WO2012086658A1

WO2012086658A1 - 画像処理方法、画像処理システムおよび画像処理プログラム

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Publication number: WO2012086658A1
Application number: PCT/JP2011/079557
Authority: WO
Inventors: 瑛士金子
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2010-12-24
Filing date: 2011-12-20
Publication date: 2012-06-28
Also published as: JP5950117B2; US9530188B2; JPWO2012086658A1; US20130266221A1

Abstract

本発明は、照明スペクトルの推定方法であって、天候情報に基づいて、照明スペクトルを算出する照明スペクトル推定方法である。

Description

画像処理方法、画像処理システムおよび画像処理プログラム

　本発明は、画像処理方法、画像処理システムおよび画像処理プログラムに関するものである。

　撮影装置を用いて撮影された画像の色は、撮影時の環境照明光が被写体の表面で反射され、撮影装置に入射した光をもとに生成される。そのため、表面反射率が同一の被写体を撮影しても、環境照明光が異なると撮影画像の色も変化する。多数の波長の光が記録されたハイパースペクトル画像を用いて画像内の物体を認識する技術において、被写体が同一物体であるにも関わらず、環境照明光の変化によって撮影されたスペクトルが異なることは望ましくない。この問題を解決するためには、環境照明光の分光スペクトルを推定し、その影響を補正する必要がある。

　環境照明光の分光スペクトルの変動の影響を補正する方法として、撮影されたＲＧＢの３チャンネルで表記されるカラー画像に対し、環境照明光の色温度を推定し、推定された色温度から画像を補正する方法が既に提案されている（特許文献１、特許文献２）。

　例えば、特許文献１では、画像中に含まれるグレーおよび／または肌色の色情報を用いて環境照明光の色温度を推定し、目的とする色温度に変換するための各チャンネルの補正比率を算出し、画像を補正する。

　また、特許文献２では、黒体輻射の分光エネルギー分布及び被写体の固有ベクトルから算出される評価値が最小となる色温度を撮影光源の色温度と推定する。これらの手法をハイパースペクトル画像に適用するためには、推定された色温度から生成される環境照明光の分光スペクトルと、目的とする環境の分光スペクトルを用いて、各波長における補正比率を算出すればよい。すなわち、波長λにおける、撮影された入力画像のある画素の分光スペクトル強度をL(λ)、推定された撮影時の照明スペクトル強度をI(λ)、目的の照明スペクトル強度をI’(λ)とすると、出力画像における当該画素の分光スペクトル強度L’(λ)は、式（１）のように計算される。

　しかし、これらの方法は、カラー画像では有効に動作するが、ハイパースペクトル画像の補正では、色温度から生成される分光スペクトルと実際の環境照明光の分光スペクトルとの誤差が大きいため、補正が不十分となってしまう問題がある。

　撮影環境を屋外に限定した場合、その主となる環境照明光の分光スペクトルは、地表で観測される太陽光による日射スペクトルとなる。晴天時における高精度な日射スペクトルの推定方法が非特許文献１で提案されている。

　非特許文献１の分光スペクトル推定方法は、日時や場所情報から算出される太陽天頂角や、大気混濁度、可降水量などの撮影時の日射条件と、被写体表面の傾斜情報をもとに、太陽光線の大気における減衰、散乱および被写体表面への照射を推定することで、被写体表面における、いわゆる直射日光に相当する日射量である直達成分Idと環境光を表す散乱成分Isとをそれぞれ算出し、その加算和を日射スペクトルIとして計算する。そのため、この方法は屋外晴天時における環境照明光を高精度に推定することができる。

　上記の関連する技術による画像処理方法の構成図を図１２に示す。図１２の構成図は、特許文献１、特許文献２および非特許文献１をもとに生成したブロック図である。晴天時照明スペクトル計算手段１２は撮影日射条件を入力とし、非特許文献1の計算方法を用いて、晴天時における撮影照明スペクトルを計算する。

　照明スペクトル補正手段１１は、屋外で撮影された入力画像と、晴天時照明スペクトル計算手段１２によって推定された撮影照明スペクトルと、目的照明スペクトル保存メモリ１３に格納された目的照明スペクトルを入力とし、式(1)の方法を用いて、入力画像を、目的の照明スペクトル下で撮影された画像に変換する。

特開２００３‐２２４８６７号公報特開平０８‐１２２１５７号公報

Bird, R.E., and C. Riordan, Simple Solar Spectral Model for Direct and Diffuse Irradiance on Horizontal and Tilted Planes at the Earth's Surface for Cloudless Atmospheres, Technical Report No. SERI/TR-215-2436, Golden, CO: Solar Energy Research Institute, 1984

　上記関連技術は、撮影における日時や場所などの日射条件によって変化する照明スペクトルを計算し、晴天時に屋外撮影された画像を、目的の照明下で撮影された画像に変換することが可能だが、撮影時の天候により変化する照明スペクトルを計算することができないという問題があった。

　そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、晴天のみならず曇天や日陰などの環境下で撮影された画像においても、撮影された色情報を安定な情報として利用できるように補正する画像処理方法、画像処理システムおよび画像処理プログラムを提供することにある。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、設定された照明スペクトル下で撮影された画像に変換する画像処理方法であって、撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算ステップと、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算ステップと、入力画像を、あらかじめ設定された照明下の画像に変換する照明スペクトル補正ステップと有する画像処理方法である。

　本発明は、既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換する画像処理方法であって、指定された日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算ステップと、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算ステップと、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正ステップとを有する画像処理方法である。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換する画像処理方法であって、撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算ステップと、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算ステップと、指定された日時や位置などの日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算ステップと、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算ステップと、前記撮影環境の照明スペクトルを利用して、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正ステップとを有する画像処理方法である。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像から、撮影対象の分光反射率を推定する画像処理方法であって、撮影時の日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算ステップと、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算ステップと、入力画像から、前記撮影環境の照明スペクトルの影響を除去し、撮影対象の分光反射率を推定する分光反射率計算ステップとを有する画像処理方法である。

　本発明は、撮影対象の分光反射率データから、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下における屋外撮影画像を生成する画像処理方法であって、指定された日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算ステップと、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算ステップと、撮影対象の分光反射率データから、前記目的環境の照明下の画像を生成する目的スペクトル画像計算ステップとを有する画像処理方法である。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、設定された照明スペクトル下で撮影された画像に変換する画像処理システムであって、撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、入力画像を、あらかじめ設定された照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段と有する画像処理システムである。

　本発明は、既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換する画像処理システムであって、指定された日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段とを有する画像処理システムである。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換する画像処理システムであって、撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、指定された日時や位置などの日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、前記撮影環境の照明スペクトルを利用して、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段とを有する画像処理システムである。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像から、撮影対象の分光反射率を推定する画像処理システムであって、撮影時の日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、入力画像から、前記撮影環境の照明スペクトルの影響を除去し、撮影対象の分光反射率を推定する分光反射率計算手段とを有する画像処理システムである。

　本発明は、撮影対象の分光反射率データから、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下における屋外撮影画像を生成する画像処理システムであって、指定された日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、撮影対象の分光反射率データから、前記目的環境の照明下の画像を生成する目的スペクトル画像計算手段とを有する画像処理システムである。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、設定された照明スペクトル下で撮影された画像に変換する画像処理のプログラムであって、撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算処理と、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算処理と、入力画像を、あらかじめ設定された照明下の画像に変換する照明スペクトル補正処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。

　本発明は、既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換する画像処理のプログラムであって、指定された日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算処理と、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算処理と、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換する画像処理のプログラムであって、撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算処理と、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算処理と、指定された日時や位置などの日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算処理と、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算処理と、前記撮影環境の照明スペクトルを利用して、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。

　本発明は、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像から、撮影対象の分光反射率を推定する画像処理のプログラムであって、撮影時の日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算処理と、撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算処理と、入力画像から、前記撮影環境の照明スペクトルの影響を除去し、撮影対象の分光反射率を推定する分光反射率計算処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。

　本発明は、撮影対象の分光反射率データから、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下における屋外撮影画像を生成する画像処理のプログラムであって、指定された日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算処理と、指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算処理と、撮影対象の分光反射率データから、前記目的環境の照明下の画像を生成する目的スペクトル画像計算処理とを情報処理装置に実行させるプログラムである。

　本発明によれば、照明スペクトルを高精度に推定することができる。

図１は本発明による第１の実施の形態の構成図である。図２は図１における天候対応照明スペクトル計算手段２４の詳細な構成図である。図３は本発明による第１の実施の形態のフローチャートである。図４は本発明による第２の実施の形態の構成図である。図５は本発明による第２の実施の形態のフローチャートである。図６は本発明による第３の実施の形態の構成図である。図７は本発明による第３の実施の形態のフローチャートである。図８は本発明による第４の実施の形態の構成図である。図９は本発明による第４の実施の形態のフローチャートである。図１０は本発明による第５の実施の形態の構成図である。図１１は本発明による第５の実施の形態のフローチャートである。図１２は関連する技術の環境照明光補正方法の構成図である。図１３は屋外曇天時における照明光の被写体までの伝達を示したモデル図である。

　本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

　［第１の実施の形態］
　図１は、本発明による第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。

　図１に示す第１の実施の形態は、照明スペクトル補正手段１１と、晴天時照明スペクトル計算手段２２と、目的照明スペクトル保存メモリ１３と、天候対応照明スペクトル計算手段２４とを備え、屋外で撮影された入力画像と撮影日射条件と撮影天候情報とを用いて、入力画像における照明を目的の照明スペクトルに補正した画像を出力画像として生成する。

　本発明による第１の実施の形態を用いることで、任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像を、目的の照明スペクトル下で撮影された画像に変換することができる。

　本発明による第１の実施の形態は、上述した関連技術の構成と比較して、晴天時照明スペクトル計算手段２２及び天候対応照明スペクトル計算手段２４の動作が異なる。以下、晴天時照明スペクトル計算手段２２及び天候対応照明スペクトル計算手段２４の動作の詳細を説明する。

　晴天時照明スペクトル計算手段２２は、図１２における晴天時照明スペクトル計算手段１２と同様に、撮影日射条件を入力とし非特許文献１の計算方法を用いて、晴天時における照明スペクトルを計算する。ただし、晴天時照明スペクトル計算手段２２は、計算途中で算出される直達成分Id、散乱成分Isをそれぞれ出力する点で、晴天時照明スペクトル計算手段１２と異なる。

　天候対応照明スペクトル計算手段２４は、直達成分と散乱成分と撮影天候情報とを入力として、撮影照明スペクトルを出力する。関連する技術においては、雲による光の散乱・透過を考慮していなかったため、晴天時以外の環境における撮影照明スペクトルを高精度に生成することができなかった。そこで、天候対応照明スペクトル計算手段２４は、入力された撮影天候情報から、雲や他のオブジェクトによる光の散乱・透過を予測することで、晴天時以外の環境でも高精度な撮影照明スペクトルを生成する。

　第１の実施の形態における撮影照明スペクトルの生成方法の原理を以下に示す。

　図１３は、太陽光の屋外曇天時における被写体までの伝達を表すモデル図である。

　本モデルでは、まず、太陽光において被写体へ向かう光のうち、雲に入射する前の直達成分、散乱成分をそれぞれ、非特許文献１の計算方法において計算途中で算出される直達成分Id、散乱成分Isとみなす。

　次に、直達、散乱成分の光が雲を透過するときの光の透過・散乱を計算することによって、雲が存在する環境における被写体に入射する撮影照明スペクトルIを計算する。雲による光の透過・散乱を波長に依存しないものとすると、散乱成分の光のうち雲に入射する光の割合をp、直達、散乱成分の光が雲を透過する割合をそれぞれm 、m’、雲で散乱された後再び被写体に入射する光の割合をそれぞれn、n’を用いて、雲が存在する環境における被写体に入射する波長λの撮影照明スペクトル強度I（λ）は、式（２）のように算出される。ただし、Id（λ）およびIs（λ）は、それぞれ波長λにおける直達成分および散乱成分のスペクトル強度を表す。

　式（２）の右辺におけるId（λ）の係数項とIs（λ）の係数項は定数であるため、撮影照明スペクトルIのスペクトル形状はId（λ）の係数項とIs（λ）の係数項の比のみに依存する。そこで合成重みαを用いて、直達成分Idの合成比率をα、散乱成分Isの合成比率を1－αとして合成することで、この合成和は撮影照明スペクトルIのとりうる全てのスペクトル形状を表現することが可能である。すなわち、撮影照明スペクトルI(λ)を波長λにおける比例式として式（３）のように表すことができる。

　式（３）を用いることで撮影照明スペクトルIのスペクトル形状を計算できる。例えば、オブジェクトによって直達成分が遮られている「日陰」の環境で撮影した画像においては、直達成分は遮られ、被写体には散乱成分しか照射されないため、合成重みαを0とすることで、撮影照明スペクトルIのスペクトル形状を計算することができる。また、雲やオブジェクトによる太陽光の遮りが全くない「晴天」の環境で撮影した画像においては、非特許文献１における仮定と同じであるため、合成重みαを0.5とすることで、撮影照明スペクトルIのスペクトル形状を計算することができる。また、太陽が雲に遮られている「曇天」の環境では、直達成分の一部が、雲内での光の散乱により散乱成分と混合され、散乱光として被写体に照射される。つまり、被写体にたどり着く直達成分が存在するため、直達成分が完全に遮られる日陰時と異なる。したがって、「曇天」の環境で撮影した画像においては、合成重みαを0.2や0.3など、0ではない0.5までの実数値を設定することで、撮影照明スペクトルIのスペクトル形状を計算することができる。

　次に、天候対応照明スペクトル計算手段２４の構成を示すブロック図を図２に示す。

　天候対応照明スペクトル計算手段２４は、合成重み計算手段２４１と、直達・散乱成分合成手段２４２とを備え、直達成分と散乱成分と撮影天候情報とを入力とし、撮影照明スペクトルを出力する。

　合成重み計算手段２４１は、撮影天候情報を入力とし、撮影照明スペクトルを生成するための、直達成分と散乱成分の合成重みαを算出し、出力する。

　撮影天候情報の入力方法として、例えば、「晴天」、「曇り」、「日陰」等のあらかじめ設定された選択肢から、ユーザーが撮影時の天候状況に応じて選択する方法がある。

　合成重みαの算出方法として、設定した選択肢に対応する合成重みαの値をあらかじめ内部メモリ内に設定しておき、入力された選択肢に対応する合成重みの値をメモリから読み出す方法がある。例えば、「日陰」が選択された場合は0を、「晴天」が選択された場合は0.5を、また、「曇り」が選択された場合は、その曇りの度合に応じて、0.2や0.3などの0.0～0.5の間で最適な実数値を合成重みαに設定する方法がある。

　直達・散乱成分合成手段２４１は、合成重みαと直達成分Idと散乱成分Isとを入力とし、式（３）のように、入力された合成重みαに基づいて直達成分と散乱成分とを合成し、撮影照明スペクトルIを生成する。

　次に図１、図２および図３のフローチャートを参照して、本実施の形態の全体の動作を説明する。

　まず、晴天時照明スペクトル計算手段２２は、撮影日射条件を入力とし、非特許文献１の計算方法を用いて、直達成分、散乱成分を算出し、出力する（Ｓ００１）。

　天候対応照明スペクトル計算手段２４は、撮影天候情報と直達成分Idと散乱成分Isとを入力とし、撮影天候情報から算出された合成重みαに基づいて直達成分と散乱成分とを合成し、撮影照明スペクトルを生成する（Ｓ００２）。

　照明スペクトル補正手段１１は、任意の屋外照明下で撮影された入力画像を、天候対応照明スペクトル計算手段２４によって推定された撮影照明スペクトルと、目的照明スペクトル保存メモリ１３に保持された目的照明スペクトルとをもとに、式（１）の方法を用いて、目的の照明下で撮影された画像に変換する（Ｓ００３）。

　第１の実施の形態は、ハイパースペクトル画像において環境照明光の変動が撮影スペクトルに与える影響を補正するものであるが、撮影スペクトル画像における波長のサンプリング数をＲＧＢの３チャンネルに対応させることでRGB画像に適用することもできる。ＲＧＢ画像に適用する方法として、特許文献１や特許文献２において、推定された色温度をもとに生成される撮影照明スペクトルを、本実施の形態によって生成される撮影照明スペクトルに置き換えて補正する方法がある。

　［第２の実施の形態］
　図４は、本発明による第２の実施の形態の構成を示すブロック図である。

　図４に示す本発明による第２の実施の形態は、照明スペクトル補正手段１１と、撮影照明スペクトル保存メモリ３２と、晴天時照明スペクトル計算手段３５と、天候対応照明スペクトル計算手段３６とを備える。

　本発明による第２の実施の形態は、既知の照明下で撮影された入力画像を、目的日射条件と目的天候情報で指定される任意の屋外環境下で撮影された画像に変換する。本発明による第二の実施の形態を用いることで、例えば、室内で蛍光灯などの既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換することができる。

　本発明による第２の実施の形態は、第１の実施の形態と比較して、撮影照明スペクトルがあらかじめ撮影照明スペクトル保存メモリ３２に保持されている点、また、目的照明スペクトルが晴天時照明スペクトル計算手段３５と天候対応照明スペクトル計算手段３６を通して生成される点で異なる。

　以下、晴天時照明スペクトル計算手段３５及び天候対応照明スペクトル計算手段３６の動作の詳細を説明する。

　晴天時照明スペクトル計算手段３５は、晴天時照明スペクトル計算手段２２と同様の動作を行い、直達成分と散乱成分を出力するが、撮影日射情報の代わりに、日時や場所、太陽天頂角、大気混濁度、可降水量など、目的とする日射条件を目的日射情報として入力する。

　天候対応照明スペクトル計算手段３６は、図１における天候対応照明スペクトル計算手段２４と同様の動作を行い、目的照明スペクトルを出力するが、撮影天候情報の代わりに、目的とする天候条件を目的天候情報として入力する。例えば、「晴天」、「曇り」、「日陰」等のあらかじめ設定された選択肢から、ユーザーが目的とする天候条件に応じて選択する方法がある。

　次に図４および図５のフローチャートを参照して、本実施の形態の全体の動作を説明する。

　晴天時照明スペクトル計算手段３５は、目的日射情報をもとに、直達成分と散乱成分とを生成する（Ｓ１０１）。

　天候対応照明スペクトル計算手段３６は、目的天候情報をもとに、目的照明スペクトルを生成する（Ｓ１０２）。

　照明スペクトル補正手段１１は、既知の照明下で撮影された入力画像を、撮影照明スペクトル保存メモリに保持された撮影照明スペクトルと、天候対応照明スペクトル計算手段によって計算された目的照明スペクトルとをもとに、式（１）の方法を用いて、任意の屋外照明下で撮影された画像に変換し、出力する（Ｓ１０３）。

　［第３の実施の形態］
　図６は、本発明による第３の実施の形態の構成を示すブロック図である。

　図６に示す本発明による第３の実施の形態は、照明スペクトル補正手段１１と、晴天時照明スペクトル計算手段２２と、天候対応照明スペクトル計算手段２４と、晴天時照明スペクトル計算手段３５と、天候対応照明スペクトル計算手段３６とを備える。

　本発明による第３の実施の形態は、撮影日射条件と撮影天候情報とで指定される任意の屋外環境下で撮影された入力画像を、目的日射条件と目的天候情報とで指定される新たな任意の屋外環境下で撮影された画像に変換する。

　本発明による第３の実施の形態を用いることで、例えば、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換することが可能である。これは、色による物体認識において、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の日時、場所、天候下で屋外撮影されたデータベースの画像と比較するときに有用である。

　本発明による第３の実施の形態は、第１の実施の形態と比較して、目的照明スペクトル保存メモリに保持されていた目的照明スペクトルが、第２の実施の形態における晴天時照明スペクトル計算手段３５と天候対応照明スペクトル計算手段３６とを通して生成される点で異なる。

　次に、図６および図７のフローチャートを参照して、本実施の形態の全体の動作を説明する。

　晴天時照明スペクトル計算手段２２は、撮影日射条件を入力とし、非特許文献１の計算方法を用いて、計算途中で算出される、直達日射量と散乱日射量の日射スペクトルにおける合成量をそれぞれ直達成分、散乱成分として出力する（Ｓ２０１）。

　天候対応照明スペクトル計算手段２４は、撮影天候情報と直達成分と散乱成分とを入力とし、撮影天候情報から算出された合成重みに基づいて直達成分と散乱成分とを合成し、目的照明スペクトルを生成する（Ｓ２０２）。

　晴天時照明スペクトル計算手段３５は、目的日射情報をもとに、直達成分と散乱成分を生成する（Ｓ２０３）。

　天候対応照明スペクトル計算手段３６は、目的天候情報をもとに、目的照明スペクトルを生成する（Ｓ２０４）。

　照明スペクトル補正手段１１は、任意の屋外環境下で撮影された入力画像を、天候対応照明スペクトル２４で算出された撮影照明スペクトルと、天候対応照明スペクトル３６で算出された目的照明スペクトルとをもとに、式（１）の方法を用いて、新たな任意の屋外環境下で撮影された画像に変換し、出力する（Ｓ２０５）。

　［第４の実施の形態］
　図８は、本発明による第４の実施の形態の構成を示すブロック図である。

　図８に示す本発明による第４の実施の形態は、分光反射率計算手段４１と、晴天時照明スペクトル計算手段２２と、天候対応照明スペクトル計算手段２４とを備え、屋外で撮影された入力画像と撮影日射条件と撮影天候情報を用いて、入力画像における照明の影響を除去した画像を分光反射率画像として生成する。

　本発明による第４の実施の形態を用いることで、例えば、任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、分光反射率の画像に変換することが可能である。これは、色による物体認識において、撮影された画像から、分光反射率画像のデータベースを作成するときや、撮影されたシーンの画像を分光反射率の画像に変換し、分光反射率のデータベースと比較するときなどに有用である。

　以下、分光反射率計算手段４１の動作の詳細を説明する。

　分光反射率計算手段４１は、入力画像と撮影照明スペクトルを用いて、入力画像から撮影時の照明の影響を除去した画像を、分光反射率画像として生成する。波長λにおける、入力画像のある画素の分光スペクトル強度をL(λ)、撮影照明スペクトル強度をI(λ) とすると、分光反射率画像における入力画素に対応する画素に記録される分光スペクトル強度O(λ)は式（４）のように計算される。

　次に、図８および図９のフローチャートを参照して、本実施の形態の全体の動作を説明する。

　晴天時照明スペクトル計算手段２２は、撮影日射条件を入力とし、非特許文献１の計算方法を用いて、計算途中で算出される、直達日射量と散乱日射量の日射スペクトルにおける合成量をそれぞれ直達成分、散乱成分として出力する（Ｓ３０１）。

　天候対応照明スペクトル計算手段２４は、撮影天候情報と直達成分と散乱成分とを入力とし、撮影天候情報から算出された合成重みに基づいて直達成分と散乱成分を合成し、目的照明スペクトルを生成する（Ｓ３０２）。

　分光反射率画像計算手段４１は、任意の屋外照明下で撮影された入力画像を、天候対応照明スペクトル計算手段２４で算出された撮影照明スペクトルをもとに、式（４）の方法を用いて、照明の影響を除去した画像に変換し、分光反射率画像として出力する（Ｓ３０３）。

　［第５の実施の形態］
　図１０は、本発明による第５の実施の形態の構成を示すブロック図である。

　図１０に示す本発明による第５の実施の形態は、目的照明スペクトル画像計算手段５１と、晴天時照明スペクトル計算手段３５と、天候対応照明スペクトル計算手段３６とを備え、撮影時の照明スペクトルの影響が除去された画像である分光反射率画像を、目的日射条件と目的天候情報を用いて、屋外における目的照明環境下で撮影された画像に変換する。本発明による第５の実施の形態を用いることで、例えば、分光反射率の画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換することが可能である。

　以下、目的照明スペクトル画像計算手段５１の動作の詳細を説明する。

　目的照明スペクトル画像計算手段５１は、撮影時の照明スペクトルの影響が除去された画像である分光反射率画像をもとに、目的照明スペクトルを用いて、屋外における目的の照明スペクトルに補正した画像を出力画像として生成する。波長λにおける、分光反射率画像のある画素に記録された分光スペクトル強度をO(λ)、目的照明スペクトル強度をI’(λ)とすると、出力画像における入力画素に対応する画素の分光スペクトル強度L’(λ)は式（５）のように計算される。

　次に、図１０および図１１のフローチャートを参照して、本実施の形態の全体の動作を説明する。

　晴天時照明スペクトル計算手段３５は、目的日射情報を入力とし、直達成分と散乱成分とを出力する（Ｓ４０１）。

　天候対応照明スペクトル計算手段３６は、目的天候情報を入力とし、目的照明スペクトルを出力する（Ｓ４０２）。

　目的照明スペクトル画像計算手段５１は、入力された分光反射率画像を、天候対応照明スペクトル計算手段３６で算出された目的照明スペクトルをもとに、式（５）の方法を用いて、任意の屋外照明下撮影された画像に変換し、出力する（Ｓ４０３）。

　以上の如く、上記第１から第５の実施の形態によれば、晴天のみならず曇天や日陰などの環境下で撮影された画像においても、撮影された色情報を安定な情報として利用できるように補正することができる。その理由は、天候情報をもとに、適切な重み係数を用いて、直達成分と散乱成分を合成することで、照明スペクトルを高精度に推定するためである。

　また、上述した説明からも明らかなように、各部をハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。この場合、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した各実施の形態と同様の機能、動作を実現させる。また、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。

　また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

　［付記１］　照明スペクトルの推定方法であって、
　天候情報に基づいて、照明スペクトルを算出する
照明スペクトル推定方法。

　［付記２］　日射条件によって算出される晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを、前記天候情報に基づいて決定される重み係数を用いて合成することで、任意の天候における照明スペクトルを推定する
付記１に記載の照明スペクトル推定方法。

　［付記３］　前記天候情報が、オブジェクトによって直達成分が遮られている日陰であるという情報である場合、前記直達成分の重み係数を０に設定することで、散乱成分のみから構成される照明スペクトル形状を算出する
付記２に記載の照明スペクトル推定方法。

　［付記４］　前記天候情報が、雲又はオブジェクトによる太陽光の遮りが全くない晴天であるという情報である場合、前記直達成分の重み係数と前記散乱成分の重み係数とを同一の値に設定した照明スペクトルを算出する
付記２又は付記３に記載の照明スペクトル推定方法。

　［付記５］　前記天候情報として、太陽が雲によって遮られている曇天であるという情報である場合、曇りの度合に応じて、前記散乱成分の重み係数よりも小さな値を持つ前記直達成分の重み係数を設定した照明スペクトルを算出する
付記２から付記４のいずれかに記載の照明スペクトル推定方法。

　［付記６］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、設定された照明スペクトル下で撮影された画像に変換する画像処理方法であって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算ステップと、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算ステップと、
　入力画像を、あらかじめ設定された照明下の画像に変換する照明スペクトル補正ステップと
有する画像処理方法。

　［付記７］　既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換する画像処理方法であって、
　指定された日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算ステップと、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算ステップと、
　入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正ステップと
を有する画像処理方法。

　［付記８］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換する画像処理方法であって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算ステップと、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算ステップと、
　指定された日時や位置などの日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算ステップと、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算ステップと、
　前記撮影環境の照明スペクトルを利用して、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正ステップと
を有する画像処理方法。

　［付記９］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像から、撮影対象の分光反射率を推定する画像処理方法であって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算ステップと、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算ステップと、
　入力画像から、前記撮影環境の照明スペクトルの影響を除去し、撮影対象の分光反射率を推定する分光反射率計算ステップと
を有する画像処理方法。

　［付記１０］　撮影対象の分光反射率データから、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下における屋外撮影画像を生成する画像処理方法であって、
　指定された日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算ステップと、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算ステップと、
　撮影対象の分光反射率データから、前記目的環境の照明下の画像を生成する目的スペクトル画像計算ステップと
を有する画像処理方法。

　［付記１１］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、設定された照明スペクトル下で撮影された画像に変換する画像処理システムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、
　入力画像を、あらかじめ設定された照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段と
有する画像処理システム。

　［付記１２］　既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換する画像処理システムであって、
　指定された日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、
　入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段と
を有する画像処理システム。

　［付記１３］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換する画像処理システムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、
　指定された日時や位置などの日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、
　前記撮影環境の照明スペクトルを利用して、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段と
を有する画像処理システム。

　［付記１４］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像から、撮影対象の分光反射率を推定する画像処理システムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、
　入力画像から、前記撮影環境の照明スペクトルの影響を除去し、撮影対象の分光反射率を推定する分光反射率計算手段と
を有する画像処理システム。

　［付記１５］　撮影対象の分光反射率データから、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下における屋外撮影画像を生成する画像処理システムであって、
　指定された日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、
　撮影対象の分光反射率データから、前記目的環境の照明下の画像を生成する目的スペクトル画像計算手段と
を有する画像処理システム。

　［付記１６］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、設定された照明スペクトル下で撮影された画像に変換する画像処理のプログラムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算処理と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算処理と、
　入力画像を、あらかじめ設定された照明下の画像に変換する照明スペクトル補正処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。

　［付記１７］　既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換する画像処理のプログラムであって、
　指定された日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算処理と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算処理と、
　入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。

　［付記１８］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換する画像処理のプログラムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算処理と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算処理と、
　指定された日時や位置などの日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算処理と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算処理と、
　前記撮影環境の照明スペクトルを利用して、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。

　［付記１９］　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像から、撮影対象の分光反射率を推定する画像処理のプログラムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算処理と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算処理と、
　入力画像から、前記撮影環境の照明スペクトルの影響を除去し、撮影対象の分光反射率を推定する分光反射率計算処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。

　［付記２０］　撮影対象の分光反射率データから、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下における屋外撮影画像を生成する画像処理のプログラムであって、
　指定された日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算処理と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算処理と、
　撮影対象の分光反射率データから、前記目的環境の照明下の画像を生成する目的スペクトル画像計算処理と
を情報処理装置に実行させるプログラム。

　以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。

　本出願は、２０１０年１２月２４日に出願された日本出願特願２０１０－２８７２４６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　本発明によれば、屋外撮影時に日射スペクトルの変化が観測スペクトルの形状に与える影響を補正する映像処理装置に適用できる。

１１　　照明スペクトル補正手段
１２　　晴天時照明スペクトル計算手段
１３　　目的照明スペクトル保存メモリ
２２　　晴天時照明スペクトル計算手段
２４　　天候対応照明スペクトル計算手段
３２　　撮影照明スペクトル保存メモリ
３５　　晴天時照明スペクトル計算手段
３６　　天候対応照明スペクトル計算手段
４１　　分光反射率画像計算手段
５１　　目的照明スペクトル画像計算手段
２４１　合成重み計算手段
２４２　直達・散乱成分合成手段

Claims

　照明スペクトルの推定方法であって、
　天候情報に基づいて、照明スペクトルを算出する
照明スペクトル推定方法。
　日射条件によって算出される晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを、前記天候情報に基づいて決定される重み係数を用いて合成することで、任意の天候における照明スペクトルを推定する
請求項１に記載の照明スペクトル推定方法。
　前記天候情報が、オブジェクトによって直達成分が遮られている日陰であるという情報である場合、前記直達成分の重み係数を０に設定することで、散乱成分のみから構成される照明スペクトル形状を算出する
請求項２に記載の照明スペクトル推定方法。
　前記天候情報が、雲又はオブジェクトによる太陽光の遮りが全くない晴天であるという情報である場合、前記直達成分の重み係数と前記散乱成分の重み係数とを同一の値に設定した照明スペクトルを算出する
請求項２又は請求項３に記載の照明スペクトル推定方法。
　前記天候情報として、太陽が雲によって遮られている曇天であるという情報である場合、曇りの度合に応じて、前記散乱成分の重み係数よりも小さな値を持つ前記直達成分の重み係数を設定した照明スペクトルを算出する
請求項２から請求項４のいずれかに記載の照明スペクトル推定方法。
　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、設定された照明スペクトル下で撮影された画像に変換する画像処理システムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、
　入力画像を、あらかじめ設定された照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段と
有する画像処理システム。
　既知の照明下で撮影した画像を、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下において屋外撮影された画像に変換する画像処理システムであって、
　指定された日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、
　入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段と
を有する画像処理システム。
　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像を、別の任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像に変換する画像処理システムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時における照明スペクトルの直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、
　指定された日時や位置などの日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、
　前記撮影環境の照明スペクトルを利用して、入力画像を、前記目的環境の照明下の画像に変換する照明スペクトル補正手段と
を有する画像処理システム。
　任意の日時、場所、天候下で屋外撮影された画像から、撮影対象の分光反射率を推定する画像処理システムであって、
　撮影時の日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分とを算出する直達・散乱成分計算手段と、
　撮影時の天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、撮影環境の照明スペクトルを推定する撮影照明スペクトル計算手段と、
　入力画像から、前記撮影環境の照明スペクトルの影響を除去し、撮影対象の分光反射率を推定する分光反射率計算手段と
を有する画像処理システム。
　撮影対象の分光反射率データから、ユーザーが指定する任意の日時、場所、天候下における屋外撮影画像を生成する画像処理システムであって、
　指定された日射条件を基に、晴天時の照明スペクトルにおける直達成分と散乱成分を算出する直達・散乱成分計算手段と、
　指定された天候情報を基に、前記直達成分と前記散乱成分とを合成し、目的環境の照明スペクトルを算出する目的照明スペクトル計算手段と、
　撮影対象の分光反射率データから、前記目的環境の照明下の画像を生成する目的スペクトル画像計算手段と
を有する画像処理システム。