(57)【要約】【課題】  膨大なフィルタ配置の組み合わせの中から、２次元空間での周波数特性を考慮したカラーフィルタの２次元配置を決定する。【解決手段】  撮像装置の撮像素子におけるＮ（Ｎ≧４）種類のカラーフィルタの２次元配置を決定するために、前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を設定し、前記複数のカラーフィルタの各々の輝度値を算出し、前記設定されたカラーフィルタの２次元配置に対応する輝度値配列を算出し、前記算出された輝度値配列から周波数空間でのパワースペクトラムを算出し、前記周波数空間でのパワースペクトラムと人間の視覚特性のＭＴＦとから評価値を算出し、前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を更新する。【選択図】  図９
2008160210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカラーフィルタを用いてマルチバンド画像を取得する撮像装置における、撮像素子上のＮ（Ｎ≧４）種類のカラーフィルタの２次元配置を決定するための情報処理方法であり、
前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を設定する設定工程と、
前記複数のカラーフィルタの各々の輝度値を算出し、前記設定されたカラーフィルタの２次元配置に対応する輝度値配列を算出する輝度値配列算出工程と、
前記算出された輝度値配列から周波数空間でのパワースペクトラムを算出するパワースペクトラム算出工程と、
前記周波数空間でのパワースペクトラムと人間の視覚特性のＭＴＦとから評価値を算出する評価値算出工程と、
前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を更新する更新工程とを有し、
前記輝度値配列算出工程、パワースペクトラム算出工程、評価値算出工程と更新工程とを終了条件を満たすまで繰り返し、前記評価値に応じて前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を決定することを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
前記パワースペクトラム算出工程は、前記輝度値配列に対して２次元ＦＦＴ処理を行い、前記２次元ＦＦＴ処理の結果に対して１次元変換を行い、
前記評価値算出工程は、前記１次元変換の結果である１次元の前記周波数空間でのパワースペクトラムと前記人間の視覚特性のＭＴＦとを乗算し、該乗算結果を積分することにより前記評価値を算出し、
前記評価値が小さいものを前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置として定することを特徴とする請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の情報処理方法を実現するためのプログラムであり、コンピュータが読み取り可能であるプログラム。
【請求項４】
Ｎ（Ｎ≧４）種類のカラーフィルタを有する撮像素子と、
前記撮像素子から得られた撮影画像データから、各画素に対して前記Ｎ種類のフィルタの各々に対応する色データを生成することにより、マルチバンド画像データを生成するマルチバンド画像データ生成手段と、
前記マルチバンド画像データから分光反射率データを推定する分光推手段とを有し、
前記撮像素子における前記Ｎ種類のカラーフィルタの配置は、各画素の輝度値の２次元空間での周波数特性に基づき決定されていることを特徴とする撮像装置。
【請求項５】
前記分光推定手段は、
輝度データとセンサ応答が比例関係になるように、前記マルチ画像データに対して輝度補正を行う輝度補正手段と、
前記輝度補正されたマルチ画像データから前記分光反射率データを推定する推定手段とを有することを特徴とする請求項４記載の撮像装置。
【請求項６】
前記撮像素子から得られた撮影画像データに対してビニング処理を行い、ＲＧＢ画像データを生成するビニング処理手段とを有することを特徴とする請求項４記載の撮像装置。
【請求項７】
前記撮像素子における前記Ｎ種類のカラーフィルタの配置は、前記ビニング処理によってＲＧＢデータに変換可能な配置であるという条件の下、各画素の輝度値の２次元空間での周波数特性に基づき決定されていることを特徴とする請求項６に記載の撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチバンド画像を撮影する撮像装置および該撮像装置における撮像素子上のカラーフィルタの２次元配置を決定する情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像のデジタル化により、デジタルカメラやスキャナ等、画像を入力可能な入力機器によって画像を取得する機会が増えている。一般的に、物体の色を再現するための色再現技術において、画像入力機器では、ＲＧＢ等の３色のフィルタを用いて、オリジナルの色を３原色に分解することにより、色情報を取得している。
【０００３】
３原色のカラーフィルタを用いて撮影する画像取得装置は、測色的色再現に基づき色再現を行っている。測色的色再現とは、式（１）にて表される物体の三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみを再現することにより、“色の見え”を一致させる技術である。
【０００４】
【数１】
2008160210.tif 000003
【０００５】
しかしながら、測色的色再現において、物体の三刺激値は、照明光源に大きく依存しているため、撮影を行った照明光以外の光源下では、正確な色再現を行うことが困難である。
【０００６】
そこで、近年、物体の三刺激値のみならず分光反射率までも再現するという分光的色再現技術が注目されている。上記３色のフィルタを用いて画像の色情報を取得する画像入力装置に対し、４種類以上のカラーフィルタを用いて、被写体の分光反射率をより高精度に推定するという技術が研究されている。
【０００７】
４種類以上のカラーフィルタを用いるカメラは、一般的にマルチバンドカメラと呼ばれる。特許文献１には、４種類以上のカラーフィルタを撮像センサ上に２次元に配置することにより、一度の露光により、４種類以上の光の波長帯の強度を取得可能な技術について述べられている。
【特許文献１】特開２００４‐２２８６６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１では、使用する４種類以上のカラーフィルタを２次元に配置することが記述されているものの、用いるフィルタ特性と、最適なフィルタ配置との関係については明記されていない。マルチバンドカメラにおけるフィルタ配置を設計する際に、膨大な組み合わせを取りうるフィルタ配置の中から、最適なフィルタ配置を決定することが困難であった。
【０００９】
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、膨大なフィルタ配置の組み合わせの中から、２次元空間での周波数特性を考慮したカラーフィルタの２次元配置を決定することを目的とする。
【００１０】
また、このように決定されたカラーフィルタの２次元配置を有する撮像素子を用いることにより、被写体の分光反射率データを高精度に求めることができる撮像装置を提供することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願請求項１記載の情報処理方法は、複数のカラーフィルタを用いてマルチバンド画像を取得する撮像装置における、撮像素子上のＮ（Ｎ≧４）種類のカラーフィルタの２次元配置を決定するための情報処理方法であり、前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を設定する設定工程と、前記複数のカラーフィルタの各々の輝度値を算出し、前記設定されたカラーフィルタの２次元配置に対応する輝度値配列を算出する輝度値配列算出工程と、前記算出された輝度値配列から周波数空間でのパワースペクトラムを算出するパワースペクトラム算出工程と、前記周波数空間でのパワースペクトラムと人間の視覚特性のＭＴＦとから評価値を算出する評価値算出工程と、前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を更新する更新工程とを有し、前記輝度値配列算出工程、パワースペクトラム算出工程、評価値算出工程と更新工程とを終了条件を満たすまで繰り返し、前記評価値に応じて前記撮像素子上のＮ種類のカラーフィルタの２次元配置を決定することを特徴とする。
【００１２】
本願請求項４記載の撮像装置は、Ｎ（Ｎ≧４）種類のカラーフィルタを有する撮像素子と、前記撮像素子から得られた撮影画像データから、各画素に対して前記Ｎ種類のフィルタの各々に対応する色データを生成することにより、マルチバンド画像データを生成するマルチバンド画像データ生成手段と、前記マルチバンド画像データから分光反射率データを推定する分光推手段とを有し、前記撮像素子における前記Ｎ種類のカラーフィルタの配置は、各画素の輝度値の２次元空間での周波数特性に基づき決定されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本願請求項１の発明によれば膨大なフィルタ配置の組み合わせの中から、２次元空間での周波数特性を考慮したカラーフィルタの２次元配置を決定することができる。
【００１４】
また、本願請求項４記載の発明によれば被写体の分光反射率データを高精度に求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
（第一の実施例）
図１は第一の実施例にかかる画像処理装置の構成を示したブロック図である。１は画像処理装置である。２は複数のカラーフィルタを用いて被写体の撮影を行うマルチバンドカメラである。３は複数のカラーフィルタが２次元に配置されているＣＣＤあるいはＣＭＯＳ等の撮像素子である。４は入射光を撮像素子３上に結像させるためのレンズである。５は撮像素子３により撮影された画像データを読み込み、記憶するための撮影画像データ記憶部である。６は撮影画像データ記憶部５に記憶されている画像データに対して色変換処理を行う色変換装置である。７は、撮影画像データ記憶部５から画像データを読み込む画像入力部である。８は画像入力部７より入力された画像データのチャンネル分解を行うチャンネル分解部である。９はチャンネル分解部８にてチャンネル分解された画像データから分光推定を行うための分光推定部である。１０は、分光推定部９にて処理された画像データを記憶しておくための変換画像データ記憶部である。
【００１６】
＜全体処理＞
図２は、画像処理装置１にて行われる撮影にかかる処理、および色変換処理のフローチャートである。まず、Ｓ２０１では、マルチバンドカメラ２にて被写体を撮影する。この時、被写体からマルチバンドカメラ２に入射する光は、レンズ４によってカラーフィルタ付き撮像素子３上に結像される。Ｓ２０２では、Ｓ２０１にて撮影された画像データを、撮影画像データ記憶部５に保存する。Ｓ２０３では、撮影画像データ記憶部５に記憶されている画像データを、画像入力部７が読み込む。Ｓ２０４では、チャンネル分解部８がＳ２０３にて読み込んだ画像データのチャンネル分解を行う（詳細は後述）。Ｓ２０５では、分光推定部９がＳ２０４にてチャンネル分解されたマルチバンド画像データを用いて、分光推定処理を行う（詳細は後述）。Ｓ２０６では、Ｓ２０５にて分光推定された分光画像データを、変換画像データ記憶部１０に記憶する。
【００１７】
＜チャンネル分解＞
Ｓ２０４においてチャンネル分解部８が行うチャンネル分解処理について説明する。
【００１８】
図３に、ＣＣＤ撮像素子上に並ぶカラーフィルタの２次元配置の模式図を示す。ただし、図３では、使用するフィルタの種類はＦ１，Ｆ２，…，Ｆ９の９種類の場合について説明する。
【００１９】
図３に示されるカラーフィルタが配置してあるＣＣＤ撮像素子を用いて撮影したデータから、Ｆ１フィルタを通して撮影した部分のみを抜き出すと、図４のようになる。図４に示されている画素の内、白色で示された部分には、撮影データとして、センサ応答値が格納されている。しかしながら、黒色で示されているその他の画素には、撮影データが格納されていない。そこで、撮影データが格納されていない画素については、周囲のデータが格納されている画素のデータを用いて補間処理を行うことにより、全ての画素にデータが格納された画像データを生成する。この処理を全てのフィルタに対して適応することにより、図５に示すようなマルチバンド画像データを得ることができる。
【００２０】
＜分光推定＞
Ｓ２０５において分光推定部９が行う分光推定処理について説明する。図６は分光推定処理のフローチャートである。
【００２１】
Ｓ６０１では、チャンネル分解部８にてチャンネル分解されたマルチバンド画像データを読み込む。Ｓ６０２では、Ｓ６０１にて読みこんだマルチバンド画像データに対し輝度補正を行う（詳細は後述）。Ｓ６０３では、Ｓ６０２にて輝度補正されたマルチバンド画像データから、Ｗｉｅｎｅｒ推定を用いて、各画素の分光データを推定する。
【００２２】
分光推定処理により、マルチバンド画像データから各座標（ｘ，ｙ）における物体の分光反射率データを推定することができる。
【００２３】
＜輝度補正＞
Ｓ６０２にて行われる輝度補正について説明する。
【００２４】
分光推定処理において、センサ応答と分光反射率データが比例関係であれば、分光データを線形変換により高精度に推定することができる。そこで、輝度データとセンサ応答が比例関係になるように、輝度補正処理を行う。
【００２５】
マルチバンド撮影を行う際に、図７に示すような、反射率が既知である色票（グレイチャート）を同時に撮影しておくことにより、輝度データとセンサ応答の対応関係を得ることができる。図８に輝度補正処理の一例を示す。図８（ａ）に示すように、輝度データとセンサ応答の対応関係が非線形である場合には、この輝度データとセンサ応答の対応関係から図８（ｂ）に示すような変換曲線を求める。そして、Ｓ６０１にて読み込まれたマルチバンド画像データに対して、求められた変換曲線を用いて変換することにより、図８（ｃ）に示すような、輝度データとセンサ応答が比例関係となるように補正することができる。
【００２６】
＜Ｗｉｅｎｅｒ推定＞
各カラーフィルタを通して撮影された際の各画素のセンサ応答出力値は式（２）のように表すことができる。
【００２７】
【数２】
2008160210.tif 000004
【００２８】
ここで、簡単のため、座標（ｘ，ｙ）を省略し、また、波長間隔を１０ｎｍでサンプリングし、行列表示すると、式（２）は式（３）のように書き換えることができる。
【００２９】
【数３】
2008160210.tif 000005
【００３０】
ここで、Ｍ＝ＦＬＳＥとおくと、式（３）は、式（４）のように書くことができる。
ｖ＝ＭＲ      ・・・（４）
行列Ｍの逆行列（推定行列）を、Ｗｉｅｎｅｒ推定法を用いて算出することにより、式（５）が導出され、センサ応答から物体の分光反射率を算出することができる。
【００３１】
【数４】
2008160210.tif 000006
【００３２】
＜フィルタ配置の決定方法＞
マルチバンド撮影を行う際に用いる撮像素子において、複数のカラーフィルタを２次元に配置する際の、各カラーフィルタの配置決定方法について説明する。この配置決定方法は、図９のフローチャートを実現するためのプログラムをコンピュータを用いて実行することにより実現することができる。図９に、フィルタ配置決定処理のフローチャートを示す。
【００３３】
Ｓ９０１では、まずカラーフィルタ配置の初期値を設定する。Ｓ９０２では、式（６）にて、各カラーフィルタの輝度値Ｙｉを算出する。
【００３４】
【数５】
2008160210.tif 000007
【００３５】
Ｓ９０３では、図１０に示されるような、２次元配置されたカラーフィルタの輝度値配列に対し、２次元ＦＦＴ処理を行うことにより、図１１に示されるような、周波数空間でのパワースペクトラムを得る。Ｓ９０４では、２次元ＦＦＴ処理結果を、図１２（ａ）に示されるような、中心からの距離での座標系に変換し、１次元でのパワースペクトラムを算出する。Ｓ９０５では、Ｓ９０４にて算出された１次元のパワースペクトラムに対し、図１２（ｂ）で示されるような、人間の視覚特性であるＭＴＦを乗じる。Ｓ９０６では、Ｓ９０５にて算出された１次元のパワースペクトラムと人間の視覚特性であるＭＴＦとを乗算したものを、全周波数領域において積分し、該積分値をフィルタ配置特性の評価値とする。Ｓ９０７では、Ｓ９０６にて算出された評価値が最小値よりも小さいかどうかを判定し、小さければＳ９０８に進み、評価値の最小値、および最適フィルタ配置を更新し、Ｓ９０９に進む。一方、Ｓ９０７にて、評価値が最小値よりも大きければ、何もせずにＳ９０９に進む。Ｓ９０９では、終了条件（例えば、全てのフィルタ配置の組み合わせについて処理を行った。あるいは、評価値の最小値が任意の閾値よりも小さくなった等）を満たしているかどうか判断し、満たしていれば処理を終了し、満たしていなければ、Ｓ９１０に進む。Ｓ９１０では、カラーフィルタの配置を更新し、Ｓ９０３に戻る。
【００３６】
図９の方法によれば、２次元空間での周波数特性に基づき最適なフィルタ配置を簡単に求めることができる。
【００３７】
以上説明したように、本実施例によれば、撮像素子上にカラーフィルタを２次元に配置することにより、一度の撮影によって、マルチバンド画像を取得することができる。さらに、撮像素子におけるカラーフィルタが人間の視覚の周波数特性を考慮して配置されているので高精度に分光画像データを推測することができる。
【００３８】
（第二の実施例）
図１３は第二の実施例にかかる画像処理装置の構成を示したブロック図である。１３０１は画像処理装置である。１３０２は複数のカラーフィルタを用いて、被写体の撮影を行うマルチバンドカメラである。１３０３はカラーフィルタが２次元に配置されているＣＣＤあるいはＣＭＯＳ等の撮像素子である。１３０４は入射光を撮像素子３上に結像させるためのレンズである。１３０５は出力画像のフォーマットを、分光画像にするのかＲＧＢ画像にするのかを選択するための出力フォーマット選択部である。１３０６は撮像素子１３０３により撮影された画像データを読み込み、記憶するための撮影画像データ記憶部である。１３０７は撮影画像データ記憶部１３０６に記憶されている画像ファイルの色変換処理を行うための色変換装置である。１３０８は撮影画像データ記憶部１３０６から、色変換装置１３０７に画像データを読み込むための画像入力部である。１３０９は画像入力部１３０８より入力された画像データのチャンネル分解を行うためのチャンネル分解部である。１３１０はチャンネル分解部１３０９にてチャンネル分解された画像データから分光推定を行うための分光推定部である。１３１１は画像入力部１３０８より入力された画像データに対し、ビニング処理を行うためのビニング処理部である。１３１２はビニング処理部１３１１にてビニング処理された画像データに対し、色変換を行うための色変換部である。１３１３は分光推定部１３１０、または色変換部１３１２にて処理された画像データを記憶しておくための変換画像データ記憶部である。
【００３９】
＜全体処理＞
図１４は、画像処理装置１３０１にて行われる撮影処理および色変換処理のフローチャートである。
【００４０】
まず、Ｓ１４０１では、マルチバンドカメラ１３０２にて被写体の撮影を行う。この時、被写体からマルチバンドカメラ１３０２に入射する光は、レンズ１３０４によってカラーフィルタ付き撮像素子１３０３上に結像される。Ｓ１４０２では、出力フォーマット選択部１３０５にて、出力フォーマットを分光データ、またはＲＧＢデータのどちらにするのかを選択する。Ｓ１４０３では、Ｓ１４０１にて撮影された画像データ、およびＳ１４０２にて選択された出力フォーマット情報を撮影画像データ記憶部１３０６に保存する。Ｓ１４０４では、撮影画像データ記憶部１３０６に記憶されている画像データおよび出力フォーマット情報を、画像入力部１３０８がに読み込む。Ｓ１４０５では、出力フォーマット情報から、選択された出力フォーマットが分光データであるか、それともＲＧＢデータであるかを判断する。出力フォーマットが分光データであると判断された場合はＳ１４０６に進み、ＲＧＢデータであると判断された場合はＳ１４０８に進む。
【００４１】
Ｓ１４０６では、第一の実施例と同様に、チャンネル分解部１３０９がＳ１４０４にて読み込んだ画像データのチャンネル分解を行う。Ｓ１４０７では、第一の実施例と同様に、分光推定部１３１０が、Ｓ１４０６にてチャンネル分解されたマルチバンド画像データから分光データを推定する。
【００４２】
一方、Ｓ１４０８では、ビニング処理部１３１１が、Ｓ１４０４にて読み込んだ画像データに対してビニング処理を行う（詳細は後述）。Ｓ１４０９では、色変換部１３１２が、Ｓ１４０８にてビニング処理されたＲＧＢ画像データの色変換処理を行う（詳細は後述）。
【００４３】
Ｓ１４１０では、Ｓ１４０７にて分光推定された分光画像データ、あるいはＳ１４０９にて色変換処理されたＲＧＢ画像データを変換画像データ記憶部１３１３に記憶する。
【００４４】
＜ビニング処理＞
本実施例においては、６種類のカラーフィルタを使用しているものとする。６種類のカラーフィルタをピーク波長の短いものから、Ｂ１，Ｂ２，Ｇ１，Ｇ２，Ｒ１，Ｒ２と呼ぶことにする。また、本実施例では、図１５に示すように、Ｒ１およびＲ２フィルタ、Ｇ１およびＧ２フィルタ、さらにはＢ１およびＢ２フィルタをそれぞれ２×２個づつまとめたサブピクセル内に配置している。
【００４５】
式（７）を用いて、フィルタのセンサ応答値から２ｘ２画素の和を算出することにより、６種類のセンサ応答値からＲＧＢ３種類のセンサ応答値を算出する。
【００４６】
【数６】
2008160210.tif 000008
【００４７】
ただし、Ｒ１１とＲ１２、Ｒ２１とＲ２２、Ｇ１１とＧ１２、Ｇ２１とＧ２２、Ｂ１１とＢ１２、Ｂ２１とＢ２２は、それぞれ同一種類、すなわち同じ分光透過率を有するカラーフィルタが配置されていることを示している。
【００４８】
図１５に示されるような、６種類のセンサ応答の配置からなる画像データは、ビニング処理により、図１６に示されるような、ＲＧＢ３種類のセンサ応答の配置データに変換することができる。よって、ＲＧＢデータを、通常のデジタルカメラの補間処理を使用することにより、図１７に示されるようなＲＧＢ３プレーンの画像データに変換することができる。
【００４９】
＜色変換処理＞
ビニング処理によって求められたＲＧＢ画像データはデバイスに依存したＲＧＢデータである。色変換部１３１２によって行われるＳ１４０９の色変換は、図１７に示されるようなＲＧＢ３プレーンのデバイスに依存したＲＧＢデータをデバイスに依存しない色空間であるｓＲＧＢ空間のＲＧＢ画像データに変換する。
【００５０】
Ｓ１４０９の色変換は、各プレーンの画素値であるｄｅｖＲ，ｄｅｖＧ，ｄｅｖＢに対して、式（８）のガンマ処理を行った後、式（９）の（３×３）マトリクス処理あるいは式（１０）の（３×ｎ）マトリクス処理を行う。
【００５１】
【数７】
2008160210.tif 000009
【００５２】
【数８】
2008160210.tif 000010
【００５３】
【数９】
2008160210.tif 000011
【００５４】
＜フィルタ特性＞
カラーフィルタを配置するサブピクセルについて、第二の実施例においては、図１５に示すように、２ｘ２画素のサブピクセル中に、同一の特性を持つフィルタが市松模様状に配置されている。この配置においても、ビニング処理によってＲＧＢデータに変換可能な配置であるという条件を満たす配置の評価値を算出することにより、第一の実施例と同様に、周波数特性が最良となるような配置を求め、最適なフィルタ配置を決定することができる。
【００５５】
以上説明したように第二の実施例によれば、単一のシステム構成により、色再現精度が良好であるマルチバンド画像、あるいは、解像度が低く従来のＲＧＢフィルタと同等の色再現精度であるもの高速な処理を行うことが可能なＲＧＢ画像のどちらかを選択することができる。
【００５６】
（変形例）
第一の実施例では全てのカラーフィルタを同数にしていた。また、第二の実施例では、Ｇ１，Ｇ２フィルタがＲ１，Ｒ２，Ｂ１，Ｂ２のそれぞれ２倍の個数にしていた。しかしながらこの比率に限定する必要はない。例えば、図１８に示されるように、第一の実施例の変形例として特定のカラーフィルタのみ数を増やすようにしても構わない。また、図１９に示されるように、第二の実施例の変形例として各サブピクセル中に含まれるフィルタの種類が１つにしても構わない。すなわち、ユーザが所望するカラーフィルタを用いた場合に、評価関数が最良となる配置であれば構わない。
【００５７】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００５８】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能（例えば、図６、図９、図１４）を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、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またはＭＰＵ）が記憶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。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】第一の実施例の画像処理装置を示すブロック図
【図２】第一の実施例の画像処理装置における流れを説明するフローチャート
【図３】カラーフィルタの２次元配置を模式的に図示した一例
【図４】任意の１種類のカラーフィルタを通して撮影した画素のみを抜き出した一例
【図５】チャンネル分解後のマルチバンド画像の模式図
【図６】分光推定処理の流れを説明するフローチャート
【図７】輝度補正用色票の一例
【図８】輝度補正処理を説明するための図
【図９】フィルタ配置決定処理の流れを説明するフローチャート
【図１０】カラーフィルタの輝度値配置の一例
【図１１】カラーフィルタの輝度値配置にＦＦＴ処理を施した一例
【図１２】評価値算出処理を説明するための図
【図１３】第二の実施例の画像処理装置を示すブロック図
【図１４】第二の実施例の画像処理装置における流れを説明するフローチャート
【図１５】ビニング処理前のカラーフィルタの２次元配置を模式的に図示した一例
【図１６】ビニング処理後のカラーフィルタの２次元配置を模式的に図示した一例
【図１７】ビニング処理後のＲＧＢ画像にチャンネル分解処理を施した画像データを模式的に図示した一例
【図１８】フィルタ比率を変化させた場合の２次元配置を模式的に図示した一例
【図１９】ビニング処理が可能であり、かつ、フィルタ比率を変化させた場合の２次元配置を模式的に図示した一例
【図１】
2008160210.tif 000012
【図２】
2008160210.tif 000013
【図３】
2008160210.tif 000014
【図４】
2008160210.tif 000015
【図５】
2008160210.tif 000016
【図６】
2008160210.tif 000017
【図７】
2008160210.tif 000018
【図８】
2008160210.tif 000019
【図９】
2008160210.tif 000020
【図１０】
2008160210.tif 000021
【図１１】
2008160210.tif 000022
【図１２】
2008160210.tif 000023
【図１３】
2008160210.tif 000024
【図１４】
2008160210.tif 000025
【図１５】
2008160210.tif 000026
【図１６】
2008160210.tif 000027
【図１７】
2008160210.tif 000028
【図１８】
2008160210.tif 000029
【図１９】
2008160210.tif 000030