(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータを取得するＲＧＢデータ取得手段と、
前記ＲＧＢデータを解析し、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色についてＣＩＥによるＸＹＺの値に変換し、各色についてその出現頻度を算出して光輝感再現用画像データを作成する光輝感再現用データ処理手段と、
前記ＲＧＢデータ取得手段が取得したＲＧＢデータ及び、前記光輝感再現用データ処理手段が作成した光輝感再現用画像データとに基づいて、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する光輝感画像データ作成手段
を備えてなるコンピュータグラフィックス画像修正システムであって、
前記光輝感画像データ作成手段は、
前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値を、オリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値を求め、当該求めた平均値に置き換える処理を行うと共に、
前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色を光学測定器で測定して求めた当該塗装色のＣＩＥによるＸＹＺの各値に対する、前記オリジナル画像の各画素のＣＩＥによるＸＹＺの各値の比率を算出し、当該算出した比率を、前記置き換えられたＣＩＥによるＸＹＺの平均値に乗じることにより、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する
ものであることを特徴とするコンピュータグラフィックス画像修正システム。
【請求項２】
ＲＧＢデータ取得手段は、オリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータを、減光フィルタを介して取得することを特徴とする請求項１記載のコンピュータグラフィックス画像修正システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータグラフィックス画像に当該コンピュータグラフィックス画像の画像物体（当該コンピュータグラフィックス画像に再現されている現物製品、例えば、自動車など）が持つ光輝感を与えるコンピュータグラフィックス画像修正技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車などの販売や意匠評価においては、顧客への製品説明やカタログ作成等の目的で、自動車などの製品をコンピュータグラフィックス（本明細書、図面において、単に「ＣＧ」と表すことがある）で表示する場合が多い。このとき、ＣＧのオリジナル画像の画像物体（すなわち、ＣＧのオリジナル画像に再現されている現物製品、例えば、自動車など）の実際の塗装色と、ＣＧ画像の塗装色が異なると、顧客に不信感を与えるため、両者は極力同一に見えるようにすることが望ましい。
【０００３】
自動車などの製品の実際の塗装に用いられている塗料の多くは、光輝感（きらきら輝く感じ）を出すための材料（光輝材）を含んでいる。光輝材にはアルミ、マイカ、ガラス、酸化鉄、酸化アルミなどの粉状の物体（粉体）がある。これらの粉体を塗料に混入することにより、塗装面に直径数μm〜数百μm程度の光輝部分が生ずる。通常、1mm2の塗装面に光輝材の粒子が数個〜数十万個存在する。
【０００４】
このような光輝感を有する塗装面を備えた画像物体をＣＧで再現する方法としては、塗装面の変角分光反射率や輝度分布（明るさの変化の仕方）を用いるものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
またＣＧに光輝材の粒子性を表示する技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【特許文献１】特許公開２００５−７７２０２
【非特許文献１】株式会社インテグラ 塗装色設計支援用ソフトウェア『ＦＯＲＭＵＬＡII（フォーミュラ・ツー）』（ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｎｔｅｇｒａ．ｃｏ．ｊｐ／ｗｅｂｐａｇｅｓ／ｆｏｒｍｕｌａ２／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍ）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前記の特許文献１に記載の方法では、光輝粒子（光輝感を出している色。物理的な粒子ではなく、人間の目に光輝感を与えている色）を単に輝度の高い（明るい）色として表しているため、実際の塗装が持つ、様々な色を持つ光輝感を再現できず、この方法で光輝感を再現した画像の色は、実物の塗装色と相違する。
【０００７】
また、非特許文献１記載の技術は、光輝材を含む塗装面の見え方を計算によって求め、ＣＧ画像に表示するものであり、実際の塗装面を測定して得られたデータに基づいてＣＧ表示するわけではない。したがってＣＧ画像の塗装色と実物の塗装色が異なってしまう
そこで、本発明は、ＣＧ画像の塗装色を、当該ＣＧ画像に再現されている現物製品、例えば、自動車など（以下、本明細書において「画像物体」という）の塗装色に近づけるため、ＣＧ画像に画像物体が持つ光輝感を与えるコンピュータグラフィックス画像修正技術を提案することを目的にしている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために本発明が提案するコンピュータグラフィックス画像修正システムは、以下に説明する処理動作を行うＲＧＢデータ取得手段と、光輝感再現用データ処理手段と、光輝感画像データ作成手段とを備えているものである。
【０００９】
ここで、ＲＧＢデータ取得手段は、コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている製品（すなわち、画像物体）の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータを取得するものである。
【００１０】
なお、前記のオリジナル画像が、ＣＧ画像の塗装色を、画像物体の塗装色に近づけるためＣＧ画像に画像物体が持つ光輝感を与える処理が行われる対象、すなわち、修正の対象となる画像に相当する。
【００１１】
前記の光輝感再現用データ処理手段は、前記ＲＧＢデータを解析し、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色についてＣＩＥによるＸＹＺの値に変換し、各色についてその出現頻度を算出して光輝感再現用画像データを作成するものである。
【００１２】
光輝感画像データ作成手段は、前記ＲＧＢデータ取得手段が取得したＲＧＢデータ及び、前記光輝感再現用データ処理手段が作成した光輝感再現用画像データとに基づいて、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成するものである。
【００１３】
ここで、前記の光輝感画像データ作成手段は、前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値を、オリジナル画像に再現されている製品（すなわち、画像物体）の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値を求め、当該求めた平均値に置き換える処理を行うと共に、前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている製品（すなわち、画像物体）の塗装に使われている塗装色を光学測定器で測定して求めた当該塗装色のＣＩＥによるＸＹＺの各値に対する、前記オリジナル画像の各画素のＣＩＥによるＸＹＺの各値の比率を算出し、当該算出した比率を、前記置き換えられたＣＩＥによるＸＹＺの平均値に乗じることにより、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成するものとすることができる。
【００１４】
なお、ここでＲＧＢデータとは、色を光の三原色である赤＝Ｒ、緑＝Ｇ、青＝Ｂの３つの色の組み合わせとして表現したものである。
【００１５】
また、ＣＩＥによるＸＹＺの値とは、国際照明委員会＝ＣＩＥが策定した色の国際表示法によるものであって、ＸＹＺの３要素で色を数値化する方法によるＸＹＺの値のことをいう。前記のＲＧＢデータなどの画像データをＣＩＥによるＸＹＺの値に変換する処理は、ＩＴＵ−Ｒ  ＢＴ．７０９などの公知の規格化された方法により行うことができる。
【００１６】
なお、本明細書、特許請求の範囲、図面において、ＣＩＥによるＸＹＺの値を「ＣＩＥのＸＹＺの値」あるいは「ＣＩＥＸＹＺ値」と表すことがある。
【００１７】
前記において、ＲＧＢデータ取得手段は、例えば、この技術分野で公知のスキャナからなるものとすることができ、オリジナル画像に再現されている画像物体に実際に使用されている塗料色を付した塗装サンプル、例えば、前記画像物体に実際に使用されている塗料色を付した金属板（塗装サンプル）などの塗装面を、走査し、その画像のＲＧＢデータを取得するものである。
【００１８】
このＲＧＢデータ取得手段は、オリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータを、減光フィルタを介して取得するものとすることができる。
【００１９】
減光フィルタを使用すると、減光フィルタによって減光が行われることにより、スキャナは塗装面に含まれる光輝材のμｍ＝（マイクロメートル＝１／１０００ミリ）単位の粒子の色や分布を走査し、ＲＧＢデータを取得することが可能になる。
【００２０】
スキャナ単独では塗装面に発生する光輝部の強い光の色を正しく測定できない場合でも、減光フィルタにより正確に測定可能なレベルまで減光することで、精度の高い光輝色のＲＧＢ情報を取得することができ、より画像物体に近い光輝感をオリジナル画像に与えることが可能になる。
【発明の効果】
【００２１】
この発明によれば、ＣＧ画像の塗装色に、画像物体が持つ光輝感を与え、ＣＧ画像の塗装色を画像物体の塗装色に近づけることが可能になる。
【００２２】
すなわち、本発明によれば、実際のサンプル用塗装面を測定して得たデータをもとにＣＧで再現するので、光輝感を有する画像物体の塗装面に近いものを提供することが可能となる。
【００２３】
またオリジナル画像の各画素を視点からの情報を考慮して色変更するので、視点から遠い部分は各画素の色の相違が小さくなり、視点から近い部分は各画素の相違が大きくなり、そのため視点から近い部分は光輝粒子が粗く、遠い部分は細かく見えるという粒状感を伴った光輝感のある現実の見え方を再現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、添付図面を参照して本発明の好ましい実施形態を説明する。
【００２５】
図１は本発明のコンピュータグラフィックス画像修正システムの一例の概略構成を説明するブロック構成図である。まず図１を参照して本発明によるコンピュータグラフィックス画像修正システムの構成を説明する。
【００２６】
コンピュータグラフィックス画像修正システム１は、以下に説明するオリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８、ＲＧＢデータ取得手段３、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７を備えている。
【００２７】
ＲＧＢデータ取得手段３は、この技術分野において公知のスキャナからなるもので、コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータ（色を光の三原色である赤＝Ｒ、緑＝Ｇ、青＝Ｂの３つの色の組み合わせとして表現したもの）を取得するものである。具体的には、前記画像物体の塗装に使われている実際の塗装色（塗料の色）を測定し、その塗装色のＲＧＢデータを作成するものである。
【００２８】
光輝感再現用データ処理手段６は、前記ＲＧＢデータを解析し、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色についてＣＩＥによるＸＹＺの値に変換し、各色についてその出現頻度を算出して光輝感再現用画像データを作成する処理動作を行う。
【００２９】
光輝感画像データ作成手段７は、ＲＧＢデータ取得手段３が取得したＲＧＢデータ及び、光輝感再現用データ処理手段６が作成した光輝感再現用画像データとに基づいて、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する処理動作を行う。
【００３０】
オリジナル画像データ格納手段２は、ＣＧのオリジナル画像に再現されている自動車等の画像物体のＣＧ画像（すなわち、オリジナル画像）の画像データを記憶するものである。
【００３１】
なお、本明細書、特許請求の範囲、図面において、「オリジナル画像の画像データ」を「オリジナル画像データ」ということがある。
【００３２】
このオリジナル画像データ格納手段２に記憶されているＣＧ画像（すなわち、オリジナル画像）が、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７が行う処理動作によって、画像物体が有している光輝感が付加された画像データに修正される対象になる。
【００３３】
光輝感再現用画像データ格納手段５は、光輝感再現用データ処理手段６が行う処理動作により得られたデータなど、光輝感画像データ作成手段７が前記の処理動作を行う際に必要になるデータを格納するものである。
【００３４】
光輝感画像データ格納手段８は、光輝感画像データ作成手段７により作成されて光輝感を付与された画像データを格納するものである。
【００３５】
前記のオリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７は、ＲＧＢデータ取得手段３及びこの技術分野で公知の光学測定器（図示せず）と接続されているコンピュータの構成要素からなる。
【００３６】
すなわち、オリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８には、コンピュータのメモリ、記憶装置（ディスク）などが該当し、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７は、コンピュータのＣＰＵ等の処理動作部が、前記の記憶装置などに格納されている所定のコンピュータプログラムの指示の下に前述した各手段が行う処理動作を実行することによって実現されるものである。
【００３７】
次に、図２を参照して本発明によるＣＧ画像修正処理全体のフローを説明する。
【００３８】
前述したように、メモリ、記憶装置（ディスク）、ＣＰＵ等の処理動作部などからなるオリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７などの構成要素と、スキャナなどで取り込まれた情報を取得したり、他のコンピュータ機器等との間での情報の交信を行うインターフェース部及び、キーボード、ポインティングディバイスなどの入力装置などからなる情報取得部と、液晶表示画面などの画像表示手段への情報出力を行ったり、他のコンピュータ機器等との間での情報の交信を行うインターフェース部からなる情報出力部とを備えているコンピュータの情報取得部で取得した修正の対象となるオリジナル画像の画像データが、図２図示のように、オリジナル画像データ格納手段２に格納される（Ｓ１）。
【００３９】
この修正の対象となるオリジナル画像とは、前述した画像物体の販売や意匠評価において、顧客への製品説明やカタログ作成等の目的で当該画像物体をＣＧ画像にしたものである。
【００４０】
図３に、このオリジナル画像データ格納手段２に格納されるオリジナル画像のオリジナル画像データの一例を示す。
【００４１】
図３図示のように、オリジナル画像のオリジナル画像データは、画像物体の画角（画像を描画する際の視界の範囲の角度）、各画素について色（ＣＩＥによるＸＹＺの値）、視点距離（画像物体をＣＧ画像に描画する時の視点の位置からその画素までの距離）(mm)、塗装色番号（画像物体に使用されている塗料を一意に表す番号で塗料製造会社などによって決められている）の値を含んでいる。
【００４２】
各画素は、ＣＧ画像を縦軸（ｙ）と横軸（ｘ）の座標で表した位置により識別され、オリジナル画像データ格納手段２に格納されている画像データにおいてｘ軸の値が１、ｙ軸の値が１の画素は、画素（１，１）、同様に、ｘ軸の値が１、ｙ軸の値が２の画素は、画素（１，２)と表される。
【００４３】
図３の例では画素（１，１）〜画素（１２８０，１０２４）の、１２８０×１０２４＝１，３１０，７２０個の画素が存在し、それぞれにＣＩＥＸＹＺの値と視点距離（mm)を持つ。例えば、ｘ軸の値が５００、ｙ軸の値が５００の座標における画素（５００，５００）のは、Ｘ＝０．４０、Ｙ＝０．５０、Ｚ＝０．３０、視点距離１９００ｍｍの値を持つ。
【００４４】
この技術分野で公知のスキャナからなるＲＧＢデータ取得手段３は、図４に例示するように、減光フィルタ１１を通した（減光フィルタ１１を通さない場合もある）塗装サンプル１２の塗装面に光をあて、その反射光を走査し、電気信号に変換して、塗装サンプルのＲＧＢデータを取得し（Ｓ２）、解像度の値とともに、光輝感再現用データ処理手段６へ出力する。
【００４５】
ここで、塗装サンプルには、図３図示のオリジナル画像のオリジナル画像データにおける塗装色番号と同じ塗装色番号のものを用いる。
【００４６】
ＲＧＢデータ取得手段３のスキャナ１３としては、例えば、色を４８ｂｉｔデータとして出力できるものを使用できる。
【００４７】
ＲＧＢデータ取得手段３によって作成された塗装サンプルのＲＧＢデータの一例を図５に示す。
【００４８】
図５図示のように、ＲＧＢデータは、画像（スキャナが読み取った塗装サンプルの画像）を構成する各画素の色をＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）それぞれの値で表したＲＧＢデータ（すなわち、ＲＧＢ画素データ）により構成されている。
【００４９】
光輝感再現用データ処理手段６は、ＲＧＢデータを解析するデータ処理を行い（Ｓ３）、処理したデータ及び前記のＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に格納（Ｓ４）する。
【００５０】
光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像データについて、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている光輝感再現用画像データをもとに光輝感が付与された画像を作成し（Ｓ５）、これを光輝感画像データ格納手段８に格納する（Ｓ６）。
【００５１】
次に、光輝感再現用画像データ作成のフローを示した図６を参照して光輝感再現用画像データ作成の処理フローを示す。
【００５２】
光輝感再現用データ処理手段６は、ＲＧＢデータ取得手段３が出力したＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に記録する（Ｓ１１）。
【００５３】
また、光輝感再現用データ処理手段６は、ＲＧＢデータのヒストグラム解析を行い、この解析結果を光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する（Ｓ１２）。
【００５４】
このＲＧＢデータのヒストグラム解析は、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色について、ＣＩＥによるＸＹＺの値に変換した上で（変換は、ＩＴＵ−Ｒ  ＢＴ．７０９などの公知の規格化された方法で行うことができる）、各色についてその出現頻度Ｎ１（すなわち、その色を持つ画素数＝Ｎ１）を算出するものである。
【００５５】
なお、ヒストグラム解析とは、数量化できる要因や特性のデータについて、そのデータが存在する範囲をいくつかの区間に分け、その区間に含まれるデータの度数をそれぞれ計測するデータ解析方法である。
【００５６】
この図６における、Ｓ１１の工程（光輝感再現用データ処理手段６により、ＲＧＢデータ取得手段３が出力したＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に記録する）及び、Ｓ１２の工程（光輝感再現用データ処理手段６により、ＲＧＢデータのヒストグラム解析を行い、この解析結果を光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する）が、図２で説明した工程における、ＲＧＢデータを解析するデータ処理（Ｓ３）、処理したデータ及びＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する処理（Ｓ４）に該当する。こうして光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されるデータが光輝感再現用画像データを構成する。
【００５７】
一方、図２のＳ２の工程で、ＲＧＢデータ取得手段３がＲＧＢデータを取得した塗装サンプルについて、この技術分野で公知の光学測定器（図示せず）を用いて、測色（色を表示する数値を測定すること）を行い、これによって得た塗装サンプルの測定塗装色値を、前記のコンピュータの情報取得部で取得し、光輝感再現用データ処理手段６により、光学測定塗装色として、ＣＩＥのＸＹＺ形式で光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する（Ｓ１３）。
【００５８】
なお、ここでも、光学測定器（図示せず）を用いて測色を行う塗装サンプルには、図３図示のオリジナル画像のオリジナル画像データにおける塗装色番号と同じ塗装色番号のものが用いられており、前記の光学測定塗装色は、塗装色番号に関連付けられて光輝感再現用画像データ格納手段５に格納される。
【００５９】
これらの光輝感再現用画像データ処理手段６によって行われる前記の処理により、例えば、図７に記載したデータ（これが光輝感再現用画像データの一つになる）が得られ、これが光輝感再現用画像データ格納手段５に格納される。
【００６０】
図７に例示されている特定の塗装色番号の塗装サンプルにおいては、全部で３６個の画素を持つＲＧＢデータに、ＣＩＥのＸＹＺ形式でＸ＝０．１５、Ｙ＝０．１８、Ｚ＝０．０７の色を持つ画素が１０個（すなわち、出現頻度Ｎ１＝１０／３６）、Ｘ＝０．５８、Ｙ＝０．７１、Ｚ＝０．４０の色を持つ画素が８個（すなわち、出現頻度Ｎ１＝８／３６）、以下同様にそれぞれの色をもつ画素がそれぞれの個数出現している。そして、光学測定塗装色は、Ｘ＝０．３０、Ｙ＝０．４０、Ｚ＝０．２０となっている。
【００６１】
次に、光輝感画像データ作成手段７による処理のフローを図８を参照して説明する。
【００６２】
光輝感画像データ作成手段７は、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されているデータを読込み、図８に示した手順で、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像データを修正する。
【００６３】
光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像データからオリジナル画像の１画素分の画素データを読み込む（Ｓ２１）。
【００６４】
光輝感画像データ作成手段７は、読み込んだ画素が、処理の対象となる画素であるかを判定する（Ｓ２２）。
【００６５】
判定にあたって、光輝感画像データ作成手段７は、不図示の入力装置から入力され、前記のコンピュータの情報取得部で取得した処理対象の塗装色番号の値と、図３に例示したオリジナル画像の塗装色番号の値を比較し、両者が同じ値でない場合は当該画素が処理対象でないと判定する。
【００６６】
画素が処理対象でない場合、光輝感画像データ作成手段７はオリジナル画像の１画素の読み込み（Ｓ２１）の処理へ戻り、次の画素のデータを読み込む。
【００６７】
なお、読み込む順番は画素（１，１）からはじめて順に画素（１，２）、画素（１，３）、・・・と続けても良いし、それ以外の順番でも良い。
【００６８】
また、光輝感画像データ作成手段７は、初回の画素データ読み込み時にオリジナル画像データ格納手段２に格納されているデータの画角の値を読み込み、記憶する。
【００６９】
光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像の画素毎に、画素データの値と、図７に例示されている光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている光学測定塗装色との差を、ＣＩＥのＸＹＺの値における比率として算出し、色比率の値として記憶する（Ｓ２３）。この場合も、光輝感再現用画像データ格納手段５に、オリジナル画像の画素毎に、各画素に関連付けて、前記算出した色比率の値を記憶させるようにすることができる。
【００７０】
ここで、前記のＣＩＥのＸＹＺの値における比率として算出する工程は、オリジナル画像データ格納手段２の画素データのＸＹＺそれぞれの値を、光輝感再現用画像データ格納手段５の光学測定塗装色のＸＹＺの値で除算して算出するものとすることができる。
【００７１】
かかる処理の結果、光輝感画像データ作成手段７は図９に一例を示す色比率データを作成し、これを光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する。
【００７２】
図９図示の例では、画素（５００，５００）におけるＸの比率（比率Ｘ）は１．３３、Ｙの比率（比率Ｙ）は１．２５、Ｚの比率（比率Ｚ）は１．５０になっている。これは、図３にデータの一例が示されている、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像の画素（５００，５００）のＸ、Ｙ、Ｚ値が、それぞれ、０．４０、０．５０、０．３０であるわけであるが、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている、この画素（５００，５００）の塗装色番号と同一の塗装色番号における光学測定塗装色のＸ、Ｙ、Ｚの値が、図７図示のように、それぞれ、０．３０、０．４０、０．２０であるときに、このような色比率データになるものである。すなわち、この場合には、図９に例示されているように、Ｘの比率は０．４０÷０．３０＝１．３３（比率Ｘ）、Ｙの比率は０．５０÷０．４０＝１．２５（比率Ｙ）、Ｚの比率は０．３０÷０．２０＝１．５０（比率Ｚ）となるのである。
【００７３】
オリジナル画像に現されている画像物体の色は、塗装色としては光学測定塗装色を再現したものであるが、実際には画像物体が持つ陰影・反射なども再現しているため、光学測定塗装色とは異なる色になる部分が多い。例えば、光が当たっている部分の色は光学測定塗装色よりも白が増した色になり、影になっている部分の色は光学測定塗装色よりも黒が増した色になる。
【００７４】
本発明では、オリジナル画像の画素の色を変更するにあたり、オリジナル画像がもともと持っていた色（ＣＩＥＸＹＺの値）を基準とせず、塗装サンプルを解析して得た色を基準とするため、そのまま変更するとオリジナル画像がもともと持っていた陰影・反射などによる色の差異が失われてしまう。
【００７５】
そこで、本発明においては、その差異を前述した色比率データで把握することとし、この色比率データを記憶しておき、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程の後で、色比率データの値を反映させることによって、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像の画像データを修正し、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第二工程を行うものである。
【００７６】
光輝感画像データ作成手段７は、光輝感再現用画像データ格納手段５に記録されているデータ値にもとづき、画素の色（ＣＩＥＸＹＺの値）を算出し（Ｓ２４）、その値を光輝感再現用画像データ格納手段５のＣＩＥＸＹＺの値とする。これが、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程、すなわち、オリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値を、オリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値を求め、当該求めた平均値に置き換える処理に相当する。なお、画素の色を算出する処理については後述する。
【００７７】
次に、光輝感画像データ作成手段７は、上記作成した比率Ｘ、比率Ｙ、比率Ｚの値を、それぞれ上記で算出した画素の色のＸ、Ｙ、Ｚの値に乗ずる（Ｓ２５）。これが、前記のようにオリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更した（Ｓ２４）後で、色比率データの値を反映させることによって、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像を修正し、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第二工程、すなわち、ＣＧのオリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色を光学測定器で測定して求めた当該塗装色のＣＩＥによるＸＹＺの各値に対する、前記オリジナル画像の各画素のＣＩＥによるＸＹＺの各値の比率を算出し、当該算出した比率を、前記置き換えられたＣＩＥによるＸＹＺの平均値に乗じることにより、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する処理に相当する。
【００７８】
さらに光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像のすべての画素について上記の処理を繰り返す（Ｓ２６）。
【００７９】
こうして、光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像のすべての画素について、ＣＩＥＸＹＺの値を算出した値に変更する。
【００８０】
以下、光輝感画像データ作成手段７が、変更用の画素の色を算出する処理（すなわち、前述したＳ２４の、光輝感再現用画像データ格納手段５に記録されているデータ値にもとづき、画素の色（ＣＩＥＸＹＺの値）を算出する処理＝オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程）のフローを図１０を参照して説明する。
【００８１】
図１０に示すように、光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像データ格納手段２に格納されている画素データのＣＩＥによるＸＹＺの値、視点距離を読込むと共に、初回のみ画角の値をも読込む（Ｓ３１）。
【００８２】
次に、光輝感画像データ作成手段７は、一画素が表す再現対象製品（すなわち、画像物体）の一辺の長さ、すなわち、１つの画素が描画する画像物体のフレームサイズの値を算出する（Ｓ３２）。
【００８３】
ここで、フレームサイズとは、所定の視点距離を持つ画像物体を所定の画角にてＣＧ画像に描画したときに、画面全体に描画される画像物体の実際のサイズのことをいう。
【００８４】
その計算方法を図１１を用いて説明する。図１１はオリジナル画像の例（例えば図３で示されるオリジナル画像データを、ＣＧ表示装置で表示した画像）であり、視点距離、画角とフレームサイズの関係を説明するための説明図である。
【００８５】
図１１に示すように、画角をθ、画素（ｘ１、ｙ１）の視点距離をＬとすると、画素（ｘ１、ｙ１）の視点距離で描画した画像物体のフレームサイズ（Ｗとする）の値の１／２は、三角関数により、Ｌ×ｔａｎ(θ/２)の計算式で求められる。したがって、Ｗの値はその２倍であるので、２×Ｌ×ｔａｎ(θ/２)の計算式で求められる。
【００８６】
このＷの値は、画角＝θかつ視点距離＝Ｌで描画した画像物体の横幅を示す値となる。
【００８７】
例えば、図３の画素（５００，５００）の場合、Ｌ＝１９００ｍｍでありθ＝３０°なので、Ｗ＝２×１９００×ｔａｎ(θ/２)＝１０１８（ｍｍ）となり、画角３０°で描画された画像において、視点距離が１９００ｍｍである画像は、１０１８ｍｍのフレームサイズを持つことになる。そして、１つの画素が描画するフレームサイズＲは、Ｗ／（横方向の画素数）の計算式で求められる。したがって、横方向の画素数が１２８０であった場合、１つの画素が描画するフレームサイズＲ＝１０１８／１２８０＝０．７９５ｍｍとなる。
【００８８】
次に、光輝感画像データ作成手段７は、上記で算出した１つの画素が描画するフレームサイズＲの長さの中に、塗装サンプル１２の光輝粒子をいくつ含められるか算出する（Ｓ３３）。すなわち、出現頻度である「Ｒ／光輝粒子の横幅」の値を算出する。以下、この「Ｒ／光輝粒子の横幅」の値で示される計算上の出現頻度をＮ２と表す。この工程が、一画素が表す画像物体のフレームサイズに含まれる塗装サンプルの画素数を算出する工程に相当する。
【００８９】
光輝粒子の横幅は、例えば、解像度１２，８００ｄｐｉのスキャナを使い、塗装サンプル１２を走査して画像データをコンピュータで表示し、コンピュータに表示された画像のなかの光輝粒子の大きさを測定することによって求めることができる。測定の対象とする光輝粒子は、例えばコンピュータ上でもっとも輝いている粒子とすればよい。光輝粒子をコンピュータの画像表示手段に表示した例を図１２に示す。
【００９０】
図１２の例では、１２，８００ｄｐｉのスキャナを使用して走査した画像であるため、１画素の大きさは２５．４ｍｍ（＝１インチ）／１２８０００＝０．００２ｍｍ（２μｍ）であり、光輝粒子の横幅はその２５画素分の大きさを占めるので、０．００２×２５＝０．０５（５０μｍ）となる。
【００９１】
光輝感画像データ作成手段７は、この値を、例えば、不図示の入力装置を通して受信し、「Ｒ／光輝粒子の横幅」＝Ｎ２の計算式により、計算上の出現頻度Ｎ２の値を計算する。
【００９２】
上述の例では、計算上の出現頻度＝０．７９／０．０５＝１５．９となる。
【００９３】
次いで、光輝感画像データ作成手段７は、Ｎ２の値を、例えば、四捨五入して計算上の出現頻度を整数とする。後述するように、次の工程であるＳ３４において、光輝感画像データ作成手段７は、乱数発生器による色の生成作業、すなわちＣＩＥＸＹＺ値の生成作業をＮ２回行い、その平均を求めて画素の色とするためである。
【００９４】
次に、光輝感画像データ作成手段７は、画素の色を、その塗装色における光輝感が表れるように変更する第一の工程を行う。前記のＳ２４の、光輝感再現用画像データ格納手段５に記録されているデータ値にもとづき、画素の色（ＣＩＥＸＹＺの値）を算出し、その値を光輝感再現用画像データ格納手段５のＣＩＥＸＹＺの値とする処理、すなわち、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一の工程である。
【００９５】
すなわち、前記の色を変更する処理（Ｓ２４）とは、オリジナル画像データ格納手段２に格納されている図３例示のオリジナル画像のデータ中の個々の画素の色（ＣＩＥによるＸＹＺの値）を、光輝感を持つ色に変える第一の工程である。
【００９６】
本発明では、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程でこのようにして変更した後の色を、塗装サンプル１２を解析した結果である、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている各色の中から選択することにより、実際の塗装が持つ色をＣＧ画像に再現できるようになる。
【００９７】
光輝感画像データ作成手段７は、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納された上記の計算上の出現頻度Ｎ１の値をもとに、図１３に示すような乱数表を作成し、乱数により発生する色の割合が、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納された上記の計算上の出現頻度Ｎ１の値と一致するようにする。これは、実際の塗装における色の出現頻度Ｎ１を反映させるためである。
【００９８】
図１３の例では、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている画素データに従い、３６（＝画素データの出現頻度の総数）を母数とした乱数表を作成し、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている各色が、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納された上記の計算上の出現頻度Ｎ１の値と同じ割合で出現するようにしている。
【００９９】
例えば、Ｘ＝０．１５、Ｙ＝０．１８、Ｚ＝０．０７の色は、図７に図示されているように、出現頻度が１０なので、その出現確率が１０／３６（＝画素データの出現頻度の総数）＝５／１８となるよう、２、４、６、８、１０の５つの乱数に対応させている。
【０１００】
次に、光輝感画像データ作成手段７は、乱数発生器により乱数を発生させ、発生した乱数に応じた色を記憶する。例えば、４が発生したとすると、図１３の例では、Ｘ＝０．１５、Ｙ＝０．１８、Ｚ＝０．０７の値を記憶する。この場合も、光輝感再現用画像データ格納手段５に、オリジナル画像の画素毎に、各画素に関連付けて、前記算出した色のＸ、Ｙ、Ｚの値を記憶させるようにすることができる。
【０１０１】
前記において乱数を使用するのは、一定の規則にもとづいて色を決定したときに現れるモアレと呼ばれる模様を防ぐためである。
【０１０２】
光輝感画像データ作成手段７は、この処理をＳ３３の工程で算出した計算上の出現頻度Ｎ２の回数繰り返し、各回で発生した色の平均値を算出する（Ｓ３４）。上述の例では乱数を１６回発生させ、その都度、図１３に基いた色（ＣＩＥＸＹＺの値）を記憶し、それらＣＩＥＸＹＺの値を加算して１６で割る。
【０１０３】
平均値算出処理の一例を図１４に示す。
【０１０４】
この算出された平均値が図８のＳ２４の工程で得られる変更用の算出画素色である。こうして、オリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値が、オリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値に置き換えられたことになる。
【０１０５】
そして光学測定塗装色との比率である色比率テーブルの各比率Ｘ、比率Ｙ、比率Ｚ値をこの平均値に乗じる（図８のＳ２５）。
【０１０６】
例えば、画素（５００，５００）であれば図９の例では、平均値のＸの値に１．３３、Ｙの値に１．２５、Ｚの値に１．５０を乗ずる。この動作をオリジナル画像の修正対象となる全画素について行う（図８のＳ２６）。
【０１０７】
これによって、前述したＳ２４の工程で行うオリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一の工程の後に、色比率データの値を当該変更後の色に反映させることによって、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像を修正し、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第二工程を行うことができ、こうして、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像を、粒状感を備えた光輝感のあるコンピュータグラフィックス画像に修正することができる。
【０１０８】
すなわち、平均値の算出により、計算上の出現頻度Ｎ２が大きい、すなわち画素に含まれる光輝粒子の数が大きいほど画素の色は平均値に近く、逆に計算上の出現頻度Ｎ２の値が小さいほど平均値からの差が大きくなる。
【０１０９】
塗装色をＣＧで再現したときには、塗装色の平均値に近い色が集まるほど、塗装の粒状感が少ない（なめらかな）感じに見え、平均値から遠い色が集まるほど、塗装の粒状感は粗い感じに見えるので、この平均値算出により、視点から近い部分は光輝粒子が粗く、遠い部分は細かく見えるという現実の見え方を再現できることになる。
【０１１０】
以上、添付図面を参照して本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はかかる実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲の記載から把握される技術的範囲において種々の形態に変更可能である。
【０１１１】
例えば、上述の例では、オリジナル画像がＣＩＥのＸＹＺ形式のデータであることを前提としているが、オリジナル画像がＲＧＢデータであった場合、光輝感画像データ作成手段７が、例えばＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．７０９のような規格化された方法を用いて、ＣＩＥのＸＹＺの値に変換するようにしてもよい。なおオリジナル画像にＩＣＣプロファイル（「International Color Consortium」が定義した色のデータ表現形式を変換する仕組みを国際間で取り決めた規約。モニターやプリンタなど各機器が表現できるカラースペースを示したデータ）が添付されているか、その色域（表現できる色の範囲）が明確な場合、その色域に応じたＣＩＥのＸＹＺを求める。オリジナル画像にＩＣＣプロファイルが添付されておらず、かつＲＧＢ各々についてＣＩＥのＸＹＺ値が不明確な場合には、代替として ｓＲＧＢ（国際電気標準会議が定める色域の国際規格）を用いてＣＩＥのＸＹＺを求める。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明のコンピュータグラフィックス画像処理システムの一例の構成概略を説明するブロック構成図。
【図２】本発明のコンピュータグラフィックス画像処理システムによる処理動作の全体を概説するフロー図。
【図３】オリジナル画像データ格納手段に格納されるＣＧ画像のデータの一例を説明する図。
【図４】ＲＧＢデータ取得手段の一例を説明する斜視図。
【図５】ＲＧＢデータ取得手段によって作成された塗装サンプルのＲＧＢデータの一例を説明する図。
【図６】光輝感再現用データ処理手段による処理動作の概略を説明するフロー図。
【図７】ＣＩＥのＸＹＺ形式で光輝感再現用画像データ格納手段に格納されている、塗装サンプルを測色して得られた値を光輝感再現用データ処理手段によって光学測定塗装色としたデータの一例を説明する図。
【図８】光輝感画像データ作成手段による処理動作の概略を説明するフロー図。
【図９】光輝感画像データ作成手段により、オリジナル画像データ格納手段に格納されている画素データのＸＹＺそれぞれの値を、光輝感再現用画像データ格納手段に格納されている光学測定塗装色のＸＹＺの値で除算して得られた値からなる色比率データの一例を説明する図。
【図１０】光輝感画像データ作成手段が変更用の画素の色を算出する処理動作の概略を説明するフロー図。
【図１１】視点距離、画角と横方向の長さを算出する工程を説明する説明図。
【図１２】塗装サンプルの光輝粒子をコンピュータに表示した一例を表す図。
【図１３】光輝感再現用画像データ格納手段に格納されている画素データに従い、画素データの出現頻度の総数を母数として作成した乱数表の一例を表す図。
【図１４】色を生成し、その平均値を算出する際の平均値算出処理の一例を説明する図。
【符号の説明】
【０１１３】
１  コンピュータグラフィックス画像修正システム
２  オリジナル画像データ格納手段
３  ＲＧＢデータ取得手段
５  光輝感再現用画像データ格納手段
６  光輝感再現用データ処理手段
７  光輝感画像データ作成手段
８  光輝感画像データ格納手段
【図１】
0004507115.tif 000002
【図２】
0004507115.tif 000003
【図３】
0004507115.tif 000004
【図４】
0004507115.tif 000005
【図５】
0004507115.tif 000006
【図６】
0004507115.tif 000007
【図７】
0004507115.tif 000008
【図８】
0004507115.tif 000009
【図９】
0004507115.tif 000010
【図１０】
0004507115.tif 000011
【図１１】
0004507115.tif 000012
【図１２】
0004507115.tif 000013
【図１３】
0004507115.tif 000014
【図１４】
0004507115.tif 000015