JP2006135962A - 画像の白色点を推定するための方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】白色点の推定の精度を向上させる。
【解決手段】画像のそれぞれの色平面について、該色平面内の選択されたピクセル対の間の差分値を求める。該ピクセル対は、隣接したピクセルでもよいし、隣接していないピクセルでもよい。それぞれの色平面について、該ピクセルの差分値に基づく統計値を用いて、白色点を推定する。
【選択図】図1
【解決手段】画像のそれぞれの色平面について、該色平面内の選択されたピクセル対の間の差分値を求める。該ピクセル対は、隣接したピクセルでもよいし、隣接していないピクセルでもよい。それぞれの色平面について、該ピクセルの差分値に基づく統計値を用いて、白色点を推定する。
【選択図】図1
Description
本発明は、画像の白色点を推定するための方法およびシステムに関する。
異なるタイプの光源は、デジタルカメラまたはスキャナなどのデジタルデバイスが、シーン(scene, 場面)の色をどのように捕捉するかに影響を与える。タングステンライトなどの暖色光を放射する光源は、寒色光を放射する光源と、光源に依存した色の変化が異なる。何ら処理をしなければ、光源に依存した色の変化により、捕捉された画像中に好ましくないカラーキャスト(color cast,色カブリ)が生じるおそれがある。
画像における光源の影響を低減するために、システムは、捕捉した画像を処理する時に、ホワイトバランス(white balance)すなわち光源補正を採用する。ホワイトバランスは、典型的には、2ステップのプロセスである。第1のステップは、白色点の推定(white point estimation)を含み、ここで、シーンまたは画像の光源のスペクトルが推定される。代替的に、システムによっては、シーンにおける白い面(white surface)に対するデジタルデバイスの反応を求めることによって、白色点を推定する。
第2のステップでは、推定した白色点に基づいて、画像内の色値を調節する。色の調節は、いくつかの技術のうちの1つを使用して行うことができる。ある技術では、センサの色空間内のピクセル値を独立してスケーリングする。別の技術では、各識別された光源について異なる3×3線形変換を適用する。
どの色調節技術を使用しても、調節の効果は、白色点推定の精度の影響を受ける。白色点推定が、画像内の白色面の色値を適切に表現していれば、人間の眼には、画像中の対象物の色は、より調和したものとして映る。ホワイトバランスが、より精度の高い白色点推定に基づいていれば、シーンの光源が異なっても、その影響を低減することができる。
本発明は、画像の白色点を推定するための方法およびシステムを提供する。画像の色平面のそれぞれについて、同じ色平面内の選択されたピクセル対の間の差分値を求める。該ピクセル対は、隣接するピクセルを含んでいてもよいし、または隣接していないピクセルを含んでもよい。その後、それぞれの色平面のピクセル差分値に基づいた統計値を使用して、白色点を推定する。
本発明は、次に記述する本発明の実施形態の詳細な説明を、図面と共に参照すれば、最良に理解されよう。
以下の説明は、当業者が、本発明による実施形態を作成および使用することができるように提示され、特許出願およびその要件を考慮して提供されるものである。当業者には、開示された実施形態に対する種々の変更が明らかであろう。また、本明細書の一般的な原理は、他の実施形態にも適用されることができる。したがって、本発明は、示された実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲および本明細書に記述する原理および特徴に従った、最も広い範囲が与えられるべきである。
次に図面、特に図1を参照すると、本発明の一実施形態による白色点推定の第1の方法のフローチャートが示されている。図1の実施形態は、画像全体について、単一の一貫した光源を仮定している。しかし、本発明による他の実施形態は、この仮定に限定されるものではない。たとえば、画像において、2つまたは2つ以上の色の異なる光源が空間的に存在する場合、本発明による実施形態は、該画像内のサブ領域について図1の方法を行い、それぞれの光源を別個に推定することができる。
最初に、ブロック100に示すように、画像の一部についてのピクセル値を受け取る。その後、1つの色平面内の2つの選択されたピクセル間の差分値を求める(ブロック102)。たとえば、本発明の一実施形態では、画像中の各ピクセルは、赤、緑、青の色値を含む。ブロック102では、たとえば赤色の平面など、3つの色平面のうちの1つにおける2つのピクセル間の差分値を求める。
差分値は、式(Aλ1−A’λ1)で表されることができる。該式で、Aλ1は、或るピクセルについての波長λにおける表面反射率に等しく、A’λ1は、他のピクセルについての同じ波長における表面反射率に等しい。本発明の一実施形態では、2つの水平方向で隣接するピクセル間の差分値を計算する。本発明の他の実施形態では、2つの垂直方向で隣接するピクセルを使用して該差分値を算出する。本発明の他の実施形態では、画像内の任意の場所のピクセルを使用して該差分値を計算することができる。
次にブロック104では、該差分値の絶対値を得る。したがって、式(Aλ1−A’λ1)は、|(Aλ1―A’λl)|となる。その後、該差分値の絶対値を、同じ色平面内のピクセルに関する差分値の絶対値の統計値に含める。ブロック106に示すように、統計値も、メモリに記憶される。
図1の実施形態では、統計値は、同じ色平面内のピクセルの差分値の絶対値の平均として実現される。下記の[数1]に示す式は、差分値の絶対値の平均を表しており、xは、或る1つのピクセルの色値を表し、x’は、他のピクセルの色値を表す。たとえば、xとx’は、RGBカラー画像内の2つのピクセルに関する赤色値、または緑色値、または青色値を表すことができる。本発明による他の実施形態では、統計値は、たとえば、差分値の平方、中央値、複数の解像度スケールに対するピクセルの差などの他のタイプの統計値で実現されることができる。
ブロック108では、該1つの色平面内の選択されたピクセルについて、さらなる差分値を計算する必要があるかどうかについて決定する。必要であれば、プロセスはブロック102に戻り、同じ色平面内の選択されたピクセルについて、すべての所望の差分値を求めるまで、該プロセスを継続する。同じ色平面内の選択されたピクセルに対してすべての所望の差分値が求められたならば、ブロック110において、他に分析すべき色平面があるかどうかについて判断する。該分析すべき色平面がある場合、該方法は、ブロック112において、次の色平面に移る。その後、該方法はブロック102に戻り、ここで、該次の色平面内の選択されたピクセルを処理する。
すべての色平面内で選択されたピクセルについて、すべての所望の差分値が求められたならば、ブロック114で、画像全体について処理を行ったかどうかについて判断する。まだ処理されていない場合、方法はブロック100に戻り、画像全体が処理されるまで繰り返す。本発明の一実施形態では、画像全体を分析したならば、差分値の絶対値の最終的に計算された平均値(下記の[数2]に示す)を使用して、白色点を推定する。本発明の他の実施形態では、差分値の絶対値の平均値を、既知の光源と関連づけられた値と比較することで、光源の種類を判断し、該既知の光源についての白色点を、該白色点の推定に使用する。その後、これらの白色点の推定値を使用して、ホワイトバランスおよび色補正を行う(ブロック116)。
図2Aから図2Bは、本発明の一実施形態による、画像の白色点推定に関する第2の方法のフローチャートを示す。図1の実施形態と同様に、画像全体について単一の一貫した光源を仮定している。しかしながら、本発明の他の実施形態はこの仮定に制限されない。たとえば、画像内に、複数の色が異なる光源が空間的に存在する場合、本発明の実施形態では、画像内のサブ領域で図2の方法を行い、それぞれの光源を別個に推定することができる。
最初に、ブロック200で、画像の一部についてのピクセル値を受け取る。その後、1つの色平面内の1つの方向で、2つのピクセル間の差分値を求める(ブロック202)。たとえば、本発明の一実施形態では、2つの水平方向に隣接するピクセル間で差分値を計算する。本発明の他の実施形態では、2つの垂直方向に隣接するピクセルを使用して差分値を算出する。
その後、該差分値の絶対値を得て、該得た絶対値を、該差分値の絶対値の平均に含め、該平均値を、メモリに記憶する(ブロック204、206)。図2の実施形態では、差分値の絶対値の平均を統計値として使用したが、本発明の他の実施形態では、白色点推定に、異なる値の異なる統計値を使用することができる。
次にブロック208では、同じ色平面内の別の方向で、2つのピクセル間の差分値を算出する。たとえば、本発明の一実施形態では、ブロック202で算出される差分値は、水平方向のピクセル間の差であり、ブロック208で計算される差分値は、垂直方向のピクセル間の差である。
その後、ブロック210に示すように、第2の差分値の絶対値を得る。第2の差分値の絶対値を、別の平均に含め、該第2の平均値を、メモリに記憶する(ブロック212)。ブロック214では、該選択されている色平面内のピクセルについて、さらなる差分値を計算する必要があるかどうかについて判断する。計算する必要があれば、プロセスはブロック202に戻り、同じ色平面内の選択されたピクセルについて、すべての所望の差分値を算出するまで、該プロセスが継続する。
同じ色平面内のピクセルについてすべての所望の差分値が算出されたならば、ブロック216で、分析すべき別の色平面があるかどうかについて判断する。分析すべき別の色平面があるならば、該方法は、次の色平面に移り(ブロック218)、ブロック202に戻る。その後、該次の色平面内のピクセルについての差分値を処理する。
すべての色平面内の選択されたピクセルについてすべての所望の差分値が算出されたならば、ブロック220で、画像全体について処理を行ったかどうかについて判断する。まだ処理されていない場合、該方法はブロック200に戻り、画像全体が処理されるまで繰り返される。画像全体を分析したならば、ブロック222で、2つの平均値を比較する。
ブロック224で、該2つの平均値の間に、「有意(significant)」な差が2つの平均値の間にあるかどうかについて判断する。「有意」と考えられる2つの平均値間の差の大きさは、用途によって決められる。たとえば、2つの平均値間の有意な差は、画像が高度に構成されており、白色点推定に十分な数の面(surface)がシーン内に存在しないことを示す可能性がある。
2つの平均値間に有意な差が存在しなければ、該一組の平均値の一方または両方を使用して、ホワイトバランスおよび色補正を行う(ブロック226)。しかし、2つの平均値間に有意な差が存在する場合、プロセスはブロック228に移り、デフォルトの白色点を使用して、ホワイトバランスおよび色補正を行う。
図2および図3に示す方法は、白色点を推定するために、ピクセルの差分値の統計値を使用する。本発明のいくつかの実施形態では、主な色は、空、芝生、布片などの画像内の大きな連続領域の色である。したがって、相関する色を伴うピクセルは、空間的に隣り合っている傾向がある。画像中の1つまたは複数の主な色の影響は、近傍ピクセルなど近くにあるピクセル間のピクセル差を使用して白色点を推定することにより、無視することができる。
図3を参照すると、図1と図2の方法を実現するために使用することのできるシステムの構成図が示されている。本発明の一実施形態では、イメージャ(imager, 図示せず)はラスタ方式でピクセル色値を出力し、1度に1本または複数の水平線を出力する。本発明の他の実施形態は、たとえばピクセル色値のブロックごとに、異なる方法でピクセル色値を出力してもよい。
さらに、デジタルカメラなどの一部のデジタルデバイスは、センサの上にカラーモザイクアレイを使用して色を捕捉する。これにより、それぞれのピクセル位置の色値は、3つではなく1つだけになる。たとえば、RGBセンサの上にカラーモザイクアレイを使用すると、ピクセルは、赤と緑と青の3つの色値ではなく、赤、または、緑、青のいずれかの色値を有するようになる。図1および図2に示す方法は、同じ色平面内のピクセルについてのピクセル差分値を計算するので、図1および図2の方法は、カラーモザイクアレイを使用したシステムにおいても使用されることができる。
システム300は、コントローラ302、色処理部308、バッファ306、計算回路310、312、314、および、記憶回路316、318、320を含む。コントローラ302は、ライン304を介して、画像または画像の一部のピクセル値を受け取る。コントローラ302は、バッファ306にピクセル値を記憶する。
色処理部308は、バッファ306からピクセルデータを読みだし、色ごとに値を分離する。たとえば、RGBイメージャの場合、色処理部308は、それぞれのピクセルに関連づけられた赤色値、緑色値、青色値を分離する。また、色処理部308は、所望の数のピクセルについて、差分値の絶対値を算出する。画像または画像の一部について計算する差分値の絶対値の数は、用途に基づいて異なる。
その後、それぞれの差分値の絶対値を、計算回路310、312、314に入力する。たとえば、RGB画像の場合、赤に関するそれぞれの差分値の絶対値を、計算回路310に入力し、緑に関するそれぞれの差分値の絶対値を、計算回路312に入力し、青に関するそれぞれの差分値の絶対値を、計算回路314に入力する。計算回路310、312、314は、該ピクセル差分値を使用して、統計値を計算する。
本発明の一実施形態では、計算回路310、312、314は、それぞれのカラー信号について、走行平均(running average)を計算し、その総計を、記憶回路316、318、320に記憶する。画像全体の処理が終わると、それぞれの記憶回路316、318、320から、平均値を出力し、白色点の推定に使用する。上述のように、本発明の他の実施形態では、該計算回路は、ピクセル差分値を使用して異なる統計値を計算してもよい。
図4は、図1および図2の白色点推定方法を示すのに使用される画像をグラフィカルに示す。本発明の一実施形態によれば、ピクセル差分値は、近傍ピクセルについて計算される。したがって、画像400の場合、まずピクセル402、404のピクセル差分値を計算することによって、第1の水平線のピクセルを処理する。ついで、ピクセル404、406についてピクセル差分値を計算する。画像400中の第1の水平線の最後のピクセル差分値(ピクセル410、412)を計算するまで、このプロセスは継続する。その後、イメージャは、画像400中の第2の水平線を出力し、画像全体の分析が終わるまで該プロセスが繰り返される。
本発明の他の実施形態では、ピクセル差分値は、水平方向および垂直方向などの2つの方向で計算する。したがって、ピクセル402について2つのピクセル差分値を計算する。すなわち、1つの差分値は、ピクセル402と414の差であり、もう1つは、ピクセル402と404の差である。この場合も、画像400中のすべてのピクセルについてプロセスを繰り返す。
本発明の他の実施形態では、選択したピクセルについて、4つのピクセルの差分値を計算する。たとえば、ピクセル416に関するピクセル差分値は、ピクセル対416と414、ピクセル対416と418、ピクセル対416と420、ピクセル対416と404に関するそれぞれの差分値を含むことができる。他の例としては、ピクセル416に関するピクセル差分値は、ピクセル対416と402、ピクセル対416と406、ピクセル対416と422、ピクセル対416と424を使用したそれぞれの差分値を含むことができる。
また、本発明の他の実施形態では、隣接していないピクセルについてピクセル差分値を計算する。ピクセル差分値は、1つまたは複数のピクセルが間に挟まれた2つの選択されたピクセル間で計算される。たとえば、ピクセル404に関するピクセル差分値は、ピクセル404と410について計算してもよい。または、ピクセル402に関するピクセル差分値は、ピクセル402と406の差分値、およびピクセル402と424のピクセル差分値を含んでいてもよい。また他の例として、ピクセル422に関するピクセル差分値は、ピクセル422と426の差分値、ピクセル422と410の差分値を含んでいてもよい。このように、白色点推定に隣接ピクセルを使用するかまたは隣接していないピクセルを使用するか、および、画像内でどの位置のピクセルを選択するかは柔軟に決めることができ、用途によって異なる。
300 システム
302 コントローラ
306 バッファ
308 色処理
310 計算回路
312 計算回路
314 計算回路
316 記憶回路
318 記憶回路
320 記憶回路
400 画像
302 コントローラ
306 バッファ
308 色処理
310 計算回路
312 計算回路
314 計算回路
316 記憶回路
318 記憶回路
320 記憶回路
400 画像
Claims (10)
- 画像(400)の白色点を推定するためのシステム(300)であって、
同じ色平面内の複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出するよう動作可能な処理回路(308)と、
前記複数の差分値を使用して、1つまたは複数の統計値を計算するよう動作可能な計算回路(310)と、
を備える、システム。 - 前記画像(400)内の複数のピクセルの少なくとも一部を記憶するよう動作可能なメモリ(306)をさらに備える、
請求項1に記載のシステム。 - 前記複数の差分値の統計値を1つまたは複数記憶するよう動作可能な記憶回路(316)をさらに備える、
請求項1または2に記載のシステム。 - 画像(400)の白色点を推定する方法であって、
前記画像(400)の色平面内の複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することと、
前記複数の差分値を使用して、統計値を計算することと、
を含む、方法。 - 前記画像(400)の色平面内の複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することと、前記複数の差分値を使用して、統計値を計算することとを、前記画像(400)のすべての色平面内の複数の選択されたピクセル対について繰り返すことをさらに含む、
請求項4に記載の方法。 - 前記画像(400)の色平面内の複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することは、前記画像(400)の色平面の第1の方向で、複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することを含む、
請求項5に記載の方法。 - 1)前記画像(400)の色平面の第2の方向で、複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することと、
2)前記複数の差分値を使用して、統計値を計算することと、
前記画像(400)内のすべての色平面内の複数の選択されたピクセル対について、前記1)および2)の手順を繰り返すことと、
をさらに含む、請求項6に記載の方法。 - それぞれの前記色平面について、前記第1の方向に関連付けられた統計値と、前記第2の方向に関連付けられた統計値とを比較することと、
前記2つの統計値の間で差が存在するかどうかを判断することと、
前記2つの統計値の間に差がある場合、前記差が既定値を超えているかどうかを判断することと、
をさらに含む、請求項7に記載の方法。 - 前記色平面内の複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することは、それぞれの該ピクセル対におけるピクセルが、隣接したピクセル(402、404)を含む色平面内において、該複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することを含む、
請求項4から8のいずれかに記載の方法。 - 前記色平面内の複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することは、それぞれの該ピクセル対におけるピクセルが、隣接していないピクセル(402、410)を含む色平面内において、該複数の選択されたピクセル対について、該ピクセル対の間の差分値を算出することを含む、
請求項4から8のいずれかに記載の方法。
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