JP5201238B2 - Image processing program, recording medium thereof, image processing method, and image processing apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、フリッカ等の不要な明度変化ないしは彩度変化に対して、精度良くフリッカ等の有無の判定や画像データの補正を行うことができる、コンピュータ用の画像処理プログラム及びこれを記録した記録媒体、画像処理方法並びに画像処理装置に関するものである。 The present invention provides an image processing program for a computer capable of accurately determining the presence / absence of flicker or the like and correcting image data with respect to an unnecessary change in brightness or saturation such as flicker, and a recording recording the same. The present invention relates to a medium, an image processing method, and an image processing apparatus.
一般に、蛍光灯等の照明具により照明された環境下で、デジタルカメラ等により撮影された動画には、撮影される条件によってはフリッカ等の不要な明度変化ないしは彩度変化が発生することがある。なお、フリッカとは、照明具の照明特性変化の周波数と、動画のフレームレートとが同期しないことにより、動画の明度、彩度などが周期的に変化するといった好ましくない現象である。また、ここで、「不要な」とは、単に必要がないということを意味するのではなく、好ましくない、ないしは除去されるべきであることを意味するものである。 Generally, a moving image shot by a digital camera or the like under an environment illuminated by a lighting device such as a fluorescent lamp may cause an unnecessary change in brightness or saturation, such as flicker, depending on the shooting conditions. . Note that flicker is an undesirable phenomenon in which the brightness, saturation, and the like of a moving image change periodically because the frequency of the illumination characteristic change of the lighting fixture and the frame rate of the moving image do not synchronize. In addition, here, “unnecessary” does not mean that it is not necessary, but means that it is not preferable or should be removed.
かくして、例えば特許文献1には、過去数フレームの画像データに基づいて動画データを補正し、フリッカの発生を防止ないしは抑制するようにした画像処理装置が開示されている。
Thus, for example,
しかしながら、例えば特開2000−324365号公報に開示されている従来のフリッカの防止・抑制手法では、フリッカの有無の判定ないしはこれを解消するための画像補正の精度が十分ではないといった問題がある。 However, the conventional flicker prevention / suppression method disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-324365 has a problem that the presence / absence of flicker is not determined or the accuracy of image correction for eliminating the flicker is not sufficient.
また、フリッカに加えて、その他の原因により動画に不要な明度変化ないしは彩度変化が生じている場合、例えばデジタルカメラの不適切な自動露出等により長周期で明度ないしは彩度がふらつくような場合には、該明度変化ないしは彩度変化は重畳された複数の変化パターンを含むことになる。しかしながら、上記従来のフリッカの防止・抑制手法では、このような場合は不要な明度変化ないしは彩度変化を有効に防止ないしは抑制することができないといった問題がある。 In addition to flicker, if there is an unnecessary change in brightness or saturation due to other causes, such as when the brightness or saturation fluctuates over a long period due to inappropriate automatic exposure of the digital camera, etc. The lightness change or saturation change includes a plurality of superimposed change patterns. However, the conventional flicker prevention / suppression method has a problem that in such a case, an unnecessary change in brightness or saturation cannot be effectively prevented or suppressed.
本発明は、上記従来の問題を解決するためになされたものであって、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化又は彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができ、さらには動画に不要な明度変化又は彩度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる手段を提供することを解決すべき課題とする。 The present invention has been made to solve the above-described conventional problems, and can automatically and accurately determine whether or not there is an unnecessary brightness change or saturation change such as flicker in a moving image, Furthermore, it is an object to be solved to provide means that can effectively prevent or suppress the occurrence of unnecessary brightness change or saturation change in a moving image.
上記課題を解決するためになされた本発明にかかる画像処理プログラムは、動画像を入力するステップと、動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。 An image processing program according to the present invention, which has been made to solve the above-described problems, is provided with reference data for lightness or saturation based on the step of inputting a moving image and the image data on the lightness or saturation of the moving image. In the step of creating and the relationship to the reference data, when the image data has a predetermined change in brightness or saturation, and the change in the brightness or saturation of the image data includes a plurality of change patterns having different periods, A step of causing the computer to perform data correction on the moving image so that the change is reduced in order from the shortest cycle with respect to the change pattern is characterized.
本発明にかかる記録媒体は、動画像を入力するステップと、動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録していることを特徴とするものである。 The recording medium according to the present invention includes a step of inputting a moving image, a step of creating reference data about lightness or saturation based on image data about lightness or saturation of the moving image, and a relationship to the reference data. If the image data has a change in brightness or saturation and the change in brightness or saturation of the image data includes multiple change patterns with different periods, the period is short for each change pattern. The image processing program for making a computer perform the step which performs data correction with respect to a moving image so that this change may reduce in order from is recorded.
本発明にかかる画像処理方法は、動画像を入力するステップと、動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう動画像に対してデータ補正を行うステップとを含んでいることを特徴とするものである。 An image processing method according to the present invention includes a step of inputting a moving image, a step of creating reference data about lightness or saturation based on image data about lightness or saturation of the moving image, and a relationship to the reference data When the image data has a predetermined change in brightness or saturation, and the change in brightness or saturation of the image data includes a plurality of change patterns having different periods, the period is short for each change pattern. And a step of performing data correction on the moving image so that the change is reduced in order from the first one.
本発明にかかる画像処理装置は、動画像を入力する動画像入力手段と、動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成する基準データ作成手段と、基準データに対する関係において、画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう動画像に対してデータ補正を行うデータ補正手段とを備えていることを特徴とするものである。 An image processing apparatus according to the present invention includes a moving image input unit that inputs a moving image, and a reference data generation unit that generates reference data about lightness or saturation based on image data about lightness or saturation of the moving image. When the image data has a predetermined change in brightness or saturation and the change in brightness or saturation of the image data includes a plurality of change patterns with different periods, the change to the reference data On the other hand, it is characterized by comprising data correction means for performing data correction on a moving image so that the change is reduced in order from the shortest cycle.
本発明によれば、不要な明度変化又は彩度変化の判定あるいは明度又は彩度の補正を、ノンリニア補正の特徴を生かして、補正対象フレームより未来のフレームを含む任意のフレームを使用して、精度良く行うことができる。
また、複数の異なる周期性をもった動画の不要な明度変化又は彩度変化に対しても、対応することができる。
さらに、補正する場合だけでなく、フリッカなどの明度変化又は彩度変化があるかどうかの判定にも使用し、フリッカがあると判定された場合にのみ補正することにより、該補正を高速でかつ精度良く行うことができる。
According to the present invention, an unnecessary lightness change or saturation change determination or lightness or saturation correction is performed using an arbitrary frame including a future frame from the correction target frame by utilizing the characteristics of the nonlinear correction, It can be performed with high accuracy.
Further, it is possible to cope with an unnecessary change in brightness or saturation of a moving image having a plurality of different periodicities.
Furthermore, the correction is used not only for correction but also for determining whether there is a change in lightness or saturation such as flicker, and by correcting only when it is determined that there is flicker, the correction can be performed at high speed. It can be performed with high accuracy.
以下、本発明のいくつかの実施の形態を説明する。なお、いずれの実施の形態も、フリッカ等の不要な明度変化の有無ないしは態様を判定し、あるいは明度を補正するものであるが、同様の手法で不要な彩度変化についてもその有無ないしは態様を判定し、あるいは彩度を補正することができる。
また、各実施の形態において、ハードウエア構成は実質的に同一であり、そのソフトウエアが異なるだけである。そこで、まず各実施の形態に共通な、本発明にかかる画像処理装置のハードウエア構成を説明する。
Several embodiments of the present invention will be described below. In any of the embodiments, whether or not there is an unnecessary brightness change such as flicker is determined, or the brightness is corrected, or the brightness is corrected by the same method. Judgment or saturation can be corrected.
In each embodiment, the hardware configuration is substantially the same and only the software is different. First, the hardware configuration of the image processing apparatus according to the present invention common to each embodiment will be described.
図14に示すように、本発明にかかる画像処理装置Sには、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化の有無ないしは態様を判定し、あるいは明度を補正するための各種データ処理を行うホストコンピュータ1(以下、略して「コンピュータ1」という。)が設けられている。このコンピュータ1には、各種データを記憶するための外部記憶装置2と、各種情報をディスプレイ上に表示するモニタ3と、ユーザ(オペレータ)がコンピュータ1を操作するためのマウス4及びキーボード5とが接続されている。
As shown in FIG. 14, the image processing apparatus S according to the present invention includes a
図15に示すように、コンピュータ1には、記憶装置11と入出力インターフェース12とCPU/メモリ13とが設けられている。記憶装置11は、実質的に、処理演算部14とOSセクション15とで構成されている。ここで、モニタ3とマウス4とキーボード5とは、それぞれ、入出力インターフェース12に接続されている。なお、入出力インターフェース12には、画像データ入出力装置16も接続されている。
As shown in FIG. 15, the
以下、各実施の形態を具体的に説明する。
(実施の形態1)
実施の形態1においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図1のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データが作成され、不要な明度変化の有無ないしは態様が判定される。なお、このフローチャートに示すデータ処理手順のプログラムは、コンピュータ1の記憶装置11又は外部記憶装置2(記録媒体)に記録されている(実施の形態2〜5についても同様である。)。
Each embodiment will be specifically described below.
(Embodiment 1)
In the first embodiment, using the image processing apparatus S shown in FIG. 14 and FIG. 15, reference brightness data is automatically created according to the data processing procedure shown in the flowchart of FIG. Or the aspect is determined. The program of the data processing procedure shown in this flowchart is recorded in the
以下、図1に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態1にかかるデータ処理手順ないしは画像処理手順を説明する。
画像データ入出力部16からコンピュータ1に動画像が入力されると、コンピュータ1は動画データ処理を開始し、まず各フレームの平均明度Liを計算する(ステップS11)。ここで、添え字のiは、フレーム番号を表す。なお、例えば2画素毎にサンプリングするなどして、このデータ処理を高速化することもできる。
The data processing procedure or image processing procedure according to the first embodiment will be described below with reference to the flowchart shown in FIG.
When a moving image is input from the image
続いて、コンピュータ1は、各フレームの平均明度Liに対して、時間軸方向に移行平均(ないしは、移動平均)をとり、基準明度データを作成する(ステップS12)。ここでは、例えば移行平均を、あるフレーム(添え字i)と、その前のnフレームと、その後のnフレームとを使用し、次の式1を用いて計算する。つまり、基準明度L'iは、移行平均がとられた後における各フレームの平均明度(以下、「移行平均明度L'i」という。)を表している。
L'i={Li-n+Li-(n-1)+…+Li-1+Li
+Li+1+…+Li+(n-1)+Li+n}/(2n+1)………………………式1
Subsequently, the
L ′ i = {L in + L i− (n−1) +... + L i−1 + L i
+ L i + 1 + ... + L i + (n-1) + L i + n } / (2n + 1) …………………………
ただし、一連のフレーム中で最初のフレームないしはその近傍のフレーム、あるいは最後のフレームないしはその近傍のフレームについて、式1を用いて移行平均明度L'iを算出する場合は、その前後に計算に用いるべきフレームが存在しないことがあるが、このようなフレームは移行平均をとる対象とはしない。
図6に、各フレーム毎の平均明度Liの経時変化(実線)と、式1を用いて算出された移行平均明度L'iの経時変化(点線)とを示す。図6から明らかなとおり、移行平均明度L'iは平均化ないしは平滑化されている。
However, when the transition average brightness L ′ i is calculated using
FIG. 6 shows the temporal change (solid line) of the average brightness L i for each frame and the temporal change (dotted line) of the transition average brightness L ′ i calculated using
次に、コンピュータ1は、次の式2を用いて、各フレームについて、平均明度Liと移行平均明度L'iとの差分Di(以下、「明度差分Di」という。)を算出して、差分データを作成する(ステップS13)。
Di=Li−L'i…………………………………………………………式2
図7に、この明度差分Diの経時変化の一例を示す。図7から明らかなとおり、この例では、明度差分Diは時間に対して周期的に変化している。すなわち、不要な明度変化が存在する。
Next, the
D i = L i −L ′ i …………………………………………………………
7 shows an example of a change with time of the brightness difference D i. As is clear from FIG. 7, in this example, the lightness difference Di is periodically changed with respect to time. That is, there is an unnecessary brightness change.
この後、コンピュータ1は、一連の明度差分Diのデータから不要な明度変化部分を抽出する。すなわち、明度差分Diのデータをその符号に基づいてグループ分けし(ステップS14)、不要な明度変化の有無ないしは態様を判定する(ステップS15)。具体的には、明度差分Diの周期性を検出(チェック)し、周期性があれば不要な明度変化があると判定する。
Thereafter, the
以下、表1〜表4を参照しつつ、表1又は表3に示すような明度差分Diのデータが得られた場合について、不要な明度変化の周期性の判定手法を説明する。
すなわち、まず、ある明度差分Diと次の明度差分Di+1とについて符号を比較し、符号がマイナス又は0からプラスに変わっている場合のフレーム番号(i+1)を順次抽出(チェック)してゆく。そして、この抽出されたフレーム(以下、「抽出フレーム」という。)の明度差分データを1番目グループとし、この抽出フレームより後側のフレーム(ただし、次の抽出フレームより前側にあるもの)の明度差分データを該抽出フレームの後に振り分けて、順次、2番目グループ、3番目グループ、………とする。そして、各グループ毎のメンバー数と、各グループにおける明度差分の平均値とを計算する。
Hereinafter, with reference to Table 1 to Table 4, the case where data of the lightness difference D i shown in Table 1 or Table 3 was obtained, illustrating the periodicity determining technique of unwanted brightness variation.
That is, first, the signs of a certain lightness difference D i and the next lightness difference D i + 1 are compared, and the frame number (i + 1) when the sign changes from minus or 0 to plus is sequentially extracted (checked). . Then, the brightness difference data of the extracted frame (hereinafter referred to as “extracted frame”) is set as the first group, and the brightness of the frame behind the extracted frame (however, the one ahead of the next extracted frame). The difference data is sorted after the extracted frame, and the second group, the third group,. Then, the number of members for each group and the average value of the brightness differences in each group are calculated.
表2及び表4は、それぞれ、表1及び表3に示す明度差分データを、このようにグループ分けすることにより得られたものである。
例えば、表2では、表1における最初の抽出フレームであるフレーム2の明度差分データが1番目グループとされ、これに続くフレーム3及びフレーム4の明度差分データが、それぞれ、2番目グループ及び3番目グループとされている。なお、この場合4番目グループ及び5番目グループに該当するフレームは存在しないので、これらに欄にはデータは記載されていない(「なし」と記載)。
Tables 2 and 4 are obtained by grouping the lightness difference data shown in Tables 1 and 3 in this way, respectively.
For example, in Table 2, the lightness difference data of
表1 整数の周期性を持つ明度差分データの例
Table 1. Example of brightness difference data with integer periodicity
表2 表1に示す明度差分データのグループ分け
注:1巡目は、うまくグループに振り分けられない場合がある
ので、計算から省いても良い。上記の例では省いている。
Table 2 Grouping of brightness difference data shown in Table 1
Note: The first round may not be assigned to groups well
So it can be omitted from the calculation. It is omitted in the above example.
表3 小数の周期性を持つ明度差分データの例
Table 3 Example of brightness difference data with decimal periodicity
表4 表3に示す明度差分データのグループ分け
注:1巡目は、うまくグループに振り分けられない場合がある
ので、計算から省いても良い。上記の例では省いている。
Table 4 Grouping of brightness difference data shown in Table 3
Note: The first round may not be assigned to groups well
So it can be omitted from the calculation. It is omitted in the above example.
かくして、表2あるいは表4において、あるグループのメンバー数に対して、2つ次の(次の次の)グループのメンバー数が急に減少している箇所(表4の例では、3番目グループと5番目グループ)があれば、周期性をもつ可能性があると判断する。 Thus, in Table 2 or Table 4, where the number of members of the second (next next) group suddenly decreases with respect to the number of members of a certain group (in the example of Table 4, the third group And the fifth group), it is determined that there is a possibility of having periodicity.
具体的には、例えば1番目グループのメンバー数(例えば、表4では6)に基づいて、第1閾値Th1と第2閾値Th2とを設定する。例えば、第1閾値Th1をメンバー数の8割とし(表4の例では、4.8)、第2閾値Th2を2割とする(表4の例では、1.2)。そして、メンバー数が第1閾値Th1より小さくなるグループを見出す(表4の例では、4番目グループ)。そして、見出されたグループの次のグループ(表4の例では、5番目グループ)のメンバー数が第2閾値Th2より小さい場合は、周期性をもつ可能性があると判断する。 Specifically, for example, the first threshold Th1 and the second threshold Th2 are set based on the number of members of the first group (for example, 6 in Table 4). For example, the first threshold Th1 is 80% of the number of members (4.8 in the example of Table 4), and the second threshold Th2 is 20% (1.2 in the example of Table 4). Then, a group in which the number of members is smaller than the first threshold Th1 is found (in the example of Table 4, the fourth group). Then, when the number of members of the next group after the found group (the fifth group in the example of Table 4) is smaller than the second threshold Th2, it is determined that there is a possibility of having periodicity.
その場合、平均値が第1閾値Th1より大きいメンバーをもつグループ(表4の例では、1〜3番目グループ)の数を該周期の整数部分とし、その次のグループのメンバー数を1番目グループのメンバー数で割った値(表4の例では、2/6=0.33)を該周期の小数部分とする。例えば、表4に示す例では、およそ3.33(3+0.33=3.33)の周期性をもつ可能性があると判断される。これは、整数周期を持つ場合にも当てはまる。例えば、表2に示す例では、3の周期性をもつ可能性があると判断される。 In that case, the number of groups having members whose average value is greater than the first threshold Th1 (in the example of Table 4, the first to third groups) is the integer part of the cycle, and the number of members of the next group is the first group. The value divided by the number of members (2/6 = 0.33 in the example of Table 4) is the decimal part of the period. For example, in the example shown in Table 4, it is determined that there is a possibility of having a periodicity of about 3.33 (3 + 0.33 = 3.33). This is also true when it has an integer period. For example, in the example shown in Table 2, it is determined that there is a possibility of having a periodicity of 3.
次に、周期性をもつ可能性があると判断された場合は、周期性の整数部に該当する各グループ(表4の例では、1〜3番目グループ)の平均値の最大値(表4の例では、6.17)と最小値(表4の例では、−3.67)との差(表4の例では、9.84)が、第3閾値Th3(例えば、3)より大きければ、不要な明度変化があると判定される。 Next, when it is determined that there is a possibility of having periodicity, the maximum value (Table 4) of the average value of each group corresponding to the integer part of the periodicity (1st to 3rd groups in the example of Table 4). In this example, the difference between 6.17) and the minimum value (-3.67 in the example of Table 4) (9.84 in the example of Table 4) is larger than the third threshold Th3 (for example, 3). For example, it is determined that there is an unnecessary brightness change.
かくして、コンピュータ1と、図1のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態1にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、自動的に、動画におけるフリッカ等の不要な明度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。
Thus, according to the image processing apparatus or the image processing method according to the first embodiment, the image processing is performed using the
(実施の形態2)
以下、本発明の実施の形態2を説明する。
実施の形態2においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図2のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データ(移行平均明度)が作成され、動画にフリッカ等の不要な明度変化が生じるのが有効に防止ないしは抑制される。
(Embodiment 2)
The second embodiment of the present invention will be described below.
In the second embodiment, using the image processing apparatus S shown in FIGS. 14 and 15, reference brightness data (transition average brightness) is automatically created according to the data processing procedure shown in the flowchart of FIG. It is possible to effectively prevent or suppress the occurrence of unnecessary brightness changes such as flicker.
以下、図2に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態2にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、図2に示すフローチャートのステップS21〜ステップS22におけるデータ処理手順は、それぞれ、図1に示すフローチャート(実施の形態1)におけるステップS11〜ステップS12でのデータ処理手順と同一であるので、説明の重複を避けるため、ステップS21〜ステップS22についての説明は省略する。 The data processing procedure according to the second embodiment will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. However, the data processing procedure in steps S21 to S22 in the flowchart shown in FIG. 2 is the same as the data processing procedure in steps S11 to S12 in the flowchart (Embodiment 1) shown in FIG. In order to avoid duplication, the description of steps S21 to S22 is omitted.
実施の形態2では、コンピュータ1は、実施の形態1の場合と同様の手順で基準明度データ(移行平均明度)を作成した後、明度を補正して不要な明度変化を除去する。すなわち、コンピュータ1は、ガンマ補正用の変換テーブルを作成し(ステップS23)、このガンマ補正テーブルを用いて、動画の明度データ(ないしは、動画データ)にガンマ補正を施す(ステップS24)。
In the second embodiment, the
ガンマ補正テーブルは、例えば図8に示すようなガンマ補正グラフ(ガンマ補正のカーブ)ないしはガンマ補正特性をもつ、現実の明度(横軸)と補正後の明度(縦軸)との対応関係を示すテーブルである。そして、明度のガンマ補正は、横軸(X軸)上に現実の明度を示す点をとり、この点を上向きに伸ばしてガンマ補正グラフと交差する点を求め、この交差点を左向きに伸ばして縦軸(Y軸)と交差する点を求め、この交差点の値を補正後の明度とするといった手順で行われる。 The gamma correction table has a gamma correction graph (gamma correction curve) or a gamma correction characteristic as shown in FIG. 8, for example, and shows the correspondence between the actual brightness (horizontal axis) and the corrected brightness (vertical axis). It is a table. The brightness gamma correction takes a point indicating the actual brightness on the horizontal axis (X-axis), stretches this point upward to obtain a point that intersects the gamma correction graph, and extends this intersection to the left to vertically A procedure is performed in which a point that intersects the axis (Y-axis) is obtained, and the value of this intersection is used as the lightness after correction.
図8から明らかなとおり、このガンマ補正グラフは、現実の明度及び補正後の明度がともに0(最小明度)である点(0,0)と、現実の明度が平均明度Liであり補正後の明度が移行平均明度L'iである点(Li,Li’)と、現実の明度及び補正後の明度がともに255(最大明度)である点(255,255)とを直線で結んだ折れ線である。つまり、図8におけるガンマ補正グラフは、現実の明度が平均明度Liである場合はこれを移行平均明度L'iに変換し、それ以外の場合は直線補間を行うといった変換特性を有している。 As apparent from FIG. 8, the gamma correction graph, point real brightness and brightness after the correction are both 0 (minimum brightness) and (0,0), a real brightness average brightness L i corrected Connect the point (L i , L i ′) whose brightness is the transition average brightness L ′ i and the point (255, 255) where the actual brightness and the corrected brightness are both 255 (maximum brightness) with a straight line It is a broken line. That is, the gamma correction graph in FIG. 8 has conversion characteristics such that when the actual brightness is the average brightness L i , it is converted into the transition average brightness L ′ i , and in other cases, linear interpolation is performed. Yes.
なお、図9に示すように、ガンマ補正グラフとして、点(0,0)と点(Li,L'i)と点(255,255)とを通る曲線(例えば、2次曲線)を用いて明度変化のガンマ補正(補間)を行うようにしてもよい。この場合、図8に示す折れ線(直線)状のガンマ補正グラフを用いる場合に比べて、より滑らかにガンマ補正(補間)を行うできる。 As shown in FIG. 9, a curve (for example, a quadratic curve) passing through the point (0, 0), the point (L i , L ′ i ), and the point (255, 255) is used as the gamma correction graph. Then, gamma correction (interpolation) of brightness change may be performed. In this case, gamma correction (interpolation) can be performed more smoothly than in the case of using a broken line (straight line) gamma correction graph shown in FIG.
なお、実施の形態2における明度の補正においては、実施の形態1における不要な明度変化の判定で用いられた移行平均(式1)を用いることは必ずしも必要ではない。ただ、式1で示す移行平均を用いない場合は、基準明度データ(移行平均明度)をつくり直す必要があるので、計算時間は余計にかかる。しかしながら、移行平均の項数をパラメータとすることにより、明度の補正量を制御することができる。
In the lightness correction in the second embodiment, it is not always necessary to use the transition average (formula 1) used in the determination of the unnecessary lightness change in the first embodiment. However, when the transition average shown in
例えば、図13(a)に示すように、移行平均の項数が少ない場合は、各フレーム毎の平均明度(実線)の変化における長周期成分はあまり平均化されない。
他方、図13(b)に示すように、移行平均の項数が多い場合は、各フレーム毎の平均明度(実線)の変化における長周期成分はかなり平均化される。このように、移行平均の項数を変えることにより、任意の補正特性で明度の補正を行うことが可能となる。なお、ユーザの指示により補正特性を変えることもできる。
For example, as shown in FIG. 13A, when the number of terms in the transition average is small, long-period components in the change in average brightness (solid line) for each frame are not so much averaged.
On the other hand, as shown in FIG. 13B, when the number of transition average terms is large, long-period components in the change in average brightness (solid line) for each frame are considerably averaged. Thus, by changing the number of terms in the transition average, it is possible to correct the brightness with an arbitrary correction characteristic. Note that the correction characteristics can be changed by a user instruction.
かくして、コンピュータ1と、図2のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態2にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、自動的に、動画にフリッカ等の不要な明度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。
Thus, according to the image processing apparatus or the image processing method according to the second embodiment, the image processing is performed using the
(実施の形態3)
以下、本発明の実施の形態3を説明する。
実施の形態3においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図3のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データ(移行平均明度)が作成され、動画に不要な明度変化が生じるのが有効に防止ないしは抑制される。
(Embodiment 3)
The third embodiment of the present invention will be described below.
In the third embodiment, reference lightness data (transition average lightness) is automatically created according to the data processing procedure shown in the flowchart of FIG. 3 using the image processing apparatus S shown in FIGS. It is possible to effectively prevent or suppress the occurrence of unnecessary brightness change.
以下、図3に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態3にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、実施の形態3にかかるデータ処理手順の基本的な手法は実施の形態2にかかるデータ処理手順と共通であり、データ補正を行う時間範囲をユーザが指定して明度を補正する点が異なるだけである。そこで、説明の重複を避けるため、以下では主として実施の形態2と異なる部分を説明する。 The data processing procedure according to the third embodiment will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. However, the basic method of the data processing procedure according to the third embodiment is the same as that of the data processing procedure according to the second embodiment, except that the user specifies a time range for performing data correction and corrects the brightness. Only. Therefore, in order to avoid duplication of explanation, portions different from the second embodiment will be mainly described below.
画像データ入出力部16からコンピュータ1に動画像が入力されると、コンピュータ1は動画データ処理を開始する。その際、ユーザはまず補正すべき時間範囲を指定する(ステップS31)。次に、コンピュータ1は、自動的に、指定された時間内の基準明度データ(移行平均明度)を作成する(ステップS32)。なお、基準明度データの作成手順は、実施の形態2の場合と同様である。この後、コンピュータ1は、実施の形態2の場合と同様に、ガンマ補正用の変換テーブルを作成し(ステップS33)、明度にガンマ補正を施す(ステップS34)。
When a moving image is input to the
この種の動画において、フリッカとは別の原因により、例えばデジタルカメラの不適切な自動露出等により明度がふらつくような場合には、明度は経時的にゆっくりと変化する。そして、このような場合は、全時間範囲ではなく、特定の時間範囲において、明度の補正が必要とされるだけであることが多い。
そこで、実施の形態3では、図10に示すように、ユーザが補正したい時間範囲を指定することにより、その時間範囲についてのみ基準明度データを作成し、明度を補正するようにしている。
In this type of moving image, when the brightness fluctuates due to a cause other than flicker, for example, due to inappropriate automatic exposure of a digital camera, the brightness changes slowly with time. In such a case, it is often only necessary to correct the brightness in a specific time range, not in the entire time range.
Therefore, in the third embodiment, as shown in FIG. 10, by designating a time range to be corrected by the user, reference lightness data is created only for that time range, and the lightness is corrected.
この場合、明度基準データ(移行平均明度)を補正時間範囲より何フレーム分か多めに用いることにより、以下のように明度の時間的な変化を円滑化することができる。
すなわち、補正時間範囲とその他の範囲との境界部近傍では、基準明度データとして移行平均によって得られる値(移行平均明度)をそのまま用いるのではなく、各フレームの平均明度Liと移行平均明度L'iとから、次の式3を用いて補正移行平均明度Lc'iを算出し、これを基準明度データとする。なお、式3において、aは0以上で1以下の補正係数(修正量)ないしはなまし係数である。
Lc'i=(1−a)・Li+a・L'i…………………………………………式3
In this case, by using the lightness reference data (transition average lightness) by several frames more than the correction time range, it is possible to smooth the temporal change in lightness as follows.
That is, in the vicinity of the boundary between the correction time range and the other range, the value obtained by the transition average (the transition average brightness) is not used as the reference brightness data as it is, but the average brightness L i of each frame and the transition average brightness L From “ i” , the corrected transition average brightness Lc ′ i is calculated by using the following
Lc ′ i = (1−a) · L i + a · L ′ i …………………………………………
ここで、表5に示すように、補正係数aを上記境界部近傍で、0から1に向かって、又は1から0に向かって滑らかに変化させることにより、実際の明度の補正を円滑化することができる。なお、表5において、ユーザが指定した時間範囲内のフレームは、フレーム番号が7〜17のフレームである。 Here, as shown in Table 5, the correction of the actual brightness is smoothed by smoothly changing the correction coefficient a in the vicinity of the boundary from 0 to 1 or from 1 to 0. be able to. In Table 5, frames within the time range specified by the user are frames having frame numbers 7-17.
表5 補正係数の設定手法
注) *:指定された時間範囲内のフレーム
Table 5 Correction coefficient setting method
Note) *: Frame within the specified time range
かくして、コンピュータ1と、図3のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態3にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、ユーザが指定した時間範囲内において、自動的に動画に不要な明度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。
Thus, according to the image processing apparatus or the image processing method according to the third embodiment, the image processing is performed using the
(実施の形態4)
以下、本発明の実施の形態4を説明する。
実施の形態4においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図4のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データが作成され、動画に不要な明度変化が生じるのが有効に防止ないしは抑制される。
(Embodiment 4)
Embodiment 4 of the present invention will be described below.
In the fourth embodiment, reference brightness data is automatically created using the image processing apparatus S shown in FIGS. 14 and 15 according to the data processing procedure shown in the flowchart of FIG. Is effectively prevented or suppressed.
以下、図4に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態4にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、実施の形態4にかかるデータ処理手順の基本的な手法は、実施の形態2にかかるデータ処理手順と共通であり、複数の周期性をもつ不要な明度変化を、複数回にわたって補正する点が異なるだけである。そこで、説明の重複を避けるため、以下では主として実施の形態2と異なる部分を説明する。 The data processing procedure according to the fourth embodiment will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. However, the basic method of the data processing procedure according to the fourth embodiment is the same as that of the data processing procedure according to the second embodiment, and an unnecessary brightness change having a plurality of periodicities is corrected a plurality of times. Is only different. Therefore, in order to avoid duplication of explanation, portions different from the second embodiment will be mainly described below.
図4に示すように、実施の形態4では、コンピュータ1は、まず短周期の不要な明度変化を補正し(ステップS41)、次に長周期の不要な明度変化を補正する(ステップS42)。その他の点については、実施の形態2の場合と同様である。
As shown in FIG. 4, in the fourth embodiment, the
例えば、実施の形態1にかかる手順ないしは実施の形態2にかかる手順で、フリッカに起因する短周期の不要な明度変化を補正したとしても、不適切な自動露出等に起因して時間的にゆっくりとした長周期の不要な明度変化が依然として残る場合がある(図11中の一番上のグラフ参照)。
しかしながら、図11に示すように、このような場合でも、図4に示すフローチャートにしたがってステップS41とステップS42とに示す手順で、明度変化を複数回補正することにより、動画をほぼ完全に補正することができる。
For example, even if the short-period unnecessary brightness change due to flicker is corrected in the procedure according to the first embodiment or the procedure according to the second embodiment, it is slowly slowed in time due to inappropriate automatic exposure or the like. In some cases, an unnecessary change in brightness with a long period may remain (see the top graph in FIG. 11).
However, as shown in FIG. 11, even in such a case, the moving image is almost completely corrected by correcting the brightness change a plurality of times according to the procedure shown in steps S41 and S42 according to the flowchart shown in FIG. be able to.
かくして、コンピュータ1と、図4のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態4にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、不要な明度変化が複数の周期性をもつ場合でも、自動的に、動画に不要な明度変化が生じるのを有効に防止ないしは抑制することができる。
Thus, according to the image processing apparatus or the image processing method according to the fourth embodiment, the image processing is performed using the
(実施の形態5)
以下、本発明の実施の形態5を説明する。
実施の形態5においては、図14及び図15に示す画像処理装置Sを用いて、図5のフローチャートに示すデータ処理手順にしたがって、自動的に基準明度データが作成され、不要な明度変化の有無ないしは態様が判定される。
(Embodiment 5)
The fifth embodiment of the present invention will be described below.
In the fifth embodiment, reference lightness data is automatically created using the image processing apparatus S shown in FIGS. 14 and 15 according to the data processing procedure shown in the flowchart of FIG. Or the aspect is determined.
以下、図5に示すフローチャートを参照しつつ、実施の形態5にかかるデータ処理手順を説明する。ただし、実施の形態5にかかるデータ処理手順の基本的な手法は、実施の形態1にかかるデータ処理手順と共通であり、複数(複数種)の基準明度データを用いて上記判定の精度を高める点が異なるだけである。そこで、説明の重複を避けるため、以下では主として実施の形態1と異なる部分を説明する。 The data processing procedure according to the fifth embodiment will be described below with reference to the flowchart shown in FIG. However, the basic method of the data processing procedure according to the fifth embodiment is the same as the data processing procedure according to the first embodiment, and the accuracy of the determination is improved by using a plurality (a plurality of types) of reference lightness data. Only the point is different. Therefore, in order to avoid duplication of explanation, portions different from those of the first embodiment will be mainly described below.
図5に示すように、実施の形態5では、コンピュータ1は、まず実施の形態1の場合と同様の手順で自動的に基準明度データ(移行平均明度)を作成する(ステップS51)。次に、コンピュータ1は、不要な明度変化があるか否かを判定する(ステップS52)。ここで、不要な明度変化がなければ、基準明度データをつくり直して、不要な明度変化があるか否かを判定し直すか否かを判定する(ステップS53)。該判定をし直す場合は、ステップS51〜ステップS53が繰り返し実行される。なお、ステップS52で不要な明度変化があると判定されたとき、あるいはステップS52で不要な明度変化がないと判定された場合において該判定をし直さないときは、このデータ処理ルーチンは終了する。
As shown in FIG. 5, in the fifth embodiment, the
短周期の不要な明度変化が生じている場合、移行平均の項数が判定精度に影響を及ぼすことがある。例えば、50Hzの照明と15fpsのフレームレートとの組み合わせで発生したフリッカ画像の場合、計算上の明度変化は、3フレームごとの周期性を持つ。
このため、例えば図12(a)に示すように、項数を3の倍数にして移行平均をとると精度が良くなることがある。
これに対して、図12(b)に示すように、3フレーム毎の周期性を持つときに、項数を4にして移行平均をとると、周期性が多少残ってしまうことになる。
なお、図12(c)に示すように、移行平均の項数が多い場合は、長周期成分もかなり平均化される。
When an unnecessary change in brightness occurs in a short period, the number of terms in the transition average may affect the determination accuracy. For example, in the case of a flicker image generated by a combination of 50 Hz illumination and a frame rate of 15 fps, the calculated brightness change has a periodicity of every three frames.
For this reason, for example, as shown in FIG. 12A, accuracy may be improved if the number of terms is a multiple of 3 and the transition average is taken.
On the other hand, as shown in FIG. 12B, when there is a periodicity for every three frames, if the number of terms is set to 4 and a transition average is taken, the periodicity will remain somewhat.
As shown in FIG. 12C, when the number of transition average terms is large, long-period components are also considerably averaged.
また、移行平均の項数を増やすほど明度変化における長周期成分も平均化ないしは平滑化されるので、元の動画がもつ周期の長さによって、移行平均のとり方が判定精度に影響を及ぼす場合がある。
したがって、実際には基準明度データの作成方法によって、判定精度が変わってくる可能性があるため、ある基準明度データを用いてフリッカでないと判定しても、別の基準明度データを用いた場合は、フリッカであると判定される可能性がある。しかしながら、図5のフローチャートに示す手順で判定を行う場合は、複数の基準明度データを用いて該判定が行われるので、かかるフリッカを見逃すことがなく、判定精度を向上させることができる。
In addition, as the number of terms in the transition average increases, the long period component in the brightness change is also averaged or smoothed, so depending on the length of the period of the original video, the transition average may affect the judgment accuracy. is there.
Therefore, since the determination accuracy may actually vary depending on the method of creating the reference brightness data, even if it is determined that there is no flicker using a certain reference brightness data, if another reference brightness data is used The flicker may be determined. However, when the determination is performed according to the procedure shown in the flowchart of FIG. 5, the determination is performed using a plurality of reference lightness data, so that the determination accuracy can be improved without missing such flicker.
かくして、コンピュータ1と、図5のフローチャートに示す手順を実行するプログラムを記録している記録媒体とを用いて画像処理が行われる、実施の形態5にかかる画像処理装置ないしは画像処理方法によれば、自動的に、不要な明度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができる。
Thus, according to the image processing apparatus or the image processing method according to the fifth embodiment, the image processing is performed using the
実施の形態1〜5では、前記のとおり不要な明度変化の有無ないしは態様を判定し、あるいは明度を補正するようにしている。しかしながら、実施の形態1〜5にかかる不要な明度変化の判定手法ないしは明度の補正手法は、不要な彩度変化の判定ないしは彩度の補正にも、ほぼそのまま応用することができる。したがって、実施の形態1〜5において、「明度」を「彩度」と読み替えることにより(例えば、「基準明度データ」を「基準彩度データ」と読み替える。)、不要な彩度変化の有無ないしは態様を精度良く判定することができ、あるいは彩度を精度良く補正することができる。
In the first to fifth embodiments, as described above, it is determined whether or not there is an unnecessary lightness change or a mode, or the lightness is corrected. However, the unnecessary lightness change determination method or lightness correction method according to the first to fifth embodiments can be applied almost directly to the unnecessary saturation change determination or saturation correction. Therefore, in
さらに、実施の形態1〜5にかかる不要な明度変化の判定手法ないしは明度の補正手法は、不要な明度変化と不要な彩度変化の両方の判定ないしは明度及び彩度の補正にも、ほぼそのまま応用することができる。
例えば、実施の形態1ないしは実施の形態2にかかるデータ処理により、基準明度データに基づいて不要な明度変化があると判定し、明度の補正を行った後、さらに基準彩度データを作成し、不要な彩度変化の有無ないしは態様を判定し、必要があれば彩度を補正することにより、明度及と彩度の両方を補正するようにしてもよい。なお、彩度変化の判定ないしは彩度の補正を行った後で、明度変化の判定ないしは明度の補正を行うようにしてもよい。また、明度変化及び彩度変化の判定に、基準明度データあるいは基準彩度データの一方のみを用いるようにしてもよい。
Furthermore, the unnecessary lightness change determination method or the lightness correction method according to the first to fifth embodiments is almost the same as the determination of both the unnecessary lightness change and the unnecessary saturation change or the correction of the lightness and saturation. Can be applied.
For example, the data processing according to the first or second embodiment determines that there is an unnecessary lightness change based on the reference lightness data, and after correcting the lightness, further creates reference saturation data, It is also possible to correct both the lightness and the saturation by determining the presence or mode or the mode of unnecessary saturation change and correcting the saturation if necessary. It should be noted that after the determination of saturation change or correction of saturation, the determination of brightness change or correction of brightness may be performed. Further, only one of the reference lightness data or the reference saturation data may be used for the determination of the lightness change and the saturation change.
このように、実施の形態1〜5あるいはその修正例及び変形例においては、すべて判定や補正が自動的に行われるので、ユーザはほとんで何もせずに、良好な判定結果ないしは補正結果を得ることができる。
また、コンピュータによる不要な明度変化ないしは彩度変化の自動判定を行わず、ユーザが明度ないしは彩度の補正を指示したときにのみ、コンピュータが自動的に該補正を行うようにしてもよい。
As described above, in the first to fifth embodiments or the modification examples and modifications thereof, all determinations and corrections are automatically performed. Therefore, the user obtains a good determination result or correction result without doing anything. be able to.
Further, the computer may automatically perform the correction only when the user instructs to correct the lightness or saturation without automatically determining unnecessary lightness change or saturation change by the computer.
さらに、移行平均として、次の式4を用いて算出される重み付き移行平均を用いてもよい。
L'i={Li-1+2Li+Li+1}/4………………………………………式4
この場合は、元の明度変化を多少残した基準明度データを作成することができる。明度ないしは彩度の補正においては、例えば長周期の明度変化ないしは彩度変化に対して、元の明度変化ないしは彩度変化をある程度残した方が、過度な補正を防止することができるので、好ましい結果を得ることができる場合もある。
Further, a weighted transition average calculated using the following equation 4 may be used as the transition average.
L ′ i = {L i−1 + 2L i + L i + 1 } / 4 …………………………………………
In this case, it is possible to create reference brightness data that leaves some changes in the original brightness. In lightness or saturation correction, it is preferable to leave the original lightness change or saturation change to a certain extent, for example, for long-period lightness change or saturation change, because excessive correction can be prevented. In some cases, results can be obtained.
(実施態様)
1. 動画像を入力するステップと、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定するステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
2. 動画像を入力するステップと、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
3. 前記基準データが、時間軸方向に前記画像データの移行平均をとることにより作成される、1項又は2項に記載の画像処理プログラム。
4. 前記基準データが複数種作成され、該複数種の基準データを用いて、前記画像データが不要な明度変化又は彩度変化を伴っているか否かの判定が行われる、1項に記載の画像処理プログラム。
5. 前記画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に前記データ補正が行われる、2項に記載の画像処理プログラム。
6. 動画像を入力するステップと、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定するステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体。
7. 動画像を入力するステップと、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体。
8. 動画像を入力するステップと、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定するステップとを含んでいる画像処理方法。
9. 動画像を入力するステップと、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとを含んでいる画像処理方法。
10. 動画像を入力する動画像入力手段と、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成する基準データ作成手段と、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、前記動画像が不要な明度変化又は彩度変化を伴っていると判定する変化判定手段とを備えている画像処理装置。
11. 動画像を入力する動画像入力手段と、
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成する基準データ作成手段と、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があれば、該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うデータ補正手段とを備えている画像処理装置。
(Embodiment)
1. A step of inputting a moving image;
Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
For causing the computer to execute a step of determining that the moving image has an unnecessary lightness change or saturation change if the image data has a predetermined lightness change or saturation change in relation to the reference data. Image processing program.
2. A step of inputting a moving image;
Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
Image processing for causing a computer to perform data correction on the moving image so that if the image data has a predetermined brightness or saturation change in relation to the reference data, the change is reduced. program.
3. The image processing program according to
4). The image processing according to
5. 3. The image according to
6). A step of inputting a moving image;
Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
For causing the computer to execute a step of determining that the moving image has an unnecessary lightness change or saturation change if the image data has a predetermined lightness change or saturation change in relation to the reference data. A recording medium on which an image processing program is recorded.
7). A step of inputting a moving image;
Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
Image processing for causing a computer to perform data correction on the moving image so that if the image data has a predetermined brightness or saturation change in relation to the reference data, the change is reduced. A recording medium that records the program.
8). A step of inputting a moving image;
Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
An image processing including a step of determining that the moving image has an unnecessary lightness change or saturation change if the image data has a predetermined lightness change or saturation change in relation to the reference data Method.
9. A step of inputting a moving image;
Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
An image processing method including a step of performing data correction on the moving image so that the change is reduced if the image data has a predetermined brightness or saturation change in relation to the reference data.
10. A moving image input means for inputting a moving image;
Reference data creation means for creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
A change determination unit that determines that the moving image has an unnecessary lightness change or saturation change if the image data has a predetermined lightness change or saturation change in relation to the reference data; Image processing device.
11. A moving image input means for inputting a moving image;
Reference data creation means for creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
An image processing apparatus comprising: a data correction unit that performs data correction on the moving image so that if the image data has a predetermined brightness or saturation change in relation to the reference data, the change is reduced. .
S…画像処理装置、1…ホストコンピュータ(コンピュータ)、2…外部記憶装置、3…モニタ、4…マウス、5…キーボード、11…記憶装置、12…入出力インターフェース、13…CPU/メモリ、14…処理演算部、15…OSセクション、16…画像データ入出力部。 DESCRIPTION OF SYMBOLS S ... Image processing apparatus, 1 ... Host computer (computer), 2 ... External storage device, 3 ... Monitor, 4 ... Mouse, 5 ... Keyboard, 11 ... Storage device, 12 ... Input / output interface, 13 ... CPU / memory, 14 ... processing operation part, 15 ... OS section, 16 ... image data input / output part.
Claims (4)
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、前記画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。 A step of inputting a moving image;
Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
In the relationship to the reference data, when the image data has a predetermined lightness or saturation change, and the lightness or saturation change of the image data includes a plurality of change patterns having different periods, each change pattern On the other hand, an image processing program for causing a computer to execute data correction on the moving image so that the change is reduced in order from the shortest cycle.
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、前記画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体。In the relationship to the reference data, when the image data has a predetermined lightness or saturation change, and the lightness or saturation change of the image data includes a plurality of change patterns having different periods, each change pattern On the other hand, a recording medium on which an image processing program for causing a computer to execute data correction on the moving image so that the change is reduced in order from the shortest cycle is recorded.
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成するステップと、Creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、前記画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うステップとを含んでいる画像処理方法。In the relationship to the reference data, when the image data has a predetermined lightness or saturation change, and the lightness or saturation change of the image data includes a plurality of change patterns having different periods, each change pattern On the other hand, an image processing method including a step of performing data correction on the moving image so that the change is reduced in order from the shortest cycle.
前記動画像の明度又は彩度についての画像データに基づいて、明度又は彩度についての基準データを作成する基準データ作成手段と、Reference data creation means for creating reference data for lightness or saturation based on image data for lightness or saturation of the moving image;
前記基準データに対する関係において、前記画像データに所定の明度又は彩度の変化があって、前記画像データの明度又は彩度の変化が、周期が異なる複数の変化パターンを含む場合は、各変化パターンに対して、周期が短いものから順に該変化が縮小するよう前記動画像に対してデータ補正を行うデータ補正手段とを備えている画像処理装置。In the relationship to the reference data, when the image data has a predetermined lightness or saturation change, and the lightness or saturation change of the image data includes a plurality of change patterns having different periods, each change pattern On the other hand, an image processing apparatus comprising data correction means for performing data correction on the moving image so that the change is reduced in order from the shortest cycle.
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