JP3066919B2 - 画像処理方法及びこれを用いたシステム - Google Patents
画像処理方法及びこれを用いたシステムInfo
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は例えば眼底カメラで得ら
れる眼底画像、あるいはリモートセンシング画像等のシ
ェーディング補正の画像処理の技術に関する。
れる眼底画像、あるいはリモートセンシング画像等のシ
ェーディング補正の画像処理の技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】眼底画像等の医療画像、あるいはリモー
トセンシング画像等において、画像中に暗い領域、所謂
シェーディングが部分的に存在するとき、該シェーディ
ングを補正して全体的に均一に明るい画像に補正して出
力することが望ましい。このため、従来は入力画像を平
滑化処理したボケ画像をシェーディング補正用マスク画
像として、入力画像との比すなわち比画像を得てシェー
ディング補正を行なっていた。あるいは撮像光学系に応
じた一定のシェーディング補正用マスク画像を用意し
て、入力画像との比画像を得てシェーディングを行なっ
ていた。この方式は特願平１−１９７６４５号、特願平
２−１９９７４９号等に提案されている。
トセンシング画像等において、画像中に暗い領域、所謂
シェーディングが部分的に存在するとき、該シェーディ
ングを補正して全体的に均一に明るい画像に補正して出
力することが望ましい。このため、従来は入力画像を平
滑化処理したボケ画像をシェーディング補正用マスク画
像として、入力画像との比すなわち比画像を得てシェー
ディング補正を行なっていた。あるいは撮像光学系に応
じた一定のシェーディング補正用マスク画像を用意し
て、入力画像との比画像を得てシェーディングを行なっ
ていた。この方式は特願平１−１９７６４５号、特願平
２−１９９７４９号等に提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】眼底画像等を撮影する
時、照明が適切でなかったりすると画像中に非常に暗い
部分が生じてしまう場合がある。この画像をデジタル化
すると暗い部分のデジタル値が表現可能な値の最小の一
定値となってしまうことがある。また逆に、画像中に非
常に明るい部分（眼底画像の場合は乳頭部分）がある場
合、この部分のデジタル値が表現可能な値の最大の一定
値となることがある。
時、照明が適切でなかったりすると画像中に非常に暗い
部分が生じてしまう場合がある。この画像をデジタル化
すると暗い部分のデジタル値が表現可能な値の最小の一
定値となってしまうことがある。また逆に、画像中に非
常に明るい部分（眼底画像の場合は乳頭部分）がある場
合、この部分のデジタル値が表現可能な値の最大の一定
値となることがある。
【０００４】これら両方の部分の値は適切なものではな
い。このため、画像にシェーディング補正を施しても、
この不適切な値を持つ部分では満足な結果が得られない
という課題がある。例えば、カラー画像を扱う場合に
は、色の性質を示すのに用いられる色相や彩度がこの部
分では現実的でない値になってしまう。
い。このため、画像にシェーディング補正を施しても、
この不適切な値を持つ部分では満足な結果が得られない
という課題がある。例えば、カラー画像を扱う場合に
は、色の性質を示すのに用いられる色相や彩度がこの部
分では現実的でない値になってしまう。
【０００５】本発明は上記課題を解決すべくなされたも
ので、情報欠落部分を持つカラー画像に対しても良質な
シェーディング補正画像が得られる画像処理の手法の提
供を目的とする。
ので、情報欠落部分を持つカラー画像に対しても良質な
シェーディング補正画像が得られる画像処理の手法の提
供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するためになされたものであり、請求項１に記載の画
像処理方法は、カラー画像中のいずれかの色においてデ
ジタルで表現可能な最大値又は最小値になっている部分
を情報欠落部分として検出する第１ステップと、検出さ
れた前記情報欠落部分を該情報欠落部分に対応する他の
色の情報に置き換えることで前記情報欠落部分を補間す
る第２ステップと、補間した画像のシェーディング補正
を行なう第３ステップと、を有することを特徴とする。
請求項４に記載の画像処理方法は、カラー画像中のいず
れかの色のおいてデジタルで表現可能な最大値又は最小
値になっている部分を情報欠落部分として検出する第１
ステップと、検出された前記情報欠落部分を情報が欠落
していない部分から推定されるデータにより補間する第
２ステップと、補間した画像のシェーディング補正を行
なう第３ステップと、を有することを特徴とする。請求
項８に記載の画像処理システムは、カラー画像を入力す
る入力手段と、前記入力手段により入力されたカラー画
像中のいずれかの色においてデジタルで表現可能な最大
値又は最小値になっている部分を情報欠落部分として検
出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記
情報欠落部分を該情報欠落部分に対応する他の色の情報
に置き換えることで前記情報欠落部分を補間する補間手
段と、前記補間手段により補間された画像のシェーディ
ング補正を行なう補正手段と、を有することを特徴とす
る。請求項１３に記載の画像処理システムは、カラー画
像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力され
たカラー画像中のいずれかの色のおいてデジタルで表現
可能な最大値又は最小値になっている部分を情報欠落部
分として検出する検出手段と、前記検出手段により検出
された前記情報欠落部分を情報が欠落していない部分か
ら推定されるデータにより補間する補間手段と、前記補
間手段により補間された画像のシェーディング補正を行
なう補正手段と、を有することを特徴とする。
決するためになされたものであり、請求項１に記載の画
像処理方法は、カラー画像中のいずれかの色においてデ
ジタルで表現可能な最大値又は最小値になっている部分
を情報欠落部分として検出する第１ステップと、検出さ
れた前記情報欠落部分を該情報欠落部分に対応する他の
色の情報に置き換えることで前記情報欠落部分を補間す
る第２ステップと、補間した画像のシェーディング補正
を行なう第３ステップと、を有することを特徴とする。
請求項４に記載の画像処理方法は、カラー画像中のいず
れかの色のおいてデジタルで表現可能な最大値又は最小
値になっている部分を情報欠落部分として検出する第１
ステップと、検出された前記情報欠落部分を情報が欠落
していない部分から推定されるデータにより補間する第
２ステップと、補間した画像のシェーディング補正を行
なう第３ステップと、を有することを特徴とする。請求
項８に記載の画像処理システムは、カラー画像を入力す
る入力手段と、前記入力手段により入力されたカラー画
像中のいずれかの色においてデジタルで表現可能な最大
値又は最小値になっている部分を情報欠落部分として検
出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記
情報欠落部分を該情報欠落部分に対応する他の色の情報
に置き換えることで前記情報欠落部分を補間する補間手
段と、前記補間手段により補間された画像のシェーディ
ング補正を行なう補正手段と、を有することを特徴とす
る。請求項１３に記載の画像処理システムは、カラー画
像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力され
たカラー画像中のいずれかの色のおいてデジタルで表現
可能な最大値又は最小値になっている部分を情報欠落部
分として検出する検出手段と、前記検出手段により検出
された前記情報欠落部分を情報が欠落していない部分か
ら推定されるデータにより補間する補間手段と、前記補
間手段により補間された画像のシェーディング補正を行
なう補正手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
【実施例】以下、本発明を眼科画像処理システムに適用
した実施例を説明する。勿論、これ以外の医療画像、あ
るいはリモートセンシング画像の処理システム等にも適
用可能であることは言うまでも無い。図１は眼底画像処
理システムの全体構成を示す。同図において、１は眼底
カメラ装置であり、内蔵するＣＣＤカメラによってカラ
ー眼底画像を撮影することができる。２はスライドスキ
ャナで、既に撮影された眼底写真を読取ってデジタル化
して入力する。３は様々な画像処理や解析診断、さらに
はシステム全体の制御を行なうコンピュータで、パーソ
ナルコンピュータやワークステーション等が用いられ
る。４は大量の画像データや出力結果を保存するための
光磁気ディスク等のメモリ装置、５はＣＲＴや液晶のカ
ラーディスプレイ、６はプリンタである。７はキーボー
ドやマウス等の入力デバイスであり、オペレータがシス
テムに様々な指示を与える。処理された画像は、カラー
ディスプレイ５上に様々な形態で表示出力、あるいはプ
リンタ６にてハードコピーをプリント出力する。医師は
それを見ながら診断を下すことができる。
した実施例を説明する。勿論、これ以外の医療画像、あ
るいはリモートセンシング画像の処理システム等にも適
用可能であることは言うまでも無い。図１は眼底画像処
理システムの全体構成を示す。同図において、１は眼底
カメラ装置であり、内蔵するＣＣＤカメラによってカラ
ー眼底画像を撮影することができる。２はスライドスキ
ャナで、既に撮影された眼底写真を読取ってデジタル化
して入力する。３は様々な画像処理や解析診断、さらに
はシステム全体の制御を行なうコンピュータで、パーソ
ナルコンピュータやワークステーション等が用いられ
る。４は大量の画像データや出力結果を保存するための
光磁気ディスク等のメモリ装置、５はＣＲＴや液晶のカ
ラーディスプレイ、６はプリンタである。７はキーボー
ドやマウス等の入力デバイスであり、オペレータがシス
テムに様々な指示を与える。処理された画像は、カラー
ディスプレイ５上に様々な形態で表示出力、あるいはプ
リンタ６にてハードコピーをプリント出力する。医師は
それを見ながら診断を下すことができる。
【０００８】眼底カメラ１のＣＣＤカメラで眼底を撮影
し、得られた眼底像をＡ／Ｄコンバータでデジタル化し
てメモリ装置４に格納、あるいは予め撮影した眼底写真
等をスライドスキャナ２で読み取ってメモリ装置４に格
納する。次にコンピュータ３において、カラー画像のシ
ェーディング補正を行なう。本実施例における処理の概
要は以下の通りである。まず、入力したカラー眼底画像
のＲＧＢ空間上で、情報が欠落している色に対して情報
が残っている色の情報を与えることによって情報の補間
を行なう。その後に、色相画像、明度画像、彩度画像か
ら成る色空間に変換し、この中の明度画像に対して濃淡
値の補正（シェーディング補正）を行ない、その後、Ｒ
ＧＢのカラー画像に逆変換を行なう。
し、得られた眼底像をＡ／Ｄコンバータでデジタル化し
てメモリ装置４に格納、あるいは予め撮影した眼底写真
等をスライドスキャナ２で読み取ってメモリ装置４に格
納する。次にコンピュータ３において、カラー画像のシ
ェーディング補正を行なう。本実施例における処理の概
要は以下の通りである。まず、入力したカラー眼底画像
のＲＧＢ空間上で、情報が欠落している色に対して情報
が残っている色の情報を与えることによって情報の補間
を行なう。その後に、色相画像、明度画像、彩度画像か
ら成る色空間に変換し、この中の明度画像に対して濃淡
値の補正（シェーディング補正）を行ない、その後、Ｒ
ＧＢのカラー画像に逆変換を行なう。
【０００９】図２は本実施例の画像処理の詳細なステッ
プを示すフローチャート図である。以下、図２のフロー
チャート図に従って処理手順を詳細に説明する。まずス
テップ１１で、画像メモリ５内からオリジナルの眼底カ
ラー画像Ａを画像プロセッサ４に読み込む。次にステッ
プ１２で、オリジナルの眼底カラー画像ＡのＲＧＢ各色
で入力した値が最大値または最小値となって情報が欠落
している部分を検出する。この検出した結果を検出結果
Ｂと呼ぶことにする。図３は入力眼底画像が強いシェー
ディングによりＢとＲの値が最小値となってしまってい
る例を示す。図３の（ａ）は入力眼底画像であり、図３
の（ｂ）はそのＲＧＢ成分を示す図である。
プを示すフローチャート図である。以下、図２のフロー
チャート図に従って処理手順を詳細に説明する。まずス
テップ１１で、画像メモリ５内からオリジナルの眼底カ
ラー画像Ａを画像プロセッサ４に読み込む。次にステッ
プ１２で、オリジナルの眼底カラー画像ＡのＲＧＢ各色
で入力した値が最大値または最小値となって情報が欠落
している部分を検出する。この検出した結果を検出結果
Ｂと呼ぶことにする。図３は入力眼底画像が強いシェー
ディングによりＢとＲの値が最小値となってしまってい
る例を示す。図３の（ａ）は入力眼底画像であり、図３
の（ｂ）はそのＲＧＢ成分を示す図である。
【００１０】ステップ１３では、カラー画像ＡのＲＧＢ
各色において検出結果Ｂの部分の色情報を補間する。こ
の補間した画像をＣと呼ぶことにする。具体的には図３
（ｃ）に示すように、情報欠落があるＧとＢの欠落部分
に対応するＲの情報を、ＲＧＢの距離を保ったままコピ
ーする。図の上では欠落した部分に対応するＲの信号を
下方に平行移動してコピーする。
各色において検出結果Ｂの部分の色情報を補間する。こ
の補間した画像をＣと呼ぶことにする。具体的には図３
（ｃ）に示すように、情報欠落があるＧとＢの欠落部分
に対応するＲの情報を、ＲＧＢの距離を保ったままコピ
ーする。図の上では欠落した部分に対応するＲの信号を
下方に平行移動してコピーする。
【００１１】ステップ１４では、カラー画像Ｃを色相画
像、明度画像、彩度画像から成る色空間に変換する。こ
の色空間はＨＳＩ、ＨＳＶ、ＨＳＬ、ＨＣＬなどと呼ば
れるが、ここではＨＳＶを用いて説明を行なう。Ｈは色
相、Ｓは彩度、Ｖは明度を表わす。この変換後の画像を
Ｄと呼ぶことにする。
像、明度画像、彩度画像から成る色空間に変換する。こ
の色空間はＨＳＩ、ＨＳＶ、ＨＳＬ、ＨＣＬなどと呼ば
れるが、ここではＨＳＶを用いて説明を行なう。Ｈは色
相、Ｓは彩度、Ｖは明度を表わす。この変換後の画像を
Ｄと呼ぶことにする。
【００１２】ステップ１５では、カラー画像Ｄの中で明
度を表わすＶに対し、濃淡値の補正すなわちシェーディ
ング補正を行なう。これは図５に示すように明度Ｖに対
してだけ操作を行ない、色相Ｈ、彩度Ｓはそのままの値
とする。この補正後のカラー画像をＥを呼ぶことにす
る。
度を表わすＶに対し、濃淡値の補正すなわちシェーディ
ング補正を行なう。これは図５に示すように明度Ｖに対
してだけ操作を行ない、色相Ｈ、彩度Ｓはそのままの値
とする。この補正後のカラー画像をＥを呼ぶことにす
る。
【００１３】具体的には、図４に示すように明度情報の
画像（ａ）に対して平滑化処理を行ないボケ画像（ｂ）
を生成する。次に画像（ａ）を画像（ｂ）で除算して両
者の比を計算して、不適切な照明の影響を除いた画像
（ｃ）を生成する。そして画像（ｃ）の各画素に一定の
値を掛けて、目的とする明度を持つ画像（ｄ）を得る。
掛ける値に応じて画像全体の明るさを自由に設定するこ
とができる。この補正画像をＥとする。なお濃淡値を補
正する方法は上記の方法には限らず、眼底カメラ等の撮
像光学系が既知である場合は、それに応じて補正する方
法でもかまわない。ステップ１５では図５に示すように
明度情報Ｖのみを補正して、色相Ｈ、彩度Ｓの各情報は
操作していないので、色相Ｈ、彩度Ｓの各情報には影響
を与えることがない。そしてステップ１６では、カラー
画像ＥをＲＧＢ色空間に逆変換してカラー画像をＦを得
る。ステップ１７では、補正されたカラー画像Ｆを出力
する。これはディスプレイ５やプリンタ６への画像出
力、メモリ装置４への格納などの操作を有する。
画像（ａ）に対して平滑化処理を行ないボケ画像（ｂ）
を生成する。次に画像（ａ）を画像（ｂ）で除算して両
者の比を計算して、不適切な照明の影響を除いた画像
（ｃ）を生成する。そして画像（ｃ）の各画素に一定の
値を掛けて、目的とする明度を持つ画像（ｄ）を得る。
掛ける値に応じて画像全体の明るさを自由に設定するこ
とができる。この補正画像をＥとする。なお濃淡値を補
正する方法は上記の方法には限らず、眼底カメラ等の撮
像光学系が既知である場合は、それに応じて補正する方
法でもかまわない。ステップ１５では図５に示すように
明度情報Ｖのみを補正して、色相Ｈ、彩度Ｓの各情報は
操作していないので、色相Ｈ、彩度Ｓの各情報には影響
を与えることがない。そしてステップ１６では、カラー
画像ＥをＲＧＢ色空間に逆変換してカラー画像をＦを得
る。ステップ１７では、補正されたカラー画像Ｆを出力
する。これはディスプレイ５やプリンタ６への画像出
力、メモリ装置４への格納などの操作を有する。
【００１４】本実施例によれば、部分的に情報が欠落し
た画像であっても適切な濃淡値の補正が可能で、その際
に色相、彩度の情報は変化しないため診断性の高い画像
を得ることができる。これに加えて、補正後の明るさを
自由に設定できるため、異なった照明で撮影した複数の
画像（例えば、撮影日時や撮影器械が異なる同一患者の
画像）を比較する時、それぞれの画像を同一の明るさに
なるように補正することができる。これによって医師は
より正確な診断を下すことができる。
た画像であっても適切な濃淡値の補正が可能で、その際
に色相、彩度の情報は変化しないため診断性の高い画像
を得ることができる。これに加えて、補正後の明るさを
自由に設定できるため、異なった照明で撮影した複数の
画像（例えば、撮影日時や撮影器械が異なる同一患者の
画像）を比較する時、それぞれの画像を同一の明るさに
なるように補正することができる。これによって医師は
より正確な診断を下すことができる。
【００１５】次に本発明の他の実施例として、前記図１
と同様の構成の眼科用システムに適用した例を示す。先
の実施例と同様に眼底画像を画像メモリ５に格納してか
ら、コンピュータ３において、カラー画像のシェーディ
ング補正を行なう。本実施例における処理の概要は以下
の通りである。まず、入力眼底画像を色相画像、明度画
像、彩度画像から成る色空間に変換する。そしてこの中
の明度画像に対して濃淡値の補正（シェーディング補
正）を行ない、又、情報欠落部分の色相・彩度の値を、
情報が欠落していない部分の色相・彩度から推定される
値（例えば平均値）を与えて補間する。その後、ＲＧＢ
のカラー画像に逆変換を行なう。
と同様の構成の眼科用システムに適用した例を示す。先
の実施例と同様に眼底画像を画像メモリ５に格納してか
ら、コンピュータ３において、カラー画像のシェーディ
ング補正を行なう。本実施例における処理の概要は以下
の通りである。まず、入力眼底画像を色相画像、明度画
像、彩度画像から成る色空間に変換する。そしてこの中
の明度画像に対して濃淡値の補正（シェーディング補
正）を行ない、又、情報欠落部分の色相・彩度の値を、
情報が欠落していない部分の色相・彩度から推定される
値（例えば平均値）を与えて補間する。その後、ＲＧＢ
のカラー画像に逆変換を行なう。
【００１６】処理の詳細を図６のフローチャート図に示
す。図６のフローチャート図において、ステップ２１と
ステップ１１、ステップ２２とステップ１２、ステップ
２３とステップ１４、ステップ２６とステップ１５、ス
テップ２７とステップ１６、ステップ２８とステップ１
７とが対応しており同様の処理を行なう。
す。図６のフローチャート図において、ステップ２１と
ステップ１１、ステップ２２とステップ１２、ステップ
２３とステップ１４、ステップ２６とステップ１５、ス
テップ２７とステップ１６、ステップ２８とステップ１
７とが対応しており同様の処理を行なう。
【００１７】本実施例では、先の実施例でのステップ１
３の処理（ＲＧＢの情報補間）を行なわないので、図７
に示すように色相Ｈ、彩度Ｓの情報の欠落した部分（検
出結果ｂ）が不適切な値となってしまう。そこで本実施
例ではステップ２４とステップ２５で、図７に示すよう
に、色相Ｈと彩度Ｓの画像に対して情報欠落部分に、推
定値として他の部分の平均値を与えて補間する。なお、
情報欠落部分に与える色相、彩度の推定値は平均値には
限らず、画像の性質に応じて色相や彩度を関数で近似し
た値を与えるようにしても良い。このような処理を行な
うことで、本実施例も先の実施例と同様の作用効果を得
ることができる。
３の処理（ＲＧＢの情報補間）を行なわないので、図７
に示すように色相Ｈ、彩度Ｓの情報の欠落した部分（検
出結果ｂ）が不適切な値となってしまう。そこで本実施
例ではステップ２４とステップ２５で、図７に示すよう
に、色相Ｈと彩度Ｓの画像に対して情報欠落部分に、推
定値として他の部分の平均値を与えて補間する。なお、
情報欠落部分に与える色相、彩度の推定値は平均値には
限らず、画像の性質に応じて色相や彩度を関数で近似し
た値を与えるようにしても良い。このような処理を行な
うことで、本実施例も先の実施例と同様の作用効果を得
ることができる。
【００１８】
【発明の効果】以上本発明によれば、部分的に情報が欠
落した画像に対しても、従来のシェーディング補正と同
様の濃淡値の補正が行なえ、良質な補正画像が得られ
る。
落した画像に対しても、従来のシェーディング補正と同
様の濃淡値の補正が行なえ、良質な補正画像が得られ
る。
【図１】実施例の眼底画像処理システムのシステム構成
図である。
図である。
【図２】実施例の画像処理手順を示すフローチャート図
である。
である。
【図３】入力眼底画像とそのＲＧＢ成分、及び補間した
ＲＧＢ成分の図である。
ＲＧＢ成分の図である。
【図４】濃淡値補正の説明図である。
【図５】カラー画像における濃淡値補正の説明図であ
る。
る。
【図６】他の実施例の画像処理手順のフローチャート図
である。
である。
【図７】ＨＳＶ画像上での補間の説明図である。
１ 眼底カメラ ２ スライドスキャナ ３ コンピュータ ４ メモリ装置 ５ ディスプレイ ６ プリンタ ７ 入力デバイス
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−162467（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−62175（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−84930（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−231930（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 A61B 3/14 G06T 5/00
Claims (18)
- 【請求項１】 カラー画像中のいずれかの色においてデ
ジタルで表現可能な最大値又は最小値になっている部分
を情報欠落部分として検出する第１ステップと、 検出された前記情報欠落部分を該情報欠落部分に対応す
る他の色の情報に置き換えることで前記情報欠落部分を
補間する第２ステップと、 補間した画像のシェーディング補正を行なう第３ステッ
プと、 を有することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 前記第３ステップは、原画像を平滑化し
てボケ画像を生成するステップと、前記原画像と前記ボ
ケ画像との比を計算するステップと、その結果に定数を
掛けるステップとを有することを特徴とする請求項１記
載の画像処理方法。 - 【請求項３】 前記画像は眼底画像であることを特徴と
する請求項１又は２記載の画像処理方法。 - 【請求項４】 カラー画像中のいずれかの色のおいてデ
ジタルで表現可能な最大値又は最小値になっている部分
を情報欠落部分として検出する第１ステップと、 検出された前記情報欠落部分を情報が欠落していない部
分から推定されるデータにより補間する第２ステップ
と、 補間した画像のシェーディング補正を行なう第３ステッ
プと、 を有することを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項５】 前記第２ステップは、色空間を変換した
画像において、色相・彩度の情報欠落部分に、情報が欠
落していない部分の色相・彩度から推定されるデータを
与えることを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。 - 【請求項６】 前記第３ステップは、原画像を平滑化し
てボケ画像を生成するステップと、前記原画像と前記ボ
ケ画像との比を計算するステップと、その結果に定数を
掛けるステップとを有することを特徴とする請求項４記
載の画像処理方法。 - 【請求項７】 前記画像は眼底画像であることを特徴と
する請求項４乃至６のいずれか記載の画像処理方法。 - 【請求項８】 カラー画像を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力されたカラー画像中のいずれか
の色においてデジタルで表現可能な最大値又は最小値に
なっている部分を情報欠落部分として検出する検出手段
と、 前記検出手段により検出された前記情報欠落部分を該情
報欠落部分に対応する他の色の情報に置き換えることで
前記情報欠落部分を補間する補間手段と、 前記補間手段により補間された画像のシェーディング補
正を行なう補正手段と、 を有することを特徴とする画像処理システム。 - 【請求項９】 前記補正手段は、原画像を平滑化してボ
ケ画像を生成し、前記原画像と前記ボケ画像との比を計
算し、その結果に定数を掛けることを特徴とする請求項
８記載の画像処理システム。 - 【請求項１０】 前記補正手段により補正した画像を出
力する出力手段を有することを特徴とする請求項８又は
９記載の画像処理システム。 - 【請求項１１】 前記出力手段は、ディスプレイあるい
はプリンタであることを特徴とする請求項１０記載の画
像処理システム。 - 【請求項１２】 前記画像は眼底画像であることを特徴
とする請求項８乃至１１のいずれか記載の画像処理シス
テム。 - 【請求項１３】 カラー画像を入力する入力手段と、 前記入力手段により入力されたカラー画像中のいずれか
の色のおいてデジタルで表現可能な最大値又は最小値に
なっている部分を情報欠落部分として検出する検出手段
と、 前記検出手段により検出された前記情報欠落部分を情報
が欠落していない部分から推定されるデータにより補間
する補間手段と、 前記補間手段により補間された画像のシェーディング補
正を行なう補正手段と、 を有することを特徴とする画像処理システム。 - 【請求項１４】 前記補間手段は、色空間を変換した画
像において、色相、彩度の情報欠落部分に、情報が欠落
していない部分の色相、彩度から推定される値を与える
ことを特徴とする請求項１３記載の画像処理システム。 - 【請求項１５】 前記補正手段は、原画像を平滑化して
ボケ画像を生成し、前記原画像と前記ボケ画像との比を
計算し、その結果に定数を掛けることを特徴とする請求
項１３又は１４記載の画像処理システム。 - 【請求項１６】 前記補正手段により補正した画像を出
力する出力手段を有することを特徴とする請求項１３乃
至１５のいずれか記載の画像処理システム。 - 【請求項１７】 前記出力手段は、ディスプレイあるい
はプリンタであることを特徴とする請求項１６記載の画
像処理システム。 - 【請求項１８】 前記画像は眼底画像であることを特徴
とする請求項１３乃至１７のいずれか記載の画像処理シ
ステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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