【ITニュース解説】Mapping to the PICO-8 palette, perceptually

システムエンジニアを目指す上で、画像処理の基本的な考え方や、コンピュータの制限の中でいかに視覚的な表現を豊かにするかという技術は、非常に興味深く、また実践的な知識となる。今回解説する記事は、「PICO-8パレットへの知覚的なマッピング」というテーマで、特に色数の少ない環境で、いかに高品質な画像を生成するかという課題に取り組んだものである。

PICO-8とは、仮想のゲーム機、いわゆる「ファンタジーコンソール」のことだ。これは、現代の高性能なコンピュータとは異なり、意図的に厳しい制約を設けることで、ゲーム開発者がシンプルな環境で創造性を発揮できるように設計されている。例えば、画面の解像度は128x128ピクセルと非常に小さく、さらに使える色数はたった16色に限定されている。この「16色」という制限が、今回取り上げる課題の核心にある。

私たちが普段目にする写真やイラストは、何百万色もの色を使って表現されている。これをたった16色に減らそうとすると、元の画像が持つ豊かな色彩や滑らかなグラデーションはほとんど失われてしまい、非常に品質の低い画像になってしまうことがほとんどだ。これは、画像を構成する一つ一つのピクセルに対して、最も近いPICO-8の16色の中からどれかを選んで置き換えるという単純な方法では、人間が「美しい」と感じる結果を得るのが難しいからである。

従来の画像の減色処理では、多くの場合、RGB（赤、緑、青）という色空間を使って色の距離を計算していた。RGBはコンピュータが色を表現する基本的な方法だが、このRGB空間での距離は、残念ながら人間が感じる色の違い、つまり「知覚的な距離」とは必ずしも一致しない。例えば、RGB値で同じだけ離れている二つの色のペアがあったとしても、人間にとっては片方は大きく異なる色に見え、もう片方はあまり違いがわからない、ということが起こり得る。これは、人間の目が特定の色に対してより敏感であったり、暗い色と明るい色の違いを非線形に知覚したりするためだ。この「人間がどう色を感じるか」という部分を無視してしまうと、数学的には正しい処理を行っても、最終的な見た目は期待外れなものになってしまう。

そこで、記事の筆者が着目したのは、「知覚的に」色をマッピングするというアプローチだ。これは、人間の目の特性を考慮に入れた色空間、具体的にはCIELAB（Labとも呼ばれる）色空間を利用するというものだ。CIELAB色空間は、光の明るさ（L）と、緑-赤、青-黄という二つの色軸（aとb）で色を表現する。このCIELAB空間の特長は、空間内の距離が人間の知覚する色の違いとよく対応するように設計されている点にある。つまり、CIELAB空間で近い色同士は、人間にとっても近い色として感じられるのだ。

筆者はこの特性を利用し、まず入力された元の画像をCIELAB色空間に変換した。そして、PICO-8が持つ16色のパレットも、同様にCIELAB色空間での表現に変換しておく。これで、元の画像に含まれるあらゆる色と、PICO-8の16色の関係性を、人間の知覚に沿った形で比較できるようになった。次に、入力画像の各ピクセルに対して、CIELAB空間上で最も距離が近いPICO-8のパレット色を選び、その色に置き換えていく。これにより、RGB空間での単純なマッピングよりも、人間にとってより自然で違和感の少ない減色結果が得られるようになった。

しかし、単に最も近い色に置き換えるだけでは、まだ多くの情報が失われてしまう。特に、グラデーションのような滑らかな色の変化を表現することは難しい。そこで、筆者はさらに「ディザリング」という技術を導入した。ディザリングとは、限られた色数でより多くの色を表現するための技法で、異なる色のピクセルを隣接して配置することで、人間の目がそれらを混ぜ合わせて新しい色として知覚するように見せるものだ。例えば、黒と白のピクセルを細かく交互に並べると、人間には灰色に見える、といった現象を利用する。

記事で用いられているのは「Floyd-Steinbergディザリング」という有名なアルゴリズムだ。このアルゴリズムは、あるピクセルの色をパレット色に置き換えたときに生じる「誤差」（元の色と置き換えた色の差）を計算し、その誤差を隣接する周囲のピクセルに分散させて伝播させる。こうすることで、次のピクセルを処理する際に、前のピクセルの誤差が考慮に入れられ、結果として全体としてより滑らかな見た目や、より多くの色が存在するように見える効果が得られる。筆者はこの誤差計算と伝播もCIELAB色空間で行うことで、ディザリングの効果をさらに知覚的に最適化している。つまり、人間が感じる色の違いに合わせて誤差を調整し、その誤差を隣接するピクセルに反映させているのだ。

これらのアプローチを組み合わせることで、PICO-8のわずか16色という制約の中でも、元の画像の雰囲気を損なうことなく、知覚的に優れた画像を生成することに成功している。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、このプロジェクトはいくつかの重要な学びを提供する。まず、コンピュータの持つ「制限」の中でいかに創造性を発揮し、問題を解決していくかという視点だ。PICO-8の制約は、まさにそうしたエンジニアリング思考を鍛える良い例となる。次に、画像処理における「色空間」の概念と、人間の知覚を考慮に入れることの重要性だ。単なる数値としての色ではなく、人間がどう色を感じるかを理解し、それをアルゴリズムに落とし込むという発想は、ユーザーインターフェースやデータ可視化など、様々な分野に応用できる。また、ディザリングのような伝統的な画像処理技術が、現代でも効果的に使われていることや、Pythonなどのプログラミング言語とライブラリ（Pillow, NumPy）を使って実際にこれらのアルゴリズムを実装できることも、実践的な学習につながるだろう。この記事は、単なる技術解説に留まらず、制限の中から最良の結果を引き出すための思考プロセスと、その具体的な実装方法を示す良い教材となっている。