。
[0036] 此外，本发明的参考视错觉的图像生成装置，在上述记载的参考视错觉的图像生 成装置中，其特征在于，上述分解单元所进行的上述多分辨率分解，是最大重复多分辨率分 解、最大稀疏多分辨率分解、或者部分稀疏部分重复多分辨率分解。
[0037] 此外，本发明涉及一种视错觉的分析方法，本发明的视错觉的分析方法，在至少具 备存储部和控制部的视错觉的分析装置中被执行，其特征在于，上述存储部具备：滤波器存 储单元，其存储无方向性的近似滤波器、以及作为具有各方向性的多个细节滤波器的集合 的方向选择性小波框架或方向选择性滤波器组；和图像数据存储单元，其存储图像数据，上 述视错觉的分析方法包括在上述控制部中执行的如下步骤：分解步骤，针对上述图像数据 的颜色分量，进行基于上述方向选择性小波框架或上述方向选择性滤波器组的多分辨率分 解，取得子带信号；重构步骤，通过将由上述分解步骤取得的上述子带信号相加来对图像进 行重构，取得重构图像数据；和视错觉量数值化步骤，通过算出上述图像数据与上述重构图 像数据之间的、上述颜色分量的比或差来对视错觉量进行数值化，上述分解步骤还包括：系 数处理步骤，在上述多分辨率分解中的分解相与合成相之间，针对从上述分解相输出的分 解详细系数，按照该分解详细系数的能量越大则越将小的值抑制得更小、该分解详细系数 的能量越小则越对小的值进行增强的方式进行系数处理。
[0038] 此外，本发明涉及一种参考视错觉的图像生成方法，本发明的参考视错觉的图像 生成方法，在至少具备存储部和控制部的参考视错觉的图像生成装置中被执行，其特征在 于，上述存储部具备：滤波器存储单元，其存储无方向性的近似滤波器、以及具有各方向性 的多个细节滤波器的集合即方向选择性小波框架或方向选择性滤波器组；和图像数据存储 单元，其存储图像数据，上述参考视错觉的图像生成方法包括在上述控制部中被执行的如 下步骤：分解步骤，针对上述图像数据，进行基于上述方向选择性小波框架或上述方向选择 性滤波器组的多分辨率分解，取得子带信号；和重构步骤，通过将由上述分解步骤取得的上 述子带信号相加来对图像进行重构，取得重构图像数据，上述分解步骤还包括：系数处理步 骤，在上述多分辨率分解中的分解相与合成相之间，对从上述分解相输出的分解详细系数， 按照该分解详细系数的能量越大则越对小的值进行增强、该分解详细系数的能量越小则越 将小的值抑制得更小的方式进行系数处理。
[0039] 此外，本发明涉及一种程序，本发明的程序，用于使至少具备存储部和控制部的视 错觉的分析装置执行视错觉的分析方法，上述存储部具备：滤波器存储单元，其存储无方向 性的近似滤波器、以及作为具有各方向性的多个细节滤波器的集合的方向选择性小波框架 或方向选择性滤波器组；和图像数据存储单元，其存储图像数据，上述程序用于在上述控制 部中执行如下步骤：分解步骤，对上述图像数据的颜色分量，进行基于上述方向选择性小波 框架或上述方向选择性滤波器组的多分辨率分解，取得子带信号；重构步骤，通过将由上述 分解步骤取得的上述子带信号相加来对图像进行重构，取得重构图像数据；和视错觉量数 值化步骤，通过算出上述上述图像数据与上述重构图像数据间的、上述颜色分量的比或差 来对视错觉量进行数值化，上述程序用于在上述分解步骤中进一步执行如下步骤：系数处 理步骤，在上述多分辨率分解中的分解相与合成相之间，对从上述分解相输出的分解详细 系数，按照该分解详细系数的能量越大则越将小的值抑制得更小、该分解详细系数的能量 越小则越对小的值进行增强的方式进行系数处理。
[0040] 此外，本发明的程序，用于使至少具备存储部和控制部的参考视错觉的图像生成 装置执行参考视错觉的图像生成方法，上述存储部具备：滤波器存储单元，其存储无方向性 的近似滤波器、以及具有各方向性的多个细节滤波器的集合即方向选择性小波框架或方向 选择性滤波器组；和图像数据存储单元，其存储图像数据，上述程序用于在上述控制部中执 行如下步骤：分解步骤，对上述图像数据，进行基于上述方向选择性小波框架或上述方向选 择性滤波器组的多分辨率分解，取得子带信号；重构步骤，通过将由上述分解步骤取得的上 述子带信号相加来对图像进行重构，取得重构图像数据，上述程序用于在上述分解步骤中 进一步执行如下步骤：系数处理步骤，在上述多分辨率分解中的分解相与合成相之间，对 从上述分解相输出的分解详细系数，按照该分解详细系数的能量越大则越对小的值进行增 强、该分解详细系数的能量越小则越将小的值抑制得更小的方式进行系数处理。
[0041] 此外，本发明涉及一种记录介质，其特征在于，记录有上述记载的程序。
[0042] 发明效果
[0043] 根据本发明，对无方向性的近似滤波器、以及具有各方向性的多个细节滤波器的 集合即方向选择性小波框架或方向选择性滤波器组、和图像数据进行存储，针对图像数据 的颜色分量，进行基于方向选择性小波框架或方向选择性滤波器组的多分辨率分解，取得 子带信号，通过将子带信号相加来对图像进行重构，在取得重构图像数据的情况下，在多分 辨率分解中的分解相与合成相之间，对从分解相输出的分解详细系数，按照该分解详细系 数的能量越大则越将小的值抑制得更小、该分解详细系数的能量越小则越对小的值进行增 强的方式进行系数处理，通过计算图像数据与重构图像数据之间的颜色分量的比或差来对 视错觉量进行数值化。由此，本发明起到能够针对任意的图像对可能产生的视错觉量进行 定量化的效果。更具体来说，以往，为了掌握在哪个部分产生了多少视错觉，除了依靠感觉 以外没有其他方法，根据本发明，能够将在哪个部分产生了多少视错觉作为客观的数值而 取得。更具体来说，在印刷、设计、影像、涂饰等的色彩中，能够掌握视错觉量的产生部位，并 且能够不依赖于设计师的技能地、以客观的指标来掌握应对哪个部位实施修正。
[0044] 此外，根据本发明，由于根据上述分解详细系数的符号的差异来进行个别的处理， 因此能起到能够进行更接近人的视觉的自然的处理的效果。
[0045] 此外，根据本发明，作为上述颜色分量，采用CIELAB颜色空间中的1/、a'以及b 1 勺任意一者。由此，本发明起到能够进行接近人的感觉的自然的图像处理的效果。
[0046] 此外，根据本发明，利用1/的值、的值、以及1/的值的、图像数据与重构图像数 据间的差的平方和的平方根即色差，作为视错觉量而算出，因此起到能够以对颜色与辉度 中的视错觉量进行合并而得到的合成得分，获得更接近综合的感觉的视错觉量的效果。 [0047] 此外，根据本发明，针对上述图像数据的，以及/或者1/的颜色分量，进行按照 根据，以及/或者P的上述分解详细系数和1/中的上述分解详细系数而规定的能量越 大则越将小的值抑制得更小、上述能量越小则越对小的值进行增强的方式进行了校正的上 述系数处理。由此，能起到能够进行对于使辉度的效果和颜色的效果协同工作的人的视觉 感知来说自然的图像处理的效果。
[0048] 此外，根据本发明，利用在上述分解详细系数的能量大的情况下呈S字曲线、在能 量小的情况下呈N字曲线地自动进行连续变化的函数，进行上述系数处理。由此，本发明起 到能够利用使用了从S字曲线连续地变化为N字曲线的函数的运算来合适地执行该分解详 细系数的能量越大则越将小的值抑制得更小、该分解详细系数的能量越小则越对小的值进 行增强的系数处理的效果。更具体来说，通过利用在周围的刺激大的情况下增大分解详细 系数的偏差、在周围的刺激小的情况下减小分解详细系数的偏差的函数，从而在周围的刺 激大的情况下小的刺激被减弱、在周围的刺激小的情况下小的刺激也被意识到，因此能够 按照每个图像自动地进行适当的图像处理。
[0049] 此外，根据本发明，在上述分解相与上述合成相之间，对上述详细分解系数进行标 准化，将标准化后的上述分解详细系数即标准化分解详细系数的范数作为上述能量，针对 该标准化分解详细系数进行上述系数处理，并对系数处理后的上述标准化分解详细系数进 行上述标准化的逆运算。由此，本发明起到通过标准化而能够在函数处理、能量计算等中使 系数容易处理的效果。
[0050] 此外，根据本发明，利用上述方向性由水平方向、垂直方向、对角方向构成的双正 交小波滤波器组或上述方向性为多方向的风车小框架，进行上述多分辨率分解。由此，本发 明起到能够利用双正交小波滤波器组进行简易的计算，或者利用风车小框架进行精密的计 算的效果。
[0051] 此外，根据本发明，在上述多分辨率分解中，也可以采用根据等级来改变风车小框 架的阶数等的其他滤波器组。由此，起到能够进行考虑了人的视觉特性的图像处理的效果。
[0052] 此外，根据本发明，由于上述多分辨率分解是最大重复多分辨率分解、最大稀疏多 分辨率分解、或者部分稀疏部分重复多分辨率分解，因此能够进行合适的多分辨率分解来 取得分解详细系数，进而由于除了高频分量以外低频分量也被多分辨率地进行处理，因此 起到能够进行自然的图像处理的效果。
[0053] 此外，根据本发明，在对图像数据进行编辑，并按照对编辑后的图像数据进行多分 辨率分解的方式进行控制的情况下，将根据编辑后的图像数据而取得的重构图像数据与未 编辑的图像数据之间的比或差作为视错觉量而算出，并反复进行编辑直到视错觉量变小。 由此，参考脑内的视错觉量部分后结果能够取得被感知为编辑前的图像（初始图像）那样 的编辑图像（输出用图像）。然后，通过将这种输出用图像以打印出、印刷、显示、绘图等方 式进行输出，从而看到该图像的人将会在脑内感知为图像编辑前的原始的初始图像，起到 不需要以往那样的依赖于手艺人的技能的配色调整的效果。
[0054] 此外，本发明在对图像数据进行编辑，并按照针对编辑后的图像数据进行多分辨 率分解的方式进行控制的情况下，将编辑后的图像数据与根据该编辑后的图像数据而取得 的重构图像数据之间的比或差作为视错觉量而算出，并反复进行编辑直到视错觉量成为给 定的数值。由此，将数值化后的视错觉量作为指标来进行编辑以成为希望的视错觉量，起到 能够制作视错觉量多的图像、视错觉量少的图像等任意的视错觉量的图像的效果。
[0055] 此外，本发明存储无方向性的近似滤波器、以及具有各方向性的多个细节滤波器 的集合即方向选择性小波框架或方向选择性滤波器组、和图像数据，针对图像数据，进行基 于方向选择性小波框架或方向选择性滤波器组的多分辨率分解，取得子带信号，通过将子 带信号相加来对图像进行重构，在取得重构图像数据的情况下，在多分辨率分解中的分解 相与合成相之间，针对从分解相输出的分解详细系数，按照该分解详细系数的能量越大则 越对小的值进行增强、该分解详细系数的能量越小则越将小的值抑制得更小的方式进行系 数处理，由此生成参考视错觉的图像。由此，本发明能够针对任意的图像，参考脑内的视错 觉量部分，取得被感知为如该图像那样的输出用图像。然后，通过将这种输出用图像以打印 出、印刷、显示、绘画等方式进行输出，从而看到该图像的人，将会在脑内感知为原始的图像 不变，起到不需要以往那样的依赖于手艺人的技能的配色调整的效果。
【附图说明】
[0056] 图1是表示应用本实施方式的本视错觉分析装置100的构成的一例的框图。
[0057] 图2是表示在阶数5的等级3的最大重复风车小框架?滤波器上对阶数5的等级 1和等级2的最大重复风车小框架?近似滤波器进行循环相关积而得到的滤波器的图。
[0058] 图3是表示在阶数7的等级2 (高频侧）的最大重复风车小框架?滤波器上对等 级1的最大重复风车小框架?近似滤波器进行了循环相关积的滤波器的图。
[0059] 图4是表示在阶数7的等级3 (低频率侧）的最大重复风车小框架?滤波器上对 等级1和等级2的最大重复风车小框架?近似滤波器进行了循环相关积的滤波器的图。
[0060] 图5是在阶数7、等级k的风车小框架中，用ak来表示近似部分，用dk(l)~d k(99) 的记号（编号）来表示详细部分的图。
[0061] 图6是表示本实施方式中的视错觉分析装置100的基本处理的一例的流程图。
[0062] 图7是表示最大重复多分辨率分解的分解相以及合成相的滤波器组的一例的图。
[0063] 图8是表示伴随标准化的分解详细系数的系数处理的一例的流程图。
[0064] 图9是表示颜色的对比视错觉图像的一例的图。
[0065] 图10是