JP7030958B2 - 画像処理方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は画像処理の技術分野に関し、特に画像処理方法及び装置に関する。

人々の生活水準の向上に伴って、求められる電子製品の画面表示効果は高まりつつある。従来技術では、画面の表示効果を向上させるために、通常、画面表示時に画像処理を行い、画像処理過程において、色表示をさらに鮮明にするために、通常、画像の飽和度を調整する必要がある。

カラー画像の飽和度強調について、ＲＧＢ空間内に色域外れの問題がないことを確実にすること及び色相を変化しないように維持することは非常に重要である。通常、カラー画像に対する強調はほとんどＨＳＩ又はＨＳＶ等の空間に変換して処理するが、処理完了後、ＲＧＢ空間に変換する時に色域の問題が生じる可能性があり、通常、カットの方式を採用して外れた値を境界値にマッピングすることが一般的であり、その結果、細部ロスを引き起こし、色相の変化が発生する可能性があり、且つ空間変換の方法は計算量が比較的多く、手間がかかり、効率が低い。

図１に示すように、カラーＲＧＢ画像に対して空間変換方法によって飽和度強調を行うフローチャートであり、まず、処理すべきカラー画像をＨＳＩ等の空間に変換し、飽和度値Sを抽出し且つそれに対して所定の方法による飽和度強調f (S)を行い、強調済みの飽和度値f (S)を得て、処理済みのＨＳＩモデルを再びモデル変換式によってＲＧＢモデル空間に変換する。ＲＧＢモデル空間を正規化した後、各ＲＧＢ成分の範囲は０～１であり、ＨＳＩモデルによって変換されたＲＧＢ成分値が１の色域を超えるという問題があるため、一般的なカット方法によっては、原画像と色相が一致しないことを引き起こす可能性がある。

本発明は、色域外れにより原画像と色相が一致しない等の問題を解決する画像処理方法を提供する。

本発明は画像処理方法を提供し、前記方法はステップＳ１０～ステップＳ３０を含み、前記ステップＳ１０において、第１関数f₁ (x)に基づき原画像のＲＧＢの色空間成分点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得て、ここでｉは自然数であり、前記ステップＳ２０において、第２関数f₂ (x)に基づき原画像中の特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得て、前記ステップＳ３０において、前記f₂ (x_i)=1とし、点A₀ (r₀, g₀, b₀)を求め、max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、点A_iに対して前記ＲＧＢ色空間において画像処理を行い、max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行う。

本発明の一好適実施例では、前記ステップＳ１０はステップＳ１１～ステップＳ１２を含み、前記ステップＳ１１において、前記ＲＧＢ色空間において、前記原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、前記ステップＳ１２において、前記第１関数f₁ (x)に基づき前記原画像中の点A_iのＲＧＢ色空間における各空間成分に対して画像処理を行い、A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得て、前記画像処理とは、前記原画像中の点A_iの前記ＲＧＢ色空間における各空間成分に対して前記ＲＧＢ色空間において伸縮α及び並進βを行うことであり、ここで前記第１関数はf₁ (x)=αx+βである。

本発明の一好適実施例では、前記ステップＳ２０はステップＳ２１～ステップＳ２３を含み、前記ステップＳ２１において、前記ＲＧＢ色空間において、前記原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、前記ステップＳ２２において、第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_i=f₃ (x_i)を求め、前記ステップＳ２３において、第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得る。

本発明の一好適実施例では、前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度は［数１］であり、第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の彩度S_iを処理し、処理済みの彩度［数２］を得る。

本発明の一好適実施例では、画像処理の前後において、前記原画像の輝度が変化しないように保持され、S₀=f₂ (x_i)及びA₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)の関係式によって、f₁ (x)中のα及びβの値を得る。

本発明の一好適実施例では、前記ＣＭＹ色空間は減色法混色原理に基づく色モデルであり、ＣＭＹ色空間において第４関数f₄ (x)=1-xを利用して点A_iに対して画像処理を行い、xは前記点A_i (r_i, g_i, b_i)の前記ＲＧＢ色空間における各空間成分である。

本発明はさらに画像処理装置を提供し、前記装置は画像処理モジュールを含み、前記画像処理モジュールは、第１関数f₁ (x)に基づき原画像のＲＧＢ色空間の成分点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得ることに用いられ、ここでｉは自然数であり、第２関数f₂ (x)に基づき原画像中の特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得て、点A₀ (r₀, g₀, b₀)を求めることに用いられ、max (r₀, g₀, b₀)≦1の場合、点A_iに対して前記ＲＧＢ色空間において画像処理を行うことに用いられ、max (r₀, g₀, b₀)＞1の場合、点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行うことに用いられる。

本発明の一好適実施例では、前記画像処理モジュールは前記原画像中の点A_iの前記ＲＧＢ色空間における各空間成分に対して前記ＲＧＢ色空間において伸縮α及び並進βを行うことに用いられ、ここで前記第１関数はf₁ (x)=αx+βである。

本発明の一好適実施例では、前記画像処理モジュールは第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_i=f₃ (x_i)を求めることに用いられ、ここで、［数３］であり、前記画像処理モジュールはさらに第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度［数４］を得ることに用いられる。

本発明はさらに画像処理方法を提案し、前記方法はステップＳ１０～ステップＳ３０を含み、前記ステップＳ１０において、第１関数f₁ (x)に基づき原画像のＲＧＢ色の空間成分点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得て、ここでｉは自然数であり、前記ステップＳ２０において、第２関数f₂ (x)に基づき原画像中の特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得て、前記ステップＳ３０において、前記f₂ (x_i)=1とし、点A₀ (r₀, g₀, b₀)を求め、max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、前記第２関数f₂ (x)を利用して前記点A_iに対して画像処理を行い、max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、第４関数f₄ (x)を利用して前記点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行う。

本発明の一好適実施例では、前記ステップＳ１０はステップＳ１１～ステップＳ１２を含み、前記ステップＳ１１において、前記ＲＧＢ色空間において、前記原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、前記ステップＳ１２において、前記第１関数f₁ (x)に基づき前記原画像中の点A_iのＲＧＢ色空間における各空間成分に対して画像処理を行い、A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得て、前記画像処理とは、前記原画像中の点Ａ_iの前記ＲＧＢ色空間における各空間成分に対して前記ＲＧＢ色空間において伸縮α及び並進βを行うことであり、ここで前記第１関数はf₁ (x)=αx+βである。

本発明の一好適実施例では、前記ステップＳ２０はステップＳ２１～ステップＳ２３を含み、前記ステップＳ２１において、前記ＲＧＢ色空間において、前記原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、前記ステップＳ２２では、第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_i=f₃ (x_i)を求め、ステップＳ２３において、前記第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得る。

本発明の一好適実施例では、前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度は［数５］であり、前記第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度［数６］を得る。

本発明の一好適実施例では、画像処理の前後において、前記原画像の輝度が変化しないように保持され、S₀=f₂ (x_i)及びA₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)の関係式によって、f₁ (x)中のα及びβの値を得る。

本発明の一好適実施例では、前記ＣＭＹ色空間は減色法混色原理に基づく色モデルであり、ここで、前記第４関数はf₄ (x)=1-xであり、xは前記点A_i (r_i, g_i, b_i)の前記ＲＧＢ色空間における各空間成分である。

本発明の有益な効果は以下のとおりである。本発明は画像処理方法及び装置を提案し、原画像が位置する色空間における点をスクリーニングし、色域外に外れた点に対して空間変換を行うことで、色域外れによる画像歪みの問題を効果的に解決し、色相が変化しないことを確実にし、画像の表示効果を向上させ、且つＲＧＢ色空間において画像に対して飽和度強調を行い、計算効率を向上させる。

実施例又は従来技術における技術的手段をより明確に説明するために、以下、実施例又は従来技術の説明に使用される必要がある図面を簡単に説明する。明らかなように、以下の説明における図面は単に発明のいくつかの実施例に過ぎず、当業者にとっては、創造的な努力をしない前提で、これらの図面に基づきほかの図面を取得することもできる。

図１は従来技術の画像処理の基本的なフローチャートである。 図２は本発明の実施例１における画像処理方法のステップ模式図である。 図３は本発明の実施例１における従来技術と本発明とのＲＧＢ色空間におけるカラー画像の飽和度強調方法の平面模式図の比較である。 図４は本発明の実施例２における従来技術と本発明とのＲＧＢ色空間におけるカラー画像の飽和度強調方法の平面模式図の比較である。

以下、各実施例の説明は添付図面を参照して行われ、本発明の実施可能な特定の実施例を例示するために用いられる。本発明に係る方向用語、たとえば「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「内」、「外」、「側面」等は、単に添付図面を参照する方向である。従って、使用される方向用語は本発明を説明し及び理解するためのものであり、本発明を限定するためのものではない。図中、構造が類似するユニットは同一符号で示される。

本発明は、従来の画像処理方法ではカラー画像をＨＳＩ又はＨＳＶ等の空間に変換して処理し、さらにＲＧＢ空間に変換する時、色域外れによって細部ロス及び色相の変化等の問題を引き起こすことに対して、画像処理方法を提案し、本実施例により当該欠陥を改善しうる。

図２に示されるのは本発明の好適実施例１における画像処理方法のステップ模式図であり、前記方法はステップＳ１０～ステップＳ３０を含む。

ステップＳ１０では、第１関数f₁ (x)に基づき原画像のＲＧＢ色空間の成分点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得る。ここでｉは自然数である。前記ＲＧＢ色空間において、原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、前記第１関数f₁ (x)=αx+βに基づき前記原画像中の点A_iのＲＧＢ色空間における各空間成分に対して画像処理を行い、処理済みの点A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得る。前記画像処理とは、前記原画像中の点A_iの前記ＲＧＢ色空間における各空間成分に対して前記ＲＧＢ色空間において伸縮α及び並進βを行うことである。

ステップＳ２０では、第２関数f₂ (x)に基づき原画像中の特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)に対して画像処理を行い、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得る。
前記ＲＧＢ色空間において、原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_i=f₃ (x_i)を求め、第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得る。

ここで、式［数７］、［数８］である。
一方、画像処理の前後において、前記原画像の輝度が変化しないように保持され、S₀=f₂ (x_i)及びA₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)の関係式によって、f₁ (x)中のα及びβの値を得る。

ステップＳ３０では、前記f₂ (x_i)=1とし、点A₀ (r₀, g₀, b₀)を求め、max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、点A_iに対して前記ＲＧＢ色空間において画像処理を行う。

max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行う。

上記式において、前記f₂ (x_i)=1とし、点A₀ (r₀, g₀, b₀)中のr₀, g₀, b₀の値を求め、求められたr₀, g₀, b₀中の数値の大きさに基づき、前記点A_iに対して画像処理を行う色空間を選択し、max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、第２関数f₂ (x)を利用して前記点A_iに対してＲＧＢ色空間において画像処理を行い、max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、第４関数f₄ (x)を利用して前記点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行う。

ここで、前記ＣＭＹ色空間において、変換後の点に対して画像処理を行い、処理完了後、再び第４関数f₄ (x)を利用して前記点をＣＭＹ色空間からＲＧＢ色空間に変換する。

前記ＣＭＹ色空間は減色法混色原理に基づく色モデルであり、ここで、前記f₄ (x)=1-xであり、xは前記点A_i (r_i, g_i, b_i)の前記ＲＧＢ色空間における各空間成分である。

たとえば、前記ＲＧＢ色空間の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、ここでｉは自然数であり、前記ＲＧＢ色空間において処理された後の点をA₀ (r₀, g₀, b₀)とする。

（１）第１関数f₁ (x)=αx+βを利用して点A_i (r_i, g_i, b_i)に対してＲＧＢ色空間において伸縮α及び並進βを行い、［表１］の式（１－１）～（１－３）を得る。

（２）画像処理の前後において、原画像の輝度及び処理済みの輝度が変化しない原則に基づき、［表２］の式（１－４）～（１－５）を得る。

［表３］の式（１－１）～（１－５）に基づきα及びβの関係式（１－６）を得る。

（３）第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度を求め、［表４］の式（１－７）を得る。

（４）第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iに対して処理を行い、処理済みの飽和度S₀が以下であることが得られる。

従って、式（１－６）及び［表５］の（１－８）に基づきα及びβの値を求めることができる。

式（１－８）において、前記f₂ (x_i)=1とし、点A₀ (r₀, g₀, b₀)中のr₀, g₀, b₀の値を求め、求められたr₀, g₀, b₀中の数値の大きさに基づき、前記点A_iに対して画像処理を行う色空間を選択する。

max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、第２関数f₂ (x)を利用して前記点A_iに対してＲＧＢ色空間において画像処理を行い、max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、第４関数f₄ (x)を利用して前記点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行う。

（５）第４関数f₄ (x)を利用して点A_i (r_i, g_i, b_i)をＣＭＹ色空間において処理することによって、前記ＣＭＹ色空間中の点A_i (c_i, m_i, y_i)を得て、［表６］の式（１－９）～（１－１１）を得る。

（６）第１関数f₁ (x)=αx+βを利用して点A_i (c_i, m_i, y_i)に対してＣＭＹ色空間において伸縮α及び並進βを行い、処理済みの点A₀ (c₀, m₀, y₀)を得る。すなわち、［表７］の式である。

（７）第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀が以下［表８］であることが得られる。

（８）第４関数f₄ (x)に基づき前記点A₀ (c₀, m₀, y₀)をＣＭＹ色空間からＲＧＢ色空間に変換する。すなわち、［表９］の式である。

従って、上記方法に基づき原画像中の点に対するスクリーニングを実現でき、外れた点に対して空間変換を行うことによって、色域外れの問題を解決しうる。

図３はＲＧＢ色空間（０，０，０）～（１，１，１）輝度軸を通った横断面の模式図であり、図中、Ｓは飽和度であり、f (S)は飽和度強調関数f₂ (x)である。

ここで、図３Ａは従来の飽和度強調方法である。ｃａｓｅ１は飽和度強調済みのr₀, g₀, b₀が０～１の範囲内にあり、ｃａｓｅ２は飽和度強調済みのr₀, g₀, b₀の最大値が０～１の範囲を超え、すなわち色域を超える可能性がある。一般には、カット方法によって色域の問題を解決するがあるが、その結果、画像処理の前後における色相の変化を引き起こす可能性がある。

図３Ｂは本特許の改良方法であり、図からわかるように、ｃａｓｅ２の場合、ＣＭＹ空間に変換する。このようにして飽和度が０～１の範囲内にあることを確実にすることができ、色域外れの問題が発生することはない。

本発明はさらに画像処理装置を提供し、前記装置は画像処理モジュールを含む。

まず、前記画像処理モジュールにおいて、原画像が位置するＲＧＢ色空間の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、前記第１関数f₁ (x)=αx+βに基づき前記原画像中の点A_iのＲＧＢ色空間における各空間成分に対して画像処理を行い、処理済みの点A₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)を得る。
ここで、前記画像処理とは、前記原画像中の点A_iの前記ＲＧＢ色空間における各空間成分に対して前記ＲＧＢ色空間において伸縮α及び並進βを行うことである。

次に、前記画像処理モジュールにおいて、原画像が位置するＲＧＢ色空間において特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_i=f₃ (x_i)を求め、第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀=f₂ (x_i)を得る。

ここで、式［数９］、［数１０］である。
一方、画像処理の前後において、前記原画像の輝度が変化しないように保持され、S₀=f₂ (x_i)及びA₀ (r₀, g₀, b₀)=f₁ (x_i)の関係式によって、f₁ (x)中のα及びβの値を得る。

最後に、前記画像処理モジュールにおいて、前記式f₂ (x_i)=1とし、且つ点A₀ (r₀, g₀, b₀)中のr₀, g₀, b₀の値を求め、求められたr₀, g₀, b₀中の数値の大きさに基づき、前記点A_iに対して画像処理を行う色空間を選択する。

max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、第２関数f₂ (x)を利用して前記点A_iに対してＲＧＢ色空間において画像処理を行い、max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、第４関数f₄ (x)を利用して前記点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行う。

ここで、前記ＣＭＹ色空間において、変換後の点に対して画像処理を行い、処理完了後、再び第４関数f₄ (x)を利用して前記点をＣＭＹ色空間からＲＧＢ色空間に変換する。

前記ＣＭＹ色空間は減色法混色原理に基づく色モデルであり、ここで、前記f₄ (x)=1-xであり、xは前記点A_i (r_i, g_i, b_i)の前記ＲＧＢ色空間における各空間成分である。

たとえば、前記ＲＧＢ色空間において特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、ここで、ｉは自然数であり、前記ＲＧＢ色空間において処理された点をA₀ (r₀, g₀, b₀)とする。

（１）第１関数f₁ (x)=αx+βを利用して点A_i (r_i, g_i, b_i)に対してＲＧＢ色空間において伸縮α及び並進βを行い、［表１０］の式（２－１）～（２－３）を得る。

（２）画像処理の前後において、原画像の輝度及び処理済みの輝度が変化しない原則に基づき、［表１１］の式（２－４）～（２－５）を得る。

式（２－１）～（２－５）に基づき、［表１２］のα及びβの関係式（２－６）を得る。

（３）第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度を求め、［表１３］の式（２－７）を得る。

（４）第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀が以下の［表１４］であることが得られる。

従って、式（２－６）及び（２－８）に基づきα及びβの値を求めることができる。

式（２－８）において、前記f₂ (x_i)=1とし、点A₀ (r₀, g₀, b₀)中のr₀, g₀, b₀の値を求め、求められたr₀, g₀, b₀中の数値の大きさに基づき、前記点Ａ_iに対して画像処理を行う色空間を選択する。

max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、第２関数f₂ (x)を利用して前記点A_iに対してＲＧＢ色空間において画像処理を行い、max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、第４関数f₄ (x)を利用して前記点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行う。

（５）第４関数f₄ (x)を利用して点A_i (r_i, g_i, b_i)をＣＭＹ色空間において処理し、前記ＣＭＹ色空間中の点A_i (c_i, m_i, y_i)を得て、［表１５］の式（２－９）～（２－１１）を得る。

（６）第１関数f₁ (x)=αx+βを利用して点A_i (c_i, m_i, y_i)に対してＣＭＹ色空間において伸縮α及び並進βを行い、処理済みの点A₀ (c₀, m₀, y₀)を得る。すなわち、［表１６］の式である。

（７）第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀が以下［表１７］であることが得られる。

（８）第４関数f₄ (x)に基づき前記点A₀ (c₀, m₀, y₀)をＣＭＹ色空間からＲＧＢ色空間に変換する。すなわち、［表１８］である。

従って、上記方法に基づき原画像中の点に対するスクリーニングを実現することができ、外れた点に対して空間変換を行うことによって、色域外れの問題を解決する。

図４はＲＧＢ色空間（０，０，０）～（１，１，１）の輝度軸を通った横断面の模式図であり、図中、Ｓは飽和度であり、f (S)は飽和度強調関数f₂ (x)である。

ここで、図４Ａは従来の飽和度強調方法である。ｃａｓｅ１は飽和度強調済みのr₀, g₀, b₀が０～１の範囲内にあり、ｃａｓｅ２は飽和度強調済みのr₀, g₀, b₀の最大値が０～１の範囲を超え、すなわち色域を超える可能性がある。一般には、カット方法によって色域の問題を解決することがあり、その結果、画像処理の前後における色相の変化を引き起こす可能性がある。

図４Ｂは本特許の改良方法であり、図からわかるように、ｃａｓｅ２の場合、ＣＭＹ空間に変換し、このようにして飽和度が０～１の範囲内にあることを確実にすることができ、色域外れの問題が発生することはない。

本発明は画像処理方法及び装置を提案し、前記原画像が位置するＲＧＢ色空間における特定の点の各空間成分に対して画像処理を行い、処理結果に基づき原画像が位置するＲＧＢ色空間中の点をスクリーニングし、外れた点に対して空間変換を行い、ＲＧＢ色空間からＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行うことで、色域外れによる画像歪みの問題を効果的に解決し、色相が変化しないことを確実にし、画像の表示効果を向上させ、且つＲＧＢ色空間において画像に対して飽和度強調を行い、計算効率を向上させる。

以上、本発明の好適実施例を以上のように既に開示したが、上記好適実施例は本発明を限定するためのものではなく、当業者であれば、本発明の精神及び範囲を逸脱せずに、種々の変更や修飾を行うことができる。従って、本発明の保護範囲は特許請求の範囲により定められる範囲に準じる。

Claims (10)

1. 画像処理方法であって、前記方法はステップＳ１０～ステップＳ３０を含み、
   前記ステップＳ１０において、ＲＧＢ色空間において、原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第１関数f₁ (x)に基づき前記原画像中の前記特定の点A_iのＲＧＢ色空間における各空間成分に対して伸縮α及び並進βを行い、点A₀ (r₀, g₀, b₀)を得て、そして、画像処理の前後において、前記原画像の輝度及び処理済みの輝度が変化しない原則に基づき、α及びβの関係式［数１］を得て、ここでｉは自然数であり、前記第１関数はf₁ (x)=αx+βであり、
   前記ステップＳ２０において、前記ＲＧＢ色空間において、前記原画像の中から前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_iを求め、第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀を得て、
   前記ステップＳ３０において、前記S₀=1とし、前記点A₀ (r₀, g₀, b₀)中のr₀, g₀, b₀の値を求め、max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、前記特定の点A_iに対して前記ＲＧＢ色空間において画像処理を行い、
   max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、前記特定の点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行い、
   xは前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の前記ＲＧＢ色空間における各空間成分である方法。
   

   
2. 前記原画像中の前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度は［数２］であり、
   前記第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理して得られる前記処理済みの飽和度は［数３］である、請求項１に記載の方法。
   

   

   
3. 画像処理の前後において、前記原画像の輝度が変化しないように保持され、S₀及びA₀ (r₀, g₀, b₀)によって、f₁ (x)中のα及びβの値を得る、請求項１に記載の方法。
4. 前記ＣＭＹ色空間は減色法混色原理に基づく色モデルであり、ＣＭＹ色空間において第４関数f₄ (x)=1-xを利用して前記特定の点A_iに対して画像処理を行う、請求項１に記載の方法。
5. 画像処理装置であって、前記装置は画像処理モジュールを含み、
   前記画像処理モジュールは、ＲＧＢ色空間において、原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第１関数f₁ (x)に基づき前記原画像中の前記特定の点A_iのＲＧＢ色空間における各空間成分に対して伸縮α及び並進βを行い、点A₀ (r₀, g₀, b₀)を得ることに用いられ、そして、画像処理の前後において、前記原画像の輝度及び処理済みの輝度が変化しない原則に基づき、α及びβの関係式［数４］を得て、ここでｉは自然数であり、前記第１関数はf₁ (x)=αx+βであり、前記ＲＧＢ色空間において、前記原画像の中から前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_iを求め、第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀を得て、前記点A₀ (r₀, g₀, b₀)中のr₀, g₀, b₀の値を求めることに用いられ、
   max (r₀, g₀, b₀)≦1の場合、前記特定の点A_iに対して前記ＲＧＢ色空間において画像処理を行うことに用いられ、
   max (r₀, g₀, b₀)＞1の場合、前記特定の点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行うことに用いられ、
   xは前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の前記ＲＧＢ色空間における各空間成分である装置。
   

   
6. 前記原画像中の前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度は［数５］であり、
   前記第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理して得られる前記処理済みの飽和度は［数６］である、請求項５に記載の装置。
   

   

   
7. 画像処理方法であって、前記方法はステップＳ１０～ステップＳ３０を含み、
   前記ステップＳ１０において、ＲＧＢ色空間において、原画像の中から特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第１関数f₁ (x)に基づき前記原画像中の前記特定の点A_iのＲＧＢ色空間における各空間成分に対して伸縮α及び並進βを行い、点A₀ (r₀, g₀, b₀)を得て、そして、画像処理の前後において、前記原画像の輝度及び処理済みの輝度が変化しない原則に基づき、α及びβの関係式［数７］を得て、ここでｉは自然数であり、前記第１関数はf₁ (x)=αx+βであり、
   前記ステップＳ２０において、前記ＲＧＢ色空間において、前記原画像の中から前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)を選択し、第３関数f₃ (x)に基づき前記原画像中の前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度S_iを求め、第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理し、処理済みの飽和度S₀を得て、
   前記ステップＳ３０において、前記S₀=1とし、前記点A₀ (r₀, g₀, b₀)中のr₀, g₀, b₀の値を求め、max (r₀, g₀, b₀)≦1であれば、前記第２関数f₂ (x)を利用して前記特定の点A_iに対して画像処理を行い、
   max (r₀, g₀, b₀)＞1であれば、第４関数f₄ (x)を利用して前記特定の点A_iをＣＭＹ色空間内に変換して画像処理を行い、
   xは前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の前記ＲＧＢ色空間における各空間成分である方法。
   

   
8. 前記原画像中の前記特定の点A_i (r_i, g_i, b_i)の飽和度は［数８］であり、
   前記第２関数f₂ (x)に基づき前記原画像の飽和度S_iを処理して得られる前記処理済みの飽和度は［数９］である、請求項７に記載の方法。
   

   

   
9. 画像処理の前後において、前記原画像の輝度が変化しないように保持され、S₀及びA₀ (r₀, g₀, b₀)によって、f₁ (x)中のα及びβの値を得る、請求項７に記載の方法。
10. 前記ＣＭＹ色空間は減色法混色原理に基づく色モデルであり、ここで、前記第４関数はf₄ (x)=1-xである、請求項７に記載の方法。

Images