JP2006262404A - 光源推定装置、画像処理装置、光源推定方法、および画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 画像データより撮影シーンの光源を推定するにあたって、光源推定の精度を向上させることのできる光源推定装置および光源推定方法を実現する。
【解決手段】 画像データを構成する色分布が算出され(S1)、該画像データの色分布は、予め設定された光源モデルに対する色分布と比較され、その評価値が算出される(S2)。上記評価値は、所定のブロック毎にその合計値が求められ(S3)、評価値合計が最大となるブロックが抽出される(S4)。この抽出ブロックに含まれる評価値を用いて演算を行い、その演算結果に基づいて光源の推定が行われる(S5)。上記S1〜S5の処理と並行して、上記S5で求められる推定光源の確からしさの確率が算出され(S6)、その確率に基づいて上記推定光源が補正される(S7)。上記推定光源の分光特性を、標準光源の分光特性に置き換えて、入力された画像データの補正が行われる(S8)。
【選択図】 図1
【解決手段】 画像データを構成する色分布が算出され(S1)、該画像データの色分布は、予め設定された光源モデルに対する色分布と比較され、その評価値が算出される(S2)。上記評価値は、所定のブロック毎にその合計値が求められ(S3)、評価値合計が最大となるブロックが抽出される(S4)。この抽出ブロックに含まれる評価値を用いて演算を行い、その演算結果に基づいて光源の推定が行われる(S5)。上記S1〜S5の処理と並行して、上記S5で求められる推定光源の確からしさの確率が算出され(S6)、その確率に基づいて上記推定光源が補正される(S7)。上記推定光源の分光特性を、標準光源の分光特性に置き換えて、入力された画像データの補正が行われる(S8)。
【選択図】 図1
Description
本発明は、撮影シーンの画像データに基づいて、該撮影シーンの光源の推定を行う光源推定装置および方法、並びに上記光源推定結果を用いて画像データの補正を行う画像処理装置および方法に関するものである。
近年、デジタルカメラやコンピュータ等が普及すると共に、デジタル画像データを表示出力または印字出力するディスプレイやプリンタなどの出力機器において高品質化が進んでいる。すなわち、これらの出力機器では、画像処理技術の向上とも相まって、品質の良い画像を色再現性良く表示したり出力したりすることが行われるようになってきている。これらの出力機器は、撮影シーンをCCD(Charge Coupled Device)等の受光素子を介して取り込んだ画像を出力する用途において使用されることも多い。
例えば、デジタルカメラやデジタルビデオカメラ等、撮影シーンを画像として取り込む撮影機器では、撮影シーンの照明の状態によらず、画像が自然に見えるように取り込むために、例えば、R・G・Bの各センサのバランスを調整する補正機構(ホワイトバランスの調整)が設けられている。しかしながら、このバランス調整が十分でなかったり、あるいは、誤った調整がなされると、取り込まれた画像は、本来有していない色に着色していたり(色カブリ)、不自然な色に再現されたりする。
これは、デジタル機器を用いる場合のみでなく、フィルムカメラ等においても、フィルムの特性とシーンの照明との組合せによっては生じうる現象である。そこで、撮影時の光源を推定し、取り込まれた画像の色再現性を向上させる技術が、例えば特許文献1において検討されている。特許文献1に開示されている光源の推定方法について説明すれば以下の通りである。
(a) 撮影シーンの画像データ(サンプル画素のセンサ応答)に対し、ある1つの光源(テスト光源)を想定して、この光源の分光特性の影響を除去し、上記画像データを反射率ベクトル空間に投影し画像分布を生成する。
(b) 次に、上記(a)の処理にて得られた画像分布に対し、基準の分布状態である参照分布との相関を求め、上記光源に対するスコア値(複数の評価結果の積)を求める。この参照分布は、被写体として想定できる物体表面の分光反射率のデータ(多様な代表的サンプル)を反射率ベクトル空間に投影して得られる。
(c) 上記(a),(b)の処理をテスト光源別に繰り返し、それぞれのテスト光源に対するスコア値を求める。
(d) 全てのテスト光源のうち、最も高いスコア値を持つテスト光源を推定光源とする。
特開2004−165932号公報(公開日2004年6月10日)
(a) 撮影シーンの画像データ(サンプル画素のセンサ応答)に対し、ある1つの光源(テスト光源)を想定して、この光源の分光特性の影響を除去し、上記画像データを反射率ベクトル空間に投影し画像分布を生成する。
(b) 次に、上記(a)の処理にて得られた画像分布に対し、基準の分布状態である参照分布との相関を求め、上記光源に対するスコア値(複数の評価結果の積)を求める。この参照分布は、被写体として想定できる物体表面の分光反射率のデータ(多様な代表的サンプル)を反射率ベクトル空間に投影して得られる。
(c) 上記(a),(b)の処理をテスト光源別に繰り返し、それぞれのテスト光源に対するスコア値を求める。
(d) 全てのテスト光源のうち、最も高いスコア値を持つテスト光源を推定光源とする。
しかしながら、上記特許文献1に開示されている従来の光源推定方法では、以下のような問題を生じる。
第1に、上記方法によって推定される光源は、予め設定されている複数のテスト光源の中から選択されるものであるため、推定の精度が低い。また、推定の精度を上げるにはテスト光源の数を増やすことが考えられるが、その場合は、テスト光源を記憶するための記憶容量が増大したり、各テスト光源に対するスコア値の算出処理が増大したりするといった問題がある。
第2に、上記比較に用いる参照分布は、物体表面の分光反射率に基づくものであるので、撮影シーンの画像データにおいて、物体からの反射光では無い空(太陽からの光の散乱)等が含まれる場合、誤った光源が推定され得る。また、上記参照分布は、多様な代表的サンプルの分光反射率によるものであるので、撮影シーンの画像データにおける色の分布に偏りがある場合、誤った光源が推定される。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、画像データより撮影シーンの光源を推定するにあたって、光源推定の精度を向上させることのできる光源推定装置および光源推定方法を実現することにある。
本発明に係る光源推定装置は、上記課題を解決するために、画像データにおける撮影シーンの光源の推定を行う光源推定装置において、上記画像データを構成している色分布を算出する色分布算出部と、ある光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布のデータを、複数の光源モデルに対して記憶している記憶部と、上記色分布算出部で算出された上記画像データの色分布を、ある光源モデルに対しての色分布と比較して得られる評価値を、上記記憶部に記憶された光源モデル毎に算出する評価値算出部と、上記評価値算出部において算出された評価値に基づいて、上記複数の光源モデルの中から推定光源の近傍にある所定数の光源モデルを抽出する抽出部と、上記抽出部によって抽出された光源モデル毎の評価値に基づいて、撮影シーンの光源の推定を行う光源推定部とを備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、上記画像データを構成する色分布が色分布算出部によって算出され、該画像データの色分布は、上記評価値算出部において、光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布(記憶部から読み出される)と比較され、その評価値が算出される。この評価値は、画像データの色分布と比較された光源モデルの色分布との相関によって求められるものであり、該評価値の値が大きいほど、撮影シーンの光源と比較された光源モデルとが近いことを示す。
そして、上記抽出部では、上記複数の光源モデルの中から推定光源の近傍にある所定数の光源モデルが抽出され、上記光源推定部では、上記抽出部によって抽出された光源モデル毎の評価値に基づいて、撮影シーンの光源の推定を行うため、予め設定されている複数のテスト光源の中から推定光源を選択する従来技術に比べ、光源推定の精度を向上させることができる。
また、上記光源推定装置では、上記複数の光源モデルは色平面上で所定のパターンで配置されており、該色平面内で近接する複数の光源モデルを頂点とする多角形を1つのブロックとした場合、上記評価値算出部は、上記ブロック毎に評価値の合計値を求め、その合計値が最大となるブロック内に含まれる光源モデルに対しての評価値を抽出し、上記光源推定部は、上記評価値算出部により抽出された評価値を用いて演算を行い、その演算結果に基づいて光源の推定を行うことを特徴としている。
上記の構成によれば、上記抽出部において、推定光源の近傍にある所定数の光源モデルを容易に抽出することが可能となる。
また、上記光源推定装置は、さらに、上記画像データより、上記光源推定部により推定される光源の確からしさを表す確率を算出する確率算出部と、上記確率算出部で算出された確率値と、予め定められる標準光源の値とを用いて、上記光源推定部により推定された推定光源の補正を行う推定光源補正部とを備えていることを特徴としている。
上記光源推定部において求められた推定光源は、上記画像データが自発光体または反射しない物体などのように、色分散特性およびその他の特性などの例外的な特性を有する画素を含む場合、誤った推定となり得る。これは、上記評価値算出部において使用される参照データ(光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布)が、そもそも物体表面の分光反射率に基づくものであり、物体からの反射光では無い空(太陽からの光の散乱)等の画像部分には適用できないためである。
これに対し、上記の構成によれば、上記確率算出部が上記光源推定部により推定される光源の確からしさを表す確率を算出し、上記推定光源補正部が上記確率算出部で算出された確率値と、予め定められる標準光源の値とを用いて、上記光源推定部により推定された推定光源の補正を行う。すなわち、上記確率算出部により算出される確率が小さければ、上記光源推定部により推定された推定光源を、上記標準光源に近づける方向に補正する。ここで、上記標準光源とは、標準的な撮影シーンにおいて想定される光源であり、例えばD65(紫外域を含む昼光、色温度:6504K)の光源とすることができる。
これにより、上記画像データが例外的な特性を有する画素を含む場合の、誤った推定による誤った補正の影響を低減できる。
また、本発明に係る画像処理装置は、上記光源推定装置を備え、さらに、上記光源推定装置によって推定された光源の分光特性を、標準光源の分光特性に置き換えて、入力された画像データの補正を行う画像データ補正部を備えていることを特徴としている。
上記の構成によれば、精度の高い光源推定結果に基づいて、画像データの補正を行うことができる。
また、本発明に係る光源推定方法は、画像データにおける撮影シーンの光源の推定を行う光源推定方法において、上記画像データを構成している色分布を算出する色分布算出工程と、上記色分布算出工程で算出された上記画像データの色分布を、ある光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布と比較して得られる評価値を、複数用意された光源モデル毎に算出する評価値算出工程と、上記評価値算出工程において算出された評価値に基づいて、上記複数の光源モデルの中から推定光源の近傍にある所定数の光源モデルを抽出する抽出工程と、上記抽出工程によって抽抽出された光源モデル毎の評価値に基づいて、撮影シーンの光源の推定を行う光源推定工程とを含むことを特徴としている。
上記の構成によれば、上述の光源推定装置と同様、光源推定の精度を向上させることができる。
また、上記光源推定方法では、上記複数の光源モデルは色平面上で所定のパターンで配置されており、該色平面内で近接する複数の光源モデルを頂点とする多角形を1つのブロックとした場合、上記評価値算出工程は、上記ブロック毎に評価値の合計値を求め、その合計値が最大となるブロック内に含まれる光源モデルに対しての評価値を抽出し、上記光源推定工程は、評価値算出工程により抽出された評価値を用いて演算を行い、その演算結果に基づいて光源の推定を行う構成とすることができる。
また、上記光源推定方法は、さらに、上記画像データより、上記光源推定工程により推定される光源の確からしさを表す確率を算出する確率算出工程と、上記確率算出工程で算出された確率値と、予め定められる標準光源の値とを用いて、上記光源推定工程により推定された推定光源の補正を行う推定光源補正工程とを含む構成とすることができる。
また、本発明に係る画像処理方法は、上記光源推定方法によって推定された光源の分光特性を、上記標準光源の分光特性に置き換えて、入力された画像データの補正を行う画像データ補正工程を含むことを特徴としている。
上記の構成によれば、上述の光源推定方法と同様、精度の高い光源推定結果に基づいて、画像データの補正を行うことができる。
また、本発明に係る画像形成装置は、上記記載の画像処理装置を備えている。また、本発明に係る光源推定処理プログラムは、コンピュータを、上記請求項1ないし3の何れかに記載の光源推定装置を構成する各機能部として作用させる。また、本発明に係る記録媒体は、上記記載の光源推定処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
本発明に係る光源推定装置は、以上のように、上記画像データを構成している色分布を算出する色分布算出部と、ある光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布のデータを、複数の光源モデルに対して記憶している記憶部と、上記色分布算出部で算出された上記画像データの色分布を、ある光源モデルに対しての色分布と比較して得られる評価値を、上記記憶部に記憶された光源モデル毎に算出する評価値算出部と、上記評価値算出部において算出された評価値に基づいて、上記複数の光源モデルの中から推定光源の近傍にある所定数の光源モデルを抽出する抽出部と、上記抽出部によって抽出された光源モデル毎の評価値に基づいて、撮影シーンの光源の推定を行う光源推定部とを備えている構成である。
また、本発明に係る光源推定方法は、上記画像データを構成している色分布を算出する色分布算出工程と、上記色分布算出工程で算出された上記画像データの色分布を、ある光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布と比較して得られる評価値を、複数用意された光源モデル毎に算出する評価値算出工程と、上記評価値算出工程において算出された評価値に基づいて、上記複数の光源モデルの中から推定光源の近傍にある所定数の光源モデルを抽出する抽出工程と、上記抽出工程によって抽抽出された光源モデル毎の評価値に基づいて、撮影シーンの光源の推定を行う光源推定工程とを含む構成である。
それゆえ、予め設定されている複数のテスト光源の中から推定光源を選択する従来技術に比べ、記憶容量や算出処理量を増大することなく光源推定の精度を向上させることができるといった効果を奏する。
本発明の一実施形態について図1ないし図7に基づいて説明すると以下の通りである。本実施の形態では、本発明の光源推定方法を、デジタルカラー複写機の画像処理装置において適用した場合を例示する。先ずは、上記デジタルカラー複写機の概略構成を図2を参照して説明する。
図2に示すデジタルカラー複写機1は、カラー画像入力装置10、カラー画像処理装置20、およびカラー画像出力装置40により構成されている。
カラー画像入力装置10は、光学情報を電気信号に変換するデバイス(例えばCCD)を備えたスキャナ部より構成され、原稿からの反射光像により得られる画像データをRGBのアナログ信号として出力する。
カラー画像入力装置10にて読み取られた原稿の画像データ(アナログ信号)は、カラー画像処理装置20内を、A/D変換部21、シェーディング補正部22、入力階調補正部23、入力補正部24、領域分離処理部25、色補正部26、黒生成下色除去部27、空間フィルタ処理部28、出力階調補正部29、および階調再現処理部30の順で送られ、CMYKのデジタルカラー信号として、カラー画像出力装置40へ出力される。
A/D変換部21は、入力された画像データをRGBのアナログ信号からデジタル信号に変換する。シェーディング補正部22は、A/D変換部21より送られてきたデジタルRGB信号に対して、カラー画像入力装置10の照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を施す。
入力階調補正部23は、シェーディング補正部22にて各種の歪みが取り除かれたRGB信号に対して、カラーバランスを整えると同時に、濃度信号などカラー画像処理装置20に採用されている画像処理システムの扱い易い信号に変換する処理を施す。
入力補正部24は、上記画像データに基づき、上記原稿の撮影シーンにおける光源の推定を行うと共に、その光源推定結果に基づいて画像データに対する補正処理を行う。
領域分離処理部25は、画像データのRGB信号より、入力画像中の各画素を文字領域、網点領域、写真領域の何れかに分離する。また、領域分離処理部25は、その分離結果に基づき、画像データ中の各画素が上述のどの領域に属しているかを示す領域識別信号を生成し、この領域識別信号を黒生成下色除去部27、空間フィルタ処理部28、および階調再現処理部30へと出力する。さらに、領域分離処理部25は、入力補正部24より入力された画像データをそのまま後段の色補正部26に出力する。
色補正部26は、色再現の忠実化を図るために、画像データに対して不要吸収成分を含むCMY色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理を行う。
黒生成下色除去部27は、色補正後のCMYの3色信号から黒(K)信号を生成する黒生成処理を行う一方、元のCMY信号から黒生成で得たK信号を差し引いて新たなCMY信号を生成する下色除去処理を行うものである。これらの処理(黒生成処理・下色除去処理)の結果、CMYの3色信号はCMYKの4色信号に変換される。
空間フィルタ処理部28は、黒生成下色除去部27より入力されるCMYK信号の画像データに対して、領域識別信号を基にデジタルフィルタによる空間フィルタ処理を行い、空間周波数特性を補正する。これにより、出力画像のぼやけや粒状性劣化を軽減することができる。出力階調補正部29および階調再現処理部30においては、空間フィルタ処理部28と同様に、CMYK信号の画像データに対して、領域識別信号に基づいて後述する所定の処理が施される。
例えば、領域分離処理部25にて文字に分離された領域は、文字の再現性を高めるために、空間フィルタ処理部28での空間フィルタ処理において、高周波成分の強調量が大きいフィルタが用いられる。同時に、階調再現処理部30において、高域周波成分の再現に適した高解像度のスクリーンによる二値化もしくは多値化処理が実施される。
また、領域分離処理部25にて網点に分離された領域に関しては、空間フィルタ処理部28において、入力網点成分を除去するためのローパス・フィルタ処理が施される。そして、出力階調補正部29において、濃度信号などの信号をカラー画像出力装置40の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理を行った後、階調再現処理部30で、最終的に画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理が施される。領域分離処理部25にて写真に分離された領域に関しては、階調再現性を重視したスクリーンでの二値化または多値化処理が行われる。
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶装置(図示せず)に記憶され、所定のタイミングで読み出されてカラー画像出力装置40に入力される。
このカラー画像出力装置40は、画像データを紙などの記録媒体上に出力するもので、例えば、電子写真方式やインクジェット方式を用いたカラー画像出力装置等をあげることができるが特に限定されるものでは無い。尚、以上の処理は不図示のCPU(Central Processing Unit)により制御される。
ここで、本発明は、上記カラー画像処理装置20の入力補正部24で行われている光源推定処理に特徴を有するものである。以下に、この光源推定処理を行う方法について詳細に説明する。
上記光源推定処理を行う入力補正部24の概略構成を図3に示す。入力補正部24は、図3に示すように、色分布算出部241、評価値算出部242、記憶部243、確立算出部244、光源推定部245、および補正部246を具備して構成されている。
色分布算出部241は、画像データにおける色の分布(色度ヒストグラム)を求める。評価値算出部242は、画像データの色の分布と、各光源モデルで参照データを照射した時の色の分布データとの相関より評価値を求める。記憶部243は、光源モデルで参照データを照射した時の色の分布データ(色度ヒストグラム)を格納する。確立算出部244は、画像の例外特性に関する確率を算出する。光源推定部245は、評価値算出部242で算出された評価値より、推定光源を求める。そして、補正部246は、推定光源の分光特性を標準光源の分光特性に置き換えて画像データを補正する。
入力補正部24における光源推定処理手順の概略を、図1のフローチャートに沿って説明すれば以下の通りである。
S1では、色分布算出部241により画像データの色分布算出が行われる。すなわち、色分布算出部241は、撮影されたシーンの画像データを入力し、該画像データにおける色の分布(色度ヒストグラム)を求める。
ここでの色分布算出は、例えば、下記の方法を用いることができる。すなわち、入力された画像データをxyY色空間に変換して、変換した画像データにおける各色の出現頻度をn×mサイズの2次元ヒストグラム(xyY表色系におけるxy平面)で表して、これを対象画像データの色分布とする。上記2次元ヒストグラムは、x値をn階級に分割し、y値をm階級に分割したものとなる。
S2では、評価値算出部242により各モデル光源に対しての評価値算出が行われる。評価値算出部242は、上記S1で求められた画像データの色分布と、各光源モデルで参照データを照射した時の色分布との相関より上記評価値を求める。ここで、各光源モデルで参照データを照射した時の色分布データは、記憶部243において予め格納されており、評価値算出部242は、記憶部243から該色分布データを読み出して上記評価値の算出に用いる。
記憶部243において格納される色分布データは以下のようにして求められたものである。すなわち、光源モデルとして色の異なる複数の光源(図4参照)を想定し、さらに、参照データとして平均的な撮影シーンの分光反射率を予め定めておく。この参照データは、標準サンプル(例えば、マンセルのカラーチップ)の分光反射率のデータから計算した値を用いることができる。そして、各光源モデルで参照データを照射した時のそれぞれの色分布データ(色度ヒストグラム)を記憶部243に格納しておく。したがって、上記S2では、各光源モデルに対応して、複数の評価値が算出されることになる。
上記評価値の算出方法は、本発明において特に限定されるものでは無く、従来の光源推定において用いられている手法(例えば、特許文献1におけるスコア値の算出方法)が適用可能である。また、上記評価値は、差分、内積、ノルムなどベクトル間の差異を表す値であれば相関以外の数値であっても良い。
S3では、上記S2で光源モデル毎に求められた評価値を用いて、評価値のブロック毎の合計を算出する。S4では、上記S3の結果より評価値合計が最大となるブロックを抽出する。このS3およびS4の処理をより具体的に説明すると以下の通りである。
例えば、図5に示すように、複数の光源モデルがマトリクス状に配置されたxy平面において、近接する4つの光源モデルを頂点とする格子を1つのブロック(2×2光源モデルのブロック)とすれば、各ブロックにおける評価値合計は、ブロック内の4つの光源モデルに対する評価値を合計したものとなる。こうして、各ブロックにおける評価値合計が求まれば、評価値合計が最大となるブロックを抽出することができる。尚、本実施の形態においては、上記S3およびS4のステップは、評価値算出部242においてなされるものとする。そして、評価値算出部242は、抽出されたブロックを構成する4つの光源モデルに対する評価値を光源推定部245へ出力する。
すなわち、評価値算出部242の処理において、評価値合計が最大となるブロックを抽出しすることは、予め準備された複数の光源モデルの中から、推定光源の近傍にあると予定される所定数の光源モデルを抽出することを意味する。
尚、上記各ブロックにおいては、それぞれのブロックに含まれる光源モデルの数は同一であり、また、それぞれのブロックの形状および面積は等しい。但し、上記ブロックの形は上記格子(四角形)形状に限定されるものでは無く、その他の多角形形状(例えば三角形)であってもよい。また、上記例では、ブロックのサイズが2×2光源モデルであるため、各ブロックは重なり合う領域を有さないが、ブロックのサイズも任意であり、各ブロックが重なり合う領域を有していてもよい。例えば、ブロックのサイズを3×3光源モデルとすれば、各ブロックは重なり合う領域を有するように設定することも可能である。
S5では、上記S4で抽出されたブロックを構成する光源モデルの評価値を用いて、演算によって推定光源を求める。演算方法としては、例えば、下記の方法を用いることができる。すなわち、図6に示すように、2×2光源モデルを1ブロックとした場合に、それぞれの光源モデルに対しての評価値および色度図上の座標から、推定光源の座標を以下の(1)式および(2)式により計算する。
上記S2ないしS5の処理と並行して、S6において、画像の例外特性に関する確率が算出される。ここで、画像の例外特性に関する確率とは、上記S2ないしS5の処理で求められる推定光源の確からしさ(尤度)を評価する指標である。本実施の形態では、確立算出部244が、色分布算出部241および評価値算出部242の処理と並行して該S6の処理を行う。評価値算出部242は、入力された画像データにおいて、例外的特性を含む画素(例外画素)を検出し、画像データ中にそのような例外画素の含まれる割合に応じて、上記確率を決定する。ここで、画像の例外特性とは、例えば、(1)画像データに空が含まれる確率、(2)上記光源モデルが適用できない確率などであり、これらの算出結果を基に、画像の例外特性に関するトータルの確率を算出するが、具体的な方法については後述する。
S7では、上記S5で求まった推定光源を、上記S6で求まった確率値に基づいて補正する。すなわち、上記図5に示すxy平面上において、上記標準光源の位置と上記推定光源の位置とを結んだ直線上で、上記標準光源と上記推定光源との距離に上記確率値を乗じ、補正した推定光源の位置とする。ここで、上記標準光源とは、標準的な撮影シーンにおいて想定される光源であり、例えばD65(紫外域を含む昼光、色温度:6504K)の光源とすることができる。
S8では、補正後の推定光源の分光特性を標準光源の分光特性に置き換えて画像データを補正する。
ここで、上記S6における画像の例外特性に関する確率の算出方法について具体的に説明する。
上記S5で求まった推定光源は、自発光体または反射しない物体などのように、色分散特性およびその他の特性などの例外的な特性を含む画像に対しては、誤った推定となり得る。これは、S2で使用される参照データが、そもそも物体表面の分光反射率に基づくものであり、物体からの反射光では無い空(太陽からの光の散乱)等の画像部分には適用できないためである。
S6における画像の例外特性に関する確率を算出する具体的方法の例として、画像データの画素が空である確率を計算する方法を記述する。画素値の明度に基づく空である確率をPL、画素値の色相に基づく空である確率をPS、画素の画像データ上での位置にもとづく空である確率をPRとしたときに、対象の画素が空である確率PskyをPsky=PL×PS×PRとして求める。ここで、PL、PS、PRは、一般的な画像における統計データより求められる確率関数であり、各値は0〜1の実数である。確率関数は、例えば、画素の明度をL、画素の明度の最大値をLmaxとした時、L/Lmaxの値を確率として用いる、あるいは、多くの画像サンプルを基に、求められた明度と空である確率の関係をテーブルや近似式の形で用いることで実現できる。このとき対象画素の推定の確からしさLEをLE=1−Pskyとして算出する。
また、複数の例外的な特性について確率をP1,P2,P3,…と求めた場合には、それらの確率をまとめた例外特性である確率PXをPX=P1×P2×P3…として求め、そのときの推定の確からしさをLE=1−PXとして算出する。
本発明の光源推定方法は、ソフトウェア(アプリケーションプログラム)として実現することが可能である。この場合、上述した光源推定処理を含んだ画像処理をアプリケーション・ソフトウェアとして実現し、該アプリケーション・ソフトウェアを組み込んだプリンタ・ドライバとしてコンピュータやプリンタに設けることができる。このようなプリンタ・ドライバは、デジタルカメラ、フラットベッドスキャナなどの画像入力装置からコンピュータを介さずに直接入力された画像データをプリンタから出力するために、プリンタのファームウェアにより輝度階調の補正を実施する。
上記プリンタ・ドライバを備えたプリンタの構成例を図7に示す。図7に示すプリンタ2は、カラー画像処理装置50、カラー画像出力装置60、および操作パネル70を備えて構成されている。また、カラー画像処理装置50は、復号処理部51、色変換部52、入力補正部53、色補正部54、黒生成下色除去部55、空間フィルタ処理部56、出力階調補正部57、および階調再現処理部58を備えて構成されている。
復号処理部51は、デジタルカメラなどから入力されたYCbCrの圧縮画像データ(符号化データ)を復号し、さらに逆量子化、逆直交変換を行って画像データに変換する。色変換部52は、輝度信号と色差信号とからなる上記画像データを、RGB信号あるいはRGB信号を補色反転したCMY(C:Cyan、M:Magenta、Y:Yellow)信号に再変換する。
入力補正部53では、上記画像データに対し、光源の推定および光源推定結果に基づく補正処理が成される。すなわち、入力補正部53は、本発明の特徴である光源推定処理を行うものであり、図2における入力補正部24と同様の処理を行うものである。
色補正部54は、RGB信号あるいは補色反転したCMY信号に対して色補正処理を実施する。ここで、色補正処理とは、色再現の忠実化を目的として不要吸収成分を含むCMY色材の分光特性に基づいた色濁りを取り除く処理である。
黒生成下色除去部55は、黒生成部と下色除去部より構成され、黒生成部では、色補正されたCMY信号に基づいて、黒(K)生成処理が行われる。そして、下色除去部では、黒信号から計算される下色の量をCMY信号から減算し、CMYK4色のデータに変換される。
次に、空間フィルタ処理部56において得られた画像データに対して、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理がなされ、空間周波数特性を補正することによって出力画像のぼやけや粒状性劣化を防ぐように処理される。そして、出力階調補正部57で、濃度信号などの信号を画像出力装置の特性値である網点面積率に変換する出力階調補正処理が行われ、最終的に階調再現処理部58で、画像を画素に分離してそれぞれの階調を再現できるように処理する階調再現処理がなされる。
上述した各処理が施された画像データは、一旦記憶装置に記録され、所定のタイミングで読み出されて画像出力装置60に入力される。この画像出力装置は、画像データを紙などの記録媒体上に出力するもので、例えば、インクジェット方式や熱転写方式を用いたカラー画像出力装置等があげられるが特に限定されるものでは無い。
また、操作パネル70には、特に図示していないが、モード選択ボタン・設定ボタン・テンキー等の入力手段が含まれるものとする。そして、ユーザの指示を受け付けると共に、ユーザに対し、設定されている出力モードなどを示す機能を有している。ユーザは、この操作パネル70を通してモードを選択することで処理をオン/オフしたり、任意にパラメータを設定したりすることができる。尚、以上の処理は不図示のCPU(Central Processing Unit)により制御される。上記光源の推定・補正処理は、操作パネル70より画像モード、例えば、色カブリ補正モードを選択した時のみ、実施するようにしても良い。
また、本発明の光源推定処理およびその結果に基づく補正処理は、アプリケーション・ソフトウェアによって実現しても良い。この場合、コンピュータに取り込んだ画像データ(スキャナなどの画像読取装置より読み込まれた画像データ、通信回線を介してダウンロードした画像データ等)に対して、上記光源推定処理および上記補正処理を行う。これらの処理が施された画像は、ディスプレイなどの画像表示装置に表示したり、プリンタなどの画像出力装置より出力したりされる。
この場合のコンピュータシステムは、フラットベッドスキャナ・フィルムスキャナ・デジタルカメラなどの画像入力装置、所定のプログラムがロードされることにより上記画像処理方法など様々な処理が行われるコンピュータ、マウスやキーボードなどのユーザーインターフェース、コンピュータの処理結果を表示するCRTディスプレイ・液晶ディスプレイなどの画像表示装置およびコンピュータの処理結果を紙などに出力するプリンタなどの画像出力装置により構成される。さらには、データを保存するための外部記憶装置や、ネットワークを介してサーバなどに接続するための通信手段としてモデム、ネットワークカードなどが備えられる。
また、本発明は、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体に、上記画像処理方法を記録するものとすることもできる。この結果、画像処理方法を実現するプログラムを記録した記録媒体をコンピュータシステムと分離して提供することができる。
尚、本実施の形態における記録媒体としては、コンピュータ内部で処理が行われるために図示していないが、内部記憶装置、例えばROMのようなプログラムメディアであっても良いし、また、外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
何れの場合においても、格納されているプログラムはプロセッサがアクセスして実行させる構成であっても良いし、あるいは、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムを、コンピュータシステムの図には示されていないが、プログラム記憶領域にロードして、そのプログラムが実行される方式であってもよい。この場合、ダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
ここで、上記プログラムメディアとは、コンピュータシステム本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープ、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスク等の磁気記録媒体、MOなどの光磁気記録媒体やCD−ROM/CD−R/MD/DVD等の光学記録媒体、あるいはマスクROM、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュROM等の半導体メモリを含む不揮発性の記録媒体であっても良い。
また、本実施の形態においては、インターネットを含む通信ネットワークに接続可能なシステム構成とし、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する媒体であっても良い。尚、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、ダウンロードを実行するプログラムは予め本体装置に格納しておいても良いし、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであっても良い。上記記録媒体は、コンピュータシステムに備えられる読み取り装置を介してプログラムをシステム内に取り込み、今プログラムを実行することで前述の画像処理方法を実施する。
入力された画像データから撮影時の光源色を推定して、その推定光源に基づいて画像補正を行うことができ、カラー複写機やカラープリンタ等の用途に適用できる。
1 デジタルカラー複写機(画像形成装置)
2 プリンタ(画像形成装置)
20 カラー画像処理装置(光源推定装置、画像処理装置)
50 カラー画像処理装置(光源推定装置、画像処理装置)
241 色分布算出部(色分布算出部)
242 評価値算出部(評価値算出部、抽出部)
243 記憶部(記憶部)
244 確立算出部(確率算出部)
245 光源推定部(光源推定部、推定光源補正部)
246 補正部(画像データ補正部)
2 プリンタ(画像形成装置)
20 カラー画像処理装置(光源推定装置、画像処理装置)
50 カラー画像処理装置(光源推定装置、画像処理装置)
241 色分布算出部(色分布算出部)
242 評価値算出部(評価値算出部、抽出部)
243 記憶部(記憶部)
244 確立算出部(確率算出部)
245 光源推定部(光源推定部、推定光源補正部)
246 補正部(画像データ補正部)
Claims (11)
- 画像データにおける撮影シーンの光源の推定を行う光源推定装置において、
上記画像データを構成している色分布を算出する色分布算出部と、
ある光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布のデータを、複数の光源モデルに対して記憶している記憶部と、
上記色分布算出部で算出された上記画像データの色分布を、上記記憶部に格納されている光源モデルに対しての色分布と比較して得られる評価値を、上記光源モデル毎に算出する評価値算出部と、
上記評価値算出部において算出された評価値に基づいて、上記複数の光源モデルの中から推定光源の近傍にある所定数の光源モデルを抽出する抽出部と、
上記抽出部によって抽出された光源モデル毎の評価値に基づいて、撮影シーンの光源の推定を行う光源推定部とを備えていることを特徴とする光源推定装置。 - 上記複数の光源モデルは色平面上で所定のパターンで配置されており、該色平面内で近接する複数の光源モデルを頂点とする多角形を1つのブロックとした場合、
上記評価値算出部は、上記ブロック毎に評価値の合計値を求め、その合計値が最大となるブロック内に含まれる光源モデルに対しての評価値を抽出し、
上記光源推定部は、上記評価値算出部により抽出された評価値を用いて演算を行い、その演算結果に基づいて光源の推定を行うことを特徴とする請求項1に記載の光源推定装置。 - 上記画像データより、上記光源推定部により推定される光源の確からしさを表す確率を算出する確率算出部と、
上記確率算出部で算出された確率値と、予め定められる標準光源の値とを用いて、上記光源推定部により推定された推定光源の補正を行う推定光源補正部とを備えていることを特徴とする請求項1に記載の光源推定装置。 - 上記請求項1ないし3の何れかの光源推定装置を備え、
さらに、上記光源推定装置によって推定された光源の分光特性を、標準光源の分光特性に置き換えて、入力された画像データの補正を行う画像データ補正部を備えていることを特徴とする画像処理装置。 - 画像データにおける撮影シーンの光源の推定を行う光源推定方法において、
上記画像データを構成している色分布を算出する色分布算出工程と、
上記色分布算出工程で算出された上記画像データの色分布を、ある光源モデルを用いて色の偏りが無い標準サンプルを照射した時に得られる色分布と比較して得られる評価値を、複数用意された光源モデル毎に算出する評価値算出工程と、
上記評価値算出工程において算出された評価値に基づいて、上記複数の光源モデルの中から推定光源の近傍にある所定数の光源モデルを抽出する抽出工程と、
上記抽出工程によって抽抽出された光源モデル毎の評価値に基づいて、撮影シーンの光源の推定を行う光源推定工程とを含むことを特徴とする光源推定方法。 - 上記複数の光源モデルは色平面上で所定のパターンで配置されており、該色平面内で近接する複数の光源モデルを頂点とする多角形を1つのブロックとした場合、
上記評価値算出工程は、上記ブロック毎に評価値の合計値を求め、その合計値が最大となるブロック内に含まれる光源モデルに対しての評価値を抽出し、
上記光源推定工程は、評価値算出工程により抽出された評価値を用いて演算を行い、その演算結果に基づいて光源の推定を行うことを特徴とする請求項5に記載の光源推定方法。 - 上記画像データより、上記光源推定工程により推定される光源の確からしさを表す確率を算出する確率算出工程と、
上記確率算出工程で算出された確率値と、予め定められる標準光源の値とを用いて、上記光源推定工程により推定された推定光源の補正を行う推定光源補正工程とを含むことを特徴とする請求項5に記載の光源推定方法。 - 上記請求項5ないし7の何れかの光源推定方法によって推定された光源の分光特性を、上記標準光源の分光特性に置き換えて、入力された画像データの補正を行う画像データ補正工程を含むことを特徴とする画像処理方法。
- 上記請求項4に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする画像形成装置。
- コンピュータを、上記請求項1ないし3の何れかに記載の光源推定装置を構成する各機能部として作用させるための光源推定処理プログラム。
- 請求項10に記載の光源推定処理プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
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JP2005080551A JP2006262404A (ja) | 2005-03-18 | 2005-03-18 | 光源推定装置、画像処理装置、光源推定方法、および画像処理方法 |
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ID=37101091
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008123296A (ja) * | 2006-11-13 | 2008-05-29 | Pioneer Electronic Corp | 光源色推定方法、推定光源色設定方法、および、光源色制御方法 |
WO2008131390A1 (en) * | 2007-04-23 | 2008-10-30 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Correcting a captured image in digital imaging devices |
WO2009091152A2 (en) * | 2008-01-16 | 2009-07-23 | Industry-Academic Cooperation Foundation | Color recovery method and system |
JP2010171948A (ja) * | 2008-12-24 | 2010-08-05 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及び、プログラム |
-
2005
- 2005-03-18 JP JP2005080551A patent/JP2006262404A/ja active Pending
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008123296A (ja) * | 2006-11-13 | 2008-05-29 | Pioneer Electronic Corp | 光源色推定方法、推定光源色設定方法、および、光源色制御方法 |
WO2008131390A1 (en) * | 2007-04-23 | 2008-10-30 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Correcting a captured image in digital imaging devices |
US7755671B2 (en) | 2007-04-23 | 2010-07-13 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Correcting a captured image in digital imaging devices |
WO2009091152A2 (en) * | 2008-01-16 | 2009-07-23 | Industry-Academic Cooperation Foundation | Color recovery method and system |
WO2009091152A3 (en) * | 2008-01-16 | 2009-10-01 | Industry-Academic Cooperation Foundation | Color recovery method and system |
KR100933282B1 (ko) * | 2008-01-16 | 2009-12-22 | 연세대학교 산학협력단 | 색채 복원 방법 및 시스템 |
JP2010171948A (ja) * | 2008-12-24 | 2010-08-05 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及び、プログラム |
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