JPH0778236A - 画像の色変更方式の決定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 写真または画像の質感が均一で色が単一であ
ると判断できる部位の色情報の分布をもとに、人間の判
断を必要とせずに、回帰分析とその統計量から、色変更
方式を決定する。 【構成】 写真または画像の質感が均一で色が単一であ
ると判断して指定された部位の色情報データをｒｇｂ空
間にプロットし、このプロットされた色情報データの分
布を回帰分析し、この回帰分析とその統計量から前記２
つの色変更方式のうちいずれか一方を採択するようにし
た。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像の色変更方式の決
定方法に関し、特にコンピュータに取り入れられた画像
またはコンピュータによって作成された画像の分析や編
集に使用する画像の色変更方式の決定方法に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】従来、質感が均一で色が単一であると判
断できる部位、例えば単色の車のボディー、単色の服
地、あるいは単色の部位だけを取り出した画像のマスク
部分などの部位における画像の最小単位（以下、ピクセ
ルという）の色情報データを赤、緑、青の３原色の組み
合せで表し、この赤、緑および青の色情報データを図１
１（Ａ）に示すようなｒｇｂ空間１１０（red,green an
d blue:互いに直交する赤、緑および青のベクトル軸で
表現される３次元空間）にプロットした場合の分布は、
２つの分布に大別することができる。

【０００３】１つは図１１（Ｂ）に示すように、このプ
ロットされた色情報データの分布１１０６から１本のベ
クトルＡ１１０７が算出できるような分布（以下、ベク
トルモデルＡという）と、他の１つは図１１（Ｃ）に示
すように、このプロットされた色情報データの分布１１
０６から２本のベクトルＢ１１０８およびベクトルＣ１
１０９が算出できるような分布（以下、ベクトルモデル
Ｂという）である。

【０００４】図１１（Ａ）において、１１０１は原点を
表す「黒」であり、１１０２は「赤（Ｒ）」の軸、１１
０３は「緑（Ｇ）」の軸および１１０４は「青（Ｂ）」
の軸を示している。１１０４は「黒」１１０１の対角線
上の「白」の点を表しており、この黒１１０１から白１
１０４までの平面は、明度を表わしている平面である。

【０００５】ところで、我々が実環境下、例えば日中、
太陽光のもとで目にする色は、散乱反射光、特定方向散
乱反射光あるいは鏡面反射光などの光の反射によるもの
である。

【０００６】こうした光の反射によって目にする色の中
で、例えば表面がざらざらした物体から反射される光の
うち、散乱反射光による色情報データの分布１２０１か
ら得られる散乱反射色ベクトル１２０２をｒｇｂ空間１
１０に描いてみると、図１２のようにほぼ１本のベクト
ルで表現されることになる。これは図１１（Ｂ）のベク
トルモデルＡに等しいと考えることができる。

【０００７】また、表面がほぼ鏡に近いような滑らかな
物体から反射される鏡面反射光による色情報データの分
布１３０１から得られる鏡面反射色ベクトル１３０２
を、ｒｇｂ空間１１０に描いてみると、図１３のように
ほぼ１本のベクトルで表現されることになる。これは図
１１（Ｂ）のベクトルモデルＡに等しいと考えることが
できる。

【０００８】さらに、散乱反射光と特定方向散乱反射光
の両方を反射し易い物体の表面から反射された光による
色情報データの分布１４０１から得られる散乱反射色ベ
クトル１４０２と特定方向反射色ベクトル１４０３双方
のベクトルをｒｇｂ空間１１０に描いてみると、図１４
に示すようにほぼ２本のベクトルで表現されることにな
る。これは図１１（Ｃ）のベクトルモデルＢに等しいと
考えることができる。

【０００９】このように、写真または画像の色変更を行
う場合に、これらの光の反射モデルを適用することによ
って、実環境下における物体の質感や単色の均一性など
が維持されつつ、色の変更を行うことができると考えら
れる。

【００１０】従来、質感が均一で色が単一であると判断
できる部位の色を、質感を維持しながら変更する方式と
して２つの方式がある。１つは、特願平１−４９８１８
号に提案されているように、ｒｇｂ空間１１０にプロッ
トされた点をｈｓｖ、ｈｓｌまたはｈｓｉ空間に写像
し、ｈ成分を変更した後再びｒｇｂ成分に戻す方式であ
る（以下、「方式（１）」という）。

【００１１】この「方式（１）」は、前記１本のベクト
ルの周囲に色情報データが分布するベクトルモデルＡに
相当する。

【００１２】ここで、ｈｓｖ、ｈｓｌまたはｈｓｉの、
ｈは色相、ｓは彩度、ｖ、ｌまたはｉは明度（または輝
度）を表しており、ｈｓｖ、ｈｓｌまたはｈｓｉ空間と
は、それぞれの軸が図１５に示すように表現される３次
元空間である。

【００１３】図１５において、１５０１は色相（ｈ）を
示しており角度で表現される。１５０２は彩度（ｓ）、
１５０３は黒から白への明度（ｖ、ｌ、ｉ）をそれぞれ
表す軸である。なお、明度１５０３は輝度とも呼ばれて
いる。

【００１４】他の１つの方式は、前記光の反射モデルを
適用した技術として、特願平３−４１５７０号に提案さ
れているように、光の反射モデルをｒｇｂ空間に適用
し、ｒｇｂ空間１１０の各ピクセルのｒｇｂ成分を散乱
反射色ベクトルと、特定方向散乱反射色ベクトルのそれ
ぞれに分解し、そのそれぞれの比率を保持しておき、散
乱反射色ベクトルと、特定方向散乱反射色ベクトルを変
更後に前記比率をかけて再びｒｇｂ成分に戻す方式であ
る（以下、「方式（２）」という）。

【００１５】この「方式（２）」は、前記２本のベクト
ルの周囲に色情報データが分布するベクトルモデルＢに
相当する。

【００１６】従って、質感が均一で色が単一であると判
断できる部位の色情報データをもとに、写真または画像
の色変更を行うに際し、前記「方式（１）」または「方
式（２）」のいずれかを採択することは、前記光の反射
モデルにおけるベクトルモデルＡまたはベクトルモデル
Ｂのいずれかを採択することに等しいことになる。

【００１７】実際に前記「方式（１）」（ベクトルモデ
ルＡ）または「方式（２）」（ベクトルモデルＢ）のい
ずれかを採択する場合、「方式（１）」は、光をほとん
ど散乱反射する服地やテニスボールなどの表面がざらざ
らした物体の画像や、表面が鏡に近い滑らかな物体の画
像においては、違和感のない色の変更を行うことができ
るが、自動車のボディー等の散乱反射と特定方向散乱反
射の両方の反射をし易い物体の色の変更には違和感が伴
う。

【００１８】一方、「方式（２）」は、自動車のボディ
ー等の散乱反射と特定方向散乱反射の両方の反射をし易
い物体の色の変更には違和感はないが、服地やテニスボ
ールなどの表面がざらざらした物体の色の変更には違和
感が伴う。

【００１９】ところが、物体には繊維やンクリートのよ
うに同じ物体であっても種類や構成物質、例えば繊維の
場合には、絹・毛糸・アクリルなど材質の違い、あるい
はコンクリートの場合では、混ぜる砂の性質や粒の大き
さの違いによって、反射の性質が異なる場合があり、物
体によっては質感を維持した色の変更が行うことができ
ない場合がある。

【００２０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、写真ま
たは画像の色変更を行う場合、最終的には、前記「方式
（１）」もしくは「方式（２）」のいずれか１つの方式
を採択しなければならず、従来、かならずしも質感が均
一で色が単一であると判断できる部位の色情報データの
分布を考慮した上で「方式（１）」もしくは「方式
（２）」いずれかの色変更方式を採択している訳ではな
い。

【００２１】このため、前記いずれか一方の色変更方式
を採択する場合は、人間が色情報データの分布を見て、
色変更方式の「方式（１）」もしくは「方式（２）」い
ずれかの採択を判断しなければならないという問題があ
る。

【００２２】本発明の目的は、写真または画像の色を変
更する部位の色情報データの分布をもとに、人間の判断
を必要とせずに、「方式（１）」もしくは「方式
（２）」の色変更方式のうちいずれか１つの方式を適切
に採択する画像の色変更方式の決定方法を提供すること
にある。

【００２３】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明は、写真または画像の質感が均一で色が単一
であると判断して指定された部位の色情報データをｒｇ
ｂ空間にプロットし、このプロットされた色情報データ
の分布を回帰分析し、この回帰分析とその統計量から前
記２つの色変更方式のうちいずれか一方を採択するよう
にしたものである。

【００２４】

【作用】前記手段によれば、写真または画像の質感が均
一で色が単一であると判断できる部位の色情報データが
ｒｇｂ空間にプロットされ、このプロットされた色情報
データの分布をもとに回帰分析が行われ。

【００２５】そして、この回帰分析とその統計量から、
前記２つの色変更方式のいずれを採択するかが決定され
る。

【００２６】これにより、色を変更する部位の色情報デ
ータの分布をもとに、人間の判断を必要とせず、前記２
つの色変更方式のうち、いずれか一方の方式が採択され
ることになる。

【００２７】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて詳細に
説明する。なお、実施例を説明する全図において、同一
機能を有するものは、同一符号を付け、その繰り返しの
説明は省略する。

【００２８】図１は本発明の一実施例の構成を示す全体
構成図である。図１において、１は写真または画像の色
変更部位の領域を設定するマスク領域設定部であり、２
はマスク領域内の各ピクセルごとの色情報データを取得
する色情報データ取得部である。

【００２９】３は得られた色情報データをｒｇｂ空間１
１０にプロットしたり、またプロットされた分布から回
帰分析により直線の方程式を求めるなどの演算処理を行
う回帰分析部である。

【００３０】４は回帰分析部３によってプロットされた
色情報データの分布から色情報データを分割する色情報
データ分割部、５は回帰分析部３によって求められた直
線の方程式の決定係数の平均を計算する決定係数平均計
算部である。

【００３１】６は回帰分析部３および決定係数平均計算
部５の演算結果からベクトルモデルＡまたはベクトルモ
デルＢのどちらを採択するかを決定するモデル採択部で
ある。

【００３２】図２は実施例で使用するデータの構成を示
す図である。図２（Ａ）は色情報データテーブル２０で
あり、写真または画像の領域のマスク番号２０１、色情
報データ２０２および分割用作業領域２０３から構成さ
れる。

【００３３】図２（Ｂ）は色情報データ２０２がプロッ
トされたｒｇｂ空間１１０の分布から求められた直線の
方程式に関する情報テーブル２１であり、位置ベクトル
２０４、単位ベクトル２０５、位置ベクトルの分散２０
６、単位ベクトルの分散２０７および決定係数２０８か
ら構成される。

【００３４】図２（Ｃ）はベクトルモデル採択部６で使
用するベクトルモデルテーブル２２であり、ベクトルモ
デルＡ２０９およびベクトルモデルＢ２１０が格納され
ている。ベクトルモデル採択部６は、回帰分析部４およ
び決定係数平均計算部５の演算結果に基づいて、ベクト
ルモデルＡ２０９またはベクトルモデルＢ２１０のいづ
れかを採択する。

【００３５】図３は本発明を実現するためのフローチャ
ートである。以下、図３（Ａ）、（Ｂ）のフローチャー
トに基づいて、本発明の色変更方式の決定方法の処理手
順を説明する。

【００３６】なお、図３において、図３（Ｂ）に示すよ
うに回帰分析処理３００を行う部分はサブルーチンとし
て３００番台のステップ番号を付して別管理としてい
る。

【００３７】（色変更方式の決定方法の手順） （１）まず、色変更を行う写真または画像のマスク領域
を設定し（ステップ３１）、質感が等しく均一で色が単
一であると判断できる部位の各ピクセルごとの色情報デ
ータ２０２を取得し、ｒｇｂ空間１１０にプロットする
（ステップ３２）。ここで標本量が多い場合は、標本を
サンプリング（必要と思われる量を間引くこと）した後
にプロットしてもよい。

【００３８】（２）プロットされた点から回帰分析処理
３００により、ｒｇｂ空間１１０中に、１本の直線の方
程式を求める。この直線の方程式を光のベクトルと見な
す（ステップ３０１）。標本の場合には、直線の方程式
を推定する。

【００３９】（３）得られた直線の方程式の位置ベクト
ルの分散と単位ベクトルの分散を求める（ステップ３０
２）。標本の場合には、各々の分散を推定する。

【００４０】（４）直線を表す位置ベクトルの分散と単
位ベクトルの分散に帰無仮説（２つの統計的仮説の中か
ら１つを選ぶ場合、一方を帰無仮説、他方を対立仮説と
いう）をたて、それぞれが帰無仮説を棄却できるか否
か、任意の信頼区間、例えば９０％、９５％、９９％な
どを設定し、で検定を行う（ステップ３０３）。母集団
の場合、手順（４）は不用である。

【００４１】（５）手順（４）で帰無仮説を棄却できな
い推定値が存在した場合、その推定値を除外したモデル
を仮定する（ステップ３０４）。母集団の場合、手順
（５）は不要である。

【００４２】手順（２）から手順（５）の過程を適切な
信頼区間において棄却できる帰無仮説が得られるまで繰
り返す。

【００４３】（６）手順（２）で得られた直線の方程式
の決定係数を求める（ステップ３０５）。

【００４４】（７）手順（１）で得られたプロットされ
た点のそれぞれをｈｓｖまたはｈｓｌ変換を行う。その
中で、sの値が最大となる点を抽出する。sの値が最大と
なる点が複数ある場合、vの値が最大となる点を抽出す
る。sもvも最大となる点が複数ある場合、その複数の点
のうちｈの値の平均を計算しその値をｈとする仮想の点
を想定する（ステップ３０３）。

【００４５】（８）手順（７）で求められた点に対応す
る点をｒｇｂ空間１１０に求め、手順（１）でプロット
された色情報データ２０２の点を次の条件のもとに２つ
のグループに分ける「データ分割」（ステップ３４）。

【００４６】グループ１：ｓの最大点より、ｒｇｂ空間
１１０の原点に近いグループ。

【００４７】グループ２：ｓの最大点より、ｒｇｂ空間
１１０の最大座標値に近いグループ。

【００４８】グループ２において、最大座標値と同じ座
標を成分に持つプロット点は、分析の対象から除外す
る。つまり、プロットされた点の成分を（ｒ，ｇ，ｂ）
とすると、その成分のｒ、ｇ、およびｂのいずれかの値
が最大座標値と同じ値を持つ点を分析の対象から除外す
る。

【００４９】除外の理由は、図４に示すように、ｒｇｂ
空間１１０が有限空間であるため、色情報データの分布
４０１内の色情報データ２２の点はコンピュータのｒｇ
ｂ空間１１０に取り入れられた時点で真の値ではなく有
限空間でクリップされた値（無限空間であれば、さらに
離れた空間にプロットされると考えられる値）を有する
と考えられるためである。

【００５０】図４において、色情報データの分布４０１
が実際には、コンピュータのｒｇｂ空間１１０から離れ
て存在するとしても、コンピュータ上のｒｇｂ空間１１
０内に制限されてしまうためである。従って、これらの
分布から得られる、例えば散乱反射色ベクトル４０２
は、実際にはコンピュータ内のｒｇｂ空間１１０から外
にまで伸びている可能性があるが、散乱反射色ベクトル
（クリップなし）４０３であったとしても、クリップ点
４０４で制限されてしまうことになる。

【００５１】（９）この２つのグループに対して、手順
（２）から手順（６）と同様の回帰分析処理を行う（ス
テップ３５、３６）。

【００５２】（１０）次に、手順（９）で求められたそ
れぞれのグループにおける２つの直線の方程式の決定係
数の平均を計算する（ステップ３７）。このときの平均
は、２つのグループの集合の大きさの違いを考慮した加
重平均である。

【００５３】（１１）１本の直線の方程式の決定係数
と、手順（１０）で求めた２本の直線の方程式の平均の
決定係数を比較する（ステップ３８）。

【００５４】（１２）決定係数の値が１本の直線の方程
式の方が高い場合（ステップ３８：ＹＥＳ）、ベクトル
モデルＡ（１本のベクトルの周囲に分布する分布）を採
択する（ステップ３９）。

【００５５】決定係数の値が２本の直線の方程式の方が
高い場合（ステップ３８：ＮＯ）、ベクトルモデルＢ
（２本のベクトルの周囲に分布する分布）を採択する
（ステップ４０）。いずれの決定係数も等しい場合（ス
テップ３８：ＥＱ）、いずれかのベクトルモデルを採択
する（ステップ４１）。

【００５６】図５〜図９は前記フローチャートの処理手
順を説明するための説明図であり、図５（Ａ）は手順
（１）を示しており、５０１は取得した色情報データ２
０２によるｒｇｂ空間１１０内における色情報データの
分布である。

【００５７】図６（Ａ）は手順（２）を示しており、６
０１は回帰分析処理によって得られた直線であり、これ
を光のベクトルとみなす。図６（Ｂ）は手順（２−１）
を示している。ここで、手順（２−１）とあるのは、手
順（２）で求めた直線の分散が帰無仮説を棄却できない
場合に、手順（２）の代わりに手順（２−１）のモデル
を想定するという意味である。６０２は位置ベクトルを
示す。

【００５８】図７（Ａ）は手順（３）を示しており、７
０１は位置ベクトルの分散を、７０２は単位ベクトルの
分散を表している。

【００５９】図８は手順（７）を示しており、８０１は
彩度ｓを、８０２は色相ｈを、および８０３は彩度ｓの
最大となる点をそれぞれ表している。８０４は黒から白
への明度（あるいは輝度）ｖ、ｌ、ｉを表す軸である。

【００６０】図９（Ａ）は手順（８）を示しており、９
０１はグループ１を、９０２はグループ２を、９０３は
除外する色情報データ領域を示す。９０４は分割基準点
を示す。

【００６１】図９（Ｂ）は手順（９）を示しており、９
０５はグループ１の方程式を、９０６はグループ２の方
程式をそれぞれ表す直線を示したものである。

【００６２】以上の手順により、従来、人間が判断して
いた写真または画像の質感が均一で色が単色である部位
の色変更方式の決定を容易に行うことができる。

【００６３】なお、ｒｇｂ空間の代わりにｃｍｙ空間
（Cyan, Magenta and Yellow：シアン、マゼンダ、黄を
それぞれ直交する軸とした空間）を用いても同様の結果
が得られる。ｒｇｂ空間とｃｍｙ空間は、図１０に示す
ような関係にあり、次の関係式によって表される。１０
０１は明度（あるいは輝度）平面を表している。

【００６４】

【数１】

【００６５】また、本発明により得られた直線の方程式
と点の分布からベクトルを求めて、そのベクトルを色変
更方式のパラメタとして用いることもできる。

【００６６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
写真または画像の質感が均一で色が単一であると判断し
て指定された部位の色情報データをｒｇｂ空間にプロッ
トし、このプロットされた色情報データの分布を回帰分
析し、この回帰分析とその統計量から前記２つの色変更
方式のうちいずれか一方を採択するので、従来、色情報
データの分布や、その物体の光の反射属性を人間が判断
することなく、適切な色変更方式を採択することができ
る。

【００６７】また、光の反射モデルの散乱反射色ベクト
ル、または鏡面反射色ベクトルのモデルを適用すべき
か、あるいは散乱反射色ベクトルと特定方向反射色ベク
トルの組合せのモデルを適用すべきかが微妙な場合にお
いても、質感が均一で色が単一であると判断できる部位
の色情報データだけから適切な色変更方式を採択するこ
とができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の全体構成図である。

【図２】実施例のテーブル構成図である。

【図３】実施例の処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図４】散乱反射色ベクトルのコンピュータ空間におけ
るクリップを説明するための説明図である。

【図５】実施例の処理手順のうち手順（１）を説明する
ため説明図である。

【図６】実施例の処理手順のうち手順（２）および（２
−１）を説明するため説明図である。

【図７】実施例の処理手順のうち手順（３）を説明する
ため説明図である。

【図８】実施例の処理手順のうち手順（７）を説明する
ため説明図である。

【図９】実施例の処理手順のうち手順（８）および
（９）を説明するため説明図である。

【図１０】ｒｇｂ空間とｃｍｙ空間の関係を説明するた
めの説明図である。

【図１１】ｒｇｂ空間を説明するための説明図である。

【図１２】散乱反射色ベクトルを表す図である。

【図１３】鏡乱反射色ベクトルを表す図である。

【図１４】散乱反射色ベクトルと特定方向散乱反射色ベ
クトルの組み合わせを表わす図である。

【図１５】ｈｓｖ、ｈｓｌまたはｈｓｉ空間を説明する
ための説明図である。

【符号の説明】

１…マスク領域設定部、２…色情報データ取得部、３…
色情報データ分割部、４…回帰分析部、５…決定係数平
均計算部、６…モデル採択部、２０…色情報テーブル、
２１…直線の方程式に関する情報テーブル、２２…モデ
ル採択テーブル、１１０…ｒｇｂ空間。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 写真または画像の質感が均一で色が単一
   であると判断できる部位の色情報データをもとに、写真
   または画像の色変更を行うに際し、ｒｇｂ空間にプロッ
   トされた点をｈｓｖ、ｈｓｌまたはｈｓｉ空間に写像
   し、ｈ成分を変更した後再びｒｇｂ成分に戻す方式か、
   光の反射モデルをｒｇｂ空間に適用し、ｒｇｂ空間の各
   ピクセルのｒｇｂ成分を散乱反射色ベクトルと、特定方
   向散乱反射色ベクトルのそれぞれに分解し、そのそれぞ
   れの比を保持しておき、散乱反射色ベクトルと、特定方
   向散乱反射色ベクトルを変更後その比率をかけて再びｒ
   ｇｂ成分に戻す方式の２つの色変更方式のうちいずれの
   色変更方式を採択するかを決定する画像の色変更方式の
   決定方法であって、 前記写真または画像の質感が均一で色が単一であると判
   断して指定された部位の色情報データをｒｇｂ空間にプ
   ロットし、このプロットされた色情報データの分布を回
   帰分析し、この回帰分析とその統計量から前記２つの色
   変更方式のうちいずれか一方を採択することを特徴とす
   る画像の色変更方式の決定方法。