(57)【要約】画像取り込み装置の取り込まれた応答の確率を表す色値の事前の統計分布を使用して飽和した色値の取り得る真の色値の事後の分布を求める統計技法を使用して、飽和した色値の真の色値を推算することでデジタル色画像内の飽和した色値を調整するシステムと方法。本方法は、画像取り込み装置の取り込まれた応答を表すデジタル画像内のすべての画素位置に関連付けられた色値の第１の統計分布を得る（１０）ことで実施される。デジタルデータ内で第１の色成分の飽和した色値とその位置が検出される（１１）。検出された位置の他の色成分の色値に基づいて、第１の分布から、検出された飽和色値の取り得る真の色値の分布を表す第２の統計分布が導き出される（１２）。第２の分布の平均（１３）から、検出された飽和色値を調整するための真の色値の推算値が得られる。
2004524635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル色画像データ中の飽和した色値について真の色値を推算する方法であって、
画像取り込み装置の取り込まれた応答の確率を表す、前記画像データ内のすべての画素位置に関連付けられた第１の分布を得ること、
前記画像データ中の第１の色成分の飽和した色値および該第１色成分の位置を検出することを含み、該検出された各値について、
前記検出された値の取り得る真の色値を表す第２の分布を、前記第１の分布から、前記検出位置の少なくとも１つの他の色成分の色値に基づいて導き出すことと、
前記第２の分布の平均を求めることにより、前記真の色値の推算値を得ることを含む方法。
【請求項２】
前記第１の分布を得ることは、前記第１の分布が多変量正規分布であることを仮定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記多変量正規分布を前記画像データ内のすべての画素位置の非飽和色値の平均ベクトルと共分散の行列によりパラメータ化することをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の分布を得ることは、前記第１の分布が非正規分布であることを仮定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の分布を得ることは、物体の表面の反射率の計測値、シーンの光源、カメラセンサのスペクトル感度の集合から色値の分布を得ることにより前記第１の分布を理論的に求めることを含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の分布を得ることは、所定の画像の大きな集合を分析して該所定の画像の推算される第１の分布を生成することにより前記第１の分布を推算することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の分布を得ることは、前記デジタル色画像データから前記第１の分布を推算することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記画像データは、非モザイク化されたデジタルデータである請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記画像取り込み装置は、前記画像データを得るのに使用される実際の装置に対応する請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
デジタル色画像データ中の飽和した色値の真の色値を推算するシステムであって、
画像取り込み装置の取り込まれた応答の確率を表す前記画像データ内のすべての画素位置に関連付けられた第１の分布を求める手段と、
前記画像データ内の飽和した色値とその位置を検出する手段と、
前記飽和した画素位置の少なくとも１つの色値に基づいて前記第１の分布の前記検出された値の取り得る真の色値を表す第２の分布を導き出す手段と、
前記第２の分布を処理して該第２の分布の平均を求めることにより前記推算される真の色値を得る手段と、
を備えるシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像取り込み装置により取り込まれたデジタル画像データの強調に関し、特に、デジタル取り込まれた画像データ内の飽和した色値の調整に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラなどのデジタル画像取り込み装置は、光検出器のセルつまりセンサの配列を使用して、画像から反射または透過した光の強度を検出する。たとえば、電荷結合素子（ＣＣＤ）センサは、取り込まれる画像内の所与の位置（画素位置と呼ぶ）の各ＣＣＤ内に格納された電荷を介して光の強度を各々が検出する電荷結合素子の配列を備える。センサにより検出された光の情報は、それからデジタル画像データに変換される。
【０００３】
画像取り込み装置からデジタル色画像を得るには２つの広く知られた技法がある。第１の技法は、配列内の各センサセルの前に配置された色フィルタを有する単一のセンサ配列を使用する。各色フィルタは特定の種類のフィルタであり、可視スペクトル内のいくつかの設定範囲の波長の中から選択された１つのグループを選択的に透過する。設定された各スペクトル透過率がフィルタの種類に対応する。これらの種類の色フィルタは、センサセルの配列の前に多色パターン（モザイクと呼ばれる）の反復として整列されている。その結果、このセンサ構造から得られるデジタルデータは、画像内の各画素位置に対しては単一の色値を有し、その色値はその画素のフィルタの種類に依存した値から得られる色情報を有する。この形式の画像データを、モザイクデジタルデータと呼ぶ。各画素位置で多色値を有する使用可能な色デジタルデータを得るには、モザイク画像データを非モザイク化しなければならない。非モザイク化は、モザイク画像データ内の色値を補間して画像の各画素位置で複数の色値を生成することにより実施される。
【０００４】
デジタル色画像を得るための第２の技法は、重ねた複数のセンサ配列を使用する。各配列は他の配列とは異なる可視スペクトルの特定の範囲に感度を持ち、各範囲が特定の色に対応している。たとえば、赤、緑、青の光に感度を持つ配列を、画像取り込み装置内の各センサセルつまり各センサ位置に赤、緑、青の光に感度を持つ検出器が配置されるように重ねることができる。このようにすることで、３つの強度値が検出され、３つの色値が画像内の各画素位置で求められ、非モザイクデジタルデータが生成される。非モザイクデジタル画像データを得るための別の技法は、複数のセンサ配列を使用して、入射光を複数の方向に分配することで実施される。さらに別の既知の技法では、単一のセンサを各画素位置で使用して、センサ配列全体に関連付けられた色フィルタの性質を素早く変更して各画素位置で複数の色値を得ることで、非モザイク画像データを出力する。
【０００５】
モザイク画像データと非モザイク画像データのどちらの場合も、各色値は、デジタル表現に使用されるビット数による色値の取り得る範囲によりデジタル的に表現されている。たとえば、色値をデジタル的に表現するために８ビット（つまり１バイト）が使用される場合は、その値は０〜２５５（つまり２８−１）の範囲となる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
色値がこの範囲の最大値（たとえば２５５）に等しいときは、「飽和」していると呼ばれる。言い換えると、８ビットのデジタル表現では、飽和した色値は、「11111111」で表される。この場合、取り込まれた画像のその画素位置の真の色値が、検出された飽和色値以上であるかを知ることはできない。その結果、飽和した色値を有する画素位置の色情報が失われ、画像色の品質の劣化につながることがある。たとえば、所与の画素位置で、同一の画素位置の他の色値が飽和していないのに、色値の１つが飽和し実際の色値がそれよりも大きい場合、その画素位置に再現される色相は、実際の画像色とは異なってしまう。このような色の劣化が多くの画素位置で発生すると、デジタル画像全体の品質が大幅に低下することがある。
【０００７】
そのうえ、飽和は画像の明るく照明された領域で発生することが最も多く、その領域は明るく無色になる傾向があるため、その結果発生する色の誤差が非常に目立つことがある。利得の違いやシーンの光源色が強いことが原因で、（異なる色を検出するための）種類の異なるセンサで飽和する光のレベルが異なるため、この問題はさらに悪化する。このような状態では、赤、緑、青のセンサが同時に飽和しないため、深刻な色の誤差が発生し得る。
【０００８】
そのため、センサが飽和することによる色誤差の深刻さを減少させる技法と装置が求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、飽和した色値の真の色値を推算することにより、デジタル色画像表現内の飽和した色値を調整する方法とその方法のためのシステムである。本方法とその方法のための本システムによると、デジタル画像データ内のすべての画素位置に関連付けられた色値の第１の統計分布が求められる。この第１の統計分布は、特定の種類の色の組の色値を画像取り込み装置が取り込む確率、言い換えると、画像取り込み装置の取り込まれた応答の確率を表す。飽和した色値とその対応する画素位置は、デジタル画像データ内で検出される。検出された飽和色値の取り得る真の色値の分布を表す第２の統計分布は、検出された飽和画素位置の他の色値に基づいて第１の分布から導き出される。第２の分布の平均から、検出された飽和色値を調整するための真の色値の推算値が得られる。
【００１０】
一実施形態では、第１の統計分布がデジタル画像内の非飽和色値を持つ画素位置から推算される平均ベクトルと共分散行列によりパラメータ化可能な多変量正規分布であると仮定することにより、第１の統計分布が求められる。別の実施形態では、第１の分布がデジタル画像内の非飽和色値を持つ画素位置から推算されるパラメータを持つ非正規分布であると仮定することにより、第１の分布が求められる。
【００１１】
さらに別の実施形態では、第１の統計分布を定義するパラメータは画像取り込み装置のスペクトル感度、仮定されるシーンの光源（複数可）、物体の表面反射率の集合を計測することにより決定される。それから、仮定されるシーンの光源（複数可）により照明される物体表面の集合に対するカメラの応答を計算することで、色値の第１の分布が求められる。
【００１２】
本発明の目的、特徴、および利点は、以下の詳細な説明により当業者には明らかになろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
一般的に、本発明のシステムと方法は、ベイズ理論と呼ばれる統計概念をデジタル画像データ内の飽和色値の推算に適用する。ベイズ理論によると、所与の変数の事前知識を使用して現在の変数の確率を求める。飽和した色値を推算するシステムと方法の場合、事前知識は、画像取り込み装置が特定の種類の色の組の色値を取り込む確率、言い換えると、画像取り込み装置の取り込まれた応答の確率を表す分布に対応する。それから、事前知識を使用して、検出された飽和色値の画素位置の他の色値に基づいて検出された飽和色値の真の色値が推算される。
【００１４】
図１を参照すると、フローチャートは、色画像を表すデジタルデータ内の検出された飽和色値の真の色値を推算する方法の一実施形態を示している。デジタルデータ内の各画素位置に、異なる種類の色の少なくとも２つの色値が関連付けられていることを理解すべきである。最初に、すべての画素位置に関連付けられた第１の分布が求められる（ブロック１０）。第１の分布は、画像取り込み装置の取り込まれた応答の確率を表す。一般的に第１の分布は、画像取り込み装置の異なる種類の色のためのセンサの各々が画像から入射する光に応答するように決定される。そして決定にあたっては、取り込まれるシーンの特徴が考慮される。使用される分布により、デジタルデータを得るのに使用された実際の取り込み装置を説明したり、あるいは「一般的な」つまり代表的な取り込み装置を説明することが可能である。第１の分布は、パラメータにより記述される。それらのパラメータは、一般的な物体表面の組に対するカメラの計算された応答から求めるか、あるいは以下で説明するように、あらかじめ選択された「一般的な」画像の集合から推算することができる。第１の分布は、異なる種類の色の値についての同時事前分布である。第１の分布は、画像取り込み装置により取り込まれた画像内の異なる種類の色の値の間の統計的関係についての情報を組み込んでおり、また同時に異なる種類の色の値が発生する尤度を記述している。
【００１５】
デジタル画像データを分析して、飽和色値とその対応する画素位置を検出する（ブロック１１）。前述のように、飽和色値は、色値を表すのに用いるデジタル値のビット数が与えられた場合の取り得る最大値である。飽和色値の検出を実行できる１つの方法は、論理関数を実行して各色値と各画素位置を飽和値と比較することである。色値が、飽和した色値に等しい場合、ブロック１２と１３に従って色値がさらに処理される。この比較は、たとえばブール演算を使用して実行することができる。
【００１６】
第２の分布は、検出された飽和画素位置にある少なくとも異なる種類の色の、他の１つの色値に基づいて第１の分布から導き出される（ブロック１２）。具体的には、異なる色成分の応答が相互に関連する場合、飽和画素位置の少なくとも１つの他の色値の知識を使用して、第１の分布内の飽和値の取り得る値の範囲を絞り込む。具体的には、第２の分布は、画素位置の既知の色値の条件を指定することにより、第１の分布から求められる。
【００１７】
飽和色値は、第２の分布内でＳと呼ばれる飽和レベル以上であることがわかっているため、第２の分布をさらに絞り込むことができる。図２は、飽和レベルＳを表示した第２の分布の例を示している。デジタル画像が８ビットの色値を使用して表される場合、Ｓは２５５（つまり２８−１）に等しくなる。したがって、第２の分布を切り取り（つまり、取り得る真の色値を２５５よりも大きい分布内の値に狭める）、分布を狭くすることができる（陰付きの領域２０）。第１の分布が正規分布であると仮定される場合、第２の分布は、切り取られた正規分布になる。飽和した色値の真の色値は、切り取られた分布の平均を取ることで推算される（ブロック１３）。
【００１８】
前述のように、第１の分布は所定のパラメータにより記述される。パラメータは、論理的な計算から求めるか、または実際の画像データから推算することができる。したがって、一実施形態では、第１の分布は、物体表面の反射率の計測値、シーンの光源（複数可）、およびカメラの感度の代表的な集合から計算された取り込まれた応答の確率から決定される。別の実施形態では、第１の分布は、「一般的な」画像の大きな集合を分析して、「一般的な」画像の取り込まれた応答の確率の推算される第１の分布を生成することで推算される。別の実施形態では、第１の分布は現在の画像データから推算される。列挙したすべての実施形態では、第１の分布は、多変量正規分布であると仮定できるか、あるいは何らかの他の非正規分布であると仮定できる。
【００１９】
図１に示した方法は、飽和画素位置の少なくとも異なる種類の色の他の１つの値に基づいて第１の分布から第２の分布を導き出すことにより実行されることに留意されたい。別の実施形態では、その他の値は、飽和画素位置の異なる種類の色の非飽和色値である。
【００２０】
第１の分布は、デジタル画像内のすべての画素位置に対応するので、ブロック１０は１度実行されて単一の第１の分布が生成される。それ以降は、画像データ内のすべての飽和色値について推算される真の色値が求められるまで、ブロック１１〜１３が画素ごとに反復して実行される。あるいは、ブロック１１〜１３がデジタル画像データの部分集合に対して実行されるように、本方法をデジタル画像内で特定された画素の飽和領域にだけ適用することもできる。
【００２１】
図３は、デジタル画像表現内の飽和色値の真の色値を推算する方法の第２の実施形態を示している。本実施形態では、直動取り込みシステムを仮定している。さらに、取り込まれた応答の確率を表す第１の分布が平均ベクトルμと共分散行列Σでパラメータ化された多変量正規分布であることも仮定している（ブロック３０）。たとえば、３種類の異なる色のセンサの応答が各画素位置で得られる場合、各画素は３つの色値（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３）によりデジタル的に表現され、第１の分布は３つの要素の平均ベクトル
【数１】
2004524635.tif 000003
【００２２】
と、３×３の共分散行列（式１）とで記述することができる。
【数２】
2004524635.tif 000004
【００２３】
簡潔にするために、以降では線形表記法を使用して行列を特定し、それにより前述の共分散行列が表記［C11  C12  C13；C21  C22  C23；C31  C32  C33］を使用して特定される。共分散行列については、Ｃij（i,j=1,2,3,I≠ｊ）は確率変数ＸｉとＸｊとの間の共分散を表し、Ｃii（i=1,2,3）は確率変数Ｘｉの分散を表す。平均ベクトルの各要素、
【数３】
2004524635.tif 000005
【００２４】
（ここでｉ＝１，２，３）は、確率変数Ｘｉの期待値（平均）を表す。
【００２５】
図３を再度参照すると、画像データ内の飽和した色値Ｘ１とその画素位置が検出される（ブロック３１）。第２の分布は、検出された飽和画素位置の少なくとも１つの非飽和の色値に基づいた第１の分布から導き出される（ブロック３２）。前述の例を使用すると、検出された飽和画素位置の非飽和色値はＸ２とＸ３に対応する。第２の分布は、Ｘ１の条件付き平均μ１′とＸ１の条件付き共分散行列Σ１′により表される（以下の式２と３）。
【数４】
2004524635.tif 000006
【数５】
2004524635.tif 000007
【００２６】
ａ＝（２，３）について、各項は以下の意味を持つ。
【００２７】
μ１′は、色の種類Ｘ１の第２の分布の条件付き平均である。
【００２８】
Σ1aはベクトル（Ｃ12，Ｃ13）であり、Ｃｉｊは色の種類ＸｉとＸｊとの間の共分散を表す（この場合、色値Ｘ１とＸ２の間の共分散とＸ１とＸ３の間の共分散）。
【００２９】
ｘａは、処理中の画素位置の色の種類Ｘ２とＸ３の色値を含むベクトルである。
【００３０】
μａは、色の種類Ｘ２とＸ３の分布の平均ベクトルである。
【００３１】
Σ１′は、Ｘ１の条件付き分布の分散である。
【００３２】
Σ11は、Ｘ１、Ｘ２、およびＸ３の同時分布についてのＸ１の分散である。これは、共分散行列（式１）の項Ｃ１１である。
【００３３】
Σaaは、行列［Ｃ22，Ｃ23；Ｃ32，Ｃ33］である。これは、Ｘ１、Ｘ２、およびＸ３の同時分布についての色の種類Ｘ２とＸ３との共分散行列である。
【００３４】
Ｘ１が非飽和画素位置の色値Ｘ２とＸ３に対して独立していない場合、第２の分布の分散Σ１′がＸ１、Ｘ２、Ｘ３の第１の分布の元の分散Σ１１よりも常に小さいことを示すことができる。したがって、デジタルカメラのセンサでは頻繁に見られるように、これらの色値が関連している場合、Ｘ２とＸ３の知識を使用して、飽和色値Ｘ１の取り得る真の色値の範囲を狭めることができる。
【００３５】
他のセンサの色値Ｘ２とＸ３の知識に加えて、飽和色値Ｘ１はＳと呼ばれる飽和レベル以上であることがわかっている（図２）。したがって、この知識があれば、第２の分布は、点Ｓで切り取り、Ｘ１の真の色値の範囲をさらに狭めることができる。その結果得られる分布は、切り取られた正規分布であり、以下の式４と５のように数学的に表現することができる。
【数６】
2004524635.tif 000008
【数７】
2004524635.tif 000009
【００３６】
ここで、fx1’(x)は、点Ｘ１＝ｘにおけるＸ１の条件付き分布の確率密度であり、fx1’(x)＝０は、ｘ＜Ｓの場合である。項Ｚは、式４と５により表される切り取られた分布の積分が１になることを保証する正規化項である。数学的には、項Ｚは、点s-μ1’／（Σ1’）1/2において、１から標準正規累積分布を引いた値である。
【００３７】
飽和した色値の推算される真の色値は、第２の分布の切り取られた正規分布の平均を得ることで得られる（ブロック３３）。推算される真の色値と真の色値との間の平均２乗差により計測される推算誤差を最小化する２乗誤差損失関数を仮定すると、真の色値Ｘ１のベイズ推算値Ｘ１は、以下の数式（式６）により得ることができる。
【数８】
2004524635.tif 000010
【００３８】
ここで、
【数９】
2004524635.tif 000011
【００３９】
は推算される真の色値である。
【００４０】
上述の例では、検出された飽和画素位置には、飽和色値Ｘ１と、第２の分布の決定に使用される２つの非飽和色値Ｘ２とＸ３とが含まれていたことを理解すべきである。異なる飽和画素位置で、異なる種類の色（たとえば、赤、緑、または青）が飽和することがあるが、その場合でも前述の体系が依然として適用可能であり、Ｘ１は飽和色の種類を表し、Ｘ２とＸ３は残りの２つの色の種類を表す。前述の方法は、２つ以上の色値が所与の検出された画素位置で飽和している場合にも適用可能である。その場合、図３に示した方法が実施されるが、例外として、検出された画素位置の非飽和色値を使用して第２の分布を導き出さずに（ブロック３２）、第２の分布の導出にあたり、画素位置の残りの非飽和色値と飽和色値を使用し、その飽和色値が有効であると仮定する。たとえば、所与の画素位置に２つの飽和色値ＸS1とＸＳ2と非飽和色値ＸNS3が存在する場合、飽和色値ＸS1に対する真の色値は、ＸS2とＸNS3を使用してブロック３２を実行することにより推算される。第１の飽和色値ＸS1に対する真の色値が決定／推算されると、新しく推算された真の色値ＸS1と非飽和色値ＸNS3を使用して同一の位置にある次の飽和色値ＸS2に対する推算値を求めることができる。
【００４１】
したがって、２つ以上の色値が飽和しているときは、他の色値が有効であると仮定して飽和色値を１度に１つずつ推算する。
【００４２】
検出された飽和画素位置で飽和色値が推算される順番は、その画素位置の最終的な色の品質に影響する場合がある。その結果、所与の画素位置で複数の飽和色値を処理する順番は、視覚的に最良の結果を得ることができるように、経験から求めることが可能である。さらにその結果、前述の実施形態の変形形態では、飽和画素位置の数が最も多い種類の色が最初に処理され、飽和画素位置の数が次に多い種類の色が次に処理され、画素位置の数が最も少ない種類の色が最後に処理される。
【００４３】
撮像装置からモザイクデジタルデータを得る別の実施形態では、図１と図３に示す方法を実施する前に画像データが非モザイク化され、各画素位置が少なくとも２つの色値で表されるデジタル画像表現が得られる。
【００４４】
第１の分布は、デジタル画像内のすべての画素位置に対応するので、ブロック３０は１度実行されて単一の第１の分布が生成される。それ以降は、画像データ内のすべての飽和色値について推算される真の色値が求められるまで、ブロック３１〜３３が画素ごとに反復して実行される。あるいは、ブロック３１〜３３がデジタル画像データの部分集合に対して実行されるように、本方法をデジタル画像内で特定された画素の飽和領域にだけ適用することもできる。
【００４５】
図４は、デジタル画像表現内の飽和色値の真の色値を推算するシステムの実施形態を示している。システムは、第１の分布決定ブロック４０、飽和色値検出ブロック４１、第２の分布決定ブロック４２、および第２の分布の平均を求めるための第２の分布処理ブロック４３を備える。
【００４６】
図示のように、取り込まれた応答４０Ａに応答して、第１の分布の決定ブロック４０は第１の分布４０Ｂを生成する。一実施形態において、取り込まれた応答４０Ａは、カメラのスペクトル感度、一般的なシーンの光源、および物体の表面反射率の計測値の代表的な集合から決定される。本実施形態において、取り込まれた応答４０Ａは、カメラのシミュレーションと、シミュレーションされたカメラ応答の統計分析により第１の分布を求める第１の決定ブロック機能とにより決定される。あるいは、取り込まれた応答４０Ａは、デジタル画像データ４１Ａの非飽和画素位置の色値を含んでもよい。この場合、第１の分布は画像データ４１Ａから推算される。どちらの場合も、第１の分布を、平均ベクトルと共分散行列により表される同時正規分布であると仮定することが可能であり、第１の分布決定ブロックの機能により、シミュレートされかつ取り込まれた応答または非飽和画素位置の色値から平均ベクトルと共分散行列が計算される。さらに別法として、取り込まれた応答４０Ａは、「一般的な」画像の取り込まれた応答の大きな集合とすることが可能であり、第１の分布決定ブロックの機能により応答の大きな集合の統計分析から第１の分布が決定される。
【００４７】
システムは、色画像データ４１Ａに入力が結合された飽和色値検出ブロック４１をさらに備える。上述のように、飽和色値検出は、保存された飽和色値をデジタル画像内の各色値と比較することで実行することができる。比較結果が一致する場合、飽和した色値が検出される。飽和色値は、検出された飽和画素位置の他の色値と共に、接続４１Ｂを介して第２の分布決定ブロック４２に結合される。第１の分布４０Ｂもブロック４２に結合される。
【００４８】
第２の分布決定ブロック４２は、色値情報４１Ｂに含まれる飽和画素位置の他の色値に基づいて、第１の分布から第２の分布を導き出す。詳細には、ブロック４２は、検出された飽和画素位置の他の色値によって定まる第１の分布から、検出された飽和色値の取り得る真の色値についての絞り込まれた分布を生成する。この分布は、飽和点Ｓで切り取られることによりさらに狭められる。これが最終的な第２の分布である。第１の分布が同時正規分布であると仮定される場合、第２の分布は切り取られた正規分布になる。ブロック４２は、分布処理ブロック４３に結合された第２の分布４２Ａを生成する。
【００４９】
分布処理ブロック４３は第２の分布の平均を計算する。第２の分布が切り取られた正規分布である場合、平均は式６により計算される。平均は、検出された飽和色値の推算される真の色値４３Ａに対応する。
【００５０】
ブロック４３で生成された推算される真の色値は、元の飽和色値を表すのに使用されたビット数よりも多い（通常は１ビット多い）ビット数によりデジタル的に表現され、真の色値が飽和レベル値を超えることが可能であることに留意されたい。たとえば、飽和色値が２５５で、８ビットのデジタル色値で表される場合、推算される真の色値は、８ビット以上の色値により表されることになるであろう。
【００５１】
第１の分布は、デジタル画像内のすべての画素位置に適用するので、ブロック４０は単一の第１の分布を生成する。それ以降は、画像データ４０内のすべての飽和色値について推算される真の色値が求められるまで、画像データ４０Ａ内の色値がブロック４１〜４３により画素ごとに反復して処理される。
【００５２】
一実施形態では、ブロック４０〜４３は、少なくとも中央処理装置（ＣＰＵ）とデジタルデータ（たとえば、画像データ）を格納するメモリを備える計算システム内に実装される。さらに、ブロック４０〜４３は、ソフトウェア、ハードウェア、あるいはソフトウェアとハードウェアの任意の組み合わせにより実装可能であることを理解すべきである。
【００５３】
これまで、色画像のデジタル表現内の飽和色値の真の色値を推算するシステムおよび方法について記述している。前述の説明では、本発明の完全な理解のために多数の具体的な詳細について記述している。しかし、当業者にとって、これらの具体的な詳細は、本発明を実施するために必ずしも使用する必要がないことは明らかであろう。他の例では、本発明が不必要に曖昧になるのを避けるために、周知のシステム、処理、および技法については詳細には記述していない。
【００５４】
さらに、本発明の要素は、ある特定の実施形態と併せて説明したが、本発明はさまざまな他の方法で実施可能なことは理解される。その結果、説明のために示しかつ記述した特定の実施形態は、限定するものと見なされることを全く意図していないことを理解すべきである。また、これらの実施形態の詳細に対して言及することは、本発明に必須と考えられる特徴のみを示す特許請求の範囲を限定することを意図したものでもない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明によるデジタル色画像データ内の飽和した色値の真の色値を推算する方法の第１の実施形態のフローチャート。
【図２】正規分布を飽和点で切り取ることにより第２の分布のグラフ。
【図３】本発明によるデジタル色画像データ内の飽和した色値の真の色値を推算する方法の第２の実施形態のフローチャート。
【図４】本発明によるデジタル色画像データ内の飽和した色値の真の色値を推算するシステムの実施形態のフローチャート。
【符号の説明】
【００５６】
４０  第１の分布決定ブロック
４０Ａ  取り込まれた応答
４０Ｂ  第１の分布
４１  飽和色値検出ブロック
４１Ａ  画像データ
４１Ｂ  色値情報
４２  第２の分布決定ブロック
４２Ａ  第２の分布
４３  第２の分布処理ブロック
４３Ａ  推算される真の色値
【図１】
2004524635.tif 000012
【図２】
2004524635.tif 000013
【図３】
2004524635.tif 000014
【図４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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