JP4197900B2 - パレット色の組を用いてディジタルカラー画像を表現する方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル撮像の分野に係わり、より特定的にはカラー値の限定されたパレットを用いてディジタルカラー画像を表現する方法に関わる。
【０００２】
【従来の技術】
多くのカラー画像出力装置は、入力ディジタル画像中の全ての色が減少したビット深度でメモリバッファに記憶されなくてはならないため、これら全ての色を表現することはできない。同様にして、画像の送信に必要な帯域幅の量、又は、画像を記憶するのに必要なメモリの量を減少させるために、減少したビット深度を用いて画像を表現することが望ましくなり得る。例えば、多くのコンピュータは、ＣＲＴ又はＬＣＤスクリーンのようなソフト・コピー・ディスプレイに表示されるべき画像を記憶するために８ビット或いは１６ビットのカラー表現を使用する。このような表現は、夫々２５６の、及び、６５，５３６の固有のカラー値だけを許可する。これは、多くのディジタル撮像適用法で従来使用されている典型的な２４ビットのカラー画像と関連付けられている１６，７７７，２１６の可能なカラー値よりも著しく少ない。
【０００３】
減少した数の色を用いて入力画像を表現することが必要な適用法では、色の減少した組に含まれるべき色の組を決定することが必要である。幾つかの場合では、色の減少した組は、エンコードされる特定の画像とは無関係に先に決定されてもよい。例えば、３ビットの色情報（８の異なるレベル）が画像の赤及び緑のチャネルに使用され、２ビットの色情報（４の異なるレベル）が画像の青のチャネルに使用されてもよい。これにより、８ビット表現を用いて入力画像を表示するために使用され得る８×８×４＝２５６の異なるカラー値の格子が発生する。入力ディジタル画像は、対応するＲＧＢチャネル夫々の最高の２ビット又は３ビットをとることで簡単に８ビット表現に変換され得る。その結果、多くの場合画像中に可視の区切り線を生成する量子化エラーを有する画像が生ずる。この方法の一つの不都合な点は、どの特定の画像も色空間の全ての部分に色を含まない場合がある点である。それにより、２５６のカラー値の幾つかは一度も使用されないこともある。従って、量子化エラーは必要以上に大きくなる。
【０００４】
ビット深度が減少した画像における量子化エラーの可視性を最小化する一つの方法は、カラー値の局所的平均値を保存するためにマルチレベルハーフトーン・アルゴリズムを使用することである。（例えば、R.S. Gentile, E.Walowit及びJ.P. Allebachによる“Quantization and multilevel halftoning of color images for near original image quality”, J. Opt. Soc. Am. A7, 1019-1026(1990)を参照する）。
【０００５】
ビット深度が減少した画像における量子化エラーの可視性を最小化する別の方法は、実際の画像におけるカラー値の分布に基づいて各画像を表現するために使用するカラー値のパレットを選択することである。これにより、ある特定の画像を表現するのに一度も使用されないカラー値が無駄になる問題が回避される。このように画像に依存するパレット選択方法の例は、例えば、R.S.Gentile, J.P.Allebach及びE.Walowitによる“Quantization of color images based on uniform color spaces”, J. Imaging Technol. 16, 11‐21(1990)に記載するようなベクトル量子化スキームを含んでもよい。これらの方法は、典型的には、最初の色パレットを選択し、繰り返し改良スキーム（iterative refinement scheme）が続く。R.Balasubramanian及びJ.P.Allebachによる“A new approach to palette selection for color images 2, J. Imaging Technol. 17, 284‐290(1991)に記載する別のアプローチ法は、画像の全ての色から始めて、クラスタの数が所望の数のパレット色に等しくなるまで、最も近傍にある対のクラスタづつ混ぜ合わすことで色をクラスタにグループ化する。ベクトル量子化アルゴリズムの第３クラスは、色空間をより小さいサブ領域に分割する分割技法を使用し、各サブ領域から代表的なパレット色を選択することである。一般的に、分割技法は、繰り返し或いは混合技法のいずれよりも計算処理上より効率的であり、出力において効率的なピクセルマッピングを可能にする構造を色空間に与えることができる。（幾つかのこのような分割技法の記述に関して、共通に譲受された米国特許第５，５４４，２８４号を参照する）。
【０００６】
ベクトル量子化機構は、高質画像を得ることを可能にするが、非常に計算処理的に集中している。一連のスカラー量子化方法は、米国特許第５，５４４，２８４号にAllebach外によって述べられている。この方法は、元のディジタルカラー画像値の分布を表示するヒストグラムを複数のサブ領域又は色空間セルに順次に区分し、各区分された色セルが出力色パレット中の色と関連付けられるようにする。この方法は、ベクトル量子化スキームよりも一般的に計算が効率的であるといった利点を有する。
【０００７】
画像依存パレット選択方法は、特定のディジタル画像中のカラー値の分布に基づいてパレット色を割り当てるといった顕著な利点を有する。従って、特定の画像に一度も使用されないパレットカラー値を有する問題が回避される。一般的に、様々な方法は、特定の画像で最も一般的に発生する色を表現するパレット色を選択する傾向にある。これにより、画像全体にわたって平均的な量子化エラーが減少される。しかしながら、幾つかの場合では、重要な画像領域ではまだ大きい量子化エラーがある場合もある。例えば、小さい画像領域だけを占有する人の顔を画像が含む場合を想定する。肌トーンの色を表現する画像中のピクセルの数は、比較的小さくてもよく、従って、パレット色が肌トーンの色に割り当てられる可能性は低い。その結果、選択されたパレット色の組によって画像が表現されるとき、顔に望ましくない区切り線が生じる場合がある。この画像領域が観察者にとって非常に重要となり得るとき、これらアーチファクトは他の画像領域で生じた場合よりもより好ましくなくなり得る。量子化アーチファクトが特に好ましくない他のタイプの画像コンテンツは、中性の画像領域及び青い空の画像領域を含む。既存の画像依存パレット選択技法は、画像色の分布の相当部分を有するのに大きさが十分に大きくない限り、これら重要な画像領域における量子化アーチファクトを最小化する機構を提供しない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、選択された重要色に関して量子化アーチファクトを最小化する、改善されたパレット選択方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この目的は、入力ディジタルカラー画像を出力ディジタルカラー画像に変換する際に、上記出力ディジタルカラー画像に含まれるパレット色の数が上記入力ディジタルカラー画像に含まれる可能性のある入力色の数よりも少なく、上記パレット色の組が重要色の分布によって補足される上記入力ディジタルカラー画像における色の分布に基づいて決定される、方法によって実現される。これは、入力ディジタル画像における色の分布を決定する段階と、重要色の分布によって色の分布を補足する段階と、色の補足された分布に応答して出力ディジタルカラー画像の形成に使用されるべきパレット色の組を決定する段階と、入力ディジタルカラー画像中の各色をパレット色の組の色の一つに割り当てることで出力ディジタルカラー画像を形成する段階とによって実現される。
【００１０】
本発明は、重要色が入力画像で大きい面積を占めるか否かに関わらず決定されたパレット色の組が重要色を強調するといった利点を有する。本発明による方法はビューアに対してより美学的に好ましい画像を提供する。
【００１１】
更に、本発明は、任意の従来の画像依存パレット化アルゴリズム、例えば、一連のスカラー量子化或いはベクトル量子化が、単に、入力画像に追加ピクセルを付加することで本発明に従って使用され、追加ピクセルの色は重要色の分布に従って分布されるといった利点を有する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の基本的方法を例示するフローチャートを図１に示す。この方法は、入力色の組を用いて表現される可能性のある入力ディジタルカラー画像に影響を及ぼす。この際の入力色の組は、入力ディジタルカラー画像１０のカラーエンコーディングによって定められる。典型的には、入力ディジタルカラー画像１０は、２２４＝１６，７７７，２１６の異なる色を有する２４ビットのＲＧＢカラー画像でもよい。しかしながら、本発明がこの構造に制限されないことは認識すべきである。或いは、入力ディジタルカラー画像１０は、他のビット深度、或いは、ＹＣＲＣＢ又はＣＩＥＬＡＢのような他の色空間であってもよい。入力色の分布を決定する段階１１は、入力色の分布１２を決定するために使用される。本発明の好ましい実施例では、入力色の分布はカラー値の三次元ヒストグラムを形成することで決定される。
【００１３】
次に、入力色の分布１２は、重要色の分布１３によって補足され、色の補足された分布が形成される。パレット色の組を決定する段階１５は、色の補足された分布１４に応答するパレット色の組１６を決定するために使用される。色の補足された分布１４は重要色の分布１３によって補足されるため、パレット色の組は、パレット色の組を決定する段階１５が入力色の元の分布１２に適用される場合よりも重要色領域に及び／又はその近傍におけるより多くの色を含む。パレット色の組１６中の色の数は、可能性として含まれる入力色の数よりも少ない。本発明の好ましい実施例では、パレット色の数は２５６であり、８ビットカラー画像で表現され得る、異なる色の数に対応する。しかしながら、当業者には、この方法が任意の数のパレット色に一般化され得ることが明らかである。例えば、出力画像が４ビットカラー画像である場合、対応する出力色の数は１６であり、又は、出力画像が１０ビットカラー画像である場合、対応するパレット色の数は１０２４である。
【００１４】
一旦パレット色の組１６が決定されると、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７が使用され、出力ディジタル画像１８が形成される。出力ディジタルカラー画像１８は、パレット色の組から選択された色から完全に構成される。一般的に、画像の各ピクセルに対するパレット色は、どのパレット色がそのピクセルに対して使用されるべきかを示すインデックス値によって識別される。例えば、特定の画像に２５６のパレット色が使用される場合、出力画像の各ピクセルは０乃至２５５の範囲において８ビット数で表現され得る。出力ディジタルカラー画像１８は、通常ディジタルメモリバッファ又はディジタル画像ファイルに記憶される。画像を正しく表現するためには、各異なるパレット色に対するカラー値を示すパレットインデックスが画像と関連付けられなくてはならない。画像が表示されるとき、パレットインデックスは、各パレット色に対する対応するカラー値を決定するために使用され得る。
【００１５】
図１に示す方法の段階をより詳細に説明する。入力色の分布を決定する段階１１は、任意の形態を取り得る。本発明の好ましい実施例では、入力ディジタルカラー画像の入力色の三次元ヒストグラムが計算される。入力カラー値のヒストグラムを計算する一つの方法は、入力画像の各ピクセルを検査して、各入力色の発生回数を数えることである。入力色のヒストグラムにおけるビンの数を制限するためには、入力カラー値の範囲は単一のビンにグループ化され得る。例えば、赤のジメンションに対する２５６の異なるビンの代わりに、３２又は６４といったより小さい数のビンが使用され得る。
【００１６】
更に、入力色のヒストグラムの計算を速めるために、入力画像中のピクセルをサブサンプリングすることが望ましい。例えば、全ての画像ピクセルを検査する代わりに、１０行ごと及び１０列ごとのピクセルだけを入力色のヒストグラムを形成するために使用し得る。幾つかの場合では、入力色のヒストグラムを決定する前に画像を何らかの他の色空間に変換することが望ましい場合もある。例えば、ＲＧＢ画像は、ＹＣＲＣＢ輝度−クロミナンス表現に変換され得る。これは、幾つかのタイプのパレット決定アルゴリズムに関して有利となる。輝度及びクロミナンス色チャネルに対して異なるビンの大きさを使用することが可能となる。
【００１７】
本発明による方法と使用され得る重要色の組の例は多数ある。一般的に、重要色は、人間である観察者にとって重要度が高い色となるよう選ばれる或いは選択されるべきである。滑らかに変わる画像領域に現れる可能性が高い色は、量子化エラーによる画像の質の劣化を受ける可能性が高いため、特に重要である。重要色の組に含まれ得る色の例として肌トーンの色がある。肌トーンの色は、人間である観察者によって判断される画像の質に非常に重要であるだけでなく、画像中で段々に変わる階調度として通常生ずる。異なる人種及び肌の色、並びに、シーンの明るさ特性の種類に対応する多数の異なる種類の肌トーンの色がある。この場合、重要色の分布は、一般的に肌トーンの色における予想した種類を反映すべきである。肌トーンの色の分布は、幅広い人種、肌の色、及び明るさに対するカラー値を測定し、ヒストグラムを形成するか色分布の形状を説明する統計的パラメータの幾つかの組を見つけることで決定され得る。或いは、周知の“ｋ平均（k means）”アルゴリズムのようなベクトル量子化アルゴリズムは、測定された肌トーンのカラー値を代表的なカラー値のより小さい組にクラスタするために使用され得る。
【００１８】
幾つかの適用法において重要色の分布に含まれ得る他の色は、中性の色及び空の色である。多くの適用法では、これら領域における量子化エラーは、特に可視及び／又は好ましくなくなり得る。
【００１９】
色の補足された分布１４を決定するために使用され得る方法が幾つかある。例えば、重要色のヒストグラムは、予め計算され、入力色の分布を表現するために決定されるヒストグラムと組み合わされ得る。この場合、色の補足された分布１４は、補足されたヒストグラムを形成するよう単に、重要色のヒストグラムを入力色のヒストグラムに加算することで決定され得る。或いは、重要色のヒストグラムと入力色のヒストグラムの重み付けされた組み合わせは、２つのヒストグラムに割り当てられた相対的な重さを調節するために使用され得る。
【００２０】
色の補足された分布１４を決定する別のアプローチ法は、拡大された入力ディジタルカラー画像を形成するよう入力ディジタルカラー画像に追加ピクセルを付加することである。画像に付加される追加ピクセルの色は、重要色の分布に従って分布される。色の補足された分布は、単に、拡大された入力ディジタルカラー画像における色の分布を決めることで決定され得る。追加ピクセルは、画像に付加され得る所定のターゲット画像の形態で設けられ得る。一般的に、入力ディジタルカラー画像に付加される前にターゲット画像をある大きさにすることが望ましい。例えば、入力ディジタルカラー画像の幅に適合するようターゲット画像の幅が調節された場合に２つの画像を組合すことが典型的にはより便利である。
【００２１】
この方法を図２に示す。同図には入力画像２０が示されており、この画像はその比較的小さい領域を占める人を含む。従来のパレット化方法は、肌トーンの色が統計的に画像の小さい部分を構成するため、肌トーンの色に非常に少ない重みを割り当てる。しかしながら、入力画像中の色は、拡大された画像２４を形成するよう画像に追加ピクセル２２を付加することで補足される。これら追加ピクセルの色は、重要色の分布に対応する。例えば、重要色が肌トーンの色となるよう指定される場合、追加ピクセルは異なる人種、肌の色、及び、典型的な肌トーンの明るさに対応する幅広い肌トーンの色を含む。追加ピクセルは、異なる肌トーンの別個のパッチでもよく、又は、予想する肌トーンの色の範囲を覆う滑らかな階調度を含んでもよい。色の補足された分布１４は、入力色１２の分布と重要色の別の分布１３とを組合すよりも拡大された画像２４から直接的に計算され得る。パレット色の組１６がこの色の補足された分布１４に基づいて決定されるとき、より多くのパレット色が色空間の肌トーン領域に割り当てられ、従って、これら重要色に対する量子化アーチファクトは減少される。
【００２２】
色の補足された分布１４を計算する目的のために、重要色のヒストグラムと入力色のヒストグラムを単に組合すよりも追加ピクセルを画像に付加することの利点は、パレット色の組を決定するために使用されるアルゴリズムを変更することなくこの方法が実行され得る点である。例えば、コンパイルされた実行可能なソフトウェアモジュールとしてだけアルゴリズムが利用できる場合、本発明による方法は、単に、ソフトウェアモジュールを実行する前に追加の画像ピクセルを入力画像に付加する前処理段階と、ソフトウェアモジュールによって形成される処理された出力画像から追加ピクセルを取り除く後処理段階とを含むことで実施されることが可能となる。
【００２３】
パレット色の組を決定する段階１５に多数の異なる方法を使用することができる。本発明の好ましい実施例では、米国特許第５，５４４，２８４号にAllebach外によって記載されたような一連のスカラー量子化技法が使用される。このアプローチ法は、色の補足された分布１４の色を色空間領域の組に順次に区分することで行われる。これは、通常画像の輝度−クロミナンス表現に対して行われる。パレット色の組１６は、色空間領域の組中の各色空間領域に対して出力色を選択することで決定される。この方法の更なる詳細には、上記米国特許第５，５４４，２８４号を参照する。
【００２４】
パレット色の組を決定する段階１５のために使用され得る他の方法は、幅広い種類のベクトル量子化技法を含む。これら方法の幾つかの例は、米国特許第５，５４４，２８４号に記載される。当業者には、本発明の方法が、選択されたパレット色が入力画像における色の分布に依存する任意の画像パレット化技法と容易に使用され得ることが明らかである。
【００２５】
一旦パレット色の組１６が決定されると、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７が使用され、出力ディジタルカラー画像１８が形成される。この段階を実行することができる一つの方法は、入力ディジタルカラー画像の各ピクセルの色に対して最小の色差を有するパレット色を決定することである。
【００２６】
幾つかの場合では、特定の入力ディジタルカラー画像１０は、重要色の分布１３のどの色も含まない場合がある。その結果、本発明による方法は、出力ディジタルカラー画像１８に一度も使用されないパレット色を割り当てることとなる。本発明の変形例では、重要色の分布１３における色をどれか含むか否かを決定するために入力ディジタルカラー画像１０に試験が最初に実施され得る。そのような色が無い場合、色の補足された分布１４を形成する段階はスキップされ、パレット色の組は入力色１２の分布から直接的に決定され得る。入力ディジタルカラー画像１０が重要色の分布１３中のいずれかの色を含むか否かを決定する便利な手段の一つは、入力色の分布１２を検査することである。例えば、入力色１２の分布を表現するために三次元ヒストグラムが使用される場合、重要色の分布における色に対応するヒストグラムセルを検査することが単に必要となる。これらヒストグラムセルが全て零を有する場合、入力ディジタルカラー画像１０は重要色１３の分布のどの色も含まないと結論付けることができる。重要色の分布１３において重要色の多数のサブセット（例えば、肌トーン及び中性の色）がある場合、入力色の分布１１に存在する重要色のサブセットだけが色の補足された分布１４を形成するのに使用される必要がある。この場合、重要色の分布は、入力ディジタルカラー画像が著しい数のピクセルを含む重要色領域において、入力ディジタル画像中の色の分布を補足するためだけに使用される。
【００２７】
本発明の変形例では、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７は、マルチレベルハーフトーンアルゴリズムの適用を含む。マルチレベルハーフトーンアルゴリズムは、局所的平均カラー値が略保存されるように出力ディジタルカラー画像１８のピクセルに割り当てられたパレット値を変えることによって、パレット色の中間のカラー値の出現を形成するために使用され得る。使用され得るマルチレベルハーフトーン方法の例は、マルチレベルベクトルエラー拡散である。
【００２８】
典型的なマルチレベルベクトルエラー拡散アルゴリズムを例示するフローチャートを図３に示す。同図では、入力ディジタルカラー画像１０のｉ列目及びｊ行目からの入力ピクセルカラー値Ｉｉｊは、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７によって処理され、出力ディジタルカラー画像１８の対応する出力ピクセルカラー値Ｏｉｊを形成する。各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７は、パレット色の決定された組１６のパレット色の一つとなるように出力ピクセル値が選択されることで量子化エラーを生じさせる。入力ピクセルカラー値Ｉｉｊと出力ピクセルカラー値Ｏｉｊとの間のベクトル差を表わす色エラーＥｉｊを計算するために差分演算３０が使用される。エラー重み付け段階３２は、結果として生じる色エラーＥｉｊに一連のエラー重みＷｉｊを適用するよう使用される。和分演算３４は、重み付けされた色エラーをまだ処理されていない近傍にある入力ピクセルに加算するために使用される。
【００２９】
エラー重みＷｉｊの例示的な組を図４に示す。本例では、列及び行のアドレスが（ｉ，ｊ）である現在のピクセル４０に対する色エラーＥｉｊは、１／４倍だけ重み付けされ、列及び行のアドレスが（ｉ＋１，ｊ）であり画像の現在の行においてその右にある次のピクセル４２に分散される。同様にして、色エラーＥｉｊは、１／４倍だけ重み付けされ、列及び行のアドレスが（ｉ−１，ｊ＋１），（ｉ，ｊ＋１）及び（ｉ＋１，ｊ＋１）であり画像の次の行にある３つのピクセル４４に分散される。このようにして、現在のピクセルを処理するときに生ずる量子化エラーは、まだ処理されていない近傍にある入力ピクセルに分散される。その結果、局所的平均カラー値が略保存される。
【００３０】
コンピュータプログラムプロダクトは、一つ以上の記憶媒体、例えば、磁気ディスク（例えば、フレキシブルディスク）或いは磁気テープ；光ディスク、光学テープ或いは機械読取り可能バーコードのような光学記憶媒体；又は、随時書き込み読み出しメモリ（ＲＡＭ）或いは読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）のようなソリッド・ステート電子記憶装置、又は、本発明による方法を実施するために一つ以上のコンピュータプログラムを記憶するのに使用される任意の他の物理的装置或いは媒体を含み得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法を示すフローチャートである。
【図２】入力ディジタルカラー画像に追加ピクセルを付加する処理を示す図である。
【図３】マルチレベルベクトルエラー拡散アルゴリズムを示す図である。
【図４】マルチレベルベクトルエラー拡散アルゴリズムに使用され得るエラー重みの例示的な組を示す図である。
【符号の説明】
２０ 入力画像
２２ 追加ピクセル
２４ 拡大された画像
３０ 差分演算
３４ 和分演算
４０ 現在のピクセル
４２ 現在のピクセルの右にあるピクセル
４４ 現在のピクセルの次の行にあるピクセル
【発明の属する技術分野】
本発明は、ディジタル撮像の分野に係わり、より特定的にはカラー値の限定されたパレットを用いてディジタルカラー画像を表現する方法に関わる。
【０００２】
【従来の技術】
多くのカラー画像出力装置は、入力ディジタル画像中の全ての色が減少したビット深度でメモリバッファに記憶されなくてはならないため、これら全ての色を表現することはできない。同様にして、画像の送信に必要な帯域幅の量、又は、画像を記憶するのに必要なメモリの量を減少させるために、減少したビット深度を用いて画像を表現することが望ましくなり得る。例えば、多くのコンピュータは、ＣＲＴ又はＬＣＤスクリーンのようなソフト・コピー・ディスプレイに表示されるべき画像を記憶するために８ビット或いは１６ビットのカラー表現を使用する。このような表現は、夫々２５６の、及び、６５，５３６の固有のカラー値だけを許可する。これは、多くのディジタル撮像適用法で従来使用されている典型的な２４ビットのカラー画像と関連付けられている１６，７７７，２１６の可能なカラー値よりも著しく少ない。
【０００３】
減少した数の色を用いて入力画像を表現することが必要な適用法では、色の減少した組に含まれるべき色の組を決定することが必要である。幾つかの場合では、色の減少した組は、エンコードされる特定の画像とは無関係に先に決定されてもよい。例えば、３ビットの色情報（８の異なるレベル）が画像の赤及び緑のチャネルに使用され、２ビットの色情報（４の異なるレベル）が画像の青のチャネルに使用されてもよい。これにより、８ビット表現を用いて入力画像を表示するために使用され得る８×８×４＝２５６の異なるカラー値の格子が発生する。入力ディジタル画像は、対応するＲＧＢチャネル夫々の最高の２ビット又は３ビットをとることで簡単に８ビット表現に変換され得る。その結果、多くの場合画像中に可視の区切り線を生成する量子化エラーを有する画像が生ずる。この方法の一つの不都合な点は、どの特定の画像も色空間の全ての部分に色を含まない場合がある点である。それにより、２５６のカラー値の幾つかは一度も使用されないこともある。従って、量子化エラーは必要以上に大きくなる。
【０００４】
ビット深度が減少した画像における量子化エラーの可視性を最小化する一つの方法は、カラー値の局所的平均値を保存するためにマルチレベルハーフトーン・アルゴリズムを使用することである。（例えば、R.S. Gentile, E.Walowit及びJ.P. Allebachによる“Quantization and multilevel halftoning of color images for near original image quality”, J. Opt. Soc. Am. A7, 1019-1026(1990)を参照する）。
【０００５】
ビット深度が減少した画像における量子化エラーの可視性を最小化する別の方法は、実際の画像におけるカラー値の分布に基づいて各画像を表現するために使用するカラー値のパレットを選択することである。これにより、ある特定の画像を表現するのに一度も使用されないカラー値が無駄になる問題が回避される。このように画像に依存するパレット選択方法の例は、例えば、R.S.Gentile, J.P.Allebach及びE.Walowitによる“Quantization of color images based on uniform color spaces”, J. Imaging Technol. 16, 11‐21(1990)に記載するようなベクトル量子化スキームを含んでもよい。これらの方法は、典型的には、最初の色パレットを選択し、繰り返し改良スキーム（iterative refinement scheme）が続く。R.Balasubramanian及びJ.P.Allebachによる“A new approach to palette selection for color images 2, J. Imaging Technol. 17, 284‐290(1991)に記載する別のアプローチ法は、画像の全ての色から始めて、クラスタの数が所望の数のパレット色に等しくなるまで、最も近傍にある対のクラスタづつ混ぜ合わすことで色をクラスタにグループ化する。ベクトル量子化アルゴリズムの第３クラスは、色空間をより小さいサブ領域に分割する分割技法を使用し、各サブ領域から代表的なパレット色を選択することである。一般的に、分割技法は、繰り返し或いは混合技法のいずれよりも計算処理上より効率的であり、出力において効率的なピクセルマッピングを可能にする構造を色空間に与えることができる。（幾つかのこのような分割技法の記述に関して、共通に譲受された米国特許第５，５４４，２８４号を参照する）。
【０００６】
ベクトル量子化機構は、高質画像を得ることを可能にするが、非常に計算処理的に集中している。一連のスカラー量子化方法は、米国特許第５，５４４，２８４号にAllebach外によって述べられている。この方法は、元のディジタルカラー画像値の分布を表示するヒストグラムを複数のサブ領域又は色空間セルに順次に区分し、各区分された色セルが出力色パレット中の色と関連付けられるようにする。この方法は、ベクトル量子化スキームよりも一般的に計算が効率的であるといった利点を有する。
【０００７】
画像依存パレット選択方法は、特定のディジタル画像中のカラー値の分布に基づいてパレット色を割り当てるといった顕著な利点を有する。従って、特定の画像に一度も使用されないパレットカラー値を有する問題が回避される。一般的に、様々な方法は、特定の画像で最も一般的に発生する色を表現するパレット色を選択する傾向にある。これにより、画像全体にわたって平均的な量子化エラーが減少される。しかしながら、幾つかの場合では、重要な画像領域ではまだ大きい量子化エラーがある場合もある。例えば、小さい画像領域だけを占有する人の顔を画像が含む場合を想定する。肌トーンの色を表現する画像中のピクセルの数は、比較的小さくてもよく、従って、パレット色が肌トーンの色に割り当てられる可能性は低い。その結果、選択されたパレット色の組によって画像が表現されるとき、顔に望ましくない区切り線が生じる場合がある。この画像領域が観察者にとって非常に重要となり得るとき、これらアーチファクトは他の画像領域で生じた場合よりもより好ましくなくなり得る。量子化アーチファクトが特に好ましくない他のタイプの画像コンテンツは、中性の画像領域及び青い空の画像領域を含む。既存の画像依存パレット選択技法は、画像色の分布の相当部分を有するのに大きさが十分に大きくない限り、これら重要な画像領域における量子化アーチファクトを最小化する機構を提供しない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、選択された重要色に関して量子化アーチファクトを最小化する、改善されたパレット選択方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この目的は、入力ディジタルカラー画像を出力ディジタルカラー画像に変換する際に、上記出力ディジタルカラー画像に含まれるパレット色の数が上記入力ディジタルカラー画像に含まれる可能性のある入力色の数よりも少なく、上記パレット色の組が重要色の分布によって補足される上記入力ディジタルカラー画像における色の分布に基づいて決定される、方法によって実現される。これは、入力ディジタル画像における色の分布を決定する段階と、重要色の分布によって色の分布を補足する段階と、色の補足された分布に応答して出力ディジタルカラー画像の形成に使用されるべきパレット色の組を決定する段階と、入力ディジタルカラー画像中の各色をパレット色の組の色の一つに割り当てることで出力ディジタルカラー画像を形成する段階とによって実現される。
【００１０】
本発明は、重要色が入力画像で大きい面積を占めるか否かに関わらず決定されたパレット色の組が重要色を強調するといった利点を有する。本発明による方法はビューアに対してより美学的に好ましい画像を提供する。
【００１１】
更に、本発明は、任意の従来の画像依存パレット化アルゴリズム、例えば、一連のスカラー量子化或いはベクトル量子化が、単に、入力画像に追加ピクセルを付加することで本発明に従って使用され、追加ピクセルの色は重要色の分布に従って分布されるといった利点を有する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の基本的方法を例示するフローチャートを図１に示す。この方法は、入力色の組を用いて表現される可能性のある入力ディジタルカラー画像に影響を及ぼす。この際の入力色の組は、入力ディジタルカラー画像１０のカラーエンコーディングによって定められる。典型的には、入力ディジタルカラー画像１０は、２２４＝１６，７７７，２１６の異なる色を有する２４ビットのＲＧＢカラー画像でもよい。しかしながら、本発明がこの構造に制限されないことは認識すべきである。或いは、入力ディジタルカラー画像１０は、他のビット深度、或いは、ＹＣＲＣＢ又はＣＩＥＬＡＢのような他の色空間であってもよい。入力色の分布を決定する段階１１は、入力色の分布１２を決定するために使用される。本発明の好ましい実施例では、入力色の分布はカラー値の三次元ヒストグラムを形成することで決定される。
【００１３】
次に、入力色の分布１２は、重要色の分布１３によって補足され、色の補足された分布が形成される。パレット色の組を決定する段階１５は、色の補足された分布１４に応答するパレット色の組１６を決定するために使用される。色の補足された分布１４は重要色の分布１３によって補足されるため、パレット色の組は、パレット色の組を決定する段階１５が入力色の元の分布１２に適用される場合よりも重要色領域に及び／又はその近傍におけるより多くの色を含む。パレット色の組１６中の色の数は、可能性として含まれる入力色の数よりも少ない。本発明の好ましい実施例では、パレット色の数は２５６であり、８ビットカラー画像で表現され得る、異なる色の数に対応する。しかしながら、当業者には、この方法が任意の数のパレット色に一般化され得ることが明らかである。例えば、出力画像が４ビットカラー画像である場合、対応する出力色の数は１６であり、又は、出力画像が１０ビットカラー画像である場合、対応するパレット色の数は１０２４である。
【００１４】
一旦パレット色の組１６が決定されると、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７が使用され、出力ディジタル画像１８が形成される。出力ディジタルカラー画像１８は、パレット色の組から選択された色から完全に構成される。一般的に、画像の各ピクセルに対するパレット色は、どのパレット色がそのピクセルに対して使用されるべきかを示すインデックス値によって識別される。例えば、特定の画像に２５６のパレット色が使用される場合、出力画像の各ピクセルは０乃至２５５の範囲において８ビット数で表現され得る。出力ディジタルカラー画像１８は、通常ディジタルメモリバッファ又はディジタル画像ファイルに記憶される。画像を正しく表現するためには、各異なるパレット色に対するカラー値を示すパレットインデックスが画像と関連付けられなくてはならない。画像が表示されるとき、パレットインデックスは、各パレット色に対する対応するカラー値を決定するために使用され得る。
【００１５】
図１に示す方法の段階をより詳細に説明する。入力色の分布を決定する段階１１は、任意の形態を取り得る。本発明の好ましい実施例では、入力ディジタルカラー画像の入力色の三次元ヒストグラムが計算される。入力カラー値のヒストグラムを計算する一つの方法は、入力画像の各ピクセルを検査して、各入力色の発生回数を数えることである。入力色のヒストグラムにおけるビンの数を制限するためには、入力カラー値の範囲は単一のビンにグループ化され得る。例えば、赤のジメンションに対する２５６の異なるビンの代わりに、３２又は６４といったより小さい数のビンが使用され得る。
【００１６】
更に、入力色のヒストグラムの計算を速めるために、入力画像中のピクセルをサブサンプリングすることが望ましい。例えば、全ての画像ピクセルを検査する代わりに、１０行ごと及び１０列ごとのピクセルだけを入力色のヒストグラムを形成するために使用し得る。幾つかの場合では、入力色のヒストグラムを決定する前に画像を何らかの他の色空間に変換することが望ましい場合もある。例えば、ＲＧＢ画像は、ＹＣＲＣＢ輝度−クロミナンス表現に変換され得る。これは、幾つかのタイプのパレット決定アルゴリズムに関して有利となる。輝度及びクロミナンス色チャネルに対して異なるビンの大きさを使用することが可能となる。
【００１７】
本発明による方法と使用され得る重要色の組の例は多数ある。一般的に、重要色は、人間である観察者にとって重要度が高い色となるよう選ばれる或いは選択されるべきである。滑らかに変わる画像領域に現れる可能性が高い色は、量子化エラーによる画像の質の劣化を受ける可能性が高いため、特に重要である。重要色の組に含まれ得る色の例として肌トーンの色がある。肌トーンの色は、人間である観察者によって判断される画像の質に非常に重要であるだけでなく、画像中で段々に変わる階調度として通常生ずる。異なる人種及び肌の色、並びに、シーンの明るさ特性の種類に対応する多数の異なる種類の肌トーンの色がある。この場合、重要色の分布は、一般的に肌トーンの色における予想した種類を反映すべきである。肌トーンの色の分布は、幅広い人種、肌の色、及び明るさに対するカラー値を測定し、ヒストグラムを形成するか色分布の形状を説明する統計的パラメータの幾つかの組を見つけることで決定され得る。或いは、周知の“ｋ平均（k means）”アルゴリズムのようなベクトル量子化アルゴリズムは、測定された肌トーンのカラー値を代表的なカラー値のより小さい組にクラスタするために使用され得る。
【００１８】
幾つかの適用法において重要色の分布に含まれ得る他の色は、中性の色及び空の色である。多くの適用法では、これら領域における量子化エラーは、特に可視及び／又は好ましくなくなり得る。
【００１９】
色の補足された分布１４を決定するために使用され得る方法が幾つかある。例えば、重要色のヒストグラムは、予め計算され、入力色の分布を表現するために決定されるヒストグラムと組み合わされ得る。この場合、色の補足された分布１４は、補足されたヒストグラムを形成するよう単に、重要色のヒストグラムを入力色のヒストグラムに加算することで決定され得る。或いは、重要色のヒストグラムと入力色のヒストグラムの重み付けされた組み合わせは、２つのヒストグラムに割り当てられた相対的な重さを調節するために使用され得る。
【００２０】
色の補足された分布１４を決定する別のアプローチ法は、拡大された入力ディジタルカラー画像を形成するよう入力ディジタルカラー画像に追加ピクセルを付加することである。画像に付加される追加ピクセルの色は、重要色の分布に従って分布される。色の補足された分布は、単に、拡大された入力ディジタルカラー画像における色の分布を決めることで決定され得る。追加ピクセルは、画像に付加され得る所定のターゲット画像の形態で設けられ得る。一般的に、入力ディジタルカラー画像に付加される前にターゲット画像をある大きさにすることが望ましい。例えば、入力ディジタルカラー画像の幅に適合するようターゲット画像の幅が調節された場合に２つの画像を組合すことが典型的にはより便利である。
【００２１】
この方法を図２に示す。同図には入力画像２０が示されており、この画像はその比較的小さい領域を占める人を含む。従来のパレット化方法は、肌トーンの色が統計的に画像の小さい部分を構成するため、肌トーンの色に非常に少ない重みを割り当てる。しかしながら、入力画像中の色は、拡大された画像２４を形成するよう画像に追加ピクセル２２を付加することで補足される。これら追加ピクセルの色は、重要色の分布に対応する。例えば、重要色が肌トーンの色となるよう指定される場合、追加ピクセルは異なる人種、肌の色、及び、典型的な肌トーンの明るさに対応する幅広い肌トーンの色を含む。追加ピクセルは、異なる肌トーンの別個のパッチでもよく、又は、予想する肌トーンの色の範囲を覆う滑らかな階調度を含んでもよい。色の補足された分布１４は、入力色１２の分布と重要色の別の分布１３とを組合すよりも拡大された画像２４から直接的に計算され得る。パレット色の組１６がこの色の補足された分布１４に基づいて決定されるとき、より多くのパレット色が色空間の肌トーン領域に割り当てられ、従って、これら重要色に対する量子化アーチファクトは減少される。
【００２２】
色の補足された分布１４を計算する目的のために、重要色のヒストグラムと入力色のヒストグラムを単に組合すよりも追加ピクセルを画像に付加することの利点は、パレット色の組を決定するために使用されるアルゴリズムを変更することなくこの方法が実行され得る点である。例えば、コンパイルされた実行可能なソフトウェアモジュールとしてだけアルゴリズムが利用できる場合、本発明による方法は、単に、ソフトウェアモジュールを実行する前に追加の画像ピクセルを入力画像に付加する前処理段階と、ソフトウェアモジュールによって形成される処理された出力画像から追加ピクセルを取り除く後処理段階とを含むことで実施されることが可能となる。
【００２３】
パレット色の組を決定する段階１５に多数の異なる方法を使用することができる。本発明の好ましい実施例では、米国特許第５，５４４，２８４号にAllebach外によって記載されたような一連のスカラー量子化技法が使用される。このアプローチ法は、色の補足された分布１４の色を色空間領域の組に順次に区分することで行われる。これは、通常画像の輝度−クロミナンス表現に対して行われる。パレット色の組１６は、色空間領域の組中の各色空間領域に対して出力色を選択することで決定される。この方法の更なる詳細には、上記米国特許第５，５４４，２８４号を参照する。
【００２４】
パレット色の組を決定する段階１５のために使用され得る他の方法は、幅広い種類のベクトル量子化技法を含む。これら方法の幾つかの例は、米国特許第５，５４４，２８４号に記載される。当業者には、本発明の方法が、選択されたパレット色が入力画像における色の分布に依存する任意の画像パレット化技法と容易に使用され得ることが明らかである。
【００２５】
一旦パレット色の組１６が決定されると、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７が使用され、出力ディジタルカラー画像１８が形成される。この段階を実行することができる一つの方法は、入力ディジタルカラー画像の各ピクセルの色に対して最小の色差を有するパレット色を決定することである。
【００２６】
幾つかの場合では、特定の入力ディジタルカラー画像１０は、重要色の分布１３のどの色も含まない場合がある。その結果、本発明による方法は、出力ディジタルカラー画像１８に一度も使用されないパレット色を割り当てることとなる。本発明の変形例では、重要色の分布１３における色をどれか含むか否かを決定するために入力ディジタルカラー画像１０に試験が最初に実施され得る。そのような色が無い場合、色の補足された分布１４を形成する段階はスキップされ、パレット色の組は入力色１２の分布から直接的に決定され得る。入力ディジタルカラー画像１０が重要色の分布１３中のいずれかの色を含むか否かを決定する便利な手段の一つは、入力色の分布１２を検査することである。例えば、入力色１２の分布を表現するために三次元ヒストグラムが使用される場合、重要色の分布における色に対応するヒストグラムセルを検査することが単に必要となる。これらヒストグラムセルが全て零を有する場合、入力ディジタルカラー画像１０は重要色１３の分布のどの色も含まないと結論付けることができる。重要色の分布１３において重要色の多数のサブセット（例えば、肌トーン及び中性の色）がある場合、入力色の分布１１に存在する重要色のサブセットだけが色の補足された分布１４を形成するのに使用される必要がある。この場合、重要色の分布は、入力ディジタルカラー画像が著しい数のピクセルを含む重要色領域において、入力ディジタル画像中の色の分布を補足するためだけに使用される。
【００２７】
本発明の変形例では、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７は、マルチレベルハーフトーンアルゴリズムの適用を含む。マルチレベルハーフトーンアルゴリズムは、局所的平均カラー値が略保存されるように出力ディジタルカラー画像１８のピクセルに割り当てられたパレット値を変えることによって、パレット色の中間のカラー値の出現を形成するために使用され得る。使用され得るマルチレベルハーフトーン方法の例は、マルチレベルベクトルエラー拡散である。
【００２８】
典型的なマルチレベルベクトルエラー拡散アルゴリズムを例示するフローチャートを図３に示す。同図では、入力ディジタルカラー画像１０のｉ列目及びｊ行目からの入力ピクセルカラー値Ｉｉｊは、各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７によって処理され、出力ディジタルカラー画像１８の対応する出力ピクセルカラー値Ｏｉｊを形成する。各画像ピクセルにパレット色を割り当てる段階１７は、パレット色の決定された組１６のパレット色の一つとなるように出力ピクセル値が選択されることで量子化エラーを生じさせる。入力ピクセルカラー値Ｉｉｊと出力ピクセルカラー値Ｏｉｊとの間のベクトル差を表わす色エラーＥｉｊを計算するために差分演算３０が使用される。エラー重み付け段階３２は、結果として生じる色エラーＥｉｊに一連のエラー重みＷｉｊを適用するよう使用される。和分演算３４は、重み付けされた色エラーをまだ処理されていない近傍にある入力ピクセルに加算するために使用される。
【００２９】
エラー重みＷｉｊの例示的な組を図４に示す。本例では、列及び行のアドレスが（ｉ，ｊ）である現在のピクセル４０に対する色エラーＥｉｊは、１／４倍だけ重み付けされ、列及び行のアドレスが（ｉ＋１，ｊ）であり画像の現在の行においてその右にある次のピクセル４２に分散される。同様にして、色エラーＥｉｊは、１／４倍だけ重み付けされ、列及び行のアドレスが（ｉ−１，ｊ＋１），（ｉ，ｊ＋１）及び（ｉ＋１，ｊ＋１）であり画像の次の行にある３つのピクセル４４に分散される。このようにして、現在のピクセルを処理するときに生ずる量子化エラーは、まだ処理されていない近傍にある入力ピクセルに分散される。その結果、局所的平均カラー値が略保存される。
【００３０】
コンピュータプログラムプロダクトは、一つ以上の記憶媒体、例えば、磁気ディスク（例えば、フレキシブルディスク）或いは磁気テープ；光ディスク、光学テープ或いは機械読取り可能バーコードのような光学記憶媒体；又は、随時書き込み読み出しメモリ（ＲＡＭ）或いは読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）のようなソリッド・ステート電子記憶装置、又は、本発明による方法を実施するために一つ以上のコンピュータプログラムを記憶するのに使用される任意の他の物理的装置或いは媒体を含み得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法を示すフローチャートである。
【図２】入力ディジタルカラー画像に追加ピクセルを付加する処理を示す図である。
【図３】マルチレベルベクトルエラー拡散アルゴリズムを示す図である。
【図４】マルチレベルベクトルエラー拡散アルゴリズムに使用され得るエラー重みの例示的な組を示す図である。
【符号の説明】
２０ 入力画像
２２ 追加ピクセル
２４ 拡大された画像
３０ 差分演算
３４ 和分演算
４０ 現在のピクセル
４２ 現在のピクセルの右にあるピクセル
４４ 現在のピクセルの次の行にあるピクセル
Claims (3)
- 入力ディジタルカラー画像を出力ディジタルカラー画像に変換する際に、上記出力ディジタルカラー画像に含まれるパレット色の数が上記入力ディジタルカラー画像に含まれる可能性のある入力色の数よりも少なく、上記パレット色の組が所定の重要色の分布によって補足された上記入力ディジタル画像における色の分布に基づいて決定される、方法であって、
ａ）上記入力ディジタルカラー画像の画素から入力色の分布を決定する段階と、
ｂ）上記所定の重要色の分布を提供する段階と、
ｃ）上記入力色の分布と上記所定の重要色の分布とを結合し、上記入力色の分布より上記重要色を強調した補足された色の分布を生成する段階と、
ｄ）上記補足された色の分布から上記出力ディジタルカラー画像の形成に使用される上記パレット色の組を決定する段階と、
ｅ）上記入力ディジタルカラー画像中の各色を上記パレット色の組中の色の一つに割り当てることで上記出力ディジタルカラー画像を形成する段階と、を有する方法。 - 入力ディジタルカラー画像を出力ディジタルカラー画像に変換する際に、上記出力ディジタルカラー画像に含まれるパレット色の数が上記入力ディジタルカラー画像に含まれる可能性のある入力色の数よりも少なく、上記パレット色の組が重要色の分布によって補足される第１のディジタル画像における色の分布に基づいて決定される、方法であって、
ａ）重要色の分布に従って色が分布される追加ピクセルを上記入力ディジタルカラー画像に付加し、拡大された入力ディジタルカラー画像を形成する段階と、
ｂ）上記拡大された入力ディジタルカラー画像における色の分布を決定する段階と、
ｃ）上記拡大された入力ディジタルカラー画像における色の分布に応答して上記出力ディジタルカラー画像の形成に使用される上記パレット色の組を決定する段階と、
ｄ）上記パレット色の組中の色の一つに上記入力ディジタルカラー画像中の各色を割り当てることで上記出力ディジタルカラー画像を形成する段階とを有する方法。 - 入力ディジタルカラー画像を出力ディジタルカラー画像に変換する際に、上記出力ディジタルカラー画像に含まれるパレット色の数が上記入力ディジタルカラー画像に含まれる可能性のある入力色の数よりも少なく、上記パレット色の組が重要色の分布によって補足される第１のディジタル画像における色の分布に基づいて決定される、方法であって、
ａ）重要色の分布に従って色が分布される追加ピクセルを上記入力ディジタルカラー画像に付加し、拡大された入力ディジタルカラー画像を形成する段階と、
ｂ）上記拡大された入力ディジタルカラー画像における色の分布を決定する段階と、
ｃ）上記拡大された入力ディジタルカラー画像における色の分布に応答して上記出力ディジタルカラー画像の形成に使用される上記パレット色の組を決定する段階と、
ｄ）上記パレット色の組中の色の一つに上記拡大された入力ディジタルカラー画像中の各色を割り当てることで拡大された出力ディジタルカラー画像を形成する段階と、
ｅ）上記拡大された出力ディジタルカラー画像から上記追加ピクセルを除去することで出力ディジタルディジタルカラー画像を形成する段階とを有する方法。
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