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公開番号2025012326
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-24
出願番号2023115080
出願日2023-07-13
発明の名称画像着色装置、プログラム、および画像着色方法
出願人TOPPANホールディングス株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G06T 11/80 20060101AFI20250117BHJP(計算;計数)
要約【課題】処理負荷の増加を抑制しつつ高解像度の着色画像を作成する。
【解決手段】本開示の一態様は、線画画像を取得する取得部と、前記線画画像の解像度を低くする低解像度化部と、前記低解像度化部により処理された前記線画画像から着色画像を生成する着色部と、前記着色部により着色された前記着色画像と前記取得部により取得された線画画像とを用いて線画を含む着色画像を作成する画像処理部とを備える、画像着色装置、である。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
線画画像を取得する取得部と、
前記線画画像の解像度を低くする低解像度化部と、
前記低解像度化部により処理された前記線画画像から着色画像を生成する着色部と、
前記着色部により着色された前記着色画像と前記取得部により取得された線画画像とを用いて線画を含む着色画像を作成する画像処理部と、
を備える、画像着色装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記着色部により生成された前記着色画像の解像度を高くする高解像度化部を備え、
前記画像処理部は、前記高解像度化部により処理された前記着色画像に、前記取得部により取得された線画画像を重畳する、
請求項１に記載の画像着色装置。
【請求項３】
前記着色部により生成された前記着色画像の解像度を高くする高解像度化部を備え、
前記着色部は、前記線画画像に含まれる線画を除去した前記着色画像を生成し、
前記画像処理部は、前記高解像度化部により処理された前記着色画像に、前記取得部により取得された線画画像を重畳する、
請求項１に記載の画像着色装置。
【請求項４】
前記着色部により生成された前記着色画像の解像度を高くする高解像度化部を備え、
前記着色部は、前記着色画像から線画を含む線画画像を生成し、前記着色画像から、生成した線画画像を減算し、
前記画像処理部は、前記高解像度化部により処理された前記着色画像に、前記取得部により取得された線画画像を重畳する、
請求項１に記載の画像着色装置。
【請求項５】
前記着色部は、前記画像処理部から前記線画画像を推論モデルに入力し、前記推論モデルにより線画部分および着色部分を推論した前記着色画像を生成するとともに線画部分を推論した前記線画画像を生成し、前記推論モデルにより生成された前記着色画像から前記推論モデルにより生成された前記線画画像を減算する、請求項１に記載の画像着色装置。
【請求項６】
前記画像処理部は、前記線画画像の解像度を推論モデルに合わせて低くした線画画像を作成し、
前記着色部は、線画画像および着色画像を学習データとして学習された前記推論モデルに、前記取得部により取得された線画画像を前記推論モデルに入力し、前記推論モデルから出力された出力に基づいて前記着色画像を生成し、
前記着色部により生成された前記着色画像の解像度を前記取得部により取得された前記線画画像に合わせて高くする高解像度化部を備える、
請求項１に記載の画像着色装置。
【請求項７】
前記取得部により取得された前記線画画像からトーンを除去するトーン除去部を備える、請求項１に記載の画像着色装置。
【請求項８】
コンピュータに、
線画画像を取得するステップと、
前記線画画像の解像度を低くした線画画像を作成するステップと、
解像度が低くされた前記線画画像から着色画像を生成するステップと、
前記着色画像と取得された線画画像とを用いて線画を含む着色画像を作成するステップと、
を実行させる、プログラム。
【請求項９】
情報処理装置が、線画画像を取得するステップと、
前記情報処理装置が、前記線画画像の解像度を低くした線画画像を作成するステップと、
前記情報処理装置が、解像度が低くされた前記線画画像から着色画像を生成するステップと、
前記情報処理装置が、前記着色画像と取得された線画画像とを用いて線画を含む着色画像を作成するステップと、
を含む、画像着色方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像着色装置、プログラム、および画像着色方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ＡＩ（artificial intelligence、人工知能）技術の発展により、ＡＩ技術を利用して画像を生成または変換するアプリケーションが多数存在する。例えば、ＡＩ技術を利用してモノクロ画像からカラー画像を自動的に生成するColorizationと称される技術があり、近年においてはColorizationの精度が向上している。
【０００３】
例えば、特許文献１には、線画画像に対して自動で着色を行う線画自動着色プログラムが記載されている。線画自動着色プログラムは、低解像度の線画データに対して第１の学習済モデルを用いて自動的に着色処理を行い、低解像度の着色画像を作成し、その後、第２の学習済モデルを用いて着色画像の解像度を高くする超解像処理を行っている。また、非特許文献１には、確率的モデルを画像間変換に適応させるとともに超解像を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１８－１９７９４８号公報
【非特許文献】
【０００５】
Saharia, Chitwan, et al. "Image super-resolution via iterative refinement."IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (2022)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、第１の学習済モデルを用いて着色処理を行い、第２の学習済モデルを用いて超解像処理を行っており、非特許文献１には確率的モデルを用いて超解像を行っているが、情報処理装置のハードウェアの制約により、実際に高解像度の線画画像に対して着色を行う現場の要求に応えることができるように、高解像度の着色画像を作成する行うことは困難である。また、学習済モデルの学習に多量のメモリと時間が必要となる。さらに、コンテンツによって着色の傾向が異なることや、線画の描き方が違っていたりするなど、高精度に高解像度化することは困難である。
【０００７】
本開示は、このような事情に鑑みてなされたもので、処理負荷の増加を抑制しつつ高解像度の着色画像を作成することができる画像着色装置、プログラム、および画像着色方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示は上述した課題を解決するためになされたもので、本開示の一態様は、線画画像を取得する取得部と、前記線画画像の解像度を低くする低解像度化部と、前記低解像度化部により処理された前記線画画像から着色画像を生成する着色部と、前記着色部により着色された前記着色画像と前記取得部により取得された線画画像とを用いて線画を含む着色画像を作成する画像処理部とを備える、画像着色装置、である。
【０００９】
本開示の他の態様は、コンピュータに、線画画像を取得するステップと、前記線画画像の解像度を低くした線画画像を作成するステップと、解像度が低くされた前記線画画像から着色画像を生成するステップと、前記着色画像と取得された線画画像とを用いて線画を含む着色画像を作成するステップと、を実行させる、プログラム、である。
【００１０】
本開示の他の態様は、情報処理装置が、線画画像を取得するステップと、前記情報処理装置が、前記線画画像の解像度を低くした線画画像を作成するステップと、前記情報処理装置が、解像度が低くされた前記線画画像から着色画像を生成するステップと、前記情報処理装置が、前記着色画像と取得された線画画像とを用いて線画を含む着色画像を作成するステップと、を含む、画像着色方法、である。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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