(57)【要約】      （修正有）【課題】画像に対する色み補正量を調整する方法を提供する。【解決手段】本方法は、ハイライトカラーを選択するステップと、色の付いた画素のデジタル画像を受け入れるステップと、少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの間の色差を算出するステップと、デジタル画像に対する光源による色み補正量を決定するステップと、算出された色差に応じて少なくとも１つの画素に対する上記色み補正量を低減するステップとを含む。本方法のある例では、複数の色成分を有するハイライトカラー（例えば、白）を選択する。従って、少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの間の色差を算出するステップは、画素の少なくとも１つの色成分と、ハイライトカラーの対応する色成分との色差を算出するステップを含む。【選択図】図１
2004297797.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に対する色み補正を調整するための方法であって、
ハイライトカラーを選択するステップと、
色の付いた画素のデジタル画像を受け入れるステップと、
少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの間の色差を算出するステップと、
デジタル画像に対する光源による色み補正量を決定するステップと、
少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を、前記算出された色差に応じて低減するステップとを含む方法。
【請求項２】
ハイライトカラーを選択するステップは、複数の色成分を有しているハイライトカラーを選択するステップを含み、
少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの間の色差を算出するステップは、画素の少なくとも１つの色成分と、それに対応するハイライトカラーの色成分との色差を算出するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ハイライトカラーを選択するステップは、ハイライトカラーを、Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）の点Ｃｈに対応するＮ色成分として、
ハイライトカラー＝（Ｃ１ｈ、Ｃｈ２、．．．ＣＮｈ）＝Ｃｈ
のように表すステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
色の付いた画素のデジタル画像を受け入れるステップは、複数の画素を含む画像を受け入れるステップを含み、各画素ｘは、Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）の点Ｃｘに対応するＮ色成分として、
画像画素ｘにおける色＝（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）＝Ｃｘ
のように表される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
少なくとも１つの画素の色と、ハイライトカラーとの間の色差を算出するステップは、上記色差を、Ｎ次元空間の点Ｃｘと点Ｃｈとの間のスカラ差分ΔＣｘとして、
ΔＣｐ＝ｄ［Ｃｘ、Ｃｈ］
＝ｄ［（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）、（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）］
（ただし、ｄは距離メトリクス）
のように表すステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
距離メトリクス（ｄ）が、ユークリッド距離、Ｌｐ、およびＬ∞を含む距離メトリクスのグループから選択されている、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
Ｌｐ距離を使用し、前記Ｌｐのｐは、画像にある画素の色成分に依存している、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を、前記算出された色差に応じて低減するステップは、画素ｘにおける、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として、
Ａｘ＝ｆ（ΔＣｘ）
のように表すステップを含んでいる、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
距離ΔＣｘの関数（ｆ）として、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を表すステップは、画像の画素の色成分に応じた関数を選択するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
閾値Ｔを確立するステップをさらに含み、
距離ΔＣｘの関数（ｆ）として、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を表すステップは、値Ｔを上回る距離ΔＣｘに対して関数ｆ＝０を選択するステップを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
距離ΔＣｘの関数（ｆ）として、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を表すステップは、
ｆは区間０≦ΔＣｘ≦Ｔにおいて単調減少または段階的な減少であることと、
ｆ（０）＝Ａｍａｘであることと、
ｆ（Ｔ）＝０であることと、
Ａｍａｘ＞０であることとを含んでいる、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を、前記算出された色差に応じて低減するステップは、Ａｘの値に応じて補正をバイアスするステップを含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
色差を算出するステップは、全ての画像画素のためのグローバル補正行列ＭＧを生成することによって、補正色Ｃ’ｘを決定するステップを含み、
前記方法は、
０≦ΔＣｘ≦Ｔの範囲のΔＣｘの値と相互参照される１セットのバイアスされた補正行列Ｍｋを演算するステップと、
前記のバイアスされた補正行列のセットを格納するステップとをさらに含んでおり、
前記光源による色み補正量を低減するステップは、最終補正色Ｋｘを演算するステップを含み、
前記最終補正色Ｋｘを演算するステップは、
ΔＣｘを算出するステップと、
ΔＣｘをＴと比較するステップと、
ΔＣｘ≦Ｔの場合に、前記の格納されているバイアスされた補正行列のセットから、バイアスされた補正行列を取り出すステップと、
取り出された、バイアスされた補正行列を、画素色Ｃｘに適用するステップとを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
最終補正色Ｋｘを演算するステップは、ΔＣｘ＞Ｔの場合、前記色み補正量を低減させないステップを含んでいる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
デジタル画像に対する光源による色み補正量を決定するステップは、光源による複数の補正量を決定するステップを含み、
少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を低減するステップは、上記画像に適用される、上記複数の色み補正量を低減するステップを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
光源による色み補正量を決定するステップは、画素に対する第１補正色Ｃ’ｘを決定するステップを含み、
少なくとも１つの画素に対する、算出された色差に応じて色み補正量を低減するステップは、画素のための最終補正色Ｋｘを、
Ｋｘ＝［ＡｘＣｘ＋（Ａｍａｘ−Ａｘ）Ｃ’ｘ］／Ａｍａｘ
のように演算するために、上記色み補正量をバイアスするステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
画素に対する第１補正色Ｃ’ｘを、色み補正量毎に対して決定するステップは、変換行列Ｍを、
Ｃ’ｘ＝ＭＣｘ（ただし、Ｍは第１補正行列）
のように生成し、適用するステップを含み、
Ａｘの値に応じて低減量をバイアスするステップは、バイアスされた補正行列Ｍｋを、Ｎ×Ｎ恒等行列Ｉｎと第１補正行列Ｍとの凸結合として、
Ｍｋ＝［ＡｘＩｎ＋（Ａｍａｘ−Ａｘ）Ｍ］／Ａｍａｘ
のように演算するステップと、
最終補正色Ｋｘを、
Ｋｘ＝ＭｋＣｘ
のように演算するステップとを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
閾値Ｔを確立するステップをさらに含み、
距離ΔＣｘの関数（ｆ）として、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を表すステップは、値Ｔを上回る距離ΔＣｘに対して関数ｆ＝０を選択するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
画像に対する色み補正を調整するための方法であって、
Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）の点Ｃｈに対応するＮ色成分を有するハイライトカラーを、ハイライトカラー＝（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）＝Ｃｈ
のように選択するステップと、
Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）の点Ｃｘに対応するＮ色成分のデジタル画像を、画像の画素ｘにおける色＝（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）＝Ｃｘ
のように受け入れるステップと、
少なくとも１つの色成分に対して、画像の各画素とハイライトカラーとの間の色差を算出するステップと、
上記色差を、Ｎ次元空間にある点Ｃｘと点Ｃｈとの間のスカラ差分ΔＣｘとして、
ΔＣｘ＝ｄ［Ｃｘ、Ｃｈ］
＝ｄ［（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）、（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）］
（ただし、ｄは、ユークリッド距離、Ｌｐ、およびＬ∞を含む距離メトリクスのグループから選択された距離メトリクス）のように表すステップと、
デジタル画像に対する光源による色み補正量を決定するステップと、
少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を、前記算出された色差に応じて低減するステップとを含む方法。
【請求項２０】
少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を、前記算出された色差に応じて低減するステップは、画素ｘにおける光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として、Ａｘ＝ｆ（ΔＣｘ）
のように表すステップを含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
閾値Ｔを確立するステップをさらに含み、
光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として表すステップは、前記値Ｔを上回る距離ΔＣｘに対して関数ｆ＝０を選択するステップを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
複数のハイライトカラーを選択するステップと、
色の付いた画素のデジタル画像を受け入れるステップと、
少なくとも１つの画素の色と少なくとも１つのハイライトカラーとの間の色差を算出するステップと、
デジタル画像に対する光源による色み補正量を決定するステップと、
少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を、前記算出された色差に応じて低減するステップとを含む、画像に対する色み補正量の調節方法。
【請求項２３】
複数のハイライトカラーを選択するステップは、選択された各ハイライトカラーにおいて、少なくとも１つの色成分が互いに異なっていることを含む、請求項２２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
１．発明の分野
本発明は、概して、デジタル画像処理に関するものであり、より詳細には、画像明部領域（image highlight regions）における、色み補正（color-cast corrections）を低減して調整する方法に関するものである。
２．関連する従来技術の説明
種々なデジタル画像（例えば、デジタル写真）の画質は、表示前に上記画像に対し色補正をすれば、劇的に改善できる。例えば、ＲＧＢ（赤／緑／青）カラーイメージングシステム（RGB color-imaging system）では、非選択的なニュートラルな被写体（nonselective neutral object、すなわち、波長に対する反射応答スペクトルが一定となっているもの）が同等のＲ、Ｇ、Ｂ成分を画像に生成するように、何らかの特定の照射スペクトル（光源１）に合わせて「カラーバランス」または「ホワイトバランス」（すなわち、較正され／位置合わせされ／設定された）処理を施すことができるようになっている。
【０００２】
光源１に合わせたカラーバランスに設定された撮影条件下での場面（scene）に対し、何らかの他の光スペクトル（光源２）を使用して撮影すると、光源２の影響を受けた画像のＲＧＢの画像データは、光源１に合わせたカラーバランスでの撮影と同等なものではなくなる。このようにＲＧＢが大きく相違している場合、自然な画像に見えなくなる。すなわち、画像は、色みを帯びることになる。このような色みを帯びることは、デイライト用フィルムを、タングステンランプの照明下の室内での場面を撮影するのに使用した場合と類似している。この場合、得られた写真が黄色みを帯びたものになる。
【０００３】
この問題は、適切な青色フィルターを、レンズに被せるだけで解決できる。その結果、上記フィルターによりニュートラルなもの（偏りがない反射スペクトルを有する物体）となった被写体は、室内撮影において、フィルターなしで撮影した屋外写真での上記被写体と全く同じように、色みがつかない室内写真となる。
【０００４】
デジタルイメージングシステムでの色み補正変換法（color cast correction transform）は、アナログイメージングシステムで使用する、上記の青色フィルターの使用に類似している。
【０００５】
光源評価プロセスは、画像の分析から上記シーンに用いられた光源の特性を決定する試みである。上記色み補正においては、上記評価プロセスに基づいて、「ちょうど正しい色」の１つ以上のフィルターと同様な、１つ以上の補正変換法が作成されている。
【０００６】
デジタル画像処理では、画像取り込み中ではなく画像取り込み後に補正が施される。上記色み補正は、画像のＲＧＢの各データを調整し、上記画像に対し、再度、元と等しいＲ、Ｇ、Ｂ成分を備えた非選択的ニュートラルな被写体となるように、再度、カラーバランス処理が施される。
【０００７】
ＲＧＢデジタル画像に対し、例えばフォン・クリーズ型行列変換法（von Kries type matrix transform）を用いた単一の一般的な変換法によって、色み補正、ホワイトバランス処理またはグレーバランス処理を施すことができる。この変換法、および、複数の他の類似した補正方法は、画像データに適用される光源評価手順に依存している。この方法では、画像領域が共通の光源によって照射されているという仮定に基づき、画像にある全ての色を同一の方法で調整する。
【０００８】
例えば、白熱灯の下で撮影した被写体の画像は、デジタルカメラのマニュアル色制御が正しく設定されていない場合、またはカメラの自動ホワイトバランスのアルゴリズムがうまく機能しない場合、黄色みを強くおびていることがある。
【０００９】
全体的な画像統計から導き出された単一の変換法を用いた、このような画像の補正では、全ての画素（純粋な黒の画素以外）の色データを、青方向にシフトする。中間色調領域および暗部領域では、視覚への上記補正効果が良好であり、ニュートラル化された上記被写体に関する画素出力は、所望されるように、より自然な(色みのない）ものである（すなわち、画素出力のＲＧＢは、被写体と同等なものに、より一層近いものである）。
【００１０】
しかし、原画像において純粋な白である特定の明部領域および／または露出過度領域（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝１、ただし、１は最大値）では、上記のように色み補正した画像は、はっきりと色みを帯びている。前記色みの色相は、評価された光源の色相に対して相補的なものである。上記の例では、原画像では白である色が、補正された画像では淡い青になっている。このような色みの形成は、いくつかの領域（例えば、白い縁に接している領域）が印刷処理によって印刷されないまま残る、白い被印刷体上に形成される反射型印刷（reflection print）では、通常、不自然に見える。人間の目は、補正処理におけるこれらの誤差（エラー）に敏感であり、画像が色み補正された後でも、白は依然として白く見えるほうがよいと感じるものである。
【００１１】
さらに、原画像にある純粋な白の画素は、通常、画像取り込み時に色成分情報が省かれた結果であり、画像を撮影した時にこれらの画素に付随した本来の色相を復元する方法はない。
【００１２】
デジタル画像に対し、色み補正するとき、画像にある明部領域を、他の色と同じように処理しなければ有利である。
【００１３】
デジタル画像に対し、色み補正するとき、画像にある白い画素を他の色と異なるように処理すれば有利である。
【００１４】
原画像にある白い画素に対して、補正画像に行う色み補正を低減するように調整できれば、または、全く行わなければ有利である。
発明の概要
本発明では、（例えば）白である、または、（色空間では）ほぼ白である画素に対する色み補正の量を低減することによって、色み補正方法の副作用として明部領域に生じる色み発生を回避できる。本発明においては、入力された画素の色が白色から離れるに伴い、上記低減量を０に向かって漸減していってもよい。
【００１５】
上記画像に対する色み補正を調整する方法は、ハイライトカラー（明部色）を選択するステップと、色の付いた画素のデジタル画像を受け入れるステップと、少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの間の色差を算出するステップと、デジタル画像に対する光源による色み補正量を決定するステップと、少なくとも１つの画素に対する前記色み補正量を、前記算出された色差に応じて低減するステップとを含んでいる。
【００１６】
本方法のある例では、複数の色成分を有するハイライトカラーが選択される。上述のように、白が典型的なハイライトカラーである。その次に、少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの間の色差を算出するステップは、画素の少なくとも１つの色成分と、ハイライトカラーの対応する色成分との色差を算出するステップを含んでいる。白を例に使用して、赤、緑、および／または青色成分に対する、上記差分を計算してもよい。
【００１７】
他の例では、ハイライトカラーを選択するステップは、以下のように、ハイライトカラーを、「ハイライトカラー＝（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）＝Ｃｈ」というようにＮ次元空間（ただし、Ｎ＞１）にある点Ｃｈに対応するＮ色成分として表すステップを含んでいる。
【００１８】
色の付いた画素のデジタル画像を受け入れるステップは、複数の画素を含む画像を受け入れるステップを含んでいる。この場合、以下のように、各画素ｘは、「画像画素ｘにおける色＝（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）＝Ｃｘ」というように、Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）にある点Ｃｘに対応するＮ色成分として表されている。
【００１９】
続いて、少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの色差を算出するステップは、以下の「ΔＣｐ＝ｄ［Ｃｘ、Ｃｈ］＝ｄ［（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）、（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）］」のように、上記色差を、Ｎ次元空間にある点ＣｘとＣｈとの間のスカラ差分（scalar difference）ΔＣｘとして表すステップを含んでいる。ただし、ｄは、距離メトリクス（distance metric）である。距離メトリクスの例としては、ユークリッド距離（ただし、ｐ＝２）、または、Ｌ∞を含むＬｐメトリクスがあげられる。
【００２０】
上記方法を、以下でさらに詳しく説明する。
【００２１】
好ましい実施形態の詳細な説明
概して、本発明は、画素毎への入力画像データを以下のようにそれぞれ処理する。
【００２２】
１．白色が当該ハイライトカラーであると仮定して、画素色と白色との距離ｄを演算する。任意の好適なメトリクスを使用できる。例えば、Ｌ∞を使用する場合、ｄ＝ｍａｘ（１−Ｒ、１−Ｇ、１−Ｂ）＝１−ｍｉｎ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）が挙げられ、また、Ｌ１を使用する場合、ｄ＝３−（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）である。ただし、ＲＧＢの各信号は、０から１までの範囲内にて変動するものとする。
【００２３】
２．低減率（attenuation factor）Ａｘを、ｄの関数として演算する。ｄ＝０のときＡｘ＝１である。Ａｘは、白色からの距離が大きくなるに伴い、滑らかに（連続的に）０に向かって漸減し、所定の閾値を上回る全ての距離では基本的に０となる。Ａｘ曲線の形状は、実験により決定されてもよい。
【００２４】
３．色補正行列Ｃと、恒等行列（identity matrix）Ｉとの間で混合を行う：Ｍ＝Ａｘ・Ｉ＋（１−Ａｘ）・Ｃ。上記式では、Ｃ、Ｍ、Ｉは行列式を表しており、ＡｘのＡはベクトルを表しており、上記以外の、例えば「１」はスカラ値を表している。
【００２５】
４．混合した行列Ｍを、入力された画素の色データに適用する。
【００２６】
色補正行列Ｃが、画像統計から予め演算されて得られているとすると、色み補正のための１セットの各行列Ｍ（ｄ）を、距離ｄの測定（spanning）による１セットの各距離値ｄによって演算でき、このｄの距離に対して低減率を示すＡｐ（ｄ）関数が変化する。これらの各行列は、ｄによって関連付けられた（indexed）ルックアップテーブルに格納されていてもよい。画像に対し色み補正するとき、入力画素毎にｄの値をそれぞれ演算する。処理時間を最短化するために、対応する色み補正のための行列Ｍを、テーブルから検索し画素値に適用してもよい。
【００２７】
図１は、画像色み補正を調整するための本発明の方法を示すフローチャートである。この方法（および、図２および図３の方法）を、分かりやすいように、一連の番号を付けたステップとして記載しているが、特に明記しない限り、付けられた番号は順序を意味するものではない。これらのステップのいくつかを省略しても、並列で実行しても、または、一連の順序を必ずしもきっちりと守らずに実行してもよい。本方法はステップ１００から始まる。
【００２８】
ステップ１０２で、ハイライトカラーを選択する。ステップ１０４で、色の付いた画素のデジタル画像を受け入れる。ステップ１０６で、少なくとも１つの画素の色と、ハイライトカラーとの間の色差を算出する。ステップ１０８で、光源による、デジタル画像に対する色み補正量を決定する。ステップ１１０で、光源による、画像に対する色み補正量を、少なくとも１つの画素に対して、算出された色差に応じて低減する。
【００２９】
本方法のある例では、ステップ１０２でハイライトカラーを選択することは、複数の色成分を有するハイライトカラーを選択することを含んでいる。続いて、ステップ１０６で、少なくとも１つの画素の色と、ハイライトカラーとの色差を算出することは、画素の少なくとも１つの色成分と、ハイライトカラーの対応する成分との色差を算出することを含んでいる。例えば、ＲＧＢイメージングシステムでは、白という色は、３つの等しい色成分を含んでいる。色差の計算を、白という色にある全ての色成分に適用してもよいし、あるいはいくつかの色成分に対して適用してもよい。
【００３０】
しかし、本発明の色み補正の低減（調整）処理は、白以外の他の色にも適用され得ることは理解されるであろう。例えば、ある条件においては、反射することが知られている、または反射すると計算された画像表面に対して、反射された色に無関係に、本発明の色み補正の低減処理を適用してもよい。その上、既知の光源、または計算された光源と所定の関係がある色の画像データに対して色み補正を低減してもよい。さらに他の例では、より多くのハイライトカラーが選択され、この場合において、ハイライトカラーが、少なくともいくつかの異なる色成分を含んでいてもよい。
【００３１】
ある例では、ステップ１０２でハイライトカラーを選択することは、以下のように、ハイライトカラーを、Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）にある点Ｃｈに対応するＮ色成分として、ハイライトカラー＝（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）＝Ｃｈのように表すことを含んでもよい。
【００３２】
ステップ１０４で、色の付いた画素のデジタル画像を受け入れることは、複数の画素を含む画像を受け入れることを含んでいる。この場合、各画素ｘは、以下のように、Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）の点Ｃｘに対応するＮ色成分として、画像画素ｘにおける色＝（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）＝Ｃｘのように表されてもよい。
【００３３】
従って、ステップ１０６で、少なくとも１つの画素の色とハイライトカラーとの間の色差を算出することは、以下のように、色差を、Ｎ次元空間にある点Ｃｘと点Ｃｈとの間の以下のスカラ差分ΔＣｘとして表すことを含んでいてもよい。
【００３４】
ΔＣｐ＝ｄ［Ｃｘ、Ｃｈ］
＝ｄ［（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）、（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）］
ただし、ｄは、距離メトリクスである。距離メトリクス（ｄ）は、ユークリッド距離、Ｌｐ、およびＬ∞を含むグループから選択されるメトリクスでよい。Ｌｐ距離が用いられる例においては、Ｌｐのｐは、画像にある画素の色成分に依存している。
【００３５】
他の例では、ステップ１１０で、少なくとも１つの画素に対する、算出された色差に応じて、光源による画像への色み補正量を低減することは、以下のように、画素ｘにおける光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、Ａｘ＝ｆ（ΔＣｘ）というように、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として表すことを含んでいる。
【００３６】
ある例では、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として表すステップは、画像に対応する画素の色成分に応じた関数を選択するステップを含んでいる。
【００３７】
ある例では、さらなるステップ、つまり、ステップ１０１で、閾値Ｔを確立し、次に、ステップ１１０では、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として表すとき、上記値Ｔを上回る距離ΔＣｘに対しては関数ｆ＝０を選択することを含んでいる。
【００３８】
他の例では、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として表すステップは、
ｆが、ΔＣｘが０≦ΔＣｘ≦Ｔの区間において、距離ΔＣｘの増加に伴い、単調減少または段階的な減少であることと、
ｆ（０）＝Ａｍａｘと、
ｆ（Ｔ）＝０と、
Ａｍａｘ＞０とを含んでいる。
【００３９】
ある例では、ステップ１１０で、算出された色差に応じて少なくとも１つの画素に対する、光源による色み補正量を低減することは、Ａｘの値に応じて補正量をバイアスさせる（偏らせる、変更する）ことを含んでいる。
【００４０】
一例では、ステップ１０６で色差を算出することは、全ての画像画素に対するグローバル補正行列ＭＧを生成して、補正された色Ｃ’ｘを決定することを含んでいる。その上、本方法はさらなるステップを含んでいる。ステップ１０９ａでは、
０≦ΔＣｘ≦Ｔ
の範囲のΔＣｘの値と相互参照される（cross-referenced）１セットのバイアスされた補正行列Ｍｋを演算する。
【００４１】
ステップ１０９ｂで、上記のバイアスされた補正行列のセットを格納する。次に、ステップ１１０は、
ΔＣｘを計算し、
ΔＣｘをＴと比較し、
ΔＣｘ≦Ｔの場合、上記の格納された補正行列のセットから、バイアスされた補正行列を取り出し、
取り出されたバイアスされた補正行列を画素色Ｃｘに適用することによって、
最終補正色Ｋｘを演算するステップを含んでいる。
【００４２】
ある例では、最終補正色Ｋｘを演算するステップは、ΔＣｘ＞Ｔである場合、光源による色み補正量を低減させないステップを含んでいる。
【００４３】
本方法に係る別の例では、ステップ１０８で、デジタル画像に対する、光源による色み補正量を決定することは、光源による色み補正量を、複数、決定することを含んでいる。従って、ステップ１１０で、少なくとも１つの画素に対する光源による色み補正量を低減することは、上記画像に適用される複数の各色み補正量を低減することを含んでいる。
【００４４】
さらに、ステップ１０８で、第１補正色Ｃ’ｘを画素に対して決定してもよい。次に、ステップ１１０で、少なくとも１つの画素に対する、算出された色差に応じて光源による色み補正量を低減することは、以下のように、画素に対する最終補正色Ｋｘを演算するために、上記色み補正量を、Ｋｘ＝［ＡｘＣｘ＋（Ａｍａｘ−Ａｘ）Ｃ’ｘ］／Ａｍａｘのようにバイアスすることを含んでいる。
【００４５】
他の例では、光源による各色み補正量毎に対し、画素に対する第１補正色Ｃ’ｘを決定するステップは、以下のように、変換行列（matrix transformation）Ｍを、Ｃ’ｘ＝ＭＣｘのように生成し、適用するステップを含んでいる。ただし、Ｍは、第１補正行列である。
【００４６】
次に、低減量をＡｘの値に応じてバイアスすること（ステップ１１０）は、バイアスされた補正行列Ｍｋを、Ｎ×Ｎ恒等行列Ｉｎと第１補正行列Ｍとの凸結合（convex combination）として、
Ｍｋ＝［ＡｘＩｎ＋（Ａｍａｘ−Ａｘ）Ｍ］／Ａｍａｘのように演算すること、および、最終補正色Ｋｘを、
Ｋｘ＝ＭｋＣｘ
のように演算することを含んでいる。
【００４７】
本方法の別の例では、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として表すこと（ステップ１１０）は、上記値Ｔを上回る距離ΔＣｘに対して関数ｆ＝０を選択することを含んでいる。
【００４８】
図２は、本発明に係る画像色み補正を低減するための方法の第２実施例（second aspect）を示すフローチャートである。本方法は、ステップ２００から始まる。ステップ２０２では、以下のように、Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）にある点Ｃｈに対応するＮ色成分を有するハイライトカラーを、ハイライトカラー＝（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）＝Ｃｈとして選択する。
【００４９】
ステップ２０４では、以下のように、Ｎ次元空間（ただし、Ｎ＞１）の点Ｃｘに対応するＮ色成分のデジタル画像を、画像画素ｘにおける色＝（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）＝Ｃｘとして受け入れる。
【００５０】
ステップ２０６では、少なくとも１つの色成分のために、画像画素とハイライトカラーとの間の色差を計算し、以下のように、色差を、Ｎ次元空間にある点Ｃｘと点Ｃｈとの間のスカラ差分ΔＣｘを、
ΔＣｘ＝ｄ［Ｃｘ、Ｃｈ］
＝ｄ［（Ｃ１ｘ、Ｃ２ｘ、．．．ＣＮｘ）、（Ｃ１ｈ、Ｃ２ｈ、．．．ＣＮｈ）］として表す。ただし、ｄは、ユークリッド距離、Ｌｐ、およびＬ∞を含む距離メトリクスのグループから選択されたものである。ステップ２０８では、デジタル画像に対する光源による色み補正量を決定する。ステップ２１０では、光源による色み補正量を、少なくとも１つの画素に対し、算出された色差に応じて低減する。
【００５１】
ある例では、ステップ２１０で、光源による色み補正量を、少なくとも１つの画素に対し、算出された色差に応じて低減することは、以下のように、画素ｘにおける光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）である、Ａｘ＝ｆ（ΔＣｘ）として表すことを含んでいる。
【００５２】
他の例では、ステップ２０１で、閾値Ｔを確立し、続いて、光源による色み補正量の低減量（Ａｘ）を、距離ΔＣｘの関数（ｆ）として表すこと（ステップ２１０）において、上記値Ｔを上回る距離ΔＣｘに対して関数ｆ＝０を選択することを含んでいる。
【００５３】
図３は、本発明に係る画像色み補正を低減するための方法の第３実施例（third aspect）を示すフローチャートである。本方法はステップ３００から始まる。ステップ３０２では、複数のハイライトカラーを選択する。ステップ３０４においては、色の付いた画素のデジタル画像を受け入れる。ステップ３０６では、少なくとも１つの画素の色と、少なくとも１つのハイライトカラーとの間の色差を算出する。ステップ３０８においては、デジタル画像に対する、光源による色み補正量を決定する。ステップ３１０では、光源による色み補正量を、少なくとも１つの画素に対して、算出された色差に応じて低減する。ある例では、ステップ３０２で複数のハイライトカラーを選択することは、選択された各ハイライトカラーが少なくとも１つの色成分において異なっていることを含む。
【００５４】
図４および図５では、各演算間の相互関係を示している、図１のフローチャートに関連した各変形例（related variation）が示され、斜めハッチングを施したボックス（cross-hatched boxes）は設計段階で行えるステップを表しており、白抜きのボックスは分析段階を表しており、破線のボックスは処理段階を表している。
【００５５】
「ハイライトカラーを確立する」ステップと、「閾値Ｔを確立する」ステップとは、先験的（a priori）設計決定（design decisions）と考えられる。しかし、これらのステップは、画像依存的でもよい。例えば、画像に白に近い画素がない場合、処理時間を節約するために上記ステップを省略してもよい。
【００５６】
通常、本方法は以下のように機能する。「光源の特性を評価」ステップは、まず、画像を分析し、光源による色み補正量の変換法（例えば補正行列）を生成する。より優れた光源の評価方法として、画像を複数の（小さな）領域に細分化し、各領域に対する互いに異なる補正行列を計算してもよい。本発明の方法を、このような領域のそれぞれに対し独立して適用してもよい。
【００５７】
ハイライトカラー（これは必要なものである）と閾値Ｔ（これは任意のものである）とに基づいて、Ｔに達するまでの複数の色差値のために、複数のバイアスされた（低減）補正行列を演算し、格納する。このことは、全て「分析段階」の間に起こり、次に、「処理段階」が生じる。処理段階の間に、各画素における画像色差は、格納されている行列の１つ（複数の、領域／補正行列の場合は、現在の領域に有効なもの）を選択するために使用される。上記の選択された行列は、画素データに適用される。これが、「グローバル（大域）補正」（または、少数の領域特異的補正（small number of region-specific corrections））であり、図１と図４とに示されている。
【００５８】
極限的には、洗練された光源の評価アルゴリズムは、各画素についてそれぞれ異なる補正変換法により演算する場合がある。その場合、１セットのバイアスされた各補正行列は、分析段階の間に事前に演算されず、また、処理段階の間に演算した色差に基づいて選択されることもない。その代わりに、分析段階は、空間的に多様な（spatially-varying）補正行列の演算のみからなり、処理段階でより多くの仕事が行われる。色差を測定し、低減率の因子を計算し、同時に低減率を行列に適用し（すなわち、行列をバイアスし）、バイアスされた行列を画素値に適用する。
【００５９】
閾値Ｔの使用に関して、実際のところ、ＲＧＢの各色成分は、大抵それぞれ８ビット（１画素につき合計２４ビット）にて符号化されている。この場合、例えば、二進法値で１１１１１１１１（十進法で２５５）が全体像（unity）（すなわち、Ｒ、Ｇおよび／またはＢのとり得る最大値）を表しており、そのようにビット数の大きさが設定される。本方法で色み補正量を低減する距離範囲は、白からの距離範囲が比較的狭く、例えば全範囲の１０％以下である。
【００６０】
この例で、ｄを算出するためにＬ１を使用する場合、ｄ＝（３＊２５５）−（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）＝７６５−Ｒ−Ｇ−Ｂである。
【００６１】
従って、上記のあらゆる各画像のセットについて、各画素について演算されたｄは、０から７６５のいずれかの整数になる。この範囲の１０％は、７６．５である。上位１０％において、色み補正量を低減する必要がある場合、閾値Ｔ＝７７を確立できる。この場合、７７個の異なる低減度（degrees of attenuation）（ｄ＝０〜ｄ＝７６の全てに対応している）を有する行列が演算され、格納される。ｄ≧７７のときには、低減率のための修正された行列を演算し、格納する必要はない。これを行う場合、アルゴリズムは、ｄをＴと比較するステップが必要であり、ｄ≧Ｔのときは、修正されていない補正行列を画素の色データに適用する。
【００６２】
メモリ量が問題ではない場合、閾値は不要であり、アルゴリズムは閾値比較のステップを必要としない。この場合（上記の例を引き合いに出せば）、７６６個の行列が格納される。この場合、ｄ＝０からｄ＝７６用の行列は、前述の段落の行列と同じであり、ｄ＝７７からｄ＝７６５用の行列は、全て同じであり、低減は適用されない。この方法は、少し早く実行でき、補正行列を格納するために約１０倍のメモリを消費する。それでも、補正行列（７６６個の表エントリーで１エントリー毎に９個の行列要素）を格納するために要求されるメモリは、比較的小さいものである。
【００６３】
閾値についての上記の検討結果は、行列画像処理段階前の画像分析段階において、バイアスされた行列を作表する場合に適用可能である。この場合、図１および図４に示される方法は、必要に応じて、別々に計算された補正行列をそれぞれ有している複数の領域を処理するためのループ（サブルーティン）を追加で含んでもよい。
【００６４】
あるいは、閾値を色み補正量毎へのバイアスに適用する（図２および図５）場合には、各画素において、「第１補正色」と距離ｄとが演算される（第１補正色は、低減されていない色み補正量の変換法に基づいたものであり、前記変換法は、行列で表されていてもよいし、あるいは、より複雑なものでもよい）。次に、ｄをＴと比較し、ｄ≧Ｔの場合、その画素のための計算は終了する。結果として、低減されていない変換法によって色み補正された色となる。ｄ＜Ｔの場合、バイアスと、混和（blending）とが行われる。当然のことながら、演算の詳細については、全て本発明の基本原則から生じた複数の可能な変化形がある。
【００６５】
上記では、デジタル画像に対する色み補正を低減するための方法を提供してきた。画像色と選択されたハイライトカラーとの間の色差をどのようにして計算できるかを説明するためにいくつかの例を挙げてきた。色み補正量の低減を行う手段としての例も記載してきた。しかし、以上の例によって達成されたものを参照して、上記と類似した結果を得られる複数の他のアルゴリズムが当業者によれば作成できる。本発明は、これらの他の変化形および実施例にも及ぶものである。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明に係る、画像に対する色み補正量を低減する方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】本発明に係る、画像に対する色み補正量を低減する方法の他の例を示すフローチャートである。
【図３】本発明に係る、画像に対する色み補正量を低減する方法のさらに他の例を示すフローチャートである。
【図４】上記方法における、各演算間の相互関係を示す図１のフローチャートの一変形例である。
【図５】上記方法における、各演算間の相互関係を示す図１のフローチャートの他の変形例である。
【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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【外国語明細書】
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