JP2015507413A - 画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成 - Google Patents
画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015507413A JP2015507413A JP2014550371A JP2014550371A JP2015507413A JP 2015507413 A JP2015507413 A JP 2015507413A JP 2014550371 A JP2014550371 A JP 2014550371A JP 2014550371 A JP2014550371 A JP 2014550371A JP 2015507413 A JP2015507413 A JP 2015507413A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- wavelength
- image capture
- capture device
- output
- input
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 title claims abstract description 163
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 title claims description 37
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 title claims description 37
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 27
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 213
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 60
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 58
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 35
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 26
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 12
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 51
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 21
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 20
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 14
- BTCSSZJGUNDROE-UHFFFAOYSA-N gamma-aminobutyric acid Chemical compound NCCCC(O)=O BTCSSZJGUNDROE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 13
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 13
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 7
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 2
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 description 2
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 2
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 210000002763 pyramidal cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 230000011514 reflex Effects 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000001429 visible spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
- H04N9/646—Circuits for processing colour signals for image enhancement, e.g. vertical detail restoration, cross-colour elimination, contour correction, chrominance trapping filters
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- H—ELECTRICITY
- 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
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
- H04N17/002—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for television cameras
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
- H04N17/02—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for colour television signals
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
- H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
- H04N23/88—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals for colour balance, e.g. white-balance circuits or colour temperature control
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
- H04N9/643—Hue control means, e.g. flesh tone control
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
Abstract
Description
本願は、すべて参照によってその全体が本明細書に組み込まれている、2011年12月28日に出願した米国特許仮出願第61/581051号、2011年12月28日に出願した米国特許仮出願第61/581048号、および2012年12月5日に出願した米国特許仮出願第61/733551号に対する優先権の利益を主張するものである。
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップであって、各画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、ステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第1波長および第2波長を判定するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現を合成するために、前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の1つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するステップと
を含み、
前記合成された実質的に矩形のスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第1波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が0から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第2波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む。
他の一態様によると、複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれた画像の入力スペクトルの結果である、方法は、
前記出力色空間に関連する等色関数を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するステップであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、ステップと、
前記出力色値を入手するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するステップと
を含む。
他の一態様によると、画像取込デバイスの色域を判定する方法は、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするステップであって、
前記立方体は、3次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第1次元は、第1波長の可能な値にまたがり、第2次元は、第2波長の可能な値にまたがり、第3次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第1波長、および入力第2波長の特徴があり、前記入力第1波長は、前記入力スペクトルが0から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第2波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
ステップと、
出力スケール・ファクタ、出力第1波長、および出力第2波長の特徴がある出力スペクトル表現を合成するステップであって、前記出力第1波長は、前記出力スペクトル表現が0から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第2波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む、ステップと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中から、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第1波長が前記入力第1波長と等しく、
前記出力第2波長が前記入力第2波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するステップであって、実質的に矩形のスペクトルの前記判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、ステップと
を含む。
他の一態様によると、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、各複数の画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、システムは、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第1波長および第2波長を判定するように構成された波長判定モジュールと、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の1つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するように構成されたスケール・ファクタ計算モジュールと
を含み、
前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第1波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が0から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第2波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む。
他の一態様によると、複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、前記出力色空間は、等色関数に関連する、システムは、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、スペクトル合成モジュールと、
前記出力色値を生成するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するように構成されたスペクトル適用モジュールと
を含む。
他の一態様によると、画像取込デバイスの色域を判定するシステムは、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするように構成された露出シミュレーション・モジュールであって、
前記立方体は、3次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第1次元は、第1波長の可能な値にまたがり、第2次元は、第2波長の可能な値にまたがり、第3次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第1波長、および入力第2波長の特徴があり、前記入力第1波長は、前記入力スペクトルが0から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第2波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
露出シミュレーション・モジュールと、
出力スペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記出力スペクトル表現は、出力スケール・ファクタ、出力第1波長、および出力第2波長の特徴があり、前記出力第1波長は、前記出力スペクトル表現が0から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第2波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む、スペクトル合成モジュールと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中から、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第1波長が前記入力第1波長と等しく、
前記出力第2波長が前記入力第2波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するように構成された比較モジュールであって、実質的に矩形のスペクトルの前記判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、比較モジュールと
を含む。
他の一態様によると、画像取込デバイス・センサ出力に応答して色出力信号を生成するスペクトル合成モジュールは、
画像取込デバイス・センサ出力を受け取る入力モジュール(1515A)と、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの2つを第1スケール・ファクタ(Σ)によって除算する処理モジュール(1500E)と、
第1波長および第2波長を判定するために前記除算の結果をマッピングする第1の2次元ルックアップ・テーブル(2−D LUT)(1510C)と、
前記第1波長および前記第2波長を色出力信号の第1セットにマッピングする第2の2−D LUT(1510E)と、
色出力信号の第2セットを出力するために、色出力信号の前記第1セットに前記第1スケール・ファクタを乗算する乗算器(1540E)と
を含む。
図1Aに、本開示の実施形態による画像処理方法を示す。図1Bに、スペクトル合成モジュール(600A)およびそれに続くフィルタ・バンク(700)を含む図1Aの展開モジュールを示す。図1Cに示されているように、処理は、必ずしも画像取込デバイス内で発生するとは限らない。その場合に、実質的に矩形の表現への展開およびそれに続く正確な色を提示するためのオリジナル領域への射影(セクション2でさらに説明する)だけがある場合がある。
Oi=MijTj[Ij]
i,j=1,…,N
ここで、Ijは、第j入力色チャネル値(たとえば、RGB表現のR、G、もしくはB、またはRYGCBV表現のR、Y、G、C、B、もしくはV)を表し、Tjは、Ijに適用される非線形変換を表し、Mijは、NxN行列を表し、Oiは、第i出力色チャネル値を表す。
本開示の追加実施形態によれば、スペクトル合成方法を、画像取込デバイス処理に適用することができる。図9に、現代のディジタル画像取込デバイスで実行される処理方法を示す(参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献[6]を参照されたい)。入力スペクトルS(λ)から生じる生画像取込デバイス・センサ出力(905)(たとえば、R値、G1値、G2値、およびB値)が、まず、線形化(必要な場合に)、デベイヤリング(deBayering)(たとえば、単一チップ・センサについて)、およびホワイトバランスのうちの1つまたは複数を含む方法に従って処理される(910)。ベイヤ・フィルタ・モザイクは、画像取込デバイス内の光センサの正方形グリッド上にRGB色フィルタを配置するための色フィルタ・アレイである。フルカラー画像の入手は、デベイヤリングと称するステップでこのプロセスを逆転することを含む(参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献[7]を参照されたい)。ホワイトバランスは、特定の色を正しくレンダリングするための原色(たとえば、赤、緑、および青)の強度の調整である(参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献[8]を参照されたい)。
[1]wikipedia.org/wiki/Multispectral_image、2011年12月6日に検索
[2]Wyszecki,G.およびStiles,W.S.、Color Science:Concepts and Methods,Quantitative Data and Formulae、Wiley−Interscience、2002年、187〜188頁
[3]M.Parmar他、「A Database of High Dynamic Range Visible and Near−infrared Multispectral Images」、Proc.IS&T/SPIE Electronic Imaging 2008:Digital Photography IV
[4]wikipedia.org/wiki/CIE_1931_color_space、2011年11月29日に検索
[5]MacAdam,David L.、「The Theory of the Maximum Visual Efficiency of Color Materials」、J.Optical Soc.Am.、Vol.25、249〜252頁、1935年
[6]「Color Image Processing Pipeline. A General Survey of Digital Still Camera Processing」、IEEE Signal Processing Magazine、vol.22、no.1、34〜43頁、2005年
[7]wikipedia.org/wiki/Bayer_filter、2011年12月6日に検索
[8]wikipedia.org/wiki/White_balance、2011年12月6日に検索
[9]Logvinenko,Alexander D.、「An Object Color Space」、J.Vision.9(11):5、1〜23頁、2009年
a)マカダム効率
b)完全(すべての可能な色度)
c)3自由度
d)最大限にコンパクトなスペクトル
Claims (28)
- 複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果である、方法において、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップであって、各画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、ステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第1波長および第2波長を判定するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現を合成するために、前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の1つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するステップと
を含み、
前記合成された実質的に矩形のスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第1波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が0から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第2波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
方法。 - 前記第1波長および前記第2波長を判定する前記ステップは、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの2つを前記画像取込デバイス・センサ出力のすべての合計によって除算するステップと、
前記第1波長および前記第2波長を判定するために除算する前記ステップの結果をマッピングするのに2次元ルックアップ・テーブルを使用するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記スケール・ファクタを計算する前記ステップは、
前記実質的に矩形のスペクトル表現の前記第1波長および前記第2波長によって定義される区間にわたって画像取込デバイス・スペクトル感度の周回積分を実行するステップであって、前記画像取込デバイス・スペクトル感度は、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力の中からの対応する画像取込デバイス・センサ出力に関連する、ステップと、
前記スケール・ファクタを計算するために、前記関連する対応する画像取込デバイス・センサ出力を前記周回積分の結果によって除算するステップと
を含む、請求項1または2のいずれか1項に記載の方法。 - 前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、負の値を含むことができる、請求項1から3のいずれか1項に記載の方法。
- 複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれた画像の入力スペクトルの結果である、方法において、
前記出力色空間に関連する等色関数を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するステップであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、ステップと、
前記出力色値を入手するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するステップと
を含む、方法。 - 前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、負の値を含むことができる、請求項5に記載の方法。
- 複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれた画像の入力スペクトルの結果である、方法において、
前記出力色空間に関連する等色関数を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップと、
請求項1から4のいずれか1項に記載の前記方法を実行することによって実質的に矩形のスペクトル表現を生成するステップを含む、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するステップであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、ステップと、
前記出力色値を入手するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するステップと
を含む、方法。 - 前記合成されたスペクトル表現を適用する前記ステップは、
前記合成されたスペクトル表現の前記第1波長および前記第2波長によって定義される区間にわたって前記等色関数の周回積分を実行するステップと、
前記出力色値を入手するために、前記周回積分の結果を前記スケール・ファクタによって乗算するステップと
を含む、請求項5から7のいずれか1項に記載の方法。 - 画像取込デバイスの色域を判定する方法であって、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするステップであって、
前記立方体は、3次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第1次元は、第1波長の可能な値にまたがり、第2次元は、第2波長の可能な値にまたがり、第3次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第1波長、および入力第2波長の特徴があり、前記入力第1波長は、前記入力スペクトルが0から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第2波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
ステップと、
出力スケール・ファクタ、出力第1波長、および出力第2波長の特徴がある出力スペクトル表現を合成するステップであって、前記出力第1波長は、前記出力スペクトル表現が0から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第2波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む、ステップと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中から、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第1波長が前記入力第1波長と等しく、
前記出力第2波長が前記入力第2波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するステップであって、実質的に矩形のスペクトルの前記判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、ステップと
を含む、方法。 - 画像取込デバイスの色域を判定する方法であって、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするステップであって、
前記立方体は、3次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第1次元は、第1波長の可能な値にまたがり、第2次元は、第2波長の可能な値にまたがり、第3次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第1波長、および入力第2波長の特徴があり、前記入力第1波長は、前記入力スペクトルが0から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第2波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
ステップと、
請求項1から3のいずれか1項に記載の前記方法に従って出力スペクトル表現を合成するステップであって、前記出力スペクトル表現は、出力スケール・ファクタ、出力第1波長、および出力第2波長の特徴があり、前記出力第1波長は、前記出力スペクトル表現が0から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第2波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む、ステップと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中からの、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第1波長が前記入力第1波長と等しく、
前記出力第2波長が前記入力第2波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットが時を判定するステップであって、実質的に矩形のスペクトルの判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、ステップと
を含む、方法。 - 複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、各複数の画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、システムにおいて、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第1波長および第2波長を判定するように構成された波長判定モジュールと、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の1つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するように構成されたスケール・ファクタ計算モジュールと
を含み、
前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第1波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が0から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第2波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
システム。 - 前記波長判定モジュールは、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの2つを前記画像取込デバイス・センサ出力のすべての合計によって除算するように構成された除算モジュールと、
前記第1波長および前記第2波長を判定するために前記除算モジュールの出力をマッピングするように構成された2次元ルックアップ・テーブルと
を含む、請求項11に記載のシステム。 - 前記スケール・ファクタ計算モジュールは、
前記実質的に矩形のスペクトル表現の前記第1波長および前記第2波長によって定義される区間にわたって画像取込デバイス・スペクトル感度の周回積分を実行するように構成された周回積分モジュールであって、前記画像取込デバイス・スペクトル感度は、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力の中からの対応する画像取込デバイス・センサ出力に関連する、周回積分モジュールと、
前記スケール・ファクタを計算するために、前記関連する対応する画像取込デバイス・センサ出力を前記周回積分モジュールの出力によって除算するように構成された除算モジュールと
を含む、請求項11または12のいずれか1項に記載のシステム。 - 前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、負の値を含むことができる、請求項11から13のいずれか1項に記載のシステム。
- 複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、前記出力色空間は、等色関数に関連する、システムにおいて、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、スペクトル合成モジュールと、
前記出力色値を生成するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するように構成されたスペクトル適用モジュールと
を含む、システム。 - 前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、負の値を含むことができる、請求項15に記載のシステム。
- 複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、前記出力色空間は、等色関数に関連する、システムにおいて、
請求項11から14のいずれか1項に記載の前記システムを含む、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、スペクトル合成モジュールと、
前記出力色値を生成するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するように構成されたスペクトル適用モジュールと
を含む、システム。 - 前記スペクトル適用モジュールは、
前記合成されたスペクトル表現の前記第1波長および前記第2波長によって定義される区間にわたって前記等色関数の周回積分を実行するように構成された周回積分モジュールと、
前記出力色値(1535A)を入手するために、前記周回積分モジュールの出力を前記スケール・ファクタによって乗算するように構成された乗算モジュールと
を含む、請求項15から17のいずれか1項に記載のシステム。 - 画像取込デバイスの色域を判定するシステムであって、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするように構成された露出シミュレーション・モジュールであって、
前記立方体は、3次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第1次元は、第1波長の可能な値にまたがり、第2次元は、第2波長の可能な値にまたがり、第3次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第1波長、および入力第2波長の特徴があり、前記入力第1波長は、前記入力スペクトルが0から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第2波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
露出シミュレーション・モジュールと、
出力スペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記出力スペクトル表現は、出力スケール・ファクタ、出力第1波長、および出力第2波長の特徴があり、前記出力第1波長は、前記出力スペクトル表現が0から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第2波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む、スペクトル合成モジュールと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中から、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第1波長が前記入力第1波長と等しく、
前記出力第2波長が前記入力第2波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するように構成された比較モジュールであって、実質的に矩形のスペクトルの前記判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、比較モジュールと
を含む、システム。 - 画像取込デバイスの色域を判定するように構成されたシステムであって、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするように構成された露出シミュレーション・モジュールであって、
前記立方体は、3次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第1次元は、第1波長の可能な値にまたがり、第2次元は、第2波長の可能な値にまたがり、第3次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第1波長、および入力第2波長の特徴があり、前記入力第1波長は、前記入力スペクトルが0から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第2波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む
露出シミュレーション・モジュールと、
請求項11から13のいずれか1項に記載の前記システムを含むスペクトル合成モジュールであって、前記スペクトル合成モジュールは、出力スペクトル表現を合成するように構成され、前記出力スペクトル表現は、出力スケール・ファクタ、出力第1波長、および出力第2波長の特徴があり、前記出力第1波長は、前記出力スペクトル表現が0から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第2波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから0に遷移する波長を含む、スペクトル合成モジュールと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中から、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第1波長が前記入力第1波長と等しく、
前記出力第2波長が前記入力第2波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するように構成された比較モジュールであって、実質的に矩形のスペクトルの前記判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、比較モジュールと
を含む、システム。 - コンピュータに請求項1から10のうちの1つまたは複数に記載の前記方法を実行させる命令のセットを含むコンピュータ可読媒体。
- 画像取込デバイス・センサ出力に応答して色出力信号を生成するスペクトル合成モジュールであって、
画像取込デバイス・センサ出力を受け取る入力モジュール(1515A)と、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの2つを第1スケール・ファクタ(Σ)によって除算する処理モジュール(1500E)と、
第1波長および第2波長を判定するために前記除算の結果をマッピングする第1の2次元ルックアップ・テーブル(2−D LUT)(1510C)と、
前記第1波長および前記第2波長を色出力信号の第1セットにマッピングする第2の2−D LUT(1510E)と、
色出力信号の第2セットを出力するために、色出力信号の前記第1セットに前記第1スケール・ファクタを乗算する乗算器(1540E)と
を含む、スペクトル合成モジュール。 - 前記第1の2−D LUT(1510C)および前記第2の2−D LUT(1510E)は、第3の2−D LUT(1510F)に組み合わされ、前記第3の2−D LUTは、色出力信号の前記第1セットを判定するために前記除算の前記結果をマッピングする、請求項22に記載のスペクトル合成モジュール。
- 前記第1スケール・ファクタは、前記画像取込デバイス・センサ出力のすべての合計を含む、請求項22に記載のスペクトル合成モジュール。
- 前記第1波長は、実質的に矩形のスペクトル表現が0から第2スケール・ファクタ(I)に遷移する波長を含み、前記第2波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が第2スケール・ファクタ値から0に遷移する波長を含む、請求項22に記載のスペクトル合成モジュール。
- 前記第2スケール・ファクタは、前記画像取込デバイスのスペクトル感度(1710)の合計の周回積分によって除算された前記第1スケール・ファクタの比を含む、請求項25に記載のスペクトル合成モジュール。
- 前記第3の2−D LUTの値は、最適合致法に応答して判定され、前記最適合致法は、前記第3の2−D LUTの出力と色出力信号のテスト・セットとの間の距離を距離判断基準に従って最小にする、請求項23に記載のスペクトル合成モジュール。
- 前記距離判断基準は、二乗平均誤差判断基準である、請求項27に記載のスペクトル合成モジュール。
Applications Claiming Priority (7)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201161581051P | 2011-12-28 | 2011-12-28 | |
US201161581048P | 2011-12-28 | 2011-12-28 | |
US61/581,051 | 2011-12-28 | ||
US61/581,048 | 2011-12-28 | ||
US201261733551P | 2012-12-05 | 2012-12-05 | |
US61/733,551 | 2012-12-05 | ||
PCT/US2012/070837 WO2013101639A1 (en) | 2011-12-28 | 2012-12-20 | Spectral synthesis for image capture device processing |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015507413A true JP2015507413A (ja) | 2015-03-05 |
JP5883949B2 JP5883949B2 (ja) | 2016-03-15 |
Family
ID=47522944
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014550372A Active JP5727109B2 (ja) | 2011-12-28 | 2012-12-20 | スペクトル画像処理 |
JP2014550371A Active JP5883949B2 (ja) | 2011-12-28 | 2012-12-20 | 画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014550372A Active JP5727109B2 (ja) | 2011-12-28 | 2012-12-20 | スペクトル画像処理 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (4) | US8929654B2 (ja) |
EP (2) | EP2798831B1 (ja) |
JP (2) | JP5727109B2 (ja) |
CN (2) | CN104025562B (ja) |
HK (1) | HK1197709A1 (ja) |
WO (2) | WO2013101639A1 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017004173A (ja) * | 2015-06-08 | 2017-01-05 | キヤノン株式会社 | 色処理装置およびその方法 |
JP2017143435A (ja) * | 2016-02-10 | 2017-08-17 | キヤノン株式会社 | 色処理装置およびその方法 |
Families Citing this family (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015026976A1 (en) * | 2013-08-22 | 2015-02-26 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Gamut mapping systems and methods |
JP6069593B2 (ja) * | 2013-10-28 | 2017-02-01 | ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション | デジタル・カメラにおける広色域作業フローのための二次元色変換 |
US9696210B2 (en) * | 2014-06-16 | 2017-07-04 | Honeywell International Inc. | Extended temperature range mapping process of a furnace enclosure using various device settings |
US9664568B2 (en) * | 2014-06-16 | 2017-05-30 | Honeywell International Inc. | Extended temperature mapping process of a furnace enclosure with multi-spectral image-capturing device |
CN107873079B (zh) * | 2015-05-01 | 2019-08-02 | 变量公司 | 智能对准系统和用于彩色感测装置的方法 |
US10218883B2 (en) * | 2015-07-07 | 2019-02-26 | The Board Of Regents Of The University Of Texas System | Digital imaging and analysis system |
WO2017059043A1 (en) | 2015-09-30 | 2017-04-06 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | 2d lut color transforms with reduced memory footprint |
US10692245B2 (en) * | 2017-07-11 | 2020-06-23 | Datacolor Inc. | Color identification in images |
US11289003B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-03-29 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11403987B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-08-02 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11289000B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-03-29 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11062638B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-07-13 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11488510B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-11-01 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11189210B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-11-30 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11043157B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-06-22 | Baylor University | System and method for a six-primary wide gamut color system |
US11341890B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-05-24 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11069280B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-07-20 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11315467B1 (en) | 2018-10-25 | 2022-04-26 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US10607527B1 (en) | 2018-10-25 | 2020-03-31 | Baylor University | System and method for a six-primary wide gamut color system |
US11373575B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-06-28 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11587491B1 (en) | 2018-10-25 | 2023-02-21 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11475819B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-10-18 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US10950161B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-03-16 | Baylor University | System and method for a six-primary wide gamut color system |
US11037481B1 (en) | 2018-10-25 | 2021-06-15 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11069279B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-07-20 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US10950162B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-03-16 | Baylor University | System and method for a six-primary wide gamut color system |
US10997896B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-05-04 | Baylor University | System and method for a six-primary wide gamut color system |
US11030934B2 (en) | 2018-10-25 | 2021-06-08 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11532261B1 (en) | 2018-10-25 | 2022-12-20 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
US11410593B2 (en) | 2018-10-25 | 2022-08-09 | Baylor University | System and method for a multi-primary wide gamut color system |
EP3709623A1 (en) * | 2019-03-15 | 2020-09-16 | Aptiv Technologies Limited | Method for simulating a digital imaging device |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1196333A (ja) * | 1997-09-16 | 1999-04-09 | Olympus Optical Co Ltd | カラー画像処理装置 |
Family Cites Families (54)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB938707A (en) | 1961-04-01 | 1963-10-02 | Tokyo Shibaura Electric Co | An improved automatic spectrophotometric method of colorimetric calculation |
US5668596A (en) | 1996-02-29 | 1997-09-16 | Eastman Kodak Company | Digital imaging device optimized for color performance |
US6094454A (en) | 1997-06-19 | 2000-07-25 | International Business Machines Corporation | Multi-spectral image compression and transformation |
US6198842B1 (en) | 1997-06-19 | 2001-03-06 | International Business Machines Corporation | Multi-spectral image compression with bounded loss |
JP3483108B2 (ja) | 1997-11-25 | 2004-01-06 | 株式会社日立製作所 | 多スペクトル画像処理装置およびそのためのプログラムを記録した記録媒体 |
JP3730424B2 (ja) | 1998-12-07 | 2006-01-05 | ホーチキ株式会社 | 微分スペクトル画像処理装置 |
US6211971B1 (en) | 1999-03-11 | 2001-04-03 | Lockheed Martin Missiles & Space Co. | Method and apparatus to compress multi-spectral images to a single color image for display |
US6760475B1 (en) | 1999-10-13 | 2004-07-06 | Cambridge Research & Instrumentation Inc. | Colorimetric imaging system |
JP3986219B2 (ja) | 1999-10-15 | 2007-10-03 | 富士フイルム株式会社 | マルチスペクトル画像の画像圧縮方法および画像圧縮装置 |
JP3986221B2 (ja) | 1999-10-20 | 2007-10-03 | 富士フイルム株式会社 | マルチスペクトル画像の画像圧縮方法および画像圧縮装置 |
US6198512B1 (en) | 1999-11-10 | 2001-03-06 | Ellis D. Harris | Method for color in chromatophoric displays |
JP2001144972A (ja) | 1999-11-18 | 2001-05-25 | Fuji Photo Film Co Ltd | マルチスペクトル画像収録・処理装置および画像収録・処理方法 |
JP4097873B2 (ja) | 2000-03-06 | 2008-06-11 | 富士フイルム株式会社 | マルチスペクトル画像の画像圧縮方法および画像圧縮装置 |
JP4097874B2 (ja) | 2000-03-06 | 2008-06-11 | 富士フイルム株式会社 | マルチスペクトル画像の画像圧縮方法および画像圧縮装置 |
US6816284B1 (en) | 2000-04-07 | 2004-11-09 | Color Aix Perts Gmbh | Multispectral color reproduction system with nonlinear coding |
CN1165183C (zh) | 2000-05-15 | 2004-09-01 | 北京北达华彩科技有限公司 | 自适应色度补偿法及其补偿装置 |
JP2002142127A (ja) | 2000-11-06 | 2002-05-17 | Oki Data Corp | 分光感度特性の最適化方法 |
US6771400B2 (en) | 2001-03-16 | 2004-08-03 | Larry Kleiman | Hyperspectral system for capturing graphical images |
US20030048263A1 (en) | 2001-03-19 | 2003-03-13 | Wolters Rolf Holger | Mosaic filter multi-spectral imaging |
IL159233A0 (en) * | 2001-06-07 | 2004-06-01 | Genoa Technologies Ltd | Device, system and method of data conversion for wide gamut displays |
US8675119B2 (en) * | 2001-08-09 | 2014-03-18 | Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Adaptive imaging using digital light processing |
JP3829238B2 (ja) * | 2001-11-02 | 2006-10-04 | 独立行政法人情報通信研究機構 | 色再現システム |
US7224845B1 (en) | 2002-02-28 | 2007-05-29 | Bae Systems Information And Electric Systems Integration Inc. | Bijection mapping for compression/denoising of multi-frame images |
GB0206916D0 (en) | 2002-03-23 | 2002-05-01 | Univ East Anglia | Representation of colour in a colour display system |
EP1365575A1 (de) * | 2002-05-23 | 2003-11-26 | GRETAG IMAGING Trading AG | Verfahren und Vorrichtung zur Kontrastverbesserung von Bildern |
US7593567B2 (en) | 2002-12-12 | 2009-09-22 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Transformation structures for approximating color matching functions |
US7176963B2 (en) | 2003-01-03 | 2007-02-13 | Litton Systems, Inc. | Method and system for real-time image fusion |
US7583419B2 (en) | 2003-01-09 | 2009-09-01 | Larry Kleiman | System for capturing graphical images using hyperspectral illumination |
US20050094887A1 (en) | 2003-11-05 | 2005-05-05 | Cakir Halil I. | Methods, systems and computer program products for fusion of high spatial resolution imagery with lower spatial resolution imagery using correspondence analysis |
US20050157190A1 (en) | 2004-01-16 | 2005-07-21 | Litton Systems, Inc. | Combining multiple spectral bands to generate an image |
KR100825172B1 (ko) | 2004-04-05 | 2008-04-24 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 촬상 장치 |
FR2874731B1 (fr) | 2004-09-02 | 2007-03-16 | Optis Sa | Procede et systeme d'affichage d'une image numerique en couleurs vraies |
SE0402576D0 (sv) | 2004-10-25 | 2004-10-25 | Forskarpatent I Uppsala Ab | Multispectral and hyperspectral imaging |
GB0504520D0 (en) * | 2005-03-04 | 2005-04-13 | Chrometrics Ltd | Reflectance spectra estimation and colour space conversion using reference reflectance spectra |
JP2006304255A (ja) | 2005-03-24 | 2006-11-02 | Seiko Epson Corp | 画像処理装置及び画像処理方法ならびにそのプログラムと記録媒体 |
JP4595734B2 (ja) | 2005-08-03 | 2010-12-08 | セイコーエプソン株式会社 | プロファイル作成方法、プロファイル作成装置、プロファイル作成プログラム、印刷制御方法、印刷制御装置、及び印刷制御プログラム |
US7420678B2 (en) | 2005-09-12 | 2008-09-02 | The Boeing Company | Multi-spectral imaging |
US7616359B2 (en) * | 2006-06-14 | 2009-11-10 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image reading apparatus, image forming apparatus, and image forming method |
US8761504B2 (en) | 2006-11-29 | 2014-06-24 | President And Fellows Of Harvard College | Spatio-spectral sampling paradigm for imaging and a novel color filter array design |
JP5074101B2 (ja) | 2007-06-04 | 2012-11-14 | オリンパス株式会社 | マルチスペクトル画像処理装置およびこれを用いる色再現システム |
US8253824B2 (en) | 2007-10-12 | 2012-08-28 | Microsoft Corporation | Multi-spectral imaging |
US7986829B2 (en) | 2007-11-29 | 2011-07-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Generating a transformed interim connection space for spectral data |
US8031938B2 (en) | 2008-04-14 | 2011-10-04 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for providing improved human observer XYZ functions and calculations for CIELAB |
JPWO2009141970A1 (ja) | 2008-05-19 | 2011-09-29 | 株式会社村田製作所 | 振動装置 |
US8458236B2 (en) | 2008-07-16 | 2013-06-04 | Oracle International Corporation | File system interface for CIM |
US8203712B2 (en) | 2009-07-31 | 2012-06-19 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for measuring colors |
US8401289B2 (en) | 2009-07-31 | 2013-03-19 | Eastman Kodak Company | Method for matching colors between two systems |
US8358318B2 (en) | 2009-07-31 | 2013-01-22 | Eastman Kodak Company | Method for reproducing an image on an imaging device |
US8355573B2 (en) | 2009-07-31 | 2013-01-15 | Eastman Kodak Company | Method for matching colors by using human observer color matching functions |
US8203756B2 (en) | 2009-07-31 | 2012-06-19 | Eastman Kodak Company | Method for characterizing the color response of an imaging device |
US8223336B2 (en) | 2009-07-31 | 2012-07-17 | Eastman Kodak Company | Method for converting digital color images |
EP2464952B1 (en) | 2009-08-11 | 2018-10-10 | Koninklijke Philips N.V. | Multi-spectral imaging |
EP2473834B1 (en) | 2009-09-03 | 2021-09-08 | National ICT Australia Limited | Illumination spectrum recovery |
CN101640803B (zh) | 2009-09-04 | 2012-05-09 | 中国科学技术大学 | 一种用于多光谱图像的渐进的分布式编解码方法及装置 |
-
2012
- 2012-12-20 EP EP12816195.7A patent/EP2798831B1/en active Active
- 2012-12-20 WO PCT/US2012/070837 patent/WO2013101639A1/en active Application Filing
- 2012-12-20 US US14/369,073 patent/US8929654B2/en active Active
- 2012-12-20 CN CN201280064921.3A patent/CN104025562B/zh active Active
- 2012-12-20 EP EP12813212.3A patent/EP2798830B1/en active Active
- 2012-12-20 US US14/007,633 patent/US8947549B2/en active Active
- 2012-12-20 CN CN201280064895.4A patent/CN104115481B/zh active Active
- 2012-12-20 JP JP2014550372A patent/JP5727109B2/ja active Active
- 2012-12-20 JP JP2014550371A patent/JP5883949B2/ja active Active
- 2012-12-20 WO PCT/US2012/070855 patent/WO2013101642A1/en active Application Filing
-
2013
- 2013-09-27 US US14/039,415 patent/US9479750B2/en active Active
-
2014
- 2014-10-09 US US14/510,885 patent/US9077942B2/en active Active
- 2014-11-07 HK HK14111335.5A patent/HK1197709A1/zh unknown
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1196333A (ja) * | 1997-09-16 | 1999-04-09 | Olympus Optical Co Ltd | カラー画像処理装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017004173A (ja) * | 2015-06-08 | 2017-01-05 | キヤノン株式会社 | 色処理装置およびその方法 |
JP2017143435A (ja) * | 2016-02-10 | 2017-08-17 | キヤノン株式会社 | 色処理装置およびその方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104025562B (zh) | 2016-05-18 |
US8947549B2 (en) | 2015-02-03 |
US9077942B2 (en) | 2015-07-07 |
CN104115481A (zh) | 2014-10-22 |
CN104115481B (zh) | 2016-02-24 |
US8929654B2 (en) | 2015-01-06 |
EP2798831B1 (en) | 2016-08-31 |
US9479750B2 (en) | 2016-10-25 |
US20150022685A1 (en) | 2015-01-22 |
JP2015507414A (ja) | 2015-03-05 |
US20140022410A1 (en) | 2014-01-23 |
WO2013101639A1 (en) | 2013-07-04 |
JP5883949B2 (ja) | 2016-03-15 |
JP5727109B2 (ja) | 2015-06-03 |
CN104025562A (zh) | 2014-09-03 |
WO2013101642A1 (en) | 2013-07-04 |
EP2798830A1 (en) | 2014-11-05 |
EP2798830B1 (en) | 2016-03-16 |
HK1197709A1 (zh) | 2015-02-06 |
EP2798831A1 (en) | 2014-11-05 |
US20140348426A1 (en) | 2014-11-27 |
US20140300752A1 (en) | 2014-10-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5883949B2 (ja) | 画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成 | |
RU2450476C2 (ru) | Устройство и способ определения оптимальной задней подсветки | |
US20120057785A1 (en) | Method and system to modify a color lookup table | |
US20070230774A1 (en) | Identifying optimal colors for calibration and color filter array design | |
US9479680B2 (en) | Two-dimensional color transformations for wide gamut workflows in digital cameras | |
Wenger et al. | Optimizing color matching in a lighting reproduction system for complex subject and illuminant spectra | |
Fang et al. | Colour correction toolbox | |
JP2012028973A (ja) | 照明光推定装置、照明光推定方法および照明光推定プログラム | |
JP2004045189A (ja) | 色補正装置及び色補正方法 | |
JP4615430B2 (ja) | 画像生成装置、画像生成方法および画像生成プログラム | |
Chaki et al. | Introduction to image color feature | |
Shrestha | Multispectral imaging: Fast acquisition, capability extension, and quality evaluation | |
Zhu et al. | Matched illumination | |
Guarnera et al. | Absolute colorimetric characterization of a dslr camera | |
EP3400702A1 (en) | Configuration for modifying a color feature of an image | |
JP6317703B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
Finlayson et al. | Extended Linear Color Correction | |
Normand et al. | Automated digital camera sensor characterization | |
PRO | CIC | |
Maik et al. | Color correction for multiple light sources using profile correction system | |
Sabooni et al. | An evolutionary approach for colour constancy based on gamut mapping constraint satisfaction | |
Benedetti | Color to gray conversions for stereo matching | |
Myers | Color error in digital imaging for fine art reproduction | |
Bianco et al. | Adaptive Illuminant Estimation and Correction for Digital Photography | |
Haiting | A new in-camera color imaging model for computer vision |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20151207 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20151207 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20160104 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160119 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160208 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5883949 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |