JPH01204186A - 画像処理における物体色の認識方法 - Google Patents
画像処理における物体色の認識方法Info
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- JPH01204186A JPH01204186A JP63028345A JP2834588A JPH01204186A JP H01204186 A JPH01204186 A JP H01204186A JP 63028345 A JP63028345 A JP 63028345A JP 2834588 A JP2834588 A JP 2834588A JP H01204186 A JPH01204186 A JP H01204186A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 14
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 241000450412 Nierembergia repens Species 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010587 phase diagram Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
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。
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〕
本発明は画像処理分野に利用される。
本発明は、ディジタル画像処理に関し、特に自然カラー
画像中の物体の認識や、色の変更などの物体の持つ本来
の色を入力とする自然カラー画像処理で物体の色を認識
する、画像処理における物体色の認識方法に関する。
画像中の物体の認識や、色の変更などの物体の持つ本来
の色を入力とする自然カラー画像処理で物体の色を認識
する、画像処理における物体色の認識方法に関する。
本発明は、入力された自然カラー画像中の物体の色の認
識を行う画像処理における物体色の認識方法において、 色彩空間において、前記自然カラー画像中の物体上の任
意の画素の色と同一色相にある色を持つ画素を抽出し、
この抽出された各画素の色彩空間における彩度を求め、
求めた彩度が一番高い色を前記物体の色として認識する
ことにより、物体を正確に切り出すことなくかつ物体の
材質によらずに、物体の色を正しく認識できるようにし
たものである。
識を行う画像処理における物体色の認識方法において、 色彩空間において、前記自然カラー画像中の物体上の任
意の画素の色と同一色相にある色を持つ画素を抽出し、
この抽出された各画素の色彩空間における彩度を求め、
求めた彩度が一番高い色を前記物体の色として認識する
ことにより、物体を正確に切り出すことなくかつ物体の
材質によらずに、物体の色を正しく認識できるようにし
たものである。
従来、この種の物体色の認識方法は、画像中の物体の色
の中で明度が一番高い部分の色を物体色としていた。
の中で明度が一番高い部分の色を物体色としていた。
前述した従来の物体色認識方法は、光沢のない（鏡面反
射のない）材質の物体を仮定しているので、少しでも光
沢のある材質の物体にこの方法を適用すると、画像作成
時に物体に照明した光源の色と物体本来の色とが混合し
た色を物体本来の色として認識してしまう欠点がある。
射のない）材質の物体を仮定しているので、少しでも光
沢のある材質の物体にこの方法を適用すると、画像作成
時に物体に照明した光源の色と物体本来の色とが混合し
た色を物体本来の色として認識してしまう欠点がある。
また、明度の高い部分の色を物体色と認識しているので
、あらかじめ物体を正確に切り出して処理の対象としな
いと、誤って背景を物体の色として認識する欠点がある
。
、あらかじめ物体を正確に切り出して処理の対象としな
いと、誤って背景を物体の色として認識する欠点がある
。
本発明の目的は、前記の欠点を除去することにより、物
体を正確に切り出すことなくかつ物体の材質によらずに
、物体の色を正しく認識できる、画像処理における物体
色の認識方法を提供することにある。
体を正確に切り出すことなくかつ物体の材質によらずに
、物体の色を正しく認識できる、画像処理における物体
色の認識方法を提供することにある。
本発明は、入力された自然カラー画像中の物体の色の認
識を行う画像処理における物体色の認識方法において、
前記自然カラー画像中の物体上の任意の画素の色と、色
彩空間において同一色相にある色を持つ画素とを抽出し
、抽出した各画素の色彩空間における彩度を求め、求め
た彩度が一番高い色を前記物体の物体色として認識する
ことを特徴とする。
識を行う画像処理における物体色の認識方法において、
前記自然カラー画像中の物体上の任意の画素の色と、色
彩空間において同一色相にある色を持つ画素とを抽出し
、抽出した各画素の色彩空間における彩度を求め、求め
た彩度が一番高い色を前記物体の物体色として認識する
ことを特徴とする。
平滑な物体の表面では拡散反射と鏡面反射とが生じ、そ
れにより物体の色が支配される。このような物体色は、
ホーンのモデル（ビー・チー・ホーン（Ｂ、Ｔ、Ｐｈｏ
ｎｇ） ｒイルミネーションフォアコンピュータ ジェ
ネレエテッド イメージズ（Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ
ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｉ
ｍａｇｅｓ） Ｊコミュニケーションズ オブ ザ Ａ
ＣＭ （Ｃｍｍｕｎ−ｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈ
ｅ Ａｌｊわ、１８巻、６号、１９７５参照）を用いる
ことにより次式で表すことができる。
れにより物体の色が支配される。このような物体色は、
ホーンのモデル（ビー・チー・ホーン（Ｂ、Ｔ、Ｐｈｏ
ｎｇ） ｒイルミネーションフォアコンピュータ ジェ
ネレエテッド イメージズ（Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ
ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｉ
ｍａｇｅｓ） Ｊコミュニケーションズ オブ ザ Ａ
ＣＭ （Ｃｍｍｕｎ−ｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈ
ｅ Ａｌｊわ、１８巻、６号、１９７５参照）を用いる
ことにより次式で表すことができる。
ここで、
α＝ｃｏｓ（ｉ）（１−ｄ） ＋ｄ
β＝Ｗ（ｉ） （ｃｏｓ（ｓ）） ”
ｉ ：入射角
ｄ ：周囲光拡散反射の割合
Ｓ ：鏡面反射方向と視線方向の角度
Ｗ（ｉ）：入射角の関数としての割合
すなわち、物体色（Ｒ，Ｇ、Ｂ）は、物体の拡散反射に
よる物体色（Ｒｏ 、 Ｇｏ 、 ＢＯ）と鏡面反射に
よる光源色（ＲＳ、Ｇ、 、Ｂ、） とが、係数αお
よびβに従って混色していると見ることができる。
よる物体色（Ｒｏ 、 Ｇｏ 、 ＢＯ）と鏡面反射に
よる光源色（ＲＳ、Ｇ、 、Ｂ、） とが、係数αお
よびβに従って混色していると見ることができる。
ところで、実際の自然カラー画像により、特定物体の各
画素を抽出しく１）式により色の分布を調べた結果、物
体表面の色の分布は、黒色と光源色と物体色とを頂点と
する三角形内に分布することが分かった。
画素を抽出しく１）式により色の分布を調べた結果、物
体表面の色の分布は、黒色と光源色と物体色とを頂点と
する三角形内に分布することが分かった。
そこで、光源色を白色（自然光の色）とすると、この色
の分布は、第１図に示すように、黒を原点とし横軸に彩
度、縦軸に明度（白）をとった彩度分布図上に与えられ
る。これにより物体色を彩度の一番大きい点の色と見る
ことができる。
の分布は、第１図に示すように、黒を原点とし横軸に彩
度、縦軸に明度（白）をとった彩度分布図上に与えられ
る。これにより物体色を彩度の一番大きい点の色と見る
ことができる。
従って、前記自然カラー画像中の物体上の任意の画素の
色と色彩空間において同一色相にある色を持つ画素を抽
出し、抽出した各画素の色彩空間における彩度を求め、
求めた彩度が一番高い色を前記物体の物体色として認識
することができる。
色と色彩空間において同一色相にある色を持つ画素を抽
出し、抽出した各画素の色彩空間における彩度を求め、
求めた彩度が一番高い色を前記物体の物体色として認識
することができる。
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する
。
。
第２図（ａ）および（ｂ）は本発明の一実施例を示す説
明図で、同図（ａ）は自然カラー画像を示し、同図ら）
は同図（ａ）中の領域１３に対する彩度分布を示す色相
状態図である。また第３図は本発明の一実施例による画
像処理装置の要部を示すブロック構成図である。
明図で、同図（ａ）は自然カラー画像を示し、同図ら）
は同図（ａ）中の領域１３に対する彩度分布を示す色相
状態図である。また第３図は本発明の一実施例による画
像処理装置の要部を示すブロック構成図である。
第３図によると、この画像処理装置は、自然カラー画像
を入力する画像人力手段２１と、人力された自然カラー
画像を処理する画像処理手段２２と、この処理過程にお
けるデータを格納する画像記憶手段２３と、処理過程お
よび処理結果の画像を表示する画像表示手段２４とを備
えている。
を入力する画像人力手段２１と、人力された自然カラー
画像を処理する画像処理手段２２と、この処理過程にお
けるデータを格納する画像記憶手段２３と、処理過程お
よび処理結果の画像を表示する画像表示手段２４とを備
えている。
そして、画像処理手段２２は、入力された自然画像中の
物体上の任意の画素の色を識別する手段と、この識別さ
れた色と同一色相にある色を持つ画素を抽出する手段と
、この抽出した各画素の色彩空間における彩度を求める
手段と、この求められた各画素の彩度を比較しその一番
犬きい値を示す画素の色を検出する手段とを含んでいる
。
物体上の任意の画素の色を識別する手段と、この識別さ
れた色と同一色相にある色を持つ画素を抽出する手段と
、この抽出した各画素の色彩空間における彩度を求める
手段と、この求められた各画素の彩度を比較しその一番
犬きい値を示す画素の色を検出する手段とを含んでいる
。
次に、この画像処理装置を用いて、第２図（ａ）に示す
自然カラー画像１０について、同図内の領域１３内の彩
度分布について調べた結果について説明する。領域１３
内には、その表面が褐色なテーブル１１と、テーブル１
１上に置かれた乳白色のカップ１２とが含まれる。
自然カラー画像１０について、同図内の領域１３内の彩
度分布について調べた結果について説明する。領域１３
内には、その表面が褐色なテーブル１１と、テーブル１
１上に置かれた乳白色のカップ１２とが含まれる。
この領域１３について、カップ１２の表面上の点Ｐで示
す画素を抽出し、その彩度を求めて、同図（ｂ）に示す
色相状態図中の該当する彩度を示す点Ｐ′にプロットす
る。以下同様にして、点Ｐの画素の色相と同じ色を持つ
画素すなわちカップ１２の表面上の各画素についてその
彩度を求め色相状態図上にプロットする。このようにし
てプロットされた彩度はすべてカップの色相分布領域１
２ａ（斜線を施した部分）に含まれる。そしてこれら得
られ、た彩度の中で一番大きい値を示す点Ｐ。の色を求
め、物体色と判定する。テーブル１１の色についても同
様にしてテーブルの色相分布領域１１ａ（斑点を施した
部分）が得られその物体色を判定することができる。
す画素を抽出し、その彩度を求めて、同図（ｂ）に示す
色相状態図中の該当する彩度を示す点Ｐ′にプロットす
る。以下同様にして、点Ｐの画素の色相と同じ色を持つ
画素すなわちカップ１２の表面上の各画素についてその
彩度を求め色相状態図上にプロットする。このようにし
てプロットされた彩度はすべてカップの色相分布領域１
２ａ（斜線を施した部分）に含まれる。そしてこれら得
られ、た彩度の中で一番大きい値を示す点Ｐ。の色を求
め、物体色と判定する。テーブル１１の色についても同
様にしてテーブルの色相分布領域１１ａ（斑点を施した
部分）が得られその物体色を判定することができる。
なお、前述の画像処理は、画像処理手段２２としてコン
ピュータを含み、自動的に処理を行うことができる。
ピュータを含み、自動的に処理を行うことができる。
以上説明したように、本発明は、物体の色の分布状態を
利用し物体色を求めることにより、物体の正確な切り出
しをすくことなくかつ物体の材質によらずに物体の色を
認識できる効果がある。
利用し物体色を求めることにより、物体の正確な切り出
しをすくことなくかつ物体の材質によらずに物体の色を
認識できる効果がある。
従って、本発明によれば、画像処理特にコンピュータグ
ラフィックの分野において、色換え手段を容易に構築で
きるとともに、物体の色を自動的に認識し自然カラー画
像の中から物体をレートトレーシングのような莫大な時
間を必要とせず短時間に切り出すことができ、その効果
は大である。
ラフィックの分野において、色換え手段を容易に構築で
きるとともに、物体の色を自動的に認識し自然カラー画
像の中から物体をレートトレーシングのような莫大な時
間を必要とせず短時間に切り出すことができ、その効果
は大である。
第１図は本発明の詳細な説明する色相状態図。
第２図（ａ）および（ｂ）は本発明の一実施例を示す説
明図。 第３図は本発明一実施例による画像処理装置を示すブロ
ック構成図。 ｌＯ・・・自然カラー画像、１１・・・テーブノベｌｌ
ａ・・・テーブルの色相、１２・・・カップ、１２ａ・
・・カップの色相、１３・・・領域、２１・・・画像人
力手段、２２・・・画像処理手段、２３・・・画像記憶
手段、２４・・・画像表示手段。
明図。 第３図は本発明一実施例による画像処理装置を示すブロ
ック構成図。 ｌＯ・・・自然カラー画像、１１・・・テーブノベｌｌ
ａ・・・テーブルの色相、１２・・・カップ、１２ａ・
・・カップの色相、１３・・・領域、２１・・・画像人
力手段、２２・・・画像処理手段、２３・・・画像記憶
手段、２４・・・画像表示手段。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、入力された自然カラー画像中の物体の色の認識を行
う画像処理における物体色の認識方法において、 前記自然カラー画像中の物体上の任意の画素の色と、色
彩空間において同一色相にある色を持つ画素とを抽出し
、 抽出した各画素の色彩空間における彩度を求め、求めた
彩度が一番高い色を前記物体の物体色として認識する ことを特徴とする画像処理における物体色の認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63028345A JPH01204186A (ja) | 1988-02-08 | 1988-02-08 | 画像処理における物体色の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63028345A JPH01204186A (ja) | 1988-02-08 | 1988-02-08 | 画像処理における物体色の認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01204186A true JPH01204186A (ja) | 1989-08-16 |
Family
ID=12246013
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63028345A Pending JPH01204186A (ja) | 1988-02-08 | 1988-02-08 | 画像処理における物体色の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH01204186A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995009403A1 (de) * | 1993-09-27 | 1995-04-06 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur segmentation von digitalen farbbildern |
| JPH10304348A (ja) * | 1997-05-01 | 1998-11-13 | Atr Chinou Eizo Tsushin Kenkyusho:Kk | 動物体追跡方法 |
-
1988
- 1988-02-08 JP JP63028345A patent/JPH01204186A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995009403A1 (de) * | 1993-09-27 | 1995-04-06 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur segmentation von digitalen farbbildern |
| JPH10304348A (ja) * | 1997-05-01 | 1998-11-13 | Atr Chinou Eizo Tsushin Kenkyusho:Kk | 動物体追跡方法 |
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