(57)【要約】【課題】画像内における色覚異常者にとって見難い輪郭を抽出して表示する。【解決手段】まず正常者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）を算出し（ステップＳ３２）、次に第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｂ）を算出し（ステップＳ３３）、（Ａ）と（Ｂ）の差分を算出し、第一色覚異常者にのみ見難い輪郭（β）を算出する（ステップＳ３４）。同様に、第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｃ）を算出し（ステップＳ３５）、（Ａ）と（Ｃ）の差分から第二色覚異常者にのみ見難い輪郭（γ）を算出する（ステップＳ３６）。最後に（β）と（γ）の和をとり、原画像と共に表示する（ステップＳ３８）。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を入力する入力手段と、
前記入力された画像の輪郭を検出する輪郭検出手段と、
前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した輪郭を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項２】
前記評価値算出手段は、前記輪郭の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像評価装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と、第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出し、
前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と前記第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を同時に表示することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記表示手段は、前記入力された画像と共に前記抽出手段が抽出した輪郭を表示することを特徴とする請求項１から３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
画像を入力する入力手段と、
前記画像に含まれる文字を抽出する文字抽出手段と、
前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した文字を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項６】
前記評価値算出手段は、前記文字と背景の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することを特徴とする請求項５に記載の画像評価装置。
【請求項７】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い文字と、第二色覚異常者のみが見え難い文字を抽出し、
前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い文字と前記第二色覚異常者のみが見え難い文字を同時に表示することを特徴とする請求項５又は６に記載の画像評価装置。
【請求項８】
前記表示手段は、前記入力された画像と共に前記抽出手段が抽出した文字を枠で囲んで表示することを特徴とする請求項５から７に記載の画像評価装置。
【請求項９】
ウェブページを指定する指定手段と、
前記指定されたウェブページから画像を選択する選択手段と、
前記選択された画像の輪郭を検出する輪郭検出手段と、
前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した輪郭を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするウェブページ評価装置。
【請求項１０】
前記評価値算出手段は、前記輪郭の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することを特徴とする請求項９に記載のウェブページ評価装置。
【請求項１１】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と、第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出し、
前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と前記第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を同時に表示することを特徴とする請求項９又は１０に記載のウェブページ評価装置。
【請求項１２】
ウェブページを指定する指定手段と、
前記指定されたウェブページから文字を抽出する文字抽出手段と、
前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、
前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した文字を表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とするウェブページ評価装置。
【請求項１３】
前記評価値算出手段は、前記輪郭の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することを特徴とする請求項１２に記載のウェブページ評価装置。
【請求項１４】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い文字と、第二色覚異常者のみが見え難い文字を抽出し、
前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い文字と前記第二色覚異常者のみが見え難い文字を同時に表示することを特徴とする請求項１２又は１３に記載のウェブページ評価装置。
【請求項１５】
画像を入力する入力工程と、
前記入力された画像の輪郭を検出する輪郭検出工程と、
前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、
前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程が抽出した輪郭を表示する表示工程と、
を備えたことを特徴とする画像評価方法。
【請求項１６】
画像を入力する入力工程と、
前記画像に含まれる文字を抽出する文字抽出工程と、
前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、
前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程が抽出した文字を表示する表示工程と、
を備えたことを特徴とする画像評価方法。
【請求項１７】
ウェブページを指定する指定工程と、
前記指定されたウェブページから画像を選択する選択工程と、
前記選択された画像の輪郭を検出する輪郭検出工程と、
前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、
前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程が抽出した輪郭を表示する表示工程と、
を備えたことを特徴とするウェブページ評価方法。
【請求項１８】
ウェブページを指定する指定工程と、
前記指定されたウェブページから文字を抽出する文字抽出工程と、
前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、
前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程が抽出した文字を表示する表示工程と、
を備えたことを特徴とするウェブページ評価方法。
【請求項１９】
請求項１５又は１６に記載の画像評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２０】
請求項１７又は１８に記載のウェブページ評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のウェブページ評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されたプログラムを実行する処理部と、
を備えたことを特徴とするＡＳＰサービスサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像評価装置、ウェブページ評価装置、ウェブページ評価方法及びプログラムならびにＡＳＰサービスに係り、特に画像や画像内の文字を色覚異常者が見た場合の見難い輪郭や文字を抽出して表示する画像評価装置、ウェブページ評価装置、画像評価方法、ウェブページ評価方法及びプログラムならびにＡＳＰサービスサーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
我々の身の回りにある標識やポスター等の表示物や印刷物はカラーで溢れ、文字や画像の色彩は、多くの情報を提供している。また、パーソナルコンピュータや携帯電話から接続可能なインターネットは、最も重要な情報提供手段の１つとなっており、それらの情報の中でも色彩情報の重要性が占める割合は高い。
【０００３】
一方、赤と緑の区別が付き難い赤緑色覚異常者は日本人では男性の２０人に１人の割合、女性の４００人に１人の割合で存在し、日本国内に３００万人近く存在する。
【０００４】
これに対し、色覚異常者にわかりやすい画像を提供する技術が提案されている。例えば、作成された画像データの中に色覚異常者が識別しにくい画像領域が含まれていると判断すると、境界部分に縁取り処理を行う画像処理装置（特許文献１）や、撮影により得られる被写体像の色特性が色覚異常者に認識障害となっていると判断すると、輝度反転を含めて色反転処理を施す撮影装置（特許文献２）が提案されている。
【０００５】
また、Ｒ・Ｇ・Ｂの各色情報について個別にゲイン調整を行うことにより、色覚異常者の識別状態を把握できるデジタルカメラ（特許文献３）等のように、色覚異常者の見え方を知ることができる技術も提案されている。
【特許文献１】特開２００４−７８３２５号公報
【特許文献２】特開２００６−３１８０００号公報
【特許文献３】特開２００６−２３８３３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１や特許文献２に記載の装置が作成する色覚異常者にわかりやすい画像は、正常色覚者から見ると不自然な画像となる欠点があった。また特許文献３における色覚異常者の見え方のシミュレートでは、見え難さの判定は観察者の判断に任され、定量的でないという欠点があった。本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、色覚異常者が肉眼で視認したときの見え難さを定量的に判定できる画像評価装置、ウェブページ評価装置、画像評価方法、ウェブページ評価方法及びプログラムならびにＡＳＰサービスサーバ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】
【０００７】
前記目的を達成するために本発明に係る画像評価装置は、画像を入力する入力手段と、前記入力された画像の輪郭を検出する輪郭検出手段と、前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した輪郭を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
これにより、色覚異常者のみが見難い輪郭を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い輪郭を知ることができる。
【０００９】
前記評価値算出手段は、前記輪郭の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することが好ましい。
【００１０】
これにより、色覚異常者のみが見難い輪郭を正しく判断することができる。
【００１１】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と、第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出し、前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と前記第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を同時に表示することことが好ましい。
【００１２】
これにより、正しい第一色覚異常者のみが見難い輪郭と第二色覚異常者のみが見難い輪郭を同時に知ることができる。
【００１３】
前記表示手段は、前記入力された画像と共に前記抽出手段が抽出した輪郭を表示することが好ましい。
【００１４】
これにより、画像のどの部分の輪郭であるかを認識しやすくなる。
【００１５】
前記目的を達成するために本発明に係る画像評価装置は、画像を入力する入力手段と、前記画像に含まれる文字を抽出する文字抽出手段と、前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した文字を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
これにより、色覚異常者のみが見難い文字を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い文字を知ることができる。
【００１７】
前記評価値算出手段は、前記文字と背景の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することが好ましい。
【００１８】
これにより、色覚異常者のみが見難い文字を正しく判断することができる。
【００１９】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い文字と、第二色覚異常者のみが見え難い文字を抽出し、前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い文字と前記第二色覚異常者のみが見え難い文字を同時に表示することが好ましい。
【００２０】
これにより、正しい第一色覚異常者のみが見難い文字と第二色覚異常者のみが見難い文字を同時に知ることができる。
【００２１】
前記表示手段は、前記入力された画像と共に前記抽出手段が抽出した文字を枠で囲んで表示してもよい。
【００２２】
これにより、色覚異常者が見難い文字を簡単に認識することができる。
【００２３】
前記目的を達成するために本発明に係るウェブページ評価装置は、ウェブページを指定する指定手段と、前記指定されたウェブページから画像を選択する選択手段と、前記選択された画像の輪郭を検出する輪郭検出手段と、前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した輪郭を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【００２４】
これにより、色覚異常者のみが見難い輪郭を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い輪郭を知ることができる。
【００２５】
前記評価値算出手段は、前記輪郭の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することが好ましい。
【００２６】
これにより、色覚異常者のみが見難い輪郭を正しく判断することができる。
【００２７】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と、第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出し、前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い輪郭と前記第二色覚異常者のみが見え難い輪郭を同時に表示することが好ましい。
【００２８】
これにより、正しい第一色覚異常者のみが見難い輪郭と第二色覚異常者のみが見難い輪郭を同時に知ることができる。
【００２９】
前記目的を達成するために本発明に係るウェブページ評価装置は、ウェブページを指定する指定手段と、前記指定されたウェブページから文字を抽出する文字抽出手段と、前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出手段と、前記評価値算出手段が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出手段と、前記抽出手段が抽出した文字を表示する表示手段とを備えたことを特徴とする。
【００３０】
これにより、色覚異常者のみが見難い文字を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い文字を知ることができる。
【００３１】
前記評価値算出手段は、前記輪郭の色差、明度差、輝度差のうち少なくとも１つを基に前記評価値を算出することが好ましい。
【００３２】
前記抽出手段は、第一色覚異常者のみが見え難い文字と、第二色覚異常者のみが見え難い文字を抽出し、前記表示手段は、前記第一色覚異常者のみが見え難い文字と前記第二色覚異常者のみが見え難い文字を同時に表示することが好ましい。
【００３３】
これにより、正しい第一色覚異常者のみが見難い文字と第二色覚異常者のみが見難い文字を同時に知ることができる。
【００３４】
前記目的を達成するために本発明に係る画像評価方法は、画像を入力する入力工程と、前記入力された画像の輪郭を検出する輪郭検出工程と、前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出工程と、前記抽出工程が抽出した輪郭を表示する表示工程とを備えたことを特徴とする。
【００３５】
これにより、色覚異常者のみが見難い輪郭を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い輪郭を知ることができる。
【００３６】
前記目的を達成するために本発明に係る画像評価方法は、画像を入力する入力工程と、前記画像に含まれる文字を抽出する文字抽出工程と、前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出工程と、前記抽出工程が抽出した文字を表示する表示工程とを備えたことを特徴とする。
【００３７】
これにより、色覚異常者のみが見難い文字を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い文字を知ることができる。
【００３８】
前記目的を達成するために本発明に係るウェブページ評価方法は、ウェブページを指定する指定工程と、前記指定されたウェブページから画像を選択する選択工程と、前記選択された画像の輪郭を検出する輪郭検出工程と、前記輪郭の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い輪郭を抽出する抽出工程と、前記抽出工程が抽出した輪郭を表示する表示工程とを備えたことを特徴とする。
【００３９】
これにより、色覚異常者のみが見難い輪郭を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い輪郭を知ることができる。
【００４０】
前記目的を達成するために本発明に係るウェブページ評価方法は、ウェブページを指定する指定工程と、前記指定されたウェブページから文字を抽出する文字抽出工程と、前記文字の見え難さの評価値を算出する評価値算出工程と、前記評価値算出工程が算出した正常者における評価値と、色覚異常者における評価値との差分から、色覚異常者のみが見え難い文字を抽出する抽出工程と、前記抽出工程が抽出した文字を表示する表示工程とを備えたことを特徴とする。
【００４１】
これにより、色覚異常者のみが見難い文字を表示させることができ、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い文字を知ることができる。
【００４２】
上述の画像評価方法をコンピュータに実行させるプログラムも本発明に含まれる。
【００４３】
上述のウェブページ評価方法をコンピュータに実行させるプログラムも本発明に含まれる。
【００４４】
前記目的を達成するために本発明に係るＡＳＰサービスサーバは、上述のウェブページ評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたプログラムを実行する処理部とを備えたことを特徴とする。
【００４５】
これにより、正常色覚者が色覚異常者にとって見難い輪郭や文字を知ることができるＡＳＰサービスを提供することができる。
【発明の効果】
【００４６】
本発明によれば、色覚異常者が肉眼で標識やポスターやウェブサイトを視認したときの見え難さを定量的に判定するようにしたため、この評価を基に色彩を変更することにより、正常色覚者から見ても不自然でない、色覚異常者にわかりやすい画像を作成することが可能となる画像評価装置、ウェブページ評価装置、画像評価方法、ウェブページ評価方法及びプログラムならびにＡＳＰサービスサーバを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、添付図面に従って本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【００４８】
＜第１の実施の形態＞
図１は、視覚異常に関わる錐体細胞の状態と頻度について示した表である。図１から、視覚異常者の大多数は赤色又は緑色の錐体細胞の異常であり、赤又は緑を含む特定の色が識別しにくい場合が多いことがわかる。
【００４９】
図２は、本発明に係る第１の実施の形態のデジタルカメラ１０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【００５０】
ＣＰＵ３０は、所定のプログラムに従ってカメラ１０を制御する制御手段として機能するとともに、自動露出（ＡＥ）演算、自動焦点調節（ＡＦ）演算、ホワイトバランス（ＷＢ）調整演算など、各種演算を実施する演算手段として機能する。
【００５１】
バス３１を介してＣＰＵ３０と接続されたＲＯＭ３２には、ＣＰＵ３０が実行するプログラム及び制御に必要な各種データ等が格納され、ＥＥＰＲＯＭ３３には、ＣＣＤ画素欠陥情報、カメラ動作に関する各種定数／情報等が格納されている。
【００５２】
また、メモリ（ＳＤＲＡＭ）３４は、プログラムの展開領域及びＣＰＵ３０の演算作業用領域として利用されるとともに、画像データや音声データの一時記憶領域として利用される。ＶＲＡＭ３５は画像データ専用の一時記憶メモリであり、Ａ領域３５ＡとＢ領域３５Ｂが含まれている。メモリ３４とＶＲＡＭ３５は共用することが可能である。
【００５３】
まず電源が投入されると、ＣＰＵ３０はこれを検出し、カメラ内電源をＯＮにし、一定期間ＲＯＭ３２に格納されているオープニング画像を表示した後、撮影モードで撮影スタンバイ状態にする。この撮影スタンバイ状態では、ＣＰＵ３０は、ＬＣＤパネル１５に動画（スルー画）を表示させる。
【００５４】
ユーザ（撮影者）は、ＬＣＤパネル１５に表示されるスルー画を見ながらフレーミングしたり、撮影したい被写体を確認したり、撮影後の画像を確認したり、撮影条件を設定したりする。
【００５５】
上記撮影スタンバイ状態時にシャッターボタン１３が押されると、ＡＦ検出回路６２及びＡＥ／ＡＷＢ検出回路６４の検出結果から、ＣＰＵ３０に制御されるレンズ駆動部４６及び絞り駆動部４８が、レンズユニット４０のフォーカスレンズ４２及び絞り４４を適正に駆動し、焦点と絞りが調整される。後述する特定ライン駆動モードにおいては、動きベクトル検出回路６１が被写体の動きベクトルを検出する。
【００５６】
レンズユニット４０を通過した光は、ＣＣＤ４５の受光面に結像される。ＣＣＤ４５の受光面には多数のフォトダイオード（受光素子）が二次元的に配列されており、各フォトダイオードに対応して赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の原色カラーフィルタが所定の配列構造で配置されている。また、ＣＣＤ４５は、各フォトダイオードの電荷蓄積時間（シャッタースピード）を制御する電子シャッタ機能を有している。ＣＰＵ３０は、タイミングジェネレータ５０を介してＣＣＤ４５での電荷蓄積時間を制御する。
【００５７】
ＣＣＤ４５の受光面に結像された被写体像は、各フォトダイオードによって入射光量に応じた量の信号電荷に変換される。各フォトダイオードに蓄積された信号電荷は、ＣＰＵ３０の指令に従いタイミングジェネレータ５０から与えられる駆動パルスに基づいて信号電荷に応じた電圧信号（画像信号）として順次読み出される。
【００５８】
ＣＣＤ４５から出力された信号はＣＤＳ／ＡＭＰ回路５２に送られ、ここで画素毎のＲ、Ｇ、Ｂ信号がサンプリングホールド（相関二重サンプリング処理）され、増幅された後、Ａ／Ｄ変換器５４に加えられる。
【００５９】
Ａ／Ｄ変換器５４によってデジタル信号に変換された点順次のＲ、Ｇ、Ｂ信号は、画像入力コントローラ５６を介してメモリ３４に記憶される。
【００６０】
また画像信号処理回路５８は、メモリ３４に記憶されたＲ、Ｇ、Ｂ信号をＣＰＵ３０の指令に従って処理し、輝度信号（Ｙ信号）及び色差信号（Ｃｒ、Ｃｂ 信号）に変換するとともに、ガンマ補正等の所定の処理も行い、このように処理された画像データはＶＲＡＭ３５に格納される。
【００６１】
上記のようにＶＲＡＭ３５に格納されたＹ／Ｃ信号は、圧縮伸張回路６６によって所定のフォーマットに従って圧縮された後、メディアコントローラ３６を介してメディアソケット３７に挿入された記録メディア３８に記録される。例えば、ＪＰＥＧ形式で記録される。
【００６２】
またモード切替スイッチ１８を操作して再生モードが選択されると、記録メディア３８に記録されている最終コマの画像ファイルがメディアコントローラ３６を介して読み出される。この読み出された画像ファイルの圧縮データは、圧縮伸張回路６６を介して非圧縮のＹＣ信号に伸張される。
【００６３】
伸張されたＹＣ信号は、ビデオエンコーダ６０によって表示用の信号形式に変換されてＬＣＤパネル１５に出力される。これにより、ＬＣＤパネル１５には記録メディア３８に記録されている最終コマの画像が表示される。
【００６４】
最終コマの画像の再生中に、右キー１７ｃ又は左キー１７ａを操作することによって、再生対象のファイルを切り換えること（順コマ送り／逆コマ送り）ができる。コマ送りされた位置の画像ファイルが記録メディア３８から読み出され、上記と同様にして静止画像や動画がＬＣＤパネル１５に再生表示される。
【００６５】
また、輪郭評価回路８１は、指定された画像に対して色覚異常者のみが見難い輪郭を抽出し、ＬＣＤパネル１５に表示させる。
【００６６】
次に、デジタルカメラ１０の、視覚異常者にのみ見難い輪郭を抽出して表示する動作について説明する。図３は、この動作について示したフローチャートである。また図４は、この動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【００６７】
まず撮影を行い、画像を取得する（ステップＳ３１）。ここで取得した画像が図４の入力画像となる。図８（ａ）は、ＬＣＤパネル１５に表示された撮影画像を示す。この画像は、５つの星及び背景の色が全て異なる模様を撮影した画像である。次に、正常者における輪郭に見難さ（Ａ）を算出する（ステップＳ３２、プロセスＰ４２）。
【００６８】
ここで、輪郭の見難さの評価値の算出について説明する。輪郭の評価値の算出は、輪郭評価回路８１が行う。図５は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートであり、図６は、この動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【００６９】
まず、画像データから画像内の輪郭を算出する（ステップＳ５１、プロセスＰ６１）。輪郭の算出にあたっては、例えば図７に示すような８方向ラプラシアンフィルタを用いて、撮影した画像に対してフィルタ処理を行うことにより算出する。この輪郭算出におけるフィルタ処理は、８方向ラプラシアンフィルタに限られるものではなく、４方向ラプラシアンフィルタでもよく、また他のエッジ抽出フィルタでもよい。
【００７０】
次に、算出した輪郭における明度差を算出する（ステップＳ５２、プロセスＰ６２）。輪郭の両端のそれぞれの色のＲＧＢ値を０〜２５５の１０進数で表し、（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）、（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）としたとき、正常色覚者における明度差は（数１）で表される。
【００７１】
（数１）
正常色覚者の明度差＝｜（Ｒ１×２９９＋Ｇ１×５８７＋Ｂ１×１１４）−（Ｒ２×２９９＋Ｇ２×５８７＋Ｂ２×１１４）｜÷１０００
次に、算出した輪郭における色差を算出する（ステップＳ５３、プロセスＰ６３）。明度差と同様に、輪郭の両端のそれぞれの色のＲＧＢ値を０〜２５５の１０進数で表し、（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）、（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）とすると、正常色覚者における色差は（数２）で表される。
【００７２】
（数２）
正常色覚者の色差＝｜Ｒ１−Ｒ２｜＋｜Ｇ１−Ｇ２｜＋｜Ｂ１−Ｂ２｜
このように算出した輪郭の明度差及び色差から、正常色覚者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）を算出する（ステップＳ５４、プロセスＰ６４）。明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であると、見難い輪郭と判断し、評価値＝１とする。以上の処理を、画像内の全ての輪郭について行う。図８（ｂ）は、正常色覚者における見難い輪郭を実線で示した図である。なお、明度差と色差の算出においては、図６のデータフロー・ダイアグラムに示すように、どちらの算出を先に行ってもよい。
【００７３】
正常色覚者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）の算出が終了すると、次に、第一色覚異常者における輪郭に見難さの評価値（Ｂ）を算出する（ステップＳ３３、プロセスＰ４１）。第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値の算出においても、輪郭評価回路８１が、図５のフローチャート、及び図６のデータフロー・ダイアグラムに基づいて行う。
【００７４】
まず、輪郭を算出し（ステップＳ５１、プロセスＰ６１）、その輪郭の明度差を算出する（ステップＳ５２、プロセスＰ６２）。第一色覚異常者は赤色の錐体細胞が機能しないため、第一色覚異常者における明度差は（数１）からＲ成分を除外し、（数３）で表される。
【００７５】
（数３）
第一色覚異常者の明度差＝｜（Ｇ１×５８７＋Ｂ１×１１４）−（Ｇ２×５８７＋Ｂ２×１１４）｜÷１０００
次に、輪郭の色差を算出する（ステップＳ５３、プロセスＰ６３）。明度差と同様に、第一色覚異常者における色差は（数２）からＲ成分を除外し、（数４）のように表される。
【００７６】
（数４）
第一色覚異常者の色差＝｜Ｇ１−Ｇ２｜＋｜Ｂ１−Ｂ２｜
このように算出した輪郭の明度差及び色差から、第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｂ）を算出する。正常色覚者と同様に、明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であるときに、評価値＝１とする。以上の処理を、画像内の全ての輪郭について行う。図８（ｃ）は、第一色覚異常者において見難い輪郭を実線で示した図である。
【００７７】
第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｂ）を算出したら、次に、正常色覚者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）と第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｂ）の差分を算出し、第一色覚異常者にのみ見難い輪郭（β）を算出する（ステップＳ３４、プロセスＰ４４）。図８（ｄ）は、第一色覚異常者にのみ見難い輪郭（β）を実線で示した図である。
【００７８】
次に、第二色覚異常者における輪郭に見難さの評価値（Ｃ）を算出する（ステップＳ３５、プロセスＰ４３）。第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値の算出においても、輪郭評価回路８１が、図５のフローチャート、及び図６のデータフロー・ダイアグラムに基づいて行う。
【００７９】
まず、輪郭を算出し（ステップＳ５１、プロセスＰ６１）、その輪郭の明度差を算出する（ステップＳ５２、プロセスＰ６２）。第二色覚異常者は緑色の錐体細胞が機能しないため、第二色覚異常者における明度差は（数１）からＧ成分を除外し、（数５）で表される。
【００８０】
（数５）
第二色覚異常者の明度差＝｜（Ｒ１×２９９＋Ｂ１×１１４）−（Ｒ２×２９９＋Ｂ２×１１４）｜÷１０００
次に、輪郭の色差を算出する（ステップＳ５３、プロセスＰ６３）。明度差と同様に、第二色覚異常者における色差は（数２）からＲ成分を除外し、（数６）のように表される。
【００８１】
（数６）
第二色覚異常者の色差＝｜Ｒ１−Ｒ２｜＋｜Ｂ１−Ｂ２｜
このように算出した輪郭の明度差及び色差から、第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｃ）を算出する。これまでと同様に、明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であるときに、評価値＝１とする。以上の処理を、画像内の全ての輪郭について行う。図８（ｅ）は、第二色覚異常者において見難い輪郭を実線で示した図である。
【００８２】
第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｃ）の算出が終了すると、次に、正常色覚者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）と第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｃ）の差分を算出し、第二色覚異常者にのみ見難い輪郭（γ）を算出する（ステップＳ３６、プロセスＰ４５）。図８（ｆ）は、第二色覚異常者にのみ見難い輪郭（γ）を実線で示した図である。
【００８３】
なお、正常色覚者、第一色覚異常者、及び第二色覚異常者のそれぞれの輪郭の見え難さの評価値の算出（プロセスＰ４１〜Ｐ４３）と、第一色覚異常者のみに見え難い輪郭の算出、及び第一色覚異常者のみに見え難い輪郭の算出においては、図４のデータフロー・ダイアグラムに示すように、どちらの算出を先に行ってもよい。
【００８４】
次に、第一色覚異常者にのみ見難い輪郭（β）と第二色覚異常者にのみ見難い輪郭（γ）の和をとり、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い輪郭を算出し（ステップＳ３７、プロセスＰ４６）、この算出した輪郭を、撮影した原画像と共に表示をする（ステップＳ３８）。図８（ｇ）は、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い輪郭を示した図であり、図８（ｈ）は、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い輪郭を、撮影した原画像と共に示した図である。
【００８５】
このように、正常色覚者がデザインした意匠を撮影するだけで、色覚異常者にとって見えづらい要素が無いかを機械的にかつ定量的にチェックすることが可能となる。本実施の形態では、第一色覚異常者と第二色覚異常者の見え難い輪郭を算出したが、同様にして第三色覚異常者や全色盲者の見え難い輪郭を並行して計算し、見え難い輪郭領域を加算することで、全ての色覚異常者に問題ないかを一度でチェックすることが可能となる。
【００８６】
色覚異常者にとって見難い輪郭部分のみを表示するだけでは原撮影画像との対応が取りにくいので、原撮影画像と色覚異常者にとって見え難い輪郭画像を高速で切り換えて表示したり、色覚異常者にとって見え難い輪郭画像部分の輝度を時間変化させる等の実装上の工夫を行うと、原撮影画像上での色覚異常者の問題がより明確となる。また、スルー画上でリアルタイムに算出してもよい。
【００８７】
本実施の形態では、明度差が１２５未満、かつ色差が６００未満のときに評価値＝１としたが、閾値はこの値に限られるものではない。またこの値はユーザが変更可能であってもよい。また、明度差と色差の値によって評価値を細かく分け、評価値によって表示する輪郭線の太さを変えてもよい。図８（ｉ）は、評価値の大きい輪郭（＝見え難い輪郭）を太い実線で表示したことを示す図である。このように表示することで、ユーザに見え難いレベルを知らせることが可能となる。
【００８８】
また本実施の形態では、輪郭の見え難さのパラメータとして、輪郭の明度差と色差を用いたが、輝度比を用いてもよく、これらのパラメータはどのような組み合わせを用いてもよい。
【００８９】
またデジタルカメラでなくともよく、例えばコンピュータを用いて、電子データとして取り込んだ画像に対して同様の処理を行ってもよい。
【００９０】
＜第２の実施の形態＞
第２の実施の形態のデジタルカメラ１０について説明する。第２の実施の形態のデジタルカメラ１０は、撮影した画像内の文字を検出し、検出した文字の色と文字の背景の色から文字の見難さを算出し、色覚異常者にのみ見難い文字を表示して警告する。
【００９１】
図９は、第２の実施の形態のデジタルカメラ１０の内部構成を示すブロック図である。図２に示すブロック図とは、文字認識回路８２及び文字パターン８３を備えた点が異なっている。文字認識回路８２は、文字のテンプレートである文字パターン８３を用いてマッチング処理を行うことにより、画像内の文字を認識する。
【００９２】
次に、デジタルカメラ１０の、視覚異常者にのみ見難い文字を抽出して表示する動作について説明する。図１０は、この動作について示したフローチャートである。また図１１は、この動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【００９３】
まず撮影を行い、画像を取得する（ステップＳ１０１）。ここで取得した画像が図１１の入力画像となる。図１４（ａ）は、ＬＣＤパネル１５に表示された撮影画像を示す。この画像は、３種類の文字を含むポスターを撮影した画像である。次に、文字認識回路８２が画像内の文字領域の抽出を行い（ステップＳ１０２、プロセスＰ１１１）、文字領域が存在したか否かの判定を行う（ステップＳ１０３）。画像内に文字領域が存在しない場合は、全ての処理を終了する。画像内に文字領域が存在する場合は、その文字領域の文字について、正常色覚者における文字の見難さの評価値の算出を行う（ステップＳ１０４、プロセスＰ１１３）。
【００９４】
ここで、文字の見難さの評価値の算出について説明する。文字の見難さの評価値の算出は、輪郭評価回路８１が行う。図１２は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートであり、図１３は、この動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【００９５】
まず、抽出した文字領域の背景の色を算出する（ステップＳ１２１、プロセスＰ１３１）。次に、抽出した文字領域の文字の色と背景の色の明度差を算出する（ステップＳ１２２、プロセスＰ１３２）。文字色と背景色のそれぞれの色のＲＧＢ値を０〜２５５の１０進数で表し、（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）、（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）としたとき、正常色覚者における文字と背景の明度差は（数１）で表される。
【００９６】
次に、抽出した文字領域における色差を算出する（ステップＳ５３、プロセスＰ６３）。明度差と同様に、文字色と背景色のそれぞれの色のＲＧＢ値を０〜２５５の１０進数で表し、（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）、（Ｒ２、Ｇ２、Ｂ２）とすると、正常色覚者における色差は（数２）で表される。
【００９７】
このように算出した文字と背景の明度差及び色差から、正常色覚者における文字の見難さの評価値を算出する（ステップＳ１２４、プロセスＰ１３４）。明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であると、見難い文字と判断し、評価値＝１とする。図１４（ｂ）は、正常色覚者における見難い文字を示した図である。なお、明度差と色差の算出においては、図１３のデータフロー・ダイアグラムに示すように、どちらの算出を先に行ってもよい。
【００９８】
正常色覚者における文字の見難さを算出したら、次に、第一色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する（ステップＳ１０５、プロセスＰ１１２）。第一色覚異常者における文字の見難さの評価値の算出においても、輪郭評価回路８１が、図１２のフローチャート、及び図１３のデータフロー・ダイアグラムに基づいて行う。
【００９９】
まず、抽出した文字領域の背景色を算出し（ステップＳ１２１、プロセスＰ１３１）、文字領域の文字の色と背景の色の明度差を算出する（ステップＳ１２２、プロセスＰ１３２）。第一色覚異常者は赤色の錐体細胞が機能しないため、第一色覚異常者における明度差は、（数３）で表される。
【０１００】
次に、抽出した文字領域における色差を算出する（ステップＳ１２３、プロセスＰ１３３）。明度差と同様に、第一色覚異常者における色差は（数４）のように表される。
【０１０１】
このように算出した文字と背景の明度差及び色差から、第一色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する。これまでと同様に、明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であるときに、評価値＝１とする。図１４（ｃ）は、第一色覚異常者において見難い文字を示した図である。
【０１０２】
次に、第二色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する（ステップＳ１０６、プロセスＰ１１４）。第二色覚異常者における文字の見難さの評価値の算出においても、輪郭評価回路８１が、図１２のフローチャート、及び図１３のデータフロー・ダイアグラムに基づいて行う。
【０１０３】
まず、抽出した文字領域の背景色を算出し（ステップＳ１２１、プロセスＰ１３１）、文字領域の文字の色と背景の色の明度差を算出する（ステップＳ１２２、プロセスＰ１３２）。第二色覚異常者は緑色の錐体細胞が機能しないため、第二色覚異常者における明度差は、（数５）で表される。
【０１０４】
次に、文字色と背景色の色差を算出する（ステップＳ１２３、プロセスＰ１３３）。明度差と同様に、第二色覚異常者における色差は（数６）のように表される。
【０１０５】
このように算出した文字と背景の明度差及び色差から、第二色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する。これまでと同様に、明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であるときに、評価値＝１とする。図１４（ｄ）は、第二色覚異常者において見難い文字を示した図である。
【０１０６】
文字の見難さの評価値の算出が終了すると、次に、正常色覚者のみが見易い文字領域であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。このためには、まず正常色覚者における文字の見難さの評価値と第一色覚異常者における文字の見難さの評価値の差分を算出し、第一色覚異常者にのみ見難い文字を算出する（プロセスＰ１１５）。図１４（ｅ）は、第一色覚異常者にのみ見難い文字を示した図である。また、正常色覚者における文字の見難さの評価値と第二色覚異常者における文字の見難さの評価値の差分を算出し、第二色覚異常者にのみ見難い文字を算出する（プロセスＰ１１６）。図１４（ｆ）は、第二色覚異常者にのみ見難い文字を示した図である。
【０１０７】
次に、第一色覚異常者にのみ見難い文字と第二色覚異常者にのみ見難い文字を加算し、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い文字を算出する（プロセスＰ１１７）。この第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い文字が正常色覚者のみが見易い文字領域であると判断され、この文字領域の表示を行う（ステップＳ１０８）。
【０１０８】
以上の処理を、全ての文字領域について行う。図１４（ｇ）は、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い文字をＬＣＤパネル１５に表示した様子を示した図である。
【０１０９】
このように、正常色覚者がデザインした意匠を撮影するのみで、色覚異常者にとって見えづらい文字が無いかを機械的にかつ定量的にチェックすることが可能となる。
【０１１０】
図１４（ｇ）に示すように、色覚異常者のみが見難い文字を表示するだけでは原撮影画像との対応が取りにくいので、原撮影画像と色覚異常者にとって見え難い文字画像を高速で切り換えて表示したり、色覚異常者にのみ見え難い文字画像の輝度を時間変化させる等の実装上の工夫を行うと、原撮影画像上での色覚異常者の問題がより明確となる。また、図１４（ｈ）に示すように、色覚異常者にのみ見え難い文字を枠で囲ってもよい。また、スルー画上でリアルタイムに算出してもよい。
【０１１１】
＜第３の実施の形態＞
本発明に係る第３の実施の形態のパーソナルコンピュータ１００（以下パソコン１００）について説明する。第３の実施の形態のパソコン１００は、ウェブページに含まれる画像について、画像内の視覚異常者にのみ見難い輪郭を抽出し、表示をして警告する。
【０１１２】
図１５は、第３の実施の形態のパソコン１００が接続されたネットワークの概念図である。インターネット１０２を介してウェブサーバ１０１と各無線ＬＡＮアクセスポイント１０３が接続されている。パソコン１００は無線ＬＡＮカード１０４を介して無線ＬＡＮアクセスポイントと無線接続することにより、インターネット１０２と接続される。同様に、デジタルカメラ１０も無線ＬＡＮカード１０４を介して無線ＬＡＮアクセスポイントに接続することにより、インターネット１０２と接続される。
【０１１３】
図１６は、パソコン１００のシステム構成図である。パソコン１００は、データを記憶するハードディスク１１２、キーボードやマウス等から構成されるユーザインターフェース１１３、ＬＣＤ等から構成される表示装置１１４、ハードディスク１１２からデータを受け取りユーザインターフェース１１３からの指示に従ってデータを加工し、表示装置１１４へ出力するＣＰＵ１１１、及びインターネットへ接続するための必要な回路やコネクタから構成されるネットワークインターフェース１１５から構成されている。
【０１１４】
次に、パソコン１００の、インターネットからダウンロードしたウェブページに含まれる画像について、視覚異常者にのみ見難い輪郭を抽出して表示する動作について説明する。図１７は、この動作について示したフローチャートである。なお、図３のフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。また、入力画像から視覚異常者にのみ見難い輪郭を抽出するデータフロー・ダイアグラムは図４のデータフロー・ダイアグラムと同様である。
【０１１５】
まず、ウェブページをダウンロードする（ステップＳ１７１）。ユーザは、表示装置１１４を見ながらユーザインターフェース１１３を操作し、所望のウェブページを指定する。ウェブページが指定されると、ＣＰＵ１１１はネットワークインターフェースを介して指定されたウェブページをインターネットからダウンロードする。ダウンロードされたウェブページは、表示装置１１４に表示される。
【０１１６】
次に、ダウンロードしたウェブページのソースのＨＴＭＬ文書からｉｍｇタグを抽出し、全てのｉｍｇタグの処理を行ったか否かの判定を行う（ステップＳ１７２）。未処理のｉｍｇタグが存在する場合は、未処理のｉｍｇタグの画像をダウンロードする（ステップＳ１７３）。
【０１１７】
画像のダウンロードが終了すると、正常色覚者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）を算出する（ステップＳ３２、プロセスＰ４２）。ここで、輪郭の見難さの評価値の算出について説明する。図１８は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートである。なお、図５のフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。また図１９は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。なお、図６のデータフロー・ダイアグラムと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１１８】
第一の実施の形態と同様に、画像データから画像内の輪郭を算出し（ステップＳ５１、プロセスＰ６１）、次に算出した輪郭における明度差を（数１）を用いて算出し（ステップＳ５２、プロセスＰ６２）、次に算出した輪郭における色差を（数２）を用いて算出する（ステップＳ５３、プロセスＰ６３）。
【０１１９】
明度差及び色差の算出が終了すると、次に輪郭の輝度比を算出する（ステップＳ１８１、プロセスＰ１９１）。輪郭の両端のそれぞれの色のＲＧＢ値を０〜２５５の１０進数で表し、さらにＲ１’＝（Ｒ１÷２５５）２．２のようにそれぞれのＲＧＢ値をガンマ補正したリニア化ＲＧＢ値を（Ｒ１’、Ｇ１’、Ｂ１’）、（Ｒ２’、Ｇ２’、Ｂ２’）としたとき（ただし、輝度の大きい方を（Ｒ１’、Ｇ１’、Ｂ１’）とする）、正常色覚者における輝度比は（数７）で表される。
【０１２０】
（数７）
正常色覚者の輝度比＝（Ｒ１’×０．２１２６＋Ｇ１’×０．７１５２＋Ｂ１’×０．０７２２＋０．０５）÷（Ｒ２’×０．２１２６＋Ｇ２’×０．７１５２＋Ｂ２’×０．０７２２＋０．０５）
このように算出した輪郭の明度差、色差、及び輝度比から、正常色覚者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）を算出する（ステップＳ５４、プロセスＰ６４）。明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であり、かつ輝度比が５未満であると、見え難い輪郭と判断し、評価値＝１とする。以上の処理を、画像内の全ての輪郭について行う。
【０１２１】
正常者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）の算出が終了すると、次に第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｂ）を算出する（ステップＳ３３、プロセスＰ４１。第一の実施の形態と同様に、算出した輪郭における明度差を（数３）を用いて算出し（ステップＳ５２）、次に算出した輪郭における色差を（数４）を用いて算出する（ステップＳ５３）。また、第一色覚異常者は赤色の錐体細胞が機能しないため、第一色覚異常者における輝度比は（数７）からＲ成分を除外し、（数８）で表される。
【０１２２】
（数８）
第一色覚異常者の輝度比＝（Ｇ１’×０．７１５２＋Ｂ１’×０．０７２２＋０．０５）÷（Ｇ２’×０．７１５２＋Ｂ２’×０．０７２２＋０．０５）
明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であり、かつ輝度比が５未満であると、評価値＝１とする。以上の処理を、画像内の全ての輪郭について行う。
【０１２３】
第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｂ）の算出が終了すると、次に色覚正常者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）と第一色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｂ）の差分から、第一色覚異常者にのみ見難い輪郭（β）を算出する（ステップＳ３４、プロセスＰ４４）。
【０１２４】
次に第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｃ）を算出する（ステップＳ３５、プロセスＰ４３。第一の実施の形態と同様に、算出した輪郭における明度差を（数５）を用いて算出し（ステップＳ５２）、次に算出した輪郭における色差を（数６）を用いて算出する（ステップＳ５３）。また、第二色覚異常者は緑色の錐体細胞が機能しないため、第二色覚異常者における輝度比は（数７）からＧ成分を除外し、（数９）で表される。
【０１２５】
（数９）
第二色覚異常者の輝度比＝（Ｒ１’×０．２１２６＋Ｂ１’×０．０７２２＋０．０５）÷（Ｒ２’×０．２１２６＋Ｂ２’×０．０７２２＋０．０５）
明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であり、かつ輝度比が５未満であると、評価値＝１とする。以上の処理を、画像内の全ての輪郭について行う。
【０１２６】
第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｃ）の算出が終了すると、次に色覚正常者における輪郭の見難さの評価値（Ａ）と第二色覚異常者における輪郭の見難さの評価値（Ｃ）の差分から、第二色覚異常者にのみ見難い輪郭（γ）を算出する（ステップＳ３６、プロセスＰ４５）。次に、第一色覚異常者にのみ見難い輪郭（β）と第二色覚異常者にのみ見難い輪郭（γ）の和をとり、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い輪郭を算出する（ステップＳ３７、プロセスＰ４６）。
【０１２７】
第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い輪郭の算出が終了すると、次に、この算出した輪郭のみの画像を作成し、さらにこの輪郭の画像と原画像からアニメーションＧＩＦを作成する（ステップＳ１７４）。そして、ダウンロードをしたウェブページのＨＴＭＬ文書の該当するｉｍｇタグの対象を、原画像からこのアニメーションＧＩＦに変更する（ステップＳ１７５）。
【０１２８】
この処理を全てのｉｍｇタグに対して行い、処理を終了する。
【０１２９】
このように、ウェブページをダウンロードするだけで、ウェブページ内の画像において色覚異常者にとって見えづらい輪郭が無いかを機械的にかつ定量的にチェックすることが可能となる。
【０１３０】
本実施の形態では、アニメーションＧＩＦを作成して表示したが、原画像と色覚異常者にとって見難い輪郭のみの画像を、マウスカーソルが画像上に在るか否かで切り換えて表示する等の工夫を行うと、原画像上での問題がより明確となる。
【０１３１】
本実施の形態では、明度差が１２５未満、かつ色差が６００未満、かつ輝度比が５未満のときに評価値＝１としたが、閾値はこの値に限られるものではない。またこの値はユーザが変更可能であってもよい。
【０１３２】
本実施の形態では、インターネットを通じてウェブページを指定し、指定されたウェブページをインターネットからダウンロードすることにより、処理を行うウェブページを構成するデータを取得したが、処理を行うウェブページはインターネットを通じて取得するものに限られるものではない。例えば、パソコン１００のハードディスクに保存されたウェブページを指定して読み出し、このウェブページを構成するデータを取得してもよい。また、保存していない作成中のウェブページを指定してもよい。このように、ローカルに存在するウェブページの処理を可能にすることで、例えばウェブデザイナーがウェブページを作成する際に、インターネットで公開する前に、作成したウェブページの評価を行うことが可能になる。
【０１３３】
また本実施の形態では、パソコン１００を用いたが、ウェブページを表示できる装置であれば、パソコン１００でなく図１５に示すデジタルカメラ１０等のような他の装置でも構わない。また、画像内における色覚異常者にのみ見難い輪郭の抽出をパソコン１００において行ったが、この処理をウェブサーバ１０１が行い、パソコン１００の表示装置１１４に結果の表示を行ってもよい。このように構成することで、誰もが簡単に利用できるＡＳＰサービスが実現可能となる。
【０１３４】
＜第４の実施の形態＞
本発明に係る第４の実施の形態のパソコン１００について説明する。第４の実施の形態のパソコン１００は、ウェブページにおける視覚異常者にのみ見難い文字を抽出し、表示をして警告する。
【０１３５】
第４の実施の形態のパソコン１００が接続されたネットワークは、図１５に示す第３の実施の形態のネットワークの概念図と同様であり、またパソコン１００のシステムも図１６に示す第３の実施の形態のシステム構成図と同様である。
【０１３６】
次に、パソコン１００の、インターネットからダウンロードしたウェブページにおいて、視覚異常者にのみ見難い文字を抽出して表示する動作について説明する。図２０は、この動作について示したフローチャートである。なお、図１０のフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。また、入力ページから視覚異常者にのみ見難い文字を抽出するデータフロー・ダイアグラムは図１１のデータフロー・ダイアグラムと同様である。
【０１３７】
まず、ウェブページをダウンロードし、ダウンロードしたウェブページのＨＴＭＬ文書から文字領域と色情報を取得する（ステップＳ２０１、プロセスＰ１１１）。ユーザは、表示装置１１４を見ながらユーザインターフェース１１３を操作し、所望のウェブページを指定する。ウェブページが指定されると、ＣＰＵ１１１はネットワークインターフェースを介して指定されたウェブページをインターネットからダウンロードする。ダウンロードされたウェブページは、表示装置１１４に表示される。文字領域と色情報に関しては、ＨＴＭＬ文書のタグから判断する。
【０１３８】
次に、文字領域が存在したか否かの判定を行う（ステップＳ１０３）。ＨＴＭＬ文書内に文字領域が存在しない場合は、全ての処理を終了する。ＨＴＭＬ文書内に文字領域が存在する場合は、その文字領域の文字について、正常色覚者における文字の見難さの評価値の算出を行う（ステップＳ１０４、プロセスＰ１１３）。
【０１３９】
ここで、文字の見難さの評価値の算出について説明する。図２１は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートである。なお、図１２のフローチャートと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。また、図２２はこの動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。なお、図１３のデータフロー・ダイアグラムと共通する部分には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１４０】
まず、抽出した文字領域の背景の色を算出し（ステップＳ１２１、プロセスＰ１３１）、抽出した文字領域の文字の色と背景の色の明度差を（数１）を用いて算出する（ステップＳ１２２、プロセスＰ１３２）。同様に、抽出した文字領域における色差を（数２）を用いて算出する（ステップＳ１２３、プロセスＰ１３３）。さらに、抽出した文字領域における輝度比を（数７）を用いて算出する（ステップＳ２１１、プロセスＰ２２１）。
【０１４１】
このように算出した文字と背景の明度差、色差、及び輝度比から、正常色覚者における文字の見難さの評価値を算出する（ステップＳ１２４、プロセスＰ１３４）。明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であり、かつ輝度比が５未満であると、見難い文字と判断し、評価値＝１とする。
【０１４２】
正常色覚者における文字の見難さを算出したら、次に、第一色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する（ステップＳ１０５、プロセスＰ１１２）。
【０１４３】
まず、抽出した文字領域の背景色を算出し（ステップＳ１２１、プロセスＰ１３１）、文字領域の文字の色と背景の色の明度差を（数３）を用いて算出する（ステップＳ１２２、プロセスＰ１３２）。同様に、抽出した文字領域における色差を（数４）を用いて算出する（ステップＳ１２３、プロセスＰ１３３）。さらに、抽出した文字領域における輝度比を（数８）を用いて算出する（ステップＳ２１１、プロセスＰ２２１）。
【０１４４】
このように算出した文字と背景の明度差、色差、及び輝度比から、第一色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する。これまでと同様に、明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であり、かつ輝度比が５未満のときに、評価値＝１とする。
【０１４５】
次に、第二色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する（ステップＳ１０６、プロセスＰ１１４）。
【０１４６】
まず、抽出した文字領域の背景色を算出し（ステップＳ１２１、プロセスＰ１３１）、文字領域の文字の色と背景の色の明度差を（数５）を用いて算出する（ステップＳ１２２、プロセスＰ１３２）。同様に、文字色と背景色の色差を（数６）を用いて算出する（ステップＳ１２３、プロセスＰ１３３）。さらに、文字色と背景色の輝度比を（数９）を用いて算出する（ステップＳ２１１、プロセスＰ２２１）。
【０１４７】
このように算出した文字と背景の明度差、色差、及び輝度比から、第二色覚異常者における文字の見難さの評価値を算出する。これまでと同様に、明度差が１２５未満であり、かつ色差が６００未満であり、かつ輝度比が５未満であるときに、評価値＝１とする。
【０１４８】
文字の見難さの評価値の算出が終了すると、次に、正常色覚者のみが見易い文字領域であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。このためには、まず正常色覚者における文字の見難さの評価値と第一色覚異常者における文字の見難さの評価値の差分を算出し、第一色覚異常者にのみ見難い文字を算出する（プロセスＰ１１５）。また、正常色覚者における文字の見難さの評価値と第二色覚異常者における文字の見難さの評価値の差分を算出し、第二色覚異常者にのみ見難い文字を算出する（プロセスＰ１１６）。
【０１４９】
次に、第一色覚異常者にのみ見難い文字と第二色覚異常者にのみ見難い文字を加算し、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い文字を算出する（プロセスＰ１１７）。この第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い文字が正常色覚者のみが見易い文字領域であると判断される（ステップＳ１０８）。
【０１５０】
以上の処理を全ての文字領域について行い、全ての文字領域について終了すると、ダウンロードしたウェブページの背景を白とし、第一色覚異常者及び第二色覚異常者にのみ見難い文字領域を黒く目立たせる処理を施したＨＴＭＬ文書を作成し、表示を行う（ステップＳ２０２）。
【０１５１】
このように、ウェブページをダウンロードするだけで、色覚異常者にとって見えづらい文字が無いかを機械的にかつ定量的にチェックすることが可能となる。
【０１５２】
第３の実施の形態と同様に、ローカルに存在するウェブページについて処理を行ってもよい。
【０１５３】
また、この処理をウェブサーバ１０１が行い、パソコン１００の表示装置１１４に結果の表示を行ってもよい。このように構成することで、誰もが利用できるＡＳＰサービスが実現可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】図１は、視覚異常に関わる錐体細胞の状態と頻度について示した表である。
【図２】図２は、本発明に係る第１の実施の形態のデジタルカメラ１０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、視覚異常者にのみ見難い輪郭を抽出して表示する動作を示したフローチャートである。
【図４】図４は、視覚異常者にのみ見難い輪郭を抽出して表示する動作を示したデータフロー・ダイアグラムである。
【図５】図５は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートである。
【図６】図６は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【図７】図７は、８方向ラプラシアンフィルタのフィルタ行列を示す図である。
【図８】図８は、撮影画像や抽出された見難い輪郭の表示を示す図である。
【図９】図９は、第２の実施の形態のデジタルカメラ１０の内部構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、視覚異常者にのみ見難い文字を抽出して表示する動作について示したフローチャートである。
【図１１】図１１は、視覚異常者にのみ見難い文字を抽出して表示する動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【図１２】図１２は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートである。
【図１３】図１３は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【図１４】図１４は、撮影画像や抽出された見難い文字の表示を示す図である。
【図１５】図１５は、第３の実施の形態のパソコン１００が接続されたネットワークの概念図である。
【図１６】図１６は、パソコン１００のシステム構成図である。
【図１７】図１７は、視覚異常者にのみ見難い輪郭を抽出して表示する動作について示したフローチャートである。
【図１８】図１８は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートである。
【図１９】図１９は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【図２０】図２０は、インターネットからダウンロードしたウェブページにおいて、視覚異常者にのみ見難い文字を抽出して表示する動作について示したフローチャートである。
【図２１】図２１は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したフローチャートである。
【図２２】図２２は、輪郭の見難さの評価値の算出の動作について示したデータフロー・ダイアグラムである。
【符号の説明】
【０１５５】
１０…デジタルカメラ、１５…ＬＣＤパネル、３０、１１１…ＣＰＵ、３１…ＢＵＳ、３４…メモリ、３５…ＶＲＡＭ、３８…記録メディア、８１…輪郭評価回路、８２…文字認識回路、１００…パソコン、１０１…ウェブサーバ、１０２…インターネット、１０３…アクセスポイント、１０４…無線ＬＡＮカード、１１２…ハードディスク、１１３…ユーザインターフェース、１１４…表示装置、１１５…ネットワークインターフェース
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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