JPH02194773A - カラー画像処理方法 - Google Patents
カラー画像処理方法Info
- Publication number
- JPH02194773A JPH02194773A JP1013100A JP1310089A JPH02194773A JP H02194773 A JPH02194773 A JP H02194773A JP 1013100 A JP1013100 A JP 1013100A JP 1310089 A JP1310089 A JP 1310089A JP H02194773 A JPH02194773 A JP H02194773A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- color
- center
- representative
- colors
- cluster
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
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- Digital Computer Display Output (AREA)
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
本発明はカラー画像の少色化方式に関し、特にカラー自
然画像を限られた色数（ｎ色）で高画質に出力するカラ
ー画像の少色化方式に関する。
然画像を限られた色数（ｎ色）で高画質に出力するカラ
ー画像の少色化方式に関する。
［従来の技術］
従来は、原画の色データを３次元の色空間に変換して頻
度分布を求め、最も多く使われている色から順にｎ色（
代表色）を選んでいた。
度分布を求め、最も多く使われている色から順にｎ色（
代表色）を選んでいた。
［発明が解決しようとする課題］
しかし、従来のように代表色を頻度順に選ぶと常に頻度
の低い色は代表色になれない、また互いに類似の色が代
表色に選ばれるケースも多い。
の低い色は代表色になれない、また互いに類似の色が代
表色に選ばれるケースも多い。
従って、原画像をかかるｎ色で再現することにより色情
報の極端な欠落を生じていた。
報の極端な欠落を生じていた。
本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであり
、その目的とする所は、原画像色により忠実であって高
画質な少佐化画像を提供するカラー画像の少色化方式を
提案することにある。
、その目的とする所は、原画像色により忠実であって高
画質な少佐化画像を提供するカラー画像の少色化方式を
提案することにある。
［課題を解決するための手段］
本発明のカラー画像の少色化方式は上記の目的を達成す
るために、カラー画像データを所定の色空間に入力し、
該色空間上の色データをクラスタリングし、各クラスタ
の中心色を求め、これらの中心色から複数の代表色を選
び、該代表色でもって前記カラー画像データを置換する
カラー画像の少色化方式において、前記中心色を選択し
、該選択した中心色から所定距離の範囲を設定し、該設
定した範囲内に代表色が含まれず、かつクラスタ内の総
画素数が最大の中心色を代表色とすることをその概要と
する。
るために、カラー画像データを所定の色空間に入力し、
該色空間上の色データをクラスタリングし、各クラスタ
の中心色を求め、これらの中心色から複数の代表色を選
び、該代表色でもって前記カラー画像データを置換する
カラー画像の少色化方式において、前記中心色を選択し
、該選択した中心色から所定距離の範囲を設定し、該設
定した範囲内に代表色が含まれず、かつクラスタ内の総
画素数が最大の中心色を代表色とすることをその概要と
する。
また好ましくは、前記中心色の選択はそのクラスタ内の
総画素数が大きいものから順に行われることをその一態
様とする。
総画素数が大きいものから順に行われることをその一態
様とする。
［実施例の説明］
以下、添付図面に従って本発明による実施例を詳細に説
明する。
明する。
第１図は実施例の画像処理装置のブロック構成図である
０図において、１はＣＰｔＪであり、本実施例装置の制
御及びカラー画像の少佐化再生処理を行う、２はＲＯＭ
であり、ＣＰＵ １が実行する例えば第２図、第３図の
処理プログラムを格納している。３はコンソール（ＣＯ
ＮＳ）であり、ＣＰＵ １とオペレータ間をインタフェ
ースする。４はリーダ（ＲＤ）であり、カラー画像を読
み取ってＲ，Ｇ、８画像データを入力する。
０図において、１はＣＰｔＪであり、本実施例装置の制
御及びカラー画像の少佐化再生処理を行う、２はＲＯＭ
であり、ＣＰＵ １が実行する例えば第２図、第３図の
処理プログラムを格納している。３はコンソール（ＣＯ
ＮＳ）であり、ＣＰＵ １とオペレータ間をインタフェ
ースする。４はリーダ（ＲＤ）であり、カラー画像を読
み取ってＲ，Ｇ、８画像データを入力する。
５はＲＡＭであり、前記読み取ったＲ、Ｇ、８画像デー
タを記憶すると共に、ＣＰＵ １のワークエリアとして
使用される。６はプリンタ（ＰＲＮ）であり、少佐化処
理されたｎ色の代表色で原画像を再生する。７はＣＰＵ
１のシステムバスである。
タを記憶すると共に、ＣＰＵ １のワークエリアとして
使用される。６はプリンタ（ＰＲＮ）であり、少佐化処
理されたｎ色の代表色で原画像を再生する。７はＣＰＵ
１のシステムバスである。
第２図は実施例の画像失色化処理手順のフローチャート
である０図において、ステップＳ１ではリーダ４により
Ｒ，Ｇ、Ｂカラー画像データを読み取る。ステップＳ２
ではこのＲ，Ｇ、Ｂカラー画像データを３次元のＲ，Ｇ
、Ｂ直交色空間に変換する。
である０図において、ステップＳ１ではリーダ４により
Ｒ，Ｇ、Ｂカラー画像データを読み取る。ステップＳ２
ではこのＲ，Ｇ、Ｂカラー画像データを３次元のＲ，Ｇ
、Ｂ直交色空間に変換する。
第４図は実施例の３次元色空間に変換した色データの頻
度分布を示す図である０図において、黒点ａは各色デー
タの位置（色）を示しており、添え字の数字すは原画像
中のその色画素の発生頻度（個数）を示している。
度分布を示す図である０図において、黒点ａは各色デー
タの位置（色）を示しており、添え字の数字すは原画像
中のその色画素の発生頻度（個数）を示している。
第２図に戻り、ステップＳ３では後述のどのクラスタに
も属さない色が残っているか否かを判別する。もし残っ
ていればステップＳ４に進み、どのクラスタにも属さな
い色の内で最も頻度の高い色を選び、色Ｔとする。ステ
ップＳ５では色Ｔを中心とする半径ｒの球を設定し、こ
れを色Ｔのクラスタとする。
も属さない色が残っているか否かを判別する。もし残っ
ていればステップＳ４に進み、どのクラスタにも属さな
い色の内で最も頻度の高い色を選び、色Ｔとする。ステ
ップＳ５では色Ｔを中心とする半径ｒの球を設定し、こ
れを色Ｔのクラスタとする。
第５図は実施例の原画像データをクラスタ分けした状態
を示す図である０図において、Ｃはクラスタであり、例
えば頻度３０の色Ｔを中心とする半径ｒの球になってい
る。今、色ＴのＲ，Ｇ、Ｂ座標を（Ｒｔ、Ｇｔ 、Ｂｔ
）とすると、そのクラスタは、 （（Ｒｔ−Ｒ）２ ＋ （Ｇｔ−Ｇ）””（Ｂｔ
Ｂ）”） ≦ｒ３ を満たすＲ，Ｇ、Ｂ領域である。こうして、原カラー画
像データの全ての色は何れかのクラスタに属する６ 第２図に戻り、ステップＳ３の判別において何れのクラ
スタにも属さない色が無くなると、ステップＳ６に進み
、各クラスタの中心色を求める。
を示す図である０図において、Ｃはクラスタであり、例
えば頻度３０の色Ｔを中心とする半径ｒの球になってい
る。今、色ＴのＲ，Ｇ、Ｂ座標を（Ｒｔ、Ｇｔ 、Ｂｔ
）とすると、そのクラスタは、 （（Ｒｔ−Ｒ）２ ＋ （Ｇｔ−Ｇ）””（Ｂｔ
Ｂ）”） ≦ｒ３ を満たすＲ，Ｇ、Ｂ領域である。こうして、原カラー画
像データの全ての色は何れかのクラスタに属する６ 第２図に戻り、ステップＳ３の判別において何れのクラ
スタにも属さない色が無くなると、ステップＳ６に進み
、各クラスタの中心色を求める。
今、クラスタ内に含まれるＮ色の色データを（Ｒ１、Ｇ
ｌ、Ｂｌ）、（Ｒ２，Ｇ２． Ｂ２）。
ｌ、Ｂｌ）、（Ｒ２，Ｇ２． Ｂ２）。
・・・、 （ＲＮ 、 Ｇｓ 、 ＢＮ ）とし、ま
た各色データの頻度をｈ＋、ｈ２．・・・、ｈｓとする
と、中心色（Ｒｅ、Ｇｃ、Ｂｃ）は、 ｆ（Ｂ、ｘｈ、） ｉｓ＋ ｘｈ。
た各色データの頻度をｈ＋、ｈ２．・・・、ｈｓとする
と、中心色（Ｒｅ、Ｇｃ、Ｂｃ）は、 ｆ（Ｂ、ｘｈ、） ｉｓ＋ ｘｈ。
により決定される。
ステップＳ７ではクラスタ内の全頻度の総和をもって中
心色の頻度Ｈとする。即ち、 Ｈ＝Σｈｔ とする。
心色の頻度Ｈとする。即ち、 Ｈ＝Σｈｔ とする。
第６図は実施例の各クラスタの中心色と頻度を示す図で
ある０図において、△印ｄはクラスタの中心色であり、
添え字の数字ｅはクラスタの頻度Ｈである。これらの中
心色は後述するｎ個の代表色選びの候補色になる。
ある０図において、△印ｄはクラスタの中心色であり、
添え字の数字ｅはクラスタの頻度Ｈである。これらの中
心色は後述するｎ個の代表色選びの候補色になる。
第２図に戻り、ステップＳ８では、例えば頻度Ｈの大き
い順に中心色を選び、該中心色から距離βの球内に他の
代表色候補が有るか否かを判別する。中心色のＲ，Ｇ、
Ｂ座標を（Ｒｃ。
い順に中心色を選び、該中心色から距離βの球内に他の
代表色候補が有るか否かを判別する。中心色のＲ，Ｇ、
Ｂ座標を（Ｒｃ。
Ｇｃ、Ｂｃ）とすると、中心色から距離ρの球内とは、
（（Ｒｅ−Ｒ）” ＋ （ａｅ −Ｇ） ２＋ （Ｂｃ
−Ｂ）” ）≦１２２ を満たすＲ，Ｇ、Ｂ領域を言う。
−Ｂ）” ）≦１２２ を満たすＲ，Ｇ、Ｂ領域を言う。
ステップＳ８の判別において、当該中心色から距離βの
球内に他の代表色候補が無い時はステップＳ９に進み、
当該選択した中心色を代表色に選ぶ、また当該中心色か
ら距離℃の球内に他の代表色候補が有る時はステップＳ
１０に進み、最も頻度Ｈの大きい中心色（代表色候補）
を代表色に選ぶ。ステップＳｌｌでは予め設定したｎ個
の代表色を選ぶまで上記の処理を繰り返す。
球内に他の代表色候補が無い時はステップＳ９に進み、
当該選択した中心色を代表色に選ぶ、また当該中心色か
ら距離℃の球内に他の代表色候補が有る時はステップＳ
１０に進み、最も頻度Ｈの大きい中心色（代表色候補）
を代表色に選ぶ。ステップＳｌｌでは予め設定したｎ個
の代表色を選ぶまで上記の処理を繰り返す。
第７図は実施例の４個の代表色を選んだ状態を示す図で
ある０図において、例えば選択された中心色ｇから距離
βの球内には代表色ｆが含まれる。よって中心色ｇはそ
の頻度が中心色ｉの頻度よりも大きいにもかかわらず代
表色には選ばれなかった。こうして、最終的には第７図
示のような■印の４色が代表色に選ばれ、色の偏りが少
なくなる。
ある０図において、例えば選択された中心色ｇから距離
βの球内には代表色ｆが含まれる。よって中心色ｇはそ
の頻度が中心色ｉの頻度よりも大きいにもかかわらず代
表色には選ばれなかった。こうして、最終的には第７図
示のような■印の４色が代表色に選ばれ、色の偏りが少
なくなる。
第３図は実施例の画像置換処理手順のフローチャートで
ある０図において、ステップＳ２１では原画像データを
用意する。ステップＳ２２では原画像データから順に１
画素データを取り出す。
ある０図において、ステップＳ２１では原画像データを
用意する。ステップＳ２２では原画像データから順に１
画素データを取り出す。
ステップＳ２３では当該１画素データと各代表色との間
で歪計算を行う、この歪計算は、１画素データをＸ （
Ｒ，、Ｇ、、Ｂ、） 代表色ヲＹ （Ｒｙ 、Ｇｙ
、Ｂｙ ）とすると、（Ｒ−−ＲＦ ＞ ２ ＋
（ＧＫ −ａｙ ＞ ＋ （Ｂｌｌ Ｂ
ｙ ） ２に従って行われる。ステップＳ２４では
当該１画素データを歪の最も小さい代表色で置換する。
で歪計算を行う、この歪計算は、１画素データをＸ （
Ｒ，、Ｇ、、Ｂ、） 代表色ヲＹ （Ｒｙ 、Ｇｙ
、Ｂｙ ）とすると、（Ｒ−−ＲＦ ＞ ２ ＋
（ＧＫ −ａｙ ＞ ＋ （Ｂｌｌ Ｂ
ｙ ） ２に従って行われる。ステップＳ２４では
当該１画素データを歪の最も小さい代表色で置換する。
ステップＳ２５では上記の処理を最後の１画素データま
で繰り返す、かくして、原カラー画像データはｎ個の代
表色のみで表わされる。
で繰り返す、かくして、原カラー画像データはｎ個の代
表色のみで表わされる。
尚、上述実施例の第２図のステップＳ８では、頻度Ｈの
大きい順に中心色を選び、該中心色から距離βの球内に
他の代表色候補が有るか否かを判別したがこれに限らな
い、即ち、第７図においては、頻度Ｈの大きい順に中心
色を選ばなくても、例えば中心色りを選択した時は中心
色ｆが代表値になり、また中心色ｇを選択した時は同じ
く中心色ｆが代表値になる。従って、かかる部分では同
様の結果になり、同様の効果が得られる。
大きい順に中心色を選び、該中心色から距離βの球内に
他の代表色候補が有るか否かを判別したがこれに限らな
い、即ち、第７図においては、頻度Ｈの大きい順に中心
色を選ばなくても、例えば中心色りを選択した時は中心
色ｆが代表値になり、また中心色ｇを選択した時は同じ
く中心色ｆが代表値になる。従って、かかる部分では同
様の結果になり、同様の効果が得られる。
［発明の効果］
以上述べた如く本発明によれば、カラー自然画像から色
の偏りの少ない代表色を選び出すことができ、この代表
色を用いれば色情報を極端に欠落させることなくカラー
自然画像を少ない色数で表現できる。
の偏りの少ない代表色を選び出すことができ、この代表
色を用いれば色情報を極端に欠落させることなくカラー
自然画像を少ない色数で表現できる。
第１図は実施例の画像処理装置のブロック構成図、
第２図は実施例の画像失色化処理手順のフローチャート
、 第３図は実施例の画像置換処理手順のフローチャート、 第４図は実施例の３次元色空間に変換した色データの頻
度分布を示す図、 第５図は実施例の原画像データをクラスタ分けした状態
を示す図、 第６図は実施例の各クラスタの中心色と頻度を示す図、 第７図は実施例の４個の代表色を選んだ状態を示す図で
ある。 図中、１・・・ＣＰＵ、２・・・ＲＯＭ、３・・・コン
ソール（ＣＯＮＳ） 、４・・・リーダ（ＲＤ） 、５
・・・ＲＡＭ、６・・・プリンタ（ＰＲＮ）、７・・・
システムバスである。 特許出願人 キャノン株式会社 第 図 第３ 図 γ
、 第３図は実施例の画像置換処理手順のフローチャート、 第４図は実施例の３次元色空間に変換した色データの頻
度分布を示す図、 第５図は実施例の原画像データをクラスタ分けした状態
を示す図、 第６図は実施例の各クラスタの中心色と頻度を示す図、 第７図は実施例の４個の代表色を選んだ状態を示す図で
ある。 図中、１・・・ＣＰＵ、２・・・ＲＯＭ、３・・・コン
ソール（ＣＯＮＳ） 、４・・・リーダ（ＲＤ） 、５
・・・ＲＡＭ、６・・・プリンタ（ＰＲＮ）、７・・・
システムバスである。 特許出願人 キャノン株式会社 第 図 第３ 図 γ
Claims (2)
- （１）カラー画像データを所定の色空間に入力し、該色
空間上の色データをクラスタリングし、各クラスタの中
心色を求め、これらの中心色から複数の代表色を選び、
該代表色でもつて前記カラー画像データを置換するカラ
ー画像の少色化方式において、 前記中心色を選択し、 該選択した中心色から所定距離の範囲を設定し、 該設定した範囲内に代表色が含まれず、かつクラスタ内
の総画素数が最大の中心色を代表色とすることを特徴と
するカラー画像の少色化方式。 - （２）前記中心色の選択はそのクラスタ内の総画素数が
大きいものから順に行われることを特徴とする請求項第
１項記載のカラー画像の少色化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1013100A JP2947811B2 (ja) | 1989-01-24 | 1989-01-24 | カラー画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1013100A JP2947811B2 (ja) | 1989-01-24 | 1989-01-24 | カラー画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02194773A true JPH02194773A (ja) | 1990-08-01 |
| JP2947811B2 JP2947811B2 (ja) | 1999-09-13 |
Family
ID=11823734
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1013100A Expired - Fee Related JP2947811B2 (ja) | 1989-01-24 | 1989-01-24 | カラー画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2947811B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04160486A (ja) * | 1990-10-23 | 1992-06-03 | Teremateiiku Kokusai Kenkyusho:Kk | 画像認識装置 |
| WO2001043076A1 (en) * | 1999-12-07 | 2001-06-14 | Sony Electronics Inc. | Color conversion matrix based on minimal surface theory |
| JP2013088658A (ja) * | 2011-10-19 | 2013-05-13 | Olympus Corp | 顕微鏡装置 |
| JP2020518086A (ja) * | 2017-04-24 | 2020-06-18 | 北京金山▲辧▼公▲軟▼件股▲ふん▼有限公司Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｋｉｎｇｓｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｉｎｃ． | ファイルカラースキームを生成する方法および装置 |
| CN115335864A (zh) * | 2020-04-16 | 2022-11-11 | 阿克佐诺贝尔国际涂料股份有限公司 | 由至少一个数字颜色图像确定代表性颜色的方法 |
-
1989
- 1989-01-24 JP JP1013100A patent/JP2947811B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04160486A (ja) * | 1990-10-23 | 1992-06-03 | Teremateiiku Kokusai Kenkyusho:Kk | 画像認識装置 |
| WO2001043076A1 (en) * | 1999-12-07 | 2001-06-14 | Sony Electronics Inc. | Color conversion matrix based on minimal surface theory |
| US6618500B1 (en) | 1999-12-07 | 2003-09-09 | Sony Corporation | Color conversion matrix based on minimal surface theory |
| US6836563B2 (en) | 1999-12-07 | 2004-12-28 | Sony Corporation | Computer-readable medium and program for quantizing a data set, method and apparatus for quantizing a data set |
| JP2013088658A (ja) * | 2011-10-19 | 2013-05-13 | Olympus Corp | 顕微鏡装置 |
| JP2020518086A (ja) * | 2017-04-24 | 2020-06-18 | 北京金山▲辧▼公▲軟▼件股▲ふん▼有限公司Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｋｉｎｇｓｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ，Ｉｎｃ． | ファイルカラースキームを生成する方法および装置 |
| US11361475B2 (en) | 2017-04-24 | 2022-06-14 | Beijing Kingsoft Office Software, Inc. | Method and apparatus for generating file color scheme |
| CN115335864A (zh) * | 2020-04-16 | 2022-11-11 | 阿克佐诺贝尔国际涂料股份有限公司 | 由至少一个数字颜色图像确定代表性颜色的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2947811B2 (ja) | 1999-09-13 |
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