(57)【要約】【課題】人の色覚における個性に合わせてデザインやサービスを提供できる技術を実現する。【解決手段】画像処理方法は、主に色覚障碍者をサービスの対象とした処理済み画像ＴＩを得ることができる。元々の基本画像に対し、付加画像ＡＩに対応する画素についてＢ成分の比率を相対的に変化させることで、基本画像の中に付加画像ＡＩを埋め込む。埋め込まれた付加画像ＡＩは健常者にほとんど認識できないため、隠し文字となる（Ａ）。これに対し、色覚障碍者にとって付加画像ＡＩの存在は容易に認識できるため、付加画像ＡＩを用いたサービスのメリットを色覚障碍者向けに享受させることができる（Ｂ）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の表示色で表現されたカラーの基本画像に対し、その画像領域内で所望の付加画像を配置するべき領域の画素を個々に指定する指定工程と、
前記指定工程にて指定した個々の画素について、所定の第１原色成分及び第２原色成分に対して他の第３原色成分の比率を相対的に変化させることにより、前記基本画像内に前記付加画像を埋め込む処理を行う埋込工程と
を有する画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理方法において、
前記指定工程に先立ち、前記基本画像と同じ大きさの画像領域を有する第１の単色画像内に、予め前記付加画像を第２の単色画素の集合として配置した被埋め込み画像を準備する準備工程をさらに有し、
前記指定工程では、
前記被埋め込み画像の中から個々の第２の単色画素を抽出し、この抽出した画素の座標に基づいて前記付加画像を配置するべき領域の画素を指定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像処理方法において、
前記基本画像は、
前記第１原色成分、前記第２原色成分及び前記第３原色成分から構成される第１の色空間内で複数の表示色が表現されており、
前記埋込工程は、
指定した個々の画素の表示色を、前記各原色成分に基づき前記第１の色空間とは別の輝度成分、第１色差成分及び第２色差成分から構成される第２の色空間内で表現される表示色に変換する処理と、
前記変換後の表示色について、前記第１色差成分の値を前記第２色差成分の値よりも相対的に大きく変化させた状態で、前記第２の色空間から前記第１の色空間内での表示色に復元する処理と
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
複数の表示色で表現されたカラーの基本画像に対し、その画像領域内で所望の付加画像を配置するべき領域の画素を個々に指定する指定手段と、
前記指定手段により指定された個々の画素について、所定の第１原色成分及び第２原色成分に対して他の第３原色成分の比率を相対的に変化させることにより、前記基本画像内に前記付加画像を埋め込む処理を行う埋込手段と
を備えた画像処理システム。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理システムにおいて、
前記指定手段は、
前記基本画像と同じ大きさの画像領域を有する第１の単色画像内に予め前記付加画像を第２の単色画素の集合として配置した被埋め込み画像に基づき、この被埋め込み画像の中から個々の第２の単色画素を抽出し、この抽出した画素の座標に基づいて前記付加画像を配置するべき領域の画素を指定することを特徴とする画像処理システム。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の画像処理システムにおいて、
前記基本画像は、
前記第１原色成分、前記第２原色成分及び前記第３原色成分から構成される第１の色空間内で複数の表示色が表現されており、
前記埋込手段は、
指定した個々の画素の表示色を、前記各原色成分に基づき前記第１の色空間とは別の輝度成分、第１色差成分及び第２色差成分から構成される第２の色空間内で表現される表示色に変換する処理と、
前記変換後の表示色について、前記第１色差成分の値を前記第２色差成分の値よりも相対的に大きく変化させた状態で、前記第２の色空間から前記第１の色空間内での表示色に復元する処理と
を実行することを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
複数の表示色で表現されたカラーの基本画像に対し、その画像領域内で所望の付加画像を配置するべき領域内に含まれる画素について、所定の第１原色成分及び第２原色成分に対して他の第３原色成分の比率を相対的に変化させることにより、前記基本画像内に前記付加画像を埋め込む処理を施した処理済み画像のデジタルデータが記録された画像記録媒体。
【請求項８】
複数の表示色で表現されたカラーの基本画像に対し、その画像領域内で所望の付加画像を配置するべき領域内に含まれる画素について、所定の第１原色成分及び第２原色成分に対して他の第３原色成分の比率を相対的に変化させることにより、前記基本画像内に前記付加画像を埋め込む処理を施した処理済み画像が印刷された印刷物。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラーの基本画像に対して所望の付加画像を埋め込む加工を施すことができる画像処理方法と画像処理システム、処理済み画像のデジタルデータを記録した画像記録媒体、及び処理済み画像を印刷した印刷物に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文化や言語の違い、年齢性別といった差異、また、身体的な障碍（障害）や能力の如何を問わずに万人が利用することができる施設や製品、情報等の設計（デザイン）手法が「ユニバーサルデザイン」として注目されてきている。また、このようなユニバーサルデザインの考え方を、人の色覚の違いに応用したものが「カラーユニバーサル」ないし「カラーユニバーサルデザイン」として一般にも認知されてきている（非特許文献１参照。）。
【０００３】
例えば、カラーユニバーサルの分野では地下鉄の路線案内マップが有名である。このマップは、現在確認されている３種類の色弱障碍（第１色弱、第２色弱、第３色弱）に対応するため、健常者用を含めて全部で４種類のものが用意されている。これら４種類のマップは、いずれもその用途やサイズ等は同じであるものの、個々の路線を区別して表示するために使用される配色が障碍の有無やその内容（第１〜第３色弱）に応じて異なっている。
【０００４】
上述した地下鉄路線案内マップの例をはじめとして、現在様々な分野でカラーユニバーサルに対応したデザインの認知度が増してきている。また、デザイナーが健常者である場合に、自己の作成したデザインが色覚障碍者にどのように見えるのかを確認するための支援ツールとして、一般にコンピュータ用ソフトウエアが普及してきている（例えば、非特許文献２参照。）。この支援ツールを利用すれば、健常者がパソコン等の画面上で色覚障碍者の見え方に近い体験をすることができる。こうした支援ツールの普及がカラーユニバーサル化を考慮したデザイン活動を後押しし、今後もカラーユニバーサルに関連した技術開発の重要性がさらに高まっていくと考えられる。
【０００５】
その一例として、パソコン等のＯＡ機器を使用する色覚障碍者のためにディスプレイの表示色に加工を施すことで、色覚障碍者にとって利用しやすい作業環境を提供する表示システムの先行技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。この先行技術は、パソコン等からディスプレイに出力されるカラー映像信号のうち、赤色についてはこれを青色に代替えし、また青緑色についてはこれを紫色に代替えして加工することにより、色覚障碍者のなかでも特に多数である赤緑色覚障碍者にとって識別しやすいカラー表示を実現するというものである。
【０００６】
先行技術の手法によれば、オリジナルのカラー画像に色覚障碍者にとって識別しにくい表示色が含まれていても、これらは色覚障碍者にとって認識しやすい別の色信号に変換された上でディスプレイに表示される。この場合、例えばオリジナルのカラー画像では赤色と青緑色とを用いた色分け模様がデザインされていたとしても、これらは青色と紫色という別の大きなコントラストをなす色分け模様に変換されて表示されるため、色覚障碍者が画像内に色分け模様が存在することを容易に認識することができると考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】”カラーユニバーサルデザイン／ＣＵＤとは？”［online］、特定非営利法人カラーユニバーサルデザイン機構（略称ＣＵＤＯ）、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.cudo.jp/cud_nani/index.html＞
【非特許文献２】フリーソフトウェア  ”色弱・色盲の方の視界をシミュレートするＣＵＤＧｌａｓｓ”［online］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.magicvox.net/archive/2005/07051456/＞
【特許文献１】特開平１１−１７５０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、色覚における視覚障碍者の数は決して少ないものではなく、色覚障碍そのものがもはや個性の１つとまで考えられるようになってきている。しかし、上述した先行技術（特許文献１）に見られるように、これまでのデザインの考え方は、あくまでサービスの対象を主として健常者に置いているものが多く、健常者向けに基本となるデザインが考え出された後で、色覚障碍者向けにカラーユニバーサル化の加工が後追い的に行われているのが現状である。このように、色覚障碍者を主な対象としてデザインやサービスを提供する手法や、色覚障碍者が主としてメリットを享受しやすいデザインやサービスを生み出す体制はまだまだ充分であるといえない。
【０００９】
そこで本発明は、色覚障碍等の人の色覚における個性に合わせてデザインやサービスを提供できる技術の提供を課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記のように、これまでのカラーユニバーサルデザインの考え方は一つの便法であるものの、実際のデザインにおいて視覚障碍者が不便を感じることは依然として多く、さらに彼らにとってメリットを享受しやすいデザインやサービスそのものは未だ少ない。本発明の発明者等はこの点に注目し、鋭意研究を重ねた結果、主として視覚障碍者向けのデザインやサービスを提供できる方法を画像処理の分野から創案するに至った。
【００１１】
すなわち本発明は、以下の手法（手段）により上記の課題を解決する。本発明の画像処理方法は、次の工程（１），（２）を通じてカラーの基本画像に加工を施すことにより、色覚障碍者にとって利便な処理を実現している。また本発明の画像処理システムは、これら工程（１），（２）を実行する指定手段及び埋込手段を備える。
【００１２】
（１）指定工程
先ずこの工程では、複数の表示色で表現されたカラーの基本画像に対し、その画像領域内で所望の付加画像を配置するべき領域の画素を個々に指定する。なお、「付加画像」は所望のものとして予め用意しておくことができ、その具体的な態様（例えば文字、絵柄等）はサービスを主として提供する対象者（色覚障碍者）に向けたものとすることができる。
【００１３】
（２）埋込工程
次に埋込工程では、上記（１）で指定した個々の画素について、所定の第１原色成分及び第２原色成分に対して他の第３原色成分の比率を相対的に変化させることにより、基本画像内に付加画像を埋め込む処理を行う。
【００１４】
例えば、ある種の色覚障碍者は、特定の２つの色（第１原色成分、第２原色成分）の刺激を知覚する視細胞（特定の２種類の錐体細胞）に互いを抑制する力が働く傾向にある。その代わり、第１原色成分と第２原色成分との判別が困難である色覚障碍者の多くは、これらとは別の第３原色成分の刺激に対して視細胞（上記と別の錐体細胞）が敏感に反応する傾向にあり、その感度は健常者に比較して優れていることが分かっている。これはつまり、数ある表示色について、第３原色成分の比率が相対的に高くなると色覚障碍者にとってその変化に対する認識は容易となるが、健常者にとってはその変化をほとんど認識できないものが存在することを意味する。
【００１５】
本発明の発明者等は上記の性質に鑑み、（２）の埋込工程では、元々の基本画像の中で色覚障碍者向けの付加画像を配置したい領域の個々の画素について、それらが本来有する第３原色成分の比率を相対的に変化（増加又は減少）させる処理を施すこととした。これにより、処理後の画素が含まれる領域は、それ自体が色覚障碍者にとって他との識別が容易な意味を持つものとなるが、健常者にとっては特に意味をなさない（基本画像に埋没して存在しない）ものとなる。したがって、付加画像を例えば文字や絵柄等で構成しておけば、処理後の基本画像の中に色覚障碍者だけが認識可能な隠し文字を埋め込んだり、隠し絵柄を埋め込んだりすることができる。
【００１６】
また本発明の画像処理方法は、上記（１）の指定工程に先立ち、基本画像と同じ大きさの画像領域を有する第１の単色画像（例えば白色画像）内に、予め付加画像を第２の単色画素（例えば黒色画素）の集合として配置した被埋め込み画像を準備する準備工程をさらに有してもよい。この場合、（１）の指定工程では、被埋め込み画像の中から個々の第２の単色画素を抽出し、この抽出した画素の座標に基づいて前記付加画像を配置するべき領域の画素を指定することができる。また画像処理システムの指定手段は、画素の指定に際して予め用意された被埋め込み画像を用いることができる。
【００１７】
上記の態様であれば、基本画像のどの領域に付加画像を埋め込むかを予め被埋め込み画像によって規定しておくことができる。すなわち、被埋め込み画像はその全体の大きさが基本画像と同じであり、第１の単色画像を下地として、その中に付加画像を第２の単色画素の集合として配置した構成である。このため、被埋め込み画像内でみた付加画像（第２の単色画素の集合）の配置がそのまま基本画像に対して付加画像を埋め込むべき配置となる。この場合、例えばソフトウエアによる演算処理において、第２の単色画素の値（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）から、被埋め込み画像内で付加画像となるべき画素の配置（座標）を容易に特定することができるため、コンピュータハードウエアを用いた画像処理に好適する。また、人の見た目上でも基本画像に対する付加画像の配置の確認（被埋め込み画像での健常者による視認）が容易であるため、付加画像の配置を検討（デザイン）する際の利便性を向上することができる。
【００１８】
なお、画像処理の元となる基本画像は、第１原色成分、第２原色成分及び第３原色成分から構成される第１の色空間内で複数の表示色が表現されているものとする。この場合、上記（２）の埋込工程は、以下の処理を含むことが望ましい。また、本発明の画像処理システムが有する埋込手段は、以下の処理を実行することができる。
【００１９】
（ａ）変換処理
この変換処理では、指定した個々の画素の表示色を、各原色成分に基づき第１の色空間とは別の輝度成分、第１色差成分及び第２色差成分から構成される第２の色空間内で表現される表示色に変換する。
【００２０】
（ｂ）復元処理
この復元処理では、変換後の表示色について、第１色差成分の値を第２色差成分の値よりも相対的に大きく変化させた状態で、第２の色空間から第１の色空間内での表示色に復元する。
【００２１】
すなわち、元のカラーの基本画像では、個々の画素が第１の色空間内で表される第１原色成分、第２原色成分及び第３原色成分についてそれぞれ本来の値を有している。これを上記（ａ）の処理により、指定した画素の表示色を一旦、別の第２の色空間でみた場合の表示色に変換する。なお変換後の表示色は、輝度成分、第１色差成分及び第２色差成分についてそれぞれ固有の値を有する。
【００２２】
次に上記（ｂ）の処理により、第１色差成分と第２色差成分のそれぞれについて元の値を変化させるが、このとき第１色差成分の値を第２色差成分の値よりも相対的に大きく変化させた上で、再度、その表示色を第２の色空間から第１の色空間内での表示色に復元する。すると、その復元された表示色は元々の基本画像に比較して、第１及び第２原色成分に対して第３原色成分の比率が相対的に変化（減少又は増加のいずれか）された状態となる。これにより、付加画像が配置される領域内の画素については、その他（領域外）の画素に比較して第３原色成分の差異が強調されるため、上記のように色覚障碍者にとってはその存在を容易に判別することが可能となる。
【００２３】
なお本発明は、上記の画像処理方法を用いて埋め込み処理を施された処理済み画像をデジタルデータとして記録した画像記録媒体をも含む。すなわち本発明の画像記録媒体は、複数の表示色で表現されたカラーの基本画像に対し、その画像領域内で所望の付加画像を配置するべき領域内に含まれる画素について、所定の第１原色成分及び第２原色成分に対して他の第３原色成分の比率を相対的に変化させることにより、基本画像内に付加画像を埋め込む処理を施した処理済み画像のデジタルデータが記録されたものである。
【００２４】
本発明の画像記録媒体は、これを用いて可視媒体（例えば印刷用紙）に画像を印刷したり、あるいはカラーディスプレイに画像を表示したりすることができる。この場合の表示物（例えばポスター、案内表示物、案内表示画面、情報伝達画面、デジタルサイネージ等）は、色覚障碍者が主に付加画像によるサービス（例えば文字情報、絵柄情報）のメリットを享受できるものとなり、色覚障碍者向けに特有のサービスを実現した媒体を容易に大量供給することができる。
【００２５】
また本発明は、上記の画像処理方法を用いて処理を施された処理済み画像が印刷された印刷物をも含む。すなわち本発明の印刷物は、複数の表示色で表現されたカラーの基本画像に対し、その画像領域内で所望の付加画像を配置するべき領域内に含まれる画素について、所定の第１原色成分及び第２原色成分に対して他の第３原色成分の比率を相対的に変化させることにより、基本画像内に付加画像を埋め込む処理を施した処理済み画像が印刷されたものである。
【００２６】
本発明の印刷物は、これを情報伝達媒体（例えばポスター、案内表示物、案内表示画面、情報伝達画面）として利用することができる。このような情報伝達媒体は、色覚障碍者が主に付加画像によるサービス（例えば文字情報、絵柄情報）のメリットを享受することができるものとして広く利用することができる。
【発明の効果】
【００２７】
以上のように本発明の画像処理方法、画像処理システム、画像記録媒体及び印刷物は、人の色覚に関する特性に応じてデザインやサービスを提供することができる。また、主として色覚障碍者向けにサービスを提供しつつ、健常者に対しては元々の基本画像のデザイン性を損なうことがないので、色覚障碍者と健常者の双方にとって利便である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】画像処理方法を実行するための機能を有した画像処理システムの構成を概略的に示した図である。
【図２】画像処理の対象となる基本画像Ｒａｗ１の例と予め用意された被埋め込み画像Ｒａｗ２の例をそれぞれ示す図である。
【図３】処理済み画像の例と色覚障碍者による実際の知覚イメージとを対比して示した図である。
【図４】画像処理アプリケーションの主要な処理として画像処理システムにより実行される付加画像埋め込み処理の手順例を示すフローチャートである。
【図５】付加画像埋め込み処理において探索対象となる点Ｘｎと指定される画素との関係を対比して示す図である。
【図６】基本画像Ｒａｗ１及び被埋め込み画像Ｒａｗ２それぞれについての応用例を示す図である。
【図７】応用例の基本画像Ｒａｗ１及び被埋め込み画像Ｒａｗ２を用いて処理された処理済み画像ＴＩの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の画像処理方法及びこれを実行するための画像処理システム、さらには画像記録媒体、印刷物の実施形態について説明する。
【００３０】
図１は、画像処理方法を実行するための機能を有した画像処理システム１００の構成を概略的に示した図である。この画像処理システム１００は、例えば汎用のパーソナルコンピュータ（以下、「パソコン」と略称する。）のハードウエア資源を用いて実現することができる。汎用のパソコンは、例えば図示しないＣＰＵやメモリデバイス等を備える他、図示しないカラーディスプレイ（例えば液晶ディスプレイ）を備えている。画像処理システム１００は、これらハードウエア資源を用いて基本ソフトウエアであるＯＳ（オペレーティングシステム）１０を実行することにより、汎用のコンピュータ機器としてのプラットフォームを構築している。
【００３１】
画像処理システム１００が実行するＯＳ１０には、例えばインタフェース（Ｉ／Ｆ）制御部１０ａとしての機能要素が含まれている。Ｉ／Ｆ制御部１０ａは、例えばハードウエアインタフェースであり、このため画像処理システム１００には、例えばＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ  ｍｅｍｏｒｙ）カード等の規格に対応した各種の外部記憶装置２２を接続することができる。なお外部記憶装置２２は、例えば半導体メモリ等のストレージデバイス（記録媒体）である。
【００３２】
また画像処理システム１００は、記憶媒体としての大容量記憶装置２０を有している。大容量記憶装置２０は、例えばハードディスク装置や半導体メモリドライブ（ＳＳＤ）等のハードウエア資源を用いて構成されている。大容量記憶装置２０には、ＯＳ１０の実行に伴う各種の制御情報が記憶されており、画像処理システム１００は適宜、大容量記憶装置２０から制御情報を読み出してコンピュータ機器としての機能を実行する。
【００３３】
また画像処理システム１００は、そのＯＳ１０上で各種のアプリケーション１４，１６，１８を動作させることができる。コントローラＡＰＩ１２は、ＯＳ１０によるアプリケーション１４，１６，１８の実行を管理する。各種のアプリケーション１４，１６，１８は、それぞれ例えば画像作成アプリケーション１４、画像処理アプリケーション１６、その他アプリケーション１８である。
【００３４】
このうち画像作成アプリケーション１４は、例えばカラーで基本画像の作成を支援するツールである。グラフィックデザイナー、画像編集者等のユーザは、画像処理システム１００としてのパソコンを操作して画像作成アプリケーション１４を動作させ、所望の基本画像を作成することができる。また作成された基本画像は、画像作成アプリケーション１４の要求により上記の大容量記憶装置２０にデジタルデータとして記憶したり、あるいはそこから読み出して編集したりすることができる。なお本実施形態では、基本画像が例えばＲａｗ形式で作成及び保存されるものとする。
【００３５】
あるいは、上記の基本画像は、例えばデジタルカメラにより撮像されたものであってもよい。この場合、基本画像は例えば外部記憶装置２２（メモリカード）からデジタルデータ（Ｒａｗ形式）を読み込んで、これを大容量記憶装置２０に保存（複写）することができる。
【００３６】
また画像処理アプリケーション１６は、上記の画像作成アプリケーション１４を用いて作成された基本画像に対し、付加画像の埋め込み処理を施すためのツールである。なお、画像処理アプリケーション１６の機能や動作についてはさらに別の図面を用いて後述する。
【００３７】
その他アプリケーション１８は任意のアプリケーションが該当する。例えば、文書編集用アプリケーション、表計算用アプリケーション、ウェブ閲覧用アプリケーション、電子メール送受信用アプリケーション等である。
【００３８】
なお、ここではＯＳ１０上に各種のアプリケーション実行環境が構築されている例を挙げているが、例えばＯＳ１０上にＪａｖａ（登録商標）仮想マシンを構築し、この仮想マシンがコントローラＡＰＩ１２を通じてＪａｖａ（登録商標）アプリケーションとしての各種アプリケーション１４，１６，１８を実行する構成であってもよい。
【００３９】
図２は、画像処理の対象となる基本画像Ｒａｗ１の例と予め用意された被埋め込み画像Ｒａｗ２の例をそれぞれ示す図である。なお、本発明の発明者等が開示しようとする図面は元来カラーで表現されているが、日本国特許法又はこの法律に基づく命令の要求により、実際の添付図面はカラーではなく便宜的にグレースケール化したものとして開示せざるを得ないことをここに断っておく。したがって、本実施形態を技術情報として利用する当業者等にあっては、以下の説明文を参照の上、発明者等が本来的に開示しようとするカラー画像を再現されることが望ましい。
【００４０】
〔基本画像〕
図２中（Ａ）：ユーザにより作成されたカラーの基本画像（図中符号Ｒａｗ１）には、例えば黄灰色系の背景に桃色系の文字列（ここでは「ＡＢＣＤ」の文字列）が配置されたデザインが施されている。基本画像Ｒａｗ１は、例えばその画像領域（全体）の大きさを横Ｗ１ピクセル×縦Ｈ１ピクセルとして表すことができる。なお、ここでは発明の理解を容易にするため、極めてシンプルなデザインを例に挙げているが、より複雑・高度なデザインが基本画像Ｒａｗ１に施されていても構わない。
【００４１】
〔被埋め込み画像〕
図２中（Ｂ）：この被埋め込み画像（図中符号Ｒａｗ２）は、例えばユーザにより予め作成されたものとして用意されている。すなわちユーザは、所望の付加画像ＡＩを配置した被埋め込み画像Ｒａｗ２を予め準備しておくこととする（準備工程）。
【００４２】
被埋め込み画像Ｒａｗ２は、例えば白色（第１の単色）の背景に黒色（第２の単色）の付加画像（例えば「１２３４」の文字列）を配置した態様である。ここでは付加画像（図中符号ＡＩ）が単純な文字列で表されているが、付加画像ＡＩはその他の意味を持つ文字列であってもよいし、何らかの絵柄であってもよい。なお、ここでは付加画像ＡＩが背景となる白色画像内に黒色画素の集合として表されているが、背景は白色以外の単色画像であってもよいし、付加画像ＡＩは黒色以外の単色画素の集合であってもよい。また、被埋め込み画像Ｒａｗ２の全体は、その画像領域の大きさが横Ｗ１ピクセル×縦Ｈ１ピクセルであって、基本画像Ｒａｗ１と同じ大きさに設定されている。
【００４３】
〔画像処理方法の概要〕
本実施形態で用いる画像処理方法は、元となる基本画像Ｒａｗ１の中に、付加画像ＡＩを埋め込むものである。具体的には、基本画像Ｒａｗ１について、付加画像ＡＩを配置するべき領域の画素を指定し、それぞれの画素が有するＲＧＢの各原色成分のうち、Ｒ，Ｇの値に比較してＢの値の比率を相対的に変化させる処理を行う。
【００４４】
図２中（Ａ）に示される基本画像Ｒａｗ１の例でいえば、これに図２中（Ｂ）の被埋め込み画像Ｒａｗ２を重ね合わせると、黄灰色系の背景部分に付加画像ＡＩを配置するべき領域が規定されることになる。この領域内の全ての画素について、Ｒ，Ｇの値に比較してＢの値の比率を相対的に変化させる処理を行うと、元の基本画像Ｒａｗ１に対して付加画像ＡＩが埋め込まれた状態となる。
【００４５】
〔処理済み画像の例〕
図３は、処理済み画像の例と色覚障碍者による実際の知覚イメージとを対比して示した図である。ここでも同様に、実際の添付図面はカラーではなく、便宜的にグレースケール化したものとして開示せざるを得ないことに留意されたい。
【００４６】
図３中（Ａ）：上記の画像処理方法を適用した処理済み画像（図中符号ＴＩ）は、上記のように黄灰色系の背景部分に付加画像ＡＩが埋め込まれた状態となっている。健常者の場合、処理済み画像ＴＩ内に埋め込まれている付加画像ＡＩの存在をほとんど認識することはない。すなわち健常者は、黄灰色系の背景部分の中で、付加画像ＡＩとなる領域内の画素でＢ成分が相対的に変化していたとしても、その分の刺激（差異）に対してそれほど敏感にＳ錐体が反応しない。このため、例えば図３中（Ａ）に示したとおり、その視認性は元の基本画像Ｒａｗ１とほとんど変わりがなく、背景部分に付加画像ＡＩが隠れた（埋没した）状態となる（ただし、視認性が基本画像Ｒａｗ１と全く同一というわけではない。）。
【００４７】
〔色覚障碍者の知覚イメージ〕
一方、広義の色弱者の中でも、例えば赤緑色覚障碍者は、Ｌ錐体又はＭ錐体のどちらかの総数に問題がある場合が多い。このような色覚障碍者は、Ｒ成分とＧ成分の識別が困難であると考えられるが、それを補うかのように、Ｂ成分の刺激に対して敏感であることが知られている。以下、本実施形態ではこのような色覚障碍者を対象とする。
【００４８】
図３中（Ｂ）：上記の色覚障碍者が処理済み画像ＴＩを視認した場合、その背景部分でも特に、付加画像ＡＩの領域内の画素でＢ成分が相対的に変化しているため、その分の刺激（差異）に対してＳ錐体が敏感に反応する傾向がある。このため、色覚障碍者にとって付加画像ＡＩは、容易に識別できる文字情報としての意味を持つことになる。
【００４９】
本発明の発明者等は色覚障碍の仕組みを元に、上記の色覚障碍者については視覚神経細胞のＳ錐体が敏感である点に着目し、より実用的な画像処理の方法を創案するに至ったものである。具体的には、付加画像ＡＩを配置する領域の画素について、そのＲＧＢ値をＹＣｂＣｒに変換し、そのうちＣｂ，Ｃｒのレンジをシフトさせることにより、色覚障碍者のための画像処理技術を好適に実現することが可能となった。
【００５０】
〔画像処理方法〕
以下、本実施形態の画像処理方法について具体的に説明する。以下の画像処理方法は、画像処理システム１００が上記の画像処理アプリケーション１６を用いて実行することができる。
【００５１】
図４は、画像処理アプリケーション１６の主要な処理として画像処理システム１００により実行される付加画像埋め込み処理の手順例を示すフローチャートである。以下、手順例に沿って処理の内容を説明する。
【００５２】
〔指定工程（指定手段）〕
ステップＳ１０：付加画像埋め込み処理の開始に伴い、画像処理システム１００は被埋め込み画像Ｒａｗ２の全体（全画像領域）の中で、未探索の領域からＲＧＢ画素値が（０，０，０）となる点Ｘｎを探索する。上記のように、付加画像ＡＩを黒色画素の集合として作成している場合、ＲＧＢ画素値が（０，０，０）となる点Ｘｎを探索すれば、付加画像ＡＩに該当する画素を容易に特定することができる。
【００５３】
ステップＳ１２：そして画像処理システム１００は、探索対象の画素、つまり画素値（０，０，０）の点Ｘｎが存在しているか否かを判断する。探索対象の画素が見つかった場合（Ｙｅｓ）、画像処理システム１００は次にステップＳ１４を実行する。
【００５４】
ステップＳ１４：画像処理システム１００は、基本画像Ｒａｗ１の中で上記の点Ｘｎに対応する座標を指定する。上記のように、本実施形態では予め基本画像Ｒａｗ１と被埋め込み画像Ｒａｗ２とで互いの大きさ（縦横のピクセル数）が同一に設定されているため、被埋め込み画像Ｒａｗ２の中で探索した点Ｘｎの座標が分かれば、基本画像Ｒａｗ１の中で付加画像ＡＩを配置するべき画素の座標を容易に指定することができる。
【００５５】
〔埋込工程（埋込手段）〕
ステップＳ１６：次に画像処理システム１００は、画素値変換復元処理を実行する。この処理では、先のステップＳ１４で指定した座標の画素について、例えば以下の諸演算により画素の値の変換及び復元が行われる。
【００５６】
（１）先ず、以下の演算式によりＲＧＢ値をそれぞれＹＣｂＣｒ値に変換する。
ｙ  ＝０．２９９００×Ｒ＋０．５８７００×Ｇ＋０．１１４００×Ｂ
ｃｂ＝−０．１６８７４×Ｒ−０．３３１２６×Ｇ＋０．５００００×Ｂ
ｃｒ＝０．５００００×Ｒ−０．４１８６９×Ｇ−０．０８１３１×Ｂ
なお上式において、
Ｒ：指定した座標（画素）のＲ成分値（第１原色成分の値）
Ｇ：指定した座標（画素）のＧ成分値（第２原色成分の値）
Ｂ：指定した座標（画素）のＢ成分値（第３原色成分の値）
である。
【００５７】
なお、本実施形態でＲＧＢの色空間（第１の色空間）とは別の色空間（第２の色空間）としてＹＣｂＣｒを用いたのは、視覚特性を意識した画像処理を目指すためである。ＹＣｂＣｒはＨＳＶとＲＧＢの両方の長所を兼ね備えていると一般的に考えられるため、ＲＧＢからの変換先となる色空間として極めて好適である。
【００５８】
（２）上記（１）の演算で求められたＹＣｂＣｒ値（ｙ，ｃｂ，ｃｒ）を以下の演算式によりＲＧＢ値に復元する。
Ｒ＝ｙ＋１．４０２００×（ｃｒ＋ｗ２）
Ｇ＝ｙ−０．３４４１４×（ｃｂ＋ｗ１）−０．７１４１４×（ｃｒ＋ｗ２）
Ｂ＝ｙ＋１．７７２００＋（ｃｂ＋ｗ１）
上式において、
ｗ１：ｃｂのシフト値（例えば１５程度）
ｗ２：ｃｒのシフト値（例えば±５程度）
である。
【００５９】
（３）上記（２）で復元したＲＧＢ値を、今回指定した画素の新たな画素値として記憶する。
【００６０】
今回指定した画素について以上の変換復元処理を実行すると、画像処理システム１００はステップＳ１０に戻り、被埋め込み画像Ｒａｗ２の未探索領域から新たにＲＧＢ画素値が（０，０，０）の点Ｘｎを探索する。そして、新たに探索対象の画素が見つかった場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、画像処理システム１００はステップＳ１４で指定した画素について上記（１）〜（３）の演算処理を実行する。
【００６１】
以下同様にして、画像処理システム１００はステップＳ１０〜ステップＳ１６の手順を繰り返し実行する。このような手順を繰り返すことで、被埋め込み画像Ｒａｗ２内で全ての付加画像ＡＩの領域に該当する点Ｘｎを探索し、基本画像Ｒａｗ１の画像領域内に付加画像ＡＩを埋め込む処理を完成させることができる。
【００６２】
そして、被埋め込み画像Ｒａｗ２内でもはや探索対象の画素が見つからなくなると（ステップＳ１２：Ｎｏ）、画像処理システム１００はステップＳ１８に進む。
【００６３】
ステップＳ１８：この場合、画像処理システム１００は処理後の基本画像Ｒａｗ１を例えば大容量記憶装置２０又は外部記憶装置２２に保存し、この付加画像埋め込み処理を終了する。
【００６４】
図５は、付加画像埋め込み処理において探索対象となる点Ｘｎと指定される画素との関係を対比して示す図である。なお図５中（Ａ）は、図５中（Ｂ）に示される処理済み画像ＴＩのうち、一点鎖線で囲まれた部分に対応する被埋め込み画像Ｒａｗ２の拡大図である。なお、ここでは理解を容易にするため、１画素（ピクセル）の大きさを実際の大きさよりも誇張して示している。
【００６５】
図５中（Ａ）：例えば先のステップＳ１０において、画像処理システム１００は被埋め込み画像Ｒａｗ２内でＸ方向（又はＹ方向）へ順に１つずつ注目する画素の値を読み取っていき、（０，０，０）以外の値を持つ画素については「対象外画素」としてラベル化（ラベル付け）する。本実施形態では、付加画像ＡＩ以外の領域を白色画像としているので、これらについては例えば画素値が（２５５，２５５，２５５）となる。したがって、そのような画素は「対象外画素」としてラベル化され、以後は探索対象から除外される。
【００６６】
注目する画素の位置（図中の点Ｘｎ）が付加画像ＡＩの領域に達すると、画像処理システム１００が読み取った画素値は（０，０，０）となる。この場合、画像処理システム１００は、今回の注目画素（点Ｘｎ）の座標に基づき、基本画像Ｒａｗ１中で対応する画素（点Ｘｎ）の座標を指定する（ステップＳ１４）。なお、このとき画像処理システム１００は今回の注目画素を「探索済み画素」としてラベル化（ラベル付け）し、以後はステップＳ１０で探索対象から除外する。
【００６７】
図５中（Ｂ）：画像処理システム１００は、基本画像Ｒａｗ１の中で対応する画素（点Ｘｎ）の座標を指定すると、その画素について上記の画素値変換復元処理（ステップＳ１６）を実行する。これにより、処理済み画像ＴＩの中で今回指定された座標（点Ｘｎ）に対応する画素の値は、そのＢ成分の比率が相対的に変化された状態となる。
【００６８】
以下同様に、被埋め込み画像Ｒａｗ２内で白色画像の領域に該当する画素については「対象外画素」としてラベル化され、付加画像ＡＩの領域に該当する画素については「探索済み画素」としてラベル化される。そして、全ての画素（Ｘ方向にＷ１ピクセル×Ｙ方向にＨ１ピクセル）についてラベル化が完了し、探索対象の画素がなくなると、画像処理システム１００は上記のステップＳ１８で処理後の基本画像Ｒａｗ１を保存し、付加画像埋め込み処理を終了する。最終的に保存した処理後の基本画像Ｒａｗ１は、処理済み画像ＴＩとして利用することができる。
【００６９】
上述した一実施形態の画像処理方法によれば、基本画像Ｒａｗ１の中に付加画像ＡＩを埋め込むことで、出来上がった処理済み画像ＴＩを主として色覚障碍者向けのサービスに利用することができる。また、処理済み画像ＴＩを健常者が利用する際にも、付加画像ＡＩの存在は特に視認されず、元々あった基本画像Ｒａｗ１のデザインを損なうことがない。したがって、色覚障碍者と健常者の両者がそれぞれの視覚特性を用いて処理済み画像ＴＩを利用することができる。
【００７０】
〔応用例〕
図６は、基本画像Ｒａｗ１及び被埋め込み画像Ｒａｗ２それぞれについての応用例を示す図である。
【００７１】
図６中（Ａ）：この応用例では、基本画像Ｒａｗ１として例えばデジタルカメラにより撮像して得られたカラーの風景写真（例えば開花時の桜並木を撮影した風景）を使用する。このとき基本画像Ｒａｗ１のサイズは、例えば横Ｗ２ピクセル×縦Ｈ２ピクセルとする。なお、ここでも便宜上、図面はグレースケール化されていることを断っておく。
【００７２】
図６中（Ｂ）：上記の基本画像Ｒａｗ１のサイズに合わせて、応用例の被埋め込み画像Ｒａｗ２を別途用意する（準備工程）。この応用例では、付加画像ＡＩとして例えば「桜まつりへようこそ！」の文字列を２段書きにし、上段の「桜まつりへ」と下段の「ようこそ！」の配置を列方向に数文字分ずらした構成が採用されている。また付加画像ＡＩ全体としての配置は、被埋め込み画像Ｒａｗ２の画像領域内で略中央の部分に設定されている。
【００７３】
〔処理済み画像〕
図７は、応用例の基本画像Ｒａｗ１及び被埋め込み画像Ｒａｗ２を用いて処理された処理済み画像ＴＩの例を示す図である。
【００７４】
図７中（Ｃ）：応用例についても同様に、処理済み画像ＴＩはその元となる基本画像Ｒａｗ１内に付加画像ＡＩが埋め込まれた状態となっている。ただし、これを健常者が視認する場合、付加画像ＡＩの存在がほとんど認識されることはないため、上記の文字列は隠し文字（隠し情報）となる。
【００７５】
図７中（Ｄ）：これに対し、応用例の処理済み画像ＴＩを色覚障碍者が視認する場合、その視覚特性から付加画像ＡＩの存在が容易に認識されることになる。このため視覚障害者に対しては、上記の「桜まつりへようこそ！」という文字列を文字情報（サービス情報）として提供することができる。
【００７６】
〔画像記録媒体の実施形態〕
また、以上の画像処理システム１００を用いて付加画像埋め込み処理を施した処理済み画像ＴＩのデジタルデータは、上記のように大容量記憶装置２０に保存したり、外部記憶装置２２に保存したりすることができる。また図示していないが、例えば光ディスク（ＣＤ−Ｒ／ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ）や光磁気ディスク（ＭＯ）等のドライブを用いることで、フレキシブルディスクにデジタルデータを保存することもできる。
【００７７】
いずれにしても、デジタルデータを記録した画像記録媒体は、汎用のパソコン等を用いてデータを読み取ることにより、ディスプレイに処理済み画像ＴＩを表示したり、あるいは、記録用紙に処理済み画像ＴＩを印刷（出力）したりすることに利用可能である。また、それらの結果物は、主に色覚障碍者向けのサービスに利用することができる媒体（情報伝達物、宣伝広告物、デジタルサイネージ等）となり、これを大量に配布・配信することで産業上の利用性を実現することができる。
【００７８】
〔印刷物の実施形態〕
あるいは、以上の画像処理システム１００を用いて付加画像埋め込み処理を施した処理済み画像ＴＩは、例えばこれを何らかの印刷媒体（紙、フィルム、樹脂、金属、ガラス等）に印刷することもできる。すなわち、処理済み画像ＴＩを例えば紙媒体に印刷することにより、図３，図７等に示される形態の印刷物を得ることができる。このような印刷物に表された処理済み画像ＴＩは、健常者には図３中（Ａ）や図７中（Ｃ）に示されるように基本画像Ｒａｗ１とほとんど変わりなく視認される一方、色覚障碍者には図３中（Ｂ）や図７中（Ｄ）に示されるように別の態様で視認されるため、両者がそれぞれの視覚特性に応じて処理済み画像ＴＩを利用することができる。
【００７９】
特に色覚障碍者にとっては、付加画像ＡＩが自己向けのサービスやデザインとなるため、このような印刷物は、サービスやデザインのメリットを色覚障碍者が集中的に享受することができる情報伝達媒体として広く利用することができる。
【００８０】
本発明は上述した実施形態に制約されることなく、種々に変形して実施することができる。例えば画像処理システム１００は汎用のパソコンだけでなく、専用機として構成することもできる。
【００８１】
一実施形態で用いた演算アルゴリズムにおいて、シフト値ｗ１，ｗ２の値は特に固定されておらず、その範囲を適宜に変更してもよい。また言うまでもなく、付加画像埋め込み処理の手順例はあくまで好例であり、プログラム上で細かい手順を入れ替えたり、他の手順を挿入したりする改変は十分に可能である。
【００８２】
また一実施形態では、画素値変換復元処理の演算においてＲＧＢ値からＹＣｂＣｒ値に変換した後、これをＲＧＢ値に復元する際にｃｂ，ｃｒのレンジをシフトするアルゴリズムを用いているが、これとは別のアルゴリズムを用いてもよい。例えば、画素値変換復元処理において以下の演算式を適用することもできる。
【００８３】
（１）先ず、以下の演算式によりＲＧＢ値をそれぞれＹＣｂＣｒ値に変換する。
ｙ  ＝０．２９９００×Ｒ＋０．５８７００×Ｇ＋０．１１４００×（Ｂ−Ｗ）
ｃｂ＝−０．１６８７４×Ｒ−０．３３１２６×Ｇ＋０．５００００×（Ｂ−Ｗ）
ｃｒ＝０．５００００×Ｒ−０．４１８６９×Ｇ−０．０８１３１×（Ｂ−Ｗ）
【００８４】
上式において、変数Ｗは指定した画素（点Ｘｎ）のＢ成分を相対的に変化させる値であり、この変数Ｗを５〜２０程度とすることができる。なお、変数Ｗの範囲はあくまで一例であり、具体的な数値は、使用する画像のサイズに依存して変化させてもよい。
【００８５】
（２）上記（１）の演算で求められたＹＣＣ値（ｙ，ｃｂ，ｃｒ）を以下の演算式によりＲＧＢ値に復元する。
Ｒ＝ｙ＋１．４０２００×ｃｒ
Ｇ＝ｙ−０．３４４１４×ｃｂ−０．７１４１４×ｃｒ
Ｂ＝ｙ＋１．７７２００＋ｃｂ
この場合、一実施形態で用いたシフト値ｗ１，ｗ２は使用しない。
【００８６】
以上の演算式を適用しても、結果的に指定した画素についてＢ成分の比率を相対的に変化させることができる。このため、一実施形態と同様の仕組みで基本画像Ｒａｗ１に付加画像ＡＩを埋め込み、所望の処理済み画像ＴＩを得ることができる。
【００８７】
その他、基本画像Ｒａｗ１や被埋め込み画像Ｒａｗ２、付加画像ＡＩ等のサンプルで挙げたデザインはあくまで簡易的なものに過ぎず、実際には多種多様なデザインが付加されていてもよい。
【符号の説明】
【００８８】
１０    オペレーティングシステム
１２    コントローラＡＰＩ
１４    画像作成アプリケーション
１６    画像処理アプリケーション
２０    大容量記憶装置
２２    外部記憶装置
１００  画像処理システム
Ｒａｗ１  基本画像
Ｒａｗ２  被埋め込み画像
ＡＩ    付加画像
ＴＩ    処理済み画像
【図１】
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【図４】
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【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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