(57)【要約】      （修正有）【課題】  入力画像の色空間を自動的に決定する。【解決手段】    入力画像が輝度−クロミナンス色空間に従って定義されるかどうかを決定するために、システム三次元色空間Ｓ１、Ｓ２、及び、Ｓ３における入力画像を受容するための入力装置が設けられ、Ｓ１は第１の次元における画像値、Ｓ２は第２の次元における画像値、Ｓ３は第３の次元における画像値である。プロセッサは、この受信された入力画像に応答して、画像におけるＳ１値の最低値及び最高値を抽出し、Ｓ１値が最低値であるか又は最高値である場合の画像における全てのピクセルのための定義済み中立軸から、Ｓ２及びＳ３の偏差を取得し、偏差の一部が所定のしきい値内にある条件を検査し、さらに、該条件が真である場合に、画像が輝度−クロミナンス色空間にあることを決定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
三次元色空間Ｓ１、Ｓ２、及び、Ｓ３における入力画像を受容するための入力装置であって、Ｓ１は第１の次元における画像値であり、Ｓ２は第２の次元における画像値であり、Ｓ３は第３の次元における画像値である、前記入力装置と、
前記受信された入力画像に応答して、画像におけるＳ１値の最低値及び最高値を抽出し、Ｓ１値が最低値であるか、又は、最高値である場合の画像における全てのピクセルのための定義済み中立軸から、Ｓ２及びＳ３の偏差を取得し、偏差の一部が所定のしきい値内にあるという条件を検査し、さらに、前記条件が真である場合に、画像が輝度−クロミナンス色空間にあることを決定するためのプロセッサと、
を含む、入力画像が輝度−クロミナンス色空間に従って定義されているかどうかを決定するためのシステム。
【請求項２】
前記プロセッサは、
アレイＨＩＳＴによって示されるＳ１のためのヒストグラムを作成することであって、ＨＩＳＴ［ｉ］が、Ｓ１値がｉに等しい画像ピクセルの数である、ヒストグラムを作成し、
ＨＩＳＴ［ｉ］が所定のしきい値Ｋ１より大きい場合のｉの最高値になるように最高値ｉhighを定義し、
ＨＩＳＴ［ｉ］が所定のしきい値Ｋ２より大きい場合のｉの最低値になるように最低値ｉlowを定義すること
によって、画像のＳ１値の最低値及び最高値を抽出する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記プロセッサは、
Ｓ１＝ｉに対する全ピクセル上で、アレイＡ１［ｉ］＝ｍａｘ（Ｓ２，Ｓ３）を定義し、
Ｓ１＝ｉに対する全ピクセル上で、アレイＡ２［ｉ］＝ｍｉｎ（Ｓ２，Ｓ３）を定義し、さらに、
D1 = abs(NEUTRAL - A1[ilow])、
D2 = abs(NEUTRAL - A2[ihigh])、
D3 = abs(NEUTRAL - A2[ilow])、及び、
D4 = abs(NEUTRAL - A1[ihigh])により、ニュートラル（ＮＥＵＴＲＡＬ）として示される中立軸からの偏差を定義することによって、前記中立軸からのＳ２及びＳ３の偏差を取得する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記プロセッサは、Ｄ１がＴ１未満であり、Ｄ２がＴ２未満であるかどうか検査することによって前記条件を検査し、ここで、Ｔ１及びＴ２は所定のしきい値である、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサは、Ｄ３がＴ３未満であり、Ｄ４がＴ４未満であるかどうか検査することによって、さらに前記条件を検査し、ここで、Ｔ３及びＴ４は所定のしきい値である、請求項３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、色管理システム及び方法に関し、詳細には、入力画像の色空間を自動的に決定するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像再生システムは、オリジナル画像の表示を得るための入力装置と、画像の複製を生成するための出力装置とを含んでいる。入力装置及び出力装置は、画像内の色をある装置依存性色空間の座標として表示する信号を使用する。「色空間」という用語は、各点が特定の色に対応するＮ次元空間を指している。装置依存性三次元色空間の例としては、ＲＧＢ（赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、及び、青（Ｂ））と、ＣＭＹ（シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、及び、イエロー（Ｙ））とが挙げられる。多くの場合、装置依存性カラー画像を装置独立形カラー画像に変換することは有利である。装置独立形色空間の例としては、ＣＩＥＬＡＢ、ＹＣbＣr、ＨＳＶ（色相彩度値）空間などの輝度−クロミナンス色空間が挙げられる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
正確な出力を提供するために、出力装置は、入力画像がどの色空間で定義されているのかを認識していなければならない。同様に、入力としてカラー画像を受け取る画像処理モジュールは、画像が定義されている色空間を認識していなければならない。画像データの色彩測定に関する間違った仮定により、結果として、色管理システムから予測不可能であり、通常は望ましくない出力特性が生じることになる。極端な場合は、例えば、ＲＧＢ対ＣＭＹ対輝度−クロミナンスのような、色空間の仮定されるクラスが不正確である場合である。多くのファイル形式は、ヘッダにおける色空間クラスをコード化する。しかしながら、強力な色管理システムは、ヘッダ情報が不完全であったり、欠けていたり、又は、間違っている場合を考慮に入れなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
３チャネルのカラー画像が、ＲＧＢ又は輝度−クロミナンス色空間などの装置依存性色空間にあるかどうかを自動的に決定するための方法が述べられる。この方法は、画像ファイルにおけるヘッダ情報や補助情報を参照することなく、入力画像が、輝度−クロミナンス空間（例えば、ＹＣＣ、ＬＡＢ、又は、ＨＳＶ）にあるか、又は、ＲＧＢやＣＭＹなどの装置依存性色空間にあるかどうか決定するために使用されることもできる。色空間の区別は、他の画像処理又は解析アアルゴリズムと分離して、又は、それと関連して使用することができる。この方法は、輝度−クロミナンス表示において、第１のチャネル（例えば、輝度）が非常に低い値又は非常に高い値を有しているときに、他の２つのクロミナンス・チャネルによって得られる許容値には制約があるとする概念に基づいている。すなわち、非常に高い輝度又は非常に低い輝度を備えた色では、クロミナンス値は、輝度−クロミナンス空間の中立軸上にあるか、又は、それに近接していると期待される。中立軸の定義は、色空間のコード化に依存する。例えば、大部分の８ビット輝度−クロミナンス・コード化において、中間色のクロミナンス値は、一般に、ともに１２８である。このように、非常に高い輝度値又は非常に低い輝度値を備えた色は、１２８に近いクロミナンス値を有するものと思われる。これらの制約は、ＲＧＢ又はＣＭＹの場合には適用されない。この概念は、色空間の２つのクラスを区別するために使用される。
【０００５】
本発明による、入力画像が輝度−クロミナンス色空間に従って定義されているかどうかを決定するための方法は、三次元色空間Ｓ１、Ｓ２、及び、Ｓ３における入力画像を受容することを含み、Ｓ１は第１の次元における画像値であり、Ｓ２は第２の次元における画像値であり、Ｓ３は第３の次元における画像値である。上記方法は、さらに、画像におけるＳ１値の最低値（極小値；low extremum）及び最高値（極大値；high extremum）を抽出することと、Ｓ１値が最低値であるか、又は、最高値である画像における全てのピクセルに対する定義済み中立軸からＳ２及びＳ３の偏差を求めることと、偏差のいくつかが所定のしきい値内にあるという条件を検査することと、その条件が真である場合に、画像が輝度−クロミナンス色空間にあると決定することと、を含む。
【０００６】
入力画像全体が使用される必要はなく、入力画像における画像ピクセルの全体集合の部分集合のみが抽出されればよい。画像におけるＳ１値の最低値及び最高値を抽出することは、アレイＨＩＳＴにより示されるＳ１のためのヒストグラムを作成し（ＨＩＳＴ［ｉ］は、Ｓ１値がｉに等しい画像ピクセルの数である）、ＨＩＳＴ［ｉ］が所定のしきい値Ｋ１より大きい場合にｉの最高値になるように最高値ｉhighを定義し、さらに、ＨＩＳＴ［ｉ］が所定のしきい値Ｋ２より大きい場合にｉの最低値になるように最低値ｉlowを定義することによって、達成することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図面を参照すると、図１は、入力画像の色空間を決定する方法のフローチャートである。入力画像の３つの分類をＳ１、Ｓ２、及び、Ｓ３として示している（ステップ１）。画像が輝度−クロミナンス内にある場合、Ｓ１、即ち、輝度成分の非常に高い値又は非常に低い値が、それぞれ白及び黒に近いに色と一致し、これらは共に中間色である。これらの場合において、その他の２つのチャネル、即ち、Ｓ２及びＳ３は、同様の値であり、中性値、例えば、８ビット表示の１２８に近い値であるべきである。画像がＲＧＢ内にある場合、このような制約は存在しない。ＲＧＢ色空間におけるＳ１の非常に高い値又は非常に低い値（即ち、赤）は、他の２つのチャネルのあらゆる組み合わせと共に生じる可能性がある。
【０００８】
前述の仮定が適用されない場合もある。例えば、飽和した黄色が輝度−クロミナンス表示における最も明るい色であると想定する。この結果として、Ｓ１次元及び黄−青次元が高い値を有し、赤−緑信号が中性値に近い色となる。飽和した青が画像において最も暗い色である場合、同様の状況が発生する。しかしながら、赤−緑チャネル上に制約があるという事実が、両方の場合を処理するために使用されることができる。
【０００９】
分類を達成する方法の特定の実施を以下に述べる。
【００１０】
図１を再度参照すると、Ｓ１のヒストグラムを維持するアレイＨＩＳＴを生成する（ステップ１２）。（入力データ精度によって調整された）長さ２５６の２つのアレイＡ１及びＡ２を定義する。画像が入力されると、Ａ１及びＡ２は下記のように構築される：
Ｓ１＝Ｉに対する画像における全ピクセル上で、Ａ１［ｉ］＝ｍａｘ（Ｓ２，Ｓ３）（ステップ１４）、及び、
Ｓ１＝Ｉに対する画像の全ピクセル上で、Ａ２［ｉ］＝ｍｉｎ（Ｓ２，Ｓ３）（ステップ１６）。
【００１１】
画像全体にわたって処理を行なった後に、ＨＩＳＴ［ｉ］があるしきい値ｔ1よりも大きい場合のｉの最低値として、ｉlowを定義する（ステップ１８）。ＨＩＳＴ［ｉ］があるしきい値、ｔ2よりも大きい場合のｉの最高値として、ｉhighを定義する（ステップ２０）。しきい値ｔ1及びｔ2は、非常に小さいピクセル総数の色を排除するためにある小さな値に設定される。
【００１２】
次に、S1 = ｉlow及びＳ１＝ｉhighで生じる、最後の２つのチャネルのための中性値から、最大偏差を定義する（ステップ２２）：
D1 = abs(NEUTRAL - A1[ilow]);
D2 = abs(NEUTRAL - A2[ihigh]);
D3 = abs(NEUTRAL - A2[ilow]);  及び、
D4 = abs(NEUTRAL - A1[ihigh]),
ここで、abs（）は絶対値を示し、NEUTRALは、所与の色空間符合化における仮定された中性値を示している。例えば、８ビット輝度−クロミナンス符号化において、NEUTRALは一般に１２８である。一般に、Ｄ１乃至Ｄ４は、輝度−クロミナンス画像の場合において小さい値を有することになり、一方で、これらの少なくとも１つは、ＲＧＢ画像の場合において大きな値を有することになる。輝度−クロミナンス画像に対して先に述べられた青及び黄の場合を説明するために、赤−緑次元上においてより厳しい制約を維持しながら、青−黄次元上でより大きな範囲が許容されなければならない。さらに、輝度−クロミナンス空間の異なるタイプがあることも注意しなければならない。ＹＥＳ及びＣＩＥＬＡＢのそれぞれの空間において、二次元及び三次元は、それぞれ赤−緑、及び、黄−青の偏差を表示し、一方、ＹＣbＣrでは順序及び極性が変化され、二次元及び三次元は、ここでは、青−黄、及び赤−緑となる。これら全ての要素を考慮する単純な分類は、以下の通りである：
（Ｄ１＜Ｔ１）及び（Ｄ２＜Ｔ２）（ステップ２４）である場合、輝度−クロミナンス（ＣＩＥＬＡＢの場合）として分類する（ステップ２６）
そうでなければ、（Ｄ３＜Ｔ３）及び（Ｄ４＜Ｔ４）（ステップ２８）である場合、輝度−クロミナンス（ＹＣbＣrの場合）として分類する（ステップ３０）
そうでもなければ、ＲＧＢとして分類する（ステップ３２）
ここで、Ｔ１乃至Ｔ４は、一組の練習用画像の分析から選択される所定のしきい値である。
【００１３】
この方法の有効性を高めるために、画像はサブ・サンプリングされて、小さな部分集合のピクセルのみに渡って処理されてもよい。さらに、画像全体が走査される前に、ＲＧＢ入力の一部のケースを検出することができる。例えば、[255,255,255]、[255,0,0]、[0,0,0]などに近接するピクセルに遭遇する場合、データがＲＧＢ内にあることは既知である。
【００１４】
この方法は、試験画像の大きな集合のための輝度−クロミナンス空間及びＲＧＢをうまく区別することが示されている。一組の練習用画像のためのパラメータＤ１乃至Ｄ４の解析に基づいて、以下のしきい値は、８ビット画像データに対する良好な結果、即ち、Ｔ１＝Ｔ３＝２５、Ｔ２＝Ｔ４＝３５、を生じるものと思われる。
【００１５】
１つの可能性のある故障モードは、試験目標などのＲＧＢ画像が、Ｄ１乃至Ｄ４のすべてが小さい値を有するように選択される色の小さいパレットを含み、アルゴリズムに対する輝度−クロミナンス画像のように見える場合である。こうした場合においては、この方法が色空間を決定するための情況についての十分な知識がない。実際に、他の情況についての知識が利用できない場合、この混乱状態は、目視検査においてもかなり発生することがある。別個の画像の色の数の係数と同様に、ｉlow及びｉhighについての適切な検査は、こうした異常なケースを識別するのに役立つことができ、この方法により、分類における信頼度の低さを報告させることができる。
【００１６】
ヘッダ情報がない場合には、ＲＧＢ対輝度−クロミナンスの誤った分類により、最終出力までの下流側画像化において大きな誤差が生じることになる。ヘッダ情報が利用できる場合には、この方法は、色空間を確認するための特別な検査として役立つことができ、他の画像処理アルゴリズムと組み合わせることができる。
【００１７】
この方法が使用できる別のシステムでは、多数の画像成分を含む文書が、異なるソースから組み立てられ、あるいは異なる色空間にある。各々の構成要素（コンポーネント）の色空間が別個にラベル付けされない場合、この方法はかかる情報を抽出するために使用することができ、他の画像化モジュールによる正しい処理に対して各構成要素にメタデータを添付することができる。
【００１８】
本発明は、便宜のためにのみ特定の実施の形態を参照して述べられている。改良及び変更は、図面と共に供される本明細書を読み取り、理解することによって他者にも理解されるだろう。これら実施の形態は実例にすぎず、種々の代替物、修正、変更、又は改良が、添付の特許請求の範囲によって包含されることが意図される教示から見て、当業者によって実施することできる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】画像の色空間を決定するための方法のフローチャートである。
【図１】
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