JP4035688B2 - 偽色除去装置、偽色除去プログラム、偽色除去方法およびデジタルカメラ - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像を鮮鋭化させる偽色除去装置、偽色除去プログラム、偽色除去方法およびデジタルカメラに関する。
【0002】
【従来の技術】
デジタルカメラにおいては、レンズを介してカメラに入射する光を通常CCD素子にて受光し、当該CCDの受光データに基づいてコンピュータで扱うことのできるデータを生成している。当該データの生成においてはASICと呼ばれる専用のICを使用しており、複雑な演算処理を行ってYCbCrやRGB等の要素色からなるドットマトリクス状のカラー画像データを得ている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来のデジタルカメラにおいては、上記ASICにて複雑な演算を行っており、この演算の過程で階調の劣化等が生じる場合があった。特に夜景の中の照明など、輝度差の大きい画像の周囲において本来存在することのない紫色等の画素からなるいわゆる偽色画素を生成してしまうことがあった。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、輝度差の大きな部位がある画像において偽色による違和感を感じさせないようにすることが可能な偽色除去装置、偽色除去プログラム、偽色除去方法およびデジタルカメラの提供を目的とする。
【0004】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項1にかかる発明は、カラー画像データについて高輝度部位を検出し、この部位に近接した偽色画素が存在するか否かを検出する。そして、検出された偽色画素に対して偽色を解消する処理を行っている。すなわち、高輝度部位を検出することによって偽色が発生しがちな領域を検出し、その近隣画素に偽色が存在しているかどうかを検出することによって偽色画素を検出する。この結果、偽色画素を特定することが可能になり、特定した偽色画素において偽色を解消する処理を施すことができ、輝度差の大きな部位がある画像において偽色による違和感を感じさせないようにすることが可能になる。
【0005】
ここで、カラー画像データ取得手段は、CCDによって撮像された画像に基づくカラー画像データを取得することができればよく、本発明にかかる偽色除去装置をデジタルカメラ内部に組み込むことによって本発明をデジタルカメラ内部の画像処理装置として実現したり、本発明にかかる偽色除去装置を構成するコンピュータによってデジタルカメラの撮像画像データを取得することによって本発明をコンピュータ上の画像処理装置として実現すること等が可能である。また、高輝度部位を検出する意味では上記カラー画像データは輝度成分と色差成分とを要素色とするいわゆるYCbCr系のカラー画像データが好ましいが、RGB系のカラー画像データ等種々の体系のカラー画像データを採用することができる。さらに、上記CCDによって撮像された画像としてはデジタルスチルカメラによるものに限られず、デジタルムービーカメラによるものであってもよい。
【0006】
また、上記高輝度部位検出手段においては、カラー画像について高輝度部位を検出することができればよく、種々の手法を採用可能である。例えば、輝度が所定のしきい値を超える画素を検出するよう構成可能である。さらに、かかる高輝度部位検出手段の構成の一例として請求項2に記載の発明では、所定のエッジ検出フィルタによって高輝度部位の存在を検出する。すなわち、このエッジ検出フィルタによって算出されるエッジ量はエッジ両側の画素の輝度差を反映しており、当該エッジ量と所定のしきい値とを比較することによって高輝度部位でありかつ偽色が発生しがちな輝度差が大きいエッジ領域を検出することができる。
【0007】
より具体的な例としては、エッジ検出フィルタが注目画素の周りの参照画素に対して所定の重み係数を乗じて加える演算によってエッジ量を算出するフィルタであって、当該係数が検出対象エッジ方向の両側の画素の輝度値を反映するようなものであればよい。この場合は、演算結果であるエッジ量が所定のしきい値を超えていればエッジであることとそのエッジが所定の輝度差を有していることが同時に判明する。エッジ検出フィルタとしては他にも種々のフィルタを採用可能であり、注目画素に正の重み付けを行い、参照画素に負の重み付けを行う係数からなるフィルタであってもよい。また、フィルタを3×3画素や5×5画素で構成するなど種々の大きさのフィルタを採用可能である。
【0008】
また、輝度差の大きな画像で偽色が発生し、高輝度部位検出手段は偽色の発生している領域を特定できればよいことから、エッジを検出フィルタを使用することなくカラー画像データにおいて輝度差の大きな部分を検出するように構成することも可能である。さらに、画素の微分値に基づいてエッジ領域を検出するPrewittオペレータや、Sobelオペレータ、Kirschオペレータ等を使用してエッジ領域を検出しても良い。
【0009】
さらに、高輝度部位検出手段の構成の一例として請求項3に記載の発明では、輝度成分と青色差成分と赤色差成分とを要素色とするカラー画像データを取得し、所定の注目画素とその周りの画素との色差成分の平均階調値を算出し、当該平均階調値とこれらの画素の色差成分の階調値との偏差を算出し、その絶対値の平均値が所定のしきい値を超えているか否かによって高輝度部位を検出する。すなわち、注目画素とその周りの画素の分散を評価する値に基づいてエッジを検出し、高輝度部位を検出することもできる。
【0010】
さらに、上記偽色検出手段においてはエッジに近接する偽色画素があるか否かを検出することができればよく、その構成の具体例として請求項4に記載の発明では、輝度成分と青色差成分と赤色差成分とを要素色とするカラー画像データにおいて所定画素の上記青色差成分と赤色差成分との階調値がそれぞれ所定の値域内にあるか否かによって偽色画素の存在を検出する。すなわち、輝度成分Yと青色差成分Cbと赤色差成分Crとを要素色とするカラー画像データにおいては、例えば、
Y = 0.299R+0.587G+0.114B(0≦Y≦255)
Cb = -0.169R-0.331G+0.500B(−128≦Cb≦127)
Cr = 0.500R-0.419G-0.081B(−128≦Cr≦127)
という式によって各成分が表現される。ここで、RGBはレッドとグリーンとブルーとの階調値である。
【0011】
偽色は紫等の色から構成されるものが多く、上式にてカラー画像データを表現したときに当該紫の偽色は上記CbとCrとが大きい所定の値域内にある場合に発生する。従って、高輝度部位でCbとCrとが所定の値域内にあるか否かを判定することによって容易に偽色を検出することができる。ここで、値域は偽色を検出することができる所定の範囲を選択すれば良く、例えば、紫色の偽色検出には「120≦Cb≦127」,「119≦Cr≦126」という値域内にあるか否かで判定することができるが、むろん検出したい色の範囲や精度等に応じてこの値域は適宜変更可能である。また、偽色検出はエッジに沿って数画素分行ってもよいし、注目画素のみが偽色であるか判定してもよいし、フィルタの大きさ分のスキャンを行ってもよい。尚、上式のCbとCrとにおいてはオフセットを取って「0〜255」としても良い。
【0012】
さらに、偽色画素があるか否かを検出する他の構成の一例として請求項5に記載の発明では、注目画素とその周りの画素との色差成分の階調値偏差を算出し、当該偏差の絶対値の平均値が所定のしきい値を超えている場合に偽色の存在を検出することとした。この結果、注目画素とその周りの画素の分散を評価する値に基づいて偽色の存在を検出することができ、平滑化処理の不要な画素を平滑化処理対象外とすることができ、処理負担を低減することができる。
【0013】
さらに、上記偽色解消手段においては、検出された偽色画素について偽色を解消することができればよく、その構成の具体例として請求項6に記載の発明では、偽色画素と周囲の画素との平滑化処理を行う。すなわち、偽色画素が平滑化されることによって画素の色が偽色ではなくなり、偽色が解消される。また、平滑化は偽色画素の周囲の画素を使用して行われるので、偽色解消時に周りとのバランスを著しく破壊することがなく、違和感のない画像データを生成することができる。
【0014】
また、平滑化処理の具体例として請求項7に記載の発明では、偽色画素と周囲の画素との要素色階調値を相加平均する。すなわち、周囲の画素を相加平均することによって容易に平滑化処理を実行することが可能であるとともに、周りの画素とのバランスを著しく破壊することがなく、違和感のない画像データを生成することができる。むろん、相加平均によって平滑化するものの他にもフィルタ内の画素データの中央値を採用するもの等種々の平滑化処理を採用可能である。
【0015】
また、偽色を除去するためにはYCbCr系の画像データにおいてCbCrが大きい値で偽色が発生する場合に、CbCrの値を下げると偽色が除去されるが、Cb=0,Cr=0としてしまうと、グレーの部位が唐突に表れることになり、特に自然画においては違和感が強くなる場合が多い。しかし、上述のように相加平均を取ると周りの画素の情報を反映するので、周りの画素から見て不自然な画素を唐突に生成してしまうことがない。
【0016】
さらに、上記相加平均によるもののみならず種々の平滑化手法を採用可能であり、請求項8に記載の発明では、エッジ領域を検出しこの領域のエッジ勾配の大きさおよびエッジ勾配の方向に基づいて予め設定されている平滑化フィルタを使用する。すなわち、エッジの勾配と方向とを算出することによって、個々のエッジの形状に応じた平滑化を実施可能になる。また、これによりエッジの勾配が大きいときにエッジに沿った画素のみにて平滑化を行うことが可能になり、平坦な部分のノイズを強調することなくエッジ近傍のみで平滑化を実施可能となる。また、注目画素の色差データを周囲に分散させるようなフィルタを採用することによってエッジ近傍の偽色を除去するとともに当該エッジ近傍においてのみノイズを除去することができる。
【0017】
ところで、このような偽色除去装置は単独で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。発明の思想の具現化例として偽色除去装置のソフトウェアとなる場合に対応させ、請求項9にかかる発明は上記偽色除去装置をコンピュータで実施させる各機能に対応した構成としてある。請求項2〜請求項8に対応させたプログラムとしても有効であることは言うまでもない。
【0018】
むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。また、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。その他、上記媒体ではないが供給方法として通信回線を利用して行なう場合でも本発明が利用されていることにはかわりない。さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合においても発明の思想において全く異なるものはなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものとしてあってもよい。
【0019】
また、このような偽色除去プログラムはかかる制御に従って処理を進めていく上でその根底にはその手順に発明が存在するということは当然であり、方法としても適用可能であることは容易に理解できる。このため、請求項10にかかる発明は、上記偽色除去装置が実施する偽色除去方法に対応した構成としてある。すなわち、必ずしも実体のある装置に限らず、その方法としても有効であることに相違はない。むろん、上記請求項2〜請求項8に対応させた方法としても有効である。さらに、本発明を具体的な装置に適用することも可能であり、請求項11のように偽色除去を実行可能な制御部を搭載したデジタルカメラとしても本発明を実現可能である。
【0020】
【発明の効果】
以上説明したように請求項1,請求項9,請求項10にかかる本発明においては、高輝度部位がある画像において偽色画素を特定するとともに解消する処理を施すことによって、偽色による違和感を感じさせないようにすることが可能な偽色除去装置、偽色除去プログラムおよび偽色除去方法を提供することができる。
また、請求項2にかかる発明によれば、輝度差が大きい領域を検出することができる。
さらに、請求項3にかかる発明によれば、分散に基づいてエッジを検出することができる。
さらに、請求項4にかかる発明によれば、容易に偽色を検出することができる。
さらに、請求項5にかかる発明によれば、分散に基づいて偽色を検出することができ、適切な画素のみを平滑化対象として処理負担を低減することができる。
【0021】
さらに、請求項6にかかる発明によれば、容易に偽色を解消することができ、また、偽色解消時に周りとのバランスを著しく破壊することがなく、違和感のない画像データを生成することができる。
さらに、請求項7にかかる発明によれば、容易に偽色を解消することができ、また、偽色解消時に周りとのバランスを著しく破壊することがなく、違和感のない画像データを生成することができる。
さらに、請求項8にかかる発明によれば、エッジ近傍の偽色を除去するとともに当該エッジ近傍においてのみノイズを除去することができる。
さらに、請求項11にかかる発明によれば、撮像した画像データにおいて偽色除去処理を実行可能なデジタルカメラを提供することができる。
【0022】
【発明の実施の形態】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
(1)本発明の概略:
(2)本発明の構成:
(3)偽色解消処理:
(4)第1実施例:
(5)第2実施例:
(6)第3実施例:
(7)第4実施例:
(8)第5実施例:
【0023】
(1)本発明の概略:
図1は、本発明にかかる偽色除去処理の概略を示した図である。同図において画像Aはカラー画像データに基づく画像の一例であり、暗い背景に電灯がある画像である。本発明においてはこのカラー画像データの画素を所定のエッジ検出フィルタで走査し、高輝度部位として輝度差の大きなエッジ領域を検出する。拡大図A’は検出された輝度差の大きなエッジ領域を5×5のドットマトリクスで示している。エッジ検出フィルタによってエッジ領域が検出されると、その近隣に偽色が発生しているか否か検出され、上記拡大図A’においては中央の画素が偽色であることが検出される。このようにして、偽色が検出されたときには上記5×5のドットマトリクスに対して平滑化フィルタが適用され、偽色画素が周りの画素に基づいて平滑化される。従って、当該偽色が解消される。
【0024】
(2)システムの構成:
以下、本発明の一実施形態を実現するための構成を説明する。
本実施形態において偽色除去装置は、デジタルカメラに内蔵されることによって実現される。図2はかかるデジタルカメラのハードウェア構成を示している。同図において、デジタルカメラCaは制御部10,画像入力部20,記録部30,表示部40,インタフェース(I/F)50等によって構成されている。画像入力部20は集光レンズ21,CCD22,変換回路23を備えており、集光レンズ21は被写体からの光をCCD22へ集光する。CCD22は、水平方向並びに垂直方向にマトリクス状に並設された複数のCCD素子からなるCCDアレイにて構成されている。
【0025】
このCCDアレイの各CCD素子に対してはカラーフィルタを介して上記集光された光が照射されるようになっている。また、本実施形態においてはシアン(C),マゼンタ(M),イエロー(Y),グリーン(G)からなるいわゆる補色系フィルタが採用されており、各CCD素子においてCMYG各色のレベルが検出されると検出値が変換回路23に入力される。変換回路23は各CCDの受光レベルに基づいてドットマトリクス状のカラー画像データを生成する専用のASICであり、所定の色変換演算等を実施してYCbCr(輝度および色差)系のカラー画像データを出力する。
【0026】
記録部30は、RAM31およびフラッシュメモリ32を備えている。RAM31は上記生成されたカラー画像データのバッファとして使用される。フラッシュメモリ32は電気的に記録内容を消去可能なEEPROMであり、カラー画像データのストックに使用される。このフラッシュメモリ32はデジタルカメラCaに内蔵してもよいし、着脱可能なメモリであってもよい。また、このフラッシュメモリ32には後述するエッジ検出フィルタと平滑化フィルタとのそれぞれについてのフィルタ情報が記録されている。
【0027】
表示部40は、液晶表示装置(LCD)41とVRAM(Video RAM)42とを備えている。LCD41はフラッシュメモリ32に記録されているカラー画像データあるいは上記RAM31にバッファリングされているカラー画像データに基づいて撮像画像を表示可能である。上記VRAM42には上記LCD41で画像表示を行うために上記カラー画像データから生成される表示データが記録される。また、上記I/F50はパーソナルコンピュータ等の外部機器との接続インタフェースであり、上記フラッシュメモリ32に記録されているカラー画像データをパーソナルコンピュータ等に対して出力することができる。
【0028】
制御部10は画像入力部20から出力されたカラー画像データの処理や各部の駆動制御等を行う電気回路であり、CPU11,ROM12を備えている。ROM12にはCPU11で実行されるプログラムが記録されている。また、制御部10にはユーザが行う入力操作を受け付ける操作入力機器が接続されている。操作入力機器はシャッターボタン71と入力ボタン72とから構成されており、CPU11は上記シャッターボタン71の押し込み操作に応じて上記変換回路23を駆動してカラー画像データの取り込みを開始する。また、入力ボタン72の操作入力に応じてデジタルカメラCaに備えられた種々の機能を実行可能である。
【0029】
図3はCPU11によって偽色除去処理時に実行されるプログラムモジュールを示している。同図において、カラー画像データ取得モジュール13aは上記RAM31にバッファリングされているカラー画像データを取得するモジュールである。カラー画像データ取得モジュール13aがカラー画像データを取得すると、エッジ検出モジュール13bは上記フラッシュメモリ32に記録されている3×3のエッジ検出フィルタを当該取得したカラー画像データの各画素に適用する。図4は本実施形態におけるエッジ検出フィルタを示しており、これら4種類のそれぞれを上記カラー画像データに適用することにより4種類のエッジを検出可能である。これらのフィルタにおいては3×3のドットマトリクスの中央の画素が注目画素であり、その周囲の数値が記載された画素が参照画素となる。
【0030】
すなわち、参照画素部分に記載された数値はその画素に対する重み付け係数を示しており、たとえば、同図左上に記載したフィルタではa〜dの画素の輝度値にこれらの係数を乗じ、それらの和を算出することによってエッジ量を算出する。さらに、当該エッジ量の絶対値が所定のしきい値αを超えている場合には注目画素の周辺において「エッジ方向」と記した直線に沿って輝度差の大きなエッジが存在すると判定する。なぜなら、上記エッジ量の絶対値は高輝度側の画素の輝度の和と低輝度側の画素の輝度の和とを算出し、さらにこれらの差をとったものであり、上記エッジ方向と記した直線の両側の画素において輝度差が発生しているとこの絶対値が大きくなるからである。輝度差が大きいか否かは上記しきい値の大きさによって適宜調整可能である。上記図4に示した他のエッジ検出フィルタにおいても同様の原理によってエッジ方向と記した直線に沿った輝度差の大きなエッジを検出可能である。このように、カラー画像データ取得モジュール13aが上記カラー画像データ取得手段を構成し、エッジ検出モジュール13bが上記高輝度部位検出手段を構成する。
【0031】
上記エッジ検出モジュール13bによって注目画素の周辺が輝度差の大きなエッジであることが検出されると、偽色検出モジュール13cは当該注目画素の色差データCbCrを参照し、CbとCrとがそれぞれ「β1<Cb<β2」,「β3<Cr<β4」という値域内にあるか否か判定する。ここで、「β1<Cb<β2」,「β3<Cr<β4」という値域は紫色の偽色となるCb,Crの領域を規定しており、かかるβ1〜β4を使用した判定によって偽色の存在を検出する。このように偽色検出モジュール13cが上記偽色検出手段を構成する。
【0032】
偽色検出モジュール13cが偽色の存在を検出すると、偽色解消モジュール13dが平滑化フィルタによって当該偽色を解消する。すなわち、上記フラッシュメモリ32には図5に示す平滑化フィルタが記録されており、偽色解消モジュール13dは5×5のドットマトリクスにて構成されている。当該平滑化モジュールは5×5のドット総てにおいてCrとCbの階調値に対して「1」の重み係数を乗じるとともにその和を計算し、さらに「25(=5×5)」で乗ずるものである。
【0033】
すなわち、このフィルタを適用した後の計算値は5×5のドットマトリクスにおける色差データを平均化したものである。従って、上記偽色画素のデータを当該計算後のCrとCbとに置き換えることによって、紫色等の偽色が解消する。ここで、上記平滑化フィルタは5×5のドットマトリクスにおける色差データを平均化しているので、周りの画素のCrとCbとを反映した値になる。従って、自然画において偽色除去した画素が唐突にグレーになるなど、不自然な処理を行うことを防止することができる。以上のように、偽色解消モジュール13dが上記偽色解消手段を構成する。尚、本実施形態においてCbとCrとの階調値幅は「−128〜127」であり、輝度の階調値幅は「0〜255」である。
【0034】
このようにして偽色を解消すると、偽色解消モジュール13dは偽色解消後のカラー画像データにJPEG圧縮を施して上記フラッシュメモリ32に記録する。従って、以後上記I/F50を介してパーソナルコンピュータ等に出力するカラー画像データにおいては偽色が除去された画像となっている。尚、ここで圧縮を施すとカラー画像データのサイズが小さくなって好適であるものの、圧縮処理は必須ではない。むろん、圧縮の手法はJPEGに限られることなくTIFF等種々の態様を採用可能である。
【0035】
(3)偽色解消処理:
次に、上記ハードウェア構成において行う偽色解消処理をフローチャートに沿って具体的に説明する。図6は、上記デジタルカメラCaにおいて所定の被写体を撮影後、上記RAM31にバッファリングされているカラー画像データに対してCPU11が偽色解消処理を実行する際のフローチャートである。利用者が上記シャッターボタン71を押して撮影を行うと、上記カラー画像データ取得モジュール13aはステップS102にて上記RAM31にバッファリングされているカラー画像データを取得し、ステップS104にて上記エッジ検出ジュール13bが上記フラッシュメモリ32に記録されているエッジ検出フィルタの一つを上記取得したカラー画像データにおける走査対象画素の最初の画素に適用する。
【0036】
ステップS106においては、上記ステップS104にてエッジ検出フィルタが適用された結果算出されたエッジ量の絶対値が所定のしきい値αを超えているか否か判別する。ステップS106にてエッジ量の絶対値が所定のしきい値αを超えていると判別されないときには、上記ステップS108にて上記図4に示す総てのエッジ検出フィルタを適用したか否かを判別し、全フィルタを適用したと判別しないときには未適用フィルタのエッジ量を算出するため上記ステップS104以降の処理を繰り返す。
【0037】
上記ステップS108にて全フィルタを適用していると判別したときには、ステップS110にて上記ステップS102にて取得したカラー画像データの全画素についてエッジ検出フィルタによる検出処理が行われたか否かを判別する。ステップS110にて全画素について終了していると判別されないときにはステップS112においてフィルタ適用対象を上記取得したカラー画像データにおける次の画素に設定して上記ステップS104以降の処理を繰り返す。本実施形態においてはこのようにして上記撮影した被写体のカラー画像データをエッジ検出フィルタで走査している。
【0038】
上記ステップS106にてエッジ量の絶対値が所定のしきい値αを超えていると判別されたときに、上記偽色検出モジュール13cはステップS114において注目画素の色差データCb,Crがそれぞれ「β1<Cb<β2」,「β3<Cr<β4」という値域内にあるか否かを判別する。すなわち、注目画素が偽色であるか否かを判別する。このステップS114にて当該注目画素の色差データCb,Crがそれぞれの値域内にあると判別されないときには、上記ステップS108以降の処理を実行してカラー画像データの走査を続ける。
【0039】
ステップS114にて注目画素の色差データCb,Crがそれぞれ「β1<Cb<β2」,「β3<Cr<β4」という値域内にあると判別されたときには、ステップS116にて上記偽色解消モジュール13dが注目画素に対して上記図5に示す平滑化フィルタを適用する。この結果、上記注目画素は周りの画素のCb,Cr値で平均化され、偽色が解消される。この後、さらに上記ステップS112以降処理を実行してのカラー画像データ走査を続ける。
【0040】
(4)第1実施例:
次に、上記構成およびフローにおける本発明の動作を第1実施例として説明する。図7はこの第1実施例における動作の流れを示している。利用者がデジタルカメラCaのシャッターボタン71を操作して所定の被写体を撮像すると、変換回路23は上記CCD22によって測定された各画素のレベルに基づいて画像Bのカラー画像データを生成する。カラー画像データが生成されると、RAM31にバッファリングされ、上記制御部10のカラー画像データ取得モジュール13aがバッファリングされたカラー画像データを取得する。上記エッジ検出モジュール13bは上記フラッシュメモリ32に記録されたエッジ検出フィルタを使用して画像Bを走査し、輝度差の大きいエッジを検出する。
【0041】
輝度差の大きいエッジ部分として拡大図B’に示す部分が検出されると、上記偽色検出モジュール13cが当該拡大図B’に存在する偽色(ハッチ部分)を検出し、上記偽色解消モジュール13dが当該偽色画素を注目画素として上記平滑化フィルタを適用する。この平滑化フィルタによって偽色画素はその周りの参照画素の色差データで平滑化されるので、フィルタ適用後には注目画素は非偽色となっている。このように、上記エッジ検出フィルタによって輝度差の大きいエッジと判定された部分において偽色が除去されるが、エッジ検出フィルタは上記画像Bを走査し、また、上記図4に示す4種類のエッジ検出フィルタを適用するため、本実施例にかかる処理を行った後には画像Bにおいてエッジ周りに存在する偽色が除去される。従って、輝度差の大きな部位に不自然な発色となる画素が存在しなくなり、画像Bにおける違和感が解消される。
【0042】
(5)第2実施例:
次に、上記構成における本発明の第2実施例を説明する。上述の実施例においては本発明にかかる偽色除去装置がデジタルカメラCaに内蔵されていたが、本発明はカラー画像データに発生する偽色を除去するものであり、汎用的なパーソナルコンピュータを偽色除去装置として機能させるような態様等も可能である。図8は、カラー画像データに基づく画像印刷時にプリンタドライバで偽色除去処理を行う場合の構成を示している。同図において、コンピュータ100はOS200の制御の下、図示しない種々のアプリケーション等を実行可能である。
【0043】
コンピュータ100には図示しないビデオボードを介してディスプレイ110が接続されており、シリアル通信用I/O120aを介して入力装置としてのキーボード121やマウス122が接続されている。すなわち、コンピュータ100の利用者はディスプレイ110にて上記アプリケーション等の表示画面を視認しつつキーボード121やマウス122等によって操作入力を行うことによってアプリケーション等種々の機能を使用することができる。また、コンピュータ100にはパラレル通信用I/O130aを介してプリンタ130が接続されており、アプリケーションの実行下においてキーボード121やマウス122等を操作して印刷実行指示を行うことが可能である。
【0044】
コンピュータ100は記憶装置としてハードディスクドライブ(HDD)150を備えており、同HDD150には本実施例によって偽色が除去される前のカラー画像データと偽色処理に際して使用されるエッジ検出フィルタと平滑化フィルタとが記憶されている。また、上記OS200にはプリンタドライバ(PRTDRV)210が組み込まれており、上記アプリケーション実行下の印刷実行指示に応じて上記プリンタ130を制御して印刷を実行する。また、この印刷実行時に偽色除去処理を実行するようになっており、PRTDRV210は偽色除去処理のためにカラー画像データ取得モジュール210aとエッジ検出モジュール210bと偽色検出モジュール210cと偽色解消モジュール210dとを備えている。
【0045】
すなわち、上記HDD150に記憶されているカラー画像データに基づく印刷実行指示がなされたときに、上記カラー画像データ取得モジュール210aがHDD150に記憶されているカラー画像データを読み出す。エッジ検出モジュール210bは上記HDD150に記憶されているエッジ検出フィルタを使用し、上記カラー画像データ内の輝度差の大きなエッジを検出する。エッジ検出モジュール210bが輝度差の大きなエッジを検出すると、偽色検出モジュール210cは当該検出されたエッジ部分において偽色が生じているか否かを検出し、偽色が生じている場合には偽色解消モジュール210dが上記HDD150に記憶されている平滑化フィルタを当該偽色画素に適用して偽色を解消する。
【0046】
このようにしてカラー画像データの偽色が解消されるとPRTDRV210はさらに通常のドライバと同様の処理を行って印刷を実行する。すなわち、カラー画像データをCMYKの表色系に色変換し、ハーフトーン処理を施した後に当該処理データをラスタライズし、所定のプリンタコマンドとともに上記パラレル通信用I/F130aを介して上記プリンタ130に対して出力する。この結果、プリンタ130では所定の画像が印刷される。この画像において輝度差の大きい部分の偽色は除去されている。以上のように、本発明はコンピュータ100を偽色除去装置として機能させるようにして実現することも可能である。むろん、本発明にかかる偽色除去処理をプリンタドライバにて行う態様のみならず、フォトレタッチソフト等のアプリケーションにて実現すること等も可能である。
【0047】
(6)第3実施例:
上記第1実施例においては、デジタルカメラにおいて撮像したカラー画像データに対して偽色除去処理を施した後にフラッシュメモリに保存していた。しかし、この偽色除去処理を実行するか否かを上記入力ボタン72の操作入力等によって選択可能にしたり、所定のモードにおいてのみ実行するように構成するとより便利である。図9はこのように偽色除去処理を選択的に実行する態様として特に適した実施例のフローチャートである。本フローチャートを実行するためのハードウェア構成は上記デジタルカメラCaにおけるハードウェア構成と同様であり、使用するフィルタや制御部10に備えるモジュールも同様である。
【0048】
但し、本実施例においては上記ROM12に記録されたプログラムによってノーマルモードとハイピクトモードとを選択可能である。ノーマルモードはデジタルカメラCaによって撮影したカラー画像データをそのままフラッシュメモリ32に保存するモードである。ハイピクトモードはデジタルカメラCaによって撮影したカラー画像データに対して補間処理を行って解像度を向上させるモードであり、当該補間処理の前に本発明にかかる偽色除去処理を実行する。
【0049】
すなわち、ステップS200において上記入力ボタン72によるモード選択を受け付ける。同ステップS200でノーマルモードが選択されている場合、ステップS210にて上記シャッターボタン71による撮像が行われると、上記変換回路23が生成したカラー画像データに偽色除去処理を施すことなくステップS250にてカラー画像データをJPEG圧縮してフラッシュメモリ32に保存する。この結果、偽色がほとんど発生しないような画像の撮像時に偽色除去処理を省いた分だけ高速に処理を行うことができる。
【0050】
ステップS200においてハイピクトモードが選択されている場合、ステップS220にて上記シャッターボタン71による撮像が行われると、上記変換回路23が生成したカラー画像データであって上記RAM31にバッファリングされているカラー画像データに対し、ステップS230にて偽色除去処理を施す。この処理は上記第1実施例に記載した処理と同様である。そして、偽色除去処理が施されたドットマトリクス状のカラー画像データに対してステップS240にて補間処理を施し、解像度を向上した後にステップS250にてJPEG圧縮を行うとともに被圧縮データをフラッシュメモリ32へ保存する。
【0051】
このように、本実施例においてはカラー画像データの補間処理前に偽色除去処理を実施するので、被写体画像に本来存在しないはずの偽色画素を補間によって増加させることを防止することができる。また、補間処理前に偽色除去処理をすることにより、対象画素が増えた補間処理後の状態でフィルタ演算を実施することを防止することができ、処理速度の高速化の観点から好適である。
【0052】
(7)第4実施例:
次に、上記構成における本発明の第4実施例を説明する。上述の実施例においては、エッジの勾配と方向とに関わらず図5に示す所定の平滑化フィルタを適用して偽色を除去しており処理の高速化という点で好適であるものの、平滑化は上記態様に限られずエッジの勾配や方向を考慮したものであっても良い。本実施例ではエッジ勾配の大きさおよびエッジ勾配の方向からなるエッジ情報を算出し、当該算出されたエッジ情報に基づいて予め設定されている平滑化フィルタを使用することとしており、図10に示すフローに従って偽色の除去を行う。同図に示すフローは上記図6に示すフローと一部が異なっている。
【0053】
すなわち、エッジ検出処理であるステップS104が本実施例ではステップS104’とステップS105になっており、輝度差の大きいエッジを検出する処理であるステップS106が本実施例ではステップS106’になっており、平滑化処理であるステップS116が本実施例ではステップS310〜S330になっている。また、フラッシュメモリ32にはエッジ検出フィルタとしてPrewittオペレータに関する情報が記録され、平滑化フィルタとして複数のフィルタ情報が記録されている。また、本実施例における平滑化フィルタにおいては注目画素の輝度値を周囲の画素に分配する処理を行っている。従って、偽色を検出する処理であるステップS114は本実施例ではステップS114’になっている。
【0054】
ステップS104’においては、いわゆるPrewittオペレータを用いて上記ステップS102で取得したカラー画像データからエッジを検出する検出処理を実施する。Prewittオペレータは画素の微分値を求めるためのオペレータであり、以下の式により示される。
△fx={P(i+1,j-1)-P(i-1,j-1)}+{P(i+1,j)-P(i-1,j)}+{P(i+1,j+1)-P(i-1,j+1)}
△fy={P(i-1,j-1)-P(i-1,j+1)}+{P(i,j-1)-P(i,j+1)}+{P(i+1,j-1)-P(i+1,j+1)}
ここで、図11に示すように座標(i,j)における画素の輝度をP(i,j)としており、P(i,j)は注目画素である。上記の式では、図11に示すように注目画素Pについて近傍領域の画素、本実施例では注目画素Pを中心とした3×3のマトリクスMtを構成する画素のカラー画像データに基づいてエッジ検出を行う。エッジ検出では、図11の矢印X方向および矢印Y方向のエッジ成分が検出される。
【0055】
次に、ステップS105において上記の式で検出されたエッジからエッジの勾配およびエッジの方向からなるエッジ情報を算出する。エッジの勾配の大きさgradは以下の式(A)により、エッジの方向θgは以下の式(B)により算出される。
【数1】
【数2】
【0056】
また、上記の式(A)の代わりに、次の式(A1)または式(A2)によりエッジの勾配の大きさを算出してもよい。式(A1)または式(A2)を用いることによって、より高速にエッジの勾配の大きさを求めることができる。
【数3】
【数4】
【0057】
ここで、エッジの勾配の大きさgradとは注目画素Pから見た周りの画素の輝度の変化量であり、輝度の変化が生じている方向が勾配の方向θgである。従って、図12に示すように、エッジEの方向とエッジの勾配の方向θgとは垂直な関係となる。ステップS106’では、以上のようにして算出されたエッジの大きさgradが所定のしきい値α’より大きいか否かを判別する。すなわち、勾配の大きさgradが所定のしきい値α’より大きいか否かを判別することによって検出されたエッジの輝度差が大きいか否かを判定することができる。
【0058】
ステップS106’にて勾配の大きさgradが所定のしきい値α’より大きいと判別されたときには、ステップS114’にて注目画素の周辺に偽色が発生しているか否かを判別し、偽色が発生しているときにはステップS310〜S330にて偽色を除去する。ここで、偽色を検出する範囲は注目画素を中心として3×3のマトリクスや5×5のマトリクス等、処理負担に応じて種々の態様を採用可能である。ステップS310においては、平滑化強度σを算出する。ここでは、上記ステップS102にて取得したカラー画像データの輝度Yの情報に基づき、以下の式(C)によって平滑化強度σを算出する。
【数5】
【0059】
式(C)において、eは自然対数、nはノイズ量が最大となる輝度である。nは撮影条件に応じて変化し、例えば画素からの出力が8bitの256階調の本実施例では、n=50に設定している。この式(C)で算出された平滑化強度σから平滑化の範囲が算出される。平滑化の範囲は後述するガウス分布により求められる。
【0060】
ステップS320では、上記エッジ情報および平滑化強度σに基づいてフラッシュメモリ32に記録されているフィルタ情報を選択する。フィルタ情報は、ガウス分布により設定されている平滑化フィルタを上述のエッジ情報に基づいて変形させたものである。ここでは、一例を用いて原理を説明する。本実施例では、注目画索Pを中心とした5×5のマトリクスを平滑化の範囲としている。ガウス分布は以下の式(D)により求められる。
【数6】
【0061】
ここで、式(D)はガウス分布式の変形であり、短軸方向を1/nおよび長軸方向を1/mにスケーリングした楕円に変形し、かつθgだけ右回りに回転させたものである。すなわち、mおよびnにより楕円の形状が変化し、θgにより楕円の傾きが変化する。このmおよびnはスケーリングパラメータであり、上記の式(A)によって算出された勾配の大きさgradに依存している。エッジの勾配の大きさgradが大きくなるにつれてスケーリングパラメータmおよびnの値(主にnの値)を大きくし、扁平な楕円形状に変形させる。また、勾配の方向θgに応じて回転させることにより図13に示すようにエッジEに沿った平滑化の範囲Aが求められる。すなわち、スケーリングパラメータmおよびnの値が小さいとき図13の破線で示すように平滑化の範囲A1は円形であるのに対し、スケーリングパラメータmおよびn、特にnの値が大きくなるに従って、図13の実線で示すように平滑化の範囲A2は扁平な楕円形となる。
【0062】
注目画素Pについてエッジ情報を算出した結果、エッジの勾配が小さいとき注目画素Pの周辺は平坦部であることになる。従って、注目画素Pの輝度値は注目画素Pの周囲の画素に均等に分配される必要がある。そのため、平滑化の範囲は注目画索Pを中心とした円形の範囲となる。一方、エッジの勾配が大きいとき注目画素Pの周辺はエッジ部であることになる。従って、注目画素Pの輝度値は注目画素Pの周囲のエッジに沿った画素に分配される必要がある。そのため、平滑化の範囲は注目画素Pを中心としてエッジEに沿った楕円形の範囲となる。すなわち、エッジの勾配が大きくなるほど、エッジEに沿って平滑化処理を実施する必要がある。
【0063】
本実施例では、上記ステップS105にて算出されるエッジの勾配の大きさgradとスケーリングパラメータmおよびnの値とは関連づけられている。そのため、勾配の大きさgradが決定されると、その勾配の大きさgradに対応するスケーリングバラメh夕mおよびmが決定される。図14は、一例として勾配の方向θg=45°および平滑化強度σ=0.7を一定にしてスケーリングパラメータnを変化させた場合に平滑化の範囲がどのように変化するかを示している。マトリクスは本実施例のように5×5に限らず、3×3、あるいは7×7など適当に設定可能である。図14から、n=1のとき平滑化の範囲は全方向に均一になっていることが分かる。これに対し、nが大きくなるに従って、勾配の方向θgに沿った軸の長さが短くなり、平滑化の範囲がエッジEに沿って集中してくるのが分かる。また、n=3より大きくなると平滑化の範囲はほとんど変化しない。従って、σ=0.7の場合には有効なスケーリングパラメータnの範囲は1から3であるといえる。
【0064】
次に、平滑化強度σとスケーリングパラメータとの関係について説明する。平滑化の範囲は上記の式(D)において平滑化強度σの大きさによって変化させることができる。平滑化強度σが小さいときは平滑化の効果は小さくなり、平滑化強度σが大きいときは平滑化の効果は大きくなる。平滑化強度σが大きくなると平滑化の範囲が広くなるため、スケーリングパラメータnを大きくすることにより平滑化の範囲を絞り込む必要がある。また、短軸方向のスケーリングパラメータnのみを変化させるとエッジの平滑化の効果が強くなりすぎるため、長軸方向のスケーリングパラメータmも変化させる必要がある。
【0065】
図15には、平滑化強度σを変化させたとき、その平滑化強度σにおいて平滑化の効果が最も弱いフィルタ情報と、平滑化の効果が最も強いフィルタ情報を示している。図15の左の列が平滑化の効果が最も弱いフィルタ情報、右の列が平滑化の効果が最も強いフィルタ情報である。図15から、平滑化の効果が弱いとき平滑化の範囲は注目画素から均一に分布しており、平滑化の効果が強いとき平滑化の範囲はエッジ周辺に集中していることが分かる。フラッシュメモリ32には、各パラメータに対応した複数のフィルタ情報が記録されている。この複数のフィルタ情報には、勾配の大きさgradによって決定されるスケーリングパラメータmおよびn、勾配の方向θg、ならびに輝度Yから算出される平滑化強度σの値を組み合わせることにより設定されている平滑化の範囲が含まれている。
【0066】
ステップS320においては、フラッシュメモリ32に記録されている複数のフィルタ情報から、特定のフィルタ情報を読み出す。すなわち、上記ステップS105で算出されたエッジの勾配の大きさgradからスケーリングパラメータmおよびnの値を決定する。そして、決定されたスケーリングパラメータmおよびn、勾配の方向θg、ならびに平滑化強度σに基づいて特定のフィルタ情報を選択し、フラッシュメモリ32から読み出す。ステップS320にてフィルタ情報が選択されると、ステップS330において当該選択されたフィルタ情報に基づいて平滑化処理が実行される。
【0067】
この平滑化処理においては上記ステップS102にて取得したカラー画像データにおいて注目画素Pを中心とした各画素の色差データにフィルタ情報の数値を乗ずることにより実行される。例えば、注目画素Pの周囲のマトリクスMtから算出された勾配の大きさgradから決定されたスケーリングパラメータがm=1.25およびn=4、勾配の傾きがθg=45°、ならびに注目画素Pの輝度Yに基づいて算出される平滑化強度σがσ=0.9であった場合、ステップS320にて図16に示すようなフィルタ情報Fが選択される。そして、注目画素Pを中心としたカラー画像データの色差データに図14に示すフィルタ情報の数値(マトリクスの数値/総和)を乗ずることにより、注目画索Pの情報はその注目画素Pを中心とする5×5のマトリクスMtの特定画素に分散される。注目画索Pの情報がマトリクスMtの特定画素に分散されることにより、注目画素Pの周辺に対して平滑化処理が行われる。すなわち、この平滑化処理が施される画素が偽色である場合にその偽色が解消する。
【0068】
以上説明したように、平滑化処理としては相加平均のみならず特定画素の色差を周囲に分散させる手法を採用することもできる。本実施例にて採用している手法においてはエッジの勾配の大きさと傾きに基づいて平滑化強度を決定しているので、平滑化処理後に画像のエッジをぼかしたり平坦部のノイズを強調することなく、また、ノイズを除去しながら偽色を除去することができる。
【0069】
(8)第5実施例:
上述の実施例においては、図4に示すエッジ検出フィルタで高輝度部位として輝度差の大きなエッジ領域を検出し、色差データCbCrが所定の値域内にあるか否かを判別することによって偽色の存在を検出していたが、他の手法によっても高輝度部位を検出し、さらに、偽色であるか否かを検出することができる。本実施例では注目画素とその周りの画素において、これらの画素の平均値に対する偏差に基づいてエッジを検出し、これらの画素の注目画素に対する偏差に基づいて偽色であるか否かを判定している。このために、図17に示すフローに従って偽色の除去を行っており、同図に示すフローは上記図6に示すフローと一部が異なっている。
【0070】
すなわち、エッジ検出処理であるステップS104,S106が本実施例ではステップS105a,S105bになっており、偽色を検出する処理であるステップS114,S116が本実施例ではステップS115c,S115dになっている。また、フラッシュメモリ32にはエッジ検出フィルタとして後述する式(E),(F)に関する情報が記録され、偽色であるか否かを検出するフィルタとして後述する式(G)に関する情報が記録されている。
【0071】
ステップS115aでは、上記フラッシュメモリ32に記録された情報に基づいてエッジであるか否かを判別するための判別値UVDを算出している。判別値UVDは、注目画素とその周りの画素との分散を評価する値であり、計算処理負担を軽減するため以下の式(E),(F)に基づいて値を算出する。
【数7】
【数8】
ここで、Pcは画素の色差データ値であり、式(E)は注目画素とその周りの画素との色差データの平均値であり、式(F)は当該平均値と各画素の色差データとの偏差の絶対値の平均値である。また、Σは図18に示す5画素のPcについて加え合わせることを示している。
【0072】
ステップS115bでは、上記ステップS115aで算出した判別値UVDが所定のしきい値γより大きいか否かを判別することによって、分散を評価する値が所定の偏差を有しているか否かを判別する。ステップS115bにて判別値UVDが所定のしきい値γより大きいと判別されたときには図18に示す領域がエッジであるとし、ステップS115c以降で注目画素が偽色であるか否か判別するための処理を行う。
【0073】
ステップS115cでは、偽色であるか否かを判別するための判別値UVCを以下の式(G)に基づいて算出する。
【数9】
ここで、Pc(c,k)は注目画素の色差データ値であり、Σは上記図18に示す5画素のPcについて加え合わせることを示している。従って、式(G)によって周りの画素と注目画素との偏差の絶対値の平均値が算出される。
【0074】
ステップS115cで判別値UVCを算出すると、ステップS115dでは当該判別値UVCが所定のしきい値δより大きいか否かを判別し、判別値UVCが所定のしきい値δより大きいと判別したときにステップS116の平滑化処理を実行する。本実施例では注目画素とその周りの画素との分散に基づいてエッジを検出し、また偽色を検出しているので、真に偽色であって平滑化フィルタを適用する必要がある画素を偽色画素として検出することができる。従って、偽色の除去を確実に実行するとともに不必要な平滑化処理を実行してしまうことを防止することができ、画像データにおいて偽色を除去する際の処理が全体として著しく低減される。尚、上記図6に示すステップS104,S106と本実施例にかかるステップS115a,S115bの双方を実行することによって、高輝度部位の検出精度を向上させることが可能であることはいうまでもない。
【0075】
以上説明したように、本発明においてはCCD素子にて撮像された画像を所定の要素色の階調値で表現したドットマトリクス状のカラー画像データにおいて、輝度差の大きな高輝度部位に近接して存在する偽色画素を検出し、平滑化処理等によって当該偽色を解消する。従って、輝度差の大きな部位がある画像において偽色による違和感を感じさせないようにすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】偽色除去処理の概略を示した図である。
【図2】デジタルカメラのハードウェア構成を示す図である。
【図3】偽色除去処理時に実行されるプログラムモジュールを示す図である。
【図4】エッジ検出フィルタを示す図である。
【図5】平滑化フィルタを示す図である。
【図6】偽色解消処理のフローチャートである。
【図7】第1実施例における動作の流れを示す図である。
【図8】プリンタドライバで偽色除去処理を行う場合の構成を示す図である。
【図9】偽色除去処理を選択的に実行する際のフローチャートである。
【図10】第4実施例における偽色解消処理のフローチャートである。
【図11】エッジ抽出処理を説明するための模式図である。
【図12】エッジとエッジ勾配との関係を示す図である。
【図13】平滑化の範囲を説明するための図である。
【図14】フィルタ情報を示す模式図である。
【図15】フィルタ情報を示す模式図である。
【図16】フィルタ情報の一例を示す模式図である。
【図17】第4実施例における偽色解消処理のフローチャートである。
【図18】判別値計算時に加算対象となる画素を示す図である。
【符号の説明】
10…制御部
11…CPU
12…ROM
13a…カラー画像データ取得モジュール
13b…エッジ検出モジュール
13c…偽色検出モジュール
13d…偽色解消モジュール
150…ハードディスクドライブ
20…画像入力部
21…集光レンズ
22…CCD
23…変換回路
30…記録部
31…RAM
32…フラッシュメモリ
40…表示部
41…液晶表示装置
42…VRAM
50…インタフェース
71…シャッターボタン
72…入力ボタン
Ca…デジタルカメラ
Claims (11)
- CCD素子にて撮像された画像を所定の要素色の階調値で表現したドットマトリクス状のカラー画像データを取得するカラー画像データ取得手段と、
このカラー画像データについて偽色が存在し得る高輝度部位を検出する高輝度部位検出手段と、
上記高輝度部位に近接して所定の偽色画素があるか否かを検出する偽色検出手段と、
上記偽色画素が検出されたときに当該偽色を解消する偽色解消手段とを具備することを特徴とする偽色除去装置。 - 上記請求項1に記載の偽色除去装置において、
上記高輝度部位検出手段は、上記カラー画像データを所定のエッジ検出フィルタによって走査し、このエッジ検出フィルタによって算出されたエッジ量が所定のしきい値を超えているか否かによって高輝度部位を検出することを特徴とする偽色除去装置。 - 上記請求項1に記載の偽色除去装置において、
上記カラー画像データ取得手段では輝度成分と青色差成分と赤色差成分とを要素色とするカラー画像データを取得し、上記高輝度部位検出手段は所定の注目画素とその周りの画素との色差成分の平均階調値を算出し、当該平均階調値とこれらの画素の色差成分の階調値との偏差を算出し、その絶対値の平均値が所定のしきい値を超えているか否かによって高輝度部位を検出することを特徴とする偽色除去装置。 - 上記請求項1〜請求項3のいずれかに記載の偽色除去装置において、
上記カラー画像データ取得手段では輝度成分と青色差成分と赤色差成分とを要素色とするカラー画像データを取得し、上記偽色検出手段は取得したカラー画像データの所定画素において上記青色差成分と赤色差成分との階調値がそれぞれ所定の値域内にあるか否かによって偽色画素の存在を検出することを特徴とする偽色除去装置。 - 上記請求項1〜請求項3のいずれかに記載の偽色除去装置において、
上記カラー画像データ取得手段では輝度成分と青色差成分と赤色差成分とを要素色とするカラー画像データを取得し、上記偽色解消手段は所定の注目画素とその周りの画素との色差成分の階調値偏差を算出し、当該偏差の絶対値の平均値が所定のしきい値を超えている場合に偽色の存在を検出することを特徴とする偽色除去装置。 - 上記請求項1〜請求項5のいずれかに記載の偽色除去装置において、
上記偽色解消手段は、偽色画素と周囲の画素との平滑化処理を行うことにより偽色を解消することを特徴とする偽色除去装置。 - 上記請求項6に記載の偽色除去装置において、
上記偽色解消手段は、上記偽色画素と周囲の画素との要素色階調値を相加平均することを特徴とする偽色除去装置。 - 上記請求項1〜請求項7のいずれかに記載の偽色除去装置において、
上記高輝度部位検出手段は輝度差の大きいエッジ領域を検出し、上記偽色解消手段は上記検出したエッジ領域のエッジ勾配の大きさおよびエッジ勾配の方向からなるエッジ情報を算出し、当該算出されたエッジ情報に基づいて予め設定されている平滑化フィルタを使用して平滑化を行うことを特徴とする偽色除去装置。 - CCD素子にて撮像された画像を所定の要素色の階調値で表現したドットマトリクス状のカラー画像データを取得するカラー画像データ取得機能と、
このカラー画像データについて高輝度部位を検出する高輝度部位検出機能と、
上記高輝度部位に近接して所定の偽色画素があるか否かを検出する偽色検出機能と、
上記偽色画素が検出されたときに当該偽色を解消する偽色解消機能とをコンピュータに実現させることを特徴とする偽色除去プログラム。 - CCD素子にて撮像された画像を所定の要素色の階調値で表現したドットマトリクス状のカラー画像データを取得するカラー画像データ取得工程と、
このカラー画像データについて高輝度部位を検出する高輝度部位検出工程と、
上記高輝度部位に近接して所定の偽色画素があるか否かを検出する偽色検出工程と、
上記偽色画素が検出されたときに当該偽色を解消する偽色解消工程とを具備することを特徴とする偽色除去方法。 - 補色系フィルタを透過した被写体からの光をCCD素子で受光し、同CCD素子の出力レベルに基づいてカラー画像データを得るデジタルカメラであって、
上記CCD素子の出力レベルに基づいて色変換演算を実行して所定の要素色の階調値で表現したドットマトリクス状のカラー画像データを得るASIC回路と、
同ASIC回路から出力されるカラー画像データに基づいて所定の演算を実行して偽色を除去したカラー画像データを生成する制御部とを備え、
同制御部は、上記カラー画像データについて偽色が存在し得る高輝度部位を検出し、当該高輝度部位に近接して所定の偽色画素があるか否かを検出し、偽色画素が検出されたときに当該偽色を解消する処理を実行することを特徴とするデジタルカメラ。
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