(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間が知覚する色差と空間内ユークリッド距離とが一致するような均等色空間を構成する均等色空間構成処理方法において、
別途視覚実験により得られた、ある基本色についてそれと視覚上区別できない限界の色を収集した色弁別閾情報を複数の基本色について記憶する処理と、
基本となる均等ではない色空間を一次有理多項式変換により写像する処理と、
写像後の空間の最適性を定量化する処理と、
一次有理多項式変換のパラメータを様々に移動させながら、前記最適性を最も高めるようなパラメータの組を探索する処理と
を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の均等色空間構成処理方法であって、
空間の最適性の定量化において、色弁別閾情報分布の単位球に対するあてはまりの度合を測ることで最適性を定量化する処理を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。
【請求項３】
請求項１乃至２のいずれかに記載の均等色空間構成処理方法であって、
記憶している色弁別閾情報のうち一部のみを選択して最適化に用いる処理を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。
【請求項４】
請求項３に記載の均等色空間構成処理方法であって、
ｓＲＧＢ（ＩＴＵ−Ｒ  ＢＴ．７０９−３）色域の内部および近傍に存在する弁別閾を選択する処理を実行する
ことを特徴とする均等色空間構成処理方法。
【請求項５】
請求項ｌ乃至４のいずれかに記載の均等色空間構成処理方法を実現する手段を備えることを特徴とする均等色空間構成処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれかに記載の均等色空間構成処理方法における処理手順をコンピュータに実行させるように記述した
ことを特徴とする均等色空間構成処理プログラム。
【請求項７】
請求項１乃至４のいずれかに記載の均等色空間構成処理方法における処理手順をコンピュータに実行させるための処理プログラムを、該コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録した
ことを特徴とする均等色空間構成処理プログラムの記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カラー画像信号の視覚的無劣化保存・高精度分析・高能率符号化などに利用できる均等色空間構成処理方法、処理装置、この処理方法を実行する処理プログラムおよび当該処理プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
人間が知覚する色差と空間内ユークリッド距離とが一致するような均等色空間は、画像品質の定量評価や画像同士が視覚的に同一であるか否かの判断や、視覚的無劣化符号化の効率化などにおいて重要である。
【０００３】
色の３次元表現の国際標準として用いられているのがＣＩＥ（Commission Internationale del'Eclairage,国際照明委員会）のＸＹＺ座標系である。但しこの空間は人間の色弁別閾を元に定めたものではないため、ＭａｃＡｄａｍが求めた２５の基本色に対する色弁別閾（D. L. MacAdam:“ Visual sensitivities to color differences in daylight, ”Journal of the Optical Society of America,Vol.32,No.5,pp.247-274,May 1942)をＸＹＺ空間にプロットすると、図１に小丸点（○）の囲いで示すように場所により激しく大きさが異なってしまう。但しここではＸＹＺ空間において明るさを正規化する下記の変換後のｘｙ色度座標を用いている。
【０００４】
ｘ＝Ｘ／（Ｘ＋Ｙ＋Ｚ），ｙ＝Ｙ／（Ｘ＋Ｙ＋Ｚ）      ………  （１）
従って、ＸＹＺ空間でのユークリッド距離では人間の知覚的色差を正確に表現できない。
【０００５】
ＸＹＺ座標系を、その均等色性を高めるべく射影変換により変換した空間としてＣＩＥが制定したものがＣＩＥ１９７６Ｌ* ｕ* ｖ* 座標系（ＣＩＥＬＵＶ）である。（Ｘ，Ｙ，Ｚ）からこの座標系（Ｌ* ，ｕ* ，ｖ* ）への変換は次のように行われる。
【０００６】
【数１】
0003930343.tif 000002
【０００７】
ここでＹn は基準白色の輝度値Ｙ、ｕ'n およびｖ'n は基準白色のｕ’およびｖ’である。
【０００８】
以降の説明では２次元色空間の例としてＬ* ＝５０に固定したｕ* ｖ* 色度図を用いる。ｘｙ色度空間より均等性は改善されているものの、この空間も図２に示すように人間知覚的に均等ではなく、知覚的色差と空間距離との不一致が依然として残っている。またこのＣＩＥＬＵＶ色度図の均等性は表１に定量的に示すように、高いものではない。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
公知の均等色空間には、以下のような問題点がある。
【００１０】
１．人間の色覚特性には、観察視野の広さによる差、人種差、個人差があり、加えて加齢変化もすると言われており、色の用いられる現場の実情に応じて適切な均等色空間を簡易に生成できる必要がある。しかしながら従来そのような簡易な方法はなかった。
【００１１】
２．色度図を小領域に分割し区分的に変形を行い均等性を高める高村らの方法（高村、小林：“構造解析的手法に基づく均等色空間構成方法”，映像情報メディア学会誌，Vol.55,No.10,pp.1285-1290,2001.10 ）は、最終的に得られる空間の均等性は非常に高いが、数百〜千次元オーダの空間の探索を行うため最適化処理に時間がかかる、また小領域毎に必要となる変形情報が全体として大きなものになる、といった問題があった。
【００１２】
３．また、画像によっては含まれる色信号の範囲が制限されている場合がある。例えばｓＲＧＢ（ＩＴＵ−Ｒ  ＢＴ．７０９−３）が定めている原色点色度（ｘ，ｙ）は
赤（Ｒ）（０．６４，０．３３）
緑（Ｇ）（０．３０，０．６０）
青（Ｂ）（０．１５，０．０６）
となっている。このｓＲＧＢの色域は図３に示すように、全色度図の１／２弱を占めているにすぎない。扱う対象がｓＲＧＢ信号のみである場合には、この色域外での均等性は考慮する必要がない。にもかかわらず、ＣＩＥＬＵＶ等公知の均等色空間は全色域をカバーするような変換を用いていたため、狭い色域に特化したより均等色性の高い空間を構成できる余地があった。
【００１３】
またＣＩＥＬＵＶ座標系は射影変換を用いているため、任意の二色から任意の比率で加法混色された色は、ＬＵＶ座標中でも元となる二点を結ぶ線分上に存在する、「加法混色の直線性」を持っている。また逆変換も射影変換となる。この性質は色同士の関係を直観的に把握するのに非常に便利であるが、均等色性を高めるものではない。従って「加法混色の直線性」が必要でない場面においては、特にこの性質を保存する必要はない。
【００１４】
本発明の目的は、上記の問題をすべて解決するような均等色空間を、簡易かつ汎用的な手段で構成することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明においては、別途視覚実験により得られた、ある基本色についてそれと視覚上区別できない限界の色を収集した情報（色弁別閾情報）を複数の基本色について記憶し、基本となる均等ではない色空間を一次有理多項式変換により写像し、写像後の空間の最適性を定量化し、一次有理多項式変換のパラメータを移動させながら前記最適性を最も高めるようなパラメータの組を探索するようにする。
【００１６】
以後２次元の色度空間について説明する。本発明においては、まずｕ’，ｖ’の定義を式３のものから以下のように一般化する。
【００１７】
【数２】
0003930343.tif 000003
【００１８】
式３は式５において
【００１９】
【数３】
0003930343.tif 000004
【００２０】
とした特殊な場合に相当する。なお
【００２１】
【数４】
0003930343.tif 000005
【００２２】
のとき、つまり式５の分母が同一であるとき、この変換および逆変換はいずれもＣＩＥＬＵＶと同じ射影変換となる。
【００２３】
式５の分母が同一でないとき、式５の逆変換は、以下により与えられる二次有理多項式による写像となる。
【００２４】
【数５】
0003930343.tif 000006
【００２５】
式５のｕ’，ｖ’を用い、式４に基づきｕ* ，ｖ* を求める。ここで
【００２６】
【数６】
0003930343.tif 000007
【００２７】
を固定しても一般性は失われないので、式３と同様に
【００２８】
【数７】
0003930343.tif 000008
【００２９】
と固定する。そしてａ，ｂ，…，ｈ，ｊ，ｋの１０パラメータが作る１０次元の空間を探索し、以下に述べる均等色性を最も高めるようなパラメータ組を求める。
【００３０】
均等色差性を定量化するための評価関数Ｄは以下のように定義する。
ユークリッド距離ｌが色差弁別閾に一致するためには、その変換は色弁別閾点を単位円にあてはめることが要求される。したがって均等性評価関数Ｄは、変換後の色度空間に於ける知覚限界点群の弁別中心からの相対座標を（αi ，βi ）としたとき、弁別中心を中心とする単位円から知覚限界点までの距離の二乗和
【００３１】
【数８】
0003930343.tif 000009
【００３２】
とするのが妥当である。ここでＥ（・）は平均を示す演算子である。
【００３３】
このＤを均等性評価関数とし、これを多次元パラメータ探索により最小化する。Ｄは非線形であるため最小２乗法は解析的に適用できず、したがって一撃的な解法がない。そこで、パラメータの数に相当する次元を持つ空間の多次元探索により最大化を行う。
【００３４】
本発明で用いる多次元探索方法としては、例えばＢｒｅｎｔのアルゴリズム（W.H.Press et al.: “Numerical Recipes in C”,Cambridge University Press,1988) のような汎用用途のものでよい。
【００３５】
本発明では１０パラメータと次元の低い空間の探索を行うため、最適化処理は簡易・短時間である。また変換のために記憶すべき情報も高々１０パラメータ分のみでよい。従って「発明が解決しようとする課題」で挙げた問題１、２は解決される。
【００３６】
また請求項３乃至４の発明では、最適化に使う弁別閾として特定の領域内およびその近傍にあるもののみを選択し、その領域に特化した最適化を行うことができる。そのため、制約条件がより少ない状況での最適化となるため、後にみるように、全データを用いるよりも高い均等性を得ることができる。従って「発明が解決しようとする課題」で挙げた問題３は解決される。
【００３７】
また式５による写像はＣＩＥＬＡＢを一般化してはいるが射影変換の範疇ではなく、加法混色の直線性は保たれていない。しかしながらそのような性質よりも色空間の均等性を重視する用途へは向いている。
【００３８】
図３に示す全弁別閾データを用いて最適化した場合と、小丸点○で示す弁別データのみを用いて最適化した場合、それぞれについて
デフォルト：オリジナルＣＩＥＬＵＶのまま
４次元最適化：オリジナルＣＩＥＬＵＶの式３と係数の位置・数が同じ射影変
換になるよう、式５にて
【００３９】
【数９】
0003930343.tif 000010
【００４０】
と固定し残る４パラメータで最適化
８次元最適化：式５を射影変換とするため
【００４１】
【数１０】
0003930343.tif 000011
【００４２】
と固定し、残る８パラメータを最適化
１０次元最適化：本発明請求項２による、式５にて
【００４３】
【数１１】
0003930343.tif 000012
【００４４】
と固定し残るａ，ｂ，…，ｈ，ｊ，ｋの全１０パラメータを最適化
を行い、最終的に得られた均等性評価関数Ｄを表１に示す。最適化の結果、Ｄが０に近付く（均等性が向上している）ことがわかる。またパラメータが多いほど、かつ全データよりもｓＲＧＢのみの最適化を行う方が、均等性が向上している。
【００４５】
ＭａｃＡｄａｍによるξ，η色度図（D.L.MacAdam:“ Geodesic chromaticity diagram based on variances of color matching by 14 normal observers”，Appl.Opt., Vol. 10, No.1,pp.1-7(Jan. 1971)) は２５係数、４次〜１／４次の有理多項式による非常に複雑な写像により求められるものであるが、この最適性はＤ＝０．０５６であり、遥かに簡易な本発明が与える値（０．０５１２６０２）より悪い値となっている。ちなみに前記高村らの空間では全データ対象の最適化でＤ＝０．００８３と一桁低い値が得られる。
【００４６】
【表１】
0003930343.tif 000013
【００４７】
図４は図２と同じくＣＩＥＬＵＶ色度図における弁別閾の様子にｓＲＧＢ色域を重畳したものである。特に下半分に分布する弁別閾が、理想的には真円でなければならないところが、縦に細長い形状になってしまっていることがわかる。
【００４８】
図５は、本発明により最適化された色度空間における、同様の図である。若干の非均等性は残存しているが、弁別閾はいずれもほぼ均等な大きさで、円に近い形状となっている。
【００４９】
【発明の実施の形態】
本発明請求項５に対応する構成について図面を参照して説明する。図６に流れ図を示す。
【００５０】
１０１の「パラメータ初期化」において、変換に用いる
【００５１】
【数１２】
0003930343.tif 000014
【００５２】
の１２パラメータの値をそれぞれ式６のように初期化する。１０２の「色弁別閾入力」において、「色弁別閾選択情報」１０４（例えばｓＲＧＢ色域近傍）および「色弁別閾データベース」１０３（例えばＭａｃＡｄａｍの楕円）から、最適化処理で用いる弁別閾データを決定する。
【００５３】
ついで１０５の「最適性定量化」において現状のパラメータでの最適性を式９に基づき定量化する。
【００５４】
１０６の「収束？」において最適化が収束したか否かを判定し、Ｎｏであれば１０７の「パラメータ調整」において、多次元探索に基づきａ，ｂ，…，ｈ，ｊ，ｋの１０パラメータを調整する。なお
【００５５】
【数１３】
0003930343.tif 000015
【００５６】
はともに３と固定する。ついで１０５の「最適性定量化」にて再び最適性を定量化する。
【００５７】
この繰り返しを、最適性が収束するまで繰り返し、最終的に１０８の「パラメータ出力」において得られたパラメータを出力し、終了する。
【００５８】
なお請求項５に対応する均等色空間構成処理装置は、図６に示す処理の流れにおける「１０１」，「１０２」，「１０３」，「１０５」，「１０６」，「１０７」，「１０８」に対応する処理を実行する処理構成部をそなえ、色弁別閾選択情報１０４を受取り得る手段をもつよう構成すれば足りる。
【００５９】
また請求項６に対応する処理プログラムは請求項１ないし請求項４のいずれかの処理方法を実行するよう記述した処理プログラムである。更に請求項７に対応する記録媒体は請求項６に示した処理プログラムを記録しているものである。
【００６０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、別途視覚実験により求められた知覚限界情報（弁別中心と色弁別閾）および対象となる色信号の色域に応じて、視覚的になるべく均等となるような、少数のパラメータを持つ一次有理多項式変換による均等色空間を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ｘｙ色度空間における全色分布範囲とＭａｃＡｄａｍの色弁別閾（１０倍拡大）を示す。
【図２】ＣＩＥＬＵＶ空間における全色分布範囲とＭａｃＡｄａｍの色弁別閾を示す。
【図３】ｘｙ色度空間における全色分布範囲とｓＲＧＢ色域、ＭａｃＡｄａｍの色弁別閾（１０倍拡大、ｓＲＧＢに特化した最適化に用いたものを小丸点、用いなかったものを小黒角点で示す）を示す。
【図４】ＣＩＥＬＵＶ色度図における全色分布範囲とｓＲＧＢ色域、ＭａｃＡｄａｍの色弁別閾（１０倍拡大、ｓＲＧＢに特化した最適化に用いたもののみ）を示す。
【図５】最適化された色度空間における全色分布範囲とｓＲＧＢ色域、ＭａｃＡｄａｍの色弁別閾（１０倍拡大、ｓＲＧＢに特化した最適化に用いたもののみ）を示す。
【図６】請求項５に対応する処理の流れを示す。
【符号の説明】
１０１：パラメータ初期化
１０２：色弁別閾入力
１０３：色弁別閾データベース
１０４：色弁別閾選択情報
１０５：最適性定量化
１０６：収束？
１０７：パラメータ調整
１０８：パラメータ出力
【図１】
0003930343.tif 000016
【図２】
0003930343.tif 000017
【図３】
0003930343.tif 000018
【図４】
0003930343.tif 000019
【図５】
0003930343.tif 000020
【図６】
0003930343.tif 000021