JP4207256B2

JP4207256B2 - Color image area dividing method and program storage medium

Info

Publication number: JP4207256B2
Application number: JP23708098A
Authority: JP
Inventors: 寿美代田中
Original assignee: Konica Minolta Business Technologies Inc
Current assignee: Konica Minolta Business Technologies Inc
Priority date: 1998-08-24
Filing date: 1998-08-24
Publication date: 2009-01-14
Anticipated expiration: 2018-08-24
Also published as: JP2000067240A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像検索等の形状抽出において用いられるカラー画像の領域分割方法およびプログラム記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
従来より、カラー画像の検索において、検索条件とする画像の物体形状を抽出する前処理として領域分割処理が行われている。ところが、デジタルカメラやスキャナから取り込まれたカラー画像は、背景が一見すると単色であっても、画素値レベルでは単色でない場合や、背景と物体の色が似ている場合がある。このようなカラー画像の領域分割処理では、単純な固定の色分類で精度よく背景を除去したり、画像を複数領域に分割したりするためには、細かく色を分類して領域を細分化した後、何らかの判定計算により細分化された領域を再び統合する必要があるため、処理時間が長くなるという問題がある。
【０００３】
そこで、この発明の目的は、処理時間を短縮できると共に、画像の色変化の大小に関わらず精度よく領域分割ができるカラー画像の領域分割方法およびプログラム記憶媒体を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１のカラー画像の領域分割方法は、カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、上記各軸方向の分割幅に従って分割された上記色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、上記色空間分割領域毎に設定された上記色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングするステップと、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎に上記カラー画像を分割するステップとを有し、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定することを特徴としている。
【０００５】
上記請求項１のカラー画像の領域分割方法によれば、カラー画像の画素間の色差を求め、その求めた画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定する。次に、上記各軸方向の分割幅により分割された色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定する。そうして設定された色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングして、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、上記同色領域毎にカラー画像を分割する。このように、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割されるので、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がない。したがって、領域分割の処理回数を減らすと共に、領域統合を行う必要がなくなり、処理時間を短縮できる。また、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定し、カラー画像の色変化の大小に応じて色空間の各軸方向の分割幅が大小になるようにすることによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割ができる。
【０００６】
【０００７】
また、上記カラー画像の画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、カラー画像全体の色変化に応じて色空間の各軸方向の分割幅を的確に決定できる。
【０００８】
また、請求項２のカラー画像の領域分割方法は、請求項１のカラー画像の領域分割方法において、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の彩度軸方向の分割幅を決定することを特徴としている。
【０００９】
上記請求項２のカラー画像の領域分割方法によれば、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値がほぼ同じカラー画像であっても、色相,明度および彩度のばらつき具合が異なる場合がある。このような場合、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に画素間の色相差,明度差および彩度差の各標準偏差値を加えることによって、色相,明度および彩度のばらつきが大きいときは、色空間の各軸方向の分割幅を大きくして、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。この場合、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に標準偏差値を単に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよいし、色相差,明度差および彩度差の標準偏差値毎に異なる重み係数を掛けた値を各平均値に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよい。
【００１０】
また、請求項３のプログラム記憶媒体は、カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、上記各軸方向の分割幅に従って分割された上記色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、上記色空間分割領域毎に設定された上記色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングするステップと、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎に上記カラー画像を分割するステップとをコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定する情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１１】
上記請求項３のプログラム記憶媒体によれば、カラー画像の画素間の色差を求め、その求めた画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定する。次に、上記各軸方向の分割幅により分割された色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定する。そうして設定された色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングして、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、上記同色領域毎にカラー画像を分割する。このように、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割されるので、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がない。したがって、領域分割の処理回数を減らすと共に、領域統合を行う必要がなくなり、処理時間を短縮できる。また、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定し、カラー画像の色変化の大小に応じて色空間の各軸方向の分割幅が大小になるようにすることによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割ができる。
また、請求項４のプログラム記憶媒体は、請求項３のプログラム記憶媒体において、上記情報処理プログラムは、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差の平均値 , 標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値 , 標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値 , 標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の彩度軸方向の分割幅を決定することを特徴としている。
上記請求項４のプログラム記憶媒体によれば、上記画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値がほぼ同じカラー画像であっても、色相 , 明度および彩度のばらつき具合が異なる場合がある。このような場合、画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値に画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各標準偏差値を加えることによって、色相 , 明度および彩度のばらつきが大きいときは、色空間の各軸方向の分割幅を大きくして、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。この場合、画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値に標準偏差値を単に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよいし、色相差 , 明度差および彩度差の標準偏差値毎に異なる重み係数を掛けた値を各平均値に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよい。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明のカラー画像の領域分割方法およびプログラム記憶媒体を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１３】
図１はこの発明の実施の一形態のカラー画像の領域分割方法を用いた特徴領域抽出装置の機能ブロック図であり、１は画像データや各種指示等が入力される入力部、２はカラー画像の領域分割を行う領域分割部、３は上記領域分割部２により領域分割された画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出部である。上記領域分割部２は、色分類番号作成手段２aと、画像領域分割手段２bとを有している。
【００１４】
また、図２は図１の機能を実現するためのハードウェア構成を示す図である。
上記特徴領域抽出装置は、図２に示すように、装置全体の動作を制御する制御装置１１と、画像,文字等を表示すると共に、操作のための各種表示等を行うＣＲＴ(カソード・レイ・チューブ)１２と、各種入力操作,指示操作等を行うためのキーボード１３およびマウス１４と、上記制御装置１１に内蔵され、データ保管媒体であるフロッピーディスク１５aの記録再生を行うフロッピーディスクドライブ１５bと、ハードディスク装置１６と、画像データあるいは画像編成により作成した図面等を出力するためのプリンタ１７と、画像データを取り込むためのスキャナ１８と、上記制御装置１１に内蔵され、ＣＤ(コンパクト・ディスク)１９aの再生を行うＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bと、音声出力のためのスピーカ２０と、音声入力のためのマイクロフォン２１とによって構成されている。上記ＣＲＴ１２,キーボード１３,マウス１４,ハードディスク装置１６,プリンタ１７,スキャナ１８,スピーカ２０およびマイクロフォン２１を制御装置１１に接続している。
【００１５】
図３は図２の制御装置１１に搭載されたＣＰＵ(中央処理装置)２５を中心としたブロック図である。
【００１６】
図３に示すように、上記ＣＰＵ２５には、たとえばインテル社製の品番ｉ８０４８６ＤＸ等を用いている。そして、上記ＣＰＵ２５は、装置全体を制御するプログラムが格納されるＲＯＭ(リード・オンリー・メモリー)２８と、各種データおよびプログラムが格納されるＲＡＭ(ランダム・アクセス・メモリー)２９と、画像あるいは文字等をＣＲＴ１２に表示させる表示制御回路３０と、上記キーボード１３からの入力を転送制御するキーボード制御回路３１と、上記マウス１４からの入力を転送制御するマウス制御回路３２と、上記フロッピーディスクドライブ１５bを制御するフロッピーディスクドライブ制御回路３３と、上記ハードディスク装置１６を制御するハードディスク制御回路３４と、上記プリンタ１７への出力を制御するプリンタ制御回路３５と、上記スキャナ１８を制御するスキャナ制御回路３６と、上記ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを制御するＣＤ−ＲＯＭドライブ制御回路３７と、上記スピーカ２０を制御するスピーカ制御回路３８と、上記マイクロフォン２１を制御するマイクロフォン制御回路３９とをデータバス２６を介して接続している。
【００１７】
また、上記ＣＰＵ２５に、装置全体を動作させるために必要な基準クロックを発生するクロック２７を接続し、さらにデータバス２６を介して各種拡張ボードを接続するための拡張スロット４０を接続している。なお、上記拡張スロット４０にＳＣＳＩＩボードを接続して、フロッピーディスクドライブ１５b,ハードディスク装置１６,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b等を接続してもよい。
【００１８】
上記特徴領域抽出装置では、上記キーボード１３,マウス１４,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bで入力部１を構成すると共に、ＣＰＵ２５で図１に示す領域分割部２および特徴量抽出部３を構成している。
【００１９】
上記構成の特徴領域抽出装置は、図４,図５,図６,図７および図８のフローチャートに従って動作する。
【００２０】
図４は上記特徴領域抽出装置のプログラムのメインルーチンを示すフローチャートである。
図４において、まず、プログラムが起動されると、ステップＳ１で後述する処理に必要なフラグの初期化や初期画面表示等が行われる。
次に、ステップＳ２に進み、ＣＲＴ１２に表示された初期画面からジョブメニューの「領域分割」が選択されたか否かを判定して、「領域分割」が選択されたと判定すると、ステップＳ３に進み、領域分割部２により領域分割処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステップＳ２で「領域分割」が選択されていないと判定すると、ステップＳ４に進む。
次に、ステップＳ４で「特徴量抽出」が選択されたか否かを判定して、「特徴量抽出」が選択されたと判定すると、ステップＳ５に進み、特徴量抽出部３により特徴量抽出処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステップＳ４で「特徴量抽出」が選択されていないと判定すると、ステップＳ６に進む。
次に、ステップＳ６で「その他のメニュー」が選択されたか否かを判定して、「その他のメニュー」が選択されたと判定すると、ステップＳ７に進み、その他のメニュー処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、「その他のメニュー」が選択されていないと判定すると、ステップＳ８に進む。
そして、ステップＳ８で「終了」が選択されたか否かを判定して、「終了」が選択されたと判定すると、この処理を終了する。一方、ステップＳ８で「終了」が選択されていないと判定すると、ステップＳ９に進み、ステップＳ９でその他の処理を行った後、ステップＳ２に戻る。
【００２１】
以下、上記ステップＳ３の領域分割処理およびステップＳ５の特徴量抽出処理について説明する。なお、その他のステップについては、この発明に直接関係しないので、詳細な説明は省略する。
【００２２】
［領域分割処理］
図５は上記メインルーチンにおけるステップＳ３の領域分割処理サブルーチンを示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３１で領域分割処理を行うＲＧＢ値で表された画像データの読み込みを行う。
次に、ステップＳ３２に進み、画像データの色情報から色空間分割を行い、色分類番号を作成する。
次に、ステップＳ３３に進み、分類した色毎に画像データの各画素値のラベリングを行い、画像を領域分割する。
そして、ステップＳ３４に進み、分割された各分割領域のデータを表す領域分割データを保存した後、上位の処理すなわち図４に示すメインルーチンに戻る。ここで保存された領域分割データは、後述する特徴量抽出処理で利用する。
【００２３】
図６は、上記領域分割部２の色分類番号作成手段２aによる色分類番号作成処理(図５のステップＳ３２)を示すフローチャートである。
ステップＳ３２１で、ＲＧＢ値で表された画像データの各画素の色相値(Ｈ),明度値(Ｌ)および彩度値(Ｓ)を求め、隣り合う画素間の色差(色相差,明度差および彩度差)を計算する。
次に、ステップＳ３２２に進み、ＨＬＳ色空間上で画像の色特徴を分類するために、ステップＳ３２１で求めた色差に基づいてＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を計算する。
そして、ステップＳ３２３に進み、求めた分割幅でＨＬＳ色空間を分割し、分割されたＨＬＳ色空間の色空間分割領域に色分類番号を付けた後、上位の処理に戻る。
【００２４】
上記ステップＳ３２１,Ｓ３２２において隣り合う画素間の色差からＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定する方法としては、次の(１)〜(５)等がある。
(１) １画素毎に右画素,下画素との色相差,明度差および彩度差を夫々求め、全画素における色相差,明度差および彩度差の各平均値を求めて、その平均値をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
【数１】

(２) １画素毎に右画素,下画素との色相差,明度差および彩度差を夫々求め、全画素における色相差,明度差および彩度差の各平均値と色相差,明度差および彩度差の各標準偏差値とを求めて、その各平均値に標準偏差値を夫々加えた値をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
(３) 上記(２)において、色相,明度および彩度の性質を考慮してＨＬＳ色空間の軸方向毎に別基準で計算した値(例えば標準偏差値に軸方向毎に異なる重み係数を掛けた値を平均値に加える)をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
(４) 上記(１)〜(３)において、１画素毎に右画素,下画素との色相差,明度差および彩度差を夫々求めるだけでなく、１画素毎に右上画素,右下画素との色相差,明度差および彩度差も求めて、全画素における色相差,明度差および彩度差に基づいて計算した結果をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
(５) 上記(１)〜(４)において、隣接する画素間だけでなく、ある指定距離内にある画素について色相差,明度差および彩度差を求めて、全画素における色相差,明度差および彩度差に基づいて計算した結果をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
【００２５】
また、図７は、上記領域分割部２の画像領域分割手段２bによる図５のステップＳ３３の画像領域分割処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３３１で各画素の色に合わせて色分類番号で各画素をラベリングする。
次に、ステップＳ３３２に進み、連続して同じ色分類番号を有する画素群を一つの領域として判定した後、上位の処理に戻る。
【００２６】
［特徴量抽出処理］
図８は、図４のメインルーチンにおけるステップＳ５の特徴量抽出処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ５１で特徴量抽出処理を行う画像データを読み込む。
次に、ステップＳ５２に進み、画像データに対応する領域分割データを読み込む。
次に、ステップＳ５３に進み、画像データおよび領域分割データから画像の特徴量を抽出する。
そして、ステップＳ５４に進み、抽出された特徴量を保存した後、上位の処理に戻る。
【００２７】
上記ステップＳ５３の画像データおよび領域分割データから抽出される特徴量としては、例えば、次の(ｉ),(ii)等がある。
(ｉ) 画像全体の色情報、テクスチャ情報
(ii) 分割領域の大きさ、色情報、輪郭線の形状、テクスチャ情報
このようにして得られた特徴量は、画像認識,画像検索等に利用される。
【００２８】
このように、分割されたＨＬＳ色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割されるので、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がなくなり、領域分割の処理時間を短縮することができる。また、カラー画像の画素間の色差(色相差,明度差および彩度差)に基づいて、ＨＬＳ色空間の分割幅を決定し、カラー画像の色変化の大小に応じて色空間の分割幅が大小になるようにすることによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割を行うことができる。
【００２９】
また、カラー画像の画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、画素間のＨＬＳ色空間上における色差(色相差,明度差および彩度差)によりカラー画像全体の色変化を的確に捉えて、カラー画像の色変化に応じた色空間の各軸方向の分割幅を決定することができる。
【００３０】
また、カラー画像の画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値,標準偏差値に基づいて、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、色相,明度および彩度のばらつきが大きいときは、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を大きくして、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。
【００３１】
上記実施の形態では、画像データ保管媒体としてフロッピーディスク１５aおよびハードディスク装置１６で構成しているが、光磁気ディスク装置等の他の情報記憶装置であってもよい。また、上記入力部１としては、スキャナ１８,ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを用いているが、スチルカメラやデジタルカメラ等の他の入力装置を用いてもよい。また、出力装置としてプリンタ１７を用いているが、デジタル複写機等の他の出力装置を用いてもよい。
【００３２】
上記実施の形態では、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定し、その分割幅に基づいてＨＬＳ色空間を分割したが、色空間はこれに限らず、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間(ＪＩＳＺ８７２９−(１９８０))等でもよいのは勿論である。
【００３３】
また、上記実施の形態では、制御装置１１全体を制御するプログラムがＲＯＭ２８に記憶されている特徴領域抽出装置について説明しているが、この発明によるプログラムの一部または全部をフロッピーディスク等のプログラム記憶媒体に保管して、必要に応じて上記プログラムをパーソナルコンピュータ等の情報処理装置に読み込んで、実行させてもよい。
【００３４】
【発明の効果】
以上より明らかなように、請求項１の発明のカラー画像の領域分割方法は、カラー画像の画素間の色差に基づいて決定された色空間の各軸方向の分割幅に従って上記色空間を分割した後、その分割された色空間の色空間分割領域毎に設定された色分類番号に基づいてカラー画像の各画素をラベリングして、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域として、その同色領域毎にカラー画像を分割するものであって、画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定するものである。
【００３５】
したがって、請求項１の発明のカラー画像の領域分割方法によれば、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割され、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がないので、領域分割の処理時間を短縮することができると共に、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割を行うことができる。
【００３６】
また、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定するので、カラー画像全体の色変化に応じて色空間の各軸方向の分割幅を決定することができる。
【００３７】
また、請求項２の発明のカラー画像の領域分割方法は、請求項１のカラー画像の領域分割方法において、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の彩度軸方向の分割幅を決定するので、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値が同じカラー画像において色相,明度および彩度のばらつき具合が異なる場合であっても、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。
【００３８】
また、請求項３の発明のプログラム記憶媒体は、カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、上記各軸方向の分割幅に従って色空間を分割して、その分割された色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、上記色空間分割領域毎に設定された色分類番号に基づいてカラー画像の各画素をラベリングするステップと、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎にカラー画像を分割するステップとをコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値に基づいて、ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定する情報処理プログラムを記憶したものである。
【００３９】
したがって、請求項３の発明のプログラム記憶媒体に記憶された上記情報処理プログラムをパーソナルコンピュータ等の情報処理装置に読み込んで実行することによって、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割され、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がなくなるので、領域分割の処理時間を短縮することができると共に、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割を行うことができる。
また、請求項４の発明のプログラム記憶媒体は、請求項３のプログラム記憶媒体において、上記画素間の色相差の平均値 , 標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値 , 標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値 , 標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の彩度軸方向の分割幅を決定するので、画素間の色相差 , 明度差および彩度差の各平均値が同じカラー画像において色相 , 明度および彩度のばらつき具合が異なる場合であっても、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１はこの発明の実施の一形態のカラー画像の領域分割方法を用いた特徴領域抽出装置の機能ブロック図である。
【図２】図２は図１の機能を実現するハードウェア構成を示す図である。
【図３】図３は図２に示す制御装置に搭載されたＣＰＵを中心としたブロック図である。
【図４】図４は図３のＣＰＵの基本処理動作を説明するフローチャートである。
【図５】図５は図４の領域分割処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は図５の色分類番号作成処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は図５の画像領域分割処理を示すフローチャートである。
【図８】図８は図４の特徴量抽出処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…入力部、
２…領域分割部、
２a…色分類番号作成手段、
２b…画像領域分割手段、
３…特徴量抽出部。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention relates to a color image region dividing method and program storage medium used in shape extraction such as image retrieval.
[0002]
[Background Art and Problems to be Solved by the Invention]
  Conventionally, in color image search, region division processing has been performed as preprocessing for extracting an object shape of an image as a search condition. However, a color image captured from a digital camera or scanner may be monochromatic at first glance, but may not be monochromatic at the pixel value level, or the background may be similar in color to an object. In such color image area segmentation processing, in order to remove the background accurately with simple fixed color classification or to divide the image into multiple areas, the colors are classified and the areas are subdivided. Later, it is necessary to re-integrate the areas subdivided by some kind of determination calculation, which causes a problem that the processing time becomes long.
[0003]
  SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a color image area dividing method and program storage medium capable of reducing the processing time and accurately dividing an area irrespective of the color change of the image.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
  In order to achieve the above object, a color image region dividing method according to claim 1 is a step of obtaining a color difference between pixels of a color image, and determining a division width in each axial direction of a color space based on the color difference between the pixels. A step of setting a color classification number for each color space division region of the color space divided according to the division width in each axial direction, and based on the color classification number set for each color space division region And labeling each pixel of the color image, and in each of the labeled pixels, determine an area where pixels of the same color classification number are continuous as the same color area, and divide the color image for each same color area With stepsThe color space is a color space represented by an HLS value, and in the step of determining a division width in each axial direction of the color space, the hue difference between the pixels , Based on the average values of the lightness difference and the saturation difference, the division width in each axial direction of the color space represented by the HLS value is determined.It is characterized by that.
[0005]
  According to the color image region dividing method of the first aspect, the color difference between the pixels of the color image is obtained, and the division width in each axial direction of the color space is determined based on the obtained color difference between the pixels. Next, a color classification number is set for each color space division area of the color space divided by the division width in each axial direction. Based on the color classification number set in this way, each pixel of the color image is labeled, an area where pixels having the same color classification number are continuous is determined as the same color area, and the color image is divided for each of the same color areas. To do. As described above, since the color image is divided into the same color areas corresponding to the color space division areas of the color space, it is necessary to classify colors finely to subdivide the areas, or to integrate the subdivided areas again. There is no. Therefore, it is possible to reduce the number of times of area division processing and to eliminate the need for area integration, thereby shortening the processing time. Also, the division width in each axial direction of the color space is determined based on the color difference between the pixels of the color image, and the division width in each axial direction of the color space is increased or decreased according to the color change of the color image. By doing so, it is possible to divide the region with high accuracy regardless of the color change of the color image.
[0006]
[0007]
  AlsoBy determining the division width in each axial direction of the color space represented by the HLS value based on the average values of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between the pixels of the color image, The division width in each axial direction of the color space can be accurately determined according to the color change.
[0008]
  Claims2The color image region dividing method according to claim 1, wherein the color space is a color space represented by an HLS value, and the division width of each of the color spaces in each axial direction is determined. In the step, the division width in the hue axis direction of the color space represented by the HLS value is determined based on the average value and standard deviation value of the hue difference between the pixels, and the average value and standard value of the brightness difference between the pixels are determined. The division width in the lightness axis direction of the color space represented by the HLS value is determined based on the deviation value, and the color represented by the HLS value based on the average value and standard deviation value of the saturation difference between the pixels. It is characterized in that the division width in the saturation axis direction of the space is determined.
[0009]
  Claims above2According to the color image area dividing method, even if the average values of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between the pixels are the same, even if the hue, brightness, and saturation variation are different There is. In such a case, by adding the standard deviation values of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between pixels to the average value of hue difference, brightness difference, and saturation difference between pixels, the hue, brightness, and saturation are calculated. When the variation in color is large, it is possible to capture the color change of the entire color image more accurately by increasing the division width in each axis direction of the color space. In this case, a value obtained by simply adding the standard deviation value to each average value of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between pixels may be used as the division width in each axis direction, or the hue difference, brightness difference, and saturation difference may be determined. A value obtained by multiplying each average value by a value obtained by multiplying a different weighting factor for each standard deviation value may be used as the division width in each axial direction.
[0010]
  Claims3The program storage medium includes a step of obtaining a color difference between pixels of a color image, a step of determining a division width in each axial direction of the color space based on the color difference between the pixels, and a division according to the division width in each axial direction. Setting a color classification number for each color space division area of the color space, labeling each pixel of the color image based on the color classification number set for each color space division area, In each of the labeled pixels, determining a region where pixels having the same color classification number are continuous as the same color region, and dividing the color image for each same color region;An information processing program to be executed by a computer, wherein the color space is a color space represented by an HLS value, and in the step of determining a division width in each axial direction of the color space, a hue difference between the pixels , Based on the average values of the lightness difference and the saturation difference, the division width in each axial direction of the color space represented by the HLS value is determined.It is characterized by storing an information processing program.
[0011]
  Claims above3According to the program storage medium, a color difference between pixels of a color image is obtained, and a division width in each axial direction of the color space is determined based on the obtained color difference between pixels. Next, a color classification number is set for each color space division area of the color space divided by the division width in each axial direction. Based on the color classification number set in this way, each pixel of the color image is labeled, an area where pixels having the same color classification number are continuous is determined as the same color area, and the color image is divided for each of the same color areas. To do. As described above, since the color image is divided into the same color areas corresponding to the color space division areas of the color space, it is necessary to classify colors finely to subdivide the areas, or to integrate the subdivided areas again. There is no. Therefore, it is possible to reduce the number of times of area division processing and to eliminate the need for area integration, thereby shortening the processing time. Also, the division width in each axial direction of the color space is determined based on the color difference between the pixels of the color image, and the division width in each axial direction of the color space is increased or decreased according to the color change of the color image. By doing so, it is possible to divide the region with high accuracy regardless of the color change of the color image.
  According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the program storage medium according to the third aspect, wherein the information processing program determines an average hue difference between the pixels in the step of determining a division width in each axial direction of the color space. value , The division width in the hue axis direction of the color space represented by the HLS value is determined based on the standard deviation value, and the average value of the brightness difference between the pixels , Based on the standard deviation value, the division width in the lightness axis direction of the color space represented by the HLS value is determined, and the average value of the saturation difference between the pixels , The division width in the saturation axis direction of the color space represented by the HLS value is determined based on the standard deviation value.
  According to the program storage medium of claim 4, the hue difference between the pixels. , Even if the average values of brightness difference and saturation difference are almost the same, , Variations in brightness and saturation may be different. In such a case, the hue difference between pixels , Hue difference between pixels in each average value of brightness difference and saturation difference , By adding each standard deviation value of brightness difference and saturation difference, , When variations in lightness and saturation are large, the color space of the entire color image can be captured more accurately by increasing the division width of each color space in the direction of each axis. In this case, the hue difference between pixels , A value obtained by simply adding the standard deviation value to each average value of brightness difference and saturation difference may be used as the division width in each axis direction, or hue difference , A value obtained by multiplying each average value by a value obtained by multiplying a standard deviation value of brightness difference and saturation difference by each weighting value may be used as the division width in each axis direction.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
  A color image area dividing method and program storage medium according to the present invention will be described in detail below with reference to embodiments shown in the drawings.
[0013]
  FIG. 1 is a functional block diagram of a feature region extraction apparatus using a color image region dividing method according to an embodiment of the present invention. Reference numeral 1 denotes an input unit for inputting image data and various instructions, and 2 denotes a color image. An area dividing unit 3 that performs the above-described area division is a feature amount extracting unit that extracts the feature amount of the image data divided by the region dividing unit 2. The region dividing unit 2 includes a color classification number creating unit 2a and an image region dividing unit 2b.
[0014]
  FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration for realizing the functions of FIG.
  As shown in FIG. 2, the feature region extraction device includes a control device 11 that controls the operation of the entire device, a CRT (cathode ray detector) that displays images, characters, etc., and performs various displays for operation. Tube) 12, a keyboard 13 and a mouse 14 for performing various input operations, instruction operations, and the like, a floppy disk drive 15b built in the control device 11 and for recording and reproducing a floppy disk 15a as a data storage medium, A hard disk device 16, a printer 17 for outputting image data or a drawing created by image organization, a scanner 18 for taking in image data, and a built-in control unit 11 of a CD (compact disk) 19a CD-ROM drive 19b for performing reproduction, speaker 20 for outputting sound, and microphone for inputting sound Lophone 21 is configured. The CRT 12, keyboard 13, mouse 14, hard disk device 16, printer 17, scanner 18, speaker 20 and microphone 21 are connected to the control device 11.
[0015]
  FIG. 3 is a block diagram centering on a CPU (central processing unit) 25 mounted on the control device 11 of FIG.
[0016]
  As shown in FIG. 3, the CPU 25 uses, for example, Intel product number i80486DX. The CPU 25 includes a ROM (Read Only Memory) 28 in which a program for controlling the entire apparatus is stored, a RAM (Random Access Memory) 29 in which various data and programs are stored, images, characters, and the like. The display control circuit 30 for displaying the image on the CRT 12, the keyboard control circuit 31 for transferring and controlling the input from the keyboard 13, the mouse control circuit 32 for controlling and controlling the input from the mouse 14, and the floppy disk drive 15b. A floppy disk drive control circuit 33, a hard disk control circuit 34 for controlling the hard disk device 16, a printer control circuit 35 for controlling output to the printer 17, a scanner control circuit 36 for controlling the scanner 18, and the above CD-ROM drive 1 A CD-ROM drive control circuit 37 for controlling the b, or speaker control circuit 38 for controlling the speaker 20 are connected through a data bus 26 and a microphone control circuit 39 for controlling the microphone 21.
[0017]
  The CPU 25 is connected to a clock 27 for generating a reference clock necessary for operating the entire apparatus, and further connected to an expansion slot 40 for connecting various expansion boards via the data bus 26. Note that an SCSII board may be connected to the expansion slot 40 to connect the floppy disk drive 15b, the hard disk device 16, the scanner 18, the CD-ROM drive 19b, and the like.
[0018]
  In the feature area extracting apparatus, the keyboard 13, mouse 14, scanner 18 and CD-ROM drive 19b constitute the input unit 1, and the CPU 25 constitutes the area dividing unit 2 and the feature quantity extracting unit 3 shown in FIG. ing.
[0019]
  The feature region extraction apparatus having the above configuration operates according to the flowcharts of FIGS. 4, 5, 6, 7, and 8.
[0020]
  FIG. 4 is a flowchart showing the main routine of the program of the feature region extraction apparatus.
  In FIG. 4, first, when the program is started, initialization of flags and initial screen display necessary for processing to be described later are performed in step S1.
  Next, the process proceeds to step S2, and it is determined whether or not “area division” in the job menu is selected from the initial screen displayed on the CRT 12. If it is determined that “area division” is selected, the process proceeds to step S3. The area dividing unit 2 performs area dividing processing, and the process proceeds to step S9. On the other hand, if it is determined in step S2 that “area division” is not selected, the process proceeds to step S4.
  Next, it is determined whether or not “feature amount extraction” is selected in step S4. If it is determined that “feature amount extraction” is selected, the process proceeds to step S5, and the feature amount extraction unit 3 performs feature amount extraction processing. Go to step S9. On the other hand, if it is determined in step S4 that “feature amount extraction” is not selected, the process proceeds to step S6.
  Next, it is determined whether or not “other menu” is selected in step S6. If it is determined that “other menu” is selected, the process proceeds to step S7, and other menu processing is performed, and the process proceeds to step S9. move on. On the other hand, if it is determined that “other menu” is not selected, the process proceeds to step S8.
  In step S8, it is determined whether or not “end” has been selected. If it is determined that “end” has been selected, this processing is ended. On the other hand, if it is determined in step S8 that “End” has not been selected, the process proceeds to step S9, and other processes are performed in step S9, and then the process returns to step S2.
[0021]
  Hereinafter, the region dividing process in step S3 and the feature amount extracting process in step S5 will be described. Since other steps are not directly related to the present invention, detailed description thereof is omitted.
[0022]
  [Area division processing]
  FIG. 5 is a flowchart showing the area division processing subroutine of step S3 in the main routine.
  First, in step S31, image data represented by RGB values to be subjected to region division processing is read.
  In step S32, the color space is divided from the color information of the image data to create a color classification number.
  In step S33, each pixel value of the image data is labeled for each classified color, and the image is divided into regions.
  Then, the process proceeds to step S34, where the area division data representing the data of each divided area is saved, and then the process returns to the upper process, that is, the main routine shown in FIG. The area division data stored here is used in a feature amount extraction process described later.
[0023]
  FIG. 6 is a flowchart showing the color classification number creation processing (step S32 in FIG. 5) by the color classification number creation means 2a of the area dividing unit 2.
  In step S321, the hue value (H), lightness value (L), and saturation value (S) of each pixel of the image data represented by RGB values are obtained, and the color difference (hue difference, lightness difference and (Saturation difference) is calculated.
  Next, proceeding to step S322, in order to classify the color features of the image on the HLS color space, the division width in each axial direction of the HLS color space is calculated based on the color difference obtained in step S321.
  In step S323, the HLS color space is divided by the obtained division width, and the color classification number is assigned to the color space division area of the divided HLS color space, and then the process returns to the upper level process.
[0024]
  The following (1) to (5) are methods for determining the division width in each axial direction of the HLS color space from the color difference between adjacent pixels in steps S321 and S322.
    (1) For each pixel, obtain the hue difference, brightness difference, and saturation difference with the right and lower pixels, and calculate the average value of the hue difference, brightness difference, and saturation difference for all pixels. Is a division width in each axial direction of the HLS color space.
[Expression 1]

    (2) For each pixel, the hue difference, brightness difference, and saturation difference between the right pixel and the lower pixel are obtained, and the average value of hue difference, brightness difference, and saturation difference, hue difference, brightness difference, and A method of obtaining each standard deviation value of the saturation difference, and setting a value obtained by adding the standard deviation value to each average value as a division width in each axial direction of the HLS color space.
    (3) In the above (2), the values calculated according to different criteria for each axial direction of the HLS color space in consideration of the properties of hue, brightness and saturation (for example, the standard deviation value is multiplied by a different weighting factor for each axial direction) Is added to the average value) as the division width in each axial direction of the HLS color space.
    (4) In the above (1) to (3), not only the hue difference, brightness difference and saturation difference with the right pixel and the lower pixel are obtained for each pixel, but also the upper right pixel and the lower right pixel for each pixel. The hue difference, lightness difference, and saturation difference are also obtained, and the result calculated based on the hue difference, brightness difference, and saturation difference in all pixels is used as the division width in each axial direction of the HLS color space.
    (5) In the above (1) to (4), the hue difference, brightness difference, and saturation difference are calculated for pixels within a specified distance as well as between adjacent pixels, and the hue difference and brightness difference in all pixels are obtained. And a result calculated based on the saturation difference as a division width in each axial direction of the HLS color space.
[0025]
  FIG. 7 is a flowchart showing the image area dividing process in step S33 of FIG. 5 by the image area dividing means 2b of the area dividing unit 2.
  First, in step S331, each pixel is labeled with a color classification number according to the color of each pixel.
  Next, the process proceeds to step S332, and pixel groups having the same color classification number are successively determined as one area, and then the process returns to the upper level process.
[0026]
  [Feature extraction processing]
  FIG. 8 is a flowchart showing the feature amount extraction processing in step S5 in the main routine of FIG.
  First, in step S51, image data to be subjected to feature amount extraction processing is read.
  In step S52, area division data corresponding to the image data is read.
  In step S53, image feature amounts are extracted from the image data and the area division data.
  In step S54, the extracted feature value is stored, and then the process returns to the upper level process.
[0027]
  Examples of the feature amount extracted from the image data and area division data in step S53 include the following (i) and (ii).
    (i) Color information and texture information of the entire image
    (ii) Size of divided area, color information, contour shape, texture information
  The feature quantity obtained in this way is used for image recognition, image search, and the like.
[0028]
  In this way, since the color image is divided into the same color areas corresponding to the color space division areas of the divided HLS color space, the colors are classified finely to subdivide the areas, or the subdivided areas are integrated again. It is possible to reduce the processing time for area division. Also, the division width of the HLS color space is determined based on the color difference (hue difference, brightness difference, and saturation difference) between the pixels of the color image, and the division width of the color space is determined according to the color change of the color image. By making the size large and small, it is possible to perform region division with high accuracy regardless of the color change of the color image.
[0029]
  Further, by determining the division width in each axial direction of the HLS color space based on the average values of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between the pixels of the color image, the color difference in the HLS color space between the pixels is determined. By accurately grasping the color change of the entire color image based on (hue difference, brightness difference, and saturation difference), it is possible to determine the division width in each axial direction of the color space according to the color change of the color image.
[0030]
  Further, by determining the division width in each axial direction of the HLS color space based on the average value and standard deviation value of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between the pixels of the color image, the hue, brightness, and saturation are determined. When the degree of variation is large, it is possible to capture the color change of the entire color image more accurately by increasing the division width in each axial direction of the HLS color space.
[0031]
  In the above embodiment, the floppy disk 15a and the hard disk device 16 are used as the image data storage medium, but other information storage devices such as a magneto-optical disk device may be used. As the input unit 1, the scanner 18 and the CD-ROM drive 19b are used, but other input devices such as a still camera and a digital camera may be used. Further, although the printer 17 is used as an output device, other output devices such as a digital copying machine may be used.
[0032]
  In the above embodiment, the division width in the respective axial directions of the HLS color space is determined, and the HLS color space is divided based on the division width. However, the color space is not limited to this, and the L * a * b * color space. Of course, (JIS Z8729- (1980)) may be used.
[0033]
  In the above-described embodiment, the feature region extraction device is described in which a program for controlling the entire control device 11 is stored in the ROM 28. However, a part or all of the program according to the present invention is stored in a program storage such as a floppy disk. The program may be stored in a medium, and the program may be read into an information processing apparatus such as a personal computer and executed as necessary.
[0034]
【The invention's effect】
  As apparent from the above, the color image region dividing method according to the first aspect of the invention divides the color space according to the division width in the axial direction of the color space determined based on the color difference between the pixels of the color image. Thereafter, each pixel of the color image is labeled based on the color classification number set for each color space division area of the divided color space, and the pixels with the same color classification number are consecutive in each of the labeled pixels. The color image is divided into the same color areas.Hue difference between pixels , A division width in each axial direction of the HLS color space is determined based on average values of brightness difference and saturation difference..
[0035]
  Therefore, according to the color image region dividing method of the first aspect of the invention, the color image is divided into the same color regions corresponding to the color space divided regions of the color space, and the color is classified finely to subdivide the regions. Since it is not necessary to integrate the subdivided areas again, it is possible to reduce the processing time of the area division and to reduce the division width in each axis direction of the color space based on the color difference between the pixels of the color image. By determining, it is possible to perform region division with high accuracy regardless of the color change of the color image.
[0036]
  Also,UpSince the division width in the axial direction of the HLS color space is determined based on the average values of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between the pixels, each color space according to the color change of the entire color image is determined. A division width in the axial direction can be determined.
[0037]
  Claims2The color image area dividing method according to claim 1 is the color image area dividing method according to claim 1, wherein the division width in the hue axis direction of the HLS color space is determined based on the average value and the standard deviation value of the hue difference between the pixels. And determining the division width of the HLS color space in the lightness axis direction based on the average value and standard deviation value of the brightness difference between the pixels, and based on the average value and standard deviation value of the saturation difference between the pixels. Since the division width in the saturation axis direction of the HLS color space is determined, when the average values of hue difference, brightness difference, and saturation difference between pixels are the same in a color image, the variation in hue, brightness, and saturation is different. Even if it exists, the color change of the whole color image can be caught more accurately.
[0038]
  Claims3The program storage medium of the invention includes a step of obtaining a color difference between pixels of a color image, a step of determining a division width in each axial direction of a color space based on the color difference between the pixels, and a division width in each axial direction Dividing the color space according to the step, setting a color classification number for each divided color space division area, and labeling each pixel of the color image based on the color classification number set for each color space division area And a step of determining, in each of the labeled pixels, a region in which pixels having the same color classification number continue as the same color region, and dividing the color image for each of the same color regions.An information processing program to be executed by a computer, wherein the color space is a color space represented by an HLS value, and in the step of determining a division width in each axial direction of the color space, a hue difference between pixels , Based on the average values of the lightness difference and the saturation difference, the division width in each axial direction of the color space represented by the HLS value is determined.An information processing program is stored.
[0039]
  Therefore, the claims3By reading the information processing program stored in the program storage medium of the present invention into an information processing apparatus such as a personal computer and executing it, a color image is divided for each same color area corresponding to the color space division area of the color space. This eliminates the need to subdivide areas by subdividing colors and reintegrate the subdivided areas, thereby reducing the area division processing time and based on the color difference between pixels in the color image. Thus, by determining the division width in the direction of each axis of the color space, it is possible to perform region division with high accuracy regardless of the color change of the color image.
  A program storage medium according to a fourth aspect of the invention is the program storage medium according to the third aspect, wherein an average value of hue differences between the pixels is used. , The division width in the hue axis direction of the HLS color space is determined based on the standard deviation value, and the average value of the brightness difference between the pixels , Based on the standard deviation value, the division width in the lightness axis direction of the HLS color space is determined, and the average value of the chroma difference between the pixels , Since the division width in the saturation axis direction of the HLS color space is determined based on the standard deviation value, the hue difference between pixels , Hue in color images with the same average value of brightness difference and saturation difference , Even when the variations in brightness and saturation are different, the color change of the entire color image can be captured more accurately.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a functional block diagram of a feature region extracting apparatus using a color image region dividing method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration that implements the functions of FIG. 1;
FIG. 3 is a block diagram centering on a CPU mounted on the control device shown in FIG. 2;
FIG. 4 is a flowchart for explaining basic processing operations of the CPU of FIG. 3;
FIG. 5 is a flowchart showing the region division processing of FIG. 4;
FIG. 6 is a flowchart showing a color classification number creation process of FIG.
FIG. 7 is a flowchart showing image region division processing of FIG.
FIG. 8 is a flowchart showing the feature amount extraction processing of FIG. 4;
[Explanation of symbols]
  1 ... input part,
  2 ... area division part,
  2a: Color classification number creation means,
  2b: Image area dividing means,
  3. Feature amount extraction unit.

Claims

Obtaining a color difference between pixels of the color image;
Determining a division width in each axial direction of the color space based on the color difference between the pixels;
Setting a color classification number for each color space division region of the color space divided according to the division width in each axial direction;
Labeling each pixel of the color image based on the color classification number set for each color space region;
In each of the labeled pixels, a region where pixels having the same color classification number are continuous is determined as the same color region, and the color image is divided for each of the same color regions,
The color space is a color space represented by an HLS value,
In the step of determining the division width in each axial direction of the color space, the axial direction of the color space represented by the HLS value based on the average value of the hue difference, brightness difference, and saturation difference between the pixels A color image area dividing method characterized by determining a dividing width of a color image.

The color image area dividing method according to claim 1,
In determining the division width of each axial direction of the upper Symbol color space, the average value of the hue difference between the pixel, the hue axis direction of the divided width of a color space represented by the HLS value based on the standard deviation And determining a division width in the lightness axis direction of the color space represented by the HLS value based on the average value and standard deviation value of the brightness difference between the pixels, and determining the average value of the saturation difference between the pixels, A color image region dividing method, wherein a division width in a saturation axis direction of a color space represented by the HLS value is determined based on a standard deviation value.

Obtaining a color difference between pixels of the color image;
Determining a division width in each axial direction of the color space based on the color difference between the pixels;
Setting a color classification number for each color space division region of the color space divided according to the division width in each axial direction;
Labeling each pixel of the color image based on the color classification number set for each color space division region;
An information processing program for causing a computer to execute a step of determining, in each labeled pixel, a region in which pixels having the same color classification number are continuous as the same color region, and dividing the color image for each same color region. ,
The color space is a color space represented by an HLS value,
In the step of determining the division width in each axial direction of the color space, the axial direction of the color space represented by the HLS value based on the average value of the hue difference , brightness difference, and saturation difference between the pixels A program storage medium storing an information processing program for determining a division width .

The program storage medium according to claim 3,
The information processing program, in the step of determining a division width in each axial direction of the color space, an average value of hue differences between the pixels , The division width in the hue axis direction of the color space represented by the HLS value is determined based on the standard deviation value, and the average value of the brightness difference between the pixels , Based on the standard deviation value, the division width in the lightness axis direction of the color space represented by the HLS value is determined, and the average value of the saturation difference between the pixels , A program storage medium characterized by determining a division width in a saturation axis direction of a color space represented by the HLS value based on a standard deviation value.