JPH0560616A - 色識別方法および色識別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 実時間内に希望の色領域の抽出を行うための
色識別方法と色識別装置に関し、色識別に最適な色座標
を自動的に決定し、また確率的な色識別理論に基づいた
色識別方法を色変換に置き換えて実行し、更にこれら異
なる色識別方法を実行できることを目的とする。 【構成】 対象カラー画像を画像入力部１０１で入力
し、色分布統計処理部１０６にて色分布の色空間内での
平均値、共分散を計算し色識別に最適な色座標軸を求め
て色変換部１０２にて色座標変換をして二値化処理部１
０４にて色空空間の３軸ごとに各々しきい値処理し、論
理演算部１０５において論理積をとって画像表示制御部
１０７に送って色識別画像結果を１０８にて表示する。
色変換部１０２は任意の色変換を１０６からの色変換テ
ーブルに従って行うことができ、二値化処理部１０４で
はしきい値などの制御情報を同じく１０６から取り入れ
て二値化処理を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、カラー画像信号やカラ
ー映像信号を入力して実時間内に希望の色の抽出を画像
上で行なう色識別方法および色識別装置に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】従来、カラー画像処理において画像の領
域分割をする際、画素の持つ特定色を色座標変換し、こ
の変換された色空間内でしきい値処理による色識別によ
り行う手法がある。たとえば、「色差信号による色度検
出とカラー画像認識への応用」（電子通信学会論文誌’
８６／１１Ｖｏｌ．Ｊ６９−Ｄ Ｎｏ．１１）ではＲ，
Ｇ，Ｂ空間を色差信号（Ｒ−Ｙ）（Ｂ−Ｙ）に変換して
色相、彩度の極座標軸でカラー電線や抵抗カラーコード
の識別を行っている。又、「座標変換を用いたカラー画
像の解析」（１９９１電子情報通信学会春期全国大会Ｄ
−３７６）では、Ｒ、Ｇ、Ｂ空間をＨＳＩ座標系に変換
して色相Ｈにより医学分野でのカラー眼底写真からの血
管抽出を行っている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の技術で
は、色識別しようとする対象物は色識別システムごとに
に特定されているため色識別を行う色空間も色識別シス
テムに固定である。すなわち、あるシステムではＲＧＢ
から色差空間に色座標変換が行われ、他のシステムでは
ＲＧＢからＨＳＩ色空間に色座標変換が行われる。しか
し色識別方式は本来対象カラー画像の色分布を考慮し色
識別に最適な色空間を見いだしてから色座標変換すべき
ものである。すなわち従来の技術では第一に対象カラー
画像の色分布に合わせた最適な色座標空間の算出の考慮
が欠けている、という課題、最適色座標変換が算出され
たとしても、それを実時間で色変換するハードウエアで
実現し、色識別するのは困難であった、という第一の課
題があった。つぎに第二の課題について説明する。最適
な色識別の問題は統計的パターン認識の理論により実現
できることはよく知られている（たとえば「パターン情
報処理」（長尾；電子通信学会大学シリーズ１ー４、コ
ロナ社）。この方法はベイズ決定機構と呼ばれるもので
入力色Ｘを三次元の空間内のパターンベクトルと考え、
Ｘが各パターンクラスＣiに属する確率密度

【０００４】

【数１】

【０００５】を最大にするクラスに決定する。Ｐ（Ｘ｜
Ｃi）はＸの条件付き確率密度関数であり、多次元正規
分布を仮定すれば

【０００６】

【数２】

【０００７】で与えられる。Ｐ（Ｃi）は色のクラスｉ
の事前生起確率でありカラー画像内の各色の出現頻度に
相当するが、未知の場合にはどの色も等確率で現れる、
として定数とする。各色がカラー画像内で均等に使用さ
れているとして（数１）の対数をとり共通項を除くと識
別関数

【０００８】

【数３】

【０００９】が得られる。そこで各入力色につきクラス
の数ｉだけ（ｉ＝１-Ｎ）、ｆi（Ｘ）を計算し、その中
での最小値ｍｉｎ（ｆi（Ｘ））＝ｆk（Ｘ）を与えるク
ラスＫにＸは属する、と決定すればよい。しかしなが
ら、この手続きを実時間ハードウェアで実現するのは非
常に大変であり特殊なハードウエアを構成するしかなか
った。すなわち、第二の課題は前記の色座標の線形変換
としきい値処理などの手法では識別不可能な色分布の場
合には、最適色識別手法であるベイズ決定機構を使用す
るのが望ましいが、この手法は前述したとおりハードウ
エアで簡単に実行する方法がないというものである。第
三の課題は従来以上のような種々の色識別手法ごとに単
目的のハードウエアを構成してきたために、種々の色識
別手法が実行可能な汎用の色識別装置がない、というこ
とである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を解決するため
本発明の技術的解決手段は、第一に対象カラー画像の色
分布を入力色空間であるＲＧＢ色空間などにて観測し、
その統計処理により、色識別に最適な色空間へと座標変
換し前記色識別に最適な色空間内の各軸を用いたしきい
値処理により色識別を行うことにより汎用性と実時間性
とを兼ね備えもつ色識別方法を提供する。第二に非線形
な色識別手法であるベイズ決定手法を簡単な構成で実現
するために各色領域のクラスについての識別関数どうし
の差の計算を一種の色座標変換と考えて実行し入力色が
どのクラスに属しているのかを計算の結果をもとに判断
する色識別方法を提供する。また、第三に上記のような
二つの異なる色識別方法を同時に一種類のハードウエア
にて実現可能にするため汎用的な色座標変換が可能な色
変換部と、色変換部出力のしきい値処理を行う二値化処
理部と二値化部出力の論理演算部と色分布統計処理部と
を備える色識別装置を提供するものである。

【００１１】

【作用】本発明の色識別方法および色識別装置では、色
分布の統計処理部において第一には色分布から最適色空
間への座標変換係数行列と当該色空間での識別しきい値
を求めてこれを色変換部と二値化部、二値化論理演算部
への情報として送り、カラー画像を実時間で色座標変換
し、次に二値化して色識別を行う。また第二には、あら
かじめ色空間内で色分布を平均値と共分散値をもつ多次
元正規分布と仮定しておき、複数クラスの組合せに関す
る識別関数どうしの差を色変換部にて計算すべく設定
し、カラー画像を入力し実時間で上記識別関数を算出
し、その出力を二値化することに入力色の識別を行う。

【００１２】

【実施例】以下、本発明にかかわる第一の色識別方法の
一実施例につき説明する。図２（ａ）と（ｃ）はＲＧＢ
色空間内において、あるカラー画像の色分布を示す図で
ある。図２（ａ）の色分布２０１と色分布２０２は、Ｒ
ＧＢ色空間内でその対角線（明度）方向に長く伸びて分
布しているが、これは照明光により陰影を生じた物体の
色分布では一般的に起こることである。ここで色分布２
０１のみを画像領域から抽出して色識別したい、とす
る。図２（ｃ）のように色分布２０３、２０４、２０５
が空間内で一点づつに集中している場合をまず考える。
この場合には色分布２０４のみを抽出することは簡単に
できる。即ち各色空間軸ごとにしきい値の２つ組（ＴR1
ＴR2）、（ＴG1 ＴG2）、（ＴB1 ＴB2）を適当に決定
し、各軸ごとに２つのしきい値で囲まれる区間で１それ
以外では０をとるようにしきい値処理（二値化）する。
次にそれらの二値化結果を論理積して論理「１」の部分
のみを抽出結果として色識別する。図２（ｄ）ではこの
様子をＲ−Ｂ平面で２次元的に描いている。Ｒ軸上でし
きい値（ＴR1 ＴR2）で囲まれた区間が「１」となり、
Ｂ軸上でしきい値（ＴB1 ＴB2）で囲まれた区間が
「１」となり、両者の論理積をとるとちょうど色分布２
０４の存在する位置のみが「１」となるため色抽出が可
能になる。しかし図２（ａ）のように色分布が色空間の
対角線上に延びた形態で存在する場合ＲＧＢ空間のＲ，
Ｇ，Ｂ直交軸に沿ってしきい値処理しても色分布２０１
と２０２とを識別分離することはできない。図２（ｂ）
にこの様子をＲ−Ｂ平面で示した。そこでＲＧＢ座標よ
りも色分布の三次元形状あるいは色分布間の相互の位置
関係に即した新たな色座標系を用いる必要がある。

【００１３】図３（ａ）のＵ軸３０１、Ｖ軸３０２、Ｗ
軸３０３はＲＧＢの線形変換によって作られた新たな色
座標軸である。Ｕ軸は色分布の長く延びた長軸方向を示
しＶ軸とＷ軸は色分布の短軸方向を示す。この変換座標
系にて色分布を観測すれば図３（ｂ）のように色分布ど
うしをＶ軸上で、しきい値（Ｔv1 Ｔv2）を用いた二値
化処理にて分離することができる。変換すべき座標系は
色分布の統計処理を用いた主成分分析によって図４のよ
うなフローチャートに従って算出できる。

【００１４】なお、主成分分析法では直交軸を対象とす
るが本発明では変換座標系は直交軸に限るものではな
い。以下図４にしたがって説明する。４０１にて、対象
色分布のＲＧＢ色空間内での共分散値をＲＧＢ空間にて
観測し共分散行列Ｓを求める。この対象色分布は１つの
領域でも複数の領域でもよい。行列Ｓは共分散Ｓrr、Ｓ
rg、Ｓrb、Ｓgg、Ｓgb、Ｓbbを用いた対称行列であり、
以下のように表される。

【００１５】

【数４】

【００１６】４０２ではＳの固有ベクトルを求める。共
分散行列Ｓが対称行列であるから固有ベクトルはよく知
られた「ヤコビ法」等の数値計算にて求めることができ
３本の直交する固有ベクトルＥ1、Ｅ2、Ｅ3が得られ
る。ＲＧＢ空間での基底であった３本の単位ベクトルを
Ｒ，Ｇ，Ｂとすると新たな色座標軸を構成する単位ベク
トルＵ、Ｖ、ＷとＲ，Ｇ，Ｂのベクトルどうしの変換関
係は、３本の固有ベクトルを行ベクトルとして書いた変
換行列Ｍ

【００１７】

【数５】

【００１８】を用いて

【００１９】

【数６】

【００２０】となる。次にＲＧＢ空間で色Ｘの色座標が
（ｒ，ｇ，ｂ）であり、同時にＵＶＷ空間での色座標が
（ｕ，ｖ，ｗ）であったとすると

【００２１】

【数７】

【００２２】が成立する。（数６）の両辺に行列Ｍの逆
行列を前から乗算するとＭが直交行列であるため逆行列
は転置行列となり、

【００２３】

【数８】

【００２４】が成立し、これを（数７）に代入すると

【００２５】

【数９】

【００２６】となり、両辺を転置すると

【００２７】

【数１０】

【００２８】を得る。すなわち求めるべき色座標変換は
３本の固有ベクトル（行ベクトル）より成る直交行列Ｍ
による線形変換（数１０）である。４０３では、（数１
０）の色変換演算を入力色すべてにつき行う。４０４で
は決定した新色座標系で各軸ごとにヒストグラムを算出
してよく知られた「モード法」などを用いて最適な二値
化しきい値（ＴU1 ＴU2）（ＴV1 Ｔv2）（ＴW1 Ｔw2）
を決定する。以上のステップで色識別に必要な最適色座
標と最適しきい値が決定され実際に二値化処理が行われ
る。４０５では、３つの色座標軸ＵＶＷごとに二値化が
行われた後、論理積がとられて対象とする特定色分布が
色抽出される。

【００２９】次に本発明にかかわる第二の色識別方法の
一実施例を説明する。図５は色空間内で、あらかじめ４
個の色領域のクラス（ｉ＝１-４）が存在し各々のクラ
スｉが生起したという条件のもとでのパターン・ベクト
ルの条件つき確率密度関数Ｐ（Ｘ｜Ｃi）を表現してい
る。これらは多次元正規分布仮定により、平均値μi、
共分散行列Σi（ｉ＝１-４）の正規分布を呈する。そこ
で図５ではこの正規分布を確率楕円５０１、５０２、５
０３、５０４として描いている。これらは互いに重なり
を持っていてもよい。このパターン空間に入力色Ｘが入
った場合、１から４までのどのクラスに属するべきかを
最適に決定するにはベイズ決定理論を使用し、各クラス
ｉにつき識別関数（数３）を計算しそれが最小値になる
ｉに属するとする。ある入力色が特定のクラスｊに属す
るか否かを決定するにはクラスｊの識別関数とクラスｉ
（≠ｊ）の識別関数とを２つずつ組合せて差を計算して
正負の判定を行えばよいので、以下では入力色がクラス
ｉ＝１に属しているか否かの判断を行うものとする。

【００３０】図６は本発明にかかわる第二の色識別方法
の実施例を示すフローチャートである。６０１では識別
すべき色分布の統計的な解析により平均値μiと共分散
行列Σiを求め色分布を多次元正規分布（数２）で近似
する。６０２では各色分布での識別関数ｆi（ｘ）を
（数３）より求める。６０３では色のクラス１と残りの
色クラス２、３、４とを組み合わせて識別関数どうしの
差をとり以下のように３つの式を得る。

【００３１】

【数１１】

【００３２】入力色Ｘについての（数１１）の各式の計
算は一種の色変換と考えられる。入力空間がＲＧＢ空間
であるとすると、（数１１）は色変換 （Ｒ，Ｇ，Ｂ） → （Ｄ21、Ｄ22、Ｄ23） を行っていることになる。また図形的には図５でクラス
１に属し他のクラス２、３、４には属さないことを識別
するための識別面５０５、５０６、５０７の計算を行っ
ていることになる。そこでこの色変換を「識別面変換」
と呼ぶ。すなわち６０３では色分布クラスｉを基準にし
た識別面変換を行っている。６０４では識別面変換の結
果である（Ｄ21,Ｄ22,Ｄ23）の正負の二値化が行われ正
のとき「１」、負のとき「０」として（Ｂ1,Ｂ2,Ｂ3）
の組をつくる（Ｂi=１または０）。この二値の数値は入
力色が各識別面のどちら側に位置するかを示す判定結果
であり、「１」のとき識別面を境界にしてクラス１の側
に属していることになる。そこで６０５では二値化結果
の論理積Ｂ1・Ｂ2・Ｂ3が演算され、この結果が「１」
の場合には３つの識別面についていずれに関しても色分
布クラス１の側に存在していることになる。この色領域
を抽出することにより色識別がなされる。

【００３３】次に本発明にかかわる色識別装置の一実施
例につき図１を参照して説明する。図１において、１０
１はカラー画像入力部であり、入力画像の各画素をＡ／
Ｄ変換してＲＧＢ分離型の８ビット信号１１６に変換す
る。１０２は入力ＲＧＢ３信号を内部の色変換テーブル
により任意のスカラ値に変換するための色変換部であ
り、この１０２を３組持つと色座標変換（ＲＧＢ）→
（ＵＶＷ）、（ＲＧＢ）→（Ｄ1 Ｄ2 Ｄ3）などを行う
ことができる。色変換部３組は色変換テーブルを各々別
個に色分布統計処理部１０６からの色変換テーブル情報
１０９、１１０、１１１を転送されることにより所定の
色変換を行うようになっており、内部は色変換テーブル
のルックアップ部と補間処理部により構成される。１０
３は８ビットの色変換出力を色分布統計処理部１０６と
二値化処理部１０４とのいずれかに振り分けるかを決定
するスイッチであり、通常はデータを１０４に流し、色
座標変換されたデータから二値化しきい値を決定する際
などにはデータを１０６に流すものである。１０４は二
値化処理部であり、色変換部からの出力を一個あるいは
複数のしきい値より二値化するものである。この二値化
処理のしきい値などの情報も色分布統計処理部１０６か
ら二値化情報１１２、１１３、１１４として転送され、
二値化処理部が制御される。１０５は論理回路であり二
値化された複数ラインの情報に対してその論理積などを
計算する。１１５は入力色が現在抽出すべき色である時
に「１」となる色抽出情報である。１０７は画像表示制
御部であり、ＲＧＢ色情報１１６と色抽出情報１１５の
両方から色識別表示された種々の画像を生成する。

【００３４】上記のような構成において、まず、カラー
画像入力部１０１でカラー画像を入力し、次に入力画像
の各画素をＡ／Ｄ変換してＲＧＢ分離型の８ビット信号
１１６に変換する。次に、色変換部１０２では、入力Ｒ
ＧＢ３信号を内部の色変換テーブルにより任意のスカラ
値に変換する。この色変換部１０２を３組設けているた
め、色座標変換（ＲＧＢ）→（ＵＶＷ）、（ＲＧＢ）→
（Ｄ1 Ｄ2 Ｄ3）などを行うことができる。具体的に
は、３組の色変換部１０２は色変換テーブルを各々別個
に色分布統計処理部１０６からの色変換テーブル情報１
０９、１１０、１１１を転送されることにより所定の色
変換を行う。

【００３５】スイッチ１０３では８ビットの色変換出力
を色分布統計処理部１０６と二値化処理部１０４とのい
ずれかに振り分けるかを決定する。スイッチ１０３を介
して二値化処理部１０４に入力された信号は、色変換部
１０２からの出力を一個あるいは複数のしきい値より二
値化するものである。この二値化処理のしきい値などの
情報も色分布統計処理部１０６から二値化情報１１２、
１１３、１１４として転送され、二値化処理部が制御さ
れる。

【００３６】最終的に、論理回路１０５で、二値化され
た複数ラインの情報に対してその論理積などを計算し色
抽出情報１１５を出力し、画像表示制御部１０７で、Ｒ
ＧＢ色情報１１６と色抽出情報１１５の両方から色識別
表示された種々の画像を生成する。

【００３７】より具体的には、ある原画像の各画素につ
いて色抽出情報１１５が「１」のときは、特定の色抽出
結果を示す色（レッド、グリーン、ブルー、シアン、マ
ゼンタ、イエロー、ホワイト、ブラックなどの原色の中
の１色）にて表示し、色抽出情報１１５が「０」のとき
は原画像での色自体を表示する。あるいは、色抽出情報
１１５が「１」のときは原画色を表示し、「０」のとき
は原色を表示する。この表示の組合せ制御はあらかじめ
設定しておくことことができる。

【００３８】これにより画像内で求める色のみを抽出し
て表示することが簡単にでき、識別結果が人間にとって
分かりやすく表現される。もちろん、色抽出情報１１５
は、単に人間への表示に使われるばかりではなく、カラ
ー画像の領域識別情報として、より高度な画像認識のた
めの前処理として使用することもできる。

【００３９】

【発明の効果】以上のように本発明は第一に対象カラー
画像の色分布を統計処理して識別に最適な色座標系を提
供する。このため従来は色識別に際し人間が色座標変換
を経験により決定していたが、色分布に即して最適な色
座標軸へ自動的に変換できる。第二に統計的パターン認
識理論を用いた最適色識別手法を「識別面変換」という
一種の色変換として実行することにより色座標変換を行
うハードウエア向きのアルゴリズムに置き換えることが
できる。第三に、以上の二種の色識別方法をハードウエ
ア的な変更なしに行うことのできる汎用色識別装置を提
供することができる。以上のように本発明は、ハードウ
エアに変更を加えずして種々の色識別方法を実行するこ
とができ、その効果は大である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における色識別装置のブロッ
ク結線図

【図２】本発明の一実施例における色識別方法を説明す
るＲＧＢ空間内においてカラー画像の色分布を示す図

【図３】同実施例における色識別方法を説明する色座標
変換された色空間内での色分布を示す図

【図４】同実施例における色識別方法を説明する第一の
色識別方法のフローチャート

【図５】同実施例における色識別方法を説明するＲＧＢ
空間において４個の色領域の確率分布を示す図

【図６】同実施例における色識別方法を説明する第二の
色識別方法のフローチャート

【符号の説明】

１０１ カラー画像入力部 １０２ 色変換部 １０３ データ流切り替えスイッチ １０４ 二値化処理部 １０５ 論理演算部 １０６ 色分布統計処理部 １０７ 画像表示制御部 １０８ 画像表示部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象カラー画像の色分布を第１の三次元
   色空間内で観測し、前記色分布特性に合わせて最適な第
   ２の三次元空間と複数のしきい値を統計処理により求
   め、対象カラー画像の各画素の色を求められた第２の三
   次元色空間に色座標変換し、前記第２の三次元空間の各
   軸を前記求められたしきい値にて二値化処理し、二値化
   結果を論理積演算することを特徴とする色識別方法。
2. 【請求項２】 対象カラー画像内で識別すべき複数色領
   域を設定し、複数色領域の中から抽出すべき特定色領域
   を確定し、前記特定色領域の色分布と他の色領域の色分
   布を多次元正規分布により確率的に生起する事象と仮定
   し、各色領域についての識別関数を前記多次元正規分布
   の式より求め、対象カラー画像の各画素に対し当該識別
   関数どうしの差である識別面変換を行い、出力結果を二
   値化するとを特徴とする色識別方法。
3. 【請求項３】 第１の色空間内における入力色信号を入
   力するカラー画像入力部と前記第１の色空間内の色分布
   から最適色座標軸および最適二値化しきい値を算出する
   色分布統計処理部と第１の色空間から第２の色空間へ色
   座標変換を行う色変換部と、色変換装置の出力をしきい
   値処理する二値化処理部と、二値化部出力の論理演算部
   と、画像表示制御部とを備えることを特徴とする色識別
   装置。