JP2009288942A - 画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】手動補正入力手段100は、第1補正量を入力する。画像処理手段101は、画像処理を施し、画像処理結果を画像表示手段102へ送出する。画像特徴量算出手段103は、補正項目ごとに、原画像の特徴量を算出する手段である。補正類似度判定手段104は、補正項目ごとに、第1と第2の補正量と第1と第2の特徴量から補正の類似度を判定し、後段の第2補正情報DB105からユーザーの手動補正に近い第2補正量bが特定される。
【選択図】図1
Description
以下に記載する実施の形態は、本発明を好適にもしくは最適に実施する形態であり、これに限定されることはなく、当業者が容易に想到できる範囲内において、変形、修正可能とする。
図1は、本実施の形態の画像処理装置(破線枠内の1)および画像表示手段102を有する画像処理システムの一例を示すブロック図である。
図2は、本実施形態の画像処理システムにおいて行う処理の一例を示すフローチャート図である。
図3は、本実施形態の画像処理システムにおいて扱う情報を示す図である。(a)は、画像表示手段に入力する原画像例であり、(b)は、画像表示手段に表示される原画像と画像の明るさを補正するスライドバーであり、(c)は、画像処理部において、ツマミをスライドした方向および移動量に応じ、入出力明度変換特性を生成した一の結果を示す図であり、(d)は、画像処理部において、ツマミをスライドした方向及び移動量に応じ、入出力明度変換特性を(c)の様に生成し、原画像に対し明度変換を施す一の結果を示す図である。
図4は、本実施形態の画像処理システムにおいて、第2補正情報DBに記録されている情報例を示す図である。
まず、S100の処理について説明する。図3(a)は、画像処理手段101に入力する原画像例である。原画像が画像処理装置101に入力されると、画像処理装置101は、それを検知し、手動補正入力手段100へ補正項目番号を要求する。
S101の処理において、画像表示手段102は、第1補正量の入力を促す情報を表示する。
S102の処理において、画像表示手段102に表示された画像及び情報を参照しながら、手動補正入力手段100から第1補正量を入力する。補正項目番号=1の第1補正量については後述する。画像処理手段101では第1補正量で原画像を補正し、補正画像を画像表示手段102に表示する。
画像表示手段102には原画像(図3(a))と画像の明るさを補正するスライドバー(図3(b))が表示される。ユーザーはスライドバー左側の“暗い”から右側の“明るい”までの範囲内で、画像を見ながら好ましいと感じる明るさになる様にツマミをスライドする。
sRGB
IEC(国際電気標準会議)が1998年に策定した色空間の国際標準規格
sRGBデータは適切なγ補正と基準白色に基づいて予め決められた3×3の行列で三刺激値XYZデータに変換する。γ変換後のRGBは、下記式(1)で三刺激値XYZに変換できる。
X=α00×R+α01×G+α02×B
Y=α10×R+α11×G+α12×B
Z=α20×R+α21×G+α22×B・・・・・・・・式(1)
CIELABは、国際照明学会(CIE)が定め、JISにも規定されている均等色空間の国際標準である。
L*=116×(Y/Y0)^(1/3)−16(ただし、Y/Y0>0.008856)
a*=500×〔(X/X0)^(1/3)−(Y/Y0)^(1/3)〕
b*=200×〔(Y/Y0)^(1/3)−(Z/Z0)^(1/3)
(X0、Y0、Z0は基準反射面の値)・・・・・・・・式(2)
このL*が知覚的な明度Lを表す。
S103の処理を説明する。画像表示手段102に補正項目に関する第1補正量の入力が完了したかの情報が表示され、入力が完了したら手動補正入力手段100から完了を入力する。完了した場合は次段S104へ進み、未完の場合はS102へ戻り、第1補正量を入力する。
S104の処理を説明する。完了を受け取った画像処理手段101は原画像を画像特徴量算出手段103へ送出し、手動補正入力手段100から補正項目番号を受け取り、その補正項目に基づいた第1特徴量を算出する。
Lave=ΣL*/N・・・・・・・・式(5)
このLaveが画像図3(a)の第一特徴量、つまり画像の平均明度を表している。暗い画像はLaveは小さく、明るい画像ではLaveは大きくなる。
S105の処理を説明する。補正類似度判定手段104は、手動補正入力手段100から補正項目番号、第1補正量を受け取る。さらに、画像特徴量算出手段103から第1特徴量を受け取る。補正類似度判定手段104は第2補正情報DB105へアクセスし、補正項目番号で記録されている第2補正情報の中から検索領域を限定する。
f(補正項目番号,第2補正量b)・・・・・式(6)
原画像図3(a)の第1特徴量は、式(5)から算出した画像の平均明度Laveである。まず、どの第2特徴量に該当するかの第1類似判定を行う。第1類似判定は下記式(7)から、Laveと全ての第2特徴量との差の絶対値を求め、最小値を有する第2特徴量を選択する。
Δ1=abs(Lave−第2特徴量(1,1))
Δ2=abs(Lave−第2特徴量(1,2))
・
・
・
ΔM1=abs(Lave−第2特徴量(1,M1))・・・・・式(7)
補正量は(1,1,1)a,bから(1,1,5)a,bの5つが存在していることがわかる。次に、第2類似判定でその中の1つを特定する。手動補正入力手段100から第1補正量が図3(c)のL2として入力されたと仮定する。
Δt1=abs(L2−Ls4)
Δt2=abs(L2−Ls3)
Δt3=abs(L2−Ls2)
Δt4=abs(L2−Ls1)
Δt5=abs(L2−Ls0)・・・・・式(8)
値であったとすると、第2補正値(1,1,2)bにある”2”が第2補正値bとして第2補正情報DB105から出力される。
f(1,2)・・・・・式(9)
S106の処理において、次の補正項目を実行する場合はS107、実行しない場合は補正を完了する。
S107の処理において、S105で補正された画像を原画像として画像処理手段101にセットし、手動補正入力手段100では次の補正項目に移行し、S101へ戻る。
図5は、本実施の形態の画像処理装置(破線枠内の1)および画像表示手段102を有する画像処理システムの一例を示すブロック図である。
第1の実施形態の画像処理装置との(構成の)相違点は、ユーザーを特定することができるユーザーID検出手段106を有する点にある。
図6は、本実施形態の画像処理システムにおいてユーザーエリアに登録されている情報の一例を示す。
図7および図8は、本実施形態の画像処理システムにおいて行う処理の一例を示すフローチャートである。
図7および図8のフローチャートにおいて、S101からS107の処理は、第1の実施形態のそれと共通する。
まず、S200の処理では、ユーザーID検出手段106でユーザーIDを検出する。
S201の処理について説明する。ユーザーID検出手段106は第2補正情報DB105にアクセスし、ユーザーエリア内にユーザーIDと一致する第2補正情報が記録されているかを検索する。図6にユーザーエリアに登録されている情報の一例を示す。ユーザーAの補正項目番号=1には第2特徴量(1,1)、第2補正量(1,1,3)a,bと第2補正量(1,1,4)a,bの2つ、補正項目番号=2には第2特徴量(2,2)、第2補正量(2,2,1)a,bの1つが登録されている。
S202の処理について説明する。検索の結果、登録された第2補正情報がある場合はS203、ない場合はS203を飛ばす。
S203の処理では、ユーザーID検出手段106は記録されている補正項目順に補正項目番号を手動補正入力手段100に送出する。
S204の処理では、登録された第2補正情報がある場合はS104へ飛び、ない場合はS101を実行する。
S205の処理では、登録された第2補正情報がある場合はS207、ない場合はS105とS206とを実行する。
S206の処理では、ユーザーエリアにユーザーIDと一致するエリアの同じ補正項目内に第2補正情報を記録する。
S207の処理について説明する。補正類似度判定手段104は画像特徴量算出手段103から第1特徴量を受け取る。また、第2補正情報DB105のユーザーエリア内にあるユーザーIDと一致する箇所にアクセスし、補正項目番号で検索領域を限定する。第1特徴量と限定した中にある第2特徴量とで第1類似度判定を行い、第2特徴量を限定し、その限定した中にある全ての第2補正量bを画像処理手段101へ送出する。
100 手動補正入力手段
101 画像処理手段
102 画像表示手段
103 画像特徴量算出手段
104 補正類似度判定手段
105 第2補正情報DB
106 ユーザーID検出手段
Claims (7)
- 画像および画像補正項目を表示する画像表示手段と、
前記補正項目に応じて第1補正情報を入力または算出する手段と、
前記補正項目毎に予め第2補正情報を記憶または保持する第2補正情報記憶手段と、
第1補正情報と、第2補正情報との類似度を判定する補正類似度判定手段とを有することを特徴とする画像処理システム。 - 補正類似度判定手段は、前記第1補正情報に含まれる第1特徴量および第2特徴量から第1類似度判定を行い、前記第2補正情報に含まれる第1補正量および第2補正量から第2類似度判定を行い、
前記第1類似度判定および前記第2類似度判定の2つの判定結果により、第2補正量を特定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。 - 前記第1の類似判定は、第1特徴量と第2特徴量との差が最小であること、および、前記第2の類似判定は、第1補正量と第2補正量との差が最小であることを特徴とする請求項2に記載の画像処理システム。
- ユーザー認識を行うユーザーID検出手段をさらに有し、
検出されたユーザーIDと、前記補正類似度判定手段によって特定された第2補正情報を前記第2補正情報記憶手段によって記録し、
ユーザーIDと、補正項目と、画像の第1特徴量とから記録されている第2補正情報を特定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の画像処理システム。 - 画像および画像補正項目を表示する画像表示工程と、
前記補正項目に応じて第1補正情報を入力または算出する工程と、
前記補正項目毎に予め第2補正情報を記憶または保持する第2補正情報記憶工程と、
第1補正情報と、第2補正情報との類似度を判定する補正類似度判定工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 - 画像および画像補正項目を表示する画像表示処理と、
前記補正項目に応じて第1補正情報を入力または算出する処理と、
前記補正項目毎に予め第2補正情報を記憶または保持する第2補正情報記憶処理と、
第1補正情報と、第2補正情報との類似度を判定する補正類似度判定処理とを画像処理システムに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 請求項6に記載の画像処理プログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
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