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カラーマッピングの例
画像の色変換は、ある画像（ソース）の色を別の画像（ターゲット）の色にマッピング（変換）する機能です。色マッピングは、マッピング機能を生成するアルゴリズム、または画像の色を変換するアルゴリズムと呼ばれることがあります。画像変更プロセスは、色変換と呼ばれることもありますが、グレースケール画像の場合は、輝度転送関数（BTF）と呼ばれることもあります。また、フォトメトリック カメラ キャリブレーションまたはラジオメトリック カメラ キャリブレーションと呼ばれることもあります。
イメージのカラー転送という用語は、ほとんどの一般的なアルゴリズムがカラーとシェーディングの両方を転送するため、多少誤解を招きます。(実際、このページに示されている例では、イメージ内の黄色に調整された小さなオレンジ色の領域以外のシェーディングが主に転送されています。)
アルゴリズム
画像の色転送アルゴリズムには、2 つの画像の色の統計を使用するアルゴリズムと、画像間の特定のピクセルの対応に依存するアルゴリズムの 2 種類があります。Faridul ら[1]は、広範囲にわたるレビューで、実装の 3 番目の広いカテゴリ、つまりユーザー支援方式を特定しています。
画像の統計的特性を利用するアルゴリズムの例としては、ヒストグラムマッチングが挙げられます。これは色変換の古典的なアルゴリズムですが、精度が高すぎるため、一般的な色特性ではなく、ターゲット画像から非常に特殊な色の癖をコピーしてしまい、色アーティファクトが生じるという問題があります。新しい統計ベースのアルゴリズムは、この問題に対処しています。このようなアルゴリズムの例としては、 ソース画像の各チャネルの平均と標準偏差を、対応する参照画像チャネルのそれらと一致するように調整するものがあります。この調整プロセスは、通常、LαβまたはLab色空間で実行されます。[2]
ピクセルの対応が与えられている場合にカラーマッピングを計算するための一般的なアルゴリズムは、2つの画像の結合ヒストグラム（共起行列も参照）を構築し、結合ヒストグラムの値に基づいて動的計画法を使用してマッピングを見つけることです。[3]
ピクセルの対応が与えられておらず、画像の内容が異なる場合（視点が異なるため）、画像対応領域の統計は、ヒストグラムマッチングなどの統計ベースのアルゴリズムへの入力として使用できます。対応する領域は、対応する特徴を検出することによって見つけることができます。[4]
Liu [5]は画像の色転送手法のレビューを行っている。このレビューでは、ビデオの色転送やニューラルスタイル転送を含むディープラーニング手法についても考察している。
アプリケーション
色転送処理には 2 つの異なる目的があります。1 つは、2 つ以上のサンプル画像を使用してさらに処理するために 2 台のカメラの色を調整することであり、もう 1 つは、知覚的な視覚的互換性のために 2 つの画像の色を調整することです。
色補正は、コンピューター ビジョンアプリケーションにおける重要な前処理タスクです。多くのアプリケーションでは、2 つ以上の画像を同時に処理するため、色を補正する必要があります。このようなアプリケーションの例としては、画像差分、登録、オブジェクト認識、マルチカメラトラッキング、コセグメンテーション、ステレオ再構成などがあります。
画像の色彩変換の他の応用も提案されている。これには、有名な絵画などの認知されたソースからのカラーパレットの共選択や、「ポスタライズ」、「ソラライズ」、「グラデーション」などの商用画像処理アプリケーションで一般的に見られる色彩変更方法のさらなる代替としての使用が含まれる。[6] これらの可能性を調査するためのWebアプリケーションが利用可能になっている。
命名法
この記事で使用されているソースとターゲットという用語の使用は、Reinhard らによる独創的な論文[2]での使用法を反映しています。しかし、Xiao や Ma [7] などの他の人は、その使用法を逆にしており、ソース画像の色がターゲット画像に向けられていると考える方が自然であるように思われます。Adobe は、 Photoshop のMatch Color機能で色参照画像に対してソースという用語を使用しています。この用語の混乱により、一部のソフトウェアが誤った機能でパブリック ドメインにリリースされています。さらなる混乱を最小限に抑えるために、今後はそれぞれ入力画像またはベース画像、カラー ソース画像または カラー パレット画像などの用語を使用することをお勧めします。
参照
参考文献
- ^ Faridul, H. Sheikh; Pouli, T.; Chamaret, C.; Stauder, J.; Reinhard, E.; Kuzovkin, D.; Tremeau, A. (2016年2月). 「カラーマッピング：最近の方法、拡張、アプリケーションのレビュー：カラーマッピング」.コンピュータグラフィックスフォーラム. 35 (1): 59–88. doi :10.1111/cgf.12671. S2CID 13038481. 2023年6月9日閲覧。
- ^ ab 画像間の色変換
- ^ 相互相関モデル関数を用いたカメラ間色補正
- ^ さまざまな条件下で取得された画像の一貫したカラーマッピングは、2011-07-21 にWayback Machineにアーカイブされています。
- ^ Liu, Shiguang (2022). 「画像とビデオの色転送とスタイル転送の概要」. arXiv : 2204.13339 [cs.CV].
- ^ Johnson, Terry (2022年5月28日). 「画像カラー転送処理用の無料で使えるWebアプリ」. Medium .
- ^ Xioa, X; Ma, L (2006). 「相関色空間における色転送」ACM : 305–309.