(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に変換する色空間変換部と、
上記色空間変換部により変換されたＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正する色相補正部と、
上記色相補正部により補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出する色特徴抽出部とを備えたことを特徴とする色特徴抽出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の色特徴抽出装置において、
上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正する明度補正部を備え、
上記色特徴抽出部は、上記色相補正部により補正された色相値と上記明度補正部により補正された明度値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出することを特徴とする色特徴抽出装置。
【請求項３】
デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に変換するステップと、
上記ＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正するステップと、
上記補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップとを備えたことを特徴とする色特徴の抽出方法。
【請求項４】
請求項３に記載の色特徴の抽出方法において、
上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正するステップを有し、
上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップは、上記補正された色相値と明度値に基づいて行うことを特徴とする色特徴の抽出方法。
【請求項５】
デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に変換するステップと、
上記ＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正するステップと、
上記補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップとを有する情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラム記憶媒体において、
上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正するステップを有し、
上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップは、上記補正された色相値と明度値に基づいて行う情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像データベース装置等において画像の色特徴を抽出する色特徴抽出装置および色特徴の抽出方法およびそのプログラム媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、画像データベースでは、類似画像を検索する場合、画像の色特徴を限定された色毎に分類し、分類された色をキーとして画像に付与したり、色特徴をそのままを画像情報に付与したりして、色とその色の画像に占める割合で類似性を判定している。このような類似画像を検索するために用いられる色特徴抽出装置として、各画素がＲＧＢ（赤，緑，青）値で表されたデジタル画像をそのままＲＧＢ色空間で色特徴を抽出するものが提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記色特徴抽出装置では、ＲＧＢ値を直接評価して判定すると、人間の視覚が緑領域の色差を判定しにくいため、人間の感覚に合った色の分類や色の領域判定により色特徴を抽出するということができないという欠点がある。
【０００４】
そこで、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間（ＪＩＳ  Ｚ８７２９−（１９８０））という色差を等距離にする色空間を用いることが考えられるが、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間では、色差の精度を重視しているため変換が難しく、色の表現方法も一般の人にはなじみが少ないという問題がある。
【０００５】
そこで、この発明の目的は、ＲＧＢ色空間を人間の感覚に近い色空間に簡単に変換して、その変換された人間の感覚に近い色空間でデジタル画像の色の分類，色の領域判定ができる色特徴抽出装置および色特徴の抽出方法そのプログラム媒体を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１の色特徴抽出装置は、デジタル画像の各画素のＲＧＢ（赤，緑，青）値をＨＬＳ（色相，明度，彩度）変換によりＨＬＳ値に変換する色空間変換部と、上記色空間変換部により変換されたＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正する色相補正部と、上記色相補正部により補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出する色特徴抽出部とを備えたことを特徴とする色特徴抽出装置。特徴としている。
【０００７】
上記請求項１の色特徴抽出装置によれば、上記色空間変換部によりＲＧＢ値をＨＬＳ変換によってＨＬＳ値に変換し、その変換されたＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記色相補正部によりＨＬＳ値のうちの色相値を補正する。そうすることによって、ＨＬＳ色空間において、人間の視覚が色差を判定しにくい緑色の色相方向の領域を縮小し、色差に敏感な赤色から黄色にかけての色相方向の領域を拡大して、人間の視覚に近い色空間にする。このため、上記色相値が補正されたＨＬＳ色空間でデジタル画像の色特徴を色特徴抽出部により抽出するとき、複雑な演算をすることなく、色差を単純な差分値で演算することが可能になる。このように、精度の高い色空間の変換ではなく、ＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間への標準の変換と色相値の補正によって、ＲＧＢ色空間を人間の感覚に近い色空間に簡単に変換して、その変換された人間の感覚に近い色空間でデジタル画像の色の分類，色の領域判定により色特徴を抽出できる。したがって、上記デジタル画像の色特徴抽出において、色の分類や色による領域抽出の判定方法を単純化しても、ユーザーが納得する結果を得ることができる。また、ＲＧＢ色空間の各画素が色相，明度および彩度の色空間上にあるので、ユーザーにもわかりやすい色空間になる。
【０００８】
また、請求項２の色特徴抽出装置は、請求項１の色特徴抽出装置において、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正する明度補正部を備え、上記色特徴抽出部は、上記色相補正部により補正された色相値と上記明度補正部により補正された明度値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出することを特徴としている。
【０００９】
上記請求項２の色特徴抽出装置によれば、上記色空間変換部により変換されたＨＬＳ値の明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を上記明度補正部により補正する。つまり、ＨＬＳ空間において、人間の視覚が明るい色の差に敏感な明度方向の高い方の領域を拡大するのに対して、人間の視覚が暗い色の差に鈍感な明度方向の低い方の領域を縮小するのである。したがって、上記色相値の補正とこの明度補正部による明度値の補正とによって、より一層人間の感覚に近いＨＬＳ色空間にできる。
【００１０】
また、請求項３の色特徴の抽出方法は、デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に変換するステップと、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正するステップと、上記補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップとを備えたことを特徴としている。
【００１１】
上記請求項３の色特徴の抽出方法によれば、上記ＲＧＢ値をＨＬＳ変換によってＨＬＳ値に変換し、その変換されたＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正する。そうすることによって、ＨＬＳ色空間において、人間の視覚が色差を判定しにくい緑色の色相方向の領域を縮小し、色差に敏感な赤色から黄色にかけての色相方向の領域を拡大して、人間の視覚に近い色空間にする。このため、上記色相値が補正されたＨＬＳ色空間でデジタル画像の色特徴を抽出するとき、複雑な演算をすることなく、色差を単純な差分値で演算することが可能になる。このように、精度の高い色空間の変換ではなく、ＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間への標準の変換と色相値の補正によって、ＲＧＢ色空間を人間の感覚に近い色空間に簡単に変換して、その変換された人間の感覚に近い色空間でデジタル画像の色の分類，色の領域判定により色特徴を抽出できる。したがって、上記デジタル画像の色特徴抽出において、色の分類や色による領域抽出の判定方法を単純化しても、ユーザーが納得する結果を得ることができる。また、ＲＧＢ色空間の各画素が色相，明度および彩度の色空間上にあるので、ユーザーにもわかりやすい色空間になる。
【００１２】
また、請求項４の色特徴の抽出方法は、請求項３の色特徴の抽出方法において、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正するステップを有し、上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップは、上記補正された色相値と明度値に基づいて行うことを特徴としている。
【００１３】
上記請求項４の色特徴の抽出方法によれば、上記ＨＬＳ値の明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正する。つまり、ＨＬＳ空間において、人間の視覚が明るい色の差に敏感な明度方向の高い方の領域を拡大するのに対して、人間の視覚が暗い色の差に鈍感な明度方向の低い方の領域を縮小するのである。したがって、上記色相値の補正とこの明度値の補正とによって、より一層人間の感覚に近いＨＬＳ色空間にできる。
【００１４】
また、請求項５のプログラム記憶媒体は、デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に変換するステップと、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正するステップと、上記補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップとを有する情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１５】
上記請求項５のプログラム記憶媒体によれば、上記ＲＧＢ値をＨＬＳ変換によってＨＬＳ値に変換し、その変換されたＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正する。そうすることによって、ＨＬＳ色空間において、人間の視覚が色差を判定しにくい緑色の色相方向の領域を縮小し、色差に敏感な赤色から黄色にかけての色相方向の領域を拡大して、人間の視覚に近い色空間にする。このため、上記色相値が補正されたＨＬＳ色空間でデジタル画像の色特徴を抽出するとき、複雑な演算をすることなく、色差を単純な差分値で演算することが可能になる。このように、精度の高い色空間の変換ではなく、ＲＧＢ色空間からＨＬＳ色空間への標準の変換と色相値の補正によって、ＲＧＢ色空間を人間の感覚に近い色空間に簡単に変換して、その変換された人間の感覚に近い色空間でデジタル画像の色の分類，色の領域判定により色特徴を抽出できる。したがって、上記デジタル画像の色特徴抽出において、色の分類や色による領域抽出の判定方法を単純化しても、ユーザーが納得する結果を得ることができる。また、ＲＧＢ色空間の各画素が色相，明度および彩度の色空間上にあるので、ユーザーにもわかりやすい色空間になる。
【００１６】
また、請求項６のプログラム記憶媒体は、請求項５のプログラム記憶媒体において、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正するステップを有し、上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップは、上記補正された色相値と明度値に基づいて行う情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１７】
上記請求項６のプログラム記憶媒体によれば、上記ＨＬＳ値の明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正する。つまり、ＨＬＳ空間において、人間の視覚が明るい色の差に敏感な明度方向の高い方の領域を拡大するのに対して、人間の視覚が暗い色の差に鈍感な明度方向の低い方の領域を縮小するのである。したがって、上記色相値の補正とこの明度値の補正とによって、より一層人間の感覚に近いＨＬＳ色空間にできる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の色特徴抽出装置を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１９】
図１はこの発明の実施の一形態の色特徴抽出装置の機能ブロック図であり、１は画像データや各種指示等が入力される入力部、２はＲＧＢ値をＨＬＳ値に変換する色空間変換部、３は上記色空間変換部２からのＨＬＳ値で表される色空間を所定の色空間に補正する色空間補正部、４は上記色空間補正部３により補正されたＨＬＳ値で表される画像データの色特徴を抽出する色特徴抽出部である。上記色空間補正部３は、色相方向について緑領域が少なくなるように色相を補正する色相補正手段３ａと、明度を用いて彩度を補正する彩度補正手段３ｂと、明度値の高い方の領域より広くして細分化するようにする一方、明度値の低い方の領域を狭くしてまとめるように明度値を補正する明度補正手段３ｃとを有している。
【００２０】
図２は図１の機能を実現するためのハードウェア構成を示す図である。
【００２１】
上記色特徴抽出装置は、図２に示すように、装置全体の動作を制御する制御装置１１と、画像，文字等を表示すると共に、操作のための各種表示等を行うＣＲＴ（カソード・レイ・チューブ）１２と、各種入力操作，指示操作等を行うためのキーボード１３およびマウス１４と、上記制御装置１１に内蔵され、データ保管媒体であるフロッピーディスク１５ａの記録再生を行うフロッピーディスクドライブ１５ｂと、ハードディスク装置１６と、画像データあるいは画像編成により作成した図面等を出力するためのプリンタ１７と、画像データを取り込むためのスキャナ１８と、ＣＤ（コンパクト・ディスク）１９ａの再生を行うＣＤ−ＲＯＭドライブ１９ｂと、音声出力のためのスピーカ２０と、音声入力のためのマイクロフォン２１とによって構成されている。上記ＣＲＴ１２，キーボード１３，マウス１４，ハードディスク装置１６，プリンタ１７，スキャナ１８，ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９ｂ，スピーカ２０およびマイクロフォン２１を制御装置１１に接続している。
【００２２】
図２は図１の制御装置１１に搭載されたＣＰＵ（中央処理装置）２５を中心としたブロック図である。
【００２３】
上記ＣＰＵ２５には、たとえばインテル社製の品番ｉ８０４８６ＤＸ等を用いている。そして、上記ＣＰＵ２５は、装置全体を制御するプログラムが格納されるＲＯＭ（リード・オンリー・メモリー）２８と、各種データおよびプログラムが格納されるＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリー）２９と、画像あるいは文字等をＣＲＴ１２に表示させる表示制御回路３０と、上記キーボード１３からの入力を転送制御するキーボード制御回路３１と、上記マウス１４からの入力を転送制御するマウス制御回路３２と、上記フロッピーディスクドライブ１５ｂを制御するフロッピーディスクドライブ制御回路３３と、上記ハードディスク装置１６を制御するハードディスク制御回路３４と、上記プリンタ１７への出力を制御するプリンタ制御回路３５と、上記スキャナ１８を制御するスキャナ制御回路３６と、上記ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９ｂを制御するＣＤ−ＲＯＭドライブ制御回路３７と、上記スピーカ２０を制御するスピーカ制御回路３８と、上記マイクロフォン２１を制御するマイクロフォン制御回路３９とをデータバス２６を介して接続している。
【００２４】
また、上記ＣＰＵ２５に、装置全体を動作させるために必要な基準クロックを発生するクロック２７を接続し、さらにデータバス２６を介して各種拡張ボードを接続するための拡張スロット４０を接続している。なお、上記拡張スロット４０にＳＣＳＩＩボードを接続して、フロッピーディスクドライブ１５ｂ，ハードディスク装置１６，スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９ｂ等を接続してもよい。
【００２５】
上記色特徴抽出装置では、上記キーボード１３，マウス１４，スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９ｂで入力部１を構成すると共に、ＣＰＵ２５で色空間変換部２，色空間補正部３および色特徴抽出部４を構成している。
【００２６】
上記構成の色特徴抽出装置は、図４，図５および図６のフローチャートに従って動作する。図４は上記色特徴抽出装置のプログラムのメインルーチンを示すフローチャートであり、図５は図４に示す色特徴抽出処理サブルーチンのフローチャートであり、図６は図５に示す画像の色空間変換の処理サブルーチンのフローチャートである。
【００２７】
図４において、まず、プログラムが起動されると、ステップＳ１において、後述する処理で必要なフラグの初期化や初期画面表示等が行われる。
【００２８】
次に、ステップＳ２に進み、ＣＲＴ１２に表示された初期画面からジョブメニューの「色特徴抽出」が選択されたか否かを判定して、「色特徴抽出」が選択されたと判定すると、ステップＳ３に進み、色特徴抽出処理を行って、ステップＳ７に進む。一方、ステップＳ２で「色特徴抽出」が選択されていないと判定すると、ステップＳ４に進む。
【００２９】
次に、ステップＳ４で「その他のメニュー」が選択されたか否かを判定して、「その他のメニュー」が選択されたと判定すると、ステップＳ５に進み、その他のメニュー処理を行って、ステップＳ７に進む。一方、「その他のメニュー」が選択されていないと判定すると、ステップＳ６に進む。
【００３０】
そして、ステップＳ６で「終了」が選択されたか否かを判定して、「終了」が選択されたと判定すると、この処理を終了する。一方、ステップＳ６で「終了」が選択されていないと判定すると、ステップＳ７に進み、ステップＳ７でその他の処理を行った後、ステップＳ２に戻る。
【００３１】
以下、上記ステップＳ３の色特徴抽出処理について説明する。なお、その他のステップについては、この発明に直接関係しないので、詳細な説明は省略する。
【００３２】
図４のメインルーチンにおいて色特徴抽出処理のメニューが選択されると、図５に示す色特徴抽出処理のサブルーチンが実行される。
【００３３】
図５において、ステップＳ１１で画像の正規化を行って、色特徴抽出処理の時間を短縮するためにデジタル画像を適切なサイズにする。
【００３４】
次に、ステップＳ１２に進み、画像の色空間変換処理を行う。
【００３５】
次に、ステップＳ１３に進み、変換した各画素の色値を利用してそのデジタル画像の色特徴を計算する。
【００３６】
次に、ステップＳ１４に進み、画像に特徴データを付与する。すなわち、抽出した色特徴を他の処理に利用できるようにデジタル画像の属性に付与する。
【００３７】
そして、この色特徴抽出処理を終了して、図４のメインルーチンに戻る。
【００３８】
図６は図５のステップＳ１２のデジタル画像の色空間変換処理のサブルーチンのフローチャートを示し、この色空間変換処理によってデジタル画像の各画素の色をＲＧＢ値からＨＬＳ値に変換する。
【００３９】
図６において、ステップＳ１２１で画素の数だけ変換したか否かを判定して、画素の数だけ変換したと判定すると、ステップＳ１２２に進む。
【００４０】
次に、ステップＳ１２２に進み、画素の位置とＲＧＢ値を取り出す。
【００４１】
次に、ステップＳ１２３に進み、ＲＧＢ値をＨＬＳ値に変換する。
【００４２】
次に、ステップＳ１２４に進み、変換されたＨＬＳ値を補正する。
【００４３】
そして、ステップＳ１２５に進み、画素の位置とＨＬＳ値を保存する。すなちわ、デジタル画像の画素の位置と変換処理したＨＬＳ値を色特徴計算（図５のステップＳ１３）に利用するために保存する。
【００４４】
一方、ステップＳ１２１で画素の数だけ変換したと判定すると、この色空間変換処理を終了して、図５の色特徴抽出処理に戻る。
【００４５】
図６のステップ１２３におけるＲＧＢ値からＨＬＳ値への変換処理について以下に説明する。
【００４６】
まず、デジタル画像上のＲＧＢ値を標準のＨＬＳ変換でＨＬＳ値に変換する。図７は上記標準のＨＬＳ変換をした場合の色相環を示している。
【００４７】
次に、上記変換されたＨＬＳ値（ｈ，ｌ，ｓ）をさらに人間の感覚に近づけたＨＬＳ値に補正する。
【００４８】
（１）  色相について
同色相内での一番鮮やかな色のＲＧＢ値（ｒ，ｇ，ｂ）で以下の変換を行う。つまり、上記変換されたＨＬＳ値のうち明度値を０．５、彩度値を１．０として、色が鮮やかになるＲＧＢ値（ｒ，ｇ，ｂ）に逆変換した後、
Ｒ’＝０．５ｒ，    Ｇ’＝０．６６ｇ，    Ｂ’＝０．５ｂ
Ｒ＝Ｒ’／（Ｒ’＋Ｇ’＋Ｂ’）
Ｇ＝Ｇ’／（Ｒ’＋Ｇ’＋Ｂ’）
Ｂ＝Ｂ’／（Ｒ’＋Ｇ’＋Ｂ’）
とする。そして、このＲＧＢ値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を標準のＨＬＳ変換して、変換されたＨＬＳ値のうちの色相値のみを用いる。この色相の補正によって、図７に示す通常のＨＬＳ変換をした場合の色相環よりも、図８に示すように、変化の大きい赤色から黄色にかけての色相を細分化し、また変化の小さい黄色から水色（シアン）にかけての色相をまとめている。
【００４９】
（２）  彩度について
次に、彩度値（ｓ）を、黒，白の値が必ず１つの値に決まるように明度（ｌ）を利用して変換し、彩度値（Ｓ）とする。
【００５０】
Ｓ＝ｓ・ｄ
ただしｄ＝−２．０・ｌ＋２．０  （ｌ≧０．５）
ｄ＝２．０・ｌ  （ｌ＜０．５）
（３）  明度について
次に、上記（２）で求めた彩度値（Ｓ）とモニタのガンマ特性（γ）の考え方を利用して、明るさが滑らかに変化するように変換して、明度値（Ｌ）とする。
すなわち、
γ＝１．２
ｌｍｎ＝０．５・Ｓ
ｌｍｘ＝−０．５・Ｓ＋１．０
ｌ’＝（ｌ−ｌｍｎ）／（ｌｍｘ−ｌｍｎ）
ｌ’’＝ｌ’γ
として、明度値（Ｌ）を
Ｌ＝ｌ’’（ｌｍｘ−ｌｍｎ）＋ｌｍｎ
により求める。
【００５１】
図９は上記明度と彩度をとりうる色のイメージを示しており、明るい方の領域を広くして細分化し、暗い方の領域を狭くしてまとめている。また、図１０は明度方向と彩度方向においてＲＧＢ値が存在する範囲を示している。図１０に示すように、明度値Ｌが０．０から０．５までの範囲では、明度値Ｌに正比例して彩度値Ｓが０．０から徐々に増大して１．０になり、明度値Ｌが０．５から１．０までの範囲では、明度値Ｌに正比例して彩度値Ｓが１．０から徐々に減少して０．０になる。
【００５２】
また、図５のステップＳ１３の特徴量計算について以下に説明する。なお、デジタル画像の色から求められる色特徴としては、画像内を多く占める色か、または画像内にある物体の色等が挙げられる。ここでは、この２つの特徴量の抽出について説明する。
【００５３】
（ａ）  画像内を多く占める色の求め方
（ｉ）    まず、ＨＬＳ色空間上を分割する。
【００５４】
（ｉｉ）  次に、各画素のＨＬＳ値を分類し、それぞれの色の代表色と画像内の占有率を計算する。
【００５５】
（ｉｉｉ）  次に、占有率の大きい複数の代表色を、この画像の色特徴として採用する。
【００５６】
こうして、ＲＧＢ値が人間の感覚にあった色空間に変換されたＨＬＳ値で代表色の値が示されているので、ユーザーにも直感的にわかりやすい値となる。
【００５７】
（ｂ）  画像内にある物体の色の求め方
（ｉ）    まず、ＨＬＳ色空間上を分割する。
【００５８】
（ｉｉ）  次に、同じグループになったＨＬＳ値には同じ番号を付ける。
【００５９】
（ｉｉｉ）  次に、各画素位置に対応するマトリックスを作成し、各画素のＨＬＳ値から得た先の番号を保存する（図１１に示す）。
【００６０】
（ｉｖ）  次に、隣合う領域が同じ番号のときには、１つの領域に含まれるとして改めて領域毎の番号を付け直す。
【００６１】
（ｖ）    次に、各領域の平均色を求め、領域間の最大色差からしきい値を計算する。
【００６２】
（ｖｉ）  次に、領域間の色差がしきい値以下のときには同じ領域として領域をまとめる。
【００６３】
（ｖｉｉ）  次に、画像の端に多くかかる領域は背景とみなし、物体領域候補からはずす。
【００６４】
（ｖｉｉｉ）  次に、画像に占める割合が小さい領域の画像も物体領域候補からはずす。
【００６５】
（ｉｘ）    そして、残った領域について物体領域とみなし、それぞれの物体領域の位置や形、平均色をこの画像の色特徴として採用する（図１２に示す）。
【００６６】
このように、ＲＧＢ値を人間の感覚にあった色空間に変換しているので、各色間の色差が色相値，明度値および彩度値の単純な差分で求めることができ、領域の色の近さによる統合が容易にできる。
【００６７】
したがって、上記色特徴抽出装置では、色空間変換部２，色空間補正部３により予めＲＧＢ値を単純な変換式で人間の感覚に近い色空間に変換し、その変換された人間の感覚に近い色空間で画像内の色の分類や色の領域判定により色特徴抽出部４により色特徴を抽出でき、人間の感覚に近い抽出結果を得ることができる。また、ＲＧＢ色空間の各画素が変換された色相，明度および彩度の色空間上にあるので、ユーザーにもわかりやすい色空間になっている。
【００６８】
また、上記色空間補正部３の明度補正部３ｃにより明度値を補正することによって、人間の視覚が明るい色の差に敏感な明度方向の高い方の領域を拡大するのに対して、人間の視覚が暗い色の差に鈍感な明度方向の低い方の領域をまとめる。したがって、上記明度値の補正によって、より人間の感覚に近いＨＬＳ色空間にできる。
【００６９】
上記実施の形態では、デジタル画像の色から求められる色特徴を計算するとき、標準変換されたＨＬＳ値の色相値，明度値および彩度値が夫々補正された色空間上を分割して用いたが、色相値のみが補正された色空間上または色相値と明度値が補正された色空間上を分割して用いてもよい。また、標準変換されたＨＬＳ値のうちの補正された色相値のみに基づいて、または、上記ＨＬＳ値のうちの補正された色相値と明度値のみに基づいて、デジタル画像の色特徴を抽出してもよい。
【００７０】
また、上記実施の形態では、画像データ保管媒体としてフロッピーディスク１５ａおよびハードディスク装置１６で構成しているが、光磁気ディスク装置等の他の情報記憶装置であってもよい。また、上記入力部１としては、スキャナ１８，ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９ｂを用いているが、スチルビデオカメラやデジタルカメラ等の他の入力装置を用いてもよい。また、出力装置としてプリンタ１７を用いているが、デジタル複写機等の他の出力装置を用いてもよい。
【００７１】
また、上記実施の形態では、制御装置１１全体を制御するプログラムがＲＯＭ２８に記憶されている色特徴抽出装置について説明しているが、この発明によるプログラムの一部または全部をフロッピーディスク等のプログラム記憶媒体に保管して、必要に応じて上記プログラムをパーソナルコンピュータ等の装置に読み込んで、実行させてもよい。
【００７２】
【発明の効果】
以上より明らかなように、請求項１の発明の色特徴抽出装置は、デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に色空間変換部により変換し、上記色空間変換部により変換されたＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を色相補正部により補正して、上記色相補正部により補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するものである。
【００７３】
したがって、請求項１の発明の色特徴抽出装置によれば、ＲＧＢ空間からＨＬＳ変換されたＨＬＳ空間において、人間の視覚が色差を判定しにくい緑色の色相方向の領域を縮小し、色差に敏感な赤色から黄色にかけての色相方向の領域を拡大して、人間の視覚に近い色空間にするため、上記色相値が補正されたＨＬＳ色空間でデジタル画像の色特徴を色特徴抽出部により抽出するとき、複雑な演算をすることなく、色差を単純な差分値で演算でき、デジタル画像の色の分類，色の領域判定を行うことができる。したがって、上記デジタル画像の色特徴抽出において、色の分類や色による領域抽出の判定方法を単純化しても、ユーザーが納得する結果を得ることができ、ＲＧＢ色空間の各画素が色相，明度および彩度の色空間上にあるので、ユーザーにもわかりやすい色空間になる。
【００７４】
また、請求項２の発明の色特徴抽出装置は、請求項１の色特徴抽出装置において、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広げて細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、明度補正部により上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正して、上記色相補正部により補正された色相値と明度補正部により補正された明度値に基づいて、上記色特徴抽出部により上記デジタル画像の色特徴を抽出するので、人間の視覚が明るい色の差に敏感な明度方向の高い方の領域を拡大するのに対して、人間の視覚が暗い色の差に鈍感な明度方向の低い方の領域を縮小する明度値の補正と上記色相値の補正とが相俟って、より人間の感覚に近いＨＬＳ色空間にすることができる。
【００７５】
また、請求項３の発明の色特徴の抽出方法は、デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に変換し、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正して、上記補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するものである。
【００７６】
したがって、請求項３の発明の色特徴の抽出方法によれば、上記ＲＧＢ色空間が変換されたＨＬＳ色空間において、人間の視覚が色差を判定しにくい緑色の色相方向の領域を縮小し、色差に敏感な赤色から黄色にかけての色相方向の領域を拡大して、人間の視覚に近い色空間にするため、上記色相値が補正されたＨＬＳ色空間でデジタル画像の色特徴を抽出するとき、複雑な演算をすることなく、色差を単純な差分値で演算でき、デジタル画像の色の分類，色の領域判定を行うことができる。したがって、上記デジタル画像の色特徴抽出において、色の分類や色による領域抽出の判定方法を単純化しても、ユーザーが納得する結果を得ることができ、ＲＧＢ色空間の各画素が色相，明度および彩度の色空間上にあるので、ユーザーにもわかりやすい色空間になる。
【００７７】
また、請求項４の発明の色特徴の抽出方法は、請求項３の色特徴の抽出方法において、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正して、上記補正された色相値と明度値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するので、人間の視覚が明るい色の差に敏感な明度方向の高い方の領域を拡大するのに対して、人間の視覚が暗い色の差に鈍感な明度方向の低い方の領域を縮小する明度値の補正と上記色相値の補正とが相俟って、より人間の感覚に近いＨＬＳ色空間にすることができる。
【００７８】
また、請求項５の発明のプログラム記憶媒体は、デジタル画像の各画素のＲＧＢ値をＨＬＳ変換によりＨＬＳ値に変換するステップと、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、緑色と黄色との間の色相方向の領域と緑色と水色との間の色相方向の領域が狭くなるようにする一方、赤色と黄色との間の色相方向の領域が拡がるように、上記ＨＬＳ値のうちの色相値を補正するステップと、上記補正された色相値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するステップとを有する情報処理プログラムを記憶したものである。
【００７９】
したがって、請求項５の発明のプログラム記憶媒体によれば、上記ＲＧＢ色空間が変換されたＨＬＳ色空間において、人間の視覚が色差を判定しにくい緑色の色相方向の領域を縮小し、色差に敏感な赤色から黄色にかけての色相方向の領域を拡大して、人間の視覚に近い色空間にするため、上記色相値が補正されたＨＬＳ色空間でデジタル画像の色特徴を抽出するとき、複雑な演算をすることなく、色差を単純な差分値で演算でき、デジタル画像の色の分類，色の領域判定を行うことができる。したがって、上記デジタル画像の色特徴抽出において、色の分類や色による領域抽出の判定方法を単純化しても、ユーザーが納得する結果を得ることができ、ＲＧＢ色空間の各画素が色相，明度および彩度の色空間上にあるので、ユーザーにもわかりやすい色空間になる。
【００８０】
また、請求項６の発明のプログラム記憶媒体は、請求項４のプログラム記憶媒体において、上記ＨＬＳ値で表される色空間において、明度方向の高い方の領域を広くして細分化するようにする一方、明度方向の低い方の領域を狭くしてまとめるように、上記ＨＬＳ値のうちの明度値を補正して、上記補正された色相値と明度値に基づいて、上記デジタル画像の色特徴を抽出するので、人間の視覚が明るい色の差に敏感な明度方向の高い方の領域を拡大するのに対して、人間の視覚が暗い色の差に鈍感な明度方向の低い方の領域を縮小する明度値の補正と上記色相値の補正とが相俟って、より人間の感覚に近いＨＬＳ色空間にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１はこの発明の実施の一形態の色特徴抽出装置の機能ブロック図である。
【図２】図２は図１の機能を実現するハードウェア構成を示す図である。
【図３】図３は図２に示す制御装置に搭載されたＣＰＵを中心としたブロック図である。
【図４】図４は図３のＣＰＵの基本処理動作を説明するフローチャートである。
【図５】図５は図４の色特徴抽出処理サブルーチンのフローチャートである。
【図６】図６は図５の画像の色空間変換処理サブルーチンのフローチャートである。
【図７】図７は通常の変換をした場合の色相環を示す図である。
【図８】図８は人間の感覚に合わせた変換をした場合の色相環を示す図である。
【図９】図９は変換後の色空間で明度方向と彩度方向においてＲＧＢ値が存在する範囲を示す図である。
【図１０】変換後の色空間で明度値と彩度値の関係を示す図である。
【図１１】図１１は各画素の色毎に番号をつけた例を示す図である。
【図１２】図１２は図１１において領域判定をして物体領域を選び出した結果を示す図である。
【符号の説明】
１…入力部、２…色空間変換部、
３…色空間補正部、３ａ…色相補正部、
３ｂ…彩度補正部、３ｃ…明度補正部、
４…色特徴抽出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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