JP4248947B2 - Image color reduction device, image color reduction method, and image color reduction program - Google Patents

Image color reduction device, image color reduction method, and image color reduction program Download PDF

Info

Publication number
JP4248947B2
JP4248947B2 JP2003167062A JP2003167062A JP4248947B2 JP 4248947 B2 JP4248947 B2 JP 4248947B2 JP 2003167062 A JP2003167062 A JP 2003167062A JP 2003167062 A JP2003167062 A JP 2003167062A JP 4248947 B2 JP4248947 B2 JP 4248947B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
color
dimensional histogram
image
maximum value
colors
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
Application number
JP2003167062A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2005004470A (en
Inventor
素子 黒岩
博史 亀山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Glory Ltd
Original Assignee
Glory Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Glory Ltd filed Critical Glory Ltd
Priority to JP2003167062A priority Critical patent/JP4248947B2/en
Publication of JP2005004470A publication Critical patent/JP2005004470A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4248947B2 publication Critical patent/JP4248947B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Controls And Circuits For Display Device (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、その画像に含まれる色を代表色で置換して、画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムに関し、特に、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、文書や帳票などをスキャナーなどでスキャンして、コンピュータで取り扱えるように画像のデジタル化をおこなう場合には、画像の色を赤、緑および青(RGB)の三原色の組み合わせで表現することが一般的である。たとえば、赤、緑および青の各色を256段階に分け、各色の階調情報を8ビットで保持しているデジタル画像では、およそ1677万色の色調表現をおこなうことができる。
【0003】
デスクトップパブリッシングや画像処理のシステムでは、このようなデジタル画像に対する加工や修正などの処理をおこなうことができるが、画像の情報量が非常に多いため、処理に時間がかかり、また、画像データのデータサイズが大きくなってしまう。
【0004】
そのため、特許文献1には、画像内の類似する色の領域を検出し、検出された領域内の色をその領域の一つの支配的な色で置換する方法が開示されている。この方法によれば、赤、緑および青の各色の階調値を軸として、画像内の色の分布を表した3次元ヒストグラムを作成し、その3次元ヒストグラムに基づいて置換する支配的な色を決定する。
【0005】
そして、支配的な色が決定された後、もとの画像を走査線に沿って走査することにより類似した色をもつ複数の領域の隣接関係を調査して、類似する色をもつ領域が隣り合っている場合には、それらの領域を結合し、3次元ヒストグラムに基づいて決定された支配的な色で結合された領域の色を置換する処理をおこなう。
【0006】
【特許文献1】
特許第3299778号明細書
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献1の従来技術では、類似する色の領域を検出し、その領域の色を支配的な色で置き換える処理に時間がかかり、効率的でないという問題があった。
【0008】
具体的には、画像内の類似する色の領域を検出する際に、3次元ヒストグラムの各軸のそれぞれ正負方向に3次元的に色の分布を探索し、支配的な色を決定するため、処理に時間がかかるという問題があった。
【0009】
また、支配的な色を決定した後、類似した色をもつ複数の領域の隣接関係を調査して、隣接している場合にそれらを結合する処理をおこなっているが、色の変化が激しく、複雑な画像の場合には、隣接関係を調査して結合する処理に長い時間を要するという問題があった。
【0010】
この発明は、上記問題(課題)を解消するためになされたものであり、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムを提供することを目的とする。
【0011】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項1の発明に係る画像減色装置は、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色装置であって、前記画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索する2次元ヒストグラム極大値探索手段と、前記2次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索する1次元ヒストグラム極大値探索手段と、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手段とを備えたことを特徴とする。
【0012】
また、請求項2の発明に係る画像減色装置は、前記2次元ヒストグラム極大値探索手段は、画像のエッジ強度を考慮した前記2次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【0013】
また、請求項3の発明に係る画像減色装置は、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記2次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【0014】
また、請求項4の発明に係る画像減色装置は、前記2次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該2次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記2次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の1次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記2次元ヒストグラム極大値探索手段による2次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記2次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段による1次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする。
【0015】
また、請求項5の発明に係る画像減色装置は、前記色置換手段は、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された1次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする。
【0016】
また、請求項6の発明に係る画像減色方法は、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色方法であって、前記画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索する2次元ヒストグラム極大値探索工程と、前記2次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索する1次元ヒストグラム極大値探索工程と、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換工程とを含んだことを特徴とする。
【0017】
また、請求項7の発明に係る画像減色方法は、前記2次元ヒストグラム極大値探索工程は、画像のエッジ強度を考慮した前記2次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【0018】
また、請求項8の発明に係る画像減色方法は、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記2次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする。
【0019】
また、請求項9の発明に係る画像減色方法は、前記2次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該2次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記2次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の1次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記2次元ヒストグラム極大値探索工程による2次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記2次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程による1次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする。
【0020】
また、請求項10の発明に係る画像減色方法は、前記色置換工程は、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された1次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする。
【0021】
また、請求項11の発明に係る画像減色プログラムは、画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色プログラムであって、前記画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索する2次元ヒストグラム極大値探索手順と、前記2次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索する1次元ヒストグラム極大値探索手順と、前記1次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0022】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像減色装置、画像減色方法および画像減色プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、RGB表色系で表された画像データを、輝度成分と2つの色差成分で色を表現するYC表色系に変換し、YC表色系において画像の減色処理をおこなう場合を示すこととする。人間の視神経は、色の変化より輝度の変化に敏感であるため、YC表色系はそのような視神経の特性を考慮した表色系である。
【0023】
まず、本実施の形態に係る画像減色装置の機能的構成について説明する。図1は、本実施の形態に係る画像減色装置の構成を示す機能ブロック図である。この画像減色装置は、スキャナーなどから取得した画像の色を、画像の色を代表する代表色で置換して減色処理をおこなう場合に、YC表色系の色空間内で3次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、2次元探索と1次元探索に分割して短い処理時間で効率的に代表色の選定をおこなうように構成されている。また、色の変化が激しい画像であっても、1画素ごとに代表色に置き換えるので、処理時間上の問題もなく、さらに、画像の平滑化を適切におこなうことにより、代表色の選定を的確におこなうことができるように構成されている。
【0024】
図2は、本実施の形態に係る画像減色装置により減色処理がなされるRGB画像の一例を示す図である。この画像減色装置は、特に、スキャナーによりデジタル化された帳票などのカラー画像の減色処理に適している。同図に示すように、この帳票の画像例では、下地が白色であり、顧客番号などの項目欄の色が黄色であり、数字などを記入する記入欄の枠の色が赤色であり、記入された文字は黒色である。
【0025】
ただし、各色は一様ではなく、色ぶれがあるのが普通である。これは、デジタル化をおこなう際に、スキャナーがさまざまなノイズを含んでしまうことに依存する。たとえば、境界線を挟んで白から赤に色が変化するようなエッジ部分がある帳票をスキャナーでデジタル化した際に、その境界部分にピンクの画素が生じるような場合である。そのため、デジタル化された画像の色分布においては、白から赤に連続的に変化するような分布が観測されることになる。
【0026】
図1の説明に戻ると、この画像減色装置は、入力部10、表示部11、色空間変換部12、2次元ヒストグラム極大値探索部13、1次元ヒストグラム極大値探索部14、色置換部15、記憶部16および制御部17を有する。入力部10は、キーボードやマウスなどの入力デバイスであり、表示部11は、ディスプレイなどの表示デバイスである。
【0027】
色空間変換部12は、RGB表色系で表されている画像データの色空間を、YC表色系に変換する変換部である。具体的には、

Figure 0004248947
の関係式を用いてRGB表色系からYC表色系への変換をおこなう。ここで、Yは、YC表色系における輝度の値であり、C1’およびC2’は、YC表色系における2つの色差の値であり、R、GおよびBは、それぞれRGB表色系の赤、緑および青の階調値を表す。
【0028】
さらに、色空間変換部12は、色差C1’およびC2’を1バイトのデータ量で表すことができるように、
C1=max(0,min(255,C1’+128)) ......(4)
C2=max(0,min(255,C2’+128)) ......(5)
の関係式を用いて色差C1’およびC2’の値を変換する。ここで、max(a,b)は、aおよびbのうち大きい方の値を意味し、min(a,b)は、aおよびbのうち小さい方の値を意味する。また、変換された色差C1およびC2は、0から255までの値をとる。
【0029】
図3に、RGB表色系からYC表色系に変換して得られた画像データの色空間の一例を示す。色差C1およびC2を横軸に、輝度Yを縦軸に設定し、色の分布が点の集まりとして表されている。また、図3には示されていないが、色空間内の各点は座標値だけでなく、色分布の度数の情報をさらに保持している。
【0030】
図1の説明に戻ると、2次元ヒストグラム極大値探索部13は、色空間のC1−C2平面に係る2次元ヒストグラムを、色空間変換部12により変換された色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索する探索部である。
【0031】
具体的には、まず、画像のエッジ部分の色が代表色として選定されないようにするために、エッジ強度を考慮したヒストグラムを作成する処理をおこなう。これは、たとえば、白の領域内に赤の領域がある帳票をスキャンした際に、スキャンして得られた画像の赤の領域のエッジの部分の色が、もとの帳票にはないピンクの領域となる場合があり、そのような場合に、赤ではなくピンクを代表色として選択してしまうといったことを抑制するためである。
【0032】
このエッジ強度は、ソーベルフィルタを画像の各画素の輝度Yの値に対して適用することにより算出する。図4は、各画素の重み付けに用いるソーベルフィルタのオペレータを示す図である。図4(a)は、縦方向のエッジを検出するためのオペレータであり、図4(b)は、横方向のエッジを検出するためのオペレータである。また、図4(c)は、注目している画素とその近傍8画素の輝度Yの階調値を表す。
【0033】
ソーベルフィルタを適用することにより、エッジ強度w1は、
Figure 0004248947
により算出することができる。ここで||は、値の絶対値を取ることを意味する。エッジ強度w1は、縦方向および横方向のエッジを検出するためのオペレータを適用した値の絶対値の和であるので、縦横両方の方向のエッジを考慮することができる。
【0034】
そして、算出されたエッジ強度w1を基にして、画像の各画素のヒストグラム加算値wを、
w=max(0,1−w1/edge) ......(9)
により算出する。ここで、max(a,b)は、aおよびbのうち大きい方の値を意味し、edgeは、1以上の所定の定数である。
【0035】
続いて、色空間内の座標点(C1,C2,Y)に対応するすべての画素のヒストグラム加算値wを足し合わせ、その足し合わされた値を座標点(C1,C2,Y)に対する度数とすることにより3次元ヒストグラムh(C1,C2,Y)を作成する。
【0036】
その後、色空間のC1−C2平面に係る2次元ヒストグラムH1(C1,C2)を、
1(C1,C2)=Σh(C1,C2,Y) ......(10)
により作成する。ここで、Σは、C1およびC2で指定される色差の座標に対応するすべての点の度数h(C1,C2,Y)の和をとることを意味する。
【0037】
ここで、式(9)において、edgeの値が小さくなるほど、エッジ強度w1の値がヒストグラム加算値wに強く反映される。逆に、edgeの値が大きくなるほど、エッジ強度w1の値がヒストグラム加算値wに反映されなくなる。したがって、edgeの値を適切に設定することにより、画像のエッジ部分の色を代表色として選定しないようにする程度を調整することができる。
【0038】
C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムH1(C1,C2)が作成された後、2次元ヒストグラム極大値探索部13は、2次元ヒストグラムH1(C1,C2)の値を調べ、注目している色差の点(C1,C2)の度数がその色差の点をC1−C2平面上で取り囲む近傍8点の度数よりも大きく、かつ、その注目している色差の点の度数が全体の度数(すべての点の度数の和)の0.0001%以上である場合に、その度数を示す色差の点を、度数の極大値を示す極大点として抽出する処理をおこなう。このように、度数に対するしきい値を設定し、度数がある程度大きいもののみを、極大点として選択する。
【0039】
図5は、C1−C2平面における2次元ヒストグラムの一例を示す図である。同図に示すように、この2次元ヒストグラムは、色差C1およびC2の値が横軸に、エッジ強度w1を考慮した度数の値H1(C1,C2)が縦軸に設定されている。また、図5には、米印で示される11個の極大点の位置が示されている。
【0040】
図1の説明に戻ると、2次元ヒストグラム極大値探索部13は、さらに、得られたC1−C2平面に係る2次元ヒストグラムの平滑化処理をおこなう。これは、2次元ヒストグラムを基にして抽出した極大点の数を制御するためである。
【0041】
この平滑化処理は、C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムに平滑化フィルタを適用することによりおこなう。図6は、C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムに適用される平滑化フィルタのオペレータを示す図である。図6(a)は、注目している色差の点(C1,C2)とその近傍8点の色差の点に適用されるオペレータであり、図6(b)は、注目している色差の点(C1,C2)とその近傍8点の色差の点に対応する度数の値を表す。
【0042】
平滑化フィルタを適用することにより、色差の点(C1,C2)に対応する2次元ヒストグラムH2(C1,C2)は、
Figure 0004248947
により算出される。平滑化処理をおこなった後、2次元ヒストグラム極大値探索部13は、2次元ヒストグラムH2(C1,C2)の極大点の探索をおこなう。
【0043】
図1の説明に戻ると、1次元ヒストグラム極大値探索部14は、2次元ヒストグラム極大値探索部13により探索された極大点を通り、YC表色系の色空間のC1−C2平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索する探索部である。
【0044】
図7は、C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムの極大点を通るC1−C2平面に垂直な直線の一例を示す図である。同図に示すように、これらの直線は、2次元ヒストグラム極大値探索部13により探索された極大点を通り、C1−C2平面に垂直に伸びている。
【0045】
図8は、1次元ヒストグラムの作成方法を説明する概念図である。同図に示すように、1次元ヒストグラムを作成する場合には、色空間内において、C1−C2平面に垂直で極大点を通る直線を考え、その直線上の各点K(C1,C2,k)から所定の距離D内にある点の度数の和H3(C1,C2,k)を、
3(C1,C2,k)=Σ{h(C1,C2,k)×w2} ...(12)
により算出し、この値を点Kにおける1次元ヒストグラムの度数とする。ここで、D≦k≦255−Dである。
【0046】
また、h(C1,C2,k)は、式(9)のヒストグラム加算値により作成された3次元ヒストグラムであり、w2は、h(C1,C2,k)に対して付与される重みである。この重みw2は、
w2=exp(−L2/50−M2/2−N2/2) ......(13)
により算出される。ここで、L、MおよびNは、それぞれ所定の距離D内にある点と点K(C1,C2,k)と間の、Y軸方向、C1軸方向、C2軸方向それぞれの方向への距離である。重みw2は、点K(C1,C2,k)からの距離が大きくなるほど小さくなる。Σは、所定の距離D内にあるすべての点の度数h(C1,C2,k)に重みw2をかけた値の和をとることを意味する。
【0047】
図9は、1次元ヒストグラムにおける極大点の概念を示す図である。同図に示すように、この例では、上記に示した方法で1次元ヒストグラムを作成した結果、2つの極大点が直線上にあることがわかる。この極大点を抽出することにより、画像の色を代表する代表色の候補となる色を抽出することができる。
【0048】
具体的には、各極大点に対応する線分上の1次元ヒストグラムにおいて、度数が線分上の両隣の点の度数よりも大きく、かつ、その度数がその線分上における各点の度数の合計の0.001%よりも大きい場合に、その点を極大点として抽出する処理をおこなう。
【0049】
上記の2次元ヒストグラムの平滑化処理、平滑化された2次元ヒストグラムにおける極大点の探索処理、および、1次元ヒストグラムにおける極大点の探索処理は、1次元ヒストグラム探索部14により所定の条件が満足されたと判定されるまで、繰り返しおこなわれる。
【0050】
具体的には、1次元ヒストグラム探索部14は、1つ前の繰り返しの際に探索された各極大点に対応する色を記憶しておき、それらと新しく探索された各極大点に対応する色との間の色空間内でのユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離の最大値があらかじめ設定されたしきい値よりも大きいかどうかを調べる処理をおこなう。そして、ユークリッド距離の最大値がしきい値よりも大きくなった場合に、1つ前の繰り返しの際に探索された極大点を代表色の候補として採用し、繰り返し処理を終了する。
【0051】
また、新しく探索された極大点の数が、あらかじめ設定された極大点の最小数を下回った場合、あるいは、繰り返しの回数が所定の回数を越えた場合には、1つ前の繰り返しの際に探索された極大点を代表色の候補として採用し、繰り返し処理を終了する。そのほかの場合には、極大点の統合がまだ可能であると判定し、繰り返し処理を継続する。
【0052】
図10は、平滑化処理による極大点の数および代表色候補の色数の変化を示す図である。同図に示すように、この例では、1回目の平滑化においては、2次元ヒストグラムにおける極大点は11個存在し、1次元ヒストグラムにおける極大点に対応する色、すなわち、代表色の候補となる色は17色存在する。ところが、平滑化回数が多くなるにつれ、似通った色差の特徴を有する極大点どうしが統合され、極大点の数および代表色の候補となる色の数が少なくなる。
【0053】
図11は、平滑化処理がなされたC1−C2平面における2次元ヒストグラムの一例を示す図である。この図では、図5に示した11個の極大点を持つ2次元ヒストグラムに対して平滑化処理がなされ、極大点の数が5個に減少した様子を示している。
【0054】
図1の説明に戻ると、色置換部15は、1次元ヒストグラム極大値探索部14により探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換する置換部である。
【0055】
具体的には、探索された極大点に対応する色(代表色の候補色)のすべての組に対して、評価値Eを、
E=(候補色iおよび候補色j間のユークリッド距離)
+α×min(全候補色の度数の和に対する候補色iの度数の比率,
全候補色の度数の和に対する候補色jの度数の比率)
......(14)
により算出する。ここで、(候補色iおよび候補色j間のユークリッド距離)は、色空間(C1,C2,Y)における2色間のユークリッド距離であり、候補色の度数の値は、1次元ヒストグラムにおける度数の値であり、min(a,b)は、aおよびbのうち小さい方の値を意味し、αは、所定の正の定数である。
【0056】
この評価値Eが、あらかじめ定められたしきい値よりも小さい場合には、全候補色の度数の和に対する度数の比率が小さい候補色が削除され、度数の比率が大きい候補色に統合される。ここでは、評価値Eを算出する式(14)において、候補色の度数の比率を考慮しているが、これは、度数の値が大きい候補色が、その値が大きいにもかかわらず削除され、代表色として選ばれなくなることを防ぐためである。
【0057】
色置換部15は、このようにして得られた候補色を代表色として選定し、YC色空間内において、もとの画像の画素の色との間のユークリッド距離が最も小さくなる代表色で、もとの画像の画素の色を置換する置換部である。その際、代表色に置換した画素数を代表色ごとにカウントし、全代表色のカウント数に対するそのカウント数の比率が所定のしきい値以下である場合には、その代表色を削除する処理をおこなう。削除された代表色に置換していた画素に対しては、残りの代表色からユークリッド距離の小さい代表色を新たに探索し、探索された代表色で置換する。
【0058】
記憶部16は、ハードディスク装置などの記憶装置であり、画像データ16aやパラメータデータ16bなどを記憶する。ここで画像データ16aは、帳票などの画像データであり、パラメータデータ16bは、さまざまな判定に用いられるしきい値などを記憶したデータである。制御部17は、画像減色装置を全体制御する制御部であり、各機能部間の各種データの授受などを司る制御部である。
【0059】
次に、図1に示した画像減色装置のハードウェア構成について説明する。図12は、図1に示した画像減色装置のハードウェア構成を示す図である。同図に示すように、この画像減色装置は、キーボード120、ディスプレイ121、CPU122、RAM123、HDD124およびROM126をバス127で接続した構成となる。
【0060】
HDD124が格納および読み出し制御する記憶媒体であるハードディスク(HD)125には、本実施の形態で示される画像減色方法をコンピュータで実行することにより実現する画像減色プログラム125aが記憶され、実行時にRAM123に読み込まれた後、CPU122によりプログラムが解析され、画像減色プロセスの実行がおこなわれる。
【0061】
この画像減色プロセスが、図1に示した色空間変換部12、2次元ヒストグラム極大値探索部13、1次元ヒストグラム極大値探索部14および色置換部15の各部の機能に対応する。また、画像データ16aやパラメータデータ16bなどもHD125に記憶され、RAM123に読み込まれてCPU122により参照される。
【0062】
次に、本実施の形態に係る画像減色装置がおこなう画像減色処理の処理手順について説明する。図13は、本実施の形態に係る画像減色装置がおこなう画像減色処理の処理手順を示すフローチャートである。
【0063】
同図に示すように、まず、式(1)から式(5)に基づいて、RGB表色系で表されている画像データのRGB値をYC表色系におけるYC値に変換する(ステップS1301)。そして、YC表色系の色空間における3次元ヒストグラムから2次元ヒストグラムを作成する(ステップS1302)。
【0064】
そして、作成された2次元ヒストグラムの平滑化をおこない(ステップS1303)、平滑化がおこなわれた2次元ヒストグラムの極大点を探索する(ステップS1304)。続いて、探索された2次元ヒストグラムの極大点を基にして、1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムにおける極大点を探索する(ステップS1305)。この極大点は、画像に含まれる色を置換する代表色の候補となるものである。
【0065】
その後、ステップS1303でおこなわれた平滑化処理が1回目の平滑化処理かどうかを調べ(ステップS1306)、1回目の平滑化処理であった場合には(ステップS1306,Yes)、ステップS1303に移行して、ステップS1303からステップS1305の処理を再度おこなう。
【0066】
1回目の平滑化処理ではなかった場合には(ステップS1306,No)、前回平滑化処理をおこなった際に探索された極大点に対応する色と、今回平滑化処理をおこなった際に探索された極大点に対応する色との間のYC色空間内でのユークリッド距離のうち、最大であるものを抽出し、その最大のユークリッド距離が所定のしきい値よりも大きいかどうかを調べる(ステップS1307)。所定のしきい値よりも大きくなかった場合には(ステップS1307,No)、ステップS1303に移行して、ステップS1303からステップS1306の処理を再度おこなう。
【0067】
所定のしきい値よりも大きかった場合には(ステップS1307,Yes)、前回平滑化処理をおこなった際に探索された極大点に対応する色を代表色として選定し、それら代表色どうしの類似度を算出して、類似している場合に代表色を統合する処理をおこなう(ステップS1308)。その後、もとの画像に含まれる各画素の色を代表色で置換して(ステップS1309)、この画像減色処理を終了する。
【0068】
次に、図13に示した処理Aの処理手順を詳細に説明する。図14は、図13に示した処理Aの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Aではまず、YC表色系に変換された画像の各画素の輝度Yの値に対して、水平方向のソーベルフィルタを適用し、式(7)を用いてxbufの値を算出する(ステップS1401)。同様に、各画素の輝度Yの値に対して、垂直方向のソーベルフィルタを適用し、式(8)を用いてybufの値を算出する(ステップS1402)。
【0069】
続いて、式(6)を用いて、エッジ強度w1の値を算出し(ステップS1403)、そのエッジ強度w1から、ヒストグラム加算値wを式(9)により算出する(ステップS1404)。そして、色空間内の座標点(C1,C2,Y)に対応するすべての画素のヒストグラム加算値wを足し合わせて3次元ヒストグラムを作成するとともに、おなじ色差の座標(C1,C2)を有する点どうしでその3次元ヒストグラムの度数の値を累積した2次元ヒストグラムを作成する処理をおこなう(ステップS1405)。
【0070】
その後、全画素に対してステップS1401からステップS1405までの処理が終了したかどうかを調べ(ステップS1406)、まだ処理が終了していない画素がある場合には(ステップS1406,No)、ステップS1401に移行して処理を実行する。すべての画素について処理が終了した場合には(ステップS1406,Yes)、そのまま処理Aを終了する。
【0071】
次に、図13に示した処理Bの処理手順を詳細に説明する。図15は、図13に示した処理Bの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Bではまず、注目しているC1−C2平面上の色差の点(C1,C2)を取り囲む近傍8点における2次元ヒストグラムの度数の値を取得する(ステップS1501)。
【0072】
そして、注目している色差の点の度数の値が、近傍8点の度数の値よりも大きいかどうかを調べ(ステップS1502)、近傍8点の度数の値よりも大きくない場合には(ステップS1502,No)、ステップS1505に移行する。近傍8点の度数の値よりも大きい場合には(ステップS1502,Yes)、注目している色差の点の度数の値が、C1−C2平面上の全点の度数の値を足し合わせた値の0.0001%以上であるかどうかを調べる(ステップS1503)。
【0073】
度数の値が0.0001%以上ではない場合には(ステップS1503,No)、ステップS1505に移行する。度数の値が0.0001%以上である場合には(ステップS1503,Yes)、その注目している色差の点(C1,C2)を、極大点として抽出する(ステップS1504)。
【0074】
そして、すべての色差の点に対してステップS1501からステップS1504までの処理が終了したかどうかを調べ(ステップS1505)、まだ処理が終了していない色差の点がある場合には(ステップS1505,No)、ステップS1501に移行して処理を実行する。すべての色差の点について処理が終了した場合には(ステップS1505,Yes)、そのまま処理Bを終了する。
【0075】
次に、図13に示した処理Cの処理手順を詳細に説明する。図16は、図13に示した処理Cの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Cではまず、C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムにおける極大点を通り、C1−C2平面に垂直な直線に対する1次元ヒストグラムを作成する(ステップS1601)。1次元ヒストグラムを作成する際には、式(12)および式(13)を用いて、直線上の各点に対応する度数の値を算出する。
【0076】
そして、注目している直線上の点の度数の値が、両側の点の度数の値よりも大きいかどうかを調べ(ステップS1602)、両側の点の度数の値よりも大きくない場合には(ステップS1602,No)、ステップS1605に移行する。両側の点の度数の値よりも大きい場合には(ステップS1602,Yes)、注目している点の度数の値が、その直線上の全点の度数の値を足し合わせた値の0.001%以上であるかどうかを調べる(ステップS1603)。
【0077】
度数の値が0.001%以上ではない場合には(ステップS1603,No)、ステップS1605に移行する。度数の値が0.001%以上である場合には(ステップS1603,Yes)、その注目している点を、極大点として抽出する(ステップS1604)。
【0078】
その後、直線上の全点に対してステップS1602からステップS1604で示した極大点の抽出処理が終了したかどうかを調べ(ステップS1605)、まだ処理が終了していない点がある場合には(ステップS1605,No)、ステップS1602に移行して処理を実行する。すべての点に対して処理が終了した場合には(ステップS1605,Yes)、2次元ヒストグラムの全極大点に対して、ステップS1601からステップS1605の処理が終了したかどうかを調べる(ステップS1606)。
【0079】
全極大点に対する処理が終了していない場合には(ステップS1606,No)、ステップS1601に移行して処理を実行する。全極大点に対する処理が終了した場合には(ステップS1606,Yes)、そのまま処理Cを終了する。
【0080】
次に、図13に示した処理Dの処理手順を詳細に説明する。図17は、図13に示した処理Dの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Dではまず、1次元ヒストグラムの極大点に対応する色(代表色の候補色)のすべての組に対するユークリッド距離を算出する(ステップS1701)。
【0081】
そして、各色の組に対する評価値を式(14)により算出する(ステップS1702)。続いて、評価値が最小となる色の組を検索し(ステップS1703)、検索された評価値が、あらかじめ定められたしきい値よりも大きいかどうかを調べる(ステップS1704)。
【0082】
評価値がしきい値よりも大きくない場合には(ステップS1704,No)、代表色の候補色の全度数に対する度数の比率が小さい方の色を除外して、比率が小さい方の色を大きい方の色に統合し(ステップS1705)、ステップS1703に移行する。評価値がしきい値よりも大きい場合には(ステップS1704,Yes)、そのまま処理Dを終了する。
【0083】
次に、図13に示した処理Eの処理手順を詳細に説明する。図18は、図13に示した処理Eの詳細な処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、処理Eではまず、画像の1画素おきに、抽出された極大点に対応する代表色と画素の色との間のユークリッド距離をYC色空間において算出し、ユークリッド距離が最小となる代表色で画素の色を置換する(ステップS1801)。そして、代表色別に置換をおこなった画素数をカウントする(ステップS1802)。
【0084】
続いて、1画素おきのすべての画素に対して、ステップS1801およびステップS1802の処理が終了したかどうかを調べ(ステップS1803)、すべての画素に対して処理が終了していない場合には(ステップS1803,No)、ステップS1801に移行して処理を実行する。
【0085】
すべての画素に対して処理が終了した場合には(ステップS1803,Yes)、代表色別のカウント数が、すべての代表色のカウント数を足し合わせた数の0.1%よりも大きいかどうかを調べる(ステップS1804)。カウント数が0.1%よりも大きくない場合には(ステップS1804,No)、大きくなかった代表色を除外して(ステップS1806)、ステップS1805に移行する。これにより、色を置換する画素数があまりに少ない代表色を除外する。
【0086】
カウント数が0.1%よりも大きい場合には(ステップS1804,Yes)、すべての代表色に対してステップS1804やステップS1806の処理が終了したかどうかを調べ(ステップS1805)、すべての代表色に対して処理が終了していない場合には(ステップS1805,No)、ステップS1804に移行して処理を実行する。
【0087】
すべての代表色に対して処理が終了した場合には(ステップS1805,Yes)、注目している画素が、代表色に置換されていない画素、または、代表色が除外された代表色に置換されている画素かどうかを調べ(ステップS1807)、代表色に置換されていない画素、または、除外された代表色に置換されている画素でない場合には(ステップS1807,No)、ステップS1809に移行する。
【0088】
代表色に置換されていない画素、または、除外された代表色に置換されている画素である場合には(ステップS1807,Yes)、画素の色を、その画素の色との間のYC色空間におけるユークリッド距離が最小となる代表色で置換する(ステップS1808)。
【0089】
その後、すべての画素に対してステップS1807やステップS1808の処理が終了したかどうかを調べ(ステップS1809)、まだ処理が終了していない画素がある場合には(ステップS1809,No)、ステップS1807に移行して処理を実行する。すべての画素について処理が終了した場合には(ステップS1809,Yes)、そのまま処理Eを終了する。
【0090】
図19は、本実施の形態に係る画像減色処理により処理された画像の一例を示す図である。図19(a)は、RGB表色系で表されたビットマップ画像であり、図19(b)は、図19(a)のビットマップ画像から作成されたJPEG(Joint Photographic Experts Group)規格の画像であり、図19(c)は、図19(a)のビットマップ画像から作成されたJPEG2000規格の画像であり、図19(d)は、本実施の形態で示した画像減色方法により図19(a)のビットマップ画像から作成されたPNG(Portable Network Graphics)規格の画像である。
【0091】
同図(d)に示すように、本実施の形態に係る画像減色方法は、画像を作成する処理速度が高速なだけでなく、JPEG規格やJPEG2000規格の画像よりもくっきりと画像が表示されるため、特に、スキャナーなどでスキャンした帳票などの画像の処理を高速におこないたいような場合に適している。
【0092】
以上説明してきたように、本実施の形態では、C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムを色空間内の色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、C1−C2平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、YC表色系の色空間内で3次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、2次元探索と1次元探索に分割して探索をおこなうことにより、短い処理時間で効率的に代表色の選定をおこなうことができる。
【0093】
また、C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムに対して平滑化処理を適切におこなうこととしたので、代表色の選定を的確におこなうことができる。
【0094】
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてもよいものである。
【0095】
たとえば、本実施の形態では、RGB表色系の画像をYC表色系の画像に変換し、変換された画像に対して減色処理をおこなうこととしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、明度L、緑から赤の範囲の色度の要素a、および、青から黄の範囲の色度の要素bからなるLab表色系の画像などに対しても同様の処理を適用することができる。
【0096】
また、本実施の形態では、2次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された2次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、平滑化をおこなわずに極大点を探索し、探索された極大点に対応する色を統合するなどして代表色として選定することとしてもよい。このように、平滑化をおこなわないことにより、より短い時間で代表色の選定をおこなうことができる。
【0097】
また、本実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【0098】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【0099】
なお、本実施の形態で説明した画像減色方法は、図12において説明したように、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【0100】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項1の発明によれば、画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、色空間内で3次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、2次元探索と1次元探索に分割して探索をおこなって代表色を選定することにより、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる。
【0101】
また、請求項2の発明によれば、画像のエッジ強度を考慮した2次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、エッジ部分に生じるノイズの色を代表色として選定することを効率的に抑制することができる。
【0102】
また、請求項3の発明によれば、極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、色空間内の色の分布を調べることにより、より密な分布を示す代表色を効率的に抽出することができる。
【0103】
また、請求項4の発明によれば、色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、平滑化前および平滑化後の1次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて2次元ヒストグラムの平滑化、平滑化された前記2次元ヒストグラムの極大値の探索、および、1次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することとしたので、平滑化をおこない、かつ、平滑化をおこなう回数を平滑化前後の色間の類似度に基づいて判定することにより、抽出される極大点の数を制御して、適切な数の代表色を得ることができる。
【0104】
また、請求項5の発明によれば、探索された1次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を色の類似度に基づいて統合し、統合された色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、類似した色を統合することにより、さらにデータサイズの小さい画像を効率的に作成することができる。
【0105】
また、請求項6の発明によれば、画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、色空間内で3次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、2次元探索と1次元探索に分割して探索をおこなって代表色を選定することにより、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる。
【0106】
また、請求項7の発明によれば、画像のエッジ強度を考慮した2次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、エッジ部分に生じるノイズの色を代表色として選定することを効率的に抑制することができる。
【0107】
また、請求項8の発明によれば、極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索することとしたので、色空間内の色の分布を調べることにより、より密な分布を示す代表色を効率的に抽出することができる。
【0108】
また、請求項9の発明によれば、色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、平滑化前および平滑化後の1次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて2次元ヒストグラムの平滑化、平滑化された前記2次元ヒストグラムの極大値の探索、および、1次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することとしたので、平滑化をおこない、かつ、平滑化をおこなう回数を平滑化前後の色間の類似度に基づいて判定することにより、抽出される極大点の数を制御して、適切な数の代表色を得ることができる。
【0109】
また、請求項10の発明によれば、探索された1次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を色の類似度に基づいて統合し、統合された色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、類似した色を統合することにより、さらにデータサイズの小さい画像を効率的に作成することができる。
【0110】
また、請求項11の発明によれば、画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された極大値に対応する点を通り、色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを色空間内における画像に含まれる色の分布に基づいて作成して、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を代表色として選定し、選定された代表色で画像に含まれる色を置換することとしたので、色空間内で3次元的に代表色の探索をおこなうのではなく、2次元探索と1次元探索に分割して探索をおこなって代表色を選定することにより、短い処理時間で効率的にデータサイズの小さい画像を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施の形態に係る画像減色装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図2】本実施の形態に係る画像減色装置により減色処理がなされるRGB画像の一例を示す図である。
【図3】RGB表色系からYC表色系に変換して得られた画像データの色空間の一例を示す図である。
【図4】各画素の重み付けに用いるソーベルフィルタのオペレータを示す図である。
【図5】C1−C2平面における2次元ヒストグラムの一例を示す図である。
【図6】C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムに適用される平滑化フィルタのオペレータを示す図である。
【図7】C1−C2平面に係る2次元ヒストグラムの極大点を通るC1−C2平面に垂直な直線の一例を示す図である。
【図8】1次元ヒストグラムの作成方法を説明する概念図である。
【図9】1次元ヒストグラムにおける極大点の概念を示す図である。
【図10】平滑化処理による極大点の数および代表色候補の色数の変化を示す図である。
【図11】平滑化処理がなされたC1−C2平面における2次元ヒストグラムの一例を示す図である。
【図12】図1に示した画像減色装置のハードウェア構成を示す図である。
【図13】本実施の形態に係る画像減色装置がおこなう画像減色処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図14】図13に示した処理Aの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図15】図13に示した処理Bの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図16】図13に示した処理Cの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図17】図13に示した処理Dの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図18】図13に示した処理Eの詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図19】本実施の形態に係る画像減色処理により処理された画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
10 入力部
11 表示部
12 色空間変換部
13 2次元ヒストグラム極大値探索部
14 1次元ヒストグラム極大値探索部
15 色置換部
16 記憶部
16a,123b 画像データ
16b,123c パラメータデータ
120 キーボード
121 ディスプレイ
122 CPU
123 RAM
123a,125a 画像減色プログラム
124 HDD
125 HD
126 ROM
127 バス[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an image color reduction device that selects a representative color that represents a color included in an image and replaces the color included in the image with a representative color to create an image with a reduced number of colors in the image, and an image color reduction More particularly, the present invention relates to an image color reduction apparatus, an image color reduction method, and an image color reduction program capable of efficiently creating an image with a small data size in a short processing time.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, when a document or form is scanned with a scanner and the image is digitized so that it can be handled by a computer, the color of the image can be expressed by a combination of the three primary colors red, green, and blue (RGB). It is common. For example, in a digital image in which each color of red, green, and blue is divided into 256 stages and gradation information of each color is held in 8 bits, tone expression of approximately 16.77 million colors can be performed.
[0003]
In desktop publishing and image processing systems, processing such as processing and correction of digital images can be performed. However, since the amount of image information is very large, processing takes time, and image data The size will increase.
[0004]
Therefore, Patent Document 1 discloses a method of detecting a similar color area in an image and replacing a color in the detected area with one dominant color in the area. According to this method, a dominant color that creates a three-dimensional histogram representing the distribution of colors in an image with the gradation values of red, green, and blue as axes, and performs replacement based on the three-dimensional histogram. To decide.
[0005]
Then, after the dominant color is determined, the original image is scanned along the scanning line to investigate the adjacency relationship between a plurality of regions having similar colors, and the regions having similar colors are adjacent to each other. If they match, the regions are combined, and the color of the combined region is replaced with the dominant color determined based on the three-dimensional histogram.
[0006]
[Patent Document 1]
Japanese Patent No. 3299778
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, the conventional technique of Patent Document 1 has a problem in that it takes time to detect a similar color region and replace the color of the region with a dominant color, which is not efficient.
[0008]
Specifically, when detecting regions of similar colors in the image, in order to determine the dominant color by searching the color distribution three-dimensionally in the positive and negative directions of each axis of the three-dimensional histogram, There was a problem that processing took time.
[0009]
In addition, after deciding the dominant color, we investigate the adjacency relationship between multiple areas with similar colors and combine them when they are adjacent, but the color change is severe, In the case of a complex image, there has been a problem that it takes a long time to perform a process of investigating adjacent relations and combining them.
[0010]
The present invention has been made to solve the above problems (problems). An image color reduction apparatus, an image color reduction method, and an image color reduction program capable of efficiently creating an image with a small data size in a short processing time. The purpose is to provide.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, an image color reduction device according to the invention of claim 1 selects a representative color representing a color included in an image, replaces the color included in the image with the representative color, and An image color reduction apparatus for creating an image with a reduced number of colors of an image, wherein a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of a color space obtained by replacing color characteristics included in the image with three-dimensional coordinates is displayed in the color space. A two-dimensional histogram maximum value search means for searching for a maximum value of the generated two-dimensional histogram, and a maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value search means A one-dimensional histogram that passes through a point corresponding to the value and is related to a straight line perpendicular to a predetermined plane of the color space based on a distribution of colors included in the image in the color space; The poles of One-dimensional histogram maximum value searching means for searching for a value, and a color corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value searching means is selected as the representative color, and the selected representative color And color replacement means for replacing colors included in the image.
[0012]
In the image color reduction device according to the second aspect of the present invention, the two-dimensional histogram maximum value search means converts the two-dimensional histogram considering the edge strength of the image into a distribution of colors included in the image in the color space. And generating a maximum value of the created two-dimensional histogram.
[0013]
Further, in the image color reduction device according to the invention of claim 3, the one-dimensional histogram maximum value searching means passes through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value searching means, and the predetermined color of the color space is determined. A one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to the predetermined plane is created based on a color distribution corresponding to a point within a predetermined distance of the color space from a point on the straight line perpendicular to the plane. Further, it is characterized by searching for the maximum value of the one-dimensional histogram.
[0014]
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the image color reduction apparatus, wherein the two-dimensional histogram maximum value search means uses a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space as a distribution of colors included in the image in the color space. The two-dimensional histogram is smoothed and searched for the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and the one-dimensional histogram maximum value search means is configured to search for the two-dimensional histogram maximum value. A one-dimensional histogram relating to a straight line that passes through a point corresponding to the maximum value searched by the search means and is perpendicular to the predetermined plane is generated based on the distribution of colors included in the image in the color space. And searching for a maximum value of the one-dimensional histogram, calculating a similarity between colors corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram before and after the smoothing, and calculating the similarity Based on the smoothing of the two-dimensional histogram by the two-dimensional histogram maximum value search means, the search for the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and the search for the maximum value of the one-dimensional histogram by the one-dimensional histogram maximum value search means It is characterized by determining whether or not to perform further.
[0015]
Further, in the image color reduction device according to the invention of claim 5, the color replacement means assigns colors corresponding to a plurality of maximum values of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value searching means to the similarity of the colors. And the integrated color is selected as the representative color, and the color included in the image is replaced with the selected representative color.
[0016]
The image color reduction method according to the invention of claim 6 reduces the number of colors of the image by selecting a representative color representative of the color included in the image and replacing the color included in the image with the representative color. An image color reduction method for creating a processed image, wherein the image in the color space includes a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space in which the color characteristics included in the image are replaced with three-dimensional coordinates. A two-dimensional histogram maximum value searching step for searching for a maximum value of the generated two-dimensional histogram, and a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value searching step. As described above, a one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to a predetermined plane of the color space is created based on the distribution of colors included in the image in the color space, and a maximum value of the created one-dimensional histogram is searched. One dimension A color corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram searched in the strogram maximum value search step and the one-dimensional histogram maximum value search step is selected as the representative color, and the color included in the image with the selected representative color And a color replacement step for replacing.
[0017]
In the image color reduction method according to the invention of claim 7, in the two-dimensional histogram maximum value search step, the two-dimensional histogram in consideration of the edge strength of the image is converted into a distribution of colors included in the image in the color space. And generating a maximum value of the created two-dimensional histogram.
[0018]
In the image color reduction method according to an eighth aspect of the present invention, the one-dimensional histogram maximum value search step passes through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value search step, and the predetermined color of the color space is determined. A one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to the predetermined plane is created based on a color distribution corresponding to a point within a predetermined distance of the color space from a point on the straight line perpendicular to the plane. Further, it is characterized by searching for the maximum value of the one-dimensional histogram.
[0019]
Further, in the image color reduction method according to the invention of claim 9, in the two-dimensional histogram maximum value searching step, a distribution of colors included in the image in the color space is obtained from a two-dimensional histogram related to a predetermined plane of the color space. The two-dimensional histogram thus created is smoothed to find a maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and the one-dimensional histogram maximum value search step includes the two-dimensional histogram maximum value. A one-dimensional histogram relating to a straight line that passes through a point corresponding to the maximum value searched in the search step and is perpendicular to the predetermined plane is created based on the distribution of colors included in the image in the color space. And searching for a maximum value of the one-dimensional histogram, calculating a similarity between colors corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram before and after the smoothing, and calculating the similarity Based on the smoothing of the two-dimensional histogram by the two-dimensional histogram maximum value search step, the search of the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and the search of the maximum value of the one-dimensional histogram by the one-dimensional histogram maximum value search step It is characterized by determining whether or not to perform further.
[0020]
Further, in the image color reduction method according to the invention of claim 10, in the color replacement step, colors corresponding to a plurality of maximum values of the one-dimensional histogram searched in the one-dimensional histogram maximum value search step are calculated. And the integrated color is selected as the representative color, and the color included in the image is replaced with the selected representative color.
[0021]
The image color reduction program according to the invention of claim 11 reduces the number of colors of the image by selecting a representative color representative of the color included in the image and replacing the color included in the image with the representative color. An image color reduction program for creating a processed image, wherein the image in the color space includes a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space in which the color characteristics included in the image are replaced with three-dimensional coordinates A two-dimensional histogram maximum value search procedure for searching for a maximum value of the generated two-dimensional histogram, and a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value search procedure. As described above, a one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to a predetermined plane of the color space is created based on the distribution of colors included in the image in the color space, and the maximum value of the created one-dimensional histogram is obtained. One-dimensional histogram maximum value searching procedure to be searched and a color corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value searching procedure is selected as the representative color, and the image is selected with the selected representative color. And a color replacement procedure for replacing colors included in the computer.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Exemplary embodiments of an image color reduction apparatus, an image color reduction method, and an image color reduction program according to the present invention will be explained below in detail with reference to the accompanying drawings. In the present embodiment, image data expressed in the RGB color system is converted into a YC color system that expresses a color with a luminance component and two color difference components, and image color reduction processing is performed in the YC color system. Let's show the case to do. Since the human optic nerve is more sensitive to changes in luminance than changes in color, the YC color system is a color system that takes into account such characteristics of the optic nerve.
[0023]
First, the functional configuration of the image color reduction device according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of an image color reduction apparatus according to the present embodiment. This image color reduction device replaces the color of an image acquired from a scanner or the like with a representative color that represents the color of the image and performs color reduction processing in a three-dimensional representative color in the color space of the YC color system. Instead of performing a search, a representative color is efficiently selected in a short processing time by dividing into a two-dimensional search and a one-dimensional search. In addition, even if an image has a drastic color change, it is replaced with a representative color for each pixel, so there is no problem in processing time, and the selection of the representative color can be accurately performed by appropriately smoothing the image. It is configured so that it can be performed.
[0024]
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an RGB image subjected to color reduction processing by the image color reduction device according to the present embodiment. This image color reduction apparatus is particularly suitable for color reduction processing of a color image such as a form digitized by a scanner. As shown in the figure, in this form image example, the background is white, the color of the item column such as customer number is yellow, the color of the frame of the entry column for entering numbers etc. is red, and The printed characters are black.
[0025]
However, each color is not uniform and there is usually a color blur. This relies on the scanner containing various noises when digitizing. For example, when a form having an edge portion whose color changes from white to red across a boundary line is digitized by a scanner, pink pixels are generated at the boundary portion. Therefore, in the color distribution of the digitized image, a distribution that continuously changes from white to red is observed.
[0026]
Returning to the description of FIG. 1, the image color reduction device includes an input unit 10, a display unit 11, a color space conversion unit 12, a two-dimensional histogram maximum value search unit 13, a one-dimensional histogram maximum value search unit 14, and a color replacement unit 15. A storage unit 16 and a control unit 17. The input unit 10 is an input device such as a keyboard or a mouse, and the display unit 11 is a display device such as a display.
[0027]
The color space conversion unit 12 is a conversion unit that converts the color space of image data represented in the RGB color system to the YC color system. In particular,
Figure 0004248947
Is converted from the RGB color system to the YC color system. Here, Y is a luminance value in the YC color system, C1 ′ and C2 ′ are values of two color differences in the YC color system, and R, G, and B are RGB color system values, respectively. Represents the gradation values of red, green and blue.
[0028]
Further, the color space conversion unit 12 can express the color differences C1 ′ and C2 ′ with a data amount of 1 byte.
C1 = max (0, min (255, C1 ′ + 128)). . . . . . (4)
C2 = max (0, min (255, C2 ′ + 128)). . . . . . (5)
The values of the color differences C1 ′ and C2 ′ are converted using the relational expression. Here, max (a, b) means the larger value of a and b, and min (a, b) means the smaller value of a and b. The converted color differences C1 and C2 take values from 0 to 255.
[0029]
FIG. 3 shows an example of the color space of image data obtained by converting from the RGB color system to the YC color system. Color differences C1 and C2 are set on the horizontal axis and luminance Y is set on the vertical axis, and the color distribution is represented as a collection of points. Although not shown in FIG. 3, each point in the color space holds not only the coordinate value but also information on the frequency of the color distribution.
[0030]
Returning to the description of FIG. 1, the two-dimensional histogram maximum value search unit 13 creates a two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane of the color space based on the color distribution converted by the color space conversion unit 12, It is a search part which searches for the maximum value of the created two-dimensional histogram.
[0031]
Specifically, first, in order to prevent the color of the edge portion of the image from being selected as the representative color, processing for creating a histogram in consideration of edge strength is performed. This is because, for example, when a form with a red area in a white area is scanned, the color of the edge of the red area of the image obtained by scanning is pink that is not in the original form. This is to suppress the selection of pink instead of red as a representative color in such a case.
[0032]
This edge strength is calculated by applying a Sobel filter to the value of the luminance Y of each pixel of the image. FIG. 4 is a diagram illustrating an operator of a Sobel filter used for weighting each pixel. 4A is an operator for detecting a vertical edge, and FIG. 4B is an operator for detecting a horizontal edge. FIG. 4C shows the gradation value of the luminance Y of the pixel of interest and its neighboring 8 pixels.
[0033]
By applying a Sobel filter, the edge strength w1 is
Figure 0004248947
Can be calculated. Here, || means to take the absolute value of the value. Since the edge strength w1 is the sum of absolute values of values obtained by applying an operator for detecting edges in the vertical direction and the horizontal direction, edges in both the vertical and horizontal directions can be considered.
[0034]
Then, based on the calculated edge strength w1, the histogram addition value w of each pixel of the image is
w = max (0,1-w1 / edge). . . . . . (9)
Calculated by Here, max (a, b) means the larger value of a and b, and edge is a predetermined constant of 1 or more.
[0035]
Subsequently, the histogram addition values w of all the pixels corresponding to the coordinate point (C1, C2, Y) in the color space are added, and the added value is used as the frequency for the coordinate point (C1, C2, Y). Thus, a three-dimensional histogram h (C1, C2, Y) is created.
[0036]
Then, a two-dimensional histogram H relating to the C1-C2 plane of the color space 1 (C1, C2)
H 1 (C1, C2) = Σh (C1, C2, Y). . . . . . (10)
Create by. Here, Σ means taking the sum of the frequencies h (C1, C2, Y) of all points corresponding to the color difference coordinates designated by C1 and C2.
[0037]
Here, in Expression (9), the edge strength w1 is more strongly reflected in the histogram addition value w as the edge value is smaller. Conversely, as the edge value increases, the edge strength w1 value is not reflected in the histogram addition value w. Therefore, by appropriately setting the value of edge, it is possible to adjust the degree of not selecting the color of the edge portion of the image as the representative color.
[0038]
Two-dimensional histogram H related to C1-C2 plane 1 After (C1, C2) is created, the two-dimensional histogram maximum value search unit 13 performs a two-dimensional histogram H 1 The value of (C1, C2) is examined, and the frequency of the color difference point (C1, C2) being noticed is greater than the frequency of the eight neighboring points surrounding the color difference point on the C1-C2 plane, and When the frequency of the color difference point is 0.0001% or more of the total frequency (the sum of the frequencies of all points), the color difference point indicating the frequency is set as the maximum point indicating the maximum value of the frequency. Perform the extraction process. In this way, the threshold value for the frequency is set, and only those having a certain degree of frequency are selected as local maximum points.
[0039]
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a two-dimensional histogram in the C1-C2 plane. As shown in the figure, this two-dimensional histogram shows the values H of the frequency difference C1 and C2 taking the edge strength w1 into consideration on the horizontal axis. 1 (C1, C2) is set on the vertical axis. Further, FIG. 5 shows the positions of eleven local maximum points indicated by US marks.
[0040]
Returning to the description of FIG. 1, the two-dimensional histogram maximum value search unit 13 further performs a smoothing process on the obtained two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane. This is to control the number of maximum points extracted based on the two-dimensional histogram.
[0041]
This smoothing process is performed by applying a smoothing filter to the two-dimensional histogram relating to the C1-C2 plane. FIG. 6 is a diagram illustrating an operator of a smoothing filter applied to a two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane. FIG. 6A is an operator applied to the color difference points (C1, C2) of interest and the color difference points of 8 points in the vicinity thereof, and FIG. 6B is a point of color differences of interest. The frequency values corresponding to the color difference points of (C1, C2) and its neighboring eight points are represented.
[0042]
By applying a smoothing filter, a two-dimensional histogram H corresponding to the color difference point (C1, C2) 2 (C1, C2) is
Figure 0004248947
Is calculated by After performing the smoothing process, the two-dimensional histogram maximum value search unit 13 performs the two-dimensional histogram H 2 Search for the maximum point of (C1, C2).
[0043]
Returning to the description of FIG. 1, the one-dimensional histogram maximum value search unit 14 passes through the maximum point searched by the two-dimensional histogram maximum value search unit 13 and is perpendicular to the C1-C2 plane of the color space of the YC color system. A search unit that generates a one-dimensional histogram related to a straight line and searches for a maximum value of the generated one-dimensional histogram.
[0044]
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a straight line that passes through the maximum point of the two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane and is perpendicular to the C1-C2 plane. As shown in the figure, these straight lines pass through the maximum points searched by the two-dimensional histogram maximum value search unit 13 and extend perpendicular to the C1-C2 plane.
[0045]
FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating a method for creating a one-dimensional histogram. As shown in the figure, when creating a one-dimensional histogram, a straight line that passes through the maximum point in the color space and is perpendicular to the C1-C2 plane is considered, and each point K (C1, C2, k on the straight line is considered. ) H of the frequencies of points within a predetermined distance D from Three (C1, C2, k)
H Three (C1, C2, k) = Σ {h (C1, C2, k) × w2}. . . (12)
This value is used as the frequency of the one-dimensional histogram at the point K. Here, D ≦ k ≦ 255−D.
[0046]
H (C1, C2, k) is a three-dimensional histogram created by the histogram addition value of Equation (9), and w2 is a weight given to h (C1, C2, k). . This weight w2 is
w2 = exp (−L 2 / 50-M 2 / 2-N 2 / 2). . . . . . (13)
Is calculated by Here, L, M, and N are distances in the Y-axis direction, the C1-axis direction, and the C2-axis direction, respectively, between the point within the predetermined distance D and the point K (C1, C2, k). It is. The weight w2 decreases as the distance from the point K (C1, C2, k) increases. Σ means taking the sum of values obtained by multiplying the frequency h (C1, C2, k) of all points within the predetermined distance D by the weight w2.
[0047]
FIG. 9 is a diagram showing the concept of the maximum point in the one-dimensional histogram. As shown in the figure, in this example, as a result of creating a one-dimensional histogram by the method described above, it can be seen that the two maximum points are on a straight line. By extracting this maximum point, it is possible to extract a color that is a candidate for a representative color that represents the color of the image.
[0048]
Specifically, in the one-dimensional histogram on the line segment corresponding to each local maximum point, the frequency is greater than the frequency of the adjacent points on the line segment, and the frequency is the frequency of each point on the line segment. When it is larger than 0.001% of the total, the point is extracted as a maximum point.
[0049]
The two-dimensional histogram smoothing process, the search process for the maximum point in the smoothed two-dimensional histogram, and the search process for the maximum point in the one-dimensional histogram satisfy a predetermined condition by the one-dimensional histogram search unit 14. It is repeated until it is determined that
[0050]
Specifically, the one-dimensional histogram search unit 14 stores colors corresponding to the local maximum points searched in the previous iteration, and colors corresponding to the newly searched local maximum points. The Euclidean distance in the color space between and is calculated, and a process for checking whether or not the maximum value of the Euclidean distance is larger than a preset threshold value is performed. When the maximum value of the Euclidean distance becomes larger than the threshold value, the local maximum point searched in the previous iteration is adopted as a representative color candidate, and the iteration process is terminated.
[0051]
Also, when the number of newly searched maximum points is less than a preset minimum number of maximum points, or when the number of repetitions exceeds a predetermined number, the previous one is repeated. The searched local maximum point is adopted as a representative color candidate, and the iterative process is terminated. In other cases, it is determined that integration of local maximum points is still possible, and the process is repeated.
[0052]
FIG. 10 is a diagram illustrating changes in the number of maximum points and the number of colors of representative color candidates due to the smoothing process. As shown in the figure, in this example, in the first smoothing, there are 11 local maximum points in the two-dimensional histogram, and the color corresponding to the local maximum point in the one-dimensional histogram, that is, a representative color candidate. There are 17 colors. However, as the number of times of smoothing increases, local maximum points having similar color difference characteristics are integrated, and the number of local maximum points and the number of colors that are candidates for representative colors decrease.
[0053]
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a two-dimensional histogram in the C1-C2 plane that has been subjected to the smoothing process. This figure shows a state in which the smoothing process is performed on the two-dimensional histogram having 11 local maximum points shown in FIG. 5 and the number of local maximum points is reduced to 5.
[0054]
Returning to the description of FIG. 1, the color replacement unit 15 selects a color corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value search unit 14 as a representative color, and an image is displayed using the selected representative color. This is a replacement unit that replaces the colors included in.
[0055]
Specifically, the evaluation value E is assigned to all the sets of colors (representative candidate colors) corresponding to the searched local maximum points.
E = (Euclidean distance between candidate color i and candidate color j)
+ Α × min (the ratio of the frequency of candidate color i to the sum of the frequencies of all candidate colors,
The ratio of the frequency of candidate color j to the sum of the frequencies of all candidate colors)
. . . . . . (14)
Calculated by Here, (Euclidean distance between candidate color i and candidate color j) is the Euclidean distance between two colors in the color space (C1, C2, Y), and the frequency value of the candidate color is the frequency in the one-dimensional histogram. Min (a, b) means the smaller value of a and b, and α is a predetermined positive constant.
[0056]
When the evaluation value E is smaller than a predetermined threshold value, candidate colors having a small frequency ratio with respect to the sum of the frequencies of all candidate colors are deleted and integrated into candidate colors having a high frequency ratio. . Here, in the formula (14) for calculating the evaluation value E, the frequency ratio of candidate colors is considered, but this is because candidate colors having a large frequency value are deleted despite their large values. This is to prevent being selected as a representative color.
[0057]
The color replacement unit 15 selects the candidate color obtained in this way as a representative color, and is the representative color having the smallest Euclidean distance from the pixel color of the original image in the YC color space. This is a replacement unit that replaces the colors of the pixels of the original image. At that time, the number of pixels replaced with the representative color is counted for each representative color, and if the ratio of the count number to the count number of all the representative colors is equal to or less than a predetermined threshold value, the representative color is deleted. Do it. For the pixel that has been replaced with the deleted representative color, a new representative color having a shorter Euclidean distance is newly searched from the remaining representative colors, and replaced with the searched representative color.
[0058]
The storage unit 16 is a storage device such as a hard disk device, and stores image data 16a, parameter data 16b, and the like. Here, the image data 16a is image data such as a form, and the parameter data 16b is data storing threshold values used for various determinations. The control unit 17 is a control unit that performs overall control of the image color reduction device, and is a control unit that controls transmission and reception of various data between the functional units.
[0059]
Next, the hardware configuration of the image color reduction apparatus shown in FIG. 1 will be described. FIG. 12 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image color reduction apparatus illustrated in FIG. 1. As shown in the figure, the image color reduction device has a configuration in which a keyboard 120, a display 121, a CPU 122, a RAM 123, an HDD 124, and a ROM 126 are connected by a bus 127.
[0060]
The hard disk (HD) 125, which is a storage medium that the HDD 124 stores and reads out, stores an image color reduction program 125a that is realized by executing the image color reduction method shown in the present embodiment with a computer. After being read, the program is analyzed by the CPU 122 and the image color reduction process is executed.
[0061]
This image color reduction process corresponds to the functions of the color space conversion unit 12, the two-dimensional histogram maximum value search unit 13, the one-dimensional histogram maximum value search unit 14, and the color replacement unit 15 shown in FIG. Image data 16a, parameter data 16b, and the like are also stored in the HD 125, read into the RAM 123, and referred to by the CPU 122.
[0062]
Next, a processing procedure of image color reduction processing performed by the image color reduction device according to the present embodiment will be described. FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of image color reduction processing performed by the image color reduction device according to the present embodiment.
[0063]
As shown in the figure, first, based on the equations (1) to (5), the RGB values of the image data represented in the RGB color system are converted into YC values in the YC color system (step S1301). ). Then, a two-dimensional histogram is created from the three-dimensional histogram in the color space of the YC color system (step S1302).
[0064]
Then, the created two-dimensional histogram is smoothed (step S1303), and the maximum point of the smoothed two-dimensional histogram is searched (step S1304). Subsequently, a one-dimensional histogram is created on the basis of the found maximum point of the two-dimensional histogram, and a maximum point in the created one-dimensional histogram is searched (step S1305). This local maximum is a candidate for a representative color that replaces the color included in the image.
[0065]
After that, it is checked whether or not the smoothing process performed in step S1303 is the first smoothing process (step S1306). If it is the first smoothing process (step S1306, Yes), the process proceeds to step S1303. Then, the processing from step S1303 to step S1305 is performed again.
[0066]
If it is not the first smoothing process (step S1306, No), the color corresponding to the local maximum point searched when the previous smoothing process was performed and the current smoothing process are searched. Among the Euclidean distances in the YC color space between the colors corresponding to the maximum points, the largest one is extracted, and it is checked whether or not the maximum Euclidean distance is larger than a predetermined threshold (step) S1307). If it is not greater than the predetermined threshold value (No in step S1307), the process proceeds to step S1303, and the processes from step S1303 to step S1306 are performed again.
[0067]
If it is larger than the predetermined threshold value (step S1307, Yes), the color corresponding to the maximum point searched when the previous smoothing process was performed is selected as the representative color, and the similarity between these representative colors is selected. When the degrees are similar, the representative colors are integrated (step S1308). Thereafter, the color of each pixel included in the original image is replaced with a representative color (step S1309), and the image color reduction process is terminated.
[0068]
Next, the processing procedure of processing A shown in FIG. 13 will be described in detail. FIG. 14 is a flowchart showing a detailed processing procedure of the processing A shown in FIG. As shown in the figure, in the process A, first, a horizontal Sobel filter is applied to the value of the luminance Y of each pixel of the image converted into the YC color system, and the equation (7) is used. The value xbuf is calculated (step S1401). Similarly, a vertical Sobel filter is applied to the luminance Y value of each pixel, and the ybuf value is calculated using equation (8) (step S1402).
[0069]
Subsequently, the value of the edge strength w1 is calculated using Equation (6) (Step S1403), and the histogram addition value w is calculated from the edge strength w1 using Equation (9) (Step S1404). Then, a histogram addition value w of all pixels corresponding to the coordinate point (C1, C2, Y) in the color space is added to create a three-dimensional histogram, and the point having the same color difference coordinate (C1, C2) A process for creating a two-dimensional histogram in which the frequency values of the three-dimensional histogram are accumulated is performed (step S1405).
[0070]
Thereafter, it is checked whether or not the processing from step S1401 to step S1405 has been completed for all the pixels (step S1406). If there is a pixel that has not been processed yet (step S1406, No), the process proceeds to step S1401. Migrate and execute the process. If the processing has been completed for all pixels (step S1406, Yes), the processing A is terminated as it is.
[0071]
Next, the processing procedure of processing B shown in FIG. 13 will be described in detail. FIG. 15 is a flowchart showing a detailed processing procedure of the processing B shown in FIG. As shown in the figure, in the process B, first, the frequency values of the two-dimensional histograms at the eight neighboring points surrounding the color difference point (C1, C2) on the C1-C2 plane of interest are acquired (step S1501). .
[0072]
Then, it is checked whether the frequency value of the color difference point of interest is larger than the frequency value of the neighboring 8 points (step S1502). If the frequency value is not larger than the frequency value of the neighboring 8 points (step S1502) (S1502, No), the process proceeds to step S1505. If the frequency value is larger than the frequency values of the neighboring eight points (step S1502, Yes), the frequency value of the color difference point of interest is a value obtained by adding the frequency values of all points on the C1-C2 plane. It is checked whether or not it is 0.0001% or more (step S1503).
[0073]
If the frequency value is not 0.0001% or more (step S1503, No), the process proceeds to step S1505. If the frequency value is 0.0001% or more (step S1503, Yes), the color difference point (C1, C2) of interest is extracted as a local maximum point (step S1504).
[0074]
Then, it is checked whether or not the processing from step S1501 to step S1504 has been completed for all color difference points (step S1505). If there is a color difference point for which processing has not yet been completed (No in step S1505). ), The process proceeds to step S1501. When the process is completed for all the color difference points (step S1505, Yes), the process B is terminated as it is.
[0075]
Next, the processing procedure of processing C shown in FIG. 13 will be described in detail. FIG. 16 is a flowchart showing a detailed processing procedure of the process C shown in FIG. As shown in the figure, in process C, first, a one-dimensional histogram is generated for a straight line that passes through the maximum point in the two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane and is perpendicular to the C1-C2 plane (step S1601). When creating a one-dimensional histogram, the value of the frequency corresponding to each point on the straight line is calculated using Equation (12) and Equation (13).
[0076]
Then, it is checked whether or not the frequency value of the point on the straight line of interest is larger than the frequency values of the points on both sides (step S1602). Step S1602, No), the process proceeds to step S1605. When the frequency value is larger than the frequency values of the points on both sides (step S1602, Yes), the frequency value of the target point is 0.001 which is a value obtained by adding the frequency values of all the points on the straight line. It is checked whether or not it is at least% (step S1603).
[0077]
When the frequency value is not 0.001% or more (step S1603, No), the process proceeds to step S1605. When the frequency value is 0.001% or more (step S1603, Yes), the point of interest is extracted as a maximum point (step S1604).
[0078]
Thereafter, it is checked whether or not the maximum point extraction processing shown in steps S1602 to S1604 has been completed for all points on the straight line (step S1605). If there is a point for which processing has not been completed (step S1605). (S1605, No), it moves to step S1602 and performs processing. If the processing has been completed for all points (step S1605, Yes), it is checked whether or not the processing from step S1601 to step S1605 has been completed for all maximum points of the two-dimensional histogram (step S1606).
[0079]
If the processing for all local maximum points has not been completed (step S1606, No), the processing proceeds to step S1601. When the process for all the local maximum points is completed (step S1606, Yes), the process C is terminated as it is.
[0080]
Next, the processing procedure of processing D shown in FIG. 13 will be described in detail. FIG. 17 is a flowchart showing a detailed processing procedure of the processing D shown in FIG. As shown in the figure, in process D, first, Euclidean distances for all sets of colors (representative candidate colors) corresponding to the maximum points of the one-dimensional histogram are calculated (step S1701).
[0081]
Then, an evaluation value for each set of colors is calculated by the equation (14) (step S1702). Subsequently, a set of colors having the smallest evaluation value is searched (step S1703), and it is checked whether or not the searched evaluation value is larger than a predetermined threshold value (step S1704).
[0082]
If the evaluation value is not larger than the threshold value (step S1704, No), the color with the smaller ratio is excluded by excluding the color with the smaller ratio of the frequency to the total frequency of the representative color candidate colors. The two colors are integrated (step S1705), and the process proceeds to step S1703. When the evaluation value is larger than the threshold value (step S1704, Yes), the process D is terminated as it is.
[0083]
Next, the processing procedure of processing E shown in FIG. 13 will be described in detail. FIG. 18 is a flowchart showing a detailed processing procedure of the process E shown in FIG. As shown in the figure, in the process E, first, for every other pixel of the image, the Euclidean distance between the representative color corresponding to the extracted maximum point and the color of the pixel is calculated in the YC color space. The pixel color is replaced with the minimum representative color (step S1801). Then, the number of pixels replaced for each representative color is counted (step S1802).
[0084]
Subsequently, it is checked whether or not the processing of step S1801 and step S1802 has been completed for every other pixel (step S1803). If the processing has not been completed for all pixels (step S1803). (S1803, No), the process proceeds to step S1801 to execute processing.
[0085]
If the processing is completed for all pixels (step S1803, Yes), whether the count number for each representative color is greater than 0.1% of the sum of the count numbers for all the representative colors Is checked (step S1804). If the count is not larger than 0.1% (No at Step S1804), the representative color that is not larger is excluded (Step S1806), and the process proceeds to Step S1805. As a result, representative colors with too few pixels for color replacement are excluded.
[0086]
If the count is larger than 0.1% (step S1804, Yes), it is checked whether or not the processing of step S1804 or step S1806 has been completed for all the representative colors (step S1805), and all the representative colors are checked. If the process has not been completed (No in step S1805), the process proceeds to step S1804 to execute the process.
[0087]
When the processing is completed for all the representative colors (step S1805, Yes), the pixel of interest is replaced with a pixel that has not been replaced with the representative color or with a representative color from which the representative color has been excluded. If the pixel is not replaced with a representative color or is not replaced with a excluded representative color (No at step S1807), the process proceeds to step S1809. .
[0088]
If the pixel is not replaced with a representative color or is a pixel replaced with an excluded representative color (step S1807, Yes), the YC color space between the pixel color and the color of the pixel is used. Is replaced with a representative color that minimizes the Euclidean distance (step S1808).
[0089]
Thereafter, it is checked whether or not the processing of step S1807 or step S1808 has been completed for all the pixels (step S1809). If there is a pixel that has not been processed yet (step S1809, No), the process proceeds to step S1807. Migrate and execute the process. If the processing has been completed for all pixels (step S1809, Yes), the processing E is terminated as it is.
[0090]
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of an image processed by the image color reduction processing according to the present embodiment. FIG. 19A is a bitmap image represented by the RGB color system, and FIG. 19B is a diagram of the JPEG (Joint Photographic Experts Group) standard created from the bitmap image of FIG. 19A. FIG. 19C is an image of the JPEG2000 standard created from the bitmap image of FIG. 19A, and FIG. 19D is a diagram illustrating the image color reduction method described in this embodiment. The image is a PNG (Portable Network Graphics) standard image created from the 19 (a) bitmap image.
[0091]
As shown in FIG. 4D, the image color reduction method according to this embodiment not only has a high processing speed for creating an image, but also displays an image more clearly than an image in the JPEG standard or JPEG2000 standard. Therefore, it is particularly suitable when processing an image such as a form scanned with a scanner or the like at high speed.
[0092]
As described above, in the present embodiment, a two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane is created based on the color distribution in the color space, and the maximum value of the created two-dimensional histogram is searched and searched. A one-dimensional histogram relating to a straight line that passes through a point corresponding to the determined local maximum value and is perpendicular to the C1-C2 plane is searched, the local maximum value of the generated one-dimensional histogram is searched, and the local maximum value of the searched one-dimensional histogram is Since the color corresponding to is selected as the representative color and the color included in the image is replaced with the selected representative color, the representative color is searched three-dimensionally in the color space of the YC color system. Instead, the representative color can be efficiently selected in a short processing time by dividing the search into two-dimensional search and one-dimensional search.
[0093]
In addition, since the smoothing process is appropriately performed on the two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane, the representative color can be selected accurately.
[0094]
The embodiments of the present invention have been described so far, but the present invention is not limited to the above-described embodiments, and can be applied in various different embodiments within the scope of the technical idea described in the claims. It may be implemented.
[0095]
For example, in this embodiment, an RGB color system image is converted to a YC color system image, and the color-reduction processing is performed on the converted image. However, the present invention is not limited to this. Instead, the same processing is applied to the Lab color system image including the lightness L, the element a having a chromaticity ranging from green to red, and the element b having a chromaticity ranging from blue to yellow. be able to.
[0096]
In this embodiment, the two-dimensional histogram is smoothed to search for the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram. However, the present invention is not limited to this, and smoothing is performed. The maximum point may be searched without performing the above, and the colors corresponding to the searched maximum points may be integrated and selected as the representative color. Thus, by not performing smoothing, the representative color can be selected in a shorter time.
[0097]
In addition, among the processes described in this embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed All or a part of the above can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above-described document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
[0098]
Each component of each illustrated device is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. Further, all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
[0099]
Note that the image color reduction method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation, as described in FIG. This program can be distributed via a network such as the Internet. The program can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD and being read from the recording medium by the computer.
[0100]
【The invention's effect】
As described above, according to the first aspect of the present invention, the image in the color space includes the two-dimensional histogram relating to the predetermined plane of the color space in which the color characteristics included in the image are replaced with the three-dimensional coordinates. A one-dimensional histogram relating to a straight line that is created based on the color distribution, searches for the maximum value of the generated two-dimensional histogram, passes through a point corresponding to the searched maximum value, and is perpendicular to a predetermined plane of the color space Is created based on the distribution of colors contained in the image in the color space, the maximum value of the created one-dimensional histogram is searched, and the color corresponding to the searched maximum value of the one-dimensional histogram is selected as the representative color. However, since the color included in the image is replaced with the selected representative color, the representative color is not searched three-dimensionally in the color space, but is divided into a two-dimensional search and a one-dimensional search. Search By selecting a representative color can be created efficiently small images data size in a short processing time.
[0101]
According to the second aspect of the present invention, a two-dimensional histogram in consideration of the edge strength of the image is created based on the distribution of colors included in the image in the color space, and the maximum value of the created two-dimensional histogram is searched. Therefore, selecting the color of noise generated at the edge portion as the representative color can be efficiently suppressed.
[0102]
According to the invention of claim 3, the distribution of the color corresponding to the point that passes through the point corresponding to the maximum value and is within the predetermined distance of the color space from the point on the straight line perpendicular to the predetermined plane of the color space. Based on the above, a one-dimensional histogram related to a straight line perpendicular to a predetermined plane is created, and the maximum value of the created one-dimensional histogram is searched. Therefore, by examining the color distribution in the color space, A representative color showing a dense distribution can be extracted efficiently.
[0103]
According to the invention of claim 4, a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space is created based on the distribution of colors included in the image in the color space, and the created two-dimensional histogram is smoothed. The maximum value of the smoothed two-dimensional histogram is searched, and a one-dimensional histogram relating to a straight line passing through a point corresponding to the searched maximum value and perpendicular to a predetermined plane is included in the image in the color space. Created based on the color distribution, searches for the maximum value of the created one-dimensional histogram, calculates the similarity between colors corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram before and after smoothing, and calculates Whether to further smooth the two-dimensional histogram, search for the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and search for the maximum value of the one-dimensional histogram based on the similarity Therefore, the number of local maximum points to be extracted is controlled by performing smoothing and determining the number of times of smoothing based on the similarity between colors before and after smoothing, An appropriate number of representative colors can be obtained.
[0104]
According to the invention of claim 5, the colors corresponding to the plurality of maximum values of the searched one-dimensional histogram are integrated based on the similarity of the colors, and the integrated color is selected as the representative color. Since the colors included in the image are replaced with the representative colors, it is possible to efficiently create an image with a smaller data size by integrating similar colors.
[0105]
According to the invention of claim 6, a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space in which the characteristics of the colors included in the image are replaced with three-dimensional coordinates is used as the distribution of colors included in the image in the color space. A search is made for a maximum value of the generated two-dimensional histogram, and a one-dimensional histogram relating to a straight line passing through a point corresponding to the searched maximum value and perpendicular to a predetermined plane of the color space is displayed in the color space. Is created based on the distribution of colors included in the image, and the local maximum value of the generated one-dimensional histogram is searched, and the color corresponding to the local maximum value of the searched one-dimensional histogram is selected as the representative color. Since the representative color is replaced with the color included in the image, instead of searching for the representative color three-dimensionally in the color space, the search is divided into a two-dimensional search and a one-dimensional search. Select representative color The Rukoto, it is possible to create an efficient small images data size in a short processing time.
[0106]
According to the invention of claim 7, a two-dimensional histogram taking into account the edge strength of the image is created based on the distribution of colors included in the image in the color space, and the maximum value of the created two-dimensional histogram is searched. Therefore, selecting the color of noise generated at the edge portion as the representative color can be efficiently suppressed.
[0107]
According to the eighth aspect of the present invention, the distribution of colors corresponding to points within a predetermined distance in the color space from points on a straight line passing through the point corresponding to the maximum value and perpendicular to the predetermined plane in the color space. Based on the above, a one-dimensional histogram related to a straight line perpendicular to a predetermined plane is created, and the maximum value of the created one-dimensional histogram is searched. Therefore, by examining the color distribution in the color space, A representative color showing a dense distribution can be extracted efficiently.
[0108]
According to the invention of claim 9, a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space is created based on the distribution of colors included in the image in the color space, and the created two-dimensional histogram is smoothed. The maximum value of the smoothed two-dimensional histogram is searched, and a one-dimensional histogram relating to a straight line passing through a point corresponding to the searched maximum value and perpendicular to a predetermined plane is included in the image in the color space. Created based on the color distribution, searches for the maximum value of the created one-dimensional histogram, calculates the similarity between colors corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram before and after smoothing, and calculates Whether to further smooth the two-dimensional histogram, search for the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and search for the maximum value of the one-dimensional histogram based on the similarity Therefore, the number of local maximum points to be extracted is controlled by performing smoothing and determining the number of times of smoothing based on the similarity between colors before and after smoothing, An appropriate number of representative colors can be obtained.
[0109]
According to the invention of claim 10, the colors corresponding to the plurality of maximum values of the searched one-dimensional histogram are integrated based on the similarity of the colors, and the integrated color is selected as the representative color. Since the colors included in the image are replaced with the representative colors, it is possible to efficiently create an image with a smaller data size by integrating similar colors.
[0110]
According to the invention of claim 11, a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space in which the characteristics of the colors included in the image are replaced with three-dimensional coordinates is used as the distribution of colors included in the image in the color space. A search is made for a maximum value of the generated two-dimensional histogram, and a one-dimensional histogram relating to a straight line passing through a point corresponding to the searched maximum value and perpendicular to a predetermined plane of the color space is displayed in the color space. Is created on the basis of the distribution of colors included in the image in the image, the maximum value of the created one-dimensional histogram is searched, the color corresponding to the searched maximum value of the one-dimensional histogram is selected as the representative color, and selected. Since the representative color is replaced with the color included in the image, instead of searching for the representative color three-dimensionally in the color space, the search is divided into a two-dimensional search and a one-dimensional search. Select representative color By, it is possible to create an efficient small images data size in a short processing time.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a configuration of an image color reduction apparatus according to an embodiment.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an RGB image subjected to color reduction processing by the image color reduction device according to the present embodiment.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a color space of image data obtained by converting an RGB color system to a YC color system.
FIG. 4 is a diagram illustrating an operator of a Sobel filter used for weighting each pixel.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a two-dimensional histogram in a C1-C2 plane.
FIG. 6 is a diagram illustrating an operator of a smoothing filter applied to a two-dimensional histogram related to a C1-C2 plane.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a straight line that passes through the maximum point of the two-dimensional histogram related to the C1-C2 plane and is perpendicular to the C1-C2 plane.
FIG. 8 is a conceptual diagram illustrating a method for creating a one-dimensional histogram.
FIG. 9 is a diagram showing a concept of a local maximum point in a one-dimensional histogram.
FIG. 10 is a diagram showing changes in the number of maximum points and the number of colors of representative color candidates by smoothing processing.
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a two-dimensional histogram on a C1-C2 plane that has been smoothed.
12 is a diagram showing a hardware configuration of the image color reduction apparatus shown in FIG. 1. FIG.
FIG. 13 is a flowchart showing a processing procedure of image color reduction processing performed by the image color reduction device according to the present embodiment.
14 is a flowchart showing a detailed processing procedure of processing A shown in FIG.
15 is a flowchart showing a detailed processing procedure of processing B shown in FIG.
16 is a flowchart showing a detailed processing procedure of processing C shown in FIG. 13;
FIG. 17 is a flowchart showing a detailed processing procedure of processing D shown in FIG. 13;
FIG. 18 is a flowchart showing a detailed processing procedure of processing E shown in FIG. 13;
FIG. 19 is a diagram showing an example of an image processed by the image color reduction processing according to the present embodiment.
[Explanation of symbols]
10 Input section
11 Display
12 color space converter
13 Two-dimensional histogram maximum value search unit
14 One-dimensional histogram maximum value search unit
15 color replacement part
16 Memory unit
16a, 123b Image data
16b, 123c Parameter data
120 keyboard
121 display
122 CPU
123 RAM
123a, 125a Image color reduction program
124 HDD
125 HD
126 ROM
127 bus

Claims (11)

画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色装置であって、
前記画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索する2次元ヒストグラム極大値探索手段と、
前記2次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索する1次元ヒストグラム極大値探索手段と、
前記1次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手段と
を備えたことを特徴とする画像減色装置。
An image color reduction device that selects a representative color representing a color included in an image, replaces the color included in the image with the representative color, and creates an image in which the number of colors of the image is reduced,
A two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of a color space in which the characteristics of the colors included in the image are replaced with three-dimensional coordinates is created based on the distribution of colors included in the image in the color space. Two-dimensional histogram maximum value searching means for searching for a maximum value of the two-dimensional histogram;
A one-dimensional histogram relating to a straight line passing through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value search means and perpendicular to a predetermined plane of the color space is displayed for the color included in the image in the color space. A one-dimensional histogram maximum value searching means for generating a maximum value of the generated one-dimensional histogram created based on the distribution;
Color replacement means for selecting a color corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value search means as the representative color, and replacing the color included in the image with the selected representative color; An image color reduction device comprising:
前記2次元ヒストグラム極大値探索手段は、画像のエッジ強度を考慮した前記2次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項1に記載の画像減色装置。The two-dimensional histogram maximum value searching means generates the two-dimensional histogram in consideration of the edge strength of the image based on the distribution of colors included in the image in the color space, and the maximum value of the generated two-dimensional histogram The image color reduction device according to claim 1, wherein the image color reduction device is searched. 前記1次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記2次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項1または2に記載の画像減色装置。The one-dimensional histogram maximum value searching means passes through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value searching means, and starts from a point on a straight line perpendicular to a predetermined plane of the color space. A one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to the predetermined plane is generated based on a color distribution corresponding to a point within a predetermined distance, and a maximum value of the generated one-dimensional histogram is searched. The image color reduction device according to claim 1 or 2. 前記2次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該2次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段は、前記2次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の1次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記2次元ヒストグラム極大値探索手段による2次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記2次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段による1次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする請求項1、2または3に記載の画像減色装置。The two-dimensional histogram maximum value search means creates a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space based on the distribution of colors included in the image in the color space, Smoothing is performed to search for a maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and the one-dimensional histogram maximum value searching means passes through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value searching means. Generating a one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to the predetermined plane based on a distribution of colors included in the image in the color space, searching for a maximum value of the generated one-dimensional histogram, and performing the smoothing The similarity between colors corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram before and after the smoothing is calculated, and the two-dimensional histogram maximum value search is performed based on the calculated similarity It is determined whether to further perform smoothing of the two-dimensional histogram by the stage, searching for the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and searching for the maximum value of the one-dimensional histogram by the one-dimensional histogram maximum value searching means. The image color reduction device according to claim 1, 2, or 3. 前記色置換手段は、前記1次元ヒストグラム極大値探索手段により探索された1次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の画像減色装置。The color replacement unit integrates colors corresponding to a plurality of maximum values of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value search unit based on the similarity of the colors, and the integrated color is the representative color. 5. The image color reduction device according to claim 1, wherein the color included in the image is replaced with the selected representative color. 画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色方法であって、
前記画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索する2次元ヒストグラム極大値探索工程と、
前記2次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索する1次元ヒストグラム極大値探索工程と、
前記1次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換工程と
を含んだことを特徴とする画像減色方法。
An image color reduction method for selecting a representative color representing a color included in an image, replacing the color included in the image with the representative color, and creating an image with a reduced number of colors in the image,
A two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of a color space in which the characteristics of the colors included in the image are replaced with three-dimensional coordinates is created based on the distribution of colors included in the image in the color space. A two-dimensional histogram maximum value searching step of searching for a maximum value of the two-dimensional histogram;
A one-dimensional histogram relating to a straight line passing through a point corresponding to the maximum value searched in the two-dimensional histogram maximum value search step and perpendicular to a predetermined plane of the color space is displayed for the color included in the image in the color space. A one-dimensional histogram maximum value search step that is created based on the distribution and searches for the maximum value of the generated one-dimensional histogram;
A color replacement step of selecting a color corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram searched in the one-dimensional histogram maximum value search step as the representative color, and replacing a color included in the image with the selected representative color; An image color reduction method comprising:
前記2次元ヒストグラム極大値探索工程は、画像のエッジ強度を考慮した前記2次元ヒストグラムを前記色空間内の該画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項6に記載の画像減色方法。The two-dimensional histogram maximum value search step creates the two-dimensional histogram in consideration of the edge strength of the image based on the distribution of colors included in the image in the color space, and the maximum value of the generated two-dimensional histogram The image color reduction method according to claim 6, wherein the image color reduction method is searched. 前記1次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記2次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線上の点から該色空間の所定の距離内にある点に対応する色の分布に基づいて、該所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索することを特徴とする請求項6または7に記載の画像減色方法。The one-dimensional histogram maximum value searching step passes through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value searching step and starts from a point on a straight line perpendicular to a predetermined plane of the color space. A one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to the predetermined plane is generated based on a color distribution corresponding to a point within a predetermined distance, and a maximum value of the generated one-dimensional histogram is searched. The image color reduction method according to claim 6 or 7. 前記2次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された該2次元ヒストグラムの平滑化をおこなって、平滑化された2次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程は、前記2次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された極大値に対応する点を通り、前記所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索し、前記平滑化前および前記平滑化後の1次元ヒストグラムの極大値に対応する色間の類似度を算出して、算出された類似度に基づいて前記2次元ヒストグラム極大値探索工程による2次元ヒストグラムの平滑化および平滑化された前記2次元ヒストグラムの極大値の探索と、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程による1次元ヒストグラムの極大値の探索とをさらにおこなうかどうかを判定することを特徴とする請求項6、7または8に記載の画像減色方法。In the two-dimensional histogram maximum value searching step, a two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of the color space is created based on a distribution of colors included in the image in the color space. Smoothing is performed to search for a maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and the one-dimensional histogram maximum value searching step passes through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value searching step. Generating a one-dimensional histogram relating to a straight line perpendicular to the predetermined plane based on a distribution of colors included in the image in the color space, searching for a maximum value of the generated one-dimensional histogram, and performing the smoothing The similarity between colors corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram before and after the smoothing is calculated, and the two-dimensional histogram maximum value search is performed based on the calculated similarity It is determined whether or not to further perform smoothing of the two-dimensional histogram according to the process, search for the maximum value of the smoothed two-dimensional histogram, and search for the maximum value of the one-dimensional histogram by the one-dimensional histogram maximum value search step. The image color reduction method according to claim 6, 7 or 8. 前記色置換工程は、前記1次元ヒストグラム極大値探索工程により探索された1次元ヒストグラムの複数の極大値に対応する色を該色の類似度に基づいて統合し、統合された色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換することを特徴とする請求項6〜9のいずれか一つに記載の画像減色方法。The color replacement step integrates colors corresponding to a plurality of maximum values of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value search step based on the similarity of the colors, and the integrated color is the representative color 10. The image color reduction method according to claim 6, wherein a color included in the image is replaced with the selected representative color. 画像に含まれる色を代表する代表色を選定し、該画像に含まれる色を前記代表色で置換して、該画像の色数を減少させた画像を作成する画像減色プログラムであって、
前記画像に含まれる色の特性を3次元の座標に置き換えた色空間の所定の平面に係る2次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された2次元ヒストグラムの極大値を探索する2次元ヒストグラム極大値探索手順と、
前記2次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された極大値に対応する点を通り、前記色空間の所定の平面に垂直な直線に係る1次元ヒストグラムを該色空間内の前記画像に含まれる色の分布に基づいて作成し、作成された1次元ヒストグラムの極大値を探索する1次元ヒストグラム極大値探索手順と、
前記1次元ヒストグラム極大値探索手順により探索された1次元ヒストグラムの極大値に対応する色を前記代表色として選定し、選定された該代表色で前記画像に含まれる色を置換する色置換手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像減色プログラム。
An image color reduction program for selecting a representative color representing a color included in an image, replacing the color included in the image with the representative color, and creating an image with a reduced number of colors of the image,
A two-dimensional histogram relating to a predetermined plane of a color space in which the characteristics of the colors included in the image are replaced with three-dimensional coordinates is created based on the distribution of colors included in the image in the color space. A two-dimensional histogram maximum value search procedure for searching for a maximum value of a two-dimensional histogram;
A one-dimensional histogram relating to a straight line passing through a point corresponding to the maximum value searched by the two-dimensional histogram maximum value search procedure and perpendicular to a predetermined plane of the color space is displayed for the color included in the image in the color space. A one-dimensional histogram maximum value search procedure for creating a maximum value of the generated one-dimensional histogram created based on the distribution;
A color replacement procedure for selecting a color corresponding to the maximum value of the one-dimensional histogram searched by the one-dimensional histogram maximum value search procedure as the representative color, and replacing a color included in the image with the selected representative color; An image color reduction program for causing a computer to execute the above.
JP2003167062A 2003-06-11 2003-06-11 Image color reduction device, image color reduction method, and image color reduction program Expired - Fee Related JP4248947B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003167062A JP4248947B2 (en) 2003-06-11 2003-06-11 Image color reduction device, image color reduction method, and image color reduction program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003167062A JP4248947B2 (en) 2003-06-11 2003-06-11 Image color reduction device, image color reduction method, and image color reduction program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2005004470A JP2005004470A (en) 2005-01-06
JP4248947B2 true JP4248947B2 (en) 2009-04-02

Family

ID=34093013

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2003167062A Expired - Fee Related JP4248947B2 (en) 2003-06-11 2003-06-11 Image color reduction device, image color reduction method, and image color reduction program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4248947B2 (en)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4715545B2 (en) * 2006-02-16 2011-07-06 日本ビクター株式会社 Color difference signal correction device
GB2437338A (en) * 2006-04-21 2007-10-24 Snell & Wilcox Ltd Detecting monochrome images from the skew of a statistical distribution of pixel values
JP4835865B2 (en) * 2006-08-08 2011-12-14 富士ゼロックス株式会社 Image processing apparatus and image processing program
JP5032911B2 (en) * 2007-07-31 2012-09-26 キヤノン株式会社 Image processing apparatus and image processing method
US8179363B2 (en) * 2007-12-26 2012-05-15 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for display source light management with histogram manipulation
JP4748333B2 (en) 2009-03-18 2011-08-17 富士ゼロックス株式会社 Image processing apparatus and image processing program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2005004470A (en) 2005-01-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9569827B2 (en) Image processing apparatus and method, and program
JP5229744B2 (en) Image classification device and image classification program
JP4745296B2 (en) Digital image region separation method and region separation system
JP5958023B2 (en) Image processing apparatus and image processing program
JP4745297B2 (en) Method and system for identifying regions of uniform color in digital images
JP5173898B2 (en) Image processing method, image processing apparatus, and program
EP2645304B1 (en) Image processing device determining binarizing threshold value
JPH1023452A (en) Picture extracting device and its method
JP2020129276A (en) Image processing device, image processing method, and program
JP2005228340A (en) Image analysis device, image analysis method, and blob identification device
JP2015011585A (en) Image processing apparatus, image forming apparatus, image forming system, image processing method, and program
JP5853470B2 (en) Image processing device, image processing program
US8620081B2 (en) Image processing apparatus, method, and storage medium for determining attributes
EP2782065B1 (en) Image-processing device removing encircling lines for identifying sub-regions of image
JP4160050B2 (en) Image search program
JP2008146278A (en) Cell outline extraction device, cell outline extraction method and program
JP4248947B2 (en) Image color reduction device, image color reduction method, and image color reduction program
JP3708042B2 (en) Image processing method and program
JP4649498B2 (en) Color correction method and system for image data
JP3342373B2 (en) Marker area obtaining method and apparatus, and area dividing apparatus
JP6938282B2 (en) Image processing equipment, image processing methods and programs
JP2775122B2 (en) Automatic contour extraction vectorization processing method of illustration data and processing device used for the method
JP5786838B2 (en) Image region dividing apparatus, method, and program
JP6711031B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, image processing system and program
JP2006133874A (en) Method and apparatus for processing image

Legal Events

Date Code Title Description
RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20051213

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20060413

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20090113

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20090114

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120123

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120123

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130123

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130123

Year of fee payment: 4

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140123

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140123

Year of fee payment: 5

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees