JPH05502741A

JPH05502741A - ユーザ対話型シーンバランス不良の低減

Info

Publication number: JPH05502741A
Application number: JP3517251A
Authority: JP
Inventors: コスグローヴ　パトリック　アンドレ; グッドウィン　ロバート　メルヴィン; クウォン　ヒーミン; スカリゼ　アンソニー
Original assignee: イーストマンコダックカンパニー
Priority date: 1990-09-17
Filing date: 1991-09-13
Publication date: 1993-05-13
Also published as: WO1992005470A1; DE69125700D1; US5644647A; EP0500926B1; CA2072629C; EP0500926A1; DE69125700T2; CA2072629A1

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】ユーザ対話型ンー／バランス不良の低減技術分野本発明は、デジタルカラー画像写真の現像・焼付システムに係わり、特に、画像調整（例えば）−ンバランス調整）機構の性能不良を検出するとともに、検出されｔ：潜在的不良に応して画像調整機構のカラーバランス制御パラメータを対話杉式で調整し、ちって人間の視覚システムに適した表現となるようにそのデジタルカラー画像を修正または補正（例えば、カラーバランス調整）することができる機構に関する。

背景技術光学式写真現像・焼付／ステムは、通常、各デジタル画像の内容を判定し選択的にその画像を調整あるいは修正するある種の画像補正または調整機構（例えばカラーバランスを調整するンーン・・ラノス機構など）を採用しており、これにより、オプチカルプリッタなどで再生された場合に、プリント画像か人間の視覚システムに通した高品質カラー画像となる。本発明においては、「ンーンハラノス機構コとは、ンーンの内容及び再生画像の感光特性（即ち、露出、光源等）に基づいて画像カラーバランスを調整するものを書味する。「カラーバランス」の調整とは、画像の適切なカラー及びニュートラルな再生特性を確保するために赤・緑・青の平均画像レベルを調整すること、と定義されるものである。

残、含ながら、このような画１９調整機構は通常、統計上代表的なものをベースとするため、画像によっては巧く処理されず、再生画像が許容できない場合かある。

更に、採用する固有の画像補ＩＥｉ横によっては、画像の処理不良率が大きなものになることがある（例えば、約５パーセント）。補正機構が適切に画像を補正（例えば、カラーバランスの調整）できないこれらのケースにおいては、顧客か低品質のプリントを受け取るか、あるいは写真現像・焼付業者が誤りを発見してから、その画像を手作業で補正することとなる。とちらの場合も（不満を持った顧客、あるいは、写真現（象・焼付業者のチェック中での納品取り止めにより）、画像をプリントした後でしかエラーを補正することかできないため、写真現像・焼付業者は、材料（フィルム処理コストの大部分を占める印画紙）及び（画像再生処理流れの中断による）時間において大きなコストを負担することになる。

発明のｖ！１要本発明では、許容できないプリントを発見したときに、単に画像補正機構の性能不良を黙許し、その不適切な処理画像を手作業で補正するのではなく、画像補正機構か巧く機能しないと思われる画像を識別すべく、再生（プリント）段階よりも上流の写真現像・焼付処理過程に画像調整不良検出機構を挿入する。この「機能しないと思われるゴ画像が一旦議別されると、そのデジタル画像の、調整機構の修正もしくはパラメータ補正の結果として生成された１つあるいは複数の適度な低解像度バージョンが、画像の修正あるいは（カラーバランスの）補正に使用する画像調整情報の人力要求と共に、写真・焼付業者に呈示される。ユーザか入力した情報に応して、画像ブ０セッサは画像補正機構のパラメータを調整し、これにより、選択された（修正された）画像調整機構により処理された画像から、許容可能なカラーバランス品質の再生画像（プリント）が生成される。

写真現像・焼付を行うオペレータと画像処理システムとの対話は、いくつかのモートて行われる。画像調整機構が、画像のカラー内容のバランスをとるためのシーンバランス機構である場合は、各モードはシーンバランス操作の制御パラメータを修正するために機能する。

第１モートでは、処理された画像の複数の低解像度バージョンが、許容レベルの画面表示品質で写真現像・焼付業者のワークステーションのディスプレイに表示される。これらの画像バージョンの内の１つ（即ち、ディスプレー画面の横方向に配列された画像の中央に配置されている画像）は、画像調整（シーンバランス）機構の現行の応答に基づいた場合に、そのデジタル画像がどの様に再現されるかを表している。二の画像の両側に表示された画像は、（シーンバランス）機構に対してパラメータを繰り返しシフト調整（例えば、検出された不良モードがニュートラルハラノスモードの場合は、より明るくまたはより暗＜）シて得られたカラーバランスバリエーンヨンを表している。

ディスプレーに表示されるプロンプトにより、写真現像・焼付業者は、個々に表示された異なる画像の中から、最適なものを選択するよう要求される。二の選択を行うと、選択された画像ハーノヨンのカラーバランス特性に合致するように、シーンバランス機構のデジタル画像処理方法が修正される。

第１モードに類似した第２操作モードでは、ユーザは選択肢として２つの画像ハーショ〉が与えられる。１つはノーンバランス機構によって現在生成さレテいるバージョ／であり、もう１つは１組の修正されたパラメータに基づいたハーノ＝！／である。次に、第１モートの場合と同様に、フラソンユ撮影／非フラッシュ撮影、あるいはカラー不良／非カラー不良のように考えうる２つのシーン解釈のうちの１つを示す選択された画像バージョンのカラーバランス特性に＝致するように、そのデンタル画像が処理される。

第３操作モードでは、シーンバランス機構により処理された画像の低解像度バージョンが、画像のタイプに関する質問と共に写真現像・焼付オペレータに表示される。この質問とは、例えば画像が逆光シーンか、あるいはフラッシュ撮影シーンかという質問であり、シーンバランス機構にとっては同しように見えても異なるバランス処理が必要なものに関する質問である。次に、写真現像・焼付業者の応答が取り込まれ、シーンバランス機構が画像をどの様に補正（例えば、色度の不鮮明さの補正）するかについて詳細な検討か行われる。

シーンバラ＞７．機構の性能不良を検出する機構は、Ｆｉｓｃｈｅｒ　ＤｉｓｃｒｉｉｉｎａｎｔやＢａｙｅｓ　Ｃ１ａｓｓＨｉｅｒのように、統計をベースとした線形ディスクリミネータで構成することかできる。二の線形ディスクリミネータは、画像データより計算される予測子から導き出された多次元１別空間を採用している。しかし、不良検出機構としては、ハノクブロバデーンヨン学習方式のニューラルネットワークのような非線形ディスクリミネータを採用することが望ましい。なぜなら、この非線形ディスクリミネータは、シーンバランス機構が適切に処理する画像を正確に識別する能力を有しているからである。通常、線形ディスクリミネータとニューラルネットワークは、いずれも低品質画像の約５０％を潜在的カラーバランス不良として検出する。しかしながら、この好適なニューラルネットワークをベースとした不良ディスクリミネータは、適切にカラーバランス処理された画像を潜在的不良として検出することはない。

図面の簡単な説明図１は、本発明の画像調整（例えば、シーンバランス）不良検出・補正機構を採用したカラー写真フィルム現像・焼付ミニラボを示す。

図２は、前送りｎ層知覚を具備するニューラルネットワーク（パックプロパゲーション学習方式の）構成のシーンバランス不良ディスクリミネータの一例を示す。

図３は、本発明に基づく不良検出及び対話型補正処理の第１「スライディングスケールＪモードを示す。

図４は、本発明に基づく不良検出及び対話型補正処理の第２モードを示す。このモードでは、写真現像・焼付ミニラボオペレータは、１つの画像について異なったシーンバランス処理かなされた２つのバージョンから１つを選択できる。

図５は、シーンバランス不良ディスクリミネータの第３操作モードを示す。このモードでは、シーンバランス機構により処理された画像の低解像度バージョンか、画像のタイプに関する質問と共に、写真現像・焼付オペレータに表示される。

図６は、シーンバランス不良ディスクリミネータの特性を決定するために使用される多頑域マツプを示す。

発明の詳細な説明本発明に係る画像調整不良識別機構の詳細な説明を行う前に、本発明は、主として従来のディジタル画像処理回路と構成部品との新規な構造的組合わせにあり、特定の構造詳細にあるのではないことに注意すべきである。従って、本記載の恩恵に浴する当業者にとって自明の構造の詳細により本発明の開示が不明瞭になるのを防止すべく、本発明に関連する特定の詳細部分のみを示した容易に理解できるブロック図により、これら従来の回路や構成要素の構造、制御及び配置を図示した。従って、図面のブロック図は、必ずしも代表的システムの機械的構成配置を示すものではなく、本発明をより簡単に理解できるようにシステムの主要構成部品を機能的にグルーピングして示したものである。

図１は、本発明に基づく画像調整不良ディスクリミネータを採用したカラー写真フィルム処理システム（例えば、現像・焼付ミニラボ）を示す。このようなシステムとしては、同時出願中の出願第　号、出願日　の５ＫｒｊｓｔｙｌこよるｒＭｕｌｔｉ−ｒｅｓｏｌｕｔｆｏｎ　Ｄｉｇｉｔａｔ　Ｉｍａｇｅｒｙ　Ｐｈｏｔｏｆｉｎｉｓｈｉｎｇ　Ｓｙｓｔ■高iがある。これは本出願の譲受人に譲渡され、その開示内容かここに示されている。

しかじ上記の同時出願に係るＫｒ１ｓｔｙ出願は、単に本発明が使用できるシステムの１例であり、本発明がそれに限定されるものではない。一般に、本発明はとの種類のディジタル画像処理及び再生システムにも組み込む二とかできる。更に、以下の説明では、不良ディスクリミネータはシーンバランス機構の動作として説明しであるが、ここに示す原理は他の画像調整機構にも適用可能であることに注意すべきである。

図１のディジタル画像処理システムによると、３５ｍｍフィルムストリップ１０の３６ｘ２４ｍｍの２４枚あるいは３６枚の画像フレームのようなカラー写真画像は、市販のＥｉｋｏｎｉｘ　Ｍｏｄｅｌ　１４３５スキヤナなどの高解像度オプトエレクトロニックカラーフィルムスキャナー１２でスキャンされる。高解像度フィルムスキャナ１２は、画像人ツルンズシステムにより投影されたフィルムストリップ〕０の写真画像フレームに対応した画像セ／す画素配列（例えば、３０７２ｘ２０４８画素マトリックス）の応答としてディジタル符号化されたデータを出力する。

このディジタル符号データ、すなわち「ディノタル」画像は、カラーフィルムのシー／内容の変化範囲を力ｌ・−しうる所定の値の解像度０画素・１カラー当たり１６ビノト）に符号化される。標準的なカラー写真ネガの場合、その値の範囲は、フィルムの密度対露出の寛容度より小さいが、開存のシーンについて出現すると考えられる密度値を包含するには十分な幅を侍っている。次に、備えられた画像処理ワークステーシヨン１４に常駐するシーンバランス機構によって、より低いビット解像度のディンタル符号（例えば、１画素・１カラー当たり８ビツト）にマツプされる。この画像処理ワークステーノヨン１４は、フレームメモリと、所望の基本画像の外観・構成を得るためにディ／タル画像を処理する画像処理アブリケーンヨンソフトウエアとを何している。まｔ：、上述した、より低いビット解像度のディジタル符号の各々は、ディジタル画像データベース（例えば、７し一ムメモリ）のダイナミックレノンに灼応する解像度を有する。このディジタル画像データベースの内容は、再生装置］６を駆動する過程で適合せられ、これにより、例えばブリ７トエンジンから高品質のカラープリントを出力させることができる。

高解像度フィルムスキャナにより出力されるディジタル画像データは、同時出願のＹ、　Ｍａｄｄｅｎらによる出願第第　号、出願日　のｒＥｘｔｅｎｄｉｎｇ　ＤｙｎａＩＩｉｃ　Ｒａｎｇｅ　ｏｒＳｔｒｏｅｄ　ＩＩＩＩａｇｅ　ＤａｔａｂａｓｅＪに記載されたタイプの符号変換機構で変換されるのか望ましい。なお、二の出願は本出願の譲受人に譲渡されており、その開示内容はここに示されている。この符号変換法によると、デイノタル画（象データベースのダイナミックレフ）は、「クリノビノブＪなしに符号化画素値をシフトすべく、並びに昔しく高反射率の画像ポイントを符号化して格納するだめの限定された数値ウィンドウを提供すへく、拡張される。ノーン／・ランス機構により画像スキャナ出ノｊからマツプされたディジタル符号は、解像度は同しであるかディジタル画像データベースのダイナミックレノンより小さいレンジの値の画像内容を何する縮小し／ンディ／タル符号のセットに変換される。符号変換機構は、１００％白色反射に対応した最大値を、データヘースのダイナミックレフ／の１限より小さい符号値に変換するために動作する。これは、ディノタル画像データ内でのシフトを可能とし、１００％白色反射の最大値を越える鏡面状のハイライト部を配置可能とするためである。

前述の同時出願のＫｒ１ｓｔｙ出願に記載の画像データ処理システムによると、得られた各高解像度画像は、低解像度すなわち基本解像度の画像ビノトマンブファイルと、それぞれか順次増加する解像度を有する複数の高解像度残余画像と、を含む各画像データファイルとして格納される。これらの高解像度残余画像を繰り返し基本解像度画像と組み合わせることにより、基本解像度画像か紙連続的に解像度を高めた画像を再生する二とができる。

例えば、３５ｍｍフィルムストリップ１０の３６ｍｍＸ２４ｍｍの画像フレームの高解像度（３０７２ｘ２０４８）画ＩＩｌ！走査を表す空間データ値は、５１２行×７６８列の画素からなる空間画像アレイもしくはマトリックスに対応したデータ値を含む基本解像度画像ビットマツプファイルと、ディスクに格納されるべき１セツトの残余画像ファイルと、を含む画像データファイルとして格納される。

ワークスチー／：Ｉン自体の中で、基本解像度画像は、更にサブサンプリンタされ、偶数番目の画像値からなる低解像度サブアレイ（約１．２８Ｘ４９２画素）か導き出される。これは、写真現像・焼付オペレータがデイノタル画像ファイルをフォーマットして格納する過程で使用されるものである。

本発明においては、シーンバランス機構によりカラー１Ｓランス処理された各ディ／タル画像についての解像度を大幅に減らしたバージョンもまた、シー７ノ１ラノス不良デイスクリミネータに送信される。このシーン／・ランス不良ディスクリミネータは、シーンバランス機構により処理された出力画像が許容範囲のカラーバランス品質を存するかを判定するｔ：めのものである。二の判定を行うために、シーンバランス機構不良ディスクリミネータは、着目している画像の１２８Ｘ　１９２画素バージョンをサブサップリング圧縮して生成された極めて小さいサブアレイ（例えば、２４Ｘ３６画素）の空間的内容を調べ、所定の画像特性について前もって生成された統語モデルに基づき、その画像に対するシー７ノ・ランス機構のカラーバランス性能か、目視て許容できる再生画像（高解像度山カブリント）を生成するであろう可能性の程度を導き出す。

ディスクリミネータそれ自体は、画像データから計算された予測子から導き出される多次元識別空間を使用するＦｉｓｈｃｅｒ　Ｄｉｓｃｒｉａ＋１ｎａｔやＢａｙｅｓ　Ｃ１ａｓｓｉｆｉｅｒのように、統計をベースとした線形ディスクリミネータで構成することかできる。しかし、不良検出環溝としては、ハックプロバデーンヨン学習方式のニューラルネットワークのような非線形ディスクリミネータを採用することが望ましい。なぜな呟この非線形ディスクリミネータは、シーンバランス機構により適切に処理されるであろう画像を正確に識別する能力を有しているからである。つまり、通常、線形ディスクリミネータとニューラルネットワークはいずれも不良となる画像（「不良」画像）の約５０パーセントをカラーバランス不良として検出するか、線形ディスクリミネータは、シーンバランス機構により適切に処理されるであろう画像にも誤って不良のフラグを立てることもある。一方、この好適なニューラルネットワークをベースとした不良ディスクリミネータは効果的に動作して、「良質」画像をシーンハランス不良として検出することはない。

約２４Ｘ３６画素のみの画素サブアレイで構成される画像・・−／ヨンのように、解像度を大幅に低減させた画像バー／ランは、高解像度画像のシーンハランス不良をかなり少ない計算て識別てきるたけの十分な空間的カラー内容を在している。

しかし、二のような解像度を下げた画像サイズであっても、統語的解析に必要な数値の数（２４Ｘ３６画素サブアレイの場合は８６４）は依然として多く、線形ディスクリミネータの場合は、／−ン内容に関連する統計的測度（予測子）セットは約５０になる。その同しサイズの画像サブアレーに対して、妥当な数に抑えられたパラメータ七ノドで動作するハノクプフパデーションニューラル不ノトワークを構築することができる。

非限定的な例として、図２に示す（ハノクプロパケーンヨン学習を経た）前送りｎ一層知覚のようなニューラルネットワークは、９エレメント入力層３１．１２エレメント隠れ層、および１エレメント出力層３３で構成することかできる。

繰返しかつ継続的にネットワークに適用された数十個に及ふ２４Ｘ３６画素ンーンについての画像学習母集団は、ネットワークのロードに使用できる。非限定的な例として、下表１および図６の領域マツプに記載の９個の予測子セント（Ｎｏ。

１−９）を使用することかできる。しかし、ここに記載の予測子に池の予測子を付加したり、あるいはこれと異なる他の予測子を使用することも可能であることに注意すべきである。パターン認識へのニューラルネットワークの使用及び予測子の選択を検討する場合は、Ｙｏｈ−Ｈａｙ　Ｐａｏ著「＾ｄａｐｔｉｖｅ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｎｅｕｒａｌ　ＮｅｔｗｏｒｋｓＪの第１．２．３章を参照されたい。

表１予測子　定義Ｎｏ、１　領域５の赤色最大値−フレーム全体の赤色平均値Ｎｏ、２　領域３．４．５の赤色最大値の平均を取り、それからフレーム全体の赤色平均値を差し差し引いたものＮｏ、３　全範囲に対するニュートラルＴ空間値の分散値。二のＴ空間は、例えば米国特許番号４．１５９．１７４および４，９３３．７０９に規定の通り定義される。

Ｎｏ、４　フレーム全体のニュートラルＴ空間の平均値Ｎｏ、５　中心部の最大値の双曲線正接値から中心部の平均値を差し引いたものＮｏ、６　領域５のニュートラルＴ空間平均値から、領域１．２．３．４のニュートラルＴ空間平均値を差し引いたものＮｏ、７　領域３．４．５のニュートラルＴ空間最大値を平均したちのから、フレーム全体のニュートラルＴ空間平均値を差し引いたものＮｏ　Ｓ　フレーム全体のニュートラルＴ空間中心Ｎｏ　９　フレーム全体のグリーンマゼンタ平均値更に、使用されるニューラルネットワークタイプは、前送り、ハノクブロノクケー／ヨノｉ去に限定されない。カラ〉タブロバデー／ヨンネｌトワーク専の他タイプの子、トヮークも使用できる。ここにあげる例は、ｒ不良Ｊ画ＩＩ　（ノー２・バランス機構か巧く機能しないと習われる画像）については約５００６のシーノハラ／ス不良を的確に識別するか、「良」画像、すなわちノーン・・う／ス機構により適切にカラー・１ランスされた出ツノ画像として生成されるであろう画像についての識別は０９６である。ニューラルネットワーク全般についての、及びその統計的処理への適用についてより詳細な検討を行う場合は、１９８８年に発行されたＭｃＣｌｅｌ　１ａｎｄ、　ＲｕｖＡｅｌｈａ、ｒｔ　ａ、ｎｄ　ＰＤＰ　ｌ？ｅｓｅａｒｃｈ　ＧｒｏｕｐによるＨＩＴ　Ｐｒｅｓｓ社のｒＰａｒａｌｌｅｌ　Ｄ奄刀iｒｉｌｒｕＬｅｄ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｊ　Ｖｏｌ、　１−ＩＩ　を参照されたい。

本発明の７−７・・ランス石車検出機構は、ノー７ハラ／ス機構か機能しないと色われる画像を写真現像・焼付工程の再生（プ１１〕ｌ−）段階に先立って識別・補正すへく、ワークスチー／ヨー１４にイノストールされた画像処理ソフトウェアに組ろ込まれるのか好適である。／−Ｌ７　Ｊ・ランス不良画像が識別されると、／−ノハラ７・ス機構て処理されたディ／タル画像の１またはｌｊｊ数の低解像度・・−７・ヨレが、その画像のノー、バランス機構のカラー！翫うンス動作の修１Ｆあるいは補正に使用される画像調整情報の入力要求と共に、写真現像・焼付業者にχオして表示される。ユーザの人力情報に応して、画像プロでノサは、処理された画像か許容されるカラーハラ、ス品實のプリ／］・を生成するように、シー／バランス機構のカラーハラノスバラメータを調整する。写真現像・焼付オペレータと画像処理システムとの対話は、図３−図５に示され、以下に説明するとのモートにおいてら行う二とができる。

より詳細には、図３は本発明による不良検出及び対話型補正処理の第１モードを示す。ここでは、常駐シーンバランス機構により処理されたディジタル画像（１２８Ｘ１９２）のそれぞれ異なるハーノヨノである複数の低解像度画像（コ２８Ｘ１９２画素）２０−１．２０−２．２０−３．　・　２０−　Ｎか、写真現像・焼付業者の７−クステー／ヨノのディスプレーに直線状に配列表示されている。

現在定義されている。・−７ハランス機嘴を走査画像に適用してｉ卑られた画像は、ワークステーシヨンのディスプレー画面上に溝方向に直線的に配列された画像の中心に位置する画像２０−３である。二の画像の両側に位置する画像２０− １．　。

２０−２と画像２０−４．２０−５は、ノー７ハランス機構を所定の軸に沿って連続的にオフセットあるいは／フ卜することによって得られた、カラーバランスかそれぞれ異なる変形（例えば、検出された不良モートかニュートラルハラノスに関するものである場合には、より明るいスキャン密度とより暗いスキャン密度）である。二の画像のこれ以上の変形は、画面の両端を移動する画像配列用の「スライディングスケール」を効果的に作りだす従来のグラフィック処理スクロール命令を使う二とにより形成することかできる。

ディスプレイブ０２ブトにより、写真現像・焼付オペレータは、／−ノハラ。

ス機構の各々異なるハイアン７グ（ｂｉａｓｉｎｇ）に対応してディスプレイウィンドウに表示された異なる画像ハーノヨンの中から、視覚的に最適なバージョンを選択するよう要求される。二の選択に応して、選択された画像ハージゴンのカラーハラ７ス持性と合致するように、ノー７ハラシス機構のディ／タル画像処理方法が修ＩＦされる。二のような目的のために、選択された画像の生成に使用されるバイアス設定か、／−ツバランス機構の修［Ｔに使用される。つまり、各画像バー／ヨ７は、２・−７ハランス機構の所定のオフセットあるいはシフトを表しているので、与えられた画像を選択する二とか、シーンバランス機構か記憶及びこれに続く再生のために、猜解像度画像を処理する過程で使用するオフセットバイアス量を効果的に指定する二とになる。

図４は、本発明によるも良検出及び対話型補正処理の第２モートを表したらのである。ユニで、写真現像・焼付ミニラボオペレータには、選択肢としてその画像の２つのバー／コノのろか与えられている。図４に示す様に、常駐／−）・・う／ス機構によって処理されたディ／タル画像（１２８Ｘ１９２）の各々異なる・ｈ−ノヨノである２つの低解像度画像４１．、！２か、写真現像・焼付業者のワークスチー／ヨ２ディスプレイに表示される。表示された画像の１つは、（例えば、フラｌ／ユ照明源による）順光画像であるかのように処理され、もう１つの表示画像Ｉ′ｉ、逆光画１９（／ルエ用・）であるかのように処理される。両画像は、ノーノハラ７ス機構にとっては類似して見えるか、異なる処理を必要とするものである。最適の画像・（−７・ヨノを写真現像・焼付業者か選択すると、その画像の処理に使用されるべきシーノハランス機構バー／ヨンか決定される。

図５は、シーン・・ランス不良ディスクリミネータの第３操作モートを表したちのである。ユニでは、シーンバランス機構て処理された低解１１度画像）・−７・ヨノ５〕か、例えば逆光シー７かあるいは順光シーンかというような画像タイプに関する質問を含むパネル５２とともに、写真現像・焼付オペレータに表示されている。そして、表示された質問パネル５２に対する各写真現像・焼付業者の応答入力（例えば、マウスまたはキー人力）は、画像処理ノットウェアにより取り込まれ、シーン・・ランス［１１による画像の補正（即ち、シーン照明のタイプの曖昧さの補正ンの方法か決定される。例えば、写真現像・焼付業者が被写体／シーンか逆光によるものであることを人力すると、ンルエノトに最適のシー／〕・う、・ス機購か使用される。同様に、写真現像・焼付業者か、被写体／シーノか順光光源の照明によるものであることを入力する出、順光画像に最適のシーンバランス機構か使用される。

前述の説明から分かる通り、本発明は、ノーンバランス不良か発生しやすい画像を検出し、画像処理か行われ許容できない出力画像かプリントされてしまう前に写真現像・焼付業者か対話形式てシーンノ・ランス機構の性能不良を補正できる技術を提供する。発見されたシーン１Ｘランスの不良を、画像プリントの前に補正することて、写真現像・焼付業者は、多額になるかもしれない材料コストとフィルム処理時間のロスを避ける二とかできる。

更に、本発明は、不良ディスクリミネータを使用することにより、写真現像・焼付業ζはすべてのノー７をｆ−１１定する必要はなく一部のシーンのみを判定すればよい、というＩす、＋５．をら提供する。二のディスクリミネータを使用しなければ、できるたけ多くの不良を検出するために、現像・焼付業者はすべての画像を調へなければｔらないてあろう。

本発明における１実施例を示し説明したか、本発明はこれに限定されるものではなく、当該技術に習熟した者にとって公知の数多くの変形と修正がなされるであろう。従って、本発明はユニに記載した詳細内容に限定されるのではなく、この技術に関する当業者にとって自明であるような変更例や修正例をすべて包含するものと考えろ。

ワークステーンヨ７ＦＩＧ　／ＦＩＧ　２ＦＩＧ、　４８Ｇ、５ユーザ対話型シーンバランス不良の低減要約書写真現像・焼付画像処理オペレータは、ディジタル画像に対するノーツバランス機構の性能不良を検出し、不良画像が処理され許容できない出力画像かブリットされる前に、対話形式でこれらの不良を補正することができる。不良画像か層別されると、ノーツバランス機構により処理されたその画像の１または複数の低解像度バージョンが、その画像のカラーバランスの修正・補正に使用される画像調整情報の入力要求と共に、写真現像・焼付オペレータに対して表示される。画像プロセッサは、ユーザの人力情報に応して、修正されたノーツバランス機構により処理されたディジタル画像が許容範囲内カラーバランス品質でプリント再生されるように、／−ツバランス機構のカラーバランスパラメータを調整する。写真現像・焼付オペレータと画像処理システムとの対話は幾つかのモートで行うことができ、ノーツバランス機構で処理されたその画像の異なるバージョン、または、１つのバージョンが、画像のタイプに関する質問と共に表示される。不良検出機構としては、ニューラルネットワークなどの非線形ディスクリミネータを使用することか望ましい。

国際調査報告１＋ｌｆｉ＃１小。□□Ａ＠ｐ＋ｌ＋ｉ１番。、、、ｐＣＴ／ＵＳ９１１０６５７７真際調育報告ＰＣＴ／ｕｓ　９１１０６５７７Ｓ＾　５２９５５

Claims

【特許請求の範囲】

１．カラー写真画像記録媒体に記録されたカラー写真画像をオプトエレクトロニック装置でディジタル符号化し、ディジタル画像としてディジタルデータベースに格納するとともに、画像再生装置に供給するための修正出力画像を生成すべく前記ディジタル画像を画像調整機構で処理する画像処理システム、を使用する場合において、前記画像調整機構によるディジタル画像処理過程における不良の影響を減少させるために前記システムの動作を制御する方法であって以下のステップを含む方法。（ａ）前記出力画像が前記画像調整機構により所定の品質画像で再生されるか否かという可能性を決定する画像調整不良ディスクリミネータに従い、前記ディジタル画像を処理するステップ。（ｂ）前記出力画像が前記画像調整機構により前記所定の品質画像で再生できない所定の可能性に応じて、前記画像調整機構により前記画像を処理する際の修正方法についての制御情報の入力をユーザに要求するステップ。
２．請求の範囲１に記載の方法において、ステップ（ｂ）が、前記画像が前記画像調整機構により前記所定の品質画像で再生できない所定の可能性に応じて、前記画像の前記画像調整機構による処理効果を示す画像を表示するステップと、前記画像調整機構により前記画像を処理する際の制御可能な修正方法についての制御情報の入力をユーザに要求するステップと、を含む方法。
３．請求の範囲１に記載の方法において、ステップ（ｂ）が、前記画像が前記画像調整機構により前記所定の品質画像で再生されない所定の可能性に応じて、前記画像の前記画像調整機構の修正バージョンによる異なる処理効果を示す複数の画像を表示するステップと、前記画像調整機構が許容品質の再生出力画像として前記画像を処理し得るように前記画像調整機構を調整する際のその調整に対応する画像を前記表示された画像から１つ選択するようにユーザに要求するステップと、を含む方法。
４．請求の範囲１に記載の方法において、前記画像調整機構が、カラー内容のバランスがとられた出力画像を得るためにディジタル画像を処理するシーンバランス機構からなる方法。
５．請求の範囲／に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとして統計的線形ディスクリミネータを使用する方法。
６．請求の範囲１に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとして非線形ディスクリミネータを使用する方法。
７．請求の範囲１に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとしてニューラルネットワークを使用する方法。
８．請求の範囲７に記載の方法において、前記ニューラルネットワークとしてバックプロパゲーション学習ニューラルネットワークを使用する方法。
９．請求の範囲１に記載の方法において、ステップ（ｂ）が、前記画像の前記画像調整機構による処理効果を示す画像を表示するステップと、前記画像調整機構が許容品質の再生出力画像として前記画像を処理し得るように前記画像調整機構を制御可能に調整する際に用いられる前記画像の特性表示情報の入力を要求するステップと、を含む方法。
１０．請求の範囲１に記載の方法において、ステップ（ａ）が、前記出力画像が前記画像調整機構により所定の品質画像で再生されるか否かという可能性を決定すべく前記ディジタル画像の低減解像度バージョンを前記画像調整機構不良ディスクリミネータに供給するステップ、を含む方法。
１１．カラー写真画像記録媒体に記録されたカラー写真画像をオプトエレクトロニック装置でディジタル符号化し、ディジタル画像としてディジタルデータベースに格納するとともに、画像再生装置に供給するための修正出力画像を生成すべく前記ディジタル画像を画像調整機構で処理する画像処理システム、を使用する場合において、前記画像調整機構によるディジタル画像処理過程における不良の影響を減少させるために前記システムの動作を制御する方法であって以下のステップを含む方法。（ａ）前記画像を再生する前に、前記画像を調べ、前記出力画像か前記画像調整機構により所定の品質画像で再生されるか否かという可能性を判定するステップ。
１２．請求の範囲１１に記載の方法において、更に以下のステップを含む方法。（ｂ）前記出力画像が前記画像調整機構により前記所定の品質画像として再生されないという所定の可能性に応じて、前記画像調整機構を修正するステップ。
１３．請求の範囲１２に記載の方法において、ステップ（ｂ）が、前記出力画像が前記画像調整機構により前記所定の品質画像として再生されないという所定の可能性に応じて、前記ディジタル画像の前記画像調整機構による処理効果を示す画像を表示するステップと、前記画像調整機構により前記ディジタル画像を処理する際の制御可能な修正方法についての制御情報の入力を要求するステップ、とを含む方法。
１４．請求の範囲１２に記載の方法において、ステップ（ｂ）が、前記画像が前記画像調整機構により前記所定の品質画像で再生されない所定の可能性に応じて、前記ディジタル画像の前記画像調整機構の修正バージョンによる異なる処理効果を示す複数の画像を表示するステップと、前記画像調整機構が許容品質の再生出力画像として前記画像を処理し得るように前記画像調整機構を調整する際のその調整に対応する画像を前記表示された画像から１つ選択するようにユーザに要求するステップと、を含む方法。
１５．請求の範囲１１に記載の方法において、前記画像調整機構が、カラー内容のバランスがとられた出力画像を得るために画像を処理するシーンバランス機構からなる方法。
１６．請求の範囲１１に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとして統計的線形ディスクリミネータを使用する方法。
１７．請求の範囲１１に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとして非線形ディスクリミネータを使用する方法。
１８．請求の範囲１５に記載の方法において、ステップ（ａ）が、前記ディジタル画像内容をニューラルネットワークによるシーンバランス機構不良ディスクリミネータに供給するステップを含む方法。
１９．請求の範囲１８に記載の方法において、前記ニューラルネットワークがバックプロパゲーション学習ニューラルネットワークである方法。
２０．請求の範囲１１に記載の方法において、ステップ（ｂ）が、前記画像の前記画像調整機構による処理効果を示す画像を表示するステップと、前記画像調整機構が許容品質の再生出力画像として前記画像を処理し得るように前記画像調整機構を制御可能に調整する際に用いられる前記画像の特性表示情報の入力を要求するステップと、を含む方法。
２１．請求の範囲１１に記載の方法において、ステップ（ａ）が、前記出力画像か前記画像調整機構により所定の品質画像で再生されるか否かという可能性を決定すべく前記ディジタル画像の低減解像度バージョンを前記画像調整機構不良ディスクリミネータに供給するステップ、を含む方法。
２２．カラー写真画像記録媒体に記録されたカラー写真画像をオプトエレクトロニック装置でディジタル符号化し、ディジタル画像としてディジタルデータベースに格納するとともに、画像再生装置に供給するための修正出力画像を生成すべく前記ディジタル画像を画像調整機構で処理する画像処理システム、を使用する場合において、前記画像調整機構によるディジタル画像処理過程における不良の影響を減少させるために前記システムの動作を制御する方法であって以下のステップを含む方法。前記画像の前記画像調整機構による処理効果を示す画像を表示するステップと、前記画像調整機構が前記ディジタル画像を処理する方法を制御可能に修正するための制御情報の入力を要求するステップ。
２３．請求の範囲２２に記載の方法において、前記ステップが、前記ディジタル画像の前記面像調整機構の修正バージョンによる異なる処理効果を示す複数の画像を表示するステップと、前記画像調整機構が許容品質の再生出力画像として前記画像を処理し得るように前記画像調整機構を調整する際のその調整に対応する画像を前記表示された画像から１つ選択するように要求するステップと、を含む方法。
２４．請求の範囲２２に記載の方法において、前記ステップが、前記画像の前記画像調整機構による処理効果を示す画像を表示するステップと、前記画像調整機構が許容品質の再生出力画像として前記画像を処理し得るように前記画像調整機構を制御可能に調整する際に用いられる前記画像の特性表示情報の入力を要求するステップと、を含む方法。
２５．請求の範囲２２に記載の方法において、前記画像調整機構が、カラー内容のバランスがとられた出力画像を得るために画像を処理するシーンバランス機構からなる方法。
２６．請求の範囲２２に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとして統計的線形ディスクリミネータを使用する方法。
２７．請求の範囲２２に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとして非線形ディスクリミネータを使用する方法。
２８．請求の範囲２２に記載の方法において、前記画像調整機構不良ディスクリミネータとしてニューラルネットワークを使用する方法。
２９．請求の範囲２８に記載の方法において、前記ニューラルネットワークとしてバックプロパゲーション学習ニューラルネットワークを使用する方法。