JPH07282228A

JPH07282228A - 画像データ処理方法および装置

Info

Publication number: JPH07282228A
Application number: JP6070912A
Authority: JP
Inventors: Yoshiharu Suzuki; ▲祥▼治鈴木; Masanaga Tokuyo; 雅永徳世
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1994-04-08
Filing date: 1994-04-08
Publication date: 1995-10-27

Abstract

(57)【要約】【目的】複数の色が入り組んだカラー画像の領域につ
いて、色変更処理を一括して行う画像データ処理方法お
よび装置を提供する。【構成】カラー画像から対象領域の画像データを抽出
し、物体色ベクトルと照明光ベクトルと二次反射光ベク
トルとにそれぞれ対応する係数によって各画素の色を表
す画像データを表す反射モデルを利用して、対象領域の
画像の色を変更する画像データ処理方法において、対象
領域内に存在する各部分領域について、該当する部分の
代表的な色を示す代表色を入力し、画像データの色空間
における分布と、代表色のそれぞれと白色光とを色空間
において結ぶ直線とに基づいて、各部分領域に対応する
物体色を推定し、画像データの色空間における分布に基
づいて、対象領域の画像データを該当する部分領域に分
配し、部分領域ごとに推定された物体色を用いて、分配
された画像データに対応する反射モデルを作成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像中の物体の色を変
更するための画像データ処理方法および装置に関する。

【０００２】コンピュータによるデザインシステムでポ
スターや商品などをデザインする分野やコンピュータグ
ラフィクスを作成する分野では、写真などの原稿を読み
取って得られるカラー画像や作成したカラー画像中の物
体部分について、色や大きさ，形状を変えたり、他の画
像と合成したりといった様々な画像処理が行われてい
る。

【０００３】特に、服飾関係のデザインシステムにおい
ては、洋服全体あるいはその一部の色を変更する処理
（以下、色変更処理と称する）が頻繁に行われる。色変
更処理においては、物体の形状や質感などを保って色だ
けを変更し、人間の視覚に不自然さを感じさせない高品
質の画像を得ることが必要とされるとともに、これらの
処理に要する時間の短縮も必要とされている。また、簡
単で使いやすい計算機対人間インタフェース（ヒューマ
ンインタフェース）の実現が要望されている。

【０００４】

【従来の技術】画像中の物体の色を変更する方法として
は、操作者からの色の指定に応じて、物体の部分の各画
素の色の色相値を変更する方法がある。この場合は、予
め、各画素の画像データを色相，彩度，明度を指標とす
る表色系に変換しておき、色相値の変更を施した後に、
画像データをＲＧＢ表色系に変換してディスプレイ装置
への表示などに用いればよい。

【０００５】この方法により、物体の光沢感などの表面
の性質を保存したまま、物体の色を変更することができ
る。また、ディスプレイ装置に目標色を指定するための
カラーパレットを表示しておき、操作者がマウスやライ
トペンなどで所望の色が表示された画面上の位置によっ
て目標色を簡単に指定することにより、簡易なヒューマ
ンインタフェースが実現されている。

【０００６】他に、簡単な反射モデルを利用して、物体
の色を変更する方法もある。一方、物体の表面の性質を
変更する方法としては、予め、材質の異なる物体の画像
を入力して保持しておき、処理対象の画像から切り出し
た物体の部分と置き換える方法がある。

【０００７】また、物体の色および表面の性質を自由に
変更しながら、人間の視覚によって自然な画像として知
覚される画像を得るための技法として、本出願人は、既
に、特開平５−４０８３３号公報『カラー画像制御方
法』を出願している。

【０００８】この技法は、物体そのものの色（以下、物
体色と称する）とともに照明光および周囲からの二次反
射光の色を考慮した反射モデルを用いて物体の部分の画
像データを表し、物体，照明光，二次反射光それぞれの
色とこれらを表すベクトルに対応する係数それぞれとを
独立に変更可能としたものである。

【０００９】上述した反射モデルにおいては、画像デー
タ（Ｒ₀，Ｇ₀，Ｂ₀）は、物体色ベクトル（Ｒ_d，Ｇ
_d，Ｂ_d）と照明光ベクトル（Ｒ_s，Ｇ_s，Ｂ_s）と二
次反射光ベクトル（Ｒ_a，Ｇ_a，Ｂ_a）と、これらのベ
クトルそれぞれに対応する係数Ｋ₁，Ｋ₂，Ｋ₃とを用
いて、式のように表される。

【００１０】

【数０１】

【００１１】ここで、各ベクトルに対応する係数Ｋ₁，
Ｋ₂，Ｋ₃は、物体の各位置における拡散反射特性，鏡
面反射特性，表面の粗さおよび観察者の視線方向によっ
て決まるものであり、各画素に対応する物体上の位置に
おける物体の形状や材質および表面の性質を表してい
る。

【００１２】したがって、式において、物体色ベクト
ル，照明光ベクトル，二次反射光ベクトルおよび係数Ｋ
₁，Ｋ₂，Ｋ₃をそれぞれ独立に変更すれば、プラスチ
ックで成形された物体や塗装された物体のように表面の
色が一様な物体を対象として、物体の色や表面の性質を
自由に変更した場合について、物体の部分の各画素の画
像データを得ることができる。

【００１３】この技法においては、色変更処理の対象と
なる画像の部分を予め抽出しておき、この部分の画像の
中から、物体の色および証明の色を最も良く表している
画素を指定することにより、物体色ベクトルおよび照明
光ベクトルを決定しておく必要がある。

【００１４】更に、本出願人は、上述した技法を応用
し、物体色ベクトルおよび照明光ベクトルの決定処理を
自動化する技法として、特願平５−５２０５５号『カラ
ー画像処理方法及びカラー画像処理装置』を既に出願し
ている。

【００１５】この技法は、色変更処理の対象となる画像
の部分に含まれる各画素の画像データの色空間における
分布に基づいて、物体色ベクトルおよび照明光ベクトル
を推定するものである。

【００１６】この技法においては、上述した式で表さ
れる反射モデルを満足する画像データをｒｇ色度平面に
投影すると、その分布が線分あるいは有限長の曲線とな
ることを利用して、この線分あるいは曲線の２つの端点
のうち白色に近い一端を照明光の色と推定し、他端を物
体色と推定する。

【００１７】この場合は、操作者が物体色や照明光色を
あからさまに指定する必要がなく、指定された領域の画
像データに基づいて、自動的に物体色および照明光色を
求めることが可能であるので、利用者の負担を軽減し、
専門的な知識の少ない利用者でも簡単に色変更処理を行
うことができる。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】ところで、服飾デザイ
ンなどの分野では、様々な色の部分が入り組んだ図柄を
扱うことが多く、また、このような図柄の各部分をそれ
ぞれ別々の目標色に変更したい場合がある。

【００１９】しかしながら、上述した従来の技術は、色
変更処理の対象となる領域内における物体色が１つであ
ることを前提としているため、それぞれ異なる物体色を
持つ複数の部分が入り組んでいる場合には、それぞれの
物体色の部分を抽出して、それぞれ独立に色変更処理を
行う必要があった。

【００２０】ここで、それぞれの物体色の部分を抽出す
るためには、利用者がディスプレイ装置に表示された画
像を見ながら、該当する部分の境界をマウスやライトペ
ンでなぞって指定する作業を行う必要がある。この作業
は、煩雑で根気のいる仕事であり、また、該当する部分
を正確に抽出するためには、利用者がこの作業に熟練し
ている必要があるため、利用者の負担が大きかった。

【００２１】本発明は、それぞれ異なる物体色を持つ部
分の色変更処理を一括して行う画像データ処理方法およ
び装置を提供することを目的とする。

【００２２】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の画像デ
ータ処理方法の原理を示す図である。請求項１の発明
は、カラー画像中の任意の領域に含まれる各画素の色を
表す画像データを対象領域の画像データとして抽出し、
対象領域内の画像に含まれる物体そのものの色を示す物
体色ベクトルと照明光の色を示す照明光ベクトルと二次
反射光の色を示す二次反射光ベクトルとのそれぞれに対
応する係数を乗じて得られる各成分によって物体の部分
の各画素の色を表す画像データを表す反射モデルを用い
て、対象領域の画像の色を変更する画像データ処理方法
において、対象領域内に存在する異なる物体色を持つ部
分領域のそれぞれについて、該当する部分の代表的な色
を示す画像データを代表色として入力し、画像データの
色空間における分布と、代表色のそれぞれと白色光とを
色空間において結ぶ直線とに基づいて、部分領域のそれ
ぞれに対応する物体色を推定し、画像データの色空間に
おける分布に基づいて、対象領域の各画素に対応する画
像データをそれぞれの部分領域に分配し、部分領域ごと
に推定された物体色を用いて、部分領域のそれぞれに分
配された画像データに対応する反射モデルを作成するこ
とを特徴とする。

【００２３】請求項２の発明は、カラー画像中の任意の
領域に含まれる各画素の色を表す画像データを対象領域
の画像データとして抽出し、対象領域内の画像に含まれ
る物体そのものの色を示す物体色ベクトルと照明光の色
を示す照明光ベクトルと二次反射光の色を示す二次反射
光ベクトルとのそれぞれに対応する係数を乗じて得られ
る各成分によって物体の部分の各画素の色を表す画像デ
ータを表す反射モデルを用いて、対象領域の画像の色を
変更する画像データ処理方法において、対象領域内に存
在する異なる物体色を持つ部分領域のそれぞれについ
て、該当する部分の代表的な色を示す画像データを代表
色として入力し、照明光ベクトルを入力し、画像データ
の色空間における分布と、代表色のそれぞれと照明光ベ
クトルで表される照明光の色とを色空間において結ぶ直
線とに基づいて、部分領域のそれぞれに対応する物体色
を推定し、画像データの色空間における分布に基づい
て、対象領域の各画素に対応する画像データをそれぞれ
の部分領域に分配し、部分領域ごとに推定された物体色
を用いて、部分領域のそれぞれに分配された画像データ
に対応する反射モデルを作成することを特徴とする。

【００２４】請求項３の発明は、請求項１または請求項
２に記載の画像データ処理方法において、対象領域に含
まれる各画素の画像データの色空間における位置と各部
分領域の物体色の推定に用いた直線との距離をそれぞれ
求め、最も距離が短い直線に対応する部分領域に該当す
る画像データを分配することを特徴とする。

【００２５】図２は、本発明の画像データ処理装置の原
理ブロック図である。請求項４の発明は、カラー画像中
の任意の領域に含まれる各画素の色を表す画像データを
抽出手段１０１によって対象領域の画像データとして抽
出し、反射モデル作成手段１０２により、対象領域内の
画像に含まれる物体そのものの色を示す物体色ベクトル
と照明光の色を示す照明光ベクトルと二次反射光の色を
示す二次反射光ベクトルとのそれぞれに対応する係数を
乗じて得られる各成分によって物体の部分の各画素の色
を表す画像データを表す反射モデルを作成し、この反射
モデルを用いて、色変更手段１０３が、対象領域の画像
の色を変更する画像データ処理装置において、対象領域
内に存在する異なる物体色を持つ部分領域のそれぞれに
ついて、該当する部分の代表的な色を示す画像データを
代表色として入力する代表色入力手段１１１と、照明光
ベクトルとして白色光を示すベクトルを入力する照明光
入力手段１１２と、画像データの色空間における分布
と、代表色のそれぞれと照明光ベクトルで示される照明
光の色とを色空間において結ぶ直線とに基づいて、部分
領域のそれぞれに対応する物体色を推定する物体色推定
手段１１３と、対象領域に含まれる各画素の画像データ
の色空間における位置と各部分領域の物体色の推定に用
いた直線との距離に基づいて、対象領域の各画素に対応
する画像データが属する部分領域を判別する判別手段１
１４と、各部分領域ごとに、変更後の物体色を示す目標
色ベクトルを入力する目標色入力手段１１５とを備え、
反射モデル作成手段１０２は、部分領域ごとに推定され
た物体色を用いて、判別手段１１４により部分領域のそ
れぞれに属すると判別された画像データに対応する反射
モデルをそれぞれ作成する構成であり、色変更手段１０
３は、各部分領域にそれぞれ対応する目標色ベクトルお
よび反射モデルを用いて、色変更処理を行う構成である
ことを特徴とする。

【００２６】請求項５の発明は、請求項４に記載の画像
データ処理装置において、照明光入力手段１１２が、照
明光の色を反映している画素を示す情報の入力に応じ
て、該当する画像データを照明光ベクトルとして入力す
る構成であることを特徴とする。

【００２７】請求項６の発明は、請求項４に記載の画像
データ処理装置において、対象領域に含まれる各画素の
画像データを所定の色度平面に投影して得られる射影の
分布を近似する図形を求め、この図形に基づいて、照明
光ベクトル及び物体色ベクトルを推定するベクトル推定
手段１２１と、モード指定指示の入力に応じて、ベクト
ル推定手段１２１と物体色推定手段１１３とのいずれか
一方を選択的に起動する起動制御手段１２２とを備え、
反射モデル作成手段１０２は、モード指定指示に応じ
て、ベクトル推定手段１２１と物体色推定手段１１３と
の出力の一方を選択して、反射モデルの作成処理に用い
る構成であることを特徴とする。

【００２８】請求項７の発明は、請求項６に記載の画像
データ処理装置において、対象領域に含まれる各画素の
画像データの色空間における分布の特徴を抽出する特徴
抽出手段１２３と、分布の特徴に基づいて、対象領域に
複数の部分領域が存在するか否かを判定し、判定結果を
モード指定指示として送出する判定手段１２４とを備
え、起動制御手段１２２は、複数の部分領域が存在する
旨の判定結果の入力に応じて、物体色推定手段１１３を
選択し、対象領域が単一の物体色を持つ旨の判定結果の
入力に応じて、ベクトル推定手段１２１を選択する構成
であることを特徴とする。

【００２９】

【作用】請求項１の発明は、各部分領域ごとに入力され
た代表色のそれぞれと白色光とを色空間において結ぶ直
線と対象領域に含まれる各画素の画像データの分布とに
基づいて、各部分領域の真の物体色を推定し、この物体
色を用いて各部分領域ごとに反射モデルを作成して、色
変更処理を行うものである。

【００３０】ここで、抽出された対象領域においては、
照明光は共通であり、かつ、通常は照明光が白色光であ
る。また、反射モデルで表される画像データは色空間に
おいて、照明光と物体色とを結ぶ直線の近傍に分布する
から、各部分領域の真の物体色は、それぞれの代表色と
白色光とを結ぶ直線上に存在すると推定することができ
る。例えば、上述した直線上に分布する画像データのう
ちもっとも鮮やかなものを物体色とすればよい。

【００３１】請求項２の発明は、照明光ベクトルの入力
を受けて、この照明光ベクトルで示される色と各部分領
域の代表色とをそれぞれ結ぶ直線に基づいて、各部分領
域の真の物体色を推定するものである。

【００３２】この場合は、照明光の微妙な色を考慮し
て、より正確な反射モデルを用いて画像データの色変更
処理を行うことができる。請求項３の発明は、対象領域
に含まれる各画素の画像データと各部分領域の物体色を
通る直線への距離に基づいて、各画素の画像データが属
する部分領域を判別するものである。例えば、各画素の
画像データと色空間において最短距離にある直線に対応
する部分領域を検出し、これをその画像データが属する
部分領域として判別すればよい。これにより、各画像デ
ータが属する部分領域を簡単にしかも正確に判別するこ
とができ、各画像データに適切な反射モデルを適用する
ことができる。

【００３３】請求項４の発明は、代表色入力手段１１１
で入力された各部分領域の代表色と照明光入力手段１１
２で入力された照明光ベクトルで示される白色光とを結
ぶ直線と対象領域に含まれる各画素の画像データとに基
づいて、物体色推定手段１１３が各部分領域の物体色を
推定するものである。また、判別手段１１４により、請
求項３で述べた方法を用いて、各画素が属する部分領域
が判別されるので、反射モデル作成手段１０２が、この
判別結果で示される部分領域について推定された物体色
を用いて、各画素の画像データについての反射モデルを
作成することにより、各画像データに適切な反射モデル
を適用し、色変更手段１０３による処理に供することが
できる。

【００３４】請求項５の発明は、照明光入力手段１１２
により、照明光の色を反映しているがその画像データを
照明光ベクトルとして入力し、この照明光ベクトルに基
づいて物体色の推定を行うので、照明光の微妙な色を考
慮して、より精密な反射モデルを作成することができ
る。

【００３５】請求項６の発明は、モード指定指示に応じ
て起動制御手段１２２が動作することにより、上述した
物体色推定手段１１３による複数の部分領域についての
推定処理と、ベクトル推定手段１２１による対象領域の
物体色が単一である場合における物体色及び照明光の推
定処理とを選択的に実行することができる。例えば、複
数の物体色を持つ部分が入り組んだ図柄などに対応する
画像データの領域を対象領域として抽出した場合は、物
体色推定手段１１３による処理を選択する旨のモード指
定指示を入力し、対象領域が単一の物体色を持つ場合に
は、ベクトル推定手段１２１による処理を選択する旨の
モード指定指示を入力すればよい。

【００３６】このように、本発明の方法と特願平５−５
２０５５号の技法とを組み合わせることにより、対象領
域の特徴に応じて適切な処理を選択して実行することが
可能となる。

【００３７】更に、請求項７の発明は、特徴抽出手段１
２３によって得られた特徴に基づいて、判定手段１２４
が、対象領域に複数の部分領域が存在するか否かを判定
し、この判定結果をモード指定指示とすることにより、
抽出された対象領域の特徴に応じて、自動的に適切な推
定処理を選択して実行することが可能である。

【００３８】

【実施例】以下、図面に基づいて本発明の実施例につい
て詳細に説明する。図３に、本発明の画像データ処理装
置の実施例構成図を示す。

【００３９】図３において、イメージスキャナなどの画
像入力装置２０１を介して入力された画像データは、画
像保持メモリ２０２に、例えば、ＲＧＢデータとして保
持される。また、この画像保持メモリ２０２内の画像デ
ータは、表示用メモリ２０３を介してディスプレイ装置
２０４に送出され、ディスプレイ装置２０４は、この表
示用メモリ２０３に格納された画像データに基づいて画
像の表示を行う構成となっている。

【００４０】また、図３において、画像データ処理装置
は、マウス２０５やキーボード２０６などの入力装置を
備えており、入力解析部２０７は、これらの入力装置を
介して入力される利用者からの指示を解析し、画像処理
部２１０に通知する構成となっている。

【００４１】この画像処理部２１０において、画像デー
タ抽出部２１１は、指定領域を抽出する旨の指示に応じ
て動作し、入力解析部２０７を介して、利用者がマウス
２０５などによって指定した画面上の位置を示す座標の
系列を受け取り、画像保持メモリ２０２内に保持された
画像データから、上述した座標の系列で指定された領域
に含まれる各画素の色を表す画像データを抽出する構成
となっている。

【００４２】すなわち、マウス２０５と入力解析部２０
７と画像データ抽出部２１１とによって、抽出手段１０
１の機能を実現し、利用者がマウス２０５を操作してそ
の輪郭をなぞった部分に含まれる各画素の画像データを
色変更処理の対象領域として抽出する構成となってい
る。

【００４３】以下、異なる物体色を持つ部分領域が混在
した対象領域に対する色変更処理について説明する。上
述したように、式の反射モデルで表せる画像データを
例えばｒｇ色度図に投影すれば、その分布は、図４に示
すように、照明光色と物体色とを結ぶ線分から広がった
楕円状の分布となる。

【００４４】この分布の広がりは、式の第３項で表さ
れる２次反射光による成分によるものであるから、異な
る物体色を持つ部分領域のそれぞれについて、その部分
領域の代表的な色を示す画素を選択して入力すれば、こ
れらの画素の色（以下、代表色と称する）を表す画像デ
ータは、ｒｇ色度図においては、それぞれの物体色と照
明光色とを結んだ直線の近傍にそれぞれ投影されると考
えられる。

【００４５】一方、通常の自然画像においては、照明光
は白色光で近似することができるから、白色に対応する
画像データと上述した代表色とをそれぞれｒｇ色度図に
投影し、無彩色と各代表色とをそれぞれ結ぶことによ
り、式の反射モデルで表される画像データの分布に対
応する直線とほぼ同等の直線を得ることができ、この直
線を用いて物体色を推定することができる。

【００４６】このとき、利用者は、対象領域内に存在す
る異なる物体色を持つ部分領域ごとにその代表的な色を
主観的に判断し、その色を示している部分の画素をマウ
ス２０５を操作して指定すればよい。

【００４７】これに応じて、入力解析部２０７が、該当
する画素の画像データを物体色推定部２２０に送出する
ことにより、代表色入力手段１１１の機能が果たされ
る。また、図３において、白色データ保持部２１２は、
白色光を表す色度データ（すなわち、ｒｇ色度図におけ
る無彩色）と明るさ値とを保持しており、請求項４で述
べた照明光入力手段１１２の機能を果たす構成となって
いる。

【００４８】また、図３において、変換処理部２１３
は、上述した画像データ抽出部２１１で得られた画像デ
ータをｒｇ色度図への射影を示す色度データ（ｒ，ｇ）
と明るさ値Ｌとに変換し、物体色推定部２２０および判
別手段１１４に相当する判別処理部２１４の処理に供す
る構成となっている。

【００４９】ここで、変換処理部２１３は、式〜式
を用いて、画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を色度データ
（ｒ，ｇ）と明るさ値Ｌとに変換すればよい。ｒ＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）・・・ｇ＝Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）・・・Ｌ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３・・・図３において、物体色推定部２２０は、上述した変換処
理部２１３から得られる色度データ及び明度データと代
表色および白色光のデータとに基づいて、色度値推定部
２２１と明るさ値決定部２２２とがそれぞれ色度値と明
るさ値とを求め、この結果に基づいて、ベクトル算出部
２２３が物体色ベクトルを算出する構成となっている。

【００５０】以下、色変更処理の対象領域に２つの部分
領域が存在する場合を例にとって、この物体色推定部２
２０の各部の動作を詳細に説明する。例えば、図５に示
すネクタイを表す画像の部分は、白抜きで示した地の部
分と斜線を付して示した柄の部分とからなっており、こ
の地の部分と柄の部分とが、図５に実線で輪郭を示した
対象領域の部分領域となっている。したがって、この場
合には、変換処理部２１３により、抽出された画像デー
タをｒｇ色度図上に投影すれば、図６に示すように、２
つの楕円状の分布が得られる。

【００５１】この場合に、色度値推定部２２１は、ま
ず、２つの部分領域のそれぞれに対応して入力された代
表色と白色とをそれぞれ結ぶ直線L1，L2を求め、更に、
２つの楕円状の分布に対応する包絡線C1，C2をそれぞれ
求める。次に、色度値推定部２２１は、直線L1と包絡線
C1との交点および直線L2と包絡線C2との交点をそれぞれ
求め、得られた交点のうち、無彩色からもっとも離れた
ものの座標をそれぞれの物体色の色度値（r1，g1），
（r2，g2）とすればよい。

【００５２】次に、物体色推定部２２０の明るさ値決定
部２２２により、例えば、特願平５−５２０５５号の技
法と同様にして、上述したようにして得られた物体色の
色度値（r1，g1），（r2，g2）に近い色度値を有する画
像データを抽出し、該当する画像データの明るさ値Ｌに
基づいて、それぞれの物体色の明るさ値Ｌを算出する。
このとき、明るさ値決定部２２２は、例えば、該当する
画像データのなかで最も頻度の高い明るさ値を物体色の
明るさ値Ｌとすればよい。また、該当する画像データの
明るさ値の平均値を物体色の明るさ値Ｌとしてもよい。

【００５３】このようにして、部分領域ごとに物体色の
色度値と明るさ値とが得られ、これに応じて、ベクトル
算出部２２３が、これらの値を上述した式〜式に代
入してＲ，Ｇ，Ｂ成分について解けば、上述した２つの
部分領域の物体色を示す２つの物体色ベクトル（Ｒ_d1，
Ｇ_d1，Ｂ_d1），（Ｒ_d2，Ｇ_d2，Ｂ_d2）を得ることができ
る。

【００５４】同様にして、対象領域に３つ以上の部分領
域が存在する場合についても、それぞれの部分領域ごと
に物体色を推定することができる。また、図３におい
て、判別処理部２１４は、変換処理部２１３で得られた
色度データのそれぞれと各部分領域に対応する物体色の
推定に用いた直線のそれぞれとの距離を求め、各画像デ
ータの射影にもっとも近い距離にある直線を検出するこ
とにより、画像データが属する部分領域を判別する構成
となっている。

【００５５】上述したように、各部分領域に属する画像
データは、ｒｇ色度図において、その部分領域の物体色
と照明光とを結ぶ線分の近傍に分布する。したがって、
このように、各部分領域に対応する直線との距離によっ
て、各画像データがその部分領域に属している可能性を
適切に評価して、画像データが属する部分領域を簡単に
判別することができる。

【００５６】ここで、各部分領域に対応する直線は無彩
色を示す点において交差するから、画像データが無彩色
に近い場合には、誤って判別される可能性がある。しか
しながら、人間の視覚は、彩度が低い場合には色相の差
異に対する感度が低くなるので、問題となることはな
い。

【００５７】なお、上述した物体色の推定処理に先立っ
て、この判別処理部２１４による処理を実行してもよ
い。この場合は、各部分領域に対応する画像データの分
布について包絡線を求める際に、上述した判別結果を利
用することができるから、処理を容易とすることができ
る。

【００５８】この判別処理部２１４による判別結果は、
上述した物体色ベクトルとともに、ベクトル推定部２１
５とパラメータ算出部２１６とから形成される反射モデ
ル作成手段１０２に送出される。

【００５９】このベクトル推定部２１５は、物体色推定
部２２０からの物体色ベクトルの入力に応じて、この物
体色ベクトルと白色データ保持部２１２から得られる白
色光ベクトルとに基づいて、２次反射光ベクトルを推定
し、パラメータ算出部２１６に送出する構成となってい
る。

【００６０】ベクトル推定部２１５は、白色光ベクトル
を照明光ベクトルとして、各部分領域に対応する物体色
ベクトルのそれぞれと白色光ベクトルとで作られる色空
間（例えばＲＧＢ空間）における平面を考え、これらの
平面に垂直な単位ベクトルをそれぞれ求めて、これを各
部分領域に対応する２次反射光ベクトルとすればよい。

【００６１】ここで、物体色が物体色ベクトル（Ｒ_d1，
Ｇ_d1，Ｂ_d1）で表される部分領域の画像データ（Ｒ_o1，
Ｇ_o1，Ｂ_o1）は、照明光ベクトル（Ｒ_s，Ｇ_s，Ｂ_s）
と２次反射光ベクトル（Ｒ_a1，Ｇ_a1，Ｂ_a1）とを用い
て、式のように表すことができる。

【００６２】

【数０２】

【００６３】同様に、物体色が物体色ベクトル（Ｒ_d2，
Ｇ_d2，Ｂ_d2）で表される部分領域の画像データ（Ｒ_o2，
Ｇ_o2，Ｂ_o2）は、照明光ベクトル（Ｒ_s，Ｇ_s，Ｂ_s）
と２次反射光ベクトル（Ｒ_a2，Ｇ_a2，Ｂ_a2）とを用い
て、式のように表すことができる。

【００６４】

【数０３】

【００６５】したがって、パラメータ算出部２１６は、
物体色の異なる部分領域のそれぞれに対応して、物体色
ベクトルと照明色ベクトル（この場合は白色光ベクト
ル）と２次反射光ベクトルとで表される反射モデルの式
に、判別処理部２１４による判別結果で示される画像デ
ータを代入し、各画像データに対応して、それぞれ３つ
のパラメータＫ₁，Ｋ₂，Ｋ₃を算出すればよい。

【００６６】このようにして、異なる物体色を持つ部分
領域を一括して色変更処理の対象領域とし、それぞれの
物体色を推定するとともに、対象領域内の各画素の画像
データをそれぞれ該当する部分領域ごとに分類し、各部
分領域ごとの反射モデルを作成することができる。

【００６７】したがって、色変更手段１０３は、この対
象領域内の異なる物体色を持つ部分領域のそれぞれにつ
いて目標色の入力を受け取り、従来と同様にして色変更
処理を行えばよい。

【００６８】図３において、表示データ作成部２３１
は、上述した反射モデル作成処理の終了に応じて動作
し、カラーパレットを表示するための表示データを作成
し、表示用メモリ２０３に送出する構成となっている。

【００６９】例えば、パラメータ算出部２１６から、パ
ラメータ算出処理が終了した旨の通知を受けて動作し、
図７に示すように、カラーパレットとともに対象領域内
の各部分領域の物体色および各部分領域について指定さ
れた目標色を表示する表示部を備えた目標色指定画面を
表す表示用データを作成すればよい。

【００７０】この場合は、利用者がマウス２０５を操作
して、各部分領域ごとに目標色をカラーパレットから選
択すればよい。これに応じて、入力解析部２０７は、利
用者による選択を表示データ作成部２３１に通知すると
ともに、表示データ作成部２３１から該当する画像デー
タをそれぞれ得て、目標色ベクトルとして、色変更手段
１０３に送出すればよい。

【００７１】このように、マウス２０５からの指示に応
じて、入力解析部２０７と表示データ作成部２３１とが
動作することにより、目標色入力手段１１５の機能を実
現することができる。

【００７２】また、図３において、色変更手段１０３
は、パラメータ保持部２１７と画像データ算出部２１８
戸から形成されており、このパラメータ保持部２１７
は、上述したパラメータ算出部２１６で得られたパラメ
ータを画素に対応して保持する構成となっている。ま
た、画像データ算出部２１８は、各部分領域に対応する
目標色ベクトルの入力に応じて、上述した反射モデルの
式における物体色ベクトルを目標色ベクトルで置き換
え、パラメータ保持部２１７内の該当するパラメータと
照明光ベクトルおよび２次反射光ベクトルとを用いて、
画像データを算出する構成となっている。

【００７３】例えば、入力解析部２０７を介して、図５
に示した地の部分の目標色（Ｒ_d1',Ｇ_d1',Ｂ_d1')と、柄
の部分の目標色（Ｒ_d2',Ｇ_d2',Ｂ_d2')とが入力された場
合は、画像データ算出部２１８は、それぞれの部分領域
について、式および式を用いて、新しい画像データ
（Ｒ_o1',Ｇ_o1',Ｂ_o1')，（Ｒ_o2',Ｇ_o2',Ｂ_o2')を算出す
ればよい。

【００７４】

【数０４】

【００７５】

【数０５】

【００７６】このようにして、異なる物体色を持つ部分
領域が混在した領域を一括して色変更の対象領域とし、
物体の質感を保ちながら、各部分領域をそれぞれ別の目
標色に変更することができる。これにより、各部分領域
をそれぞれ抽出するための煩雑な作業を不要とし、利用
者の負担を大幅に軽減することができる。

【００７７】また、上述したように、利用者が指定した
代表色に基づいて、各部分領域の物体色を推定するの
で、利用者はそれぞれの部分領域の代表的な色を主観的
に判断して入力すれば十分である。すなわち、利用者に
専門的な知識や経験を要求しないので、物体色をあから
さまに指定する方法を適用した場合に比べて、利用者の
負担を軽減し、経験の少ない利用者にとっても使いやす
い画像処理システムを提供することができる。

【００７８】なお、このとき、上述した特開平５−４０
８３３号の技法を用いて、各部分領域に対応する反射モ
デルのパラメータＫ₁，Ｋ₂，Ｋ₃の値を操作すれば、
物体の質感や表面の状態なども同時に変更することがで
きる。

【００７９】また、目標色をカラーパレットから選択す
る代わりに、物体色を土台として、その色相や彩度，明
度の変化分を入力することにより、目標色を指定する構
成としてもよい。

【００８０】この場合は、カラーパレットから目標色を
選択する場合に比べて、色相や彩度，明度を微妙に調整
することができるから、例えば、カラーパレットを用い
て大まかに色を変更したのちに、色相や彩度の微調整を
行うことができる。

【００８１】ところで、写真などの自然画像において
も、夕方に撮影した場合などには、照明光を白色光で近
似することができない場合がある。このような場合にお
いても、色変更処理の対象領域内の各部分領域で照明光
は共通であるから、この照明光の色を指定すれば、上述
したようにして、各部分領域の物体色をそれぞれ推定す
ることができる。

【００８２】例えば、利用者が、画像の中から金属など
の光沢を表す部分を見つけて、その部分に属する画素を
マウス２０５を介して指定すればよい。これに応じて、
入力解析部２０７が、該当する画像データを照明光色ベ
クトルとして物体色推定部２２０に送出すれば、マウス
２０５と入力解析部２０７とにより、請求項５で述べた
照明光色入力手段１１２の機能を実現し、利用者が指定
した照明光色と各部分領域の代表色とを結ぶｒｇ色度図
上の線分に基づいて、物体色の推定処理を行うことがで
きる。

【００８３】この場合は、白色光以外の照明光で照明さ
れた物体についても、物体色の推定処理を行うことがで
き、写真などが撮影された条件にきめ細かく対応して、
物体色を正確に求めることができる。実際に、昼間の太
陽光と白熱電球の光や蛍光灯の光とでは、その色が微妙
に異なっており、これらの照明光の色によって物体を表
す画像の部分の色も当然ながら微妙に変化する。服飾デ
ザインなどのシステムにおいては、微妙な色彩が重視さ
れるから、照明光の違いを考慮して物体色を正確に推定
可能としたことによる効果は大きい。

【００８４】一方、この場合には、利用者は画像の中か
ら光沢の部分など照明光の色を反映している部分を判別
し、その部分の画素を指定する必要があるが、物体色に
比べて、光沢の部分などを判別することは比較的容易で
あるから、利用者の負担の増加は軽微である。

【００８５】また、図８に示すように、図３に示した白
色データ保持部２１２に代えて、照明光推定部２３２を
備えて画像データ処理装置を構成し、この照明光推定部
２３２が、画像保持メモリ２０２内の画像データの明る
さ値に基づいて、照明光ベクトルを推定する構成として
もよい。

【００８６】ここで、画像のなかでは、照明光を反映す
る光沢の部分がもっとも明るいから、照明光推定部２３
２は、画像保持メモリ２０２内の全ての画像データの明
るさ値を算出してその最大値を検出し、該当する画像デ
ータを照明光ベクトルとして保持するとともに、上述し
た式〜式を用いて色度値および明るさ値を算出し、
その結果を物体色推定部２２０に送出すればよい。ま
た、物体色推定部２２０による推定処理の終了に応じ
て、保持している照明光ベクトルをベクトル推定部２１
５に送出し、２次反射光ベクトルの推定処理に供する。

【００８７】この場合は、利用者が照明光色を指定する
必要がないので、利用者の負担が増加することはない。
但し、画像保持メモリ２０２に格納された画像が、金属
などの光沢部分のように、照明光の色を反映する部分を
含んでいることが必要である。

【００８８】また、照明光推定部２３２の代わりに、代
表的な光源に対応する照明光ベクトルを格納する照明光
データベースを設け、利用者からの指示に応じて、この
照明光データベースが、対応する照明光ベクトルを物体
色推定部２２０に送出する構成としてもよい。

【００８９】この場合は、画像保持メモリ２０２に格納
された画像の光源に関する情報として、例えば、光源の
種類などが分かっていれば、画像そのものに照明光の色
を反映した部分が含まれている必要はない。

【００９０】ところで、単一の色の物体を表す画像の色
を変更する場合には、特願平５−５２０５５号の技法を
利用して、画像データから物体色ベクトル及び照明光ベ
クトルを自動的に推定することができるから、この場合
には、利用者による代表色の指定を作業を省くことがで
きる。

【００９１】以下、色変更処理の対象領域に物体色の異
なる複数の部分領域が含まれているか否かに応じて、上
述した物体色の推定処理と特願平５−５２０５５号によ
る物体色及び照明光色の推定処理とを切り換える方法に
ついて説明する。

【００９２】図９に、請求項６の画像データ処理装置の
実施例構成図を示す。図９において、画像データ処理装
置は、図３に示した画像データ処理装置に、ベクトル推
定手段１２１に相当するベクトル推定処理部２４０を付
加し、利用者からの指示に応じて、物体色推定部２２０
あるいはこのベクトル推定処理部２３１が動作し、その
処理結果に基づいて、ベクトル推定部２１５およびパラ
メータ算出部２１６が反射モデルの作成処理を行う構成
となっている。

【００９３】この場合に、利用者は、色変更処理の対象
領域に物体色の異なる複数の部分領域があるか単一の物
体色であるかを判断し、マウス２０５やキーボード２０
６を操作してその判断結果をモード指定指示として入力
すればよい。

【００９４】また、図９において、入力解析部２０７
は、上述したモード指定指示を変換処理部２１３に通知
し、これに応じて、変換処理部２１３が、複数の部分領
域がある旨のモード指定指示の入力に応じて、上述した
物体色推定部２２０に変換結果を送出し、対象領域が単
一の物体色である旨のモード指定指示の入力に応じて、
ベクトル推定処理部２４０に変換結果を送出する構成と
なっている。すなわち、入力解析部２０７からの指示に
応じて、変換処理部２１３が色度データの送出先を切り
換えることにより、起動制御手段１２２の機能が果たさ
れている。

【００９５】図９に示したベクトル推定処理部２４０に
おいて、近似処理部２４１は、対象領域内の画像データ
について、変換処理部２１３で得られた色度データを受
け取り、この色度データの分布を近似するｒｇ色度図上
の直線を求める。ここで、近似処理部２４１は、例え
ば、最小２乗法などの回帰分析を用いて、ｒｇ色度図に
おける画像データの分布を近似する直線を求め、色度値
決定部２４２に送出すればよい。

【００９６】図９において、色度値決定部２４２は、上
述した近似処理部２４１で得られた直線の近傍に分布す
る色度データのｒ成分（あるいはｇ成分）の出現頻度分
布を求め、この出現頻度分布の両端に相当する色度値か
ら照明光及び物体色の色度値を求めればよい。

【００９７】このとき、色度値決定部２４２は、スキャ
ナーなどの画像入力装置によるノイズを考慮して、出現
頻度が所定の閾値以上である部分を色度データの分布範
囲と考え、この分布範囲の両端のうち、無彩色に近いほ
うを照明光の色度値とし、無彩色から離れているほうを
物体色の色度値とすればよい。

【００９８】また、図９において、明るさ値決定部２４
３は、上述した物体色推定部２１２の明るさ値決定部２
２２と同様にして、変換処理部２１３で得られた明度デ
ータから物体色の色度値に近似した色度データに対応す
る明度データのなかで最大の頻度を持つ明るさ値を物体
色の明るさ値とすればよい。同様にして、明るさ値決定
部２４３は、照明光色に近似した色度値に対応する明度
データなかの最大値を照明光の明るさ値とすればよい。

【００９９】次に、ベクトル算出部２４４は、上述した
物体色推定部２２０のベクトル算出部２２３と同様に、
色度値決定部２４２と明るさ値決定部２４３とで得られ
た物体色及び照明光色を示す色度値及び明るさ値をそれ
ぞれ式〜式に代入し、これらの式を画像データの成
分Ｒ，Ｇ，Ｂについて解いて、物体色ベクトルと照明光
ベクトルとをそれぞれ求めればよい。

【０１００】このように、入力解析部２０７からの指示
に応じて、ベクトル推定処理部２４０の各部が動作する
ことにより、請求項６で述べたベクトル推定手段１２１
の機能を実現して、対象領域の指定に応じて、自動的に
物体色ベクトル及び照明光ベクトルを推定し、反射モデ
ルの作成処理に供することができる。

【０１０１】この場合は、色変更処理の対象領域が単色
の物体を表す部分である場合に、利用者による代表色の
指定作業を不要として、利用者へのサービス性を向上す
ることができる。

【０１０２】更に、対象領域に異なる物体色を持つ複数
の部分領域が含まれているか否かを自動的に判断するこ
とも可能である。図１０に、請求項７の画像データ処理
装置の実施例構成図を示す。

【０１０３】図１０において、画像データ処理装置は、
図９に示した画像データ処理装置に走査処理部２５１と
判定処理部２５２とデマルチプレクサ（ＤＭＰＸ）２５
３とを付加し、この走査処理部２５１による処理結果に
基づいて、判定処理部２５２が、対象領域に物体色の異
なる複数の部分領域が含まれているか否かを判定し、こ
の判定結果に応じて、デマルチプレクサ２５３が、変換
処理部２１３の変換結果を物体色推定部２２０あるいは
ベクトル推定処理部２３１に送出する構成となってい
る。

【０１０４】図１０において、走査処理部２５１は、特
徴抽出手段１２３に相当するものであり、変換処理部２
１３で得られた色度データから所定の色度成分rtを持つ
色度データと所定の色度成分gtを持つ色度データとをそ
れぞれ抽出し、それぞれの色度データについて、色度成
分ｇの出現頻度分布と色度成分ｒの出現頻度分布とをそ
れぞれ求める構成となっている。

【０１０５】つまり、走査処理部２５１は、図１１(a)
に点線で示すように、ｒｇ色度図において、所定の色度
成分rtを通るｇ軸に平行な直線および所定の色度成分gt
を通るｇ軸に平行な直線をそれぞれ用いて、対象領域に
含まれる画素の画像データの分布を走査する。

【０１０６】ここで、走査処理部２５１は、所定の色度
成分rt，gtの値として、例えば、色度データのｒ成分お
よびｇ成分の平均値を設定し、上述した走査処理を行え
ばよい。また、予め、複数の色度成分rt，gtの値を決め
ておき、これらの色度成分rt，gtの値についてそれぞれ
走査処理を行ってもよい。

【０１０７】図１１(b) に、図１１(a) に示した色度デ
ータの分布の走査結果を示す。図１１(b) において、ｒ
軸方向およびｇ軸方向への走査結果をそれぞれ実線およ
び点線で示した。

【０１０８】判定処理部２５２は、走査処理部２５１で
得られたｒ軸方向およびｇ軸方向への走査結果を受け取
って、まず、それぞれの走査結果として得られた出現頻
度分布に現れているピークを検出する。

【０１０９】ここで、対象領域に物体色の異なる複数の
部分領域が存在する場合に、対象領域の色度データの分
布をｒ軸方向あるいはｇ軸方向に走査すれば、いずれか
の走査結果として、各部分領域の分布に対応する複数の
ピークを持った出現頻度分布が得られると考えられる。

【０１１０】したがって、判定処理部２５２は、少なく
とも一方の走査結果に複数のピークが現れているか否か
によって、色変更処理の対象領域に物体色の異なる複数
の部分領域が存在するか否かを判定することができ、判
定手段１２４の機能を実現することができる。

【０１１１】例えば、図１１(b) に示した走査結果の入
力に応じて、判定処理部２５２は、ｇ軸方向への走査結
果から２つのピークを検出する。この場合に、判定処理
部２５２は、該当する対象領域には物体色の異なる複数
の部分領域が存在すると判定し、デマルチプレクサ２５
３に変換処理部２１３の出力を物体色推定部２２０に送
出する旨を指示すればよい。

【０１１２】一方、対象領域の物体色が単一である場合
には、走査処理部２５１で得られる走査結果に複数のピ
ークが現れることはない。したがって、すべての走査結
果から検出されたピークの数が１以下であった場合に、
判定処理部２５２は、対象領域の物体色は単一であると
判定し、デマルチプレクサ２５３に変換処理部２１３の
出力をベクトル推定処理部２４０に送出する旨を指示す
ればよい。

【０１１３】このようにして、対象領域の画像データの
分布に基づいて、対象領域に物体色の異なる複数の部分
領域が存在するか否かを自動的に判定することができ
る。これにより、色空間における画像データの分布に基
づいて、適切な物体色（および照明光）の推定処理を自
動的に選択して実行することが可能となるから、利用者
にとって更に使いやすい画像処理システムを提供するこ
とができる。

【０１１４】また、この場合は、判定処理部２５２がデ
マルチプレクサ２５３を制御することにより、請求項７
で述べた起動制御手段１２２の機能が実現されている。
なお、走査処理部２５１は、図１２(a) に示すように、
ｒｇ色度図における色度データの分布を無彩色を中心に
所定の半径dtの円（図１２(a) において点線で示した）
を用いて走査してもよい。

【０１１５】この場合は、図１２(b) に示すように、上
述した走査に用いられた円上の色度データの頻度分布
は、無彩色とその色度データとを結ぶ直線がｒ軸方向と
成す角θに対して得られる。

【０１１６】ここで、対象領域内の各部分領域に対応す
る色度データは、上述したように、無彩色と物体色とを
結ぶ線分を中心に分布しているから、走査処理部２５１
が、適切な半径の円を用いて走査すれば、各部分領域に
対応するすべての線分を横切って色度データの分布を走
査することができる。

【０１１７】このように、円を用いて走査を行う場合
は、走査処理部２５１の処理は多少複雑になるが、色度
データの分布にかかわらず、対象領域内に存在する物体
色の異なる部分領域のそれぞれに対応するピークを確実
に持った頻度分布を得ることができるから、判定処理部
２５２によって、正確に判別することができる。

【０１１８】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、反射モデ
ルで表される画像データの色空間における分布の特徴を
利用して、色変更処理の対象領域に含まれる異なる物体
色の各部分領域に対応する代表色と無彩色とからそれぞ
れの物体色を推定し、各部分領域についての反射モデル
を作成することができるので、物体色の異なる複数の部
分領域を一括して色変更処理を行うことが可能である。
これにより、物体色ごとに対象領域を抽出する作業を不
要とし、利用者の作業負担を大幅に軽減することができ
る。

【０１１９】更に、対象領域の物体色が単一である場合
に物体色及び照明光を推定する技術と組み合わせること
により、利用者にとって使いやすい画像処理システムを
提供することができる。

【０１２０】特に、対象領域内に物体色が異なる部分領
域が複数存在するか否か自動的に判定し、この判定結果
に応じて、適切な物体色の推定処理を選択する構成とし
たことにより、利用者にとっての使いやすさをさらに向
上することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像データ処理方法の原理を示す図で
ある。

【図２】本発明の画像データ処理装置の原理ブロック図
である。

【図３】請求項４の画像データ処理装置の実施例構成図
である。

【図４】画像データの分布を説明する図である。

【図５】部分領域の例を示す図である。

【図６】画像データの分布を説明する図である。

【図７】目標色指定画面の説明図である。

【図８】請求項５の画像データ処理装置の実施例構成図
である。

【図９】請求項６の画像データ処理装置の実施例構成図
である。

【図１０】請求項７の画像データ処理装置の実施例構成
図である。

【図１１】画像データの走査処理を説明する図である。

【図１２】画像データの走査処理を説明する図である。

【符号の説明】

１０１抽出手段１０２反射モデル作成手段１０３色変更手段１１１代表色入力手段１１２照明光入力手段１１３物体色推定手段１１４判別手段１１５目標色入力手段１２１ベクトル推定手段１２２起動制御手段１２３特徴抽出手段１２４判定手段２０１画像入力装置２０２画像保持メモリ２０３表示用メモリ２０４ディスプレイ装置２０５マウス２０６キーボード２０７入力解析部２１０画像処理部２１１画像データ抽出部２１２白色データ保持部２１３変換処理部２１４判別処理部２１５ベクトル推定部２１６パラメータ算出部２１７パラメータ保持部２１８画像データ算出部２２０物体色推定部２２１色度値推定部２２２，２４３明るさ値決定部２２３，２４４ベクトル算出部２３１表示データ作成部２３２照明光推定部２４０ベクトル推定処理部２４１近似処理部２４２色度値決定部２５１走査処理部２５２判定処理部２５３デマルチプレクサ（ＤＭＰＸ）

───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】カラー画像中の任意の領域に含まれる各
画素の色を表す画像データを対象領域の画像データとし
て抽出し、前記対象領域内の画像に含まれる物体そのも
のの色を示す物体色ベクトルと照明光の色を示す照明光
ベクトルと二次反射光の色を示す二次反射光ベクトルと
のそれぞれに対応する係数を乗じて得られる各成分によ
って前記物体の部分の各画素の色を表す画像データを表
す反射モデルを用いて、前記対象領域の画像の色を変更
する画像データ処理方法において、前記対象領域内に存在する異なる物体色を持つ部分領域
のそれぞれについて、該当する部分の代表的な色を示す
画像データを代表色として入力し、前記画像データの色空間における分布と、前記代表色の
それぞれと白色光とを前記色空間において結ぶ直線とに
基づいて、前記部分領域のそれぞれに対応する物体色を
推定し、前記画像データの色空間における分布に基づいて、前記
対象領域の各画素に対応する画像データをそれぞれの部
分領域に分配し、前記部分領域ごとに推定された物体色を用いて、前記部
分領域のそれぞれに分配された画像データに対応する反
射モデルを作成することを特徴とする画像データ処理方
法。
【請求項２】カラー画像中の任意の領域に含まれる各
画素の色を表す画像データを対象領域の画像データとし
て抽出し、前記対象領域内の画像に含まれる物体そのも
のの色を示す物体色ベクトルと照明光の色を示す照明光
ベクトルと二次反射光の色を示す二次反射光ベクトルと
のそれぞれに対応する係数を乗じて得られる各成分によ
って前記物体の部分の各画素の色を表す画像データを表
す反射モデルを用いて、前記対象領域の画像の色を変更
する画像データ処理方法において、前記対象領域内に存在する異なる物体色を持つ部分領域
のそれぞれについて、該当する部分の代表的な色を示す
画像データを代表色として入力し、前記照明光ベクトルを入力し、前記画像データの色空間における分布と、前記代表色の
それぞれと前記照明光ベクトルで表される照明光の色と
を前記色空間において結ぶ直線とに基づいて、前記部分
領域のそれぞれに対応する物体色を推定し、前記画像データの色空間における分布に基づいて、前記
対象領域の各画素に対応する画像データをそれぞれの部
分領域に分配し、前記部分領域ごとに推定された物体色を用いて、前記部
分領域のそれぞれに分配された画像データに対応する反
射モデルを作成することを特徴とする画像データ処理方
法。
【請求項３】請求項１または請求項２に記載の画像デ
ータ処理方法において、対象領域に含まれる各画素の画像データの色空間におけ
る位置と各部分領域の物体色の推定に用いた直線との距
離をそれぞれ求め、最も距離が短い直線に対応する部分領域に該当する画像
データを分配することを特徴とする画像データ処理方
法。
【請求項４】カラー画像中の任意の領域に含まれる各
画素の色を表す画像データを抽出手段（１０１）によっ
て対象領域の画像データとして抽出し、反射モデル作成
手段（１０２）により、前記対象領域内の画像に含まれ
る物体そのものの色を示す物体色ベクトルと照明光の色
を示す照明光ベクトルと二次反射光の色を示す二次反射
光ベクトルとのそれぞれに対応する係数を乗じて得られ
る各成分によって前記物体の部分の各画素の色を表す画
像データを表す反射モデルを作成し、この反射モデルを
用いて、色変更手段（１０３）が、前記対象領域の画像
の色を変更する画像データ処理装置において、前記対象領域内に存在する異なる物体色を持つ部分領域
のそれぞれについて、該当する部分の代表的な色を示す
画像データを代表色として入力する代表色入力手段（１
１１）と、照明光ベクトルとして白色光を示すベクトルを入力する
照明光入力手段（１１２）と、前記画像データの色空間における分布と、前記代表色の
それぞれと前記照明光ベクトルで示される照明光の色と
を前記色空間において結ぶ直線とに基づいて、前記部分
領域のそれぞれに対応する物体色を推定する物体色推定
手段（１１３）と、対象領域に含まれる各画素の画像データの色空間におけ
る位置と各部分領域の物体色の推定に用いた直線との距
離に基づいて、前記対象領域の各画素に対応する画像デ
ータが属する部分領域を判別する判別手段（１１４）
と、前記各部分領域ごとに、変更後の物体色を示す目標色ベ
クトルを入力する目標色入力手段（１１５）とを備え、前記反射モデル作成手段（１０２）は、前記部分領域ご
とに推定された物体色を用いて、前記判別手段（１１
４）により前記部分領域のそれぞれに属すると判別され
た画像データに対応する反射モデルをそれぞれ作成する
構成であり、前記色変更手段（１０３）は、前記各部分領域にそれぞ
れ対応する目標色ベクトルおよび反射モデルを用いて、
色変更処理を行う構成であることを特徴とする画像デー
タ処理装置。
【請求項５】請求項４に記載の画像データ処理装置に
おいて、照明光入力手段（１１２）が、照明光の色を反映してい
る画素を示す情報の入力に応じて、該当する画像データ
を照明光ベクトルとして入力する構成であることを特徴
とする画像データ処理装置。
【請求項６】請求項４に記載の画像データ処理装置に
おいて、対象領域に含まれる各画素の画像データを所定の色度平
面に投影して得られる射影の分布を近似する図形を求
め、この図形に基づいて、照明光ベクトル及び物体色ベ
クトルを推定するベクトル推定手段（１２１）と、モード指定指示の入力に応じて、前記ベクトル推定手段
（１２１）と物体色推定手段（１１３）とのいずれか一
方を選択的に起動する起動制御手段（１２２）とを備
え、反射モデル作成手段（１０２）は、モード指定指示に応
じて、前記ベクトル推定手段（１２１）と前記物体色推
定手段（１１３）との出力の一方を選択して、反射モデ
ルの作成処理に用いる構成であることを特徴とする画像
データ処理装置。
【請求項７】請求項６に記載の画像データ処理装置に
おいて、対象領域に含まれる各画素の画像データの色空間におけ
る分布の特徴を抽出する特徴抽出手段（１２３）と、前記分布の特徴に基づいて、前記対象領域に複数の部分
領域が存在するか否かを判定し、判定結果をモード指定
指示として送出する判定手段（１２４）とを備え、起動制御手段（１２２）は、複数の部分領域が存在する
旨の判定結果の入力に応じて、物体色推定手段（１１
３）を選択し、前記対象領域が単一の物体色を持つ旨の
判定結果の入力に応じて、ベクトル推定手段（１２１）
を選択する構成であることを特徴とする画像データ処理
装置。