JPH06243244A

JPH06243244A - カラー画像表示方法

Info

Publication number: JPH06243244A
Application number: JP5024606A
Authority: JP
Inventors: Shigeru Fukunaga; 茂福永
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1993-02-15
Filing date: 1993-02-15
Publication date: 1994-09-02

Abstract

(57)【要約】【目的】局部的に変化の大きい色に対して再現性を向
上し、画像全体から受ける印象を向上し、さらに処理時
間を短縮化する。【構成】画像データを入力し（Ｓ１）、それを部分領
域に分割した後（Ｓ２）、各領域毎に代表色数を決定す
る（Ｓ３）。各領域からその色数の代表色を選定し（Ｓ
４）、さらに全ての画素に対して一部又は全部の代表色
と比較して最も近い代表色をその画素の表示色とし（Ｓ
５）、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を作成する（Ｓ
６）。そして、作成されたＬＵＴに従って入力画像デー
タをＲＧＢ信号に変換し（Ｓ７）、それらの各ＲＧＢ信
号をアナログ信号へ変換した後（Ｓ８）、ディスプレイ
に表示する（Ｓ９）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ルックアップテーブル
（カラーマップともいい、以下ＬＵＴという）を用いた
カラー画像表示方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。文献；監修高木幹雄、下田陽久「画像解析ハンドブッ
ク」初版（１９９１−１−１７）東京大学出版会、Ｐ．
５０５−５１６前記文献に記載されているように、近年、多くの分野で
画像処理技術が用いられ、パーソナルコンピュータやワ
ークステーション等上でカラー画像を表示する技術が重
要になってきており、それらの一般的なカラー画像表示
システムの概略図を図２（ａ），（ｂ）に示す。

【０００３】図２（ａ）はフルカラー方式のカラー画像
表示システム、及び同図（ｂ）はＬＵＴ方式のカラー画
像表示システムである。通常の自然画像は数万〜数千万
色の色を有しており、これらの色を全て表示するには、
図２（ａ）のようなフルカラー方式が用いられている。
このフルカラー方式では、１画素当り赤（Ｒ），緑
（Ｇ），青（Ｂ）の各８ビット程度のフレームバッファ
（又は、リフレッシュメモリ）１Ｒ，１Ｇ，１Ｂを持
ち、その出力側に、ディジタル／アナログ変換器（以
下、Ｄ／Ａ変換器という）２Ｒ，２Ｇ，２Ｂを介して表
示装置であるＣＲＴ３が接続され、約１６００万色（＝
２²⁴＝２⁸×２⁸×２⁸）が同時に表示できるようにな
っている。このフルカラー方式では、通常の自然画像を
カラー表示するのに適しているが、その自然画像の多数
の色を全て表示するには多くのフレームバッファ１Ｒ，
１Ｇ，１Ｂを必要とする。そのため、パーソナルコンピ
ュータやワークステーション等の装置に図２（ａ）のフ
ルカラー方式を用いると、その装置の規模が大きくな
り、高価になる。そこで、一般のワークステーション等
では、フレームバッファメモリ１Ｒ，１Ｇ，１Ｂのメモ
リ容量の制限から、同時に表示できる色数を８〜２５６
色（以下、Ｎ色とする）程度に限定し、図２（ｂ）に示
すようなＬＵＴ方式を用いることによって、同時に表示
する色（代表色という）の選択に自由度を与えている。
図２（ｂ）のＬＵＴ方式では、フレームバッファ５のメ
モリ上に、各画素値に対応した色番号が記憶されてお
り、原画像の元色と代表色の対応を登録したＬＵＴ６に
従い、Ｄ／Ａ変換器７Ｒ，７Ｇ，７Ｂを介してＣＲＴ８
で画像を表示するようになっている。この際、どのよう
な代表色を元の色に対応させるかが、色調再現の鍵とな
るが、この手法（アルゴリズム）を限定色表示手法（限
定色表示アルゴリズム）といい、例えば次のように分類
できる。

【０００４】限定色表示アルゴリズム（１）代表色選定ステップ（ａ）均等量子化法（ｂ）細分化量子化法・頻度法（ポピュラリティアルゴリズム、Popularity A
lgorithm）等（２）表示色選定ステップ・最近隣探索法（３）（１），（２）ステップ・メディアンカットアルゴリズム（Median Cut Algorit
hm）法限定色表示アルゴリズムは、（１）代表色選定ステップ
と（２）表示色選定ステップとの２つのステップに分け
て考えることができる。（１）代表色選定ステップは、
原画像の色分布の統計量を計算し、その画像を再現する
のに最適なＮ色の代表色を選定するステップである。こ
れに対し、（２）表示色選定ステップは、原画像の各画
素値に最も近い色をＮ色の中から選定して表示するステ
ップである。この限定色表示アルゴリズムには、従来か
ら様々な手法がある。

【０００５】（１）代表色選定ステップには、（ａ）均
等量子化法と（ｂ）細分化量子化法とがあり、その
（ｂ）細分化量子化法の例としては、頻度法がある。こ
の頻度法は、色分布統計量の多い色（上位Ｎ色）から順
に代表色を選定するアルゴリズムである。（２）表示色
選定ステップの例としては、最近隣探索法があり、各画
素値毎に全ての代表色と比較し、その差が最小のものを
代表色とする。２つの（１），（２）ステップを同時に
論じたアルゴリズムとしては、メディアンカットアルゴ
リズム法がある。Ｒ，Ｇ，Ｂの３原色を３次元の直交座
標とした空間をＲＧＢ色空間という。メディアンカット
アルゴリズム法では、まず、原画像の色空間における分
布に外接する直方体を考え、分布画素数が等しくなるよ
うに、この直方体を２等分していく。分割された直方体
の数がＮ個になった時点で分割を終了し、それぞれの直
方体の画素の平均値をそれぞれの代表色とし、その直方
体中にある画素を全てその代表色で表示する。

【０００６】図３は、従来の限定色表示アルゴリズムに
よるカラー画像表示システムの一例を示す構成ブロック
図であり、図２（ｂ）中の要素と共通の要素には共通の
符号が付されている。この画像表示システムでは、図２
（ｂ）のカラー画像表示システムに、限定色表示手段１
０が接続されている。限定色表示手段１０では、入力さ
れたＲ，Ｇ，Ｂ各８ビット、計２４ビットの画像データ
Ｐｉｎをｎビット（２ⁿ＝Ｎ）の色番号データＣに変換
し、フレームバッファ５へ供給する。又、この限定色表
示手段１０は、各色番号データＣと表示色（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）の対応したＬＵＴデータＭを作成し、ＬＵＴ６へ供
給する。すると、各画像データＰｉｎは、ＬＵＴ６によ
って各８ビットのＲ，Ｇ，Ｂ信号に変換され、それぞれ
Ｄ／Ａ変換器７Ｒ，７Ｇ，７Ｂでアナログ信号に変換さ
れた後、ＣＲＴ８へ供給されて対応する色が表示され
る。

【０００７】図４は、図３中の限定色表示手段１０の構
成例を示す機能ブロック図である。この限定色表示手段
１０は、２４ビットの画像データＰｉｎから代表色を選
定して２４ビットの代表色データＣ２を出力する代表色
選定手段１１と、２４ビットの画像データＰｉｎと２４
ビットの代表色データＣ２から表示色を選定してＬＵＴ
データＭ及びｎビットの色番号データＣを出力する表示
色選定手段１２とで、構成されている。画像データＰｉ
ｎが代表色選定手段１１及び表示色選定手段１２へ入力
されると、該代表色選定手段１１では、画像データＰｉ
ｎからＮ色の代表色を選定し、その代表色データＣ２を
表示色選定手段１２へ供給する。表示色選定手段１２で
は、画像データＰｉｎと代表色データＣ２から、ｎビッ
トの色番号デ―タＣと、ＬＵＴデータＭを作成して出力
する。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
限定色表示アルゴリズムを用いたカラー画像表示方法で
は、次のような問題があった。（ａ）従来の限定色表示アルゴリズムでは、画像全体
の色分布統計から限定代表色を選定するので、全体的に
見た色調再現はかなり良いが、出現頻度の低い色は原画
像とかなり異なる色で表示されることが多いので、細部
での色調がうまく再現されない。一般に、このことによ
る画質劣化はあまり目立たないことが多いが、画像の中
に出現頻度は低いが特徴的な色が存在する場合には、他
の部分がうまく再現されていても、画像全体から受ける
印象がかなり低いものとなる。例えば、人物の顔を含む
画像の場合、唇等は統計頻度が僅かであるので、従来の
方法では最適な色を割り当てることが少ない。（ｂ）画像の中で多くの面積を占める背景は、空等の
ようになだらかに変化している場合が多いが、従来の方
法では単純に出現頻度の高い色に多くの色を割り当てる
ので、これら背景の色再現性は良いが、背景以外の主な
画像の色再現性が悪くなる。特に注視されるべき部分は
色の変化が激しい場合が多いので、これらの部分に色を
少なく割り当てると、エッジがシャープに再現できなく
なり、画像全体の主観的印象が低下する。（ｃ）従来の方法では、表示色選定ステップの処理時
間がかなり大きい。特に、最近隣探索法のように、全て
の代表色と各画素を比較するような方法では、色の再現
性は向上するが、実行時間が大き過ぎてあまり現実的で
はない。

【０００９】本発明は、前記従来技術が持っていた問題
を解決し、次のようなカラー画像表示方法を提供するこ
とを目的とする。（１）画像を部分領域に分割し、領域毎に代表色を選
択することで、画像の一部分に現れるような出現頻度は
低いが特徴的な色を代表色に選択し、それらの色の再現
性を高めることで画像全体の主観的評価を高めたカラー
画像表示方法を提供することを目的とする。（２）背景等のなだらかに変化する部分からの代表色
選定を抑え、変化の激しい部分から多くの代表色を選定
することで、画像の主な部分の色再現性を高めたカラー
画像表示方法を提供することを目的とする。（３）表示色選定ステップにおいて、対象画素の含ま
れる領域及びその周囲の領域の代表色とだけ画素値の比
較を行うことで、処理時間を短縮したカラー画像表示方
法を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、色データを格納したＬＵＴを作成
し、そのＬＵＴを参照してカラー画像を表示するカラー
画像表示方法において、原画像を部分領域に分割する領
域分割処理と、前記領域分割処理で分割された複数の部
分領域における色分布と領域の大きさを参照してそれら
の各部分領域から選定する代表色数を決定する代表色数
決定処理と、前記各部分領域から前記代表色数だけ代表
色を選定する代表色選定処理とを実行する。そして、前
記代表色選択処理で選定された代表色から、表示色選定
処理により全画素の表示色を選定して前記ＬＵＴを作成
している。第２の発明では、第１の発明の表示色選定処
理は、対象画像の含まれる領域及び周辺数領域の代表色
だけから表示色を選定する。第３の発明では、第１又は
第２の発明の領域分割処理は、限定色数Ｎをパラメータ
として領域数を決定し、画像の大きさと該領域数から各
領域の大きさを決定した後、原画像を部分領域に分割す
る。

【００１１】第４の発明では、第１又は第２の発明の領
域分割処理は、隣接する画素の画素値の差が閾値より小
さい部分を一つの領域としてまとめながら分割する。第
５の発明では、第１又は第２の発明の領域分割処理は、
まず大きな領域数個に分割し、領域内の色分布の分散が
大きい時は、部分領域が限定色数Ｎの１／ｉ（但し、
ｉ；閾値）の個数になるまでさらに分割する。そして、
代表色数決定処理では、各領域にｉ個ずつ代表色数を割
り当てる。第６の発明では、第１又は第２の発明の代表
色数決定処理は、まず各領域でそれぞれ代表色数を仮決
定し、次に、全領域の仮の代表色数の合計と限定色数Ｎ
とを比較して各領域の真の代表色数を決定する。第７の
発明では、第６の発明の代表色数決定処理は、領域内の
色分布が密集していたら代表色数を少なくし、分散して
いたら代表色を多くする。

【００１２】第８の発明では、第７の発明の代表色数決
定処理は、色分布の密集度が閾値よりも高い領域で、周
辺領域との画素値平均の差が小さい場合に、その領域か
らは代表色を選定しないようにしている。第９の発明で
は、第７又は第８の発明の領域分割処理は、Ｍ×Ｍ（但
し、Ｍ；画像ブロックの大きさ）の正方矩形ブロックに
分割する。そして、代表色数決定処理では、各ブロック
の画像データに離散コンイン変換（以下、ＤＣＴとい
う）を行い、その変換係数の交流成分をパラメータと
し、該変換係数が大きい時は代表色を多く割り当て、小
さい時は少なく割り当てることで代表色数を決定する。
第１０の発明では、第９の発明の代表色数決定処理にお
いて、ＤＣＴの変換係数を用いて代表色数を決定する際
に、画像ブロックの大きさＭに関係なく低周波成分の個
数（ｍ×ｍ，Ｍ≧ｍ）の係数のみを算出し、該低周波成
分の係数のみをパラメータとして代表色数を決定する。
第１１の発明では、第９又は第１０の発明の代表色数決
定処理において、ＤＣＴの変換係数を用いて代表色数を
決定する際に、該変換係数を周波数の近いものをまとめ
て数グループとし、それぞれのグループの変換係数の合
計をパラメータとしてその領域の代表色数を算出する。

【００１３】第１２の発明では、第１又は第２の発明の
代表色選定処理は、色空間において距離が閾値ｋよりも
近い画素をまとめて数グループにし、グループ数がその
領域に割り当てられた代表色数の数倍よりも少なくなる
までｋを大きくして再グループ化する。そして、再グル
ープ化したグループを構成画素数の多い順に並べ、上位
から代表色数のグループを選択し、それぞれのグループ
から代表色を選定する。第１３の発明では、第１又は第
２の発明の代表色選定処理は、周辺領域の代表色と比較
して、色空間の距離が閾値よりも近い画素を代表色の候
補から除外し、領域内の残りの画素から代表色を選定す
る。第１４の発明では、第２の発明の表示色選定処理
は、対象画素の含まれる領域の平均画素値と比較して、
差が閾値よりも小さい周辺の領域を全て参照領域とし、
該参照領域の代表色から表示色を選定する。

【００１４】

【作用】第１の発明によれば、以上のようにカラー画像
表示方法を構成したので、代表色選定ステップにおい
て、領域分割処理により、原画像が部分領域に分割され
て代表色数決定処理へ送られる。代表色数決定処理で
は、各領域の色分布や領域の大きさを参照してその領域
から選択する代表色の色数を決定し、その決定結果を代
表色選定処理へ送る。代表色選定処理では、代表色をそ
れぞれの領域から色数だけ選定し、その選定結果を表示
色選定ステップにおける代表色選定処理へ送る。代表色
選定処理では、選定された代表色から、表示色を選定し
てＬＵＴを作成する。その後、作成されたＬＵＴを参照
してカラー画像が表示される。第２の発明によれば、第
１の発明の表示色選定ステップにおける表示色選定処理
において、対象画素の含まれる領域及び周辺領域の代表
色とだけ、例えば画素値の比較が行われ、表示色が選定
される。第３の発明によれば、第１又は第２の領域分割
処理において、限定色数Ｎをパラメータとして、分割す
る領域数が決定され、その決定された領域数と画像の大
きさとから各領域の大きさが決定された後、領域分割が
行われる。

【００１５】第４の発明によれば、第１又は第２の発明
の領域分割処理において、隣接する２つの画素の画素値
の差がある閾値よりも小さい時に、その２つの画素を同
じ領域に含めている。そして、全ての画素に対して同様
の処理を行い、いくつかの領域にまとめられて領域分割
が行われる。第５の発明によれば、第１又は第２の発明
の領域分割処理において、まず、原画像が大きないくつ
かの領域に分割され、それぞれの領域において、領域内
の色分布の分散が大きい時にはさらにその領域が小さな
領域に分割されていく。領域の数が限定色数Ｎの１／ｉ
になるまで、以上の処理が繰り返され、全領域が分割さ
れる。さらに、代表色数を決定する際には、各領域にｉ
個ずつ代表色数が割り当てられる。第６の発明によれ
ば、第１又は第２の発明の代表色数決定処理において、
代表色数を決定する際に、まず、各領域でそれぞれの色
分布と画像の大きさをパラメータとして代表色数が仮決
定される。次に、全領域の仮の代表色数の合計と限定色
数Ｎとが比較され、例えば各領域の代表色数に補正が加
えられて真の代表色数が決定される。第７の発明によれ
ば、第６の発明の代表色数決定処理において、代表色数
を決定する際に、領域内の色分布が密集していたら（画
素値がなだらかに変化していたら）、代表色数を少なく
し、色分布が分散していたら（画素値の変化が激しかっ
たら）、代表色数を多くしている。

【００１６】第８の発明では、第７の発明の代表色数決
定処理において、代表色数を決定する際に、色分布の密
集度が閾値よりも高い（画素値がほとんど変化していな
い）領域で、周辺領域との画素値平均の差が小さい（周
辺領域とほとんど同じ色をしている）場合に、その領域
からは代表色を選定しない（代表色数０）ように代表色
数の決定が行われる。第９の発明によれば、第７又は第
８の領域分割処理において、原画像を部分領域に分割す
る際に、Ｍ×Ｍの正方矩形ブロックに分割される。そし
て、代表色数を決定する際に、各ブロックの画像データ
にＤＣＴが行われ、その変換係数の交流成分がパラメー
タとして用いられ、該係数が大きい時は代表色が多く割
り当てられ、小さい時は少なく割り当てられて代表色数
が決定される。第１０の発明によれば、第９の発明の代
表色数決定処理において、代表色数を決定する際に、画
像ブロックの大きさＭに関係なく、ＤＣＴの低周波成分
の個数の係数のみが算出され、該低周波成分の係数のみ
がパラメータとして用いられて代表色数が決定される。
第１１の発明によれば、第９又は第１０の発明の代表色
数決定処理において、代表色数を決定する際に、ＤＣＴ
の変換係数を、周波数の近いものをまとめて数グループ
とし、それぞれのグループの係数の合計がパラメータと
して用いられ、その領域の代表色数が算出される。例え
ば、低周波成分の係数が大きい時は領域内で画素値が緩
やかに変化しているので、あまり多くの色を割り当てる
必要はないが、高周波成分の係数が大きい時は激しく変
化している部分なので、多くの色が割り当てられて最適
な色数が選定される。

【００１７】第１２の発明によれば、第１又は第２の発
明の代表色選定処理において、代表色を選定する際に、
色空間において距離が閾値ｋよりも近い画素（ほとんど
同じ色の画素）をまとめて数グループにし、そのグルー
プ数がその領域に割り当てられた代表色数の数倍よりも
少なくなるまでｋを大きくして、再グループ化される。
そして、再グループ化されたグループが、構成画素数の
多い順に並べられ、上位から代表色数のグループが選択
され、それぞれのグループから代表色が選定される。第
１３の発明によれば、第１又は第２の発明の代表色選定
処理において、代表色を選定する際に、周辺領域（第１
の発明に対しては近隣の数領域、第２の発明に対しては
表示色選定時に参照する周辺画素）の代表色と比較さ
れ、色空間の距離が閾値よりも近い画素（周辺領域で既
に代表色になっている色とほとんど同じ色の画素）が代
表色の候補から除外され、領域内の残りの画素から代表
色が選定される。第１４の発明によれば、第２の発明の
表示色選定処理において、表示色を選定する際に、対象
画素の含まれる領域の平均画素値と比較され、その差が
閾値よりも小さい周辺の領域（ほとんど同じ色の周辺領
域）を全て参照領域とし、それらの参照画素の代表色か
ら表示色が選定される。従って、前記課題を解決できる
のである。

【００１８】

【実施例】本発明の実施例のカラー画像表示方法を、図
面を参照しつつ説明する。カラー画像表示システム図１は、本発明の実施例のカラー画像表示方法及びそれ
を実施するカラー画像表示システムの概略の構成図であ
る。本実施例で用いられるカラー画像表示システムは、
従来の図３と同様に、入力されたＲ，Ｇ，Ｂの画像デー
タＰｉｎをｎビットの色番号データＣに変換すると共
に、各色番号と表示色（ＲＧＢ）の対応したＬＵＴデー
タＭを作成する限定色表示手段１００を有し、その出力
側にフレームバッファ２００及びＬＵＴ３００が接続さ
れている。フレームバッファ２００は、各画素値に対応
した色番号を記憶するメモリであり、その出力側がＬＵ
Ｔ３００に接続されている。ＬＵＴ３００は、ＬＵＴデ
ータＭとフレームバッファ２００の出力を入力し、各画
素データをＲ，Ｇ，Ｂ信号に変換する回路であり、その
出力側に、Ｒ，Ｇ，ＢのＤ／Ａ変換器４００を介してデ
ィスプレイ（例えば、ＣＲＴ）５００が接続されてい
る。Ｒ，Ｇ，ＢのＤ／Ａ変換器４００は、Ｒ，Ｇ，Ｂ信
号をアナログ信号に変換した後、ＣＲＴ５００で表示さ
せる機能を有している。このカラー画像表示システム
は、集積回路等を用いたハードウェア、あるいはプログ
ラム制御されるプロセッサ等のソフトウェアを用いて構
成されている。

【００１９】このようなカラー画像表示システムを用い
た本実施例のカラー画像表示方法の概略を説明する。ま
ず、限定色表示手段１００では、処理Ｓ１で、例えば２
４ビットの画像データＰｉｎを入力し、処理Ｓ２で、入
力された画像データＰｉｎを部分領域に分割する。そし
て、処理Ｓ３で、分割された各領域毎に代表色数を決定
し、処理Ｓ４で、各領域からその色数の代表色を選定す
る。代表色の選定後、処理Ｓ５では、全ての画素に対
し、一部又は全部の代表色と比較して最も近い代表色を
その画素の表示色とし、処理Ｓ６で、ＬＵＴデータＭを
作成してＬＵＴ３００へ与えると共に、色番号データＣ
を出力してフレームバッファ２００へ与える。ＬＵＴ３
００では、処理Ｓ７で、作成されたＬＵＴデータＭに従
って入力画像データＰｉｎをＲ，Ｇ，Ｂ信号に変換す
る。変換されたＲ，Ｇ，Ｂ信号は、Ｒ，Ｇ，ＢのＤ／Ａ
変換器４００における処理Ｓ８で、それぞれアナログ信
号に変換された後、ＣＲＴ５００における処理Ｓ９で、
ディスプレイに表示される。

【００２０】図５は、図１に示す限定色表示手段１００
の機能ブロック図である。限定色表示手段１００は、第
１の発明に相当する処理を行うもので、集積回路等を用
いたハードウェア、あるいはプログラム制御されるプロ
セッサ等を用いたソフトウェアで構成されている。この
限定色表示手段１００は、図１のＳ１，Ｓ２の領域分割
処理を行って８ビットの領域データＡ１を出力する領域
分割手段１１０を有し、その出力側には、代表色数決定
手段１２０を介して代表色選定手段１３０が接続されて
いる。代表色数決定手段１２０は、原画像データＰｉｎ
と領域データＡ１に基づき、図１のＳ３の代表色数決定
処理を行い、その処理結果である代表色数データＣ１を
代表色選定手段１３０へ与える機能を有している。代表
色選定手段１３０は、画像データＰｉｎと代表色数デー
タＣ１に基づき、図１のＳ４の代表色選定処理を行い、
２４ビットの代表色データＣ２を表示色選定手段１４０
へ与える機能を有している。表示色選定手段１４０は、
２４ビットの画像データＰｉｎと２４ビットの代表色デ
ータＣ２とに基づき、図１のＳ５の表示色選定処理を行
い、ＬＵＴデータＭとｎビットの色番号データＣを出力
する機能を有している。

【００２１】次に、図５の限定色表示手段１００内にお
ける各処理内容を図６〜図８を参照しつつ、以下説明す
る。図６はブロック分割例、図７はライン分割例、及び
図８は対応テーブル例を示す図である。図５の限定色表
示手段１００において、２４ビットの画像データＰｉｎ
が入力されると、領域分割手段１１０では、その画像デ
ータＰｉｎを部分領域に分割し、分割した領域データＡ
１を代表色数決定手段１２０へ送る。この領域分割処理
では、例えば、図６のように８×８画素等の正方形や長
方形の同じ大きさのブロックに分割したり、あるいは、
図７のように１ライン毎や数ライン毎に画像データＰｉ
ｎを分割する。代表色数決定手段１２０では、２４ビッ
トの画像データＰｉｎと領域データＡ１を入力し、領域
の大きさや色数等を参照して、分割された各領域から選
定する代表色の数を決定し、その代表色数データＣ１を
代表色選定手段１３０へ送る。この代表色数決定処理
は、例えば、閾値を１０として、領域内の色数（種類）
が２５ならば３色、色数が７ならば１色というように、
除算を利用した簡単な対応テーブル（図８）を用意して
おいて適用することで実現できる。又、領域分割処理に
おいて、領域の大きさが異なるように分割されている場
合、その大きさに比例して色数を決定することもでき
る。

【００２２】ここで、それぞれの領域で勝手に色数を決
定すると、全領域の色数の合計が、指定された限定色数
に合わなくなるので、予め各領域に限定数を設けておい
て、それを越えないようにしたり、あるいは、この代表
色数決定処理を終えた後で再度、従来の限定色手法を適
用して微調整しても良い。代表色選定手段１３０では、
２４ビットの画像データＰｉｎと代表色数データＣ１を
入力し、各領域から割り当てられた色数だけ代表色を選
定し、２４ビットの代表色データＣ２を表示色選定手段
１４０へ送る。この代表色選定処理では、例えば、頻度
法のように領域内で出現頻度の多い色から代表色を選定
する。表示色選定手段１４０では、２４ビットの画像デ
ータＰｉｎと２４ビットの代表色データＣ２とから、各
画素を表示する色を選定し、ｎビットの色番号データＣ
とＬＵＴデータＭを出力する。例えば、各領域から選定
された全ての代表色と画素とを比較して選定する最近隣
探索法等を適用することで実現できる。以上のように、
図５の限定色表示手段１００では、原画像を部分領域に
分割し、それぞれの領域から特徴的な色を代表色として
いるので、これまで再現性の悪かった一部分に現れるよ
うな出現頻度は低いが特徴的な色に対して再現性が向上
する。つまり、局部的に変化の大きい色に対して再現性
が向上する。そのため、画像全体から受ける印象が向上
する。

【００２３】限定色表示手段の実施例図５の限定色表示手段１００を構成する各手段１１０，
１２０，１３０，１４０の実施例（１）〜（４）を図９
〜図１６を参照しつつ、以下説明する。（１）領域分割手段１１０（図９）図９は、図５に示す領域分割手段１１０の機能ブロック
図である。この領域分割手段１１０は、第３の発明に相
当する処理を行うもので、２４ビットの画像データＰｉ
ｎ及び限定色数Ｎに基づき領域数決定処理を行って領域
数データＡ２を出力する領域数決定手段１１１と、２４
ビットの画像データＰｉｎ及び領域数データＡ２に基づ
き小領域分割処理を行って領域データＡ１を出力する小
領域分割手段１１２とで、構成されている。

【００２４】次に、領域分割手段１１０の処理内容を説
明する。まず、２４ビットの画像データＰｉｎと限定色
数Ｎが入力されると、領域数決定手段１１１では、その
画像データＰｉｎと限定色数Ｎから、分割する適切な領
域数を決定し、その領域数データＡ２を小領域分割手段
１１２へ送る。この領域数決定処理は、簡単には限定色
数Ｎを２や３で除した値を領域数とすることで実現でき
る。例えば、限定色数Ｎが２５６の場合には、１２８や
６４を領域数とする。割り切れない時は、切り捨てれば
良い。小領域分割手段１１２では、２４ビットの画像デ
ータＰｉｎと領域数データＡ２から、領域の大きさを決
定し、小領域に分割してその領域データＡ１を出力す
る。この小領域分割処理は、例えば、領域数決定手段１
１１から供給された領域数が６４で、画像の大きさが６
４０×４８０のとき、６４の平方根８で６４０と４８０
を除算すると、一つの領域の大きさが８０×６０とな
り、この大きさに分割することで実現できる。割り切れ
ない時は、切り捨てれば良い。以上のように、図９の領
域分割手段１１０では、画像の大きさや限定色数によら
ず、各領域では常に同じ閾値を用いて各処理を行うこと
ができる。

【００２５】（２）代表色数決定手段１２０（図１
０）図１０は、図５に示す代表色数決定手段１２０の機能ブ
ロック図である。この代表色数決定手段１２０は、第６
の発明に相当する処理を行うもので、２４ビットの画像
データＰｉｎ及び領域データＡ１に基づき代表色数仮決
定処理を行って代表色データＣ３を出力する代表色数仮
決定手段１２１と、限定色数Ｎ及び代表色数データＣ３
に基づき色数比較処理を行って代表色数データＣ１を出
力する色数比較手段１２２と、該色数比較手段１２２の
出力に基づき重み算出処理を行って重みデータＷ１を出
力する重み算出手段１２３と、該重みデータＷ１を入力
して色数調整処理を行う色数調整手段１２４とで、構成
されている。

【００２６】次に、代表色数決定手段１２０の処理内容
を図８及び図１１を参照しつつ説明する。図１１は、傾
きの比例関数例を示す図である。まず、代表色数仮決定
手段１２１では、２４ビットの画像データＰｉｎと領域
データＡ１に基づき、各領域において代表色数を仮決定
し、その仮決定された代表色数データＣ３を色数比較手
段１２２へ送る。この代表色数仮決定処理は、例えば、
図５で説明したように、閾値を１０として、領域内の色
数（種類）が２５ならば３色、色数が７ならば１色とい
うように、除算を利用した簡単な図８の対応テーブルを
用意しておいて、適用することで実現できる。色数比較
手段１２２では、代表色数仮決定手段１２１から供給さ
れた代表色数データＣ３の合計と、限定色数Ｎとを比較
し、代表色数がＮと等しい場合は入力された代表色数デ
ータＣ３をそのまま代表色数データＣ１として出力す
る。その他の場合は、代表色数データＣ１を重み算出手
段１２３へ供給する。この色数比較処理は、例えば、限
定色数Ｎが２５６で、仮代表色数の合計（Ｃ３）が４０
０の場合は、１４４減らす微調整が必要であると判断で
きる。

【００２７】重み算出手段１２３では、各領域の代表色
数データＣ１を参照して領域の色の重みを算出し、その
重みデータＷ１を色数調整手段１２４へ供給する。この
重み算出処理は、例えば、前記の例のように限定色数Ｎ
が２５６で、仮代表色数の合計（Ｃ３）が４００の場合
のように調整幅が大きい時は、図１１のように傾き２５
６／４００の比例関数を用いて、その値を下回らない整
数を調整後の代表色数とする重み関数を算出することで
実現できる。調整幅が小さい時は、色数の最も多い領域
から、色数を一つずつ減じ、微調整を行う。色数調整手
段１２４では、重み算出手段１２３から供給された重み
データＷ１を、代表色数データＣ３に対応させて、色数
を調整し、その代表色数データＣ３を色数比較手段１２
２へ供給する。以上のように、図１０の代表色数決定手
段１２０では、各領域での代表色数決定処理において、
画像全体の情報を全く扱う必要がなくなるので、処理が
簡単になり、ハードウェアで実現する際にも、メモリ量
を減少できる。

【００２８】（３）代表色選定手段１３０（図１２）図１２は、図５に示す代表色選定手段１３０の機能ブロ
ック図である。この代表色選定手段１３０は、第１２の
発明に相当するもので、２４ビットの画像データＰｉｎ
に基づき近傍画素マージ処理で近傍画像をマージ（統
合、merge ）してグループデータＧＰを出力する近傍画
素マージ手段１３１と、代表色数データＣ１とグループ
データＧＰを比較して該近傍画素マージ手段１３１に対
して再グループ化を要求（Ｑ）するグループ数判定処理
を行うグループ数判定手段１３２と、該近傍画素マージ
手段１３１で求められた画像グループを並べ直す画素グ
ループソート処理を行う画素グループソート手段１３３
と、該画素グループソート手段１３３の出力に基づき２
４ビットの画像データＰｉｎから代表色を算出して２４
ビットの代表色データＣ２を出力する代表色算出処理を
行う代表色算出手段１３４とで、構成されている。

【００２９】次に、この代表色選定手段１３０の代表色
選定処理を、図１３を参照しつつ説明する。図１３は、
近傍画素Ｘ，Ｙ，Ｚのマージ例を示す図である。まず、
近傍画素マージ手段１３１では、入力される２４ビット
の画像データＰｉｎに基づき、領域内の全ての画素を比
較することによって、色空間で距離が閾値ｋよりも近い
画素をマージし、そのマージしたグループデータＧＰを
グループ数判定手段１３２へ送る。この近傍画素マージ
処理は、例えば、図１３のように色空間内に画素Ｘ，
Ｙ，Ｚが存在している場合では（簡単のため色空間を平
面で表している）、閾値ｋを２０とすると、画素Ｙは画
素Ｘのグループにマージされ、画素Ｚはマージされな
い。以後、この画素Ｘのグループの画素値は暫定的にＸ
の画素値と同じとして、他の画素との比較、マージを行
う。グループ数判定手段１３２では、近傍画素マージ手
段１３１でマージされたグループデータ（グループ数）
ＧＰと、その領域に割り当てられた代表色数データＣ１
とを比較し、該近傍画素マージ手段１３１に対して再グ
ループ化を要求（Ｑ）する。このグループ数判定処理
は、例えば、グループ数が代表色数の２倍以下の場合は
再グループ化の要求を行う。近傍画素マージ手段１３１
では、再グループ化要求されると、閾値ｋを大きくし、
より広い範囲の画素をまとめ、グループの数を減少させ
る。例えば、図１３の場合では、閾値ｋを３０に増やす
と、画素Ｚも同一グループにマージされるので、グルー
プ数が減少する。

【００３０】一方、画素グループソート手段１３３で
は、近傍画素マージ手段１３１で求められた画素グルー
プを構成画素数の多い順に並べ、上位から代表色数グル
ープを選択し、代表色算出手段１３４へ供給する。代表
色算出手段１３４では、供給された各グループから、２
４ビットの画像データＰｉｎにおける適切な色を代表色
として選定し、２４ビットの代表色データＣ２を出力す
る。この代表色算出処理は、例えば、グループ内の全画
素値の平均を代表色としたり、構成画素の最も多い色を
代表色とする。以上のように、図１２の代表色選定手段
１３０では、ある程度差のある色を代表色に選定するこ
とができるので、色空間で距離の近いところに代表色が
集中せず、色再現性が向上する。

【００３１】（４）表示色選定手段１４０図１４は、図５に示す表示色選定手段１４０の機能ブロ
ック図である。この表示色選定手段１４０は、第２の発
明に相当するもので、２４ビットの画像データＰｉｎに
基づき参照領域選定処理で参照領域を選定して参照領域
データＲ１を出力する参照領域選定手段１４１と、該参
照領域データＲ１及び２４ビットの代表色データＣ２に
基づき参照領域内表示色選定処理で該画像データＰｉｎ
から参照領域内の表示色を選定してＬＵＴデータＭ及び
ｎビットの色番号データＣを出力する参照領域内表示色
選定手段１４２とで、構成されている。

【００３２】次に、この表示色選定手段１４０での表示
色選定処理を、図１５及び図１６を参照しつつ説明す
る。図１５及び図１６は、参照領域例を示す図である。
まず、参照領域選定手段１４１では、２４ビットの画像
データＰｉｎを入力し、表示色選定の対象画素の含まれ
る領域の周辺数領域から、参照すべき代表色を含む領域
を選定し、その参照領域データＲ１を参照領域内表示色
選定手段１４２へ送る。この参照領域選定処理は、例え
ば、図１５のようにブロック分割している場合、対象領
域に隣接している９領域（対象領域を含む）を参照領域
としたり、あるいは近隣２５領域を参照領域とする。
又、図１６のようにライン分割している場合は、隣接し
ている３ライン、あるいは近隣５ラインを参照領域とし
て選定する。参照領域内表示色選定手段１４２では、参
照領域選定手段１４１で選定した参照領域内の代表色と
だけ画素値の比較を行って表示色を選定し、ＬＵＴデー
タＭ及びｎビットの色番号データＣを出力する。この参
照領域内表示色選定処理は、例えば、参照領域内の全代
表色と対象画素との画素値の差を計算し、最も差の小さ
い代表色をその画素の表示色としている。以上のよう
に、図１４の表示色選定手段１４０では、参照する代表
色を限定し、一部の代表色とだけ比較を行うので、処理
時間が大幅に短縮し、ハードウェアで実現する際にもメ
モリ容量を減少できる。

【００３３】限定色表示手段の他の実施例図５の限定色表示手段１００内の各手段１１０〜１４０
を構成する他の実施例を、図１７〜図３３を参照しつつ
説明する。（１−１）領域分割手段１１０（図１７）図１７は、図５に示す領域分割手段１１０の他の機能ブ
ロック図である。この領域分割手段１１０は、第４の発
明に相当するもので、２４ビットの画像データＰｉｎに
基づき画素値判定処理で画素値の判定を行って領域デー
タＡ１又は画素データＰＥ１を出力する画素値判定手段
１１３と、該画素データＰＥ１の画素マージ処理を行う
画素マージ手段１１４とで、構成されている。次に、こ
の領域分割手段１１０の領域分割処理を、図１８を参照
しつつ説明する。図１８は、画素マージの例を示す図で
ある。まず、画素値判定手段１１３では、２４ビットの
画像データＰｉｎを入力し、隣接する複数の画素の画素
値を比較して同領域にマージするか、異領域に分けるか
を判定し、マージする場合は画素データＰＥ１を画素マ
ージ手段１１４へ供給し、マージしない場合にはさらに
他の隣接画素との比較を行い、マージする画素がなくな
ると、領域データＡ１を出力する。画素マージ手段１１
４では、画素値判定手段１１３から供給された画素デー
タＰＥ１をマージし、再び該画素値判定手段１１３へＰ
Ｅ１画素データを供給する。この画素マージ処理は、例
えば、図１８のように画素が並んでいる場合、閾値を５
として、上下左右の隣接画素と比較して差が５以下の画
素を一つの領域にマージしている。図１８の場合は、４
つの領域に分割している。以上のように、図１７の領域
分割手段１１０では、近い色を持つ画素を同じ領域に含
めるようにしているので、代表色選定や表示色選定にお
いて、参照領域のマージ等の処理を行わないでも、適当
な色を選択することができる。

【００３４】（２−１）代表色数決定手段１２０（図
１９）図１９は、図５に示す代表色数決定手段１２０の他の機
能ブロック図である。この代表色数決定手段１２０は、
第７の発明に相当するので、領域データＡ１及び２４ビ
ットの画像データＰｉｎに基づき色分散算出処理で色分
散データＣＤ１を算出する色分散算出手段１２５ａと、
該色分散データＣＤ１及び画像データＰｉｎに基づき代
表色数算出処理で代表色数データＣ１を算出する代表色
数算出手段１２５ｂとで、構成されている。次に、この
代表色数決定手段１２０の代表色数決定処理を、図２０
を参照しつつ説明する。図２０は、変換関数例を示す図
である。まず、色分散算出手段１２５ａでは、領域デー
タＡ１及び２４ビットの画像データＰｉｎを入力し、例
えば分散（平均と画素値の差の２乗の和）を利用するこ
とにより、領域内の色の統計的ばらつきを算出し、その
算出した色分散データＣＤ１を代表色数算出手段１２５
ｂへ供給する。代表色数算出手段１２５ｂでは、２４ビ
ットの画像データＰｉｎを入力し、色分散算出手段１２
５ａから供給された色分散データＣＤ１を参照し、分散
の大きい領域には多くの色数を割り当て、分散の小さい
領域には少しの色数を割り当てる等して色数を算出し、
割り当てた色数、つまり算出した色数をその領域の代表
色数として代表色数データＣ１の形で出力する。この代
表色数算出処理は、例えば、図２０のように分散値を１
００で除算しただけの簡単な変換関数を用意して色数を
算出することによって実現できる。以上のように、図１
９の代表色数決定手段１２０では、なだらかに変化して
いる部分の色数を減少させ、変化の激しい部分に多くの
色を割り当てることで、注目されるべき部分の色再現性
を高めており、画像全体から受ける印象も向上する。

【００３５】（２−２）代表色数決定手段１２０（図
２１）図２１は、図５に示す代表色数決定手段１２０の他の機
能ブロック図である。この代表色数決定手段１２０は、
第８の発明に相当するもので、図１９と同様の色分散算
出処理を行う色分散算出手段１２５ａと、該色分散算出
手段１２５ａから出力された色分散データＣＤ１、２４
ビットの画像データＰｉｎ及び参照領域データＲ１に基
づき平均値比較処理で平均値の比較を行い、最小差分デ
ータＭＤを出力する平均値比較手段１２６ａと、該色分
散データＣＤ１、画像データＰｉｎ及び最小差分データ
ＭＤに基づき代表色数算出処理で代表色数データＣ１を
算出する代表色数算出手段１２６ｂとで、構成されてい
る。次に、この代表色数決定手段１２０の代表色数決定
処理を説明する。まず、色分散算出手段１２５ａでは、
図１９と同様に、領域データＡ１及び２４ビットの画像
データＰｉｎから、領域内の色の統計的ばらつきを算出
し、その算出した色分散データＣＤ１を平均値比較手段
１２６ａと代表色数算出手段１２６ｂへ供給する。平均
値比較手段１２６ａでは、図１４の参照領域選定手段１
４１から出力された参照領域データＲ１の領域の平均値
を算出し、対象領域の平均値と比較して最小差分データ
ＭＤを代表色数算出手段１２６ｂへ供給する。この平均
値比較処理は、例えば、参照領域が図１５のように隣接
９ブロックである場合、対象領域と他の８ブロックの平
均値の差を算出し、その差が最も小さい最小差分データ
ＭＤを出力する。代表色数算出手段１２６ｂでは、図１
９の代表色数算出手段１２５ｂと同様の機能を有すると
共に、色分散算出手段１２５ａから供給される色分散が
小さく、かつ平均値比較手段１２６ａから供給される最
小差分データＭＤが閾値より小さい場合、代表色数を０
として代表色数データＣ１の形で出力する機能も有して
いる。そのため、この代表色数算出処理では、例えば、
色分散閾値を２０、平均値差分閾値を３０とすると、色
分散が２０以下で、かつ、平均値差分が３０以下の領域
に対しては代表色数を０とする。但し、参照領域内の代
表色数が全て０になると、表示色選定時に比較する代表
色が存在しなくなるので、隣接領域の代表色数が全て０
の時は、例外的に代表色数を１として出力する。以上の
ように、図２１の代表色数決定手段１２０では、なだら
かに変化する部分に割り当てる色数をさらに減少させる
ことによって、他の部分の色再現性を高めている。

【００３６】（２−３）代表色数決定手段１２０（図
２２）図２２は、図５に示す代表色数決定手段１２０の他の機
能ブロック図である。この代表色数決定手段１２０は、
第９の発明に相当するもので、領域データＡ１及び２４
ビットの画像データＰｉｎに基づきＤＣＴ算出処理を行
って変換係数データＣＣ１を出力するＤＣＴ算出手段１
２７ａと、該変換係数データＣＣ１及び画像データＰｉ
ｎに基づき代表色数算出処理を行って代表色数データＣ
１を出力する代表色数算出手段１２７ｂとで、構成され
ている。次に、この代表色数決定手段１２０の代表色数
決定処理を説明する。まず、ＤＣＴ算出手段１２７ａで
は、領域データＡ１と正方形ブロックの画像データＰｉ
ｎとを入力し、該画像データＰｉｎに対しＤＣＴを行っ
て変換係数を算出し、その変換係数データＣＣ１を代表
色数算出手段１２７ｂへ供給する。ここで、ＤＣＴは、
画像データＰｉｎの全てのデータ（Ｒ，Ｇ，Ｂ等）に対
して行っても良いが、輝度データに対してのみ計算を行
うことでも良い結果が得られる。代表色数算出手段１２
７ｂでは、変換係数データＣＣ１と２４ビットの画像デ
ータＰｉｎを入力し、該変換係数データＣＣ１を参照し
て色数を割り当てる。即ち、変換係数の交流成分が大き
い時は、色のばらつきが大きいので色数を多く割り当
て、交流成分が小さい時は、色数を少なく割り当てる。
このようにして割り当てた色数を代表色数データＣ１と
して出力する。この代表色数算出処理は、例えば、交流
成分の変換係数を全て合計し、それを閾値で除した値を
色数とすることで実現している。以上のように、図２２
の代表色数決定手段１２０では、領域内の画素値の変化
の様子が、分散よりも詳しく得られるので、より適切な
処理を行うことができる。

【００３７】（２−４）代表色数決定手段１２０（図
２３）図２３は、図５に示す代表色数決定手段１２０の他の機
能ブロック図である。この代表色数決定手段１２０は、
第１０の発明に相当するもので、領域データＡ１及び２
４ビットの画像データＰｉｎに基づき簡略ＤＣＴ算出処
理を行って変換係数データＣＣ２を出力する簡略ＤＣＴ
算出手段１２８と、図２２と同一の代表色数算出手段１
２７ｂとで、構成されている。次に、この代表色数決定
手段１２０の代表色数決定処理を、図２４を参照しつつ
説明する。図２４は、簡略ＤＣＴ算出例を示す図であ
る。まず、簡略ＤＣＴ算出手段１２８では、領域データ
Ａ１及び２４ビットの画像データＰｉｎを入力し、画像
のブロックサイズに関係なく、小さいサイズの変換係数
だけを算出し、その算出した変換係数データＣＣ２を代
表色数算出手段１２７ｂへ送る。代表色は、領域内の色
を代表する色であるが、ＤＣＴ係数の高周波成分の元に
なるようなかなり細かく変化している色は、人間の目に
鈍感であるので再現性が低くても良い。そこで、色数決
定には低周波成分の係数さえあれば算出できる。例え
ば、通常８×８の画像データＰｉｎからは８×８の変換
係数を求める。ところが、図２４に示すように、色数算
出には４×４の係数（図中太枠内）があれば、色数決定
には充分であるので、この部分だけを算出することで、
簡略ＤＣＴ算出処理を行っている。代表色数算出手段１
２７ｂでは、図２２と同様にして代表色数データＣ１を
出力する。以上のように、図２３の代表色数決定手段１
２０では、一部の係数のみを算出することで、処理時間
を短縮し、ハードウェア構成時の規模を縮小している。

【００３８】（２−５）代表色数決定手段１２０（図
２５）図２５は、図５に示す代表色数決定手段１２０の他の機
能ブロック図である。この代表色数決定手段１２０は、
第１１の発明に相当するもので、図２２のＤＣＴ算出手
段１２７ａ又は図２３の簡略ＤＣＴ算出手段１２８と同
様の機能を有するＤＣＴ算出手段１２９ａと、該ＤＣＴ
算出手段１２９ａから出力された変換係数データＣＣ３
に対して変換係数マージ処理を行う変換係数マージ手段
１２９ｂと、該変換係数マージ手段１２９ｂの出力及び
２４ビットの画像データＰｉｎに基づき代表色数算出処
理を行って代表色数データＣ１を出力する代表色数算出
手段１２９ｃとで、構成されている。次に、この代表色
数決定手段１２０の代表色数決定処理を、図２６及び図
２７を参照しつつ説明する。図２６は変換係数マージ例
を示す図、図２７は代表色数算出例を示す図である。ま
ず、ＤＣＴ算出手段１２９ａでは、領域データＡ１及び
２４ビットの画像データＰｉｎを入力し、図２２のＤＣ
Ｔ算出手段１２７ａ又は図２３の簡略ＤＣＴ算出手段１
２８と同様にしてＤＣＴを算出し、その算出した変換係
数データＣＣ３を変換係数マージ手段１２９ｂへ供給す
る。変換係数マージ手段１２９ｂでは、変換係数データ
ＣＣ３を入力し、その変換係数を周波数の近いもの同士
で加算し、例えば図２６のように、３つのグループにま
とめる。このＤＣＴ算出手段１２９ａを、図２３の簡略
ＤＣＴ算出手段１２８で構成した場合は、太枠の中のみ
であり、１０係数を第３グループとすることで実現でき
る。又、ＤＣＴ算出手段１２９ａを、図２２のＤＣＴ算
出手段１２７ａで構成した場合は、５８係数を第３グル
ープとすることで実現できる。代表色数算出手段１２９
ｃでは、変換係数マージ手段１２９ｂの出力及び２４ビ
ットの画像データＰｉｎを入力し、それぞれのグループ
の係数の合計をパラメータとして色数を計算し、その代
表色数を代表色数データＣ１の形で出力する。この代表
色数算出処理は、例えば、それぞれのグループで係数を
合計し、それぞれに定めた閾値で除算したり、あるいは
比較したりして色数を算出し、全グループの色数の合計
を代表色として定めて代表色数データＣ１を出力する。

【００３９】ここで、図２６の第１グループの係数は、
超低周波成分の大きさを表しており、この値が大きいと
画像は大域的に大きく変化しているので、ある程度の色
数を割り当てれば充分である。又、第３グループの係数
は高周波成分の大きさを表しており、この値が大きいと
画像は激しく変化している。そこで、このグループの係
数が大きい時は、多くの色を割り当てれば良い。その具
体的な例が図２７に示されている。図２７において、そ
れぞれのグループの閾値は８０、１０、１００としてお
り、第１グループと第２グループは閾値を越えていたら
色数を１とし、第３グループは閾値で除算した結果を色
数としている。又、合計色数が０の場合もあるので、代
表色数はこの合計に１加算したものとしている。以上の
ように、図２５の代表色数決定手段１２０では、周波数
毎にまとめることによって、画素の大域的な変化と局部
的な変化に対応でき、いろいろな性質の画像に対して最
適な色数を割り当てることができる。

【００４０】（２−６）領域分割手段１１０・代表色
数決定手段１２０（図２８）図２８は、図５に示す領域分割手段１１０と代表色数決
定手段１２０を併合した機能ブロック図である。この領
域分割手段１１０及び代表色数決定手段１２０は、第５
の発明に相当するもので、２４ビットの画像データＰｉ
ｎに基づき初期領域分割処理によって領域データＡ３を
出力する初期領域分割手段１１５と、該領域データＡ３
及び限定色数Ｎに基づき領域数判定処理を行って領域デ
ータＡ１及び代表色数データＣ１を出力する領域数判定
手段１１６と、該領域数判定手段１１６の出力及び画像
データＰｉｎに基づき色分散算出処理を行って色分散デ
ータＣＤ２を出力する色分散算出手段１１７と、該色分
散データＣＤ２を入力して分割領域選定処理を行う分割
領域選定手段１１８と、該初期領域分割手段１１５と同
等の機能を有し画像データＰｉｎ及び分割領域選定手段
１１８の出力に対して再分割処理を行って領域データＡ
３を出力する再分割手段１１９とで、構成されている。

【００４１】次に、図２８の領域分割処理及び代表色数
決定処理を、図２９を参照しつつ説明する。図２９は、
初期領域分割例を示す図である。まず、初期領域分割手
段１１５は、２４ビットの画像データＰｉｎを入力し、
その画像をいくつかの数領域に初期分割し、その分割し
た領域データＡ３を領域数判定手段１１６へ供給する。
例えば、図２９の分割例では、原画像が４分割されてい
る。領域数判定手段１１６では、領域データＡ３及び限
定色数Ｎを入力し、その分割された領域数と限定色数Ｎ
とを比較（例えば、該領域数とＮ／ｉ（但し、ｉ；閾
値）を比較）し、さらに分割するか否かを判定する。さ
らに分割する場合は、領域データＡ１を色分散算出手段
１１７へ供給する。分割する必要がない場合は、領域デ
ータＡ１を出力し、さらに閾値ｉを代表色数データＣ１
として出力する。これにより、代表色数決定手段を省略
することができる。この領域数判定処理は、例えば、限
定色数Ｎを２５６、閾値ｉを４とすると、領域数が６４
以下の時は、さらに分割する必要があると判断する。色
分散算出手段１１７では、領域数判定手段１１６からの
領域データＡ１と２４ビットの画像データＰｉｎとを入
力し、既に分割されている領域の色分布の分散を算出
し、その算出された色分散データＣＤ２を分割領域選定
手段１１８へ供給する。例えば、各領域の色分散は、平
均値と各画素値の差の２乗の和から求まる。分割領域選
定手段１１８では、色分散データＣＤ２を入力し、色分
散の大きい領域を選定し、それを再分割手段１１９へ供
給する。再分割手段１１９は、分割領域選定手段１１８
で選定された領域をさらに小さな領域に再分割する機能
を有し、例えば、色分散の最も大きい領域を図２９のよ
うに４分割する。ここで、初期領域分割手段１１５と再
分割手段１１９は、同等の機能を備えているので、一つ
にまとめても良い。以上のように、図２８の手段では、
代表色数の決定処理を省略でき、簡単になる。

【００４２】（３−１）代表色選定手段１３０（図３
０）図３０は、図５に示す代表色選定手段１３０の他の機能
ブロック図である。この代表色選定手段１３０は、第１
３の発明に相当するもので、２４ビットの画像データＰ
ｉｎ及び参照領域データＲ１に基づき画像削除処理を行
って画像データＰを出力する画像削除手段１３５と、該
画像データＰ及び代表色数データＣ１に基づき代表色算
出処理を行って２４ビットの代表色データＣ２を出力す
る代表色算出手段１３６とで、構成されている。次に、
この代表色選定手段１３０の代表色選定処理を、図３１
を参照しつつ説明する。図３１は、参照領域を示す図で
ある。まず、画素削除手段１３５は、２４ビットの画像
データＰｉｎ及び参照領域データＲ１を入力し、その参
照領域の代表色と近い色の画素をその領域の代表色選定
の候補から削除し、その削除結果の画像データＰを代表
色算出手段１３６へ供給する。この画素削除処理は、例
えば、図１５のように隣接９ブロックを参照領域とした
場合、対象領域以外の８ブロックの代表色と対象画素と
を比較する。差が閾値よりも小さい画素（ほとんど同じ
色の画素）は新たに代表色に選定しなくても、参照領域
内で既に代表色となっているので、この対象画素を代表
色候補から削除する。但し、画素削除処理において、処
理の順序によっては参照領域のうち、代表色がまだ選定
されていない場合があるので、その時は既に選定されて
いる代表色のみを比較する。例えば、ラスター方向に処
理を行っている場合、図３１のように隣接領域のうち、
４領域しか代表色選定を終えていないので、この４領域
の代表色とだけ比較を行う。代表色算出手段１３６で
は、画像データＰ及び代表色数データＣ１を入力し、例
えば出現画素の多い色から順に代表色とすることで、代
表色を算出してその代表色データＣ２を出力する。以上
のように、図３０の代表色選定手段１３０では、近い色
を代表色に選定することを回避しているので、代表色が
集中せず、色再現性が向上する。

【００４３】（４−１）表示色選定手段１４０（図３
２）図３２は、図５に示す表示色選定手段１４０の他の機能
ブロック図である。この表示色選定手段１４０は、第１
４の発明に相当するもので、領域データＡ４及び２４ビ
ットの画像データＰｉｎに基づき参照領域マージ処理を
行って画素データＰＥ２及び参照領域データＲ２を出力
する参照領域マージ手段１４３と、該画素データＰＥ２
に基づき画素平均比較処理を行ってマージ要求ＭＱを出
力する画素平均比較手段１４４と、該参照領域データＲ
２、画像データＰｉｎ及び代表色データＣ２に基づき表
示色算出処理を行ってＬＵＴデータＭ及びｎビットの色
番号データＣを出力する表示色算出手段１４５とで、構
成されている。次に、この表示色選定手段１４０の表示
色選定処理を、図３３を参照しつつ説明する。図３３は
参照領域マージ例を示す図である。まず、参照領域マー
ジ手段１４３は、領域データＡ４及び２４ビットの画像
データＰｉｎを入力し、表示色選定時に参照すべき周辺
画素を全て参照領域としてマージし、その近隣領域の画
像データＰＥ２を画素平均比較手段１４４へ供給し、マ
ージ要求ＭＱが帰ってきた時は、その領域をマージす
る。この参照領域マージ処理では、参照領域に隣接する
全ての領域に対して、マージするか否かを判定してい
る。画素平均比較手段１４４では、画素データＰＥ２を
入力し、供給された２つの領域の画素値の平均を比較
し、その差が閾値よりも小さい時は参照領域マージ手段
１４３へマージ要求ＭＱを送る。例えば、図３３のよう
に平均値を持つ領域が分布している場合、上下左右の領
域と平均値を比較して近い場合（図では閾値１０）はマ
ージして参照領域とする。但し、処理方向により、右下
の方向の領域はまだ代表色選定を行っていないので、こ
れらの領域は参照しない。表示色算出手段１４５では、
参照領域マージ手段１４３からの参照領域データＲ２、
２４ビットの画像データＰｉｎ、及び代表色データＣ２
を入力し、参照領域の代表色全てと画素を比較し、最も
近い色を表示色とし、ＬＵＴデータＭ及びｎビットの色
番号データＣを出力する。以上のように、図３２の表示
色選定手段１４０では、近い色の代表色だけを無駄なく
参照することができるので、効率良く、最適な表示色を
選定できる。

【００４４】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、原画像を部分領域に分割し、それぞれの領域
から特徴的な色を代表色としているので、これまで再現
性の悪かった一部分に現れるような出現頻度は低いが特
徴的な色に対して、再現性が向上する。即ち、局部的に
変化の大きい色に対して再現性が向上し、それによって
画像全体から受ける印象が向上する。第２の発明によれ
ば、参照する代表色を限定し、一部の代表色とだけ比較
を行うので、処理時間を大幅に短縮でき、ハードウェア
で実現する際にもメモリ容量を減少できる。第３の発明
によれば、画像の大きさや限定色数によらず、各領域で
は常に同じ閾値を用いて各処理を行うことができる。第
４の発明によれば、近い色を持つ画素を同じ領域に含め
ることで、代表色選定や表示色選定において、参照領域
のマージ等の処理を行わないでも、最適な色を選定する
ことができる。第５の発明によれば、代表色数の決定処
理を省略でき、簡単になる。第６の発明によれば、各領
域での代表色数決定処理において、画像全体の情報を全
く扱う必要がなくなるので、処理が簡単になり、ハード
ウェアで実現する際にも、メモリ量を減少できる。第７
の発明によれば、なだらかに変化している部分の色数を
減少させ、変化の激しい部分に多くの色を割り当てるこ
とで、注目されるべき部分の色再現性を高めており、画
像全体から受ける印象も向上する。

【００４５】第８の発明によれば、なだらかに変化する
部分に割り当てる色数をさらに減少させることによっ
て、他の部分の色再現性を高めている。第９の発明によ
れば、領域内の画素値の変化の様子が、分散よりも詳し
く得られるので、より適切な処理を行うことができる。
第１０の発明によれば、一部の係数のみを算出すること
で、処理時間を短縮し、ハードウェア構成時の規模を縮
小している。第１１の発明によれば、周波数毎にまとめ
ることによって、画素の大域的な変化と局部的な変化に
対応でき、いろいろな性質の画像に対して最適な色数を
割り当てることができる。第１２の発明によれば、ある
程度差のある色を代表色に選定することができるので、
色空間で距離の近いところに代表色が集中せず、色再現
性が向上する。第１３の発明によれば、近い色を代表色
に選定することを回避しているので、代表色が集中せ
ず、色再現性が向上する。第１４の発明によれば、近い
色の代表色だけを無駄なく参照することができるので、
効率良く、最適な表示色を選定できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例のカラー画像表示方法及びその
カラー画像表示システムを示す構成図である。

【図２】従来の一般的なカラー画像表示システムの構成
ブロック図である。

【図３】従来の限定色表示アルゴリズムによるカラー画
像表示システムの構成ブロック図である。

【図４】図３中の限定色表示手段の機能ブロック図であ
る。

【図５】図１中の限定色表示手段の機能ブロック図であ
る。

【図６】ブロック分割例を示す図である。

【図７】ライン分割例を示す図である。

【図８】対応テーブル例を示す図である。

【図９】図５中の領域分割手段の機能ブロック図であ
る。

【図１０】図５中の代表色数決定手段の機能ブロック図
である。

【図１１】傾きの比例関数例を示す図である。

【図１２】図５中の代表色選定手段の機能ブロック図で
ある。

【図１３】近傍画素マージ例を示す図である。

【図１４】図５中の表示色選定手段の機能ブロック図で
ある。

【図１５】参照領域例を示す図である。

【図１６】参照領域例を示す図である。

【図１７】図５中の領域分割手段の他の機能ブロック図
である。

【図１８】画素マージ例を示す図である。

【図１９】図５中の代表色数決定手段の他の機能ブロッ
ク図である。

【図２０】変換関数例を示す図である。

【図２１】図５中の代表色数決定手段の他の機能ブロッ
ク図である。

【図２２】図５中の代表色数決定手段の他の機能ブロッ
ク図である。

【図２３】図５中の代表色数決定手段の他の機能ブロッ
ク図である。

【図２４】簡略ＤＣＴ算出例を示す図である。

【図２５】図５中の代表色数決定手段の他の機能ブロッ
ク図である。

【図２６】変換係数マージ例を示す図である。

【図２７】代表色数算出例を示す図である。

【図２８】図５中の領域分割手段・代表色数決定手段の
他の機能ブロック図である。

【図２９】初期領域分割例を示す図である。

【図３０】図５中の代表色選定手段の他の機能ブロック
図である。

【図３１】参照領域例を示す図である。

【図３２】図５中の表示色選定手段の他の機能ブロック
図である。

【図３３】参照領域マージ例を示す図である。

【符号の説明】１００限定色表示手段１１０領域分割手段１１１領域数決定手段１１２小領域分割手段１１３画素値判定手段１１４画素マージ手段１１５初期領域分割手段１１６領域数判定手段１１７色分散算出手段１１８分割領域選定手段１１９再分割手段１２０代表色数決定手段１２１代表色数仮決定手段１２２色数比較手段１２３重み算出手段１２４色数調整手段１２５ａ色分散算出手段１２５ｂ代表色数算出手段１２６ａ平均値比較手段１２６ｂ代表色数算出手段１２７ａＤＣＴ算出手段１２７ｂ代表色数算出手段１２８簡略ＤＣＴ算出手段１２９ａＤＣＴ算出手段１２９ｂ変換係数マージ手段１２９ｃ代表色数算出手段１３０代表色選定手段１３１近傍画素マージ手段１３２グループ数判定手段１３３画素グループソート手段１３４代表色算出手段１３５画素削除手段１３６代表色算出手段１４０表示色選定手段１４１参照領域選定手段１４２参照領域内表示色選定手段１４３参照領域マージ手段１４４画素平均比較手段１４５表示色算出手段２００フレームバッファ３００ルックアップテーブル（ＬＵＴ）４００Ｄ／Ａ変換器５００ＣＲＴ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】色データを格納したルックアップテーブ
ルを作成し、そのルックアップテーブルを参照してカラ
ー画像を表示するカラー画像表示方法において、原画像を部分領域に分割する領域分割処理と、前記領域分割処理で分割された複数の部分領域における
色分布と領域の大きさを参照してそれらの各部分領域か
ら選定する代表色数を決定する代表色数決定処理と、前記各部分領域から前記代表色数だけ代表色を選定する
代表色選定処理とを実行し、前記代表色選択処理で選定された代表色から、表示色選
定処理により全画素の表示色を選定して前記ルックアッ
プテーブルを作成することを特徴とするカラー画像表示
方法。
【請求項２】前記表示色選定処理は、対象画素の含ま
れる領域及び周辺数領域の代表色だけから表示色を選定
することを特徴とする請求項１記載のカラー画像表示方
法。
【請求項３】前記領域分割処理は、限定色数Ｎをパラ
メータとして領域数を決定し、画像の大きさと該領域数
から各領域の大きさを決定した後、原画像を部分領域に
分割することを特徴とする請求項１又は２記載のカラー
画像表示方法。
【請求項４】前記領域分割処理は、隣接する画素の画
素値の差が閾値より小さい部分を一つの領域としてまと
めながら分割することを特徴とする請求項１又は２記載
のカラー画像表示方法。
【請求項５】前記領域分割処理では、まず大きな領域
数個に分割し、領域内の色分布の分散が大きいときは、
部分領域が限定色数Ｎの１／ｉ（但し、ｉ；閾値）の個
数になるまでさらに分割し、前記代表色数決定処理では、各領域にｉ個ずつ代表色数
を割り当てることを特徴とする請求項１又は２記載のカ
ラー画像表示方法。
【請求項６】前記代表色数決定処理では、まず各領域
でそれぞれ代表色数を仮決定し、次に、全領域の仮の代
表色数の合計と限定色数Ｎとを比較して各領域の真の代
表色数を決定することを特徴とする請求項１又は２記載
のカラー画像表示方法。
【請求項７】前記代表色数決定処理では、領域内の色
分布が密集していたら代表色数を少なくし、分散してい
たら代表色を多くすることを特徴とする請求項６記載の
カラー画像表示方法。
【請求項８】前記代表色数決定処理では、色分布の密
集度が閾値よりも高い領域で、周辺領域との画素値平均
の差が小さい場合に、その領域からは代表色を選定しな
いことを特徴とする請求項７記載のカラー画像表示方
法。
【請求項９】前記領域分割処理では、Ｍ×Ｍ（但し、
Ｍ；画像ブロックの大きさ）の正方矩形ブロックに分割
し、前記代表色数決定処理では、前記各ブロックの画像デー
タに離散コサイン変換を行い、その変換係数の交流成分
をパラメータとし、該変換係数が大きい時は代表色を多
く割り当て、小さい時は少なく割り当てることで代表色
数を決定することを特徴とする請求項７又は８記載のカ
ラー画像表示方法。
【請求項１０】前記代表色数決定処理において、離散
コサイン変換の変換係数を用いて代表色数を決定する際
に、画像ブロックの大きさＭに関係なく低周波成分の数
個（ｍ×ｍ，Ｍ≧ｍ）の係数のみを算出し、該低周波成
分の係数のみをパラメータとして代表色数を決定するこ
とを特徴とする請求項９記載のカラー画像表示方法。
【請求項１１】前記代表色数決定処理において、離散
コサイン変換の変換係数を用いて代表色数を決定する際
に、該変換係数を周波数の近いものをまとめて数グルー
プとし、それぞれのグループの変換係数の合計をパラメ
ータとしてその領域の代表色数を算出することを特徴と
する請求項９又は１０記載のカラー画像表示方法。
【請求項１２】前記代表色選定処理では、色空間にお
いて距離が閾値ｋよりも近い画素をまとめて数グループ
にし、グループ数がその領域に割り当てられた代表色数
の数倍よりも少なくなるまでｋを大きくして、再グルー
プ化し、グループを構成画素数の多い順に並べ、上位か
ら代表色数のグループを選択し、それぞれのグループか
ら代表色を選定することを特徴とする請求項１又は２記
載のカラー画像表示方法。
【請求項１３】前記代表色選定処理では、周辺領域の
代表色と比較して、色空間の距離が閾値よりも近い画素
を代表色の候補から除外し、領域内の残りの画素から代
表色を選定することを特徴とする請求項１又は２記載の
カラー画像表示方法。
【請求項１４】前記表示色選定処理では、対象画素の
含まれる領域の平均画素値と比較して、差が閾値よりも
小さい周辺の領域を全て参照領域とし、該参照領域の代
表色から表示色を選定することを特徴とする請求項２記
載のカラー画像表示方法。