(57)【要約】【課題】  人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が従来にも増して近くなる画像処理装置および画像処理方法ならびにそのプログラムを提供する。【解決手段】  本発明によれば、元の画像の白色点が閾値以上か未満かに応じて、異なる白色点を基準として表現した各画素の色の三刺激値を算出し、当該三刺激値の画素と白色点の三刺激値を示す画素に加え、ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域やｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の輝度の平均値や仮想環境における平均的な照度をトーンマッピング処理した画像に反映させてＪＣｈ画像を算出している。またＪＣｈ画像から出力画像を算出する過程において、表示装置の白色点の三刺激値と、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度の値とを反映させる。【選択図】    図１
2006215756.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力されたＨＤＲ（ハイ・ダイナミックレンジ）画像から表示装置の輝度範囲内で表示できるＬＤＲ（ロー・ダイナミックレンジ）画像を生成する画像処理装置であって、
前記ＨＤＲ画像の三刺激値を示す第１三刺激値画像の各画素に対して、三刺激値が所定の閾値未満の場合には前記各画素について仮想光源の白色点を用い、三刺激値が所定の閾値以上の場合には前記各画素について当該三刺激値に応じて増加させた白色点を算出し、それら白色点の三刺激値を保持する第１白色点画像を算出する第１白色点画像算出手段と、
前記第１白色点画像の各画素を用いて正規化した三刺激値の第２三刺激値画像を算出する第２三刺激値画像算出手段と、
前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心としたｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第１輝度画像を算出する第１輝度画像算出手段と、
前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心とした領域であって前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外の領域となるｓｕｒｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第２輝度画像を算出する第２輝度画像算出手段と、
前記第１輝度画像と、前記第２輝度画像と、仮想環境における平均的な照度とに基づいて、知覚相関値を示すＪＣｈ画像の算出用の第１観察条件パラメータを算出する第１観察条件パラメータ算出手段と、
前記第１白色点画像を正規化した第２白色点画像を算出する第２白色点画像算出手段と、
前記第２三刺激値画像と前記第２白色点画像と前記第１観察条件パラメータとを用いて、各画素について知覚相関値を示すＪＣｈ画像を算出するＪＣｈ画像算出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
表示装置の白色点の三刺激値と、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度とに基づいて、表示装置に画像表示して観察する環境下において、前記表示装置に表示した画像の各画素が、知覚相関値を示す前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値の算出用の第２観察条件パラメータを算出する第２観察条件パラメータ算出手段と、
前記ＪＣｈ画像と、表示装置の白色点の三刺激値と、前記第２観察条件パラメータを用いて、前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値を算出し表示装置へ出力する画像出力手段と、
を備える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ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域は、前記中心とする画素から所定の範囲内の画素群を示す領域であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ｓｕｒｒｏｕｎｄ領域は、前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外であって当該ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域よりも広い所定の範囲で示される画素群を示す領域あることを特徴とする請求項１から請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力されたＨＤＲ（ハイ・ダイナミックレンジ）画像から表示装置の輝度範囲内で表示できるＬＤＲ（ロー・ダイナミックレンジ）画像を生成する画像処理装置における画像処理方法であって、
前記画像処理装置が、前記ＨＤＲ画像の三刺激値を示す第１三刺激値画像の各画素に対して、三刺激値が所定の閾値未満の場合には前記各画素について仮想光源の白色点を用い、三刺激値が所定の閾値以上の場合には前記各画素について当該三刺激値に応じて増加させた白色点を算出し、それら白色点の三刺激値を保持する第１白色点画像を算出し、
前記画像処理装置が、前記第１白色点画像の各画素を用いて正規化した三刺激値の第２三刺激値画像を算出し、
前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心としたｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第１輝度画像を算出し、
前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心とした領域であって前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外の領域となるｓｕｒｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第２輝度画像を算出し、
前記画像処理装置が、前記第１輝度画像と、前記第２輝度画像と、仮想環境における平均的な照度とに基づいて、知覚相関値を示すＪＣｈ画像の算出用の第１観察条件パラメータを算出し、
前記画像処理装置が、前記第１白色点画像を正規化した第２白色点画像を算出し、
前記画像処理装置が、前記第２三刺激値画像と前記第２白色点画像と前記第１観察条件パラメータとを用いて、各画素について知覚相関値を示すＪＣｈ画像を算出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記画像処理装置が、表示装置の白色点の三刺激値と、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度とに基づいて、表示装置に画像表示して観察する環境下において、前記表示装置に表示した画像の各画素が、知覚相関値を示す前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値の算出用の第２観察条件パラメータを算出し、
前記画像処理装置が、前記ＪＣｈ画像と、表示装置の白色点の三刺激値と、前記第２観察条件パラメータを用いて、前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値を算出し表示装置へ出力する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
入力されたＨＤＲ（ハイ・ダイナミックレンジ）画像から表示装置の輝度範囲内で表示できるＬＤＲ（ロー・ダイナミックレンジ）画像を生成する画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記画像処理装置が、前記ＨＤＲ画像の三刺激値を示す第１三刺激値画像の各画素に対して、三刺激値が所定の閾値未満の場合には前記各画素について仮想光源の白色点を用い、三刺激値が所定の閾値以上の場合には前記各画素について当該三刺激値に応じて増加させた白色点を算出し、それら白色点の三刺激値を保持する第１白色点画像を算出する処理と、
前記画像処理装置が、前記第１白色点画像の各画素を用いて正規化した三刺激値の第２三刺激値画像を算出する処理と、
前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心としたｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第１輝度画像を算出する処理と、
前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心とした領域であって前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外の領域となるｓｕｒｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第２輝度画像を算出する処理と、
前記画像処理装置が、前記第１輝度画像と、前記第２輝度画像と、仮想環境における平均的な照度とに基づいて、知覚相関値を示すＪＣｈ画像の算出用の第１観察条件パラメータを算出する処理と、
前記画像処理装置が、前記第１白色点画像を正規化した第２白色点画像を算出する処理と、
前記画像処理装置が、前記第２三刺激値画像と前記第２白色点画像と前記第１観察条件パラメータとを用いて、各画素について知覚相関値を示すＪＣｈ画像を算出する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の処理に加え、
前記画像処理装置が、表示装置の白色点の三刺激値と、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度とに基づいて、表示装置に画像表示して観察する環境下において、前記表示装置に表示した画像の各画素が、知覚相関値を示す前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値の算出用の第２観察条件パラメータを算出する処理と、
前記画像処理装置が、前記ＪＣｈ画像と、表示装置の白色点の三刺激値と、前記第２観察条件パラメータを用いて、前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値を算出し表示装置へ出力する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＨＤＲ（ハイ・ダイナミックレンジ）画像を表示装置へ表示処理する画像処理装置および画像処理方法ならびにそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的なコンピュータグラフィック技術により、例えば金属缶などの仮想物体の画像をシミュレーション作成する場合は、１）仮想物体の形状データ、２）その形状に意匠性をつけるための平面デザインデータ、３）その平面デザインデータに彩色するための色指定データ、４）どのような素材を用いるかの質感データ（例えば、アルミ板へインキ印刷物を塗布した時の質感のデータ）、５）それら仮想物体が置かれる室内などの照明色や照明位置なども含めた仮想環境データ、６）仮想環境と仮想物体の配置関係を記録した仮想シーンデータ、および７）その仮想シーンをどの視点方向でどれだけの視野角度で見ているかを記録した仮想カメラデータ、が必要である。
【０００３】
ここで仮想物体の形状データを指定する方法としては、一般的なＣＡＤ（computer aided design）ソフトによる図面を作成する方法や３次元デジタイザなどによる実際に物体の形状を計測する手法がある。また平面デザインデータを指定する方法としては、一般的な描画ソフトウエアによるイラストやロゴなどを作成する方法や平面スキャナなどによる既存デザイン画を取り込む方法がある。また一般的なコンピュータグラフィック技術では、前記色指定データはディスプレイの３原色である赤（Ｒ）、青（Ｂ）、緑（Ｇ）で色指定される。また質感データとしては、一般的なコンピュータグラフィックスソフトウエアに見られるような、非特許文献１、非特許文献２で公開されている既存の反射モデルであるPhongモデルやBlinnモデル等による経験的なパラメータを設定する方法がある。
【０００４】
また色指定データと質感データを取得する方法として、非特許文献３で公開されている実際の素材を偏角分光測定してその素材における偏角分光特性を利用する方法もある。
【０００５】
また仮想環境データを指定する方法としては、実際の環境をカメラなどで撮影し立方体や半球面に撮影画像データを投影する方法や照明色や照明位置を３次元空間座標値として数値指定する方法などがある。また仮想シーンデータを指定する方法としては、前記指定された仮想環境データをコンピュータ画面上に表示し、マウスなどのポインティングデバイスにより仮想物体を配置する方法や仮想物体の位置／傾き角度などを３次元空間座標値として手作業で数値指定する方法などがある。また仮想カメラデータを指定する方法としては、前記指定された仮想シーンデータをコンピュータ画面上に表示し、マウスなどのポインティングデバイスにより視点や視野を指定する方法や視点方向や視野角度などを３次元空間座標値として数値指定する方法などがある。
【０００６】
そしてレンダリング処理によって、例えば、上記指定した形状データ、平面デザインデータ、色指定データ、質感データ、仮想環境データ、仮想シーンデータ、および仮想カメラデータを用いて仮想カメラ上に撮影されるスクリーン画像データを数値計算で求める。スクリーン画像データとしては、ディスプレイなどの表示装置の３原色である赤（Ｒ）、青（Ｂ）、緑（Ｇ）の輝度値や分光ベースでの輝度値などとして得られる。前記得られたスクリーン画像データは、ディスプレイなどの表示装置に指定ウインドウ・サイズで表示する。これにより上記１）〜７）のデータを用いたシーン画像をコンピュータ上で表現する事ができる。
【０００７】
ところで、前記スクリーン画像データがディスプレイの３原色である赤（Ｒ）、青（Ｂ）、緑（Ｇ）の輝度値以外、例えば分光ベースでの輝度値の場合には、得られたスクリーン画像データをディスプレイ表示用のディスプレイ表示信号データに変換する必要がある。例えば、色指定データと質感データが実際の素材を偏角分光測定してその素材における分光反射率の偏角特性を利用した場合、計算で得られた輝度値が表示装置における再現可能な輝度範囲（以下ダイナミックレンジ）よりも大きい値となる場合がある。具体的な例としては、金属缶における光の正反射方向の反対から当該金属缶を見た場合のハイライト部分などにおいて、一般的なコンピュータグラフィックスソフトウエアでは、前記計算で得られたスクリーン画像データの輝度値が表示装置のダイナミックレンジよりも大きい値になった場合などであるが、この場合、赤（Ｒ）、青（Ｂ）、緑（Ｇ）をすべて最大値、すなわち白色として画面に取り扱っていた。つまり、一般のコンピュータグラフィックスソフトウエアにおいて金属缶の画像を作成した時にはハイライト部分は白色で表示される。
【０００８】
しかしながら、アルミ板に直接インキ印刷したメタリック缶の場合、実際の金属缶における光の正反射方向でのハイライト部分は、印刷されたインキの透明性により、白色でなく金属がインキ色相に着色された色として知覚される。このため、アルミ板に直接インキ印刷したメタリック缶の場合などについてコンピュータグラフィックスソフトウェアを用いて表示したハイライト部分と、当該アルミ板に直接インキ印刷したメタリック缶を現実に見た時のハイライト部分の見え方が大きく異なってしまい、コンピュータグラフィックスの画像は実際に人間が前記メタリック缶の物体を見たときの印象と異なってしまう。
なお、関連する従来技術として、非特許文献４、非特許文献５、非特許文献６、非特許文献７、が公開されている。
【非特許文献１】Bui-Tuong,Phong,"Illumination for Computer Generated Pictures",CACM,18(6),June 1975,311-317,Also in BEAT82,449-455、
【非特許文献２】Blinn,J.F.,  "Models of Light Reflection for Computer Synthesized Pictures", SIGGRAPH77,192-198,Also in FREE80,316-322）
【非特許文献３】Nicodemus,F.E., J.C.Richmond, J.J.Hsia, I.W.Ginsberg, and T.Limperis, Geometrical Considerations and Nomenclature for Reflectance, NBS Monograph 160,U.S.Department of Commerce, Washington DC, October 1977
【非特許文献４】Nathan Moroney 他５名、“The CIECAM02 Color Appearance Model”、IS&T/SID 10th Color Imaging Conference,Scottsdale,23-27(2002).
【非特許文献５】Mark D.Fairchild 他１名、“Meet iCAM:A Next-Generation Color Appearance Model”、IS&T/SID 10th Color Imaging Conference,Scottsdale,33-38(2002).
【非特許文献６】Erik Reinhard，他３名(School of Computing，University of Utah)、“Photographic Tone Mapping（“Photographic Tone Reproduction for Digital Images”、“ＡＣＭ Transactions on Graphics 21(3)，pp267-276 July 2002（Proceedings of SIGGRAPH 2002）”.
【非特許文献７】Garrett M. Johnson 他１名、“Rendering HDR Images”、IS&T/SID 11th Color Imaging Conference,Scottsdale,36-41(2003).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述のようなコンピュータグラフィックスの画像と、実物を現実空間で見たときの印象とが異なってしまう問題は、飲料缶を製造するメーカや車を製造するメーカにとっては重要な問題である。例えば飲料缶製造メーカや車製造メーカは、実際に物を製造しなくとも、コンピュータグラフィックスを利用して画面上に表示させた物体の印象に基づいて飲料缶のデザインの色や車体の色を確認するなどし、色の決定にかかる労力を軽減している。しかしながらコンピュータグラフィックスで見た物の印象と、実際に製造された物の印象とが異なってしまうと、コンピュータグラフィックスを利用して色を決定する過程が無駄なものとなってしまう。
【００１０】
従って、レンダリング処理により算出したスクリーン画像データをハイ・ダイナミックレンジ画像（以下ＨＤＲ画像）、表示装置のダイナミックレンジに依存した画像をロー・ダイナミックレンジ画像（以下ＬＤＲ画像）とすると、コンピュータグラフィックスで見た物の印象と、実際に製造された物の印象との間の差異を小さくする為に、表示装置のダイナミックレンジ再現能力の範囲で、人間が実際に物体を見た時の印象と同じ印象を受けるようなＬＤＲ画像をＨＤＲ画像から作成する技術（トーンマッピング技術）が不可欠である。
【００１１】
またコンピュータグラフィックスで表現した仮想環境において、照明の色（分光分布）を変えるような処理をする場合、人間の視覚特性による色順応効果についても考慮して表示する必要がある。例えば、白熱電球光源の分光放射輝度特性と素材の分光反射率特性を用いて、仮想物体の三刺激値を求めて表示装置上のＲＧＢ信号値として物理的な色再現を行った場合、白熱電球の分光放射輝度特性が赤みのある分光放射輝度特性を示すので、素材の分光反射率特性が白色の傾向を示す場合であっても、ハイライト部を含めて赤みのある画像としてレンダリング処理される。従って表示装置の画面上には全体的に赤みのある仮想シーンとして表示される。しかし現実空間において、白熱電球光源下で前記素材による実物体が置かれた実シーンを人間が見た場合、人間はその環境下（この場合では白熱電球光源下）でも前記素材をなるべく白色と知覚するよう色順応することにより、前記計算で得られた仮想の画像に比べて全体が白っぽくなっているように知覚する。つまり、物理的な色再現を正確にレンダリング処理しても、環境（照明の分光分布など）の違いにより人間が知覚する印象とは異なってしまう。
【００１２】
さらに、物体の仮想画像を画面上に表示する際、質感を表現するに重要な因子であるハイライト部は、静止画像ではデザイン上の色なのか照明によるハイライト色なのかが判別しにくい。これに対し、インタラクティブに照明や視点や物体の位置及び向きを操作しながら観察することが可能であれば、ハイライト部もその操作に従って位置が動くので、ハイライト部と認識でき、静止画像よりも質感をリアルに表現できる。
つまり、よりリアルな色／質感を持った仮想物体のレンダリング画像を作成表示するには、表示装置のダイナミックレンジ再現能力の範囲で、人間が実際に物体を見た時の印象と同じ印象を受けるようなＬＤＲ画像をＨＤＲ画像から作成する技術（トーンマッピング技術）の向上と、照明の色（分光分布）を変えた場合の仮想シーンに対する人間の色順応効果の影響の反映と、インタラクティブに照明や視点や物体の位置及び向きを操作しながら観察できる高速演算性とを考慮する必要がある。
【００１３】
そこでこの発明は、トーンマッピング技術の向上と、照明の色（分光分布）を変えた場合の仮想シーンに対する人間の色順応効果の影響の反映とを考慮することにより、人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が従来にも増して近くなる画像処理装置および画像処理方法ならびにそのプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、上述の課題を解決すべくなされたもので、入力されたＨＤＲ画像から表示装置の輝度範囲内で表示できるＬＤＲ画像を生成する画像処理装置であって、前記ＨＤＲ画像の三刺激値を示す第１三刺激値画像の各画素に対して、三刺激値が所定の閾値未満の場合には前記各画素について仮想光源の白色点を用い、三刺激値が所定の閾値以上の場合には前記各画素について当該三刺激値に応じて増加させた白色点を算出し、それら白色点の三刺激値を保持する第１白色点画像を算出する第１白色点画像算出手段と、前記第１白色点画像の各画素を用いて正規化した三刺激値の第２三刺激値画像を算出する第２三刺激値画像算出手段と、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心としたｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第１輝度画像を算出する第１輝度画像算出手段と、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心とした領域であって前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外の領域となるｓｕｒｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第２輝度画像を算出する第２輝度画像算出手段と、前記第１輝度画像と、前記第２輝度画像と、仮想環境における平均的な照度とに基づいて、知覚相関値を示すＪＣｈ画像の算出用の第１観察条件パラメータを算出する第１観察条件パラメータ算出手段と、前記第１白色点画像を正規化した第２白色点画像を算出する第２白色点画像算出手段と、前記第２三刺激値画像と前記第２白色点画像と前記第１観察条件パラメータとを用いて、各画素について知覚相関値を示すＪＣｈ画像を算出するＪＣｈ画像算出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１５】
また本発明は、上述の画像処理装置において、表示装置の白色点の三刺激値と、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度とに基づいて、表示装置に画像表示して観察する環境下において、前記表示装置に表示した画像の各画素が、知覚相関値を示す前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値の算出用の第２観察条件パラメータを算出する第２観察条件パラメータ算出手段と、前記ＪＣｈ画像と、表示装置の白色点の三刺激値と、前記第２観察条件パラメータを用いて、前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値を算出し表示装置へ出力する画像出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
また本発明は、前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域は、前記中心とする画素から所定の範囲内の画素群を示す領域であることを特徴とする。
【００１７】
また本発明は、前記ｓｕｒｒｏｕｎｄ領域は、前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外であって当該ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域よりも広い所定の範囲で示される画素群を示す領域あることを特徴とする。
【００１８】
また本発明は、入力されたＨＤＲ画像から表示装置の輝度範囲内で表示できるＬＤＲ画像を生成する画像処理装置における画像処理方法であって、前記画像処理装置が、前記ＨＤＲ画像の三刺激値を示す第１三刺激値画像の各画素に対して、三刺激値が所定の閾値未満の場合には前記各画素について仮想光源の白色点を用い、三刺激値が所定の閾値以上の場合には前記各画素について当該三刺激値に応じて増加させた白色点を算出し、それら白色点の三刺激値を保持する第１白色点画像を算出し、前記画像処理装置が、前記第１白色点画像の各画素を用いて正規化した三刺激値の第２三刺激値画像を算出し、前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心としたｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第１輝度画像を算出し、前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心とした領域であって前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外の領域となるｓｕｒｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第２輝度画像を算出し、前記画像処理装置が、前記第１輝度画像と、前記第２輝度画像と、仮想環境における平均的な照度とに基づいて、知覚相関値を示すＪＣｈ画像の算出用の第１観察条件パラメータを算出し、前記画像処理装置が、前記第１白色点画像を正規化した第２白色点画像を算出し、前記画像処理装置が、前記第２三刺激値画像と前記第２白色点画像と前記第１観察条件パラメータとを用いて、各画素について知覚相関値を示すＪＣｈ画像を算出することを特徴とする画像処理方法である。
【００１９】
また本発明は、上述の画像処理方法において、前記画像処理装置が、表示装置の白色点の三刺激値と、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度とに基づいて、表示装置に画像表示して観察する環境下において、前記表示装置に表示した画像の各画素が、知覚相関値を示す前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値の算出用の第２観察条件パラメータを算出し、前記画像処理装置が、前記ＪＣｈ画像と、表示装置の白色点の三刺激値と、前記第２観察条件パラメータを用いて、前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値を算出し表示装置へ出力することを特徴とする。
【００２０】
また本発明は、入力されたＨＤＲ画像から表示装置の輝度範囲内で表示できるＬＤＲ画像を生成する画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラムであって、前記画像処理装置が、前記ＨＤＲ画像の三刺激値を示す第１三刺激値画像の各画素に対して、三刺激値が所定の閾値未満の場合には前記各画素について仮想光源の白色点を用い、三刺激値が所定の閾値以上の場合には前記各画素について当該三刺激値に応じて増加させた白色点を算出し、それら白色点の三刺激値を保持する第１白色点画像を算出する処理と、前記画像処理装置が、前記第１白色点画像の各画素を用いて正規化した三刺激値の第２三刺激値画像を算出する処理と、前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心としたｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第１輝度画像を算出する処理と、前記画像処理装置が、前記第１三刺激値画像中の１画素について当該画素を中心とした領域であって前記ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域外の領域となるｓｕｒｒｏｕｎｄ領域内の画素群における三刺激値Ｙの平均化処理を全ての画素に対して実施することにより第２輝度画像を算出する処理と、前記画像処理装置が、前記第１輝度画像と、前記第２輝度画像と、仮想環境における平均的な照度とに基づいて、知覚相関値を示すＪＣｈ画像の算出用の第１観察条件パラメータを算出する処理と、前記画像処理装置が、前記第１白色点画像を正規化した第２白色点画像を算出する処理と、前記画像処理装置が、前記第２三刺激値画像と前記第２白色点画像と前記第１観察条件パラメータとを用いて、各画素について知覚相関値を示すＪＣｈ画像を算出する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。
【００２１】
また本発明は、上記処理に加え、前記画像処理装置が、表示装置の白色点の三刺激値と、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度とに基づいて、表示装置に画像表示して観察する環境下において、前記表示装置に表示した画像の各画素が、知覚相関値を示す前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値の算出用の第２観察条件パラメータを算出する処理と、前記画像処理装置が、前記ＪＣｈ画像と、表示装置の白色点の三刺激値と、前記第２観察条件パラメータを用いて、前記ＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす当該画像のＲＧＢ信号値を算出し表示装置へ出力する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、元の画像の白色点が閾値以上か未満かに応じて、人の色の知覚の基準となる白色点を決定し出力画像を算出している。これにより、トーンマッピングの処理において、人の色の知覚の基準となる白色点の三刺激値が各画素のハイライト部分とハイライト以外の部分とで異なるような白色点の画像データを生成することができ、また、画素毎の白色点を基準とした色の表現が可能となり、より人が現実空間で知覚する色の印象に近くなるような画像を生成することができるようになる。また色順応の処理において、ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域やｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の輝度の平均値や仮想環境における平均的な照度をトーンマッピング処理した画像に反映させており、人間が仮想環境下の光源の白色を基準として他の色を知覚するような色順応を考慮する色順応処理を行なうので、より人間が現実空間で物体を見たときの印象に近い色を表すＪＣｈ画像を算出することができる。
【００２３】
また本発明によれば、表示装置の白色点の三刺激値や、表示装置観察時の周辺環境の平均的な照度の値を利用して出力画像を算出するので、ディスプレイ装置に画像表示して観察する環境下において、上記知覚相関値を示すＪＣｈ画像と同じ見えをもたらす画面表示用の画像を算出することができる。これにより、人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が従来にも増して近くなる画像を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、本発明の一実施形態による画像処理装置を図面を参照して説明する。
図１は本発明の一実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。この図において、符号１は、マウスやキーボードなどからなる入力処理装置である。また２は各種データを記憶するデータ記憶装置である。このデータ記憶装置２は、仮想物体の形状データ、仮想物体の模様を示す平面デザインデータ、仮想物体の色指定データ、仮想物体の質感データ、仮想シーンデータ、仮想環境の撮影画像データ、仮想環境の照明位置データ、仮想環境の照明種類データ、仮想環境の照明色データ、仮想カメラの位置データを記憶している。３は入力処理装置から受付けた情報やデータ記憶装置２から読み取った各情報をグラフィック処理部へ転送する入力処理部である。また４はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのグラフィック処理装置である。５は画像の出力処理を行う出力処理部である。また６は液晶ディスプレイなどの表示装置である。
【００２５】
またグラフィック処理装置４において、４１は入力されたデータからスクリーン画像データ（ＨＤＲ画像データ）を従来の手法により入力処理部３から受付けた各情報を用いて生成するレンダリング処理部である。また４２はレンダリング処理部４１の生成したスクリーン画像データ（ＨＤＲ画像データ）を用いて、表示装置のダイナミックレンジ再現能力の範囲で、人間が実際に物体を見た時の印象と同じ印象を与えるようなディスプレイ表示画像データ（ＬＤＲ画像データ）を生成するトーンマッピング処理部である。また４３はコンピュータ上において照明の色（分光分布）を変えて表示される仮想画像に対して、現実空間において人間が知覚する色順応効果の影響を反映させる処理を行う色順応処理部である。
【００２６】
そして、本実施形態による画像処理装置は、レンダリング処理部４１で算出したスクリーン画像データをＨＤＲ画像、最終的に表示装置６へ表示する当該表示装置６のダイナミックレンジに依存した画像をＬＤＲ画像とすると、トーンマッピング処理により、ＨＤＲ画像について、コンピュータグラフィックスで見た物の印象と実際に製造された物を見た時の印象との差異が従来にも増して小さくなるような処理を行ない、また色順応処理により、表示装置６のダイナミックレンジの範囲で、人間が実際に物体を見た時の印象と同じ印象を受けるようなＬＤＲ画像をＨＤＲ画像から作成し、従来にも増してリアルな色／質感を持った仮想物体の画像を表示する処理を行なう。
【００２７】
次に画像処理装置の処理フローについて説明する。
まず、入力処理装置１よりデータ記憶装置２で記憶している各データの指定を入力処理部３が受付けると、当該入力処理部３はデータ記憶装置２から、仮想物体の形状データ、仮想物体の模様を示す平面デザインデータ、仮想物体の色指定データ、仮想物体の質感データ、仮想シーンデータ、仮想環境の撮影画像データ、仮想環境の照明位置データ、仮想環境の照明種類データ、仮想環境の照明色データ、仮想カメラの位置データを読み取る。
【００２８】
ここで、仮想物体の形状データは例えば、飲料缶の３Ｄモデリング座標を示すデータである。また平面デザインデータは飲料缶の模様を２次元平面のベクトルで示すデータである。また仮想物体の色指定データは飲料缶のアルミの色を示す偏角分光反射率のデータである。また仮想物体の質感データはアルミの光沢の色を示す偏角分光反射率のデータである。また仮想シーンデータは飲料缶を背景画像の所定の位置に配置した際の位置情報、つまり飲料缶の形状データと背景画像の配置関係を示す座標に関するデータである。また仮想環境の撮影画像データは飲料缶を配置する背景画像データに合成する写真のデータなどである。また仮想環境の照明位置データは、飲料缶に光を照射する光源の３次元空間における座標のデータである。また仮想環境の照明種類データは例えば入力画像を表示する仮想環境における照明の照度を示すデータである。また仮想環境の照明色データは入力画像を表示する仮想環境における光源の分光分布を示すデータである。また仮想カメラの位置データは、入力画像の仮想環境の中で入力画像を撮影した（見た）ときの、カメラの位置や焦点距離パラメータである。
【００２９】
そして、入力処理部３はデータ記憶装置２から読み取った各データをレンダリング処理部４１へ通知し、レンダリング処理の開始を指示する。レンダリング処理部４１はレンダリング処理の開始の指示を受けると、レンダリング処理を開始しＨＤＲ画像を生成する。このレンダリング処理は従来のレンダリング装置と同様の処理である。そしてこのレンダリング処理の結果得られた画像がスクリーン画像（ＨＤＲ画像）データである。このＨＤＲ画像データは、表示装置６が表現できるダイナミックレンジにトーンマッピングされていない画像データである。そして次にトーンマッピング処理部４２が、レンダリング処理部により生成されたＨＤＲ画像をトーンマッピング処理して、人間が実際に物体を見た時の印象と同じ印象を受けるようなＬＤＲ画像を作成するトーンマッピング処理を行なう。
【００３０】
図２はＪＣｈ画像算出の処理フローを示す図である。
次に図２を用いて、トーンマッピング処理部４２の処理について説明する。
まずレンダリング処理部４１で生成されたＨＤＲ画像を入力画像とすると、入力画像のデータは画像の各画素のＲＧＢ値を保持する。そしてトーンマッピング処理部４２はデータ記憶装置２からトーンマップ処理用データを読み込む。ここでトーンマップ処理用データとは、ＸＥＹＥＸＥ：入力画像を表示する仮想環境における光源の三刺激値であるＣＩＥＸＹＺ値（仮想環境の照明色データ）と、θ：白色点画像算出時に光源の三刺激値を用いるか、非特許文献６に記載のＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｔｏｎｅ  Ｍａｐｐｉｎｇの技術を用いるかを決める閾値パラメータ（スカラー値）である。
【００３１】
トーンマッピング処理部４２は、入力画像とトーンマップ処理用データを読み込むと、次に、入力画像の各画素のＲＧＢ値をＣＩＥＸＹＺ値に変換し、ＸＹＺ画像（第１三刺激値画像）を算出する処理を行なう（ステップＳ１）。ここで、以下、画像の画素位置を(ｘ，ｙ)、ｘ＝１，２，３，・・・，Ｍ、ｙ＝１，２，３，・・・，Ｎと表す。またＦ は画像に対する二次元フーリエ変換、Ｆ−１ は画像に対する二次元逆フーリエ変換を表す。このＸＹＺ画像の算出の処理は、表示装置６に依存した処理である。例えば、ｓＲＧＢ色空間に対応した表示装置６の場合、入力画像のＲＧＢ信号値をＲｍＧｍＢｍとおくと、入力画像の各画素に対して以下の式（１）処理を行う。
【００３２】
【数１】
2006215756.tif 000003
【００３３】
次にトーンマッピング処理部４２は、上記（ステップＳ１）により算出されたＸＹＺ画像と光源の三刺激値ＸＥＹＥＺＥと閾値パラメータθとを用いて、ＸＷＹＷＺＷ画像（各画素に対する白色点のＣＩＥＸＹＺ値を画素に持つ画像：第１白色点画像）を算出する（ステップＳ２）。ステップＳ２の処理においては以下の式（２）を用いる。
【００３４】
【数２】
2006215756.tif 000004
【００３５】
次にトーンマッピング処理部４２は、上記（ステップＳ１）により算出されたＸＹＺ画像と、（ステップＳ２）により算出されたＸＷＹＷＺＷ画像とを用いて、Ｘ´Ｙ´Ｚ´画像（各画素においてＸＷＹＷＺＷ画像により正規化したＸＹＺ画像：第２三刺激値画像）を算出する（ステップステップＳ３）。ステップＳ３の処理においては以下の式（３）を用いる。
【００３６】
【数３】
2006215756.tif 000005
【００３７】
ここで、ステップＳ１においては入力画像の各画素のＸＹＺ値を算出している。またステップＳ２において、閾値パラメータθ以下の白色点の値を示す画素については光源の三刺激値ＸＥＹＥＺＥから得られる白色点の三刺激値ＸｗＹｗＺｗを、また閾値パラメータθを超える白色点の値を示す画素についてはＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｔｏｎｅ  Ｍａｐｐｉｎｇの技術を利用した白色点の三刺激値ＸｗＹｗＺｗを算出している。これにより、人の色の知覚の基準となる白色点の三刺激値ＸＷＹＷＺＷが各画素のハイライト部分とハイライト以外の部分とで異なるような白色点の画像データを生成することができる。ここで、人の色の知覚は白を基準として他の領域の色が決定される機能を備えている。従って上記処理の後、ステップＳ３において、三刺激値ＸＷＹＷＺＷの画像によりＸＹＺ画像を正規化しているので、ハイライト部分とハイライト以外の部分とで人の色の知覚の基準となる白色点の三刺激値ＸＷＹＷＺＷの影響を考慮したＸ´Ｙ´Ｚ´画像を算出できる。つまりトーンマッピング処理において、ハイライト部分とハイライト以外の部分とで人の色の知覚の基準となる白色点の三刺激値ＸＷＹＷＺＷの影響を考慮するので、それぞれの白色点を基準とした色の表現が可能となり、人間が実際に物体を見た時の印象と同じ印象を受けるような画像を生成することができるようになる。これによりトーンマッピング処理が終了する。なお閾値パラメータθは、実験により得られた適正値などである。トーンマッピング処理が終了すると次にトーンマッピング処理部４２は、ステップＳ２で算出したＸＷＹＷＺＷ画像とステップＳ３で算出したＸ´Ｙ´Ｚ´画像を色順応処理部４３に送信する。
【００３８】
次に色順応処理について説明する。
色順応処理部４３はトーンマッピング処理部４２からＸＷＹＷＺＷ画像とＸ´Ｙ´Ｚ´画像の情報を受けると色順応処理を開始する。まず、色順応処理部４３は、色順応処理データをデータ記憶部２から読み込む。この色順応処理データは、Ｅ：入力画像を表示する仮想環境における平均的な照度［ｌｕｘ］（仮想環境の照明種類データ）と、θ：白色点画像算出時に光源の三刺激値を用いるか、Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｔｏｎｅ  Ｍａｐｐｉｎｇを用いるかを決める閾値パラメータ（スカラー値）と、λ：入力画像の仮想環境の中で入力画像を撮影した（見た）ときの、カメラの焦点距離パラメータ（スカラー値）とからなるデータである。次に色順応処理部４３は、ＸＷＹＷＺＷ画像を用いて、当該ＸＷＹＷＺＷ画像の各画素について輝度ＹＷが１００となるよう正規化する（ステップＳ４）。ステップＳ４の処理においては以下の式（４）を用いる。各画素についてステップＳ４の正規化を行った画像のデータをＸ´ＷＹ´ＷＺ´Ｗ画像（第２白色点画像）とする。
【００３９】
【数４】
2006215756.tif 000006
【００４０】
次に色順応処理部４３は、ＸＹＺ画像と焦点距離パラメータλを用いて、画像全体に対してＹｂ画像（第１輝度画像）を算出する処理を行う（ステップＳ５）。このＹｂ画像は、ＸＹＺ画像中の１画素について当該画素を中心としたあるｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域の画素群（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域：例えば画素を中心としてカメラの視野を基準とした２度≦ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域の視野角≦１０度の範囲）の三刺激値Ｙに対して平均化処理を、ＸＹＺ画像中の全ての画素について行うことにより求めた画像である。このステップＳ５の処理は以下の式（５）により行う。
【００４１】
【数５】
2006215756.tif 000007
【００４２】
次に色順応処理部４４は、ＸＹＺ画像と焦点距離パラメータλを用いて、画像全体に対してｓｕｒｒｏｕｎｄ画像（第２輝度画像）を算出する処理を行う（ステップＳ６）。このｓｕｒｒｏｕｎｄ画像は、ＸＹＺ画像中の１画素について当該画素を中心としたあるｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の画素群（ｓｕｒｒｏｕｎｄ領域：例えば画素を中心としてカメラの視野を基準としたｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域の視野角＜ｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の視野角）の三刺激値Ｙに対して平均化処理を、ＸＹＺ画像中の全ての画素について行うことにより求めた画像である。このステップＳ６の処理は以下の式（６）により行う。
【００４３】
【数６】
2006215756.tif 000008
【００４４】
図３はｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域の視野角とｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の視野角の概要を示す図である。
ここで、ステップＳ５、ステップＳ６において、ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域の三刺激値Ｙの各画素を持つ画像（Ｙｂ画像）と、ｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の三刺激値Ｙの各画素を持つ画像（ｓｕｒｒｏｕｎｄ画像）とを生成したが、これは、各画素についての色を決定する際に、その周辺のｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域とｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の輝度の影響を反映させるためである。
【００４５】
次に色順応処理部４４は、色順応予測計算用に最適化された錐体応答を画素に持つＲＧＢ画像を生成する（ステップＳ７）。この処理はステップＳ３で得られたＸ´Ｙ´Ｚ´画像の各画素に対して以下の式（７）の計算式を適用する。
【００４６】
【数７】
2006215756.tif 000009
【００４７】
次に色順応処理部４４は、ステップＳ４で生成した白色点画像に対して、色順応予測計算用に最適化された錐体応答を画素に持つＲＷＧＷＢＷ画像を生成する（ステップＳ８）。この処理はＸ´ＷＹ´ＷＺ´Ｗ画像の各画素に対して以下の式（８）処理を行う。
【００４８】
【数８】
2006215756.tif 000010
【００４９】
次に色順応処理部４４は、ｃ画像、Ｎｃ画像、ＦＬ値、Ｎｂｂ画像、Ｎｃｂ画像、ｚ画像、ｎ画像、Ｄ画像からなる観察条件パラメータ（第１観察条件パラメータ）と、観察条件パラメータの算出過程で利用するその他の変数ＬＡ値、Ｆ画像、ｋ値を、以下の式（９）〜（１８）により算出する（ステップＳ９）。なお、ＬＡ値（算出過程の変数）、ｋ値（算出過程の変数）、ＦＬ値はスカラー値であり、一度求めれば各画素で求める必要はない。
【００５０】
【数９】
2006215756.tif 000011
【００５１】
【数１０】
2006215756.tif 000012
【００５２】
【数１１】
2006215756.tif 000013
【００５３】
【数１２】
2006215756.tif 000014
【００５４】
【数１３】
2006215756.tif 000015
【００５５】
【数１４】
2006215756.tif 000016
【００５６】
【数１５】
2006215756.tif 000017
【００５７】
【数１６】
2006215756.tif 000018
【００５８】
【数１７】
2006215756.tif 000019
【００５９】
【数１８】
2006215756.tif 000020
【００６０】
次に、色順応処理部４４は、色順応予測計算後の錐体応答を画素に持つＲＣＧＣＢＣ画像を生成する（ステップＳ１０）。この処理はステップＳ７で算出したＲＧＢ画像と、ステップＳ４で算出したＸ´ＷＹ´ＷＺ´Ｗ画像と、ステップＳ８で算出したＲＷＧＷＢＷ画像と、観察条件パラメータＤとを用いて、各画素に対して以下の式により算出する。
【００６１】
【数１９】
2006215756.tif 000021
【００６２】
次に、色順応処理部４４は、白色点画像に対して、色順応予測計算後の錐体応答を画素に持つＲＣＷＧＣＷＢＣＷ画像を算出する（ステップＳ１１）。この処理はステップＳ８で算出したＲＷＧＷＢＷ画像と、ステップＳ４で算出したＸ´ＷＹ´ＷＺ´Ｗ画像と、ステップＳ９で算出した観察条件パラメータのＤ画像を用いて、各画素に対して以下の式により算出する。
【００６３】
【数２０】
2006215756.tif 000022
【００６４】
次に、色順応処理部４４は、知覚相関値計算に最適化された錐体応答を画素に持つＲ´Ｇ´Ｂ´画像を算出する（ステップＳ１２）。この処理はステップＳ１０で算出したＲＣＧＣＢＣ画像の各画素に対して以下の式により算出する。
【００６５】
【数２１】
2006215756.tif 000023
【００６６】
次に、色順応処理部４４は、白色点画像に対して、知覚相関値計算に最適化された錐体応答を画素に持つＲ´ＷＧ´ＷＢ´Ｗ画像を算出する（ステップＳ１３）。この処理はステップＳ１１で算出したＲＣＷＧＣＷＢＣＷ画像の各画素に対して以下の式により算出する。
【００６７】
【数２２】
2006215756.tif 000024
【００６８】
次に、色順応処理部４４は、錐体応答に知覚の非線形性を適用した値を画素に持つＲ´ａＧ´ａＢ´ａ画像を算出する（ステップＳ１４）。この処理は、ステップＳ１２で算出したＲ´Ｇ´Ｂ´画像と、ステップＳ９で算出した観察条件パラメータのＦＬ画像を用いて、当該Ｒ´Ｇ´Ｂ´画像の各画素に対して以下の式により算出する。
【００６９】
【数２３】
2006215756.tif 000025
【００７０】
次に、色順応処理部４４は、白色点画像に対して、錐体応答に知覚の非線形性を適用した値を画素に持つＲ´ａＷＧ´ａＷＢ´ａＷ画像を算出する（ステップＳ１５）。この処理は、ステップＳ１３で算出したＲ´ＷＧ´ＷＢ´Ｗ画像と、ステップＳ９で算出した観察条件パラメータのＦＬ画像を用いて、当該Ｒ´ＷＧ´ＷＢ´Ｗ画像の各画素に対して以下の式により算出する。
【００７１】
【数２４】
2006215756.tif 000026
【００７２】
次に、色順応処理部４４は、知覚相関値を画素に持つＪＣｈ画像（Ｊは明るさ、Ｃは彩度、ｈは色相を示す）を算出する（ステップＳ１６）。この処理は、ステップＳ１４で算出したＲ´ａＧ´ａＢ´ａ画像と、ステップＳ１５で算出したＲ´ａＷＧ´ａＷＢ´ａＷ画像と、ステップＳ９で算出した観察条件パラメータのＮｃ画像、Ｎｃｂ画像、Ｎｂｂ画像、ｃ画像、ｚ画像、ｎ画像を用いて、Ｒ´ａＧ´ａＢ´ａ画像とＲ´ａＷＧ´ａＷＢ´ａＷ画像の対応する各画素について、以下の式により算出する。
【００７３】
【数２５】
2006215756.tif 000027
【００７４】
【数２６】
2006215756.tif 000028
【００７５】
【数２７】
2006215756.tif 000029
【００７６】
【数２８】
2006215756.tif 000030
【００７７】
【数２９】
2006215756.tif 000031
【００７８】
【数３０】
2006215756.tif 000032
【００７９】
【数３１】
2006215756.tif 000033
【００８０】
【数３２】
2006215756.tif 000034
【００８１】
【数３３】
2006215756.tif 000035
【００８２】
ここで、一般的な知覚相関値（ＪＣｈ）の意味は「任意の観察条件における任意の色を定量化した値」である。また上述した数式による知覚相関値の意味は「入力画像のシーンの中に自分が居るときのシーンの見えを定量化した画像」であり、「入力画像のシーンの中に自分が居る」という1つの観察条件における数式を用いて知覚相関値を算出している。以上の処理により、ステップＳ１〜ステップＳ３において、ハイライト部分とハイライト以外の部分とで人の色の知覚の基準となる白色点の三刺激値ＸＷＹＷＺＷの影響を考慮したトーンマッピングの処理を行い、また、ステップＳ４〜ステップＳ１５において、人間が仮想環境下の光源の白色を基準として他の色を知覚するような色順応を考慮する色順応処理を行なうので、これにより、より人間が現実空間で物体を見たときの印象に近い色を表すＪＣｈ画像を算出することができる。
【００８３】
図４はＪＣｈ画像を元に出力画像を算出する処理フローを示す図である。
図４より、次に、色順応処理部４３は、ステップＳ１６で算出したＪＣｈ画像を元に、ディスプレイ装置に出力する出力画像のＲＧＢ値を決定する処理を行う。つまり、ディスプレイ装置に画像表示して観察する環境下において、ステップＳ１６で算出した知覚相関値と同じ見えをもたらすＲＧＢ信号値の算出を行う。ここで、データ記憶装置２には、ディスプレイ装置の白色点のＣＩＥＸＹＺ値であるＸｗ２Ｙｗ２Ｚｗ２値と、Ｅ２：ディスプレイ装置観察時の周辺環境の平均的な照度［ｌｕｘ］が記録されている。
【００８４】
色順応処理部４３は、ディスプレイ装置の白色点の三刺激値ＸＷ２ＹＷ２ＺＷ２値を読み込み、色順応予測計算用に最適化された白色点の錐体応答であるＲＷ２ＧＷ２ＢＷ２を算出する（ステップＳ１７）。この処理は、以下の式により算出する。
【００８５】
【数３４】
2006215756.tif 000036
【００８６】
次に色順応処理部４３は、観察条件パラメータ（第２観察条件パラメータ）であるｃ２値、Ｎｃ２値、ＦＬ２値、Ｎｂｂ２値、Ｎｃｂ２値、ｚ２値、ｎ２値、Ｄ２値を算出する（ステップＳ１８）。この処理はＹｂ２値、ｓｕｒｒｏｕｎｄ２値、ディスプレイ装置観察時の周辺環境の平均的な照度Ｅ２の値を用いて、以下の式により算出する。
【００８７】
【数３５】
2006215756.tif 000037
【００８８】
【数３６】
2006215756.tif 000038
【００８９】
【数３７】
2006215756.tif 000039
【００９０】
【数３８】
2006215756.tif 000040
【００９１】
【数３９】
2006215756.tif 000041
【００９２】
【数４０】
2006215756.tif 000042
【００９３】
【数４１】
2006215756.tif 000043
【００９４】
【数４２】
2006215756.tif 000044
【００９５】
【数４３】
2006215756.tif 000045
【００９６】
【数４４】
2006215756.tif 000046
【００９７】
【数４５】
2006215756.tif 000047
【００９８】
【数４６】
2006215756.tif 000048
【００９９】
次に色順応処理部４３は、色順応予測計算後の白色点の錐体応答であるＲＣＷ２ＧＣＷ２ＢＣＷ２値を算出する（ステップＳ１９）。この処理は、ステップＳ１７で算出したＲＷ２ＧＷ２ＢＷ２と、ディスプレイ装置の白色点ＸＷ２ＹＷ２ＺＷ２値と、観察条件パラメータＤ２を用いて、以下の式により算出する。
【０１００】
【数４７】
2006215756.tif 000049
【０１０１】
次に色順応処理部４３は、知覚相関値計算に最適化された白色点の錐体応答であるＲ´Ｗ２Ｇ´Ｗ２Ｂ´Ｗ２値を算出する（ステップＳ２０）。この処理はステップＳ１９で算出したＲＣＷ２ＧＣＷ２ＢＣＷ２値を用いて、以下の式により算出する。
【０１０２】
【数４８】
2006215756.tif 000050
【０１０３】
次に色順応処理部４３は、白色点の錐体応答に知覚の非線形性を適用したＲ´ａＷ２Ｇ´ ａＷ２Ｂ´ａＷ２値を算出する（ステップＳ２１）。この処理はステップＳ２０で算出したＲ´Ｗ２Ｇ´Ｗ２Ｂ´Ｗ２値と、観察条件パラメータＦＬ２値を用いて、以下の式により算出する。
【０１０４】
【数４９】
2006215756.tif 000051
【０１０５】
次に色順応処理部４３は、錐体応答に知覚の非線形性を適用した値を画素に持つＲ´ａ２Ｇ´ａ２Ｂ´ａ２画像を算出する（ステップＳ２２）。この処理はステップＳ１６で算出したＪＣｈ画像と、ステップＳ２１で算出したＲ´ａＷ２Ｇ´ ａＷ２Ｂ´ａＷ２値と観察条件パラメータＮｃ２値、Ｎｃｂ２値、Ｎｂｂ２値、ｚ２値、ｎ２値とを用いて、ＪＣｈ画像の各画素に対して以下の処理を行う。
【０１０６】
【数５０】
2006215756.tif 000052
【０１０７】
【数５１】
2006215756.tif 000053
【０１０８】
【数５２】
2006215756.tif 000054
【０１０９】
【数５３】
2006215756.tif 000055
【０１１０】
【数５４】
2006215756.tif 000056
【０１１１】
【数５５】
2006215756.tif 000057
【０１１２】
【数５６】
2006215756.tif 000058
【０１１３】
【数５７】
2006215756.tif 000059
【０１１４】
【数５８】
2006215756.tif 000060
【０１１５】
次に色順応処理部４３は、知覚相関値計算に最適化された錐体応答を画素に持つＲ２´Ｇ２´Ｂ２´画像を算出する（ステップＳ２３）。この処理は、ステップＳ２２で算出されたＲ´ａ２Ｇ´ａ２Ｂ´ａ２画像と、観察条件パラメータＦＬ２値を用いて、Ｒ´ａ２Ｇ´ａ２Ｂ´ａ２画像の各画素に対して以下の処理を行う。
【０１１６】
【数５９】
2006215756.tif 000061
【０１１７】
次に色順応処理部４３は、色順応予測計算後の錐体応答を画素に持つＲＣ２ＧＣ２ＢＣ２画像を算出する（ステップＳ２４）。この処理は、ステップＳ２３で算出されたＲ２´Ｇ２´Ｂ２´画像の各画素に対して以下の処理を行う。
【０１１８】
【数６０】
2006215756.tif 000062
【０１１９】
次に色順応処理部４３は、色順応予測計算用に最適化された錐体応答を画素に持つＲ２Ｇ２Ｂ２画像を算出する（ステップＳ２５）。この処理は、ステップＳ２４で算出されたＲＣ２ＧＣ２ＢＣ２画像と、ディスプレイ装置の白色点ＸＷ２ＹＷ２ＺＷ２値と、観察条件パラメータＤ２とを用いて、ＲＣ２ＧＣ２ＢＣ２画像の各画素に対して以下の処理を行う。
【０１２０】
【数６１】
2006215756.tif 000063
【０１２１】
次に色順応処理部４３は、ＣＩＥＸＹＺ値を画素に持つＸ２Ｙ２Ｚ２画像を算出する（ステップＳ２６）。この処理はステップＳ２５で算出されたＲ２Ｇ２Ｂ２画像の各画素に対して以下の処理を行う。
【０１２２】
【数６２】
2006215756.tif 000064
【０１２３】
なおステップＳ２６で算出したＸ２Ｙ２Ｚ２画像がディスプレイ表示画像データ（ＬＤＲ画像）となる。そして色順応処理部４３はステップＳ２６で算出したＸ２Ｙ２Ｚ２画像を出力処理部５に転送する。次に出力処理部５はＸ２Ｙ２Ｚ２画像を用いて画面表示用のコンピュータ用ＲＧＢ信号を画素に持つ出力画像（錐体応答のＲＧＢではない）を算出する（ステップＳ２７）。この処理はディスプレイ装置に依存した処理である。例えば、ｓＲＧＢ色空間に対応したディスプレイ装置の場合、Ｘ２Ｙ２Ｚ２画像の各画素に対して以下の処理を行う。ただし、画面表示用のコンピュータ用ＲＧＢ信号（最終出力）をＲｍ２Ｇｍ２Ｂｍ２とする。
【０１２４】
【数６３】
2006215756.tif 000065
【０１２５】
【数６４】
2006215756.tif 000066
【０１２６】
【数６５】
2006215756.tif 000067
【０１２７】
【数６６】
2006215756.tif 000068
【０１２８】
以上の処理により、ディスプレイ装置の白色点の三刺激値であるＸＷ２ＹＷ２ＺＷ２値や、ディスプレイ装置観察時の周辺環境の平均的な照度Ｅ２の値を利用して出力画像を算出するので、ディスプレイ装置に画像表示して観察する環境下において、ステップＳ１６で算出した知覚相関値と同じ見えをもたらす画面表示用の画像を算出することができる。これにより、人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が従来にも増して近くなる画像を算出することができる。
【０１２９】
次に、非特許文献４や非特許文献５および非特許文献７の技術と上述の本願発明との差異について説明する。なお、非特許文献５および非特許文献７の技術は非特許文献４の技術を応用した色表現方法（Ｃｏｌｏｒ  Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ  Ｍｏｄｅｌ）である。非特許文献４や非特許文献５および非特許文献７においても、本願発明同様に知覚相関値の算出と、当該算出した知覚相関値に基づくＬＤＲ画像の算出を行っている。しかしながら、本願発明の技術においては、閾値パラメータθを用いて、入力画像の画素の輝度が閾値パラメータθを超えるか超えないかに応じて入力画像のハイライト部分とハイライト以外の部分とを判断し、画素の色を決定するための白色点を変化させている。つまり、閾値パラメータθを超えない画素（ハイライト以外の部分）については光源の三刺激値の白色点を基準として画素の色を決定し、閾値パラメータθを超える画素（ハイライト部分）については光源の三刺激値の白色点以上の値を基準として各画素の色を決定している。これにより、入力画像のトーンマッピングにおいては、ハイライト以外の部分については測色的に再現し、ハイライトの部分については経験的に画質が良いと知られているＰｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｔｏｎｅ  Ｍａｐｐｉｎｇが適用され、色順応処理においては、入力画像から光源の三刺激値を推定するのではなく、仮想環境の光源情報を用いるため、より人が現実空間で知覚する色の印象に近くなるような画像を生成することができるようになる。
【０１３０】
また本願発明の技術においては、色順応処理において、ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域の三刺激値Ｙの各画素を持つ画像（Ｙｂ画像）と、ｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の三刺激値Ｙの各画素を持つ画像（ｓｕｒｒｏｕｎｄ画像）とを生成し、各画素についての色を決定する際に、その周辺のｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域とｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の輝度の影響を反映させて観察条件パラメータし、当該観察条件パラメータを用いてＪＣｈ画像を算出しているので、これは、人間が仮想環境下の光源の白色を基準として他の色を知覚するような色順応を考慮する色順応処理となる。従って、より人間が現実空間で物体を見たときの印象に近い色を表すＪＣｈ画像を算出することができる。
【０１３１】
また本願発明の技術においては、上述したように、ディスプレイ装置の白色点の三刺激値であるＸＷ２ＹＷ２ＺＷ２値や、ディスプレイ装置観察時の周辺環境の平均的な照度Ｅ２の値を利用して出力画像を算出するので、ディスプレイ装置に画像表示して観察する環境下において、ステップＳ１６で算出した知覚相関値と同じ見えをもたらす画面表示用の画像を算出することができる。また出力画像の算出に利用するＪＣｈ画像自体もより人間が現実空間で物体を見たときの印象と近い色を表すＪＣｈ画像であるので、これにより、人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が従来にも増して近くなる画像を算出することができる。
【０１３２】
次に、非特許文献５および非特許文献７（ｉＣＡＭ）の手法により表示したＬＤＲ画像と、本願発明の手法により表示したＬＤＲ画像の主観評価実験の結果について開示する。
【０１３３】
（実験１）
実験１においては、１枚のＬＤＲ静止画像を用いてｉＣＡＭの手法と本願発明の手法の比較を行う。ここで、ＬＤＲ静止画像は、Ａ光源（３５０［ｌｕｘ］）下にハイライトが見えないように飲料缶を置いた画像であり、その飲料缶が画像処理の結果表示された画像が、視覚の順応効果を通じてどのように見えるかを比較している。入力画像であるＬＤＲ静止画像は、飲料缶の偏角分光反射特性や形状を用いてコンピュータグラフィックス技術により作成した画像（コンピュータ用ＲＧＢ信号値）である。
【０１３４】
本願発明の手法を用いた画像処理においては、以下のパラメータを変化させて飲料缶の見えを予測した計３０枚の画像を作成している。
θ： 白色点画像算出時の閾値パラメータ＜０、１０、２０、３０、５０、１００（計６種類）＞
λ：カメラの焦点距離パラメータ＜１、５、１０、２０、５０（計５種類）＞
また本願発明の手法では入力画像と上記パラメータ以外の入力値を観察条件に合わせて以下のように設定した。
ＸＥＹＥＺＥ：入力画像のシーン内における光源（Ａ光源）のＣＩＥＸＹＺ値 [１０３．８  １００  ４９．７]
Ｅ：入力画像のシーン内における平均的な照度［３５０ｌｕｘ］
ＸＷＹＷＺＷ：ディスプレイ装置白色点のＣＩＥＸＹＺ値 [９３．８５  １００  １０８．５０]（実測値）
Ｅ２：ディスプレイ装置観察時の周辺環境の平均的な照度［３５０ｌｕｘ］
【０１３５】
また非特許文献５および非特許文献７のｉＣＡＭの手法を用いた画像処理においては、以下のパラメータを変化させて飲料缶の見えを予測した計１８枚の画像を作成している。
ローパスフィルタのサイズパラメータσ：画像サイズ（縦と横で大きい方）の１／４、１／８、１／１６（計３種類）
ＲＷＧＷＢＷの算出方法：式（６７）（計１種類）
【０１３６】
【数６７】
2006215756.tif 000069
【０１３７】
色順応度合いパラメータＤ：０．１、０．５、１．０（計３種類）
ＦＬに乗算する係数：１／１．０、１／１．３（計２種類）
ＲＧＢ信号値の最大値を決定するパラメータＣｌｉｐｓｉｚｅ：１００（計１種類）
また非特許文献５および非特許文献７のｉＣａｍの手法を用いた画像処理においては、入力画像と上記パラメータ以外の入力値を観察条件に合わせて以下のように設定した。
ＸＷＹＷＺＷ：ディスプレイ装置白色点のＣＩＥＸＹＺ値 ［９３．８５  １００  １０８．５０］（実測値）
【０１３８】
そして、本願発明の手法により飲料缶の見えを予測した画像群（３０枚）とｉＣＡＭの手法により飲料缶の見えを予測した画像群（１８枚）からランダムに一枚の画像を選択し、ディスプレイ装置に表示した。そして、被験者は表示画像の見えが飲料缶の見えにどれだけ近いかを以下の５段階の評価基準から選択した。
１．似ている
２．やや似ている
３．どちらともいえない
４．あまり似ていない
５．似ていない
【０１３９】
なお、実験１のｉＣＡＭの手法と本願発明の手法の比較においては、一方の眼で実物の飲料缶を、他方の眼でディスプレイ装置に表示された画像を観察する両眼隔壁法を採用した。また被験者数は１０人とした。さらに、各画像の評価結果を系列範疇法により解析し、全画像中最高評価の画像を１、最低評価の画像を０に正規化して各画像の評価値を算出した。
【０１４０】
図５は実験１の結果を示す図である。
図５で示すように、本願発明の手法により飲料缶の見えを予測した画像群中最高評価の画像の表価値は１であり、ｉＣＡＭの手法により飲料缶の見えを予測した画像群中最高評価の画像の表価値は０．３７であった。これにより本願発明の手法が従来手法に比べて、人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が近くなっていると言うことができる。
【０１４１】
なお、以下が、実験１の被験者へのインストラクションである。
（１）この実験では、ディスプレイに表示した飲料缶のデザイン部分の見えと、実物体の飲料缶のデザイン部分の見えに関して評価してもらいます。
（２）評価は、下記の５段階の基準から選択してください。
（３）評価対象は飲料缶のデザイン部分のみで、背景および銀色のふたと底の部分は評価の対象外とします。
（４）画像は全部で４８枚あります。
【０１４２】
（実験２）
実験２においては、１枚のＨＤＲ静止画像を用いてｉＣＡＭの手法と本願発明の手法の比較を行う。ここで、ＨＤＲ静止画像は、Ａ光源（３５０［ｌｕｘ］）下にハイライトが見えるように飲料缶を置いた画像であり、その飲料缶が画像処理の結果表示された画像が、視覚の順応効果を通じてどのように見えるかを比較している。入力画像であるＨＤＲ静止画像は、飲料缶の偏角分光反射特性や形状を用いてコンピュータグラフィックス技術により作成した画像（コンピュータ用ＲＧＢ信号値）である。
【０１４３】
本願発明の手法を用いた画像処理においては、以下のパラメータを変化させて飲料缶の見えを予測した計３５枚の画像を作成している。
θ： 白色点画像算出時の閾値パラメータ＜０、１０、２０、３０、５０、８０、１００（計７種類）＞
λ：カメラの焦点距離パラメータ＜１、５、１０、２０、５０（計５種類）＞
また本願発明の手法では入力画像と上記パラメータ以外の入力値を観察条件に合わせて以下のように設定した。
ＸＥＹＥＺＥ：入力画像のシーン内における光源（Ａ光源）のＣＩＥＸＹＺ値 [１０３．８  １００  ４９．７]
Ｅ：入力画像のシーン内における平均的な照度［３５０ｌｕｘ］
ＸＷＹＷＺＷ：ディスプレイ装置白色点のＣＩＥＸＹＺ値 [９３．８５  １００  １０８．５０]（実測値）
Ｅ２：ディスプレイ装置観察時の周辺環境の平均的な照度［３５０ｌｕｘ］
【０１４４】
また非特許文献５および非特許文献７のｉＣＡＭの手法を用いた画像処理においては、以下のパラメータを変化させて飲料缶の見えを予測した計３６枚の画像を作成している。
ローパスフィルタのサイズパラメータσ：画像サイズ（縦と横で大きい方）の１／４、１／８、１／１６（計３種類）
ＲＷＧＷＢＷの算出方法：式（６７）、式（６８）（計２種類）
【０１４５】
【数６８】
2006215756.tif 000070
【０１４６】
色順応度合いパラメータＤ：０．１、０．５、１．０（計３種類）
ＦＬに乗算する係数：１／１．０、１／１．３（計２種類）
ＲＧＢ信号値の最大値を決定するパラメータＣｌｉｐｓｉｚｅ：９９（計１種類）
また非特許文献５および非特許文献７のｉＣＡＭの手法を用いた画像処理においては、入力画像と上記パラメータ以外の入力値を観察条件に合わせて以下のように設定した。
ＸＷＹＷＺＷ：ディスプレイ装置白色点のＣＩＥＸＹＺ値 ［９３．８５  １００  １０８．５０］（実測値）
【０１４７】
そして、本願発明の手法により飲料缶の見えを予測した画像群（３５枚）とｉＣＡＭの手法により飲料缶の見えを予測した画像群（３６枚）からランダムに一枚の画像を選択し、ディスプレイ装置に表示した。そして、被験者は表示画像の見えが飲料缶の見えにどれだけ近いかを以下の５段階の評価基準から選択した。
１．似ている
２．やや似ている
３．どちらともいえない
４．あまり似ていない
５．似ていない
【０１４８】
なお、実験２のｉＣＡＭの手法と本願発明の手法の比較においては、一方の眼で実物の飲料缶を、他方の眼でディスプレイ装置に表示された画像を観察する両眼隔壁法を採用した。また被験者数は１０人とした。さらに、各画像の評価結果を系列範疇法により解析し、全画像中最高評価の画像を１、最低評価の画像を０に正規化して各画像の評価値を算出した。
【０１４９】
図６は実験２の結果を示す図である。
図６で示すように、本願発明の手法により飲料缶の見えを予測した画像群中最高評価の画像の表価値は１であり、ｉＣＡＭの手法により飲料缶の見えを予測した画像群中最高評価の画像の表価値は０．５８であった。これにより本願発明の手法が従来手法に比べて、人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が近くなっていると言うことができる。
【０１５０】
なお、以下が、実験２の被験者へのインストラクションである。
（１）この実験では、ディスプレイに表示した飲料缶のデザイン部分の見えおよび光沢部分の見えと、実物体の飲料缶のデザイン部分の見えおよび光沢部分の見えに関して評価してもらいます。
（２）評価は、下記の５段階の基準から選択してください。
（３）評価はデザイン部分の見え、光沢部分の見えの両方を評価し、それらを総合的に評価してください。
（４）評価対象は飲料缶のデザイン部分のみで、背景および銀色のふたと底の部分は評価の対象外とします。
（５）画像は全部で７１枚あります。
【０１５１】
（実験３）
実験３においては、カメラ角度の指定に応じて物体の角度が変化する動画像を用いてｉＣＡＭの手法と本願発明の手法の比較を行う。ここで、画像は、Ａ光源（３５０［ｌｕｘ］）下に飲料缶を置いた画像であり、その飲料缶がユーザの指定した角度に応じて画像処理した結果表示する画像が、視覚の順応効果を通じてどのように見えるかを比較している。入力画像である画像は、画面描画時の各フレームにおいて飲料缶の偏角分光反射特性や形状を用いてコンピュータグラフィックス技術により作成した画像（コンピュータ用ＲＧＢ信号値であるが、数値としてＨＤＲの情報を保持している。）である。なお実際の飲料缶は片手に持って動かし、ハイライトが見える状態とハイライトが見えない状態を自由に行き来できる。また表示画像はマウス操作により角度を変更し、ハイライトが見える状態からハイライトが見えない状態へと自由に角度調整することができる。
【０１５２】
本願発明の手法を用いた画像処理においては、以下のパラメータを変化させて飲料缶の見えを予測した計２１枚の画像を作成している。
θ： 白色点画像算出時の閾値パラメータ＜０、１０、２０、３０、５０、８０、１００（計７種類）＞
λ：カメラの焦点距離パラメータ＜１、５、５０（計３種類）＞
また本願発明の手法では入力画像と上記パラメータ以外の入力値を観察条件に合わせて以下のように設定した。
ＸＥＹＥＺＥ：入力画像のシーン内における光源（Ａ光源）のＣＩＥＸＹＺ値 [１０３．８  １００  ４９．７］
Ｅ：入力画像のシーン内における平均的な照度［３５０ｌｕｘ］
ＸＷＹＷＺＷ：ディスプレイ装置白色点のＣＩＥＸＹＺ値 [９３．８５  １００  １０８．５０]（実測値）
Ｅ２：ディスプレイ装置観察時の周辺環境の平均的な照度［３５０ｌｕｘ］
【０１５３】
また非特許文献５および非特許文献７のｉＣＡＭの手法を用いた画像処理においては、以下のパラメータを変化させて飲料缶の見えを予測した計１８枚の画像を作成している。
ローパスフィルタのサイズパラメータσ：画像サイズ（縦と横で大きい方）の１／４、１／８、１／１６（計３種類）
ＲＷＧＷＢＷの算出方法：式（６７）、式（６８）（計２種類）
色順応度合いパラメータＤ：０．１、０．５、１．０（計３種類）
ＦＬに乗算する係数：１／１．０、（計１種類）
ＲＧＢ信号値の最大値を決定するパラメータＣｌｉｐｓｉｚｅ：９９（計１種類）
また非特許文献５および非特許文献７のｉＣＡＭの手法を用いた画像処理においては、入力画像と上記パラメータ以外の入力値を観察条件に合わせて以下のように設定した。
ＸＷＹＷＺＷ：ディスプレイ装置白色点のＣＩＥＸＹＺ値 [９３．８５  １００  １０８．５０]（実測値）
【０１５４】
そして、本願発明の手法により飲料缶の見えを予測した画像群（２１枚）とｉＣＡＭの手法により飲料缶の見えを予測した画像群（１８枚）からランダムに一枚の画像を選択し、ディスプレイ装置に表示した。そして、被験者は表示画像の見えが飲料缶の見えにどれだけ近いかを以下の５段階の評価基準から選択した。
１．似ている
２．やや似ている
３．どちらともいえない
４．あまり似ていない
５．似ていない
【０１５５】
なお、実験２のｉＣＡＭの手法と本願発明の手法の比較においては、一方の眼で実物の飲料缶を、他方の眼でディスプレイ装置に表示された画像を観察する両眼隔壁法を採用した。また被験者数は１０人とした。さらに、各画像の評価結果を系列範疇法により解析し、全画像中最高評価の画像を１、最低評価の画像を０に正規化して各画像の評価値を算出した。
【０１５６】
図７は実験３の結果を示す図である。
図７で示すように、本願発明の手法により飲料缶の見えを予測した画像群中最高評価の画像の表価値は１であり、ｉＣＡＭの手法により飲料缶の見えを予測した画像群中最高評価の画像の表価値は０．１９であった。これにより本願発明の手法が従来手法に比べて、人間が実際のシーンを見た時の印象と、そのシーンを画面上に表示した仮想シーンを見た時の印象が近くなっていると言うことができる。
【０１５７】
なお、以下が、実験３の被験者へのインストラクションである。
（１）この実験では、ディスプレイに表示した飲料缶のデザイン部分の見えおよび光沢部分の見えと、実物体の飲料缶のデザイン部分の見えおよび光沢部分の見えに関して評価してもらいます。
（２）評価は、下記の５段階の基準から選択してください。
（３）評価はデザイン部分の見え、光沢部分の見えの両方を評価し、それらを総合的に評価してください。
（４）評価対象は飲料缶のデザイン部分のみで、背景および銀色のふたと底の部分は評価の対象外とします。
（５）評価中は、デザイン部分と光沢部分の両方を評価できるように飲料缶を操作しながら評価を行ってください。
（６）評価は１つの画像につき３０秒以内を目安に行ってください。
（７）画像は全部で３９枚あります。
【０１５８】
なお、上述の画像処理装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【０１５９】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１６０】
【図１】本発明の一実施形態による画像処理装置の構成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ＪＣｈ画像算出の処理フローを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態によるｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ領域の視野角とｓｕｒｒｏｕｎｄ領域の視野角の概要を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態によるＪＣｈ画像を元に出力画像を算出する処理フローを示す図である。
【図５】実験１の結果を示す図である。
【図６】実験２の結果を示す図である。
【図７】実験３の結果を示す図である。
【符号の説明】
【０１６１】
１・・・入力処理装置
２・・・データ記憶装置
３・・・入力処理部
４・・・グラフィック処理装置
５・・・出力処理部
６・・・表示装置
４１・・・レンダリング処理部
４２・・・トーンマッピング処理部
４３・・・色順応処理部
【図１】
2006215756.tif 000071
【図２】
2006215756.tif 000072
【図３】
2006215756.tif 000073
【図４】
2006215756.tif 000074
【図５】
2006215756.tif 000075
【図６】
2006215756.tif 000076
【図７】
2006215756.tif 000077