JPH03100769A - カラー画像信号評価方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 「産業上の利用分野」 この発明は例えば半導体によって作られたカラー撮像素
子から得られるカラー画像信号の評価方法に関する。

「従来の技術」 半導体によって作られた撮像素子の前面にモザイク状の
色フィルタ或はストライプ状の色フィルタを装着し、カ
ラー画像信号が得られるようにしたカラー撮像素子が種
々実用されている。

半導体によって作られた撮像素子は集積回路技術によっ
て作られるが、その製造工程の不具合によって種々の欠
陥が生じる。特にカラー撮像素子として組立た場合、撮
像素子の欠陥によって第７図に示すシェーデング、第８
図及び第９図に示す大斜め、第１θ図に示す縦縞等の色
ムラが発生する。

つまり第７図に示すシェーデングとは白色であるはずの
画面に画面の広い領域（これを符号ｌを付して示す）に
わたって色が付いた状態の色ムラを指す。

第８図及び第９図に示す大斜めとは白色であるはずの画
面に斜めに色の付いた縞２及び３が生じる現象を指す。

また第１Ｏ図に示す縦縞は縦方向に縞４が生じる現象を
指す。

従来はカラー撮像信号をカラーブラウン管に映出させ、
この画面を目視によって、監視して検出している。

１′発明が解決しようとする課題」 従来はカラー撮像素子に生じる色ムラを人為的に判定し
ているから効率が悪い、特に量産工場では検査員を多数
配置しなければならないから、省力化に逆行し、コスト
低減に継からない不都合がある。

また欠陥の中でも色ムラが明確に現われる場合は個人差
なく検出することができるが、色ムラが薄くしか表われ
ない場合には検査員の個人差によって見過されてしまう
ことがある。

この発明の目的はカラー撮像素子等から得られるカラー
画像信号に発生する色ムラを自動的に検出することがで
きるカラー画像信号評価方法を提供することにある。

「課題を解決するための手段」 この発明では以下の処理を行なちてカラー画像信号の色
ムラに関する評価を行なうことを特徴とするものである
。

カラー画像データから彩度画像データに変換する処理と
、 彩度画像データのヒストグラムを求め最も頻度の高い部
分の頻度最高値を得る処理と、彩度画像データの値が、
頻度最高値の所定比率倍以上の値である画素の位置と同
じ位置の色を抽出し、対応する画素位置の値を１とし、
他を０とする記憶処理によって色識別マトリクスを得る
処理と、 彩度画像データに対しヒストグラムフラットニング処理
を施す処理と、 色識別マトリクス上のＸ方向及びＹ方向の各配列毎に積
分し、積分カウントを得ると共にＸ方向積分カウントに
対して画像サイズをＸＬ、ＹＬとするときＸＬ／ＹＬを
乗じて正規化する処理と、各色の色識別マトリクスのＸ
方向及びＹ方向積分カウントに対し画面中央部を重視す
る重み付けを行なう処理と、 各色識別マトリクスの値が１である画素位置の上記ヒス
トグラムフラントニング後の値を各色毎に各方向に積分
し、その結果を積分彩度として得る処理と、 この積分彩度をローパスフィルタに掛け雑音を除去する
と共に画面中央を重視する重み付けを行なう処理と、 積分カウントが最大となる位置での対応する積分彩度の
値をＰとして得る処理と、 積分彩度の値がＰである位置の両側に向ってＰの値の所
定比率倍になる位置を求めその間の距離をｄとして得る
処理と、 求められた位置間の積分彩度を加算し、その加算値をＳ
として求める処理と、 積分彩度メモリの標準偏差を両端から所定長づつ除いた
状態でＳ。とじて求める処理と、積分カウントメモリの
位置に関する標準偏差を両側から所定長づつ除いた状態
で３４．として求め、そのときの計数値を５ＪＤＣとし
て得る処理と、Ａ　”　Ｓ　Ｘ　Ｓａ　＋　Ｓｍｅ”　
Ｓ４．ｅを求める演算処理と、 Ａ＝Ａ＋ｄ”Ｘ　｛０．５（１＋ｃｏｓ（ｄｈ−ｄ））
）　”を演算する処理と、 ５４ｅＣが所定値以下の場合に、 Ａ＝Ａ　｛０．５（１ｃｏｓ（ｄｃ−３，、ｃ）　）　
’を演算する処理と、 上記ｄが所定値以下の場合に、 Ａ＝Ａ　｛０．５（１ｃｏｓ（ｄｗ・ｄ））　）　”を
演算する処理と、 この処理を各色毎に行ない、その全ての平均を中央部縞
模様パターン度とし、この平均偵の大小に応じてカラー
画像信号の良否を評価するカラー画像信号評価方法を提
案したものである。

この発明によるカラー画像信号評価方法によればカラー
画像の特に中央部に現われる色ムラの縞模様を定置的に
算出することができる。

この結果目視による色ムラの検査と比較してバラツキの
ない均一な検査を行なうことができる。

「実施例」 第１図乃至第６図を用いてこの発明のカラー画像信号評
価方法の一実施例を説明する。

カラー画像信号は赤、緑、青の単色信号に分離すること
ができる。第１図ＩＡ、、ＩＢ、Ｉｃはそれぞれの単色
画像データ源を示す。

■　この単色画像データ源ＩＡ、ＩＢ、ＩＣから出力さ
れた単色画像データは変換手段２において、色相画像デ
ータＨと、明度画像データ１．と、彩度画像データＳと
に変換される。この変換を行なう変換手段２としては周
知のＨＬＳ変換手法或はＨＳ　Ｖ変換手法を用いること
ができる。

３■、３Ｌ、３Ｓはそれぞれ色相画像データＨ５明度画
像データＬ２彩度西像データＳを記憶するメモリを示す
。

■　色相画像メモリ３Ｈには「色み」が数値で記憶され
る。つまり色相画像データは０〜３６０までの数値で角
度として与えられる６色の名前と数値との関係は赤θ〜
３０．３３０〜３６Ｏ、黄３０〜９０・、緑９０〜１５
Ｏ、シアン１５０〜２１Ｏ、青２１０〜２７Ｏ、マゼン
タ２７０〜３３０である。

■　彩度画像メモリ３Ｓには「色のあざやがさ」が記憶
され、明度画像メモリ３Ｌには「明るさ」がそれぞれ数
値で記憶される。

■　彩度画像メモリ３Ｓに得られた彩度画像データＳは
演算手段４に読出され、演算手段４においてヒストグラ
ムを求め最も頻度の高い部分の値（以下モードと称す）
を得る。

■　彩度画像データの値が、モードの所定比率倍以上（
例えば０．５倍以上）の値を持つ画素の位置と同じ位置
の色を調べ、対応する色識別マトリクス６Ｒ，６Ｇ、６
Ｂ、６Ｙ、６Ｃ，６Ｍ上の同じ位置の値を１とする。そ
の他はＯとする０色識別？　）　ＩＪ　りＸ　６　Ｒ１
６Ｇ、６Ｂ、６Ｙ、６Ｃ，６Ｍは撮像素子の画素の数と
対応した記憶容量を持つメモリによって構成される。

■　演算手段４で得られたヒストグラムはフラットニン
グ手段５に与えられ、ヒストグラムのフラットニング処
理が行なわれる。このフラットニング処理とは単位彩度
当りの平均画素数が全画面について一定になるように処
理することを指す。

このフラットニング処理によって色のあざやかさにコン
トラストが強められる。

フラットニング手段５でフラットニングされ強調された
彩度画像データは強調彩度画像メモリ？Ｒ。

７Ｇ、７Ｂ、７Ｙ、７Ｃ，７Ｍに書込まれる。この強調
彩度画像メモリ７Ｒ〜７Ｍも色識別マトリクス６Ｒ〜６
Ｍと同様に撮像素子の画素数と同じかそれ以上の記憶容
量を持つメモリによって構成される。

■　色識別マトリクス６Ｒ〜６ＭをＸ方向及びＹ方向に
積分し、第２図に示すレジスタ８Ｘと８Ｙに取込む、レ
ジスタ８Ｘと８Ｙに取込んだ積分値を積分カウントと呼
ぶことにする。Ｘ方向積分カウントの結果に対し、画像
のサイズをＸＬ、ＶＬとすると、ＸＬ／ＹＬを乗算し、
これによって正規化して画像サイズの違いによる影響を
除去する。

■　各色の色識別マトリクス６Ｒ〜６Ｍ上のＸ方向およ
びＹ方向積分カウントに対し、第３図に示す重み付けを
行なう、この重み付けはレジスタ８Ｘと８Ｙに取込んだ
積分カウントの両端から長さで例えば１／８の部分をｃ
ｏｓの関数の一部で重み付けを行ない、画面の中心部を
重視する。

■　各色識別マトリクス６Ｒ〜６ＭのＸ方向及びＹ方向
の積分カウントの最大値となる場所を求める。

［相］　強調彩度画像メモリ７Ｒ〜７Ｍにレジスタ９Ｘ
と９Ｙを設け、このレジスタ９Ｘと９Ｙに強調彩度画像
メモリ７Ｒ〜７Ｍに記憶した色識別マトリクスの値が１
である画素位置のフラットニング後の値を各６色につい
てＸとＹ方向に積分し、その結果をストアする。レジス
タ９Ｘ、９Ｙにストアした積分値を積分彩度と呼ぶこと
にする。レジスタ９ＸにストアしたＸ方向積分彩度につ
いてはＸ　Ｌ／Ｙ　Ｌを乗じ画面サイズによる影響を除
くための正規化を施す。

■　レジスタ８Ｘ、８Ｙにおける積分カウントが最大と
なる位置での対応する積分彩度の値をＰとする。ここで
各色、各方向の積分彩度には第４図に示す重み付けを行
なう、この重み付けを行なう曲線は各強調彩度画像メモ
リ７Ｒ〜７Ｍの長さを１周期とするｃｏｓ関数の変形で
ある。

またレジスタ９Ｘと９Ｙにストアした積分彩度データを
長さが例えば３のローパスフィルタに掛けて雑音を低減
しておく。（長さ３のローパスフィルタとは第５図に示
すようにレジスタ９Ｘと９ｖにストアとした積分彩度デ
ータＤ＋　、Ｄｔ　、Ｄｓ・・・Ｄ７の中の互に隣接す
る三つの積分彩度データＤ　−＋、Ｄｏ、０．１をたと
えば０．２５　［）−、＋ｏ、　５　Ｄ。

＋０．２５Ｄ、の計算により求め、その値を一つのデー
タＤａ□とし、これを全てのデータＤ、〜Ｄ。

について連続して実施することを指す、）このようにし
てフィルタリングして得られたデータＤ　ＡＶＬ〜Ｄ　
ＡＶＮは他のデータ値から極端に値が異なるデータは消
去され、ローパスフィルタを通したと等価になる。

Ｏ積分彩度の値が最大値Ｐである位置の両側に向かって
最大値Ｐの値の所定比率倍、例えば０．５倍となる位置
を検出する。この０．５倍になる位置が検出できないと
きはレジスタ９Ｘと９Ｙの端をその位置とする。

■　最大値Ｐの０．５倍となる２つの位置間の距離を第
６図に示すようにｄとする。

［相］　２つの位置間の積分彩度を加算し、この加算値
をＳとする。

■　ｄがｄ＝ＱならばＳ＝Ｏとする。

［相］　レジスタ９Ｘ、９Ｙにストアした積分彩度デー
タの標準偏差を両端から例えば長さ１７８づつ除いた状
態で求める。この結果をＳ、とする。

Ｏレジスタ８Ｘ、８Ｙにストアした積分カウントの位置
に関する標準偏差を両側から例えば長さ１／１６づつ除
いた状態で求め、この結果をＳｊｐとする。またそのと
きのカウントをＳ　ｄｐｃとする。

＠　　ＳＸＳ、÷Ｓ　ｄｐ　＋　Ｓ　ａｐｃを演算し、
その結果を八とする。

ＯＡ＝Ａ＋ｄ”ｘ　｛０．５（１＋ｃｏｓ（ｄｈ−ｄ）
））　”を演算する。ただしｄｈ＝２π／ＸＬ ［相］　ここで５ｄｐＣが例えばＳ。ｃ＜２０００であ
れば、 Ａ＝Ａ　ｆｏ、５（１−ｃｏｓ（ｄｃ−５ｄｐｃ））　
ｌ　’を演算する。ただしｄｃ＝　ｒｔ　／２０００．
　Ｊは例えばＪ＝５とすることができる。

■　さらにｄが例えばｄ＜ＩＱであるならば、Ａ＝Ａ　
［０，５（１−ｃｏｓ（ｄｗ−ｄ））　）　”を計算す
る。

ただしｄｗ＝２ｒｔ／２Ｘ１０．には例えばに＝１０と
することができる。

■、■から■を各６色についてＸ方向、Ｙ方向、積分カ
ウント、積分彩度について行なう。

Ｏｏの結果が１２個４られる。この１２個のデータの平
均値を中央部縞模様パターン度とする。

「発明の効果」 上述したようにこの発明によれば定量的に縞模様パター
ン度を得ることができる。

従って例えばカラー描像素子の良否を機械的に判定する
ことができ、均一な製品を得ることができる。

また人手を全く必要としないから省力化が達せられコス
トダウンが期待できる。

尚上述の実施例では長さ３のローパスフィルタを用いた
が、その長さは適宜選定することができる。また重み付
関数をｃｏｓの一部を用いたが、折線関数或はその他の
関数を用いることもできる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の詳細な説明するためのブロック図、
第２図は第１図に示した色識別マトリクスの一例を説明
するためのブロック図、第３図及び第４図はこの発明の
実施例に用いる重み付関数の一例を示すグラフ、第５図
はこの発明に用いたフィルタの構成を説明するための図
、第６図はこの発明の詳細な説明するためのグラフ、第
７図乃至第１０図は色ムラの種類を説明するための正面
図である。 ＩＡ、ＩＢ、　１ｃ：単色画像データ源、２；ＨＬＳ変
喚手段、３Ｈ：色相画像画像メモリ、３　Ｌ：明度画像
メモリ、３Ｓ：彩度画像メモリ、４：演算手段、５：フ
ラットニング手段、６Ｒ〜６Ｍ二色識別マトリクス、７
Ｒ〜７Ｍ二強調彩度画像メモリ、８Ｘ ８Ｙ、９Ｘ、９Ｙ：レジスタ 木　５　図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）Ａ、カラー画像データから彩度画像データに変換
   する処理と、 Ｂ、彩度画像データのヒストグラムを求め最も頻度の高
   い部分の頻度最高値を得る処理 と、 Ｃ、彩度画像データの値が、頻度最高値の所定比率倍以
   上の値である画素の位置と同じ 位置の色を抽出し、対応する画素位置の値 を１とし、他を０とする記憶処理によって 色識別マトリクスを得る処理と、 Ｄ、彩度画像データに対しヒストグラムフラットニング
   処理を施す処理と、 Ｅ、色識別マトリクス上のＸ方向及びＹ方向の各配列毎
   に積分し、積分カウントを得る と共にＸ方向積分カウントに対して画像サ イズをＸＬ、ＹＬとするときＸＬ／ＹＬを 乗じて正規化する処理と、 Ｆ、各色の色識別マトリクスのＸ方向及びＹ方向積分カ
   ウントに対し画面中央部を重視 する重み付けを行なう処理と、 Ｇ、各色識別マトリクスの値が１である画素位置の上記
   ヒストグラムフラットニング後 の値を各色毎に各方向に積分し、その結果 を積分彩度として得る処理と、 Ｈ、この積分彩度をローパスフィルタに掛け雑音を除去
   すると共に画面中央を重視する 重み付けを行なう処理と、 Ｉ、上記積分カウントが最大となる位置での対応する積
   分彩度の値をＰとして得る処理 と、 Ｊ、積分彩度の値がＰである位置の両側に向ってＰの値
   の所定比率倍になる位置を求め その間の距離をｄとして得る処理と、 Ｋ、求められた位置間の積分彩度を加算し、その加算値
   をＳとして求める処理と、 Ｌ、積分彩度メモリの標準偏差を両端から所定長づつ除
   いた状態でＳ＿ｄ＿ｐとして求める処理と、 Ｍ、積分カウントメモリの位置に関する標準偏差を両側
   から所定長づつ除いた状態で Ｓ＿ｄ＿ｐとして求め、そのときの計数値をＳ＿ｄ＿ｐ
   ＿ｃとして得る処理と、 Ｎ、Ａ＝Ｓ×Ｓ＿ｄ÷Ｓ＿ｄ＿ｐ÷Ｓ＿ｄ＿ｐ＿ｃを求
   める演算処理と、 Ｏ、Ａ＝Ａ÷ｄ＾２×｛０．５（１＋ｃｏｓ（ｄｈ・ｄ
   ））｝＾２を演算する処理と、 Ｐ、上記Ｓ＿ｄ＿ｐ＿ｃが所定値以下の場合に、Ａ＝Ａ
   ｛０．５（１−ｃｏｓ（ｄｃ・Ｓ＿ｄ＿ｐ＿ｃ）｝＾Ｊ
   を演算する処理と、 Ｑ、上記ｄが所定値以下の場合に、 Ａ＝Ａ｛０．５（１−ｃｏｓ（ｄｗ・ｄ））｝＾ｋを演
   算する処理と、 上記処理を各色毎に行ない、その全ての平均を中央部縞
   模様パターン度とすることを特徴とするカラー画像信号
   評価方法。