(57)【要約】【課題】  画像のＲＧＢカラー領域に適用されるカラーデジタル画像のためのラピッドホワイトバランス方法を提供する。【解決手段】  まず、Ｇパラメータを得るために画像を数個のブロックに分割する。そしてそれぞれのブロックの平均化Ｒパラメータおよび平均化Ｂパラメータを得る。それによって画像全体のＲパラメータおよびＢパラメータを得る。ＲパラメータおよびＢパラメータを用いてＲゲインとＢゲインを得る。最後に画像が調整される。本発明では、それぞれの画素に対して１つのＲＧＢ値を用いるだけである。処理時間が少なくなり画質が向上する。【選択図】            なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のＲＧＢカラー領域に適用される、カラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法であって、
基準ＧパラメータＧｒｅｆを得るために画像を複数のブロックに分割するステップと、
分割されたそれぞれのブロックの平均化Ｒ値Ｒｓａｖｇと平均化Ｂ値Ｂｓａｖｇとを得るステップと、
それぞれのブロックの平均化Ｒ値と平均化Ｂ値とに基づいて、基準ＲパラメータＲｒｅｆと基準ＢパラメータＢｒｅｆとを演算するステップと、
基準Ｒパラメータと基準ＢパラメータとからＲゲインＲｇａｉｎとＢゲインＢｇａｉｎとを演算するステップと、
ＲゲインとＢゲインとに基づいて画像を調整するステップと、
を含むことを特徴とするカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項２】
さらに、
調整前のＲゲインＲｇＫ−１とＢゲインＢｇＫ−１および調整後のＲゲインＲｇＫとＢゲインＢｇＫとから調整パラメータを演算するステップと、
調整パラメータが閾値よりも大きければ、調整パラメータを検討し画像を複数のブロックに分割するステップを再度行うステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項３】
画像は４０行３０列の等しい大きさのブロックに分割されることを特徴とする請求項１記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項４】
基準Ｇパラメータを得るために画像を複数のブロックに分割するステップは、
初期の行数と列数とを設定するステップと、
初期の行数と列数とに基づいて画像を複数のブロックに分割するステップと、
それぞれのブロック内のすべての画素のＧ値を得て、その画素のＧ値からそれぞれのブロックの平均化Ｇ値Ｇｓａｖｇを演算するステップと、
平均化Ｇ値に基づいてすべてのブロックから複数の特徴的なブロックを選択するステップと、
それぞれの特徴的なブロックの平均化Ｇ値Ｇｓａｖｇに基づいて基準Ｇパラメータを演算するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項５】
さらに、
基準ＧパラメータがＧパラメータの閾値よりも大きければ、行数と列数とが減少され、画像をブロックに分割するステップからの一連の処理を開始する、基準Ｇパラメータをチェックするステップを含むことを特徴とする請求項４記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項６】
トップ１０％の平均化Ｇ値を有するブロックを選択することによって行われる、それぞれのブロックの平均化Ｇ値に基づいて複数の特徴的なブロックを選択するステップを含むことを特徴とする請求項４記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項７】
それぞれの特徴的なブロックの平均化Ｇ値に基づいて基準Ｇパラメータを演算するステップは、
それぞれの特徴的なブロックの平均化Ｇ値に基づいてすべての特徴的なブロックの平均化Ｇ値を演算するステップと、
特徴的なブロックの平均化Ｇ値Ｇｔａｖｅの二乗平均差σ２ａｖｅおよび特徴的なブロックそれぞれの平均化Ｇ値Ｇｓａｖｅを演算するステップと、
特徴的なブロックの二乗平均差および平均化Ｇ値に基づいて基準Ｇパラメータを決定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項４記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項８】
二乗平均差は次の式
【数１】
2005057446.tif 000009
によって演算されることを特徴とする請求項７記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項９】
特徴的なブロックの二乗平均差および平均化Ｇ値に基づいて基準Ｇパラメータを決定するステップは、
Ｇｔｅｖｅ＞＝１７０およびσ２ａｖｅ＜＝１７０ならば基準Ｇパラメータは特徴的なブロックの平均化Ｇ値Ｇｔａｖｅと等しいというアルゴリズムを用いることを特徴とする請求項７記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１０】
特徴的なブロックの二乗平均差および平均化Ｇ値に基づいて基準Ｇパラメータを決定するステップは、
Ｇｔｅｖｅ＜１７０であれば、基準Ｇパラメータは最大平均化Ｇ値Ｇｓａｖｅであるというアルゴリズムを用いることを特徴とする請求項７記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１１】
特徴的なブロックの二乗平均差および平均化Ｇ値に基づいて基準Ｇパラメータを決定するステップは、
Ｇｔｅｖｅ＞１７０およびσ２ａｖｅ＞１７０ならば基準Ｇパラメータはトップ５％の平均化された値Ｇｓａｖｅであるというアルゴリズムを用いることを特徴とする請求項７記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１２】
基準Ｇパラメータの閾値は２３２と２５２との間であることを特徴とする請求項５記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１３】
分割されたそれぞれのブロックの平均化Ｒ値と平均化Ｂ値とを得るステップは、
センサを用いてそれぞれの画素のＲ値とＢ値とを得るステップと、
それぞれのブロックの平均化Ｒ値Ｒｓａｖｇと平均化Ｂ値Ｂｓａｖｇとを演算するために、それぞれの画素のＲ値とＢ値とを用いるステップと、
を含むことを特徴とする請求項１記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１４】
画像の基準Ｒパラメータと基準Ｂパラメータとを演算するためにそれぞれのブロックの平均化Ｒ値と平均化Ｂ値とを用いるステップは、
そのステップにおける基準Ｒパラメータは下記の式により演算され、
【数２】
2005057446.tif 000010
そのステップにおける基準Ｂパラメータは下記の式により演算される
【数３】
2005057446.tif 000011
ことを特徴とする請求項１記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１５】
Ｒゲインは基準Ｒパラメータに基づき下記の式によって演算され、
Ｒｇａｉｎ＝１．２＋γ＊（ｘ−１．２）    ここでｘ＝Ｇｒｅｆ／Ｂｒｅｆ
Ｂゲインは基準Ｂパラメータに基づき下記の式によって演算される
Ｂｇａｉｎ＝１．２＋γ＊（ｘ−１．２）    ここでｘ＝Ｇｒｅｆ／Ｒｒｅｆ
ことを特徴とする請求項１記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１６】
式１．２＋γ＊（ｘ−１．２）においは、
ｘ＜＝０．８ならばゲインは０．８、
０８＜ｘ＜１．２ならばγ＝１（たとえばそのゲインはｘと等しい）
１．８＞ｘ＞＝１．２ならばγ＝１−ｅ−（ｘ−１．２）
ｘ＞＝１．８であればゲインは１．８であることを特徴とする請求項１５記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１７】
画像の調整は、ＲゲインとＢゲインとによって画像内のそれぞれの画素のＲ値とＢ値とを増加することによって行われることを特徴とする請求項１記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１８】
調整パラメータは、（Ｒｇｋ−Ｒｇｋ−１）２＋（Ｂｇｋ−Ｂｇｋ−１）２の式を用いて演算されることを特徴とする請求項２記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【請求項１９】
調整の閾値は、０．００１５と０．００２５との間であることを特徴とする請求項２記載のカラーデジタル画像処理用ラピッドホワイトバランス方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ホワイトバランス方法にかかり、特に、カラーデジタル画像用ラピッドホワイトバランス処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
現今では、世界に導入されているより多くの、そしてよりよいデジタル製品とコード化技術がある。デジタルライフの需要は、より広い分野の発展についてデジタル技術の新たな駆動力となってきた。コンピュータ、セル電話、ビデオカメラ、デジタルカメラ、ＰＤＡなどのデジタル製品は私達の毎日の生活を変えている。将来、より新しいデジタル製品が開発されて私達の生活に影響を与えると思われる。基本的な構造およびデジタル画像技術の機能原理もまた科学者たちが抱える問題である。
【０００３】
ホワイトバランスは、カラーデジタル画像装置の基本機能である。この機能は照明環境がどのように変わっても「白」を「白」と定義する。現実のオブジェクトの色がカラーセンサを使って記録されるときには、記録された色と実際の色との間で偏差が存在する。特定の色スペクトルを持つ適切な光源が存在するときにだけ、実際のオブジェクトの実際の色を捕らえることができる。多くのセンサにとって日光は最も適切な光源である。日光が白いオブジェクト上で輝くときには、センサによって捕らえられた画像は実際の白色を示す。ところが、人工的な白色ライトにより作り出された光が同一のオブジェクト上で輝くときには、センサにより捕らえられた画像は実際よりも少し赤みがかった色となる傾向がある。これは、人工的な白色ライトのスペクトルが強い赤いライト要素を持っているからである。ホワイトバランスの機能を用いずにデジタルカメラを使う場合には、人工的な白色ライトのもとで白いオブジェクトが青みがかるのがわかる。図１で示された画像は明らかに青みがかっている。その理由は、人間の目が「白」色として認識するのは、その色を訂正するからである。ホワイトバランス処理後の画像は図２に示すように満足な結果となる。従来のＡＷＢアルゴリズムは、莫大な量のテストカラー画像を処理しそのシミュレーション結果を得ることによって、その処理に用いている。画像のすべての領域においてホワイトバランス処理が必要である。従って、それには長い処理時間が必要である。これは画像全体の合成色が白であるという仮定に基づいているからである。しかし、この方法では大きなモノクロのオブジェクトまたは背景に対しては正しく処理することができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、以上のような従来の方法の問題を解消するために成されたものであり、迅速に画像のホワイトバランス調整を行うことができるカラーデジタル画像用ラピッドホワイトバランス方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明では、前記の問題を考慮して、カラーデジタル画像に対して行われるラピッドホワイトバランス方法を適用する。この方法は、ホワイトバランス処理の処理量を減少させ、処理後の画像品質を向上させることができる。
【０００６】
開示された方法は、画像のＲＧＢカラー領域に対して用いられる。まず、基準ＧパラメータＧｒｅｆを得るために画像が複数のブロックに分割される。実際の分割にしたがって、画像全体の基準Ｒパラメータと基準Ｂパラメータ、Ｒｒｅｆ、Ｂｒｅｆとを演算するために、平均化されたＲ値と平均化されたＢ値、Ｒｓａｖｇ、Ｂｓａｖｇが演算されて取り出される。
基準Ｒパラメータと基準Ｂパラメータとは、そのときにＲゲインＲｇａｉｎとＢゲインＢｇａｉｎとを演算するために用いられる。調整値はこれらのゲイン因子から得られる。調整値が閾値より大きければ、この方法では画像を最初からくまなくいくつかのブロックに再分割し始める。この処理は調整値が妥当な範囲内に入るまで繰り返される。開示された方法はＲＧＢカラー領域内のデータを処理するだけである。１つのＲＧＢ値を用いるだけであるため処理時間は短縮される。本方法における画像品質はほとんどの既存のＡＷＢアルゴリズムより優れている。本発明は、モノクロ画像の問題を避けるために動的な画像分割を用い、画像全体の合成色が白であるという不適切な仮定も採用していない。
【発明の効果】
【０００７】
本発明にかかるカラーデジタル画像用ラピッドホワイトバランス方法によれば、１つのＲＧＢ値を用いるだけでホワイトバランス処理を行えるようにしたので、短時間でホワイトバランス処理を行うことができ、高品質の画像を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本発明の最良の実施の形態について説明する。ただし、以下に開示する実施の形態は、本発明の範囲を限定するものでないことはもちろんである。
【０００９】
ホワイトバランスの機能は、原色を正確に再現するために従来のカメラに取り付けられた色温度フィルタと同じである。
【００１０】
ＲＧＢは色の色モードである。これらの色は、人間の視覚によって知覚される赤、緑、および青の３つの基本的な色に対応する。Ｒは赤を、Ｇは緑を、Ｂは青を意味する。３色のそれぞれは２５６の輝度レベルを有し、したがって約１６７０万の組み合わせがある。色を表すためにはＲ、Ｇ、およびＢの要素を用いると非常に自然である。ほとんどの画像入力機器は、色のＲ、Ｇ、およびＢ要素を直接検出するためにＣＣＤ技術を用いる。これは、画像の入力、表示、印刷の重要な基準となる３つの基本的なカラーモデルを形成する。
【００１１】
本発明方法のフローチャートを図３に示す。まず、基準Ｇパラメータを得るために画像が複数のブロックに分割される（ステップ２１０）。分割に応じてそれぞれのブロックの平均化Ｒ値および平均化Ｂ値が得られる（ステップ２２０）。平均化Ｒ値と平均化Ｂ値は画像の基準Ｒパラメータと基準Ｂパラメータとを演算するために用いられる（ステップ２３０）。ＲゲインとＢゲインとは、基準Ｒパラメータと基準Ｂパラメータのそれぞれから演算される（ステップ２４０）。そして最後に、ＲゲインとＢゲインとに基づいて画像が調整される（ステップ２５０）。
【００１２】
ＲＧＢカラー領域において、Ｇパラメータは画像に対して最も大きな輝度寄与率を有している。ＲおよびＢパラメータが０のときでも画像はまだ見える。したがって、画像を分割するための基準パラメータとしてＧパラメータＧｒｅｆを使用する（図４）。まず、最初に設定される行と列の数は画像をブロックに分割するために決定される。最初の行数は４０であり最初の列数は３０である（ステップ３１０）。すなわち、画像は４０×３０の等しいサイズに分割される。センサはそれぞれの画素のＲ、Ｇ、およびＢ値を得ることができる。この情報によってそれぞれのブロックの平均化されたＲ（Ｒｓａｖｇ）、Ｇ（Ｇｓａｖｇ）およびＢ（Ｂｓａｖｇ）が演算される。画像全体のＲ値、Ｂ値およびＧ値はそれぞれ基準Ｒ、基準Ｂおよび基準Ｇと称される。適切な分割が行われるように、平均化されたＧ値Ｇｓａｖｇでそれぞれのブロックが演算される（ステップ３２０）。いくつかの特徴的なブロックは、すべてのブロックの平均化Ｇ値に基づいて選択される（ステップ３３０）。特徴的なブロックはこれらのブロックの代表を示す。目的はこれらの特徴的なブロックからＧパラメータを得ることである。そして、特徴的なブロックであるトップ１０％の平均化Ｇ値を持つブロックを選択し、それぞれのブロックの平均化Ｇ値がＧｓａｖｅによって示される。すべての特徴的なブロック（Ｇｔａｖｅ）の平均がＧ値は、すべての特徴的なブロックにおけるそれぞれの画素のＧ値の平均である。それぞれの特徴的なブロックの平均化Ｇ値は、すべての特徴的なブロックの平均化Ｇ値を演算するために用いられる。基準Ｇパラメータは、すべての特徴的なブロックの平均化Ｇ値Ｇｔａｖｅおよびそれぞれの特徴的なブロックの平均化Ｇ値Ｇｓａｖｅから二乗平均差σ２ａｖｅを演算することによってそのときに決定される。
【００１３】
二乗平均差を演算する式は下記の通りである。
【００１４】
【数１】
2005057446.tif 000002
【００１５】
ここで、Ｋは、トップ１０％の平均化Ｇ値を持つブロック数である。二乗平均差σ２ａｖｅおよび特徴的なブロックの平均化Ｇ値Ｇｔａｖｅに基づいて確認することができる。
（ａ）Ｇｔｅｖｅ＞＝１７０およびσ２ａｖｅ＜＝１７０ならばＧｒｅｆ＝Ｇｔａｖｅ
（ｂ）Ｇｔｅｖｅ＜１７０であれば、Ｇｒｅｆ＝最大Ｇｓａｖｅ
（ｃ）Ｇｔｅｖｅ＞１７０およびσ２ａｖｅ＞１７０ならばＧｒｅｆはトップ５％の平均化値Ｇｓａｖｅである。これらの条件から基準Ｇパラメータの値を得ることができる（ステップ３４０）。基準ＧパラメータＧｒｅｆがＧパラメータの閾値よりも大きければ、行数と列数とが減らされて分割処理が再開される。閾値の範囲は２３２から２５２までとなるように設定される。この範囲に入っている数であればどれでも良い。この実施の形態において閾値は２４２に設定されている。システムは、基準Ｇパラメータが閾値の２４２よりも大きいか否かを決定する（ステップ３５０）。多くの実験から、基準Ｇパラメータが閾値の２４２よりも小さければ、画像上の分割は適切なものであり、分割をやり直す必要はない（ステップ３６０）。基準Ｇパラメータが閾値の２４２よりも大きければ、適切な基準Ｇパラメータを得るために別の方法で分割されなければならない。本実施の形態では行数が２に列数が１になるまで減少されて再分割が行われる（ステップ３７０）。この処理は、得られる基準Ｇパラメータが２４２よりも小さくなるまで繰り返される。
【００１６】
画像が分割された後に、分割結果はＲ、ＧおよびＢ値を得るために使用され、基準Ｒパラメータおよび基準Ｂパラメータが演算される。それぞれの画素は、特定のＲ、Ｇ、およびＢ値のセットと一致している。これらの３つの色は三次元のＲＢＧベクトルを構成する。ＲとＢの二次元の部分空間では、図５の直線Ｌは１に等しい傾斜と水平軸に対する４５°の角度を持つ。直線Ｌ上の点は白い画素であることの最も大きな可能性を有している。原点から離れた点も白い画素であるという可能性も有している。すなわち、座標系によって交差するすべての球形の表面の間では、より大きい半径を持つ表面上の点が原点から遠く、したがって、白い画素である可能性が高い。つまり、白い画素である可能性は下記の式の値が大きいほど高くなる。
【００１７】
【数２】
2005057446.tif 000003
【００１８】
上記の解析から２つの荷重値を得る。図６および図７は白い画素の理想的な分布を示す。
【００１９】
図６に示されている座標系において、水平軸が
【００２０】
【数３】
2005057446.tif 000004
【００２１】
であり、垂直軸が荷重値である。プロットから、より大きなｘは、白い画素である確率が高い。プロットすると、下記の式によって荷重値も求めることができる。
【００２２】
【数４】
2005057446.tif 000005
【００２３】
下記の式を荷重値の式に挿入すると、１つの荷重値Ｗ１ｉを得ることができる。
【００２４】
【数５】
2005057446.tif 000006
【００２５】
同時に、ｘ＝Ｒ／Ｂが１に近づくと、白の画素も最も高くなる公算が強い。図７に示される座標系では、水平軸がｘ＝Ｒ／Ｂであり、垂直軸が荷重値である。このことから、荷重値Ｗ２ｉ＝１／ｅｘｐ（（ｘｉ−１）２／ｘｉ）を得ることができる。この荷重式にｘ＝Ｒ／Ｂを挿入すると、１つの荷重値Ｗ２ｉを得ることができる。
【００２６】
【数６】
2005057446.tif 000007
【００２７】
上記の式より基準ＲパラメータＲｒｅｆを演算することができる。同様に、下記の式を用いて基準Ｂパラメータを演算することができる。
【００２８】
【数７】
2005057446.tif 000008
【００２９】
最後に、基準Ｒパラメータと基準ＢパラメータとはＲゲインＲｇａｉｎとＢゲインＢｇａｉｎをそれぞれ演算するために使用される。
【００３０】
基準Ｇパラメータおよび基準ＢパラメータのＲｇａｉｎ＝１．２＋γ＊（ｘ−１．２）であり、ｘ＝Ｇｒｅｆ／Ｂｒｅｆであれば、Ｒゲインは次のように演算できる。
（ａ）ｘ＜＝０．８ならばＲｇａｉｎ＝０．８、
（ｂ）０８＜ｘ＜１．２ならばγ＝１（たとえばＲｇａｉｎ＝ｘ）
（ｃ）１．８＞ｘ＞＝１．２ならばγ＝１−ｅ−（ｘ−１．２）
（ｄ）ｘ＞＝１．８であればＲｇａｉｎ＝１．８
同様に、基準Ｇパラメータおよび基準ＢパラメータのＢｇａｉｎ＝１．２＋γ＊（ｘ−１．２）であり、ｘ＝Ｇｒｅｆ／Ｒｒｅｆであれば、Ｂゲインは次のように演算できる。
（ａ）ｘ＜＝０．８ならばＢｇａｉｎ＝０．８、
（ｂ）０８＜ｘ＜１．２ならばγ＝１（たとえばＢｇａｉｎ＝ｘ）
（ｃ）１．８＞ｘ＞＝１．２ならばγ＝１−ｅ−（ｘ−１．２）
（ｄ）ｘ＞＝１．８であればＢｇａｉｎ＝１．８
ＧゲインとＢゲインを演算した後に、画像に対してホワイトバランスを実行することができる。本発明にかかる明瞭な方法では、対応するゲインによってそれぞれの画素のＲとＢを増加することである。通常、１回の調整では十分ではない。調整前にＲゲインＲｇｋ−１とＢゲインＢｇｋ−１、調整後にこれら（ＲｇｋとＢｇｋ）のチェックが必要であり、調整パラメータを演算する必要がある。調整パラメータは、それが調整閾値よりも大きいか否かを見極めるためにさらに検討される。調整閾値よりも大きければ、新たな基準Ｇパラメータを演算するために画像が再度分割される。閾値は、０．００１５と０．００２５との間に設定される。調整パラメータが妥当な範囲に入っているならば、本発明の方法は終了する。そうでなければ、画像は再度調整される必要がある。好ましい終了条件は、（Ｒｇｋ−Ｒｇｋ−１）２＋（Ｂｇｋ−Ｂｇｋ−１）２＜０．００２である。ここで、Ｒｇｋ、Ｂｇｋは現在の調整ＲゲインとＢゲインであり、また、Ｒｇｋ−１、Ｂｇｋ−１は以前の調整ＲゲインとＢゲインである。
【００３１】
なお、本発明は以上に記載した実施の形態の範囲に限定されるべきではなく、当業者が本実施の形態を改変することによって得られる発明の構成をも含むものと解釈されなければならない。したがって、本発明の技術的思想から逸脱しない範囲内に含まれる実施の形態は本発明に含まれると言える。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
本発明は、迅速に画像のホワイトバランス調整を行うことができるので、画像処理の分野において有用な発明となる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】ホワイトバランス調整前のグレー画像である。
【図２】ホワイトバランス調整後のグレー画像である。
【図３】本発明にかかるカラーデジタル画像用ラピッドホワイトバランス方法のフローチャートである。
【図４】本発明による画像分割のフローチャートである。
【図５】Ｒ−Ｂ面上の二次元図である。
【図６】白色の理想的な分布を示す二次元図である。
【図７】白色の理想的な分布を示す二次元図である。
【図１】
2005057446.tif 000012
【図２】
2005057446.tif 000013
【図３】
2005057446.tif 000014
【図４】
2005057446.tif 000015
【図５】
2005057446.tif 000016
【図６】
2005057446.tif 000017
【図７】
2005057446.tif 000018