(57)【要約】【課題】未現像画像から、現像画像を再現する方法を決定する。【解決手段】未現像画像を取得し、この未現像画像から第１画像を生成する第１画像生成部と、現像済み画像を取得し、この現像済み画像から第２画像を生成する第２画像生成部と、生成された前記第１画像と前記第２画像とに基づいて第１画像を第２画像に変換するための変換方法を決定する変換方法決定部と、を有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
未現像画像を取得し、この未現像画像に現像処理を行なうことにより第１画像を生成する第１画像生成部と、
現像済み画像を取得し、この現像済み画像から第２画像を生成する第２画像生成部と、
生成された前記第１画像と前記第２画像とに基づいて第１画像を第２画像に変換するための変換方法を決定する変換方法決定部と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１画像生成部及び前記第２画像生成部は、前記第１画像と前記第２画像に対して、階調線形化処理を行なうことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記変換方法決定部は、前記変換方法を変換させつつ前記第１画像を複数回変換し、変換結果が最も前記第２画像に近くなった変換方法を決定することを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記変換方法決定部は、前記第１画像と前記第２画像の色差を用いて同第１画像と第２画像との近さを判断することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１画像生成部又は前記第２画像生成部は、前記第１画像又は前記第２画像を同一サイズとなるよう変換することを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
未現像画像に、現像処理及び前記決定された変換方法により出力画像に変換する変換部と、
前記変換後の出力画像を出力する出力部とを有することを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
未現像画像を取得し、この未現像画像に現像処理を行なうことにより第１画像を生成する第１画像生成工程と、
現像済み画像を取得し、この現像済み画像から第２画像を生成する第２画像生成工程と、
生成された前記第１画像と前記第２画像とに基づいて第１画像を第２画像に変換するための変換方法を決定する変換方法決定工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
未現像画像を取得し、この未現像画像に現像処理を行なうことにより第１画像を生成する第１画像生成手段と、
現像済み画像を取得し、この現像済み画像から第２画像を生成する第２画像生成手段と、
生成された前記第１画像と前記第２画像とに基づいて第１画像を第２画像に変換するための変換方法を決定する変換方法決定手段と、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。  
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを変換する画像処理装置において、特に、未現像画像から、現像画像を再現する方法を決定するための画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、取得された画像データに対して所定の処理を行なって出力画像データを生成する技術が知られている。例えば、デジタルカメラでは、撮像部が撮像して得た撮像データに対して、現像処理を施すことで、現像データを生成する。また、現像処理をデジタルカメラ外部で実行する技術も開示されている。具体的には、撮像データと、現像処理に使用されるパラメータとをファイル形式でＰＣ等の外部機器に出力し、外部機器により撮像データとパラメータとを用いて現像処理を行う（例えば、特許文献１及び２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−７４３４３号公報
【特許文献２】特開２００６−２０３５７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
外部機器において、撮像データとパラメータとを同一ファイル内で記憶することが望ましいが、必ずしも両者が同一ファイル内に記憶されない場合がある。このような場合、ユーザがパラメータファイルを誤って消去してしまうことも考えられる。また、現像データとパラメータを同一ファイルで記憶した場合でも、ユーザが誤ってパラメータのみを削除してしまうことは想定しうる。ユーザーが撮影時に現像パラメータを指定していたにもかかわらず、このように消去等を行った場合、ユーザーの希望していたパラメータで現像処理を行えなくなる場合があった。
【０００５】
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、未現像画像から、現像画像を再現する方法を決定することが可能な画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明では、未現像画像を取得し、この未現像画像に現像処理を行なうことにより第１画像を生成する第１画像生成部と、現像済み画像を取得し、この現像済み画像から第２画像を生成する第２画像生成部と、生成された前記第１画像と前記第２画像とに基づいて第１画像を第２画像に変換するための変換方法を決定する変換方法決定部と、を有する構成としてある。
【０００７】
上記のように構成された発明では、まず、第１画像生成部は、未現像画像を取得し、この未現像画像から第１画像を生成する。また、第２画像生成部は、現像済み画像を取得し、この現像済み画像から第２画像を生成する。次に、変換方法決定部は、生成された第１画像と第２画像とに基づいて第１画像を第２画像に変換するための変換方法を決定する。
そのため、第１画像と第２画像のみから、未現像画像を現像画像に変換する方法を決定することが可能となり、例えば、未現像画像と現像画像とを保持していれば、両者から現像処理の手法を決定して、現像処理を実行することができる。
ここで、現像とは、広義での現像処理を意味し、具体的には、撮像部により撮像されたデータに対して変換処理や色補正、及び信号処理を施した後、人の目で可視可能な特定の出力形式に変換されるまでの意味で使用する。
【０００８】
また、前記第１画像生成部及び前記第２画像生成部は、前記第１画像と前記第２画像に対して、階調線形化処理を行なう構成としてもよい。
通常、現像処理過程では画像に対してはガンマ補正等の非線形化処理が施されるため、第１画像と第２画像とが互いに非線形状態のままでは、両者を比較することは困難となる。そのため、上記のように構成された発明では、変換方法決定部は、線形化された第１画像と第２画像を用いて変換方法を決定することができるため、変換方法を決定のための処理を迅速化することができる。
【０００９】
そして、変換方法決定部が決定する変換方法の一例として、前記変換方法決定部は、前記変換方法を変換させつつ前記第１画像を複数回変換し、変換結果が最も前記第２画像に近くなった変換方法を決定する構成としてもよい。
【００１０】
また、変換方法決定部が第１画像と第２画像が近づいたことを判断する手法として、前記変換方法決定部は、前記第１画像と前記第２画像の色差を用いて同第１画像と第２画像との近さを判断する構成としてもよい。
上記のように構成された発明では、第１画像と第２画像の所定色空間上での色差を用いて両者の近さを判断するため、２画像間の色味を近づけることができる。
【００１１】
そして、前記第１画像生成部又は前記第２画像生成部は、前記第１画像又は前記第２画像を同一サイズとなるよう変換してもよい。
例えば、第２画像が現像過程の画像を圧縮して生成したものであれば、第１画像と第２画像のサイズが異なる場合がある。このような場合、２つの画像間のサイズを同じにするよう変換することで、比較を行い易くすることができる。
【００１２】
更に、当該画像処理装置は、未現像画像に、現像処理し、前記決定された変換方法により出力画像に変換する変換部と、前記変換後の出力画像を出力する出力部とを有する構成としてもよい。
上記のように構成された発明では、未現像画像を決定後の変換方法により変換して出力することができる。
【００１３】
また、本発明の他の局面として、  未現像画像を取得し、この未現像画像に現像処理を行なうことにより第１画像を生成する第１画像生工程と、現像済み画像を取得し、この現像済み画像から第２画像を生成する第２画像生成工程と、生成された前記第１画像と前記第２画像とに基づいて第１画像を第２画像に変換するための変換方法を決定する変換方法決定工程と、を有することを特徴とする構成としてもよい。
【００１４】
更に、本発明は、コンピュータ等に本発明に係る処理を実行させるプログラムに対しても適応することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】一例としての画像処理装置の構成を説明するブロック構成図である。
【図２】画像処理装置の作用を説明するためのイメージ図である。
【図３】演算部７２が色処理パラメータ再現プログラムにより実行する処理を説明するフローチャートである。
【図４】図３のステップＳ１５０により実行される処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【図５】演算部７２により実行される線形化処理を説明するための図である。
【図６】図３におけるステップＳ１７０の処理をより詳細に説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図を参照しつつ下記の順序に従って本発明の実施形態を説明する。
１．第１の実施例：
１．１．画像処理装置：
１．２．デジタルカメラ：
１．３．ＰＣ：
１．４．色処理パラメータ再現プログラム：
２．その他の実施例：
【００１７】
１．第１の実施例： 
１．１．画像処理装置：
図１は、一例としての画像処理装置の構成を説明するブロック構成図である。また、図２は、画像処理装置の作用を説明するためのイメージ図である。図１では、画像処理装置として、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣと記載する）が、デジタルカメラ等の画像生成装置の色処理パラメータを再現する工程を例に説明を行う。
【００１８】
ＰＣ１００は、ＲＡＷ画像データ（未現像画像）と現像後画像とを用いて、デジタルカメラ８０によって実施された色処理パラメータを再現する。具体的には、ＰＣ１００は、ＲＡＷ画像データに対して、デフォルトの色処理パラメータ等を用いて評価データ：Ｅｄを生成し、この評価データ：Ｅｄと現像後データとを比較し、両画像の見た目が近づくよう色処理パラメータを最適化する。また、ＰＣ１００は、再現された色処理パラメータを用いてＲＡＷ画像データを現像処理して出力することも可能である。なお、ＰＣ１００によって再現された色処理パラメータは、厳密には、デジタルカメラ８０がＲＡＷ画像データに対して用いた色処理パラメータとは異なり、あくまでも、ＲＡＷ画像データを現像後データに近づけるために用いられるパラメータを意味する。
【００１９】
本発明に係る画像処理装置により、ＲＡＷ画像データから現像後画像を再現することが可能となり、ユーザが色処理パラメータを紛失した場合でも、ＲＡＷ画像データと現像後画像データさえあれば、現像後画像を生成するための色処理パラメータを再現することができる。例えば、ユーザが設定した色処理パラメータをユーザが固有の設定値として別ファイルに保存するデジタルカメラにおいて、ユーザが、色処理パラメータを紛失した場合でも、ＲＡＷ画像データと現像後データさえ保持していれば、この色処理パラメータを再現することができる。以下に、画像処理装置の説明として、デジタルカメラの構成及び色処理手法を説明した後、画像処理装置としてのＰＣの説明を行う。
【００２０】
１．２．デジタルカメラ：
デジタルカメラ８０の構成について説明する。デジタルカメラ８０は、撮像部８１と、この撮像部８１により撮像されたＲＡＷ画像データを現像するための画像処理部８３や、画像処理部８３がＲＡＷ画像データを現像するために参照する色再現パラメータ等を記憶するパラメータ記憶部８４や、ＰＣ１００とデータのやり取りを行うためのデータ入出力部８２とを備えて構成され、各部は、バスを介してそれぞれ接続されている。更に、デジタルカメラ８０は、表示部８５を備え、撮影中の画像を表示することが可能である。
【００２１】
撮像部８１は、撮影レンズや絞り等の光学系およびＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の画像センサより構成され、ＣＣＤの受光面に結像される被写体の輝度に応じたアナログデータをＡ／Ｄ変換してＲＡＷ画像データを出力する。
【００２２】
データ入出力部８２は、撮像部８１が出力するＲＡＷ画像データや、画像処理部８３が出力する画像データや、その画像処理部８３が現像処理を行う際に参照する色処理パラメータ等をＰＣ１００と送受信する。
【００２３】
パラメータ記憶部８４は、画像処理部８３が現像処理に使用する色処理パラメータを記憶する。ここで、色処理パラメータの一例として、撮像部８１の分光特性を補正するための変換マトリクス（３×３マトリクス）や、ホワイトバランス調整、及び露出補正を行うための各種パラメータや、出力画像のコントラスト特性を補正するための１Ｄ−ＬＵＴである。なお、変換マトリクスは、３×３マトリクス以外にも、様々なマトリクスが存在するが、本実施形態では、３×３マトリクスを用いた例をもとに説明を行う。
【００２４】
画像処理部８３は、パラメータ記憶部８４に格納された各種パラメータを用いて、ＲＡＷ画像データを現像処理する。具体的には、画像処理部８３は、ＲＡＷ画像データに対して上記各パラメータを使用して、デモザイク処理、ホワイトバランス調整、露出補正、マトリクス変換、ガンマ補正、及びシャープネス補正を施した後、ＪＰＥＧ（Joint Photograhic Experts Group）やＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）等の形式に変換された現像後データに変換する。
【００２５】
ここで、ＰＣ１００が色処理パラメータを再現するために実行する再現処理は、デジタルカメラ８０の画像処理部８３により実行される色処理と同等の処理であるため、まずは、画像処理部８３で実行される色処理について説明する。
【００２６】
まず、撮像部８１が被写体を撮像することで取得されたＲＡＷ画像データは、画像処理部８３に出力される。画像処理部８３は、ＲＡＷ画像データに対してゲイン調整（プリゲイン）を行う。具体的には、画像処理部８３は、デジタルカメラ８０の撮像部８１の特性に応じて設定された係数（プリゲイン設定値）をＲＡＷ画像データを構成する各画素の画素値（ＲＧＢ値）に乗算する。なお、プリゲイン設定値は、ＲＡＷ画像データのヘッダ部に格納されている値が使用される。多くの場合、ＲとＢの画素についてのみプリケイン設定値が乗算される。
【００２７】
次に、画像処理部８３は、画素補間処理であるデモザイク処理を行う。このデモザイク処理は、デジタルカメラ８０の撮像部に設けられた複数のセンサ素子の配列に起因して欠落している色成分情報を補間して生成するための処理である。
【００２８】
また、画像処理部８３は、ホワイトバランス調整を行う。ホワイトバランス調整は、ＲＡＷ画像データを構成する各画素のＲＧＢの階調値（以下、それぞれの階調値をＲ値、Ｇ値、Ｂ値とも呼ぶ）に、目標とするホワイトバランスごとに設定された色処理パラメータであるホワイトバランス調整係数：Ｗを乗算することにより行われる。具体的には、ＲＡＷ画像の各画素のＲ値と、Ｇ値と、Ｂ値とのそれぞれに対して係数：Ａｒ，Ａｂ，Ａｇが乗じられる。これらの係数：Ａｒ，Ａｂ，Ａｇは、ＲＡＷ画像ファイル内のヘッダ部に記述されたホワイトバランスの設定内容に基づいて決定される場合や、ユーザにより任意で設定される場合もある。
【００２９】
そして、画像処理部８３は、露出補正を行う。露出補正は、ＲＡＷ画像の各画素のＲ値、Ｇ値、およびＢ値のそれぞれに同一の色処理パラメータである露出補正係数：Ｇａを乗算することに行われる。このように、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれに同一の係数を乗算することは、デジタルカメラ８０の撮像素部への入射光量を増減することに相当する。そのため、露出補正を行うことにより、デジタルカメラ８０の撮影段階において露光量を変更することと同様の効果を得ることができる。
【００３０】
更に、画像処理部８３は、マトリクス変換を行う。通常、撮像部８１の分光感度特性は、人間の目の分光感度特性とは異なっている。そのため、ＲＡＷ画像のＲＧＢ値で表される色は、人間が観察する色と異なったものとなる。そこで、マトリクス変換では、３×３マトリクスを用いてＲＡＷ画像のＲＧＢ値を人間の視感度特性に合わせて調整することにより、正しい色を再現する。
【００３１】
また、画像処理部８３は、ガンマ補正を行う。例えば、ガンマ補正は１Ｄ−ＬＵＴを用いて実行され、この１Ｄ−ＬＵＴは、現像後データの見栄えを向上するためのものでる。その一例として、１Ｄ−ＬＵＴは、出力値に対してのガンマ補正を行い、画像データのコントラスト特性等を補正する。
【００３２】
そして、画像処理部８３は、彩度補正を行う。ここで、彩度とは、Ｌ*ａ*ｂ*表色空間では、ａ*ｂ*平面上におけるＬ*軸からの距離により表すことができ、彩度補正は上記距離を伸縮するためのものである。具体的には、彩度補正は表示部８５に表示される設定画面上で、ユーザがカラーホイールを参照しつつ選択した彩度に基づいて、画像処理部８３が色処理パラメータである彩度補正係数：Ｋを乗算することで行われる。
【００３３】
さらに、画像処理部８３は、コントラス補正を行う。コントラスト補正では、入力階調値と出力階調値との関係を表すトーンカーブを用いて、現像途中の画像データの階調値が補正される。具体的には、表示部８５に表示される設定画面上で、ユーザが選択したトーンカーブに基づいて、画像処理部８３が色処理パラメータであるコントラスト補正のための１Ｄ−ＬＵＴを用いて実行することで、コントラスト補正が実現される
【００３４】
また、画像処理部８３は、ノイズ除去処理を行う。ノイズ除去処理は、画像内に存在するノイズ成分を除去してクリアな画像を生成する処理である。ノイズ除去処理は、例えば、ガウシアンフィルタを用いて行うことができる。
【００３５】
そして、画像処理部８３は、シャープネス補正を行う。シャープネス補正は、撮像部８１に設けられている光学的ローパスフィルタの影響により画像内の輪郭がぼけた部分を補正して鮮鋭性を高める処理である。更に、画像処理部８３は、ユーザが選択した場合は、現像過程のデータのサイズを変換する補正を行う。
【００３６】
このように、ＲＡＷ画像データを現像処理することにより生成された画像データから、画像処理部８３は、ＪＰＥＧ形式の現像後データを生成する。現像後データとしてＪＰＥＧ形式の画像データが生成される場合、本現像処理の演算処理で使用されている１６ビットのデータは、現像後データの生成時に８ビットに変換される。なお、現像後データの形式は、必ずしもＪＰＥＧ形式でなくともよい。一般に、現像後データの形式は、ＴＩＦＦ形式やＢＭＰ形式等の標準的な画像データ形式であれば任意の形式とすることができる。
【００３７】
以上の構成により、デジタルカメラ８０は、撮像部８１で撮像した被写体像のＲＡＷ画像データを基に画像処理部８３により現像後データを生成して、データ入出力部８２経由でこの現像後データを出力装置へ出力する。
【００３８】
１．３．ＰＣ：
次に、ＰＣ１００の構成について説明する。ＰＣ１００は、データ入出力部７１と、演算部７２と、ＨＤＤ７３と、表示部７４と、を備えて構成され、各部はバスを介してそれぞれ接続されている。また、ＨＤＤ７３には、ＰＣ１００が所定の機能を実現するための各種ソフトウェア及びデータが記憶され、所定のオペレーションシステムのもと、演算部７２が上記ソフトウェアやデータを図示しないＲＡＭ上で展開して実行することで特定の処理を実行する。
【００３９】
データ入出力部７１は、デジタルカメラ８０と通信することでＲＡＷ画像データ、現像後データ、色処理パラメータを送受信する。具体的には、データ入出力部７１は、デジタルカメラ８０のデータ入出力部８２を介して通信を行い、同一又は異なるファイル上に記憶された、ＲＡＷ画像データ、現像後データ、及び色処理パラメータを受信する。なお、以下の記載では、上記したファイル上に色処理パラメータが存在しない場合を想定して説明を行う。また、データ入出力部７１は、利用者からの入力を受け付ける入力装置としての機能を更に備えていても良い。入力装置とは、例えばキーボードやマウスなどである。
【００４０】
ＨＤＤ７３には、デジタルカメラ８０の色処理パラメータを再現するための色処理パラメータ再現プログラム７３ａや、デフォルトでの色処理パラメータ等が記憶されている。また、演算部７２は、ＣＰＵやＲＡＭを用いて構成され、ＨＤＤ７３に記憶された色処理パラメータ再現プログラム７３ａをＲＡＭ上で展開して実行することで、色処理パラメータを再現することができる。
【００４１】
１．４．色処理パラメータ再現プログラム：
図３は、演算部７２が色処理パラメータ再現プログラムにより実行する処理を説明するフローチャートである。図３に示すフローチャートでは、色処理パラメータの内、ユーザが設定を行なうことが可能な、ホワイトバランス調整、露出補正、彩度補正、コントラスト補正に使用される各色処理パラメータを再現する例を説明する。なお、本実施形態では、デモザイク処理や、マトリクス変換、及びガンマ補正に使用される各パラメータは、デジタルカメラ８０固有の値であるため、再現しないが、これらを再現するものであってもよい。
【００４２】
図３に示すように、色処理パラメータ再現プログラム７３ａによる処理は、現像後データからターゲットデータ（第２画像）を生成する工程（第２画像生成部：Ｓ１１０〜Ｓ１３０）と、上記現像後データの元となるＲＡＷ画像データから評価データ：Ｅｄ（第１画像）を生成する工程（第１画像生成部：ステップＳ１４０〜Ｓ１７０）と、ターゲットデータと、評価データ：Ｅｄを用いて、所定の色処理パラメータを再現する工程（色変換方法決定部：ステップＳ１８０，Ｓ１９０）と、再現された色処理パラメータを用いてＲＡＷ画像データを現像する現像処理工程（ステップＳ２００）に大別される。
【００４３】
以下に、ターゲットデータが生成される工程を説明する。演算部７２は、ＰＣ１００のデータ入出力部７１を通じて、デジタルカメラ８０からＲＧＢ表色系の現像後データ（ＲTi，ＧTi，ＢTi）を取得すると（ステップＳ１１０）、現像後データに対してガンマ補正で用いられた１Ｄ−ＬＵＴの逆数を適用して、現像後データを線形化処理する（ステップＳ１２０）。具体的な線形化処理については、後述する。
【００４４】
また、演算部７２は、線形化処理後の現像後データをＬ*ａ*ｂ*色空間で規定されるターゲットデータ（ＬTi*，ａTi*，ｂTi*）に変換する（ステップＳ１３０）。
【００４５】
ＲＧＢ色空間で規定された値をＬ*ａ*ｂ*色空間で規定された値に変換するには、ＲＧＢ色空間で規定された値を周知の式（１）を用いてＸＹＺ表色系の値に変換した後、変換後のＸＹＺ表色系で規定された値を周知の式（２）を用いてＬ*ａ*ｂ*色空間の値に変換すればよい。
【数１】
2010226368.tif 000003
【数２】
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【００４６】
演算部７２は現像後データを構成する全ての画素に対してターゲットデータ（ＬTi*，ａTi*，ｂTi*）を作成し、ＲＡＭ等に記憶する。以上、Ｌ*ａ*ｂ*色空間に規定されたターゲットデータを生成する工程を説明した。
【００４７】
次に、評価データ：Ｅｄを生成する工程を説明する。演算部７２は、データ入出力部７１を通じて、上記現像後データの元となるＲＡＷ画像データ（ＲPi，ＧPi，ＢPi）を取得すると（ステップＳ１４０）、このＲＡＷ画像データに対して再現処理を施す（ステップＳ１５０）。
【００４８】
再現処理は、演算部７２が、色処理パラメータを用いて画像処理部８３が実行する現像処理と同等の処理をＲＡＷ画像データに対して施し、再現データを生成する処理である。ここで、各色処理パラメータは、後述する最適化の手法によりその値が変更される。また、再現処理では、ホワイトバランス調整係数：Ｗｊ、露出補正係数：Ｇａｊ、伸縮補正係数：Ｋｊ、コントラスト補正マトリクス：Ｃｊ、の各色処理パラメータを変更しつつ、再現データ及びこの再現データを変換して生成される評価データ：Ｅｄが生成される。
【００４９】
図４は、図３のステップＳ１５０により実行される処理をより詳細に説明するフローチャートである。以下、図４を参照して、演算部７２が評価データ：Ｅｄを作成する手法を説明する。なお、演算部７２が実行する再現処理は、擬似的に現像後データを再現するためのものであるため、各処理は画像処理部８３により実行される処理と同一のものであり、簡略的な説明に留める。
【００５０】
演算部７２は、ＲＡＷ画像データに対してゲイン調整を行う（ステップＳ１５１）。また、演算部７２は、画素補間処理であるデモザイク処理を行う（ステップＳ１５２）。
【００５１】
演算部７２は、デフォルトのホワイトバランス調整係数：Ｗ0を用いてホワイトバランス調整を行う（ステップ１４３）。ここで、ｊ：繰り返し数であり、後述する最適化手法により変換された回数を表す。
【００５２】
演算部７２は、デフォルトの露出補正係数：Ｇａ0を用いて、露出補正を行う（ステップＳ１５４）。また、演算部７２は、３×３マトリクスを用いてマトリクス変換を行う（ステップＳ１５５）。そして、演算部７２は、１Ｄ−ＬＵＴを用いてガンマ補正を行う（ステップＳ１５６）。更に、演算部７２は、デフォルトの彩度補正係数：Ｋ0を用いて彩度補正を行う（ステップＳ１５７）。
【００５３】
演算部７２は、デフォルトのコントラスト補正１Ｄ−ＬＵＴ：Ｃ0を用いてトコントラスト補正を行う（ステップＳ１５８）。演算部は、ＲＡＷ画像データを構成する全ての画素に対してステップＳ１５１〜Ｓ１５８までの処理を行ない、再現データを生成する。
【００５４】
また、演算部７２は、再現データに対してガンマ補正で用いられた１Ｄ−ＬＵＴを用いて逆変換をすることで、再現データを線形化処理する（ステップＳ１６０）。図５は、演算部７２により実行される線形化処理を説明するための図である。撮像部８１が撮像して取得されたＲＡＷ画像データは、入出力特性を表す濃度変換曲線が線形を保っている図５（ａ）。しかしながら、現像過程においてＲＡＷ画像データはガンマ補正が施されるため、再現データの濃度変更曲線は非線形化している。そのため、演算部７２は、この再現データ及び現像後データに対して、１Ｄ−ＬＵＴを用いて逆変換することで、濃度変換曲線を線形化する。ここで、比較するデータを線形化することで、演算部７２は線形演算を実行することができるようになる。これによって、濃度変更曲線が非線形である場合に比べて最適化工程に要する演算量を減らすことができる。
【００５５】
演算部７２は、生成された再現データからＬ*ａ*ｂ*色空間で規定される評価データ：Ｅｄ（ＬPi*，ａPi*，ｂPi*）を生成する（ステップＳ１７０）。再現データはＲＧＢ表色系の値であるため、上記した周知の式（１）及び式（２）を用いて、再現データを評価データ：Ｅｄに変換する。以上、Ｌ*ａ*ｂ*色空間に規定された評価データ：Ｅｄを生成する工程を説明した。
【００５６】
色処理パラメータを再現する工程を説明する。演算部７２は、ターゲットデータ（ＬTi*，ａTi*，ｂTi*）と評価データ：Ｅｄ（ＬPi*，ａPi*，ｂPi*）との色差：ΔＥｉを用いて、デフォルトのホワイトバランス調整係数：Ｗ0、露出補正係数：Ｇａ0、伸縮補正係数：Ｋ0、コントラスト補正１Ｄ−ＬＵＴ：Ｃ0、を最適化する（ステップＳ１８０）。
【００５７】
図６は、図３におけるステップＳ１８０の処理をより詳細に説明するフローチャートである。演算部７２は、ターゲットデータと評価データ：Ｅｄの色差：ΔＥｉを求める（ステップＳ１８１）。ここで、色差：ΔＥｉは、色の知覚的な相異を定量的に表したものであり、Ｌ*ａ*ｂ*空間では、以下に示す式（３）を用いて算出される。
【数３】
2010226368.tif 000005
【００５８】
演算部７２は、算出した色差：ΔＥｉをもとに評価値：Ｅを作成する（ステップＳ１８２）。評価値：Ｅは、評価データ：Ｅｄを構成する全ての画素ｉ：１〜Ｎにおいて、色差：ΔＥｉを足し合わした値であり、以下に示す式（４）を用いて算出される。なお、撮影被写体に対応する画素が強く影響するようにするなど、重み付けを行って加重加算を行っても良い。
【数４】
2010226368.tif 000006
【００５９】
ここで、評価データ：Ｅｄは、ＲＡＷ画像データに対してホワイトバランス調整係数：Ｗｊ、露出補正係数：Ｇａｊ、伸縮補正係数：Ｋｊ、コントラスト補正１Ｄ−ＬＵＴ：Ｃｊを適用して算出されるため、各係数を変数とする以下の式（５）を用いて表すことができる。
【数５】
2010226368.tif 000007
【００６０】
Ｌ*ａ*ｂ*色空間上の値（Ｌi*，ａi*，ｂi*，）は、ＲＡＷ画像データより求めることができるため、演算部７２は、ホワイトバランス調整係数：Ｗi、露出補正係数：Ｇａi、伸縮補正係数：Ｋi、変換マトリクス：Ｃjの４つの変数を変化させながら、評価値：Ｅを最小にする。
【００６１】
具体的には、演算部７２は、誤差等を考慮して、評価値：Ｅと十分に大きな所定の値である評価値：ＥTとを比較し（ステップＳ１７３）、評価値：Ｅが評価値：ＥTよりも小さい場合はホワイトバランス調整係数：Ｗ0、露出補正係数：Ｇａ0、伸縮補正係数：Ｋ0、変換マトリクス：Ｃ0を記憶しておき、次いでホワイトバランス調整係数：Ｗ0、露出補正係数：Ｇａ0、伸縮補正係数：Ｋ0、変換マトリクス：Ｃ0をそれぞれＷ1、Ｇａ1、Ｋ1、Ｃ1に変更する（ステップＳ１８４）。そして、演算部７２は、ステップＳ１５０に戻り、新たな評価データ：Ｅｄを作成する。上記処理は、評価値：Ｅが最小になるまで繰返される。なお、２回目のステップＳ１７３からは、前回までの評価値：Ｅのうちで最小のものを評価値：ＥTとする。このようにして評価値：Ｅが最小になったときの、各色処理パラメータの値が最適値とされる。なお、評価値：Ｅを最小にするのではなく、評価値：Ｅが十分小さい値である所定の値以下のなるようにしても良い。
【００６２】
上記した４つの変数の最適値を求める手法の一例として、演算部７２は、ニュートン・ラフソン（Newton-Raphson）法を用いて最適値を求めてもよい。
なお、評価値：Ｅが最小になるよう変数をニュートン・ラフソン法を用いて最適化する手法は一例であり、はさみ打ち（regula falsi）法や、シンプレックス（simplex）法等の最適化手法を用いるものであってもよい。
【００６３】
ステップＳ１７２において、ホワイトバランス調整係数：Ｗｊ、露出補正係数：Ｇａｊ、彩度補正係数：Ｋi、コントラスト補正１Ｄ−ＬＵＴ：Ｃｊが最適化された場合は、演算部７２は最適化された各係数をＲＡＭ等に記憶した後（ステップＳ１９０）、記憶した各係数を用いてＲＡＷ画像データを現像処理する（ステップＳ２００）。そのため、ＰＣ１００の表示部７４又はデータ入出力部７１からは、現像後の画像が出力される。そのため、ＰＣ１００は、ＲＡＷ画像データと現像後データから、色処理パラメータを再現することが可能となる。以上、第１の実施形態に係る色再現パラメータを生成する過程を説明した。
【００６４】
２．その他の実施形態：
ＲＡＷ画像データから、現像画像を再現する装置としては、ＰＣに限定されず、演算部と色処理パラメータ再現プログラムを備える装置であればどのような装置にも適応することができる。即ち、色処理パラメータを再現する装置として、スマートビューアー等の表示装置や、印刷装置等の画像出力装置であってもよい。
【００６５】
また、再現される色処理パラメータとしては、上記したものに限定されない。即ち、シャープネス補正を行うためのパラメータや、その他ＲＡＷ画像データに対して施す処理に用いるものであれば本発明を、何にでも適応することができる。
使用する色空間についても、ｓＲＧＢやＨＳＶなどの様々な色空間を用いるようにしても良い。例えば、ステップＳ１５７において、ＹＣｂＣｒ空間を用いて彩度補正を行っても良い。この場合、最終的にｊｐｅｇ画像を作成するのならばＬ*ａ*ｂ*空間を用いるよりも処理量を減らす事ができる。
【００６６】
なお、本発明は上記実施例に限られるものでないことは言うまでもない。即ち、上記実施例の中で開示した相互に置換可能な部材および構成等を適宜その組み合わせを変更して適用すること、上記実施例の中で開示されていないが、公知技術であって上記実施例の中で開示した部材および構成等と相互に置換可能な部材および構成等を適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用すること、上記実施例の中で開示されていないが、公知技術等に基づいて当業者が上記実施例の中で開示した部材および構成等の代用として想定し得る部材および構成等と適宜置換し、またその組み合わせを変更して適用すること、は本発明の一実施例として開示されるものである。
【符号の説明】
【００６７】
１００…パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、７１…データ入出力部、７２…演算部、７３…ＨＤＤ，７３ａ…色処理パラメータ再現プログラム、７４…表示部、８０…デジタルカメラ、８１…撮像部、８２…データ入出力部、８３…画像処理部、８４…パラメータ記憶部、８５…表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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