(57)【要約】【課題】例えば入力分光データを高精度にカテゴライズする。【解決手段】誤差算出部８は、第１の分光データの特徴量と、複数のグループに分けられた第２の分光データの各特徴量とを比較する。誤差判定部９は、誤差算出部８による比較結果に基づいて、第１の分光データが複数のグループのうちの何れのグループに属するかを判定する。【選択図】図１
2012122968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の分光データの特徴量と、複数のグループに分けられた第２の分光データの各特徴量とを比較する比較手段と、
前記比較手段による比較結果に基づいて、前記第１の分光データが前記複数のグループのうちの何れのグループに属するかを判定する判定手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記比較手段は、前記第１の分光データの特徴量と、前記複数のグループに分けられた前記第２の分光データの各特徴量との誤差を算出し、前記判定手段は、前記比較手段により前記第２の分光データの各特徴量について算出された誤差に基づいて、前記第１の分光データが前記複数のグループのうちの何れのグループに属するかを判定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第２の分光データに対して主成分分析を行う分析手段と、
前記分析手段より出力される主成分データを用いて前記第１の分光データを近似することにより、前記第２の分光データの特徴量を算出する算出手段とを更に有することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出手段は、前記分析手段より出力される主成分データのうち、前記第２の分光データの次数より少ない数の主成分データを用いて、前記第２の分光データの特徴量を算出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記比較手段は、予め設定される閾値を下回る精度で前記第１の分光データを近似可能な最小の主成分データの数を前記誤差として算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数のグループの前記第２の分光データの平均値、分散値、及び、特定の波長間の反射率の差分のうちの少なくとも何れか一つの値を前記第２の分光データの特徴量として算出する第１の算出手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１の分光データにおける予め設定された複数の波長での反射率の差分を、前記第１の分光データの特徴量として算出する第２の算出手段を更に有することを特徴とする請求項１又は６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
第１の分光データの特徴量と、複数のグループに分けられた第２の分光データの各特徴量とを比較する比較ステップと、
前記比較ステップによる比較結果に基づいて、前記第１の分光データが前記複数のグループのうちの何れのグループに属するかを判定する判定ステップとを含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
第１の分光データの特徴量と、複数のグループに分けられた第２の分光データの各特徴量とを比較する比較ステップと、
前記比較ステップによる比較結果に基づいて、前記第１の分光データが前記複数のグループのうちの何れのグループに属するかを判定する判定ステップとをコンピュータに実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力分光データを特性が近いグループにカテゴライズするための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラ、ディスプレイ、プリンタ等の画像を扱う機器は進化しており、色再現に関する技術開発の一つとして、多原色化の技術が開発されている。特に、デジタルカメラ等、画像入力機器においては、従来の３原色（Red、Green、Blue）カラーフィルタよりも多い、４種類以上のカラーフィルタを用いて撮影を行う、いわゆるマルチバンドカメラに関する技術開発が進んでいる。
【０００３】
マルチバンドカメラにより被写体を撮影する技術における利点の一つとして、被写体の分光データ、即ち分光反射率を高精度に推定可能であるという点が上げられる。分光反射率は、照明情報に依存しない、被写体固有の色情報であり、分光データを取得することにより、画像撮影時とは異なる照明光源下での被写体の発色を高精度に予測することが可能である。
【０００４】
また、分光データを用いることにより、色再現のみならず、詳細な色情報の解析を行うことが可能である。図１０に２つの分光反射率の例を示す。図１０に示した分光反射率は、特定の光源（Ｄ５０）下においては、三刺激値が一致する。即ち、ＸＹＺ値の比較では区別が付かない色である。しかしながら、図１０からも明らかなように、２つの分光データは大きく異なっているため、分光データを解析することにより、ＸＹＺ値を用いた場合では判別できない色の差異を判別することが可能である。例えば、特許文献１には、文化財の色解析において、分光データを使用することにより、文化財の着色に使用されている色素の種類の解析を行っている。文化財の着色に使用されている色材の特定は、例えば、退色の復元や、修復作業を行う際の有効な情報となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−５３０７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、分光データは、ＲＧＢ値やＸＹＺ値、Ｌａｂ値に比べ、一つの色を表すために必要なデータ量（次元数）が膨大である。ＲＧＢ値やＸＹＺ値、Ｌａｂ値では、１つの色をＸ、Ｙ、Ｚ３つの値で表現する３次元データであるのに対し、分光データは、４００ｎｍ〜７００ｎｍの波長範囲を１０ｎｍ間隔でサンプリングした場合、３１次元のデータとなる。
【０００７】
特許文献１に開示される技術では、被着色部材に対する分光反射率を、予め記憶されている分光データと比較することにより、被着色部材の着色に使用された色素を推定する。しかしながら、分光データは、ＸＹＺデータ等、三刺激値データと比べ、次元数が膨大であるため、被着色部材の分光反射率が、予め記憶されている分光データと一致することは極めて稀であると考えられる。そのため、単純に分光反射率を比較するだけでは誤判別してしまう可能性がある。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、例えば入力分光データを高精度にカテゴライズすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の情報処理装置は、第１の分光データの特徴量と、複数のグループに分けられた第２の分光データの各特徴量とを比較する比較手段と、前記比較手段による比較結果に基づいて、前記第１の分光データが前記複数のグループのうちの何れのグループに属するかを判定する判定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、例えば入力分光データを高精度にカテゴライズすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】グループＡ、Ｂの参照分光データを示す図である。
【図４】グループＡ、Ｂの参照分光データから算出された主成分データのうち、第３主成分までを示す図である。
【図５】入力分光データを示す図である。
【図６】グループＡ、Ｂの参照分光データから算出された主成分データを使用した場合の近似結果を示す図である。
【図７】入力分光データを近似する主成分数を変化させた場合のＲＭＳ誤差の値の変化を示す図である。
【図８】第２の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係る画像処理装置の処理を示すフローチャートである。
【図１０】２つの分光反射率の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
図１は、第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図である。図１において、１は、分光データのカテゴライズを行う画像処理装置である。２は、カテゴライズ対象となる入力分光データを記憶する入力分光データ記憶部である。３は、予め複数のグループにグループングされた参照分光データを記憶する参照分光データ記憶部である。４は、入力分光データ記憶部２に記憶されている入力分光データ、及び、参照分光データ記憶部３に記憶されている参照分光データを読み込む分光データ入力部である。５は、分光データ入力部４より入力された参照分光データに対して主成分分析を行う主成分分析部である。６は、主成分分析部５にて算出された主成分データを記憶する主成分データ記憶部である。７は、分光データ入力部４より入力された入力分光データをターゲットとし、主成分データ記憶部６に記憶されている主成分データを用いて近似分光データを算出する入力分光データ近似部である。８は、入力分光データ入力部４より入力された入力分光データと、入力分光データ近似部７にて算出された近似分光データとを比較し、これらの誤差を算出する誤差算出部である。９は、誤差算出部８にて算出された誤差が、これまで算出された誤差の中で最小であるか否かを判定する誤差判定部である。１０は、誤差判定部９にて判定された判定結果を記憶する判定結果記憶部である。１１は、ＣＲＴ、あるいはＬＣＤモニタ等、判定結果を表示する判定結果表示装置である。１２は、判定結果記憶部１０に記憶されている判定結果を、判定結果表示装置１１に出力する判定結果出力部である。なお、画像処理装置１は、情報処理装置の適用例となる構成である。また、入力分光データは第１の分光データ、参照分光データは第２の分光データの例である。
【００１４】
図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置１の処理を示すフローチャートである。以下、図２を参照しながら、第１の実施形態に係る画像処理装置１の処理について詳細に説明する。
【００１５】
ステップＳ２０１において、分光データ入力部４は、入力分光データ記憶部２に記憶されている判別対象の入力分光データを読み込む。ステップＳ２０２において、分光データ入力部４は、比較対象のグループを初期値（ｉ＝０）に設定する。ステップＳ２０３において、分光データ入力部４は、参照分光データ記憶部３に記憶されている、参照分光データのうち、ステップＳ２０２で設定したグループ（ｉ番目のグループ）に属する参照分光データを読み込む。
【００１６】
ステップＳ２０４において、主成分分析部５は、ステップＳ２０３にて読み込まれた参照分光データに対して主成分分析を行うことにより主成分データを算出し、主成分データ記憶部６に記憶する。ステップＳ２０５において、入力分光データ近似部７は、ステップＳ２０１にて入力された入力分光データをターゲットとし、ステップＳ２０４にて算出された主成分データを用いて近似することにより、近似分光データを算出する。
【００１７】
ステップＳ２０６において、誤差算出部８は、入力分光データと、ステップＳ２０５にて算出された近似分光データとの誤差Ｅｒｒ_ｉを算出する。ステップＳ２０７において、誤算判定部９は、ステップＳ２０６にて算出された誤差Ｅｒｒ_ｉと、これまで算出された各グループにおける誤差（Ｅｒｒ_0〜Ｅｒｒ_(i-1)）とを比較し、比較結果から、Ｅｒｒ_iが最小値であるか否かを判定する。Ｅｒｒ_iが最小値であれば、処理はステップＳ２０８に進む。一方、Ｅｒｒ_iが最小値でなければ、処理はステップＳ２０９に進む。
【００１８】
ステップＳ２０８において、誤差判定部９は、入力分光データがカテゴライズされるグループを、現在処理を行っているグループｉに更新する。即ち、誤差判定部９は、現在処理しているグループの番号（ｉ）と誤差（Ｅｒｒ_i）とを対応付けて判定結果記憶部１０に記憶する。ステップＳ２０９において、誤差判定部９は、参照分光データ記憶部３に記憶されている全てのグループの参照分光データを比較対象としたか（ステップＳ２０３以降の処理を実行したか）否かを判定する。全てのグループの参照分光データを比較対象とした場合、処理はステップＳ２１１に進む。一方、まだ全てのグレープの参照分光データを比較対象としていない場合、処理はステップＳ２１０に進む。ステップＳ２１０において、分光データ入力部４は、比較対象のグループを未処理のグループに変更し、ステップＳ２０３に戻る。ステップＳ２１１において、判定結果出力部１２は、判定結果記憶部１０に記憶されている誤差が最小のグループを、入力分光データが属するグループとして判定結果出力装置１２に出力する。
【００１９】
ここで、ステップＳ２０５における近似分光データの算出方法の詳細について説明する。なお、本実施形態においては、入力分光データそのものを入力分光データの特徴量として用いる。また、参照分光データに対する主成分分析によって算出された主成分データのうちの低次の主成分データを用いて入力分光データが近似された近似分光データを、参照分光データの特徴量として用いる。先ず、式１にて表される入力分光データＯを、式２にて表される主成分データＥを用いて近似する方法について述べる。
【００２０】
【数１】
2012122968.tif 000003
【００２１】
【数２】
2012122968.tif 000004
【００２２】
入力分光データＯは、主成分データＥの線形和として、式３で表すことができる。ここで、入力分光データ及び参照分光データが３１次元のデータであった場合、主成分データは第３１主成分まで算出することが可能であり、第３１主成分まで全てを用いることにより、入力分光データとの近似誤差は０となる。
【００２３】
【数３】
2012122968.tif 000005
【００２４】
式３おける係数Ａは、最小自乗法を用いることにより、式４で算出できる。
【００２５】
【数４】
2012122968.tif 000006
【００２６】
ここで、主成分の次数として、第Ｎ主成分（Ｎ＜３１）まで使用する場合を考えると、式３は、第Ｎ主成分までの線形和となり、式５にて表される。
【００２７】
【数５】
2012122968.tif 000007
【００２８】
式５においても式３と同様に、係数Ｂは最小自乗法を用いて式６にて算出できる。但し、式６にて用いられる主成分データＥは、第Ｎ主成分（Ｎ＜３１）までのデータである。
【００２９】
【数６】
2012122968.tif 000008
【００３０】
式５において、主成分の次数はＮ（Ｎ＜３１）であるため、入力分光データＯを近似した場合、誤差が生じる。このとき、主成分データが算出された参照分光データと、入力分光データとの特性が近いほど、上記誤差が小さくなるため、誤差が小さくなる主成分データを算出された際に用いた参照分光データのグループに入力分光データが属する可能性が高いと考えられる。
【００３１】
ここで、異なるグループの参照分光データから算出された主成分データを用いた場合の入力分光データの近似精度について、具体例として、ＳＯＣＳ（ＪＩＳ―ＴＲ Ｘ ００１２、色再現評価用標準物体色分光データベース）に収録されている葉の分光反射率を用いて説明する。
【００３２】
上記９２色の分光反射率の中から４６色を抜き出し、グループＡの参照分光データとして使用する。さらに、グループＡの４６色の参照分光データと、Ｄ５０光源下で等色する（三刺激値ＸＹＺ値が一致）プリント出力の参照分光データをグループＢの参照分光データとする。グループＡの参照分光データを図３（ａ）に示し、グループＢの参照分光データを図３（ｂ）に示す。
【００３３】
さらに、グループＡの参照分光データから算出された主成分データのうち、第３主成分までを図４（ａ）に示す。また、グループＢの参照分光データから算出された主成分データのうち、第３主成分までを図４（ｂ）に示す。
【００３４】
いま、上記ＳＯＣＳデータベースの葉の分光反射率９２色の中から、参照分光データとして抜き出した４６色を除いた残り４６色の分光反射率を、入力分光データとして入力する。この入力分光データを図５に示す。
【００３５】
式５を用いて、Ｎ＝３とし、上記入力分光データを近似した結果を図６に示す。図６に示した分光反射率のうち、１色のデータについて、図６（ａ）には、グループＡ（葉の分光反射率）の参照分光データから算出された主成分データを使用した場合の近似結果（近似分光データ）を示す。また、図６（ｂ）には、グループＢ（プリントの分光反射率）の参照分光データから算出された主成分データを使用した場合の近似結果（近似分光データ）を示す。図６（ａ）及び図６（ｂ）から、葉の分光反射率を入力分光データとした場合、同じく、葉の分光反射率であるグループＡの参照分光データから算出された主成分データを用いた方が、高精度に近似できていることが分かる。
【００３６】
誤差算出部８は、入力分光データをターゲットとして近似した近似分光データと、入力分光データそのものとの誤差を算出する。誤差の算出方法としては、例えば、式７に表されるようなＲＭＳ誤差を用いることが考えられる。
【００３７】
【数７】
2012122968.tif 000009
【００３８】
但し、上記実施形態において、誤差の算出方法は、入力分光データと近似分光データとのＲＭＳ誤差に限られるものではない。例えば、図７に示すように、近似に用いる主成分の数を変化させた場合、当然ながらＲＭＳ誤差も変化する。そこで、例えば、ＲＭＳ誤差に任意の閾値を設け、この閾値を下回る誤差で近似可能な、最小の主成分数を誤差値としてもよい。即ち、閾値を下回る最小の主成分数が最も小さいグループにグルーピングするという方法が考えられる。或いは、主成分数を変化させたＲＭＳ誤差の総和を誤差値として使用するという方法も考えられる。
【００３９】
次に、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、入力分光データそのものを、入力分光データの特徴量として用いている。また、第１の実施形態では、参照分光データに対して主成分分析を行うことにより算出した主成分データのうち、低次の主成分データのみを用いて入力分光データを近似した近似分光データを、参照分光データの特徴量として用いている。これに対し、第２の実施形態においては、入力分光データ及び参照分光データの特徴量として、予めユーザが設定した複数の波長での反射率の差分を用いる方法について説明する。
【００４０】
図８は、第２の実施形態に係る画像処理装置８０１の構成を示す図である。なお、図８における入力分光データ記憶部８０２、参照分光データ記憶部８０３及び分光データ入力部８０４は、図１における入力分光データ記憶部２、参照分光データ記憶部３及び分光データ入力部４とそれぞれ同じである。また、図８における判定結果記憶部８０９、判定結果出力部８１１及び判定結果表示装置８０１は、図１における判定結果記憶部１０、判定結果表示装置１１及び判定結果出力部１２とそれぞれ同じである。従って、これらの構成に関する説明は省略する。
【００４１】
図８において、８０５は、分光データ入力部８０４から入力された入力分光データ及び参照分光データの特徴量を算出する特徴量算出部である。８０６は、特徴量算出部８０５にて算出された特徴量を記憶しておくための特徴量記憶部である。８０７は、特徴量記憶部８０６に記憶されている入力分光データの特徴量と参照分光データの特徴量とを比較し、誤差を算出するための特徴量比較部である。
【００４２】
ここで、図９は、第２の実施形態に係る画像処理装置の処理を示すフローチャートである。以下、図９を参照しながら、第２の実施形態に係る画像処理装置の処理について説明する。
【００４３】
ステップＳ９０１において、分光データ入力部８０４は、入力分光データ記憶部８０２に記憶されている判別対象の入力分光データを読み込む。ステップＳ９０２において、特徴量算出部８０５は、ステップＳ９０１にて読み込まれた入力分光データの特徴量を算出し、特徴量記憶部８０６に記憶する。ステップＳ９０３において、分光データ入力部８０４は、比較対象のグループを初期値（ｉ＝０）に設定する。ステップＳ９０４において、分光データ入力部８０４は、参照分光データ記憶部８０３に記憶されている、参照分光データのうち、ステップＳ９０３にて設定したグループ（ｉ番目のグループ）に属する参照分光データを読み込む。ステップＳ９０５において、特徴量算出部８０５は、ステップＳ９０４にて読み込まれた参照分光データの特徴量を算出し、特徴量記憶部８０６に記憶する。
【００４４】
ステップＳ９０６において、特徴量比較部８０７は、特徴量記憶部８０６に記憶されている入力分光データの特徴量と参照分光データの特徴量とを比較し、誤差Ｅｒｒ_iを算出する。ステップＳ９０７において、誤算判定部８０８は、ステップＳ９０６にて算出された誤差Ｅｒｒ_iと、これまで算出された各グループにおける誤差（Ｅｒｒ_0〜Ｅｒｒ_(i-1)）とを比較し、Ｅｒｒ_iが最小値であるか否かを判定する。Ｅｒｒ_iが最小値であれば、処理はＳ９０８に進む。一方、Ｅｒｒ_iが最小値でなければ、処理はステップＳ９０９に進む。
【００４５】
以降のステップＳ９０８からステップＳ９１１までは、第１の実施形態におけるステップＳ２０７からステップＳ２１１までと同様の処理であるため、説明を省略する。
【００４６】
次に、ステップＳ９０２における入力分光データの特徴量算出、及び、ステップＳ９０５における参照分光データの特徴量算出方法について説明する。ここでは、入力分光データ及び参照分光データにおける、５５０ｎｍの波長での反射率と６５０ｎｍの波長での反射率との差分値を特徴量として用いることにする。
【００４７】
入力分光データＯは、上述したとおり、式１で表されるものとすると、入力分光データの特徴量Ｖin、即ち、５５０ｎｍの波長での反射率と６５０ｎｍの波長での反射率との差分値は、式８を用いて算出される。なお、本処理は、第１の算出手段の処理例である。
【００４８】
【数８】
2012122968.tif 000010
【００４９】
また、グループｉにはＭ個の参照分光データがグルーピングされているとし、グループｉのｍ番目の参照分光データの、波長λでの分光データをｒi_m_λとした場合、グループｉの特徴量Ｖref_iは、式９を用いて算出される。
【００５０】
【数９】
2012122968.tif 000011
【００５１】
即ち、式９で表される特徴量は、参照分光データに含まれるＭ個の分光データそれぞれの特徴量の平均値とする。但し、特徴量の算出に関しては、式８及び式９に表される値に限られるものではない。例えば、参照分光データの平均値、分散値等を用いてもよいし、あるいは、上記平均値、分散値、特定の波長間の反射率の差分の重みつき線形和を特徴量として用いてもよい。なお、本処理は、第２の算出手段の処理例である。
【００５２】
次に、ステップＳ９０６における入力分光データの特徴量と参照分光データの特徴量との誤差算出方法について説明する。上述したとおり、特徴量比較部８０７は、入力分光データの特徴量Ｖin及びｉ番目のグループの参照分光データの特徴量Ｖref_iを用いて特徴量の誤差Ｅｒｒ_iを、式１０を用いて算出する。
【００５３】
【数１０】
2012122968.tif 000012
【００５４】
即ち、入力分光データと参照分光データとの特徴量が近いほど、誤差Ｅｒｒ_iは小さくなる。
【００５５】
上記実施形態において、処理を行う分光データは、４００ｎｍ〜７００ｎｍの波長範囲において、１０ｎｍの間隔でサンプリングを行った３１次元のデータとして説明したが、波長範囲及び波長間隔がこれに限定されるものではないことはいうまでもない。ユーザが所望の波長範囲、間隔、であればよく、例えば、３８０ｎｍ〜７８０ｎｍの波長範囲にて１ｎｍ間隔でサンプリングした４０１次元の分光データ等を使用してもよい。
【００５６】
以上のように、上述した実施形態においては、入力分光データから算出された特徴量と、予めグルーピングされている参照分光データから算出された特徴量とを比較し、入力分光データの特性がどのグループに属するかを判定している。従って、入力分光データと一致する参照分光データが存在しない場合であっても、入力分光データがどのグループの参照分光データと特性が近いかを判定することができる。よって、入力分光データを高精度にカテゴライズすることが可能となる。
【００５７】
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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