JP2003123070A - 画像データ処理のための方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

画像データ処理のための方法及びコンピュータプログラム

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JP2003123070A
JP2003123070A JP2002240806A JP2002240806A JP2003123070A JP 2003123070 A JP2003123070 A JP 2003123070A JP 2002240806 A JP2002240806 A JP 2002240806A JP 2002240806 A JP2002240806 A JP 2002240806A JP 2003123070 A JP2003123070 A JP 2003123070A
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tone scale
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Jennifer C Loveridge
シー ラブリッジ ジェニファー
Hani K Muammar
ケー ムアマー ハニ
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Eastman Kodak Co
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6027—Correction or control of colour gradation or colour contrast

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 デジタル画像のニュートラル・トーンスケー
ルを復元・向上させる。 【解決手段】 ディジタル画像のニュートラル・トーン
スケールを向上させるべく画像からのデータを処理する
方法で、ニュートラル・オフセット、ニュートラル・ゲ
インおよびニュートラル・ガンマを入力データから推定
し、これらの推定値を使って入力画像データを変換す
る。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル画像処
理、特に非対数空間においてコード化される画像のニュ
ートラル・トーンスケールを向上させる方法に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】代表的なディジタル画像作成システム
は、画像を取り込み、自動的および対話式の両方での様
々な加工処理の後、出力画像をモニタ上に表示し、また
は画像のハードコピーをプリントアウトする。ディジタ
ル加工処理は、例えば画像のバランスまたはトーンスケ
ールの不具合を補正することにより、または画像の鮮鋭
度を高め、または画像構造のアーチファクトを減じるた
めに、劣化した画像を復元し、または画像の質を向上さ
せるアルゴリズムを含む。本発明は、例えば最適とはい
えない照光状態において取り込まれた画像、またはその
後のトーンスケールの劣化をこうむった画像のトーンス
ケールを補正することに関する。
【０００３】オペレータの介入によって劣悪な質の画像
のトーンスケールをディジタル的に補正しようとするア
ルゴリズムは多数あり、例えば米国特許第５０６２０５
８号には、ハイライトとシャドウポイントのオペレータ
選択を必要とするアルゴリズムが記述されている。ユー
ザまたはオペレータの介入が適切である環境はいくつか
あるが、一般にこれは、生産性の低下をもたらすと共
に、得られる画像の質に主観的変化を与えることにな
る。
【０００４】加えて、劣悪な質の画像のトーンスケール
を自動的に補正することによってかかる問題を克服しよ
うとするアルゴリズムも多数あり、例えばAdobe Photo-
shopや米国特許第４９８４０７１号における“Auto-lev
els”などがある。これらは一般に、ハイライトとシャ
ドウポイントを累積型ヒストグラムから求めることをベ
ースとする色バランス補正に加えて、線形のトーンスケ
ール補正を含む。従って、この方法はゲインとオフセッ
トをベースとし、トーンスケールのシャドウ部分とハイ
ライト部分でクリッピングを行い不自然なトーンスケー
ルを生産するアグレッシブな方法の典型である。
【０００５】他のアルゴリズムは更に、非線形手段によ
って画像トーンスケールを変更する。例えば米国特許第
５８１２２８６号は、各色の“ブラック”ポイントと
“ホワイト”ポイントをピン指定し、メジアンを使っ
て、画像にベキ乗則変換をもたらすガンマ値を変更す
る。
【０００６】米国特許第５２６５２００号は、画像の彩
度、ガンマ値および露光量の自動補正のための方法につ
いて述べている。ニュートラル・トーンスケール変換の
ために開示されたこの方法は、画像ヒストグラムに適用
されたとき、それを取り込みプロセスから生じるアーチ
ファクトのない“理想的”画像のヒストグラムに向かわ
せる最適関数、代表的に二次多項式を使って実行され
る。
【０００７】しかしながら、これらのアルゴリズムは両
方とも、不自然に見えるトーンスケールを生産する可能
性があり、また、トーンスケールのシャドウ部分とハイ
ライト部分においてディテールの欠落またはクリッピン
グか、トーンスケールの中心部分において受け入れられ
ないほど低いコントラストかのどちらかが生成する可能
性もある。加えて、画像の中に相対的に低コントラスト
またはディテールの欠落を示す大きい領域がある場合、
このエリアは、典型的に解析を偏らせ、その結果、不十
分なトーンスケール補正しかもたらさないことになる。
【０００８】米国特許第５８２２４５３号は、ディジタ
ルコントラストを対数メトリックで推定し、調整する方
法について述べている。この方法は、サンプリングされ
たピクセル値、詳記するならば、場面内の高コントラス
ト（エッジ）情報に関するピクセル値のヒストグラムに
ついて標準偏差を計算する。エッジピクセルの使用によ
り、場面内の広いフラット領域またはテクスチャエリア
の過剰強調の影響は最小限に抑えられる。標準偏差を所
定のコントラストと比較することによって目標のコント
ラストが推定され、これにより、最終的な再現トーンス
ケール変換曲線が所定のコントラスト限度内で生成され
る。この方法は、対数計算をベースとしており、アルゴ
リズムはそのメトリックにかなりの程度まで調整されて
いるので、先に述べた非対数空間での一般的使用にとっ
て不適当である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、輝度
またはコントラストの手動調整に左右されない画像のニ
ュートラル・トーンスケールをディジタル的に復元す
る、または向上させる方法を提供することである。本発
明の目的はまた、トーンスケールを自然な外見のトーン
スケールに復元し、画像のハイライト部分のクリッピン
グを最小化する一方、中間トーンのコントラストを最適
化する方法を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】画像の解析は、トーンス
ケール変換を適応的に実行するのに使用される多様なパ
ラメータを提供する。これらのパラメータは、ニュート
ラル・オフセット、ニュートラル・ゲインおよびニュー
トラル・ガンマ（ベキ乗則調整）を含む。これらのパラ
メータの狙いは、所要のメトリックで符号化されたすべ
ての場面にわたって平均化された目標統計値に、各場面
の統計値をより近くする変換を提供することである。
【００１１】本発明に従い、ディジタル画像のニュート
ラル・トーンスケールを向上させるべく画像からのデー
タを処理する方法は、下記のステップからなる。入力画
像データからニュートラル・オフセットを推定する。入
力画像データからニュートラル・ゲインを推定する。入
力画像データからニュートラル・ガンマを推定する。推
定値を使って入力画像データを変換する。
【００１２】本発明は更に、ディジタル画像のニュート
ラル・トーンスケールを向上させるべく画像からのデー
タを処理する方法として、下記のステップからなる方法
を提供する。入力画像データからニュートラル・オフセ
ットを推定する。入力画像データからニュートラル・ゲ
インを推定する。入力画像データからニュートラル・ガ
ンマを推定する。推定値を使ってシェーパＬＵＴ、推定
された値の関数であるシェーパＬＵＴを計算する。推定
値およびシェーパＬＵＴからトーンスケール変換ＬＵＴ
を生成する。トーン・スケール変換ＬＵＴを使って入力
画像データを変換する。
【００１３】本発明は更になお、ディジタル画像のニュ
ートラル・トーンスケールを向上させるべく画像からの
データを処理する方法として、下記のステップからなる
方法を提供する。入力画像データからニュートラル・オ
フセットを推定する。入力画像データからニュートラル
・ゲインを推定する。入力画像データからニュートラル
・ガンマを推定する。推定値を使ってシェーパＬＵＴを
計算する。推定値およびシェーパＬＵＴからトーンスケ
ール変換ＬＵＴを生成する。トーンスケール変換ＬＵＴ
の１次微分を計算し、そこから第２のＬＵＴを生成す
る。入力画像データにおいてニュートラル色差ローテー
ションを実行する。トーンスケール変換ＬＵＴを使っ
て、ローテーションした入力画像データのニュートラル
変換を実行する。第２のＬＵＴを使って、ローテーショ
ンした入力画像データの適応彩度変換を実行する。変換
後の入力データをローテーションさせ、出力画像データ
を準備する。
【００１４】変換は、上記変数の関数であるベキ乗則の
式を使って解析的に適用してよく、例えば画像内のピク
セル位置(i,j)における入力コード値v(x,y)に対する出
力コード値v’(x,y)は次の通り定義してよい。
【００１５】
【数１】
【００１６】アルゴリズムの一実施形態では、ゲインパ
ラメータおよびガンマパラメータに適応するショルダシ
ェーピングを含む変換、かつ、画像データがメトリック
によって限定された範囲内にあるようにその範囲を維持
する変換を準備すべくＬＵＴを自動的に生成するのが有
益である。
【００１７】トーンスケールは、カラー画像の各セパレ
ーションに適用してよいが、望ましいパフォーマンス
は、トーンスケールを画像から導出されたニュートラル
信号に適用することによって達成され、また、クロミナ
ンス成分を変更するについては、欧州特許第１０１７２
４１号に述べる通りである。その内容をここに参考とし
て組み入れる。あるいは代わりに、トーンスケール変換
が画像ノイズに及ぼす悪影響を最小化するについては、
ニュートラル・トーンスケール復元を、低域フィルタで
濾過された形の画像に適用し、次いで、相補的な高周波
画像情報を追加してよい。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、本発明を、一実施例を示す
添付図面に則して説明する。
【００１９】本発明は、非対数メトリック空間（すなわ
ち、ｓＲＧＢまたはＲＯＭＭのような線形空間またはガ
ンマ空間）において符号化される画像のニュートラル・
トーンスケールを自動的に復元し、または向上させる方
法を提供する。本方法は、輝度またはコントラストの手
動調整に左右されない。
【００２０】本発明の原理は何らかの非対数空間におけ
るニュートラル・トーンスケールの補正または向上に活
用できるが、この説明および実施のための変形は、ＲＯ
ＭＭ符号化に適用される補正およびＲＯＭＭによって要
求される基準のレンダリングを提供することに関連す
る。フェード画像、特にフェードされた反転画像の復元
のためのディジタルアルゴリズムの一部としてまず使用
された。ＲＯＭＭメトリックまたはＲＯＭＭコード化の
定義は、２０００年３月２６〜２９日にオレゴン州ポー
トランドで開催された「ＰＩＣＳ２０００会議」におい
てK.E.Spaulding、G.J.Woolfe、E.J.Giorgianniにより
発表された「標準入出力メディアメトリックＲＧＢカラ
ー符号化」（Reference Input/Output Medium Metric R
GB ColourEncodings (RIMM/ROMM RGB)）に記述されてい
る。
【００２１】側方輝度適応と呼ばれる固定視野適応モデ
ルの原理は、E.J.Giorgianni & T.E.Madden「デジタル
カラーマネジメント」（Digital Colour Management）
の４７３ページ以降、アペンディクスＤに記述されてい
る。この原理の単純化、およびモデルをカラー反転のた
めのＲＯＭＭパスに含ませる手順は、欧州特許第１０６
９７６１号「透過画像から高品質デジタル反射プリント
を製造するための方法及び装置」（A method and means
for producing high quality digital reflection pri
nts from transparency images）に記述されている。本
出願では、単純化された視野適応モデルを三刺激値（線
形）空間における1組の変換と定義する。すなわち、 Ｘ'＝(αＸ)γ
（１） Ｙ'＝(αＹ)γ Ｚ'＝(αＺ)γ ここで、暗環境へのコントラスト適応はγによってモデ
ル化され、輝度適応はαによってモデル化される。欧州
特許第１０６９７６１号では、αおよびγの値は経験的
に最適化され、すべての画像に同じ値が使用されてい
る。すなわち、αおよびγは画像依存の変数ではない。
本出願は更に、トランスペアレンシの三刺激値が最終プ
リントにおいて適切に表現できるようにトーンスケール
のハイライト部分とシャドウ部分を圧縮する必要性を教
示する。 Ｘ'＝(Ｈ(Ｘ)Ｌ(Ｘ)αＸ)γ （２） Ｙ'＝(Ｈ(Ｙ)Ｌ(Ｙ)αＹ)γ Ｚ'＝(Ｈ(Ｚ)Ｌ(Ｚ)αＺ)γ ここで、Ｈ(Ｙ)およびＬ(Ｙ)はハイライトシェーパ（sh
aper）およびローライトシェーパ（shaper）で、各々、
Ｙの関数であり、特定のαおよびγと共に使用できるよ
うに設計されている。代表的には、Ｈ(Ｘ)＝Ｈ(Ｙ)＝Ｈ
(Ｚ)、およびＬ(Ｘ)＝Ｌ(Ｙ)＝Ｌ(Ｚ)である。
【００２２】本発明は、先行技術を超えて幾つかの重要
なステップを取る。第１に、視野適応モデルを画像適応
型トーンスケール復元モデルとして使用できるようにそ
のコンセプトを広げる。そのため、式（１）を下の形に
書き直してよい。
【００２３】
【数２】
【００２４】ここで、ｖ'およびｖは、非対数（例えば
線形またはガンマ）メトリックでコード化された画像に
おける各ピクセル位置(ｉ,ｊ)ごとの、復元され、入力
されたコード値である。第２に、各画像について画像統
計、ニュートラル・オフセット（neutral offset）、ニ
ュートラル・ゲイン（neutral gain）（α関連）および
ニュートラル・ガンマ（neutral gamma）（γ関連）を
使って、メトリックで限定された画像全部にわたって平
均化された所期の目標点に向けて画像を変換するのに必
要とされる補正を自動的に推定する。この補正は、上の
式における通り、解析的に適用できよう。しかしなが
ら、本方法の一実施形態では、ゲイン補正およびガンマ
補正の適用は、視野適応モデルの形を広くする場面適応
ルックアップテーブルによって達成される。ここで、
α、γおよびニュートラル・オフセットは場面依存変数
である。
【００２５】第３に、最も一般的な実施形態では、本方
法は、式（２）に含まれたハイライトシェーパおよびロ
ーライトシェーパを含む。本発明において、αおよびγ
は場面依存変数で、ある問題、すなわち、ハイライトシ
ェーパおよびローライトシェーパを生成するために自動
的方法が必要であるという問題が生じ、それがまた、α
およびγの関数として相異なる形を取る必要があるとい
う問題をもたらす。欧州特許第１０６９７６１号は、Ｌ
(Ｘ)およびＨ(Ｘ)について関数の形を教示していない。
また、これらのシェーパをαおよびγの関数として自動
的に導出する方法も教示していない。そこに記述された
方法では、αおよびγについて最適化された（場面依存
でない）値が１組しか必要とされないからである。本発
明が先行技術を超えて取る最終の重要ステップは、ハイ
ライトシェーパをトーンスケール補正の他のパラメータ
の関数として自動的に生成する方法である。
【００２６】ローライトシェーパを自動的に生成する方
法については、ここに述べない（ローライトシェーパが
ハイライトシェーパほど重要な意味を持たないことは、
すでに経験的に判明している）が、ここに述べた原理が
ローライトシェーパを生成する方法に合わせて変えられ
ることは、当業者には明白であろう。
【００２７】では、本発明をより詳細に説明する。
【００２８】以下の記述は、本発明の実施の一例を詳細
に説明するものである。すなわち、ダイフェード復元ア
ルゴリズムのニュートラル・トーンスケール復元コンポ
ーネントを提供することについて詳述するものである。
【００２９】線形、三刺激値、ｓＲＧＢまたはＲＯＭＭ
のような相異なる画像メトリックにおいて本方法を使用
することは、オフセット、ガンマおよびゲインについて
相異なる値を生じさせる反面、これらが等価であること
を示すことができ、結果として復元変換により、相異な
るメトリックにおいて同様の画質が生じることになる。
【００３０】図２、３および４は、本発明の方法を示す
フローチャートである。相異なる方法において同様のス
テップを取る場合、各図において同じ参照番号が使用さ
れる。
【００３１】ステップＳ１では、画像データを予め、代
表的に各寸法４：１の比率でサンプリングする。
【００３２】ステップＳ１は、効率的に実施するための
オプションである。画像はまた、出現するアーチファク
トの画像解析への悪影響を最小化すべく、サブサンプリ
ングプロセスの一部としてプレフィルタまたはディジタ
ルフィルタにかけてもよい。
【００３３】ステップＳ２では、ニュートラル・オフセ
ットを推定する。
【００３４】ニュートラル・オフセットを推定するため
に選ばれた方法は、画像のセパレーションの各々につい
て、場面の最も暗い部分に相当するコード値を有するピ
クセルの部分の平均値または他の算術平均を計算するこ
とである。そのピクセルのパーセンテージは、代表的に
は０．０１〜０．５％の範囲内であろう。ニュートラル
・オフセットは、これらの平均の関数と定義される。こ
の実施形態の場合、ニュートラル・オフセットは、最適
化可能なブラックオフセット補正係数によってスケーリ
ングされた平均の最小値によって与えられる。
【００３５】ブラックオフセット補正係数は、一般的に
０．５〜１．０の範囲内であろう。本出願では、この係
数が約０．９５のとき、最高の結果を生むことが判明し
た。
【００３６】ステップＳ３では、ニュートラル・ゲイン
を推定する。
【００３７】ニュートラル・ゲインを推定するために選
ばれた方法は、上に述べた通りの、ニュートラル・オフ
セットを推定するための方法と同様である。選ばれた方
法は、画像のセパレーションの各々について、場面の最
も明るい部分に相当するコード値を有するピクセルの部
分の平均または他の算術平均を計算することである。ピ
クセルのパーセンテージは、代表的には０．０１〜０．
５％の範囲内であろう。ニュートラル・ゲインは、これ
らの平均の関数と定義され、詳記するならば、この実施
形態では、次の通りとなる。
【００３８】
【数３】
【００３９】ここで、gcfはゲイン補正係数（最適化可
能なパラメータ）、maxmeanは上で計算されたセパレー
ション平均の最高値で、imscalはオリジナル画像ピクセ
ル値をスケーリングするときの単位量を表す。すなわ
ち、範囲１〜０の内にあるようにスケーリングされるデ
ータについてはimscal＝１．０、範囲０〜２５５の内に
あるとされるデータについてはimscal＝２５５等々であ
る。代表的には、ゲイン補正係数は０．２５〜１．０の
範囲内にある。本出願では、この係数が約０．９のと
き、最高の結果を生むことが判明した。
【００４０】ステップＳ４では、ニュートラル・ガンマ
を推定する。
【００４１】ニュートラル・ガンマを推定するについて
は、画像セパレーションの各々におけるピクセル値を先
ず、ニュートラル・ゲインとニュートラル・オフセット
によって修正する。これは、画像セパレーションの各々
について下の式に従ってなされる。
【００４２】
【数４】
【００４３】セパレーションピクセル値の各ピクセルで
重み付け平均値を取ることによって、ニュートラル信号
ｎ(ｉ,ｊ)が推定される。この実施形態では、各ピクセ
ルにおけるニュートラル値は単純に、セパレーションの
数によって正規化されたセパレーション値の総和、すな
わち、ｎ＝(ｒ＋ｇ＋ｂ)/３である。
【００４４】ニュートラル画像は、各ピクセル値をimsc
alで割ることによって、ピクセル値が範囲０〜１の内に
あるようにスケーリングされる。そこで、ニュートラル
画像は、トーンスケールにおいてブラック（ピクセル値
＝０．０）ポイントおよびホワイト（ピクセル値＝１．
０）ポイントを効果的に指定（pin）するベキ乗関数に
よって変換することができる。ニュートラル・ピクセル
値について平均または他の統計平均を計算する。最も単
純なケースでは、ニュートラル・ピクセル値すべてにわ
たって同等の重み付けを使って平均値を計算する。但
し、平均値の計算では、ニュートラル・ピクセルの一部
だけ選択してよく、平均は重み付け平均であってよい。
この選択はステップＳ５で行われる。これについては、
以下により詳細に述べる。ニュートラル・ガンマは、こ
の平均値の関数と定義され、詳記するならば、この実施
形態では、次の通りとなる。
【００４５】
【数５】
【００４６】ここで、gamcfはガンマ補正係数（最適化
可能なパラメータ）、meanlumはニュートラル・ピクセ
ル値の平均で、上に述べた通り０〜１にスケーリングさ
れ、aimpopmeanは、関連のメトリックでコード化された
画像母集団の推定されたトーンスケール中心に相当す
る。これは、場面反射率メトリック（scence reflectan
ce metric）において約１８％と推定され、０〜１と計
量されたＲＯＭＭメトリックでは０．４と推定されよ
う。代表的には、ガンマ補正係数は０．２５〜１．０の
範囲内にある。本出願では、この係数が０．７のとき、
最高の結果を生む。
【００４７】ステップＳ５では、ニュートラル・ガンマ
を推定すべく、ピクセルを選択することが、オプション
として採用される。
【００４８】ニュートラル・ガンマの推定精度は、オリ
ジナル場面における高コントラスト（エッジ）情報に相
当する画像データの平均値または他の何らかの統計平均
を取ることによって改善される。これは、場面内のフラ
ットな部分または高度にテクスチャ化された部分の望ま
しくない強調を統計から無くす利点を有する。これは、
米国特許第５８２２４５３号において教示された方法に
類似する。エッジピクセルの選択を実行するについて
は、技術的によく知られた方法が多数あるが、この実施
形態では、ニュートラル画像のコピーを３×３重み付け
高域フィルタにかけ、そこで得られる画像の標準偏差を
測定する方法を選ぶ。その標準偏差に基づいて閾値を設
定し、当該のピクセルにおいて、高域フィルタをかけら
れた画像の、平均値（ゼロ）からの偏差が振幅の点で閾
値より大きい場合、相当するピクセル値を全帯域解析画
像から更なる統計のために選択する。
【００４９】この実施形態では、画像エッジに相当する
ピクセル値を選択する方法は、ガンマの推定においてし
か使用されない。しかしながら、ゲインおよびオフセッ
トの推定においても、画像エッジに相当するピクセル値
を選択することは可能である。
【００５０】推定精度は、ピクチャ情報の重要度に応じ
て統計に重みを付けることによって更に改善される。最
も単純な形では、画像の中心部分または中心付近の部分
におけるピクセル値に、画像のエッジにおけるより大き
い重みを付けることができる。この方法は、本出願と出
願日が同じである同時係属中の英国特許出願０１２０４
９１．６においてより詳細に説明されている。より洗練
された実施形態では、統計に場面内容による重みを付け
る、特に、場面内の主特徴または重要な特徴を自動的に
検出するアルゴリズムを併用して重みを付けることがで
きよう。
【００５１】ステップＳ６は、図２に示す方法における
オプションであって、後に述べる。
【００５２】ステップＳ９では、ニュートラル・オフセ
ット、ニュートラル・ゲインおよびニュートラル・ガン
マの推定値を使って、入力画像データを変換し、出力画
像を準備する。
【００５３】図２の画像変換に対応する式は、次の通
り、ハイライトシェーパとローライトシェーパなしに、
その最も単純な形で書くことができる。 x''(i,j)=[α.x'(i,j)]γ ここで、x'(i,j)=x(i,j)−ニュートラル・オフセット α＝ニュートラル・ゲイン γ＝ニュートラル・ガンマ である。
【００５４】上の式２は、上の解析によって推定された
値に関して最も一般的な形で表してよい。すなわち、 x''(i,j)=[Hα(x'(i,j))Lα(x'(i,j)).α.x'(i,j)]γ （３） あるいは代わりに、ハイライトシェーパだけを入れて、
その望ましい形で表してもよい。すなわち、 x''(i,j)=[Hα(x'(i,j)).α.x'(i,j)]γ ここで、一般には、変数ｘは画像メトリックに関連し、
例えば、画像が三刺激値に符号化されるときには、Ｙに
等しい。その上、本方法の望ましい実施形態は、要求さ
れた通りにクロミナンス信号または色差信号に適切な変
更を加えたニュートラルな実施形態であるので、ｘは、
色信号から導出されたニュートラル信号（neu）に関連
する。
【００５５】解析的形式でのこれら変換は、トーンスケ
ール変換を実行すべく入力ピクセル値に直接適用してよ
いことが、当業者には理解されよう。それでも、望まし
い実施形態では、トーンスケール変換を実行できるよう
にするために、ＬＵＴを生成する（ステップＳ８）。ト
ーンスケール変換は、図3のステップＳ９で行われる。
ステップＳ８は、図１に示されている。
【００５６】本発明の第３の実施形態を図４に示す。図
４のステップＳ１０では、ニュートラル色差ローテーシ
ョンが入力画像データに基づいて行われる。ニュートラ
ル色差ローテーションは、ｒ、ｇ、ｂのカラーレコード
から多数の形が可能である。この実施形態では、下記の
ローテーションを選んだ。
【００５７】
【数６】
【００５８】この方法は、代わりに、ｒ、ｇ、ｂのカラ
ーレコードの各々に個々別々に適用できることが理解さ
れよう。
【００５９】本発明はまた、ステップＳ６に従って適応
ハイライトシェーパ（Ｈα）の問題も解決する。適応ハ
イライトシェーパは、図１に示す通りの区分的関数によ
って輝度包囲関数のダイナミックレンジを圧縮する。関
数Ｈαは３つのセクションを有する。すなわち、シェー
ピングが適用されないｆ0、ショルダシェーピングを実
現させるｆ1、そして、符号化メトリックによって許容
された最大値で式３で定義された関数のクリッピングを
実現させるオプションとしてのセクションｆ2である。
【００６０】関数Ｈαは連続的であることが要求され、
そして、それは滑らかであることが望まれる。そのた
め、シェーピングセクションｆ1は、これらの要求を満
たし、トーンスケールを適宜変えもするどんな形を取っ
てもよい。望ましい実施形態では、ｆ1は、偏差σ2のガ
ウス形状を取る。解析的記述は次の通りである。
【００６１】
【数７】
【００６２】
【数８】
【００６３】１組のｘ1、ｘ0およびαの値が与えられて
いるとき、式６をσについて解くために、根の計算法
（Newton-Raphson法のような）を適用することができ
る。σについて解くことに成功したならば、次に、δの
値を式５から見つけ出すことができ、ハイライトシェー
パ関数Ｈα(ｘ)を生成することができる。線形メトリッ
ク（三刺激値のような）に適用することを意図したこの
実施形態では、ｘ1およびｘ0の値をそれぞれ透過率１０
-0.65および１０-0.07572に等しくなるように選ぶ。そ
うすれば、α＝２．０のとき、σ＝０．４０９９０９の
解が得られる。式５にｘ0＝１０-0.65、ｘ1＝１０
-0.07572、σ＝０．４０９９０９およびα＝２．０を代
入すると、δ＝０．５９８０１となる。ハイライトシェ
ーパ（上のパラメータで生成される）に輝度包囲関数を
掛ける（α＝２．０およびγ＝０．９）特殊ケースで
は、そこで得られる輝度包囲曲線の形は、欧州特許第１
０６９７６１号に記述された固定視野適応モデルの形に
近似する。
【００６４】ｘ1およびσをｘ1＝１０-0.07572、σ＝
０．４０９９０９で固定すると、ハイライトシェーパＨ
α(ｘ)は、次の通り、αの関数として自動的に生成する
ことができる。 １．式６をｘ0について解く。 ２．上のステップ１で得られたｘ0の値を式５に代入す
ることによってδを求める。 ３．ステップ（１）および（２）からそれぞれ算出され
たｘ0およびδを使って区分的ショルダシェーパ関数を
生成する。
【００６５】この方法を直接、ＲＯＭＭのような非線形
メトリックにおいて実現させようとする場合は、ＲＯＭ
Ｍ等価値を代入するのが望ましい。例えば、望ましい実
施形態では、値ｘ1は、ハイライトクリッピングが起こ
るＲＯＭＭ値で、０〜１の範囲内にあるようにスケーリ
ングされたＲＯＭＭ値の場合、ＲＯＭＭ(１０-0.0757 2)
は約０．９である。
【００６６】ニュートラル・トーンスケール補正は、式
３に記された種類の変換を画像のニュートラル・セパレ
ーションにだけ適用することによって実現させても、あ
るいは代わりに、画像のｒ、ｇ、ｂのセパレーションに
適用することによって実現させてもよい。但し、ニュー
トラル・トーンスケールを変えると、画像の色彩度、鮮
鋭度およびノイズの知覚も変えられる。
【００６７】欧州特許第１０１７２４１号は、ニュート
ラル・トーンスケール変換に適応する彩度変換を開示し
ている。主として対数メトリックに基礎を置いた本方法
では、ニュートラル・トーンスケール変換の１次微分に
比例する色差信号、例えば式４のｃｒ1およびｃｒ2に変
換を適用する。本発明の一実施形態では、適応彩度変換
の原理を適用する。この適用は、図４のステップＳ１２
において行う。詳記するならば、適宜スケーリングされ
たｒ、ｇ、ｂのセパレーションを、式４において定義さ
れた通りのneu、cr1およびcr2へとローテーションさせ
る。次に、neu、cr1およびcr2を、次の通り、ステップ
Ｓ７（neuが対象）およびＳ１３（cr1およびcr2が対
象）においてそれぞれ解析的に変換するか、ルックアッ
プテーブルに従って変換するか、どちらかの方法で変換
する。 neu''(i,j)＝F(neu'(i,j))＝[Hα(neu'(i,j))Lα(neu'
(i,j)).α.neu'(i,j)]]γ ここで、cr1およびcr2の両方について neu'(i,j)＝neu'(i,j)−ニュートラル・オフセット cr'(i,j)＝cr(i,j)[1＋({dF(neu')/dneu'}−1).stf]γ で、stfは彩度変換係数で、代表的には０．５〜１．０
の範囲内である。
【００６８】ステップＳ１４では、式４に示されたマト
リックスと逆のマトリックスを使って、neu、cr1および
cr2のセパレーションをｒ、ｇ、ｂの色セパレーション
へと逆ローテーションさせる。
【００６９】更なる代替の実施形態では、上で定義され
た変換をneu、cr1およびcr2の低域フィルタで処理され
たバージョンに適用し、続いて、高域フィルタで処理さ
れた方の相補的なneu、cr1およびcr2を、変換後の低域
フィルタで処理されたセパレーションに追加する。これ
で、ノイズの増幅は最小限に抑えられる。上に述べた通
りの方法は、第１に画像のニュートラル・トーンスケー
ルを復元し、または向上させる自動的方法として使用す
ることを意図したものであるが、式３を適当な値のＨα
(ｘ)と共に、α、γおよびニュートラル・オフセットの
値を手動で選択した上で使用してもよい。
【００７０】あるいは代わりに、画像全体の輝度を維持
したまま、画像コントラストを手動で変更することが要
求される場合は、式３を、平均場面反射率に相当する入
力値に対して式３から目標出力を生成するγの関数とし
てαの値が得られるように変形することが可能である。
この原理の他の同様のバリエーションは、当業者には明
白であろう。
【００７１】米国特許５８２２４５３号において使用さ
れた方法の原理（ここに参考として組み入れる）は、非
対数空間においてオフセット、ゲインおよびガンマによ
って実現可能なトーンスケール補正に対して、適当なハ
イライトシェーピングとローライトシェーピングによっ
て二次トーンスケール補正を達成するポストプロセスと
して実現させることができよう。このような二次補正の
例には、場面が多重発光体、または例えばフェイス画面
におけるバックライトやフラッシュを有する場合に要求
される補正が含まれる。
【００７２】本発明またはその一部は、ディジタル画像
復元のためにより広いアルゴリズムに組み入れてよい。
一実施形態において、ニュートラル・ガンマパラメータ
を推定する方法は、本出願と出願日が同じである同時係
属中の英国特許出願０１２０４９１．６号において使用
されている。補助的な実施形態において、この方法は、
スキャナによって反転像から得られた画像をＲＯＭＭに
適するようにするために使用された視野適応モデルの延
長として使用してよい（欧州特許１０６９７６１号を参
照）。更なる実施形態において、この方法は、フェード
された画像を自動的にディジタルで復元するためのアル
ゴリズムの一部を形成する。米国特許出願第０９／６５
０，４２２号は、相対ブラックポイントの推定値に左右
されるフェードされた反転画像をローテーションさせる
方法について述べている。同出願は、ダイフェード復元
法がアルゴリズム内部のニュートラル・トーンスケール
復元ステップの追加によって更に改良されることを教示
しているが、どうすればそれが達成できるかを教示して
いない。本発明は、この方法をアルゴリズムの構成部分
とすべく提供するものである。
【００７３】本発明は、独立したアルゴリズムとしてで
あれ、より広いアルゴリズムの構成部分としてであれ、
ディジタル画像を入力する、画像をディジタルで取り込
む、またはフィルム画像を走査する、ディジタル画像処
理を実行する、ディジタル画像を出力、保存または印刷
するアプリケーション中に含まれることができる。これ
らのアプリケーションは、適当な周辺機器、ディジタル
カメラ等々を備えたディジタル処理ラボ（ミニおよび大
規模）、キオスク、インターネットが使える場所、商用
コンピュータシステムおよびホームコンピュータシステ
ムを含む。
【００７４】上の説明では、本発明の望ましい実施例
が、普通にソフトウェアプログラムとして実現させられ
そうな形で述べられた。当業者であれば、このようなソ
フトウェアと同等のものがハードウェアでも構築できる
ことを容易に認識するであろう。画像を扱うアルゴリズ
ムやシステムはよく知られているので、本文は、特に、
本発明によるシステムおよび方法の一部を形成する、ま
たは、より直接的にこれらと共に働く、アルゴリズムや
システムを対象として記述された。このようなアルゴリ
ズムやシステムの他の側面、および、それに含まれる
が、ここに特に示されなかった、または記述されなかっ
た画像信号を生成し、さもなければ処理するためのハー
ドウェアおよび／またはソフトウェアを、技術的に知ら
れたそのようなシステム、アルゴリズム、コンポーネン
トおよびエレメントの中から選択してよい。本発明に従
って述べた通りのシステムが下記の材料構成において存
在するならば、ここに特に示すことも、提案すること
も、記述することもしないが、本発明の実現にとって有
用なソフトウェアは、従来公知であり、技術的に普通の
ものである。
【００７５】更になお、ここに使用した通り、コンピュ
ータプログラムは、コンピュータで読取りできる記憶媒
体の中に保存することができ、それは例えば、磁気ディ
スク（ハードディスクドライブまたはフロッピディスク
のような）または磁気テープのような磁気記憶媒体であ
っても、光学ディスク、光学テープまたは機械で読取り
できるバーコードのような光学記憶媒体であっても、ラ
ンダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）またはリードオンリー
メモリ（ＲＯＭ）のようなソリッドステート電子記憶装
置であっても、あるいは、コンピュータプログラムを記
憶するのに使用される他のいかなる物理的な装置または
媒体であってもよい。
【００７６】本発明は、望ましくは、パーソナルコンピ
ュータなど、よく知られているどのようなコンピュータ
システムにも活用される。従って、コンピュータシステ
ムについて、ここでは詳述しない。また、画像がコンピ
ュータシステムに直接入力されるのか（例えばディジタ
ルカメラによって）、コンピュータシステムに入力され
る前にディジタル処理されるのか（例えばハロゲン化銀
フィルムなどの原画をスキャナにかけることによって）
どちらであるのか注目することも有益である。
【００７７】図５について説明すると、ここには、本発
明を実現させるためのコンピュータシステム１１０が描
かれている。コンピュータシステム１１０は、望ましい
実施例を示す目的で描かれているが、どのような電子処
理システムでも使用してよい。コンピュータシステム１
１０は、ソフトウェアプログラムを受け取って処理し、
他の処理機能を実行するためのマイクロプロセッサベー
スのユニット１１２を含む。マイクロプロセッサベース
のユニット１１２には、ソフトウェアと組み合わされた
ユーザ関連情報を、例えばグラフィック・ユーザインタ
フェースを介して表示するためのディスプレイ１１４が
電気的に接続されている。マイクロプロセッサベースの
ユニット１１２にはまた、ユーザが情報をソフトウェア
に入力するのを可能にするキーボード１１６も接続され
ている。キーボード１１６を使って入力を行う代わりと
して、技術的によく知られている通り、マウス１１８を
使ってディスプレイ１１４上でセレクタ１２０を移動さ
せ、セレクタ１２０がかぶさる項目を選択する方式を選
択してもよい。
【００７８】コンパクトディスク・リードオンリーメモ
リ（ＣＤ−ＲＯＭ）１２２がマイクロプロセッサベース
のユニット１１２に接続されており、ソフトウェアプロ
グラムを受け取り、ソフトウェアプログラムを入力する
手段を提供し、代表的にソフトウェアプログラムを含む
コンパクトディスク１２４を介して他の情報をマイクロ
プロセッサベースのユニット１１２に提供する働きをす
る。加えて、フロッピディスク１２６もソフトウェアプ
ログラムを含んでよく、ソフトウェアプログラムを入力
するためにマイクロプロセッサベースのユニット１１２
に挿入される。更になお、マイクロプロセッサベースの
ユニット１１２は、技術的によく知られている通り、ソ
フトウェアプログラムを内部に記憶する目的でプログラ
ムされていてもよい。マイクロプロセッサベースのユニ
ット１１２はまた、ローカルエリアネットワークまたは
インターネットのような外部ネットワークに接続される
電話線のようなネットワーク接続線１２７を有してもよ
い。コンピュータシステム１１０の出力のハードコピー
を印刷するためのプリンタ１２８も、マイクロプロセッ
サベースのユニット１１２に接続されている。
【００７９】画像はまた、以前知られていた通り、ＰＣ
ＭＣＩＡカード（パーソナルコンピュータメモリカード
国際協会の仕様に基づいた）のようなパーソナルコンピ
ュータカード（ＰＣカード）１３０を介してディスプレ
イ１１４上に表示してもよい。ＰＣＭＣＩＡカードは、
ＰＣカード１３０において電子的に表現されたディジタ
ル化画像を収納する。ＰＣカード１３０は、最終的に、
ディスプレイ１１４上での画像のビジュアル表示を可能
にするためにマイクロプロセッサベースのユニット１１
２に挿入される。画像はまた、コンパクトディスク１２
４、フロッピディスク１２６またはネットワーク接続線
１２７を介して入力してもよい。ＰＣカード１３０、フ
ロッピディスク１２６またはコンパクトディスク１２４
に保存される画像、またはネットワーク接続線１２７を
通して入力される画像はどれも、ディジタルカメラ（図
示されていない）またはスキャナ（図示されていない）
など、多様なソースから得られたものであってよい。本
発明に従い、アルゴリズムは、先に挙げた記憶装置のど
れに保存してもよく、画像のニュートラル・トーンスケ
ールを復元し、または向上させる目的で画像に適用して
よい。
【００８０】
【発明の効果】本発明は、非線形視野（viewing）適応
モデルをベースとしており、すなわち、望ましい特徴と
しての画像適応ハイライトシェーピングを含めて人間の
視覚系を視野条件に適応させ、それで、先行技術より自
然なトーンスケールを提供する技術に関連する。この望
ましい特徴は、画像ハイライト部分のクリッピングを最
小化するトーンスケール機能を提供する一方、画像適応
ベースでハイライトディテールの表現を最適化する更な
る利点を有する。ハイライトシェーピングはまた、画像
の中間トーン部分とシャドウ部分にとって必要なトーン
スケール補正に不都合な悪影響を加えることなく、最適
なハイライトトーンスケールを可能にする。
【００８１】本発明による方法の更なる利点は、画像ピ
クセル値の統計を所要のメトリック符号化（ｓＲＧＢま
たはＲＯＭＭのような）の母集団目標に明確に関連させ
るというような、ＲＯＭＭにおいて必要とされるような
レンダリングモデルを伴う、画像の解析と変換を含むト
ーンスケール復元の方法を提供することである。これに
より、所要のメトリックにおける母集団目標に対応する
パラメータ変化を活用してアルゴリズムを容易に変更す
ることが可能となる。これで、トーンスケール復元は、
画像データのネイティブメトリックにおいて適用するこ
とができ、その結果、メトリック変換が最小化され、従
ってまた、実行時間および潜在的な量子化アーチファク
トも最小化される。あるいは代わりに、トーンスケール
復元は、復元アルゴリズムの特定システムまたは特定セ
ットに最適の画像メトリックにおいて適用してもよい。
【００８２】画像解析は、画像ヒストグラムの上部分と
下部分の平均を利用し、それによって、異常値、例えば
ノイズ、ドロップアウト、スクラッチまたはダストの解
析への悪影響が減じられる。更なる望ましい特徴は、例
えば画像エッジにおいて起こるような選択された画像ピ
クセル値が解析に使用されることで、これによって、場
面内の広いフラット領域または低コントラストのテクス
チャエリアの過剰強調の影響は最小限に抑えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ハイライトシェーパを含むトーンスケール変換
ＬＵＴを生成する望ましい方法を示す図である。
【図２】本発明による方法を示すフローチャートであ
る。
【図３】本発明による第２の方法を示すフローチャート
である。
【図４】本発明による第３の方法を示すフローチャート
である。
【図５】本発明を実現させるコンピュータシステムを示
す斜視図である。
【符号の説明】
１１０…コンピュータシステム １１２…マイクロプロセッサベースのユニット １２０…セレクタ １２２…ＣＤ−ＲＯＭ １２６…フロッピディスク １３０…ＰＣカード
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ハニ ケー ムアマー イギリス国，ミドルセックス エイチエー ６ １エーエル，ノースウッド，グリーン レーン，サーバンティス コート 17 Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB12 CB16 CE03 CE11 CH07 DA17 DB02 DB06 DB09 DC22 DC23 DC36 5C077 LL04 MP01 MP08 NN02 PP15 PP32 PQ12 PQ23

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ディジタル画像のニュートラル・トーン
    スケールを向上させるべく画像からのデータを処理する
    方法であって、前記入力画像データからニュートラル・
    オフセットを推定するステップと、前記入力画像データ
    からニュートラル・ゲインを推定するステップと、前記
    入力画像データからニュートラル・ガンマを推定するス
    テップと、前記推定値を使って前記入力画像データを変
    換するステップと、を備える方法。
  2. 【請求項２】 ディジタル画像のニュートラル・トーン
    スケールを向上させるべく画像からのデータを処理する
    方法であって、前記入力画像データからニュートラル・
    オフセットを推定するステップと、前記入力画像データ
    からニュートラル・ゲインを推定するステップと、前記
    入力画像データからニュートラル・ガンマを推定するス
    テップと、前記推定値を使って、前記推定値の関数であ
    るシェーパＬＵＴを計算するステップと、前記推定値お
    よび前記シェーパＬＵＴからトーンスケール変換ＬＵＴ
    を生成するステップと、前記トーンスケール変換ＬＵＴ
    を使って前記入力画像データを変換するステップと、を
    備える方法。
  3. 【請求項３】 請求項１、２または３に記載の方法であ
    って、前記推定値が下記式において用いられる方法。 x''(i,j)=[α.x'(i,j)]γ ここで、x'(i,j)=x(i,j)−ニュートラル・オフセット、 α＝ニュートラル・ゲイン、 γ＝ニュートラル・ガンマ、 である。
  4. 【請求項４】 請求項１、２または３に記載の方法であ
    って、前記推定値が下記式において用いられる方法。 x''(i,j)=[Hα(x'(i,j)).α.x'(i,j)]γ ここで、x'(i,j)=x(i,j)−ニュートラル・オフセット、 α＝ニュートラル・ゲイン、 γ＝ニュートラル・ガンマ、 Ｈα＝画像適応ハイライトシェーパ、 である。
  5. 【請求項５】 請求項１、２または３に記載の方法であ
    って、前記推定値が下記式において用いられる方法。 x''(i,j)=[Hα(x'(i,j))Lα(x'(i,j)).α.x'(i,j)]γ ここで、ｘ'(ｉ,ｊ)＝ｘ(ｉ,ｊ)−ニュートラル・オフ
    セット、 α＝ニュートラル・ゲイン、 γ＝ニュートラル・ガンマ、 Ｈα＝画像適応ハイライトシェーパ、 Ｌα＝画像適応ローライトシェーパ、 である。
  6. 【請求項６】 ディジタル画像のニュートラル・トーン
    スケールを向上させるべく画像からのデータを処理する
    方法であって、前記入力画像データからニュートラル・
    オフセットを推定するステップと、前記入力画像データ
    からニュートラル・ゲインを推定するステップと、前記
    入力画像データからニュートラル・ガンマを推定するス
    テップと、前記推定値を使ってシェーパＬＵＴを計算す
    るステップと、前記推定値および前記シェーパＬＵＴか
    らトーンスケール変換ＬＵＴを生成するステップと、前
    記トーンスケール変換ＬＵＴの１次微分を計算し、そこ
    から第２のＬＵＴを生成するステップと、前記入力画像
    データにおいてニュートラル色差ローテーションを実行
    するステップと、前記トーンスケール変換ＬＵＴを使っ
    て、前記ローテーションした入力画像データのニュート
    ラル変換を実行するステップと、前記第２のＬＵＴを使
    って、前記ローテーションした入力画像データの適応彩
    度変換を実行するステップと、前記変換された入力デー
    タをローテーションさせ、出力画像データを供給するス
    テップからなる方法。
  7. 【請求項７】 入力画像データからニュートラル・オフ
    セットを推定するステップ、入力画像データからニュー
    トラル・ゲインを推定するステップ、入力画像データか
    らニュートラル・ガンマを推定するステップ、および推
    定値を使って入力画像データを変換するステップを実行
    するためのコンピュータプログラムであって、ディジタ
    ル画像のニュートラル・トーンスケールを向上させるた
    めのコンピュータプログラム。
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