人間による画像の色分類結果と領域分割結果に基づいた色空間の比較評価
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概要
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本論文では, 人間が画素の色だけに注目して分類した結果と, 領域分割を行った結果の2種類を作成し, これらに基づいた色空間の比較評価を行った. 評価基準としては,色の配置の均等性, 色の凝集性, 色の分離性, 画像の局所領域における色分布状態の四つを定義した. この結果, L^*a^*b^*モデル, L^*u^*v^*モデルとJobloveモデルが, 色分類と領域分割の観点から, 人間の色知覚に近いということがわかった. しがし, これらは, 明度の低い部分において空間が広がっているという欠点も明らかになった. これに対し, RGB色空間や線形変換モデルであるOpponent color axesモデル, YESモデル, YIQモデルは, 人間の色知覚とはかなり異なる. 新HSVモデル1及び2は人間の色知覚にも近く, 色空間の均等性が悪い部分もなく, 平均的に高い評価が得られた. すべての画像処理手法に適切な色空間は存在せず, 処理によって適切な色空間が異なることが判明した.
- 2001-07-01
著者
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