(57)【要約】【課題】  対象パターンの色が背景との混色により変化した場合にも、登録色に基づいてパターンを正確に抽出する。【解決手段】  カラーパターン抽出装置１０のＨＤ２０には、特定色のパターンを異なる背景色上に表示させた画像を２組用い、特定色のパターンを任意の背景色上に表示した場合に得られるパターン色を、基本背景色上に表示させた際に得られる色に変換するための補正パラメータを求める機能を持つ学習モジュール２２と、入力された画像をパターンと背景とに分離してパターン色と背景色とを求め、これらの値と学習モジュール２２により得られた補正パラメータとを用いて、対象パターン色を基本背景色上に表示した際に得られると推定される色に変換し、変換された対象パターンから基本パターン色に一致するパターンを抽出する抽出モジュール２３とを含むカラーパターン抽出プログラム２１がインストールされている。【選択図】  図１
2007110965.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像から特定色のパターンを抽出するカラーパターン抽出装置であって、
抽出対象となる特定色のパターンの基本背景色上での色である基本パターン色と前記基本背景色との組、及び、前記特定色のパターンの前記基本背景色とは異なる参照背景色上での色である参照パターン色と前記参照背景色との組の少なくとも２組の色情報に基づいて、前記特定色のパターンを任意の背景色上に表示した場合に得られるパターン色を、前記基本背景色上に表示させた際に得られると推定される色に変換するための補正パラメータを求める学習手段と、
入力された画像を対象パターンと背景とに分離して対象パターン色と背景色とを求め、これらの値と前記学習手段により得られた補正パラメータとを用いて、対象パターン色を前記基本背景色上に表示した際に得られると推定される色に変換し、変換された対象パターンから前記基本パターン色に一致するパターンを抽出する抽出手段と、
を備えることを特徴とするカラーパターン抽出装置。
【請求項２】
前記学習手段は、
前記基本背景色上に前記特定色のパターンが表された基本画像と、前記参照背景色上に前記特定色のパターンが表された参照画像とを登録する学習パターン登録部と、
前記基本画像及び前記参照画像のそれぞれについて、パターンと背景とに分離する分離部と、
分離されたパターンと背景との代表色を求める色計算部と、
求められた代表色に基づいて前記補正パラメータを求める補正パラメータ設定部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のカラーパターン抽出装置。
【請求項３】
前記抽出手段は、
入力された画像を対象パターンと背景とに分離する分離部と、
分離された対象パターンと背景との代表色を求める色計算部と、
求められた代表色と前記補正パラメータとに基づいて前記対象パターンの代表色を変換する混色補正部と、
色変換された対象パターンの色が前記基本パターン色に一致するか否かを判定する判定部と、
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載のカラーパターン抽出装置。
【請求項４】
前記学習手段及び前記抽出手段における色の重なりモデルとして、粒子密度モデルを適用すると共に、少なくともパターンの色に関しては前記粒子密度モデルの密度係数にパラメータを導入して前記パターンの部分毎の色の相違を色変換に反映させるようにしたことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載のカラーパターン抽出装置。
【請求項５】
コンピュータを、カラー画像から特定色のパターンを抽出するカラーパターン抽出装置として昨日させるカラーパターン抽出プログラムであって、
コンピュータに、
抽出対象となる特定色のパターンの基本背景色上での色である基本パターン色と前記基本背景色との組、及び、前記特定色のパターンの前記基本背景色とは異なる参照背景色上での色である参照パターン色と前記参照背景色との組の少なくとも２組の色情報に基づいて、前記特定色のパターンを任意の背景色上に表示した場合に得られるパターン色を、前記基本背景色上に表示させた際に得られると推定される色に変換するための補正パラメータを求める学習機能と、
入力された画像を対象パターンと背景とに分離して対象パターン色と背景色とを求め、これらの値と前記学習手段により得られた補正パラメータとを用いて、対象パターン色を前記基本背景色上に表示した際に得られると推定される色に変換し、変換された対象パターンから前記基本パターン色に一致するパターンを抽出する抽出機能と、
を実行させることを特徴とするカラーパターン抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像から特定色のパターンを抽出するカラーパターン抽出装置、及び、このような装置としてコンピュータを機能させるカラーパターン抽出プログラムに関し、特に、カラー用紙上にポストプリントされたスタンプ等のパターンを抽出するのに適した手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像から特定色のパターンを抽出する技術は、例えばスタンプや印鑑等のパターンがポストプリントされたカラー帳票からスタンプ等のパターンを抽出する等の用途に従来から利用されている。例えば、ポストプリントされるパターンの色を登録しておき、帳票等を光学的に読み取って得られた画像から登録された色に近似する色のパターンを抽出する方法が知られている。ただし、スタンプ等のインクにより形成されるパターンの色は、インクの色が同一であっても、用紙の色である背景色が異なると、背景色との混色を生じて異なる色になる場合がある。このように読み取られた画像内のパターンの色が混色により変化すると、登録されたパターンの色との近似性が失われ、パターンを抽出できなくなる可能性がある。【０００３】
これに対して特許文献１には、背景色との混色の影響を除去するため、画像中の背景色を基準にして画像中のパターン色と登録色とを比較する手法が開示されている。この手法では、画像中の対象パターンの色ベクトルと背景色の色ベクトルのなす角度θcと、登録色の色ベクトルと画像中の背景色の色ベクトルとのなす角度θtとを算出し、これらの角度の差が所定の閾値より小さいときに、対象パターンの色が当該登録色に一致すると判断する。複数の登録色について角度θtを計算しておくことにより、対象パターンの色を角度差が最も小さくなる登録色に割り当て、指定された色に対応するパターンを抽出することができる。【０００４】
【特許文献１】特開平１０−１０４０７５号公報
【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、特許文献１の方法では、画像中のパターンと背景との混色の度合が大きく、画像中のパターン色と登録色との色ずれが大きくなると、上記の角度差が大きくなり、色の判定を誤り、パターンの抽出に失敗する可能性が高くなる。【０００６】
また、特許文献１の方法では、画像に同色系でRGB値が異なる色のパターンが混在する場合、登録色で指定したものとは異なる色のパターンが抽出される可能性がある。例えば、登録時の基本背景色と異なる彩色領域上にRGB値は異なるが同色系のスタンプと文字とが存在し、ポストプリントされたスタンプのパターンのみを抽出しようとする場合、インクにより表されるスタンプの色は背景色との混色により登録された基本背景色上のスタンプの色とは離れる。このとき、印刷された文字の色が、登録された基本背景色上のスタンプの色に近い場合には、文字のパターンが誤って抽出される。【０００７】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その課題は、対象パターンの色が背景との混色により大きく変化した場合にも、登録色に基づいてパターンを正確に抽出することができるカラーパターン抽出装置、及び、コンピュータをこのような装置として機能させるカラーパターン抽出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明にかかるカラーパターン抽出装置は、上記の課題を解決するため、カラー画像から特定色のパターンを抽出する装置であって、抽出対象となる特定色のパターンの基本背景色上での色である基本パターン色と基本背景色との組、及び、特定色のパターンの基本背景色とは異なる参照背景色上での色である参照パターン色と参照背景色との組の少なくとも２組の色情報に基づいて、特定色のパターンを任意の背景色上に表示した場合に得られるパターン色を、基本背景色上に表示させた際に得られると推定される色に変換するための補正パラメータを求める学習手段と、入力された画像を対象パターンと背景とに分離して対象パターン色と背景色とを求め、これらの値と学習手段により得られた補正パラメータとを用いて、対象パターン色を基本背景色上に表示した際に得られると推定される色に変換し、変換された対象パターンから基本パターン色に一致するパターンを抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とする。【０００９】
学習手段は、基本背景色上に特定色のパターンが表された基本画像と、参照背景色上に特定色のパターンが表された参照画像とを登録する学習パターン登録部と、基本画像及び参照画像のそれぞれについて、パターンと背景とに分離する分離部と、分離されたパターンと背景との代表色を求める色計算部と、求められた代表色に基づいて補正パラメータを求める補正パラメータ設定部と、を備えることが望ましい。【００１０】
また、抽出手段は、入力された画像を対象パターンと背景とに分離する分離部と、分離された対象パターンと背景との代表色を求める色計算部と、求められた代表色と補正パラメータとに基づいて対象パターンの代表色を変換する混色補正部と、色変換された対象パターンの色が基本パターン色に一致するか否かを判定する判定部と、を備えることが望ましい。【００１１】
学習手段及び抽出手段における色の重なりモデルとしては、粒子密度モデルを適用すると共に、少なくともパターンの色に関しては粒子密度モデルの密度係数にパラメータを導入してパターンの部分毎の色の相違を色変換に反映させるようにすることが望ましい。【００１２】
一方、本発明にかかるカラーパターン抽出プログラムは、コンピュータに、抽出対象となる特定色のパターンの基本背景色上での色である基本パターン色と基本背景色との組、及び、特定色のパターンの基本背景色とは異なる参照背景色上での色である参照パターン色と参照背景色との組の少なくとも２組の色情報に基づいて、特定色のパターンを任意の背景色上に表示した場合に得られるパターン色を、基本背景色上に表示させた際に得られると推定される色に変換するための補正パラメータを求める学習機能と、入力された画像を対象パターンと背景とに分離して対象パターン色と背景色とを求め、これらの値と学習手段により得られた補正パラメータとを用いて、対象パターン色を基本背景色上に表示した際に得られると推定される色に変換し、変換された対象パターンから基本パターン色に一致するパターンを抽出する抽出機能と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上のように構成された本発明のカラーパターン抽出装置によれば、背景色上にポストプリントされたパターンの色が背景色と混色を生じて大きく変化した場合にも、パターンの色を基本背景色上に表示された際の色に補正することができ、指定色との一致判定を正確に実行し、カラーパターンを抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明にかかるカラーパターン抽出装置及びカラーパターン抽出プログラムの実施形態を図面に基づいて説明する。最初に、図１に基づいて本実施形態のカラーパターン抽出装置を含むシステム全体の概要を説明する。図１に示されるように、実施形態のシステム１は、カラーパターン抽出装置１０と、これに接続されたディスプレイ３０、プリンタ３１、スキャナ３２とを備えている。【００１５】
カラーパターン抽出装置１０は、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータにより構成され、ＣＰＵ１１、並びにこのＣＰＵ１１に接続されたハードディスク(ＨＤ)２０、メモリ(ＲＡＭ)１２及びインターフェイス１３を備えている。ＨＤ２０には、図示せぬオペレーティングシステムがインストールされると共に、カラーパターン抽出プログラム２１がインストールされている。ディスプレイ３０、プリンタ３１、スキャナ３２は、インターフェイス１３を介してＣＰＵ１１に接続されている。ＣＰＵ１１は、カラーパターン抽出プログラム２１を必要に応じてＲＡＭ１２上に展開して実行する。対象となるカラー画像は、スキャナ３２により読み取られ、あるいは、画像ファイルとして提供される。また、抽出の過程、結果は、必要に応じてディスプレイ３０に表示され、プリンタ３１によりプリントアウトされる。【００１６】
カラーパターン抽出プログラム２１は、抽出の前処理としてパターンや背景色を登録して補正パラメータを求める学習モジュール２２と、実際の画像からパターンを抽出する抽出モジュール２３とを備えている。【００１７】
学習モジュール(学習手段)２２は、抽出対象となる特定色のパターンの基本背景色上での色である基本パターン色と基本背景色との組、及び、特定色のパターンの基本背景色とは異なる参照背景色上での色である参照パターン色と参照背景色との組の少なくとも２組の色情報に基づいて、特定色のパターンを任意の背景色上に表示した場合に得られるパターン色を、基本背景色上に表示させた際に得られると推定される色に変換するための補正パラメータを求める機能を持つ。そして、学習モジュール２２には、基本背景色上に特定色のパターンが表された基本画像と、参照背景色上に特定色のパターンが表された参照画像とを登録する学習パターン登録部２２ａと、基本画像及び参照画像のそれぞれについて、パターンと背景とに分離する分離部２２ｂと、分離されたパターンと背景との代表色を計算する色計算部２２ｃと、求められた代表色に基づいて補正パラメータを求める補正パラメータ設定部２２ｄとが含まれる。代表色とは、パターンを構成する画素の色の平均をとるなどして、各パターンに一色を割り当てたものである。各色は、正確にはパターンを抽出した後に平均値をとるなどして求められる。【００１８】
一方、抽出モジュール(抽出手段)２３は、入力された画像を対象パターンと背景とに分離して対象パターン色と背景色とを求め、これらの値と学習モジュール２２により得られた補正パラメータとを用いて、対象パターン色を基本背景色上に表示した際に得られると推定される色に変換し、変換された対象パターンから基本パターン色に一致するパターンを抽出する機能を持つ。そして、抽出モジュール２３には、入力された画像を対象パターンと背景とに分離する分離部２３ａと、対象パターンを連結成分毎に分ける連結成分計算部２３ｂと、背景色と各連結成分との代表色を求める色計算部２３ｃと、求められた代表色と補正パラメータとに基づいて対象パターンの代表色を変換する混色補正部２３ｄと、色変換された対象パターンの色が基本パターン色に一致するか否かを判定する判定部２３ｅとが含まれる。判定部２３ｅは、公知の手法を用いて補正後の対象パターンと指定された基本パターン色との一致を判断する。例えば、補正後の対象パターンの色ベクトルと基本パターン色の色ベクトルとの間の角度が閾値以下である場合を一致、閾値を超える場合を不一致と判定する。【００１９】
続いて、本発明のカラーパターン抽出装置の抽出原理を具体例に基づいて説明する。なお、以下の説明では、インクによる手書きパターンがポストプリントされた用紙をスキャナ３２で読み取った画像を処理対象とし、用紙の色を背景色、ポストプリントされた手書きのパターンを抽出対象とする。また、基本背景色は白色とする。【００２０】
図２(A)に示すように、基本背景色S0上に特定色のインクでポストプリントされた対象パターン(手書きのA)の代表色をCAとする。CAは基本パターン色に対応する。また、図２(B)に示すように、基本背景色とは異なる参照背景色S1のカラー帳票に、上記と同じ特定色のインクでポストプリントされた対象パターン(手書きのABCD)の代表色をCA’とする。CA’は参照パターン色に対応する。なお、図２(B)には、同一画像内に抽出対象ではない代表色Dのパターン「項目名」がプリントされている。【００２１】
学習モジュール２２は、上記の２組の色情報(S0, CA)、(S1, CA’)に基づいて補正パラメータを求める。この例では、色の重なりを定義する混色モデルとして、公知の粒子密度モデル（Terai他, ”Base Color Recognition by Tetragonal Regression for Overlapped Watercolors”, Proc. of IWFHR-9, 2004）をベースとしている。このモデルを用いると、背景色S0、S1上にポストプリントされた対象パターンの色CA、 CA’は、それぞれ式(1), (2)のように表される。S0は基本背景色(白色)であるため、CA’は式(3)に示すように、CAとS1との混色となる。【００２２】
【数１】
2007110965.tif 000003
【００２３】
上式中、TAは対象パターンのインク色(特定色)、ρAは対象パターンのインク密度に対応する係数であり、対象とする色の面に対し色が一様である場合には0.0≦ρA≦1.0の値をとる定数と考えることができる。上記のように、二組の背景色とパターン色とがわかれば、ρAを求めることができる。そして、ρAが定まれば、任意の背景色上に特定色のインクでポストプリントして混色を生じたパターンの色を補正して基本背景色上に表示させた際に得られると推定される色に変換(混色補正)することができる。ρAは一般的に、パターンを構成する各画素の色分布（パターンの代表色ではない）によって決定される。【００２４】
例えば、図２(B)の画像を対象画像として混色補正すると、パターンの色CA’, Dが基本背景色S0上に表示させた際に得られると推定される色CA’+, D+に変換され、図２(C)に示すような画像が得られる。図３(A)は、図２(B)の画像の背景色、パターン色の代表色を示すベクトル、図３(B)は、混色補正後の図２(C)の画像の背景色、パターン色の代表色を示すベクトルである。【００２５】
ここで、図３(A)は、基本パターン色CAの色ベクトルに対して非対象パターン「項目名」の色Dの色ベクトルがなす角度θ1が、基本パターン色CAの色ベクトルに対して対象パターン(手書きのABCD)の色ベクトルがなす角度θ2より小さい場合を想定している。この場合、従来のように図３(A)に示す状態で混色補正をしないでパターンを抽出しようとすると、同一色とみなす判定の閾値をθ1にすると、図４(A)に示すように非対象パターンのみが抽出され、本来抽出すべきパターンが抜け落ち、閾値をθ2にすると、図４(B)に示すように対象パターンのみでなく、非対象のパターンも抽出される。【００２６】
一方、混色補正を実行すると、図３(B)に示すように、対象パターンの色はCA’からCA’+に変換されて特定色の基本パターン色CAに近づき、非対象パターンの色はDからD+に変換されて基本パターン色CAから遠ざかる。この結果、基本パターン色CAの色ベクトルに対して非対象パターンの補正後の色D+の色ベクトルがなす角度θ1+が、基本パターン色CAの色ベクトルに対して対象パターンの色ベクトルがなす角度θ2+より大きい。このため、同一色とみなす判定の閾値をθ2+にすると、図４(C)に示すように対象パターンのみが抽出される。【００２７】
なお、対象パターンが文字等の線画である場合には、線パターンを構成する各画素の色分布はひとつの軸方向の分散が極端に高くなり、線上にのった分布形となり、ρAが定数であるという仮定は成立しにくい。ただし、背景部は面図形と同様に、ほぼ一様と仮定できる。パターンが線画である場合の画素毎の色分布の例を図５に基づいて説明する。図５は、基本背景色上にポストプリントされたパターンを構成する各画素の色分布Ｅと、基本色とは異なる所定の背景色上に同じインクでポストプリントされたパターンを構成する各画素の色分布Ｆ、基本背景色の背景の各画素の色分布Ｇ、上記の所定の背景色の背景の各画素の色分布Ｈを表す。混色補正とは、ＦからＧへの変換を意味する。【００２８】
そこで、実施形態では、ρAの変動を表すパラメータtを導入し、式(4)のように置き換える。tの範囲は式(5)に示す通りである。【００２９】
【数２】
2007110965.tif 000004
【００３０】
また、ρA(0)=0, ρA (1)=1とする。よって、式(1)〜(3)は以下の式(6)〜(8)ように書き換えられる。【００３１】
【数３】
2007110965.tif 000005
【００３２】
(6)、(7)式よりt＝1、t＝0でそれぞれ、式(10),(11)が成立する。【００３３】
【数４】
2007110965.tif 000006
【００３４】
よって、CA(t)-S0、CA’(t)-S1の２直線の近似直線をそれぞれ分布から求め、２直線の交点座標を求めることでTAを求めることができる。ある画素に対しCA’(t)を観測し、このときt＝tpであるとする。式(7)より以下の式(12)が導かれる。一方、背景色はそれぞれ分布平均値を用いることで式(13)のように近似する。【００３５】
【数５】
2007110965.tif 000007
【００３６】
上式と式(8)より式(14)が導かれ、この式を利用して、入力された画像のパターン色CA’(t)に基づいて、これを基本背景色上に表示した場合の色CA(t)を推定することができる。【００３７】
【数６】
2007110965.tif 000008
【００３８】
以上の導出により、背景色とその背景色上のパターン色との組み合わせを２組用意することにより、任意の背景色上でのパターン色が復元可能となることがわかる。学習モジュール２２は、２組の色の組から上記のTAを学習する。【００３９】
なお、ここで前述した論文に掲載されたTerai他の粒子密度モデルと、ρAにパラメータを導入した本願の拡張粒子密度モデルとの違いを図６及び図７を用いて概念的に説明する。背景画素の色分布は、いずれのモデルでもほぼ一様と仮定し、S0, S1で示している。一方、背景色上にポストプリントされたパターンの各画素の色分布については、Terai他の粒子密度モデルではほぼ一様と仮定し、CA, CA’で示しているのに対し、本願の拡張粒子密度モデルでは、ρAにパラメータを導入することにより、実際の分布を考慮して直線にのった分布と仮定している。【００４０】
Terai他のモデルで基本背景色とは異なる背景色上にポストプリントされた線画パターンの色分布を、基本背景色上での色に変換しようとすると、図８に示すように、正しい分布には変換されない。したがって、線画パターンを正しく抽出できない可能性がある。これに対して、本願のモデルによれば、CA(t)-S0、CA’(t)-S1の２直線の近似直線を求めることにより、基本背景色とは異なる背景色上にポストプリントされた線画パターンの色分布を、基本背景色上に表示した場合に得られると推定される色分布に正しく変換することができる。したがって、文字などの線画パターンを抽出する場合には、本願の拡張粒子密度モデルを用いる方が抽出精度を高めることができる。【００４１】
続いて、実施形態のカラーパターン抽出プログラム２１の処理の流れをフローチャートに基づいて説明する。学習モジュール２２の処理がスタートすると、図９に示すように、学習パターン登録部２２ａの作用により、学習画像パターンが登録される(S01)。ここでは、抽出したい基本背景色上にポストプリントされた対象パターンの画像と、この基本背景色とは異なる参照背景色上に同じインクでポストプリントされた対象パターンの画像とが登録される。図１０(A)は、登録される画像の例を示す。【００４２】
次に、分離部２２ｂの作用により、登録された２組の画像のそれぞれを、既存の手法で２値化し、パターンと背景とに分離する(S02)。図１０(B)は、背景から分離されたパターンの二値画像を示す。そして、色計算部２２ｃは、基本背景色の代表色と各画素の色、参照背景色の代表色と各画素の色、それぞれの背景色上におけるポストプリントされた対象パターンの代表色と各画素の色を計算する(S03)。図１０(C)は、各画像について、背景とパターンとをそれぞれの代表色で表示した例を示す。【００４３】
補正パラメータ設定部２２ｄは、上記の拡張粒子密度モデルにしたがって、対象パターンの混色補正式におけるパラメータを計算する(S04)。学習パターン登録部２２ａで登録した基本背景色上の対象パターンの代表色は、ユーザがパターン抽出時に指定する際に選択可能な色として登録され、基本背景色と補正パラメータとは、補正計算に用いられる係数としてパラメータファイルに登録される。【００４４】
抽出モジュール２３の処理が開始すると、ユーザは、学習モジュール２２の処理で登録された色から抽出したいパターン色(抽出インク色)を選択して指定する(S11)。続いて、任意の背景色上に同インクでパターンがポストプリントされた抽出対象画像を入力する(S12)。入力画像の例を図１２(A)に示す。分離部２３ａは、２値化により入力された画像をパターンと背景とに分離する(S13)。分離されたパターンの二値画像を図１２(B)に示す。【００４５】
連結成分計算部２３ｂは、二値画像に対してラベリングなどを行い、パターンから連結成分を抽出する(S14)。図１２(C)は、連結成分の計算結果を示し、点線の外接矩形で囲まれた部分が１つの連結成分である。続いて、色計算部２３ｃは、背景色の代表色とパターンの各連結成分の代表色とを計算する(S15)。図１２(D)は、連結成分毎の代表色を示す。【００４６】
混色補正部２３ｄは、学習モジュール２２で求めた補正式を使い、連結成分毎に背景色と連結成分の代表色を用いて混色補正を行い、基本背景色上に表示した場合の色を推定する(S16)。図１２(E)は、補正後のパターンを示す。判定部２３ｅは、各連結成分の混色補正後の代表色と、指定色(抽出を指定したパターンの代表色)とを照合し(S17)、補正後のパターン色が指定色と一致するか否かを図１３に示すように、閾値処理によって連結成分毎に判断する(S18)。一致すると判定された場合には、対象連結成分を対象パターンとして抽出し(S19)、一致しないと判定された場合には、対象連結成分を消去する(S20)。なお、連結成分より細かい単位で、例えば画素単位で判定したい場合には、S14の連結成分計算を行わずに、画素単位で混色補正、指定色との一致判定を実行すればよい。【００４７】
抽出結果は、ユーザの要求に応じて、ディスプレイ３０に表示され、あるいは、プリンタ３１によりプリントアウトされる。その際、図１４(A)に示すようにカラー画像(図ではグレースケールで示される)で出力してもよいし、図１４(B)に示すように２値画像で出力してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態にかかるカラーパターン抽出装置を含むシステムを示すブロック図である。
【図２】(A)は基本背景色上に特定色のインクでパターンをポストプリントした画像、(B)は参照背景色上に特定色のインクでパターンをポストプリントした画像、(C)は(B)を実施形態の装置により混色補正して得られた画像を示す説明図である。
【図３】(A)は図２(B)の画像の色ベクトル、(B)は図２(C)の画像の色ベクトルを示す説明図である。
【図４】(A)及び(B)は従来の抽出方法による抽出結果、(C)は実施形態の装置による抽出結果を示す説明図である。
【図５】パターンが線画である場合の画素毎の色分布の例を示すグラフである。
【図６】Terai他の粒子密度モデルによる混色補正を概念的に示す説明図である。
【図７】実施形態の拡張粒子密度モデルによる混色補正を概念的に示す説明図である。
【図８】Terai他の粒子密度モデルにより線画パターンの色分布を混色補正した結果を概念的に示す説明図である。
【図９】実施形態のカラーパターン抽出装置の学習モジュールの処理内容を示すフローチャートである。
【図１０】図９で処理される画像の例であり、(A)は登録画像、(B)は背景から分離された二値画像、(C)は背景とパターンとをそれぞれの代表色で表示した画像を示す説明図である。
【図１１】実施形態のカラーパターン抽出装置の抽出モジュールの処理内容を示すフローチャートである。
【図１２】図１１で処理される画像の例であり、(A)は入力画像、(B)は分離されたパターンの二値画像、(C)は連結成分の計算結果、(D)は連結成分毎の代表色、(E)は混色補正後のパターンを示す説明図である。
【図１３】図１１の処理における連結成分毎の閾値処理の様子を示す説明図である。
【図１４】(A)は抽出結果のカラー画像をグレースケールで表した画像、(B)は抽出結果の二値画像を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０  カラーパターン抽出装置
１１  ＣＰＵ
１３  ＲＡＭ
１４  インターフェイス
２０  ＨＤ
２１  カラーパターン抽出プログラム
２２  学習部
２３  抽出部
【図１】
2007110965.tif 000009
【図２】
2007110965.tif 000010
【図３】
2007110965.tif 000011
【図４】
2007110965.tif 000012
【図５】
2007110965.tif 000013
【図６】
2007110965.tif 000014
【図７】
2007110965.tif 000015
【図８】
2007110965.tif 000016
【図９】
2007110965.tif 000017
【図１０】
2007110965.tif 000018
【図１１】
2007110965.tif 000019
【図１２】
2007110965.tif 000020
【図１３】
2007110965.tif 000021
【図１４】
2007110965.tif 000022
【国際調査報告】
2007110965.tif 000023
2007110965.tif 000024
2007110965.tif 000025
2007110965.tif 000026