JP5924289B2 - 色変換係数生成装置、色処理装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、色変換係数生成装置、色処理装置およびプログラムに関する。

色覚障害者が識別困難なカラー画像を、識別可能な形態で出力する技術が存在する（特許文献１参照）。
特許文献１に記載の技術では、色覚障害者が識別な困難な特定色を含むカラー画像に対して、特定色を有する領域に特定のシンボルを合成することで、色覚障害者であっても特定色を容易に識別することができる合成カラー画像を形成する。

特開２００９−１００３１２号公報

本発明は、色覚障害の程度に応じた色処理を可能にすることを目的とする。

請求項１に記載の発明は、色覚障害の程度を表す色覚程度係数を算出する色覚程度係数算出手段と、色覚程度係数算出手段により算出された色覚程度係数と、Ｌ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との対応に基づいて、入力された色値を変換するために用いられる色変換係数を算出する色変換係数算出手段とを備え、前記色覚程度係数算出手段は、予め定められた集団に対して実施した色覚検査により得られた検査結果の人数分布に基づいて、前記色覚程度係数を算出することを特徴とする色変換係数生成装置である。
請求項２に記載の発明は、色変換係数算出手段は、正常色覚者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性と、色盲者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との合成関数に基づいて、色変換係数を生成することを特徴とする請求項１記載の色変換係数生成装置である。
請求項３に記載の発明は、色覚程度係数は、色覚検査により得られる色覚障害の程度に対応することを特徴とする請求項１または２記載の色変換係数生成装置である。

請求項４に記載の発明は、色処理の対象となる色値を取得する取得手段と、予め定められた集団に対して実施した色覚検査により得られた検査結果の人数分布に基づいて、色覚障害の程度を表す色覚程度係数を算出する色覚程度係数算出手段と、色覚程度係数算出手段により算出された色覚程度係数と、Ｌ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との対応に基づいて、取得手段にて取得された色値を変換するために用いられる色変換係数を算出する色変換係数算出手段と、色変換係数算出手段により算出された色変換係数を用いて、色値に対して色変換処理を施す色処理手段とを備える色処理装置である。
請求項５に記載の発明は、コンピュータに対して、予め定められた集団に対して実施した色覚検査により得られた検査結果の人数分布に基づいて、色覚障害の程度を表す色覚程度係数を算出する機能と、算出された色覚程度係数と、Ｌ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との対応に基づいて、入力された色値を変換するために用いられる色変換係数を算出する機能とを実現させるプログラムである。

請求項１に記載の発明によれば、色覚障害の程度に応じた色処理を行うことが可能になる。
請求項２に記載の発明によれば、色覚障害者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性に応じた色変換係数を生成することが可能になる。
請求項３に記載の発明によれば、色覚検査の検査結果に応じた色変換係数を生成することが可能になる。
請求項４に記載の発明によれば、色覚障害の程度に応じた色処理を行うことが可能になる。
請求項５に記載の発明によれば、色覚障害の程度に応じた色処理を行うことが可能になる。

本実施の形態が適用される色処理装置の構成例を示す図である。 本実施の形態が適用される色覚パラメータ生成部の構成例を示す図である。 人の網膜に存在する３種類の錐体の感度特性を表した図である。 色覚パラメータの生成に用いられる色覚パラメータ生成テーブルの一例を示した図である。 色覚パラメータ生成部にて実行される処理について示したフローチャートである。 色処理実行部にて実行される色処理について示したフローチャートである。 実施の形態２の色覚パラメータ生成部にて実行される処理について示したフローチャートである。 コンピュータのハードウェア構成を示した図である。

［実施の形態１］
以下、添付図面を参照して、本発明における実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本実施の形態が適用される色変換係数生成装置または色処理装置の一例としての色処理装置１０の構成例を示す図である。
本実施の形態の色処理装置１０は、色処理の対象となる画像データや色値、色処理に用いられる色覚に関する情報、色処理の実行指示等の入力を受け付ける受付手段または取得手段の一例としての入力受付部２０と、入力受付部２０にて受け付けた指示に基づいて色処理に用いられる色変換係数の一例としての色覚パラメータを生成する色覚パラメータ生成部３０と、色処理に用いられる色変換テーブル等を記憶する記憶部４０と、色覚パラメータ生成部３０にて生成された色覚パラメータおよび記憶部４０にて記憶される色変換テーブル等を利用して、色処理対象となる画像データ等に対して色処理を施す色処理手段の一例としての色処理実行部５０と、色処理実行部５０にて色処理が施された処理後の画像データ等を画像形成装置１１や表示装置１２等に出力する出力部６０とを備えている。

図２は、本実施の形態が適用される色覚パラメータ生成部３０の構成例を示す図である。
本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０は、入力受付部２０（図１参照）にて受け付けた色覚に関する情報等を取得する色覚情報取得部３１と、色覚情報取得部３１にて取得した色覚に関する情報に基づいて、色処理実行部５０（図１参照）にて実行する色処理の基準となる色覚障害の程度（色覚程度係数；色覚レベル）を算出する色覚程度係数算出手段の一例としての色覚レベル算出部３２と、色覚レベル算出部３２にて算出された色覚レベルに基づいて、色処理実行部５０にて実行される色処理に用いられる色覚パラメータを算出する色変換係数算出手段の一例としての色覚パラメータ算出部３３と、色覚レベル算出部３２における色覚レベルの算出および色覚パラメータ算出部３３における色覚パラメータの算出に用いられる色覚パラメータ生成テーブルを記憶するテーブル記憶部３４とを備えている。
なお、色覚情報取得部３１が取得する色覚に関する情報としては、例えば後述する色覚検査により得られる色覚障害のタイプに関する情報等が挙げられる。

本実施の形態の色処理装置１０は、色覚パラメータ生成部３０において、色覚障害のタイプや色覚障害の程度に基づいた色覚パラメータを生成し、色処理実行部５０において、この色覚パラメータを用いて色覚障害のタイプや程度に対応した色処理を実行する。

ここで、人の色覚について説明する。
図３は、人の網膜に存在する３種類の錐体の感度特性を表した図である。図３に示すように、これらの３種の錐体は、光の波長に対する感度が互いに異なっており、感度のピークが短波長側のものから、それぞれＳ錐体、Ｍ錐体、Ｌ錐体と呼ばれる。
人は、通常、Ｓ錐体、Ｍ錐体およびＬ錐体を全て有しており、３種の錐体のそれぞれで感知した光の強度の相対比によって色を認識している。なお、以下の説明において、図３に示した３種の錐体を有する場合の正常な色覚を、ＮＰＯ法人カラーユニバーサルデザイン機構（ＣＵＤＯ）による分類に準じて、Ｃ型色覚と呼ぶ。

これに対し、３つの錐体のうち何れかが欠落していたり、何れかの錐体の感度特性が正常値からずれていたりする場合には、上述のＣ型色覚とは異なる色覚を有することになる。３つの錐体のうち、Ｌ錐体が欠落していたり、Ｌ錐体の感度特性が正常値からずれていたりする場合の色覚を、ＣＵＤＯによる分類に準じて、Ｐ型色覚と呼ぶ。また、３つの錐体のうち、Ｍ錐体が欠落していたり、Ｍ錐体の感度特性が正常値からずれていたりする場合の色覚を、ＣＵＤＯによる分類に準じて、Ｄ型色覚と呼ぶ。さらに、Ｓ錐体が欠落していたり、Ｓ錐体の感度特性が正常値からずれていたりする場合の色覚をＴ型色覚と呼び、Ｌ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体のうちの２種または３種が欠落している場合の色覚をＡ型色覚と呼ぶ。
なお、Ｐ型色覚、Ｄ型色覚、Ｔ型色覚およびＡ型色覚（なお、本明細書では、これらの色覚特性をまとめて色覚障害と呼び、このような色覚特性を有する者を色覚障害者と呼ぶことがある。）は、男性では５％程度、女性では０．２％程度存在する。また、色覚障害のうちの多くはＰ型色覚およびＤ型色覚で、その割合は９９％以上を占めており、Ｔ型色覚およびＡ型色覚の存在割合は、Ｐ型色覚およびＤ型色覚と比較して著しく少ない。

Ｐ型色覚は、Ｌ錐体が欠落しているか否かにより、さらにＰ型色覚強度とＰ型色覚弱度とに分けることができる。具体的には、Ｐ型色覚のうちＬ錐体が欠落する場合をＰ型色覚強度と呼び、Ｐ型色覚のうちＬ錐体が存在するものの、その感度特性がずれていることにより色覚の異常を生ずる場合を、Ｐ型色覚弱度と呼ぶ。
同様に、Ｄ型色覚についても、Ｍ錐体が欠落したＤ型色覚強度と、Ｍ錐体の感度特性がずれることにより色覚の異常を生ずるＤ型色覚弱度とに分けることができる。
なお、Ｔ型色覚についても、Ｓ錐体が欠落したＴ型色覚強度と、Ｓ錐体の感度特性がずれることにより色覚の異常を生ずるＴ型色覚弱度とに分けることができるが、Ｔ型色覚におけるＴ型色覚弱度の割合は、Ｄ型色覚におけるＤ型色覚弱度の割合やＰ型色覚におけるＰ型色覚弱度の割合と比較して著しく小さい。

また、Ｐ型色覚のうちＬ錐体の感度特性がずれているＰ型色覚弱度では、Ｌ錐体の感度特性のずれの度合いによって、その色覚の程度（色覚レベル）が異なる。すなわち、Ｐ型色覚弱度では、Ｌ錐体の感度特性のずれ量が小さい場合には、Ｃ型色覚に近い色覚を有する。一方、Ｌ錐体の感度特性のずれ量が大きく、Ｌ錐体の感度特性とＭ錐体の感度特性とがほとんど重なるような場合には、Ｌ錐体が欠落したＰ型色覚強度と近い色覚を有することになる。
同様に、Ｄ型色覚のうちＭ錐体の感度特性がずれているＤ型色覚弱度では、Ｍ錐体の感度特性のずれの度合いによって、その色覚の程度（色覚レベル）が異なる。すなわち、Ｄ型色覚弱度では、Ｍ錐体の感度特性のずれ量が小さい場合には、Ｃ型色覚に近い色覚を有する。一方、Ｍ錐体の感度特性のずれ量が大きく、Ｍ錐体の感度特性とＬ錐体の感度特性とがほとんど重なるような場合には、Ｍ錐体が欠落したＤ型色覚強度と近い色覚を有することになる。

ここで、色覚障害者は、Ｓ錐体、Ｍ錐体またはＬ錐体の感度特性がＣ型色覚者とは異なっている。この結果、色覚障害者には、互いに識別をすることが困難な色の組み合わせが存在する。また、上述したように色覚障害には複数のタイプが存在し、また人によって色覚障害の程度が異なるため、色覚障害者の中でも、色覚障害のタイプや色覚障害の程度によって、識別することが可能な色や識別することが困難な色の組み合わせが異なる場合がある。

近年、上述したような色覚障害者に配慮して、色覚障害者でも識別しやすい色を採用した配色を用いて画像等を作成することが推奨されている。このような配色としては、例えばＣＵＤＯによって推奨されるカラーユニバーサルデザイン配色パレットが存在する。
このようなカラーユニバーサルデザイン配色パレットでは、例えばＣ型色覚、Ｐ型色覚、Ｄ型色覚、Ｔ型色覚等の何れの色覚であっても、識別が容易となるように複数の色が選択されているため、この配色パレットを用いることで、多くの人に対して見分けがつきやすい画像を作成できるという利点がある。

しかし、カラーユニバーサルデザイン配色パレット等では、多くの色覚タイプの人に対して見分けがつきやすくするために使用が推奨される色の種類や色同士の組み合わせが限られているため、作成する画像のデザインが限定されたり、Ｃ型色覚者が画像を見た場合に違和感を覚えたりする場合がある。

上述したように、色覚障害の中にもＰ型色覚やＤ型色覚等の複数のタイプが存在し、また、それぞれの色覚のタイプにおいても色覚障害の程度はさまざまである。
また、作成する画像の使用用途や使用対象者等によっては、全ての色覚障害者に対して見分けが容易な画像を作成する必要がない場合がある。
したがって、本実施の形態では、色覚パラメータ生成部３０において、色覚のタイプおよび色覚の程度（色覚レベル）に応じた色覚パラメータを生成し、この色覚パラメータを利用して色覚のタイプおよび色覚レベルに応じた色処理を実行している。

次に、本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０の構成および色覚パラメータ生成部３０にて行われる色覚パラメータの生成処理について、より詳細に説明する。
図４は、色覚パラメータの生成に用いられる色覚パラメータ生成テーブルの一例を示した図である。本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０では、図４に示した色覚パラメータ生成テーブルを用いて、色覚パラメータを生成する。
本実施の形態のテーブル記憶部３４は、色覚障害のタイプごとに複数のテーブルを記憶している。この例では、テーブル記憶部３４は、図４（ａ）に示すＰ型色覚用の色覚パラメータ生成テーブルと、図４（ｂ）に示すＤ型色覚用の色覚パラメータ生成テーブルとを記憶している。

図４（ａ）に示す色覚パラメータ生成テーブルにおいて、二点鎖線は、Ｐ型色覚者について、色覚検査によって得られるＰ型色覚の色覚レベルＦ_pに対する人数分布を示している。この人数分布は、ある母集団に対して実施した色覚検査の結果から得られるものである。
なお、Ｐ型色覚の色覚レベルＦ_pとは、色覚検査の結果から、Ｐ型色覚の程度を０から１の間で定めたものである。この例では、色覚レベルＦ_pが１である（Ｆ_p＝１）場合は、Ｃ型色覚である（すなわち、Ｐ型色覚ではない）ことを示し、色覚レベルＦ_pが０である（Ｆ_p＝０）場合は、Ｐ型色覚強度であることを示している。また、本実施の形態では、色覚レベルＦ_pが０＜Ｆ_p≦０．９の範囲である場合をＰ型色覚弱度としている。図４（ａ）に示す例では、色覚検査を行った者のうち、Ｐ型色覚を有しその色覚レベルＦ_pが０≦Ｆ_p≦０．９の範囲である者についての人数分布を示している。

なお、ここでは詳細な説明は省略するが、図４（ｂ）において二点鎖線で示すＤ型色覚の色覚レベルＦ_dに対する人数分布についても、図４（ａ）に示したＰ型色覚の色覚レベルＦ_pに対する人数分布と同様に得ることができる。
なお、以下の説明においてＰ型色覚の色覚レベルＦ_pとＤ型色覚の色覚レベルＦ_dとを区別しないときは、単に色覚レベルＦと呼ぶことがある。

色覚レベルＦは、例えばアノマロスコープを用いた色覚検査によって得ることができる。アノマロスコープを用いた色覚検査とは、特定波長の光を用いて色合わせを行うことにより、被験者の色覚のタイプ（Ｐ型色覚かＤ型色覚か）および色覚の程度の判定を行うものである。
具体的には、アノマロスコープの内部には、上下に二分された円形の視野がある。この円形の視野の上半分には、緑色の光と赤色の光とが重ねて呈示されており、下半分には色合わせの基準となる黄色の光が呈示されている。被験者は、アノマロスコープをのぞきながら、上半分の視野に呈示される緑色光と赤色光とが混合された光の色調が、下半分の視野に呈示される黄色光の色調と等しくなるように、緑色光と赤色光との混合比を変化させる。そして、被験者が上半分の光の色調と下半分の光の色調とが等しいと判断した際の赤色光と緑色光との混合比から、その被験者の色覚のタイプおよびその程度を得ることができる。

上述したように、Ｐ型色覚者は、Ｌ錐体の感度が低下もしくはＬ錐体が欠損しているため、黄色光を生成する際に、Ｃ型色覚者と比較して赤色光の混合比を多くする傾向がある。一方、Ｄ型色覚者は、Ｍ錐体の感度が低下もしくはＭ錐体が欠損しているため、黄色光を生成する際に、Ｃ型色覚者と比較して緑色の光の混合比を多くする傾向がある。
アノマロスコープによる色覚検査ではこれに基づいて、赤色光と緑色光との混合比の基準値と比較して、赤色光の混合比が高い場合にはＰ型色覚と判定し、緑色光の混合比が高い場合にはＤ型色覚と判定することができる。

さらに、例えばＰ型色覚と判定された場合には、緑色光に対する赤色光の混合比の大小により、Ｐ型色覚の程度（Ｐ型色覚強度かＰ型色覚弱度か、さらにＰ型色覚弱度の場合にはその程度）を判定することができる。なお、本実施の形態では、アノマロスコープによる色覚検査によって得たＰ型色覚の程度を、上述したように、色覚レベルＦ_pとして０≦Ｆ_p≦０．９の範囲に変換している。
同様に、Ｄ型色覚と判定された場合には、赤色の光に対する緑色の光の混合比の大小により、Ｄ型色覚の程度（Ｄ型色覚強度かＤ型色覚弱度か、さらにＤ型色覚弱度の場合はその程度）を判定することができ、色覚レベルＦ_dを得ることができる。

なお、アノマロスコープによる色覚検査では、上述したように、被験者の色覚がＰ型色覚またはＤ型色覚である場合に、その被験者の色覚の程度を判定することができる。しかし、アノマロスコープによる色覚検査は、緑色光と赤色光との混色比のみによって色覚の程度を判定するものであり、アノマロスコープによって得られる色覚の程度は、必ずしも被験者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性に対応したものではない。

図４（ａ）（ｂ）にそれぞれ示したＰ型色覚の色覚レベルＦ_pに対する人数分布およびＤ型色覚の色覚レベルＦ_dに対する人数分布は、複数の被験者からなる母集団に対して上述のアノマロスコープによる色覚検査を実施し、その検査結果に基づいて得たものである。
なお、アノマロスコープによる色覚検査を実施する被験者の母集団としては、色処理装置１０の用途等に応じて選択することができる。このような母集団としては、例えばある都道府県に住所を有する住民から選択された被験者の集団や、ある病院に通院する患者の集団、ある学校に通う生徒の集団等が挙げられる。
ここで、Ｐ型色覚者の色覚レベルＦ_pに応じた人数分布およびＤ型色覚者の色覚レベルＦ_dに応じた人数分布は、通常、およそガウス分布に従う。したがって、図４（ａ）に示すように、Ｐ型色覚者の人数は、ある色覚レベルＦ_pで最大値をとり、図４（ｂ）に示すように、Ｄ型色覚者の人数分布は、ある色覚レベルＦ_dで最大値をとる。

図４（ａ）に示すＰ型色覚用の色覚パラメータ生成テーブルにおいて、実線は、上述した色覚検査によって得られるＰ型色覚の色覚レベルＦ_pと色覚パラメータＫ_pとの関係を示している。以下、図４（ａ）にて実線で示す色覚レベルＦ_pと色覚パラメータＫ_pとの関係を、Ｐ型色覚パラメータ生成関数と呼ぶ。
同様に、図４（ｂ）に示すＤ型色覚用の色覚パラメータ生成テーブルにおいて、実線は、Ｄ型色覚の色覚レベルＦ_dと色覚パラメータＫ_dとの関係を示しており、図４（ｂ）にて実線で示す色覚レベルＦ_dと色覚パラメータＫ_dとの関係を、Ｄ型色覚パラメータ生成関数と呼ぶ。
なお、以下の説明において、Ｐ型色覚の色覚パラメータＫ_pとＤ型色覚の色覚パラメータＫ_dとを区別しない場合には、これらを単に色覚パラメータＫと呼ぶことがある。

図４（ａ）に示すＰ型色覚パラメータ生成関数は、いわゆる等色実験等により求めた被験者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体（以下、まとめてＬＭＳ錐体と呼ぶことがある）の感度特性と、被験者のＬＭＳ錐体の感度特性をＣ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性およびＰ型色覚強度者（Ｐ型色盲者）のＬＭＳ錐体の感度特性で近似した合成関数と、によって得ることができる。

上述したように、Ｐ型色覚のうちＰ型色覚弱度は、Ｌ錐体の感度特性のピーク波長（図３参照）が、Ｃ型色覚と比較してＭ錐体側（低波長側）にずれることによって生じるものである。なお、Ｌ錐体の感度特性のピーク波長がずれることでＭ錐体の感度特性のピーク波長と重なった場合には、Ｌ錐体が欠落したＰ型色覚強度と同様の色覚を生じるものと考えられる。
これにより、Ｐ型色覚弱度者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性は、Ｃ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性とＰ型色覚強度者のＬＭＳ錐体の感度特性とを合成した合成関数で近似することができる。

すなわち、Ｐ型色覚弱度者のＬＭＳ錐体の感度特性（Ｌ_pw，Ｍ_pw，Ｓ_pw）は、色覚パラメータＫ_p（０＜Ｋ_p＜１）を用いて、以下の式（１）のように表すことができる。なお、（Ｌ_c，Ｍ_c，Ｓ_c）は、Ｃ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性を表し、（Ｌ_ps，Ｍ_ps，Ｓ_ps）は、Ｐ型色覚強度者のＬＭＳ錐体の感度特性を表している。

なお、Ｌ錐体が欠落したＰ型色覚強度者のＬＭＳ錐体の感度特性（Ｌ_ps，Ｍ_ps，Ｓ_ps）は、例えばＣ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性（Ｌ_c，Ｍ_c，Ｓ_c）とITU-R BT.709標準の原色などとを用いて以下の式（２）のように表すことができる。また、ここでのＣ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性は、Smith & Pokorny、Hunt-Pointer-Estevez、Stockman-Sharpeらで知られるcone fundamentalsから得ることできる。

したがって、上述したアノマロスコープによる色覚検査で色覚レベルＦ_pを判定した被験者に対してさらに等色実験を実施してＬＭＳ錐体の感度特性を測定し、測定したＬＭＳ錐体の感度特性を上記式（１）と比較することで、その被験者の色覚レベルＦ_pに対応する色覚パラメータＫ_pを得ることができる。
本実施の形態では、色覚レベルＦ_pを測定した複数の被験者についてＬＭＳ錐体の感度特性を測定している。そして、それぞれの被験者について式（１）を用いて色覚パラメータＫ_pを算出し、それぞれの被験者の色覚パラメータＫ_pと色覚レベルＦ_pとの関係を曲線で近似することで、図４（ａ）において実線で示したＰ型色覚パラメータ生成関数を得ることができる。なお、この曲線は、指数曲線、対数曲線またはシグモイド曲線などで表してもよい。

図４（ｂ）にて実線で示すＤ型色覚パラメータ生成関数についても、Ｐ型色覚パラメータ生成関数と同様に得ることができる。
すなわち、図４（ｂ）に示すＤ型色覚パラメータ生成関数は、等色実験等により求めた被験者のＬＭＳ錐体の感度特性と、被験者のＬＭＳ錐体の感度特性をＣ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性およびＤ型色覚強度者（Ｄ型色盲者）のＬＭＳ錐体の感度特性で近似した合成関数と、によって得ることができる。

具体的には、Ｄ型色覚弱度者のＬＭＳ錐体の感度特性（Ｌ_dw，Ｍ_dw，Ｓ_dw）は、色覚パラメータＫ_d（０＜Ｋ_d＜１）を用いて、以下の式（３）のように表すことができる。なお、（Ｌ_c，Ｍ_c，Ｓ_c）は、Ｃ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性を表し、（Ｌ_ds，Ｍ_ds，Ｓ_ds）は、Ｄ型色覚強度者のＬＭＳ錐体の感度特性を表している。

なお、Ｌ錐体が欠落したＰ型色覚強度者のＬＭＳ錐体の感度特性（Ｌ_ds，Ｍ_ds，Ｓ_ds）は、例えばＣ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性（Ｌ_c，Ｍ_c，Ｓ_c）とITU-R BT.709標準の原色などとを用いて以下の式（４）のように表すことができる。

したがって、等色実験により測定したＤ型色覚者のＬＭＳ錐体の感度特性を上記式（３）と比較することで、その被験者の色覚レベルＦ_dに対応する色覚パラメータＫ_dを得ることができる。
本実施の形態では、上述したように、色覚レベルＦ_dを測定した複数の被験者についてＬＭＳ錐体の感度特性を測定している。そして、それぞれの被験者について式（３）を用いて色覚パラメータＫ_dを算出し、それぞれの被験者の色覚パラメータＫ_dと色覚レベルＦ_dとの関係を曲線で近似することで、図４（ｂ）において実線で示したＤ型色覚パラメータ生成関数を得ることができる。なお、この曲線は、指数曲線、対数曲線またはシグモイド曲線などで表してもよい。

ここで、等色実験とは、例えば、被験者が、赤色光、緑色光、青色光の三原色光を調整しながら混色して、比較対象となるテスト光と等しい色に見えた際の、三原色光の各混色量を測定する方法である。テスト光として波長の異なる複数の光を順に用いて上記の測定を繰り返すことにより、被験者のＬＭＳ錐体の感度特性を測定することができる。

また、上述した三原色光を用いる方法の他に、簡易的にＬＭＳ錐体の感度特性を測定する方法として、例えば、複数の色が並んだ配色列を被験者に見せ、その中から識別ができる色の組み合わせ、識別ができない色の組み合わせを選択させる方法が挙げられる。この方法では、被験者が選択した色の組み合わせにより、被験者のＬＭＳ錐体の感度特性を推定することができる。
なお、ＬＭＳ錐体の感度特性を測定する方法は、上記の方法に限られず、他の方法を採用しても構わない。

なお、ＬＭＳ錐体の感度特性を求める等色実験は、緑色光と赤色光との混色比のみを測定することで色覚のタイプ及びその程度を判定するアノマロスコープによる色覚検査と比較して時間や手間がかかる。
したがって、本実施の形態では、上述したように、アノマロスコープによる色覚検査により色覚レベルＦを算出した被験者の中から選択された数人の被験者に対して等色実験を実施し、その結果に基づいて、図４（ａ）（ｂ）に示したＰ型色覚パラメータ生成関数およびＤ型色覚パラメータ生成関数を得ている。

図５は、色覚パラメータ生成部３０にて実行される処理について示したフローチャートである。本実施の形態では、図４に示した色覚パラメータ生成テーブルを用いて、色処理実行部５０にて実行する色処理に用いる色覚パラメータＫを生成する。
以下、図２、図４および図５を用いて、本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０にて実行される処理について説明する。

色覚パラメータ生成部３０では、まず、色覚情報取得部３１により色覚パラメータＫを生成する色覚のタイプ（Ｐ型色覚またはＤ型色覚）に関する情報を取得する（ステップ５０１）。なお、色覚のタイプに関する情報については、入力受付部２０（図１参照）を介して受け付けることができる。ここでは、色覚のタイプとしてＰ型色覚が入力受付部２０を介して入力されたものとする。

続いて、色覚レベル算出部３２では、色覚情報取得部３１にて取得した色覚のタイプに基づいて、テーブル記憶部３４にて記憶される色覚パラメータ生成テーブルを選択する（ステップ５０２）。この例では、色覚のタイプとしてＰ型色覚が入力されたため、図４（ａ）に示したＰ型色覚用の色覚パラメータ生成テーブルを選択する。

次いで、色覚レベル算出部３２では、ステップ５０２にて選択した色覚パラメータ生成テーブルを利用して、色覚レベルＦを算出する（ステップ５０３）。本実施の形態では、例えば、色覚パラメータ生成テーブルにおける色覚レベルＦに対する人数分布を用いて、人数分布が最大値をとる色覚レベルＦを算出する。
この例では、図４（ａ）に示すように、Ｐ型色覚用の色覚パラメータ生成テーブルにおけるＰ型色覚Ｆ_pに対する人数分布に基づいて、人数分布が最大値をとる色覚レベルＦ_pを算出する。

次に、色覚パラメータ算出部３３では、色覚パラメータ生成テーブルを利用して、ステップ５０３にて算出した色覚レベルＦに対応する色覚パラメータＫを算出する（ステップ５０４）。
この例では、色覚パラメータ生成テーブルにおけるＰ型色覚パラメータ生成関数を利用して、ステップ５０３にて算出した色覚レベルＦ_pに対応する色覚パラメータＫ_pを算出する。

以上の工程により、本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０では、色覚レベルＦ_pおよび入力された色覚のタイプに応じた色覚パラメータＫ_pを得ることができる。そして、色覚パラメータ生成部３０にて得られた色覚パラメータＫ_pは、例えば色処理実行部５０（図１参照）に送られて、色処理に用いられることになる。
なお、ステップ５０１にて色覚タイプとしてＤ型色覚が入力された場合には、図４（ｂ）に示したＤ型色覚用の色覚パラメータ生成テーブルを用いて、同様に色覚パラメータＫ_dを算出することができる。

ここで、本実施の形態では、ステップ５０３にて、色覚レベル算出部３２は、色覚パラメータ生成テーブルにおいて、人数分布が最大値をとる色覚レベルＦを算出するものとしたが、色覚レベルＦを算出する方法としてはこれに限られない。例えば、人数分布に基づいて、母集団における色覚障害者の色覚レベルＦの平均値を算出してもよいし、母集団の中から予め定められた割合（例えば、色覚障害者のうち色覚の程度が高い３０％や母集団の１００％等）の色覚障害者が含まれるように、色覚レベルＦを算出するものとしてもよい。
なお、このような色覚レベル算出部３２における色覚レベルＦの算出の仕方については、例えば、入力受付部２０（図１参照）を介してユーザが選択するものとすることができる。この場合、入力受付部２０を介して受け付けた色覚レベルＦの算出の仕方に関する情報は、例えば上述したステップ５０１において、色覚情報取得部３１が上述した色覚のタイプの取得と合わせて取得する。そして、色覚レベル算出部３２は、ステップ５０３において色覚情報取得部３１が取得した色覚レベルＦの算出方法を用いて、色覚レベルＦを算出する。

続いて、色覚パラメータ生成部３０にて生成された色覚パラメータＫを用いて色処理実行部５０が実行する色処理について説明する。
図６は、色処理実行部５０にて実行される色処理について示したフローチャートである。続いて、図１および図６を用いて、本実施の形態の色処理実行部５０にて実行される処理について説明する。

色処理実行部５０では、まず入力受付部２０を介して、色処理を実行する対象となる画像データ（以下、元画像データと呼ぶ）を取得する（ステップ６０１）。
続いて、色処理実行部５０は、色覚パラメータ生成部３０にて生成された色覚パラメータＫを取得する（ステップ６０２）。なお、ステップ６０２では、色覚パラメータＫの生成に際して入力受付部２０を介して受け付けた色覚のタイプ（Ｐ型色覚かＤ型色覚か）に関する情報を併せて取得してもよい。

次に、色処理実行部５０は、記憶部４０から色処理に用いる色変換テーブルを選択する（ステップ６０３）。本実施の形態の記憶部４０は、色覚のタイプごとに、色覚パラメータＫの値に応じた複数の色変換テーブルを記憶している。したがって、ステップ６０３では、記憶部４０にて記憶される複数の色変換テーブルの中から、ステップ６０２にて取得した色覚パラメータＫに対応する色変換テーブルを選択する。

続いて、色処理実行部５０は、ステップ６０３にて選択した色変換テーブルを用いて、元画像データに対して色変換処理を施す（ステップ６０４）。なお、色変換処理後の画像データを処理後画像データと呼ぶ。
ここで、記憶部４０が記憶する色変換テーブルは、元画像データを、色覚障害者であっても色の区別が容易な画像に色変換するためのテーブルである。ステップ６０３にて色覚パラメータＫに対応する色変換テーブルを選択し、ステップ６０４にてこの色変換テーブルを用いて元画像データに対して色変換処理を施すことで、色覚の程度が、色覚パラメータＫに対応する色覚レベルＦである色覚障害者、および色覚の程度が色覚レベルＦよりも高い（Ｃ型色覚者に近い）色覚障害者にとって色の識別が容易な処理後画像データを得ることができる。

そして、色処理実行部５０は、処理後画像データを出力部６０に対して送り（ステップ６０５）、一連の処理を終了する。
なお、ステップ６０５にて出力部へ送られた処理後画像データは、入力受付部２０で受け付けた指示等に基づいて、出力部６０により画像形成装置１１や表示装置１２へ出力されることになる。

このように、本実施の形態の色処理実行部５０では、色覚パラメータＫに対応する色変換テーブルを用いて元画像データに対して色変換処理を施している。この結果、色覚パラメータＫに対応する色覚レベルＦに応じた色処理が施された処理後画像データを得ることができる。

また、上述したような色変換テーブルを用いる方法の他に、色覚パラメータＫを用いた色変換関数等により、元画像データの色信号を変換して処理後画像データを得ても構わない。この場合、例えば、まず元画像データの色信号（例えばＲＧＢ色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ））を、ＬＭＳ錐体応答信号（Ｌ，Ｍ，Ｓ）に変換する。なお、ＲＧＢ信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）からＬＭＳ錐体応答信号（Ｌ，Ｍ，Ｓ）への変換は、例えば以下の式（５）にて行うことが可能である。

続いて、式（５）により算出したＬＭＳ錐体応答信号（Ｌ，Ｍ，Ｓ）を、色覚パラメータＫを変数とする色変換行列Ｃ（Ｋ）により、色覚障害者の色覚レベルＦに対応したＬＭＳ錐体応答信号（Ｌ´，Ｍ´，Ｓ´）に変換する（式（６））。

その後、変換後のＬＭＳ錐体応答信号（Ｌ´，Ｍ´，Ｓ´）を再びＲＧＢ信号（Ｒ´，Ｇ´，Ｂ´）に変換することで（式（７））、色覚パラメータＫに対応する色覚レベルＦに応じた処理後画像データの色信号を得ることができる。

なお、本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０により生成された色覚パラメータＫは、例えば文書作成ソフトや表計算ソフト等によりカラー画像を作成する際に使用される配色パレットの選択に用いることもできる。すなわち、例えば記憶部４０において色覚パラメータＫに対応する複数の配色パレットを記憶しておき、色覚パラメータ生成部３０により生成された色覚パラメータＫの値に応じて、これらの複数の配色パレットの中から対応する配色パレットを選択し、表示装置１２等を介して表示させる構成としてもかまわない。
このような構成とすることで、例えば文書作成ソフトや表計算ソフト等によりカラー画像を作成する際に、色覚パラメータＫに対応する色覚レベルＦに応じた配色パレットを用いることが可能になり、色覚レベルＦに応じた画像を作成することが可能になる。
なお、ここでは、Ｃ型色覚に対応したカラー画像から他の色覚障害者に対応するカラー画像を作成する構成を説明したが、これに関わらず、例えば、ある色覚レベルのＤ型色覚者に対応したカラー画像からＣ型色覚者に対応したカラー画像を作成するなど、任意にカラー画像を作成することが可能である。

なお、本実施の形態では、アノマロスコープによる色覚検査に基づいて色覚レベルＦを定めたが、色覚障害の程度を判定することが可能であれば、アノマロスコープによる色覚検査以外の検査方法を用いても構わない。

また、本実施の形態では、Ｐ型色覚およびＤ型色覚のそれぞれに対応する色覚パラメータ生成テーブルにより、Ｐ型色覚またはＤ型色覚に対応する色覚パラメータＫ（Ｋ_p、Ｋ_d）を生成するものとした。しかし、Ｐ型色覚およびＤ型色覚に加えて、例えばＴ型色覚やＡ型色覚についても同様に色覚パラメータ生成テーブルを準備し、同様に色覚パラメータＫを生成するものとしてもよい。
また、本実施の形態では、ＣＵＤＯの色覚分類に準じて、Ｐ型色覚およびＤ型色覚それぞれに対応する色覚パラメータＫを生成するものとしたが、色覚の分類は一例にすぎない。色覚の分類は、必ずしもＣＵＤＯの色覚分類に準じる必要はなく、他の分類に基づいて色覚パラメータＫを生成しても構わない。

［実施の形態２］
上述した実施の形態１では、色覚パラメータ生成テーブルにおいて、色覚レベルＦに応じた人数分布を利用して色覚パラメータＫを算出した。実施の形態２では、予め画像処理の対象となる色覚のタイプおよび色覚の程度（色覚レベルＦ）を取得し、取得した色覚のタイプおよび色覚レベルＦに基づいて直接、色覚パラメータＫを生成する。なお、実施の形態２における色処理装置１０（図１参照）および色処理装置１０における色覚パラメータ生成部３０（図２参照）の構成は、上述した実施の形態１と同様である。
以下、本発明の実施の形態２について説明する。なお、実施の形態１と同様な構成については、実施の形態１と同じ符号を用い、ここでは詳細な説明を省略する。

図７は、本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０にて実行される処理について示したフローチャートである。
本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０では、まず、色覚情報取得部３１（図２参照）により、色覚パラメータＫを生成する色覚のタイプ（Ｐ型色覚またはＤ型色覚）および色覚の程度（色覚レベルＦ）に関する情報を取得する（ステップ７０１）。

続いて、色覚パラメータ算出部３３が、ステップ７０１にて取得した色覚のタイプに基づいて、テーブル記憶部３４にて記憶される色覚パラメータ生成テーブルを選択する（ステップ７０２）。
次いで、色覚パラメータ算出部３３は、ステップ７０２にて選択した色覚パラメータ生成テーブルを用い、ステップ７０１にて取得した色覚レベルＦに基づいて、色覚レベルＦに対応する色覚パラメータＫを算出する（ステップ７０３）。

以上の工程により、本実施の形態の色覚パラメータ生成部３０では、入力された色覚のタイプおよび色覚レベルＦに応じた色覚パラメータＫを得ることができる。なお、色覚パラメータ生成部３０にて得られた色覚パラメータＫは、例えば色処理実行部５０（図１参照）に送られて、実施の形態１で示したような色変換処理に用いられることになる。

ところで、上述した実施の形態１または実施の形態２の色覚パラメータの生成処理は、汎用のコンピュータにおいて実現してもよい。そこで、この処理をコンピュータ９０で実現するものとして、そのハードウェア構成について説明する。
図８は、コンピュータ９０のハードウェア構成を示した図である。
図８に示すように、コンピュータ９０は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションなどの各種ソフトウェアを実行するＣＰＵ９１と、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶するメインメモリ９２と、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する磁気ディスク装置９３とを備える。さらに、コンピュータ９０は、外部との通信を行うための通信Ｉ／Ｆ９４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構９５と、キーボードやマウス等の入力デバイス９６とを備える。

なお、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納して提供することも可能である。

１０…色処理装置、１１…画像形成装置、１２…表示装置、２０…入力受付部、３０…色覚パラメータ生成部、３１…色覚情報取得部、３２…色覚レベル算出部、３３…色覚パラメータ算出部、３４…テーブル記憶部、４０…記憶部、５０…色処理実行部、６０…出力部、９０…コンピュータ

Claims (5)

1. 色覚障害の程度を表す色覚程度係数を算出する色覚程度係数算出手段と、
   前記色覚程度係数算出手段により算出された前記色覚程度係数と、Ｌ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との対応に基づいて、入力された色値を変換するために用いられる色変換係数を算出する色変換係数算出手段と
   を備え、
   前記色覚程度係数算出手段は、予め定められた集団に対して実施した色覚検査により得られた検査結果の人数分布に基づいて、前記色覚程度係数を算出することを特徴とする色変換係数生成装置。
2. 前記色変換係数算出手段は、正常色覚者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性と、色盲者のＬ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との合成関数に基づいて、前記色変換係数を生成することを特徴とする請求項１記載の色変換係数生成装置。
3. 前記色覚程度係数は、色覚検査により得られる色覚障害の程度に対応することを特徴とする請求項１または２記載の色変換係数生成装置。
4. 色処理の対象となる色値を取得する取得手段と、
   予め定められた集団に対して実施した色覚検査により得られた検査結果の人数分布に基づいて、色覚障害の程度を表す色覚程度係数を算出する色覚程度係数算出手段と、
   前記色覚程度係数算出手段により算出された前記色覚程度係数と、Ｌ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との対応に基づいて、前記取得手段にて取得された前記色値を変換するために用いられる色変換係数を算出する色変換係数算出手段と、
   前記色変換係数算出手段により算出された前記色変換係数を用いて、前記色値に対して色変換処理を施す色処理手段と
   を備える色処理装置。
5. コンピュータに対して、
   予め定められた集団に対して実施した色覚検査により得られた検査結果の人数分布に基づいて、色覚障害の程度を表す色覚程度係数を算出する機能と、
   算出された前記色覚程度係数と、Ｌ錐体、Ｍ錐体およびＳ錐体の感度特性との対応に基づいて、入力された色値を変換するために用いられる色変換係数を算出する機能と
   を実現させるプログラム。

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