(57)【要約】【課題】原画像信号から画像を構成する画素毎のスペクトル分布を高い精度で推定する。【解決手段】画像処理システム１０は受信部１１とパッチ生成部１３と基底生成部１５とスペクトル分布推定部１７とスペクトル分布合成部１８とを備える。受信部１１は原画像信号を受信する。パッチ生成部１３はパッチを順番に生成する。基底生成部１５はパッチ内における画素毎のスペクトル分布の複数の基底を原画像信号に基づいて複数の空間スペクトル基底として生成する。スペクトル分布推定部１７は複数の空間スペクトル基底を線形結合させることによりパッチ内の画素毎のスペクトル分布を推定する。スペクトル分布合成部１８はパッチ内の画素のスペクトル分布に基づいて画素のスペクトル分布を合成する。【選択図】図１
2014027414.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元状に配置される複数の画素それぞれに対応し、第１〜第ｍ（ｍは３以上の整数）の色信号成分である画素信号によって構成される原画像信号を受信する受信部と、
前記原画像信号を構成する前記画素を順番に基準画素に指定することにより、前記基準画素から所定の位置に配置された前記画素および前記基準画素を含むパッチを順番に生成するパッチ生成部と、
前記パッチ内における前記画素毎のスペクトル分布の複数の基底を、前記原画像信号に基づいて、複数の空間スペクトル基底として作成する基底生成部と、
前記複数の空間スペクトル基底および前記パッチに基づいて、前記複数の空間スペクトル基底を線形結合させることにより、前記パッチ内の前記画素毎のスペクトル分布を推定するスペクトル分布推定部と、
前記画素を含む少なくとも一つの前記パッチ内の該画素のスペクトル分布に基づいて該画素のスペクトル分布を合成するスペクトル分布合成部とを備える
ことを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理システムであって、前記基底生成部は、前記原画像信号に基づく空間基底、およびスペクトル基底を組合わせることにより空間スペクトル基底を生成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理システムであって、前記基底生成部は、前記第１〜第ｍの色信号成分の中の少なくとも一つの色信号成分である前記画素信号によって構成される色画像をガイド画像として用いて前記空間基底を生成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理システムであって、前記基底生成部は、前記第１〜第ｍの色信号成分の中で対応する画素の数が最多の色信号成分によって構成される前記色画像を用いて前記空間基底を生成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項５】
請求項３に記載の画像処理システムであって、前記基底生成部は、複数の前記色画像を前記ガイド画像として用いて前記空間基底を生成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項６】
請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の画像処理システムであって、前記基底生成部は、少なくとも一つの所定の空間基底も用いて前記空間スペクトル基底を生成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理システムであって、前記所定の空間基底は全画素位置において同じ定数であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載の画像処理システムであって、前記所定の空間基底は２次元ＤＣＴ基底であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項９】
請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の画像処理システムであって、前記所定の空間基底は画像パッチのデータベースの解析により定めた基底であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１０】
請求項２から請求項９のいずれか１項に記載の画像処理システムであって、前記スペクトル基底はスペクトルデータベースに主成分分析を適用した固有ベクトルであることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理システムであって、前記スペクトル分布推定部は、推定誤差を小さくするように、前記複数の空間スペクトル基底を線形結合することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像処理システムであって、前記スペクトル分布推定部は、推定される前記スペクトル分布の変動を低下させるように、前記複数の空間スペクトル基底を線形結合することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１３】
請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の画像処理システムであって、前記スペクトル分布合成部は、同一の画素を含む複数のパッチ内における該画素のスペクトル分布に対して重付け平均を施すことにより単一の該画素のスペクトル分布を合成することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像処理システムであって、前記重付け平均における重付けは、前記パッチにおけるスペクトル分布の推定誤差に応じていることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１５】
請求項１３に記載の画像処理システムであって、前記重付け平均における重付けは、前記スペクトル分布を合成する前記画素の前記パッチの中心からの距離に応じていることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１６】
２次元状に配置される複数の画素それぞれに対応し、第１〜第ｍ（ｍは３以上の整数）の色信号成分である画素信号によって構成される原画像信号を受信する受信部と、
前記原画像信号を構成する前記画素を順番に基準画素に指定することにより、前記基準画素から所定の位置に配置された前記画素および前記基準画素を含むパッチを順番に生成するパッチ生成部と、
前記パッチ内における前記画素毎のスペクトル分布の複数の基底を、前記原画像信号に基づいて、複数の空間スペクトル基底として作成する基底生成部と、
前記複数の空間スペクトル基底および前記パッチに基づいて、前記複数の空間スペクトル基底を線形結合させることにより、前記パッチ内の前記画素毎のスペクトル分布を推定するスペクトル分布推定部と、
前記画素を含む少なくとも一つの前記パッチ内の該画素のスペクトル分布に基づいて該画素のスペクトル分布を合成するスペクトル分布合成部としてコンピュータを機能させる
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像信号に基づいて、画素毎のスペクトル分布を合成する画像処理システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の任意の点における反射光のスペクトル分布を得ることが求められている。従来は、測定対象上の任意の点における反射光を分光器により分光し、波長毎の反射光の強度を測定することにより反射光の分光スペクトルを求めていた。
【０００３】
近年、シーン、すなわち２次元の画像を構成する各画素におけるスペクトル分布を得ることが求められている。しかし、上述のような手法では、任意の一点毎にスペクトル分布を求めるので、シーンにおけるスペクトル分布を得ることは実質的に困難であった。
【０００４】
そこで、カラーフィルタを有する撮像素子に撮像させたカラー画像信号からスペクトル分布を推定することが提案されている。カラー画像信号を構成する各画素信号は、何れかのバンド、すなわちある波長帯の光の強度のみを有している。そこで、スペクトル分布の推定のために、デモザイキング処理により各画素における全バンドの強度が求められていた。各画素における全バンドの光の強度に基づいて、スペクトル分布が推定されていた。
【０００５】
このような推定方法では、カラーフィルタのバンド数が少ないと観測される分光情報の波長の数が少なくなるため、推定精度の向上には限界があった。また、カラーフィルタのバンド数を多くすると、デモザイキング処理による全バンドの光の強度の推定精度が低下するため、スペクトル分布の推定精度の向上には限界があった。
【０００６】
そこで、データベースから作成される空間スペクトル基底を用いて、カラー画像信号からデモザイキング処理を行うことなく直接、画像を構成する画素毎のスペクトル分布を求めることが提案されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】M. Parmer, S. Lancel, and B.A. Wandell, “Spatio-spectral reconstruction of the multispectral datacube using sparse recovery” IEEE International Conference on Image Processing, pp. 473-476, 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、非特許文献１に記載された方法では、要求される精度のスペクトル分布を推定することは困難だった。
【０００９】
したがって、かかる事情に鑑みてなされた本発明の目的は、原画像信号から、画像を構成する画素毎のスペクトル分布を、高い精度で推定する画像処理システムおよびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した諸課題を解決すべく、第１の観点による画像処理システムは、
２次元状に配置される複数の画素それぞれに対応し、第１〜第ｍ（ｍは３以上の整数）の色信号成分である画素信号によって構成される原画像信号を受信する受信部と、
原画像信号を構成する画素を順番に基準画素に指定することにより、基準画素から所定の位置に配置された画素および基準画素を含むパッチを順番に生成するパッチ生成部と、
パッチ内における画素毎のスペクトル分布の複数の基底を、原画像信号に基づいて、複数の空間スペクトル基底として作成する基底生成部と、
複数の空間スペクトル基底およびパッチに基づいて、複数の空間スペクトル基底を線形結合させることにより、パッチ内の前記画素毎のスペクトル分布を推定するスペクトル分布推定部と、
画素を含む少なくとも一つのパッチ内の該画素のスペクトル分布に基づいて該画素のスペクトル分布を合成するスペクトル分布合成部とを備える
ことを特徴とするものである。
【００１１】
また、当該画像処理システムは、
基底生成部は、原画像信号に基づく空間基底、およびスペクトル基底を組合わせることにより空間スペクトル基底を生成する
ことが好ましい。
【００１２】
また、当該画像処理システムは、
基底生成部は、第１〜第ｍの色信号成分の中の少なくとも一つの色信号成分である画素信号によって構成される色画像をガイド画像として用いて空間基底を生成する
ことが好ましい。
【００１３】
また、当該画像処理システムは、
基底生成部は、第１〜第ｍの色信号成分の中で対応する画素の数が最多の色信号成分によって構成される色画像を用いて空間基底を生成する
ことが好ましい。
【００１４】
また、当該画像処理システムは、
基底生成部は、複数の色画像をガイド画像として用いて空間基底を生成する
ことが好ましい。
【００１５】
また、当該画像処理システムは、
基底生成部は、少なくとも一つの所定の空間基底も用いて空間スペクトル基底を生成する
ことが好ましい。
【００１６】
また、当該画像処理システムは、
所定の空間基底は全画素位置において同じ定数である
ことが好ましい。
【００１７】
また、当該画像処理システムは、
所定の空間基底は２次元ＤＣＴ基底である
ことが好ましい。
【００１８】
また、当該画像処理システムは、
所定の空間基底は画像パッチのデータベースの解析により定めた基底である
ことが好ましい。
【００１９】
また、当該画像処理システムは、
スペクトル基底はスペクトルデータベースに主成分分析を適用した固有ベクトルである
ことが好ましい。
【００２０】
また、当該画像処理システムは、
スペクトル分布推定部は、推定誤差を小さくするように、複数の空間スペクトル基底を線形結合する
ことが好ましい。
【００２１】
また、当該画像処理システムは、
スペクトル分布推定部は、推定される前記スペクトル分布の変動を低下させるように、複数の空間スペクトル基底を線形結合する
ことが好ましい。
【００２２】
また、当該画像処理システムは、
スペクトル分布合成部は、同一の画素を含む複数のパッチ内における該画素のスペクトル分布に対して重付け平均を施すことにより単一の該画素のスペクトル分布を合成する
ことが好ましい。
【００２３】
また、当該画像処理システムは、
重付け平均における重付けは、パッチにおけるスペクトル分布の推定誤差に応じている
ことが好ましい。
【００２４】
また、当該画像処理システムは、
重付け平均における重付けは、スペクトル分布を合成する画素のパッチの中心からの距離に応じている
ことが好ましい。
【００２５】
上述したように本発明の解決手段を装置として説明してきたが、本発明はこれらに実質的に相当する方法、プログラム、プログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものであり、本発明の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。
【００２６】
例えば、本発明の第１の観点を実現させたプログラムは、
２次元状に配置される複数の画素それぞれに対応し、第１〜第ｍ（ｍは３以上の整数）の色信号成分である画素信号によって構成される原画像信号を受信する受信部と、
原画像信号を構成する画素を順番に基準画素に指定することにより、基準画素から所定の位置に配置された画素および基準画素を含むパッチを順番に生成するパッチ生成部と、
パッチ内における画素毎のスペクトル分布の複数の基底を、原画像信号を用いて、複数の空間スペクトル基底として作成する基底生成部と、
複数の空間スペクトル基底およびパッチに基づいて、複数の空間スペクトル基底を線形結合させることにより、パッチ内の画素毎のスペクトル分布を推定するスペクトル分布推定部と、
画素を含む少なくとも一つのパッチ内の該画素のスペクトル分布に基づいて該画素のスペクトル分布を合成するスペクトル分布合成部としてコンピュータを機能させる
ことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００２７】
上記のように構成された本発明に係る画像処理システムおよびプログラムによれば、原画像信号から、画像を構成する画素毎のスペクトル分布を、高い精度で推定可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本実施形態に係る画像処理システムの概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】原画像信号を構成する画素の色信号成分に相当するカラーバンドの配置を示す配置図である。
【図３】Ｇバンド画像の構成を示す構成図である。
【図４】波長に対するスペクトル基底の関係を示すグラフである。
【図５】空間基底と各スペクトル基底の線形結合により各空間スペクトル基底が生成されることを説明する図である。
【図６】画像処理システムが実行するスペクトル分布合成処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
【００３０】
まず、本発明の一実施形態に係る画像処理システムについて説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理システムの概略構成を示す機能ブロック図である。
【００３１】
画像処理システム１０は、画像処理装置または撮像装置に組込まれ、後述する原画像信号に基づいて、後述する画像を構成する画素毎のスペクトル分布を算出する。本実施形態においては、画像処理システム１０は、画像処理装置に組込まれている。
【００３２】
図１に示すように、画像処理システム１０は、受信部１１、ガイド画像生成部１２、ガイド画像パッチ生成部１３、メモリ１４、基底生成部１５、原画像パッチ生成部１６、スペクトル分布推定部１７、およびスペクトル分布合成部１８を含んで構成される。
【００３３】
受信部１１は、例えばデジタルカメラまたは記憶メディアから原画像信号を受信する。原画像信号は、原画像信号に相当する原画像を形成する複数の画素に相当する画素信号によって構成される。各画素信号は、Ｇ、Ｃｙ、Ｏｒ、Ｂ、Ｒのいずれかのバンドの光の色信号成分に相当する。本実施形態においては、図２に示すように、Ｇのバンドの画素信号に相当する画素１９が全体の半分を占めており、市松状に分布する。他のＣｙ、Ｏｒ、Ｂ、Ｒのバンドの画素信号に相当する画素１９は１／８の密度で分布する。このような原画像信号は、図２に示す画素の配置と同じ配置のカラーフィルタアレイによって覆われた撮像素子により生成され、記憶メディアに記憶される。
【００３４】
図１において、ガイド画像生成部１２は、受信部１１から信号として取得する原画像から最も密度の高いＧバンド画像（色画像）を抽出する（図３参照）。さらに、ガイド画像生成部１２は、バイキュービック補間およびエッジダイレクト画像補間などの補間方法を用いて、Ｇバンド画像において欠落した画素１９ｎを補間する。ガイド画像生成部１２は、画素の補間により全画素においてＧバンドの画素信号を有するガイド画像を生成する。
【００３５】
図１において、ガイド画像パッチ生成部１３は、ガイド画像生成部１２が生成したガイド画像を構成する全画素を順番に基準画素に指定する。ガイド画像パッチ生成部１３は、指定した基準画素に対して右に４列および下に４行に並ぶ２５個の画素を単一のパッチとして生成する。すなわち、ガイド画像パッチ生成部１３は、画素を一つずつずらしながら、５行５列の小領域を別々に生成するスライディングウィンドウ方式により複数のパッチを生成する。
【００３６】
メモリ１４は、所定のスペクトル基底を予め記憶する。スペクトル基底とは、スペクトル分布を形成する基底であって、本実施形態では第１のスペクトル基底〜第８のスペクトル基底が予め作成され、記憶される。本実施形態では、スペクトル基底は、物体の多様なスペクトルデータに対して主成分分析を適用したときの固有ベクトルとして求められる。第１のスペクトル基底〜第８のスペクトル基底は、例えば図４に一部のスペクトル基底を示すように、波長λの関数である。ただし、メモリ１４には、特定の波長、例えば波長λ１〜λ３１の３１波長に対する値ｂλ１〜ｂλ３１として各スペクトル基底が記憶される。
【００３７】
また、メモリ１４は、一般的な照明光の分光分布およびカラーフィルタアレイのフィルタ感度を合わせた感度行列Ｈを記憶する。
【００３８】
図１において、基底生成部１５は、ガイド画像パッチ生成部１３が生成したパッチを空間基底として用い、メモリ１４に記憶されたスペクトル基底と線形結合させることにより、パッチ毎に空間スペクトル基底を算出する。空間スペクトル基底とは、画像を構成する画素毎のスペクトル基底である。
【００３９】
前述のように、本実施形態では、第１のスペクトル基底〜第８のスペクトル基底の８つのスペクトル基底がメモリ１４に記憶されている。したがって、図５に示すように、基底生成部１５はこれらを用いて、パッチ毎に第１の空間スペクトル基底ｑ１〜第８の空間スペクトル基底ｑ８を算出する。具体的には、基底生成部  は、（１）式により、第１の空間スペクトル基底ｑ１〜第８の空間スペクトル基底ｑ８を算出する。
【００４０】
【数１】
2014027414.tif 000003
【００４１】
（１）式において、ｑｋは、第ｋの空間スペクトル基底（ｋは１以上８以下の整数）のベクトル表現である。ｄはガイド画像の各パッチにおける５×５の画素の画素信号ｄ１〜ｄ２５を用いて、ｄ＝［ｄ１，・・・，ｄ２５］Ｔで表される空間基底のベクトル表現である。ｂｋは、波長λ１〜λ３１に対する第ｋのスペクトル基底ｂｋλ１〜ｂｋλ３１を用いて、ｂｋ＝［ｂｋλ１，・・・，ｂｋλ３１］Ｔで表されるスペクトル基底のベクトル表現である。また、
【数２】
2014027414.tif 000004
はクロネッカー積である。なお、（１）式をベクトル表現で表すと（２）式のように表される。
【００４２】
【数３】
2014027414.tif 000005
【００４３】
図１において、原画像パッチ生成部１６は、ガイド画像パッチ生成部１３と同様に、受信部１１が信号として受信した原画像からスライディングウィンドウ方式により５行５列の小領域の原画像パッチを生成する。
【００４４】
スペクトル分布推定部１７は、基底生成部１５が生成した第１の空間スペクトル基底ｑ１〜第８の空間スペクトル基底ｑ８、および原画像パッチ生成部１６が生成した原画像パッチを用いて、各パッチにおける画素毎のスペクトル分布を推定する。スペクトル分布推定部１７が実行するスペクトル分布の推定方法について以下に詳細に説明する。
【００４５】
スペクトル分布推定部１７は、（３）式により、原画像パッチにおける各画素の分光反射率ｒをモデル化する。
【００４６】
【数４】
2014027414.tif 000006
【００４７】
（３）式において、Ｑはモデル化に用いる第１の空間スペクトル基底ｑ１〜第８の空間スペクトル基底ｑ８を用いて、Ｑ＝［ｑ１，・・・、ｑ８］で表される行列である。ａは、第１の空間スペクトル基底ｑ１〜第８の空間スペクトル基底ｑ８にそれぞれかかる係数ａ１〜ａ８を用いて、ａ＝［ａ１，・・・，ａ８］で表される係数ベクトルである。
【００４８】
スペクトル分布推定部１７は、モデル化した分光反射率ｇおよびメモリ１４に記憶された感度行列を用いて、（４）式により原画像パッチにおける各画素のスペクトル分布をモデル化する。
【００４９】
【数５】
2014027414.tif 000007
【００５０】
スペクトル分布推定部１７は、モデル化したパッチにおける各画素のスペクトル分布を、原画像パッチ生成部１６が生成した原画像パッチにおける各画素の画素信号と比較することにより係数ベクトルａの推定値を算出する。具体的には、スペクトル分布推定部１７は、（５）式を算出することにより、推定誤差を小さくするように、係数ベクトルａの推定値ａ＾を算出する。なお、ａ＾は、ａの上に「＾（ハット）」が付いていることを示す。
【００５１】
【数６】
2014027414.tif 000008
【００５２】
（５）式において、ｇは原画像パッチにおける画素信号の信号値である。Ｄλは２次微分オペレータである。σはスペクトル平滑化パラメータである。
【００５３】
スペクトル分布推定部１７は、算出した係数ベクトルの推定値ａ＾を用いて、（５）式により各パッチにおける各画素のスペクトル分布ｇ＾の推定を完了する。なお、ｇ＾は、ｇの上に「＾（ハット）」が付いていることを示す。
【００５４】
スペクトル分布合成部１８は、スペクトル分布推定部１７が推定した各パッチのスペクトル分布を合成する。前述のように、任意の画素は、最大で２５個のパッチに含まれる。それゆえ、任意の画素に対しては、スペクトル分布推定部１７においてパッチと同じ数のスペクトル分布が推定される。スペクトル分布合成部１８は、各画素に対して推定されたスペクトル分布を単純平均または重付け平均することにより、合成する。
【００５５】
なお、重付け平均における重付けは、（５）式における推定誤差が大きくなる程、小さくなるように定められる。または、重付け平均における重付けは、スペクトル分布のパッチ内における中心位置から画素の距離が長くなるほど、小さくなるように定められる。
【００５６】
次に、画像処理システム１０が実行するスペクトル分布合成処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。スペクトル分布合成処理は、スペクトル分布を合成する対象の原画像信号を選択した状態で合成処理を実行する入力を検出するときに開始する。
【００５７】
ステップＳ１００において、ガイド画像生成部１２は、原画像を構成するＧバンド画像を抽出する。さらに、ガイド画像生成部１２は、Ｇバンド画像に補間処理を施すことによりガイド画像を生成する。ガイド画像を生成すると、プロセスはステップＳ１０１に進む。
【００５８】
ステップＳ１０１では、ガイド画像パッチ生成部１３は、ステップＳ１００において生成したガイド画像を用いて、スライディングウィンドウ方式により複数のパッチを生成する。パッチを生成すると、プロセスはステップＳ１０２に進む。
【００５９】
ステップＳ１０２では、基底生成部１５は、ステップＳ１０１において生成したパッチを空間基底として用い、メモリ１４から読出すスペクトル基底と線形結合させることによりパッチ毎に第１の空間スペクトル基底ｑ１〜第８の空間スペクトル基底ｑ８を生成する。空間スペクトル基底を生成すると、プロセスはステップＳ１０３に進む。
【００６０】
ステップＳ１０３では、原画像パッチ生成部１６は、原画像を用いて、スライディングウィンドウ方式により複数の原画像パッチを生成する、原画像パッチを生成すると、プロセスはステップＳ１０４に進む。
【００６１】
ステップＳ１０４では、スペクトル分布推定部１７は、ステップＳ１０２で生成した第１の空間スペクトル基底〜第８の空間スペクトル基底、およびステップＳ１０３で生成した原画像パッチを用いて、各パッチにおける画素毎のスペクトル分布を推定する。スペクトル分布を推定すると、プロセスはステップＳ１０５に進む。
【００６２】
ステップＳ１０５では、スペクトル分布合成部１８は、ステップＳ１０４でパッチ毎に推定したスペクトル分布を合成して、画素毎のスペクトル分布を合成する。全画素のスペクトル分布を合成すると、スペクトル分布合成処理を終了する。
【００６３】
以上のような構成の本実施形態の画像処理システムによれば、原画像信号を構成する全バンドの色信号成分のデモザイキング処理を行うことなくスペクトル分布を推定するので、デモザイキングにより全バンドの色画像を経由してスペクトル分布を推定する構成に比べて推定精度を向上させることが可能である。さらに、本実施形態の画像処理システムによれば、ガイド画像のパッチを空間基底として用いるので、データベースから作成される空間基底を用いる場合に比べて、スペクトル分布の推定精度を向上させることが可能である。
【００６４】
また、本実施形態の画像処理システムによれば、（５）式において第２項のスペクトル平滑化拘束を加えることにより、スペクトル変動を低下させることが可能である。このような構成により、パッチの大きさと比較して推定すべき係数が多くても、係数の比較が可能となる。
【００６５】
本発明を諸図面や実施形態に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。
【００６６】
例えば、本実施形態では、原画像信号は５バンドの色信号成分を有する構成であるが、３バンド以上であれば、本実施形態と同様の効果が得られる。
【００６７】
また、本実施形態では、Ｇバンド画像を用いてガイド画像を生成する構成であるが、他のバンドの画像を用いてガイド画像を生成する構成であってもよい。なお、ガイド画像の生成に用いるバンド画像は、当該バンドの画素の密度が大きいことが好ましい。
【００６８】
また、本実施形態では、単一の空間基底を用いて空間スペクトル基底を生成する構成であるが、ガイド画像に基づく空間基底を少なくとも一つ含む複数の空間基底を用いてもよい。複数の空間基底の中には、異なるバンド画像から生成する異なるガイド画像に基づく空間基底が含まれてもよい。または、複数の空間基底の中には、所定の空間基底が含まれてもよい。
【００６９】
所定の空間基底は、例えばすべての画素値が１などの定数である空間基底、２次元ＤＣＴ基底、ウェーブレット基底などが挙げられる。また、多様な画像パッチのデータに対して主成分分析を行うことにより定められる空間基底を、所定の空間基底として用いることも可能である。
【符号の説明】
【００７０】
１０  画像処理システム
１１  受信部
１２  ガイド画像生成部
１３  ガイド画像パッチ生成部
１４  メモリ
１５  基底生成部
１６  原画像パッチ生成部
１７  スペクトル分布推定部
１８  スペクトル分布合成部
１９  画素
１９ｎ  欠落した画素
【図１】
2014027414.tif 000009
【図２】
2014027414.tif 000010
【図３】
2014027414.tif 000011
【図４】
2014027414.tif 000012
【図５】
2014027414.tif 000013
【図６】
2014027414.tif 000014