研究ノート

景観の中におけるサイン- 色彩についての調査 Sign in the landscapes- Survey on color P7 -19

石﨑幸

Sachi Ishizaki
造形芸術学科

石﨑 幸：景観の中におけるサイン- 色彩についての調査 -7

１. はじめにする「形」と「色」の要素のうち「色」については測定可

タイポグラフィについての研究を行っていく中で、「文能だと考えられる。色量・色差などの色彩バランスこそが、字」は「読む」文字から「見る」文字、また「感じる」文

景観を損なわず景観に埋もれずサインの機能を果たす柱と字へと役割を広げてきたと感じる。それは情報化社会激動なり得るかどうか、色彩バランスのコントロール法を検証の時代にあってよりスピーディーに合理的に視覚処理されすることが本研究の目的である。

なければならなかったし、二次元だけでなく三次元にも表現の幅を広げていったことや、インターナショナルな環境

3. 研究方法についてにより感覚的に解読する必要が出てきたことに起因するだ

景観を構成している色彩を調査する方法は大きく分けてろう。サインもしかり同様の環境にあり、人が感覚的に解二通り考えられる。一つは、人の眼や測色計などの機械を読する為には「図」と「地」と「色」のバランスが重要になっ使用して建築物やサインの色彩を直に測定する「実測分析てくる。それがどういったバランスなのかをサイン単体で法」、もう一つは景観をカメラで撮影し、得られた画像のはなく景観の中においての視点で「色彩」に焦点を絞る。

色彩情報を抽出して分析する「写真分析法」である。 本

本稿では、伝建地区を参考にし、視覚的に重要な「形」「色」研究の場合、人が眺める風景に対して感じる印象を調査すの内、まずは「色彩」に注目し、色彩分布やバランスを調る必要がある為、「実測分析法」では人の眼で見た見え方査する。の再現性は低く測定は難しいと考えた。目で見て色が違っiていても、実際に解析をすると Hue ではなく明るさの変2. 研究の背景と目的化であったりするからである。したがって、後者の写真分

サインは景観の中に部分として存在しているので、「図」析法で調査することとした。と「地」の関係、また、景観とサインの関係性において重我が国の良好な景観と景観の中におけるサインの色彩の要なコントラストや色彩の問題がある。景観の中における現状を調査する為に、伝建地区の幾つかを選んだ。RAWサインの役割は、情報伝達は勿論、その景観を損なわず景データを出力出来る一眼レフカメラで撮影した風景を画像観に埋もれずコミュニケーションを果たす事である。

解析ソフト（Image Processing and Analysis in Java）を本研究では、色彩の観点から景観に影響するものは何で使用して色彩データ分析を行う。

あるかを明らかにする為に、まずは伝統的建造物群保存地区（以下、伝建地区）の景観と景観の中におけるサインの3-1. 写真分析と撮影機材について色彩の現状を調査し、伝建地区以外のエリアも同様の手法

カメラは人の眼の代替と考えることが出来るので、人のを用いて調査・分析を行い、それらの比較によってどのよ眼で見た景観をカメラで撮影した画像に置き換えた方法とうな共通点や差異があるのかを明らかにし、良好な景観として写真分析法を用いた。

景観の中におけるサインの為の色彩バランスはどうあるべきかの指針を示す。

カメラは、RAW データを出力出来る一眼レフカメラを選択した。機種は FUJIFILM のカメラ X-T30、レンズは我が国では、2004 年に「景観法」が公布され、建築物XF18-55mmF2.8-4 R OIS WR を使用した。などの形態意匠を規定することによって景観保全に努めている。それは建築物などの形態や模様、色彩のデザインに3-2. 撮影日時と場所ついての規制であるから、それ以外の部分には規制が及ば本論で実験対象とした伝建地区は、福岡県朝倉市秋月でない。その背景には、我が国の土地利用規制は「建築の自ある（図 1）。伝建地区は全国では 117 地区、その中で城由」を前提に考えられており、規制を最小限にしようとし下町は 4 地区あり（平成 29 年 11 月 28 日現在）、町全iiている事実があるからである。しかし、人はひとつの風景としての場面に印象を抱くので、部分的な規制ではなく全体的なコントロールが必要である。日本では、建築の研究、サインの研究はなされているが、景観とサインの関係性を研究したものは少ない。都会のネオン街といえば、おびただしい色数のサインが配置された騒色をイメージするように、人に心地よさを与える景観であるとは言い難い。そういった騒色を避ける為にも、色数を制限するという意味での景観計画は有効である。人の眼でその風景を見た時の、その一瞬の風景を切り取る場合、切り取られた風景を構成

8九州産業大学造形短期大学部紀要

第 43 巻図 1 秋月の景観

図3

RGB［Type-A］

図4

Hue［Type-A］

図5

Saturation［Type-A］

図6

Brightness［Type-A］

図 2 秋月の撮影場所（赤ライン部分）

体が指定されているのが秋月である。秋月藩主である黒田長興が陣屋形式として整備した県指定史跡で、筑前の小京都とも呼ばれている。秋月は、標高約 860 ｍ（859.5 ｍ）古処山の麓の町で三方を山で囲まれ南に開けた町である。
地理的に攻めにくく守りやすい盆地にある為、中世に秋月氏が古処山に山城を築いた。秋月氏 16 代、近世になって黒田氏が 12 代と城下町としての歴史は大変古く、現在のiii街並みは黒田氏によってつくられた。
本稿の景観撮影は、2020 年 8 月 24 日 10 時頃より秋
月駐車場付近から眼鏡橋付近までの 600m 程の距離（図 2）を徒歩で移動しながら行った。当日は晴天で太陽が雲で覆われることもなく、常時日光が当たっている状態であった
ので照明条件は安定していたといえる。
3-3. 分析方法［Type-A］
画像解析ソフトに用いた Image Processing and Analysis
in Java（以後、ImageJ）は、科学研究における画像解析に広く利用され、生物学ではデファクト・スタンダードの解析ツールとなっている。ImageJ を使うメリットは色の違いを容易に数値で表すことが出来ることにある。
色相差データを色味の数という考え方に基づいて定量

図7

石﨑 幸：景観の中におけるサイン- 色彩についての調査 -9akizuki 01-18
4500000

4000000

3500000

3000000

pixels

2500000

2000000

1500000

1000000

5000000050100150200250150200250

Hue

図818 画像の Hue 値の散布図

akizuki

2000000

1800000

1600000

1400000

1200000

1000000

800000600000400000

Pixels2000000050

Hue

図910100

18 画像の Hue 平均値の散布図

九州産業大学造形短期大学部紀要

第 43 巻的に分析した。色味とは色を色相環上に配置したときに、ある範囲内にある色の範囲である。
分 析 手 順 は、 画 像 を ImageJ で 開 き（ 図 3）、Image Type - HSB stack とする。これで画像が Hue, Saturation,Brightness の 3 枚に分解される（図 4,5,6）。次に Hue の画像で全範囲選択し、Analyze - Histogram とする。選択範囲（全範囲にした場合はその画像全体）のピクセルの画像が持つ値がヒストグラムで表示される（図 7）。分析対象となった 18 画像は、それぞれ ImageJ から得られたRGB 値のデータをもとに HSB 形式に変換、色彩情報をリスト化し、Excel で数値表を作成した。18 画像の Hue 値

図 10

RGB［Type-B］

図 11

Hue［Type-B］

図 12

Saturation［Type-B］

図 13

Brightness［Type-B］

表から 18 画像の Hue 平均値を求める為、AVERAGE 関数を使用し 18 画像それぞれの Hue 平均値を求める。1 から18 画像までのそれぞれの Hue 値の散布図が図 8 で、18画像全ての Hue 平均値を割り出した散布図が図 9 である。
3-4. 分析結果［Type-A］
ひとつの写真画像そのものから Hue のカウントをプロットしたもの（図 8）と、検証対象となった全ての写真画像の Hue カウントの平均値をプロットしたもの（図９）とでは、数値の比較をするまでも無く、一見した時の色彩分布やバランスの全体的な印象が同じであることから、眼で見た認識と数値とはほぼ一致するということを読み取ることが出来る。詳細データはプロットされた位置を確認すれば、どの色相の色量が多いか少ないか分かる。
18 画像全ての Hue AVERAGE をプロットした図 9 が、いわば「秋月の Hue」であることを示している。Saturation,Brightness についてや、他のエリアも同じ方法でそれぞれの結果を出すことが出来る。この分析方法を Type-A とする。
3-5. 分析方法［Type-B］
もうひとつの方法として、画像の減色を試みた。画像解析ソフト ImageJ を用い、色の違いを数値で表すことは同様であるが、画像解像度を極端に下げて減色する方法であivる。RAW データを Adobe Photoshop で開き、イメージ 画像解像度で 100 分の 1 にする。これにより、コンピュー
タで画像を扱うときの色情報（色調や階調）を持つ最小単位の 1pixel がはっきりと目視で確認できる。その 1pixel自体が本来持っていた複雑な色彩情報を、近似値で平均化し単純化したものになる。1pixel がはっきり見えるので、色の配列によっておこる視覚混合を利用した点描表現やモザイク表現のようなものになり、肉眼で一見しておおよその色相が分かるところに Type-A と大きな違いがある。
その後の分析手順は、Type-A と同じである。分析対象
画像を ImageJ で開き（図 10）、Image - Type - HSB stack

石﨑 幸：景観の中におけるサイン- 色彩についての調査 -11図 14

Type-B

図 15

Type-Aと し、 画 像 を Hue, Saturation, Brightness の 3 枚 に 分 解（図 11,12,13）。次に Hue の画像で全範囲選択、Analyze Histogram とし、選択範囲のピクセルの画像が持つ値をヒストグラムで表示させる（図 14）。分析対象となった 18画像は、それぞれ ImageJ から得られた RGB 値のデータをもとに HSB 形式に変換、色彩情報をリスト化した。

図 16

図 17は 0°から 360°の値をとり、0°と 360°はいずれも赤である。Saturation および Value は 0-100% で定義されるこ3-6. 分析結果［Type-B］とが多い。例えば、図 16 の value50 は 0 カウントなので、全体的な印象が同じであることを読み取ることが出来Hue50（黄色に近い色相）は「無し」ということを表した Type-A と近い形の Histogram が現れたが（図 14,15）、ている。色味が単純化されて近似値でまとめられた結果、100 分の 1 の解像度にした画像であることから、count無い色味が多く出ていることが見て取れる。には大きな差が出た（図 16,17）。図 16,17 は、いずれも減色したことによって限定的になった Hue の値は視Hue の値を示す 0 から 255 値までのリストの内、無作為

覚 的 に よ り 分 か り 易 く グ ラ フ 化 こ と が 出 来 る。Color-抽出した 50 から 80 値までのサンプル画像である。HueSample.com で提供されている画像色解析を使用し、図a

図 1812b

カラーチャート

九州産業大学造形短期大学部紀要

第 43 巻

cdefghi10 のカラーチャートを作成すると図 18 のように現されやすい為、図 21 のように拡大して比較したものを作成した。図 18 は分析対象となった画像から得た色彩含有量をた（画像 8 の場合）。18 の画像全ての景観とそれぞれのv示すカラーチャートである。16 進数カラーコードで表すサインを抽出して Hue の Pixcel 数を比較する際に Hue1と次のようになる。と 256 の値を省いたもので比較した（図 22）。さらに、

a #414546（図 19）

Hue0 から 255 を 5 階調ずつまとめてグループ化し、景b #FFFFFF（白）観とサインの Hue 比較を行ったものが図 23 である。

c #586E86
5. 景観とサインの Hue 比較［Type-B］

d #161616
e #B9CFDC

Type-B の方法で画像の減色を行い、チャート化した

f #86A0B1

ものが図 24 である。画像 8 の景観画像全体を 100% と

g #961321

した場合のサインカラーの割合は以下の通り k から p の

h #975465

13.8% である。

i #DB8393
である。

図 19

j=86.2%（サイン以外）

a の #414546 を表す
Hue circle チャート

k=10.3%l=1.2%
m=1.1%

3-7. サインの抽出と分析方法
サインの抽出にも画像の減色の時と同じように Adobe

n=0.6%

Photoshop を使用した。Photoshop で開いた元画像と同o=0.4%

じデータ情報の画像を複製し、自動選択ツールとなげなp=0.2%

わツールを使用して手動で切り抜いて抽出を行った（図他の画像の場合、サインカラーの割合が占める割合が非20）。切り抜き作業を行う際には 200% 以上に拡大して、常に小さくなり、視覚的に判別可能なチャート化は出来な出来るだけ細部まで見落とさないように留意した。その後かった。の分析方法は画像 1-18 と同様の手法である。
4. 景観とサインの Hue 比較［Type-A］
図 20 のように、画像からサインを抽出した際、背景は無くなる為、グラフ化した際に 256Hue の最初と最後の値は極端に飛び出したものになる。元々色味の少ない景観の場合、グラフ化した際に変化が分かりづらいものになり

図 21
図 20

画像 08 と画像 08s の Hue 値比較全体と一部拡大

画像 8 のサイン抽出

jkl

図 24mnop

画像 8 のサインカラーチャート

石﨑 幸：景観の中におけるサイン- 色彩についての調査 -1314

図 22

景観とサインの Hue 比較 01

図 23

景観とサインの Hue 比較 02

九州産業大学造形短期大学部紀要

第 43 巻6．研究の成果および今後の課題
本稿の結果では秋月の場合、景観の中に置けるサイン全体の割合は 11% であることが分かった。Hue 0-50 値の間と 150 値付近に比較的高い数値が現れ、景観色彩の基調色や対象景観の配色パターンの特徴が把握できた。特に全ての画像から同様に連続的色彩配列が現れていることから、秋月の配色特徴や構成が分かった。
今後は、選んだ他のエリアの景観色彩に対して、この予備調査から得られた調査方法を用いた検証実験を行うことによって、今回の調査結果との関連性を比較分析し、景観の色彩バランスの特徴を探っていきたい。

石﨑 幸：景観の中におけるサイン- 色彩についての調査 -15

後注i

日本感性工学会論文誌 Vol.18 No.3 pp.179-186(2019) ／街路景観色彩の特徴を示す指標／近藤 桂司 ／福山市立大学
ii

ASAKURA CITY Oﬃcial Web Site より

iii

ASAKURA CITY Oﬃcial Web Site よりiv

Adobe Photoshop CC 2019 ver.20.0.10／ Photoshop は、写真の編集はもちろんデザインやイラストの作成などさまざまな用途に活用されることで知られているが、精密な画像解析や画像処理が必要とされる医療や科学などの分野でも広く利用されてる。
v

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Color-Sample.com 参照

九州産業大学造形短期大学部紀要

第 43 巻［SUPNESS のロゴマーク］
CL: SEAGULL INN
AD/D: Sachi Ishizaki［SUPNESS ボードの外装デザイン］
CL::SEAGULLCLSEAGULLINN
INN
AD/D::Sachi
AD/D
SachiIshizaki
Ishizaki

石﨑 幸：景観の中におけるサイン- 色彩についての調査 -17

［サップネスボードのカラーバリエーション］［サップネスボードとは］サップネスボードは、サーフボードの形をした特殊なトレーニングボードで、陸上でもまるで海の上に浮かんでいるかのような感覚を感じることができる水陸両用のトレーニング器具である。

［サップネスとは］
揺らぎ・高さ・傾斜・ラウンド形状の要素を持ち合わせており、1 台で様々なトレーニングが可能となる。
不規則な揺れに体が順応しようとするため、姿勢や動作を安定させる機能がおのずと鍛えられ、床の上では感じにくいわずかな体のブレや歪みもサッ
プネスボードの上なら即時にフィードバックされ、自ら身体の状態を知り、適切な姿勢や動作を意識したトレーニングを行うことが可能となる。

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第 43 巻