(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの任意の領域における彩度および明度に関するデータを取得させる取得工程と、
前記取得工程によって取得された彩度が、明度に応じて設定された閾値よりも大きいか否かによって前記任意の領域が有彩色か無彩色かを判断し、有彩色と判断すると前記任意の領域の彩度が該彩度よりも高い値となるように、無彩色と判断すると前記任意の領域の彩度が該彩度よりも低い値となるように彩度の補正演算をおこなわせる補正演算工程と、
前記補正演算工程によって補正演算された補正演算結果を出力させる出力工程とを含み、
前記閾値は、前記画像データの前記任意の領域における明度ｉに応じて下記式（１）〜（３）に示すように複数種類設定され、
閾値α＝１．０    …（１）
（ただし、０≦明度ｉ≦Ｉ＿ＭＩＮ、Ｉ＿ＭＡＸ≦明度ｉ≦１．０）
α＝Ｓ＿ＭＩＮ    …（２）
（ただし、Ｉ＿ＭＩＤ≦明度ｉ＜Ｉ＿ＭＡＸ）
【数１】
0004410834.tif 000013
（ただし、Ｉ＿ＭＩＮ，Ｉ＿ＭＡＸ，Ｉ＿ＭＩＤはそれぞれ明度ｉの下限値，上限値，および中間値であり、Ｓ＿ＭＩＮは彩度の下限値、Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ，Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮはそれぞれ彩度ｓ、明度ｉの所定値である）
前記補正演算工程は、
前記閾値αを用いた判定結果に応じて、彩度ｓよりも閾値αが大きい場合には、無彩色であると判定して、下記式（４）を用いて中間補正値ｓ’を算出し、
【数２】
0004410834.tif 000014
彩度ｓよりも閾値αが小さい場合には、有彩色であると判定して、下記式（５）を用いて中間補正値ｓ’を算出し、
【数３】
0004410834.tif 000015
前記中間補正値ｓ’を用いて、下記式（６）を用いて補正後の彩度ｓ”を算出することを特徴とする色認識プログラム。
【数４】
0004410834.tif 000016
（ただし、上記式（６）におけるＡおよびＢは、下記式（７）および（８）を用いて算出される）
【数５】
0004410834.tif 000017
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フルカラー紙帳票などの紙面上のカラー画像の任意の領域における色を認識する色認識プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、文字認識・レイアウト復元処理においては、たとえば、スキャナを用いて入力されたカラー画像から罫線や文字などを抽出する。つづいて、抽出された罫線や文字などの位置や大きさなどのレイアウト情報や文字情報の認識をおこなう。そして、認識された罫線や文字あるいはこれらの背景領域の色認識をおこなう。その後、色認識によって認識された色の近似色判定をおこない、近似色と判定された色を同一色としてまとめる。
【０００３】
近似色判定の手法には、識別された文字色のＲＧＢデータが、色を特定するデータとしてカラーパレットに記憶されているカラーデータのうち、いずれのカラーデータに該当するかを判別することで、近似色判定をおこなう手法がある（たとえば、下記特許文献１参照。）。
【０００４】
近似色判定の判定結果を用いて色をまとめる手法には、たとえば、認識色のＲＧＢ値やＨＳＩ値を単純に比較し、２色間のＲＧＢ値やＨＳＩ値の差が或る閾値以下の場合は、これらの２色を近似色としてまとめていき、近似色と判定される色がなくなるまで、同様の色のまとめをおこなう手法がある。また、たとえば、色空間内において任意に選択された２点を結ぶ線分を中心軸とする円筒を作成し、その内部に存在する色を同一色とする近似色判定法を用いて、色をまとめる手法がある（たとえば、下記特許文献２参照。）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２９８０８３号公報
【特許文献２】特開２００１−２９１０９７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、上述した従来の手法では、彩度や明度の数値が近く、色空間上で非常に近い位置に存在する色に関しては、色のまとめや分離が困難であるという問題があった。具体的には、従来の技術では、色相は明らかに異なっているにも拘わらず、色空間上における彩度や明度の数値が非常に近い色（たとえば、薄い茶色と薄い青色）に関しては、色の分離が困難であるという問題があった。
【０００７】
この対策として、判定に用いるカラーデータや閾値を小さく設定することによって、色空間上で非常に近い色であっても分離することが可能になるが、この場合、色相が類似している色も分離されてしまうという問題がある。このように、従来の技術では、色の分離やまとめを精度よくおこなうことができないという問題があった。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、色の分離やまとめを精度よくおこなうことができる色認識プログラム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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる色認識プログラムは、画像データの任意の領域における彩度および明度に関するデータを取得させる取得工程と、前記取得工程によって取得された彩度が、明度に応じて設定された閾値よりも大きいか否かによって前記任意の領域が有彩色か無彩色かを判断し、有彩色と判断すると前記任意の領域の彩度が該彩度よりも高い値となるように、無彩色と判断すると前記任意の領域の彩度が該彩度よりも低い値となるように彩度の補正演算をおこなわせる補正演算工程と、前記補正演算工程によって補正演算された補正演算結果を出力させる出力工程とを含み、前記閾値は、前記画像データの前記任意の領域における明度ｉに応じて下記式（１）〜（３）に示すように複数種類設定され、
閾値α＝１．０    …（１）
（ただし、０≦明度ｉ≦Ｉ＿ＭＩＮ、Ｉ＿ＭＡＸ≦明度ｉ≦１．０）
α＝Ｓ＿ＭＩＮ    …（２）
（ただし、Ｉ＿ＭＩＤ≦明度ｉ＜Ｉ＿ＭＡＸ）
【数１】
0004410834.tif 000002
（ただし、Ｉ＿ＭＩＮ，Ｉ＿ＭＡＸ，Ｉ＿ＭＩＤはそれぞれ明度ｉの下限値，上限値，および中間値であり、Ｓ＿ＭＩＮは彩度の下限値、Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ，Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮはそれぞれ彩度ｓ、明度ｉの所定値である）
前記補正演算工程は、
前記閾値αを用いた判定結果に応じて、彩度ｓよりも閾値αが大きい場合には、無彩色であると判定して、下記式（４）を用いて中間補正値ｓ’を算出し、
【数２】
0004410834.tif 000003
彩度ｓよりも閾値αが小さい場合には、有彩色であると判定して、下記式（５）を用いて中間補正値ｓ’を算出し、
【数３】
0004410834.tif 000004
前記中間補正値ｓ’を用いて、下記式（６）を用いて補正後の彩度ｓ”を算出することを特徴とする色認識プログラム。
【数４】
0004410834.tif 000005
（ただし、上記式（６）におけるＡおよびＢは、下記式（７）および（８）を用いて算出される）
【数５】
0004410834.tif 000006
【発明の効果】
【００１９】
本発明にかかる色認識プログラムによれば、色の分離やまとめを精度よくおこなうことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる色認識プログラム、色認識装置、色認識方法、および記録媒体の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００２１】
（色認識装置のハードウェア構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる色認識装置のハードウェア構成について説明する。図１は、色認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図１において、色認識装置１００は、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）１０４と、ＨＤ（ハードディスク）１０５と、ＦＤＤ（フレキシブルディスクドライブ）１０６と、着脱可能な記録媒体の一例としてのＦＤ（フレキシブルディスク）１０７と、ディスプレイ１０８と、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１０９と、キーボード１１０と、マウス１１１と、カラースキャナ１１２と、プリンタ１１３と、を備えている。また、各構成部１０１〜１１３は、バス１２０によってそれぞれ接続されている。
【００２２】
ここで、ＣＰＵ１０１は、色認識装置１００の全体の制御を司る。ＣＰＵ１０１は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＨＤ１０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ１０５は、ＨＤＤ１０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００２３】
ＦＤＤ１０６は、ＣＰＵ１０１の制御にしたがってＦＤ１０７に対するデータのリード／ライトを制御する。ＦＤ１０７は、ＦＤＤ１０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、ＦＤ１０７に記憶されたデータをＣＰＵ１０１に読み取らせたりする。
【００２４】
また、着脱可能な記録媒体として、ＦＤ１０７のほか、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、メモリーカードなどであってもよい。ディスプレイ１０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ１０８は、たとえば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００２５】
Ｉ／Ｆ１０９は、通信回線を通じてインターネットなどのネットワーク１５０に接続され、このネットワーク１５０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ１０９は、ネットワーク１５０と内部とのインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ１０９には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００２６】
キーボード１１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス１１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様な機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００２７】
カラースキャナ１１２は、カラー画像を光学的に読み取り、コンピュータ装置内にカラー画像データを取り込む。なお、カラースキャナ１１２は、ＯＣＲ機能を持たせてもよい。また、プリンタ１１３は、画像データ（カラー画像およびモノクロ画像を含む）や文書データを印刷する。プリンタ１１３には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。
【００２８】
（色認識装置１００の機能的構成）
つぎに、上述した色認識装置１００の機能的構成について説明する。図２は、色認識装置１００の機能的構成を示すブロック図である。図２において、色認識装置１００は、取得部２０１と、補正演算部２０２と、比較部２０３と、出力部２０４と、を備えている。
【００２９】
ここで、取得部２０１は、画像データの任意の領域における彩度に関するデータを取得する。補正演算部２０２は、取得部２０１によって取得された彩度に関するデータに基づいて、任意の領域の彩度の補正演算をおこなう。
【００３０】
比較部２０３は、取得部２０１によって取得された彩度に関するデータに基づいて、当該彩度を所定の閾値と比較する。ここで、所定の閾値とは、人間が無彩色であると判断する色と、有彩色であると判断する色との境界に存在する色の彩度である。
【００３１】
比較部２０３によって、任意の領域の彩度と所定の閾値との比較がおこなわれた場合、上述した補正演算部２０２は、比較部２０３によって得られた比較結果に応じて彩度の補正演算をおこなう。これにより、所定の閾値に対する任意の領域の彩度に応じて補正演算をおこなうことができる。
【００３２】
具体的には、補正演算部２０２は、たとえば、任意の領域の彩度が所定の閾値よりも大きい場合に、補正演算後の彩度が補正演算前の彩度よりも大きくなるように補正演算をおこなう。これにより、任意の領域の彩度が所定の閾値よりも大きい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度を強調することができる。
【００３３】
また、具体的には、補正演算部２０２は、任意の領域の彩度が所定の閾値よりも小さい場合に、補正演算後の彩度が補正演算前の彩度よりも小さくなるように補正演算をおこなう。これにより、任意の領域の彩度が所定の閾値よりも小さい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度の高いほかの色との区別を明確にすることができる。
【００３４】
また、具体的には、補正演算部２０２は、任意の領域の彩度が所定の閾値と等しい場合に、補正演算後の彩度が補正演算前の彩度よりも大きくなるように補正演算をおこなう。これにより、任意の領域の彩度が所定の閾値と等しい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度を強調することができる。
【００３５】
なお、補正演算部２０２は、任意の領域の彩度が所定の閾値と等しい場合に、補正演算後の彩度が補正演算前の彩度よりも小さくなるように補正演算をおこなってもよい。これにより、任意の領域の彩度が所定の閾値と等しい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度の高いほかの色との区別を明確にすることができる。
【００３６】
人間の視覚は、或る範囲内の明るさの色を有彩色として認識し、明度がある閾値より低い色や逆に明度が或る別の閾値よりも高い色については、有彩色として認識しにくい傾向にあるという色視覚特性を有する。また、人間の視覚は、彩度および明度が低い色（黒に近い色）である方が、有彩色として認識しにくい傾向にあるという色視覚特性を有する。
【００３７】
このような人間の色視覚特性を加味して、実施の形態において、所定の閾値は、明度に応じて複数設定されている。具体的には、低い明度に応じた値の方が高い明度に応じた値よりも大きい値に設定されている（図６参照）。所定の閾値が、明度に応じて複数設定されている場合、上述した取得部２０１は、彩度に関するデータに加えて、画像データの任意の領域の明度に関するデータを取得してもよい。
【００３８】
そして、取得部２０１によって明度に関するデータが取得された場合、上述した比較部２０３は、明度に応じて複数設定された所定の閾値のうち、取得された明度に応じた所定の閾値を用いて、当該所定の閾値と任意の領域の彩度とを比較する。これにより、任意の領域の明度に応じた所定の閾値に対する任意の領域の彩度に応じて補正演算をおこなうことができる。
【００３９】
出力部２０４は、補正演算部２０２によって補正演算された補正演算結果を出力する。出力部２０４は、たとえば、カラースキャナ１１２で読み取った画像を復元する際に、同系色をまとめたり色相の異なる色を分離したりといった、色の分離やまとめをおこなうプログラムに対して、補正演算結果を出力する。
【００４０】
これにより、画像データにおける任意の領域の彩度に応じて補正演算をおこなった補正後の彩度に基づいて、色のまとめや分離をおこなうことができるので、色の分離やまとめを精度よくおこなうことができる。
【００４１】
また、任意の領域の彩度および明度に応じて補正演算をおこなった補正後の彩度に基づいて、色のまとめや分離をおこなうことにより、明度の違いによる人間の色視覚特性の変化を加味して、色の分離やまとめを一層精度よくおこなうことができる。
【００４２】
また、所定の閾値に対する任意の領域の彩度に応じて補正演算をおこなった補正後の彩度に基づいて、色のまとめや分離をおこなうことにより、人間の色視覚特性を基準とした閾値を設定することで、人間の色視覚特性を基準とした色の分離やまとめを精度よくおこなうことができる。
【００４３】
ここで、任意の領域の彩度が所定の閾値よりも大きい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度を強調することができるため、色のまとめや分離をおこない易くして、人間の色視覚特性を基準とした色の分離やまとめを一層精度よくおこなうことができる。
【００４４】
これに対し、任意の領域の彩度が所定の閾値よりも小さい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度の高いほかの色との区別を明確にすることができるため、色のまとめや分離をおこない易くして、人間の色視覚特性を基準とした色の分離やまとめを一層精度よくおこなうことができる。
【００４５】
また、任意の領域の彩度が所定の閾値と等しい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度を強調してもよいし、補正演算後の彩度が補正演算前の彩度よりも小さくなるように補正演算をおこなって彩度の高いほかの色との区別を明確にするようにしてもよい。いずれの場合にも、色のまとめや分離をおこない易くして、人間の色視覚特性を基準とした色の分離やまとめを一層精度よくおこなうことができる。
【００４６】
なお、所定の閾値を、低い明度に応じた値の方が高い明度に応じた値よりも大きい値に設定することにより、明度が低い場合には明度が高い場合と比較して色相を判別しにくいという人間の色視覚特性を加味して、色のまとめや分離をおこなうことができるので、明度の違いによる人間の色視覚特性の変化を加味して所定の閾値を設定することで、色の分離やまとめを一層精度よくおこなうことができる。
【００４７】
上述したような補正演算をおこなってから出力された補正演算結果に基づいて、領域ごとに任意の領域の色を分類することにより、色の分離やまとめなどの色の分類の精度向上を図ることができる。
【００４８】
なお、上述した取得部２０１、補正演算部２０２、比較部２０３、および出力部２０４は、具体的には、たとえば、図１に示したＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤ１０５などの記録媒体に記録されたプログラムを、ＣＰＵ１０１が実行することによって、またはＩ／Ｆ１０９によって、その機能を実現する。
【００４９】
（色認識処理手順）
つぎに、上述した色認識装置１００が実行する色認識処理について説明する。色認識処理は、たとえば、フルカラー紙帳票から電子帳票を設計する際など、紙上のレイアウトをディスプレイ１０８上で再現する場合に実行される。
【００５０】
ここで、フルカラー紙帳票の一例について説明する。図３は、フルカラー紙帳票の一部を例示する説明図である。図３に例示されるフルカラー紙帳票の一部は、罫線３０１で区切られた複数のセル３０２〜３０７で構成されている。このうち、セル３０２、３０３の背景は白色、セル３０５、３０６の背景は薄い青色、セル３０４、３０７の背景は薄い茶色とされている。セル３０４、３０７には、文字３０８が記載されている。
【００５１】
【表１】
0004410834.tif 000007
【００５２】
ここで、表１は、セル３０５、３０６、およびセル３０４、３０７の背景色のＲＧＢ値およびＨＳＩ値をあらわしている。表１に示されるように、セル３０５、３０６の背景色とセル３０４、３０７の背景色とは、彩度および明度が非常に近い値であることが分かる。
【００５３】
ここで、図４は、図３に示したフルカラー紙帳票の一部の彩度および色相を例示する説明図である。図４には、図３に示したフルカラー紙帳票のセル３０５、３０６、およびセル３０４、３０７の背景色の色相について示されている。図４において、符号４０１はセル３０５、３０６の背景色、符号４０２はセル３０４、３０７の背景色をあらわしている。図４からは、セル３０５、３０６、およびセル３０４、３０７の背景色は、彩度が非常に近く、色相も近い位置に存在している色であることが分かる。
【００５４】
上述したように、従来の技術では、彩度および明度が近い色に関しては、薄い茶色と薄い青色とのように、色相は明らかに異なっているにも拘わらず、色の分離が困難であるという問題があったが、この実施の形態の色認識装置１００によれば、人間の色視覚特性に基づいて、たとえば、カラー紙帳票などのレイアウトと色使いとを高精度に復元することができる。以下に、色認識装置１００の色認識処理手順について説明する。
【００５５】
なお、公知の技術であるため、図示および説明を省略するが、フルカラー紙帳票から電子帳票を設計する際には、色認識処理の実行に先立って、カラースキャナ１１２を用いてフルカラー紙帳票を読み込む。これにより、読み込んだフルカラー紙帳票の画像データに基づいて、カラー紙帳票のレイアウトと色使いとを認識・復元して、電子帳票の設計コストを大幅に削減することが可能となる。
【００５６】
図５は、色認識装置１００の色認識処理手順を示すフローチャートである。図５に示すフローチャートにおいて、まず、画像データが入力されるまで待って（ステップＳ５０１：Ｎｏ）、入力された場合（ステップＳ５０１：Ｙｅｓ）には、入力された画像データのレイアウトを認識する（ステップＳ５０２）。ステップＳ５０２におけるレイアウトの認識技術については、公知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
【００５７】
つぎに、ステップＳ５０１：Ｙｅｓにおいて入力された画像データから、セル・罫線・文字を抽出し（ステップＳ５０３）、抽出された文字を認識する（ステップＳ５０４）。上述したステップＳ５０２と同様に、ステップＳ５０３におけるセル・罫線・文字の抽出技術、および、ステップＳ５０４における文字認識技術については、公知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
【００５８】
つぎに、ステップＳ５０３において抽出されたセル・罫線・文字のそれぞれから、色データを抽出する（ステップＳ５０５）。ここで、色データとは、ステップＳ５０３において抽出されたセル・罫線・文字の色相、彩度および明度である。なお、ステップＳ５０５における色データの抽出技術については、公知の技術であるため、ここでは説明を省略する。
【００５９】
つぎに、ステップＳ５０５において抽出された色データに基づいて、彩度を補正して（ステップＳ５０６）、補正後の彩度を用いて近似色判定をおこない、近似色をまとめて（ステップＳ５０７）、一連の処理を終了する。
【００６０】
図示および説明を省略するが、図５に示した色認識処理手順を実行することによる結果は、フルカラー紙帳票から設計された電子帳票などを、ディスプレイ１０８上で再現する際に用いられる。なお、図５に示した色認識処理手順を実行することによる結果は、フルカラー紙帳票から設計された電子帳票に限らず、紙上のレイアウトをディスプレイ１０８上で再現するすべての場合に適用することができる。
【００６１】
つぎに、上述した色認識処理手順における基本概念について説明する。はじめに、無彩色と有彩色との分類について説明する。一般的に、無彩色とは、色味のない色、具体的には、白、黒、および白と黒との中間にあるすべての灰色をさす。これに対し、一般的に、有彩色とは、無彩色以外の色をさす。上述した表１のように、色を、彩度および明度を用いてあらわす場合、前述した無彩色と有彩色との一般的な分類では、０．０の彩度を有する色が無彩色であるといえる。
【００６２】
上述したような色視覚特性に加えて、人間の視覚は、或る範囲内の明るさの色であれば、白（無彩色）と有彩色との境界の方が、黒（無彩色）と有彩色との境界よりも厳密に区別する傾向にあるという色視覚特性を有している。具体例として、たとえば、ディスプレイ１０８に表示可能な範囲の色であれば、人間は、有彩色と白（無彩色）とを明確に区別することができるが、有彩色と黒（無彩色）との区別はあいまいである。
【００６３】
また、人間の視覚は、同じ彩度の色であれば、明度が高い色（白に近い色）の方が、明度が低い色（黒に近い色）よりも有彩色として認識し易い傾向にあるという色視覚特性を有している。この傾向は、彩度が低いほど顕著にあらわれる。この色視覚特性により、人間は、同じ明度であっても、彩度が低くなるほど、黒（無彩色）であると判断する傾向にある。
【００６４】
この実施の形態では、上述したような人間の色視覚特性を、色空間の非線形な歪みとして反映させるモデルを構築し、このモデルに基づいて色クラスタリングをおこなうことに成功した。
【００６５】
つぎに、この実施の形態における無彩色と有彩色との定義および境界線について説明する。ここで、図６は、この実施の形態における無彩色と有彩色との定義について示す説明図であり、図７は、無彩色と有彩色との境界線について示す説明図である。図６において、縦軸は彩度の高低をあらわし、横軸は明度の高低をあらわしている。彩度および明度は、０．０〜１．０の間の値をとる。図６において、有彩色と無彩色とは、境界線６０１によって区別されている。図６において、領域６１０が無彩色、領域６２０が有彩色であるとする。
【００６６】
図６に示した境界線６０１は、図７に示す４本の直線７０１〜７０４によって構成されている。直線７０１は、彩度の値に拘わらず、『明度ｉ＝Ｉ＿ＭＩＮ』を通る。直線７０２は、彩度の値に拘わらず、『明度ｉ＝Ｉ＿ＭＡＸ』を通る。直線７０３は、明度の値に拘わらず、『彩度ｓ＝Ｓ＿ＭＩＮ』を通る。
【００６７】
直線７０４は、明度ｉが、『Ｉ＿ＭＩＮ＜明度ｉ＜Ｉ＿ＭＡＸ』となる範囲において、人間が、黒と有彩色との境界と判断する位置をより多く通る直線である。上述したように、人間は、黒に近い色に関しては、黒と有彩色との境界をあいまいに判断する傾向にあるという色視覚特性を有している。直線７０１、７０３および７０４によって囲まれる三角形の領域７０５に属する色は、人間の視覚では、黒と判断される色である。
【００６８】
直線７０４は、『彩度ｓ＝Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ』と『明度ｉ＝Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮ』とを通る。『Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ』は、直線７０４と『明度ｉ＝０．０』となる直線との交点であり、座標（明度ｉ，彩度ｓ）＝（０，Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ）によって示される。『Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮ』は、直線７０４と『彩度ｓ＝０．０』となる直線との交点であり、座標（明度ｉ，彩度ｓ）＝（Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮ，０）によって示される。『Ｉ＿ＭＩＤ』は、直線７０３と直線７０４とが交差する点における明度である。
【００６９】
なお、この実施の形態においては、図７に示した『Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ』、『Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮ』、『Ｓ＿ＭＩＮ』、『Ｉ＿ＭＩＮ』、『Ｉ＿ＭＩＤ』、および『Ｉ＿ＭＡＸ』の各種パラメータは、それぞれ以下の値に設定されているものとする。
【００７０】
Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ＝０．２５
Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮ＝０．１６
Ｓ＿ＭＩＮ＝０．０１
Ｉ＿ＭＩＮ＝０．０１５
Ｉ＿ＭＩＤ＝０．１５４
Ｉ＿ＭＡＸ＝０．９８５
【００７１】
なお、各種パラメータは、上述した値に限るものではない。各種パラメータは、以下の範囲の値をとることが可能である。
【００７２】
Ｓ＿ＭＩＮ＜Ｓ＿ＳＥＰＰＥＮ＜１．０
Ｉ＿ＭＩＤ＜Ｉ＿ＳＥＰＰＥＮ＜Ｉ＿ＭＡＸ
０．０＜Ｓ＿ＭＩＮ＜１．０
０．０＜Ｉ＿ＭＩＮ＜Ｉ＿ＭＡＸ
Ｉ＿ＭＩＮ＜Ｉ＿ＭＩＤ＜Ｉ＿ＭＡＸ
Ｉ＿ＭＩＮ＜Ｉ＿ＭＡＸ＜１．０
【００７３】
つぎに、ステップＳ５０６における彩度の補正方法について詳細に説明する。彩度ｓの補正に際しては、上述した境界線６０１が設定されているものとする。まず、ステップＳ５０５において抽出された色データにおける彩度ｓと、所定の閾値である閾値αとを比較し、彩度ｓあるいは閾値αのどちらが大きいかを判断する。
【００７４】
ここで、閾値αとは、無彩色であるか有彩色であるかを判断するためにあらかじめ設定された閾値である。閾値αは、上述した図６に示した境界線をあらわす値である。閾値αは、明度ｉに応じて複数種類設定されており、この実施の形態では、閾値αは、明度ｉに応じて以下のように設定されている。
【００７５】
α＝１．０    ・・・（１）
（ただし、０≦明度ｉ≦Ｉ＿ＭＩＮ、Ｉ＿ＭＡＸ≦明度ｉ≦１．０）
【００７６】
α＝Ｓ＿ＭＩＮ    ・・・（２）
（ただし、Ｉ＿ＭＩＤ≦明度ｉ＜Ｉ＿ＭＡＸ）
【００７７】
【数１】
0004410834.tif 000008
（ただし、Ｉ＿ＭＩＮ＜明度ｉ＜Ｉ＿ＭＩＤ）
【００７８】
つづいて、上述した判定結果に応じて、中間補正値ｓ’を算出する。具体的には、彩度ｓよりも閾値αが大きい場合には、無彩色であると判定して、以下に示す（４）式を用いて中間補正値ｓ’を算出する。
【００７９】
【数２】
0004410834.tif 000009
【００８０】
一方、彩度ｓよりも閾値αが小さい場合には、有彩色であると判定して、以下に示す（５）式を用いて中間補正値ｓ’を算出する。
【００８１】
【数３】
0004410834.tif 000010
つぎに、算出された中間補正値ｓ’を用いて、以下に示す（６）式を用いて補正後の彩度ｓ”を算出する。
【００８２】
【数４】
0004410834.tif 000011
【００８３】
なお、上述した（６）式におけるＡおよびＢは、以下に示す（７）式および（８）式を用いて算出される。
【００８４】
【数５】
0004410834.tif 000012
【００８５】
上述した（７）式および（８）式におけるパラメータ『Ｔ』は、『Ｔ＝１０』に設定されているものとする。なお、パラメータ『Ｔ』は、上述した値に限るものではない。パラメータ『Ｔ』は、『Ｔ≦１０』の範囲の値をとることが可能である。
【００８６】
上述した図５に示したステップＳ５０７においては、上述した演算によって算出された補正後の彩度ｓ”を用いておこなわれる。
【００８７】
ここで、彩度ｓと補正後の彩度ｓ”との関係について説明する。図８は、彩度ｓと補正後の彩度ｓ”との関係について示す説明図である。図８において、符号８１０は、上述した（６）式によってあらわされる中間補正値ｓ’と補正後の彩度ｓ”との関係を示すグラフである。グラフ８１０において、縦軸は、補正演算後の彩度（以下、「補正後の彩度」という）ｓ”をあらわす。補正後の彩度ｓ”は、０〜１の間の値をとる。
【００８８】
また、グラフ８１０において、横軸は、中間補正値ｓ’をあらわす。中間補正値ｓ’は、−１〜１の間の値をとる。グラフ８１０の下の直線８２０は、彩度ｓをあらわしている。中間補正値ｓ’は、彩度ｓに対応しており、『中間補正値ｓ’＝−１』は『彩度ｓ＝０』に対応し、『中間補正値ｓ’＝１』は『彩度ｓ＝１』に対応している。
【００８９】
図８から分かるように、曲線８０１は、シグモイド曲線である。なお、シグモイド曲線とは、座標の中で描かれるＳ字型の曲線である。中間補正値ｓ’と補正後の彩度ｓ”との関係は、シグモイド曲線８０１によってあらわされるように、彩度ｓに対する補正後の彩度ｓ”の変化率は、中間補正値ｓ’の値に応じて異なり、中間補正値ｓ’が『−１』あるいは『１』に近づくほど小さく、『０』付近で急激に大きくなる。
【００９０】
図８をあらわす（６）式に、上述した（４）式をあてはめた場合には、補正後の彩度ｓ”は、彩度（補正演算前の彩度）ｓよりも低い値となる。これに対し、（６）式に、上述した（５）式をあてはめた場合には、補正後の彩度ｓ”は、彩度ｓよりも高い値となる。
【００９１】
すなわち、彩度ｓよりも閾値αが大きく無彩色と判定される場合には、補正後の彩度ｓ”は、彩度ｓよりも低い値となる。これに対し、同様に彩度ｓよりも閾値αが小さく有彩色と判定される場合には、補正後の彩度ｓ”は、彩度ｓよりも高い値となる。この結果、無彩色の彩度は、黒（彩度ｓ＝０）に近づけられ、有彩色の彩度はその色相をより明確にするように強調される。これによって、人間の色視覚特性に対応させて、有彩色の分離あるいはまとめを、精度よくおこなうことができる。
【００９２】
なお、彩度ｓと閾値αとを比較した結果、彩度ｓが閾値αと等しい場合には、補正演算後の彩度ｓ”が補正演算前の彩度よりも大きくなるように補正演算をおこなうこととしてもよい。
【００９３】
この実施の形態によれば、任意の領域の彩度ｓが所定の閾値と等しい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度ｓを強調することができるため、色のまとめや分離をおこない易くして、人間の色視覚特性を基準とした色の分離やまとめを一層精度よくおこなうことができる。
【００９４】
また、色認識装置においては、彩度ｓが所定の閾値と等しい場合に、補正演算後の彩度ｓ”が補正演算前の彩度ｓよりも小さくなるように補正演算をおこなうこととしてもよい。
【００９５】
このような色認識装置によれば、任意の領域の彩度ｓが所定の閾値と等しい場合には、補正演算をおこなうことによって彩度の高いほかの色との区別を明確にすることができるため、色のまとめや分離をおこない易くして、人間の色視覚特性を基準とした色の分離やまとめを一層精度よくおこなうことができる。
【００９６】
ここで、補正後の彩度ｓ”について具体例を用いて説明する。具体例として、たとえば、彩度ｓ＝０．３、明度ｉ＝０．０４４８の色について説明する。この場合、明度ｉが『Ｉ＿ＭＩＮ＜明度ｉ＜Ｉ＿ＭＩＤ』の範囲に該当するため、閾値αは、上述した（３）式を用いて求められる。
【００９７】
α＝−（０．２５／０．１６）×０．０４４８＋０．２５
＝０．１８
【００９８】
彩度ｓ＝０．３であり、算出された閾値αが彩度ｓよりも小さいため、有彩色であると判定でき、中間補正値ｓ’は、上述した（５）式を用いて求められる。
【００９９】
ｓ’＝（０．３−０．１８）／（１−０．１８）
＝０．１４６３４１
【０１００】
そして、上述した（６）式〜（８）式を用いて、補正後の彩度ｓ”を求める。
【０１０１】
Ａ＝（２２０２６．４６５７９−１）／（２２０２６．４６５７９＋１）
＝０．９９９９０９
Ｂ＝１／（１＋２２０２６．４６５７９）
＝０．００００４５３９
ｓ”＝Ａ×（（１／（１＋０．２３１４４４６２５２））−Ｂ）
＝０．８１２０８３
【０１０２】
上述した演算の結果、彩度ｓ＝０．３は補正後の彩度ｓ”＝０．８１へと補正される。このように、有彩色の場合には、彩度が強調される。
【０１０３】
別の具体例として、たとえば、彩度ｓ＝０．０２、明度ｉ＝０．１の色について説明する。この場合、明度ｉが『Ｉ＿ＭＩＮ＜明度ｉ＜Ｉ＿ＭＩＤ』の範囲に該当するため、閾値αは、上述した（３）式を用いて求められる。
【０１０４】
α＝−（０．２５／０．１６）×０．１＋０．２５
＝０．０９３７５００
【０１０５】
彩度ｓ＝０．０２であり、算出された閾値αが彩度ｓよりも大きいため、無彩色であると判定でき、中間補正値ｓ’は、上述した（４）式を用いて求められる。
【０１０６】
ｓ’＝（０．０２−０．０１）／０．０１
＝−０．７８６６６７
【０１０７】
そして、上述した（６）式〜（８）式を用いて、補正後の彩度ｓ”を求める。
【０１０８】
Ａ＝（２２０２６．４６５７９−１）／（２２０２６．４６５７９＋１）
＝０．９９９９０９
Ｂ＝１／（１＋２２０２６．４６５７９）
＝０．００００４５３９
ｓ”＝Ａ×（（１／（１＋２６０８．８６３５９２））−Ｂ）
＝０．０００３３７７３４
【０１０９】
上述した演算の結果、彩度ｓ＝０．０２は補正後の彩度ｓ”＝０．０００３へと補正される。このように、無彩色の場合には、彩度が急激に小さく補正される。
【０１１０】
つぎに、上述した図３に示したフルカラー紙帳票におけるセル３０５、３０６の背景色と、セル３０４、３０７の背景色とについての具体例を説明する。図９は、補正後の彩度ｓ”および色相について示す説明図である。図９において、符号４０１、４０２、９０１、９０２は、上述した図３に示したフルカラー紙帳票におけるセル３０５、３０６の背景色の彩度ｓと、セル３０４、３０７の背景色の彩度ｓと、２色の背景色の補正後の彩度ｓ”と、をそれぞれあらわしている。
【０１１１】
補正後の彩度ｓ”をあらわす２点９０１、９０２の位置は、上述した具体例と同様の演算をおこなうことにより求められる。図９からは、補正後の彩度ｓ”は、補正前の元の彩度ｓと比較して、色相上の互いの位置が離れるように補正されていることが分かる。これによって、色相がまったく異なるにも拘わらず、色空間においては非常に近い位置に存在する２色を分離することができる。
【０１１２】
したがって、無彩色の彩度は、黒（彩度ｓ＝０）に近づけられ、有彩色の彩度はより明確に強調されるように補正され、色空間上では非常に近い位置にある２色であっても、色相が異なる２色であれば、補正後の彩度ｓ”間の互いの距離を広げることができる。これにより、色相は明らかに違うにも拘わらず色空間上では非常に近い位置にあるために、従来の方法では分離が難しかった２色を、確実に分離することができる。
【０１１３】
また、この実施の形態によれば、色空間上において非常に近い位置にある２色が、色相の類似した近似色である場合には、彩度の補正をおこなっても補正後の彩度ｓ”の距離が大きく離れることはないため、色相の異なる色を確実に分離しつつ、近似色は確実にまとめることができる。
【０１１４】
以上説明したように、この発明にかかる色認識プログラム、色認識装置、色認識方法、および記録媒体によれば、色相の異なる色を確実に分離しつつ、近似色は確実にまとめることができ、色の分離やまとめを精度よくおこなうことができる。
【０１１５】
なお、本実施の形態で説明した色認識方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
以上のように、この発明にかかる色認識プログラム、色認識装置、色認識方法、および記録媒体は、カラー画像における文字認識・レイアウト復元処理などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】色認識装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】色認識装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図３】フルカラー紙帳票の一部を例示する説明図である。
【図４】図３に示したフルカラー紙帳票の一部の彩度および色相を例示する説明図である。
【図５】色認識装置の色認識処理手順を示すフローチャートである。
【図６】無彩色と有彩色との定義について示す説明図である。
【図７】無彩色と有彩色との境界線について示す説明図である。
【図８】彩度ｓと補正後の彩度ｓ”との関係について示す説明図である。
【図９】補正後の彩度ｓ”および色相について示す説明図である。
【符号の説明】
【０１１８】
１００  色認識装置
２０１  取得部
２０２  補正演算部
２０３  比較部
２０４  出力部
【図１】
0004410834.tif 000018
【図２】
0004410834.tif 000019
【図３】
0004410834.tif 000020
【図４】
0004410834.tif 000021
【図５】
0004410834.tif 000022
【図６】
0004410834.tif 000023
【図７】
0004410834.tif 000024
【図８】
0004410834.tif 000025
【図９】
0004410834.tif 000026