JPH11232443A - カラーパレットの作成方法及び画像処理方法と装置 - Google Patents

カラーパレットの作成方法及び画像処理方法と装置

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JPH11232443A
JPH11232443A JP10319472A JP31947298A JPH11232443A JP H11232443 A JPH11232443 A JP H11232443A JP 10319472 A JP10319472 A JP 10319472A JP 31947298 A JP31947298 A JP 31947298A JP H11232443 A JPH11232443 A JP H11232443A
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JP10319472A
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Zahoo John
ザホー ジョン
L Coler Timothy
エル コーラー ティモシー
Hyuui Jonathan
ヒューイ ジョナサン
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    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/64—Systems for the transmission or the storage of the colour picture signal; Details therefor, e.g. coding or decoding means therefor
    • H04N1/644—Systems for the transmission or the storage of the colour picture signal; Details therefor, e.g. coding or decoding means therefor using a reduced set of representative colours, e.g. each representing a particular range in a colour space

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来のカラーパレットの作成には非常に多数
の計算を必要とし、処理速度が遅かった、またパレット
色が作成された後、画像色からパレット色へのマッピン
グが難しいという問題を解決する。 【解決手段】 色空間内に表された色画像からｍ色のカ
ラー・パレットを作成するために、まず、色画像に対応
する画素イメージデータを得、次に、この画素イメージ
データの各色についての発生頻度を求め、色空間を分割
することによって形成されたｍに等しいか或はそれ以下
の所定数のセルの１つに画素イメージデータの各色を割
り当て、ｎ色のパレット色が得られるように、色が存在
する各セルで最も頻繁に発生する色を選択する。また未
選択の各色についてのボート値を算出し、（ｍ−ｎ）色
を最高のボート値を有する未選択の色として選択する。
また色空間を所定数のセルに分割することによって得ら
れたｍ色の縮小パレットに、色空間内に表された色画像
の入力色をマッピングする。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カラーパレットを
作成し使用することに関し、詳細には、コンピュータ又
はその他のデジタル画像処理装置内のカラー画像を表示
し、記憶し、送信するために使用できるカラーパレット
の作成方法及び画像処理方法及び装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータ又はその他のデジタル画像
処理装置内のカラー画像を処理又は表示するには、画像
中の各画素の色成分値を指定しなければならない。例え
ば、ＲＧＢ（赤、緑、青）の色空間では、画像中の各画
素についての赤強度レベル、緑強度レベル、青強度レベ
ルのそれぞれを指定することによってカラー画像を表す
ことができる。なお、１色当たり８ビットを割当てるこ
とにより、視覚的に受け入れられる結果が得られること
が判明している。しかし、この場合、１画素当たり２４
ビットが必要であり、このことは、高解像度を頻繁に使
用する場合、単一のカラー画像を表すのにかなりの量の
データが必要になることを意味する。そのような大量の
データを処理するには、大量のメモリと長い処理時間の
両方が必要になる。
【０００３】従って、より少ない色セットを使用して画
像を表す従来型の技法が提案されている。そのような色
セットは、従来よりカラーパレットとして知られてお
り、多くの場合、２５６色の異なる色を含む。前述のよ
うに、カラー画像中の各画素は通常、２４ビットで表さ
れ、それによって２の24乗又は１６７０万色以上の異な
る色を定義することができる。従って、カラー画像中の
各色を２５６色のカラーパレット中の１つの色で置き換
えることによって、カラー画像中の各画素を２４ビット
の色情報ではなく、カラーパレットの８ビットのインデ
ックスで表すことができる。さらに、パレット色が正し
く選択され、特定の画像に固有のパレットが使用されれ
ば、多くの場合、画質はそれほど低減しない。
【０００４】その場合、１つの問題は、パレット色を如
何にして適切に選択するかにある。言い換えれば、２４
ビットカラー画像が最大で１６７０万色を有することが
できる場合、画像を適切に表す２５６色を、これらの１
６７０万色からどのように選択するかが問題となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】パレット色を作成する
ための様々な従来型の技法が提案されている。しかし、
これらの方法はそれぞれ、それ自体の問題を有する。例
えば、いくつかの従来の技法では多くの場合、対象画像
に関する良好な視覚結果を与える色を選択することがで
きない場合がある。例えば、他の従来の技法は、分離さ
れた小さな色が画像の全体的な印象に対して重要である
場合でも、そのような色を無視する。他のいくつかの従
来の技法では、非常に多数の計算を必要とし、従って、
処理速度が遅い。他の技法を用いた場合、パレット色が
作成された後、画像色からパレット色へのマッピングが
困難になる。即ち、パレット色が特定された後に、どの
パレット色が真の画像色に「最も近い」かを入力画像中
の各画素ごとに特定するのは面倒である。
【０００６】本発明は上記従来例に鑑みてなされたもの
で、色空間を、パレットで必要とされる色の数よりも少
ない所定数のセルに分割し、画像色が存在する各セルか
ら少なくとも１色を選択し、セル同士の間で残りの画像
色がどのように分配されているかに基づいて残りのパレ
ット色を選択することにより、画像のカラーパレットを
作成することによって前述の問題に対処する。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の一態様によれ
ば、色空間内に表されたカラー画像からｍ個の色（２の
8乗＝２５６色など）を有するカラーパレットを作成す
るために、まずカラー画像に対応する画素イメージデー
タを得る。次いで、画素イメージデータ中の各色の発生
頻度を求める。画素イメージデータ中の各色を、色空間
を分割することによって形成された所定数（ｋ）（ｋ＜
ｍ）のセルのうちの１つに割り当てる。例えば、色空間
の各軸をサイズのほぼ等しい６つの区間に分割し、ｋ＝
６×６×６＝２１６個の矩形箱型のセルを得ることがで
きる。ｎ個（ｎ≦ｋ）のパレット色が得られるように、
色が存在する各セルで最も頻繁に発生する色を選択す
る。未選択の各色についてボート値（得票値：vote val
ue）を算出する。このボート値は少なくとも部分的には
画素イメージ中の色の発生頻度と、対応するセル中の色
のランクに基づく重み係数（weighting factor）とに基
づく値であり、未選択の色とは、第１の選択ステップで
選択されなかった色である。その後、残りの（ｍ−ｎ）
パレット色を、最高のボート値を有する未選択の色とし
て選択する。
【０００８】前述の構成によって、入力カラー画像中の
元の色はそれぞれ、元の色がどれだけ頻繁に発生するか
に拘わらずに、それに近いパレット色を有する。その結
果、画像での発生頻度が比較的低い色でも、パレット内
でそれに近い色で表すことができる。さらに、各パレッ
ト色がセルに関連付けされるので、パレット色を構成す
る構造が固有に与えられ、従って、入力画像の色を対応
するパレット色に容易にマップすることができる。
【０００９】本発明の他の態様によれば、各画素が色空
間内で表された、多くの画素を有するカラー画象から、
ｍ個の色（２５６色など）を有するカラーパレットが作
成される。まず、画素の各色成分の最小位ビット（複
数）をゼロにすることによって、カラー画像中の各画素
の色を量子化する。各量子化色の発生頻度をカウントす
る。カラー画像中の各量子化された色を、色空間を分割
することによって形成された所定数（ｋ）（ｋ＜ｍ）の
セルのうちの１つに割り当てる。例えば、色空間の各軸
をサイズのほぼ等しい６つの区間に分割し、それによっ
てｋ＝６×６×６＝２１６個の矩形の箱型のセルを得る
ことができる。ｎ（ｎ≦ｋ）個のパレット色が得られる
ように、カウントに基づいて、量子化色が存在する各セ
ルで最も頻繁に発生する量子化色を選択する。次いで、
各セル中の未選択の色を、その相対的な発生頻度に基づ
いてランク付けし、よりランクの高い色が、同じセル中
のよりランクの低い色よりも頻繁に発生するようにす
る。未選択の色とは、第１の選択ステップで選択されな
かった量子化色である。よりランクの高い色がよりラン
クの低い色よりも大きな重み係数を受け取るように、未
選択の色のランクに基づいて重み係数を未選択の各色ご
とに算出する。未選択の各色についてボート値を割り当
てる。ボート値は少なくとも部分的には量子化色の発生
頻度と、量子化色の割り当てられた重み係数とに基づく
値である。最後に、残りの（ｍ−ｎ）パレット色を、最
高のボート値を有する未選択の色として選択する。
【００１０】前述のことによって、本発明は、様々な入
力画像に関する良好な視覚的結果を作成するように各パ
レット色を同時に選択し、パレット色を高速に特定し、
入力画像の色の高速マッピングを可能にする、パレット
色を構成する構造を与えることができる。
【００１１】本発明の他の態様によれば、色空間内で表
されたカラー画像中の入力色が、色空間を所定数のセル
に分割することによって得られたｍ色の縮小パレットに
マップされ、入力色を含む少なくとも１つのパレット色
が各セルに入る。このマッピングは、各入力色がどのセ
ルに位置しているかを判定し、各入力色について特定さ
れたセル中のすべてのパレット色の中で最も近いパレッ
ト色にその入力色をマップすることによって行われる。
【００１２】前述の構成によって、同じセル中のパレッ
ト色までの距離を算出するだけでよいので、入力カラー
画像中の色を選択されたパレット色にマップするための
処理時間を短縮することができる。
【００１３】本発明のより特定の態様によれば、入力色
が位置するセルは、三次元ベクトルを見出すことによっ
て判定される。色空間内の各色成分を所定数の範囲に分
割し、入力色の各色成分がどの範囲に入るかを判定する
ことによって、各入力色ごとのベクトルが求められる。
【００１４】前述のことによって、ある色が位置するセ
ルを高速に特定することができる、それによって、入力
カラー画像中の色の、選択されたパレット色へのマッピ
ングをずっと高速に行うことができる。
【００１５】この簡単な要約は、本発明の性質を迅速に
理解していただくために与えたものである。本発明の好
ましい実施形態の以下の詳細な説明を添付の図面と共に
参照することによって本発明をより完全に理解すること
ができるであろう。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１７】図１は、本発明の代表的な実施形態の外観
図を示す。図１において、マイクロソフト(TM)・ウイン
ドウズ(TM)などのウィンドウ環境を有するマッキントッ
シュ(TM)又はIBM PC互換コンピュータなどのコンピュー
タ機器１が示されている。このコンピュータ機器１は、
カラー・モニタなどの表示画面２と、テキスト・データ
およびユーザ・コマンド等を入力するキーボード４と、
表示画面２上に表示された対象を指示し処理する、マウ
スなどのポインティング・デバイス５とを備える。
【００１８】コンピュータ機器１は、文書処理およびス
プレッドシート文書と、フルカラーフォーマット又は減
色したフォーマットの画像データと、その他のデータ・
ファイルを含めることのできるデータ・ファイルを記憶
し、減色（color reduction）プログラムや、画像処理
プログラムや、文書処理プログラムおよびスプレッドシ
ート処理プログラム、その他の情報処理プログラムなど
のアプリケーション・プログラムを記憶する、コンピュ
ータ・ディスク６などの大容量記憶装置を含む。そのよ
うなアプリケーション・プログラムは、記憶されたプロ
グラム命令シーケンスを含み、このシーケンスによっ
て、コンピュータ機器１はデータ・ファイルを処理して
ディスク６上に格納し、このファイル内のデータを表示
画面２を介してオペレータに示す。
【００１９】画像データはスキャナ７により入力され、
このスキャナ７は文書又はその他の画像を走査し、その
ような文書のビット・マップ画像をコンピュータ機器１
に与える。尚、このような画像データは、様々な他の供
給源から直接、或はネットワーク・インターフェース９
等を介してコンピュータ機器１に入力することもでき
る。
【００２０】図１には、プログラム可能な汎用コンピュ
ータ装置が示されているが、本発明を実施する際には、
スタンド・アローン型のコンピュータ又はその他の種類
の画像処理装置も使用できることを理解されたい。
【００２１】図２は、コンピュータ機器１の内部構成を
示すブロック図である。図２に示したように、コンピュ
ータ機器１は、コンピュータ・バス２１と相互接続され
た中央演算処理装置（ＣＰＵ）２０を含む。コンピュー
タ・バス２１は、スキャナ・インターフェース２２、ネ
ットワーク・インターフェース２４、ディスプレイ・イ
ンターフェース２７、キーボード・インターフェース２
８、マウス・インターフェース２９、メイン・メモリ３
０、ディスク６とも相互接続される。
【００２２】メイン・メモリ３０は、例えば減色プログ
ラム、画像処理プログラム、その他のアプリケーション
・プログラムなどの記憶されているプログラム命令を実
行する際、ＣＰＵ２０によって使用されるランダム・ア
クセス記憶域を提供するようにコンピュータ・バス２１
と相互接続される。具体的には、ＣＰＵ２０は、これら
のプログラムをディスク６からメイン・メモリ３０にロ
ードし、記憶されているこれらのプログラムをメイン・
メモリ３０から実行する。
【００２３】次に、本実施形態の動作について、図３を
参照して説明する。図３は、本実施の形態によってカラ
ーパレットを作成し、使用することによる減色を示す流
れ図である。好ましくは、図３に示したステップは、最
初にディスク６に記憶し、その後でディスク６からメイ
ン・メモリ３０にダウンロードし、次いでメイン・メモ
リ３０から実行することのできるコンピュータ実行可能
な処理ステップ（画像処理方法）を示す。簡単に言え
ば、図３によれば、画像データが入力され、入力画像の
カラーパレットが作成され、入力画像中の色がパレット
中の色に対応するコードにマップされ、作成されたカラ
ーパレットが、マップされたカラー画素データと共に記
憶又は送信される。
【００２４】詳細には、ステップＳ３０１で、スキャナ
７を使用して文書を走査することなどによって、画像デ
ータがコンピュータ機器１に入力される。画像データ
は、様々な他の供給源から、デジタル・カメラなど他の
画像入力装置を使用して直接入力することも、或はネッ
トワーク・インターフェース９を介して間接的に入力す
ることもできる。いずれの場合も、入力画像データは好
ましくはビットマップ形式であり、各画素は、赤色成
分、緑色成分、青色成分のそれぞれについて８ビット値
で表される。しかし、画像データを他のフォーマットで
入力されるとともに他の色空間で入力することもできる
ことに留意されたい。
【００２５】ステップＳ３０２で、入力画像データに基
づいてカラーパレットが作成される。このステップにつ
いては、図４に示すフローチャートを参照して以下で詳
しく説明する。
【００２６】ステップＳ３０４で、入力画像データ中の
色は、作成されたパレット中の色に対応するコードにマ
ップされる。このステップについては、図１１に示すフ
ローチャートを参照して以下で詳しく説明する。
【００２７】ステップＳ３０５で、ステップＳ３０２で
作成されたパレット色のテーブルと、ステップＳ３０４
で得られたパレット色コードが記憶又は送信される。例
えば、このステップでは、パレット・テーブルおよびコ
ード化データをカラー・モニタ２に出力し、カラー・モ
ニタによって表示されてもよい。また、データをディス
ク６などに記憶するか、或は後で表示できるようにネッ
トワーク・インターフェース９を介して遠隔地に送信し
てもよい。
【００２８】図４は、本実施の形態に係るカラーパレッ
トの作成処理を示すフローチャートである。要約すると
図４によれば、各色成分が８ビットから５ビットに一様
に量子化され、各量子化色の発生頻度が求められ、各量
子化色がＲＧＢ色空間内のセルに割り当てられ、少なく
とも１つの量子化された色を有する各セルごとに、セル
中の最高発生頻度を有する量子化色がパレット色として
特定されて選択され、セルごとに、セル中のすべての未
選択の色がランク付けされ、各セル中の未選択の量子化
色に重み付けが適用されて各量子化色のボート値が得ら
れ、次いで、ランク付けされた全ての未選択の量子化色
がボート値に従ってランク付けされ、最後に、最高のボ
ート値に基づいて残りのパレット色が選択される。
【００２９】詳細にはステップＳ４０１で、各色成分
（ＲＧＢ）が８ビットから５ビットに一様に量子化され
る。好ましくは、このステップは、３回の右シフトなど
により、最小位の３ビットをゼロにし、或は無くすこと
によって実行される。この結果、各色成分についての離
散レベル数（数値）が２５６から３２に減少する。この
ステップが本実施の形態で必ずしも必要なものではな
く、このステップを使用する場合には、他の量子化度が
使用できることに留意されたい。しかし、８ビットから
５ビットへの量子化によって、互いに密接に関係する色
が適切にクラスタ化されることが判明しており、このよ
うなクラスタ化は、そのような互いに密接に関係する色
の発生頻度を求める際に有用である。
【００３０】ステップＳ４０２で、各量子化色の発生頻
度が求められる。このステップは好ましくは、ステップ
Ｓ４０１で量子化された画像データ中の３２７６８（即
ち、３２の3乗）個の異なる量子化色の発生回数を単に
カウントすることによって実行される。
【００３１】ステップＳ４０４では、ステップＳ４０１
で量子化された画像データ中の各色がＲＧＢ色空間内の
セルに割り当てられる。なお、ＲＧＢ色空間は好ましく
は、図５に示したように、サイズのほぼ等しい２１６個
のセルに分割される。図５を見ればわかるように、各Ｒ
ＧＢ色成分は好ましくは、以下の６つの強度レベル範囲
に分割される。
【００３２】 範囲０：０≦ｘ＜６ 範囲１：６≦ｘ＜１１ 範囲２：１１≦ｘ＜１６ 範囲３：１６≦ｘ＜２１ 範囲４：２１≦ｘ＜２６ 範囲５：２６≦ｘ＜３２ 従って、最初の範囲および最後の範囲はそれぞれ、幅が
６量子化レベルであり、中央の４つの範囲は、幅が５量
子化レベルである。結果として得られる三次元セルはそ
れぞれ、セルの寸法に応じて、１２５個（即ち、５の3
乗）ないし２１６個（即ち、６の3乗）の量子化色を含
む。従って、セル５１などの内部セルは、図６（Ａ）に
詳しく示したように寸法５×５×５を有する。一方、セ
ル５２などのセルは、図６（Ｂ）に詳しく示したように
寸法５×５×６を有する。ＲＧＢ色空間のこの分割に基
づいて、各量子化色が、そのＲＧＢ値が存在するセルに
割り当てられる。
【００３３】色空間は好ましくは、所定のサイズを有す
る所定数のセルに分割されるが、セルの厳密な数および
サイズは本実施の形態では重要ではない。好ましい実施
の形態では、各色成分の最初の範囲および最後の範囲は
他の範囲よりもわずかに広い。これは、人間の視覚系が
これらの極めて暗い強度レベルおよび極めて明るい強度
レベルでは敏感ではないからである。しかし、他のセル
形状、サイズ、構成を使用してもよい。例えば、入力色
空間がＲＧＢではない場合、いくつかの異なる形状のセ
ルを使用することが望ましい。
【００３４】ステップＳ４０５で、各セルが別々に調べ
られる。セルが少なくとも１つの量子化色を含む場合、
そのセル中のすべての量子化色から最高発生頻度を有す
る量子化色がパレット色として選択される。そのため、
このステップではｎ（ｎは、画像データから得た少なく
とも１つの量子化色を含むセルの数に等しい）色のパレ
ット色が選択される。従って、好ましい実施の形態のｎ
の値は１ないし２１６の範囲であってよく、その場合、
依然として（２５６−ｎ）色のパレット色を選択するこ
とができる。十分に分散された色値を有する画像の場
合、ｎの値としては通常２１６近い値が選択され、それ
に対して、より狭い色範囲を有する画像（例えば、森の
シーン）の場合、ｎは通常、２１６よりもずっと小さく
なる。
【００３５】ステップＳ４０６で、未選択の量子化色が
セルごとにランク付けされる。なお、ｎ個のセルはそれ
ぞれ、零或はそれ以上の未選択の色を有することができ
る。従って、セル５１が、図７（Ａ）に示したように、
７つの量子化色、即ち、色１００ないし１０６を含見、
ステップＳ４０５で色１００が選択され、セル５１に６
つの未選択の色（即ち、色１０１ないし１０６）が残っ
たと仮定する。色１０１ないし１０６はそれぞれ、その
相対発生頻度に基づいてランク付けされる。従って、色
１０１はランク１を有し、色１０２はランク２を有し、
以下同様である。
【００３６】同様に、セル５２が、図７（Ｂ）に示した
ように、３つの色を含むと仮定する。ステップＳ４０５
で色１１０が選択され（ただし、セル５１内の他の未選
択の色の方が高い発生頻度を有する）、２つの未選択の
色（即ち、色１０１および１０２）が残される。色１１
１はより高い発生頻度を有し、従って色１１１にはラン
ク１が割り当てられ、色１１２にはランク２が割り当て
られる。
【００３７】ステップＳ４０７で、重み係数が求めら
れ、各セル中の未選択の各量子化色ごとにボート値が得
られる。好ましくは、重み付け関数は、ステップＳ４０
６で求められた色のランクに基づく単調に減少する関数
である。さらに好ましくは、重み付け関数は次式で特定
される。
【００３８】Ｗ（ｉ）＝１−（ｉ／２５６） 上式で、ｉは、ステップＳ４０６で求められるセル中の
色のランクを示し、Ｗ（ｉ）はそのランクに対応する重
み係数である。
【００３９】次いで、色の発生頻度および重み係数に基
づいて、未選択の各量子化色ごとにボート値が求められ
る。好ましくは、色の発生頻度に、色のセル・ランクに
対応する重み係数を乗じることによってボート値が算出
される。
【００４０】これらの重み係数を適用した結果として、
図７（Ａ）に示した各色のボート値が図８（Ａ）に示さ
れ、図７（Ｂ）に示した各色のボート値が図８（Ｂ）に
示されている。図８（Ａ）と図７（Ａ）、図８（Ｂ）と
図７（Ｂ）とを比較すると、発生頻度に対して、ランク
のより低い色のボート値の方が、ランクのより高い色の
ボート値よりも減少することがわかる。従って、色１０
１のボート値と色１１１のボート値は、それぞれの発生
頻度とほぼ等しい。一方、色１０６のボート値は、それ
に対応する発生頻度よりもずっと低い。
【００４１】ステップＳ４０９で、すべてのセルから得
たすべての未選択の重み付け色がグループ化され、それ
らのボート値に従ってランク付けされる。図９は、図８
（Ａ）及び図８（Ｂ）の色および対応するボート値とを
使用した未選択の重み付け色のランク付けの一例を示
す。図７（Ａ）と図７（Ｂ）とを比較することによって
明らかなように、色１０４、１０５、１０６はそれぞ
れ、色１１１および１１２のそれぞれよりも高い発生頻
度を有しているのも拘わらず、図９に示したように、色
１１１は色１０４よりも高いランクを有し、色１１２は
色１０５及び１０６よりも高いランクを有している。こ
のステップでのランク付けは、バブル・ソート技法など
従来のソート技法によって行うことができる。
【００４２】ステップＳ４１０で、重み付けされた未選
択の量子化色の最高のボート値に基づいて残りのパレッ
ト色が選択される。例えば、ステップＳ４０５でｎ＝２
０１色が選択された場合は、このステップで残りの５５
色のパレット色が選択される。再び図９を参照するとわ
かるように、ランク１ないし５５に対応する色が選択さ
れる。この例から明らかなように、ある色は、セル５１
の未選択の色よりも低い発生頻度を有するにも拘わら
ず、セル５２から選択される。従って、本実施の形態は
通常、単に、発生頻度にのみ基づいてパレット色を選択
する場合よりも、選択されたパレット色を分散させるこ
とができる。
【００４３】ステップＳ４１１で、選択されたパレット
色のテーブルが作成される。そのようなテーブルの例を
図１０（Ａ）に示す。図１０（Ａ）に示したように、色
１５１、１５２、１５４など２５６色のパレット色がテ
ーブルに表されている。テーブル内の各色ごとにそれぞ
れ、コード・エントリ１６１、セル・エントリ１６２、
ＲＧＢ色成分値１６４ないし１６６がある。コード値１
６１には、好ましくは０ないし２５５の番号が付加さ
れ、これらの値を任意に割り当てることができる。しか
し、圧縮のために、画像データ中のパレット色の相対発
生頻度に基づいてコード値１６１を割り当てることが好
ましい。
【００４４】セル値１６２は、パレット色が配置された
セルを示す。セル値には単に０ないし２１５の通し番号
を付加することができる。しかし、好ましい実施の形態
では、セルが３桁のインデックスによって指定され、こ
の各数字は、０ないし５の範囲であり、それぞれ、パレ
ット色のそれぞれのＲＧＢ値の範囲に対応する。
【００４５】最後に、テーブルはパレット色のＲＧＢ値
を含む。ＲＧＢ値は、元の入力データに対応し、それぞ
れ８ビットで表され、従って０ないし２５５の範囲であ
ってよい。最小位の３ビットを零にすることによって入
力色の各色成分値が量子化されているので、各ＲＧＢ成
分は８の倍数である。従って、パレット色ＲＧＢ値の上
位５ビットのみを記憶し、それによって必要なテーブル
容量を低減することが好ましい。
【００４６】次に、（ステップＳ３０４を実行するため
に）入力カラー画像データを、ステップＳ３０２で作成
されたパレット色にマップするステップについて、図１
１を参照して詳しく説明する。簡単に言えば、図１１に
よれば、パレット色のテーブルが、パレット色のそれぞ
れのセルに従ってパレット色をグループ化するように再
構成され、画素のＲＧＢ値が入力され、入力画素の色が
位置するセルのインデックスが求められ、特定されたセ
ル中のすべてのパレット色が検索され、入力色から特定
されたセル中の各パレット色までの距離が算出され、入
力画素のＲＧＢ値が、入力色までの距離が最も短いパレ
ット色に対応するコードで置き換えられ、入力画像中の
各画素ごとに前述のステップが繰り返され、各画素の処
理後、マップされた画素データが出力される。
【００４７】より詳細には、ステップＳ１１０１で、
（図１０（Ａ）に示したテーブルのような）図４に示し
たステップに従って作成されたパケット色のテーブル
が、対応するセルに従ってパレット色をグループ化する
ように再構成される。テーブルは好ましくは、セルのイ
ンデックスを供給することによって、セル中のすべての
色の迅速な検索が可能になるように再構成される。この
ステップに従って再構成されたテーブルの例を図１０
（Ｂ）に示す。この図では、セル中の色の数とそのよう
な各色についての対応する色成分値が各セルごとにリス
トされている。このステップは、既にそれぞれのセルに
従って構成されているパレット色を有するテーブルを作
成するようにステップＳ４１１を実施する場合には省略
することができる。
【００４８】ステップＳ１１０２で、画素の色成分値が
入力される。この実施の形態では、色成分は８ビットの
ＲＧＢ値として指定される。
【００４９】ステップＳ１１０３で、入力画素の色が位
置する６×６×６個のセルのうちの１つのインデックス
（Ｉ、Ｊ、Ｋ）が色のＲＧＢ値に基づいて求められる。
好ましい実施の形態では、（Ｉ、Ｊ、Ｋ）値は以下のよ
うに求められる。
【００５０】Ｉ＝ｆ（Ｒ／８） Ｊ＝ｆ（Ｇ／８） Ｋ＝ｆ（Ｂ／８） ここで、８による除算（即ち、Ｒ／８、Ｇ／８、Ｂ／
８）がステップＳ４０１の５ビット量子化に対応し、例
えば、３回の右シフトによって同様に達成できることに
留意されたい。
【００５１】ステップＳ１１０４で、ステップＳ１１０
３で求められたインデックスに対応するセル１６２を位
置付けるために、図１０（Ｂ）に示したテーブルのよう
な再構成されたパレット色テーブルが探索される。次い
で、このセル中のすべてのパレット色がただちに検索さ
れる。この実施の形態では、パレット色が作成される間
に入力色を含む各セルから少なくとも１つのパレット色
が選択されているので、このステップでは、確実に少な
くとも１つのパレット色が検索される。
【００５２】ステップＳ１１０５で、入力画素の色とス
テップＳ１１０４で検索された各パレット色との間の距
離が算出される。好ましくは、このような距離は次式の
ように算出される。
【００５３】 Ｄ（ｋ）＝｜Ｒ−Ｒk｜＋｜Ｇ−Ｇk｜＋｜Ｂ−Ｂk｜ 上式において、Ｄ（ｋ）は、入力色の色成分値（ＲＧ
Ｂ）と特定されたセル中のｋ番目のパレット色の色成分
値（ＲkＧkＢk）との間の距離である。しかし、このよ
うな距離は、ユークリッドのように、他の従来の技法を
使用して求めることもできる。
【００５４】ステップＳ１１０６で、ステップＳ１１０
５で算出された距離のうちで最も短い距離が得られ、対
応するパレット色のコード値１６１が特定される。次い
で、その８ビット・コード値が入力画素の２４ビットＲ
ＧＢ値に置き換わる。
【００５５】ステップＳ１１０７で、現在の画素が最後
の画素であるかどうかが判定される。そうでない場合、
処理はステップＳ１１０２に進み、次の画素が処理され
る。最後の画素であればステップＳ１１０９に進み、マ
ップされた画素データが返される。
【００５６】次に、前述の処理の利点について、図１２
に示した代表的な画像に関して説明する。図１２はカラ
ー画像の白黒表現であり、砂２００と、ヤシの木２０１
と、海２０２と、空２０４と、雲２０５と、帆２０７ａ
及び２０７ｂを有する帆船２０６とを含んでいる。砂２
００の色は主として茶色である。ヤシの木２０１の色は
主として茶色および緑色である。海２０２、空２０４、
雲２０５は主として、青、白、明るい灰色で構成されて
いる。帆２０７ａはある赤色であり、帆２０７ｂは別の
赤色であり、この絵に他の赤色は存在しない。
【００５７】従って、赤画素は、図１２に示した絵の中
の画素の非常に小さな割合しか占めていない。それにも
拘わらず、パレット色が選択される方法により、どちら
がより頻繁に発生しようとも、帆２０７ａの色と帆２０
７ｂの色に近い少なくとも１つのパレット色が選択され
る。好ましい実施の形態では、パレット色が元の色では
なく量子化色から選択されるので、選択されるパレット
色が必ず、図１２に示した２つの赤色の一方と同じにな
るわけではないことに留意されたい。また、絵の中の他
方の赤色に近い第２の赤パレット色を選択することもで
きる。具体的に言えば、本実施の形態では、セル中の色
のランクに基づく重み付け関数を使用するので、絵の中
である青、茶色、又は緑の方が頻繁に発生する場合で
も、第２の赤色に近い色を選択することもできる。従っ
て、本実施の形態では、絵の中で重要ではあるがめった
に現れない色を保存することができる。
【００５８】次に、本発明の第２の実施の形態について
図１３を参照して説明する。図１３は、本発明の実施の
形態２によるプロセス・ステップを示すフローチャート
である。好ましくは、図１３に示したプロセス・ステッ
プは、コンピュータで実行することができ、最初にディ
スク６上に格納され、メイン・メモリ３０にダウンロー
ドされ、次いでメイン・メモリ３０から実行することが
できる。簡単に言うと、図１３によれば、画像データが
入力され、入力画像に関するカラーパレット・テーブル
が作成され、入力画像中の色が、誤差拡散を使用して、
パレット・テーブル内の色に対応するコードにマップさ
れ、作成されたカラーパレット・テーブルが、マップさ
れた色画素データと共に記憶又は送信される。
【００５９】より詳細には、ステップＳ１３０１で、上
記でステップＳ３０１に関して説明したように画像デー
タが入力される。
【００６０】ステップＳ１３０２で、上記でステップＳ
３０２に関して説明したように、入力画像に対するカラ
ーパレット・テーブルが作成される。
【００６１】ステップＳ１３０４で、入力画像中の色
が、誤差拡散を使用して、ステップＳ１３０２で作成さ
れたパレット色に対応するコードにマップされる。この
ステップについては、以下で図１４に示したフローチャ
ートを参照して詳しく説明する。
【００６２】ステップＳ１３０５で、上記ステップＳ３
０５に関して説明したように、ステップＳ３０４で作成
されたマップされた色画素データが記憶又は送信され
る。
【００６３】次に、本発明の第２の実施の形態における
入力画像データ中の色のマッピングについて、図１４の
フローチャートを参照して説明する。簡単に言うと、図
１４によれば、パレット色のテーブルが、それぞれのセ
ルに従ってパレット色をグループ化するように再構成さ
れ、各空セルごとに色が割り当てられ、画素の色成分値
が入力され、入力画素の色が位置するセルのインデック
スが求められ、特定されたセル中のすべてのパレット色
が検索され、入力色からセル中の各パレット色までの距
離が算出され、入力画素のＲＧＢ値が、入力色までの距
離が最も短いパレット色に対応するコードで置き換えら
れ、入力画素と選択されたパレット色との間のＲＧＢ差
値が算出され、次いで、この差分値が周りの画素に分散
され、入力画像の各画素ごとに前述のステップが繰り返
され、マップされた画素データが出力される。
【００６４】より詳細には、ステップＳ１４０１で、上
記ステップＳ１１０１に関して説明したように、パレッ
ト色のテーブルが再構成される。
【００６５】ステップＳ１４０１Ａで、再構成されたパ
レット色テーブル内の各空のセルに色が割り当てられ
る。好ましくは、各空のセルに割り当てられる色は、空
のセルの中心までの距離が最小であるパレット色であ
る。なお、上記ステップＳ１１０５に関して説明した距
離測定のうちのいずれかを使用することなどによって、
従来の方法で距離を測定することができる。
【００６６】ステップＳ１４０２で、上記ステップＳ１
１０２に関して説明したように、画素の色成分値が入力
される。
【００６７】ステップＳ１４０３で、上記ステップＳ１
１０３に関して説明したように、入力色が位置するセル
へのアドレスが求められる。
【００６８】ステップＳ１４０４で、ステップＳ１４０
３で特定されたインデックスに対応するセル１６２を位
置付けるために、図１０（Ｂ）に示したテーブルのよう
な再構成されたパレット色テーブルが探索される。次い
で、このセル中のすべてのパレット色がただちに検索さ
れる。この実施の形態２では、ステップＳ１４０１Ａ
で、前は空であった各セルにパレット色が割り当てられ
ているので、このステップでは、確実に少なくとも１つ
のパレット色が検索される。
【００６９】ステップＳ１４０５で、上記ステップＳ１
１０５に関して説明したように、入力色からステップＳ
１４０３で特定されたセル中の各パレット色とまでの距
離が求められる。
【００７０】ステップＳ１４０６で、上記ステップＳ１
１０６に関して説明したように、入力画素のＲＧＢ値
が、最も短い距離を有するパレット色に対応するコード
で置き換えられる。
【００７１】ステップＳ１４０６Ａで、入力画素の各Ｒ
ＧＢ色成分値とステップＳ１４０６で画素について選択
されたパレット色のそれぞれのＲＧＢ色成分値との間の
差が次式のように算出される。
【００７２】ＤＲ＝Ｒi−Ｒp ＤＧ＝Ｇi−Ｇp ＤＢ＝Ｂi−Ｂp 上式で、（ＲiＧiＢi）は、入力画素のそれぞれのＲＧ
Ｂ値であり、（ＲpＧpＢp）は、入力画素について選択
されたパレット色のそれぞれのＲＧＢ値である。
【００７３】ステップＳ１４０６Ｂで、ステップＳ１４
０６Ａで算出された差分値が１つ又は複数の周囲の画素
に分散される。好ましくは、周囲の４つの画素のうちの
１つがランダムに選択され、この選択された画素に誤差
全体が分散される。さらに好ましくは、図１５を参照す
ると明らかなように、対象画素が画素２５０である場
合、画素２５２ないし２５５のうちの１つがランダムに
選択され、その画素に次式のように誤りが分散される。
【００７４】Ｒj＝Ｒj＋ＤＲ Ｇj＝Ｇj＋ＤＧ Ｂj＝Ｂj＋ＤＢ 上式において、（ＲjＢjＧj）は、ランダムに選択され
た画素のＲＧＢ値である。しかし、他の従来の誤差分散
法を使用することもできる。
【００７５】ステップＳ１４０７で、これが最後の画素
であるかどうかが判定される。そうである場合、ステッ
プＳ１４０９で、マップされた画素データが返される。
最後の画素であれば、ステップＳ１４０２から次の画素
の処理が始まる。
【００７６】本発明の実施の形態２による処理の結果と
して、ある画素をパレット色にマップする際に起こる誤
差は多くの場合、隣接する画素をマップする際に補償さ
れる。
【００７７】なお、本発明は、複数の機器（例えばホス
トコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリン
タなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの
機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装置
など）に適用してもよい。
【００７８】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても達成される。この場合、
記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述し
た実施形態の機能を実現することになり、そのプログラ
ムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することに
なる。
【００７９】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。
【００８０】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれる。
【００８１】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれる。
【００８２】上記では特定の例示的な実施形態に関して
本発明を説明した。しかし、本発明が前述の実施の形態
に限らず、かつ当業者なら本発明の趣旨および範囲から
逸脱せずに様々な変更および修正を加えられることを理
解されたい。
【００８３】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、入
力画像に含まれる色が位置するセルを高速に特定してカ
ラーパレットを作成できる。
【００８４】また本発明によれば、入力された画像の色
を、適正に選択されたセルに位置づけてカラーパレット
へ高速にマッピングすることができる。
【００８５】また本発明によれば、入力画像に対して良
好な視覚的結果が得られるカラーパレットを簡単に作成
できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のワークステーションの外
観斜視図である。
【図２】図１に示したワークステーションの構成を示す
ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係るカラーパレットを
作成し、使用する処理ステップを示すフローチャートで
ある。
【図４】本発明の実施の形態１に係るカラーパレットを
作成する処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態によって分割されたＲＧＢ
色空間を示す図である。
【図６】図５に示す分割された色空間内の代表的なカラ
ーセルを示す図である。
【図７】図６（Ａ）（Ｂ）に示したセル中の色の代表的
な発生頻度を示す図である。
【図８】図６（Ａ）（Ｂ）に示したセル中の色の代表的
なボート値を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に係るボート値による色の
ランク付けを示す図である。
【図１０】本発明の代表的な実施の形態で使用されるカ
ラーパレットテーブルを示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態１に係る、画像中の色を
特定されたパレット色にマップする処理を示すフローチ
ャートである。
【図１２】本発明の利点を示すカラー画像の白黒表現を
示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態２に係るカラーパレット
を作成して使用する処理ステップを示すフローチャート
である。
【図１４】本発明の実施形態２に係る画像中の色を特定
されたパレット色にマップする処理ステップを示すフロ
ーチャートである。
【図１５】本発明の実施の形態２に係る色マッピング・
エラーを周りの画素に分散する方法を説明する図であ
る。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ティモシー エル コーラー アメリカ合衆国 カリフォルニア州 92612， アーバイン， イノベーション ドライブ 110 キヤノン インフォメ ーション システムズ， インク． 内 (72)発明者 ジョナサン ヒューイ アメリカ合衆国 カリフォルニア州 92612， アーバイン， イノベーション ドライブ 110 キヤノン インフォメ ーション システムズ， インク． 内

Claims (77)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 色空間で表されたカラー画像からｍ色を
    有するカラーパレットを作成するカラーパレットの作成
    方法であって、 カラー画像に対応する画素イメージデータを得る工程
    と、 前記画素イメージデータの各色の発生頻度を求める工程
    と、 色空間を分割することによって形成された、ｍに等しい
    か或はそれ以下の所定数のセルの内の１つに、前記画素
    イメージデータの各色を割り当てる工程と、 ｎ色のパレット色が得られるように、ある色が存在する
    各セル中で最も頻繁に発生する色を選択する第１の選択
    工程と、 前記第１の選択ステップで選択されなかった未選択の色
    について、少なくとも画素イメージデータの色の発生頻
    度と、対応するセル中の色のランクに基づく重み係数と
    に基づくボート値を算出する工程と、 （ｍ−ｎ）色を最高のボート値を有する未選択の色とし
    て選択する第２の選択工程と、を有することを特徴とす
    るカラーパレットの作成方法。
  2. 【請求項２】 前記画素イメージデータの色は、カラー
    画像の色に同等に対応することを特徴とする請求項１に
    記載のカラーパレットの作成方法。
  3. 【請求項３】 前記画素イメージデータの色は、カラー
    画像の色を量子化することによって得られることを特徴
    とする請求項１に記載のカラーパレットの作成方法。
  4. 【請求項４】 前記量子化は各色成分の最小位の３ビッ
    トを零に設定するステップを含むことを特徴とする請求
    項３に記載のカラーパレットの作成方法。
  5. 【請求項５】 前記色の発生頻度は、その色を有する画
    素イメージデータの画素数をカウントすることによって
    求められることを特徴とする請求項１に記載のカラーパ
    レットの作成方法。
  6. 【請求項６】 前記色空間は約２１６個のセルに分割さ
    れていることを特徴とする請求項１に記載のカラーパレ
    ットの作成方法。
  7. 【請求項７】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選択
    の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下がる
    につれて、重み係数が単調に減少することを特徴とする
    請求項１に記載のカラーパレットの作成方法。
  8. 【請求項８】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選択
    の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下がる
    につれて、重み係数が線形に減少することを特徴とする
    請求項７に記載のカラーパレットの作成方法。
  9. 【請求項９】 未選択の各色について算出されるボート
    値が、画素イメージデータ中の色の発生頻度と色に関す
    る重み係数との積に等しいことを特徴とする請求項１に
    記載のカラーパレットの作成方法。
  10. 【請求項１０】 各画素が色空間内に表された複数の画
    素を備えるカラー画像からｍ色を有するカラーパレット
    を作成するカラーパレットの作成方法であって、 画素の各色成分の最小位ビットを零にすることによって
    カラー画像の各画素の色を量子化する量子化工程と、 各量子化色の発生頻度をカウントする工程と、 色空間を分割することによって形成されたｍに等しいか
    或はそれ以下の所定数のセルの１つにカラー画像の各量
    子化色を割り当てる工程と、 カウントに基づいて、量子化色が存在する各セル中で最
    も頻繁に発生する量子化色を選択してｎ色のパレット色
    を得る第１の選択工程と、 ランクのより高い色が同じセル中のランクのより低い色
    よりも頻繁に発生するように、各セル中の前記第１の選
    択ステップで選択されなかった未選択の量子化色をその
    相対発生頻度に基づいてランク付けする工程と、 ランクのより高い色がランクのより低い色よりも大きな
    重み係数を受け取るように、未選択の色のランクに基づ
    く重み係数を未選択の各色ごとに算出する工程と、 少なくとも量子化色の発生頻度と、量子化色の割り当て
    られた重み係数とに基づくボート値を未選択の各色に割
    り当てる工程と、 （ｍ−ｎ）色のパレット色を最高のボート値を有する未
    選択の色として選択する第２の選択工程と、 を有することを特徴とするカラーパレットの作成方法。
  11. 【請求項１１】 前記量子化工程では、各色成分の最小
    位の３ビットが零に設定されることを特徴とする請求項
    １０に記載のカラーパレットの作成方法。
  12. 【請求項１２】 前記色空間は約２１６個のセルに分割
    されていることを特徴とする請求項１０に記載のカラー
    パレットの作成方法。
  13. 【請求項１３】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選
    択の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下が
    るにつれて、重み係数が線形に減少することを特徴とす
    る請求項１０に記載のカラーパレットの作成方法。
  14. 【請求項１４】 前記未選択の各色に割り当てられるボ
    ート値が、色の発生頻度と色について算出された重み係
    数との積に等しいことを特徴とする請求項１０に記載の
    カラーパレットの作成方法。
  15. 【請求項１５】 さらに相対発生頻度に従って各セル中
    の量子化色をソートする工程を含むことを特徴とする請
    求項１０に記載のカラーパレットの作成方法。
  16. 【請求項１６】 更に前記ボート値に従って前記未選択
    の色を分類する工程を含むことを特徴とする請求項１０
    に記載のカラーパレットの作成方法。
  17. 【請求項１７】 各セルに少なくとも１つのパレット色
    が割り当てられ、色空間を所定数のセルに分割すること
    によって得られたｍ色の縮小パレットに、色空間内に表
    されたカラー画像中の入力色をマップするカラーパレッ
    トの作成方法であって、 各入力色がどのセルに位置するかを判定する判定工程
    と、 前記判定工程で各入力色について特定されたセルに割り
    当てられた全てのパレット色から得た最も近いパレット
    色にその入力色をマップするマッピング工程と、を有す
    ることを特徴とするカラーパレットの作成方法。
  18. 【請求項１８】 前記判定工程では、入力色の色成分値
    を３ビットだけ右にシフトする工程を含むことを特徴と
    する請求項１７に記載のカラーパレットの作成方法。
  19. 【請求項１９】 前記判定工程が更に、右にシフトされ
    た各色成分値が複数の区間のうちのどれに位置するかを
    判定する工程を含むことを特徴とする請求項１８に記載
    のカラーパレットの作成方法。
  20. 【請求項２０】 前記マッピング工程は、 対象入力色について特定されたセルに割り当てられた各
    パレット色ごとに、入力色の色成分値と、その各パレッ
    ト色の対応する色成分値との間の差の絶対値の和を算出
    する算出工程と、 前記算出工程で算出された最も小さな和に対応する対象
    入力色について特定されたセルのパレット色に対象入力
    色をマップする工程と、を含むことを特徴とする請求項
    １７に記載のカラーパレットの作成方法。
  21. 【請求項２１】 前記判定工程では、色空間内の各色成
    分を所定数の範囲に分割し、入力色の各色成分がどの範
    囲に入るかを判定することによって、各入力色ごとに、
    セルに対応する三次元ベクトルが求められることを特徴
    とする請求項１７に記載のカラーパレットの作成方法。
  22. 【請求項２２】 前記マッピング工程では、対象入力色
    と、前記対象入力色がマップされるパレット色との間の
    誤差が算出され、前記算出された誤差が、前記対象入力
    色を有する画素に隣接した少なくとも１つの画素に分散
    されることを特徴とする請求項１７に記載のカラーパレ
    ットの作成方法。
  23. 【請求項２３】 対前記象入力色を有する画素の周りに
    所定のパターンで配置された複数の画素からランダムに
    選択された１つの画素に、前記算出された誤差が分散さ
    れることを特徴とする請求項２２に記載のカラーパレッ
    トの作成方法。
  24. 【請求項２４】 少なくとも１つのセルが、異なるセル
    のパレット色に色成分を配置するパレット色に割当てら
    れることを特徴とする請求項２２に記載のカラーパレッ
    トの作成方法。
  25. 【請求項２５】 パレット色を含まないセルが、パレッ
    ト色を含まないセルの略中央にある色成分値のパレット
    色に割り当てられていることを特徴とする請求項２２に
    記載のカラーパレットの作成方法。
  26. 【請求項２６】 色空間内に表されたカラー画像からｍ
    色を有するカラーパレットを作成するためにコンピュー
    タ読取り可能な媒体上に記憶されたコンピュータ実行可
    能な画像処理方法であって、 カラー画像に対応する画素イメージデータを得る獲得工
    程と、 画素イメージデータの各色についての発生頻度を求める
    測定工程と、 色空間を分割することによって形成された、ｍに等しい
    か或はそれ以下の所定数のセルの１つに前記画素イメー
    ジデータの各色を割り当てる割当て工程と、 ｎ色のパレット色が得られるように、色が存在する各セ
    ル中で最も頻繁に発生する色を選択する第１の選択工程
    と、 第１の選択工程で選択されなかった各未選択の色につい
    ての、少なくとも部分的に画素イメージデータの色の発
    生頻度と対応するセル中の色のランクに基づく重み係数
    とに基づくボート値を算出する計算工程と、 （ｍ−ｎ）色を最高のボート値を有する未選択の色とし
    て選択する第２の選択工程と、を含むことを特徴とする
    コンピュータが実行可能な画像処理方法。
  27. 【請求項２７】 前記画素イメージデータの色がカラー
    画像の色に同等に対応することを特徴とする請求項２６
    に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方法。
  28. 【請求項２８】 前記画素イメージデータの色が、カラ
    ー画像中の色を量子化することによって得られることを
    特徴とする請求項２６に記載のコンピュータが実行可能
    な画像処理方法。
  29. 【請求項２９】 前記量子化は、各色成分の最下位３ビ
    ットを零に設定する工程を含むことを特徴とする請求項
    ２８に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方法。
  30. 【請求項３０】 色の発生頻度が、その色を有する画素
    イメージデータの画素の数をカウントすることによって
    求められることを特徴とする請求項２６に記載のコンピ
    ュータが実行可能な画像処理方法。
  31. 【請求項３１】 前記色空間は約２１６個のセルに分割
    されていることを特徴とする請求項２６に記載のコンピ
    ュータが実行可能な画像処理方法。
  32. 【請求項３２】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選
    択の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下が
    るにつれて、重み係数が単調に減少することを特徴とす
    る請求項２６に記載のコンピュータが実行可能な画像処
    理方法。
  33. 【請求項３３】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選
    択の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下が
    るにつれて、重み係数が線形に減少することを特徴とす
    る請求項３２に記載のコンピュータが実行可能な画像処
    理方法。
  34. 【請求項３４】 前記未選択の各色について算出される
    ボート値が、前記画素イメージデータの色の発生頻度と
    色に関する重み係数との積に等しいことを特徴とする請
    求項２６に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方
    法。
  35. 【請求項３５】 各画素が色空間内で表された、複数の
    画素を備えるカラー画像からｍ色を有するカラーパレッ
    トを作成するためにコンピュータが読取り可能な媒体上
    に記憶されたコンピュータが実行可能な画像処理方法で
    あって、 画素の各色成分の最小位ビットを零にすることによって
    カラー画像の各画素の色を量子化する量子化工程と、 各量子化色の発生頻度をカウントするカウント工程と、 色空間を分割することによって形成された、ｍに等しい
    か或はそれ以下の所定数のセルの１つにカラー画像の各
    量子化色を割り当てるセル割当て工程と、 ｎ個のパレット色が得られるように、カウントに基づい
    て、量子化色が存在する各セル中で最も頻繁に発生する
    量子化色を選択する第１の選択工程と、 ランクのより高い色が同じセル中のランクのより低い色
    よりも頻繁に発生するように、各セル中の前記第１の選
    択ステップで選択されなかった未選択の量子化色をその
    相対発生頻度に基づいてランク付けするランク付け工程
    と、 ランクのより高い色がランクのより低い色よりも大きな
    重み係数を受け取るように、未選択の色のランクに基づ
    く重み係数を未選択の各色ごとに算出する計算工程と、 少なくとも量子化色の発生頻度と、量子化色の割り当て
    られた重み係数とに基づくボート値を前記未選択の各色
    に割り当てるボート値割当て工程と、 （ｍ−ｎ）色のパレット色を最高のボート値を有する未
    選択の色として選択する第２の選択工程と、を有するこ
    とを特徴とするコンピュータが実行可能な画像処理方
    法。
  36. 【請求項３６】 前記量子化工程では、各色成分の最小
    位３ビットが零に設定されることを特徴とする請求項３
    ５に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方法。
  37. 【請求項３７】 前記色空間は約２１６個のセルに分割
    されていることを特徴とする請求項３５に記載のコンピ
    ュータが実行可能な画像処理方法。
  38. 【請求項３８】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選
    択の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下が
    るにつれて、重み係数が線形に減少することを特徴とす
    る請求項３５に記載のコンピュータが実行可能な画像処
    理方法。
  39. 【請求項３９】 前記未選択の各色に割り当てられるボ
    ート値が、色の発生頻度と色について算出された重み係
    数との積に等しいことを特徴とする請求項３５に記載の
    コンピュータが実行可能な画像処理方法。
  40. 【請求項４０】 更に相対発生頻度に従って各セル中の
    量子化色をソートする工程を含むことを特徴とする請求
    項３５に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方
    法。
  41. 【請求項４１】 更に、前記ボート値に従って前記未選
    択の色を分類する工程を含むことを特徴とする請求項３
    ５に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方法。
  42. 【請求項４２】 各セルに少なくとも１つのパレット色
    が割り当てられ、色空間を所定数のセルに分割すること
    によって得られたｍ色の縮小パレットに、色空間内に表
    されたカラー画像中の入力色をマップするためにコンピ
    ュータ読取り可能な媒体上に記憶されたコンピュータが
    実行可能な画像処理方法であって、 各入力色がどのセルに位置するかを判定する判定工程
    と、 前記判定工程で各入力色について特定されたセルに割り
    当てられたすべてのパレット色から得た最も近くのパレ
    ット色にその入力色をマップするマッピング工程と、を
    有することを特徴とするコンピュータが実行可能な画像
    処理方法。
  43. 【請求項４３】 前記判定工程では、入力色の色成分値
    を３ビットだけ右にシフトする工程を含むことを特徴と
    する請求項４２に記載のコンピュータが実行可能な画像
    処理方法。
  44. 【請求項４４】 前記判定工程では、更に右にシフトさ
    れた各色成分値が複数の区間のうちのどれに位置するか
    を判定する工程を含むことを特徴とする請求項４３に記
    載のコンピュータが実行可能な画像処理方法。
  45. 【請求項４５】 前記マッピング工程では、 対象入力色について特定されたセルに割り当てられた各
    パレット色ごとに、入力色の色成分値とそのような各パ
    レット色の対応する色成分値との間の差の絶対値の和を
    算出する算出工程と、 前記算出工程で算出された最も小さな和に対応する対象
    入力色について特定されたセル中のパレット色に対象入
    力色をマップする工程と、を含むことを特徴とする請求
    項１７に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方
    法。
  46. 【請求項４６】 前記判定工程では、前記色空間内の各
    色成分を所定数の範囲に分割し、入力色の各色成分がど
    の範囲に入るかを判定することによって、各入力色ごと
    に、セルに対応する三次元ベクトルが求められることを
    特徴とする請求項４２に記載のコンピュータが実行可能
    な画像処理方法。
  47. 【請求項４７】 前記マッピング工程では、対象入力色
    と、前記対象入力色がマップされるパレット色との間の
    誤差が算出され、算出された誤差が、対象入力色を有す
    る画素に隣接した少なくとも１つの画素に分散されるこ
    とを特徴とする請求項４２に記載のコンピュータが実行
    可能な画像処理方法。
  48. 【請求項４８】 前記対象入力色を有する画素の周りに
    所定のパターンで配置された複数の画素からランダムに
    選択された１つの画素のみに、当該算出された誤差が分
    散されることを特徴とする請求項４７に記載のコンピュ
    ータが実行可能な画像処理方法。
  49. 【請求項４９】 色成分によって異なるセルに配置され
    るパレット色が、少なくとも１つのセルに割り当てられ
    ていることを特徴とする請求項４７に記載のコンピュー
    タが実行可能な画像処理方法。
  50. 【請求項５０】 パレット色を含まないセルの略中央に
    ある色成分値のパレット色が、前記パレット色を含まな
    いセルに割り当てられていることを特徴とする請求項４
    ７に記載のコンピュータが実行可能な画像処理方法。
  51. 【請求項５１】 色空間内に表されたカラー画像からｍ
    色を有するカラーパレットを作成する画像処理装置であ
    って、 カラー画像に対応する画素イメージデータを入力する入
    力手段と、 画素イメージデータおよび実行可能な画像処理方法を記
    憶するメモリと、 （１）画素イメージデータ中の各色についての発生頻度
    を求め、（２）色空間を分割することによって形成され
    た、ｍに等しいか或はそれ以下の所定数のセルの１つに
    画素イメージデータの各色を割り当て、（３）ｎ個のパ
    レット色が得られるように、色が存在する各セル中で最
    も頻繁に発生する色を選択し、（４）第１の選択工程で
    選択されなかった各未選択の色についての、少なくとも
    画素イメージデータの色の発生頻度と対応するセル中の
    色のランクに基づく重み係数とに基づくボート値を算出
    し、（５）（ｍ−ｎ）個の色を最高のボート値を有する
    未選択の色として選択するように前記メモリに記憶され
    ている処理プロセスを実行するプロセッサと、を備える
    ことを特徴とする画像処理装置。
  52. 【請求項５２】 前記画素イメージデータの色がカラー
    画像の色に同等に対応することを特徴とする請求項５１
    に記載の画像処理装置。
  53. 【請求項５３】 前記画素イメージデータの色がカラー
    画像の色を量子化することによって得られることを特徴
    とする請求項５１に記載の画像処理装置。
  54. 【請求項５４】 前記量子化は、各色成分の最小位３ビ
    ットを零に設定することを特徴とする請求項５３に記載
    の画像処理装置。
  55. 【請求項５５】 色の発生頻度が、その色を有する画素
    イメージデータの画素の数をカウントすることによって
    求められることを特徴とする請求項５１に記載の画像処
    理装置。
  56. 【請求項５６】 前記色空間は約２１６個のセルに分割
    されていることを特徴とする請求項５１に記載の画像処
    理装置。
  57. 【請求項５７】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選
    択の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下が
    るにつれて重み係数が単調に減少することを特徴とする
    請求項５１に記載の画像処理装置。
  58. 【請求項５８】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選
    択の色から最も稀に発生する未選択の色にランクが下が
    るにつれて、重み係数が線形に減少することを特徴とす
    る請求項５７に記載の画像処理装置。
  59. 【請求項５９】 前記未選択の各色について算出される
    ボート値が、前記画素イメージデータの色の発生頻度と
    色に関する重み係数との積に等しいことを特徴とする請
    求項１に記載の画像処理装置。
  60. 【請求項６０】 各画素が色空間内で表された、複数の
    画素を備えるカラー画像からｍ色を有するカラーパレッ
    トを作成する画像処理装置であって、 カラー画像に対応する画素イメージデータを入力する入
    力手段と、 前記画素イメージデータ及び実行可能な処理プロセスを
    記憶するメモリと、 （１）画素の各色成分の最小位ビットを零にすることに
    よってカラー画像の各画素の色を量子化し、（２）各量
    子化色の発生頻度をカウントし、（３）色空間を分割す
    ることによって形成された、ｍに等しいか或はそれ以下
    の所定数のセルの１つにカラー画像の各量子化色を割り
    当て、（４）ｎ色のパレット色が得られるように、カウ
    ントに基づいて、量子化色が存在する各セル中で最も頻
    繁に発生する量子化色を選択し、（５）ランクのより高
    い色が同じセル中のランクのより低い色よりも頻繁に発
    生するように、各セル中の選択されなかった未選択の量
    子化色をその相対発生頻度に基づいてランク付けし、
    （６）ランクのより高い色がランクのより低い色よりも
    大きな重み係数を受け取るように、前記未選択の色のラ
    ンクに基づく重み係数を未選択の各色ごとに算出し、
    （７）少なくとも部分的に量子化色の発生頻度と量子化
    色の割り当てられた重み係数とに基づくボート値を未選
    択の各色に割り当て、（８）（ｍ−ｎ）色のパレット色
    を最高のボート値を有する未選択の色として選択するよ
    うに前記メモリに記憶されている処理プロセスを実行す
    るプロセッサと、を有することを特徴とする画像処理装
    置。
  61. 【請求項６１】 前記量子化では、各色成分の最小位３
    ビットが零に設定されることを特徴とする請求項６０に
    記載の画像処理装置。
  62. 【請求項６２】 前記色空間は約２１６個のセルに分割
    されていることを特徴とする請求項６０に記載の画像処
    理装置。
  63. 【請求項６３】 セルにおいて最も頻繁に発生する未選
    択の色から最もまれに発生する未選択の色にランクが下
    がるにつれて、重み係数が線形に減少することを特徴と
    する請求項６０に記載の画像処理装置。
  64. 【請求項６４】 未選択の各色に割り当てられるボート
    値が、色の発生頻度と色について算出された重み係数と
    の積に等しいことを特徴とする請求項６０に記載の画像
    処理装置。
  65. 【請求項６５】 更に相対発生頻度に従って各セル中の
    量子化色をソートする工程を含むことを特徴とする請求
    項６０に記載の画像処理装置。
  66. 【請求項６６】 更に、前記ボート値に従って未選択の
    色を分類する工程を含むことを特徴とする請求項６０に
    記載の画像処理装置。
  67. 【請求項６７】 各セルに少なくとも１つのパレット色
    が割り当てられ、前記色空間を所定数のセルに分割する
    ことによって得られたｍ色の縮小パレットに、色空間内
    に表されたカラー画像の入力色をマッピングする画像処
    理装置であって、 カラー画像に対応する画素イメージデータを入力する入
    力手段と、 前記画素イメージデータ、カラーパレットおよび実行可
    能なプロセスを記憶するメモリと、 （１）各入力色がどのセルに位置するかを判定する判定
    工程と、（２）前記判定工程で各入力色について特定さ
    れたセルに割り当てられた全てのパレット色から得た最
    も近くのパレット色に、その入力色をマッピングするマ
    ッピング工程とを有する前記メモリに記憶されているプ
    ロセスを実行するプロセッサとを備えることを特徴とす
    る画像処理装置。
  68. 【請求項６８】 前記判定工程では、入力色の色成分値
    を３ビットだけ右にシフトする工程を含むことを特徴と
    する請求項６７に記載の画像処理装置。
  69. 【請求項６９】 前記判定工程は更に、右にシフトされ
    た各色成分値が複数の区間のうちのどれに位置するかを
    判定することを特徴とする請求項６８に記載の画像処理
    装置。
  70. 【請求項７０】 前記マッピング工程では、 対象入力色について特定されたセルに割り当てられた各
    パレット色ごとに、入力色の色成分値とそのような各パ
    レット色の対応する色成分値との間の差の絶対値の和を
    算出する算出工程と、 前記算出工程で算出された最も小さな和に対応する対象
    入力色について特定されたセル中のパレット色に対象入
    力色をマップする工程とを含むことを特徴とする請求項
    ６７に記載の画像処理装置。
  71. 【請求項７１】 前記判定工程では、色空間内の各色成
    分を所定数の範囲に分割し、入力色の各色成分がどの範
    囲に入るかを判定することによって、各入力色ごとに、
    セルに対応する三次元ベクトルが求められることを特徴
    とする請求項６７に記載の画像処理装置。
  72. 【請求項７２】 前記マッピング工程では、対象入力色
    と、前記対象入力色がマップされるパレット色との間の
    誤差が算出され、当該算出された誤差が、対象入力色を
    有する画素に隣接した少なくとも１つの画素に分散され
    ることを特徴とする請求項６７に記載の画像処理装置。
  73. 【請求項７３】 前記対象入力色を有する画素の周りに
    所定のパターンで配置された複数の画素からランダムに
    選択された１つの画素のみに、当該算出された誤差が分
    散されることを特徴とする請求項７２に記載の画像処理
    装置。
  74. 【請求項７４】 色成分によって異なるセルに配置され
    るパレット色が、少なくとも１つのセルに割り当てられ
    ていることを特徴とする請求項７２に記載の画像処理装
    置。
  75. 【請求項７５】 色成分値が、パレット色を含まないセ
    ルの中央の最も近くにあるパレット色が、パレット色を
    含まないセルに割り当てられていることを特徴とする請
    求項７２に記載の画像処理装置。
  76. 【請求項７６】 色空間で表されたカラー画像からｍ色
    を有するカラーパレットを作成するカラーパレット作成
    方法であって、 色空間を複数のセルに分割し、前記カラー画像の色分布
    に基づき前記複数のセルの代表色としてｎ色を選択する
    選択工程と、 前記選択工程で選択されなかった色から、前記カラー画
    像の色分布に応じて（ｍ−ｎ）色を選択することを特徴
    とするカラーパレット作成方法。
  77. 【請求項７７】 色空間で表されたカラー画像からｍ色
    を有するカラーパレットを作成するカラーパレット作成
    方法を実行するプログラムを記憶したコンピュータによ
    り読み取り可能な記憶媒体であって、 色空間を複数のセルに分割し、前記カラー画像の色分布
    に基づき前記複数のセルの代表色としてｎ色を選択する
    選択工程モジュールと、 前記選択工程モジュールによる選択され選択されなかっ
    た色から、前記カラー画像の色分布に応じて（ｍ−ｎ）
    色を選択するモジュールと、を有することを特徴とする
    記憶媒体。
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