JP2006186983A - カラー画像の露出補正方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】同一シーンについて露出を変えて複数枚のカラー画像系列を取得する。ある画像位置に関し、複数枚のカラー画像のうち色の出現頻度が低い画像を、露出が適正な画像であると判断する。元のカラー画像のカラー値をその色の出現頻度に置き換えた頻度画像を用いて、2枚のカラー画像について画像の各部分ごとに色の出現頻度の比を求め、色の出現頻度の比にしたがって頻度の小さい方が頻度の大きい方よりも多くブレンドされるようなブレンド比を求め、画像全体についてブレンド比マップを作成し、このブレンド比マップにしたがって前記2枚のカラー画像を前記各部分ごとにブレンドして1枚の露出補正画像を作成する。
【選択図】図17
Description
「コンピュータ画像処理入門」(田村秀行著)総研出版、1985 「C言語による画像処理」(安居院猛、中嶋正之、木見尻秀子著) 昭晃堂、1990 酒井幸市:Visual Basic & Visual C++によるデジタル画像処理入門、 CQ出版社、2002
本発明は、上記において、明るさの異なる明るい画像と暗い画像のほかに、中間の明るさの画像を1枚または複数枚現像し、前記中間の明るさの画像および前記暗い画像からなる複数枚の画像のそれぞれにおける色の出現頻度と、前記明るい画像における色の出現頻度との比を用いて複数枚のブレンド比マップを作成し、これら複数枚のブレンド比マップから新たなブレンド比マップを作成するものである。
写真撮影の際に、同じシーンを露出を変えて複数撮影したときに、注目している物体の見やすさと色の出現頻度との関係について説明する。図1は、図2の同一シーンを、露出を変えて9通りに撮影した画像群であり、それぞれの画像に1〜9の番号を付している。図2に示すように、机の上にはプラスチック製の鉢が置いてあり、机の下にはプラスチック製の鳥の人形が置いてある。鉢に対して適正な露出を合わせると、鳥の人形が暗くつぶれてしまう。逆に鳥の人形に露出を合わせると、鉢は白くとんでしまう。
色の頻度情報を有するカラーヒストグラム空間において、その頻度を調べることで、露出を変えて撮影した画像の適正な露出を判断することができる。以下、これを具体的に説明する。
実シーンでは、画素のRGB値は種々のノイズの影響を受けることが多いため、複数枚の同じシーンを連続して取得したカラー画像を用いて頻度画像を作成する。具体的な手順を以下に示す。
(1)時刻tに取得したカラー画像をf(t)とし、f(t)をカラーヒストグラム空間上にプロットしたものをh(t)とする。h(t)はf(t)の各画素の座標値とその座標における頻度とを持っている。
(2)取得画像f(t)の濃度値をh(t)より得られる頻度値に置き換えると、f(t)は、濃度値の出現頻度を表す濃淡画像となる。この画像を頻度画像g(t)と呼ぶ。
(3){f(t);t=1,2,…,n}から得られるn枚の頻度画像g(t)の合計Sを次式により求める。
(4)画像として表現する頻度の閾値をdとし、これを検出平均頻度と呼ぶ。iビットの画像メモリを用いて、検出平均頻度dまでを表した頻度画像は次式のようになる。
RGBカラーヒストグラム空間では、同じ色の距離であっても、その位置により人間には異なった距離に感じることが知られている。たとえば、緑付近の色の差と青付近の色の差がRGB空間で同じであっても人間には青付近の方がより差を感じる。
L*:明度
a*:値が大きいほど赤、小さいほど緑
b*:値が大きいほど黄、小さいほど青
の3つの値で色を表す。
(1)L*a*b*カラーヒストグラムを用意し、全点の頻度を0に設定する。
(2)RGB表色系で表される全ての色をL*a*b*カラーヒストグラムにプロットする。
(3)RGB表色系カラーヒストグラムを用意し、全点の頻度を0に設定する。
(4)RGB表色系カラーヒストグラムの1点1点をL*a*b*に変換し、L*a*b*カラーヒストグラムの頻度値を調べ、その頻度値をRGBカラーヒストグラムに格納する。その結果、頻度値が均等でないRGBカラーヒストグラムができる。このとき、頻度の高い色は人間が差を感じない色であり、頻度の低い色は人間が差を感じる色であると言える。
(5)作成されたRGB表色系カラーヒストグラムの頻度分布に対応した重みテーブルを作る。RGB表色系カラーヒストグラム内で最低の頻度は1、最高の頻度は77であることから、重みは線形に0.1〜7.7とすることができる。RGBカラーヒストグラムを作成する際、プロットされた点の重みを頻度にかけて、頻度を足していく。この手順を図9に示す。
(基本的な考え方)
ディジタルカメラなどから得られる24ビットフルカラー画像を用いた場合の露出補正の基本的な考え方は次の二つである。
原画像をL*a*b*表色系のL*の値で2値化する。この時の閾値は判別分析法により自動で決定し、閾値より明度の低い部分を前景とし、明度の高い部分を背景とする。
前景部分の最適露出画像fo(x,y)は、上記のフルカラー画像の暗部の明るさを線形濃度変換により強調して作成したものとする。このとき、濃度変換直線の傾きを少しずつ変化させて、前景部分の明度のエントロピーが最大になるものを求める。
求めた最適露出画像fo(x,y)、fu(x,y)を、上述の均等色空間の性質を持つRGBカラーヒストグラム空間にそれぞれプロットして、それぞれの頻度画像go(x,y)、gu(x,y)を作成する。
頻度の低い領域ほど露出が適正なので、2枚の頻度画像で同じ位置の頻度を比べ、頻度の低い方が多くブレンドされるように、下記の式によって画素ごとにブレンド比ro(x,y)、ru(x,y)を決める。
次に、上記で求めた最適露出画像fo(x,y)、fu(x,y)のブレンド比ro(x,y)、ru(x,y)を濃淡画像で表したブレンド比マップの画像を作成する。この画像は、前景部分の露出が適正である画像fo(x,y)のブレンド割合が高いほど明るい画像となる。
ノイズの影響を避けるためブレンド比マップをスムージングする。単にスムージングすると画像中におけるエッジの付近がぼけてしまうため、画像中の場所によって動的に重みが変わるスムージングフィルタを利用する。このフィルタは図10に示すようなガウシアンフィルタであるが、図10(a)に示すようにエッジ付近では分散値を小さく、図10(b)に示すようにエッジから離れるに従って分散値σを大きく設定する。
前景最適露出画像fo(x,y)と背景最適露出画像fu(x,y)の各画素のRGB値を用いてブレンド比ro(x,y)、ru(x,y)によって実際にブレンドを行う際、画素のRGBの値は、下記の式(9)を用いていったん公知のY/C分離信号に変換し、Y成分とC成分を別々にブレンドした後、式(9)をRGBに関して解いた式(10)を用いてRGBの値に逆変換し、画像とする。
デジタルカメラで撮影したJPEG画像から24ビットのフルカラー画像を得て、これを原画像として実験を行った。
以上のようにして、24ビットフルカラー画像を用いて、局所的に露出の不適正な部分を補正することができる。これは、同一シーンにおいて露出を変えて撮影した画像において、露出の適正な部分は、色の出現頻度が低くなるという知見に基づくものである。本手法は、カラー画像の明度情報を基にブレンドや補正を行う手法と異なり、人間の知覚に基づいたカラー空間より得られる情報を用いるため、視覚的に違和感のない自然な補正画像を作成することができる。
次に、本発明にもとづき中間画像を利用する場合について説明する。この処理では、たとえば原画像を減色した背景画像と原画像を明るくした前景画像の2枚を用いるとともに、その2枚以外に、背景画像と前景画像の中間の明るさの、単数または複数の中間画像を作成する。
フルカラーの画像ではRGBがそれぞれ256階調あり、色数は256×256×256存在する。
背景画像より作成した頻度画像:中間画像1より作成した頻度画像
背景画像より作成した頻度画像:中間画像2より作成した頻度画像
背景画像より作成した頻度画像:中間画像3より作成した頻度画像
背景画像より作成した頻度画像:前景画像より作成した頻度画像
のように、背景画像と、単数または複数の中間画像および前景画像とで、それぞれブレンド比マップを作成し、これらを用いて新たなブレンド比マップを得る。具体的には、各ブレンド比マップの平均や、各ブレンド比マップにそれぞれ係数を乗じて加え合わせたものなどを、新たなブレンド比マップとすることができる。各ブレンド比マップにそれぞれ係数を乗じる場合には、たとえば、背景画像と前景画像によるブレンド比マップに乗じる係数の値を、中間画像を用いた場合のブレンド比マップに乗じる係数の値よりも大きな値とすることができる。
上述の露出補正方法に、さらに中間画像をも利用した処理のアルゴリズムの例を、図17に示す。
図18に示すように、高速化アルゴリズムのために、原画像より縮小した縮小画像を作成する。縮小は、最近傍法、線形補間法、三次補間法などの一般的なアルゴリズムを使用する。この縮小画像を原画像として、上述と同様の処理により、ブレンド比マップを作成する。
ここでは、画像のRAWデータを用いて処理を行う。
(RAWデータと現像)
RAWデータとは、ディジタルカメラにおいて撮影時に撮像素子が生成したRAWモードのデータであり、画像ではない。一般にディジタルカメラで出力される画像は、ガンマ値、明るさ、色、ホワイトバランスなどのパラメータを設定して、RAWデータから生成されたものである。この処理を一般に「現像」という。現在までに公開されている現像ソフトでは上に挙げたパラメータを任意に設定できない。そのため、例えば図19のように影の領域や空の領域に色の変化が見られない。そこで、ここではRAWデータを直接処理することのできる「dcraw」というフリーライセンスの現像ソフト(“RAW Digital Photo Decoding in Linux”、http://www.cybercom.net/〜dcoffin/dcraw/)を用いる。dcrawを用いると、図20、21に示すように明るさの異なる2枚の画像を現像できる。
2枚の画像をブレンドすることによって露出の補正を行った図24のブレンド結果は初見では不自然だと感じることはないが、原画像と共に見ると人物の左肩にある影が不自然である。これはブレンドする2枚の画像の明るさに差があるため、オーバー気味な画像において飛んでいる領域の面積が増え、頻度が極度に大きくなりブレンドに無理が生じたためである。そこで、最適なブレンド比マップを作成する方法について説明する。
このRAWデータを用いて処理を行う場合も、同様に、原画像より縮小した縮小画像を作成する。この縮小画像を原画像としてブレンド比マップを作成し、得られたブレンド比マップを原画像のサイズに拡大し、この拡大したブレンド比マップを用いて露出補正画像を作成することができ、これによって処理の高速化を図ることができる。
以上の処理をフローチャートで表したものを図31に示す。この処理は、以下の各工程を含む。
(b)露出アンダー(Iu)及び露出オーバー(Io)の各1枚の画像と、中間の露出のN枚(但し、Nは0又は1以上の自然数)の画像とをRGB表色系で作成する工程、
(c)重みテーブルを用いて、L*a*b*表色系の性質を持つRGB表色系のカラーヒストグラムを作成する工程、
(d)IuとIoの頻度画像を作成する工程、
(e)IuとIoの平均画像Imを作成し、Imの急峻さを検出して位置可変のガウシアンフィルタのパラメータを決定する工程、
(f)各画素毎にブレンド比を決定し、ガウシアンフィルタを用いて補正されたブレンド比マップを作成する工程、
(g)各画像におけるRGB値のY/C分離を行う工程、
(h)Y成分及びC成分毎にブレンド比を用いて合成画像を作成する工程、
(i)Y成分及びC成分からRGB表色系へ変換する工程、
(j)画像表示(最終画像)を得る工程、
本発明の有効性を検証するために、露出の不適正な領域と適正な領域が混在する画像を取得し、実験を行った。実験に用いた画像は、ディジタルカメラCanon EOS D30のRAWモードにて撮影し、サイズを半分にして現像した1088×724[pixel]のRGB各8bitのフルカラー画像である。処理はAthlon XP 2500+のCPU、512MB RAMのメモリを搭載したパーソナルコンピュータを用いて行った。処理時間は、画像によって差はあるが、約2.5(min)であった。
Claims (11)
- 同一シーンについて露出を変えて複数枚のカラー画像系列を取得し、これら複数枚のカラー画像系列において、ある画像位置についての複数枚のカラー画像のうち、色の出現頻度が低い画像を、その画像位置における露出が適正な画像であると判断することを特徴とするカラー画像の露出補正方法。
- 2枚のカラー画像について画像の各部分ごとに色の出現頻度の比を求め、前記各部分において、前記色の出現頻度の比にしたがって頻度の小さい方が頻度の大きい方よりも多くブレンドされるようなブレンド比を求め、画像全体についてブレンド比マップを作成し、このブレンド比マップにしたがって前記2枚のカラー画像を前記各部分ごとにブレンドして1枚の露出補正画像を作成することを特徴とする請求項1記載のカラー画像の露出補正方法。
- 元のカラー画像のカラー値をその色の出現頻度に置き換えた第1の頻度画像と、この第1の頻度画像の頻度値に人間が差を感じない色の重みを大きくした係数を乗じて得られる第2の頻度画像とのいずれかを用いて、ブレンド比マップを作成することを特徴とする請求項2記載のカラー画像の露出補正方法。
- 原画像の暗い部分を明るくするように露出を補正した露出オーバー画像と、原画像を前記露出オーバー画像の色数に近くなるように補正した露出アンダー画像との2枚の補正画像を作成して用いることを特徴とする請求項2または3記載のカラー画像の露出補正方法。
- 原画像を前景部分と背景部分とに分け、前記原画像の前景部分を明るくするように露出を補正して露出オーバー画像を作成するとともに、原画像または原画像を露出補正した画像を露出アンダー画像とすることを特徴とする請求項4記載のカラー画像の露出補正方法。
- 露出アンダー画像と露出オーバー画像の中間の明るさの画像を1枚または複数枚作成し、これら中間の明るさの画像および露出アンダー画像からなる複数枚の画像のそれぞれにおける色の出現頻度と、露出オーバー画像における色の出現頻度との比を用いて複数枚のブレンド比マップを作成し、これら複数枚のブレンド比マップから新たなブレンド比マップを作成することを特徴とする請求項4または5記載のカラー画像の露出補正方法。
- 画像のRAWデータを用いて、明るさの異なる2枚の画像を現像し、この2枚の画像を用いることを特徴とする請求項2または3記載のカラー画像の露出補正方法。
- 明るさの異なる明るい画像と暗い画像のほかに、中間の明るさの画像を1枚または複数枚現像し、前記中間の明るさの画像および前記暗い画像からなる複数枚の画像のそれぞれにおける色の出現頻度と、前記明るい画像における色の出現頻度との比を用いて複数枚のブレンド比マップを作成し、これら複数枚のブレンド比マップから新たなブレンド比マップを作成することを特徴とする請求項7記載のカラー画像の露出補正方法。
- ブレンド比マップをエッジの画像におけるそのエッジの強度に応じたラプラシアンフィルタによりスムージングすることにより、エッジ付近の平滑度を小さくし、エッジ以外の平滑度を大きくした新たなブレンド比マップを作成することを特徴とする請求項2から8までのいずれか1項記載のカラー画像の露出補正方法。
- RGB表色系にて作成された2枚のカラー画像のそれぞれから、Ycc表色系などの人間の知覚にもとづく表色系に変換した画像を作成し、これらの変換された2つの画像をブレンド比マップにしたがってブレンドして1枚の画像を作成し、この画像を元のRGB表色系に変換してカラー画像を作成することを特徴とする請求項2から9までのいずれか1項記載のカラー画像の露出補正方法。
- 原画像からそのサイズを小さくした縮小画像を作成し、作成した縮小画像から縮小サイズのブレンド比マップを作成し、この縮小サイズのブレンド比マップより元のサイズに拡大したブレンド比マップを作成して用いることを特徴とする請求項2から10までのいずれか1項記載のカラー画像の露出補正方法。
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