JP2719781B2 - カラー写真画像属性判別方法 - Google Patents
カラー写真画像属性判別方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【産業上の利用分野】
この発明は、主に写真焼付に際してカラー写真原画の
属性を判別する写真画像情報処理方法に関する。 【発明の背景】 写真撮影の一般的な被写体において、青色、緑色、赤
色、の三原色の平均反射率はほぼ一定であることが経験
則として知られている。そこで、従来の写真焼付装置で
は、カラー写真原画の三原色のLATD（全面積平均透過濃
度）を測定し、三原色の透過光量を一定に制御すること
によりカラー写真印画を作成するようにしている。従っ
て一般的な被写体に対するカラー写真原画からはカラー
バランスの整った良好なカラー写真印画を得ることがで
きる。 【発明が解決しようとする問題点】 しかしながら、特定色の支配性の強いカラー写真原画
については、このようなLATDによる制御は必ずしも有効
ではなく、カラーバランスの不整な不良プリントを生じ
やすい。 カラー写真原画における特定色の強い支配性は、主と
して被写体の色の分布の偏り、異種撮影光源の影響、特
定色感層における潜像退行等によって生じる。 これに対し、写真焼付装置は通常ロワードコレクショ
ン、フルコレクション等のコレクション・レベルを有
し、上記の如く特定色の支配性の強いカラー写真原画に
対する有効な色補正の手段として適用されている。 ロワードコレクションはカラー写真原画における三原
色の成分について、相対的に高い濃度成分に対して相対
的に低い露光を与える制御方式であり、被写体の色の分
布の偏りのために生じるカラーフェリアに対する色補正
の手段として適当である。 また、フルコレクションはカラー写真印画において三
原色の成分の積分した結果を中性にすべく露光を与える
制御方式であり、累積撮影光源の影響を受けたカラー写
真原画や特定色感層において潜像退行したカラー写真原
画に対する色補正の手段として適当である。 上記のように、写真焼付装置におけるコレクション・
レベルの選択はカラー写真原画の属性によって行なわれ
なければならない。この属性の判別に関連して従来、い
くつかの方法が提案されている。 例えば特開昭55−26568号、特開昭55−26570号、特開
昭55−26571号の各公報では、カラー写真原画の多数の
点の三原色の濃度から、最高濃度点の色相とタングステ
ン光、蛍光灯、昼光の各光源下での肌色と判定された点
の平均的色相を特性値とする撮影光源の分類方法が示さ
れている。しかしながら、これらの特性値は、フィルム
特性の変動、一測定点内に複数の色物体を含む場合の混
色、各種のノイズ等によってバラツキを生じ易いもので
あり、さらに求めた特性値の論理的な組合せにより分類
しているため、一つの条件がわずかに満足されなくて
も、それによって目的とした分類から自動的に除外され
てしまうという欠点もある。しかも被写体に人物が含ま
れるという前提は必ずしも現実的ではない。 また、特開昭58−118636号公報では、カラー写真原画
の複数の測定域の異なる二色の透過率比の分布の偏りを
その積分値との比較によって求め、この比較結果によっ
てカラーステインとカラードミナントの判別を行なう方
法が示されている。しかしながら、この方法では各測定
域毎に三組もの異なる二色の透過率比を演算しなければ
ならず演算時間が長いという欠点がある。また、分布の
偏りは結果的に二色の透過率比によって表現されるた
め、例えば昼光下で深緑を背景にした原画のように、低
濃度域に緑色の偏りが見られるような場合と、蛍光灯下
の白壁を背景とした原画のように高濃度域に緑色の偏り
が見られるような場合とは本来、異なる評価をすべき緑
色の偏りであるにもかかわらず同一の評価になるという
欠点がある。 さらに、特開昭60−230129号公報では露光像の多数の
領域の濃度を測定し、最大の青濃度を有する領域の青／
赤濃度差をニュートラル濃度の関数として導き、同じく
ニュートラル濃度の関数である青／赤濃度差の基準線と
の比較によって人工光線で作成された露光像を判別する
方法が示されている。この例は、人工光線で作成された
露光像の全領域が強い赤黄の濃度を有しているという前
提に立っており、従って蛍光灯で撮影された原画のよう
に、多くの領域が高い緑色濃度を有しているものには何
ら配慮されていない。また、タングステン光下で青い物
体を撮影したり原画からは誤判別の結果を得るという欠
点があり、更に、最大の青濃度を有する領域から判別の
特性値を得ることから、バラツキが大きく、安定性、再
現性に劣る方法である。 かかる状況から、カラー写真原画の属性を高速に安定
して、高精度で判別する方法の出現が強く望まれてい
た。 【発明の目的】 この発明は上述のような事情に鑑てなされたものであ
り、カラー写真原画の属性を高速に安定して高精度で判
別することにより、主には写真焼付においてあらゆるカ
ラー写真原画からカラーバランスの整った良好な写真印
画を得ることを可能にせしめる写真画像情報処理方法を
供することを目的とする。 【発明の構成】 この発明は、カラー写真原画を色分解して走査し画像
情報を読み込み、読み込まれた前記画像情報の各色の累
積密度関数を演算し、該各色の累積密度関数の相対的関
数に基づいて前記カラー写真原画の色の偏りの程度を示
す特性値を求め、該特性値に基づいて前記カラー写真原
画が写真焼付装置においてどのコレクションレベルで焼
付けられるべきものであるかを判別するようにしたもの
である。 【実施例】 この発明の実施方法の一例を第１図のフローチャート
に従って説明する。 まず、カラー写真原画をラインセンサやイメージセン
サ等を用いて色分解して走査し画像情報を得る（ステッ
プS1）。色分解は青色、緑色、赤色の三原色について行
なわれることが望ましいが、この発明の応用では、異な
る二色以上の色について分解してもよい。 得られた画像情報は一旦、メモリに記憶する（ステッ
プS2）。カラー写真原画の一枚の走査を終了し、記憶し
た画像情報は第２図の如き模式図に示すことができる。
ここで画像情報bijはカラー写真原画を走査によってＭ
行Ｎ列に分割した画面のｉ行ｊ列に位置する画素の青色
測光値である。同様にして、緑色、赤色の各色について
画像情報gij,rijを得る。 次に画像情報を濃度に変換する（ステップS3）。濃度
への変換は例えば第３図に示す対数変換曲線に従う。こ
の例は次式の如き対数変換である。 ただし、bijが０の時は値１に置き換える。同様にし
てgij,rijを濃度に変換し、Gij,Rijを得る。この変換は
ルックアップテーブル（測光値と濃度値との計算参照
表）を参照することにより高速に行なうことができる。 次に濃度変換した画像情報を濃度毎に一画面、即ちＭ
×Ｎ個の画素について計数し、第４図に示すようなヒス
トグラムを得る（ステップS4）。ここでヒストグラムfB
（Ｄ）は青色濃度に関する画像情報Bijの濃度毎の頻度
を示し、Ｄは濃度を示す。同様にして緑色、赤色につい
てもヒストグラムfG（Ｄ）,fR（Ｄ）を得る。 次にこのヒストグラムを濃度方向に累積し、第５図に
示す様な累積密度関数（CDF）を得る（ステップS5）。
ここでCDFB（Ｄ）はヒストグラムfB（Ｄ）から得た累積
密度関数を示す。 CDFB（Ｄ）は次式によって示される濃度Ｄの関数であ
る。 同様にしてfG（Ｄ）,fR（Ｄ）からCDFG（Ｄ）,CDF
R（Ｄ）を得る。この様にこの発明は、極めて簡単な画
像情報からの関数に基づいている。 次に各色の累積密度関数CDFB（Ｄ）,CDFG（Ｄ）,CDFR
（Ｄ）から原画の属性を示す特性値を得る（ステップS
6）。 以下にこの特性値について例示する。第６図は一般的
な被写体を昼光下で撮影したカラー写真原画より得た累
積密度関数の例を示す。また、第７図は蛍光灯下で撮影
したカラー写真原画より得た累積密度関数の例を示す。
通常、蛍光灯下で撮影されたカラー写真原画は光源の分
光エネルギーの違いから、昼光下で撮影された原画に比
し、緑色濃度が高濃度にシフトする傾向にある。従って
CDFG（Ｄ）は相対的に高濃度にシフトし、曲線CDF
B（Ｄ）、曲線CDFR（Ｄ）と曲線CDFG（Ｄ）によって各
々囲まれた面積に重要な差が生じる。 これらの面積SBG,SRGは各々次式によって示される。 第６図、第７図からも明らかなように蛍光灯下で撮影
された原画から得られたSBGは、昼光下で撮影された原
画から得られたSBGに比し、小さな値をとる。また、SRG
は同様の比較において大きな値をとる。 また、タングステン光下で撮影されたカラー写真原画
では、CDFG（Ｆ）が相対的に高濃度にシフトし、CDF
R（Ｄ）が更に高濃度にシフトするため、昼光下で撮影
された原画との比較においてSBG,SRGは共に小さな値を
とる。 一方、撮影時の露出による累積密度関数のシフトは三
色共、平行移動の傾向にあるため、SBG,SRGは撮影露出
に左右されない撮影光源に固有な値を示す特性値であ
る。 従って実験あるいは統計的に求めたSBG,SRGの基準値
との比較によってカラー写真原画の撮影光源を判別する
ことは容易であるが、この実施例では更にSBG,SRGを変
数とする判別関数を演算する（ステップS7）。判別関数
Ｓは次式の如く、SBG,SRGの線形一次式によって得られ
る。 Ｓ＝αBGSBG＋αRGSRG＋Ｓφ （５） αBG,αBG,Sφは統計的に求めた定数である。この判
別関数を撮影光源の判別毎に演算し、この結果によって
カラー写真原画の属性を判別する（ステップS8）。 以上、カラー写真原画の属性として撮影光源の種別を
中心に説明したが、この発明は特定色感層の潜像退行し
たカラー写真原画の判別にも同様の特性値を用いて適用
される。例えば、ホルマリンによって緑色感層の潜像退
行したカラー写真原画からは緑色濃度が相対的に低濃度
にシフトするため、SRGは一般的に小さな値をとる。従
って上述と同様の方法に従ってこの判別は容易に行なわ
れる。このように、この発明はカラー写真原画の様々な
属性の判別に適用される。 次に累積密度関数の曲線の形状に着目した本発明の実
施例について述べる。 一般的な被写体を撮影したカラー写真原画からは、撮
影露出、撮影光源等の影響により各色の累積密度関数は
濃度方向にシフトするがその曲線の形状には変化がな
い。しかしながら被写体の色の分布に偏りがある場合、
累積密度関数の曲線の形状には重要な変化が生じる。例
として第８図に緑色の芝生を背景に撮影したカラー写真
原画から得られる累積密度関数を示す。被写体の芝生に
対応する原画上の広い領域から相対的に高い緑色濃度と
低い青色、赤色濃度を得るため、青、赤の累積密度関数
は低濃度域で一旦、急峻な立ち上がりを示す。この事例
から明らかなように一般的な被写体に対応する各色の基
準累積密度関数CDFS（Ｄ）との比較によって被写体にお
ける色の分布の偏りは容易に推定できる。例えば次式の
如く、その特性値を演算すればよい。 ここでCDFSB（Ｄ）はCDFB（Ｄ）＝0.5においてCDF
B（Ｄ）と交差すべく求めた青色濃度の基準累積密度関
数であり、CDFB（Ｄ）の濃度方向のシフト等によって同
様にシフトするが、その曲線の形状は一般的な被写体の
カラー写真原画から実験あるいは統計的な手法に基づい
て予め決定された一定のものである。この例では被写体
の色の分布の偏りが大きい程、特性値SB,SG,SRは大きな
値をとる。 一方、被写体の色の偏りが大きな原画に対する写真焼
付にはロワードコレクションが適当であり、被写体に色
の偏りがない場合はフルコレクションが適当であること
から、上記の特性値は、写真焼付装置におけるこれらの
コレクション・レベルの選択に関連するカラー写真原画
の属性の判別に有効である。 特定の色の分布の偏りは被写体のシャドウ部あるいは
ハイライト部に特徴的に見られる。例えば、深緑の木立
を背景とする被写体のカラー写真原画では、被写体のシ
ャドウ部に対応する領域において、相対的に緑色濃度が
高い。また海や空を背景とする被写体のカラー写真原画
では、被写体のハイライト部に対応する領域において相
対的に青色濃度が高い。従って、画像情報を上記の如く
被写体のシャドウ部／ハイライト部に対応する各領域か
ら得、この画像情報から累積密度関数を得、各領域毎に
前記のSB,SG,SRを同様の方法によって求めることによっ
て、より精度の高いカラー写真原画の属性の判別ができ
る。シャドウ部／ハイライト部の領域抽出は簡易的には
特定色あるいは中性色の画像情報とその平均値との比較
によって行なえばよい。 また、類似の方法として、領域を画面の中心部と周辺
部等に分ける方法を採用してもよい。これは、特定色の
広い分布は画面の中心部よりも周辺部に特徴的に見られ
るとの見地から有効である。この場合、各領域の画像情
報は、領域の位置関係によって全画面の画像情報から選
択すればよい。 【発明の効果】 この発明は、極めて簡単な画像情報の積分量である累
積密度関数に基づいてカラー写真原画がどのコレクショ
ンレベルで焼き付けられるべきものであるかの判別を行
うため、高速かつノイズの影響を受けにくく安定して、
判別をすることができる。
属性を判別する写真画像情報処理方法に関する。 【発明の背景】 写真撮影の一般的な被写体において、青色、緑色、赤
色、の三原色の平均反射率はほぼ一定であることが経験
則として知られている。そこで、従来の写真焼付装置で
は、カラー写真原画の三原色のLATD（全面積平均透過濃
度）を測定し、三原色の透過光量を一定に制御すること
によりカラー写真印画を作成するようにしている。従っ
て一般的な被写体に対するカラー写真原画からはカラー
バランスの整った良好なカラー写真印画を得ることがで
きる。 【発明が解決しようとする問題点】 しかしながら、特定色の支配性の強いカラー写真原画
については、このようなLATDによる制御は必ずしも有効
ではなく、カラーバランスの不整な不良プリントを生じ
やすい。 カラー写真原画における特定色の強い支配性は、主と
して被写体の色の分布の偏り、異種撮影光源の影響、特
定色感層における潜像退行等によって生じる。 これに対し、写真焼付装置は通常ロワードコレクショ
ン、フルコレクション等のコレクション・レベルを有
し、上記の如く特定色の支配性の強いカラー写真原画に
対する有効な色補正の手段として適用されている。 ロワードコレクションはカラー写真原画における三原
色の成分について、相対的に高い濃度成分に対して相対
的に低い露光を与える制御方式であり、被写体の色の分
布の偏りのために生じるカラーフェリアに対する色補正
の手段として適当である。 また、フルコレクションはカラー写真印画において三
原色の成分の積分した結果を中性にすべく露光を与える
制御方式であり、累積撮影光源の影響を受けたカラー写
真原画や特定色感層において潜像退行したカラー写真原
画に対する色補正の手段として適当である。 上記のように、写真焼付装置におけるコレクション・
レベルの選択はカラー写真原画の属性によって行なわれ
なければならない。この属性の判別に関連して従来、い
くつかの方法が提案されている。 例えば特開昭55−26568号、特開昭55−26570号、特開
昭55−26571号の各公報では、カラー写真原画の多数の
点の三原色の濃度から、最高濃度点の色相とタングステ
ン光、蛍光灯、昼光の各光源下での肌色と判定された点
の平均的色相を特性値とする撮影光源の分類方法が示さ
れている。しかしながら、これらの特性値は、フィルム
特性の変動、一測定点内に複数の色物体を含む場合の混
色、各種のノイズ等によってバラツキを生じ易いもので
あり、さらに求めた特性値の論理的な組合せにより分類
しているため、一つの条件がわずかに満足されなくて
も、それによって目的とした分類から自動的に除外され
てしまうという欠点もある。しかも被写体に人物が含ま
れるという前提は必ずしも現実的ではない。 また、特開昭58−118636号公報では、カラー写真原画
の複数の測定域の異なる二色の透過率比の分布の偏りを
その積分値との比較によって求め、この比較結果によっ
てカラーステインとカラードミナントの判別を行なう方
法が示されている。しかしながら、この方法では各測定
域毎に三組もの異なる二色の透過率比を演算しなければ
ならず演算時間が長いという欠点がある。また、分布の
偏りは結果的に二色の透過率比によって表現されるた
め、例えば昼光下で深緑を背景にした原画のように、低
濃度域に緑色の偏りが見られるような場合と、蛍光灯下
の白壁を背景とした原画のように高濃度域に緑色の偏り
が見られるような場合とは本来、異なる評価をすべき緑
色の偏りであるにもかかわらず同一の評価になるという
欠点がある。 さらに、特開昭60−230129号公報では露光像の多数の
領域の濃度を測定し、最大の青濃度を有する領域の青／
赤濃度差をニュートラル濃度の関数として導き、同じく
ニュートラル濃度の関数である青／赤濃度差の基準線と
の比較によって人工光線で作成された露光像を判別する
方法が示されている。この例は、人工光線で作成された
露光像の全領域が強い赤黄の濃度を有しているという前
提に立っており、従って蛍光灯で撮影された原画のよう
に、多くの領域が高い緑色濃度を有しているものには何
ら配慮されていない。また、タングステン光下で青い物
体を撮影したり原画からは誤判別の結果を得るという欠
点があり、更に、最大の青濃度を有する領域から判別の
特性値を得ることから、バラツキが大きく、安定性、再
現性に劣る方法である。 かかる状況から、カラー写真原画の属性を高速に安定
して、高精度で判別する方法の出現が強く望まれてい
た。 【発明の目的】 この発明は上述のような事情に鑑てなされたものであ
り、カラー写真原画の属性を高速に安定して高精度で判
別することにより、主には写真焼付においてあらゆるカ
ラー写真原画からカラーバランスの整った良好な写真印
画を得ることを可能にせしめる写真画像情報処理方法を
供することを目的とする。 【発明の構成】 この発明は、カラー写真原画を色分解して走査し画像
情報を読み込み、読み込まれた前記画像情報の各色の累
積密度関数を演算し、該各色の累積密度関数の相対的関
数に基づいて前記カラー写真原画の色の偏りの程度を示
す特性値を求め、該特性値に基づいて前記カラー写真原
画が写真焼付装置においてどのコレクションレベルで焼
付けられるべきものであるかを判別するようにしたもの
である。 【実施例】 この発明の実施方法の一例を第１図のフローチャート
に従って説明する。 まず、カラー写真原画をラインセンサやイメージセン
サ等を用いて色分解して走査し画像情報を得る（ステッ
プS1）。色分解は青色、緑色、赤色の三原色について行
なわれることが望ましいが、この発明の応用では、異な
る二色以上の色について分解してもよい。 得られた画像情報は一旦、メモリに記憶する（ステッ
プS2）。カラー写真原画の一枚の走査を終了し、記憶し
た画像情報は第２図の如き模式図に示すことができる。
ここで画像情報bijはカラー写真原画を走査によってＭ
行Ｎ列に分割した画面のｉ行ｊ列に位置する画素の青色
測光値である。同様にして、緑色、赤色の各色について
画像情報gij,rijを得る。 次に画像情報を濃度に変換する（ステップS3）。濃度
への変換は例えば第３図に示す対数変換曲線に従う。こ
の例は次式の如き対数変換である。 ただし、bijが０の時は値１に置き換える。同様にし
てgij,rijを濃度に変換し、Gij,Rijを得る。この変換は
ルックアップテーブル（測光値と濃度値との計算参照
表）を参照することにより高速に行なうことができる。 次に濃度変換した画像情報を濃度毎に一画面、即ちＭ
×Ｎ個の画素について計数し、第４図に示すようなヒス
トグラムを得る（ステップS4）。ここでヒストグラムfB
（Ｄ）は青色濃度に関する画像情報Bijの濃度毎の頻度
を示し、Ｄは濃度を示す。同様にして緑色、赤色につい
てもヒストグラムfG（Ｄ）,fR（Ｄ）を得る。 次にこのヒストグラムを濃度方向に累積し、第５図に
示す様な累積密度関数（CDF）を得る（ステップS5）。
ここでCDFB（Ｄ）はヒストグラムfB（Ｄ）から得た累積
密度関数を示す。 CDFB（Ｄ）は次式によって示される濃度Ｄの関数であ
る。 同様にしてfG（Ｄ）,fR（Ｄ）からCDFG（Ｄ）,CDF
R（Ｄ）を得る。この様にこの発明は、極めて簡単な画
像情報からの関数に基づいている。 次に各色の累積密度関数CDFB（Ｄ）,CDFG（Ｄ）,CDFR
（Ｄ）から原画の属性を示す特性値を得る（ステップS
6）。 以下にこの特性値について例示する。第６図は一般的
な被写体を昼光下で撮影したカラー写真原画より得た累
積密度関数の例を示す。また、第７図は蛍光灯下で撮影
したカラー写真原画より得た累積密度関数の例を示す。
通常、蛍光灯下で撮影されたカラー写真原画は光源の分
光エネルギーの違いから、昼光下で撮影された原画に比
し、緑色濃度が高濃度にシフトする傾向にある。従って
CDFG（Ｄ）は相対的に高濃度にシフトし、曲線CDF
B（Ｄ）、曲線CDFR（Ｄ）と曲線CDFG（Ｄ）によって各
々囲まれた面積に重要な差が生じる。 これらの面積SBG,SRGは各々次式によって示される。 第６図、第７図からも明らかなように蛍光灯下で撮影
された原画から得られたSBGは、昼光下で撮影された原
画から得られたSBGに比し、小さな値をとる。また、SRG
は同様の比較において大きな値をとる。 また、タングステン光下で撮影されたカラー写真原画
では、CDFG（Ｆ）が相対的に高濃度にシフトし、CDF
R（Ｄ）が更に高濃度にシフトするため、昼光下で撮影
された原画との比較においてSBG,SRGは共に小さな値を
とる。 一方、撮影時の露出による累積密度関数のシフトは三
色共、平行移動の傾向にあるため、SBG,SRGは撮影露出
に左右されない撮影光源に固有な値を示す特性値であ
る。 従って実験あるいは統計的に求めたSBG,SRGの基準値
との比較によってカラー写真原画の撮影光源を判別する
ことは容易であるが、この実施例では更にSBG,SRGを変
数とする判別関数を演算する（ステップS7）。判別関数
Ｓは次式の如く、SBG,SRGの線形一次式によって得られ
る。 Ｓ＝αBGSBG＋αRGSRG＋Ｓφ （５） αBG,αBG,Sφは統計的に求めた定数である。この判
別関数を撮影光源の判別毎に演算し、この結果によって
カラー写真原画の属性を判別する（ステップS8）。 以上、カラー写真原画の属性として撮影光源の種別を
中心に説明したが、この発明は特定色感層の潜像退行し
たカラー写真原画の判別にも同様の特性値を用いて適用
される。例えば、ホルマリンによって緑色感層の潜像退
行したカラー写真原画からは緑色濃度が相対的に低濃度
にシフトするため、SRGは一般的に小さな値をとる。従
って上述と同様の方法に従ってこの判別は容易に行なわ
れる。このように、この発明はカラー写真原画の様々な
属性の判別に適用される。 次に累積密度関数の曲線の形状に着目した本発明の実
施例について述べる。 一般的な被写体を撮影したカラー写真原画からは、撮
影露出、撮影光源等の影響により各色の累積密度関数は
濃度方向にシフトするがその曲線の形状には変化がな
い。しかしながら被写体の色の分布に偏りがある場合、
累積密度関数の曲線の形状には重要な変化が生じる。例
として第８図に緑色の芝生を背景に撮影したカラー写真
原画から得られる累積密度関数を示す。被写体の芝生に
対応する原画上の広い領域から相対的に高い緑色濃度と
低い青色、赤色濃度を得るため、青、赤の累積密度関数
は低濃度域で一旦、急峻な立ち上がりを示す。この事例
から明らかなように一般的な被写体に対応する各色の基
準累積密度関数CDFS（Ｄ）との比較によって被写体にお
ける色の分布の偏りは容易に推定できる。例えば次式の
如く、その特性値を演算すればよい。 ここでCDFSB（Ｄ）はCDFB（Ｄ）＝0.5においてCDF
B（Ｄ）と交差すべく求めた青色濃度の基準累積密度関
数であり、CDFB（Ｄ）の濃度方向のシフト等によって同
様にシフトするが、その曲線の形状は一般的な被写体の
カラー写真原画から実験あるいは統計的な手法に基づい
て予め決定された一定のものである。この例では被写体
の色の分布の偏りが大きい程、特性値SB,SG,SRは大きな
値をとる。 一方、被写体の色の偏りが大きな原画に対する写真焼
付にはロワードコレクションが適当であり、被写体に色
の偏りがない場合はフルコレクションが適当であること
から、上記の特性値は、写真焼付装置におけるこれらの
コレクション・レベルの選択に関連するカラー写真原画
の属性の判別に有効である。 特定の色の分布の偏りは被写体のシャドウ部あるいは
ハイライト部に特徴的に見られる。例えば、深緑の木立
を背景とする被写体のカラー写真原画では、被写体のシ
ャドウ部に対応する領域において、相対的に緑色濃度が
高い。また海や空を背景とする被写体のカラー写真原画
では、被写体のハイライト部に対応する領域において相
対的に青色濃度が高い。従って、画像情報を上記の如く
被写体のシャドウ部／ハイライト部に対応する各領域か
ら得、この画像情報から累積密度関数を得、各領域毎に
前記のSB,SG,SRを同様の方法によって求めることによっ
て、より精度の高いカラー写真原画の属性の判別ができ
る。シャドウ部／ハイライト部の領域抽出は簡易的には
特定色あるいは中性色の画像情報とその平均値との比較
によって行なえばよい。 また、類似の方法として、領域を画面の中心部と周辺
部等に分ける方法を採用してもよい。これは、特定色の
広い分布は画面の中心部よりも周辺部に特徴的に見られ
るとの見地から有効である。この場合、各領域の画像情
報は、領域の位置関係によって全画面の画像情報から選
択すればよい。 【発明の効果】 この発明は、極めて簡単な画像情報の積分量である累
積密度関数に基づいてカラー写真原画がどのコレクショ
ンレベルで焼き付けられるべきものであるかの判別を行
うため、高速かつノイズの影響を受けにくく安定して、
判別をすることができる。
【図面の簡単な説明】
第１図はこの発明による実施例のフローチャート、
第２図は画像情報の模式図、
第３図は濃度変換の態様を示す図、
第４図は画像情報のヒストグラムを示す図、
第５図は累積密度関数を示す図、
第６図は一般的な被写体を昼光下で撮影したカラー写真
原画より得た累積密度関数の例を示す図、 第７図は蛍光灯下で撮影したカラー写真原画より得た累
積密度関数の例を示す図、 第８図は緑の芝生を背景にして撮影したカラー写真原画
より得た累積密度関数と基準累積密度関数の例を示す図
である。
原画より得た累積密度関数の例を示す図、 第７図は蛍光灯下で撮影したカラー写真原画より得た累
積密度関数の例を示す図、 第８図は緑の芝生を背景にして撮影したカラー写真原画
より得た累積密度関数と基準累積密度関数の例を示す図
である。
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 １．カラー写真原画を色分解して走査し画像情報を読み
込み、 読み込まれた前記画像情報の各色の累積密度関数を演算
し、 該各色の累積密度関数の相対的関数に基づいて前記カラ
ー写真原画の色の偏りの程度を示す特性値を求め、 該特性値に基づいて前記カラー写真原画が写真焼付装置
においてどのコレクションレベルで焼付けられるべきも
のであるかを判別することを特徴とするカラー写真画像
属性判別方法。 ２．前記コレクションレベルにフルコレクション及び／
又はロワードコレクシが含まれることを特徴とする特許
請求の範囲第１項記載のカラー写真画像属性判別方法。 ３．前記累積密度関数を前記原画の複数の領域の画像情
報から得ることを特徴とする特許請求の範囲第１又は２
項記載のカラー写真画像属性判別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62159279A JP2719781B2 (ja) | 1987-06-25 | 1987-06-25 | カラー写真画像属性判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62159279A JP2719781B2 (ja) | 1987-06-25 | 1987-06-25 | カラー写真画像属性判別方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS643638A JPS643638A (en) | 1989-01-09 |
| JP2719781B2 true JP2719781B2 (ja) | 1998-02-25 |
Family
ID=15690317
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62159279A Expired - Fee Related JP2719781B2 (ja) | 1987-06-25 | 1987-06-25 | カラー写真画像属性判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2719781B2 (ja) |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61238174A (ja) * | 1985-04-15 | 1986-10-23 | Konishiroku Photo Ind Co Ltd | 画像の階調再現補正方法及び装置 |
-
1987
- 1987-06-25 JP JP62159279A patent/JP2719781B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS643638A (en) | 1989-01-09 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |