JPH11296672A - 画像色情報抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 適切な色情報を抽出することができる色情報
抽出方法を提供する。 【解決手段】 対象となる画像を矩形の区画に等分し、
各区画画像の各画素のＲＧＢ色成分についてヒストグラ
ムを作成する。各区画のヒストグラムで最も度数の高い
最多階級ブロックＭＢとそれに隣接する階級ブロックＮ
Ｂに属する画素の色成分ごとの階調値の平均値をその区
画の代表色として各区画について求め、その各区画の代
表色の配列をその対象となる画像の色情報とする。最多
階級ブロックＭＢに基づいて各区画の代表色を求めてい
るので、適切な色情報を抽出することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、画素ごとに階調
を備えた画像の色についての情報である色情報を抽出す
る画像色情報抽出方法に関する。

【０００２】

【背景技術】従来から、画像情報を後に再利用するなど
のために、それら画像情報を分類して保存する場合があ
る。例えば、多くの画像の中から人物の顔が含まれた画
像を選別し、そのような画像をまとめて一つのグループ
に分類して保存する場合などがある。このような分類の
際に、画像中に特定のモチーフがあるかどうかを判定す
る方法として、以下のような方法が考えられる。

【０００３】まず、電子化されたカラー画像情報を所定
の大きさの区画（Ｍ×Ｎ個の矩形画像）に分割する。

【０００４】つぎに、各区画に含まれる画像を特徴づけ
る色である代表色を求める。

【０００５】つぎに、得られたＭ×Ｎ個の代表色の配列
をその画像の色情報として記憶する。

【０００６】以上のようにして色情報を各画像に対して
求め、それらをもとに各画像を人手により、自動的に、
またはそれらを組み合わせて分類する方法である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記の方法
の各区画の代表色を求める方法としては、各区画内に含
まれる画素単位の画像データの階調の平均値を用いるこ
とによって行う方法が考えられるが、そのような方法で
代表色を求めると以下のような弊害があるものと思われ
る。

【０００８】空を背景に人物を捉えた画像の場合、空と
人物の両方にかかる区画では空の色と人物の色の平均を
取ることにより、どちらの色でもない、その区画の画像
には存在しない代表色が得られてしまう。

【０００９】また、緑の木の葉と赤い花とが含まれた画
像の場合にも同様にその区画の画像中に存在しない代表
色が得られてしまう。

【００１０】この発明は、上述の問題の克服を意図して
おり、適切な色情報を抽出することができる色情報抽出
方法を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、この発明の請求項１に記載の方法は、画素ごとに階
調を備えた画像の色についての情報である色情報を抽出
する画像色情報抽出方法において、画像を複数の区画画
像に分割する分割工程と、複数の区画画像のうちから選
択された対象区画画像内の各画素の階調によるヒストグ
ラムを作成するヒストグラム作成工程と、ヒストグラム
作成工程において作成されたヒストグラムについて最も
度数の高い階級である最多階級を決定する最多階級決定
工程と、最多階級に基づいて対象区画画像の代表色を決
定する代表色決定工程と、ヒストグラム作成工程、最多
階級決定工程および代表色決定工程を複数の区画画像の
全てについて行い、複数の区画画像のそれぞれの代表色
の配列である色情報を決定する繰り返し工程と、を備え
る。

【００１２】また、この発明の請求項２に記載の方法
は、請求項１に記載の画像色情報抽出方法において、画
像がそれぞれに階調を有する３つの色成分を備えるもの
であって、ヒストグラムの各階級の指定が３つの色成分
のそれぞれの成分を持つものであることを特徴とする。

【００１３】また、この発明の請求項３に記載の方法
は、請求項１または請求項２に記載の画像色情報抽出方
法であって、代表色決定工程が、最多階級決定工程にお
いて決定された最多階級およびその近傍の階級内に含ま
れる各画素の階調の平均値を対象区画画像の代表色とし
て決定するものであることを特徴とする。

【００１４】また、この発明の請求項４に記載の方法
は、請求項１または２に記載の画像色情報抽出方法であ
って、代表色決定工程が、最多階級決定工程において決
定された最多階級内に含まれる各画素の階調の平均値を
対象区画画像の代表色として決定するものであることを
特徴とする。

【００１５】また、この発明の請求項５に記載の方法
は、請求項１または請求項２に記載の画像色情報抽出方
法であって、代表色決定工程が、最多階級決定工程にお
いて決定された最多階級の中央値を対象区画画像の代表
色として決定するものであることを特徴とする。

【００１６】また、この発明の請求項６に記載の方法
は、請求項１に記載の画像色情報抽出方法において、前
記画像がそれぞれに階調を有する３つの色成分を備える
ものであって、各画素の３つの色成分から、各画素の明
度・色相・彩度を求め、前記ヒストグラムの各階級の指
定を、色相及び彩度の指定で行うことを特徴とする。

【００１７】また、この発明の請求項７に記載の方法
は、請求項１または請求項６に記載の画像色情報抽出方
法であって、前記代表色決定工程が、前記最多階級決定
工程において決定された前記最多階級及びその近傍の階
級内に含まれる各画素の色相および彩度の平均値を前記
対象区画画像の代表色として決定するものであることを
特徴とする。

【００１８】また、この発明の請求項８に記載の方法
は、請求項１または請求項６に記載の画像色情報抽出方
法であって、前記代表色決定工程が、前記最多階級決定
工程において決定された前記最多階級内に含まれる各画
素の色相および彩度の平均値を前記対象区画画像の代表
色として決定するものであることを特徴とする。

【００１９】さらに、この発明の請求項９に記載の方法
は、請求項１または請求項６に記載の画像色情報抽出方
法であって、前記代表色決定工程が、前記最多階級決定
工程において決定された前記最多階級の色相および彩度
の中央値を前記対象区画画像の代表色として決定するも
のであることを特徴とする。

【００２０】

【発明の実施の形態】この発明は、画像を複数の区画に
分割し、各区画を特徴づける代表色を求め、その代表色
がどのように配置されているかを示す情報である色情報
を抽出する方法を示している。

【００２１】以下、この発明の実施の形態について図面
に基づいて説明していく。

【００２２】＜１．第１の実施の形態＞上記のような色
情報を画像から抽出する画像色情報抽出方法が第１の実
施の形態では、図１に示すようにＲＡＭ１１、ＲＯＭ１
２、ＣＰＵ１３、ハードディスク１４等がデータバスで
接続されたコンピュータ１０およびそれに接続されたキ
ーボード等の入力部２０およびＣＲＴ等の表示部３０に
より構成された装置により実現されている。なお、以下
の処理はコンピュータ１０内でソフトウェア的に行われ
る。

【００２３】図２は第１の実施の形態の画像色情報抽出
方法を示すフローチャートであり、図３は図２のステッ
プＳ４のヒストグラム作成（すなわち、度数分布導出）
のフローチャートであり、図４は図２のステップＳ６の
代表色決定のフローチャートである。以下、これらのフ
ローチャートに基づいて、第１の実施の形態における画
像色情報抽出処理の処理手順を説明していく。

【００２４】まず、作業者が色情報の抽出を行うべき画
像データのファイルを指定すると共に、画像の分割区画
数を入力部２０により指定する。

【００２５】すると、コンピュータ１０のＣＰＵ１３は
ハードディスク１４からその画像を指定に見合った大き
さの区画に分割し、区画ごとに画像データをＲＡＭ１１
に読み込む（図２：ステップＳ１）。

【００２６】図５は画像を区画に分割した例を示す図で
ある。このようにこの発明では画像を複数の区画に分割
してそれぞれに代表色を求めるのであるが、第１の実施
の形態では画像を互いに等しい矩形に分割しており、図
５の例は横２区画、縦３区画の計６区画に分割した場合
を示している。なお、この分割は必ずしも等分でなくと
もよい。

【００２７】なお、以下の処理はＣＰＵ１３とＲＡＭ１
１との間で各種データがやりとりされることにより行わ
れる。

【００２８】つぎに、画像中における所定位置の区画を
最初の対象区画として指定する（図２：ステップＳ
２）。

【００２９】つぎに、全区画画像に対して以下の処理に
より代表色が決定されたかどうかを判定し、全区画画像
の処理が終了であればこの画像色情報抽出処理を終了
し、そうでなければステップＳ４に進む（図２：ステッ
プＳ３）。以下、全区画画像の処理が終了していない場
合について説明していく。

【００３０】つぎに、対象区画のヒストグラムを作成す
る（すなわち、度数分布を求める）（図２：ステップＳ
４）。

【００３１】図６は１つの画素が３次元色空間内の階級
ブロックＢＬに属する様子を示した概念図である。第１
の実施の形態では対象となる画像データは画素毎にＲ
（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の３色の色成分を備え、各
色成分毎に２５６段階の階調を備えたデジタルデータと
なっている。したがって、そのような画像データは、Ｒ
ＧＢ色空間中の点として表されることになる。図６には
対象画素Ｐが示されており、対象画素Ｐは色成分（ｒ，
ｇ，ｂ）を備えている。

【００３２】そして、第１の実施の形態ではそれぞれの
色成分の全階調を１６等分した立方体（すなわち、１辺
が１６階調の立方体。以下、「階級ブロック」という）
に等分し、各階級ブロックＢＬ中に属する画素の数によ
るヒストグラムを求める。

【００３３】図７はヒストグラムの一例を示す図であ
る。第１の実施の形態のヒストグラムは上述のＲ成分、
Ｇ成分、Ｂ成分の３成分により指定される階級ブロック
ＢＬのそれぞれの度数を表わしたものであるが、図７で
は、それら３次元の各階級ブロックＢＬ（１６×１６×
１６＝４０９６個）を並べて横軸（１次元）で表わし、
度数（画素数）を縦軸で表している。ステップＳ４で
は、このようなヒストグラムを作成するのである。

【００３４】以下、図３を用いてステップＳ４のヒスト
グラムの作成処理について、より詳細に説明する。

【００３５】まず、全階級ブロックＢＬの度数を「０」
に初期化する（図３：ステップＳ４１）。

【００３６】つぎに、注目する区画である対象区画の所
定位置の画素を最初の対象画素として設定する（図３：
ステップＳ４２）。

【００３７】つぎに、対象区画の全画素に対して以下の
処理が終了したかどうかを判定し、終了していればこの
ヒストグラム作成処理を終了し、逆に終了していなけれ
ばステップＳ４４に進む（図３：ステップＳ４３）。以
下、後者の場合について説明する。

【００３８】つぎに、対象画素の各色成分の階調値をそ
れぞれ階級の数である「１６」で割り、それぞれの商を
求める（図３：ステップＳ４４）。なお、ここで商は整
数値であり、余りは無視する。これにより、各色成分の
商により指定される１つの階級ブロックＢＬが求まり、
これが対象画素の属する階級ブロックＢＬとなる。

【００３９】つぎに、得られた各色成分の商が属する階
級ブロックＢＬの度数に「１」を加算する（図３：ステ
ップＳ４５）。すなわち、対象画素が属する階級ブロッ
クＢＬの度数をインクリメントする。

【００４０】つぎに、対象区画における次の画素を対象
画素として読み込む（図３：ステップＳ４６）。そし
て、再びステップＳ４３〜ステップＳ４６の処理をステ
ップＳ４３における対象区画の全画素の処理が終了する
まで繰り返す。そして、対象区画の全画素の処理が終了
したとステップＳ４３において判定されると、対象区画
に対するヒストグラムが完成する。

【００４１】図２の処理に戻って、つぎに、得られたヒ
ストグラムのうちで最も度数の高い最多階級ブロックを
求める（図２：ステップＳ５）。すなわち、最も多くの
画素が属する階級ブロックＢＬを求める。

【００４２】つぎに、得られた最多階級ブロックに基づ
き対象区画の代表色を求める（図２：ステップＳ６）。

【００４３】図８は第１の実施の形態における代表色の
求め方をＲＧＢ色空間を次元を下げた２次元色空間によ
り表わした模式図である。この実施の形態では最多階級
ブロックＭＢおよびその周辺の（より詳細にはそれに隣
接する）階級ブロックに属する画素の階調値の平均値を
対象区画の代表色として決定している。ただし、図８で
は一部の階級ブロックにのみ参照符号を付した。

【００４４】以下、図４を用いてステップＳ６の代表色
の決定処理について、より詳細に説明する。

【００４５】まず、最多階級ブロックＭＢおよびそれに
隣接する階級ブロックＮＢに属する画素数である画素カ
ウント数および各色成分の階調値の和を「０」に初期化
する（図４：ステップＳ６０）。

【００４６】つぎに、次の画素（初めてこのステップの
処理を行う際には対象区画の最初の画素）を対象画素と
する（図４：ステップＳ６１）。

【００４７】つぎに、対象区画の全画素に対して以下の
処理が終了したかどうかを判定し、終了していればステ
ップＳ６６に進み、終了していなければステップＳ６３
に進む（図４：ステップＳ６２）。以下、終了していな
い場合について説明する。

【００４８】終了していない場合には、対象画素がステ
ップＳ５で求められた最多階級ブロックＭＢおよびそれ
に隣接する階級ブロックＮＢに属する画素であるかどう
かを判定し、属さなければステップＳ６１に戻り次の画
素を対象画素とし、逆に属せばステップＳ６４に進む
（図４：ステップＳ６３）。

【００４９】図８ではＲＧＢ色空間の次元を２次元に下
げて各階級ブロックＢＬ（参照符号を一部のみ記載）を
それぞれ正方形で表している。第１の実施の形態では最
多階級ブロックＭＢのみならず、それに直接接している
（隣接している）階級ブロックＮＢに属する画素も代表
色決定の対象としている。したがって、対象画素がそれ
らの階級ブロックに属するかどうかの判定は以下の条件
により行われる。

【００５０】すなわち、各階級ブロックＢＬを各色成分
について一意の整数値によるインデックス（ｉ，ｊ，
ｋ）（ただし、ｉ，ｊ，ｋ＝１〜１６）で表すものと
し、最多階級ブロックＭＢのインデックスの、Ｒ成分を
Ｉ、Ｇ成分をＪ、Ｂ成分をＫとして表す（すなわち、最
多階級ブロックＭＢではインデックス（Ｉ，Ｊ，Ｋ））
と、最多階級ブロックＭＢおよびそれに隣接する階級ブ
ロックＮＢのインデックス（ｉ，ｊ，ｋ）の各成分は以
下の条件を満たすものとなる。

【００５１】Ｉ−１≦ｉ≦Ｉ＋１かつＪ−１≦ｊ≦Ｊ＋
１かつＫ−１≦ｋ≦Ｋ＋１ただし、ｉ，ｊ，ｋのいずれ
かが最小の階級（ここでは「１」）の場合、その階級未
満の階級（ここでは「０」以下）や、最大の階級（ここ
では「１６」）の場合、その階級より大きい階級（ここ
では「１７」以上）は、存在しないのでそれらは除いて
考える。

【００５２】したがって、対象画素の各色成分をｒ、
ｇ、ｂ（＝０〜２５５）で表すと、対象画素が最多階級
ブロックＭＢおよびそれに隣接する階級ブロックＮＢに
属するかどうかの条件は以下の通りとなる。

【００５３】Ｔｒ（Ｉ−１）≦ｒ＜Ｔｒ（Ｉ＋１）かつ
Ｔｇ（Ｊ−１）≦ｇ＜Ｔｇ（Ｊ＋１）かつＴｂ（Ｋ−
１）≦ｂ＜Ｔｂ（Ｋ＋１） ただし、Ｔｒ，Ｔｇ，Ｔｂは階級ブロックＢＬの各色成
分の階調幅を表わしており、ここではＴｒ＝Ｔｇ＝Ｔｂ
＝１６である。

【００５４】この条件を満たしているかどうかをステッ
プＳ６３では判断するのである。

【００５５】以下、ステップＳ６３での判定において、
対象画素が最多階級ブロックＭＢおよびそれに隣接する
階級ブロックＮＢに属していた場合について説明する。

【００５６】その場合には、画素カウント数に１を加え
る（図４：ステップＳ６４）。

【００５７】つぎに、対象画素の各色成分の階調値をそ
の色成分の階調値の和に加算する（図４：ステップＳ６
５）。そして、ステップＳ６１に戻り、ステップＳ６１
〜ステップＳ６５の処理を繰り返し、ステップＳ６２に
おける対象区画の全画素の終了の判定で、終了したと判
定されると、各色成分の階調値の和を最多階級ブロック
ＭＢおよびそれに隣接する階級ブロックＮＢに属する画
素数で割った商を対象区画の代表色の各色成分の階調値
とする（図４：ステップＳ６６）。なお、ここでも余り
を無視する。これにより、最多階級ブロックＭＢおよび
それに隣接する階級ブロックＮＢに属する画素の画像デ
ータの平均値（各色成分の階調値の平均値）を対象区画
の代表色として決定したことになる。

【００５８】なお、上記のように第１の実施の形態では
各区画の最多階級ブロックＭＢおよびそれに隣接する階
級ブロックＮＢに属する画素の画像データの平均値を代
表色としているがこれは、以下のような理由による。

【００５９】即ち、本当にその画像の代表的な色成分を
有する画素が例えば図８の画素Ｐの周りの画素のように
色空間内において最多階級ブロックＭＢの側面に近い
（中心から離れた）位置にあり、そのため、その画素Ｐ
の色に近い色を示す画素が最多階級ブロックＭＢより、
それに隣接する階級ブロックＮＢに多く含まれている場
合があり得る。そのような場合にも、隣接する階級ブロ
ックＮＢをも含めて平均を採ることで、より正確な代表
色を求めることができるようにしているのである。

【００６０】つぎに、図２に戻り、次の区画を対象区画
とする（図２：ステップＳ７）。そして、ステップＳ３
に戻り、ステップＳ３〜ステップＳ７までの処理を全区
画について行い、全区画の代表色が決定すれば、ステッ
プＳ３の判定により、色情報の抽出処理が終了する。こ
れにより得られた各区画それぞれに代表色が配列した情
報が得られた。これがこの画像の色情報である。

【００６１】図５には画像の色情報の例が示されてい
る。図５の色情報では上２つの区画の色情報が青であ
り、下２つの区画の色情報が緑となっている。このよう
な場合に作業者は例えば、この画像の上部には青空が広
がっており、下部には緑の植物が茂っている画像、すな
わち、風景の画像であると判断してこの画像を分類した
りすることが容易に行えるのである。

【００６２】以上、説明したように第１の実施の形態に
よれば、画像を複数の区画画像に分割し、各区画画像に
ついてその区画画像内の各画素の画像データの階調によ
るヒストグラムを作成して、そのうち、最も度数の高い
階級ブロックＢＬである最多階級ブロックＭＢに基づい
てその区画画像の代表色を決定し、それを各区画画像に
ついて繰り返すことにより、複数の区画画像のそれぞれ
の代表色の配列である色情報を決定するので、適切な色
情報を抽出することができる。

【００６３】また、最多階級ブロックＭＢの周縁部付近
の画素の色が対象区画画像を特徴づける色である場合で
も、最多階級ブロックＭＢおよびそれに隣接する階級ブ
ロックＮＢ内に含まれる各画素の各色成分の階調につい
ての平均値を対象区画画像の代表色とするので、より適
切な代表色を得ることができ、従ってより的確な色情報
を得ることができる。

【００６４】また、第１の実施の形態では、画像データ
がＲＧＢ成分からなる場合に後述の明度・彩度・色相に
よるデータに変換して色情報を求める場合のような画像
データの変換が不要であるので、迅速な色情報の抽出を
行うことができる。

【００６５】＜２．第２の実施の形態＞つぎに、この発
明の第２の実施の形態について説明していく。第２の実
施の形態でも装置構成は第１の実施の形態と同様であ
る。

【００６６】図９は第２の実施の形態における代表色決
定のフローチャートである。また、図１０は第２の実施
の形態における代表色の求め方をＲＧＢ色空間を次元を
下げた２次元色空間として表わした模式図である（階級
ブロックＢＬには一部のみ参照符号を記載）。第２の実
施の形態では第１の実施の形態における図２のフローチ
ャートに示す画像色情報抽出処理とほぼ同様であるが、
ステップＳ６の処理のみ第１の実施の形態と異なるもの
となっている。すなわち、第１の実施の形態では、各区
各の最多階級ブロックＭＢおよびそれに隣接する階級ブ
ロックＮＢに属する画素についてそれらの画像データの
階調の平均を求め、それを代表色としていたが、第２の
実施の形態では、隣接する階級ブロックＮＢを含めず、
最多階級ブロックＭＢに属する画素のみについて画像デ
ータの階調の平均をとるものとしている。

【００６７】すなわち、図９において、ステップＳ６０
〜ステップＳ６２までは図４に示した第１の実施の形態
の代表色決定処理と同様である。なお、図９において図
４のフローチャートと同じ処理を行うステップについて
は同じステップの番号を付している。

【００６８】第２の実施の形態ではステップＳ６２の処
理の次に、ステップＳ６７において対象画素が最多階級
に属する画素かどうかについてのみ判定し、それに隣接
する階級ブロックＮＢに属するかどうかについては判定
しない。

【００６９】そして、最多階級ブロックＭＢに属しない
画素の場合には、ステップＳ６１に戻り次の画素を対象
画素とするが、属する場合にはステップＳ６８に進み最
多階級ブロックＭＢに属する画素カウント数に「１」を
加算する。以下、対象画素が最多階級ブロックＭＢに属
した場合について説明していく。

【００７０】ステップＳ６７の判定条件は以下のように
なる。

【００７１】すなわち、第１の実施の形態と同様に、各
階級ブロックＢＬを各色成分について一意の整数値によ
るインデックス（ｉ，ｊ，ｋ）（ただし、ｉ，ｊ，ｋ＝
１〜１６）で表すものとし、最多階級ブロックＭＢのイ
ンデックスを（Ｉ，Ｊ，Ｋ）と表し、対象画素の各色成
分の階調値をｒ、ｇ、ｂ（＝０〜２５５）で表すと、対
象画素が最多階級ブロックＭＢに属するかどうかの条件
は以下の通りとなる。

【００７２】Ｔｒ（Ｉ−１）≦ｒ＜ＴｒＩかつＴｇ（Ｊ
−１）≦ｇ＜ＴｇＪかつＴｂ（Ｋ−１）≦ｂ＜ＴｂＫ なお、Ｔｒ，Ｔｇ，Ｔｂは第１の実施の形態と同様であ
り、ここでも「１６」をとる。

【００７３】この条件を満たしているかどうかをステッ
プＳ６７では判断するのである。

【００７４】つぎに、第１の実施の形態と同様にステッ
プＳ６５において、対象画素の各色成分の階調値をその
色成分の階調値の和に加算する。ただし、ここで各色成
分の階調値の和には最多階級ブロックＭＢに属する画素
の階調値のみ加算されていることが第１の実施の形態と
異なっている。

【００７５】そして、ステップＳ６１に戻り、ステップ
Ｓ６１，Ｓ６２，Ｓ６７，Ｓ６８，Ｓ６５の処理を繰り
返し、ステップＳ６２における対象区画の全画素の終了
の判定で、終了したと判定されると、ステップＳ６９に
おいて各色成分の階調値の和を最多階級ブロックＭＢに
属する画素数で割った商を代表色の各色成分の階調値と
する。なお、ここでも余りは無視する。

【００７６】これにより、最多階級ブロックＭＢに属す
る画素の画像データの平均値を対象区画の代表色として
決定したことになる。

【００７７】そして、このような代表色の決定を各区画
について行うことにより、この画像の色情報が求まった
ことになる。

【００７８】以上、説明したように第２の実施の形態に
よれば、第１の実施の形態とほぼ同様の構成を有するの
で、適切な色情報を抽出することができる。

【００７９】また、第１の実施の形態と異なり、最多階
級ブロックＭＢ内に含まれる各画素の階調の平均値を対
象区画の代表色とするので、第１の実施の形態に比べて
処理対象の画素が少なくなるので迅速に色情報を抽出す
ることができる。

【００８０】＜３．第３の実施の形態＞つぎに、この発
明の第３の実施の形態について説明していく。第３の実
施の形態でも装置構成は第１の実施の形態と同様であ
る。

【００８１】第３の実施の形態でも第１の実施の形態に
おける図２のフローチャートに示す画像色情報抽出処理
とほぼ同様であるが、第２の実施の形態と同様、ステッ
プＳ６の処理のみ第１および第２の実施の形態と異なる
ものとなっている。すなわち、第１の実施の形態では、
各区画の最多階級ブロックＭＢおよびそれに隣接する階
級ブロックＮＢに属する画素についてそれらの画像デー
タの階調の平均を求め、第２の実施の形態では、各区画
の最多階級ブロックＭＢに属する画素について、それら
の画像データの階調の平均を求め、それを代表色として
いたが、第３の実施の形態では、最多階級ブロックＭＢ
の各色成分の中央値ＣＢを代表色としている。

【００８２】すなわち、最多階級ブロックＭＢの整数に
よるインデックスを（Ｉ，Ｊ，Ｋ）（Ｉ，Ｊ，Ｋ＝１〜
１６）と表すと、最多階級ブロックＭＢの各色成分の階
級値（ｒ，ｇ，ｂ）（ただし、ｒ、ｇ、ｂ＝０〜２５
５）の範囲は次式で表される。

【００８３】Ｔｒ（Ｉ−１）≦ｒ＜ＴｒＩかつＴｇ（Ｊ
−１）≦ｇ＜ＴｇＪかつＴｂ（Ｋ−１）≦ｂ＜ＴｂＫ ここでもＴｒ，Ｔｇ，Ｔｂは第１の実施の形態と同様で
ある。

【００８４】そして、これらの中央値ＣＢ（より正確に
は中央値に近い整数値）、すなわち、（ＴｒＩ−８，Ｔ
ｇＪ−８，ＴｂＫ−８）が求める対象区画の代表色であ
る。

【００８５】この第３の実施の形態における代表色の決
定方法はＲＧＢ色空間を２次元に下げて模式的に図１１
に示している（階級ブロックＢＬには一部のみ参照符号
を記載）。

【００８６】このようにして求めた代表色を各区画につ
いて求めたものをこの画像の色情報とするのである。

【００８７】以上、説明したように第３の実施の形態に
よれば、第１の実施の形態とほぼ同様の構成を有するの
で、適切な色情報を抽出することができる。

【００８８】また、第１の実施の形態や第２の実施の形
態と異なり、最多階級の中央値ＣＢを対象区画画像の代
表色とするため、画像データの階調値の平均を採る必要
がないので、一層迅速に色情報を抽出することができ
る。

【００８９】＜４．変形例＞以上、第１〜第３の実施の
形態では画像をＲＧＢ色成分のそれぞれについて階調を
備えるものとしたが、この発明はこれに限られず、色
相、明度、彩度等のその他の色成分を有する画像データ
に対しても同様にして色情報を抽出することができる。

【００９０】その一例を説明すると、まず原画像の各画
素のＲ，Ｇ、Ｂの値をルックアップテーブルにて知覚色
の３属性値である色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｌに変換する。
この変換においては、Ｒ，Ｇ、Ｂの値は色相Ｈ、彩度
Ｓ、明度Ｌの値に直接対応していないので、一旦Ｒ，
Ｇ、Ｂの値をＬａｂ表色系（明度Ｌに対応する１次元座
標、及び彩度Ｓ、色相Ｈを符号ａとｂの平面に描いた２
次元座標からなる３次元座標空間）の値に変換する。次
にそのＬａｂ表色系の値をＨ、Ｓ、Ｌ色空間の値に変換
する。図１２はＬａｂ表色系とＨＳＬ色空間との関係お
よびＬａｂ表色系における階級を模式的に示す図であ
る。このときのＬａｂ表色系とＨＳＬ色空間は図１２
（ａ）に示すような関係となっている。図１２（ａ）に
おいて、Ｌａｂ表色系のＬ軸はＨＳＬ色空間の明度Ｌに
そのまま対応し、ａ軸とｂ軸の２次元座標上の動径が彩
度Ｓに対応し、ａ軸と動径とのなす角θが色相Ｈに対応
している。そして実際の彩度Ｓ及び色相Ｈは次の各式で
求める。

【００９１】

【数１】

【００９２】

【数２】

【００９３】ただし、Ａ＜０のときは、色相Ｈの計算結
果に１８０度を加え、Ａ＞０でＢ＜０のときは３６０度
を加える。これは、計算結果としてマイナスの値を出さ
ないためである。

【００９４】このようにＨＳＬ色空間では色の成分は彩
度Ｓ、及び色相θにて表現される。このとき、彩度Ｓは
明度を表す軸Ｌから図の円周方向に向かって大きくなっ
ていく。模式的に表した図１２（ｂ）から分かるよう
に、明度軸Ｌを中心とした同心円を描くことで彩度Ｓを
空間的に分割でき、分割した空間領域を各階級として設
定することができる。さらに例えばａ軸またはｂ軸を基
準軸として所定角度ずつ分割して、色相の各階級を設定
することができる。より具体的には、彩度の単位を０か
ら１００に規格化し、それを１０等分すると、１０個の
階級（図１２中には一部のみ図示）が設定できる。また
色相の範囲は３６０度で規定されているので、３０度単
位で区画すれば１２個の階級（図１２中には一部のみ図
示）が設定できる。このようにして設定した彩度と色相
の各階級から定まる色空間領域の各範囲に、どの画素が
属しているかを求めることで、ヒストグラムを作成する
ことができる。そしてこのヒストグラムから、前記の第
１〜第３の実施の態様と同様に各区画画像の代表色を決
定できる。

【００９５】この方法では、例えば植物の占める割合が
多く、明るい緑から暗い緑まで様々な明度の緑色画素が
含まれているような画像の場合、最適な代表色の抽出が
でき、より適切な色情報が得られる。

【００９６】また、第１の実施の形態では、最多階級ブ
ロックＭＢとそれに隣接する階級ブロックＮＢに属する
画素の階調を単純に平均して代表色を求めるものとした
が、この発明はこれに限られず、最多階級ブロックＭＢ
に隣接する階級ブロックＮＢの外側にさらに隣接する階
級ブロックも含めた平均を求めたり、最多階級ブロック
ＭＢ中の画素に最多階級ブロックＭＢに隣接する階級ブ
ロックＮＢより大きな重みをつけた加重平均をとって代
表色を求めるものとしてもよい。

【００９７】また、第１〜第３の実施の形態では各画素
の各色成分を２５６段階の階調を有するものとしたが、
この発明はこれに限られず、１２８階調等の、より少な
い階調を有するものとしてもよく、逆により階調の段階
を多くしてもよい。

【００９８】さらに、第１〜第３の実施の形態では、画
像データの各色成分を１６段階の階級に分けたヒストグ
ラムを求めるものとしたが、この発明はこれに限られ
ず、８段階等のより少ない階級としたり、逆に３２段階
等のより多い階級に分類してもよい。

【００９９】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１〜請求項
９の発明によれば、画像を複数の区画画像に分割し、各
区画画像についてその区画画像内の各画素の階調による
ヒストグラムを作成して、そのうち、最も度数の高い階
級である最多階級に基づいてその区画画像の代表色を決
定し、それを各区画画像について繰り返すことにより、
複数の区画画像のそれぞれの代表色の配列である色情報
を決定するので、適切な色情報を抽出することができ
る。

【０１００】また、請求項３の発明によれば、最多階級
の周縁部にあたる画素の色が対象区画画像を特徴づける
色である場合でも、最多階級およびその近傍の階級内に
含まれる各画素の階調の平均値を対象区画画像の代表色
とするので、より適切な代表色を得ることができ、従っ
てより的確な色情報を得ることができる。

【０１０１】また、請求項４の発明によれば、最多階級
内に含まれる各画素の階調の平均値を対象区画画像の代
表色とするので、請求項３の方法に比べて処理対象の画
素が少なくなるので迅速に色情報を抽出することができ
る。

【０１０２】さらに、請求項５の発明によれば、最多階
級のほぼ中央値を対象区画画像の代表色とするため、画
像データの階調値の平均を採る必要がないので、一層迅
速に色情報を抽出することができる。

【０１０３】また、請求項７の発明によれば、最多階級
の周縁部にあたる画素の色が対象区画画像を特徴づける
色である場合でも、その近傍の階級内に含まれる各画素
の階調の色相および彩度を対象区画画像の代表色とする
ので、より適切な代表色を得ることができ、従ってより
的確な色情報を得ることができる。

【０１０４】また、請求項８の発明によれば、最多階級
内に含まれる各画素の色相および彩度の平均値を対象区
画画像の代表色とするので、請求項７の方法に比べて処
理対象の画素が少なくなるので迅速に色情報を抽出する
ことができる。

【０１０５】さらに、請求項９の発明によれば、最多階
級の中央値を対象区画画像の代表色とするため、画像デ
ータの色相および彩度の平均を採る必要がないので、一
層迅速に色情報を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施の形態の画像色情報抽出
方法を実現する装置のブロック図である。

【図２】第１の実施の形態の画像色情報抽出方法を示す
フローチャートである。

【図３】図２のステップＳ４のヒストグラム作成のフロ
ーチャートである。

【図４】図２のステップＳ６の代表色決定のフローチャ
ートである。

【図５】画像を区画に分割した例を示す図である。

【図６】対象画素が３次元色空間内の階級ブロックに属
する様子を示した概念図である。

【図７】ヒストグラムの一例を示す図である。

【図８】第１の実施の形態における代表色の求め方を表
わした模式図である。

【図９】第２の実施の形態における代表色決定のフロー
チャートである。

【図１０】第２の実施の形態における代表色の求め方を
表わした模式図である。

【図１１】第３の実施の形態における代表色の求め方を
表わした模式図である。

【図１２】Ｌａｂ表色系とＨＳＬ色空間との関係および
Ｌａｂ表色系における階級とを模式的に示す図である。

【符号の説明】

ＢＬ 階級ブロック ＣＢ 中央値 ＭＢ 最多階級ブロック ＮＢ 最多階級ブロックに隣接する階級ブロック Ｐ 対象画素

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画素ごとに階調を備えた画像の色につい
   ての情報である色情報を抽出する画像色情報抽出方法に
   おいて、 画像を複数の区画画像に分割する分割工程と、 前記複数の区画画像のうちから選択された対象区画画像
   内の各画素の階調によるヒストグラムを作成するヒスト
   グラム作成工程と、 前記ヒストグラム作成工程において作成されたヒストグ
   ラムについて最も度数の高い階級である最多階級を決定
   する最多階級決定工程と、 前記最多階級に基づいて前記対象区画画像の代表色を決
   定する代表色決定工程と、 前記ヒストグラム作成工程、前記最多階級決定工程およ
   び前記代表色決定工程を前記複数の区画画像の全てにつ
   いて行い、前記複数の区画画像のそれぞれの代表色の配
   列である色情報を決定する繰り返し工程と、を備えるこ
   とを特徴とする画像色情報抽出方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の画像色情報抽出方法に
   おいて、 前記画像がそれぞれに階調を有する３つの色成分を備え
   るものであって、前記ヒストグラムの各階級の指定が前
   記３つの色成分のそれぞれの成分を持つものであること
   を特徴とする画像色情報抽出方法。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の画像色
   情報抽出方法であって、 前記代表色決定工程が、前記最多階級決定工程において
   決定された前記最多階級およびその近傍の階級内に含ま
   れる各画素の階調の平均値を前記対象区画画像の代表色
   として決定するものであることを特徴とする画像色情報
   抽出方法。
4. 【請求項４】 請求項１または請求項２に記載の画像色
   情報抽出方法であって、 前記代表色決定工程が、前記最多階級決定工程において
   決定された前記最多階級内に含まれる各画素の階調の平
   均値を前記対象区画画像の代表色として決定するもので
   あることを特徴とする画像色情報抽出方法。
5. 【請求項５】 請求項１または請求項２に記載の画像色
   情報抽出方法であって、 前記代表色決定工程が、前記最多階級決定工程において
   決定された前記最多階級のほぼ中央値を前記対象区画画
   像の代表色として決定するものであることを特徴とする
   画像色情報抽出方法。
6. 【請求項６】 請求項１に記載の画像色情報抽出方法に
   おいて、 前記画像がそれぞれに階調を有する３つの色成分を備え
   るものであって、 各画素の３つの色成分から、各画素の明度・色相・彩度
   を求め、 前記ヒストグラムの各階級の指定を、色相及び彩度の指
   定で行うことを特徴とする画像色情報抽出方法。
7. 【請求項７】 請求項１または請求項６に記載の画像色
   情報抽出方法であって、 前記代表色決定工程が、前記最多階級決定工程において
   決定された前記最多階級及びその近傍の階級内に含まれ
   る各画素の色相および彩度の平均値を前記対象区画画像
   の代表色として決定するものであることを特徴とする画
   像色情報抽出方法。
8. 【請求項８】 請求項１または請求項６に記載の画像色
   情報抽出方法であって、 前記代表色決定工程が、前記最多階級決定工程において
   決定された前記最多階級内に含まれる各画素の色相およ
   び彩度の平均値を前記対象区画画像の代表色として決定
   するものであることを特徴とする画像色情報抽出方法。
9. 【請求項９】 請求項１または請求項６に記載の画像色
   情報抽出方法であって、 前記代表色決定工程が、前記最多階級決定工程において
   決定された前記最多階級の色相および彩度の中央値を前
   記対象区画画像の代表色として決定するものであること
   を特徴とする画像色情報抽出方法。