(57)【要約】【課題】  デジタル画像の人による見た目を反映するグラデーション画像生成方法および画像処理装置を実現する。【解決手段】  画像情報を、ステップＳ１０４で反対色空間の反対色応答データに変換し、ステップＳ１０５でこの反対色応答データに人間の知覚特性を反映したフィルタを用いた空間フィルタリングを行い、人間の目に見える画像情報のみとしたものを、ステップＳ１０６で均等色空間の均等色データに変換し、このデータを用いてグラデーション画像を生成することとしているので、人間の知覚特性を考慮した人による見た目を反映する画像情報に基づいてグラデーション画像を生成し、グラデーション画像を、より人間が視認した印象に近いものとすると共にノイズ等の細かいテクスチャパターンによる影響を低下させ、より実情に即した画質評価に用いることを実現させる。【選択図】    図１
2005333328.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラーのデジタル画像情報から、前記画像情報の一部領域あるいは全領域の色の階調範囲を示すグラデーション画像情報を生成するグラデーション画像生成方法であって、
前記画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換し、
前記色空間画像情報に前記視覚特性に基づいた空間フィルタリングを実行し、
前記空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いて前記グラデーション画像情報を生成することを特徴とするグラデーション画像生成方法。
【請求項２】
前記変換は、前記画像情報を三刺激値データを介して前記色空間に変換する際に、前記三刺激値データをさらに人間の視覚系に適合させる補正変換を含むことを特徴とする請求項１に記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項３】
前記色空間は、反対色空間であることを特徴とする請求項１あるいは２のいずれか１つに記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項４】
前記空間フィルタリングは、ローパスフィルタおよびバンドパスフィルタの少なくとも１つを用いることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項５】
前記ローパスフィルタおよび前記バンドパスフィルタは、前記視覚特性の周波数応答に近似するフィルタ特性を有することを特徴とする請求項４に記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項６】
前記一部領域は、オペレータにより選択された選択領域であることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項７】
前記一部領域は、前記画像情報あるいは前記空間フィルタリングされた色空間画像情報に基づく画像情報にエッジ抽出処理を行い、前記エッジ抽出処理で抽出されるエッジに囲まれる領域であることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項８】
前記変換、前記実行および前記生成は、前記色空間画像情報、前記空間フィルタリングの情報および前記グラデーション画像情報の少なくとも１つに係わる属性情報を、前記画像情報にリンクさせて保存することを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１つに記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項９】
前記属性情報は、前記ローパスフィルタの処理、前記バンドパスフィルタの処理あるいは前記エッジ抽出処理の少なくとも１つの処理を経由した画像情報を含むことを特徴とする請求項８に記載のグラデーション画像生成方法。
【請求項１０】
カラーのデジタル画像情報から、前記画像情報の一部領域あるいは全領域の階調範囲を示すグラデーション画像を生成する画像処理装置であって、
前記画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換する変換手段と、
前記色空間画像情報に前記視覚特性に基づいた空間フィルタリングを行う空間フィルタリング手段と、
前記空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いて前記グラデーション画像を生成する生成手段と、
を備えること特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、カラーのデジタル画像情報から、前記画像情報の一部領域あるいは全領域の階調範囲を示すグラデーション画像を生成するグラデーション画像生成方法および画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタル画像情報の高精細化に伴い、より高精度の画質評価が求められつつある。これら画質評価では、階調が連続的に変化するグラデーション画像が参照画像として用いられる。
【０００３】
このグラデーション画像の生成方法として、（１）グラデーションの始点、終点の色情報および座標値情報をオペレータが入力し、これら情報に基づいて２次元的なグラデーション画像が生成される（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
また、別のグラデーション画像の生成方法として、（２）画像情報の画素値の分布から主要色の色域を求め、これら色域が大きく変化する方向に始点、終点を定めグラデーション画像を自動生成することも行われる（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開Ｈ１１―０２５２８２号公報、（第１頁、図１）
【特許文献２】特開２００３―１６４４３号公報、（第１頁、図１）
【非特許文献１】アイ・イー・シー（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｃｏｍｍｉｓｉｏｎ）編，「インターナショナル  スタンダード（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｎｎｄａｒｄ）、６１９６６−２−１」１９９９年、ｐ２１〜２２
【非特許文献２】日本色彩学会編，「新編色彩科学ハンドブック（第２版）」東京大学出版会、１９８５年、ｐ４０８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記背景技術によれば、グラデーション画像は、（１）の場合には、オペレータの設定によるので実際の画像情報に含まれる階調との関連性が低く、（２）の場合には、実際の画像情報から自動生成されるものの、画像情報に含まれる人間の肌のシミ、ほくろ等の不要物あるいは青空の薄い雲等の繊細なテクスチャの影響を除去することが考慮されていない。
【０００６】
また、画像の画質評価を、グラデーション画像を用いて精密に定量性を持って行う場合には、画像の主要被写体の持つ主要色のみならず画像を構成する構成要素ごとに、評価することも必要になる。従って、実際のデジタル画像情報から画像の構成要素を反映できるグラデーション画像が必要となる。
【０００７】
これらのことから、デジタル画像の人による見た目を反映するグラデーション画像生成方法および画像処理装置をいかに実現するかが重要となる。
この発明は、上述した背景技術による課題を解決するためになされたものであり、デジタル画像の人による見た目を反映するグラデーション画像生成方法および画像処理装置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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、カラーのデジタル画像情報から、前記画像情報の一部領域あるいは全領域の階調範囲を示すグラデーション画像を生成するグラデーション画像生成方法であって、前記画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換し、前記色空間画像情報に前記視覚特性に基づいた空間フィルタリングを実行し、前記空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いて前記グラデーション画像を生成することを特徴とする。
【０００９】
この請求項１に記載の発明では、画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換し、この色空間画像情報に視覚特性に基づいた空間フィルタリングを実行し、この空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いてグラデーション画像を生成する。
【００１０】
また、請求項２に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記変換が、前記画像情報を三刺激値データを介して前記色空間に変換する際に、前記三刺激値データをさらに人間の視覚系に適合させる補正変換を行うことを特徴とする。
【００１１】
この請求項２に記載の発明では、変換は、補正変換により、三刺激値データを人間の視覚系に適合させる。
また、請求項３に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記色空間が、反対色空間であることを特徴とする。
【００１２】
この請求項３に記載の発明では、色空間は、反対色空間とする。
また、請求項４に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記空間フィルタリングが、ローパスフィルタおよびバンドパスフィルタの少なくとも１つを用いることを特徴とする。
【００１３】
この請求項４に記載の発明では、空間フィルタリングは、ローパス処理およびバンドパス処理の少なくとも１つを行う。
また、請求項５に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記ローパスフィルタおよび前記バンドパスフィルタが、前記視覚特性の周波数応答に近似するフィルタ特性を有することを特徴とする。
【００１４】
この請求項５に記載の発明では、ローパスフィルタおよびバンドパスフィルタは、視覚特性の周波数応答に近似するフィルタ処理を行う。
また、請求項６に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記一部領域が、オペレータにより選択された選択領域であることを特徴とする。
【００１５】
この請求項６に記載の発明では、オペレータにより選択された選択領域を、グラデーション画像の生成を行う一部領域とする。
また、請求項７に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記一部領域が、前記画像情報あるいは前記空間フィルタリングされた色空間画像情報に基づく画像情報にエッジ抽出処理を行い、前記エッジ抽出処理で抽出されるエッジに囲まれる領域であることを特徴とする。
【００１６】
この請求項７に記載の発明では、一部領域に、エッジ抽出処理で抽出されるエッジに囲まれる領域を用いる。
また、請求項８に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記変換、前記実行および前記生成が、前記色空間画像情報、前記空間フィルタリングの情報および前記グラデーション画像情報の少なくとも１つに係わる属性情報を、前記画像情報にリンクさせて保存することを特徴とする。
【００１７】
この請求項８に記載の発明では、色空間画像情報、空間フィルタリングの情報およびグラデーション画像情報の少なくとも１つに係わる属性情報を、画像情報にリンクさせて保存する。
【００１８】
また、請求項９に記載の発明にかかるグラデーション画像生成方法は、前記属性情報が、前記ローパスフィルタの処理、前記バンドパスフィルタの処理あるいは前記エッジ抽出処理の少なくとも１つの処理を経由した画像情報を含むことを特徴とする。
【００１９】
この請求項９に記載の発明では、属性情報にローパスフィルタの処理、バンドパスフィルタの処理あるいはエッジ抽出処理の少なくとも１つの処理を経由した画像情報を含ませる。
【００２０】
また、請求項１０に記載の発明にかかる画像処理装置は、カラーのデジタル画像情報から、前記画像情報の一部領域あるいは全領域の階調範囲を示すグラデーション画像を生成する画像処理装置であって、前記画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換する変換手段と、前記色空間画像情報に前記視覚特性に基づいた空間フィルタリングを行う空間フィルタリング手段と、前記空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いて前記グラデーション画像を生成する生成手段と、を備えること特徴とする。
【００２１】
この請求項１０に記載の発明では、変換手段により、画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換し、空間フィルタリング手段により、この色空間画像情報に視覚特性に基づいた空間フィルタリングを行い、生成手段により、空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いてグラデーション画像を生成する。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換し、この色空間画像情報に視覚特性に基づいた空間フィルタリングを実行し、この空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いてグラデーション画像を生成することとしているので、グラデーション画像を、人間が視認する画像情報に基づいた人間が視認する際の印象に近い色合いとし、より精密な画質評価を行うことができる。
【００２３】
請求項２に記載の発明によれば、変換は、補正変換により、三刺激値データをさらに人間の視覚系に適合させることとしているので、グラデーション画像を、さらに人間が視認する際の印象に近い色合いとすることができる。
【００２４】
請求項３に記載の発明によれば、色空間は反対色空間としているので、人間の視覚特性が反映され易く、ひいてはグラデーション画像に効果的に人間の視覚特性を反映することができる。
【００２５】
請求項４に記載の発明によれば、空間フィルタリングが、ローパス処理およびバンドパス処理の少なくとも１つを行うこととしているので、反対色空間にローパス特性およびバンドパス特性の少なくとも１つを備えさせ、高周波成分を除去した、ノイズや画像内の細かいパターンに影響されないグラデーション画像とすることができる。
【００２６】
請求項５に記載の発明によれば、ローパスフィルタおよびバンドパスフィルタは、視覚特性の周波数応答に近似するフィルタ処理を行うこととしているので、反対色空間の輝度あるいは色差信号の少なくとも１つに、人間の視覚特性を反映させることができる。
【００２７】
請求項６に記載の発明によれば、オペレータにより選択された選択領域を、グラデーション画像の生成を行う一部領域としているので、手動でグラデーション画像の生成を行う領域を選択することができる。
【００２８】
請求項７に記載の発明によれば、一部領域に、エッジ抽出処理で抽出されるエッジに囲まれる領域を用いることとしているので、自動でグラデーション画像の生成を行う領域を選択することができる。
【００２９】
請求項８に記載の発明によれば、色空間画像情報、空間フィルタリングの情報およびグラデーション画像情報の少なくとも１つに係わる属性情報を、画像情報にリンクさせて保存することとしているので、グラデーション画像の情報あるいはエッジ抽出画像の情報を画像情報に添付し、従って画像検索時のキーワードや検索情報として属性情報を用いることができる。
【００３０】
請求項９に記載の発明によれば、属性情報にローパスフィルタの処理、バンドパスフィルタの処理あるいはエッジ抽出処理の少なくとも１つの処理を経由した画像情報を含ませることとしているので、画像解析を再び行う際に再度処理を行う時間を軽減し、繰り返し活用することができる。
【００３１】
請求項１０に記載の発明よれば、変換手段により、画像情報を人間の視覚特性を反映する色空間の色空間画像情報に変換し、空間フィルタリング手段により、この色空間画像情報に視覚特性に基づいた空間フィルタリングを行い、生成手段により、空間フィルタリングされた色空間画像情報を用いてグラデーション画像を生成することとしているので、グラデーション画像を、人間が視認する画像情報に基づいた人間が視認する際の印象に近い色合いとし、より精密な画質評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるグラデーション画像生成方法および画像処理装置を実施するための最良の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
（実施の形態１）
まず、本実施の形態１にかかる画像処理装置の全体構成について説明する。図２は、画像処理装置の電気的な構成を示すブロック図である。画像処理装置は、画像入力部１０、画像処理部２０、画像表示部３０および指示入力手段４０を含む。
【００３３】
画像入力部１０は、被写体をデジタル画像情報に変換するフラットベットスキャナ、フィルムスキャナ、デジタルカメラ、ビデオカメラ等である。また、既にデジタル化された画像情報を通信回線等を介して入力するインターフェースとすることもできる。
【００３４】
画像処理部２０は、画像演算プロセッサおよびメモリ等からなり、画像入力部１０から入力された画像情報を用いて１次元的、２次元的さらには多次元的なグラデーション画像情報を生成する。このグラデーション画像情報は、設定される領域に含まれる画像情報の色の階調範囲を図示するもので、所定の１軸あるいは２本以上の軸に沿って連続的に色の階調が変化する画像情報である。
【００３５】
画像表示部３０は、ＣＲＴ、ＬＣＤあるいはプラズマディスプレイ等の表示装置からなり、画像情報およびグラデーション画像情報等の表示を行う。
指示入力手段４０は、キーボード、マウスあるいはタッチパネル等からなり、画像処理部２０で画像処理を行う際の各種パラメータの設定および画像処理を行う領域の選択を行う。
【００３６】
図３は、画像処理部２０の機能的な構成を示す機能ブロック図である。画像処理部２０は、画像情報２１、変換手段２２、空間フィルタリング手段２３、生成手段２４、グラデーション画像情報２５、画像データ色空間抽出手段２６およびパラメータ保持手段２７を含む。また、さらに変換手段２２は、三刺激値データ算出手段３１および反対色応答データ算出手段３２を含み、生成手段２４は、均等色空間データ算出手段３３、変化方向ベクトル抽出手段３４およびグラデーション画像作成手段３５を含む。
【００３７】
画像情報２１は、画像入力部１０から入力されるデジタル画像情報で、例えばＲＧＢあるいは規格化されたｓＲＧＢ等の色空間上の画像データである。図４は、画像表示部３０に表示された画像情報２１の一例を示す図である。図４（ａ）に示す画像情報２１は、人、海、青空、鳥および岬等の構成要件を含むカラー画像で形成されている。また、図４（ｂ）には、画像表示部３０に表示された画像情報２１の青空部分に、指示入力手段４０のマウス等を用いて、グラデーション画像を生成する選択領域を指定した例である。この選択領域の画像情報を用いてグラデーション画像が生成される。
【００３８】
画像データ色空間抽出手段２６は、画像情報２１に、例えばＪＰＥＧ２０００あるいはＥｘｉｆ等の規格に従った付帯情報が添付されている場合に、この付帯情報から画像情報２１の色空間を判別する。そして、画像データ色空間抽出手段２６は、この色空間情報をパラメータ保持手段２７に送信する。
【００３９】
パラメータ保持手段２７は、変換手段２２、空間フィルタリング手段２３、生成手段２４で用いられる各種パラメータが保存される。これらパラメータには、デバイスプロファイル（ＩＣＣプロファイルを含む）、色変換ＬＵＴ、マトリックス：γ値、色順応モデルの式、色の見えモデルの式、反対色応答変換マトリックス、空間フィルタ、コンボリューションフィルタ、均等色空間変換式および変化方向ベクトル抽出に係わるパラメータ等が存在する。そして、これらパラメータは、ユーザーによる選択あるいは色空間情報に基づいた選択が行われ、変換手段２２、空間フィルタリング手段２３あるいは生成手段２４に出力される。例えば、画像データ色空間抽出手段２６から画像情報２１の色空間情報が転送された場合には、この色空間を三刺激値に変換する変換行列を、三刺激値データ算出手段３１に出力する。
【００４０】
変換手段２２は、選択領域の画像情報２１を、反対色空間上の画像データに変換する。ここで、変換手段２２の三刺激値データ算出手段３１は、画像情報２１を三刺激値データＸ，Ｙ，Ｚに変換し、変換手段２２の反対色応答データ算出手段３２は、この三刺激値データＸ，Ｙ，Ｚを、反対色応答データＹ、Ｃｒ、Ｃｂに変換する。
【００４１】
三刺激値データ算出手段３１は、パラメータ保持手段２７から送信される色空間変換行列に基づいて、画像情報２１を三刺激値データに変換する。この三刺激値データは、Ｘ，Ｙ、Ｚの変数で現され、例えば画像情報２１がｓＲＧＢの色空間情報である際には、規格化されたｓＲＧＢのデジタルデータをＲｓ′，Ｇｓ′，Ｂｓ′として、
【００４２】
【数１】
2005333328.tif 000003
【００４３】
の式を用いてデガンマされたｓＲＧＢデータＲｓ，Ｇｓ，Ｂｓに変換され、その後、
【００４４】
【数２】
2005333328.tif 000004
【００４５】
である行列演算式（２）を用いて求められる（詳細は、非特許文献１参照）。
反対色応答データ算出手段３２は、三刺激値データＸ，Ｙ，Ｚから反対色応答データＹ、Ｃｒ、Ｃｂに変換する。例えば、反対色応答データを構成するＹ、Ｃｒ、Ｃｂの各変数は、三刺激値データＸ，Ｙ、Ｚから、
【００４６】
【数３】
2005333328.tif 000005
【００４７】
である行列演算式（３）を用いて求められる。
この反対色応答データを構成するＹ、ＣｒおよびＣｂは、知覚において相反対する色、白―黒（輝度）、赤―緑（ＲＧ）および青―黄（ＹＢ）を現し、これら３つの変数を異なる３軸とする反対色空間上のデータを示している。この色空間は、輝度および色差を現す軸が独立して存在することに特徴があり、輝度および色差を現す軸ごとに人間の視覚空間特性が顕著に現れる。
【００４８】
なお、三刺激値データ算出手段３１あるいは反対色応答データ算出手段３２のいずれかで、三刺激値データに対して補正変換を行うこともできる。この補正変換では、プライマリ変換（例えば、非特許文献２参照）を行い、三刺激値データが、網膜上の錐体における応答に近づけられる。なお、プライマリ変換のプライマリは、参考文献３に記載のものに限定されず同様の効果をもたらす任意のプライマリを用いることができる。また、補正変換に、各種色順応モデルあるいは色の見えモデルなどを適用し、画像撮影時との環境の違いに起因する色の見え方の違いを考慮することもできる。
【００４９】
空間フィルタリング手段２３は、反対色応答データに対してフィルタリングを行う。このフィルタリングでは、反対色応答データを人間の視覚特性に一致させる様に行われる。ここで、反対色空間における人間の視覚特性の一例を図５に示す。図５は、輝度Ｙ、色差ＣｒあるいはＣｂ等の反対色応答データを用いた場合の、人間の視覚の空間周波数特性を示す図であり、横軸は空間周波数、縦軸は応答を現す。
【００５０】
図５では、輝度Ｙの空間周波数応答は、低周波数部分で一時的に応答が高くなり、その後、高周波数部分に移行すると応答が低くなるバンドパス特性を有している。また、色差ＣｒあるいはＣｂの空間周波数応答は、周波数が高くなるとともに応答が一様に低くなるローパス特性を有している。
【００５１】
従って、この場合に空間フィルタリング手段２３は、輝度Ｙの信号に対して、カットオフ周波数が概ね図５の輝度Ｙの空間周波数応答に近似するバンドパスフィルタを用い、色差ＣｒあるいはＣｂの信号に対して、カットオフ周波数が概ね図５の色差ＣｒあるいはＣｂの空間周波数応答に近似するローパスフィルタを用いる。これにより、反対色応答データは、実際に人間が目で見る画像情報に近似するものとなる。なお、色差ＣｒおよびＣｂの空間周波数応答は異なる場合もあり、ローパスフィルタのフィルタ特性は異なる特性とすることもできる。
【００５２】
また、人間の視覚空間周波数特性は、概ね輝度方向でバンドパスフィルタ特性、色差方向でローパスフィルタ特性を有することが知られている。そして、これら特性は、視覚対象との距離に応じて、周波数方向に全体的に拡がったり狭くなったりするので、これら特性変化を考慮した空間フィルタリングを行う。さらに、輝度方向にバンドパスフィルタ、色差方向にローパスフィルタと限定する必要はなく、輝度方向にローパスフィルタ、色差方向にバンドパスフィルタを用いることもできる。
【００５３】
なお、反対色応答データに対するフィルタリングは、周波数空間で行う必要はなく、実空間上でのコンボリュージョン演算を用いたフィルタリングで行うこともできる。
生成手段２４は、フィルタリング処理が行われた反対色応答データからグラデーション画像情報２５を生成する。ここで、生成手段２４の均等色空間データ算出手段３３は、反対色応答データを均等色空間データに変換し、生成手段２４の変化方向ベクトル抽出手段３４は、この均等色空間データから変化方向ベクトルを求め、生成手段２４のグラデーション画像作成手段３５は、この変化方向ベクトルからグラデーション画像を生成する。
【００５４】
まず、均等色空間データ算出手段３３は、反対色応答データを均等色空間データに変換する。均等色空間は、色相、明度、彩度を表現するＬ＊ａ＊ｂ＊空間，Ｌ＊ｕ＊ｖ＊空間および明度方向が規格化されたｕ′ｖ′空間およびこれらの派生空間等のいずれかからなるなる。また、色の見えモデルであるＣＩＥＣＡＭ９７ｓあるいはＣＩＥＣＡＭ０２等の色空間とすることもできる。
【００５５】
なお、均等色空間データは、三刺激値データＸ，Ｙ，Ｚから求められることが多く、この場合には行列演算式（３）で示した行列演算の逆行列により一度三刺激値データに戻し、その後この三刺激値データを用いて均等色空間データが求めることもできる。
【００５６】
変化方向ベクトル抽出手段３４は、均等色空間データに変換された画像情報の空間分布から、空間分布の変化方向ベクトルを求める。図６（ａ）は、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊空間およびｕ′ｖ′空間を均等色空間データとして用いる場合の画像情報の空間分布の例である。画像情報は、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊空間あるいはｕ′ｖ′空間上で一群の画像情報からなる画像情報領域を形成する。変化方向ベクトル抽出手段３４は、この画像情報領域から空間分布の変化方向ベクトルを求める。
【００５７】
変化方向ベクトル抽出手段３４は、空間分布の変化方向ベクトルを、例えば内部に画像情報を含む最小の楕円体をフィッティングにより求め、この楕円体の長軸方向を変化方向ベクトルとする。図６（ｂ）は、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊空間およびｕ′ｖ′空間の画像情報領域から、変化方向ベクトルを求める方法を模式的に示したものである。図６（ｂ）には、フィッティングされた楕円体の長軸方向にｌ１で示される変化方向ベクトルが示されている。また、図６（ｂ）には、楕円体の短軸方向にｌ２で示される、長軸ｌ１と直交する面内で最も変化の大きい方向のベクトルも示されている。なお、画像情報の空間分布から主成分分析やＫＬ分析等の線型回帰分析により変化方向ベクトルを求めることもできる。なお、均等色空間として明度軸のないｕ′ｖ′空間等が用いられる場合には、変化方向ベクトルに明るさ情報がないので、パラメータとして明るさを設定する。
【００５８】
グラデーション画像作成手段３５は、変化方向ベクトルからグラデーション画像を生成する。図７に、このグラデーション画像の生成を模式的に図示する。まず、図７（ａ）示す様に、変化方向ベクトル上に始点および終点を設定する。この始点および終点は、例えば楕円体と変化方向ベクトルが示す直線方向とが交わるの２つの交点とする。
【００５９】
また、グラデーション画像作成手段３５は、グラデーション画像を生成する色空間を設定する。この色空間は、例えば原画像である画像情報２１の色空間、ＲＧＢあるいは規格化されたｓＲＧＢ等が用いられ、画像表示部３０で表示の際に用いられるデバイス色空間、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚ空間、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間，Ｌ＊ｕ＊ｖ＊空間等を用いることもできる。なお、図７（ｂ）には、グラデーション画像を生成する色空間としてＲＧＢ空間を用いた例が示されており、均等色空間Ｌ＊ｕ＊ｖ＊上で始点および終点が定義された変化方向ベクトルが、ＲＧＢ空間上に形成する軌跡を例示している。
【００６０】
また、グラデーション画像作成手段３５は、変化方向ベクトル上の始点および終点間に、サンプリング点の設定を行う。このサンプリング点は、均等間隔あるいは不均等間隔のいずれかが用いられるが、生成されるグラデーション画像にグラデーションの飛びが生じない充分な数のサンプリング点数および間隔とされる。
【００６１】
そして、グラデーション画像作成手段３５は、均等色空間上の各サンプリング点を、グラデーション画像を生成する色空間、例えばＲＧＢ空間に変換し、各サンプリング点の始点から終点までの経路方向を横軸として、各ＲＧＢ値により形成される色情報を表示する１次元的なグラデーション画像を生成する。
【００６２】
図８は、楕円体内の変化方向ベクトルからグラデーション画像の生成する方法を模式的に示す図である。図８（ａ）に示す例では、楕円体内の変化方向ベクトル上の始点および終点に応じて、ＲＧＢ空間上の始点Ｒ１Ｇ１Ｂ１および終点Ｒ２Ｇ２Ｂ２を求め、さらに始点および終点の間に位置するサンプリング点に対応するＲＧＢ値を求め、一次元的なグラデーション画像を形成する。なお、この一次元的に展開されるグラデーション画像を、半径方向に展開し、同心円状のグラデーション画像とすることもできる。
【００６３】
また、グラデーション画像作成手段３５は、同様の処理を他の変化方向ベクトルにも適用し、２次元的あるいは多次元的なグラデーション画像とすることもできる。図８（ｂ）は、図６（ｂ）に示した楕円体の長軸方向と共に短軸方向にも上述した処理を行い、長軸および短軸に対応する２次元的なグラデーション画像を生成する例である。
【００６４】
つづいて、本実施の形態１にかかる画像処理部２０の動作について図１のフローチャートを用いて説明する。図１は、画像処理部２０の動作を示すフローチャートである。まず、画像処理部２０は、画像情報２１を、画像入力部１０から入力する（ステップＳ１０１）。画像処理部２０は、画像情報２１を画像表示部３０に表示し、オペレータにより、画像情報２１からグラデーション画像を生成する領域が選択される（ステップＳ１０２）。
【００６５】
その後、画像処理部２０は、変換手段２２により、画像情報２１から三刺激値データを算出し（ステップＳ１０３）、さらにこの三刺激値データから、場合によってはプライマリ変換等の補正変換を行い反対色応答データを算出する（ステップＳ１０４）。
【００６６】
そして、画像処理部２０は、反対色応答データに対して、人間の視覚特性に一致させるフィルタ特性を有するバンドパスフィルタあるいはローパスフィルタを用いてフィルタリングを行う（ステップＳ１０５）。これにより、反対色応答データは、人間の視覚特性を反映し、人による見た目を反映する情報のみを含むものとなる。
【００６７】
その後、画像処理部２０は、フィルタリングが行われた反対色応答データから、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊空間等で現される均等色空間の均等色空間データを算出する（ステップＳ１０６）。これにより、後のステップで行われるグラデーション画像の生成が容易に行われる。また、この均等色空間データには、人間の視覚特性を反映した情報のみが含まれている。
【００６８】
その後、画像処理部２０は、生成手段２４により、均等色空間上の均等色空間データから変化方向ベクトルを抽出する（ステップＳ１０７）。そして、画像処理部２０は、この変化方向ベクトルに基づいて、始点、終点およびサンプリング点を指定し、さらに指定されるＲＧＢ等の色空間に変換し、これらのデータを１次元あるいは２次元的に配列し、グラデーション画像情報を生成する（ステップＳ１０８）。
【００６９】
その後、画像処理部２０は、この１次元あるいは２次元的に配列されたグラデーション画像情報を画像表示部３０に出力し、表示する（ステップＳ１０９）。
上述してきたように、本実施の形態１では、画像情報２１を反対色空間の反対色応答データに変換し、この反対色応答データに人間の知覚特性を反映したフィルタを用いたフィルタリングを行い、人間の目に見える画像情報のみとしたものを均等色空間の均等色データに変換し、このデータを用いてグラデーション画像を生成することとしているので、人間の知覚特性を考慮した人による見た目を反映する画像情報に基づいてグラデーション画像を生成し、グラデーション画像を、より人間が視認した印象に近いものとすると共にノイズ等の細かいテキスチャパターンによる影響を低下させ、より実情に即した画質評価に用いることができる。
（実施の形態２）
ところで、上記実施の形態１では、オペレータにより、画像情報２１からグラデーション画像を生成する領域が選択されたが、画像情報２１を構成する画像の構成要素を自動的に抽出し、この構成要素に対してグラデーション画像を生成することもできる。そこで本実施の形態２では、画像情報２１を構成する画像の構成要素を自動的に抽出する場合を示すことにする。
【００７０】
図９は、本実施の形態２にかかる画像処理部５０の機能ブロック図である。なお、この画像処理部５０は、図２に示した画像処理部２０に対応するものであり、その他の構成については、図２に示したものと同様のものとなるので、ここではその詳細な説明を省略する。
【００７１】
画像処理部５０は、画像情報２１、変換手段２２、空間フィルタリング手段２３、生成手段２４、グラデーション画像情報２５、パラメータ保持手段２７および領域抽出手段３６を含む。ここで、画像処理部５０を構成する画像情報２１、変換手段２２、空間フィルタリング手段２３、生成手段２４、グラデーション画像情報２５およびパラメータ保持手段２７は、画像処理部２０に含まれるものと同様の機能を有するものであり、図９には主として実施の形態２で新たに付加される機能部分が示され、その他の部分に関してはその詳細な説明を省略する。
【００７２】
領域抽出手段３６は、画像情報２１あるいは三刺激値データ算出手段３１から空間フィルタリング手段２３までの処理によりフィルタリング処理された画像情報２１から、画像を構成する構成要件、例えば青空、海、岬等の領域を、エッジ抽出処理により抽出する。ここで、領域抽出手段３６は、エッジ抽出画像作成手段３７および領域データ抽出手段３８を含む。
【００７３】
エッジ抽出画像作成手段３７は、画像情報２１あるいは三刺激値データ算出手段３１から空間フィルタリング手段２３までの処理によりフィルタリング処理された画像情報２１から、画像を構成する構成要件のエッジ部分のみのエッジ抽出画像を作成する。このエッジ抽出処理は、コンボリュージョンフィルタあるいは空間周波数領域でのハイパスフィルタ等を用いて行われる。ここで、このエッジ抽出画像は、モノクロあるいはカラーのいずれの画像でもよく、さらに２値化等の階調数削減によるエッジ部分を強調したものとすることもできる。
【００７４】
領域データ抽出手段３８は、検出されたエッジ部分の画像内の空間位置から、各構成要件ごとの画像領域を求める。そして、領域データ抽出手段３８は、この画像領域情報を、グラデーション画像を生成する選択領域情報として生成手段２４の均等色空間データ算出手段３３に送信する。生成手段２４は、画像領域情報ごとにグラデーション画像を生成し、画像表示部３０に表示する。
【００７５】
図１０および図１１は、領域抽出手段３６による画像領域の抽出を模式的に示す図である。図１０（ａ）は、図４（ａ）に示したのと同様の画像情報２１である。また、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）の画像情報２１にバンドパスおよびローパス処理を含むフィルタリング処理を行い、人間の視覚特性を考慮した画像を示している。
【００７６】
図１０（ｃ）は、図１０（ａ）あるいは図１０（ｂ）にエッジ抽出処理を行ったエッジ抽出画像の例である。画像の構成要件をなす人、岬、海、青空および鳥の輪郭を形成するエッジ部分のみが画像に含まれる。
【００７７】
図１１（ａ）は、図１０（ｃ）で検出されたエッジ情報に基づいて、特に青空および人の頭部を領域１および領域２として設定した例である。この様に、エッジ部分に囲まれた１つの領域を画像を構成する同一の構成要素とみなし１つの領域とする。
【００７８】
生成手段２４は、領域抽出手段３６により抽出された領域ごとにグラデーション画像の生成を行う。図１１（ｂ）に、図１１（ａ）で示される領域１および領域２で示されるＬ＊ｕ＊ｖ＊空間上の画像情報に対して、変化方向ベクトルを算定する様子を示した。領域１に対しては、領域１の画像情報を含む楕円体の長軸方向にｌ１、短軸方向にｌ２が求められ、領域２に対しては、領域２の画像情報を含む楕円体の長軸方向にｍ１、短軸方向にｍ２が求められる。そして、この変化方向ベクトルｌ１，ｌ２、ｍ１およびｍ２に基づいて１次元的および２次元的なグラデーション画像が形成される。
【００７９】
上述してきたように、本実施の形態２では、画像情報２１あるいはフィルタリング処理が行われた画像情報２１に対して、エッジ抽出処理を行い、このエッジ部分から、画像を構成する同一構成要素の領域を自動的に抽出し、この領域ごとにグラデーション画像を生成することとしているので、オペレータによる領域設定を行うことなく、画像情報２１の構成要素ごとのグラデーション画像を簡易に生成し、表示することができる。
（実施の形態３）
ところで、上記実施の形態１および２では、バンドパスフィルタ処理画像情報、ローパスフィルタ処理画像情報およびエッジ抽出画像情報は、グラデーション画像情報を生成する過程の中間段階で生成される画像情報であるが、これら画像情報を画像情報２１に関連付けて保存、管理することにより、画像検索を容易に行い、画像解析を行う際に活用することができる。そこで本実施の形態３では、画像情報２１から、グラデーション画像情報を生成する中間段階で派生する画像情報およびエッジ抽出画像情報を保存、管理する場合を示すことにする。
【００８０】
図１２は、本実施の形態３にかかる画像処理部７０の機能ブロック図である。なお、この画像処理部７０は、図２に示した画像処理部２０に対応するものであり、その他の構成については、図２に示したものと同様のものとなるので、ここではその詳細な説明を省略する。
【００８１】
画像処理部７０は、画像情報２１、変換手段２２、空間フィルタリング手段２３、生成手段２４、グラデーション画像情報２５、領域抽出手段３６および画像データ・属性保持手段３９を含む。ここで、画像処理部７０を構成する画像情報２１、変換手段２２、空間フィルタリング手段２３、生成手段２４、グラデーション画像情報２５および領域抽出手段３６は、画像処理部２０あるいは５０に含まれるものと同様であるのでその詳細な説明を省略する。
【００８２】
画像データ・属性保持手段３９は、画像情報２１からグラデーション画像情報を生成する中間段階で派生する画像情報、エッジ抽出画像情報あるいはこれら画像情報のファイル名、これら画像情報の作成方法、パラメータ情報あるいは関連情報等を、画像情報２１に関連付けて保存、管理する。この関連付けは、データの種類が多岐に渡るので、階層的な情報構造を持って管理されることが好ましい。例えば、付帯情報のデータフォーマットとしては、ＸＭＬを始めとするメタ言語ファイルフォーマットを用いることができる。また、元になる画像データのメタデータとして付帯情報を保存することも可能である。
【００８３】
ここで、画像処理部７０は、画像データ・属性保持手段３９に、画像情報２１からグラデーション画像情報を生成する中間段階で派生する画像情報、エッジ抽出画像情報あるいはこれら画像情報に関連する関連情報を階層構造を持って保存する。これらのデータを応用して、画像情報の検索等が可能となる。
【００８４】
上述してきたように、本実施の形態３では、画像データ・属性保持手段３９に、画像情報２１からグラデーション画像情報を生成する中間段階で派生する画像情報、エッジ抽出画像情報あるいはこれら画像情報に関連する関連情報を階層構造を持って保存することとしているので、グラデーション画像情報の生成にかかる画像情報およびこの関連情報を、検索等の処理に有効活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】グラデーション画像の生成方法を示すフローチャートである。
【図２】画像処理装置の全体構成を示す図である。
【図３】実施の形態１にかかる画像処理部を示す機能ブロック図である。
【図４】元になる画像情報の一例を示す図である。
【図５】反対色応答データの空間周波数特性を示す図である。
【図６】均等色空間での画像情報の分布および変化方向ベクトルを示す図である。
【図７】均等色空間での変化方向ベクトルおよび対応するＲＧＢ空間での変化方向ベクトルを示す図である。
【図８】変化方向ベクトルからのグラデーション画像の生成を模式的に示す図である。
【図９】実施の形態２にかかる画像処理部を示す機能ブロック図である。
【図１０】元になる画像情報、フィルタリングされた画像情報およびエッジ抽出画像を示す図である。
【図１１】エッジ抽出画像から抽出された領域およびこの領域ごとの変化方向ベクトルを示す図である。
【図１２】実施の形態３にかかる画像処理部を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００８６】
１０  画像入力部
２０、５０、７０  画像処理部
２１  画像情報
２２  変換手段
２３  空間フィルタリング手段
２４  生成手段
２５  グラデーション画像情報
２６  画像データ色空間抽出手段
２７  パラメータ保持手段
３０  画像表示部
３１  三刺激値データ算出手段
３２  反対色応答データ算出手段
３３  均等色空間データ算出手段
３４  変化方向ベクトル抽出手段
３５  グラデーション画像作成手段
３６  領域抽出手段
３７  エッジ抽出画像作成手段
３８  領域データ抽出手段
３９  画像データ・属性保持手段
４０  指示入力手段
【図１】
2005333328.tif 000006
【図２】
2005333328.tif 000007
【図３】
2005333328.tif 000008
【図４】
2005333328.tif 000009
【図５】
2005333328.tif 000010
【図６】
2005333328.tif 000011
【図７】
2005333328.tif 000012
【図８】
2005333328.tif 000013
【図９】
2005333328.tif 000014
【図１０】
2005333328.tif 000015
【図１１】
2005333328.tif 000016
【図１２】
2005333328.tif 000017