JPH06103371A - カラー画像処理方法およびその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 カラー画像の画質低下を防止し、かつ可能な
限り単純な形状になるようにカラー画像を分割する。 【構成】 カラー画像を代表色に基づいて分割し、分割
された各領域のサイズおよび隣接する領域との色差に基
づいて画質が変化しない領域のみを隣接する領域と統合
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明はカラー画像処理方法お
よびその装置に関し、カラー画像の圧縮処理に好適なカ
ラー画像処理方法およびその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年の画像処理技術の進展、光ディスク
に代表される大容量蓄積媒体の普及に伴なって、画像デ
ータベースの作成および作成された画像データベースを
用いる画像検索の研究が進められている。ところで、一
般にカラー画像は著しくデータ量が多いのであるから、
そのままでデータベース化すると、大容量蓄積媒体を用
いても十分な数のカラー画像を蓄積できないのみなら
ず、画像検索を行なう場合のデータ転送所要時間が著し
く長くなってしまい、到底実用的な画像検索システムを
構築することができない。

【０００３】このような点を考慮して、カラー画像のデ
ータ量を大幅に削減し、実用的な画像検索システムが得
られるようにするために、カラー画像の圧縮、伸長技術
が研究されており、その中でも圧縮率にかなり大きな影
響を及ぼすカラー画像の領域分割技術が研究されてい
る。また、画像認識システムに適用する場合には、画像
認識精度等に大きな影響を及ぼす関係上、カラー画像の
領域分割技術が研究されている。

【０００４】上記カラー画像の領域分割方法は、カラー
画像を局所的な特徴が一様な部分画像に分割する方法で
あり、局所的な特徴としては、例えば明るさ、色等が採
用される。具体的には、元のカラー画像中において出現
頻度が高い複数の特徴値を選択し、選択した特徴値に近
似する領域を該当する特徴値で代表させることにより、
特徴値毎の領域を作成する方法であり、元のカラー画像
を比較的少ない種類の特徴値に基づいて部分領域に分割
することができ、分割された各領域に対しては該当する
特徴値が割り当てられているだけであるから、全体とし
てカラー画像のデータ量を著しく少なくでき、また、互
に異なる特徴値を有する領域は互に異なる物体等を示し
ているのであるから、領域分割結果に基づいて画像認識
を簡単にかつ精度よく達成できる。

【０００５】また、画像をラスター走査して何れの領域
にも属していない画素を探し、該当する画素の濃淡レベ
ルと、その近傍で何れの領域にも未だ属していない画素
の濃淡レベルとの差が所定の閾値以下である場合に１つ
の領域として統合し、新たに統合された画素に注目して
上記処理を行ない、これら処理をそれ以上領域が広げら
れなくなるまで反復する単純領域拡張法および領域毎の
画素の値を領域内の平均値に置換し、閾値を増加させる
点を単純領域拡張法に付加した反復型領域拡張法（１９
９１年１月１７日東京大学出版会発行の画像解析ハンド
ブック第６８９〜６９０頁を参照）が提案されている。
これらの方法を採用すれば、画素同士の濃淡レベルの差
または画素の濃淡レベルと領域の平均濃淡レベルとの差
が閾値以下であることを条件として順次画素を統合して
領域を拡張でき、閾値に対応させて画像を複数の領域に
分割できる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、元のカラー画
像には、カラー画像を取り込むためのセンサのバラツキ
等に起因するランダムノイズがかなり重畳されており、
このようなランダムノイズはその周囲の明るさ、色等か
ら大きくかけ離れている可能性があるので、選択された
特徴値と同一または近似する範囲を部分画像領域として
分割しようとする場合に、ランダムノイズ部分はそのま
ま残されてしまう可能性がかなり高い。この結果、選択
された特徴値に基づく比較的大きな領域のほかに、ラン
ダムノイズ等に起因する多数の微細領域が形成されてし
まうことになる。この結果、カラー画像全体としての処
理時間を余り短縮できない（ランダムノイズ等がない場
合と比較して処理時間が著しく長くなる）のみならず、
領域分割の後処理としてのカラー画像圧縮処理結果、カ
ラー画像認識結果として余り良好な結果が得られなくな
ってしまう。

【０００７】また、元のカラー画像のピントがぼけてい
る場合には、分割された部分領域同士の境界部に何れの
領域とも特徴値が異なる細長い領域が生じることになり
｛図１０（Ａ）参照｝、さらに、分割された部分画像同
士の境界部にランダムノイズ等が重畳している場合に
は、分割された部分領域同士の境界が凹凸形状になって
しまうことになる｛図１０（Ｂ）参照｝。このようなカ
ラー画像に対してエッジを強調するフィルタリングを施
すことが提案されているが、フィルタリングを施すこと
に起因してエッジ部分にオーバーシュート、アンダーシ
ュートが発生することになるので、オーバーシュート、
アンダーシュートがカラー画像圧縮処理結果、カラー画
像認識処理結果に影響を及ぼすことになってしまうとい
う新たな不都合を生じる。

【０００８】さらに、部分画像同士の境界部に生じたゴ
ーストを除去するために、起り得る画像のパターンを予
め記憶しておき、記憶されたパターンに基づいてゴース
トを除去する方法が提案されている（特公平４−２２０
６９号公報参照）。しかし、この方法を採用すれば、例
えば、色数が多い場合に記憶しておくべき組み合せパタ
ーンの数が著しく多くなり、これら全ての組み合せパタ
ーンを記憶しなければならないのでメモリ容量が著しく
多くなってしまう。また、組み合せパターンの数が著し
く多くなれば、処理対象カラー画像と記憶パターンとの
照合に著しく長時間がかかることになり、全体として処
理所要時間が著しく長くなってしまう。

【０００９】

【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされ
たものであり、ランダムノイズ、ピンボケ等に起因する
不要な領域の発生を確実に阻止した状態でカラー画像の
領域分割を達成できるカラー画像処理方法およびその装
置を提供することを目的としている。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの請求項１のカラー画像処理方法は、カラー画像に基
づいて所定数の代表色を選定し、選定された代表色に基
づいてカラー画像を複数の領域に分割し、分割の結果得
られた領域のサイズ、隣接領域との色差に基づいて視覚
的に画質変化が認識可能か否かを判別し、視覚的に画質
変化が認識可能でないと判別されたことに応答して該当
する領域を隣接領域と統合する方法である。

【００１１】請求項２のカラー画像処理装置は、カラー
画像に基づいて所定数の代表色を選定する代表色選定手
段と、選定された代表色に基づいてカラー画像を複数の
領域に分割する領域分割手段と、分割の結果得られた領
域のサイズ、隣接領域との色差に基づいて視覚的に画質
変化が認識可能か否かを判別する領域判別手段と、視覚
的に画質変化が認識可能でないことを示す領域判別手段
の判別結果に応答して該当する領域を隣接領域と統合す
る領域統合手段とを含んでいる。

【００１２】請求項３のカラー画像処理方法は、カラー
画像に基づいて所定数の代表色を選定し、選定された代
表色に基づいてカラー画像を複数の領域に分割し、分割
の結果、比較的大きい領域同士の境界部に一方の領域に
属することが許容される画素領域が存在することに応答
して、所定範囲における比較的大きい領域同士の広狭に
基づいて該当する画素領域を比較的大きい何れかの領域
に統合する方法である。

【００１３】請求項４のカラー画像処理装置は、カラー
画像に基づいて所定数の代表色を選定する代表色選定手
段と、選定された代表色に基づいてカラー画像を複数の
領域に分割する領域分割手段と、分割の結果、比較的大
きい領域同士の境界部に一方の領域に属することが許容
される画素領域が存在するか否かを判別する画素領域判
別手段と、上記画素領域が存在することを示す画素領域
判別手段の判別結果に応答して、所定範囲における比較
的大きい領域同士の広狭に基づいて該当する画素領域を
比較的大きい何れかの領域に統合する画素領域統合手段
とを含んでいる。

【００１４】請求項５のカラー画像処理方法は、カラー
画像に基づいて所定数の代表色を選定し、選定された代
表色に基づいてカラー画像を複数の領域に分割し、分割
の結果、比較的大きい領域同士の境界部に細長い領域が
存在することに応答して、該当する細長い領域と比較的
大きい領域との色差に基づいて該当する細長い領域を比
較的大きい何れかの領域に統合する方法である。

【００１５】請求項６のカラー画像処理装置は、カラー
画像に基づいて所定数の代表色を選定する代表色選定手
段と、選定された代表色に基づいてカラー画像を複数の
領域に分割する領域分割手段と、分割の結果、比較的大
きい領域同士の境界部に細長い領域が存在するか否かを
判別する細長領域判別手段と、上記細長い領域が存在す
ることを示す細長領域判別手段の判別結果に応答して、
該当する細長い領域と比較的大きい領域との色差に基づ
いて該当する細長い領域を比較的大きい何れかの領域に
統合する細長領域統合手段とを含んでいる。

【００１６】

【作用】請求項１のカラー画像処理方法であれば、カラ
ー画像に基づいて所定数の代表色を選定し、選定された
代表色に基づいてカラー画像を複数の領域に分割し、分
割の結果得られた領域のサイズ、隣接領域との色差に基
づいて視覚的に画質変化が認識可能か否かを判別し、視
覚的に画質変化が認識可能でないと判別されたことに応
答して該当する領域を隣接領域と統合するのであるか
ら、ランダムノイズ等に起因する視覚的に画質変化が認
識不可能な領域が単独で残存することを確実に防止で
き、必要最小限の数の部分領域に分割できる。また、統
合されるのは視覚的に画質変化が認識不可能な領域であ
るから、領域統合に起因して画質が劣化するという不都
合はない。

【００１７】請求項２のカラー画像処理装置であれば、
代表色選定手段によりカラー画像に基づいて所定数の代
表色を選定し、選定された代表色に基づいて領域分割手
段によりカラー画像を複数の領域に分割する。そして、
分割の結果得られた領域のサイズ、隣接領域との色差に
基づいて領域判別手段により各領域が視覚的に画質変化
の認識が可能か否かを判別し、視覚的に画質変化が認識
可能でないことを示す領域判別手段の判別結果に応答し
て領域統合手段により該当する領域を隣接領域と統合す
るのであるから、ランダムノイズ等に起因する視覚的に
画質変化が認識不可能な領域が単独で残存することを確
実に防止でき、必要最小限の数の部分領域に分割でき
る。また、統合されるのは視覚的に画質変化が認識不可
能な領域であるから、領域統合に起因して画質が劣化す
るという不都合はない。

【００１８】請求項３のカラー画像処理方法であれば、
カラー画像に基づいて所定数の代表色を選定し、選定さ
れた代表色に基づいてカラー画像を複数の領域に分割
し、分割の結果、比較的大きい領域同士の境界部に一方
の領域に属することが許容される画素領域が存在するこ
とに応答して、所定範囲における比較的大きい領域同士
の広狭に基づいて該当する画素領域を比較的大きい何れ
かの領域に統合するのであるから、ランダムノイズ等に
起因して比較的大きい領域同士の境界が上記画素領域の
影響で凹凸形状になっていても、凹凸部を何れかの比較
的大きい領域に統合することにより凹凸を解消させるこ
とができ、単純な境界線を有する状態での領域分割を達
成できる。したがって、後処理として行なわれる可能性
が高いカラー画像圧縮、カラー画像認識等の処理負荷を
低減できるとともに、処理所要時間を短縮でき、しかも
処理精度を向上できる。

【００１９】請求項４のカラー画像処理装置であれば、
代表色選定手段によりカラー画像に基づいて所定数の代
表色を選定し、選定された代表色に基づいて領域分割手
段によりカラー画像を複数の領域に分割する。そして、
分割の結果、比較的大きい領域同士の境界部に一方の領
域に属することが許容される画素領域が存在するか否か
を画素領域判別手段により判別し、上記画素領域が存在
することを示す画素領域判別手段の判別結果に応答し
て、画素領域統合手段により所定範囲における比較的大
きい領域同士の広狭に基づいて該当する画素領域を比較
的大きい何れかの領域に統合するのであるから、ランダ
ムノイズ等に起因して比較的大きい領域同士の境界が上
記画素領域の影響で凹凸形状になっていても、凹凸部を
何れかの比較的大きい領域に統合することにより凹凸を
解消させることができ、単純な境界線を有する状態での
領域分割を達成できる。したがって、後処理として行な
われる可能性が高いカラー画像圧縮、カラー画像認識等
の処理負荷を低減できるとともに、処理所要時間を短縮
でき、しかも処理精度を向上できる。

【００２０】請求項５のカラー画像処理方法であれば、
カラー画像に基づいて所定数の代表色を選定し、選定さ
れた代表色に基づいてカラー画像を複数の領域に分割
し、分割の結果、比較的大きい領域同士の境界部に細長
い領域が存在することに応答して、該当する細長い領域
と比較的大きい領域との色差に基づいて該当する細長い
領域を比較的大きい何れかの領域に統合するのであるか
ら、ピンボケ等に起因して比較的大きい領域同士の間に
何れの領域とも特徴値が異なる細長い領域が形成されて
も、細長い領域を何れかの比較的大きい領域に統合する
ことにより比較的大きい領域同士を隣接させることがで
き、領域数が少ない状態での領域分割を達成できる。し
たがって、後処理として行なわれる可能性が高いカラー
画像圧縮、カラー画像認識等の処理負荷を低減できると
ともに、処理所要時間を短縮でき、しかも処理精度を向
上できる。

【００２１】請求項６のカラー画像処理装置は、代表色
選定手段によりカラー画像に基づいて所定数の代表色を
選定し、選定された代表色に基づいて領域分割手段によ
りカラー画像を複数の領域に分割する。そして、分割の
結果、比較的大きい領域同士の境界部に細長い領域が存
在するか否かを細長領域判別手段により判別し、上記細
長い領域が存在することを示す細長領域判別手段の判別
結果に応答して、該当する細長い領域と比較的大きい領
域との色差に基づいて細長領域統合手段により該当する
細長い領域を比較的大きい何れかの領域に統合するので
あるから、ピンボケ等に起因して比較的大きい領域同士
の間に何れの領域とも特徴値が異なる細長い領域が形成
されても、細長い領域を何れかの比較的大きい領域に統
合することにより比較的大きい領域同士を隣接させるこ
とができ、領域数が少ない状態での領域分割を達成でき
る。したがって、後処理として行なわれる可能性が高い
カラー画像圧縮、カラー画像認識等の処理負荷を低減で
きるとともに、処理所要時間を短縮でき、しかも処理精
度を向上できる。

【００２２】

【実施例】以下、実施例を示す添付図面によって詳細に
説明する。図１はこの発明のカラー画像処理方法の一実
施例を説明するフローチャートであり、ステップＳＰ１
において処理対象となるカラー画像を取り込み、ステッ
プＳＰ２において複数の代表色（カラー画像中で出現頻
度が高い色）を選出し、ステップＳＰ３において代表色
として選出されなかった色を最も近似できる代表色で置
換し、ステップＳＰ４において代表色毎に部分画像領域
を得る。次いで、ステップＳＰ５において視覚的に画質
変化が識別できない部分画像領域が存在するか否かを判
別し、視覚的に画質変化が識別できない部分画像領域が
存在している場合には、ステップＳＰ６において視覚的
に画質変化が識別できない部分画像領域を何れかの部分
画像領域と統合し、再びステップＳＰ５の判別を行な
う。上記ステップＳＰ５において視覚的に画質変化が識
別できない部分画像領域が存在していないと判別された
場合には、ステップＳＰ７において各部分画像領域を多
角形で近似し、一連の処理を終了する。

【００２３】上記ステップＳＰ２，ＳＰ３の処理につい
ては、例えば、処理対象カラー画像の色データ（例え
ば、ＲＧＢデータ）を色度データ（例えば、Ｌ^*ａ^*ｂ^*
データ）に変換した後に、出現頻度が高い順に該当する
色度値を代表色として選出し、代表色として選出されな
かった色については色度図上で最も距離が短い代表色の
色度値で置換する。

【００２４】上記ステップＳＰ５の判別は、隣接する部
分画像領域間の色差と処理対象となる部分画像領域のサ
イズとに基づいて行なわれる。具体的には、種々の部分
画像領域を最も色差が小さい他の部分画像領域に統合し
て除去した場合に、全体として画質変化が視覚的に識別
できたか否かに基づいて図２に示す識別不可能領域を作
成し、図２に示す識別不可能領域に属するか否かに基づ
いて判別される。尚、図２において横軸は領域サイズ
（画素数×画素数）であり、縦軸は隣接する部分画像領
域との色差ΔＥａｂ´（例えば、ＣＩＥの１９７６Ｌ^*
ａ^*ｂ^*表色系の色差値の１／１０の値）である。上記識
別不可能領域を規定する境界線を関数近似すると、領域
サイズが６以下の場合には、ΔＥａｂ´＝∞であり、領
域サイズが６よりも大きい場合には、多数の被験者によ
る識別結果に基づいて、領域サイズが７，１０，２０，
３０，４０，５０，６０，１００，２００，５００のそ
れぞれに対応してΔＥａｂ´が９３，８３，７０，６
２，５８，５２，５０，４４，３６，３６となる点列が
該当するので、Ｙ＝６４・ｅｘｐ（−０．０２６Ｘ）＋
３６という関数で近似できる。但し、Ｘは領域サイズ、
ＹはΔＥａｂ´の値である。

【００２５】以上の一連の処理を行なうことにより、ラ
ンダムノイズ等に起因する視覚的に画質変化が識別不可
能な領域を隣接する何れかの領域（具体的には色差が最
も小さい領域）に統合して、最終的に得られる部分画像
領域の数を大幅に低減できる。

【００２６】

【実施例２】図３はこの発明のカラー画像処理装置の一
実施例を示すブロック図であり、カラー画像取り込み部
１と、取り込まれたカラー画像に基づいて出現頻度が高
い複数の色を代表色として選択する代表色選択部２と、
代表色として選択されなかった色を最も近似できる代表
色で置換する置換部３と、置換部３による置換結果に基
づいて代表色毎に部分画像領域を得る画像分割部４と、
画像分割部４により得られた各部分画像領域について視
覚的に画質変化が識別できる領域であるか否かを判別す
る領域判別部５と、視覚的に画質変化が識別できないこ
とを示す領域判別部５の判別結果に応答して、該当する
領域を隣接領域のうち、最も色差が小さい隣接領域と統
合する領域統合部６とを有している。尚、構成各部の作
用は、図１のフローチャートの対応するステップの処理
と同様であるから詳細な説明は省略する。

【００２７】したがって、図３のカラー画像処理装置を
採用することにより、ランダムノイズ等に起因する視覚
的に画質変化が識別不可能な領域を隣接する色差が最も
小さい領域に統合して、最終的に得られる部分画像領域
の数を大幅に低減できる。

【００２８】

【実施例３】図４はこの発明のカラー画像処理方法の他
の実施例を説明するフローチャートであり、ステップＳ
Ｐ１において、図１のフローチャート、図３のブロック
図または従来公知の他の方法または装置により領域分割
が行なわれた結果の画像の中から画素を選択し、ステッ
プＳＰ２において、選択された画素を中心とする矩形領
域（例えばＬ画素×Ｌ画素の領域）を設定し、ステップ
ＳＰ３において、矩形領域中において最も広い面積を占
めている領域を抽出し、ステップＳＰ４において、選択
された画素が抽出された領域に属しているか否かを判別
し、選択された画素が抽出された領域に属していないと
判別された場合には、ステップＳＰ５において、選択さ
れた画素と抽出された領域との色差が所定の閾値（例え
ば、領域分割を行なう場合に設定される閾値の２倍程
度）以下であるか否かを判別する。そして、選択された
画素と抽出された領域との色差が所定の閾値以下である
と判別された場合には、ステップＳＰ６において、選択
された画素を抽出された領域に統合し、ステップＳＰ７
において全ての画素について処理が行なわれたか否かを
判別し、処理が行なわれていない画素が存在していると
判別された場合には、ステップＳＰ８において次の画素
を選択し、再びステップＳＰ２の処理を反復する。ま
た、上記ステップＳＰ４において選択された画素が抽出
された領域に属していると判別された場合、ステップＳ
Ｐ５において選択された画素と抽出された領域との色差
が所定の閾値を越えると判別された場合には、そのまま
ステップＳＰ７の判別を行なう。即ち、この場合には統
合処理を行なわない。また、ステップＳＰ７において全
ての画素について処理が行なわれたと判別された場合に
は、そのまま一連の処理を終了する。

【００２９】図５は画素領域統合処理を説明する概略図
であり、図５（Ａ）にＰ１で示す画素が処理対象となっ
ている場合には、この画素Ｐ１を中心とするＬ画素×Ｌ
画素の領域が設定され、この領域の中では領域Ｒ１が最
も広いのであるから、画素Ｐ１と領域Ｒ１との色差が閾
値以下であることを条件として、画素Ｐ１が領域Ｒ１に
統合される（図５（Ｂ）参照）。以下、同様の処理を反
復することにより、図５（Ｃ）に示すように、領域Ｒ１
と領域Ｒ２との境界線が凹凸から直線に変化される。即
ち、両領域Ｒ１，Ｒ２の形状を単純化できる。

【００３０】

【実施例４】図６はこの発明のカラー画像処理装置の他
の実施例を示すブロック図であり、領域分割処理が施さ
れたカラー画像から１つの画素を処理対象画素として抽
出する画素抽出部１１と、抽出された画素を中心とする
矩形領域を設定する矩形領域設定部１２と、設定された
矩形領域中において最も面積が広い領域を抽出する領域
抽出部１３と、抽出された画素が抽出された領域に属し
ているか否かを判別する画素判別部１４と、抽出された
画素が抽出された領域に属していないことを示す画素判
別部１４の判別結果に応答して、抽出された画素と抽出
された領域との色差を算出する色差算出部１５と、算出
された色差が所定の閾値以下であるか否かを判別する色
差判別部１６と、抽出された画素が抽出された領域に属
していないことを示す画素判別部１４の判別結果、およ
び算出された色差が所定の閾値以下であることを示す色
差判別部１６の判別結果に応答して、抽出された画素を
抽出された領域に統合する画素統合部１７と、カラー画
像に含まれる全ての画素について上記構成各部による処
理を反復させる反復制御部１８とを有している。

【００３１】尚、構成各部の作用は図４のフローチャー
トの対応するステップの処理と同様であるから詳細な説
明は省略する。したがって、図６のカラー画像処理装置
を採用することにより、隣接する領域の境界線が凹凸か
ら直線に変化され、両領域の形状を単純化できる。

【００３２】

【実施例５】図７はこの発明のカラー画像処理方法のさ
らに他の実施例を説明するフローチャートであり、ステ
ップＳＰ１において、図１のフローチャート、図３のブ
ロック図または従来公知の他の方法または装置により領
域分割が行なわれた結果の画像の中から走査方向または
走査方向と直交する方向に幅が１画素である細長領域を
抽出し、ステップＳＰ２において細長領域の向きを判別
し、細長領域の向きが走査方向と直交する方向である場
合には、ステップＳＰ３において走査方向に関して前後
の画素との色差を算出し、ステップＳＰ４において色差
が小さい画素が属する領域に細長領域の処理対象画素を
統合する。逆に、ステップＳＰ２において細長領域の向
きが走査方向であると判別された場合には、ステップＳ
Ｐ５において走査方向と直交する方向に関して前後の画
素との色差を算出し、ステップＳＰ６において色差が小
さい画素が属する領域に細長領域の処理対象画素を統合
する。ステップＳＰ４またはステップＳＰ６の処理が行
なわれた後は、細長領域に属する全ての画素について処
理が行なわれたとステップＳＰ７において判別されるま
で、ステップＳＰ８において細長領域に属する次の画素
を選択して再びステップＳＰ２の判別を行なう。ステッ
プＳＰ７において細長領域に属する全ての画素について
処理が行なわれたと判別された場合には、ステップＳＰ
９において全ての細長領域について処理が行なわれたか
否かを判別し、処理が行なわれていない細長領域が存在
する場合には、ステップＳＰ１０において他の細長領域
を抽出し、再びステップＳＰ２の判別を行なう。ステッ
プＳＰ９において全ての細長領域について処理が行なわ
れたと判別された場合には、そのまま一連の処理を終了
する。

【００３３】図８は細長領域の統合処理を概略的に示す
図であり、図８（Ａ），（Ｂ）に示す領域ｒ１，ｒ２，
ｒ３，ｒ４が細長領域として抽出される。図８（Ｃ），
（Ｄ）は領域ｒ１が抽出された場合の統合処理を示して
おり、図においては左の画素との色差が小さいと仮定し
ているので、細長領域に属する画素が左側の領域に統合
される｛図８（Ｄ）参照｝。

【００３４】したがって、例えば図４に示す処理を行な
って画素領域を統合しても、色差が所定の閾値を越えて
いる等の原因で細長領域が残存していても、図７に示す
処理を行なうことにより、細長領域を色差が小さい側の
領域に統合でき、部分画像領域同士の境界を単純化で
き、ひいては各部分画像領域の形状を単純化できる。も
ちろん、ピンボケ等に起因する細長領域が発生したカラ
ー画像に対しても同様に適用でき、同様の効果を達成で
きる。

【００３５】

【実施例６】図９はこの発明のカラー画像処理装置のさ
らに他の実施例を示すブロック図であり、領域分割処理
が施されたカラー画像から１つの細長領域を処理対象細
長領域として抽出する細長領域抽出部２１と、抽出され
た細長領域の向きを検出する向き検出部２２と、検出さ
れた向きと直交する方向に隣合う画素と細長領域に属す
る画素との色差を算出する色差算出部２３と、算出され
た色差が大きい画素が属する領域に対して細長領域を統
合する細長領域統合部２４と、カラー画像に含まれる全
ての細長領域について上記構成各部による処理を反復さ
せる反復制御部２５とを有している。

【００３６】尚、構成各部の作用は図７のフローチャー
トの対応するステップの処理と同様であるから詳細な説
明は省略する。したがって、図９のカラー画像処理装置
を採用することにより、細長領域を色差が小さい側の領
域に統合して、部分画像領域同士の境界を単純化でき、
ひいては各部分画像領域の形状を単純化できる。

【００３７】尚、この発明は上記の実施例に限定される
ものではなく、例えば、実施例３，４における処理対象
画素領域として１画素よりも大きい画素領域を設定する
ことが可能であるほか、実施例５，６における細長領域
として１画素を越える幅の領域を設定することが可能で
あり、その他、この発明の要旨を変更しない範囲内にお
いて種々の設計変更を施すことが可能である。

【００３８】

【発明の効果】以上のように請求項１の発明は、ランダ
ムノイズ等に起因する視覚的に画質変化が認識不可能な
領域が単独で残存することを確実に防止して、必要最小
限の数の部分領域に分割でき、しかも領域統合に起因す
る画質の劣化を確実に防止できるという特有の効果を奏
する。

【００３９】請求項２の発明も、ランダムノイズ等に起
因する視覚的に画質変化が認識不可能な領域が単独で残
存することを確実に防止して、必要最小限の数の部分領
域に分割でき、しかも領域統合に起因する画質の劣化を
確実に防止できるという特有の効果を奏する。請求項３
の発明は、ランダムノイズ等に起因して比較的大きい領
域同士の境界が上記画素領域の影響で凹凸形状になって
いても、凹凸部を何れかの比較的大きい領域に統合して
凹凸を解消させることにより、単純な境界線を有する状
態での領域分割を達成でき、ひいては、後処理として行
なわれる可能性が高いカラー画像圧縮、カラー画像認識
等の処理負荷を低減できるとともに、処理所要時間を短
縮でき、しかも処理精度を向上できるという特有の効果
を奏する。

【００４０】請求項４の発明も、ランダムノイズ等に起
因して比較的大きい領域同士の境界が上記画素領域の影
響で凹凸形状になっていても、凹凸部を何れかの比較的
大きい領域に統合して凹凸を解消させることにより、単
純な境界線を有する状態での領域分割を達成でき、ひい
ては、後処理として行なわれる可能性が高いカラー画像
圧縮、カラー画像認識等の処理負荷を低減できるととも
に、処理所要時間を短縮でき、しかも処理精度を向上で
きるという特有の効果を奏する。

【００４１】請求項５の発明は、ピンボケ等に起因して
比較的大きい領域同士の間に何れの領域とも特徴値が異
なる細長い領域が形成されても、細長い領域を何れかの
比較的大きい領域に統合して比較的大きい領域同士を隣
接させることにより、領域数が少ない状態での領域分割
を達成でき、ひいては、後処理として行なわれる可能性
が高いカラー画像圧縮、カラー画像認識等の処理負荷を
低減できるとともに、処理所要時間を短縮でき、しかも
処理精度を向上できるという特有の効果を奏する。

【００４２】請求項６の発明も、ピンボケ等に起因して
比較的大きい領域同士の間に何れの領域とも特徴値が異
なる細長い領域が形成されても、細長い領域を何れかの
比較的大きい領域に統合して比較的大きい領域同士を隣
接させることにより、領域数が少ない状態での領域分割
を達成でき、ひいては、後処理として行なわれる可能性
が高いカラー画像圧縮、カラー画像認識等の処理負荷を
低減できるとともに、処理所要時間を短縮でき、しかも
処理精度を向上できるという特有の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明のカラー画像処理方法の一実施例を説
明するフローチャートである。

【図２】識別不可能領域を示す図である。

【図３】この発明のカラー画像処理装置の一実施例を示
すブロック図である。

【図４】この発明のカラー画像処理方法の他の実施例を
説明するフローチャートである。

【図５】画素領域統合処理を説明する概略図である。

【図６】この発明のカラー画像処理装置の他の実施例を
示すブロック図である。

【図７】この発明のカラー画像処理方法のさらに他の実
施例を説明するフローチャートである。

【図８】細長領域の統合処理を概略的に示す図である。

【図９】この発明のカラー画像処理装置のさらに他の実
施例を示すブロック図である。

【図１０】従来の画像分割による不都合を概略的に説明
する図である。

【符号の説明】

２ 代表色選択部 ４ 画像分割部 ５ 領域判別
部 ６ 領域統合部 １４ 画素判別部 １５ 色素算出部 １６ 色素
判別部 １７ 画素統合部 ２１ 細長領域抽出部 ２２ 向き検出部 ２３ 色差算出部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 カラー画像に基づいて所定数の代表色を
   選定し、選定された代表色に基づいてカラー画像を複数
   の領域に分割し、分割の結果得られた領域のサイズ、隣
   接領域との色差に基づいて視覚的に画質変化が認識可能
   か否かを判別し、視覚的に画質変化が認識可能でないと
   判別されたことに応答して該当する領域を隣接領域と統
   合することを特徴とするカラー画像処理方法。
2. 【請求項２】 カラー画像に基づいて所定数の代表色を
   選定する代表色選定手段（２）と、選定された代表色に
   基づいてカラー画像を複数の領域に分割する領域分割手
   段（４）と、分割の結果得られた領域のサイズ、隣接領
   域との色差に基づいて視覚的に画質変化が認識可能か否
   かを判別する領域判別手段（５）と、視覚的に画質変化
   が認識可能でないことを示す領域判別手段（５）の判別
   結果に応答して該当する領域を隣接領域と統合する領域
   統合手段（６）とを含むことを特徴とするカラー画像処
   理装置。
3. 【請求項３】 カラー画像に基づいて所定数の代表色を
   選定し、選定された代表色に基づいてカラー画像を複数
   の領域に分割し、分割の結果、比較的大きい領域同士の
   境界部に一方の領域に属することが許容される画素領域
   が存在することに応答して、所定範囲における比較的大
   きい領域同士の広狭に基づいて該当する画素領域を比較
   的大きい何れかの領域に統合することを特徴とするカラ
   ー画像処理方法。
4. 【請求項４】 カラー画像に基づいて所定数の代表色を
   選定する代表色選定手段（２）と、選定された代表色に
   基づいてカラー画像を複数の領域に分割する領域分割手
   段（４）（５）（６）と、分割の結果、比較的大きい領
   域同士の境界部に一方の領域に属することが許容される
   画素領域が存在するか否かを判別する画素領域判別手段
   （１４）（１５）と、上記画素領域が存在することを示
   す画素領域判別手段（１４）（１５）の判別結果に応答
   して、所定範囲における比較的大きい領域同士の広狭に
   基づいて該当する画素領域を比較的大きい何れかの領域
   に統合する画素領域統合手段（１６）（１７）とを含む
   ことを特徴とするカラー画像処理装置。
5. 【請求項５】 カラー画像に基づいて所定数の代表色を
   選定し、選定された代表色に基づいてカラー画像を複数
   の領域に分割し、分割の結果、比較的大きい領域同士の
   境界部に細長い領域が存在することに応答して、該当す
   る細長い領域と比較的大きい領域との色差に基づいて該
   当する細長い領域を色差が小さい領域に統合することを
   特徴とするカラー画像処理方法。
6. 【請求項６】 カラー画像に基づいて所定数の代表色を
   選定する代表色選定手段（２）と、選定された代表色に
   基づいてカラー画像を複数の領域に分割する領域分割手
   段（４）（５）（６）と、分割の結果、比較的大きい領
   域同士の境界部に細長い領域が存在するか否かを判別す
   る細長領域判別手段（２１）と、上記細長い領域が存在
   することを示す細長領域判別手段（２１）の判別結果に
   応答して、該当する細長い領域と比較的大きい領域との
   色差に基づいて該当する細長い領域を色差が小さい領域
   に統合する細長領域統合手段（２２）（２３）とを含む
   ことを特徴とするカラー画像処理装置。