JPH06175633A

JPH06175633A - 画像データ処理装置

Info

Publication number: JPH06175633A
Application number: JP4351519A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Kumamoto; 浩熊本
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1992-12-09
Filing date: 1992-12-09
Publication date: 1994-06-24

Abstract

(57)【要約】【目的】入力画像を構成する画素の色を少数の代表色
で表現する際に、所定の代表色に誤決定することなく変
換できる画像データ処理装置を提供すること【構成】多数色の入力画像データが、代表色選出装置
２に与えられると、まず色分解装置２ａにてＲＧＢデー
タから各色の割合が算出され、それがファジィクラスタ
リング装置２ｂに与えられ、目的の少ない色数に応じた
グループに分けられると共に代表色が決定される。ま
た、同時に各色の各代表色に対する所属度が算出され
る。かかるデータが、色設定装置３に与えられ、ここに
おいて対応する代表色が複数ある色の領域を未確定領域
とし、未確定領域のエッジ部分，中央部分における色と
周辺の色の差等から未確定領域が図柄か否かを推論し、
図柄なら周囲と異なる色、図柄でないなら周囲と同一の
色に決定する。よって光のかげん等により入力画像の色
が変化していても、確実に所望の色に変換される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像データ処理装置に
関するもので、より具体的にはフルカラー画像のように
画像を構成する色数の多い入力画像データを少数色で表
現（変換）したり、白黒の多階調画像データを少ない階
調数で表現（変換）等するための処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、繊細な階調で構成される画像デー
タ（例えば、ビデオカメラ等で撮像して得られる自然カ
ラー画像等）を、比較的粗い階調の画像データ（例え
ば、ビデオテックス（１６色），パソコン（８色）で出
力するカラー画像等）として表示・出力しようとする場
合には、例えば特開昭６１−２９２７８０号に開示され
た色階調変換装置を用いて係る入力画像データを変換処
理するものがある。

【０００３】そして、係る従来の装置は、フルカラー画
像で使用されている色の画素数を集計して頻度分布を求
め、画素数の多い（分布の頂点）ものを代表色と決定す
る。そして、代表色と異なる色からなる画素は、その色
に一番近い代表色をその画素の色と決定し、その決定し
た色に基づいて出力の画像データを形成するようにして
いる。これにより、出力画像データを構成する色数は、
上記決定した代表色の数となり、少ない色数で表現でき
るようになる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の装置では、各画素の色を決定するに際し、その
画素の元の色に一番近い代表色に一義的（クリスプ）に
決定していたたため、以下に示す種々の問題を有する。
すなわち、読み込んだ画像が何等かの原因（例えば読み
込む際の光の当たり具合や、元の原画自体に生じた色む
らなど）により、本来は同一色である箇所の一部が若干
変化してしまうことがある。そして、その変化した結
果、２つの代表色の中間（境界付近）に位置することに
なり、係る場合に変化した色が本来の色と異なる代表色
に決定されるおそれがある。その結果、本来は同一色で
統一してほしい部分の一部に異なる色が配色されてしま
うことになる。また、逆に異なる色に配色したい場合で
も、上記のように色の変化などがあると、隣接する色と
同一の代表色でまとめられてしまい、模様（図柄）が消
えてしまうおそれもある。そして、この現象は入力する
画像が大きいほど、また、染みが多いほど発生しやすく
なる。

【０００５】また、このように誤った色（人間が見て違
和感のある色）で表現されるおそれが高いため、変換処
理後に人間が元の画像を見ながら画像の修正をする必要
が生じ、その処理に非常に長時間かかってしまうという
問題を有する。

【０００６】本発明は、上記した背景に鑑みてなされた
もので、その目的とするところは、入力画像を構成する
ある画素の色を所定の代表色に決定する際に、誤決定す
る可能性を可及的に抑制することができ、全体の処理時
間を短くすることのできる画像データ処理装置を提供す
ることにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る画像データ処理装置では、入力さ
れた多数色或いは階調度の高い入力画像データから、所
定数の代表色を決定する代表色選出装置と、前記入力画
像データを構成する各画素が、前記決定された代表色の
いずれかに変更設定する色設定装置とを基本構成として
いる。そして前記色設定装置が、画素の色に対応する代
表色が複数ある場合に、その画素並びに周辺の画素の色
の差等の画像情報から前記代表色を決定する機能を備え
た。

【０００８】

【作用】入力された多数色およびまたは高階調度で表現
されている入力画像データを構成する画素に対して色分
解を施して所定数の代表色を決定する。この時、各画素
の色は、基本的にはその色に近い代表色に１対１で対応
するが、代表色の領域が重複する場合には、かかる重複
領域に位置する色は複数の代表色に対応させたままとす
る。

【０００９】そして、次の色設定装置にて各画素の色を
いずれかの代表色に決定する。この時、上記のごとく１
対１に対応している色はその代表色に変更決定するが、
複数の代表色に対応している場合には、単純に近い色
（代表色）に決定するのではなく、その周囲の色の変化
（差）の情報等を加味して決定する。これにより、少数
色（低階調度）の代表色でもって出力画像データに変換
される。そして、その出力画像データは、単に最も近い
代表色に変換するのではなく、実際の画像情報に基づい
て変換処理されているため、違和感がなく、変換後の人
手による修正作業も不要或いは非常に簡便なものとな
る。

【００１０】

【実施例】以下、本発明に係る画像データ処理装置の好
適な実施例を添付図面を参照にして詳述する。図１は本
発明に係る画像データ処理装置の第１実施例を示してい
る。本例では織物用ＣＡＤに用いられるもので、フルカ
ラー画像等の多数色で形成された原画（デザイン）を、
織物に使用する糸数に応じた所定の色数で表現するため
に使用される処理装置に適用した例を示している。

【００１１】同図に示すように、本例ではイメージスキ
ャナ或いはビデオカメラ等の撮像装置（図示せず）から
入力した処理対象のフルカラー画像を入力画像記憶装置
１に記憶保持している。この入力画像記憶装置１として
は、例えば、ハードディスク，光磁気ディスク或いはＲ
ＡＭ等の各種装置が用いられる。

【００１２】そして、この入力画像記憶装置１に記憶保
持された画像データを次段の代表色選出装置２に送り、
そこにおいて目的の色数に応じた代表色を決定するよう
になっており、本例では、ファジィクラスタリングを行
って所定数のクラスタ（グループ）に分離し、各クラス
タ毎に代表色を決定するようにしている。そして、具体
的には、同図（Ｂ）に示すような構成からなっている。

【００１３】すなわち、上記入力画像記憶装置１から送
られて来る画像データは、図２に示すように、各Ｒ・Ｇ
・Ｂの情報（階調等）をそれぞれ８ビットで表現したも
のをその順で配置された計２４ビットの情報が１つの画
素に付いて与えられるため、色分解装置２ａでは、係る
画像データの各画素に与えられる２４ビットのデータか
らＲ・Ｇ・Ｂに色分解し（なお、ＣＩＥ表色系を用いて
も良い）、下記式に基づいて各色の割合（ｒ：赤の割
合，ｇ：緑の割合，ｂ：青の割合）並びに明るさｌを求
める。

【００１４】ｒ＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）ｇ＝Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）ｂ＝Ｂ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）ｌ＝Ｒ＋Ｇ＋Ｂ …（１）そして、上記色分解した結果並びに各割合などを次段の
ファジィクラスタリング装置２ｂに送るようになってい
る。また、このファジィクラスタリング装置２ｂには、
図外のキーボード等の入力装置を介して色数が入力され
るようになっている。そしてファジィクラスタリング装
置２ｂでは、図３に示すようにｒ，ｇ，ｌを軸にして、
色空間上にマッピングして色の似た者同士を分類し、上
記与えられた色数分のクラスタ（グループ）に分類す
る。そして本例では、各画素を明確にいずれか一つのク
ラスタに分類させる（属させる）のではなく、各グルー
プの領域の境界に幅を持たせ（重複する領域の存在を許
容する）、その重複する領域内に位置する色を有する画
素は、重複する両方のグループ（３つ以上の場合にはす
べてのグループ）に属させるというように曖昧に分類す
る。すなわち、例えば図３（Ａ）に示す例では、同図
（Ｂ），（Ｃ）に示すごとくカラー１とカラー２が重複
領域を有している。

【００１５】さらに、係る分類を行うに際し、グループ
に属する度合いを示す所属度（０．０〜１．０）を付加
する。すなわち、１つのグループにのみ属する画素は、
その属するグループの所属度が１．０となり、また、複
数のグループに属する画素は、その属する各グループに
属する度合いに応じて０．０より大きく１．０未満の所
属度（総計は１．０となる）が付加される。そして、図
示の例では、カラー３〜５に属する画素の所属度は各カ
ラーのグループに対して所属度１．０が与えられる。一
方、カラー１にのみ属する画素はカラー１の所属度が
１．０（カラー２の所属度が０．０）となり、カラー２
にのみ属する画素はカラー２の所属度が１．０（カラー
１の所属度が０．０）となる。そして、両方に重複する
領域（図中ハッチング領域）に属する画素は、その度合
いに応じて各カラーの所属度が適宜数値に設定される
（図４参照）。さらに、ファジィクラスタリングを行う
と、各グループ毎に代表値が決定されるため、その代表
値を代表色とする。

【００１６】ここで本例で用いるファジィクラスタリン
グの原理について説明すると、まず初期値としてランダ
ムに色数に応じた仮の代表色を設定し、そのグループ内
の各画素毎に仮の代表色との距離を計算し、その距離と
分割行列の要素との積を算出する。そして、全画素につ
いて距離と分割行列との積の総和を求め、その総和が最
小になるように適宜代表色を変更して上記演算を繰り返
し行い、その総和が最小となった代表色が、各グループ
の代表色となる。また、上記分割行列の要素は０．０〜
１．０の値となり、これが上記した各グループへの所属
度となる（上記した図４参照）。そして、代表色のグル
ープの所属度（分割行列の要素）が１．０ならばその代
表色にのみ属し、１未満（０．０よりは大きい）ならば
複数の代表色のグループに属することになる。なお、上
記の代表色（Ｒ，Ｇ，Ｂ，ｒ，ｇ，ｂ，ｌで規定され
る）と各画素（Ｒ′，Ｇ′，Ｂ′，ｒ′，ｇ′，ｂ′，
ｌ′で規定される）との距離ｄは下記式（２）により与
えられる。

【００１７】

【数１】ｄ＝（（ｒ−ｒ′）²＋（ｇ−ｇ′）²＋（ｌ−ｌ′）²）^1/2 …（２）但し、ｒ′＝Ｒ′／（Ｒ′＋Ｇ′＋Ｂ′）ｇ′＝Ｇ′／（Ｒ′＋Ｇ′＋Ｂ′）ｂ′＝Ｂ′／（Ｒ′＋Ｇ′＋Ｂ′）ｌ′＝Ｒ′＋Ｇ′＋Ｂ′ そして、上記のようにして各グループの代表色並びに各
色の所属度が決定されたなら、代表色を次段の色設定装
置３に、また各所属度をＲＡＭ等で構成される所属度記
憶装置４に送る。また、この色設定装置３には、入力画
像記憶装置１から処理対象の入力画像データが与えられ
る。そして、この色設定装置３において、入力画像デー
タを構成する各画素がどの代表色になるかを決定するよ
うになっている。すなわち、各画素の色に付与された所
属度を所属度記憶装置４にアクセスして参照し、それが
１．０の場合には、その画素の色をその代表色に変更設
定し、その代表色の番号をセット（この代表色の番号
は、上記代表色選出装置２で代表色を決定した時に割り
当てておく）する。一方、所属度が１．０未満（０より
大きい）の時には、色を変更せずに未確定のままにす
る。なお、本例では、未確定領域には負の数値をセット
する。そして、この未確定画素の色は、所属度の大小の
みならず周囲の色との変化の状況等も考慮し、所定の推
論処理を行い代表色を決定する。

【００１８】すなわち、未確定領域が図柄の時には、一
般にエッジ部分におけるその周囲（確定領域）との色の
差は大きく、逆に光のかげんなどにより本来は周囲の色
と同一のものの場合には、エッジ部分での色の差は少な
く徐々に変化していくことが多い。さらに、図柄の場合
には、その内部（中央付近）の変化があまりないが、光
のかげんなどの場合にはその内部においても色がばらつ
くことが多い。

【００１９】そこでまず、図５に示すように、未確定領
域Ａの縦の幅ｈを求め、その中間位置（ｈ／２の箇所）
を左右に走査してその未確定領域Ａのエッジを見付け
る。そして、その左右両側のエッジをエッジ部分の代表
点ａ１，ａ２とする。また、それら両エッジａ１，ａ２
の中間の点を中央の代表点ａ３とする。なお、図中各代
表点ａ１〜ａ３を囲む四角形は、周囲の領域ｂ１〜ｂ３
である。

【００２０】次いで、その様にして選択された代表点ａ
１〜ａ３色と、その周辺の画素の色との距離を算出す
る。この距離の算出は、上記した式（１）を用いて行う
ことができる。但し、式（２）の各項中、「引かれる
数」が代表点に関する値であり、「引く数」が周囲の画
素に関する値である。そして、その様にして求められた
距離から下記のルールを用いて推論する。また、その時
に用いられるメンバシップ関数は、図６に示すようにな
っている。

【００２１】

【表１】ｉｆエッジ付近の色変化が普通ｔｈｅｎ図柄であるｉｆ中央付近の色変化が小さいｔｈｅｎ図柄であるｉｆエッジ付近の色変化が小さいｔｈｅｎ図柄でないｉｆ中央付近の色変化が普通ｔｈｅｎ図柄でないｉｆエッジ付近の色変化が大きいｔｈｅｎ図柄である

【００２２】

【表２】Ａｎｓ＝Σμω／Σμ Ａｎｓ：推論の解 μ ：前件部の適合度 ω ：後件部の値（図柄でない０．０，図柄である
１．０）Ａｎｓは、０．０〜１．０の値を取り、０．５を閾値と
してこれにより大きければ図柄と判断する。そして、図
柄と判断されたら、周囲と違う色で一番所属度の高い色
にし、図柄と判断されたなら周囲と同じ色にする。ここ
で、所属度の大きい代表色が複数ある場合には、その未
確定領域中に存在するすべての画素の所属度の総和を各
代表色毎に求め、所属度の総和の一番大きい代表色をそ
の未確定領域の色に決定する。これにより、入力の画像
データが、所定数（少数色）の代表色のみで違和感なく
表現される。

【００２３】なお、この代表色の決定に際し、各画素に
付された所属度に所定の閾値を設け、推論する領域を制
限するようにしてもよい。すなわち、例えば係る閾値を
０．８と０．２に設定したとすると、所属度が０．８以
上の場合には、その代表色に完全に属しているものと
し、０．２以下の場合には完全に属していないとする。
かかる構成にすることにより、推論処理の削減を図り
（所属度が０．８以上の場合には、推論処理をすること
なく画素の色をその代表色に決定する）、高速処理を行
えるようになる。

【００２４】そして、その様にして決定された色（出力
画像データ）が、次段のハードディスクや光磁気ディス
ク並びにＲＡＭ等の出力画像記憶装置５に格納するよう
になっている。そして、格納されたデータをＣＲＴ等の
表示装置や、プリンターなどの出力装置等に適宜出力で
きるようになっている。

【００２５】次に上記した実施例の作用について説明す
る。図７に示すように、まずキーボード等の入力装置を
介して使用する糸の数（色数）を入力する（Ｓ１０
１）。次いで、処理対象の入力画像を代表色選出装置２
に与え、そこにおいて上記色数に応じて色分解し各色の
濃度等を求め、それに基づいてファジィクラスタリング
をすることにより入力された色数分の代表色を求める。
なお、この代表色を求める際に、各色の各代表色への所
属度も求められるため、色設定装置３，所属度記憶装置
４へ出力する（Ｓ１０２〜Ｓ１０４）。

【００２６】次いで、入力画像記憶装置１から色設定装
置３に処理対象の画像データが与えられ、そこにおいて
その入力画像を構成する画素を１つずつ選び、その画素
の色に付された所属度を参照し、所属度が１未満（０よ
り大きい）か否かを判断し、１未満の場合には、色を未
確定（負数に設定）とし、また該当しない（所属度が
１．０）時にはその１．０となる代表色に変更・設定す
る（Ｓ１０５〜１０９）。そして、その画素への処理が
終わったなら、ステップ１０５に戻り、次の画素に対す
る色の設定（未確定を含む）処理を行う。これにより、
例えば図８に示すような洋服のデザイン中、ハッチング
で示す部位に未確定領域Ａが形成される。

【００２７】そして、すべての画素に対する処理が終了
したなら、未確定領域を抽出（負数か否かで判断）し、
その未確定領域のエッジ部（図８の例ではＡ１），中央
部（同Ａ２）におけるその周囲の画素との差（色の距
離）を求め推論を行い図柄か否かを判断する（Ｓ１１
０）。この判断の結果図柄である時には、周囲と違う代
表色（対象となる代表色が複数ある時（３つ以上の代表
色の領域に重複していた場合）には、その中で最も所属
度が大きい代表色）に変換し、図柄でないときには周囲
の色と同じ代表色に変換する（Ｓ１１１〜１１３）。そ
して、未確定の領域がある場合には、ステップ１１０に
戻り上記処理を繰り返し行い（Ｓ１１４）、すべての未
確定領域をいずれかの代表色に決定する。

【００２８】これにより、フルカラーで表示された入力
画像データは、少数色で表現され、しかも、たとえ光の
かげん等で本来の色から変化してしまっている入力画像
があったとしても、正確に対応する代表色を選択するこ
とができ、分割したい色は分けられ（同一色にしたい箇
所は同一の色に設定でき）、孤立点等のごみの発生も可
及的に抑制することができ、少数の色であっても元の入
力画像とほぼ同様の印象を発揮させる（違和感のなく）
ことができる。

【００２９】なお、本実施例では、すべての画素に基づ
いてクラスタリングを行うようにしたが、適宜間引いた
データに基づいてクラスタリングを行ってグループを決
定し、残りのデータは、一番居の近いグループに属する
ように決定してもよい。かかる構成にすることによりフ
ァジィクラスタリングに要する時間を短縮することがで
きる。

【００３０】図９は、本発明の第２実施例の要部を示し
ている。この実施例では、上記した第１実施例に比し、
代表色を決定する機能である代表色選出装置２′の構成
を異ならせている。すなわち、第１実施例ではファジィ
クラスタリングを行うことにより代表色を決定したが、
本例では頻度分布を利用して代表色を決定するように
し、処理時間の短縮を図っている。つまり、与えられた
フルカラーの入力画像データを色分解装置２′ａにて、
色分解して各画素の色の各割合ｒ，ｇ，ｂ並びに明るさ
ｌを求める（なお、実際には後工程で使用するｒ，ｇの
みを求めるようにしてもよい）。この機能は、上記した
第１実施例と同様である。

【００３１】そして、この色分解された結果を頻度分布
算出機能を備えた代表色決定装置２′ｂに送り、そこに
おいて、与えられた所定の割合（たとえばｒとｇ）に対
して２５６の分解能をもつようにサンプリングする。そ
して、各画素（色）が２５６×２５６のどこに対応する
かを求め、ｒとｇを軸とする２次元平面上の各点に属す
る画素の頻度を求める。これにより、たとえば図１０
（Ａ）に示すような頻度分布が得られる。すなわち、本
例では、たとえ入力画像の画素数が多くなったとして
も、下記に示す代表色を決定するための頻度分布計算後
に行う推論処理などはサンプリング数（本例では２５６
×２５６＝６５５３６個）のデータに対する処理で済
み、比較的短時間（一定）となるのである。

【００３２】次いで、頻度分布の頂点を求め、ピーク値
の大きなものから順に与えられた色数分だけ選択し、そ
の色を代表色とする。但し、同図（Ｂ）に示すように、
複数の山の頂点が非常に近い場合には、その色をまとめ
るか否かの判断を行った後で、上記の代表色の決定を行
う。そして、山をまとめるか否かは、以下に示すルール
並びに図１１に示すメンバシップ関数に基づいて行われ
る。

【００３３】

【表３】ｉｆ山の距離＝遠いｔｈｅｎ色を分けるｉｆ山の距離＝普通＆谷＝深いｔｈｅｎ色を分けるｉｆ山の距離＝普通＆谷＝普通＆山の差小さいｔｈｅｎ色を分けるｉｆ山の距離＝普通＆谷＝普通＆山の差＝大きいｔｈｅｎ色をまとめるｉｆ山の距離＝普通＆谷＝浅いｔｈｅｎ色をまとめるｉｆ山の距離＝近いｔｈｅｎ色をまとめるなお、推論結果は、上記した第１実施例と同様に前件部
の適合度と後件部の値からから求められたＡｎｓが０．
５より大きいか否かにより色を分けるか否かを求めるこ
とになる。そして、色をまとめる場合には、高い山の頂
点を代表色とする。

【００３４】なお、図１０（Ｂ）に示すように上記の山
の距離ｄ′は頂点間の距離、山の差は高い山の頂点（ピ
ーク値）と処理対象の山の頂点（ピーク値）の差並びに
谷の深さは処理対象の山の頂点（ピーク値）と隣接する
山との交差位置である谷の高さとの差であり、それぞ
れ、下記式により求められる。なお、山の高さは原画に
よりばらばらであるため、重なり合う山で高い方の山の
高さが１．０になるように正規化している。

【００３５】

【数２】ｄ′＝（（ｒ１−ｒ２）²＋（ｇ１＋ｇ２）²）^1/2 ｒ１，ｇ１：高い山の頂点のＲ・Ｇ・Ｂの頂点の割合で
式（１）に算出されるｒ２，ｇ２：低い山の頂点のＲ・Ｇ・Ｂの頂点の割合で
式（１）に算出される

【００３６】

【数３】山の差＝（高い山の高さ−対象となる山の高
さ）／高い山の高さ谷の深さ＝対象となる谷の深さ／高い山の高さそして、上記のようにして決定された代表色を次段の色
設定装置３に送るのであるが、頂点の数が与えられた色
数より少ない場合には、その頂点の数で表現するように
なる。但し、上記した色のまとめ（複数の山を１つにま
とめる）をした結果頂点の数が色数よりも少なくなった
場合には、フィードバック制御により上記のまとめるか
否かの判断基準となる閾値（基準は０．５）を小さく
し、目的の色数に合わせるようにしてもよい。

【００３７】そして、色設定装置３では、上記した第１
実施例と同様に、入力画像データの各画素を、与えられ
たいずれかの代表色に変更設定する。そして、上記の色
まとめをするか否かの推論を行った結果、色を分けると
した場合には、各山の重複する領域（図１０（Ｂ）中、
ハッチングで示す領域）が生じるため、かかる重複領域
については、未確定領域とし、第１実施例と同様に周辺
画素の色との差等に基づいて所定の推論処理を行い、い
ずれかの代表色に決定する。そして、係る未確定領域
（重複領域）の有無は、代表色決定の際にわかるため、
代表色決定装置２′ｂにて、所属度を求め、図外の所属
度記憶装置４に格納しておく。なお、係る所属度は、た
とえば図１０（Ｂ）中ハッチングで示すような重複領域
が形成されたなら、その山の距離方向の両端でそれぞれ
の近い方の頂点の代表色の所属度が１．０（遠い方の頂
点の代表色の所属度か０．０）となるように三角形状の
メンバシップ関数を求め、そのメンバシップ関数の各位
置での適合度を上記の求める所属度とすることなど種々
の方式をとすることができる。なお、その他の構成並び
に作用は上記した第１実施例並びにその変形例と同様で
あるため、説明を省略する。

【００３８】図１２は、本発明の第３実施例の要部を示
している。この例では、上記の第２実施例の装置を基本
とし、代表色選出装置２″を構成する代表色決定装置
２″ｂに色数算出機能を付与し、処理対象の画像データ
に合わせた目安となる色数を算出して出力装置たるＣＲ
Ｔ等の表示装置６（なお、出力装置としては液晶タイプ
の表示装置はもちろん、プリンター等でもよい）に表示
・出力できるようになっている。

【００３９】すなわち、上記した各実施例では、いずれ
も使用者が色数を入力し、それに基づいて処理をするよ
うにしたが、元の入力画像を見ただけでは、何色に分け
るのが適当かを判断するのが難しいことが多々ある。そ
こで、本例では、目安となる色数を予め装置側で求めそ
れ表示することにより、使用者が行う処理（試行錯誤）
を軽減するようにしている。

【００４０】そして、具体的には、図示するように、上
記各実施例と同様に色分解装置２″ａにて入力画像デー
タを色分解して各色の割合などを求め、それを代表色決
定装置２″ｂに送り、上記第２実施例と同様に頻度分布
を求める。ここで本例では、この代表色決定装置２″ｂ
にて頻度分布（各山）を求めたなら、その山の頂点の数
を求め、それを目安の色数として表示装置６に表示す
る。そして、使用者が表示された色数（目安）を見て、
それを参考にして実際に変換処理するための色数をキー
ボード等の入力装置を介して入力するのを待つようにな
っている。

【００４１】以後、その入力された色数に基づいて上記
第２実施例と同様に代表色の決定、各色の所属度の算出
並びに各画素に対する色設定を行う。すなわち、表示さ
れた色数をそのまま用いる場合には、すべての山の頂点
が代表色になり、表示された色数よりも多い色数の場合
には、重なり合った山をまとめるか否かの閾値を低く
し、逆に表示された色数よりも少ない色数の場合には、
ピーク値の高いものから順に所定数だけを代表色に決定
する。なお、その他の構成並びに作用は上記した第２実
施例等と同様であるため、説明を省略する。

【００４２】なお、上記した実施例では、処理対象の画
像データは一旦入力画像記憶装置１に格納するようにし
たが、例えば撮像装置等から直接所定の装置に画像デー
タを入力するようにしても良い。

【００４３】また、処理対象の画像データは、上記した
実施例のようにフルカラーのものに限ること無く白黒
（或いは色数が少ない）の画像ではあるが多階調の画像
データを少ない階調のデータに変換処理するものにも適
用することができる。

【００４４】さらに、上記した各実施例は、いずれも織
物ＣＡＤに適用した場合について説明したが、多数色
（多階調）で表現された画像を少ない色数（階調）で表
現するもの（例えば従来例のようにコンピュータのモニ
タ等）等、その利用分野は問はない。

【００４５】

【発明の効果】以上のように、本発明に係る画像データ
処理装置では、複数の代表色に対応する色（複数の代表
色の間の中間に位置する色）がある場合には、単純に近
い色（代表色）に決定するのではなく、その周囲の色の
変化（差）の情報等を加味して決定するため、例えばた
またま光のかげん等により同一色で表現している箇所の
一部が異なっていたとしても、それが周囲と同一色と判
断し、たとえ周囲と異なる代表色のほうに近いとしても
周囲と同じ代表色に決定され、またこの逆の原理から、
色分けしたい箇所は確実に異なる代表色に決定すること
ができる。すなわち、変換処理により誤決定される可能
性が可及的に減少され、これにより、少数色（低階調
度）の代表色でもって表現された出力画像データであっ
ても本来の（元の）入力画像データと違和感がないもの
となる。その結果、変換後の人手による修正作業も不要
或いは非常に簡便なものとなるという付随的効果も発揮
される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像データ処理装置の第１実施例
を示すブロック構成図である。

【図２】入力される画像データの色情報の一例を示す図
である。

【図３】代表色選出装置におけるファジィクラスタリン
グ装置の動作の一部を説明する図である。

【図４】複数の代表色に属する色の所属度の一例を示す
図である。

【図５】色設定装置における動作の一部を説明する図で
ある。

【図６】色設定装置において実行される推論のメンバシ
ップ関数を示す図である。

【図７】作用を説明するフローチャート図である。

【図８】色設定装置における動作の一部を説明する図で
ある。

【図９】本発明に係る画像データ処理装置の第２実施例
を示すブロック構成図である。

【図１０】代表色選出装置における代表色決定装置の動
作の一部を説明する図である。

【図１１】代表色決定装置において実行される推論のメ
ンバシップ関数を示す図である。

【図１２】本発明に係る画像データ処理装置の第２実施
例を示すブロック構成図である。

【符号の説明】

１入力画像記憶装置２，２′，２″ 代表色選出装置３色設定装置４所属度記憶装置５出力画像記憶装置６表示装置

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【手続補正書】

【提出日】平成５年１月２９日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３５

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３５】

【数２】ｄ′＝（（ｒ１−ｒ２）^２＋（ｇ１−ｇ２）^２）^１／２ｒ１，ｇ１：高い山の頂点のＲ・Ｇ・Ｂの頂点の割合で
式（１）に算出されるｒ２，ｇ２：低い山の頂点のＲ・Ｇ・Ｂの頂点の割合で
式（１）に算出される

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力された多数色或いは階調度の高い入
力画像データから、所定数の代表色を決定する代表色選
出装置と、前記入力画像データを構成する各画素が、前記決定され
た代表色のいずれかに変更設定する色設定装置とを有
し、前記色設定装置が画素の色に対応する代表色が複数ある
場合に、その画素並びに周辺の画素の色の差等の画像情
報から前記代表色を決定するようにした画像データ処理
装置。
【請求項２】前記色設定装置が、対応する代表色が複
数ある色の領域を未確定領域とし、その未確定領域のエ
ッジ部分における周辺画素との差または前記未確定領域
の中央部分における色の差の少なくとも一方の画像情報
から推論処理を行い、前記未確定領域が図柄か否かを判
断し、図柄の場合には前記未確定領域の周囲の代表色と
異なる代表色に決定し、図柄でない場合には、前記周囲
の代表色と同一の代表色に決定する機能を有することを
特徴とする請求項１に記載の画像データ処理装置。
【請求項３】前記代表色選定装置が、ファジィクラス
タリングを用いて所定数のグループに分離すると共に各
グループの代表色を決定し、それら複数のグループが重
複する領域に存在する色に対して、その複数の各グルー
プに対する所属度と共に前記複数のグループに属するこ
とを許容させるようにしたことを特徴とする請求項１ま
たは２に記載の画像データ処理装置。
【請求項４】前記代表色選定装置が、色の頻度情報を
利用して所定数の代表色にグループ分けし、それら複数
のグループが重複する領域に存在する色に対して、その
複数の各グループに対する所属度と共に前記複数のグル
ープに属することを許容させるようにしたことを特徴と
する請求項１または２に記載の画像データ処理装置。
【請求項５】前記代表色選定装置が、前記入力画像デ
ータにおける色の頻度情報から仮の色数を算出し、その
算出したその仮の色数を所定の出力装置に出力するよう
にした請求項４に記載の画像データ処理装置。