WO2006132014A1 - 画像変換装置および画像変換プログラム - Google Patents

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WO2006132014A1
WO2006132014A1 PCT/JP2006/304242 JP2006304242W WO2006132014A1 WO 2006132014 A1 WO2006132014 A1 WO 2006132014A1 JP 2006304242 W JP2006304242 W JP 2006304242W WO 2006132014 A1 WO2006132014 A1 WO 2006132014A1
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brightness
value
luminance
wavelet
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Inventor
Yoshiki Nakamura
Hiroshi Furuya
Original Assignee
Tokyo Institute Of Technology
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G06T2207/20064—Wavelet transform [DWT]

Definitions

  • the present invention relates to an image conversion apparatus and an image conversion program suitable for designing an optical environment.
  • the present inventor has proposed a method capable of quantitatively predicting the feeling of brightness of a target region with high accuracy even when the luminance distribution is complex as in an actual space (see, for example, Patent Document 1). Furthermore, if this method is extended, it is possible to convert the brightness image into a brightness image.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 2004-61150
  • An object of the present invention is to provide an image conversion apparatus and an image conversion program that can reduce the calculation load when converting a luminance image into a brightness image.
  • the image conversion apparatus performs wavelet decomposition of a luminance image
  • J is a decomposition means for generating a subband image (CF is an integer of 2 or more), and a predetermined luminance and brightness feeling. Based on the relationship, the luminance value is converted into a value of brightness for each pixel of the subband image, and the luminance value is converted into the value of brightness by the conversion unit. It has wavelet synthesis of K sub-band images (K is an integer greater than or equal to 2; K ⁇ J), and a synthesis means for generating a brightness image.
  • Another image conversion apparatus of the present invention performs wavelet decomposition of a luminance image N times (N is a natural number) and generates (3N + 1) subband images, and predetermined luminance and brightness. Based on the relationship with the feeling of brightness, a conversion means for converting the brightness value into a brightness feeling value for each pixel of the subband image, and the brightness value is converted into the brightness feeling value by the conversion means. And (3N + 1) sub-band image wavelet synthesis is performed N times to generate a brightness image.
  • the decomposing means performs the wavelet decomposition using orthogonal wavelets
  • the synthesizing means performs the wavelet combining using the orthogonal wavelets.
  • the orthogonal wavelet is preferably a function having a substantially symmetrical shape.
  • second decomposition means for performing wavelet decomposition of the brightness image generated by the combining means and generating a subband image of J ′ CF ′ is an integer of 2 or more)
  • the brightness conversion value is converted by the second conversion means for converting the brightness value into the luminance value for each pixel of the sub-band image generated by the second decomposition means, and the brightness conversion value by the second conversion means.
  • Wavelet synthesis of K 'sub-band images ( ⁇ ' is an integer greater than or equal to 2; K' ⁇ J ') whose values are converted to the luminance values, and a second synthesis means for generating luminance images It is preferable to provide.
  • wavelet decomposition of the brightness image generated by the synthesizing means is performed N 'times ( ⁇ ' A natural number) and a second decomposing means for generating (3N ′ + 1) subband images, and based on the relationship, the subband image generated by the second decomposing means for each pixel of the subband image.
  • the image conversion program performs wavelet decomposition of a luminance image, generates a J subband image (J is an integer of 2 or more), a predetermined luminance and brightness, Based on the relationship, a conversion procedure for converting the luminance value into a brightness value for each pixel of the subband image, and the luminance value is converted into the brightness value by the conversion means.
  • wavelet synthesis of K sub-band images K is an integer greater than or equal to 2; K ⁇ J) V, and a synthesis procedure for generating a brightness image.
  • Another image conversion program of the present invention performs a wavelet decomposition of a luminance image N times (N is a natural number) and generates a (3N + 1) subband image, a predetermined luminance, Based on the relationship with the feeling of brightness, a conversion procedure for converting the brightness value into a brightness feeling value for each pixel of the subband image, and the brightness value is converted into the brightness feeling value by the converting means.
  • Wavelet synthesis of the converted (3N + 1) subband images is performed N times to make the computer execute a synthesis procedure for generating a brightness image.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image conversion apparatus 10 of the present embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an image conversion procedure.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining wavelet decomposition.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a subband image generated by wavelet decomposition.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a coefficient representing a relationship between brightness and a feeling of brightness.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram of a subband image after coefficient processing.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an evaluation scale for a feeling of brightness.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining each pattern used in accuracy evaluation.
  • FIG. 9 is a schematic diagram showing the configuration of an experimental apparatus used for actually measuring brightness.
  • FIG. 10 is a diagram showing the prediction accuracy of a feeling of brightness when each pattern of FIG. 8 is used.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a change in a feeling of brightness (actual value) depending on the size of a target area.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining a change in a feeling of brightness (actual value) depending on the size of the target region.
  • An image conversion apparatus 10 (FIG. 1) is a computer having an image conversion program power S installed.
  • An input image to be processed (for example, a luminance image) and an output image (for example, a brightness image) to be processed are displayed.
  • a recording medium CD-ROM, etc.
  • a carrier wave including an image conversion program
  • the image conversion apparatus 10 captures the luminance image (FIG. 3 (a)) into the memory 10A.
  • the luminance image is a digital image related to the luminance distribution in the space predicted by an arbitrary lighting simulation, and expresses the spatial dependence of the real value of luminance.
  • Lighting simulation is a simulation of the light environment created according to the arrangement of lighting fixtures in a room, for example. In addition to lighting simulations, it is also possible to capture luminance images using a CCD power camera.
  • step S2 the calculation unit 10B of the image conversion apparatus 10 calculates the logarithm of each pixel value of the luminance image, and then proceeds to the process of step S2.
  • orthogonal wavelet for example, symlet6
  • wavelet decomposition of the luminance image is performed, so that four sub-band images LL (-1), LL (-1), HL (-1), LH (-1), HH (-1) are generated.
  • the subband image LL (-l) is obtained by extracting the low frequency component of the luminance change in the luminance image, and can be considered as an approximate image of the luminance image.
  • the other subband images HL (-l), LH (-1), and HH (-1) are high-frequency
  • the wave component, horizontal high-frequency component, and oblique high-frequency component are extracted.
  • the number of pixels in the subband images LL (-1), HL (-1), LH (-1), and HH (-1) is 1/4 of the number of pixels in the luminance image.
  • step S3 the image conversion apparatus 10 determines whether or not the above wavelet decomposition has been performed to the minimum level. If the minimum level has been reached, the process returns to step S2. Repeat the wavelet decomposition while lowering the level one by one.
  • the lowest level is set to, for example, -11 level. In this case, the number of iterations of step S2 (wavelet decomposition) is 11.
  • the second wavelet decomposition is a wavelet decomposition from the first level to the second level, and is performed on the low-frequency component subband image LL (-l) of the first level.
  • the subband image LL (-2) is a low frequency component extracted from the luminance change in the subband image LL (-l), and similar to the subband image LL (-l), Can think.
  • the other sub-band images HL (-2), LH (-2), and HH (-2) are the high-frequency component in the vertical direction and the high-frequency component in the horizontal direction of the luminance change in the sub-band image LL (-1), respectively. Components and high-frequency components in the diagonal direction are extracted.
  • the second wavelet decomposition (Fig. 3 (b) ⁇ (c)) has a lower (rough) luminance change. Can be extracted.
  • the sub-band image LL (-2) with two levels of low frequency components and the four sub-band images LL (-3), HL (-3), LH (- 3) and HH (-3) are generated (Fig. 3 (d)), and each time the level is lowered, coarser luminance changes are extracted.
  • the image conversion apparatus 10 performs the next step. Proceed to S4.
  • the wavelet decomposition has been repeatedly performed 11 times, and the three subband images HL (-1), LH (-1), HH (-1), HL (-2), LH (-2), HH (-2), ..., LL (-11), HL (-11), LH (-11), HH (-11) are generated and image It is stored in the memory 10A of the conversion device 10.
  • step S4 the calculation unit 10B of the image conversion device 10 performs a predetermined brightness and brightness feeling.
  • coefficient alpha (-1), for each level shown in example FIG. 5 ⁇ (- 2), whil , ⁇ (-11), ⁇ (-11) relationship between on the basis of the coefficients the following process , LL (-1), LH (-1), HH (-l), HL (-2), LH (-2), HH (-2), ..., LL
  • the luminance value is converted into a value of brightness.
  • the pixel value luminance of 11-level low-frequency component subband image LL (-ll) Is converted into a brightness value (subband image LL '(-11) pixel value).
  • Pixel value of LL '(-11) j8 (-11) X (pixel value of LL (-11)) +4.653435 ... ii)
  • Subband image LL' (-11) is the brightness image to be finally obtained This corresponds to the 11th level low frequency component.
  • the subband images HL ′ ( ⁇ N), LH ′ ( ⁇ N), and HH ′ ( ⁇ N) correspond to the N-level high-frequency components of the brightness image to be finally obtained.
  • HH '(-N) pixel value ⁇ (-N) X (HH (-N) pixel value) --- (4)
  • the coefficient processing (Step S4) using the above equations (1) to (4) is the effect of brightness changes at various frequencies extracted from the original brightness image on the brightness (that is, the coefficient ⁇ (-1 ), ⁇ ( ⁇ 2),... ⁇ circle around (3) ⁇ , ⁇ ( ⁇ 11), ⁇ ( ⁇ 11)).
  • the subband images HL ′ ( ⁇ l), LH ′ ( ⁇ 1), HH ′ ( ⁇ 1),..., LL shown in FIG. '(-11), HL' (-11), LH '(-11), HH' (-11) are stored.
  • the pixel value (value of brightness) in the subband image LL '(-ll) corresponds to the brightness (Bu) at uniform luminance.
  • the pixel values of the subband images HL ′ ( ⁇ N), LH ′ ( ⁇ N), and HH ′ ( ⁇ N) (value of brightness feeling) correspond to the brightness feeling (Be) due to the brightness contrast effect.
  • the determination of the coefficients oc (-1), a (-2),..., ⁇ (-11), j8 (-11) in Fig. 5 will be described last.
  • step S5 the calculation unit 10B of the image conversion apparatus 10 is the same as that used in step S2.
  • step S6 the same orthogonal wavelet (for example, symlet6)
  • symlet6 the same orthogonal wavelet
  • the subband image LL '(-10) of the low frequency component of the next higher level (1-10 level) can be generated.
  • step S6 it is determined whether or not the above wavelet synthesis is performed up to the level of the original image (in this case, the luminance image in Fig. 3 (a)). If this is the case, return to step S5 and repeat wavelet synthesis while increasing the level one by one. In the present embodiment, since the lowest level is 11, the number of repetitions of the processing of step S5 (wavelet synthesis) is 11.
  • the second wavelet synthesis is a wavelet synthesis from the 10th level to the 9th level.
  • a subband image LL ′ (-9) of a low frequency component that is one level higher (19 levels).
  • the third and subsequent wavelet synthesis is performed in the same manner.
  • the one-level subband image LL '(-l) generated by the tenth wavelet synthesis and three one-level images shown in FIG.
  • Subband image Based on HL '(-1), LH' (-1), and HH '(-1) the subband image (that is, brightness) of the low frequency component at the level of the original image (0 level)
  • the image conversion apparatus 10 ends the image conversion calculation process of FIG.
  • the pixel value (value of brightness) of the brightness image in which the luminance image (Fig. 3 (a)) force is also converted in this way is obtained as a numerical value (1 to 13) of the evaluation scale shown in Fig. 7. It is done. Therefore, by knowing the adjectives (very dark to very bright) corresponding to the pixel values (1 to: L3) of the brightness image, it is possible to grasp the “feel of brightness” adapted to human senses. .
  • the evaluation scale in Fig. 7 is a numerical value (1 to 13) compared to the adjectives of brightness (very dark to very bright) commonly used in the field of light environment design. Allocated.
  • the pixel value (predicted value) of the brightness image converted from the luminance image (FIG. Make a comparison.
  • the experimental apparatus consists of a milky white panel 11 covering a field of view of 180 °, a black paper tube 12 attached from the center of the panel 11 to the outside, and the tip of the tube 12 It consists of a daylight fluorescent lamp 13 attached to the tube, a film 15 attached to the other end of the tube 12 (panel 11 side), and a number of fluorescent lamps 14 provided on the entire outside of the panel 11. Has been.
  • the brightness of the surrounding area is adjusted by the amount of light from the fluorescent lamp 14 in the room shielded by the black curtain, and the brightness of the target area is adjusted by the fluorescent lamp 13.
  • the adjustment was made according to the amount of light, while adjusting the size of the target area.
  • the brightness of the peripheral area near the target area was adjusted by changing the transmittance of the film 15.
  • the subjects were nine men and women in their twenties with normal vision of 1.0 or higher, including corrected vision with an ophthalmoscope. Actual measurement was performed 2 to 3 times (Z1 name) for each pattern to stabilize the evaluation. Various patterns were randomly presented to the subjects.
  • the measurement of the feeling of brightness using this experimental apparatus is based on the numerical value (1) of the evaluation scale in FIG. 7 as the feeling of brightness of the target area of each presented pattern according to each sense. ⁇ 1 Select one from 3).
  • the numerical value of the evaluation scale selected for each subject is averaged for each pattern, and the average value obtained is taken as the “actual value”.
  • Figure 10 shows a comparison between the predicted brightness value and the measured value for each pattern obtained as described above.
  • the horizontal axis in Fig. 10 represents the actual measurement value, and the vertical axis represents the predicted value.
  • Fig. 10 As can be seen, the points ( ⁇ ) representing the combination of the measured and predicted values of each pattern are gathered on the approximately 45 ° line. The error is about ⁇ 1 on the rating scale.
  • the image conversion calculation process (FIG. 2) in the image conversion apparatus 10 of the present embodiment is sufficiently accurate. That is, according to the image conversion apparatus 10 of the present embodiment, even when the luminance distribution is complex, it is possible to quantitatively predict the feeling of brightness of the target area in the luminance image with high accuracy.
  • the wavelet decomposition in step S2 and the wavelet synthesis in step S5 in FIG. 2 are combined (that is, applying the so-called discrete wavelet transform method), Since the luminance image power is also converted into a brightness image, the computational load at that time can be reduced. Therefore, it is possible to obtain a brightness image and a brightness image at a high speed in a very short time compared to the conventional case.
  • wavelet decomposition and wavelet synthesis are performed using orthogonal wavelets (steps S2 and S5 in Fig. 2). Can be very small. Therefore, after conversion from the brightness image to the brightness image as described above, the same orthogonal wavelet is used to perform reverse conversion from the brightness image cover to the brightness image to restore the original brightness image. be able to. That is, according to the image conversion apparatus 10, bidirectional conversion between a luminance image and a brightness image can be performed at high speed.
  • the coefficient processing is performed according to the following equations (5) to (8).
  • the N-level subband images of the brightness image are LL '(-N), HL' (-N), LH '(-N), and HH' (-N).
  • the N-level subband images of the luminance image are LL (-N), HL (-N), LH (-N), and HH (-N).
  • HL (-N) pixel value (HL '(-N) pixel value) ⁇ ⁇ ; (-N)--(6)
  • the subband images LL '(-l), ... generated by wavelet decomposition are obtained by extracting low frequency components and high frequency components of the brightness change in the brightness image.
  • the pixel value (luminance value) of the subband image LL (-11) corresponds to uniform luminance.
  • the pixel values (luminance values) of the subband images HL (-N), LH (-N), and HH (-N) correspond to the luminance contrast effect.
  • the inverse transformation process as described above may be applied to a brightness image that has been subjected to luminance image power conversion in advance, or may be applied to a brightness image that is newly generated by some method. In the former case, it is preferable to use the same orthogonal wavelet as that used when the luminance image power changes to a brightness image. In addition, in the inverse conversion from the brightness image to the luminance image, each pixel shows a logarithmic value in the luminance image at the time when the wavelet synthesis is completed. For this reason, it is preferable to calculate each pixel value to a real value to obtain a final luminance image.
  • the pixel value (luminance value) of the subband image is expressed using the expressions (1) to (4). It is possible to generate a brightness image by converting to the value of and performing wavelet synthesis of the converted subband image.
  • the pixel value (value of brightness) of the subband image is converted into a luminance value using Equations (5) to (8), and the converted subband is converted.
  • a luminance image can be generated by performing wavelet synthesis of the image.
  • the image conversion apparatus 10 of the present embodiment can perform bidirectional conversion between the luminance image and the brightness image as described above at high speed, the following illumination design and illumination control are performed. Can be realized efficiently.
  • the conventional lighting design is a lighting design that uses illuminance, and it can guarantee the visibility of letters written on the paper, but it is used to create an indoor atmosphere, wall lighting in the atrium, light-up lighting. Etc. (brightness distribution created by light) is hardly supported.
  • Etc. (brightness distribution created by light) is hardly supported.
  • a brightness image can be captured in real time using a CCD camera and converted into a brightness image (an image that directly represents how a person looks).
  • a pixel value value of brightness
  • control system is used not only for the adjustment of the artificial lighting described above but also for the adjustment of the window blind inclination, the output adjustment of the monitor device of various devices, the output adjustment of the PC projector, and the like. Can do.
  • a function having a substantially symmetrical shape as an orthogonal wavelet For example, using symlet6
  • it is possible to perform conversion suitable for the characteristics of the human eye's sense of brightness the contrast effect of the sense of brightness is symmetrical with respect to the center of the field of view and has no directionality). it can.
  • the pattern prepared as the luminance image is the same as that shown in Figs. 8 (a) and 8 (b).
  • Fig. 11 and Fig. 12 show the measured values of the brightness of each pattern, for example, for a luminance ratio of 100 and a luminance ratio of 0.3.
  • the horizontal axis of FIGS. 11 and 12 is a logarithmic axis representing the size (deg ′) of the target area, and the vertical axis represents the actual value of the sense of brightness. "X" in Fig. 11 and Fig. 12
  • the size of the target area is “ ⁇ ”, which corresponds to the viewing angle 180 ° of the target area of each pattern.
  • the target brightness is uniformly distributed over the entire field of view of 180 °.
  • the actual measurement value when the size of the target area is “ ⁇ ” corresponds to the brightness (Bu) with uniform luminance.
  • the brightness feeling (Be) due to the contrast effect of the luminance is the measured value when the size of the target area is " ⁇ " (see Bu in Figs. 11 and 12) and the measured value when it is finite. It can be thought that it corresponds to the difference of S. As shown in Fig. 11, when the luminance ratio is> 1 (the target area is higher in luminance), the brightness feeling Be due to the luminance contrast effect has a positive value, and the luminance ratio becomes 1 ( In the case where the target area has lower brightness), the brightness Be due to the brightness contrast effect has a value of “minus”.
  • symlet6 is used as the orthogonal wavelet, but the present invention is not limited to this.
  • the same calculation can be performed by using a substantially symmetrical function (for example, symlet4, 8).
  • a function other than symlet6 it is necessary to re-determine a value that is different from that in Fig. 5 and Equation (1) 5) as a coefficient representing the relationship between brightness and brightness.
  • the method of obtaining is the same as described above.
  • the same orthogonal wavelet is used for the conversion from the luminance image power to the brightness image and the inverse conversion from the brightness image to the luminance image, but different orthogonal wavelets are used. It may be used. In this case, it is appropriate for each orthogonal wavelet. Since there is a sharp coefficient (relationship between brightness and brightness), it is necessary to obtain an appropriate coefficient using the above method and use it in the image conversion calculation process.
  • the present invention can also be applied to the case where force non-orthogonal wavelets using orthogonal wavelets are used. In this case, since each function is not independent, approximate calculation is required for the wavelet synthesis.
  • each wavelet of decomposition Z synthesis is non-orthogonal.
  • approximate calculation is not required. Therefore, even in the case of using the bi-orthogonal wavelet, as in the case of using the above-described orthogonal wavelet, the error in the image conversion calculation process can be made extremely small, and bidirectional conversion between the luminance image and the brightness image can be performed. It can be performed at high speed.
  • the present invention is effective not only when the wavelets of decomposition Z synthesis form orthogonal systems, but also when they form an orthogonal system when they are combined (bi-orthogonal). Have the same effect.
  • the power obtained by performing wavelet decomposition up to the 11th level is not limited to this.
  • the minimum level may be set according to the required accuracy of image conversion.
  • the wavelet decomposition may be terminated at that point. In any case, the lowest level when the wavelet decomposition is finished is
  • Equation (1) 5 If it is different from the 11th level, instead of calculating Equation (1) 5), the following equation (9) 10) is applied for each pixel of the subband image (LL) of the lowest level low frequency component. You can go to In Equation (9) 1 0), the lowest level is the M level.
  • coefficients ⁇ (-1), «(-2), ..., hi (-11), ⁇ (-11) representing the relationship between brightness and brightness
  • the image conversion apparatus 10 may be chipped by dedicated hardware (LSI). By using the tip, real-time control such as lighting control becomes possible.
  • LSI dedicated hardware
  • the present invention is not limited to this.
  • the logarithmic calculation described above is a calculation that takes into account the nonlinearity of the visual system, and the same effect can be obtained by using a power function such as 1Z3 power in addition to the logarithm.
  • the power function may be set according to the expression of the uniform perceptual space.
  • the result of psychological evaluation experiment using an absolute scale is used for brightness perception, but scaled using a threshold value (a boundary value indicating whether a difference can be recognized) or the like. You can do it.
  • the resolution of the image is set to about 0.1 °, but the present invention is not limited to this.
  • a resolution other than 0.1 ° (for example, a higher resolution) may be set.
  • the number of wavelet decompositions is set to N (N is a natural number), and (3N + 1) subband images are generated by N wavelet decompositions.
  • N is a natural number
  • 3N + 1) subband images are generated by N wavelet decompositions.
  • the present invention is not limited to this.
  • the coefficient processing of the subband images is performed and all the processed subband images (3 N + 1) are wavelet synthesized (N times). Of the subband images after coefficient processing, any number smaller than (3N + 1) may be wavelet synthesized.
  • 3N + 1 any number smaller than (3N + 1) may be wavelet synthesized.
  • more accurate conversion can be performed, and bidirectional conversion between luminance and brightness images is possible. It becomes.
  • the power for generating four subband images by one wavelet decomposition is not limited to this.
  • the present invention can be applied if the number of subband images generated by one wavelet decomposition is two or more.
  • the upper level subband image may be generated from two or more subband images. .
  • the number of wavelet decompositions is set to the same number (for example, 11 times) during bidirectional conversion between a luminance image and a brightness image, but the present invention is not limited to this.
  • the number of wavelet decompositions performed at the time of conversion from a luminance image to a brightness image and the number of wavelet decompositions performed at the time of reverse conversion from a brightness image to a luminance image may be set to different numbers.

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Abstract

　本発明は、輝度画像から明るさ画像に変換する際の演算負荷を軽減できる画像変換装置および画像変換プログラムを提供することを目的とする。そのため、本発明では、まず、輝度画像のウェーブレット分解を行い、Ｊ個（Ｊは２以上の整数）のサブバンド画像を生成する（Ｓ２）。次に、予め定めた輝度と明るさ感との関係に基づいて、サブバンド画像の画素ごとに輝度の値を明るさ感の値に変換する（Ｓ４）。次に、輝度の値が明るさ感の値に変換されたＫ個（Ｋは２以上の整数；Ｋ≦Ｊ）のサブバンド画像のウェーブレット合成を行い、明るさ画像を生成する（Ｓ５）。                                                                             

Description

明 細 書
画像変換装置および画像変換プログラム
技術分野
[0001] 本発明は、光環境の設計に好適な画像変換装置および画像変換プログラムに関 する。
背景技術
[0002] 従来より、照明器具の配置などに応じて作り出される光環境 (つまり空間の輝度分 布）のシミュレーションが行われている。そして、この照明シミュレーションによって予 測された輝度分布の画像は、光環境の設計時に、参照画像として利用されている。 ところが、人間の明るさの感覚 (本明細書では「明るさ感」という）は、輝度の値とは 直接対応していない。例えば、輝度画像の中の対象領域より周辺領域の方が低輝度 の場合と、逆に周辺領域の方が高輝度の場合を比較すると、対象領域の輝度は同じ であっても、前者の方が対象領域を"明るい"と感じるはずである。なお、明るさ感は、 明るさ知覚と呼ばれることちある。
[0003] このため、上記の照明シミュレーションによって正確な輝度分布を予測し、得られた 輝度分布の画像を参照しても、光環境の設計時に、その光環境を充分に検討するこ とはできなカゝつた。対象領域の輝度が同じでも周辺領域の輝度によって対象領域の 明るさ感が変わるからである。
そこで近年、光環境の充分な検討のために、輝度画像の中の対象領域の明るさ感 を定量的に予測することが望まれるようになつてきた。そして、本発明者は、現実の空 間のように輝度分布が複雑な場合でも、対象領域の明るさ感を高い精度で定量的に 予測できる方法を提案した (例えば特許文献 1を参照)。さらに、この方法を拡張すれ ば、輝度画像カゝら明るさ画像に変換することもできる。
特許文献 1：特開 2004 -61150号公報
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0004] しかし、上記した従来の方法では、輝度画像力も明るさ画像に変換する際の演算 負荷が膨大であり、明るさ画像を得るために長い計算時間が必要であった。
本発明の目的は、輝度画像カゝら明るさ画像に変換する際の演算負荷を軽減できる 画像変換装置および画像変換プログラムを提供することにある。
課題を解決するための手段
[0005] 本発明の画像変換装置は、輝度画像のウェーブレット分解を行 ヽ、 J個 CFは 2以上 の整数)のサブバンド画像を生成する分解手段と、予め定めた輝度と明るさ感との関 係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに輝度の値を明るさ感の値に変換す る変換手段と、前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ感の値に変換され た K個（Kは 2以上の整数; K≤J)のサブバンド画像のウェーブレット合成を行い、明 るさ画像を生成する合成手段とを備えたものである。
[0006] 本発明の他の画像変換装置は、輝度画像のウェーブレット分解を N回 (Nは自然数 )行い、（3N+ 1)個のサブバンド画像を生成する分解手段と、予め定めた輝度と明る さ感との関係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに輝度の値を明るさ感の 値に変換する変換手段と、前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ感の 値に変換された (3N+ 1)個のサブバンド画像のウェーブレット合成を N回行い、明る さ画像を生成する合成手段とを備えたものである。
[0007] また、前記分解手段は、直交系のウェーブレットを用いて前記ウェーブレット分解を 行い、前記合成手段は、前記直交系のウェーブレットを用いて前記ウェーブレット合 成を行うことが好ましい。
また、前記直交系のウェーブレットは、略対称な形状の関数であることが好ましい。 また、前記合成手段が生成した前記明るさ画像のウェーブレット分解を行い、 J'個 CF 'は 2以上の整数)のサブバンド画像を生成する第 2の分解手段と、前記関係に基づ いて、前記第 2の分解手段が生成した前記サブバンド画像の画素ごとに前記明るさ 感の値を前記輝度の値に変換する第 2の変換手段と、前記第 2の変換手段によって 前記明るさ感の値が前記輝度の値に変換された K'個 (Κ'は 2以上の整数; K'≤J')の サブバンド画像のウェーブレット合成を行 ヽ、輝度画像を生成する第 2の合成手段と を備えることが好ましい。
[0008] また、前記合成手段が生成した前記明るさ画像のウェーブレット分解を N'回 (Ν'は 自然数)行い、（3N' + 1)個のサブバンド画像を生成する第 2の分解手段と、前記関 係に基づいて、前記第 2の分解手段が生成した前記サブバンド画像の画素ごとに前 記明るさ感の値を前記輝度の値に変換する第 2の変換手段と、前記第 2の変換手段 によって前記明るさ感の値が前記輝度の値に変換された (3N' + 1)個のサブバンド画 像のウェーブレット合成を N'回行い、輝度画像を生成する第 2の合成手段とを備える ことが好ましい。
[0009] 本発明の画像変換プログラムは、輝度画像のウェーブレット分解を行 ヽ、 J個 (Jは 2 以上の整数)のサブバンド画像を生成する分解手順と、予め定めた輝度と明るさ感と の関係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに輝度の値を明るさ感の値に変 換する変換手順と、前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ感の値に変 換された K個（Kは 2以上の整数; K≤J)のサブバンド画像のウェーブレット合成を行 V、、明るさ画像を生成する合成手順とを備えたものである。
[0010] 本発明の他の画像変換プログラムは、輝度画像のウェーブレット分解を N回（Nは 自然数)行い、（3N+ 1)個のサブバンド画像を生成する分解手順と、予め定めた輝 度と明るさ感との関係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに輝度の値を明る さ感の値に変換する変換手順と、前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ 感の値に変換された (3N+ 1)個のサブバンド画像のウェーブレット合成を N回行い、 明るさ画像を生成する合成手順とをコンピュータに実行させるためのものである。 発明の効果
[0011] 本発明の画像変換装置および画像変換プログラムによれば、輝度画像カゝら明るさ 画像に変換する際の演算負荷を軽減することができる。
図面の簡単な説明
[0012] [図 1]本実施形態の画像変換装置 10の概略構成を示すブロック図である。
[図 2]画像変換の手順を示すフローチャートである。
[図 3]ウェーブレット分解を説明する図である。
[図 4]ウェーブレット分解によって生成されるサブバンド画像の説明図である。
[図 5]輝度と明るさ感との関係を表す係数の一例を示す図である。
[図 6]係数処理後のサブバンド画像の説明図である。 [図 7]明るさ感の評価尺度を説明する図である。
[図 8]精度の評価で使用した各パターンを説明する図である。
[図 9]明るさ感の実測に用いる実験装置の構成を示す概略図である。
[図 10]図 8の各パターンを用いたときの明るさ感の予測精度を示す図である。
[図 11]対象領域の大きさによる明るさ感 (実測値)の変化を説明する図である。
[図 12]対象領域の大きさによる明るさ感 (実測値)の変化を説明する図である。
発明を実施するための最良の形態
[0013] 以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
本実施形態の画像変換装置 10 (図 1)は、画像変換プログラム力 Sインストールされ たコンピュータであり、処理対象の入力画像 (例えば輝度画像)や処理結果の出力画 像 (例えば明るさ画像)を記憶するメモリ 10Aと、図 2に示すフローチャートの手順にし たがって画像変換の演算処理を実行する演算部 10Bとで構成される。コンピュータ に画像変換プログラムをインストールするには、画像変換プログラムが記録された記 録媒体 (CD— ROMなど）を用いれば良い。または、インターネットを介してダウン口 ード可能な搬送波 (画像変換プログラムを含む)を用いても良 ヽ。
[0014] 画像変換装置 10は、図 2のステップ S1において、輝度画像（図 3(a))をメモリ 10A に取り込む。輝度画像は、任意の照明シミュレーションによって予測された空間の輝 度分布に関わるディジタル画像であり、輝度の実数値の空間依存性を表して ヽる。 照明シミュレーションとは、例えば室内で照明器具の配置などに応じて作り出される 光環境のシミュレーションのことである。また、照明シミュレーションに限らず、 CCD力 メラを使って輝度画像を取り込むこともできる。
[0015] 次に、画像変換装置 10の演算部 10Bは、輝度画像の各画素値の対数を計算した 後、ステップ S2の処理に進む。ステップ S2では、直交ウェーブレット（例えば symlet6 )を用い、輝度画像 (対数画像)のウェーブレット分解を行うことによって、図 3(b)に示 す 1レベルの 4個のサブバンド画像 LL(- 1),HL(- 1),LH(- 1),HH(- 1)を生成する。 サブバンド画像 LL(-l)は、輝度画像における輝度変化の低周波成分を抽出したもの であり、輝度画像の近似画像と考えることができる。その他のサブバンド画像 HL(-l), LH(-1),HH(-1)は、それぞれ、輝度画像における輝度変化のうち、垂直方向の高周 波成分,水平方向の高周波成分,斜め方向の高周波成分を抽出したものである。サブ バンド画像 LL(- 1),HL(- 1),LH(- 1),HH(- 1)の画素数は、輝度画像の画素数の 1/4 である。
[0016] 次に (ステップ S3)、画像変換装置 10は、上記のウェーブレット分解を最低レベル まで行った力否かを判断し、最低レベルに達して 、な 、場合はステップ S2の処理に 戻って、レベルを 1つずつ下げながらウェーブレット分解を繰り返す。本実施形態で は、最低レベルを例えば— 11レベルとする。この場合、ステップ S2の処理（ウェーブ レット分解）の繰り返し回数は、 11回となる。
[0017] 2回目のウェーブレット分解は、 1レベルから 2レベルへのウェーブレット分解で あり、 1レベルの低周波成分のサブバンド画像 LL(-l)に対して行われる。その結果 、図 3(c)に示す— 2レベルの 4個のサブバンド画像 LL(- 2),HL(- 2),LH(- 2),HH(- 2) が生成される。サブバンド画像 LL(-2)は、サブバンド画像 LL(-l)における輝度変化 の低周波成分を抽出したものであり、サブバンド画像 LL(-l)と同様、輝度画像の近 似画像と考えることができる。その他のサブバンド画像 HL(-2),LH(-2),HH(-2)は、 それぞれ、サブバンド画像 LL(-1)における輝度変化のうち、垂直方向の高周波成分, 水平方向の高周波成分,斜め方向の高周波成分を抽出したものである。
[0018] 1回目のウェーブレット分解（図 3(a)→(b))と比べて、 2回目のウェーブレット分解（図 3(b)→(c))では、より周波数の低い (粗い)輝度変化を抽出することができる。 3回目 以降のウェーブレット分解でも同様に、 2レベルの低周波成分のサブバンド画像 L L(- 2)から 3レベルの 4個のサブバンド画像 LL(- 3),HL(- 3),LH(- 3),HH(- 3)が生成 され (図 3(d))、レベルを下げるごとに、より粗い輝度変化が抽出されていく。そして、 - 11レベルの 4個のサブバンド画像 LL(- 11),HL(-11),LH(- 11),HH(- 11)が生成さ れると、画像変換装置 10は、次のステップ S4に進む。
[0019] この時点で、 11回のウェーブレット分解が繰り返し行われたことになり、図 4に示す 3 4個のサブバンド画像 HL(- 1),LH(- 1),HH(- 1),HL(- 2),LH(- 2),HH(- 2),…… ,LL (- 11),HL(- 11),LH(- 11),HH(- 11)が生成されて、画像変換装置 10のメモリ 10Aに記 憶される。
次に (ステップ S4)、画像変換装置 10の演算部 10Bは、予め定めた輝度と明るさ感 との関係（例えば図 5に示す各レベルの係数 α(-1), α(- 2),…… , α(-11), β (-11))に 基づいて、次のような係数処理を行い、図 4に示すサブバンド画像 HL(-1),LH(-1), HH(-l),HL(-2),LH(-2),HH(-2),…… ,LL(- 11),HL(- 11),LH(- 11),HH(- 11)の画素 ごとに、輝度の値を明るさ感の値に変換する。
[0020] 具体的には、 11レベルの係数 j8 (-11)を用いた次式 (1)にしたがって、 11レべ ルの低周波成分のサブバンド画像 LL(-ll)の画素値 (輝度の値)を、明るさ感の値（ サブバンド画像 LL'(- 11)の画素値）に変換する。
LL'(- 11)の画素値 = j8(- 11)X(LL(- 11)の画素値) +4.653435 …ひ） サブバンド画像 LL'(-11)は、最終的に求めるべき明るさ画像の 11レベルの低周 波成分に相当する。
[0021] また、 Nレベル（N=l〜ll)の係数 α(- N)を用いた次式 (2)〜(4)にしたがって、
Νレベルの高周波成分のサブバンド画像 HL(-N),LH(-N),HH(-N)の画素値（輝 度の値）を、明るさ感の値（サブバンド画像 HL'(-N),LH'(-N),HH'(-N)の画素値）に 変換する。サブバンド画像 HL'(-N),LH'(-N),HH'(-N)は、最終的に求めるべき明る さ画像の Nレベルの高周波成分に相当する。
[0022] HL'(- N)の画素値 = a(- N)X(HL(- N)の画素値） ---(2)
LH'(- N)の画素値 = α (- N) X (LH(- N)の画素値） … ）
HH'(- N)の画素値 = α (- N) X (HH(- N)の画素値） ---(4)
上記のような式 (1)〜(4)による係数処理 (ステップ S4)は、元の輝度画像から抽出さ れた様々な周波数の輝度変化が明るさ感に及ぼす効果 (つまり係数 α (-1), α (-2),… ■-, α(-11), β (-11))を加味する処理である。
[0023] その結果、画像変換装置 10のメモリ 10Aには、図 6に示すサブバンド画像 HL'(-l) ,LH'(-1),HH'(-1), · ·… · ,LL'(- 11),HL'(- 11),LH'(- 11),HH'(- 11)が記憶される。な お、サブバンド画像 LL'(-ll)の画素値（明るさ感の値）は、均一輝度での明るさ感 (B u)に対応する。サブバンド画像 HL'(-N),LH'(-N),HH'(-N)の画素値（明るさ感の値 )は、輝度の対比効果による明るさ感 (Be)に対応する。図 5の係数 oc (-1), a (-2),··· • · · , α (- 11), j8 (-11)の決定にっ 、ては最後に説明する。
[0024] 次に (ステップ S5)、画像変換装置 10の演算部 10Bは、ステップ S2で用いたものと 同じ直交ウェーブレット（例えば symlet6)を用いて、図 6に示す 11レベルの 4個の サブバンド画像 LL'(- 11),HL'(- 11),LH'(- 11),HH'(- 11)のウェーブレット合成を行う。 このウェーブレット合成により、 1つ上のレベル（一 10レベル）の低周波成分のサブバ ンド画像 LL'(- 10)を生成することができる。
[0025] 次に (ステップ S6)、上記のウェーブレット合成を原画像 (ここでは図 3(a)の輝度画 像）のレベルまで行った力否かを判断し、原画像のレベルに達して ヽな 、場合はステ ップ S5の処理に戻って、レベルを 1つずつ上げながらウェーブレット合成を繰り返す 。本実施形態では、最低レベルが 11レベルなので、ステップ S5の処理（ウェーブ レット合成）の繰り返し回数は、 11回となる。
[0026] 2回目のウェーブレット合成は、 10レベルから 9レベルへのウェーブレット合成 であり、 1回目のウェーブレット合成によって生成されたサブバンド画像 LL'(-IO)と、 図 6に示すー10レべルの3個のサブバンド画像11]^(-10),1^1'(-10),11 (-10)とを用 いて行われる。その結果、 1つ上のレベル（一 9レベル）の低周波成分のサブバンド画 像 LL'(-9)を生成することができる。
[0027] 3回目以降のウェーブレット合成も同様に行われ、 10回目のウェーブレット合成によ つて生成された 1レベルのサブバンド画像 LL'(-l)と、図 6に示す 1レベルの 3個 のサブバンド画像 HL'(-1),LH'(-1),HH'(-1)とに基づいて、原画像のレベル（0レべ ル)の低周波成分のサブバンド画像 (つまり明るさ画像)が生成されると、画像変換装 置 10は、図 2の画像変換の演算処理を終了する。
[0028] このようにして輝度画像（図 3(a))力も変換された明るさ画像の画素値（明るさ感の 値）は、図 7に示す評価尺度の数値（1〜 13)として得られる。このため、明るさ画像の 画素値（1〜： L3)に対応する形容詞 (非常に暗い〜非常に明るい）を知ることで、人間 の感覚に適応した"明るさ感"を把握することができる。図 7の評価尺度は、光環境の 設計の分野で一般的に使われている明るさ感の形容詞 (非常に暗い〜非常に明る い）に対し、便宜的に、数値（1〜13)を割り振ったものである。
(精度の評価）
本実施形態の画像変換装置 10による変換精度を評価するため、輝度画像 (図 3(a) )から変換された明るさ画像の画素値 (予測値)と、後述の被験者実験による実測値と の比較を行う。
[0029] 評価用の輝度画像として用意されたパターンは、図 8(a)に示すように、輝度の異な る 2つの領域 (対象領域,周辺領域)を有し、対象領域の大きさが可変である (視角 0. 1。 ，0.5。 , 1° ,2° ,5。 , 10。 , 15。 ,20。 ,30。 ,60。 , 180° )。さらに、対象領域 の輝度 [cd/m2]、および対象領域と周辺領域との輝度比 C ( =対象輝度/周辺輝度） を、図 8(b)に示すような組み合わせで変化させる。そして、これらのパターンを用いて 評価を行う。
[0030] 各々のパターンにおける対象領域の明るさ感の予測値は、上述した図 2に示すフロ 一チャートの手順にしたがって画像変換装置 10が求める。
また、各パターンにおける対象領域の明るさ感の実測は、図 9(a),(b)に示す実験装 置を用いて行われる。実験装置は、図 9(a)に示すように、視界 180° を覆う乳白色の パネル 11と、パネル 11の中央部から外側に向けて取り付けられた黒紙の筒 12と、筒 12の先端部に取り付けられた昼白色の蛍光ランプ 13と、筒 12の他方 (パネル 11側） の端部に取り付けられたフィルム 15と、パネル 11の外側全体に設けられた多数の蛍 光灯 14とで構成されている。
[0031] この実験装置を用いた明るさ感の測定は、暗幕で遮光された部屋の中で、周辺領 域の輝度を蛍光灯 14の光量によって調整し、対象領域の輝度を蛍光ランプ 13の光 量によって調整し、対象領域の大きさを調整しながら行った。また、対象領域近傍の 周辺領域の輝度は、フィルム 15の透過率を変化させることで調整した。被験者は、眼 鏡などによる補正視力を含む正常視力 1.0以上を持つ 20代の男女 9名である。実際 の測定は、評価が安定するように、各々のパターンごとに 2〜3回（Z1名）行った。多 種類のパターンは、各々、被験者に対してランダムに提示した。
[0032] また、この実験装置を用いた明るさ感の測定とは、被験者が各々の感覚にしたがい 、提示された各パターンの対象領域の明るさ感として、図 7の評価尺度の数値（1〜1 3)から 1つを選択するものである。被験者ごとに選択された評価尺度の数値は、各パ ターンごとに平均化され、得られた平均値を"実測値"とする。
上記のようにして求められた各々のパターンの明るさ感の予測値と実測値との比較 を図 10に示す。図 10の横軸は実測値を表し、縦軸は予測値を表している。図 10か ら分かるように、各々のパターンの実測値と予測値との組み合わせを表す点 (♦)は、 ほぼ 45° ライン上に集まっている。誤差は、評価尺度での ± 1程度である。また、 R2 乗で 92%の十分な説明力を示している（R=0.959582)。
[0033] 以上の結果から、本実施形態の画像変換装置 10における画像変換の演算処理（ 図 2)は、充分に高精度なものと言うことができる。つまり、本実施形態の画像変換装 置 10によれば、輝度分布が複雑な場合でも、輝度画像の中の対象領域の明るさ感 を高い精度で定量的に予測することができる。
さらに、本実施形態の画像変換装置 10によれば、図 2のステップ S2のウェーブレツ ト分解とステップ S5のウェーブレット合成とを組み合わせて（つまりいわゆる離散ゥェ 一ブレット変換の手法を応用して）、輝度画像力も明るさ画像に変換するため、その 際の演算負荷を軽減することができる。したがって、従来と比較して非常に短い時間 で高速に輝度画像カゝら明るさ画像を得ることができる。
[0034] また、本実施形態の画像変換装置 10によれば、直交ウェーブレットを用いてゥエー ブレット分解とウェーブレット合成とを行う（図 2のステップ S2,S5)ため、画像変換の 演算処理における誤差を非常に小さくすることができる。したがって、上記のような輝 度画像から明るさ画像への変換を行った後に、同じ直交ウェーブレットを用いて明る さ画像カゝら輝度画像への逆変換を行うことにより、元の輝度画像に戻すことができる。 つまり、画像変換装置 10によれば、輝度画像と明るさ画像との双方向変換を高速に 行うことが可能となる。
[0035] ここで、明るさ画像から輝度画像への逆変換につ!、て説明する。この逆変換の処理 は、上記の変換処理（図 2〜図 6)の説明において、輝度画像を明るさ画像に置き換 え、明るさ画像を輝度画像に置き換え、かつ、図 2のステップ S4の係数処理を次の式 (5)〜(8)にしたがって行うようにしたものである。明るさ画像の Nレベルのサブバン ド画像を、 LL'(- N),HL'(- N),LH'(- N),HH'(- N)とする。また、輝度画像の Nレベル のサブバンド画像を、 LL(-N),HL(-N),LH(-N),HH(-N)とする。
[0036] 1^(-11)の画素値 = {(1^'(-11)の画素値)ー4.653435} ÷ |8 (-11) … ）
HL(- N)の画素値 = (HL'(- N)の画素値) ÷ ο; (- N) - --(6)
LH(- N)の画素値 = (LH'(- N)の画素値) ÷ ο; (- N) - --(7) HH(- N)の画素値 = (HH'(- N)の画素値) ÷ ο; (- N) · '·(8)
この式 (5)〜(8)による係数処理でも、様々な周波数の輝度変化が明るさ感に及ぼ す効果 (つまり係数 α (- 1), α (-2), · ·… · , α (-11), |8 (-11))をカ卩味して 、る。
[0037] なお、ウェーブレット分解によって生成されるサブバンド画像 LL'(-l),…は、明るさ 画像における明るさ変化の低周波成分や高周波成分を抽出したものである。サブバ ンド画像 LL(- 11)の画素値 (輝度の値）は、均一輝度に対応する。サブバンド画像 HL (-N),LH(-N),HH(-N)の画素値 (輝度の値）は、輝度の対比効果に対応する。
上記のような逆変換の処理は、事前に輝度画像力 変換した明るさ画像に適用し てもよいし、何らかの方法で新たに生成した明るさ画像に適用してもよい。前者の場 合には、輝度画像力も明るさ画像に変化する際と同じ直交ウェーブレットを用いること が好ましい。また、明るさ画像から輝度画像への逆変換の際、ウェーブレット合成が 終わった時点での輝度画像は、各画素が対数値を示している。このため、各画素値 を実数値に戻す計算を行って、最終的な輝度画像とすることが好まし ヽ。
[0038] 本実施形態の画像変換装置 10では、輝度画像のウェーブレット分解を行ったとき に、式 (1)〜(4)を用いてサブバンド画像の画素値 (輝度の値)を明るさ感の値に変換 して、変換後のサブバンド画像のウェーブレット合成を行うことにより、明るさ画像を生 成することができる。また、明るさ画像のウェーブレット分解を行ったときには、式 (5)〜 (8)を用いてサブバンド画像の画素値（明るさ感の値)を輝度の値に変換し、変換後 のサブバンド画像のウェーブレット合成を行うことにより、輝度画像を生成することが できる。
[0039] さらに、本実施形態の画像変換装置 10では、上記のような輝度画像と明るさ画像と の双方向変換を高速に行うことができるため、次のような照明設計や照明制御などを 効率よく実現できる。
従来の照明設計は、照度を使った照明設計であり、紙面に書かれた文字などの見 やすさを保証できるが、室内の雰囲気を作るための照明や吹き抜け空間の壁照明、 ライトアップの照明など (光によって作り出される明るさ分布)の設計にはほとんど対応 できない。しかし、本実施形態によれば、明るさ画像の画素値（明るさ感)を直接操作 しながら、それを実現する照明光の物理量 (輝度）を得ることができる。このため、照 明器具の出力 ·配光'位置などをデザイナーが思 、描 、た通りに設計することが可能 となる。この場合には、画像変換 (双方向変換)の演算処理を CG作成ソフトに組み込 むことが考えられる。
[0040] また、近年、省エネルギーの観点から、室内への自然光の導入が各方面で検討さ れている。その際、自然光の導入に応じて人工照明の光量を調整する必要がある。 従来は、照度計により自然光の導入の程度を測定していたので、人工照明の光量を 適切に調整することが難し力つた。しかし、本実施形態によれば、 CCDカメラを使つ てリアルタイムで輝度画像を取り込み、これを明るさ画像 (人の見え方を直接表現す る画像）に変換することができるため、明るさ画像の画素値（明るさ感の値）に応じて 人工照明を調整することにより、自然光と人工照明との組み合わせによる最適な光環 境を実現できる。この場合には、画像変換 (双方向変換)の演算処理を自然光利用 のための制御システムに組み込むことが考えられる。
[0041] さらに、上記した人工照明の調整に限らず、窓のブラインドの傾き調整や、様々な 機器のモニタ装置の出力調整、 PCプロジェクタの出力調整などにも、同様の制御シ ステムを用いることができる。
また、本実施形態の画像変換装置 10によれば、輝度画像や明るさ画像のウェーブ レット分解やウェーブレット合成を行う際（図 2のステップ S2,S5)、直交ウェーブレット として略対称な形状の関数 (例えば symlet6)を用いたので、人間の目の明るさ感の特 性 (明るさ感の対比効果は視野の中心に対して対称で方向性を持たないという特性） に適した変換を行うことができる。
(補足）
最後に、図 5の係数 a (-1), a (-2),…… , a (-11), β (-11)の決定について説明する。
[0042] そのために輝度画像として用意したパターンは、上記の図 8(a),(b)と同じである。
各パターンの明るさ感の実測値を例えば輝度比 100と輝度比 0.3について図示す ると、図 11,図 12のようになる。図 11,図 12の横軸は対象領域の大きさ（deg' )を表す 対数軸であり、縦軸は明るさ感の実測値を表している。図 11 ,図 12の" X
，"參 ","♦"«、対象領域の輝度が 3000,300,30,3,0.3[cd/m2]の実測値に対応す る。 [0043] 図 11から分力るように、輝度比 > 1 (対象領域の方が高輝度)の場合、対象領域が 大きくなると、明るさ感は低下する傾向を示す。また、図 12から分力るように、輝度比 < 1 (対象領域の方が低輝度)の場合には、傾向が逆であり、対象領域が大きくなると 、明るさ感は増加する。
また、対象領域の大きさが"∞ "とは、各パターンの対象領域の視角 180° に対応 する。つまり、対象輝度が視界 180° 全体に均一に分布している状態のことである。 このため、対象領域の大きさが"∞ "のときの実測値は、均一輝度での明るさ感 (Bu) に対応する。
[0044] さらに、輝度の対比効果による明るさ感 (Be)は、対象領域の大きさが"∞ "のときの 実測値 (図 11 ,図 12の Bu参照）と有限のときの実測値との差に相当すると考えること 力 Sできる。図 11のように輝度比 > 1 (対象領域の方が高輝度)の場合、輝度の対比効 果による明るさ感 Beは"プラス"の値を持ち、図 12のように輝度比く 1 (対象領域の方 が低輝度)の場合、輝度の対比効果による明るさ感 Beは"マイナス"の値を持つこと になる。
[0045] そこで、各パターンの明るさ感の実測値（図 11,図 12)を用い、直交ウェーブレットと して Symlet6を用いる場合を想定し、また、輝度画像の解像度（1画素あたりの視角） が約 0.1° の場合を想定して、その実測値を重回帰分析することにより、図 5の係数 α (-1), α (-2),…… , α (-11), j8 (-11)の値を決定することができる。また、同時に、式 (1 ),(5)の定数項の値 (4.653435)も決定することができる。
(変形例）
なお、上記した実施形態では、直交ウェーブレットとして例えば symlet6を用いたが 、本発明はこれに限定されない。その他にも、略対称な形状の関数 (例えば symlet4, 8など）を用いて同様の計算を行うこともできる。ただし、 symlet6以外の関数を用いる 場合には、輝度と明るさ感との関係を表す係数として図 5や式 (1)ズ5)とは異なる値を 改めて求めることが必要となる。求め方は、上記と同じである。
[0046] さらに、上記した実施形態では、輝度画像力 明るさ画像への変換時と、明るさ画 像から輝度画像への逆変換時とで、同じ直交ウェーブレットを用いたが、異なる直交 ウェーブレットを用いてもよい。この場合には、それぞれの直交ウェーブレットごとに適 切な係数 (輝度と明るさ感との関係）が存在するため、上記の方法で適切な係数を求 めて画像変換の演算処理に用いることが必要となる。
[0047] また、上記した実施形態では、直交ウェーブレットを用いた力 非直交ウェーブレツ トを用いる場合にも、本発明を適用できる。この場合には、各々の関数が独立ではな いため、ゥヱーブレット合成の際に近似計算が必要となる。
ただし、分解に使うウェーブレットと合成に使うウェーブレットとを適切に組み合わせ ることによって完全に復元が可能なウェーブレット（すなわち双直交ウェーブレット）を 用いる場合には、分解 Z合成の各ウェーブレットが非直交であっても近似計算は不 要となる。したがって、双直交ウェーブレットを用いる場合でも、上記の直交ウェーブ レットを用いる場合と同様に、画像変換の演算処理における誤差を非常に小さくする ことができ、輝度画像と明るさ画像との双方向変換を高速に行うことが可能となる。こ のように、本発明は、分解 Z合成のウェーブレットが、それぞれ直交系を構成する場 合に限らず、両者を組み合わせたときに直交系を構成する場合 (双直交）にも、有効 であり、同様の効果を奏する。
[0048] さらに、上記した実施形態では、ウェーブレット分解を一 11レベルまで行った力 本 発明はこれに限定されない。最低レベルは画像変換の要求精度に応じて設定すれ ばよい。また、原画像 (例えば輝度画像)のサイズが小さぐ 11レベルに達する前 の段階でサブバンド画像が 1画素となった場合には、その時点でウェーブレット分解 を終了すればよい。何れにしても、ウェーブレット分解を終了したときの最低レベルが
—11レベルとは異なる場合、式 (1)ズ5)の計算に代えて、次の式 (9)ズ10)の計算を、 最低レベルの低周波成分のサブバンド画像 (LL)の画素ごとに行えばよい。式 (9)ズ 1 0)では、最低レベルを Mレベルとした。
[0049] LL'(- M)の画素値 = j8 (- M) X (LL(- M)の画素値) +4.653435 … ）
LL(- M)の画素値 = {(1^'(-\1)の画素値)ー4.653435} ÷ |8 (-\1)〜(10) また、サブバンド画像が 1画素となってもウェーブレット分解を継続し、 11レベルと なった時点でウェーブレット分解を終了しても構わない。この場合の係数処理は、上 記の式 (1)〜(8)を用いて行われる。
[0050] さらに、輝度と明るさ感との関係を表す係数 α (-1), « (-2),……，ひ(- 11), β (-11)の 値と式 (1)ズ5)の定数項の値は、直交ウェーブレットの種類ごとに求める他、原画像（ 例えば輝度画像)の解像度を変更した場合には、その解像度ごとに求めることが好ま しい。
また、上記した実施形態では、画像変換プログラム力インストールされたコンビユー タを画像変換装置 10とする例で説明したが、本発明はこれに限定されない。画像変 換装置 10を専用のハードウェア (LSI)によりチップィ匕してもよい。チップィ匕することに より、照明制御などのリアルタイム制御が可能となる。
[0051] さらに、上記した実施形態では、輝度画像から明るさ画像への変換時に、輝度画像 の各画素値 (実数値)の対数値を計算した後でウェーブレット分解を行 ヽ、明るさ画 像から輝度画像への逆変換時に、ウェーブレット合成直後の輝度画像の各画素値（ 対数値)の実数値を計算して最終的な輝度画像を生成したが、本発明はこれに限定 されない。上記のような対数の計算は視覚系の非線形性を考慮した計算であり、対 数の他に例えば 1Z3乗などの Power Functionを用いても、同様の効果を得ることが できる。 Power Functionは、均等知覚空間の表現に合わせて設定すればよい。
[0052] また、上記した実施形態では、明るさ知覚について、絶対尺度による心理評価実験 の結果を用いたが、閾値 (違 、を認識できるか否かの境界の値)などを用いて尺度化 してちよい。
さらに、上記した実施形態では、画像の解像度を約 0.1° に設定したが、本発明は これに限定されない。 0.1° 以外の解像度 (例えばより高解像度）に設定しても構わ ない。ただし、解像度の設定を変える場合には、知覚尺度との対応関係 (係数)を解 像度ごとに求めることが必要になる。
[0053] また、上記した実施形態では、ウェーブレット分解の回数を N回 (Nは自然数）とし、 N回のウェーブレット分解によって (3N+ 1)個のサブバンド画像を生成し、その後、こ れら全てのサブバンド画像の係数処理を行って、処理後のサブバンド画像の全て (3 N+ 1個）をウェーブレット合成した (N回）が、本発明はこれに限定されない。係数処 理後のサブバンド画像のうち (3N+ 1)個より少ない任意の複数個をウェーブレット合 成してもよい。ただし、係数処理後のサブバンド画像の全てをウェーブレット合成に用 いる方が正確な変換を行うことができ、輝度画像と明るさ画像との双方向変換が可能 となる。
[0054] さらに、上記した実施形態では、 1回のウェーブレット分解によって 4個のサブバンド 画像を生成した力 本発明はこれに限定されない。 1回のウェーブレット分解によって 生成されるサブバンド画像の数が 2個以上であれば、本発明を適用できる。同様に、 1回のウェーブレット合成によって 4個のサブバンド画像から 1つ上のレベルのサブバ ンド画像を生成した力 2個以上のサブバンド画像から上のレベルのサブバンド画像 を生成してもよい。
[0055] また、上記した実施形態では、輝度画像と明るさ画像との双方向変換時にウェーブ レット分解の回数を同じ回数 (例えば 11回）にしたが、本発明はこれに限定されない
。輝度画像から明るさ画像への変換時に行うウェーブレット分解の回数と、明るさ画 像から輝度画像への逆変換時に行うウェーブレット分解の回数とを、異なる回数に設 定しても構わない。

Claims

請求の範囲
[1] 輝度画像のウェーブレット分解を行 ヽ、 J個 CFは 2以上の整数)のサブバンド画像を 生成する分解手段と、
予め定めた輝度と明るさ感との関係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに 輝度の値を明るさ感の値に変換する変換手段と、
前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ感の値に変換された K個 (Kは 2 以上の整数; K≤J)のサブバンド画像のウェーブレット合成を行い、明るさ画像を生 成する合成手段とを備えた
ことを特徴とする画像変換装置。
[2] 輝度画像のウェーブレット分解を N回 (Nは自然数)行い、（3N+ 1)個のサブバンド 画像を生成する分解手段と、
予め定めた輝度と明るさ感との関係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに 輝度の値を明るさ感の値に変換する変換手段と、
前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ感の値に変換された (3N+ 1)個 のサブバンド画像のウェーブレット合成を N回行 ヽ、明るさ画像を生成する合成手段 とを備えた
ことを特徴とする画像変換装置。
[3] 請求項 2に記載の画像変換装置において、
前記分解手段は、直交系のウェーブレットを用いて前記ウェーブレット分解を行い、 前記合成手段は、前記直交系のウェーブレットを用いて前記ウェーブレット合成を 行う
ことを特徴とする画像変換装置。
[4] 請求項 3に記載の画像変換装置において、
前記直交系のウェーブレットは、略対称な形状の関数である
ことを特徴とする画像変換装置。
[5] 請求項 3または請求項 4に記載の画像変換装置において、
前記合成手段が生成した前記明るさ画像のウェーブレット分解を行い、 J'個 CF 'は 2 以上の整数)のサブバンド画像を生成する第 2の分解手段と、 前記関係に基づいて、前記第 2の分解手段が生成した前記サブバンド画像の画素 ごとに前記明るさ感の値を前記輝度の値に変換する第 2の変換手段と、
前記第 2の変換手段によって前記明るさ感の値が前記輝度の値に変換された K'個 (Κ'は 2以上の整数; K'≤J')のサブバンド画像のウェーブレット合成を行い、輝度画 像を生成する第 2の合成手段とを備えた
ことを特徴とする画像変換装置。
[6] 請求項 3または請求項 4に記載の画像変換装置にぉ 、て、
前記合成手段が生成した前記明るさ画像のウェーブレット分解を N'回 (Ν'は自然 数)行 、、 (3N' + 1)個のサブバンド画像を生成する第 2の分解手段と、
前記関係に基づいて、前記第 2の分解手段が生成した前記サブバンド画像の画素 ごとに前記明るさ感の値を前記輝度の値に変換する第 2の変換手段と、
前記第 2の変換手段によって前記明るさ感の値が前記輝度の値に変換された (3N' + 1)個のサブバンド画像のウェーブレット合成を N'回行い、輝度画像を生成する第 2 の合成手段とを備えた
ことを特徴とする画像変換装置。
[7] 輝度画像のウェーブレット分解を行 ヽ、 J個 CFは 2以上の整数)のサブバンド画像を 生成する分解手順と、
予め定めた輝度と明るさ感との関係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに 輝度の値を明るさ感の値に変換する変換手順と、
前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ感の値に変換された K個 (Kは 2 以上の整数; K≤J)のサブバンド画像のウェーブレット合成を行い、明るさ画像を生 成する合成手順と
をコンピュータに実行させるための画像変換プログラム。
[8] 輝度画像のウェーブレット分解を N回 (Nは自然数)行い、（3N+ 1)個のサブバンド 画像を生成する分解手順と、
予め定めた輝度と明るさ感との関係に基づいて、前記サブバンド画像の画素ごとに 輝度の値を明るさ感の値に変換する変換手順と、
前記変換手段によって前記輝度の値が前記明るさ感の値に変換された (3N+ 1)個 のサブバンド画像のウェーブレット合成を N回行 、、明るさ画像を生成する合成手順 と
をコンピュータに実行させるための画像変換プログラム。
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