JP3014249B2 - カラー画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、照明光により照明され
る物体の各画素の持つ色ベクトルから、物体の持つ本来
の物体色ベクトルと照明光の照明光ベクトルとを検出す
るよう処理するカラー画像処理装置に関し、特に、物体
色ベクトルと照明光ベクトルとを高精度で検出できるよ
うにするカラー画像処理装置に関する。

【０００２】カラーイメージスキャナ等により検出され
る物体の各画素の持つ色ベクトルから、物体の持つ本来
の物体色ベクトルを検出していくことが要求されること
がある。このようなときには、物体色ベクトルを高精度
で検出できるようにしていく必要がある。

【０００３】

【従来の技術】最初に、本発明の背景となったカラー画
像の色変更処理について説明する。計算機を用いる商品
の電子カタログ作成システム等では、基になるカラー画
像をカラーイメージスキャナで読み取ってカラーモニタ
上に表示する構成を採って、これらのカラー画像中の物
体の色を変更していくことで、カタログやデザインを完
成させていくという処理を実行していくことになる。

【０００４】このようなカラー画像の色変更処理を高精
度で行うために、本出願人は、先に出願の特開平５-408
33号（発明の名称：カラー画像制御方法）で、厳密な物
体反射モデルを用いることでカラー画像中の物体の色を
画像の自然さを保存したまま変更できるようにするとと
もに、光沢や色の見え方についても変更できるようにす
るという発明を開示した。

【０００５】すなわち、この発明では、ＲＧＢ表色系で
説明するならば、

【０００６】

【数１】

【０００７】で示すように、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,
Ｂd ) と係数値Ｋ１との乗算値により規定されるベクト
ルと、照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) と係数値Ｋ２と
の乗算値により規定されるベクトルと、環境光ベクトル
（Ｒa,Ｇa,Ｂa ) と係数値Ｋ３との乗算値により規定さ
れるベクトルとの加算ベクトルに従って、物体の各画素
の持つ色ベクトル（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) が表現されることに
なるという物体反射モデルを導出した。

【０００８】そして、カラー画像中の物体の色を変更す
る場合には、先ず最初に、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂ
d ) 、照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) 、環境光ベクト
ル（Ｒa,Ｇa,Ｂa ) の適切な値を導出する。次に、この
状態により、色変更前の物体の各画素の持つ色ベクトル
（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) が分かっており、〔数１〕式で規定さ
れる三元連立方程式を解くことができることになるの
で、物体の各画素の持つ係数値Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３を算出
する。

【０００９】続いて、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd )
、照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs )、環境光ベクトル
（Ｒa,Ｇa,Ｂa ) の内の少なくとも１つが変わること
で、色変更条件となる物体色ベクトル（Ｒd', Ｇd', Ｂ
d') 、照明光ベクトル（Ｒs', Ｇs', Ｂs') 、環境光ベ
クトル（Ｒa', Ｇa', Ｂa') が決まると、この算出され
た係数値Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３を用いて、

【００１０】

【数２】

【００１１】に従って、物体の各画素の持つ色ベクトル
（Ｒo', Ｇo', Ｂo'）を算出していくことで、色変更後
の物体の各画素の持つ色ベクトルを決定していくのであ
る。この発明によりカラー画像の色変更処理を実行する
ためには、色変更前の物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd )
、照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) 、環境光ベクトル
（Ｒa,Ｇa,Ｂa ) を正確に求めていく必要があり、特
に、この内の物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) を正確に
求めていく必要がある。

【００１２】この物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) を求
めるための方法として、従来では、オペレータに対し
て、ディスプレイ画面に表示される物体のカラー画像の
中から、最も本来の色を表していると考えられる点を選
択させることで行っていた。例えば、ディスプレイ画面
上に表示される青色の自動車中から最も適切な青を選択
させることで、その自動車の物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,
Ｂd ) を検出するように処理していたのである。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来技術に従っていると、オペレータの経験により
物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) が検出されることにな
ることから、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) を正確に
検出することができないという問題点があった。そし
て、オペレータに負荷を強いることになるという問題点
もあった。

【００１４】このようなことを背景して、本出願人は、
先に出願の特願平５-52055号（発明の名称：カラー画像
処理方法及びカラー画像処理装置）で、カラーイメージ
スキャナ等により検出される物体の各画素の持つ色ベク
トル（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) から、自動的に、物体の持つ本来
の物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) を検出できるように
するとともに、この物体を照明する照明光の照明光ベク
トル（Ｒs,Ｇs,Ｂs )についても検出できるようにする
という発明を開示した。

【００１５】すなわち、この発明では、ＲＧＢ表色系で
説明するならば、

【００１６】

【数３】

【００１７】に従って、先ず最初に、物体の各画素の持
つ色ベクトル（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) の色度値（ｒ，ｇ）を算
出する。このとき、低輝度データや、エッジ部分のデー
タについては誤差が大きくなるので取り除いておく。こ
のようにして算出される色度値（ｒ，ｇ）は、図１２に
示すように、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) の色度値
と、照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) の色度値とを結ぶ
直線上に分布することになるので、次に、図１３に示す
ように、この色度値分布を近似する直線を最小２乗法等
で求める。

【００１８】続いて、図１４に示すように、この直線上
の色度値の頻度分布から、直線の端点として位置する物
体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) の色度値と、照明光ベク
トル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) の色度値とを検出する。ここで、
例えば白色光源というように照明光の光源特性は通常知
られており、どちらの端点の色度値が照明光ベクトル
（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) のものであるかということは分かるの
で、それに従って、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) の
色度値と、照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) の色度値と
を特定することになる。

【００１９】続いて、検出した物体色ベクトル（Ｒd,Ｇ
d,Ｂd ) の色度値を持つ物体の画素の色ベクトル（Ｒo,
Ｇo,Ｂo ) の明るさと、その近傍の色度値を持つ物体の
画素の色ベクトル（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) の明るさとを、

【００２０】

【数４】

【００２１】に従って図１５のように求めて、これらの
平均値や、これらの内の最も大きな値を示すものを物体
色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) の明るさとして検出すると
ともに、検出した照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) の色
度値を持つ物体の画素の色ベクトル（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) の
明るさと、その近傍の色度値を持つ物体の各画素の色ベ
クトル（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) の明るさとを、同じく〔数４〕
式に従って図１５のように求めて、これらの平均値や、
これらの内の最も大きな値を示すものを照明光ベクトル
（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) の明るさとして検出する。

【００２２】続いて、検出した色度値（ｒ，ｇ）と、検
出した明るさＬとから、

【００２３】

【数５】

【００２４】に従って、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd
) と、照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs) とを算出するこ
とで検出する。確かに、この先に出願の発明に従うと、
オペレータに依らずに、自動的に物体色ベクトル（Ｒd,
Ｇd,Ｂd ) と照明光ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) とを高精
度でもって検出できることになる。

【００２５】しかしながら、この方法に従うときに、物
体の各画素の持つ色ベクトル（Ｒo,Ｇo,Ｂo ) の色度値
が直線上に分布せずに、図１６に示すように、広範囲に
広がって分布してしまうということが起こる。これは、
環境光ベクトル（Ｒa,Ｇa,Ｂa ) が存在するとともに、
カラーイメージスキャナに色ズレが存在するからであ
り、これに加えて、誤差要因となる低輝度データやエッ
ジ部分のデータを十分取り除けなかったり、物体画像中
に含まれる光沢等の照明光を反映する部分が欠けている
ことで発生することになる。

【００２６】このようなときには、先に出願の発明に従
っていても、物体色ベクトル（Ｒd,Ｇd,Ｂd ) や照明光
ベクトル（Ｒs,Ｇs,Ｂs ) を正確に求めることができな
くなる。

【００２７】本発明はかかる事情に鑑みてなされたもの
であって、先に出願の特願平５-52055号の発明に従っ
て、カラーイメージスキャナ等により検出される物体の
各画素の持つ色ベクトルから、自動的に、物体の持つ本
来の物体色ベクトルと、この物体を照明する照明光の照
明光ベクトルとを検出する構成を採るときにあって、こ
れらのベクトルを高精度で検出できるようにする新たな
カラー画像処理装置の提供を目的とする。

【００２８】

【課題を解決するための手段】図１及び図２に本発明の
原理構成を図示する。図１（ａ）に原理構成を図示する
本発明のカラー画像処理装置１は、検出色ベクトル格納
手段１０と、算出手段１１と、補正手段１２と、特定手
段１３と、第１の検出手段１４と、第２の検出手段１５
と、導出手段１６とを備える。

【００２９】この検出色ベクトル格納手段１０は、カラ
ーイメージスキャナ等により検出された物体の各画素の
持つ色ベクトルを管理する。算出手段１１は、検出色ベ
クトル格納手段１０に格納される物体の画素の持つ色ベ
クトルの色度値を算出する。補正手段１２は、算出手段
１１の算出する色度値分布に照明光ベクトルの色度値を
追加することでその色度値分布を補正する。特定手段１
３は、補正手段１２の生成する色度値分布を近似する近
似線を特定する。第１の検出手段１４は、物体色ベクト
ルと照明光ベクトルのいずれか一方又は双方の色度値を
検出する。第２の検出手段１５は、物体色ベクトルと照
明光ベクトルのいずれか一方又は双方の明るさを検出す
る。導出手段１６は、物体色ベクトルと照明光ベクトル
のいずれか一方又は双方を導出する。

【００３０】図１（ｂ）に原理構成を図示する本発明の
カラー画像処理装置１は、検出色ベクトル格納手段１０
と、算出手段１１と、特定手段１３と、第１の検出手段
１４と、第２の検出手段１５と、導出手段１６とを備え
る。

【００３１】この検出色ベクトル格納手段１０は、カラ
ーイメージスキャナ等により検出された物体の各画素の
持つ色ベクトルを管理する。算出手段１１は、検出色ベ
クトル格納手段１０に格納される物体の画素の持つ色ベ
クトルの色度値を算出する。特定手段１３は、照明光ベ
クトルの色度値又はその近傍の色度値を通過することを
条件としつつ、算出手段１１の算出する色度値分布を近
似する近似線を特定する。第１の検出手段１４は、物体
色ベクトルと照明光ベクトルのいずれか一方又は双方の
色度値を検出する。第２の検出手段１５は、物体色ベク
トルと照明光ベクトルのいずれか一方又は双方の明るさ
を検出する。導出手段１６は、物体色ベクトルと照明光
ベクトルのいずれか一方又は双方を導出する。

【００３２】図２に原理構成を図示する本発明のカラー
画像処理装置１は、検出色ベクトル格納手段１０と、算
出手段１１と、設定手段１７と、検索手段１８と、特定
手段１３と、第１の検出手段１４と、第２の検出手段１
５と、導出手段１６とを備える。

【００３３】この検出色ベクトル格納手段１０は、カラ
ーイメージスキャナ等により検出された物体の各画素の
持つ色ベクトルを管理する。算出手段１１は、検出色ベ
クトル格納手段１０に格納される物体の画素の持つ色ベ
クトルの色度値を算出する。設定手段１７は、照明光ベ
クトルの色度値又はその近傍の色度値を回転中心とし
て、特定形状の領域を複数設定する。検索手段１８は、
設定手段１７の設定する各領域と、算出手段１１の算出
する色度値分布との重複度合いを評価することで、これ
らの領域の内で最も高い重複度合いを示すものを検索す
る。特定手段１３は、検索手段１８の検索する領域か
ら、算出手段１１の算出する色度値分布を近似する近似
線を特定する。第１の検出手段１４は、物体色ベクトル
と照明光ベクトルのいずれか一方又は双方の色度値を検
出する。第２の検出手段１５は、物体色ベクトルと照明
光ベクトルのいずれか一方又は双方の明るさを検出す
る。導出手段１６は、物体色ベクトルと照明光ベクトル
のいずれか一方又は双方を導出する。

【００３４】

【作用】図１（ａ）に原理構成を図示する本発明のカラ
ー画像処理装置１では、算出手段１１は、物体の画素の
持つ全ての色ベクトルの色度値、あるいは、この色ベク
トルの内のノイズ成分の少ないものの色度値を算出し、
この算出結果を受けて、補正手段１２は、算出手段１１
の算出する色度値分布に、照明光ベクトルの色度値又は
この近傍の色度値を追加することで、この算出された色
度値分布を補正し、この補正結果を受けて、特定手段１
３は、補正された色度値分布を近似する近似線を特定す
る。

【００３５】この特定結果を受けて、第１の検出手段１
４は、特定手段１３の特定する近似線と、補正手段１２
の生成する色度値分布とから、近似線の端点に位置する
物体色ベクトル／照明光ベクトルの色度値を検出し、こ
の検出結果を受けて、第２の検出手段１５は、検出され
た色度値の算出元となった物体の画素の持つ色ベクトル
（その近傍の色度値の色ベクトルを考慮することもあ
る）から物体色ベクトル／照明光ベクトルの明るさを検
出し、この検出結果を受けて、導出手段１６は、第１の
検出手段１４の検出する色度値と、第２の検出手段１５
の検出する明るさとから、物体色ベクトル／照明光ベク
トルを導出して出力する。

【００３６】このように、図１（ａ）に原理構成を図示
する本発明のカラー画像処理装置１では、物体の各画素
の持つ色ベクトルの色度値分布を近似線で近似すること
で、その端点として位置する物体色ベクトル／照明光ベ
クトルの色度値を検出するとともに、この色度値の算出
元となった物体の画素の持つ色ベクトルから物体色ベク
トル／照明光ベクトルの明るさを検出して、これらの検
出値から物体色ベクトル／照明光ベクトルを検出してい
く構成を採るときにあって、照明光ベクトルの色度値を
強制的に色度値分布に追加する構成を採ることから、色
度値分布を近似する近似線が物体色ベクトルの色度値を
通過することが保証されることになって、高精度に物体
色ベクトル／照明光ベクトルを検出できるようになる。

【００３７】図１（ｂ）に原理構成を図示する本発明の
カラー画像処理装置１では、算出手段１１は、物体の画
素の持つ全ての色ベクトルの色度値、あるいは、この色
ベクトルの内のノイズ成分の少ないものの色度値を算出
し、この算出結果を受けて、特定手段１３は、照明光ベ
クトルの色度値又はその近傍の色度値を通過することを
条件としつつ、算出手段１１の算出する色度値分布を近
似する近似線を特定する。

【００３８】この特定結果を受けて、第１の検出手段１
４は、特定手段１３の特定する近似線と、算出手段１１
の算出する色度値分布とから、近似線の端点に位置する
物体色ベクトル／照明光ベクトルの色度値を検出し、こ
の検出結果を受けて、第２の検出手段１５は、検出され
た色度値の算出元となった物体の画素の持つ色ベクトル
（その近傍の色度値の色ベクトルを考慮することもあ
る）から物体色ベクトル／照明光ベクトルの明るさを検
出し、この検出結果を受けて、導出手段１６は、第１の
検出手段１４の検出する色度値と、第２の検出手段１５
の検出する明るさとから、物体色ベクトル／照明光ベク
トルを導出して出力する。

【００３９】このように、図１（ｂ）に原理構成を図示
する本発明のカラー画像処理装置１では、物体の各画素
の持つ色ベクトルの色度値分布を近似線で近似すること
で、その端点として位置する物体色ベクトル／照明光ベ
クトルの色度値を検出するとともに、この色度値の算出
元となった物体の画素の持つ色ベクトルから物体色ベク
トル／照明光ベクトルの明るさを検出して、これらの検
出値から物体色ベクトル／照明光ベクトルを検出してい
く構成を採るときにあって、色度値分布を近似する近似
線が照明光ベクトルの色度値を強制的に通過する構成を
採ることから、この近似線が物体色ベクトルの色度値を
通過することが保証されることになって、高精度に物体
色ベクトル／照明光ベクトルを検出できるようになる。

【００４０】図２に原理構成を図示する本発明のカラー
画像処理装置１では、算出手段１１は、物体の画素の持
つ全ての色ベクトルの色度値、あるいは、この色ベクト
ルの内のノイズ成分の少ないものの色度値を算出し、設
定手段１７は、照明光ベクトルの色度値又はその近傍の
色度値を回転中心として、特定形状の領域を複数設定
し、この算出手段１１による色度値分布の算出結果と、
設定手段１７による領域設定結果とを受けて、検索手段
１８は、設定された領域と算出された色度値分布との重
複度合いを評価することで、設定された領域の内で最も
高い重複度合いを示すものを検索し、この検索結果を受
けて、特定手段１３は、例えば、検索された領域の中心
線を特定していくことで、算出された色度値分布を近似
する近似線を特定する。

【００４１】この特定結果を受けて、第１の検出手段１
４は、特定手段１３の特定する近似線と、算出手段１１
の算出する色度値分布とから、近似線の端点に位置する
物体色ベクトル／照明光ベクトルの色度値を検出し、こ
の検出結果を受けて、第２の検出手段１５は、検出され
た色度値の算出元となった物体の画素の持つ色ベクトル
（その近傍の色度値の色ベクトルを考慮することもあ
る）から物体色ベクトル／照明光ベクトルの明るさを検
出し、この検出結果を受けて、導出手段１６は、第１の
検出手段１４の検出する色度値と、第２の検出手段１５
の検出する明るさとから、物体色ベクトル／照明光ベク
トルを導出して出力する。

【００４２】このように、図２に原理構成を図示する本
発明のカラー画像処理装置１では、物体の各画素の持つ
色ベクトルの色度値分布を近似線で近似することで、そ
の端点として位置する物体色ベクトル／照明光ベクトル
の色度値を検出するとともに、この色度値の算出元とな
った物体の画素の持つ色ベクトルから物体色ベクトル／
照明光ベクトルの明るさを検出して、これらの検出値か
ら物体色ベクトル／照明光ベクトルを検出していく構成
を採るときにあって、色度値分布を近似する近似線が照
明光ベクトルの色度値を強制的に通過する構成を採るこ
とから、この近似線が物体色ベクトルの色度値を通過す
ることが保証されることになって、高精度に物体色ベク
トル／照明光ベクトルを検出できるようになる。

【００４３】

【実施例】以下、実施例に従って本発明を詳細に説明す
る。図３に、本発明を実装するカラー画像処理装置１の
システム構成を図示する。図中、２０はカラー画像処理
装置１に接続される画像入力装置である。

【００４４】このカラー画像処理装置１は、画像入力装
置２０の持つカラーイメージスキャナ等により読み取ら
れるカラー画像データ情報を保持する画像保持用メモリ
２１と、この画像保持用メモリ２１に格納される処理対
象物体の画素の持つ色ベクトルの色度値分布を算出する
色度値算出プログラム２２と、この色度値算出プログラ
ム２２の算出する色度値を保持する色度値保持用メモリ
２３と、この色度値保持用メモリ２３の格納データを参
照しつつ、処理対象物体の物体色ベクトルと、その処理
対象物体を照明する照明光の照明光ベクトルとを検出す
る色ベクトル検出プログラム２４とから構成される。

【００４５】図４に、色度値算出プログラム２２の実行
する処理フローの一実施例、図５ないし図８に、色ベク
トル検出プログラム２４の実行する処理フローの一実施
例を図示する。次に、これらの処理フローに従って、本
発明に係る物体色ベクトル検出処理について詳細に説明
する。ここで、以下に説明する実施例では、照明光とし
て無彩色の白色光源を想定している。

【００４６】色度値算出プログラム２２は、図示しない
抽出プログラム等により、画像保持用メモリ２１に格納
される色ベクトルの中から処理対象物体の各画素の持つ
色ベクトルが抽出されると、図４の処理フローに示すよ
うに、先ず最初に、ステップ１で、処理対象物体の画素
の中から非エッジ部分の画素を１つ選択し、続くステッ
プ２で、全ての画素を選択したのか否かを判断して、全
ての画素を選択したことを判断するときには処理を終了
し、画素を選択できたことを判断するときには、ステッ
プ３に進んで、選択した画素の持つ色ベクトルを画像保
持用メモリ２１から読み出す。

【００４７】続いて、ステップ４で、上述の〔数４〕式
に従ってステップ３で読み出した色ベクトルの明るさを
算出して、この算出する明るさが規定レベル以上のもの
であるのか否かを判断する。このステップ４で、ステッ
プ３で読み出した色ベクトルの明るさが規定レベル以上
であることを判断すると、ステップ５に進んで、上述の
〔数３〕式に従って色ベクトルの色度値を算出して、こ
の色度値をステップ４で算出した明るさとともに色度値
保持用メモリ２３に格納する。一方、このステップ４
で、ステップ３で読み出した色ベクトルの明るさが規定
レベル以下であることを判断すると、ノイズ成分の大き
い低輝度データであるので、色度値を算出することなく
そのままステップ１に戻っていく。

【００４８】このようにして、色度値算出プログラム２
２は、処理対象物体の各画素の持つ色ベクトルの色度値
／明るさを算出して色度値保持用メモリ２３に格納して
いくよう処理するのである。

【００４９】色ベクトル検出プログラム２４は、色度値
保持用メモリ２３に処理対象物体の画素の持つ色ベクト
ルの色度値／明るさが格納されると、図５の処理フロー
に示すように、先ず最初に、ステップ１で、色度値保持
用メモリ２３に格納される色度値分布に対して、照明光
の光源特性を示す無彩色の色度値を追加する。この追加
処理は、無彩色が「Ｒ＝Ｇ＝Ｂ」の色ベクトル特性に従
って「ｒ＝0.33, ｇ＝0.33」という色度値を持つことか
ら、この数値又はその近傍の数値を追加することで行っ
たり、白い紙をカラーイメージスキャナで読み取って、
その読み取った色ベクトルから計算される色度値を追加
することで行ったり、照明光を反映する処理対象物体の
持つ光沢部分の無彩色を抽出して、その抽出した色ベク
トルから計算される色度値を追加することで行う。

【００５０】また、追加する無彩色の色度値の個数につ
いては、処理対象物体の持つ画素数に規定割合値を乗ず
ることで決定される個数や、処理対象物体の持つ非無彩
色領域に属する画素数に規定割合値を乗ずることで決定
される個数を用いることで行う。この前者の方法に従う
と、簡単に追加個数を決定できるという利点がある。し
かし、前者の方法に従っていると、処理対象物体の画素
の示す色度値分布が無彩色領域に偏っている場合に、無
彩色領域の色度値が過剰になることで、その色度値分布
を近似する直線が物体色ベクトルの色度値やその近傍を
通らなくなることで、物体色ベクトルが正確に求まらな
いことが起こる。このため、後者の方法に従って、追加
個数を決定していく方法を用いることもある。

【００５１】ステップ１で、色度値保持用メモリ２３に
格納される色度値分布に対して無彩色の色度値を追加す
ると、次に、ステップ２で、最小２乗法に従って、追加
により補正された色度値分布を近似する直線を特定す
る。続いて、ステップ３で、照明光ベクトルの色度値が
概略「ｒ＝0.33, ｇ＝0.33」という値を示すことを考慮
しつつ、先に出願の特願平５-52055号の発明と同様の処
理に従って、この直線上の色度値の頻度分布から、直線
の端点として位置する物体色ベクトルの色度値と照明光
ベクトルの色度値とを検出する。

【００５２】続いて、ステップ４で、色度値保持用メモ
リ２３から、ステップ３で検出した物体色ベクトルの色
度値とその近傍の色度値とに対応付けて格納されている
明るさを読み出して、これらの平均値や、これらの内の
最も大きな値を示すものを物体色ベクトルの明るさとし
て検出するとともに、ステップ３で検出した照明光ベク
トルの色度値とその近傍の色度値とに対応付けて格納さ
れている明るさを読み出して、これらの平均値や、これ
らの内の最も大きな値を示すものを照明光ベクトルの明
るさとして検出する。

【００５３】続いて、ステップ５で、ステップ３で検出
した物体色ベクトル／照明光ベクトルの色度値（ｒ，
ｇ）と、ステップ４で検出した物体色ベクトル／照明光
ベクトルの明るさＬとから、上述の〔数５〕式に従っ
て、物体色ベクトルと照明光ベクトルとを導出して処理
を終了する。

【００５４】このようにして、色ベクトル検出プログラ
ム２４は、図５の処理フローを実行することで、物体の
各画素の持つ色ベクトルの色度値分布を直線で近似する
ことで、その端点として位置する物体色ベクトル／照明
光ベクトルの色度値を検出するとともに、この色度値の
算出元となった物体の画素の持つ色ベクトルから物体色
ベクトル／照明光ベクトルの明るさを検出して、これら
の検出値から物体色ベクトル／照明光ベクトルを検出し
ていく構成を採るときにあって、図９に示すように、照
明光ベクトルの色度値を強制的に色度値分布に追加する
構成を採ることから、光沢等の照明光を求める手がかり
がない場合にあっても、色度値分布を近似する直線が物
体色ベクトルの色度値を通過することが保証されること
になって、高精度に物体色ベクトル／照明光ベクトルを
検出できるようになる。

【００５５】次に、色ベクトル検出プログラム２４が実
行する図６ないし図８の処理フローについて説明する。
図６の処理フローと図５の処理フローとの違いは、色ベ
クトル検出プログラム２４は、図５の処理フローでは、
無彩色の色度値を一度に色度値保持用メモリ２３に格納
される色度値分布に対して追加する構成を採っているの
に対して、図６の処理フローでは、無彩色の色度値を持
つデータを１つずつ追加していくとともに、そのときの
色度値分布を近似する直線を特定していって、この特定
した直線が無彩色の色度値の近傍を通過するときには、
その追加処理を停止する構成を採っている点である。

【００５６】色ベクトル検出プログラム２４は、図７の
処理フローを実行するときには、先ず最初に、ステップ
１で、色度値保持用メモリ２３に格納される色度値を１
つ選択し、次に、ステップ２で、ステップ１で選択した
色度値と無彩色の色度値とを結ぶ直線の傾きを算出す
る。続いて、ステップ３で、全ての色度値を選択したの
か否かを判断して、選択していないことを判断するとき
にはステップ１に戻っていくことで、色度値保持用メモ
リ２３に格納される処理対象物体の全画素について直線
の傾きを算出する。

【００５７】ステップ１ないしステップ３の処理に従っ
て、処理対象物体の全画素について、それらの画素の色
度値と無彩色の色度値とを結ぶ直線の傾きを算出する
と、続いて、ステップ４で、算出した傾きの平均値を算
出することで、色度値保持用メモリ２３に格納される色
度値分布を近似する直線を特定する。ここで、平均値の
代わりに中央値や最頻値を用いることも可能である。こ
のときに特定される直線は、必ず無彩色の色度値を通過
することになる。

【００５８】以下、ステップ５で、図５の処理フローの
ステップ３と同様の処理に従って物体色ベクトル／照明
光ベクトルの色度値を検出し、ステップ６で、図５の処
理フローのステップ４と同様の処理に従って物体色ベク
トル／照明光ベクトルの明るさを検出し、ステップ７
で、図５の処理フローのステップ５と同様の処理に従っ
て物体色ベクトル／照明光ベクトルを導出する。

【００５９】このようにして、色ベクトル検出プログラ
ム２４は、図７の処理フローを実行することで、物体の
各画素の持つ色ベクトルの色度値分布を直線で近似する
ことで、その端点として位置する物体色ベクトル／照明
光ベクトルの色度値を検出するとともに、この色度値の
算出元となった物体の画素の持つ色ベクトルから物体色
ベクトル／照明光ベクトルの明るさを検出して、これら
の検出値から物体色ベクトル／照明光ベクトルを検出し
ていく構成を採るときにあって、図１０に示すように、
色度値分布を近似する直線が照明光ベクトルの色度値を
強制的に通過する構成を採ることから、光沢等の照明光
を求める手がかりがない場合にあっても、色度値分布を
近似する直線が物体色ベクトルの色度値を通過すること
が保証されることになって、高精度に物体色ベクトル／
照明光ベクトルを検出できるようになる。

【００６０】また、色ベクトル検出プログラム２４は、
図８の処理フローを実行するときには、先ず最初に、ス
テップ１で、無彩色の色度値を回転中心として、複数の
矩形領域を設定する。すなわち、無彩色の色度値を通る
線を中心線にして、その中心線からの距離が規定の幅と
なる矩形領域を複数設定するのである。次に、ステップ
２で、ステップ１で設定した各矩形領域に含まれる色度
値を計数していくことで、ステップ１で設定した各矩形
領域の内で、色度値保持用メモリ２３に格納される色度
値分布と最も重複する矩形領域を検索する。

【００６１】続いて、ステップ３で、ステップ２で検索
された矩形領域の持つ中心線の直線を特定していくこと
で、色度値保持用メモリ２３に格納される色度値分布を
近似する直線を特定する。

【００６２】以下、ステップ４で、図５の処理フローの
ステップ３と同様の処理に従って物体色ベクトル／照明
光ベクトルの色度値を検出し、ステップ５で、図５の処
理フローのステップ４と同様の処理に従って物体色ベク
トル／照明光ベクトルの明るさを検出し、ステップ６
で、図５の処理フローのステップ５と同様の処理に従っ
て物体色ベクトル／照明光ベクトルを導出する。

【００６３】なお、ステップ１で設定する領域は矩形領
域に限られるものではなく、適切に物体色ベクトルと照
明光ベクトルとを求めることができる自然画を標本とし
て、それらの混色直線の形状の平均等を用いて設定して
いくことも好ましいことである。

【００６４】このようにして、色ベクトル検出プログラ
ム２４は、図８の処理フローを実行することで、物体の
各画素の持つ色ベクトルの色度値分布を直線で近似する
ことで、その端点として位置する物体色ベクトル／照明
光ベクトルの色度値を検出するとともに、この色度値の
算出元となった物体の画素の持つ色ベクトルから物体色
ベクトル／照明光ベクトルの明るさを検出して、これら
の検出値から物体色ベクトル／照明光ベクトルを検出し
ていく構成を採るときにあって、図１１に示すように、
色度値分布を近似する直線が照明光ベクトルの色度値を
強制的に通過する構成を採ることから、光沢等の照明光
を求める手がかりがない場合にあっても、色度値分布を
近似する直線が物体色ベクトルの色度値を通過すること
が保証されることになって、高精度に物体色ベクトル／
照明光ベクトルを検出できるようになる。

【００６５】図示実施例について説明したが、本発明は
これに限定されるものではない。例えば、実施例では、
ＲＧＢ表色系に従って本発明を開示したが、本発明はこ
れに限られることなく他の表色系であってもよい。

【００６６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
物体の各画素の持つ色ベクトルの色度値分布を直線で近
似することで、その端点として位置する物体色ベクトル
／照明光ベクトルの色度値を検出するとともに、この色
度値の算出元となった物体の画素の持つ色ベクトルから
物体色ベクトル／照明光ベクトルの明るさを検出して、
これらの検出値から物体色ベクトル／照明光ベクトルを
検出していく構成を採るときにあって、光沢等の照明光
を求める手がかりがない場合にあっても、色度値分布を
近似する直線が物体色ベクトルの色度値を通過すること
が保証されることになって、高精度に物体色ベクトル／
照明光ベクトルを検出できるようになるのである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の原理構成図である。

【図３】本発明のカラー画像処理装置のシステム構成図
である。

【図４】色度値算出プログラムの処理フローの一実施例
である。

【図５】色ベクトル検出プログラムの処理フローの一実
施例である。

【図６】色ベクトル検出プログラムの処理フローの他の
実施例である。

【図７】色ベクトル検出プログラムの処理フローの他の
実施例である。

【図８】色ベクトル検出プログラムの処理フローの他の
実施例である。

【図９】色ベクトル検出プログラムの実行処理説明図で
ある。

【図１０】色ベクトル検出プログラムの実行処理説明図
である。

【図１１】色ベクトル検出プログラムの実行処理説明図
である。

【図１２】先に出願した発明の説明図である。

【図１３】先に出願した発明の説明図である。

【図１４】先に出願した発明の説明図である。

【図１５】先に出願した発明の説明図である。

【図１６】先に出願した発明の問題点の説明図である。

【符号の説明】

１ カラー画像処理装置 １０ 検出色ベクトル格納手段 １１ 算出手段 １２ 補正手段 １３ 特定手段 １４ 第１の検出手段 １５ 第２の検出手段 １６ 導出手段 １７ 設定手段 １８ 検索手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｆ 15/72 ３１０ (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 G06T 1/00 G06T 5/00 G06T 11/00 H04N 1/387

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 照明光により照明される物体の各画素の
   持つ色ベクトルを処理するカラー画像処理装置におい
   て、 物体の画素の持つ全ての色ベクトルの色度値、あるい
   は、該色ベクトルの内のノイズ成分の少ないものの色度
   値を算出する算出手段(11)と、 上記算出手段(11)の算出する色度値分布に、照明光ベク
   トルの色度値又はこの近傍の色度値を追加することで該
   色度値分布を補正する補正手段(12)と、 上記補正手段(12)の生成する色度値分布を近似する近似
   線を特定する特定手段(13)と、 上記特定手段(13)の特定する近似線と、上記補正手段(1
   2)の生成する色度値分布とから、物体色ベクトルと照明
   光ベクトルのいずれか一方又は双方の色度値を検出する
   第１の検出手段(14)と、 上記第１の検出手段(14)の検出結果を参照しつつ、物体
   の画素の持つ色ベクトルから、物体色ベクトルと照明光
   ベクトルのいずれか一方又は双方の明るさを検出する第
   ２の検出手段(15)と、 上記第１の検出手段(14)の検出する色度値と、上記第２
   の検出手段(15)の検出する明るさとから、物体色ベクト
   ルと照明光ベクトルのいずれか一方又は双方を導出する
   導出手段(16)とを備えることを、 特徴とするカラー画像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載のカラー画像処理装置にお
   いて、 補正手段(12)は、色度値分布の補正のために用いる照明
   光ベクトルの色度値として、該照明光ベクトルが無彩色
   である場合には、画像センサにより読み取られる無彩色
   の色ベクトルより求まるものを用いるよう処理すること
   を、 特徴とするカラー画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項１又は２記載のカラー画像処理装
   置において、 補正手段(12)は、物体の画素数から決められる個数分の
   照明光ベクトルの色度値を追加していくよう処理するこ
   とを、 特徴とするカラー画像処理装置。
4. 【請求項４】 請求項１又は２記載のカラー画像処理装
   置において、 補正手段(12)は、物体の持つ非無彩色領域に属する画素
   数から決められる個数分の照明光ベクトルの色度値を追
   加していくよう処理することを、 特徴とするカラー画像処理装置。
5. 【請求項５】 請求項１又は２記載のカラー画像処理装
   置において、 補正手段(12)は、照明光ベクトルの色度値を順次追加し
   ていく構成を採って、特定手段(13)の特定する近似線が
   照明光ベクトルの色度値の近傍を通過することになるま
   で、この追加処理を続行していくよう処理することを、 特徴とするカラー画像処理装置。
6. 【請求項６】 照明光により照明される物体の各画素の
   持つ色ベクトルを処理するカラー画像処理装置におい
   て、 物体の画素の持つ全ての色ベクトルの色度値、あるい
   は、該色ベクトルの内のノイズ成分の少ないものの色度
   値を算出する算出手段(11)と、 照明光ベクトルの色度値又はこの近傍の色度値を通過す
   ることを条件としつつ、上記算出手段(11)の算出する色
   度値分布を近似する近似線を特定する特定手段(13)と、 上記特定手段(13)の特定する近似線と、上記算出手段(1
   1)の算出する色度値分布とから、物体色ベクトルと照明
   光ベクトルのいずれか一方又は双方の色度値を検出する
   第１の検出手段(14)と、 上記第１の検出手段(14)の検出結果を参照しつつ、物体
   の画素の持つ色ベクトルから、物体色ベクトルと照明光
   ベクトルのいずれか一方又は双方の明るさを検出する第
   ２の検出手段(15)と、 上記第１の検出手段(14)の検出する色度値と、上記第２
   の検出手段(15)の検出する明るさとから、物体色ベクト
   ルと照明光ベクトルのいずれか一方又は双方を導出する
   導出手段(16)とを備えることを、 特徴とするカラー画像処理装置。
7. 【請求項７】 請求項６記載のカラー画像処理装置にお
   いて、 特定手段(13)は、算出手段(11)の算出する色度値対応
   に、該色度値と照明光ベクトルの色度値とを通過する直
   線の傾きを算出する構成を採って、その傾きの代表値を
   特定していくことで、算出手段(11)の算出する色度値分
   布を近似する近似線を特定していくよう処理すること
   を、 特徴とするカラー画像処理装置。
8. 【請求項８】 照明光により照明される物体の各画素の
   持つ色ベクトルを処理するカラー画像処理装置におい
   て、 物体の画素の持つ全ての色ベクトルの色度値、あるい
   は、該色ベクトルの内のノイズ成分の少ないものの色度
   値を算出する算出手段(11)と、 照明光ベクトルの色度値又はその近傍の色度値を回転中
   心として、特定形状の領域を複数設定する設定手段(17)
   と、 上記設定手段(17)の設定する各領域と、上記算出手段(1
   1)の算出する色度値分布との重複度合いを評価すること
   で、該領域の内で最も高い重複度合いを示すものを検索
   する検索手段(18)と、 上記検索手段(18)の検索する領域から、上記算出手段(1
   1)の算出する色度値分布を近似する近似線を特定する特
   定手段(13)と、 上記特定手段(13)の特定する近似線と、上記算出手段(1
   1)の算出する色度値分布とから、物体色ベクトルと照明
   光ベクトルのいずれか一方又は双方の色度値を検出する
   第１の検出手段(14)と、 上記第１の検出手段(14)の検出結果を参照しつつ、物体
   の画素の持つ色ベクトルから、物体色ベクトルと照明光
   ベクトルのいずれか一方又は双方の明るさを検出する第
   ２の検出手段(15)と、 上記第１の検出手段(14)の検出する色度値と、上記第２
   の検出手段(15)の検出する明るさとから、物体色ベクト
   ルと照明光ベクトルのいずれか一方又は双方を導出する
   導出手段(16)とを備えることを、 特徴とするカラー画像処理装置。
9. 【請求項９】 請求項８記載のカラー画像処理装置にお
   いて、 検索手段(18)は、領域に含まれる色度値の個数を使って
   重複度合いを評価するよう処理することを、 特徴とするカラー画像処理装置。