JP2002542678A - 真のカラー光のバーチャルな増幅法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 デジタル画像の輝度をカラーの歪みを生ぜしめずに増加する方法。得られる調整済み画像は、実効集光能力はバーチャルフラッシュのように変化するが、入力デジタル画像の各ドットの本質的なカラーは維持している。画像の輝度増加は、ＲＧＢカラー空間において、ドットの３つのカラーＲＧＢの最大強度を求め、全てのドットにつき同様に最大強度を求めることよって行う。ドット最大値は領域及び範囲がシステムの動的範囲に制限されたスケーリング関数によりスケーリングされる。ドット最大値に適用される同じスケーリング係数が３つのカラーＲ、Ｇ及びＢにそれぞれ適用される。好ましくは、連続スケーリング関数によりシステムの動的範囲の最小及び最大値を滑らかに近似して真のカラーを維持しながら審美性を増加させる。フォレンシックの実施例では、ＲＧＢカラー空間において画像の一部を選択し、実質的に動的範囲全体に規準化して興味ある領域を強調し、それをＲ、Ｇ及びＢの比率に影響を与えずに行うことにより真のカラーを維持する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の分野】

本発明は、デジタルカラー画像の改善方法に関し、さらに詳細には、スケーリ
ング関数を適用して画像内のＲＧＢドットの強度をその画像の固有の動的範囲を
超えないように変化させる方法に関する。

【０００２】

【発明の背景】

寺院のステンドグラスの入った窓を写真撮影する場合、出来あがった画像は、
現代の感覚では暗すぎるのが普通であり、実際のステンドグラスの美しさが失わ
れている。さらに、写真機の開口を減少させて画像の被写界深度を増加すること
ができるが、集光率が損なわれ、暗い画像になることがある。さらに、スチルカ
メラは所定の開口と露出時間により画像を記録できるに過ぎないため、明るい部
分と暗い部分の間の隔たりが大きい画像が妥協の産物として得られるだけである
。細部が適当に明瞭になるようにするため、暗い領域または明るい領域の何れか
に基づいて、フィルムの露出または記録が調整される。上記の任意のものによる
画像は、画像改善の利益を得ることができる。

【０００３】 見る人の通常の反応は、暗い領域を明るくして、裸眼では明瞭でない細部をは
っきりさせて欲しいという要望である。現在の技術では、輝度を上げる場合幾つ
かの望ましくない効果が発生する。即ち、カラーがぼけてグレーに近い色になる
か（事実上白黒で、濃度差が少ないステンドグラスの窓を想像されたい）、また
は高輝度領域の色が大きく歪み、一部が完全にぼけることがある。歪んだ領域は
、顔の細部のように最も興味のある領域である傾向がある。

【０００４】 従来のデジタル画像処理には、輝度レベルを実質的に増加させなければならな
い場合、上記のような同じ問題がある。標準的な改善方法によると、画像の輝度
を増加させた（フェードアウト）後、カラーを増幅する。この方法はアバウトな
解決法にすぎず、元がそれほど悪くない画像にのみ有効である。輝度増加をかな
りの程度行う場合、画像のカラーがひどく歪むことになる。

【０００５】 米国特許第５，９８２，９２６号（発明者：Kuo et al.）では、カラー画像、
特にビデオから得られる画像を、最初にＲＧＢカラー空間からＨＳＶカラー空間
へ変換することにより、非常に効果的に改善できることが示唆されている。その
後の操作は、変換済のＨＳＶ変換カラー空間で行われる。一旦ＨＳＶカラー空間
に変換されると、カラー情報（色相）が残りの画像成分（彩度及び強度）から隔
離され除去される。Kuoは、彩度及び強度成分をカラーまたは色相成分を歪ませ
ることなく増加できることを示唆している。Kuoのカラー画像は、ＨＳＶカラー
空間における複数のピクセルで表される。Kuoは、一旦変換された後、ＨＳＶカ
ラー空間からＲＧＢカラー空間へ逆変換を行うが、これば常に効率的であると主
張している。好ましい実施例において、Kuoは、強度（Ｖ）と彩度（Ｓ）とを調
整する。要約すると、Kuoは、先ず、ＲＧＢからＨＳＶカラー空間への変換を行
い、２つの逐次変換関数をＶとＳにそれぞれ適用し、最後に、変化したＨＳＶを
ＲＧＢへ逆変換して表示する。

【０００６】 発明者は、彩度成分を加減するとカラーが影響を受けるため、Kuoの方式では
真のカラーの改善が行えないと主張する。カラー写真はＲ、Ｇ及びＢの３つの自
由度を有するが、白黒写真は１つの自由度があるにすぎない。３つの値を変換す
ると、各々がカラー成分だけでなく単一のカラー値（即ち、色相）と他の２つの
独立構造成分（即ち、彩度及び強度）を含むさらに３つの値が得られる。色相は
彩度に比べると極端な色の属性であるが、彩度は依然としてカラー成分である。
ドットの彩度を調整すると、ドットのＲＧＢ比率、従ってそのカラーに変化が生
じる。例えば、画像の輝度増加の一環として彩度を変化させる場合、その結果は
、記録装置またはカメラが、より輝度の高い条件またはより長い露出時間のもと
で真の世界の被写体から直接受けるであろう画像と同一ではない。

【０００７】 さらに、Kuoは、計算のオーバーヘッドまたは費用を最小限に抑えることを強
調し、またしようとしていることに注意されたい。しかしながら、KuoはＨＳＶ
ピクセルに対して行う調整（好ましくは２つ）に加えて、２つのＲＧＢ−ＨＳＶ
とＨＳＶ−ＲＧＢ変換を導入している。ＲＧＢからＨＳＶカラー空間への、また
はその逆方向の変換には、計算を集約的に行わなければならない数学的関数が使
用される。

【０００８】 従って、画像改善時、各ドットにつき真のカラーを維持できる、効率的な計算
により実行可能なプロセスが要望されている。

【０００９】 本発明は、必要とされる画像の輝度増加の大きさ、あるいはその輝度増加の性
質とは無関係に、画像の全ドットのカラーが如何なる状況においても維持される
方法を提供することにより、これらの問題を解決するものである。

【００１０】

【発明の概要】

本発明の作用効果は、デジタル画像記録装置により捕捉した光をバーチャルで
増幅されることである。これは、捕捉した画像を本発明により処理すると、処理
した画像内の各ドットが、デジタル画像記録装置が、そのドットについて、例え
ば、開口を増加させるかまたは集光時間を長くするように、集光能力または方式
を変化させたと同じように、変化することを意味する。この集光方式の改善は、
処理した画像全体に亘って一様に適用するか、または、ドット毎に変えるように
してもよい。デジタル記録装置の動的範囲を決して超えないようにし、ＲＧＢ光
三原色の空間で動作させ、またカラードットの各Ｒ、Ｇ、Ｂに同一処理を施すと
、バーチャルな光増幅が行われて、元の画像の真のカラーが維持される。

【００１１】 好ましい実施例では、ＲＧＢ空間内において、Ｒ、Ｇ、Ｂの３つの値が、デジ
タル画像の各ドットについて抽出される。Ｒ、Ｇ、Ｂの３つの値の最大値が各ド
ットにつき求められる。全てのドット最大値のうちの最大値、または画像最大値
を求め、各ドット最大値についてスケーリング係数を与えるスケーリング関数を
決定する。スケーリング係数、またはそれら係数を決定する関数を求め、ドット
最大値、さらに詳細には画像最大値に適用して、その結果得られる値がシステム
の既知の動的範囲を超えないようにする。ドット最大値に適用されると全く同じ
スケーリング係数をそのドットの残りのＲ、ＧまたはＢの各々に適用して、Ｒ、
Ｇ及びＢの間の元の比率が維持され、それにより真のカラーが維持されるように
する。

【００１２】 この改善方式は非常に効率的であり、各カラードットを改善するために同じス
ケーリング係数を掛ける３つの簡単な乗算を必要とするにすぎない。さらに、そ
して好ましくは、求めたドット最大値についてスケーリング係数の探索表を形成
することにより、スケーリング係数の計算をただ１度だけ行う。通常、動的範囲
は０−２５５（最大２５６個の異なる光強度）であり、従って、２５万ドットの
オーダーの通常の画像では、それらのうち少なくとも１０００個が同じ強度を有
するため、平均１０００個のドットに同じスケーリング係数を適用することが可
能であり、従って計算量がさらに節減される。一般的となりつつある大きな画像
では、さらに多くの計算を節減できる。

【００１３】 従って、本発明は、広い局面では、カラーを歪ませることなく、デジタル画像
を調整する方法を提供する。画像は複数のカラードットより成り、各ドットは３
つの主要なカラーであるＲ、Ｇ、Ｂの強度を表す少なくとも３つの独立した値を
有する。Ｒ、Ｇ、Ｂ値の各々は、システムの動的範囲の最小値と最大値の間にあ
る。

【００１４】 この方法は、 複数のドット最大値を得るために各ドットのＲＧＢカラー空間における３つの
ＲＧＢ値の最大値を求め、 各ドット最大値に所定のスケーリング係数を適用して、スケーリング係数が、
スケーリングされたドット最大値がシステムの動的レンジの最大値より小さいか
またはそれに等しくなるようにし、 ドットの２つの残りのＲ、ＧまたはＢ値の各々に所定のスケーリング係数を適
用するステップより成る。

【００１５】 上記方法で調整すると、その調整済み画像は、各ドットについてスケーリング
された複数の新しいＲ、Ｇ、Ｂ値より成り、ドットのＲ、Ｇ、Ｂ間の比率は、ス
ケーリング後では、スケーリング前と同一であり、このため真のカラーが維持さ
れる。

【００１６】 好ましくは、スケーリング係数は、連続スケーリング関数から得られる。スケ
ーリング関数は、画像範囲の少なくとも一部を、動的範囲の最大値を決して超え
ることなく、動的範囲の一部に基準化する。その動的範囲の大きさは画像の多数
のドットより小さいため、最初にスケーリング係数の探索表を形成すると、計算
効率が改善される。

【００１７】 好ましいスケーリング関数は、デジタル画像の大部分の審美性を向上させるレ
イジー「Ｓ」(lazy "S")曲線である。

【００１８】 別の好ましい実施例では、画像の一部だけ、通常は露出過小領域を選択して、
部分集合である画像範囲をシステムの実質的に動的範囲全体となるように規準化
することによりその細部を改善するが、これら全てを、任意のドットについてシ
ステムの動的範囲を決して超えることなく、また各ドットのＲ、Ｇ、Ｂの比率に
注意して真のカラーを維持するようにする。

【００１９】

【好ましい実施例の詳細な説明】

最初に、或るタイプのデジタル画像記録装置を用いて、画像を捕捉する。デジ
タル画像記録装置には、物理的なものと、バーチャルなものとの２つのカテゴリ
ーがある。物理的なデジタル画像記録装置は、デジタルカメラのように、光エネ
ルギーを測定してデジタル画像を記録する装置である。従来型フィルムを用いる
カメラのように、デジタルカメラは集光レンズ複合体を有し、デジタルセンサー
・アレイが画像を記録し、各ドットの値は光の実測値を表す。デジタル画像はま
た、従来式の写真をデジタル的に走査して得ることができる。写真では、集光が
従来型カメラで行われ、画像がフィルム上に記録されている。従って、物理的な
デジタル画像記録装置は、フィルム／プリント画像を形成するカメラと、それを
デジタル化するスキャナーとの組み合わせであってよい。他の例には、デジタル
映画、デジタル化された映画、デジタルＸ線等が含まれる。

【００２０】 バーチャルなデジタル画像記録装置は、現実を模写するコンピュータにより実
現されるものである。プログラムは、コンピュータの内部で写真のプロセスを論
理的に模写することによりバーチャルな画像（仮想現実におけるような）を形成
する。これらのデジタル画像は、「コンピュータモデル」が実際に存在したと仮
定した場合、写真が何に見えるかを示すものである。一例として、肝をつぶすよ
うな恐竜のシミュレーションを含む映画がある。

【００２１】 レンズ複合体は、種々のタイプの写真装置において光を集める装置である。少
なくとも１つのレンズがあり、通常はかかるレンズの集合体が存在する。レンズ
複合体は、開口絞りと、シャッターとを有し、これらは共に集光量を制限する。

【００２２】 レンズの集光能力は、対物レンズの表面領域で測定されることが多い。この面
積が２倍のレンズは、２倍の光を集めることができる。実際、レンズ複合体は、
実際に集光する光の量を２つの制御手段により制御できる。第１の制御手段は、
単位時間当たり集光される光の量を変化させる可変開口である。この面積が２倍
になるということは、単位時間に２倍の光が集光されることを意味する。第２の
制御手段はシャッターと呼ばれ、カメラ本体内に光が入射する時間を変化させる
。シャッターを開位置に維持する時間を２倍にすると、カメラに入射する光エネ
ルギーは２倍になる。

【００２３】 真のカラーのデジタル画像は、各ドットが光の赤、緑及び青（ＲＧＢ）の成分
の強さを表す３つの別個の測定値を有するドットの格子状配列体より成る。これ
は、ＲＧＢカラー空間として知られている。これらの画像には、コンピュータデ
ィスクの記憶空間を節約するために、種々の「圧縮方式」を用いる種々のコンピ
ュータファイルフォーマットが存在する。圧縮方式とは無関係に、かかるデジタ
ルファイルフォーマットは全て、ＲＧＢ値を有する格子状配列体のドットを記憶
する。

【００２４】 かかるファイルまたはシステムにより記憶される各Ｒ、ＧまたはＢ値の共通の
標準最大値は、現在、２５５である。従って、各ＲＧＢ成分の強度は０から２５
５の範囲内にある。ファイルフォーマットの中には０から１０２３の範囲の値を
記憶するものもあり、それよりも大きい範囲のフォーマットも考えられる。

【００２５】 動的範囲 出願人のデジタル画像記録装置を含む全ての装置は、エネルギーの相対的変動
を記録する能力の目安となる動的範囲を有する。上述したように、この動的範囲
は通常、記憶手段、ファイルまたはシステムにより設定され、通常は０−２５５
である。写真技術における成功の秘訣は、動的範囲全体をそれを超えることなく
利用することである。写真では、その秘訣は、明るい領域の細部と暗い領域の細
部の両方を欠落なしに捕捉することである。

【００２６】 フィルム写真技術において、ネガの有意な領域が完全に不透明になっている場
合、それは、その領域で光が強すぎるため全てのフィルム結晶が変化しているこ
とを意味する。写真のぼけた領域内では変差がなく、これはシステムの動的範囲
を超えたということができる。

【００２７】 デジタル写真技術において、光エネルギーの強度は光電センサーにより測定さ
れる。これらの値は、真のカラーフォーマットのコンピュータファイルとして記
憶される。システムの動的範囲は、格子状配列体内のある領域が最大値（例えば
、２５５）にセットされた場合に超過する。従って、明るい領域（仮説的に、２
５６−３００）内の変差は２５５として記録できるだけであり、従って、かかる
領域内では細部が失われている。

【００２８】 デジタル画像の場合のように、動的範囲を制限すると、捕捉される光の量によ
り画像が有意な影響を受けることがある。記録装置の動的範囲内にある光の１つ
の特定のドットを含む１つの画像を想定されたい。例えば、光は茶色の表面から
来るとする。光のドットは、３つのカラーの光、即ち、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び
青（Ｂ）につき測定される。露出時間を倍にして第２の画像を得る場合、上述の
ドットを含む各ドットにつき２倍の光が記録装置内に入る。光の範囲がシステム
の動的範囲にとどまる場合、３つの値（Ｒ、Ｇ及びＢ）全ては２倍になり、元の
茶色のドットの色は茶色のままである。入来する光を２倍にすることは、その強
度測定値が２倍になること、即ち、Ｒも、Ｇも、Ｂも２倍になることを意味する
。

【００２９】 例えば、デジタル情報の場合、光を（開口を大きくするか露出時間を長くして
）２倍にすると、相対的ＲＧＢ値も２倍となる。５０、３０、２０のＲＧＢ値は
それぞれ２倍の、１００、６０、４０になる。

【００３０】 各センサーに２倍の光エネルギーが当たると、センサーは２倍の刺激を受ける
。２倍の赤のエネルギーが赤のセンサーに当たるが、それ以外のエネルギーにつ
いては無関係である。２倍の緑のエネルギーが緑のセンサーに当たり、また２倍
の青のエネルギーが青のセンサーに当たる。

【００３１】 集光能力が増加するにつれて、同一ドットの原色の３つの測定値は、以下の表
１に示すように、比例的に増加するため、カラーは変化せず輝度だけが増加する
。

【００３２】 表１ ＲＧＢ測定値に対する集光能力の増加の影響 集光能力 説明 赤 緑 青 緑/赤 青/赤 1 "基準" 50 30 20 0.600 0.400 1.1 10％増 55 33 22 0.600 0.400 1.2 20％増 60 36 24 0.600 0.400 1.3 30％増 65 39 26 0.600 0.400 1.4 40％増 70 42 28 0.600 0.400 1.5 50％増 75 45 30 0.600 0.400 2 2倍 100 60 40 0.600 0.400 2.5 2.5倍 125 75 50 0.600 0.400 3 3倍 150 90 60 0.600 0.400 4 4倍 200 120 80 0.600 0.400 5 5倍 250 150 100 0.600 0.400 表１において、緑と赤の比率及び青と赤の比率は、集光能力とは無関係に一定
であることに注意されたい。

【００３３】 集光能力の基準レベルは便宜的に定めた人為的なものである。表１のドットの
カラーの「正しい」測定値とは何であろうか。雲で覆われた屋外で集光した画像
のカラードットの測定値は５０、３０、２０であり、明るい室内の設定で測定し
たカラードットは、集光能力が４倍となって、２００、１２０、８０かもしてな
い。

【００３４】 集めたエネルギーで集光能力を較正することができるが、実際にはめったに行
われない。我々自身の眼の集光能力は自然に変化する。夜間に非常に明るく見え
る街の光は昼間の光でははっきりしないが、その理由は、眼の虹彩が、自然によ
る光レベルの極端な変動に対処すべく、自動的に、夜間は開くが昼間は閉じるか
らである。発明者は、自然の昼光から人工的な夜の照明に亘る範囲に対して同じ
集光設定で対処できるに十分な動的範囲を有する記憶装置を知悉しない。良好な
画像を形成させる１つの方法は、記録が動的範囲外で行われないように集光能力
を光と共に変化させることである。同一のカラーまたはドットについて、５０、
３０、２０及び２００、１２０、８０の測定値は共に有効である。

【００３５】 赤、緑及び青の強度値のような３つの数のセットには、合計で６つの可能な比
率が存在し、それらはＧ／Ｒ、Ｂ／Ｒ、Ｇ／Ｂ、Ｒ／Ｇ、Ｒ／Ｂ、及びＢ／Ｇで
ある。これらの比率のうち２つだけが一義的であり、他の４つの比率は最初の２
つの異なるバージョンであるため冗長的である。例えば、Ｇ／Ｒ及びＢ／Ｒに基
づき、それ以外のものは、 緑／青＝（緑／赤）／（青／赤） 赤／緑＝１／（緑／赤） 赤／青＝１／（青／赤） 青／緑＝（青／赤）／（緑／赤）である。

【００３６】 原理的には、６つのうち任意のうち２つを選択できる。説明の目的のため、緑
／赤と青／赤の比率を選択する。

【００３７】 ＲＧＢの３つの値の強度値を効果的に選択するには、３つのＲＧＢ値の中から
最大値を選択するだけでよい。ＲＧＢがそれぞれ５０、３０、２０である場合、
赤が最大値であり、強度と２つの比率の計算は以下のようになる。

【００３８】 強度＝赤＝５０ 比率１＝緑／赤＝３０／５０＝０．６００ 比率２＝青／赤＝２０／５０＝０．４００ 逆に、以下のように、赤、緑及び青の値を逆算することができる。

【００３９】 赤＝強度＝５０ 緑＝強度*比率１＝赤*緑／赤＝５０*０．６００＝３０ 青＝強度*比率２＝赤*青／赤＝５０*０．４００＝２０ このＲＧＢの３つの値の人為的表示は有用であるが、それは任意のドットにつ
いて２つの比率が集光能力とは無関係であるためである。集光量だけが、強度成
分に影響を与える。

【００４０】 集光量が多すぎると、３つの原色ＲＧＢのうち少なくとも１つが動的範囲を超
え、正確に表示されなくなるため、カラーの測定値が歪む。集光能力の或る任意
の基準レベルにおいて５０、３０、２０である前の例のドットを考慮する。画像
を再び、しかしながら格段に大きい集光能力で記録する場合、少なくとも１つの
カラーが動的範囲からはずれてしまう。

【００４１】 表２ システムの動的範囲を超える集光能力の増加 集光能力 説明 赤 緑 青 緑/赤 青/赤 1 基準 50 30 20 0.600 0.400 3 3倍 150 90 60 0.600 0.400 5 5倍 250 150 100 0.600 0.400 5.1 5.1倍 255 153 102 0.600 0.400 5.2 5.2倍 255 156 104 0.612 0.408 6 6倍 255 180 120 0.706 0.471 7 7倍 255 210 140 0.824 0.549 8 8倍 255 240 160 0.941 0.627 9 9倍 255 255 180 1.000 0.706 10 10倍 255 255 200 1.000 0.784 11 11倍 255 255 220 1.000 0,863 12 12倍 255 255 240 1.000 0.941 13 13倍 255 255 255 1.000 1.000 1 “基準” 50 30 20 0.600 0.400 集光能力が５．１倍を超えると、緑／赤の比率も青／赤の比率も、（飽和状態
であるため）一定でないことに注意されたい。（デジタルセンサーであれ、フィ
ルムであれ）記録装置により測定可能なエネルギー量には最大値があるため、任
意の被写体には集光能力に実際上の限界がある。表２において、集光能力が基準
値の５倍を超えると、動的範囲はほぼいっぱいとなる。ドットの強度は２５０で
あり、記憶可能な最大値は２５５である。その最大値には、集光能力が正確に５
．１倍になると到達する。５．１倍ではドットの強度は２５５であり、しかも２
つの比率はそれぞれ依然として０．６００及び０．４００である。集光能力が５
．２倍になると、さらに多くの光が記録装置に入力される。赤のセンサーは数２
６０を記憶するであろうが、動的範囲を超えているため記憶することができず、
その値は２５５にクリッピングされる。緑と青のセンサーについては共に正確な
数が記憶されるが、全体のカラーとして不正確な数が記録される。これは、２つ
の比率が０．６００と０．４００の正しい比率から逸脱していることから分かる
であろう。集光能力が６倍になると、さらに多くの光が流入し、それに応じて歪
みも大きくなる。これらの比率も０．７０６及び０．４７１と、有意に異なって
不正確となり、これらは有意に異なるカラーに相当する。集光能力が８．５倍に
なると、青のセンサーもクリッピングされた値となる。光は、赤と青の原色の両
方で同じ強度を有するとして記憶される。青と赤の比率は１．０００であり、前
の歪んだカラー（赤みがかった茶色）がさらに歪んでオレンジ色となる。最後に
、集光能力が１２．２５倍では、３つのセンサー全てがクリッピングされ、カラ
ーが３つの全幅の強度の原色として記録されるが、これは白である。

【００４２】 記録装置の能力（動的範囲）を超えた集光を回避することが重要であるが、こ
れはカラーの歪みを生ぜしめるからである。

【００４３】 ＲＧＢの３つのカラーのうち任意の１つを基準カラーとして選択することがで
きる。緑が最も強いカラーである場合、そのカラーを３０、５０、２０（前の赤
の例と同じ基準集光能力を有する）と仮定すると、表３には同じ挙動が示されて
いる。

【００４４】 表３ 緑を最も強いカラーとする集光能力増加の影響 集光能力 説明 赤 緑 青 緑/赤 青/赤 1 基準 30 50 20 1.667 0.667 3 3倍 90 150 60 1.667 0.667 5 5倍 150 250 100 1.667 0.667 5.1 5.1倍 153 255 102 1.667 0.667 5.2 5.2倍 156 255 104 1.635 0.667 6 6倍 180 255 120 1.417 0.667 7 7倍 210 255 140 1.214 0.667 8 8倍 240 255 160 1.063 0.667 9 9倍 255 255 180 1.000 0.706 10 10倍 255 255 200 1.000 0.784 11 11倍 255 255 220 1.000 0.863 12 12倍 255 255 240 1.000 0.941 13 13倍 255 255 255 1.000 1.000 図示のように、緑／赤及び青／赤の比率が非常によく似た態様で歪んだ同じ状
況が存在する。この場合、赤／緑及び青／緑の比率は、赤の場合の前の５０、３
０、２０の例と同じような数（０．６００及び０．４００）を発生させる。

【００４５】 従って、ＲＧＢの３つのカラーのうち何れが最大値であるかには無関係に、対
称性が存在し、強度は（赤、緑、青）の値の最大強度として定義され、そしてカ
ラーの比率（赤／強度、緑／強度、青／強度）が得られる。これら３つの比率の
うちの１つは、強度は常に分子の１つに等しいため、正確に１に等しい。表１の
赤の場合、ＲＧＢ＝５０、３０、２０であり、そのため、強度は（５０、３０、
２０）の最大値であって、５０であり、カラーの比率は（５０／５０、３０／５
０、２０／５０）であって（１、０．６００、０．４００）である。

【００４６】 従って、赤、緑、青のそれぞれにつき、 カラー 強度 Ｒ／Ｓ Ｇ／Ｓ Ｂ／Ｓ 50,30,20 赤 1 0.6 0.4 30,50,20 緑 0.6 1 0.4 30,20,50 青 0.6 0.4 1 上述したように、カメラが同一の画像の別の設定と比較してより多くの光を集
めると、所与のドットは、記録装置の動的範囲内である場合、３原色の測定値の
比率は同じという性質を有する。ドットをＲＧＢの３つのカラーとして考えない
で、ドットを強度及び比率の組合わせとして考えることもできる。再び、基準強
度が５０として５０、３０、２０のドットでは、カラー比率は１、０．６００、
０．４００である。

【００４７】 画像の改善 カラー比率が変化しない限り、カラーに悪影響を与えることなく画像を調節す
ることができる。例えば、記憶装置が集める光が不充分である場合、光のパワー
または強度をカラーを維持しながらバーチャルに増幅することができる。

【００４８】 光を補正係数２でバーチャルに増幅またはスケーリングするためには、カラー
比率を変えないでその強度を２倍にする。例えば、（５０、３０、２０）のドッ
トの強度を倍増して１００にすると、５０*２*（１、０．６、０．４）＝（１０
０、６０、４０）のカラードットが得られる。同じ結果を、ただＲ、Ｇ、Ｂを２
倍にするだけで得ることが可能である。

【００４９】 この真のカラー光のバーチャルな増幅は、３つの原色全てに同じ数を乗算また
はスケーリングすることにより行う。出力値が動的範囲内にある限り、カラーは
歪まない。動的範囲は、Ｒ、ＧまたはＢの計算値が（２５５のように）画像のフ
ァイルフォーマットより使用される範囲より大きい場合、超えることになる。

【００５０】 代数的スケーリング関数から補正係数を取り出すことにより、３つのスケーリ
ングによっていずれの値も動的範囲を決して超えないようにすることが可能であ
る。

【００５１】 図１を参照して、Ｘ軸は、画像ドットの強度（赤、緑及び青の最大値）を表わ
す。０−１のスケールは、動的範囲の限界（０−２５５のような）を表わす。図
示の直線状対角線では、ドットの強度である５０（５０／２５６＝０．２）は、
０．２の出力値において１でスケーリングされている。従って、１の対角線は、
出力が入力と同一である「動作なし」の状況に対応する。しかしながら、スケー
リング関数が１をはずれると、出力値は入力値と異なるようになり、画像が変化
する。

【００５２】 動的範囲を０から１．０にスケーリングするには、現在の強度値（ＲＧＢの３
つのカラーの最大値）をこの動的範囲内に記録可能な最大数で割算するだけでよ
い。その数を２５５とする。任意のドットは、そのドット最大強度が０と２５５
の間の数であろう。ドットの最大値を０及び１．０にスケーリングするには、強
度を２５５で割算する。

【００５３】 入力軸と出力軸は共に、ＲＧＢの３つのカラーのうちの最大値（即ち、ドット
最大値）を表わす。入力は、考慮中のドット最大値である。出力は、この方法に
より算定されるＲＧＢの３つのカラーの調整済みドット最大値に対応する。

【００５４】 ドット最大値 入力ＲＧＢの３つのカラーの最大値を見付ける１つの方法は、最大値として１
つを選択し、それ以外をぞれぞれテストして、それ以外のものが大きければ最大
値をそれに再設定することである。以下の３つの行の擬似コードは、ドット最大
値の選択を示す。

【００５５】 強度＝赤 強度は赤の値にセットされる。

【００５６】 強度が緑よりも小さければ、強度は緑に等しい。

【００５７】 強度が緑より小さければ、それを緑の値に再設定する。

【００５８】 強度が青より小さければ、強度は青に等しい。

【００５９】 強度が青より小さければ、それを青の値に再設定する。

【００６０】 図１を参照して、任意のスケーリングまたは補正は、図示の１×１グラフに制
限される。入力軸は０から１の領域に制限され、出力軸は０から１の範囲に制限
される。これは、調整済みまたは補正済みドットの強度が動的範囲を超えないこ
とを意味する。

【００６１】 制限されたグラフ内にプロットできる任意のスケーリング関数は、真のカラー
光のバーチャルな増幅に用いることができる。特定のグラフの性質は、最終的な
審美性と用途に影響を与える。特定の関数がその用途にとって適当なものとして
選択されるが、それが画像全体または画像の一部の輝度の調整か、もしくは他の
調整であるかには無関係である。

【００６２】 スケーリング関数による補正の２つの実施例として、補正値の探索表（動的範
囲により決定される有限な数）を形成するものと、それより効率の低い、各ドッ
トを順番に別個に計算する方法がある。１つの画像において、ある特定のドット
の強度の値は、他の多くのドットについて何回も繰り返されることがわかるであ
ろう。従って、計算を効率的に行うには、探索表の場合、補正値を１回だけ計算
して、何回も適用することができる。

【００６３】 探索表によるアプローチでは、特定のスケーリング関数の特定に必要なパラメ
ータが一旦分かると、全ての補正値（通常は、２５６で、これは動的範囲の限界
による）をサブルーチンにより計算し、結果を探索表に記憶させて、各々が１回
だけ計算されるようにする。補正値は、その後、このようにして探索する（擬似
コード例は） ｃｏｒｒ＝ｃｏｒｒａ（強度） 上式において、ｃｏｒｒは、現在のドットの特定の補正値であり、 ｃｏｒｒａ（）は、補正値を記憶させる探索表またはアレイで
あり、 強度は、現在のドットのＲＧＢのドット最大値である。

【００６４】 もう１つの（効率の低い）方法は、関数により特定のドットの補正値を計算し
て、各ドットについて順番に計算することである。その例は、 ｃｏｒｒ＝ｃｏｒｒｅｃ（強度） 上式において、ｃｏｒｒは、現在のドットの特定の補正値であり、 ｃｏｒｒａ（）は、その名前をこのようにただ呼ぶことにより
実行される補正関数アレイであり、 強度は、現在のドットのＲＧＢのドット最大値である。

【００６５】 入力及び出力値を与える、グラフのスケーリング関数に沿う所与の点は、補正
倍数または係数を取り出すために使用する。補正係数は、出力値／入力値に等し
い。

【００６６】 それぞれのカラー比率を維持するように、ＲＧＢの３つのカラー値全ては、ド
ット最大値に対してまたはそれにより特定されたと同じ補正係数ｃｏｒｒにより
乗算される。

【００６７】 従って、赤＝赤*ｃｏｒｒ；緑＝緑*ｃｏｒｒ；青＝青*ｃｏｒｒであり、赤、
緑、青は最終的に、補正前後の現在のドットの値を持つようになる。これら４つ
の考え方を組み合わせたものが、真のカラー光のバーチャルな増幅である。動的
範囲を超えることは決してなく、カラーは常に維持される。

【００６８】 実施例 画像は、種々の方法で読み取ることができる。発明者は、表示された画像情報
についてのその方法により、種々のグラフィックス・コンピュータファイルフォ
ーマットを検討する必要性を回避している。現在、Visual Basic（ウィンドウズ
（登録商標）のＯＳ上で動作可能なプログラミング言語）及び他の多くの最新プ ログラミング言語は、画像の読み取りを可能にする簡単な命令を有することを発 明者は知悉している。Visual Basicでは、１つの命令として、pbox.Picture=Loa dPicture(file_in)があり、pboxは画像の表示に使用されるpicture box object であり、Pictureは被写体に画像を割当てる方法であり、LoadPicture()は画像フ ァイルを読取る関数であり、file_inは読取るファイル名である。この命令をVis ual Basicが発生すると、画像ファイルはpicture box objectと呼ばれるプログ ラミングツールにおいてスクリーン上に読取られ表示される。画像をセーブする 同様な方法がある。

【００６９】 図２を参照して、単純化されたコードは、画像に適用される真のカラーのバー
チャルな増幅法のVisual Basicによる方式を示す。この単純化された方式は、最
小限、１６ビットのビデオカードを必要とするが、２４ビットのビデオカードが
好ましい。図２のコードは、ビデオカードそれ自体からカラー値を引き出すこと
に向けられている。これは最も効率の良い方法ではなく、画像を主ＲＡＭメモリ
に記憶させることにより有意な改善を行うことが可能である。これにより、ビデ
オカードへのアクセスが全く不要となり、Visual Basic機能であるpbox.Point(i
cccol,irow)から戻されたような組合わせのカラー変数からＲ、Ｇ及びＢ値を除
去する抽出ステップがなくなる。メモリにアクセスすることにより、効率が約７
倍増加する。

【００７０】 簡単に言うと、このプロセスは、ドットの矩形表示画像の調整を可能にする。
例えば、画像が暗く、ドット最大値の任意のものの最大強度がたった約１２８、
あるいはシステム動的範囲の半分にすぎない場合がある。最も簡単なケースとし
て、画像範囲を線形関数としてダイナミックレンジにスケーリングする。従って
、１２８である最大値を２５５に規準化すると、全てのドット最大値の強度は２
倍となる。従って、スケーリング関数は定数２に過ぎず、探索表による結果は任
意のドット最大値につき２である。画像の各欄には、カラーの値が青、緑及び赤
について抽出される。ドット最大値は赤としてセットされ、緑と青はその強度を
３つの中の最大値にリセットするためにテストされる。補正値を表で探索するが
、この場合は定数２である。ＲＧＢの各値は２によりスケーリングされ、スケー
リングされた最大値は１２８*２または２５６で、動的範囲の最大値である。変
更されたドットはディスプレイに書きこまれ、全てのカラーが動的範囲を超える
ことなく維持される。

【００７１】 用途−スケーリング関数の効果 画像に適用されるスケーリング関数には事実上無限の選択があるため、種々の
異なる対象に合うような種々の効果がある。時として、画像の品質により、何れ
の関数を用いるか、即ち、暗い画像の輝度をただ増加するように設計された関数
かまたは画像の他の部分に対する影響をほとんど考慮せずに狭い部分から細部を
抽出するように、画像内の特定強度を増加させるさらに特殊な関数を用いるかが
決まる。

【００７２】 用途−バーチャルなレンズ 開口とシャッターは共に、それ自体に問題がある。写真の被写体が動く場合、
シャッターが開いている時間を短くすることができるだけであり、そうしないと
画像はその動きによりぼける。

【００７３】 開口が開くと、被写界深度（焦点にある距離の範囲）が減少する。正しく焦点
を合わせても、開口が大きいと、小さな範囲の距離だけが焦点内に入る。この「
歪み」は、レンズ自体の球形の形状による。開口が小さいと、被写界深度がよく
なるが、それはレンズのほぼ平らな中心部分だけを用いるからである。開口を最
も小さい値にすると、最大の被写界深度が得られる。

【００７４】 実際、写真（そして集光一般）は、これら２つの効果のトレードオフである。
動きのない光景は、開口を小さく、シャッター速度を遅くして、大きな被写界深
度にすることができる。レーシングカーは被写界深度を犠牲にする場合に限り撮
影することができ、シャッターは長い間開くことができないため、開口はより多
くの光を集めるために開かなければならない。

【００７５】 「通常」品質のレンズを用いて速い速度で運動するものの撮影するのであるが
、被写界深度を失いたくない場合を想定する。本発明のプロセスを使用しないと
、これを行うことができない。従って、制御装置を、通常の写真家の感覚で、集
光量が少なすぎるように設定すると、補正前の画像は暗すぎるが、被写界深度は
維持される。動的範囲の全部を占める光の量の４分の１（２５％）を集めると仮
定する。画像はほぼ黒であり、最も高い記録値は６３であるが、動的範囲の限界
は２５５である。この画像は暗い領域の細部をはっきりさせるために補正するこ
とができる。

【００７６】 従って、第１の実施例では、図３を参照すると分かるように、グラフは直線で
あり、（ｘ、１．０）（ｘは測定画像全体の最大値）の点で終端する。この最大
値は改良型ヒストグラムにより見付けることができる。この例において、ｘは０
．２５であるが、１と０の間の任意の値でよい。本発明の好ましい実施例では、
高品質レンズの被写界深度を持つ場合は別として開口をさらに開くと同じ方法で
光が事実上増加される。このプロセスは、不適当なレンズの設定により写真が暗
くなりすぎたと言うような「大失敗」をとり返すために使用することが可能であ
る。

【００７７】 バーチャルな虹彩 第２の実施例では、図８を参照すると分かるように、画像の最も暗い部分は暗
いままであり、はっきりしない部分の輝度が増加しているが、画像の明るい部分
はほとんど影響を受けないように、グラフを選択することができる。図８及び同
様な形状の滑らかな非線形グラフは、本発明の真のカラー光のバーチャルな増幅
に用いる場合、虹彩を真似る効果がある。出力画像は、たまたま、人の視覚の経
験を記憶する視覚メモリによく似ている。発明者は、この改善をバーチャルな虹
彩と呼ぶ。

【００７８】 非線形グラフの穏やかな性質は、質の良い入力画像を魅力的な処理画像に確実
に変える。この審美性を維持する重要な特徴は、グラフが依然として滑らかであ
り、グラフの勾配が決して０ではなく、滑らかに変化して、全体的に正味の輝度
増強効果がある点にある。

【００７９】 図８において、スケーリング関数は、システムの動的範囲の最小値と最大値の
漸近線を近似する。関数が動的範囲の最小値及び最大値の正接に近付けば近付く
ほど、補正がより厳しくなる。

【００８０】 細部のバーチャルな改善 簡言すると、写真の任意のフレームは、開口及びシャッターのただ１つの設定
の結果である。研究を進めるにおいて、これには、写真のある特定の領域では細
部が鋭敏になるという困った問題がある。第３の実施例では、そのある特定の鋭
敏な領域において細部をはっきりさせるプロセスが提供される。

【００８１】 図４を参照して、興味のある領域を選択し、ヒストグラムにより、その領域の
最小強度を持つドットが０．３０であり、最大強度を持つドットが０．５０であ
ることを見つける。この領域は、動的範囲の２０％を使用するにすぎず、これは
コントラストが微妙である、眼には事実上識別不能であることを意味する。

【００８２】 図４に示すような３部分線形スケーリング関数を適用すると、これらの小さな
コントラストが、その特定の領域からの出力が動的範囲の８０％に亘って変化す
るにつれて大きなコントラストとなる。

【００８３】 入力が０．３０以下及び０．５０以上の小勾配のラインは、画像のより暗い及
びより明るい部分の細部をぼかす効果がある。各ドットにおいて得られるカラー
は決してぼけたものではなく、画像の明るい部分が良好な基準を与える。

【００８４】 写真の任意の領域を選択することができる。図５を参照して、影部分のぼけた
文字のような、非常に暗い領域における細部が明らかになる。図６は、雪の中の
軌跡のような、明るい領域内の細部を如何にしてはっきりさせるかを説明するも
のである。任意数の領域における細部は、ただ興味のある領域を選択して補正を
加えることにより改善することができる。

【００８５】 さらに詳説すると、画像の任意の領域または部分を最適化できる。最初に、領
域を同定する必要がある。ＧＵＩでは、これは、マウスのクリック及びドラッグ
操作により容易に行える。これは、ウィンドウズのＯＳにより、マウスボタンを
クリックした時に指示させることにより、オブジェクト志向プログラミングで実
施可能である。Visual Basicでは、マウスボタンを押すか、解放すると同時に実
行されるサブルーチン（各プログラムにつき）が組み込まれている。

【００８６】 ユーザーは、画像内の任意の矩形領域を選択できる。座標は、xdwn, ydwn, xu
p, yupとして共通メモリに蓄積される。写真の例＃１及び＃２の画像上に重ねた
矩形部分を参照されたい。

【００８７】 バーチャルレンズ及び細部のバーチャルな改善の両方において、「改善ヒスト
グラム方式」につき言及した。ヒストグラムは、発生回数を発生した値に対して
測定するものにすぎない。

【００８８】 例えば、表４に示すように、ＲＧＢの３つのカラーのセットについては、 表４−標準的なヒストグラム方法 “赤、 緑及び青の値は別個に取る” ドット＃ 赤 緑 青 値 発生回数 1 1 1 1 2 0 0 1 0 2 3 2 2 1 1 11 4 4 3 1 2 3 5 4 4 4 3 7 6 3 2 1 4 5 7 5 1 1 5 2 8 3 3 1 9 4 3 1 合計 30 10 3 3 5 この例では、各々が３つの値（赤、緑、青）を有する１０個のドットがあり、
これら３０個の値はそれぞれ０から５の範囲内にある。通常のヒストグラムは、
各値（０、１、２、３、４、５）が発生する回数の合計を加算することにより計
算する。

【００８９】 改善ヒストグラム方式（強度は最大値（赤、緑、青）に等しい）は、以下の表
５に記載されている。

【００９０】 表５−改善ヒストグラム方法 “赤、緑、青の値は、最大値のヒストグラムでは、１つのユニットとして取
る” ドット＃ 赤 緑 青 強度 値 発生回数 1 1 1 1 1 2 0 0 1 1 0 0 3 2 2 1 2 1 2 4 4 3 1 4 2 1 5 4 4 4 4 3 2 6 3 2 1 3 4 3 7 5 1 1 5 5 2 8 3 3 1 3 9 4 3 1 4 合計 10 10 3 3 5 5 ヒストグラムの形成に利用するのは、最大強度の発生回数であって、赤、緑及
び青のそれぞれの値ではない。

【００９１】 これは本願の性質に合致するものであり、それは、赤、緑及び青の値を、強度
と比率を有する１つのユニットとして（３つの独立の値としてでなく）扱うもの
である。

【００９２】 ヒストグラムは、xdwn からxupの行範囲と、ydwn からyupの列範囲のドットだ
けを考慮して形成する。

【００９３】 図７ａを参照して、改善ヒストグラム方式を適用するコード例を提供する。 この時点において、ヒストグラムを形成すると、マークした領域のＲＧＢの３つ
のカラーの強度についてそのランニング合計値が分かる。ヒストグラムのデータ
に反映されるように、始め及び終わりの有意な強度を求める。

【００９４】 その領域を表さないデットなまたは飽和状態の記録要素及びそれ以外の「漂遊
値」のようなエラーを回避するために、関連のドットを発生回数の２％及び９８
％に制限して、最小及び最大の関連ＲＧＢ強度を表わすことができる。

【００９５】 ヒストグラムによりカウントされる強度の数は、合計で、最後のランニング合
計値に等しく、従って、２％と９８％の値は容易に見付けることができる。図７
ｂは、ユーザーが選択するボックス内の強度範囲に相当する強度インデックス(h
min及び hmax)の範囲を決定するコードを示す。

【００９６】 図４を参照して、改善ヒストグラム方式によると、動的範囲の最大値である０
．３０と動的範囲の最大値である０．５０は、ユーザーが選択する画像部分の最
小強度及び最大強度値であることが分かっている。（ボックスについては、写真
の例＃１、＃２を参照されたい。） また、改善ヒストグラム方式により計算される範囲は、動的範囲の大部分に亘っ
て可変であるように変更すべきであると仮定された。

【００９７】 そのため、hmin及び hmaxの入力範囲を何に変化させる必要があるであろう。
それが動的範囲の大部分を占めることが望ましい。うまく推量すると、その値は
動的範囲の８０％であり、暗い領域及び明るい領域が基準として使用できるよう
にそれらに亘ってわずかに残っている部分がある。

【００９８】 アプリケーションのコードでは、選択した領域の出力強度範囲は、動的範囲の
最大値の０．１乃至０．９に最初に設定された。その後、０．２乃至０．９にア
ップでリセットされたが、その理由は、多くの画像を観察した後これらの数がよ
く見えるからである。

【００９９】 コードは、探索表を、改善ヒストグラム方式に基づいて計算することにより、
入力強度の範囲を求めるために使用され、ほぼ任意の出力範囲０．２乃至０．９
が得られた。

【０１００】 図４のグラフは、一般的に意味において、各々が２つの終点を有する３つのラ
インセグメントより成ると考えることができる。

【０１０１】 表６−ラインセグメント ラインセグメント 開始 終了 ＃1 (0, 0) (ｘmin, O.20) ＃2 (ｘmin, 0.20) (ｘmax, O.90) ＃3 (ｘmax, 0.90) (1.0, 1.0) 上式において、xmin及び xmaxは改善ヒストグラム方式により計算されている
。即ち、 xmin = hmin/drmx xmax = hmax/drmx 両方の入力軸は、動的範囲で測定される。入力値は、ドット強度（ＲＧＢの最
大値）に関するものである。グラフは０乃至１のボックスを離れることは決して
ない。これらの制限は、任意特定のプロセスにおいて任意のスケーリング関数に
より常に満足される必要がある。

【０１０２】 その結果、出力値は、図２について説明したものに等価のプログラムにより計
算され、探索表はグラフには正確に一致しないが、出力と入力の比率を保持する
。

【０１０３】 ラインの各セグメントは、「勾配切片」を有する代数式で表わすことが可能で
あり、その一般式はｙ＝ｍ*ｘ＋ｂである。これらのラインセグメントの各々に
つき、線形方程式及びスケーリング係数が求められる。３つの式から補正または
スケーリング係数のアレイを形成することができる。出力値をシステムの動的範
囲で割算すると、出力と入力の比率が得られる。

【０１０４】 このバーチャル細部改善方式、または、通常はっきりしない領域を解明できる
フォレンシックフラッシュ(forensic flash)は、任意の目標の動的範囲を細部が
改善されるように最大にする。これは目標領域に制限されず、ユーザーの選択部
分と同じ強度を有する写真の任意の部分もそのように改善される。任意の目標領
域を選択することが可能であるため、同じ写真について多数の有益な補正を行な
うことができる。ユーザーが選択した強度範囲よりも大きい領域の補正は、真の
カラーの性質により有益な基準値として維持される。

【０１０５】 実施例 バーチャルフラッシュ−バーチャルな虹彩 図９及び１０に示す例は、物理的集光装置または画像記憶装置の制約に対する
補正を説明するものである。フレーム毎に１つの開口及びシャッターの設定は、
写真が実在経験についての人の記憶から変化しやすいことを意味する。眼の虹彩
は、コントラストに遭遇すると、自動的な調整を行う。日当たりのいい日の公園
では、日向から日陰へ移動すると虹彩が開くため、全ての芝生は緑であるように
記憶されるが、写真では日陰の芝生は黒になることが多い。

【０１０６】 写真＃１（図９ａ―９ｆ）僧院の旅行者の写真 この例は、種々の従来技術の方法と本発明による画像改善方法を示す。従来技
術の方法のアプローチでは、興味のある部分につき輝度がちょうどよくなるまで
、画像を「操作」する。これは主観的方法であり、熟練したユーザーとは必要な
妥協点を見つけるのに習熟した者である。図９ａでは、写真を走査して得た元の
画像は非常に暗いが、２５６のシステムの（５及び２５４の外側にドット最大値
がある）動的範囲の全てまたは大部分を依然として利用している。

【０１０７】 図９ｂ−９ｄは、従来技術の画像輝度増加方法を示す。図９ｂは、画像の輝度
を８０％だけ増加することにより行う。図９ｂの画像は明るいが、カラーはひど
くあせたものであり、空の色も変化している。図９ｃは、コントラストが５０％
にセットされた、図９ｂの従来技術により輝度を増加した画像を示す。コントラ
ストは、輝度増加の際に失われたカラーを復元しようとして増加してある。画像
の細部のどの位の部分が失われたかに注意されたい。この方法では、ドットの多
くがエッジを過ぎて（動的範囲の外側に）押し出されている。図９ｄは、彩度が
５０％にセットされた、図９ｂの輝度増加画像を示す。彩度の増加は、カラーを
復元させるための別のテクニックである。その結果、空はほとんど元の状態に戻
っているが、画像の残りの部分にはかなりの、そして見苦しいカラーの歪みがあ
る。

【０１０８】 本発明の方法を実施すると、写真は、図９ｆに示すように、著しく改善される
。図９ｅでは、５乃至２５４の画像範囲が、０乃至２５５に線形的にマッピング
されている。元の画像は、既にほとんど全範囲であったため、その効果は小さい
。しかしながら、出力画像を動的範囲全体を使用するようにすることができる。
図９ｆにおいて、図８のスケーリング関数は、優れた画像を得るために使用され
た。全てのカラーは、走査時では、その画像にとって真であり、細部のロスがな
いと、眼にとってに鮮やかである。

【０１０９】 写真＃２（図１０ａ−１０ｆ）巨石柱の旅行者の写真 図１０ａの元のフレームでは、非常に明るい状態のため石は影の中にある。図
１０ｆにおいて、本発明のバーチャル虹彩方式は、虹彩が自動的に品質の悪い写
真を良質な写真に変えると同じように補償を行う。

【０１１０】 さらに詳細には、図１０ａにおいて、被写体は非常に暗く、再び動的範囲の全
て／大部分を使用する（ヒットの１％だけが６及び２５３の強度の外側にある）
。この画像は細部をはっきりさせるために誰かにより「予め処理」されていた。
空はほとんど白であるが、雲は依然として写っている（本願の図は、雲の実際の
存在感を必ずしも保持していない）。従来技術は可能な限りの処理を行っていた
が、被写体は依然として暗すぎる。図１０ｂは、従来技術の方法により画像の輝
度を６０％増加したものを示す。画面が明るくなったが、色はひどくぼけており
、石のカラーは全く失われている。細部の中にはこのプロセスだけで失われるも
のがある。グレースケールによる場合でも、「赤」の岩が石の左で白くなってお
り、図１０ｂの画像の左にある。図１０ｃは、コントラストが４０％にセットさ
れた、図１０ｂの輝度増加画像である。石は領域によってはいくらかのカラーを
取り戻したところがあるが、他の領域はそうでないことに注意されたい。画像の
細部が如何にたくさん失われているかについても注意されたい。図１０ｄは、彩
度が１５％にセットされた、図１０ｂの輝度増加画像である。「見方によっては
正しい」と言える、カラーの改善が見られるが、幾分赤及び黄色のような人工的
カラーを加えられている。多量の補正は不要である写真でも、各ドットの彩度を
走査すると、記録されたものとは異なるＲＧＢ比率が得られる。せいぜい妥協的
な解決が図られるだけである。

【０１１１】 本発明の方法を用いると、図１０ｅでは、６乃至２５３の画像範囲が０乃至２
５５の範囲に線形にマッピングされ、このため出力画像が動的範囲の全体に亘る
ものとなる。図１０ｆでは、図８のスケーリング関数が、細部のロスのない卓越
した真のカラー画像を得るために再び使用された。

【０１１２】 フォレンシックフラッシュ−細部のバーチャルな改善 写真＃３（図１１ａ、１１ｂ）衛星 図１１ａにおいて、衛星は影の中にあり、表面が非常に暗い。これは、宇宙空
間では、光のコントラストが極端なため、しばしば起こる。重要なドッキング用
開口が視認できない。第３の実施例のフォレンシックフラッシュ補正方式により
、暗い領域内において窓またはボックスを選択し、ヒストグラム方式を用いて、
その領域に適した補正グラフを形成した。

【０１１３】 図１１ｂの処理済み画像は、暗い部分の中の細部を示す。白い円でマークされ
たドッキング用開口がはっきりと見える。

【０１１４】 写真＃４（図１２ａ、１２ｂ）気球 図１２ａの元の画像では、気球の下側は影の中である。これは、レンズが空を
向いている時の写真によく起こる現象である。特に、テイル部分が暗すぎるため
、識別マークが見えない。

【０１１５】 第３の実施例の方式に従って、このテイル領域を選択し、ヒストグラム方式を
用いてその領域に適した補正グラフを形成する。その結果、図１２ｂに示すよう
に、処理済み画像では、以前ぼけていた暗い領域の文字が見える。気球は、コロ
ンビアＮ３Ａと識別できる。

【０１１６】 写真＃５（図１３ａ、１３ｂ）自動車のプレート 図１３ａの元のフレームでは、自動車のライセンスプレートはほとんど影の中
でぼけた状態である。プレートを読むことができないために、自動車を識別でき
ない。第３の実施例を用いると、プレートを選択し、ヒストグラム方式によりそ
の領域に適した補正グラフを形成する。

【０１１７】 その結果、図１３ｂに示すように、処理済の画像から、その自動車が通常のプ
レートでなくてクラシック・ムスタングの文字を有することが分かる。

【０１１８】 写真＃６（図１４ａ、１４ｂ、１４ｃ）雪の中の軌跡 図１４ａにおいて、２人のスキーヤーがいる。彼らの軌跡は識別できるが、は
っきりしない。第３の実施例のフォレンシックフラッシュ補正方式に従って、窓
またはボックスを雪の中の軌跡の過露出領域内に選択し、ヒストグラム方式によ
りその領域に適した補正グラフを形成した。

【０１１９】 図１４ｂの処理済画像からは、過露出領域内の細部が分かる。雪の中の軌跡を
はっきりと識別できる。

【０１２０】 同様に、写真の中のスキーヤーの顔の暗い部分にウィンドウまたはボックスを
設定した。図１４ｃは、写真のこの領域に特に適した補正グラフを形成するため
のヒストグラム方式の結果を示す。スキーヤーの特徴は、図１４ａの元の写真に
はっきりと見ることができる。

【０１２１】 概要 本願で説明した重要な思想は、以下の６つのファクターを組合わせたものであ
る。それらは、ＲＧＢカラースペースにおける（補正グラフによる）補正；補正
軸の精度；システムの動的範囲に対する領域及び範囲の制約；グラフの特性；及
び３つのカラーＲ、Ｇ及びＢに対する同じ補正係数の適用である。

【０１２２】 補正は、真のカラーを維持するためにＲＧＢカラー空間で適用する必要がある
。上記の特性を実現する任意の補正グラフを用いることができる。入力及び出力
軸は、ＲＧＢの３つのカラーの最大値を表わす。入力は考慮するＲＧＢの３つの
カラーの最大値であり、出力は真のカラー光のバーチャルな増幅の結果として計
算されるＲＧＢの３つのカラーの最大値に相当する。補正は動的範囲に制限され
る。これは、計算したドットの強度が動的範囲に制限されることを意味する。制
限範囲内にプロット可能な任意のグラフを、そのプロセスに使用できる。特定の
グラフの性質は、補正の強調部分に影響を与える。再び、全て３つのＲＧＢ値を
グラフから得たスケーリング係数で乗算する必要がある。グラフ上の所与の点は
入力と出力値を有する。補正値はこれら２つ比率（割算）に等しく、全ての３つ
のＲＧＢの３つのカラー値は出力と入力の比率で乗算する。

【０１２３】 これらの思想を実現すると、全てが入力デジタル画像の各点の本質的なカラー
を保持するが、ドット毎に容易に実効集光能力を変化させるプロセスが得られる
。

【０１２４】 上記実施例の間の相違点は、与えられた制限の中でグラフを変更したものであ
る。真のカラー光のバーチャルな増幅によると、新規で有用な結果は、画像の改
善が必要な場所を同定し、その必要性を充足する合理的なグラフを選択すること
にかかっている。

【図面の簡単な説明】

【図１】 図１は、入力される各Ｒ、ＧまたはＢドットの最大値を調整済み出力ドット最
大値に補正する線形関数を表わすグラフであり、これらの最大値はシステムの動
的範囲に制限されている。この特定の関数は単位関数であり、ドット最大値の中
の最大値を予め１．０にスケーリングすることにより入力を動的範囲に規準化し
ない限り、補正を行なわない。

【図２】 図２は、デジタルスクリーン画像を読み取り、カラードットを抽出し、ドット
最大値を見付け、ドット最大値の補正係数を適用し、その補正係数をドットの全
ＲＧＢ値に適用し、補正済みカラードットをスクリーンに書き込むVisual Basic
の簡単なコード例である。

【図３】 図３は、例えば、被写界深度を改善するように小さい開口を用いることにより
、意図的に露出不足になった画像を改善するように設計されたスケーリング関数
を示すグラフである。

【図４】 図４は、ドット最大値の特定領域内のコントラストを、その範囲の２０％を動
的範囲のほぼ１００％またはほぼ全体にスケーリングすることにより、画像の範
囲の０．３乃至０．５に改善するスケーリング関数を示すグラフであり、暗い領
域と明るい領域のコントラストが減少している。

【図５】 図５は、暗い領域のドット最大値を画像範囲の０．１乃至０．２になるように
改善する、図４によるグラフである。

【図６】 図６は、明るい領域のドット最大値を画像範囲の０．９乃至０．１の間になる
ように改善する、図４によるグラフである。

【図７ａ】 図７ａは、ＧＵＩを用いてｘ1、ｙ1及びｘ2、ｙ2のウィンドウ領域を選択し、
ウィンドウ内のデジタルスクリーン画像を読み取り、カラードットを抽出し、ド
ット最大値を見つけ、ドット最大値の補正係数を適用し、ドット最大値の発生個
数のヒストグラムを形成するためのVisual Basicの簡単なコード例である。

【図７ｂ】 図７ｂは、第３の実施例に従ってヒストグラムを発生させるVisual Basicの簡
単なコード例である。

【図８】 図８は、単位対角線に亘って重畳した可変スケーリング関数を示すグラフであ
る。この可変関数は、画像の輝度増加により審美性を増加するものである。スケ
ーリング関数は、暗い領域を暗くし、明るい領域を明るくする、三次曲線のよう
な、滑らかな曲線である。

【図９ａ】 図９ａは、元の画像である僧院の写真である。

【図９ｂ】 図９ｂは、従来技術により輝度を増加した僧院の写真である。

【図９ｃ】 図９ｃは、従来技術により輝度を増加し、コントラストを調整した僧院の写真
である。

【図９ｄ】 図９ｄは、従来技術により輝度を増加し、彩度を調整した僧院の写真である。

【図９ｅ】 図９ｅは、本発明の第１の実施例により輝度を増加した僧院の写真である。

【図９ｆ】 図９ｆは、本発明の第２の実施例により輝度を増加した僧院の写真である。

【図１０ａ】 図１０ａは、元の写真である巨石柱の写真である。

【図１０ｂ】 図１０ｂは、従来技術により輝度を増加した巨石柱の写真である。

【図１０ｃｂ】 図１０ｃは、従来技術により輝度を増加し、コントラストを調整した巨石柱の
写真である。

【図１０ｄ】 図１０ｄは、従来技術により輝度を増加し、彩度を調整した巨石柱の写真であ
る。

【図１０ｅ】 図１０ｅは、本発明の第１の実施例に従って輝度を動的範囲全体に増加した巨
石柱の写真である。

【図１０ｆ】 図１０ｆは、本発明の第２の実施例に従って輝度を増加した巨石柱の写真であ
る。

【図１１ａ】 図１１ａは、衛星の元の写真である。

【図１１ｂ】 図１１ｂは、本発明の第３の実施例に従って輝度を増加した衛星の写真である
。

【図１２ａ】 図１２ａは、気球の元の写真である。

【図１２ｂ】 図１２ｂは、本発明の第３の実施例に従って輝度を増加した気球の写真である
。

【図１３ａ】 図１３ａは、自動車のライセンスプレートの元の写真である。

【図１３ｂ】 図１３ｂは、本発明の第３の実施例に従って輝度を増加した自動車のライセン
スプレートの写真である。

【図１４ａ】 図１４ａは、雪の上のスキーヤーとスキーの軌跡を示す元の写真である。

【図１４ｂ】 図１４ｂは、本発明の第３の実施例に従って写真の一部の輝度を増加したスキ
ーヤー及び雪の上のスキー軌跡の写真である。

【図１４ｃ】 図１４ｃは、本発明の第３の実施例に従って写真の一部の輝度を増加したスキ
ーヤー及び雪の上のスキー軌跡の写真である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ， ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，Ｃ Ｎ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ， ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，Ｋ Ｐ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ， ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，Ｓ Ｇ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ Ｆターム(参考） 5B050 AA09 BA15 DA04 EA08 EA09 FA03 FA05 5B057 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC01 CE16 CH08 5C077 LL19 MP08 PP10 PP32 PP43 PQ12 SS01 TT09 5C079 HB01 LA11 LA23 MA11 NA03 NA05

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 各々が光の三原色Ｒ、Ｇ、Ｂの強さを表わす少なくとも３つ
   の独立値を有し、各々の値がシステムの動的範囲の最小値と最大値の間にある複
   数のカラードットにより形成されるデジタル画像をカラーひずみを導入すること
   のなく調整する方法であって、 ａ）複数のドット最大値を得るために各ドットのＲＧＢカラー空間における３
   つのＲＧＢ値の最大値を求め、 ｂ）各ドット最大値に所定のスケーリング係数を適用してスケーリングされた
   ドット最大値を求め、スケーリング係数が、スケーリングされたドット最大値が
   システムの動的レンジの最大値より小さいかまたはそれに等しくなるようにする
   ステップと、 ｃ）ドットの２つの残りのＲ、ＧまたはＢ値の各々に所定のスケーリング係数
   を適用して各ドットの３つの新しいスケーリングされたＲＧＢ値を調整しかつ求
   めることにより、ドットのＲ、Ｇ及びＢ間の比率がスケーリングされた後でもを
   する前と同じであるようにするステップより成る方法。
2. 【請求項２】 ａ）画像の範囲を得るために画像のドット最大値と最小値を
   求め、 ｂ）各ドットのスケーリング係数を予め求め、画像範囲の少なくとも一部を画
   像範囲の一部に基準化するための連続スケーリング関数を形成して、ドット最大
   値の各々の値に適用すると、ドット最大値の最大値が動的レンジの最大値より小
   さいかそれに等しい出力値にスケーリングされ、何れの値も動的レンジより大き
   いい出力値にスケーリングされないようにし、 ｃ）複数の対応するドットスケーリング係数を求めるために各ドット最大値の
   値の連続スケーリング関数を適用して、ドットスケーリング係数がその対応する
   ドット最大値とそのドットの残りの２つのＲ、ＧまたはＢ値の各々に適用され、
   各ドットの３つの新しいＲＧＢ値及びそれに続く全てのドットの３つの新しいＲ
   ＧＢ値を調整するステップより成る請求項１の方法。
3. 【請求項３】 動的範囲の少なくとも一部のスケーリング係数は探索表に蓄
   積され、 ｂ）探索表から、ドット最大値に対応するスケーリング係数を探索し、それを
   ドット最大値とそのドットの２つの残りのＲ、ＧまたはＢ値の各々に適用して各
   ドット及びそれに続く全てのドットの３つの新しいＲＧＢ値を調整して得るステ
   ップを含む請求項２の方法。
4. 【請求項４】 画像範囲は動的範囲に基準化される請求項２の方法。
5. 【請求項５】 画像範囲の一部は動的範囲の実質的部分に基準化される請求
   項２の方法。
6. 【請求項６】 スケーリング関数は線形である請求項２の方法。
7. 【請求項７】 スケーリング関数は非線形である請求項２の方法。
8. 【請求項８】 各々が３つの三原色Ｒ、Ｇ及びＢの各々の値を有し、各値が
   画像の動的範囲の最小値と最大値の間にある複数のカラードットより成るデジタ
   ル画像の一部を改善する方法であって、 ａ）画像ドットの副集合を有する改善すべき画像部分を特定し、 ｂ）画像の副集合内の各ドットの２つのＲＧＢ値の最大値を求めて複数のドッ
   ト最大値を形成し、 ｃ）副集合の全てのドット最大値の最大値と最小値を求めて画像部分の範囲を
   画定し、 ｄ）副集合のドット最大値の範囲を画像の実質的に画像範囲に基準化すること
   により画像の副集合の連続スケーリング関数を求め、 ｅ）各ドット最大値の値に連続スケーリング関数を適用して複数の対応するド
   ットスケーリング係数を形成するステップより成り、ドットスケーリング係数は
   その対応するドット最大値とそのドットの２つの残りのＲ、ＧまたはＢ値の各々
   に適用されて各ドット及びそれに続く全てのドットの３つの新しいＲＧＢ値を調
   整し、ドットのＲ、Ｇ及びＢ間の比率がスケーリングの後でスケーリング前と同
   じであるようにする方法。