CN107534758B - 图像处理装置、图像处理方法和记录介质 - Google Patents
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Abstract
图像处理装置具有:合计像素值计算部(10),其以排成一列的像素中的关注像素为中心,分别按照每个颜色对在一个方向和另一个方向上排列的像素的像素值进行合计;产生起点检测部(11),其根据合计像素值计算部的计算结果和关注像素的像素值中的至少一方,判定关注像素是否是轴上色差的产生起点,检测产生起点;区域判定部(12),其将以产生起点为中心的规定的周边区域判定为轴上色差区域;颜色空间信息计算部(15),其针对产生起点,根据合计像素值计算部的计算结果,针对一个方向和另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息;颜色空间差分计算部(16),其计算一个方向的颜色空间信息与另一个方向的颜色空间信息之间的差分;校正量计算部(17),其根据差分计算轴上色差校正的校正量;以及校正部(4),其使用校正量对轴上色差区域进行校正。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理装置、图像处理方法和图像处理程序。
背景技术
公知在通过通常的光学***拍摄到的图像中产生轴上色差。这里,轴上色差是指由于光学***、摄像***和图像处理***而使光轴上的焦点位置根据波长而不同所引起的伪色、即本来的被摄体中不会产生的着色。而且,提出了用于通过图像处理对这种轴上色差进行校正的技术(例如参照专利文献1。)。
在专利文献1中,针对图像数据中的关注像素,作为表示伪色可能性的参数,对泛白的接近度、彩度的大小和特定色相的接近度进行评价,应用它们中的至少任意一方对轴上色差进行校正。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特许第4539278号公报
发明内容
发明要解决的课题
但是,在对轴上色差进行校正时,如专利文献1那样,仅对关注像素进行评价并根据该评价进行校正是不充分的。即,即使某些关注像素本来是相同颜色,由于跟据与该关注像素相邻的像素之间的关系,人在其视觉特性上也看到这些关注像素是相互不同的颜色。因此,鉴于人的视觉特性,仅对关注像素进行评价并对轴上色差进行校正是不充分的。
本发明是鉴于上述情况而完成的,其目的在于,根据人的视觉特性高精度地校正轴上色差。
用于解决课题的手段
为了实现上述目的,本发明提供以下手段。
本发明的一个方式是一种图像处理装置,其具有:合计像素值计算部,其针对输入图像中的包含关注像素且排列成一列的多个像素,分别按照每个颜色对隔着该关注像素在一个方向和另一个方向上排列的像素的像素值进行合计;产生起点检测部,其根据该合计像素值计算部的计算结果和所述关注像素的像素值中的至少一方,判定所述关注像素是否是轴上色差的产生起点,检测产生起点;区域判定部,其将以被检测为所述产生起点的关注像素为中心的规定的周边区域判定为轴上色差区域;颜色空间信息计算部,其针对被检测为所述产生起点的所述关注像素,根据所述合计像素值计算部的计算结果,针对所述一个方向和所述另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息;颜色空间差分计算部,其计算由该颜色空间信息计算部计算出的所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分;校正量计算部,其根据由该颜色空间差分计算部计算出的差分,计算轴上色差校正的校正量;以及校正部,其使用所述校正量对所述轴上色差区域进行校正。
根据本方式,通过合计像素值计算部计算在隔着关注像素的两侧排列在一条直线上的像素的像素值的合计,根据该计算结果或关注像素的像素值,通过产生起点检测部判定关注像素是否是轴上色差的产生起点,检测产生起点。在检测到关注像素是轴上色差的产生起点的情况下,通过颜色空间信息计算部,针对关注像素,针对一个方向和另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息,通过颜色空间差分计算部计算它们的差分。然后,使用根据该差分计算出的校正量,针对由以关注像素为中心的周边区域构成的轴上色差区域进行校正处理。这样,不仅是关注像素,还计算对隔着关注像素在两侧排列在一条直线上的像素的像素值进行评价而得到的校正量,由此,能够根据人的视觉特性进行轴上色差校正。
在上述方式中,也可以是,所述颜色空间信息计算部计算与颜色的角度有关的信息、与颜色的强度有关的信息和与颜色的明亮度有关的信息中的至少一方,作为特定颜色空间上的颜色空间信息,所述颜色空间差分计算部根据所述颜色空间信息计算部的计算结果,计算所述颜色的角度的差分、所述颜色的强度的差分和所述颜色的明亮度的差分中的至少一方,作为所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分,所述校正量计算部根据所述颜色空间差分计算部的计算结果,计算轴上色差校正的校正量。
由此,能够计算与人在其视觉特性上容易感知轴上色差的相邻区域的颜色的角度之差、颜色的强度之差、颜明亮度之差对应的最佳的校正量。
并且,在上述方式中,也可以是,所述颜色的角度的差分越接近180度,则所述校正量计算部计算出越大的校正量,所述颜色的角度的差分越远离180度,则所述校正量计算部计算出越小的校正量。
由此,在如色相环那样利用0度~360度表示颜色空间的角度的情况下,如2个颜色成为对极的180度那样在人的视觉上容易检测着色的情况下,能够计算适当的校正量。
并且,在上述方式中,也可以是,所述颜色的强度的差分的绝对值越大,则所述校正量计算部计算出越大的校正量,所述颜色的强度的差分的绝对值越小,则所述校正量计算部计算出越小的校正量。
由此,在颜色的强度的差分较大、在人的视觉上容易检测着色的情况下,能够计算适当的校正量。
并且,在上述方式中,也可以是,所述颜色的明亮度的差分的绝对值越大,则所述校正量计算部计算出越大的校正量,所述颜色的明亮度的差分的绝对值越小,则所述校正量计算部计算出越小的校正量。
由此,在颜色的明亮度的差分较大、在人的视觉上容易检测着色的情况下,也能够计算适当的校正量。
并且,在上述方式中,也可以是,所述校正量计算部计算所述颜色的角度在所述一个方向和所述另一个方向上成为相同方向的校正量。
由此,在校正后消除颜色的角度的差分,能够计算在人的视觉上针对着色优选的校正量。
并且,在上述方式中,也可以是,所述校正量计算部计算所述颜色的强度在所述一个方向和所述另一个方向上相同的校正量。
由此,在校正后消除颜色的强度的差分,能够计算在人的视觉上针对着色优选的校正量。
并且,在上述方式中,也可以是,所述校正量计算部计算所述颜色的明亮度在所述一个方向和所述另一个方向上相同的校正量。
由此,在校正后消除颜色的明亮度的差分,能够计算在人的视觉上针对着色优选的校正量。
并且,在上述方式中,也可以是,所述特定颜色空间是HSV空间。
由此,能够以比较低的计算成本进行颜色空间的计算。
并且,在上述方式中,也可以是,所述特定颜色空间是L*a*b*空间。
由此,能够进行接近人的视觉上的感觉的颜色空间的计算。
并且,在上述方式中,也可以是,在所述关注像素的像素值大于规定的阈值的情况下,或者,由所述合计像素值计算部计算出的在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下、或在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下,所述产生起点检测部把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点。
由此,能够检测近饱和区域、近饱和以外的区域中的至少一方作为轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD2<PrD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计。
由此,能够检测对焦位置附近的轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PbD1
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
由此,能够检测对焦位置附近的轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD2<PrD2
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
由此,能够检测在另一个方向上产生紫边、一个方向的R的像素值的合计小于G的像素值的合计、在色相环中成为接近相反色的颜色且紫边明显的场所作为轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PbD1
PgD2<PrD2
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
由此,能够检测在另一个方向上产生紫边、一个方向的B的像素值的合计小于G的像素值的合计、在色相环中成为接近相反色的颜色且紫边明显的场所作为轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD1>PbD1
PgD2<PrD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
由此,能够检测在一个方向上产生绿边、另一个方向的R的像素值的合计大于G的像素值的合计、在色相环中成为接近相反色的颜色且绿边明显的场所作为轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD1>PbD1
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
由此,能够检测在一个方向上产生绿边、另一个方向的B的像素值的合计大于G的像素值的合计、在色相环中成为接近相反色的颜色且绿边明显的场所作为轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1+THR1>PrD1
PgD2-THR2<PrD2
PgD1+THB1>PbD1
PgD2-THB2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,THR1、THR2、THB1、THB2是任意的常数。
由此,通过适当选择THR1、THR2、THB1、THB2,能够减少噪声的影响,能够稳定地检测轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1+THR>PrD1
PgD2+THR<PrD2
PgD1+THB>PbD1
PgD2+THB<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,THR、THB是任意的常数。
由此,通过适当选择THR、THB,能够检测在不是无彩色而是着色的被摄体上产生的轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1×KR
PgD2<PrD2×KR
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PgD2<PbD2×KB
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,KR、KB是任意的常数。
由此,通过适当选择KR、KB,能够检测在不是无彩色而是着色的被摄体上产生的轴上色差的产生起点。
并且,在上述方式中,也可以是,所述图像在各像素中具有全部RGB的像素值。
由此,针对在各像素中同时取得全部RGB的像素值的同时化的图像,也能够进行检测轴上色差的产生起点的处理。
并且,在上述方式中,也可以是,所述图像在各像素中具有RGB中的至少一方的像素值丢失的像素值。
由此,针对在各像素中未同时取得全部RGB的像素值的未同时化的图像,也能够检测轴上色差的产生起点,能够在检测时消除由于同时化而产生的插值错误的影响。
并且,本发明的另一个方式是一种图像处理方法,其具有以下步骤:合计像素值计算步骤,针对输入图像中的包含关注像素且排列成一列的多个像素,分别按照每个颜色对隔着该关注像素在一个方向和另一个方向上排列的像素的像素值进行合计;产生起点检测步骤,根据该合计像素值计算步骤中的计算结果和所述关注像素的像素值中的至少一方,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点;区域判定步骤,将以被检测为所述产生起点的关注像素为中心的规定的周边区域判定为轴上色差区域;颜色空间信息计算步骤,针对被检测为所述产生起点的所述关注像素,根据所述合计像素值计算步骤中的计算结果,针对所述一个方向和所述另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息;颜色空间差分计算步骤,计算该颜色空间信息计算步骤中计算出的所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分;校正量计算步骤,根据该颜色空间差分计算步骤中计算出的差分,计算轴上色差校正的校正量;以及校正步骤,使用所述校正量对所述轴上色差区域进行校正。
在上述另一个方式中,也可以是,在所述颜色空间信息计算步骤中,计算与颜色的角度有关的信息、与颜色的强度有关的信息和与颜色的明亮度有关的信息中的至少一方,作为特定颜色空间上的颜色空间信息,在所述颜色空间差分计算步骤中,根据所述颜色空间信息计算步骤的计算结果,计算所述颜色的角度的差分、所述颜色的强度的差分和所述颜色的明亮度的差分中的至少一方,作为所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分,在所述校正量计算步骤中,根据所述颜色空间差分计算步骤的计算结果,计算轴上色差校正的校正量。
并且,在上述另一个方式中,也可以是,在所述产生起点检测步骤中,在所述关注像素的像素值大于规定的阈值的情况下,或者,由所述合计像素值计算步骤计算出的在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下、或在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点。
并且,本发明的另一个方式是一种图像处理程序,其使计算机执行以下步骤:合计像素值计算步骤,针对输入图像中的包含关注像素且排列成一列的多个像素,分别按照每个颜色对隔着该关注像素在一个方向和另一个方向上排列的像素的像素值进行合计;产生起点检测步骤,根据该合计像素值计算步骤中的计算结果和所述关注像素的像素值中的至少一方,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点;区域判定步骤,将以被检测为所述产生起点的关注像素为中心的规定的周边区域判定为轴上色差区域;颜色空间信息计算步骤,针对被检测为所述产生起点的所述关注像素,根据所述合计像素值计算步骤中的计算结果,针对所述一个方向和所述另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息;颜色空间差分计算步骤,计算该颜色空间信息计算步骤中计算出的所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分;校正量计算步骤,根据该颜色空间差分计算步骤中计算出的差分,计算轴上色差校正的校正量;以及校正步骤,使用所述校正量对所述轴上色差区域进行校正。
在上述另一个方式中,也可以是,所述计算机在所述颜色空间信息计算步骤中,计算与颜色的角度有关的信息、与颜色的强度有关的信息和与颜色的明亮度有关的信息中的至少一方,作为特定颜色空间上的颜色空间信息,在所述颜色空间差分计算步骤中,根据所述颜色空间信息计算步骤的计算结果,计算所述颜色的角度的差分、所述颜色的强度的差分和所述颜色的明亮度的差分中的至少一方,作为所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分,在所述校正量计算步骤中,根据所述颜色空间差分计算步骤的计算结果,计算轴上色差校正的校正量。
并且,在上述另一个方式中,也可以是,所述计算机在所述产生起点检测步骤中,在所述关注像素的像素值大于规定的阈值的情况下,或者,由所述合计像素值计算步骤计算出的在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下、或在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点。
发明效果
根据本发明,发挥如下效果:在近饱和区域和近饱和区域以外的区域中的至少一方中,也能够检测轴上色差并根据人的视觉特性进行校正。
附图说明
图1是示出本发明的一个实施方式的图像处理装置的框图。
图2是示意地示出应用图1的图像处理装置的光学***与轴上色差的关系的图。
图3是示意地示出应用图1的图像处理装置的光学***与轴上色差的关系的图。
图4是说明使用图1的图像处理装置的图像处理方法的流程图。
图5是示出图1的图像处理装置中设定的关注像素与其周边像素之间的坐标关系的图。
图6是示出图1的图像处理装置中设定的关注像素与其周边像素之间的坐标关系的图,特别示出校正前的关注像素与其的周边像素之间的坐标关系。
图7是示出图1的图像处理装置中设定的关注像素及其周边像素的坐标关系的图,特别示出校正后的关注像素与其的周边像素之间的坐标关系。
图8是示出图1的图像处理装置中设定的关注像素与其周边像素之间的坐标关系的图,特别示出关注像素的像素位置确定为D1方向的情况下的校正前的关注像素与其周边像素之间的坐标关系。
图9是示出图1的图像处理装置中设定的关注像素与其周边像素之间的坐标关系的图,特别示出关注像素的像素位置确定为D1方向的情况下的校正后的关注像素与其周边像素之间的坐标关系。
图10是示出以与图2不同的方式产生轴上色差的情况下的阶跃边缘(step edge)的第1例的图。
图11是示出以与图2不同的方式产生轴上色差的情况下的阶跃边缘的第2例的图。
图12是与没有噪声的情况和对应前的状态进行比较来示出图像信号中包含噪声的情况下的对应例的图。
图13是与无彩色的情况和对应前的状态进行比较来示出有彩色的阶跃边缘的情况下的对应例的图。
图14是与无彩色的情况和对应前的状态进行比较来示出有彩色的阶跃边缘的情况下的另一个对应例的图。
图15是示出将由拜耳排列的摄像元件取得的图像的R作为关注像素的情况下的像素排列的图。
图16是示出将由拜耳排列的摄像元件取得的图像的B作为关注像素的情况下的像素排列的图。
图17是示出将由拜耳排列的摄像元件取得的图像的GR作为关注像素的情况下的像素排列的图。
图18是示出将由拜耳排列的摄像元件取得的图像的GB作为关注像素的情况下的像素排列的图。
具体实施方式
下面,参照附图对本发明的一个实施方式的图像处理装置和图像处理方法进行说明。
这里,本实施方式的图像处理装置对由照相机取得的输入图像实施后述图像处理。而且,图像处理装置1的处理对象即输入图像是如下得到的图像信号:穿过未图示的摄像光学***而入射的光线在固体摄像元件中转换为电信号,进行固定噪声图案去除和模拟增益调整等之后,在A/D转换器中转换为数字信号,并被实施了各种图像处理。该输入图像是在各像素中得到全部RGB的信号值的全彩色图像,即,以使得在各像素中得到RGB值的方式对由三片摄像元件取得的三片彩色图像或由单片摄像元件取得的单片彩色图像进行插值处理而得到的图像。
如图1所示,本实施方式的图像处理装置具有:在输入图像中提取产生轴上色差的轴上色差区域的区域提取部2、针对由区域提取部2提取出的轴上色差区域计算校正量的轴上色差校正量计算部3、输出对轴上色差区域的轴上色差进行了校正后的输出图像的像差校正部4。
区域提取部2具有合计像素值计算部10、产生起点检测部11和区域判定部12。
合计像素值计算部10设定输入图像中的关注像素,针对包含所设定的关注像素且排列成一列的多个像素,分别按照每个颜色对以关注像素为中心在一个方向(D1)和另一个方向(D2)上排列的像素的像素值进行合计。
产生起点检测部11根据关注像素的像素值、或者由合计像素值计算部10计算出的隔着关注像素在一个方向上排列的像素的合计像素值和在另一个方向上排列的像素的合计像素值中的至少一方,判定关注像素是否是轴上色差的产生起点,检测作为产生起点的关注像素。
由产生起点检测部11检测的轴上色差的产生起点意味着,图2所示例如关注像素的G像素值的大小成为饱和电平的关注像素、和图3所示隔着关注像素排列在一条直线上的一个方向及另一个方向的颜色不同的情况下的关注像素中的至少一方。
即,如图2和图3所示,在通常的光学***7中,波长不同的光的成像位置在光轴的进深方向上不同是公知的。一般情况下,相对于G成为长波长的R在光轴方向的里侧成像,相对于G成为短波长的B在光轴方向的近前侧成像。该RGB的成像位置的偏移表现为轴上色差。
在拍摄了无彩色的阶跃边缘的情况下,在像面中,G具有阶跃边缘的形状,但是,R、B未成像,阶跃边缘的形状变钝。另一方面,在像面里侧,G未成像,所以,阶跃边缘的形状变钝,但是,R成像,保持阶跃边缘的形状。B成为比G更钝的形状。
相反,在像面近前侧,G未成像,所以,阶跃边缘的形状变钝,B成像,保持阶跃边缘的形状。R成为比G更钝的形状。
区域判定部12将由产生起点检测部11检测到的产生起点即关注像素的规定的周边区域判定为轴上色差区域。即,在关注像素被检测为轴上色差的产生起点的情况下,该关注像素成为轴上色差的校正对象,所以,将由关注像素和以关注像素为中心的规定的周边像素构成的区域判定为轴上色差区域。作为轴上色差区域,例如,能够适当设定以关注像素为中心的5×5像素的区域或7×7像素的区域等。
轴上色差校正量计算部3具有颜色空间信息计算部15、颜色空间差分计算部16、校正量计算部17。
颜色空间信息计算部15针对由产生起点检测部11检测为产生起点的关注像素,针对相对于关注像素的一个方向和另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息。作为特定颜色空间,例如能够应用HSV空间或l*a*b空间等。而且,根据由合计像素值计算部10计算出的、以关注像素为中心在一个方向(D1)和另一个方向(D2)上排列的像素的每个颜色的像素值的合计,计算颜色空间信息。
颜色空间差分计算部16计算由颜色空间信息计算部15计算出的一个方向的颜色空间信息与另一个方向的颜色空间信息之间的差分。
校正量计算部17根据由颜色空间差分计算部16计算出的差分,计算针对轴上色差区域的校正量。
像差校正部4使用由校正量计算部17计算出的校正量,对轴上色差区域进行校正。
下面,参照图4的流程图对作为这样构成的本实施方式的图像处理装置的作用的图像处理方法进行说明。
在步骤S1中,如图5所示,合计像素值计算部10在输入图像中设定关注像素(0,0),在接下来的步骤S2(合计像素值计算步骤)中,以该关注像素为中心,针对图5中的纵向、横向、右斜方向和左斜方向这4个方向,分别计算隔着关注像素在两侧排列的多个像素的像素值的合计(步骤S2)。
具体而言,根据数学式1所示的式子,计算各方向的每个颜色的像素值的合计。
【数学式1】
这里,Pc(x,y)是位于坐标(x,y)的像素的像素值,PcL是关注像素的左侧的像素列的像素值的合计,PcR是关注像素的右侧的像素列的像素值的合计,PcT是关注像素的上侧的像素列的像素值的合计,PcB是关注像素的下侧的像素列的像素值的合计,PcLT是关注像素的左上侧的像素列的像素值的合计,PcLB是关注像素的左下侧的像素列的像素值的合计,PcRT是关注像素的右上侧的像素列的像素值的合计,PcRB是关注像素的右下侧的像素列的像素值的合计。并且,小标c意味着彩色,能够置换为r、g、b,通过置换来计算每个颜色的像素值的合计。并且,i、m是正整数。
在步骤S3(产生起点检测步骤)中,产生起点检测部11在满足以下的条件式(1)或由合计像素值计算部10计算出的像素值的合计满足全部条件式(2)~(5)的情况下,检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
条件式(1)表示在关注像素的G像素值的大小大于任意的饱和电平阈值THsat的情况下检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
Pg(0,0)>THsat…(1)
PgD1>PrD1…(2)
PgD2<PrD2…(3)
PgD1>PbD1…(4)
PgD2<PbD2…(5)
这里,PgD1是从关注像素起在一个方向D1上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从关注像素起在另一个方向D2上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从关注像素起在一个方向D1上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从关注像素起在另一个方向D2上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从关注像素起在一个方向D1上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从关注像素起在另一个方向D2上排列的像素的B的像素值的合计。
小标D1表示从关注像素起的一个方向,例如是数学式1中的L、T、LT、LB。并且,小标D2表示从关注像素起的另一个方向,例如是R、B、RT、RB。方向的定义是任意的,但是,在选择了L、T、LT、LB作为D1的情况下,D2成为R、B、RT、RB。
另外,在条件式(1)中,在对关注像素和任意的饱和电平阈值THsat进行比较时,仅使用关注像素的G像素,但是不必限于此。例如,还能够对饱和电平阈值和亮度值进行比较,除此之外,还能够使用其他公知的方法。并且,计算近饱和以外的区域的轴上色差的产生起点的方法也不限于上述例子,能够使用公知的方法。
在步骤S4(检测信息生成步骤)中,产生起点检测部11生成将检测为轴上色差的产生起点的关注像素设为“0”、将检测为不是产生起点的像素设为“1”的检测信息。产生起点检测部11在关注像素被检测为轴上色差的产生起点的情况下,与该像素位置对应地保持PrD1、PrD2、PgD1、PgD2、PbD1、PbD2。
并且,在关注像素被检测为轴上色差的产生起点的情况下,与该像素位置对应地,保持图5中的纵向、横向、右斜方向和左斜方向这4个方向中的哪个方向满足上述条件式(2)~(5),保持针对该方向的一个方向D1和另一个方向D2。
即,产生起点检测部11保持D1是L、T、LT、LB中的哪个、以及D2是R、B、RT、RB中的哪个,作为与检测信息相关联的信息。
在步骤S5(区域判定步骤)中,区域判定部12在关注像素被检测为轴上色差的产生起点的情况下、即针对关注像素的由产生起点检测部11生成的检测信息为“0”的情况下,将包含该关注像素及其规定的周边像素的区域判定为轴上色差区域。作为轴上色差区域,例如能够适当设定包含以检测信息为“0”的像素为中心的7×7像素的区域等。
在步骤S6(颜色空间信息计算步骤)中,颜色空间信息计算部15根据与检测信息为“0”的像素位置对应的PrD1、PgD1、PbD1和PrD2、PgD2、PbD2,计算特定颜色空间的颜色空间信息。
例如,当设特定颜色空间为HSV空间时,根据PrD1、PgD1、PbD1计算PhD1、PsD1、PvD1中的至少一方,根据PrD2、PgD2、PbD2计算PhD2、PsD2、PvD2中的与D1方向相同的颜色空间信息。
另外,PhD1、PhD2表示与检测为产生起点的关注像素中的D1方向、D2方向上的角度(色相)有关的颜色空间信息,PsD1、PsD2表示与检测为产生起点的关注像素中的D1方向、D2方向上的强度(彩度)有关的颜色空间信息,PvD1、PvD2表示与检测为产生起点的关注像素中的D1方向、D2方向上的明亮度(亮度)有关的颜色空间信息。
并且,当设特定颜色空间为L*a*b*空间时,根据PrD1、PgD1、PbD1计算Pl*D1、Pa*D1、Pb*D1中的至少一方,根据PrD2、PgD2、PbD2计算Pl*D2、Pa*D2、Pb*D2中的与D1方向相同的颜色空间信息。另外,Pl*D1、Pl*D2表示与检测为产生起点的关注像素中的D1方向、D2方向上的明亮度(亮度)有关的颜色空间信息,Pa*D1、Pb*D1、Pa*D2、Pb*D2是与补色有关的信息,能够用作与角度和强度有关的颜色空间信息。
在步骤S7(颜色空间差分计算步骤)中,通过颜色空间差分计算部16,根据2个方向的颜色空间信息计算颜色空间的差分。颜色空间差分计算部16计算颜色的角度的差分、颜色的强度的差分、明亮度的差分中的至少一方作为差分。
在步骤S8(校正量计算步骤)中,根据由颜色空间差分计算部16计算出的差分计算校正量,在接下来的步骤S9中,判定是否针对全部像素进行了处理,在针对全部像素的处理未完成的情况下,返回步骤S1,将还未进行处理的像素设为关注像素,反复进行步骤S2~S7的步骤。
在针对全部像素进行了处理的情况下,在步骤S10(像差校正步骤)中,针对由区域判定部12设定的轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的校正量,通过像差校正部4实施校正处理,结束处理。
如上所述,作为颜色空间信息,计算颜色的角度、强度和明亮度中的至少一方,根据这些颜色空间信息计算角度的差分、强度的差分、明亮度的差分中的至少一方,根据这些差分中的任意一方或组合多个差分而得到的信息计算校正量,能够进行轴上色差区域的校正。
下面,对根据角度的差分、强度的差分和明亮度的差分中的任意一方或组合多个差分来计算校正量的情况的具体例进行说明。
(根据与角度有关的颜色空间信息进行校正的情况)
颜色空间信息计算部15针对产生起点检测部11作为与检测信息相关联的信息保持的2个方向(D1、D2),分别计算与角度有关的颜色空间信息(步骤S6)。
颜色空间差分计算部16根据计算出的与角度有关的颜色空间信息计算其差分(步骤S7)。
具体而言,在特定颜色空间为HSV空间的情况下,计算PhD1、PhD2作为与角度有关的颜色空间信息,根据以下的式(6)计算它们的差分的绝对值Pangle。
Pangle=|PhD1-PhD2|…(6)
并且,在特定颜色空间为L*a*b*空间的情况下,计算Pa*D1、Pb*D1、Pa*D2、Pb*D2作为与角度有关的颜色空间信息,根据以下的式(7)计算它们的差分的绝对值Pangle。
Pangle=|tan-1(Pb*D1/Pa*D1)-tan-1(Pb*D2/Pa*D2)|…(7)
这里,在产生起点检测部11中,满足条件式(1),由此设为关注像素的G像素值的大小大于任意的饱和电平阈值THsat,在将该关注像素判定为产生起点的情况下,未确定特定方向的D1、D2。该情况下,例如,能够针对上述纵、横、倾斜的合计4个全部方向的D1、D2计算Pangle,并采用Pangle最大的值。并且,能够针对全部方向的D1、D2计算Pangle,并采用它们的平均值。
校正量计算部17根据Pangle计算校正量Ca。关于校正量Ca,例如,在Pangle为0~360度的值的情况下,Pangle越接近180度,则校正量越大,Pangle越远离180度,则校正量越小。在如色相环那样利用0度~360度表示颜色空间的角度的情况下,如2个颜色成为对极的180度那样在人的视觉上容易检测着色的情况下,能够计算适当的校正量。通过计算颜色的角度在一个方向和另一个方向上成为相同方向的校正量,在校正后消除颜色的角度的差分,能够计算在人的视觉上针对着色优选的校正量。
然后,在针对全部像素计算校正量后,例如,如图6所示设校正前的像素值为Pr、Pg、Pb,如图7所示设校正后的像素值为Pr’、Pg’、Pb’,根据以下的式(8)~(10)进行基于根据与角度有关的颜色空间信息计算出的校正量的像差校正部的校正处理。
Pr’=Pr-Ca…(8)
Pg’=Pg…(9)
Pb’=Pb-Ca…(10)
并且,还能够设校正前的像素值的角度为Pa,设校正后的像素值的角度为Pa’,根据以下的式(11)进行校正。
Pa’=Pa-Ca…(11)
下面,对根据与角度有关的颜色空间信息进行校正的情况的另一例进行说明。
例如,在特定颜色空间为HSV空间的情况下,颜色空间信息计算部15根据以下的式(12)和式(13)计算作为与角度有关的颜色空间信息的Pangle1、Pangle2。
Pangle1=PhD1…(12)
Pangle2=PhD2…(13)
并且,在特定颜色空间为L*a*b*空间的情况下,根据以下的式(14)和式(15)计算Pangle1、Pangle2作为与角度有关的颜色空间信息。
Pangle1=tan-1(Pb*D1/Pa*D1)…(14)
Pangle2=tan-1(Pb*D2/Pa*D2)…(15)
这里,在产生起点检测部11中,在满足条件式(1)从而将关注像素判定为产生起点的情况下,未确定特定方向的D1、D2。该情况下,颜色空间信息计算部15例如在上述纵、横、倾斜的合计4个全部方向的D1、D2中计算Pangle1、Pangle2,颜色空间差分计算部16采用Pangle1与Pangle2之差的绝对值的最大值作为与角度有关的颜色空间信息之间的差分,能够将表示最大的绝对值的D1、D2作为特定方向。
例如,根据式(16)计算与角度有关的颜色空间信息的差分的绝对值Pangle。
Pangle=|Pangle1-Pangle2|…(16)
校正量计算部17根据Pangle、Pangle1、Pangle2,例如根据以下的式(17)~(20)计算校正量Ca1、Ca2。
在Pangle1大于Pangle2的情况下,
Ca1=Pangle…(17)
Ca2=0…(18)
在Pangle2大于Pangle1的情况下,
Ca1=0…(19)
Ca2=Pangle…(20)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于角度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。
例如如图8所示,在校正对象的像素位置为D1方向的情况下,设校正前的像素值为Pr1、Pg1、Pb1(图8),设校正后的像素值为Pr1’、Pg1’、Pb1’(图9),能够利用以下的式(21)~(23)表示像差校正部4进行的基于角度的校正处理。
Pr1’=Pr-Ca1…(21)
Pg1’=Pg…(22)
Pb1’=Pb-Ca1…(23)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle1,设校正后的像素值的角度为Pangle1’,根据以下的式(24)进行校正处理。
Pangle1’=Pangle1-Ca1…(24)
同样,在校正对象的像素位置为D2方向的情况下,能够设校正前的像素值为Pr2、Pg2、Pb2,设校正后的像素值为Pr2’、Pg2’、Pb2’,根据以下的式(25)~(27)进行校正处理。
Pr2’=Pr-Ca2…(25)
Pg2’=Pg…(26)
Pb2’=Pb-Ca2…(27)
并且,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle2,设校正后的像素值的角度为Paangle2’,根据以下的式(28)进行校正处理。
Pangle2’=Pangle2-Ca2…(28)
在根据基于角度的颜色空间信息校正轴上色差的情况下,在进行通过图像处理等在颜色空间上使特定颜色的角度之差扩大的处理的情况下特别有效。
(根据与强度有关的颜色空间信息进行校正的情况)
颜色空间角度信息计算部15针对产生起点检测部11作为与检测信息相关联的信息保持的2个方向(D1、D2),分别计算与强度有关的颜色空间信息(步骤S6)。
颜色空间角度差分计算部16根据计算出的与强度有关的颜色空间信息计算其差分(步骤S7)。
具体而言,在特定颜色空间为HSV空间的情况下,计算PsD1、PsD2作为与强度有关的颜色空间信息,根据以下的式(29)计算它们的差分的绝对值Pstrength。
Pstrength=|PsD1-PsD2|…(29)
并且,在特定颜色空间为L*a*b*空间的情况下,计算Pa*D1、Pb*D1、Pa*D2、Pb*D2作为与强度有关的颜色空间信息,根据以下的式(30)计算这些差分的绝对值Pstrength。
Pstrength=|√(Pa*D1^2+Pb*D1^2)-√(Pa*D2^2+Pb*D2^2)|…(30)
在产生起点检测部11中,满足条件式(1)从而将关注像素判定为产生起点,在未确定特定方向的D1、D2的情况下,例如,在上述纵、横、倾斜的合计4个全部方向的D1、D2中计算Pstrength,采用Pstrength的最大值,能够将表示该最大值的D1、D2作为特定方向。
校正量计算部17根据Pstrength,根据以下的式(31)计算校正量Cb。K设为任意常数。
Cb=K*Pstrength…(31)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部计算出的基于强度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。例如,如图6所示设校正前的像素值为Pr、Pg、Pb,如图7所示设校正后的像素值为Pr’、Pg’、Pb’,能够利用以下的式(32)~(34)表示像差校正部4的基于强度的校正处理。
Pr’=Pr-Cb…(32)
Pg’=Pg…(33)
Pb’=Pb-Cb…(34)
并且,还能够设校正前的像素值的强度为Ps,设校正后的像素值的强度为Ps’,根据以下的式(35)进行校正处理。
Ps’=Ps-Cb…(35)
颜色的强度的差分的绝对值越大则计算出越大的校正量,绝对值越小则计算出越小的校正量,由此,在颜色的强度的差分较大、在人的视觉上容易检测着色的情况下,能够计算适当的校正量。
并且,计算颜色的强度在一个方向和另一个方向上相同的校正量,由此,在校正后消除颜色的强度的差分,能够计算在人的视觉上针对着色优选的校正量。
接着,对根据与强度有关的颜色空间信息进行校正的情况的另一例进行说明。例如,在特定颜色空间为HSV空间的情况下,颜色空间信息计算部15根据以下的式(36)和式(37)计算作为与强度有关的颜色空间信息的Pstrength1、Pstrength2。
Pstrength1=PsD1…(36)
Pstrength2=PsD2…(37)
并且,在特定颜色空间为L*a*b*空间的情况下,根据以下的式(38)和式(39)计算Pstrength1、Pstrength2作为与强度有关的颜色空间信息。
Pstrength1=√(Pa*D1^2+Pb*D1^2)…(38)
Pstrength2=√(Pa*D2^2+Pb*D2^2)…(39)
这里,在产生起点检测部11中,满足条件式(1)从而将关注像素判定为产生起点,在未确定特定方向的D1、D2的情况下,例如,颜色空间信息计算部15在上述纵、横、倾斜的合计4个全部方向的D1、D2中计算Pstrength1、Pstrength2,颜色空间差分计算部16采用Pstrength1与Pstrength2之差的绝对值的最大值作为与强度有关的颜色空间信息的差分,能够将表示最大的绝对值的D1、D2作为特定方向。
例如,根据式(40)计算与强度有关的颜色空间信息的差分的绝对值Pstrength。
Pstrength=|Pstrength1-Pstrength2|…(40)
校正量计算部17根据Pstrength、Pstrength1、Pstrength2,例如根据以下的式(41)~(44)计算校正量Cb1、Cb2。
在Pstrength1大于Pstrength2的情况下,
Cb1=Pstrength…(41)
Cb2=0…(42)
在Pstrength2大于Pstrength1的情况下,
Cb1=0…(43)
Cb2=Pstrength…(44)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于强度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。
例如如图8所示,在校正对象的像素位置为D1方向的情况下,设校正前的像素值为Pr1、Pg1、Pb1(图8),设校正后的像素值为Pr1’、Pg1’、Pb1’(图9),能够利用以下的式(45)~(47)表示像差校正部4进行的基于强度的校正处理。
Pr1’=Pr-Cb1…(45)
Pg1’=Pg…(46)
Pb1’=Pb-Cb1…(47)
另外,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength1,设校正后的像素值的强度为Pstrength1’,根据以下的式(48)进行校正处理。
Pstrength1’=Pstrength1-Cb1…(48)
同样,在校正对象的像素位置为D2方向的情况下,能够设校正前的像素值为Pr2、Pg2、Pb2,设校正后的像素值为Pr2’、Pg2’、Pb2’,根据以下的式(49)~(51)进行校正处理。
Pr2’=Pr-Cb2…(49)
Pg2’=Pg…(50)
Pb2’=Pb-Cb2…(51)
并且,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength2,设校正后的像素值的强度为Pstrength2’,根据以下的式(52)进行校正处理。
Pstrength2’=Pstrength2-Cb2…(52)
在根据基于强度的颜色空间信息校正轴上色差的情况下,在进行通过图像处理等在颜色空间上使特定颜色的强度之差扩大的处理的情况下特别有效。
(根据与亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况)
颜色空间角度信息计算部15针对产生起点检测部11作为与检测信息相关联的信息保持的2个方向(D1、D2),分别计算与明亮度有关的颜色空间信息(步骤S6)。
颜色空间角度差分计算部16根据计算出的与明亮度有关的颜色空间信息计算其差分(步骤S7)。
具体而言,在特定颜色空间为HSV空间的情况下,计算PvD1、PvD2作为与明亮度有关的颜色空间信息,根据以下的式(53)计算这些差分的绝对值Plightness。
颜色空间的2个明亮度之差的绝对值Plightness用下式表示。
Plightness=|PvD1-PvD2|…(53)
并且,在特定颜色空间为L*a*b*空间的情况下,计算Pl*D1、Pl*D2作为与明亮度有关的颜色空间信息,根据以下的式(54)计算这些差分的绝对值Plightness。
Plightness=|Pl*D1-Pl*D2|…(54)
在产生起点检测部11中,满足条件式(1)从而将关注像素判定为产生起点,在未确定特定方向的D1、D2的情况下,例如,在上述纵、横、倾斜的合计4个全部方向的D1、D2中计算Plightness,采用Plightness的最大值,能够将表示该最大值的D1、D2作为特定方向。
校正量计算部17根据Plightness,根据以下的式子计算校正量Cc。K设为任意常数。
Cc=K*Plightness…(55)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部计算出的基于明亮度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。
如图7所示设校正后的像素值为Pr’、Pg’、Pb’,能够利用以下的式(56)~(58)表示像差校正部的校正处理。
Pr’=Pr-Cc…(56)
Pg’=Pg…(57)
Pb’=Pb-Cc…(58)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Pl,设校正后的像素值的亮度为Pl’,根据以下的式(59)进行校正处理。
Pl’=Pl-Cc…(59)
颜色的明亮度的差分的绝对值越大则计算出越大的校正量,绝对值越小则计算出越小的校正量,由此,在颜色的明亮度的差分较大、在人的视觉上容易检测着色的情况下,也能够计算适当的校正量。
并且,计算颜色的明亮度在一个方向和另一个方向上相同的校正量,由此,在校正后消除颜色的明亮度的差分,能够计算在人的视觉上针对着色优选的校正量。
接着,对根据与明亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况的另一例进行说明。例如,在特定颜色空间为HSV空间的情况下,颜色空间信息计算部15根据以下的式(60)和式(61)计算作为与明亮度有关的颜色空间信息的Plightness1、Plightness2。
Plightness1=PvD1…(60)
Plightness2=PvD2…(61)
并且,在特定颜色空间为L*a*b*空间的情况下,根据以下的式(62)和式(63)计算Plightness1、Plightness2作为与明亮度有关的颜色空间信息。
Plightness1=Pl*D1…(62)
Plightnss2=Pl*D2…(63)
这里,在产生起点检测部11中,满足条件式(1)从而将关注像素判定为产生起点,在未确定特定方向的D1、D2的情况下,例如,颜色空间信息计算部15在上述纵、横、倾斜的合计4个全部方向的D1、D2中计Plightness1、Plightness2,颜色空间差分计算部16采用Plightness1与Plightness2的差分的绝对值的最大值作为与明亮度有关的颜色空间信息的差分,能够将表示最大的绝对值的D1、D2作为特定方向。
例如,与明亮度有关的颜色空间信息的差分的绝对值Plightness由以下的式(64)表示。
Plightness=|Plightness1-Plightness2|…(64)
校正量计算部17根据Plightness、Plightness1、Plightness2,例如根据以下的式(65)~(68)计算校正量Cc1、Cc2。
在Plightness1大于Plightness2的情况下,
Cc1=Plightness…(65)
Cc2=0…(66)
在Plightness2大于Plightness1的情况下,
Cc1=0…(67)
Cc2=Plightness…(68)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于明亮度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。
例如如图8所示,在校正对象的像素位置为D1方向的情况下,设校正前的像素值为Pr1、Pg1、Pb1(图8),设校正后的像素值为Pr1’、Pg1’、Pb1’(图9),能够利用以下的式(69)~(71)表示像差校正部4进行的基于明亮度的校正处理。
Pr1’=Pr-Cc1…(69)
Pg1’=Pg…(70)
Pb1’=Pb-Cc1…(71)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Plightness1,设校正后的像素值的强度为Plightness1’,根据以下的式(72)进行校正处理。
Plightness1’=Plightness1-Cc1…(72)
同样,在校正对象的像素位置为D2方向的情况下,能够设校正前的像素值为Pr2、Pg2、Pb2,设校正后的像素值为Pr2’、Pg2’、Pb2’,根据以下的式(73)~(75)进行校正处理。
Pr2’=Pr-Cc2…(73)
Pg2’=Pg…(74)
Pb2’=Pb-Cc2…(75)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Plightness2,设校正后的像素值的亮度为Plightness2’,根据以下的式(76)进行校正处理。
Plightness2’=Plightness2-Cc2…(76)
在根据基于明亮度的颜色空间信息校正轴上色差的情况下,在进行通过图像处理等在颜色空间上使特定颜色的明亮度之差扩大的处理的情况下特别有效。
(根据与角度和强度有关的颜色空间信息进行校正的情况)
颜色空间角度信息计算部15针对产生起点检测部11作为与检测信息相关联的信息保持的2个方向(D1、D2),分别计算与角度和强度有关的颜色空间信息(步骤S6)。
颜色空间角度差分计算部16根据计算出的与角度和强度有关的颜色空间信息,分别计算它们的差分(步骤S7)。
校正量计算部17计算上述基于角度的校正量Ca和基于强度的校正量Cb,根据这2个校正量,例如根据以下的式(77)计算基于角度和强度的校正量Cab。
Cab=Ca+Cb…(77)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于角度和强度的校正量Cab,通过像差校正部4实施校正处理。如图6所示设校正前的像素值为Pr、Pg、Pb,如图7所示设校正后的像素值为Pr’、Pg’、Pb’,根据以下的式(78)~(80)进行像差校正部4的校正处理。
Pr’=Pr-Cab…(78)
Pg’=Pg…(79)
Pb’=Pb-Cab…(80)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pa,设校正后的像素值的角度为Pa’,根据以下的式(81)进行校正。
Pa’=Pa-Ca…(81)
并且,还能够设校正前的像素值的强度为Ps,设校正后的像素值的强度为Ps’,根据以下的式(82)进行校正。
Ps’=Ps-Cb…(82)
接着,对根据与角度和强度有关的颜色空间信息进行校正的情况的另一例进行说明。
通过校正量计算部17,例如根据式(17)~(20)计算校正量Ca1、Ca2和Cb1、Cb2,使用这些校正量,例如能够根据以下的式(83)和(84)计算基于角度和强度的校正量Cab1、Cab2。计算方法例如如下所述。
Cab1=Ca1+Cb1…(83)
Cab2=Ca2+Cb2…(84)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于角度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。
例如如图8所示,在校正对象的像素位置为D1方向的情况下,设校正前的像素值为Pr1、Pg1、Pb1(图8),设校正后的像素值为Pr1’、Pg1’、Pb1’(图9),能够利用以下的式(85)~(87)表示像差校正部4进行的基于角度的校正处理。
Pr1’=Pr-Cab1…(85)
Pg1’=Pg…(86)
Pb1’=Pb-Cab1…(87)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle1,设校正后的像素值的角度为Pangle1’,根据以下的式(88)进行校正处理。
Pangle1’=Pangle1-Cb1…(88)
并且,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength1,设校正后的像素值的强度为Pstrength1’,根据以下的式(89)进行校正处理。
Pstrength1’=Pstrength1-Cb1…(89)
同样,在校正对象的像素位置为D2方向的情况下,能够设校正前的像素值为Pr2、Pg2、Pb2,设校正后的像素值为Pr2’、Pg2’、Pb2’,根据以下的式(90)~(92)进行校正处理。
Pr2’=Pr-Cab2…(90)
Pg2’=Pg…(91)
Pb2’=Pb-Cab2…(92)
并且,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle2,设校正后的像素值的角度为Pangle2’,根据以下的式(93)进行校正处理。
Pangle2’=Pangle2-Cb2…(93)
进而,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength2,设校正后的像素值的强度为Pstrength2’,根据以下的式(94)进行校正处理。
Pstrength2’=Pstrength2-Cb2…(94)
在根据基于角度和强度的颜色空间信息校正轴上色差的情况下,而且,在进行通过图像处理等在颜色空间上使特定颜色的角度之差和强度之差扩大的处理的情况下特别有效。
(根据与角度和明亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况)
颜色空间角度信息计算部15针对产生起点检测部11作为与检测信息相关联的信息保持的2个方向(D1、D2),分别计算与角度和明亮度有关的颜色空间信息(步骤S6)。
颜色空间角度差分计算部16根据计算出的与角度和明亮度有关的颜色空间信息,分别计算它们的差分(步骤S7)。
使用由校正量计算部17计算出的基于角度的校正量Ca和基于明亮度的校正量Cc,例如根据以下的式(95)计算基于角度和明亮度的校正量Cac。
Cac=Ca+Cc…(95)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于角度和明亮度的校正量Cac,通过像差校正部4实施校正处理。如图6所示设校正前的像素值为Pr、Pg、Pb,如图7所示设校正后的像素值为Pr’、Pg’、Pb’,根据以下的式(96)~(98)进行像差校正部4的校正处理。
Pr’=Pr-Cac…(96)
Pg’=Pg…(97)
Pb’=Pb-Cac…(98)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pa,设校正后的像素值的角度为Pa’,根据以下的式(99)进行校正。
Pa’=Pa-Ca…(99)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Pl,设校正后的像素值的亮度为Pl’,根据以下的式(100)进行校正。
Pl’=Pl-Cc…(100)
接着,对根据与角度和明亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况的另一例进行说明。通过校正量计算部17,计算基于角度的校正量Ca1、Ca2和基于明亮度的校正量Cc1、Cc2,使用这些校正量,例如能够根据以下的式子计算基于角度和明亮度的校正量Cac1、Cac2。
Cac1=Ca1+Cc1…(101)
Cac2=Ca2+Cc2…(102)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于角度和明亮度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。例如如图8所示,在校正对象的像素位置为D1方向的情况下,设校正前的像素值为Pr1、Pg1、Pb1(图8),设校正后的像素值为Pr1’、Pg1’、Pb1’(图9),能够利用以下的式(103)~(105)表示像差校正部4进行的基于角度和明亮度的校正处理。
Pr1’=Pr-Cac1…(103)
Pg1’=Pg…(104)
Pb1’=Pb-Cac1…(105)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle1,设校正后的像素值的角度为Pangle1’,根据以下的式(106)进行校正处理。
Pangle1’=Pangle1-Cb1…(106)
并且,当设校正前的像素值的亮度为Plightness1,设校正后的像素值的亮度为Plightness1’时,也可以利用以下的式子进行校正。
Plightness1’=Plightness1-Cc1…(107)
同样,在校正对象的像素位置为D2方向的情况下,能够设校正前的像素值为Pr2、Pg2、Pb2,设校正后的像素值为Pr2’、Pg2’、Pb2’,根据以下的式(108)~(110)进行校正处理。
Pr2’=Pr-Cac2…(108)
Pg2’=Pg…(109)
Pb2’=Pb-Cac2…(110)
并且,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle2,设校正后的像素值的角度为Pangle2’,根据以下的式(111)进行校正处理。
Pangle2’=Pangle2-Cb2…(111)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Plightness2,设校正后的像素值的亮度为Plightness2’,根据以下的式(112)进行校正处理。
Plightness2’=Plightness2-Cc2…(112)
在根据基于角度和明亮度的颜色空间信息校正轴上色差的情况下,在进行通过图像处理等在颜色空间上使特定颜色的角度之差和明亮度之差扩大的处理的情况下特别有效。
(根据与强度和明亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况)
颜色空间角度信息计算部15针对产生起点检测部11作为与检测信息相关联的信息保持的2个方向(D1、D2),分别计算与强度和明亮度有关的颜色空间信息(步骤S6)。
颜色空间角度差分计算部16根据计算出的与强度和明亮度有关的颜色空间信息,分别计算它们的差分(步骤S7)。
使用由校正量计算部17计算出的基于强度的校正量Cb和基于明亮度的校正量Cc,例如根据以下的式(113)计算基于强度和明亮度的校正量Cbc。
Cbc=Cb+Cc…(113)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于强度和明亮度的校正量Cac,通过像差校正部4实施校正处理。
如图6所示设校正前的像素值为Pr、Pg、Pb,如图7所示设校正后的像素值为Pr’、Pg’、Pb’,根据以下的式(114)~(116)进行像差校正部4的校正处理。
Pr’=Pr-Cbc…(114)
Pg’=Pg…(115)
Pb’=Pb-Cbc…(116)
另外,还能够设校正前的像素值的强度为Ps,设校正后的像素值的强度为Ps’,根据以下的式(117)进行校正。
Ps’=Ps-Cb…(117)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Pl,设校正后的像素值的亮度为Pl’,根据以下的式(118)进行校正。
Pl’=Pl-Cc…(118)
接着,对根据与强度和明亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况的另一例进行说明。通过校正量计算部17,计算基于强度的校正量Cb1、Cb2和基于明亮度的校正量Cc1、Cc2,使用这些校正量,例如根据以下的式(119)和(120)计算基于强度和明亮度的校正量Cbc1、Cbc2。
Cbc1=Cb1+Cc1…(119)
Cbc2=Cb2+Cc2…(120)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于强度和明亮度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。例如如图8所示,在校正对象的像素位置为D1方向的情况下,设校正前的像素值为Pr1、Pg1、Pb1(图8),设校正后的像素值为Pr1’、Pg1’、Pb1’(图9),能够利用以下的式(121)~(123)表示像差校正部4进行的基于强度和明亮度的校正处理。
Pr1’=Pr-Cbc1…(121)
Pg1’=Pg…(122)
Pb1’=Pb-Cbc1…(123)
另外,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength1,设校正后的像素值的强度为Pstrength1’,根据以下的式(124)进行校正处理。
Pstrength1’=Pstrength1-Cb1…(124)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Plightness1,设校正后的像素值的亮度为Plightness1’,根据以下的式(125)进行校正处理。
Plightness1’=Plightness1-Cc1…(125)
同样,在校正对象的像素位置为D2方向的情况下,能够设校正前的像素值为Pr2、Pg2、Pb2,设校正后的像素值为Pr2’、Pg2’、Pb2’,根据以下的式(126)~(128)进行校正处理。
Pr2’=Pr-Cbc2…(126)
Pg2’=Pg…(127)
Pb2’=Pb-Cbc2…(128)
另外,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength2,设校正后的像素值的亮度为Pstrength2’,根据以下的式(129)进行校正处理。
Pstrength2’=Pstrength2-Cb2…(129)
进而,还能够设校正前的像素值的亮度为Plightness2,设校正后的像素值的强度为Plightness2’,根据以下的式(130)进行校正处理。
Plightness2’=Plightness2-Cc2…(130)
在根据基于强度和明亮度的颜色空间信息校正轴上色差的情况下,在进行通过图像处理等在颜色空间上使特定颜色的强度之差和明亮度之差扩大的处理的情况下特别有效。
(根据与角度、强度和明亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况)
颜色空间角度信息计算部15针对产生起点检测部11作为与检测信息相关联的信息保持的2个方向(D1、D2),分别计算与角度、强度和明亮度有关的颜色空间信息(步骤S6)。
颜色空间角度差分计算部16根据计算出的与角度、强度和明亮度有关的颜色空间信息,分别计算它们的差分(步骤S7)。
使用由校正量计算部计算出的基于角度的校正量Ca、基于强度的校正量Cb和基于明亮度的校正量Cc,例如根据以下的式(131)计算基于角度、强度和明亮度的校正量Cabc。
Cabc=Ca+Cb+Cc…(131)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于角度、强度和明亮度的校正量Cabc,通过像差校正部4实施校正处理。如图6所示设校正前的像素值为Pr、Pg、Pb,如图7所示设校正后的像素值为Pr’、Pg’、Pb’,根据以下的式(132)~(134)进行像差校正部4的校正处理。
Pr’=Pr-Cabc…(132)
Pg’=Pg…(133)
Pb’=Pb-Cabc…(134)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pa,设校正后的像素值的角度为Pa’,根据以下的式(135)进行校正。
Pa’=Pa-Ca…(135)
并且,还能够设校正前的像素值的强度为Ps,设校正后的像素值的强度为Ps’,根据以下的式(136)进行校正。
Ps’=Ps-Cb…(136)
进而,还能够设校正前的像素值的亮度为Pl,设校正后的像素值的亮度为Pl’,根据以下的式(137)进行校正。
Pl’=Pl-Cc…(137)
接着,对根据与角度、强度和明亮度有关的颜色空间信息进行校正的情况的另一例进行说明。使用由校正量计算部17计算出的基于角度的校正量Ca1、Ca2、基于强度的校正量Cb1、Cb2、基于明亮度的校正量Cc1、Cc2,例如根据以下的式(138)和(139)计算基于角度、强度和明亮度的校正量Cabc1、Cabc2。
Cabc1=Ca1+Cb1+Cc1…(138)
Cabc2=Ca2+Cb2+Cc2…(139)
在针对输入图像中的全部像素的处理完成后,针对轴上色差区域,使用由校正量计算部17计算出的基于角度、强度和明亮度的校正量,通过像差校正部4实施校正处理。例如如图8所示,在校正对象的像素位置为D1方向的情况下,设校正前的像素值为Pr1、Pg1、Pb1(图8),设校正后的像素值为Pr1’、Pg1’、Pb1’(图9),能够利用以下的式(140)~(142)表示像差校正部4进行的基于角度、强度和明亮度的校正处理。
Pr1’=Pr-Cabc1…(140)
Pg1’=Pg…(141)
Pb1’=Pb-Cabc1…(142)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle1,设校正后的像素值的角度为Pangle1’,根据以下的式(143)进行校正处理。
Pangle1’=Pangle1-Ca1…(143)
并且,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength1,设校正后的像素值的强度为Pstrength1’,根据以下的式(144)进行校正处理。
Pstrength1’=Pstrength1-Cb1…(144)
进而,还能够设校正前的像素值的亮度为Plightness1,设校正后的像素值的亮度为Plightness1’,根据以下的式(145)进行校正处理。
Plightness1’=Plightness1-Cc1…(145)
同样,在校正对象的像素位置为D2方向的情况下,能够设校正前的像素值为Pr2、Pg2、Pb2,设校正后的像素值为Pr2’、Pg2’、Pb2’,根据以下的式(146)~(148)进行校正处理。
Pr2’=Pr-Cabc2…(146)
Pg2’=Pg…(147)
Pb2’=Pb-Cabc2…(148)
另外,还能够设校正前的像素值的角度为Pangle2,设校正后的像素值的角度为Pangle2’,根据以下的式(149)进行校正处理。
Pangle2’=Pangle2-Ca2…(149)
并且,还能够设校正前的像素值的强度为Pstrength2,设校正后的像素值的强度为Pstrength2’,根据以下的式(150)进行校正处理。
Pstrength2’=Pstrength2-Cb2…(150)
并且,还能够设校正前的像素值的亮度为Plightness2,设校正后的像素值的亮度为Plightness2’,根据以下的式(151)进行校正处理。
Plightness2’=Plightness2-Cc2…(151)
在根据基于角度、强度和明亮度的颜色空间信息校正轴上色差的情况下,在进行通过图像处理等在颜色空间上使特定颜色的角度之差、强度之差和明亮度之差扩大的处理的情况下特别有效。
这样,根据由本实施方式的图像处理装置和图像处理装置实施的图像处理方法,在近饱和区域或近饱和区域以外的区域中的至少一方中,也能够检测轴上色差并根据人的视觉特性进行校正。
另外,在本实施方式的图像处理装置1中,在满足全部上述条件式(2)~(5)的情况下,检测为轴上色差的产生起点,但是,取而代之,如图10和图11所示,也可以在满足条件式(2)和条件式(3)的情况下、或满足条件式(4)和条件式(5)的情况下,检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
由此,具有能够在比对焦位置更宽的进深范围内检测轴上色差的产生起点这样的优点。
并且,也可以在满足全部条件式(2)、(3)、(5)的情况下、或满足全部条件式(3)、(4)、(5)的情况下,检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
由此,能够检测在另一个方向D2上产生紫边、一个方向D1的R的像素值的合计或B的像素值的合计小于G的像素值的合计、在色相环中成为接近相反色的颜色且紫边明显的场所,作为轴上色差的产生起点。
并且,也可以在满足全部条件式(2)、(3)、(4)的情况下、或满足全部条件式(2)、(4)、(5)的情况下,检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
由此,能够检测在一个方向D1上产生绿边、另一个方向D2的R的像素值的合计或B的像素值的合计大于G的像素值的合计、在色相环中成为接近相反色的颜色且绿边明显的场所,作为轴上色差的产生起点。
并且,也可以在根据数学式1计算出的像素值的合计满足全部以下的条件式(152)~(155)的情况下,检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
PgD1+THR1>PrD1…(152)
PgD2-THR2<PrD2…(153)
PgD1+THB1>PbD1…(154)
PgD2-THB2<PbD2…(155)
这里,THR1、THR2、THB1、THB2是任意常数。
作为THR1、THR2、THB1、THB2,如图12所示,例如,能够例示表示处理对象的像素位置处的G和R、或G和B的噪声量的标准偏差的差。设一个方向D1和另一个方向D2的R、G、B各自的噪声量为NrD1、NgD1、NbD1、NrD2、NgD2、NbD2,能够利用以下的式(156)~式(159)表示。
THR1=NrD1-NgD1…(156)
THR2=NrD2-NgD2…(157)
THB1=NbD1-NgD1…(158)
THB2=NbD2-NgD2…(159)
由此,具有能够减少噪声的影响、能够稳定地检测轴上色差的产生起点这样的优点。
并且,也可以在根据数学式1计算出的像素值的合计满足全部以下的条件式(160)~(163)的情况下,检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
PgD1+THR>PrD1…(160)
PgD2+THR<PrD2…(161)
PgD1+THB>PbD1…(162)
PgD2+THB<PbD2…(163)
这里,THR、THB是任意常数。
作为常数THR、THB,如图13所示,例如,能够例示处理对象的像素位置处的G和R、或G和B的像素值的差分。当设关注像素的R、G、B各自的像素值为Pr(0,0)、Pg(0,0)、Pb(0,0)时,成为以下的式(164)和式(165)。
THR=Pg(0,0)-Pr(0,0)…(164)
THB=Pg(0,0)-Pb(0,0)…(165)
由此,具有能够检测在不是无彩色而是着色的被摄体上产生的轴上色差的产生起点这样的优点。
并且,也可以在根据数学式1计算出的像素值的合计满足全部以下的条件式(166)~(169)的情况下,检测关注像素作为轴上色差的产生起点。
PgD1>PrD1×KR…(166)
PgD2<PrD2×KR…(167)
PgD1>PbD1×KB…(168)
PgD2<PbD2×KB…(169)
这里,KR、KB是任意常数。
作为常数KR、KB,如图14所示,例如,能够例示处理对象的像素位置处的G和R、或G和B的像素值的比率。当设关注像素的R、G、B各自的像素值为Pr(0,0)、Pg(0,0)、Pb(0,0)时,成为以下的式(170)和式(171)。
KR=Pg(0,0)/Pr(0,0)…(170)
KB=Pg(0,0)/Pb(0,0)…(171)
由此,具有能够检测在不是无彩色而是着色的被摄体上产生的轴上色差的产生起点这样的优点。
并且,在本实施方式中,例示了输入在各像素中得到全部RGB的信号值的全彩色图像作为输入图像的情况,但是,取而代之,在所谓的拜耳图像的情况下也可以应用。该情况下,一个方向D1的合计像素值计算部10中的合计像素值的计算方法如数学式2~数学式4那样。
如图15所示,在关注像素为R(斜线部分)的情况下,根据数学式2和数学式3所示的数学式计算合计像素值。
【数学式2】
【数学式3】
如图16所示,在关注像素为B(斜线部分)的情况下,根据数学式4和数学式5所示的数学式计算合计像素值。
【数学式4】
【数学式5】
如图17所示,在关注像素为GR(斜线部分)的情况下,根据数学式6和数学式7所示的数学式计算合计像素值。
【数学式6】
【数学式7】
如图18所示,在关注像素为GB(斜线部分)的情况下,根据数学式8和数学式9所示的数学式计算合计像素值。
【数学式8】
【数学式9】
由此,针对未同时化的图像,也能够检测轴上色差的产生起点,能够在检测时消除由于同时化而产生的插值错误的影响。
本实施方式的图像处理装置1搭载在放送用固定型照相机、ENG照相机、民生用便携照相机、数字照相机等产品中进行使用。并且,还能够用于处理动态图像的图像信号校正程序(CG程序)和图像编辑装置等。并且,还能够用作使计算机(例如个人计算机)执行本实施方式的图像处理方法的图像处理程序。
标号说明
2:区域提取部;3:轴上色差校正量计算部;4:像差校正部;10:合计像素值计算部;11:产生起点检测部;12:区域判定部;15:颜色空间信息计算部;16:颜色空间差分计算部;17:校正量计算部。
Claims (28)
1.一种图像处理装置,其具有:
合计像素值计算部,其针对输入图像中的包含关注像素且排列成一列的多个像素,分别按照每个颜色对隔着该关注像素在一个方向和另一个方向上排列的像素的像素值进行合计;
产生起点检测部,其根据该合计像素值计算部的计算结果和所述关注像素的像素值中的至少一方,判定所述关注像素是否是轴上色差的产生起点,检测产生起点;
区域判定部,其将以被检测为所述产生起点的关注像素为中心的规定的周边区域判定为轴上色差区域;
颜色空间信息计算部,其针对被检测为所述产生起点的所述关注像素,根据所述合计像素值计算部的计算结果,针对所述一个方向和所述另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息;
颜色空间差分计算部,其计算由该颜色空间信息计算部计算出的所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分;
校正量计算部,其根据由该颜色空间差分计算部计算出的差分,计算轴上色差校正的校正量;以及
校正部,其使用所述校正量对所述轴上色差区域进行校正。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述颜色空间信息计算部计算与颜色的角度有关的信息、与颜色的强度有关的信息和与颜色的明亮度有关的信息中的至少一方,作为特定颜色空间上的颜色空间信息,
所述颜色空间差分计算部根据所述颜色空间信息计算部的计算结果,计算所述颜色的角度的差分、所述颜色的强度的差分和所述颜色的明亮度的差分中的至少一方,作为所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分,
所述校正量计算部根据所述颜色空间差分计算部的计算结果,计算轴上色差校正的校正量。
3.根据权利要求2所述的图像处理装置,其中,
所述颜色的角度的差分越接近180度,则所述校正量计算部计算出越大的校正量,所述颜色的角度的差分越远离180度,则所述校正量计算部计算出越小的校正量。
4.根据权利要求2所述的图像处理装置,其中,
所述颜色的强度的差分的绝对值越大,则所述校正量计算部计算出越大的校正量,所述颜色的强度的差分的绝对值越小,则所述校正量计算部计算出越小的校正量。
5.根据权利要求2所述的图像处理装置,其中,
所述颜色的明亮度的差分的绝对值越大,则所述校正量计算部计算出越大的校正量,所述颜色的明亮度的差分的绝对值越小,则所述校正量计算部计算出越小的校正量。
6.根据权利要求2所述的图像处理装置,其中,
所述校正量计算部计算所述颜色的角度在所述一个方向和所述另一个方向上成为相同方向的校正量。
7.根据权利要求2所述的图像处理装置,其中,
所述校正量计算部计算所述颜色的强度在所述一个方向和所述另一个方向上相同的校正量。
8.根据权利要求2所述的图像处理装置,其中,
所述校正量计算部计算所述颜色的明亮度在所述一个方向和所述另一个方向上相同的校正量。
9.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述特定颜色空间是HSV空间。
10.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述特定颜色空间是L*a*b*空间。
11.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
在所述关注像素的像素值大于规定的阈值的情况下,或者,由所述合计像素值计算部计算出的在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下、或在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下,所述产生起点检测部把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点。
12.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD2<PrD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计。
13.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PbD1
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
14.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD2<PrD2
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
15.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PbD1
PgD2<PrD2
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
16.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD1>PbD1
PgD2<PrD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
17.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1
PgD1>PbD1
PgD2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计。
18.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1+THR1>PrD1
PgD2-THR2<PrD2
PgD1+THB1>PbD1
PgD2-THB2<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,THR1、THR2、THB1、THB2是任意的常数。
19.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1+THR>PrD1
PgD2+THR<PrD2
PgD1+THB>PbD1
PgD2+THB<PbD2
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,THR、THB是任意的常数。
20.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述产生起点检测部在满足以下的条件式的情况下,将所述关注像素判定为轴上色差的产生起点,
PgD1>PrD1×KR
PgD2<PrD2×KR
PgD1>PbD1×KB
PgD2<PbD2×KB
其中,PgD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PgD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计,PrD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PrD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的R的像素值的合计,PbD1是从所述关注像素起在所述一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,PbD2是从所述关注像素起在所述另一个方向上排列的像素的B的像素值的合计,KR、KB是任意的常数。
21.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述图像在各像素中具有全部RGB的像素值。
22.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,
所述图像在各像素中具有RGB中的至少一方的像素值丢失的像素值。
23.一种图像处理方法,其具有以下步骤:
合计像素值计算步骤,针对输入图像中的包含关注像素且排列成一列的多个像素,分别按照每个颜色对隔着该关注像素在一个方向和另一个方向上排列的像素的像素值进行合计;
产生起点检测步骤,根据该合计像素值计算步骤中的计算结果和所述关注像素的像素值中的至少一方,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点;
区域判定步骤,将以被检测为所述产生起点的关注像素为中心的规定的周边区域判定为轴上色差区域;
颜色空间信息计算步骤,针对被检测为所述产生起点的所述关注像素,根据所述合计像素值计算步骤中的计算结果,针对所述一个方向和所述另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息;
颜色空间差分计算步骤,计算该颜色空间信息计算步骤中计算出的所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分;
校正量计算步骤,根据该颜色空间差分计算步骤中计算出的差分,计算轴上色差校正的校正量;以及
校正步骤,使用所述校正量对所述轴上色差区域进行校正。
24.根据权利要求23所述的图像处理方法,其中,
在所述颜色空间信息计算步骤中,计算与颜色的角度有关的信息、与颜色的强度有关的信息和与颜色的明亮度有关的信息中的至少一方,作为特定颜色空间上的颜色空间信息,
在所述颜色空间差分计算步骤中,根据所述颜色空间信息计算步骤的计算结果,计算所述颜色的角度的差分、所述颜色的强度的差分和所述颜色的明亮度的差分中的至少一方,作为所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分,
在所述校正量计算步骤中,根据所述颜色空间差分计算步骤的计算结果,计算轴上色差校正的校正量。
25.根据权利要求23或24所述的图像处理方法,其中,
在所述产生起点检测步骤中,在所述关注像素的像素值大于规定的阈值的情况下,或者,由所述合计像素值计算部计算出的在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下、或在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点。
26.一种记录有图像处理程序的记录介质,该图像处理程序使计算机执行以下步骤:
合计像素值计算步骤,针对输入图像中的包含关注像素且排列成一列的多个像素,分别按照每个颜色对隔着该关注像素在一个方向和另一个方向上排列的像素的像素值进行合计;
产生起点检测步骤,根据该合计像素值计算步骤中的计算结果和所述关注像素的像素值中的至少一方,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点;
区域判定步骤,将以被检测为所述产生起点的关注像素为中心的规定的周边区域判定为轴上色差区域;
颜色空间信息计算步骤,针对被检测为所述产生起点的所述关注像素,根据所述合计像素值计算步骤中的计算结果,针对所述一个方向和所述另一个方向分别计算特定颜色空间上的颜色空间信息;
颜色空间差分计算步骤,计算该颜色空间信息计算步骤中计算出的所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息的差分;
校正量计算步骤,根据该颜色空间差分计算步骤中计算出的差分,计算轴上色差校正的校正量;以及
校正步骤,使用所述校正量对所述轴上色差区域进行校正。
27.根据权利要求26所述的记录介质,其中,
所述计算机在所述颜色空间信息计算步骤中,计算与颜色的角度有关的信息、与颜色的强度有关的信息和与颜色的明亮度有关的信息中的至少一方,作为特定颜色空间上的颜色空间信息,
在所述颜色空间差分计算步骤中,根据所述颜色空间信息计算步骤的计算结果,计算所述颜色的角度的差分、所述颜色的强度的差分和所述颜色的明亮度的差分中的至少一方,作为所述一个方向的颜色空间信息与所述另一个方向的颜色空间信息之间的差分,
在所述校正量计算步骤中,根据所述颜色空间差分计算步骤的计算结果,计算轴上色差校正的校正量。
28.根据权利要求26或27所述的记录介质,其中,
所述计算机在所述产生起点检测步骤中,在所述关注像素的像素值大于规定的阈值的情况下,或者,由所述合计像素值计算部计算出的在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与R的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下、或在所述一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系与在所述另一个方向上排列的像素的G的像素值的合计与B的像素值的合计之间的大小关系相反的情况下,把所述关注像素检测为轴上色差的产生起点。
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GB2568261B (en) | 2017-11-08 | 2022-01-26 | Displaylink Uk Ltd | System and method for presenting data at variable quality |
US11442266B1 (en) * | 2019-09-09 | 2022-09-13 | Apple Inc. | Method and device for correcting chromatic aberration in multiple bands |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101115210A (zh) * | 2006-07-26 | 2008-01-30 | 索尼株式会社 | 图像处理装置和方法、程序以及记录介质 |
CN102739918A (zh) * | 2011-03-29 | 2012-10-17 | 索尼公司 | 图像处理装置、方法、记录介质和程序 |
JP2013172402A (ja) * | 2012-02-22 | 2013-09-02 | Nikon Corp | 画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラム |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4539278B2 (ja) | 2004-10-13 | 2010-09-08 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム |
WO2007007878A1 (ja) * | 2005-07-14 | 2007-01-18 | Nikon Corporation | 画像処理装置および画像処理方法 |
JP4487902B2 (ja) | 2005-11-09 | 2010-06-23 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および方法、並びにプログラム |
US7577292B2 (en) | 2005-12-30 | 2009-08-18 | Microsoft Corporation | Automatic removal of purple fringing from images |
JP5200645B2 (ja) | 2008-04-24 | 2013-06-05 | 株式会社ニコン | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法およびプログラム |
JP5163733B2 (ja) | 2010-06-17 | 2013-03-13 | 株式会社ニコン | 撮像装置、および焦点判定プログラム |
US8958009B2 (en) | 2010-01-12 | 2015-02-17 | Nikon Corporation | Image-capturing device |
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US8582878B1 (en) * | 2010-11-03 | 2013-11-12 | Csr Technology Inc. | Purple fringing automatic detection and correction |
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JP5847471B2 (ja) | 2011-07-20 | 2016-01-20 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101115210A (zh) * | 2006-07-26 | 2008-01-30 | 索尼株式会社 | 图像处理装置和方法、程序以及记录介质 |
CN102739918A (zh) * | 2011-03-29 | 2012-10-17 | 索尼公司 | 图像处理装置、方法、记录介质和程序 |
JP2013172402A (ja) * | 2012-02-22 | 2013-09-02 | Nikon Corp | 画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラム |
Also Published As
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