KADOKAWA Technology Review
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The Algorithm Expanding the Science of Color

マティス風、ゴッホ風に写真を加工するアルゴリズム

インスタグラムのフィルターのように画面の色合いを全部書き換えてしまうのではなく、色の組み合わせをクラスター化し、クラスター単位で画像の色を変換できるアルゴリズムの誕生だ。新しい画像フィルター機能など、画像アプリに応用できる。 by Emerging Technology from the arXiv2017.04.03

色の研究に革命が起きつつある。従来、色の理論は大まかな科学に基づいたアイデアの寄せ集めでしかなかった。

しかし、マシン・ビジョンのアルゴリズムで画像の巨大データセットを分析できるようになり、状況が変わった。突然、従来とはまったく異なる方法で、色や色の使われ方を研究できるようになったのだ。たとえば、ある絵から色の組み合わせを取り出し、別の絵にペーストするような処理が、簡単にできるようになった。

ただし、色の置き換え処理では雑なやり方が使われている。現在主流の方法でも、ある絵の色の組み合わせを別の絵の色の組み合わせで置き換えられるが、カラーパレットを比較して、それぞれの色をどんな対応関係で変換するのかを決めたり、あるいは1対1で置き換えるには色が足りないことを事前には調べたりできない。

問題は、色を順に配置する手段がないことだ。パレットを比較して、2番の色を4番と取り替える、といったことがやりにくい。画像の専門家は、画像から色を取り出し、並べる方法が手に入れば、パレットを比較したいはずなのだ。

まさにその方法を、デンマーク工科大学(コペンハーゲン)のユイ・ファン研究員のチームが考案した。研究チームの手法は実行が簡単で、現在利用できる方法よりずっと柔軟で強化された次世代画像フィルターの開発に、すぐにでもつながる。

基本的な問題は簡単だ。ふたつの画像からカラーパレットを取得し、「意味のある」比較をするには、どの順番で色を並べればいいか?である。この場合「意味のある」とは、同じ対象を描写している色同士は比較できる、ということだ。

研究チーム …

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