(57)【要約】【課題】  デジタル画像キャプチャデバイスによってキャプチャされた画像を補正するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】  この方法は、サンプル点およびその点の目標値に基づいて所望の補正値の対数を計算することと、入力ピクセル強度に基づいて照度の対数の近似を計算することとを含む。この方法は、補正値の対数および照度の対数の近似に基づいて任意の目標ピクセル強度値を計算することをさらに含む。画像補正ツールは、目標ピクセル強度値に対応するように画像を補正する。この技法は、任意の画像の利得を補正するために使用することができ、例えば、露出またはホワイトバランスの欠点を補正することができる。この技法は、画像キャプチャデバイスに関係なく、優れた結果を提供する。【選択図】  図５
2006005920.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像キャプチャデバイスによってキャプチャされた画像を補正するための方法であって、前記方法は、
サンプル点に基づいて所望の補正値の対数を計算することと、
入力ピクセル強度に基づいて照度の対数の近似を計算することと、
前記補正値の対数および前記照度の対数の近似に基づいて目標ピクセル強度値を計算することと、
前記目標ピクセル強度値に対応するように前記画像を補正するための画像補正ツールを提供することと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記所望の補正値の対数を計算することは、式：ＬｏｇＭ＝ＬｏｇＩ（Ｄｏｕｔ）−ＬｏｇＩ（Ｄｉｎ）に従ってＬｏｇＭを計算することを備え、ＬｏｇＩ（Ｄｉｎ）およびＬｏｇＩ（Ｄｏｕｔ）はサンプル値に基づくことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記照度の対数の近似を計算することは、式：
【数１】
2006005920.tif 000004
に従ってＬｏｇＩを計算することを備え、Ｄはピクセル強度であり、ａ、ｂおよびｃは画像キャプチャデバイスからの任意の定数であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
目標ピクセル強度値を計算することは、Ｄ’を目標ピクセル強度値とし、式Ｄ’＝ａ（ＬｏｇＩ）２＋ｂＬｏｇＩ＋ｃを実施することを備えることを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
ａ、ｂおよびｃの任意の非ゼロの値について同じ目標ピクセル強度値を計算することをさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法の計算ステップを行うためのコンピュータ実行可能命令を格納したコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項７】
デジタル画像キャプチャデバイスによってキャプチャされた画像を補正するための方法であって、前記方法は、
任意のデジタル画像キャプチャデバイスの特性を表す定数を組み込むことと、
前記組み込まれた定数および入力ピクセル強度値に基づいて照度の対数の近似を計算することと、
前記照度の対数の近似、所望の補正値および前記組み込まれた定数を使用して目標ピクセル強度を判定することであって、任意の画像キャプチャデバイスの定数は、同じ目標ピクセル強度となることと、
前記目標ピクセル強度に対して前記画像を調整するために画像補正ツールを提供することと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項８】
任意の非ゼロの組み込まれた定数について同じ目標ピクセル強度を判定することをさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも１つの選択されたサンプル点に基づいて所望の補正値の対数を計算することをさらに備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記所望の補正値の対数を計算することは、式：ＬｏｇＭ＝ＬｏｇＩ（Ｄｏｕｔ）−ＬｏｇＩ（Ｄｉｎ）に従ってＬｏｇＭを計算することと、ＬｏｇＩ（Ｄｉｎ）およびＬｏｇＩ（Ｄｏｕｔ）はサンプル値に基づくことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記照度の対数の近似を計算することは、式：
【数２】
2006005920.tif 000005
に従ってＬｏｇＩを計算することを備え、Ｄはピクセル強度であり、ａ、ｂおよびｃは前記画像キャプチャデバイスに特有の定数であることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
目標ピクセル強度値を計算することは、Ｄ’を前記目標ピクセル強度値とし、式Ｄ’＝ａ（ＬｏｇＩ）２＋ｂＬｏｇＩ＋ｃを実施することを備えることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
請求項７に記載の方法を行うためのコンピュータ実行可能命令を格納したコンピュータ読取り可能媒体。
【請求項１４】
画像を補正するための画像補正システムであって、前記システムは、
サンプル入力点に基づいて所望の補正値を計算するための補正値計算コンポーネントと、
ピクセル強度および選択された定数に基づいて照度の対数の近似を判定するための照度対数計算コンポーネントと、
前記補正値計算、前記照度対数計算および前記選択された定数に基づいて前記画像を補正するために目標ピクセル強度を判定するための目標ピクセル対数強度計算コンポーネントと
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項１５】
前記補正値計算コンポーネントは、式：ＬｏｇＭ＝ＬｏｇＩ（Ｄｏｕｔ）−ＬｏｇＩ（Ｄｉｎ）に従って前記所望の補正値の対数ＬｏｇＭを計算し、ＬｏｇＩ（Ｄｉｎ）およびＬｏｇＩ（Ｄｏｕｔ）はサンプル値に基づくことを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記照度対数計算コンポーネントは、式：
【数３】
2006005920.tif 000006
に従って照度の対数ＬｏｇＩを計算し、Ｄはピクセル強度であり、ａ、ｂおよびｃは画像キャプチャデバイスに特有の定数であることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記目標ピクセル対数強度計算コンポーネントは、Ｄ’を目標ピクセル強度値とし、式Ｄ’＝ａ（ＬｏｇＩ）２＋ｂＬｏｇＩ＋ｃを使用して目標ピクセル強度値を計算することを特徴とする請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記目標ピクセル対数強度計算コンポーネントは、ａ、ｂおよびｃの任意の非ゼロの値について目標ピクセル強度の同じ値を計算することを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、デジタル画像の補正に関し、特に、デジタル写真の分野における露出補正（ｅｘｐｏｓｕｒｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）およびカラーバランス補正（ｃｏｌｏｒ  ｂａｌａｎｃｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）に関する。
【背景技術】
【０００２】
露出またはカラーバランスの補正が必要であるときなど、画像の光レベルの調整を必要とする多くの事例が存在する。従来の写真現像技法では、補正は、暗室内で、引伸ばし機（ｅｎｌａｒｇｅｒ）上でフィルタ量を調整したり、または露出時間を増加または減少させたりすることによって達成される。これらの技法の両方とも、線形の光調整を行う。光または時間が２倍にされるごとに、画像のすべての点の露出が各点の密度に関係なく２倍になる。
【０００３】
上記の補正技法に対するプリントまたはフィルムの応答は、線形ではなく、かなり複雑な「Ｓ字」形の特性曲線を有する。全密度範囲のうちの最も細かい部分または中心部分を有する画像領域では、応答が画像強度（ｉｍａｇｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）の対数に比例する。露出を２倍にするごとに、密度の階段状の一定の増分が生じる。このように、各グレーパッチ（ｇｒａｙ  ｐａｔｃｈ）がその隣の密度の２倍を表しているステップチャートでは、各ステップの変化は、その隣に対して均一の密度増分であるように見える。
【０００４】
デジタルカメラの補正特性もまた、非線形の応答を有する。しかし、デジタルカメラには通常、その特性曲線を従来のフィルムの「Ｓ字」型（対数線形）曲線とは一般に異なるものにする、センサのダイナミックレンジの物理的な限界がある。この非線形応答は、デジタルカメラが画像ファイル（ｊｐｅｇまたはｔｉｆｆなど）中にまたは未加工画像（ｒａｗ  ｉｍａｇｅ）プロセッサからの出力として生成する最終画像にエンコードされている。未加工データは、センサからの直接出力を反映し、それゆえに本来的に線形であるが、典型的なカメラまたは未加工処理ソフトウェアは、この出力を変更して、ビューアおよびエディタで使用される色空間に非線形の応答を生じさせる。残念ながら、エディタおよびビューアで提供されているツールは、非線形の応答を考慮しておらず、したがってほとんどの状況で、色および露出の調整不良となる。応答曲線の非線形性の単純な「ガンマ」モデルは、不完全な近似となり、正確で視覚的に許容できる色または露出の調整を行うのに十分適していない。
【０００５】
さらに、Ａｄｏｂｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ＩｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄからのＡｄｏｂｅ  Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐソフトウェアで使用されているものように、デジタルカメラの現在の画像補正技法は、特定のカメラ特性に基づいており、したがって、すべてのデジタルカメラに普遍的に使用できるものではない。それゆえに、どのようなデジタルカメラによって生成された画像でも画像補正が可能な技法が必要とされている。
【０００６】
露出に関して、図８に、露出不足の画像のテストチャートを例示する。図８のテストチャートは、１または２のｆストップによって露出不足（ｕｎｄｅｒ−ｅｘｐｏｓｅｄ）にされた画像を表している。ｆストップの数字は、レンズの開口またはアパーチャの相対的なサイズを示す。この数字は、レンズの焦点距離ｆをその有効アパーチャで割ることによって得られる。従来の級数（ｓｅｒｉｅｓ）では、各数字は、その前の半分の光を許容するアパーチャを表す。図８に示すテストチャートは、例えば、ｆ／５．６で２のｆストップの露出不足であった可能性がある。図９のテストチャートは、ｆ／２．８の露出で適切に露出された画像を示している。図８から図９へのグレーパッチの強度の変化は、２つのテストチャートを比較して理解することができる。
【０００７】
グレースケールパッチの相対的なピクセル強度をＡｄｏｂｅ  Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ  Ｃｕｒｖｅｓツールなどのツールを使用してプロットすると、その関係は、図６に示すスクリーンショット６００に示すように非線形として示される。プロットのプロセスには、プロットされた点のそれぞれについての測定が必要である。スクリーンショット６００は、ｘ軸６０８上で露出不足の値を、そしてｙ軸６０６上で適切な露出の値を示す非線形のプロット６０４を示している。図示した曲線は、ルックアップテーブルであり、各ＲＧＢチャネルについて作成することができ、その結果、画像全体を正しいルックアップ値に変換することができる。Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ  Ｃｕｒｖｅｓツールは、４×（２ストップ）の露出不足についての応答補正を示す。図８の露出不足の画像のグレー値は、図９に示す正しく露出された値にマップすることになる。上述したように、現在の既存のツールを使用すると、図６に示す関係は、綿密な手間の掛かる測定によってしか達成することができない。
【０００８】
Ａｄｏｂｅ  Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐおよび他のエディタにおける露出不足の補正のための既存の一手法は、終点（ｅｎｄ−ｐｏｉｎｔ）のホワイトレベル補正である。図１０に、この技法によって生成されたテストチャートを示す。このプロセスは、図６の実際の露出変化の間で測定された値とは非常に異なるマッピングとなる。その代わり、この関係は、図７に示すようにおしなべて線形である。図７のスクリーンショット７００は、ｘ軸７０８に沿った露出不足の値と、ｙ軸７０６上の補正された値を含むプロット７０４を示している。図１０に示すように、終点のホワイトレベル補正の人為的な影響（ａｒｔｉｆａｃｔｓ）は、試みられた補正に対する副作用として厳しく飽和され、高コントラストの生成を含む。
【０００９】
露出補正に加えて、画像補正が実施されることの多い別の領域は、カラーバランスである。デジタルカメラでの最適なカラーバランスを達成するために頻繁に使用される技法は、ホワイトバランスの技法である。ホワイトバランシングを用いると、ニュートラルのパッチ、または雲や白いシャツなどのニュートラルのパッチの何らかの近似が画像中で選択される。次いで、個々のチャネルカラーの露出（ＲＧＢまたはＣＭＹにおけるチャネル利得）が、そのニュートラルカラーをニュートラルに見えるようにするために調整される。
【００１０】
この技法ではいくつかの欠点を被る。例えば、単一のホワイトポイントは、中間色（ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ  ｃｏｌｏｒ）のすべてにとって最適な補正を提供するとは限らない。図１１に、昼光設定でタングステン光を使用して達成された、正しくないホワイトバランスを示す。図１２に、１つのグレー点を正しくすること（最下位列の左から３番目）によって画像中の各カラーチャネルの利得を調整して、カラーキャストを補正した結果を示す。ハイライト部分は青の色合いであり（左下のホワイトパッチを参照）、濃い部分は赤にシフトされている。
【００１１】
測定されたカメラ特性によって取得された個々のチャネル露出曲線を使用することによって、図６からの曲線に類似したカーブ、したがってよりよい結果を、図１３に示すように得ることができる。しかし、上で説明したように、このプロセスは、手間が掛かり、複数の個別の測定を必要とする。
【００１２】
上記の図９および１３で示した補正された画像は、Ａｄｏｂｅ  Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐのエディタプログラムを使用して、手で補正された。この技法は、多くの既知のグレー値が存在するときにうまく行く。しかし、この技法がうまく行くとしても、労働集約的であり、また参照のために利用可能なニュートラルのパッチが欠如しているために、多くの場合、不可能である。
【００１３】
この問題を解決する１つの方法は、光を２倍にすると強度が２倍になる線形空間でのデータ、または光強度の各２倍がピクセル値の一定の増分となる対数空間でのデータを扱うことである。Ａｄｏｂｅ  ＲＡＷ、Ｐｈａｓｅ  Ｏｎｅ  Ｒａｗ製品などの未加工ファイルプログラムおよびＮｉｋｏｎ  Ｃａｐｔｕｒｅなどの独立ハードウェアベンダ（ＩＨＶ）の独自の未加工エディタにより、単純な利得を容易にする線形空間での調整を可能にすることになる。しかし、デジタルカメラは通常、ほとんどの写真エディタが画像をオープンすることができるときまでに画像を非線形の色空間に既にマップしているので、この技法は、画像がカメラによってＲＧＢなどのビュー可能な色空間に変換されている場合、単純に実現不可能である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
実際に、カメラの非線形性のモデルに基づいて、図６に示すものに類似したマッピングを得るための技法が必要とされている。さらに、すべてのデジタルカメラに適用され、カメラのダイナミックレンジにわたって正確である解決策が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の実施形態は、デジタル画像キャプチャデバイスによってキャプチャされた画像を補正するための方法を対象とする。この方法は、サンプル点に基づいて所望の補正値の対数を計算することと、入力ピクセル強度に基づいて照度（ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ）の対数の近似を計算することとを含む。この方法はさらに、補正値の対数および照度の近似した対数に基づいて目標のピクセル強度値を計算することを含む。さらに、この方法は、目標ピクセル強度値に対応するように画像を補正するための画像補正ツールを提供することを含む。
【００１６】
本発明のさらなる態様では、デジタル画像キャプチャデバイスによってキャプチャされた画像を補正するための方法が提供される。この方法は、任意のデジタル画像キャプチャデバイスの特性を表す定数を組み込むことと、組み込まれた定数および入力ピクセル強度値に基づいて照度の対数の近似を計算することとを含む。この方法はさらに、照度の対数の近似、所望の補正値、および組み込まれた定数を使用して、目標ピクセル強度を判定することを含む。どの画像キャプチャデバイスの定数も同じ目標ピクセル強度という結果になる。この方法はさらに、画像を目標ピクセル強度に対して調整する画像補正ツールを提供することを含む。
【００１７】
さらに追加の一態様では、画像を補正するための画像補正システムが提供される。このシステムは、サンプル入力点に基づいて所望の補正値を計算するための補正値計算コンポーネントと、ピクセル強度および選択された定数に基づいて照度の対数を判定するための近似−照度対数計算コンポーネントとを含む。このシステムはまた、補正値計算、照度対数近似計算、および選択された定数に基づいて画像を補正するために目標ピクセル強度を判定する目標ピクセル対数強度計算コンポーネントを含む。この計算の性質によって、画像をキャプチャする役割を担うデジタル画像キャプチャデバイスの定数に関係なく、同一の目標ピクセル強度値という結果になる。
【００１８】
本発明について、添付の図面を参照して以下に詳細に述べる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
（Ｉ．システム概要）
本発明の実施形態は、デジタル画像の外観の精度を高めるために、デジタル画像の画像補正を行うための方法およびシステムを含む。画像補正のタイプは、露出補正およびホワイトバランス補正を含むことができる。非線形のデータフォームからの画像を補正することができる画像補正モジュール１０が提供される。画像補正モジュール１０は、コンピューティングシステムに組み込むことも、またはデジタルカメラ内に組み込むこともできる。
【００２０】
図１に、画像補正モジュール１０がコンピューティングシステム１００に組み込まれている一実施形態を示す。コンピューティングシステム１００は、ネットワーク３００を介してデジタルカメラなどのデジタル画像処理デバイス２００と通信することができる。しかし、デジタル画像処理デバイス２００はコンピューティングシステム１００に直接的に接続することができるので、ネットワークの存在は任意選択である。さらに、コンピューティングシステム１００とデジタル画像処理デバイス２００は、まったく接続されないことがある。もっと正確に言えば、フラッシュＲＡＭなど、画像記憶デバイスを使用して、デジタル画像処理デバイス２００からコンピューティングシステム１００に画像を転送することができる。さらに、上述したように、画像補正モジュール１０は、デジタル画像処理デバイス２００中に直接的に組み込むこともできる。
【００２１】
画像補正モジュール１０は、任意の入出力の較正点（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｐｏｉｎｔｓ）を処理するアルゴリズムに基づいて動作する。例えば、画像補正モジュール１０は、色温度のシフトまたはホワイトポイントのサンプルおよび目標を取り、画像全体について補正曲線を生成することができる。画像補正モジュール１０の動作について、本発明の方法に関連して以下でさらに述べることにする。
【００２２】
図２に、本発明の一実施形態による画像補正モジュール１０のさらなる詳細を示す。画像補正モジュール１０は、補正値計算コンポーネント２０と、照度対数計算コンポーネント４０と、目標ピクセル対数強度計算コンポーネント６０とを含むことができる。これらのコンポーネントのそれぞれについて、本発明の方法を参照して以下でさらに説明することにする。
【００２３】
（ＩＩ．例示的な動作環境）
図３に、画像補正モジュール１０を実施することができる適切なコンピューティングシステム環境１００の一例を示す。コンピューティングシステム環境１００は、適切なコンピューティング環境の一例にすぎず、本発明の使用または機能の範囲についていかなる制限を示唆するものではない。コンピューティング環境１００は、例示的な動作環境１００に例示されたコンポーネントのいずれか１つまたは組合せに関していかなる依存関係または要件を有するものと解釈すべきでもない。
【００２４】
本発明について、コンピュータによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で述べる。一般に、プログラムモジュールは特定のタスクを行ったり、特定の抽象データ型を実装したりするルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む。さらに、本発明は、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な民生用電子機器、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む他のコンピュータシステム構成で実施できることが当業者には理解されよう。本発明は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが行われる分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、メモリストレージデバイスを含む、ローカルおよびリモートの両方のコンピュータ記憶媒体に置くことができる。
【００２５】
図３を参照すると、本発明を実施するための例示的なシステム１００が、処理装置１２０、システムメモリ１３０、そしてシステムメモリを含む様々なシステムコンポーネントを処理装置１２０に結合するシステムバス１２１を含むコンピュータ１１０の形態の汎用コンピューティングデバイスを含んでいる。
【００２６】
コンピュータ１１０は通常、様々なコンピュータ読取り可能媒体を含む。限定ではなく、例として、コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含むことができる。システムメモリ１３０は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）１３１およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３２など、揮発性および／または不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。起動時などにコンピュータ１１０内の要素間で情報を転送する助けをする基本ルーチンが入っている基本入出力システム（ＢＩＯＳ）１３３は通常、ＲＯＭ１３１に格納される。ＲＡＭ１３２は通常、処理装置１２０によって直ぐにアクセス可能であり、そして／または現在操作されているデータおよび／またはプログラムモジュールを収容する。限定ではなく、例として、図３には、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６およびプログラムデータ１３７を示している。
【００２７】
コンピュータ１１０はまた、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体を含むことができる。単に例として、図３に、非リムーバブルな不揮発性の磁気媒体との間で読み出しまたは書き込みを行うハードディスクドライブ１４１、リムーバブルな不揮発性の磁気ディスク１５２との間で読み出しまたは書き込みを行う磁気ディスクドライブ１５１、そしてＣＤ  ＲＯＭや他の光媒体などのリムーバブルな不揮発性の光ディスク１５６との間で読み出しまたは書き込みを行う光ディスクドライブ１５５を示している。例示的な動作環境で使用することができる他のリムーバブル／非リムーバブルで揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体には、これらに限られないが、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、デジタルビデオテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭなどが含まれる。ハードディスクドライブ１４１は通常、インターフェース１４０などの非リムーバブルメモリインターフェースを介してシステムバス１２１に接続され、磁気ディスクドライブ１５１および光ディスクドライブ１５５は通常、インターフェース１５０などのリムーバブルメモリインターフェースによってシステムバス１２１に接続される。
【００２８】
上記で論じ、図３に示したドライブおよび関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読取り可能命令、データ構造、プログラムモジュール、およびコンピュータ１１０の他のデータのストレージを提供する。図３では、例えば、ハードディスクドライブ１４１が、オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６およびプログラムデータ１４７を格納するものとして示されている。これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６およびプログラムデータ１３７と同じであっても、異なっていてもよいことに留意されたい。オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、他のプログラムモジュール１４６およびプログラムデータ１４７には、それらが少なくとも異なるコピーであることを示すために、ここでは異なる番号が付与されている。ユーザは、キーボード１６２、および一般にマウス、トラックボールまたはタッチパッドと称されるポインティングデバイス１６１などの入力デバイスを介して、コンピュータ１１０にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）には、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星アンテナ、スキャナなどが含まれ得る。これらおよびその他の入力デバイスは、システムバスに結合されているユーザ入力インターフェース１６０を介して処理装置１２０に接続されることが多いが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）など、他のインターフェースおよびバス構造によって接続することもできる。モニタ１９１または他のタイプの表示デバイスもまた、ビデオインターフェース１９０などのインターフェースを介してシステムバス１２１に接続される。モニタに加えて、コンピュータは、出力周辺インターフェース１９５を介して接続されることがあるスピーカ１９７やプリンタ１９６などの他の周辺出力デバイスをも含むことができる。
【００２９】
本発明においてコンピュータ１１０は、リモートコンピュータ１８０など、１つまたは複数のリモートコンピュータとの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境で動作することになる。リモートコンピュータ１８０は、パーソナルコンピュータとすることができ、図３にはメモリ記憶デバイス１８１だけしか示されていないが、通常、コンピュータ１１０に関して上述した要素の多くまたはすべてを含む。図３に示した論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１７１およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）１７３を含むが、他のネットワークを含むこともある。
【００３０】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ１１０は、ネットワークインターフェースまたはアダプタ１７０を介してＬＡＮ１７１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ１１０は通常、モデム１７２、またはインターネットなどのＷＡＮ１７３を介して通信を確立するための他の手段を含む。モデム１７２は、内臓でも、外付けでもよく、ユーザ入力インターフェース１６０または他の適切なメカニズムを介してシステムバス１２１に接続することができる。ネットワーク化環境では、コンピュータ１１０に関して示したプログラムモジュールまたはその一部は、リモートメモリ記憶デバイスに格納することができる。限定ではなく、例として、図３に、メモリデバイス１８１に常駐するリモートアプリケーションプログラム１８５を示す。図示したネットワーク接続は例示的なものであり、コンピュータ間で通信リンクを確立する他の手段を使用できることが理解されよう。
【００３１】
コンピュータ１１０の他の多くの内部コンポーネントは示されていないが、このようなコンポーネントおよび相互接続は周知であることが当業者には理解されよう。したがって、コンピュータ１１０の内部構成についての追加の詳細を、本発明に関連して開示する必要はない。
【００３２】
（ＩＩＩ．本発明のシステムおよび方法）
上述したように、図１および２は、デジタル画像を補正するための画像補正モジュール１０を示している。画像補正モジュール１０は、露出補正のために全体的な利得に対する補正を行い、またカラーホワイト点の補正のために個々のチャネル利得を補正することができる。画像補正モジュール１０は、線形から非線形空間への順変換および逆変換を考慮することによって、こうした補正を行う。
【００３３】
上述したように、フィルムは、低露出の曲線の「足」で線形の応答特性を有し、中央の応答領域でほぼ対数の応答特性を有する。デジタルカメラは、非常に類似した応答特性を有する。数多くのデジタルカメラのテストによって、Ｄをピクセル強度、ＬｏｇＩを照度の対数とする二次形式（ｑｕａｄｒａｔｉｃ  ｆｏｒｍ）を使用して、応答を正確にモデル化できることが示される。
Ｄ＝ａ（ＬｏｇＩ）２＋ｂＬｏｇＩ＋ｃ      （１）
【００３４】
記号ａ、ｂおよびｃは、各デジタルカメラに通常は特有の定数を表す。式（１）の二次の対数関係は、あるセンサのほとんどのレンジにわたるフィルム特性に非常に類似した形態を有する。この関係は、強度がその最大値に近づくときにだけ著しく逸脱する。この領域では、フィルムの特性曲線は、徐々に減少する。対照的に、デジタルセンサの遷移は普通、もっと急激である。より急激な応答特性によって、通常、明るい領域の最小の細部をキャプチャするデジタルカメラの性向（ｐｒｏｐｅｎｓｉｔｙ）がもたらされる。このように、この技法は、フィルム特性を近似するが、その複製は正確ではない。
【００３５】
上式（１）のＬｏｇＩは、平方根の解法の使用を通じて計算することができる。
【００３６】
【数１】
2006005920.tif 000003
【００３７】
式（２）を、画像補正モジュール１０の照度対数計算コンポーネント４０で利用して、ＬｏｇＩに対する近似を計算することができる。このように、上の式で任意のカメラ特性係数ａ，ｂ、ｃが与えられると、画像補正モジュール１０は、目標のピクセル対数強度計算コンポーネント６０を実施して、Ｄ’で表される目標ピクセル値が入力ピクセル値Ｄに対してプロットされる目標曲線を計算することができる。曲線は、すべての考えられるＤ値について作成することができる。通常、Ｄ値は、０と２５５の間での範囲とすることができる。追加の値を使用することもできる。
【００３８】
図４に、各サンプル点ＤについてＬｏｇＩ領域へのマッピングによる利得制御の一実施形態を示す。予備的なステップとして、補正値、ＬｏｇＭが計算される。サンプル点を取り、このシステムが式（２）を使用して、２４０でＤからＬｏｇＩへの変換を行う。この事前に計算された補正量ＬｏｇＭが、２１０でＬｏｇＩに加えられる。式（１）を使用して、ＬｏｇＩからＤへの変換が、２４０で行われる。この技法を通して、２３０で示すようなマッピングが達成される。このプロセスは、複数の入力サンプル点について繰り返すことができる。
【００３９】
各カメラは一般に、その応答曲線に最もよく近似する非常に異なる特性係数ａ、ｂおよびｃを有する。しかし、上述した計算コンポーネントは、係数に依存しないことが明らかになっている。係数ａ，ｂまたはｃについて任意の非ゼロの選択でも、まったく同じ結果を生じる。このシステムは、Ｎｉｋｏｎ  Ｄ１００の値など、任意のカメラの値を実施し、すべてのカメラについて正しい曲線を得ることができる。このシステムは、ａ，ｂまたはｃについて任意（非ゼロ）の設定を使用し、まったく同じ曲線値を得ることができる。
【００４０】
図５は、本発明の一実施形態による画像を補正するためのプロセスを示すフローチャートである。ステップＡで、画像補正モジュール１０は、ＬｏｇＭを計算することができる。このＬｏｇＭは、所望される補正量の対数である（利得Ｍ＝１０の場合、１０を底とする対数計算についてＬｏｇＭ＝１）。対数計算で使用される底は任意であり、どんな底でも使用することができる。補正値ＬｏｇＭを得るための方法は、画像上のホワイトポイントのサンプルや、レベル設定制御のホワイトポイントのリミットなど、利得を計算するために単一のサンプル入出力ペアをもつことである。ＬｏｇＭの利得計算は、以下の式（３）の使用を通じて達成することができる。
ＬｏｇＭ＝ＬｏｇＩ（Ｄｏｕｔ）−ＬｏｇＩ（Ｄｉｎ）      （３）
【００４１】
ステップＢで、照度対数計算コンポーネント４０は、上の式（２）を使用して、任意のピクセル強度入力（Ｄ）に基づいて対数強度（ＬｏｇＩ）の近似を計算する。
【００４２】
ステップＣで、このシステムは、ＬｏｇＩにＬｏｇＭを加える。ステップＤで、目標ピクセル対数強度計算コンポーネント６０は、上の式（１）から目標Ｄ’（Ｄの補正されたマッピング）を計算する。上で与えられた式（１）の一般形（ｇｅｎｅｒｉｃ  ｆｏｒｍ）は、このステップを実行するために、Ｄ’＝ａ（ＬｏｇＩ＋ＬｏｇＭ）２＋ｂ（ＬｏｇＩ＋ＬｏｇＭ）＋ｃと書き換えることができる。
【００４３】
ステップＥで、このシステムは、新しい候補ピクセル値が利用可能であるかどうかを判定し、ステップＢに戻って、利用可能な各候補ピクセル値についてステップＢ、ＣおよびＤを繰り返す。
【００４４】
上述の技法を使用して、曲線につき単一の較正点に基づいて較正を計算することができる。続いて、ルックアップテーブルまたは曲線を各ＲＧＢチャネルについて作成することができる。こにょうに、画像全体を正しいピクセル値に変換することができる。
【００４５】
ＬｏｇＩ空間に変換し、戻すプロセスは、ほとんどすべてのデジタルカメラについて良好な近似を提供する。係数はカメラによって変わるが、式（１）を通して得られる補正は、こうした係数によってまったく変わらない。カメラの特性曲線の計算上単純なモデルによって、対数強度空間での補正の計算が可能となり、非線形の画像空間における正確なマッピングが得られる。この計算の人為的な影響は、カメラのモデルパラメータの変化によって結果が変わらないことである。それゆえに、変換は、幅広いカメラについて実施可能である。
【００４６】
要約すると、未加工の（線形）空間または対数強度空間で作業することは、良好な色および露出補正を得るのに重要であるが、センサ特性の正確なモデルを必要とし、それゆえに、製造業者の仕様に強く結びついている。ＲＧＢまたは他の非線形色空間で作業することは、便宜であり、広く適用されるが、こうした空間は、正確な色または露出補正をもたらさない。このように、非線形空間から対数強度空間にマップし戻し、補正を適用し、そして結果をマップし戻すここで提示したプロセスは、両方のモデルの最良の精度および一般性の特性を獲得し、またその欠点を回避する強固で正確な、そして非常に一般的な方法で問題を解決する。
【００４７】
本発明の特定の実施形態についてここに例示し、詳細に説明したが、本発明の範囲および意図から逸脱することなく本発明に対して様々な変更および修正が行い得ることを理解されたい。ここに述べた実施形態は、あらゆる点において、制約的ではなく、むしろ例示的なものである。本発明がその範囲から逸脱することなく関連する代替の実施形態が当業者には明らかであろう。
【００４８】
上記から、本発明は、このシステムおよび方法にとって明白であり、本質的な他の利点とともに、上述の目標および目的を達成するようにうまく適合されたものであることが分かるであろう。特定の特徴および部分組合せは、有用なものであり、他の特徴および部分組合せを参照することなく用いることができることを理解されよう。これは、企図されており、添付の請求項の範囲内にある。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムの概要を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態による画像補正モジュールのコンポーネントを示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態を実施することができるコンピュータ化された環境を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態による利得制御マッピングを示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施形態による画像補正のプロセスを示すフローチャートである。
【図６】露出不足の画像を補正するための例示的なマッピングを示すスクリーンショットである。
【図７】終点ホワイトレベル補正曲線の一例を示すスクリーンショットである。
【図８】露出不足の画像を示す図である。
【図９】図６の曲線を使用して図８の露出不足の画像のマッピングを示す図である。
【図１０】終点を使用して達成された露出調整を示す図である。
【図１１】正しくないホワイトバランスを示す図である。
【図１２】利得ベースのカラーバランスを示す図である。
【図１３】測定されたカメラ特性を使用した画像補正を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０  画像補正モジュール
２０  補正値計算コンポーネント
４０  照度対数計算コンポーネント
６０  目標ピクセル強度計算コンポーネント
１００  コンピューティングシステム
１１０  コンピュータ
１２０  処理装置
１２１  システムバス
１３０  システムメモリ
１３１  ＲＯＭ
１３２  ＲＡＭ
１３３  ＢＩＯＳ
１３４  システム
１３５  アプリケーションプログラム
１３６  他のプログラムモジュール
１３７  プログラムデータ
１４０  非リムーバブル不揮発性メモリインターフェース
１４４  オペレーティングシステム
１４５  アプリケーションプログラム
１４６  他のプログラムモジュール
１４７  プログラムデータ
１５０  リムーバブル不揮発性メモリインターフェース
１５１  磁気ディスクドライブ
１５２  磁気ディスク
１５５  光ディスクドライブ
１５６  光ディスク
１６０  ユーザ入力インターフェース
１６１  マウス
１６２  キーボード
１７０  ネットワークインターフェース
１７１  ローカルエリアネットワーク
１７２  モデム
１７３  ワイドエリアネットワーク
１８０  リモートコンピュータ
１８５  リモートアプリケーションプログラム
１９０  ビデオインターフェース
１９１  モニタ
１９５  出力周辺インターフェース
１９６  プリンタ
１９７  スピーカ
２００  デジタル画像化デバイス
３００  ネットワーク
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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