JP3865696B2 - Color conversion apparatus and color conversion method - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、プリンタやビデオプリンタ、スキャナも印刷関連等のフルカラー印刷関連機器、あるいはモニター等の表示装置等に使用するデータ処理に係わり、中でも複数の色データで表現する画像データを使用機器等に合わせて色変換処理する色変換装置および方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来の色変換装置および方法の一例が下記の特許文献1に記載されている。この従来の色変換装置および方法においては、第一の画像データを構成する第一の色データRi、Gi、Biの最小値αと最大値βを算出する手段と、第一の色データRi、Gi、Biと上記最小値αと最大値βを用いて色相データを算出する手段と、色相データを用いて色相データ間の第1の比較データを生成する手段と、第1の比較データを用いて色相データ間の第2の比較データを生成する手段と、色相データに基づいて演算を行う演算手段と、所定のマトリクス係数を発生する手段と、第1および第2の比較データと、演算手段からの出力と、色相データr、g、bと、上記マトリクス係数を用いて所定のマトリクス演算を行い、演算後の画像データを出力する手段と、出力された画像データに最小値αを加算して色変換された第二の画像データを合成して出力する手段を備える。
(特許文献1参照)
【0003】
【特許文献1】
特開2000−287074
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
従来の色変換装置または色変換方法において、色データに雑音成分が含まれる場合において、色データの彩度や明度を高めるような処理を行うと、雑音成分の影響を更に強調することになり、画像が非常に見づらいものとなるという問題があった。また、色データ中に含まれる雑音成分の影響を軽減するために、雑音除去手段を介して色データを色変換手段へと入力すると、雑音成分は除去されるものの、本来のデータの変化部分の変化も緩やかになり、画像のボケが発生するという問題点があった。
【0005】
以下、上記の点についてより詳しく説明する。色変換は、画像表示装置において所望の色再現を得るために行われるが、上記の所望の色再現には「忠実な色再現」と「好ましい色再現」とがある。「忠実な色再現」とは、実物の色に忠実な色再現であり、その実現方法としては、NTSCやsRGBなどの規格や標準の色空間を用いた色再現を行うことが考えられる。一方、「好ましい色再現」とは、人間の視覚特性や記憶色を考慮した、人間がより好ましいと感じる色再現であり、必ずしも「忠実な色再現」とは一致しない。テレビ画像などの動画の表示の際の色再現においては、「好ましい色再現」行われる場合が多い。人間の記憶色では、空の色や芝の緑など、実際の色よりも鮮やかな、彩度や明度の高い色として記憶される傾向がある。したがって、「好ましい色再現」を実現するにあたっては、色の彩度や明度が高くなるような色変換処理が入力された色データに対して行われる場合が多い。また、忠実な色再現においても、色の彩度や明度が高くなるような色変換処理が入力された色データに対して行われる場合が少なくない。これは、使用される画像表示手段の有する色再現範囲が狭いことに起因する。
【0006】
一方、画像表示装置などに入力される第一の色データは、カメラなどの色データ生成側で生成された本来の色データとは必ずしも一致しない。これは、色データが伝送される過程において、種々の雑音の影響を受けるためである。伝送路を介してカメラにより生成した本来の色データを伝送し、画像表示装置に入力する場合を考える。カメラから出力される本来の色データをRs、Gs、Bsとし、それぞれ赤、緑、青を表す色データとする。また、画像表示装置に入力される第一の色データをRi、Gi、Biとする。伝送路において雑音の影響がなく、伝送に際する送信、受信の手続きが正確に行われれば、Rs=Ri、Gs=Gi、Bs=Biとなるはずである。しかし、実際には伝送路においては雑音の影響を受けることが考えられる。雑音が各色データにおよぼす影響である雑音成分をそれぞれRn、Gn、Bnとすると、画像表示装置に入力される第一の色データRi、Gi、Biは、Ri=Rs+Rn、Gi=Gs+Gn、Bi=Bs+Bnと表すことができる。
【0007】
上記の画像表示装置に入力される第一の色データRi、Gi、Biに対して、「好ましい色再現」を実現するために色の彩度や明度が高くなるような色変換処理を行う場合、結果として本来の色データ成分の彩度や明度を高めるとともに、雑音成分の彩度や明度をも高めることになる。
【0008】
画素データに含まれる雑音成分が白色雑音による場合、雑音成分は低周波から高周波までの広い周波数範囲の成分を持つ。また、画素データに含まれる雑音成分が、特定の周波数に強い成分を持つ場合も考えられる。例えば、伝送時に用いられる搬送波の影響による雑音成分である場合、雑音成分は搬送波の周波数付近に強い成分を持つこととなる。
【0009】
雑音成分が特定の周波数に強い成分を持つ場合、雑音除去手段はその周波数成分を除去する(減衰させる)ようなフィルタとして構成することとなる。一方、画像データに含まれる雑音成分が白色雑音による場合には、雑音成分のうち特に視覚的に目立つ周波数成分を除去する(減衰させる)ようなフィルタとして構成することが有効となる。視覚的に目立つ周波数成分は、厳密には表示装置の画素間隔や鑑賞距離なども考慮に入れて特定されることとなるが、現状の画像表示装置においては、雑音成分のうち画像データの画素周波数に近い高い周波数成分が目立つ場合が多く見られる。これは、現状の画像表示装置の画素間隔では、隣り合う画素のデータが雑音成分の影響により頻繁に互いに関連性なく変化すると、人間には大きな雑音として感じられるものと考えられる。ここで、画素周波数とは、連続する各画素の画像データが例えば、0、1、0、1、0、...と変化する際の周波数を指し、画像データのクロック周波数の1/2となる。
【0010】
以上のように、雑音除去手段は、雑音成分の特性によりその構成が決定されることとなる。以下、画像データの画素周波数に近い高い周波数成分の雑音成分を除去する場合を例にとって述べることとする。この場合、入力されたデータ中の高周波成分を遮断または大きく減衰させ、低周波成分を透過するローパスフィルタによって雑音除去手段を構成し、雑音除去手段を介して第一の色データを色変換手段へと入力することにより、雑音成分の強調を軽減することが可能となる。しかし、この場合には第一の色データ中に含まれる雑音成分とともに、本来の色成分の高周波成分もまた遮断され、画像のボケが発生するという問題が発生する。例えば、画像データの画素周波数の1/8以上の周波数を持つ雑音成分を除去するようなフィルタとして雑音除去手段を構成した場合、本来の色成分についても画像データの画素周波数の1/8以上の周波数が除去され、画像のボケが発生することとなる。
一般には、本来の色成分のうち、雑音除去手段3にて除去した周波数成分が除去されることとなる。
【0011】
本発明の目的は、色データの彩度や明度を高めるような処理を行った場合においても、色データに含まれる雑音成分の影響を更に強調することなく、また、雑音成分の影響の抑制による画像のボケの発生も抑えることが可能な色変換装置及び方法を提供することにある。
【0012】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る色変換装置は、複数の第一の色データからなる画素毎の画像情報である第一の画像データを色変換して、複数の第二の色データからなる第二の画像データを求める色変換装置において、上記第一の画像データを用いて、当該第一の画像データの明度および彩度の少なくともいずれかを変換するための色補正量の算出を行う色補正量演算手段と、上記色補正量演算手段により算出された色補正量に含まれる雑音の除去を行って、雑音除去された色補正量を求める雑音除去手段と、上記第一の画像データに上記雑音除去された色補正量を加算して、上記第二の画像データを求める加算手段とを備えることを特徴とする。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
実施の形態1.
図1は、この発明の一実施形態による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【0014】
第一の色データRi、Gi、Biは色補正量生成手段1および色補正量加算手段2へと入力される。色補正量生成手段1は、雑音除去手段3および色補正量演算手段4を備え、第一の色データRi、Gi、Biは雑音除去手段3へと入力される。雑音除去手段3では、第一の色データ中の雑音成分を除去し、雑音除去された色データR2、G2、B2を出力する。雑音除去された色データR2、G2、B2は、色補正量演算手段4へと入力され、色補正量演算手段4で色補正量R1、G1、B1が算出される。色補正量加算手段2には、第一の色データRi、Gi、Biおよび色補正量R1、G1、B1が入力され、これらを加算することにより第二の色データRo、Go、Boが算出される。
なお、色補正量は、正の値を持つとは限らず、負の値を持つ場合もある。
【0015】
第一の色データは、伝送される過程において種々の雑音の影響を受けるため、画像生成の際に生成された本来の色データ成分と、その後の雑音の影響により発生した雑音成分より構成される。本来の色データをRs、Gs、Bsとし、それぞれ赤、緑、青を表す色データとする。また、第一の色データをRi、Gi、Biとする。雑音の影響がなければ、Rs=Ri、Gs=Gi、Bs=Biとなる。しかし、実際には雑音の影響を受けることになる。雑音が各色データにおよぼす影響である雑音成分をそれぞれRn、Gn、Bnとすると、画像表示装置に入力される第一の色データRi、Gi、Biは、Ri=Rs+Rn、Gi=Gs+Gn、Bi=Bs+Bnと表すことができる。すなわち、画像表示装置に入力される第一の色データRi、Gi、Biは、本来の色データ成分であるRs、Gs、Bsと、雑音成分であるRn、Gn、Bnとの和で表されることになる。
【0016】
従来の技術について述べたように、雑音除去手段3は、雑音成分の特性に応じてその構成が決定される。以下、画像データの画素周波数に近い高い周波数成分の雑音成分を除去する場合を例にとって述べることとする。この場合、入力されたデータ中の高周波成分を遮断または大きく減衰させ、低周波成分を透過するローパスフィルタによって雑音除去手段3を構成することができる。
より具体的には、画素周波数の約1/4.5以上、即ち画素データのクロック周波数の1/9以上の周波数成分を遮断又は大きく減衰させるローパスフィルタを用いることとする。
なお、構成が簡単なローパスフィルタとしては、連続する複数の画素の画像データの単純平均値を算出する構成が考えられる。このとき、フィルタ特性は、単純平均値の算出に用いる画素の数により決定されることになる。
【0017】
図2は、雑音除去手段3の部分的な構成、即ち色データRiよりR2を算出する部分の構成の一例を表すブロック図である。GiよりG2を算出する部分、BiよりB2を算出する部分も同様の構成とすることができる。図示のように、この雑音除去手段3は、複数のデータ格納部5a〜5hを含むデータシフト手段5と、重み付け加算手段6とを有する。
雑音除去手段3に入力された第一の色データRiは、データ格納部5aへと入力される。データ格納部5a〜5hは、互いに縦続接続されており、第一の色データが入力されるたびに、データ格納部5aのデータをデータ格納部5bへ、データ格納部5bのデータをデータ格納部5cへと、一斉にデータをシフトする。データ格納部5a〜5hに保持されるデータは、重み付け加算手段6へと入力される。
【0018】
重み付け加算手段6は、データ格納部5a〜5hからのデータに重み付け加算を施し、雑音除去された色データR2として出力する。重み付け加算手段6にて行われる重み付けを均等にすれば、即ち重み付係数を互いに同じ値にし、単純平均値を算出することになる。よって、雑音除去手段3により算出される雑音除去された色データR2は、下記式(1)にて表される。
【0019】
【数1】
【0020】
式(1)において、Ri[n]はn番目に入力された第一の色データを表し、関数fは重み付け加算を表す。
なお、雑音除去手段に最初のデータが入力されたときには、データ格納部5a〜5hには全て最初のデータと同一のデータが一斉に入力されるものとする。また、雑音除去手段に最後のデータが入力された後には、データ格納部5aには雑音除去手段に入力された最後のデータと同一のデータが入力され続けるものとする。
【0021】
図3は、本来の色データRs、Gs、Bsの一例を表す図である。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。また、赤を表すデータRsに注目するため、Rsの変化は特に太線にて示している。画素位置0から16、および43から63においてはRs=80、Gs=48、Bs=48であり、画素位置17から42においてはRs=160、Gs=48、Bs=48である。これは、画素位置17から42にその両側と比較して彩度、明度の高い赤色が存在することを意味する。ここで、彩度は色信号の最大値と最小値の差を最大値にて除したもので表すことができ、明度は色信号の最大値で表すことができる。これによると、画素位置0から16、および43から63における彩度は0.4、明度は80と表され、画素位置17から42における彩度は0.7、明度は160と表される。
【0022】
図4は、本来の色データRs、Gs、Bsに雑音Rn、Gn、Bnが付加された場合の色データ、すなわち雑音成分が存在する場合の画像表示装置に入力される第一の色データRi、Gi、Biの一例を表す図である。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。また、赤を表すデータRiに注目するため、Riの変化は特に太線にて示している。図中で矢印にて示しているのは、画素位置26および27のRiであり、それぞれ値は146、174である。画素位置26および27のRiは、本来は同じ値になるべきであり、値に相違があるのは雑音成分の影響である。この時、画素位置26および27においてGiは40、46であり、Biは38、60である。
【0023】
ここで、重み付け加算手段6において、単純平均値が算出されるものとする。図4に示した第一の色データRi、Gi、Biを入力として、図2を参照して説明した雑音除去手段3にて求められる雑音除去された色データR2、G2、B2を図5に示す。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。図5より、雑音除去された色データR2、G2、B2において、データの変化部分の変化も緩やかになっているものの、雑音成分も除去されている。
【0024】
色補正量演算手段4は、雑音除去された色データR2、G2、B2を用いて色補正量R1、G1、B1を算出し、算出した色補正量R1、G1、B1を色補正量加算手段2へと出力する。色補正量加算手段2には第一の色データRi、Gi、Biも入力され、色補正量加算手段2において、色補正量R1、G1、B1と加算されて第二の色データRo、Go、Boが算出される。
【0025】
色補正量演算手段4は、例えば少なくとも一つの色の明度及び彩度の少なくとも一つを高めるための補正量を求めるための演算を行うものであり、例えば下記の式(2)に示す線形演算により色補正量R1、G1、B1を求める。
【0026】
【数2】
【0027】
下記式(3)に示す係数は、式(2)に対して用いられる係数の一例である。
【0028】
【数3】
【0029】
上記式(3)に示す係数は、画像データの一つの特定の色である赤の明度、彩度を高めるような係数である。簡単化のため雑音除去された色データR2、G2、B2の値が、第一の色データRi、Gi、Biと同じ値を持つものとし、例えば、雑音除去された色データがR2=80、G2=48、B2=48である場合を考える。この時、R1=24、G1=0、B1=0となり、第二の色データはRo=R2+R1=104、Go=G2+G1=48、Bo=B2+B1=48となる。また、雑音除去された色データがR2=160、G2=48、B2=48の場合、R1=48、G1=0、B1=0となり、第二の色データはRo=R2+R1=208、Go=G2+G1=48、Bo=B2+B1=48となる。雑音除去された色データに対して、前者では彩度は0.4、明度は80となり、後者では彩度は0.7、明度は160となる。一方、第二の色データに対して、前者では彩度は0.54、明度は104となり、後者では彩度は0.77、明度は208となる。よって、色変換を行うことにより画像データの明度、彩度ともに高くなっている。
【0030】
図6は、第二の色データRo、Go、Boの一例を表す図であり、図4に示した第一の色データRi、Gi、Biを入力とし、式(3)に示す係数を用いた場合に算出される第二の色データである。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。また、赤を表すデータRoに注目するため、Roの変化は特に太線にて示している。図中で矢印にて示しているのは、画素位置26および27のRoであり、それぞれ値は193、220である。
【0031】
ここで、画素位置26および27における第二の色データRoの値の差は、220−193=27である。一方、画素位置26および27における第一の色データRiの値の差は、174−146=28である。画素位置26および27における第一の色データRiの値の差は、雑音成分の影響により生じたものである。
【0032】
よって、本実施の形態における色変換装置または色変換方法によれば、色データに含まれる雑音成分の影響を更に強調することなく、色データの彩度や明度を高めるような処理が行われている。画像データ中の雑音成分の影響が強調されると、画像表示装置に表示される画像は非常に見づらいものとなるが、本実施の形態における色変換装置または色変換方法においては、第二の色データにおける雑音成分の大きさは第一の色成分におけるものと同等となり、雑音成分の影響の増大を回避している。
【0033】
なお、上記の例では、色補正量演算手段4が一つの色である赤の明度、彩度を高めるような演算を行っているが、二つ以上の色の明度、彩度を高めるような色補正量演算を行うこととしても良い。また明度や彩度を高めるのではなく、逆に低めるような色補正を行う場合にも本発明を適用することができる。明度や彩度を低める場合には色補正量が負の値となる。
【0034】
本実施の形態における色変換装置または色変換方法において、その特徴は、色補正量生成手段1に雑音除去手段3を備え、色補正量生成手段1において色補正量算出及び雑音除去を行って色補正量を求めて色補正量加算手段2に供給し、色補正量加算手段2では、上記のような雑音除去を経た色補正量と、上記のような雑音除去を経ない第一の画像データとを加算して第二の画像データを求めることである。以下、その効果について、色補正量生成手段1に雑音除去手段3を備えない場合との比較により、さらに詳しく述べる。
【0035】
上記図1に示す色変換装置において、雑音除去手段3をR2=Ri、G2=Gi、B2=Biとなるように構成すれば、雑音除去手段3を備えない場合と同等となる。
【0036】
先程と同様に、図3にて示される本来の色データRs、Gs、Bsに雑音成分が付加された図4にて示される第一の色データRi、Gi、Biが入力される場合を考える。すなわち、画素位置26および27において、本来の色データはともにRs=160、Gs=48、Bs=48である。また、画素位置26および27において、第一の色データはRi=146、Gi=40、Bi=38、およびRi=174、Gi=46、Bi=60である。
【0037】
雑音除去手段3が設けられていないので、R2=Ri、G2=Gi、B2=Biが色補正演算手段4に入力される。色補正量演算手段4では、上記式(3)に示す係数を用いた上記式(2)に示すマトリクス演算により色補正量R1、G1、B1を求める。色補正量加算手段2は、第一の色データRi、Gi、Biと色補正量R1、G1、B1を加算して第二の色データRo、Go、Boを算出する。
【0038】
図7は、雑音除去手段3が設けられておらず、R2=Ri、G2=Gi、B2=Biとなる場合における第二の色データRo、Go、Boを表す図である。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。雑音除去手段3を備えた場合に得られる第二の色データRo、Go、Boを表す図6と比較すると、色変換処理により雑音成分もまた強調されていることが見て取れる。図中で矢印にて示しているのは、画素位置26および27の第二の色データRoであり、それぞれ値は189、226である。一方、画素位置26および27の第一の色データRiの値はそれぞれ146、174である。画素位置26および27の第一の色データRiの値の差は174−146=28であり、この値は本画素位置における第一の色データ中に含まれる雑音成分の大きさを表す。一方、画素位置26および27の第二の色データRoの値の差は226−189=37となり、値が大きくなっている。これは、第一の色データに含まれる雑音成分が強調されていることを表す。画像データ中の雑音成分Rn、Gn、Bnの影響を強調されると、画像表示装置に表示される画像は非常に見づらいものとなる。
【0039】
ここで、前述の通り、雑音除去手段3を備えた本実施の形態における色変換装置にて得られる画素位置26および27における第二の色データRoの値の差は27であり、雑音成分は強調されていない。
【0040】
第一の色データ中に含まれる雑音成分の影響を軽減する方法としては、雑音除去手段を介して第一の色データを色変換手段へと入力することも考えられる。図8は、雑音除去手段を付加した従来の色変換装置の一例を表すブロック図であり、雑音除去手段3を介して色変換手段7に第一の色データを入力するように構成されている。第一の色データRi、Gi、Biは雑音除去手段3へと入力される。雑音除去手段3では、第一の色データ中の雑音成分を除去し、雑音除去された色データR2、G2、B2を出力する。雑音除去された色データR2、G2、B2は、色変換手段7へと入力される。色変換手段7は、色補正量演算手段4と色補正量加算手段2を備える。色補正量演算手段4は、上述の場合と同様に、上記式(3)に示す係数を用いた上記式(2)に示すマトリクス演算により、雑音除去された色データR2、G2、B2より、色補正量R1、G1、B1を算出する。色補正量加算手段2は、雑音除去された色データR2、G2、B2と色補正量R1、G1、B1をそれぞれ加算し、第二の色データRo、Go、Boを算出する。よって、図8に示す色変換装置において、第二の色データRo、Go、Boは下記式(4)にて表される。
【0041】
【数4】
【0042】
雑音除去手段3は、上記図2を参照して説明した構成とすることができる。ここで、雑音除去手段3の重み付け加算手段6において、単純平均値が算出されるものとする。
【0043】
図8に示す色変換装置により求められる第二の色データRo、Go、Boを図9に示す。このとき、図4に示す本来の色データに雑音成分が付加された第一の色データが入力されるものとする。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。図9より、第二の色データRo、Go、Boにおける雑音成分は除去されているものの、図中に破線にて囲ったように、データの変化部分の変化も緩やかになっている。データの変化部分の変化も緩やかになると、画像のボケとして認識される。例えば、画像中の文字や境界部分にボケが発生することになる。
【0044】
特に、雑音の影響を受けていない色データ、すなわち雑音成分が含まれない色データが入力された場合に、この画像中のボケは特に問題となる。すなわち、雑音成分がない色データに対しては、画像のボケという欠点のみが発生することとなる。
【0045】
一方、本実施の形態の色変換装置(図1)により得られる第二の色データRo、Go、Bo(図6)においては、画像のボケも発生していない。すなわち、画素位置16から17へのデータの変化、および画素位置42から43へのデータの変化はなだらかになっていない。これは、第一の画像データRi、Gi、Biには雑音除去を施すことなく色補正量加算手段2に供給しているからである。
【0046】
以上より、本実施の形態における色変換装置または色変換方法によれば、色データの彩度や明度を高めるような処理を行った場合においても、色データに含まれる雑音成分の影響を更に強調することなく、また、雑音成分の影響の抑制による画像のボケの発生も抑えることが可能となる。
【0047】
近年、テレビの画像やDVDに記録したビデオの画像をパーソナルコンピュータにより見るような場合も増えつつある。一般に、ビデオ画像やテレビ画像には大きな雑音成分が含まれる場合が多い。一方、パーソナルコンピュータにて発生されるグラフィック画面は非常に雑音成分が少なく、また文字情報など精細度が要求される表示も多く、画像のボケは非常に問題となる。一方、画像表示装置においては、入力される画像データが、ビデオ画像やテレビ画像を表すものであるか、文字情報を表すものであるかを判別する手段がない場合が一般的である。したがって、パーソナルコンピュータにてビデオ画像やテレビ画像を観賞する際には、ビデオ画像やテレビ画像における雑音成分の強調を抑制でき、しかもパーソナルコンピュータで発生されるグラフィックの画面における画像のボケも抑制可能な本発明の色変換装置または色変換方法は非常に有用である。
【0048】
なお、上記においては、色補正量演算手段の構成としてはマトリクス演算方式であるものとしたが、テーブル変換方式であっても同様である。テーブル変換方式は、入力される色データの組のそれぞれに対して変換後のデータを指定できるため、様々な変換特性が実現可能である長所があるが、データの時間的、空間的な変化、すなわち雑音の影響に対しては、マトリクス演算方式と比較して特に改善されるものでない。したがって、色補正量生成手段に雑音除去手段を備えることにより、色データに含まれる雑音成分の影響を更に強調することなく色変換処理が行えるという効果は、マトリクス演算方式と同様である。
【0049】
また、本実施の形態では、ハードウェアで実現する場合について述べたが、同様の処理をソフトウェアによって実現することも可能である。
【0050】
実施の形態2.
上記実施の形態1においては、色補正量生成手段は、雑音除去手段により雑音を除去されたデータを用いて色補正量を求めるように構成した。このようにする代りに、色補正量生成手段は、画像データから色補正量算出を行った後、雑音除去手段で雑音除去を行って色補正量を求めるように構成することもできる。
【0051】
図10は、この発明の実施形態2による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。第一の色データRi、Gi、Biは色補正量生成手段1bおよび色補正量加算手段2へと入力される。色補正量生成手段1bは、色補正量演算手段4bおよび雑音除去手段3を備え、第一の色データRi、Gi、Biは色補正量演算手段4bへと入力される。色補正量演算手段4bでは、第一の色データRi、Gi、Biより色補正量R3、G3、B3を算出し、雑音除去手段3へと出力する。雑音除去手段3では、色補正量演算手段4bから出力される色補正量R3、G3、B3に含まれる雑音成分を除去し、雑音除去された色データを色補正量R1、G1、B1として出力する。色補正量加算手段2には、第一の色データRi、Gi、Biおよび色補正量R1、G1、B1が入力され、これらを加算することにより第二の色データRo、Go、Boが算出される。
【0052】
上記実施の形態1と同様に、第一の色データは、画像生成の際に生成された本来の色データ成分Rs、Gs、Bsと、雑音成分Rn、Gn、Bnより、Ri=Rs+Rn、Gi=Gs+Gn、Bi=Bs+Bnと表すことができる。色補正量演算手段4bは、第一の色データRi、Gi、Biが入力され、色補正量R3、G3、B3を出力する他は、上記実施の形態1における色補正量演算手段4と同様の構成とすることができる。すなわち、色補正量演算手段4bにおいては、上記式(2)と同様の下記式(5)に示す線形演算により色補正量R3、G3、B3を求める。即ち、式(5)の演算も、上記式(2)と同様、例えば少なくとも一つの色の明度及び彩度の少なくとも一つを高めるための補正量を求めるためのものである。
【0053】
【数5】
【0054】
上記式(5)における演算係数もまた、上記実施の形態1で用いたのと同一の下記式(3)に示す係数を用いることができる。下記式(3)に示す係数は、画像データの一つの特定の色である赤の明度、彩度を高める係数である。
【0055】
【数6】
【0056】
上記実施の形態1と同様に、図4にて示される第一の色データRi、Gi、Biが入力される場合を考える。すなわち、画素位置26および27において、第一の色データはRi=146、Gi=40、Bi=38、およびRi=174、Gi=46、Bi=60である。
【0057】
図11は、色補正量演算手段4bから出力される色補正量R3、G3、B3を示す図である。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。画素位置26および27において、色補正量はR3=43、G3=0、B3=0、およびR3=52、G3=0、B3=0である。
【0058】
雑音除去手段3は、上記実施の形態1に関し図2を参照して説明したのと同じ構成とすることができる。但し、色補正量演算手段4bから出力される色補正量R3、G3、B3を入力とし、雑音除去された色補正量R1、G1、B1を出力とする。
ここで、雑音除去手段3の重み付け加算手段6において、単純平均値が算出されるものとする。
【0059】
図12は、雑音除去手段3から出力される色補正量R1、G1、B1を示す図である。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。画素位置26および27において、色補正量はR1=47、G1=0、B1=0、およびR1=46、G1=0、B1=0である。
【0060】
雑音除去手段3から出力された色補正量R1、G1、B1は、色補正量加算手段2にて第一の色データRi、Gi、Biに加算され、第二の色データRo、Go、Boが算出される。
図13は、色補正量加算手段2より出力される第二の色データRo、Go、Boの一例を表す図である。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。また、赤を表すデータRoに注目するため、Roの変化は特に太線にて示している。図中で矢印にて示しているのは、画素位置26および27のRoであり、それぞれ値は193、220である。
【0061】
ここで、画素位置26および27における第二の色データRoの値の差は、220−193=27である。一方、画素位置26および27における第一の色データRiの値の差は、174−146=28である。画素位置26および27における第一の色データRiの値の差は、雑音成分の影響により生じたものである。
【0062】
このように、本実施の形態における色変換装置または色変換方法においても、色データに含まれる雑音成分の影響を更に強調することなく、色データの彩度や明度を高める処理が行われている。
【0063】
実施の形態3.
図14は、この発明の実施形態3による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。第一の色データRi、Gi、Biは色補正量生成手段1cおよび色補正量加算手段2へと入力される。色補正量生成手段1cは、無彩色成分算出手段9、有彩色成分算出手段10、雑音除去手段3、色補正量演算手段4cを備え、第一の色データRi、Gi、Biは、無彩色成分算出手段9及び有彩色成分算出手段10へと入力される。無彩色成分算出手段9では、第一の色データRi、Gi、Biの最小値を選択し、無彩色成分データαとして出力する。無彩色成分データαは、第一の色データのうちの無彩色の成分、すなわちグレイ成分を表すデータである。
【0064】
図15は、無彩色成分データαを表す図である。図において、縦軸はデータの大きさを表す。無彩色成分データαの大きさは、第一の色データRi、Gi、Biが等量で存在する大きさであり、第一の色データに含まれるグレイ成分の大きさを表す。
【0065】
無彩色成分データαは、有彩色成分算出手段10及び色補正量演算手段4cへと入力される。有彩色成分算出手段10では、第一の色データRi、Gi、Biから無彩色成分データαを減じることにより、即ち、
R4=Ri−α
G4=Gi−α
B4=Bi−α
により、有彩色成分データR4、G4、B4を算出する。有彩色成分データは、第一の色データから無彩色成分を除いたものであり、第一の色データに含まれる色相、彩度の情報に関わるデータである。また、有彩色成分データは、第一の色データに含まれるグレイ成分には関わらない。
【0066】
有彩色成分データR4、G4、B4は雑音除去手段3へと入力され、雑音除去手段3は、雑音除去された有彩色成分データR5、G5、B5を算出する。雑音除去手段3は、上記実施の形態1に関し図2を参照して説明した構成(図2に示す回路を3つ備えた構成)とすればよく、この場合、第一の画像データRi、Gi、Biの代りに、有彩色成分データR4、G4、B4を入力信号とし、雑音除去された有彩色色成分データR5、G5、B5を出力信号とする。雑音除去された有彩色成分データR5、G5、B5は色補正量演算手段4cへと入力され、色補正量演算手段4cは、色補正量R1、G1、B1を算出する。色補正量演算手段4cは、下記の式(6)に示す演算により色補正量R1、G1、B1を算出する。式(6)の演算も、上記式(2)と同様、例えば少なくとも一つの色の明度及び彩度の少なくとも一つを高めるための補正量を求めるためのものである。
【0067】
【数7】
【0068】
色補正量加算手段2には、第一の色データRi、Gi、Biおよび色補正量R1、G1、B1が入力され、これらを加算することにより第二の色データRo、Go、Boが算出される。
【0069】
上記実施の形態1と同様に、図4にて示される第一の色データRi、Gi、Biが入力される場合を考える。すなわち、画素位置26および27において、第一の色データはRi=146、Gi=40、Bi=38、およびRi=174、Gi=46、Bi=60である。
【0070】
図16は、有彩色成分データR4、G4、B4の一例を表す図であり、図4にて示される第一の色データRi、Gi、Biに対して求められる有彩色成分データR4、G4、B4を表す。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。画素位置26および27において、有彩色成分データはR4=108、G4=2、B4=0、およびR4=128、G4=0、B4=14である。
【0071】
ここで、雑音除去手段3の重み付け加算手段6において、単純平均値が算出されるものとする。この時、雑音除去された有彩色成分データR5、G5、B5は、図17にて示される。
【0072】
色補正量演算手段4cにおいては、上記式(6)に示す演算により色補正量R1、G1、B1を算出するが、係数として上記実施の形態1で用いたのと同一の下記式(3)に示す係数を用いることができる。下記式(3)に示す係数は、画像データの一つの特定の色である赤の明度、彩度を高める係数である。
【0073】
【数8】
【0074】
図18は、上記式(3)に示す係数を用いた場合における第二の色データRo、Go、Boを表す図である。図において、横軸は各データの存在する画素位置を表し、縦軸は各データの大きさを表す。また、赤を表すデータRoに注目するため、Roの変化は特に太線にて示している。図中で矢印にて示しているのは、画素位置26および27のRoであり、それぞれ値は180、207である。ここで、画素位置26および27における第二の色データRoの値の差は、207−180=27である。一方、画素位置26および27における第一の色データRiの値の差は、174−146=28である。画素位置26および27における第一の色データRiの値の差は、雑音成分の影響により生じたものである。
【0075】
また、画素位置26において、第二の色データはRo=180、Go=40、Bo=38となり、彩度は0.79、明度は180となる。一方、画素位置26において、第一の色データはRi=146、Gi=40、Bi=38であり、彩度は0.74、明度は146となる。したがって、第二の色データにおいては、第一の色データと比較して彩度、明度ともに高くなっている。
さらに第一の色データとしてグレイのデータ、例えばRi=100、Gi=100、Bi=100が入力された場合、第二の色データもRo=100、Go=100、Bo=100となり、色変換の影響を受けない。
【0076】
以上より、本実施の形態における色変換装置または色変換方法において、色データに含まれる雑音成分の影響を更に強調することなく、色データの彩度や明度を高める処理が行われる。また、第一の色データを無彩色成分と有彩色成分に分離した後に色補正量を求めているので、無彩色(グレイ)の色再現に影響を与えることなく、色データの色相、彩度や明度の調整が可能となる。
また、有彩色成分に対してのみ雑音除去を行うので、白黒の画像データに対しては雑音除去の影響は生じない。例えば、パーソナルコンピュータにてカラーのビデオ画像を表示するとともに、白黒で表現された文書を表示した場合、ビデオ画像には雑音除去の効果が表れるが、白黒の文書には雑音除去の影響によるボケは生じない。
【0077】
実施の形態4.
上記実施の形態3においては、第一の色データを無彩色成分と有彩色成分に分離し、有彩色成分に対してのみ雑音除去するように構成した。このようにする代りに、有彩色成分のみでなく、無彩色成分に対しても有彩色成分と個別に雑音除去するように構成することもできる。
【0078】
図19は、この発明の実施形態4による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。第一の色データRi、Gi、Biは色補正量生成手段1dおよび色補正量加算手段2へと入力される。色補正量生成手段1dは、無彩色成分算出手段9、有彩色成分算出手段10、有彩色雑音除去手段11、無彩色雑音除去手段12、色補正量演算手段4cを備え、第一の色データRi、Gi、Biは、無彩色成分算出手段9及び有彩色成分算出手段10へと入力される。無彩色成分算出手段9では、第一の色データRi、Gi、Biの最小値を選択し、無彩色成分データαとして出力する。
【0079】
無彩色成分データαは、有彩色成分算出手段10及び無彩色雑音除去手段12へと入力される。有彩色成分算出手段10では、第一の色データRi、Gi、Biから無彩色成分データαを減じることにより、有彩色成分データR4、G4、B4を算出する。有彩色成分データR4、G4、B4は有彩色雑音除去手段11へと入力され、有彩色雑音除去手段11は、雑音除去された有彩色成分データR5、G5、B5を算出する。また、無彩色雑音除去手段12は、雑音除去された無彩色成分データを算出する。
【0080】
有彩色雑音除去手段11は、上記実施の形態1の雑音除去手段3と同じ構成(図2の構成を3つ備えたもの)とすることができる。この場合、有彩色雑音除去手段11は、有彩色成分算出手段10から出力される有彩色成分データR4、G4、B4を入力とし、雑音除去された有彩色成分データR5、G5、B5を出力する。無彩色雑音除去手段12は、上記実施の形態1の説明に用いた図2に示す構成とすることができ、無彩色成分算出手段9から出力される無彩色成分としての最小値αを入力とし、雑音成分が除去された無彩色成分を出力する。
雑音除去された有彩色成分データR5、G5、B5及び雑音除去された無彩色成分データは、色補正量演算手段4cへと入力され、色補正量演算手段4cは、色補正量R1、G1、B1を算出する。色補正量加算手段2には、第一の色データRi、Gi、Biおよび色補正量R1、G1、B1が入力され、これらを加算することにより第二の色データRo、Go、Boが算出される。
【0081】
本実施の形態における色変換装置においては、有彩色成分データのみでなく、無彩色成分データに対しても有彩色成分データと個別に雑音除去するように構成した点が、上記実施の形態3における色変換装置と異なる。無彩色成分データは、有彩色成分データとの組み合わせで彩度の情報に関わるが、単体では明るさの情報のみを持つデータであり、人間の視覚特性に対しては、有彩色データとは異なる特性を持つことが考えられる。したがって、有彩色成分データと個別に無彩色成分データ雑音除去することにより、それぞれ視覚特性に合わせた雑音除去の影響、効果の大きさを選択することが可能となる。
【0082】
【発明の効果】
この発明の色変換装置および方法は以上説明したように、複数の第一の色データからなる画素毎の画像情報である第一の画像データを色変換して、複数の第二の色データからなる第二の画像データを求める色変換装置において、上記第一の画像データに基づく色補正量算出及び雑音除去を行って色補正量を求める色補正量生成手段と、上記第一の画像データに上記色補正量を加算して、上記第二の画像データを求める加算手段とを備えるものであるので、色データの彩度や明度を高めるような処理を行った場合においても、色データに含まれる雑音成分の影響を更に強調することなく、また、雑音成分の影響の抑制による画像のボケの発生も抑えることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 この発明の実施の形態1による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図2】 この発明の実施の形態1による色変換装置における雑音除去手段3の部分的な構成の一例を表すブロック図である。
【図3】 本来の色データRs、Gs、Bsの一例を表す図である。
【図4】 雑音成分が存在する場合の画像表示装置に入力される第一の色データの一例を表す図である。
【図5】 雑音除去された色データの一例を表す図である。
【図6】 この発明の実施の形態1における第二の色データの一例を表す図である。
【図7】 雑音除去手段をR2=Ri、G2=Gi、B2=Biとなるように構成した場合の第二の色データの一例を表す図である。
【図8】 雑音除去手段を付加した従来の色変換装置の一例を表すブロック図である。
【図9】 雑音除去手段を付加した従来の色変換装置により求められる第二の色データの一例を表す図である。
【図10】 この発明の実施の形態2による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図11】 この発明の実施の形態2による色変換装置における色補正量演算手段から出力される色補正量の一例を示す図である。
【図12】 この発明の実施の形態2による色変換装置における雑音除去手段から出力される色補正量の一例を示す図である。
【図13】 この発明の実施の形態2による色変換装置における色補正量加算手段より出力される第二の色データの一例を表す図である。
【図14】 この発明の実施の形態3による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図15】 無彩色成分データαを表す図である。
【図16】 この発明の実施の形態3による色変換装置における有彩色成分データの一例を表す図である。
【図17】 この発明の実施の形態3による色変換装置における雑音除去された有彩色成分データの一例を表す図である。
【図18】 この発明の実施の形態3による色変換装置における第二の色データの一例を表す図である。
【図19】 この発明の実施の形態4による色変換装置の構成の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
1、1b、1c、1d 色補正量生成手段、 2 色補正量加算手段、 3 雑音除去手段、 4、4b、4c 色補正量演算手段、 5 データシフト手段、 5a〜5h データ格納部、 6 重み付け加算手段、 7 色変換手段、10 有彩色成分算出手段、 11 有彩色雑音除去手段、 12 無彩色雑音除去手段。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to data processing used in printers, video printers, scanners and other full-color printing-related equipment, or display devices such as monitors, and in particular, image data expressed by a plurality of color data is used in equipment used. The present invention also relates to a color conversion apparatus and method for performing color conversion processing together.
[0002]
[Prior art]
An example of a conventional color conversion apparatus and method is described in
(See Patent Document 1)
[0003]
[Patent Document 1]
JP 2000-287074 A
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In a conventional color conversion apparatus or color conversion method, when noise components are included in the color data, if the processing for increasing the saturation or brightness of the color data is performed, the influence of the noise components will be further emphasized. There was a problem that the image was very difficult to see. In order to reduce the influence of the noise component included in the color data, when the color data is input to the color conversion means via the noise removal means, the noise component is removed, but the change portion of the original data is reduced. The change also becomes gradual, and there is a problem that the image is blurred.
[0005]
Hereinafter, the above points will be described in more detail. The color conversion is performed in order to obtain a desired color reproduction in the image display apparatus. The desired color reproduction includes “faithful color reproduction” and “preferred color reproduction”. The “faithful color reproduction” is color reproduction that is faithful to the actual color, and as a method for realizing it, it is conceivable to perform color reproduction using a standard or standard color space such as NTSC or sRGB. On the other hand, “preferable color reproduction” is color reproduction that humans feel more preferable in consideration of human visual characteristics and memory colors, and does not necessarily match “faithful color reproduction”. In color reproduction when displaying a moving image such as a television image, “preferable color reproduction” is often performed. Human memory colors tend to be stored as colors with higher saturation and lightness than the actual colors, such as sky colors and green grass. Therefore, in order to realize “preferable color reproduction”, color conversion processing that increases the saturation and brightness of the color is often performed on the input color data. Even in faithful color reproduction, color conversion processing that increases color saturation and lightness is often performed on input color data. This is due to the narrow color reproduction range of the image display means used.
[0006]
On the other hand, the first color data input to the image display device or the like does not necessarily match the original color data generated on the color data generation side such as a camera. This is because in the process of transmitting color data, it is affected by various noises. Consider a case where original color data generated by a camera is transmitted via a transmission path and input to an image display apparatus. The original color data output from the camera is Rs, Gs, and Bs, and color data representing red, green, and blue, respectively. The first color data input to the image display device is Ri, Gi, Bi. If there is no influence of noise in the transmission line and the transmission and reception procedures are correctly performed during transmission, Rs = Ri, Gs = Gi, and Bs = Bi should be obtained. However, in actuality, the transmission path may be affected by noise. Assuming that noise components, which are the effects of noise on each color data, are Rn, Gn, and Bn, the first color data Ri, Gi, and Bi input to the image display device are Ri = Rs + Rn, Gi = Gs + Gn, Bi = It can be expressed as Bs + Bn.
[0007]
When color conversion processing is performed on the first color data Ri, Gi, Bi input to the image display device to increase the color saturation and brightness in order to realize “preferable color reproduction”. As a result, the saturation and brightness of the original color data component are increased, and the saturation and brightness of the noise component are also increased.
[0008]
When the noise component included in the pixel data is white noise, the noise component has a component in a wide frequency range from a low frequency to a high frequency. In addition, there may be a case where a noise component included in pixel data has a strong component at a specific frequency. For example, in the case of a noise component due to the influence of a carrier wave used during transmission, the noise component has a strong component near the frequency of the carrier wave.
[0009]
When the noise component has a strong component at a specific frequency, the noise removing unit is configured as a filter that removes (attenuates) the frequency component. On the other hand, when the noise component included in the image data is white noise, it is effective to configure as a filter that removes (attenuates) a particularly visually noticeable frequency component of the noise component. Strictly speaking, the visually conspicuous frequency component is specified in consideration of the pixel interval and viewing distance of the display device, but in the current image display device, the pixel frequency of the image data among the noise components In many cases, high frequency components close to are conspicuous. This is considered to be perceived as a large noise by humans when the data of adjacent pixels frequently changes unrelated to each other due to the influence of noise components at the pixel interval of the current image display device. Here, the pixel frequency is, for example, that image data of continuous pixels is 0, 1, 0, 1, 0,. . . And the frequency when the frequency changes, which is ½ of the clock frequency of the image data.
[0010]
As described above, the configuration of the noise removing unit is determined by the characteristics of the noise component. Hereinafter, a case where a noise component having a high frequency component close to the pixel frequency of image data is removed will be described as an example. In this case, the high-frequency component in the input data is blocked or greatly attenuated, and the noise removal unit is configured by a low-pass filter that transmits the low-frequency component, and the first color data is sent to the color conversion unit via the noise removal unit. It is possible to reduce noise component enhancement. However, in this case, the high-frequency component of the original color component is also blocked together with the noise component included in the first color data, causing a problem that the image is blurred. For example, when the noise removing unit is configured as a filter that removes a noise component having a frequency equal to or higher than 1/8 of the pixel frequency of the image data, the original color component is also equal to or higher than 1/8 of the pixel frequency of the image data. The frequency is removed, and the image is blurred.
In general, the frequency components removed by the
[0011]
An object of the present invention is to further enhance the influence of the noise component included in the color data and to suppress the influence of the noise component even when processing such as increasing the saturation and brightness of the color data is performed. An object of the present invention is to provide a color conversion apparatus and method capable of suppressing the occurrence of image blur.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
The color conversion device according to the present invention performs color conversion on first image data that is image information for each pixel including a plurality of first color data, and second image data including a plurality of second color data. In the color conversion device for obtaining the first image data, the first image data is used to one The amount of color correction to convert at least one of brightness and saturation of image data Calculated by the color correction amount calculating means and the color correction amount calculating means. Remove the noise included in the color correction amount to obtain the color correction amount with the noise removed. Noise removal Means for adding the noise-corrected color correction amount to the first image data to obtain the second image data.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be specifically described with reference to the drawings showing embodiments thereof.
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to an embodiment of the present invention.
[0014]
The first color data Ri, Gi, Bi are input to the color correction amount generation means 1 and the color correction amount addition means 2. The color correction
Note that the color correction amount does not always have a positive value, but may have a negative value.
[0015]
Since the first color data is affected by various noises in the process of transmission, it is composed of the original color data components generated during image generation and the noise components generated by the subsequent noise effects. . The original color data is Rs, Gs, and Bs, and color data representing red, green, and blue, respectively. The first color data is Ri, Gi, Bi. If there is no influence of noise, Rs = Ri, Gs = Gi, and Bs = Bi. However, it is actually affected by noise. Assuming that noise components, which are the effects of noise on each color data, are Rn, Gn, and Bn, the first color data Ri, Gi, and Bi input to the image display device are Ri = Rs + Rn, Gi = Gs + Gn, Bi = It can be expressed as Bs + Bn. That is, the first color data Ri, Gi, Bi input to the image display device is represented by the sum of the original color data components Rs, Gs, Bs and the noise components Rn, Gn, Bn. Will be.
[0016]
As described in the prior art, the configuration of the
More specifically, a low-pass filter that cuts off or greatly attenuates a frequency component of about 1 / 4.5 or more of the pixel frequency, that is, 1/9 or more of the clock frequency of the pixel data is used.
In addition, as a low-pass filter with a simple configuration, a configuration that calculates a simple average value of image data of a plurality of continuous pixels is conceivable. At this time, the filter characteristic is determined by the number of pixels used for calculating the simple average value.
[0017]
FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a partial configuration of the
The first color data Ri input to the
[0018]
The weighted addition means 6 performs weighted addition on the data from the
[0019]
[Expression 1]
[0020]
In Equation (1), Ri [n] represents the first color data input nth, and the function f represents weighted addition.
It is assumed that when the first data is input to the noise removing unit, the same data as the first data is input to the
[0021]
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of original color data Rs, Gs, and Bs. In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. Further, in order to focus on the data Rs representing red, the change in Rs is particularly shown by a bold line. In
[0022]
FIG. 4 shows color data when noise Rn, Gn, Bn is added to the original color data Rs, Gs, Bs, that is, first color data Ri input to the image display apparatus when noise components are present. It is a figure showing an example of Gi, Bi. In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. Further, in order to pay attention to the data Ri representing red, the change in Ri is particularly shown by a thick line. In the figure, the arrows indicate Ri at pixel positions 26 and 27, and the values are 146 and 174, respectively. The Ri at the pixel positions 26 and 27 should originally be the same value, and the difference in values is due to the influence of noise components. At this time, in the pixel positions 26 and 27, Gi is 40 and 46, and Bi is 38 and 60.
[0023]
Here, it is assumed that the weighted addition means 6 calculates a simple average value. FIG. 5 shows noise-removed color data R2, G2, and B2 obtained by the noise removal means 3 described with reference to FIG. 2 by using the first color data Ri, Gi, and Bi shown in FIG. Show. In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. As shown in FIG. 5, in the color data R2, G2, and B2 from which noise has been removed, the change in the data changes gradually, but the noise component is also removed.
[0024]
The color correction amount calculation means 4 calculates the color correction amounts R1, G1, B1 using the color data R2, G2, B2 from which noise is removed, and the calculated color correction amounts R1, G1, B1 are the color correction amount addition means. Output to 2. The first color data Ri, Gi, Bi is also input to the color correction amount adding means 2, and the color correction amount adding means 2 adds the color correction amounts R1, G1, B1 to the second color data Ro, Go. Bo is calculated.
[0025]
The color correction amount calculation means 4 performs a calculation for obtaining a correction amount for increasing at least one of lightness and saturation of at least one color, for example, a linear calculation represented by the following equation (2), for example. Thus, color correction amounts R1, G1, and B1 are obtained.
[0026]
[Expression 2]
[0027]
The coefficient shown in the following formula (3) is an example of a coefficient used for the formula (2).
[0028]
[Equation 3]
[0029]
The coefficient shown in the above equation (3) is a coefficient that increases the lightness and saturation of red, which is one specific color of the image data. For simplification, it is assumed that the values of the color data R2, G2, and B2 from which noise has been removed have the same values as the first color data Ri, Gi, and Bi. For example, the color data from which noise has been removed has R2 = 80, Consider the case where G2 = 48 and B2 = 48. At this time, R1 = 24, G1 = 0, and B1 = 0, and the second color data is Ro = R2 + R1 = 104, Go = G2 + G1 = 48, and Bo = B2 + B1 = 48. When the color data from which noise is removed is R2 = 160, G2 = 48, and B2 = 48, R1 = 48, G1 = 0, and B1 = 0, and the second color data is Ro = R2 + R1 = 208, Go = G2 + G1 = 48 and Bo = B2 + B1 = 48. For the color data from which noise has been removed, the former has a saturation of 0.4 and a lightness of 80, and the latter has a saturation of 0.7 and a lightness of 160. On the other hand, for the second color data, the former has a saturation of 0.54 and a lightness of 104, and the latter has a saturation of 0.77 and a lightness of 208. Therefore, by performing color conversion, both brightness and saturation of the image data are increased.
[0030]
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the second color data Ro, Go, and Bo. The first color data Ri, Gi, and Bi shown in FIG. 4 are used as inputs, and the coefficients shown in Expression (3) are used. Is the second color data calculated in the case of In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. Further, in order to pay attention to the data Ro representing red, the change in Ro is particularly shown by a thick line. The arrows in the figure indicate Ro at pixel positions 26 and 27, and the values are 193 and 220, respectively.
[0031]
Here, the difference between the values of the second color data Ro at the pixel positions 26 and 27 is 220-193 = 27. On the other hand, the difference between the values of the first color data Ri at the pixel positions 26 and 27 is 174-146 = 28. The difference between the values of the first color data Ri at the pixel positions 26 and 27 is caused by the influence of the noise component.
[0032]
Therefore, according to the color conversion device or the color conversion method of the present embodiment, processing for increasing the saturation and brightness of color data is performed without further enhancing the influence of noise components included in the color data. Yes. When the influence of the noise component in the image data is emphasized, the image displayed on the image display device becomes very difficult to see, but in the color conversion device or the color conversion method in the present embodiment, the second color The magnitude of the noise component in the data is the same as that in the first color component, avoiding an increase in the influence of the noise component.
[0033]
In the above example, the color correction amount calculation means 4 performs calculations to increase the brightness and saturation of one color, red. However, the color correction amount calculation means 4 increases the brightness and saturation of two or more colors. Color correction amount calculation may be performed. The present invention can also be applied to color correction that lowers the brightness and saturation instead of increasing the brightness and saturation. When the brightness and saturation are lowered, the color correction amount becomes a negative value.
[0034]
In the color conversion apparatus or the color conversion method according to the present embodiment, the feature is that the color correction
[0035]
In the color conversion apparatus shown in FIG. 1, if the noise removal means 3 is configured such that R2 = Ri, G2 = Gi, and B2 = Bi, it is equivalent to the case where the noise removal means 3 is not provided.
[0036]
As in the previous case, consider a case where the first color data Ri, Gi, Bi shown in FIG. 4 in which noise components are added to the original color data Rs, Gs, Bs shown in FIG. 3 are input. . That is, at the pixel positions 26 and 27, the original color data are Rs = 160, Gs = 48, and Bs = 48. At the pixel positions 26 and 27, the first color data is Ri = 146, Gi = 40, Bi = 38, Ri = 174, Gi = 46, and Bi = 60.
[0037]
Since the
[0038]
FIG. 7 is a diagram illustrating the second color data Ro, Go, Bo when the
[0039]
Here, as described above, the difference between the values of the second color data Ro at the pixel positions 26 and 27 obtained by the color conversion apparatus according to the present embodiment including the
[0040]
As a method of reducing the influence of the noise component included in the first color data, it is also conceivable to input the first color data to the color conversion means via the noise removal means. FIG. 8 is a block diagram showing an example of a conventional color conversion apparatus to which noise removal means is added, and is configured to input first color data to the color conversion means 7 via the noise removal means 3. . The first color data Ri, Gi, Bi are input to the
[0041]
[Expression 4]
[0042]
The noise removal means 3 can be configured as described with reference to FIG. Here, it is assumed that a simple average value is calculated in the weighted addition means 6 of the noise removal means 3.
[0043]
FIG. 9 shows second color data Ro, Go, Bo obtained by the color conversion device shown in FIG. At this time, the first color data in which a noise component is added to the original color data shown in FIG. 4 is input. In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. Although the noise components in the second color data Ro, Go, and Bo are removed from FIG. 9, the change of the data change part is also gradual as surrounded by the broken line in the figure. When the change of the data change portion also becomes gradual, it is recognized as an image blur. For example, blurring occurs in characters and boundary portions in the image.
[0044]
In particular, when color data that is not affected by noise, that is, color data that does not include a noise component, is input, the blur in the image becomes a problem. That is, for color data having no noise component, only the drawback of image blurring occurs.
[0045]
On the other hand, in the second color data Ro, Go, Bo (FIG. 6) obtained by the color conversion apparatus (FIG. 1) of the present embodiment, no image blur is generated. That is, the data change from the
[0046]
As described above, according to the color conversion device or the color conversion method of the present embodiment, even when processing for increasing the saturation and brightness of color data is performed, the influence of noise components included in the color data is further emphasized. In addition, it is possible to suppress the occurrence of image blur due to suppression of the influence of noise components.
[0047]
In recent years, there have been increasing cases of viewing television images and video images recorded on DVDs with a personal computer. In general, a video image or a television image often includes a large noise component. On the other hand, a graphic screen generated by a personal computer has a very small noise component, and there are many displays that require high definition such as character information. On the other hand, in an image display device, there are generally cases where there is no means for determining whether input image data represents a video image or a television image or character information. Therefore, when a video image or television image is viewed on a personal computer, enhancement of noise components in the video image or television image can be suppressed, and blurring of the image on the graphic screen generated by the personal computer can also be suppressed. The color conversion apparatus or color conversion method of the present invention is very useful.
[0048]
In the above, the configuration of the color correction amount calculation means is the matrix calculation method, but the same applies to the table conversion method. The table conversion method has the advantage that various conversion characteristics can be realized because the converted data can be specified for each set of input color data, but the temporal and spatial changes of the data, That is, the influence of noise is not particularly improved as compared with the matrix calculation method. Therefore, the effect that the color conversion processing can be performed without further emphasizing the influence of the noise component included in the color data by providing the color correction amount generation means with the noise removal means is the same as that of the matrix calculation method.
[0049]
Further, although cases have been described with the present embodiment where the processing is realized by hardware, similar processing can also be realized by software.
[0050]
In the first embodiment, the color correction amount generation unit is configured to obtain the color correction amount using the data from which noise has been removed by the noise removal unit. Instead of doing this, the color correction amount generating means may be configured to calculate the color correction amount from the image data and then perform noise removal by the noise removing means to obtain the color correction amount.
[0051]
FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to
[0052]
As in the first embodiment, the first color data includes Ri = Rs + Rn, Gi from the original color data components Rs, Gs, Bs generated at the time of image generation and noise components Rn, Gn, Bn. = Gs + Gn, Bi = Bs + Bn. The color correction amount calculation means 4b is the same as the color correction amount calculation means 4 in the first embodiment except that the first color data Ri, Gi, Bi are input and the color correction amounts R3, G3, B3 are output. It can be set as this structure. That is, the color correction amount calculation means 4b obtains the color correction amounts R3, G3, and B3 by the linear calculation shown in the following equation (5) similar to the above equation (2). That is, the calculation of equation (5) is also for obtaining a correction amount for increasing at least one of the brightness and saturation of at least one color, as in the above equation (2).
[0053]
[Equation 5]
[0054]
As the calculation coefficient in the above formula (5), the same coefficient as the following formula (3) used in the first embodiment can be used. The coefficient shown in the following formula (3) is a coefficient that increases the brightness and saturation of red, which is one specific color of image data.
[0055]
[Formula 6]
[0056]
Consider the case where the first color data Ri, Gi, and Bi shown in FIG. 4 are input as in the first embodiment. That is, at the pixel positions 26 and 27, the first color data is Ri = 146, Gi = 40, Bi = 38, and Ri = 174, Gi = 46, Bi = 60.
[0057]
FIG. 11 is a diagram showing the color correction amounts R3, G3, and B3 output from the color correction amount calculation unit 4b. In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. At pixel positions 26 and 27, the color correction amounts are R3 = 43, G3 = 0, B3 = 0, and R3 = 52, G3 = 0, B3 = 0.
[0058]
The
Here, it is assumed that a simple average value is calculated in the weighted addition means 6 of the noise removal means 3.
[0059]
FIG. 12 is a diagram illustrating the color correction amounts R1, G1, and B1 output from the
[0060]
The color correction amounts R1, G1, and B1 output from the
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the second color data Ro, Go, Bo output from the color correction
[0061]
Here, the difference between the values of the second color data Ro at the pixel positions 26 and 27 is 220-193 = 27. On the other hand, the difference between the values of the first color data Ri at the pixel positions 26 and 27 is 174-146 = 28. The difference between the values of the first color data Ri at the pixel positions 26 and 27 is caused by the influence of the noise component.
[0062]
As described above, also in the color conversion device or the color conversion method according to the present embodiment, the process of increasing the saturation or brightness of the color data is performed without further enhancing the influence of the noise component included in the color data. .
[0063]
FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to
[0064]
FIG. 15 is a diagram illustrating the achromatic color component data α. In the figure, the vertical axis represents the data size. The size of the achromatic color component data α is the size at which the first color data Ri, Gi, Bi are present in equal amounts, and represents the size of the gray component included in the first color data.
[0065]
The achromatic color component data α is input to the chromatic color component calculation means 10 and the color correction amount calculation means 4c. The chromatic color component calculation means 10 subtracts the achromatic color component data α from the first color data Ri, Gi, Bi, that is,
R4 = Ri-α
G4 = Gi-α
B4 = Bi-α
Thus, the chromatic color component data R4, G4, and B4 are calculated. The chromatic color component data is data obtained by removing the achromatic color component from the first color data, and is data relating to hue and saturation information included in the first color data. The chromatic color component data is not related to the gray component included in the first color data.
[0066]
The chromatic color component data R4, G4, and B4 are input to the
[0067]
[Expression 7]
[0068]
The color correction amount adding means 2 receives the first color data Ri, Gi, Bi and the color correction amounts R1, G1, B1, and calculates the second color data Ro, Go, Bo by adding them. Is done.
[0069]
Consider the case where the first color data Ri, Gi, and Bi shown in FIG. 4 are input as in the first embodiment. That is, at the pixel positions 26 and 27, the first color data is Ri = 146, Gi = 40, Bi = 38, and Ri = 174, Gi = 46, Bi = 60.
[0070]
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of the chromatic color component data R4, G4, and B4. The chromatic color component data R4, G4, and R4 obtained for the first color data Ri, Gi, and Bi shown in FIG. B4 is represented. In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. At pixel positions 26 and 27, the chromatic color component data is R4 = 108, G4 = 2, B4 = 0, and R4 = 128, G4 = 0, B4 = 14.
[0071]
Here, it is assumed that a simple average value is calculated in the weighted addition means 6 of the noise removal means 3. At this time, noise-removed chromatic color component data R5, G5, and B5 are shown in FIG.
[0072]
In the color correction amount calculation means 4c, the color correction amounts R1, G1, and B1 are calculated by the calculation shown in the above equation (6). The same equation (3) as the coefficient used in the first embodiment is used as a coefficient. Can be used. The coefficient shown in the following formula (3) is a coefficient that increases the brightness and saturation of red, which is one specific color of image data.
[0073]
[Equation 8]
[0074]
FIG. 18 is a diagram illustrating the second color data Ro, Go, and Bo when the coefficient shown in the above equation (3) is used. In the figure, the horizontal axis represents the pixel position where each data exists, and the vertical axis represents the size of each data. Further, in order to pay attention to the data Ro representing red, the change in Ro is particularly shown by a thick line. The arrows in the figure indicate Ro at pixel positions 26 and 27, and the values are 180 and 207, respectively. Here, the difference between the values of the second color data Ro at the pixel positions 26 and 27 is 207−180 = 27. On the other hand, the difference between the values of the first color data Ri at the pixel positions 26 and 27 is 174-146 = 28. The difference between the values of the first color data Ri at the pixel positions 26 and 27 is caused by the influence of the noise component.
[0075]
At the pixel position 26, the second color data is Ro = 180, Go = 40, Bo = 38, the saturation is 0.79, and the lightness is 180. On the other hand, at the pixel position 26, the first color data is Ri = 146, Gi = 40, Bi = 38, the saturation is 0.74, and the lightness is 146. Therefore, in the second color data, both saturation and brightness are higher than in the first color data.
Further, when gray data such as Ri = 100, Gi = 100, Bi = 100 is input as the first color data, the second color data also becomes Ro = 100, Go = 100, Bo = 100, and color conversion is performed. Not affected.
[0076]
As described above, in the color conversion apparatus or the color conversion method according to the present embodiment, the processing for increasing the saturation and lightness of the color data is performed without further emphasizing the influence of the noise component included in the color data. Since the color correction amount is obtained after the first color data is separated into the achromatic and chromatic components, the hue and saturation of the color data are not affected without affecting the color reproduction of the achromatic color (gray). And brightness can be adjusted.
In addition, since noise removal is performed only on the chromatic color components, the influence of noise removal does not occur on black and white image data. For example, when a color video image is displayed on a personal computer and a document expressed in black and white is displayed, the video image shows noise reduction effect, but the black and white document has no blur due to the noise reduction effect. Does not occur.
[0077]
In the third embodiment, the first color data is separated into the achromatic color component and the chromatic color component, and noise is removed only from the chromatic color component. Instead of doing this, it is also possible to remove noise separately from the chromatic color component as well as the chromatic color component.
[0078]
FIG. 19 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to
[0079]
The achromatic color component data α is input to the chromatic color component calculating means 10 and the achromatic color
[0080]
The chromatic noise removing unit 11 can have the same configuration as the
The noise-removed chromatic color component data R5, G5, and B5 and the noise-removed achromatic color component data are input to the color correction
[0081]
In the color conversion device according to the present embodiment, not only the chromatic color component data but also the achromatic color component data is configured to remove noise separately from the chromatic color component data. Different from the color conversion device. Achromatic color component data is related to saturation information in combination with chromatic color component data, but it has only brightness information by itself and differs from chromatic color data for human visual characteristics. It can be considered to have characteristics. Therefore, by removing noise from the chromatic color component data and the achromatic color component data separately, it is possible to select the influence of noise removal and the magnitude of the effect according to the visual characteristics.
[0082]
【The invention's effect】
As described above, the color conversion apparatus and method according to the present invention perform color conversion on the first image data, which is image information for each pixel including a plurality of first color data, and convert the first image data from the plurality of second color data. In the color conversion device for obtaining the second image data, color correction amount generation means for obtaining a color correction amount by performing color correction amount calculation and noise removal based on the first image data, and the first image data The color data is included in the color data even when a process for increasing the saturation or brightness of the color data is performed. It is possible to suppress the occurrence of blurring of the image due to the suppression of the influence of the noise component without further emphasizing the influence of the generated noise component.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a partial configuration of
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of original color data Rs, Gs, and Bs.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of first color data input to an image display apparatus when a noise component is present.
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of color data from which noise has been removed.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of second color data according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of second color data when the noise removing unit is configured to satisfy R2 = Ri, G2 = Gi, and B2 = Bi.
FIG. 8 is a block diagram showing an example of a conventional color conversion device to which noise removing means is added.
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of second color data obtained by a conventional color conversion apparatus to which a noise removing unit is added.
FIG. 10 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to
FIG. 11 is a diagram showing an example of a color correction amount output from a color correction amount calculation means in the color conversion apparatus according to
FIG. 12 is a diagram showing an example of a color correction amount output from noise removal means in the color conversion apparatus according to
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of second color data output from color correction amount adding means in the color conversion apparatus according to
FIG. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to
FIG. 15 is a diagram illustrating achromatic color component data α.
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of chromatic color component data in a color conversion apparatus according to
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of chromatic color component data from which noise has been removed in a color conversion apparatus according to
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of second color data in a color conversion apparatus according to
FIG. 19 is a block diagram showing an example of the configuration of a color conversion apparatus according to
[Explanation of symbols]
1, 1b, 1c, 1d color correction amount generation means, 2 color correction amount addition means, 3 noise removal means, 4, 4b, 4c color correction amount calculation means, 5 data shift means, 5a to 5h data storage section, 6 weighting Addition means, 7 color conversion means, 10 chromatic color component calculation means, 11 chromatic color noise removal means, 12 achromatic color noise removal means.
Claims (8)
上記第一の画像データを用いて、当該第一の画像データの明度および彩度の少なくともいずれかを変換するための色補正量の算出を行う色補正量演算手段と、
上記色補正量演算手段により算出された色補正量に含まれる雑音の除去を行って、雑音除去された色補正量を求める雑音除去手段と、
上記第一の画像データに上記雑音除去された色補正量を加算して、上記第二の画像データを求める加算手段と
を備えることを特徴とする色変換装置。In a color conversion device that performs color conversion on first image data that is image information for each pixel that includes a plurality of first color data, and obtains second image data that includes a plurality of second color data,
A color correction amount calculation means for calculating a color correction amount for converting at least one of brightness and saturation of the first image data using the first image data ;
Noise removing means for removing noise included in the color correction amount calculated by the color correction amount calculating means to obtain a color correction amount from which noise has been removed ;
A color conversion apparatus comprising: addition means for adding the noise-corrected color correction amount to the first image data to obtain the second image data.
上記第一の画像データを用いて当該第一の画像データの明度および彩度の少なくともいずれかを変換するための色補正量の算出を行う色補正量演算ステップと、
上記色補正量演算ステップにおいて算出された色補正量に含まれる雑音の除去を行って、雑音除去された色補正量を求める雑音除去ステップと、
上記第一の画像データに上記雑音除去された色補正量を加算して、上記第二の画像データを求める加算ステップと
を備えることを特徴とする色変換方法。In the color conversion method for color-converting first image data, which is image information for each pixel composed of a plurality of first color data, and obtaining second image data composed of a plurality of second color data,
A color correction amount calculation step for calculating a color correction amount for converting at least one of brightness and saturation of the first image data using the first image data ;
A noise removal step of performing noise removal included in the color correction amount calculated in the color correction amount calculation step to obtain a color correction amount from which noise has been removed ;
A color conversion method comprising: an adding step of obtaining the second image data by adding the noise correction color correction amount to the first image data.
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