JPH02214987A - 彩色装置 - Google Patents
彩色装置Info
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- JPH02214987A JPH02214987A JP1036779A JP3677989A JPH02214987A JP H02214987 A JPH02214987 A JP H02214987A JP 1036779 A JP1036779 A JP 1036779A JP 3677989 A JP3677989 A JP 3677989A JP H02214987 A JPH02214987 A JP H02214987A
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- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims abstract description 8
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 9
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 6
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 abstract 4
- 210000001525 retina Anatomy 0.000 abstract 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
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- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- OOLLAFOLCSJHRE-ZHAKMVSLSA-N ulipristal acetate Chemical compound C1=CC(N(C)C)=CC=C1[C@@H]1C2=C3CCC(=O)C=C3CC[C@H]2[C@H](CC[C@]2(OC(C)=O)C(C)=O)[C@]2(C)C1 OOLLAFOLCSJHRE-ZHAKMVSLSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/43—Conversion of monochrome picture signals to colour picture signals for colour picture display
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/64—Systems for the transmission or the storage of the colour picture signal; Details therefor, e.g. coding or decoding means therefor
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は、単色画像からカラー画像を生成する際、単色
の図形や画像に自動的にカラー図形や画像を生成するこ
とにより画像データの圧縮や単色写真からカラー画像の
生成ができ、たとえばカラー画像蓄積装置や、カラーフ
ァクシミリとして応用が可能である彩色装置に関するも
のである。
の図形や画像に自動的にカラー図形や画像を生成するこ
とにより画像データの圧縮や単色写真からカラー画像の
生成ができ、たとえばカラー画像蓄積装置や、カラーフ
ァクシミリとして応用が可能である彩色装置に関するも
のである。
従来の技術
従来３原色信号は、独立な変量として省えＵ）れており
、３原色の相関を用いたカラー１ｉＴｉｊ像の圧縮３
・＼−７ や符号化に関しての研究は、少なかった。しかし、近年
局部的なカラー画像の相関を利用し、単色画像からのカ
ラー画像の再生に関する研究が行なわれつつある。（参
考文献：小時ほか、３色信号間の相関を利用した単色画
像からのフルカラー画像の予測再生、昭和６３年電子通
信学会総合全国大会）この方式について、第４図に基づ
いて説明する。
、３原色の相関を用いたカラー１ｉＴｉｊ像の圧縮３
・＼−７ や符号化に関しての研究は、少なかった。しかし、近年
局部的なカラー画像の相関を利用し、単色画像からのカ
ラー画像の再生に関する研究が行なわれつつある。（参
考文献：小時ほか、３色信号間の相関を利用した単色画
像からのフルカラー画像の予測再生、昭和６３年電子通
信学会総合全国大会）この方式について、第４図に基づ
いて説明する。
第４図の４１．４．２および４３は、カラー画像の３原
色（赤、緑、青まだは、シアン、マゼンタ、イエロー）
を示す。４２を基準色のデータとすると、ｎ×ｍのブロ
ック（第４図では、３×３の例な示す。）内で基準色の
データに基づいて、予め定めた多項式の色データ４１．
４３に関する予測係数を予測係部５０、５１にて算出す
る。基準色のデータと上記のブロック別の予測係数を次
段に送り出され、予測部５２、５３にて予測関数により
色データ４２．４３のデータをブロック毎に予測して４
９．５０のデータを再生する。
色（赤、緑、青まだは、シアン、マゼンタ、イエロー）
を示す。４２を基準色のデータとすると、ｎ×ｍのブロ
ック（第４図では、３×３の例な示す。）内で基準色の
データに基づいて、予め定めた多項式の色データ４１．
４３に関する予測係数を予測係部５０、５１にて算出す
る。基準色のデータと上記のブロック別の予測係数を次
段に送り出され、予測部５２、５３にて予測関数により
色データ４２．４３のデータをブロック毎に予測して４
９．５０のデータを再生する。
発明が解決しようとする課題
しかし、前記従来技術においては、画像ブロックごとに
適応予測関数が求められるが、関数の形は予め定められ
た多項式であり、それらの非線形な結合による近似には
対処していないだめ、画像によって近似を最適化するこ
とかできないという課題があった。
適応予測関数が求められるが、関数の形は予め定められ
た多項式であり、それらの非線形な結合による近似には
対処していないだめ、画像によって近似を最適化するこ
とかできないという課題があった。
本発明は、以上のような課題を解決し、単色画像からカ
ラー画像を生成することを１」的とすイ〕ものである。
ラー画像を生成することを１」的とすイ〕ものである。
課題を解決するだめの手段
そこで本発明においては、対象となる画像からｎ×ｍ画
素のブロックを切り出す画像切り出し手段と、切り出さ
れたブロック内のパターンに対して事前に決定した色の
値を入力として、そのパターンの色を推定して出力する
神経回路網模式手段と、前述のｎ×ｍ画素のブロック毎
に全画面にわたって走査する走査手段と、前記神経回路
網模式手段の内部の状態パラメータを読み出すパラメタ
読み比し手段とを備えている。
素のブロックを切り出す画像切り出し手段と、切り出さ
れたブロック内のパターンに対して事前に決定した色の
値を入力として、そのパターンの色を推定して出力する
神経回路網模式手段と、前述のｎ×ｍ画素のブロック毎
に全画面にわたって走査する走査手段と、前記神経回路
網模式手段の内部の状態パラメータを読み出すパラメタ
読み比し手段とを備えている。
作用
上記各種のパターンを神経回路網には、そのと５ ・＼
−７ きの事前に決定した色信号を同時に与えてその内部パラ
メータを適応的に学習最適化させ、その後に単色画像デ
ータを入力することにより彩色された出力データを行な
う。
−７ きの事前に決定した色信号を同時に与えてその内部パラ
メータを適応的に学習最適化させ、その後に単色画像デ
ータを入力することにより彩色された出力データを行な
う。
実施例
以下に、図面を用いて本発明の一実施例を説明する。第
１図に本発明の基本構成を示す。第１図において、５は
単色画像を示し、単色画像５の信号１ば、ｎ×ｍ画素（
ｎ、ｍは正の整数）のブロックの画素を毎に切り出し手
段１０にて信号２となり、信号２は、神経回路網模式手
段１１に入力される。神経回路網模式手段１１より出力
された３色のｎ×ｍ個の信号３ば、単色画像５のブロッ
ク毎の画素の位置に応じてカラー画像６，７８００色信
４として生成手段１２により格納される。神経回路網模
式手段１１は、事前にｎ×ｍ画素内の各種のパターンに
応じた色情報を繰り返し、適応的に学習させることによ
り、単色画像に含まれるパターンに応じて任意の彩色を
行なうことが可能となるとともに、学習したパターンの
１部でもある程度類似性を判断して彩色をする。学習ア
ルゴリズムは、各種の方法があるが、例えばバックプロ
パゲーションのアルゴリズム〔ランメルハート デイイ
ー アンド マノクランド ジェ エル パラレル
デイスト リ ビュードプロンーイングエキスプロレー
ション イン ザ マイクロスドラクチャ−オプ コン
グニーテ″ボリューム１、 ２ エムアイティー プ
レス ケンブリッジ１９８６ （参考文献： Ｒｕｎｍ
ｅｌｈａｒｔ、 Ｄ、 Ｅ ａｎｄ ＭｃＣ］ｅｌｌａ
ｎｄ。
１図に本発明の基本構成を示す。第１図において、５は
単色画像を示し、単色画像５の信号１ば、ｎ×ｍ画素（
ｎ、ｍは正の整数）のブロックの画素を毎に切り出し手
段１０にて信号２となり、信号２は、神経回路網模式手
段１１に入力される。神経回路網模式手段１１より出力
された３色のｎ×ｍ個の信号３ば、単色画像５のブロッ
ク毎の画素の位置に応じてカラー画像６，７８００色信
４として生成手段１２により格納される。神経回路網模
式手段１１は、事前にｎ×ｍ画素内の各種のパターンに
応じた色情報を繰り返し、適応的に学習させることによ
り、単色画像に含まれるパターンに応じて任意の彩色を
行なうことが可能となるとともに、学習したパターンの
１部でもある程度類似性を判断して彩色をする。学習ア
ルゴリズムは、各種の方法があるが、例えばバックプロ
パゲーションのアルゴリズム〔ランメルハート デイイ
ー アンド マノクランド ジェ エル パラレル
デイスト リ ビュードプロンーイングエキスプロレー
ション イン ザ マイクロスドラクチャ−オプ コン
グニーテ″ボリューム１、 ２ エムアイティー プ
レス ケンブリッジ１９８６ （参考文献： Ｒｕｎｍ
ｅｌｈａｒｔ、 Ｄ、 Ｅ ａｎｄ ＭｃＣ］ｅｌｌａ
ｎｄ。
Ｊ、Ｌ、 （Ｅｄｓ、）、 ” Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｄ
ｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｐｒｏｃｅ−ｓｓｉｎｇ。
ｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｐｒｏｃｅ−ｓｓｉｎｇ。
Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｉｃｒｏｓ
ｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｃｏｇｎｉｔｉ −ｏｎ、
Ｖｏｌｌ 、 ２． ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ、 Ｃ
ａｍｍｂｒｉｄｇｅ （１９８６）） ：］により最
降下法にて最適解をもとめろ。第２図は、第１図の神経
回路網模式手段１１の詳細図である。２２２３、２４は
カラーパターン情報の３色成分で、２１の単色パターン
情報ときに１をｎ×ｍのブロック信号２６として神経回
路網模式装置３０に入力されろ。
ｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｃｏｇｎｉｔｉ −ｏｎ、
Ｖｏｌｌ 、 ２． ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ、 Ｃ
ａｍｍｂｒｉｄｇｅ （１９８６）） ：］により最
降下法にて最適解をもとめろ。第２図は、第１図の神経
回路網模式手段１１の詳細図である。２２２３、２４は
カラーパターン情報の３色成分で、２１の単色パターン
情報ときに１をｎ×ｍのブロック信号２６として神経回
路網模式装置３０に入力されろ。
また、同装置３０には、予測推定するだめの色成分２５
を入力して、前述のバノクプロバゲーシロンアルゴリズ
ム等の学習による同装置３ｏの内部は、神７ ・・−１ 経模擬素子３１の組合せにより構成された神経回路網模
式をハードウェアまだは、ソフトウェアにより具現化さ
れる。第３図にその神経擬似素子の構成例を示す。神経
擬似素子ｊは、入力Ｘ１． Ｘ２゜・・・・、 ｘ
ｌを内部状態パラメータＷｔ ｊ 、 Ｗ２ｊ、・・
・・・・ＷＩＪとの積をとった結果を累積し、非線形の
関数Ｆ（’）を施した結果ｙを出力するものである。
を入力して、前述のバノクプロバゲーシロンアルゴリズ
ム等の学習による同装置３ｏの内部は、神７ ・・−１ 経模擬素子３１の組合せにより構成された神経回路網模
式をハードウェアまだは、ソフトウェアにより具現化さ
れる。第３図にその神経擬似素子の構成例を示す。神経
擬似素子ｊは、入力Ｘ１． Ｘ２゜・・・・、 ｘ
ｌを内部状態パラメータＷｔ ｊ 、 Ｗ２ｊ、・・
・・・・ＷＩＪとの積をとった結果を累積し、非線形の
関数Ｆ（’）を施した結果ｙを出力するものである。
発明の効果
以上の様な構成の彩色装置により対象となる単色画像に
適応的に最適なカラー画像の彩色が実施できる。
適応的に最適なカラー画像の彩色が実施できる。
第１図は本発明の一実施例における彩色装置のブロック
結線図、第２図は第１図の神経回路網模式手段のブロッ
ク結線図、第３図は第２図の神経回路網模式手段を構成
する神経擬似素子のブロック結線図、第４図は従来の彩
色装置におけるブロック結線図である。
結線図、第２図は第１図の神経回路網模式手段のブロッ
ク結線図、第３図は第２図の神経回路網模式手段を構成
する神経擬似素子のブロック結線図、第４図は従来の彩
色装置におけるブロック結線図である。
Claims (4)
- （１）単色画像からｎ×ｍ画素のブロックを切り出す画
像切り出し手段と、その切り出された画像のブロック内
の各画素を表わすｎ×ｍ個の画素値を入力としてそのブ
ロック内に含まれるパターンに応じて事前に決定されパ
ターン別の色を推定し出力する神経回路網模式手段と、
前記神経回路網模式手段からの３色のｎ×ｍ個の出力信
号を前記単色画像のｎ×ｍ画素のブロックの位置に応じ
てカラー画像を生成するカラー画像生成手段と、前記ｎ
×ｍ画素のブロックずつ全画面にわたって走査する走査
手段とを有し、カラー画像の生成前に、各種の画像パタ
ーンとそのパターンに応じた色情報を前記神経回路網模
式手段に同時に与えてその内部パラメータを適応的に学
習最適化させ、単色画像を入力すると色彩情報を復元す
ることを特徴とする彩色装置。 - （２）単色画像に含まれるパターンが幾何学的図形であ
ることを特徴とする請求項１記載の彩色装置。 - （３）単色画像に含まれるパターンが、事前に学習した
パターンの１部であっても、彩色を実行することを特徴
とする、請求項１記載の彩色装置。 - （４）単色画像に含まれるパターンが、事前に学習した
パターンに類似のものであっても、彩色を実行すること
を特徴とする、請求項１記載の彩色装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1036779A JPH02214987A (ja) | 1989-02-16 | 1989-02-16 | 彩色装置 |
| US07/480,456 US5168352A (en) | 1989-02-16 | 1990-02-15 | Coloring device for performing adaptive coloring of a monochromatic image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1036779A JPH02214987A (ja) | 1989-02-16 | 1989-02-16 | 彩色装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02214987A true JPH02214987A (ja) | 1990-08-27 |
Family
ID=12479261
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1036779A Pending JPH02214987A (ja) | 1989-02-16 | 1989-02-16 | 彩色装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5168352A (ja) |
| JP (1) | JPH02214987A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0525964A2 (en) | 1991-06-25 | 1993-02-03 | Scitex Corporation Ltd. | Apparatus and method for color calibration |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0750275B1 (en) | 1989-10-24 | 2000-08-16 | Canon Kabushiki Kaisha | Recording apparatus |
| WO1992004800A1 (en) * | 1990-08-29 | 1992-03-19 | E.I. Du Pont De Nemours And Company | A method for creating multicolored halftone reproductions from continuous tone monochrome originals |
| US5552903A (en) * | 1991-05-01 | 1996-09-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image processing method |
| JP2760672B2 (ja) * | 1991-06-03 | 1998-06-04 | シャープ株式会社 | 画像処理装置 |
| US5579130A (en) * | 1991-07-05 | 1996-11-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Image communication apparatus and method that paints a color corresponding to a pattern |
| US5327228A (en) * | 1992-07-30 | 1994-07-05 | North American Philips Corporation | System for improving the quality of television pictures using rule based dynamic control |
| US5376963A (en) * | 1993-03-31 | 1994-12-27 | Panasonic Technologies, Inc. | Neural network video image processor |
| JP3037432B2 (ja) * | 1993-11-01 | 2000-04-24 | カドラックス・インク | 光波オーブンによる食物調理方法および調理装置 |
| JPH0981723A (ja) * | 1995-09-08 | 1997-03-28 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JP2001148776A (ja) * | 1999-11-18 | 2001-05-29 | Canon Inc | 画像処理装置及び方法及び記憶媒体 |
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| DE102006019545B4 (de) * | 2006-04-27 | 2008-02-28 | Dräger Medical AG & Co. KG | Schnittstelleneinheit, Gerät mit einer solchen Schnittstelleneinheit und Verfahren zur Erzeugung eines Farbbilddaten enthaltenden Bildsignals zur Ansteuerung eines Farbmonitors |
| US8220130B2 (en) * | 2007-07-25 | 2012-07-17 | Plasteel International, Inc. | Method for manufacturing an underground storage tank for flammable and combustible liquids |
| US20100238165A1 (en) * | 2009-03-17 | 2010-09-23 | Harris Corporation | Geospatial modeling system for colorizing images and related methods |
| US8787454B1 (en) | 2011-07-13 | 2014-07-22 | Google Inc. | Method and apparatus for data compression using content-based features |
| JP7252701B2 (ja) * | 2017-05-23 | 2023-04-05 | 株式会社Preferred Networks | システム、プログラム、および方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4760604A (en) * | 1985-02-15 | 1988-07-26 | Nestor, Inc. | Parallel, multi-unit, adaptive, nonlinear pattern class separator and identifier |
| US4926250A (en) * | 1987-04-24 | 1990-05-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Color image recording and reproducing apparatus utilizing a monochromatic recording medium |
-
1989
- 1989-02-16 JP JP1036779A patent/JPH02214987A/ja active Pending
-
1990
- 1990-02-15 US US07/480,456 patent/US5168352A/en not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0525964A2 (en) | 1991-06-25 | 1993-02-03 | Scitex Corporation Ltd. | Apparatus and method for color calibration |
| US5200816A (en) * | 1991-06-25 | 1993-04-06 | Scitex Corporation Ltd. | Method and apparatus for color processing with neural networks |
| US5285297A (en) * | 1991-06-25 | 1994-02-08 | Scitex Corporation Ltd. | Apparatus and method for color calibration |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5168352A (en) | 1992-12-01 |
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