(57)【要約】【課題】どのようなカメラで撮影されたどのような被写体であっても、確実に異種光源写真画像であるか否かを判別できる異種光源写真画像の判定方法及びその判定方法を用いた写真画像処理装置を提供する。【解決手段】対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表すＸ−Ｙ二次元座標系に展開し、展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割し、分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値をグループ差分和として、ＲＧＢ毎に演算導出し、分割されたグループ毎に画素分布の厚み係数を演算導出し、グループ差分和と厚み係数の積和による画像差分和を演算導出して、ＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断する。【選択図】  図９
2004328347.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開し、展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割する第一ステップと、
分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値をグループ差分和として、ＲＧＢ毎に演算導出する第二ステップと、
分割されたグループ毎に画素分布の前記基準線と離間する方向の分布厚みを正規化した厚み係数を演算導出する第三ステップと、
第二ステップで演算導出されたグループ差分和と第三ステップで演算導出された厚み係数の積和による画像差分和を演算導出する第四ステップと、
第四ステップで演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断する異種光源写真画像の判定方法。
【請求項２】
前記第四ステップに続き、対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ成分データのうち最小値とその最小値に対するＲＧＢ成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する第五ステップと、
第五ステップで展開された画素データから、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を最小値差分和として、少なくともＲＧＢ何れかの画素群毎に演算導出する第六ステップと、
第六ステップで演算導出された何れかの画素群に対する最小値差分和が所定の基準値よりも大であるときに異色構造物が撮影された写真画像であると判断する第七ステップとをさらに設け、
第四ステップで演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であり、且つ、第七ステップで異色構造物が撮影された写真画像でないと判断されたときに異種光源写真画像であると判断する請求項１記載の異種光源写真画像の判定方法。
【請求項３】
対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する画像データ第一展開手段と、
前記画像データ第一展開手段により展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割し、分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値をグループ差分和として、ＲＧＢ毎に演算導出するグループ差分和演算手段と、
分割されたグループ毎に画素分布の前記基準線と離間する方向の分布厚みを正規化した厚み係数を演算導出する厚み係数演算手段と、
前記グループ差分和演算手段により演算導出されたグループ差分和と前記厚み係数演算手段により演算導出された厚み係数の積和による画像差分和を演算導出する画像差分和演算手段と、
前記画像差分和演算手段により演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断する異種光源画像判別手段とを設けてある写真画像処理装置。
【請求項４】
対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する画像データ第一展開手段と、
前記画像データ第一展開手段により展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割し、分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を、数１で示すグループ差分和として、ＲＧＢ毎に演算導出するグループ差分和演算手段と、
【数１】
2004328347.tif 000010
ここに、Ｓ（ｉ）は、第ｉ番目のグループのグループ差分和であり、
Ｃｊは、第ｊ番目の画素のＲ，Ｇ，Ｂの何れかの画素濃度であり、
θは、基準線とＸ軸の角度であり、
ｎは、第ｉ番目のグループの画素数である。
分割されたグループ毎に、数２で示す画素分布の前記基準線と離間する方向の分布厚みを正規化した厚み係数を演算導出する厚み係数演算手段と、
【数２】
2004328347.tif 000011
前記グループ差分和演算手段により演算導出されたグループ差分和と前記厚み係数演算手段により演算導出された厚み係数の積和により、数３で示す画像差分和を演算導出する画像差分和演算手段と、
【数３】
2004328347.tif 000012
前記画像差分和演算手段により演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断する異種光源画像判別手段とを設けてあるフィルム画像処理装置。
【請求項５】
対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ成分データのうち最小値とその最小値に対するＲＧＢ成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する画像データ第二展開手段と、
前記画像データ第二展開手段により展開された画素データから、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を最小値差分和として、少なくともＲＧＢ何れかの画素群毎に演算導出する最小値差分和演算手段と、
前記最小値差分和演算手段により演算導出された何れかの画素群に対する最小値差分和が所定の基準値よりも大であるときに異色構造物が撮影された写真画像であると判断する異色構造物判断手段を備え、
前記異種光源画像判別手段は、前記画像差分和演算手段により演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であり、且つ、前記異色構造物判断手段により異色構造物が撮影された写真画像でないと判断されたときに、異種光源写真画像であると判断するように構成してある請求項３または４記載の写真処理装置。
【請求項６】
前記最小値差分和演算手段は、数４に示す式に基づいて最小値差分和を演算導出するものである請求項５記載の写真処理装置。
【数４】
2004328347.tif 000013
ここに、Ｓは、最小値差分和であり、
Ｃｊは、第ｊ番目の画素のＲ，Ｂの何れかの画素濃度であり、
θは、基準線とＸ軸の角度であり、
ｎは、画素数である。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異種光源写真画像の判定方法及び写真画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
通常、写真撮影に使用されるフィルムはデイライトタイプと呼ばれ、太陽光下、ストロボ光下で撮影された場合には適正なカラーバランスの写真が得られるが、写真撮影は様々な状況下で行なわれるため、結果として不適正な画像がフィルムに記録される場合が少なくない。そのような不適正な撮影がなされる顕著なシーンとして、タングステン灯光の下での撮影シーンや、蛍光灯の下での撮影シーンや、さらには、水中での撮影シーン等、異種光源下で撮影される状況がある。例えば、タングステン灯光の下で撮影された写真画像は黄色っぽく、蛍光灯の下や水中で撮影された写真画像は全体に青っぽくなる。
【０００３】
従来、異種光源写真画像であるか否かを判断する方法として、カメラにおいて被写体の撮影時の位置、天候、時間等の付加情報を取得し、それら付加情報に基づいて撮影シーンを推定し、推定された撮影シーンに応じた諧調処理等の画像処理を行なう技術や、同一被写体から赤外光領域のカットの程度の異なる２画像データを取り込み、それら画像間の比較に基づいて撮影光源の種類を判別する技術や、撮影時の平均輝度情報とフラッシュ発光の有無に基づいて被写体照明光の種類を推定する技術が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−２３８１７７号公報
【特許文献２】
特開２００２−２５７６２７号公報
【特許文献３】
特開平７−２１９０７７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来の特許文献１に記載された方法による場合には、カメラ側に撮影シーンの情報を入力する特別の装置を付加しなければならず、特定の高価なカメラに限定され、そのような機能が搭載されていない普及機カメラで撮影された画像に対しては従来と何ら変わらず、特許文献２に記載された方法による場合にも同様に高価な異種光源判別装置が必要とされるという問題点があった。さらに、特許文献３による場合には、例えば黄色い看板の入ったシーンを撮影した画像等に対してタングステン灯光の下での撮影写真と誤判定される結果、そのような判定の下で画像データが補正されると、却ってカラーフェリアが発生するという問題点があった。
【０００７】
本発明の目的は、上記従来の問題点に鑑み、どのようなカメラで撮影されたどのような被写体であっても、確実に異種光源写真画像であるか否かを判別できる異種光源写真画像の判定方法及びその判定方法を用いた写真画像処理装置を提供する点にある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するための本発明に係る異種光源写真画像の判定方法の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項１に記載した通り、対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開し、展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割する第一ステップと、分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値をグループ差分和として、ＲＧＢ毎に演算導出する第二ステップと、分割されたグループ毎に画素分布の前記基準線と離間する方向の分布厚みを正規化した厚み係数を演算導出する第三ステップと、第二ステップで演算導出されたグループ差分和と第三ステップで演算導出された厚み係数の積和による画像差分和を演算導出する第四ステップと、第四ステップで演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断する点にある。
【０００９】
異種光源、例えばタングステン灯光における撮影画像を、Ｘ軸を平均濃度、Ｙ軸をＲＧＢ各濃度とする散布図で表すと、図１４（ａ）に示すように、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線（図中、傾きが４５°の直線を指す）に対してＲ成分が上方に、Ｂ成分が下方に偏在しており、例えば水中で撮影された写真画像を散布図で表すと、図１４（ｂ）に示すように、前記基準線に対してＢ成分が上方に、Ｒ成分が下方に偏在している。これに対して標準光（太陽光）の下で撮影された画像は、前記基準線に対してＲＧＢ各成分が均等に分布していることから画素の色成分の偏在の程度により異種光源画像であるか否かが判断可能となるのである。そこで、図９に示すように、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開し、展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割し、分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値をグループ差分和として求めることにより、それら差分和に基づいてグループ毎の画素の色成分の偏在の程度が判明する。
【００１０】
しかし、例えば図１０（ａ）に示すようなフェリアのある異種光源シーンに対して、同図（ｂ）に示す散布図の全画素に対して離間の程度を判断すると、写真の傘のフェリアの影響を受けて正確に判断できない場合が生じる。この場合にはタングステン灯光の影響を受ける画素分布の厚みの薄い部分（写真の壁の部分）に重きを置いて離間の程度を判断することによりフェリアの影響を低く抑えることができる。
【００１１】
そこで、分割されたグループ毎に画素分布の厚みの程度を評価するために厚み係数を演算導出し、グループ差分和と厚み係数の積和による画像差分和を演算導出し、演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断することにより、フェリアの影響を軽減して正確に異種光源フィルム画像であるか否かが判断できるのである。
【００１２】
同第二の特徴構成は、同欄請求項２に記載した通り、第一特徴構成に加えて、前記第四ステップに続き、対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ成分データのうち最小値とその最小値に対するＲＧＢ成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する第五ステップと、第五ステップで展開された画素データから、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を最小値差分和として、少なくともＲＧＢ何れかの画素群毎に演算導出する第六ステップと、第六ステップで演算導出された何れかの画素群に対する最小値差分和が所定の基準値よりも大であるときに異色構造物が撮影された写真画像であると判断する第七ステップとをさらに設け、第四ステップで演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であり、且つ、第七ステップで異色構造物が撮影された写真画像でないと判断されたときに異種光源写真画像であると判断する点にある。
【００１３】
ここに、異色構造物とは、主体とする被写体が撮影光源の影響を受けていないものの、被写体とは明らかに違う色の特定物体が画面に占める割合が大きい場合における特定物体のことをいう。異色構造物シーンには２種類あり、一つは例えば図１１（ｂ）左に示すような一般シーンに黄色い構造物が存在する場合であり、他は例えば水族館等で水槽の前に人物が存在するような場合である。同図（ｂ）左に示すような異色構造物写真は構造物が写っているだけなので本来は上述した異種光源画像補正をすべきでないが、同図（ｂ）右に示すような異色構造物写真の散布図を見ると、ＲとＢの画素群が大きく離間しているため、異種光源画像と判断されて上述の異種光源画像補正が施されてしまうことになる。そこで、図１２（ｂ）に示すように、画素毎のＲＧＢの中の最小値を横軸にした散布図を作成すると、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線（図示されていないが、ここではＸ軸に対して４５°の傾きをもつ直線である）に対してＢの画素群が厚みをもって分布していることが分かる。図１１（ａ）左に示すタングステン灯光シーンの写真も同図右に示すようにＲとＢの画素群が大きく離間しているが、図１２（ａ）に示すように、画素毎のＲＧＢの中の最小値を横軸にした散布図を作成すると、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対してＢの画素群の厚みが薄いことがわかる。
【００１４】
従って、対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ成分データのうち最小値とその最小値に対するＲＧＢ成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開し、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を最小値差分和として、少なくともＲまたはＢの画素群毎に演算導出し、演算導出されたＲまたはＢの何れかの画素群に対する最小値差分和が所定の基準値よりも大であるときに異色構造物が撮影された写真画像であると判断することができる。その結果、画像差分和のいずれかが所定の値より大であり、且つ、第七ステップで異色構造物が撮影された写真画像でないと判断されたときに異種光源写真画像であると判断することにより異色構造物による誤判断を確実に回避できるのである。
【００１５】
上述した異種光源写真画像の判定方法を具現化した写真画像処理装置の第一の特徴構成は、同欄請求項３に記載した通り、対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する画像データ第一展開手段と、前記画像データ第一展開手段により展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割し、分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値をグループ差分和として、ＲＧＢ毎に演算導出するグループ差分和演算手段と、分割されたグループ毎に画素分布の前記基準線と離間する方向の分布厚みを正規化した厚み係数を演算導出する厚み係数演算手段と、前記グループ差分和演算手段により演算導出されたグループ差分和と前記厚み係数演算手段により演算導出された厚み係数の積和による画像差分和を演算導出する画像差分和演算手段と、前記画像差分和演算手段により演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断する異種光源画像判別手段とを設けてある点にある。
【００１６】
同第二の特徴構成は、同欄請求項４に記載した通り、対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ平均データと各色成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する画像データ第一展開手段と、前記画像データ第一展開手段により展開された画素をＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように複数グループに分割し、分割されたグループ毎に、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を、数５で示すグループ差分和として、ＲＧＢ毎に演算導出するグループ差分和演算手段と、
【００１７】
【数５】
Ｓ（ｉ）＝｛ΣＣｊＣｏｓθ−（（Ｒｊ＋Ｇｊ＋Ｂｊ）／３）Ｓｉｎθ｝／ｎ
ここに、Ｓ（ｉ）は、第ｉ番目のグループのグループ差分和であり、
Ｃｊは、第ｊ番目の画素のＲ，Ｇ，Ｂの何れかの画素濃度であり、
θは、基準線とＸ軸の角度であり、
ｎは、第ｉ番目のグループの画素数である。
【００１８】
分割されたグループ毎に、数６で示す画素分布の前記基準線と離間する方向の分布厚みを正規化した厚み係数を演算導出する厚み係数演算手段と、
【００１９】
【数６】
2004328347.tif 000003
【００２０】
前記グループ差分和演算手段により演算導出されたグループ差分和と前記厚み係数演算手段により演算導出された厚み係数の積和により、数７で示す画像差分和を演算導出する画像差分和演算手段と、
【数７】
2004328347.tif 000004
【００２１】
前記画像差分和演算手段により演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であるときに異種光源写真画像であると判断する異種光源画像判別手段とを設けてある点にある。
【００２２】
同第三の特徴構成は、同欄請求項５に記載した通り、上述の第一または第二特徴構成に加えて、対象フィルム画像データを、構成画素毎のＲＧＢ成分データのうち最小値とその最小値に対するＲＧＢ成分データの関係を表す所定のＸ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開する画像データ第二展開手段と、前記画像データ第二展開手段により展開された画素データから、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を最小値差分和として、少なくともＲＧＢ何れかの画素群毎に演算導出する最小値差分和演算手段と、前記最小値差分和演算手段により演算導出された何れかの画素群に対する差分和が所定の基準値よりも大であるときに異色構造物が撮影された写真画像であると判断する異色構造物判断手段を備え、前記異種光源画像判別手段は、前記画像差分和演算手段により演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であり、且つ、前記異色構造物判断手段により異色構造物が撮影された写真画像でないと判断されたときに、異種光源写真画像であると判断するように構成してある点にある。
【００２３】
同第四の特徴構成は、同欄請求項６に記載した通り、上述の第五特徴構成に加えて、前記最小値差分和演算手段は、数８に示す式に基づいて最小値差分和を演算導出するものである点にある。
【００２４】
【数８】
Ｓ＝｛ΣＣｊＣｏｓθ−（ＭＩＮ（Ｒｊ，Ｇｊ，Ｂｊ））Ｓｉｎθ｝／ｎ
ここに、Ｓは、最小値差分和であり、
Ｃｊは、第ｊ番目の画素のＲ，Ｂの何れかの画素濃度であり、
θは、基準線とＸ軸の角度であり、
ｎは、画素数である。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下に本発明による異種光源写真画像の処理方法を用いた写真処理装置について、図面に基づいて説明する。
【００２６】
図１に示すように、写真処理装置は、フィルムから画像を読み取りメモリに記憶する画像データ入力部１と、画像データ入力部１から入力された画像データに対して所定のデータ処理等を施す画像データ処理部２と、処理後の画像データに基づいて印画紙を露光する露光ヘッドを備えた画像露光部３と、露光された印画紙を現像処理する現像処理部４と、現像処理後の印画紙をコマ単位で切断して排紙する排紙部５と、上述した各機能ブロック全体を統合して作動制御するシステム制御部６とを備えて構成される。
【００２７】
前記画像データ入力部１は、例えば現像済みの１３５カラーネガフィルム１０の各コマを読取位置に間歇的に搬送するフィルム搬送部１１と、フィルム１０の各コマの画像を読み取る画像読取部１２とからなり、前記フィルム搬送部１１は、巻取ローラ１１１と、巻取ローラ１１１を回転駆動するフィルム搬送モータ１１２と、フィルム搬送モータ１１２を制御するフィルム搬送制御部１１３とを備えて構成され、前記画像読取部１２は、フィルム１０の下部に配置された光源１１４と、光源１１４の発光強度を制御する光源制御部１１５と、二次元ＣＣＤを備えた撮像素子１１６と、撮像素子１１６による画像の読取制御を行なう読取制御部１１７と、フィルム１０の各コマ画像を撮像素子１１６の受光面に結像させるレンズ１１７と、フィルム１０とレンズ１１７間に設けられ、フィルム１０の画像をＧＲＢの３色に分離する光学フィルタ１１８と、光学フィルタ１１８を切替駆動するフィルタ駆動モータ１１９と、フィルタ駆動モータ１１９を駆動制御するフィルタ切替制御部１２０と、撮像素子１１６で読み取った画像信号をデジタルデータとして記憶する画像データ記憶部１２１とを備えて構成される。前記画像データ記憶部１２１は、撮像素子１１６で読み取られたＲＧＢ夫々のアナログ画像信号を１６ビットの階調レベルでＲＧＢのデジタル画像データに変換するＡ／Ｄ変換器１２２と、Ａ／Ｄ変換器１２２により変換されたＲＧＢ三色のデジタル画像データをコマ単位で格納するＲＡＭ等でなる画像バッファメモリ１２３とを備えて構成される。
【００２８】
前記画像データ処理部２は、画像バッファメモリ１２３に格納されたコマ単位の画像データに対して後述の異種光源画像補正や階調補正等の各種の補正処理やレイアウト処理等の所定の処理を実行する際に使用するテーブルデータ等を格納するテーブルメモリ２０と、前記画像バッファメモリ１２３に格納された画像データを読み出して前記テーブルデータ等に基づいて所定のデータ変換処理、例えば後述の異種光源画像補正、異色構造物判断、諧調補正処理や変倍処理等を実行する画像データ変換処理部２１と、画像データ変換処理部２１による画像データの変換処理に用いられ、変換された画像データがコマ単位の最終画像データとしてＲＧＢの色毎に区画された領域に格納される画像処理メモリ２２と、最終画像データの１ライン分の画像データを一時記憶するラインバッファメモリ２３等を備えて構成される。
【００２９】
前記画像露光部３は、ロールカセット３０に巻回されている長尺状の印画紙３１を搬送モータ３７により露光ステーション３３に向けて所定の搬送速度で搬送する印画紙搬送制御部３８を備えた印画紙搬送部３２と、露光ステーション３３に搬送された印画紙３１に対して露光走査するＰＬＺＴ方式の露光ヘッド３４と、露光ヘッド３４を駆動制御する露光ヘッド制御部３５と、ラインバッファメモリ２３からの画像データを印画紙３１の搬送速度に同期した所定のタイミングで露光ヘッド制御部３５に出力する露光制御部３６とを備えて構成される。
【００３０】
前記現像処理部４は、現像液等の現像処理液が充填された処理槽４０と、露光済みのロール印画紙３１を処理槽４０内に搬送して、現像、定着、漂白の各処理がなされたロール印画紙３１を前記排紙部５に搬送する搬送制御部を備えて構成され、前記排紙部５は、現像処理部４で現像処理されたロール印画紙３１を幅方向に切断して１コマ単位に分割するカッター５０と、カッター５０を駆動するカッターモータ５１に対する駆動制御や、切断された印画紙３１を装置外部に排出制御する排紙制御部５２とを備えて構成される。
【００３１】
前記システム制御部６は、ＣＰＵ、制御プログラムが格納されたＲＯＭ、データ処理用のＲＡＭと、各機能ブロックに対する制御用信号入出力回路を備えて構成され、前記制御プログラムに基づいて各機能ブロックが統合制御される。
【００３２】
以下に、前記画像データ処理部２について詳述する。図２に示すように、前記画像データ処理部２は、前記画像データ記憶部１２１に記憶された対象フィルム画像データに対して異種光源画像補正を行なう第一変換手段２１１、第二変換手段２１２、第三変換手段２１３とを備えてなる異種光源画像補正手段２１０と、諧調性補正を行なうスキャナ補正手段２４０と、フィルム画像を出力サイズに調整する倍率変換手段２５０等を備えて構成される。
【００３３】
前記異種光源画像補正手段２１０は、さらに画像データ第一展開手段２２１、グループ差分和演算手段２２２、厚み係数演算手段２２３、画像差分和演算手段２２４からなる異種光源画像判別手段２２０と、画像データ第二展開手段２３１、最小値差分和演算手段２３２からなる異色構造物判断手段２３０を備えてある。
【００３４】
以下に、異種光源画像補正の基本的処理について説明する。前記テーブルメモリ２０の一区画には、図４に示すように、Ｙ軸をＲＧＢの各画素成分データとしＸ軸をＲＧＢ平均濃度とするＸ−Ｙ二次元座標系に表された特定のフィルムに対する発色限界特性を示す散布図から当該フィルムのＲＧＢ夫々のベース濃度を引いた散布図に対して、異種光源画像補正の基準となる分布画素群の上側境界を区画する上側主補正曲線ＣＭＵと、下側境界を区画する下側主補正曲線ＣＭＬをそれぞれ所定の濃度間隔で座標データとして規定した上側主補正曲線ＬＵＴ、及び、下側主補正曲線ＬＵＴが予め生成され格納されている。
【００３５】
ここに、前記発色限界特性は、図３に示すように、本実施形態においては異種光源の一種であるタングステン灯光下で露光量を変化させて撮影したマクベスカラーチャート画像に対する測光データを散布図に展開して求めたものであるが、デイライトタイプのフィルムであればどのフィルムも同様の特性が示され、彩度の高いカラーチャートであれば標準光による露光によっても同様の特性が得られるものである。
【００３６】
本発明では、異種光源画像補正のための基準となる補正曲線及び後述の異種光源補正処理や異色構造物補正処理は、Ｙ軸をＲ及びＢの画素成分データとしＸ軸をＲＧＢ平均濃度とするＸ−Ｙ二次元座標系に表された散布図を基にするものに限るものではなく、一軸をＲＧＢの何れかの画素成分データとする所定のＸ−Ｙ二次元座標系に表された散布図に対しても適用可能であり、例えば、Ｘ軸にＧ成分濃度をとりＹ軸にＲ，Ｂ成分濃度をとったもの、Ｘ軸に露光量を対数変換した値をとりＹ軸にＲ，Ｇ，Ｂ成分濃度をとったもの等フィルムの発色限界特性を示す散布図であれば特に制限されるものではないが、本実施形態では、Ｙ軸をＲ及びＢの画素成分データとしＸ軸をＲＧＢ平均濃度とするＸ−Ｙ二次元座標系に表された散布図を基に説明する。
【００３７】
以下、上側主補正曲線に対してなされる異種光源画像の補正ついて説明するが、下側主補正曲線に対してなされる補正も同様である。前記異種光源画像補正手段２１０に備えられたＬＵＴ補正手段（図示せず）により、入力されたフィルム画像データのフィルムベース濃度に基づいて前記各ＬＵＴをシフトさせ、対象フィルムのベース濃度による影響を排除した後に、図５（ａ）に示すような前記ＬＵＴで規定される上側主補正曲線ＣＭＵと標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線Ｌ（理想的にはＸ軸に対して４５°の角度を有する直線となる）との乖離度（上側主補正曲線ＣＭＵ上の各点から基準線Ｌへの距離を示す）を求め、その乖離度よりも所定比率で小なる乖離度、ここでは１／２の比率となる上側副補正曲線ＣＳＵを規定し、上側副補正曲線ＣＳＵが前記基準線Ｌに接するように副補正曲線ＬＵＴを生成して前記テーブルメモリ２０の一部を構成する記憶手段２１に記憶する。
【００３８】
前記第一変換手段２１１は、図５（ａ）に示すように、前記対象フィルム画像データを前記Ｘ−Ｙ二次元座標系に対応するように展開し、前記上側主補正曲線ＬＵＴ及び上側副補正曲線ＬＵＴに基づいて、ＲＧＢ何れかの画素成分のうち上側に偏在する画素成分に対して、前記基準線Ｌとは直交する直線に平行な特定直線Ｌ’上に分布する画素ｒ’を、前記上側主補正曲線ＣＭＵ上の画素ｒが前記上側副補正曲線ＣＳＵを基準として、前記上側主補正曲線ＣＭＵに接し且つ前記基準線Ｌに平行な直線上に前記特定直線Ｌ’に沿って移動する基準移動比率に基づいて、前記特定直線Ｌ’に沿って移動するように各画素データの上側移動量を演算導出し、同様に、前記下側主補正曲線ＬＵＴ及び下側副補正曲線ＬＵＴに基づいて、ＲＧＢ何れかの画素成分のうち下側に偏在する画素に対して、前記特定直線上に分布する画素を、前記下側主補正曲線上の画素が前記下側副補正曲線を基準として、前記下側主補正曲線に接し且つ前記基準線に平行な直線上に前記特定直線に沿って移動する基準移動比率に基づいて、前記特定直線に沿って移動するように各画素データの下側移動量を演算導出する。
【００３９】
対象フィルム画像データがタングステン灯光下で撮影された異種光源画像である場合について具体的に説明すると、図１４（ａ）に示すように、Ｒ成分が上方に分布しＢ成分が下方に分布するので、図６（ａ）に示すように、前記上側副補正曲線ＣＳＵより上側に位置するＲ成分画素について、Ｘ軸値ｄ部分にあるＹ軸値ｒは、（数９）に示す計算式により、角度４５°で同図白丸の位置への移動量としてＹ軸方向及びＸ軸方向への移動量がＲｍｏｖｅとして演算導出される。この結果、上側主補正曲線ＣＭＵ上の画素は、上側主補正曲線ＣＭＵに接し且つ前記基準線Ｌに平行な直線上に位置するように移動量が演算され、それより小さい値は少し弱いレベルで移動するように移動量が演算され、上側副補正曲線ＣＳＵ付近の画素は殆んど移動しないという結果となる。
【００４０】
【数９】
2004328347.tif 000005
【００４１】
図６（ｂ）に示すように、前記上側副補正曲線ＣＳＵより下側に位置するＲ成分画素について、Ｘ軸値ｄ部分にあるＹ軸値ｒは、（数１０）に示す計算式により、角度４５°で同図白丸の位置への移動量が演算導出される。
【００４２】
【数１０】
2004328347.tif 000006
【００４３】
Ｂ成分画素に関しても同様に、Ｘ軸値ｄ部分にあるＹ軸値ｂについて、下側主補正曲線及び下側副補正曲線のテーブルデータに基づいて（数９）、（数１０）と同様の演算処理を行なって移動量を演算導出する。
【００４４】
前記第二変換手段２１２は、前記第一変換手段２１１で演算導出されたＲ成分画素に対する移動量である上側移動量と、当該Ｒ成分画素に対応するＢ成分画素に対する移動量である下側移動量に基づいてＲＧＢ平均濃度が等しくなるように、Ｘ軸方向の移動量の平均値をＸ軸方向の相対移動量として演算し、該当する画素データを演算結果に基づいて移動するように新たな画素データとして変換処理する。
【００４５】
前記第三変換手段２１３は、図７（ａ）に示すように、前記第二変換手段により変換処理された上側画素群Ｒｇｒｐ及び下側画素群Ｂｇｒｐから所定画素数、ここでは全画素数の０．１％に入る画素数選択して、夫々の濃度最大値グループと濃度最小値グループの濃度平均を求め、濃度平均の差が小さいグループが重畳するように上側及び下側画素群をＸ軸方向に沿って移動処理する。従って、同じ色成分は必ず同一方向に補正されることとなり、色ずれなどのノイズの発生が抑制されることになる。ここで、前記第三変換手段２１３には、前記第二変換手段２１２により変換処理された上側及び下側画素群が、図７（ｂ）に示すように、交差するか否かを判断する交差判断手段を設けてあり、交差しないと判断されたときにのみ上側及び下側画素群をＸ軸に沿って移動処理する。
【００４６】
前記第三変換手段２１３は、前記第二変換手段２１２により変換処理された上側及び下側画素群の夫々の平均濃度を演算導出し、演算導出された平均濃度に対応する画素が前記基準線に移動するように上側及び下側画素群をＹ軸に沿って移動処理するものでもよい。この場合にも交差判別手段により交差しないと判断されたときにのみ上側及び下側画素群をＸ軸に沿って移動処理する。
【００４７】
以上、対象フィルム画像データがタングステン灯光下で撮影された異種光源画像である場合について説明したが、対処フィルム画像が水中写真等の場合には、図１４（ｂ）に示すように、ＲとＢの分布が逆になるので、Ｂ成分画素に対して上側主補正曲線と上側副補正曲線に基づいて補正され、Ｒ成分画素に対して下側主補正曲線と下側副補正曲線に基づいて補正されることになる。
【００４８】
このように異種光源画像補正がなされたフィルム画像データに対してコマによる色のばらつきを補正するために上述のスキャナ補正手段２４０による諧調補正がなされ、倍率変換手段２５０による出力サイズへの圧縮または伸張変換がなされる。前記諧調補正について説明すると、フィルム画像データから無彩色部位を抽出し、その部位のＲＧＢ比を求め、前記テーブルメモリ２０に格納された諧調補正用のＬＵＴに基づいて所定の諧調性を示すように変換処理するものである。
【００４９】
以上、異種光源画像補正の基本的処理について説明したが、実際には異種光源画像にも程度の差があり一律にテーブルデータとして準備されている主補正曲線に基づいて補正することに限界がある。また、異色構造物が標準光の下で撮影されている場合に上述した異種光源画像補正をかけると却ってカラーフェリアが発生する恐れもある。そこで、以下に、前記異種光源画像判別手段２２０及び異色構造物判断手段２３０による具体的な補正処理等について詳述する。
【００５０】
前記異種光源画像判別手段２２０における前記画像データ第一展開手段２２１は、図９に示すように、例えばタングステン灯光下で撮影された対象フィルム画像データを、前記画像処理メモリ２２上で、Ｘ軸を構成画素毎のＲＧＢ平均データとしＹ軸を各色成分データとする所定のＸ−Ｙ二次元座標系に展開する。前記グループ差分和演算手段２２２は、前記画像データ第一展開手段２２１により展開された画素群、ここではＲ成分の画素群ＲｇｒｐをＲＧＢ平均データが均等な間隔となるように、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線Ｌに垂直な方向に複数グループに分割し（ここでは、０から６５５３５の１６ビットデータで表される画素濃度に対して２５００単位に分割する）、分割されたグループ毎に、前記基準線Ｌに対する各画素の乖離度の平均値を、（数１１）で示すグループ差分和としてＲＧＢ毎に演算導出する。ここで、グループ画素数が全画素数の１％以下であるグループはノイズ成分として除去する。
【００５１】
【数１１】
Ｓ（ｉ）＝｛ΣＣｊＣｏｓθ−（（Ｒｊ＋Ｇｊ＋Ｂｊ）／３）Ｓｉｎθ｝／ｎ
ここに、Ｓ（ｉ）は、第ｉ番目のグループのグループ差分和であり、
Ｃｊは、第ｊ番目の画素のＲ，Ｇ，Ｂの何れかの画素濃度であり、
θは、基準線とＸ軸の角度であり理想的には４５°となり、
ｎは、第ｉ番目のグループの画素数である。
【００５２】
次に、厚み係数演算手段２２３が分割されたグループ毎に、（数１２）で示す画素分布の前記基準線と離間する方向の分布厚みを正規化した厚み係数を演算導出する。
【００５３】
【数１２】
2004328347.tif 000007
【００５４】
前記画像差分和演算手段２２４は、前記グループ差分和演算手段２２２により演算導出されたグループ差分和と前記厚み係数演算手段２２３により演算導出された厚み係数に基づいて、（数１３）で示す画像差分和Ｓを演算導出する。
【００５５】
【数１３】
2004328347.tif 000008
【００５６】
前記異種光源画像判別手段２２０は、前記画像差分和演算手段２２４により演算導出されたＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが予め実験等により設定された所定の閾値より大であるときに異種光源フィルム画像であると判断し、後述するように前記上側及び下側主補正曲線を補正した後に異種光源画像補正し、異種光源フィルム画像ではないと判断したときには前記スキャナ補正手段２４０による補正に移行する。
【００５７】
異種光源画像であると判断されたとき、ＲＧＢ何れかの画素成分の偏在の程度に応じて、つまり、異種光源画像の程度に応じて前記上側主補正曲線ＬＵＴ及び前記下側主補正曲線ＬＵＴが補正される。詳述すると、前記ＬＵＴ補正手段は、前記画像差分和演算手段２２４により演算導出された画像差分和を（数１４）に示す所定の一次式で正規化した値を変数Ｘとして、（数１５）及び図１３（ｂ）に示す所定のγ曲線に適用して得られる１から７の範囲の値をとる補正係数Ｌｃに基づいて、図１３（ａ）に示すように、補正係数が大となるほど前記上側主補正曲線または前記下側主補正曲線の最大乖離度に対する乖離度の偏差が小さくなるようにＬＵＴを補正する。
【００５８】
【数１４】
2004328347.tif 000009
【００５９】
【数１５】
Ｌｃ＝７×（Ｘ／７）２．１＋１
【００６０】
つまり、補正係数Ｌｃ＝１のときに図１３（ａ）の左図に示す当初の上側主補正曲線ＣＭＵと下側主補正曲線ＣＭＬが維持され、補正係数Ｌｃ＝２のときに同中央図に示すように曲線の膨らみが１／２となるような曲線に、補正係数Ｌｃ＝６のときに同右図に示すように曲線の膨らみが１／６となるような曲率の曲線に補正される。即ち補正係数が大であるほど異種光源画像補正が弱められるように設定されている。そして、上側及び下側副補正曲線も補正後の上側及び下側主補正曲線をベースとして設定される。
【００６１】
以上、異種光源画像の補正レベルの補正、つまり上下の主補正曲線の補正について説明したが、さらに好適な補正を行なうためには、前記異色構造物判断手段２３０による判断を加味して前記補正係数Ｌｃを求めることが好ましい。以下に説明する。画像データ第二展開手段２３１により、対象フィルム画像データを、Ｘ軸に構成画素毎のＲＧＢ成分データのうち最小値をとり、Ｙ軸にその最小値に対するＲＧＢ成分データをとる所定のＸ−Ｙ二次元座標系に展開し、前記最小値差分和演算手段２３２により、前記画像データ第二展開手段２３１により展開された画素データから、標準光で撮影されたフィルム画像特性を表す基準線に対する各画素の乖離度の平均値を、（数１６）で示す最小値差分和として、少なくともＲＧＢ何れかの画素群毎に演算導出する。
【００６２】
【数１６】
ＳＣ＝｛ΣＣｊＣｏｓθ−（ＭＩＮ（Ｒｊ，Ｇｊ，Ｂｊ））Ｓｉｎθ｝／ｎ
ここに、ＳＣは、最小値差分和であり、
Ｃｊは、第ｊ番目の画素のＲＧＢの何れかの画素濃度であり、
θは、基準線とＸ軸の角度であり、
ｎは、画素数である。
【００６３】
前記最小値差分和演算手段２３２により演算導出された最小値差分和を（数１７）に示す所定の一次式で正規化した異色構造物係数Ｌｄを求め、その値が予め設定された所定の値よりも大なる場合には異色構造物写真画像であり、所定値よりも小なる場合には異色構造物写真画像ではないと判断する。つまり、ＲＧＢ毎の画像差分和のいずれかが所定の値より大であり、且つ、異色構造物が撮影された写真画像でないと判断されたときに異種光源写真画像であると判断して、異種光源補正を行なうのである。異種光源補正する場合には、前記補正係数Ｌｃに、前記異色構造物係数Ｌｄを乗じた値を新たな補正係数としてＬＵＴを補正する。この補正により、顕著な異色構造物写真画像ではないが、異色構造物係数が大であるときには異種光源画像補正を弱めることとなる。即ち、上述した異種光源画像判別手段２２０、異色構造物判断手段２３０により前記ＬＵＴ補正手段の一部が構成される。尚、ここで、Ｌｄが１未満のときには、異種光源補正レベルを落とさないようにするためにＬｄによる補正は行なわない。
【００６４】
【数１７】
Ｌｄ＝ＳＣ／ｄ
ここに、ｄは、Ｌｄ≦２になるように設定される定数
【００６５】
以上説明した異種光源画像に対する補正処理の結果を図８（ａ），（ｂ），（ｃ）のそれぞれ右側の写真に示すが、同図左側の従来技術による補正とは顕著に相違し、カラーフェリアの発生が抑えられていることが分かる。
【００６６】
上述した（数１４）、（数１５）、（数１７）における定数は、様々な異種光源画像のサンプルに対する試行により適宜設定されるものである。また、上述した補正係数Ｌｃに、さらに前記画像差分和Ｓを一次式で正規化した値を掛けて補正レベルに強弱をつけることも可能である。
【００６７】
本発明による写真画像の処理方法及び処理方法は、特にデジタル露光方式の写真処理装置に好適なものであり、上述の実施形態では、ＰＬＺＴ方式の露光ヘッドを採用したものを説明したが、露光ヘッドはレーザー方式ＦＯＣＲＴ方式等各種のデジタル露光ヘッドに適用可能である。また、上述した実施形態に限定されるものではなく、課題を解決するための構成の欄に記載された特徴構成及びそれらの組合せの範囲で適宜構成することができるものである。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、どのようなカメラで撮影されたどのような被写体であっても、確実に異種光源写真画像であるか否かを判別できる異種光源写真画像の判定方法及びその判定方法を用いた写真画像処理装置を提供することができるようになった。
【図面の簡単な説明】
【図１】写真処理装置の機能ブロック構成図
【図２】画像データ処理部の機能ブロック構成図
【図３】フィルムの発色限界特性を求める手順の説明図
【図４】上側、及び、下側主補正曲線生成の説明図
【図５】異種光源画像補正の説明図
【図６】第一変換手段による演算の説明図
【図７】情第三変換手段による移動演算の説明図
【図８】異種光源画像補正された画像と従来との対比説明図
【図９】画像差分和演算の説明図
【図１０】異色構造物写真の説明図
【図１１】異種光源画像と移植構造物画像の対比説明図
【図１２】異種光源画像と移植構造物画像の対比説明図
【図１３】主補正曲線ＬＵＴの補正処理の説明図
【図１４】異種光源画像を示す散布図
【符号の説明】
２：画像データ処理部
２０：テーブルメモリ
２１：データ変換処理部
２２：画像処理メモリ
２１０：異種光源画像補正手段
２１１：第一変換手段
２１２：第二変換手段
２１３：第三変換手段
２２０：異種光源画像判別手段
２２１：画像データ第一変換手段
２２２：グループ差分和演算手段
２２３：厚み係数演算手段
２２４：画像差分和演算手段
２３０：異色構造物判断手段
２３１：画像データ第二展開手段
２３２：最小値差分和演算手段
【図１】
2004328347.tif 000014
【図２】
2004328347.tif 000015
【図３】
2004328347.tif 000016
【図４】
2004328347.tif 000017
【図５】
2004328347.tif 000018
【図６】
2004328347.tif 000019
【図７】
2004328347.tif 000020
【図８】
2004328347.tif 000021
【図９】
2004328347.tif 000022
【図１０】
2004328347.tif 000023
【図１１】
2004328347.tif 000024
【図１２】
2004328347.tif 000025
【図１３】
2004328347.tif 000026
【図１４】
2004328347.tif 000027