JP5300791B2 - Image processing apparatus, image processing method, and image processing program - Google Patents

Image processing apparatus, image processing method, and image processing program Download PDF

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Description

本発明は、マルチバンド画像から色再現画像を生成する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。   The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program that generate a color reproduction image from a multiband image.

現在一般的に普及しているRGB(3原色)に基づく画像処理装置では、画像中の白色画素、もしくはニュートラルな灰色画素をGUI(Graphical User Interface)上などで指定し、その画素のRGB値が最大値(8bitの場合、[R,G,B]=[255,255,255])もしくは同じ値(R値=G値=B値)になるように、信号値に係数を乗算する補正処理やガンマ補正処理を行うことにより色調整(ホワイトバランス)を行うことが知られている(例えば、非特許文献1の3.3ホワイトバランス参照)。   In an image processing apparatus based on RGB (three primary colors) that is currently in widespread use, a white pixel or neutral gray pixel in an image is designated on a GUI (Graphical User Interface), and the RGB value of the pixel is determined. Correction processing for multiplying a signal value by a coefficient so that the maximum value (in the case of 8 bits, [R, G, B] = [255, 255, 255]) or the same value (R value = G value = B value) In addition, it is known to perform color adjustment (white balance) by performing gamma correction processing (see, for example, 3.3 White Balance in Non-Patent Document 1).

肥後智昭、宮崎大輔、池内 克史、”二色性反射モデルに基づくリアルタイム鏡面反射成分除去”、情報処理学会研究報告.CVIM,[コンピュータビジョンとイメージメディア]2006(93),211−218,20060908Tomoaki Higo, Daisuke Miyazaki, Katsushi Ikeuchi, “Real-time specular reflection removal based on dichroic reflection model”, Information Processing Society of Japan. CVIM, [Computer Vision and Image Media] 2006 (93), 211-218, 2006060908

しかしながら、4チャンネル以上のマルチバンド画像において、非特許文献1に記載されているような補正処理を行うことにより、例えば、4チャンネルそれぞれの画素値をそろえるように補正をした場合、その後の色再現結果の処理において大きく色がずれてしまうという問題がある。   However, in a multiband image of four or more channels, when correction is performed so as to align the pixel values of the four channels by performing correction processing as described in Non-Patent Document 1, for example, subsequent color reproduction There is a problem that the color is greatly shifted in the processing of the result.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、4チャンネル以上のマルチバンド画像から色再現画像を生成する際に、大きく色がずれてしまうことを防止することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of such circumstances, and an image processing apparatus capable of preventing a color from being greatly shifted when a color reproduction image is generated from a multiband image having four or more channels. An object is to provide an image processing method and an image processing program.

本発明は、被写体をカメラによって撮影して得られたマルチバンド画像から所定の照明環境下の色再現画像を生成する画像処理装置であって、前記カメラの分光感度情報と、撮影時の照明光の分光分布情報と、前記被写体の統計情報とから得られる分光反射率推定行列と、前記マルチバンド画像上の白色点の画素値とを入力して、前記白色点の分光反射率を算出する分光反射率推定手段と、前記分光反射率推定行列を、前記白色点の分光反射率に基づき補正する分光反射率推定行列補正手段と、前記補正後の分光反射率推定行列に基づきホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成する分光反射率画像生成手段と、前記分光反射率画像から前記所定の照明環境下の色再現画像を生成する色再現処理手段とを備えたことを特徴とする。   The present invention is an image processing apparatus for generating a color reproduction image under a predetermined illumination environment from a multiband image obtained by photographing a subject with a camera, the spectral sensitivity information of the camera, and illumination light at the time of photographing The spectral reflectance estimation matrix obtained from the spectral distribution information of the subject, the spectral information of the subject, and the pixel value of the white point on the multiband image are input to calculate the spectral reflectance of the white point. Reflectance estimation means, spectral reflectance estimation matrix correction means for correcting the spectral reflectance estimation matrix based on the spectral reflectance of the white point, and white balance after adjustment based on the corrected spectral reflectance estimation matrix Spectral reflectance image generating means for generating a spectral reflectance image, and color reproduction processing means for generating a color reproduction image under the predetermined illumination environment from the spectral reflectance image.

本発明は、前記分光反射率推定行列補正手段は、分光反射率推定行列の波長に相当する成分を前記分光反射率で除算して、その結果を補正後の分光反射率推定行列とすることを特徴とする。   In the present invention, the spectral reflectance estimation matrix correction means divides a component corresponding to the wavelength of the spectral reflectance estimation matrix by the spectral reflectance, and sets the result as a corrected spectral reflectance estimation matrix. Features.

本発明は、前記分光反射率推定行列補正手段は、前記分光反射率が基準白色になるように、前記カメラの各チャンネルの分光感度に重み係数をかけて補正することにより補正後の分光反射率推定行列と得ることを特徴とする。   In the present invention, the spectral reflectance estimation matrix correction means corrects the spectral sensitivity of each channel of the camera by applying a weighting factor to correct the spectral sensitivity of each channel of the camera so that the spectral reflectance becomes reference white. It is characterized by obtaining an estimation matrix.

本発明は、前記分光反射率推定行列補正手段は、前記分光反射率が基準白色になるに、撮影時の照明光スペクトルの各波長成分に重み係数をかけて補正することにより補正後の分光反射率推定行列と得ることを特徴とする。   According to the present invention, the spectral reflectance estimation matrix correction unit corrects the spectral reflectance after correction by applying a weighting factor to each wavelength component of the illumination light spectrum at the time of photographing when the spectral reflectance becomes reference white. It is characterized by obtaining a rate estimation matrix.

本発明は、被写体をカメラによって撮影して得られたマルチバンド画像から所定の照明環境下の色再現画像を生成するために、コンピュータに画像処理を実行する画像処理方法であって、前記コンピュータが、前記カメラの分光感度情報と、撮影時の照明光の分光分布情報と、前記被写体の統計情報とから得られる分光反射率推定行列と、前記マルチバンド画像上の白色点の画素値とを入力して、前記白色点の分光反射率を算出する分光反射率推定ステップと、前記コンピュータが、前記分光反射率推定行列を、前記白色点の分光反射率に基づき補正する分光反射率推定行列補正ステップと、前記コンピュータが、前記補正後の分光反射率推定行列に基づきホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成する分光反射率画像生成ステップと、前記コンピュータが、前記分光反射率画像から前記所定の照明環境下の色再現画像を生成する色再現処理ステップとを有することを特徴とする。   The present invention is an image processing method for executing image processing on a computer in order to generate a color reproduction image under a predetermined illumination environment from a multiband image obtained by photographing a subject with a camera, wherein the computer , The spectral sensitivity information of the camera, the spectral distribution information of the illumination light at the time of shooting, the spectral reflectance estimation matrix obtained from the statistical information of the subject, and the pixel value of the white point on the multiband image A spectral reflectance estimation step of calculating a spectral reflectance of the white point; and a spectral reflectance estimation matrix correction step in which the computer corrects the spectral reflectance estimation matrix based on the spectral reflectance of the white point. And a spectral reflectance image generation step in which the computer generates a spectral reflectance image after white balance adjustment based on the corrected spectral reflectance estimation matrix; The computer, and having a color reproduction processing step of generating a color reproduction image under the predetermined illumination environment from the spectral reflectance image.

本発明は、被写体をカメラによって撮影して得られたマルチバンド画像から所定の照明環境下の色再現画像を生成するために、コンピュータに画像処理を実行させる画像処理プログラムであって、前記カメラの分光感度情報と、撮影時の照明光の分光分布情報と、前記被写体の統計情報とから得られる分光反射率推定行列と、前記マルチバンド画像上の白色点の画素値とを入力して、前記白色点の分光反射率を算出する分光反射率推定ステップと、前記分光反射率推定行列を、前記白色点の分光反射率に基づき補正する分光反射率推定行列補正ステップと、前記補正後の分光反射率推定行列に基づきホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成する分光反射率画像生成ステップと、前記分光反射率画像から前記所定の照明環境下の色再現画像を生成する色再現処理ステップとを前記コンピュータに行わせることを特徴とする。   The present invention is an image processing program for causing a computer to execute image processing in order to generate a color reproduction image under a predetermined illumination environment from a multiband image obtained by photographing a subject with a camera. The spectral sensitivity information, the spectral distribution information of the illumination light at the time of shooting, the spectral reflectance estimation matrix obtained from the statistical information of the subject, and the pixel value of the white point on the multiband image are input, A spectral reflectance estimation step for calculating a spectral reflectance of a white point, a spectral reflectance estimation matrix correction step for correcting the spectral reflectance estimation matrix based on the spectral reflectance of the white point, and the spectral reflectance after the correction A spectral reflectance image generation step of generating a spectral reflectance image after white balance adjustment based on a rate estimation matrix, and color reproduction under the predetermined illumination environment from the spectral reflectance image Characterized in that to perform the color reproduction processing step of generating an image on the computer.

本発明によれば、分光反射率でのホワイトバランス補正を行うため、仮定した観察照明下において適切にホワイトバランスがとれた色再現画像を生成することが可能になるという効果が得られる。また、分光反射率でのホワイトバランス補正処理により、カメラの分光感度・照明光スペクトル等の計測誤差も含めた撮影データの補正を行うことも同時に可能となる。   According to the present invention, since white balance correction is performed with spectral reflectance, it is possible to generate a color reproduction image that is appropriately white balanced under the assumed observation illumination. Further, the white balance correction process using the spectral reflectance can simultaneously correct the photographing data including measurement errors such as the spectral sensitivity of the camera and the illumination light spectrum.

本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of one Embodiment of this invention. 図1に示す画像処理装置の動作を示すフローチャートである。2 is a flowchart illustrating an operation of the image processing apparatus illustrated in FIG. 1. 色再現の原理を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the principle of color reproduction.

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による画像処理装置を説明する。図1は同実施形態の構成を示すブロック図である。この図において、符号Aは、コンピュータ装置で構成する画像処理装置である。符号1は、ホワイトバランス補正処理を行う対象のマルチバンド画像データが記憶されたマルチバンド画像記憶部である。符号2は、キーボードやポインティングデバイス等で構成する入力部である。符号3は、カラー画像が表示可能なディスプレイ装置で構成する表示部である。符号4は、画像上の白色点の位置を指定して、その指定された白色画素の画素値を得る白色点指定部である。符号5は、マルチバンド画像記憶部1に記憶されている画像を撮影した際のカメラの分光感度情報、撮影時の照明光のスペクトル(分光分布)情報、被写体の統計情報から求めた分光反射率推定行列が記憶された分光反射率推定行列記憶部である。   Hereinafter, an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the embodiment. In this figure, reference numeral A denotes an image processing apparatus constituted by a computer apparatus. Reference numeral 1 denotes a multiband image storage unit in which multiband image data to be subjected to white balance correction processing is stored. Reference numeral 2 denotes an input unit configured by a keyboard, a pointing device, or the like. Reference numeral 3 denotes a display unit configured by a display device capable of displaying a color image. Reference numeral 4 denotes a white point designation unit that designates the position of the white point on the image and obtains the pixel value of the designated white pixel. Reference numeral 5 denotes spectral reflectance information obtained from the spectral sensitivity information of the camera when the image stored in the multiband image storage unit 1 is captured, the spectrum (spectral distribution) information of the illumination light at the time of capturing, and the statistical information of the subject. It is a spectral reflectance estimation matrix storage unit in which an estimation matrix is stored.

符号6は、分光反射率推定行列を入力して、分光反射率を算出する分光反射率推定部である。符号7は、算出した分光反射率と分光反射率推定行列を入力して、分光反射率推定行列を補正する分光反射率推定行列補正部である。符号8は、補正後の分光反射率推定行列を入力して、ホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成する分光反射率画像生成部である。符号9は、色再現を行う際の観察時の照明光スペクトル情報と、色再現を行った画像の表示を行う表示部3の特性情報が記憶された色再現環境記憶部である。符号10は、ホワイトバランス調整後の分光反射率画像と色再現環境記憶部9に記憶されている情報を入力して、色再現画像を生成して出力する色再現処理部である。符号11は、色再現処理部10から出力される色再現画像を記憶する色再現画像記憶部である。   Reference numeral 6 denotes a spectral reflectance estimator that receives the spectral reflectance estimation matrix and calculates the spectral reflectance. Reference numeral 7 denotes a spectral reflectance estimation matrix correction unit that inputs the calculated spectral reflectance and the spectral reflectance estimation matrix and corrects the spectral reflectance estimation matrix. Reference numeral 8 denotes a spectral reflectance image generation unit that inputs a corrected spectral reflectance estimation matrix and generates a spectral reflectance image after white balance adjustment. Reference numeral 9 denotes a color reproduction environment storage unit that stores illumination light spectrum information at the time of color reproduction and characteristic information of the display unit 3 that displays an image subjected to color reproduction. Reference numeral 10 denotes a color reproduction processing unit that inputs a spectral reflectance image after white balance adjustment and information stored in the color reproduction environment storage unit 9 to generate and output a color reproduction image. Reference numeral 11 denotes a color reproduction image storage unit that stores a color reproduction image output from the color reproduction processing unit 10.

マルチバンド画像記憶部1に記憶されるマルチバンド画像データは、図3に示すように、センサへの入射光を3種類(3バンド)以上のカラーフィルタを用いて色分解した結果が画像上の各画素に画素値として記憶されたものである。ここでは記憶されたマルチバンド画像(3バンド以上)上で基準となる白色点の分光(スペクトル)反射率の推定結果が全ての波長で等しくなるよう、各バンドの値を補正する。単に各バンドの画像値が等しくなるように補正するのではなく、画素値を用いての推定結果の分光反射率のホワイトバランスを取るのが、従来との大きな違いである。各バンドの画素値の値をそろえるだけでは、ほとんどの場合、分光反射率の推定結果が白色(全ての波長での反射率がほぼ等しい)にならないことが多い。本発明は、このような問題を解決するものである。   As shown in FIG. 3, the multiband image data stored in the multiband image storage unit 1 is the result of color separation of incident light on the sensor using three (three bands) or more color filters. It is stored as a pixel value in each pixel. Here, the value of each band is corrected so that the estimation results of the spectral (spectral) reflectance of the white point serving as a reference on the stored multiband image (three or more bands) are equal at all wavelengths. Rather than simply correcting the image values of the respective bands to be equal, it is a significant difference from the prior art that the white balance of the spectral reflectance of the estimation result using the pixel values is taken. In most cases, the spectral reflectance estimation result is often not white (reflectances at all wavelengths are substantially equal) simply by aligning the pixel values of each band. The present invention solves such problems.

次に、図2を参照して、図1に示す画像処理装置Aの動作を説明する。図2は、図1に示す画像処理装置Aの動作を示すフローチャートである。まず、白色点指定部4は、マルチバンド画像記憶部1に記憶されている画像データを読み出して、表示部3に表示する。そして、作業者が入力部2を操作して指定された画像中の基準白色点を特定する。そして、白色点指定部4は特定した白色点の画素の画素値を分光反射率推定部6へ出力する(ステップS1)。   Next, the operation of the image processing apparatus A shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus A shown in FIG. First, the white point designation unit 4 reads out the image data stored in the multiband image storage unit 1 and displays it on the display unit 3. Then, the operator operates the input unit 2 to identify the reference white point in the designated image. Then, the white point designating unit 4 outputs the pixel value of the identified white point pixel to the spectral reflectance estimating unit 6 (step S1).

次に、分光反射率推定部6は、分光反射率推定行列記憶部5に記憶されている分光反射率推定行列と、白色点指定部4から出力された画素値とを用いて、この白色点の分光反射率を算出する(ステップS2)。分光反射率推定行列の求め方はいくつもの方式が提案されているが、その中の1つであるWiener推定法について説明する。波長をλで表し、照明光の分光スペクトルをW(λ)、被写体の分光反射率をf(λ)と表記すると、観察される反射光の分光スペクトルI(λ)は次式の様に表わされる。
I(λ)=W(λ)・f(λ)・・・(1)
Next, the spectral reflectance estimation unit 6 uses the spectral reflectance estimation matrix stored in the spectral reflectance estimation matrix storage unit 5 and the pixel value output from the white point designation unit 4 to use this white point. Is calculated (step S2). A number of methods have been proposed for obtaining the spectral reflectance estimation matrix, and one of them is the Wiener estimation method. When the wavelength is represented by λ, the spectral spectrum of the illumination light is expressed as W (λ), and the spectral reflectance of the subject is expressed as f (λ), the spectral spectrum I (λ) of the reflected light to be observed is expressed as follows: It is.
I (λ) = W (λ) · f (λ) (1)

ここで波長レベルの次元数(連続系)での計算の変わりにN−バンドのセンサで画像を得るる場合(離散系)を考える。可視光域のみを考えた場合、1nm間隔でサンプリングされた分光反射率はf=[f380,f381,・・・,f780と表される。各バンドのセンサ感度をS=[S(λ),S(λ),・・・,S(λ)]とベクトル表記する。対角成分が照明光スペクトルと等しい対角行列(体格成分以外はゼロ)をWとすると、(1)式は(2)式の様なベクトル・行列演算の式で書き改められる。
I=Wf.・・・(2)
Here, consider a case where an image is obtained with an N-band sensor (discrete system) instead of calculation with the number of dimensions of the wavelength level (continuous system). When considering only the visible light region, the spectral reflectance sampled at 1 nm intervals is expressed as f = [f 380 , f 381 ,..., F 780 ] T. The sensor sensitivity of each band is expressed as a vector as S = [S 1 (λ), S 2 (λ),..., S N (λ)] T. Assuming that the diagonal matrix whose diagonal component is equal to the illumination light spectrum (zero except for the physique component) is W, equation (1) is rewritten as a vector / matrix operation equation such as equation (2).
I = Wf. ... (2)

カメラから得られる信号c=[c(λ),c(λ),・・・,c(λ)]はC=SWf=Hfとあらわされ、システム行列H=SWの逆行列Mを求めることができれば、分光反射率ベクトルは以下の様に算出することができる。この逆行列Mを分光反射率推定行列(画素値を分光反射率に返還する行列)と呼ぶ。
M=RH{HRH−1・・・(3)
Signal c = [c 1 (λ), c 2 (λ),..., C N (λ)] obtained from the camera T is expressed as C = SWf = Hf, and the inverse matrix M of the system matrix H = SW Can be obtained, the spectral reflectance vector can be calculated as follows. This inverse matrix M is referred to as a spectral reflectance estimation matrix (matrix that returns pixel values to spectral reflectance).
M = RH t {HRH t } −1 (3)

(3)式により求められた行列MはWiener推定行列と呼ばれ、システム行列H(センサの分光感度と照明スペクトルの積)と、被写体の統計情報R(教師データの相関行列や共分散行列など)から求めることができる。   The matrix M obtained by the equation (3) is called a Wiener estimation matrix, and includes a system matrix H (product of sensor spectral sensitivity and illumination spectrum) and subject statistical information R (teacher data correlation matrix, covariance matrix, etc. ).

次に、分光反射率推定行列補正部7は、分光反射率推定行列記憶部5に記憶されている分光反射率推定行列と、分光反射率推定部6において算出された白色点の分光反射率を入力して、分光反射率で分光反射率推定行列の波長に相当する成分を除算し、その結果を、補正後の新たな分光反射率推定行列として出力する(ステップS3)。   Next, the spectral reflectance estimation matrix correction unit 7 calculates the spectral reflectance estimation matrix stored in the spectral reflectance estimation matrix storage unit 5 and the spectral reflectance of the white point calculated by the spectral reflectance estimation unit 6. Then, the component corresponding to the wavelength of the spectral reflectance estimation matrix is divided by the spectral reflectance, and the result is output as a new corrected spectral reflectance estimation matrix (step S3).

次に、分光反射率画像生成部8は、補正後の分光反射率推定行列を入力し、ホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成して出力する(ステップS4)。そして、色再現処理部10は、補正後の分光反射率推定行列を用いて算出された被写体の分光反射率f^(λ)(^はfの頭に付く)に対して、色再現環境記憶部9に記憶されている観察環境の照明光スペクトルW’(λ)を乗算し、観察時の照明下での反射光スペクトルI^(λ)(^はIの頭に付く)を(4)式により算出する。
I^(λ)=W’(λ)・f^(λ)・・・(4)(^は、I、fの頭に付く)
Next, the spectral reflectance image generation unit 8 receives the corrected spectral reflectance estimation matrix, generates and outputs a spectral reflectance image after white balance adjustment (step S4). Then, the color reproduction processing unit 10 stores the color reproduction environment memory for the spectral reflectance f ^ (λ) of the subject calculated using the corrected spectral reflectance estimation matrix (^ is attached to the head of f). The illumination light spectrum W ′ (λ) of the observation environment stored in the unit 9 is multiplied, and the reflected light spectrum I ^ (λ) (^ is attached to the head of I) under the illumination at the time of observation (4) Calculated by the formula.
I ^ (λ) = W ′ (λ) · f ^ (λ) (4) (^ is attached to the head of I and f)

続いて、色再現処理部10は、算出された反射光スペクトルに等色関数(Color Matching Function:人間の眼の感度特性)を掛け合わせ、3刺激値と呼ばれる国際照明委員会で定められているCIE−XYZの3次元データに変換する。表示部3が線形システムの場合、それぞれの原色(例えば、R、G、B)に関しても各色の発光スペクトルから(5)式の様な関係が得られる。

Figure 0005300791
Subsequently, the color reproduction processing unit 10 is determined by an international lighting committee called a tristimulus value by multiplying the calculated reflected light spectrum by a color matching function (sensitivity characteristic of human eyes). Convert to CIE-XYZ three-dimensional data. In the case where the display unit 3 is a linear system, the relationship shown in the equation (5) can be obtained from the emission spectrum of each color for each primary color (eg, R, G, B).
Figure 0005300791

この逆行列を計算することで(6)式が得られ、先に算出した反射光スペクトルのCIE−XYZを入力すると入出力が線形な表示部3に用いられているディスプレイ装置におけるRGB値を算出することができる。

Figure 0005300791
By calculating this inverse matrix, equation (6) is obtained. When the CIE-XYZ of the previously calculated reflected light spectrum is input, the RGB values in the display device used for the display unit 3 whose input and output are linear are calculated. can do.
Figure 0005300791

このRGB値をディスプレイ装置のガンマ特性(トーンカーブ)を用いて補正することで、仮定した観察照明下に被写体がある場合の正しい色を表示部3上に再現することができる。色再現処理部10は、ここで求めたRGB値を所定の観察照明下における色再現画像としていろ再現画像記憶部11に記憶するともに、表示部3に出力することにより、色再現画像を表示部3に表示する。表示部3の原色数が4以上の場合にはもっと複雑な変換処理が行う必要があるが、色再現処理部10に入力されるデータの生成において、前述した処理動作は非常に有効である。   By correcting the RGB values using the gamma characteristic (tone curve) of the display device, it is possible to reproduce the correct color on the display unit 3 when the subject is under the assumed observation illumination. The color reproduction processing unit 10 stores the RGB values obtained here as a color reproduction image under a predetermined observation illumination in the color reproduction image storage unit 11 and outputs the color reproduction image to the display unit 3 to display the color reproduction image. 3 is displayed. When the number of primary colors on the display unit 3 is 4 or more, it is necessary to perform more complicated conversion processing. However, the processing operation described above is very effective in generating data to be input to the color reproduction processing unit 10.

なお、前述した分光反射率推定行列補正部7は、分光反射率推定部6において算出した分光反射率が基準白色(各波長の反射率が1)になるように、カメラの各チャンネルの分光感度に重み係数をかけて分光反射率推定行列を補正するようにしてもよい。また、前述した分光反射率推定行列補正部7は、分光反射率推定部6において算出した分光反射率が基準白色(各波長の反射率が1)になるように、撮影時の照明光スペクトルの各波長成分に重み係数をかけて分光反射率推定行列を補正するようにしてもよい。   Note that the spectral reflectance estimation matrix correction unit 7 described above has the spectral sensitivity of each channel of the camera so that the spectral reflectance calculated by the spectral reflectance estimation unit 6 is the reference white (the reflectance of each wavelength is 1). The spectral reflectance estimation matrix may be corrected by applying a weighting factor to. Further, the spectral reflectance estimation matrix correction unit 7 described above corrects the illumination light spectrum at the time of photographing so that the spectral reflectance calculated by the spectral reflectance estimation unit 6 becomes the reference white (the reflectance of each wavelength is 1). The spectral reflectance estimation matrix may be corrected by applying a weighting coefficient to each wavelength component.

このように、マルチバンド画像(チャンネル数≧4)において、入力装置から得られた信号値に対するホワイトバランス補正を実施するのではなく、得られたマルチバンドを用いて色再現した結果のホワイトバランスが適正になるよう適切な処理を行うために、色再現結果画像(RGB画像、もしくはCIE−LabやCIE−XYZ画像)において適正なホワイトバランスとなるような処理を加えるようにした。これにより、色再現結果の処理において大きく色がずれてしまうという問題を解決することができる。また、白色点の分光反射率(スペクトル反射率)が、各波長の反射率の値が1(もしくは等しく)になるよう、入力画像もしくは分光反射率推定行列・カメラの分光感度・照明光スペクトル等に補正処理を加えるようにした。これにより同様に、色再現結果の処理において大きく色がずれてしまうという問題を解決することができる。   As described above, in the multiband image (number of channels ≧ 4), the white balance correction is not performed on the signal value obtained from the input device, but the white balance as a result of color reproduction using the obtained multiband is obtained. In order to perform an appropriate process so as to be appropriate, a process for achieving an appropriate white balance in the color reproduction result image (RGB image, CIE-Lab or CIE-XYZ image) is added. As a result, it is possible to solve the problem that the color is greatly shifted in the processing of the color reproduction result. In addition, the input image or the spectral reflectance estimation matrix, the spectral sensitivity of the camera, the illumination light spectrum, etc., so that the spectral reflectance (spectral reflectance) of the white point is 1 (or equal) for each wavelength. A correction process was added to. Accordingly, similarly, the problem that the color is greatly shifted in the processing of the color reproduction result can be solved.

以上説明したように、従来は入力画像(例えばRGB信号値)そのものに対してホワイトバランス補正を行うのが一般的であったが、本発明では入力画像ではなく、推定される分光反射率のホワイトバランスが適正になるよう、分光反射率推定行列やカメラの分光感度、撮影照明のスペクトル等に対して補正処理を行うようにしたため、仮定した観察照明下において適切にホワイトバランスがとれた色再現画像を生成することが可能になるという効果が得られる。また、分光反射率でのホワイトバランス補正処理により、カメラの分光感度・照明光スペクトル等の計測誤差も含めた撮影データの補正を行うことも同時に可能となる。   As described above, conventionally, white balance correction is generally performed on an input image (for example, RGB signal values) itself. However, in the present invention, a white of an estimated spectral reflectance is used instead of an input image. A correction process is performed on the spectral reflectance estimation matrix, the spectral sensitivity of the camera, the spectrum of the photographic illumination, etc. so that the balance is appropriate, so that a color reproduction image with an appropriate white balance under the assumed observation illumination The effect that it becomes possible to produce | generate is acquired. Further, the white balance correction process using the spectral reflectance can simultaneously correct the photographing data including measurement errors such as the spectral sensitivity of the camera and the illumination light spectrum.

なお、図1における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより色再現処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)を備えたWWWシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。   Note that a program for realizing the functions of the processing unit in FIG. 1 is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed to perform color reproduction processing. You may go. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices. The “computer system” includes a WWW system having a homepage providing environment (or display environment). The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Further, the “computer-readable recording medium” refers to a volatile memory (RAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In addition, those holding programs for a certain period of time are also included.

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。   The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, what is called a difference file (difference program) may be sufficient.

4チャンネル以上のマルチバンド画像から色再現画像を生成することが不可欠な用途に適用できる。   It can be applied to applications where it is essential to generate a color reproduction image from a multiband image of four or more channels.

1・・・マルチバンド画像記憶部、2・・・入力部、3・・・表示部、4・・・白色点指定部、5・・・分光反射率推定行列記憶部、6・・・分光反射率推定部、7・・・分光反射率推定行列補正部、8・・・分光反射率画像生成部、9・・・色再現環境記憶部、10・・・色再現処理部、11・・・色再現画像記憶部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Multiband image memory | storage part, 2 ... Input part, 3 ... Display part, 4 ... White point designation | designated part, 5 ... Spectral reflectance estimation matrix memory | storage part, 6 ... Spectral Reflectance estimation unit, 7... Spectral reflectance estimation matrix correction unit, 8... Spectral reflectance image generation unit, 9... Color reproduction environment storage unit, 10.・ Color reproduction image storage

Claims (6)

被写体をカメラによって撮影して得られたマルチバンド画像から所定の照明環境下の色再現画像を生成する画像処理装置であって、
前記カメラの分光感度情報と、撮影時の照明光の分光分布情報と、前記被写体の統計情報とから得られる分光反射率推定行列と、前記マルチバンド画像上の白色点の画素値とを入力して、前記白色点の分光反射率を算出する分光反射率推定手段と、
前記分光反射率推定行列を、前記白色点の分光反射率に基づき補正する分光反射率推定行列補正手段と、
前記補正後の分光反射率推定行列に基づきホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成する分光反射率画像生成手段と、
前記分光反射率画像から前記所定の照明環境下の色再現画像を生成する色再現処理手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
An image processing apparatus for generating a color reproduction image under a predetermined illumination environment from a multiband image obtained by photographing a subject with a camera,
Input spectral reflectance information of the camera, spectral distribution information of illumination light at the time of photographing, and a spectral reflectance estimation matrix obtained from the statistical information of the subject, and a pixel value of a white point on the multiband image. Spectral reflectance estimating means for calculating the spectral reflectance of the white point;
Spectral reflectance estimation matrix correction means for correcting the spectral reflectance estimation matrix based on the spectral reflectance of the white point;
Spectral reflectance image generation means for generating a spectral reflectance image after white balance adjustment based on the corrected spectral reflectance estimation matrix;
An image processing apparatus comprising: color reproduction processing means for generating a color reproduction image under the predetermined illumination environment from the spectral reflectance image.
前記分光反射率推定行列補正手段は、分光反射率推定行列の波長に相当する成分を前記分光反射率で除算して、その結果を補正後の分光反射率推定行列とすることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The spectral reflectance estimation matrix correction means divides a component corresponding to the wavelength of the spectral reflectance estimation matrix by the spectral reflectance, and uses the result as a corrected spectral reflectance estimation matrix. Item 8. The image processing apparatus according to Item 1. 前記分光反射率推定行列補正手段は、前記分光反射率が基準白色になるように、前記カメラの各チャンネルの分光感度に重み係数をかけて補正することにより補正後の分光反射率推定行列と得ることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The spectral reflectance estimation matrix correction means obtains a corrected spectral reflectance estimation matrix by correcting the spectral sensitivity of each channel of the camera by applying a weighting coefficient so that the spectral reflectance becomes a reference white color. The image processing apparatus according to claim 1. 前記分光反射率推定行列補正手段は、前記分光反射率が基準白色になるに、撮影時の照明光スペクトルの各波長成分に重み係数をかけて補正することにより補正後の分光反射率推定行列と得ることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The spectral reflectance estimation matrix correction means corrects the spectral reflectance estimation matrix after correction by applying a weighting factor to each wavelength component of the illumination light spectrum at the time of photographing when the spectral reflectance becomes reference white. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is obtained. 被写体をカメラによって撮影して得られたマルチバンド画像から所定の照明環境下の色再現画像を生成するために、コンピュータに画像処理を実行する画像処理方法であって、
前記コンピュータが、前記カメラの分光感度情報と、撮影時の照明光の分光分布情報と、前記被写体の統計情報とから得られる分光反射率推定行列と、前記マルチバンド画像上の白色点の画素値とを入力して、前記白色点の分光反射率を算出する分光反射率推定ステップと、
前記コンピュータが、前記分光反射率推定行列を、前記白色点の分光反射率に基づき補正する分光反射率推定行列補正ステップと、
前記コンピュータが、前記補正後の分光反射率推定行列に基づきホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成する分光反射率画像生成ステップと、
前記コンピュータが、前記分光反射率画像から前記所定の照明環境下の色再現画像を生成する色再現処理ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
An image processing method for executing image processing on a computer in order to generate a color reproduction image under a predetermined illumination environment from a multiband image obtained by photographing a subject with a camera,
The computer includes a spectral reflectance estimation matrix obtained from spectral sensitivity information of the camera, spectral distribution information of illumination light at the time of photographing, and statistical information of the subject, and a pixel value of a white point on the multiband image And a spectral reflectance estimation step of calculating the spectral reflectance of the white point,
The computer corrects the spectral reflectance estimation matrix based on the spectral reflectance of the white point, a spectral reflectance estimation matrix correction step,
The computer generates a spectral reflectance image after white balance adjustment based on the corrected spectral reflectance estimation matrix, and a spectral reflectance image generation step,
A color reproduction processing step in which the computer generates a color reproduction image under the predetermined illumination environment from the spectral reflectance image.
被写体をカメラによって撮影して得られたマルチバンド画像から所定の照明環境下の色再現画像を生成するために、コンピュータに画像処理を実行させる画像処理プログラムであって、
前記カメラの分光感度情報と、撮影時の照明光の分光分布情報と、前記被写体の統計情報とから得られる分光反射率推定行列と、前記マルチバンド画像上の白色点の画素値とを入力して、前記白色点の分光反射率を算出する分光反射率推定ステップと、
前記分光反射率推定行列を、前記白色点の分光反射率に基づき補正する分光反射率推定行列補正ステップと、
前記補正後の分光反射率推定行列に基づきホワイトバランス調整後の分光反射率画像を生成する分光反射率画像生成ステップと、
前記分光反射率画像から前記所定の照明環境下の色再現画像を生成する色再現処理ステップと
を前記コンピュータに行わせることを特徴とする画像処理プログラム。
An image processing program for causing a computer to perform image processing in order to generate a color reproduction image under a predetermined illumination environment from a multiband image obtained by photographing a subject with a camera,
Input spectral reflectance information of the camera, spectral distribution information of illumination light at the time of photographing, and a spectral reflectance estimation matrix obtained from the statistical information of the subject, and a pixel value of a white point on the multiband image. A spectral reflectance estimation step of calculating a spectral reflectance of the white point;
Spectral reflectance estimation matrix correction step for correcting the spectral reflectance estimation matrix based on the spectral reflectance of the white point;
A spectral reflectance image generation step of generating a spectral reflectance image after white balance adjustment based on the corrected spectral reflectance estimation matrix;
An image processing program that causes the computer to perform a color reproduction processing step of generating a color reproduction image under the predetermined illumination environment from the spectral reflectance image.
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