不均等黄変ネガカラー写真補正プログラムの開発について
大西康雄

Development of an Uneven Yellowing Negative Color
Photograph Correction Program
OHNISHI YasuoAbstract   Scanning color negative film that is more than 20 years old frequently results in images withuneven yellowing and fading, especially in the center of the frames and in the blue areas. However,this type of yellowing and fading is common in Japan and is almost unknown in Europe and theUnited States. Perhaps for this reason, existing image editing software often has difficulty incorrecting such faded photographs. In response to this problem, I have developed an editing support
tool using ImageJ and GIMP to assist in the correction and editing of such photos. This paper presents
an overview of this work.
キーワード：ネガカラー写真補正、写真編集、ImageJ、GIMP
key words: Negative Color Film Photo Correction, Photo Editing, ImageJ, GIMP

等の黄変が発生するとともに、程度が激しい場合

1 ．はじめに周知のことではあるが、かつて写真の主要メさらにコマの周辺部分が青～青紫様に褪色していディアであったカラーフィルムの色素は経年褪色る場合がある。図 1 の例は、撮影後 30 年以上たっする。フィルムの保管状態にもよるが、20 年以てからフィルムスキャナーでスキャンした画像で上経過したカラーフィルムの多くに何らかの褪色ある。

が見られると思われる。これに対して、写真メディ

実はこのようなネガカラーフィルムの褪色パ

アが一般的にデジタル化されるとともに、褪色しターンは少なくとも英語圏ではほとんど知られてたカラーフィルムをデジタルスキャンした画像をおらず、日本特有の現象であるようである 1）。な

デジタル的に修復することも一般的に行われるよぜ日本において不均等に黄色く変色するネガカ

うになっている。このような褪色フィルム画像のラーフィルムの褪色が多発するのか、その原因は修復には、Photoshop、GIMP といったレイヤー知られていない 2）。しかし、コマ内で不均等に変編集をサポートした写真画像編集ソフトウェアが色することから、フィルムスリーブが何らかの影使われるのが一般的であり、またそのような画像響を及ぼしているものと推察できる。というのはの修復技法についても、インターネット上に数多フィルムスリーブとフィルムの接触距離がこのよく紹介されている。

うな不均等な変褪色をうみだしているのではない

ところで、日本でよくみられる典型的なネガカかと考えられるからである。欧米では、ネガフィラーフィルムの褪色パターンとして、ポジ画像をルムの保管に、グラシン紙のフィルムスリーブを得たときに、フィルムのコマの中心部などに不均使うことが一般的であるのに対し、日本において山梨県立大学

国際政策学部

総合政策学科

Department of Policy Management, Faculty of Glocal Policy Management and Communications, Yamanashi
Prefectural University―1―

山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

図1

図2

No.19（2024）

典型的な不均等黄変ネガフィルム画像

ポリエチレンスリーブ（左）とグラシンスリーブ（右）は、透湿性の低いポリエチレン製のフィルムス唆する。なお、一般に褪色の影響が最も低いのはリーブが普及しており、おそらく、ポリエチレンR 画像である。これは、ネガフィルムの色素層がが含む可塑剤と日本の高温多湿な気候、さらに日表面からイエロー、マゼンタ、シアンの順になっ本で使われる現像液や、日本のフィルムメーカーていることと関連すると思われる。

で使われる感光材などの複合要因によって、このところで、このように不均等に黄色く変褪色しような変褪色パターンが多発しているものと思わたネガカラーフィルムをデジタル的にスキャンしれるが、憶測である。て、既存の画像編集ソフトウェアで修復補正処理

なお、このように褪色したカラーネガフィルムを実際に行おうとすると、極めて困難な場合が多から得られた不均等黄変ポジ画像を RGB 分解しいことが分かる。黄変の程度が比較的軽微な場合、てみると、次のような特徴がみられる。R、G 画あるいはコマの中での黄変の出方によっては、既像は比較的褪色の程度が弱いのに対し B 画像は黄存のソフトウェアでも比較的容易に修復が可能な変している部分ほど明度値が低く暗くなる一方、場合がある。しかし、ある程度黄変が進行すると、周辺褪色部分は明るくなっている。場合によるとその修復は極めて困難である。仮に可能であった周辺褪色部分は画像情報が消失するほど明るくなとしても、極めて膨大な作業時間を要するのが普る。さらに、B 画像のテクスチャも、褪色が進む通であり、事実上不可能に近い。さらに、このよほど荒れが確認できる。これはネガフィルムにおうに不均等に黄変した画像の修復がなぜ極めて困いてイエロー色素層が最も褪色しやすいことを示難なのか、その理由すらも認識されていない。

―2―

不均等黄変ネガカラー写真補正プログラムの開発について

編集ソフトウェアの大半は欧米で開発されており、不均等に黄変した写真画像は欧米ではほとんど知られていないため、そのような画像を修復するようなニーズがあるとは想定されていないと思われる。従って、これらの画像編集ソフトウェアに、このような画像を補正するために有効なツールが考案され搭載されることもないと考えられる。
一般に、不均等に黄変した画像を既存の画像編集ソフトウェアで修復編集を試みる際に困難である理由を考えてみると、大きく分けて次の 2 点が考えられる。1 点目は、変退色した部分の形状が不均等であり、この不均等な変退色部分を切り出して、編集する必要があるが、この変退色部分をうまく切り出すツールが既存のソフトウェアに存在しないこと。2 点目は、1 点目と密接に関連するが、黄変の仕方も均等ではないので、黄変部分に何らかのマスクを掛けて編集を行うことになるが、色を補正するツールに見合ったマスクを作成するツールが存在しないことである。
まず、1 点目について考えてみる。不均等黄変を起こしている画像の場合、場合によっては黄変部分が、上の事例に見るように、単一の色域ではなく、広い色域に渡って広がっている場合がある。
そして、人間の目には黄変した部分は極めて自明に見えるが、既存の画像編集ソフトウェアはこのような黄変部分を一括して範囲を確定するのは意外に困難である。というのは、黄変が広い色域に

図 3 図 1 を RGB 分解したもの（上から R、G、B 画像）

またがっている場合、同じ黄変部分でも元の色がどうであったかにより、その黄変部分の RGB 値

筆者は、このように不均等に黄変した、退色ネは大きく異なるからである。さらに、既存の画像ガカラーフィルムからデジタルスキャンを行った編集ソフトの大半は、類似した色域を指定する際ポジ画像の修復編集を行うためのサポートプログに、RGB 色空間におけるΔ E（ユークリッドのラムの開発を行った。本稿ではその概要を紹介

距離）値に基づいて判定していると考えられる 3）。

する。

これは、ある特定の色の絶対値に基づいて類似色範囲を決めていると考えてよい。そのため、変色

2 ．なぜ既存の画像編集ソフトウェアでは不均等黄変画像の修復が困難なのか部分を補修する際に、広い色域にまたがる変色部分を一括して指定することができず、元の色にまず、既存の写真画像編集ソフトウェアではこのような不均等に黄変した画像の修復編集が極め応じて細分化して範囲指定を行わねばならない。
従って、非常に手間がかかる。て困難な理由について探ってみよう。まず、画像―3―

2 点目は、作成するマスクが補正手段とうまく山梨国際研究山梨県立大学国際政策学部紀要

No.19（2024）

整合的かどうかという問題である。Photoshop値に基づく色域判定を行うツールが備わっているや GIMP 等の画像編集ソフトの場合、色を調整すものはある。Photoshop の色域指定では、レッる主たる方法は、R、G、B チャンネルのレベル

ド系、イエロー系、グリーン系…

補正や、トーンカーブ補正である。この時、既述ンがあるが、これは RGB の内、ある 1 チャンネのように補正色域の指定や、マスクを作成する基ルが、他の 2 チャンネルに比べて相対的に高いか準はΔ E と思われる。しかし、多くの人に気づか低いかで、選択範囲のピクセル範囲を決定するオれていないが、筆者が検討したところ、このΔ Eプションである。しかし問題は、これで作成できによる色域指定は必ずしも R、G、B 値を調整するマスクの効果が弱く、大きく変褪色した写真のる編集方法と整合しない。この結果、色域指定部補正には不十分であるという点である。またパラ分に対し、レベル補正やトーンカーブ補正を行っメータ設定の自由度も低い。というオプショても思うように変色部分を修復することができな

これらの問題点により、既存の画像編集ソフトいことが多い。変褪色の様態が画像の中でほぼ均では、このような変褪色画像を修復するのには大一であれば、これはあまり問題にならないので、きな困難が伴うのである。但し、黄変部分が単一

この点についてもほとんど理解されていないと思色域、もしくはごく限られた色域のみに限られてわれる。もちろん、色域指定部分を非常に細分化いる場合（例えば、青空部分のみに黄変部分が限し、その部分ごとにパラメータを少しずつ変えた定されているなど）は、既存の画像編集ソフトで補正編集を行えば、既存の画像編集ソフトでも修も比較的容易に修復できることがある。

復編集は全く不可能ではない。しかし、そのためには編集作業に非常に膨大な時間を要し、とても3 ．不均等黄変画像の修復編集をサポートするた実用的とは言えない。

めのアルゴリズム

結局問題は、既存の画像編集ソフトが色域を判

筆者は、このような不均等黄変画像を補正す定するのにΔ E を使っていることが多いという点るアルゴリズムとして、以下のようなものを考にある。しかし、RGB の相対値を使った色域判えた。

定の方が、RGB 値を調整する編集には整合的である。つまり、相対的に黄色い部分をうまく切り3 - 1 ．他チャンネル情報流用アルゴリズム分けられるようなツールが求められるのである。

図 2 の RGB 分解画像を見ると分かるように、

実は、既存の画像編集ソフトでも、RGB 相対それぞれのチャンネルの画像はかなり似通っている。画像によっても異なるが、一般的な風景写真の場合チャンネル間の明度の値の相関係数は、筆者がいくつかの変褪色のない画像について計算したところ、R-G 間が最も高く 0.97-8 前後、次いでG-B間が0.95前後、R-B間が0.90代前半程度であった。R-G 間が最も高いのは植物の緑において、Rと G の値が似ている場合が多いためで、都市部の景観などでは、R-G 間よりも G-B 間の相関が高くなることもあった。
このようなことから、他チャンネル情報を流用して補正する、というアルゴリズムが考えられる。これは、既存の写真現像ソフトでも、ハイライト・クリッピングが発生したときに、クリップ

図4

Photoshop の色域指定オプションしたチャンネルの情報を修復するために、情報の―4―

不均等黄変ネガカラー写真補正プログラムの開発について残っている他チャンネルの情報を流用することがしかし、予めフラットフィールド画像を撮影行われている。B チャンネルを修復するには、比しておかなかった場合でも、疑似的にフラット較的相関の高い G チャンネル画像を流用することフィールド補正を行う方法がある。ある画像に対が考えられる。しかし、単純に B チャンネルとしし、その画像を大きくガウスぼかしを掛けた画像て G チャンネルの画像を代入すると、黄変は確かを用意し、そのぼかした印影をオリジナル画像かに消えるが以下のように青い部分が緑に傾いた不ら差し引くことで、レンズによる周辺光量の低下自然な画像になる。これは、青い部分は B チャンなどを補正することができる。これを疑似フラッネルの値が高く、G および R の値が低いが、G をトフィールド補正（pseudo flat-field correction）代入したため、B と G の値の差がなくなってしまという 5）。但し、疑似フラットフィールド補正でうためである。したがって、なるべく B チャンネ

は、大きくぼかした画像をフラットフィールド画

ルと G チャンネルの違いを維持しつつどのように像の代用として使うため、きめの細かいほこりやG チャンネルの画像データをうまく B チャンネル傷などを補正することはできない。に流用するか、工夫が必要になる。例えば、単純

筆者は、この疑似フラットフィールド補正アルに B チャンネルとして G チャンネル画像を代入す

ゴリズムを黄変部分の析出に応用することを考えるのではなく B チャンネル画像と G チャンネル画た。仮に、変褪色前の正常な画像が入手できたと像をミックスして使うなどが考えられる。

する。その画像を使って不均等な黄変部分を析出するには、黄変した画像の B と正常な画像の B 画

3 - 2 ．拡張疑似フラットフィールド補正アルゴ
リズム

像の両者にガウスぼかしを掛け、その差分（正常な B 画像－黄変 B 画像）をとれば黄変部分を示すデジタルカメラのセンサーのほこりや、レンズ疑似フラットフィールド画像に相当する画像が得によって発生する周辺光量の低下などを補正するられるはずである。その画像を黄変した（＝ B 値

方法として、フラットフィールド補正がある。こが本来の値より下がった）B チャンネル画像に加れはカメラで撮影対象を撮影する前に、真っ白な算すれば黄変相当部分を補正した B チャンネル画

乳白色のアクリル板などを撮影しておく（フラッ像が得られる。

トフィールド画像）。その後、実際に撮影したい

しかし、当然ながら正常な B 画像は得られない対象を撮影後、その画像からフラットフィールドので、G 画像を正常な B 画像の代用として使い、画像の情報を差し引くことによって、センサーのそれを基に作成した疑似フラットフィールド画

ほこりやレンズ等に起因する光量の低下に伴う影像（G 画像－黄変 B 画像）を黄変 B 画像に加算す4）などを補正する技法である 。

図5ることで補正することを考えた。この補正の特徴

図 1 の B チャンネルに G を代入した画像

図6―5―

拡張疑似フラットフィールド補正により析出された黄変（白抜き表示）

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No.19（2024）

は、黄変によりより低くなった B 値のみを補正し、4 ．プログラムの実装

B 値が G 値より高い部分はいじらないので、単純

4 - 1 ．黄変写真編集の基本的な流れをどう考えに B 画像の代わりに G 画像を代入するよりも、よるかり B と G の違いを残すことが可能である。このア

このようなアルゴリズムを備えたプログラム

ルゴリズムを拡張疑似フラットフィールド補正の実装に関しては、以下のように考えた。まず、（Extended pseudo flat-field correction）と命名

オリジナルの画像から黄変補修編集に使う素材6）する 。

ファイルを作成するプログラムは、生物学医学研究分析で広く用いられるフリーソフトウェア

3 - 3 ．他チャンネル画像を暫定的なレファレン
ス画像に使う問題点である ImageJ（Fiji distribution）7）上の Python
プラグインスクリプトとして開発するとともに、以上の方法は、方法は異なるとは言え、いずれ

ImageJ 上で作成した編集素材ファイルを、ユーも他（G）チャンネル画像を B チャンネルの代わ

ザには画像のレイヤー編集に対応したフリーソフりにレファレンス画像として使用する補正方法とトウェア GIMP 上で実際の編集に当たってもらう言える。しかし、G チャンネルをレファレンスとことにして、ImageJ で作成した画像の読み込み、して使うと元々 B と G の値が近い色では、B と G画像合成を行う GIMP 用の Python プラグインスの値が近づいても問題はないが、離れている場合クリプトを作成することにした。

は問題になる。

このように考えた理由は、まずなるべく様々

例えば、サンプルとして挙げた画像の場合、青な OS に対応したツールとして開発したかった

い部分に黄変がかかっているのがみられるが、ここ と が あ る。ImageJ、GIMP と も Windows、れに例えばそのまま拡張疑似 FFC を適用した場

MacOS、Linux のいずれにも対応している。そ合、これによって析出される黄変部分は以下の図し て Python ス ク リ プ ト と し て 作 成 す れ ば OSのようになる。この図を見てわかるように、青いごとにコンパイルする必要がなく、一般ユーザ部分の黄変は十分に析出できない。なぜならば青にとっても比較的導入しやすい。また ImageJ、い部分が黄変して本来の値より B 値が低くなってGIMP とも Python に対応しているので、複数のいたとしても、依然として G 値より高い部分は析言語を使わずに済むためである。

出できないためである。

一方、GIMP 内で完結させなかった理由は、画また、G 情報を B 画像の補正に流用すれば当然像計算を行う API は ImageJ が充実しており開発のことであるが、拡張疑似 FFC であり B 値が Gしやすい（但し、ImageJ は写真の編集が目的で値を上回る部分は補正されないとはいえ、多かれはないため、レイヤー編集をサポートしておら少なかれ B チャンネルの値が G チャンネルの値にず、カラーマネジメントにも非対応）、GIMP は近づくのは避けられない。例えば、本来、B 値がメジャーバージョンアップごとに Python スクリ

G 値を下回るのが当然な部分（黄緑色、鶯色、オプトで使える API の仕様が大きく変わり、メンテレンジ色、褐色など）であっても B 値が上方に補ナンスがより困難であるためである。したがって、正されてしまう。これらについても、追加で補正GIMP に関しては作成するプログラムの範囲を画できるような手段を講じる必要がある。

像の入出力にかかわる最小限のものに限定した。

また、当然ながら G チャンネルをレファレンスとして使った B チャンネルの補正は、原理上、黄4 - 2 ．ImageJ 対応編集素材画像生成プラグイン

変部分のみならず本来黄色い部分に関しても B 値

ImageJ に対応した黄変補正編集のための素材を上昇させてしまうので、このような部分につい画像を生成するプラグインスクリプトは、上記アて補正を除外するような編集が必要となる。

ルゴリズムを複合して使うとともに、作成する画像を調整するためのパラメータを調整するユーザ―6―不均等黄変ネガカラー写真補正プログラムの開発について分の補正が不十分になる問題を回避することができる。
4 - 3 ．GIMP 対応編集作業サポートプラグイン
ImageJ 上で作成した編集用素材画像ファイルを GIMP 上で編集しやすいように順番に読み込むプラグイン、および、編集終了後、補正された B チャンネル画像を合成し、さらにそれを基にRGB 合成画像を生成するプラグインを作成した。
4 - 4 ．ImageJ 対応追加補正マスク作成プラグイン
図7

すでに述べたように以上のツールで B チャンネ

ノービスメニュー UIルを補正してしても、B-G 値の近接により、本来の値とずれてしまう部分がどうしても出てきてしインターフェースを装備した。
このプラグインを起動すると最初にノービスまう。このような部分を補正するツールとして、

モード・メニューが表示される。このメニューでRGB の相対値に基づき、ImageJ 上でマスク画像調整する必要があるパラメータは、多くの場合、を作成するツールを作成した。このツールは、上植物の緑の部分の補正を除外するかどうかのオプに例として挙げた Photoshop の相対値に基づいてションと、画像の荒れがひどいかどうかを選択

色域を指定するツールの考え方を拡張し、レッドするオプションの 2 つのみであり、それ以外はデ／シアン、グリーン／マゼンタ、ブルー／イエローフォルトで問題ない。この範囲の調整で、おそらの閾値をより柔軟に設定できるようにするとともく 9 割以上の黄変画像が修復可能と思われる。に、マスクの透過度もより柔軟に設定できるよう

但し、この設定でパラメータ調整が不十分な場にパラメータを増やして、マスク画像ファイルとし合、ノービスメニューをキャンセルするとエキスて出力するようにしたものである。このツールでパートモードメニューに移り、さらに細かくパラ作成した画像を、GIMP にマスクとして読み込むメータを調整することができる。このモードでことにより、B-G 値の近接により本来の色を再現

は、例えば、図 1 の写真の場合、青い部分のみにできない部分を GIMP 上で補正できるようにした。

かかるマスクを別途作成し読み込ませ、その部分のみパラメータを変えて処理することで、青い部

5 ．本ツールを使った黄変褪色補正の実際
本 ツ ー ル は ImageJ も し く は GIMP の プ ラ グ
イ ン フ ォ ル ダ に コ ピ ー す る こ と で、ImageJ、GIMP のメニューから実行することができる。まず ImageJ 上で編集素材作成用のプラグインを所定のパラメータを入力して実行し、編集素材作成用ファイルを作成する。次に GIMP を起動しファイルを所定の順番で読み込む。これには、次の各レイヤーが含まれている。R 画像、G 画像、暗部補正レイヤー、周辺褪色補正レイヤー、遠景補正レイヤー、近景補正レイヤー、オリジナル B 画像、

図8青い部分を指定したマスク各種レイヤーマスクバックアップ画像である。こ―7―

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図9

GIMP 上の編集画面のうち周辺褪色補正レイヤーは R および G 画像を正画像でも、図 3 の単純に B チャンネルとして G50％ずつミックスした画像をレファレンスとし画像を代入した画像に比べて青が比較的良く保たて拡張疑似 FFC を適用した画像、遠景補正レイれているのが確認できる。

ヤーは B と G 画像を 3：7 でミックスし、それを一旦作成した合成画像を基に、さらに RGB の明るくした画像、近景補正レイヤーは G 画像をレ相対値に基づきマスク画像を作成するツールをファレンスとして B にたいし拡張疑似 FFC を適使って、G-B 値の接近に伴い元の色彩が十分復元用した画像である。それぞれ予め調整のためのマできていないと思われる部分、あるいは、スキャスクを掛けている。この上でユーザは、画像を見ニングデバイスの特性などに起因する色彩を補正ながら、各補正レイヤーを編集して補正の適用、すべき部分を含んだマスク画像を指定し、そのマ不適用範囲を決めたり、各補正レイヤーのオン／スクを GIMP 上に読み込んだ上で、このような部オフを決定したりして、新たに再構成する B チャ分をトーンカーブや色のレベル補正などの GIMPンネル画像を編集する。編集を終えたら、必要な上の色調補正ツールを使って調整を加えていく。

レイヤーのみオンにして、チャンネル合成プラグ

このようにして調整した結果が上の右側の画像でインを起動すると、この編集結果に基づいて新たある。ご覧のように不均等な黄変部分はほぼ消えな B チャンネル画像を合成するとともに、さらにており、周辺部分の青紫の変色もかなり補正されRGB 合成を行って補正画像を作成する。この補ているのが分かる。

図 10 （左）一旦合成した画像 （右）最終調整した画像―8―

不均等黄変ネガカラー写真補正プログラムの開発について

6 ．本プログラムの利用について

Canonではダストデリートデータ機能として知られる。

本プログラムは、Creative Commons、Attribution-5 ）ImageJ for microscopy: 7.1 Flat-field correction（ImageJ net）

NonCommercial-ShareAlike 4.0 International

https://imagej.net/mbf/image_intensity_proce.

（CC BY-NC-SA 4.0） ラ イ セ ン ス の 下、 以 下 の

htm ＃ intensity_flat（2023.8.31 閲覧）

URL にて公開している。

6 ）以下、フラットフィールド補正を FFC と略す。

http://www5b.biglobe.ne.jp/~yohnishi/files/

7 ） 以 下、ImageJ と あ る 部 分 は す べ て ImageJ/Fijidistribution を指す。なお、ImageJ の公式サイトは、https://imagej.net/ である。

文献
宮川俊夫 , 1975a, カラー写真画像の安定性と変退色 I：フィルム , プリント画像の安定性と保存法 ,『日本写真学会誌』38-1: pp.5-13
宮川俊夫 , 1975b, カラー写真画像の安定性と変退色 II：変退色の化学機構 『日本写真学会誌』,
38-3: pp.247-260
宮川俊夫 , 1985, 写真の保存（IV）：長期保存の立場から見たカラー写真材料 『日本写真学会誌』,
48-2: pp.96-103
宮本昭彦 , 1971, 2, 5-Di-t-octylhydroquinone の共存下に於けるシアン画像の光退色機構 ,『日本写真学会誌』
34-3: pp.154-158
森垣政和 , 1997, カラー写真用色素の耐久性と制御 ,『色材協会誌』, 70-12, pp.797-807

注1 ）インターネット上で、英語を使って、ネガカラーフィルムの褪色やその補正に関する記事を検索しても、日本で典型的な黄変褪色したネガカラーフィルム画像の事例がそもそもほとんど見つからず、あっても日本人と思われる人がアップしているケースが大半である。
通常は、黄色く褪色している事例があっても、不均等ではなく、全面的に B チャンネルが褪色したケースである。
2 ）一般的にフィルムや印画紙が褪色する原因に関しては光、熱、水分、化学物質が指摘されている（宮川 ,1975a）。またフィルムや印画紙の黄色染料は加水分解しやすいこと（宮川 , 1975b および森垣 , 1997）、カラーフィルムに使われる汚染防止剤 DOHQ がシアン色素の光耐候性を著しく低下させること（宮本 ,1971）、現像処理後に残留するチオ硫酸イオンが変褪
色の大きな原因の一つであること（宮川 , 1985）などが指摘されている。しかし不均等な黄変の原因について言及している文献は管見では見当たらなかった。
3 ）GIMP は、色の類似度の計算に RGB 色空間におけるΔEを使っている。以下のソースコードを参照のこと。
https：//github.com/GNOME/gimp/blob/125c
f2a2a3e1e85172af25871a2cda3638292fdb/app/core/gimpimage-contiguous-region.c#L290
おそらく Photoshop なども同様であると推定される。
4 ） こ れ は Nikon の カ メ ラ で は イ メ ー ジ ダ ス ト オ フ、―9―