JP6318513B2 - 代表色抽出装置、代表色抽出方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Description
(1)各クラスタに属する画素の重心の位置が示す色を代表候補色とする。
(2)各クラスタ内での出現頻度が最も高い色を代表候補色とする。
また、代表候補色の決定条件として、上記の条件以外を任意に採用することができる。図5は、決定した代表候補色を模式的に示した図である。代表候補色決定部203は、クラスタリング部202でクラスタリングがなされた各クラスタから、例えば図5に示すように、代表候補色を決定する。図5に示す例では、図4に示した、クラスタcl21から画素301の色が代表候補色と決定され、クラスタcl22から画素303の色が代表候補色と決定され、クラスタcl23から画素306の色が代表候補色と決定され、クラスタcl24から画素307の色が代表候補色と決定された例を表している。代表候補色決定部203は、決定した代表候補色を減色処理部204に受け渡す。
(1)誘目度マップ313の該当する画素がもつ誘目度を、減色画像データ312の該当する画素の色(代表候補色)ごとに足し合わせる。
(2)誘目度マップ313に閾値処理を行って誘目度マップ313を2値化し、2値化後の誘目度マップ313の該当する画素がもつ誘目度を、減色画像データ312の該当する画素の色(代表候補色)ごとに足し合わせる。
この色差式は、上述のCIEが1976年に推奨したL*a*b*表色系のスケールと人間の色感とが異なることに鑑みて設定された色差式である。すなわち、CIEL*a*b*色差式で求められた色差と、実際の人間の視感判定とは必ずしも一致しないことから、より人間の色感に一致させるために、明度、彩度につき補正のための係数を与えた色差式である。このCMC(l:c)色差式は、下記式(1)で表される。
SL=0.040975L* t/(1+0.01765L* t)
ただし、L* t<16のとき、SL=0.511
SC=0.0638C* t/(1+0.00131C* t)+0.638
SH=SC(fT+1−f)
f=[(C* t)4/(C* t)4+1900]1/2
164°≦h<345°のとき、T=0.56+|0.2cos(h+168°)|
345°≦h<164°のとき、T=0.36+|0.4cos(h+35°)|
ただし、
L* t:基準データのメトリック明度指数(L*a*b*表色系における明度指数)
C* t:基準データのメトリック彩度
h:基準データのメトリック色差
ΔL*、ΔC*、ΔH*:L*a*b*表色系における基準色とデータとの色差値
l:定数(明度係数)
c:定数(彩度係数)
この色差式は、CIEのL*a*b*表色系による色差値であるΔL*、ΔC*、ΔH*に対し、重価係数及びパラメトリック係数と呼ばれる定数を掛け合わせることによって、CIEL*a*b*色差式におけるΔE* abに対し、色味に応じた重み付けを可能とした色差式である。このCIE1994色差式も、CIEL*a*b*色差式で求められた色差と、実際の人間の視感判定との乖離を可及的に一致させるべく設定された色差式であって、下記式(2)で表される
ΔL*、ΔC*、ΔH*:L*a*b*表色系における基準色とデータとの色差値
KL、KC、KH:パラメトリック係数
(KL=明度係数、KC=彩度係数、KH=色相係数)
SL、SC、SH:重価係数
SL=1
SC=1+0.0045C*
SH=1+0.0015C*
この色差式は、CIEのL*a*b*表色系において微小な色差の場合での色差値と視感評価との相関性について、上記式(2)に示すCIE1994色差式にさらに改良を加え、より完成された色差式として開発されたものである。CIE2000色差式も、同様にL*a*b*表色系の色差値ΔL*、ΔC*、ΔH*に対し、重価係数及びパラメトリック係数を掛け合わせるが、特に低彩度領域のa*軸の目盛補正を行うのが特徴である。このCIE2000色差式は、下記式(3)で表される。
RT:ローテーション関数
ΔL*、ΔC*、ΔH*:L*a*b*表色系における基準色とデータとの色差値
KL、KC、KH:パラメトリック係数
(KL=明度係数、KC=彩度係数、KH=色相係数)
SL、SC、SH:重価係数
SC=1+0.045C* ab
SL=1+0.015C* abL* ・・・(4)
Δθ=30exp{−[hab−275]/25}2}
RC=2[(C* ab)7/(C* ab)7+257]1/2 ・・・(5)
(1)CMC(l:c)色差式[例えば、参考文献2参照、Clarke,F.J.J.et al.(1984):Modification to the JPC79 Color−difference formula,J.Soc.Dyers Colourists,100,128.]
(2)BFD(l:c)色差式[例えば、参考文献3参照、Luo,M.R.and Rigg,B.(1987):BFD(l:c) colour−difference formula.Part 1,J.Soc.Dyers Colourists,103,86.]
(3)MLAB色差式[例えば、参考文献4参照、小松原仁(1983):物体色の色差評価(II),色彩研究,30(1),8.]
(4)CIE1994色差式[例えば、参考文献5、CIE(1995):Industrial Colour−Dierence Evaluation,CIE Technical Report,116.参照]
(5)SVF色差式[例えば、参考文献6参照、Seim,T.and Valberg,A.(1986):Toward a uniform color space:A better formula to describe the Munsell and OSA color scales,Color Res.Appl.11,11.]
(6)NC−IIIC[例えば、参考文献7参照、Ikeda,K.and Obara,K.(1991):Improvement of Uniformity in Colour Space in Terms of Colour Specification and Colour Difference Evaluation,CIE Proceedings 22nd,1]
(7)CIE2000色差式[例えば、参考文献8参照、G.Sharma、W.Wu、E.N.Dalal(2005):‘The CIEDE2000 Color−Difference Formula:Implementation Notes、Supplementary Test Data、and Mathematical Observations’、Color Research and Application、vol.30、No.1]
101 CPU
102 RAM
103 ROM
104 記録媒体I/F
105 通信装置
106 入力装置
107 描画制御部
108 HDD
109 ディスプレイ
110 記録媒体
111 プログラム
120 バスライン
201 画像データ取得部
202 クラスタリング部
203 代表候補色決定部
204 減色処理部
205 誘目度マップ生成部
206 代表色スコア算出部
207 代表色決定部
301〜307 画素
311 入力画像データ
312 減色画像データ
313 誘目度マップ
401 明るい領域(画素値が大きい)
402 暗い領域(画素値が小さい)
Claims (8)
- 入力画像データを取得する画像データ取得部と、
L*a*b*色空間に変換した前記入力画像データに対してL*a*b*色空間全体に均一に分布するように初期クラスタを設定し、データ間距離の計算にCIEL*a*b*の非等色差性を補正した色差式を用いたK−meansアルゴリズムを用いて、前記入力画像データを構成する画素をクラスタリングするクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によってクラスタリングされた複数のクラスタからそれぞれ1色を代表候補色として決定する代表候補色決定部と、
前記代表候補色決定部によって決定したそれぞれの代表候補色を用いて前記入力画像データを構成する画素に対して減色処理を行い減色画像データを生成する減色処理部と、
前記入力画像データの各部に対する人の注意の向けられやすさの度合いを表す誘目度を算出し、前記入力画像データの各画素の値を当該誘目度に置き換えた誘目度マップを生成する誘目度マップ生成部と、
前記減色処理部で生成した前記減色画像データと、前記誘目度マップ生成部で生成した前記誘目度マップと、を用いて代表色らしさを表す代表色スコアを算出する代表色スコア算出部と、
前記代表色スコア算出部で算出した前記代表色スコアに基づいて、前記入力画像データの代表色を決定する代表色決定部と、
を備えることを特徴とする代表色抽出装置。 - 前記CIEL*a*b*の非等色差性を補正した色差式は、CMC(l:c)色差式、BFD(l:c)色差式、MLAB色差式、CIE1994色差式、SVF色差式、NC−IIICまたはCIE2000色差式の何れかである、
ことを特徴とする請求項1に記載の代表色抽出装置。 - 前記クラスタリング部は、前記クラスタに該当する画素が一つもないクラスタを削除する、
ことを特徴とする請求項1に記載の代表色抽出装置。 - 前記クラスタリング部は、前記複数のクラスタの中から任意の2つのクラスタ間の色差が最小となるクラスタを求め、その任意の2つのクラスタ間の色差が予め設定した統合閾値以下の場合には2つのクラスタを1つのクラスタに統合する、
ことを特徴とする請求項1に記載の代表色抽出装置。 - 前記誘目度マップ生成部は、前記入力画像データの色度、輝度、コントラスト、方位のうち、少なくとも何れか一つに基づいて誘目度を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の代表色抽出装置。 - 入力画像データを取得する画像データ取得ステップと、
L*a*b*色空間に変換した前記入力画像データに対してL*a*b*色空間全体に均一に分布するように初期クラスタを設定し、データ間距離の計算にCIEL*a*b*の非等色差性を補正した色差式を用いたK−meansアルゴリズムを用いて、前記入力画像データを構成する画素をクラスタリングするクラスタリングステップと、
前記クラスタリングステップによってクラスタリングされた複数のクラスタからそれぞれ1色を代表候補色として決定する代表候補色決定ステップと、
前記代表候補色決定ステップによって決定したそれぞれの代表候補色を用いて前記入力画像データを構成する画素に対して減色処理を行い減色画像データを生成する減色処理ステップと、
前記入力画像データの各部に対する人の注意の向けられやすさの度合いを表す誘目度を算出し、前記入力画像データの各画素の値を当該誘目度に置き換えた誘目度マップを生成する誘目度マップ生成ステップと、
前記減色処理ステップで生成した前記減色画像データと、前記誘目度マップ生成ステップで生成した前記誘目度マップと、を用いて代表色らしさを表す代表色スコアを算出する代表色スコア算出ステップと、
前記代表色スコア算出ステップで算出した前記代表色スコアに基づいて、前記入力画像データの代表色を決定する代表色決定ステップと、
を含むことを特徴とする代表色抽出方法。 - コンピュータに、
入力画像データを取得する画像データ取得ステップと、
L*a*b*色空間に変換した前記入力画像データに対してL*a*b*色空間全体に均一に分布するように初期クラスタを設定し、データ間距離の計算にCIEL*a*b*の非等色差性を補正した色差式を用いたK−meansアルゴリズムを用いて、前記入力画像データを構成する画素をクラスタリングするクラスタリングステップと、
前記クラスタリングステップによってクラスタリングされた複数のクラスタからそれぞれ1色を代表候補色として決定する代表候補色決定ステップと、
前記代表候補色決定ステップによって決定したそれぞれの代表候補色を用いて前記入力画像データを構成する画素に対して減色処理を行い減色画像データを生成する減色処理ステップと、
前記入力画像データの各部に対する人の注意の向けられやすさの度合いを表す誘目度を算出し、前記入力画像データの各画素の値を当該誘目度に置き換えた誘目度マップを生成する誘目度マップ生成ステップと、
前記減色処理ステップで生成した前記減色画像データと、前記誘目度マップ生成ステップで生成した前記誘目度マップと、を用いて代表色らしさを表す代表色スコアを算出する代表色スコア算出ステップと、
前記代表色スコア算出ステップで算出した前記代表色スコアに基づいて、前記入力画像データの代表色を決定する代表色決定ステップと、
を実行させるためのプログラム。 - 請求項7に記載のプログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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