JP2004242099A - 色歪み補正方法、色歪み補正装置、携帯端末、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】撮影対象を撮影するための撮影領域を有効に使用することができ、撮影対象を撮影して得られる画像の色歪みを補正する処理を短時間で行うことができる色歪み補正技術を提供する。
【解決手段】カラーデータ変換機能Ｋ１は、複数の照明条件下でカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、照明条件の特徴を示す照明パラメータと色歪みを補正するためのカラー変換パラメータとを関連付けて、補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる補正パラメータ記憶機能Ｋ２と、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データに対する照明パラメータを推定し、当該照明パラメータに関連付けられて補正パラメータデータベース１９ａに記憶されているカラー変換パラメータを用いて、色歪みを補正した画像を表す補正画像データを出力する画像変換機能Ｋ３とから構成される。
【選択図】 図１
【解決手段】カラーデータ変換機能Ｋ１は、複数の照明条件下でカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、照明条件の特徴を示す照明パラメータと色歪みを補正するためのカラー変換パラメータとを関連付けて、補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる補正パラメータ記憶機能Ｋ２と、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データに対する照明パラメータを推定し、当該照明パラメータに関連付けられて補正パラメータデータベース１９ａに記憶されているカラー変換パラメータを用いて、色歪みを補正した画像を表す補正画像データを出力する画像変換機能Ｋ３とから構成される。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像に対し、照明条件の違いによる色歪みを補正するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的に、撮影対象が撮影される際に撮影対象に当たる照明の具合、即ち照明条件の違いによって、撮影された画像における撮影対象の色は微妙に異なるものである。このような照明条件の違いに応じた色の違い、即ち色歪みを補正するためのカラー画像変換装置が特許文献１に記載されている。このカラー画像変換装置には、補正基準となる所定の照明条件の下で撮影された各色票を含むカラーチャートの画像の情報が予め記憶されている。また、このカラー画像変換装置で扱われる撮影対象は、各色票を含むカラーチャートとともに撮影される。そして、この画像変換装置は、撮影対象と共に撮影されたカラーチャートに含まれる各色票に関する画像情報と、予め記憶されたカラーチャートに含まれる各色票に関する画像情報との対応関係を導出し、この対応関係を用いて、撮影対象を撮影して得られる画像の色歪みを補正する。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−１５２７６８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このカラー画像変換装置によれば、被写界内、即ち、撮影対象を撮影するための撮影領域内に、カラーチャートを撮影するための領域が必要となる。このため、撮影領域が小さい場合には、撮影領域に占めるカラーチャートの割合が大きくなり、撮影される撮影対象の占める割合が小さくなる恐れがある。
また、カラーチャートに含まれる色票毎に上述の対応関係を導出するため、画像の色歪みを補正する処理に時間が掛かってしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、撮影対象を撮影するための撮影領域を有効に使用することができ、撮影対象を撮影して得られる画像の色歪みを補正する処理を短時間で行うことができる色歪み補正技術を提供する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶ステップと、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得ステップと、前記対象取得ステップで取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得ステップで取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正ステップとを備えることを特徴とする色歪み補正方法を提供する。
【０００７】
また、本発明は、情報を記憶する記憶手段と、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶手段と、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得手段と、前記対象取得手段で取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定手段と、前記推定手段で推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得手段で取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正手段とを備えることを特徴とする色歪み補正装置を提供する。
【０００８】
また、本発明は、情報を記憶する記憶手段と、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶手段と、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得手段と、前記対象取得手段で取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定手段と、前記推定手段で推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得手段で取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正手段とを備えることを特徴とする携帯端末を提供する。
【０００９】
また、本発明は、コンピュータに、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶ステップと、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得ステップと、前記対象取得ステップで取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得ステップで取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正ステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
【００１０】
また、本発明は、上述のプログラムを記憶した記憶媒体を提供する。
【００１１】
本発明によれば、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる。そして、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得し、この画像データについて、その照明条件を推定する。次いで、推定した照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、当該画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
【００１３】
（１．色歪み補正装置１の構成）
＜ハードウェア構成＞
図２は、色歪み補正装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
画像入力部１２は、図示しないスキャナと、このスキャナの走査制御を行う駆動回路と、スキャナによって走査された情報をアナログからディジタルに変換するＡ／Ｄ変換回路とを有する。画像入力部１２は、ユーザにより画像がスキャナにセットされると、スキャナにてこの画像の情報を走査し、走査された情報をＡ／Ｄ変換回路にてデジタル化して、画像データを生成し、これをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０に供給する。
操作入力部１３は、数字や文字、操作指示などを入力するための複数のキーを備え、これらのキーの操作に応じた操作信号をＣＰＵ１０に出力する。
表示部１４は、画像データをカラーで表示可能な表示パネルと、この表示パネルの表示制御を行う駆動回路とを有する。なお、この表示パネルにおいてカラー表示の際に用いる表色系は、任意の表色系で良い。
ＣＰＵ１０は、記憶部１６に記憶されている各種プログラムを実行することにより、バス１１を介して接続されている装置各部を制御する。
記憶部１６は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１７と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１８と、ＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）１９とを有している。
ＲＯＭ１７には、色歪み補正装置１の装置各部の基本制御を司るプログラムが記憶されている。また、ＲＡＭ１８は、ＣＰＵ１０のワークエリアとして用いられ、ＲＡＭ１８には、ＣＰＵ１０により実行される各種のプログラムやデータが一時的に記憶される。
【００１４】
ＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）１９には、色歪み補正装置１のオペレーティングシステムなどが記憶されている。また、以下の機能的構成欄で説明する機能をＣＰＵ１０に実現させるためのプログラムと、その機能が実現される際に用いられる補正パラメータデータベース１９ａ及び補正の基準となるカラーチャートに関する基準データとが記憶されている。なお、カラーチャートとは、図３に示されるように、白色の色票を含むｎ個の異なる色票を有しているものである。また、基準データとは、このようなカラーチャートに含まれる各色票についてディジタルデータ化されたものである。そして、この基準データに含まれる各色票に関するデータ（以下、基準色票データという）が、それぞれ各色票における真の色を示すデータであり、色票毎の色相の値と彩度の値と明度の値とから構成される。本実施形態においては、画像データの各色に関するデータを、各色に対応する真の色を示すデータに変換することを、色歪みを補正する、という。なお、以下では、色相の値と彩度の値と明度の値とを合わせて画素値という。
【００１５】
＜機能的構成＞
図１は、ＣＰＵ１０によって実現される機能を例示するブロック図である。これらの機能は、１点鎖線の中に示した部分に示されている。
ＣＰＵ１０によって実現される機能を１つに集約したものが、カラーデータ変換機能Ｋ１である。カラーデータ変換機能Ｋ１は、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像（以下、対象画像という）を表す画像データ（以下、対象画像データという）が画像入力部１２から供給されると、この対象画像データに対し、照明条件の違いによる色歪みを補正した画像を表す画像データ（以下、補正画像データという）を出力する機能である。このカラーデータ変換機能Ｋ１は、補正パラメータ記憶機能Ｋ２と、画像変換機能Ｋ３とに大別される。
【００１６】
補正パラメータ記憶機能Ｋ２は、カラーチャート画像取得機能Ｋ２１と、表色系変換機能Ｋ２２と、基準データ取得機能Ｋ２３と、照明パラメータ算出機能Ｋ２４と、カラー変換パラメータ算出機能Ｋ２５と、データベース記憶機能Ｋ２６とを集約した機能である。この補正パラメータ記憶機能Ｋ２の大略は、複数の照明条件下で撮影されたカラーチャート画像の画像データと、補正の基準となるカラーチャートに関する基準データとを用いて、照明条件の特徴を示す照明パラメータと当該照明条件下における色歪みを補正するためのカラー変換パラメータとを求め、これらを関連付けて補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる、ことである。
【００１７】
カラーチャート画像取得機能Ｋ２１は、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データ（以下、カラーチャート画像データという）を画像入力部１２から取得する機能である。
表色系変換機能Ｋ２２は、カラーチャート画像取得機能Ｋ２１により取得されたカラーチャート画像データに含まれる各画素について、画素毎に画素値を算出して、このカラーチャート画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する機能である。
基準データ取得機能Ｋ２３は、補正の基準となるカラーチャートに関する基準データを取得する機能である。なお、本実施形態においては、基準データとして、ＨＤ１９に予め記憶されているものを用いる。しかし、上述のカラーチャート画像取得機能Ｋ２１によって取得され表色系変換機能Ｋ２２によって変換された画像データのうち、ある特定の照明条件下における画像データを選択し、これを基準データとして用いるようにしても良い。
照明パラメータ算出機能Ｋ２４は、表色系変換機能Ｋ２２によりその表色系が変換されたカラーチャート画像データを用いて、このカラーチャート画像が撮影された時の照明条件の特徴を示す照明パラメータを算出する機能である。
カラー変換パラメータ算出機能Ｋ２５は、基準データ取得機能Ｋ２３により取得された基準データの各基準色票データと、表色系変換機能Ｋ２２によりその表色系が変換された各カラーチャート画像データに含まれるｎ個の各色票に対応するデータ部分（以下、色票データという）との対応関係を求めることにより、照明条件毎に、色歪み補正のためのカラー変換パラメータを算出する機能である。
データベース記憶機能Ｋ２６は、照明パラメータ算出機能Ｋ２４により算出された照明パラメータと、カラー変換パラメータ算出機能Ｋ２５により算出されたカラー変換パラメータと（以下、これらを合わせて補正パラメータという）を関連付けて補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる機能である。
【００１８】
画像変換機能Ｋ３は、対象画像データに対する照明パラメータを推定する推定機能Ｋ３００と、対象データに表される画像の色歪みを補正する補正機能Ｋ３０１とに大別される。推定機能Ｋ３００は、表色系変換機能Ｋ３１、照明パラメータ算出機能Ｋ３２、照明条件検出機能Ｋ３３とを集約した機能である。補正機能Ｋ３０１は、カラー変換パラメータ選択機能Ｋ３４、カラー変換機能Ｋ３５、表色系逆変換機能Ｋ３６とを集約した機能である。
【００１９】
表色系変換機能Ｋ３１は、画像入力部１２から供給された対象画像データに含まれる各画素について、画素毎に画素値を算出し、当該画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する機能である。
照明パラメータ算出機能Ｋ３２は、表色系変換機能Ｋ３１によりその表色系が変換された対象画像データの照明パラメータを暫定的に算出する機能である。照明条件検出機能Ｋ３３は、照明パラメータ算出機能Ｋ３２により算出された照明パラメータと最も類似する照明パラメータを検出する機能である。この照明条件検出機能Ｋ３３により検出された照明パラメータが表す照明条件が、対象画像データに対する照明条件であると推定される。
カラー変換パラメータ選択機能Ｋ３４は、照明条件検出機能Ｋ３３により検出された照明パラメータを補正パラメータデータベース１９ａから読み出し、その照明パラメータに関連付けられて記憶されているカラー変換パラメータを選択する機能である。
カラー変換機能Ｋ３５は、カラー変換パラメータ選択機能Ｋ３４により選択されたカラー変換パラメータを用いて対象画像データを変更することにより、当該対象画像データに表される画像の色歪みを補正する機能である。
表色系逆変換機能Ｋ３６は、カラー変換機能Ｋ３５により変更された対象画像データの表色系（色相と彩度と明度とを軸とする表色系）を、表色系変換機能Ｋ３１により変換される前の表色系に変換することにより、補正画像データを出力する機能である。
【００２０】
（２．動作）
次に本実施形態の動作について説明する。本実施形態では、まず、事前に▲１▼補正パラメータを補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる。その後、必要に応じて▲２▼撮影対象の画像に対する画像データの色歪みを補正する。そこで、まず、▲１▼に関する動作について説明する。
＜▲１▼補正パラメータの記憶動作＞
まず、ユーザは、図３に示されるようなｎ個の色票を有するカラーチャートを、異なるｋ個の照明条件下で、任意の撮影機を用いて撮影しておく。即ち、ｋ個のカラーチャート画像を用意しておく。なお、撮影の際には、カラーチャートと撮影機との位置関係を固定するようにすれば、各カラーチャート画像において白色の色票が現れる位置が固定されるため、更に良い。
そして、ユーザは、これらｋ個のカラーチャート画像を、色歪み補正装置１の画像入力部１２にそれぞれセットする。すると画像入力部１２は、セットされた各カラーチャート画像を表す画像データ（カラーチャート画像データ）をそれぞれ生成し、これらｋ個のカラーチャート画像データをＣＰＵ１０に供給する。ＣＰＵ１０は、供給されたｋ個のカラーチャート画像データを一時的にＲＡＭ１８に記憶させる。
次いで、ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、ＲＡＭ１８に記憶されているｋ個のカラーチャート画像データに対して１つずつ、以下に説明する照明パラメータ算出処理をＣＰＵ１０に行わせる。
【００２１】
図６は、照明パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、ＲＡＭ１８に記憶されているカラーチャート画像データのうち、１つを表示部１４に表示させる。すると、表示部１４には、このカラーチャート画像データによって表されるカラーチャート画像が表示される。そして、ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、表示されたカラーチャート画像のうち、白色に表示されている白色領域を指定する（ステップＳ１０）。すると、ＣＰＵ１０は、このカラーチャート画像を表すカラーチャート画像データのうち、指定された白色領域に対応するデータ部分に含まれる各画素について、画素毎の画素値を算出する（ステップＳ１１）。次いで、指定された白色領域に対応するデータ部分に含まれる全ての画素について、画素値の算出を終えると、これらの画素値の平均値を算出する（ステップＳ１２）。なお、以下では、画素値の平均値を平均画素値という。そして、ＣＰＵ１０は、この平均画素値をこのカラーチャート画像データに対する照明パラメータとして、ＲＡＭ１８に一時的に記憶させる。
以上のようにして、ユーザは、１つのカラーチャート画像データに対し、照明パラメータ算出処理をＣＰＵ１０に行わせる。そして、ユーザは、残りの（ｋ−１）個のカラーチャート画像データについても同様に照明パラメータ算出処理をＣＰＵ１０に行わせる。これにより、ｋ個の各照明条件に対応した各照明パラメータが算出される。
【００２２】
次いで、ユーザが操作入力部１３を操作することにより、照明パラメータ算出処理の終了を指示すると、ＣＰＵ１０は、次に、以下に説明するカラー変換パラメータ算出処理を行う。図７は、カラー変換パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１８に記憶されているｋ個のカラーチャート画像データのうち、１つのカラーチャート画像データを読み出し、このカラーチャート画像データに含まれる各色票データについても、色票毎に、平均画素値を算出する（ステップＳ２０）。
【００２３】
次いで、ＣＰＵ１０は、ニューラルネットワークの学習を行い（ステップＳ２１）、図４に示されるようなニューラルネットワークを構築する。このニューラルネットワークの学習の際には、学習データを、ＨＤ１９に記憶されている各基準色票データに対する各平均画素値とし、教師データを、ステップＳ２０で算出した各色票データに対する各平均画素値とし、予め定められたニューラルネットワークの階層数やユニット数や学習則などの各種パラメータを用いる。なお、学習則として、バックプロパゲーションやヘッブ学習などの学習則を用いれば良い。
そして、ＣＰＵ１０は、このニューラルネットワークに基づいて、重み係数を算出する。この重み係数が、このカラーチャート画像データに対するカラー変換パラメータとなる。
【００２４】
次いで、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１８に記憶されている残りの（ｋ―１）個のカラーチャート画像データについても同様に、データ毎にステップＳ２０〜Ｓ２１の処理を行う。そして、ｋ個全てのカラーチャート画像データについてステップＳ２０〜Ｓ２１の処理を終えると、ステップＳ２２の判定結果が肯定的となり、ＣＰＵ１０は、各カラーチャート画像データに対するカラー変換パラメータと、上述の照明パラメータ算出処理で算出された各カラーチャート画像データに対する照明パラメータとを関連付けて、補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる。
【００２５】
＜▲２▼対象画像の色歪み補正動作＞
次に、対象画像の色歪みを補正する動作について説明する。
本実施形態で用いる撮影対象は、図５に示されるような白色領域を含むカラーバーコードとする。対象画像は、このようなカラーバーコードが任意の照明条件下で任意の撮影機で撮影された画像とする。
【００２６】
ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、この対象画像を画像入力部１２にそれぞれセットする。すると画像入力部１２は、セットされた対象画像を表す画像データ（対象画像データ）を生成し、これをＣＰＵ１０に供給する。ＣＰＵ１０は、供給された対象画像データを一時的にＲＡＭ１８に記憶させる。
次いで、ＣＰＵ１０は、この対象画像データに含まれる全ての画素について、画素毎に画素値を算出する。これにより、この対象画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する。そして、以下に説明する照明パラメータ推定処理を行う。
【００２７】
図８は、照明パラメータ推定処理の流れを示すフローチャートである。
ＣＰＵ１０は、この対象画像データに含まれる全ての画素のうち、画素値に含まれる彩度が予め定められた閾値Ｔｓ以下となる画素を抽出し、これらをＲＡＭ１８に記憶させる（ステップＳ３０）。そして、ＲＡＭ１８に記憶された画素のうち、画素値に含まれる明度が最大の画素を選択する（ステップＳ３１）。なお、白色は、彩度の値が小さく明度の値が大きいことから、ステップＳ３１で選択された画素が、白色の画素であると推定される。
【００２８】
次いで、ＣＰＵ１０は、選択された画素を中心とする近傍画素を選択する。ここでは、近傍画素として、一次近傍の画素を選択する。また、説明の便宜上、この一次近傍の画素に対して、中心となる画素（以下、中心画素という）の左右上下の順で１〜４の識別子を与える。そして、ＣＰＵ１０は、各近傍画素ｉ（ｉ＝１〜４：近傍画素の識別子）についてそれぞれ、中心画素との色空間上の距離ｄｉを算出する（ステップＳ３２）。このとき、近傍画素ｉの画素値及び中心画素の画素値を用いて算出する。なお、近傍画素として、二次近傍の画素を選択するようにしても良いし、選択された画素を中心とする半径Ｒ内の画素を選択しても良い。
【００２９】
次いで、ＣＰＵ１０は、距離ｄｉ（ｉ＝１〜４）の全てが予め定められた閾値Ｔｄ以下であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。なお、距離ｄｉが閾値Ｔｄ以下であれば、この近傍画素ｉは白色の画素であると推定され、距離ｄｉが閾値Ｔｄより大きければ、この近傍画素ｉは白色の画素でないと推定される。そして、ステップＳ３３の判定結果が肯定的であれば、ＣＰＵ１０は、中心画素と近傍画素（ｉ＝１〜４）から構成される領域を白色領域と判定する。以上のようにしてＣＰＵ１０は、対象画像に含まれる白色領域を推定する。そして、これらの画素の平均画素値を算出する（ステップＳ３４）。この平均画素値が、この対象画像データの暫定的な照明パラメータ（以下、暫定照明パラメータという）となる。
【００３０】
なお、ステップＳ３３の判定結果が否定的であれば、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１８に記憶されている（彩度が閾値Ｔｓ以下の画素）のうち、明度が最大の画素を取り除き（ステップＳ３５）、ステップＳ３１に移行する。
【００３１】
ステップＳ３４の後、ＣＰＵ１０は、対象画像データの暫定照明パラメータと、補正パラメータデータベース１９ａに記憶されているｋ個の各照明条件の照明パラメータとの各ユークリッド距離を算出する。そして、これらの距離のうち、最小の距離を検出し、この最小の距離となるときの照明パラメータを検出する。以上のようにして、この対象画像データの照明パラメータを推定する。次いで、ＣＰＵ１０は、補正パラメータデータベース１９ａから、この照明パラメータに関連付けられて記憶されているカラー変換パラメータ（ここでは、ニューラルネットワークの重み係数）を読み出す。なお、本実施形態では、照明パラメータの推定に最短距離を用いたが、単純類似度を用いても良い。
【００３２】
次いで、ＣＰＵ１０は、読み出したカラー変換パラメータを用いて、ＲＡＭ１８に記憶されている対象画像データに含まれる各画素の画素値を変換することにより、この対象画像データに表される画像の色歪みを補正する。その後、この対象画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する前の表色系に変換する。そして、変換した対象画像データを出力する。以上のようにして、対象画像データに対し、色歪みを補正した画像を表す補正画像データを出力する。
【００３３】
上述した色歪み補正装置１は、撮影対象と共にカラーチャートが撮影されなくとも、この撮影対象が撮影された際の照明条件を推定することで、この撮影対象の画像の色歪みを補正することができる。従って、カラーバーコードなどの情報が撮影されたＩＤタグなどの小さい対象画像を扱う場合には、好適である。更に、対象画像データに含まれる各色のデータそのものを分析することなく、白色領域のデータのみを分析することで、各色の歪みを補正するため、時間を掛けずに、色歪み補正のための処理を行うことができる。従って、物流管理などに用いられる上記ＩＤタグなどのように、短時間で色歪み補正処理が行われることが必要な対象画像に対しても、好適である。
【００３４】
なお、カラーチャート及び撮影対象が、ディジタルカメラなどの撮影画像をディジタル画像データとして出力する撮影機で撮影された場合には、撮影された画像データは、画像入力部１２を介さず、図示しない外部インターフェースを介してＣＰＵ１０に供給されるような構成としても良い。
【００３５】
（３．変形例）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はその主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形態で実施することが可能である。なお、変形例としては、例えば、以下のようなものが考えられる。
【００３６】
＜１．カラー変換パラメータ算出処理の他の例＞
上述のカラー変換パラメータ算出処理では、カラー変換パラメータをニューラルネットワークを用いて算出するようにしたが、線形変換を用いて算出するようにしても良い。なお、本変形例の構成については、上述の実施形態と略同様であるため、その説明を省略する。また、本変形例の動作についても、上述の＜▲１▼補正パラメータの記憶動作＞において説明した照明パラメータ算出処理が終了するまでの動作は、上述の実施形態と略同様であるため、その説明を省略する。
ＣＰＵ１０は、照明パラメータ算出処理を終えると、次に、上述の処理と同様に、ＨＤ１９に記憶されている基準データに含まれる各基準色票データの各画素値と、ＲＡＭ１８に記憶されているｋ個のカラーチャート画像データのうち、１つのカラーチャート画像データに含まれる各色票データの各平均画素値とを算出する。
次いで、ＣＰＵ１０は、学習データを、各色票データに対する各平均画素値とし、教師データを、各基準色票データに対する各画素値とし、以下の変換行列算出処理を行う。
【００３７】
図９に、変換行列算出処理の流れを示す。
ＣＰＵ１０は、学習データと教師データとについて、それぞれ対応する１色の色票を代表色票として選択し、この代表色票に関する画素値（以下、代表画素値という）を学習データと教師データとからそれぞれ選択する。そして、学習データの代表画素値を、教師データの代表画素値に変換するための変換行列の係数を算出する（ステップＳ４０）。図１０に、これらの学習データ、教師データ、及び変換行列の例を示す。同図においては、教師データのＨｔ（ｔ＝１〜ｎ）は色相の値を表し、Ｓｔ（ｔ＝１〜ｎ）は彩度の値を表し、Ｉｔ（ｔ＝１〜ｎ）は明度の値を表し、これらは、３行１列の行列として表されている。同様に、学習データのＨｌ（ｌ＝１〜ｎ）は色相の値を表し、Ｓｌ（ｌ＝１〜ｎ）は彩度の値を表し、Ｉｌ（ｌ＝１〜ｎ）は明度の値を表し、これらは、３行１列の行列として表されている。変換行列は、３行３列の行列として表されており、変換行列の各ａｐｑ（Ｐ＝１〜３、ｑ＝１〜３）は、それぞれｐ行ｑ列目における係数を表している。そして、学習データの代表画素値は、この変換行列を用いて行列変換が行われると、教師データの代表画素値に変換される。
【００３８】
次いで、ＣＰＵ１０は、学習データに含まれる代表色票以外の各色票に関する平均画素値について、この変換行列を用いて行列変換を行い、各色票に関する変換後の平均画素値（以下、変換画素値という）を算出する（ステップＳ４１）。そして、各色票関する変換画素値と、教師データに含まれる各基準色票に関する画素値とについて、対応する色票のデータ毎に誤差（ここでは、２乗平均誤差）を求める。更に、これらの誤差の合計（以下、２乗平均誤差合計という）を算出する（ステップＳ４２）。
【００３９】
次いで、上述の代表画素値を除いた各色票データの画素値の中から１色の色票に関する画素値を選択し、これを新たな代表画素値として、ステップＳ４０〜Ｓ４２の処理を行い、この新たな代表画素値に対応する変換行列とこれに基づく２乗平均誤差合計とを算出する。以上のようにして、カラーチャートに含まれる全ての色票について、各色票を代表色票として、ステップＳ４０〜Ｓ４２の処理を行い、各代表画素値に対応する変換行列とこれに基づく２乗平均誤差合計とをそれぞれ算出する。そして、全ての代表色票についてステップＳ４０〜Ｓ４２の処理が終えると、ステップＳ４３の判定において判定結果が肯定的となり、ステップＳ４４の処理に移行する。ステップＳ４４では、ＣＰＵ１０は、各代表色票に対する代表画素値に対応する２乗平均誤差合計のうち、最小の値を検出する。次いで、この代表画素値に対する変換行列を検出する（ステップＳ４３）。この変換行列が、この照明条件下で撮影されたカラーチャート画像データに対するカラー変換パラメータとなる。
【００４０】
ＣＰＵ１０は、以上のようなステップＳ４０〜ステップＳ４４の変換行列処理を残りの（ｋ−１）個のカラーチャート画像データについても行うことにより、ｋ個の各照明条件下におけるカラーチャート画像データに対応するカラー変換パラメータ（ここでは、変換行列）を得る。ＣＰＵ１０は、これらを上述のカラー変換パラメータ算出処理と同様にして、各カラーチャート画像データに対する照明パラメータと関連付けてそれぞれ補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる。
【００４１】
その後、対象画像データの色歪み補正の際に、この対象画像データに対応するカラー変換パラメータを補正パラメータデータベース１９ａから読み出し、この対象画像データに含まれる画素毎の画素値を線形変換により変換するようにすれば良い。
【００４２】
＜２．携帯端末に色歪み補正装置１の機能を備える＞
上述した色歪み補正装置１の機能を、無線通信機能を有する携帯端末に備える構成としても良い。更に、撮影機能を有する携帯端末に備える構成とすれば、この携帯端末でいつでもどこでもカラー画像を撮影することができるうえに、撮影時の照明条件を問わず、所定の照明条件下で撮影されたカラー画像と同等のカラー画像を常に得ることができる。更に、得られたカラー画像を無線通信機能により他の通信装置へ送ることができるため、様々な事に応用でき得る。
【００４３】
【発明の効果】
白色領域を含む撮影対象を撮影するための撮影領域を有効に使用することができ、撮影対象を撮影して得られる画像の色歪みを補正する処理を短時間で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る色歪み補正装置１の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係る色歪み補正装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】同実施形態に係るカラーチャートを例示する図である。
【図４】同実施形態に係るニューラルネットワークを例示する図である。
【図５】同実施形態に係る撮影対象であるカラーバーコードを例示する図である。
【図６】同実施形態に係る照明パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】同実施形態に係るカラー変換パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】同実施形態に係る照明パラメータ推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】同実施形態の他の例に係る変換行列算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】同例に係る変換行列の算出式を例示する図である。
【符号の説明】
１・・・補正装置、１１・・・バス、１２・・・画像入力部、１３・・・操作入力部、１４・・・表示部、１６・・・記憶部、１７・・・ＲＯＭ、１８・・・ＲＡＭ、１９・・・ＨＤ、１９ａ・・・補正パラメータデータベース。
【発明の属する技術分野】
本発明は、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像に対し、照明条件の違いによる色歪みを補正するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的に、撮影対象が撮影される際に撮影対象に当たる照明の具合、即ち照明条件の違いによって、撮影された画像における撮影対象の色は微妙に異なるものである。このような照明条件の違いに応じた色の違い、即ち色歪みを補正するためのカラー画像変換装置が特許文献１に記載されている。このカラー画像変換装置には、補正基準となる所定の照明条件の下で撮影された各色票を含むカラーチャートの画像の情報が予め記憶されている。また、このカラー画像変換装置で扱われる撮影対象は、各色票を含むカラーチャートとともに撮影される。そして、この画像変換装置は、撮影対象と共に撮影されたカラーチャートに含まれる各色票に関する画像情報と、予め記憶されたカラーチャートに含まれる各色票に関する画像情報との対応関係を導出し、この対応関係を用いて、撮影対象を撮影して得られる画像の色歪みを補正する。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−１５２７６８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このカラー画像変換装置によれば、被写界内、即ち、撮影対象を撮影するための撮影領域内に、カラーチャートを撮影するための領域が必要となる。このため、撮影領域が小さい場合には、撮影領域に占めるカラーチャートの割合が大きくなり、撮影される撮影対象の占める割合が小さくなる恐れがある。
また、カラーチャートに含まれる色票毎に上述の対応関係を導出するため、画像の色歪みを補正する処理に時間が掛かってしまう。
【０００５】
そこで、本発明は、以上説明した事情に鑑みてなされたものであり、撮影対象を撮影するための撮影領域を有効に使用することができ、撮影対象を撮影して得られる画像の色歪みを補正する処理を短時間で行うことができる色歪み補正技術を提供する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶ステップと、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得ステップと、前記対象取得ステップで取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得ステップで取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正ステップとを備えることを特徴とする色歪み補正方法を提供する。
【０００７】
また、本発明は、情報を記憶する記憶手段と、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶手段と、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得手段と、前記対象取得手段で取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定手段と、前記推定手段で推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得手段で取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正手段とを備えることを特徴とする色歪み補正装置を提供する。
【０００８】
また、本発明は、情報を記憶する記憶手段と、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶手段と、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得手段と、前記対象取得手段で取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定手段と、前記推定手段で推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得手段で取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正手段とを備えることを特徴とする携帯端末を提供する。
【０００９】
また、本発明は、コンピュータに、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶ステップと、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得ステップと、前記対象取得ステップで取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定ステップと、前記推定ステップで推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得ステップで取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正ステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
【００１０】
また、本発明は、上述のプログラムを記憶した記憶媒体を提供する。
【００１１】
本発明によれば、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる。そして、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得し、この画像データについて、その照明条件を推定する。次いで、推定した照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、当該画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。
【００１３】
（１．色歪み補正装置１の構成）
＜ハードウェア構成＞
図２は、色歪み補正装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
画像入力部１２は、図示しないスキャナと、このスキャナの走査制御を行う駆動回路と、スキャナによって走査された情報をアナログからディジタルに変換するＡ／Ｄ変換回路とを有する。画像入力部１２は、ユーザにより画像がスキャナにセットされると、スキャナにてこの画像の情報を走査し、走査された情報をＡ／Ｄ変換回路にてデジタル化して、画像データを生成し、これをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０に供給する。
操作入力部１３は、数字や文字、操作指示などを入力するための複数のキーを備え、これらのキーの操作に応じた操作信号をＣＰＵ１０に出力する。
表示部１４は、画像データをカラーで表示可能な表示パネルと、この表示パネルの表示制御を行う駆動回路とを有する。なお、この表示パネルにおいてカラー表示の際に用いる表色系は、任意の表色系で良い。
ＣＰＵ１０は、記憶部１６に記憶されている各種プログラムを実行することにより、バス１１を介して接続されている装置各部を制御する。
記憶部１６は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１７と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１８と、ＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）１９とを有している。
ＲＯＭ１７には、色歪み補正装置１の装置各部の基本制御を司るプログラムが記憶されている。また、ＲＡＭ１８は、ＣＰＵ１０のワークエリアとして用いられ、ＲＡＭ１８には、ＣＰＵ１０により実行される各種のプログラムやデータが一時的に記憶される。
【００１４】
ＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）１９には、色歪み補正装置１のオペレーティングシステムなどが記憶されている。また、以下の機能的構成欄で説明する機能をＣＰＵ１０に実現させるためのプログラムと、その機能が実現される際に用いられる補正パラメータデータベース１９ａ及び補正の基準となるカラーチャートに関する基準データとが記憶されている。なお、カラーチャートとは、図３に示されるように、白色の色票を含むｎ個の異なる色票を有しているものである。また、基準データとは、このようなカラーチャートに含まれる各色票についてディジタルデータ化されたものである。そして、この基準データに含まれる各色票に関するデータ（以下、基準色票データという）が、それぞれ各色票における真の色を示すデータであり、色票毎の色相の値と彩度の値と明度の値とから構成される。本実施形態においては、画像データの各色に関するデータを、各色に対応する真の色を示すデータに変換することを、色歪みを補正する、という。なお、以下では、色相の値と彩度の値と明度の値とを合わせて画素値という。
【００１５】
＜機能的構成＞
図１は、ＣＰＵ１０によって実現される機能を例示するブロック図である。これらの機能は、１点鎖線の中に示した部分に示されている。
ＣＰＵ１０によって実現される機能を１つに集約したものが、カラーデータ変換機能Ｋ１である。カラーデータ変換機能Ｋ１は、任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像（以下、対象画像という）を表す画像データ（以下、対象画像データという）が画像入力部１２から供給されると、この対象画像データに対し、照明条件の違いによる色歪みを補正した画像を表す画像データ（以下、補正画像データという）を出力する機能である。このカラーデータ変換機能Ｋ１は、補正パラメータ記憶機能Ｋ２と、画像変換機能Ｋ３とに大別される。
【００１６】
補正パラメータ記憶機能Ｋ２は、カラーチャート画像取得機能Ｋ２１と、表色系変換機能Ｋ２２と、基準データ取得機能Ｋ２３と、照明パラメータ算出機能Ｋ２４と、カラー変換パラメータ算出機能Ｋ２５と、データベース記憶機能Ｋ２６とを集約した機能である。この補正パラメータ記憶機能Ｋ２の大略は、複数の照明条件下で撮影されたカラーチャート画像の画像データと、補正の基準となるカラーチャートに関する基準データとを用いて、照明条件の特徴を示す照明パラメータと当該照明条件下における色歪みを補正するためのカラー変換パラメータとを求め、これらを関連付けて補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる、ことである。
【００１７】
カラーチャート画像取得機能Ｋ２１は、複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データ（以下、カラーチャート画像データという）を画像入力部１２から取得する機能である。
表色系変換機能Ｋ２２は、カラーチャート画像取得機能Ｋ２１により取得されたカラーチャート画像データに含まれる各画素について、画素毎に画素値を算出して、このカラーチャート画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する機能である。
基準データ取得機能Ｋ２３は、補正の基準となるカラーチャートに関する基準データを取得する機能である。なお、本実施形態においては、基準データとして、ＨＤ１９に予め記憶されているものを用いる。しかし、上述のカラーチャート画像取得機能Ｋ２１によって取得され表色系変換機能Ｋ２２によって変換された画像データのうち、ある特定の照明条件下における画像データを選択し、これを基準データとして用いるようにしても良い。
照明パラメータ算出機能Ｋ２４は、表色系変換機能Ｋ２２によりその表色系が変換されたカラーチャート画像データを用いて、このカラーチャート画像が撮影された時の照明条件の特徴を示す照明パラメータを算出する機能である。
カラー変換パラメータ算出機能Ｋ２５は、基準データ取得機能Ｋ２３により取得された基準データの各基準色票データと、表色系変換機能Ｋ２２によりその表色系が変換された各カラーチャート画像データに含まれるｎ個の各色票に対応するデータ部分（以下、色票データという）との対応関係を求めることにより、照明条件毎に、色歪み補正のためのカラー変換パラメータを算出する機能である。
データベース記憶機能Ｋ２６は、照明パラメータ算出機能Ｋ２４により算出された照明パラメータと、カラー変換パラメータ算出機能Ｋ２５により算出されたカラー変換パラメータと（以下、これらを合わせて補正パラメータという）を関連付けて補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる機能である。
【００１８】
画像変換機能Ｋ３は、対象画像データに対する照明パラメータを推定する推定機能Ｋ３００と、対象データに表される画像の色歪みを補正する補正機能Ｋ３０１とに大別される。推定機能Ｋ３００は、表色系変換機能Ｋ３１、照明パラメータ算出機能Ｋ３２、照明条件検出機能Ｋ３３とを集約した機能である。補正機能Ｋ３０１は、カラー変換パラメータ選択機能Ｋ３４、カラー変換機能Ｋ３５、表色系逆変換機能Ｋ３６とを集約した機能である。
【００１９】
表色系変換機能Ｋ３１は、画像入力部１２から供給された対象画像データに含まれる各画素について、画素毎に画素値を算出し、当該画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する機能である。
照明パラメータ算出機能Ｋ３２は、表色系変換機能Ｋ３１によりその表色系が変換された対象画像データの照明パラメータを暫定的に算出する機能である。照明条件検出機能Ｋ３３は、照明パラメータ算出機能Ｋ３２により算出された照明パラメータと最も類似する照明パラメータを検出する機能である。この照明条件検出機能Ｋ３３により検出された照明パラメータが表す照明条件が、対象画像データに対する照明条件であると推定される。
カラー変換パラメータ選択機能Ｋ３４は、照明条件検出機能Ｋ３３により検出された照明パラメータを補正パラメータデータベース１９ａから読み出し、その照明パラメータに関連付けられて記憶されているカラー変換パラメータを選択する機能である。
カラー変換機能Ｋ３５は、カラー変換パラメータ選択機能Ｋ３４により選択されたカラー変換パラメータを用いて対象画像データを変更することにより、当該対象画像データに表される画像の色歪みを補正する機能である。
表色系逆変換機能Ｋ３６は、カラー変換機能Ｋ３５により変更された対象画像データの表色系（色相と彩度と明度とを軸とする表色系）を、表色系変換機能Ｋ３１により変換される前の表色系に変換することにより、補正画像データを出力する機能である。
【００２０】
（２．動作）
次に本実施形態の動作について説明する。本実施形態では、まず、事前に▲１▼補正パラメータを補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる。その後、必要に応じて▲２▼撮影対象の画像に対する画像データの色歪みを補正する。そこで、まず、▲１▼に関する動作について説明する。
＜▲１▼補正パラメータの記憶動作＞
まず、ユーザは、図３に示されるようなｎ個の色票を有するカラーチャートを、異なるｋ個の照明条件下で、任意の撮影機を用いて撮影しておく。即ち、ｋ個のカラーチャート画像を用意しておく。なお、撮影の際には、カラーチャートと撮影機との位置関係を固定するようにすれば、各カラーチャート画像において白色の色票が現れる位置が固定されるため、更に良い。
そして、ユーザは、これらｋ個のカラーチャート画像を、色歪み補正装置１の画像入力部１２にそれぞれセットする。すると画像入力部１２は、セットされた各カラーチャート画像を表す画像データ（カラーチャート画像データ）をそれぞれ生成し、これらｋ個のカラーチャート画像データをＣＰＵ１０に供給する。ＣＰＵ１０は、供給されたｋ個のカラーチャート画像データを一時的にＲＡＭ１８に記憶させる。
次いで、ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、ＲＡＭ１８に記憶されているｋ個のカラーチャート画像データに対して１つずつ、以下に説明する照明パラメータ算出処理をＣＰＵ１０に行わせる。
【００２１】
図６は、照明パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、ＲＡＭ１８に記憶されているカラーチャート画像データのうち、１つを表示部１４に表示させる。すると、表示部１４には、このカラーチャート画像データによって表されるカラーチャート画像が表示される。そして、ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、表示されたカラーチャート画像のうち、白色に表示されている白色領域を指定する（ステップＳ１０）。すると、ＣＰＵ１０は、このカラーチャート画像を表すカラーチャート画像データのうち、指定された白色領域に対応するデータ部分に含まれる各画素について、画素毎の画素値を算出する（ステップＳ１１）。次いで、指定された白色領域に対応するデータ部分に含まれる全ての画素について、画素値の算出を終えると、これらの画素値の平均値を算出する（ステップＳ１２）。なお、以下では、画素値の平均値を平均画素値という。そして、ＣＰＵ１０は、この平均画素値をこのカラーチャート画像データに対する照明パラメータとして、ＲＡＭ１８に一時的に記憶させる。
以上のようにして、ユーザは、１つのカラーチャート画像データに対し、照明パラメータ算出処理をＣＰＵ１０に行わせる。そして、ユーザは、残りの（ｋ−１）個のカラーチャート画像データについても同様に照明パラメータ算出処理をＣＰＵ１０に行わせる。これにより、ｋ個の各照明条件に対応した各照明パラメータが算出される。
【００２２】
次いで、ユーザが操作入力部１３を操作することにより、照明パラメータ算出処理の終了を指示すると、ＣＰＵ１０は、次に、以下に説明するカラー変換パラメータ算出処理を行う。図７は、カラー変換パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１８に記憶されているｋ個のカラーチャート画像データのうち、１つのカラーチャート画像データを読み出し、このカラーチャート画像データに含まれる各色票データについても、色票毎に、平均画素値を算出する（ステップＳ２０）。
【００２３】
次いで、ＣＰＵ１０は、ニューラルネットワークの学習を行い（ステップＳ２１）、図４に示されるようなニューラルネットワークを構築する。このニューラルネットワークの学習の際には、学習データを、ＨＤ１９に記憶されている各基準色票データに対する各平均画素値とし、教師データを、ステップＳ２０で算出した各色票データに対する各平均画素値とし、予め定められたニューラルネットワークの階層数やユニット数や学習則などの各種パラメータを用いる。なお、学習則として、バックプロパゲーションやヘッブ学習などの学習則を用いれば良い。
そして、ＣＰＵ１０は、このニューラルネットワークに基づいて、重み係数を算出する。この重み係数が、このカラーチャート画像データに対するカラー変換パラメータとなる。
【００２４】
次いで、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１８に記憶されている残りの（ｋ―１）個のカラーチャート画像データについても同様に、データ毎にステップＳ２０〜Ｓ２１の処理を行う。そして、ｋ個全てのカラーチャート画像データについてステップＳ２０〜Ｓ２１の処理を終えると、ステップＳ２２の判定結果が肯定的となり、ＣＰＵ１０は、各カラーチャート画像データに対するカラー変換パラメータと、上述の照明パラメータ算出処理で算出された各カラーチャート画像データに対する照明パラメータとを関連付けて、補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる。
【００２５】
＜▲２▼対象画像の色歪み補正動作＞
次に、対象画像の色歪みを補正する動作について説明する。
本実施形態で用いる撮影対象は、図５に示されるような白色領域を含むカラーバーコードとする。対象画像は、このようなカラーバーコードが任意の照明条件下で任意の撮影機で撮影された画像とする。
【００２６】
ユーザは、操作入力部１３を操作することにより、この対象画像を画像入力部１２にそれぞれセットする。すると画像入力部１２は、セットされた対象画像を表す画像データ（対象画像データ）を生成し、これをＣＰＵ１０に供給する。ＣＰＵ１０は、供給された対象画像データを一時的にＲＡＭ１８に記憶させる。
次いで、ＣＰＵ１０は、この対象画像データに含まれる全ての画素について、画素毎に画素値を算出する。これにより、この対象画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する。そして、以下に説明する照明パラメータ推定処理を行う。
【００２７】
図８は、照明パラメータ推定処理の流れを示すフローチャートである。
ＣＰＵ１０は、この対象画像データに含まれる全ての画素のうち、画素値に含まれる彩度が予め定められた閾値Ｔｓ以下となる画素を抽出し、これらをＲＡＭ１８に記憶させる（ステップＳ３０）。そして、ＲＡＭ１８に記憶された画素のうち、画素値に含まれる明度が最大の画素を選択する（ステップＳ３１）。なお、白色は、彩度の値が小さく明度の値が大きいことから、ステップＳ３１で選択された画素が、白色の画素であると推定される。
【００２８】
次いで、ＣＰＵ１０は、選択された画素を中心とする近傍画素を選択する。ここでは、近傍画素として、一次近傍の画素を選択する。また、説明の便宜上、この一次近傍の画素に対して、中心となる画素（以下、中心画素という）の左右上下の順で１〜４の識別子を与える。そして、ＣＰＵ１０は、各近傍画素ｉ（ｉ＝１〜４：近傍画素の識別子）についてそれぞれ、中心画素との色空間上の距離ｄｉを算出する（ステップＳ３２）。このとき、近傍画素ｉの画素値及び中心画素の画素値を用いて算出する。なお、近傍画素として、二次近傍の画素を選択するようにしても良いし、選択された画素を中心とする半径Ｒ内の画素を選択しても良い。
【００２９】
次いで、ＣＰＵ１０は、距離ｄｉ（ｉ＝１〜４）の全てが予め定められた閾値Ｔｄ以下であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。なお、距離ｄｉが閾値Ｔｄ以下であれば、この近傍画素ｉは白色の画素であると推定され、距離ｄｉが閾値Ｔｄより大きければ、この近傍画素ｉは白色の画素でないと推定される。そして、ステップＳ３３の判定結果が肯定的であれば、ＣＰＵ１０は、中心画素と近傍画素（ｉ＝１〜４）から構成される領域を白色領域と判定する。以上のようにしてＣＰＵ１０は、対象画像に含まれる白色領域を推定する。そして、これらの画素の平均画素値を算出する（ステップＳ３４）。この平均画素値が、この対象画像データの暫定的な照明パラメータ（以下、暫定照明パラメータという）となる。
【００３０】
なお、ステップＳ３３の判定結果が否定的であれば、ＣＰＵ１０は、ＲＡＭ１８に記憶されている（彩度が閾値Ｔｓ以下の画素）のうち、明度が最大の画素を取り除き（ステップＳ３５）、ステップＳ３１に移行する。
【００３１】
ステップＳ３４の後、ＣＰＵ１０は、対象画像データの暫定照明パラメータと、補正パラメータデータベース１９ａに記憶されているｋ個の各照明条件の照明パラメータとの各ユークリッド距離を算出する。そして、これらの距離のうち、最小の距離を検出し、この最小の距離となるときの照明パラメータを検出する。以上のようにして、この対象画像データの照明パラメータを推定する。次いで、ＣＰＵ１０は、補正パラメータデータベース１９ａから、この照明パラメータに関連付けられて記憶されているカラー変換パラメータ（ここでは、ニューラルネットワークの重み係数）を読み出す。なお、本実施形態では、照明パラメータの推定に最短距離を用いたが、単純類似度を用いても良い。
【００３２】
次いで、ＣＰＵ１０は、読み出したカラー変換パラメータを用いて、ＲＡＭ１８に記憶されている対象画像データに含まれる各画素の画素値を変換することにより、この対象画像データに表される画像の色歪みを補正する。その後、この対象画像データの表色系を、色相と彩度と明度とを軸とする表色系に変換する前の表色系に変換する。そして、変換した対象画像データを出力する。以上のようにして、対象画像データに対し、色歪みを補正した画像を表す補正画像データを出力する。
【００３３】
上述した色歪み補正装置１は、撮影対象と共にカラーチャートが撮影されなくとも、この撮影対象が撮影された際の照明条件を推定することで、この撮影対象の画像の色歪みを補正することができる。従って、カラーバーコードなどの情報が撮影されたＩＤタグなどの小さい対象画像を扱う場合には、好適である。更に、対象画像データに含まれる各色のデータそのものを分析することなく、白色領域のデータのみを分析することで、各色の歪みを補正するため、時間を掛けずに、色歪み補正のための処理を行うことができる。従って、物流管理などに用いられる上記ＩＤタグなどのように、短時間で色歪み補正処理が行われることが必要な対象画像に対しても、好適である。
【００３４】
なお、カラーチャート及び撮影対象が、ディジタルカメラなどの撮影画像をディジタル画像データとして出力する撮影機で撮影された場合には、撮影された画像データは、画像入力部１２を介さず、図示しない外部インターフェースを介してＣＰＵ１０に供給されるような構成としても良い。
【００３５】
（３．変形例）
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はその主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形態で実施することが可能である。なお、変形例としては、例えば、以下のようなものが考えられる。
【００３６】
＜１．カラー変換パラメータ算出処理の他の例＞
上述のカラー変換パラメータ算出処理では、カラー変換パラメータをニューラルネットワークを用いて算出するようにしたが、線形変換を用いて算出するようにしても良い。なお、本変形例の構成については、上述の実施形態と略同様であるため、その説明を省略する。また、本変形例の動作についても、上述の＜▲１▼補正パラメータの記憶動作＞において説明した照明パラメータ算出処理が終了するまでの動作は、上述の実施形態と略同様であるため、その説明を省略する。
ＣＰＵ１０は、照明パラメータ算出処理を終えると、次に、上述の処理と同様に、ＨＤ１９に記憶されている基準データに含まれる各基準色票データの各画素値と、ＲＡＭ１８に記憶されているｋ個のカラーチャート画像データのうち、１つのカラーチャート画像データに含まれる各色票データの各平均画素値とを算出する。
次いで、ＣＰＵ１０は、学習データを、各色票データに対する各平均画素値とし、教師データを、各基準色票データに対する各画素値とし、以下の変換行列算出処理を行う。
【００３７】
図９に、変換行列算出処理の流れを示す。
ＣＰＵ１０は、学習データと教師データとについて、それぞれ対応する１色の色票を代表色票として選択し、この代表色票に関する画素値（以下、代表画素値という）を学習データと教師データとからそれぞれ選択する。そして、学習データの代表画素値を、教師データの代表画素値に変換するための変換行列の係数を算出する（ステップＳ４０）。図１０に、これらの学習データ、教師データ、及び変換行列の例を示す。同図においては、教師データのＨｔ（ｔ＝１〜ｎ）は色相の値を表し、Ｓｔ（ｔ＝１〜ｎ）は彩度の値を表し、Ｉｔ（ｔ＝１〜ｎ）は明度の値を表し、これらは、３行１列の行列として表されている。同様に、学習データのＨｌ（ｌ＝１〜ｎ）は色相の値を表し、Ｓｌ（ｌ＝１〜ｎ）は彩度の値を表し、Ｉｌ（ｌ＝１〜ｎ）は明度の値を表し、これらは、３行１列の行列として表されている。変換行列は、３行３列の行列として表されており、変換行列の各ａｐｑ（Ｐ＝１〜３、ｑ＝１〜３）は、それぞれｐ行ｑ列目における係数を表している。そして、学習データの代表画素値は、この変換行列を用いて行列変換が行われると、教師データの代表画素値に変換される。
【００３８】
次いで、ＣＰＵ１０は、学習データに含まれる代表色票以外の各色票に関する平均画素値について、この変換行列を用いて行列変換を行い、各色票に関する変換後の平均画素値（以下、変換画素値という）を算出する（ステップＳ４１）。そして、各色票関する変換画素値と、教師データに含まれる各基準色票に関する画素値とについて、対応する色票のデータ毎に誤差（ここでは、２乗平均誤差）を求める。更に、これらの誤差の合計（以下、２乗平均誤差合計という）を算出する（ステップＳ４２）。
【００３９】
次いで、上述の代表画素値を除いた各色票データの画素値の中から１色の色票に関する画素値を選択し、これを新たな代表画素値として、ステップＳ４０〜Ｓ４２の処理を行い、この新たな代表画素値に対応する変換行列とこれに基づく２乗平均誤差合計とを算出する。以上のようにして、カラーチャートに含まれる全ての色票について、各色票を代表色票として、ステップＳ４０〜Ｓ４２の処理を行い、各代表画素値に対応する変換行列とこれに基づく２乗平均誤差合計とをそれぞれ算出する。そして、全ての代表色票についてステップＳ４０〜Ｓ４２の処理が終えると、ステップＳ４３の判定において判定結果が肯定的となり、ステップＳ４４の処理に移行する。ステップＳ４４では、ＣＰＵ１０は、各代表色票に対する代表画素値に対応する２乗平均誤差合計のうち、最小の値を検出する。次いで、この代表画素値に対する変換行列を検出する（ステップＳ４３）。この変換行列が、この照明条件下で撮影されたカラーチャート画像データに対するカラー変換パラメータとなる。
【００４０】
ＣＰＵ１０は、以上のようなステップＳ４０〜ステップＳ４４の変換行列処理を残りの（ｋ−１）個のカラーチャート画像データについても行うことにより、ｋ個の各照明条件下におけるカラーチャート画像データに対応するカラー変換パラメータ（ここでは、変換行列）を得る。ＣＰＵ１０は、これらを上述のカラー変換パラメータ算出処理と同様にして、各カラーチャート画像データに対する照明パラメータと関連付けてそれぞれ補正パラメータデータベース１９ａに記憶させる。
【００４１】
その後、対象画像データの色歪み補正の際に、この対象画像データに対応するカラー変換パラメータを補正パラメータデータベース１９ａから読み出し、この対象画像データに含まれる画素毎の画素値を線形変換により変換するようにすれば良い。
【００４２】
＜２．携帯端末に色歪み補正装置１の機能を備える＞
上述した色歪み補正装置１の機能を、無線通信機能を有する携帯端末に備える構成としても良い。更に、撮影機能を有する携帯端末に備える構成とすれば、この携帯端末でいつでもどこでもカラー画像を撮影することができるうえに、撮影時の照明条件を問わず、所定の照明条件下で撮影されたカラー画像と同等のカラー画像を常に得ることができる。更に、得られたカラー画像を無線通信機能により他の通信装置へ送ることができるため、様々な事に応用でき得る。
【００４３】
【発明の効果】
白色領域を含む撮影対象を撮影するための撮影領域を有効に使用することができ、撮影対象を撮影して得られる画像の色歪みを補正する処理を短時間で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る色歪み補正装置１の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係る色歪み補正装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】同実施形態に係るカラーチャートを例示する図である。
【図４】同実施形態に係るニューラルネットワークを例示する図である。
【図５】同実施形態に係る撮影対象であるカラーバーコードを例示する図である。
【図６】同実施形態に係る照明パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】同実施形態に係るカラー変換パラメータ算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】同実施形態に係る照明パラメータ推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】同実施形態の他の例に係る変換行列算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】同例に係る変換行列の算出式を例示する図である。
【符号の説明】
１・・・補正装置、１１・・・バス、１２・・・画像入力部、１３・・・操作入力部、１４・・・表示部、１６・・・記憶部、１７・・・ＲＯＭ、１８・・・ＲＡＭ、１９・・・ＨＤ、１９ａ・・・補正パラメータデータベース。
Claims (13)
- 複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶ステップと、
任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得ステップと、
前記対象取得ステップで取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定ステップと、
前記推定ステップで推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得ステップで取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正ステップと
を備えることを特徴とする色歪み補正方法。 - 前記推定ステップは、
前記対象取得ステップで取得された画像データに含まれる各画素について、画素毎に色相と彩度と明度とを算出し、当該画像データの表色系を色相と彩度と明度とを用いた表色系に変換する表色系変換ステップと、
前記表色系変換ステップで算出された画素毎の色相と彩度と明度とを用いて、前記撮影対象の撮影時における照明条件の特徴を示す照明条件情報を求める照明パラメータ算出ステップと、
前記記憶手段に記憶されている照明条件情報のうち、前記照明パラメータ算出ステップで求められた照明条件情報と最も類似する照明条件情報を検出する照明条件検出ステップと
を備え、
前記照明条件検出ステップで検出された照明条件情報にその特徴が示される照明条件が、前記撮影対象の撮影時における照明条件であると推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の色歪み補正方法。 - 前記補正ステップは、
前記照明条件検出ステップで検出された照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を読み出すカラー変換パラメータ選択ステップと、
前記カラー変換パラメータ選択ステップで読み出された色変換情報を用いて、前記対象取得ステップで取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正するカラー変換ステップと、
前記カラー変換ステップで変更された画像データの表色系を、前記表色系変換ステップで色相と彩度と明度とを用いた表色系に変換する前の表色系に変換する表色系逆変換ステップと
を備えることを特徴とする請求項２に記載の色歪み補正方法。 - 前記補正パラメータ記憶ステップは、
異なる照明条件毎に前記カラーチャートを撮影して得られる画像を表す画像データを取得するカラーチャート画像取得ステップと、
前記カラーチャート画像取得ステップで取得された各画像データに含まれる各色票に対応する色相と彩度と明度とを算出し、当該画像データの表色系を色相と彩度と明度とを用いた表色系に変換する表色系変換ステップと、
補正基準となる前記カラーチャートの有する各色票に対応する色相と彩度と明度とを取得する基準データ取得ステップと、
前記表色系変換ステップで算出された色相と彩度と明度とを用いて、前記カラーチャートの撮影時における照明条件の特徴を示す照明条件情報を求める照明パラメータ算出ステップと、
前記表色系変換ステップで算出された各色票に対応する色相と彩度と明度と、前記基準データ取得ステップで取得された各色票に対応する色相と彩度と明度との対応関係を解析し、前記カラーチャートを撮影して得られる画像の色歪みを補正するための色変換情報を照明条件毎に求めるカラー変換パラメータ算出ステップと、
前記照明パラメータ算出ステップで求められた照明条件情報と、前記カラー変換パラメータ算出ステップで求められた色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に記憶させるデータベース記憶ステップと
を備えることを特徴とする請求項１に記載の色歪み補正方法。 - 前記照明パラメータ算出ステップは、
前記撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データのうち当該画像に含まれる白色領域を表すデータ部分を推定する又は前記カラーチャートを撮影して得られる画像を表す画像データのうち当該画像に含まれる白色領域を表すデータ部分を取得する白色識別ステップと、
前記白色識別ステップで推定又は取得されたデータ部分に含まれる各画素について、画素毎の色相と彩度と明度とを算出する白色画素値算出ステップと、
前記白色画素値算出ステップで算出された色相と彩度と明度とを用いて、前記照明条件情報を求める算出ステップと
を備えることを特徴とする請求項２又は４に記載の色歪み補正方法。 - 情報を記憶する記憶手段と、
複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶手段と、
任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得手段と、
前記対象取得手段で取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得手段で取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正手段と
を備えることを特徴とする色歪み補正装置。 - 前記推定手段は、
前記対象取得手段で取得された画像データに含まれる各画素について、画素毎に色相と彩度と明度とを算出し、当該画像データの表色系を色相と彩度と明度とを用いた表色系に変換する表色系変換手段と、
前記表色系変換手段で算出された画素毎の色相と彩度と明度とを用いて、前記撮影対象の撮影時における照明条件の特徴を示す照明条件情報を求める照明パラメータ算出手段と、
前記記憶手段に記憶されている照明条件情報のうち、前記照明パラメータ算出手段で求められた照明条件情報と最も類似する照明条件情報を検出する照明条件検出手段と
を備え、
前記照明条件検出手段で検出された照明条件情報にその特徴が示される照明条件が、前記撮影対象の撮影時における照明条件であると推定する
ことを特徴とする請求項６に記載の色歪み補正装置。 - 前記補正手段は、
前記照明条件検出手段で検出された照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を読み出すカラー変換パラメータ選択手段と、
前記カラー変換パラメータ選択手段で読み出された色変換情報を用いて、前記対象取得手段で取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正するカラー変換手段と、
前記カラー変換手段で変更された画像データの表色系を、前記表色系変換手段で色相と彩度と明度とを用いた表色系に変換する前の表色系に変換する表色系逆変換手段と
を備えることを特徴とする請求項７に記載の色歪み補正装置。 - 前記補正パラメータ記憶手段は、
異なる照明条件毎に前記カラーチャートを撮影して得られる画像を表す画像データを取得するカラーチャート画像取得手段と、
前記カラーチャート画像取得手段で取得された画像データに含まれる各色票に対応する色相と彩度と明度とを算出し、当該画像データの表色系を色相と彩度と明度とを用いた表色系に変換する表色系変換手段と、
補正基準となる前記カラーチャートの有する各色票に対応する色相と彩度と明度とを取得する基準データ取得手段と、
前記表色系変換手段で算出された色相と彩度と明度とを用いて、前記カラーチャートの撮影時における照明条件の特徴を示す照明条件情報を求める照明パラメータ算出手段と、
前記表色系変換手段で算出された各色票に対応する色相と彩度と明度と、前記基準データ取得手段で取得された各色票に対応する色相と彩度と明度との対応関係を解析し、前記カラーチャートを撮影して得られる画像の色歪みを補正するための色変換情報を照明条件毎に求める前記カラー変換パラメータ算出手段と、
前記照明パラメータ算出手段で求められた照明条件情報と、前記カラー変換パラメータ算出手段で求められた色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に記憶させるデータベース記憶手段と、
を備えることを特徴とする請求項６に記載の色歪み補正装置。 - 前記照明パラメータ算出手段は、
前記撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データのうち当該画像に含まれる白色領域を表すデータ部分を推定する又は前記カラーチャートを撮影して得られる画像を表す画像データのうち当該画像に含まれる白色領域を表すデータ部分を取得する白色識別手段と、
前記白色識別手段で推定又は取得されたデータ部分に含まれる各画素について、画素毎の色相と彩度と明度とを算出する白色画素値算出手段と、
前記白色画素値算出手段で算出された色相と彩度と明度とを用いて、前記照明条件情報を求める算出手段と、
を備えることを特徴とする請求項７又は９に記載の色歪み補正装置。 - 情報を記憶する記憶手段と、
複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて前記記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶手段と、
任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得手段と、
前記対象取得手段で取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定手段と、
前記推定手段で推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得手段で取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正手段と
を備えることを特徴とする携帯端末。 - コンピュータに、
複数の異なる照明条件下で複数の異なる色票を有するカラーチャートを撮影して得られる各画像を表す各画像データを用いて、各照明条件の特徴を示す照明条件情報と、各照明条件下における画像の色歪みを補正するための色変換情報とを求め、求めた前記照明条件情報と前記色変換情報とを関連付けて記憶手段に予め記憶させる補正パラメータ記憶ステップと、
任意の照明条件下で白色領域を含む撮影対象を撮影して得られる画像を表す画像データを取得する対象取得ステップと、
前記対象取得ステップで取得された画像データについて、その照明条件を推定する推定ステップと、
前記推定ステップで推定された照明条件の特徴を示す照明条件情報と関連付けられて前記記憶手段に記憶されている色変換情報を用いて、前記対象取得ステップで取得された画像データを変更することにより、当該画像データで表される画像の色歪みを補正する補正ステップと
を実行させるためのプログラム。 - 請求項１２に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003029920A JP2004242099A (ja) | 2003-02-06 | 2003-02-06 | 色歪み補正方法、色歪み補正装置、携帯端末、プログラム及び記憶媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP2003029920A JP2004242099A (ja) | 2003-02-06 | 2003-02-06 | 色歪み補正方法、色歪み補正装置、携帯端末、プログラム及び記憶媒体 |
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| JP2003029920A Withdrawn JP2004242099A (ja) | 2003-02-06 | 2003-02-06 | 色歪み補正方法、色歪み補正装置、携帯端末、プログラム及び記憶媒体 |
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-
2003
- 2003-02-06 JP JP2003029920A patent/JP2004242099A/ja not_active Withdrawn
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