JP2877371B2 - カラー画像信号評価方法 - Google Patents
カラー画像信号評価方法Info
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- JP2877371B2 JP2877371B2 JP1237656A JP23765689A JP2877371B2 JP 2877371 B2 JP2877371 B2 JP 2877371B2 JP 1237656 A JP1237656 A JP 1237656A JP 23765689 A JP23765689 A JP 23765689A JP 2877371 B2 JP2877371 B2 JP 2877371B2
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- Japan
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- color
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- integral
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- Image Processing (AREA)
- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
- Image Analysis (AREA)
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撮像
素子から得られるカラー画像信号の評価方法に関する。
素子から得られるカラー画像信号の評価方法に関する。
「従来の技術」 半導体によって作られた撮像素子の前面にモザイク状
の色フィルタ或はストライプ状の色フィルタを装着し、
カラー画像信号が得られるようにしたカラー撮像素子が
種々実用されている。
の色フィルタ或はストライプ状の色フィルタを装着し、
カラー画像信号が得られるようにしたカラー撮像素子が
種々実用されている。
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。特にカラー撮像素子として組立た場合、
撮像素子の欠陥によって第６図に示すシェーデング、第
７図及び第８図に示す大斜め、第９図に示す縦縞等の色
ムラが発生する。
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。特にカラー撮像素子として組立た場合、
撮像素子の欠陥によって第６図に示すシェーデング、第
７図及び第８図に示す大斜め、第９図に示す縦縞等の色
ムラが発生する。
つまり第６図に示すシューデングとは白色であるはず
の画面に画面の広い領域（図では左上部に色が付いてい
る状態を示す）にわたって色が付いた状態の色ムラを指
す。
の画面に画面の広い領域（図では左上部に色が付いてい
る状態を示す）にわたって色が付いた状態の色ムラを指
す。
第７図及び第８図に示す大斜めとは白色であるはずの
画面に斜めに色の付いた縞が生じる現象を指す。
画面に斜めに色の付いた縞が生じる現象を指す。
また第９図に示す縦縞は縦方向に縞が生じる現象を指
す。
す。
従来はカラー撮像信号をカラーブラウン管に映出さ
せ、この画面を目視によって、監視して検出している。
せ、この画面を目視によって、監視して検出している。
「発明が解決しようとする課題」 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。
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。
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ができるが、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。
差なく検出することができるが、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。
この発明の目的はカラー撮像素子等から得られるカラ
ー画像信号に発生する色ムラを自動的に検出することが
できるカラー画像信号評価方法を提供することにある。
ー画像信号に発生する色ムラを自動的に検出することが
できるカラー画像信号評価方法を提供することにある。
「課題を解決するための手段」 この発明においては、 カラー画像データから彩度画像データに変換する処理
と、 彩度画像データのヒストグラムを求め最も頻度の高い
部分の頻度最高値を得る処理と、 彩度画像データの値が、頻度最高値の所定比率倍以上
の値である画素の位置と同じ位置の色を抽出し、対応す
る画素位置の値を１とし、他を０とする記憶処理によっ
て色識別マトリクスを得る処理と、 色識別マトリクス上のＸ方向及びＹ方向の各配列毎に
積分し、積分カウントを得ると共にＸ方向積分カウント
に対して画像サイズをXL,YLとするときXL/YLを乗じて正
規化する処理と、 各色の色識別マトリクスのＸ方向及びＹ方向積分カウ
ントに対し画面周辺部を重視する重み付けを行なう処理
と、 各色識別マトリクスの値が１である画素位置の彩度画
像データを各色毎にＸ及びＹ方向に積分し、積分彩度を
得ると共にＸ方向積分彩度についてXL/YLを乗じ正規化
する処理と、 積分カウントが最大となる位置での対応する積分彩度
の値をＰとして得る処理と、 積分彩度の値がＰである位置の両側に向ってＰの値の
所定比率倍になる位置を求めその間の距離をｄとして得
る処理と、 求められた位置間の積分彩度を加算し、その加算値を
Ｓとして求める処理と、 求められた位置間の積分カウントを加算し、その加算
値をbcとする処理と、 SS＝Ｓ÷ｄ÷XL×｛0.5（１＋cos（dh・ｄ））｝Ｊを
演算する処理と、 ｄがｄ＞dhのときSS＝０とする処理と、 ｄが所定値以下のとき、 SS＝Ｓ×｛0.5（１−cos（dw・ｄ））｝Ｋの演算を行
なう処理と、 積分彩度の値がＰである位置を含む側の色識別カウン
トのＸ軸の座標に関する標準偏差を求める処理と、 SSS＝SS×Sdp×bcを演算する処理と、 各色識別マトリクスのＸ方向Ｙ方向の積分カウント及
び彩度画像データの積分彩度を各色毎に行なう処理と、 各積分カウント及び積分彩度の中から最大値Smaxを抽
出する処理と、 各積分カウント及び積分彩度の全ての加算値btを得る
処理と、 Smax＝Smax×btを演算し、この結果を周辺部縞模様パ
ターン度とする処理と、 を行なってカラー画像信号の色ムラに関する評価を行な
うカラー画像信号評価方法を提案したものである。
と、 彩度画像データのヒストグラムを求め最も頻度の高い
部分の頻度最高値を得る処理と、 彩度画像データの値が、頻度最高値の所定比率倍以上
の値である画素の位置と同じ位置の色を抽出し、対応す
る画素位置の値を１とし、他を０とする記憶処理によっ
て色識別マトリクスを得る処理と、 色識別マトリクス上のＸ方向及びＹ方向の各配列毎に
積分し、積分カウントを得ると共にＸ方向積分カウント
に対して画像サイズをXL,YLとするときXL/YLを乗じて正
規化する処理と、 各色の色識別マトリクスのＸ方向及びＹ方向積分カウ
ントに対し画面周辺部を重視する重み付けを行なう処理
と、 各色識別マトリクスの値が１である画素位置の彩度画
像データを各色毎にＸ及びＹ方向に積分し、積分彩度を
得ると共にＸ方向積分彩度についてXL/YLを乗じ正規化
する処理と、 積分カウントが最大となる位置での対応する積分彩度
の値をＰとして得る処理と、 積分彩度の値がＰである位置の両側に向ってＰの値の
所定比率倍になる位置を求めその間の距離をｄとして得
る処理と、 求められた位置間の積分彩度を加算し、その加算値を
Ｓとして求める処理と、 求められた位置間の積分カウントを加算し、その加算
値をbcとする処理と、 SS＝Ｓ÷ｄ÷XL×｛0.5（１＋cos（dh・ｄ））｝Ｊを
演算する処理と、 ｄがｄ＞dhのときSS＝０とする処理と、 ｄが所定値以下のとき、 SS＝Ｓ×｛0.5（１−cos（dw・ｄ））｝Ｋの演算を行
なう処理と、 積分彩度の値がＰである位置を含む側の色識別カウン
トのＸ軸の座標に関する標準偏差を求める処理と、 SSS＝SS×Sdp×bcを演算する処理と、 各色識別マトリクスのＸ方向Ｙ方向の積分カウント及
び彩度画像データの積分彩度を各色毎に行なう処理と、 各積分カウント及び積分彩度の中から最大値Smaxを抽
出する処理と、 各積分カウント及び積分彩度の全ての加算値btを得る
処理と、 Smax＝Smax×btを演算し、この結果を周辺部縞模様パ
ターン度とする処理と、 を行なってカラー画像信号の色ムラに関する評価を行な
うカラー画像信号評価方法を提案したものである。
この発明によるカラー画像信号評価方法によればカラ
ー画像の特に周辺部に現われる色ムラの縞模様を定量的
に算出することができる。
ー画像の特に周辺部に現われる色ムラの縞模様を定量的
に算出することができる。
この結果目視による色ムラの検査と比較してバラツキ
のない均一な検査を行なうことができる。
のない均一な検査を行なうことができる。
「実施例」 第１図乃至第６図を用いてこの発明のカラー画像信号
評価方法の一実施例を説明する。
評価方法の一実施例を説明する。
カラー画像信号は赤、緑、青の単色信号に分離するこ
とができる。第１図1A,1B,1Cはそれぞれの単色画像デー
タ源を示す。
とができる。第１図1A,1B,1Cはそれぞれの単色画像デー
タ源を示す。
この単色画像データ源1A,1B,1Cから出力された単色
画像データは変換手段２において、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とに変換さ
れる。この変換を行なう変換手段２としては周知のHLS
変換手法或はHSV変換手法を用いることができる。
画像データは変換手段２において、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とに変換さ
れる。この変換を行なう変換手段２としては周知のHLS
変換手法或はHSV変換手法を用いることができる。
3H,3L,3Sはそれぞれ色相画像データＨ、明度画像デー
タＬ、彩度画像データＳを記憶するメモリを示す。
タＬ、彩度画像データＳを記憶するメモリを示す。
色相画像メモリ3Hには「色み」が数値で記憶され
る。つまり色相画像データは０〜360までの数値で角度
として与えられる。色の名前と数値との関係は赤０〜3
0,330〜360,黄30〜90,緑90〜150,シアン150〜210,青210
〜270,マゼンタ270〜330である。
る。つまり色相画像データは０〜360までの数値で角度
として与えられる。色の名前と数値との関係は赤０〜3
0,330〜360,黄30〜90,緑90〜150,シアン150〜210,青210
〜270,マゼンタ270〜330である。
彩度画像メモリ3Sには「色のあざやかさ」が記憶さ
れ、明度画像メモリ3Lには「明るさ」がそれぞれ数値で
記憶される。
れ、明度画像メモリ3Lには「明るさ」がそれぞれ数値で
記憶される。
彩度画像メモリ3Sに得られた彩度画像データＳは演
算手段４に読出され、演算手段４においてヒストグラム
を求め最も頻度の高い部分の値（以下モードと称す）を
得る。
算手段４に読出され、演算手段４においてヒストグラム
を求め最も頻度の高い部分の値（以下モードと称す）を
得る。
彩度画像データの値が、モードの所定比率倍以上
（例えば0.5倍以上）の値を持つ画素の位置と同じ位置
の色を調べ、対応する色識別マトリクス6R,6G,6B,6Y,6
C,6M上の同じ位置の値を１とする。その他は０とする。
色識別マトリクス6R,6G,6B,6Y,6C,6Mは撮像素子の画素
数と同じかそれ以上の数の記憶容量を持つメモリによっ
て構成することができ、6Rには彩度画像データがモード
の例えば0.5以上を持つ赤色画像データが記憶される。
以下同様に6Gには緑色画像データが、6Bには青色画像デ
ータが、6Yには黄色画像データが、6Cにはシアン色画像
データが、6Mにはマゼンタ色画像データが記憶される。
（例えば0.5倍以上）の値を持つ画素の位置と同じ位置
の色を調べ、対応する色識別マトリクス6R,6G,6B,6Y,6
C,6M上の同じ位置の値を１とする。その他は０とする。
色識別マトリクス6R,6G,6B,6Y,6C,6Mは撮像素子の画素
数と同じかそれ以上の数の記憶容量を持つメモリによっ
て構成することができ、6Rには彩度画像データがモード
の例えば0.5以上を持つ赤色画像データが記憶される。
以下同様に6Gには緑色画像データが、6Bには青色画像デ
ータが、6Yには黄色画像データが、6Cにはシアン色画像
データが、6Mにはマゼンタ色画像データが記憶される。
各色識別マトリクス6R〜6Mには第２図に示すように
Ｘレジスタ7XとＹレジスタ7Yとが設けられ、マトリクス
内に記憶した１である画素数をＸ方向及びＹ方向に積分
する。
Ｘレジスタ7XとＹレジスタ7Yとが設けられ、マトリクス
内に記憶した１である画素数をＸ方向及びＹ方向に積分
する。
この積分結果をＸレジスタ7X及びＹレジスタ7Yにスト
アする。この積分値を以下では積分カウントと呼ぶこと
にする。
アする。この積分値を以下では積分カウントと呼ぶこと
にする。
画像のサイズをXL,YLとすると、Ｘ方向積分カウント
にXL/YLを乗じ、画像サイズによる影響を取除く。
にXL/YLを乗じ、画像サイズによる影響を取除く。
各色のＸレジスタＸ及びＹレジスタＹに取込んだＸ
方向積分カウント及びＹ方向積分カウントに対して、第
３図に示す重み付を行なう。この重み付は各Ｘレジスタ
Ｘ及びＹレジスタＹの両端から長さで例えば1/8の部分
をcosの関数の一部で重み付を行なう。
方向積分カウント及びＹ方向積分カウントに対して、第
３図に示す重み付を行なう。この重み付は各Ｘレジスタ
Ｘ及びＹレジスタＹの両端から長さで例えば1/8の部分
をcosの関数の一部で重み付を行なう。
この重み付によって画面の周辺部に検出感度が与えら
れる。
れる。
各色、各方向の積分カウントの最大値となる場所を
求める。
求める。
色識別マトリクス6R〜6Mとは別に彩度画像メモリ8R
〜8Mを設け、この彩度画像メモリ8R〜8Mにおいて色識別
マトリクスの値が１である位置の彩度データを各６色、
各方向に積分する。この積分結果を積分彩度と呼ぶこと
にする。積分彩度はＸレジスタ9XとＹレジスタ9Yにスト
アされる。Ｘ方向積分彩度についてはXL/YLを乗じ画面
サイズの影響を除去する。
〜8Mを設け、この彩度画像メモリ8R〜8Mにおいて色識別
マトリクスの値が１である位置の彩度データを各６色、
各方向に積分する。この積分結果を積分彩度と呼ぶこと
にする。積分彩度はＸレジスタ9XとＹレジスタ9Yにスト
アされる。Ｘ方向積分彩度についてはXL/YLを乗じ画面
サイズの影響を除去する。
積分カウントが最大となる位置での対応する積分彩
度の値をＰとして得る。
度の値をＰとして得る。
積分彩度の値がＰである位置の両側に向ってＰの値
の例えば0.2倍となる位置を検出する。0.2倍となる位置
が検出できない場合はＸレジスタ9X及びＹレジスタ9Yの
端をその位置とする。
の例えば0.2倍となる位置を検出する。0.2倍となる位置
が検出できない場合はＸレジスタ9X及びＹレジスタ9Yの
端をその位置とする。
尚このの処理を行なう前に長さ３のローパスフィル
タを掛け、雑音を低減しておくとよい。長さ３のローパ
スフィルタとは以下の如き処理によって得られるローパ
ス特性を示す。
タを掛け、雑音を低減しておくとよい。長さ３のローパ
スフィルタとは以下の如き処理によって得られるローパ
ス特性を示す。
つまりＸレジスタ9X及びＹレジスタ9Yに取込まれたデ
ータが第４図に示すように端からD0,D1,D2・・・・Dnの
順に配列されていた場合、互に隣接する例えば３つのデ
ータDi-1,Di,Di+1を加算平均化手段11に与えて例えば0.
25Di-1＋0.5Di＋0.25Di+1式により加算し、この値AViを
各レジスタ7X,7Y,9X,9Yに書き戻す。この操作をデータ
の位置を順次ずらしながら実施することによって隣接す
るデータの値と極端に異なる値のデータはこのフィルタ
リングにより消去される。
ータが第４図に示すように端からD0,D1,D2・・・・Dnの
順に配列されていた場合、互に隣接する例えば３つのデ
ータDi-1,Di,Di+1を加算平均化手段11に与えて例えば0.
25Di-1＋0.5Di＋0.25Di+1式により加算し、この値AViを
各レジスタ7X,7Y,9X,9Yに書き戻す。この操作をデータ
の位置を順次ずらしながら実施することによって隣接す
るデータの値と極端に異なる値のデータはこのフィルタ
リングにより消去される。
の処理によって積分彩度及び積分カウントのそれ
ぞれについて第５図に示すように２つの位置A,Bを検出
するが、その２つの位置A,B間の距離をｄとする。
ぞれについて第５図に示すように２つの位置A,Bを検出
するが、その２つの位置A,B間の距離をｄとする。
２つの位置A,B間の積分彩度を加算し、その加算結
果をＳとする。
果をＳとする。
２つの位置A,B間の積分カウントを加算し、その加
算結果をbcとする。
算結果をbcとする。
距離ｄがｄ＝０ならば、Ｓ及びbcをＳ＝0,bc＝０と
する。
する。
SS＝Ｓ÷ｄ÷XL×｛0.5（１＋cos（dh・ｄ））｝Ｊ ただし、dh＝２・20π/XL SS＝Ｓ÷ｄ÷YL×｛0.5（１＋cos（dh・ｄ））｝Ｊ ただし、dh＝２・２π/YL の演算を行なう。尚Ｊは例えばＪ＝５程度に選定する。
距離ｄがXL/Nより大きければＳ＝０とする。尚Ｎは
Ｎ＝４程度の値に選定される。
Ｎ＝４程度の値に選定される。
距離ｄがＫ以下（Ｋは例えば10）ならば SS＝Ｓ×｛0.5（１−cos（dw・ｄ））｝Ｋ の演算を行なう。ただし、dw＝２π/20 積分彩度の値がＰである位置の例えばＸ方向のとき
は、Ｘ方向の両側の1/16の領域のうち、その位置を含む
側の積分カウントのＸ軸の座標に関する標準偏差を求め
る。ただしこれは変形標準偏差で次式で求める。
は、Ｘ方向の両側の1/16の領域のうち、その位置を含む
側の積分カウントのＸ軸の座標に関する標準偏差を求め
る。ただしこれは変形標準偏差で次式で求める。
ただし、Xpは積分彩度の値がＰである位置、Satは彩
度画像の同じ位置での値である。
度画像の同じ位置での値である。
SSS＝SS×Sdp×bcを演算する。
からを各６色、Ｘ方向、Ｙ方向に積分カウント
及び積分彩度について行なう。
及び積分彩度について行なう。
の結果が12個得られる。その最大値をSmaxとす
る。
る。
の結果bcが12種類得られるが、それを加算しbtと
する。
する。
Smax＝Smax×btの演算を行ない、この結果を周辺部
縞模様パターン度とする。
縞模様パターン度とする。
以上説明した〜の処理の結果得られる周辺部縞模
様パターン度の大小によってカラー画像信号の評価を行
なうことができる。つまり周辺部縞模様パターン度の値
が大きい程色ムラによる縞が画面の周辺部を発生してい
ると判定することができる。
様パターン度の大小によってカラー画像信号の評価を行
なうことができる。つまり周辺部縞模様パターン度の値
が大きい程色ムラによる縞が画面の周辺部を発生してい
ると判定することができる。
よってその値が予め決められた値を越えたか否かによ
って撮像素子の良否を判定することができる。
って撮像素子の良否を判定することができる。
「発明の効果」 上述したようにこの発明によれば画面の周辺部に発生
する色ムラによる縞模様を定量的に検出することができ
る。
する色ムラによる縞模様を定量的に検出することができ
る。
この結果目視による場合と比較して均一な検査を行な
うことができる。然もコンピュータを使って〜の処
理を実行するから自動的に検査を行なうことができ、省
力化を達することができる。
うことができる。然もコンピュータを使って〜の処
理を実行するから自動的に検査を行なうことができ、省
力化を達することができる。
尚上述した実施例では重み付関数を与える曲線をcos
関数を用いたが、折線関数を用いることもできる。また
ローパスフィルタの長さも３に限られるものではないこ
とは容易に理解できよう。
関数を用いたが、折線関数を用いることもできる。また
ローパスフィルタの長さも３に限られるものではないこ
とは容易に理解できよう。
第１図はこの発明の一実施例を示すブロック図、第２図
はこの発明の実施例に用いた色識別マトリクスを説明す
るためのブロック図、第３図はこの発明に用いた重み付
関数を説明するためのグラフ、第４図はこの発明の実施
例に用いたローパスフィルタの動作を説明するための
図、第５図はこの発明の動作を説明するためのグラフ、
第６図乃至第９図は色ムラによる縞模様の種類を説明す
るための正面図である。 1A〜1C:画像データ源、2:変換手段、3H〜3S:メモリ、6R
〜6M:色識別マトリクス、8R〜8M:彩度画像メモリ、7X,9
X:Xレジスタ、7Y,9Y:Yレジスタ。
はこの発明の実施例に用いた色識別マトリクスを説明す
るためのブロック図、第３図はこの発明に用いた重み付
関数を説明するためのグラフ、第４図はこの発明の実施
例に用いたローパスフィルタの動作を説明するための
図、第５図はこの発明の動作を説明するためのグラフ、
第６図乃至第９図は色ムラによる縞模様の種類を説明す
るための正面図である。 1A〜1C:画像データ源、2:変換手段、3H〜3S:メモリ、6R
〜6M:色識別マトリクス、8R〜8M:彩度画像メモリ、7X,9
X:Xレジスタ、7Y,9Y:Yレジスタ。
Claims (1)
- 【請求項１】A.カラー画像データから彩度画像データに
変換する処理と、 B.彩度画像データのヒストグラムを求め最も頻度の高い
部分の頻度最高値を得る処理と、 C.彩度画像データの値が、頻度最高値の所定比率倍以上
の値である画素の位置と同じ位置の色を抽出し、対応す
る画素位置の値を１とし、他を０とする記憶処理によっ
て色識別マトリクスを得る処理と、 D.色識別マトリクス上のＸ方向及びＹ方向の各配列毎に
積分し、積分カウントを得ると共にＸ方向積分カウント
に対して画像サイズをXL,YLとするときXL/YLを乗じて正
規化する処理と、 E.各色の色識別マトリクスのＸ方向及びＹ方向積分カウ
ントに対し画面周辺部を重視する重み付けを行なう処理
と、 F.各色識別マトリクスの値が１である画素位置の彩度画
像データを各色毎にＸ及びＹ方向に積分し、積分彩度を
得ると共にＸ方向積分彩度についてXL/YLを乗じ正規化
する処理と、 G.上記積分カウントが最大となる位置での対応する積分
彩度の値をＰとして得る処理と、 H.積分彩度の値がＰである位置の両側に向ってＰの値の
所定比率倍になる位置を求めその間の距離をｄとして得
る処理と、 I.求められた位置間の積分彩度を加算し、その加算値を
Ｓとして求める処理と、 J.求められた位置間の積分カウントを加算し、その加算
値をbcとする処理と、 K.SS＝Ｓ÷ｄ÷XL×｛0.5（１＋cos（dh・ｄ））｝Ｊを
演算する処理と、 L.dがｄ＞dhのときSS＝０とする処理と、 M.dが所定値以下のとき、 SS＝Ｓ×｛0.5（１−cos（dw・ｄ））｝Ｋの演算を行な
う処理と、 N.積分彩度の値がＰである位置を含む側の色識別カウン
トのＸ軸の座標に関する標準偏差を求める処理と、 O.SSS＝SS×Sdp×bcを演算する処理と、 P.各色識別マトリクスのＸ方向Ｙ方向の積分カウント及
び彩度画像データの積分彩度を各色毎に行なう処理と、 Q.各積分カウント及び積分彩度の中から最大値Smaxを抽
出する処理と、 R.各積分カウント及び積分彩度の全ての加算値btを得る
処理と、 S.Smax＝Smax×btを演算し、この結果を周辺部縞模様パ
ターン度とする処理と、を行なってカラー画像信号の色
ムラに関する評価を行なうことを特徴とするカラー画像
信号評価方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1237656A JP2877371B2 (ja) | 1989-09-13 | 1989-09-13 | カラー画像信号評価方法 |
| US07/576,860 US5204948A (en) | 1989-09-08 | 1990-09-04 | Method and apparatus for evaluating color image signals |
| EP90117099A EP0417633B1 (en) | 1989-09-08 | 1990-09-05 | Method and apparatus for evaluating color image signals |
| DE69032834T DE69032834T2 (de) | 1989-09-08 | 1990-09-05 | Verfahren und Apparat für Farbbildsignalbewertung |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1237656A JP2877371B2 (ja) | 1989-09-13 | 1989-09-13 | カラー画像信号評価方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03100768A JPH03100768A (ja) | 1991-04-25 |
| JP2877371B2 true JP2877371B2 (ja) | 1999-03-31 |
Family
ID=17018559
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1237656A Expired - Fee Related JP2877371B2 (ja) | 1989-09-08 | 1989-09-13 | カラー画像信号評価方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2877371B2 (ja) |
-
1989
- 1989-09-13 JP JP1237656A patent/JP2877371B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03100768A (ja) | 1991-04-25 |
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