JPS63173182A - 色彩画像処理方式 - 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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、内視鏡画像等のカラー画像の色彩強調処理
を行う色彩画像処理方式に関する。

〔従来の技術〕

従来、カラー画像の明るさや色調を画像処理により変化
させ、画像を見易くする試みがいくつかなされている。

特に内視鏡画像に基づく診断においては、微妙な明るさ
や色調の変化により健常部と病変部の判別を行うわけで
あるが、内視鏡画像は何れにしてもその殆どが赤系、肌
色系の色であり、したがって熟練した医師でなくては病
変部の判別が困難であるため、内視鏡画像は微妙な色調
等の変化を強調して見易くすることが望まれている。

かかる画像強調処理の一つの手段として、Ｊ。

Ｔｓｕｊｉｕｃｈｉ、　　ｅｔ　ａｌ、＋　　’Ｄｉｇ
ｉｔａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　　ｏｆＥｎｄｏｓｃ
ｏｐｉｃ　Ｃｏ１ｏｒ　Ｉｍａｇｅｓ’　０ｐｔｉｃａ
ｌ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ。

Ｖｏｌ、　５５．　Ｎｏ、　４　（１９８５）　、　ｐ
ｐ２４２には次に示すような方法が提案されている。す
なわちこの方法は赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３原
色でカラー画像を表現する場合、例えばＲ−Ｇ−Ｂ軸を
明度軸とした円筒座標系を考え、この明度軸に直交する
いくつかの平面（等明度平面）におけるデータの分布の
平均値を結んだ線を新たな明度軸として、この新たな明
度軸を中心にしてカラーラプラシアンと呼ばれる線形変
換を用いた手法により、色の鮮やかさく彩度）を増加さ
せる方向に色調を変化させるようにするものである。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところが、前記文献で提案されている方法は非常に簡便
で良い効果が得られるものであるが、次のような大きな
欠点があった。すなわち平均的な色の軸を中心として色
を軸の外側に向けて広げているので、彩度だけでなく色
相も共に変化してしまい、結果として本来ニュートラル
グレーに近かった色は画像の平均的な色の補色系の色と
なるなどの、著しく不自然な色調となることがある点で
ある。具体的には例えば、内視鏡画像においては自答や
照明が強くあたり白っぽく見える部分が、平均的な赤色
系の補色であるシアン系の色に変化してしまうという問
題点が生ずる。このような欠点は色相、彩度、明度をそ
れぞれ独立に変化させていないことに起因するものであ
る。

本発明は上記従来提案の色彩画像の強調処理方法におけ
る問題点を解決するためなされたもので、不自然に画像
の印象を変えることなく、微妙な色調の違いを強調し、
その色調の違いを把握し易い画像に変更できる色彩画像
処理方式を提供することを目的とするものである。

〔問題点を解決するための手段及び作用〕上記問題点を
解決するため、本発明は、カラー画像情報を明度、彩度
１色相のデータに変換する手段と、画像全体の平均色を
求める手段と、該平均色の明度、彩度１色相を中心とし
てデータの分布を、明度、彩度１色相毎に少なくともそ
の中の１つについて広げる強調を行う演算手段と、該演
算手段による演算結果の明度、彩度９色相のデータから
元のカラー画像の色彩表現方法に変換する手段とで色彩
強調処理を行う色彩画像処理方式を構成するものである
。

このように構成した色彩画像処理方式においては、カラ
ー画像情報を明度、彩度１色相のデータに変換し、カラ
ー画像情報の明度、彩度１色相のそれぞれの平均値を求
めた上で、明度、彩度２色相の中の少なくとも１つにつ
いて、その平均値を中心としてその分布を拡大し、その
分布拡大処理した明度、彩度１色相のデータから再び元
のカラー画像の表現に戻すものである。

これにより画像全体の色の分布を広げ、且つ平均的な色
をあまり変化させないで、不自然に画像゛の印象を変え
ることなく微妙な色調の違いを強調し、その違いを把握
し易い画像に変換することが可能となる。

〔実施例〕

以下実施例について説明する。色を表現する方法に関し
てはいろいろな提案がなされており、その中のいくつか
が実用化され、あるいはＣＩＢにより制定されている。

その中の一つとして人間の色の知覚に対応させて理解し
易くしたものに、色相、彩度、明度の３属性を用いて色
を表現する方法があり、この方法においては空間座標と
して扱い易くするために明度を１つの軸とする直交座標
系を考え、残りの２軸により色相と彩度を合わせて表現
している。

本発明においてはカラー画像を、この色相、彩度、明度
で表し、処理することにより目的を達成するものである
。

次にこの３属性を用いた色表現方法について説明する。

例えばカラーテレビジョンのようなＲ２Ｏ，Ｂの３原色
により表現された画像を色相、彩度、明度に近いかたち
で表現する方法には以下のようなものが考えられる。

（１）、均等色空間の利用（ＣＩＥＬＵＶ、　ＣＩＥＬ
ＡＢ） カラーテレビジョンのように加法混色により色を表現し
、ＣＩＥのＸＹＺ座標系の理論が適用できるものに関し
ては、理論的にはその色彩を表す系から色度座標への変
換を比較的容易に行うことが可能である。

ここでは、ＮＴＳＣの規格に適合したテレビジョン・シ
ステムのＲ，Ｇ、Ｂ信号を、ＣＩＥ１９７６　　Ｌ”ｕ
”ｖ”（ＣＩＥＬＵＶ）、　Ｃ’ＴＥ　１９７６Ｌ”ａ
”ｂ”（ＣＩＥＬＡＢ）の２つの均等色空間の座標に変
換する例を用いて説明する。

Ｒ，Ｇ、Ｂ系からＣＩＥのｘｙｚ表色系の変換式を以下
に示す。

Ｘ　＝　０．６０７　Ｒ＋　０．１７３　Ｇ　＋　０．
２０１　ＢＹ　＝　０．２９９　Ｒ＋　０．５８７　Ｇ
　＋０．１１４　ＢＺ　＝　　　　　　　−０，０６６
０＋１．１１８Ｂまた、ｘｙｚ表色茶色系Ｌ　”　ｕ　
”　Ｖ　”　、　　Ｌ　”　ａ　”　ｂ　”系への変換
はそれぞれ以下の式により行うことができる。

ｕ”　＝１３Ｌ”（ｕ　’　　ｕ＠’）ｖ”　＝１３Ｌ
”（ｖ　’　−Ｖ６’）Ｘ＋１５Ｙ＋３２ 但し、ＹＯ＋　　ｕｏ、Ｖ、は基準白色面でのＹ。

ｕｌ、ｖ＋の値 但し、Ｘｏ、Ｙｏ、Ｚｏは基準白色面でのＸ。

Ｙ、Ｚの値 Ｌｌは明度を表し、ｕ　’Ｉ　ｖ　”、　　ａ　＊　ｂ
　＊により色相と彩度を表す０色相をＨ１彩度をＣ１明
度をＶで表すとすれば、例えば以下のように定義できる
。

（■）、簡易的な座標表現の利用 カラーテレビジラン等のＲ，Ｇ、Ｂの信号を疑僚的な色
度、彩度、明度で表わそうという試みがコンピュータ・
グラフィックス等の分野で行われている。かかる疑似表
現方法としては、Ｈ３Ｉ三角錐カラーモデル、Ｈ３Ｖ六
角錐カラーモデル、Ｈ３Ｌ六角錐カラーモデル等と呼ば
れるものがあり、これらはＲ，Ｇ、Ｂ直角座標系におけ
る有限のＲ，Ｇ、Ｂの値がとり得る範囲の立方体の主対
角軸を明度軸とし、この軸に直交する平面で色相、彩度
を定義するものである。

次にその一例を示す。

次に以上で示したような座標系を用いた色調の違いの強
調について説明する。この実施例ではＬｌａ　ｍ　ｂ＊
の座標を用いるものとする。まず、内視鏡画像データの
Ｒ，Ｇ、Ｂ空間上でのデータの分布の一例を第１図に示
す。このデータをＬ　１１　ａ１″ｂ１座標系で分布を
調べると第２図に示すようになる。

この第２図に示したように、内視鏡画像における色の色
度座標上の分布を調べると、背景色とでも言える通常の
粘膜１０１の肌色の部分の分布に対して、血管や発赤１
０２．自答１０３等の分布がその近傍に存在しており、
内視鏡画像は極く狭い範囲の色により構成されているこ
とがわかる。第２図について更に補足説明すると、通常
の粘膜１０１の色と比較して、一般的に自答１０３は明
度が高いが、彩度は低く、一方血管や発赤１０２では彩
度が高いが明度が低い。色相はあまり差がない場合が多
いが、通常の粘膜１０１の色の方が血管や発赤１０２に
比べて黄色系にやや近づいている傾向がある。なお、第
２図において１０５は平均色を示している。

そこで、通常の粘膜１０１の分布と、血管・発赤１０２
、自答１０３等の分布とを色度座標上で離してやる、す
なわち色差を大きくすれば、診断が容易に行えることに
なる。しかしあまり元の画像と比較して印象が極端に変
わってくると逆に診断を妨げることがある。

かかる画像の印象変化を少なくし、且つ強調の効果を得
るためには次の点に注意する必要のあることが判明した
。

■　処理前後で平均的な色（通常の粘膜色）を変化させ
ない。

■　平均的な色以外の色（血管１発赤、自答等の色）で
あっても色相及び明度は極端に変化させない。

以上の諸点を考慮して本発明では次に示す方法により色
調の強調を行うようにするものである。

まず、原画像全体の各画素についてＲ，Ｇ、Ｂの値から
Ｌｓ、　　ａｍ、　　ｂａの値を計算し、Ｌ′″、ａｌ
。

ｂ０空間上の分布を求めることにより平均色Ｌ＊ａ”、
ｂ”を得る０次に平均色Ｌ＊、　　％、　　ｂｌｌから
明度、彩度２色相の平均値Ｖ、Ｃ，Ｈを計算により求め
る。次いでこの平均値Ｖ、Ｃ，Ｈを中心として、明度、
彩度１色相の強調を行う。強調には次のような関数を用
いる。

Ｖ’−ｆ（Ｖ） Ｃ’＝ｇ（Ｃ） Ｈ’＝ｈ（Ｈ） 但Ｌ、ＶＬ＜　Ｖ　＜　ＶＭ、　　ＣＬ＜　Ｃ＜　ＣＩ
Ｉ＋　　ＨＬ　＜　Ｈ＜）（、Ｉ、ＶとＣの下上限値を
Ｖ、、、、Ｖ□Ｘ＋　　ａｍ７゜Ｃｓｅｘとすると、関
数ｆ　（Ｖ）、　　ｇ　（Ｃ）、　　ｈ　（Ｈ）は、Ｖ
ＩＩ（、≦ｆ　（ｖｔ）＜　ｖＬ、　　ｆ　（Ｖ）　＝
　Ｖ。

■Ｈ＜ｆ（ｖ、Ｉ）≦■ｌ、１．．Ｉ Ｃｍ　ｔ　ｎ５ｇ（Ｃ＋、）＜Ｃｔ２ｇ（Ｃ）＝Ｃ。

Ｃ，＜　ｇ　（Ｃｏ）＝Ｃ１゜ Ｈ−π≦ｈ　（ＨＬ）　＜　Ｈｔ、　　ｈ　（Ｈ）＝　
Ｈ。

）ＩＮ＜ｈ（Ｈｏ）≦π＋π 上記の如き単調増加のような関数を用いることにより、
画像の印象をあまり変化させずに、診断のし易い画像が
得られることが判明した。特に効果的だった関数の例を
第３図へ、田）に示す、関数の決定は平均値Ｖ、Ｃ，Ｈ
の値を見て、観察者がその度に経験的に決定しても良い
が、一部線形関数を利用したもの等では、例えば関数の
傾きだけを最初に決定しておいて、平均値Ｖ、τ、「の
値によって自動的に決定するようにしても良い、　″原
画像の先頭画素のＲ，Ｇ、Ｂの値からＶ、　　Ｃ。

Ｈの値を計算し、上記の関数によりｖ’、ｃ’。

Ｈ′を計算し、これからＲ，Ｇ、Ｂの値を計算して処理
結果の画像の先頭画素の値とする。この処理を順次各画
素について行っていくことにより処理結果の画像が得ら
れる。

以上の処理手順を第４図にフロチャートとして示す。な
お第４図において、Ｒ（ｆ、ｍ）、Ｇ　（ｌ。

ｍ＞　、　　Ｂ（ｊｌ、　ｍ）は原画像のＲ成分、Ｇ成
分、Ｂ成分を表わしており、またＲ’（ｊｌ、ｍ）、Ｇ
’　　（１、ｍ）、Ｂ’（ｌ、ｍ）は処理画像のＲ成分
、Ｇ成分、Ｂ成分を表わしている。

また処理結果の画像におけるＬ　１１　ａｍ　ｂ＊座標
系でのデータの分布を第５図に示す、第５図かられかる
ように、処理結果の画像では、通常の粘膜１０１データ
の分布と血管や発赤１０２．自答１０３等のデータの分
布との、それぞれの平均値同士の色差が原画像に比べて
広がっており、判別し易くなっている。また通常の粘膜
のデータの分布及び画像全体のデータの分布の平均値は
、処理前後であまり変化していないので、画像全体の印
象は大きく変わることがない。明度に関しても図示は省
略したが同様な傾向になっている。

以上の第１の実施例では、原画像のＲ，Ｇ、Ｂのデータ
からＬ“　、＊、　　ｂａの値を計算して平均値を求め
、その平均値から強調のための関数を決定し、再び原画
像のＲ，Ｇ、ＢのデータからＬｓ。

ａ　＊　、　　ｂ’１の値を計算し、Ｖ、Ｃ，Ｈを求め
強調を行い、Ｒ，Ｇ、Ｂのデータに変換し、それを処理
結果の画像とするものを示した。この実施例による処理
手順では、処理の中間結果を保存するための特別な画像
メモリが不要であり、原画像のデータを処理結果のデー
タで書き換えるようにすれば画像メモリは１組で良いと
いう利点がある。しかし、原画像のＲ，Ｇ、　　Ｂのデ
ータからＬ”＋ａ”＋ｂ０への変換を２度重複して行う
必要があるという欠点がある。

次に第１の実施例と比較して大きな記憶領域を必要とす
るが、処理速度を向上させた第２の実施例を示す、この
実施例においては、原画像のＲｌＧ、ＢのデータをＬ”
、ａ“、ｂ″に変換した画像をメモリ上に作成すると共
に、平均色Ｌ＋に、ａｌｌ。

ｂｏを求める。これから、Ｖ、Ｃ，Ｈを求め強調関数ｆ
（Ｖ）、ｇ（Ｃ）、ｈ（Ｈ）を決定する。次ニＬ９ａ＊
ｂ＊で表された画像データの各画素について、Ｌｓ、　
　ａｏ、　　ｂｏからＶ、Ｃ，Ｈの値を計算し、前記強
調関数ｒ　（Ｖ）、　　ｇ　（Ｃ）、　　ｈ　（Ｈ）ニ
より、ｖ′。

Ｃ’、Ｈ’を求め、これからＲ，Ｇ、Ｂの値を逆算して
処理結果の画像を得るようにするものである。

以上の処理手順を第６図にフローチャートとして示す、
処理結果は第１の実施例と全く同じになる。但し、中間
結果の画像データであるし“、ａｏ。

ｂｌのデータを原画像データのビット数と同じにすると
、その誤差が強調後再びＲ，Ｇ、Ｂに逆変換したときに
大きな影響を発生させることがあり、したがってビット
数を大きくとる必要がでてくる場合がある。このときは
更に使用する記憶領域を広くとる必要があるが、Ｒ，Ｇ
、Ｂの画像データからＬｍ、ａｏ、ｂｏの画像データへ
の変更を重複して行う必要がなく、処理時間が短縮され
る。

第７図は、本発明に係る色彩画像処理方式のハードウェ
アの構成の一例を示すブロック図である。

このハードウェアシステムは、図に示すように、Ｒ，Ｇ
、　　Ｂなどの画像色彩信号を入力するＴＶカメラ１、
該ＴＶカメラ１からのアナログ信号をデジタル信号に変
換するＡ／Ｄ変換器２、入力された画像データや処理さ
れた画像データを格納するための画像メモリ３、該画像
メモリ３に格納されたデータ又はＡ／Ｄ変換器２を通し
て得られた入力データに関して所定の処理を施すための
画像処理プロセッサ４、前記画像メモリ３又は画像処理
プロセッサ４の出力データ（デジタル信号）をアナログ
信号とするためのＤ／Ａ変換器５、該Ｄ／Ａ変換器５の
出力データに基づく画像を表示するカラー画像モニタ６
、前記画像メモリ３９画像処理プロセッサ４．Ａ／Ｄ変
換器２．Ｄ／Ａ変換器５間の画像データ転送のために設
置された画像バス７、Ａ／Ｄ変換器２．Ｄ／Ａ変換器５
１画像メモリ３３画像処理プロセッサ４等に各種制御信
号を送出したり、パラメータ計算をするためのマイクロ
コンピュータ８．８亥マイクロコンピユータ８と上記各
コンポーネントとのデータの授受を行うためのシステム
バス９とで構成されている。また画像処理プロセッサ４
内には、ヒストグラム計算などを行うための統計計算モ
ジエール１０１色座標変換を行うための色座標変換モジ
ュール１１．２変数間のテーブル変換を行うための２人
カテーブル変換回路１２が配設されている。

この構成例の場合、説明を簡単にするため、画像バス７
は少なくとも６本のバスＡ、Ｂ、Ｃ，Ａ’。

Ｂ’、Ｃ’を含むものとし、画像処理プロセッサ４に関
して画像バスＡ、Ｂ、Ｃは入力信号、画像バスＡ’、Ｂ
’、Ｃ’は出力信号の転送路となるものとし、画像メモ
リ３に関して画像バスＡ、Ｂ。

Ｃは出力信号、画像バスＡ’、Ｂ’、Ｃ’は入力信号の
転送路となるものとする。

第８図は、色座標変換モジュール１１の内部を表したブ
ロック構成図である。この構成は、特願昭６１−９９０
６９号と同様の構造のものであり、画像バスＡ、Ｂ、Ｃ
上のデータを変換する９個のルックアンプテーブルメモ
リ１３〜２１、ルックアップテーブルメモリ１３．１４
．１５の組、ルックアップテーブルメモリ１６．１７．
１８の組、ルックアップテーブルメモ１月９．２０．２
１の組に対してそれぞれ算術論理演算を施すための算術
論理ユニソ）２２．２３゜２４、ルックアップテーブル
メモ１月３〜２１のテーブルの内容を指定するためのレ
ジスタ２５からなり、画像バスＡ、　Ｂ、　Ｃ上のデー
タは所定の処理を施されて画像バスＡ’、Ｂ’、Ｃ’へ
送出されるようになっている。

第９図は、統計計算モジュール１０内にあるヒストグラ
ム生成回路を表したブロック構成図である。

このヒストグラム生成回路は画像バスＡ、Ｂ、Ｃ１ある
いはマイクロコンピュータ８からの指令のいずれか１つ
を、マイクロコンピュータ８からの指示、に従い選択す
る画像バスデータ入力選択回路２６、該選択回路２６の
出力とマイクロニンピユータ８からの制御信号を保持す
るレジスタ２８の出力とをアドレス入力とし、ヒストグ
ラム内容を書き込むためのヒストグラムメモリ２７、該
ヒストグラムメモ＋Ｊ２７の出力を１インクリメントす
るためのインクリメンタ２９とで構成されている。そし
て該インクリメンタ２９の出力は再びヒストグラムメモ
リ２７に送られ書き込まれるようになっており、このイ
ンクリメンタ２９により順次読み出された画像データの
濃度値に対応するヒストグラムの度数が１ずつ加算され
、全画素が読み出された後、ヒストグラムメモリ２７内
にヒストグラムの度数が格納されるようになっている。

そして格納された結果は、マイクロコンピュータ８がシ
ステムバス９を介すことにより見ることができるように
構成されている。

第１Ｏ図は、２人力テーブル変換モジュール１２の内部
を表したブロック構成図である。この２人力テーブル変
換モジュール１２は、画像バスＡ、Ｂ。

Ｃのうちの２つを選択する画像バスデータ人力選択回路
３０、該選択回路３０の出力Ｐ、Ｑに対して２人力２出
力のルックアップテーブルを構成するルックアンプテー
ブルメモリ３１．８亥ルックアンプテーブルメモリ３１
のテーブルを選択する信号を保持するレジスタ３２．前
記ルックアンプテーブルメモリ３１の２出力Ｐ’、Ｑ’
を画像バスＡ’、Ｂ’。

Ｃ′のいずれか２つに出力するように切り換える画像バ
スデータ出力選択回路３３とで構成されている。そして
ルックアンプテーブルメモリ３１はＲＯＭ又はＲＡＭで
構成され、ＲＡＭで構成されている場合にはマイクロコ
ンピュータからもアクセスできるようになっている。

次にこのように構成されているハードウェアシステムの
動作を説明する。まずし“ａ＊ｂ＊空間での画像強調の
場合について説明する。Ｌ　１１　ａｍ　ｂ＊空間での
処理のステップは以下のようになる。

■　画像メモリ３内にＴＶカメラ１等からの画像データ
を読み込み格納する。

■　画像メモリ３からＲ，Ｇ、　Ｂデータを順次読み出
し、画像バスＡ、Ｂ、Ｃに送出し、色座標変換モジュー
ル１１で、 なる線形変換を施し、画像バスＡ’、Ｂ’、Ｃ’を介し
て再び画像メモリ３に格納する。

■　画像メモリ３に格納されたデータＸ、Ｙ、Ｚを順次
読み出し、画像バスＡ、Ｂ、Ｃに送出し、再び色座標変
換モジュール１１で、 なる計算を行い、再び画像バスＡ’、Ｂ’、Ｃ’にその
結果１１１．　　ａｍ、　　ｂ“を送出し、画像メモリ
３に格納する。

■　統計計算モジュールｌＯ内のヒストグラム生成回路
を用いて、画像メモリ３内のＬｍ、　　ａｍ、　　ｂ＊
の各データについてヒストグラムをとる。ヒストグラム
をとる際、レジスタ２８の値を切り換えてヒストグラム
のバンクを切り換え、ヒス１グラムメモリ２７にＬｍ、
ａｍ、ｂ＊の全てのヒストグラムをとることができる。

■　マイクロコンピュータ８を用いて前記ステップ■で
計算したヒストグラムに関し、その平均値Ｖ、ａ”、ｂ
”を求め、それから色相Ｈ１彩度Ｃの平均値π、でを次
式に基づいて計算する。

■　画像メモリ３内に格納しであるＬｍ、ａｍ、ｂ＊の
うち、（ａ”＋　　ｂ”）に基づいて、順次色相Ｈ３彩
度Ｃを、２人カテーブル変換モジュール１２を用いて変
換して求める。すなわち、 ｃ＝７菫＝ｆ（ａ”、　ｂ”） ａ″ Ｈ＝　ｊａｎ−’　−＝ｇ（ａ”、ｂ”）ｂ” なる２次元テーブル変換になる。

これは、例えばａｍ、ｂ＊をそれぞれ画像バスＢ、Ｃを
用いて２人カテーブル変換モジュール１２に与え、その
結果たる色相Ｈ、彩度Ｃを画像バスＢ’、Ｃ’に与える
ことにより再び画像メモリ３に格納する。

■　前記ステップ■で計算した平均値Ｔ罪、τを用いて
、マイクロコンピュータ８内で色彩強調関数、 を定義し、色座標変換モジュール１１内のルックアップ
テーブルメモリ１３〜２１を用いて、その関数をセント
する。このセントに関しては、ルックアップテーブルメ
モ１月４．１５．１６．１８．１９゜２０は恒等関数と
してセントしておき、ルックアップテーブルメモリ１３
にｆ　（Ｖ）を、ルックアンプテーブルメモリ１７にｇ
（Ｃ）を、ルックアンプテーブルメモリ２１にｈ　（Ｈ
）をセントすればよい。

■　前記ステップ■で定義した色座標変換を、画像メモ
リ３内に格納したＶ、Ｃ，Ｈに対して施し、その結果（
Ｖ’、Ｃ’、Ｈ’）を再び画像メモリ３内に格納する。

■　画像メモリ３内に格納された（Ｖ’、Ｃ’。

Ｈ’）のうち、（Ｃ’、Ｈ’）の組に対して再びａｍｊ
、ｂｍｌの値を計算するために２人カテーブル変換モジ
ュール１２を用いる。２人カテーブル変換モジュール１
２ではａ′″１．ｂｍｌを計算し、その結果たるａ“Ｚ
ｂ＄ｌをＬ“′＝Ｖ′　と共に画像メモリ３に格納する
。

［相］　前記ステップ■において格納されたＬ０′。

ａｍｒ、ｂｍｌに対して、色座標変換モジュール１１を
用いて（Ｘ’、Ｙ’、Ｚ’）の座標を求める。

これは、 なる変換により容易に求めることができ、その変換結果
は再び画像メモリ３に格納される。

■　画像メモリ３に格納された（Ｘ’、Ｙ’、Ｚ’）に
対して再び色座標変換モジュール１１を用いることによ
り（Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’）の値を求める。

この値を求めるにあたっては、 なる線形変換により求めることができ、その変換結果は
再び画像メモリ３に格納される。

＠　前記ステップＯで格納された（Ｒ’、Ｇ’。

Ｂ’）の値をＤ／Ａ変換器５に送出し、カラーＴＶモニ
タ６にて強調処理された画像を観察する。

以上の■〜＠のステップを経ることにより色彩画像に対
して色彩強調処理を施すことができる。

上記強調処理ステップはＬ　＊　、　　ａ　１１　、　
　ｂ　＊空間での画像処理について示したが、別の座標
系（ｖ。

α、β）に対しても同様に上記ハードウェアシステムに
より実施することができる。この場合には、上記ステッ
プ■、■が１つになり、線形変換は、になり、またステ
ップ［相］、■が１つになり、線形変換が、 になることで、はぼ同様に実行することができる。

以上述べたとおり、上記ハードウェア構成をとることに
より、色彩強調処理を効率良〈実施することができる。

上記のように、本発明に係る色彩画像処理方式は、特定
の範囲に集中して色を持つ画像に対して、微妙な色の違
いを強調する処理を施すことにより、その違いを把握し
易い画像に変換するものであり、人間の色の知覚と対応
させて理解し易い色相、彩度、明度で色を表現し、それ
ぞれを独立して、平均色を中心として分布を広げる強調
を行うことによって、従来の強調方法において発生する
、補色系の色に変化して原画像の印象と大きくかけはな
れてしまうという問題点などを防止でき、原画像の印象
を大きく変化させずに微妙な色の違いを強調することが
できる。

上記各実施例では内視鏡画像について説明したが、顕微
鏡画像についても、染色標本や金属顕微鏡の画像等にお
いては、画像が特定の領域の色に集中しており、その中
での微妙な色の違いを明確に観察できることが望まれる
画像が多く存在しており、これらの画像に対しても本発
明による方式を適用することにより強調効果が生ずるこ
とが確認された。

また上記各実施例においては、色相、彩度、明度を計算
し、それぞれの平均値を求めたものを示したが、最初の
表現に用いられていた座標、例えばＲ，Ｇ、　Ｂ座標で
の平均値Ｒ，Ｇ、Ｂを求めて、その値から色相、彩度、
明度を計算し、それを色相、彩度、明度それぞれの平均
値として色彩強調を行ってもほぼ同等の結果が得られた
。要するに本発明における基本処理は、平均色を求め、
平均色を中心として色相、彩度、明度について独立にデ
ータの分布を広げることにより色彩強調を行う点である
。

また上記各実施例では、色相、彩度、明度の全てについ
て強調を行ったものを示したが、少なくともそのうちの
１つ、特には彩度のみの強調でも良好な結果が得られた
。

また、上記各実施例では、強調すべき画像がカラーテレ
ビジョンのようなＲ，Ｇ、Ｂの３原色で表現されている
例を用いたものを示したが、これはＹ、Ｉ、Ｑあるいは
Ｃ，Ｍ、　Ｙ等で表されている画像にももちろん適用で
き、明度、彩度１色相を計算し得る表現の画像でありさ
えすればいずれにも適用することができる。

〔発明の効果〕

以上実施例に基づいて詳細に説明したように、本発明に
係る色彩画像処理方式によれば、画像全体の色の分布を
広げ、且つ平均的な色をあまり変化させないので、不自
然に画像の印象を変えることな（微妙な色調の違いを強
調し、その違いを把握し易い画像に変換することができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は、内視鏡画像データのＲ，Ｇ、Ｂ空間上でのデ
ータの分布の一例を示す図、第２図は、第１図に示した
分布データをＬｍ、ａｍ、ｂｅ座標系で表した分布を示
す図、第３図＾、　（Ｂ）は、強調関数の例を示す図、
第４図は、本発明の第１実施例の処理手順を示すフロー
チャート、第５図は、処理画像をＬｍ、　　ａｍ、　　
ｂａ座標系で表したデータの分布を示す図、第６図は、
本発明の他の実施例の処理手順を示すフローチャート、
第７図は、本発明に係る色彩画像処理方式を構成するハ
ードウェアの一例を示すブロック構成図、第８図は色座
標変換モジュールの内部構成を示すブロック図、第９図
は、統計計算モジュール内のヒストグラム生成回路を示
すブロック構成図、第１０図は、２人カテーブル変換モ
ジュールの内部構成を示すブロック構成図である。 図において、１０１は通常粘膜、１０２は血管・発赤、
１０３は自答、１０４はハレーション、１０５は中心色
を示す。 特許出願人　オリンパス光学工業株式会社第１図 べ　　　　　　　　１ 第３図 （Ａ） （Ｂ） 第４図 第６図 第９図 アソＨＡ凡Ｔ−夕

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. カラー画像情報を明度、彩度、色相のデータに変換する
   手段と、画像全体の平均色を求める手段と、該平均色の
   明度、彩度、色相を中心としてデータの分布を、明度、
   彩度、色相毎に少なくともその中の１つについて広げる
   強調を行う演算手段と、該演算手段による演算結果の明
   度、彩度、色相のデータから元のカラー画像の色彩表現
   方法に変換する手段とを有する色彩強調を行う色彩画像
   処理方式。