JP4507115B2 - Computer graphics image correction system - Google Patents
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Description
本発明は、コンピュータグラフィックス画像に当該コンピュータグラフィックス画像の画像物体（当該コンピュータグラフィックス画像に再現されている現物製品、例えば、自動車など）が持つ光輝感を与えるコンピュータグラフィックス画像修正技術に関する。 The present invention relates to a computer graphics image correction technique that gives a computer graphics image the glitter of an image object of the computer graphics image (an actual product reproduced in the computer graphics image, such as an automobile).
自動車などの販売や意匠評価においては、顧客への製品説明やカタログ作成等の目的で、自動車などの製品をコンピュータグラフィックス（本明細書、図面において、単に「ＣＧ」と表すことがある）で表示する場合が多い。このとき、ＣＧのオリジナル画像の画像物体（すなわち、ＣＧのオリジナル画像に再現されている現物製品、例えば、自動車など）の実際の塗装色と、ＣＧ画像の塗装色が異なると、顧客に不信感を与えるため、両者は極力同一に見えるようにすることが望ましい。 In sales of automobiles and design evaluations, products such as automobiles are represented by computer graphics (in this specification and drawings, simply “CG”) for the purpose of explaining products to customers and creating catalogs. It is often displayed. At this time, if the actual paint color of the image object of the original image of CG (that is, the actual product reproduced in the original image of CG, for example, an automobile) and the paint color of the CG image are different, customer distrust Therefore, it is desirable to make both look the same as much as possible.
自動車などの製品の実際の塗装に用いられている塗料の多くは、光輝感（きらきら輝く感じ）を出すための材料（光輝材）を含んでいる。光輝材にはアルミ、マイカ、ガラス、酸化鉄、酸化アルミなどの粉状の物体（粉体）がある。これらの粉体を塗料に混入することにより、塗装面に直径数μm〜数百μm程度の光輝部分が生ずる。通常、1mm2の塗装面に光輝材の粒子が数個〜数十万個存在する。 Many of the paints used for the actual painting of products such as automobiles include a material (brightness material) for giving a brilliant feeling (shining feeling). Bright materials include powdered objects (powder) such as aluminum, mica, glass, iron oxide, and aluminum oxide. By mixing these powders in the paint, a bright portion having a diameter of about several μm to several hundred μm is formed on the painted surface. Usually, several to hundreds of thousands of glitter particles are present on a 1 mm 2 painted surface.
このような光輝感を有する塗装面を備えた画像物体をＣＧで再現する方法としては、塗装面の変角分光反射率や輝度分布（明るさの変化の仕方）を用いるものがある（例えば、特許文献１参照）。 As a method for reproducing an image object having a painted surface having such a brilliant feeling by CG, there is a method that uses a variable angle spectral reflectance or luminance distribution (how to change brightness) of the painted surface (for example, Patent Document 1).
またＣＧに光輝材の粒子性を表示する技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
前記の特許文献１に記載の方法では、光輝粒子（光輝感を出している色。物理的な粒子ではなく、人間の目に光輝感を与えている色）を単に輝度の高い（明るい）色として表しているため、実際の塗装が持つ、様々な色を持つ光輝感を再現できず、この方法で光輝感を再現した画像の色は、実物の塗装色と相違する。
In the method described in
また、非特許文献１記載の技術は、光輝材を含む塗装面の見え方を計算によって求め、ＣＧ画像に表示するものであり、実際の塗装面を測定して得られたデータに基づいてＣＧ表示するわけではない。したがってＣＧ画像の塗装色と実物の塗装色が異なってしまう
そこで、本発明は、ＣＧ画像の塗装色を、当該ＣＧ画像に再現されている現物製品、例えば、自動車など（以下、本明細書において「画像物体」という）の塗装色に近づけるため、ＣＧ画像に画像物体が持つ光輝感を与えるコンピュータグラフィックス画像修正技術を提案することを目的にしている。
The technique described in Non-Patent
前記目的を達成するために本発明が提案するコンピュータグラフィックス画像修正システムは、以下に説明する処理動作を行うＲＧＢデータ取得手段と、光輝感再現用データ処理手段と、光輝感画像データ作成手段とを備えているものである。 In order to achieve the above object, a computer graphics image correction system proposed by the present invention includes an RGB data acquisition unit that performs processing operations described below, a data processing unit for reproducing glittering data, and a glittering image data creating unit. It is equipped with.
ここで、ＲＧＢデータ取得手段は、コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている製品（すなわち、画像物体）の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータを取得するものである。 Here, the RGB data acquisition means acquires RGB data of a paint color used for painting a product (that is, an image object) reproduced in an original image of computer graphics.
なお、前記のオリジナル画像が、ＣＧ画像の塗装色を、画像物体の塗装色に近づけるためＣＧ画像に画像物体が持つ光輝感を与える処理が行われる対象、すなわち、修正の対象となる画像に相当する。 Note that the original image corresponds to an object to be processed to give the CG image the glittering feeling of the image object in order to bring the paint color of the CG image close to the paint color of the image object, that is, an image to be corrected. To do.
前記の光輝感再現用データ処理手段は、前記ＲＧＢデータを解析し、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色についてＣＩＥによるＸＹＺの値に変換し、各色についてその出現頻度を算出して光輝感再現用画像データを作成するものである。 The data processing means for reproducing the glitter feeling analyzes the RGB data, converts the color of each pixel included in the RGB data into XYZ values by CIE, calculates the appearance frequency of each color, and reproduces the glitter feeling. Image data is created.
光輝感画像データ作成手段は、前記ＲＧＢデータ取得手段が取得したＲＧＢデータ及び、前記光輝感再現用データ処理手段が作成した光輝感再現用画像データとに基づいて、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成するものである。 The glitter image data creation means represents the image data of the original image based on the RGB data acquired by the RGB data acquisition means and the glitter reproduction image data created by the glitter reproduction data processing means. The color of each pixel is changed to a color imparted with glitter, and image data imparted with glitter is created.
ここで、前記の光輝感画像データ作成手段は、前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値を、オリジナル画像に再現されている製品（すなわち、画像物体）の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値を求め、当該求めた平均値に置き換える処理を行うと共に、前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている製品（すなわち、画像物体）の塗装に使われている塗装色を光学測定器で測定して求めた当該塗装色のＣＩＥによるＸＹＺの各値に対する、前記オリジナル画像の各画素のＣＩＥによるＸＹＺの各値の比率を算出し、当該算出した比率を、前記置き換えられたＣＩＥによるＸＹＺの平均値に乗じることにより、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成するものとすることができる。 Here, the glitter image data creating means uses the CIE XYZ values for each pixel of the original computer graphics image to paint a product (ie, an image object) reproduced in the original image. A color is selected from the colors obtained by analyzing the paint sample of the paint color, the average value of the XYZ values by the CIE of the selected color is calculated, and the process is performed to replace the calculated average value. For each XYZ value according to CIE of the paint color obtained by measuring the paint color used for painting the product (ie, image object) reproduced in the original image of computer graphics with an optical measuring instrument, The ratio of each value of XYZ by CIE of each pixel of the original image is calculated, and the calculated ratio is calculated by the replaced CIE. By multiplying the average value of YZ, the color of each pixel represented by the image data of the original image is changed to a color to which glitter is imparted, and image data to which glitter is imparted can be created. .
なお、ここでＲＧＢデータとは、色を光の三原色である赤＝Ｒ、緑＝Ｇ、青＝Ｂの３つの色の組み合わせとして表現したものである。 Here, the RGB data represents the color as a combination of the three primary colors of light: red = R, green = G, and blue = B.
また、ＣＩＥによるＸＹＺの値とは、国際照明委員会＝ＣＩＥが策定した色の国際表示法によるものであって、ＸＹＺの３要素で色を数値化する方法によるＸＹＺの値のことをいう。前記のＲＧＢデータなどの画像データをＣＩＥによるＸＹＺの値に変換する処理は、ＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．７０９などの公知の規格化された方法により行うことができる。 Further, the XYZ value by CIE is based on the international display method of color established by the International Lighting Commission = CIE, and means the XYZ value by a method of quantifying the color with three elements of XYZ. The process of converting image data such as RGB data into XYZ values by CIE is described in ITU-R BT. It can be performed by a known standardized method such as 709.
なお、本明細書、特許請求の範囲、図面において、ＣＩＥによるＸＹＺの値を「ＣＩＥのＸＹＺの値」あるいは「ＣＩＥＸＹＺ値」と表すことがある。 In the present specification, claims, and drawings, the XYZ value by CIE may be expressed as "CIE XYZ value" or "CIEXYZ value".
前記において、ＲＧＢデータ取得手段は、例えば、この技術分野で公知のスキャナからなるものとすることができ、オリジナル画像に再現されている画像物体に実際に使用されている塗料色を付した塗装サンプル、例えば、前記画像物体に実際に使用されている塗料色を付した金属板（塗装サンプル）などの塗装面を、走査し、その画像のＲＧＢデータを取得するものである。 In the above, the RGB data acquisition means can be composed of, for example, a scanner known in this technical field, and a paint sample with a paint color actually used for an image object reproduced in an original image. For example, a coated surface such as a metal plate (painted sample) with a paint color actually used on the image object is scanned to obtain RGB data of the image.
このＲＧＢデータ取得手段は、オリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータを、減光フィルタを介して取得するものとすることができる。 This RGB data acquisition means can acquire the RGB data of the paint color used for the painting of the image object reproduced in the original image via the neutral density filter.
減光フィルタを使用すると、減光フィルタによって減光が行われることにより、スキャナは塗装面に含まれる光輝材のμｍ＝（マイクロメートル＝１／１０００ミリ）単位の粒子の色や分布を走査し、ＲＧＢデータを取得することが可能になる。 When the neutral density filter is used, the scanner scans the color and distribution of particles in the unit of μm = (micrometer = 1/1000 mm) of the glitter material contained in the painted surface by the neutral density reduction. RGB data can be acquired.
スキャナ単独では塗装面に発生する光輝部の強い光の色を正しく測定できない場合でも、減光フィルタにより正確に測定可能なレベルまで減光することで、精度の高い光輝色のＲＧＢ情報を取得することができ、より画像物体に近い光輝感をオリジナル画像に与えることが可能になる。 Even if the scanner alone cannot correctly measure the strong light color of the bright part generated on the painted surface, it can obtain highly accurate RGB information of the bright color by reducing the light to a level that can be accurately measured by the neutral density filter. Therefore, it is possible to give the original image a shine that is closer to the image object.
この発明によれば、ＣＧ画像の塗装色に、画像物体が持つ光輝感を与え、ＣＧ画像の塗装色を画像物体の塗装色に近づけることが可能になる。 According to the present invention, it is possible to give the paint color of the CG image the glitter of the image object, and to bring the paint color of the CG image close to the paint color of the image object.
すなわち、本発明によれば、実際のサンプル用塗装面を測定して得たデータをもとにＣＧで再現するので、光輝感を有する画像物体の塗装面に近いものを提供することが可能となる。 That is, according to the present invention, since it is reproduced by CG based on data obtained by measuring the actual painted surface for a sample, it is possible to provide an image object having a glittering feeling close to the painted surface. Become.
またオリジナル画像の各画素を視点からの情報を考慮して色変更するので、視点から遠い部分は各画素の色の相違が小さくなり、視点から近い部分は各画素の相違が大きくなり、そのため視点から近い部分は光輝粒子が粗く、遠い部分は細かく見えるという粒状感を伴った光輝感のある現実の見え方を再現することができる。 Also, since each pixel of the original image is color-changed considering information from the viewpoint, the color difference of each pixel is small in the part far from the viewpoint, and the difference in each pixel is large in the part near the viewpoint. It is possible to reproduce an actual appearance with a glittering feeling with a grainy feeling that the bright particles are coarse in the portion closer to, and that the far portion looks fine.
以下、添付図面を参照して本発明の好ましい実施形態を説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
図１は本発明のコンピュータグラフィックス画像修正システムの一例の概略構成を説明するブロック構成図である。まず図１を参照して本発明によるコンピュータグラフィックス画像修正システムの構成を説明する。 FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic configuration of an example of a computer graphics image correction system according to the present invention. First, the configuration of a computer graphics image correction system according to the present invention will be described with reference to FIG.
コンピュータグラフィックス画像修正システム１は、以下に説明するオリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８、ＲＧＢデータ取得手段３、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７を備えている。
The computer graphics
ＲＧＢデータ取得手段３は、この技術分野において公知のスキャナからなるもので、コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色のＲＧＢデータ（色を光の三原色である赤＝Ｒ、緑＝Ｇ、青＝Ｂの３つの色の組み合わせとして表現したもの）を取得するものである。具体的には、前記画像物体の塗装に使われている実際の塗装色（塗料の色）を測定し、その塗装色のＲＧＢデータを作成するものである。 The RGB data acquisition means 3 is composed of a scanner known in this technical field. The RGB data of the paint color used for painting the image object reproduced in the original image of computer graphics (the color is the three primary colors of light). (Represented as a combination of three colors of red = R, green = G, and blue = B). Specifically, the actual paint color (paint color) used for painting the image object is measured, and RGB data of the paint color is created.
光輝感再現用データ処理手段６は、前記ＲＧＢデータを解析し、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色についてＣＩＥによるＸＹＺの値に変換し、各色についてその出現頻度を算出して光輝感再現用画像データを作成する処理動作を行う。 The glitter feeling reproduction data processing means 6 analyzes the RGB data, converts the color of each pixel included in the RGB data into XYZ values by CIE, calculates the appearance frequency of each color, and creates the glitter feeling reproduction image. Perform processing operations to create data.
光輝感画像データ作成手段７は、ＲＧＢデータ取得手段３が取得したＲＧＢデータ及び、光輝感再現用データ処理手段６が作成した光輝感再現用画像データとに基づいて、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する処理動作を行う。
Based on the RGB data acquired by the RGB
オリジナル画像データ格納手段２は、ＣＧのオリジナル画像に再現されている自動車等の画像物体のＣＧ画像（すなわち、オリジナル画像）の画像データを記憶するものである。 The original image data storage means 2 stores image data of a CG image (that is, an original image) of an image object such as an automobile reproduced in the CG original image.
なお、本明細書、特許請求の範囲、図面において、「オリジナル画像の画像データ」を「オリジナル画像データ」ということがある。 In the present specification, claims, and drawings, “original image data” may be referred to as “original image data”.
このオリジナル画像データ格納手段２に記憶されているＣＧ画像（すなわち、オリジナル画像）が、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７が行う処理動作によって、画像物体が有している光輝感が付加された画像データに修正される対象になる。 The CG image (that is, the original image) stored in the original image data storage means 2 is included in the image object by processing operations performed by the glitter feeling reproduction data processing means 6 and the glitter feeling image data creation means 7. It becomes an object to be corrected to the image data to which the glittering feeling is added.
光輝感再現用画像データ格納手段５は、光輝感再現用データ処理手段６が行う処理動作により得られたデータなど、光輝感画像データ作成手段７が前記の処理動作を行う際に必要になるデータを格納するものである。 The glitter feeling reproduction image data storage means 5 is data required when the glitter feeling image data creation means 7 performs the processing operation, such as data obtained by the processing operation performed by the glitter feeling reproduction data processing means 6. Is stored.
光輝感画像データ格納手段８は、光輝感画像データ作成手段７により作成されて光輝感を付与された画像データを格納するものである。 The glitter image data storage means 8 stores the image data created by the glitter image data creation means 7 and given a glitter feeling.
前記のオリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７は、ＲＧＢデータ取得手段３及びこの技術分野で公知の光学測定器（図示せず）と接続されているコンピュータの構成要素からなる。 The original image data storage means 2, the glitter feeling reproduction image data storage means 5, the glitter feeling image data storage means 8, the glitter feeling reproduction data processing means 6, and the glitter feeling image data creation means 7 are the RGB data acquisition means 3. And computer components connected to an optical measuring instrument (not shown) known in the art.
すなわち、オリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８には、コンピュータのメモリ、記憶装置（ディスク）などが該当し、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７は、コンピュータのＣＰＵ等の処理動作部が、前記の記憶装置などに格納されている所定のコンピュータプログラムの指示の下に前述した各手段が行う処理動作を実行することによって実現されるものである。 That is, the original image data storage means 2, the glitter feeling reproduction image data storage means 5 and the glitter feeling image data storage means 8 correspond to a computer memory, a storage device (disk), etc., and the glitter feeling reproduction data processing means. 6. The glitter image data creation means 7 is a processing operation unit such as a CPU of a computer that executes processing operations performed by the above-described means under the instruction of a predetermined computer program stored in the storage device. It is realized by doing.
次に、図２を参照して本発明によるＣＧ画像修正処理全体のフローを説明する。 Next, the flow of the entire CG image correction process according to the present invention will be described with reference to FIG.
前述したように、メモリ、記憶装置（ディスク）、ＣＰＵ等の処理動作部などからなるオリジナル画像データ格納手段２、光輝感再現用画像データ格納手段５、光輝感画像データ格納手段８、光輝感再現用データ処理手段６、光輝感画像データ作成手段７などの構成要素と、スキャナなどで取り込まれた情報を取得したり、他のコンピュータ機器等との間での情報の交信を行うインターフェース部及び、キーボード、ポインティングディバイスなどの入力装置などからなる情報取得部と、液晶表示画面などの画像表示手段への情報出力を行ったり、他のコンピュータ機器等との間での情報の交信を行うインターフェース部からなる情報出力部とを備えているコンピュータの情報取得部で取得した修正の対象となるオリジナル画像の画像データが、図２図示のように、オリジナル画像データ格納手段２に格納される（Ｓ１）。 As described above, the original image data storage means 2 including the memory, the storage device (disk), the processing operation unit such as the CPU, the image data storage means 5 for the glitter feeling reproduction, the glitter image data storage means 8, and the glitter feeling reproduction. An interface unit for acquiring information captured by a scanner or the like, or communicating information with other computer devices, etc. From an information acquisition unit consisting of input devices such as a keyboard and pointing device, and an interface unit that outputs information to image display means such as a liquid crystal display screen, and communicates information with other computer devices The image data of the original image to be corrected acquired by the information acquisition unit of the computer provided with the information output unit , As shown in FIG. 2 shown, is stored in the original image data storage means 2 (S1).
この修正の対象となるオリジナル画像とは、前述した画像物体の販売や意匠評価において、顧客への製品説明やカタログ作成等の目的で当該画像物体をＣＧ画像にしたものである。 The original image to be corrected is a CG image of the image object for the purpose of product explanation to customers, catalog creation, etc. in the sale of the image object and the design evaluation described above.
図３に、このオリジナル画像データ格納手段２に格納されるオリジナル画像のオリジナル画像データの一例を示す。 FIG. 3 shows an example of the original image data of the original image stored in the original image data storage means 2.
図３図示のように、オリジナル画像のオリジナル画像データは、画像物体の画角（画像を描画する際の視界の範囲の角度）、各画素について色（ＣＩＥによるＸＹＺの値）、視点距離（画像物体をＣＧ画像に描画する時の視点の位置からその画素までの距離）(mm)、塗装色番号（画像物体に使用されている塗料を一意に表す番号で塗料製造会社などによって決められている）の値を含んでいる。 As shown in FIG. 3, the original image data of the original image includes the angle of view of the image object (angle of view range when drawing the image), the color (XYZ value by CIE), and the viewpoint distance (image). The distance from the viewpoint position to the pixel when drawing an object on a CG image (mm), paint color number (a number that uniquely represents the paint used in the image object, and is determined by the paint manufacturer, etc. ) Value.
各画素は、ＣＧ画像を縦軸（ｙ）と横軸（ｘ）の座標で表した位置により識別され、オリジナル画像データ格納手段２に格納されている画像データにおいてｘ軸の値が１、ｙ軸の値が１の画素は、画素（１，１）、同様に、ｘ軸の値が１、ｙ軸の値が２の画素は、画素（１，２)と表される。 Each pixel is identified by the position of the CG image represented by the coordinates of the vertical axis (y) and the horizontal axis (x), and the value of the x axis in the image data stored in the original image data storage means 2 is 1, y A pixel with an axis value of 1 is represented as a pixel (1, 1). Similarly, a pixel with an x-axis value of 1 and a y-axis value of 2 is represented as a pixel (1, 2).
図３の例では画素（１，１）〜画素（１２８０，１０２４）の、１２８０×１０２４＝１，３１０，７２０個の画素が存在し、それぞれにＣＩＥＸＹＺの値と視点距離（mm)を持つ。例えば、ｘ軸の値が５００、ｙ軸の値が５００の座標における画素（５００，５００）のは、Ｘ＝０．４０、Ｙ＝０．５０、Ｚ＝０．３０、視点距離１９００ｍｍの値を持つ。
In the example of FIG. 3, there are 1280 × 1024 = 1,310,720 pixels from pixel (1,1) to pixel (1280,1024), each having a CIEXYZ value and a viewpoint distance (mm). For example, the pixel (500, 500) at the coordinates where the x-axis value is 500 and the y-axis value is 500 is the value of X = 0.40, Y = 0.50, Z = 0.30, and the
この技術分野で公知のスキャナからなるＲＧＢデータ取得手段３は、図４に例示するように、減光フィルタ１１を通した（減光フィルタ１１を通さない場合もある）塗装サンプル１２の塗装面に光をあて、その反射光を走査し、電気信号に変換して、塗装サンプルのＲＧＢデータを取得し（Ｓ２）、解像度の値とともに、光輝感再現用データ処理手段６へ出力する。
As shown in FIG. 4, the RGB data acquisition means 3 composed of a scanner known in this technical field passes through the neutral density filter 11 (sometimes not through the neutral density filter 11) on the painted surface of the painted
ここで、塗装サンプルには、図３図示のオリジナル画像のオリジナル画像データにおける塗装色番号と同じ塗装色番号のものを用いる。 Here, the paint sample having the same paint color number as the paint color number in the original image data of the original image shown in FIG. 3 is used as the paint sample.
ＲＧＢデータ取得手段３のスキャナ１３としては、例えば、色を４８ｂｉｔデータとして出力できるものを使用できる。
As the
ＲＧＢデータ取得手段３によって作成された塗装サンプルのＲＧＢデータの一例を図５に示す。 An example of the RGB data of the paint sample created by the RGB data acquisition means 3 is shown in FIG.
図５図示のように、ＲＧＢデータは、画像（スキャナが読み取った塗装サンプルの画像）を構成する各画素の色をＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）それぞれの値で表したＲＧＢデータ（すなわち、ＲＧＢ画素データ）により構成されている。 As shown in FIG. 5, the RGB data represents the color of each pixel constituting the image (the image of the paint sample read by the scanner) with each value of R (Red), G (Green), and B (Blue). It is composed of RGB data (that is, RGB pixel data).
光輝感再現用データ処理手段６は、ＲＧＢデータを解析するデータ処理を行い（Ｓ３）、処理したデータ及び前記のＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に格納（Ｓ４）する。 The glitter reproduction data processing means 6 performs data processing for analyzing RGB data (S3), and stores the processed data and the RGB data in the glitter reproduction image data storage means 5 (S4).
光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像データについて、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている光輝感再現用画像データをもとに光輝感が付与された画像を作成し（Ｓ５）、これを光輝感画像データ格納手段８に格納する（Ｓ６）。 The glitter image data creation means 7 uses the glitter image reproduction image data stored in the glitter image reproduction means 5 with respect to the original image data stored in the original image data storage means 2. An image to which a feeling is given is created (S5), and this is stored in the glitter image data storage means 8 (S6).
次に、光輝感再現用画像データ作成のフローを示した図６を参照して光輝感再現用画像データ作成の処理フローを示す。 Next, referring to FIG. 6 showing the flow of creating image data for brilliant feeling reproduction, a processing flow of creating image data for brilliant feeling reproduction is shown.
光輝感再現用データ処理手段６は、ＲＧＢデータ取得手段３が出力したＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に記録する（Ｓ１１）。
The glitter reproduction
また、光輝感再現用データ処理手段６は、ＲＧＢデータのヒストグラム解析を行い、この解析結果を光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する（Ｓ１２）。 Further, the glitter feeling reproduction data processing means 6 performs a histogram analysis of the RGB data, and stores the analysis result in the glitter feeling reproduction image data storage means 5 (S12).
このＲＧＢデータのヒストグラム解析は、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色について、ＣＩＥによるＸＹＺの値に変換した上で（変換は、ＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．７０９などの公知の規格化された方法で行うことができる）、各色についてその出現頻度Ｎ１（すなわち、その色を持つ画素数＝Ｎ１）を算出するものである。 In the histogram analysis of RGB data, the color of each pixel included in the RGB data is converted into XYZ values by CIE (the conversion is performed by a known standardized method such as ITU-R BT.709). The appearance frequency N1 (that is, the number of pixels having the color = N1) is calculated for each color.
なお、ヒストグラム解析とは、数量化できる要因や特性のデータについて、そのデータが存在する範囲をいくつかの区間に分け、その区間に含まれるデータの度数をそれぞれ計測するデータ解析方法である。 Note that the histogram analysis is a data analysis method that divides a range in which the data exists for factor and characteristic data that can be quantified into several sections and measures the frequency of data included in each section.
この図６における、Ｓ１１の工程（光輝感再現用データ処理手段６により、ＲＧＢデータ取得手段３が出力したＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に記録する）及び、Ｓ１２の工程（光輝感再現用データ処理手段６により、ＲＧＢデータのヒストグラム解析を行い、この解析結果を光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する）が、図２で説明した工程における、ＲＧＢデータを解析するデータ処理（Ｓ３）、処理したデータ及びＲＧＢデータを光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する処理（Ｓ４）に該当する。こうして光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されるデータが光輝感再現用画像データを構成する。
In FIG. 6, the process of S11 (the RGB data output from the RGB data acquisition means 3 is recorded in the image data storage means 5 for glitter reproduction by the glitter feeling reproduction data processing means 6) and the process of S12 (brightness reproduction). Data for analyzing RGB data in the process described with reference to FIG. 2 is performed by the histogram processing of RGB data by the sensation reproduction
一方、図２のＳ２の工程で、ＲＧＢデータ取得手段３がＲＧＢデータを取得した塗装サンプルについて、この技術分野で公知の光学測定器（図示せず）を用いて、測色（色を表示する数値を測定すること）を行い、これによって得た塗装サンプルの測定塗装色値を、前記のコンピュータの情報取得部で取得し、光輝感再現用データ処理手段６により、光学測定塗装色として、ＣＩＥのＸＹＺ形式で光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する（Ｓ１３）。
On the other hand, color measurement (color display) is performed on the coating sample from which the RGB
なお、ここでも、光学測定器（図示せず）を用いて測色を行う塗装サンプルには、図３図示のオリジナル画像のオリジナル画像データにおける塗装色番号と同じ塗装色番号のものが用いられており、前記の光学測定塗装色は、塗装色番号に関連付けられて光輝感再現用画像データ格納手段５に格納される。 In this case as well, the same paint color number as the paint color number in the original image data of the original image shown in FIG. 3 is used as a paint sample to be measured using an optical measuring instrument (not shown). The optical measurement paint color is associated with the paint color number and is stored in the image data storage means 5 for glittering feeling reproduction.
これらの光輝感再現用画像データ処理手段６によって行われる前記の処理により、例えば、図７に記載したデータ（これが光輝感再現用画像データの一つになる）が得られ、これが光輝感再現用画像データ格納手段５に格納される。 By the above-described processing performed by the image data processing means 6 for reproducing the glitter feeling, for example, the data shown in FIG. 7 (which becomes one of the image data for reproducing the glitter feeling) is obtained. It is stored in the image data storage means 5.
図７に例示されている特定の塗装色番号の塗装サンプルにおいては、全部で３６個の画素を持つＲＧＢデータに、ＣＩＥのＸＹＺ形式でＸ＝０．１５、Ｙ＝０．１８、Ｚ＝０．０７の色を持つ画素が１０個（すなわち、出現頻度Ｎ１＝１０／３６）、Ｘ＝０．５８、Ｙ＝０．７１、Ｚ＝０．４０の色を持つ画素が８個（すなわち、出現頻度Ｎ１＝８／３６）、以下同様にそれぞれの色をもつ画素がそれぞれの個数出現している。そして、光学測定塗装色は、Ｘ＝０．３０、Ｙ＝０．４０、Ｚ＝０．２０となっている。 In the paint sample having the specific paint color number illustrated in FIG. 7, RGB data having a total of 36 pixels is converted into XIE 0.15, Y = 0.18, Z = 0 in the CIE XYZ format. 0.07 color pixels (ie, appearance frequency N1 = 10/36), X = 0.58, Y = 0.71, and Z = 0.40 pixels (ie, Appearance frequency N1 = 8/36). Similarly, the number of pixels having the respective colors appears. The optical measurement paint colors are X = 0.30, Y = 0.40, and Z = 0.20.
次に、光輝感画像データ作成手段７による処理のフローを図８を参照して説明する。
Next, the flow of processing by the glitter image
光輝感画像データ作成手段７は、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されているデータを読込み、図８に示した手順で、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像データを修正する。 The glitter image data creating means 7 reads the data stored in the glitter feeling reproduction image data storage means 5, and the original image data stored in the original image data storage means 2 is read according to the procedure shown in FIG. Correct it.
光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像データからオリジナル画像の１画素分の画素データを読み込む（Ｓ２１）。 The glitter image data creation means 7 reads pixel data for one pixel of the original image from the original image data stored in the original image data storage means 2 (S21).
光輝感画像データ作成手段７は、読み込んだ画素が、処理の対象となる画素であるかを判定する（Ｓ２２）。 The glitter image data creation means 7 determines whether the read pixel is a pixel to be processed (S22).
判定にあたって、光輝感画像データ作成手段７は、不図示の入力装置から入力され、前記のコンピュータの情報取得部で取得した処理対象の塗装色番号の値と、図３に例示したオリジナル画像の塗装色番号の値を比較し、両者が同じ値でない場合は当該画素が処理対象でないと判定する。 In the determination, the glitter image data creation means 7 is inputted from an input device (not shown), and the value of the painting color number of the processing target obtained by the information obtaining unit of the computer and the painting of the original image illustrated in FIG. The color number values are compared, and if they are not the same value, it is determined that the pixel is not a processing target.
画素が処理対象でない場合、光輝感画像データ作成手段７はオリジナル画像の１画素の読み込み（Ｓ２１）の処理へ戻り、次の画素のデータを読み込む。 If the pixel is not a processing target, the glitter image data creation means 7 returns to the process of reading one pixel of the original image (S21) and reads the data of the next pixel.
なお、読み込む順番は画素（１，１）からはじめて順に画素（１，２）、画素（１，３）、・・・と続けても良いし、それ以外の順番でも良い。 Note that the reading order may be continued from the pixel (1, 1) to the pixel (1, 2), the pixel (1, 3),..., Or any other order.
また、光輝感画像データ作成手段７は、初回の画素データ読み込み時にオリジナル画像データ格納手段２に格納されているデータの画角の値を読み込み、記憶する。 Further, the glitter image data creation means 7 reads and stores the field angle value of the data stored in the original image data storage means 2 when the pixel data is read for the first time.
光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像の画素毎に、画素データの値と、図７に例示されている光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている光学測定塗装色との差を、ＣＩＥのＸＹＺの値における比率として算出し、色比率の値として記憶する（Ｓ２３）。この場合も、光輝感再現用画像データ格納手段５に、オリジナル画像の画素毎に、各画素に関連付けて、前記算出した色比率の値を記憶させるようにすることができる。 For each pixel of the original image, the glitter image data creation means 7 is the difference between the pixel data value and the optical measurement paint color stored in the glitter reproduction image data storage means 5 illustrated in FIG. Is calculated as a ratio in the XYZ values of the CIE and stored as a color ratio value (S23). Also in this case, it is possible to store the calculated color ratio value in association with each pixel in the original image reproducing image data storage means 5 in association with each pixel.
ここで、前記のＣＩＥのＸＹＺの値における比率として算出する工程は、オリジナル画像データ格納手段２の画素データのＸＹＺそれぞれの値を、光輝感再現用画像データ格納手段５の光学測定塗装色のＸＹＺの値で除算して算出するものとすることができる。 Here, the step of calculating the ratio in the XYZ values of the CIE described above is based on the XYZ values of the pixel data of the original image data storage means 2 and the XYZ of the optically measured paint color of the image data storage means 5 for glitter reproduction. It can be calculated by dividing by the value of.
かかる処理の結果、光輝感画像データ作成手段７は図９に一例を示す色比率データを作成し、これを光輝感再現用画像データ格納手段５に格納する。
As a result of such processing, the glitter image
図９図示の例では、画素（５００，５００）におけるＸの比率（比率Ｘ）は１．３３、Ｙの比率（比率Ｙ）は１．２５、Ｚの比率（比率Ｚ）は１．５０になっている。これは、図３にデータの一例が示されている、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像の画素（５００，５００）のＸ、Ｙ、Ｚ値が、それぞれ、０．４０、０．５０、０．３０であるわけであるが、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている、この画素（５００，５００）の塗装色番号と同一の塗装色番号における光学測定塗装色のＸ、Ｙ、Ｚの値が、図７図示のように、それぞれ、０．３０、０．４０、０．２０であるときに、このような色比率データになるものである。すなわち、この場合には、図９に例示されているように、Ｘの比率は０．４０÷０．３０＝１．３３（比率Ｘ）、Ｙの比率は０．５０÷０．４０＝１．２５（比率Ｙ）、Ｚの比率は０．３０÷０．２０＝１．５０（比率Ｚ）となるのである。 In the example shown in FIG. 9, the ratio (ratio X) of X in the pixel (500, 500) is 1.33, the ratio of Y (ratio Y) is 1.25, and the ratio of Z (ratio Z) is 1.50. It has become. This is because the X, Y, and Z values of the pixels (500, 500) of the original image stored in the original image data storage means 2 whose example of data is shown in FIG. Although it is 0.50, 0.30, it is optical measurement coating at the same paint color number as the paint color number of this pixel (500, 500) stored in the image data storage means 5 for brilliant feeling reproduction. Such color ratio data is obtained when the X, Y, and Z values of the colors are 0.30, 0.40, and 0.20, respectively, as shown in FIG. That is, in this case, as illustrated in FIG. 9, the ratio of X is 0.40 / 0.30 = 1.33 (ratio X), and the ratio of Y is 0.50 / 0.40 = 1. The ratio of .25 (ratio Y) and Z is 0.30 / 0.20 = 1.50 (ratio Z).
オリジナル画像に現されている画像物体の色は、塗装色としては光学測定塗装色を再現したものであるが、実際には画像物体が持つ陰影・反射なども再現しているため、光学測定塗装色とは異なる色になる部分が多い。例えば、光が当たっている部分の色は光学測定塗装色よりも白が増した色になり、影になっている部分の色は光学測定塗装色よりも黒が増した色になる。 The color of the image object shown in the original image is a reproduction of the optical measurement paint color as the paint color, but in fact the shadow and reflection of the image object are also reproduced. There are many parts that are different from the color. For example, the color of the portion exposed to light is a color obtained by adding white to the optical measurement paint color, and the color of the shaded portion is a color obtained by adding black to the optical measurement paint color.
本発明では、オリジナル画像の画素の色を変更するにあたり、オリジナル画像がもともと持っていた色（ＣＩＥＸＹＺの値）を基準とせず、塗装サンプルを解析して得た色を基準とするため、そのまま変更するとオリジナル画像がもともと持っていた陰影・反射などによる色の差異が失われてしまう。 In the present invention, when changing the color of the pixel of the original image, the color (CIEXYZ value) originally possessed by the original image is not used as a reference, but the color obtained by analyzing the paint sample is used as a reference. Then, the color difference due to shading and reflection originally possessed by the original image is lost.
そこで、本発明においては、その差異を前述した色比率データで把握することとし、この色比率データを記憶しておき、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程の後で、色比率データの値を反映させることによって、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像の画像データを修正し、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第二工程を行うものである。 Therefore, in the present invention, the difference is grasped by the color ratio data described above, the color ratio data is stored, and the color of the pixel of the original image is changed to a color representing glitter. Later, by reflecting the value of the color ratio data, the image data of the original image stored in the original image data storage means 2 is corrected, and the color of the pixel of the original image is changed to a color representing glitter. Two steps are performed.
光輝感画像データ作成手段７は、光輝感再現用画像データ格納手段５に記録されているデータ値にもとづき、画素の色（ＣＩＥＸＹＺの値）を算出し（Ｓ２４）、その値を光輝感再現用画像データ格納手段５のＣＩＥＸＹＺの値とする。これが、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程、すなわち、オリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値を、オリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値を求め、当該求めた平均値に置き換える処理に相当する。なお、画素の色を算出する処理については後述する。
The glitter image
次に、光輝感画像データ作成手段７は、上記作成した比率Ｘ、比率Ｙ、比率Ｚの値を、それぞれ上記で算出した画素の色のＸ、Ｙ、Ｚの値に乗ずる（Ｓ２５）。これが、前記のようにオリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更した（Ｓ２４）後で、色比率データの値を反映させることによって、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像を修正し、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第二工程、すなわち、ＣＧのオリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色を光学測定器で測定して求めた当該塗装色のＣＩＥによるＸＹＺの各値に対する、前記オリジナル画像の各画素のＣＩＥによるＸＹＺの各値の比率を算出し、当該算出した比率を、前記置き換えられたＣＩＥによるＸＹＺの平均値に乗じることにより、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する処理に相当する。
Next, the glitter image
さらに光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像のすべての画素について上記の処理を繰り返す（Ｓ２６）。 Further, the glitter image data creating means 7 repeats the above processing for all the pixels of the original image (S26).
こうして、光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像のすべての画素について、ＣＩＥＸＹＺの値を算出した値に変更する。 Thus, the glitter image data creating means 7 changes the CIEXYZ values to the calculated values for all the pixels of the original image.
以下、光輝感画像データ作成手段７が、変更用の画素の色を算出する処理（すなわち、前述したＳ２４の、光輝感再現用画像データ格納手段５に記録されているデータ値にもとづき、画素の色（ＣＩＥＸＹＺの値）を算出する処理＝オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程）のフローを図１０を参照して説明する。 Thereafter, the glitter image data creation means 7 calculates the color of the pixel for change (that is, based on the data value recorded in the glitter feeling reproduction image data storage means 5 in S24 described above). The flow of the process of calculating the color (CIEXYZ value) = the first step of changing the color of the pixel of the original image to a color representing glitter is described with reference to FIG.
図１０に示すように、光輝感画像データ作成手段７は、オリジナル画像データ格納手段２に格納されている画素データのＣＩＥによるＸＹＺの値、視点距離を読込むと共に、初回のみ画角の値をも読込む（Ｓ３１）。 As shown in FIG. 10, the glitter image data creation means 7 reads the XYZ values and viewpoint distances by the CIE of the pixel data stored in the original image data storage means 2 and sets the angle of view value only for the first time. Is also read (S31).
次に、光輝感画像データ作成手段７は、一画素が表す再現対象製品（すなわち、画像物体）の一辺の長さ、すなわち、１つの画素が描画する画像物体のフレームサイズの値を算出する（Ｓ３２）。
Next, the glitter image
ここで、フレームサイズとは、所定の視点距離を持つ画像物体を所定の画角にてＣＧ画像に描画したときに、画面全体に描画される画像物体の実際のサイズのことをいう。 Here, the frame size means an actual size of an image object drawn on the entire screen when an image object having a predetermined viewpoint distance is drawn on a CG image at a predetermined angle of view.
その計算方法を図１１を用いて説明する。図１１はオリジナル画像の例（例えば図３で示されるオリジナル画像データを、ＣＧ表示装置で表示した画像）であり、視点距離、画角とフレームサイズの関係を説明するための説明図である。 The calculation method will be described with reference to FIG. FIG. 11 is an example of an original image (for example, an image in which the original image data shown in FIG. 3 is displayed on a CG display device), and is an explanatory diagram for explaining the relationship between viewpoint distance, angle of view, and frame size.
図１１に示すように、画角をθ、画素（ｘ１、ｙ１）の視点距離をＬとすると、画素（ｘ１、ｙ１）の視点距離で描画した画像物体のフレームサイズ（Ｗとする）の値の１／２は、三角関数により、Ｌ×ｔａｎ(θ/２)の計算式で求められる。したがって、Ｗの値はその２倍であるので、２×Ｌ×ｔａｎ(θ/２)の計算式で求められる。
As shown in FIG. 11, when the angle of view is θ and the viewpoint distance of the pixel (x1, y1) is L, the value of the frame size (W) of the image object drawn at the viewpoint distance of the pixel (x1, y1). ½ is obtained by a trigonometric function with a formula of L × tan (θ / 2). Therefore, since the value of W is twice that, it can be obtained by the
このＷの値は、画角＝θかつ視点距離＝Ｌで描画した画像物体の横幅を示す値となる。 The value of W is a value indicating the horizontal width of the image object drawn with the angle of view = θ and the viewpoint distance = L.
例えば、図３の画素（５００，５００）の場合、Ｌ＝１９００ｍｍでありθ＝３０°なので、Ｗ＝２×１９００×ｔａｎ(θ/２)＝１０１８（ｍｍ）となり、画角３０°で描画された画像において、視点距離が１９００ｍｍである画像は、１０１８ｍｍのフレームサイズを持つことになる。そして、１つの画素が描画するフレームサイズＲは、Ｗ／（横方向の画素数）の計算式で求められる。したがって、横方向の画素数が１２８０であった場合、１つの画素が描画するフレームサイズＲ＝１０１８／１２８０＝０．７９５ｍｍとなる。 For example, in the case of the pixel (500, 500) in FIG. 3, since L = 1900 mm and θ = 30 °, W = 2 × 1900 × tan (θ / 2) = 1018 (mm) and drawing is performed at an angle of view of 30 °. In the obtained image, an image having a viewpoint distance of 1900 mm has a frame size of 1018 mm. The frame size R drawn by one pixel is obtained by a calculation formula of W / (number of pixels in the horizontal direction). Therefore, when the number of pixels in the horizontal direction is 1280, the frame size R drawn by one pixel is R = 1018/1280 = 0.955 mm.
次に、光輝感画像データ作成手段７は、上記で算出した１つの画素が描画するフレームサイズＲの長さの中に、塗装サンプル１２の光輝粒子をいくつ含められるか算出する（Ｓ３３）。すなわち、出現頻度である「Ｒ／光輝粒子の横幅」の値を算出する。以下、この「Ｒ／光輝粒子の横幅」の値で示される計算上の出現頻度をＮ２と表す。この工程が、一画素が表す画像物体のフレームサイズに含まれる塗装サンプルの画素数を算出する工程に相当する。
Next, the glitter image data creation means 7 calculates how many glitter particles of the
光輝粒子の横幅は、例えば、解像度１２，８００ｄｐｉのスキャナを使い、塗装サンプル１２を走査して画像データをコンピュータで表示し、コンピュータに表示された画像のなかの光輝粒子の大きさを測定することによって求めることができる。測定の対象とする光輝粒子は、例えばコンピュータ上でもっとも輝いている粒子とすればよい。光輝粒子をコンピュータの画像表示手段に表示した例を図１２に示す。
The horizontal width of the bright particles is, for example, using a scanner with a resolution of 12,800 dpi, scanning the
図１２の例では、１２，８００ｄｐｉのスキャナを使用して走査した画像であるため、１画素の大きさは２５．４ｍｍ（＝１インチ）／１２８０００＝０．００２ｍｍ（２μｍ）であり、光輝粒子の横幅はその２５画素分の大きさを占めるので、０．００２×２５＝０．０５（５０μｍ）となる。 In the example of FIG. 12, since the image is scanned using a 12,800 dpi scanner, the size of one pixel is 25.4 mm (= 1 inch) /128000=0.002 mm (2 μm). Occupies the size of 25 pixels, so that 0.002 × 25 = 0.05 (50 μm).
光輝感画像データ作成手段７は、この値を、例えば、不図示の入力装置を通して受信し、「Ｒ／光輝粒子の横幅」＝Ｎ２の計算式により、計算上の出現頻度Ｎ２の値を計算する。 The glittering image data creation means 7 receives this value through, for example, an input device (not shown), and calculates the value of the appearance frequency N2 in the calculation using the formula of “R / width of the glittering particle” = N2. .
上述の例では、計算上の出現頻度＝０．７９／０．０５＝１５．９となる。 In the above example, the appearance frequency in calculation = 0.79 / 0.05 = 15.9.
次いで、光輝感画像データ作成手段７は、Ｎ２の値を、例えば、四捨五入して計算上の出現頻度を整数とする。後述するように、次の工程であるＳ３４において、光輝感画像データ作成手段７は、乱数発生器による色の生成作業、すなわちＣＩＥＸＹＺ値の生成作業をＮ２回行い、その平均を求めて画素の色とするためである。 Next, the glitter image data creation means 7 rounds the value of N2, for example, to make the appearance frequency in calculation an integer. As will be described later, in S34, which is the next step, the glitter image data creation means 7 performs a color generation operation by the random number generator, that is, a CIEXYZ value generation operation N2 times, and obtains the average to obtain the pixel color. This is because.
次に、光輝感画像データ作成手段７は、画素の色を、その塗装色における光輝感が表れるように変更する第一の工程を行う。前記のＳ２４の、光輝感再現用画像データ格納手段５に記録されているデータ値にもとづき、画素の色（ＣＩＥＸＹＺの値）を算出し、その値を光輝感再現用画像データ格納手段５のＣＩＥＸＹＺの値とする処理、すなわち、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一の工程である。 Next, the glitter image data creation means 7 performs a first step of changing the color of the pixel so that the glitter in the paint color appears. Based on the data value recorded in the image data storage means 5 for glittering sensation reproduction in S24, the color of the pixel (value of CIEXYZ) is calculated, and the value is calculated as CIEXYZ in the image data storage means 5 for luminosity reproduction. That is, the first step of changing the color of the pixel of the original image to a color representing glitter.
すなわち、前記の色を変更する処理（Ｓ２４）とは、オリジナル画像データ格納手段２に格納されている図３例示のオリジナル画像のデータ中の個々の画素の色（ＣＩＥによるＸＹＺの値）を、光輝感を持つ色に変える第一の工程である。 That is, the process of changing the color (S24) means the color of each pixel (XYZ value by CIE) in the original image data illustrated in FIG. This is the first step to change to a color with a brilliant feeling.
本発明では、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一工程でこのようにして変更した後の色を、塗装サンプル１２を解析した結果である、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている各色の中から選択することにより、実際の塗装が持つ色をＣＧ画像に再現できるようになる。
In the present invention, the image data for glittering sensation reproduction, which is the result of analyzing the
光輝感画像データ作成手段７は、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納された上記の計算上の出現頻度Ｎ１の値をもとに、図１３に示すような乱数表を作成し、乱数により発生する色の割合が、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納された上記の計算上の出現頻度Ｎ１の値と一致するようにする。これは、実際の塗装における色の出現頻度Ｎ１を反映させるためである。
The glitter image
図１３の例では、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている画素データに従い、３６（＝画素データの出現頻度の総数）を母数とした乱数表を作成し、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納されている各色が、光輝感再現用画像データ格納手段５に格納された上記の計算上の出現頻度Ｎ１の値と同じ割合で出現するようにしている。
In the example of FIG. 13, a random number table with 36 (= total number of appearance frequency of pixel data) as a parameter is created according to the pixel data stored in the image
例えば、Ｘ＝０．１５、Ｙ＝０．１８、Ｚ＝０．０７の色は、図７に図示されているように、出現頻度が１０なので、その出現確率が１０／３６（＝画素データの出現頻度の総数）＝５／１８となるよう、２、４、６、８、１０の５つの乱数に対応させている。 For example, the color with X = 0.15, Y = 0.18, and Z = 0.07 has an appearance frequency of 10/36 (= pixel data) as shown in FIG. The total number of occurrence frequencies) is set to 5/18, and is associated with five random numbers of 2, 4, 6, 8, and 10.
次に、光輝感画像データ作成手段７は、乱数発生器により乱数を発生させ、発生した乱数に応じた色を記憶する。例えば、４が発生したとすると、図１３の例では、Ｘ＝０．１５、Ｙ＝０．１８、Ｚ＝０．０７の値を記憶する。この場合も、光輝感再現用画像データ格納手段５に、オリジナル画像の画素毎に、各画素に関連付けて、前記算出した色のＸ、Ｙ、Ｚの値を記憶させるようにすることができる。
Next, the glitter image data creation means 7 generates a random number with a random number generator and stores a color corresponding to the generated random number. For example, if 4 occurs, the values of X = 0.15, Y = 0.18, and Z = 0.07 are stored in the example of FIG. Also in this case, it is possible to store the X, Y, and Z values of the calculated color in association with each pixel in the original image reproducing image
前記において乱数を使用するのは、一定の規則にもとづいて色を決定したときに現れるモアレと呼ばれる模様を防ぐためである。 The reason why random numbers are used in the above is to prevent a pattern called moire that appears when colors are determined based on a certain rule.
光輝感画像データ作成手段７は、この処理をＳ３３の工程で算出した計算上の出現頻度Ｎ２の回数繰り返し、各回で発生した色の平均値を算出する（Ｓ３４）。上述の例では乱数を１６回発生させ、その都度、図１３に基いた色（ＣＩＥＸＹＺの値）を記憶し、それらＣＩＥＸＹＺの値を加算して１６で割る。 The glitter image data creating means 7 repeats this process the number of times of appearance frequency N2 calculated in step S33, and calculates the average value of the colors generated each time (S34). In the above example, a random number is generated 16 times, and each time the color (CIEXYZ value) based on FIG. 13 is stored, the CIEXYZ value is added and divided by 16.
平均値算出処理の一例を図１４に示す。 An example of the average value calculation process is shown in FIG.
この算出された平均値が図８のＳ２４の工程で得られる変更用の算出画素色である。こうして、オリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値が、オリジナル画像に再現されている画像物体の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値に置き換えられたことになる。 This calculated average value is the calculated pixel color for change obtained in step S24 of FIG. In this way, for each pixel of the original image, the XYZ value according to the CIE selects a color from the colors obtained by analyzing the paint sample of the paint color used to paint the image object reproduced in the original image Thus, the average value of the XYZ values by the CIE of the selected color is replaced.
そして光学測定塗装色との比率である色比率テーブルの各比率Ｘ、比率Ｙ、比率Ｚ値をこの平均値に乗じる（図８のＳ２５）。 Then, each ratio X, ratio Y, and ratio Z value in the color ratio table, which is a ratio to the optical measurement paint color, is multiplied by this average value (S25 in FIG. 8).
例えば、画素（５００，５００）であれば図９の例では、平均値のＸの値に１．３３、Ｙの値に１．２５、Ｚの値に１．５０を乗ずる。この動作をオリジナル画像の修正対象となる全画素について行う（図８のＳ２６）。 For example, in the case of the pixel (500, 500), in the example of FIG. 9, the average X value is multiplied by 1.33, the Y value is multiplied by 1.25, and the Z value is multiplied by 1.50. This operation is performed for all the pixels to be corrected of the original image (S26 in FIG. 8).
これによって、前述したＳ２４の工程で行うオリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第一の工程の後に、色比率データの値を当該変更後の色に反映させることによって、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像を修正し、オリジナル画像の画素の色を光輝感を表す色に変更する第二工程を行うことができ、こうして、オリジナル画像データ格納手段２に格納されているオリジナル画像を、粒状感を備えた光輝感のあるコンピュータグラフィックス画像に修正することができる。
Thereby, after the first step of changing the color of the pixel of the original image to the color representing the glitter feeling performed in the step S24 described above, the value of the color ratio data is reflected in the color after the change. A second step of correcting the original image stored in the image
すなわち、平均値の算出により、計算上の出現頻度Ｎ２が大きい、すなわち画素に含まれる光輝粒子の数が大きいほど画素の色は平均値に近く、逆に計算上の出現頻度Ｎ２の値が小さいほど平均値からの差が大きくなる。 That is, by calculating the average value, the calculated appearance frequency N2 is larger, that is, the larger the number of bright particles included in the pixel, the closer the pixel color is to the average value, and conversely, the calculated appearance frequency N2 is smaller. The difference from the average value increases.
塗装色をＣＧで再現したときには、塗装色の平均値に近い色が集まるほど、塗装の粒状感が少ない（なめらかな）感じに見え、平均値から遠い色が集まるほど、塗装の粒状感は粗い感じに見えるので、この平均値算出により、視点から近い部分は光輝粒子が粗く、遠い部分は細かく見えるという現実の見え方を再現できることになる。 When the paint color is reproduced with CG, the closer the paint color is to the average value, the less granular the paint feels (smooth). Since this looks like a feeling, this average value calculation can reproduce the actual appearance that the bright particles are coarse in the portion near the viewpoint and the fine portions appear in the far portion.
以上、添付図面を参照して本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はかかる実施形態に限られるものではなく、特許請求の範囲の記載から把握される技術的範囲において種々の形態に変更可能である。 As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described with reference to the accompanying drawing, this invention is not limited to this embodiment, In various forms in the technical range grasped | ascertained from description of a claim It can be changed.
例えば、上述の例では、オリジナル画像がＣＩＥのＸＹＺ形式のデータであることを前提としているが、オリジナル画像がＲＧＢデータであった場合、光輝感画像データ作成手段７が、例えばＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．７０９のような規格化された方法を用いて、ＣＩＥのＸＹＺの値に変換するようにしてもよい。なおオリジナル画像にＩＣＣプロファイル（「International Color Consortium」が定義した色のデータ表現形式を変換する仕組みを国際間で取り決めた規約。モニターやプリンタなど各機器が表現できるカラースペースを示したデータ）が添付されているか、その色域（表現できる色の範囲）が明確な場合、その色域に応じたＣＩＥのＸＹＺを求める。オリジナル画像にＩＣＣプロファイルが添付されておらず、かつＲＧＢ各々についてＣＩＥのＸＹＺ値が不明確な場合には、代替として ｓＲＧＢ（国際電気標準会議が定める色域の国際規格）を用いてＣＩＥのＸＹＺを求める。 For example, in the above-described example, it is assumed that the original image is CIE XYZ format data. However, when the original image is RGB data, the glitter image data creation means 7 is, for example, ITU-R BT. A standardized method such as 709 may be used to convert to CIE XYZ values. In addition, an ICC profile (a rule that internationally agreed on a mechanism for converting the data representation format of colors defined by the “International Color Consortium” is attached to the original image. Data indicating the color space that each device such as a monitor or printer can represent) If the color gamut (representable color range) is clear, CIE XYZ corresponding to the color gamut is obtained. If an ICC profile is not attached to the original image and the XYZ values of CIE are unclear for each of RGB, sRGB (international standard for color gamut established by the International Electrotechnical Commission) is used as an alternative to XYZ of CIE Ask for.
１ コンピュータグラフィックス画像修正システム
２ オリジナル画像データ格納手段
３ ＲＧＢデータ取得手段
５ 光輝感再現用画像データ格納手段
６ 光輝感再現用データ処理手段
７ 光輝感画像データ作成手段
８ 光輝感画像データ格納手段
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記ＲＧＢデータを解析し、ＲＧＢデータに含まれる各画素の色についてＣＩＥによるＸＹＺの値に変換し、各色についてその出現頻度を算出して光輝感再現用画像データを作成する光輝感再現用データ処理手段と、
前記ＲＧＢデータ取得手段が取得したＲＧＢデータ及び、前記光輝感再現用データ処理手段が作成した光輝感再現用画像データとに基づいて、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する光輝感画像データ作成手段
を備えてなるコンピュータグラフィックス画像修正システムであって、
前記光輝感画像データ作成手段は、
前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像の各画素について、そのＣＩＥによるＸＹＺ値を、オリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色の塗装サンプルを解析して得た色の中から色を選択し、選択した色のＣＩＥによるＸＹＺ値の平均値を求め、当該求めた平均値に置き換える処理を行うと共に、
前記コンピュータグラフィックスのオリジナル画像に再現されている製品の塗装に使われている塗装色を光学測定器で測定して求めた当該塗装色のＣＩＥによるＸＹＺの各値に対する、前記オリジナル画像の各画素のＣＩＥによるＸＹＺの各値の比率を算出し、当該算出した比率を、前記置き換えられたＣＩＥによるＸＹＺの平均値に乗じることにより、前記オリジナル画像の画像データが表す各画素の色を光輝感が付与された色に変更し、光輝感が付与された画像データを作成する
ものであることを特徴とするコンピュータグラフィックス画像修正システム。 RGB data acquisition means for acquiring RGB data of a paint color used for painting a product reproduced in an original image of computer graphics;
Data processing for radiance reproduction that analyzes the RGB data, converts the color of each pixel included in the RGB data into XYZ values by CIE, calculates the appearance frequency of each color, and creates image data for luminosity reproduction Means,
Based on the RGB data acquired by the RGB data acquisition means and the glitter feeling reproduction image data created by the glitter feeling reproduction data processing means, the brightness of each pixel represented by the image data of the original image is A computer graphics image correction system comprising a glitter image data creation means for creating image data to which a given color is changed and a glitter feeling is imparted ,
The glitter image data creation means includes:
For each pixel of the computer graphics original image, the XYZ values according to the CIE are determined from the colors obtained by analyzing a paint sample of the paint color used for painting the product reproduced in the original image. Is selected, the average value of the XYZ values by the CIE of the selected color is calculated, and the average value is replaced with the calculated average value.
Each pixel of the original image with respect to each XYZ value by CIE of the paint color obtained by measuring the paint color used for painting the product reproduced in the original image of the computer graphics with an optical measuring instrument By calculating the ratio of each value of XYZ by the CIE and multiplying the calculated ratio by the average value of XYZ by the replaced CIE, the color of each pixel represented by the image data of the original image has a glittering feeling. Change to a given color and create image data with a glitter
A computer graphics image correction system characterized by being a thing .
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