JP4895878B2 - 代表色抽出方法、および代表色抽出装置 - Google Patents

Description

本発明は、画像の視覚的な印象を表す代表色を抽出する代表色抽出方法、および代表色抽出装置に関する。

最近、デジタルカメラやカメラ付き携帯電話の急速な普及に伴い、撮影した画像を自宅のパーソナルコンピュータに取り込んで、色補正、画質補正などの画像処理を施したり、インターネットを通じて画像のプリントを注文したりするユーザーが増えてきている。このようなユーザーの便宜を図るために、膨大な画像を分類・整理して、画像の検索を容易にする技術が種々開発されている。その中でも、画像の視覚的な印象を表す代表色を、画像を分類・整理する際のインデックスとして用いる技術が従来から知られている（特許文献１、２参照）。

特許文献１に記載の発明では、人間が注目しやすい色相が大きく変化している画像の領域を検出して、検出した領域に基づいて代表色を抽出している（局所的代表色抽出処理と呼んでいる）。局所的代表色抽出処理で代表色が抽出されなかった場合は、画像全体の色相頻度に基づいて、代表色を抽出している（大局的代表色抽出処理と呼んでいる）。逆に、局所的代表色抽出処理で代表色が抽出された場合は、大局的代表色抽出処理を行わない。そして、抽出した代表色と予め用意した配色との色差に基づき、画像と配色に対応する印象語との対応関係を示す感性ベクトルを算出し、算出結果を記憶している。

特許文献２に記載の発明では、代表色を抽出する際に参照するヒストグラムを、人間の色彩感覚に適合したものとするために、ＨＳＶ色空間を彩度方向に複数領域に分割し、彩度が大きい領域では、明度変化による色の変化に対して人間は鈍感であり、色相変化には敏感であるため、明度方向の分割数を小さく（粗く分割）し、色相方向の分割数を大きく（細かく分割）している。逆に、彩度が小さい領域では、明度変化による色の変化に対して人間は敏感であり、色相変化には鈍感であるため、明度方向の分割数を大きくし、色相方向の分割数を小さくしている。つまり、このようなヒストグラムを用いれば、人間が視覚的に色差を感じ易い領域を、より精細に解析することができる。
特開平１０−２８９２４２号公報 特開２００３−２１６９４８号公報

特許文献１に記載の発明では、局所的、大局的代表色抽出処理のいずれかで代表色が抽出された場合は、一方の処理は行わないので、画像の代表色として相応しい色が抽出されないおそれがある。この問題を解決するためには、両方の処理を常時行えばよいが、処理に時間が掛かってしまう。

特許文献２に記載の発明は、人間が視覚的に色差を感じ難い色（色味が似たような色）を代表色として抽出してしまうことはないが、色味が似たような色が画像の代表色として相応しい場合も考えられるため、特許文献１と同様に、画像の代表色として相応しい色が抽出されないおそれがある。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、人間の色彩感覚に応じた、代表色として真に相応しい色を抽出することができる代表色抽出方法、および代表色抽出装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、代表色抽出方法であって、画像を構成する画素の色を表す色空間の各チャンネルについて、前記チャンネルの階調値を分割した複数の区間を階級とし、前記階調値の出現頻度を度数としてヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、前記出現頻度が極大値となる前記区間を抽出する区間抽出ステップと、抽出した区間に対して、人間の色彩感覚に応じた色の注目度を表すスコアを算出するスコア算出ステップと、算出したスコアに基づいて、抽出した区間の中から、前記画像の視覚的な印象を表す代表色の候補となる区間を選定する区間選定ステップと、選定した区間の階調値を元に、前記代表色を生成する代表色生成ステップとを備えることを特徴とする。

前記ヒストグラム生成ステップの前に、前記画像を縮小する縮小処理ステップを備えることが好ましい。

前記スコア算出ステップでは、前記出現頻度に応じて、前記スコアの算出を行うことが好ましい。

前記ヒストグラム生成ステップでは、色相、彩度、および明度をチャンネルとするＨＳＶ色空間を用い、前記スコア算出ステップでは、色相、彩度、または明度のうち、少なくともいずれか一つに応じて、前記スコアの算出を行うことが好ましい。

前記スコア算出ステップでは、抽出した区間の階調値をもつ画素が存在する画像内の位置に応じて、前記スコアの算出を行うことが好ましい。

前記区間選定ステップでは、前記スコアが上位ｎ番目（ｎは自然数≠０）までの区間、または前記スコアが予め設定された閾値以上の区間のうち、いずれかを前記候補として選定することが好ましい。

前記代表色生成ステップでは、選定した区間の中心値、最小値、最大値、または選定した区間に属する画素の階調値の平均値のうち、いずれかを前記代表色の階調値とすることが好ましい。

生成した代表色を表示する代表色表示ステップを備えることが好ましい。また、生成した代表色を記憶する代表色記憶ステップを備えることが好ましい。

請求項１０に記載の発明は、代表色抽出装置であって、画像を構成する画素の色を表す色空間の各チャンネルについて、前記チャンネルの階調値を分割した複数の区間を階級とし、前記階調値の出現頻度を度数としてヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、前記出現頻度が極大値となる前記区間を抽出する区間抽出手段と、抽出した区間に対して、人間の色彩感覚に応じた色の注目度を表すスコアを算出するスコア算出手段と、算出したスコアに基づいて、抽出した区間の中から、前記画像の視覚的な印象を表す代表色の候補となる区間を選定する区間選定手段と、選定した区間の階調値を元に、前記代表色を生成する代表色生成手段とを備えることを特徴とする。

本発明の代表色抽出方法、および代表色抽出装置によれば、画像の色の分布を表すヒストグラムを生成し、人間の色彩感覚に応じた適当なスコア付けを行って、スコアに基づいて代表色の候補を絞り込んだうえで代表色を生成するので、人間の色彩感覚に応じた、代表色として真に相応しい色を抽出することができる。

図１において、画像処理システム２は、デジタルカメラ１０で撮影して得られた画像データ、あるいは、メモリカードやＣＤ−Ｒなどの記録媒体１１に記録された画像データ（写真フイルムをＴＩＦＦまたはＪＰＥＧ形式でデジタイズしたものも含む）をパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと略す）１２に取り込み、ＰＣ１２上で各種画像処理を行うものである。

デジタルカメラ１０は、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などに準拠した通信ケーブルや、無線ＬＡＮなどによりＰＣ１２に接続され、ＰＣ１２とのデータの相互通信が可能となっている。また、記録媒体１１も同様に、専用のドライバを介してＰＣ１２とのデータの遣り取りが可能となっている。

ＰＣ１２は、モニタ１３と、キーボードおよびマウスからなる操作部１４とを備えている。ＰＣ１２の内部構成を示す図２において、ＣＰＵ２０は、ＰＣ１２全体の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ２０には、前述の操作部１４の他に、データバス２１を介して、ＲＡＭ２２、ハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと略す）２３、通信Ｉ／Ｆ２４、および表示制御部２５が接続されている。

ＨＤＤ２３には、ＰＣ１２を動作させるための各種プログラムやデータの他に、各種画像処理をＰＣ１２上で行うためのビューアーソフトのプログラムや、デジタルカメラ１０、または記録媒体１１から取り込まれた複数の画像データが記憶されている。ＣＰＵ２０は、ＨＤＤ２３からプログラムを読み出してＲＡＭ２２に展開し、読み出したプログラムを逐次処理する。また、ＣＰＵ２０は、操作部１４から入力される操作入力信号に応じて、ＰＣ１２の各部を動作させる。

通信Ｉ／Ｆ２４は、デジタルカメラ１０などの外部機器や、インターネットなどの通信ネットワークとのデータの遣り取りを媒介する。表示制御部２５は、モニタ１３の表示を制御し、ビューアーソフトに係わる各種ウィンドウなどをモニタ１３に表示させる。

画像データの取り込みを行う際には、操作部１４を操作してビューアーソフトを起動する。ビューアーソフトには、画像データを取り込むモードの他に、画像の代表色を抽出するモードが設けられている。なお、代表色とは、例えば、画像内の占める面積が大きい色など、その画像の視覚的な印象を表す色をいう。

代表色抽出モードが選択されると、ＣＰＵ２０には、図３に示す代表色抽出部３０が構築される。代表色抽出部３０は、縮小処理部３１、ヒストグラム生成部３２、区間抽出部３３、スコア算出部３４、区間選定部３５、および代表色生成部３６から構成される。

縮小処理部３１は、代表色を抽出すべく入力された画像（以下、入力画像という）のデータ（以下、入力画像データという）に対して、画素間引きなどの縮小処理を施す。具体的には、縮小処理部３１は、入力画像（例えば、１６００×１２００ピクセル）の特徴を損なわない程度のサイズ、例えば、６４０×４８０ピクセルのサイズに縮小する。縮小処理部３１は、縮小した入力画像データをヒストグラム生成部３２に出力する。なお、適正な縮小サイズは、入力画像に写し出された被写体の緻密さになどに依って多少の幅はあるが、例えば、一般的な風景写真などであれば、上記で例示したサイズで一律に縮小したとしても、画像の特徴は損なわれないと考えられる。

ヒストグラム生成部３２は、例えば、縮小処理部３１からの縮小した入力画像を構成する画素の色を表すＲＧＢ（赤、緑、青）チャンネルの階調値（本実施形態では、０〜２５５の８ビットのデータ）を等分割した８個の区間（階調値０〜３１、３２〜６３、６４〜９５、９６〜１２７、１２８〜１５９、１６０〜１９１、１９２〜２２３、２２４〜２５５）を横軸（階級）、全画素における階調値の出現頻度を縦軸（度数）とした、図４に示すヒストグラム４０を生成する。

ヒストグラム４０の生成は、該当する画素のもつ階調値が属する区間を特定し、特定した区間の出現頻度をその都度更新していくことで行われる。ヒストグラム生成部３２は、ＲＧＢの各チャンネルについてヒストグラム４０を生成し、生成したヒストグラム４０のデータを区間抽出部３３に出力する。

ここで、区間の分割方法については、上記のように等分割してもよいし、特定の部分のみ細かく分割したり、粗く分割したりしてもよい。また、分割の仕方をＲＧＢ各チャンネルで変更してもよい。出現頻度についても、単に階調値の出現個数としてもよいし、全画素に占める割合で表してもよい。

さらに、ＲＧＢ各チャンネルのヒストグラム４０に代えて、あるいはこれに加えて、色相、彩度、および明度をチャンネルとするＨＳＶ色空間についてヒストグラムを生成してもよい。この場合、次式に示す変換式を用いれば、簡単にＲＧＢチャンネルをＨＳＶチャンネルに変換することができる。すなわち、
明度Ｉ＝ｍａｘ｛Ｒ、Ｇ、Ｂ｝（ＲＧＢ各チャンネルの階調値のうちの最大値）
彩度Ｓ＝（Ｉ−ｉ）／Ｉ（但しｉ＝ｍｉｎ｛Ｒ、Ｇ、Ｂ｝（ＲＧＢ各チャンネルの階調値のうちの最小値））
と定義する。
そして、
ｒ＝（Ｉ−Ｒ）／（Ｉ−ｉ）
ｇ＝（Ｉ−Ｇ）／（Ｉ−ｉ）
ｂ＝（Ｉ−Ｂ）／（Ｉ−ｉ）
とし、色相Ｈ（ｒａｄｉａｎ）を、
Ｒ＝Ｉの時、Ｈ＝π／３（ｂ−ｇ）
Ｇ＝Ｉの時、Ｈ＝π／３（２＋ｒ−ｂ）
Ｂ＝Ｉの時、Ｈ＝π／３（４＋ｇ−ｒ）
から算出する（但し、Ｈ＜０の場合は、Ｈに２πを加算する。また、色相Ｈを度数（°）に変換するには、１８０／πを乗算する）。

区間抽出部３３は、ヒストグラム生成部３２からのヒストグラム４０のデータを解析して、ＲＧＢ各チャンネルについて、出現頻度が極大値となる区間を抽出する。具体的には、区間抽出部３３は、例えば、隣り合う区間の出現頻度の大小を比較し、左右の区間よりも出現頻度が大きい区間を抽出する。図４の例で説明すると、Ｒの場合は９６〜１２７、および１９２〜２２３の区間、Ｇは６４〜９５、および１２８〜１５９の区間、Ｂは３２〜６３、および１９２〜２２３の区間を抽出する。この例からも理解されるように、区間抽出部３３で抽出される区間は、複数の場合もあるし、一つの場合もある。区間抽出部３３は、抽出した区間のデータをスコア算出部３４に出力する。

スコア算出部３４は、下記（ａ）〜（ｅ）で示す方法のうち、少なくともいずれか一つに基づいて、区間抽出部３３で得られた区間のスコアを算出する。ここで、スコアとは、人間の視覚特性を考慮して、より人間の色彩感覚に合った代表色を抽出するために付ける点数であり、人間の色彩感覚に応じた色の注目度を表す。このため、入力画像を人間が観たときに真っ先に注目され、代表色として人間が認識するであろう色ほど、スコアは高くなる。

スコア算出部３４は、（ａ）出現頻度に応じて、スコアの算出を行う。この場合、単純に出現頻度が大きいものほど目立つという観点から、例えば、区間抽出部３３で得られた区間のうち、出現頻度がある閾値を超えるもののスコアを高くする。あるいは、出現頻度の大きさに応じて、スコアを増減する度合いを変えてもよい。

また、ＨＳＶについてヒストグラムを生成した場合、スコア算出部３４は、（ｂ）色相に応じて、スコアの算出を行う。この場合、例えば、区間抽出部３３で得られた区間のうち、人間の色彩感覚で視認する感度が高い緑色とのＨＳＶ色空間における距離が、ある閾値を超えるもののスコアを高くする。または、ＨＳＶ色空間における緑色との距離の大きさに応じて、スコアを増減する度合いを変えてもよい。

あるいは、スコア算出部３４は、（ｃ）彩度に応じて、スコアの算出を行う。この場合、例えば、区間抽出部３３で得られた区間のうち、彩度がある閾値以下のもののスコアを低くする。もしくは、彩度の大きさに応じて、スコアを増減する度合いを変える。このようにするのは、一般的に人間は彩度が高い色に注目するために、グレーや白、黒といった彩度が低い色は、代表色として認識されない可能性が高いためである。例えば、いわゆるストックフォトなどでよく見られる「グレーバックに人物の胸像」といった構図の画像では、その画像を観る人間が最初に目につく色は、人物の顔の肌色や衣服の色であり、仮に背景のグレーの占める面積が人物よりも大きい場合であっても、背景には注目しない。しかし、背景が緑などの彩度が高い色であった場合は、背景に注目する傾向がある。

さらに、スコア算出部３４は、（ｄ）明度に応じて、スコアの算出を行う。この場合、例えば、区間抽出部３３で得られた区間のうち、明度が予め設定された閾値よりも低い、あるいは高いもののスコアを低くする。この方法では、明度が低すぎる色は黒に近く、明度が高すぎる色は白に近いので、（ｃ）の場合と同様に、代表色として認識されない可能性が高い色のスコアを低くすることを意図している。

もしくは、スコア算出部３４は、（ｅ）区間抽出部３３で得られた区間の階調値をもつ画素が存在する画像内の位置に応じて、スコアの算出を行う。この場合、例えば、区間抽出部３３で得られた区間のうち、その区間の階調値をもつ画素が、人間が注目する可能性が高い画像の中心にあるものほどスコアを高くする。具体的には、入力画像データを改めて解析して、区間抽出部３３で得られた区間の階調値をもつ画素を抽出する。そして、抽出した画素が支配的な画像内の領域（抽出した画素がある程度の面積をもった塊で存在する領域）を求め、求めた領域の中心と画像の中心との距離を算出し、この距離が短いもの、つまり、画像の中心に近いものほどスコアを高くする。スコア算出部３４は、以上（ａ）〜（ｅ）で示す方法のうち、少なくともいずれか一つに基づいて算出したスコアのデータを区間選定部３５に出力する。

区間選定部３５は、スコア算出部３４からのスコアのデータを受けて、スコアが上位ｎ（ｎは自然数≠０）番目までの区間、または、スコアが予め設定された閾値を超える区間のうち、いずれかを代表色の候補として選定する。区間選定部３５は、選定した区間のデータを代表色生成部３６に出力する。

代表色生成部３６は、区間選定部３５で選定した区間の中心値、最小値、または最大値のうち、いずれかを代表色の階調値とする。再び図４の例で説明すると、選出した区間がＲ；９６〜１２７、Ｇ；６４〜９５、Ｂ；３２〜６３であった場合、これらの区間の中心値、すなわち、Ｒ；１１１（または１１２）、Ｇ；７９（または８０）、Ｂ；４７（または４８）、あるいは最小値、Ｒ；９６、Ｇ；６４、Ｂ；３２、もしくは最大値、Ｒ；１２７、Ｇ；９５、Ｂ；６３を代表色の階調値とする。

あるいは、代表色生成部３６は、区間選定部３５で選定した区間に属する画素の階調値の平均値を代表色の階調値とする。例えば、選出した区間がＲ；９６〜１２７で、階調値１００の画素が１０個、階調値１１０の画素が５個、階調値１１５の画素が２０個存在していた場合は、（１００×１０＋１１０×５＋１１５×２０）／（１０＋５＋２０）＝１１０を代表色の階調値とする。代表色生成部３６は、以上のいずれかの方法で求めたＲＧＢ（またはＨＳＶ）各チャンネルの階調値を組み合わせて、入力画像の代表色を生成する。代表色生成部３６は、生成した代表色のデータをＣＰＵ２０に出力する。

ＣＰＵ２０は、入力画像データと、代表色生成部３６で生成した代表色のデータとを関連付けてＨＤＤ２３に記憶する。または、入力画像データとは別のファイルにして代表色のデータをＨＤＤ２３に記憶する。

代表色抽出モードでは、図５に示す代表色抽出ウィンドウ５０がモニタ１３に表示される。代表色抽出ウィンドウ５０には、入力画像が表示される領域５１と、代表色が一覧表示される領域５２とが設けられている。

領域５１には、入力画像のサムネイルと、ＨＤＤ２３内の入力画像の保存先のパスが表示されるファイルダイアログ５３と、入力画像を選択するための選択ボタン５４とが設けられている。操作部１４のマウスを操作して、ポインタ５５を選択ボタン５４に合わせてクリックすると、ファイルダイアログ５３が拡大されて、ＨＤＤ２３に記憶されたファイルやフォルダを示すアイコンが階層別に一覧表示される。この状態で操作部１４のマウスを操作して、ポインタ５５を所望の画像のファイルのアイコンに合わせてクリックすることで、入力画像の選択を行うことができる。

入力画像を選択する前は、領域５２には何も表示されないか、領域５２自体が表示されない。入力画像の選択後、上述のように代表色抽出部３０で代表色が抽出されると、領域５２に代表色の色見本５６が一覧表示される。色見本５６の下部には、代表色の階調値を１６進数で表したカラーコード５７が表示される。

カラーコード５７は、ＲＧＢの順に「＃００００００」のように表記される。本実施形態のように、青い海に浮かぶ珊瑚礁の島を写した画像を入力画像とした場合は、代表色抽出部３０で抽出された代表色は、左から順に、「＃００ＦＦ００（緑）」、「＃００００ＦＦ（青）」、「＃００ＢＦＦＦ（水色）」となる。代表色の表示順序は特に規定しないが、例えば、スコア算出部３４で算出したスコアが高い順に表示される。また、カラーコード５７に代えて、あるいはこれに加えて、階調値の数値自体を表示してもよい。なお、領域５２の下部には、一度で表示仕切れないサムネイルをスクロール表示するためのスクロールバー５８が設けられている。

次に、上記構成を有する画像処理システム２の処理手順について、図６のフローチャートを参照して説明する。まず、ビューアーソフトが起動され、代表色抽出モードが選択されると、ＣＰＵ２０に代表色抽出部３０が構築される。また、代表色抽出ウィンドウ５０がモニタ１３に表示される。ユーザーは、操作部１４で選択ボタン５４を選択し、ファイルダイアログ５３から入力画像を選択する。入力画像が選択されると、そのデータがＣＰＵ２０に出力される。

入力画像データは、縮小処理部３１に入力される。縮小処理部３１では、入力画像の特徴を損なわない程度のサイズに入力画像データが縮小される。縮小処理部３１で縮小された入力画像データは、ヒストグラム生成部３２に出力される。

ヒストグラム生成部３２では、縮小処理部３１からの縮小した入力画像を構成する画素の色を表すＲＧＢチャンネルの階調値を等分割した８個の区間を階級、全画素における階調値の出現頻度を度数としたヒストグラム４０が生成される。ヒストグラム生成部３２で生成されたヒストグラム４０のデータは、区間抽出部３３に出力される。

区間抽出部３３では、例えば、隣り合う区間の出現頻度が大小比較されるなどして、ＲＧＢ各チャンネルについて、出現頻度が極大値となる区間が抽出される。区間抽出部３３で抽出された区間のデータは、スコア算出部３４に出力される。

スコア算出部３４では、（ａ）出現頻度、（ｂ）色相、（ｃ）彩度、（ｄ）明度、（ｅ）区間抽出部３３で得られた区間の階調値をもつ画素が存在する画像内の位置のうち、少なくともいずれか一つに基づいて、区間抽出部３３で得られた区間のスコアが算出される。スコア算出部３４で算出されたスコアのデータは、区間選定部３５に出力される。

区間選定部３５では、スコアが上位ｎ番目までの区間、または、スコアが予め設定された閾値を超える区間が選定される。そして、代表色生成部３６で、区間選定部３５で選定された区間の中心値、最小値、最大値、または、その区間に属する画素の階調値の平均値のうち、いずれかを用いて、入力画像の代表色が生成される。

代表色生成部３６で生成された代表色のデータは、ＣＰＵ２０に出力され、入力画像データと関連付けてＨＤＤ２３に記憶される。または、入力画像データとは別のファイルにしてＨＤＤ２３に記憶される。これと同時に、代表色抽出ウィンドウ５０の領域５２に、代表色の色見本５６、およびカラーコード５７が一覧表示される。ＨＤＤ２３に記憶された代表色のデータは、色を指定して画像を検索する際などに読み出され、画像の検索を容易ならしめるために用いられる。

以上説明したように、ヒストグラムから代表色の候補となる区間を抽出して、抽出した区間に人間の色彩感覚に応じたスコアを付し、スコアに基づいて代表色の候補を絞り込んで代表色を生成するので、より人間の色彩感覚に合った代表色を抽出することができる。また、ヒストグラム４０を生成する前に、縮小処理部３１で入力画像を縮小処理するので、ヒストグラム生成部３２で扱うデータ量が減り、その分処理時間を短縮することができる。

スコア算出部３４におけるスコアの算出は、彩度や明度が低い色など、代表色として認識され難い色を、代表色の候補から完全に除外する目的で行っているのではなく、あくまでも代表色として認識され難い色のスコアを低くしているだけである。したがって、代表色として相応しい色が抽出されないといった不具合が生じるおそれがない。このため、代表色として認識され難い色が明らかに代表色であると認識される画像に対しても、視覚的に納得のいく代表色を抽出することができる。

なお、入力画像の選択方法は、上記実施形態のファイルダイアログ５３に限らず、例えば、入力画像のファイルを代表色抽出ウィンドウ５０にドラッグアンドドロップする形式としてもよい。また、代表色の抽出結果を代表色抽出ウィンドウ５０に表示した後に、代表色のデータを記憶するか否かをユーザーに選択させる構成としてもよい。

上記実施形態で示したヒストグラムの生成方法、区間の抽出方法、スコアの算出方法、区間の選定方法、代表色の生成方法、代表色抽出ウィンドウ５０の表示形態などは一例であり、本発明を特に限定するものではない。

上記実施形態では、ビューアーソフトを用いてＰＣ１２上で画像処理を行う態様を例示したが、インターネットのホームページ上で画像処理を行う態様としてもよい。この場合、ホームページを管理するサーバに、代表色抽出部３０に相当するハードウェアを設ければよい。

また、上記実施形態では、ビューアーソフトを起動して代表色抽出モードを選択することで、ＣＰＵ２０に代表色抽出部３０が構築される例を挙げて説明したが、代表色抽出部３０をディスクリート回路やＦＰＧＡなどのハードウェアの形でＰＣ１２に搭載してもよい。あるいは、代表色抽出部３０を別個の装置として、ＰＣ１２に接続する構成としてもよい。要するに、本発明の主旨を逸脱しなければ、如何様な態様にも適宜変更することが可能である。

画像処理システムのハードウェア構成を示す概略図である。 パーソナルコンピュータの内部構成を示すブロック図である。 代表色抽出部の構成を示すブロック図である。 ヒストグラムの一例を示す説明図である。 代表色抽出ウィンドウを示す説明図である。 代表色抽出の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

２ 画像処理システム
１２ パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
１３ モニタ
１４ 操作部
２０ ＣＰＵ
２３ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）
３０ 代表色抽出部
３１ 縮小処理部
３２ ヒストグラム生成部
３３ 区間抽出部
３４ スコア算出部
３５ 区間選定部
３６ 代表色生成部
４０ ヒストグラム
５０ 代表色抽出ウィンドウ

Claims (11)

1. 画像を構成する画素の色のＨＳＶ色空間の色相、彩度、および明度の各チャンネルについて、前記チャンネルの階調値を分割した複数の区間を階級とし、前記階調値の出現頻度を度数としてヒストグラムを生成するヒストグラム生成ステップと、
   前記出現頻度が極大値となる前記区間を抽出する区間抽出ステップと、
   抽出した区間の色相と、緑色の色相との距離の大きさに応じて、抽出した区間のスコアを算出するスコア算出ステップと、
   算出したスコアに基づいて、抽出した区間の中から、前記画像の視覚的な印象を表す代表色の候補となる区間を選定する区間選定ステップと、
   選定した区間の階調値を元に、前記代表色を生成する代表色生成ステップとを備えることを特徴とする代表色抽出方法。
2. 前記ヒストグラム生成ステップの前に、前記画像を縮小する縮小処理ステップを備えることを特徴とする請求項１に記載の代表色抽出方法。
3. 前記スコア算出ステップでは、前記出現頻度に応じて、前記スコアの算出を行うことを特徴とする請求項１または２に記載の代表色抽出方法。
4. 前記スコア算出ステップでは、抽出した区間の階調値をもつ画素が存在する画像内の位置に応じて、前記スコアの算出を行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の代表色抽出方法。
5. 前記区間選定ステップでは、前記スコアが上位ｎ番目（ｎは自然数≠０）までの区間、または前記スコアが予め設定された閾値以上の区間のうち、いずれかを前記候補として選定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の代表色抽出方法。
6. 前記代表色生成ステップでは、選定した区間の中心値、最小値、最大値、または選定した区間に属する画素の階調値の平均値のうち、いずれかを前記代表色の階調値とすることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の代表色抽出方法。
7. 生成した代表色を表示する代表色表示ステップを備えることを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の代表色抽出方法。
8. 前記代表色表示ステップでは、スコアが高い順に代表色を表示することを特徴とする請求項７に記載の代表色抽出方法。
9. 生成した代表色を記憶する代表色記憶ステップを備えることを特徴とする請求項１ないし８のいずれかに記載の代表色抽出方法。
10. 生成した代表色を記憶するか否かを選択させる選択ステップを備えることを特徴とする請求項９に記載の代表色抽出方法。
11. 画像を構成する画素の色のＨＳＶ色空間の色相、彩度、および明度の各チャンネルについて、前記チャンネルの階調値を分割した複数の区間を階級とし、前記階調値の出現頻度を度数としてヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、
    前記出現頻度が極大値となる前記区間を抽出する区間抽出手段と、
    抽出した区間の色相と、緑色の色相との距離の大きさに応じて、抽出した区間のスコアを算出するスコア算出手段と、
    算出したスコアに基づいて、抽出した区間の中から、前記画像の視覚的な印象を表す代表色の候補となる区間を選定する区間選定手段と、
    選定した区間の階調値を元に、前記代表色を生成する代表色生成手段とを備えることを特徴とする代表色抽出装置。

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