(57)【要約】【課題】電子画像に配色する際に、色覚異常者が持つ印象が色覚正常者と大きく異ならないように支援する。【解決手段】代表色決定部１３が、電子画像データの各ピクセルの色相角H*、明度L*、彩度C*に基づいて所定のカテゴリに分類するとともに、割り当てられたピクセル数が多いカテゴリの上位３つを選択して各カテゴリの代表色３色を決定し、印象変化判定部１５が、代表色の色相の分布の分類と明度の分布の分類の組み合わせから、色覚正常者が色覚異常の見え方を模擬した状態において電子画像データの印象の変化の有無を判定するとともに、色覚異常者がその電子画像データに対して持つ印象について色覚正常者との印象の相違の有無を判定する。これにより、電子画像データの色覚を模擬した場合における電子画像データの印象の変化を有無を検出することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子画像データを取得する取得手段と、
前記電子画像データの各画素を各画素の色の属性に基づいて所定のカテゴリに分類し、画素が多く分類された順に所定の数のカテゴリを選択し、選択したカテゴリそれぞれの代表色を決定する代表色決定手段と、
前記代表色の前記色空間の属性の分布に基づき、前記電子画像データの色の印象の変化を判定する判定手段と、
を有することを特徴とする配色支援装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記代表色の明度、色相の分布の組み合わせから印象の変化を判定することを特徴とする請求項１記載の配色支援装置。
【請求項３】
前記代表色決定手段は、前記各画素の色の色相、明度を算出し、算出した色相、明度に基づいて前記所定のカテゴリに分類することを特徴とする請求項１又は２記載の配色支援装置。
【請求項４】
前記判定手段は、色覚正常者が異なる色覚特性の見え方を模擬した状態で色を見た際に、元の色の組み合わせに対して持っていた印象の変化を判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の配色支援装置。
【請求項５】
前記判定手段は、色覚異常者が元の色の組み合わせに対して持つ印象について、色覚正常者との相違を判定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の配色支援装置。
【請求項６】
前記代表色決定手段は、所定の色を除いて各画素を所定のカテゴリに分類することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の配色支援装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかに記載の配色支援装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする配色支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、色覚異常の見え方を模擬した状態における電子画像の印象の変化、及び色覚正常者と色覚異常者が持つ印象の違いを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、障害の有無、能力の如何に関わらず利用できるユニバーサルデザインが注目されている。電子画像や電子コンテンツにおいても色覚の多様性を考慮したカラーデザインが推奨されるようになった。先天性色覚異常（ここでは、非特許文献１に定義されている「色覚異常」という用語を使用する。）については、日本人男性の約５％、日本人女性の約０．２％が該当すると言われている（非特許文献２参照）。色覚異常者の色の見え方を模擬するシミュレーションツールを使用してデザインを行い、色覚異常者にも区別可能な色とすることができる（非特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「色に関する用語  ＪＩＳ  Ｚ  ８１０５：２０００」、日本規格協会、平成１２年５月２０日改正、p.32
【非特許文献２】岡部正隆、伊藤啓、「色覚の多様性と色覚バリアフリーなプレゼンテーション（３）」、細胞工学、２００２年、第２１巻、第９号、p.1080-1104
【非特許文献３】Hans Brettel, et al., "Computerized simulation of color appearance for dichromats", J. Opt. Soc. Am. A, October 1997, Vol. 14, No. 10, p.2647-2655
【非特許文献４】齋藤晴美、外２名、「色覚シミュレーション使用時の色修正に見られる配色傾向」、ヒューマンインタフェースシンポジウム２００７、p.943-946
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
色覚を模擬する技術は、現状では色覚異常者の色の弁別特性を確認するためのものである。しかしながら、色覚正常者にとっては色みが変化することにより配色に対する印象の変化をもたらす（非特許文献４参照）。その結果、色覚正常者はデザイン時に不安や迷いを感じることが多くなる。また、色覚異常者が持つ配色印象についても知見が少ないため、色覚正常者がデザインを行う際に留意すべき指針がないのが現状である。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、色覚正常者が電子画像に配色する際に、色覚異常者が持つ印象が色覚正常者と大きく異ならないように支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の本発明に係る配色支援装置は、電子画像データを取得する取得手段と、前記電子画像データの各画素を各画素の色の属性に基づいて所定のカテゴリに分類し、画素が多く分類された順に所定の数のカテゴリを選択し、選択したカテゴリそれぞれの代表色を決定する代表色決定手段と、前記代表色の前記色空間の属性の分布に基づき、前記電子画像データの色の印象の変化を判定する判定手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
第２の本発明に係る配色支援プログラムは、上記配色支援装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、色覚正常者が電子画像に配色する際に、色覚異常者が持つ印象が色覚正常者と大きく異ならないように支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態における配色支援装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】電子画像データの例を示す図である。
【図３】電子画像データのピクセルを分類するカテゴリを示す図である。
【図４】代表色の色相の分布の分類を示す図である。
【図５】色相の分布の分類と明度の分布の分類の組み合わせに対する印象変化の判定を示す図である。
【図６】配色支援装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】代表色の色相の分布を分類する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】代表色の明度の分布を分類する処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態における配色支援装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す配色支援装置１は、画像取得部１１、色空間変換部１２、代表色決定部１３、特徴判定部１４、印象変化判定部１５、および結果表示部１６を備える。配色支援装置１が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは配色支援装置１が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部について説明する。
【００１２】
画像取得部１１は、電子画像データを取得し、電子画像データの全ての画素（ピクセル）について、色値、本実施の形態ではＲＧＢ値（赤成分Ｒ、緑成分Ｇ、青成分Ｂ）を取得する。図２に取得する電子画像データの例を示す。図２の電子画像データは、１００×１００ピクセルのＪＰＥＧ画像である。取得した各ピクセルのＲＧＢ値は、色空間変換部１２に送られる。なお、取得する電子画像データの色数が多くても処理自体は可能であるが、適切な結果を出すためには色数はあまり多くない方がよく、１０色程度が望ましい。もちろん、電子画像データのサイズも１００×１００に限定するものではなく、電子画像データの保存形式もＪＰＥＧに限定するものではない。
【００１３】
色空間変換部１２は、各ピクセルのＲＧＢ値を明度（L*）と色度（a*, b*）の３つの値を持つL*a*b*色空間に変換し、さらに彩度（C*）と色相角（H*）を求める。算出された各ピクセルの明度L*、彩度C*、色相角H*は代表色決定部１３に送られる。明度L*は０〜１００の範囲で変化し、値が大きいほど明るいことを示す。色度a*は赤と緑の間で変化し、正の値で赤み、負の値で緑みが強いことを示す。色度b*は青と黄の間で変化し、正の値で黄み、負の値で青みが強いことを示す。彩度C*が０のときは灰色であり、値が大きくなるにつれて鮮やかな色になる。彩度C*の最大値は色によって異なる。色相角H*は角度で表され、a*b*平面上において０°で赤色となり、黄、緑、青、紫と変化し、一周するとまた赤に戻る。
【００１４】
代表色決定部１３は、各ピクセルを、各ピクセルの明度L*、彩度C*、色相角H*に基づいて大まかなカテゴリに分類し、割り当てられたピクセル数が多い上位３つのカテゴリを選択する。そして、各カテゴリの代表色を決定する。
【００１５】
図３（ａ）は、色相角H*のカテゴリを示す図である。図３（ａ）では、色相角H*を１０等分して色名を割り当て、各色名をさらに３等分し、合計３０のカテゴリに分類する。図３（ａ）では、各カテゴリを、赤１、赤２、赤３、橙１、橙２、橙３、・・・と称する。図３（ｂ）は、明度L*と彩度C*のカテゴリを示す図である。図３（ｂ）に示す例では、明度L*を L1, L2, L3 に３分割している。なお、図３（ｂ）に示す例では、彩度C*/C*max についてカテゴリに分割はしていない。なお、無彩色（白、灰、黒）は、a*=0 かつ b*=0 の場合以外は、各色相カテゴリに分類される。a*=0 かつ b*=0 の場合は無彩色カテゴリとし、彩度も０であるため、明度のみの分類を行う。
【００１６】
本実施の形態では、上位３つのカテゴリを選択し、各カテゴリの代表色として色相角H*rep、明度L*repについてはカテゴリ範囲の中央値を利用し、彩度C*repについてはそのカテゴリに属するピクセルの彩度C*の平均値を用いる。決定された３色の代表色の明度L*rep、彩度C*rep、色相角H*repは、特徴判定部１４に送られる。
【００１７】
図２の電子画像データを図３に示すカテゴリ分類に割り当てると、各ピクセルが黄緑１（Ｌ１）、黄緑２（Ｌ１）、緑２（Ｌ２）、緑３（Ｌ２）、青２（Ｌ２）に分布し、他に、紫、黄にも少数分布したとする。代表色決定部１３は、割り当てられたピクセル数の多かった上位３つのカテゴリ青２（Ｌ２）、緑２（Ｌ２）、黄緑２（Ｌ１）を選択し、各カテゴリの代表色を決定する。例えば、青２（Ｌ２）の場合、色相角H*rep=２３６°、明度L*rep=５０となる。
【００１８】
なお、本実施の形態では、代表色を３色としたが、もちろん他の数でもよい。ただし、代表色が１色であったり、５色以上であったりすると、配色の印象が定まりにくい可能性が高くなるため、適切な結果を出すためには３色程度が望ましい。また、代表色が２色しか得られなかった場合には、最もピクセル数が多かったカテゴリを追加して３色とすることで処理できる。１色しか得られなかった場合も同じ方法で処理できるが、上記のように配色印象が定まりにくいという理由から処理を強制終了させてもよい。さらに、上位のカテゴリのピクセル数が僅差となった場合は、代表色の数を適した数に変更してもよい。
【００１９】
また、ある色を例外として除くことも可能である。例えば、文字や背景に多く用いられる白と黒を除いた上で、上位３つのカテゴリを選択してもよい。
【００２０】
なお、カテゴリの分類方法、およびカテゴリの数は、上記の方法に限るものではない。ただし、カテゴリの範囲を広く取りすぎると、複数の色が１つの代表色にまとめられる確率が高くなるので注意が必要である。
【００２１】
カテゴリの代表色は、上記の方法以外にも、例えば、対象となるピクセルに対してｋ−平均法などを適用することで求めてもよい。あるいは、カテゴリ毎に予め代表色を定めておいてもよい。
【００２２】
特徴判定部１４は、代表色の色相角H*repと明度L*rep、彩度C*repの分布について分類して特徴情報を求める。本実施の形態では、代表色の色相角H*repの分布について４種類、代表色の明度L*repの分布について４種類に分類する。分類された色相角H*repと明度L*repの特徴情報は印象変化判定部１５に送られる。
【００２３】
図４は、本実施の形態における代表色の色相角H*repの分布の分類を示す図である。本実施の形態では、代表色の色相角H*repがa*b*平面上でどの位置に存在するかによって以下に述べる（Ａ）〜（Ｄ）の４種類に色相の分布を分類する。（Ａ）は、代表色３色が第１、第４象限の両方、または第２、第３象限の両方に分布するカテゴリ（b*軸方向分布）、（Ｂ）は、代表色３色が第１、第２象限の両方、または第３、第４象限の両方に分布するカテゴリ（a*軸方向分布）、（Ｃ）は、代表色３色が第１、第３象限の両方、または第２、第４象限の両方に分布するカテゴリ（対角線分布）、（Ｄ）は、代表色３色がどれか一つの象限にのみ分布するカテゴリ（１象限分布）である。なお、代表色３色がそれぞれ異なる３つの象限に分布していた場合は（Ａ）に分類する。
【００２４】
明度の分布については、代表色３色が最も多く属する明度のカテゴリ（Ｌ１〜Ｌ３）により、以下に述べる（１）〜（４）の４種類に分類する。（１）は、代表色２色以上がＬ１に分布するカテゴリ（Ｌ１分布）、（２）は、代表色２色以上がＬ２に分布するカテゴリ（Ｌ２分布）、（３）は、代表色２色以上がＬ３に分布するカテゴリ（Ｌ３分布）、（４）は、上記以外（全体分布）である。
【００２５】
以上の処理により、代表色３色の分布は、色相について（Ａ）〜（Ｄ）の４種類、明度について（１）〜（４）の４種類に分類される。代表色３色の分布の分類を示す各特徴情報は、印象変化判定部１５に送られる。
【００２６】
印象変化判定部１５は、色相の分布の分類と明度の分布の分類の組み合わせに基づき、色覚正常者が色覚異常の見え方を模擬した状態で代表色を見た際に、元の代表色の組み合わせに対して持っていた印象が変化する可能性があるか否か、および、色覚異常者が代表色の組み合わせに対して持つ印象について色覚正常者と異なる可能性があるか否か判定する。
【００２７】
図５は、色相の分布の分類と明度の分布の分類の組み合わせに対する色覚正常者、色覚異常者について印象変化の判定結果を示す表である。同図の表内の記号は、色覚正常者／色覚異常者の順に、色覚正常者については、元の色の組み合わせが持つ印象から変化がないことを「ｓ」（ｓａｍｅ）、印象変化が大きいことを「ｄ」（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ）で示し、色覚異常者については、元の色の組み合わせに対して持つ印象が色覚正常者と類似していることを「ｓ」、異なっていることを「ｄ」で示している。図５は、特徴判定部１４で色相の分布が（Ａ）と分類された場合において、色覚正常者で最も印象の変化が起きやすい「ｓ」と仮定し、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ｄ）の場合は、印象の変化が起きない「ｄ」とする。これは、色覚正常者による印象評価実験の結果を利用すればよい。そして、明度の分布が（３）と分類された場合において、同じ色の組み合わせでも色覚異常者では色覚正常者が感じる印象を感じにくい「ｄ」と仮定し、（１）、（２）、（４）の場合は色覚正常者と同様の印象を感じる「ｓ」と仮定する。これも、色覚異常者による印象評価実験の結果を利用する。なお、色覚異常には複数のタイプがあるため、ここでは最も割合の高い２型色覚を想定する。もちろん、この特性のみに限定するものではない。例えば、色相の分布が（Ａ）、明度の分布が（２）と分類された場合、印象変化判定部１５は、図５に示す表を印象変化判定部１５の備える記憶装置から読み出し、色相の分布、明度の分布それぞれの分類に該当する判定結果を検索し、得られる印象変化の判定結果は「ｄ／ｓ」となる。
【００２８】
結果表示部１６は、印象変化判定部１５の判定結果を文章で表示する。例えば、判定結果が「ｄ／ｓ」の場合、「イメージが変化するように見えますが、色覚異常で最も多いタイプの方にも同じイメージが伝わる配色です」と表示し、「ｓ／ｄ」あるいは「ｄ／ｄ」の場合、「色覚異常で最も多いタイプの方には意図したイメージが伝わっていない可能性のある配色です」と表示する。また、文章で表示する代わりに、他の表示方法を用いてもよい。例えば、記号や絵で表したりすることも可能である。さらに、判定結果が「ｓ／ｄ」「ｄ／ｄ」の場合に、新たにカラーパレットソフト等を起動させて配色支援を行ってもよい。
【００２９】
次に、配色支援装置１の処理の流れについて説明する。
【００３０】
図６は、配色支援装置１の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３１】
まず、画像取得部１１が配色支援対象の電子画像データを取得する（ステップＳ１１）。
【００３２】
続いて、色空間変換部１２が各ピクセルのＲＧＢ値をL*a*b*色空間に変換し、彩度C*と色相角H*を算出する（ステップＳ１２）。
【００３３】
続いて、代表色決定部１３が各ピクセルの色相角H*、明度L*、彩度C*を利用し、電子画像データ内の全ピクセルを所定のカテゴリに分類する（ステップＳ１３）。
【００３４】
続いて、代表色決定部１３が割り当てられたピクセル数が多いカテゴリの上位３つを選択し、各カテゴリの代表色３色を決定する（ステップＳ１４）。
【００３５】
続いて、特徴判定部１４が代表色３色の分布を分類し、代表色の特徴を判定する（ステップＳ１５）。代表色の分布を分類する処理については後述する。
【００３６】
続いて、印象変化判定部１５が代表色の分布の分類結果に基づいて印象変化を判定する（ステップＳ１６）。
【００３７】
そして、結果表示部１６が印象変化判定の判定結果を表示する（ステップＳ１７）。
【００３８】
次に、代表色の分布を分類する処理の流れについて説明する。本実施の形態では、代表色３色の色相の分布と明度の分布のそれぞれを分類する。
【００３９】
図７は、代表色３色の色相の分布を分類する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４０】
まず、代表色３色の色相をa*b*平面上にマッピングする（ステップＳ２１）。
【００４１】
第１，２象限に１色以上、かつ、第３，４象限に１色以上存在するか否か判定する（ステップＳ２２）。
【００４２】
第１，２象限に１色以上、かつ、第３，４象限に１色以上存在しない場合、第１，２象限の両方、または、第３，４象限の両方に代表色が存在するか否か判定する（ステップＳ２３）。第１，２象限の両方、または、第３，４象限の両方に存在しない場合、色相の分布は（Ｄ）に分類される。第１，２象限の両方、または、第３，４象限の両方に存在する場合、色相の分布は（Ｂ）に分類される。
【００４３】
一方、第１，２象限に１色以上、かつ、第３，４象限に１色以上存在する場合、第１，４象限の両方、または、第２，３象限の両方に代表色が存在するか否か判定する（ステップＳ２４）。第１，４象限の両方、または、第２，３象限の両方に存在しない場合、色相の分布は（Ｃ）に分類される。第１，４象限の両方、または、第２，３象限の両方に存在する場合、色相の分布は（Ａ）に分類される。
【００４４】
図８は、代表色３色の明度の分布を分類する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４５】
まず、代表色３色の明度をマッピングする（ステップＳ３１）。
【００４６】
代表色３色のうち２色以上の明度がＬ１（６５〜１００）の範囲内にあるか否か判定する（ステップＳ３２）。代表色２色以上がＬ１に存在する場合、明度の分布は（１）に分類される。
【００４７】
続いて、代表色３色のうち２色以上の明度がＬ２（３５〜６５）の範囲内にあるか否か判定する（ステップＳ３３）。代表色２色以上がＬ２に存在する場合、明度の分布は（２）に分類される。
【００４８】
続いて、代表色３色のうち２色以上の明度がＬ３（０〜３５）の範囲内にあるか否か判定する（ステップＳ３４）。代表色２色以上がＬ３に存在する場合、明度の分布は（３）に分類される。
【００４９】
上記のいずれでもない場合は、明度の分布は（４）に分類される。
【００５０】
以上説明したように、本実施の形態によれば、色空間変換部１２が、電子画像データの各ピクセルの色値をL*a*b*色空間に変換して色相角H*、明度L*、彩度C*を取得し、代表色決定部１３が、各ピクセルの色相角H*、明度L*、彩度C*に基づいて所定のカテゴリに分類するとともに、割り当てられたピクセル数が多いカテゴリの上位３つを選択して各カテゴリの代表色３色を決定し、特徴判定部１４が、代表色３色の色相の分布と明度の分布を分類し、印象変化判定部１５が、色相の分布の分類と明度の分布の分類の組み合わせから、色覚正常者が色覚異常の見え方を模擬した状態において電子画像データの印象の変化の有無を判定するとともに、色覚異常者がその電子画像データに対して持つ印象について色覚正常者との印象の相違の有無を判定することで、電子画像データの色覚を模擬した場合における電子画像データの印象の変化を有無を検出することができる。その結果、色覚正常者が電子画像に配色する際に、色覚異常者が持つ印象が色覚正常者と大きく異ならないように支援することができる。
【００５１】
なお、色空間変換部１２において、必ずしもL*a*b*色空間に変換する必要はなく、他の色空間・表色系に変換するものでもよい。例えば、ＣＩＥ  ｘｙ色度図へ変換してもよい。その場合、ピクセルを振り分けるカテゴリ等が上記の実施例とは少し変わるが、現状の色覚異常の模擬技術では多くが青黄軸に沿うことが多いことから、上記の実施例に近い分類、処理となる。ただし、使用する色空間は明度、彩度、色相の３種類で定義できる色空間が望ましい。
【００５２】
また、特徴判定部１４における代表色の分類方法は上記の実施例の方法に限定するものではない。例えば、ある象限に分布している代表色の個数によって分類を行うことも考えられる。また、色空間変換部１２が上記の実施例と異なる色空間に変換する場合は、その色空間を用いて分類することも可能である。もちろん、図５に示した代表色の分布の組み合わせに対する印象変化の判定結果の表は例示であり、必ずしも図５に示した表を用いることに限定するものではない。これら代表色の分類方法と印象変化の判定結果は、色覚正常者および色覚異常者の印象評価実験の結果に基づくことが望ましい。
【符号の説明】
【００５３】
１…配色支援装置
１１…画像取得部
１２…色空間変換部
１３…代表色決定部
１４…特徴判定部
１５…印象変化判定部
１６…結果表示部
【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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