@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00053549,
 author = {富永, 昌治 and Shoji, Tominaga},
 issue = {6(1989-CVIM-064)},
 month = {Jan},
 note = {カラー画像を知覚的に一様な色領域の集合に分割するための色分類法を述べている。色分類の過程は基本分類と再分類の2段階からなる。色空間としてマンセルやCIE-L^*a^*b^*表色系のような知覚的に均等する色空間を使用する。このために、まず原画像データを色空間に写像する。色分類は均等色空間でのクラスタの正確な検出に基づいている。基本分類では、ヒストグラム解析によってクラスタが反復的に検出される。ヒストグラムは常に主成分に関して計算され、一様な色に対応する画像の空間領域を決定するために分析される。次に、追加処理として、基本分類で抽出した代表色を色の距離に基づいて再分類する。最後に、本方法の性能を実験で検討する。, A color classification method is described for partitioning an image into a set of perceptually uniform color regions. The process of color classification consists of two steps of basic classification and reclassification of colors. A perceptually uniform color space such as the Munsell color system or the CIE-L^*a^*b^* color system is used as the color space. First the original image data are mapped into the uniform color space. The color classification is based on exact detection of clusters in the uniform color space. In the basic classification, we apply a histogram analysis method to recursively detect clusters in the space. Histograms are always computed on the principal components, and analyzed to determine the spatial regions corresponding to a uniform color. Next, as the additional process to the basic process, the extracted representative colors are reclassified based on a color distance. The performance of the method is discussed in an experiment.},
 title = {カラー画像の色彩分類},
 year = {1990}
}