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混同色線上の位置情報を画素のブリンク情報にマップした色覚異常者用の画像処理

研究背景

人間は網膜内の3種類の錐体細胞によって色を感知しているが,その錐体細胞のうちのいずれか, もしくは複数が正常に機能しなくなると, 通常とは色が異なって見えてしまう.これを色覚異常と言う.そのような色覚異常者にとっては, 正常な色覚ならば識別のできる2つの色が混同してしまうことがある. そのような色覚の差が,日常生活の中にも支障をきたす場面があり,色覚異常者を困惑させている. このような不便を解消するために,色覚異常者の色覚を画像処理によって補助する研究が今日までに 行われてきた. それらの先行研究を2つほど紹介する.

手法1:色の変換を行う手法

この手法は,色覚異常者が識別困難な色を,識別可能な別の色に置き換えてしまうものである. これならば,色覚異常者でも直感的に色の判別を行うことができる. しかし,色自体を変換してしまうので,元画像の持つ自然な色合いを壊してしまったり, 変換後の色が他の色と被ってしまわないように,色の種類の少ない画像にしか適用が向いていない,などの点がある. 図1に手法1の例を示す.

syuhou1.png
図1:色の変換を行う手法の例

手法2:テクスチャを貼り付ける手法

この手法は,色覚異常者が識別困難な色に対して,縞模様やドットなどの模様を貼り付けることにより,識別可能にするという手法である. これならば色を変化させないので,元画像の色合いを保つことができるが,適用可能な画像が図やグラフなどの比較的シンプルが画像に限られ,写真やグラデーション画像などの画素単位で色の変化のある画像には適用が難しいと考えられる. 図2に手法2の例を示す.

syuhou2.png
図2:テクスチャを貼り付ける手法の例

研究目的

先行研究での問題点を踏まえ,本研究の研究目的は「色覚異常者が識別困難な色に対して,明るさ変化による点滅を施すことで,識別可能にする」というものである. これならば,色自体は変化させないので元画像の自然な色合いを壊すことはほとんどなく,シンプルな画像はもちろんのこと,写真などの画素単位で色の変化のある画像にも適用可能であると考えられる. また,点滅の強さに変化をつけることで,対象物の色が変化する様子を表現することを目指す.

具体例

今回は色覚異常者が日常生活の中で色の識別ができずに困ることの代表例として,「トマトの熟れていく色変化」と「牛肉の焼けていく色変化」を取り上げて実験を行った. また,色覚異常にも種類はあるが,今回は「1型2色覚」と呼ばれる,赤色に反応する視細胞が機能していない色覚異常のケースを対象としている. 図3にトマトと牛肉の色覚正常と色覚異常の色の見え方を示す.

ex1.png
図3:色覚正常と色覚異常(1型2色覚)の色の見え方の違い

提案手法

xy色度図

本手法では図4に示すようなxy色度図というものを用いている. xy色度図は明るさを除いた色の性質である「色度」をxyの2次元座標で表したものである. xy色度図上の値(x,y)はXYZ表色系の値X・Y・Zを用いて以下の式で表される.

x = X / (X + Y + Z)
y = Y / (X + Y + Z)
xy.png
図4:xy色度図

色覚正常者はこのxy色度図上の全ての色を認識することができるが,色覚異常者は以下の式で示される直線P上の色しか認識することができない.図5に直線Pとxy色度図を示す.

y = 1.415919x - 0.082680
xyP.jpg
図5:直線P

また,図6に示すように,「混同色中心C(0.746495,0.253505)」からxy色度図上に放射状に無数に引かれる直線は「混同色線(confusion line)」と呼ばれるもので,色覚異常者(1型2色覚)はこの直線上の色は全て,直線Pとの交点の色に見えてしまう.

xyPCon.jpg
図6:混同色中心と混同色線

色覚異常者はこの混同色線上の色の変化を認識することができないので,代わりに点滅の強弱によって,混同色線上の色の変化を認識してもらうことを目指す.

トマトと牛肉の色変化

図7はxy色度図上でのトマトと牛肉の色変化を示している. 実物のトマトと牛肉の反射スペクトルを分光放射計を用いて測定し,その反射スペクトルに,光源である白色LEDの分光分布と人間の目の感度を掛け合わせてxy色度値を算出した. トマトの色変化はA1からB1への変化,牛肉の色変化はB2からA2への色変化である. このようにトマトと牛肉の色変化は多少の誤差はあるものの,ほぼ混同色線上での色変化であるため,色覚異常者にはトマトと牛肉の色変化が全て同じような色に見えてしまったわけである.

tomatobeef.png
図7:xy色度図上でのトマトと牛肉の色変化

そして,この色変化に基づいて,適切な基準混同色線を選択したものが図8である.この基準混同色線上の位置情報に応じて,点滅に強弱をつけていく.

tomatobeef2.png
図8:トマトと牛肉の基準混同色線

混同色線上の位置情報

点滅の強さを決める際に必要となってくるのが,混同色線上の位置情報である.入力画像の画素の色が必ずしも基準とした混同色線上に乗っているとは限らないので,その場合は図9のように,入力画像の画素の色Iから基準混同色線上に垂線を下ろし,その交点と原点であるA'1との距離を位置情報としている. 位置情報は0~1の範囲としている.

ichi.png
図9:混同色線上の位置情報

位置情報と点滅強度

図10は混同色線上の位置情報と点滅の強さである点滅強度の関係を示したグラフである. 今回はこれらのグラフに従って,対象物の点滅の強さを変化させている.トマトの場合は緑のときは点滅させず,赤く熟れていくのに従って点滅強度を大きくしていく.牛肉の場合は生の状態のときは点滅強度を最大にし,焼けていくのに従って点滅強度を小さくしていく. なお,このグラフは点滅を適用する実験を繰り返した結果,現状で最も混同色の識別を付け易いと思われる位置情報と点滅強度の関係を採用した結果,このようなグラフになった.

Strength.png
図10:位置情報と点滅強度のグラフ

実験

点滅処理の適用結果

トマトと牛肉の画像に点滅処理を適用した結果を図11と図12に示す.上から(a)元画像,(b)明るさ最小,(c)明るさ最大,の状態である.

tomato.png
図11:点滅を適用したトマトの画像

トマトの場合は赤いトマトが強く点滅し,緑のトマトは点滅しなかった.また,まだ完全に熟れていない黄色いトマトは,赤いトマトより弱く点滅していた.これにより,点滅の強弱により,トマトの色変化を表すことができたと考えられる.

beef.png
図12:点滅を適用した牛肉の画像

牛肉の場合は完全に生の部分は強く点滅し,生焼けの部分は少し弱く点滅し,焼けた部分は点滅していなかった.これにより,点滅の強弱によって牛肉の色変化を表すことができたと考えられる.

協力者による状態識別実験

本研究の効果を客観的に評価してもらうために,色覚正常者19名に点滅処理を施し,色覚異常者視点に変換した,トマトと牛肉の動画像を見てもらい,点滅の強弱によって状態に識別を行ってもらった. トマトの状態は赤・黄・緑に3状態,牛肉の状態は生・生焼け・焼けの3状態である.

表1に識別の正答率を示す.

表1:トマトと牛肉の状態識別の正答率
hyou.png

表1より,トマトと牛肉のどの状態識別においても,9割以上の正答率を出すことができている,よって本手法で良好な結果が得られたを考えられる.

まとめ

本研究では,色覚異常者が識別困難な色に対して,明るさ変化による点滅を施すことで,識別を可能とした.また,点滅の強さに強弱を付けることによって,トマトや牛肉の色変化の様子を表現することに成功した.

今後の課題

  • 点滅の強さによって対象物の色変化の様子を表すことができたが,点滅の強弱による色変化の様子をより分かりやすくするために,点滅強度の微調整や新しい決定法の考案などが課題として挙げられる.
  • より正確に対象物に点滅処理を施すために,点滅処理適用範囲の決定法の改良や新しい決定法の考案などが課題として挙げられる.
  • 本手法を最も有効に機能させる方法の一つとして,スマートフォンアプリケーションによるリアルタイム処理などが考えられるので,実装のための実験や開発などが今後の課題として挙げられる.

参考文献

[1]目黒光彦, 高橋知紘, 古関敏夫, ``色覚バリアフリーを実現するカラー画像の色変換", 画像電子学会研究会予稿, 04-04-02, pp.7-12, 2004/10/1.
[2]M.Ichikawa, K.Tanaka, S.Kondo, K.Hiroshima, K.Ichikawa, S.Tanabe, and K.Fukami, ``Preliminary study on color modification for still images to realize barrier-free color vision", Proc. of 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol.1, pp.36-41, Oct. 10-13, 2004.
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[4]K.Wakimoto, Y.Kanazawa, and N.Ohta, ``Color image enhancement for dichromats by additive image noise, IPSJ Trans". Computer Vision and Applications, vol.5, pp.45-49, 2013.
[5]小林光夫, ``色再現・色管理・色の見え",日本色彩学会誌 vol.26 no.1 2002,(2002).
[6]F. Vienot, H. Brettel, and J.D. Mollon, ``Digital video colourmaps for checking the legibility of displays by dichromats, COLOR research and application", vol.24, no.4, pp.243-252, Aug. 1999.
[7]D. I. A. ``MacLeod? and R. M. Boynton, Chromaticity diagram showing cone excitation by stimuli of equal luminance", J. Opt. Soc. Am., vol.69, no.8, pp.1183-1186, Aug. 1979.
[8]橋本直孝 ``画像領域に依存した処理を行う色覚異常者のための画像改善手法", 平成25年度 群馬大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 修士論文
[9]越貴章 ``ドット・格子を用いた模様掛けによる色覚異常者のための画像変換手法", 平成28年度 群馬大学大学院 理工学府理工学専攻 電子情報・数理教育プログラム 修士論文


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Last-modified: 2018-03-12 (月) 18:06:49