JP2807031B2 - Color image signal evaluation method and color image signal evaluation apparatus using this evaluation method - Google Patents
Color image signal evaluation method and color image signal evaluation apparatus using this evaluation methodInfo
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Description
【発明の詳細な説明】 「産業上の利用分野」 この発明は例えば半導体によって作られたカラー画像
素子を試験する場合に用いて好適なカラー画像信号評価
方法及びこのカラー画像信号評価方法を用いたカラー画
像信号評価装置に関する。The present invention relates to a method for evaluating a color image signal suitable for testing a color image element made of, for example, a semiconductor, and a method for evaluating the color image signal. The present invention relates to a color image signal evaluation device.
「従来の技術」 半導体によって作られた撮像素子は集積回路技術によ
って作られるが、その製造工程の不具合によって種々の
欠陥が生じる。特にカラーフィルタと撮像素子とを組合
せてカラー画像素子として組立た場合、撮像素子の欠陥
によって第6図に示すジェーデング、第7図及び第8図
に示す斜縞、第9図に示す縞等の色ムラが発生する。"Prior art" An image sensor made of a semiconductor is made by an integrated circuit technique, but various defects occur due to defects in the manufacturing process. In particular, when a color filter and an image sensor are combined to assemble a color image device, due to a defect of the image sensor, jading shown in FIG. 6, oblique stripes shown in FIGS. 7 and 8, stripes shown in FIG. Color unevenness occurs.
つまり第6図に示すシェーデングとは白色であるはず
の画面に画面の広い領域(これを符号1を付して示す)
にわたって色が付いた状態の色ムラを指す。In other words, the screen shown in FIG. 6 should be white and a wide area of the screen should be white (this is indicated by reference numeral 1).
Refers to color unevenness that is colored over
第7図及び第8図に示す斜縞とは白色であるはずの画
面に斜め色の付いた縞2及び3が生じる現象を指す。The oblique stripes shown in FIG. 7 and FIG. 8 indicate a phenomenon in which obliquely colored stripes 2 and 3 occur on a screen that should be white.
また第9図に示す縞はたとえば縦方向が縞4が生じる
現象を指す。The stripes shown in FIG. 9 indicate a phenomenon in which, for example, stripes 4 occur in the vertical direction.
従来はカラー撮像信号をカラーブラウン管に映出さ
せ、この画像を目視によって監視し、色ムラを検出して
いる。Conventionally, a color image signal is projected on a color cathode ray tube, and this image is visually observed to detect color unevenness.
このようにして従来はカラー撮像素子に生じる色ムラ
を人為的に判定しているから効率が悪い。特に量産工場
では検査員を多数配置しなければならないから、省力化
に逆行し、コスト低減に継がらない不都合がある。As described above, in the related art, the color unevenness generated in the color image pickup device is artificially determined, so that the efficiency is low. Particularly, in a mass production factory, a large number of inspectors must be arranged, which is disadvantageous in that it goes against labor saving and does not lead to cost reduction.
また欠陥の中でも色ムラが明確に現われる場合は個人
差なく検出することできるが、色ムラが薄くしか表われ
ない場合には検査員の個人差によって見過されてしまう
ことがある。In addition, when the color unevenness clearly appears among the defects, it can be detected without individual difference, but when the color unevenness appears only thinly, it may be overlooked due to the individual difference of the inspector.
「先行技術」 このような点から本出願人し先に(特願平1−233669
号:カラー画像信号の評価方法及びこの評価方法を用い
たカラー画像信号評価装置)を提案した。"Prior art" From this point, the applicant of the present invention (Japanese Patent Application No. 1-233669).
No .: a color image signal evaluation method and a color image signal evaluation apparatus using this evaluation method).
先に提案した発明によれば色ムラの度合いを機械的に
数量化することが可能となり、色ムラの有無の判定を自
動的に行なう試験装置を提供することができる。According to the invention proposed earlier, it is possible to mechanically quantify the degree of color unevenness, and it is possible to provide a test apparatus that automatically determines the presence or absence of color unevenness.
第4図及び第5図を用いて先に提案したカラー画像信
号の評価方法及びこのカラー画像信号評価方法を用いた
カラー画像信号評価装置の概要を説明する。The outline of the previously proposed color image signal evaluation method and a color image signal evaluation apparatus using this color image signal evaluation method will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG.
第4図において、10はカラー画像データ源を示す。こ
のカラー画像データ源10は例えば三つのメモリ10R,10G,
10Bによって構成することができる。この三つのメモリ1
0R,10G,10Bには例えばカラー撮像素子で撮像したカラー
画像信号を赤、緑、青の単色信号に分離し、この分離し
た単色信号をAD変換した赤画像データR,緑画像データG,
青画像データBを記憶する。In FIG. 4, reference numeral 10 denotes a color image data source. This color image data source 10 has, for example, three memories 10R, 10G,
It can be configured by 10B. These three memories 1
For example, 0R, 10G, and 10B separate a color image signal captured by a color image sensor into red, green, and blue single-color signals, and convert the separated single-color signal into an AD-converted red image data R, green image data G,
The blue image data B is stored.
カラー画像データ源10から読出されるカラー画像デー
タR,G,Bは変換手段20に与えられ、この変換手段20で色
相画像データHと、明度画像データLと、彩度画像デー
タSに変換する。この変換手段20としては例えばHLS変
換手段或はHSV変換手段を用いることができる。The color image data R, G, B read from the color image data source 10 is given to a conversion means 20, and the conversion means 20 converts the image data into hue image data H, lightness image data L, and saturation image data S. . As the conversion means 20, for example, HLS conversion means or HSV conversion means can be used.
変換手段20において変換して得られた色相画像データ
Hと、明度画像データL、及び彩度画像データSはそれ
ぞれ色相画像メモリ30A、明度画像メモリ30B、彩度画像
メモリ30Cに記憶される。The hue image data H, the brightness image data L, and the saturation image data S obtained by the conversion by the conversion means 20 are stored in the hue image memory 30A, the brightness image memory 30B, and the saturation image memory 30C, respectively.
色相画像メモリ30Aに「色み」が数値で得られ、明度
画像メモリ30Bには「明るさ」が数値で得られ、彩度画
像メモリ30Cには「色のあざやかさ」が数値で得られ
る。“Hue” is obtained as a numerical value in the hue image memory 30A, “brightness” is obtained as a numerical value in the brightness image memory 30B, and “color vividness” is obtained as a numerical value in the chroma image memory 30C.
先に提案した発明においては、これら各画像メモリ30
A,30B,30Cに記憶した各画像データH,L,Sの中の特に彩度
画像データSに着目し、彩度画像データSをm×n点の
画素から成る局所ブロックKBに細分し、各局所ブロック
KB内の平均彩度を求める処理を行なう。In the invention proposed earlier, each of these image memories 30
Focusing particularly on the saturation image data S among the image data H, L, S stored in A, 30B, 30C, the saturation image data S is subdivided into local blocks KB composed of m × n pixels, Each local block
Perform processing to find the average saturation in KB.
局所ブロックKBは互に重なり合うことなく画面の全て
にわたってこの処理を行なう。画素数m×nは初期値と
して10×10程度が与えられる。The local blocks KB perform this process over the entire screen without overlapping each other. The number of pixels m × n is given as about 10 × 10 as an initial value.
画面全体にわたってこの処理を行なうと、各局所ブロ
ックKBの平均彩度の最大値を計算部40で抽出し、計算部
40で抽出した平均値の最大値を加算部50に送り記憶す
る。When this process is performed over the entire screen, the maximum value of the average saturation of each local block KB is extracted by the calculation unit 40, and the calculation unit 40
The maximum value of the average value extracted at 40 is sent to the adding unit 50 and stored.
計算部40は局所ブロックKBの画素数m×nをm=m+
k1,n=n+k2に変更し、再び画面全体の局所ブロックKB
の平均値を求める。計算部40は各局所ブロックKBの平均
彩度の平均値の最大値を抽出し、加算部50に送り込む。The calculation unit 40 calculates the number of pixels m × n of the local block KB as m = m +
Change to k 1 , n = n + k 2 and again local block KB of the whole screen
Find the average value of The calculation unit 40 extracts the maximum value of the average value of the average saturation of each local block KB, and sends it to the addition unit 50.
局所ブロックKBの画素数を変更する都度画面全体の局
所ブロックKBの平均彩度を求め、その中の最大値を抽出
し、加算部50で加算する。Each time the number of pixels of the local block KB is changed, the average saturation of the local block KB on the entire screen is obtained, the maximum value is extracted, and the addition is performed by the adding unit 50.
局所ブロックKBが画面内で例えば4個取ることができ
る程度の大きさになるまで処理を繰返す。処理終了時点
で加算部50に得られる数値は平均彩度の最大値の和であ
る。この和の値が小さい値である程色ムラの少ないカラ
ー画像信号であると判定することができる。The process is repeated until the number of the local blocks KB becomes, for example, four in the screen. The numerical value obtained by the adding unit 50 at the end of the processing is the sum of the maximum values of the average saturation. It can be determined that the color image signal has less color unevenness as the sum value is smaller.
第5図に実測データに基ずいて各局所ブロックサイズ
における局所ブロックKBの最大値をプロットしたグラフ
を示す。このグラフに示した曲線A,B,Cのように単調減
少関数に近い特性を示す場合、良品であり、曲線D,E,F
のように単調減少関数にならない場合、不良品である。FIG. 5 shows a graph in which the maximum value of the local block KB at each local block size is plotted based on the actually measured data. If the curve A, B, and C show characteristics close to a monotonically decreasing function as shown in the graph, it is a good product and the curves D, E, and F
If the function does not become a monotonically decreasing function as in the above, it is a defective product.
加算部50に得られた値はこれら曲線A〜Fの高さを指
し、曲線の位置が低い程和の値は小さい値となる。The value obtained by the adding unit 50 indicates the height of these curves A to F, and the lower the position of the curve, the smaller the sum value.
「発明が解決しようとする課題」 先に提案した発明では彩度値だけに着目して色ムラの
有無を判定したが、人の目は色に対して感度差を持って
いることと、また撮像素子の前面に設けるカラーフィル
タの特性の違い(フィルタの種別の違い)によって色の
再現性にバラツキが生じ、これによってカラー撮像素子
の機種の違い等によって或る特定な色が強調されたり、
他の色より低下したりする現象がある。"Problems to be Solved by the Invention" In the previously proposed invention, the presence or absence of color unevenness was determined by focusing only on the saturation value. Differences in color reproducibility occur due to differences in the characteristics of color filters provided on the front surface of the image sensor (differences in the types of filters), whereby certain colors are emphasized due to differences in the types of color image sensors and the like.
There is a phenomenon that it is lower than other colors.
彩度値だけで色ムラの有無を判定した場合、人の眼に
はあまり感じない色の色ムラが存在することによって彩
度値が高い値を示した場合でも「色ムラ有り」と判定を
下す欠点がある。When the presence or absence of color unevenness is determined only by the saturation value, even if the color saturation value is high due to the presence of color unevenness of a color that is hardly perceived by the human eye, it is determined that “color unevenness is present”. There are drawbacks.
この発明はこの欠点を解消することを目的としてなさ
れたものである。The present invention has been made to solve this drawback.
「課題を解決するための手段」 この発明では彩度画像メモリ上得において彩度画像デ
ータの局所ブロック内の彩度データの平均値を求める際
に、この各局所ブロックを構成する各画素の彩度値を、
同じ画素位置にある色相値によって算出した色補正値で
補正し、色によって平均彩度の算出値に修正を加え、良
否の判定基準を色別に任意に設定できるようにしたカラ
ー画像信号の評価方法及びこの方法を用いた装置を提案
するものである。[Means for Solving the Problems] According to the present invention, when obtaining the average value of the saturation data in the local block of the saturation image data in the saturation image memory, the saturation of each pixel constituting each of the local blocks is obtained. Degree value,
A color image signal evaluation method that corrects with a color correction value calculated based on a hue value at the same pixel position, modifies a calculated value of average saturation depending on a color, and allows a pass / fail judgment criterion to be arbitrarily set for each color. And an apparatus using this method.
「実施例」 第1図を用いてこの出願の第1発明によるカラー画像
信号の評価方法を説明する。"Embodiment" A method for evaluating a color image signal according to the first invention of this application will be described with reference to FIG.
第1図において、第4図と対応する部分には同一符号
を付して示す。In FIG. 1, parts corresponding to those in FIG. 4 are denoted by the same reference numerals.
この発明では彩度画像メモリ30Cにおいて、局所ブロ
ックKB内の平均彩度を求める際に、この局所ブロックKB
を構成する画素と同一画素位置の色相値を色相値読出手
段31で読出し、この色相値によって色補正算出手段32で
色補正値を算出し、この色補正値によって各局所ブロッ
クKBを構成する画素の彩度値を補正手段33で補正し、補
正された彩度値を平均彩度算出手段34に与え、平均彩度
算出手段34で各局所ブロックKBの平均彩度を算出する。In the present invention, when calculating the average saturation in the local block KB in the saturation image memory 30C, the local block KB
The hue value reading means 31 reads out the hue value at the same pixel position as the pixel constituting the pixel, and calculates the color correction value by the color correction calculating means 32 based on the hue value. Is corrected by the correction means 33, the corrected saturation value is given to the average saturation calculation means 34, and the average saturation calculation means 34 calculates the average saturation of each local block KB.
色補正値算出手段32における色補正値の算出は例え
ば、 F:色補正値 A,B:係数 h:色相値 で求める。The calculation of the color correction value in the color correction value calculation means 32 is, for example, F: color correction value A, B: coefficient h: hue value
1例としてN=2、A=2.0、A1=1.0、A2=0.5、B1
=10、B2=300の場合の色補正値Fの特性を第2図に示
すが、N,A,Bの値を適宜に設定することによって第2図
に示した補正特性を任意の特性となるように設定するこ
とができる。As an example, N = 2, A = 2.0, A 1 = 1.0, A 2 = 0.5, B 1
FIG. 2 shows the characteristics of the color correction values F when B = 10 and B 2 = 300. By appropriately setting the values of N, A, and B, the correction characteristics shown in FIG. It can be set so that
彩度画像メモリ30Cにおいて各局所ブロックKB構成す
る画素の彩度値を読出すのと同時にその各画素に対応す
る色相画像メモリ30Aの色相値hを読出し、この色相値
hから色補正値Fを求め、この色補正値Fを彩度値に乗
算し、その乗算結果を平均彩度算出手段34に与え、補正
された彩度値を使って各局所ブロックKBの平均彩度を算
出する。At the same time as reading the saturation values of the pixels constituting each local block KB in the saturation image memory 30C, the hue value h of the hue image memory 30A corresponding to each pixel is read, and the color correction value F is obtained from the hue value h. Then, the color correction value F is multiplied by the saturation value, the multiplied result is given to the average saturation calculation means 34, and the average saturation of each local block KB is calculated using the corrected saturation value.
画素数m×nの大きさの局所ブロックKBの平均彩度を
画面の全部にわたって算出すると、その中の最大値を最
大値選出手段35で選出し、その選出した平均彩度の最高
値を加算部50に入力する。When the average saturation of the local block KB having the number of pixels m × n is calculated over the entire screen, the maximum value among them is selected by the maximum value selection means 35, and the maximum value of the selected average saturation is added. Input to the unit 50.
これと共に局所ブロックKBの画素数m×nをm+k1、
n=n+k2に変更し、この画素数の各局所ブロックKBの
平均彩度を色補正しながら算出し、その中の最高値を選
出して加算部50に送り前回の値に加える。この動作を局
所ブロックKBが画面の1/4程度の大きさになるまで繰返
す。At the same time, the number of pixels m × n of the local block KB is calculated as m + k 1 ,
Change to n = n + k 2, the average saturation of each local block KB of the number of pixels calculated with color correction, added to the previous value sent to the adder unit 50 and selects the highest value among them. This operation is repeated until the local block KB has a size of about 1/4 of the screen.
局所ブロックKBの大きさが画面の1/4程度の大きさに
なった時点で局所ブロックKBの平均彩度の算出動作を終
了し、その時点で判定手段5は加算部50に累積した各局
所ブロックKBの最高値の和を基準値と比較し、最高値の
和が基準値を越えていれば不良、基準値以下であれば良
と判定する。At the time when the size of the local block KB becomes about 1/4 of the screen, the operation of calculating the average saturation of the local block KB is finished. The sum of the maximum values of the block KB is compared with a reference value, and if the sum of the maximum values exceeds the reference value, it is determined to be defective, and if the sum is less than the reference value, it is determined to be good.
上記したようにこの出願の第1発明によれば平均彩度
を求める際に各画素における彩度値をその画素位置の色
相値から求めた色補正値によって補正することにより、
目の色に対する感度特性或いは撮像素子の前面に設ける
カラーフィルタの特性等に合致した良否の判定を行なわ
せることができる。As described above, according to the first invention of this application, when calculating the average saturation, the saturation value of each pixel is corrected by the color correction value obtained from the hue value of the pixel position,
It is possible to make a determination as to whether or not the quality matches the sensitivity characteristic for the color of the eyes or the characteristic of a color filter provided on the front surface of the image sensor.
第3図にこの出願の第2の発明の実施例を示す。 FIG. 3 shows an embodiment of the second invention of this application.
この実施例では第1図に示した色相値読出手段31、色
尾性値算出手段32、補正手段33、平均彩度算出手段34、
最大値記憶手段35、判定手段51、局所ブロックKBの画素
数を変更する制御を行なう制御手段を全てコンピュータ
60によって構成した場合を示す。In this embodiment, the hue value reading means 31, the hue value calculating means 32, the correcting means 33, the average saturation calculating means 34 shown in FIG.
The maximum value storage means 35, the determination means 51, and the control means for controlling the number of pixels of the local block KB are all changed to a computer.
60 shows the case where it is configured.
コンピュータ60は周知のように中央演算処理装置61
と、この中央演算処理装置11を所定の順序で動作させる
ためのプログラムを収納したROM62と、データ等を取込
むRAM63と、入力ポート64、出力ポート65によって構成
される。As is well known, the computer 60 includes a central processing unit 61.
And a ROM 62 containing a program for operating the central processing unit 11 in a predetermined order, a RAM 63 for taking in data and the like, an input port 64, and an output port 65.
入力ポート64に色相画像メモリ30Aと彩度画像メモリ3
0Cの読出出力を与える。コンピュータ60は読込んだ彩度
画像データを局所ブロックKBに細分化すると共に、各局
所ブロックKBを構成する画素と同一の画素位置の色相値
を色相画像メモリ30Aから読込む。Hue image memory 30A and saturation image memory 3 for input port 64
Provide 0C read output. The computer 60 divides the read saturation image data into local blocks KB, and reads from the hue image memory 30A a hue value at the same pixel position as a pixel constituting each local block KB.
色相画像メモリ30Aから読込まれた色相データはRAM63
に一時記憶され、中央演算処理装置61がROM62に予め記
憶した第1式に従って演算処理し、色相値に応じた色相
補正値Fを算出する。The hue data read from the hue image memory 30A is stored in RAM63.
The central processing unit 61 performs arithmetic processing according to the first expression stored in the ROM 62 in advance, and calculates a hue correction value F corresponding to the hue value.
中央演算処理装置61は色補正値Fを算出すると、この
色補正値Fを同一画素の彩度データに乗算し、彩度値を
補正し、その補正された彩度値を用いて各局所ブロック
毎に平均彩度を求め、その平均彩度の中の最大値を選出
してRAM63に設けた最大値記憶領域に格納する。After calculating the color correction value F, the central processing unit 61 multiplies the color correction value F by the saturation data of the same pixel, corrects the saturation value, and uses the corrected saturation value for each local block. The average saturation is determined for each of the colors, and the maximum value among the average saturations is selected and stored in the maximum value storage area provided in the RAM 63.
中央演算処理装置61は彩度画像メモリ30C内を細分化
する局所ブロックKBを構成する画素数m×nをm+k1、
n+k2に変換し、局所ブロックKBが画面の1/4程度の大
きさになるまで平均彩度の算出を繰返す。The central processing unit 61 calculates the number of pixels m × n constituting the local block KB that subdivides the saturation image memory 30C into m + k1,
Conversion to n + k 2 and the calculation of the average saturation is repeated until the local block KB becomes about / 4 of the screen.
RAM63最大値記憶領域に格納した各大きさ毎の平均彩
度の最大値を累積加算し、その累積加算した値を基準値
と比較し、加算値が基準値を越えていれば表示器70に不
良を表示させ、基準値以下であれば表示器70に良である
ことを表示させる。またこの良、不良表示信号を被試験
素子の選別用に利用することもできる。The maximum value of the average saturation for each size stored in the RAM 63 maximum value storage area is cumulatively added, and the cumulatively added value is compared with a reference value.If the added value exceeds the reference value, the display 70 is displayed. The defect is displayed, and if it is equal to or less than the reference value, the display 70 indicates that it is good. Further, the pass / fail indication signal can be used for selecting the device under test.
「発明の効果」 以上説明したようにこの発明によれば各サイズの局所
ブロックの平均彩度を求める際に各画素の彩度値をその
画素と同一位置の色相によって算出した色補正値で補正
したから、色ムラとして発生する色によって不良と判定
する検出感度を異ならせることができる。[Effect of the Invention] As described above, according to the present invention, when calculating the average saturation of a local block of each size, the saturation value of each pixel is corrected with the color correction value calculated based on the hue at the same position as that pixel. Therefore, the detection sensitivity for determining a defect can be made different depending on the color that occurs as color unevenness.
特に第1式に示したnの値を適宜に設定することによ
って色補正値Fを例えば第2図の曲線に示したように色
別に任意の値を設定できるから、被試験体から出力され
るカラー信号の色特性に合わせて良否の判定基準を色別
に設定することができる。In particular, by appropriately setting the value of n shown in the first equation, the color correction value F can be set to an arbitrary value for each color, for example, as shown by the curve in FIG. The criterion of pass / fail can be set for each color according to the color characteristics of the color signal.
よって例えば平均彩度が高い値を示したとしても、人
の目にはそれ程感じない色の色ムラを良と判定させ、ま
た色ムラとしては薄くしか現われないが、その色ムラの
色が人の目に対して強調されて見えるような場合には不
良と判定させることができ、カラー撮像素子等の試験に
おいて、歩溜の向上が期待できる。Therefore, for example, even if the average saturation shows a high value, the color unevenness of a color that is not so noticeable to human eyes is judged to be good, and the color unevenness appears only faintly. In the case where the image appears to be emphasized to the eyes, it can be determined to be defective, and an improvement in yield can be expected in a test of a color image sensor or the like.
尚上述では色補正値を各画素毎に算出した例を説明し
たが、他の方法として平均彩度を求める局所ブロックKB
に対応して色相画像メモリ30Aにも同一の局所ブロックK
Bを採り、その局所ブロックKBの平均彩度から第1式を
用いて色補正値Fを求めるようにしてもよい。In the above description, an example in which the color correction value is calculated for each pixel has been described.
The same local block K in the hue image memory 30A corresponding to
B may be used, and the color correction value F may be obtained from the average saturation of the local block KB using the first equation.
更に色補正値Fを決める曲線を予めメモリに格納して
おき、必要に応じて各種の特性を持った曲線を呼び出し
て色相値−色補正値変換を行なうように構成することが
できる。Further, a curve for determining the color correction value F may be stored in a memory in advance, and a curve having various characteristics may be called up as necessary to perform hue value-color correction value conversion.
第1図はこの出願の第1の発明で提案したカラー撮像信
号の評価方法を説明するための機能説明図、第2図は第
1発明で用いる色補正値の特性の一例を説明するための
曲線図、第3図はこの出願の第2発明の一実施例を示す
ブロック図、第4図はこの出願の先行技術を説明するた
めのブロック図、第5図は先行技術の動作を説明するた
めの曲線図、第6図乃至第9図は色ムラの種類を説明す
るための正面図である。 10:カラー画像データ源、20:変換手段、30A:色相画像メ
モリ、30B:明度画像メモリ、30C:彩度画像メモリ、31:
色相値読出手段、32:色補正値算出手段、33:補正手段、
34:平均彩度算出手段、35:最大値記憶手段、50:加算
部、51:判定手段。FIG. 1 is a functional explanatory diagram for explaining a color imaging signal evaluation method proposed in the first invention of the present application, and FIG. 2 is a diagram for explaining an example of a characteristic of a color correction value used in the first invention. FIG. 3 is a block diagram showing an embodiment of the second invention of this application, FIG. 4 is a block diagram for explaining the prior art of this application, and FIG. 5 is a diagram explaining the operation of the prior art. 6 to 9 are front views for explaining types of color unevenness. 10: color image data source, 20: conversion means, 30A: hue image memory, 30B: lightness image memory, 30C: saturation image memory, 31:
Hue value reading means, 32: color correction value calculation means, 33: correction means,
34: average saturation calculation means, 35: maximum value storage means, 50: adder, 51: determination means.
Claims (2)
色相画像データに変換する処理と、 B.彩度画像データをm×n点の画素から成る複数の局所
ブロックに細分すると共に、この複数の局所ブロックを
構成する各画素の彩度を同一画素位置にある色相画像デ
ータ中の色相値によって決められる視覚補正係数によっ
て補正し、この補正された彩度の平均値を各局所ブロッ
ク毎に求める処理と、 C.各局所ブロックの平均彩度の中から最大値を選出して
記憶する処理と、 D.上記局所ブロックを構成する画素数を変更し、各局所
ブロックの各平均彩度を上記と同様にして求め、各局所
ブロックの平均彩度の中から最大値を選出して記憶する
処理と、 E.局所ブロックを構成する画素数の変更を複数回繰返
し、各画素数毎に記憶した平均彩度の最大値の和を求め
る処理と、 F.この和の値が所定値以上であるとき色ムラ有り、と判
定する処理と、 を行なうことを特徴とするカラー画像信号の評価方法。1. A process for converting color image data into saturation image data and hue image data; and B. a process for subdividing the saturation image data into a plurality of local blocks consisting of m × n pixels. The saturation of each pixel constituting a plurality of local blocks is corrected by a visual correction coefficient determined by a hue value in the hue image data at the same pixel position, and the average value of the corrected saturation is calculated for each local block. The process of obtaining, C. the process of selecting and storing the maximum value from the average saturation of each local block, and D. changing the number of pixels constituting the local block, and calculating the average saturation of each local block. The process of selecting and storing the maximum value from the average saturation of each local block in the same manner as described above, and E. Changing the number of pixels constituting the local block a plurality of times, and storing for each pixel number Of the maximum values of the average saturation And F. a process of determining that there is color unevenness when the value of the sum is equal to or greater than a predetermined value.
彩度画像データとを生成する変換手段と、 B.これら色相画像データと彩度画像データとを記憶する
色相画像メモリ及び彩度画像メモリと、 C.彩度画像メモリに記憶した彩度画像データをm×n点
の画素から成る複数の局所ブロックに細分すると共に、
各細分された局所ブロック内の各画素と同一画素位置の
色相値を上記色相画像メモリから読出す色相値読出手段
と、 D.この色相値読出手段で読出した色相値によって色補正
係数を算出する色補正係数算出手段と、 E.この色補正係数算出手段で算出した色補正係数によっ
て上記細分化された局所ブロックを構成する画素の彩度
を補正する補正手段と、 F.この補正手段によって補正された値の彩度の平均値を
各局所ブロック毎に求める平均彩度算出手段と、 G.この平均彩度算出手段で算出した各局所ブロックの平
均彩度の最大値を選出して記憶する最大値記憶手段と、 H.局所ブロックを構成する画素数を変更し、画素数が変
更された局所ブロック内の平均彩度を上記平均彩度算出
手段で算出させ、画素数の変更を複数回繰返す制御を行
なう制御手段と、 I.局所ブロックを構成する画素数の変更毎に上記最大値
記憶手段に記憶した最大値の和を求める加算手段と、 によって構成したカラー画像信号評価装置。2. A conversion means for generating hue image data and saturation image data from color image data; and B. a hue image memory and a saturation image memory for storing these hue image data and saturation image data. And C. subdividing the saturation image data stored in the saturation image memory into a plurality of local blocks consisting of m × n pixels,
A hue value reading means for reading from the hue image memory a hue value at the same pixel position as each pixel in each subdivided local block; and D. calculating a color correction coefficient based on the hue value read by the hue value reading means. A color correction coefficient calculating means; E. correcting means for correcting the saturation of pixels constituting the subdivided local block by the color correction coefficient calculated by the color correction coefficient calculating means; F. correction by the correcting means Means for calculating the average value of the saturation of the obtained values for each local block; and G. selecting and storing the maximum value of the average saturation of each local block calculated by the average saturation calculating means. Maximum value storage means, H. Change the number of pixels constituting the local block, and let the average saturation calculation means calculate the average saturation in the local block in which the number of pixels has been changed, and change the number of pixels a plurality of times. Control hand that performs repetitive control If, I. a color image signal evaluating apparatus constructed and adding means for obtaining the sum of the maximum value stored in the maximum value storing means for each change of the number of pixels constituting the local block, by.
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---|---|---|---|
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