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発明の名称 デジタル・カラー画像の発光体を決定するための自動方法
発行国 日本国特許庁(JP)
公報種別 公開特許公報(A)
公開番号 特開2003−242505(P2003−242505A)
公開日 平成15年8月29日(2003.8.29)
出願番号 特願2002−337890(P2002−337890)
出願日 平成14年11月21日(2002.11.21)
代理人 【識別番号】100062144
【弁理士】
【氏名又は名称】青山 葆 (外1名)
【テーマコード(参考)】
2G020
5B057
5L096
【Fターム(参考)】
2G020 AA08 DA02 DA03 DA04 DA22 DA34 DA63 
5B057 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC03 CE06 CE17 CH09 DA08 DB02 DB06 DB09 DC25
5L096 AA02 AA06 DA02 FA15 GA38 GA55
発明者 ヴァレリー・ジャン・リソン
要約 課題
デジタル・カラー画像の発光体の決定を可能にする方法を提供する。

解決手段
本発明は、デジタル化されたカラー画像の分析および処理の技術分野にある。特に、対象物または実体の自然情景を示すカラー画像の発光体(ホワイト・リファレンス)の色度決定方法に関する。本発明は、二色性恒久性原理を用いるが、さらにまた、画像の空間色分割、および、色彩モデルに適合しない分析された領域を抽出するために、被分析画像の領域の選択のための関連フィルタリングを使用する。本発明方法は、特に、分析の手段の性能、および画像内の対象物の形状の認識を向上させる場合に適用される。
特許請求の範囲
【請求項1】 a) 画像を均質な色の領域に分割するステップと、b) 二色性反射モデルに適合しない領域を、分割画像から抽出するステップと、c) 画像から抽出されない領域の各々のために、前記領域を形成するピクセルの色彩座標から、色収斂の方向を示す直線を決定するステップと、d) ステップc)で得られた直線の組の、最も蓋然性の高い収斂位置を決定するステップと、e) ステップd)で得られた最も蓋然性の高い収斂位置の色彩座標を決定し、カラー画像の発光体を表示するステップとを含むデジタル・カラー画像の発光体を決定するための自動方法。
【請求項2】 画像を均質な色領域に分割するステップの直前に、ソース画像をプレフィルタリングする予備的ステップをさらにを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項3】 画像の分割は、前記画像を空間的に均質な色の領域に分割する、請求項1に記載の方法。
発明の詳細な説明
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル化されたカラー画像の分析および処理の技術分野である。特に、対象物または実体の自然情景を示すカラー画像の発光体(ホワイト・リファレンス)の色度の決定に関連している。発光体は、カラー画像のシーンを照明し、もしくは彩飾する光源の分光分布により、特徴づけられる。
【0002】
【従来の技術】画像の発光体の色度の決定は、すでに最先端の技術において公知である。カラー画像の発光体の色度の決定は、画像の分析および形状認識の手段の性能を特に向上させる。発光体についての知識はまた、照明状況にしたがって、カラー画像の自動索引を可能にする。画像の自動索引により、例えば、画像の各シーンにリンクした気象状況、日照、雲量、その他にしたがって、画像を分類することが可能となる。
【0003】特許文献1は、カラー画像のスペキュラリティの検出に基づき、多色の画像のシーンの発光体を決定する方法を記載している。鏡面反射した光は、直接的なソース(発光体)からの光と同等の色度を有すると考えられる。鏡面反射した光は、この光を受ける不均質な材質の色素によっては、フィルターをかけられない。不均質な色のついた表層の例としては、顔の皮膚、葉その他を表すシーンがあげられる。結果として、これらの不均質な表層のために、反射光の鏡面成分は、入射光のそれと非常に近いスペクトル・エネルギー分布を有する。したがって、鏡面成分の色は、その表層を照らす発光体の色に非常に近い。したがって、画像表層の発光体の色は、鏡面成分から抽出可能である。
【0004】特許文献2は、多くの色からなる自然情景を表すデジタル画像の、クロミナンス分析(色情報を含む信号)を用いた、統計計算の電子的な方法を記載している。この方法により、画像カラーの分布の測定、関連色のピクセルのセットの表示、および発光体の色度を得ることができるようにする、色彩の収斂位置の決定が可能となる。
【0005】非特許文献1では、画像クロミナンス・データおよび発光体統計データからの物理的データを結合することにより、発光体を推定する方法が記載されている。
【0006】
【特許文献1】米国特許第4,685,071号明細書【特許文献2】米国特許第5,495,428号明細書【非特許文献1】Kluwer Academic Publishersによって2001年5月に刊行された、コンピュータ・バージョン42(3)のインターナショナル・ジャーナル、P.127−144における、FinlaysonとSchaefferによる「強制二色性反射モデルを用いたカラー恒久性の解決(Solving for Colour Constancy using aConstrained Dichromatic ReflectionModel)」
【0007】
【発明が解決しようとする課題】上記特許文献1,2において、カラー画像は、色彩線図においてのみ分析される。空間的関係が考慮可能な画像空間平面が参照されることはない。
【0008】上記非特許文献1では、空間的関係は考慮に入れられていない。事実、色収斂の検索は、色彩平面を参照した、画像のピクセルのセットに対して実行されている。しかしながら、この種の方法は、あまり強力なものではなく、例えば、影および/または空のゾーンを含む景色を表す自然画像などの場合のように、かなり多種多様な色を持つ不均質な画像の解明は必ずしも可能ではないという意味で、限界を有する。この方法は、また、画像内容からも影響を受ける。
【0009】本発明の目的は、画像に表示されたシーンの幾何学的内容およびスペクトルの如何にかかわらず、実体または対象物からなる自然情景(例えば自然の景色)を表示する、デジタル・カラー画像の発光体の決定を可能にする方法を提供することである。
【0010】
【課題を解決するための手段】本発明は、米国特許第4,685,071号明細書および米国特許第5,495,428号明細書の例に続き、二色性カラー恒久性の原理を用いるが、加えて、分析対象となる画像領域を選ぶために、画像の空間色分割およびフィルタリングを使用する。画像の空間分割により、分析画像は、空間的に均質な色領域に分割可能となる。空間的に画像を分割することにより、本発明の方法は、前記画像の情景の、均質な実体または対象物と厳密に一致する部分を得ることができる。均質性は、一般に、画像のスペクトル反射率に関連したものである。これは、単一セットでの同色ピクセルを全て集める色空間における画像分析と対比すると、分析の正確さが低くなる。
【0011】従来技術と比較して、本発明はまた、空間の画像分割のステップの後、二色性の反射モデルに対応しない分析領域を抽出する、フィルタリングを実行する。この領域選択は、色信号(クロミナンス)および空領域または影領域としての識別にしたがって実行される。画像の照らされた反射表層にのみ対応可能な二色性反射モデルを用いた米国特許第4,685,071号明細素と比較すると、本発明は、影、および/または空、および/または無色の(色がない)領域からなる画像情景の一部を、検索から除外する利点を有する。このように、本発明の方法は、画像内容の如何を問わないロバストなものと言える。
【0012】他の特徴は、種々の形態の図面を参照しながら、以下の説明を読むことによって明確となる。
【0013】
【発明の実施の形態】以下の説明は、異なる参照数字が各図の異なる要素を識別する、本発明の主実施例の詳細な説明である。
【0014】本発明方法は、以前に記録され、記憶されたデジタル・カラー画像の検出および閲覧が可能な環境において実行される。これらのカラー画像は、例えば静止画もしくは動画のデジタル画像であり、デジタル画像取得装置を用いて記録されたものである。本発明の目的は、デジタル・カラー画像の発光体の色彩座標を決定する方法を提供することである。この発光体の決定により、発光体が決定された画像の意味解析が可能となる。これにより、例えばカラー画像のデータベースに、自動的にインデックスを付けることが可能となる。特にインデックス化することにより、前記画像の各発光体にリンクした特徴にしたがって、画像が分類可能となる。この発光体は、例えば、タングステン照明、放散もしくは直射的な自然光、その他の照明状況の違いと一致する。
【0015】図1は、表層2からなる材質1を表しており、材質1は、前記材質1を着色している色素9を含む。材質1は、着色された「不均質」と呼ばれる材質である。入射光線3、4は、材質1により、一方は鏡面反射7、8、他方は拡散反射10である2種類の反射類型で反射される。鏡面反射7、8は、前記表層2への垂線5、6に対する角度にしたがって、すなわち、前記垂線5、6と入射光線3、4が形作る角に対称に、材質1の表面2で起こる。ボディ反射10とも言われる拡散反射は、材質1内で起こり、前記材質1内部に見られるカラー色素9にしたがって角度が変化する。図1により示される反射過程を描く数学モデルは、二色性反射モデルである。
【0016】図2は、取得システムの色空間の立方体14を表し、図中の2本のベクトル12、13は、それぞれ表層2からの鏡面反射および拡散反射を表している。取得システムとは、デジタル画像生成が可能な装置、例えばデジタル・カメラもしくはスキャナである。ベクトル12、13は、二色性平面11を形成する。図3にしたがって、二色性平面11は、CIE{照明についての国際的委員会(International Commission on illumination)}の色彩線図15内の、直線16によって表される。昼間発光体の線図17は、点Iで直線16を切断する。点Iの座標は、発光体の色彩座標である。昼間発光体の線図は、例えば、方程式Y=−3X+2.87X−0.275により決定される。ここで、XおよびYは色彩座標を表す。
【0017】図4は、請求項1の本発明方法のステップを自動的に実行する、アルゴリズムの動作の機能線図を示す。本発明の好ましい実施例にしたがって、このアルゴリズムを用いることで、図5にしたがうソース画像50から前記画像50のノイズを除去するために、画像50をプレ・フィルタリングすることが可能となる。プレ・フィルタリング操作18は、画像ピクセルを、近傍ピクセル値、前記近傍の中間値に最も近い値、で置き換えることにより、画像を均質にする。近傍ピクセルの中間値は、例えば、画像の色空間の前記近傍ピクセルにより形成される点の雲状塊の重心を参照することにより決定される。好ましい実施例の変形にしたがって、プレ・フィルタリングのステップは、例えば画像勾配を単純化することにより達成され、CIE‐Lab色空間において、ユークリッド距離により算出される。最小勾配に対応する画像値は、前記画像の勾配の鉢にリンクした領域に、標識を付けるために用いられる。このようにして、図6に示されている、モザイク画像と呼ばれるプレ・フィルターをかけられた画像60が得られる。
【0018】モザイク画像60をもたらすプレ・フィルタリングのステップ18の後に、本発明方法は、画像60の分割19を実行する。分割により、画像を、関連した均質な色領域71、72に分割することができる。これらの領域の境界は、プレ・フィルタリングのステップの近傍領域の境界とは異なる。本発明方法により、色領域の分割に際して、画像は、均質なクロミナンスの領域に分割可能となる。本発明方法により、灰色領域の分割に際して、画像は、均質な輝度領域に分割可能となる。分割の特定の実施例で、本発明方法のアルゴリズムは、「分水界」方式を用いる。当業者にとって公知の、この「分水界」方式は、空間分割を可能にする。特定の実施例では、分水界方式は、カラー画像の勾配に適用され、CIE‐Lab空間内に表示される。勾配は、所与の領域の、2ピクセル間に見出される最大のユークリッド距離により算出される。CIE‐Lab空間のユークリッド距離は、次の式で与えられる:ΔE L*a*b*=[(L*−L*)+(a*−a*)+(b*−b*)]1/2【0019】この実施例では、例えば分水界を用いて、図7の分割画像70を得ることが可能である。
【0020】分割ステップの後、不適合領域を抽出するステップ20が続く。これらの領域は、図1に対応する物理的原理を有する二色性反射モデルにリンクされる仮定に適合しない。二色性反射モデルにリンクされる仮定は、特に、材質1の不均質性、材質1の反射能力、および前記材質1の照明を統合する。光源(照明)からの入射光線は、材質に関しては、方向付けられたもの、すなわち、非拡散光源からの光線に相当する。
【0021】不適合領域を抽出する好ましい実施例では、本発明方法により、例えば図8に見るように、画像の、影領域24、空の領域23および無色の(色がない)領域25のセットの抽出が可能となる。ステップ20は、例えば、フランス特許出願第0108907号に記載されている影領域の抽出を用いて実行される。ステップ20は、例えば、フランス特許出願第0108912号に記載されている空領域の抽出を用いて実行される。無色の、色がない領域の抽出は、色飽和の閾値を用いて実行される。特定の実施例では、閾値処理された画像は、HLS色空間{色相輝度飽和(Hue Luminance Saturation)}内に表示され、閾値デジタル値は例えば「12」となる。抽出作業の実行後、例えば図8に見るように、空23、影24、および無色25の領域が抽出された画像80を得ることができる。ソース画像50の例では、無色の領域25は、例えば灰色のアスファルトの通りである。
【0022】画像80に基づき、画像80から抽出されないあらゆる領域30のために、本発明方法は、前記領域30を形成するピクセルの色彩座標から、色収斂の方向(直線)を決定する。画像の不適合領域の抽出後、さらに、図4の機能線図で示される本発明の好ましい実施例にしたがって、本発明方法は、非抽出領域30ごとに、前記領域30を形成するピクセルの色彩座標上の線形後退を実行する。本発明方法は、このようにして、非抽出領域の色収斂を特徴づける直線方程式を導く、傾斜および縦座標値を得る。
【0023】図9は、CIE色彩の線図に対応するシステムで、非抽出領域30の線形後退線、および昼間発光体26の線図のセット27の例を表す。
【0024】図10は、昼間発光体の線図にある収斂の、最も蓋然性の高い点を表す。本発明方法によって決定される最も蓋然性の高い収斂点28は、直線27のセットを表す光線27と昼間発光体26の線図との交点に位置している。最も蓋然性の高い収斂位置28は、光線27を形成する直線の最大通過点(直線が最も多く通る点)となる、昼間発光体の線図26の点である。収斂点28の座標は、ソース画像50の発光体の、クロミナンス(色)を特徴づける色彩座標である。




 

 


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