JPH06266816A - カラー画像処理方法及びカラー画像処理装置 - Google Patents
カラー画像処理方法及びカラー画像処理装置Info
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- JPH06266816A JPH06266816A JP5052055A JP5205593A JPH06266816A JP H06266816 A JPH06266816 A JP H06266816A JP 5052055 A JP5052055 A JP 5052055A JP 5205593 A JP5205593 A JP 5205593A JP H06266816 A JPH06266816 A JP H06266816A
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- color
- chromaticity
- brightness
- illumination light
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 ユーザの手を煩わせることなくカラー画像の
色変えを適切・高速に行うことが可能となる方法及び装
置の提供。 【構成】 照明された物体が含まれるカラー画像のデー
タを入力し、画像のデータから反射モデルに従って導出
し、与えられた指示に従って変更し物体の色度を入力さ
れたカラー画像のデータから求め（ステップ１２０
２）、求められた分布を直・曲線で近似し（１２０
４）、色度を決定し（１２０６）、画像の明るさと平面
とで定まる空間において画像明るさの３次元分布から物
体色と明るさと照明光の明るさとを決定し（１２０
８）、決定された色度と明るさとから前記物体の物体色
と照明光の色とを導出する（１２１０）。
色変えを適切・高速に行うことが可能となる方法及び装
置の提供。 【構成】 照明された物体が含まれるカラー画像のデー
タを入力し、画像のデータから反射モデルに従って導出
し、与えられた指示に従って変更し物体の色度を入力さ
れたカラー画像のデータから求め（ステップ１２０
２）、求められた分布を直・曲線で近似し（１２０
４）、色度を決定し（１２０６）、画像の明るさと平面
とで定まる空間において画像明るさの３次元分布から物
体色と明るさと照明光の明るさとを決定し（１２０
８）、決定された色度と明るさとから前記物体の物体色
と照明光の色とを導出する（１２１０）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カラー画像を入力して
その画像色を変更する処理方法に関するものである。
その画像色を変更する処理方法に関するものである。
【０００２】この種の方法はデザインシステムやコンピ
ュータグラフィックシステムに適用されており、商品
（パッケージ，車など）やポスタなどをデザインするシ
ステムでは、ユーザの入力に従い画像の各部分に色が割
り当てられ、また割り当て色が調整・修正され、さらに
物体表面の材質感が変更される。
ュータグラフィックシステムに適用されており、商品
（パッケージ，車など）やポスタなどをデザインするシ
ステムでは、ユーザの入力に従い画像の各部分に色が割
り当てられ、また割り当て色が調整・修正され、さらに
物体表面の材質感が変更される。
【０００３】
【従来の技術】第１の従来技術：ユーザがカラー画像中
の一点を指定し、指定された点から画像中の物体色とそ
の照明光の色とを導出し、導出色を変更したカラー画像
を出力する。
の一点を指定し、指定された点から画像中の物体色とそ
の照明光の色とを導出し、導出色を変更したカラー画像
を出力する。
【０００４】第２の従来技術：画像のＲＧＢ色空間中の
分布から物体色ベクトルと照明光ベクトルがＲＧＢ色空
間に作る平面を推定し、その平面から物体色と照明光の
色とを導出し、導出色を変更したカラー画像を出力す
る。
分布から物体色ベクトルと照明光ベクトルがＲＧＢ色空
間に作る平面を推定し、その平面から物体色と照明光の
色とを導出し、導出色を変更したカラー画像を出力す
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】第１の従来技術：適切
な点を指定するためには知識や経験を必要とするので、
適切な物体色，照明色が得られない誤った点がしばしば
指定される。知識や経験を要求することは、ユーザの負
担となる。
な点を指定するためには知識や経験を必要とするので、
適切な物体色，照明色が得られない誤った点がしばしば
指定される。知識や経験を要求することは、ユーザの負
担となる。
【０００６】第２の従来技術：実際の画像にはノイズが
混入しており、単一色の物体でも一平面上だけに分布せ
ず、３次元的に分布するので、この３次元の分布から平
面を特定することは難しい。したがって、３次元空間の
データ分布から１平面を正しく導き出す処理がきわめて
複雑なものとなる。
混入しており、単一色の物体でも一平面上だけに分布せ
ず、３次元的に分布するので、この３次元の分布から平
面を特定することは難しい。したがって、３次元空間の
データ分布から１平面を正しく導き出す処理がきわめて
複雑なものとなる。
【０００７】本発明は上記従来の事情に鑑みてなされた
ものであり、その目的は、ユーザの手を煩わせることな
くカラー画像の色変えを適切にしかも高速に行なうこと
が可能となる方法及びその装置を提供することにある。
ものであり、その目的は、ユーザの手を煩わせることな
くカラー画像の色変えを適切にしかも高速に行なうこと
が可能となる方法及びその装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に第１発明にかかる方法は、図５において、照明された
物体が含まれるカラー画像のデータを入力し（ステップ
１０）、前記物体の物体色を入力された前記カラー画像
のデータから物理的な反射モデルに従って導出し（ステ
ップ１２）、導出された前記物体の物体色を与えられた
指示に従って変更し（ステップ１４）、物体色の変更さ
れた前記物体が含まれる前記カラー画像のデータを生成
して出力する（ステップ１６）。
に第１発明にかかる方法は、図５において、照明された
物体が含まれるカラー画像のデータを入力し（ステップ
１０）、前記物体の物体色を入力された前記カラー画像
のデータから物理的な反射モデルに従って導出し（ステ
ップ１２）、導出された前記物体の物体色を与えられた
指示に従って変更し（ステップ１４）、物体色の変更さ
れた前記物体が含まれる前記カラー画像のデータを生成
して出力する（ステップ１６）。
【０００９】そして物体色の導出（ステップ１２）は、
図１において、所定の平面上に分布する前記物体の色度
を入力された前記カラー画像のデータから求め（ステッ
プ１２０２）、求められた前記物体の色度分布を直線ま
たは曲線で近似し（ステップ１２０４）、前記色度分布
に近似の前記直線または曲線上から前記物体の物体色の
色度と照明光の色度とを決定し（ステップ１２０６）、
前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、決定された
色度と明るさとから前記物体の物体色を導出する（ステ
ップ１２１０）、ことを特徴としている。
図１において、所定の平面上に分布する前記物体の色度
を入力された前記カラー画像のデータから求め（ステッ
プ１２０２）、求められた前記物体の色度分布を直線ま
たは曲線で近似し（ステップ１２０４）、前記色度分布
に近似の前記直線または曲線上から前記物体の物体色の
色度と照明光の色度とを決定し（ステップ１２０６）、
前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、決定された
色度と明るさとから前記物体の物体色を導出する（ステ
ップ１２１０）、ことを特徴としている。
【００１０】
【作用】本発明では、物体色（と照明色）がカラー画像
より自動的に導き出されることから、ユーザが画像を確
認して点指定の操作を行なうことが不要となり、したが
って、ユーザの負担を軽減できる。
より自動的に導き出されることから、ユーザが画像を確
認して点指定の操作を行なうことが不要となり、したが
って、ユーザの負担を軽減できる。
【００１１】そして色の導出が物理的な反射モデルに従
って行なわれるので、物体色（と照明光）も反射モデル
に従ったものとなり、このため、物理的に適切な値が導
き出される。
って行なわれるので、物体色（と照明光）も反射モデル
に従ったものとなり、このため、物理的に適切な値が導
き出される。
【００１２】また色度の２次元分布が直線または曲線で
近似されることから、３次元の分布より複数のベクトル
が作る平面を導き出す処理を大幅に簡素化できる。
近似されることから、３次元の分布より複数のベクトル
が作る平面を導き出す処理を大幅に簡素化できる。
【００１３】なお、物理的な反射モデル式は、 の式により表現でき、人間の認識する色（物体の画像デ
ータ）は、物体色ベクトルと定数Ｋ１との積（拡散反射
成分）を照明光ベクトルと定数Ｋ２との積（鏡面反射成
分）に和（加法混色）したものとなる（参考文献：Ｇ．
Ｊ．Ｋｌｉｎｋｅｒ，Ｓ．Ａ．Ｓｈａｆｅｒ，ａｎｄ
Ｔ．Ｋａｎａｄｅ，”Ｕｓｉｎｇ ａ ｃｏｌｏｒ ｒ
ｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｓｅｐａｒａ
ｔｅ ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｓ ｆｒｏｍ ｏｂｊｅｃｔ
ｃｏｌｏｒ，”ＩＣＣＶ，ＩＥＥＥ−１９８７−）。
ータ）は、物体色ベクトルと定数Ｋ１との積（拡散反射
成分）を照明光ベクトルと定数Ｋ２との積（鏡面反射成
分）に和（加法混色）したものとなる（参考文献：Ｇ．
Ｊ．Ｋｌｉｎｋｅｒ，Ｓ．Ａ．Ｓｈａｆｅｒ，ａｎｄ
Ｔ．Ｋａｎａｄｅ，”Ｕｓｉｎｇ ａ ｃｏｌｏｒ ｒ
ｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｓｅｐａｒａ
ｔｅ ｈｉｇｈｌｉｇｈｔｓ ｆｒｏｍ ｏｂｊｅｃｔ
ｃｏｌｏｒ，”ＩＣＣＶ，ＩＥＥＥ−１９８７−）。
【００１４】そしてこのモデルは、照射した照明光を拡
散反射もしくは鏡面反射する物体の画像を表せる。さら
に照射光源が単一であることを前提として構築されてい
るが、複数の照明光源を用いても近似的に無視できる場
合においても同モデルを適用できる。
散反射もしくは鏡面反射する物体の画像を表せる。さら
に照射光源が単一であることを前提として構築されてい
るが、複数の照明光源を用いても近似的に無視できる場
合においても同モデルを適用できる。
【００１５】
【実施例】図２は本発明を適用した装置の一例を示し、
ドラムスキャナ２００（図３にその構成を示す），イメ
ージスキャナ２０２（図４にその構成を示す）は写真な
どからカラー画像のデータを読み取って出力し、テレビ
カメラ２０４は撮影により得られたカラー画像のデータ
を出力する。
ドラムスキャナ２００（図３にその構成を示す），イメ
ージスキャナ２０２（図４にその構成を示す）は写真な
どからカラー画像のデータを読み取って出力し、テレビ
カメラ２０４は撮影により得られたカラー画像のデータ
を出力する。
【００１６】また、ハードディスク２０６にはスキャナ
読み取りまたはカメラ撮影で得られた画像データ，色変
更後の画像データが格納され、画像データベースが構築
される。
読み取りまたはカメラ撮影で得られた画像データ，色変
更後の画像データが格納され、画像データベースが構築
される。
【００１７】そして、画像入力部１１はドラムスキャナ
２００，イメージスキャナ２００，テレビカメラ２０
４，ハードディスク２０６からカラー画像のデータを取
り込み（テレビカメラ２０４が出力したデータはＡ／Ｄ
変換する）、画像保持用メモリ２２に格納する。
２００，イメージスキャナ２００，テレビカメラ２０
４，ハードディスク２０６からカラー画像のデータを取
り込み（テレビカメラ２０４が出力したデータはＡ／Ｄ
変換する）、画像保持用メモリ２２に格納する。
【００１８】さらに色度算出部２４は画像保持用メモリ
２２に格納された画像データから色度を計算し、色度算
出部２４が算出した色度は色度値保持用メモリ２６に格
納される。
２２に格納された画像データから色度を計算し、色度算
出部２４が算出した色度は色度値保持用メモリ２６に格
納される。
【００１９】この色度値保持用メモリ２６に格納された
色度値は色度値導出部２８へ読み出され、色度値導出部
２８は読み出した色度値から物体色と照明光の色度値を
導出する。
色度値は色度値導出部２８へ読み出され、色度値導出部
２８は読み出した色度値から物体色と照明光の色度値を
導出する。
【００２０】また明るさ導出部３０は、画像保持用メモ
リ２２に格納されたカラー画像のデータを読み出し、読
み出した画像データから物体色と照明色の明るさを導出
する。
リ２２に格納されたカラー画像のデータを読み出し、読
み出した画像データから物体色と照明色の明るさを導出
する。
【００２１】そして色導出部３２は色度導出部２８及び
明るさ導出部３０が導出した物体色と照明光の色度及び
明るさから物体色と照明色を導出し、色変更部３４は色
導出部３２が導出した前記物体の物体色と照明光の色と
を指示入力部２０８から与えられた指示に従って変更す
る。
明るさ導出部３０が導出した物体色と照明光の色度及び
明るさから物体色と照明色を導出し、色変更部３４は色
導出部３２が導出した前記物体の物体色と照明光の色と
を指示入力部２０８から与えられた指示に従って変更す
る。
【００２２】さらにディスプレイ部３６０，プリンタ部
３６２は色変更後のカラー画像を出力でき、物体認識部
２１０はこのカラー画像に含まれる物体を認識してその
形状を出力する。
３６２は色変更後のカラー画像を出力でき、物体認識部
２１０はこのカラー画像に含まれる物体を認識してその
形状を出力する。
【００２３】なお、導出された色と認識された形状はハ
ードディスク２０６内の画像データベースへ自動的に登
録されており、その登録内容は指示入力部２０８から入
力された指示に従い抽出され、ディスプレイ部３６０や
プリンタ部３６２へ出力される。
ードディスク２０６内の画像データベースへ自動的に登
録されており、その登録内容は指示入力部２０８から入
力された指示に従い抽出され、ディスプレイ部３６０や
プリンタ部３６２へ出力される。
【００２４】図５は本実施例の色変更処理を説明するフ
ローチャートであり、最初に、照明された物体が含まれ
るカラー画像のデータを入力し（ステップ１０）、次
に、前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記
カラー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導
出し（ステップ１２）、さらに、導出された前記物体の
物体色と照明光の色とを与えられた指示に従って変更し
（ステップ１４）、最後に、物体色の変更された前記物
体が含まれ、照明光の色が変更された前記カラー画像の
データを生成して出力する（ステップ１６）。
ローチャートであり、最初に、照明された物体が含まれ
るカラー画像のデータを入力し（ステップ１０）、次
に、前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記
カラー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導
出し（ステップ１２）、さらに、導出された前記物体の
物体色と照明光の色とを与えられた指示に従って変更し
（ステップ１４）、最後に、物体色の変更された前記物
体が含まれ、照明光の色が変更された前記カラー画像の
データを生成して出力する（ステップ１６）。
【００２５】図１は物体色，照明色が導出される処理の
手順を示すフローチャートであり、以下、その処理はス
テップ１２００，１２０２，１２０４，１２０６，１２
０８，１２１０の順に行なわれる。
手順を示すフローチャートであり、以下、その処理はス
テップ１２００，１２０２，１２０４，１２０６，１２
０８，１２１０の順に行なわれる。
【００２６】ステップ１２０２（色度の計算）：カラー
画像は３次元データとして表されるが、色度を表す２次
元データに変換した方が３次元分布上で処理するよりも
処理が簡単となる。
画像は３次元データとして表されるが、色度を表す２次
元データに変換した方が３次元分布上で処理するよりも
処理が簡単となる。
【００２７】２次元平面としては例えばｒｇ色度図など
のＲＧＢ色空間での色度図や、ＸＹＺ色空間などＲＧＢ
色空間から線形に変換できる色空間での色度平面を使用
でき、それらのうちｒｇ色度平面上では、２つの色光の
加法混合色が２色のｒｇ色度値を結ぶ直線で表わされ
る。
のＲＧＢ色空間での色度図や、ＸＹＺ色空間などＲＧＢ
色空間から線形に変換できる色空間での色度平面を使用
でき、それらのうちｒｇ色度平面上では、２つの色光の
加法混合色が２色のｒｇ色度値を結ぶ直線で表わされ
る。
【００２８】またａ*ｂ*平面などのＲＧＢ色空間から非
線形に変換する色空間での色度平面を用いれば、色度平
面上で色による弁別（平面上の距離と人間が感じる色の
違い）の差が少ないので、導出結果の色による誤差を抑
えることが可能となる。
線形に変換する色空間での色度平面を用いれば、色度平
面上で色による弁別（平面上の距離と人間が感じる色の
違い）の差が少ないので、導出結果の色による誤差を抑
えることが可能となる。
【００２９】本実施例ではｒｇ色度図を使用する。ｒｇ
色度図上のｒ値およびｇ値は次の第２式によって求めら
れる。この第２式における値Ｒ，Ｇ，ＢはＲ，Ｇ，Ｂ色
空間中のデータとする。
色度図上のｒ値およびｇ値は次の第２式によって求めら
れる。この第２式における値Ｒ，Ｇ，ＢはＲ，Ｇ，Ｂ色
空間中のデータとする。
【００３０】 求めたｒｇ色度頭上のデータ分布（ステップ１２００で
ノイズが除去されている）を図６に示す。
ノイズが除去されている）を図６に示す。
【００３１】ステップ１２０４（直線または曲線による
近似）：図６のデータ分布から最小２乗法などの回帰分
析を用いて近似直線もしくは近似曲線を求める。図７は
色度データに直線を当てはめた例を示す。
近似）：図６のデータ分布から最小２乗法などの回帰分
析を用いて近似直線もしくは近似曲線を求める。図７は
色度データに直線を当てはめた例を示す。
【００３２】ステップ１２０６（色度の導出）：図８は
図７の近似直線付近のデータをｒ軸方向から見た頻度分
布を示す。この頻度分布から分布の端点を単に求める
と、それらの端点はノイズなどの影響により必ずしも正
確なものとならない。
図７の近似直線付近のデータをｒ軸方向から見た頻度分
布を示す。この頻度分布から分布の端点を単に求める
と、それらの端点はノイズなどの影響により必ずしも正
確なものとならない。
【００３３】そこで、最大頻度の１０％（この１０％の
値は画像データを入力する機器のノイズ量などから予め
決定する）をしきい値とし、これを通過する点を分布の
端点とする。
値は画像データを入力する機器のノイズ量などから予め
決定する）をしきい値とし、これを通過する点を分布の
端点とする。
【００３４】さらに、両端点のいずれが物体色のものか
照明色のものかを判断する。この判断はユーザが物体の
知識を有しているので、その指示に従うようにしても良
いが、本実施例においては、一般に白色系の照明光源が
使用されることを考慮し、得られた端点のうち、白色を
示す色度（ｒ＝０．３３，ｇ＝０．３３）に近い方を照
明光の色度値とし、他方の端点を物体色の色度値とする
（これは自動的に行なわれる）。
照明色のものかを判断する。この判断はユーザが物体の
知識を有しているので、その指示に従うようにしても良
いが、本実施例においては、一般に白色系の照明光源が
使用されることを考慮し、得られた端点のうち、白色を
示す色度（ｒ＝０．３３，ｇ＝０．３３）に近い方を照
明光の色度値とし、他方の端点を物体色の色度値とする
（これは自動的に行なわれる）。
【００３５】ステップ１２０８（物体色と照明色の明る
さを求める）：上記のようにして得られた物体色と照明
光の色度値からそれらの明るさを導出する。このときに
は、図９のように色度平面へ明るさの軸を立てた空間を
用意し、その空間における３次元の分布を用いる。
さを求める）：上記のようにして得られた物体色と照明
光の色度値からそれらの明るさを導出する。このときに
は、図９のように色度平面へ明るさの軸を立てた空間を
用意し、その空間における３次元の分布を用いる。
【００３６】Ｌ*ａ*ｂ色空間においては明るさがＬ*成
分で表せるものの、本実施例では、ＲＧＢ色空間を使用
しているので、明るさはＬ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３の式で
表される。
分で表せるものの、本実施例では、ＲＧＢ色空間を使用
しているので、明るさはＬ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３の式で
表される。
【００３７】そして、導出した物体色の色度とその近傍
の値を持つ明るさのデータのうち、最も頻度の高い値を
物体色の明るさとする（このときには図９の空間におけ
る３次元分布を検索する）。また、頻度の分布が双峰に
なる場合を考慮し、該当の色度を持つ明るさデータの平
均値を算出し、その値を物体色の明るさとしても良い。
の値を持つ明るさのデータのうち、最も頻度の高い値を
物体色の明るさとする（このときには図９の空間におけ
る３次元分布を検索する）。また、頻度の分布が双峰に
なる場合を考慮し、該当の色度を持つ明るさデータの平
均値を算出し、その値を物体色の明るさとしても良い。
【００３８】他方の照明光に関しては、物体色と同様に
して求めるることも可能であるが、本実施例では、導出
した照明色の色度とその近傍の値を持つ明るさのデータ
のうち、最も明るい値を照明光の明るさとする。
して求めるることも可能であるが、本実施例では、導出
した照明色の色度とその近傍の値を持つ明るさのデータ
のうち、最も明るい値を照明光の明るさとする。
【００３９】これは、照明光源が単一であれば画像中に
その照明光の明るさより明るいデータが存在しないため
である。したがって、画像内における全データのうち最
も明るいものを照明光の明るさとしても良い。
その照明光の明るさより明るいデータが存在しないため
である。したがって、画像内における全データのうち最
も明るいものを照明光の明るさとしても良い。
【００４０】ステップ１２１０（物体色と照明色を導出
する）：導出した物体色と照明光の色度と明るさから、
物体色の値と照明色の値を求める。導出した色度をｒｇ
色度値、明るさをＬ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３とすると、導
出する値Ｒ，Ｇ，Ｂは以下のように表される。
する）：導出した物体色と照明光の色度と明るさから、
物体色の値と照明色の値を求める。導出した色度をｒｇ
色度値、明るさをＬ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３とすると、導
出する値Ｒ，Ｇ，Ｂは以下のように表される。
【００４１】 Ｒ＝ｒ＊Ｌ＊３ Ｇ＝ｇ＊Ｌ＊３ Ｂ＝Ｌ＊３−Ｒ−Ｇ ・・・第３式 ここでは、明るさをＬ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３としている
が、計算上はＬ＝Ｒ＋Ｇ＋Ｂとして以下のようにＲ、
Ｇ、Ｂを求めてもよい、
が、計算上はＬ＝Ｒ＋Ｇ＋Ｂとして以下のようにＲ、
Ｇ、Ｂを求めてもよい、
【００４２】 Ｒ＝ｒ＊Ｌ Ｇ＝Ｇ＊Ｌ Ｂ＝Ｌ−Ｒ−Ｇ ・・・第４式
【００４３】以上のようにして２色の物理的な反射モデ
ルで物体色と照明光を導出できる。また第２の照明光源
が存在する３色以上のモデルについても、第２の照明光
が第１の照明光と比較して明るくない場合は、２色モデ
ルに近似することによって同様に取り扱える。
ルで物体色と照明光を導出できる。また第２の照明光源
が存在する３色以上のモデルについても、第２の照明光
が第１の照明光と比較して明るくない場合は、２色モデ
ルに近似することによって同様に取り扱える。
【００４４】ステップ１２００（不要データの除去）：
実際にはノイズがカラー画像のデータに含まれており、
このデータをそのまま用いて以上の処理を行なっても、
適切な導出結果が得られない。そこで、入力されたデー
タに含まれるノイズを不要なものとして予め除去する。
実際にはノイズがカラー画像のデータに含まれており、
このデータをそのまま用いて以上の処理を行なっても、
適切な導出結果が得られない。そこで、入力されたデー
タに含まれるノイズを不要なものとして予め除去する。
【００４５】ノイズが含まれる画像データのｒｇ色度図
上における分布を図１０に示す。本実施例では、不要な
データ（ノイズ成分）が画像データに含まれているか否
かをチェックする。
上における分布を図１０に示す。本実施例では、不要な
データ（ノイズ成分）が画像データに含まれているか否
かをチェックする。
【００４６】そして、不要と認められたデータはカラー
画像のデータから図１の処理における先頭で取り除く。
不要なデータが取り除かれた画像データのｒｇ色度図上
における分布は図６のように棒状となる。
画像のデータから図１の処理における先頭で取り除く。
不要なデータが取り除かれた画像データのｒｇ色度図上
における分布は図６のように棒状となる。
【００４７】データが不要か否かは画像の明るさで判断
できる。これは、画像の暗い部分がノイズの影響を受け
易いためで、暗い部分を判断して削除する（例えば、画
像の最高の明るさの１０％以下を暗いデータと判断して
削除する。）
できる。これは、画像の暗い部分がノイズの影響を受け
易いためで、暗い部分を判断して削除する（例えば、画
像の最高の明るさの１０％以下を暗いデータと判断して
削除する。）
【００４８】またデータが不要であるか否かを画像の色
によっても判断できる。写真などをスキャナで読み取っ
た場合、色ずれと呼ばれる現象が画像中の色境界部分に
しばしば表れる。
によっても判断できる。写真などをスキャナで読み取っ
た場合、色ずれと呼ばれる現象が画像中の色境界部分に
しばしば表れる。
【００４９】この色ずれの様子を図１１に示す。白と黒
のみからなる画像をスキャナで読み込ませた場合、スキ
ャナの副走査方向の色境界部分に本来は存在しない色が
表れる。
のみからなる画像をスキャナで読み込ませた場合、スキ
ャナの副走査方向の色境界部分に本来は存在しない色が
表れる。
【００５０】図３に示すドラムスキャナ２００の場合に
はＲ，Ｇ，Ｂの各センサが同一の原稿位置を読み取るの
で色ずれが発生しないものの（図１２参照）、図４に示
すイメージスキャナ２０２の場合にはＲ，Ｇ，Ｂの各セ
ンサがわずかながら離れた原稿位置を読み取るので色ず
れが発生する（図１３参照）。
はＲ，Ｇ，Ｂの各センサが同一の原稿位置を読み取るの
で色ずれが発生しないものの（図１２参照）、図４に示
すイメージスキャナ２０２の場合にはＲ，Ｇ，Ｂの各セ
ンサがわずかながら離れた原稿位置を読み取るので色ず
れが発生する（図１３参照）。
【００５１】色ずれの発生有無は、色変えなどのために
抽出した物体と背景部分の境界を色ずれ部分と判断で
き、また、画像物体中の明るさ変化が急峻な部分も色ず
れ部分と判断できる。
抽出した物体と背景部分の境界を色ずれ部分と判断で
き、また、画像物体中の明るさ変化が急峻な部分も色ず
れ部分と判断できる。
【００５２】さらに色ずれ部分の幅は、イメージスキャ
ナ２０２のセンサ部分で生ずる読み取り位置のずれを考
慮して固定値とし、あるいは、実際に色が変化している
部分の幅とする。
ナ２０２のセンサ部分で生ずる読み取り位置のずれを考
慮して固定値とし、あるいは、実際に色が変化している
部分の幅とする。
【００５３】そしてデータが不要であるか否かを判断す
るためのパラメータを画像入力機器に応じて複数予め用
意し、画像を入力した機器と対応したパラメータを選択
することが好適であり、また、不要か否かを判断するル
ーチンを適宜組み合せることも好ましい。
るためのパラメータを画像入力機器に応じて複数予め用
意し、画像を入力した機器と対応したパラメータを選択
することが好適であり、また、不要か否かを判断するル
ーチンを適宜組み合せることも好ましい。
【００５４】なお、以上のように色度平面から物体色と
照明光の色度値を求め、これらの色度値から物体色と照
明光の明るさを求める方法の他、図１４のように色度−
明るさ空間の３次元分布へ曲線（もしくは直線）を当て
はめ、その３次元分布と当てはめた曲線から物体色と照
明光の色度と明るさを求めることも可能である。
照明光の色度値を求め、これらの色度値から物体色と照
明光の明るさを求める方法の他、図１４のように色度−
明るさ空間の３次元分布へ曲線（もしくは直線）を当て
はめ、その３次元分布と当てはめた曲線から物体色と照
明光の色度と明るさを求めることも可能である。
【００５５】また、色度値を表すパラメータの一方と明
るさの関係が示される平面を用いても物体色と照明光の
色度と明るさを導出できる。例えばｒｇ色度値の場合、
図１５のように値ｒと明るさの平面と、値ｇと明るさの
平面の２つのデータ分布平面が得られ、これらの平面か
ら上述と同様にして物体色，照明光につき値ｒ，ｇと明
るさを導き出せる。
るさの関係が示される平面を用いても物体色と照明光の
色度と明るさを導出できる。例えばｒｇ色度値の場合、
図１５のように値ｒと明るさの平面と、値ｇと明るさの
平面の２つのデータ分布平面が得られ、これらの平面か
ら上述と同様にして物体色，照明光につき値ｒ，ｇと明
るさを導き出せる。
【００５６】次に、図５における物体色，照明光の変更
処理を図１６，図１７のフローチャートにより説明す
る。
処理を図１６，図１７のフローチャートにより説明す
る。
【００５７】図１６のフローチャートは物体色，照明光
の色変え処理を示しており、図１の処理（ステップ１
２）で物体色，照明光の色が導出され、これにより、第
（１）式における（Ｒd，Ｇd，Ｂd）と（Ｒs，Ｇs，Ｂ
s）が得られると、それらベクトルと原画像の画像デー
タ（Ｒo，Ｇo，Ｂo）とによりベクトルの係数Ｋ１，Ｋ
２を求める（ステップ１４００）。
の色変え処理を示しており、図１の処理（ステップ１
２）で物体色，照明光の色が導出され、これにより、第
（１）式における（Ｒd，Ｇd，Ｂd）と（Ｒs，Ｇs，Ｂ
s）が得られると、それらベクトルと原画像の画像デー
タ（Ｒo，Ｇo，Ｂo）とによりベクトルの係数Ｋ１，Ｋ
２を求める（ステップ１４００）。
【００５８】次に、物体色（Ｒd，Ｇd，Ｂd）を予め設
定されたものに変え（例えば赤から青）、ベクトル係数
Ｋ１，Ｋ２や照明光の値はそのままとして第１式の右辺
を計算し直し（ステップ１４０２）、新たなカラー画像
のデータを求める（ステップ１４０４：以上は照明光を
変更する場合も同様）。
定されたものに変え（例えば赤から青）、ベクトル係数
Ｋ１，Ｋ２や照明光の値はそのままとして第１式の右辺
を計算し直し（ステップ１４０２）、新たなカラー画像
のデータを求める（ステップ１４０４：以上は照明光を
変更する場合も同様）。
【００５９】また図１７の処理では導出された色を基準
とした変更色をユーザが指示し（ステップ１４０１）、
その指示に従って物体色，照明光を調整する（ステップ
１４０２）。
とした変更色をユーザが指示し（ステップ１４０１）、
その指示に従って物体色，照明光を調整する（ステップ
１４０２）。
【００６０】すなわち、色変更を行う際に目標となる色
（色変え後の物体色）の与え方としては、最初の色を基
準として相対的な変更指示を行うことが好ましく、ここ
では具体的には、”元の色より明るく”や、”元の色よ
り赤く”などの指示を与えるようにする（目標物体色は
単一色で表されているものとする）。
（色変え後の物体色）の与え方としては、最初の色を基
準として相対的な変更指示を行うことが好ましく、ここ
では具体的には、”元の色より明るく”や、”元の色よ
り赤く”などの指示を与えるようにする（目標物体色は
単一色で表されているものとする）。
【００６１】さらに、色変更がされたカラー画像のデー
タを出力する図５の画像出力処理（ステップ１６）を説
明する。
タを出力する図５の画像出力処理（ステップ１６）を説
明する。
【００６２】色変更されたカラー画像のデータはディス
プレイ部３６０へ最初に出力され、良好な色変更の結果
が得られたことをユーザが確認して画像登録の指示を入
力すると、新たな画像内の物体形状が形状認識部２１０
で認識され、形状認識の物体の色が取り出され、ハード
ディスク２０６のデータベースに新たな画像データと物
体色と物体形状とが登録される（図１８＿ステップ１６
００，１６０２）。
プレイ部３６０へ最初に出力され、良好な色変更の結果
が得られたことをユーザが確認して画像登録の指示を入
力すると、新たな画像内の物体形状が形状認識部２１０
で認識され、形状認識の物体の色が取り出され、ハード
ディスク２０６のデータベースに新たな画像データと物
体色と物体形状とが登録される（図１８＿ステップ１６
００，１６０２）。
【００６３】その後において、指示入力部２０８からデ
ータベースの検索語（物体色を指定）が入力されると
（図１８＿ステップ１６０４）、この検索語に対応した
検索キーの物体色が決定される（図１８＿ステップ１６
０６）。
ータベースの検索語（物体色を指定）が入力されると
（図１８＿ステップ１６０４）、この検索語に対応した
検索キーの物体色が決定される（図１８＿ステップ１６
０６）。
【００６４】さらに、検索キーに該当するカラー画像が
データベースから検索され（図１８＿ステップ１６０
８）、検索されたカラー画像のデータがディスプレイ部
３６０やプリンタ部３６２へ出力される（図１８＿ステ
ップ１６１０）。
データベースから検索され（図１８＿ステップ１６０
８）、検索されたカラー画像のデータがディスプレイ部
３６０やプリンタ部３６２へ出力される（図１８＿ステ
ップ１６１０）。
【００６５】例えば、多量の画像が登録された大規模な
データベースから”赤い風船”などの検索語で物体の色
をキーとして目的の画像をきわめて容易に検索すること
が可能となる。
データベースから”赤い風船”などの検索語で物体の色
をキーとして目的の画像をきわめて容易に検索すること
が可能となる。
【００６６】特に大規模な画像データベースを構築する
場合、以上のようにして自動的に物体色などの属性デー
タを抽出し、画像データベースへ登録できるようにする
ことが好ましい。
場合、以上のようにして自動的に物体色などの属性デー
タを抽出し、画像データベースへ登録できるようにする
ことが好ましい。
【００６７】なお、カラー画像をディスプレイやプリン
タなどの表示装置に出力した場合、その種の装置に表示
されている色と表示したいデータの色との間に食い違い
がしばしば生ずる。
タなどの表示装置に出力した場合、その種の装置に表示
されている色と表示したいデータの色との間に食い違い
がしばしば生ずる。
【００６８】従来においては、表示装置上の各画素の色
とデータの値を比較して行列やＬＵＴなどにより校正を
行なっていたが、全ての画素について色を合わせること
は困難であった。また、代表画素のみの校正にしても画
像全体の色を合わせることも困難であった。
とデータの値を比較して行列やＬＵＴなどにより校正を
行なっていたが、全ての画素について色を合わせること
は困難であった。また、代表画素のみの校正にしても画
像全体の色を合わせることも困難であった。
【００６９】このため本実施例においては図１９（Ａ）
のように、複数の代表色を表示装置に出力させ、表示さ
れた色を測定し、各代表色について校正用の変換行列や
ＬＵＴを用意する。
のように、複数の代表色を表示装置に出力させ、表示さ
れた色を測定し、各代表色について校正用の変換行列や
ＬＵＴを用意する。
【００７０】その後は同図（Ｂ）のように、カラー画像
の入力後に物体色を導き出し、その物体色に近い代表色
へ物体色を校正し、表示色を調整する。
の入力後に物体色を導き出し、その物体色に近い代表色
へ物体色を校正し、表示色を調整する。
【００７１】以上説明したように本実施例によれば、物
体色や照明光がカラー画像より自動的に導き出されるの
で、ユーザが画像を確認して点指定の操作を行なうこと
が不要となり、したがって、ユーザの負担を大幅に軽減
できる。
体色や照明光がカラー画像より自動的に導き出されるの
で、ユーザが画像を確認して点指定の操作を行なうこと
が不要となり、したがって、ユーザの負担を大幅に軽減
できる。
【００７２】しかも色の導出が物理的な反射モデルに従
って行なわれるので、物体色や照明光も反射モデルに従
ったものとなり、このため、物理的に適切な値を導き出
すことが可能となる。
って行なわれるので、物体色や照明光も反射モデルに従
ったものとなり、このため、物理的に適切な値を導き出
すことが可能となる。
【００７３】また色度の２次元分布が直線または曲線で
近似されるので、３次元の分布より複数のベクトルが作
る平面を導き出す処理を大幅に簡素化でき、したがっ
て、色変更を高速化してその応答性を著しく高めること
も可能となる。
近似されるので、３次元の分布より複数のベクトルが作
る平面を導き出す処理を大幅に簡素化でき、したがっ
て、色変更を高速化してその応答性を著しく高めること
も可能となる。
【００７４】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ユ
ーザの手を煩わせることなくカラー画像の色変えを適切
にしかも高速に行なうことが可能となる。
ーザの手を煩わせることなくカラー画像の色変えを適切
にしかも高速に行なうことが可能となる。
【図１】色導出の処理手順を説明するフローチャートで
ある
ある
【図２】実施例の構成説明図である。
【図３】ドラムスキャナの構成説明図である。
【図４】イメージスキャナの構成説明図である。
【図５】実施例の色変更処理を説明するフローチャート
である。
である。
【図６】ｒｇ色度図上のデータ分布説明図である（ノイ
ズ除去後）。
ズ除去後）。
【図７】データ分布の直線近似説明図である。
【図８】直線近似部分の頻度分布説明図である。
【図９】ｒｇ線図と明るさの３次元分布説明図である。
【図１０】ｒｇ色度図上のデータ分布説明図である（ノ
イズ除去前）。
イズ除去前）。
【図１１】イメージスキャナの色ずれ発生作用説明図で
ある。
ある。
【図１２】ドラムスキャナの読取作用説明図である。
【図１３】イメージスキャナの読取作用説明図である。
【図１４】３次元分布の近似作用説明図である。
【図１５】３次元分布の平面展開作用説明図である。
【図１６】色変えの処理手順を説明するフローチャート
である。
である。
【図１７】色調整の処理手順を説明するフローチャート
である。
である。
【図１８】カラー画像のデータベース登録及び検索を説
明するフローチャートである。
明するフローチャートである。
【図１９】色合わせの作用説明図である。
２０ 画像入力部 ２２ 画像保持用メモリ ２４ 色度算出部 ２６ 色度値保持用メモリ ２８ 色度値導出部 ３０ 明るさ導出部 ３２ 色導出部 ３４ 色変更部 ２００ ドラムスキャナ ２０２ イメージスキャナ ２０４ テレビカメラ ２０６ ハードディスク ２０８ 指示入力部 ２１０ 物体認識部 ３６０ ディスプレイ部 ３６２ プリンタ部
Claims (10)
- 【請求項１】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色を入力された前記カラー画像のデータ
から物理的な反射モデルに従って導出し（ステップ１
２）、 導出された前記物体の物体色を与えられた指示に従って
変更し（ステップ１４）、 物体色の変更された前記物体が含まれる前記カラー画像
のデータを生成して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を入力された前
記カラー画像のデータから求め（ステップ１２０２）、 求められた前記物体の色度分布を直線または曲線で近似
し（ステップ１２０４）、 前記色度分布に近似の前記直線または曲線上から前記物
体の物体色の色度と照明光の色度とを決定し（ステップ
１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項２】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
かつ、照明光の色が変更された前記カラー画像のデータ
を生成して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 入力された前記カラー画像のデータから雑音成分を除去
し（ステップ１２００）、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布を直線または曲線で近似
し（ステップ１２０４）、 前記色度分布に近似の前記直線または曲線上から前記物
体の物体色の色度と照明光の色度とを決定し（ステップ
１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項３】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
照明光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成
して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布に直線または曲線を当て
はめ（ステップ１２０４）、 前記物体の色度分布に当てはめられた前記直線または曲
線の両端点を求め（ステップ１２０４）、 求められた端点の一方と他方とを各々前記物体の物体色
の色度と照明光の色度として決定し（ステップ１２０
６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項４】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
照明光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成
して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布に直線または曲線を当て
はめ（ステップ１２０４）、 前記物体の色度分布に当てはめられた前記直線または曲
線の両端点を求め（ステップ１２０４）、 求められた端点のうち白色に近い端点を照明光の色度と
して決定し、かつ、他方の端点を物体色の色度として決
定し（ステップ１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項５】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
照明光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成
して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布に直線または曲線を当て
はめ（ステップ１２０４０）、 前記物体の色度分布に当てはめられた前記直線または曲
線の両端点を求め（ステップ１２０４）、 求められた端点のうち白色に近い端点を照明光の色度と
して決定し、かつ、他方の端点を物体色の色度として決
定し（ステップ１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から密度が最も高い明るさを前記物体の
物体色の明るさとして決定し（ステップ１２０８）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から値が最も高い明るさを照明光の明る
さとして決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項６】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
照明光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成
して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布に直線または曲線を当て
はめ（ステップ１２０４０）、 前記物体の色度分布に当てはめられた前記直線または曲
線の両端点を求め（ステップ１２０４）、 求められた端点のうち白色に近い端点を照明光の色度と
して決定し、かつ、他方の端点を物体色の色度として決
定し（ステップ１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から明るさの平均を算出して該平均を前
記物体の物体色の明るさとして決定し（ステップ１２０
８）、 前記カラー画像内において値が最も高い明るさを照明光
の明るさとして決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項７】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、照明
光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成して
出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 入力された前記カラー画像のデータから明るさが一定の
しきい値より低い成分を雑音として除去し（ステップ１
２００）、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布に直線または曲線を当て
はめ（ステップ１２０４）、 前記物体の色度分布に当てはめられた前記直線または曲
線の両端点を求め（ステップ１２０４）、 求められた端点のうち白色に近い端点を照明光の色度と
して決定し、かつ、他方の端点を照明光の色度として決
定し（ステップ１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項８】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
照明光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成
して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 入力された前記カラー画像のデータから明るさの変化量
が一定のしきい値より高い成分を雑音として除去し（ス
テップ１２００）、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布に直線または曲線を当て
はめ（ステップ１２０４）、 前記物体の色度分布に当てはめられた前記直線または曲
線の両端点を求め（ステップ１２０４）、 求められた端点のうち白色に近い端点を照明光の色度と
して決定し、かつ、他方の端点を照明光の色度として決
定し（ステップ１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項９】 照明された物体が含まれるカラー画像の
データを入力し（ステップ１０）、 前記物体の物体色と照明色の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出し
（ステップ１２）、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更し（ステップ１４）、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
照明光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成
して出力し（ステップ１６）、 色の導出（ステップ１２）は、 入力された前記カラー画像のデータから色の変化量が一
定のしきい値より高い成分を雑音として除去し（ステッ
プ１２００）、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を雑音成分が除
去された前記カラー画像のデータから求め（ステップ１
２０２）、 求められた前記物体の色度分布に直線または曲線を当て
はめ（ステップ１２０４）、 前記物体の色度分布に当てはめられた前記直線または曲
線の両端点を求め（ステップ１２０４）、 求められた端点のうち白色に近い端点を照明光の色度と
して決定し、かつ、他方の端点を照明光の色度として決
定し（ステップ１２０６）、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定し（ステップ１２０８）、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する（ステップ１２１０）、 ことを特徴としたカラー画像処理方法。 - 【請求項１０】 照明された物体が含まれるカラー画像
のデータを入力する手段（２０）と、 前記物体の物体色と照明光の色とを入力された前記カラ
ー画像のデータから物理的な反射モデルに従って導出す
る手段と、 導出された前記物体の物体色と照明光の色とを与えられ
た指示に従って変更する手段（３４）と、 前記指示に従い物体色の変更された前記物体が含まれ、
照明光の色が変更された前記カラー画像のデータを生成
して出力する手段（３６）と、 から成り、 色導出の手段は、 入力された前記カラー画像のデータを保持する手段（２
２）と、 所定の平面上に分布する前記物体の色度を保持された前
記カラー画像のデータから求める手段（２４）と、 求められた前記物体の色度を保持する手段（２６）と、 保持された前記物体の色度分布を直線または曲線で近似
して該直線または曲線上から前記物体の色度と照明光の
色度とを決定する手段（２８）と、 前記カラー画像の明るさと前記平面とで定まる空間にお
いて前記カラー画像の明るさと前記物体の色度とが対応
した３次元分布から前記物体の物体色の明るさと照明光
の明るさとを決定する手段（３０）と、 決定された色度と明るさとから前記物体の物体色と照明
光の色とを導出する手段（３２）と、 を有する、 ことを特徴としたカラー画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5052055A JPH06266816A (ja) | 1993-03-12 | 1993-03-12 | カラー画像処理方法及びカラー画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5052055A JPH06266816A (ja) | 1993-03-12 | 1993-03-12 | カラー画像処理方法及びカラー画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06266816A true JPH06266816A (ja) | 1994-09-22 |
Family
ID=12904128
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5052055A Pending JPH06266816A (ja) | 1993-03-12 | 1993-03-12 | カラー画像処理方法及びカラー画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06266816A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008269509A (ja) * | 2007-04-25 | 2008-11-06 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 画像処理プログラム及び画像処理装置 |
-
1993
- 1993-03-12 JP JP5052055A patent/JPH06266816A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008269509A (ja) * | 2007-04-25 | 2008-11-06 | Hitachi Omron Terminal Solutions Corp | 画像処理プログラム及び画像処理装置 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
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