特許 5883949 画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5883949

(24)【登録日】2016年2月12日

(45)【発行日】2016年3月15日

(54)【発明の名称】画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/46 20060101AFI20160301BHJP

   H04N 1/60 20060101ALI20160301BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20160301BHJP

【ＦＩ】

   H04N1/46 Z

   H04N1/40 D

   G06T1/00 510

【請求項の数】13

【全頁数】36

(21)【出願番号】特願2014-550371(P2014-550371)

(86)(22)【出願日】2012年12月20日

(65)【公表番号】特表2015-507413(P2015-507413A)

(43)【公表日】2015年3月5日

(86)【国際出願番号】US2012070837

(87)【国際公開番号】WO2013101639

(87)【国際公開日】20130704

【審査請求日】2015年12月7日

(31)【優先権主張番号】61/581,051

(32)【優先日】2011年12月28日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】61/581,048

(32)【優先日】2011年12月28日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】61/733,551

(32)【優先日】2012年12月5日

(33)【優先権主張国】US

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】507236292

【氏名又は名称】ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション

(74)【代理人】

【識別番号】100107766

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠重

(74)【代理人】

【識別番号】100070150

【弁理士】

【氏名又は名称】伊東 忠彦

(74)【代理人】

【識別番号】100091214

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 進介

(74)【代理人】

【識別番号】100135079

【弁理士】

【氏名又は名称】宮崎 修

(72)【発明者】

【氏名】ギッシュ，ウォルター

(72)【発明者】

【氏名】ルホフ，デイヴィッド

(72)【発明者】

【氏名】マクエルヴァイン，ジョン エス

【審査官】 豊田 好一

(56)【参考文献】

【文献】 特開平１１−９６３３３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｎ １／４６−６２

Ｇ０６Ｔ １／００

Ｈ０４Ｎ １／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の画像取込デバイス・センサ出力の実質的に矩形のスペクトル表現を合成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像の入力スペクトルが画像取込デバイスの対応する複数の画像取込デバイス・スペクトル感度に適用されたことの結果である、方法において、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第１波長および第２波長を判定するステップであって、前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの２つを前記画像取込デバイス・センサ出力のすべての合計によって除算するステップと、除算する前記ステップの結果をマッピングする２次元ルックアップ・テーブルを使用して、前記第１波長および前記第２波長を判定するステップとを含む、ステップと、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の１つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算して、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現を合成するステップとを含み、前記スケール・ファクタを計算する前記ステップは、前記実質的に矩形のスペクトル表現の前記第１波長および前記第２波長によって定義される区間にわたって画像取込デバイス・スペクトル感度の周回積分を実行するステップであって、前記画像取込デバイス・スペクトル感度は、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力の中からの対応する画像取込デバイス・センサ出力に関連する、ステップと、前記関連する対応する画像取込デバイス・センサ出力を前記周回積分の結果によって除算して、前記スケール・ファクタを計算するステップとを含み、
前記合成された実質的に矩形のスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第１波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が０から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第２波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む
方法。

【請求項2】

前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、負の値を含むことができる、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれた画像の入力スペクトルの結果である、方法において、
前記出力色空間に関連する等色関数を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップと、
請求項１から２のいずれか１項に記載の前記方法を実行することによって実質的に矩形のスペクトル表現を生成するステップを含む、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するステップであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、ステップと、
前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用して、前記出力色値を入手するステップと
を含む、方法。

【請求項4】

前記合成されたスペクトル表現を適用する前記ステップは、
前記合成されたスペクトル表現の前記第１波長および前記第２波長によって定義される区間にわたって前記等色関数の周回積分を実行するステップと、
前記周回積分の結果を前記スケール・ファクタによって乗算して、前記出力色値を入手するステップと
を含む、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像の入力スペクトルが画像取込デバイスの対応する複数の画像取込デバイス・スペクトル感度に適用されたことの結果である、システムにおいて、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第１波長および第２波長を判定するように構成された波長判定モジュールであって、前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの２つを前記画像取込デバイス・センサ出力のすべての合計によって除算するように構成された除算モジュールと、前記除算モジュールの出力をマッピングして、前記第１波長および前記第２波長を判定するように構成された２次元ルックアップ・テーブルとを含む、波長判定モジュールと、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の１つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するように構成されたスケール・ファクタ計算モジュールとを含み、前記スケール・ファクタ計算モジュールは、前記実質的に矩形のスペクトル表現の前記第１波長および前記第２波長によって定義される区間にわたって画像取込デバイス・スペクトル感度の周回積分を実行するように構成された周回積分モジュールであって、前記画像取込デバイス・スペクトル感度は、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力の中からの対応する画像取込デバイス・センサ出力に関連する、周回積分モジュールと、前記関連する対応する画像取込デバイス・センサ出力を前記周回積分モジュールの出力によって除算して、前記スケール・ファクタを計算するように構成された除算モジュールとを含み、
前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第１波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が０から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第２波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む
システム。

【請求項6】

前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、負の値を含むことができる、請求項５に記載のシステム。

【請求項7】

複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、前記出力色空間は、等色関数に関連する、システムにおいて、
請求項５から６のいずれか１項に記載の前記システムを含む、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、スペクトル合成モジュールと、
前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用して、前記出力色値を生成するように構成されたスペクトル適用モジュールと
を含む、システム。

【請求項8】

前記スペクトル適用モジュールは、
前記合成されたスペクトル表現の前記第１波長および前記第２波長によって定義される区間にわたって前記等色関数の周回積分を実行するように構成された周回積分モジュールと、
前記周回積分モジュールの出力を前記スケール・ファクタによって乗算して、前記出力色値を入手するように構成された乗算モジュールと
を含む、請求項７に記載のシステム。

【請求項9】

コンピュータに請求項１から４のうちの１つまたは複数に記載の前記方法を実行させる命令のセットを含むコンピュータ可読媒体。

【請求項10】

画像取込デバイス・センサ出力に応答して出力色空間の色出力信号を生成するスペクトル合成モジュールであって、前記出力色空間は、等色関数に関連し、
画像取込デバイス・センサ出力を受け取る入力モジュールであって、前記画像取込デバイス・センサ出力は、画像の入力スペクトルが画像取込デバイスの対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に適用された結果である、入力モジュールと、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの２つを第１スケール・ファクタによって除算する処理モジュールであって、前記第１スケール・ファクタは、前記画像取込デバイス・センサ出力のすべての合計を含む、処理モジュールと、
前記除算の結果をマッピングして第１波長および第２波長を判定する第１の２次元ルックアップ・テーブルであって、前記第１波長は、実質的に矩形のスペクトル表現が０から第２スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第２波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が第２スケール・ファクタ値から０に遷移する波長を含み、前記第２スケール・ファクタは、前記画像取込デバイスの前記画像取込デバイス・スペクトル感度の合計の、前記第１波長および前記第２波長によって定義される区間にわたる周回積分によって除算された前記第１スケール・ファクタの比を含む、第１の２次元ルックアップ・テーブルと、
前記第１波長および前記第２波長を色出力信号の第１セットにマッピングする第２の２次元ルックアップ・テーブルであって、前記等色関数のうちの１つに関連する色出力信号の前記第１セットの色出力信号は、前記関連する等色関数の前記第１波長および前記第２波長によって定義される前記区間にわたる周回積分と、前記画像取込デバイスの前記画像取込デバイス・スペクトル感度の前記合計の前記第１波長および前記第２波長によって定義される前記区間にわたる前記周回積分との比から生じる、第２の２次元ルックアップ・テーブルと、
色出力信号の前記第１セットに前記第１スケール・ファクタを乗算して色出力信号の第２セットを出力する乗算器と
を含む、スペクトル合成モジュール。

【請求項11】

前記第１の２次元ルックアップ・テーブルおよび前記第２の２次元ルックアップ・テーブルは、第３の２次元ルックアップ・テーブルに組み合わされ、前記第３の２次元ルックアップ・テーブルは、前記除算の前記結果をマッピングして、色出力信号の前記第１セットを判定する、請求項１０に記載のスペクトル合成モジュール。

【請求項12】

前記第３の２次元ルックアップ・テーブルの値は、最適合致法に応答して判定され、前記最適合致法は、前記第３の２次元ルックアップ・テーブルの出力と色出力信号のテスト・セットとの間の距離を距離判断基準に従って最小にする、請求項１１に記載のスペクトル合成モジュール。

【請求項13】

前記距離判断基準は、二乗平均誤差判断基準である、請求項１２に記載のスペクトル合成モジュール。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、画像取込デバイスの色処理に関する。より具体的には、本発明の実施形態は、画像取込デバイスからの正確な色出力を達成する処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

本明細書で使用される句「スペクトル合成」および「画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成」は、たとえば画像取込デバイスからの、正確な色出力を達成するために実行しまたは計算することのできる処理方法に関するものとすることができる。ＲＧＢ（赤、緑、青）などの三刺激色処理モデルは、ありふれたものである。ＲＧＢおよび他の三刺激モデルは、色の識別、照合、および分類には十分であるが、そのようなモデルは、色処理に関して本質的に制限される可能性がある。その性質によって、光は、電磁エネルギーのスペクトルを含み、このスペクトルは、一般に、たとえば赤、緑、および青の色値によって完全には表現することができない。ＲＧＢベースの情報ならびに短波長、中波長、および長波長の光（たとえば、青、緑、および赤）を受容する錐体細胞に対応する三刺激値を用いて、人間視覚システム（ＨＶＳ）は、元々の自然の刺激を推論することを試みる。

【0003】

マルチスペクトル・システムは、通常、マルチスペクトル画像を取り込み、処理し、表示する。たとえば、マルチスペクトル・カメラは、４つ以上のチャネルを出力することができる。出力チャネルを、多原色プリンタまたは多原色ディスプレイを用いてレンダリングすることができる。一部のマルチスペクトル・システムは、オリジナル物体の反射率スペクトルとほぼ同一の反射スペクトルを有する印刷出力をレンダリングするように設計されている。画像のマルチスペクトル表現は、一般に、２つのクラスに分類される。より一般的なクラスは、波長のより小さいインターバルにわたって強度または反射率を測定し、これは、一般に、４つ以上のチャネルの使用を必要とする（たとえば、Ｒ、Ｇ、およびＢより多くのチャネル）（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［１］を参照されたい）。より一般的でないクラスは、ウィスゼツキ（Ｗｙｓｚｅｃｋｉ）仮説（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［２］を参照されたい）を使用し、この仮説は、２つの構成要素すなわち、知覚的に関連する三刺激表現を取り込む基本構成要素および反射スペクトル全体の全体的な特徴を表す残差構成要素からなるものとして反射スペクトルの特徴を表す。ウィスゼツキは、この残差構成要素をメタメリック・ブラックと名付けた。この第２のクラスの例が、ＬａｂＰＱＲ色空間である。ＬａｂＰＱＲ表現では、三刺激部分はＬａｂ色空間であり、ＰＱＲは残差を表す。電子ディスプレイを使用する画像の放射レンダリングおよびプレゼンテーションについて、反射スペクトル・アイデンティティは、さほど重要ではない。

【0004】

カメラまたは他の画像取込デバイスによって生成される絵は、一般に、人間の目によって知覚されるものと完全に同一ではない。

【0005】

画像取込デバイスの内部の処理は、一般に、センサ出力を出力画像の色空間に変換する３ｘ３行列を用いる。この行列変換を適用した結果は、画像取込デバイスのセンサのスペクトル感度を等色関数の線形組合せとして表すことができない限り、一般に、人間の目によって知覚されるはずのものを再現しない。多くの場合に、結果でのこれらの誤差の大きさは、取るに足らないものではない。

【0006】

たとえば、既存のＤＳＬＲ（ディジタル一眼レフ）カメラは、異なるタイプのシーン（たとえば、夜間、スポーツ、曇り、ポートレートなど）のために異なる３ｘ３行列を選択するノブを有する場合がある。しかし、実際には、一般に正しい色を得ること、およびたとえば顔（皮膚）の色調などのある種の記憶色について正しい色を得ることは、問題を含む可能性がある。

【0007】

本明細書に組み込まれ、その一部を構成する添付図面は、本開示の１つまたは複数の実施形態を示し、例示的な実施形態の説明と一緒に、本開示の原理および実施態様を説明するように働く。

【0008】

関連出願の相互参照
本願は、すべて参照によってその全体が本明細書に組み込まれている、２０１１年１２月２８日に出願した米国特許仮出願第６１／５８１０５１号、２０１１年１２月２８日に出願した米国特許仮出願第６１／５８１０４８号、および２０１２年１２月５日に出願した米国特許仮出願第６１／７３３５５１号に対する優先権の利益を主張するものである。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0009】

【非特許文献1】ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ＿ｉｍａｇｅ

【非特許文献2】Ｗｙｓｚｅｃｋｉ，Ｇ．およびＳｔｉｌｅｓ，Ｗ．Ｓ．、Ｃｏｌｏｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ：Ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ，Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｄａｔａ ａｎｄ Ｆｏｒｍｕｌａｅ、Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ、２００２年、１８７〜１８８頁

【非特許文献3】Ｍ．Ｐａｒｍａｒ他、「Ａ Ｄａｔａｂａｓｅ ｏｆ Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ Ｖｉｓｉｂｌｅ ａｎｄ Ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ Ｉｍａｇｅｓ」、Ｐｒｏｃ．ＩＳ＆Ｔ／ＳＰＩＥ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ ２００８：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ ＩＶ

【非特許文献4】ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＣＩＥ＿１９３１＿ｃｏｌｏｒ＿ｓｐａｃｅ

【非特許文献5】ＭａｃＡｄａｍ，Ｄａｖｉｄ Ｌ．、「Ｔｈｅ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｖｉｓｕａｌ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ」、Ｊ．Ｏｐｔｉｃａｌ Ｓｏｃ．Ａｍ．、Ｖｏｌ．２５、２４９〜２５２頁、１９３５年

【非特許文献6】「Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｐｉｐｅｌｉｎｅ． Ａ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｔｉｌｌ Ｃａｍｅｒａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、ＩＥＥＥ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇａｚｉｎｅ、ｖｏｌ．２２、ｎｏ．１、３４〜４３頁、２００５年

【非特許文献7】ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｂａｙｅｒ＿ｆｉｌｔｅｒ

【非特許文献8】ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｗｈｉｔｅ＿ｂａｌａｎｃｅ

【非特許文献9】Ｌｏｇｖｉｎｅｎｋｏ，Ａｌｅｘａｎｄｅｒ Ｄ．、「Ａｎ Ｏｂｊｅｃｔ Ｃｏｌｏｒ Ｓｐａｃｅ」、Ｊ．Ｖｉｓｉｏｎ．９（１１）：５、１〜２３頁、２００９年

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0010】

一態様によると、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果である、方法は、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップであって、各画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、ステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第１波長および第２波長を判定するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現を合成するために、前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の１つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するステップと
を含み、
前記合成された実質的に矩形のスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第１波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が０から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第２波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む。
他の一態様によると、複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成する方法であって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれた画像の入力スペクトルの結果である、方法は、
前記出力色空間に関連する等色関数を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップと、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するステップであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、ステップと、
前記出力色値を入手するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するステップと
を含む。
他の一態様によると、画像取込デバイスの色域を判定する方法は、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするステップであって、
前記立方体は、３次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第１次元は、第１波長の可能な値にまたがり、第２次元は、第２波長の可能な値にまたがり、第３次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第１波長、および入力第２波長の特徴があり、前記入力第１波長は、前記入力スペクトルが０から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第２波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む
ステップと、
出力スケール・ファクタ、出力第１波長、および出力第２波長の特徴がある出力スペクトル表現を合成するステップであって、前記出力第１波長は、前記出力スペクトル表現が０から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第２波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む、ステップと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中から、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第１波長が前記入力第１波長と等しく、
前記出力第２波長が前記入力第２波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するステップであって、実質的に矩形のスペクトルの前記判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、ステップと
を含む。
他の一態様によると、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、各複数の画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、システムは、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて前記実質的に矩形のスペクトル表現の第１波長および第２波長を判定するように構成された波長判定モジュールと、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の１つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するように構成されたスケール・ファクタ計算モジュールと
を含み、
前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、
前記第１波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が０から前記スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記第２波長は、前記実質的に矩形のスペクトル表現が前記スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む。
他の一態様によると、複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成するように構成されたシステムであって、前記複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、前記出力色空間は、等色関数に関連する、システムは、
前記複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記合成されたスペクトル表現は、前記画像取込デバイスに適用された場合に前記複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、スペクトル合成モジュールと、
前記出力色値を生成するために、前記合成されたスペクトル表現を前記等色関数に適用するように構成されたスペクトル適用モジュールと
を含む。
他の一態様によると、画像取込デバイスの色域を判定するシステムは、
前記画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするように構成された露出シミュレーション・モジュールであって、
前記立方体は、３次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第１次元は、第１波長の可能な値にまたがり、第２次元は、第２波長の可能な値にまたがり、第３次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、
前記立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、
各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第１波長、および入力第２波長の特徴があり、前記入力第１波長は、前記入力スペクトルが０から前記入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記入力第２波長は、前記入力スペクトルが前記入力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む
露出シミュレーション・モジュールと、
出力スペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、前記出力スペクトル表現は、出力スケール・ファクタ、出力第１波長、および出力第２波長の特徴があり、前記出力第１波長は、前記出力スペクトル表現が０から前記出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、前記出力第２波長は、前記出力スペクトル表現が前記出力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む、スペクトル合成モジュールと、
前記立方体によって表される前記実質的に矩形のスペクトルの中から、
前記出力スケール・ファクタが前記入力スケール・ファクタと等しく、
前記出力第１波長が前記入力第１波長と等しく、
前記出力第２波長が前記入力第２波長と等しい
実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するように構成された比較モジュールであって、実質的に矩形のスペクトルの前記判定されたセットは、前記画像取込デバイスの前記色域を構成する、比較モジュールと
を含む。
他の一態様によると、画像取込デバイス・センサ出力に応答して色出力信号を生成するスペクトル合成モジュールは、
画像取込デバイス・センサ出力を受け取る入力モジュール（１５１５Ａ）と、
前記画像取込デバイス・センサ出力のうちの２つを第１スケール・ファクタ（Σ）によって除算する処理モジュール（１５００Ｅ）と、
第１波長および第２波長を判定するために前記除算の結果をマッピングする第１の２次元ルックアップ・テーブル（２−Ｄ ＬＵＴ）（１５１０Ｃ）と、
前記第１波長および前記第２波長を色出力信号の第１セットにマッピングする第２の２−Ｄ ＬＵＴ（１５１０Ｅ）と、
色出力信号の第２セットを出力するために、色出力信号の前記第１セットに前記第１スケール・ファクタを乗算する乗算器（１５４０Ｅ）と
を含む。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1A】本開示の実施形態によるスペクトル画像処理方法を示す図である。

【図1B】スペクトル展開モジュールを示す図である。

【図1C】本開示の実施形態による画像取込デバイス・カラー・センサ出力の操作を示す図である。

【図2】矩形帯域通過スペクトルおよび矩形バンドギャップ・スペクトルに分割された、（ｘ，ｙ）色度空間を示す図である。

【図3】３パラメータおよび４パラメータの矩形スペクトル表現を示す図である。

【図4】λ領域内の矩形スペクトルと色度空間との両方で表された色を示す図である。

【図5】Ａ〜Ｃは、λ領域の円形表現を示す図である。

【図6A】本開示によるスペクトル合成モジュールを示す図である。

【図6B】本開示による波長判定モジュールを示す図である。

【図7】ＲＧＢ（赤、緑、青）基本色（ｂａｓｉｓ ｃｏｌｏｒ）、白、マゼンタ、およびＲＹＧＣＢＶ（赤、黄、緑、シアン、青、紫）フィルタ・バンクの矩形表現を示す図である。

【図8】入力色強度および出力色強度を関係付けるＳ字形マッピング曲線を示す図である。

【図9】ディジタル・カメラ処理方法を示す図である。

【図10】単純化されたディジタル・カメラ処理方法を示す図である。

【図11】カメラからの出力色と比較のための実際の色とを示す図である。

【図12】ＣＩＥ（国際照明委員会）１９３１等色関数を示す図である。

【図13】ディジタル・カメラのカメラ・スペクトル感度を示す図である。

【図14A】本開示の実施形態による、画像取込デバイス・センサ出力に基づいて正しい色出力を合成する方法を示す図である。

【図14B】実質的に矩形のスペクトル表現の例を示す図である。

【図14C】実質的に矩形のスペクトル表現の例を示す図である。

【図15A】合成された実質的に矩形のスペクトルを使用する、本開示の実施形態による画像取込デバイス処理方法を示す図である。

【図15B】合成された実質的に矩形のスペクトルを使用する、本開示の実施形態による画像取込デバイス処理方法を示す図である。

【図15C】合成された実質的に矩形のスペクトルを使用する、本開示の実施形態による画像取込デバイス処理方法を示す図である。

【図15D】合成された実質的に矩形のスペクトルを使用する、本開示の実施形態による画像取込デバイス処理方法を示す図である。

【図15E】合成された実質的に矩形のスペクトルを使用する、本開示の実施形態による画像取込デバイス処理方法を示す図である。

【図15F】合成された実質的に矩形のスペクトルを使用する、本開示の実施形態による画像取込デバイス処理方法を示す図である。

【図16】取り込まれたＲＧＢ（赤、緑、青）値から正しい色ＸＹＺ（ＣＩＥ １９３１色空間に対応する三刺激値）値へのマッピングと同等である、画像取込デバイス処理の例を示す図である。

【図17】本開示の一実施形態による、画像取込デバイス色域を判定する方法を示す図である。

【図18】線形波長領域と円形波長領域との両方での帯域通過スペクトルおよびバンドギャップ・スペクトルを示す図である。

【図19】帯域通過スペクトルとバンドギャップ・スペクトルとの間の境界付近の挙動を示す図である。

【図20】Ａ及びＢは、［λ_↑，λ_↓］平面内で表された矩形スペクトルの色を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本開示の例示的な実施形態では、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成する方法であって、複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果である、方法において、複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップであって、各画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、ステップと、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現の第１波長および第２波長を判定するステップと、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成するために、画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の１つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するステップとを含み、合成された実質的に矩形のスペクトル表現は、画像取込デバイスに適用された場合に複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、第１波長は、実質的に矩形のスペクトル表現が０からスケール・ファクタに遷移する波長を含み、第２波長は、実質的に矩形のスペクトル表現がスケール・ファクタから０に遷移する波長を含む方法が提示される。

【0013】

本開示の例示的な実施形態では、複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成する方法であって、複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれた画像の入力スペクトルの結果である、方法において、出力色空間に関連する等色関数を提供するステップと、複数の画像取込デバイス・センサ出力を提供するステップと、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するステップであって、合成されたスペクトル表現は、画像取込デバイスに適用された場合に複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、ステップと、出力色値を入手するために、合成されたスペクトル表現を等色関数に適用するステップとを含む、方法が提示される。

【0014】

本開示の例示的な実施形態では、画像取込デバイスの色域を判定する方法であって、画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするステップであって、立方体は、３次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第１次元は、第１波長の可能な値にまたがり、第２次元は、第２波長の可能な値にまたがり、第３次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第１波長、および入力第２波長の特徴があり、入力第１波長は、入力スペクトルが０から入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、入力第２波長は、入力スペクトルが入力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含むステップと、出力スケール・ファクタ、出力第１波長、および出力第２波長の特徴がある出力スペクトル表現を合成するステップであって、出力第１波長は、出力スペクトル表現が０から出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、出力第２波長は、出力スペクトル表現が出力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む、ステップと、立方体によって表される実質的に矩形のスペクトルの中から、出力スケール・ファクタが入力スケール・ファクタと等しく、出力第１波長が入力第１波長と等しく、出力第２波長が入力第２波長と等しい実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するステップであって、実質的に矩形のスペクトルの判定されたセットは、画像取込デバイスの色域を構成する、ステップとを含む、方法が提示される。

【0015】

本開示の例示的な実施形態では、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現を合成するように構成されたシステムであって、複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、各複数の画像取込デバイス・センサ出力は、対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に関連する、システムにおいて、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいて実質的に矩形のスペクトル表現の第１波長および第２波長を判定するように構成された波長判定モジュールと、画像取込デバイス・センサ出力のうちの任意の１つおよびそれに対応する画像取込デバイス・スペクトル感度に基づいてスケール・ファクタを計算するように構成されたスケール・ファクタ計算モジュールとを含み、合成されたスペクトル表現は、画像取込デバイスに適用された場合に複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合され、第１波長は、実質的に矩形のスペクトル表現が０からスケール・ファクタに遷移する波長を含み、第２波長は、実質的に矩形のスペクトル表現がスケール・ファクタから０に遷移する波長を含むシステムが提示される。

【0016】

本開示の例示的な実施形態では、複数の画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間の出力色値を生成するように構成されたシステムであって、複数の画像取込デバイス・センサ出力は、画像取込デバイスによって取り込まれるように適合された画像の入力スペクトルの結果であり、出力色空間は、等色関数に関連する、システムにおいて、複数の画像取込デバイス・センサ出力に基づいてスペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、合成されたスペクトル表現は、画像取込デバイスに適用された場合に複数の画像取込デバイス・センサ出力を生成するように適合される、スペクトル合成モジュールと、出力色値を生成するために、合成されたスペクトル表現を等色関数に適用するように構成されたスペクトル適用モジュールとを含む、システムが提示される。

【0017】

本開示の例示的な実施形態では、画像取込デバイスの色域を判定するシステムであって、画像取込デバイスへの立方体の露出をシミュレートするように構成された露出シミュレーション・モジュールであって、立方体は、３次元の特徴がある実質的に矩形のスペクトルの矩形空間内の表現を含み、第１次元は、第１波長の可能な値にまたがり、第２次元は、第２波長の可能な値にまたがり、第３次元は、スケール・ファクタの可能な値にまたがり、立方体内の各点は、入力の実質的に矩形のスペクトルに対応し、各入力の実質的に矩形のスペクトルは、入力スケール・ファクタ、入力第１波長、および入力第２波長の特徴があり、入力第１波長は、入力スペクトルが０から入力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、入力第２波長は、入力スペクトルが入力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む露出シミュレーション・モジュールと、出力スペクトル表現を合成するように構成されたスペクトル合成モジュールであって、出力スペクトル表現は、出力スケール・ファクタ、出力第１波長、および出力第２波長の特徴があり、出力第１波長は、出力スペクトル表現が０から出力スケール・ファクタに遷移する波長を含み、出力第２波長は、出力スペクトル表現が出力スケール・ファクタから０に遷移する波長を含む、スペクトル合成モジュールと、立方体によって表される実質的に矩形のスペクトルの中から、出力スケール・ファクタが入力スケール・ファクタと等しく、出力第１波長が入力第１波長と等しく、出力第２波長が入力第２波長と等しい実質的に矩形のスペクトルのセットを判定するように構成された比較モジュールであって、実質的に矩形のスペクトルの判定されたセットは、画像取込デバイスの色域を構成する、比較モジュールとを含む、システムが提示される。

【0018】

三刺激ベースのシステムおよびスペクトル・システムまたはマルチスペクトル・システムは、大いに非互換であり、別々の企業によって実行される。本開示は、三刺激ベースのシステムとスペクトル・システムまたはマルチスペクトル・システムとの間のギャップに橋を渡し、三刺激領域からスペクトル領域に変換する方法を説明する。これらの変換は、スペクトル画像処理方法およびマルチスペクトル画像処理方法を三刺激画像データに適用することを可能にする。

【0019】

本明細書で使用される用語「画像取込デバイス」は、画像を形成するように適合されたすべてのデバイスを指すことができる。画像取込デバイスは、視覚的情報を静止画または動画の形で取り込む。そのような画像に関連する画像情報（たとえば、画像サイズ、画像解像度、ファイル・フォーマットなど）を格納することもできる。格納された情報の処理を実行することもできる。そのような画像取込デバイスは、カメラおよび／またはラインスキャン・カメラ、フラットベッド・スキャナ、ならびに他のそのようなデバイスを含むことができる。

【0020】

本明細書で使用される用語「合成」は、パラメータおよび／または関数を含むエンティティの組合せに基づく信号の生成を指すことができる。本開示によれば、色値または画像取込デバイス・センサ出力に基づくスペクトル表現の合成が、提供される。

【0021】

本明細書で使用される用語「実際の色」および「正しい色」は、交換可能に使用され、本明細書では、人間視覚システムによって知覚される色を意味すると定義される。

【0022】

本明細書で使用される用語「モジュール」は、ある機能を実行するように構成されたユニットを指すことができる。モジュールを、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはその組合せで実施することができる。

【0023】

セクション１
図１Ａに、本開示の実施形態による画像処理方法を示す。図１Ｂに、スペクトル合成モジュール（６００Ａ）およびそれに続くフィルタ・バンク（７００）を含む図１Ａの展開モジュールを示す。図１Ｃに示されているように、処理は、必ずしも画像取込デバイス内で発生するとは限らない。その場合に、実質的に矩形の表現への展開およびそれに続く正確な色を提示するためのオリジナル領域への射影（セクション２でさらに説明する）だけがある場合がある。

【0024】

ここで図１Ａを参照すると、入力スペクトルから生じる色値の三刺激表現、たとえばＲＧＢ（赤、緑、青）は、まず、６基本色表現ＲＹＧＣＢＶ（赤、黄、緑、シアン、青、紫）に展開される。原色の数のこの選択は、実世界の物体反射の大型データベースの統計的分析によって部分的に強化される。この場合に、反射率データセットの統計的変動の９９％を、６つもの少数の基底ベクトルによって記述できることが示される（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［３］を参照されたい）。その後、画像をＲＹＧＣＢＶ領域で処理することができる。処理の後に、処理された画像のＲＹＧＣＢＶ表現を、元のＲＧＢ領域に戻って射影することができる。ＲＧＢ色空間およびＲＹＧＣＢＶ色空間が、本開示で考慮されるが、ＹＵＶ、ＹＣｂＣｒ、ＨＳＶ、ＣＭＹＫ、および当業者に既知の他の色空間などの色空間を考慮することもできることに留意されたい。

【0025】

たとえば、限定ではなく、入力（１０２Ａ）および出力（１１８Ａ）を、ＸＹＺ三刺激値とすることもできる。たとえば、限定ではなく、展開された表現（１０５Ａ、１１５Ａ）は、可視スペクトルが１０ｎｍの増分で４００ｎｍから７００ｎｍまでの範囲にわたると考えられる場合には３１個など、６個以外の複数の値を含むことができる。他の可能性は、７色表現（ＲＯＹＧＣＢＶ）または１０色表現の使用を含む。６色表現は、正確さと計算的複雑さとの間のバランスを提供するので、有用である。

【0026】

ＲＧＢ値またはＸＹＺ値の展開が、条件等色（２つの異なる入力スペクトルが同一のＲＧＢ色値をもたらすことができる現象）のゆえに一意のスペクトル展開をもたらさない場合がある。しかし、選択されたスペクトル表現が、ＲＧＢ値またはＸＹＺ値に対応する分析関数（下でより詳細に議論する）に適用される場合に、入力スペクトルから生じるＲＧＢ値またはＸＹＺ値をもたらす限り、実際の色に関して正確な色表現を保存することができる。

【0027】

任意の所与の色は、光のスペクトルである。そのようなスペクトルを、下で与えられる式に従って近似的に表すことができる。

【0028】

【数1】

ここで、Ｓ［λ］は、入力スペクトルを表し、

【数2】

は、近似表現を表し、Ｃ_ｉは、第ｉ色出力値を表し、Ｂ_ｉ［λ］は、第ｉ基底関数を表し、Ｎは、基底関数の個数を表す。たとえば、近似ＲＧＢ表現を、次式によって表すことができる。

【0029】

【数3】

【0030】

基底関数は、一般的に定義された関数である。ＣＩＥ（国際照明委員会）１９３１色空間（１９３１年にＣＩＥによって作成された、数学的に定義された色空間。参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［４］を参照されたい）について、基底関数は、４３５．８ナノメートル、５４６．１ナノメートル、および７００ナノメートルにピークを有する狭帯域である。ディスプレイについて、基底関数は、スペクトル放射である。

【0031】

基底関数は、照合分析関数Ａ_ｉ［λ］に関連し、この照合分析関数Ａ_ｉ［λ］を使用して、次式に従って色出力値Ｃ_ｉを判定することができる。

【0032】

【数4】

ここで、照合分析関数および基底関数は、式
Ａ_ｉ［λ］・Ｂ_ｊ［λ］＝δ_ｉｊ
に従って関係付けられ、３６０ｎｍおよび８１０ｎｍの積分の極限は、可視光の波長の下限（λ_ｍｉｎ）および上限（λ_ｍａｘ）を表す。

【0033】

前述の式を、他の分析関数のために一般化することもできる（たとえば、赤外線および／または紫外線を含むように展開することができる）。上の式は、直交基底関数を示すが、他の基底関数を使用することもできる。たとえば、限定ではなく、基底関数を、行列に関して直交とすることができる。一般にそうである可能性は低いが、分析関数を、対応する基底関数と同一にすることができることに留意されたい。分析関数は、意味をも有する。ＣＩＥ １９３１色空間について、分析関数は、スペクトル・マッチング関数である。分析関数を、画像取込デバイスのスペクトル感度または目のスペクトル感度とすることもできる。

【0034】

本開示の実施形態は、たとえば６つの基本色ＲＹＧＣＢＶを使用して、所与の色の新しい表現を生成するためにマカダム（ＭａｃＡｄａｍ）によって提案されたスペクトルに似た、実質的に矩形のスペクトルを利用する。

【0035】

マカダムは、「最大効率」反射スペクトルのスペクトル表現を定式化した（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［５］を参照されたい）。これらのスペクトルは、任意の所望の色相および彩度について、効率（すなわち、反射された輝度）が最大にされるという特性を有する。そのようなスペクトルは、「最適インク」と解釈することができる。スペクトルのこの系列は、完全であり、すべての可能な色度を表すことができる。マカダムは、２進値０および１と、２つの遷移波長すなわち０→１遷移のλ_↑および１→０遷移のλ_↓を有するものとして、これらの反射スペクトルの特徴を表した。これは、図２に示されているように（ｘ，ｙ）色度領域を占める帯域通過スペクトルおよびバンドギャップ・スペクトルを生じさせた。

【0036】

マカダムは、これらの矩形スペクトルを純粋な反射スペクトルとみなしたが、スケール・ファクタＩを導入することによって、光の一般的なスペクトル表現のためにこれらを拡張することが可能である。

【0037】

【数5】

３パラメータ矩形スペクトルは、すべての可能な知覚可能な色を表すのに適当である。しかし、一般に、実際の物体を矩形スペクトルによって完全に表すことはできない。実際の物体は、反射率が、より制限された範囲の波長にわたって支配的である可能性がある場合であっても、すべての波長でいくらかの光を反射しまたは透過させる傾向がある。これは、主に、矩形スペクトルの小さい値を表す追加パラメータを追加することによって計上することができる。これを、４パラメータ矩形スペクトルとして書くことができる。

【0038】

【数6】

【0039】

３パラメータ矩形スペクトルを、小さい値Ｉ_ｌに０をセットした４パラメータ矩形スペクトルとして表すことができることに留意されたい。３パラメータと４パラメータとの両方の矩形スペクトル表現のスペクトル図を、図３に示す。矩形スペクトルの特性のさらなる議論は、本開示の一体の部分を形成する表Ａで与える。

【0040】

色度空間内の（ｘ，ｙ）座標によって表される所与の色を、矩形帯域通過スペクトルまたは矩形バンドギャップ・スペクトルとして表すことができる（図４を参照されたい）。代替案では、［λ_ｍｉｎ，λ_ｍａｘ］領域（可視光の波長）自体を、円形と解釈することができ、すべてのスペクトルが帯域通過の形を有することが可能になる。その場合に、以前にはバンドギャップ・スペクトルであったものが、λ_ｍｉｎ／λ_ｍａｘ点を横切る帯域通過スペクトルになる（図５Ａ〜５Ｃを参照されたい）。図５Ｂおよび５Ｃに示された円形領域の強調表示された部分は、矩形スペクトルの値がスケール・ファクタＩと等しい波長を示す。すべてのスペクトルが帯域通過の形を有することをもたらす円形としての［λ_ｍｉｎ，λ_ｍａｘ］の解釈は、表Ａでさらに説明される図１８にも示されている。

【0041】

処理される画像からのオリジナルの三刺激値（任意の色空間からのものとすることができる）のセットに対してスペクトル展開を実行するために、色度座標が、まずλ_↑およびλ_↓を計算するのに使用される。その後、スケール・ファクタＩが、λ_↑、λ_↓、およびオリジナルの三刺激値から導出される。

【0042】

図６Ａに、図１Ａに示された画像処理方法で利用できる（具体的には、図１Ｂに示された展開の一部として）スペクトル合成モジュール（６００Ａ）を示す。ＸＹＺ三刺激値（６１０Ａ）が、遷移波長（６１５Ｂ）λ_↑およびλ_↓を判定するために波長判定モジュール（６２０Ａ、図６Ｂに詳細に図示）に入力される。この計算は、ＸＹＺ三刺激値（６１０Ａ）に基づいて値ｘおよびｙ（６０５Ｂ）を計算することを含むことができる。

【0043】

【数7】

【0044】

その後、２次元ルックアップ・テーブル（２Ｄ−ＬＵＴ、６１０Ｂ）を利用して値ｘおよびｙをマッピングして、遷移波長（６１５Ｂ）λ_↑およびλ_↓を判定することができる。この遷移波長λ_↑およびλ_↓に基づいて、スケール・ファクタＩを、周回積分モジュール（６４０Ａ）および除算モジュール（６６０Ａ）からなるスケール・ファクタ計算モジュール（６５０Ａ）によって判定することができる。周回積分モジュール（６４０Ａ）は、遷移波長λ_↑およびλ_↓によって定義される区間にわたるスペクトル解析関数

【数8】

（６３０Ａ）の任意の１つの周回積分を実行することができる。たとえば、限定ではなく、図６Ａに、

【数9】

の周回積分を示す。当業者は、

【数10】

または

【数11】

スペクトル解析関数の任意の組合せを、周回積分の実行に使用することもできることを理解することができる。その後、周回積分モジュール（６４０Ａ）の結果が、除算モジュール（６６０Ａ）に供給されて、スケール・ファクタＩが生成される。具体的には、スケール・ファクタＩを、次式によって与えることができる。

【0045】

【数12】

【0046】

これらの積分を、たとえば２回のテーブル・ルックアップおよび加算／減算演算を用いて計算することができる。この形で、矩形スペクトルの３つのパラメータ［λ_↑，λ_↓，Ｉ］（６７０）が、矩形スペクトルを合成するために判定される。

【0047】

図７に示されているように、合成された矩形スペクトルをフィルタリングして（フィルタ・バンクは、帯域幅において等しいものとすることができるが、そうである必要はない）、ＲＹＧＣＢＶ色値を生成することができる。この点で、画像処理を、ＲＹＧＣＢＶ色値に対して実行することができる。

【0048】

本開示の複数の実施形態によれば、三刺激表現とスペクトル表現またはマルチスペクトル表現との両方に適用可能な処理動作のクラスが説明される。画像に関連する従来のＲＧＢデータについて、２つの一般的な数学演算すなわち、３ｘ３行列による乗算と、個々のＲＧＢチャネルの独立の非線形変換とがある。行列乗算は、一般に、色および／または照明の効果を調整するのに使用される。非線形変換は、しばしば、トーン・マッピングと呼ばれる。というのは、非線形変換が、画像の視覚的色調（明るさおよびコントラスト）を変更するからである。任意の個数の３ｘ３行列乗算を、単一の３ｘ３行列乗算に折り畳むことができ、同様に、ＲＧＢチャネルのそれぞれの任意の個数の１次元（１Ｄ）変換を、この３つのチャネルのそれぞれに関する１つのみの非線形変換に折り畳むことができることに留意されたい。したがって、画像を、画像に関連するチャネルごとに１つの３つの非線形変換のセットとそれに続く行列乗算とを介して処理することができる。

【0049】

たとえば、従来の３つのＲＧＢチャネルのみを用いても、非線形変換およびそれに続く行列乗算の実行を含む上で指定された変換は、制限された強度範囲および色を有する現在一般的な画像フォーマットの間の相違を、より広い強度範囲（しばしば、ダイナミック・レンジと呼ばれる）および色域を有する潜在的な将来のフォーマットに正確にカプセル化することができる。

【0050】

このクラスの変換を、次の関係を介して、任意の個数の色チャネルに関するマルチスペクトルのケースに一般化することができる。
Ｏ_ｉ＝Ｍ_ｉｊＴ_ｊ［Ｉ_ｊ］
ｉ，ｊ＝１，…，Ｎ
ここで、Ｉ_ｊは、第ｊ入力色チャネル値（たとえば、ＲＧＢ表現のＲ、Ｇ、もしくはＢ、またはＲＹＧＣＢＶ表現のＲ、Ｙ、Ｇ、Ｃ、Ｂ、もしくはＶ）を表し、Ｔ_ｊは、Ｉ_ｊに適用される非線形変換を表し、Ｍ_ｉｊは、ＮｘＮ行列を表し、Ｏ_ｉは、第ｉ出力色チャネル値を表す。

【0051】

上で議論したスペクトル画像処理方法を、スペクトル色補正に適用することができる。実際には、原色補正を、ＲＧＢチャネルに対する直接の変更を介して独立に適用することができる。これらの変更は、実行される必要がある原色操作を説明することができるが、特定の色相だけを操作することは難しい。たとえば、ＲおよびＧ（隣接する色）またはＢ（青を減らすことは、黄を直接強める効果を有する）を変更せずに黄の色相をより強くすることは難しい。基本的に、これは、３つの色チャネルが、所与の色と一致するのに十分であるが、反対色説によって説明されるように、知覚的に４つの基本的な色相すなわち赤対緑および青対黄があるので、色相制御に不十分であるからである。

【0052】

実際には、これを等和色補正によって処理することができる。等和色補正は、ＲＧＢデータをＨＳＬ（色相−彩度−輝度）表現に変換し、色相−彩度−輝度値の指定された範囲にわたってＨＳＬ値を条件的に変更する。黄は、赤と緑との間の中間であり、シアンは、緑と青との間の中間であり、マゼンタは、青と赤との中間なので、等和色補正は、しばしば、６つの色相すなわちＲＹＧＣＢＭを用いて実施され、これを、６軸等和色補正と呼ぶことができる。原色および全体的な等和色補正を、たとえばＲＹＧＣＢＶ色値（ＣおよびＹとは異なって、Ｍが、必ずＢＲ混合物なので、必要ではないことに留意されたい）を利用して、本開示によるスペクトル画像処理の方法に一体化することができる。図８に示されたＳ字形色調曲線を、振幅、ガンマ、トー、およびショルダの調整のために変更することができる。再飽和を、白の追加またはスペクトル拡幅によって実行することができる。

【0053】

セクション２
本開示の追加実施形態によれば、スペクトル合成方法を、画像取込デバイス処理に適用することができる。図９に、現代のディジタル画像取込デバイスで実行される処理方法を示す（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［６］を参照されたい）。入力スペクトルＳ（λ）から生じる生画像取込デバイス・センサ出力（９０５）（たとえば、Ｒ値、Ｇ１値、Ｇ２値、およびＢ値）が、まず、線形化（必要な場合に）、デベイヤリング（ｄｅＢａｙｅｒｉｎｇ）（たとえば、単一チップ・センサについて）、およびホワイトバランスのうちの１つまたは複数を含む方法に従って処理される（９１０）。ベイヤ・フィルタ・モザイクは、画像取込デバイス内の光センサの正方形グリッド上にＲＧＢ色フィルタを配置するための色フィルタ・アレイである。フルカラー画像の入手は、デベイヤリングと称するステップでこのプロセスを逆転することを含む（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［７］を参照されたい）。ホワイトバランスは、特定の色を正しくレンダリングするための原色（たとえば、赤、緑、および青）の強度の調整である（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［８］を参照されたい）。

【0054】

生画像取込デバイス・センサ出力（９０５）のそのような処理（９１０）から入手されたデータは、その後、一般に、３ｘ３行列（９１５）によって出力色空間（たとえば、図９のＲＧＢ色空間）に変換される。変換出力を、トーン処理し、かつ／または特定の範囲にクリッピングする（９２０）ことができる。ブロック（９１０）、（９１５）、および（９２０）のそれぞれで実行される処理は、生画像取込デバイス・センサ出力（９０５）から出力色空間（９２５）をもたらす。

【0055】

本開示の複数の実施形態によれば、３ｘ３行列に対する代替の画像取込デバイス処理方法が提示される。３ｘ３行列のみでは、出力色（９２５）への画像取込デバイス・センサ出力の正確な変換を記述するのに不十分である可能性がある。

【0056】

３ｘ３行列（９１５）に関する可能な問題に焦点を合わせるために、図１０に示された単純化された構成を検討されたい。

【0057】

この議論について、赤（Ｒ）チャネル、緑（Ｇ）チャネル、および青（Ｂ）チャネルを含む画像取込デバイスを検討し（たとえば、ＲＧＢが、入力色空間と考えられる）、出力色空間（１０２０）としてＣＩＥ ［Ｘ，Ｙ，Ｚ］を検討されたい。ＲＧＢ色空間およびＣＩＥ色空間が、この議論で検討されるが、ＹＵＶ、ＹＣｂＣｒ、ＨＳＶ、ＣＭＹＫ、および当業者に既知の他の色空間などの色空間を検討することもできることに留意されたい。

【0058】

三刺激値［Ｘ，Ｙ，Ｚ］を、入力スペクトルＳ［λ］および区間［λ_ｍｉｎ，λ_ｍａｘ］にわたって定義される等色関数

【数13】

から、式

【数14】

によって判定することができ、ここで、区間［λ_ｍｉｎ，λ_ｍａｘ］は、人間視覚システムによって一般に知覚可能な光の波長を含む。図１２に、１９３１年にＣＩＥによって決定されたそのような関数の例を示す。

【0059】

同様に、画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１０１０）（下付きはセンサを示す）が、画像取込デバイス・スペクトル感度

【数15】

によって、同様の式

【数16】

を使用して判定され、画像取込デバイス・スペクトル感度は、画像取込デバイス色チャネルの波長応答を表す。図１３に、例示的な現代のディジタル・カメラのそのような関数の例を示す。

【0060】

図１１に、画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１１２５）に３ｘ３行列変換（１１３０）を適用することを介して入手された画像取込デバイスからの出力色［Ｘ_Ｓ，Ｙ_Ｓ，Ｚ_Ｓ］（１１３５）が、人間視覚システムによって知覚される実際の色［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１１０５）と同一ではない場合があることを示す。画像取込デバイスからの出力色［Ｘ_Ｓ，Ｙ_Ｓ，Ｚ_Ｓ］（１１３５）と実際の色［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１１０５）との間の色の正確さは、一般に、画像取込デバイス・スペクトル感度

【数17】

（１１２０）が、等色関数（１１１０）の逆転可能な線形組合せであるときに限って、保証され得る。数学的には、これは、

【数18】

になり、Ｑ^−１が存在する３ｘ３行列Ｑが存在するとき発生する。

【0061】

上の式の両辺に入力スペクトルＳ［λ］（１１１５）を乗じ、両辺を積分すると、結果

【数19】

がもたらされる。

【0062】

したがって、

【数20】

になる。

【0063】

戻って図１１を参照すると、実際の色［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１１０５）を直接に入手するために、理想的には、画像取込デバイス・スペクトル感度

【数21】

（１１２０）は、等色関数

【数22】

（１１１０）と同一でなければならない。この理想的なスペクトル感度（等色関数と等しい）が、実際の画像取込デバイス・スペクトル感度を生み出すために行列Ｑによって変更される場合に、そのような変更を元に戻して（たとえば、Ｑ^−１を用いて画像取込デバイス・センサ出力（１１２５）を変換することによって）、実際の色［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１１０５）を生成することができる。

【0064】

画像取込デバイス・スペクトル感度

【数23】

（１１２０）と等色関数

【数24】

（１１１０）との間の関係が、線形変換より複雑である場合には、３ｘ３行列が不十分である可能性がある。

【0065】

等色関数と画像取込デバイス・スペクトル感度との間の差は、大きくなる可能性がある。図１２に、ＣＩＥ（国際照明委員会）１９３１等色関数を示し、図１３に、現代のディジタル動画カメラ（ＡＲＲＩ Ｄ−２１）の例示的なスペクトル感度を示す。１９３１年に、ＣＩＥは、ＣＩＥ １９３１と称する数学的に定義された色空間を作成した。図１２の等色関数は、この色空間に対応する（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［４］を参照されたい）。このカメラのスペクトル感度をもたらす等色関数の線形組合せはない。具体的には、ＣＩＥ １９３１等色関数は滑らかであるが、カメラ・スペクトル感度は滑らかではない。カメラ・スペクトル感度によって提供されるそのようなカメラ応答の考慮は、一般に、センサから出力への処理で、考慮に入れられていない。

【0066】

行列変換の適用は、画像取込デバイス・センサ出力を実際の色に変換するのに十分ではない場合があるが、画像取込デバイス・センサ出力から出力色空間への正確な処理は、全体的な線形性を示すことができる。すなわち、

【数25】

が、センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］を表し、

【数26】

が、出力色［Ｘ_Ｓ，Ｙ_Ｓ，Ｚ_Ｓ］を表し、Ｐ［］が、画像取込デバイス・センサ出力と出力色との間の処理、たとえば

【数27】

を表す場合には、入力

【数28】

にある定数αを乗ずることは、出力を同じ倍数だけ変化させる。

【0067】

【数29】

【0068】

しかし、線形性のそのような特性が示される場合であっても、処理は、必ずしも排他的に行列を適用することによるものではない可能性がある。そのような行列を、色刺激のトレーニング・セットにわたって特定の誤差メトリックを最小にすることによって判定することができる。この形で行列を判定する、いくつかの推奨される手順が、参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［６］に記載されている。

【0069】

本開示の複数の実施形態によれば、所与の画像取込デバイス・スペクトル感度から人間視覚システムによって知覚される実際の色を生成する方法およびシステムが説明される。

【0070】

図１４Ａに、画像取込デバイスに適用される場合に、観察された画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１４２５Ａ）を生成することができるスペクトル表現

【数30】

（１４３５Ａ）を合成する方法およびシステムの一実施形態を示す。この方法を、負の三刺激値と共に利用することができる。

【0071】

合成されたスペクトル

【数31】

（１４３５Ａ）は、合成されたスペクトル

【数32】

（１４３５Ａ）が実際のスペクトルＳ［λ］（１４１５Ａ）であるか否かにかかわりなく、観察された画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１４２５Ａ）を生成することができる。具体的には、合成されたスペクトル

【数33】

（１４３５Ａ）は、正しい［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１４０５Ａ、１４４５Ａ）を生成することができる。

【0072】

合成されたスペクトル

【数34】

（１４３５Ａ）が判定された後に、正しい出力色［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１４０５Ａ、１４４５Ａ）を入手することができる。

【0073】

本開示の複数の実施形態によれば、実質的に矩形のスペクトルを、合成されたスペクトル

【数35】

（１４３５Ａ）として利用することができる。本開示で使用される用語「実質的に矩形」は、矩形の形状をよく近似することができるが、必ずしも形状において正確に矩形ではないスペクトルの形状を指すことができる。たとえば、限定ではなく、水平（λ）軸に正確に垂直ではない側壁の特徴があるスペクトルを、実質的に矩形と考えることができる。さらなる例として、限定ではなく、唯一の最大値ではなく狭い範囲の最大値の特徴があるスペクトルを、実質的に矩形と考えることもできる。実質的に矩形のスペクトルは、連続関数または離散波長（サンプリングされた）関数とすることができる。連続する実質的に矩形のスペクトルおよび離散波長の実質的に矩形のスペクトルの例を、それぞれ図１４Ｂおよび１４Ｃに示す。

【0074】

図１５Ａ〜１５Ｄに、合成された矩形スペクトルを使用する、本開示の実施形態による画像取込デバイス処理方法を示す。

【0075】

図１５Ａに、画像取込デバイスによって取り込まれる実際の画像スペクトルＳ［λ］（１５０５Ａ）を示す。実際の画像スペクトルＳ［λ］（１５０５Ａ）は、画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１５１５Ａ）を生成するために、画像取込デバイス・スペクトル感度

【数36】

（１５１０Ａ）に適用される。画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１５１５Ａ）を、スペクトル合成モジュール（１５２０Ａ）に入力して、矩形スペクトル・パラメータ［λ_↑，λ_↓，Ｉ］（１５２５Ａ）の特徴があるスペクトル表現を生成することができる。合成される矩形スペクトル（１５２５Ａ）は、画像取込デバイスに適用される場合に、観察された画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１５１５Ａ）を生成するように適合される。

【0076】

【数37】

ここで、積分器号は、λ領域での周回積分を表す。

【0077】

【数38】

合成された矩形スペクトル（１５２５Ａ）をスペクトル適用モジュール（１５３０Ａ）に適用して、正しい色出力［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１５３５Ａ）を生成することができる。

【0078】

代替案では、［λ_ｍｉｎ，λ_ｍａｘ］領域自体を円形と解釈し、すべてのスペクトルが帯域通過の形を有することを可能にすることができる。その場合に、以前にはバンドギャップ・スペクトルであったものが、λ_ｍｉｎ／λ_ｍａｘ点を横切る帯域通過スペクトルになる。

【0079】

したがって、数学的には、第１ステップは、画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１５１５Ａ）を条件として［λ_↑，λ_↓，Ｉ］（１５２５Ａ）について解くことである。矩形スペクトルのパラメータを判定した後に、正しい出力［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１５３５Ａ）の計算が、直接に続くことができる。

【0080】

【数39】

このプロセスを、図１５Ｄに示す。具体的には、等色関数

【数40】

に加えて、波長λ_↑およびλ_↓が、周回積分モジュール（１５０５Ｄ）に送られる。積分の結果に、乗算モジュール（１５１０Ｄ）を介してスケール・ファクタＩを個別に乗算して、正しい色出力値［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１５３５Ａ）を生成する。

【0081】

画像取込デバイスの正しい色出力を入手するための、元々の画像のスペクトル表現Ｓ［λ］と同等の矩形スペクトル表現

【数41】

を使用するこのプロセスの実行は、それぞれが異なる複雑さおよび性能を有する複数の形のいずれをとることもできる。

【0082】

一実施形態では、戻って図１５Ａを参照すると、全体的に計算集中型の実施態様は、まず、矩形スペクトル・パラメータ［λ_↑，λ_↓，Ｉ］（１５２５Ａ）を判定し、その後、［λ_↑，λ_↓，Ｉ］（１５２５Ａ）の特徴がある矩形スペクトルから出力値［Ｘ，Ｙ，Ｚ］（１５３５Ａ）を生成することができる。自由度の数（たとえば、この事例では３）が保存されるので、このプロセスは、図１６に示されているように、［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］から［Ｘ，Ｙ，Ｚ］へのマッピングを提供する。

【0083】

３次元ルックアップ・テーブル（３Ｄ−ＬＵＴ）を利用して、このマッピングを実行することができる。計算（下で提供する）を実行し、その後、その計算に基づいて２Ｄ−ＬＵＴを使用して、遷移波長λ_↑およびλ_↓を判定することができる。その後、遷移波長を使用して、スケール・ファクタＩを判定することができる。このプロセスを、図１５Ｂに示す。

【0084】

図１５Ｂに、図１５Ａに示された画像取込デバイス処理方法で利用できるスペクトル合成モジュール（１５２０Ａ）を示す。画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１５１５Ａ）が、λ_↑およびλ_↓を判定するために、波長判定モジュール（１５０５Ｂ、図１５Ｃにさらに詳細に図示）に入力される。この計算は、画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１５１５Ａ）に基づいて値ｐおよびｑ（１５０５Ｃ）を計算すること（１５００Ｃ）を含むことができる。

【0085】

【数42】

【0086】

その後、２次元ルックアップ・テーブル（２Ｄ−ＬＵＴ、１５１０Ｃ）を利用して、値ｐおよびｑ（１５０５Ｃ）をマッピングして、遷移波長λ_↑およびλ_↓（１５１５Ｃ）を判定することができる。この遷移波長λ_↑およびλ_↓に基づいて、スケール・ファクタＩを、周回積分モジュール（１５１０Ｂ）および除算モジュール（１５１５Ｂ）からなるスケール・ファクタ計算モジュール（１５２０Ｂ）によって判定することができる。周回積分モジュール（１５１０Ｂ）は、遷移波長λ_↑およびλ_↓によって定義される区間にわたって画像取込デバイス・スペクトル感度

【数43】

（１５１０Ａ）の任意の１つの周回積分を実行することができる。その後、周回積分モジュール（１５１０Ｂ）の結果が、除算モジュール（１５１５Ｂ）に供給されて、スケール・ファクタＩが生成される。具体的には、スケール・ファクタＩを、次式によって与えることができる。

【0087】

【数44】

【0088】

これらの積分を、たとえば２回のテーブル・ルックアップおよび加算／減算演算を用いて計算することができる。

【0089】

図１５Ｅに、第２の２−Ｄ ＬＵＴ（１５１０Ｅ）が、周回積分モジュール１５０５Ｄおよび１５１０Ｂと除算モジュール１５１５Ｂとを置換するのに使用されるもう１つの実施形態を示す。この実施形態では、スケール・ファクタＩは、

【数45】

になるはずである。この式の分子は、Σと名付けられ、乗算ユニット１５４０Ｅに送られる。この式の分母は、２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｅ内に含まれる。２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｅは、正規化されていない出力

【数46】

を含み、これは、λ_↑、λ_↓の関数としての次の計算の結果である。

【0090】

【数47】

これらの出力は、最終的な結果［Ｘ，Ｙ，Ｚ］を生成するために、Σによって乗算されることだけを必要とする。

【0091】

図１５Ｆに、さらなる単純化の例を示す。図１５Ｅに示された２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｃおよび１５１０Ｅを、単一の２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｆに組み合わせることができる。２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｆは、２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｅより大きくはなく、その入力λ_↑、λ_↓の有限の実施態様に起因して、すべての量子化誤差または丸め誤差をも除去する。図１５Ｆは、可能な最も単純な実施態様であり、したがって、しばしば、好ましい実施態様である。

【0092】

図１５Ｆは、段落「００８０」で説明した全体的な線形性を保存する全体的な色変更を実施する方法でもある。２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｆは、本明細書で説明される計算またはある選択されたトレーニング・セットに対する最小二乗適合などのある他の方法の結果を含むことができる。たとえば、一実施形態では、入力Σ、ｐ、およびｑ（１５０５Ｅ）を与えられて、正規化されていない出力

【数48】

を解析的に計算または測定することができる。その後、２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｆの出力

【数49】

が、マッチングまたは

【数50】

と

【数51】

との間の二乗平均距離の最小化などの最適合致判断基準に従って

【数52】

を近似するようにするために、２−Ｄ ＬＵＴ １５１０Ｆを構成することができる。

【0093】

画像取込デバイスによって取り込まれた画像のスペクトル表現と同等の矩形スペクトル表現の合成を用いる前述の議論の方法を、画像取込デバイスの正確さを調べ、その特徴を表す際に利用することができる。いくつかのスペクトルを用いて、この方法は、ある刺激のセットに関する入力矩形スペクトルと同一の出力矩形スペクトルをもたらすことができる。

【0094】

本開示の複数の実施形態によれば、この刺激のセットを判定する方法は、次のように提供される。この方法は、まず、シミュレートされた画像取込デバイス・センサ出力［Ｒ_Ｓ，Ｇ_Ｓ，Ｂ_Ｓ］（１７１５）を生成するために、画像取込デバイスのスペクトル感度

【数53】

（１７１０）への［λ_↑，λ_↓，Ｉ］内の立方体（１７０５）の露出をシミュレートすることを含むことができる。立方体（１７０５）は、３次元［λ_↑，λ_↓，Ｉ］によって定義される矩形空間内の矩形スペクトルの表現を提供する。具体的には、この立方体内の各点は、矩形スペクトルに対応し、矩形スペクトルは、スケール・ファクタＩ、入力スペクトルが０からスケール・ファクタに遷移する波長である第１波長λ_↑、および入力スペクトルが入力スケール・ファクタから０に遷移する波長である第２波長λ_↓によって特徴を表される。次のステップは、前に説明したスペクトル合成方法の出力

【数54】

（１７２５）が図１７に示された入力［λ_↑，λ_↓，Ｉ］（１７０５）と同一であるスペクトルのセットを比較（１７３０）によって判定することである。この方法を使用して正確に回復できる矩形スペクトルのセットは、画像取込デバイス色域を構成する。正確には回復できない矩形スペクトルは、一般に画像入力デバイス条件等色と称するものを構成する。

【0095】

上で示した例は、本開示の画像取込デバイス処理のためのスペクトル合成の実施形態をどのようにして作り出し、使用すべきかの完全な開示および説明を当業者に与えるために提供されたものであり、本発明人が開示とみなすものの範囲を限定することは意図されていない。

【0096】

本明細書で開示される方法およびシステムを実行する上で説明された態様の、当業者に明白な変更は、下の特許請求の範囲の範囲に含まれることが意図されている。本明細書で言及されるすべての特許および刊行物は、本開示が関係する分野の当業者の水準を示す。本開示で引用されるすべての参考文献は、各参考文献がその全体を個別に参照によって組み込まれた場合と同一の範囲まで、参照によって組み込まれる。

【0097】

本開示が、特定の方法またはシステムに限定されず、特定の方法またはシステムが、もちろん変化し得ることを理解されたい。また、本明細書で使用される用語法が、特定の実施形態を説明するのみのためのものであって、限定的であることは意図されていないことを理解されたい。本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、内容がそうではないことを明確に規定しない限り、複数を含む。用語「複数」は、内容がそうではないことを明確に規定しない限り、２つ以上の指示対象を含む。そうではないと定義されない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語および科学用語は、本開示が関係する分野の当業者によって一般的に理解されるものと同一の意味を有する。

【0098】

本開示で説明される方法およびシステムを、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはその組合せで実施することができる。ブロック、モジュール、またはコンポーネントとして説明される特徴を、一緒に（たとえば、集積論理デバイスなどの論理デバイス内で）または別々に（たとえば、別々の接続された論理デバイスとして）実施することができる。本開示の方法のソフトウェア部分は、実行されたとき、説明される方法の少なくとも一部を実行する命令を含むコンピュータ可読媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体は、たとえば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）および／または読取り専用メモリ（ＲＯＭ）を含むことができる。命令を、プロセッサ（たとえば、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ））によって実行することができる。

【0099】

本開示の複数の実施形態を説明した。それでも、さまざまな変更を、本開示の趣旨および範囲から逸脱せずに行うことができる。したがって、他の実施形態は、下の特許請求の範囲の範囲に含まれる。

【0100】

参考文献のリスト
［１］ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ＿ｉｍａｇｅ、２０１１年１２月６日に検索
［２］Ｗｙｓｚｅｃｋｉ，Ｇ．およびＳｔｉｌｅｓ，Ｗ．Ｓ．、Ｃｏｌｏｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ：Ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ，Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ Ｄａｔａ ａｎｄ Ｆｏｒｍｕｌａｅ、Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ、２００２年、１８７〜１８８頁
［３］Ｍ．Ｐａｒｍａｒ他、「Ａ Ｄａｔａｂａｓｅ ｏｆ Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ Ｖｉｓｉｂｌｅ ａｎｄ Ｎｅａｒ−ｉｎｆｒａｒｅｄ Ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ Ｉｍａｇｅｓ」、Ｐｒｏｃ．ＩＳ＆Ｔ／ＳＰＩＥ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ ２００８：Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ ＩＶ
［４］ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／ＣＩＥ＿１９３１＿ｃｏｌｏｒ＿ｓｐａｃｅ、２０１１年１１月２９日に検索
［５］ＭａｃＡｄａｍ，Ｄａｖｉｄ Ｌ．、「Ｔｈｅ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｔｈｅ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｖｉｓｕａｌ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ」、Ｊ．Ｏｐｔｉｃａｌ Ｓｏｃ．Ａｍ．、Ｖｏｌ．２５、２４９〜２５２頁、１９３５年
［６］「Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｐｉｐｅｌｉｎｅ． Ａ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｔｉｌｌ Ｃａｍｅｒａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ」、ＩＥＥＥ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍａｇａｚｉｎｅ、ｖｏｌ．２２、ｎｏ．１、３４〜４３頁、２００５年
［７］ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｂａｙｅｒ＿ｆｉｌｔｅｒ、２０１１年１２月６日に検索
［８］ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｗｈｉｔｅ＿ｂａｌａｎｃｅ、２０１１年１２月６日に検索
［９］Ｌｏｇｖｉｎｅｎｋｏ，Ａｌｅｘａｎｄｅｒ Ｄ．、「Ａｎ Ｏｂｊｅｃｔ Ｃｏｌｏｒ Ｓｐａｃｅ」、Ｊ．Ｖｉｓｉｏｎ．９（１１）：５、１〜２３頁、２００９年

【0101】

表Ａ 矩形スペクトル

【0102】

矩形スペクトルは、多数の有用な特性を有する。
ａ）マカダム効率
ｂ）完全（すべての可能な色度）
ｃ）３自由度
ｄ）最大限にコンパクトなスペクトル

【0103】

最後の特性すなわちコンパクト性は、基本的に、色度を飽和解除する２つの形すなわちスペクトルの拡幅または白の追加があるので生じる。ログビネンコ（Ｌｏｇｖｉｎｅｎｋｏ）（参照によってその全体が本明細書に組み込まれている参考文献［９］を参照されたい）は、この特性を活用して、物体の反射スペクトルに関するより一般的な形を作った（また、λ_↑およびλ_↓を、中心波長および符号付きの帯域幅を使用する同等の形に置換した。ここで、負の帯域幅は、バンドギャップ・スペクトルを表すのに使用された）。

【0104】

図２に、帯域通過挙動およびバンドギャップ・スペクトル挙動が色度空間内でどのように現れるのかを示す。帯域通過領域とバンドギャップ領域との間の境界が、２つのセグメントを有し、一方のセグメントは、等エネルギー白点から最大波長赤まで走り、他方のセグメントは、白点から最小波長青まで走ることに留意されたい。これらを、それぞれ、白赤境界および白青境界と称する。

【0105】

周回積分を使用して、帯域通過スペクトルとバンドギャップ・スペクトルとの間の区別を隠蔽することが可能である。これは、波長領域を円形と考え、帯域通過スペクトルとバンドギャップ・スペクトルとの間の区別をも除去することによって達成することもできる。図５Ａ〜５Ｃに、その上で積分が評価される、この円形領域を示す。具体的には、図５Ａは、円形の波長領域を示し、図５Ｂは、帯域通過矩形スペクトルを示し、図５Ｃは、バンドギャップ矩形スペクトルを示す。

【0106】

λ_ｍｉｎおよびλ_ｍａｘが、円形表現では同一の点であり、λが、反時計回り方向に増加することに留意されたい。円形表現では、積分は、必ずλ_↑からλ_↓へであり、解は、図１８に示されているように、必ず帯域通過である。これの代替の視覚化は、λ_ｍｉｎおよびλ_ｍａｘを同一の点にすることができるようにするために、これらのスペクトルを筒の外側に描くことになるはずである。

【0107】

ここで図１９を参照すると、図２の白赤境界セグメントおよび白青赤境界セグメントは、λ_↑またはλ_↓がλ_ｍｉｎ／λ_ｍａｘ境界に位置する場所である。白赤境界は、λ_↓がλ_ｍａｘに位置する場所であり、白青境界は、λ_↑がλ_ｍｉｎに位置する場所である。

【0108】

図２に示された帯域通過スペクトルおよびバンドギャップ・スペクトルの（ｘ，ｙ）解空間が、図２０Ａおよび２０Ｂに示された［λ_↑，λ_↓］空間内の領域にどのようにマッピングされるのかを知ることが、例証となる。

【0109】

等エネルギー白点Ｅは、λ_↑＝λ_ｍｉｎであり、λ_↓＝λ_ｍａｘである場所である。対角線は、帯域通過側から接近される場合にはスペクトル・ローカル上にあり、バンドギャップ側から接近される場合には白点付近にある。帯域通過スペクトルの上側三角形領域は、閉集合（その境界を含む）であり、バンドギャップ・スペクトルの三角形領域は、開集合（その境界を含まない）である。図１５Ｂに、帯域幅δおよび円形ラムダ領域をトラバースする中心周波数の相対的に狭帯域のスペクトルの２次元λ空間内の軌跡を示す。中心周波数がλ_ｍｉｎ＋δ／２からλ_ｍａｘ−δ／２に進むにつれて、色相は、紫（Ｖ）、青（Ｂ）、シアン（Ｃ）、緑（Ｇ）、黄（Ｙ）、および赤（Ｒ）を通過する。中心周波数が［λ_ｍｉｎ，λ_ｍａｘ］からδ／２以内にあるとき、色相は、マゼンタを通過する。

【図1A】

【図1B】

【図1C】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14A】

【図14B】

【図14C】

【図15A】

【図15B】

【図15C】

【図15D】

【図15E】

【図15F】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】