Transcript 色知覚

第7回 色知覚
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第7回
色知覚
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第7回 色知覚
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人間の色覚
霊長類以外の哺乳類には無し
 色相 (hue):
色の違い
 彩度・飽和度 (saturation, chroma):
色味の強さ(色の鮮やかさ)
同じ色相で最大のもの:純色
 明度 (intensity, value , brightness ):
色の強さ~最大:白,中間:灰色,最小:黒
例)明度:桃色>赤, 彩度:赤>桃色
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色覚研究の流れ




I.Newton: 「光学」(1704) 物理学的客観主義
~ プリズムによるスペクトル分解
J.W.Goethe: 「色彩論」(1810) 現象学的主観主義 ~
色彩残像、色彩対比、影の彩り
M.E.Chevreul: 「色彩対比論」(1839)
~ ゴブラン織りにおける混色
→色の対比の法則,色の調和の法則
D.Katz: 「色の世界」(1930)
現象的色彩論 ~ 体験的知覚,非分析的
~ ボリューム・カラー(透明で透けて見える)、
幻影肢、触覚・・
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色覚の法則(Chevreul)

色の対比の法則

色の調和の法則
2つの異なる色を並べると,その色や色の強さが互いに変
化してみえる
~ 赤黄を並べると,赤は菫味(黄の補色)を帯び,黄は緑
味(赤の補色)を帯びる
・6つの基本色(赤,黄,青,橙,緑,菫)はいずれも快い
・色相が互いに類似している色の組は調和する
(類似色の調和)
・著しく異なる色の場合,対比的な組合せは調和する
(反対色の調和)
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空間的対比効果(錯視)

色を評価する対象の周辺に,色や明度の違
うものが配置されると,対象の色が異なって
知覚される現象
Figure 2: 同時対比効果のデモ
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色知覚における恒常性
色恒常性 (color constancy) :
~ von Helmholtz (1821~1894)
照明光のスペクトルが変化しても物体表面の
色の知覚は大きく変化しない現象
← Retinex theory(E.H.Land,1959):
m個の物体を観測することによる反射光のスペク
トル分布(3m)から,照明光のパラメータ(3)と物体
表面反射率パラメータ(3m)を推定する問題
~ 不良設定問題 vs 平均灰色(白)仮定
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恒常性の例
2つの異なる照明下の部屋のシーン
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主観色現象 (錯視)
アルキメデスの螺旋
フェヒナーの円盤(1838)
ベンハムのコマ(1894)
4つの縞: 赤,緑,青,菫
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ベンハム・カラーの説明
感覚時間による説明:
白色に含まれる様々な色感覚成分の,立ち
上がり・減衰時間が異なるため,回転するこ
とによりこれらが分離し,独立に知覚される.
 滲み説:
円盤の白部分に発生した独立の色感覚成
分が黒部分に滲む(縞模様の周辺のみ発
生)

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カラー情報の表現法-1
RGB表色系
~ 3板式カラーカメラ
光の3原色: 赤(R)、緑(G)、青(B) の混色
等色: C ≡ rR+gG+bB
原刺激 R:700nm, G:546.1nm, B:435.8nm 単色光
三刺激値 r, g, b ; 負の値も取り得る
等色関数 r’(λ), g’(λ), b’(λ)
r=∫E(λ)r’(λ)dλ
g=∫E(λ)g’(λ)dλ
b=∫E(λ)b’(λ)dλ
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RGB表色系の等色関数(CIE)
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カラー情報の表現法-2.1
国際照明委員会(CIE;Commision Internationale de
l’Eclairage)が基準を作成

CIE-XYZ表色系
全ての刺激値が正となる原刺激(X,Y,Z)を設定
X=0.490R+0.310G+0.200B
Y=0.177R+0.813G+0.011B: 明度情報
Z=
0.010G+0.990B
等色C≡XX+YY+ZZ
色度図:
単位平面X+Y+Z=1を座標面(xy,xz,yz)に射影
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xy色度図
XY平面に投影
均等な色空間
ではない
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カラー情報の表現法-2.2

CIE-LAB表色系 (非線形)
CIEが均等色空間の標準化に向け推奨
スキャナー、モニタ、プリンタなどのデバイス独立色
再現に利用
L*= 116(Y/Y0)1/3 – 16
a*= 500{(X/X0)1/3 - (Y/Y0)1/3}
b*= 200{(Y/Y0) 1/3 - (Z/Z0)1/3}
(L* , a* , b*): 直交座標系
X0, Y0 , Z0: 色再現に用いる媒体(用紙など)の
標準白色物体の三刺激値
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カラー情報の表現法-3
 オストワルド色立体
・黄,青,赤,緑を元に24色相
 PCCS色立体(日本色彩研究所)
・24色相
 マンセル色立体
色相(H)、明度(V)、彩度(C)が知覚的に等ステッ
プとなるよう分割、円筒座標系で表現
・基本色相10: 赤(R)、黄(Y)、緑(G)、青(B)、紫
(P)、YR、GY、BG、PB、RPを10分割し,
最大100色相
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マンセル表色系の色立体
最大彩度が
色相毎に異なる
ため凸凹
~カラーツリー
中心:無彩色
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カラー情報の表現法-4
HSI表色系
RGB値から近似的な色空間を構築
例)R,G,B各成分: 8ビット量子化
(r,g,b) = (R/255, G/255, B/255)
H = tan-1[√3(g-b)/{(r-g)+(r-b)}]
S = 1 – min(r,g,b)/I
I = (r+g+b)/3
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カラーキャリブレーション –1
 カラーカメラ
 入出力特性
~ 非線形
グレースケールのパッチのRGB値と
輝度値をプロットし、逆関数を推定
 分光感度
一定波長間隔の単色光を用いて、
カメラ出力を計測、
輝度値との比をとることによる、
分光感度関数の作成
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カラーキャリブレーション –2
 カラーモニタ(CRT)~加法混色
 ガンマ特性
L = cVγ(近似)を線形化 ~ ガンマ補正
L:発光輝度、V:印加電圧、c:定数、γ:2~3
ルックアップテーブルによりモニタのRGB値に変換
 蛍光体の色度
三刺激値を行列で座標変換 →
ルックアップテーブルによりモニタのRGB値に変換
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CVにおける色情報の取り扱い
領域分割:
ヒストグラム(1次元、2次元・・)利用
 Physics-Based Vision:
光の物理的反射モデルの構築
 色恒常性(color constancy):
シーン内の物体表面の分光反射率の推定
不良設定問題

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1次元ヒストグラムを用いた領域分割

R.B.Ohlander et al.(1979)
1. 9個の特徴(R,G,B,I,H,S,Y,I,Q)の
ヒストグラムの山と谷を評価
2. 谷より分割の閾値を決定し、
対応する領域の切り出しを反復実行
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領域分割の例(原画像)
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領域分割の例(処理結果)
中間結果(B=190で分割)
最終結果
課題: 再帰的処理のため時間がかかる
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分布推定による自動領域分割処理
(東,丸尾,渡邊)
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屋外シーン(明度分布)
原画像
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屋外シーン(明度分布・実行結果)
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屋外シーン(色相分布)
原画像
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屋外シーン(色相分布・実行結果)
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考察(1)
☆明度分布を用いた自動領域分割・・・太陽の日照によって
明度範囲が変動したため、誤分割率が高くなった。
☆色相分布を用いた自動領域分割・・・色相情報のみを用い
るため、誤分割率は低かった。
☆近傍多数決法を用いることで、明度分布・色相分布共に
誤分割率が低くなった。
☆天候の変化や時間の変化による差はあまり見られなかった。
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考察(2)
•明度分布を用いた自動領域分割のフレームレート・・・10.0FPS
•色相分布を用いた自動領域分割のフレームレート・・・8.0FPS
☆実時間で処理が行われていることを確認
以上より、画像認識においては
色相分布を用いた自動領域分割のほうが
明度分布を用いた自動領域分割より有効である
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色彩検定
http://www.aft-jp.org/
A・F・Tでは1990年からこの『色彩検定』を実施し、1994年にはその内容
が生涯学習の一環として評価され、文部省(現:文部科学省)認定の『技能検
定』となりました。現在、日本で唯一の省庁が認定する色に関する検定試験
です。すでに10年を超える実績を誇り、年々増加する志願者数は2000年で
累計35万人をこえました。
従来から「感性」だけによるものと見られがちであった「色に関する知識や技
能」を理論的、系統的に学ぶことにより、誰もが「理論に裏付けられた色彩の
実践的活用能力」を身につけることができるのです。
色に関するスペシャリストのことを『カラーコーディネーター』という総称で呼ぶ
ことがありますが、これは国家試験のようなライセンスではありません。しかし、
『色彩検定』は「色に関する知識や技能」を社会的に評価する『尺度』として確
実に社会的な認知を得ています。
『色彩検定』にはその程度や難易度から3級・2級・1級と3つの級がありま
す。「ちょっと面白そうだな」と思った方は色の勉強をはじめるチャンスかもし
れません。まずは基礎の3級から色の世界を覗いてみませんか?
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