JPH1040364A - カラー画像生成方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 近年普及しているカラー化された情報処理装
置の有限な色資源を有効に活用し、より再現性の高い近
似画像を作成する。 【解決手段】 画像処理装置３は、画像読み取り装置２
を介して入力されたフルカラー画像１を、その初期代表
色Ｎ個を用いて、その画像を表現するための色空間に箱
を作成し、カラー画像の現れる各色をその箱に入れる。
初期代表色以外の色は新しい箱として作成し、常に箱が
Ｎ個となるように箱同士の体積が最小になるように箱を
マージする。最終的に作成されたＮ個の重心を代表色と
して、近似画像を生成し、画像出力装置４に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、カラー画像形成方
法、より詳細には、与えれたフルカラーのラスター画像
で使用されている色を元に、統計的な手法を用いて影響
の多い色を少数選定し、それらを使用して元のラスター
画像を再構築するカラー画像生成方法に関するもので、
画像表示装置を有する情報処理装置に限らず、カラー画
像を扱う情報処理装置一般に適用可能なものである。

【０００２】

【従来の技術】従来のカラー画像生成方法は、分割法と
呼ばれる手法で、カラー画像を表現するための色空間を
その画像に発生する色の頻度を元に分割し、代表色を決
定していく方法であった。而して、従来、一般的に使用
されたカラー画像生成方法では、カラー画像読み取り装
置より得られたカラー画像を表示するソフトウェアにお
いて、情報処理装置の持つカラーマップのうち、すでに
他のソフトウェアが明示的に確保している色があって
も、その情報を使用することができない、いわゆる、標
準的に提供される色というものを有効に活用できなかっ
た。また、複数のカラー画像を表示する場合、それぞれ
のカラー画像に一定の数のカラーマップエントリーを与
えることが難しかった。

【０００３】最初に、色空間量子化（color quantizati
on）について説明する。色空間量子化とは、与えられた
フルカラーのラスター画像で使用されている色を元に、
何らかの統計的な手法を元にもっとも影響の多い色を少
数選び出して、それを使用して元のラスター画像を再構
築する手法である。たとえば、元の画像がＲＧＢの三原
色で表されているとして、それぞの原色に２⁸種の階調
を与えるとする。すると、表現できる色の種類は合計で
２の８×３乗となる。ところでが、一般的なカラーワー
クステーションではcolor lookup tableを使用して、同
時には２⁸種程度の色しか表現することができないこと
が多い。そこで、先ほどの２の８×３乗種の色をもと
に、影響の多い色を２⁸種計算して、元の画像をこの影
響の多い色（代表色と呼ぶ）のみを使用して近似的に表
現することが考えられた。

【０００４】色変調量子化は、与えられたフルカラー中
の分布から代表色を選定する処理および、与えられたラ
スター画像の中の各ピクセルの色を定められた代表色へ
射影する処理からなり、おのおのの処理に関し各種の方
法が提案されている。従来一般的に使用されたアルゴリ
ズムでは、たとえばカラースキャナの画像を表示するソ
フトウェアを作成するなどの実際のアプリケーションに
おいては以下の欠点があった。 （１）ワークステーションの持つカラーマップのうち、
すでに他のアプリケーションが明示的に確保している色
があっても、その情報を使うことができない。いわゆる
標準的に提供される色というものを有効に活用できな
い。 （２）複数のカラー画像を表示しようと思っても、それ
ぞれのカラー画像に一定の数のカラーマップエントリー
を与えることが難しい。

【０００５】上述の問題が解決できると、例えば、Ｘウ
ィンドウシステムやカラー化されたMacintoshコンピュ
ータのようにシステムで共有化されることが前提のカラ
ーマップエントリーに近いところには代表色をおかず
（その代わりにすでに定義された共有のエントリーを使
用する）、より少ない色で誤差の少ない表示ができる可
能性がある。また、複数画像の問題に関しては、たとえ
ば４枚の全く傾向の違うラスター画像を表示する時に、
それぞれの画像に固有の代表色を１６色ずつと共通に使
用する代表色を６４色用意することで、全体を平均して
代表色を１２８色選択するよりも、それぞれの画像に関
しての再現性は良くなる可能性がある。

【０００６】（従来のカラー画像量子化手法）カラー画
像の量子化処理によって代表色の決定を行う従来の方法
は以下に示す４つが一般的である。はじめに示すPopula
rity Algorithmを除く方法は、原画像より得られるＲ，
Ｇ，Ｂの値を持つ３次元空間（以下、色空間という）の
上でのユークリッド距離を用いた操作であり、その操作
方法は２つに分けることができる。１つは、原画像で使
われている色数とその色の発生頻度数に関する情報（ヒ
ストグラム）を用意して、それをもとに色空間をある軸
に垂直な平面で分割していく分割法（図３（Ａ））。も
う１つは、色空間上に重複しない点（色）を決めて、そ
の決めた点から立方体方向に分布している点をマージし
ていくマージ法（図３（Ｂ））である。

【０００７】１．Popularity Algorithm この手段では色空間上で、隣接もしくは近接する点に関
して、相関を一切考慮せず、空間上の各点を独立的なも
のとして考える。色空間上の各点に対応する色が与えら
れた画像の中で発生する頻度を調べる。ただし、例えば
２４ビットのフルカラー画像の色の発生頻度を調べるに
は、２５６×２５６×２５６＝１６，７７７，２１６個
のエントリーを持たなければならないので、メモリー、
時間の大量の浪費である。そこで、pre-quantizationと
言う、各色のビットを５ビットに減らして、エントリー
の数を２⁵×２⁵×２⁵＝３２７６８個にする方法が提案
されている。代表色は、発生頻示が高いものがら順に定
められた個数の色を選ぶことで行われる。この方法で
は、徐々に色が変化する画像において、色空間上の隣接
関係が一切考慮されていないため、ある１色の発生頻度
は比較的低いが、隣接する色の発生頻度を足し合わせる
と、高い発生頻度となる場合に、その色の代表色として
選択しないという問題が生じる。

【０００８】２．Median Cut Algorithm（分割法）
〔１〕 色空間上で、隣接する点に関して考慮するため、Popula
rity Algorithmで示したpre-quantizationを用いて、ヒ
ストグラムを作成し、それをもとに色空間を分割してい
く。代表色は、作成したヒストグラムにおいて、ＲＧＢ
の軸に対して、すべての点（色）をそれぞれの軸に射影
しソートして、それぞれの軸上の点による分布の広がり
を、１辺の長さ（最大値から最小値を引いた値）として
箱（立方体）を作る（図４）。

【０００９】次に、その箱の最も長に辺（軸）をメディ
アン（両方におおよそ同じ数の点が入るところ）で２つ
の分割する。分割する平面は、その辺に対して垂直な平
面である（図５）。また、分割する平面の選び方は、そ
の平面と垂直な軸の方向にもっとも点が分散している方
向とする。

【００１０】以上を再帰的に分割した箱（射影しソート
していない箱）に対して繰り返し分割していき（２５６
色に近似するならば、２５６個の箱になるまで繰り返
す）、作成された箱に含まれる点（色）の座標値の平均
値を求める代表色とする。

【００１１】この方法の利点は、ヒストグラムを作成す
ることによって、それぞれの点どうしの影響力で分割で
きることである。また、欠点はヒストグラムの作成に要
する時間と軸に垂直な平面でしか分割できないので柔軟
性がないことである。

【００１２】３．Variance-based Algorithm（分割法）
〔２〕 ヒストグラムを作成する所まではMedian Cut Algorithm
と同様である。分割に際し、次のような定義をする。原
画像のそれぞれの点と、そのイメージを分割した領域の
重心との差の和をsum-of-squared-errorsとする。このs
um-of-squared-errorsで原画像と近似した画像のerror
を測定したものをquantization errorとする。この定義
されたquantization errorをさらに、点の個数で重みを
付けた、重み付き分散（weighted variance）と定義す
る。以上を踏まえて、ヒストグラムを分割する。その際
に２つの方法で分割していく。

【００１３】（ａ）箱分割する最適な仕切り平面の決定 箱を分割すると２つの箱になり、その各々に対してweig
hted variance(quantization error)がある。また、そ
の２つのweighted varianceの合計が分割対象の箱のqua
ntization errorである。求める最適な仕切り平面は、
この分割対象の箱のquantization errorが最小になるよ
うに分割する平面である。なお、分割法〔２〕では分割
面として、ＲＧＢ座標に垂直な面のみを対象としてい
る。

【００１４】（ｂ）分割されるべき箱の決定 分割された箱にはweighted varianceがある。求める分
割されるべき箱は、箱の中でこのweighted varianceが
最大の箱である。これにより、全体quantization error
（分割された箱のquantization error)の合計を最も減
らすことができる。直感的には図６のヒストグラムＡと
Ｂがあったらweighted varianceが大きいのはＡの方な
ので、Ａを分割する

【００１５】前記（ａ）の最適な仕切り平面を見つける
ことは、計算量が大きいので、分割法〔２〕ではこれを
単純化して、点を各軸に対して射影して１次元で考え
る。この方法により最適な仕切り平面を求める計算が簡
単になり、また分割軸（ＲＧＢのどれか）とその値が同
時に求まる。上記に従って、分割されるべき箱を最適な
仕切り平面で分割していき、作成された箱の重心を求め
る代表色とする。参考までに、Median Cut Algorithmと
の分割の仕方の違いを図７（（Ａ）はMedian Cut、
（Ｂ）はVariance-based）に示す。この方法の利点と欠
点は、Median Cut Algorithmと同様であるが、より平面
での分割に柔軟性を持たしている。

【００１６】４．Merge and box Algorithm（マージ
法） はじめに、画像の中の重複しないＮ個（求める代表色の
数）の色をＲＧＢ空間のsmallest box（長さ１の立方
体）として置く（種を作る）。次に、その作られたbox
（箱）に画像の中の各色を入れていく。その時、入れる
箱がない場合は新しい長さ１の箱を作ってその中に入れ
る。箱の数はＮ＋１になり、最終的にＮ個の箱にするた
めに、２つの箱をマージしＮ個にする。マージして出来
た新しい箱は、対象となっている２つの箱の最も離れて
いるコーナーどうしの距離を使い、また、体積が一番小
さくなるように選ぶ（図８）。そして、作成されたＮ個
の箱の中心点を代表色の値とする。

【００１７】以上に、分割法及びマージ法によりカラー
画像形成方法の概略について説明したが、前述のよう
に、従来のカラー画像生成方法は、分割法と呼ばれる手
法で、カラー画像を表現するための色空間をその画像に
発生する色の頻度を元に分割し、代表色を決定していく
方法であった。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の一般的
に使用されているカラー画像生成方法では、カラー画像
読み取り装置より得られたカラー画像を表示するソフト
ウェフにおいて、情報処理装置の持つカラーマップのう
ち、すでに他のソフトウェアが明示的に確保している色
があっても、その情報を使用することができない、いわ
ゆる標準的に提供される色というものを有効に活用でき
なかった。また、複数のカラー画像を表示する場合、そ
れぞれのカラー画像に一定の数のカラーマップエントリ
ーを与えることが難しかった。

【００１９】本発明は、上記問題を解決すべく、カラー
画像に現れる色やあらかじめ決められた色を元に色空間
を統合する手法で、情報処理装置の持つカラーマップを
有効に活用し、複数のカラー画像を同時に表示する場合
の共通のカラーマップを活用することを目的としてなさ
れたものである。

【００２０】

【課題を解決するための手段】本発明は、カラー画像を
初期代表色Ｎ個を用いて、その画像を表現するための色
空間に箱を作成し、カラー画像に現れる各色を前記箱に
入れ、初期代表色以外の色は新しい箱として作成し、常
に箱がＮ個となるように箱同士の体積が最小になるよう
に箱をマージし、最終的に作成されたＮ個の重心を代表
色として、近似画像を生成することを特徴とし、もっ
て、カラー化された情報処理装置システムで共有化され
ることが前提のカラーマップエントリーを有効に活用で
き、また、複数画像の同時表示においても、個々にカラ
ーマップを保持することなく生成できるようにしたもの
である。

【００２１】

【発明の実施の形態】本発明は、前述のマージ法である
“Merge box”法を採用して、カラー画像の量子化を行
うが、その量子化手法の手順は、以下のようにする。 １．原画像から重複しない最初のＮ個の色を長さ１の箱
として作成する。 ２．Merge Box法を用いて原画像を表現している色空間
をＮ個の箱にする。 ３．作成された箱の代表点を求め、その代表点に画像の
各点をマッピングし、求める画像を作成する。 また、以降で用いるＲＧＢ３次元カラー空間の大きさ
は、計算速度、メモリーの問題で、２５６×２５６×２
５６から３２×３２×３２の空間で行うように統一す
る。以下、各処理について説明する。

【００２２】〈初期代表色の決定〉初期代表色の決定
は、入力画色から重複しない色をなるべくランダムに選
択することが望ましい。選び出す方法は、図９に示すよ
うに、画像の点を等間隔にスキャンし、同じ色だった
ら、その次の位置へ行きそこをスキャンして同様にチェ
ックスる。抽出された重複していない点（色）を、ＲＧ
Ｂカラー空間上のその対応した位置にある各辺の長さが
１の立方体の箱に入れ、初期代表色の箱をＮ個（求める
画像の色の数をＮ個とする場合）作成する。

【００２３】〈Merge box法による色空間の統合〉上述
のごとくに選ばれた箱（初めは長さ１のＮ個の箱）は長
さ１の箱である。入力画像をスキャンし、そこに存在す
る色（長さ１の箱として考える）が作成したＮ個の箱と
同様のものかを調べる。その時、どの箱にも入らない箱
だったら、新しく長さ１の箱を生成し、その点（色）を
代入する。Ｎ＋１個になった箱をＮ個にするために、生
成された箱と箱をマージする。その対象となる箱は、マ
ージして体積が最小になるような箱を選択する。選択す
る方法は、すべての箱の組み合わせで体積を計算し、最
小になる組の箱どうしをマージする。またマージする方
法は、２つの箱の最も離れているコーナーを用いて、新
しい箱とする（図８）。これを入力画像のすべての画素
に対して行い、Ｎ個の箱を作成する（図１０）。

【００２４】〈近似画像の作成〉前述のごとくMerge bo
x法で統合されたＮ個の箱は、入力画像を表している色
をよく似た色で区画したものである。これらの箱にある
どれかの色を代表色としなければいけない。処理速度を
考慮して、ここでは箱の重心を採用する。重心とは、箱
に存在する点をＲＧＢ各軸に射影して、各辺の座標値の
平均を取ったものとする。以上より箱の重心を求め、こ
れを代表色とする。

【００２５】次に、入力画像の各画素に対してもとの色
に最も近い代表色を割り当てる。これは何も工夫しない
とすると、各画素ごとにＮ個の代表色との距離を計算し
て最も近いものを見いだす処理が必要となり、膨大な処
理時間を費やすことになる。そこで、それぞれの箱とそ
の中に存在する点（色）を関係づけるテーブルを作成す
る。このテーブルは、Merge boxを行うと同時に作成で
きる。

【００２６】しかし、そのままこのテーブルを用いる
と、箱の領域の端の存在する点が、その箱の重心までの
距離より、隣接している箱の重心の方が近いにも関わら
ず、その箱の重心に割り当てられてしまうことが生じ
る。またMerge boxで生成した箱が重なっているとより
間違った分り当てをしてしまう。

【００２７】そこでこの問題を解決するために、そのテ
ーブルに何らかの操作が必要である。ある箱から見て他
の箱の重心が隣接しているがどうかの判定を、図１１に
示すような単純な矩形領域（重心と４隅の距離のうち最
大のもの用いる）に入っているかどうかで判断する。そ
して、ある箱に入っている点とその隣接している重心と
の距離のうち、最小なものをその点の色として分り当て
る。このような操作をして、作成されたテーブルを用い
て画像を作成する。

【００２８】本発明は、上述のごときMerge Box法によ
る量子化を利用してカラー画像の近似画を生成する方法
に関するもので、図１は、本発明が実行されるハードウ
ェアの構成例を示し、図中、Ｉは画像入力部、IIは色空
間量子化による画像作成部、IIIは画像出力部で、画像
入力部Ｉにおいては、フルカラー画像１を画像読み取り
装置２で読み取り、画像作成部IIでは、情画像処理装置
３により、読み取られたカラー画像を量子化し、近似画
像を作成し、ディスプレイ，プリンター等の画像出力装
置４に出力する。

【００２９】図２は、近似画像作成部IIのモジュール構
成を示す図で、前述のごとくして読み取られたフルカラ
ー画像（Ｂ，Ｇ，Ｒ）は、初期代表点Ｎ個を用いて、マ
ージボックス法にてその画像を表現するためのＮ個の色
空間の箱を作成し、カラー画像に現れる各色をその箱に
入れる。この場合、初期代表色以外の色は新しい箱とし
て作成し、箱の数が常にＮ個となるように箱同士の体積
が最小になるように箱をマージする。作成された箱の代
表点を求め、その代表点に画像の各点をマッピングし、
求める画像を作成する。

【００３０】Merge Box法で統合されたＮ個の箱は、入
力画像を表している色をよく似た色で区画したもので、
これらの箱にあるどれかの色を代表色とする。次に、入
力画像の各画素に対してもとの色に最も近い代表色を割
リ当てる。そのため、それぞれの箱とその中に存在する
点（色）を関係づけるテーブルを作成し、このようにし
て作成されたテーブルを用いて近似画像を作成し、ディ
スプレイ、プリンタ等の出力装置４にて出力する。

【００３１】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
においては、カラー画像に現れる色や予め決めた色を元
に近似画像を作成するので、従来一般的だった分割法と
違って、近年普及しているカラー化された情報処理装置
の有限な色資源を有効に活用し、より再現性の高い近似
画像を作成することができる。また、本発明によると、
カラー化された情報処理装置のシステムで共有化される
ことが前提のカラーマップエントリーを有効に活用で
き、複数画像の同時表示においても、個々にカラーマッ
プを保持することなく生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明によるカラー画像生成方法のハードウ
ェアの一例を示す図である。

【図２】 本発明のモジュール構成の一例を示す図であ
る。

【図３】 分割法とマージ法を説明するための概念図で
ある。

【図４】 箱作成の例を示す図である。

【図５】 箱の分割の例を示す図である。

【図６】 ヒストグラムの例を示す図である。

【図７】 Median CutとVariance basedの違いを説明す
るための図である。

【図８】 箱の体積が一番小さくなるように選ぶマージ
ステップの例を示す図である。

【図９】 入力画像から重複しない色を選ぶランダム抽
出の例を示す図である。

【図１０】カラー空間の統合を示す図である。

【図１１】 テーブル作成時の隣接方法の一例を示す図
である。

【符号の説明】

Ｉ…画像入力部、II…画像作成部、III…画像出力部、
１…フルカラー画像、２…画像読み取り装置、３…画像
処理装置、４…出力装置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 カラー画像を初期代表色Ｎ個を用いて、
   その画像を表現するための色空間に箱を作成し、カラー
   画像に現れる各色を前記箱に入れ、初期代表色以外の色
   は新しい箱として作成し、常に箱がＮ個となるように箱
   同士の体積が最小になるように箱をマージし、最終的に
   作成されたＮ個の重心を代表色として、近似画像を生成
   することを特徴とするカラー画像生成方法。