(57)【要約】【課題】画像中に含まれる色の偏りや色数に依存せずに照明光色を推定する照明光色推定装置を提供する。【解決手段】複数の照明光下における低彩度色と高彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶したデータベースと、データベースに記憶されている情報を参照して入力カラー画像の照明光色の候補を抽出する手段と、照明光色の候補に対応する照明光色の色情報をデータベースから取得し、取得した色情報を入力カラー画像の色情報に付加した色データを生成する手段と、得られた色データに対して類似の色をまとめたクラスタを生成する手段と、クラスタの中から色データを選択する手段と、選択した色データの平均を求める手段と、選択した色データ及び色データの平均結果を用いて選択した色データが灰色仮説を満たすか否かを判定する手段と、灰色仮説を満たすと判定された色データの平均結果の色を照明光色として推定する手段とを備える。【選択図】図１
2014007449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力カラー画像の照明光色を推定する照明光色推定装置であって、
複数の照明光下における低彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した低彩度色領域データベースと、
複数の照明光下における高彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した高彩度色領域データベースと、
前記低彩度色領域データベースに記憶されている情報を参照して前記入力カラー画像の照明光色の候補を抽出する照明光色候補抽出手段と、
前記照明光色の候補に対応する照明光色の色情報を高彩度色領域データベースから取得し、取得した前記色情報を前記入力カラー画像の色情報に付加した色データを生成する色データ生成手段と、
前記得られた色データに対して類似の色をまとめたクラスタを生成するクラスタ生成手段と、
前記クラスタの中から色データを選択する色データ選択手段と、
前記選択した色データの平均を求める平均計算手段と、
前記選択した色データ及び前記色データの平均結果を用いて選択した色データが灰色仮説を満たすか否かを判定する灰色仮説判定手段と、
前記灰色仮説を満たすと判定された前記色データの平均結果の色を照明光色として推定する照明光色推定手段と
を備えることを特徴とする照明光色推定装置。
【請求項２】
前記照明光色の推定処理の前に、前記入力カラー画像を入出力機器に依存しない色のカラー画像に変換する色情報変換手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の照明光色推定装置。
【請求項３】
前記推定した入力カラー画像の照明光色に基づき、前記入力カラー画像から所望の照明光色下の画像に変換する照明光色変換手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の照明光色推定装置。
【請求項４】
入力カラー画像の照明光色を推定するために、複数の照明光下における低彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した低彩度色領域データベースと、複数の照明光下における高彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した高彩度色領域データベースとを備えた照明光色推定装置が行う照明光色推定方法であって、
前記低彩度色領域データベースに記憶されている情報を参照して前記入力カラー画像の照明光色の候補を抽出する照明光色候補抽出ステップと、
前記照明光色の候補に対応する照明光色の色情報を高彩度色領域データベースから取得し、取得した前記色情報を前記入力カラー画像の色情報に付加した色データを生成する色データ生成ステップと、
前記得られた色データに対して類似の色をまとめたクラスタを生成するクラスタ生成ステップと、
前記クラスタの中から色データを選択する色データ選択ステップと、
前記選択した色データの平均を求める平均計算ステップと、
前記選択した色データ及び前記色データの平均結果を用いて選択した色データが灰色仮説を満たすか否かを判定する灰色仮説判定ステップと、
前記灰色仮説を満たすと判定された前記色データの平均結果の色を照明光色として推定する照明光色推定ステップと
を有することを特徴とする照明光色推定方法。
【請求項５】
前記推定した入力カラー画像の照明光色に基づき、前記入力カラー画像から所望の照明光色下の画像に変換する照明光色変換ステップをさらに有することを特徴とする請求項４に記載の照明光色推定方法。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１から３のいずれか１項に記載の照明光色推定装置として機能させるための照明光色推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、照明光色が未知の画像から照明光色を推定する照明光色推定装置、照明光色推定方法及び照明光色推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像における画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、以下の式に示すように、照明光（Ｅ（λ）：分光分布）と物体の色（ρ（λ）：表面反射率）の両方の情報を含み、カメラ等の撮像系の分光感度特性（￣ｒ（λ），￣ｇ（λ），￣ｂ（λ））（￣は、それぞれｒ、ｇ、ｂの上に付く）との積分で表される（式（１））。なお、Ｒ、Ｇ、Ｂ及びρの右下に付与したインデックスｉは、それぞれ画像中のｉ番目の物体の画素値、表面反射率であることを示す。
【数１】
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【０００３】
式（１）より、撮像系の分光感度特性が既知であっても、物体の色が未知という条件の下では照明光色を推定することができない。従来の照明光色推定技術の代表的なものは、照明光や物体の色に関する性質を利用する技術やあらゆる照明光下での所定の色が変化する範囲を利用する技術がある。前者には、例えば、被写体の鏡面反射成分からなるハイライト領域が照明光色を反映した色であるという性質を利用してハイライト領域の色を照明光色として求める手法（例えば、非特許文献１参照）や、シーン中の被写体の色を平均すると灰色になるという仮説（灰色仮説）に基づいて画像の平均画素値を照明光色として求める手法（例えば、非特許文献２、非特許文献３参照）がある。
【０００４】
また、後者の技術には、所定の色として白色を用いる手法（例えば、特許文献１参照）と高彩度の色を用いる手法（例えば、非特許文献４参照）がある。白色を用いる手法では、無彩色の被写体領域が照明光色を反映していることを利用し、入力画像中から様々な照明光色下での白色の色（画素値）に近いものを求めることで照明光色を求めるものであり、高彩度の色を用いる手法では、様々な照明下で世の中の被写体の色が取り得る範囲を事前に求め、入力画像の色分布との一致度合から照明光色を求めるものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２９０９８８号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】G.J.Klinker, S.A.Shafer, T.Kanade, "Using a color reflection model to separate highlights from object color", Proceedings of the First International Conference on Computer Vision, pp.145-150 (1987).
【非特許文献２】R.Gershon and A.D.Jepson,"The Computation of Color Constant Descriptors in Chromatic Images", Color Research and Application, Vol.14, No.6, pp.325-334 (1989).
【非特許文献３】川村、米村、大谷、松浦，”灰色仮説に基づく照明光色推定法の提案”、２０１１年度画像電子学会第３９回年次大会、Ｒ２−３、（２０１１）．
【非特許文献４】G.D. Finlayson, S.D. Hordley and I.Tastl, "Gamut constrained illuminant estimation", International Journal of Computer Vision, vol.67, no.1, pp.93-109 (2006).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した従来手法には以下のような問題がある。照明光や物体の色に関する性質を利用する手法の場合、仮定として用いる性質が成り立たない環境には適用できない。即ち、非特許文献１の手法では画像中に鏡面反射成分があることが必須であり、非特許文献２の手法では画像中の被写体の色が灰色仮説を満たす、即ち、シーン中の被写体の色を平均すると灰色になることが条件であり、これら条件が満たされない場合には推定精度が悪化するという問題がある。
【０００８】
また、非特許文献３の手法は、画像中の色分布を同色領域にクラスタリングすることにより代表色で表現し、画像中から灰色仮説を満たすような色を選択することによって非特許文献２における問題を解決するものであるが、画像中に含まれる色に大きく偏りがある場合や色数が極端に少ない場合には上述のような灰色仮説を満たすような色を抽出することができないため推定精度が悪化するという問題がある。
【０００９】
一方、特許文献１に記載の手法では、画像中に無彩色の被写体が存在することを前提としており、この前提が成り立たない場合には推定精度が悪くなるという問題がある。さらに、非特許文献４の手法では、高彩度の色は照明光色による影響が小さいため、異なる照明光下の色領域のオーバーラップの範囲が大きく、入力画像に高彩度の色が少ない場合には、入力画像の画素値の大半が上記オーバーラップの範囲に含まれるため、照明光色を正確に推定することができないという問題がある。
【００１０】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、画像中に含まれる色の偏りや色数に依存せずに照明光色を推定することができる照明光色推定装置、照明光色推定方法及び照明光色推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、入力カラー画像の照明光色を推定する照明光色推定装置であって、複数の照明光下における低彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した低彩度色領域データベースと、複数の照明光下における高彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した高彩度色領域データベースと、前記低彩度色領域データベースに記憶されている情報を参照して前記入力カラー画像の照明光色の候補を抽出する照明光色候補抽出手段と、前記照明光色の候補に対応する照明光色の色情報を高彩度色領域データベースから取得し、取得した前記色情報を前記入力カラー画像の色情報に付加した色データを生成する色データ生成手段と、前記得られた色データに対して類似の色をまとめたクラスタを生成するクラスタ生成手段と、前記クラスタの中から色データを選択する色データ選択手段と、前記選択した色データの平均を求める平均計算手段と、前記選択した色データ及び前記色データの平均結果を用いて選択した色データが灰色仮説を満たすか否かを判定する灰色仮説判定手段と、前記灰色仮説を満たすと判定された前記色データの平均結果の色を照明光色として推定する照明光色推定手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明は、前記照明光色の推定処理の前に、前記入力カラー画像を入出力機器に依存しない色のカラー画像に変換する色情報変換手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明は、前記推定した入力カラー画像の照明光色に基づき、前記入力カラー画像から所望の照明光色下の画像に変換する照明光色変換手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明は、入力カラー画像の照明光色を推定するために、複数の照明光下における低彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した低彩度色領域データベースと、複数の照明光下における高彩度色の色度図上の範囲を定義した情報を記憶した高彩度色領域データベースとを備えた照明光色推定装置が行う照明光色推定方法であって、前記低彩度色領域データベースに記憶されている情報を参照して前記入力カラー画像の照明光色の候補を抽出する照明光色候補抽出ステップと、前記照明光色の候補に対応する照明光色の色情報を高彩度色領域データベースから取得し、取得した前記色情報を前記入力カラー画像の色情報に付加した色データを生成する色データ生成ステップと、前記得られた色データに対して類似の色をまとめたクラスタを生成するクラスタ生成ステップと、前記クラスタの中から色データを選択する色データ選択ステップと、前記選択した色データの平均を求める平均計算ステップと、前記選択した色データ及び前記色データの平均結果を用いて選択した色データが灰色仮説を満たすか否かを判定する灰色仮説判定ステップと、前記灰色仮説を満たすと判定された前記色データの平均結果の色を照明光色として推定する照明光色推定ステップとを有することを特徴とする。
【００１５】
本発明は、前記推定した入力カラー画像の照明光色に基づき、前記入力カラー画像から所望の照明光色下の画像に変換する照明光色変換ステップをさらに有することを特徴とする。
【００１６】
本発明は、コンピュータを、前記照明光色推定装置として機能させるための照明光色推定プログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像中に含まれる色の偏りや色数に依存せずに照明光色を推定することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す照明光色計算部１０７の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す低彩度色領域ＤＢに含まれるデータを示す説明図である。
【図４】図１に示す低彩度色領域ＤＢに含まれるデータを示す説明図である。
【図５】図１に示す高彩度色領域ＤＢに含まれるデータを示す説明図である。
【図６】図１に示す装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】照明光色候補を取得する動作を示す説明図である。
【図８】クラスタを生成する動作を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態による照明光色推定装置を説明する。図１は同実施形態の構成を示すブロック図である。図１に示す照明光色推定装置は、コンピュータ装置によって構成され、画像入力部１０１、画像・データ蓄積部１０２、色情報変換部１０３、低彩度色領域データベース（ＤＢ）１０４、照明光色候補抽出部１０５、高彩度色領域データベース（ＤＢ）１０６、照明光色計算部１０７、照明光色変換部１０８及び画像出力部１０９を備える。図２は、図１に示す照明光色計算部１０７の詳細な構成を示すブロック図である。照明光色計算部１０７は、色データ生成部２０１、クラスタ生成部２０２、色選択部２０３、平均計算部２０４及び灰色仮説判定部２０５から構成される。
【００２０】
画像入力部１０１は、デジタルカメラやスキャナ等の入力機器によって対象シーンをデジタルのカラー画像として入力する。画像・データ蓄積部１０２は、画像入力部１０１により入力されたカラー画像と、各処理で得られた画像や途中の計算結果のデータを格納するもので、コンピュータ装置のメモリに相当する。なお、画像・データ蓄積部１０２において格納される画像は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の三成分から構成されるものとするが、ＨＳＶやＹＣｂＣｒ、等の色空間内の座標を画素値とする画像であっても構わない。
【００２１】
色情報変換部１０３は、画像空間と物理空間とのデータ変換を行うものであり、例えば、ＲＧＢで表される画像の画素値から機器特性に依存しない色空間、例えば、ＣＩＥ（国際照明委員会）で規定されたＸＹＺ三刺激値への変換、及び、その逆変換を行う。なお、機器特性に依存しない色空間としては、同じくＣＩＥで規定のＣＩＥＬＡＢ空間やＣＩＥＬＵＶ空間であっても構わない。
【００２２】
低彩度色領域ＤＢ１０４は、様々な照明光下における低彩度の色の取り得る範囲の色情報を格納したものであり、例えば図３に示すように色度座標の集合から構成される。図３は、図１に示す低彩度色領域ＤＢに含まれるデータを示す説明図である。図３では、ある照明光下における低彩度の色の取り得る範囲を色度座標で表したテキストデータであり、１行分が１種類の色、即ち、色度座標に対応し、これらをｘｙ色度図にプロットしたものが図４である。図４は、図１に示す低彩度色領域ＤＢに含まれるデータを示す説明図である。図４では、黒体放射軌跡（実線の曲線）上に沿った複数の小さい三角形状の破線で囲まれた領域が、各照明光下の低彩度色の取り得る範囲に対応する。黒体放射軌跡とはプランクの放射式で表現される理想的な物体（黒体）が色温度に応じて放射する分光分布を色情報に変換し色空間上に射影したものであり、図４の実線で示す通り１本の曲線になる。自然光（太陽光）の分光特性は黒体放射に近いことが知られており、自然光の色は黒体放射軌跡上の色で近似できる。人工光については自然光下での見えに近くなるように設計されていることから、人工光の色も黒体放射軌跡の近傍にあるとみなすことができる。
【００２３】
照明光色候補抽出部１０５は、色情報変換部１０３によって得られた機器特性に依存しない入力カラー画像の色情報から低彩度色領域ＤＢ１０４を参照して照明光色候補を抽出する。以下の説明では、色情報として、ＸＹＺ三刺激値から式（２）を用いて計算されるｘｙ色度を用いるが、これに限定されるものではない。照明光色の条件のみが異なる低彩度色領域に含まれる、入力カラー画像の色数が多いものを選択し、該当の低彩度色領域に対応する照明光色を候補として抽出する。なお照明光色の候補抽出については、低彩度色領域に含まれる色数の多い順に上位Ｎ個（Ｎ≧１）選択し、抽出された低彩度色領域に対応する照明光色のデータを画像・データ蓄積部１０２に格納する。
【数２】
2014007449.tif 000004
【００２４】
高彩度色領域ＤＢ１０６は、様々な照明光下における高彩度の色がとりうる範囲が格納されており、低彩度色領域ＤＢ１０４と同様に図３に示すようなデータ形式で構成される。図５に照明光毎の高彩度色領域（破線で示す大きな三角形状の領域）の一例を示す。図５は、図１に示す高彩度色領域ＤＢに含まれるデータを示す説明図である。
【００２５】
照明光色計算部１０７は、照明光色候補抽出部１０５において得られた照明光色に対応する高彩度色領域を用いて照明光色を求める。色データ生成部２０１は、照明光色候補の一つに対応する高彩度色領域内で仮想的に色を生成し、画像・データ蓄積部１０２に格納する。ここで生成された色を画像・データ蓄積部１０２に格納されている色情報変換部１０３で入力機器に依存しない色空間に変換した入力カラー画像の色情報に追加する。
【００２６】
クラスタ生成部２０２は、画像・データ蓄積部１０２に格納されている入力カラー画像の色情報に色データ生成部２０１での結果を加えた色情報に対して、色度図上で類似の色を統合し類似色相からなるクラスタに分類する。色選択部２０３は、各クラスタから順に色を選択し、平均計算部２０４において、選択された色の平均を求める。最後に灰色仮説判定部２０５において、平均計算部２０４の結果から色選択部２０３で選択された複数の色が灰色仮説を満たすか否かを判定する。照明光色の情報は画像・データ蓄積部１０２に格納される。ここで、照明光色の情報とは、ＲＧＢ色空間の座標やＸＹＺ三刺激値等、色空間の１点もしくはベクトルで表されるものとする。
【００２７】
照明光色変換部１０８は、画像・データ蓄積部１０２に格納されている画像入力部１０１から得られた入力カラー画像に対し、照明光色計算部１０７で得られた結果に基づいて照明光色を所望の照明光（例えば白色）下の色に変換した画像を作成し、画像・データ蓄積部１０２に格納する。画像出力部１０９は、画像・データ蓄積部１０２に格納されている照明光色変換後の画像を出力機器により出力する。ここで出力機器とは、例えば、モニタやプリンタ、プロジェクタ等である。
【００２８】
次に、図６を参照して、図１に示す照明光色推定装置の処理動作を説明する。図６は、図１に示す照明光色推定装置の処理動作を示すフローチャートである。まず、画像入力部１０１は、カラー画像を入力し、入力したカラー画像を画像・データ蓄積部１０２に格納する（ステップＳ１）。続いて、色情報変換部１０３は、入力カラー画像を入力機器の特性を取り除いた画像に変換する（ステップＳ２）。入力機器の特性とは、式（１）に示す分光感度特性に対応するが、直接入手できない場合も多いのでその場合は、式（３）、式（４）に示す関係式に基づいてγ係数と３×３の行列（αｉ，ｊ）を求めることで代用可能である。これにより、ＲＧＢ画素値からＸＹＺ三刺激値を求め色情報への変換を行う。
【数３】
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【数４】
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【００２９】
入力機器の特性に依存しない色情報への変換後、照明光色候補抽出部１０５は、低彩度色領域ＤＢ１０４に記憶されているデータを用い、照明光色候補を抽出する（ステップＳ３）。ここで、図７を参照して照明光色候補を抽出する動作を説明する。図７は、低彩度色領域ＤＢ１０４に格納されている色情報に基づいて色の範囲（実線の三角形状）と、入力カラー画像の画素値を入力機器に依存しない色空間に変換した色情報（図中の小さい○）を同じ色度図上に重畳して表示したものである。各色範囲に含まれる入力カラー画像の色数をカウントし、色数の多いものから上位Ｎ個（Ｎ≧１）を抽出し、対応する照明光色を候補として抽出する。
【００３０】
次に、照明光色計算部１０７は、ステップＳ３によって得られた照明光色に対応する色情報を高彩度色領域ＤＢ１０６から読み取り、照明光色を計算する（ステップＳ４）。照明光色の計算は以下のように行う。高彩度色領域ＤＢ１０６内は照明光色毎に図３に示すようなデータ形式で色領域の輪郭を表す色度の情報が格納されており、その領域内に含まれるような色を作成する（ステップＳ４１）。色生成の方法は、例えば、色度図上の高彩度色領域（図５において破線で囲まれた領域）内で水平・垂直方向に０．０１きざみの格子点を仮想的な色とする方法や、乱数で生成する方法があるがどのような方法であっても構わない。
【００３１】
次に、ステップＳ２で得られた色情報にステップＳ４１での色情報を追加し、クラスタ生成部２０２は、類似の色相をもつ色に分類しクラスタを生成する（ステップＳ４２）。色情報からクラスタを生成する動作を図８に示す。図８は、クラスタを生成する動作を示す説明図である。図８において色情報は「・」で示し、黒体放射軌跡を破線で示す。クラスタ生成部２０２は色度座標上で近傍にある色を統合し、黒体放射軌跡（破線）をはさんで上部、下部にある色を別なクラスタとして生成する。図８においては、クラスタＡ〜Ｄの４つのクラスタを生成した例を示している。また、図８では、ｘｙ色度図上でクラスタ生成する様子を示しているが、色の三属性を表すＨＳＶ空間におけるＨＳ平面（色相と彩度からなる平面）や、均等色空間のｕ’ｖ’色度図上であっても構わない。
【００３２】
次に、色選択部２０３は、初期値とする色を一つ選択する（ステップＳ４３）。最初に選択する色は、乱数で決めても構わないし、最も輝度の高い色や彩度の高い色としても構わない。その後、色選択部２０３は、最初に選択した色と黒体放射軌跡を挟んで対角の位置にあるクラスタから次の色を選択する（ステップＳ４４）。対角の位置にあるクラスタから次の色を選択するとは、例えば、最初の色が図８に符号Ａで示すクラスタから選択された場合は、次の色を符号Ｄで示すクラスタから選択することを意味する。最初の色が符号Ｃのクラスタの場合には次の色を符号Ｂのクラスタから選択する。
【００３３】
黒体放射軌跡は照明光の色の範囲、すなわち、無彩色のとりうる範囲に対応するので、色情報は照明光の色を中心に同心円状に分布する性質がある。黒体放射軌跡を挟んで対角の位置にある色は反対色の関係にあり、それらの平均は無彩色になる可能性があることを利用し、このような色選択を行う。色選択部２０３により選択された色に対し平均計算部２０４は、平均の色を計算する（ステップＳ４５）。ここで平均の色とは、選択された色に対応するＸＹＺ三刺激値の平均を求め、その結果を色度座標に変換しても構わないし、直接、選択された色のｘｙ色度に対して平均を求めても構わない。
【００３４】
次に、灰色仮説判定部２０５は、選択された複数の色が灰色仮説を満たすか否かを判定する（ステップＳ４６）。灰色仮説判定部２０５は、式（５）、式（６）に示す条件を共に満たす場合に灰色仮説を満たすと判定し、選択された色の平均を照明光色として求める。
【数５】
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【数６】
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【００３５】
式（５）の判定式は、選択した色の平均（Ｐｋ）が黒体放射軌跡Ｌの近傍にあるか否かを判定するものであり、ｄｉｓ（Ｌ，Ｐｋ）が黒体放射軌跡Ｌと選択した色の平均Ｐｋとの距離を表す。ｔｈ１は閾値である。式（６）の判定式は、平均の色のばらつきが小さくなることを示すものであり、Ｋ個までの色の平均値の標準偏差の差σｋ−σｋ−１が閾値ｔｈ２より小さくなることを条件とする。もし、この二つの条件のうち一つでも満たさない場合には、この時点で選択された複数の色の集合に対しては灰色仮説が成立しないと判定し、再度、次の色選択（ステップＳ４４）に戻り、処理を続ける。なお、２回目以降の色選択時には、１つ前に選択した色ではなく、１つ前までに選択された全ての色の平均の色に近いクラスタを求めた上で、黒体放射軌跡を挟んで対角の位置にあるクラスタから次の色を選択する。
【００３６】
この処理動作（ステップＳ４１〜Ｓ４６）を、照明光色候補抽出ステップＳ３で得られた全ての照明光色候補に対して行う（ステップＳ４７）。照明光色候補抽出ステップＳ３での照明光色と、ステップＳ４１〜Ｓ４６までの処理によって得られた照明光色の誤差が最も小さいものを照明光色として決定する（ステップＳ４８）。そして、照明光色変換部１０８は、入力カラー画像に対して式（７）に基づいて推定された照明光色の影響を除去し所定の照明光下の色に変換した画像を生成する（ステップＳ５）。
【数７】
2014007449.tif 000009
【００３７】
ｘ、ｙは推定照明光の色度、ｘ’、ｙ’は事前に決められた照明光の色度であり、例えば、白色光源や昼光、Ｄ６５光源等の標準で用いられる照明光の色度とする。Ｘ，Ｙ，Ｚは入力カラー画像を色情報変換部１０３において得られた入力機器の特性に依存しない色情報、Ｘ’，Ｙ’，Ｚ’は、照明光変換後の結果である。
【００３８】
最後に、色情報変換部１０３は式（３）及び式（４）に基づいて出力機器の特性に応じた変換行列及びγ係数を求め、ステップＳ５で得られた結果に適用することによってカラー画像の画素値に変換し（ステップＳ６）、画像出力部１０９により出力する（ステップＳ７）。
【００３９】
以上説明したように、照明光色が未知のカラー画像から照明光色を推定することにより、所定の照明（例えば標準的な白色光源）下での画像の色に変換することが可能である。特に、画像中に含まれる色の偏りや色数に依存せずに照明光色を推定することができるため、その結果を用いて照明光色を変更した画像の生成を容易に行うことが可能となる。
【００４０】
なお、図１、図２における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより照明光色推定処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００４１】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００４２】
以上、図面を参照して本発明の実施の形態を説明してきたが、上記実施の形態は本発明の例示に過ぎず、本発明が上記実施の形態に限定されるものではないことは明らかである。したがって、本発明の技術思想及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素の追加、省略、置換、その他の変更を行っても良い。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
照明光色が未知の画像から照明光色を推定することが不可欠な用途に適用できる。
【符号の説明】
【００４４】
１０１・・・画像入力部、１０２・・・画像・データ蓄積部、１０３・・・色情報変換部、１０４・・・低彩度色領域ＤＢ（データベース）、１０５・・・照明光色候補抽出部、１０６・・・高彩度色領域ＤＢ（データベース）、１０７・・・照明光色計算部、１０８・・・照明光色変換部、１０９・・・画像出力部、２０１・・・色データ生成部、２０２・・・クラスタ生成部、２０３・・・色選択部、２０４・・・平均計算部、２０５・・・灰色仮説判定部
【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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