JPH06124343A - 限定色決定方法及び限定色決定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像データを少数の限定された代表色で表示
する際に、違和感のない画像を容易な処理で作成する。 【構成】 色変換手段５によりカラー画像データを均等
色空間における色分布に変換する。この色分布に対して
判別分析を用いて分割閾値決定手段１４が閾値を決め
る。そして、この閾値において、色領域分割手段１６が
均等色空間の色領域への分割を行ない、この色領域の平
均色を代表色とするものである。そして、均等色空間に
おいて各画素の座標軸毎の度数分布を求める際に、輝度
を示す座標軸の階級数を、色度を示す階級数より多くす
る。そして、求められた度数分布に対して判別分析を行
なうことにより、輝度に敏感な人間の視覚に対応して輝
度を強調した代表色を選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル化された自
然画像を、少数の限られた色でディスプレイ装置に表示
するに際して、少数に限定した代表色を用いて違和感の
無い画像を作成し、表示するための限定色決定方法及び
限定色決定装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】一般にカラーディスプレイ装置で用いる
カラー画像は、ＲＧＢの各色成分で表され、それぞれの
色成分に８ビットのメモリが割り当てられてデジタル化
される。従って、前記デジタル化されたカラー画像を表
示するフルカラーディスプレイでは、各画素に対して２
４ビット分の色、即ち２²⁴色を同時表示可能であり、自
然画像を違和感なく表示することが可能である。

【０００３】一方、ＣＤ−ＲＯＭやＣＤ−Ｉ、ＣＡＤ
（Computer Aided Design）、ＣＡＩ（Computer Assist
ed Instruction）やグラフィックスの世界では、前記２
²⁴色のうちの限定された数の色しか同時に表示できない
カラーディスプレイ装置を用いる場合が多く、このよう
な場合、画像メモリの画素当たりの容量が、通常８ビッ
ト以下にされているので、同時表示できる色の数は２⁸
＝２５６までである。そして、２５６色以下のような限
られた色数では、自然画像を劣化無く表示することが難
しいが、これを可能にしたいという要求は多い。また、
前記ディスプレイ装置等のデータ容量の関係から、自然
画像の色数を、自然画像の劣化が無いように減らして、
画像データのデータ量を減らしたいという要求も多い。

【０００４】このような目的のため、従来、多数の色か
ら少数の表示色を選択して表示するカラーマップディス
プレイのために、自然画像を視覚的な劣化を抑制しなが
ら限られた色数で表示する方法が知られている。

【０００５】上記方法としては、例えば、色をＲ，Ｇ，
Ｂの３原色の各値で表した場合に、Ｒ，Ｇ，Ｂの各値を
座標とする３次元の直交座標系で表される空間を色空間
とし、この色空間において、カラー画像データに含まれ
ている各画素の色の分布を解析し、カラー画像データに
含まれる色が多く分布している前記色空間内の色領域か
らは多く、少ない分布の色領域からは少なく表示色を選
び、これらの表示色をカラーマップに登録し、カラー画
像データの各画素の色に最も近い表示色を代表色として
各画素に割り当て、カラーマップに代表色として登録さ
れた色コードを画像メモリの各画素の位置に書き込むこ
とによって近似表示を行なうものがある。上記のように
代表色を選択する方法の一つとして大津の判別分析（信
学論（Ｄ）．Ｊ６３−Ｄ，４，ｐｐ．３４９−３５６．
昭和５５−４．）を用いたものがある。

【０００６】また、色空間には、ＲＧＢの３原色の組合
せにより色を表現するものだけではなく、人間の色差を
考慮したＬ^*ｕ^*ｖ^*色空間、Ｌ^*ａ^*ｂ^*色空間（ＣＩＥ
（国際照明委員会）で勧告されたもの）などの均等色空
間があり、これらの色空間を用いて前記判別分析法を行
なうこともできる。

【０００７】また、人の視覚特性を利用し、さらにディ
ザ法を適応した方法（画像電子学会誌 第１８巻 第５
号（１９８９）ｐ、２９３〜３０１；田島、池田）が提
案されているが、この方法では１００色以下の少ない色
数で限定色表示する場合に対しては考慮されていない。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前記判別分
析法は、単に色の分布により表示色を決めるものなの
で、前記ＲＧＢ色空間において、判別分析法により表示
色を決めて作成された画像が、人間の目にとって、自然
画像を違和感なく再現したものとはならなかった。例え
ば、画像データの色の変化の緩やかな部分に、少数の代
表色が割り当てられた場合に、偽輪郭が発生することが
あり、特に、人間の視覚特性が輝度に対して敏感なこと
によって、輝度の階調の変化が少数の代表色により表現
された場合に偽輪郭が際だってしまうという問題があっ
た。

【０００９】また、人間の色差を考慮したＬ^*ｕ^*ｖ^*色
空間やＬ^*ａ^*ｂ^*色空間において判別分析法を用いて
も、人間の目から見た場合に、必ずしも自然画像に近似
したものとはならなかった。また、従来の手法として
は、前記判別分析法等のように、原画像の状態、例えば
色の分布が統計的に異なるにも拘わらず、限られた表示
色を選択して画像を作成してしまう非適応的方法と、原
画像の色分布等の統計的性質に適するように限定色を選
択する適応的方法がある。

【００１０】前記非適応的方法では、前述の判別分析法
の場合のように必ずしも人間の目から見た場合に原画像
と近似された画像とはならず、画質に問題がある。ま
た、適応的方法では、画像データ毎の色分布等を調べ、
色分布の状態に応じて統計的な処理の仕方を変えること
が必要となり、一般的に処理が煩雑になると共に処理時
間が長い。そして、一般的な画像データに対し、ある程
度の画質を保てる非適応的方法は、画像データを特に選
ばず、処理時間が早いという利点から、適応的方法より
も発展してきたが、画像データとなる自然画像は、その
内容によって色分布等の統計的性質が非常に異なるもの
もあり、画質の点からは依然適応的処理の優位は変わっ
ていない。

【００１１】本発明は、上記課題に鑑みてなされたもの
であり、人間の視覚が特に輝度の変化に敏感であるとい
う点に着目し、より忠実に原画像の再生を可能とすると
共に、前記非適応的方法と適応的方法との問題点を解決
することができる限定色決定方法を提供することを目的
とするものである。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明の限定色決定方法
は、均等色空間の座標系で表されるカラー画像データの
各画素値の度数分布に対して判別分析を行なうことによ
り代表色を求め、前記画像データを限定された代表色で
近似するものであり、前記均等色空間において、輝度成
分を示す座標軸における階級数と色度成分を示す座標軸
における階級数とを異なるものとし、前記各画素値のデ
ータの各座標軸における度数分布を求め、前記度数分布
に対して、判別分析を行なうことにより代表色を求める
ことを前記課題の解決手段とした。

【００１３】また、本発明の限定色決定方法は、前記均
等色空間において前記度数分布を求めるに際して、輝度
成分を示す座標軸の階級数を、色度成分を示す座標軸の
階級数より多くして、輝度を強調した代表色を選択する
ことを前記課題の解決手段とした。

【００１４】また、本発明の限定色決定方法は、前記均
等色空間において前記度数分布を求めるに際して、色度
成分を示す座標軸の階級数を、輝度成分を示す座標軸の
階級数より多くして、色度を強調した代表色を選択する
ことを前記課題の解決手段とした。

【００１５】さらに、本発明の限定色決定方法は、前記
均等色空間で表される画像データの各画素値の度数分布
に対して判別分析を行なうことにより代表色を求め、求
められた代表色について、再び均等色空間における度数
分布を求め、この度数分布に対して判別分析を行なうこ
とによりさらに少数の代表色を求め、これを繰り返すこ
とにより段階的に代表色を減らして行くに際して、代表
色を減らす各段階もしくはいずれかの段階で度数分布を
求めるのに、輝度成分を示す座標軸における階級数と、
色度成分を示す座標軸における階級数との比率を変更す
ることを前記課題の解決手段とした。

【００１６】そして、本発明の限定色決定方法は、前記
カラー画像データの各画素の３原色の値を表すデジタル
データの下位ビットを読み取り、該下位ビットに同じ値
が出現する周期性を求め、一方前記カラー画像データを
均等色空間の座標系で表した各画素値に対して、該均等
色空間での輝度成分を示す座標軸と色度成分を示す座標
軸における度数分布を求め、該度数分布を前記周期性の
データに基づいて重み付け補正し、該重み付け補正した
度数分布に対して更に輝度を示す座標軸における階級数
と色度を示す座標軸における階級数を異なるものとして
度数分布を補正し、判別分析を行なうことを前記課題の
解決手段とした。

【００１７】また、本発明の限定色決定装置は、均等色
空間の座標系で表されるカラー画像データの各画素値の
度数分布に対して判別分析を行なうことにより代表色を
求め、前記カラー画像データを限定された代表色で近似
するものであり、前記均等色空間における輝度成分を示
す座標軸の階級数と色度成分を示す座標軸の階級数を異
なるものとし、各座標軸における前記カラー画像データ
の各画素値の度数分布を求める度数分布演算手段と、前
記求めた度数分布に対して判別分析を行ない代表色を決
定する代表色決定手段とを具備してなることを前記課題
の解決手段とした。

【００１８】また、本発明の限定色決定装置は、均等色
空間の座標系で表されるカラー画像データの各画素値の
度数分布に対して判別分析を行なうことにより代表色を
求め、前記カラー画像データを限定された代表色で近似
するものであり、前記カラー画像データの３原色を表す
デジタルデータに対して下位ビットに同じ値が出現する
周期性係数を求める周期性演算手段と、前記均等色空間
における輝度成分を示す座標軸と色度成分を示す座標軸
に対する前記カラー画像データの各画素値の度数部分を
求める度数分布演算手段と、前記度数分布演算手段によ
り求められた度数分布を前記周期性係数によって重み付
け補正する度数分布補正手段と、前記重み付け補正され
た度数分布に対して、輝度成分を示す座標軸の階級数と
色度成分を示す座標軸の階級数を異なるものとして度数
分布を補正し、判別分析を行なうことにより代表色を決
定する代表色決定手段とを具備してなることを前記課題
の解決手段とした。

【００１９】

【作用】前記請求項１記載の構成によれば、均等色空間
上に変換された画像データについて、各座標軸毎の画素
の度数分布に対して判別分析を行なうことにより代表色
を求める場合に、輝度を示す座標軸の階級数と、色度を
示す座標軸の階級数を異なるものとすることにより、代
表色を選択した際に輝度もしくは色度を強調したものと
することができる。すなわち、画像データの色調や、人
間の視覚が輝度に敏感であること等を考慮して、選択さ
れた代表色を輝度側に変化の多いものとしたり、色度側
に変化の多いものとしたりすることが可能となる。

【００２０】また、請求項２記載の構成によれば、輝度
に対して敏感な人間の視覚特性に合わせて輝度が強調さ
れた代表色が選択されることになり、人間の視覚に対応
した代表色を選択することができる。例えば、画像デー
タの色が緩やかに変化する部分に、少数の代表色しか選
択されなかった場合に、偽輪郭が発生することになり、
特に人間の視覚が輝度に敏感であることにより、前記少
数の代表色として同じような輝度の色が選択された場合
に、偽輪郭が強調されることになるが、輝度を強調した
代表色、すなわち、輝度の変化に富んだ代表色を選択す
ることにより、偽輪郭が強調されるのを防止することが
できる。

【００２１】なお、上記のように偽輪郭が強調され易い
画像とは、その色分布が同じような色相に集中してい
て、さまざまな輝度成分を持ったものであり、このよう
な画像データにおいて特に輝度を強調した代表色を選択
することにより、偽輪郭を防止することができる。

【００２２】また、請求項３記載の構成によれば、画像
データにおいて、その色分布が様々な色相に分散してい
て、比較的少数の輝度成分に集中している場合に、人間
の視覚が輝度に敏感であっても、偽輪郭が強調されるよ
うなことがないので、色度を強調した代表色、すなわ
ち、様々な色相の代表色を選択できるようにすること
で、代表色により表される画像を元の画像データに近い
ものとすることができる。

【００２３】また、請求項４記載の構成によれば、判別
分析により代表色を選択する際に、一度に必要とする代
表色まで色を減少させるのではなく、例えば、元の画像
データの均等色空間における度数分布を求め、判別分析
により代表色を一万色にし、この代表色の均等色空間に
おける度数分布を求め、判別分析により代表色を千色に
するというように、段階的に減らすようにする。そし
て、各段階で、元の画像データもしくは各段階の代表色
の色分布に対応して、輝度もしくは色度を強調して判別
分析を行なうことにより、元の画像データの色分布等の
統計的性質に適した代表色を選択することが可能とな
る。

【００２４】すなわち、判別分析による代表色の選択と
いう非適応的方法を繰り返すだけの処理で、煩雑な処理
を必要とする適応的方法と同様に、画像データの色分布
等の統計的性質に対応した代表色を選択することが可能
となる。

【００２５】さらに、請求項５記載の構成によれば、画
像データ中の徐々に色が変化する部分では、連続して配
置された画素の色のデータを順番に読み取っていった場
合に、下位ビットの値が増加しては上位ビットへの繰り
上げ行なわれ、下位ビットの値が一気に減少する一連の
サイクルもしくは逆方向のサイクルが繰り返されること
になる。

【００２６】従って、画像データ中の色の変化の緩やか
な部分に、連続して配置された各画素は、前記下位ビッ
トの値に周期性があることになり、連続して配置された
画素の周期性を調べることにより、画像データの色が緩
やかに変化する部分及びその部分の色を特定することが
でき、かつ、その周期性の強弱から緩やかな色の変化の
度合いを推定することができる。

【００２７】そこで、画像データ中の色の出現頻度を示
すヒストグラムを作成して判別分析を行なう場合に、前
述のように画像データにおいて、色の変化の緩やかな部
分を特定し、下位ビットの周期性を有する色変化の緩や
かな部分の色について、その周期性の強弱により重み付
け係数を決め、この重み付け係数を用いて前記ヒストグ
ラムに重み付けして判別分析することにより、色の変化
の緩やかな部分を表示するための代表色の数を増やすこ
とができ、色の変化の緩やかな部分を僅かな代表色で表
示することにより発生する偽輪郭が抑制される。

【００２８】また、請求項６記載の限定色決定装置によ
れば、度数分布演算手段が、輝度成分を示す座標軸の階
級数と色度成分を示す階級数とを異なるものとして度数
分布を求め、代表色決定手段が、前記度数分布にに基づ
いて代表色を決定するので、画像データの色調や人間の
視覚が輝度に敏感であること等を考慮して、選択された
代表色を輝度側に変化の多いものとしたり、色度側に変
化の多いものとしたりすることが可能となる。

【００２９】また、請求項７記載の限定色決定装置よれ
ば、周期性演算手段により色の変化の穏やかさを示す周
期性係数を求め、度数分布補正手段が度数分布演算手段
によって求められた度数分布を、前記周期性係数により
重み付け補正してから、代表色決定手段が、判別分析を
行なうことになるので、色の変化の緩やかな部分から多
くの代表色が選択されることになる。また、度数分布補
正手段は、輝度成分を示す座標軸の階級数と色度成分を
示す座標軸の階級数を異なるものとして度数分布を補正
するので、画像データの色調と色の変化の緩やかさを考
慮した代表色が選択されることになる。

【００３０】

【実施例】以下に、本発明の一実施例を図面を参照して
説明する。図１は、本実施例の限定色決定装置の概略図
を示すものであり、図２ないし図８は、本実施例の限定
色決定方法を説明するための図面である。以下に図１を
用いて、本実施例の限定色決定装置について説明する。

【００３１】上記限定色決定装置は、画像データを格納
する画像記憶手段１と、前記画像データの下位３ビット
を格納する下位３ビット記憶手段２と、前記下位３ビッ
トの画像データにおいて、各画素からその周囲の画素の
下位３ビットの値を放射線方向に沿って読み取り、読み
取られた画素の下位３ビットの周期性を求め、その周期
性を正規化する周期性演算手段３と、前記周期性演算手
段３によって正規化された周期性を係数として記憶する
周期性係数記憶手段４と、ＲＧＢの各値からなる前記画
像データを、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間における値に変換する色変
換手段５と、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間を、Ｌ^*，ａ^*，ｂ^*の各座標
軸において各画素の度数分布を求める際の階級数で多数
のクラスタに細分化し、これらクラスタにクラスタ番号
を付け、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間の値に変換された画素の値を、
その画素を含むクラスタのクラスタ番号に置き換えて記
憶するクラスタ画像記憶手段６と、各クラスタ毎の画素
の度数分布を前記Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間の各座標軸毎に求める
ヒストグラム演算手段７と、求められたヒストグラムを
記憶するヒストグラム記憶手段８と、前記ヒストグラム
から平均色・分散を求める平均・分散演算手段９と、求
められた平均・分散を記憶する平均・分散記憶手段１０
と、第一主軸を求める第一主軸演算手段１１と、求めら
れた第一主軸を記憶する第一主軸記憶手段１２と、重み
付き分散を求める重み付き分散演算手段１３と、判別分
析により分割閾値を求める分割閾値決定手段１４と、求
められた分割閾値を記憶する分割閾値記憶手段１５と、
前記重み付き分散及び第一主軸に従って色領域を分割閾
値により分割する色領域分割手段１６と、分割できる色
領域がなくなるか、分割された色領域数が既定の表示色
数に到達するまで、前記各手段による処理を繰り返して
行なうように制御する分割制御手段１７と、各色領域に
分割する前にＬ^*ａ^*ｂ^*空間の各座標軸に対する分散の
比率に応じて輝度成分Ｌ^*を示す座標軸における階級数
を、色度成分ａ^*ｂ^*を示す座標軸における階級数に対し
て何倍（１／８倍〜３２倍）にするかを指定する強調係
数指定手段１８と、この強調係数指定手段１８によって
指定された倍率（強調係数）により各座標軸の階級数を
求める強調係数演算手段１９と、強調係数演算手段１９
により求められた各座標軸の階級数を記憶する強調係数
記憶手段２０と、前記周期性係数記憶手段４から読み出
した周期性係数により、ヒストグラム記憶手段８から読
みだした前記ヒストグラムを重み付け補正し、かつ、ヒ
ストグラムの階級数を前記強調係数記憶手段２０に記憶
された階級数に変更してヒストグラムを書き換え、書き
換えられたヒストグラムをヒストグラム記憶手段に記憶
させるヒストグラム更新手段２１と、上記各手段２〜２
１の動作を行なって得られる限定色を平均・分散記憶手
段から読み出し、色変換手段５の逆変換を行なう逆色変
換手段２２と、限定色で各画素の色を置き換える代表色
割当手段２３と、前記限定色を色空間上での距離によっ
てソートし、代表色をカラーマップ３０ａに登録する限
定色カラーパレット手段２４と、前記代表色に置き換え
られた画像データが近似表示された画面上で、部分的な
色修正を可能とする色修正手段２５と、上記各手段２〜
２１の動作を行なって得られる限定色に対し、さらに上
記各手段２〜２１の動作を反復して行なうことを制御す
る反復制御手段２６とを主体として構成されている。

【００３２】画像記憶手段１は、画像メモリ１０ａを有
し、画像データの各画素の（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値（各色成分
が８ビットずつ）が格納されている。下位３ビット記憶
手段２は、画像記憶手段１に格納されている画像データ
の各画素の（Ｒ，Ｇ，Ｂ）値の下位３ビットが格納され
ている。

【００３３】周期性演算手段３は、下位３ビット記憶手
段２から各画素の下位３ビットのデータを読みだし、画
像上で、各画素の周囲に鉛直、水平、左斜め、右斜めの
放射状の方向に連続して配置された画素において、下位
３ビットに４画素以下の周期で同じ値が現われる回数を
計測し、これにより後述する周期値を各画素毎に求め
る。また、前記周期値の最大値を１としたときの割合を
各画素毎に周期性係数として求める。

【００３４】周期性係数記憶手段４は、各画素毎の周期
性係数を画素と同様の配列として記憶する。色変換手段
５は、画像データの各画素のＲＧＢの値をＬ^*ａ^*ｂ^*空
間の座標に変換する。クラスタ画像記憶手段６は、前記
Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間を各座標の階級によってクラスタに細分
化し、各クラスタに含まれる画素の値をクラスタ番号に
置き換えて記憶する。ヒストグラム演算手段７は、各ク
ラスタに属する各画素の度数分布を求めヒストグラムを
作成し、ヒストグラム記憶手段８に記憶させる。

【００３５】平均・分散演算手段９は、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間
もしくはＬ^*ａ^*ｂ^*空間を閾値により分割した色領域に
おいて、各座標軸毎に、画素の分布の平均及び分散を求
める。第一主軸演算手段１１は、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間もしく
はＬ^*ａ^*ｂ^*空間を閾値により分割した色領域におい
て、平均・分散記憶手段１０から読みだした前記分散の
最大の座標軸を求め第一主軸とする。第一主軸記憶手段
１２には、求められた第一主軸が格納される。

【００３６】重み付き分散演算手段１３は、色領域に含
まれる画素数の全画素数に対する相対頻度を、分散に乗
じることによって重み付け分散を求める。分割閾値決定
手段１４は、前記判別分析によって分割閾値を決定す
る。分割閾値記憶手段１５は、分割閾値決定手段１４に
よって得られた分割閾値を記憶する。

【００３７】色領域分割手段１６は、前記重み付け分散
演算手段１３により求められた各領域の重み付け分散の
値をソートし、最も重み付け分散の大きな色領域を求
め、該色領域（最初の分割の場合は色空間）の第一主軸
を第一主軸記憶手段２０から読みだし、前記色領域（色
空間）を分割閾値記憶手段１５から読みだした前記第一
主軸の分割閾値で二分する。分割制御手段１７は、色領
域分割手段１６によって分割された全色領域数が規定の
色数に到達するか、あるいは、もうそれ以上分割できな
くなるまで、各色領域について上記の演算および分割を
繰り返し行なうのを制御する。

【００３８】代表色割当手段２３は、上記の分割が終了
後、各色領域毎の平均色を平均．分散記憶手段１０から
読みだし、その平均色を各色領域の代表色として採用す
ると共に、元の画像データにおいて、各色領域に含まれ
る画素に、その色領域の平均色を割り付け、元の画像デ
ータの画素の色を代表色に置き換える。なお、各画素の
色を代表色に置き換えられた画像データは、画像メモリ
３０ｄに記憶されるようになっている。

【００３９】強調係数指定手段１８は、平均・分散演算
手段９によって求められたＬ*ａ*ｂ*空間の各座標軸の
分散について、各座標軸同士の比率を求め、各座標軸の
階級数を、前記比率に応じて他の座標軸に対し、１／８
倍，１／４倍，１／２倍，２倍，４倍，８倍，１６倍，
３２倍にするか、その倍率を指定する。強調係数演算手
段１９は、前記倍率に従って各座標軸の階級数を求め
る。

【００４０】強調係数記憶手段２０は強調係数演算手段
１９によって得られた各座標軸の階級数を記憶する。ヒ
ストグラム更新手段２１は、前記周期性係数記憶手段４
から読みだした各画素毎の周期性係数を、対応する各画
素が含まれる前記クラスタ毎に加算し、これらクラスタ
毎の周期性係数の和と各クラスタに含まれる画素の数と
を加算する。そして、上記のように各クラスタ毎に求め
られた値を新たにヒストグラムとする。

【００４１】さらに、ヒストグラム更新手段２１は、上
記強調係数記憶手段２０に記憶された各座標軸の階級数
により、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間を前記クラスタとは別の新クラ
スタに再分割し、前記ヒストグラムを再分割された新ク
ラスタ毎の画素数に変更する。

【００４２】すなわち、前記強調係数指定手段１８によ
り指定された倍率に従ってＬ^*ａ^*ｂ^*空間を新クラスタ
に分割し、この新クラスタに基づいてヒストグラムを更
新する。従って、前記周期性係数により重み付け補正す
ると共に強調係数指定手段１８に指定された倍率で輝度
成分を強調する場合には、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間を新クラスタ
に分割した後に、各新クラスタ毎の周期性係数の和を求
めて、新クラスタに基づくヒストグラムを新クラスタ毎
の周期性係数の和で重み付け補正する。そして、ヒスト
グラム更新手段２１は、ヒストグラム記憶手段８に記憶
されたヒストグラムを、上述のように更新されたヒスト
グラムに書き換える。

【００４３】限定色カラーパレット演算手段２４は、上
記各手段の動作によって得られた代表色を色空間上での
距離についてソートし、代表色を色コードとしてカラー
マップ３０ａに登録する。色修正手段２５は、上記各手
段の動作によって得られた限定色からなる表示画像の色
を、この画像を表示したディスプレイ３０ｂ画面上で、
部分的に変更したい場合に用いられるものである。

【００４４】そして、色修正手段２５は、前記表示画像
の色を変更したい部分をマウスの指示により矩形で囲
い、前記矩形内の変更したい色をマウスのフォーカスを
合わせてクリックし、色を選択することにより、カラー
パレット画面において、選択された色の部分が反転強調
表示され、その近傍の色から順に選択することにより、
色を色空間上最も近い色から順に置き換えることを可能
とするものである。

【００４５】以上の構成の限定色決定装置は、限定色決
定方法を用いて、カラーマップディスプレイ装置３０に
フルカラーの画像データを限定された表示色で表示す
る。なお、カラーマップディスプレイ装置３０は、本実
施例において、画像記憶手段に記憶された画像データを
フルカラーで表示することも可能となっており、フルカ
ラーの画像と限定された色の画像を見比べて、前記色修
正手段２８により色の修正を行なうこともできるように
なっている。なお、符号３０ｃは、画像メモリ１０ａ、
３０ｄの画像データをディスプレイ３０ｂに表示するた
めのＤ／Ａ変換器である。

【００４６】次に、上記限定色決定装置を用いた限定色
決定方法について説明する。 （イ）表示すべき画像データの色変化の度合いの計測 従来の方法では、画像データの色の変化の度合い、すな
わち、画像内の各画素の色と、その画素の近傍の画素の
色が大きく異なっているか、もしくは略同じような色と
なっているかを計測する際には、ＲＧＢ各８ビットで表
された画像のＲＧＢデータの上位５ビットを用いて計測
するものが多かった。

【００４７】しかし、色変化の緩やかさを表す情報は、
むしろ、これによって失われる下位３ビットに含まれて
いる。すなわち、色変化の少ない画像データにおいて、
各画素の上位ビットを比較しても、色変化の度合いを計
測することができず、極端に色変化が緩やかな部分と、
ある程度色変化が緩やかな部分とを区別することができ
ない。そこで、本実施例では、各色成分における下位３
ビットの値の周期性を調べることにより、表示すべき画
像データにおいて色変化の緩やかさを特定する。

【００４８】ところで、下位３ビットの値は、０から７
までの８個の値に限られる。そして画像の各画素の位置
の違いによる色変化が緩やかな場合、各画素のデータの
値は、連続して配置された各画素間で、小さな変動量で
連続的に変化する。従って、色変化の緩やかな部分で
は、下位３ビットの０から７までの範囲内にある一定の
値域が略規則的に現われることになる。そこで、本実施
例では、上記周期性演算手段３が、図２に示すように、
各画素４１…を中心として、鉛直（上・下）、水平（左
・右）、左斜め（左上・右下）、右斜め（右上・左下）
の８つの放射方向に連続して配置された画素の下位３ビ
ット（下位３ビット記憶手段２に記憶されたもの）を読
み取り、ＲＧＢの各色成分ごとに前記規則性（周期性）
を調べる。

【００４９】周期性演算手段３による具体的な周期性の
演算方法は、図３に示すように、まず、注目画素４１ａ
の下位ビットの値と同じ値が現われるまで一画素ずつ前
記方向に沿って順次移動しながら画素４１…のデジタル
データの下位３ビットの値を読み取る。そして、最初に
同じ値が見つかるまでに移動した画素数が４以下の場
合、次に同じ値がでるまで、引き続き順次隣の画素に移
動しながら下位３ビットを読み取り、次に同じ値が見つ
かった時の移動画素数が最初の移動画素数に等しけれ
ば、前記注目画素４１ａに周期性があるとみなす。

【００５０】そして、同じ移動数で同じ値が周期的に出
現する間、前記方向に沿って移動しながら画素４１…の
色データの下位３ビットを読み取っていく。そして、同
じ移動数で同じ値の出現する出現回数をカウントする。
そして、同じ値が周期的に出現しなくなったところで、
画素のデータの読み取りを終了する。以上の作業を、前
記八方向全てについて行い、その同じ値の出現回数の総
カウント数を注目画素４１ａの周期値として定義する。
また、以上の作業は画像データの全画素４１…を注目画
素４１ａとして行なう。なお、このような周期値の計測
はＲＧＢ各色成分ごとに行なわれる。

【００５１】以上の作業は、例えば、図３に示す場合、
画像データ上の画素４１ａについて注目した場合に、そ
の画素４１ａから水平（図２において向かって右）方向
に連続した画素４１…の値を見ると、例えば３画素ごと
に、同じ値をもつ画素４１ｂが出現する場合がある。こ
の様な場合には、３画素の周期で現われる同じ値の出現
回数をカウントし、残りの放射方向についても同様の作
業を行なって同じ値の出現回数をカウントし、これらを
すべて加算し、注目画素４１ａの周期値とする。

【００５２】次に、各画素毎に各色成分の周期値を加算
する。そして、各画素毎の周期値の和を、ピークを１と
した比率で計算し、それを後述する重み付けに用いる周
期性係数として定義する。前記周期性係数ｂ_iは、以下
の式によって求められる。 ｂ_i＝ａ_i／ａ_max なお、ここで、iは各画素を示し、ａ_iは各画素における
周期値の和を示し、ａ_maxは各周期値の和ａ_iのうちの最
大の周期値ａ_i（最大値）を示すものである。

【００５３】こうして得られた周期性係数ｂ_iは、周期
性係数記憶手段４に記憶される。そして、ヒストグラム
更新手段２１において、均等色空間に変換された各画素
の位置に周期性係数ｂ_iが割り当てられ、均等色空間上
の各画素の位置に周期性係数ｂ_iが配置された状態とな
る。

【００５４】そして、クラスタに分割された均等色空間
上において、各クラスタ内に含まれる画素数を示すヒス
トグラムを、ヒストグラム更新手段２１で更新する際に
は、各クラスタ内に含まれる画素のそれぞれの周期性係
数ｂ_iを加算し、この周期性係数ｂ_iの和を各クラスタの
重み付け係数とする。そして、これら重み付け係数を各
クラスタの画素数にそれぞれ加算し、これを新たなヒス
トグラムとする。また、第一主軸に対して判別分析を行
なう場合には、前記構成されたヒストグラムから、第１
主軸の階級毎の画素数、すなわち第１主軸に対する度数
分布を求め、この度数分布から第１主軸の各階級に含ま
れる画素数を全画素数で割り、画素の発生確率を求め、
この発生確率を用いる。

【００５５】（ロ）代表色の選択 代表色を選ぶために、まず、画像データの色分布を色空
間上に配置するが、この際、人の視覚特性を考慮して、
均等色空間を使用する。均等色空間としては、前記Ｌ^*
ｕ^*v^*またはＬ^*ａ^*ｂ^*を使用する。そこで、ＲＧＢデー
タからなる画像データの各画素の値をＬ^*ｕ^*v^*またはＬ
^*ａ^*ｂ^*に変換する。本実施例では、１例として、色変
換手段５による変換について、Ｌ^*ａ^*ｂ^*を用いて詳細
を記述する。 なお、本発明の均等色空間が、Ｌ^*ａ^*ｂ
^*空間に限定されるものではない。

【００５６】ＲＧＢデータから、Ｌ^*ａ^*ｂ^*への変換
は、ＣＩＥ１９３１年勧告のＸＹＺ系を介在して、以下
の式によって行なわれる。 Ｘ＝０．６１Ｒ＋０．１７Ｇ＋０．２０Ｂ …… （１ａ） Ｙ＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ …… （１ｂ） Ｚ＝ ０．０６６Ｇ＋１．１２Ｂ …… （１ｃ）

【００５７】Ｙ／Ｙn＞０．００８８５６の場合 Ｌ^*＝１１６（Ｙ／Ｙn）^1/3−１６ …… （２ａ） Ｙ／Ｙn≦０．００８８５６の場合 Ｌ^*＝９０３．３（Ｙ／Ｙn） …… （２ｂ）

【００５８】Ｘ／Ｘn＞０．００８８５６，Ｙ／Ｙn＞
０．００８８５６，Ｚ／Ｚn＞０．００８８５６の場合 ａ^*＝５００〔（Ｘ／Ｘn）^1/3−（Ｙ／Ｙn）^1/3〕 …… （２ｃ） ｂ^*＝２００〔（Ｙ／Ｙn）^1/3−（Ｚ／Ｚn）^1/3〕 …… （２ｄ）

【００５９】Ｘ／Ｘn，Ｙ／Ｙn，Ｚ／Ｚnに０．００８
８５６以下のものがある場合、上記式（２ｃ）及び（２
ｄ）の（Ｘ／Ｘn）^1/3，（Ｙ／Ｙn）^1/3，（Ｚ／Ｚn）
^1/3の項をそれぞれ７．７８７（Ｘ／Ｘn）＋１６／１１
６，７．７８７（Ｙ／Ｙn）＋１６／１１６，７．７８
７（Ｚ／Ｚn）＋１６／１１６に置き換える。ここで、
Ｒ，Ｇ，Ｂおよび白の色度はＮＴＳＣテレビジョン規格
に準拠している。

【００６０】（ハ）Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間における画素の度数
分布 各画素の値は、前記ＲＧＢをＬ^*ａ^*ｂ^*に変換した段階
で、８ビットの整数の値から外れてしまうことになる。
そこで、Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間において度数分布を求めるに
は、各座標軸の階級数を決めて、各座標軸の階級により
Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間をクラスタに分割し、前記クラスタに含
まれる画素数を求める必要がある。

【００６１】Ｌ^*ａ^*ｂ^*空間を必要な色数に分割し、そ
れぞれの色領域の平均色を代表色として選ぶのに、渡辺
のアルゴリズム（電子情報通信学会論文誌Ｄ Ｖｏｌ．
Ｊ７０−Ｄ Ｎｏ．４ ｐｐ．７２０−７２６ １９８
７年４月）に改良を加えて使用した。主な改良点は、元
データとしてＲＧＢ上位５ビットを用いる代わりに、Ｒ
ＧＢ８ビットの値からＬ^*ａ^*ｂ^*に変換した値を使用し
た。これにより、データの精度８ビットをそのまま利用
することができる。

【００６２】また、分割を行なう初期空間の各座標軸の
階級数を例えばＲＧＢ３２×３２×３２からＬ^*ａ^*ｂ^*
２５６×６４×６４のように、輝度成分Ｌ^*を示す座標
軸の階級数を色度成分ａ^*ｂ^*を示す座標軸の階級数に対
して４倍にし、輝度成分Ｌ^*を強調するように変えた。
これは、吉良らの報告（信学技法，ＩＥ８３〜９２、
「限定された数の代表色による適応型自然色画像表示」
吉良、井上、福井）にあるように、人間の視覚特性が輝
度分布に対し、色度成分の４倍程度敏感であることを考
慮したためである。

【００６３】具体的に説明すると、入力される画像デー
タは、通常、画素順にＲＧＢ値が並んでいる。そこで、
ＲＧＢ値を座標とするＲＧＢ空間を考えた場合、ＲＧＢ
空間は、Ｒ，Ｇ，Ｂを座標軸とし、各座標軸がそれぞれ
８ビットの値、すなわ０〜２５５の値を持つ三次元空間
となる。そこで、空間上の点にそのＲＧＢ値を持つ画素
の画素数を対応させれば、各色成分のヒストグラムが求
められる。

【００６４】すなわち、histogram(r,g,b)＝ＲＧＢ(r,
g,b)の画素の総数となる。次に、均等色空間Ｌ^*ａ^*ｂ^*
のヒストグラムの場合は、上記ＲＧＢで表された各画素
の値(r,g,b)を上記式で(L^*a^*b^*)に変換することにより
求められる。すなわち、histogram(L^*a^*b^*)＝Ｌ^*ａ^*ｂ^*
(L^*a^*b^*)の画素の総数となる。しかし、ＲＧＢの値は、
各８ビットのデジタルデータなので、０〜２５５の整数
値となるが、上記変換の演算により(L*a*b*)の値は、０
〜２５５の整数値から外れてしまうと共に輝度成分を強
調するので適当な階級数を設ける必要がある。

【００６５】本実施例では、上記のように輝度すなわち
Ｌ^*成分について強調する共に、Ｌ^*ａ^*ｂ^*への変換によ
ってデータの容量が増加するのを防止するために、各Ｌ
^*ａ^*ｂ^*の階級間隔を決める必要がある。データ容量と
しては、ＲＧＢの各値が８ビットにされているので、最
大を８ビットとする。従って、強調される輝度Ｌ^*につ
いては、０〜２５５の値を取ることになる。そこで、前
記式で求められた画素のＬ^*成分の値を、その大きさに
対応して０〜２５５に割り当てることになる。また、ａ
^*，ｂ^*成分については、輝度成分を４倍に強調するため
にａ^*，ｂ^*：Ｌ^*を１：４とする。すなわち、ａ^*，ｂ^*
成分は、６ビット、０〜６３までの値をとるようにす
る。

【００６６】ここで、実際の階級間隔の計算は、各Ｌ^*
ａ^*ｂ^*を８ビット以下のデータとする際に以下の式によ
って求める。 Ｌ^*interval = (Ｌ^*max- Ｌ^*min)／（２５６／ｍ） ａ^*interval = (ａ^*max - ａ^*min)／（２５６／ｎ） ｂ^*interval = (ｂ^*max - ｂ^*min)／（２５６／ｎ） Ｌ^*interval，ａ^*interval，ｂ^*intervalは、Ｌ^*，
ａ^*，ｂ^*の階級間隔を示す。Ｌ^*max，ａ^*max ，ｂ^*max
はそれぞれＬ^*，ａ^*，ｂ^*の最大値を示す。Ｌ^*min，ａ^*
min ，ｂ^*min はそれぞれＬ^*，ａ^*，ｂ^*の最小値を示
す。また、ｍ，ｎは、輝度成分（Ｌ^*）と色度成分
（ａ^*，ｂ^*）との比率により変更されるもので、本実施
例では、Ｌ^*：ａ^*，ｂ^*を４：１とするために、輝度成
分のｍを１とし、色度成分のｎを４としている。

【００６７】そして、以上のように階級間隔の決められ
たＬ^*ａ^*ｂ^*空間を、各座標軸の階級で３次元的に分割
し、この分割された領域を色のクラスタとする。そし
て、各クラスタにクラスタ番号をつけておく。そして、
各画素の値を、その画素を含むクラスタのクラスタ番号
に置き換え、これをクラスタ画像記憶手段６が記憶す
る。 そして、ヒストグラム演算手段７によって、画像
データのクラスタ毎の度数分布を求める。

【００６８】図４及び図５を参照して、輝度を示す座標
軸の階級数を色度を示す座標軸の階級数より大きくし
て、判別分析による代表色を選択した場合について簡単
に説明する。なお、図４及び図５において、均等色空間
における色度を示す座標軸を一つとして２次元の座標系
で説明する。

【００６９】まず、ｙ軸を輝度、ｘ軸を色度とし、それ
ぞれの階級数を８とした場合には、図４に示すように判
別分析により色空間が分割されるものとする。そして、
ｘ軸における階級数を４とすることにより、ｙ軸の階級
数をｘ軸の階級数の２倍とした場合には、図５に示すよ
うに、ｘ軸の図４において分割可能だった部分が分割で
きなくなり、その分、輝度軸の分割数が増えることにな
る。すなわち、分割された色空間の平均色を代表色とし
た場合に、代表色として同じ色相で輝度の異なる色が多
く選ばれ、異なる色相の色はあまり選ばれなくなり、輝
度が強調された代表色が選択されることになる。

【００７０】（ニ）輝度もしくは色度の強調 本実施例は、前記空間分割方式において、輝度成分のサ
ンプリングを強調することにより、輝度成分の変化の緩
やかな部分が強調されること、即ち輝度方向を第一主軸
とした分割が主要な分割となることに着目し、さらに色
度成分に対し輝度成分を強調したサンプリングを与える
ことにより、逆に、輝度変化の緩やかな部分および色を
特定する方法である。

【００７１】具体的には、Ｌ^*ａ^*ｂ^*（またはＬ^*ｕ
^*ｖ^*）で、２５６×１６×１６のように輝度方向に１６
倍に強調サンプリングし、限定色の色数を例えば、１０
０色などの少なめの数で指定し、前記（ロ）の分割方式
により代表色を求める。これにより輝度成分に対し、こ
の場合１６倍に強調した１００色が選ばれる。これら輝
度変化の緩やかな部分の色を強調した上位１００色とな
っている。

【００７２】そして、強調係数指定手段１８は、上述し
たように、平均・分散演算手段９によって求められた均
等色空間の各座標軸方向の分散について、各座標軸間の
比率を求める、その比率に対応して、色度を示す座標軸
の階級数に対する輝度を示す座標軸の階級数の倍率（強
調係数）を、１／８倍、１／４倍、１／２倍、等倍、２
倍、４倍、８倍、１６倍、３２倍、６４倍のいずれかか
ら選べるようにした。

【００７３】そして、強調係数演算手段１９は、上記の
ように決められた倍率によって、各座標軸の階級を決め
る。例えば、輝度成分Ｌ^*に対する色度成分ａ^*ｂ^*の倍
率を２倍とした場合には、各Ｌ^*ａ^*ｂ^*の座標軸の階級
数は、２５６×１２８×１２８となり、この階級数及び
階級数によって決まる階級間隔を強調係数記憶手段２０
が記憶する。

【００７４】（ホ）ヒストグラムの変更 前記周期性係数記憶手段４に記憶された各画素毎の重み
付け係数及び強調係数記憶手段１９に記憶された階級数
を用いて、ヒストグラム記憶手段８に記憶されたヒスト
グラムを更新する。

【００７５】まず、周期性係数記憶手段４に記憶された
周期性係数を用いたヒストグラムの更新について説明す
る。まず、周期性係数記憶手段４に画素毎に記憶された
周期性係数を、均等色空間上に変換された各画素の位置
に配置し、各クラスタに含まれる画素のそれぞれの周期
性係数をクラスタ毎に加算する。そして、クラスタ毎に
加算された周期性係数の和とクラスタ毎の画素数を加算
した値を、各クラスタの画素数としてヒストグラムを作
成し、これを新たなヒストグラムとする。

【００７６】すなわち、図６ないし図７に示すようにヒ
ストグラム記憶手段８に記憶されたヒストグラム４３
（実際には均等色空間すなわち３次元空間におけるヒス
トグラムであるが、ここでは、説明を容易にするために
１次元のヒストグラムとした）に対して、周期係数記憶
手段４に記憶された係数４４のクラスタ毎の和を表すヒ
ストグラムを加算することで、図８に示す重み付け補正
されたヒストグラム４５を得ることができ、これを用い
て、後述する判別分析により代表色の選択を行なう。

【００７７】また、ヒストグラム更新手段２１は、前記
強調係数記憶手段２０に記憶された階級数を用いてヒス
トグラムを再構成する。ヒストグラム演算手段７におい
ては、画像データの色調に関係なく輝度成分に対してい
色度成分を４倍に強調した階級数でヒストグラムを作成
したが、強調係数指定手段１８により指定した倍率で階
級数を決める。

【００７８】そして、均等色空間を新たな階級による新
クラスタに分割し直し、新クラスタ毎の画素数を新たな
ヒストグラムとする。また、前記周期性係数による重み
付けと共に、強調を行なう場合には、新クラスタ毎の周
期性係数の和を重み付け係数とし、新クラスタ毎の画素
数に重み付け係数を加算して、新たなヒストグラムす
る。そして、ヒストグラム記憶手段８に記憶されたヒス
トグラムを上述のようにして求められた新たなヒストグ
ラムに更新する。

【００７９】（へ）判別分析法による代表色の選択 本実施例の判別分析法による代表色の選択は、基本的に
上記従来技術と同様のものであり、各色成分毎のヒスト
グラムを用いて閾値を求め、この閾値において色空間を
順次多数の色領域に分割していくものであるが、本実施
例においては、上記周期性による重み付け及び強調され
た階級数による再構成が行なわれたヒストグラムを用い
て判別分析を行なう。

【００８０】ここで、判別分析による閾値Ｔ_iの決定方
法を説明する。領域Ｓの画素数をＮ、一つの座標軸の任
意の階級iでの画素数をｎ_iとすると、その発生確率ｑ_i
は、次式（数１）で示される。なお、この際の画素数
は、上記ヒストグラム更新手段２１により上述のように
更新されたヒストグラムから求められる。

【００８１】すなわち、新たな階級数により分割された
新クラスタの画素数に、重み付け係数を加算した値をク
ラスタ毎の画素数とし、一つの座標軸の任意の階級に含
まれるクラスタ毎の画素数を加算したものを画素数ｎ_i
として用いる。

【数１】 そして、座標軸上の値ｋ（階級を単位とする値）で、区
間〔ａ、ｂ〕を２つの区間Ｃ₁〔ａ、ｋ〕と、Ｃ₂〔ｋ＋
１、ｂ〕とに分割すると仮定し、両区間における画素の
発生確率ω₁，ω₂、平均値をμ₁，μ₂、分散をσ₁ ²，σ
₂ ²とした場合に、次式（数２）で与えられる重み付き分
散和σ_w ²が最小となるように座標軸上の値ｋを定める。

【数２】

【００８２】重み付き分散和σ_w ²を最小にすることと次
式（数３）で与えられる二つの区間の間の分散σ_B ²を最
大とすることは同値である。

【数３】

【００８３】σ_B ²を最大とするｋ^*（すなわち、求める
べき閾値Ｔ_i）は、次式（数４）のように逐次的に求め
ることができる。

【数４】 ここで、μ_Tは全平均であり、次式（数５）で示される
ものである。

【数５】

【００８４】以上のようにして、各色成分の閾値Ｔ_iを
決定することができる。そして、求められた閾値Ｔ_iに
より、まず、色空間を２つの領域に分割することになる
が、各色成分のうちで最も前記分散σ²が最大となった
色成分の座標軸を第一主軸とし、その色成分の閾値Ｔ_i
に対応する第一主軸の位置で、第一主軸に直交する分割
平面で色空間を２つの色領域に分割する。

【００８５】次に、分割されたそれぞれの色領域の重み
付き分散和σ_w ²を求め、これらを色領域間で比較し、最
も重み付き分散和σ_w ²が大きい色領域を次に分割する領
域とする。そして、前記色領域において、前記色空間を
分割したように閾値Ｔ_iと第一主軸を求め、色領域をさ
らに二つの色領域に分割する。次に、分割された全ての
色領域において、最も重み付き分散和σ_w ²が大きい色領
域を求め、求められた色領域を上述のように二分割する
ことを繰り返す。そして、分割された色領域の数が、表
示すべき代表色の数と等しくなったところで、分割を終
了する。次に、各色領域における各色成分の平均値を逆
色変換手段２２によりＬ^*ａ^*ｂ^*からＲＧＢに変換して
代表色とする。

【００８６】そして、この代表色をカラーマップディス
プレイ装置３０のカラーマップ３０ａに色コードとして
登録し、表示すべきカラー画像データの色空間における
色分布と、前記各色領域を対応させ、画像データの各画
素に、その画素の元々の色に近似した色をカラーマップ
３０ａから色コードとして割り付ける。このように各画
素に色コードが割り付けられて色を限定された画像デー
タを、前記色コードを登録されたカラーマップ３０ａを
有するカラーマップディスプレイ装置３０のディスプレ
イ３０ｂに表示させる。

【００８７】また、前記限定された色の画像データを記
憶装置等に記憶させることができ、一度画像処理した画
像は、瞬時にディスプレイ３０ｂに表示することが可能
であると共に、前記限定された画像データは、元の自然
画像の画像データに比較してメモリ容量が減少している
ので、メモリ容量の少ない装置でも容易に扱うことがで
きる。

【００８８】（ト）上記操作の反復による代表色の決
定。 本実施例の限定色決定方法では、上述のように決定され
る代表色の選択を、選択された代表色に繰り返し行なう
ことで、代表色を段階的に減らしていくようになってい
る。すなわち、反復制御手段１７は、上述のように選択
された代表色にによって表される画像を、元画像データ
として再び上述した作業により代表色の選択を行ない。
これを、設定された回数だけ繰り返し、最終的に必要と
される代表色まで減少させるようになっている。

【００８９】そして、繰り返し、代表色を選択する際に
は、毎回、周期性係数演算手段３及び強調係数演算手段
１９により、ヒストグラムが補正され、ヒストグラム更
新手段によりヒストグラムが、色の変化の穏やかな部分
について重み付けされると共に、輝度もしくは色度が強
調される。従って、画像データは、色の分布及び輝度の
分布という統計的性質について、調整を受けながら代表
色が絞られていくことになり、適応的方法と同様に画像
データの統計的性質に適した代表色が選択されることに
なる。

【００９０】以上のように、本実施例の限定色決定装置
は、色の変化の緩やかな部分を画像データの下位３ビッ
トの周期性により特定し、この周期性を係数として、画
像の色分布を重み付け補正し、色変化の緩やかな部分か
ら多くの色を選択する共に、輝度を示す座標軸の階級数
を色度を示す座標の階級数より多くして、人間の視覚の
特性に対応して輝度の異なる色を多く選択することで、
偽輪郭を防止することができる。

【００９１】また、輝度と色度の各座標軸における分散
を比較して、輝度の変化の多い画像データに関しては、
さらに輝度を強調し、輝度の変化が乏しく多くの色相を
有する画像に対しては色度を強調することにより、画像
データの性質に適した代表色を選択することができる。
さらに、上述の操作を繰り返しながら代表色を段階的に
減らしていくことにより、上記下位３ビットの周期性の
計測及び輝度と色度の各座標軸における分散の比較を繰
り返すと共に、これらに対応したヒストグラムの補正を
繰り返すことになり、代表色を画像データの統計的性質
に適応したものに絞り込んでいくことができる。

【００９２】なお、これらの処理全体を汎用のコンピュ
ータ上にプログラムとして構成し、実行することも可能
である。また、元の画像データの画素当たりのメモリ容
量を必ずしも２４ビットとする必要はなく、さらに、色
変化の特定に用いる下位ビットを下位３ビットとする必
要はない。下位ビットを何桁取るかは、元の画像データ
の画素当たりのメモリ容量等によって変更しても構わな
い。また、本発明によって色数を減らすには、ある程度
処理時間がかかるが、これにより得られた圧縮画像を表
示する際には、復号処理が必要ないため、機械やシステ
ムに依存せず、瞬時に色が限定された圧縮画像の表示が
可能である。これらのことによって、限定色決定方法
は、多くの産業分野への利用が期待できる。

【００９３】

【発明の効果】以上に述べた本発明の限定色決定方法お
よび装置により、本来フルカラー・ディスプレイ装置で
表示されるべき自然画像を、少数の限定色しか同時表示
できないカラーマップディスプレイ装置上でも、違和感
無く表示できる。

【００９４】すなわち、判別分析により代表色を決定す
る際に、輝度を示す座標軸における階級数と、色度を示
す座標軸における階級数とを異なるものとすることによ
り、画像の輝度や色度の分布に対応して、輝度を強調し
た代表色を選択したり、色度を強調した代表色を選択し
たりすることができる。特に、輝度を強調した代表色を
選択することにより、輝度に敏感な人間の視覚特性に対
応した代表色を選択できると共に、偽輪郭が強調される
のを抑制することができる。

【００９５】さらに、色の緩やかな部分を、下位ビット
の周期性により特定し、ヒストグラムを補正して、色の
緩やかな部分から選択される代表色を増やしてやること
で、確実に偽輪郭を抑制することができる。従って、１
００色以下のような特に色数を少なくする必要のあるＣ
Ｄ−ＲＯＭ等の自然画像に対しても、違和感の目立ちや
すい部分を特定し、その中から最も違和感のない指定色
数の限定色を求めることにより、効果的に対応すること
ができ、画像データの圧縮上大変有効である。

【図面の簡単な説明】

【図１】上記実施例の限定色決定装置を示す概略図であ
る。

【図２】上記実施例の限定色決定方法を説明するための
図面である。

【図３】上記限定色決定方法を説明するための図面であ
る。

【図４】上記限定色決定方法を説明するための座標系を
示す図面である。

【図５】上記限定色決定方法を説明するための座標系を
示す図面である。

【図６】上記限定色決定方法を説明するためのヒストグ
ラムを示す図面である。

【図７】上記限定色決定方法を説明するためのグラフを
示す図面である。

【図８】上記限定色決定方法を説明するためのヒストグ
ラムを示す図面である。

【符号の説明】

２ 下位３ビット記憶手段 ３ 周期性演算手段 ５ 色変換手段 ７ ヒストグラム演算手段 ９ 平均・分散演算手段 １１ 第１主軸演算手段 １３ 重み付き分散演算手段 １４ 分割閾値決定手段 １６ 色領域分割手段 １７ 分割制御手段 １８ 強調係数指定手段 １９ 強調係数演算手段 ２１ ヒストグラム更新手段 ２２ 逆色変換手段 ２３ 代表色割当手段 ４１、４１ａ、４１ｂ 画素 ４３ 度数分布を示すヒストグラム ４４ 重み付け係数を示すグラフ ４５ 重み付け補正されたヒストグラム

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 均等色空間の座標系で表されるカラー画
   像データの各画素値の度数分布に対して判別分析を行な
   うことにより代表色を求め、前記画像データを限定され
   た代表色で近似する限定色決定方法であって、 前記均等色空間において、輝度成分を示す座標軸におけ
   る階級数と色度成分を示す座標軸における階級数とを異
   なるものとし、前記各画素値のデータの各座標軸におけ
   る度数分布を求め、前記度数分布に対して、判別分析を
   行なうことにより代表色を求めることを特徴とする限定
   色決定方法。
2. 【請求項２】 前記均等色空間において前記度数分布を
   求めるに際して、輝度成分を示す座標軸の階級数を、色
   度成分を示す座標軸の階級数より多くして、輝度を強調
   した代表色を選択することを特徴とする請求項１記載の
   限定色決定方法。
3. 【請求項３】 前記均等色空間において前記度数分布を
   求めるに際して、色度成分を示す座標軸の階級数を、輝
   度成分を示す座標軸の階級数より多くして、色度を強調
   した代表色を選択することを特徴とする請求項１記載の
   限定色決定方法。
4. 【請求項４】 前記均等色空間で表される画像データの
   各画素値の度数分布に対して判別分析を行なうことによ
   り代表色を求め、求められた代表色について、再び均等
   色空間における度数分布を求め、この度数分布に対して
   判別分析を行なうことによりさらに少数の代表色を求
   め、これを繰り返すことにより段階的に代表色を減らし
   て行くに際して、代表色を減らす各段階もしくはいずれ
   かの段階で度数分布を求めるのに、輝度成分を示す座標
   軸における階級数と、色度成分を示す座標軸における階
   級数との比率を変更することを特徴とする請求項１又は
   請求項２又は請求項３記載の限定色決定方法。
5. 【請求項５】 前記カラー画像データの各画素の３原色
   の値を表すデジタルデータの下位ビットを読み取り、該
   下位ビットに同じ値が出現する周期性を求め、 一方前記カラー画像データを均等色空間の座標系で表し
   た各画素値に対して、該均等色空間での輝度成分を示す
   座標軸と色度成分を示す座標軸における度数分布を求
   め、該度数分布を前記周期性のデータに基づいて重み付
   け補正し、 該重み付け補正した度数分布に対して更に輝度を示す座
   標軸における階級数と色度を示す座標軸における階級数
   を異なるものとして度数分布を補正し、判別分析を行な
   うことを特徴とする請求項１又は請求項２又は請求項３
   又は請求項４記載の限定色決定方法。
6. 【請求項６】 均等色空間の座標系で表されるカラー画
   像データの各画素値の度数分布に対して判別分析を行な
   うことにより代表色を求め、前記カラー画像データを限
   定された代表色で近似する限定色決定装置であって、 前記均等色空間における輝度成分を示す座標軸の階級数
   と色度成分を示す座標軸の階級数を異なるものとし、各
   座標軸における前記カラー画像データの各画素値の度数
   分布を求める度数分布演算手段と、 前記求めた度数分布に対して判別分析を行ない代表色を
   決定する代表色決定手段と、 を具備してなることを特徴とする限定色決定装置。
7. 【請求項７】 均等色空間の座標系で表されるカラー画
   像データの各画素値の度数分布に対して判別分析を行な
   うことにより代表色を求め、前記カラー画像データを限
   定された代表色で近似する限定色決定装置であって、 前記カラー画像データの３原色を表すデジタルデータに
   対して下位ビットに同じ値が出現する周期性係数を求め
   る周期性演算手段と、 前記均等色空間における輝度成分を示す座標軸と色度成
   分を示す座標軸に対する前記カラー画像データの各画素
   値の度数部分を求める度数分布演算手段と、 前記度数分布演算手段により求められた度数分布を前記
   周期性係数によって重み付け補正する度数分布補正手段
   と、 前記重み付け補正された度数分布に対して、輝度成分を
   示す座標軸の階級数と色度成分を示す座標軸の階級数を
   異なるものとして度数分布を補正し、判別分析を行なう
   ことにより代表色を決定する代表色決定手段と、 を具備してなることを特徴とする限定色決定装置。