JP5321110B2 - 画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置、およびカメラ - Google Patents

画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置、およびカメラ Download PDF

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本発明は、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理装置、およびカメラに関する。
次のような画像処理装置が知られている。この画像処理装置は、異なる視環境における色の見えを予測するモデルとしてCIECAM97sを用いて色処理を行っている(例えば、特許文献1)。
特許第3634633号公報
しかしながら、CIECAM97sやその改良モデルであるCIECAM02では、その処理の過程で非線形応答および見えのパラメータ算出を行う必要があり、このためには視環境に応じて異なるパラメータを用いて複雑な非線形計算を行う必要があるため、これらの色の見えモデルを画像に正確に適用しようとすると、処理が重くなるという問題があった。
本発明における画像処理方法は、入力画像の撮影時の撮影被写体を照明する照明輝度と、前記撮影被写体の周囲の輝度との比を入力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、出力画像の表示媒体の輝度と、前記出力画像の表示媒体周囲の輝度との比を出力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさとをそれぞれ複数の明るさに定義し、該定義された複数の明るさの各組合せごとに階調補正曲線を設定しておき、前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさに基づいて、前記設定された階調補正曲線の中から階調補正を行う階調補正曲線を選択することを特徴とする。
本発明における画像処理方法は、入力画像の表示媒体の輝度と、前記入力画像の表示媒体周囲の輝度との比を入力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、出力画像の表示媒体の輝度と、前記出力画像の表示媒体周囲の輝度との比を出力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさとをそれぞれ複数の明るさに定義し、該定義された複数の明るさの各組合せごとに階調補正曲線を設定しておき、前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさに基づいて、前記設定された階調補正曲線の中から階調補正を行う階調補正曲線を選択することを特徴とする。
入力画像の撮影時の視環境と出力画像の観察時の視環境の違いに基づいた色順応変換をさらに行うようにしてもよい。
入力画像の撮影時の視環境における照明白色点と、出力画像の観察時の視環境における照明白色点とに基づいて、色順応変換を行うようにしてもよい。
出力画像の観察時の視環境は、予め決められた視環境、または使用者によって指定された視環境であるようにしてもよい。
本発明におけるカメラは、被写体像を撮像して画像を取得する撮像手段と、画像を表示する表示手段とを備え、画像処理装置は、撮像手段により取得された画像を入力画像とし、出力画像を表示手段に表示することを特徴とする。
本発明では、カメラは測光手段をさらに備え、画像処理装置は、測光手段により取得された測光データと、表示手段の照明条件とに基づいて、出力画像の観察時の視環境を設定するようにしてもよい。
本発明によれば、軽い処理で異なる視環境間の色の見えを再現することができる。
画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 パソコン100、カメラ200、および他のパソコン300の接続例を模式的に示す図である。 従来の色の見えモデルの処理の流れを示すフローチャート図である。 CIECAM02による色変換結果と色順応変換のみによる色変換結果の差を、複数の標準色パッチの平均色差で表した図である。 周囲の明るさが入力画像の視環境と出力画像の視環境で大きく変化しない場合の処理を示すフローチャート図である。 入力画像の視環境の周囲の明るさと、出力画像の視環境の周囲の明るさとの各組み合わせごとに階調補正曲線を設定した場合の具体例を示す図である。 階調補正曲線の具体例を示す図である。 周囲の明るさが入力画像の視環境と出力画像の視環境で大きく変化する場合の処理を示すフローチャート図である。 パソコン100の処理を示すフローチャート図である。
図1は、本実施の形態における画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。画像処理装置100としては、例えばパソコンが用いられる。そして、画像処理装置100は、操作部材101と、接続IF(インターフェース)102と、制御装置103と、HDD(ハードディスクドライブ)104と、モニタ105とを備えている。
操作部材101は、使用者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。
接続IF102は、デジタルカメラや他のパソコンなどの外部装置を接続するためのインターフェースであって、例えばデジタルカメラや他のパソコンと有線接続を行うためのUSBインターフェースや、無線接続を行うための無線LANモジュールなどが使用される。本実施の形態では、この接続IF102を介してデジタルカメラや他のパソコンから画像ファイルのデータが取り込まれる。例えば、図2は、パソコン100は、カメラ200と有線接続されており、他のパソコン300と無線接続されている例を示している。
制御装置103は、CPU、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、画像処理装置100の全体を制御する。なお、制御装置103を構成するメモリは、例えばSDRAM等の揮発性のメモリである。このメモリは、CPUがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリとして使用されたり、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。
HDD104は、接続IF102を介して取り込まれた画像ファイルや、制御装置103で実行される種々のプログラム等を記録するための記録装置である。例えば、HDD104には、後述する処理を実行するためのプログラムのデータが記録される。このプログラムは、図2に示した記憶媒体400に記録されて提供される。パソコン100においては、使用者が記憶媒体400を用いてプログラムのデータをHDD104にインストールすることによって、制御装置103がプログラムを実行できるようになる。
モニタ105は、例えば液晶モニタであって、制御装置103から出力される表示用データの画像を表示する。
本実施の形態では、制御装置103は、デジタルカメラ200を用いて撮影時の視環境(撮影シーンの照明条件)で撮影された画像データを、人間の視覚特性を考慮して、撮影時の視環境とは異なる画像観察時の視環境に応じた色の見えを再現した画像データに変換する。
例えば、異なる視環境における色の見えを予測するモデルとしては、CIECAM97sやその改良モデルであるCIECAM02が知られている。これらは、相対的な色の見えパラメータであるJ、C、およびHを一定にして、入力画像の視環境(入力画像の観察視環境、もしくは撮影画像の撮影視環境)における色の見えから出力画像の視環境(出力画像の観察視環境)における色の見えに変換するものである。
従来の色の見えモデルの処理の流れを、図3を用いて簡単に説明する。ここでは、パソコン100における制御装置103が処理を実行するものとして説明する。まず、制御装置103は、入力画像の視環境(入力画像の観察視環境、もしくは撮影画像の撮影視環境)を読み込み、入力画像の視環境からE光源に色順応変換を行う。その後、ステップS2へ進み、制御装置103は、非線形応答変換を行い、視環境に依存しない見えのパラメータ(相対的もしくは絶対的)に変換する。
その後、ステップS3へ進み、制御装置103は、見えのパラメータを保ちつつ出力画像の視環境(出力画像の観察視環境)に応じて非線形変換の逆変換を行って、ステップS4へ進む。ステップS4では、制御装置103は、E光源から出力画像の視環境に色順応変換して、出力画像を作成する。ここで、ステップS2からステップS3の非線形応答、および見えのパラメータ算出には、視環境に応じて異なるパラメータを用いて非線形計算を行う必要があり、この計算は累乗計算を多用するため処理が複雑となる。従って、この色の見えモデルを画像に正確に適用しようとすると、処理が重くなるという問題があった。
よって、本実施の形態では、色の見えに大きく影響を与える視環境としては、照明の色温度、照明輝度、周囲の明るさ等があることに着目して、色の見え予測を簡略化する方法について説明する。図4は、出力視環境を通常のディスプレイ視環境に固定し、入力画像の照明色温度と照明輝度を出力視環境と異ならせた場合に、CIECAM02による色変換結果と色順応変換のみによる色変換結果の差を、複数の標準色パッチの平均色差で表したものである。図4において、横軸は入力画像の視環境における照明色温度、縦軸は処理結果の差を複数の標準色パッチに対する平均色差で表したものである。また入力画像の視環境において、照明輝度が高輝度の場合を実線で、低輝度の場合を破線で示している。
この図4に示すように、入力画像の視環境(入力画像の観察視環境、もしくは撮影画像の撮影視環境)と出力画像の視環境(出力画像の観察視環境)の違いが照明の色温度と照明輝度だけであれば、相対的な色の見えパラメータを一定にするようにCIECAM02を用いて色変換した結果と、入力画像の視環境(入力画像の観察視環境、もしくは撮影画像の撮影視環境)から出力画像の視環境(出力画像の観察視環境)に色順応変換のみ行った結果との差は小さいことがわかる。
すなわち、この図4では、色差はCIELABのΔEであり、図3における平均色差はΔE=3以下となっていることから、周囲の明るさ(被写体もしくは画像観察デバイスの照明輝度と、周囲の明るさの比)が入力画像の視環境と出力画像の視環境で大きく変化しなければ、色順応変換のみに簡略化しても色の見え予測に対する影響は小さいことがわかる。よって、本実施の形態では、周囲の明るさが入力画像の視環境と出力画像の視環境で大きく変化しない場合には、色順応変換のみを行って色の見えを再現した画像データに変換するようにする。以下、図5を用いて、周囲の明るさが入力画像の視環境と出力画像の視環境で大きく変化しない場合の処理を説明する。
制御装置103は、入力画像と入力画像の視環境(入力画像の観察視環境、もしくは撮影画像の撮影視環境)、出力画像の視環境(出力画像の観察視環境)を読み込み、ステップS11において、画像の全画素について、入力画像の視環境から出力画像の視環境に色順応変換を行う。
色順応変換では、まずそれぞれの視環境への順応度合いを示す順応ファクタDとD´とを次式(1)と(2)とを用いてそれぞれの視環境における照明輝度と周囲の明るさから算出する。
Figure 0005321110
Figure 0005321110
ここで、式(1)および(2)における順応輝度LAとLA´は、入力画像、および出力画像の視環境において順応している輝度で、例えば通常照明輝度の1/5を用いる。またF、F´は入力画像、および出力画像の視環境における照明輝度と周囲輝度の比に応じて決まるパラメータである。
本実施の形態では、入力画像はデバイス依存の色空間RGBで記述されているものとし、制御装置103は、これをデバイスに依存しない色空間であるCIE 1931 XYZ色空間へ色変換する。例えば、入力画像が撮影画像であれば、撮影を行ったデジタルカメラ200の分光感度で決まる固有の色空間RGBで記述されているので、制御装置103は、予め決まっているカメラRGB→XYZ変換マトリックスMRGB→XYZを使用して、デバイスに依存しないXYZ色空間へ色変換する。
もしくは入力画像が標準の色空間(例えばsRGB等)にエンコーディングされていれば、制御装置103は、標準の色変換マトリックスMRGB→XYZを使用して、デバイスに依存しないXYZ色空間へ色変換する。更にXYZ色空間から錐体応答LMS色空間へマトリックスMCAT02を用いて色変換する。そして、制御装置103は、LMS色空間で入力画像、および出力画像の視環境における照明白色点(X,Y,Z)、(X´,Y´,Z´)と順応ファクタを用いてvon Kriesの色順応変換を行い、LMS色空間からXYZ色空間への逆変換、および、XYZ色空間からRGB色空間へ逆変換を行う。
すなわち、制御装置103は、次式(3)に示す色変換を各画素について行う。
Figure 0005321110
制御装置103は、入力画像の全ての画素について色順応変換が終了したら、変換後の画像を出力画像として出力して、処理を終了する。
次に、周囲の明るさ(照明輝度と周囲輝度の比)が、入力画像の視環境と出力画像の視環境で大きく変化する場合について説明する。CIECAM97sやCIECAM02でも使用されている様に、周囲の明るさは大きく3タイプ(平均的な明るさ、薄暗い、暗い)が定義されており、周囲の明るさが大きく変化する条件としては、それぞれの組み合わせで6通りある。この場合には、図3のステップS2およびS3の処理を無視できないことが、図3と同様の評価から確認できる。一方、周囲の明るさが変化した場合の見え方の変化にはコントラストの変化が影響する。そこで、本実施の形態では、周囲の明るさの変化に応じた複数の階調補正曲線をあらかじめ用意しておく。
例えば、図6に示すように、入力画像の視環境の周囲の明るさ6aと、出力画像の視環境の周囲の明るさ6bとの各組み合わせごとに階調補正曲線6cを設定しておき、制御装置103は、そのときの入力画像の視環境の周囲の明るさ6aと、出力画像の視環境の周囲の明るさ6bとに基づいて、階調補正曲線6cを選択する。例えば、入力画像の視環境の周囲の明るさ6aが「平均的な明るさ」であり、出力画像の視環境の周囲の明るさ6bが「暗い」であれば、階調補正曲線6cとして「A」が選択される。なお、図6に示す階調補正曲線A〜Dとしては、例えば図7に示すような曲線が設定されているものとする。
そして、制御装置103は、図8に示すように、ステップS11において上述した色順応変換を行った後、ステップS12へ進んで周囲の明るさの変化に応じた階調補正曲線を用いた階調補正を行ってコントラストを補正する。
以上の説明では、図5と図8とを用いて、周囲の明るさ(照明輝度と周囲輝度の比)が、入力画像の視環境と出力画像の視環境で大きく変化しない場合と大きく変化する場合とについてそれぞれ説明した。本実施の形態のパソコン100では、制御装置103は、実際には、入力画像の視環境と出力画像の視環境との周囲の明るさを判断し、その判断結果に基づいて図5に示した処理と図8に示した処理のどちらの処理により画像変換を行うかを決定することになる。以下、図9を用いて、本実施の形態におけるパソコン100の処理について説明する。なお、図9に示す処理は、制御装置103により実行される。
ステップS21において、制御装置103は、HDD104に記録されている撮影画像を取得する。なお、ここでは、撮影画像は複数の画素から構成され、デジタルカメラ200の分光感度に固有の色空間RGBで記述されているものとする。
その後、ステップS22に進み、制御装置103は、撮影シーンの照明に関する情報を取得する。ここで、撮影シーンの照明に関する情報とは、撮影シーンの照明白色点(X,Y,Z)と、輝度YW0と、周囲輝度YSW0とを意味する。例えば、撮影シーンの照明白色点(X,Y,Z)、および輝度YW0としては、撮影時に使用者が分光放射輝度計などを用いて白色点、および輝度を測定しておき、その測定値を使用者がキーボードを用いて入力した値を読み込むようにしてもよい。または、デジタルカメラ200がオートホワイトバランス機能によって撮影時の照明白色点(X,Y,Z)を算出し、露出を自動調整する為に用いる測光機能の結果を解析して撮影時の照明輝度YW0を算出し、これらの算出結果を画像ファイルのヘッダ部に記録しておき、制御装置103は画像ファイルのヘッダ部からこれらの値を読み込むようにしてもよい。
また、周囲輝度YSW0は、撮影時にデジタルカメラが測光範囲を広げて測光した結果を画像ファイルのヘッダ部に記録しておき、制御装置103は、該測光結果を用いて算出してもよいし、デジタルカメラ200上で使用者が予め入力して画像ファイルのヘッダ部に記録されている情報や、使用者がキーボードから入力した情報を使用してもよい。
その後、ステップS23に進み、制御装置103は、画像観察時の視環境に関する情報を取得する。例えば、sRGB標準視環境にてモニタ105で観察することを前提とすれば、sRGB標準視環境(白色点=D65、輝度Ydevice0‘=80Cd/m、周囲輝度YSW0’=4.1Cd/m)が取得されることになる。あるいは、sRGB標準視環境と異なる視環境で観察する場合や画像をプリントした印刷物で観察する場合には、制御装置103は、使用者がキーボード等で入力した画像観察に使用するデバイスの白色点(Xdevice´,Ydevice´,Zdevice´)、輝度Ydevice0´、および周囲照明白色点(XSW´,YSW´,ZSW´)、周囲照明輝度YSW0´を読み込み、デバイス白色点と周囲照明白色点の混合として画像観察視環境における照明白色点(X´,Y´,Z´)、輝度YW0´を決定する。
その後、ステップS11へ進み、制御装置103は、上述した色順応変換を行う。なお、ステップS11における処理は図5で上述したステップS11の処理と同様のため、ここでの説明は省略する。その後、ステップS24へ進む。ステップS24では、制御装置103は、上述したように、入力画像の視環境と出力画像の視環境に違いがあるか否かを判断する。例えば、周囲の明るさを上述した「平均的な明るさ」、「薄暗い」、「暗い」の3タイプに分け、入力画像の視環境の周囲の明るさの判定結果と、出力画像の視環境の周囲の明るさの判定結果とが一致すれば両者間に違いは無しと判定し、判定結果が一致しなければ両者間に違いがあると判定する。
ステップS24で肯定判断した場合にはステップS12へ進み、制御装置103は、上述した階調補正を行う。なお、ステップS12における処理は図8で上述したステップS12の処理と同様のため、ここでの説明は省略する。その後、ステップS25へ進む。
これに対して、ステップS24で否定判断した場合には、そのままステップS25へ進む。ステップS25では、制御装置103は、画像の全画素について処理を完了したか否かを判断する。ステップS25で否定判断した場合には、ステップS11へ戻って処理を繰り返す。これに対して、ステップS25で肯定判断した場合には、ステップS26へ進み、制御装置103は、変換後の画像を出力先、例えばモニタ105へ出力して処理を終了する。
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
(1)制御装置103は、入力画像の視環境と出力画像の視環境とを比較し、その比較結果に応じて階調変換曲線を決定するようにした。これによって、撮影時と観察時の周囲の明るさの変化に応じた階調補正曲線を用いた階調補正を行って、画像のコントラストを補正することができる。
(2)制御装置103は、入力画像の撮影時の撮影被写体を照明する照明輝度と、撮影被写体の周囲の輝度との比を入力視環境における周囲の明るさとして算出し、出力画像の表示媒体の輝度と、出力画像の表示媒体周囲の輝度との比を出力視環境における周囲の明るさとして算出し、入力視環境における周囲の明るさと出力視環境における周囲の明るさとを比較するようにした。これによって、入力視環境における周囲の明るさと出力視環境における周囲の明るさを的確に把握して比較を行うことができる。
(3)制御装置103は、入力画像の撮影時の視環境と出力画像の観察時の視環境の違いに基づいた色順応変換を行うようにした。これによって、入力画像の色の見えを再現した出力画像を得ることができる。
(4)制御装置103は、入力画像の撮影時の視環境における照明白色点と、前記出力画像の観察時の視環境における照明白色点とに基づいて、色順応変換を行うようにした。これによって精度の高い色順応変換を行うことができる。
(5)出力画像の観察時の視環境は、予め決められた視環境、または使用者によって指定された視環境とすることとした。これによって、出力画像の観察時の視環境の決定方法の自由度を向上させることができる。
―変形例―
なお、上述した実施の形態のパソコンは、以下のように変形することもできる。
(1)上述した実施の形態では、図6および図7に示したように、あらかじめ設定しておく階調補正曲線をA〜Dの4種類として説明したが、周囲の明るさが大きく変化する6通りの組み合わせに応じて6種類用意しておいてもよい。また、上述した実施の形態では、入力画像の視環境と出力画像の視環境との間で周囲の明るさが等しい場合には階調補正を行わないようにしたが、この場合にもリニアな階調変換を行うようにして、そのときに用いる階調補正曲線(直線)を加えた7種類を用意しておいてもよい。
(2)上述した実施の形態では、出力画像の視環境における照明白色点として(X´,Y´,Z´)を用いたが、出力画像観察時のデバイスの白色点(Xdevice´,Ydevice´,Zdevice´)と周囲照明白色点(XSW´,YSW´,ZSW´)が異なっている場合、デバイス白色点と周囲照明白色点の混合として出力画像の視環境における照明白色点(X´,Y´,Z´)と照明輝度YW0´を決定するようにしてもよい。具体的には、デバイス輝度Ydevice0´、周囲照明輝度YSW0´、画像観察に使用するデバイス光源と周囲照明光源の影響の比率Rmixを用いて、次式(4)〜(10)により画像観察視環境における照明白色点(X´,Y´,Z´)と輝度YW0´とを算出すればよい。
Figure 0005321110
Figure 0005321110
Figure 0005321110
Figure 0005321110
Figure 0005321110
Figure 0005321110
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(3)上述した実施の形態では、階調補正はRGBに適用する例で説明したが、輝度−色差成分YCrCb成分に変換後、輝度Yについて処理してもよい。もしくはその他の色空間で行ってもよい。
(4)上述した実施の形態では、入力画像を撮影画像とする場合を例に説明したが、モニタ105で画像観察時の見えを印刷時の見えに再現するような場合、すなわち、入力画像観察時の見えを出力画像観察時の見えに再現する場合にも同様に適用できる。この場合、図9のステップS21では、撮影画像の代わりに入力画像観察時の画像を読み込み、ステップS22では、撮影時の視環境の代わりに、入力画像観察時の視環境を読み込めばよい。
(5)上述した実施の形態では、パソコン100において図9に示した処理を実行する例について説明した。しかしながら、上記処理をデジタルカメラ200で実行するようにしてもよい。この場合、デジタルカメラ200が備える制御装置は、撮像素子を介して取得された画像を入力画像として、図9に示した処理を実行し、それにより出力される出力画像をデジタルカメラ200が備える液晶モニタに出力して表示するようにしてもよい。例えば、デジタルカメラ200が備える測光センサにより取得された測光データと、デジタルカメラ200が備える液晶モニタの照明条件とに基づいて、出力画像の観察時の視環境を設定するようにすればよい。
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
100 パソコン、101 操作部材、102 接続IF、103 制御装置、104 HDD、105 モニタ

Claims (9)

  1. 入力画像の撮影時の撮影被写体を照明する照明輝度と、前記撮影被写体の周囲の輝度との比を入力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、
    出力画像の表示媒体の輝度と、前記出力画像の表示媒体周囲の輝度との比を出力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、
    前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさとをそれぞれ複数の明るさに定義し、該定義された複数の明るさの各組合せごとに階調補正曲線を設定しておき、前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさに基づいて、前記設定された階調補正曲線の中から階調補正を行う階調補正曲線を選択することを特徴とする画像処理方法。
  2. 入力画像の表示媒体の輝度と、前記入力画像の表示媒体周囲の輝度との比を入力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、
    出力画像の表示媒体の輝度と、前記出力画像の表示媒体周囲の輝度との比を出力画像の視環境における周囲の明るさとして算出し、
    前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさとをそれぞれ複数の明るさに定義し、該定義された複数の明るさの各組合せごとに階調補正曲線を設定しておき、前記入力画像の視環境における周囲の明るさと前記出力画像の視環境における周囲の明るさに基づいて、前記設定された階調補正曲線の中から階調補正を行う階調補正曲線を選択することを特徴とする画像処理方法。
  3. 請求項1または2に記載の画像処理方法において、
    前記入力画像の撮影時の視環境と前記出力画像の観察時の視環境の違いに基づいた色順応変換をさらに行うことを特徴とする画像処理方法。
  4. 請求項3に記載の画像処理方法において、
    前記入力画像の撮影時の視環境における照明白色点と、前記出力画像の観察時の視環境における照明白色点とに基づいて、前記色順応変換を行うことを特徴とする画像処理方法。
  5. 請求項1〜4のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
    前記出力画像の観察時の視環境は、予め決められた視環境、または使用者によって指定された視環境であることを特徴とする画像処理方法。
  6. 請求項1〜5のいずれか一項に記載の画像処理方法をコンピューターに実行させるための画像処理プログラム。
  7. 請求項6に記載の画像処理プログラムを実行する実行手段を備えた画像処理装置。
  8. 請求項7に記載の画像処理装置と、
    被写体像を撮像して画像を取得する撮像手段と、
    画像を表示する表示手段とを備え、
    前記画像処理装置は、前記撮像手段により取得された画像を前記入力画像とし、前記出力画像を前記表示手段に表示することを特徴とするカメラ。
  9. 請求項8に記載のカメラにおいて、
    測光手段をさらに備え、
    前記画像処理装置は、前記測光手段により取得された測光データと、前記表示手段の照明条件とに基づいて、前記出力画像の観察時の視環境を設定することを特徴とするカメラ。
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