JPH07220086A - 画像の色を識別するための方法および装置 - Google Patents
画像の色を識別するための方法および装置Info
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- JPH07220086A JPH07220086A JP6184706A JP18470694A JPH07220086A JP H07220086 A JPH07220086 A JP H07220086A JP 6184706 A JP6184706 A JP 6184706A JP 18470694 A JP18470694 A JP 18470694A JP H07220086 A JPH07220086 A JP H07220086A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J3/50—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
- G01J3/51—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors using colour filters
-
- G—PHYSICS
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- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
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- General Physics & Mathematics (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Image Input (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】 膨大な費用なしに、カラー画像のＲＧＢ値を
ＸＹＺ値に線形変換するための装置および方法に対する
改良策を提供する。 【構成】 画像１００は２度測定される。１回は画像１
００と画像１００を測定するためのセンサ１０８の間に
フィルタ１１６を置いて、もう１回はフィルタを置かず
に測定される。装置１０２は画像１００の各要素１０４
の色を測定する事により、少なくとも３つの出力値をほ
ぼ同時に生成可能である。
ＸＹＺ値に線形変換するための装置および方法に対する
改良策を提供する。 【構成】 画像１００は２度測定される。１回は画像１
００と画像１００を測定するためのセンサ１０８の間に
フィルタ１１６を置いて、もう１回はフィルタを置かず
に測定される。装置１０２は画像１００の各要素１０４
の色を測定する事により、少なくとも３つの出力値をほ
ぼ同時に生成可能である。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的にはカラー画像
に関し、より詳しくは、画像の色を識別するための方法
および装置に関する。
に関し、より詳しくは、画像の色を識別するための方法
および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像の各要素の色は、一般にＸＹＺ値と
して知られている３つの値によって識別されうる。それ
ぞれの値は、１つのスペクトル・バンドでのスペクトル
情報に対応し、３つの値がまとまって画像の１つの要素
の色を識別する。このＸＹＺ値は人間の目の反応によっ
て決まるもので、装置には依存しない。この値は、ＣＩ
Ｅ標準応答として知られている。このような標準に関す
る一般的な論議は、WyszeckiとStilesの共著"Color Sci
ence: Concepts and Methods, Quantitative Data And
Formulae"、第２版、John Wiley and Sons発行、に記載
されている。
して知られている３つの値によって識別されうる。それ
ぞれの値は、１つのスペクトル・バンドでのスペクトル
情報に対応し、３つの値がまとまって画像の１つの要素
の色を識別する。このＸＹＺ値は人間の目の反応によっ
て決まるもので、装置には依存しない。この値は、ＣＩ
Ｅ標準応答として知られている。このような標準に関す
る一般的な論議は、WyszeckiとStilesの共著"Color Sci
ence: Concepts and Methods, Quantitative Data And
Formulae"、第２版、John Wiley and Sons発行、に記載
されている。
【０００３】これまで、画像の色を識別するために数多
くの電子装置が使われてきた。通常、これらの装置は、
各要素の色を測定し、ＲＧＢ（すなわち、赤、緑、青）
値として一般に知られている３つの値によってその色を
識別する。画像の各要素の色は、それぞれのセンサが
赤、緑、青の３つの成分に対応する３つのセンサを使っ
てその要素を測定することで、識別される。このような
装置の１つはスキャナである。
くの電子装置が使われてきた。通常、これらの装置は、
各要素の色を測定し、ＲＧＢ（すなわち、赤、緑、青）
値として一般に知られている３つの値によってその色を
識別する。画像の各要素の色は、それぞれのセンサが
赤、緑、青の３つの成分に対応する３つのセンサを使っ
てその要素を測定することで、識別される。このような
装置の１つはスキャナである。
【０００４】各種の装置は、それぞれ異なる特性を持っ
た様々なセンサを使用しているため、様々なＲＧＢ値を
生成する。このため、ＲＧＢ値は装置に依存することに
なる。装置に依存するＲＧＢ値を装置に依存しないＸＹ
Ｚ値に変換して、これらの値を扱うハードウェアとソフ
トウェアを簡略化することは、非常に有益と思われる。
た様々なセンサを使用しているため、様々なＲＧＢ値を
生成する。このため、ＲＧＢ値は装置に依存することに
なる。装置に依存するＲＧＢ値を装置に依存しないＸＹ
Ｚ値に変換して、これらの値を扱うハードウェアとソフ
トウェアを簡略化することは、非常に有益と思われる。
【０００５】３×３の行列によって、最小誤差でこのＲ
ＧＢ値をＸＹＺ値に変換できるが、このような変換は線
形変換として知られている。線形変換を実行できる装置
は測色計として知られている。
ＧＢ値をＸＹＺ値に変換できるが、このような変換は線
形変換として知られている。線形変換を実行できる装置
は測色計として知られている。
【０００６】従来技術の安価なスキャナは、完全に非測
色性である。要素ごとに、計算されたか、またはスキャ
ナによって識別されたＸＹＺ値は、実際のＸＹＺ値と大
幅に異なる。しかも、変換プロセスによって持ち込まれ
る誤差は、画像を生成するのに使用した媒体、たとえ
ば、紙とインクなどに左右される。
色性である。要素ごとに、計算されたか、またはスキャ
ナによって識別されたＸＹＺ値は、実際のＸＹＺ値と大
幅に異なる。しかも、変換プロセスによって持ち込まれ
る誤差は、画像を生成するのに使用した媒体、たとえ
ば、紙とインクなどに左右される。
【０００７】変換の線形性における改良の１つの方法
は、より多くのセンサを各要素の測定に使用することで
ある。一般的なスキャナは、センサとして電荷結合素子
（ＣＣＤ）の配列を使用している。これらのＣＣＤ配列
は高価である。変換プロセスの誤差を削減するために、
使用するＣＣＤ素子を増やすことは、非常に高価なアプ
ローチである。
は、より多くのセンサを各要素の測定に使用することで
ある。一般的なスキャナは、センサとして電荷結合素子
（ＣＣＤ）の配列を使用している。これらのＣＣＤ配列
は高価である。変換プロセスの誤差を削減するために、
使用するＣＣＤ素子を増やすことは、非常に高価なアプ
ローチである。
【０００８】ＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換するための
装置および方法に対する改良の要求は依然として存在す
る。さらに、その改良が膨大な費用を必要としなけれ
ば、望ましいものとなる。
装置および方法に対する改良の要求は依然として存在す
る。さらに、その改良が膨大な費用を必要としなけれ
ば、望ましいものとなる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、膨大な費用
なしに、カラー画像のＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換す
るための装置および方法に対する改良策を提供する。
なしに、カラー画像のＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換す
るための装置および方法に対する改良策を提供する。
【００１０】
【課題を解決するための手段】従来技術と同様、画像の
色を識別するための装置は、多くのセンサを持ってい
る。そのセンサを使用しているこの装置は、画像の各要
素の色を測定するために、少なくとも３つの出力値をほ
ぼ同時に生成することができる。本発明は、フィルタ
と、そのフィルタをセンサと画像との間に配置するため
の可動メカニズムを備えることで、上記装置を改善する
ものである。
色を識別するための装置は、多くのセンサを持ってい
る。そのセンサを使用しているこの装置は、画像の各要
素の色を測定するために、少なくとも３つの出力値をほ
ぼ同時に生成することができる。本発明は、フィルタ
と、そのフィルタをセンサと画像との間に配置するため
の可動メカニズムを備えることで、上記装置を改善する
ものである。
【００１１】画像の色は、少なくとも２回にわたって順
次測定されるが、１回目は画像とセンサとの間にフィル
タを使用し、もう１回はフィルタを使用しない。１回目
の測定では、少なくとも要素のいくつかが測定される。
２回目の測定では、画像のすべての要素が測定される。
このため、１回目の測定と２回目の測定では、解像度が
異なる可能性がある。このように２回測定することによ
り、ＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換する際の誤差が大幅
に削減され、追加費用がほとんど不要であり、しかも、
装置の測色法が大幅に改善される。
次測定されるが、１回目は画像とセンサとの間にフィル
タを使用し、もう１回はフィルタを使用しない。１回目
の測定では、少なくとも要素のいくつかが測定される。
２回目の測定では、画像のすべての要素が測定される。
このため、１回目の測定と２回目の測定では、解像度が
異なる可能性がある。このように２回測定することによ
り、ＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換する際の誤差が大幅
に削減され、追加費用がほとんど不要であり、しかも、
装置の測色法が大幅に改善される。
【００１２】本発明のその他の要点および利点は、添付
した図面を用いて、本発明の原理を例示して説明を行う
以下の詳細な記述によって明らかとなろう。
した図面を用いて、本発明の原理を例示して説明を行う
以下の詳細な記述によって明らかとなろう。
【００１３】
【実施例】本発明は、追加費用をほとんど必要とせず
に、カラー画像のＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換する際
の誤差を大幅に削減する。
に、カラー画像のＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換する際
の誤差を大幅に削減する。
【００１４】図１は、画像１００の色を識別するための
本発明の装置１０２の関連部分の好適な実施例を示して
いる。装置１０２の構成要素の多くは図示されていない
が、これらの構成要素は当該分野における通常の技術者
には明白なはずである。画像１０２には、１０４および
１０６などの要素が１つまたはそれ以上含まれている。
それぞれの要素は色を持っている。
本発明の装置１０２の関連部分の好適な実施例を示して
いる。装置１０２の構成要素の多くは図示されていない
が、これらの構成要素は当該分野における通常の技術者
には明白なはずである。画像１０２には、１０４および
１０６などの要素が１つまたはそれ以上含まれている。
それぞれの要素は色を持っている。
【００１５】装置１０２は、１０８、１１２、および１
１４などの複数のセンサを持っている。これらのセンサ
は、１次元または２次元配列として配置されうる。この
ようなセンサを使用している装置は、各要素の色を測定
することにより、少なくとも３つの出力値をほぼ同時に
生成することができる。たとえば、センサ１０８、１１
２、および１１４は、それぞれ画像１００の要素１０４
に関する出力値を１つずつ出力する。ある好ましい実施
例では、この装置はスキャナであり、３つの出力値は要
素１０４の色の赤、緑、青の各成分の輝度に対応する。
これは、対応するセンサの前面に赤、緑、および青のフ
ィルタを永続的に配置することによって達成される。
１４などの複数のセンサを持っている。これらのセンサ
は、１次元または２次元配列として配置されうる。この
ようなセンサを使用している装置は、各要素の色を測定
することにより、少なくとも３つの出力値をほぼ同時に
生成することができる。たとえば、センサ１０８、１１
２、および１１４は、それぞれ画像１００の要素１０４
に関する出力値を１つずつ出力する。ある好ましい実施
例では、この装置はスキャナであり、３つの出力値は要
素１０４の色の赤、緑、青の各成分の輝度に対応する。
これは、対応するセンサの前面に赤、緑、および青のフ
ィルタを永続的に配置することによって達成される。
【００１６】装置１０２はまた、好ましくは、フィルタ
１１６と、そのフィルタ１１６をセンサ１０８、１１
２、および１１４と画像１００との間などの様々な位置
に配置するための可動メカニズム１１８も含む。本発明
に適した可動メカニズム１１８は各種存在する。これら
のメカニズムは、当該分野における通常の技術者には明
白なので、本明細書ではこれ以上詳しく説明しない。
１１６と、そのフィルタ１１６をセンサ１０８、１１
２、および１１４と画像１００との間などの様々な位置
に配置するための可動メカニズム１１８も含む。本発明
に適した可動メカニズム１１８は各種存在する。これら
のメカニズムは、当該分野における通常の技術者には明
白なので、本明細書ではこれ以上詳しく説明しない。
【００１７】画像１００の色は、少なくとも２回にわた
って順次測定されるが、１回目は画像１００とセンサ１
０８、１１２、および１１４との間にフィルタ１１６を
使用し、もう１回はフィルタ１１６を使用しない。順次
測定が、画像１００の各要素１０４の色を識別する。
って順次測定されるが、１回目は画像１００とセンサ１
０８、１１２、および１１４との間にフィルタ１１６を
使用し、もう１回はフィルタ１１６を使用しない。順次
測定が、画像１００の各要素１０４の色を識別する。
【００１８】１つの好ましい実施例では、１回目の測定
はフィルタ１１６を使用せずに行う。画像１００の各要
素１０４は３つのセンサによって測定される。各センサ
はその要素に関する出力値を１つずつ出力する。３つの
センサは、その要素の色の赤、緑、青の各成分に対応す
る出力値をほぼ同時に出力する。２回目の測定は、セン
サ１０８と画像１００との間にフィルタ１１６を使用し
て行う。画像１００の各要素１０４は３つのセンサによ
って再び測定され、３つの出力値が出力される。このこ
とにより、画像１００の各要素は６つの出力値によって
特徴づけられることになる。
はフィルタ１１６を使用せずに行う。画像１００の各要
素１０４は３つのセンサによって測定される。各センサ
はその要素に関する出力値を１つずつ出力する。３つの
センサは、その要素の色の赤、緑、青の各成分に対応す
る出力値をほぼ同時に出力する。２回目の測定は、セン
サ１０８と画像１００との間にフィルタ１１６を使用し
て行う。画像１００の各要素１０４は３つのセンサによ
って再び測定され、３つの出力値が出力される。このこ
とにより、画像１００の各要素は６つの出力値によって
特徴づけられることになる。
【００１９】別の好ましい実施例では、フィルタ１１６
を使用して１回目の測定を行い、画像１００のいくつか
の要素について出力値を出力する。測定されなかった要
素の出力値は、測定された要素の出力値から生成され
る。この生成プロセスは、測定された要素同士の補間に
よる場合もあれば、当該分野における通常の技術者には
明白な他の手段による場合もある。各要素は、３つのセ
ンサの代わりに、１つのセンサで測定される。１回目の
測定の後、フィルタ１１６を使用せずに２回目の測定が
行われ、画像１００の各要素に３つの出力値を出力す
る。１回目の測定の出力値を表すビットの数は、２回目
の測定の出力値を表すビットの数より少なくなりうる。
このことは恐らく、１回目の測定について、より低い輝
度解像度をもたらす。また、１回目の測定の方が２回目
の測定より、空間解像度が低くなる。たとえば、１回目
の測定では画像の空間解像度として１インチ当たり１０
０の出力値が得られるのに対し、２回目の測定では画像
の空間解像度として１インチ当たり３００の出力値が得
られる。１回目の測定と２回目の測定により、画像１０
０の各要素が４つの出力値によって特徴づけられる。
を使用して１回目の測定を行い、画像１００のいくつか
の要素について出力値を出力する。測定されなかった要
素の出力値は、測定された要素の出力値から生成され
る。この生成プロセスは、測定された要素同士の補間に
よる場合もあれば、当該分野における通常の技術者には
明白な他の手段による場合もある。各要素は、３つのセ
ンサの代わりに、１つのセンサで測定される。１回目の
測定の後、フィルタ１１６を使用せずに２回目の測定が
行われ、画像１００の各要素に３つの出力値を出力す
る。１回目の測定の出力値を表すビットの数は、２回目
の測定の出力値を表すビットの数より少なくなりうる。
このことは恐らく、１回目の測定について、より低い輝
度解像度をもたらす。また、１回目の測定の方が２回目
の測定より、空間解像度が低くなる。たとえば、１回目
の測定では画像の空間解像度として１インチ当たり１０
０の出力値が得られるのに対し、２回目の測定では画像
の空間解像度として１インチ当たり３００の出力値が得
られる。１回目の測定と２回目の測定により、画像１０
０の各要素が４つの出力値によって特徴づけられる。
【００２０】本明細書では、要素ごとに４つまたは６つ
の出力値を出力する実施例についてのみ説明した。しか
し、他の出力値数、他の空間解像度および輝度解像度も
また、本発明に適していることは明白であろう。
の出力値を出力する実施例についてのみ説明した。しか
し、他の出力値数、他の空間解像度および輝度解像度も
また、本発明に適していることは明白であろう。
【００２１】図２は、フィルタ１１６を選択するための
好ましいステップ２００を示している。事前選択フィル
タとして、市販のフィルタ群を指定する。このフィルタ
群は、Edmund Scientific CompanyからSpectral Curves
No. 9081により指定されるセットでもよい。実際に
は、帯域幅とフィルタ反応が異なるフィルタ群であれ
ば、どのようなフィルタ群でも構わない。
好ましいステップ２００を示している。事前選択フィル
タとして、市販のフィルタ群を指定する。このフィルタ
群は、Edmund Scientific CompanyからSpectral Curves
No. 9081により指定されるセットでもよい。実際に
は、帯域幅とフィルタ反応が異なるフィルタ群であれ
ば、どのようなフィルタ群でも構わない。
【００２２】事前選択画像として、別の市販の画像群を
指定する。それぞれの事前選択画像には、そのＸＹＺ値
がすでに較正されていて、その値が既知である色が付い
ている。すべての事前選択画像はそれぞれ異なる色が付
いている。事前選択画像群の一例としては、２４MacBet
h ColorCheckerカラー・パッチがある。画像のＸＹＺ値
がすでに較正されていて、その値が既知であれば、他の
事前選択画像を使用しても構わない。
指定する。それぞれの事前選択画像には、そのＸＹＺ値
がすでに較正されていて、その値が既知である色が付い
ている。すべての事前選択画像はそれぞれ異なる色が付
いている。事前選択画像群の一例としては、２４MacBet
h ColorCheckerカラー・パッチがある。画像のＸＹＺ値
がすでに較正されていて、その値が既知であれば、他の
事前選択画像を使用しても構わない。
【００２３】この装置用として、事前選択フィルタ群か
ら１つのフィルタを選択する（２０２）。この装置は、
その後、すべての事前選択画像の色を識別する。
ら１つのフィルタを選択する（２０２）。この装置は、
その後、すべての事前選択画像の色を識別する。
【００２４】この識別プロセスは、事前選択画像群から
事前選択画像を１つ選択する（２０４）ことから始ま
る。事前選択画像の色は、事前選択画像の色を識別する
ための前述の装置１０２のセンサによって測定される。
MacBethカラー・パッチを使用すると、この事前選択画
像全体が同じ色になり、４つまたはそれ以上の出力値に
よって特徴づけられる。
事前選択画像を１つ選択する（２０４）ことから始ま
る。事前選択画像の色は、事前選択画像の色を識別する
ための前述の装置１０２のセンサによって測定される。
MacBethカラー・パッチを使用すると、この事前選択画
像全体が同じ色になり、４つまたはそれ以上の出力値に
よって特徴づけられる。
【００２５】すべての事前選択画像の測定が完了するま
で、このプロセスが繰り返される（２０８）。事前選択
画像が２４あり、それぞれの画像が６つの出力値によっ
て特徴づけられる場合には、２４×６の出力値の行列が
生成される。行列の各行は、１つの事前選択画像の出力
値に対応する。すべての出力値は事前選択画像のＲＧＢ
値に対応するので、この行列はＲＧＢ行列と呼ばれる。
事前選択画像のＸＹＺ値はすでに既知で、２４×３の既
知のＸＹＺ行列で表すことができる。
で、このプロセスが繰り返される（２０８）。事前選択
画像が２４あり、それぞれの画像が６つの出力値によっ
て特徴づけられる場合には、２４×６の出力値の行列が
生成される。行列の各行は、１つの事前選択画像の出力
値に対応する。すべての出力値は事前選択画像のＲＧＢ
値に対応するので、この行列はＲＧＢ行列と呼ばれる。
事前選択画像のＸＹＺ値はすでに既知で、２４×３の既
知のＸＹＺ行列で表すことができる。
【００２６】次のステップは、出力値を対応する既知の
ＸＹＺ値にできるだけ近づけるように線形変換するため
の１組の係数を生成するステップ（２１２）である。つ
まり、この例では、次のステップは、２４×６のＲＧＢ
行列をできるだけ２４×３の既知ＸＹＺ行列に近づける
ように変換する６×３の係数の行列を求めることであ
る。
ＸＹＺ値にできるだけ近づけるように線形変換するため
の１組の係数を生成するステップ（２１２）である。つ
まり、この例では、次のステップは、２４×６のＲＧＢ
行列をできるだけ２４×３の既知ＸＹＺ行列に近づける
ように変換する６×３の係数の行列を求めることであ
る。
【００２７】図３は、ＲＧＢ行列３００、係数行列３０
２、識別済みＸＹＺ行列３０４という、３つの行列を示
している。識別済みＸＹＺ行列３０４は、ＲＧＢ行列３
００に係数行列３０２を掛けることにより生成される。
行列内の各行は、特定のカラー・パッチ１つに対応して
いる。係数行列３０２は、識別済みＸＹＺ行列３０４と
既知ＸＹＺ行列との２乗平均平方根誤差を最小限に抑え
る、標準的な線形回帰法で生成することができる。係数
を生成するための線形回帰法の一般的な論議は、Mostel
lerとTukeyの共著"Data Analysis and Regression"、19
77年、AddisonWesley発行と、LawsonとHansonの共著"So
lving Least Squares Problems"、1974年、Prentice-Ha
ll発行という２冊の参考資料に記載されている。この線
形回帰法については、本明細書ではこれ以上詳しく説明
しない。
２、識別済みＸＹＺ行列３０４という、３つの行列を示
している。識別済みＸＹＺ行列３０４は、ＲＧＢ行列３
００に係数行列３０２を掛けることにより生成される。
行列内の各行は、特定のカラー・パッチ１つに対応して
いる。係数行列３０２は、識別済みＸＹＺ行列３０４と
既知ＸＹＺ行列との２乗平均平方根誤差を最小限に抑え
る、標準的な線形回帰法で生成することができる。係数
を生成するための線形回帰法の一般的な論議は、Mostel
lerとTukeyの共著"Data Analysis and Regression"、19
77年、AddisonWesley発行と、LawsonとHansonの共著"So
lving Least Squares Problems"、1974年、Prentice-Ha
ll発行という２冊の参考資料に記載されている。この線
形回帰法については、本明細書ではこれ以上詳しく説明
しない。
【００２８】係数行列３０２を生成するためのもう１つ
の方法は、識別済みＸＹＺ行列３０４と既知ＸＹＺ行列
との誤差デルタＥを最小限に抑える探索手順によるもの
である。デルタＥという用語は、工業規格の１つであ
る。それは、２組のＸＹＺ値間の差を定量化するもので
ある。デルタＥについての一般的な論議は、前述のWysz
eckiとStilesの共著"Color Science: Concepts and Met
hods, Quantitative Data And Formulae"に記載されて
いる。探索手順の一例としては、インディアナ大学のCh
andlerが作成し、インディアナ大学化学学部のQuantum
Chemistry Exchangeより販売されている"Stepit"という
プログラムがある。このプログラムは、ここで参照する
ことにより本明細書に組み込まれる。線形回帰法とは対
照的に、この探索手順では、係数行列がグローバル最小
解（global minimum solution）に対応することを保証
していない。異なる係数行列の初期値で探索を開始する
ことにより、ローカル最小解（local minimum solutio
n）を生成するというこの問題を迂回することができ
る。また、他の探索ルーチンを使用してもよい。当該分
野における通常の技術者には明白なので、探索手順につ
いては、本明細書ではこれ以上詳しく説明しない。
の方法は、識別済みＸＹＺ行列３０４と既知ＸＹＺ行列
との誤差デルタＥを最小限に抑える探索手順によるもの
である。デルタＥという用語は、工業規格の１つであ
る。それは、２組のＸＹＺ値間の差を定量化するもので
ある。デルタＥについての一般的な論議は、前述のWysz
eckiとStilesの共著"Color Science: Concepts and Met
hods, Quantitative Data And Formulae"に記載されて
いる。探索手順の一例としては、インディアナ大学のCh
andlerが作成し、インディアナ大学化学学部のQuantum
Chemistry Exchangeより販売されている"Stepit"という
プログラムがある。このプログラムは、ここで参照する
ことにより本明細書に組み込まれる。線形回帰法とは対
照的に、この探索手順では、係数行列がグローバル最小
解（global minimum solution）に対応することを保証
していない。異なる係数行列の初期値で探索を開始する
ことにより、ローカル最小解（local minimum solutio
n）を生成するというこの問題を迂回することができ
る。また、他の探索ルーチンを使用してもよい。当該分
野における通常の技術者には明白なので、探索手順につ
いては、本明細書ではこれ以上詳しく説明しない。
【００２９】ＲＧＢ行列３００と、生成された係数行列
３０２から、識別済みＸＹＺ行列が生成される。この識
別済みＸＹＺ行列は、既知ＸＹＺ行列と同じでない可能
性がある。この２つの行列の差は、いくつかの異なる方
法によって差の値を生成する（２１４）ことによって定
量化されうる。たとえば、ある方法では、各カラー・パ
ッチの識別済みＸＹＺ値と既知のＸＹＺ値との差の２乗
平均平方根をすべて合計する。別の方法では、各カラー
・パッチの識別済みＸＹＺ値と既知のＸＹＺ値との間の
誤差デルタＥをすべて合計する。３番目の方法では、差
の値を、識別済みＸＹＺ値とそれに対応する既知のＸＹ
Ｚ値との間のすべての誤差デルタＥのうち、最も大きい
誤差デルタＥとして指定する。
３０２から、識別済みＸＹＺ行列が生成される。この識
別済みＸＹＺ行列は、既知ＸＹＺ行列と同じでない可能
性がある。この２つの行列の差は、いくつかの異なる方
法によって差の値を生成する（２１４）ことによって定
量化されうる。たとえば、ある方法では、各カラー・パ
ッチの識別済みＸＹＺ値と既知のＸＹＺ値との差の２乗
平均平方根をすべて合計する。別の方法では、各カラー
・パッチの識別済みＸＹＺ値と既知のＸＹＺ値との間の
誤差デルタＥをすべて合計する。３番目の方法では、差
の値を、識別済みＸＹＺ値とそれに対応する既知のＸＹ
Ｚ値との間のすべての誤差デルタＥのうち、最も大きい
誤差デルタＥとして指定する。
【００３０】事前選択フィルタ群のすべてのフィルタに
ついて、差の値を求める上記のステップを繰り返す（２
１６）。事前選択フィルタ群から、差の値が最小になる
ようなフィルタが選択され（２１８）、本発明の好まし
いフィルタ１１６となる。
ついて、差の値を求める上記のステップを繰り返す（２
１６）。事前選択フィルタ群から、差の値が最小になる
ようなフィルタが選択され（２１８）、本発明の好まし
いフィルタ１１６となる。
【００３１】図４は、画像１００の色を識別するための
ステップ４００を示している。装置１０２は、まず、画
像１００の各要素１０４について少なくとも３つの出力
値をほぼ同時に生成することで、画像１００の色を測定
する（４０２）。次に、可動メカニズム１１８が、セン
サ１０８および１１２と、画像１００との間にフィルタ
１１６を配置する（４０４）。フィルタ１１６を適切な
位置に配置し、画像の色を再び装置１０２で測定する
（４０６）。２回目の測定では、画像１００の要素につ
いて、もう１組の出力値が生成される。フィルタ１１６
の係数行列に基づいて、これらの出力値から画像１００
の各要素の色が識別される。ある好ましい実施例では、
画像１００の各要素が６つの出力値で特徴づけられる
が、これらの出力値はＲＧＢ値である。この６つのＲＧ
Ｂ値は、係数行列によって、対応する要素の色を識別す
るための３つのＸＹＺ値に変換される。
ステップ４００を示している。装置１０２は、まず、画
像１００の各要素１０４について少なくとも３つの出力
値をほぼ同時に生成することで、画像１００の色を測定
する（４０２）。次に、可動メカニズム１１８が、セン
サ１０８および１１２と、画像１００との間にフィルタ
１１６を配置する（４０４）。フィルタ１１６を適切な
位置に配置し、画像の色を再び装置１０２で測定する
（４０６）。２回目の測定では、画像１００の要素につ
いて、もう１組の出力値が生成される。フィルタ１１６
の係数行列に基づいて、これらの出力値から画像１００
の各要素の色が識別される。ある好ましい実施例では、
画像１００の各要素が６つの出力値で特徴づけられる
が、これらの出力値はＲＧＢ値である。この６つのＲＧ
Ｂ値は、係数行列によって、対応する要素の色を識別す
るための３つのＸＹＺ値に変換される。
【００３２】次の例を考慮すると、本発明がさらに明確
になるであろう。次の例は、本発明の使用例を例示する
事のみを意図したものである。
になるであろう。次の例は、本発明の使用例を例示する
事のみを意図したものである。
【００３３】フィルタを設けることにより、改良型のHe
wlett Packard Scanjet IICスキャナになるよう、装置
１０２をシミュレートする。図５は、この例のために選
択されたフィルタのフィルタ反応５００を示している。
グラフ５００は、光の波長５０４の関数として透過光の
量５０２を表している。グラフ５００に示した透過光の
量の場合、１はすべての光が透過したことを意味し、０
はすべての光がフィルタに遮断されたことを意味する。
装置１０２のセンサと画像との間にフィルタが置かれ、
スキャナの一部としてシミュレートされる。装置１０２
は、所望の光源（ＣＩＥ標準光源Ｃ）の下で２４MacBet
h ColorCheckerカラー・パッチを識別するために使用さ
れる。この識別の結果を、改良前のScanjet IICスキャ
ナの結果と比較する。
wlett Packard Scanjet IICスキャナになるよう、装置
１０２をシミュレートする。図５は、この例のために選
択されたフィルタのフィルタ反応５００を示している。
グラフ５００は、光の波長５０４の関数として透過光の
量５０２を表している。グラフ５００に示した透過光の
量の場合、１はすべての光が透過したことを意味し、０
はすべての光がフィルタに遮断されたことを意味する。
装置１０２のセンサと画像との間にフィルタが置かれ、
スキャナの一部としてシミュレートされる。装置１０２
は、所望の光源（ＣＩＥ標準光源Ｃ）の下で２４MacBet
h ColorCheckerカラー・パッチを識別するために使用さ
れる。この識別の結果を、改良前のScanjet IICスキャ
ナの結果と比較する。
【００３４】表１は、改良前と改良後のシミュレートさ
れた測定の結果を示すものである。
れた測定の結果を示すものである。
【００３５】
【表１】
【００３６】第１列は２４MacBeth ColorCheckerカラー
・パッチの各色を示し、第２列は改良前のScanjet IIC
スキャナの誤差デルタＥを示し、第３列は改良後の誤差
デルタＥを示す。デルタＥ値の差が５を上回るような２
つのカラー・パッチは、異なる色であることが肉眼で確
認できる。このため、ＣＩＥ標準では、デルタＥ値が５
未満の場合、２つのカラー・パッチは測色法上、一致し
ていると規定されている。表１に示すように、改良前す
なわちフィルタを使用しないScanjet IICスキャナで
は、誤差デルタＥが２０にも上る可能性がある。改良後
すなわち本発明に適用したフィルタを使用した場合は、
誤差デルタＥが３未満になる。また、本発明の誤差デル
タＥが画像生成に使用する媒体、たとえば、紙とインク
などにほぼ依存しないことも、経験的にすでに判明して
いる。
・パッチの各色を示し、第２列は改良前のScanjet IIC
スキャナの誤差デルタＥを示し、第３列は改良後の誤差
デルタＥを示す。デルタＥ値の差が５を上回るような２
つのカラー・パッチは、異なる色であることが肉眼で確
認できる。このため、ＣＩＥ標準では、デルタＥ値が５
未満の場合、２つのカラー・パッチは測色法上、一致し
ていると規定されている。表１に示すように、改良前す
なわちフィルタを使用しないScanjet IICスキャナで
は、誤差デルタＥが２０にも上る可能性がある。改良後
すなわち本発明に適用したフィルタを使用した場合は、
誤差デルタＥが３未満になる。また、本発明の誤差デル
タＥが画像生成に使用する媒体、たとえば、紙とインク
などにほぼ依存しないことも、経験的にすでに判明して
いる。
【００３７】本発明の別の好ましい実施例では、フィル
タの代わりに透明体（transparencies）を使用してい
る。この実施例では、まずスキャナを使用して２４MacB
eth ColorCheckerカラー・パッチなどのすでに較正され
たカラー・パッチのいくつかを走査することにより、ス
キャナ用に適した透明体が選択されている。次に、事前
選択した透明体群の各々をパッチとスキャナの間に置
き、もう一度カラー・パッチを走査する。この透明体群
の一例としては、８インチ×１０インチの市販のEdmund
Scientific透明体（部品番号Ｎ７０，６３８）があ
る。これらのフィルタ群には４４枚の透明体が入ってい
る。各種の分光透過率を十分に持つ透明体であれば、他
のどのような透明体群を使用してもよい。透明体を使用
した場合と使用しない場合の測定値を基にして、カラー
・パッチに関する差の値が最小になるような特定の透明
体が、この実施例に好ましい透明体として選択される。
タの代わりに透明体（transparencies）を使用してい
る。この実施例では、まずスキャナを使用して２４MacB
eth ColorCheckerカラー・パッチなどのすでに較正され
たカラー・パッチのいくつかを走査することにより、ス
キャナ用に適した透明体が選択されている。次に、事前
選択した透明体群の各々をパッチとスキャナの間に置
き、もう一度カラー・パッチを走査する。この透明体群
の一例としては、８インチ×１０インチの市販のEdmund
Scientific透明体（部品番号Ｎ７０，６３８）があ
る。これらのフィルタ群には４４枚の透明体が入ってい
る。各種の分光透過率を十分に持つ透明体であれば、他
のどのような透明体群を使用してもよい。透明体を使用
した場合と使用しない場合の測定値を基にして、カラー
・パッチに関する差の値が最小になるような特定の透明
体が、この実施例に好ましい透明体として選択される。
【００３８】次に、スキャナと選択された透明体を使用
して、例えば、各種のカラー画像のＸＹＺ値を得ること
ができる。この場合にもこれは、１回は画像とスキャナ
の間に透明体を使用せず、もう１回は好ましい透明体を
使用して、スキャナでカラー画像を走査することによっ
て達成される。このように２部構成で走査すると、生成
されたＸＹＺ値の誤差がやはり大幅に削減される。その
後、このＸＹＺ値をプリンタまたはディスプレイに送っ
て、画像を再生することも可能である。
して、例えば、各種のカラー画像のＸＹＺ値を得ること
ができる。この場合にもこれは、１回は画像とスキャナ
の間に透明体を使用せず、もう１回は好ましい透明体を
使用して、スキャナでカラー画像を走査することによっ
て達成される。このように２部構成で走査すると、生成
されたＸＹＺ値の誤差がやはり大幅に削減される。その
後、このＸＹＺ値をプリンタまたはディスプレイに送っ
て、画像を再生することも可能である。
【００３９】本発明は、１つ以上の透明体またはフィル
タに拡張することができる。たとえば、事前選択フィル
タ群から２つのフィルタを選択することが目標であれ
ば、図２を基にして、差の値が最小になるようなフィル
タを１つ選択する代わりに、差の値が最小になるような
２つのフィルタを選択する。図２のステップ２０２は、
フィルタ群から２つのフィルタを選択するように変更さ
れる。その後、１回目はフィルタを使用せずに画像を測
定し、次に、選択した２つのフィルタそれぞれを使用し
て画像を測定し、たとえば、９つの出力値を生成する。
すべての画像が測定された後、９×３の係数行列と、そ
の差の値が計算される。事前選択フィルタ群から選択さ
れた２つのフィルタのすべての組合せについて、上記の
プロセスを繰り返す。差の値が最小になるような２つの
フィルタが選択される。３つ以上のフィルタまたは透明
体を使用することも可能である。
タに拡張することができる。たとえば、事前選択フィル
タ群から２つのフィルタを選択することが目標であれ
ば、図２を基にして、差の値が最小になるようなフィル
タを１つ選択する代わりに、差の値が最小になるような
２つのフィルタを選択する。図２のステップ２０２は、
フィルタ群から２つのフィルタを選択するように変更さ
れる。その後、１回目はフィルタを使用せずに画像を測
定し、次に、選択した２つのフィルタそれぞれを使用し
て画像を測定し、たとえば、９つの出力値を生成する。
すべての画像が測定された後、９×３の係数行列と、そ
の差の値が計算される。事前選択フィルタ群から選択さ
れた２つのフィルタのすべての組合せについて、上記の
プロセスを繰り返す。差の値が最小になるような２つの
フィルタが選択される。３つ以上のフィルタまたは透明
体を使用することも可能である。
【００４０】本発明の他の実施例は、本明細書または本
明細書に開示された本発明の実践例を考慮することによ
り、当該分野の技術者には明白になるであろう。本明細
書に列挙したすべての参考資料は、ここで参照すること
により本明細書に組み込まれる。本明細書および実施例
は例示にすぎないと見なされるべきもので、本発明の真
の範囲および意図は特許請求の範囲に記載されている通
りである。
明細書に開示された本発明の実践例を考慮することによ
り、当該分野の技術者には明白になるであろう。本明細
書に列挙したすべての参考資料は、ここで参照すること
により本明細書に組み込まれる。本明細書および実施例
は例示にすぎないと見なされるべきもので、本発明の真
の範囲および意図は特許請求の範囲に記載されている通
りである。
【００４１】以下に本発明の実施態様を列挙する。
【００４２】１．画像の色を識別するための装置におい
て、画像は１つ、またはそれ以上の要素を有し、各要素
は色を１色持ち、複数のセンサと、フィルタと、フィル
タを移動させて、フィルタをセンサと画像の間に配置で
きるようにするための手段を含み、装置が、各要素の色
を測定することで、少なくとも３つの出力値をほぼ同時
に生成することができ、画像は少なくとも２回、順次に
測定され、１回は画像とセンサの間にフィルタを使用
し、１回はフィルタを使用せずに、画像の各要素の色を
識別することを特徴とする、装置。
て、画像は１つ、またはそれ以上の要素を有し、各要素
は色を１色持ち、複数のセンサと、フィルタと、フィル
タを移動させて、フィルタをセンサと画像の間に配置で
きるようにするための手段を含み、装置が、各要素の色
を測定することで、少なくとも３つの出力値をほぼ同時
に生成することができ、画像は少なくとも２回、順次に
測定され、１回は画像とセンサの間にフィルタを使用
し、１回はフィルタを使用せずに、画像の各要素の色を
識別することを特徴とする、装置。
【００４３】２．順次測定の１回目では、測定された各
要素ごとに１つの出力値が得られ、測定されなかった要
素の出力値は、測定された要素の出力値から生成され、
順次測定の２回目では、各要素ごとに３つの出力値が得
られることを特徴とする、前項１に記載の装置。
要素ごとに１つの出力値が得られ、測定されなかった要
素の出力値は、測定された要素の出力値から生成され、
順次測定の２回目では、各要素ごとに３つの出力値が得
られることを特徴とする、前項１に記載の装置。
【００４４】３．装置のために、複数の事前選択フィル
タの中から１つのフィルタを選択するステップと、複数
の事前選択画像の色を装置により識別し、各々の事前選
択画像の色が既知であり、他の事前選択画像とは異なっ
ているステップと、各々の事前選択画像の、識別された
色と既知の色の差を基にして、差の値を計算するステッ
プと、すべての事前選択フィルタが選択されるまで、
「フィルタを選択する」ステップを繰り返すステップ
と、差の値が最小になるようなフィルタを選択するステ
ップにより、フィルタが選択されることを特徴とする、
前項１に記載の装置。
タの中から１つのフィルタを選択するステップと、複数
の事前選択画像の色を装置により識別し、各々の事前選
択画像の色が既知であり、他の事前選択画像とは異なっ
ているステップと、各々の事前選択画像の、識別された
色と既知の色の差を基にして、差の値を計算するステッ
プと、すべての事前選択フィルタが選択されるまで、
「フィルタを選択する」ステップを繰り返すステップ
と、差の値が最小になるようなフィルタを選択するステ
ップにより、フィルタが選択されることを特徴とする、
前項１に記載の装置。
【００４５】４．「色を識別する」ステップが、複数の
事前選択画像から、１つの事前選択画像を選択するステ
ップと、装置により、その事前選択画像の色を測定し、
その事前選択画像の色を識別するステップと、すべての
事前選択画像が測定されるまで、「事前選択画像を選択
する」ステップを繰り返すステップと、各々の事前選択
画像について測定された色が、その事前選択画像の既知
の色にできるだけ近く識別されるように、測定から得ら
れた出力値を扱う１組の係数を生成するステップをさら
に含むことを特徴とする、前項３に記載の装置。
事前選択画像から、１つの事前選択画像を選択するステ
ップと、装置により、その事前選択画像の色を測定し、
その事前選択画像の色を識別するステップと、すべての
事前選択画像が測定されるまで、「事前選択画像を選択
する」ステップを繰り返すステップと、各々の事前選択
画像について測定された色が、その事前選択画像の既知
の色にできるだけ近く識別されるように、測定から得ら
れた出力値を扱う１組の係数を生成するステップをさら
に含むことを特徴とする、前項３に記載の装置。
【００４６】５．順次測定のそれぞれが、各要素ごとに
３つの出力値を出力することを特徴とする、前項１また
は前項４に記載の装置。
３つの出力値を出力することを特徴とする、前項１また
は前項４に記載の装置。
【００４７】６．画像の色を識別する方法において、画
像は１つ、またはそれ以上の要素を有し、各要素は色を
１色持ち、測定された各要素の色について、少なくとも
１つの出力値を生成するステップと、画像と、その画像
を測定するセンサの間にフィルタを配置するステップ
と、各要素の色について、少なくとも３つの出力値をほ
ぼ同時に生成するステップと、画像の要素の出力値を基
にして、その各要素の色を識別するステップを含む方
法。
像は１つ、またはそれ以上の要素を有し、各要素は色を
１色持ち、測定された各要素の色について、少なくとも
１つの出力値を生成するステップと、画像と、その画像
を測定するセンサの間にフィルタを配置するステップ
と、各要素の色について、少なくとも３つの出力値をほ
ぼ同時に生成するステップと、画像の要素の出力値を基
にして、その各要素の色を識別するステップを含む方
法。
【００４８】７．「少なくとも１つの出力値を生成す
る」ステップが、３つの出力値を生成することを特徴と
する、前項６に記載の方法。
る」ステップが、３つの出力値を生成することを特徴と
する、前項６に記載の方法。
【００４９】８．「少なくとも１つの出力値を生成す
る」ステップが、測定された各要素ごとに１つの出力値
を生成し、測定されなかった要素の出力値は、測定され
た要素の出力値から生成されることを特徴とする、前項
６に記載の方法。
る」ステップが、測定された各要素ごとに１つの出力値
を生成し、測定されなかった要素の出力値は、測定され
た要素の出力値から生成されることを特徴とする、前項
６に記載の方法。
【００５０】９．「各要素の色を識別する」ステップ
が、１組の係数により出力値を扱うステップを含み、そ
の１組の係数が、複数の事前選択画像の中から１つの事
前選択画像を選択するステップと、方法により、その事
前選択画像の色を測定し、その事前選択画像の色を識別
するステップと、すべての事前選択画像が測定されるま
で、「事前選択画像を選択する」ステップを繰り返すス
テップと、各々の事前選択画像について測定された色
が、その事前選択画像の既知の色にできるだけ近く識別
されるように、測定から得られた出力値を扱う１組の係
数を生成するステップにより生成されることを特徴とす
る、前項６に記載の方法。
が、１組の係数により出力値を扱うステップを含み、そ
の１組の係数が、複数の事前選択画像の中から１つの事
前選択画像を選択するステップと、方法により、その事
前選択画像の色を測定し、その事前選択画像の色を識別
するステップと、すべての事前選択画像が測定されるま
で、「事前選択画像を選択する」ステップを繰り返すス
テップと、各々の事前選択画像について測定された色
が、その事前選択画像の既知の色にできるだけ近く識別
されるように、測定から得られた出力値を扱う１組の係
数を生成するステップにより生成されることを特徴とす
る、前項６に記載の方法。
【００５１】１０．複数のセンサを使用して画像の色を
識別する方法において、画像は１つ、またはそれ以上の
要素を有し、各要素は色を１色持っており、（ａ）画像
とセンサの間にフィルタを配置した状態で、センサによ
って測定された各要素の色について、少なくとも１つの
出力値を生成するステップと、（ｂ）そのフィルタを除
去するステップと、（ｃ）各要素の色について、少なく
とも１つの出力値を生成するステップと、（ｄ）各要素
の出力値を基にして、画像の各要素の色を識別するステ
ップを含み、出力値を生成するステップの少なくとも１
つにおいて、センサにより少なくとも３つの出力値がほ
ぼ同時に生成されることを特徴とする方法。
識別する方法において、画像は１つ、またはそれ以上の
要素を有し、各要素は色を１色持っており、（ａ）画像
とセンサの間にフィルタを配置した状態で、センサによ
って測定された各要素の色について、少なくとも１つの
出力値を生成するステップと、（ｂ）そのフィルタを除
去するステップと、（ｃ）各要素の色について、少なく
とも１つの出力値を生成するステップと、（ｄ）各要素
の出力値を基にして、画像の各要素の色を識別するステ
ップを含み、出力値を生成するステップの少なくとも１
つにおいて、センサにより少なくとも３つの出力値がほ
ぼ同時に生成されることを特徴とする方法。
【００５２】１１．毎回異なるフィルタを使用して、ス
テップ（ａ）とステップ（ｂ）を１回、またはそれ以上
繰り返すことを特徴とする、前項１０に記載の方法。
テップ（ａ）とステップ（ｂ）を１回、またはそれ以上
繰り返すことを特徴とする、前項１０に記載の方法。
【００５３】１２．フィルタが透明体（transparency）
であり、センサがスキャナ内に配置されていることを特
徴とする、前項６、９、１０、および１１に記載の方
法。
であり、センサがスキャナ内に配置されていることを特
徴とする、前項６、９、１０、および１１に記載の方
法。
【００５４】
【発明の効果】本発明は、膨大な費用を発生させずに、
カラー画像のＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換する際の誤
差を減少させるものである。この改良に必要なのは、画
像と、画像を測定するセンサとの間にもう１つのフィル
タを置き、画像を２回以上測定することだけである。
カラー画像のＲＧＢ値をＸＹＺ値に線形変換する際の誤
差を減少させるものである。この改良に必要なのは、画
像と、画像を測定するセンサとの間にもう１つのフィル
タを置き、画像を２回以上測定することだけである。
【図１】カラー画像を測定する、本発明の好ましい実施
例を示す図である。
例を示す図である。
【図２】本発明のためにフィルタを選択するための好ま
しいステップを示す図である。
しいステップを示す図である。
【図３】ＲＧＢ行列を識別済みＸＹＺ行列に変換する係
数行列を示す図である。
数行列を示す図である。
【図４】画像の色を識別するための本発明のステップを
示す図である。
示す図である。
【図５】本発明のためのフィルタの反応を示す図であ
る。
る。
１００ カラー画像 １０２ 装置 １０４ 要素 １０６ 要素 １０８ センサ １１２ センサ １１４ センサ １１６ フィルタ １１８ 可動メカニズム ２００ フィルタを選択するためのステップ ２０２ フィルタを選択する ２０４ 画像を選択する ２０６ 色を測定する ２０８ 画像について繰り返す ２１２ 係数を生成する ２１４ 差の値を計算する ２１６ フィルタについて繰り返す ２１８ フィルタを選択する ３００ ＲＧＢ行列 ３０２ 係数行列 ３０４ 識別済みＸＹＺ行列 ４００ 色を識別するためのステップ ４０２ 画像を測定する ４０４ フィルタを配置する ４０６ 画像を測定する ４０８ 色を識別する ５００ フィルタ反応グラフ ５０２ フィルタの反応 ５０４ 波長
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ
Claims (1)
- 【請求項１】画像の色を識別するための装置において、
画像は１つ、またはそれ以上の要素を有し、各要素は色
を１色持ち、 複数のセンサと、 フィルタと、 フィルタを移動させて、フィルタをセンサと画像の間に
配置できるようにするための手段を含み、 装置が、各要素の色を測定することで、少なくとも３つ
の出力値をほぼ同時に生成することができ、 画像は少なくとも２回、順次に測定され、１回は画像と
センサの間にフィルタを使用し、１回はフィルタを使用
せずに、画像の各要素の色を識別することを特徴とす
る、装置。
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US10302093A | 1993-08-06 | 1993-08-06 | |
| US103020 | 1993-11-18 | ||
| US08/154,144 US5479524A (en) | 1993-08-06 | 1993-11-18 | Method and apparatus for identifying the color of an image |
| US154144 | 1993-11-18 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07220086A true JPH07220086A (ja) | 1995-08-18 |
Family
ID=26799996
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6184706A Pending JPH07220086A (ja) | 1993-08-06 | 1994-08-05 | 画像の色を識別するための方法および装置 |
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