JPH07203299A - カラー画像の色調整,及び画像合成方法,並びに装置 - Google Patents
カラー画像の色調整,及び画像合成方法,並びに装置Info
- Publication number
- JPH07203299A JPH07203299A JP6000660A JP66094A JPH07203299A JP H07203299 A JPH07203299 A JP H07203299A JP 6000660 A JP6000660 A JP 6000660A JP 66094 A JP66094 A JP 66094A JP H07203299 A JPH07203299 A JP H07203299A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- color
- background
- image
- pixel
- pixels
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
- Studio Circuits (AREA)
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、画像中の任意の物体を抽出し、更
に、抽出した画像の色や形,大きさなどを変更して、元
の画像や、他の背景画像に重ね合わせ(合成し)て、新
たな画像を作成するカラー画像の色調整,及び画像合成
方法,並びに装置に関し、物体,背景の境界が不明瞭な
場合とか、境界の色の変化領域が広いものに対しても精
度よく、色処理を行う。 【構成】 表示された画像に対して、抽出したい物体を
指示して物体画像を得て、該抽出物体の色を変更し、元
の画像,又は、他の背景画像に重ね合わせる際、抽出物
体の各々の周囲画素に関して、物体と背景の、抽出物体
の輪郭に沿っていない、例えば、上下,左右,斜めなど
の内、有為な方向を検出し、検出した方向において、例
えば、順次、隣合う画素のデータの差分を計算して、該
差分値が、予め、設定されている基準値より小さくなる
位置の画素を、物体色,又は、背景色とする。
に、抽出した画像の色や形,大きさなどを変更して、元
の画像や、他の背景画像に重ね合わせ(合成し)て、新
たな画像を作成するカラー画像の色調整,及び画像合成
方法,並びに装置に関し、物体,背景の境界が不明瞭な
場合とか、境界の色の変化領域が広いものに対しても精
度よく、色処理を行う。 【構成】 表示された画像に対して、抽出したい物体を
指示して物体画像を得て、該抽出物体の色を変更し、元
の画像,又は、他の背景画像に重ね合わせる際、抽出物
体の各々の周囲画素に関して、物体と背景の、抽出物体
の輪郭に沿っていない、例えば、上下,左右,斜めなど
の内、有為な方向を検出し、検出した方向において、例
えば、順次、隣合う画素のデータの差分を計算して、該
差分値が、予め、設定されている基準値より小さくなる
位置の画素を、物体色,又は、背景色とする。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、画像中の任意の物体を
抽出し、更に、抽出した画像の色や形,大きさなどを変
更し、元の画像や他の背景画像に重ね合わせ(合成し)
て、新たな画像を作成するカラー画像の色調整,及び画
像合成方法,並びに、色調整,及び画像合成装置に関す
る。
抽出し、更に、抽出した画像の色や形,大きさなどを変
更し、元の画像や他の背景画像に重ね合わせ(合成し)
て、新たな画像を作成するカラー画像の色調整,及び画
像合成方法,並びに、色調整,及び画像合成装置に関す
る。
【0002】物体の色を変える(色変え),物体の大き
さや形を変える(拡大・縮小・変形),物体を別の画像
と合成する,物体の認識をする(人物,車,机など)な
どのカラー画像の各種の処理は、計算機を利用した商品
デザインシステムや,コンピュータグラフィックス(C
G)の作成,更に、絵入り文書の作成(デスクトップパ
ブリッシング),印刷の原版作成など、幅広い分野で利
用されている。
さや形を変える(拡大・縮小・変形),物体を別の画像
と合成する,物体の認識をする(人物,車,机など)な
どのカラー画像の各種の処理は、計算機を利用した商品
デザインシステムや,コンピュータグラフィックス(C
G)の作成,更に、絵入り文書の作成(デスクトップパ
ブリッシング),印刷の原版作成など、幅広い分野で利
用されている。
【0003】例えば、商品(パッケージや車など)やポ
スタなどのデザインでは、計算機でCG画像を作成した
り,又は、読取装置で、元となる自然画像、特にカラー
画像を入力し、特定の物体画像を抽出し、抽出画像の大
きさや形を変えたり,色や背景を変えたりする処理を行
う。このような計算機でのカラー画像の利用において
は、高精度で簡単な、物体の抽出,色変え,拡大・縮小
・変形,合成,認識処理方法や,使いやすい計算機と人
間とのインターフェイス(ヒューマン・インターフェイ
ス)などが要望されている。
スタなどのデザインでは、計算機でCG画像を作成した
り,又は、読取装置で、元となる自然画像、特にカラー
画像を入力し、特定の物体画像を抽出し、抽出画像の大
きさや形を変えたり,色や背景を変えたりする処理を行
う。このような計算機でのカラー画像の利用において
は、高精度で簡単な、物体の抽出,色変え,拡大・縮小
・変形,合成,認識処理方法や,使いやすい計算機と人
間とのインターフェイス(ヒューマン・インターフェイ
ス)などが要望されている。
【0004】特に、上記の色変え,拡大・縮小・変形,
合成,認識などの各種処理を行った物体画像を、元の画
像や、他の背景画像に重ね合わせる(合成する)際に
は、物体と背景の境界の自然な色の変化を保存し、原画
と同様な自然な合成画像を作成することが重要である。
合成,認識などの各種処理を行った物体画像を、元の画
像や、他の背景画像に重ね合わせる(合成する)際に
は、物体と背景の境界の自然な色の変化を保存し、原画
と同様な自然な合成画像を作成することが重要である。
【0005】
【従来の技術】図12,図13 は、従来の物体色,背
景色の検出方法を説明する図である。従来の色変え,拡
大・縮小・変形,合成,認識などの各種処理画像と、原
画像,或いは、他の背景画像との重ね合わせや合成で
は、物体, 背景境界部分の処理を全く行わないか、或い
は、オペレータが画像をディスプレイなどで見ながら境
界部分のぼかしを行うなどの処理を行っていた。
景色の検出方法を説明する図である。従来の色変え,拡
大・縮小・変形,合成,認識などの各種処理画像と、原
画像,或いは、他の背景画像との重ね合わせや合成で
は、物体, 背景境界部分の処理を全く行わないか、或い
は、オペレータが画像をディスプレイなどで見ながら境
界部分のぼかしを行うなどの処理を行っていた。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】従来の物体,背景境界
部分の処理を全く行わない方法では、画像の質(境界の
自然さ)が原画像と比較して悪くなる(境界が不自然,
汚い,強調されたようになる)という問題がある。更
に、いくら時間をかけても、処理の経験や,色に関する
知識がないと、うまくいかないという問題もあった。
部分の処理を全く行わない方法では、画像の質(境界の
自然さ)が原画像と比較して悪くなる(境界が不自然,
汚い,強調されたようになる)という問題がある。更
に、いくら時間をかけても、処理の経験や,色に関する
知識がないと、うまくいかないという問題もあった。
【0007】これを改善するために本願出願人らは、処
理画像を背景画像に重ね合わせる(合成する)際に、物
体,背景境界の自然な色の変化を保存する境界の処理方
法を特開平05-120417 号公報「カラー画像の色調整及び
画像合成方法並びに装置」で開示している。上記図1
2, 図13に示した物体色,背景色の検出方法は、上記
特開平05-120417 号公報「カラー画像の色調整及び画像
合成方法並びに装置」で開示している方法を示してい
る。
理画像を背景画像に重ね合わせる(合成する)際に、物
体,背景境界の自然な色の変化を保存する境界の処理方
法を特開平05-120417 号公報「カラー画像の色調整及び
画像合成方法並びに装置」で開示している。上記図1
2, 図13に示した物体色,背景色の検出方法は、上記
特開平05-120417 号公報「カラー画像の色調整及び画像
合成方法並びに装置」で開示している方法を示してい
る。
【0008】先ず、抽出物体の周囲の画素(境界画素)
に対して、一定距離ずつ離れた位置{例えば、図12,
図13に示すように、2画素ずつ離れた位置,縦,横
(図12(a),(b) 参照) , 斜め方向 (図13(c) 参照)
の各方向の位置}の画素のデータを、物体色(Ro,Go,Bo)
と背景色(Rb,Gb,Bb)として検出する。次に、これらを用
いて、図13(d) に示した加法混色の式を基に、原画境
界の混色の比率Kを求める。具体的には、該境界の各位
置での画素値と、上記物体色(Ro,Go,Bo)と背景色(Rb,G
b,Bb)とを基に、上記加法混色の式により、各位置での
混色の比率Kを求める。更に、色変え後の物体色と背景
色,或いは、元の物体色と他の背景画像の背景色とを、
先に求めた混色の比率Kで混ぜ合わせて、新たな境界
(物体周囲) 画素のデータ(R,G,B) を求める。
に対して、一定距離ずつ離れた位置{例えば、図12,
図13に示すように、2画素ずつ離れた位置,縦,横
(図12(a),(b) 参照) , 斜め方向 (図13(c) 参照)
の各方向の位置}の画素のデータを、物体色(Ro,Go,Bo)
と背景色(Rb,Gb,Bb)として検出する。次に、これらを用
いて、図13(d) に示した加法混色の式を基に、原画境
界の混色の比率Kを求める。具体的には、該境界の各位
置での画素値と、上記物体色(Ro,Go,Bo)と背景色(Rb,G
b,Bb)とを基に、上記加法混色の式により、各位置での
混色の比率Kを求める。更に、色変え後の物体色と背景
色,或いは、元の物体色と他の背景画像の背景色とを、
先に求めた混色の比率Kで混ぜ合わせて、新たな境界
(物体周囲) 画素のデータ(R,G,B) を求める。
【0009】以上の境界の処理の方法は、大半の画像に
対しては効果的であり、原画像と同様の自然な境界を実
現できる。然しながら、この方法では、物体, 背景境界
が不明瞭なものや,境界の色の変化領域が広いもの(広
い影があるような場合)に対しては、処理の精度が悪く
なるという問題があった。即ち、色の変化が少ないと、
図12(a),(b),図13(c) のような、固定位置の画素を
物体色と背景色とすると、混色の比率Kがノイズの影響
などで,不正確な値になってしまうことがあった。
対しては効果的であり、原画像と同様の自然な境界を実
現できる。然しながら、この方法では、物体, 背景境界
が不明瞭なものや,境界の色の変化領域が広いもの(広
い影があるような場合)に対しては、処理の精度が悪く
なるという問題があった。即ち、色の変化が少ないと、
図12(a),(b),図13(c) のような、固定位置の画素を
物体色と背景色とすると、混色の比率Kがノイズの影響
などで,不正確な値になってしまうことがあった。
【0010】本発明は上記従来の欠点に鑑み、画像中の
任意の物体を抽出し、更に、抽出した画像の色や形,大
きさなどを変更して、元の画像や、他の背景画像に重ね
合わせ(合成し)て、新たな画像を作成するカラー画像
の色調整,画像合成方法において、物体, 背景の境界が
不明瞭な場合とか、境界の色の変化領域が広いものに対
しても精度よく、混色処理を行うことができるカラー画
像の色調整,画像合成方法, 及び, 装置を提供すること
を目的とするものである。
任意の物体を抽出し、更に、抽出した画像の色や形,大
きさなどを変更して、元の画像や、他の背景画像に重ね
合わせ(合成し)て、新たな画像を作成するカラー画像
の色調整,画像合成方法において、物体, 背景の境界が
不明瞭な場合とか、境界の色の変化領域が広いものに対
しても精度よく、混色処理を行うことができるカラー画
像の色調整,画像合成方法, 及び, 装置を提供すること
を目的とするものである。
【0011】
【課題を解決するための手段】図1,図2は、本発明の
原理構成図である。上記の問題点は下記の如くに構成し
たカラー画像の色調整方法,及び、画像合成方法、並び
に、装置によって解決される。
原理構成図である。上記の問題点は下記の如くに構成し
たカラー画像の色調整方法,及び、画像合成方法、並び
に、装置によって解決される。
【0012】(1) 画像中の任意の物体を抽出(100) し、
前記抽出した物体の色を変更(101)し、前記色変更物体
の周囲部分を、前記画像中の背景画像境界と混色処理を
して、重ね合わせ(102) るカラー画像の色調整方法にお
いて、前記色変更物体を、元の背景画像に重ね合わせる
方法 102として、前記抽出物体の周囲画素に対して、物
体側と背景側の方向を検出(1020)し、前記周囲画素に対
応する物体色と、元の背景色、及び、色変更後の物体色
を決定(1021)し、前記物体色と背景色, 及び、色変更後
の物体色を用いて、新たな周囲画素のデータ値を求める
(1022,1023) ように構成する。
前記抽出した物体の色を変更(101)し、前記色変更物体
の周囲部分を、前記画像中の背景画像境界と混色処理を
して、重ね合わせ(102) るカラー画像の色調整方法にお
いて、前記色変更物体を、元の背景画像に重ね合わせる
方法 102として、前記抽出物体の周囲画素に対して、物
体側と背景側の方向を検出(1020)し、前記周囲画素に対
応する物体色と、元の背景色、及び、色変更後の物体色
を決定(1021)し、前記物体色と背景色, 及び、色変更後
の物体色を用いて、新たな周囲画素のデータ値を求める
(1022,1023) ように構成する。
【0013】(2) 画像中の任意の物体を抽出(100) し、
前記抽出した物体に、所定の画像処理を施して、色,
形,大きさ等を変更(101a)し、前記画像処理物体の周囲
部分を、任意の背景画像境界と混色処理をして、重ね合
わせ(102a)るカラー画像の画像合成方法において、前記
画像処理を施した変更物体を、任意の背景画像に重ね合
わせる方法 102aとして、前記抽出物体の周囲画素に対
して、物体側と背景側の方向を検出(1020)し、前記周囲
画素に対応する物体色と、任意の背景色、及び、背景画
像の背景色を決定(1024)し、前記物体色と背景色, 及
び、背景画像の背景色を用いて、新たな周囲画素のデー
タ値を求める(1022,1023) ように構成する。
前記抽出した物体に、所定の画像処理を施して、色,
形,大きさ等を変更(101a)し、前記画像処理物体の周囲
部分を、任意の背景画像境界と混色処理をして、重ね合
わせ(102a)るカラー画像の画像合成方法において、前記
画像処理を施した変更物体を、任意の背景画像に重ね合
わせる方法 102aとして、前記抽出物体の周囲画素に対
して、物体側と背景側の方向を検出(1020)し、前記周囲
画素に対応する物体色と、任意の背景色、及び、背景画
像の背景色を決定(1024)し、前記物体色と背景色, 及
び、背景画像の背景色を用いて、新たな周囲画素のデー
タ値を求める(1022,1023) ように構成する。
【0014】(3) 前記(1) 項,及び(2) 項に記載の、抽
出物体の周囲画素に対して、物体側と背景側の方向を検
出する方法 1020 として、前記周囲画素から一定距離ず
つ離れた画素の組を、複数組求めて、該求めた複数組の
画素のデータの差分を計算し、前記差分が最大になる組
の方向を、物体と背景の方向とする。或いは、前記周囲
画素の位置での前記抽出物体形状に対する法線を検出
し、検出した法線方向を、物体と背景の方向と認識す
る。
出物体の周囲画素に対して、物体側と背景側の方向を検
出する方法 1020 として、前記周囲画素から一定距離ず
つ離れた画素の組を、複数組求めて、該求めた複数組の
画素のデータの差分を計算し、前記差分が最大になる組
の方向を、物体と背景の方向とする。或いは、前記周囲
画素の位置での前記抽出物体形状に対する法線を検出
し、検出した法線方向を、物体と背景の方向と認識す
る。
【0015】(4) 前記(1) 項, 及び(2) 項 に記載の、
周囲画素に対応する物体色と背景色,及び、色変更後の
物体色,又は、背景画像の背景色を決定する方法 1021
として、前記検出した物体と背景の方向の、複数画素の
隣合う画素のデータの差分を計算し、前記計算した差分
値が、予め、設定した値より小さくなる位置の画素を検
出し、前記検出した画素を基に、物体色と背景色,及
び、色変更後の物体色,又は、背景画像の背景色を決定
する。或いは、前記検出した物体と背景の方向の複数画
素を通過する直線を検出し、前記直線で決まる値と前記
物体と背景方向の画素のデータ値との差が、予め、設定
した値より大きくなる位置の画素を検出し、前記検出し
た画素を基に、物体色と背景色,及び、色変更後の物体
色,又は、背景画像の背景色を決定する。或いは、前記
検出した物体と背景の方向の複数画素を通過する画素の
画素値から、前記画素値の変化を近似する曲線を検出
し、前記曲線で決まる画素の画素値を基に、物体色と背
景色,及び色変更後の物体色,又は、背景画像の背景色
を決定する。
周囲画素に対応する物体色と背景色,及び、色変更後の
物体色,又は、背景画像の背景色を決定する方法 1021
として、前記検出した物体と背景の方向の、複数画素の
隣合う画素のデータの差分を計算し、前記計算した差分
値が、予め、設定した値より小さくなる位置の画素を検
出し、前記検出した画素を基に、物体色と背景色,及
び、色変更後の物体色,又は、背景画像の背景色を決定
する。或いは、前記検出した物体と背景の方向の複数画
素を通過する直線を検出し、前記直線で決まる値と前記
物体と背景方向の画素のデータ値との差が、予め、設定
した値より大きくなる位置の画素を検出し、前記検出し
た画素を基に、物体色と背景色,及び、色変更後の物体
色,又は、背景画像の背景色を決定する。或いは、前記
検出した物体と背景の方向の複数画素を通過する画素の
画素値から、前記画素値の変化を近似する曲線を検出
し、前記曲線で決まる画素の画素値を基に、物体色と背
景色,及び色変更後の物体色,又は、背景画像の背景色
を決定する。
【0016】(5) カラー画像の色調整,及び画像合成を
行う装置であって、RGB信号などの入力画像データを
蓄えるメモリ手段 2と、前記入力された画像中の任意の
物体を指定し、前記指定結果から物体を抽出する物体抽
出手段 3,5と、前記抽出物体の色や形,大きさなどを変
更する画像処理手段 9と、前記画像処理結果を、元の画
像、或いは、他の背景画像に重ね合わせ、同時に、物
体, 背景境界の混色処理を行う画像合成手段 10 とで構
成する。
行う装置であって、RGB信号などの入力画像データを
蓄えるメモリ手段 2と、前記入力された画像中の任意の
物体を指定し、前記指定結果から物体を抽出する物体抽
出手段 3,5と、前記抽出物体の色や形,大きさなどを変
更する画像処理手段 9と、前記画像処理結果を、元の画
像、或いは、他の背景画像に重ね合わせ、同時に、物
体, 背景境界の混色処理を行う画像合成手段 10 とで構
成する。
【0017】
【作用】上記問題点が発生する原因は、上記図13(d)
に示した加法混色式の、物体色と背景色の検出の精度が
悪いためである。具体的には、抽出物体の周囲の画素
(境界画素) に対して、固定した距離ずつ離れた位置、
例えば、前述の例では、2画素ずつ離れた位置で、縦,
横,斜めの方向の画素の画素値で、物体色(Ro,Bo,Go)
と、背景色(Rb,Gb,Bb)としている為である。
に示した加法混色式の、物体色と背景色の検出の精度が
悪いためである。具体的には、抽出物体の周囲の画素
(境界画素) に対して、固定した距離ずつ離れた位置、
例えば、前述の例では、2画素ずつ離れた位置で、縦,
横,斜めの方向の画素の画素値で、物体色(Ro,Bo,Go)
と、背景色(Rb,Gb,Bb)としている為である。
【0018】そこで、本発明においては、画像中の物体
の境界に関して、境界領域が広い(色の変化が広範囲に
渡る)場合は、それに応じた位置の画素のデータを物体
色と背景色とし、これらを用いて色変え後の物体と原画
像の境界、或いは、画像処理後の物体と他の背景画像の
境界部分の混色処理を行うことで、原画像と同様な滑ら
かな色の変化を実現した物体/背景境界を得るようにす
るものである。
の境界に関して、境界領域が広い(色の変化が広範囲に
渡る)場合は、それに応じた位置の画素のデータを物体
色と背景色とし、これらを用いて色変え後の物体と原画
像の境界、或いは、画像処理後の物体と他の背景画像の
境界部分の混色処理を行うことで、原画像と同様な滑ら
かな色の変化を実現した物体/背景境界を得るようにす
るものである。
【0019】このように、境界領域が広い(色の変化が
広範囲に渡る)場合は、それに応じた位置の画素のデー
タを物体色と背景色とすることで、不明瞭な境界領域
は、それに応じた、即ち、不明瞭さのない位置の画素の
画素値を物体色,背景色として検出することができるの
で、どのうような境界に対しても、高精度な混色処理が
実現できる効果がある。
広範囲に渡る)場合は、それに応じた位置の画素のデー
タを物体色と背景色とすることで、不明瞭な境界領域
は、それに応じた、即ち、不明瞭さのない位置の画素の
画素値を物体色,背景色として検出することができるの
で、どのうような境界に対しても、高精度な混色処理が
実現できる効果がある。
【0020】
【実施例】以下本発明の実施例を図面によって詳述す
る。前述の図1,図2は、本発明の原理構成図であり、
図3〜図11は、本発明の一実施例を示した図であっ
て、図3,図4は、物体と背景の方向を、所定の方向の
画素値の差分を検出して求める場合を示し、図5は、物
体と背景の方向を、輪郭画素を通る直線の法線の方向
とする場合を示し、図6,図7は、物体色と背景色を決
定するのに、境界画素(輪郭上の画素)から、上記決定
された方向について、順次、隣合う画素のデータの差分
を計算し、その差分が所定の閾値より小さくなった位置
の画素の値を用いる場合を示し、図8,図9は、上記境
界画素の、上記決定された方向についての接線を求め
て、該求めた接線と、実際の画素値の差分を計算し、こ
の計算結果の所定の閾値より大きくなる位置の画素を用
いる場合を示し、図10は、上記決定された方向につい
ての画素の画素値の変化から、該画素値の変化を近似す
る曲線(例えば、3次曲線)を求めて、該近似曲線か
ら、例えば、画素値が収束する位置の画素を用いる場合
を示し、図11は、本発明の色調整,及び画像合成装置
の構成例を示している。
る。前述の図1,図2は、本発明の原理構成図であり、
図3〜図11は、本発明の一実施例を示した図であっ
て、図3,図4は、物体と背景の方向を、所定の方向の
画素値の差分を検出して求める場合を示し、図5は、物
体と背景の方向を、輪郭画素を通る直線の法線の方向
とする場合を示し、図6,図7は、物体色と背景色を決
定するのに、境界画素(輪郭上の画素)から、上記決定
された方向について、順次、隣合う画素のデータの差分
を計算し、その差分が所定の閾値より小さくなった位置
の画素の値を用いる場合を示し、図8,図9は、上記境
界画素の、上記決定された方向についての接線を求め
て、該求めた接線と、実際の画素値の差分を計算し、こ
の計算結果の所定の閾値より大きくなる位置の画素を用
いる場合を示し、図10は、上記決定された方向につい
ての画素の画素値の変化から、該画素値の変化を近似す
る曲線(例えば、3次曲線)を求めて、該近似曲線か
ら、例えば、画素値が収束する位置の画素を用いる場合
を示し、図11は、本発明の色調整,及び画像合成装置
の構成例を示している。
【0021】本発明においては、表示された画像に対し
て、抽出したい物体を指示して物体画像を得て、該抽出
物体の色を変更し、元の画像,又は、他の背景画像に重
ね合わせる際、抽出物体の各々の周囲画素に関して、物
体と背景の、抽出物体の輪郭に沿っていない、例えば、
上下,左右,斜め,或いは,境界画素の接線の法線な
どの方向を検出し、検出した方向において、例えば、順
次、隣合う画素のデータの差分を計算して、該差分値
が、予め、設定されている基準値より小さくなる位置の
画素を、物体色,又は、背景色とする等、境界領域の状
態に応じて、所定の位置の画素の画素値を、物体色,又
は、背景色とする方法が、本発明を実施するのに必要な
方法である。尚、全図を通して同じ符号は同じ対象物を
示している。 以下、図1,図2,及び、図3〜図11
によって、本発明のカラー画像の色調整方法,画像合成
方法,及び、その装置を説明する。
て、抽出したい物体を指示して物体画像を得て、該抽出
物体の色を変更し、元の画像,又は、他の背景画像に重
ね合わせる際、抽出物体の各々の周囲画素に関して、物
体と背景の、抽出物体の輪郭に沿っていない、例えば、
上下,左右,斜め,或いは,境界画素の接線の法線な
どの方向を検出し、検出した方向において、例えば、順
次、隣合う画素のデータの差分を計算して、該差分値
が、予め、設定されている基準値より小さくなる位置の
画素を、物体色,又は、背景色とする等、境界領域の状
態に応じて、所定の位置の画素の画素値を、物体色,又
は、背景色とする方法が、本発明を実施するのに必要な
方法である。尚、全図を通して同じ符号は同じ対象物を
示している。 以下、図1,図2,及び、図3〜図11
によって、本発明のカラー画像の色調整方法,画像合成
方法,及び、その装置を説明する。
【0022】図1は、本発明の請求項1に対応する、カ
ラー画像の色調整処理の原理の流れを説明する図であ
る。ディスプレイなどに表示された画像に対して、抽出
したい物体を指示して物体画像を得る。次に、抽出物体
の色を変更し、元の画像と重ね合わせる。重ね合わせの
際に、物体,背景境界部分の処理を行う。{図1の処理
ステップ 100,101,102参照}先ず、抽出物体の各々の周
囲画素に関して、物体と背景の、ある方向(抽出物体の
外形に沿っていない方向)を検出する。具体的には、そ
の方向は、上下,左右,斜めなどのどれかである。続い
て検出した方向をもとに、物体色と背景色を決定する。
更に、周囲画素(物体/背景境界)の混色の比率Kを、
各位置での画素値と、上記決定した物体色と背景色とに
基づいて、前述の加法混色の式{図13(d) 参照}で計
算する。
ラー画像の色調整処理の原理の流れを説明する図であ
る。ディスプレイなどに表示された画像に対して、抽出
したい物体を指示して物体画像を得る。次に、抽出物体
の色を変更し、元の画像と重ね合わせる。重ね合わせの
際に、物体,背景境界部分の処理を行う。{図1の処理
ステップ 100,101,102参照}先ず、抽出物体の各々の周
囲画素に関して、物体と背景の、ある方向(抽出物体の
外形に沿っていない方向)を検出する。具体的には、そ
の方向は、上下,左右,斜めなどのどれかである。続い
て検出した方向をもとに、物体色と背景色を決定する。
更に、周囲画素(物体/背景境界)の混色の比率Kを、
各位置での画素値と、上記決定した物体色と背景色とに
基づいて、前述の加法混色の式{図13(d) 参照}で計
算する。
【0023】この混色比率Kを用いて、新しい物体色
と、元の背景色との混色処理を行って周囲画素のデータ
を算出し、原画と同様の自然な境界を実現する。{図1
の処理ステップ 1020 〜1023参照}図2は、本発明の請
求項2に対応する、カラー画像の合成処理の原理の流れ
を説明する図である。ディスプレイなどに表示された画
像に対して、抽出したい物体を指示して物体画像を得
る。抽出物体の色や形を変えたり、大きさを変更するな
どの各種画像処理を行い、他の背景画像に合成処理を行
う。その際に、図1の色調整処理と同様、物体,背景境
界部分の混色処理を行う。なお一連の処理においては、
色や形の変更などの各種処理は行わないで、物体を他の
背景画像と合成するだけの場合もある。
と、元の背景色との混色処理を行って周囲画素のデータ
を算出し、原画と同様の自然な境界を実現する。{図1
の処理ステップ 1020 〜1023参照}図2は、本発明の請
求項2に対応する、カラー画像の合成処理の原理の流れ
を説明する図である。ディスプレイなどに表示された画
像に対して、抽出したい物体を指示して物体画像を得
る。抽出物体の色や形を変えたり、大きさを変更するな
どの各種画像処理を行い、他の背景画像に合成処理を行
う。その際に、図1の色調整処理と同様、物体,背景境
界部分の混色処理を行う。なお一連の処理においては、
色や形の変更などの各種処理は行わないで、物体を他の
背景画像と合成するだけの場合もある。
【0024】図3,図4は、本発明の請求項3に対応す
る、抽出物体の周囲画素(以降境界画素と呼ぶ)に対し
て、物体側と背景側の方向を検出する方法の一つを説明
する図である。
る、抽出物体の周囲画素(以降境界画素と呼ぶ)に対し
て、物体側と背景側の方向を検出する方法の一つを説明
する図である。
【0025】混色の処理を行うために、先ず、図3の対
象とする境界画素{具体的には、輪郭線上の画素で、例
えば、本願出願人が先願している特願平04-275593 号公
報「物体輪郭検出方法および物体抽出方法並びに画像処
理装置」で開示している方法で、輪郭線を抽出したとき
に得られる、該輪郭線上の画素}に対して、どの方向
(図の上下,左右,斜め方向)に物体の内部があり、
又、外部があるかを判断する。これをもとに、混色処理
の計算で利用する物体色や背景色を求める。 (物体色や
背景色の求め方については、後述する)上記物体側と背
景側の方向の検出方法として、本実施例では、一定距
離、図3,図4の例では、対象の境界画素から、例え
ば、2画素ずつ離れた位置の画素のデータの差分を計算
する。この計算を、例えば、上下(Y方向),左右(X
方向),斜め2方向(Z1,Z2方向)の合計4方向に
関して行う。この計算方法としては、下記のような方法
が考えられる。
象とする境界画素{具体的には、輪郭線上の画素で、例
えば、本願出願人が先願している特願平04-275593 号公
報「物体輪郭検出方法および物体抽出方法並びに画像処
理装置」で開示している方法で、輪郭線を抽出したとき
に得られる、該輪郭線上の画素}に対して、どの方向
(図の上下,左右,斜め方向)に物体の内部があり、
又、外部があるかを判断する。これをもとに、混色処理
の計算で利用する物体色や背景色を求める。 (物体色や
背景色の求め方については、後述する)上記物体側と背
景側の方向の検出方法として、本実施例では、一定距
離、図3,図4の例では、対象の境界画素から、例え
ば、2画素ずつ離れた位置の画素のデータの差分を計算
する。この計算を、例えば、上下(Y方向),左右(X
方向),斜め2方向(Z1,Z2方向)の合計4方向に
関して行う。この計算方法としては、下記のような方法
が考えられる。
【0026】1) カラーデータの各成分毎(RGBやYC
rCbなどそれぞれ毎)に計算する。 2) 明るさ成分(R+G+BやY)について計算する。 1)の方法では、一つの方向に対して、3つ(RGBな
ど)の結果を得る。従って、4方向では、12個の結果が
得られる。例えば、この12個の結果の最大の値を含む方
向を、該物体側と背景側の方向の検出結果とする。2)の
方法では、4つの内の最大の方向を検出する。
rCbなどそれぞれ毎)に計算する。 2) 明るさ成分(R+G+BやY)について計算する。 1)の方法では、一つの方向に対して、3つ(RGBな
ど)の結果を得る。従って、4方向では、12個の結果が
得られる。例えば、この12個の結果の最大の値を含む方
向を、該物体側と背景側の方向の検出結果とする。2)の
方法では、4つの内の最大の方向を検出する。
【0027】1)と2)の方法を比較すると、1)の方法は計
算量が少なく簡便である。1)の方法は、明るさが同じで
も色が異なるような場合にも対応でき、2)の方法より精
度が高い。
算量が少なく簡便である。1)の方法は、明るさが同じで
も色が異なるような場合にも対応でき、2)の方法より精
度が高い。
【0028】尚、上記物体側と背景側の方向に関して
は、Zの2方向を省略し、XYの2方向としても、多少
精度は悪化するが、計算量を減少できる。図5は、本発
明の請求項4に記載の発明に対応し、抽出物体の周囲画
素に対して、物体側と背景側の方向を検出する第2の方
法を説明する図である。本実施例では、物体周囲の連続
する境界画素(物体の輪郭)に対する法線を求めること
により、物体と背景の方向を求める方法である。具体的
な方法を、図5(a),(b) に示す。図5(a) の対象の境界
画素(斜線で示す)に対し、両側の画素(A,B)の相
対位置を求める。図の例では、Aは(−1,−1)で、
Bは(1,0)である。数字は1画素を1としている。
この2点を通る直線の傾きは(−1−0)/(−1−
1)で、1/2 である。
は、Zの2方向を省略し、XYの2方向としても、多少
精度は悪化するが、計算量を減少できる。図5は、本発
明の請求項4に記載の発明に対応し、抽出物体の周囲画
素に対して、物体側と背景側の方向を検出する第2の方
法を説明する図である。本実施例では、物体周囲の連続
する境界画素(物体の輪郭)に対する法線を求めること
により、物体と背景の方向を求める方法である。具体的
な方法を、図5(a),(b) に示す。図5(a) の対象の境界
画素(斜線で示す)に対し、両側の画素(A,B)の相
対位置を求める。図の例では、Aは(−1,−1)で、
Bは(1,0)である。数字は1画素を1としている。
この2点を通る直線の傾きは(−1−0)/(−1−
1)で、1/2 である。
【0029】従って、図5(b) に示したように、傾きの
角度は cos-1(1/2) =30度で、法線の角度は30度+90度
=120 度である。従って、物体と背景の方向は上下
(Y)方向,又は、斜め(Z2)方向と判断する。
角度は cos-1(1/2) =30度で、法線の角度は30度+90度
=120 度である。従って、物体と背景の方向は上下
(Y)方向,又は、斜め(Z2)方向と判断する。
【0030】図6,図7は、本発明の請求項5に記載の
発明に対応し、対象の物体周囲画素(境界画素)に関し
て、上記のようにして、物体と背景の方向を検出した結
果をもとに、境界画素に対する物体色と背景色,及び、
色変更後の物体色,又は、新たな背景画像の背景色を決
定する方法を説明する図である。{図6(a) 参照}ここ
では、物体と背景の方向をX方向の場合を例にとり説明
する。尚、ここで説明する処理では、物体色,背景色
は、原画像{図7(b) 参照}から検出する。その際、抽
出物体画像{図7(c) 参照}を利用する。又、色変更後
の物体色は、色を変えた抽出物体画像(色変え画像、図
7(d) 参照}を利用し、新たな背景色は、新たな背景画
像{図7(e) 参照}を利用する。
発明に対応し、対象の物体周囲画素(境界画素)に関し
て、上記のようにして、物体と背景の方向を検出した結
果をもとに、境界画素に対する物体色と背景色,及び、
色変更後の物体色,又は、新たな背景画像の背景色を決
定する方法を説明する図である。{図6(a) 参照}ここ
では、物体と背景の方向をX方向の場合を例にとり説明
する。尚、ここで説明する処理では、物体色,背景色
は、原画像{図7(b) 参照}から検出する。その際、抽
出物体画像{図7(c) 参照}を利用する。又、色変更後
の物体色は、色を変えた抽出物体画像(色変え画像、図
7(d) 参照}を利用し、新たな背景色は、新たな背景画
像{図7(e) 参照}を利用する。
【0031】先ず、図6(a) に示したように、対象の境
界画素からXの+方向に向かって、順次、隣合う画素の
データの差分を計算する。差分値が、予め設定した基準
値より小さくなる位置の画素を物体色, 又は、背景色と
する。同様に、Xの−方向も差分を計算し、基準値より
小さくなる位置の画素を求め、背景色, 又は、物体色と
する。
界画素からXの+方向に向かって、順次、隣合う画素の
データの差分を計算する。差分値が、予め設定した基準
値より小さくなる位置の画素を物体色, 又は、背景色と
する。同様に、Xの−方向も差分を計算し、基準値より
小さくなる位置の画素を求め、背景色, 又は、物体色と
する。
【0032】+−方向の検出画素の、どちらを物体色,
背景色とするかは、抽出物体画像を参考とする。即ち、
抽出物体の画像{図7(c) }では、背景のデータ (画素
値)は、予め分かっている(通常、黒か白)ことを利用
する。
背景色とするかは、抽出物体画像を参考とする。即ち、
抽出物体の画像{図7(c) }では、背景のデータ (画素
値)は、予め分かっている(通常、黒か白)ことを利用
する。
【0033】抽出物体と、背景上において、検出した画
素と同一の位置の画素データを調べ、白か黒の位置の方
が背景色で、それ以外が物体色と判断できる。又、色変
え後の物体色は、先に、物体色と判断した画素の位置と
同じ位置の、色変え画像の画素のデータとする。更に、
新たな背景画像の背景色は、同様に、先に、背景色と判
断した画素の位置と同位置の背景画像の画素のデータと
する。
素と同一の位置の画素データを調べ、白か黒の位置の方
が背景色で、それ以外が物体色と判断できる。又、色変
え後の物体色は、先に、物体色と判断した画素の位置と
同じ位置の、色変え画像の画素のデータとする。更に、
新たな背景画像の背景色は、同様に、先に、背景色と判
断した画素の位置と同位置の背景画像の画素のデータと
する。
【0034】差分の計算は、前述の図4と同様に、RG
Bのデータ毎や,明るさを利用する。RGBデータ毎の
場合は、3つのデータの最大値が、設定した基準値より
小さくなる位置を検出するようにすれば良い。
Bのデータ毎や,明るさを利用する。RGBデータ毎の
場合は、3つのデータの最大値が、設定した基準値より
小さくなる位置を検出するようにすれば良い。
【0035】尚、基準値は、例えば、パソコン,ワーク
ステーション等での、通常の8ビット,256階調の画像な
ら、ノイズの影響を考慮して4〜8階調(2〜3ビッ
ト)程度が良いと考えられる。
ステーション等での、通常の8ビット,256階調の画像な
ら、ノイズの影響を考慮して4〜8階調(2〜3ビッ
ト)程度が良いと考えられる。
【0036】図8,図9は、本発明の請求項6に記載の
発明に対応し、境界画素に対する物体色と背景色,及
び、色変更後の物体色,又は、新たな背景画像の背景色
を決定する第2の方法を説明する図である。前述の図
6,図7と同様に、物体と背景の方向をX方向の場合を
例にとり説明する。
発明に対応し、境界画素に対する物体色と背景色,及
び、色変更後の物体色,又は、新たな背景画像の背景色
を決定する第2の方法を説明する図である。前述の図
6,図7と同様に、物体と背景の方向をX方向の場合を
例にとり説明する。
【0037】X方向のデータ(画素値)の変化を、図8
(a) のとおりとする。ここで、対象の境界画素の位置で
の、上記データ変化の傾き直線{図8(a) のデータ変化
の接線}を求める。求める方法は、境界画素を挟む両側
の画素のデータを利用するとか、図示されていないが、
該データの変化を、3次関数で近似して、該近似した3
次関数の曲線上において、最大の傾き直線を求めるよう
にしてもよい。この直線を+−方向に延長し、図8(b)
のように、順次、画素データとの差分を計算する。この
計算結果が、予め設定した基準値より大きくなる位置
を、物体色,或いは、背景色の画素とする。
(a) のとおりとする。ここで、対象の境界画素の位置で
の、上記データ変化の傾き直線{図8(a) のデータ変化
の接線}を求める。求める方法は、境界画素を挟む両側
の画素のデータを利用するとか、図示されていないが、
該データの変化を、3次関数で近似して、該近似した3
次関数の曲線上において、最大の傾き直線を求めるよう
にしてもよい。この直線を+−方向に延長し、図8(b)
のように、順次、画素データとの差分を計算する。この
計算結果が、予め設定した基準値より大きくなる位置
を、物体色,或いは、背景色の画素とする。
【0038】どちらを物体色とし、どちらを背景色とす
るかは、上記図6,図7で説明した実施例と同じで良
い。又、色変更後の物体色や,新たな背景画像の背景色
の求め方も同等である。更に、差分の計算方法に関して
も、同様に、RGBデータ毎や明るさを利用する。RG
Bデータを利用する場合は、図9(c) に示すように、求
めた直線の傾き(データの変化)が最も大きいもの(本
図ではR)を利用すると,ノイズに強い処理が実現でき
る。
るかは、上記図6,図7で説明した実施例と同じで良
い。又、色変更後の物体色や,新たな背景画像の背景色
の求め方も同等である。更に、差分の計算方法に関して
も、同様に、RGBデータ毎や明るさを利用する。RG
Bデータを利用する場合は、図9(c) に示すように、求
めた直線の傾き(データの変化)が最も大きいもの(本
図ではR)を利用すると,ノイズに強い処理が実現でき
る。
【0039】図10は、本発明の請求項7に記載の発明
に対応し、境界画素に対する物体色と背景色,及び、色
変更後の物体色,又は、新たな背景画像の背景色を決定
する第3の方法を説明する図である。図6,図7,及
び、図8,図9と同様に、物体と背景の方向をX方向の
場合を例にとり説明する。
に対応し、境界画素に対する物体色と背景色,及び、色
変更後の物体色,又は、新たな背景画像の背景色を決定
する第3の方法を説明する図である。図6,図7,及
び、図8,図9と同様に、物体と背景の方向をX方向の
場合を例にとり説明する。
【0040】X方向のデータの変化を図10(a) に示し
たものとする。ここで、対象の境界画素を含む複数の画
素のデータを利用し、データの変化を表す曲線の方程式
を求める。例えば、3次関数で近似する。曲線近似の条
件として、Xの+方向の−方向で、ある値に収束すると
いう仮定を取り入れる。この結果、求めた曲線におい
て、収束値になる位置の画素を、物体色,或いは、背景
色の画素とする{図10(b) 参照}。どちらを物体色と
し、どちらを背景色とするかは、上記図6,図7,及
び、図8,図9の実施例と同じで良い。又、色変更後の
物体色や,新たな背景画像の背景色の求め方も同等であ
る。
たものとする。ここで、対象の境界画素を含む複数の画
素のデータを利用し、データの変化を表す曲線の方程式
を求める。例えば、3次関数で近似する。曲線近似の条
件として、Xの+方向の−方向で、ある値に収束すると
いう仮定を取り入れる。この結果、求めた曲線におい
て、収束値になる位置の画素を、物体色,或いは、背景
色の画素とする{図10(b) 参照}。どちらを物体色と
し、どちらを背景色とするかは、上記図6,図7,及
び、図8,図9の実施例と同じで良い。又、色変更後の
物体色や,新たな背景画像の背景色の求め方も同等であ
る。
【0041】更に、差分の計算方法に関しても、同様に
RGBデータ毎や,明るさを利用する。RGBデータを
利用する場合は、収束する値の差が最も大きいものを利
用すると、ノイズに強い処理が実現できる。
RGBデータ毎や,明るさを利用する。RGBデータを
利用する場合は、収束する値の差が最も大きいものを利
用すると、ノイズに強い処理が実現できる。
【0042】図11は、本発明の請求項8に記載の発明
に対応し、カラー画像の色調整,画像合成装置の構成を
説明する図である。イメージスキャナなどの画像入力装
置 1でカラー画像を入力し、画像データは画像保持用メ
モリ 2に保存する。マウスなどの物体抽出指示手段 3に
より抽出対象物体を指定する。物体抽出部 5により物体
を抽出する。該物体の抽出は、例えば、オペレータが、
1画素ずつ物体か、背景かの指示をして、輪郭を抽出す
るか、或いは、前述の本願出願人が先願している特願平
04-275593 号公報「物体輪郭検出方法および物体抽出方
法並びに画像処理装置」で開示している物体の輪郭検出
方法を使用して行う。
に対応し、カラー画像の色調整,画像合成装置の構成を
説明する図である。イメージスキャナなどの画像入力装
置 1でカラー画像を入力し、画像データは画像保持用メ
モリ 2に保存する。マウスなどの物体抽出指示手段 3に
より抽出対象物体を指定する。物体抽出部 5により物体
を抽出する。該物体の抽出は、例えば、オペレータが、
1画素ずつ物体か、背景かの指示をして、輪郭を抽出す
るか、或いは、前述の本願出願人が先願している特願平
04-275593 号公報「物体輪郭検出方法および物体抽出方
法並びに画像処理装置」で開示している物体の輪郭検出
方法を使用して行う。
【0043】これら物体抽出処理は、全体制御部 6によ
り、制御される。抽出された画像は、表示用メモリ 7に
送られ、カラーディスプレイ 8に表示される。表示画像
をオペレータが見て、結果をチェックする。更に、物体
データは、抽出物体の色を変えたり,形や大きさなどを
変える画像処理部 9に送られ、各種画像処理を行う。
り、制御される。抽出された画像は、表示用メモリ 7に
送られ、カラーディスプレイ 8に表示される。表示画像
をオペレータが見て、結果をチェックする。更に、物体
データは、抽出物体の色を変えたり,形や大きさなどを
変える画像処理部 9に送られ、各種画像処理を行う。
【0044】処理済の物体画像は、画像合成部 10 に送
られ、境界部分の混色処理が行われる。混色処理は、前
述の物体と背景の方向検出,物体色や背景色などの検
出,混色比率K の計算,新たな境界画素のデータの計算
などを行う。物体を合成する画像は、元の画像, 或い
は、他の画像の画像記憶手段 11 などに保存された背景
画像を用いる。合成処理結果の画像は、表示用メモリ 7
に送られ、カラーディスプレイ 8に表示される。
られ、境界部分の混色処理が行われる。混色処理は、前
述の物体と背景の方向検出,物体色や背景色などの検
出,混色比率K の計算,新たな境界画素のデータの計算
などを行う。物体を合成する画像は、元の画像, 或い
は、他の画像の画像記憶手段 11 などに保存された背景
画像を用いる。合成処理結果の画像は、表示用メモリ 7
に送られ、カラーディスプレイ 8に表示される。
【0045】このように、本発明は、画像中の任意の物
体を抽出し、更に、抽出した画像の色や形,大きさなど
を変更して、元の画像や、他の背景画像に重ね合わせ
(合成し)て、新たな画像を作成するカラー画像の色調
整,画像合成方法であって、表示された画像に対して、
抽出したい物体を指示して物体画像を得て、該抽出物体
の色を変更し、元の画像,又は、他の背景画像に重ね合
わせる際、抽出物体の各々の周囲画素に関して、物体と
背景の、抽出物体の輪郭に沿っていない、例えば、上
下,左右,斜めなどの方向, 或いは、物体周囲の境界画
素に対する法線の方向を検出し、検出した方向におい
て、例えば、順次、隣合う画素のデータの差分を計算し
て、該差分値が、予め、設定されている基準値より小さ
くなる位置の画素を、物体色,又は、背景色とすると
か、対象の境界画素を挟む両側の画素データを含む直線
を延長し、順次画素データとの差分を計算し、その計算
結果が、基準値より大きくなる位置の画素を、物体色,
又は、背景色とするとか、或いは、対象の境界画素を含
む複数の画素のデータを利用し、データの変化を表す曲
線を、近似関数で求め、求めた曲線において、収束値に
なる位置の画素を、物体色, 或いは、背景色の画素とす
るようにしたところに特徴がある。
体を抽出し、更に、抽出した画像の色や形,大きさなど
を変更して、元の画像や、他の背景画像に重ね合わせ
(合成し)て、新たな画像を作成するカラー画像の色調
整,画像合成方法であって、表示された画像に対して、
抽出したい物体を指示して物体画像を得て、該抽出物体
の色を変更し、元の画像,又は、他の背景画像に重ね合
わせる際、抽出物体の各々の周囲画素に関して、物体と
背景の、抽出物体の輪郭に沿っていない、例えば、上
下,左右,斜めなどの方向, 或いは、物体周囲の境界画
素に対する法線の方向を検出し、検出した方向におい
て、例えば、順次、隣合う画素のデータの差分を計算し
て、該差分値が、予め、設定されている基準値より小さ
くなる位置の画素を、物体色,又は、背景色とすると
か、対象の境界画素を挟む両側の画素データを含む直線
を延長し、順次画素データとの差分を計算し、その計算
結果が、基準値より大きくなる位置の画素を、物体色,
又は、背景色とするとか、或いは、対象の境界画素を含
む複数の画素のデータを利用し、データの変化を表す曲
線を、近似関数で求め、求めた曲線において、収束値に
なる位置の画素を、物体色, 或いは、背景色の画素とす
るようにしたところに特徴がある。
【0046】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明の
カラー画像の色調整, 及び画像合成方法、並びに装置に
よれば、境界領域が広い(色の変化が広範囲に渡る)場
合は、それに応じた位置の画素のデータを物体色と背景
色とすることで、不明瞭な境界領域はそれに応じた物体
色,背景色を検出することができるので、どのうような
境界に対しても、高精度な混色処理が実現できるという
効果がある。
カラー画像の色調整, 及び画像合成方法、並びに装置に
よれば、境界領域が広い(色の変化が広範囲に渡る)場
合は、それに応じた位置の画素のデータを物体色と背景
色とすることで、不明瞭な境界領域はそれに応じた物体
色,背景色を検出することができるので、どのうような
境界に対しても、高精度な混色処理が実現できるという
効果がある。
【図1】本発明の原理構成図(その1)
【図2】本発明の原理構成図(その2)
【図3】本発明の一実施例を示した図(その1)
【図4】本発明の一実施例を示した図(その2)
【図5】本発明の一実施例を示した図(その3)
【図6】本発明の一実施例を示した図(その4)
【図7】本発明の一実施例を示した図(その5)
【図8】本発明の一実施例を示した図(その6)
【図9】本発明の一実施例を示した図(その7)
【図10】本発明の一実施例を示した図(その8)
【図11】本発明の一実施例を示した図(その9)
【図12】従来の物体色,背景色の検出方法を説明する
図(その1)
図(その1)
【図13】従来の物体色,背景色の検出方法を説明する
図(その2)
図(その2)
1 画像入力装置 2 画像保持用
メモリ 3 物体抽出指示部 (マウス) 5 物体抽出部 6 全体制御部 7 表示用メモリ 8 カラーディ
スプレイ 10 画像合成部 100 〜101,101a,102,102a,1020〜1023,1024 処理
ステップ 法線
メモリ 3 物体抽出指示部 (マウス) 5 物体抽出部 6 全体制御部 7 表示用メモリ 8 カラーディ
スプレイ 10 画像合成部 100 〜101,101a,102,102a,1020〜1023,1024 処理
ステップ 法線
Claims (8)
- 【請求項1】画像中の任意の物体を抽出(100) し、前記
抽出した物体の色を変更(101) し、前記色変更物体の周
囲部分を、前記画像中の背景画像境界と混色処理をし
て、重ね合わせる(102) カラー画像の色調整方法であっ
て、 前記色変更物体を、元の背景画像に重ね合わせる方法(1
02) として、前記抽出物体の周囲画素に対して、物体側
と背景側の方向を検出(1020)し、前記周囲画素に対応す
る物体色と、元の背景色、及び、色変更後の物体色を決
定(1021)し、前記物体色と背景色, 及び、色変更後の物
体色を用いて、新たな周囲画素のデータ値を求める(102
2,1023) ことを特徴とするカラー画像の色調整方法。 - 【請求項2】画像中の任意の物体を抽出(100) し、前記
抽出した物体に、所定の画像処理を施して、色,形,大
きさ等を変更(101a)し、前記画像処理物体の周囲部分
を、任意の背景画像境界と混色処理をして、重ね合わせ
る(102a)カラー画像の画像合成方法であって、 前記画像処理を施した変更物体を、任意の背景画像に重
ね合わせる方法(102a)として、前記抽出物体の周囲画素
に対して、物体側と背景側の方向を検出(1020)し、前記
周囲画素に対応する物体色と、任意の背景色、及び、背
景画像の背景色を決定(1024)し、前記物体色と背景色,
及び、背景画像の背景色を用いて、新たな周囲画素のデ
ータ値を求める(1022,1023) ことを特徴とするカラー画
像の画像合成方法。 - 【請求項3】前記請求項1,及び2に記載の、抽出物体
の周囲画素に対して、物体側と背景側の方向を検出する
方法として、 前記周囲画素から一定距離ずつ離れた画素の組を、複数
組求めて、該求めた複数組の画素のデータの差分を計算
し、前記差分が最大になる組の方向を、物体と背景の方
向とすることをカラー画像の色調整方法,及び画像合成
方法。 - 【請求項4】前記請求項1,及び2に記載の、抽出物体
の周囲画素に対して、物体側と背景側の方向を検出する
方法として、 前記周囲画素の位置での前記抽出物体形状に対する法線
()を検出し、検出した法線方向を、物体と背景の方
向と認識することを特徴とするカラー画像の色調整方
法,及び画像合成方法。 - 【請求項5】前記請求項1,及び2に記載の、周囲画素
に対応する物体色と背景色,及び、色変更後の物体色,
又は、背景画像の背景色を決定する方法として、 前記検出した物体と背景の方向の、複数画素の隣合う画
素のデータの差分を計算し、前記計算した差分値が、予
め、設定した値より小さくなる位置の画素を検出し、前
記検出した画素を基に、物体色と背景色,及び、色変更
後の物体色,又は、背景画像の背景色を決定することを
特徴とするカラー画像の色調整方法,及び画像合成方
法。 - 【請求項6】前記請求項1,及び2に記載の、周囲画素
に対応する物体色と背景色,及び色変更後の物体色,又
は、背景画像の背景色を決定する方法として、 前記検出した物体と背景の方向の複数画素を通過する直
線を検出し、前記直線で決まる値と前記物体と背景方向
の画素のデータ値との差が、予め、設定した値より大き
くなる位置の画素を検出し、前記検出した画素を基に、
物体色と背景色,及び、色変更後の物体色,又は、背景
画像の背景色を決定することを特徴とするカラー画像の
色調整方法,及び画像合成方法。 - 【請求項7】前記請求項1,及び2に記載の、周囲画素
に対応する物体色と背景色,及び色変更後の物体色,又
は、背景画像の背景色を決定する方法として、 前記検出した物体と背景の方向の複数画素を通過する画
素の画素値から、前記画素値の変化を近似する曲線を検
出し、前記曲線で決まる画素の画素値を基に、物体色と
背景色,及び色変更後の物体色,又は、背景画像の背景
色を決定することを特徴とするカラー画像の色調整方
法,及び画像合成方法。 - 【請求項8】カラー画像の色調整,及び画像合成を行う
装置であって、 RGB信号などの入力画像データを蓄えるメモリ手段
(2) と、前記入力された画像中の任意の物体を指定し、
前記指定結果から物体を抽出する物体抽出手段(3,5)
と、前記抽出物体の色や形,大きさなどを変更する画像
処理手段(9) と、前記画像処理結果を、元の画像、或い
は、他の背景画像に重ね合わせ、同時に、物体, 背景境
界の混色処理を行う画像合成手段 (10) とで構成される
ことを特徴とするカラー画像の色調整,及び画像合成装
置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6000660A JPH07203299A (ja) | 1994-01-10 | 1994-01-10 | カラー画像の色調整,及び画像合成方法,並びに装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6000660A JPH07203299A (ja) | 1994-01-10 | 1994-01-10 | カラー画像の色調整,及び画像合成方法,並びに装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07203299A true JPH07203299A (ja) | 1995-08-04 |
Family
ID=11479887
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6000660A Withdrawn JPH07203299A (ja) | 1994-01-10 | 1994-01-10 | カラー画像の色調整,及び画像合成方法,並びに装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH07203299A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009253976A (ja) * | 2008-04-10 | 2009-10-29 | National Chiao Tung Univ | 統合型画像監視システムおよびその画像ビデオ融合方法 |
CN112640412A (zh) * | 2018-09-06 | 2021-04-09 | 富士胶片株式会社 | 图像处理装置、方法及程序 |
WO2021183126A1 (en) * | 2020-03-11 | 2021-09-16 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Color change of information elements |
-
1994
- 1994-01-10 JP JP6000660A patent/JPH07203299A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009253976A (ja) * | 2008-04-10 | 2009-10-29 | National Chiao Tung Univ | 統合型画像監視システムおよびその画像ビデオ融合方法 |
TWI383680B (zh) * | 2008-04-10 | 2013-01-21 | Univ Nat Chiao Tung | 整合式影像監視系統及其方法 |
US8547434B2 (en) | 2008-04-10 | 2013-10-01 | National Chiao Tung University | Integrated image surveillance system and image synthesis method thereof |
CN112640412A (zh) * | 2018-09-06 | 2021-04-09 | 富士胶片株式会社 | 图像处理装置、方法及程序 |
US11403798B2 (en) | 2018-09-06 | 2022-08-02 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, method, and program |
CN112640412B (zh) * | 2018-09-06 | 2023-03-10 | 富士胶片株式会社 | 图像处理装置、方法及记录介质 |
WO2021183126A1 (en) * | 2020-03-11 | 2021-09-16 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Color change of information elements |
TWI766417B (zh) * | 2020-03-11 | 2022-06-01 | 美商惠普發展公司有限責任合夥企業 | 資訊元件之色彩改變技術 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US4965844A (en) | Method and system for image transformation | |
US5185808A (en) | Method for merging images | |
US6094511A (en) | Image filtering method and apparatus with interpolation according to mapping function to produce final image | |
EP1412920B1 (en) | A general purpose image enhancement algorithm which augments the visual perception of detail in digital images | |
EP1710746A1 (en) | Makeup simulation program, makeup simulation device, and makeup simulation method | |
US20020150307A1 (en) | Smart erasure brush | |
EP0990223B1 (en) | Method and apparatus for changing a color of an image | |
US5438651A (en) | Color adjustment for smoothing a boundary between color images | |
JPH04227585A (ja) | 改良した制御データ列の発生方法及びその装置 | |
US8023768B2 (en) | Universal front end for masks, selections, and paths | |
US5355446A (en) | Method and apparatus for preparing picture masks | |
US20060055708A1 (en) | Graphical user interface for a keyer | |
JP3126046B2 (ja) | カラー画像の色調整方法及び色調整装置 | |
US7076112B2 (en) | Image processing method | |
JPH07203299A (ja) | カラー画像の色調整,及び画像合成方法,並びに装置 | |
JPH03127284A (ja) | カラー画像処理装置 | |
JPH04340671A (ja) | 画像合成におけるアンチエイリアシング方法 | |
US5151686A (en) | Electronic brush generation | |
JP2973432B2 (ja) | 画像処理方法および装置 | |
KR20020084321A (ko) | 템플릿을 이용한 실시간 인물합성방법 | |
JPH05120417A (ja) | カラー画像の色調整及び画像合成方法並びに装置 | |
JP4251766B2 (ja) | 画像信号処理装置 | |
US5185596A (en) | Electronic image modification | |
JPH10222649A (ja) | 画像合成装置 | |
JP2756047B2 (ja) | カラー画像の色調整方法及び装置並びに画像合成方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20010403 |