(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一被写体を複数視点から撮像した複数の画像データを取得する取得手段と、
前記複数の画像データが示す各画像における前記被写体のハイライト領域のうち、前記複数視点から重複して見える重複ハイライト領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出した重複ハイライト領域における複数視点からの色情報を比較する比較手段と、
前記比較した結果に基づいて前記被写体が構造色を有するか否かを判定する判定手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前期判定手段は、前記比較した結果、前記重複ハイライト領域において彩度が高く、かつ各画像の重複ハイライト領域において色相差が大きい場合に、前記被写体が構造色を有すると判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、各画像における前記被写体の明るさに関する情報に基づいて各画像における前記被写体のハイライト領域を抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、各画像における前記被写体の明るさが第１の閾値以上の領域の三次元空間における位置が画像間で一致しない場合、前記被写体のハイライト領域の抽出を行うことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記抽出手段は、各画像における前記被写体の対応点を探索することで前記重複ハイライト領域を抽出することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記抽出手段は、各画像における前記被写体の明るさが第１の閾値以上の領域の三次元空間における位置が画像間で一致する場合、前記被写体のハイライト領域を抽出しないことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記比較手段は、前記色情報として、各画像の重複ハイライト領域における彩度と各画像の重複ハイライト領域間の色相差とを用いて前記比較を行なうことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記比較手段は、各画像の重複ハイライト領域における彩度のヒストグラムと各画像の重複ハイライト領域間の色相差のヒストグラムとを用いて前記比較を行なうことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記判定手段は、各画像の重複ハイライト領域において第２の閾値以上の彩度の割合が第３の閾値以上であり、かつ、各画像の重複ハイライト領域間のハイライト領域において第４の閾値以上の色相差の割合が第５の閾値以上である場合、前記被写体は構造色を有すると判定することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、前記彩度の割合が前記第３の閾値以上でない場合、前記被写体は構造色を有さないと判定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記判定手段は、前記彩度の割合が前記第３の閾値以上であり、かつ、前記色相差が前記第５の閾値以上でない場合、前記被写体は金属であると判定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記判定手段は、前記抽出手段でハイライト領域が抽出されない場合、前記比較手段の結果に関わらず、前記被写体は構造色を有しないと判定することを特徴とする請求項１から１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
同一被写体を複数視点から撮像した複数の画像データを取得する取得ステップと、
前記複数の画像データが示す各画像における前記被写体のハイライト領域のうち、前記複数視点から重複して見える重複ハイライト領域を抽出する抽出ステップと、
前記抽出した重複ハイライト領域における複数視点からの色情報を比較する比較ステップと、
前記比較した結果に基づいて前記被写体が構造色を有するか否かを判定する判定ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、請求項１から１２のいずれか一項に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の被写体が構造色を有するか否かを判定する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数視点から得られた画像を利用する技術が知られている。例えば画像の輝度情報とステレオカメラ対における類似度や距離の不連続性とから光沢領域を判定し、光沢領域を取り除いて被写体の三次元データを合成する技術が知られている（特許文献１）。また、２台のカメラを用いたステレオ画像の各画素における三原色成分の強度から、光沢面において鏡面反射に起因して生ずるハイライト領域を検出する技術が知られている（特許文献２）。さらに、多視点で撮影した画像データから多視点画像間での対応領域を検出し、被写体の三次元形状データおよび光沢領域データを生成する技術が知られている（特許文献３）。
【０００３】
ところで、「構造色」と呼ばれる発色現象がある。構造色とは、例えば、シャボン玉や油膜のような光の波長程度の薄膜において、上面で反射する光と下面で反射する光とが干渉することによる「薄膜干渉」による発色現象である。また、例えば貝殻の内側や昆虫の玉虫などのように積層した薄膜の各層からの光が干渉することによる「多層膜干渉」による発色現象もある。あるいは、ＣＤやＤＶＤ、モルフォチョウのように微細な凹凸が回折格子の役割を果たして光を干渉させる「微細凹凸による干渉」、オパールのように微粒子が規則的に並んで光を干渉させる「微粒子による干渉」などによる発色現象もある。構造色の特徴は、光の波長あるいはそれ以下の微細構造による発色現象であり、対象物体を観察する角度に応じて様々な色味で観察される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２５１８６６号公報
【特許文献２】特開平４−３６１３８６号公報
【特許文献３】特開２０１３−１０１４６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した通り、複数視点で取得された画像を利用して被写体の三次元データを推定する技術や、主に三次元データを生成する目的で被写体の光沢領域を判定する技術は知られているが、被写体が構造色を有するか否かを判定する技術は知られていない。
【０００６】
特許文献１では、光沢領域を判定するが、正反射成分の色味については言及しておらず、構造色か否かの判定は行わない。特許文献２では、各画素における三原色成分を取得するものの明るさ情報を用いて光沢（ハイライト）領域の判定を行う技術であり、構造色か否かの判定は行われていない。特許文献３は、光沢領域を抽出し、抽出された光沢領域から光源の方向を推定する技術であり、構造色か否かを判定する技術ではない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、同一被写体を複数視点から撮像した複数の画像データを取得する取得手段と、前記複数の画像データが示す各画像における前記被写体のハイライト領域のうち、前記複数視点から重複して見える重複ハイライト領域を抽出する抽出手段と、前記抽出した重複ハイライト領域における複数視点からの色情報を比較する比較手段と、前記比較した結果に基づいて前記被写体が構造色を有するか否かを判定する判定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、被写体が構造色を有する物体か否か判定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態における画像処理装置の概略構成を表すブロック図である。
【図２】第１実施形態におけるハイライト領域抽出処理の流れを表すフローチャートである。
【図３】第１実施形態における三次元空間上の座標に対する色信号の情報の対応表である。
【図４】第１実施形態における同一の被写体を異なる視点から撮影した画像の例である。
【図５】第１実施形態における被写体の明度ヒストグラムを表すグラフである。
【図６】第１実施形態における複数視点からの撮影における幾何条件を概念的に示す上面図である。
【図７】第１実施形態におけるハイライト領域の抽出結果である画素位置に対するＲＧＢ値の対応表である。
【図８】第１実施形態における重複ハイライト領域の抽出結果の例を示す対応表である。
【図９】第１実施形態における複数視点からの撮影における幾何条件を概念的に示す上面図である。
【図１０】第１実施形態におけるハイライト色比較部の処理の流れを表すフローチャートである。
【図１１】第１実施形態における各画像の彩度ヒストグラムを表すグラフである。
【図１２】第１実施形態における画像間の色相差Δｈのヒストグラムを表すグラフである。
【図１３】第１実施形態における彩度、色相差に関する情報と被写体の素材との対応関係を示す表である。
【図１４】第１実施形態における構造色判定部の処理の流れを表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、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は特許請求の範囲に関る本発明を限定するものではなく、また、本実施の形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。
【００１１】
＜第１実施形態＞
図１に、本実施形態における画像処理装置の概略構成を表すブロック図を示す。画像処理装置は、画像取得部１０１、ハイライト領域抽出部１０２、ハイライト色比較部１０３、及び構造色判定部１０４を有する。
【００１２】
画像取得部１０１は、多眼カメラ、ライトフィールドカメラ、ステレオカメラ等によって、複数の異なる視点から撮影された画像データを取得する。具体的には、例えばそれぞれの画像データがパーソナルコンピュータ（ＰＣ）のアプリケーションに入力される。本実施形態では簡単のため、以下２つの画像データが入力される場合を例にとって説明するが、２つ以上であれば画像データをいくつ利用しても構わない。
【００１３】
ハイライト領域抽出部１０２は、画像取得部１０１で取得した各画像データについて、画像データによって表される画像におけるそれぞれの被写体のハイライト領域を抽出する。そして、各画像データにおける被写体のハイライト領域のうち、重複するハイライト領域を抽出する。図２に、ハイライト領域抽出部１０２におけるハイライト領域抽出処理の流れを表すフローチャートを示す。図２に示すフローチャートは、不図示のＣＰＵがＲＡＭやＲＯＭなどに格納されたプログラムを読み込んで実行してハイライト領域抽出部１０２として機能することで実現される。なお、以下、本明細書で用いる各フローチャートにおいても同様に、不図示のＣＰＵがＲＡＭやＲＯＭなどに格納されたプログラムを読み込んで実行することで処理が行なわれるものとする。
【００１４】
まずステップＳ２０１において、ハイライト領域抽出部１０２は、画像取得部１０１で取得した各画像における被写体（オブジェクト）を認識する。被写体の認識方法は画像の色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂなどの色信号）やエッジ情報に基づき、種々の公知技術を用いて自動的に抽出される。この処理は自動処理でなくても良く、ユーザインタフェースを具備しておき、ユーザが画像上で被写体を指定できるようにしても構わない。尚、各被写体には識別するための被写体番号が付与される。この被写体番号は例えば８ビットの情報である。また、例えば背景など、処理対象外となる画素には「０」など特定の番号が付与される。
【００１５】
次に、ステップＳ２０２において、ハイライト領域抽出部１０２は複数画像間の対応点探索を行う。対応点探索は、複数視点画像からの奥行き推定技術で一般的に使われる公知の手法を用いることができる。尚、対応点としては、画像間で被写体上の位置関係がわかれば良く、単に被写体上の同一位置に同一番号が付与されるようにした情報として保持しても良いし、三次元空間上の座標情報を保持した情報としても良い。図３に、三次元空間上の座標に対する色信号の情報の対応表を示す。図３においては、画像サイズと画像数とに応じて確保されたメモリ上に、２次元画像の画素位置（Ｘ，Ｙ）、三次元空間上における被写体の座標、被写体番号、ＲＧＢ値が格納されている例を示している。尚、図３は取得された画像データのうちの１つの画像データに関する例であり、入力された画像数分の対応表がメモリに格納される。
【００１６】
次に、ステップＳ２０３においてハイライト領域抽出部１０２は、ステップＳ２０１で認識された各被写体のハイライトの有無を判定する。図４に、同一の被写体を異なる視点から撮影した画像の例を示す。図４（ａ）は相対的に左側から撮影された画像、図４（ｂ）は相対的に右側から撮影された画像の例である。図４の例では、ステップＳ２０１において、被写体４０１と被写体４０５、被写体４０２と被写体４０６、被写体４０３と被写体４０７は同一の被写体番号（例えば８ビットの情報）が付与されている。領域４０４、４０８は、被写体４０１、４０５にぞれぞれ含まれる領域であり、被写体に光源の像が映り込んでいる様子を表している。ステップＳ２０３においては、ハイライト領域抽出部１０２は、それぞれの画像の各被写体について、明るさに関する情報を用いて、被写体がハイライト領域を有するかどうかを各画像ごとに判定する。明るさの情報として、ＲＧＢからＣＩＥ  ＸＹＺへのマトリクス演算を用いて得られたＹの値（相対的な輝度の値）を用いることができる。また、上述したＣＩＥ  ＸＹＺからＣＩＥ  Ｌ＊ａ＊ｂ＊への変換式を用いて変換して得られたＬ＊の値（明度）を用いることもできる。さらに、例えば、ＲＧＢ信号値のＧの値を用いても良く、明るさに関する情報であれば限定されるものではない。
【００１７】
図５は、図４（ａ）の画像の各被写体の明度ヒストグラムを表している。線５０１は被写体４０１、線５０２は被写体４０２、線５０３は被写体４０３の明度ヒストグラムをそれぞれ表している。線５０１は、高明度と低明度に２つのピークを持っていることがわかる。一方、線５０２、５０３はピークを１つしか持たない。ピークを２つ以上持たない被写体は、鏡面反射成分を持たないマット調の素材であると判定される。また、明度ヒストグラムのうち、予め設定された所定の閾値以上の明度となる場合、ハイライト領域の候補となる。ただし、ヒストグラムでは鏡面反射によるハイライト領域か、被写体の色の影響かを判定出来ない場合がある。例えば、被写体の一部に被写体そのものの色として高明度の色が含まれている場合である。この場合、ヒストグラムでみると線５０１と同様の変化になる。この誤判定を回避するため、本実施形態では、画像位置を比較して高明度と判定された画素の三次元空間上の対応点の一致度をステップＳ２０２で得られた対応点を用いて判定する。
【００１８】
図６は、複数視点からの撮影における幾何条件を概念的に示す上面図である。図６は、被写体６０１、光源６０２を表す。また図６において、ＶLは左側の視点、ＶRは右側の視点をそれぞれ表している。被写体上の光源の像は視点ＶLからはＬLの範囲に、視点ＶRからはＬRの範囲に作られる。すなわち、鏡面反射によるハイライト領域の場合には、撮影の幾何条件が異なることにより被写体上の高明度領域の位置が被写体上でずれることになる。上述した誤判定はこの情報を用いることにより回避される。被写体の対応点の情報に基づき、高明度領域の位置が画像間で同一であれば被写体そのものの色であり、高明度領域の位置に画像間でずれがあれば鏡面反射によるハイライト領域であることを示している。ステップＳ２０３では、上述したような方法でハイライトの有無を判定し、この情報をメモリに格納する。ハイライト領域の有無に関するハイライト有無情報とは、例えばハイライト領域があれば１、ハイライト領域が無ければ０の１ビット情報である。このハイライト有無情報は、被写体番号と関連付けられてメモリに格納される。なお、各画像データ画素ごとに関連付けられてメモリに格納されていてもよい。
【００１９】
次に、ステップＳ２０４においてハイライト領域抽出部１０２は、各画像のハイライト領域を抽出する。図６を用いて説明した通り、視点の異なる各画像においては、被写体上の異なる位置にハイライト領域が現れるため、ステップＳ２０２で得た被写体の対応点と関連付けて抽出する。図７は複数画像のうちのある１枚についてハイライト領域を抽出した結果の例であり、三次元空間上の座標に対応したハイライト領域のＲＧＢ値の対応を示す表である。
【００２０】
最後に、ステップＳ２０５においてハイライト領域抽出部１０２は、複数画像間でハイライトが重複している領域を抽出する。ここで、重複している領域とは、図６においてＬCで表わされる範囲のことである。重複領域の抽出方法は、図７で示すような各画像の対応表を用いて、全ての画像に含まれる対応点を抜き出し、重複ハイライト領域を抽出する。すなわち、ハイライトと判定された画素の三次元座標が全ての画像間で同一の画素の集合領域がそれぞれの画像における重複ハイライト領域となる。図８は重複ハイライト領域の抽出結果の例を示す対応表である。図８の例では、画像１、画像２に対応するハイライト領域のＲＧＢ値がそれぞれリスト化されている。なお、画像１と画像２は、複数視点の各画像のことである。この対応表は図８に示すように、同一の画素位置を同じ画素番号とし、画素番号に関連付けて各ＲＧＢ値を保持しておいても良いし、図７に示すような三次元空間上の座標に関連付けて各ＲＧＢ値を保持しても良い。ここで、図８を参照すると分かるように、同一の三次元空間上の座標、すなわち同一被写体上の同一位置における色情報が画像１と画像２とで異なっていることがわかる。この理由について、図９を用いて説明する。
【００２１】
図９は、図６と同様に、複数視点からの撮影における幾何条件を概念的に示す上面図である。図９は被写体９０１、光源９０２を示す。また図９において、ＶLは左側の視点、ＶRは右側の視点をそれぞれ表している。ＰAは被写体上の着目点である。ＰAが被写体上で同一箇所であっても、視点位置によって、どの方向からの光が正反射して撮像されているかが異なる。すなわち、左側の視点ＶLからＰAの位置を撮影する場合はθLの正反射角で撮像し、右側の視点ＶRからＰAの位置を撮影する場合はθLとは異なるθRの正反射角で撮像していることなる。構造色を有する被写体では正反射角によって発色が異なるため、図８のリストの同一座標番号のＲＧＢ値は異なる。
【００２２】
ステップＳ２０５で重複ハイライト領域が抽出された後、被写体番号に関連付けられて、ハイライト有無情報（図８には不図示）、重複ハイライト領域の色情報（ＲＧＢ値）がハイライト領域抽出部１０２からハイライト色比較部１０３に送られる。
【００２３】
次に、ハイライト色比較部１０３における処理内容を説明する。図１０は、ハイライト色比較部１０３における処理の流れを表すフローチャートである。
【００２４】
まず、ステップＳ１００１においてハイライト色比較部１０３は、ハイライト領域抽出部１０２で抽出された各画像の重複ハイライト領域のＲＧＢ値からＣＩＥ  ＬＣｈを算出する。
【００２５】
次に、ステップＳ１００２においてハイライト色比較部１０３は、算出された各画像の重複ハイライト領域のＬＣｈから彩度Ｃ＊のヒストグラム、および、各画像の重複ハイライト領域の色相ｈの差から色相差Δｈのヒストグラムを算出する。
【００２６】
次に、ステップＳ１００３においてハイライト色比較部１０３は、ステップＳ１００２で算出した彩度ヒストグラムを用いて各画像の重複ハイライト領域の彩度判定を行う。画像の彩度判定方法について、図１１を用いて説明する。図１１は、ステップＳ１００２で算出された各画像の重複ハイライト領域の彩度ヒストグラムである。線１１０１は画像１の重複ハイライト領域の彩度ヒストグラム、線１１０２は画像２の重複ハイライト領域の彩度ヒストグラムを表している。ここで行う彩度比較の処理は、少なくともどちらかの画像のハイライト領域に彩度の高い領域が一定以上の割合で含まれているかどうかを判定する。そのため、予め所定の閾値Ｔｈ＿Ｃを設定しておき、Ｔｈ＿Ｃを超える彩度の割合Ｐ＿Ｃを算出する。この割合が予め設定した別の閾値Ｔｈ＿ＳＵＭ＿Ｃ以上の場合（Ｐ＿Ｃ≧Ｔｈ＿ＳＵＭ＿Ｃ）、その重複ハイライト領域は「彩度が高い」と判定される。全ての画像の彩度について上記処理を行い、いずれの画像においてもＴｈ＿ＳＵＭ＿Ｃより小さい場合（Ｐ＿Ｃ＜Ｔｈ＿ＳＵＭ＿Ｃ）、その重複ハイライト領域は「彩度が低い」と判定される。
【００２７】
次に、ステップＳ１００４においてハイライト色比較部１０３は、各画像の重複ハイライト領域間の色相差判定を行う。画像間の色相差判定方法について、図１２を用いて説明を行う。図１２は、ステップＳ１００２で算出された画像間の重複ハイライト領域の色相差Δｈのヒストグラムである。線１２０１は画像１の重複ハイライト領域の画素とその画素に対応する画像２の重複ハイライト領域の画素とについて算出された色相差Δｈのヒストグラムを表している。予め閾値Ｔｈ＿Δｈを設定しておき、Ｔｈ＿Δｈを超える色相差の割合Ｐ＿Δｈを算出する。この割合が予め設定した別の閾値Ｔｈ＿ＳＵＭ＿Δｈ以上の場合（Ｐ＿Δｈ≧Ｔｈ＿ＳＵＭ＿Δｈ）、その重複ハイライト領域は「色相差が大きい」と判定される。色相差の割合がＴｈ＿ＳＵＭ＿Δｈより小さい場合（Ｐ＿Δｈ＜Ｔｈ＿ＳＵＭ＿Δｈ）、その重複ハイライト領域は「色相差が小さい」と判定される。
【００２８】
彩度に関して、例えば、「彩度が高い」重複ハイライト領域に「１」、「彩度が低い」重複ハイライト領域に「０」の１ビット情報が割り当てられる。また、色相差に関して、例えば、「色相差が大きい」重複ハイライト領域に「１」、「色相差が小さい」重複ハイライト領域に「０」の１ビット情報が割り当てられる。なお、ここでは重複ハイライト領域にビット情報が割り当てられると説明したが、重複ハイライト領域を構成する画素ごとに割り当ててもよいし、重複ハイライト領域に対応する被写体番号に対して割り当てられても良い。
【００２９】
以上説明した処理を行うことによって得られた、彩度情報、色相差情報が、対応する被写体番号と関連付けられて、ハイライト有無情報と共に、構造色判定部１０４に送られる。
【００３０】
構造色判定部１０４では、上述した被写体番号、ハイライト有無情報、彩度情報、及び色相差情報に基づき、各被写体が構造色を有するか否かを判定する。
【００３１】
処理の詳細を説明する前に、図１３を用いて上述した情報と被写体の素材との対応関係について説明を行う。まず、構造色を有する物体は、上述した通り、ハイライト領域の彩度が高く、かつ同一箇所の色相差が大きいことがわかっている。そのため、「彩度が高い」かつ「色相差が大きい」と判定された場合、その被写体は構造色を有すると判定される。また、ハイライト領域の彩度が高くても、金や青銅といった金属物体はハイライト領域とそれ以外の領域で似た色相であることが一般的である。例えば、金の場合、ハイライト領域は明度の高い黄色を呈し、それ以外の領域は相対的に明度の低い黄色を呈する。そのため、「彩度が高い」かつ「色相差が小さい」と判定された場合は非構造色であり、特に金属であると判定される。ただし、銀などの金属は、ハイライト領域でも彩度が低い場合が多いため、全ての金属を判定できるとは限らない。また、ハイライト領域の彩度が低い被写体は、プラスチックやアクリルなど、構造色でない被写体である。
【００３２】
図１４は、構造色判定部１０４の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３３】
まず、ステップＳ１４０１において構造色判定部１０４は、全被写体について被写体番号、ハイライト有無情報、彩度情報、色相差情報を読み込む。次に、ステップＳ１４０２において構造色判定部１０４は、被写体番号１について処理を開始する。ステップＳ１４０３で構造色判定部１０４は、ハイライト有無情報がハイライトを含むことを示す「１」であればステップＳ１４０４に進む。ハイライトを含まないことを示す「０」であればステップＳ１４０５に進み、その被写体番号で識別される被写体は非構造色と判定する。
【００３４】
ステップＳ１４０４で構造色判定部１０４は彩度情報が彩度が高いことを示す「１」であればＳ１４０６に進む。彩度が低いことを示す「０」であればステップＳ１４０５に進み、その被写体番号で識別される被写体は非構造色と判定する。
【００３５】
ステップＳ１４０６で構造色判定部１０４は、色相差情報が色相差が大きいことを示す「１」であればステップＳ１４０７に進み、その被写体番号で識別される被写体は構造色と判定する。一方、ステップＳ１４０６で構造色判定部１０４は色相差情報が色相差が小さいことを示す「０」であればステップＳ１４０７に進み、その被写体番号で識別される被写体は金属と判定する。ステップＳ１４０５、Ｓ１４０７、Ｓ１４０８の処理の後、ステップＳ１４０９において構造色判定部１０４は被写体番号をインクリメントする。そして、ステップＳ１４１０において構造色判定部１０４は全ての被写体で処理が完了するまでステップＳ１４０３以降の処理を繰り返す。
【００３６】
以上の処理を行うことにより、各被写体が構造色を有するか否かの判定を行うことが可能となる。さらに、ハイライト領域が低彩度な金属を除く一部の金属についても判定を行うことが可能となる。
【００３７】
＜その他の実施形態＞
上記の実施形態においては、重複ハイライト領域の彩度や色相差に基づいて構造色の判定を行なう例を説明した。ここで重複ハイライト領域は、画像１と画像２との各ハイライト領域のうちの重複している領域であればよく、画像１と画像２との各ハイライト領域の重複しているすべての領域でなくてもよい。例えば、説明を簡単にするために共通の２次元座標上で説明する。画像１のハイライト領域が、例えば左上座標（０、２００）、右下座標（２００、０）であり、画像２のハイライト領域が、例えば左上座標（１０、２１０）、右下座標（２１０、１０）であるとする。このとき、重複ハイライト領域は、左上座標（１０、２００）、右下座標（２００、１０）であってもよいのはもちろんであるが、極端な例では左上座標（５０、８０）、右下座標（８０、５０）のような領域であってもよい。
【００３８】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【００３９】
また、本実施形態の機能を実現するためのプログラムコードを、１つのコンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ）で実行する場合であってもよいし、複数のコンピュータが協働することによって実行する場合であってもよい。さらに、プログラムコードをコンピュータが実行する場合であってもよいし、プログラムコードの機能を実現するための回路等のハードウェアを設けてもよい。またはプログラムコードの一部をハードウェアで実現し、残りの部分をコンピュータが実行する場合であってもよい。
【図１】
0006381357.tif 000002
【図２】
0006381357.tif 000003
【図３】
0006381357.tif 000004
【図４】
0006381357.tif 000005
【図５】
0006381357.tif 000006
【図６】
0006381357.tif 000007
【図７】
0006381357.tif 000008
【図８】
0006381357.tif 000009
【図９】
0006381357.tif 000010
【図１０】
0006381357.tif 000011
【図１１】
0006381357.tif 000012
【図１２】
0006381357.tif 000013
【図１３】
0006381357.tif 000014
【図１４】
0006381357.tif 000015