JP2009049445A - 色補正方法、色補正装置および色補正プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】記憶色を劣化させることなく、撮影対象を考慮したカラーバランス補正を実現する色補正方法、色補正装置および色補正プログラムを提供する。
【解決手段】白色評価値算出手段1は、入力画像を参照し、白色評価値を算出する。記憶色評価値算出手段2は、入力画像を参照し、入力画像に対する記憶色の印象が占める割合を記憶色評価値として算出する。白色補正ゲイン算出手段22は、白色評価値を無彩色にするような白色補正ゲインを算出する。ゲイン調整手段21は、記憶色評価値が小さい場合には大きく、記憶色評価値が大きい場合には小さくなるような変換係数を算出するとともに、白色補正ゲインに対して、算出した変換係数を作用させて調整し変換補正パラメータを算出する。画像変換手段4は、変換補正パラメータを元に入力画像の画素値を変換して補正後の画素値を算出し、最適に色補正された出力画像を得る。
【選択図】図1
【解決手段】白色評価値算出手段1は、入力画像を参照し、白色評価値を算出する。記憶色評価値算出手段2は、入力画像を参照し、入力画像に対する記憶色の印象が占める割合を記憶色評価値として算出する。白色補正ゲイン算出手段22は、白色評価値を無彩色にするような白色補正ゲインを算出する。ゲイン調整手段21は、記憶色評価値が小さい場合には大きく、記憶色評価値が大きい場合には小さくなるような変換係数を算出するとともに、白色補正ゲインに対して、算出した変換係数を作用させて調整し変換補正パラメータを算出する。画像変換手段4は、変換補正パラメータを元に入力画像の画素値を変換して補正後の画素値を算出し、最適に色補正された出力画像を得る。
【選択図】図1
Description
本発明は、画像の色調を補正して高画質化する画像処理に関し、特にカラーバランスを補正する色補正方法、色補正装置および色補正プログラムに関する。
画像のカラーバランスを補正する色補正方法として、RGBのヒストグラムを取りRGBそれぞれの存在範囲を最大255、最小0となるように線形トーンカーブで補正する方法がある。この方法はレベル補正と呼ばれており、カラーバランス補正として広く用いられている。
また、撮像される1画面中の色を平均すれば、無彩色に近くなるという仮説(グレーワールド仮説)に基づき、画面内のRGB平均値が、無彩色となるようにRGBのゲインを調整する方法がある。
非特許文献1には、輝度の高い白色領域の画素情報を用いた補正方法が記載されている。非特許文献1に記載されている方法では、はじめに、画像中の輝度Y値の大きい画素についてRGB平均値を白色特性ベクトルTw=(wr,wg,wb)として求める。次に、求めた白色特性ベクトルが無彩色となるように、R,G,Bのゲイン(ar,ag,ab)を求める。なお、R,G,Bのゲイン(以下、RGBゲインと表記する)とは、色補正のためのパラメータであって、画像におけるR,G,Bの値を増幅するパラメータである。色補正は、式(1)〜(3)によって行われる。すなわち、RGBの値にそれぞれRGBゲインをかけることによって、色補正後の画素値R’,G’,B’が算出される。
R’=ar×R ・・・式(1)
G’=ag×G ・・・式(2)
B’=ab×B ・・・式(3)
G’=ag×G ・・・式(2)
B’=ab×B ・・・式(3)
なお、非特許文献2には、特定の物体の色として、肌色、草木の緑、青空色、の3種類の色分布を解析した後、好ましい色となるような色補正方法について記載されている。人間が長い年月の間に脳内に記憶した特定の物体の色は、記憶色と呼ばれる。記憶色の例として、草、落葉樹、青空、土、肌、りんごなどがある。中でも重要な色として、肌色、草木の緑および青空色の3種類がある。
図7に、多くの人物画像から得られた様々な肌色をLCH色空間にプロットした分布図の一例を示す。LCH色空間は円筒座標系であって、Lが明度、Cが彩度、Hが色相である。図7には、明度Lを一定とした場合の分布図を例示する。分布図における矢印は、根元が元の色を表し、矢印の先は肌色が好ましい色(記憶色)に近づくように被験者に色修正させた結果の修正後の色を表している。図7より、肌色全体は、肌色分布101内に分布することがわかる。また肌色の記憶色は、矢印の先の座標点の集合である。肌色の記憶色は、肌色の記憶色分布102内に分布することがわかる。すなわち、それぞれの種類の記憶色について、数多くのサンプルを収集することにより、記憶色分布範囲を決定することができる。
井上他,「パーソナルユーザのためのインテリジェント画像修正処理」,信学技法PRMU−76,社団法人電子情報通信学会,1996年1月,p.63−70
Masato Tsukada et al., "Automatic Color Preference Correction for Color Reproduction",(米国), PROCEEDINGS OF SPIE REPRINT, SPIE, 2001, vol.4300, p.216-223
しかし、非特許文献1に記載されている色補正方法では、カラーバランスを補正する場合に記憶色を劣化させてしまう場合がある、という問題がある。例えば、青空を含む画像において空色を白く変換してしまったり、草木の緑を含む画像において、緑色を白く変換してしまったり、ポートレート画像において肌色を別の色に変えてしまう場合がある。その理由は、画像全体の平均値が無彩色になるという基準や、白色領域の平均値が無彩色になるという基準でカラーバランスを補正するため、撮影対象が何なのかを全く考慮していないからである。
そこで、本発明は、記憶色を劣化させることなく、撮影対象を考慮したカラーバランス補正を実現する色補正方法、色補正装置および色補正プログラムを提供することを目的とする。
本発明による色補正方法は、入力画像の色を補正する色補正方法であって、計算機における演算手段が、入力画像に占める記憶色の割合を示す記憶色評価値を算出する記憶色評価値算出ステップと、入力画像の色を変換するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出ステップと、記憶色評価値算出ステップにおいて算出された記憶色評価値に基づいて、変換係数を算出する変換係数算出ステップと、変換係数算出ステップにおいて算出された変換係数を補正パラメータ算出ステップにおいて算出された補正パラメータに乗じて変換補正パラメータを算出する変換補正パラメータ算出ステップと、変換補正パラメータ算出ステップにおいて算出された変換補正パラメータに基づいて、入力画像の色を変換する画像変換ステップとを実行することを特徴とする。
変換係数算出ステップにおいて、記憶色評価値が小さい場合には変換係数を大きくし、記憶色評価値が大きい場合には変換係数を小さくしてもよい。そのような構成によれば、入力画像中に記憶色があまり含まれない場合、補正パラメータによる補正効果を大きくし、入力画像中に記憶色が多く含まれる場合、補正パラメータによる補正効果を小さくすることができる。
変換係数算出ステップにおいて、記憶色評価値が0の場合に変換係数を1と算出し、記憶色評価値が1の場合に変換係数を0と算出してもよい。そのような構成によれば、入力画像中に記憶色がない場合、補正パラメータをそのまま用いて補正を行い、入力画像がすべて記憶色で占められている場合、補正を行わないようにすることができる。
補正パラメータ算出ステップにおいて、補正パラメータとして、入力画像の画素値の平均値をあらかじめ定められた無彩色に変換する白色補正パラメータを算出してもよい。そのような構成によれば、補正パラメータとして白色補正パラメータを使用することができる。
本発明による色補正装置は、入力画像の色を補正する色補正装置であって、入力画像に占める記憶色の割合を示す記憶色評価値を算出する記憶色評価値算出手段と、入力画像の色を変換するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、記憶色評価値算出手段によって算出された記憶色評価値に基づいて、変換係数を算出する変換係数算出手段と、変換係数算出手段によって算出された変換係数を補正パラメータ算出手段によって算出された補正パラメータに乗じて変換補正パラメータを算出する変換補正パラメータ算出手段と、変換補正パラメータ算出手段によって算出された変換補正パラメータに基づいて、入力画像を変換する画像変換手段とを備えることを特徴とする。
本発明による色補正プログラムは、入力画像の色を補正するための色補正プログラムであって、計算機における演算手段に、入力画像に占める記憶色の割合を示す記憶色評価値を算出する記憶色評価値算出処理と、入力画像の色を変換するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出処理と、記憶色評価値算出処理において算出された記憶色評価値に基づいて、変換係数を算出する変換係数算出処理と、変換係数算出処理において算出された変換係数を補正パラメータ算出処理において算出された補正パラメータに乗じて変換補正パラメータを算出する変換補正パラメータ算出処理と、変換補正パラメータ算出処理において算出された変換補正パラメータに基づいて、入力画像を変換する画像変換処理とを実行させることを特徴とする。
本発明による色補正装置の好ましい一態様は、例えば、画像中の記憶色分布を算出する記憶色評価値算出手段と、白色補正ゲインを算出する白色補正ゲイン算出手段と、記憶色分布に応じて白色補正ゲインを制御して補正パラメータを算出するゲイン調整手段と、補正パラメータを元に画素変換を行う画像変換手段とを有することを特徴とする。
第1の効果は、肌色や空色や草木の緑が存在する撮影画像に対して、異なった色に補正されることなく最適な色補正を実現することができるということである。
その理由は、人間の記憶に存在する特定物の色である記憶色を抽出することで撮影対象を認識することができ、さらに記憶色の重み値を色補正パラメータに反映するためである。
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図1は、本発明による色補正装置の一実施の形態を示すブロック図である。図1に示す色補正装置は、入力画像を参照して白色評価値を算出する白色評価値算出手段1と、入力画像を参照して記憶色評価値を算出する記憶色評価値算出手段2と、白色評価値と記憶色評価値とを元に補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段3と、補正パラメータに従って画像の画素値を変換する画像変換手段4とを備える。
記憶色評価値算出手段2は、入力画像から記憶色分布の範囲に含まれる画素を抽出する記憶色画素抽出手段11と、入力画像に対する記憶色の印象が占める割合である記憶色重み値を算出する記憶色重み値算出手段12とを含む。
補正パラメータ算出手段3は、白色評価値算出手段1によって算出された白色評価値を無彩色にするような白色補正ゲインを算出する白色補正ゲイン算出手段22と、白色補正ゲインに対して、記憶色評価値を作用させて調整し、最終的な補正パラメータ(以下、変換補正パラメータと表記する。)を算出するゲイン調整手段21とを含む。
なお、画像の表色系はRGB表色系であるものとする。すなわち、画像における各画素の色は、R(赤)、G(緑)、B(青)の組み合わせで表されるものとする。
白色評価値算出手段1が算出する白色評価値は、画像全体の色味の傾向を示す値であって、例えば、画像全体のRGBそれぞれの平均値である。また、白色評価値の他の例として、輝度あるいは明度が一定値以上の画素におけるRGBそれぞれの平均値がある。白色評価値は、RGBの3次元ベクトル(mr,mg,mb)で表わすことができる。すなわち、mrは画像全体のR成分(赤)の平均値であり、mgは画像全体のG成分(緑)の平均値であり、mbは画像全体のB成分(青)の平均値である。
記憶色評価値算出手段2は、記憶色評価値を算出して補正パラメータ算出手段3に出力する機能を有する。
記憶色画素抽出手段11は、入力画像を参照して、あらかじめ指定された記憶色分布の範囲に含まれる画素を抽出する。記憶色画素抽出手段11が記憶色分布の範囲に含まれる画素を抽出する方法の例として、各画素をLCH表色系で表した場合に、LCH表色系のH(色相)が一定の範囲に含まれるものを出力してもよい。この場合、記憶色分布の範囲として、Hの範囲があらかじめ定められる。
記憶色重み値算出手段12は、画像全体に対して記憶色の印象が占める割合を表わす記憶色重み値を算出する。記憶色重み値算出手段12における記憶色重み値算出方法の一例を式(4)に示す。式(4)は、記憶色重み値として、画像全体に対する記憶色分布の範囲に含まれる画素の面積の割合θを算出するものである。Smemは、記憶色分布の範囲に含まれる画素数、すなわち記憶色画素抽出手段11によって抽出された画素の数である。Sは、参照画像全体の画素数を表す。記憶色評価値算出手段2は、記憶色評価値として記憶色重み値を出力する。
補正パラメータ算出手段3は、白色評価値算出手段1によって算出された白色評価値と
記憶色評価値算出手段2によって出力された記憶色評価値とに基づいて、変換補正パラメータを算出し、画像変換手段4に出力する機能を有する。
記憶色評価値算出手段2によって出力された記憶色評価値とに基づいて、変換補正パラメータを算出し、画像変換手段4に出力する機能を有する。
白色補正ゲイン算出手段22は、白色評価値算出手段1によって算出された白色評価値と、あらかじめ定められるグレー画素値とに基づいて、白色補正ゲインを算出する。白色補正ゲインは、白色評価値をグレー画素値に変換する際のパラメータ値である。白色補正ゲインは、白色評価値だけでなく、画像全体を変換する際の補正パラメータとして有効であることが知られており、一般的に使用される値である。
白色補正ゲインは、例えば、RGBゲインであってもよい。一般的な色補正装置において、白色補正ゲインとしてRGBゲインを画像全体の補正パラメータとして使用する場合、例えば、補正パラメータを(ar,ag,ab)で表すとともに、式(1)〜(3)を画像変換式として使用する。
白色補正ゲインは、図2に示す線形トーンカーブにおける制御点31の移動量(vr,vg,vb)であってもよく、また、図3に示す非線形トーンカーブにおける制御点41の移動量(dr,dg,db)であってもよい。(vr,vg,vb)、(dr,dg,db)および(ar,ag,ab)は、ともにRGBの増幅を行うパラメータであるので、全てRGBゲインと考えることができる。白色補正ゲイン(vr,vg,vb)および(dr,dg,db)を画像の補正パラメータとして使用する場合、それぞれ図2および図3に示すグラフにしたがって、入力値から出力値を得ることができる。ここで、入力値は、補正前の画像の画素値であって、出力値は、補正後の画像の画素値である。
ゲイン調整手段21は、白色補正ゲイン算出手段22から出力される白色補正ゲインと、記憶色評価値算出手段2によって出力された記憶色評価値とを用いて、最終的な補正パラメータとして変換補正パラメータを算出する。ゲイン調整手段21は、記憶色評価値である記憶色重み値に従って白色補正ゲインを制御する変換係数を算出するとともに、算出した変換係数と白色補正ゲインに基づいて変換補正パラメータを算出する。
ゲイン調整手段21は、記憶色重み値が大きいときは、画像中に記憶色を有する重要な物体が含まれていると判断して、画像の補正量を低減する方向に白色補正ゲインを調整する。すなわち、記憶色重み値が大きいときは、入力画像からのカラーバランス補正量が少なくなるように制御する。
ゲイン調整手段21は、記憶色重み値が小さいときは、画像中に記憶色を有する物体が含まれない、または少ないと判断して、白色補正ゲインをそのまま出力する。すなわち、記憶色重み値が小さいときは、白色評価値を元にしたカラーバランス補正が作用するように制御する。
白色補正ゲイン算出手段22によって算出された白色補正ゲインが(ar,ag,ab)である場合、ゲイン調整手段21は、変換補正パラメータとして(ar’,ag’,ab’)を出力するものとする。また、白色補正ゲイン算出手段22によって算出された白色補正ゲインが(vr,vg,vb)または(dr,dg,db)である場合、ゲイン調整手段21は、変換補正パラメータとして、それぞれ(vr’,vg’,vb’)または(dr’,dg’,db’)を出力するものとする。
画像変換手段4は、補正パラメータ算出手段3によって出力された変換補正パラメータを用いて各画素値に演算を施し、色補正後の画素値を算出して最適に色補正された出力画像を出力する機能を有する。また高速化のため、変換式を使ってあらかじめ0から255までのルックアップテーブルを作成し、画素毎にテーブル変換する方法もある。
画像変換手段4は、補正パラメータ算出手段3によって出力された変換補正パラメータが(ar’,ag’,ab’)である場合、例えば、変換方法として以下に示す式(5)〜(7)を用いて画像を補正する。
R’=ar’×R ・・・式(5)
G’=ag’×G ・・・式(6)
B’=ab’×B ・・・式(7)
G’=ag’×G ・・・式(6)
B’=ab’×B ・・・式(7)
なお、色補正装置は、コンピュータで実現可能であり、色補正装置を構成する各構成要素、すなわち白色評価値算出手段1、記憶色評価値算出手段2、補正パラメータ算出手段3および画像変換手段4は、コンピュータの処理装置(CPU)に上述した機能を実現させるためのプログラムとして実現可能である。
本実施の形態において、補正パラメータ算出手段は、白色評価値算出手段1および白色補正ゲイン算出手段によって実現される。変換係数算出手段および変換補正パラメータ算出手段は、ゲイン調整手段21によって実現される。
次に、図1及び図4を参照して本実施の形態の動作について説明する。図4は本実施の形態の動作を示すフローチャートである。
白色評価値算出手段1は、入力画像を参照し、白色評価値を算出する(ステップS1)。記憶色評価値算出手段2は、入力画像を参照し、入力画像に対する記憶色の印象が占める割合である記憶色重み値を、記憶色評価値として算出する(ステップS2)。すなわち、ステップS2においては、記憶色画素抽出手段11が、入力画像を参照してあらかじめ指定された記憶色分布の範囲に含まれる画素を抽出し、記憶色重み値算出手段12が、記憶色分布の範囲に含まれる画素数Smemを参照する画像全体の画素数Sで割ることによって、画像全体の面積に対する記憶色分布の範囲に含まれる画素の面積の割合θを算出する。
次に、補正パラメータ算出手段3の白色補正ゲイン算出手段22は、白色評価値算出手段1によって算出された白色評価値を無彩色にするような白色補正ゲインを算出する(ステップS3)。
ステップS3における白色補正ゲイン算出手段22の動作について説明する。白色補正ゲイン算出手段22は、白色評価値算出手段1によって算出された白色評価値が無彩色に変換されるようなRGBゲインである白色補正ゲインを算出する。
例えば、白色補正ゲイン算出手段22に入力される白色評価値を(mr,mg,mb)とすると、白色補正ゲインの一例は、式(8)〜(10)に示す(ar,ag,ab)として算出することができる。ここで、m0は、白色評価値が変換されるべきグレー画素値である。無彩色の場合、R,G,Bはすべて同じ値を取ることから、ここではあらかじめ定められた値としてm0とする。
また、例えば、図2に示す白色補正ゲイン(vr,vg,vb)は、式(11)〜(13)に示すように、式(8)〜(10)に示す(ar,ag,ab)で表すことができる。
vr=ar×255−255・・・式(11)
vg=ag×255−255・・・式(12)
vb=ab×255−255・・・式(13)
vg=ag×255−255・・・式(12)
vb=ab×255−255・・・式(13)
また、例えば、図3に示す白色補正ゲイン(dr,dg,db)は、式(14)〜(16)に示すように、入力値Mおよび式(8)〜(10)に示す(ar,ag,ab)で表すことができる。
dr=ar×M−M・・・式(14)
dg=ag×M−M・・・式(15)
db=ab×M−M・・・式(16)
dg=ag×M−M・・・式(15)
db=ab×M−M・・・式(16)
次に、ゲイン調整手段21は、白色補正ゲイン算出手段22によって算出された白色補正ゲインに対して、記憶色評価値を作用させて調整し最終的な補正パラメータとして変換補正パラメータを算出する(ステップS4)。
ステップS4におけるゲイン調整手段21の動作について説明する。以下の説明では、白色補正ゲインとして、式(11)〜(13)に示す(vr,vg,vb)を用いる。まず、ゲイン調整手段21は、記憶色重み値θの値に基づいて、変換係数としてゲイン制御関数ω(θ)の値を算出する。ゲイン調整後のRGBゲイン(vr’,vg’,vb’)すなわち変換補正パラメータは、ゲイン制御関数ω(θ)を用いた式(17)〜(19)を用いて算出することができる。
図5に、ゲイン制御関数ω(θ)の変換特性の例を示す。ω(θ)は、記憶色重み値θの値が大きくなるほど0に近づく特性を持っている。入力画像中に記憶色が全く含まれない場合、すなわちθ=0の場合には、ω(0)=1であって、変換補正パラメータは白色補正ゲインそのままの値となる。一方、入力画像が全て記憶色である場合、すなわちθ=1の場合には、ω(1)=0であって、変換補正パラメータは0となる。なお、図5に示す例では、ω(θ)は非線形関数であるが、θが大きくなるにしたがってω(θ)が0に近づくような特性を有する関数であれば、線形であってもよく、図5に示す例に限られない。
また、白色補正ゲイン(vr,vg,vb)が0の場合、変換補正パラメータ(vr’,vg’,vb’)も0となり、入力画像からの補正を行わないことになる。
vr’=vr×ω(θ)・・・式(17)
vg’=vg×ω(θ)・・・式(18)
vb’=vb×ω(θ)・・・式(19)
vg’=vg×ω(θ)・・・式(18)
vb’=vb×ω(θ)・・・式(19)
以上に述べた方法により、補正パラメータ算出手段3は、最終的なRGBゲイン(変換補正パラメータ)として(vr’,vg’,vb’)を出力する。
画像変換手段4は、補正パラメータ算出手段3によって出力された変換補正パラメータを元に入力画像の画素値を変換して補正後の画素値を算出することにより、最適に色補正された出力画像を得る(ステップS5)。
変換補正パラメータとして(vr’,vg’,vb’)を使用する場合、画像変換手段4は、図6に示すグラフにしたがって、入力値から出力値を得ることができる。図6において、変換補正パラメータ(vr’,vg’,vb’)は、制御点32の移動量として表される。なお、図6に示すグラフを、数式に置き換えると、入力値をR,G,B、出力値をR’,G’,B’として、以下に示す式(20)〜(22)で表される。
なお、上記の説明では、白色補正ゲインとして式(11)〜(13)に示す(vr,vg,vb)を例として用いたが、記憶色によるパラメータ制御方式を、(ar,ag,ab)と(dr,dg,db)に対しても適用することができる。また、記憶色重み値による補正量制御方法は、彩度強調や、コントラスト強調、明るさ補正などの補正パラメータにも適用することができる。
次に、本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態では、人間の記憶に存在する特定色である記憶色を抽出し、記憶色重み値を色補正に反映するため、肌色や空色や草木の緑が存在する撮影画像に対して、異なった色に補正されることなく最適な色補正を実現することができる。
本発明は、画像の色調を補正して高画質化する画像処理装置に適用することができ、特にカラーバランスを補正する画像処理装置に効果的に適用することができる。
1 白色評価値算出手段
2 記憶色評価値算出手段
3 補正パラメータ算出手段
4 画像変換手段
11 記憶色画素抽出手段
12 記憶色重み値算出手段
21 ゲイン調整手段
22 白色補正ゲイン算出手段
2 記憶色評価値算出手段
3 補正パラメータ算出手段
4 画像変換手段
11 記憶色画素抽出手段
12 記憶色重み値算出手段
21 ゲイン調整手段
22 白色補正ゲイン算出手段
Claims (6)
- 入力画像の色を補正する色補正方法であって、
計算機における演算手段が、
入力画像に占める記憶色の割合を示す記憶色評価値を算出する記憶色評価値算出ステップと、
入力画像の色を変換するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出ステップと、
前記記憶色評価値算出ステップにおいて算出された記憶色評価値に基づいて、変換係数を算出する変換係数算出ステップと、
前記変換係数算出ステップにおいて算出された変換係数を前記補正パラメータ算出ステップにおいて算出された補正パラメータに乗じて変換補正パラメータを算出する変換補正パラメータ算出ステップと、
前記変換補正パラメータ算出ステップにおいて算出された変換補正パラメータに基づいて、入力画像の色を変換する画像変換ステップと
を実行することを特徴とする色補正方法。 - 変換係数算出ステップにおいて、記憶色評価値が小さい場合には変換係数を大きくし、記憶色評価値が大きい場合には変換係数を小さくする
請求項1記載の色補正方法。 - 変換係数算出ステップにおいて、記憶色評価値が0の場合に変換係数を1と算出し、記憶色評価値が1の場合に変換係数を0と算出する
請求項2記載の色補正方法。 - 補正パラメータ算出ステップにおいて、補正パラメータとして、入力画像の画素値の平均値をあらかじめ定められた無彩色に変換する白色補正パラメータを算出する
請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の色補正方法。 - 入力画像の色を補正する色補正装置であって、
入力画像に占める記憶色の割合を示す記憶色評価値を算出する記憶色評価値算出手段と、
入力画像の色を変換するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
前記記憶色評価値算出手段によって算出された記憶色評価値に基づいて、変換係数を算出する変換係数算出手段と、
前記変換係数算出手段によって算出された変換係数を前記補正パラメータ算出手段によって算出された補正パラメータに乗じて変換補正パラメータを算出する変換補正パラメータ算出手段と、
前記変換補正パラメータ算出手段によって算出された変換補正パラメータに基づいて、入力画像を変換する画像変換手段と
を備えることを特徴とする色補正装置。 - 入力画像の色を補正するための色補正プログラムであって、
計算機における演算手段に、
入力画像に占める記憶色の割合を示す記憶色評価値を算出する記憶色評価値算出処理と、
入力画像の色を変換するための補正パラメータを算出する補正パラメータ算出処理と、
前記記憶色評価値算出処理において算出された記憶色評価値に基づいて、変換係数を算出する変換係数算出処理と、
前記変換係数算出処理において算出された変換係数を前記補正パラメータ算出処理において算出された補正パラメータに乗じて変換補正パラメータを算出する変換補正パラメータ算出処理と、
前記変換補正パラメータ算出処理において算出された変換補正パラメータに基づいて、入力画像を変換する画像変換処理と
を実行させるための色補正プログラム。
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