JPH09284578A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 色空間等の特徴空間上のデータ分布を移動さ
せて行う色調修正等の画像処理を少ない演算量できるよ
うにする。 【解決手段】 画像の色空間上でのデータ分布の特徴を
表わすクラスタ代表点と色域境界を表わす点を制御点と
して設定する手段２２と、設定された制御点を母点とし
て四面体を単位とするドローネ網を作成する手段２４
と、制御点を除くデータ分布中の各画素値が、ドローネ
網を構成する四面体のいずれに属するか判定し、空間座
標で記述されている各画素値を、それぞれが属する四面
体内部の制御点で規定される四面体内部座標に変換する
手段２６と、色修正のために任意の制御点を色空間上で
移動させる手段４４と、四面体内部座標に変換された各
画素値を元の空間座標に逆変換する手段４０と、を備え
ている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置、特
にカラー画像の色調修正に適用して好適な画像処理装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像の特徴空間上で特徴的な分布を持つ
点データ群を移動させることにより、その画像を処理す
ることが行われている。その１つに、カラースキャナ等
の色調修正装置で（ハイライト／シャドウ）・ポイン
ト、グラデーション・カーブ、カラー・コレクション等
のパラメータを用いて行う色調修正がある。以下、この
色調修正の場合を中心に説明する。

【０００３】カラー画像の入出力機器の普及に伴い、異
なるメディア間の色のマッチングが取れない、色の修正
が簡単にできない等の問題が指摘されるようになり、画
像の色再現・色修正が重要な技術的課題として広く認識
されるようになってきた。このような課題を解決するた
めに、近年、印刷機用のＣＭＹＫやディスプレイ用のＲ
ＧＢ等の特定のデバイスに依存した色空間ではなく、測
色的に定義されたＣＩＥＬＡＢ（ＣＩＥ（国際照明委員
会）により１９７６年に勧告されたＬ＊ａ＊ｂ＊均等色
空間）のようなデバイス・インディペンデントな色空間
に変換した上で、色相／明度／彩度を制御することによ
り色調修正を行う手法が種々提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、形状等
を表現する３次元空間を含む画像の特徴空間上でデータ
分布を移動させて行う画像処理は、演算量が膨大で難し
いという問題がある。とりわけ、特徴空間として色空間
を用いてカラー画像の色調修正を行う従来の色調修正装
置には以下の問題がある。

【０００５】色調修正を行う場合、画素毎に修正演算が
必要であることから演算量が膨大であるために、複雑な
アルゴリズムの実装は難しい。又、画像データを色空間
に一旦変換して色調修正を行う場合でも、画像の色調に
関する特徴をオペレータが目で見て判断し、色空間の制
御を行っているために熟練が必要である。更に、印刷製
版現場等で行う色調修正作業では、特定領域のみの色を
変えたいという要求があるが、このような領域選択的な
色調修正を行う場合には、領域指定を効率的に実行でき
ない。

【０００６】本発明は、前記従来の問題点を解決するべ
くなされたもので、色空間上の画素値の分布を初めとし
て、画像データを記述する特徴空間上のデータの分布を
移動させることにより、色調修正等の画像処理を少ない
演算量で実行できるようにすると共に、色調修正の場合
は熟練したオペレータでなくとも、領域選択的な色調修
正をも容易に行うことができる画像処理装置を提供する
ことを課題とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、画像の特徴空
間上でのデータ分布の特徴を表わす点を含む複数の点を
制御点として設定する手段と、設定された制御点を母点
として単体分割する手段と、データ分布中の各点が、単
体分割された単体のいずれに属するか判定する判定手段
と、空間座標で記述されている各点を、それぞれが属す
る単体で規定される単体内部座標に変換する手段と、任
意の制御点を特徴空間上で移動させる手段と、単体内部
座標に変換された各点を元の空間座標に逆変換する手段
と、を備えた構成とすることにより、前記課題を解決し
たものである。

【０００８】即ち、本発明においては、例えば特徴空間
が色空間である場合、画像データの色空間上での分布特
徴に依存した表現に画像を一旦変換し、その分布の特徴
を表わす制御点を元に単体分割を行い、画像データをこ
の分割により作成された単体で規定される単体内部座標
に変換することにより、演算量を大幅に低減できると共
に、オペレータは制御点を移動させるだけで、容易に色
調修正ができるようになるため、熟練を要することな
く、領域選択的な色調修正も簡単にできるようになる。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、本発明の
実施の形態を詳細に説明する。

【００１０】図１は、本発明に係る一実施の形態の色調
修正装置の概略構成を示すブロック図である。この色調
修正装置（画像処理装置）は、カラー写真等の原画から
カラー画像を入力するためのスキャナ等の画像入力装置
１０、該画像入力装置１０で入力した画像データを保持
する画像保持用メモリ１２、入力した上記カラー画像を
表示するディスプレイ等の画像表示装置１４、最終的に
修正されたカラー画像を出力するための画像出力装置１
６を備えている。

【００１１】又、この色調修正装置は、上記画像保持用
メモリ１２に保持されている画像データを読み出し、以
下に詳述するカラー画像に対する色調修正を実行するた
めに、色空間座標で記述されている画像データをドロー
ネ網表現データに変換する変換部２０と、該変換部２０
で作成したデータを保持するドローネ網表現データ保持
部３０と、該データ保持部３０に保持されているドロー
ネ網表現データを元の色空間座標データに逆変換するた
めの画素値データ逆変換部４０と、後述する色域境界を
表わす点列データ保持用メモリ４２と、色を修正する際
の指示を入力するための修正指示部４４とを備えてい
る。

【００１２】又、上記変換部２０には、各機能について
は後に詳述するが、制御点リスト作成部２２、四面体リ
スト作成部２４、画素値データ変換部２６が含まれてい
る。又、上記データ保持部３０には、画像特徴量データ
保持用メモリ３２、画素値データ保持用メモリ３４が含
まれている。

【００１３】更に、要部詳細を図２に示すように、制御
点リスト作成部２２は、クラスタリング処理部２２Ａ
と、点列データ組合せ部２２Ｂを、四面体リスト作成部
２４は、ドローネ網構成部２４Ａと、四面体抽出部２４
Ｂを、画像特徴量データ保持用メモリ３２は、制御点リ
スト３２Ａと、四面体リスト３２Ｂを、それぞれ有して
いる。

【００１４】この色調修正装置では、上記変換部２０、
保持部３０、逆変換部４０で、以下に詳述する画像の色
調修正が実行され、修正後の画像データが前記メモリ１
２に出力され、保存されると共に、必要に応じて前記出
力装置１６に出力されるようになっている。

【００１５】この実施の形態では、カラー画像上の、例
えば１つの物体である対象領域に存在する画素につい
て、図３に示すような色空間上におけるバナナ形状の分
布を求め、該分布を利用して色調修正を行う。

【００１６】即ち、通常、画像は３次元的な広がりを持
った物体に照明光を当て、その反射光を適切なレンズ系
を通し、２次元平面にマッピングすることによって撮影
が行われる。その際、ある１つの物体は同一の分光反射
率、つまり同一の色を持っていて、照明光と物体表面の
角度と視点の位置の関係により、その色には様々なグラ
デーションが生じている。

【００１７】従って、カラー画像中で１つの物体に注目
すると、その物体に対応する画像領域に属する画素値の
色空間上における分布には、ある特徴的な傾向があるこ
とが知られている。即ち、物体が同一でも、影になり照
明光が届かない部分は黒くなり、物体の表面に対して照
明光が入射したときの入射角で決まる出射角に視線が近
い物体表面の領域では、鏡面反射に近い状態となるた
め、照明光と同じ白になり、その中間の部分は物体表面
が拡散反射をし、視線角度に対し反射率が分布を持つの
で、同一領域（同一物体）の画素は、上記図３に色空間
がＬ＊ａ＊ｂ＊空間の場合を示すように、黒（シャド
ウ）から物体固有の色（物体色）を通り、白（ハイライ
ト）へ至る曲線に沿った弧状のグラデーションで分布す
る傾向がある。ここで、Ｌ＊は明度、ａ＊ｂ＊平面内
で、Ｌ＊軸からの距離は彩度、回転角は色相を表わす。

【００１８】この実施の形態では、同一物体を表わす画
素値の色空間上における分布のこのような特徴を利用
し、該分布を色空間上で移動（変形）させることによ
り、その物体の色調を修正できるようにし、容易にカラ
ー画像の色調修正を行えるようにした。

【００１９】この実施の形態では、図４に、複数の物体
が描写されているカラー画像について求めた色空間上の
画素値の分布を示したように、各分布についてその特徴
を表わす複数の点（黒丸●で示す）を制御点として、こ
れを矢印で示す方向に移動させることにより、色調修正
を行う。その際、制御点以外のデータについては適当な
補間演算が必要であるが、補間を効率的に実行するため
には、ランダムにばらまかれた点を何等かの手法により
構造化する必要がある。そのために、制御点を母点とし
て空間を単体に分割する単体分割を行う。ここで言う単
体とは、空間をｎ次元に拡張した場合、ｎ＋１個のアフ
ィン独立な点の凸包である。

【００２０】ここでは、この単体分割の具体的な方法と
してドローネ網の作成を採用する。このドローネ網は、
計算幾何学における重要な概念であるが、これについて
簡単に説明しておく。

【００２１】平面上にｎ個の、（母点）Ｐi （ｘi ，ｙ
i ）（ｉ＝０，・・・，ｎ−１）が与えられたとき、点
Ｐi の勢力圏：Ｖ（Ｐi ）を、次の（１）式で定義し、
これを点Ｐi に対するボロノイ（Ｖoronoi）領域、又
は、これに基づいた領域分割をボロノイ分割と呼ぶ。

【００２２】

【数１】 ここで、ｄ（Ｐ，Ｑ）は点Ｐと点Ｑのユークリッド距離

【００２３】点Ｐi と点Ｐj に対応するボロノイ領域が
共有する境界を持つ、即ち隣接しているとき、それらの
点を線分で結ぶことによってあるグラフを作ることがで
きる。このグラフは平面の三角形（単体）分割になって
おり、ドローネ三角形分割あるいはドローネ網と呼ばれ
ている。即ち、ドローネ網とは、各点の集まり（母点）
に対してボロノイ分割したとき、隣接したボロノイ領域
の母点同士を線で結んでできるグラフである。このドロ
ーネ網は、最小角最大の意味で最適な単体分割であり、
しかも一意に決まるという特徴を有している。

【００２４】図５に２次元表記したドローネ網の例を概
念的に示したが、以上のことは３次元以上の空間におい
ても同様に定義でき、ここで扱う色空間は３次元である
ので、ドローネ単体分割は四面体分割となり、ドローネ
網の構成単位（単体）は四面体となる。なお、このドロ
ーネ網については、伊里：“ｂｉｔ別冊計算幾何学と地
理情報処理”共立出版（１９８６）、今井：“計算幾何
学”，共立出版（１９９４）に詳説されている。

【００２５】ここでは、データを適切に表現するため
に、図６（Ａ）及び（Ｂ）にそれぞれ示すようなクラス
タ代表点及び色域境界を表わす点列データを母点（これ
は制御点となる）として、同図（Ｃ）に示すドローネ網
を構成する。

【００２６】即ち、この色調修正装置では、まず入力さ
れたカラー画像データが画像保持用メモリ１２から前記
図４に示したような色空間上での画素値の分布データと
して制御点リスト作成部２２に入力される。この作成部
２２では、クラスタリング処理部２２Ａで、分布の特徴
を表わす点列データを、例えばＫ平均クラスタリング等
の通常のクラスタリングによって得られる各クラスタの
代表点（例えば、クラスタの重心）として選択する。こ
のクラスタリング処理部２２Ａで選択された上記点列デ
ータは、点列データ組合せ部２２Ｂに入力され、ここで
色域境界を表わす点列データ保持用メモリ４２から別途
入力される色域境界を表わす点列データと組合わされ、
実際の修正に使用する制御点として四面体リスト作成部
２４に出力される。

【００２７】上記点列データ保持用メモリ４２に保持さ
れている色域境界を表わす点列データは、実データから
予め抽出して作成されている。この点列データは、入力
もしくは出力に想定しているデバイスの信号値（ＲＧ
Ｂ、ＣＭＹＫ等）と、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間との対応を記
述するＬＵＴ（ルック・アップ・テーブル）を作成して
おくことにより、次のようにして抽出することができ
る。

【００２８】上記ＬＵＴに登録されている各値をＬ＊ａ
＊ｂ＊色空間上にプロットしてみると、図７に示すよう
な点の集合が得られる。但し、実際には３次元空間であ
るが、ここでは便宜上２次元で表わしてある。この点の
集合から、凸包を形成し、且つ凸包内部の点以外の白丸
○で示す点だけを抽出すれば、それが色域境界を表わす
点の集合（点列）となる。

【００２９】具体例としては、ＣＭＹＫで表現されてい
る原画像を使用して、ＣＭＹＫからＬ＊ａ＊ｂ＊への変
換用ＬＵＴとして、ＣＭＹＫの各値が０、２５、５０、
７５、１００（％）の２５％毎に等分割した５⁴ 個の点
のデータからなるＬＵＴを使用することができる。この
ＬＵＴに登録されているＬ＊ａ＊ｂ＊値は、印刷された
カラー・パッチを実際に測色した値である。

【００３０】なお、上記のような実測に基づくＬＵＴで
なくとも、解析的な式により両者の変換が定義されてい
る場合であれば、その変換式に基づいてＬＵＴを作成し
ておくことで、同様に色域境界を表わす点列データを抽
出できる。

【００３１】前記点列データ組合せ部２２Ｂで点列デー
タを組合せて作成した制御点は、四面体リスト作成部２
４のドローネ網構成部２４Ａに入力され、該制御点に基
づきドローネ網が作成される。これを概念的に示したの
が前記図６（Ｃ）である。

【００３２】上記のようにして抽出された点列データと
クラスタ代表点とを合わせたものに対して、この図６
（Ｃ）のようなドローネ網を構成することにより、色域
境界の外には原理的に画素値は存在しないため、全ての
画素をドローネ網の内側として表現できるようになる。

【００３３】この図６（Ｃ）にも、便宜上２次元的に表
記してあるが、実際の色空間は３次元であるため、ドロ
ーネ網により分割される単体は前記の如く四面体であ
る。このように構成部２４Ａで作成されたドローネ網
は、四面体抽出部２４Ｂに入力され、ここで該ドローネ
網から四面体リストを抽出する。抽出された四面体リス
トは、前記点列データ組合せ部２２Ｂで作成された全制
御点を特定した制御点リストと共に、画像の分布特徴を
表わすデータ（以下、両者の組合せを画像特徴量データ
と呼ぶ）として、画像特徴量データ保持用メモリ３２に
保持される。

【００３４】更に、この画像特徴量データは、画素値デ
ータ変換部２６に入力され、ここで各画素の画素値を該
画像特徴量データに基づく画素値データに変換し、それ
を画素値データ保持用メモリ３４に保持する。この画素
値データは、四面体ＩＤと四面体内部座標として表現さ
れる。

【００３５】このようにしてドローネ網による表現（以
下、ドローネ網表現と呼ぶ）の画像データが得られる。
図８は、このようなドローネ網表現された画像データを
概念的に示したものである。このデータ構成について詳
述すると、前述した如く、図８（Ａ）に示すようなドロ
ーネ網（前記図６（Ｃ）に当る）は、四面体の集まりと
みなせることから、四面体のみを抽出し、同図（Ｂ）に
示すように、［四面体リスト］＋［制御点リスト］とし
てこれを表現する。

【００３６】図８（Ｃ）に、このデータ構造を示すよう
に、制御点を表わすデータの内部構造はＬ＊ａ＊ｂ＊の
座標値であり、これは３つの実数値からなる。制御点リ
ストはドローネ網を構成する元となった制御点［０］〜
［Ｎ−１］の集合からなるリストで、リストの要素は上
記制御点データ（色空間座標値）である。一方、四面体
を表わすデータの内部構造は各頂点に対応した制御点の
制御点番号（制御点リスト中のアドレス）であり、これ
は０〜Ｎ−１の中の４つの整数値からなる。四面体リス
トはドローネ網を構成する四面体［０］〜［Ｍ−１］の
集合からなるリストで、リストの要素は上記四面体デー
タ（制御点番号）である。以上のようなデータ構造でド
ローネ網は完全に表現できる。

【００３７】次に、各画素に対応した画素値の表現方法
について説明する。図８（Ａ）に×印で示した画素値が
含まれる四面体を同図（Ｄ）に２次元的に拡大して示し
たように、該画素値を表現するために、同図（Ｅ）に示
すように、まず、その画素値の属している四面体の四面
体番号（四面体リスト中のアドレス。以下四面体ＩＤと
表記する）を各画素毎に記述しておく。更に、その画素
値が四面体内部でどのような位置にあるかを四面体内部
座標で記述する。これには、四面体の任意の頂点を原点
とし、原点から延びる３本の辺の方向に基底ベクトルを
取り、各辺の長さを１に正規化した斜交座標系での座標
値として表現する。従って、×印の座標値は、（ｐ1 ，
ｐ2 ，ｐ3 ）の四面体内部座標値で記述できる。

【００３８】上記図８（Ｄ）には、この四面体座標値を
便宜上２次元で表現してあり、底辺左頂点を原点とする
座標で、×印は（ｐ1 ，ｐ2 ）で規定できることを表わ
している。即ち、四面体内部にある任意の点の座標を、
各頂点にある制御点の座標値で補間できることを意味す
る。

【００３９】実際の演算では、この四面体内部座標値を
実数データとして保持しておくのはデータ量の観点か
ら、現実的ではないので、適当に量子化する必要があ
る。又、四面体ＩＤも、四面体の個数に応じた適切なビ
ット数で記述するようにしなければならない。四面体Ｉ
Ｄのビット数についてはドローネ網に含まれる四面体の
数から、その対数をとることで簡単に計算することがで
きる。四面体内部座標の量子化については、単純な線形
量子化を基本とし、ｐ1 、ｐ2 、ｐ3 に存在する拘束条
件を利用して、若干圧縮する方式を導入する。

【００４０】具体的には以下のようにする。ｐ1 、ｐ2
、ｐ3 は０以上１以下の実数なので、次の（２）式に
より、それぞれの数値を（２^s −１）倍し、それを四捨
五入することでｓビットに量子化する。なお、（２）式
右辺の左右端に記したＬ及び逆Ｌ字状の記号はその内側
の計算値の小数点以下を切捨てることを意味する。

【００４１】

【数２】

【００４２】これで四面体内部座標は３s ビットで表さ
れる。ｐ1 、ｐ2 、ｐ3 は四面体内部の点の位置を決め
るパラメータなので、次の（３）式のような拘束条件が
存在する。

【００４３】ｐ1 ＋ｐ2 ＋ｐ3 ≦１ …（３）

【００４４】この条件から、量子化されたＰ1 、Ｐ2 、
Ｐ3 では、それぞれの値の最上位ビットに含まれる１の
個数は２以上にならない。２以上になると、Ｐ1 、Ｐ2
、Ｐ3 を足し合わせた結果の桁が一つ上がってしまう
ため条件を満たさなくなる。従って、最上位ビットに関
する可能な状態は、（１）Ｐ1 の最上位ビットのみ１、
（２）Ｐ2 の最上位ビットのみ１、（３）Ｐ3 の最上位
ビットのみ１、（４）最上位ビットに１がない、の４通
りしかなく、これは２ビットで表現できる。結局図９の
ように、最上位ビット情報Ｑ（２ｂｉｔ）とＰi （ｉ＝
１，２，３）から最上位ビットを除いたものＰi ′（ｉ
＝１，２，３）（各（s-1 ）ｂｉｔ）で、四面体内部座
標は表現することができ、合計３s-1 ビットとなり、１
ビット分節約できる。

【００４５】ところで、四面体内部座標を記述する基底
ベクトルが直交していないことから、一つ問題が発生す
る。（２）式で量子化すれば、直交座標系では、ユーク
リッド距離最小という意味で最適な量子化ができる。し
かし、斜交座標系の座標値でデータの値が設定されてい
る場合、（２）式で最適な量子化はできない。正確には
四面体内部に存在する量子化による格子点全てに対し
て、距離計算をして判定すればよいのだが、実際にはそ
こまで必要ない。対象となる画素の回りの格子点６４
（＝４³ ）点程度の距離計算で距離最小となる格子点を
決めるようにすれば十分である。

【００４６】実際に作成され、前記データ保持部３０に
保持されている全体のデータ構造は、図１０に示される
ように、大きく分けてドローネ網自体を記述する画像特
徴量データと、各画素を記述する画素値マップの２つの
部分からなる。画像特徴量データの部分は、制御点リス
トと四面体リストからなり、画像の色空間上での分布特
徴を記述し、画素値マップは、四面体内部座標と四面体
ＩＤからなる画素値データの集まりで、画像データの本
体を形成する。

【００４７】なお、図１０では、制御点リストが複数記
載されているが、これは、色調修正が制御点を移動させ
ることに当るため、色調修正した場合、その結果を制御
点リストの異なるバージョンとして順次登録することも
できるということを示している。保存の必要がなけれ
ば、元の制御点リストに上書きすればよい。

【００４８】色空間座標で記述された画素値を上述した
ドローネ網表現へ変換するまでの順変換の処理手順を、
図１１のフローチャートに示した。まず、色空間上での
クラスタリング（Ｋ平均クラスタリング）により、クラ
スタ代表点を抽出する（ステップＳ１）。次いで、この
クラスタ代表点と色域境界を表わす点列データを合わせ
て制御点リストを作成する（ステップＳ２）。作成した
制御点リストを元に、ドローネ網を構成する（ステップ
Ｓ３）。そのドローネ網から、四面体リストを作成する
（ステップＳ４）。その後、各画素がどの四面体に属す
るか判定し、四面体内部座標と四面体ＩＤを得る（ステ
ップＳ５）。こうして前記画素値マップが作成される。

【００４９】上記ステップＳ５の最終ステップは、各画
素がどの四面体に属するか判定しなければならないた
め、この判定処理は全画素が終了するまで繰り返し実行
される。従って、上記順変換処理で問題になるのは、こ
の判定に全ての四面体について内外判定をする全探索法
を採用したのでは、非常に演算コストがかかる。因み
に、例えば制御点が２００点で四面体数は１０００個程
度になり、これに対する帰属を１０２４×１０２４画素
の画像について探索するには数時間かかる。

【００５０】そこで、前記画素値データ変換部２６で行
う上記判定には、次に示す高速探索法を新たに導入す
る。この高速探索法は、図１２に便宜上２次元で示すよ
うに、色空間を１６のブロック（実際の色空間では４³
個の立方体ブロック）に分割し、各ブロックに少なくと
も一部が含まれる関係にある四面体のリストを予め登録
しておく。各画素に対して、それがどのブロックに存在
しているかは簡単な計算で分かるので、そのブロックに
関係あるとして登録されている四面体のみを探索し、内
外判定を行えばよいことになる。これにより、全探索法
では数時間要した演算を、１０分程度に収めることがで
きた。

【００５１】このように変換されたデータに対して色調
修正を行う際、ポインティングデバイス等の修正指示部
４４で制御点を変更するだけで、修正処理は終了する。
即ち、制御点が変更された後のデータは、画素値データ
逆変換部４０に入力され、ここで元の色空間の表現に逆
変換され、画像保持用メモリ１２に出力される。

【００５２】ここで実行される逆変換について以下に説
明する。逆変換には、まず、量子化された四面体内部座
標値から、次の（４）式のように元の実数値ｐi バーを
得る。

【００５３】

【数３】

【００５４】次に、四面体ＩＤから四面体リスト及び制
御点リストを参照し、今注目している画素が属してい
る、四面体の頂点の座標値：ベクトルＶi （ｉ＝０、
１、２、３、）を得る。これにより、元の画素値：ベク
トルＸは、次の（５）式のように計算することができ
る。これを全画素に対して実行する。ここでは、Ｖ0 が
四面体の原点であるとしている。

【００５５】

【数４】

【００５６】この逆変換は各画素毎に９回の乗算で実行
できるため高速である。ディスプレイ上で修正結果を表
示しながらのオペレーションを考えると、逆変換が高速
であることは、ほとんど必須条件であるが、この演算方
法で実現できる。

【００５７】ここで実行される上記逆変換を、前記図８
（Ｄ）に相当する２次元表記した四面体内部座標を示す
図１３に示す概念図を元に、より具体的に説明する。

【００５８】いま、上記内部座標が頂点Ａを原点とする
三角形ＡＢＣで表わされ、×印で示した注目画素の修正
前の内部座標値が（ｐ1 ，ｐ2 ）であったとする。色調
修正の計算を容易にするために、色空間Ｌ＊ａ＊ｂ＊に
おける各頂点（制御点）Ａ、Ｂ、Ｃの座標値をベクトル
表記する。図中矢印はベクトルを表わしている。

【００５９】点Ａ、Ｂ、Ｃの位置ベクトルを、それぞれ
ベクトルａ、ｂ、ｃとすると、×印の座標を表わすベク
トルｘは、次の（６）式で与えられる。×印の座標値
は、四面体を規定する４つの制御点の座標値で簡単に補
間演算できる。但し、図示しない頂点Ｄの位置ベクトル
をｄとし、辺ＡＤに関する内部座標値をｐ3 として３次
元表記してある。

【００６０】

【数５】

【００６１】そして、色調修正を行う際に制御点を変更
し、Ｂ点をＢ′に、Ｃ点をＣ′に移動させたとすると、
変更後の×印の座標であるベクトルｘ′は、次の（７）
式で与えられる。但し、Ａ点もＡ′点（図示せず）に変
更した場合も想定し、ベクトルａ′として一般化してあ
る。

【００６２】

【数６】

【００６３】この式は、前記（５）式に相当し、各項は
次の関係にある。

【００６４】

【数７】

【００６５】上記（７）式から分かるように色調修正時
には、四面体内部座標値ｐ1 、ｐ2、ｐ3 は変更する必
要がない。又、ベクトルｕ′、ｖ′、ｗ′は、前記
（６）式と同様に、Ｌ＊ａ＊ｂ＊で記述された変更後の
制御点Ｂ′、Ｃ′、Ｄ′の各座標値から原点に当る制御
点Ａ′の座標値を引くだけで簡単に求めることができ
る。

【００６６】前記逆変換部４０で実行される逆変換は、
画素毎の四面体ＩＤと四面体内部座標値から、四面体リ
スト及び制御点リストを参照しながら、上記（７）式
で、ベクトルａ′、ｕ′、ｖ′、ｗ′にＬ＊ａ＊ｂ＊の
具体的な値を入れることにより実行されるが、前記
（５）式のところで説明した如く、この処理は１画素当
り数回の積和演算のみで済むので、十分高速で実行でき
る。

【００６７】従って、色調修正を行う場合は、制御点リ
ストだけを変更するだけで、上記（７）式により、任意
画素についての画素値の補間演算が実行できるため、四
面体リストも、画素値データも全く変える必要はない。
従来のほとんどの色調修正アルゴリズムは、画素データ
そのものを変えるような処理を行っていたため、複雑な
色の処理を実行しようとすると、処理が遅くなるという
欠点があったが、この実施の形態（本発明）によれば、
どんな複雑な色の処理でも、制御点の移動だけで済むた
め、幅の広い処理が高速でできるという利点がある。

【００６８】以上詳述したこの実施の形態では、オペレ
ータは、次のようにして色調修正の作業を行うことがで
きる。

【００６９】（１）色修正に先立ち、画像データをドロ
ーネ網表現に変換しておく。 （２）ドローネ網表現のデータをロードし、ディスプレ
イ上に表示する。 （３）特定色領域のみを修正したい場合は、適当なユー
ザ・インターフェイスにより領域指定を行う。即ち、移
動させたい制御点を選択する。全体を修正したい場合
は、全制御点を選択しておく。 （４）選択された各制御点に対して、それぞれどれだけ
移動させるかを指定し、移動させる。 （５）新しい制御点を元にディスプレイ上に修正結果を
表示する。結果が良ければ次のステップへ進む。 （６）新しい制御点リストを新しいバージョンとして付
け加え、セーブする。 （７）必要があれば、通常の画像表現へ逆変換する。

【００７０】以上のように、この実施の形態によれば、
色修正を実行することで、ドローネ網表現での画素値デ
ータを全く変えることなく、制御点の移動と通常の画像
表現への逆変換だけで色調修正ができるようになる。

【００７１】そのため、複雑な色調修正を行いたい場合
でも、複雑な処理を画素数分繰り返す必要はなく、制御
点に対してのみ複雑な処理を実行するだけでよい。又、
修正結果を制御点リストの異なるバージョンとして記述
しておくことで、修正の履歴を保存しておくことができ
る。更に、画素毎にどの四面体に属しているかの情報が
四面体ＩＤとして記述されているので、これを利用して
領域指定の処理を効率的に実行できる。

【００７２】以上、本発明を具体的に説明したが、本発
明は、前記実施の形態に示したものに限られるものでな
く、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

【００７３】例えば、前記実施の形態では、特徴空間が
色空間で、画像処理が色調修正である場合について説明
したが、これに限られず、物体等の形状を表わす３次元
空間上で、形状を変更する画像処理であってもよく、更
に特徴空間は必ずしも３次元に限定されない。

【００７４】又、デバイスに依存しない色空間もＬ＊ａ
＊ｂ＊に限定されない。更に、単体分割もドローネ網の
作成に限定されない。

【００７５】

【発明の効果】以上説明したとおり、本発明によれば、
色空間上の画素値の分布を初めとして、画像データを記
述する特徴空間上でのデータの分布を移動させることに
より、色調修正等の画像処理を少ない演算量で実行する
ことができる。又、カラー画像の色調修正の場合は、熟
練したオペレータでなくとも、しかも領域選択的な色調
修正をも容易に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る色調修正装置の概略構成を示すブ
ロック図

【図２】上記色調修正装置の要部詳細を示すブロック図

【図３】色空間上の画素値の分布特徴を示す説明図

【図４】複数の物体に関する色空間上の画素値の分布特
徴を示す説明図

【図５】ドローネ網を概念的に示す線図

【図６】色域境界を表わす点列データの抽出を示す線図

【図７】色空間上で構成するドローネ網を概念的に示す
説明図

【図８】ドローネ網表現された画像データを概念的に示
す説明図

【図９】四面体内部座標のデータ圧縮を示す説明図

【図１０】ドローネ網表現された画像データの構造を概
念的に示す説明図

【図１１】色空間上の画素値をドローネ網表現に変換す
る手順を示すフローチャート

【図１２】画素値の属する四面体の高速探索法を説明す
る線図

【図１３】ドローネ網表現から色空間座標への逆変換の
演算を説明する線図

【符号の説明】

１０…画像入力装置 １２…画像保持用メモリ １４…画像表示装置 １６…画像出力装置 ２０…ドローネ網表現データへの変換部 ２２…制御点リスト作成部 ２２Ａ…クラスタリング処理部 ２２Ｂ…点列データ組合せ部 ２４…四面体リスト作成部 ２４Ａ…ドローネ網構成部 ２４Ｂ…四面体抽出部 ２６…画素値データ変換部 ３０…ドローネ網表現データ保持部 ３２…画像特徴量データ保持用メモリ ３２Ａ…制御点リスト ３２Ｂ…四面体リスト ３４…画素値データ保持用メモリ ４０…画素値データ逆変換部 ４２…色域境界を表わす点列データ保持用メモリ ４４…修正指示部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像の特徴空間上でのデータ分布の特徴を
   表わす点を含む複数の点を制御点として設定する手段
   と、 設定された制御点を母点として単体分割する手段と、 データ分布中の各点が、単体分割された単体のいずれに
   属するか判定する判定手段と、 空間座標で記述されている各点を、それぞれが属する単
   体で規定される単体内部座標に変換する手段と、 任意の制御点を特徴空間上で移動させる手段と、 単体内部座標に変換された各点を元の空間座標に逆変換
   する手段と、を備えていることを特徴とする画像処理装
   置。
2. 【請求項２】請求項１において、 前記判定手段が、特徴空間を複数のブロックに分割する
   手段と、注目点が属するブロックを判定する手段と、該
   ブロックに少なくとも一部が含まれる単体の中から該注
   目点が属する単体を探索する手段とを備えていることを
   特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】請求項１又は２において、 前記特徴空間が色空間で、データ分布がカラー画像の画
   素値の分布で、画像処理が画素値の分布を移動させる色
   調修正であることを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】請求項３において、 データ分布の特徴を表わす制御点が、色空間上での画素
   値の分布をクラスタリングして得られるクラスタ代表点
   であることを特徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】請求項３において、 データ分布の特徴を表わす制御点以外の制御点が、色域
   境界を表わす複数の点であることを特徴とする画像処理
   装置。
6. 【請求項６】請求項１において、 単体内部座標に変換された点のデータを、該単体内部座
   標に存在する拘束条件を利用して圧縮することを特徴と
   する画像処理装置。