JPH0836640A - カラー画像処理方法 - Google Patents
カラー画像処理方法Info
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- JPH0836640A JPH0836640A JP6172333A JP17233394A JPH0836640A JP H0836640 A JPH0836640 A JP H0836640A JP 6172333 A JP6172333 A JP 6172333A JP 17233394 A JP17233394 A JP 17233394A JP H0836640 A JPH0836640 A JP H0836640A
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 117
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 54
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 10
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 abstract description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 19
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 10
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 4
- 238000002945 steepest descent method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
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- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】ノイズなどで汚れたカラー画像について，物体
の色が滑らかに変化するように色彩のみの修復を可能に
することを目的とする。また，カラー画像エッジ抽出に
関して，ＲＧＢの全ての色の情報について同時に処理
し，色の急峻な変化を示す色彩のみに関する自然なエッ
ジを抽出可能にすることを目的とする。 【構成】カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトル
ｈi と修復された画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトル
Ｓi とのなす角度をなるべく小さくし，修復された画像
の色がカラー原画像の色と近くなるようにする。カラー
画像のエッジ抽出では，カラー画像のｉ番目の画素のＲ
ＧＢベクトルＳi とその近傍とのなす角度が小さいとき
は色の急峻な変化を示すエッジを存在させず，大きいと
きはエッジを存在させ，かつ，不自然なエッジの存在を
少なくするように，輝度情報ではなく，色彩の情報に基
づいてエッジを抽出する。
の色が滑らかに変化するように色彩のみの修復を可能に
することを目的とする。また，カラー画像エッジ抽出に
関して，ＲＧＢの全ての色の情報について同時に処理
し，色の急峻な変化を示す色彩のみに関する自然なエッ
ジを抽出可能にすることを目的とする。 【構成】カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトル
ｈi と修復された画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトル
Ｓi とのなす角度をなるべく小さくし，修復された画像
の色がカラー原画像の色と近くなるようにする。カラー
画像のエッジ抽出では，カラー画像のｉ番目の画素のＲ
ＧＢベクトルＳi とその近傍とのなす角度が小さいとき
は色の急峻な変化を示すエッジを存在させず，大きいと
きはエッジを存在させ，かつ，不自然なエッジの存在を
少なくするように，輝度情報ではなく，色彩の情報に基
づいてエッジを抽出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，色彩がノイズなどで汚
れたカラー画像を輝度変化させず色彩のみを修復する方
法，およびカラー画像から色の情報に基づいて色の急峻
な変化を示す色彩に関するエッジを抽出する方法に関す
るものであり，カラー画像処理などの産業分野に利用で
きる。
れたカラー画像を輝度変化させず色彩のみを修復する方
法，およびカラー画像から色の情報に基づいて色の急峻
な変化を示す色彩に関するエッジを抽出する方法に関す
るものであり，カラー画像処理などの産業分野に利用で
きる。
【０００２】
【従来の技術】図３に従来のカラー画像修復方式のフロ
ーチャートを示す。また，図４に画像の画素，エッジの
配置を示す。図４に示すように，画素ｉと画素ｊの間に
エッジｅijが配置されるものとする。
ーチャートを示す。また，図４に画像の画素，エッジの
配置を示す。図４に示すように，画素ｉと画素ｊの間に
エッジｅijが配置されるものとする。
【０００３】図３に示すステップＳ３１では，まずカラ
ー画像についてＲＧＢ各々の次元で画像を構成する。例
えば，Ｒのみの強度を表した画像を例にして説明する。
ステップＳ３２では，以下の評価関数ＥＲの最小化を行
い，Ｒのみの画像修復を行う。
ー画像についてＲＧＢ各々の次元で画像を構成する。例
えば，Ｒのみの強度を表した画像を例にして説明する。
ステップＳ３２では，以下の評価関数ＥＲの最小化を行
い，Ｒのみの画像修復を行う。
【０００４】ＥＲ（fR1,…，fRi,…，fRN ）＝ＣＤΣi
｛ (fRi −dRi ）2 ｝＋ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）
2 ｝ ０≦ｆＲi ≦２５５，（ｉ＝1,…, Ｎ) 但し，修復された画像のｉ番目の画素のＲ空間での値を
各々ｆＲi とし，ここでは０から２５５までの値をとる
とする。また，Σi はｉについての和，Σ<ij>は近傍の
みの和で，Ｎは全画素数，ＣＤ，ＣＳは定数である。
｛ (fRi −dRi ）2 ｝＋ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）
2 ｝ ０≦ｆＲi ≦２５５，（ｉ＝1,…, Ｎ) 但し，修復された画像のｉ番目の画素のＲ空間での値を
各々ｆＲi とし，ここでは０から２５５までの値をとる
とする。また，Σi はｉについての和，Σ<ij>は近傍の
みの和で，Ｎは全画素数，ＣＤ，ＣＳは定数である。
【０００５】評価関数の第１項は，データフィッテング
項で，Ｒ画像のｉ番目の画素の値ｄＲi になるべく近い
値を，修復されたＲ画像でのｉ番目の画素の値ｆＲi が
とるように要求するための項である。第２項は，修復さ
れたＲ画像でのｉ番目の画素の値ｆＲi がＲ画像中でな
るべく同じ値をとり，画像上で物体のＲ色が滑らかに変
化することを要求する項である。
項で，Ｒ画像のｉ番目の画素の値ｄＲi になるべく近い
値を，修復されたＲ画像でのｉ番目の画素の値ｆＲi が
とるように要求するための項である。第２項は，修復さ
れたＲ画像でのｉ番目の画素の値ｆＲi がＲ画像中でな
るべく同じ値をとり，画像上で物体のＲ色が滑らかに変
化することを要求する項である。
【０００６】また，評価関数ＥＲを以下のように変える
ことにより，カラー画像のＲ色の急峻な変化を示すエッ
ジを考慮したカラー画像修復を行うことができる。図４
に画像の画素，エッジの配置を示す。
ことにより，カラー画像のＲ色の急峻な変化を示すエッ
ジを考慮したカラー画像修復を行うことができる。図４
に画像の画素，エッジの配置を示す。
【０００７】ＥＲ（fR1,…，fRi,…，fRN,eR11, …, eR
ij, …, eRNN）＝ＣＤΣi ｛ (fRi −dRi ）2 ｝＋ＣＳ
Σ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）｝＋ＣＰ・Ｖ（eR
11, …, eRij, …, eRNN） ０≦ｆＲi ≦２５５，０≦ｅＲij≦１，（i, j＝1,…,
Ｎ) 但し，ＣＰは定数である。ｅＲijは，Ｒ色の急峻な変化
を示すエッジの急峻さに応じて０から１までの値とす
る。Ｖはエッジが存在する場合の後述するペナルティを
定める関数である。
ij, …, eRNN）＝ＣＤΣi ｛ (fRi −dRi ）2 ｝＋ＣＳ
Σ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）｝＋ＣＰ・Ｖ（eR
11, …, eRij, …, eRNN） ０≦ｆＲi ≦２５５，０≦ｅＲij≦１，（i, j＝1,…,
Ｎ) 但し，ＣＰは定数である。ｅＲijは，Ｒ色の急峻な変化
を示すエッジの急峻さに応じて０から１までの値とす
る。Ｖはエッジが存在する場合の後述するペナルティを
定める関数である。
【０００８】評価関数の第１項は，データフィッテング
項で，前述した評価関数と同じである。第２項は，Ｒ色
の急峻な変化を示すエッジが存在しない場合，Ｒ画像で
のｉ番目の画素の値ｆＲi がその近傍のＲ画像中でなる
べく同じ値をとり，Ｒ画像上で物体のＲ色が滑らかに変
化することを要求する項である。第３項は，Ｒ色の急峻
な変化を示すエッジが存在する場合のペナルティ項であ
り，Ｒ色の急峻な変化を示すエッジはそれほど多くは存
在しないためになるべく少なくするための項である。ま
た，この項には，Ｒ色のエッジが途切れないなど，種々
のエッジに対するペナルティも含むものとする。
項で，前述した評価関数と同じである。第２項は，Ｒ色
の急峻な変化を示すエッジが存在しない場合，Ｒ画像で
のｉ番目の画素の値ｆＲi がその近傍のＲ画像中でなる
べく同じ値をとり，Ｒ画像上で物体のＲ色が滑らかに変
化することを要求する項である。第３項は，Ｒ色の急峻
な変化を示すエッジが存在する場合のペナルティ項であ
り，Ｒ色の急峻な変化を示すエッジはそれほど多くは存
在しないためになるべく少なくするための項である。ま
た，この項には，Ｒ色のエッジが途切れないなど，種々
のエッジに対するペナルティも含むものとする。
【０００９】この評価関数ＥＲの最小化を行い，同様に
Ｇ色，Ｂ色についても処理し，各々の画像修復を行う。
ステップＳ３３では，以上のようにして得られたＲＧＢ
の画像を重ね合わせ，修復されたカラー画像を得る。
Ｇ色，Ｂ色についても処理し，各々の画像修復を行う。
ステップＳ３３では，以上のようにして得られたＲＧＢ
の画像を重ね合わせ，修復されたカラー画像を得る。
【００１０】次に，図５に従来のカラー画像のエッジ抽
出方式のフローチャートを示す。画像の画素，エッジの
配置は図４と同じである。前述したカラー画像修復と同
じように，ステップＳ５１では，まずカラー画像につい
てＲＧＢ各々の次元で画像を構成する。例えば，Ｒのみ
の強度を表した画像を例にして説明する。ステップＳ５
２では，以下の評価関数ＥＲの最小化を行い，Ｒのみの
エッジ抽出を行う。
出方式のフローチャートを示す。画像の画素，エッジの
配置は図４と同じである。前述したカラー画像修復と同
じように，ステップＳ５１では，まずカラー画像につい
てＲＧＢ各々の次元で画像を構成する。例えば，Ｒのみ
の強度を表した画像を例にして説明する。ステップＳ５
２では，以下の評価関数ＥＲの最小化を行い，Ｒのみの
エッジ抽出を行う。
【００１１】ＥＲ（eR11, …, eRij, …, eRNN）＝ＣＳ
Σ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）｝＋ＣＰ・Ｖ（eR
11, …, eRij, …, eRNN） ０≦ｆＲi ≦２５５，０≦ｅＲij≦１，（i, j＝1,…,
Ｎ) 評価関数の第１項は，Ｒ画像上で物体のＲ色が急峻な変
化を示し，Ｒ画像でのｉ番目の画素の値ｆＲi がその近
傍のＲ画像中で異なった値をとる場合，Ｒ色の急峻な変
化を示すエッジを存在させるために要求する項である。
第２項は，Ｒ色の急峻な変化を示すエッジが存在する場
合のペナルティ項であり，Ｒ色の急峻な変化を示すエッ
ジはそれほど多くは存在しないためになるべく少なくす
るための項である。また，この項には，Ｒ色のエッジが
途切れないなど，種々のエッジに対するペナルティも含
むものとする。
Σ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）｝＋ＣＰ・Ｖ（eR
11, …, eRij, …, eRNN） ０≦ｆＲi ≦２５５，０≦ｅＲij≦１，（i, j＝1,…,
Ｎ) 評価関数の第１項は，Ｒ画像上で物体のＲ色が急峻な変
化を示し，Ｒ画像でのｉ番目の画素の値ｆＲi がその近
傍のＲ画像中で異なった値をとる場合，Ｒ色の急峻な変
化を示すエッジを存在させるために要求する項である。
第２項は，Ｒ色の急峻な変化を示すエッジが存在する場
合のペナルティ項であり，Ｒ色の急峻な変化を示すエッ
ジはそれほど多くは存在しないためになるべく少なくす
るための項である。また，この項には，Ｒ色のエッジが
途切れないなど，種々のエッジに対するペナルティも含
むものとする。
【００１２】この評価関数ＥＲの最小化を行い，同様に
Ｇ色，Ｂ色についても処理し，各々のエッジ抽出を行
う。ステップＳ５３では，以上のようにして得られたＲ
ＧＢのエッジ画像を重ね合わせ，カラー画像のエッジ画
像を得る。
Ｇ色，Ｂ色についても処理し，各々のエッジ抽出を行
う。ステップＳ５３では，以上のようにして得られたＲ
ＧＢのエッジ画像を重ね合わせ，カラー画像のエッジ画
像を得る。
【００１３】上述した画像修復およびエッジ抽出での評
価関数ＥＲを下げる方法としては，統計的緩和法，最急
降下法など様々な方法が存在する。ここでは，例として
統計的緩和法を用いて説明する。この統計的緩和法で
は，分配関数と呼ばれる量を以下のように定義する。
価関数ＥＲを下げる方法としては，統計的緩和法，最急
降下法など様々な方法が存在する。ここでは，例として
統計的緩和法を用いて説明する。この統計的緩和法で
は，分配関数と呼ばれる量を以下のように定義する。
【００１４】Ｚ＝Ｔr exp(−βＥＲ） 但し，βは定数，Ｔr はｆＲi ，ｅＲij, （i, j＝1,
…, Ｎ) などの可能なとり得る値全てについての和であ
る。この分配関数を確率の規格化条件として，ｆＲ i ，
ｅＲij，（i, j＝1,…, Ｎ) などの確率分布をＰＲとす
ると， ＰＲ＝exp(−βＥＲ）／Ｚ となる。この確率に従って変化させれば，評価関数ＥＲ
を収束させることができる。しかし，定数βが小さいと
きは確率変動が大きく評価関数ＥＲは収束しないことを
考慮し，また評価関数の極小値に陥らせないために，定
数βを小さい値から徐々に上げて確率操作を行うのが一
般的である。統計的緩和法の場合，評価関数ＥＲが収束
したか否かは，ｆＲ1 , …, ｆＲi , …, ｆＲN ，ｅＲ
11, …, ｅＲij, …, ｅＲNNなどの値の確率変動が少な
くなり，評価関数ＥＲが下がらなくなったことにより判
断できる。
…, Ｎ) などの可能なとり得る値全てについての和であ
る。この分配関数を確率の規格化条件として，ｆＲ i ，
ｅＲij，（i, j＝1,…, Ｎ) などの確率分布をＰＲとす
ると， ＰＲ＝exp(−βＥＲ）／Ｚ となる。この確率に従って変化させれば，評価関数ＥＲ
を収束させることができる。しかし，定数βが小さいと
きは確率変動が大きく評価関数ＥＲは収束しないことを
考慮し，また評価関数の極小値に陥らせないために，定
数βを小さい値から徐々に上げて確率操作を行うのが一
般的である。統計的緩和法の場合，評価関数ＥＲが収束
したか否かは，ｆＲ1 , …, ｆＲi , …, ｆＲN ，ｅＲ
11, …, ｅＲij, …, ｅＲNNなどの値の確率変動が少な
くなり，評価関数ＥＲが下がらなくなったことにより判
断できる。
【００１５】このように，ＲＧＢ各々の次元で画像を構
成し，上記の操作を行い，修復後またはエッジ抽出後，
ＲＧＢの各々の修復画像またはＲＧＢのエッジ画像を重
ね合わせ，修復されたカラー画像またはエッジ画像を得
る。評価関数は以下のような三つになる。 Ｅ＝ＥＲ＋ＥＧ＋ＥＢ ＝ＣＤΣi ｛ (fRi −dRi ）2 ＋ (fGi −dGi ）2 ＋ (fBi −dBi ）2 ｝ ＋ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）2 ＋（fGi −fGj ）2 ＋（fBi −fBj ）2 ｝ Ｅ＝ＥＲ＋ＥＧ＋ＥＢ ＝ＣＤΣi ｛ (fRi −dRi ）2 ＋ (fGi −dGi ）2 ＋ (fBi −dBi ）2 ｝ ＋ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）＋（fGi −fGj ）2 (1−eGij） ＋（fBi −fBj ）2 (1−eBij）｝ ＋ＣＰ・Ｖ（eRij, eGij, eBij） Ｅ＝ＥＲ＋ＥＧ＋ＥＢ ＝ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）＋（fGi −fGj ）2 (1−eGij） ＋（fBi −fBj ）2 (1−eBij）｝ ＋ＣＰ・Ｖ（eRij, eGij, eBij） ０≦fRi,fGi,fBi ≦ 255，０≦eRij, eGij, eBij≦１，
（i,j=1,…,N) 但し，カラー画像修復では，修復された画像のｉ番目の
画素のＲＧＢ空間での値を各々ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi
とする。また，ｅＲij，ｅＧij，ｅＢijは，ＲＧＢ各々
の色の急峻な変化を示すエッジの急峻さに応じて０から
１までの値とする。この操作によりカラー原画像のｉ番
目の画素のＲＧＢ空間での値ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi に
なるべく近い値を修復された画像のｉ番目の画素のＲＧ
Ｂ空間での値ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi がとるようにな
り，また，ＲＧＢ各々の色の急峻な変化を示すエッジが
存在しない場合，修復された画像のｉ番目の画素のＲＧ
Ｂ空間での値ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi が各々のＲ，Ｇ，
Ｂ空間でなるべく同じ値をとり，画像上で物体の色が滑
らかに変化するようになる。ＲＧＢ各々の色の急峻な変
化を示すエッジが存在する場合，ペナルティを設け，数
を減らし，かつ不自然なエッジのパターンを禁止する。
成し，上記の操作を行い，修復後またはエッジ抽出後，
ＲＧＢの各々の修復画像またはＲＧＢのエッジ画像を重
ね合わせ，修復されたカラー画像またはエッジ画像を得
る。評価関数は以下のような三つになる。 Ｅ＝ＥＲ＋ＥＧ＋ＥＢ ＝ＣＤΣi ｛ (fRi −dRi ）2 ＋ (fGi −dGi ）2 ＋ (fBi −dBi ）2 ｝ ＋ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）2 ＋（fGi −fGj ）2 ＋（fBi −fBj ）2 ｝ Ｅ＝ＥＲ＋ＥＧ＋ＥＢ ＝ＣＤΣi ｛ (fRi −dRi ）2 ＋ (fGi −dGi ）2 ＋ (fBi −dBi ）2 ｝ ＋ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）＋（fGi −fGj ）2 (1−eGij） ＋（fBi −fBj ）2 (1−eBij）｝ ＋ＣＰ・Ｖ（eRij, eGij, eBij） Ｅ＝ＥＲ＋ＥＧ＋ＥＢ ＝ＣＳΣ<ij>｛（fRi −fRj ）2 (1−eRij）＋（fGi −fGj ）2 (1−eGij） ＋（fBi −fBj ）2 (1−eBij）｝ ＋ＣＰ・Ｖ（eRij, eGij, eBij） ０≦fRi,fGi,fBi ≦ 255，０≦eRij, eGij, eBij≦１，
（i,j=1,…,N) 但し，カラー画像修復では，修復された画像のｉ番目の
画素のＲＧＢ空間での値を各々ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi
とする。また，ｅＲij，ｅＧij，ｅＢijは，ＲＧＢ各々
の色の急峻な変化を示すエッジの急峻さに応じて０から
１までの値とする。この操作によりカラー原画像のｉ番
目の画素のＲＧＢ空間での値ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi に
なるべく近い値を修復された画像のｉ番目の画素のＲＧ
Ｂ空間での値ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi がとるようにな
り，また，ＲＧＢ各々の色の急峻な変化を示すエッジが
存在しない場合，修復された画像のｉ番目の画素のＲＧ
Ｂ空間での値ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi が各々のＲ，Ｇ，
Ｂ空間でなるべく同じ値をとり，画像上で物体の色が滑
らかに変化するようになる。ＲＧＢ各々の色の急峻な変
化を示すエッジが存在する場合，ペナルティを設け，数
を減らし，かつ不自然なエッジのパターンを禁止する。
【００１６】また，カラー画像エッジ抽出では，画像の
ｉ番目の画素のＲＧＢ空間での値を各々ｆＲi ，ｆ
Ｇi ，ｆＢi とし，ここでは０から２５５までの値をと
るとする。また，ｅＲij，ｅＧij，ｅＢijは，ＲＧＢ各
々の色の急峻な変化を示すエッジの急峻さに応じて０か
ら１までの値とする。この操作によりカラー画像のｉ番
目の画素のＲＧＢ空間での値ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi が
その近傍の画像中で異なった値をとる場合，ＲＧＢ空間
各々のエッジｅＲij，ｅＧij，ｅＢijを存在させ，ＲＧ
Ｂ各々の色の急峻な変化を示すエッジが存在する場合，
ペナルティを設け，数を減らし，かつ不自然なエッジの
パターンを禁止する。
ｉ番目の画素のＲＧＢ空間での値を各々ｆＲi ，ｆ
Ｇi ，ｆＢi とし，ここでは０から２５５までの値をと
るとする。また，ｅＲij，ｅＧij，ｅＢijは，ＲＧＢ各
々の色の急峻な変化を示すエッジの急峻さに応じて０か
ら１までの値とする。この操作によりカラー画像のｉ番
目の画素のＲＧＢ空間での値ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi が
その近傍の画像中で異なった値をとる場合，ＲＧＢ空間
各々のエッジｅＲij，ｅＧij，ｅＢijを存在させ，ＲＧ
Ｂ各々の色の急峻な変化を示すエッジが存在する場合，
ペナルティを設け，数を減らし，かつ不自然なエッジの
パターンを禁止する。
【００１７】カラー画像修復に関して，この方法では，
ＲＧＢ空間の各々の次元で全く独立にカラー画像修復を
行っている。そのため，ある画素に着目したとき，ＲＧ
Ｂ全体の合わせた輝度は修復前後でかなり変化する可能
性が存在し，画像全体では原画像の輝度分布と大幅に異
なることがある。
ＲＧＢ空間の各々の次元で全く独立にカラー画像修復を
行っている。そのため，ある画素に着目したとき，ＲＧ
Ｂ全体の合わせた輝度は修復前後でかなり変化する可能
性が存在し，画像全体では原画像の輝度分布と大幅に異
なることがある。
【００１８】また，カラー画像エッジ抽出に関して，こ
の方法では，ＲＧＢ空間の各々の次元で全く独立にカラ
ー画像エッジ抽出を行い，その後，三つのエッジ画像を
重ね合わせなければならない。そのため，ＲＧＢ画像各
々に対して同じ操作を三度も行わなければならない。ま
た，輝度に関するエッジも三つのエッジ画像の中に混在
している。このＲＧＢ各々の三つのエッジ抽出を簡略化
し一度に行うために，ＲＧＢ情報から輝度を計算し，輝
度画像だけでエッジ抽出を行うことも考えられるが，そ
うすると同じ輝度で色が異なるエッジが抽出できない。
また，輝度に関するエッジなので，色彩だけの急峻な変
化を示す色彩に関するエッジは抽出できない。
の方法では，ＲＧＢ空間の各々の次元で全く独立にカラ
ー画像エッジ抽出を行い，その後，三つのエッジ画像を
重ね合わせなければならない。そのため，ＲＧＢ画像各
々に対して同じ操作を三度も行わなければならない。ま
た，輝度に関するエッジも三つのエッジ画像の中に混在
している。このＲＧＢ各々の三つのエッジ抽出を簡略化
し一度に行うために，ＲＧＢ情報から輝度を計算し，輝
度画像だけでエッジ抽出を行うことも考えられるが，そ
うすると同じ輝度で色が異なるエッジが抽出できない。
また，輝度に関するエッジなので，色彩だけの急峻な変
化を示す色彩に関するエッジは抽出できない。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】本発明は，上記従来の
技術で述べた問題点の解決を図り，カラー画像修復に関
して，カラー画像を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルと
して表現し，規格化された画像ＲＧＢベクトルの角度の
みを考慮することにより，画像全体で原画像の輝度分布
と大きく異なることなく，物体の色の変化が自然になる
ように色彩のみの修復を可能にすることを目的とする。
技術で述べた問題点の解決を図り，カラー画像修復に関
して，カラー画像を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルと
して表現し，規格化された画像ＲＧＢベクトルの角度の
みを考慮することにより，画像全体で原画像の輝度分布
と大きく異なることなく，物体の色の変化が自然になる
ように色彩のみの修復を可能にすることを目的とする。
【００２０】また，カラー画像エッジ抽出に関して，カ
ラー画像を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現
し，規格化された画像ＲＧＢベクトルの角度のみを考慮
することにより，ＲＧＢ空間の各々の次元で全く独立に
カラー画像エッジ抽出を行うのではなく，ＲＧＢの全て
の色の情報について同時に処理し，色の急峻な変化を示
す色彩のみに関する自然なエッジを抽出可能にすること
を目的とする。
ラー画像を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現
し，規格化された画像ＲＧＢベクトルの角度のみを考慮
することにより，ＲＧＢ空間の各々の次元で全く独立に
カラー画像エッジ抽出を行うのではなく，ＲＧＢの全て
の色の情報について同時に処理し，色の急峻な変化を示
す色彩のみに関する自然なエッジを抽出可能にすること
を目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を解決
するため，カラー画像修復に関しては，以下のように処
理する。カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトル
ｈi （ｄＲi ，ｄＧi，ｄＢi ）と修復された画像のｉ
番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆ
Ｂi ）とのなす角度，かつＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢ
i ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）との
なす角度のみを考慮する。色彩に関するエッジを考慮す
るときには，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とｈ
i （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）とのなす角度を小さく
し，かつ，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢ i ）とその近傍
のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が小さ
いときはその角度をより小さくし，大きいときは角度は
そのままにする。また，エッジを考慮しないときには，
Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とｈi （ｄＲi ，ｄＧ
i，ｄＢi ）とのなす角度を小さくし，かつ，Ｓi （ｆ
Ｒi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆ
Ｇj ，ｆＢj ）とのなす角度を小さくする。
するため，カラー画像修復に関しては，以下のように処
理する。カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトル
ｈi （ｄＲi ，ｄＧi，ｄＢi ）と修復された画像のｉ
番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆ
Ｂi ）とのなす角度，かつＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢ
i ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）との
なす角度のみを考慮する。色彩に関するエッジを考慮す
るときには，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とｈ
i （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）とのなす角度を小さく
し，かつ，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢ i ）とその近傍
のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が小さ
いときはその角度をより小さくし，大きいときは角度は
そのままにする。また，エッジを考慮しないときには，
Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とｈi （ｄＲi ，ｄＧ
i，ｄＢi ）とのなす角度を小さくし，かつ，Ｓi （ｆ
Ｒi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆ
Ｇj ，ｆＢj ）とのなす角度を小さくする。
【００２２】このことにより各画素のＲＧＢベクトルの
ノルムをそのままにし，ＲＧＢ全体の合わせた各画素輝
度を変えることなく，色の急峻な変化を示すエッジ以外
の画像上で物体の色が滑らかに変化するようにカラー画
像修復を行う。
ノルムをそのままにし，ＲＧＢ全体の合わせた各画素輝
度を変えることなく，色の急峻な変化を示すエッジ以外
の画像上で物体の色が滑らかに変化するようにカラー画
像修復を行う。
【００２３】カラー画像エッジ抽出に関しては，以下の
ように処理する。画像修復の場合と同様に，カラー画像
のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆ
Ｇi ，ｆＢi ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆ
Ｂj ）とのなす角度のみを考慮し，その角度に基づいて
エッジを抽出する。Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）と
その近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角
度が小さいときは色の急峻な変化を示すエッジを存在さ
せず，大きいときはエッジを存在させ，かつ，不自然な
エッジの存在を少なくするようにエッジを配置し，カラ
ー画像の色彩に関するエッジを抽出する。
ように処理する。画像修復の場合と同様に，カラー画像
のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆ
Ｇi ，ｆＢi ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆ
Ｂj ）とのなす角度のみを考慮し，その角度に基づいて
エッジを抽出する。Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）と
その近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角
度が小さいときは色の急峻な変化を示すエッジを存在さ
せず，大きいときはエッジを存在させ，かつ，不自然な
エッジの存在を少なくするようにエッジを配置し，カラ
ー画像の色彩に関するエッジを抽出する。
【００２４】すなわち，本発明のカラー画像修復に関す
るカラー画像処理方法は，ノイズで汚れたカラー画像を
輝度変化させず修復する方法であって，カラー画像を画
素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現する手順と，
カラー原画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノルムを記
録する手順と，そのノルムより全ての画素のＲＧＢベク
トルを規格化する規格化手順と，全ての近傍画素の規格
化ＲＧＢベクトルのなす角度が大きいＲＧＢ空間での色
の急峻な変化を示すエッジを表現する手順と，色彩に関
するエッジを考慮するときには，規格化ＲＧＢベクトル
のデータに応じて，予め定められた評価関数を下げるよ
うに修復されたカラー画像の各画素の規格化ＲＧＢベク
トルを更新する更新手順と，評価関数が収束したか否か
を判断する手順と，更新された全ての画素の規格化ＲＧ
Ｂベクトルとすでに記録されたカラー原画像の全ての画
素のＲＧＢベクトルノルムからカラー画像を構成する画
像構成手順とを備えることを特徴とする。
るカラー画像処理方法は，ノイズで汚れたカラー画像を
輝度変化させず修復する方法であって，カラー画像を画
素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現する手順と，
カラー原画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノルムを記
録する手順と，そのノルムより全ての画素のＲＧＢベク
トルを規格化する規格化手順と，全ての近傍画素の規格
化ＲＧＢベクトルのなす角度が大きいＲＧＢ空間での色
の急峻な変化を示すエッジを表現する手順と，色彩に関
するエッジを考慮するときには，規格化ＲＧＢベクトル
のデータに応じて，予め定められた評価関数を下げるよ
うに修復されたカラー画像の各画素の規格化ＲＧＢベク
トルを更新する更新手順と，評価関数が収束したか否か
を判断する手順と，更新された全ての画素の規格化ＲＧ
Ｂベクトルとすでに記録されたカラー原画像の全ての画
素のＲＧＢベクトルノルムからカラー画像を構成する画
像構成手順とを備えることを特徴とする。
【００２５】また，本発明のカラー画像エッジ抽出に関
するカラー画像処理方法は，輝度情報ではなく，色の情
報に基づいて色の急峻な変化を示すカラー画像の色彩エ
ッジを抽出する方法であって，カラー画像修復と同様
に，カラー画像を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとし
て表現する手順と，カラー画像の全ての画素のＲＧＢベ
クトルノルムを記録する手順と，そのノルムより全ての
画素のＲＧＢベクトルを規格化する規格化手順と，全て
の近傍画素の規格化ＲＧＢベクトルのなす角度が大きい
ＲＧＢ空間での色の急峻な変化を示すエッジを表現する
手順と，規格化ＲＧＢベクトルのデータに応じて，予め
定められた評価関数を下げるようにカラー画像の色の急
峻な変化を示すエッジを更新する更新手順と，評価関数
が収束したか否かを判断する手順と，更新された全ての
色の急峻な変化を示すエッジから色彩エッジ画像を構成
する画像構成手順とを備えることを特徴とする。
するカラー画像処理方法は，輝度情報ではなく，色の情
報に基づいて色の急峻な変化を示すカラー画像の色彩エ
ッジを抽出する方法であって，カラー画像修復と同様
に，カラー画像を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとし
て表現する手順と，カラー画像の全ての画素のＲＧＢベ
クトルノルムを記録する手順と，そのノルムより全ての
画素のＲＧＢベクトルを規格化する規格化手順と，全て
の近傍画素の規格化ＲＧＢベクトルのなす角度が大きい
ＲＧＢ空間での色の急峻な変化を示すエッジを表現する
手順と，規格化ＲＧＢベクトルのデータに応じて，予め
定められた評価関数を下げるようにカラー画像の色の急
峻な変化を示すエッジを更新する更新手順と，評価関数
が収束したか否かを判断する手順と，更新された全ての
色の急峻な変化を示すエッジから色彩エッジ画像を構成
する画像構成手順とを備えることを特徴とする。
【００２６】
【作用】本発明に係るカラー画像修復では，まず，カラ
ー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルｈi （ｄ
Ｒi ，ｄＧi ，ｄＢi ）と修復された画像のｉ番目の画
素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）と
のなす角度をなるべく小さくし，修復された画像の色が
カラー原画像の色と近くなるようにする。色彩に関する
エッジを考慮するときには，同時に，修復された画像の
各画素のベクトルとそれらの近傍の画素のベクトルのな
す角度がそれほど大きくないとき，その角度を小さくす
るようにし，大きいときにはその角度に変化を加えない
ようにし，色の急峻な変化を示すエッジ以外の画像上で
物体の色が滑らかに変化するように各々の画素のＲＧＢ
ベクトルのなす角度のみ変化させる。エッジを考慮しな
いときは，修復された画像の各画素のベクトルとそれら
の近傍の画素のベクトルのなす角度を小さくするように
し，画像上で物体の色が滑らかに変化するように各々の
画素のＲＧＢベクトルのなす角度のみ変化させる。その
後，カラー原画像の画素ベクトルノルムを修復されたカ
ラー画像の画素ベクトルノルムとし，ノルム不変でカラ
ー画像を輝度変化させず，色の情報に基づいて修復す
る。
ー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルｈi （ｄ
Ｒi ，ｄＧi ，ｄＢi ）と修復された画像のｉ番目の画
素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）と
のなす角度をなるべく小さくし，修復された画像の色が
カラー原画像の色と近くなるようにする。色彩に関する
エッジを考慮するときには，同時に，修復された画像の
各画素のベクトルとそれらの近傍の画素のベクトルのな
す角度がそれほど大きくないとき，その角度を小さくす
るようにし，大きいときにはその角度に変化を加えない
ようにし，色の急峻な変化を示すエッジ以外の画像上で
物体の色が滑らかに変化するように各々の画素のＲＧＢ
ベクトルのなす角度のみ変化させる。エッジを考慮しな
いときは，修復された画像の各画素のベクトルとそれら
の近傍の画素のベクトルのなす角度を小さくするように
し，画像上で物体の色が滑らかに変化するように各々の
画素のＲＧＢベクトルのなす角度のみ変化させる。その
後，カラー原画像の画素ベクトルノルムを修復されたカ
ラー画像の画素ベクトルノルムとし，ノルム不変でカラ
ー画像を輝度変化させず，色の情報に基づいて修復す
る。
【００２７】また，本発明に係るカラー画像のエッジ抽
出では，カラー画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳ
i （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその近傍のＳj （ｆＲ
j ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が小さいときは色の
急峻な変化を示すエッジを存在させず，大きいときはエ
ッジを存在させ，かつ，不自然なエッジの存在を少なく
するようにエッジを配置し，輝度情報ではなく，色の情
報に基づいて色の急峻な変化を示すカラー画像のエッジ
を抽出する。
出では，カラー画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳ
i （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその近傍のＳj （ｆＲ
j ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が小さいときは色の
急峻な変化を示すエッジを存在させず，大きいときはエ
ッジを存在させ，かつ，不自然なエッジの存在を少なく
するようにエッジを配置し，輝度情報ではなく，色の情
報に基づいて色の急峻な変化を示すカラー画像のエッジ
を抽出する。
【００２８】
【実施例】本発明の一実施例を以下に述べる。図１に本
発明のカラー画像修復の一実施例のフローチャートを示
す。画像の画素，エッジの配置は図４と同じである。
発明のカラー画像修復の一実施例のフローチャートを示
す。画像の画素，エッジの配置は図４と同じである。
【００２９】まず，ステップＳ１１では，カラー画像を
画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現し，ステッ
プＳ１２で，カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベク
トルｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ），（ｉ＝1,…,
Ｎ) のノルムを計算し，記録する。その後，ステップＳ
１３において，そのノルムより全ての画素のＲＧＢベク
トルを規格化する。ｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）が
０ベクトルならば，規格化ＲＧＢベクトルｈ’i （ｄ’
Ｒi ，ｄ’Ｇi ，ｄ’Ｂi ）はベクトル（１／√３，１
／√３，１／√３）を与える。
画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現し，ステッ
プＳ１２で，カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベク
トルｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ），（ｉ＝1,…,
Ｎ) のノルムを計算し，記録する。その後，ステップＳ
１３において，そのノルムより全ての画素のＲＧＢベク
トルを規格化する。ｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）が
０ベクトルならば，規格化ＲＧＢベクトルｈ’i （ｄ’
Ｒi ，ｄ’Ｇi ，ｄ’Ｂi ）はベクトル（１／√３，１
／√３，１／√３）を与える。
【００３０】次のステップＳ１４では，以下の処理を行
う。規格化ＲＧＢベクトルｈ’i （ｄ’Ｒi ，ｄ’
Ｇi ，ｄ’Ｂi ），（ｉ＝1,…, Ｎ) に基づき，以下の
評価関数，色彩に関するエッジを考慮するときは，Ｅ
１，エッジを考慮しないときは，Ｅ２を下げるように修
復されたカラー画像のｉ番目の画素の規格化ＲＧＢベク
トルＳ’i （ｆ’Ｒi ，ｆ’Ｇi ，ｆ’Ｂi ），（ｉ＝
1,…, Ｎ) と色の急峻な変化を示すエッジｅij，（i, j
＝1,…, Ｎ) を各々更新する。 Ｅ１（S'1,…, S'i,…, S'N ） ＝ＣＤΣi ＜h'i,S'i ＞＋ＣＳΣ<ij>＜S'i,S'j ＞ ＝ＣＤΣi (f'Ri d'Ri ＋ f'Gi d'Gi ＋ f'Bi d'Bi ) ＋ＣＳΣ<ij>（ f'Ri f'Rj ＋ f'Gi f'Gj ＋ f'Bi f'Bj ） Ｅ２（S'1,…, S'i,…, S'N, e11, …,eij, …,eNN） ＝ＣＤΣi ＜h'i,S'i ＞＋ＣＳΣ<ij>＜S'i,S'j ＞（１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ＝ＣＤΣi (f'Ri d'Ri ＋ f'Gi d'Gi ＋ f'Bi d'Bi ) ＋ＣＳΣ<ij>（ f'Ri f'Rj ＋ f'Gi f'Gj ＋ f'Bi f'Bj )(１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ０≦｜S'i ｜≦１，０≦｜h'i ｜≦１，（ｉ＝1,…,
Ｎ) ０≦ｅij≦１，（i, j＝1,…, Ｎ) 但し, Σ<ij>は近傍のみの和であり，Ｎは全画素数，Ｃ
Ｄ，ＣＳ，ＣＰは定数である。Ｖはエッジが存在する場
合の後述するペナルティを定める関数である。なお，＜
ｘ，ｙ＞はベクトルｘとベクトルｙの内積を表す。
う。規格化ＲＧＢベクトルｈ’i （ｄ’Ｒi ，ｄ’
Ｇi ，ｄ’Ｂi ），（ｉ＝1,…, Ｎ) に基づき，以下の
評価関数，色彩に関するエッジを考慮するときは，Ｅ
１，エッジを考慮しないときは，Ｅ２を下げるように修
復されたカラー画像のｉ番目の画素の規格化ＲＧＢベク
トルＳ’i （ｆ’Ｒi ，ｆ’Ｇi ，ｆ’Ｂi ），（ｉ＝
1,…, Ｎ) と色の急峻な変化を示すエッジｅij，（i, j
＝1,…, Ｎ) を各々更新する。 Ｅ１（S'1,…, S'i,…, S'N ） ＝ＣＤΣi ＜h'i,S'i ＞＋ＣＳΣ<ij>＜S'i,S'j ＞ ＝ＣＤΣi (f'Ri d'Ri ＋ f'Gi d'Gi ＋ f'Bi d'Bi ) ＋ＣＳΣ<ij>（ f'Ri f'Rj ＋ f'Gi f'Gj ＋ f'Bi f'Bj ） Ｅ２（S'1,…, S'i,…, S'N, e11, …,eij, …,eNN） ＝ＣＤΣi ＜h'i,S'i ＞＋ＣＳΣ<ij>＜S'i,S'j ＞（１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ＝ＣＤΣi (f'Ri d'Ri ＋ f'Gi d'Gi ＋ f'Bi d'Bi ) ＋ＣＳΣ<ij>（ f'Ri f'Rj ＋ f'Gi f'Gj ＋ f'Bi f'Bj )(１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ０≦｜S'i ｜≦１，０≦｜h'i ｜≦１，（ｉ＝1,…,
Ｎ) ０≦ｅij≦１，（i, j＝1,…, Ｎ) 但し, Σ<ij>は近傍のみの和であり，Ｎは全画素数，Ｃ
Ｄ，ＣＳ，ＣＰは定数である。Ｖはエッジが存在する場
合の後述するペナルティを定める関数である。なお，＜
ｘ，ｙ＞はベクトルｘとベクトルｙの内積を表す。
【００３１】評価関数Ｅ１の第１項は，データフィッテ
ング項で，カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクト
ルｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）と修復された画像の
ｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，
ｆＢi ）とのなす角度を小さくする項で，修復された画
像がカラー原画像に近くなるようにするための項であ
る。第２項は，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその
近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度を
小さくする項で，修復された画像のｉ番目の画素の色と
その近傍の色がなるべく同じ値をとり，画像上で物体の
色を滑らかに変化させるために要求する項である。
ング項で，カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクト
ルｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）と修復された画像の
ｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，
ｆＢi ）とのなす角度を小さくする項で，修復された画
像がカラー原画像に近くなるようにするための項であ
る。第２項は，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその
近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度を
小さくする項で，修復された画像のｉ番目の画素の色と
その近傍の色がなるべく同じ値をとり，画像上で物体の
色を滑らかに変化させるために要求する項である。
【００３２】評価関数Ｅ２の第１項は，データフィッテ
ング項で，カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクト
ルｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）と修復された画像の
ｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，
ｆＢi ）とのなす角度を小さくする項で，修復された画
像がカラー原画像に近くなるようにするための項であ
る。第２項は，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその
近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が
それほど大きくないとき，その角度を小さくするように
し，大きいときには，その角度に変化を加えないように
する項で，色の急峻な変化を示すエッジ以外の画像上で
修復された画像のｉ番目の画素の色とその近傍の色がな
るべく同じ値をとり，物体の色が滑らかに変化するよう
に各々の画素のＲＧＢベクトルのなす角度のみ変化させ
るために要求する項である。第３項は，ＲＧＢ各々の色
の急峻な変化を示すエッジが存在する場合のペナルティ
項であり，ＲＧＢ各々の色の急峻な変化を示すエッジは
それほど多くは存在しないためになるべく少なくするた
めの項である。また，この項には，エッジが途切れない
など種々のエッジに対するペナルティも含むものとす
る。
ング項で，カラー原画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクト
ルｈi （ｄＲi ，ｄＧi ，ｄＢi ）と修復された画像の
ｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，
ｆＢi ）とのなす角度を小さくする項で，修復された画
像がカラー原画像に近くなるようにするための項であ
る。第２項は，Ｓi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその
近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が
それほど大きくないとき，その角度を小さくするように
し，大きいときには，その角度に変化を加えないように
する項で，色の急峻な変化を示すエッジ以外の画像上で
修復された画像のｉ番目の画素の色とその近傍の色がな
るべく同じ値をとり，物体の色が滑らかに変化するよう
に各々の画素のＲＧＢベクトルのなす角度のみ変化させ
るために要求する項である。第３項は，ＲＧＢ各々の色
の急峻な変化を示すエッジが存在する場合のペナルティ
項であり，ＲＧＢ各々の色の急峻な変化を示すエッジは
それほど多くは存在しないためになるべく少なくするた
めの項である。また，この項には，エッジが途切れない
など種々のエッジに対するペナルティも含むものとす
る。
【００３３】図１に示すステップＳ１４により，上記の
評価関数Ｅ１またはＥ２を下げるように，修復されたカ
ラー画像の各画素の規格化ＲＧＢベクトルを更新する。
また，エッジを考慮する場合には，色の急峻な変化を示
すエッジも更新する。
評価関数Ｅ１またはＥ２を下げるように，修復されたカ
ラー画像の各画素の規格化ＲＧＢベクトルを更新する。
また，エッジを考慮する場合には，色の急峻な変化を示
すエッジも更新する。
【００３４】ステップＳ１５により，評価関数が収束し
たことを確認したならば，ステップＳ１６によって，更
新された全ての画素の規格化ＲＧＢベクトルとすでに記
録されたカラー原画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノ
ルムから，修復されたカラー画像を構成する。
たことを確認したならば，ステップＳ１６によって，更
新された全ての画素の規格化ＲＧＢベクトルとすでに記
録されたカラー原画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノ
ルムから，修復されたカラー画像を構成する。
【００３５】図２に本発明のカラー画像のエッジ抽出の
一実施例のフローチャートを示す。画像の画素，エッジ
の配置は図４と同じである。カラー画像修復と同様に，
まずステップＳ２１では，カラー画像を画素単位でＲＧ
Ｂ空間のベクトルとして表現し，ステップＳ２２で，カ
ラー画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆ
Ｒi ，ｆＧi ，ｆＢi ），（ｉ＝1,…, Ｎ) のノルムを
計算し，記録する。その後，ステップＳ２３によって，
そのノルムより全ての画素のＲＧＢベクトルを規格化す
る。このとき，画素のＲＧＢベクトルＳi（ｆＲi ，ｆ
Ｇi ，ｆＢi ）が０ベクトルの場合，規格化ＲＧＢベク
トルを（１／√３，１／√３，１／√３）とする。
一実施例のフローチャートを示す。画像の画素，エッジ
の配置は図４と同じである。カラー画像修復と同様に，
まずステップＳ２１では，カラー画像を画素単位でＲＧ
Ｂ空間のベクトルとして表現し，ステップＳ２２で，カ
ラー画像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆ
Ｒi ，ｆＧi ，ｆＢi ），（ｉ＝1,…, Ｎ) のノルムを
計算し，記録する。その後，ステップＳ２３によって，
そのノルムより全ての画素のＲＧＢベクトルを規格化す
る。このとき，画素のＲＧＢベクトルＳi（ｆＲi ，ｆ
Ｇi ，ｆＢi ）が０ベクトルの場合，規格化ＲＧＢベク
トルを（１／√３，１／√３，１／√３）とする。
【００３６】次のステップＳ２４では，規格化ＲＧＢベ
クトルＳ’i （ｆ’Ｒi ，ｆ’Ｇi，ｆ’Ｂi ），（ｉ
＝1,…, Ｎ) に基づき，以下の評価関数Ｅ３を下げるよ
うにカラー画像の色の急峻な変化を示すエッジｅij，
（i, j＝1,…, Ｎ) を各々更新する。 Ｅ３（ e11, …,eij, …,eNN） ＝ＣＳΣ<ij>＜S'i,S'j ＞（１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ＝ＣＳΣ<ij>（ f'Ri f'Rj ＋ f'Gi f'Gj ＋ f'Bi f'Bj )(１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ０≦｜S'i ｜≦１，０≦｜h'i ｜≦１，（ｉ＝1,…,
Ｎ) ０≦ｅij≦１，（i, j＝1,…, Ｎ) 評価関数Ｅ３の第１項は，カラー画像のｉ番目の画素の
ＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその
近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が
それほど大きくないとき，色の急峻な変化を示すエッジ
を存在させず，大きいときはエッジを存在させるように
する項で，色の急峻な変化のところにエッジを与えるよ
うに要求する項である。第２項は，ＲＧＢ各々の色の急
峻な変化を示すエッジが存在する場合のペナルティ項で
あり，ＲＧＢ各々の色の急峻な変化を示すエッジはそれ
ほど多くは存在しないためになるべく少なくするための
項である。また，この項には，エッジが途切れないなど
種々のエッジに対するペナルティも含むものとする。
クトルＳ’i （ｆ’Ｒi ，ｆ’Ｇi，ｆ’Ｂi ），（ｉ
＝1,…, Ｎ) に基づき，以下の評価関数Ｅ３を下げるよ
うにカラー画像の色の急峻な変化を示すエッジｅij，
（i, j＝1,…, Ｎ) を各々更新する。 Ｅ３（ e11, …,eij, …,eNN） ＝ＣＳΣ<ij>＜S'i,S'j ＞（１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ＝ＣＳΣ<ij>（ f'Ri f'Rj ＋ f'Gi f'Gj ＋ f'Bi f'Bj )(１−ｅij） ＋ＣＰ・Ｖ（ｅ11, …, ｅij, …, ｅNN） ０≦｜S'i ｜≦１，０≦｜h'i ｜≦１，（ｉ＝1,…,
Ｎ) ０≦ｅij≦１，（i, j＝1,…, Ｎ) 評価関数Ｅ３の第１項は，カラー画像のｉ番目の画素の
ＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆＢi ）とその
近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）とのなす角度が
それほど大きくないとき，色の急峻な変化を示すエッジ
を存在させず，大きいときはエッジを存在させるように
する項で，色の急峻な変化のところにエッジを与えるよ
うに要求する項である。第２項は，ＲＧＢ各々の色の急
峻な変化を示すエッジが存在する場合のペナルティ項で
あり，ＲＧＢ各々の色の急峻な変化を示すエッジはそれ
ほど多くは存在しないためになるべく少なくするための
項である。また，この項には，エッジが途切れないなど
種々のエッジに対するペナルティも含むものとする。
【００３７】図２に示すステップＳ２４により，上記の
評価関数Ｅ３を下げるように，カラー画像の色の急峻な
変化を示す色彩エッジを更新し，ステップＳ２５によ
り，評価関数Ｅ３が収束したかを判断する。ステップＳ
２５により，評価関数Ｅ３が収束したことを確認したな
らば，ステップＳ２６によって，更新されたカラー画像
の色彩エッジから色の急峻な色彩エッジ画像を構成す
る。
評価関数Ｅ３を下げるように，カラー画像の色の急峻な
変化を示す色彩エッジを更新し，ステップＳ２５によ
り，評価関数Ｅ３が収束したかを判断する。ステップＳ
２５により，評価関数Ｅ３が収束したことを確認したな
らば，ステップＳ２６によって，更新されたカラー画像
の色彩エッジから色の急峻な色彩エッジ画像を構成す
る。
【００３８】以上の評価関数Ｅ１，Ｅ２またはＥ３（以
下，評価関数Ｅと表記する）を下げる方法としては，統
計的緩和法，最急降下法など様々な方法が存在する。こ
こでは，例として統計的緩和法を用いて説明する。この
統計的緩和法では，分配関数と呼ばれる量を以下のよう
に定義する。
下，評価関数Ｅと表記する）を下げる方法としては，統
計的緩和法，最急降下法など様々な方法が存在する。こ
こでは，例として統計的緩和法を用いて説明する。この
統計的緩和法では，分配関数と呼ばれる量を以下のよう
に定義する。
【００３９】Ｚ＝Ｔr exp(−βＥ） 但し，βは定数，Ｔr はＳ’i ，ｅij，（i, j＝1,…,
Ｎ) などの可能なとり得る値全てについての和である。
この分配関数を確率の規格化条件として，Ｓ’i，
ｅij，（i, j＝1,…, Ｎ) などの確率分布をＰとする
と， Ｐ＝exp(−βＥ）／Ｚ となる。この確率に従って変化させれば，評価関数Ｅを
収束させることができる。しかし，定数βが小さいとき
は確率変動が大きく評価関数Ｅは収束しないことを考慮
し，また評価関数の極小値に陥らせないために，定数β
を小さい値から徐々に上げて確率操作を行うのが一般的
である。また，統計的緩和法の場合，評価関数Ｅが収束
したか否かはＳ’i ，ｅij，（i, j＝1,…, Ｎ) などの
確率変動が少なくなり，評価関数Ｅが下がらなくなった
ことにより判断できる。
Ｎ) などの可能なとり得る値全てについての和である。
この分配関数を確率の規格化条件として，Ｓ’i，
ｅij，（i, j＝1,…, Ｎ) などの確率分布をＰとする
と， Ｐ＝exp(−βＥ）／Ｚ となる。この確率に従って変化させれば，評価関数Ｅを
収束させることができる。しかし，定数βが小さいとき
は確率変動が大きく評価関数Ｅは収束しないことを考慮
し，また評価関数の極小値に陥らせないために，定数β
を小さい値から徐々に上げて確率操作を行うのが一般的
である。また，統計的緩和法の場合，評価関数Ｅが収束
したか否かはＳ’i ，ｅij，（i, j＝1,…, Ｎ) などの
確率変動が少なくなり，評価関数Ｅが下がらなくなった
ことにより判断できる。
【００４０】カラー画像修復では，評価関数Ｅが収束し
た後，規格化ＲＧＢベクトルＳ’i，（ｉ＝1,…, Ｎ)
をカラー原画像のｈi ，（ｉ＝1,…, Ｎ) のノルムを用
いて，修復されたカラー画像のＲＧＢベクトルＳi ，
（ｉ＝1,…, Ｎ) を得る。その後，修復されたカラー画
像のＲＧＢベクトルでカラー画像を構成する。カラー画
像のエッジ抽出では，評価関数Ｅが収束した後，色の急
峻な変化を示すエッジｅ ijで色彩エッジ画像を構成す
る。
た後，規格化ＲＧＢベクトルＳ’i，（ｉ＝1,…, Ｎ)
をカラー原画像のｈi ，（ｉ＝1,…, Ｎ) のノルムを用
いて，修復されたカラー画像のＲＧＢベクトルＳi ，
（ｉ＝1,…, Ｎ) を得る。その後，修復されたカラー画
像のＲＧＢベクトルでカラー画像を構成する。カラー画
像のエッジ抽出では，評価関数Ｅが収束した後，色の急
峻な変化を示すエッジｅ ijで色彩エッジ画像を構成す
る。
【００４１】
【発明の効果】以上説明したように，本発明のカラー画
像処理方法によるカラー画像修復によれば，カラー原画
像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルｈi （ｄＲi ，ｄＧ
i ，ｄＢi ）と修復された画像のｉ番目の画素のＲＧＢ
ベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi，ｆＢi ）とのなす角度
をなるべく小さくし，修復された画像の色がカラー原画
像の色と近くなるようにする。同時に，色彩に関するエ
ッジを考慮するときは，修復された画像の各画素のベク
トルとそれらの近傍の画素のベクトルのなす角度がそれ
ほど大きくないとき，その角度を小さくするようにし，
大きいときには，その角度に変化を加えないようにし，
色の急峻な変化を示すエッジ以外の画像上で物体の色が
滑らかに変化するように各々の画素のＲＧＢベクトルの
なす角度のみ変化させる。色彩に関するエッジを考慮し
ないときは，修復された画像の各画素のベクトルとそれ
らの近傍の画素のベクトルのなす角度を小さくするよう
にし，画像上で物体の色が滑らかに変化するように各々
の画素のＲＧＢベクトルのなす角度のみ変化させる。そ
の後，カラー原画像の画素ベクトルノルムを修復された
カラー画像の画素ベクトルノルムとし，ノルム不変でカ
ラー画像を輝度変化させず，色の情報に基づいて修復す
る。したがって，物体の色の変化が自然になるような色
彩のみの修復が可能になる。
像処理方法によるカラー画像修復によれば，カラー原画
像のｉ番目の画素のＲＧＢベクトルｈi （ｄＲi ，ｄＧ
i ，ｄＢi ）と修復された画像のｉ番目の画素のＲＧＢ
ベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi，ｆＢi ）とのなす角度
をなるべく小さくし，修復された画像の色がカラー原画
像の色と近くなるようにする。同時に，色彩に関するエ
ッジを考慮するときは，修復された画像の各画素のベク
トルとそれらの近傍の画素のベクトルのなす角度がそれ
ほど大きくないとき，その角度を小さくするようにし，
大きいときには，その角度に変化を加えないようにし，
色の急峻な変化を示すエッジ以外の画像上で物体の色が
滑らかに変化するように各々の画素のＲＧＢベクトルの
なす角度のみ変化させる。色彩に関するエッジを考慮し
ないときは，修復された画像の各画素のベクトルとそれ
らの近傍の画素のベクトルのなす角度を小さくするよう
にし，画像上で物体の色が滑らかに変化するように各々
の画素のＲＧＢベクトルのなす角度のみ変化させる。そ
の後，カラー原画像の画素ベクトルノルムを修復された
カラー画像の画素ベクトルノルムとし，ノルム不変でカ
ラー画像を輝度変化させず，色の情報に基づいて修復す
る。したがって，物体の色の変化が自然になるような色
彩のみの修復が可能になる。
【００４２】また，本発明のカラー画像処理方法による
カラー画像のエッジ抽出によれば，カラー画像のｉ番目
の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆ
Ｂi ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）と
のなす角度が小さいときは色の急峻な変化を示すエッジ
を存在させず，大きいときはエッジを存在させ，かつ，
不自然なエッジの存在を少なくするようにエッジを配置
し，輝度情報ではなく，色の情報に基づいて色の急峻な
変化を示すカラー画像の色彩に関するエッジを抽出す
る。したがって，ＲＧＢの全ての色の情報について同時
に処理し，色の急峻な変化を示す色彩のみに関する自然
なエッジ抽出が可能になる。
カラー画像のエッジ抽出によれば，カラー画像のｉ番目
の画素のＲＧＢベクトルＳi （ｆＲi ，ｆＧi ，ｆ
Ｂi ）とその近傍のＳj （ｆＲj ，ｆＧj ，ｆＢj ）と
のなす角度が小さいときは色の急峻な変化を示すエッジ
を存在させず，大きいときはエッジを存在させ，かつ，
不自然なエッジの存在を少なくするようにエッジを配置
し，輝度情報ではなく，色の情報に基づいて色の急峻な
変化を示すカラー画像の色彩に関するエッジを抽出す
る。したがって，ＲＧＢの全ての色の情報について同時
に処理し，色の急峻な変化を示す色彩のみに関する自然
なエッジ抽出が可能になる。
【図１】本発明のカラー画像修復の一実施例のフローチ
ャートである。
ャートである。
【図２】本発明のカラー画像のエッジ抽出の一実施例の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図３】従来のカラー画像修復方式のフローチャートで
ある。
ある。
【図４】画像の画素，エッジの配置を示す図である。
【図５】従来のカラー画像のエッジ抽出方式のフローチ
ャートである。
ャートである。
Ｓ１１〜Ｓ１６ カラー画像修復の処理手順（ステッ
プ） Ｓ２１〜Ｓ２６ カラー画像のエッジ抽出の処理手順
（ステップ）
プ） Ｓ２１〜Ｓ２６ カラー画像のエッジ抽出の処理手順
（ステップ）
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 曽根原 登 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】 ノイズなどで汚れたカラー画像を輝度変
化させず色彩のみを修復する方法であって，カラー画像
を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現する手順
と，カラー原画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノルム
を記録する手順と，そのノルムより全ての画素のＲＧＢ
ベクトルを規格化する規格化手順と，予め定められた評
価関数を下げるように修復されたカラー画像の各画素の
規格化ＲＧＢベクトルを更新する更新手順と，評価関数
が収束したか否かを判断する手順と，更新された全ての
画素の規格化ＲＧＢベクトルとすでに記録されたカラー
原画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノルムからカラー
画像を構成する画像構成手順とを有し，規格化された画
素ＲＧＢベクトルの角度のみを考慮し，修復されたカラ
ー画像の各画素の規格化ベクトルとノイズで汚れたカラ
ー原画像の各画素の規格化ベクトルとのなす角度が各々
等しくなるように要求する項と，修復されたカラー画像
の各画素の規格化ベクトルとそれらの近傍の画素の規格
化ベクトルのなす角度を小さくするように要求する項と
を含む評価関数を定め，同時に局所並列処理による繰り
返し処理で評価関数の最小化を行い，各々の画素のＲＧ
Ｂ空間でのベクトル角度のみ変化させ，カラー原画像の
画素ベクトルノルムを修復されたカラー画像の画素ベク
トルノルムとし，ノルム不変でカラー画像を輝度変化さ
せず，色の情報に基づいて画像上で物体の色が滑らかに
変化するように修復することを特徴とするカラー画像処
理方法。 - 【請求項２】 ノイズなどで汚れたカラー画像を輝度変
化させず色彩のみを修復する方法であって，カラー画像
を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現する手順
と，カラー原画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノルム
を記録する手順と，そのノルムより全ての画素のＲＧＢ
ベクトルを規格化する規格化手順と，全ての近傍画素の
規格化ＲＧＢベクトルのなす角度が大きいＲＧＢ空間で
の色の急峻な変化を示すエッジを表現する手順と，規格
化ＲＧＢベクトルのデータに応じて，予め定められた評
価関数を下げるように修復されたカラー画像の各画素の
規格化ＲＧＢベクトルおよび色の急峻な変化を示すエッ
ジを更新する更新手順と，評価関数が収束したか否かを
判断する手順と，更新された全ての画素の規格化ＲＧＢ
ベクトルとすでに記録されたカラー原画像の全ての画素
のＲＧＢベクトルノルムからカラー画像を構成する画像
構成手順とを有し，規格化された画素ＲＧＢベクトルの
角度のみを考慮し，修復されたカラー画像の各画素の規
格化ベクトルとノイズで汚れたカラー原画像の各画素の
規格化ベクトルのなす角度が各々等しくなるように要求
する項と，色の急峻な変化を示すエッジが存在しない場
合に修復されたカラー画像の各画素の規格化ベクトルと
それらの近傍の画素の規格化ベクトルのなす角度を小さ
くするように要求する項と，色の急峻な変化を示すエッ
ジが存在する場合に不自然なエッジの存在を少なくする
項とを含む評価関数を定め，同時に局所並列処理による
繰り返し処理で評価関数の最小化を行い，各々の画素の
ＲＧＢ空間でのベクトル角度のみ変化させ，カラー原画
像の画素ベクトルノルムを修復されたカラー画像の画素
ベクトルノルムとし，ノルム不変でカラー画像を輝度変
化させず，色の情報に基づいて色の急峻な変化を示すエ
ッジ以外の画像上で物体の色が滑らかに変化するように
修復することを特徴とするカラー画像処理方法。 - 【請求項３】 カラー画像から色の情報に基づいて色彩
の変化を示すエッジを抽出する方法であって，カラー画
像を画素単位でＲＧＢ空間のベクトルとして表現する手
順と，カラー画像の全ての画素のＲＧＢベクトルノルム
を記録する手順と，そのノルムより全ての画素のＲＧＢ
ベクトルを規格化する規格化手順と，全ての近傍画素の
規格化ＲＧＢベクトルのなす角度が大きいＲＧＢ空間で
の色の急峻な変化を示すエッジを表現する手順と，規格
化ＲＧＢベクトルのデータに応じて，予め定められた評
価関数を下げるようにカラー画像の色の急峻な変化を示
すエッジを更新する更新手順と，評価関数が収束したか
否かを判断する手順と，更新された全ての色の急峻な変
化を示すエッジから色彩エッジ画像を構成する画像構成
手順とを有し，規格化された画素ＲＧＢベクトルの角度
のみを考慮し，カラー画像の各画素の規格化ベクトルと
それらの近傍の画素の規格化ベクトルのなす角度によ
り，その値が大きいときに色の急峻な変化を示すエッジ
の存在を要求し，値が小さいときにはエッジを存在させ
ない項と，色の急峻な変化を示すエッジが存在する場合
に不自然なエッジの存在を少なくする項とを含む評価関
数を定め，同時に局所並列処理による繰り返し処理で評
価関数の最小化を行い，色の情報に基づいて色の急峻な
変化を示す色彩に関するエッジを抽出することを特徴と
するカラー画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17233394A JP3263535B2 (ja) | 1994-07-25 | 1994-07-25 | カラー画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17233394A JP3263535B2 (ja) | 1994-07-25 | 1994-07-25 | カラー画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0836640A true JPH0836640A (ja) | 1996-02-06 |
| JP3263535B2 JP3263535B2 (ja) | 2002-03-04 |
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ID=15939962
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17233394A Expired - Fee Related JP3263535B2 (ja) | 1994-07-25 | 1994-07-25 | カラー画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3263535B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2363018A (en) * | 2000-04-07 | 2001-12-05 | Discreet Logic Inc | Modifying image colour values using a colour vector function |
| JP2010109706A (ja) * | 2008-10-30 | 2010-05-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画質補正装置、画質補正方法及び画質補正プログラム |
| US7750956B2 (en) | 2005-11-09 | 2010-07-06 | Nvidia Corporation | Using a graphics processing unit to correct video and audio data |
| US8019174B2 (en) | 2005-10-12 | 2011-09-13 | Olympus Corporation | Image processing system, image processing method, and image processing program product |
| US9756222B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-09-05 | Nvidia Corporation | Method and system for performing white balancing operations on captured images |
| US9798698B2 (en) | 2012-08-13 | 2017-10-24 | Nvidia Corporation | System and method for multi-color dilu preconditioner |
| US9826208B2 (en) | 2013-06-26 | 2017-11-21 | Nvidia Corporation | Method and system for generating weights for use in white balancing an image |
| CN113450272A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-28 | 广州方图科技有限公司 | 一种基于正弦曲线变化的图像增强方法及其应用 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2897099A4 (en) | 2012-09-11 | 2016-05-25 | Nec Corp | IMAGE PROCESSING DEVICE AND IMAGE PROCESSING METHOD |
-
1994
- 1994-07-25 JP JP17233394A patent/JP3263535B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2363018A (en) * | 2000-04-07 | 2001-12-05 | Discreet Logic Inc | Modifying image colour values using a colour vector function |
| GB2363018B (en) * | 2000-04-07 | 2004-08-18 | Discreet Logic Inc | Processing image data |
| US6944335B2 (en) | 2000-04-07 | 2005-09-13 | Autodesk Canada Inc. | Image data processing with color modification |
| US8019174B2 (en) | 2005-10-12 | 2011-09-13 | Olympus Corporation | Image processing system, image processing method, and image processing program product |
| US7750956B2 (en) | 2005-11-09 | 2010-07-06 | Nvidia Corporation | Using a graphics processing unit to correct video and audio data |
| JP2010109706A (ja) * | 2008-10-30 | 2010-05-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画質補正装置、画質補正方法及び画質補正プログラム |
| US9798698B2 (en) | 2012-08-13 | 2017-10-24 | Nvidia Corporation | System and method for multi-color dilu preconditioner |
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| CN113450272A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-28 | 广州方图科技有限公司 | 一种基于正弦曲线变化的图像增强方法及其应用 |
| CN113450272B (zh) * | 2021-06-11 | 2024-04-16 | 广州方图科技有限公司 | 一种基于正弦曲线变化的图像增强方法及其应用 |
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|---|---|
| JP3263535B2 (ja) | 2002-03-04 |
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