(57)【要約】【課題】本発明の実施例は、画像における認識すべき領域の色を決定する色決定方法、装置及び電子機器を提供する。【解決手段】該装置は、該領域の彩度値を算出する第１算出部と、該彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定する第１決定部であって、該第１類の色の色度の識別度は該第２類の色の色度の識別度よりも高い、第１決定部と、該第１決定部による該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値又は明度値に基づいて該領域の色を決定する第２決定部とを含む。本実施例によれば、客観的な基準に基づいて画像における認識すべき領域の色を決定でき、認識すべき領域の色認識の精度を向上できる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像における認識すべき領域の色を決定する色決定装置であって、
該領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出する第１算出手段と、
前記彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定する第１決定手段であって、前記第１類の色の色度の識別度は前記第２類の色の色度の識別度よりも高い、第１決定手段と、
前記第１決定手段による該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）又は明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）に基づいて前記領域の色を決定する第２決定手段と、を含み、
前記第２決定手段は、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定する、装置。
【請求項２】
前記第１決定手段は、該領域の彩度値が第１所定閾値以上である場合、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定し、該領域の彩度値が第１所定閾値よりも小さい場合、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定し、
前記第１類の色は、少なくとも２種類の色を含み、
前記第２類の色は、少なくとも２種類の色を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、前記第２決定手段は、
該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）を算出し、
該第１類の色における各色と色相値範囲との対応関係、及び算出された該領域の色相値に基づいて、該領域の色を決定する、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、前記第２決定手段は、
該領域の明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）を算出し、
該第２類の色における各色と明度値範囲との対応関係、及び算出された該領域の明度値に基づいて、該領域の色を決定する、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記第１類の色は、赤色、黄色、緑色及び青色を含み、
前記第２類の色は、黒色、銀色及び白色を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れかに記載の装置を含む電子機器。
【請求項７】
画像における認識すべき領域の色を決定する色決定方法であって、
該領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出するステップと、
前記彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定するステップであって、前記第１類の色の色度の識別度は前記第２類の色の色度の識別度よりも高い、ステップと、
該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）又は明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）に基づいて前記領域の色を決定するステップと、を含み、
該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定する、方法。
【請求項８】
該領域の色を初期的に決定するステップは、
該領域の彩度値が第１所定閾値以上である場合、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定するステップと、
該領域の彩度値が第１所定閾値よりも小さい場合、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定するステップと、を含み、
前記第１類の色は、少なくとも２種類の色を含み、
前記第２類の色は、少なくとも２種類の色を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定するステップは、
該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）を算出するステップと、
該第１類の色における各色と色相値範囲との対応関係、及び算出された該領域の色相値に基づいて、該領域の色を決定するステップと、を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定するステップは、
該領域の明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）を算出するステップと、
該第２類の色における各色と明度値範囲との対応関係、及び算出された該領域の明度値に基づいて、該領域の色を決定するステップと、を含む、請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報技術の分野に関し、特に色決定方法、装置及び電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象物体の色に対する分類は、機械学習の分野における重要な研究内容である。
【０００３】
機械学習が深層学習（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）となると、大量のマーキングサンプルを用いて分類モデルを訓練する必要があり、訓練された分類モデルを用いて対象物体の色を分類する。ここで、マーキングサンプルは色ラベルに関連するサンプル画像であってもよく、例えば、該サンプル画像の色を予め認識し、該色を色ラベルとして該画像に関連付けることで、該マーキングサンプルを形成してもよい。
【０００４】
なお、上述した技術背景の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術では、マーキングサンプルを形成する際に、常に手作業でサンプル画像の色を認識するが、人によって色に対する主観的な感覚が異なり、サンプル画像が撮影時の照明条件、影、他の色による反射、又は色の混在などの要因の影響を受ける。よって、サンプル画像を間違った色として認識してしまう可能性があるため、誤ったマーキングサンプルを生成し、機械学習を用いる対象物体の色に対する分類の正確性に影響を与えてしまう。
【０００６】
本発明の実施例は、彩度値に基づいて認識すべき領域を初期的に認識し、初期的な認識結果に応じて色相値又は明度値を用いる認識をさらに行い、認識すべき領域の色を決定することで、客観的な基準に基づいて画像における認識すべき領域の色を決定でき、認識すべき領域の色認識の精度を向上できる色決定方法、装置及び電子機器を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例の第１態様では、画像における認識すべき領域の色を決定する色決定装置であって、該領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出する第１算出手段と、前記彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定する第１決定手段であって、前記第１類の色の色度の識別度は前記第２類の色の色度の識別度よりも高い、第１決定手段と、前記第１決定手段による該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）又は明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）に基づいて前記領域の色を決定する第２決定手段と、を含み、前記第２決定手段は、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定する、装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第２態様では、画像における認識すべき領域の色を決定する色決定方法であって、該領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出するステップと、前記彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定するステップであって、前記第１類の色の色度の識別度は前記第２類の色の色度の識別度よりも高い、ステップと、該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）又は明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）に基づいて前記領域の色を決定するステップと、を含み、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定する、方法を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の第３態様では、本発明の実施例の第１態様に記載の装置を含む、電子機器を提供する。
【００１０】
本発明の実施例の効果としては、客観的な基準に基づいて画像における認識すべき領域の色を決定でき、認識すべき領域の色認識の精度を向上できる。
【００１１】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び均等的なものが含まれる。
【００１２】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【００１３】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】本発明の実施例１の色決定装置を示す図である。
【図２】本発明の実施例１の認識すべき領域を示す図である。
【図３】本発明の実施例１の色相値ヒストグラムを用いて平均値シフト法に基づくクラスタリングアルゴリズムにより算出された該認識すべき領域の色相値を示す図である。
【図４】本発明の実施例１の色決定装置による画像における認識すべき領域の色決定を示す図である。
【図５】本発明の実施例２の色決定方法を示す図である。
【図６】本発明の実施例３の電子機器の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１６】
＜実施例１＞
本発明の実施例１は、画像における認識すべき領域の色を決定する色決定装置を提供する。
【００１７】
図１は本発明の実施例１の色決定装置を示す図であり、図１に示すように、色決定装置１００は、第１算出部１０１、第１決定部１０２及び第２決定部１０３を含んでもよい。
【００１８】
本実施例では、第１算出部１０１は、該認識すべき領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出してもよい。第１決定部１０２は、該彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定してもよい。ここで、該第１類の色の色度の識別度は該第２類の色の色度の識別度よりも高い。第２決定部１０３は、第１決定部１０２による該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）又は明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）に基づいて該領域の色を決定してもよい。
【００１９】
本発明の実施例では、彩度値に基づいて認識すべき領域を初期的に認識し、初期的な認識結果に応じて色相値又は明度値を用いる認識をさらに行い、認識すべき領域の色を決定する。これによって、客観的な基準に基づいて画像における認識すべき領域の色を決定でき、認識すべき領域の色認識の精度を向上できる。
【００２０】
本実施例では、第２決定部１０３は、色度の識別度の異なる色に対して、異なるパラメータを用いて色を決定してもよい。これによって、色決定の正確性を向上できる。例えば、第２決定部１０３は、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定してもよい。
【００２１】
本実施例では、彩度に基づいて初期的な決定を行うことで、色度の識別度の高い第１類の色及び色度の識別度の低い第２類の色を容易に決定できる。また、色度の識別度の高い第１類の色に対して、色相値に基づいて色をさらに決定することで、第１類の色における各色の認識の正確性を向上できる。色度の識別度の低い第２類の色に対して、色相値でなく、明度値に基づいて色をさらに決定することで、第２類の色における各色の認識の正確性を向上できる。
【００２２】
本実施例では、画像は、予め記憶された画像であってもよいし、色決定装置１００の外部の撮像装置によりリアルタイムで撮影された画像であってもよい。
【００２３】
本実施例では、画像における該認識すべき領域は、面積ができるだけ大きく、且つ色ができるだけ一致する領域であってもよい。図２は認識すべき領域を示す図であり、図２に示すように、画像２００には、認識すべき領域２０１が設定されている。本実施例では、該認識すべき領域は、矩形又は他の形状であってもよい。
【００２４】
本実施例では、該認識すべき領域は手作業で設定されてもよく、例えば入力画像における座標位置により、該認識すべき領域を設定してもよい。なお、本実施例はこれに限定されず、領域設定部（図示せず）により画像のパラメータに基づいて該認識すべき領域を設定してもよい。例えば、該領域設定部は、画像のグレースケールの分布及び／又は各色の画像における異なる領域の分布などに基づいて、該認識すべき領域を設定してもよい。ここで、該領域設定部は、色決定装置１００の構成部であってもよいし、色決定装置１００とは独立して設けられてもよい。
【００２５】
本実施例では、該画像はＨＳＬ空間の画像であってもよい。該ＨＳＬ空間の画像は、画像変換部（図示せず）によりＲＧＢ空間の画像又は他の空間の画像を変換して生成された画像であってもよい。該画像変換部は、標準の変換方法に従って、画像をＨＳＬ空間の画像に変換してもよい。ここで、該画像変換部は、色決定装置１００の構成部であってもよいし、色決定装置１００とは独立して設けられてもよい。また、該ＨＳＬ空間の画像は、オリジナルのＨＳＬ空間の画像であってもよいため、該画像変換部を設けなくてもよい。
【００２６】
本実施例では、第１算出部１０１は、該認識すべき領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出してもよい。本実施例では、第１算出部１０１は、該認識すべき領域における彩度値の分布を算出し、該彩度値の分布に基づいてクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）アルゴリズムを用いて該認識すべき領域の彩度値を算出してもよい。例えば、該認識すべき領域における彩度値の分布は彩度値ヒストグラムの形で表現されてもよく、該クラスタリングアルゴリズムは平均値シフト法（Ｍｅａｎ  Ｓｈｉｆｔ  Ｍｅｔｈｏｄ）に基づくものであってもよい。ここで、平均値シフト法に基づくクラスタリングアルゴリズムは従来技術を参考してもよいが、本実施例はこれに限定されず、第１算出部１０１は他のクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタリングを行って該認識すべき領域における彩度値を算出してもよい。また、第１算出部１０１は、クラスタリングアルゴリズムを用いることなく、他のアルゴリズムを用いて該認識すべき領域における彩度値を算出してもよく、例えば、認識すべき領域における彩度値の算術平均値を該認識すべき領域における彩度値として算出してもよい。
【００２７】
本実施例では、第１決定部１０２は、第１算出部１０１により算出された彩度値に基づいて、該認識すべき領域の色を初期的に決定してもよい。例えば、第１決定部１０２は、該認識すべき領域の彩度値が第１所定閾値以上である場合、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定し、該認識すべき領域の彩度値が第１所定閾値よりも小さい場合、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定してもよい。
【００２８】
本実施例では、該第１類の色の色度の識別度は該第２類の色の色度の識別度よりも高くてもよい。ここで、色度の識別度は１種類の色における異なる色の間の色の差異を意味し、１種類の色の色度の識別度が高いほど、該種類の色における異なる色を色度に基づいて区別しやすい。
【００２９】
本実施例では、該第１類の色は、少なくとも２種類の色を含み、例えば赤色、黄色、緑色及び青色を含んでもよい。該第２類の色は、少なくとも２種類の色を含み、例えば黒色、銀色及び白色を含んでもよい。なお、本実施例はこれに限定されず、第１類の色及び第２類の色は他の色を含んでもよい。
【００３０】
本実施例では、該第１所定閾値は０．１８であってもよい。なお、本実施例はこれに限定されず、該第１所定閾値は他の数値であってもよい。
【００３１】
本実施例では、第２決定部１０２は、第１決定部１０２の初期的な決定結果に基づいて、認識すべき領域の色をさらに決定してもよい。
【００３２】
本実施例では、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、第２決定部１０２は、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）を算出し、該第１類の色における各色と色相値範囲との対応関係、及び算出された該領域の色相値に基づいて、該領域の色を決定してもよい。
【００３３】
ここで、第２決定部１０３は、該認識すべき領域の色相値の分布に基づいてクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）アルゴリズムを用いて該認識すべき領域の色相値を算出してもよい。例えば、該認識すべき領域における色相値の分布は色相値ヒストグラムの形で表現されてもよく、該クラスタリングアルゴリズムは平均値シフト法（Ｍｅａｎ  Ｓｈｉｆｔ  Ｍｅｔｈｏｄ）に基づくものであってもよい。
【００３４】
図３は色相値ヒストグラムを用いて平均値シフト法に基づくクラスタリングアルゴリズムにより算出された該認識すべき領域の色相値を示す図である。図３に示すように、（Ａ）では、領域３０１は画像３００における認識すべき領域であり、（Ｂ）は該認識すべき領域３０１における色相値分布のヒストグラムであり、横軸が色相値であり、縦軸は計数値であり、（Ｃ）は平均値シフト法に基づくクラスタリングアルゴリズムの算出結果を示すであり、横軸が色相値であり、縦軸は計数値である。
【００３５】
なお、本実施例はこれに限定されず、第２決定部１０３は他のクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタリングを行って該認識すべき領域における色相値を算出してもよい。また、第２決定部１０３は、クラスタリングアルゴリズムを用いることなく、他のアルゴリズムを用いて該認識すべき領域における色相値を算出してもよく、例えば、認識すべき領域における色相値の算術平均値を該認識すべき領域における色相値として算出してもよい。
【００３６】
本実施例では、該第１類の色における各色と色相値範囲との対応関係は、例えば下記の表１に示すものであってもよい。
【００３７】
表１
【表１】
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【００３８】
本実施例では、第２決定部１０３は、算出された色相値の所在する色相値範囲に基づいて、該認識すべき領域の色を決定してもよい。例えば、算出された色相値が０．７である場合、第２決定部１０３は、該認識すべき領域の色が「青」であると決定してもよい。本実施例では、各色に対応する色相値範囲は、多数回の観察及び実験により得られた経験値であってもよい。
【００３９】
本実施例では、異なる色に対応する色相値範囲は重複してもよい。例えば、上記表１に示すように、「赤」に対応する色相値範囲の一部は０．０〜０．０５であり、「黄」に対応する色相値範囲は０．０４〜０．１９２であり、０．０４〜０．０５の色相値は「赤」と「黄」の色相値範囲の重複部分である。同様に、「緑」に対応する色相値範囲は０．１９２〜０．５４０であり、「青」に対応する色相値範囲は０．５３５〜０．７５であり、０．５３５〜０．５４の色相値は「緑」と「青」の色相値範囲の重複部分である。
【００４０】
本実施例では、色相値範囲の重複部分は、色決定のために軟判定メカニズムを提供する。これは、画像の撮影環境が複雑であり、画像における被撮影対象が異なる照明条件、影、他の色による反射、又は色の混在の影響を受ける場合、色の判定性が明らかではなく、算出された色相値が重複範囲に入りやすいからである。このため、色相値が重複部分にある場合、現在の認識すべき領域の色を誤判定しやすいことを表しているため、認識すべき領域を再設定し、色決定装置１００を用いて再設定された認識すべき領域の色を再決定してもよい。これによって、認識すべき領域の色に対する誤判定の可能性を低減できる。例えば、色相値が重複部分にある場合、第２決定部１０３は、認識すべき領域を再設定する旨の提示情報を出力してもよいし、上述した領域設定部があるとき、第２決定部１０３は、該領域設定部に認識すべき領域を再設定させるように、該領域設定部に認識すべき領域の再設定の指令を送信してもよい。これによって、色決定装置１００は、再設定された認識すべき領域について色を決定できる。
【００４１】
本実施例では、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、第２決定部１０３は、該領域の明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）を算出し、該第２類の色における各色と明度値範囲との対応関係、及び算出された該領域の明度値に基づいて、該領域の色を決定してもよい。
【００４２】
ここで、第２決定部１０３は、該認識すべき領域の明度値の分布に基づいてクラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）アルゴリズムを用いて該認識すべき領域の明度値を算出してもよい。例えば、該認識すべき領域における明度値の分布は明度値ヒストグラムの形で表現されてもよく、該クラスタリングアルゴリズムは平均値シフト法（Ｍｅａｎ  Ｓｈｉｆｔ  Ｍｅｔｈｏｄ）に基づくものであってもよい。
【００４３】
なお、本実施例はこれに限定されず、第２決定部１０３は他のクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタリングを行って該認識すべき領域における明度値を算出してもよい。また、第２決定部１０３は、クラスタリングアルゴリズムを用いることなく、他のアルゴリズムを用いて該認識すべき領域における明度値を算出してもよく、例えば、認識すべき領域における明度値の算術平均値を該認識すべき領域における明度値として算出してもよい。
【００４４】
本実施例では、該第２類の色における各色と明度値範囲との対応関係は、例えば下記の表２に示すものであってもよい。
【００４５】
表２
【表２】
2018196111.tif 000004
【００４６】
本実施例では、第２決定部１０３は、算出された明度値の所在する明度値範囲に基づいて、該認識すべき領域の色を決定してもよい。例えば、算出された色相値が０．８である場合、第２決定部１０３は、該認識すべき領域の色が「銀」であると決定してもよい。本実施例では、各色に対応する明度値範囲は、多数回の観察及び実験により得られた経験値であってもよい。
【００４７】
本実施例では、異なる色に対応する明度値範囲は重複してもよい。例えば、上記表２に示すように、０．４は「黒」と「銀」の明度値範囲の重複部分であり、０．９は「銀」と「白」の明度値範囲の重複部分である。
【００４８】
本実施例では、色相値範囲の重複部分と同様に、明度値範囲の重複部分も、色決定のために軟判定メカニズムを提供する。明度値が重複部分にある場合、認識すべき領域を再設定し、色決定装置１００を用いて再設定された認識すべき領域の色を再決定してもよい。これによって、認識すべき領域の色に対する誤判定の可能性を低減できる。例えば、明度値が重複部分にある場合、第２決定部１０３は、認識すべき領域を再設定する旨の提示情報を出力してもよいし、上述した領域設定部があるとき、第２決定部１０３は、該領域設定部に認識すべき領域を再設定させるように、該領域設定部に認識すべき領域の再設定の指令を送信してもよい。これによって、色決定装置１００は、再設定された認識すべき領域について色を決定できる。
【００４９】
本実施例では、色決定装置１００は画像における認識すべき領域の色を決定することで、色決定の正確性を向上できる。本実施例では、色決定装置１００の決定結果を色ラベルとして該画像のマーキングに用い、マーキング画像を生成し、該マーキング画像を用いて色分類器を訓練してもよい。これによって、色分類器の分類の正確性を向上できる。
【００５０】
以下は、図面を参照しながら本実施例の色決定装置１００による画像における認識すべき領域の色決定の流れを説明する。
【００５１】
図４は本実施例の色決定装置１００による画像における認識すべき領域の色決定を示す図であり、図４に示すように、該流れは以下のステップを含む。
【００５２】
ステップ４０１：手作業又は領域設定部により画像において認識すべき領域を設定する。
【００５３】
ステップ４０２：第１算出部１０１は該認識すべき領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出する。
【００５４】
ステップ４０３：第１決定部１０２は算出された彩度値が第１所定閾値よりも大きいか否かを判断し、判断結果がＹＥＳの場合、ステップ４０４に進み、認識すべき領域の色が第１類の色であると初期的に決定し、判断結果がＮＯの場合、ステップ４０５に進み、認識すべき領域の色が第２類の色であると初期的に決定する。
【００５５】
ステップ４０６：第１類の色であると初期的に決定された場合、第２決定部１０３は認識すべき領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）を算出する。
【００５６】
ステップ４０７：第２決定部１０３はステップ４０６において算出された色相値がどの色相値範囲に所在するかを判定する。
【００５７】
ステップ４０８：第２決定部１０３は、ステップ４０７において判断された色相値範囲に基づいて、認識すべき領域の色が第１類の色の何れの色であるかを決定する。
【００５８】
ステップ４０９：第２類の色であると初期的に決定された場合、第２決定部１０３は認識すべき領域の明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）を算出する。
【００５９】
ステップ４１０：第２決定部１０３はステップ４０９において算出された明度値がどの明度値範囲に所在するかを判定する。
【００６０】
ステップ４１１：第２決定部１０３は、ステップ４１０において判断された明度値範囲に基づいて、認識すべき領域の色が第２類の色の何れの色であるかを決定する。
【００６１】
本実施例は、彩度値に基づいて認識すべき領域を初期的に認識し、初期的な認識結果に応じて色相値又は明度値を用いる認識をさらに行い、認識すべき領域の色を決定することで、客観的な基準に基づいて画像における認識すべき領域の色を決定でき、認識すべき領域の色認識の精度を向上できる。
【００６２】
＜実施例２＞
本発明の実施例２は、実施例１の色決定装置１００に対応する色決定方法を提供する。
【００６３】
図５は本実施例の色決定方法を示す図であり、図５に示すように、該方法は以下のステップを含む。
【００６４】
ステップ５０１：認識すべき領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出する。
【００６５】
ステップ５０２：該彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定する。
【００６６】
ステップ５０３：該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）又は明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）に基づいて該領域の色を決定する。
【００６７】
ステップ５０３において、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定してもよい。
【００６８】
図５における各ステップの説明について、実施例１における各部の説明を参考してもよく、ここで重複する説明を省略する。
【００６９】
本実施例は、彩度値に基づいて認識すべき領域を初期的に認識し、初期的な認識結果に応じて色相値又は明度値を用いる認識をさらに行い、認識すべき領域の色を決定することで、客観的な基準に基づいて画像における認識すべき領域の色を決定でき、認識すべき領域の色認識の精度を向上できる。
【００７０】
＜実施例３＞
本発明の実施例は、実施例１の色決定装置を含む電子機器を提供する。
【００７１】
図６は本発明の実施例３の電子機器の構成を示す図である。図６に示すように、電子機器６００は、中央処理装置（ＣＰＵ）６０１及び記憶装置６０２を含んでもよく、記憶装置６０２は中央処理装置６０１に接続される。記憶装置６０２は、各種のデータ及び色決定のためのプログラムを記憶してもよく、中央処理装置６０１の制御により該プログラムを実行する。
【００７２】
１つの態様では、色決定装置の機能は中央処理装置６０１に統合されてもよい。
【００７３】
ここで、中央処理装置６０１は、該領域の彩度値（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）を算出し、該彩度値に基づいて該領域の色が第１類の色又は第２類の色であるかを初期的に決定し、該第１類の色の色度の識別度は該第２類の色の色度の識別度よりも高く、該領域の色の初期的な決定結果に応じて、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）又は明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値に基づいて該領域の色を決定し、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値に基づいて該領域の色を決定するように構成されてもよい。
【００７４】
本実施例では、中央処理装置６０１は、該領域の彩度値が第１所定閾値以上である場合、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定し、該領域の彩度値が第１所定閾値よりも小さい場合、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定し、該第１類の色は、少なくとも２種類の色を含み、該第２類の色は、少なくとも２種類の色を含むように構成されてもよい。
【００７５】
本実施例では、中央処理装置６０１は、該領域の色が第１類の色であると初期的に決定された場合、該領域の色相値（Ｈｕｅ  Ｖａｌｕｅ）を算出し、該第１類の色における各色と色相値範囲との対応関係、及び算出された該領域の色相値に基づいて、該領域の色を決定するように構成されてもよい。
【００７６】
本実施例では、中央処理装置６０１は、該領域の色が第２類の色であると初期的に決定された場合、該領域の明度値（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ  Ｖａｌｕｅ）を算出し、該第２類の色における各色と明度値範囲との対応関係、及び算出された該領域の明度値に基づいて、該領域の色を決定するように構成されてもよい。
【００７７】
また、図６に示すように、電子機器６００は、入力出力装置６０３及び表示装置６０４等をさらに含んでもよい。ここで、上記各部の機能は従来技術と類似し、ここでその説明を省略する。なお、電子機器６００は、図６に示す全ての構成部を含まなくてもよい。また、電子機器６００は、図６に示していない構成部を含んでもよく、従来技術を参考してもよい。
【００７８】
本発明の実施例は、色決定装置又は電子機器においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、該色決定装置又は電子機器において上記実施例２に記載の色決定方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００７９】
本発明の実施例は、コンピュータに、色決定装置又は電子機器において上記実施例２に記載の色決定方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００８０】
本発明の実施例を参照しながら説明した色決定装置は、ハードウェア、プロセッサにより実行されるソフトウェアモジュール、又は両者の組み合わせで実施されてもよい。例えば、図１に示す機能的ブロック図における１つ若しくは複数、又は機能的ブロック図の１つ若しくは複数の組み合わせは、コンピュータプログラムフローの各ソフトウェアモジュールに対応してもよいし、各ハードウェアモジュールに対応してもよい。これらのソフトウェアモジュールは、実施例２に示す各ステップにそれぞれ対応してもよい。これらのハードウェアモジュールは、例えばフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を用いてこれらのソフトウェアモジュールをハードウェア化して実現されてもよい。
【００８１】
ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、モバイルハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又は当業者にとって既知の任意の他の形の記憶媒体に位置してもよい。プロセッサが記憶媒体から情報を読み取ったり、記憶媒体に情報を書き込むように該記憶媒体をプロセッサに接続してもよいし、記憶媒体がプロセッサの構成部であってもよい。プロセッサ及び記憶媒体はＡＳＩＣに位置する。該ソフトウェアモジュールは移動端末のメモリに記憶されてもよいし、移動端末に挿入されたメモリカードに記憶されてもよい。例えば、機器（例えば移動端末）が比較的に大きい容量のＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置を用いる場合、該ソフトウェアモジュールは該ＭＥＧＡ−ＳＩＭカード又は大容量のフラッシュメモリ装置に記憶されてもよい。
【００８２】
図１に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、本願に記載されている機能を実行するための汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理装置、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせで実現されてもよい。図１に記載されている一つ以上の機能ブロックおよび/または機能ブロックの一つ以上の組合せは、例えば、コンピューティング機器の組み合わせ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ通信と組み合わせた１つ又は複数のマイクロプロセッサ又は他の任意の構成で実現されてもよい。
【００８３】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【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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