(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像、Ａ，Ｂについて、各波長バンドにおける照明光強度の画像間の比である照明スペクトル強度比を推定する方法であって、
画像Ａの画素ｊと画像Ｂの画素ｋに対して、画素値の各バンド毎の比である比べクトルを算出する比べクトル算出ステップと、
前記算出ステップで算出された比べクトルの各要素の値を離散化する比べクトル離散化ステップと、
前記比べクトル離散化ステップで離散化された離散化比べクトル空間をインデクス空間とする投票空間に、前記算出ステップで算出された離散化比べクトルに応じて１票ずつ投票する投票ステップと、
前記投票ステップでの全てのｊとｋの組み合わせに対する投票の後、前記投票空間において最大投票数を持つインデクスを検出する最大インデクス検出ステップとを有し、
前記最大インデクス検出ステップで検出された最大インデクスを画像間の照明スペクトル強度比とすることを特徴とする画像間の照明スペクトル強度比の推定方法。
【請求項２】
画像Ａと画像Ｂのそれぞれを複数の部分領域に分割する部分領域分割ステップと、
前記投票空間における最大インデクス付近の投票数の尖鋭度若しくは全投票数に対する最大インデクスでの投票数の比を投票密集度として算出する投票密集度算出ステップとを更に有するとともに、
前記部分領域分割ステップにより分割された画像Ａと画像Ｂの部分領域の全ての組み合わせについて最大インデクスの検出および投票密集度の算出を行った後、投票密集度が高い値を持つ部分領域の組み合わせを共通被写体の位置候補として検出する共通被写体位置推定ステップを更に有し、
投票密集度が高い部分領域の組み合わせにおいて算出された最大インデクス画像ＡＢ間の照明スペクトル強度比の候補とすることを特徴とする請求項１に記載の画像間の照明スペクトル強度比の推定方法。
【請求項３】
異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像、Ａ，Ｂについて、各波長バンドにおける照明光強度の画像間の比である照明スペクトル強度比を推定する装置であって、
画像Ａの画素ｊと画像Ｂの画素ｋに対して、画素値の各バンド毎の比である比べクトルを算出する比べクトル算出手段と、
前記算出手段で算出された比べクトルの各要素の値を離散化する比べクトル離散化手段と、
前記比べクトル離散化手段により離散化された離散化比べクトル空間をインデクス空間とする投票空間に、前記算出手段で算出された離散化比べクトルに応じて１票ずつ投票する投票手段と、
前記投票手段による全てのｊとｋの組み合わせに対する投票の後、前記投票空間において最大投票数を持つインデクスを検出する最大インデクス検出手段とを有し、
前記最大インデクス検出手段により検出された最大インデクスを画像間の照明スペクトル強度比とすることを特徴とする画像間の照明スペクトル強度比の推定装置。
【請求項４】
画像Ａと画像Ｂのそれぞれを複数の部分領域に分割する部分領域分割手段と、
前記投票空間における最大インデクス付近の投票数の尖鋭度若しくは全投票数に対する最大インデクスでの投票数の比を投票密集度として算出する投票密集度算出手段とを更に有するとともに、
前記部分領域分割手段により分割された画像Ａと画像Ｂの部分領域の全ての組み合わせについて最大インデクスの検出および投票密集度の算出を行った後、投票密集度が高い値を持つ部分領域の組み合わせを共通被写体の位置候補として検出する共通被写体位置推定手段を更に有し、
投票密集度が高い部分領域の組み合わせにおいて算出された最大インデクス画像ＡＢ間の照明スペクトル強度比の候補とすることを特徴とする請求項３に記載の画像間の照明スペクトル強度比の推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異なる時間（昼間と夕方等）に撮影した同一地域の衛星画像のように、異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像について、照明光のスペクトル強度の画像間の比である照明スペクトル強度比を推定する方法およびその推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
異なるスペクトル強度の照明下で撮影された画像間の照明スペクトル強度比がわかると、それぞれの画像の照明条件の違いを補正すること、つまり照明合わせが可能になり、さらに、一方の照明光のスペクトル強度が既知であれば、もう一方の照明光のスペクトル強度がわかるといった利点がある。異なるスペクトル強度の照明下で撮影された画像間の照明光のスペクトル強度比を推定するためには、それぞれの画像中にそれぞれ分光反射率が既知である被写体が存在しているか、あるいは分光反射率の未知、既知にかかわらず同じ分光反射率を持つ被写体（以後、共通被写体と称する）が存在しているかのいずれかが必要となる。
【０００３】
それぞれの画像中に分光反射率が既知の被写体が存在している場合には、それぞれの画像において、その被写体位置の画素値とその分光反射率を比較することにより、照明スペクトル強度を推定することができる。従って、画像間の照明光のスペクトル強度比も算出することができる。しかし、遠隔の被写体を撮影する場合などでは、画像中に分光反射率が既知の被写体を入れることが困難な場合も多く、このような場合には適用できない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
一方、ぞれぞれの画像中に共通被写体が映っている場合には、共通被写体の対応する位置の画素値を比較することにより、照明光のスペクトル強度比を算出することができる。ただしこの方法では、それぞれの画像における共通被写体の対応する画素を何らかの手段で指定しなくてはならない。共通被写体が部分毎に異なる分光特性を持つような場合や、その形状が変化するような場合には、共通被写体の対応する画素を指定することが困難になるという課題がある。
【０００５】
本発明は、上述の課題を解決すべくなされたもので、その目的は、２つの画像において共通被写体が写っている場合に、共通被写体の対応する画素を指定することなしに、照明スペクトル強度比を推定する方法およびその推定装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１の発明は、異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像、Ａ，Ｂについて、各波長バンドにおける照明光強度の画像間の比である照明スペクトル強度比を推定する方法であって、画像Ａの画素ｊと画像Ｂの画素ｋに対して、画素値の各バンド毎の比である比べクトルを算出する比べクトル算出ステップと、前記算出ステップで算出された比べクトルの各要素の値を離散化する比べクトル離散化ステップと、前記比べクトル離散化ステップで離散化された離散化比べクトル空間をインデクス空間とする投票空間に、前記算出ステップで算出された離散化比べクトルに応じて１票ずつ投票する投票ステップと、前記投票ステップでの全てのｊとｋの組み合わせに対する投票の後、前記投票空間において最大投票数を持つインデクスを検出する最大インデクス検出ステップとを有し、前記最大インデクス検出ステップで検出された最大インデクスを画像間の照明スペクトル強度比とすることを特徴とする。
【０００７】
ここで、画像Ａと画像Ｂのそれぞれを複数の部分領域に分割する部分領域分割ステップと、前記投票空間における最大インデクス付近の投票数の尖鋭度若しくは全投票数に対する最大インデクスでの投票数の比を投票密集度として算出する投票密集度算出ステップとを更に有するとともに、前記部分領域分割ステップにより分割された画像Ａと画像Ｂの部分領域の全ての組み合わせについて最大インデクスの検出および投票密集度の算出を行った後、投票密集度が高い値を持つ部分領域の組み合わせを共通被写体の位置候補として検出する共通被写体位置推定ステップを更に有し、投票密集度が高い部分領域の組み合わせにおいて算出された最大インデクス画像ＡＢ間の照明スペクトル強度比の候補とすることを特徴とすることができる。
【０００８】
上記目的を達成するため、請求項３の発明は、異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像、Ａ，Ｂについて、各波長バンドにおける照明光強度の画像間の比である照明スペクトル強度比を推定する装置であって、画像Ａの画素ｊと画像Ｂの画素ｋに対して、画素値の各バンド毎の比である比べクトルを算出する比べクトル算出手段と、前記算出手段で算出された比べクトルの各要素の値を離散化する比べクトル離散化手段と、前記比べクトル離散化手段により離散化された離散化比べクトル空間をインデクス空間とする投票空間に、前記算出手段で算出された離散化比べクトルに応じて１票ずつ投票する投票手段と、前記投票手段による全てのｊとｋの組み合わせに対する投票の後、前記投票空間において最大投票数を持つインデクスを検出する最大インデクス検出手段とを有し、前記最大インデクス検出手段により検出された最大インデクスを画像間の照明スペクトル強度比とすることを特徴とする。
【０００９】
ここで、画像Ａと画像Ｂのそれぞれを複数の部分領域に分割する部分領域分割手段と、前記投票空間における最大インデクス付近の投票数の尖鋭度若しくは全投票数に対する最大インデクスでの投票数の比を投票密集度として算出する投票密集度算出手段とを更に有するとともに、前記部分領域分割手段により分割された画像Ａと画像Ｂの部分領域の全ての組み合わせについて最大インデクスの検出および投票密集度の算出を行った後、投票密集度が高い値を持つ部分領域の組み合わせを共通被写体の位置候補として検出する共通被写体位置推定手段を更に有し、投票密集度が高い部分領域の組み合わせにおいて算出された最大インデクス画像ＡＢ間の照明スペクトル強度比の候補とすることを特徴とすることができる。
【００１０】
（作用）
本発明では、上記構成により、異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像について、全ての画素の組合せに対して、画像の画素値の各バンド毎の比である比べクトルを算出し、算出した比べクトルの各要素の値を離散化し、それらの離散べクトルに応じて、その離散べクトル空間をインデクス空間とするｎ次元（ｎはバンド数）のべクトル空間（投票空間）に１票ずつ投票し、投票空間において最大投票数を持つインデクスを検出するようにしたので、２つの画像において共通被写体が写っている場合に、共通被写体の対応する画素を指定することなしに照明スペクトル強度比を推定できる。
【００１１】
さらに、本発明では、画像を部分領域に分割し、投票空間において最大インデクス付近の投票数の尖鋭度若しくは全投票数に対する最大インデクスの投票数を投票密集度として算出することで、投票空間において正しい照明スペクトル強度比がより明確なピークとして検出されるようになり、更に共通被写体の位置を推定できる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
（装置構成）
初めに本発明の照明スペクトル強度比推定方法を実施するための装置構成の一例を図５に示す。この実例のシステムは、例えば異なる時間（昼間と夕方等）に撮影した同一地域の衛星画像のように、異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像を取り込む画像入力装置５１と、画像入力装置５１から取り込まれた共通被写体を含む２つの画像Ａ，Ｂについて、各波長バンドにおける照明光強度の画像間の比である照明スペクトル強度比を推定する演算・記録装置５２とから構成されている。説明の便宜上、以降の説明では、このような装置構成を前提にして説明を行うものとする。
【００１４】
（基本原理）
まず、本発明の基本原理について説明する。画像Ａにおいて、被写体の分光反射率をＲ（λ）、照明光の分光強度分布をＥ（λ）、撮像装置のｉ番目の分光感度をｓi（λ）とすると、ｉ番目のバンドの画素値Ｃｉは、
【００１５】
【数１】
Ｃｉ＝∫｛Ｅ（λ）・Ｒ（λ）＋α・Ｅ（λ）｝・ｓi（λ）ｄλ  （１）
となる。ここで、｛｝内の第１項は拡散反射成分、第２項は正反射成分に対応する。αの値は、その画素位置における正反射の強さを表す係数であり、この値は照明、被写体、撮影方向等の幾何条件によって変わる。ここで、ｓi（λ）のλ方向の感度幅に比較して、Ｅ（λ）、Ｒ（λ）のλ方向の変化が緩やかな場合には、（１）式は次式（２）に近似できる。
【００１６】
【数２】
Ｃｉ＝Ｅｉ・（Ｒｉ＋α）・Ｓi                          （２）
【００１７】
ここで、Ｓiはｉ番目のバンドの感度によって決まる定数であり、Ｅｉ、Ｒｉはｉ番目のバンドが感度を持つ場所での、照明スペクトル強度および被写体の分光反射率である。このような近似は、通常のＲＧＢカメラなどの比較的広帯域のバンド特性を持つ撮像装置では比較的大きな誤差を伴う場合が多いが、マルチスペクトル画像のようなバンド数が多く各バンドが狭帯域の特性を持つ場合には、より精度良く成り立つ。同様に、照明光のスペクトル強度分布Ｅ（λ）と異なるＦ（λ）の下で同じ被写体を撮影した場合（画像Ｂとする）の画素値は、
【００１８】
【数３】
Ｃｉ′＝Ｆｉ・（Ｒｉ＋α′）・Ｓi                      （３）
となる。（２），（３）式において、仮にα＝α′とし、（２）式を（３）式で割ると、
【００１９】
【数４】
Ｃｉ／Ｃｉ′＝Ｅｉ／Ｆｉ                                （４）
となる。つまり、正反射成分の強度が同じ場合、この比の値は、照明スペクトル強度にのみ依存することになる。
【００２０】
次に、正反射強度αのヒストグラム、つまり複数の画素におけるαの値毎の頻度分布を考える。照明スペクトル強度Ｅ（λ）で撮影した画像において、分光反射率Ｒ（λ）の被写体が占める画素数をｍとし、その範囲では照明スペクトル強度は一定であるとし、また被写体上の各画素において強度αの正反射が観測される確率がＰ（α）で表されるとする。また、照明スペクトル強度Ｆ（λ）で撮影した画像において、分光反射率Ｒ（λ）の被写体が占める画素数をｍ′とし、その範囲では照明スペクトル強度は一定とし、また被写体上の各画素において強度αの正反射が観測される確率がＰ′（α）で表されるとする。この時、それぞれの画像の被写体上において、αの正反射強度を持つ画素数の分布は以下のように表される。
【００２１】
【数５】
Ｎ（α）＝ｍ・Ｐ（α）                                  （５）
Ｎ′（α）＝ｍ′・Ｐ′（α）                            （６）
【００２２】
一般に、平面物体を正反射方向で撮影した場合以外には、Ｐ（α）はα＝０付近に値が集中する。したがって、このような場合には、ｍ＜ｍ′とすれば、（５）と（６）の分布は、大凡ｍ画素の重なりを持っていることになる。
【００２３】
共通被写体を含み、異なる照明スペクトル強度で撮影された２枚の画像Ａ，Ｂを考え、Ａのｊ番目の画素のｉ番目のバンドの画素値をａｉj、Ｂのｋ番目の画素のｉ番目のバンドの画素値をｂｉkとする。今、ａｉjがその被写体の一部であるとすると、もう一方の画像の被写体上に、同じ正反射の強度αを持つ画素はおよそｍ′個存在している。いま、画像全体の画素数をＭとし、全ての画素の組み合わせについて、比ａｉj／ｂｉkを算出すると、全ての画素の組み合わせ数Ｍ2に対して、約ｍ×ｍ′（〜ｍ2）個が同じ値Ｅｉ／Ｆｉに集中する。さらに、被写体が、それぞれ約ｍ画素からなるＮ種類の異なる分光反射率の集合である場合には、およそＮ×ｍ2の値が同じ値Ｅｉ／Ｆｉに集中することになる。
【００２４】
この原理を全てのバンドについて拡張して考えてみる。ｎバンドの画素値をｎ次元のべクトルとし、上記の比をバンド毎に計算し、その結果をべクトルとすると、ｎ次元べクトル空間においてべクトル（Ｅ１／Ｆ１……Ｅｎ／Ｆｎ）が集中して現れることになる。
【００２５】
本発明は上述した原理に基づき、画素値同士の比をべクトル空間（投票空間）に投票していくことにより、照明スペクトル強度の比を推定するものである。
【００２６】
（第１の実施形態）
以下、本発明の実施形態を説明していく。本発明の第１の実施形態の概要を図１に、より詳細な処理フローを図２に示す。
【００２７】
まず、図１のフローチャートを参照して、本実施形態の概要を説明する。最初に、次の画素の組み合せを指定し（ステップ１０１）、画像Ａの画素ｊと画像Ｂの画素ｋに対して、画素値の各バンド毎の比である比べクトルを算出し（ステップ１０２）、その算出された比べクトルの各要素の値を離散化し（ステップ１０３）、その離散化された離散化比べクトル空間をインデクス空間とする投票空間に、算出された離散化比べクトルに応じて１票ずつ投票し（ステップ１０４）、未処理の画素の組み合わせがある場合は（ステップ１０５）、ステップ１０１に戻って上記の処理を繰り返す。全てのｊとｋの組み合わせに対する投票の後、投票空間において最大投票数を持つインデクスを検出し、検出された最大インデクスを画像間の照明スペクトル強度比とする（ステップ１０６）。
【００２８】
以下では、主に図２のフローチャートを参照しながら、本実施形態の更に詳細な説明を進める。
【００２９】
画像Ａの画素と画像Ｂの画素の全ての組み合わせについて以下の処理を行う。全てのバンドｉ＝１〜ｎ（ｎ：バンド数）について、画像Ａのｊ番目画素の画素値（ａ１j……ａｎjk）と画像Ｂのｋ番目の画素値（ｂ１k……ｂｎk）の比、（ａ１j／ｂ１k……ａｎj／ｂｎk）を算出する（比べクトル算出ステップ２０４）。ｒ＝（ａ１j／ｂ１k……ａｎj／ｂｎk）を比べクトルと呼ぶものとする。
【００３０】
次に、この比べクトルｒを適当な離散値に変換する。比べクトルの各要素の値は分子と分母が等しい場合の１を中心とする正の実数になる。１以下の値にも十分な離散値の階調を与えるため、１以上の定数を各要素に掛けてから最も近い整数値に丸めば良い（比べクトル離散化ステップ２０５）。なお、離散化の方法については後段で補足する。このようにして離散化された比べクトルをｒ′（［ａ１j／ｂ１k］……［ａｎj／ｂｎk］）と表す。ここで括弧［ａ］は、実数ａを上述したように適当な係数をかけてから整数化することを意味するものとする。
【００３１】
離散化された比べクトルｒ′が取りうる全てのべクトルの集合Ｄをインデクス空間とし、このインデクス空間のそれぞれの元（インデクス）に１つずつの投票値を対応させるものとする。この投票値は、インデクスとなる離散化比べクトルｒ′を用いてＶ（ｒ′）と表せ、またインデクス空間全体（投票空間全体）Ｄに対応する投票値全体（投票空間）をＶ（Ｄ）と表すものとする。上述したように、全ての画素の組み合わせについて算出された離散化比べクトルｒ′について投票空間に１票ずつ投票していく。なお、Ｖ（Ｄ）は処理の開始時にＶ（ｒ′）＝０（すべてのＤの元ｒ′について）と初期化しておく。比べクトルｒ′に対する投票はＶ（ｒ′）＝Ｖ（ｒ′）＋１とすれば良い（投票ステップ２０６）。
【００３２】
上記の比べクトルの投票までの処理を、画像Ａと画像Ｂの全ての画素の組み合わせについて行う（ステップ２０７、２０８および２０２、２０３）。
【００３３】
その結果として得られた投票結果について、投票空間においてピークとなるインデクス（投票値が最も密集しているインデクス、または投票値が最大となるインデクス）を検出する（最大インデクス検出ステップ２０９）。ここで、検出された最大インデクスが、画像Ａと画像Ｂの照明スペクトル強度比となる。
【００３４】
ここで、最大インデクス検出処理の処理量削減方法について説明を補足しておく。上述したような、ｎ次元の投票空間において投票値が最大となるインデクスを検出する処理は、総当りで行うと、次元数ｎが大きくなると処理量が非常に大きくなる。しかし、以下の方法を用いればその処理量を削減することができる。
【００３５】
まず、ｎ次元のインデクス空間をｎ以下の次元を持つ複数の部分次元に分割する形で、投票空間を分割する。以下では、ｎ次元を半分に分割する方法を例にとって説明する。元の投票空間はＶ（ｒ′）であり、インデクスｒ′はｎ次元のべクトルである。これを以下のように分割する。
【００３６】
【数６】
0003636300.tif 000002
【００３７】
分割されたそれぞれの投票空間において、最大投票数を与える最大インデクスを検出する。そして、それぞれの部分空間毎に検出された最大インデクスを、元のｎ次元のべクトルに並べなおす。上記手順により、最大インデクスの値が決定される。その処理量は、各次元の離散化数をＬとすると、分割前の投票空間における探索処理数はＬnとなる。一方、分割後の投票空間では、２・Ｌn/2となり、処理量は大幅に軽減される。ただし、あまり細かく分割しすぎると、最大インデクスの推定精度が低下することが考えられるので、実際には処理時間と精度の折り合いで分割方法を決めることになる。なお、投票空間の分割方法や、効率的な最大インデクスの検出方法については様々な方法が考えられるが、ここではその方法は限定しない。
【００３８】
次に、比べクトルの離散化方法について説明を補足する。前述したように比べクトルの各要素の値は画像Ａの画素値と画像Ｂの画素値が等しい場合は１となり、画像Ａの画素値が大きい場合には１〜∞、画像Ｂの画素値が大きい場合には０〜１の値をとる。このように単純な比の場合、その比そのものの値を均等に離散化したのでは、離散化の粗さが偏ってしまうことになる。一方、比の値の対数をとればｌｏｇ（ｂ／ａ）＝ｌｏｇ（ａ）−ｌｏｇ（ｂ）となり、ａとｂの値の大小による離散化の偏りがなくなる。従って、この対数をとった比べクトル空間を均等に離散化すれば、離散化の粗さが偏よるという上記の問題は回避できる。そして最大インデクスを検出した後、その最大インデクスの各要素の値について、対数の逆変換、つまり指数をとれば、画像Ａと画像Ｂの照明スペクトル強度比を得ることができる。
【００３９】
（第２の実施形態）
本発明の第１の実施形態で述べた方法のみでは、共通被写体の面積が小さい場合には、投票空間において正しい照明スペクトル強度比が明確なピークとはならず、ノイズに埋もれてしまうことが考えられる。このような事態を避けるため、本発明の第２の実施形態では、投票空間において正しい照明スペクトル強度比が明確なピークとして検出されるように、第１の実施形態の方法を改良している。さらに、本発明の第２の実施形態の方法では、正しい照明スペクトル強度比を求めるということ以外に、共通被写体の位置が推定できるという利点もある。
【００４０】
次に、図３のフローチャートを参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。まず、画像Ａおよび画像Ｂを複数の部分領域へ分割する（部分領域分割ステップ３０１）。この分割方法としては、一定サイズのブロックへの分割（図４を参照）、あるいは異なるサイズの階層的なブロックへの分割、あるいは類似領域のセグメンテーション等様々な方法が考えられるが、ここでは限定しない。
【００４１】
次に、分割された画像Ａの部分領域と画像Ｂの部分領域の全ての組み合わせについて、前述の第１の実施形態の場合と同様に、比べクトルの算出（ステップ３０４）、比べクトルの離散化（ステップ３０５）、投票（ステップ３０６）、最大インデクスの検出（ステップ３０８）を行う。
【００４２】
さらに、投票後の投票空間において、検出された最大インデクス周辺の投票値の尖鋭度、若しくは全投票数に対する最大インデクスでの投票値を投票密集度として算出する（投票密集度算出ステップ３０９）。その尖鋭度の評価方法としては、離散化比べクトル空間において検出された最大インデクスを中心とする多次元空間における半径ｒ１，ｒ２（ｒ１＜ｒ２）の球１、球２を考え、球１内に含まれる投票数と、球１に含まれず球２に含まれる投票数インデクスとの比を用いる方法などがある。ただし、ここではその方法は限定しない。
【００４３】
以上の処理を全ての部分領域の組み合わせについて行えば（ステップ３０７、３１０、および３０２、３０３）、共通被写体の存在位置である部分領域の組み合わせにおいて高い投票密集度が算出されることになる。そこで、算出された投票密集度の値が相対的に高い部分領域の組み合わせを検出し、それ以外の組み合わせは無視する。そして、検出された投票密集度の値が相対的に高い部分領域の組み合わせから、照明スペクトル強度比を決定するとともに、共通被写体の存在位置の候補とする（共通被写体位置推定ステップ３１１）。
【００４４】
共通被写体位置推定ステップ３１１での具体的な処理方法としては、投票密集度が最大となる組み合わせを検出する方法や、投票密集度の上位いくつかの組み合わせを検出する方法、または、全ての投票密集度の平均値に対してＴ倍以上の投票密集度を持つ部分領域の組み合わせを検出する方法などが考えられる。ただし、Ｔは予め設定する閾値である。上記の処理により、照明スペクトル強度比および共通被写体の存在位置の候補を推定することができる。
【００４５】
なお、被写体が単色物体で、かつ背景にも単色の別の物体がある場合には、その別な物体との対応による誤ったピークが検出される可能性がある。このような場合には、前述の第１の実施形態の方法では、投票空間において複数のピークを検出するだけであるので、その誤ったピークが検出される可能性がある。一方、第２の実施形態の方法においては、照明スペクトル強度比および共通被写体の存在位置の候補を複数検出しておき、それぞれから得られる照明スペクトル強度比の候補が妥当であるかどうかを判定すれば、その誤ったピークの検出を排除できる。その妥当性の判定方法としては、照明光のスペクトルに関する知識を利用する方法が考えられる。例えば、想定される範囲の照明光の比になっているか否か、波長方向の不連続性などの不自然なべクトルになっていないか等をチェックすれば良い。その詳細についてはここでは限定しないものとする。
【００４６】
最後に、上記の算出されたスペクトル強度比の利用方法のいくつかを示す。まず、上記の算出されたスペクトル強度比を用いれば、一方の画像の照明スペクトル強度が既知であれば、もう一方の照明スペクトル強度を推定することができる（（４）式参照）。また、正反射が存在しない被写体の場合は、（３）式から、α＝０として
【００４７】
【数７】
Ｃｉ＝Ｅｉ・Ｒｉ／Ｓi                                  （８）
となる。これより、
【００４８】
【数８】
（Ｆｉ／Ｅｉ）Ｃｉ＝Ｆｉ・Ｒｉ・Ｓi                    （９）
との関係を得る。つまり、画像Ａの画素値に（Ｆｉ／Ｅｉ）の値を掛ければ、画像Ｂの照明スペクトル強度Ｆの下での画像に変換できる。つまり画像の照明合わせができる。
【００４９】
（他の実施形態）
なお、本発明の目的は、前述した実施の形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体（記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。そのプログラムコードを記録し、またテーブル等の変数データを記録する記録媒体としては、例えばフロッピディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどを用いことができる。
【００５０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、異なるスペクトル強度の照明下で撮影され、かつ共通被写体を含む２つの画像について、全ての画素の組合せに対して、画像の画素値の各バンド毎の比である比べクトルを算出し、算出した比べクトルの各要素の値を離散化し、それらの離散べクトルに応じて、その離散べクトル空間をインデクス空間とするｎ次元（ｎはバンド数）のべクトル空間（投票空間）に１票ずつ投票し、投票空間において最大投票数を持つインデクスを検出するようにしたので、２つの画像において共通被写体が写っている場合に、共通被写体の対応する画素を指定することなしに照明スペクトル強度比を推定できる。
【００５１】
さらに、本発明によれば、画像を部分領域に分割し、投票空間において最大インデクス付近の投票数の尖鋭度若しくは全投票数に対する最大インデクスの投票数を投票密集度として算出することで、投票空間において正しい照明スペクトル強度比がより明確なピークとして検出され、更に共通被写体の位置を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態における画像間照明スペクトル強度比推定方法の処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図２】本発明の第１の実施形態における画像間照明スペクトル強度比推定方法の処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態における画像間照明スペクトル強度比推定方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態における画像の部分領域分割の一例を示す模式図である。
【図５】本発明の画像間照明スペクトル強度比推定方法を実施するための装置構成の一例を示す模式図である。
【符号の説明】
５１  画像入力装置
５２  演算・記録装置
【図１】
0003636300.tif 000003
【図２】
0003636300.tif 000004
【図３】
0003636300.tif 000005
【図４】
0003636300.tif 000006
【図５】
0003636300.tif 000007