JPH02212829A - Method and device for measuring chromaticity of light source color of color image - Google Patents
Method and device for measuring chromaticity of light source color of color imageInfo
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- Testing, Inspecting, Measuring Of Stereoscopic Televisions And Televisions (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Control Of Exposure In Printing And Copying (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野ン
本発明は、カラースキャナー・ＴＶカメラ等で入力され
たカラー画像の光源色の色度を測定する方法および装置
に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Field of Industrial Application) The present invention relates to a method and apparatus for measuring the chromaticity of a light source color of a color image input by a color scanner, TV camera, or the like.
（従来の技術）
照明光の色温度の影響で赤みがかっなり青みがかったり
した白バランスの崩れた写真・印刷物等のカラー画像を
修正する場合、このカラー画像の光源色を求め、この光
源が白になるような正規化処理を画像全体に施すことに
よって白バランスを修正することができる。この場合、
カラー画像の光源色の色度を測定する必要がある。(Prior art) When correcting a color image such as a photograph or printed matter that has a reddish or bluish tinge due to the influence of the color temperature of the illumination light, such as a photograph or printed matter, the color of the light source of this color image is determined and this light source becomes white. By applying such normalization processing to the entire image, the white balance can be corrected. in this case,
It is necessary to measure the chromaticity of the light source color of a color image.
従来、カラー画像の中の光源色の色度を測定する場合、
カラー画像の中で光源が反射している領域をＨｐＪし、
マウス等のポインティングデバイスで観測者が指定する
ことによってその画素の値あるいはその画素の近傍の平
均値から色度を計算していた。Conventionally, when measuring the chromaticity of the light source color in a color image,
HpJ the area where the light source is reflected in the color image,
The chromaticity was calculated from the value of a pixel or the average value in the vicinity of that pixel, as specified by the observer using a pointing device such as a mouse.
（発明が解決しようとする課題）
しかし、同一の画像に対してＷ４測者によって光源色を
指定する画素の位置が異なったり、また指定した画素の
データにはノイズが含まれたりするので、正確な測定結
果を得ることができない、また、光源が反射する領域が
画像内に存在しない場合、画像の中で光源色が指定でき
ないので測定不能となる問題点がある。(Problem to be solved by the invention) However, the position of the pixel for specifying the light source color differs depending on the W4 measurer for the same image, and the data of the specified pixel may contain noise, so it is difficult to be accurate. Furthermore, if there is no area in the image where the light source reflects, the color of the light source cannot be specified in the image, making measurement impossible.
本発明は、この問題を解決し、カラー画像の中の互いに
異なる色相の物体色を持つ二つの色領域を指定し、色度
平面における色度の分布情報を解析することによって正
確な光源色の色度を測定する方法及び装置を提供するこ
とを目的としている。The present invention solves this problem by specifying two color regions in a color image that have object colors of different hues, and by analyzing the chromaticity distribution information on the chromaticity plane to accurately determine the light source color. It is an object of the present invention to provide a method and apparatus for measuring chromaticity.
（課題を解決するための手段）
第１の発明は、カラー画像の対象となる色領域中の各画
素の色度は２次元の色度図平面において物体色と光源色
にそれぞれ対応する色度の２点を通る直線上に分布する
と仮定して、与えられたカラー画像の中の互いに興なる
色相の物体色を持つ２つの色領域の各画素の色度が色度
図平面に分布するそれぞれの分布直線を計算し、次に前
記の二つの色領域の分布直線の交点を計算し、その交点
の色度を光源色の色度として出力することにより、前記
カラー画像の光源色の色度を測定することを特徴とする
カラー画像の光源色の色度測定方法である。(Means for Solving the Problems) The first invention provides that the chromaticity of each pixel in the color region that is the target of a color image is the chromaticity that corresponds to the object color and the light source color in a two-dimensional chromaticity diagram plane. Assuming that the chromaticities of each pixel of each pixel in two color regions having object colors of mutually contrasting hues in a given color image are distributed on a straight line passing through two points of The chromaticity of the light source color of the color image is calculated by calculating the distribution line of the color image, then calculating the intersection of the distribution lines of the two color regions, and outputting the chromaticity of the intersection as the chromaticity of the light source color. This is a method for measuring the chromaticity of a light source color of a color image.
第２の発明は、カラー画像を格納するカラー画像記憶手
段と該カラー画像と対応し互いに異なる色相の物体色を
持つ２枚の色領域のマスクを格納する第一および第二の
色領域画像メモリと、カラー画像の対象となる色領域中
の各画素の色度は２次元の色度図平面において物体色と
光源色にそれぞれ対応する色度の２点を通る直線に分布
すると仮定して、前記第一の色領域画像メモリが示す色
領域に対応するカラー画像記憶手段の各画素の色度が分
布する直線の方程式の各係数を計算する第一の色度分布
直線計算手段と、前記第二の色領域画像メモリが示す色
領域に対応するカラー画像記憶手段の各画素の色度が分
布する直線の方程式の各係数を計算する第二の色度分布
直線計算手段と、前記第一および第二の色度分布直線計
算手段が出力するそれぞれの直線の方程式の各係数を入
力として、該カラー画像に対応する２つの色領域が色度
図空間に分布するそれぞれの直線が交わる交点を計算し
、該交点の色度を前記カラー画像の光源色の色度として
出力する交点計算手段とから成るカラー画像の光源色の
色度測定装置である。A second invention provides a color image storage means for storing a color image, and first and second color area image memories for storing two color area masks corresponding to the color image and having object colors of mutually different hues. Assuming that the chromaticity of each pixel in the target color region of a color image is distributed on a two-dimensional chromaticity diagram plane along a straight line passing through two points of chromaticity corresponding to the object color and the light source color, a first chromaticity distribution straight line calculation means for calculating each coefficient of a straight line equation in which the chromaticity of each pixel of the color image storage means corresponding to the color region indicated by the first color region image memory is distributed; a second chromaticity distribution straight line calculation means for calculating each coefficient of a straight line equation in which the chromaticity of each pixel of the color image storage means corresponding to the color region indicated by the second color region image memory is distributed; Using each coefficient of the equation of each straight line outputted by the second chromaticity distribution straight line calculation means as input, calculate the intersection point where the two color regions corresponding to the color image intersect each straight line distributed in the chromaticity diagram space. and an intersection calculation means for outputting the chromaticity of the intersection as the chromaticity of the light source color of the color image.
（作用） 本発明の作用を第３図を参照して説明する。(effect) The operation of the present invention will be explained with reference to FIG.
光源１２０から物体１２１に当なって、カメラ１２２に
入る光は、鏡面反射光１２３と拡散反射光１２４に大別
できる。ｆｉ面面封射光、物体の表面で反射された光で
あり、その分光組織は、光源と同じで、強度だけが変化
する。拡散光は、光源の光が物体の中に入射し、物質特
有の分光吸収を受けたのち、等方的に外部に射出された
光である。Light that hits the object 121 from the light source 120 and enters the camera 122 can be roughly divided into specular reflection light 123 and diffuse reflection light 124. Fi-plane emitted light is light reflected from the surface of an object, and its spectral structure is the same as that of the light source, with only the intensity changing. Diffused light is light from a light source that enters an object, undergoes spectral absorption specific to the material, and isotropically emitted to the outside.
拡散光の分光組織は光源とは異なっているのが普通であ
る。そのため、対象面の各点の色の三成分（Ｒ，Ｇ、Ｂ
）は、
と書くことができる。ここで、（Ｒｏ、Ｇｏ。The spectral organization of diffused light is usually different from that of the light source. Therefore, the three color components (R, G, B
) can be written as . Here, (Ro, Go.
Ｂｏ）は拡散反射光の三成分であり、「物体色」と呼ば
れる。（Ｒｓ、Ｇｓ、Ｂｓ）は鏡面反射光の三成分であ
り、光源の色と等しいので、本明細書では「光源色」と
呼ぶ、α、βは射出光量に対する拡散反射光、鏡面反射
光の寄与の度合いを示しており、表面の材質、方向など
に関係する。これは、画素毎に異なるので、画像内の１
番目の画素について、
となる（第１３回画像工学コンファレンス、１９８２年
、５５〜５８ベージ）。Bo) are three components of diffusely reflected light and are called "object colors." (Rs, Gs, Bs) are the three components of specularly reflected light and are equal to the color of the light source, so they are called "light source colors" in this specification. It shows the degree of contribution and is related to the surface material, direction, etc. This is different for each pixel, so one
For the th pixel, (13th Image Engineering Conference, 1982, pp. 55-58).
ここで、θは表面の法線とカメラの方向のなす角、αは
鏡面反射方向とカメラの方向のなす角、ｄは拡散反射光
と周囲光の強度の度合を示す定数、Ｗ（θ）は、やはり
鏡面反射光の拡散反射光に対する度合を示す項である。Here, θ is the angle between the surface normal and the camera direction, α is the angle between the specular reflection direction and the camera direction, d is a constant that indicates the intensity of diffuse reflected light and ambient light, and W(θ) is also a term indicating the degree of specular reflection light relative to diffuse reflection light.
各画素の３原色値（Ｒ，Ｇ、Ｂ）から２次元の色度図平
面の色度（ｘ、ｙ）を求める方法は、まずマトリクス変
換式く４）を用いてＲ，ＧＢ系からＸＹＺ系に変換する
。The method of calculating the chromaticity (x, y) on a two-dimensional chromaticity diagram plane from the three primary color values (R, G, B) of each pixel is to first convert the R, GB system to XYZ using the matrix conversion formula 4). Convert to system.
と書かれる。このようなモデルは、コンピュータ・グラ
フィクスで利用されており、例えば、ＰｈｏｎＨのモデ
ルによると、
たとえば、ＲＧＢ系が国際照明委員会ＣＸ Ｅ １９３
１ｒｇｂ系の場合、
となる、ＸＹＺ系から色度（ｘ、ｙ）を求めるには、
ｘ＝□
Ｘ＋Ｙ＋Ｚ
ｙ ＝
ＸｆＹ十Ｚ
である。is written. Such models are used in computer graphics, and for example, according to the PhonH model, the RGB system is recognized by the International Commission on Illumination CX E 193.
In the case of the 1rgb system, to find the chromaticity (x, y) from the XYZ system, x=□ X+Y+Z y = XfY+Z.
式〈２）の物体色（Ｒｏ、Ｇｏ、Ｂｏ）、光源色（Ｒ５
，Ｇｓ、Ｂｓ）の色度をそれぞれ（ｘｏ。Object color (Ro, Go, Bo) and light source color (R5
, Gs, Bs) respectively (xo.
ｙｏ）、（ｘｓ、ｙｓ）とすると、式（２）の各画素の
３成分（Ｒｉ、Ｇｌ、Ｂｉ）の色度（ｘｉ。yo), (xs, ys), the chromaticity (xi) of the three components (Ri, Gl, Bi) of each pixel in equation (2).
ｙｌ）は色度図平面において２点（ｘｏ、ｙｏ）、（ｘ
ｓ、ｙｓ）を結ぶ直線上に分布することが式（４）、（
５）、（６）の関係から求められる。yl) is two points (xo, yo) and (x
Equation (4), (
It is obtained from the relationships 5) and (6).
すなわち、色度分布直線
ａｘ＋ｂｙ−１−ｃ＝ｏ （７）
に分布するとする。ただし、ａ、ｂ、ｃは直線の方程式
の各係数であり、
ａ’ ＋ｂ” ＝１ （８）
の関係があるとする。That is, the chromaticity distribution line ax+by-1-c=o (7)
Suppose that the distribution is . However, a, b, and c are the coefficients of the straight line equation, and a' + b'' = 1 (8)
Suppose that there is a relationship between
本発明では、カラー画像内の一つの色領域での各画素の
色度は式（７）に従うものを仮定する。In the present invention, it is assumed that the chromaticity of each pixel in one color region in a color image follows equation (7).
これを第４図を参照して説明する。第４図においてカラ
ー画像内の一つの色領域で色度分布２００はｘｙ色度図
平面において物体色の色度（ｘｏ。This will be explained with reference to FIG. In FIG. 4, the chromaticity distribution 200 in one color region in the color image is the chromaticity (xo) of the object color in the xy chromaticity diagram plane.
ｙｏ）と光源色の色度（ｘｓ、ｙｓ）を通る直線ｒ２０
２に含まれる。また第５図において別の色領域では色度
分布２０１は物体色の色度（ｘ。yo) and the chromaticity (xs, ys) of the light source color r20
Included in 2. Further, in another color region in FIG. 5, the chromaticity distribution 201 has the chromaticity (x) of the object color.
ｙｏ ＞と光源色の色度（ｘｓ−、ｙｓ）・を通る直
線ｒ’ ２０３に含まれる。従って、第５図において直
線「２０２と直線ｒ’ ２０３との交点が光源色の色度
（ｘｓ、ｙｓ）となる。yo > and the chromaticity (xs-, ys) of the light source color. Therefore, in FIG. 5, the intersection of the straight line "202" and the straight line r' 203 becomes the chromaticity (xs, ys) of the light source color.
したがって、逆に与えられたカラー画像について画素の
色度図分布における分布情報から色度分布直線「２０２
とｒ’ ２０３を求め、それらの交点を計算することに
よって光源色の色度２０４を測定することができる。Therefore, conversely, from the distribution information in the chromaticity diagram distribution of pixels for a given color image, the chromaticity distribution line "202
The chromaticity 204 of the light source color can be measured by determining and r' 203 and calculating their intersection.
色度分布直線の求め方について、実際に入力されたカラ
ー画像の画素値（Ｒｔ 、 Ｇ＋ 、 Ｂ Ｌ ）から
求めた色度（ｘ＋ ＋ ３’＋ ）は入力雑音、Ａ／Ｄ
変換の量子化誤差等を含むので、その誤差成分だけ式（
７）の直線の方程式がらはずれる。それゆえ、カラー画
像の色領域の各画素が分布する直線を求めるとき、この
誤差の総和が最も小さくなるようにすればよい、各画素
の色度（Ｘ＋、ｙｌ）から式（７）の直線への距離り、
の２乗であるＥＩを誤差と仮定し、この総和が最小にな
るような係数ａ、ｂ、ｃを求めると、これが色度分布直
線である。Regarding how to obtain the chromaticity distribution straight line, the chromaticity (x+ + 3'+) obtained from the pixel values (Rt, G+, B L ) of the actually input color image is input noise, A/D
Since it includes the quantization error of the conversion, etc., only the error component is expressed by the formula (
7) deviates from the equation of the straight line. Therefore, when finding a straight line along which each pixel in the color area of a color image is distributed, it is only necessary to minimize the sum of this error. distance to,
Assuming that the error is EI, which is the square of EI, and finding the coefficients a, b, and c that minimize the total sum, this is the chromaticity distribution straight line.
（実施例）
本発明の実施例を第１図および第２図を参照して説明す
る。カラー画像メモリ１には、カラースキャナ・ＴＶ左
カメラのカラー画像入力手段１２から入力され、光源色
の測定を行なうフルカラー画像が例えばＲ，Ｇ、Ｂ各５
ｂｉｔの階調が格納されている。この内容はＤ／Ａコン
バータ２を介してＣＲ，Ｔ３にカラー画像として表示さ
れる。第一の色領域画像メモリ４は、このカラー画像の
中の同一の物体色をもった色領域を各画素１ビツトで格
納している。この関係を第２図に示す、カラー画像メモ
リ１には、自動車の他の背景なども含まれている。この
うち左側の自動車のボディーの部分についてのみ１″で
、それ以外の部分については“０”を値とする色領域を
持つ、同様に第二の色領域画像メモリ５は同一の物体色
をもつ色領域であるが、第一の色領域画像メモリ４が示
す領域とは別の色相である色領域を各画素１ビツトで格
納している。例えば、第２図ではカラー画像メモリ１の
右側の自動車のボディーの部分についてのみ“１″で、
それ以外の部分については“０“を値とする色領域画像
を持つ１色領域画像はＣＲＴ３によってカラー画像をＷ
Ａ察してから、ポインティングデバイス７を利用して色
領域を指定する色領域画像入力手段６から得られる。第
一の色度分布直線計算手段８は、第一の色領域画像メモ
リ４の各画素を走査し、値が“１′°である画素に対し
て、カラー画像メモリ１に格納されている（Ｒ，Ｇ、Ｂ
）を読み込み、第一の色領域の画素の色度が色度図平面
に分布する直線ｒ２０２の方程式の各係数ａ、ｂ、ｃを
計算する。第二の色度分布直線計算手段９は、第二の色
領域画像メモリ５の各画素を走査し、値が“１″である
画素に対して、カラー画像メモリ１に格納されている（
Ｒ，Ｇ、Ｂ）を読み込み、第二の色領域の画素の色度が
色度図平面に分布する直線ｒ” ２０３の方程式の各係
数ａ’ 、ｂ’ 、ｃ’を計算する。(Example) An example of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2. The color image memory 1 is inputted from the color image input means 12 of the color scanner/TV left camera, and a full color image for measuring the light source color is, for example, 5 each of R, G, and B.
Bit gradation is stored. This content is displayed as a color image on the CR and T3 via the D/A converter 2. The first color region image memory 4 stores color regions having the same object color in this color image, with each pixel having one bit. This relationship is shown in FIG. 2. The color image memory 1 also includes other backgrounds such as the automobile. Of these, only the left car body part has a color area with a value of 1'' and the other parts have a value of 0.Similarly, the second color area image memory 5 has the same object color. Although it is a color area, each pixel stores a color area with a different hue from the area indicated by the first color area image memory 4.For example, in FIG. "1" only for the body part of the car,
For other parts, one color area image that has a color area image with a value of "0" is converted into a color image by CRT3.
A is obtained from the color area image input means 6 which specifies the color area using the pointing device 7. The first chromaticity distribution straight line calculating means 8 scans each pixel of the first color area image memory 4, and for the pixel whose value is "1'°, it is stored in the color image memory 1 ( R, G, B
), and calculate the coefficients a, b, and c of the equation of the straight line r202 in which the chromaticities of pixels in the first color region are distributed on the chromaticity diagram plane. The second chromaticity distribution line calculation means 9 scans each pixel of the second color area image memory 5, and selects pixels whose value is "1" from the pixels stored in the color image memory 1 (
R, G, B) and calculate each coefficient a', b', c' of the equation of the straight line r''203 in which the chromaticity of the pixels of the second color region is distributed on the chromaticity diagram plane.
交線点計算手Ｖｉ１０は第一の色度分布直線計算手段８
の出力である直線「２０２の方程式の゛各係数ａ、ｂ、
ｃと第二の色度分布直線計算手段９の出力である直線ｒ
” ２０３の方程式の各係数ａｂ’ 、ｃ’とを入力し
、次の２元連立方程式％式％（９）
を解くことによって、この解＜ｘ、ｙ）を光源色の色度
１１として出力する。The intersection point calculation means Vi10 is the first chromaticity distribution straight line calculation means 8
The straight line "202 equation's" coefficients a, b,
c and the straight line r which is the output of the second chromaticity distribution straight line calculation means 9.
” By inputting each coefficient ab' and c' of the equation 203 and solving the following two-dimensional simultaneous equation % formula % (9), this solution < x, y) is output as the chromaticity 11 of the light source color. do.
第一の色度分布直線計算手段８における色度分布直線「
２０２の係数ａ、ｂ、ｃの求め方を述べる。第１の色領
域の各画素の色度（ｘ＋ 、ＶＩ）から式（７）の直線
への距離Ｌｌは係数に式（８）の関係があるから
Ｌ＋ ＝ Ｉ ａＸ＋ ＋ｂ ｙｌ 十ｃ ｌ
（１１）となる、Ｌ＋の２乗を誤差。Ｅｌとし、色領
域の画素全体（１＝１からＮまで）に対して誤差の総和
ぎ
が最小となるようなａ、ｂ、ｃを求める。The chromaticity distribution line in the first chromaticity distribution line calculation means 8 "
How to obtain the coefficients a, b, and c of 202 will be described. Since the distance Ll from the chromaticity (x+, VI) of each pixel in the first color region to the straight line in equation (7) is related to the coefficient as shown in equation (8), L+ = I aX+ +b yl + c l
(11), the error is the square of L+. El, and find a, b, and c that minimize the sum of errors for all pixels in the color area (1=1 to N).
これは式（８）の拘束条件があるのでラグランシュ（Ｌ
ａＱｒａｎＱｅ）の未定乗数法を用いて、Ｌ＝ ａＥ
＋ｋ （ａ’ 十ｂ２１ ） （１３Ｊとし、
ａａ ｅｂ ｅｃおよび
式（８）を満たすａ、ｂ、ｃそしてｋを求めれば、この
（ａ ＊ ｂ 、ｃ ）の組のうち、Ｅを最小にするも
のが求める直線「２ｏ２方程式の各係数である。This is because of the constraint condition of equation (8), so Lagranche (L
aQranQe) using the undetermined multiplier method, L= aE
+k (a' + b21 ) (13J, and find a, b, c, and k that satisfy aa eb ec and equation (8), then minimize E among this set of (a * b, c) The straight line that is sought is each coefficient of the 2o2 equation.
第二の色度分布直線計算手段８においても同様の方法で
第２の色領域の画素の分布直線ｒ’ ２０３の方程式の
各係数ａ’ 、ｂ’ 、ｃ’を求める。In the second chromaticity distribution straight line calculation means 8, each coefficient a', b', c' of the equation of the distribution straight line r' 203 of pixels in the second color area is determined in a similar manner.
（発明の効果）
以上に述べた方法及び装置により、カラー画像の中の光
源色の色度を測定することができる９本発明により白バ
ランスの崩れた写真・印刷物等の画像の光源色の色度が
得られることから、この光源色を正規化等の処理を行う
ことによって画像全体の自バランスを修正することがで
き、見栄えのする画像に変換できるので工業的、経済的
に大きな効果がある。(Effects of the Invention) By the method and apparatus described above, it is possible to measure the chromaticity of the light source color in a color image.9 The color of the light source color of an image such as a photograph or printed matter with an imbalanced white balance can be measured by the present invention. By performing processing such as normalizing this light source color, it is possible to correct the self-balance of the entire image and convert it into a better-looking image, which has great industrial and economical effects. .
・・・ＣＲＴ、４・・・第一の色領域画像メモリ、５・
・・第二の色領域画像メモリ、６・・・色領域画像入力
手段、７・・・ポインティングデバイス、８・・・第一
の色度分布直線計算手段、９・・・第二の色度分布直線
計算手段、１０・・・交点計算手段、１１・・・光源色
の色度、１２・・・カラー画像入力手段。. . . CRT, 4 . . . first color area image memory, 5.
... second color region image memory, 6 ... color region image input means, 7 ... pointing device, 8 ... first chromaticity distribution straight line calculation means, 9 ... second chromaticity Distribution line calculation means, 10... Intersection point calculation means, 11... Chromaticity of light source color, 12... Color image input means.
Claims (2)
は２次元の色度図平面において物体色と光源色にそれぞ
れ対応する色度の２点を通る直線上に分布すると仮定し
て、与えられたカラー画像の中の互いに異なる色相の物
体色を持つ２つの色領域の各画素の色度が色度図平面に
分布するそれぞれの分布直線を計算し、次に前記の二つ
の色領域の分布直線の交点を計算し、その交点の色度を
光源色の色度として出力することにより、前記カラー画
像の光源色の色度を測定することを特徴とするカラー画
像の光源色の色度測定方法。(1) Assume that the chromaticity of each pixel in the target color region of a color image is distributed on a straight line passing through two points of chromaticity corresponding to the object color and the light source color on a two-dimensional chromaticity diagram plane. Then, calculate the respective distribution lines on the chromaticity diagram plane in which the chromaticity of each pixel of two color regions with object colors of different hues in the given color image is distributed, and then A light source color of a color image, characterized in that the chromaticity of the light source color of the color image is measured by calculating the intersection of distribution lines of color regions and outputting the chromaticity of the intersection as the chromaticity of the light source color. chromaticity measurement method.
ラー画像と対応し、互いに異なる色相の物体色を持つ２
枚の色領域のマスクを格納する第一および第二の色領域
画像メモリと、カラー画像の対象となる色領域中の各画
素の色度は２次元の色度図平面において物体色と光源色
にそれぞれ対応する色度の２点を通る直線に分布すると
仮定して、前記第一の色領域画像メモリが示す色領域に
対応するカラー画像記憶手段の各画素の色度が分布する
直線の方程式の各係数を計算する第一の色度分布直線計
算手段と、前記第二の色領域画像メモリが示す色領域に
対応するカラー画像記憶手段の各画素の色度が分布する
直線の方程式の各係数を計算する第二の色度分布直線計
算手段と、前記第一および第二の色度分布直線計算手段
が出力するそれぞれの直線の方程式の各係数を入力とし
て、該カラー画像に対応する２つの色領域が色度図空間
に分布するそれぞれの直線が交わる交点を計算し、該交
点の色度を前記カラー画像の光源色の色度として出力す
る交点計算手段とから成るカラー画像の光源色の色度測
定装置。(2) A color image storage means for storing a color image, and two object colors corresponding to the color image and having different hues from each other.
first and second color region image memories that store masks for two color regions; An equation of a straight line in which the chromaticity of each pixel of the color image storage means corresponding to the color area indicated by the first color area image memory is distributed, assuming that the chromaticity is distributed in a straight line passing through two points of chromaticity corresponding to . The first chromaticity distribution straight line calculating means calculates each coefficient of the first chromaticity distribution straight line calculation means, and each of the straight line equations in which the chromaticity of each pixel of the color image storage means corresponding to the color region indicated by the second color region image memory is distributed. A second chromaticity distribution straight line calculation means for calculating coefficients, and each coefficient of each straight line equation outputted by the first and second chromaticity distribution straight line calculation means are input, and the second chromaticity distribution straight line calculation means corresponding to the color image is inputted. a light source color of a color image, comprising an intersection calculation means for calculating an intersection point where straight lines of two color regions intersect in a chromaticity diagram space, and outputting the chromaticity of the intersection point as the chromaticity of the light source color of the color image. Color measurement device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3480589A JP2508237B2 (en) | 1989-02-14 | 1989-02-14 | Method and device for measuring chromaticity of light source color of color image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3480589A JP2508237B2 (en) | 1989-02-14 | 1989-02-14 | Method and device for measuring chromaticity of light source color of color image |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02212829A true JPH02212829A (en) | 1990-08-24 |
| JP2508237B2 JP2508237B2 (en) | 1996-06-19 |
Family
ID=12424439
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3480589A Expired - Lifetime JP2508237B2 (en) | 1989-02-14 | 1989-02-14 | Method and device for measuring chromaticity of light source color of color image |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2508237B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014007530A (en) * | 2012-06-22 | 2014-01-16 | Canon Inc | Image processing apparatus and control method therefor |
| JP2017215851A (en) * | 2016-06-01 | 2017-12-07 | キヤノン株式会社 | Image processing device, image processing method, and molding system |
-
1989
- 1989-02-14 JP JP3480589A patent/JP2508237B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014007530A (en) * | 2012-06-22 | 2014-01-16 | Canon Inc | Image processing apparatus and control method therefor |
| JP2017215851A (en) * | 2016-06-01 | 2017-12-07 | キヤノン株式会社 | Image processing device, image processing method, and molding system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2508237B2 (en) | 1996-06-19 |
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