JP7106318B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7106318B2
JP7106318B2 JP2018057934A JP2018057934A JP7106318B2 JP 7106318 B2 JP7106318 B2 JP 7106318B2 JP 2018057934 A JP2018057934 A JP 2018057934A JP 2018057934 A JP2018057934 A JP 2018057934A JP 7106318 B2 JP7106318 B2 JP 7106318B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
noise
color difference
value
color
representing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018057934A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019169910A5 (ja
JP2019169910A (ja
Inventor
智志 池田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to JP2018057934A priority Critical patent/JP7106318B2/ja
Publication of JP2019169910A publication Critical patent/JP2019169910A/ja
Publication of JP2019169910A5 publication Critical patent/JP2019169910A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7106318B2 publication Critical patent/JP7106318B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Description

本発明は、画像内の色差を評価する画像処理技術に関する。
近年、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラといったデジタル撮像装置を利用した対象物の計測が広く行われている。その一例としては製品の測色があり、例えば、デジタル撮像装置により対象物の色度を計測して塗装ムラなどの表面欠陥を検査する技術がある(特許文献1)。
特開平11-108759号公報
上述のような測色技術において、対象物品を高解像度で測色したい場合、撮像素子の一画素当たりの受光面積が小さくなるため、測色値へのノイズの影響が大きくなる。また、撮影環境が暗い場合など、高いISO感度で撮影せざるを得ない状況においても、測色値がノイズの影響を強く受ける。これらの場合に得られる測色結果は被写体自体の特性とノイズとが混在したものとなるが、ユーザにはその判別が困難である。
本発明に係る装置は、対象物の撮影画像を取得する取得手段と、輝度成分と色度成分を表す少なくとも一つの色信号値を、基準値として設定する基準値設定手段と、前記撮影画像に含まれる画素の色信号値を、輝度成分と色度成分を表す色信号値に変換する色変換手段と、前記変換された色信号値と前記基準値との色差を表す色差情報を生成する生成手段と、を備え、前記生成手段は、前記色差が所定の閾値以下の場合、当該色差を規定値に置き換えることを特徴とする。
本発明に係る装置は、対象物の撮影画像を取得する取得手段と、輝度成分と色度成分を表す少なくとも一つの色信号値を、基準値として設定する基準値設定手段と、前記撮影画像に含まれる画素の色信号値を、輝度成分と色度成分を表す色信号値に変換する色変換手段と、前記変換された色信号値と前記基準値との色差を表す色差情報を生成する生成手段と、を備え、前記生成手段は、前記色差が前記撮影画像のノイズを基に設定された閾値以下の場合、当該色差を規定値に置き換える、ことを特徴とする。
システム構成の一例を示す図 画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図 画像処理装置のソフトウェア構成を示す機能ブロック図 実施形態1に係る、色差情報を生成する処理の流れを示すフローチャート 色差マップ生成用UI画面の一例を示す図 基準値が指定される様子を示す図 色差マップ生成処理の詳細を示すフローチャート (a)は従来手法による1次元の色差マップの一例を示す図、(b)は本実施形態により得られる1次元の色差マップの一例を示す図 (a)は市松模様の暗部における色差を示した2次元の色差マップの一例を示す図、(b)は色差置換後の対応する図 実施形態2に係る、閾値設定処理の詳細を示すフローチャート (a)及び(b)はノイズ量データとしてのテーブルの一例を示す図 閾値算出処理の詳細を示すフローチャート 実施形態3に係る、閾値設定処理の詳細を示すフローチャート (a)はノイズ分布量データとしてのヒストグラムの一例を示す図、(b)はノイズ区間の一例を示す図 2つの基準値が指定される様子を示す図 実施形態4に係る、色差マップ生成処理の詳細を示すフローチャート (a) 及び(b)は色差置換前の1次元の色差マップを示す図、(c)は色差置換後の1次元の色マップを示す図 実施形態5に係る、ラインプロファイル生成用のUI画面の一例を示す図 実施形態5に係る、色差情報生成処理の流れを示すフローチャート
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の実施形態は本発明を限定するものではなく、また、本実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが本発明の解決手段に必須のものとは限らない。なお、同一の構成については、同じ符号を付して説明する。
実施形態1
図1は、本発明を適用可能なシステム構成の一例を示す図である。画像処理装置100は、例えば一般的なPC(パーソナル・コンピュータ)であり、デジタル撮像装置110から被写体としてのチャート120の撮影画像のデータをその撮影時のISO感度などの撮影パラメータと共に取得して、撮影画像内の色差を表す情報を生成する。
図2は、画像処理装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。画像処理装置100は、CPU101、RAM102、HDD103、汎用インタフェース(I/F)104、モニタ108、メインバス109を備える。汎用I/F104は、デジタル撮像装置110、マウスやキーボードなどの入力装置106、メモリカードなどの外部メモリ107をメインバス109に接続する。本実施形態では、ユーザが指定した一つの基準値に対する色差を、チャート120の撮影画像における画素毎に算出し、規定の閾値以下の色差を一定値に置き換えることで、ノイズの影響を排除した色差マップを生成する。図3は、そのような色差マップの生成を可能にする画像処理装置100のソフトウェア構成を示す機能ブロック図であり、画像入力部201、基準値設定部202、閾値設定部203、色差マップ生成部204、表示制御部206を備える。色差マップ生成部204は、さらに色変換部205、色差算出部206、色差置換部207で構成される。これら各部は、CPU101がHDD103に格納された所定のプログラムをRAM102に展開しこれを実行することで実現される。なお、以下に示す各実施形態では、測色対象の被写体として、モノクロの市松模様のチャート120を用いて説明を行なっている。しかし、市松模様のチャートは本実施形態を分かりやすく説明するための便宜的なものであり、実際の測色対象の被写体としては、立体的な形状を持つ物品(例えば自動車などの工業製品)が想定される。
図4は、本実施形態に係る、色差情報生成処理の流れを示すフローチャートである。この色差情報生成処理は、例えば図5に示すUI画面を介したユーザ操作に基づき実行される。以下、図4のフロー に沿って説明する。なお、以下の説明における記号「S」はステップを表す。
S401では、被写体としてのチャート120の撮像画像のデータが取得される。ユーザが、図5に示すUI画面500内の「画像入力」ボタン501を押下すると、撮影画像データの格納場所のアドレス等を入力するサブウィンドウ(不図示)が表示され、ユーザは当該サブウィンドウで対象の撮影画像を指定して「OK」ボタン505を押下する。すると、処理対象の撮影画像のデータが読み込まれ、UI画面500内の画像表示エリア504に表示される。いま、画像表示エリア504には、市松模様のチャート120を撮影した画像が表示されている。なお、撮影画像データは、デジタル撮像装置110や外部メモリ107から読み込まれる。この際、入力された撮像画像データをHDD103などの記憶装置に一旦記憶しておき、それを読み出して取得してもよい。
次に、S402では、S401で取得した撮影画像において色差を算出する際の基準となる色信号値、具体的には、輝度成分と色度成分とで特定される色信号値(以下、「基準値」と表記)が設定される。ユーザが、図5に示すUI画面500内の「基準値指定」ボタン502を押下した上で、画像表示エリア504内でポインタを移動させるなどして任意の位置を指定して「OK」ボタン505を押下すると、当該指定した位置の色信号値が基準値として設定される。一般に、デジタル撮像装置110で撮影された画像はRGB表色系のRGB値で表現されているため、これを例えばCIELAB表色系のLab値へ変換することで、輝度成分と色度成分とからなる基準値が設定されることになる。本実施形態では、ユーザが指定した位置の座標点におけるRGB値がLab値へ変換されて基準値が設定される。こうして設定された基準値の情報は、その座標点の情報と対応付けてRAM102等に保持される。図6は、基準値が指定される様子を示す図である。この例では、ユーザが指定した位置が×印で示されており、撮影画像上の当該×印の座標点(x0,y0)におけるLab値(L0,a0,b0)のデータがRAM102に保存される。
そして、S403では、S402で設定された基準値を基に色差マップの生成がなされる。ユーザが、図5に示すUI画面500内の「色差算出」ボタン503を押下すると、色差マップの生成が開始される。図7は、色差マップ生成処理の詳細を示すフローチャートである。以下、図7のフローに沿って詳しく説明する。
S701では、ノイズ成分を除去するための閾値thが設定される。本実施形態では、予め用意した所定値(例えば色差ΔE=1.0)をHDD103から読み出して、閾値thとして設定する。この際、S402で設定された基準値に応じて異なる閾値thが設定されるよう複数の値を用意しておいてもよい。例えば、基準値が黒のときは閾値を大きくし、基準値が白のときは閾値を小さくするといった具合である。
S702では、S401で取得した撮影画像に対し色変換処理が実行される。本実施形態では、デジタル撮像装置110に依存したRGB色空間から均等色空間であるLab色空間へ変換行列によって変換する。取得した撮影画像における、左上から水平方向にx画素目、垂直方向にy画素目の各8bitのRGB値を、それぞれR(x,y)、G(x,y)、B(x,y)として、具体的な色変換処理について説明する。まず、各RGB値を0以上1以下の値に正規化した後、入力画像の撮影に使用したデジタル撮像装置105のγ特性をかけ、輝度リニアな色データR´、G´、B´を求める。R´、G´、B´はそれぞれ以下の式(1)~式(3)で表される。
R´(x,y)={R(x,y)/255}^γ ・・・式(1)
G´(x,y)={G(x,y)/255}^γ ・・・式(2)
B´(x,y)={B(x,y)/255}^γ ・・・式(3)
次に、R´G´B´で示される色データをCIEXYZ表色系の三刺激値X、Y、Zへと変換する。CIEXYZ表色系の示すXYZ値は、撮像デバイスや撮影条件に非依存の色信号値であり、例えば、分光放射輝度計で測定された分光放射輝度の値と等色関数を畳み込み演算して求めることができる。R´G´B´/XYZ変換行列は、例えば3行3列の行列である。この3行3列の行列と、R´G´B´値に対応した3行1列の行列との行列積は、XYZ値に対応した3行1列の行列を示す。よって、行列積を計算することによって、R´G´B´値をXYZ値に変換できる。具体的には以下の式(4)~式(6)によりX、Y、Zへ変換する。
X(x,y)= m11×R´(x,y)+ m12×G´(x,y)+ m13×B´(x,y) ・・・式(4)
Y(x,y)= m21×R´(x,y)+ m22×G´(x,y)+ m23×B´(x,y) ・・・式(5)
Z(x,y)= m31×R´(x,y)+ m32×G´(x,y)+ m33×B´(x,y) ・・・式(6)
上記式(4)~式(6)において、m11~m33は、R´G´B´/XYZ変換行列Mの要素であり、例えば、ITU-T BT.709において規定される色変換行列Mは、以下の式(7)で表される。
Figure 0007106318000001
色変換行列Mを、上記式(7)の値に代えて、チャートの撮影結果からデジタル撮像装置110及び撮影条件毎に求めてもよい。さらに、以下の式(8)~式(10)を用いて、XYZ値からLab値へと変換する。
L(x,y)=116(Y(x,y)/Yw)^(1/3)-16 ・・・式(8)
a(x,y)=500((X(x,y)/Xw)^(1/3)-(Y(x,y)/Yw)^(1/3)) ・・・式(9)
b(x,y)=200((Y(x,y)/Yw)^(1/3)-(Z(x,y)/Zw)^(1/3)) ・・・式(10)
なお、上記式(8)~式(10)において、Xw、Yw、Zwは、例えばCIE(国際照明員会)の定義では基準白色面の三刺激値であり、それぞれ以下の式(11)~式(13)で表される。
Xw=95.039/100.0 ・・・式(11)
Yw=1.0 ・・・式(12)
Zw=108.880/100.0 ・・・式(13)
ここではRGB色空間からLab色空間への色変換を説明したが、Lab色空間以外の視覚均等色空間(例えば、YUVなど)に色変換してもよい。また、変換行列に代えて、例えば三次元LUTを用いて色変換を行ってもよい。
S703では、S401で取得した撮影画像の各画素における色差の算出がなされる。S402で設定された基準値としてのLab値を(L0,a0,b0)、撮影画像内の任意の画素位置(x,y)におけるLab値を(L(x,y),a(x,y),b(x,y))とすると、各画素位置における色差ΔEは、以下の式(14)にて表される。
Figure 0007106318000002
S704では、S703で算出した画素毎の色差ΔE(x,y)の値を、S701で設定した閾値thを用いて置換する処理(色差置換処理)が実行される。具体的には、ΔE(x,y)の値が閾値th以下である場合に、ΔE(x,y)の値を規定値constに置き換える。ΔE(x,y)の値が閾値thよりも大きい場合は、当該画素の色差はそのままとなる。この場合において、規定値constは、前述の閾値th以下の任意の値であり、例えば閾値thの半分や0といった値である。また、規定値constは予め用意したものをHDD103から読み出して用いることを想定しているがこれに限定されない。例えば、図5に示すUI画面500内に「規定値指定」ボタン(不図示)を別途設け、当該ボタンの押下に応じて、規定値を入力可能なサブウィンドウを表示させるなどして、ユーザが任意の規定値constを指定できるようにしてもよい。撮影画像内の全画素に対して色差置換処理を終えると、当該置換後の色差値を可視化した色差マップが生成される。図8(a)は、図6で示すx0ライン上における色差置換処理を行なわない場合の色差を示した、従来の1次元の色差マップである。いま、市松模様の暗部において基準値が指定されているため、市松模様の暗部(黒マス)に相当する区間の色差は小さく、明部(白マス)に相当する区間の色差は大きくなっている。そして、ギザギザの部分は、ノイズの影響で色差値が一定になっていないことを示している。図9(a)は、このときの暗部(1つの黒マス)における色差を示した2次元の色差マップで、基準値からの色差が小さいほど黒に近く、大きいほど白に近く表現されている。つまり、黒の中でグレーに近い部分がノイズを表していることになる。これに対し、図8(b)は、図6で示すx0ライン上における色差置換処理を行った場合の色差を示した、本実施形態で生成される1次元の色差マップである。市松模様の暗部(黒マス)内の色差のうち閾値以下の部分が規定値const=0に置き換えられた結果、暗部に相当する区間ではギザギザがなくなり色差が一定になっている。図9(b)は、図9(a)に対応する色置換後の色差を示した2次元の色差マップであり、基準値からの色差のばらつきがないため、グレーの部分がない均一な黒になっている。こうして、撮影画像の各画素について色差置換処理を行った結果がモニタ108に表示される。例えば、被写体が市松模様のチャート120である場合、暗部(黒マス)部分については図9(b)に示すようなノイズのない画像となって表示されることになる。
以上が、本実施形態に係る、色差情報生成処理の内容である。なお、本実施形態では撮影画像を用いて基準値を設定したがこれに限定されない。撮影画像に代えて、基準となる被写体を撮影した画像を用いてもよいし、さらには特定の色信号値をユーザが直接指定できるようにユーザインタフェースを構成してもよい。また、本実施形態では、色変換後の色空間としてLab色空間を、色差としてΔEを、それぞれ用いたがこれに限定されない。例えば、色変換後の色空間として色の物理値の差に着目する場合はXYZ色空間を用いてもよい。また、ΔEよりも視覚と整合性の高いΔE00を用いてもよい。
以上のとおり本実施形態によれば、ノイズが除去された色差マップをユーザに提供できる。
実施形態2
実施形態1では、色差置換処理で適用する閾値を予め用意した固定値としていた。次に、撮影画像のノイズ特性に基づき、より適切な閾値を動的に設定する態様を、実施形態2として説明する。なお、色差マップ生成の基本的な流れは実施形態1の図4のフローと同じであるので、以下では相違点である閾値の設定処理を中心に説明することとする。
図10は、図4のフローにおけるS401に対応する、本実施形態の閾値設定処理の詳細を示すフローチャートである。以下、図4のフローを参照しつつ、図10のフローに沿って詳しく説明ずる。
S1001では、S402で設定された基準値の情報、より詳細には、撮影画像においてユーザが指定した画素位置の色変換前のRGB値が取得される。以下、本ステップで取得したRGB値を、それぞれR0、B0、G0で表すこととする。
S1002では、S401で取得された撮影画像のノイズ特性を示すデータ、具体的には、撮影時のノイズ量に関するデータが取得される。図11(a)は、ノイズ量データの一例としての、ISO感度とノイズの標準偏差とを対応付けたテーブルである。図11(a)に示すテーブルでは、ISO感度値に応じたノイズの標準偏差の値が、RGBのプレーン毎に格納されている。以下では、RGBそれぞれの標準偏差をSR、SG、SBと表記する。なお、本実施形態では、ノイズ量としてノイズの標準偏差を用いるがこれに限定されるものではなく、ノイズ量を特定可能な他の指標であってもよい。このようなノイズ量データを予め用意して例えばHDD103に格納しておき、それを読み込んで取得する。
S1003では、S1001で取得した基準値(RGB値)とS1002で取得したノイズ量とに基づいて、閾値を算出する処理(閾値算出処理)が実行される。図12は、閾値算出処理の詳細を示すフローチャートである。以下、図12のフローに沿って説明する。
S1201では、S1002で取得したノイズ量データを参照して、RGBのプレーン毎にノイズ区間が設定される。各プレーンにおけるノイズ区間は、以下の式(15)~式(17)でそれぞれ表される。
Rのノイズ区間:[LR=R0-k×SR,UR=R0-k×SR] ・・・式(15)
Gのノイズ区間:[LG=G0-k×SG,UG=G0-k×SG] ・・・式(16)
Bのノイズ区間:[LB=B0-k×SB,UB=B0-k×SB] ・・・式(17)
上記式(15)~式(17)において、kはノイズ区間の大きさを設定する定数を示す。また、LR、LG、LBはそれぞれRGBのノイズ区間の下限値を表し、UR、UG、UBはそれぞれRGBのノイズ区間の上限値を表す。例えば定数k=2と設定した場合、ノイズの95パーセントを色差マップから除外することができる。
S1202では、S1201で設定したRGB各プレーンのノイズ区間に対し、前述の図7のフローのS702で説明した色変換処理を施すことによって、Lab色空間におけるノイズ区間が求められる。いま、RGBのノイズ区間の下限値(LR, LG, LB)に対して色変換した結果を(LL,aL,bL)とし、RGBのノイズ区間の上限値(UR,UG,UB)に対して色変換した結果を(LU,aU,bU)とする。このとき、Lab色空間におけるノイズ区間は、以下の式(18)~式(20)でそれぞれ表される。
Lのノイズ区間:[LL,LU] ・・・式(18)
aのノイズ区間:[aL,aU] ・・・式(19)
bのノイズ区間:[bL,bU] ・・・式(20)
S1203では、S1202で求めたLab色空間におけるノイズ区間に基づき、閾値が算出される。例えば、Lab色空間における下限値(LL,aL,bL)と基準値との色差ΔELと、Lab色空間における上限値(LU,aU,bU)と基準値との色差ΔEUのうち、大きい方の値を、閾値thとする。これを式で表すと、以下の式(21)となる。
Figure 0007106318000003
なお、ここではΔELとΔEUとの最大値をとって閾値thとしているが、これに限定されない。例えば、ΔELとΔEUとの平均値やこれらの線形和としてもよいし、最小値をとってもよい。以下に、デジタル撮像装置110のγ特性としてγ=2.2、上述の式(15)~式(17)における定数k=2であって、基準値として(R,G、B)=(128,128,128)が設定されたという条件下で得られる閾値の具体例を、場合を分けて説明する。
(ISO感度が100の場合)
この場合、図11(a)のテーブルより、ノイズの標準偏差(SR,SG,SB)=(1.0,1.3,1.2)である。そして、RGBのノイズ区間は、前述の式(15)~式(17)より以下のようになる。
Rのノイズ区間:[126,130]
Gのノイズ区間:[125.4,130.6]
Bのノイズ区間:[125.6,130.4]
これを色変換処理して得られるLabのノイズ区間は、上述の式(18)~式(20)より以下のようになる。
Lのノイズ区間:[43.5,45.2]
aのノイズ区間:[-4.7,-5.3]
bのノイズ区間:[-8.6,-8.7]
そして、上述の式(21)より、閾値th=0.92が得られる。
(ISO感度が25600の場合)
この場合、図11(a)のテーブルより、ノイズの標準偏差(SR,SG,SB)=(14.2,15.2,13.2)である。そして、RGBのノイズ区間は、前述の式(15)~式(17)より以下のようになる。
Rのノイズ区間:[99.6,156.4]
Gのノイズ区間:[97.6,158.4]
Bのノイズ区間:[101.6,154.4]
これを色変換処理して得られるLabのノイズ区間は、上述の式(18)~式(20)より以下のようになる。
Lのノイズ区間:[33.7,54.3]
Gのノイズ区間:[-2.5,-7.4]
Bのノイズ区間:[-12.5,-5.4]
そして、上述の式(21)より、閾値th=11.6が得られる。このようにして決定された閾値thが、色差置換処理で使用する閾値thとして設定されることになる。
以上が、本実施形態に係る、閾値設定処理の内容である。なお、本実施形態では、デバイス依存のRGB色空間におけるノイズ量データを保持しておき、それをLab色空間へと変換することで閾値を求めていたがこれに限定されない。例えば、Lab色空間でのノイズ量データを直接保持しておき、そのノイズ量データからLab色空間におけるノイズ区間を導出してもよい。この場合、色変換処理は不要となる。
<変形例>
上述の例では、ISO感度とノイズの標準偏差と対応付けたデータを、撮影画像のノイズ量を表すデータとして取得していた。しかしながら、ノイズ量には撮影条件だけでなく被写体の階調も影響する。そこで、図11(b)に示すような被写体の階調も考慮したテーブル(ノイズ量をISO感度と階調値との双方に対応付けたテーブル)を用意し、S1002ではこれを参照してノイズ量を取得してもよい。なお、ISO感度と階調値との一部の組合せに対応するノイズの標準偏差のみテーブルに記載しておき保存しており、基準値として設定されたRGB値に応じて例えば線形補間することでノイズ量を決定してもよい。これにより、カメラノイズの輝度依存性を考慮した閾値thとなるので、より好適な色差マップを得ることができる。
以上のとおり本実施形態によれば、撮影時のノイズ量に応じた閾値が設定されるので、ノイズに起因する色差を除外した、より好適な色差マップを得ることが可能となる。
実施形態3
実施形態2では、撮影時のノイズ量に関するデータに基づき色差置換処理で適用する閾値を動的に決定する態様を説明した。次に、ノイズの分布が正規分布ではなくより複雑な形状をしている場合にも対応できるよう、撮影画像のノイズ分布状況を示すデータを参照して閾値を決定する態様について、実施形態3として説明する。なお、実施形態1及び2と共通する内容については説明を省略することとし、以下では、相違点である閾値の設定処理を中心に説明することとする。
図13は、実施形態2の図10のフローに対応する、本実施形態の閾値設定処理の詳細を示すフローチャートである。以下、本実施形態にも共通する図4のフローを参照しつつ、図13のフローに沿って詳しく説明ずる。
S1301では、S402で設定された基準値の情報(撮影画像においてユーザが指定した画素位置の色変換前のRGB値)が取得される。続くS1302では、S1301で取得した基準値に基づいて、ノイズ分布データが取得される。図14(a)は、ノイズ分布量データの一例としての、Rプレーンにおけるノイズのヒストグラムであり、階調値毎のノイズの頻度が示されている。図14 (a)のヒストグラムの場合、基準値に対して左右非対称にノイズが分布していることになる。なお、ノイズの分布状況が分かればよいので、ヒストグラムに代えて、例えばノイズの分布を近似した数式をノイズ分布データとして用いてもよい。このようなノイズ分布データを予め用意して例えばHDD103に格納しておき、それを読み込んで取得する。
S1303では、S1301で取得した基準値とS1302で取得したノイズ分布データとに基づいて、閾値算出処理が実行される。その流れは実施形態2における閾値算出処理と同じであるので、前述の図12のフローに沿って説明する。
S1201では、S1302で取得したノイズ分布データを参照して、RGBのプレーン毎にノイズ区間が設定される。RGBそれぞれのノイズ区間[LR,UR]、[LG,UG]、[LB,UB]は、ノイズ区間内の頻度の総和が一定値となるように決定される。具体的には、それぞれ以下の式(22)にて求められる。
Figure 0007106318000004
上記式(22)において、cは区間の頻度を設定するための変数を表す。また、histR(t)、histG(t)、histB(t)は、階調tにおけるRGBそれぞれのノイズ分布を表し、以下の式(23)の関係を満たす。
Figure 0007106318000005
図14(b)は、図14(a)に示すノイズ分布の状態で、上記式(22)におけるcの値が0.025の場合のRプレーンのノイズ区間[LR,UR]を示している。図14(b)において、LRは区間[0,LR]におけるノイズ頻度が全体の2.5%になるように、URは区間[UR,255]におけるノイズ頻度が全体の2.5%になるように設定されており、ノイズ全体の95%が存在する区間となっている。
以降のS1202及びS1203は、実施形態2で説明したとおりであるので説明を省く。なお、本実施形態では、デバイス依存のRGB色空間におけるノイズ分布データを保持しておき、それをLab色空間へと変換することで閾値を求めていたがこれに限定されない。例えば、Lab色空間でのノイズ分布データを直接保持しておき、そのノイズ分布データからLab色空間におけるノイズ区間を導出してもよい。この場合、色変換処理は不要となる。
以上のとおり本実施形態によれば、ノイズの分布形状が複雑な場合でも、色差置換処理における適切な閾値thを動的に決定することができ、より好適な色差マップを得ることが可能となる。
実施形態4
これまでの実施形態では、設定する基準値は1つであったが、各実施形態で設定可能な基準値の数は1つに限定されない。次に、実施形態1をベースとして複数の基準値を設定する態様について、実施形態4として説明する。なお、実施形態1と共通する部分については説明を省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。
色差情報としての色差マップを生成する際の基本的な流れは実施形態1の図4のフローと同じであるので、以下、図4のフローに沿って説明する。
S401では、色差マップ生成処理の対象となる撮像画像のデータが取得される。続く、S402において、S401で取得した撮影画像における色差を算出する際の基準値が複数設定される。基準値の設定の仕方は実施形態1と基本的には同じである。例えば前述の図5のUI画面500でユーザが「基準値指定」ボタン502を押下した後に、設定しようとする基準値の数を指定するサブウィンドウをポップアップ表示させるなどして、複数の基準値が指定できるようにすればよい。ここでは2つの基準値を設定する場合を例に、以下説明を行うこととする。ユーザは、例えば図15に示すように、×印で表した2つの点を画像表示エリア504内でそれぞれ指定する。これにより、撮影画像上の当該2つの×印で示す、座標(x0,y0)の指定点1と座標(x0,y1)の指定点2に対応する2つのLab値((L0,a0,b0)と(L1,a1,b1))のデータがRAM102に保存される。
そして、S403では、指定された2つの基準値に基づき、色差マップが生成される。図16は、本実施形態に係る、複数の基準値が設定された場合の色差マップ生成処理の詳細を示すフローチャートである。このフローは、実施形態1の図7のフローに対応する。以下、図16のフローに沿って説明する。
S1601では、S701と同様、ノイズ成分を除去するための閾値th(例えば色差ΔE=1.0)が設定される。続くステップ1602では、S702と同様、S401で取得した撮影画像に対し色変換処理が実行され、実施形態1と同様、RGB色空間からLab色空間へ変換される。
そして、S1603では、S402で設定された全基準値の中から、注目する基準値が1つ決定される。続くS1604では、S703と同様、前述の式(14)を用いて、S401で取得した撮影画像の各画素における色差ΔE(x,y)の算出がなされる。
S1605では、S1604で算出した画素毎の、注目する基準値からの色差ΔE(x,y)の値を、S1601で設定した閾値thを用いて規定値constに置き換える色差置換処理が実行される。この際、規定値constの値は基準値毎に変えてもよいし、同一でもよい。本実施形態では、指定点1に対応する第1の基準値については規定値const=0とし、指定点2に対応する第2の基準値については第1の基準値と第2の基準値との差分値を規定値constとする。
S1606では、全ての基準値に対して色差置換処理が完了したかどうかが判定される。未処理の基準値があれば、S1603に戻って処理が続行される。一方、すべての基準値について色差置換処理が完了していれば、本処理を終了する。ここで、具体例を用いて説明する。図17(a)は、図15におけるx0ラインを横軸にとり、注目する基準値を第1の基準値とした場合の色差ΔE(x,y)を縦軸にとった1次元の色差マップである。また、図17(b)は、図15におけるx0ラインを横軸にとり、注目する基準値を第2の基準値とした場合の色差ΔE(x,y)を縦軸にとった1次元の色差マップである。そして、図17(c)は、第1の基準値からの色差に対して、色差の置換えを行った後の1次元の色差マップである。図17(a)における閾値th以下の画素(黒マスの画素)については規定値const(=0)に置き換えられ、図17(b)における閾値以下の画素(白マスの画素)については第1の基準値と第2の基準値との差分値で置き換えられている。これにより、ノイズが除去されて、市松模様の明部と暗部が共に平坦化された色差マップが得られる。実施形態1と比較すると、明部におけるノイズも除去できるため、より好適な色差マップとなる。
以上のとおり本実施形態によれば、カメラノイズが含まれた撮影結果に対して、複数の基準値に対してノイズ成分を除いた色差マップをユーザに提供できる。
実施形態5
実施形態1~4では、撮影画像を構成する全画素を対象として色差算出と色差置換の各処理を行って、2次元の色差マップを生成・表示することを前提としていた。次に、撮影画像内の特定のラインを対象として色差算出と色差置換の各処理を行って、色差情報として1次元のラインプロファイルを生成・表示する態様を、実施形態5として説明する。なお、他の実施形態と共通する部分については説明を省略ないしは簡略化し、以下では差異点を中心に説明するものとする。
図18は、本実施形態でユーザが使用するUI画面の一例である。図19は、実施形態1の図4のフローに対応する、本実施形態に係るラインプロファイル生成処理の流れを示すフローチャートである。以下、図19のフローに沿って説明する。
S1901では、S401と同様、ラインプロファイル生成処理の対象となる撮像画像のデータが取得される。ユーザが、図18に示すUI画面1800内の「画像入力」ボタン1801を押下すると、撮影画像データの格納場所を示すアドレス等を入力するサブウィンドウ(不図示)が表示され、ユーザは当該サブウィンドウで対象の撮影画像を指定して「OK」ボタン1806を押下する。すると、処理対象の撮影画像のデータが読み込まれ、UI画面1800内の画像表示エリア1805に表示される。
次に、S1902では、S402と同様、S1901で取得した撮影画像において色差を算出する際の基準値が設定される。ユーザが、UI画面1800内の「基準値指定」ボタン1802を押下した上で、画像表示エリア1805内でポインタを移動させるなどして任意の位置を指定して「OK」ボタン1806を押下すると、当該指定した位置の色値が基準値として設定される。
そして、S1903では、S1901で取得した撮影画像内の特定のラインが、色差算出を行うラインとしてユーザ操作に基づき設定される。ユーザが、UI画面1800内の「色差算出ライン設定」ボタン1803を押下した上で、画像表示エリア1805内でマウス等で2つの点を指定し「OK」ボタン1806を押下すると、当該指定した2点を結ぶラインが色差算出の対象ラインとして設定される。画像表示エリア1805内の両方向矢印1810は、こうして設定された色差算出ラインを示している。なお、指定するラインは撮影画像に対して水平方向である必要はなく、垂直方向でも斜め方向でもよい。
S1904では、S1903で設定された色差算出ラインを対象として、S1902で設定された基準値を基に色差算出処理が実行される。ユーザが、図18に示すUI画面1800内の「色差算出」ボタン1804を押下すると、設定された色差算出ラインを対象としたラインプロファイルの生成が開始される。ここでの色差算出処理の内容は、基本的には実施形態1の図7のフローと同じである。ただし、その処理対象は、色差算出ラインに限定して実行される。こうして、撮影画像内の特定ライン上の色差を示す、前述の図8(b)に示すような1次元の色差マップ(=ラインプロファイル)が得られる。そして、当該ラインプロファイルが測色結果としてモニタ108に表示される。
以上が、本実施形態に係るラインプロファイル生成処理の内容である。このように、本発明の対象は撮影画像の全体でもその一部であってもよい。
(その他の実施例)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
100 画像処理装置
201 基準値設定部
204 色差マップ生成部
205 色変換部
206 色差算出部
207 色差置換部

Claims (12)

  1. 対象物の撮影画像を取得する取得手段と、
    輝度成分と色度成分を表す少なくとも一つの色信号値を、基準値として設定する基準値設定手段と、
    前記撮影画像に含まれる画素の色信号値を、輝度成分と色度成分を表す色信号値に変換する色変換手段と、
    前記変換された色信号値と前記基準値との色差を表す色差情報を生成する生成手段と、を備え、
    前記生成手段は、前記色差が前記撮影画像のノイズを基に設定された閾値以下の場合、当該色差を規定値に置き換える、
    ことを特徴とする装置。
  2. 前記閾値を、前記基準値と前記撮影画像のノイズ特性とに基づいて設定する閾値設定手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の装置。
  3. 前記閾値設定手段は、
    前記ノイズ特性としてノイズ量を表すデータを取得する手段と、
    取得した前記データを基に所定のノイズ区間を設定する手段と、
    前記所定のノイズ区間における下限値及び上限値と前記基準値との色差を表す値に基づき閾値を決定する手段と
    を有することを特徴とする請求項に記載の装置。
  4. 前記ノイズ量を表すデータは、ISO感度とノイズの標準偏差とを対応付けたデータであることを特徴とする請求項に記載の装置。
  5. 前記ノイズ量を表すデータは、ISO感度及び被写体の階調値と、ノイズの標準偏差とを対応付けたデータであることを特徴とする請求項に記載の装置。
  6. 前記閾値設定手段は、
    前記ノイズ特性としてノイズ分布を表すデータを取得する手段と、
    取得した前記データを基に所定のノイズ区間を設定する手段と、
    前記所定のノイズ区間における下限値及び上限値と前記基準値との色差を表す値に基づき閾値を決定する手段と
    を有することを特徴とする請求項に記載の装置。
  7. 前記ノイズ分布を表すデータは、ノイズの分布状況を示すヒストグラム或いは近似式であることを特徴とする請求項に記載の装置。
  8. 前記ノイズ分布を表すデータが、ノイズの分布状況を示すヒストグラムである場合、前記所定のノイズ区間は、前記ヒストグラムの上部及び下部から一定割合を差し引くことで設定されることを特徴とする請求項に記載の装置。
  9. 前記閾値設定手段は、前記所定のノイズ区間における下限値及び上限値と前記基準値との色差を表す値の最大値、最小値、もしくはその線形和を閾値として設定することを特徴とする請求項3又は6に記載の装置。
  10. 前記生成手段は、前記撮影画像のうちユーザが指定した一部を対象に前記色差情報を生成することを特徴とする請求項1乃至のいずれか1項に記載の装置。
  11. 対象物の撮影画像を取得するステップと、
    輝度成分と色度成分を表す少なくとも一つの色信号値を、基準値として設定するステップと、
    前記撮影画像に含まれる画素の色信号値を、輝度成分と色度成分を表す色信号値に変換するステップと、
    前記変換された色信号値と前記基準値との色差を表す色差情報を生成するステップと、を含み、
    前記色差情報を生成するステップでは、前記色差が前記撮影画像のノイズを基に設定された閾値以下の場合、当該色差を一定値に置き換えることを特徴とする方法。
  12. コンピュータを、請求項1乃至10のいずれか1項に記載の装置の各手段として機能させるためのプログラム。
JP2018057934A 2018-03-26 2018-03-26 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム Active JP7106318B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018057934A JP7106318B2 (ja) 2018-03-26 2018-03-26 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018057934A JP7106318B2 (ja) 2018-03-26 2018-03-26 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2019169910A JP2019169910A (ja) 2019-10-03
JP2019169910A5 JP2019169910A5 (ja) 2021-04-22
JP7106318B2 true JP7106318B2 (ja) 2022-07-26

Family

ID=68107617

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018057934A Active JP7106318B2 (ja) 2018-03-26 2018-03-26 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7106318B2 (ja)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005114531A (ja) 2003-10-07 2005-04-28 Olympus Corp 画像表示装置及び画像表示方法
JP2011075506A (ja) 2009-10-01 2011-04-14 Suzuki Motor Corp 歯当たり面検出装置
JP2012169700A (ja) 2011-02-09 2012-09-06 Nikon Corp 画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラム、及び画像処理方法
JP2013207393A (ja) 2012-03-27 2013-10-07 Secom Co Ltd 画像監視装置
WO2014013792A1 (ja) 2012-07-19 2014-01-23 ソニー株式会社 ノイズ評価方法、画像処理装置、撮像装置およびプログラム
WO2017151366A2 (en) 2016-03-04 2017-09-08 3M Innovative Properties Company Device for measuring color difference, system, and recording medium

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005114531A (ja) 2003-10-07 2005-04-28 Olympus Corp 画像表示装置及び画像表示方法
JP2011075506A (ja) 2009-10-01 2011-04-14 Suzuki Motor Corp 歯当たり面検出装置
JP2012169700A (ja) 2011-02-09 2012-09-06 Nikon Corp 画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラム、及び画像処理方法
JP2013207393A (ja) 2012-03-27 2013-10-07 Secom Co Ltd 画像監視装置
WO2014013792A1 (ja) 2012-07-19 2014-01-23 ソニー株式会社 ノイズ評価方法、画像処理装置、撮像装置およびプログラム
WO2017151366A2 (en) 2016-03-04 2017-09-08 3M Innovative Properties Company Device for measuring color difference, system, and recording medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019169910A (ja) 2019-10-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11070749B2 (en) Image processing method and apparatus
US8103119B2 (en) Image processing device, image processing method, image processing program product, and image-capturing device
EP1294177A2 (en) Image processing method and apparatus
US8090197B2 (en) Image data analysis apparatus, image data analysis method, and program
KR20190014275A (ko) 무라 검출 장치 및 무라 검출 장치의 검출 방법
JP2010273144A (ja) 画像処理装置及びその制御方法とプログラム
JP6929702B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
CN112446864A (zh) 瑕疵检测方法、装置、设备和存储介质
WO2020093653A1 (zh) 色彩调整方法、色彩调整装置、电子设备及计算机可读存储介质
JP2016164559A (ja) 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法
JP2014187558A (ja) 画像色分布検査装置および画像色分布検査方法
JP2010139324A (ja) 色ムラ測定方法、および色ムラ測定装置
JP5562005B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP7106318B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP4539964B2 (ja) 画像の領域分割
JP7278096B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP7154786B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2008177783A (ja) 色変換装置及びプログラム
JP2014192859A (ja) 色補正方法、プログラム及び装置
JP2005346474A (ja) 画像処理方法及び装置及びプログラム及び記憶媒体
JP2002117402A (ja) 画像処理方法及びその装置
JP2001078235A (ja) 画像評価方法および画像評価装置
JP2019165398A (ja) 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2010145097A (ja) 色ムラ検査方法、および検査用画像データ生成装置
Guo et al. Color difference matrix index for tone-mapped images quality assessment

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210310

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210310

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211124

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211130

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20220215

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220426

C60 Trial request (containing other claim documents, opposition documents)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60

Effective date: 20220426

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20220511

C21 Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21

Effective date: 20220517

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220614

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220713

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7106318

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151