JPH08331373A - カラー画像縮小装置およびカラー画像縮小方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 原カラー画像の色情報を保持しつつ縮小カラ
ー画像を得ることができるカラー画像縮小装置、カラー
画像縮小方法を提供する。 【構成】 代表色生成手段２４は、ヒストグラム作成手
段２６と範囲選択出力手段２８とを有している。ヒスト
グラム作成手段２６は、分割画像を構成する画素につい
て、色空間を分割して得られる各範囲ブロックに属する
色を有する画素の数を計数する。範囲選択出力手段２８
は、範囲ブロックのうち画素を最も多く含む範囲ブロッ
クを代表範囲ブロックとして選択するとともに、代表範
囲ブロックに対応する色を分割画像の代表色として出力
する。縮小画像作成手段３０は、１つの分割画像を１画
素に置換するとともに、該分割画像の代表色を該１画素
の色として、縮小カラー画像を作成する。したがって、
分割画像にいちばん多く現れる色に近い色を代表色とし
て、画像を縮小することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、カラー画像縮小装置
およびカラー画像縮小方法に関し、特に、原カラー画像
の色を保ちつつ画像縮小を行なう技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像処理を行なう前処理などを目的とし
て、カラー画像縮小処理が行なわれる。従来のカラー画
像縮小装置によるカラー画像縮小処理のブロック図を図
１５Ａに示す。従来のカラー画像縮小処理は、画像分割
処理４、間引き処理６、縮小画像作成処理８から構成さ
れている。

【０００３】図１６に示すように、まず、１つの原カラ
ー画像１０を所定個数の分割画像１２ａ、１２ｂ、・・
・、１２ｊに分割する。これが、画像分割処理４（図１
５Ａ参照）である。ここで、分割画像１２ａ、１２ｂ、
・・・、１２ｊは、それぞれ、複数個の画素から構成さ
れている。また、各画素は、それぞれ色を持っている。

【０００４】つぎに、各分割画像１２ａ、１２ｂ、・・
・、１２ｊから、それぞれ１つの画素を抽出し、抽出し
た画素の色を、各分割画像１２ａ、１２ｂ、・・・、１
２ｊの代表色とする。図１６の例では、各分割画像１２
ａ、１２ｂ、・・・、１２ｊの最左上に位置する画素１
４ａ１、１４ｂ１、・・・、１４ｊ１を抽出するよう構
成している。これが、間引き処理６（図１５Ａ参照）で
ある。

【０００５】つぎに、抽出した各画素１４ａ１、１４ｂ
１、・・・、１４ｊ１の色と同一の色をもつ画素１６
ａ、１６ｂ、・・・、１６ｊを要素として、縮小カラー
画像１８を作成する。これが、縮小画像作成処理８（図
１５Ａ参照）である。

【０００６】このように、原カラー画像１０の各分割画
像１２ａ、１２ｂ、・・・、１２ｊと、縮小カラー画像
１８の画素１６ａ、１６ｂ、・・・、１６ｊとを対応さ
せることにより、原カラー画像１０を縮小することがで
きる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のカラー画像縮小装置によるカラー画像縮小処
理には次のような問題点があった。図１５Ａに示すカラ
ー画像縮小処理においては、各分割画像１２ａ、１２
ｂ、・・・、１２ｊの代表色を決定する際、各分割画像
１２ａ、１２ｂ、・・・、１２ｊの最左上に位置する画
素１４ａ１、１４ｂ１、・・・、１４ｊ１を抽出するよ
う構成している。したがって、代表色を決定する処理が
極めて単純であるという長所がある。

【０００８】しかし、各分割画像１２ａ、１２ｂ、・・
・、１２ｊの最左上に位置する画素１４ａ１、１４ｂ
１、・・・、１４ｊ１のいずれかに、たまたま無意味な
ノイズがのっていた場合であっても、ノイズがのった画
素の色を当該分割画像の代表色と決定してしまうという
問題があった。これでは、原カラー画像１０に忠実に縮
小カラー画像１８を作成することができず、後処理に支
障をきたす。

【０００９】この問題を解決するために、図１５Ｂに示
すカラー画像縮小処理が提案されている。図１５Ｂに示
すカラー画像縮小処理においては、間引き処理６（図１
５Ａ参照）に替え、平均化処理２が採用されている。

【００１０】平均化処理２は、次のように行なう。たと
えば、分割画像１２ａを構成する全画素１４ａ１、１４
ａ２、・・・、１４ａｋの色の平均値を算出し、この平
均値を分割画像１２ａの代表色とする。他の分割画像１
２ｂ、・・・、１２ｊについても、同様の方法で代表色
を決定する。

【００１１】このように、代表色を決定するに際し平均
化処理２を採用することにより、分割画像の一部に無意
味なノイズがのっていた場合であっても、ノイズをほと
んど無視することができる。したがって、ノイズの影響
をほとんど受けない信頼性の高い縮小カラー画像１８を
作成することができる。

【００１２】しかしながら、図１５Ｂに示すカラー画像
縮小処理においては、たとえば、分割画像１２ａを構成
する全画素１４ａ１、１４ａ２、・・・、１４ａｋの色
の平均値を、分割画像１２ａの代表色とするため、代表
色が必ずしも分割画像１２ａのもともと有していた色を
再現しているとは限らないという問題点がある。

【００１３】たとえば、分割画像１２ａを構成する全画
素１４ａ１、１４ａ２、・・・、１４ａｋのうち、８０
％の画素の色が「白」で、２０％の画素の色が「黒」で
ある場合、代表色は、分割画像１２ａの大部分を占める
「白」でもなく、一部を占める「黒」でもない、「灰」
となる。

【００１４】したがって、カラー画像縮小処理に続く後
処理が、原カラー画像１０の色を基準とするような処理
である場合、例えば、「『白』であれば、『掛時計』で
あると認識させる」ような処理である場合には、不都合
が生ずることとなる。

【００１５】この発明は、このような従来のカラー画像
縮小装置の問題点を解消し、原カラー画像の色情報を保
持しつつ縮小カラー画像を得ることができるカラー画像
縮小装置およびカラー画像縮小方法を提供することを目
的とする。

【００１６】

【課題を解決するための手段】

【００１７】

【課題を解決するために案出した技術思想】原カラー画
像の色情報を保持しつつ縮小カラー画像を得ることがで
きるカラー画像縮小装置およびカラー画像縮小方法を提
供するために、分割画像を構成する画素の色のうち、最
大度数の色を分割画像の代表色として縮小カラー画像を
作成することとした。

【００１８】すなわち、請求項に記載した発明の構成を
示す第１図に記載しているように、請求項１のカラー画
像縮小装置は、画像記憶領域２０に記憶された原カラー
画像を、複数の分割画像に分割する画像分割手段２２、
分割画像を構成する画素の色のうち、最大度数の色を分
割画像の代表色とする代表色生成手段２４、１つの分割
画像を１画素に置換するとともに、該分割画像の代表色
を該１画素の色として、縮小カラー画像を作成する縮小
画像作成手段３０、を備えたことを特徴とする。

【００１９】請求項２のカラー画像縮小装置は、請求項
１のカラー画像縮小装置において、代表色生成手段２４
が、分割画像を構成する画素について、色空間を分割し
て得られる各範囲ブロックに属する色を有する画素の数
を計数するヒストグラム作成手段２６、範囲ブロックの
うち画素を最も多く含む範囲ブロックを代表範囲ブロッ
クとして選択するとともに、代表範囲ブロックに対応す
る色を分割画像の代表色として出力する範囲選択出力手
段２８、を備えたことを特徴とする。

【００２０】請求項３のカラー画像縮小方法は、原カラ
ー画像を、複数の分割画像に分割し、分割画像を構成す
る画素の色のうち、最大度数の色を分割画像の代表色と
し、１つの分割画像を１画素に置換するとともに、該分
割画像の代表色を該１画素の色として、縮小カラー画像
を作成すること、を特徴とする。

【００２１】請求項４のカラー画像縮小方法は、請求項
３のカラー画像縮小方法において、代表色を定めるに際
し、分割画像を構成する画素について、色空間を分割し
て得られる各範囲ブロックに属する色を有する画素の数
を計数し、範囲ブロックのうち画素を最も多く含む範囲
ブロックを代表範囲ブロックとして選択するとともに、
代表範囲ブロックに対応する色を分割画像の代表色とし
て出力すること、を特徴とする。

【００２２】

【用語の定義】課題を解決するために案出した技術思想
を表現する請求項での用語の概念を、次のとおり定義す
るとともに、その用語と実施例との関係を説明する。

【００２３】「最大度数の色」：最も出現頻度の高い
色、または最も出現頻度の高い色に近い色をいう。実施
例では、図３の画素平均値算出処理において算出された
ブロック内画素平均値Ｍｉｊが該当する。

【００２４】「色空間」：色を表現するために用いられ
る要素を座標軸とする空間をいう。したがって、色を、
Ｒ（赤色成分）、Ｇ（緑色成分）、Ｂ（青色成分）の組
合せとして定義する場合は、色空間は３次元空間とな
る。同様に、Ｙ（イエロ）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シア
ン）の組合せとして定義する場合や、Ｈ（色相）、Ｓ
（彩度）、Ｖ（明度）の組合せとして定義する場合も、
３次元空間となる。実施例では、第１１図のRGB空間が
該当する。

【００２５】「範囲ブロック」：色空間を複数のブロッ
クに分割した場合における、分割された各ブロックをい
う。したがって、RGB空間が直交座標系である場合に
は、Ｒ、Ｇ、Ｂ各成分を等分割することにより、立方体
の範囲ブロックを得ることができる。実施例では、第１
１図の範囲ブロックＢsが該当する。

【００２６】

【作用】請求項１のカラー画像縮小装置および請求項３
のカラー画像縮小方法は、分割画像を構成する画素の色
のうち、最大度数の色を分割画像の代表色として縮小カ
ラー画像を作成することを特徴とする。したがって、分
割画像にいちばん多く現れる色に近い色を代表色とし
て、画像を縮小することができる。

【００２７】請求項２のカラー画像縮小装置および請求
項４のカラー画像縮小方法は、さらに、色空間を分割し
て得られる各範囲ブロックに属する色を有する画素の数
を計数し、範囲ブロックのうち画素を最も多く含む代表
範囲ブロックに対応する色を分割画像の代表色として出
力することを特徴とする。したがって、後処理の要求に
対応させて範囲ブロックの大きさを設定することができ
る。

【００２８】

【実施例】図２に、図１に示すカラー画像縮小装置の各
機能を、ＣＰＵを用いて実現した場合のハードウェア構
成を示す。このカラー画像縮小装置は、大略、カラーテ
レビカメラ３２、ワークステーションＷＳ、ＣＲＴ３４
を備えている。ワークステーションＷＳは、画像入力ボ
ード３６、キーボード３８、マウス４０、ＣＰＵ４２、
ＲＡＭ４４、ＲＯＭ４６、インタフェース４８を備えて
いる。

【００２９】カラーテレビカメラ３２は、風景などを撮
影し、得られた光学情報をアナログ電気信号に変換して
出力する。カラーテレビカメラ３２から出力されたアナ
ログ電気信号は、画像入力ボード３６を介して、デジタ
ル電気信号としてＲＡＭ４４に取込まれる。ＲＡＭ４４
に取込まれたデジタル電気信号を画像データという。

【００３０】ＣＰＵ４２は、ＲＯＭ４６に記憶されてい
るプログラムに従って、ＲＡＭ４４に取込まれた画像デ
ータを縮小処理する。処理結果は、インターフェース４
８を介して、ＣＲＴ３４に表示される。キーボード３８
およびマウス４０は、命令等の入力手段として用いられ
る。

【００３１】ここで、ＲＡＭ４４は、図１における画像
記憶領域２０に対応する。また、ＣＰＵ４２は、図１に
おける画像分割手段２２、ヒストグラム作成手段２６、
範囲選択出力手段２８、縮小画像作成手段３０に対応す
る。

【００３２】つぎに、図３に、図１に示すカラー画像縮
小装置によるカラー画像縮小処理のブロック図を示す。
カラー画像縮小処理は、カラー画像設定処理５０、画像
分割処理５２、ヒストグラム作成処理５４、範囲選択処
理５６、画素平均値算出処理５８、縮小画像作成処理６
０から構成されている。

【００３３】ここで、画像分割処理５２は、図１におけ
る画像分割手段２２に対応する。ヒストグラム作成処理
５４は、ヒストグラム作成手段２６に対応する。範囲選
択処理５６および画素平均値算出処理５８は、範囲選択
出力手段２８に対応する。縮小画像作成処理６０は、縮
小画像作成手段３０に対応する。

【００３４】図４に、図３に示すカラー画像縮小処理を
時系列で表したフローチャートを示す。図２のハードウ
ェア構成を参照しつつ、図４に基づいて、カラー画像縮
小処理の流れを説明する。

【００３５】まず、ＣＰＵ４２は、カラーテレビカメラ
３２、画像入力ボード３６を介して、デジタル電気信号
として、一旦ＲＡＭ４４に取込まれた画像データを、所
定のフォーマットに変換した後、再び、画像記憶領域で
あるＲＡＭ４４に記憶させる。このように所定のフォー
マットに変換されてＲＡＭ４４に記憶された画像データ
をサンプルカラー画像（原カラー画像）Ｇという。ＣＰ
Ｕ４２は、このようにしてサンプルカラー画像Ｇの作成
を行なう（ステップＳ２）。

【００３６】図５に示すように、サンプルカラー画像Ｇ
は、RGB成分（赤色成分、緑色成分、青色成分）を要素
とするフルカラー画素値D[g,h]を持った画素を、ｎ行ｍ
列に直交配置した行列、すなわち、サイズｎ×ｍ画素の
フルカラー画像である。サンプルカラー画像Ｇのフォー
マットを、以下に示す。

【００３７】

【００３８】ただし、 Ｇ ；サンプルカラー画像 D[g,h] ；画素値（フルカラー画素） g ；縦方向の画素番号( = 1,2,3,...,n) n ；縦方向の画素数 h ；横方向の画素番号( = 1,2,3,...,m) m ；横方向の画素数 n*m ；総画素数 である。

【００３９】図６にサンプルカラー画像Ｇのデータ形式
を示す。なお、ステップＳ２が、図３に示すカラー画像
設定処理５０に対応する。

【００４０】なお、上述の例では、カラーテレビカメラ
３２などを介してＲＡＭ４４に取込まれた画像データ
を、所定のフォーマットに変換することによりサンプル
カラー画像Ｇの作成を行なうよう構成したが、画像デー
タはカラーテレビカメラ３２から入力されたものに限る
ものではなく、画像を記録した磁気ディスク（図示せ
ず）などから入力したものであってもよい。さらに、あ
らかじめ所定のフォーマットに変換された画像データを
ＲＡＭ４４に取込むこともできる。

【００４１】つぎに、ＣＰＵ４２は、オペレータにより
キーボード３８から入力された縮小率をＲＡＭ４４に取
り込む。この実施例においては、縦横の縮小率は同率で
あると仮定し、これを1/kとする。よって、全体の縮小
率は、1/k*kとなる。

【００４２】すなわち、 1/k*k ；サンプルカラー画像の縮小率 である。たとえば、ｋ＝４とすると、縮小率は、１／１
６となる。このようにして縮小率の設定を行なう（ステ
ップＳ４）。

【００４３】つぎに、ＣＰＵ４２は、図７に示すよう
に、サンプルカラー画像Ｇを、縦方向n/k(=ei)個、横方
向m/k(=ej)個に等分割する。分割されてできた各画像
を、分割画像Ｇijという。分割画像Ｇijのサイズはｋ×
ｋ画素であり、これが、n*m/(k*k)個できる。このよう
にして、サンプルカラー画像Ｇを分割する（ステップＳ
６）。以下に、分割画像Ｇijのフォーマットを示す。

【００４４】 Ｇij＝{ Dij[1,1], Dij[1,2], Dij[1,3], ..., Dij[1,k], Dij[2,1], Dij[2,2], Dij[2,3], ..., Dij[2,k], ... Dij[x,y], ... Dij[k,1], Dij[k,2], Dij[k,3], ..., Dij[k,k] }。

【００４５】ただし、 Ｇij ；分割されたカラー画像（分割画像） Dij[x,y]；画素値（フルカラー画素） i ；縦方向の分割番号(i = 1,2,3,...,ei) ei ；縦方向の分割数( = n/k ) n ；縦方向の画素数 j ；横方向の分割番号(j = 1,2,3,...,ej) ej ；横方向の分割数( = m/k ) m ；横方向の画素数 k ；画像の縦方向（横方向）縮小率の逆数 x ；分割画像の縦方向画素番号(x = 1,2,3,...,
k) y ；分割画像の横方向画素番号(y = 1,2,3,...,
k) x*y ；分割画像の総画素数 である。

【００４６】図８に、分割画像Ｇijのデータ形式を示
す。なお、ステップＳ６が、図３に示す画像分割処理５
２に対応する。

【００４７】つぎに、ＣＰＵ４２は、図９に示すよう
に、分割画像Ｇijの各フルカラー画素（ｋ×ｋ画素）か
ら、RGB成分を抽出する（ステップＳ８）。すなわち、
画素値Dij[x,y]から、２５６階調の赤色成分DRij[x,y]
、緑色成分DGij[x,y] 、 青色成分DBij[x,y]の３成分
を抽出する。以下に画素値Dij[x,y]の成分のフォーマッ
トを示す。

【００４８】 Dij[x,y] = { DRij[x,y] , DGij[x,y] , DBij[x,y] } ただし、 Dij[x,y]；画素値（フルカラー画素） DRij[x,y]；画素値の赤色成分（２５６階調） DGij[x,y]；画素値の緑色成分（２５６階調） DBij[x,y]；画素値の青色成分（２５６階調） i ；縦方向の分割番号(i = 1,2,3,...,ei) ei ；縦方向の分割数( = n/k) n ；縦方向の画素数 k ；画像の縦方向（横方向）縮小率の逆数 j ；横方向の分割番号(j = 1,2,3,...,ej) ej ；横方向の分割数( = m/k ) m ；横方向の画素数 x ；分割画像の縦方向画素番号(x = 1,2,3,...,
k) y ；分割画像の横方向画素番号(y = 1,2,3,...,
k) x*y ；分割画像の総画素数 である。なお、図１０に、画素のデータ形式を示す。

【００４９】つぎに、ＣＰＵ４２は、オペレータにより
キーボード３８から入力された範囲ブロックの個数Ｌ＊
Ｌ＊Ｌを、ＲＡＭ４４に取り込む。これにより、RGB色
空間にＬ＊Ｌ＊Ｌ個の範囲ブロックＢsを作成する（ス
テップＳ１０）。

【００５０】色は、一般に３つの独立した要素により決
定される。したがって、この３つの要素を３次元座標軸
にとれば、全ての色はこの３次元座標で定義される空間
内の点として表わされる。一般に、色を表現するために
用いられる要素を座標軸とする空間を色空間という。こ
の実施例においては、色を、Ｒ（赤色成分）、Ｇ（緑色
成分）、Ｂ（青色成分）の組合せとして定義している。
そこで、Ｒ、Ｇ、Ｂを３次元直交座標軸にとれば、色空
間は３次元直交空間として定義される。この色空間をRG
B空間と呼ぶ。

【００５１】RGB空間を複数のブロックに分割したと
き、この分割された各ブロックを範囲ブロックＢsとい
う（図１１参照）。この実施例では、それぞれ有限（２
５６階調）のＲ、Ｇ、Ｂ各成分を、それぞれＬ分割する
ことにより、Ｌ＊Ｌ＊Ｌ個の範囲ブロックＢsを得るよ
う構成している。

【００５２】したがって、範囲ブロックＢsは立方体で
あり、範囲ブロックＢsのサイズは、256/L×256/L×256
/Lである。以下に、Lの範囲と、範囲ブロックＢsのデー
タフォーマットを示す。

【００５３】1 <= L <= 256 （ただし、256/L が正の整
数となることが条件とされる。） Ｂs = { r[s] , g[s] , b[s] , dotnum[s] } ただし、 L ；各RGB成分の分割数 Ｂs ；範囲ブロック s ；範囲ブロックのブロック番号( = 1,2,..., L
*L*L ) r[s] ；R成分の分割番号( = 1,2,..., L ) g[s] ；G成分の分割番号( = 1,2,..., L ) b[s] ；B成分の分割番号( = 1,2,..., L ) dotnum[s]；ブロック内の画素数カウンター値（初期値
は、０である） である。

【００５４】また、ブロック番号sと、範囲ブロックＢs
の内容との対応付けは、以下のように行なう。 Ｂ1 = (1,1,1,0) , Ｂ2 = (1,1,2,0), Ｂ3 = (1,1,3,0) ... , ＢL = (1,1,L,0), ＢL+1 = (1,2,1,0), ... , ＢL*L = (1,L,L,0), ＢL*L+1 = (2,1,1,0), ... , ＢL*L*L = (L,L,L,0) すなわち、B成分から順に、G成分、R成分とカウントア
ップしていく。

【００５５】以下に、ブロック番号sから、RGB各成分の
分割番号を算出する式を示す。 r[s] = ceil (s/(L*L) ) g[s] = ceil ( (s - (r[s]-1)*L*L) / L ) b[s] = s - (r[s]-1)*L*L -(g[s]-1)*L。

【００５６】ただし、 L ；各RBG成分の分割数 Ｂs ；範囲ブロック s ；ブロック番号( = 1,2,..., L*L*L ) r[s] ；R成分の分割番号( = 1,2,..., L ) g[s] ；G成分の分割番号( = 1,2,..., L ) b[s] ；B成分の分割番号( = 1,2,..., L ) ceil(x) ；xを下回らない最小の整数を返す関数 である。なお、図１２の（ａ）欄に、範囲ブロックＢs
のデータ形式を示す。

【００５７】つぎにＣＰＵ４２は、各分割画像Ｇijごと
に、分割画像Ｇijを構成する画素のRGB空間における３
次元ヒストグラムを作成する（ステップＳ１２）。３次
元ヒストグラムは以下のように作成する。

【００５８】分割画像Ｇijを構成する各画素について、
その画素値（RGBの３成分値）を含む範囲ブロックＢsを
探しだし、その範囲ブロックＢsの画素数カウンター値d
otnum[s]をインクリメントする。分割画像Ｇij内のk*k
個の画素すべての処理が終了するまで、上記の処理を繰
り返す。以下に、その３次元ヒストグラムの算出式を示
す。

【００５９】分割画像の各画素値：Dij[x,y] = { DRij
[x,y] , DGij[x,y] , DBij[x,y] } 範囲ブロック： Ｂs = { r[s] , g[s] , b[s] , dot
num[s] } において、 256/L * (r[s]-1) < DRij[x,y] <= 256/L * r[s] 256/L * (g[s]-1) < DGij[x,y] <= 256/L * g[s] 256/L * (b[s]-1) < DBij[x,y] <= 256/L * b[s] の条件を満たすブロック番号sを探しだし、dotnum[s] =
dotnum[s] + 1 とする。上記の処理を、1 <= x,y <= k
範囲のすべての x,y について行なう。

【００６０】ただし、 Dij[x,y]；画素値（フルカラー画素） DRij[x,y]；画素値の赤色成分（２５６階調） DGij[x,y]；画素値の緑色成分（２５６階調） DBij[x,y]；画素値の青色成分（２５６階調） i ；縦方向の分割番号(i = 1,2,3,...,ei) ei ；縦方向の分割数( = n/k) n ；縦方向の画素数 k ；画像の縦方向（横方向）縮小率の逆数 j ；横方向の分割番号(j = 1,2,3,...,ej) ej ；横方向の分割数( = m/k ) m ；横方向の画素数 x ；分割画像の縦方向画素番号(x = 1,2,3,...,
k) y ；分割画像の横方向画素番号(y = 1,2,3,...,
k) L ；各RGB成分の分割数 Ｂs ；範囲ブロック s ；ブロック番号( = 1,2,..., L*L*L ) r[s] ；R成分の分割番号( = 1,2,..., L ) g[s] ；G成分の分割番号( = 1,2,..., L ) b[s] ；B成分の分割番号( = 1,2,..., L ) dotnum[s]；ブロック内の画素数カウンター値（初期値
は、０である） である。

【００６１】図１１に、このようにして作成した３次元
ヒストグラムを示す。なお、ステップＳ１２が、図３に
示すヒストグラム作成処理５４に対応する。

【００６２】つぎに、ＣＰＵ４２は、すべての範囲ブロ
ックＢsの中から、画素数カウンター値dotnum[s]が最大
の範囲ブロックＢs（画素の出現頻度の最も高いブロッ
ク）を選択し、その範囲ブロックＢsを代表範囲ブロッ
クＢcとする（ステップＳ１４）。以下に、その代表範
囲ブロックＢcを求める式を示す。

【００６３】dotnum[c] = max( dotnum[s] ) となるような、cを探し出す。この、cをあたえる範囲ブ
ロックＢs=cが代表範囲ブロックＢcとなる。

【００６４】ただし、 s ；ブロック番号( = 1,2,..., L*L*L ) L ；各RGB成分の分割数 c ；代表範囲ブロックのブロック番号 dotnum[s]；ブロック内の画素数カウンター値 max( dotnum[s] )；dotnum[1]〜dotnum[L*L*L]のうち最
大のdotnum[s]を求める演算子である。

【００６５】図１１に、代表範囲ブロックＢcを示す。
また、図１２の（ｂ）欄に代表範囲ブロックＢcのデー
タ形式を示す。なお、ステップＳ１４が、図３に示す範
囲選択処理５６に対応する。

【００６６】つぎにＣＰＵ４２は、代表範囲ブロックＢ
cに含まれるすべての画素の平均値を算出する（ステッ
プＳ１６）。

【００６７】まず代表範囲ブロックＢcに含まれるすべ
ての画素（k*k個）をサーチし、代表範囲ブロックＢcに
含まれる画素の値の総和値を算出する。その総和値を、
代表ブロックの画素数カウンター dotnum[c] で割り、
平均値Ｍijとする。以下に、平均値の算出手順を示す。

【００６８】代表範囲ブロック：Ｂc = { r[c] , g[c]
, b[c] , dotnum[c] } 分割画像の各画素：Dij[x,y] = { DRij[x,y] , DGij[x,
y] , DBij[x,y] } 総和テーブル： Dsum = { DRsum, DGsum, DBsum }（初
期値はすべて０である） 平均値： Ｍij = { MRij, MGij, MBij } において、 256/L * (r[c]-1) < DRij[x,y] <= 256/L * r[c] 256/L * (g[c]-1) < DGij[x,y] <= 256/L * g[c] 256/L * (b[c]-1) < DBij[x,y] <= 256/L * b[c] を満たす画素が、存在するなら、その成分値(DRij[x,
y], DGij[x,y], DBij[x,y])を、総和値(DRsum, DGsum,
DBsum)に加算していく。上記の処理を、1 <= x,y <= k
範囲のすべての x,y について行なう。

【００６９】最後に、RGB成分ごとの総和値(Dsum)を、
分割画像の総画素数で割る。

【００７０】MRij = DRsum / dotnum[c] MGij = DGsum / dotnum[c] MBij = DBsum / dotnum[c]。

【００７１】ただし、 Dij[x,y]；画素値（フルカラー画素） DRij[x,y]；画素値の赤色成分（２５６階調） DGij[x,y]；画素値の緑色成分（２５６階調） DBij[x,y]；画素値の青色成分（２５６階調） i ；縦方向の分割番号(i = 1,2,3,...,ei) ei ；縦方向の分割数( = n/k) n ；縦方向の画素数 k ；画像の縦方向（横方向）縮小率の逆数 j ；横方向の分割番号(j = 1,2,3,...,ej) ej ；横方向の分割数( = m/k ) m ；横方向の画素数 x ；分割画像の縦方向画素番号(x = 1,2,3,...,
k) y ；分割画像の横方向画素番号(y = 1,2,3,...,
k) L ；各RGB成分の分割数 Ｂc ；代表範囲ブロック c ；代表範囲ブロックのブロック番号 r[c] ；代表範囲ブロックのR成分の分割番号 g[c] ；代表範囲ブロックのG成分の分割番号 b[c] ；代表範囲ブロックのB成分の分割番号 dotnum[s]；代表範囲ブロックに含まれる画素の総数 Dsum ；ブロック内画素の総和値 DRsum ；ブロック内画素のR成分の総和値 DGsum ；ブロック内画素のG成分の総和値 DBsum ；ブロック内画素のB成分の総和値 Ｍij ；ブロック内画素平均値 MRij ；ブロック内画素平均値のR成分 MGij ；ブロック内画素平均値のG成分 MBij ；ブロック内画素平均値のB成分 である。

【００７２】このようにして算出した平均値Ｍijが、分
割領域Ｇijの代表色となる。なお、ステップＳ１６が、
図３に示す画素平均値算出処理５８に対応する。

【００７３】ＣＰＵ４２は、このようにして、各分割画
像Ｇijごとに、３次元ヒストグラムを作成し（ステップ
Ｓ１２）、代表範囲ブロックＢcを求め（ステップＳ１
４）、平均値Ｍijを算出する（ステップＳ１６）。この
ようにして、各分割画像Ｇijごとに、代表色を求める。

【００７４】つぎにＣＰＵ４２は、各分割画像Ｇijごと
に求めた平均値Ｍijを１ドットとする縮小カラー画像Ｍ
を作成する（ステップＳ１８）。この縮小カラー画像Ｍ
のサイズは、ei×ejである。以下に、縮小カラー画像Ｍ
の画素値（フルカラー画素）Ｍijのフォーマットを示
す。

【００７５】Ｍij＝{ MRij, MGij, MBij } ただし、 Ｍij ；縮小カラー画像Ｍの画素値 MRij ；縮小カラー画像の画素値のR成分 MGij ；縮小カラー画像の画素値のG成分 MBij ；縮小カラー画像の画素値のB成分 i ；縦方向の分割番号(i = 1,2,3,...,ei) ei ；縦方向の分割数( = n/k) n ；縦方向の画素数 k ；画像の縦方向（横方向）縮小率の逆数 j ；横方向の分割番号(j = 1,2,3,...,ej) ej ；横方向の分割数( = m/k ) m ；横方向の画素数 である。

【００７６】図１３に、縮小カラー画像Ｍを示す。ま
た、図１４に縮小カラー画像Ｍのデータ形式を示す。な
お、ステップＳ１８が、図３に示す縮小画像作成処理６
０に対応する。

【００７７】なお、上述の実施例においては、色空間と
してRGB空間を用いたが、色空間として、Ｙ（イエ
ロ）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）を要素とするYMC
空間や、Ｈ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｖ（明度）を要素と
するHSV空間を用いることもできる。

【００７８】また、分割領域Ｇijの代表色として、代表
範囲ブロックＢcに属する画素値の平均値Ｍijを採用し
たが、分割領域Ｇijの代表色として、以下の式で定義さ
れる代表範囲ブロックＢcの中央値Ｃijを採用してもよ
い。

【００７９】 中央値： Ｃij = { CRij, CGij, CBij } ただし、 CRij[x,y] = 256/L * (r[c]-1/2) CGij[x,y] = 256/L * (g[c]-1/2) CBij[x,y] = 256/L * (b[c]-1/2) である。

【００８０】分割領域Ｇijの代表色として中央値Ｃijを
採用することにより、平均値Ｍijを算出するための時間
を節減することができ、カラー画像縮小処理の処理速度
の短縮を図ることができる。

【００８１】また、RGB空間を範囲ブロックＢsに分割
し、各分割画像Ｇijごとに、RGB空間における３次元ヒ
ストグラムを作成し、最も出現頻度の高い代表範囲ブロ
ックＢcを選択することにより、当該分割画像Ｇijの代
表色を求めるよう構成したが、Ｒ、Ｇ、Ｂ各成分の階調
（実施例では各成分とも２５６階調）が少ないような場
合（たとえば、３２階調）には、RGB空間を範囲ブロッ
クＢsに分割することなく、各色の出現頻度を直接計数
し、出現頻度の高い色を当該分割画像Ｇijの代表色とす
ることもできる。このように構成すれば、３次元ヒスト
グラムを作成する必要がなくなり、処理時間の短縮を図
ることができる。

【００８２】なお、上述の実施例においては、ＣＰＵ４
２を用いて、図１に示すカラー画像縮小装置の各機能を
実現した場合を例に説明したが、当該各機能の一部また
は全部を、ハードウェアロジックにより実現することも
できる。

【００８３】

【発明の効果】請求項１のカラー画像縮小装置および請
求項３のカラー画像縮小方法は、分割画像を構成する画
素の色のうち、最大度数の色を分割画像の代表色として
縮小カラー画像を作成することを特徴とする。

【００８４】したがって、分割画像にいちばん多く現れ
る色に近い色を代表色として、画像を縮小することがで
きる。すなわち、原カラー画像の色情報を保持しつつ縮
小カラー画像を得ることができる。

【００８５】請求項２のカラー画像縮小装置および請求
項４のカラー画像縮小方法は、さらに、色空間を分割し
て得られる各範囲ブロックに属する色を有する画素の数
を計数し、範囲ブロックのうち画素を最も多く含む代表
範囲ブロックに対応する色を分割画像の代表色として出
力することを特徴とする。

【００８６】したがって、後処理の要求に対応させて範
囲ブロックの大きさを設定することができる。すなわ
ち、さらに、任意の精度で原カラー画像の色情報を保持
しつつ縮小カラー画像を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項に記載したカラー画像縮小装置の構成を
示す図面である。

【図２】この発明によるカラー画像縮小装置の各機能
を、ＣＰＵを用いて実現した場合のハードウェア構成の
一例を示す図面である。

【図３】この発明の一実施例によるカラー画像縮小装置
による、カラー画像縮小処理のブロック図である。

【図４】この発明の一実施例によるカラー画像縮小装置
による、カラー画像縮小処理を時系列で表したフローチ
ャートである。

【図５】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処理
における、サンプルカラー画像を示す図面である。

【図６】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処理
における、サンプルカラー画像のデータ形式を示す図面
である。

【図７】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処理
における、分割画像を示す図面である。

【図８】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処理
における、分割画像のデータ形式を示す図面である。

【図９】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処理
における、分割画像を構成する画素を示す図面である。

【図１０】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処
理における、分割画像を構成する画素のデータ形式を示
す図面である。

【図１１】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処
理における、３次元ヒストグラムを示す図面である。

【図１２】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処
理における、範囲ブロックおよび代表範囲ブロックのデ
ータ形式を示す図面である。

【図１３】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処
理における、縮小カラー画像を示す図面である。

【図１４】この発明の一実施例によるカラー画像縮小処
理における、縮小カラー画像のデータ形式を示す図面で
ある。

【図１５】従来のカラー画像縮小装置によるカラー画像
縮小処理のブロック図である。

【図１６】従来のカラー画像縮小処理における、分割画
像および縮小カラー画像を示す図面である。

【符号の説明】

２４・・・・・代表色生成手段 ２６・・・・・ヒストグラム作成手段 ２８・・・・・範囲選択出力手段 ３０・・・・・縮小画像作成手段

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像記憶領域に記憶された原カラー画像
   を、複数の分割画像に分割する画像分割手段、 分割画像を構成する画素の色のうち、最大度数の色を分
   割画像の代表色とする代表色生成手段、 １つの分割画像を１画素に置換するとともに、該分割画
   像の代表色を該１画素の色として、縮小カラー画像を作
   成する縮小画像作成手段、 を備えたことを特徴とするカラー画像縮小装置。
2. 【請求項２】請求項１のカラー画像縮小装置において、
   代表色生成手段が、 分割画像を構成する画素について、色空間を分割して得
   られる各範囲ブロックに属する色を有する画素の数を計
   数するヒストグラム作成手段、 範囲ブロックのうち画素を最も多く含む範囲ブロックを
   代表範囲ブロックとして選択するとともに、代表範囲ブ
   ロックに対応する色を分割画像の代表色として出力する
   範囲選択出力手段、 を備えたことを特徴とするカラー画像縮小装置。
3. 【請求項３】原カラー画像を、複数の分割画像に分割
   し、 分割画像を構成する画素の色のうち、最大度数の色を分
   割画像の代表色とし、 １つの分割画像を１画素に置換するとともに、該分割画
   像の代表色を該１画素の色として、縮小カラー画像を作
   成すること、 を特徴とするカラー画像縮小方法。
4. 【請求項４】請求項３のカラー画像縮小方法において、
   代表色を定めるに際し、 分割画像を構成する画素について、色空間を分割して得
   られる各範囲ブロックに属する色を有する画素の数を計
   数し、 範囲ブロックのうち画素を最も多く含む範囲ブロックを
   代表範囲ブロックとして選択するとともに、代表範囲ブ
   ロックに対応する色を分割画像の代表色として出力する
   こと、 を特徴とするカラー画像縮小方法。