JPH01121892A - 表示色選択方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 Ａ、産業上の利用分野 本発明は、一般にコンピュータ表示装置に関し、具体的
には、カラー・イメージ処理用の大型カラー・パレット
から少数の色を最も適切に選択する方法に関する。

Ｂ、従来技術 陰極線管表示装置に写真のような品質のカラー・イメー
ジを使用することが、小型パーソナル・コンピュータ用
に実施されたものを含めて多くのコンピュータ・アプリ
ケーションにとってますます重要になってきている。し
かし、さほど高価でないパーソナル・コンビ二一夕の大
半は、同時に極めて限られた数の色しか表示できない。

これは、主に経済的な理由による。たとえば、大部分の
表示装置は、１画素につきわずか４ビツトしか割り当て
ず、そのため、同時にせいぜい１６色しか表示できない
。これらの色は、表示色と呼ばれておリ、通常はより大
きなカラー・パレットから選択される。１６の表示色を
そこから選択するためのカラー・パレットで利用できる
色の数は、比較的低コストでかなり多くすることができ
る。これを行なうには、表示装置の各リフレッシュ・サ
イクル中に選択可能である１θの書込み可能レジスタ・
セットを実現しさえすればよい。イメージの各画素から
の色番号を、レジスタ・セット選択手段として使用する
。次に、選択したレジスタ・セットからの値を適所に供
給して、必要に応じて赤、緑及び青のＣＲＴ電圧を生成
させる。

Ｃ０発明が解決しようとする問題点 小型コンピュータの出力が大きくなるにつれ、イメージ
処理技術の出力も同様に大きくなってきた。すなわち、
こうしたコンピュータに接続されるＣＲＴ表示装置に表
示されるカラー・イメージ処理に対する要求も高まって
きた。イメージ処理の要求が高まってくるにつれ、コン
ピュータ表示装置で写真のような品質のイメージを作成
する必要性も増えてきた。これまで、表示色の数がわず
か１６色に制限されているコンピュータ表示装置で写真
のような品質のイメージを提供することは難しかった。

何の異常もない人間の眼は、約３５０，０００色の異な
る色を見分けることができる。この数は、並べて置いた
色の対を直接比較することによって実験的に確定された
ものである。こうした実験では、被験者に２つの色が同
じであるか、それとも異なるかを尋ねる。合計、約１２
８の色相が区別できる。スペクトルの両端を除いて、区
別可能な色相の波長は、そのスペクトル上隣接する色相
の波長から３ナノメートル以内にある。色の彩度のみを
変化させる場合、人間の眼は、１６（黄色）ないし２３
（赤と紫）の明度を区別できる。これらの測定はすべて
、照明源として自然光を使用して行なわれたものである
。

カラーＣＲＴの３種の蛍光体は、自然光で得られるすべ
ての色相と彩度を生成することはできない。すなわち、
人間の視覚の限界を近似するには、１原色当たりせいぜ
いθビットの解像度を使用すればよく、そうすると、１
原色当たり６４の離散明度、または２６２，１４４（θ
４３）種の色が得られる、。

明らか゛に、コンピュータに接続したＣＲＴ装置で溝足
のいくカラー・イメージを表示するためには、たとえば
、自然に起こる光景の最も自然に見える表示を行なうの
にどの表示色を使用するかの選択について妥協を行なう
必要があった。特定のイメージに対して少数の表示色を
注意深く選択すれば、自然にみえるイメージを作成する
ことが可能である。

色のディジタル化を実施するための従来技術としては、
コンピュータ・グラフィックス（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｇ
ｒａｐｈｉｃｓ）　、Ｖ　ｏ　ｌ　、　　１　Ｂ、Ｎｏ
。

３．１９８２年７月、２９７〜３０７ページに所載のＰ
、ヘクパー）　（Ｉｌｅｅｋｂｅｒｔ　）の論文「フレ
ーム・バッファ表示用のカラー・イメージ量子化（Ｃｏ
ｌｏｒ　Ｉｍａｇｅ　Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｆｏ
ｒ　Ｆｒａｍｅ　ＢｕｆｆｅｒＤｉｓｐｌａｙ）　Ｊに
記載された方法があった。ヘクバートが記載した方法で
は、元のイメージを１）サンプリングしてカラー統計を
取り、２）その統計に基づいてカラー・マツプを選び、
３）元の色を、カラー・マツプの最も隣接した部分にマ
ツプし、４）元のイメージを再び描く。

Ｄ０問題を解決するための手段 本発明によると、より大きなパレットから限られた色の
数を最も適切に選択してカラー・イメージをディジタル
化する方法が提供される。この方法では、まず、赤、緑
及び青に対応する軸をもつ３次元カラー・ヒストグラム
を作成する。ヒストグラムで最高の値をもつ点に応じて
最初の色を選択する。その後、ヒストグラム中で前に選
択された点に最も近い最高の周波数をもつ点に低い重み
をつけ、前に選択された点から離れている高周波数の点
には高い重みをつける、重みづけアルゴリズムにしたが
って、色を選択する。表示色が選択された後、クラスタ
分析技術を用いてさらに最適化を行なうことができる。

Ｅ、実施例 本発明の適用方法を示すシステムがその最も単純な形で
示されている第３図を参照する。コンピュータ表示装置
１６上に表示すべきイメージ１０を、ビデオ・カメラ１
２で写す。ビデオ・カメラ１２は、適切なハードウェア
・インターフェース１３を介して、イメージ１０のディ
ジタル表示を供給する。カメラ１２は、インターフェー
ス１３とあいまってイメージを写し、それを所定の数の
画素に分解する。たとえば、イメージを、６４０Ｘ４８
０画素に分解する。次に、インターフェース１３は、カ
メラ１２が写した色に基づいて、個々の各画素の色を決
定する。この色の数は、コンピュータ及びその表示装置
１６の利用できる表示色の数よりずっと多くなることも
ある。コンピュータ１４は、本発明に基づく実行の後、
多くのパレット色の中から最適のイメージを与える少数
の表示色を選択し、これらの色を後で使用するために記
憶させる。

第４図に概略的に示すように、標準の技法を使った従来
の色分離過程を使って、カラー・イメージから赤１７、
緑１８、青１９の色分離イメージを生成することができ
る。色分離イメージ１７．１８．１８は、元のイメージ
の赤、緑及び青のカラー・データを含む。

第６図は、本発明による方法を説明するのに使用する「
カラー立方体」を示したものである。３蛍光体ＣＲＴの
色及び色分離イメージ１７．１８．１９で決定された色
は、３つの成分ベクトルとして表わすことができる。し
かし、当業者には明らかなことだが、本発明は、ＣＲ１
表示装置での使用に限られるものではなく、最終的に表
示される色が個々の成分を含む色ベクトルから構成され
るものと考えられる、色を提示できる他のどんな表示技
術にでも使用できる。また明らかに、赤、緑及び青嵐外
の色成分が使用できる。

３つのベクトル成分のそれぞれの大きさは、３原色（蛍
光体色）、赤、緑、青の１つの明度または彩度を表わす
。各成分は、０から１までの値をとる。第５図を参照す
ると、頂点２０の座標は０．０１０であり、したがって
３成分がすべて０のとき、色は黒になる。頂点２２で示
されるように、３成分がナベで１のとき、色は白、より
正確にはＣ光源の白となる。Ｃ光源とは、国際協定によ
り、６７７４°　Ｋの色温度をもつ昼光にほぼ等しい。

３つの色成分はそれぞれ、共通の頂点２０から延び、離
れるにつれて明度が増す、立方体の稜にそって並んでい
ると考えることができる。３つの稜は、３原色、すなわ
ち赤、緑、青の１つのすべての可能な色調を表わす。黒
の頂点２０と対角線２４上で反対側にある立方体の頂点
２２は白である。対角線２４上にある色は灰色で、それ
ぞれ、同量の赤、緑及び青を含んでいる。彩度に達した
赤、緑、青の頂点と対角線上で反対側にある頂点は、そ
れぞれ彩度に達したシアン、マゼンタ及び黄色である。

すなわち、３蛍光体システムによって表わせる任意の色
相または色調、及び色分離イメージに現われる任意の色
相または色調は、色立方体の内部またはその積上の点に
相当する。

表示される各カラー・イメージ１０は、有限の大きさを
もつ長方形画素の２次元配列と考えることができる。各
画素に関連する色は、イメージの対応する小さな長方形
要素に含まれる平均色である。第４図に示すように、各
画素の色は、３原色（蛍光体色）の付加結合に分解また
は分離できる。

３原色の明度は、０から１までの範囲である。したがっ
て、各色分離イメージは、異なる３つの２次元配列１７
．１８．１９によって表わすことができ、各配列は、３
原色、赤、緑、青の１つに対応する。各配列の各要素は
、そのイメージの１画素に対応する。各要素の値は対応
する画素の原色成分の大きさである。

全体のカラー−イメージは、画素ごとにカラー立方体に
マツプされる。３つの配列の対応する要素は、カラー立
方体内部にある点の座標である。

一般に、マツピングは、多対１で行なわれる。すなわち
、そのイメージの多数の画素が同じ色をもツコとがある
。画素の大きさがゼロに近づく限界では、カラー立方体
内に広がる容積が、１つまたは複数の異なる小球に融合
する。小球３０１３２．３４が、第８図に示しであるが
、一般に不規則な表面をもち、互いにある距離だけ離れ
ていることがある。これは、カラー立方体の容積全体に
広がる非常にまれなイメージである。

第６図には、例として、３つの小球を含むカラー立方体
が示しである。これらの小球はそれぞれ、形が不規則で
、そのイメージ中に現われる色を冊んでいる。すなわち
、たとえば、小球３０は青の方に向かっており、小球３
２は赤に、小球３４は緑に向かっている。これらの小球
はそれぞれイメージを表わしているが、イメージの色が
カラー立方体に多対１でマツプされることを思い起こす
と、色小球表現からイメージを再生することはできない
。これらの小球はそれぞれ、イメージ中に現われる色の
点を含んでいる。実際には、小２球内の各点は、イメー
ジ中の複数の色の点を示すことがあり、小球が、それが
いくつの点を表わすかについての情報を含む場合、それ
は、イメージのヒストグラムを表わし、イメージ中の色
の使い方を示す。

ＣＲＴ、上にイメージを表示するのに使用する色は、対
応する色小球３０１３２．３４に含まれる色の中から選
択される。あるイメージ中の識別可能な色の数は、一般
に、利用できる表示色の限られた数よりずっと多い。表
示色の数が減少するにつれて、最良の色を選択する試み
が増えていく。

たとえば、ＣＲＴは最高２５６，０００色を表示できる
が、電子装置は、同時にこれらの色のうち１６色しか表
示出来ないように実施されていることがある。したがっ
て、任意のイメージ中に現われる多数の色を表わすため
に最高１６色の表示色を選択する問題は、簡単な課題で
はない。

第１図の流れ図を参照する。初期色選択処理を始めるた
めに、ブロック５０で、カラー立方体を３２．７６８個
の小立方体に区分する。そのために、赤、緑及び青の辺
をそれぞれ３２の均一な区間に分割する。各小立方体は
、３次元配列Ｃ（１１ｊ、ｋ）の１要素としてアドレス
される。ただし、１＜ｉ＜３２．１＜ｊ＜３２．１＜ｋ
＜３２で、１１ＪＮ　ｋはそれぞれ赤、緑、青の辺に関
連している。１１ｊ及びｋを大きくすると、原色の彩度
が増大する。ただし、当業者には明らかなことだが、稜
を３２以外の区間に分割することもでき、区間の数が増
すと、初期アルゴリズムの精度は高くなるが、−殻内に
、処理時間も増加し、必要な記憶容量も増える。

次にブロック６２で、イメージを画素ごとに分析し、各
小立方体内にある画素のカウントを、配列Ｃ（ｉｔ　　
Ｊ＋　ｋ）の要素中で累計する。次にブロック５４で、
最初の表示色として、画素カウントが最大の小立方体の
重心をその成分とする色を選択する。各小立方体は一般
にその頂点の１つによって指標づけされるので、その重
心を使用すれば、精度がより大きくなる。

色選択の処理を、修正なしで繰り返しても、第２の色を
見つけられない。修正なしに繰り返すなら、すべての表
示色に、最初の色に隣接するものが選択されることにな
ってしまう。第２の色を選択する前に、最初の色の選択
を反映させるため、隣接する小立方体の画素カウントを
減らさなければならない。すなわち、一般に最初の色と
同じ小球内にない第２の色を選択する方法を定める必要
がある。もちろん、イメージが単色の場合、第２の色は
、第１の色に非常に近いものでもよいことは当然である
。このことも、本発明に反映されている。

最初の表示色またはそれに近い色を選択しないように、
本発明ではその後の色の選択に重みをつげる。本発明で
は、前に選択された最初の点に最も近い色には小さな重
みしかつけず、前に選択された点から最も離れた色には
大きな重みをつけるアルゴリズムによって重みづけを行
なう。すなわち、第６図を参照すると、点３６は、イメ
ージの発生率が最高の小立方体を表わす。点３８は、イ
メージの発生率が２番目に高い小立方体を表わす。

点４０は、イメージの発生率が３番目に高い小立方体を
表わす。小立方体３８は小立方体３６に非常に近いので
、小さな重みしかつけられないが、小立方体４０は、小
立方体３６から非常に離れているのでかなり大きな重み
がつけられており、次の表示色として選択される。

ブロック５６で、画素カウントが減らされる。

すなわち、ヒストグラムの各小立方体のカウントに、前
に選択された点（この例で一１最初の選択された点）か
らの距離に応じた重みがつけられる。

本発明で使用する画素カウントの減少は、以下のように
、今選択された色を中心とする球対称的な指数関数的で
ある。

＋Ｃ（ｉ、ｊ、ｋ）４＋　Ｃ（ｉ、ｊ、ｋ）（１−ｅＫ
ｒ２まただし、 ｒ２＝（ｉ−ｉｃ）２−（ｊ−ｊｃ）２＋（ｋ−ｋｃ）
２１ａ、Ｊａ、ｋｃは、選択された小立方体の指標であ
る。

Ｃｌ＋　　Ｌ　　ｋ）は、減少前の画素カウントである
。

十〇（ｉ、ｊ、ｋ）は、減少後の画素カウントである。

ｒは小立方体の対応する頂点間の距離の２乗であり、以
下に説明するように良好な結果をもたらすように選択さ
れた定数であることに注意されたい。

この指数関数は、それが３次元配列のすべての要素に均
一に適用できるという望ましい特性をもつ。ただし、当
業者には明らかなように、重みづけを行なうために他の
関数を選択してもよい。

しかし、上記の関数は、選択された色の画素カウントが
Ｏに設定され、したがって決して二度と選択できないと
いう必要な特性をも備えている。

そうなるのは、立方体のそれ自体からの距離はＯであり
、したがってｒが０に近づくためである。

ｒ２ したがって、式（１−ｅ）もＯに近づく。

イメージがｎ個の小立方体内の色から構成され、ｎが選
択肢の数はど多くはない場合、すべての色が選択される
。さらに、選択されるすべての色が、元のイメージに含
まれている。

実験的評価によれば、ｒ２＝８２（すなわち、小立方体
の重心と選択された色との間の距離が立方体の稜の長さ
の１７４）のとき、次の関係式が成立するようにＫが定
められているならば、多くのイメージについて初期表示
色を適切に分散できることがわかった。

ｒ２ １−ｅ＝０．２に の手順の後で、最初の色が選択された後、すべての小立
方体の画素カウントが、上式に応じて減少される。次に
、ブロック５８で、第２の色が選択される。その成分は
、最初の色の成分と同様に、現在画素カウントが最も大
きい小立方体の重心の座標である。画素カウント減少関
数が、再び適用され、その後に第３の色が選択される。

ブロック６０ですべての小立方体の画素カウントがゼロ
になるか、またはブロック６２で必要な初期色選択肢の
数が決定されるまで、このプロセスが繰り返される。そ
の後、ブロックθ４で色選択処理が終了する。すなわち
、可能なすべての表示色が選択された。この例では、１
６色の表示色が可能である。便宜上、選択された表示色
を一義的に識別するため、それぞれの色に番号１ないし
１６をつける。当業者なら気づくことだが、１６より少
ないかまたはそれより大きい任意の数の色を、今説明し
た方式で選択してもよい。

「イメージ・エントロピー」と呼ばれるイメージ品質の
数学的に定義された測度を、最終的な選択プロセスで使
用する。イメージ・エントロピーは、画素の色とその画
素を表わすのに使用される表示色の間のベクトル差の平
均値として定義される。色選択プロセスは、イメージ・
エントロピーが最小に向かうように構成される。明らか
に、表示色が多くのＣＲＴコンピュータ表示装置にはな
いため選択できない場合、イメージ・エントロピーは非
常に高くなり、その結果得られるイメージは、見る人に
は「ざらざらした」または「じみのある」ように見える
。

イメージ・エントロピーを最小にする、統計に基づく強
力なアルゴリズムが存在する。それは、クラスタ分析ア
ルゴリズムと呼ばれ、Ｊ、Ａ、バーティガン（Ｈａｒｔ
ｉｇａｎ　）の著書「アルゴリズムのクラスタ化（Ｃｌ
ｕｓｔｅｒｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ）　Ｊ　）Ｊ
ｏｈｎＮｅｗ　Ｙｏｒｋ、　ＮＹ、　　１９７５年、及
びＨ，スパス（Ｓｐａｔｈ、　Ｈｅｌｍｕｔｈ）の著書
「データ縮小及びオブジェクト分類用のクラス分析アル
ゴリズム（Ｃ１ｕｓｔｅｒ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ａｌｇ
ｏｒｉｔｈｍｓ　ｆｏｒ　ＤａｔａＲｅｄｕｃｔｉｏｎ
　ａｎｄ　Ｃ１ａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　０ｂ
ｊｅｃｔｓ）　Ｊ　ＮＥｌｌｉｓ　ｔ（ｏｒｖｏｏｄ　
Ｌｔｄ、、　Ｃｈｉｃｈｅｓｔｅｒ、　Ｅｎｇｌａｎｄ
。

１９８０年に記載されている。しかし、クラスタ分析ア
ルゴリズムによってイメージ・エントロピーが近づく特
定の局部的最小値は、表示色の初期予想値によって決ま
る。異なる初期の色の組合せから出発すると、異なるエ
ントロピーの最小値が得られ、そのあるものは好ましく
ないノイズを含むイメージを生じる。実験的証拠によれ
ば、エントロピーの最小化を確実に成功させるには、初
期色選択をうまく行なわなければならないことを示して
いる。すなわち、初期色選択に使用するアルゴリズムが
、成否の鍵であり、良いアルゴリズム−クラスタ分析が
なければうまくいかない。前記のヒユーリスティック・
アルゴリズムは、一般に妥当な結果をもたらす。

前述の処理によって選択された初期の色は、変更なしで
カラー・イメージ・マツピングに使用できる。しかし、
クラスタ分析アルゴリズムをこれらの選択肢に適用する
ことにより、イメージ・エントロピーを大幅に減少させ
ることができる。第２図に示したクラスタ分析アルゴリ
ズムは、以下の通りである。

１、ブロック７０で、イメージ原色配列を画素ごとに走
査する。

２、ブロック７２で、各画素について各表示色と画素の
色のベクトル差を形成する。

３、ブロック７４で、ベクトル差の大きさによって判定
した、画素の色に最も近い表示色の指標を決定する。こ
れをその画素の選択指標と呼ぶ。

４、ブロック７６で、同じ選択指標をもつすべての画素
の画素色を平均して、新しい１組の表示色を形成する。

５、最後に、ブロック７８で、以前の各表示色を新しい
平均色で置き換える。

このアルゴリズムを適用すると、実際の画素色の代わり
に使用したときエントロピーが最小のイメージを生成す
る、１組のｎ個の表示色に収束する。ｎ個の色を使って
達成できる絶対的最小エントロピーをもつこともあり、
もたないこともあることを強調しておく。クラスタ分析
は、特定の初期色選択肢から出発して局部的最小値に収
束させることかできるだけである。それが絶対的最小値
かどうかは、初期色選択肢の品質のみに依存する。

本発明では、上述のようにして決定された初期色選択肢
を使うと、クラスタ分析アルゴリズムを２回繰り返した
後でも、イメージ・エントロピーが非常に僅かしか改良
されないことが判明している。

クラスタ分析アルゴリズムを用いて最終的な表示色が選
択されると、これらの色を使って元のイメージを再マツ
プすることができる。そうするには、元のイメージの各
画素の色を、それに最も近い表示色で置き換える。最も
近い色は、前と同様に、表示色ベクトルと画素色ベクト
ルの間のベクトル差の大きさによって決定される。しか
し、この簡単な置換法では、しばしば再マツプ・イメー
ジに望ましくない影響が生じる。イメージ内にしばしば
目に見える色の輪郭が形成される。輪郭の外観は、当技
術で周知の色誤差拡散処理によって減少させることがで
きる。

色誤差拡散処理により、「塗りむら」効果、すなわち、
あるイメージの色が隣接する異なる領域間での急激な変
化が目に見える境界線となる所を削除することができる
。しかし、後で説明するように、縁部を横切る色誤差拡
散はイメージをぼやけさせることがあるので、色誤差拡
散が色の縁部を横切ってはならない。

拡散処理を記載する場合、各画素色を、元のイメージの
３成分ベクトルｐＣＱ、ｍ）として表わすことができる
。ただし、ｍはイメージ列を表わし、αはその画素があ
る行を表わす。各表示色は、３成分ベクトルｃ　（ｋ）
として表わされる。ただし、ｋ＝１．、、、ｎである。

拡散処理は以下のように進む。

１、立が奇数値の場合、処理は、左から右に、すなわち
、イメージを横切ってｍが増加するように進む。Ｑが偶
数値の場合、処理は、イメージを横切って右から左に進
む。この処理方向の交替により、イメージの２つの下部
頂点の１つにすべての誤差を累積させることが不要にな
る。

２、画素丁（α＋　ｍ）に対して、色誤差ベクトルＴ＝
■（Ｑ９用）−丁（ｋ″） を形成する。ただし、τ（ｋｏ）は、上記のように決定
された、ｐ　（Ｑ、ｍ）に最も近い表示色である。

３、画素色Ｉ）（Ｌ　ｍ）をτ（ｋｏ）で置き換える。

４、第７図に示した画素″ｘｘ″に対する係数を使って
、色誤差を隣接する４つの画素に拡散させる。ただし、
隣接する画素に誤差を拡散させる前に、色の縁部の検出
を適用する。第７図の係数の和すなわち、７／１８＋３
／１θ＋５／１６＋１／１６＝１に注意されたい。これ
により、すべての誤差が拡散される。

縁部が検出されると、画素間の誤差拡散は行なえない。

縁部の検出と拡散は以下の通りである。

１ｉ（Ｌ　ｍ）　−ｐｃＱ＋　ｍ十δ）１　≦ｅならば
、じＣＱ、　ｍ）　−ｉ（α＋１．　ｍ＋δ）１　≦ｅ
ならば、ｉ’　（Ｑ　＋１　＋　ｍ÷δ）　＝　ｐ（α
＋１．　ｍ＋δ）＋−ε１ｐ（Ｌ　ｍ）　−ｊ（α＋１
．　ｍ）ｌ　≦ｅならば、ｄ− ｉｌ；（α＋１．　ｍ）　＝　ｐ（α＋１．　ｍ）　＋
　−ｅＩｉ（０１ｍ）　−ｉ（Ｑ＋　ｍ−δ）１　≦ｅ
ならば、ただし、ｄは定義域Ｏ≦ｄ≦１の色誤差減衰パ
ラメータである。Ｑが奇数の場合、δ＝１であり、Ｑが
偶数の場合、δ＝−１である。

有限の色境界を横切る色誤差拡散は、縁部がぼやけ、イ
メージの鮮明さが失われるので認められない。ｅの値は
、カラー立方体の稜の長さの１／１０のとき、色境界の
鮮明さを保持することがわかっている。

色誤差減衰により、任意の画素の誤差が無限に伝播しな
くなる。これにより、色の精度は少し落ちるが、イメー
ジ・エントロピーが減少する。ｄの値は、０．８５ない
し０．９５のとき、有利な結果をもたらすことがわかっ
ている。実際には、第７図の各係数に、ｄを掛けるので
、その分だけ係数が減少する。

Ｆ０発明の効果 色を最も適切に選択して限られた数の表示色を使って、
自然に起こるカラー・イメージを正確に描くことができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図と第２図は、本発明を記載した流れ図である。 第３図は、本発明が適用できる装置を示す図である。 第４図は、本発明を説明するのに役立つ色分離の原理を
示す図である。 第５図と第６図は、本発明を説明するのに役立つカラー
立方体を示す図である。 第７図は、色誤差の拡散に役立つ係数の表である。 １０・・・・イメージ、１２・・・・ビデオ・カメラ、
１３・・・・インターフェース、１４・・・・コンピュ
ータ、１６・・・・表示装置。 第４図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 カラー・イメージについて、ｍ個の色を示すパレットか
   らｎ個（但し、ｍ＞ｎ）の表示色を選択するための下記
   ステップ（イ）乃至（ヘ）を含む表示色選択方法： （イ）上記カラー・イメージを成分色に分ける、 （ロ）上記カラー・イメージにおける成分色の出現数を
   表わすカラー・ヒストグラムを生成する、 （ハ）上記カラー・ヒストグラムにおける出現数が最大
   の成分色の組合せに応じて表示色を選択する、 （ニ）内部の点を種々のカラーに対応させたカラー立方
   体を生成する、 （ホ）上記カラー立方体において、前に選択した表示色
   に対応する点と他の複数の点との間の距離に応じた重み
   を考慮して該複数の点のカウントを定め、最大カウント
   の点に対応する色を次の表示色として選択する、 （ヘ）ｎ個の表示色を選択するまで上記ステップ（ホ）
   を繰り返す。