JP2004064737A

JP2004064737A - デジタル画像を処理するための色変換

Info

Publication number: JP2004064737A
Application number: JP2003141048A
Authority: JP
Inventors: Edward B Gindele; エドワード　ブルックス　ジンデール; Michael S Axman; マイケル　ステュアート　アクスマン; John D Buhr; ジョン　ダグラス　ビューア; Michael W Dupin; マイケル　ダブリュ　デュパン; Raymond W Ptucha; レイモンド　ダブリュ　プチュチャ; David K Rhoda; デイヴィッド　ケイ　ローダ; John A Weldy; ジョン　アレン　ウェルディー
Original assignee: Eastman Kodak Co
Current assignee: Eastman Kodak Co
Priority date: 2002-05-20
Filing date: 2003-05-19
Publication date: 2004-02-26
Also published as: US20030215133A1; EP1367815A2; EP1367815A3; US6956967B2

Abstract

【課題】複数のデジタル画像のカラーアピアランスを変換する方法を提供する。
【解決手段】捕捉媒体から複数のデジタル画像を受け取る段階であって、それぞれのデジタル画像は少なくとも３つの基本色に関連する複数の画素値を含む、段階；デジタル画像に依存しないで捕捉媒体の関数として露出不足の条件を補正する非線形の調整を用いて及び基本色の画素に依存する線形関数関係であって捕捉媒体の写真反応に対応する露出レベル依存性グレー評価を定義する線形関数関係を用いて色補正変換を演算する、段階；並びに、複数のデジタル画像の画素を修正するために色補正変換を用いる段階であって、露出の関数として色修正の度合いを変化させることによりデジタル画像における画素を変換する、段階；から構成される、方法。
【選択図】　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、改善されたカラーアピアランスをもつ色変換デジタル画像の提供に関する。
【０００２】
【従来の技術】
写真フィルムストリップ等の捕捉媒体からデジタル画像を生成するようにデザインされたイメージングシステムは、種々の原因による色再現に伴う問題に直面する。フィルムスキャナのハードウェアのスペクトル感度が一般的なフィルムプロダクトに用いる色素材料の分光透過率に十分適合しない場合、中間色の被写体、即ち分光的に中間反射率の写真撮影被写体を表すデジタル画素値は、シーン露出に対して線形関係をもつ方法で色が変わることになる。色再現性の問題に関連する他の露出についての原因は、色センシング層とフィルム材料の化学的処理感度との間のフィルム材料のコントラストのミスマッチを含む。
【０００３】
米国特許第４，２７９，５０２号明細書（特許文献１）において、Ｔｈｕｍ等は、フィルムタイプに特有のパラメータ値を用いることなく、フィルムから直接導き出される光度データから色バランス複写光量を決定することを盛り込んだ光学的印刷装置についての方法を開示している。この方法において、第１及び第２の色密度差関数相関値を、コピーされるオリジナル画像を含む写真フィルムストリップの複数領域における測定結果を示す密度値から設定している。照射エラーまたは色支配の被写体を含むオリジナルの光量は、経験的に決定される閾値を用いて、それぞれ選択される。効果的には、この方法は、オリジナル画像における３つの基本色密度間の補正相関関係を捕捉できない２つの異なる独立した関数関係の確立を必要とする。
【０００４】
米国特許第５，９５９，７２０号明細書（特許文献２）において、Ｋｗｏｎ等は、フィルム露出及びグレー中心色間の線形関係を確立する光学的印刷装置についての類似した方法について開示している。Ｋｗｏｎ等により開示されたこの方法は、オリジナルのフィルム材料の複数の領域における少なくとも３つの基本色におけるオリジナルフィルム材料の密度値を光電的に別々に測定する段階を含んでいる。そして、カラーコピー操作において光量制御に影響を及ぼすためのオリジナル材料の長さに特有の値として用いる露出レベル依存性グレー評価を表す少なくとも３つの基本色間の単一の多次元関数関係を確立する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
Ｔｈｕｒｍ等とＫｗｏｎ等により開示された２つの方法は、フィルム材料からデジタル画像を導き出す段階、露出依存性色バランス関係を確立する段階、及び、フィルム材料を通して印画紙レシーバに投影される光量を変えることにより形成される写真プリントのカラーアピアランスを改善するために露出依存性色バランス関係を用いる段階、を含むことを開示している。
【０００６】
また、デジタルイメージングシステムで形成される写真プリントのカラーアピアランスを改善するために、Ｋｗｏｎ等により開示された技術を用いる。これらの適用において、フィルム材料を操作することにより導き出されるデジタル画像の画素値をカラーバランスについて修正する。即ち、各々のデジタル画像のグレー中心を表す３つの色の画素値を、確立された多次元関数関係を用いて演算する。３つの色の画素値を、デジタル画像のすべての画素から減じ、それ故、被処理デジタル画像の全体的なカラーバランスを変化させる。さらに、画素毎に基づいてデジタル画像の画素のカラーアピアランスを修正するために、多次元関数関係を用いることが可能である。しかしながら、捕捉媒体の非線形写真反応、特に写真フィルムストリップの露出不測領域に関連する画素に関するＫｗｏｎ等による技術においてはいまだに問題がある。
【０００７】
米国特許第５，１３４，５７３号明細書（特許文献３）において、Ｇｏｏｄｗｉｎは、デジタル的に走査される写真フィルム材料から導き出されるデジタル画像のコントラストを調整するための方法を開示している。その方法は、写真フィルムプロダクトの写真反応を線形化するためにデザインされたルックアップ表（ＬＵＴ）の形式でセンシトメトリ補正関数を適用することにより全体的な画像コントラストを改善する。センシトメトリ補正関数の適用は、写真フィルム材料の露出不足領域に対応するデジタル画像画素値の色コントラストの改善を行うことができず、また、それは、適切な光量で露出されるフィルム材料の領域に関連する露出依存性の色の問題を説明することができない。さらに、Ｇｏｏｄｗｉｎの方法は、化学的処理のエラーにより生じるフィルムセンシトメトリにおける変化を説明することができない。
【０００８】
【特許文献１】
米国特許第４，２７９，５０２号明細書
【特許文献２】
米国特許第５，９５９，７２０号明細書
【特許文献３】
米国特許第５，１３４，５７３号明細書
【課題を解決するための手段】
本発明の目的は、捕捉媒体の写真反応に関連する露出不足の問題のために補正する複数のデジタル画像のカラーアピアランスを変換する方法を提供することである。
【０００９】
この目的は、複数のデジタル画像のカラーアピアランスを変換する方法であって：（ａ）捕捉媒体から複数のデジタル画像を受け取る段階であって、それぞれのデジタル画像は少なくとも３つの基本色に関連する複数の画素値を含む、段階；（ｂ）ｉ）デジタル画像に依存せず、そして捕捉媒体の関数として露出不足の条件を補正する、非線形調整、及びｉｉ）基本色の画素に依存する線形関数関係であって、捕捉媒体の写真反応に対応する露出レベル依存性グレー評価を定義する線形関数関係、を用いて色補正変換を演算する、段階；並びに（ｃ）複数のデジタル画像の画素を修正するために色補正変換を用いる段階であって、露出の関数として色修正の度合いを変化させることによりデジタル画像における画素を変換する、段階；から構成される、方法により達成される。
【００１０】
本発明は、デジタル画像捕捉媒体に関連する非線形写真反応特性を補正し、露出不足画素に関連するコントラスト及び色の問題と適切に露出されるデジタル画像に関連する色の問題とを補正する。本発明は、色補正変換を進展させるために同じ捕捉媒体における複数のデジタル画像からの色についての画素情報を利用する。露光不足の状況においては、問題の源は捕捉媒体にあることを認識することができた。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明は、複数のデジタル画像のカラーアピアランスの変換方法を提供する。本発明の重要な特性は色補正変換を演算することに関わる。以下、詳細に説明するように、色補正変換は少なくとも２つの構成要素を含み、即ち、それらは、デジタル画像に依存せず、捕捉媒体の機能として露出不足条件を補正する非線形調整と、基本色の画素に依存する線形関数関係であって、捕捉媒体の写真反応に対応する露光レベル依存性グレーレベル評価と定義される、線形関数関係と、を含む。この色補正変換を用いることにより、同じ媒体において得られるデジタル画像のアピアランスを著しく改善することが可能である。
【００１２】
以下の説明において、本発明の好適な実施形態をソフトウェアプログラムとして説明することとする。当業者は、そのようなソフトウェアに対応するものとしてハードウェアを構成することが可能であることをすぐに認識するであろう。画像処理アルゴリズム及びスシステムはよく知られているため、以下の説明は、本発明にしたがった方法の一部を構成し、またはその方法により直接的に関わる、アルゴリズムおよびシステムに導くものである。そのようなアルゴリズム及びシステムの他の特徴であって、関連する画像信号を処理するのではなく生成するハードウェア及びソフトウェアは、ここでは特に示し、または記述してはいないが、この分野で既知のシステム、アルゴリズム、構成部品及び要素を選択することが可能である。請求項に開示した記載から理解されるように、コンピュータプログラムとしてのすべてのソフトウェアは従来の一般的技術の範囲内で従来と同様に実行することが可能である。
【００１３】
さらに、ここで用いるコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶され、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク等）または磁気テープ等の磁気記憶媒体と、光ディスク、光テープまたは機械読み取り可能バーコード等の光記憶媒体と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）等の固体電子記憶装置と、またはコンピュータプログラムを記憶するために用いられる他の物理デバイス或いは媒体と、から構成することが可能である。
【００１４】
デジタル画像は１つまたはそれ以上のデジタル画像チャンネルから構成される。それぞれのデジタル画像チャンネルは２次元の画素アレーから構成される。それぞれの画素値は、画素の幾何学的ドメインに対応するイメージング捕捉装置により受け取られる光量に関係する。カラーイメージングの適用のために、デジタル画像は、典型的には、赤、緑及び青のデジタル画像チャンネルから成るが、それ以上のカラーチャンネルを含むことが可能である。また、他の構成、例えば、シアン、マゼンタ及びイエローデジタル画像チャンネルが実施される。本発明においては、デジタル画素チャンネルを、列および行により配列する２次元の画素値のアレーとして説明しているが、当業者は、本発明をモザイクアレーに適用して、同様の効果をもたらすことが可能であることを認識するであろう。
【００１５】
本発明をコンピュータハードウェアにおいて実施することが可能である。図１を参照するに、次に、画像入力装置１０ａ、１０ｂ及び１０ｃ、デジタル画像プロセッサ２０、画像出力装置３０ａ及び３０ｂ、そして全般制御コンピュータ４０に関して説明する。このシステムは、コンピュータコンソールまたはペーパプリンタ等のモニタ装置５０を含むことが可能である。そのシステムはまた、キーボードまたはマウスポインタ等のオペレータのための入力制御装置６０を含むことが可能である。さらに、本発明を、コンピュータプログラムとして実行することができ、コンピュータメモリ装置７０、即ち、コンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶することが可能であって、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク等）または磁気テープ等の磁気記憶媒体と、光ディスク、光テープまたは機械読み取り可能バーコード等の光記憶媒体と、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）等の固体電子記憶装置と、またはコンピュータプログラムを記憶するために用いられる他の物理デバイス或いは媒体と、から構成することが可能である。本発明について記述する前に、パーソナルコンピュータ等の周知のあらゆるコンピュータシステムにおいて、本発明を好適に利用することが可能であることが容易に理解されるものである、ことを書き留めておく。
【００１６】
複数の捕捉装置１０ａ、１０ｂ及び１０ｃは、種々のイメージング装置から得られるデジタル画像に対して本発明を用いることが可能であることを示している。例えば、図１は、例えばカラーネガティブフィルムまたはスライドフィルムの透明画等の従来の写真画像を走査することによりデジタル画像を生成するフィルム走査装置を示している。同様に、画像入力装置１０ｂはデジタルカメラとすることが可能である。デジタル画像プロセッサ２０は、所定の出力装置または媒体について満足のいく画像を生成するようにデジタル画像を処理するための手段を提供する。複数の画像出力装置３０ａ及び３０ｂは、デジタルカラープリンタ及びソフトコピー表示装置を含むことが可能である種々の出力装置と共に用いることが可能である。
【００１７】
図２及び図３を参照するに、参照符号１０は、写真フィルム捕捉媒体からデジタル画像を生成するスキャナ装置の形態をとる入力捕捉装置を表す。入力捕捉装置１０において、接着性コネクタ１３を用いて共に接続される一連の分離した写真フィルムストリップ１２ａから構成されるフィルム１２の長さは、供給リール１４から、接続部検出器１６、ノッチ検出器１８及びフィルムスキャナ２１を通り過ぎて、テークアップリール２２まで、搬送される。接続部検出器１６は、単一の連続写真フィルムストリップ１２ａにおける一連のオリジナル画像フレーム１７を構成するそれぞれの分離フィルムの順番の最初と最後を確認する出力信号を生成する機能を果たす。ノッチ検出器１８は、それぞれのオリジナルの画像フレームに隣接する写真フィルムストリップに形成されたノッチを検出し、特定のオリジナル画像フレームによりフィルムスキャナに生成される情報を補正するために用いられる出力信号を提供する。スキャナコンピュータ２４はフィルムスキャナ２１の構成要素を統合し制御する。フィルムスキャナ２１は走査する、即ち、オリジナル画像フレーム１７及びフレーム間ギャップ１９を含む写真フィルムストリップ１２ａにおける複数の領域の少なくとも３つの原色の密度値について既存の方法により光度測定を行う。所定のオリジナル画像フレームに対応する光度測定はソースデジタル画像から構成される。ここで用いる表現、領域、は、フレーム間ギャップ、即ち、画像フレーム間の非露出フィルムの領域の光度測定に対応する個々の画像の画素またはデジタル画像内の画素群を意味するものである。オリジナル画像フレームに対応するデジタル画像及びフレーム間ギャップ１９に対応する検出器１６、１８及びフィルムスキャナ２１からの信号は、色補正変換を演算するデジタル画像プロセッサ２０に供給される。デジタル画像プロセッサ２０は、ソースデジタル画像に色補正変換を適用し、処理されたデジタル画像をデジタルカラープリンタの形態をとるデジタル出力装置３０に送る。デジタル出力装置３０は、処理されたデジタル画像からハードコピー写真印刷を生成するために動作する。または、処理されたデジタル画像は、電子装置または他のデジタル出力装置において見るために、記憶され検索される。
【００１８】
図１に示したデジタル画像プロセッサ２０の処理の詳細について図４に更に示すとともに、図９に基本的なブロック図の形式で示す。デジタル画像プロセッサ２０により演算され、一組のソースデジタル画像１０１（図２に示したフィルムスキャナ１０により受け取られる）に適用される色補正変換は、少なくとも１つの段階により達成される。分析デジタル画像は、段階２〜５までの４つの分離した変換について演算するために用いられ、段階６で１つの色補正変換に結合される。次いで、段階７において色補正変換がソースデジタル画像１０１に適用され、補正されたカラーデジタル画像１０２と呼ばれる一組の処理済みデジタル画像が得られる。
【００１９】
フィルムスキャナ２１を用いて生成されるソースデジタル画像１０２は、高い空間分解能をもち、即ち、印刷するときに十分詳細な画像を生成するために必要とされる、典型的には１００万のオーダー以上である数多くの画素を含むデジタル画像から構成される。一般に、分析変数の演算は、粗い結果を得るためにはそのような高い分解能を持つ画像を必要としない。段階１において、一組の分析デジタル画像は、より低い空間分解能をもつ種々のソースデジタル画像１０１として生成され、通常、それぞれ約１０００個の画素を含む。
【００２０】
段階２は、一組のソースデジタル画像に固有であって一般的である強度依存性（露出依存性）カラーセンシトメトリの問題を補正するためにデザインされたカラーセンシトメトリ変換２１０（図９に示す）の演算を含む。多くの物理的及び化学的因子がカラーセンシトメトリ問題を生じさせる。しかしながら、感光性物質の製造プロセスにおけるスペクトルの不正確さ、写真フィルムストリップ１２ａを現像するために用いられる異常な化学的処理及びフィルムスキャナにおける分光学的不正確さが、３つの主要原因である。図５は、典型的な写真フィルムプロダクトの写真反応曲線の様子を示している。カラーセンシトメトリ変換２１０は、赤５１、緑５２及び青５３反応曲線のように、図５に示された個々の赤、緑及び青の反応曲線の間の傾きの違いを取り除くためにデザインされたものである。図５に示されたフィルムプロダクトに対するカラーセンシトメトリ変換２１０の適用から得られる、効果的な写真反応曲線を図６に示す。カラーデンシトメトリ変換２１０は図５に示した赤５１、緑５２及び青５３反応曲線の間の絶対密度の差と傾きの差の両者を取り除くための効果を有することに注目されたい。５４で示す写真反応ドメインは、十分な露出を施された写真フィルムの領域に対応する。５５で示される反応ドメインは殆ど光を照射されなかった写真フィルムの領域に対応している。この反応ドメインは露出不足ドメインと呼ばれる。一般に、露出不足ドメインは、カラーセンシトメトリ変換２１０を適用しても尚、絶対密度の差および傾きの差を残したままになっている。
【００２１】
図４に示した段階３は、図６に示した赤、緑及び青の写真反応曲線の形の間で一致するように改善するようにデザインされた露出不足のカラー変換２２０の演算結果を示している。図７は、カラーセンシトメトリ変換２１０と露出不足カラー変換２２０の効果を組み合わせた結果を示している。図７に示すように、赤、緑及び青の反応曲線の間の密度の差を取り除くことができる。しかしながら、符号５７で示される露出不足ドメインは尚も非線形の様相を呈している。
【００２２】
図４に示す段階４は、写真反応曲線を線形化するためにデザインされたコントラストセンシトメトリ変換の演算結果を示している。カラーセンシトメトリ変換２１０と露出不足カラー変換２２０を組み合わせたとき、コントラストセンシトメトリ変換２３０の適用は図８に示す写真反応曲線が得られる。符号５８で示す露出不足ドメインは、ここでは、赤、緑及び青の反応曲線の間の形状においてほんの少しの不整合はあるが、線形性が向上した写真反応の形状を有している。
【００２３】
一組のソースデジタル画像１０１が由来するそれぞれのオリジナルの画像は、特異なシーン照明ソースにより影響を受ける。例えば、同じ写真フィルムストリップ１２ａの画像は、タングステン、日中の太陽光、雲空のときの光、その他の照明ソースによる影響を受けて写真撮影がなされる。シーン照明ソースにより送られる適切でないカラーキャストのソースデジタル画像及び前変換から残されたあらゆる未処理のセンシトメトリカラーの問題を補償するために、色補正変換は、図４に示す段階５のように、個々のデジタル画像の全体的なカラーキャストを補正するためにデザインされたカラーバランス変換２４０を含む。
図４を参照するに、段階５は、カラーバランス変換の演算を含み、２つの部分から構成される。即ち、画像の画素データにおける如何なる未処理のカラーキャストを評価するためにデザインされた第２カラーセンシトメトリ変換の演算、そして、それぞれの処理されたデジタル画像に特異なカラーバランスの位置の演算、である。カラーバランス変換２４０を生成するために、第２カラーセンシトメトリ変換の結果を個々の画像カラーバランスの位置と結合させる。
【００２４】
デジタル画像プロセッサ２０により演算された色補正変換は、したがって、４つの分離した成分変換から構成される。即ち、それらは、カラーセンシトメトリ変換２１０、それに続く露出不足カラー変換２２０、それに続くコントラストセンシトメトリ変換２３０及びその次のカラーバランス変換２４０、である。カラーセンシトメトリ変換２１０とカラーバランス変換の両者は線形変換である。しかしながら、コントラストセンシトメトリ変換２３０と露出不足カラー変換２２０は非線形変換である。したがって、色補正変換は、それら成分変換のうち少なくとも１つが非線形であるため、非線形変換となる。
【００２５】
また、上述の４つの成分変換のうち何れかの１つ及びそれらの組み合わせを、ここでは、色補正変換とみなすことを特記しておく。たとえば、いくつかのデジタルイメージングシステムについて、その４つの成分変換のうち１つまたはそれ以上が省かれても尚、有用な色補正変換が得られる。さらに、種々の成分変換の適用の順序を変えても、有用な色補正変換が得られる。例えば、本発明のより簡単な実施においては、カラーセンシトメトリ変換２１０、次にカラーバランス変換２４０、その次にコントラストセンシトメトリ変換２３０、とする色補正変換の構築を含んでおり、これは有用であることが認められた。
【００２６】
図４の段階７においては、補正済みカラーデジタル画像１０２を生成するために、それぞれのソースデジタル画像１０１に色補正変換を適用する。色補正変換は、段階６において、式（１）を用いて、４つの成分変換を単一変換にカスケード化することにより、色補正変換を構成する。
【００２７】
Ｔ［ｐ_ｉ］＝Ｔ_４［Ｔ_３［Ｔ_２［Ｔ_１［ｐ_ｉ］］］］　　　　　（１）
ここで、Ｔ_１［］はカラーセンシトメトリ変換２１０を表し、Ｔ_２［］は露光不足カラー変換２２０を表し、Ｔ_３［］はコントラストセンシトメトリ変換２３０を表し、Ｔ_２［］はカラーバランス変換２４０を表し、ｐ_ｉはソースデジタル画像の画素を表し、そしてＴ［ｐ_ｉ］は処理された画素値を表す。色補正変換Ｔ［］を３つの１次元ルックアップテーブル（ＬＵＴ：Ｌｏｏｋ−Ｕｐ−Ｔａｂｌｅ）として実行することが可能である。成分変換Ｔ_１［］、Ｔ_２［］及びＴ_３［］は単一写真フィルムストリップ１２ａに関連するすべてのソースデジタル画像に共通であり、それらは、次式（２）に示すように単一のＬＵＴＴ_５［］に都合よく結合することが可能である。
【００２８】
Ｔ_５［］＝Ｔ_３［Ｔ_２［Ｔ_１［］］］　　　　　　　　　　（２）
その処理された画素値は次式（３）により与えられる。
【００２９】
Ｔ［ｐ_ｉ］＝［Ｔ_４［Ｔ_５［ｐ_ｉ］］　　　　　　　　　　（３）
成分変換を用いてソースデジタル画像の画素全体を連続的に処理することにより、色補正変換を実行することが可能であることを、特記しておく。例えば、修正済されたデジタル画像が結果として得られるすソースデジタル画像に、変換Ｔ_１［］を適用することが可能である。次いで、さらに画素値を修正するために、修正されたデジタル画像画素に変換Ｔ_２［］を適用することが可能である。成分変換を連続的に適用するこの方法は、一般に、成分変換を結合させて、結合させた変換を画像の画素データに適用する好適な方法に比較して、より大きいコンピュータリソースを必要とする。しかしながら、その連続的適用方法は、全体のデジタル画像の中間の修正画素値が各々の処理段階で同時に利用可能であるという優位点を有している。図９は、色補正変換に含まれる連続的な成分変換を示す機能ブロック図である。
【００３０】
本発明のその他の実施形態においては、Ｔ_６［］を生成するために変換Ｔ_１［］及びＴ_２［］を組み合わせることにより画像処理を実行する。修正されたデジタル画像が結果的に得られるソースデジタル画像に変換Ｔ_６［］を適用する。ローパス空間部品とハイパス空間部品（図９において空間フィルタ２５０として表される）から構成される、ぼけマスキングアルゴリズムを用いて修正されたデジタル画像を空間的にフィルタリングする。次いで、ローパス空間部品に変換Ｔ_３［］を適用し、そしてハイパス空間部品をＴ_３［］により変換されたローパス空間部品に加える。適用される最終変換はＴ_４［］である。画像の画素データに変換Ｔ_３［］を直接適用することにより、被処理デジタル画像のコントラストは向上する。このプロセスはまた、ソースデジタル画像に存在するノイズを増幅させる。ローパス空間部品に変換Ｔ_３［］を適用することにより、非常に高い空間周波数特性をもつノイズを増幅させることはない。結果的に色補正変換は実行するために、より複雑になり、好適な実施形態に比べてより大きなコンピュータリソースを必要とするが、被処理画像の視認性ノイズは少なくなる。
【００３１】
フィルムプロダクトの露出依存性色特性の影響を取り除くために、カラーセンシトメトリ変換２１０をデザインしている。カラーセンシトメトリ変換２１０を演算する第１段階は、変換の正確さを低下させる一組のソースデジタル画像１０１において画素を識別することを含む。演算の正確さを改善するために、本発明では、複数の排他的条件を用いることが可能である　即ち、高濃度の標準画素、人工的な照明ソースにより影響を受けた画素、空間的に不活性な領域に対応する画素、相対的に最も小さい画素輝度をもつ画素及び露出不足条件に対応する画素は除外する。
【００３２】
最適なカラーセンシトメトリ変換２１０を決定することにおけるデジタル画像プロセッサ２０の処理の一部として、それぞれの写真フィルムストリップ１２ａのための露出依存性グレー値のセットは、測定された赤、緑及び青のような３原色の画素値の間の単一な３次元関数関係の形式で得られる。この関数関係は、どの画素値がカラーセンシトメトリ変換２１０の演算に寄与するかに影響を及ぼす、写真フィルムストリップ１２ａ及びそれに対応する写真フィルムストリップ１２ａから由来するソースデジタル画像１０１に特有の値として、露出レベル依存性グレー評価を表す。概念的には、そのグレーを表す関数関係は、図１０に示すタイプの３次元散布図を生成することにより導き出され、赤、緑及び青の軸により境界が形成される色空間内の赤、緑及び青のような測定された原色のカラーフィルム密度に対応する３原色画素値の３次元散布図を示している。ここでは、画像フレームにおける赤、緑及び青密度値に対応するデジタル画像画素値に基づいて３次元関数関係について説明するが、関数関係についての基礎を形成するために、赤、緑および青以外の基本色の画素を走査することが可能であることは評価されるであろう。さらに、本発明は、３つ以上の色密度を走査することが可能であるため、３つの色密度に限定されるものではない。したがって、最も広い方法において、適切な色の何れかの適切な組み合わせをもつ、少なくとも３つであって、可能であればそれ以上の被走査色密度から導き出される。
【００３３】
図１０に示されたプロットされたポイントは、写真フィルムストリップ１２ａ上の領域に対応するカラーの測定された画素値を表す。３次元色空間のフィルムスキャナ２１により測定された各々の領域からみ値引き出される測定された画素値をプロットし、続いて、最小自乗法のような、多くの周知のラインフィッティング方法のうち何れか１つを用いて画素値６３により線６２をフィッティングすることにより、関数関係を確立する。このフィッティングされた線６２は、それから、写真フィルムストリップ１２ａから導き出されるソースデジタル画像のセットについての露出レベルに依存するグレーレベルの評価としての役割を果たす。参照のために散布図を概念的に作成したが、これは、本発明の開示内容を視覚的に捉えることを容易にする。実際の方法において、デジタル画像プロセッサ２０により実行される適切なラインフィッティングアルゴリズムに画素値のデータを入力することによりカラーセンシトメトリ変換２１０を生成するので、当業者に評価されるであろう。
【００３４】
上述の方法において、分析デジタル画像のセットにおけるすべての測定された領域から得られる画素値は散布図を生成することにおいて用いられた。カラーセンシトメトリ変換２１０、即ち散布図を生成してフィッティングされた線６２の精度を改善するとき、画素データを除くことは、場合によっては、効果的であることが判明した。例えば、図１０のプロットにおいてポイント６４により表されるような高飽和色を有する画素は、フィッティングされた線の評価にバイアスをかけることが可能である。カラーセンシトメトリ変換２１０を確立することにおいて、カラーセンシトメトリ変換２１０は、シーンにおけるこれらの飽和色にバイアスをかけることなく、写真フィルムストリップ１２ａの性質を主として表すことは重要である。したがって、カラーセンシトメトリ変換２１０を確立するために用いられる散布図から、これら飽和色の画素値を減ずることは好ましい。高飽和色の領域に対応する画素データを削除するために、先ず、高飽和色が削除されるべきものと確認するために用いる参照ポイントに関連する閾値ポイントを設定することが必要である。
【００３５】
高飽和色の削除のために種々の技術を用いることが可能であり、先ず、３原色の画素値を代わりとなる直交色空間に変換することにより、本発明の好適な実施形態においてその削除を達成でき、それには、同一出願人による米国出願特許第４，１５９，１７４号明細書に開示された方法を用いており、ここでは、その開示内容を参照することとする。この変換空間を図１１のグラフに示し、ここで、３次元空間における３原色の画素値は、輝度軸に垂直である緑／マゼンタ照射平面に投影されている。図１１のポイント７１で示される参照のグレーのポイントを次の方法により設定する。
【００３６】
写真フィルムストリップ１２ａから導かれる複数の画素領域の測定された画素値から、最小画素値（Ｒ_ｍｉｎ、Ｇ_ｍｉｎ、Ｂ_ｍｉｎ）のセットを決定する（図５に示す）。好適には、この目的のために含まれる画素領域は、ソースデジタル画像１０１と図３に示されたフレーム間ギャップの両者から得られる。この目的は、露出されない写真フィルムストリップにおける領域を確認することである。普通は、これはフレーム間ギャップ１９において認識されることが期待される。しかしながら、例えば、フレーム間ギャップ領域においてフォギング等のある程度の露出があるとの理由で、最小画素値の決定において、ソースデジタル画像の画素値を含むことが好適であることが知られている。デジタルイメージングシステムによっては、フィルムスキャナ２１はフレーム間ギャップ１９を測定することが可能でないため、これらのシステムに対して、単に画像の画素データから最小画素値を決定しなければならない。
【００３７】
次に、分析デジタル画像すべてにおけるすべての領域についてのオーダー平均画素値を決定する。最小画素値（Ｒ_ｍｉｎ，Ｇ_ｍｉｎ，Ｂ_ｍｉｎ）及びオーダー平均画素値（Ｒ_ａｖ，Ｇ_ａｖ，Ｂ_ａｖ）にそれぞれ対応する緑／マゼンタと輝度値（ＧＭ_ｍｉｎ，ＩＬＬ_ｍｉｎ）（図１２参照）及び　（ＧＭ_ａｖ，ＩＬＬ_ａｖ）を得るために、次式（４）を用いて、２つのセットの値を、図１１に示された代わりとなる直交色空間に変換する。
【００３８】
ＬＵＭ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３^１／２　　　　　　　　　　（４）
ＧＭ＝（２Ｇ−Ｒ−Ｂ）／６^１／２
ＩＬＬ＝（Ｂ−Ｒ）／２^１／２
これらの重み付け平均ＧＭ_０とＩＬＬ_０は次式（５）から導かれる。
【００３９】
ＧＭ_０＝αＧＭ_ａｖ＋（１−α）ＧＭ_ｍｉｎ
ＩＬＬ_０＝βＩＬＬ_ａｖ＋（１−β）ＩＬＬ_ｍｉｎ
ここで、重み付けの値α及びβは、各々０〜１の範囲内の値であり、結果として得られるカラー印刷の検査から経験的に決定される。良好な結果が得られることがかくにんされた代表的な値は、およそα＝０．６、β＝０．２５である。これらのＧＭ_０とＩＬＬ_０の値は、図１１のポイント７１に示すように、参照ポイントまたは初期のグレーポイントを設定する。米国特許出願第４，２７９，５０２号明細書に開示された方法は、図１１の色空間におけるＧＭ_ｍｉｎとＩＬＬ_ｍｉｎに対応する最小密度（Ｒ_ｍｉｎ，Ｇ_ｍｉｎ，Ｂ_ｍｉｎ）のみに関連する飽和の演算を用いて飽和色の削減を実行しており、これは必ずしも最適な結果を与えないことが分かった、ことを特記しておく。これは、最小密度レベルで決定されたグレーポイントは普通の露出レベルに対応するグレーポイントを正確に反映していない理由によると思われる。それ故、ＧＭ_０とＩＬＬ_０の値を決定するとき、写真フィルムストリップから導き出される分析デジタル画像における領域の画素値の平均値の測定を含むことは優位性があることが判明した。しかしながら、米国特許出願第４，２７９，５０２号明細書に開示された演算方法は正確さに欠ける一方、その実行は比較的簡単であるとの優位性を有している。
【００４０】
デジタル画像における各々の画素の飽和の演算において、ｉ番目の画素は添え字“ｉ”により表され、測定されたカラー画素値は、好適には（ＧＭ_ｉ，ＩＬＬ_ｉ）を結果としてもたらされる、代わりとなる直交色空間に変換される。飽和値（ＳＡＴ_ｉ）、即ち分析デジタル画像における処置画素についての色飽和の測定値は、図１１の符号７１で示す参照ポイント（ＧＭ_０，ＩＬＬ_０）に関して演算され、次の式（６）のように表される。
【００４１】
（ＳＡＴ_ｉ）＝（（ＧＭ_ｉ−ＧＭ_０）^２＋（ＩＬＬ_ｉ−ＩＬＬ_０）^２）^１／２（６）
次に、飽和値ＳＡＴ_ｉを円７２で表される所定の閾値と比較する。ポイント７４で示されるように、飽和値ＳＡＴ_ｉが閾値より大きいとき、図１０の散布図の生成においてその画素値を排除する。ポイント７６で示されるように、円７２で表される閾値内にある画素からのデータは、散布図を生成するために用いられるサブセットに含まれる。図１０のプロットに関して、これは、遠くに散在するポイント６４は排除し、近くに散在するポイント６３は含まれる。赤、緑そして青の値をＧＭ及びＩＬＬ色空間に変換するとき、好適な本発明の実施形態における円７２の閾値半径は０．１５である。この閾値の設定は経験的な決定によるものであり、本発明の請求範囲内であれば他の閾値を設定することが可能であることを理解されたい。図１１に示す飽和クリッピング技術は、すべての色方向（色相）に円７２により示される一様な閾値を用いる簡単な方法であるが、上記のＧｏｌｌ等による学術誌の記事に開示された“Ｔｈｅ　ｓｕｂｊｅｃｔ　ｆａｉｌｕｒｅ　ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ　ｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ　ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ”に類似して、色方向に依存する可変閾値を有することもまた可能であることは、評価されるであろう。
【００４２】
高飽和フレームはカラーセンシトメトリ２１０（ＧＭ_０，ＩＬＬ_０）をバイアスすることが可能である。ＧＭ_０及びＩＬＬ_０を評価するためのさらなる改良として、ＧＭ_０及びＩＬＬ_０の演算から高飽和分析デジタル画像を削除するために供給を行うことが可能である。それぞれの分析デジタル画像について、上述したように、個々の分析デジタル画像内の画素のみが演算に含まれることを除いて、ＧＭ_ａｖ及びＩＬＬ_ａｖと同様の方法で、フレームの平均画素値ＧＭ_ｆａｖ及びＩＬＬ_ｆａｖを演算する。ＧＭ_ａｖ及びＩＬＬ_ａｖはすべての分析デジタル画像の平均画素値を表し、ＧＭ_ｆａｖ及びＩＬＬ_ｆａｖの値は個々の分析デジタル画像の平均画素値を表すことは、評価されるであろう。それ故、ＧＭ_ａｖ及びＩＬＬ_ａｖの値を次式（７）により演算することが可能である。
【００４３】
ＧＭ_ａｖ＝（１／Ｎ）Σ_ＮＧＭ_ｆａｖ　　　　　　　　　（７）
ＩＬＬ_ａｖ＝（１／Ｎ）Σ_ＮＩＬＬ_ｆａｖ
ここで、図１２を参照するに、上述した変換値ＧＭ_ｍｉｎ及びＩＬＬ_ｍｉｎ、即ち図１２のポイント９０に関して、分析デジタル画像飽和値を演算される。分析デジタル画像のセットにおける所定の分析デジタル画像のための飽和値（ＳＡＴ_ｆ）は、図１２のポイント（ＧＭ_ｍｉｎ，ＩＬＬ_ｍｉｎ）について演算され、次式（８）により与えられる。
【００４４】
ＳＡＴ_ｆ＝（（ＧＭ_ｆａｖ−ＧＭ_ｍｉｎ）^２＋（ＩＬＬ_ｆａｖ−ＩＬＬ_ｍｉｎ）^２）^１／２　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（８）
次いで、円９２で表される閾値により示される所定の閾値と飽和値ＳＡＴ_ｆを比較する。ポイント９４により示される場合のように、飽和値ＳＡＴ_ｆが閾値より大きいとき、この分析デジタル画像のＧＭ_ｆａｖ及びＩＬＬ_ｆａｖの値はＧＭ_ａｖ及びＩＬＬ_ａｖの演算において排除される。円９２で示される閾値の範囲内にある分析デジタル画像からの画素データは、ポイント９６で表すように、ＧＭ_ａｖ及びＩＬＬ_ａｖの演算において含まれる。分析デジタル画像のセットにおいてデジタル画像が飽和の決定により排除される特定状況において、ＧＭ_０及びＩＬＬ_０の値はそれぞれ、ＧＭ_ｍｉｎ及びＩＬＬ_ｍｉｎに戻ることは、評価に値するであろう。図１１の場合のように、円９２により表される閾値を、ここでの好適な実施形態においては経験的に決定し、その値として０．２５を用いるが、他の値を使用することは可能である。
【００４５】
前述の、ＧＭ_０及びＩＬＬ_０の演算におけるデジタル画像の排除方法の１つの効果は、人工的な照明、例えばタングステン照明により照射されたフィルムから得られる分析デジタル画像はカラーセンシトメトリ変換２１０の演算に寄与することはできないことである。同一出願者であってＣｌｏｕｔｉｅｒ等による米国出願特許第５，２２９，８１０号明細書に記載された、提案された写真システムのタイプにおいて、データはフィルムに形成された磁気層におけるカメラに記録される。これらのメタデータ、即ち非画素データ情報は、特定な画像フレームが人工的な照明により露出されたことを示すデータフラグを含むことが可能である。そのデータフラグを検出し、対応する分析デジタル画像の画素値がＧＭ_０及びＩＬＬ_０及び／またはそれに続く図１０の線の評価の演算において排除されることにより、これらの記録されたデータを好適に用いることが可能である。また、ＧＭ_ｆａｖ及びＩＬＬ_ｆａｖについての対応する高飽和色値をもつ分析デジタル画像が、しばしば、人工照明ソースを用いて写真撮影されたシーンに対応することを、特記しておく。それ故、ＧＭ_ｆａｖ及びＩＬＬ_ｆａｖについての対応する高飽和色値を、デジタル画像は人工照明ソースを用いて写真撮影されたシーンから得られる尤度を示すものとみなすことが可能である。また、他のカメラのメタデータからの人工照明ソースを用いて、写真撮影されたシーンから得られたデジタル画像の尤度を演算することが可能である。本発明は、このメタデータがシステムに利用可能であるとき、カメラのメタデータのシーン光レベル及びフラッシュの信号から人工的シーンの尤度を決定するために、Ｗｈｅｅｌｅｒにより米国出願特許第６，１３３，９８３に開示された方法を用いている。特に、Ｗｈｅｅｌｅｒにより開示された方法は、フラッシュ及びカメラにより記録されたシーンの輝度値のメタデータを用いる。したがって、本発明は、色補正変換を調整するために人工照明ソースをもちいて写真撮影されたシーンから得られるデジタル画像の尤度を示す非画素データを用いる。
【００４６】
単一色により支配され、図１０の線の評価６２をバイアスする影響、即ち露出依性グレー、を有する分析デジタル画像内の広い範囲に及ぶ一様な領域の影響を低減するために、好適には、分析デジタル画像の高い空間活性度をもつ領域からの画素データのみを散布図に含む。空間フィルタを用いて分析で時事たる画像内に現れるエッジ領域を検出することにより、高い空間活性度をもつ領域を決定する。好適な実施形態においては、３ｘ３の画素領域マトリクスを処理する空間フィルタを用いる。このマトリクス内のすべての９つの画素についての最大輝度と最小輝度の間の差を決定する。最大及び最小値間の差、即ち空間活性度の局所測定における差が所定の閾値より小さい場合、その画素データを散布図に含めることはない。この目的のための効果的閾値は、Ｒ、Ｇ、Ｂ色空間において、フィルム上のニュートラルデンシティ０．２であることが経験的に分かっている。高い空間活性度をもつ分析デジタル画像の領域は、被写体を含む分析デジタル画像のそれら領域とよい相互関係をもつ傾向にある。したがって、上述のようなエッジフィルタリングの使用することにより、被写体を含む分析デジタル画像の画素領域を含む傾向をもち、それ故、本発明にしたがったカラーバランス設定のための修正グレー評価が提供される。このような特徴をもつ空間フィルタリングは、また空間フィルタリング技術を、輝度（即ち、光対暗さバランス）露光設定の決定及び前述の被写体の失敗を抑制する技術の実行において、有用なものとし、これは評価に値するであろう。また、他の空間フィルタが空間活性度の効果的測定を提供することが可能であることは、当業者に評価されることであろう。
【００４７】
多くの写真撮影されるシーンについて、１つ以上のカラー照明ソースが存在する。特に、電子フラッシュ照明ソースを用いるシーンに対して、また第２光源がそのシーンにおいて用いられる。通常、第２光源は、しばしばタングステンまたは蛍光ランプであり、フラッシュ照明とはまったく異なる性質のカラーを有している。さらに、第２光源は、支配的なまたは主要なフラッシュ照明ソースに比較してしばしば非常に弱いものとなっている。したがって、デジタル画像におけるより暗い画素値は第２光源によって大きい影響を受け、一方、より明るい画素値は主要高原により大きい影響を受けたものと考えられる。本発明は、明るい画素のみを含むことによりカラーセンシトメトリ変換２１０の演算への寄与から分析デジタル画像の画素を排除する。それぞれの分析デジタル画像について平均輝度画素値ＬＵＭ_ｆａｖを演算する。ＬＵＭ_ｆａｖ未満の輝度画素値である画素を排除する。輝度による排除プロセスがそれぞれの分析デジタル画像に適合し、それぞれの画素をＬＵＭ_ｆａｖ値と比較することがデジタル画像内の相対的な画素の輝度の測定値を演算する方法であることは、評価されるに値するものであろう。
【００４８】
画像の露出不足領域のカラーは、しばしば、適切に露出された領域のカラーと一致しない。したがって、図８の符号５９で示す所定の適切な露出対応の閾値と対応する輝度画素値を比較することにより、本発明はカラーセンシトメトリ２１０の演算への寄与から画素を排除する。所定の露出閾値未満であるような、式（１）により与えられる輝度画素値をもつ画素は、カラーセンシトメトリ２１０の演算から排除される。本発明の好適な実施形態において、適切に露出される６％シーングレーリフレクタに対応するものとして、閾値を経験的に決定した。それ故、所定の閾値に対してそれぞれの画素を比較することが、画素の露出の測定値を演算する方法となっている、ことは評価されるに値することであろう。
【００４９】
上述の排除条件のうち１つに適合しない分析デジタル画像のセットにおけるすべての画素を用いて、カラーセンシトメトリ変換２１０を演算する。本発明の公的な実施形態は、カラーセンシトメトリ変換２１０を演算するために、最小自乗直線回帰法を用いる。先ず、次式（９）を用いて、それぞれのトリプレット画素に対して輝度画素値Ｌ_ｉを演算する。
【００５０】
Ｌ_ｉ＝（Ｒ_ｉ＋Ｇ_ｉ＋Ｂ_ｉ）／３　　　　　　　　　（９）
赤の傾き係数γ_Ｒと赤のオフセット係数η_Ｒを決定するために、赤の画素値Ｒ_ｉに対する輝度画素値Ｌ_ｉの直線回帰を実行する。同様に、それに対応する緑の傾き係数γ_Ｇと緑のオフセット係数η_Ｇを決定するために、緑の画素値に対する輝度画素値の直線回帰を実行し、そしてそれに対応する青の傾き係数γ_Ｂと緑のオフセット係数η_Ｂを決定するために、青の画素値に対する輝度画素値の直線回帰を実行する。ソースデジタル画像のセットに対する露出レベル依存性グレー評価を表すカラーの間の単一多次元関数関係を確立するために、決定されたこの６つの回帰係数を用いる。式（１０）のように表される一次方程式は、輝度画素値と、カラーセンシトメトリ反感２１０の多次元直線を決定する画素値を表すＲ_ｉ′、Ｇ_ｉ′及びＢ_ｉ′との関係を示している。
【００５１】
Ｒ_ｉ′＝γ_ＲＬ_ｉ＋η_Ｒ　　　　　　　　　　　　　（１０）
Ｇ_ｉ′＝γ_ＧＬ_ｉ＋η_Ｇ
Ｂ_ｉ′＝γ_ＢＬ_ｉ＋η_Ｂ
他の実施形態において、画素データの輝度−クロミナンスの関係を表すためにその最小自乗回帰を実行する。先ず、含まれる画素のセットからの式（４）を用いて、輝度値ＬＵＭ_ｉ、緑−マゼンタ値ＧＭ_ｉそして照度値ＩＬＬ_ｉを演算する。次いで、ＧＭ傾き係数（γ_ＧＭ）及びＧＭオフセット係数（η_ＧＭ）を決定するために、ＧＭ_ｉ画素値に対するＬＵＭ_ｉ画素値の直線回帰を実行する。同様に、ＩＬＬ傾き係数（γ_ＩＬＬ）及びＩＬＬオフセット係数（η_ＩＬＬ）を決定するために、ＩＬＬ_ｉ画素値に対してＬＵＭ_ｉ画素値の直線回帰を実行する。単一の多次元関数関係は、式（１１）で与えられる２つの線形予測方程式により規定される。
【００５２】
ＲＭ_ｉ′＝γ_ＧＭＬＵＭ_ｉ＋η_ＧＭ　　　　　　　　　　（１１）
ＩＬＬ_ｉ′＝γ_ＩＬＬＬＵＭ_ｉ＋η_ＩＬＬ
ここで、項ＲＭ_ｉ′及びＩＬＬ_ｉ′は予測される画素値である。次いで、係数γ_ＧＭ、η_ＧＭ、γ_ＩＬＬ及びη_ＩＬＬから赤、緑及び青の傾き係数（γ_ｋ）及びオフセット係数（η_ｋ）を決定する、上記のような３つの線形方程式（１０）により、赤、緑及び青の多次元カラーセンシトメトリ変換２１０を演算するために、その傾き及びオフセットの項を用いる。η_ＧＭとη_ＩＬＬによりオフセット係数η_Ｒ、η_Ｇ及びη_Ｂは、次式（１２）のように表される。
【００５３】
η_Ｒ＝−（√６／６）η_ＧＭ−（√２／２）η_ＩＬＬ　　　（１２）
η_Ｇ＝−（√６／３）η_ＧＭ
η_Ｂ＝−（√６／６）η_ＧＭ＋（√２／２）η_ＩＬＬ
傾き係数γ_Ｒ、γ_Ｇ及びγ_Ｂについての式はγ_ＧＭとγ_ＩＬＬを用いて、次式（１３）のように表される。
【００５４】
γ_Ｒ＝１−（√２／２）γ_ＧＭ−（√６／２）γ_ＩＬＬ　　　（１３）
γ_Ｇ＝１＋√２γ_ＧＭ
γ_Ｂ＝１−（√２／２）γ_ＧＭ＋（√６／２）γ_ＩＬＬ
回帰分析から画素を排除するプロセスはカラーセンシトメトリ変換２１０のローバスト性を改善するが、本発明の他の実施形態は、トリプレットの画素のようにカラーセンシトメトリ変換を修正するとき、最小の画素値をカラーニュートラルポジションに変換するという制約を課す。換言すれば、露出されなかった画像領域に対応する最小の画素値は、ニュートラルグレーカラーを結果としてもたらす新しい値に変換されることとなる。数学的には、複数の線形回帰をＲＭ_ｉ′及びＩＬＬ_ｉ′の値を０にする（式（１１）及び（１２）参照）ことによりその制約を課すこととなる。それ故、傾き及びオフセット係数は次式（１４）で与えられる制約を満足しなければならない。
【００５５】
η_ＧＭ＝−γ_ＧＭＬＵＭ_ｍｉｎ　　　　　　　　　　　　　（１４）
η_ＩＬＬ＝−γ_ＩＬＬＬＵＭ_ｍｉｎ
ここで、項ＬＵＭ_ｍｉｎは次式（１５）により与えられる。
【００５６】
ＬＵＭ_ｍｉｎ＝（Ｒ_ｍｉｎ＋Ｇ_ｍｉｎ＋Ｂ_ｍｉｎ）／√３　　　（１５）式（１３）により表されるような予測傾き係数の精度は本発明の効果に基本的な重要性がある。本発明は、潜在的なフィルムセンシトメトリに関連する傾き係数を予測するために、シーンの内容、即ち分析デジタル画像の画素に基づいている。分析デジタル画像のセットによっては、逸脱した傾く係数の演算をもたらすシーン内容を有することがあり得る。したがって、中性色でないシーン内容の支配的カラーにより、傾き係数の演算をバイアスすることが可能である。本発明の好適な実施形態は、１）一定の補正因子、２）適合基準についての統計的適合度、及び３）視覚的コントラスト因子、に関連して、結果の精度を修正するために、さらに３つの傾き係数に関する制約を適用する。
【００５７】
複数の直線回帰分析は、たとえ高色飽和画素が排除されても、回帰に含まれる画素が色彩豊かである場合、非常に大きな傾き係数をもつカラーセンシトメトリ反感２１０を結果として得ることが可能である。このように、中性色を生じるシーンカラーから大きい値の傾き係数を生成することが可能である。本発明はまた、一定の比例係数（ε）を用いて、補正係数εを傾き係数に乗ずることによりカラーセンシトメトリ変換２１０の大きさを減少させるために傾き係数を修正し、次式（１６）のように表される。
【００５８】
γ_Ｒ′＝ε（γ_Ｒ−１）＋１　　　　　　　　　　　（１６）
γ_Ｇ′＝ε（γ_Ｇ−１）＋１
γ_Ｂ′＝ε（γ_Ｂ−１）＋１
異なる補正係数を用いる実験は、デフォルト値として用いる値０．６７を有する０．５〜０．９の範囲内の補正係数εのセットを用いて、処理デジタル画像についての最もよい結果を得た。したがって、一定の比例係数により、最小自乗法の最もよく適合する直線についての傾き係数を修正する。それと同じ効果を達成することが可能である他の関数を本発明が効果的に用いることができることを、当業者は十分に理解されるであろう。
【００５９】
分析デジタル画像のセットによっては、含まれる画素の総数は、たとえ上述の基準のうち１つより多くの画素が排除されるとしても、受け入れられる結果を得るには尚も十分な数とすることが可能である。しかしながら、排除される画素数が非常に多い数に達したとしても、カラーセンシトメトリ変換２１０のローバスト性を減少させることが可能である。なお一層の保証手段として、本発明の好適な実施形態は傾き係数を限定する。本発明は、傾きの上限の制約を適用する性能指数としてクロミナンス傾き係数の大きさを用いる。実験によると、クロミナンス傾き係数の最大値０．１５は不正確な結果の尤度の増大に関連することが判明した。傾き係数の最大値ξは次式（１７）により与えられる。
【００６０】
ξ＝１．０（δ＜τのとき）　　　　　　　　　（１７）
【００６１】
【数１】

ここで、項τは０．１２５に設定された傾き限界制御パラメータを表し、項δは次式（１８）により与えられるクロミナンス傾き係数の大きさを表している。
【００６２】
δ＝（γ_ＧＭ ^２＋γ_ＩＬＬ ^２）^１／２　　　　　　　　（１８）
結果として得られた修正傾き係数は次式（１９）により与えられる。
【００６３】
γ_Ｒ″＝ξ（γ_Ｒ′−１）＋１　　　　　　　　（１９）
γ_Ｇ″＝ξ（γ_Ｇ′−１）＋１
γ_Ｂ″＝ξ（γ_Ｂ′−１）＋１
上述の回帰分析方法は、直線を用いて画素データを禁じすることにより３つの一次方程式のセットを生成する。しかしながら、デジタル画像のセットによっては、一次方程式によって画素データをうまく近似することができない。本発明は、直線が画素データに適合することを確実にする対策として、回帰残差値の統計的値Ｒ^２の演算を用いる（Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｔｈｉｒｄ　Ｅｄｉｔｉｏｎ，　Ｊｏｈｎ　Ｗｉｌｅｙ＆Ｓｏｎｓ，　Ｉｎｃ．参照）。回帰についてのＲ^２値は、回帰直線により説明することが可能である全分散の比率に関連する０．０〜１．０の範囲内の規格化された値である。大きいＲ^２値はデータとのよい一致、それ故、回帰直線における高い信頼度に関連する。回帰の信頼性係数μに対する回帰のための演算されたＲ^２値に関連する関数は次式（２０）により与えられる。
【００６４】
μ＝１　（Ｒ^２＞μ_１の場合）　　　　　　　　　（２０）
μ＝０　（Ｒ^２＞μ_０の場合）
μ＝（Ｒ^２−μ_０）／（μ_１−μ_０）　（μ_０＜＝Ｒ^２＜＝μ_１の場合）次式（２１）により与えられ傾き係数に適合させるように、係数μを修正するＲ^２値を用いる。
【００６５】
【数２】

ここで、項
【００６６】
【外１】

は、視覚的重み付け、傾き補正、最大傾き差制限及び回帰信頼性係数を組み合わせた効果を含む、　最終的に適合された傾き係数を表す。
【００６７】
補正係数ε、最大傾き差係数ξ及び回帰信頼性係数μを含む傾き係数に対して上述の修正がなされたとき、修正傾き係数のための最終的な式は次式（２２）により与えられる。
【００６８】
【数３】

式（１０）に示した一次関数は予測される写真反応曲線に関連する。カラーセンシトメトリ変換２１０の一次関数は予測される直線の方程式を補正するために構築され、それ故、予測される直線の方程式の一対一対応の直線についての数学的な反映となっている。赤、緑及び青にそれぞれ対応する実際の傾き係数Γ_Ｒ、Γ_Ｇ及びΓ_Ｂは、カラーセンシトメトリ変換２１０を生成するために用いられ、次式（２３）により与えられる。
【００６９】
【数４】

上述の数学的分析は、輝度画素値を生成するために赤、緑及び青の画素値について等しい重み付けを用いる。この等しい輝度画素の重み付けを用いて得られたカラーセンシトメトリ変換２１０は、被処理デジタル画像に視覚的コントラスト特性における変化を与え得る。この影響を低減するために、本発明の好適な実施形態は、実際の傾き係数Γ_Ｒ、Γ_Ｇ及びΓ_Ｂに課する視覚的重み付けの制約を用いる。視覚的重み付け係数ρは次式（２４）により与えられる。
【００７０】
ρ＝０．４１４Γ_Ｒ＋０．５０７Γ_Ｇ＋０．０７９Γ_Ｂ　　（２４）
視覚的重み付け傾き係数Γ_Ｒ′、Γ_Ｇ′及びΓ_Ｂ′は次式（２５）により与えられる。
【００７１】
Γ_Ｒ′＝Γ_Ｒ／ρ　　　　　　　　　　　　　　　（２５）
Γ_Ｇ′＝Γ_Ｇ／ρ
Γ_Ｂ′＝Γ_Ｂ／ρ
式（１６）により与えられるように、本発明は、赤、緑及び青の寄与についての相対的重み付けを経験的に導き出した一方、他の視覚的重み付けとして、それぞれ、０．３０、０．５９及び０．１１のような値が有用であることは、当業者は十分に理解されるであろう。これらの係数は意図された最終的な画像を印刷する材料の特定の特性に基づいており、材料毎に変化し得ることを、特記しておく。
【００７２】
色補正変換の構成要素としてカラーセンシトメトリ変換を含むことにより、それぞれのソースデジタル画像のそれぞれの画素は、次式（２６）を用いて変換される。
【００７３】
Ｒ_ｉ′＝Γ_Ｒ′Ｒ_ｉ−η_ＲΓ_Ｒ′　　　　　　　　　　（２５）
Ｇ_ｉ′＝Γ_Ｇ′Ｇ_ｉ−η_ＧΓ_Ｇ′
Ｂ_ｉ′＝Γ_Ｂ′Ｂ_ｉ−η_ＢΓ_Ｂ′
ここで、項Γ_Ｒ′、Γ_Ｇ′及びΓ_Ｂ′は、方程式（２５）に示したように、それぞれ赤、緑及び青に対応する傾き係数を表し、Ｒ_ｉ、Ｇ_ｉ及びＢ_ｉは赤、緑及び青のソース画素値を表し、Ｒ_ｉ′、Ｇ_ｉ′及びＢ_ｉ′はカラー誠意氏と娶り変換２１０を用いた修正画素値を表す。本発明は、Ｔ_１［］で表されるカラーセンシトメトリ変換２１０を実行するためのルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いる。
【００７４】
カラーセンシトメトリ変換２１０は、色補正の異なるレベルを用いた露出の異なるレベルに関連する画素のカラーを基本的に変化させる。このように、色補正変換は、露出の関数として色修正の度合いを変化させることによりデジタル画像内の画素のカラーを調整する。また、カラーセンシトメトリ変換２１０は、最小自乗回帰方程式を用いて露出レベル依存性グレー評価を組み込むため、色補正変換は線形露出レベル依存性グレー評価を組み込む。センシトメトリ補正の最終的な効果は、それらがグレーバランスポイントから非常に離れた程度まで画素のカラーを補正することである。
【００７５】
上述のフィルムスキャナ２１は、分離した写真フィルムストリップ１２ａから符号化されたバーコード、即ち復号化されるときに固有の製造タイプの写真フィルムを示す番号として解釈することが可能であるむき出しの直線群、を記録する。全般制御コンピュータ４０に記憶されたものは、写真フィルムのタイプを固有であることを識別するフィルムタイプ識別タグのデータベースとなる。ほとんどのタイプの製造された写真フィルムプロダクトについて、導き出されたソースデジタル画像へのカラーセンシトメトリ変換２１０の適用は、被処理デジタル画像のカラーアピアランスを改善する。しかしながら、中には優れた中間色のセンシトメトリ特性を有する写真フィルムプロダクトがある。したがって、カラーセンシトメトリ変換２１０についての制約を、これらの正常に動作するプロダクトに対して調整することが可能である。本発明は、正常に動作する中間色センシトメトリ特性を有し、そのような写真フィルムストリップ１２ａから導き出されるデジタル画像について上述したように補正係数値を０．５に調整する、写真フィルムタイプのデータベースを記憶する。同様にして。正常に動作する中間色センシトメトリを有しない写真フィルムタイプに対して、補正係数値は０．９に設定される。したがって、カラーセンシトメトリ変換２１０を適用する段階を選択的に適合させるために、写真フィルム材料のタイプを固有であるとして識別する写真フィルムに記録された情報を用いる。
【００７６】
本発明において最初に実行することは、デジタル写真システムの関連で、そのシステムにより受け取られる単一の写真フィルムストリップ１２ａから導き出されるデジタルが層からカラーセンシトメトリ変換２１０を演算することである。これは、単一の写真フィルムストリップ１２ａのカラーセンシトメトリが単一のタイプの写真フィルムに対応するために、最初に実行される。異なるタイプの写真フィルムに対応する他の写真フィルムストリップは、一般に、同一のカラーセンシトメトリ特性をもたない。しかしながら、同じ写真フィルムタイプに対応するが異なる消費者から受け取られる他の写真フィルムストリップ１２ａは、同様のカラーセンシトメトリ特性を備えている。本発明の他の実施形態は、複数の写真フィルムストリップ１２ａから導き出されるデジタル画像のためにカラーセンシトメトリ変換２１０を演算し、そのデジタル画像に適用するために、上述のように符号化されたバーコードにより示されたような同じ写真フィルムタイプに対応する異なる消費者から受け取られる複数の写真フィルムストリップ１２ａから導き出されるデジタル画像を用いる。
【００７７】
カラーセンシトメトリ変換２１０についての上述の説明は、例えば、数量ＧＭ_ａｖ、ＩＬＬ_ａｖ、ＧＭ_ｆａｖ、ＧＭ_０及びＩＬＬ_０の異なる数量の演算に寄与することから画素を解除するプロセスについてのものである。バイナリ排除ロジックは実行することが簡単であり、排除速度が速い優位点を有するが、それに代わる本発明の実施形態は、上述した種々の数量に寄与する画素の度合いを変化させるために０．０〜１．０の範囲内で変化させる重み付け係数を用いる。このような排除の重み付けロジックは実行するのにより複雑であり、コンピュータのハードウェアを実行するのにより時間を消費するものとなっている。しかしながら、排除の重み付けロジックは、デシジョンロジックの漸次的性質により、全体的な変換のローバスト性の度合いを非常に大きくする。この実施形態に対して、図１１における円７２により示される所定の飽和閾値は、ここでは、クロミナンス図における等しい重み付け係数の軌跡を表している。画素排除の度合いを変化させるために、２次元ガウス重み付け係数を用いる。同様に、図１２における円９２で示される所定の飽和閾値は、ここでは、等しい重み付け係数の軌跡を表している。
【００７８】
典型的な写真フィルムプロダクトについての赤、緑および青の反応曲線のためのセンシトメトリ曲線を図５に示す。図５の写真反応曲線は、３つの色の記録のためのフィルム密度の絶対値の間の著しい違い及び傾きの違いを示している。カラーセンシトメトリ変換２１０を適用した後、写真反応曲線は、図６に示すように変換される。３つの色記録の間の傾きの不適合性最小化され、３つの色記録の間の絶対差は、光の十分な排除（図６において符号５４で示される）がなされた写真フィルムから導き出される画素のためにカラーセンシトメトリ変換２１０を適用することにより取り除かれる。しかしながら、写真反応曲線の露出不足のドメイン（図６において符号５５で示される）は、３つの色記録の間の傾き（コントラスト）及び密度（色バランス）の差を尚も有している。
【００７９】
露出不足色変換２２０は、　フィルムストリップ１２ａの露出不足領域に関連する画素についての残差カラーキャストを取り除くためにデザインされた。この変換は、画素値の関数として画素に変化を生成する３つの一次元関数（ＬＵＭを用いて実行する）の形式をとっている。露出不足色変換２２０のための数学的式は次式（２７）により与えられる。
【００８０】
【数５】

ここで、項Ｒ_ｉ′、Ｇ_ｉ′及びＢ_ｉ′は処理される赤、緑及び青の画素値を表し、Ｒ_ｉ″、Ｇ_ｉ″及びＢ_ｉ″は露出不足色変換２２０により処理された赤、緑及び青の画素値を表し、
【００８１】
【外２】

はカラーセンシトメトリ変換２１０により処理された赤、緑及び青の画素値を表し、そしてＬ′_ｍｉｎは、次式（２８）により与えられるＲ_ｍｉｎ′、Ｇ_ｍｉｎ′及びＢ_ｍｉｎ′に対応する輝度画素値を表している。
Ｌ′_ｍｉｎ＝（Ｒ_ｍｉｎ′＋Ｇ_ｍｉｎ′＋Ｂ_ｍｉｎ′）／３　　（２８）
項α_ｒ、α_ｇ及びα_ｂは、色変化の等級をつける指数定数であり、次式（２９）で与えられる。
【００８２】
α_ｒ＝Ｒ_０′＋Ｇ_ｍｉｎ′−ｌｏｇ_ｅ（υ）　　　　　　　（２９）
α_ｇ＝Ｒ_０′＋Ｇ_ｍｉｎ′−ｌｏｇ_ｅ（υ）
α_ｂ＝Ｒ_０′＋Ｇ_ｍｉｎ′−ｌｏｇ_ｅ（υ）
ここで、定数υを０．０２に設定した。項Ｒ_０′、Ｇ_０′及びＢ_０′は、適切に露出された１８％グレーレフレクタ（図６において符号５６で示される）に対応する赤、緑及び青の画素値を示す。典型的な写真フィルムについて、これらの値は、フィルムプロダクトが略線形写真反応を達成できる最小露出を示している。Ｌ_ｍｉｎ′より大きい密度０．６８に対応する画素値を識別することにより、Ｒ_０′、Ｇ_０′及びＢ_０′を演算する。図７は、露出不測色変換２２０を適用した後の写真反応曲線を示している。露出不足のドメインの画素についての写真反応曲線（符号５７）は色のミスマッチを著しく低減したものとなっている。それ故、露出不足色変換２２０が露出不足の条件に関連する画素の非線形色調整を組み込むことは、当業者に評価されるに値するであろう。
【００８３】
図４の段階４において演算される次の成分変換はコントラストセンシトメトリ変換２３０であり、写真フィルムの非線形露出不測写真反応に対して補償するためにデザインされたものである。本発明は、Ｇｏｏｄｗｉｎによる米国出願特許第５，１３４，５７３号明細書に開示された方法を用いている。図１４の符号９１に示されるように、コントラストセンシトメトリ変換ＬＵＴは非線形ＬＵＴから成り、それを赤、緑及び青の画素それぞれに適用する。典型的な写真フィルムについての結果として得られる写真反応を図８に示す。露出不足の反応ドメイン（図７の符号５７で示す）は線形化される（図８の符号５８で示す）。
【００８４】
Ｇｏｏｄｗｉｎにより教示された方法は、写真フィルムの中間センシトメトリ変換を反転することを意図する数学的式を用いて構築されるＬＵＴを適用することにより、写真フィルムに得られたデジタル画像の線形センシトメトリ変換の領域を増加させることが可能であるものである。特に、対数の露光曲線（Ｄ−ＬｏｇＥ）に対する露出不足ドメインの写真フィルムの標準的密度に対応する傾きを回復させることが可能である。図１３を参照するに、傾きの調整を意味する傾きパラメータφは、写真フィルムのセンシトメトリ曲線の露出不足部分を結果的にもたらし、次式（３０）により表される。
【００８５】
φ＝ΔＤ２／ΔＤ１　　　　　　　　　　　　　　（３０）
ここで、ΔＤ１は、２つの略等しい露出から実際の反応曲線（図１３の符号８１で示す）をもたらす密度差を表し、そしてΔＤ２は、同じ２つの露出から線形化されたフィルム反応（符号８２で示す）をもたらすそれに対応する密度差を表す。傾きパラメータφは、それぞれの密度レベルにおいてデジタル画像に適用される傾き調整を意味する。しかしながら、Ｄ−ＬｏｇＥ曲線の露出不足部分に対しては、傾きが０に近づくにつれて、ΔＤ１は０に近づき、傾き調整は際限なく増加し、無限大になるであろう。これは、被処理デジタル画像におけるノイズ特性を増幅させ、視覚的に好ましくないノイズを結果的にもたらすこととなる。許容される最大の傾き調整をパラメータφ_ＭＡＸにより特定する。φ_ＭＡＸより小さい傾き調整は、次第に１まで減少する。その場合、パラメータφは、次式（３１）により与えられるφ´に置き換えられる。
【００８６】
φ´＝φ　（φ＜φ_ＭＡＸの場合）　　　　　　　　　　（３１）
【００８７】
【数６】

ここで、Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤは傾き調整の最大値に依存する定数である。入力デジタル画像に含まれる予測されるノイズ量は、パラメータＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びφ_ＭＡＸの最適値の選択に影響するであろう。
【００８８】
φ_ＭＡＸより小さい傾き調整のために数式化することが可能であるが、それはそれ程複雑ではない。φ_ＭＡＸより小さいφの場合には、φは、簡単な関数関係にある次式（３２）で与えられるφ´により置き換えられる。
【００８９】
φ´＝φ　（φ＜φ_ＭＡＸの場合）　　　　　　　　　　（３１）
φ´＝１＋（φ_ＭＡＸ−１）／（Ｋ＋（φ−φ_ＭＡＸ）^２）
（φ＞＝φ_ＭＡＸの場合）
ここで、パラメータＫは関数の最小値１．０への収束速度を定める。本発明の好適な実施形態においては、Ｋを０．５に設定する。
【００９０】
光に対する写真反応は、それぞれの製造フィルムプロダクトに特徴的なものである。しかしながら、写真速度、即ちＩＳＯ評価が等しい写真フィルムは類似した反応曲線を示す。本発明は、すべての写真フィルムプロダクトをＩＳＯ速度のカテゴリ、即ちＩＳＯ　１００、２００、４００、８００、１００より小さい、８００より大きいカテゴリ、に分類する。各々のＩＳＯ速度のカテゴリについて代表的な写真フィルムプロダクトを選択する。それぞれの選択された写真フィルムプロダクトに対して、反射率値を定めるグレー、即ち中間色のパッチターゲットを含む、参照写真フィルムストリップを写真撮影することにより写真反応を測定する。これは、フィルムスキャナ２１を用いて、参照写真フィルムストリップから導き出されるデジタル画像を分析することにより、達成される。コントラストセンシトメトリ変換２３０を測定されたデータから得る。全般的制御コンピュータ４０に記憶されたフィルムタイプの識別タグを用いて、写真フィルムストリップ１２ａを決定するためにフィルムスキャナ２１を用いる。それぞれのＩＳＯ速度タイプのためのセンシトメトリコントラスト変換のデータベースは全般的制御コンピュータ４０に記憶されている。処理された各々の画像のセットについて、写真フィルムストリップ１２ａの写真速度を識別し、それに対応するセンシトメトリコントラスト変換を選択する。
【００９１】
測定された密度を“線形化”密度に関係付けるＬＵＴを結果として得る関数（３１）の数値積分により、コントラストセンシトメトリ変換２３０を演算する。参照写真フィルムストリップデータから導き出される赤、緑および青の画素の平均反応として輝度信号反応曲線を演算して求める。数値積分法に対して、開始の画素値として輝度最小画素値を用いる。典型的なコントラストセンシトメトリ変換ＬＵＴを図１４に示す（符号９１で表す）。それ故、コントラストセンシトメトリ変換２３０は、露出不足の条件に関連して画素のコントラストを増加させる非線形成分色変換である、ことを示している。
【００９２】
コントラストセンシトメトリ変換ＬＵＴを以下の方法における画素データに適用する。先ず、それに対応する色最小画素値Ｒ_ｍｉｎ″、Ｇ_ｍｉｎ″及びＢ_ｍｉｎ″（Ｔ_２［Ｔ_１［］］により変換されたＲ_ｍｉｎ、Ｇ_ｍｉｎ及びＢ_ｍｉｎ）をＲ_ｉ″、Ｇ_ｉ″及びＢ_ｉ″画素値（Ｔ_２［Ｔ_１［］］により変換されたソースデジタル画像の画素）から減じる。次いで、次式（３３）により与えられるＴ_３［］のように表されるコントラストセンシトメトリ変換ＬＵＴを適用する。
【００９３】
【数７】

ここで、
【００９４】
【外３】

はコントラストセンシトメトリ変換された画素値を表す。
【００９５】
本発明は、それぞれのソースデジタル画像についての中間階調のグレーの被写体に対応すると識別される全体的なカラーキャストを取り除くために色バランス変換２４０を演算する。色バランス変換２４０は２つの部分において演算される。その第１部分は、第２カラーセンシトメトリ変換を演算することによるｋ番目のソースデジタル画像についての中間色バランス値（ＧＭ_ｋ及びＩＬＬ_ｋ）の演算を含む。第２部分は、画素値の重み付け平均値を用いてそれぞれのソースデジタル画像について色バランス値（ＧＭ_ｂ及びＩＬＬ_ｂ）の演算を含む。色バランス変換２４０は、色バランス値をそれに対応する被処理ソースデジタル画像の画素値から減じる。
【００９６】
上述されたカラーセンシトメトリ変換のソースデジタル画像への適用は、一般に、写真フィルムのカラーセンシトメトリ変換における欠陥を補正することに対して効果的である。しかしながら、写真フィルムストリップ１２ａの露出不足の領域（低レベルの光を受け取る領域）の色は一般的露出の領域（十分なレベルの光を受け取る領域）と同様に色を十分に補正されることはない。したがって、本発明は第２カラーセンシトメトリ変換を演算する。残差のカラーセンシトメトリのエラーに関連するそれぞれの個々のソースデジタル画像についてのカラーキャストを決定するために、第２カラーセンシトメトリ変換を用いる。このカラーキャストは、線形で引き算による色バランスの形式をとるが、色バランス変換２４０の第１部分を評価し生成する。
【００９７】
同様に、第２分析デジタル画像を生成するために、成分変換Ｔ_１［Ｔ_２［Ｔ_３［］］］に先行して分析デジタル画像を処理することにより、第２カラーセンシトメトリ変換の演算を開始する。第２カラーセンシトメトリ変換を生成するために、これらの第２分析デジタル画像を用いる。
【００９８】
上述したが、関数関係である３次元の線は、図１０の直線６２により表されるように、直線の最もよい一致を決定するために最小自乗法を用いる。この最もよい一致を示す直線は、第２分析デジタル画像の設定のために露出レベル依存性グレー評価としての機能を果たす。この露出レベル依存性グレー評価の演算のために、その関数関係は非線形２次多項式の形式をとる。上述と同じ方法でそれぞれの第２分析デジタル画像についてフレームの平均値ＬＵＭ_ｆａｖ２を演算する。第２カラーセンシトメトリ変換を用いる上述した方法により演算される値ＧＭ_ｆａｖ２とＬＵＭ_ｆａｖ２は、ｋ番目のソースデジタル画像についての中間バランス値（ＧＭ_ｋ，ＬＵＭ_ｋ）を表す。
【００９９】
著しい割合の画素領域が、変換Ｔ_３［Ｔ_２［Ｔ_１［］］］により変換されるものとして値Ｒ_ｍｉｎ、Ｇ_ｍｉｎ及びＢ_ｍｉｎで表される、最小画素値Ｒ_ｍｉｎ２″、Ｇ_ｍｉｎ２″及びＢ_ｍｉｎ２″に略等しい画素値を有するデジタル画像の場合に、単一の３次元の関数関係により決定される第２カラーセンシトメトリ変換はフィルムタイプによっては最適な結果を与えることはできない。この例において、低いフィルム露出にこれらのデジタル画像適応させるために色バランス値を調整することは好ましい。これは、ｋ番目のソースデジタル画像（ＧＭ_ｋ，ＬＵＭ_ｋ）についての色バランス値を調整することにより、達成できる。赤、緑及び青の画素値を輝度軸が緑／マゼンタ及び照度軸に直交する図１１の直行色空間における輝度画素値に変換することにより、ＧＭ_ｋ，ＬＵＭ_ｋはＧＭ_ｆａｂ２″、ＧＭ_ｍｉｎ２′そしてＩＬＬ_ｆａｂ２″、ＩＬＬ_ｍｉｎ２′に比例する量だけ調整する。経験的に決定された輝度閾値Ｎ_ｔより小さい輝度画素値をもつ画素をカウントすること、そしてデジタル画素における領域の総数で除することにより、第２分析デジタル画像内の低い輝度画素領域の割合（π）を決定する。重み付け係数ωは次式（３４）により定義される。
【０１００】
ω＝（π−π_０）／（１−π_０）　（π＞＝π_０の場合）　　（３４）
ω＝０　（π＜π_０の場合）
ここで、π_０はデジタル画像における領域の総数に対して低い密度の領域の閾値の割合を経験的に決定する閾値である。ｋ番目のソースデジタル画像についての色バランス値ＧＭ_ｋ，ＬＵＭ_ｋを、次式（３５）により決定する。
【０１０１】
ＧＭ_ｋ′＝（１−ω）ＧＭ_ｋ＋ωｑＧＭ_ｆａｂ２′＋ω（１−ｑ）ＧＭ_ｆ
_ａｂ２′（３５）
ＩＬＬ_ｋ′＝（１−ω）ＩＬＬ_ｋ＋ωｑＩＬＬ_ｆａｂ２′＋ω（１−ｑ）ＩＬＬ_ｆａｂ２′
ここで、ｑはＧＭ_ｆａｂ２′、ＧＭ_ｍｉｎ２′そしてＩＬＬ_ｆａｂ２′、ＩＬＬ_ｍｉｎ２′の間のスムージングパラメータであり、０〜１の範囲内の値をとり、ＧＭ_ｋ′及びＩＬＬ_ｋ′は調整された色バランス値を示す。
【０１０２】
同じ写真フィルムストリップ１２ａに写真撮影された個々の画像は、例えばタングステン、電子フラッシュ、日中の太陽光、曇り空の光等のシーン照明ソースの色が特有であることに主に起因して、固有のカラーキャストを有している。色バランス変換２４０のさらなる改良点として、本発明は、シーン照明ソースの色の効果を取り除くためにデザインされた２次元ガウス重み付け表面により、対応する第２分析デジタル画像の画素の色の重み付け平均を用いてそれぞれのソースデジタル画像についての色バランス値を演算する。先に定義した色バランス値（ＧＭ_ｋ，ＬＵＭ_ｋ）はガウス重み付け表面の中心座標となっている。この色バランス値を、次式（３６）を用いて演算する。
【０１０３】
ＧＭ_ｂ＝ＧＭ_ｋ＋Σ_ｉＧＭ_ｉλ　　　　　　　　　　（３６）
ＩＬＬ_ｂ＝ＩＬＬ_ｋ＋Σ_ｉＩＬＬ_ｉλ
ここで、ガウス重み付け係数λは次式（３７）により与えられ、
【０１０４】
【数８】

項ＧＭ_ｉ及びＩＬＬ_ｉは、第２分析デジタル画像の個々の画素のクロミナンス値を表す。変数σ_ＧＭとσ_ＩＬＬはカラーキャストを取り除くために色バランス変換２４０のアグレッシブネス（ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅｎｅｓｓ）を決定する。変数σ_ＧＭとσ_ＩＬＬについての妥当な値は経験的に決定され、それらはそれぞれ０．０５及び０．０５である（等しいフィルム密度単位において）。本発明は、クロミナンス値の重み付けをするためにガウス関数を用いているが、他の数学的関数を本発明に用いることが可能であることを当業者は認識するであろう。重み付け関数のもっとも重要な特徴は、小さいクロミナンス値に比較して大きいクロミナンス値により小さい重み付けをする特性である。
【０１０５】
上記説明は、写真フィルムプロダクトから導き出されるデジタル画像を処理するための本発明の適用を中心としているが、一方、デジタルカメラからみ値引き出されるデジタル画像のカラーアピアランスを強化するために、本発明を用いることが可能である。一般に、デジタル画像の写真反応は線形である。しかしながら、用いられるカラーフィルタ材料、カメラ内のデジタル画像処理、較正ミス等のために特定のデジタルカメラを用いて生成されるデジタル画像においてはカラーバイアスがあり得る。デジタルカメラの画像に対する本発明の適用のために、最小の画素値ＧＭ_ｍｉｎ及びＩＬＬ_ｍｉｎを０に設定する。
【０１０６】
カラーセンシトメトリの問題を診断するために具体的にデザインされた制御画像を用いることにより、他のフォトフィニシング（ｐｈｏｔｏｆｉｎｉｓｈｉｎｇ）システムにおいて本発明を使用していることを検出することが可能である。例えば、テストシーンのセットは、それらのうち１つが写真撮影されたシーンにおいて反射性グレーパッチターゲットを含んでいる場合、異常なカラーセンシトメトリ特性を有することが既知である写真フィルムプロダクトにより生成され写真撮影される。カラーセンシトメトリ特性の問題が最小である写真フィルムプロダクトを用いて、同じテストシーンのセットを写真撮影する。現像画像を生成するために、その両者の写真フィルムストリップを、化学的に処理し、ソースデジタル画像を生成するためにフィルムスキャナ上で走査する。カラーセンシトメトリの問題をもたない写真フィルムプロダクトから導き出される反射性グレーパッチターゲットを含むテストシーンに対応するデジタル画像（にせの画像）は、それ故、異常なカラーセンシトメトリを伴う写真フィルムプロダクトから導き出されるデジタル画像のセットに含まれる。したがって、デジタルフィルム書き込む装置、即ち診断用写真フィルムストリップを用いて（カラーセンシトメトリの問題を伴わない写真フィルムプロダクトを用いて）、合成的に露出するために、このグループのソースデジタル画像を用いる。この診断用写真フィルムストリップは、正常な写真フィルムから元々導き出された画像を除いて、露出画像すべてに対して、異常な写真フィルムプロダクトの同じカラーセンシトメトリ特性の問題をもっている。次いで、診断用フィルムストリップを、対象のデジタルフォトフィニッシングシステムを用いて処理する。次いで、写真プリントを眼でみて検査し、達成された色補正のレベルと色の傾向を評価する。本発明を対象とするシステムで用いる場合、異常な写真フィルムプロダクトをオリジナルとして導き出された写真プリントは、密度依存性カラーセンシトメトリにより導入された効果について補正され、優れた全体的な色再現性を有する。しかしながら、にせのデジタル画像から導き出される写真プリントは、異常なカラーセンシトメトリにより影響を受けることがなく、本発明の実行により逆効果となってしまう。にせのデジタル画像から導き出される写真プリントは、もともとの色の問題が逆である色の問題を誘発する。この影響を確認するために、カラーセンシトメトリの問題を伴わない写真フィルムプロダクトを用いて作製されたフィルムを、対象であるシステム及び生成された写真プリント上にプリントする。にせデジタル画像の写真プリントを比較する。同じシーン内容のこれら２つのレンディション（ｒｅｎｄｉｔｉｏｎ）が実質的に異なって見える場合、にせの画像の色の再現は、同じ写真フィルムストリップに含まれる他の画像のカラーセンシトメトリにより影響を受ける、と結論することができる。さらに、所定の色ミスマッチ特性を伴う画像のテスト写真フィルムストリップを設定するテストを策定し、そしてその結果の分析に関して、デンシトメトリ測定により補正の度合いを決定する、ことが可能である。
【０１０７】
また、制御されなかった異常な画像を用いることにより、他のシステムにおいて本発明を使用していることを検出することが可能である。例えば、一連のテストシーンを異なる製造タイプの写真フィルムストリップを用いて写真撮影することが可能である。写真フィルムストリップによっては異常なセンシトメトリをもつことが予測され、一方、それ以外の場合は異常なセンシトメトリをもつことが予測されないように、これらのタイプの写真フィルムストリップを選択することが可能である。テストストリップを化学的に処理し、上述のように対照とするシステムでプリントする。次いで、この写真プリントを、視覚的に検査し、得られた色補正のレベルと色傾向に関して評価する。この代わりとなるテストは、上述の方法と同様に信頼できるものはないが、実行することは容易い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態を実施するために適切なデジタル写真システムのブロック図である。
【図２】本発明の色変換方法を実行するためブロック図であって、フィルムスキャナを用いるブロック図である。
【図３】連続的な写真フィルムストリップが順次繋がっている様子を示す写真フィルムストリップの一部の平面図である。
【図４】デジタル画像プロセッサの詳細を示すブロック図である。
【図５】典型的な写真フィルムプロダクトの写真反応を示すグラフである。
【図６】カラーセンシトメトリ変換を適用した後の典型的な写真フィルムプロダクトの写真反応を示すグラフである。
【図７】露出不足色変換を適用した後の典型的な写真フィルムプロダクトの写真反応を示すグラフである。
【図８】コントラストセンシトメトリ変換を適用した後の典型的な写真フィルムプロダクトの写真反応を示すグラフである。
【図９】色補正変換において導入する成分変換のブロック図である。
【図１０】写真フィルムストリップからのデジタル画像の３原色におけるフィルム密度測定から得られる画素値の３次元プロットを示す図である。
【図１１】デジタル画像の個々の画素領域についての高飽和色識別方法を説明するために有用な変換色空間の画素値のプロットを示す図である。
【図１２】全体的なデジタル画像の高飽和色識別を説明するために用いる図１０に類似する画素値のプロットを示す図である。
【図１３】コントラストセンシトメトリ変換を演算するために用いられる典型的な写真フィルムプロダクトの写真反応を示すグラフである。
【図１４】コントラストセンシトメトリ変換の形状を示すグラフである。

Claims

複数のデジタル画像のカラーアピアランスを変換する方法であって：
（ａ）捕捉媒体から複数のデジタル画像を受け取る段階であって、それぞれのデジタル画像は少なくとも３つの基本色に関連する複数の画素値を含む、段階；
（ｂ）ｉ）デジタル画像に依存せず、そして捕捉媒体の関数として露出不足の条件を補正する、非線形調整、及びｉｉ）基本色の画素に依存する線形関数関係であって、捕捉媒体の写真反応に対応する露出レベル依存性グレー評価を定義する線形関数関係、を用いて色補正変換を演算する、段階；並びに
（ｃ）複数のデジタル画像の画素を修正するために色補正変換を用いる段階であって、露出の関数として色修正の度合いを変化させることによりデジタル画像における画素を変換する、段階；
から構成される、方法。
請求項２に記載の方法であって、デジタル画像の画素値に基づく最小自乗最適適合線を用いて前記線形関数関係を演算する、方法。
請求項１に記載の方法であって、前記色補正変換は露出不足条件に関連する画素のコントラストを向上させる非線形成分色変換を組み込んでいる、方法。
請求項１に記載の方法であって、それぞれのデジタル画像に特有である色バランス値を演算し、対応するデジタル画像のカラーアピアランスを修正するために色バランス値を用いる、段階をさらに含む、方法。
請求項１に記載の方法であって、色補正変換を演算する段階は、露出レベル依存性関係を組み込む第１成分色変換を演算する段階、第１成分色変換を用いてデジタル画像の画素を修正する段階、第２成分色変換を演算する段階、並びに第２成分色変換を用いてデジタル画像の画素をさらに修正する段階、をさらに含む、方法。
請求項１に記載の方法であって、前記デジタル画像はもともとの写真フィルムストリップから導き出される、方法。