JP3058170B2 - 画像処理装置又は方法 - Google Patents
画像処理装置又は方法Info
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- JP3058170B2 JP3058170B2 JP1117020A JP11702089A JP3058170B2 JP 3058170 B2 JP3058170 B2 JP 3058170B2 JP 1117020 A JP1117020 A JP 1117020A JP 11702089 A JP11702089 A JP 11702089A JP 3058170 B2 JP3058170 B2 JP 3058170B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像データをその特性に応じて処理する画
像処理装置又は方法に関する。
像処理装置又は方法に関する。
カラー画像信号を入力して処理する装置では、入力し
た画像によっては、青味が強かったり、赤味が強かった
り、暗かったりする場合がある。したがって、正常な画
像を出力するために、従来からカラー画像処理装置にお
いては、入力したカラー画像信号を特性に応じて補正す
るものがあった。
た画像によっては、青味が強かったり、赤味が強かった
り、暗かったりする場合がある。したがって、正常な画
像を出力するために、従来からカラー画像処理装置にお
いては、入力したカラー画像信号を特性に応じて補正す
るものがあった。
例えば、カラーバランスを補正する場合は、カラー画
像信号のＲ（赤）,G（緑）,B（青）成分の平均値がそれ
ぞれつり合うように補正していた。またR,G,B成分が基
準値より大きい場合は、もともと、カラーバランスがず
れた画像として、補正しないものもあった。
像信号のＲ（赤）,G（緑）,B（青）成分の平均値がそれ
ぞれつり合うように補正していた。またR,G,B成分が基
準値より大きい場合は、もともと、カラーバランスがず
れた画像として、補正しないものもあった。
しかしながら、上記従来例では、カラーバランスがや
やずれた画像を入力すると、もともとカラーバランスが
ずれた画像をカラーバランスがとれた画像に補正してし
まったり、又は、カラーバランスの補正が全く行われな
かったりするという欠点があった。
やずれた画像を入力すると、もともとカラーバランスが
ずれた画像をカラーバランスがとれた画像に補正してし
まったり、又は、カラーバランスの補正が全く行われな
かったりするという欠点があった。
また、明るさの補正についても同様である。
＜課題を解決するための手段＞ 本発明は上述の目的を達成するために、本発明の画像
処理方法は、処理すべき複数色成分のカラー画像データ
から白レベルのカラーバランスに関する第１の特性デー
タと平均レベルのカラーバランスに関する第２の特性デ
ータと白と類推される画素の有彩色度を求め、前記白と
類推される画素の有彩色度に応じて前記第１の特性デー
タと前記第２の特性データとを組み合わせ、明るさと色
味とが所定の状態になるように前記組み合わせたデータ
に従って前記複数色成分のカラー画像データを処理する
ことを特徴とする。
処理方法は、処理すべき複数色成分のカラー画像データ
から白レベルのカラーバランスに関する第１の特性デー
タと平均レベルのカラーバランスに関する第２の特性デ
ータと白と類推される画素の有彩色度を求め、前記白と
類推される画素の有彩色度に応じて前記第１の特性デー
タと前記第２の特性データとを組み合わせ、明るさと色
味とが所定の状態になるように前記組み合わせたデータ
に従って前記複数色成分のカラー画像データを処理する
ことを特徴とする。
また本発明の画像処理装置は、処理すべき複数色成分
のカラー画像データを入力する入力手段、 前記入力手段により入力したカラー画像データから白
レベルのカラーバランスに関する第１の特性データと平
均レベルのカラーバランスに関する第２の特性データと
白と類推される画素の有彩色度を求める手段、 前記求める手段によって求められた前記白と類推され
る画素の有彩色度に応じて前記第１の特性データと前記
第２の特性データとを組み合わせる手段、 明るさと色味とが所定の状態になるように、前記組み
合わせる手段によって組み合わされたデータに従って前
記複数色成分のカラー画像データを処理する処理手段と
を有することを特徴とする。
のカラー画像データを入力する入力手段、 前記入力手段により入力したカラー画像データから白
レベルのカラーバランスに関する第１の特性データと平
均レベルのカラーバランスに関する第２の特性データと
白と類推される画素の有彩色度を求める手段、 前記求める手段によって求められた前記白と類推され
る画素の有彩色度に応じて前記第１の特性データと前記
第２の特性データとを組み合わせる手段、 明るさと色味とが所定の状態になるように、前記組み
合わせる手段によって組み合わされたデータに従って前
記複数色成分のカラー画像データを処理する処理手段と
を有することを特徴とする。
また、請求項１の前記画像処理方法をマイクロコンピ
ュータによって実行することを特徴とする。
ュータによって実行することを特徴とする。
第１図は、本発明実施例の回路ブロツク図である。ま
ず、第１図の動作の説明をする。SV（スチルビデオ）カ
メラ、または、SVで撮影した画像を記憶しているSVフロ
ツピーから画像信号をとり込み、アナログデコーダ１に
入れる。ここで、Ｒ（赤）,G（緑）,B（青）信号のデジ
タル信号からアナログ信号への変換とAGC（自動ゲイン
調整回路）によるアナログ信号のレベルの補正を行う。
ここで、アナログ信号のレベル補正を行うのは、次に行
うデジタル信号での補正を行いやすくする前処理のため
である。
ず、第１図の動作の説明をする。SV（スチルビデオ）カ
メラ、または、SVで撮影した画像を記憶しているSVフロ
ツピーから画像信号をとり込み、アナログデコーダ１に
入れる。ここで、Ｒ（赤）,G（緑）,B（青）信号のデジ
タル信号からアナログ信号への変換とAGC（自動ゲイン
調整回路）によるアナログ信号のレベルの補正を行う。
ここで、アナログ信号のレベル補正を行うのは、次に行
うデジタル信号での補正を行いやすくする前処理のため
である。
次に、A/D（アナログ／デジタル）コンバータ２でデ
ジタル化され、メモリ３または８にとり込まれる。
ジタル化され、メモリ３または８にとり込まれる。
CPU7は、メモリ内の画像データからＮ点（１≦Ｎ≦全
画素数）を取り込みながらデータを処理し、CPU（中央
処理部）７が最適な補正テーブルをROM（固定メモリ）1
3から選択して、補正テーブル４または９に設定する。
補正テーブル４には第４図の（１）〜（６）の曲線から
１本、補正テーブル９には第３図の（１）〜（６）の中
から１本選んで設定する。
画素数）を取り込みながらデータを処理し、CPU（中央
処理部）７が最適な補正テーブルをROM（固定メモリ）1
3から選択して、補正テーブル４または９に設定する。
補正テーブル４には第４図の（１）〜（６）の曲線から
１本、補正テーブル９には第３図の（１）〜（６）の中
から１本選んで設定する。
次に、補正テーブルの選択について説明する。第２図
が、補正テーブルの第３図の傾きを求める図であり、第
５図が補正テーブルの傾きをもとめるフロチヤート図で
ある。
が、補正テーブルの第３図の傾きを求める図であり、第
５図が補正テーブルの傾きをもとめるフロチヤート図で
ある。
まず、CPU7はメモリ３内の画像データＮコを順次取り
込みながら（ステツプS1）、R,G,Bの信号値Ri,Gi,Bi
（ｉ番目の画素データで１≦ｉ≦Ｎ）の中で信号値が飽
和していない（例えば、画像データが８ビツトの時、真
白を255、黒を０とすると、飽和していないというの
は、255でないこと）画素データを取り出す。これは、R
i,Gi,Biのうち１つでも飽和していると、原データのカ
ラーバランスからずれたデータとなっているので、カラ
ーバランスを正確に判定することができないためであ
る。
込みながら（ステツプS1）、R,G,Bの信号値Ri,Gi,Bi
（ｉ番目の画素データで１≦ｉ≦Ｎ）の中で信号値が飽
和していない（例えば、画像データが８ビツトの時、真
白を255、黒を０とすると、飽和していないというの
は、255でないこと）画素データを取り出す。これは、R
i,Gi,Biのうち１つでも飽和していると、原データのカ
ラーバランスからずれたデータとなっているので、カラ
ーバランスを正確に判定することができないためであ
る。
取り込んだ信号値の中でRiとGiとBiの中の最小値がＮ
個の画素の中でもっとも大きな画素のR,G,B成分をRMAX,
GMAX,BMAXとする（ステップS2）。ここで各画素のデー
タRi,Gi,Biの最小値がＮ個の画素の中でもっとも大きな
画素とは画面の中でもっとも明るく、画像中のもっとも
明るく、白っぽい画素であると推定できる。したがっ
て、RMAX,GMAX,BMAXは、SV画像中の白を表わす画像のR
i,Gi,Bi成分と考えられる。RMAX,GMAX,BMAXの最大値をD
MAXとし、最大値と最小値との差をDSAとする（ステップ
S3）。DMAXは画面中もっとも明るく白っぽい画素である
と推定できる画素のRi,Gi,Biの最大値を示す。DSA＝０
であれば白と思われる画素のカラーバランス（ホワイト
バランス）がとれていることになるが、DSA≠０でない
時はDSA＝０になるような補正が必要である。
個の画素の中でもっとも大きな画素のR,G,B成分をRMAX,
GMAX,BMAXとする（ステップS2）。ここで各画素のデー
タRi,Gi,Biの最小値がＮ個の画素の中でもっとも大きな
画素とは画面の中でもっとも明るく、画像中のもっとも
明るく、白っぽい画素であると推定できる。したがっ
て、RMAX,GMAX,BMAXは、SV画像中の白を表わす画像のR
i,Gi,Bi成分と考えられる。RMAX,GMAX,BMAXの最大値をD
MAXとし、最大値と最小値との差をDSAとする（ステップ
S3）。DMAXは画面中もっとも明るく白っぽい画素である
と推定できる画素のRi,Gi,Biの最大値を示す。DSA＝０
であれば白と思われる画素のカラーバランス（ホワイト
バランス）がとれていることになるが、DSA≠０でない
時はDSA＝０になるような補正が必要である。
次に、Ｎコの画像データのRi,Gi,Biのそれぞれの平均
値AVER,AVEG,AVEBを求める。そして、AVER,AVEG,AVEBの
最大値をAVEMAX、最大値と最小値の差をAVESAとする
（ステツプS4）。AVEMAXは平均的な画素データのR,G,B
成分の中で最もうすい成分である。AVESA＝０であれ
ば、SV画像の平均濃度が無彩色になり、ある程度カラー
バランスがとれていることを表わしている。これは、透
過フイルムを銀塩プリントする時に用いられるエバンス
の定理をSV画像に応用したものである。AVESA＝０でな
ければ、カラーバランスがズレているので、AVESA＝０
にする補正が必要である。
値AVER,AVEG,AVEBを求める。そして、AVER,AVEG,AVEBの
最大値をAVEMAX、最大値と最小値の差をAVESAとする
（ステツプS4）。AVEMAXは平均的な画素データのR,G,B
成分の中で最もうすい成分である。AVESA＝０であれ
ば、SV画像の平均濃度が無彩色になり、ある程度カラー
バランスがとれていることを表わしている。これは、透
過フイルムを銀塩プリントする時に用いられるエバンス
の定理をSV画像に応用したものである。AVESA＝０でな
ければ、カラーバランスがズレているので、AVESA＝０
にする補正が必要である。
白レベルの各成分の中の最大値DMAX、全画像データの
Ri,Gi,Biのそれぞれの平均値の中の最大値AVEMAX、白レ
ベルの有彩色度DSA、全画像データの平均値の有彩色度A
VESAについてのメンバーシツプ関数は第２図に示す１−
a,1−b,1−c,1−ｄである。メンバ−シツプ関数１−a,1
−b,1−c,1−ｄはそれぞれテーブルとしてROM13にあら
かじめ登録されている。
Ri,Gi,Biのそれぞれの平均値の中の最大値AVEMAX、白レ
ベルの有彩色度DSA、全画像データの平均値の有彩色度A
VESAについてのメンバーシツプ関数は第２図に示す１−
a,1−b,1−c,1−ｄである。メンバ−シツプ関数１−a,1
−b,1−c,1−ｄはそれぞれテーブルとしてROM13にあら
かじめ登録されている。
CPU7は１−ａにより白レベルの最大値DMAXから明るさ
補正の白レベル依存度WDMAXのグレードを求める（ステ
ツプS5）。白レベルの最大値DMAXの値が大きければ、全
画像データの平均値よりも白レベルを重視して明るさ補
正することを意味している。すなわち、DMAXが大きいと
いうことは、白を表わすと判断した画素が、実際に白い
近い画素であったということを意味する。逆に、DMAXが
小さいということは、白を表わすと判断した画素が、実
際は白から遠い画素であったということを意味する。し
たがって、Ｎコの画像データから抽出した白レベルを重
視することはできないことになる。
補正の白レベル依存度WDMAXのグレードを求める（ステ
ツプS5）。白レベルの最大値DMAXの値が大きければ、全
画像データの平均値よりも白レベルを重視して明るさ補
正することを意味している。すなわち、DMAXが大きいと
いうことは、白を表わすと判断した画素が、実際に白い
近い画素であったということを意味する。逆に、DMAXが
小さいということは、白を表わすと判断した画素が、実
際は白から遠い画素であったということを意味する。し
たがって、Ｎコの画像データから抽出した白レベルを重
視することはできないことになる。
次に１−ｂにより、平均最大値AVEMAXから明るさ補正
度WAVEのグレードを求める（ステツプS6）。平均最大値
AXEMAXの値が中心よりも小さく、または、大きくなるほ
ど、明るさ補正を行う度合いが少なくなることを意味し
ている。すなわち、入力した画像がもともと暗い場合
に、画像を明るくする補正を行ってしまうと、入力した
画像の特性を必要以上に変更してしまうことになる。し
たがって、本実施例では、AVEMAXがステツプS6のD1以下
の場合は徐々に明るさ補正度WAVEを小さくしている。一
方、入力した画像がもともと明るい場合にはそれ以上明
るくする必要はないので、AVEMAXがD2以上の場合は明る
さ補正度WAVEを徐々に小さくしている。
度WAVEのグレードを求める（ステツプS6）。平均最大値
AXEMAXの値が中心よりも小さく、または、大きくなるほ
ど、明るさ補正を行う度合いが少なくなることを意味し
ている。すなわち、入力した画像がもともと暗い場合
に、画像を明るくする補正を行ってしまうと、入力した
画像の特性を必要以上に変更してしまうことになる。し
たがって、本実施例では、AVEMAXがステツプS6のD1以下
の場合は徐々に明るさ補正度WAVEを小さくしている。一
方、入力した画像がもともと明るい場合にはそれ以上明
るくする必要はないので、AVEMAXがD2以上の場合は明る
さ補正度WAVEを徐々に小さくしている。
更に、１−ｃにより白レベルの有彩色度DSAからカラ
ーバランス補正の白レベル依存度WDSAのグレードを求め
る（ステツプS7）。白レベルの有彩色度DSAの値が大き
くなれば白レベルのつもりが、白でなかった可能性が出
てくるので、カラーバランス補正に使うデータは白レベ
ルよりも全画像データの平均値を重視することを意味し
ている。次に、２−ｄにより、全画像データの平均値の
有彩色度AVESAからカラーバランス補正度WSAのグレード
を求める（ステツプS8）。平均値の有彩色度AVESAの値
が大きくなると、もともとエバンスの定理からはずれて
いる画像である可能性があるので、カラーバランス補正
を行う度合いが少なくなること意味する。
ーバランス補正の白レベル依存度WDSAのグレードを求め
る（ステツプS7）。白レベルの有彩色度DSAの値が大き
くなれば白レベルのつもりが、白でなかった可能性が出
てくるので、カラーバランス補正に使うデータは白レベ
ルよりも全画像データの平均値を重視することを意味し
ている。次に、２−ｄにより、全画像データの平均値の
有彩色度AVESAからカラーバランス補正度WSAのグレード
を求める（ステツプS8）。平均値の有彩色度AVESAの値
が大きくなると、もともとエバンスの定理からはずれて
いる画像である可能性があるので、カラーバランス補正
を行う度合いが少なくなること意味する。
更に、CPU7は、白レベル依存度WDSAにより、白レベル
を使ってカラーバランス補正を行う割合と平均値を使っ
てカラーバランス補正を行う割合を演算する。更に、そ
れらの和によってカラーバランス補正比率を求める（ス
テツプS9）。ステツプS9において、DMAX/RMAXは白レベ
ルのＲ成分に基づく補正項であり、AVEMAX/AVERは平均
値のＲ成分に基づく補正項である。そして、それぞれに
依存度WDSA,（１−WDSA）の重みをかけて加算すること
によりBALRを求める。BALG,BALBについても同様であ
る。
を使ってカラーバランス補正を行う割合と平均値を使っ
てカラーバランス補正を行う割合を演算する。更に、そ
れらの和によってカラーバランス補正比率を求める（ス
テツプS9）。ステツプS9において、DMAX/RMAXは白レベ
ルのＲ成分に基づく補正項であり、AVEMAX/AVERは平均
値のＲ成分に基づく補正項である。そして、それぞれに
依存度WDSA,（１−WDSA）の重みをかけて加算すること
によりBALRを求める。BALG,BALBについても同様であ
る。
但し、カラーバランス比率BALR,BALG,BALBは、どれか
１になる必要があるので正規化する（ステツプS10）。
更に、カラーバランス補正度WSAからカラーバランス補
正量を求める（ステツプS11）。
１になる必要があるので正規化する（ステツプS10）。
更に、カラーバランス補正度WSAからカラーバランス補
正量を求める（ステツプS11）。
一方、明るさ補正の場合は、CPU7は、明るさ補正の白
レベル依存度WDMAXから白レベルを使って明るさ補正を
する割合と平均値を使って明るさ補正する割合、すなわ
ち、明るさ補正比率AEを求める。更に、明るさ補正度WA
VEから明るさ補正量WAEを求める。ここでは、白レベル
を表わすDMAXが255に、全画素の平均値が127（すなわち
255/2）に対応するようにする。そして、白レベルおよ
び平均レベルのそれぞれに基づく補正量に依存度WDMAX,
（１−WDMAX）の重みをかけて明るさ補正量WAEを求め
る。
レベル依存度WDMAXから白レベルを使って明るさ補正を
する割合と平均値を使って明るさ補正する割合、すなわ
ち、明るさ補正比率AEを求める。更に、明るさ補正度WA
VEから明るさ補正量WAEを求める。ここでは、白レベル
を表わすDMAXが255に、全画素の平均値が127（すなわち
255/2）に対応するようにする。そして、白レベルおよ
び平均レベルのそれぞれに基づく補正量に依存度WDMAX,
（１−WDMAX）の重みをかけて明るさ補正量WAEを求め
る。
そして、明るさ補正量WAEとカラーバランス補正量の
積により最終的に求まるカラーバランスと明るさの補正
量γR,RG,γＢが第３図の傾きを表わしている。CPU7は
第３図の（１）〜（８）のうち近い傾きをR,G,Bそれぞ
れについて選択し、補正テーブル９に設定する。（１）
〜（８）に対応して第４図のテーブルも選択され補正テ
ーブル４に設定する。
積により最終的に求まるカラーバランスと明るさの補正
量γR,RG,γＢが第３図の傾きを表わしている。CPU7は
第３図の（１）〜（８）のうち近い傾きをR,G,Bそれぞ
れについて選択し、補正テーブル９に設定する。（１）
〜（８）に対応して第４図のテーブルも選択され補正テ
ーブル４に設定する。
以上のようにして補正テーブル４と９が設定される。
補正テーブルが設定されたあとの処理について説明す
る。補正テーブル４が設定されるとメモリ３のSV画像
は、補正テーブル４でデガンマ処理（SV信号を2.2乗す
る）と濃度変換（対数変換）処理がカラーバランス、明
るさ補正も含め同時に行われる。次のマスキング処理で
色のにごり取り及び下色除去等の処理が行われ、YMCBk
に（イエロー，マゼンダ，シアン，ブラツク）の信号が
得られてプリンター６に出力される。プリンター６は電
子写真方式でも、インクジエツト方式でも熱転写方式で
もよい。また、補正テーブル９が設定されるとメモリ８
の画像データは補正テーブル９によりカラーバランス及
び明るさ補正が行われる。そして、D/Aコンバータ10で
アナログ信号にされてから、アナログエンコーダ11でモ
ニター用の信号に変換されカラーモニタ12で表示され
る。
補正テーブルが設定されたあとの処理について説明す
る。補正テーブル４が設定されるとメモリ３のSV画像
は、補正テーブル４でデガンマ処理（SV信号を2.2乗す
る）と濃度変換（対数変換）処理がカラーバランス、明
るさ補正も含め同時に行われる。次のマスキング処理で
色のにごり取り及び下色除去等の処理が行われ、YMCBk
に（イエロー，マゼンダ，シアン，ブラツク）の信号が
得られてプリンター６に出力される。プリンター６は電
子写真方式でも、インクジエツト方式でも熱転写方式で
もよい。また、補正テーブル９が設定されるとメモリ８
の画像データは補正テーブル９によりカラーバランス及
び明るさ補正が行われる。そして、D/Aコンバータ10で
アナログ信号にされてから、アナログエンコーダ11でモ
ニター用の信号に変換されカラーモニタ12で表示され
る。
このように、本実施例では、カラーバランスを補正す
るために、サンプリングした画像データの平均レベルと
白レベルを検出している。そして、白レベルのカラーバ
ランスを判断する。白レベルの有彩色度が高ければ、白
レベルを正確に検出することができなかったことになる
ので、平均レベルのカラーバランスを重視して、全画像
データのカラーバランスの補正を行う。一方、白レベル
の有彩色度が低ければ、白レベルを正確に検出すること
ができたことになるので、白レベルのカラーバランスを
重視して全画像データのカラーバランスの補正を行う。
例えば、青空に白い雲が浮かんでいるような画像は、平
均レベルのカラーバランスは青にかたよったものになる
が、白レベルのカラーバランスにもとづいて、正確なカ
ラーバランス補正を行うことができる。
るために、サンプリングした画像データの平均レベルと
白レベルを検出している。そして、白レベルのカラーバ
ランスを判断する。白レベルの有彩色度が高ければ、白
レベルを正確に検出することができなかったことになる
ので、平均レベルのカラーバランスを重視して、全画像
データのカラーバランスの補正を行う。一方、白レベル
の有彩色度が低ければ、白レベルを正確に検出すること
ができたことになるので、白レベルのカラーバランスを
重視して全画像データのカラーバランスの補正を行う。
例えば、青空に白い雲が浮かんでいるような画像は、平
均レベルのカラーバランスは青にかたよったものになる
が、白レベルのカラーバランスにもとづいて、正確なカ
ラーバランス補正を行うことができる。
平均レベルと白レベルのいずれを重視すべきかについ
ては、種々の画像についての補正を実験的に行うことに
より、経験則から求めることができる。そして、ROM13
にあらかじめ登録しておく。
ては、種々の画像についての補正を実験的に行うことに
より、経験則から求めることができる。そして、ROM13
にあらかじめ登録しておく。
第３図，第４図の補正テーブル（１）〜（６）の中か
ら１つ選択したが、これはCPU7でγR,γG,γＢの値から
作成してもよいし、また選択するテーブルの数を必要に
応じて増減させてもよい。また、明るさの補正を平均値
を使って補正したが、最大R,G,B値を使うことも考えら
れるし、両方を組合せることも考えられる。また、カラ
ーバランスの補正の仕方も最大R,G,B値を優先させた
が、優先のさせ方をかえることも考えられる。
ら１つ選択したが、これはCPU7でγR,γG,γＢの値から
作成してもよいし、また選択するテーブルの数を必要に
応じて増減させてもよい。また、明るさの補正を平均値
を使って補正したが、最大R,G,B値を使うことも考えら
れるし、両方を組合せることも考えられる。また、カラ
ーバランスの補正の仕方も最大R,G,B値を優先させた
が、優先のさせ方をかえることも考えられる。
また、第５図のように補正テーブル20をメモリの前に
つけて、１度、補正テーブルをγＲ＝γＧ＝γＢ＝１の
テーブルにしておく。そして、メモリに取り込んで、カ
ラーバランス及び明るさを第４図の処理で調べ、求めた
γＲγＧγＢから補正テーブル20に設定する。その後、
もう一度SVカメラまたはSVフロツピーから画像をとり込
み、補正テーブル20によりカラーバランス及び明るさ補
正された画像がメモリに取り込まれるようにしてもよ
い。
つけて、１度、補正テーブルをγＲ＝γＧ＝γＢ＝１の
テーブルにしておく。そして、メモリに取り込んで、カ
ラーバランス及び明るさを第４図の処理で調べ、求めた
γＲγＧγＢから補正テーブル20に設定する。その後、
もう一度SVカメラまたはSVフロツピーから画像をとり込
み、補正テーブル20によりカラーバランス及び明るさ補
正された画像がメモリに取り込まれるようにしてもよ
い。
また、明るさが暗いものだけを明るくする処理をして
いるが、明るすぎるものを正常な明るさにもどすような
補正の仕方を付加することも可能である。
いるが、明るすぎるものを正常な明るさにもどすような
補正の仕方を付加することも可能である。
また、画像データの発生源はSVにかぎらず、CCD（蓄
積電荷素子）ラインスキヤナや大容量の半導体メモリで
あっても、同様にカラーバランス、明るさの補正を行う
ことができる。
積電荷素子）ラインスキヤナや大容量の半導体メモリで
あっても、同様にカラーバランス、明るさの補正を行う
ことができる。
このように、本実施例は、SVカメラまたはフロツピー
からメモリに取り込まれたR,G,B画像信号から平均値と
白レベルと思われるR,G,B信号を求め、更に、平均値及
び白レベルのR,G,B値から得られる特性値からあらかじ
め用意したメンバーシツプ関数を使ってグレードを求
め、グレードに応じて画像の明るさ補正及びカラーバラ
ンス補正を行うようにしたものである。SVカメラのメー
カーの違いや機種の違いで発生するカラーバランスのズ
レや録画レベル（明るさ）の違いを補正できる。更に、
補正のしすぎを防止し、入力画像のレベルの少しの違い
によって補正がかかったりかからなかったりするといっ
た極端な補正が起きないようにする効果がある。したが
て、補正のされ方がより自然に行われる効果がある。
からメモリに取り込まれたR,G,B画像信号から平均値と
白レベルと思われるR,G,B信号を求め、更に、平均値及
び白レベルのR,G,B値から得られる特性値からあらかじ
め用意したメンバーシツプ関数を使ってグレードを求
め、グレードに応じて画像の明るさ補正及びカラーバラ
ンス補正を行うようにしたものである。SVカメラのメー
カーの違いや機種の違いで発生するカラーバランスのズ
レや録画レベル（明るさ）の違いを補正できる。更に、
補正のしすぎを防止し、入力画像のレベルの少しの違い
によって補正がかかったりかからなかったりするといっ
た極端な補正が起きないようにする効果がある。したが
て、補正のされ方がより自然に行われる効果がある。
＜発明の効果＞ 本発明によれば、白レベルのカラーバランスに関する
特性データと平均レベルのカラーバランスに関する特性
データとを、白と類推される点の有彩色度に応じて組み
合わせて複数色成分のカラー画像データを処理している
ので、明るさと色味に関する処理を一度にでき、明るさ
と色味が共に補正された画像を簡単に得ることができ
る。
特性データと平均レベルのカラーバランスに関する特性
データとを、白と類推される点の有彩色度に応じて組み
合わせて複数色成分のカラー画像データを処理している
ので、明るさと色味に関する処理を一度にでき、明るさ
と色味が共に補正された画像を簡単に得ることができ
る。
第１図は本発明実施例の回路ブロツク図、 第２図は本実施例の処理を表わす模式図、 第３図，第４図はROM13にはいっている補正テーブルの
図、 第５図は本発明実施例のフローチヤート図、 第６図は本発明の他の実施例の回路ブロツク図である。 ４は補正テーブル、６はプリンター、７はCPU、９は補
正テーブル、12はカラーモニター、13はROMである。
図、 第５図は本発明実施例のフローチヤート図、 第６図は本発明の他の実施例の回路ブロツク図である。 ４は補正テーブル、６はプリンター、７はCPU、９は補
正テーブル、12はカラーモニター、13はROMである。
Claims (3)
- 【請求項１】処理すべき複数色成分のカラー画像データ
から白レベルのカラーバランスに関する第１の特性デー
タと平均レベルのカラーバランスに関する第２の特性デ
ータと白と類推される画素の有彩色度を求め、前記白と
類推される画素の有彩色度に応じて前記第１の特性デー
タと前記第２の特性データとを組み合わせ、明るさと色
味とが所定の状態になるように前記組み合わせたデータ
に従って前記複数色成分のカラー画像データを処理する
ことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】処理すべき複数色成分のカラー画像データ
を入力する入力手段、 前記入力手段により入力したカラー画像データから白レ
ベルのカラーバランスに関する第１の特性データと平均
レベルのカラーバランスに関する第２の特性データと白
と類推される画素の有彩色度を求める手段、 前記求める手段によって求められた前記白と類推される
画素の有彩色度に応じて前記第１の特性データと前記第
２の特性データとを組み合わせる手段、 明るさと色味とが所定の状態になるように、前記組み合
わせる手段によって組み合わされたデータに従って前記
複数色成分のカラー画像データを処理する処理手段とを
有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項３】前記画像処理方法をマイクロコンピュータ
によって実行することを特徴とする請求項１の画像処理
方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1117020A JP3058170B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 画像処理装置又は方法 |
| EP90304683A EP0395452B1 (en) | 1989-04-28 | 1990-04-30 | Image processing apparatus |
| DE69030984T DE69030984T2 (de) | 1989-04-28 | 1990-04-30 | Bildverarbeitungsgerät |
| US08/340,881 US5696840A (en) | 1989-04-28 | 1994-11-15 | Image processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1117020A JP3058170B2 (ja) | 1989-05-10 | 1989-05-10 | 画像処理装置又は方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02295393A JPH02295393A (ja) | 1990-12-06 |
| JP3058170B2 true JP3058170B2 (ja) | 2000-07-04 |
Family
ID=14701458
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1117020A Expired - Fee Related JP3058170B2 (ja) | 1989-04-28 | 1989-05-10 | 画像処理装置又は方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3058170B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101829013B1 (ko) | 2017-11-29 | 2018-03-29 | (주)비앤케이 | 제본용 결속구 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2566425B2 (ja) * | 1987-10-27 | 1996-12-25 | キヤノン株式会社 | 撮像装置 |
-
1989
- 1989-05-10 JP JP1117020A patent/JP3058170B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101829013B1 (ko) | 2017-11-29 | 2018-03-29 | (주)비앤케이 | 제본용 결속구 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02295393A (ja) | 1990-12-06 |
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Legal Events
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