JP2009267967A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記憶媒体 Download PDF

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Abstract

【課題】周辺環境の変化に対応した表示画像の色補正を実施するとともに、色の急激な変化を抑制した色補正を実施する画像処理装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】本画像処理装置は、表示画像の観察者による視覚順応に対応して、当該表示画像を色補正する。具体的には、周辺環境の変化に応じた色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び当該補正回数で色補正量を分割した分割色補正量を決定し、決定された補正回数及び分割色補正量に従って段階的色補正を実行する。
【選択図】図1A

Description

本発明は、表示画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及び記憶媒体に関するものである。
従来から、観察する環境が変化すると、ディスプレイの色の見え方が変化することが知られている。これは、人間の感覚系が新しい環境に適応するためにその感度を変化させる機能(順応機能)を有しているためである。視覚の場合、例えば、上映中の映画館に入った瞬間は館内が真っ暗で何も見えなが、しばらく経って目が慣れてから辺りを見回すとよく見えるという現象がある。これは、視覚系が暗順応することにより光に対する感度が高くなることで、より少ない光でも感知できるようになり、暗がりでも物体が見えるようになるためである。同様の感度変化は色に対しても生じる。これを以下では、色順応と称する。例えば、白熱電球の照明光の部屋を、フラッシュを使用せずに昼光用フィルムで撮影すると、全体的にオレンジがかって写る。しかし、実際にその部屋にいる時には、部屋全体がこのような色をしているようには感じず、あたかも昼光色の照明光で照明したときのような色に感じる。これは視覚メカニズムが照明光の色に対して順応するためである。つまり、物理的に同一な色刺激であっても観察条件が変化すると、同一の物理量を持つ色刺激の色の見え方が変わることを意味する。そのため、カラーデバイスの色再現を一定に保つ色管理を行う際には、照明環境を含めた管理が必要となる。
このような色管理を実現する第1の方法として、観察環境と再現する色物理量を一定に保つ方法がある。例えば、照明環境がISO3664に定められているように、D50、600lxである場合、カラーデバイスの色再現は、測定器により所定の値になるよう色調整することで色の管理を行う。この方法は、印刷物を対象としていることや、厳密な色の評価を行うための規格であるため、自発光機器であるディスプレイの用途に適さないことが知られている。これに対し、ディスプレイメーカは、様々な観察環境で利用されることを想定し、代表的な観察環境(オフィス、リビング、シアター等)に対応する色再現モードを複数持つことや、ユーザ入力により色再現をコントロールする対応を実施してきた。しかし、ユーザの環境情報に基づいた色再現管理ではないため、不自然な色の見え方や階調再現となることがある。
第2の方法として、観察環境の条件に合わせて色刺激値を変更し、色の見え方を一定に保つ方法がある。例えば、国際照明委員会により勧告されているCIECAM02等の色予測モデルにより、観察環境下での色刺激値の色の見え方を数値化し、別の観察環境下での色の見え方が同一となる色刺激値に変換する方法である。最近ではユーザの環境に対応した所望の色再現を実現するため、センサー内蔵型や、外付け型のセンサを用いて観察環境を測定し、測定情報に適した色再現を実施するディスプレイが提案されている。これらディスプレイでは、センサからユーザの環境情報を取得し、取得した環境情報に対応した色再現を実現しつつある。上記技術は静止画、動画を問わず環境光対応の画像補正を実施する場合、例えばディスプレイに内蔵された環境光センサやディスプレイ外部に設置されたセンサにて照明の輝度情報を取得した際や、ユーザ入力がなされた際に、一度の処理で画像補正を実施していた。また、時間遅延を用いて、画像補正の切り替え制御を行うものもある。
例えば、特許文献1には、視覚処理の対象となる対象画素の輝度と、対象画素の周辺に位置する周辺画素の輝度とに基づいて、対象画素の輝度を変換する視覚処理装置が提案されている。さらに、特許文献1では、輝度調整を時間変化に応じて制御することにより、補正による急激な変化を抑制している。また、特許文献2には、電子的にカラーの資料を作成する場合において、調和のとれた時系列的な色変更処理を実現する時系列的色変更処理装置が提案されている。特許文献2では、L*a*b色空間やLuv色空間を用いて色再現を管理することにより、急激な色の変化のない時系列的な色変換処理を実現している。
特開2005−312008号公報 特開2001−202073号公報
しかしながら、従来技術には以下に記載する問題がある。例えば、画像補正を一度に実施する場合には、色が急激に変化することがある。また、時間遅延を用いた色補正でも、順応状態の変化とパラメータの時間制御がリンクしていないため、色が急激な変化しているように見えることがある。さらに、連続して環境が変化する場合、時間遅延による色補正では、実環境に対応しない補正になることがある。
また、特許文献1に記載の視覚処理装置では、補正による急激な変化を抑制するため環境パラメータの変化を時間制御している。しかし、パラメータの制御が視覚順応に対応していないため、補正により急激な変化を伴うことや、周辺環境の変化に対応していない補正になることがある。さらに、特許文献2に記載の時系列的色変更処理装置では、急激な色の変化のない時系列的な色変換処理を実現しているが、環境光や順応に対する色補正については言及されていない。
本発明は、上述の問題に鑑みて成されたものであり、周辺環境の変化に対応した表示画像の色補正を実施するとともに、色の急激な変化を抑制した色補正を実施する画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
本発明は、例えば、周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理装置として実現できる。本画像処理装置は、前記周辺環境の変化を検出する検出手段と、検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出手段と、算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第1決定手段と、決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第2決定手段と、決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行手段とを備えることを特徴とする。
また、本発明は、周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理方法として実現できる。本画像処理方法は、前記周辺環境の変化を検出する検出工程と、検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出工程と、算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第1決定工程と、決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第2決定工程と、決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行工程とを含むことを特徴とする。
また、本発明は、上述の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、及び、上述の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体として実現できる。
本発明は、例えば、周辺環境の変化に対応した表示画像の色補正を実施するとともに、色の急激な変化を抑制した色補正を実施する画像処理装置及び画像処理方法を提供できる。
以下に本発明の一実施形態を示す。以下で説明される個別の実施形態は、本発明の上位概念、中位概念及び下位概念など種々の概念を理解するために役立つであろう。また、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
<第1の実施形態>
以下では、図1A乃至図10を参照して、第1の実施形態について説明する。図1Aは、第1の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図1Aに示すように、画像処理装置100は、CPU101、メインメモリ102、SCSII/F103、ネットワークI/F104、HDD105、グラフィックアクセラレータ106、ディスプレイ107及びプリンタ108を備える。さらに、画像処理装置100は、キーボード/マウスコントローラ109、キーボード110及びマウス111を備える。また、112はPCIバス112を示し、113はローカルエリアネットワークを示す。
CPU101は、画像処理装置100の処理を統括的に制御する。CPU101は、例えば、HDD105等の記憶装置に予め記憶されている処理プログラムをメインメモリ102にロードして実行することにより、処理を実行する。ネットワークI/F104は、ローカルエリアネットワーク113と接続され、当該ローカルエリアネットワーク113に接続された外部装置と通信を行う。105はHDD、グラフィックアクセラレータ106は、ディスプレイ107への表示を制御する。プリンタ108は、入力された画像データを用紙等の記録材に印刷する。キーボード/マウスコントローラ109は、ユーザからの入力を受け付けるための入力装置として機能するキーボード110及びマウス111を制御する。
図1Bは、第1の実施形態に係るCPU101の機能構成を示すブロック図である。ここでは、主に本発明に関する機能ブロックについて説明する。したがって、他の機能ブロックを含んで構成されてもよい。
CPU101は、環境変化に対応する表示画像の補正(例えば、環境光の補正に対応する環境光補正)を実行するための機能ブロックとして、環境変化量閾値設定部121、環境情報取得部122、環境変化検出部123及び視覚順応算出部124を含む。さらに、CPU101は、色の見え量算出部125、環境情報入力部126、色補正閾値設定部127、色補正値算出部128及び段階的色補正部129を含む。ここで、表示画像とは、例えば、画像処理装置100に備えられる表示装置に表示される画像を示し、動画像及び静止画像を含む。以下では、表示画像として動画像を例に説明する。
環境変化量閾値設定部121は、周辺環境の変化を検出するための閾値を設定する。具体的には、後述する図3のダイアログウィンドウ300を介してユーザから入力された情報に基づいて、環境変化量閾値を環境変化検出部123に設定する。環境情報取得部122は、センサ等を用いて、画像処理装置100の周辺環境における環境光の色温度、照度及び色差の少なくとも1つを含むパラメータをを取得する。取得した環境情報は、環境変化検出部123に設定される。環境変化検出部123は、検出手段として機能し、前回の環境光の状態と、環境情報取得部122によって取得された環境情報との差分が、設定された環境変化量閾値を超えているか否かを判定し、超えていれば環境変化が発生したと判断する。また、環境情報入力部126は、後述する第2の実施形態に係る環境情報を入力するためのダイアログウィンドウ1200を介して取得した環境情報を環境変化検出部123に設定する。
視覚順応算出部124は、環境光の変化に応じて動画像の観察者における視覚順応に関わる順応係数を算出する。詳細な算出方法については、図5を用いて後述する。また、視覚順応算出部124は、算出手段の一例である。色の見え量算出部125は、算出された順応係数を用いて、観察者の色の見え量、即ち、順応係数に対応する動画像の色補正量を算出する。なお、色の見え量算出部125の処理は、後述するステップS205の処理に相当し、第1決定手段の一例である。色補正閾値設定部127は、段階的に環境光補正を実施する際の1回の補正量を決定するための閾値を設定する。具体的には、後述する図3のダイアログウィンドウ300を介してユーザから入力された情報に基づいて、補正量閾値を色補正値算出部128に設定する。色補正閾値設定部127は、補正量閾値設定手段の一例である。
色補正値算出部128は、色の見え量算出部125によって算出された色補正量と、色補正値算出部128によって設定された色補正閾値とを用いて、段階的に色補正するための補正回数及び当該補正回数で色補正量を分割した分割色補正量を算出する。色補正値算出部128は、第2決定手段の一例である。段階的色補正部129は、色補正値算出部128によって算出された補正回数及び分割色補正量に従って段階的な色補正を動画像に対して実行する。段階的色補正部129は、実行手段の一例である。
以下では、本実施形態に係る画像処理装置100における環境光補正処理について説明する。まず、HDD105に格納されている環境光補正アプリケーションが、ユーザの指示を受けたOSプログラムに基づいて、CPU101にてメインメモリ102にロードされて起動される。続いて、ユーザの指示による画像変換アプリケーション内の処理にしたがって、後述の画像変換プロファイル(補正プロファイル)作成処理を行い、画像変換プロファイルを生成する。さらに、画像変換プロファイルを用いて変換対象画像のRGB値を変換し、画像変換を完了する。これらの処理について、具体的に図面を参照しながら説明する。
まず、図2を参照して、環境光補正アプリケーションの処理について説明する。なお、以下では、周辺環境の変化について、環境光に関わるパラメータを測定して当該周辺環境の変化を検出する一例を前提に説明する。図2は、第1の実施形態に係る環境光補正処理の処理手順を示すフローチャートである。本実施形態における環境光補正は、環境変化検出処理、環境情報に基づく視覚順応算出処理、色の見え量算出処理、色補正値算出処理及び段階的色補正処理の5つの処理によって画像変換を実施する。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。また、図2では、環境光補正アプリケーションにおける処理の概要を説明し、各処理の詳細な説明については他の図面を参照しながら後述する。
まず、ステップS201において、CPU101は、初期化処理を行い、後述のUIをディスプレイ107に表示する。続いて、ステップS202において、CPU101は、UIを介して設定された環境変化量閾値及び段階的処理方法を参照し、メインメモリ102に格納する。さらに、ステップS203において、CPU101は、環境情報取得部より取得した環境情報をメインメモリ102に格納する。
ステップS204において、CPU101は、ステップS203で環境情報取得部より取得した環境情報と、ディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。順応係数の詳細な算出方法については、図5を用いて後述する。
ステップS205において、CPU101は、ステップS204で算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ(三刺激値)とを用いて、均等色空間上の色再現域データに変換する。次に、ステップS206において、CPU101は、ステップS205で変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、プロファイルを作成し動画像に適用する。
次に、ステップS207において、CPU101は、環境情報取得部より環境情報を取得する。続いて、ステップS208において、CPU101は、ステップS207で取得した環境情報と、メインメモリ102に格納された環境情報とを比較し、差分がステップS202で格納した環境変化量閾値より大きいか否かを判定する。大きければメインメモリ102の環境情報を更新しステップS208へ進み、そうでなければステップS207判定を、差分が環境変化量閾値よりも大きくなるまで定期的に繰り返す。
差分が環境変化量閾値よりも大きくなると、ステップS209において、CPU101は、ステップS204と同様に、ステップS207で環境情報取得部より取得した環境情報とディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。続いて、ステップS210において、CPU101は、ステップS208で算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ(三刺激値)とを用いて均等色空間上の色再現域データに変換する。次に、ステップS211において、CPU101は、ステップS210で変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、プロファイルを作成する。
次に、ステップS212において、CPU101は、ステップS206で作成したプロファイルと、ステップS211で作成したプロファイルと、設定された補正条件とに基づいて、段階的補正処理を実施して段階的補正プロファイルを作成する。段階的補正処理についての詳細は、図8及び図9を用いて後述する。
ステップS213において、CPU101は、ステップS212で作成した段階的補正プロファイルを動画像に適用し、色補正を実施し、処理を終了する。
次に、図3及び図4を参照して、環境光補正アプリケーションのダイアログウィンドウと設定動作について説明する。図3は、第1の実施形態に係る環境光補正アプリケーションのダイアログウィンドウ300を示す図である。
ダイアログウィンドウ300は、テキストボックス301、302、303及び終了ボタン304を含んで、ディスプレイ107に表示される。テキストボックス301〜303は補正条件を設定するための入力欄であり、それぞれ環境変化量閾値、測定間隔、補正量閾値に対応している。
環境変化量閾値とは、環境光の変化を検出するための閾値を示す。例えば、画像処理装置100は、センサ等により検出した環境光の値が当該環境変化量閾値を超える場合に、周辺環境の変化が検出されたと判断する。本実施形態では、環境変化量閾値の一例として色差を用いて説明するが、色温度、照度等の任意の色情報や明るさ情報を用いてもよい。
また、測定間隔とは、例えば、環境光補正を実行するための補正プロファイルを生成する間隔を示す。つまり、環境に変化が発生したか否かを測定する周期(間隔)を示す。
補正量閾値とは、検出された環境光に応じた補正を動画像に適用する際に、1回の環境補正で観察者によって色差が認識されない程度の色補正量における最大値を示す。即ち、本実施形態に係る画像処理装置は、1回の環境補正において、設定された当該補正量閾値の範囲内に補正量を収める。本実施形態では、補正閾値量の一例として色差を用いて説明するが、色温度、照度等の任意の色情報や明るさ情報を用いてもよい。
ユーザ(観察者)は、キーボード110及びマウス111を使用して、テキストボックス301〜303に値を入力することができる。終了ボタン304が押下されると、各設定がメモリに保持され、環境光補正が実行される。したがって、ダイアログウィンドウ300は、補正量閾値設定手段や測定間隔設定手段の一例である。
図4は、第1の実施形態に係る環境光補正アプリケーションにおけるUI設定動作を説明するための図である。図4に示す各項目401〜406は、UI設定動作における動作状態を示す。
ステート401は、初期設定値を読み込んで、ディスプレイ107にダイアログウィンドウ300を表示する初期化動作を示す。ダイアログウィンドウ300がディスプレイ107に表示されると、動作状態はステート402に遷移する。
ステート402は、ダイアログウィンドウ300をディスプレイ107に表示した状態でのユーザ操作判断待ち状態となる。つまり、ユーザ入力の待ち状態となる。ステート402の状態から環境変化量閾値のテキストボックス301が変更(入力)されると、動作状態がステート403へ遷移され、環境変化量閾値の設定処理が実行される。
また、測定間隔のテキストボックス302が変更(入力)されると、動作状態がステート404へ遷移され、測定間隔の設定処理が実行される。また、補正量閾値のテキストボックス303が変更(入力)されると、動作状態がステート405へ遷移され、補正量閾値の設定処理が実行される。さらに、終了ボタン304が押下されると、動作状態がステート406へ遷移され、現在の設定内容で、環境光補正の処理が開始される。
次に、図5を参照して、図2のステップS204、S209における順応係数の算出処理について説明する。図5は、第1の実施形態に係る順応係数算出処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。
ステップS501において、CPU101は、メモリを確保するなどの初期化処理を実行する。次に、ステップS502において、CPU101は、ステップS203で取得した環境情報から環境の照明白色X_ambY_ambZ_ambを取得し、予め保持してあるデバイス機器の白色X_devY_devZ_devを参照する。
次に、ステップS503において、CPU101は、以下に示す数式1を用いて、順応比である定数kを算出する。
Figure 2009267967
定数kを算出すると、ステップS504において、CPU101は、以下に示す数式2を用いて、部分順応点となる順応白色を算出する。ここで、順応白色をX_adpY_adpZ_adpとする。
Figure 2009267967
次に、図6を参照して、補正プロファイルを作成するステップS206、S211の詳細処理について説明する。図6は、第1の実施形態に係る補正プロファイルを作成する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。また、本実施形態では、均等色空間の一例としてJab色空間を用いる。本実施形態では、補正プロファイルの作成処理として測色的色再現を用いているが、任意の色再現を用いてもよい。
ステップS601において、CPU101は、初期化処理を行う。初期化処理が終了すると、ステップS602において、CPU101は、ステップS205で変換したディスプレイ色再現域のJab値及び同RGB信号値に対応する予め保持している均等色空間上の補正目標となる色再現値を取得する。また、均等色空間としてJab色空間を用いているが、JCH、LAB、LCH、Luv等の他の均等色空間を用いてもよい。
ステップS603において、CPU101は、変数i(0≦i≦M)、j(0≦j≦M)、k(0≦k≦M)を0に初期化する。続いて、ステップS604において、CPU101は、四面体補間を用いてgrid(i、j、k)に対応する補正目標値jab_tagを求める。その後、ステップS605において、CPU101は、ステップS604で求めたjab_tag値が出力デバイスの色再現域の範囲内に含まれるか否かを判定する。ここで、jab_tag値が色再現域の範囲内に含まれていればステップS606へ進み、含まれていなければステップS607へ進む。
jab_tag値が色再現域の範囲内に含まれている場合、ステップS606において、CPU101は、四面体補間を用いてjab_tag値に対応する出力デバイスのRGB値を求め、メインメモリ102へ格納する。その後、処理をステップS609に移行する。
一方、jab_tag値が色再現域の範囲内に含まれていない場合、ステップS607において、CPU101は、後述の方法により出力デバイスの色再現域表面へのクリッピングを行い、jab_dev値を求める。また、ここで、本実施形態では色再現域の外側の処理についてクリッピングを行うが、色差最小点へのマッピングや圧縮等を用いてもよい。続いて、ステップS608では、四面体補間を用いてjab_dev値に対応する出力デバイスのRGB値を求め、メインメモリ102へ格納する。その後、処理をステップS609に移行する。
ステップS609において、CPU101は、変数iに1を加える。続いて、ステップS610において、CPU101は、変数iがMよりも大きいか否かを判定する。即ち、変数iが所定の範囲内の値であるか否かを判定する。ここで、大きければステップS611へ進み、そうでなければステップS604へ進む。
i>Mである場合、ステップS611において、CPU101は、変数iを0に初期化し、変数jに1を加える。続いて、ステップS612において、変数jがMより大きいか否かを判定する。ここで、大きければステップS613へ進み、そうでなければステップS604へ進む。
j>Mである場合、ステップS613において、CPU101は、変数jを0に初期化し、変数kに1を加える。続いて、ステップS614において、変数kがMよりも大きいか否かを判定する。ここで、大きければ処理を終了し、そうでなければステップS604へ進む。
次に、図7を参照して、上述したステップS607のクリッピング処理の詳細について説明する。図7は、第1の実施形態に係るクリッピング処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。
ステップS701において、CPU101は、変数Colを1に初期化する。ステップS702において、CPU101は、変数l(0≦l≦N)、変数m(0≦m≦N)を0に初期化する。ここで、Nは、格子点グリッド数を示す。ステップS703において、CPU101は、色立体のある平面上の(l,m),(l+1,m),(l,m+1)の三点におけるJab値から3点を通る平面Hnを求める。ステップS704において、ステップS604で算出したjab_tag値と(50、0、0)を結ぶ直線Lnを求める。ステップS705において、CPU101は、ステップS703で作成した平面HnとステップS704で算出した直線Lnとの交点を算出する。
次に、ステップS706において、CPU101は、ステップS705で計算した交点が、ステップS703の3点で構成される三角形の内部に入っているか否かを判定する。ここで、交点が三角形内部に存在すれば処理を終了し、交点が三角形内部に存在しなければステップS707へ進む。
ステップS707において、CPU101は、変数mがN−1よりも大きいか否かを判定する。ここで、変数mが格子点グリット数N−1より小さい場合はステップS721において、変数mに1を加えてステップS704へ戻る。一方、変数mがN−1以上の場合はステップS708へ進む。
ステップS708において、CPU101は、変数lがN−1よりも大きいか否かを判定する。ここで、変数lが格子点グリッド数N−1より小さい場合はステップS722において、変数lに1を加えてステップS703へ戻る。一方、変数lがN−1以上の場合はステップS709へ進む。
ステップS709において、CPU101は、変数l(0≦l≦N)、m(0≦m≦N)を0に初期化する。ステップS710において、CPU101は、色立体のある平面上の(l,m),(l−1,m),(l,m−1)の3点におけるJab値から3点を通る平面Hnを求める。ステップS711において、CPU101は、ステップS604で算出したjab_tag値と(50、0、0)を結ぶ直線Lnを求める。ステップS712において、CPU101は、ステップS710で作成した平面HnとステップS711で算出した直線Lnとの交点を算出する。
次に、ステップS713において、CPU101は、ステップS712で算出した交点がステップS711での3点で囲まれる三角形内部に含まれるか否かを判定する。ここで、交点が三角形内部に含まれる場合は処理を終了し、交点が三角形内部に含まれない場合はステップS714へ進む。
ステップS714において、CPU101は、変数mがNよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数mがNより小さい場合はステップS723において、変数mに1を加えてステップS711へ戻る。一方、変数mがN以上の場合はステップS715へ進む。
ステップS715は、CPU101は、変数lがNよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数lがNより小さい場合はステップS724において、変数lに1を加えてステップS710へ戻る。一方、変数lがN以上の場合はステップS716へ進む。
ステップS716において、CPU101は、変数Colが6であるか否かを判定する。ここで、変数Colが6以外の場合はステップS725において、変数Colに1を加えてステップS702へ戻る。一方、変数Colが6の場合は処理を終了する。
最後に、CPU101は、三角形の内部に存在した交点を、色域データGonと直線Lnの交点Xjab_dst値に決定する。
次に、図8及び図9を参照して、ステップS212における段階的補正プロファイルの段回数算出処理について説明する。ここで、段階数とは、環境光の変化に対応する補正に対して、段階的に分けて補正する際の補正回数を示す。これにより、本実施形態に係る画像処理装置は、1回の補正量が視覚的に色差を識別不能な補正量に制限する。図8は、本実施形態に係る段階的補正の補正回数を算出する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。
ステップS801において、CPU101は、初期化処理を行い、変数Colを1に初期化する。次に、ステップS802において、CPU101は、ステップS206、S211で作成したプロファイルを取得する。以下では、ステップS206で作成されたプロファイルを補正前プロファイルと称し、ステップS211で作成されたプロファイルを補正後プロファイルと称する。
ステップS803において、CPU101は、変数i(0≦i≦M)、変数j(0≦j≦M)、変数k(0≦k≦M)、変数lを0で初期化する。次に、ステップS804において、CPU101は、四面体補間を用いてgrid(i、j、k)に対応する補正前プロファイルのjab_bef値、補正後プロファイルのjab_aft値を求める。
次に、ステップS805において、CPU101は、数式3を用いて、jab_bef及びjab_aftのΔEを求める。
Figure 2009267967
ステップS806において、CPU101は、変数i、j、kが0であるか否かを判定する。ここで、変数i、j、kが0である場合はステップS815において、変数lにΔEijkの値を更新して、ステップS808へ進む。一方、変数i、j、kが0でない場合はステップS807へ進む。
ステップS807において、CPU101は、ΔEijkが変数lより大きいか否かを判定する。ここで、ΔEijkが変数lより大きけい場合はステップS815において、変数lにΔEijkの値を更新し、ステップS808へ進む。そうでない場合は変数lを更新することなくステップS808へ進む。
ステップS808において、CPU101は、変数iに1を加える。次に、ステップS809において、CPU101は、変数iがMよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数iがMよりも大きければステップS810へ進み、そうでなければステップS804へ戻る。
ステップS810において、CPU101は、変数iを0に初期化し、変数jに1を加える。次に、ステップS811において、CPU101は、変数jがMよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数jがMよりも大きければステップS812へ進み、そうでなければステップS804へ戻る。
ステップS812において、CPU101は、変数jを0に初期化し、変数kに1を加える。次に、ステップS813において、CPU101は、変数kがMよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数kがMよりも大きければステップS814へ進み、そうでなければステップS804へ戻る。
最後に、ステップS814において、CPU101は、変数lと、ステップS202で設定された色補正量閾値Cvとを用いて、数式4から補正回数Nを算出する。
Figure 2009267967
図9は、第1の実施形態に係る段階的補正プロファイルを作成する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。
ステップS901において、CPU101は、変数nを1に初期化する。次に、ステップS902において、CPU101は、補正前プロファイル、補正後プロファイル、及びステップS814で求めた補正回数Nを取得する。ステップS903において、CPU101は、変数i(0≦i≦M)、j(0≦j≦M)、k(0≦k≦M)を0で初期化する。ステップS904において、CPU101は、四面体補間を用いてgrid(i、j、k)に対応する補正前プロファイルのjab_bef値、補正後プロファイルのjab_aft値を求める。ステップS905において、CPU101は、数式5により段階補正プロファイルnのjab_tmp ijknを算出する。
Figure 2009267967
次に、ステップS906において、CPU101は、変数iに1を加える。ステップS907において、CPU101は、変数iがMよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数iがMよりも大きければステップS908へ進み、そうでなければステップS904へ戻る。
ステップS908において、CPU101は、変数iを0に初期化し、変数jに1を加える。ステップS909において、CPU101は、変数jがMよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数jがMよりも大きければステップS910へ進み、そうでなければステップS904へ戻る。
ステップS910において、CPU101は、変数jを0に初期化し、変数kに1を加える。ステップS911において、CPU101は、変数kがMよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数kがMよりも大きければステップS912へ進み、そうでなければステップS904へ戻る。
ステップS912において、CPU101は、変数kを0に初期化し、変数nに1を加えるとともにメインメモリ102に段階補正プロファイルnを格納する。ステップS913において、CPU101は、変数nが補正回数Nよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数nが補正回数Nよりも大きければ処理を終了し、そうでなければステップS904へ戻る。
最後に、CPU101は、メインメモリ102において補正後プロファイルを補正前プロファイルとして記録するとともに、補正後プロファイルを削除し、終了に関する処理を行う。メインメモリ102に格納したデータは、次回の段階的補正プロファイルを生成する際に用いられる。
次に、図10を参照して、ステップS213における段階的補正プロファイルの実行処理について説明する。図10は、第1の実施形態に係る段階的補正処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。
ステップS1001において、CPU101は、変数nを1に初期化する。次に、ステップS1002において、CPU101は、ステップS202で設定された測定間隔T及び算出した補正回数Nを取得する。ステップS1003において、CPU101は、数式6を用いて、段階的補正の実施間隔Ttmp(秒)を算出する。
Figure 2009267967
ステップS1004において、CPU101は、ステップS206における前回のプロファイル適用時よりTtmp秒後に段階補正プロファイルnを適用し、nに1を加える。つまり、画像処理装置100は、Ttmp秒ごとに、段階的に環境光補正を実施し、測定間隔T秒の期間にN回の段階的色補正を実行する。ステップS1005において、CPU101は、変数nがNよりも大きいか否かを判定する。ここで、変数nがNよりも大きければ段階的補正プロファイルの実施を終了し、そうでなければステップS1004へ戻る。
以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置は、環境光の変化を検出した際に、色補正プロファイルを作成するだけでなく、補正前プロファイルとの差分を考慮したうえで設定された色変化量に基づき段階的に複数回の色補正に分割して実施する。このように、環境光変化に対応するプロファイル適用を段階的に行うことにより、色補正の実施による急激な色の変化を抑制することができる。したがって、環境光補正による見た目の色の変化が少ない動画像色補正を実現することができる。
<第2の実施形態>
次に、図11乃至図13を参照して、第2の実施形態について説明する。本実施形態は、第1の実施形態におけるステップS203、207の環境情報の取得処理において、ユーザによる環境情報の入力により環境情報変化を反映する。以下では、第1の実施形態と異なる技術についてのみ説明する。
図11は、第2の実施形態に係る環境光補正処理の処理手順を示すフローチャートである。本実施形態における環境光補正は、環境情報入力処理、環境情報に基づく視覚順応算出処理、色の見え量算出処理、色補正値算出処理及び段階的色補正処理の5つの処理によって画像変換を実施する。なお、以下で説明する処理は、CPU101によってHDD105に格納された処理プログラムがメインメモリ102にロードされることにより実行される。本実施形態における環境光補正は、環境情報入力処理、環境情報に基づく視覚順応算出処理、色の見え量算出処理、色補正値算出処理及び段階的色補正処理の5つの処理によって画像変換を実施する。つまり、第1の実施形態との差異は、環境情報を検出する代わりに、ユーザから入力された情報を環境情報として用いる。
まず、ステップS1101において、CPU101は、初期化動作を行い、図12を用いて後述するUIを表示する。ステップS1102において、CPU101は、UIにて設定された環境変化量閾値、段階的処理方法を参照し、メインメモリ102に格納する。UIを介して環境情報が設定されると、ステップS1103において、CPU101は、設定された環境情報をメインメモリ102に格納する。ステップS1104において、CPU101は、取得した環境情報とディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。続いて、ステップS1105において、CPU101は、ステップS1104にて算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ(三刺激値)を用いて均等色空間上の色再現域データに変換する。
次に、ステップS1106において、CPU101は、ステップS1105で変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、補正プロファイルを作成し動画像に適用する。さらに、ステップS1107ににおいて、CPU101は、UIを介してユーザから設定された環境情報を取得し、設定する。
ステップS1108において、CPU101は、ステップS1107でユーザから入力された環境情報と、メインメモリ102に格納されている前回の環境情報との差分が、ステップS1102で参照した環境変化量閾値より大きいか否かを判定する。ここで、当該差分が環境変化量閾値よりも大きければメインメモリ102の環境情報を更新しステップS1108へ進み、そうでなければステップS1107へ戻る。
次に、ステップS1109において、CPU101は、ステップS1107にて取得した環境情報とディスプレイ白色情報とから順応係数を算出する。ステップS1110において、CPU101は、ステップS1108で算出した順応係数と予め保持しているディスプレイ色再現域データ(三刺激値)とを用いて均等色空間上の色再現域データに変換する。ステップS1111において、CPU101は、ステップS1105にて変換した均等色空間上の色再現域データと予め保持している目標色再現データとからマッピングを行い、補正プロファイルを作成する。
ステップS1112において、CPU101は、ステップS1106で作成した補正前プロファイルと、ステップS1110で作成した補正後プロファイルと、設定された補正条件とを参照して、段階的補正処理を実施するための段階的補正プロファイルを作成する。その後、ステップS1113において、CPU101は、ステップS1111で作成したプロファイルを段階的に動画像に適用し、処理を終了する。
次に、図12を参照して、環境情報を設定するUIについて説明する。図12は、第2の実施形態に係る環境情報を設定するためのダイアログウィンドウ1200を示す図である。ダイアログウィンドウ1200は、テキストボックス1201、1202及び終了ボタン1203を含んで、ディスプレイ107に表示される。ユーザは、キーボード110及びマウス111を介して当該ダイアログウィンドウ1200に環境情報を入力する。
テキストボックス1201、1202は、環境条件を設定するためのものであり、それぞれ環境照明色温度、環境照明照度が入力される。終了ボタン1203が押下されると、各設定がメモリに格納され、環境光補正が実行される。したがって、ダイアログウィンドウ1200は、環境情報設定手段の一例である。
次に、図13を参照して、環境情報の設定動作について説明する。、図13は、第2の実施形態に係る環境情報の設定動作を説明するための図である。図13に示す各項目1301〜1305は、環境情報の設定動作における動作状態を示す。
ステート1301は、初期設定値を読み込んで、ディスプレイ107にダイアログウィンドウ1200を表示する初期化動作を示す。ダイアログウィンドウ1200がディスプレイ107に表示されると、動作状態はステート1302に遷移する。
ステート1302は、ダイアログウィンドウ1200をディスプレイ107に表示した状態でのユーザ操作判断待ち状態となる。つまり、ユーザ入力の待ち状態となる。ステート1302の状態から環境照明色温度のテキストボックス1201が変更(入力)されると、動作状態はステート1303へ遷移し、環境照明照度のテキストボックス1202が変更(入力)されるとステート1304へ遷移する。また、終了ボタン1203が押下されるとステート1305へ遷移し、入力された環境情報を用いて環境光補正が実行される。
以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置は、ユーザにより設定された環境情報により環境光変化に対応する環境候補生を段階的に実行する。このように、環境情報をユーザから入力された環境情報を用いるため、環境情報、例えば、環境光を検出するためのセンサを削減することができ、コスト削減を実現することができる。また、本実施形態では、ユーザから環境情報、例えば、環境照明色温度や環境照明照度を直接入力させる例を示したが、例えば、日時や天気等の情報を選択させ、選択された条件に対応する環境情報を用いて環境光補正を実行してもよい。
<その他の実施形態>
本発明の目的は前述した実施例の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(またはCPUまたはMPU)が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVDなどを用いることができる。
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOperating System(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
本発明の第1の実施形態としての画像処理装置のシステムを適用できる画像処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第1の実施形態としての画像処理装置のシステムを適用できる画像処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第1の実施形態における環境光補正アプリケーション動作を示すフローチャート図である。 画像変換プロファイル作成アプリケーションのユーザインタフェースを示す図である。 画像変換プロファイル作成アプリケーションの動作を示す状態図である。 本発明の実施形態における順応係数算出動作を示すフローチャート図である。 本発明の第1の実施形態におけるプロファイル作成動作を示すフローチャート図である。 本発明の第1の実施形態における色域外写像動作を示すフローチャート図である。 本発明の第1の実施形態における段階数算出白色算出方法3の処理動作を示すフローチャート図である。 本発明の実施形態における段階的補正プロファイル作成動作を示すフローチャート図である。 本発明の実施形態における補正プロファイル適用動作を示すフローチャート図である。 本発明の第2の実施形態における環境光補正アプリケーション動作を示すフローチャート図である。 本発明の第2の実施形態における環境情報設定のユーザインタフェースを示す図である。 本発明の第2の実施形態における環境情報設定の動作を示す状態図である。
符号の説明
101:CPU
102:メインメモリ
103:SCSI I/F
104:ネットワーク I/F
105:HDD
106:グラフィックアクセラレータ
107:ディスプレイ
108:プリンタ
109:キーボード/マウスコントローラ
110:キーボード
111:マウス
112:PCIバス
113:LAN
114:PCIバス
121:環境変化量閾値設定部
122:環境情報取得部
123:環境変化検出部
124:視覚順応算出部
125:色の見え量算出部
126:環境情報入力部
127:色補正閾値設定部
128:色補正値算出部
129:段階的色補正部

Claims (9)

  1. 周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理装置であって、
    前記周辺環境の変化を検出する検出手段と、
    検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出手段と、
    算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第1決定手段と、
    決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第2決定手段と、
    決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行手段と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記観察者によって前記画像処理装置の入力装置を介して入力された情報に従って、前記表示画像に対して色補正を実行した際の色の差異が前記観察者によって認識されない色補正量の最大値を示す補正量閾値を設定する補正量閾値設定手段をさらに備え、
    前記第2決定手段は、
    前記補正量閾値よりも小さい色補正量を、前記分割色補正量として決定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. 前記検出手段は、
    前記周辺環境における環境光の色温度、照度及び色差の少なくとも1つを含むパラメータを測定するセンサを備え、
    前回の段階的色補正を実施した際に検出されたパラメータから予め定められた量の変化量を超えたパラメータが検出された場合に、前記環境が変化したことを検出することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。
  4. 前記算出手段は、
    前記表示画像を表示するための表示装置の白色情報と、前記センサによって検出された前記パラメータとを用いて順応係数を算出することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
  5. 前記観察者によって前記画像処理装置の入力装置を介して入力された情報に従って、前記パラメータを前記センサを用いて測定する測定間隔を設定する測定間隔設定手段をさらに備え、
    前記実行手段は、設定された前記測定間隔が表す期間で段階的色補正を実行することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。
  6. 前記観察者によって前記画像処理装置の入力装置を介して入力された情報に従って、前記周辺環境の変化を表す環境情報を設定する環境情報設定手段をさらに備え、
    前記算出手段は、
    検出された前記周辺環境の変化の代わりに、設定された前記環境情報に基づいて前記順応係数を算出することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の画像処理装置。
  7. 周辺環境の変化に応じた表示画像の観察者による視覚順応に対応して、該表示画像を色補正する画像処理方法であって、
    前記周辺環境の変化を検出する検出工程と、
    検出された前記周辺環境の変化に応じて観察者の視覚順応に関わる順応係数を算出する算出工程と、
    算出された順応係数から前記表示画像に対する色補正量を決定する第1決定工程と、
    決定された前記色補正量を段階的に色補正するために、補正回数及び該補正回数で前記色補正量を分割した分割色補正量を決定する第2決定工程と、
    決定された前記補正回数及び前記分割色補正量に従って段階的色補正を前記表示画像に対して実行する実行工程と
    を含むことを特徴とする画像処理方法。
  8. 請求項7に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  9. 請求項7に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
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