JP2023180080A - Computer program, image processing device, image reading device, and image processing method - Google Patents
Computer program, image processing device, image reading device, and image processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023180080A JP2023180080A JP2022093183A JP2022093183A JP2023180080A JP 2023180080 A JP2023180080 A JP 2023180080A JP 2022093183 A JP2022093183 A JP 2022093183A JP 2022093183 A JP2022093183 A JP 2022093183A JP 2023180080 A JP2023180080 A JP 2023180080A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- correction table
- light
- predetermined light
- correction
- computer program
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Color Television Image Signal Generators (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
本発明は、コンピュータプログラム、画像処理装置、画像読取装置及び画像処理方法に関する。 The present invention relates to a computer program, an image processing device, an image reading device, and an image processing method.
クレジットカード、免許証、パスポートなどの対象媒体の真贋判定は、一般的に目視による確認が行われている。例えば、所定光(例えば、UV光)を照射し、特定の絵柄が目視で確認できるか否かで真贋判定が行われる。 The authenticity of target media such as credit cards, driver's licenses, and passports is generally determined by visual inspection. For example, a predetermined light (eg, UV light) is irradiated, and the authenticity is determined by whether or not a specific pattern can be visually confirmed.
一方で、真贋判定を自動化することもできる。特許文献1には、対象媒体の所定箇所に紫外線(UV光)を照射して、消色インキのドットが消色したか否か、通常インキ(非消色インキ)のドットが残存しているか否かに基づいて真贋判定を行うシステムが開示されている。
On the other hand, authentication can also be automated.
また、UV光を用いて対象媒体の撮影画像を取り込む際には、事前に白色板(基準板)の撮影画像を読み込んで補正テーブルを作成し、作成した補正テーブルを用いてシェーディング補正を行うことで、照明むら等を抑制する。 Additionally, when importing a captured image of the target medium using UV light, it is necessary to read the captured image of a white plate (reference plate) in advance and create a correction table, and then perform shading correction using the created correction table. This suppresses uneven lighting.
しかし、補正テーブルを作成する際に使用する白色板が必ずしも所定光に対してRGB各成分の蛍光率(発光率)が均一とは限らないため、補正テーブルのRGBバランスが崩れる場合がある。RGBバランスが崩れた補正テーブルを使用すると、所定光に加えて外光が侵入するような場合、外交の影響により撮影画像の色味が変化し、真贋判定の精度に影響する。 However, since the white plate used when creating the correction table does not necessarily have a uniform fluorescence rate (emission rate) of each RGB component for a given light, the RGB balance of the correction table may be disrupted. If a correction table with an unbalanced RGB is used, and if external light enters in addition to the predetermined light, the color tone of the photographed image will change due to external influences, which will affect the accuracy of authenticity determination.
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、撮影画像の色味の変化を抑制できるコンピュータプログラム、画像処理装置、画像読取装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and it is an object of the present invention to provide a computer program, an image processing device, an image reading device, and an image processing method that can suppress changes in the tint of a photographed image.
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、コンピュータプログラムは、コンピュータに、可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出し、算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正する、処理を実行させる。 The present application includes multiple means for solving the above-mentioned problems. To give one example, a computer program instructs a computer to use visible light for correcting image data obtained by photographing in a visible light environment. A correction coefficient is calculated based on a correction table and a predetermined light correction table for correcting predetermined light image data obtained by photographing under a predetermined light environment, and the predetermined light correction table is based on the calculated correction coefficient. Correct or execute processing.
本発明によれば、撮影画像の色味の変化を抑制できる。 According to the present invention, it is possible to suppress changes in color of a photographed image.
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図1はスキャナ装置100の構成の一例を示す図である。画像読取装置としてのスキャナ装置100は、所定光としてのUV(ultraviolet)光用光源部10、可視光用光源部20、撮像部30、及び画像処理装置としての画像処理部50を備える。画像処理部50は、画像処理部50全体を制御する制御部51、インタフェース部52、メモリ53、出力部54、及び記憶部55を備える。記憶部55は、コンピュータプログラム(プログラム製品)56、可視光用補正テーブル57、UV光用補正テーブル58などを記憶する。コンピュータプログラム56は、記録媒体(例えば、CD-ROM等の光学可読ディスク記憶媒体)に記録されたコンピュータプログラム56を記録媒体読取部で読み取って記憶部55に記憶することができる。外部の装置からコンピュータプログラム56をダウンロードして記憶部55に記憶してもよい。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below based on drawings showing embodiments thereof. FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a
UV光用光源部10は、真贋判定を行う対象媒体(例えば、クレジットカード、免許証、パスポートなど)にUV光を照射する光源を備える。光源としては、例えば、UV-LEDを用いることができる。紫外線の波長域は、UV-A(波長:320~380nm)、UV-B(波長:280~320nm)、UV-C(波長:200~280nm)に分けることができる。UV-A(波長:320~380nm)、UV-Aの波長域の光源を用いることができるが、これに限定されない。
The UV
可視光用光源部20は、スキャナ装置100が、通常の媒体(例えば、書類などのドキュメント)の撮影画像を読み取る際に媒体に照射する光源を備える。光源としては、例えば、白色LEDを用いることができる。可視光は、人間の目に光として感じる波長範囲の電磁波であり、波長範囲の下限は360~400nm程度、上限は760~830nm程度である。
The visible light
撮像部30は、イメージセンサ(例えば、CCD:Charge Coupled Device、CMOS:Complementary Metal Oxide Semiconductor)、増幅器、及びA/Dコンバータなどを備える。以下では、撮像部30は、CCDイメージセンサであるとして説明する。撮像部30は、イメージセンサから取り込んだアナログ信号をアンプで増幅し、増幅したアナログ信号をA/Dコンバータでデジタル信号に変換することで、対象媒体を撮影して得られた画像データを得る。撮像部30は、画像データをインタフェース部52へ出力する。
The
インタフェース部52は、撮像部30から画像データを取得し、取得した画像データをメモリ53に記憶する。
The
制御部51は、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等が所要数組み込まれて構成されている。制御部51は、コンピュータプログラム56で定められた処理を実行することができる。すなわち、制御部51による処理は、コンピュータプログラム56による処理でもある。制御部51は、コンピュータプログラム56を実行することにより、補正テーブルの生成処理、後述の補正係数の算出処理、UV光用補正テーブル58の補正処理、シェーディング補正等の各処理を実行する。
The
メモリ53は、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリで構成することができる。コンピュータプログラム56をメモリ53に展開して、制御部51がコンピュータプログラム56を実行することができる。
The
記憶部55は、例えば、ハードディスク又は半導体メモリ等で構成することができる。
The
出力部54は、シェーディング補正された画像データ(スキャン画像)を出力する。
The
図2はシェーディング補正の一例を示す図である。図2Aはシェーディング補正の概要を示し、図2Bはシェーディング補正の補正式を示す。シェーディング補正は、レンズ、光源の照度分布ムラ、CCDの画素毎の感度ムラの不均一要因を校正し、またホワイトバランスをとるための機能である。媒体(原稿など)が載置されるガラス台に一様な反射率を有する白色板(基準板、白基準板とも称する)を設置し、事前に白色板を読み込んで補正テーブルを生成する。補正テーブルは、白色板をCCDで撮像して得られた信号値を保持する。白色板をCCDで撮像して得られた信号値は、前述の不均一要因によって、白基準値Kとの間で差異がある。 FIG. 2 is a diagram showing an example of shading correction. FIG. 2A shows an overview of shading correction, and FIG. 2B shows a correction formula for shading correction. Shading correction is a function for correcting non-uniform factors such as uneven illuminance distribution of lenses and light sources, and uneven sensitivity for each pixel of a CCD, and also for maintaining white balance. A white plate (also referred to as a reference plate or white reference plate) having a uniform reflectance is installed on a glass table on which a medium (such as a manuscript) is placed, and the white plate is read in advance to generate a correction table. The correction table holds signal values obtained by imaging a white plate with a CCD. The signal value obtained by imaging a white plate with a CCD has a difference from the white reference value K due to the above-mentioned non-uniformity factor.
そこで、図2Aに示すように、補正テーブル内の各信号値が定数(白基準値)Kになるように補正する。補正テーブル内の各信号値が定数(白基準値)Kになるように補正するには、図2Bに示すように、補正式を用いる。補正前の画像の画素値をIinとし、補正後の画像の画素値をIoutとし、Kを定数(白基準値)とすると、補正式は、Iout=Iin・K/(補正テーブル)という式で表すことができる。なお、補正式は一例であって、これに限定されない。なお、補正テーブルは、使用する光源によって異なる補正テーブルが生成される。本実施形態では、白色LEDを使用する際の可視光用補正テーブル57、所定光としてUV-LEDを使用する際のUV光用補正テーブル58を使用する。 Therefore, as shown in FIG. 2A, each signal value in the correction table is corrected to a constant (white reference value) K. In order to correct each signal value in the correction table to a constant (white reference value) K, a correction formula is used as shown in FIG. 2B. If the pixel value of the image before correction is Iin, the pixel value of the image after correction is Iout, and K is a constant (white reference value), the correction formula is Iout=Iin・K/(correction table). can be expressed. Note that the correction formula is just an example, and is not limited to this. Note that different correction tables are generated depending on the light source used. In this embodiment, a visible light correction table 57 is used when a white LED is used, and a UV light correction table 58 is used when a UV-LED is used as the predetermined light.
次に、可視光用補正テーブル57、及びUV光用補正テーブル58について説明する。 Next, the visible light correction table 57 and the UV light correction table 58 will be explained.
図3は可視光用補正テーブル57及びUV光用補正テーブル58の概要を示す図である。可視光用補正テーブル57を生成する場合、白色板のRGB各成分の発光率は均一(人間の目の特性上均一)である。すなわち、白色板の可視光に対するRGB各成分の発光率が均一であるので、可視光用補正テーブル57のRGB各成分の信号値(例えば、0~255)のヒストグラムは、比較的にバランスが整っており、RGB各成分の信号値の平均値についても大きな差異がない。 FIG. 3 is a diagram showing an outline of the visible light correction table 57 and the UV light correction table 58. When generating the visible light correction table 57, the luminescence rate of each RGB component of the white plate is uniform (uniform due to the characteristics of the human eye). That is, since the luminescence rate of each RGB component with respect to visible light of the white plate is uniform, the histogram of the signal values (for example, 0 to 255) of each RGB component in the visible light correction table 57 is relatively well balanced. There is also no significant difference in the average value of the signal values of each RGB component.
一方、UV光用補正テーブル58を生成する場合、白色板が必ずしもUV光に対してRGB各成分の蛍光率(発光率)が均一ではない。RGBの蛍光率は、白色板の基材に依存し、例えば、図3に示すように、R成分の蛍光率が、他のGB成分の蛍光率よりも小さい場合がある。なお、以下では、R成分の蛍光率が他の成分の蛍光率よりも小さい場合について説明するが、G成分又はB成分の蛍光率が小さい場合もある。R成分の蛍光率が他の成分の蛍光率よりも小さい場合、UV光用補正テーブル58のRGB各成分の信号値(例えば、0~255)のヒストグラムのバランスは崩れている。また、GB各成分の信号値の平均値に比べて、R成分の信号値の平均値は小さい。このため、UV光用補正テーブル58のG及びB成分の信号値(補正テーブル値)は大きく、R成分の信号値(補正テーブル値)は小さくなる。 On the other hand, when generating the UV light correction table 58, the white plate does not necessarily have a uniform fluorescence rate (emission rate) of each RGB component with respect to UV light. The fluorescence rate of RGB depends on the base material of the white plate, and for example, as shown in FIG. 3, the fluorescence rate of the R component may be lower than the fluorescence rate of other GB components. In addition, although the case where the fluorescence rate of R component is smaller than the fluorescence rate of other components is demonstrated below, the fluorescence rate of G component or B component may be small. When the fluorescence rate of the R component is smaller than the fluorescence rate of other components, the histogram of the signal values (for example, 0 to 255) of each RGB component in the UV light correction table 58 is out of balance. Furthermore, the average value of the signal values of the R component is smaller than the average value of the signal values of each of the GB components. Therefore, the signal values of the G and B components (correction table values) of the UV light correction table 58 are large, and the signal values of the R component (correction table values) are small.
シェーディング補正では、補正テーブルの信号値(補正テーブル値)の逆数を乗算して画素値を補正するので、RGBバランスの崩れた補正テーブルを使用すると、補正テーブル内の小さい成分のみ大きな値に補正されてしまい、RGBの成分の一部の成分のみが強く補正され、結果として撮影画像の色味が変化する。以下では、撮影画像の色味の変化を抑制するために、UV光用補正テーブル58の補正方法について説明する。 In shading correction, pixel values are corrected by multiplying them by the reciprocal of the signal value (correction table value) in the correction table, so if a correction table with an imbalance of RGB is used, only the small components in the correction table will be corrected to larger values. As a result, only some of the RGB components are strongly corrected, and as a result, the color tone of the photographed image changes. In the following, a method of correcting the UV light correction table 58 will be described in order to suppress changes in the tint of a photographed image.
図4はUV光用補正テーブル58の補正方法の一例を示す図である。制御部51は、可視光用補正テーブル57を記憶部55から読み出し、読み出した可視光用補正テーブル57のRGB毎の信号値の統計値を算出する。統計値は、例えば、平均値、中央値、最頻値などとすることができるが、本実施例では、平均値を使用する。RGBそれぞれの平均値をAVR、AVG、AVBで表す。図4の例では、AVR=108、AVG=146、AVB=120とする。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a method of correcting the UV light correction table 58. The
制御部51は、UV光用補正テーブル58を記憶部55から読み出し、読み出したUV光用補正テーブル58のRGB毎の信号値の統計値を算出する。統計値は、例えば、平均値、中央値、最頻値などとすることができるが、本実施例では、平均値を使用する。RGBそれぞれの平均値をAUR、AUG、AUBで表す。図4の例では、AUR=40、AUG=127、AUB=114とする。
The
制御部51は、可視光用補正テーブル57及びUV光用補正テーブル58それぞれが保持する信号値の統計値(例えば、平均値)に基づいて補正係数を算出する。補正係数は、RGB毎に算出してもよい。RGB成分それぞれの補正係数をGR 、GG 、GB とする。
The
補正係数GRは、GR=(AVR/AUR)・adjという式で算出できる。(AVR/AUR)は、UV光用補正テーブル58のR成分の平均値に対する可視光用補正テーブル57のR成分の平均値の倍率である。図4の例では、(AVR/AUR)=108/40となる。adjは調整値である。調整値adjは、1未満の数値であり、補正係数に基づいて補正したUV光用補正テーブル58の信号値の一部が255を超えないようにして、いわゆる白飛びを防止するものである。調整値は固定値でもよいが、後述のように算出してもよい。 The correction coefficient G R can be calculated using the formula G R =(A VR /A UR )·adj. (A VR /A UR ) is a magnification of the average value of the R component of the visible light correction table 57 with respect to the average value of the R component of the UV light correction table 58. In the example of FIG. 4, (A VR /A UR )=108/40. adj is an adjustment value. The adjustment value adj is a numerical value less than 1, and is used to prevent a portion of the signal values of the UV light correction table 58 corrected based on the correction coefficient from exceeding 255, thereby preventing so-called overexposure. The adjustment value may be a fixed value, or may be calculated as described below.
補正係数GGは、GG=(AVG/AUG)・adjという式で算出できる。(AVG/AUG)は、UV光用補正テーブル58のG成分の平均値に対する可視光用補正テーブル57のG成分の平均値の倍率である。図4の例では、(AVG/AUG)=146/127となる。adjは調整値である。 The correction coefficient G G can be calculated using the formula G G =(A VG /A UG )·adj. (A VG /A UG ) is a magnification of the average value of the G component of the visible light correction table 57 with respect to the average value of the G component of the UV light correction table 58. In the example of FIG. 4, (A VG /A UG )=146/127. adj is an adjustment value.
補正係数GBは、GB=(AVB/AUB)・adjという式で算出できる。(AVB/AUB)は、UV光用補正テーブル58のB成分の平均値に対する可視光用補正テーブル57のB成分の平均値の倍率である。図4の例では、(AVB/AUB)=120/114となる。adjは調整値である。 The correction coefficient G B can be calculated using the formula G B =(A VB /A UB )·adj. (A VB /A UB ) is a magnification of the average value of the B component of the visible light correction table 57 with respect to the average value of the B component of the UV light correction table 58. In the example of FIG. 4, (A VB /A UB )=120/114. adj is an adjustment value.
上述のように、RGBバランスが崩れているUV光用補正テーブル58を、可視光用補正テーブル57と同様のRGBバランスになるように修正することができる。このように、補正後のUV光用補正テーブル58は、可視光用補正テーブル57のように、RGB各成分の蛍光率(発光率)を比較的均一にすることができる。 As described above, it is possible to correct the UV light correction table 58, which is out of RGB balance, so that it has the same RGB balance as the visible light correction table 57. In this way, the corrected UV light correction table 58 can make the fluorescence rate (emission rate) of each RGB component relatively uniform, like the visible light correction table 57.
また、制御部51は、補正係数を所定の調整値で調整してもよい。これにより、いわゆる白飛びを防止することができる。
Further, the
図5は補正後のUV光用補正テーブル58の一例を示す図である。図5は、イメージセンサの撮像素子の画素の並び方の一つであるベイヤー配列の場合について説明する。ベイヤー配列は、全画素の半分がG成分の画素であり、R-Gが繰り返される列とG-Bが繰り返される列とが交互に配列されている。補正前のUV光用補正テーブル58のRGB成分の信号値をRGBで表す。補正後のUV光用補正テーブル58のRGB成分の信号値は、それぞれR×GR 、G×GG 、B×GB で表すことができる。なお、配列はベイヤー配列に限定されるものではなく、斜めベイヤー配列、クアッドベイヤー配列などであってもよい。 FIG. 5 is a diagram showing an example of the UV light correction table 58 after correction. FIG. 5 describes the case of Bayer array, which is one way of arranging pixels of an image sensor of an image sensor. In the Bayer array, half of all pixels are G component pixels, and columns in which RG is repeated and columns in which GB is repeated are arranged alternately. The signal values of the RGB components of the UV light correction table 58 before correction are expressed in RGB. The signal values of the RGB components of the UV light correction table 58 after correction can be expressed as R×G R , G×G G , and B× GB , respectively. Note that the arrangement is not limited to the Bayer arrangement, and may be a diagonal Bayer arrangement, a quad Bayer arrangement, or the like.
上述のように、制御部51は、算出した補正係数GR 、GG 、GB に基づいて補正前のUV光用補正テーブル58それぞれが保持する信号値をRGB毎に補正することができる。
As described above, the
図6は調整値の算出方法の一例を示す図である。制御部51は、補正前のUV光用補正テーブル58が保持する信号値の統計値(例えば、平均値)及び偏差値を算出し、算出した統計値及び偏差値に基づいて調整値を算出することができる。制御部51は、補正係数を算出した調整値で調整してもよい。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a method for calculating an adjustment value. The
具体的には、補正前のUV光用補正テーブル58のB成分の信号値の平均値をAUBとし、B成分の信号値の標準偏差をσBとする。{GB ・(AUB+3σB)}>255の場合、B成分の調整値AdBを、AdB=255/{GB ・(AUB+3σB)}とする。また、{GB ・(AUB+3σB)}≦255の場合、AdB=1とする。 Specifically, the average value of the signal values of the B component in the UV light correction table 58 before correction is set to AUB , and the standard deviation of the signal values of the B component is set to σB. When { GB ·(A UB +3σB)}>255, the adjustment value AdB of the B component is set to AdB=255/{ GB ·(A UB +3σB)}. Further, when {G B ·(A UB +3σB)}≦255, AdB=1.
補正前のUV光用補正テーブル58のG成分の信号値の平均値をAUGとし、G成分の信号値の標準偏差をσGとする。{GG ・(AUG+3σG)}>255の場合、G成分の調整値AdGを、AdG=255/{GG ・(AUG+3σG)}とする。また、{GG ・(AUG+3σG)}≦255の場合、AdG=1とする。 Let AUG be the average value of the G component signal values in the UV light correction table 58 before correction, and let σG be the standard deviation of the G component signal values. When {G G ·(A UG +3σG)}>255, the adjustment value AdG of the G component is set to AdG=255/{G G ·(A UG +3σG)}. Further, when {G G ·(A UG +3σG)}≦255, AdG=1.
補正前のUV光用補正テーブル58のR成分の信号値の平均値をAURとし、R成分の信号値の標準偏差をσRとする。{GR ・(AUR+3σR)}>255の場合、R成分の調整値AdRを、AdR=255/{GR ・(AUR+3σR)}とする。また、{GR ・(AUR+3σR)}≦255の場合、AdR=1とする。 The average value of the signal values of the R component in the UV light correction table 58 before correction is defined as AUR , and the standard deviation of the signal values of the R component is defined as σR. When {G R ·(A UR +3σR)}>255, the adjustment value AdR of the R component is set to AdR=255/{G R ·(A UR +3σR)}. Further, if {G R ·(A UR +3σR)}≦255, AdR=1.
調整値adjは、AdB、AdG、及びAdRの最小値とすることができる。 The adjustment value adj can be the minimum value of AdB, AdG, and AdR.
制御部51は、補正後のUV光用補正テーブル58を用いて、UV光(UV光用光源部10)によって撮影して得られたUV光画像データに対してシェーディング補正を行うことができる。補正前の画像の画素値をIinとし、補正後の画像の画素値をIoutとし、Kを定数(白基準値)とすると、シェーディング補正の補正式は、Iout=Iin・K/(補正後のUV光用補正テーブル58)という式で表すことができる。
Using the corrected UV light correction table 58, the
次に、撮影画像に対する環境要因による影響について説明する。以下では、環境要因の例として外光の影響について説明する。 Next, the influence of environmental factors on captured images will be explained. Below, the influence of external light will be explained as an example of environmental factors.
図7は比較例の場合の外光の影響を示す図である。比較例は、補正前のUV光用補正テーブル58を用いる場合を示す。真贋判定の媒体にUV光を照射して真贋判定媒体の撮影画像が得られたとする。当該撮影画像は、補正前のUV光用補正テーブル58を用いてシェーディング補正されたスキャナ画像である。スキャナ装置で媒体をスキャンする際に外光が媒体表面に侵入せず外光がない場合、撮影画像の所定領域A、BそれぞれでのRGB各成分のスペクトルの一例を模式的に図示している。 FIG. 7 is a diagram showing the influence of external light in a comparative example. A comparative example shows a case where a UV light correction table 58 before correction is used. It is assumed that a captured image of the medium to be authenticated is obtained by irradiating the medium to be authenticated with UV light. The photographed image is a scanner image subjected to shading correction using the UV light correction table 58 before correction. This figure schematically shows an example of the spectrum of each RGB component in each of predetermined areas A and B of a photographed image when there is no external light and no external light enters the surface of the medium when scanning the medium with a scanner device. .
スキャナ装置で媒体をスキャンする際に外光が媒体表面の例えば所定領域BにRGB均一で微小な白色光が侵入した場合、所定領域AでのRGB各成分のスペクトルは外光なしの場合と同様である。しかし、外光が侵入した所定領域BでのRGB各成分のスペクトルは、実際にはRGB各色が均一に増大するだけであるため、RGBのバランスは変化しないが、補正前のUV光用補正テーブル58のR成分の信号値(補正テーブル値)が小さいため、小さい成分のみが大きく補正され(補正テーブル値の逆数で補正される)、外光のR成分が強くなるように補正される。このため、外光なしの場合のRG成分の強度と、外光ありの場合のRG成分の強度とが逆転している。このため、外光の影響により撮影画像の色味が変化してしまう。 When scanning a medium with a scanner device, if external light enters, for example, a predetermined region B on the surface of the medium, RGB uniform and minute white light, the spectrum of each RGB component in the predetermined region A will be the same as in the case without external light. It is. However, the spectrum of each RGB component in the predetermined area B where external light has entered actually only increases uniformly for each RGB color, so the balance of RGB does not change, but the UV light correction table before correction Since the signal value (correction table value) of the R component of 58 is small, only the small component is greatly corrected (corrected by the reciprocal of the correction table value), and the R component of external light is corrected to be strong. Therefore, the intensity of the RG component in the absence of external light and the intensity of the RG component in the presence of external light are reversed. Therefore, the color tone of the photographed image changes due to the influence of external light.
図7の例では、撮影画像の一部が外光の影響を受けている場合を示すが、撮像画像全体に外光の影響がある場合も同様に、外光のR成分が強くなり、撮像画像全体の色味が変化してしまう。なお、所定領域BにおけるRGB成分の全体の分布は、外光ありの方が外光なしに比べて若干右にシフトする。 The example in FIG. 7 shows a case where a part of the captured image is affected by external light, but similarly when the entire captured image is affected by external light, the R component of the external light becomes strong and the captured image The color tone of the entire image changes. Note that the overall distribution of RGB components in the predetermined region B shifts slightly to the right with external light compared to without external light.
図8は本実施形態の外光の影響を示す図である。外光がない場合、図7の比較例と同様である。スキャナ装置で媒体をスキャンする際に外光が媒体表面の所定領域Bに侵入し外光がある場合には、所定領域AでのRGB各成分のスペクトルは外光なしの場合と同様である。また、外光が侵入した所定領域BでのRGB各成分のスペクトルは、補正後のUV光用補正テーブル58のRGB成分のバランスが比較的均一であるため、外光のうちの特定の成分(例えば、R、G、B)が大きく補正されることはない。このため、外光なしの場合のRGBの各成分のスペクトルは、外光ありの場合のRGBの各成分のスペクトルと同等になり、色味の変化を抑制することができる。 FIG. 8 is a diagram showing the influence of external light in this embodiment. When there is no external light, it is the same as the comparative example in FIG. When external light enters a predetermined region B on the surface of the medium when scanning a medium with a scanner device, the spectrum of each RGB component in the predetermined region A is the same as in the case without external light. Furthermore, since the balance of the RGB components in the corrected UV light correction table 58 is relatively uniform, the spectrum of each RGB component in the predetermined region B where the external light has entered is determined by the specific component ( For example, R, G, B) are not greatly corrected. Therefore, the spectrum of each RGB component in the absence of external light is equivalent to the spectrum of each RGB component in the presence of external light, and changes in color can be suppressed.
図8の例では、撮影画像の一部が外光の影響を受けている場合を示すが、撮像画像全体に外光の影響がある場合も同様に、外光のうちの特定の成分(例えば、R、G、B)が大きく補正されることはなく、撮像画像全体の色味の変化を抑制できる。なお、所定領域BにおけるRGB成分の全体の分布は、外光ありの方が外光なしに比べて若干右にシフトする。 The example in FIG. 8 shows a case where a part of the captured image is affected by external light, but similarly, when the entire captured image is affected by external light, a specific component of the external light (e.g. , R, G, B) are not greatly corrected, and changes in the color tone of the entire captured image can be suppressed. Note that the overall distribution of RGB components in the predetermined region B shifts slightly to the right with external light compared to without external light.
上述のように、制御部51は、可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルを取得し、取得した可視光用補正テーブル及び所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出し、算出した補正係数に基づいて当該所定光用補正テーブルを補正することができる。
As described above, the
図9はスキャナ装置100の処理手順の一例を示す図である。以下では便宜上、処理の主体を制御部51として説明する。制御部51は、可視光用補正テーブル57、及びUV光用補正テーブル58を取得し(S11)、可視光用補正テーブル57のRGB毎の信号値の平均値を算出し(S12)、UV光用補正テーブル58のRGB毎の信号値の平均値を算出する(S13)。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a processing procedure of the
制御部51は、算出した平均値に基づいてRGB毎の平均値の倍率を算出し(S14)、丸め込み用の調整値を算出する(S15)。調整値の算出は、図6を参照。制御部51は、算出した倍率、調整値に基づいて、RGB毎の補正係数を算出する(S16)。補正係数の算出は、図4を参照。
The
制御部51は、算出した補正係数を用いてUV光用補正テーブル58を補正し(S17)、処理を終了する。UV光用補正テーブル58の補正は、図5を参照。
The
本実施形態によれば、撮影画像の色味の変化を抑制できる。また、一般的なスキャナ装置において、外光検出用のセンサを個別に設ける必要がなく、外光の影響を軽減することができる。真贋判定のための媒体の撮影画像に対する外光の影響を軽減できるので、撮影画像を用いた真贋判定の精度向上も期待できる。 According to the present embodiment, it is possible to suppress changes in color of a photographed image. Further, in a general scanner device, there is no need to separately provide a sensor for detecting external light, and the influence of external light can be reduced. Since it is possible to reduce the influence of external light on the photographed image of the medium for authentication, it is expected that the accuracy of authentication using the photographed image will be improved.
(付記1)コンピュータプログラムは、コンピュータに、可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出し、算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正する、処理を実行させる。 (Additional note 1) The computer program includes a visible light correction table for correcting image data obtained by shooting in a visible light environment and predetermined light image data obtained by shooting in a predetermined light environment. A correction coefficient is calculated based on a predetermined light correction table for correcting the predetermined light correction table, and the predetermined light correction table is corrected based on the calculated correction coefficient.
(付記2)コンピュータプログラムは、付記1のコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記可視光用補正テーブル及び前記所定光用補正テーブルそれぞれが保持する信号値の統計値に基づいて補正係数を算出し、算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルが保持する信号値を補正する、処理を実行させる。
(Additional Note 2) In the computer program of
(付記3)コンピュータプログラムは、付記1又は付記2のコンピュータプログラムにおいて、ンピュータに、前記補正係数を所定の調整値で調整する、処理を実行させる。
(Supplementary note 3) The computer program in the computer program of
(付記4)コンピュータプログラムは、付記1から付記3のいずれかのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記所定光用補正テーブルが保持する信号値の統計値及び偏差値を算出し、算出した統計値及び偏差値に基づいて調整値を算出し、前記補正係数を算出した調整値で調整する、処理を実行させる。
(Additional Note 4) In the computer program according to any one of
(付記5)コンピュータプログラムは、付記1から付記4のいずれかのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、R(赤)、G(緑)、及びB(青)毎に前記補正係数を算出する、処理を実行させる。
(Additional Note 5) In any of the computer programs set forth in
(付記6)コンピュータプログラムは、付記1から付記5のいずれかのコンピュータプログラムにおいて、前記所定光は、UV光を含む。
(Supplementary Note 6) In the computer program according to any one of
(付記7)コンピュータプログラムは、付記1から付記6のいずれかのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記所定光画像データに対して補正した所定光用補正テーブルを用いてシェーディング補正する、処理を実行させる。
(Additional Note 7) The computer program in any one of
(付記8)画像処理装置は、可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出する算出部と、算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正する補正部とを備える。 (Additional Note 8) The image processing device includes a visible light correction table for correcting image data obtained by shooting in a visible light environment and a correction table for correcting predetermined light image data obtained by shooting in a predetermined light environment. A calculation unit that calculates a correction coefficient based on a correction table for a predetermined light to perform the correction, and a correction unit that corrects the correction table for a predetermined light based on the calculated correction coefficient.
(付記9)画像読取装置は、所定光を発光する光源部と、撮像部と、制御部とを備え、前記撮像部は、前記光源部が照射した所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを前記制御部へ出力し、前記制御部は、可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び前記所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出し、算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正し、前記所定光画像データに対して補正した所定光用補正テーブルを用いてシェーディング補正する。 (Additional Note 9) The image reading device includes a light source unit that emits predetermined light, an imaging unit, and a control unit, and the imaging unit is configured to capture images obtained by photographing under a predetermined light environment irradiated by the light source unit. The predetermined light image data is output to the control unit, and the control unit includes a visible light correction table for correcting image data obtained by photographing in a visible light environment and a visible light correction table for correcting the predetermined light image data. Calculate a correction coefficient based on the predetermined light correction table of , correct the predetermined light correction table based on the calculated correction coefficient, and use the predetermined light correction table corrected for the predetermined light image data. Correct shading.
(付記10)画像処理方法は、可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出し、算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正する。 (Additional Note 10) The image processing method includes a visible light correction table for correcting image data obtained by shooting in a visible light environment and a correction table for correcting predetermined light image data obtained by shooting in a predetermined light environment. A correction coefficient is calculated based on a predetermined light correction table for the purpose of the correction, and the predetermined light correction table is corrected based on the calculated correction coefficient.
各実施形態に記載した事項は相互に組み合わせることが可能である。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の2以上のクレームを引用するクレームを記載する形式(マルチクレーム形式)を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム(マルチマルチクレーム)を記載する形式を用いて記載してもよい。 Items described in each embodiment can be combined with each other. Moreover, the independent claims and dependent claims recited in the claims may be combined with each other in any and all combinations, regardless of the form in which they are cited. Further, although the scope of claims uses a format in which claims refer to two or more other claims (multi-claim format), the invention is not limited to this format. It may be written using a multi-claim format that cites at least one multi-claim.
10 UV光用光源部
20 可視光用光源部
30 撮像部
50 画像処理部
51 制御部
52 インタフェース部
53 メモリ
54 出力部
55 記憶部
56 コンピュータプログラム
57 可視光用補正テーブル
58 UV光用補正テーブル
10 Light source section for
Claims (10)
可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出し、
算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正する、
処理を実行させるコンピュータプログラム。 to the computer,
A visible light correction table for correcting image data obtained by photographing in a visible light environment and a predetermined light correction table for correcting predetermined light image data obtained by photographing in a predetermined light environment. Calculate the correction coefficient based on
correcting the predetermined light correction table based on the calculated correction coefficient;
A computer program that performs a process.
前記可視光用補正テーブル及び前記所定光用補正テーブルそれぞれが保持する信号値の統計値に基づいて補正係数を算出し、
算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルが保持する信号値を補正する、
処理を実行させる請求項1に記載のコンピュータプログラム。 to the computer,
Calculating a correction coefficient based on statistical values of signal values held by each of the visible light correction table and the predetermined light correction table,
correcting the signal value held in the predetermined light correction table based on the calculated correction coefficient;
The computer program according to claim 1, which causes the computer program to execute a process.
前記補正係数を所定の調整値で調整する、
処理を実行させる請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。 to the computer,
adjusting the correction coefficient with a predetermined adjustment value;
The computer program according to claim 1 or 2, which causes the computer program to execute a process.
前記所定光用補正テーブルが保持する信号値の統計値及び偏差値を算出し、
算出した統計値及び偏差値に基づいて調整値を算出し、
前記補正係数を算出した調整値で調整する、
処理を実行させる請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。 to the computer,
Calculating statistical values and deviation values of signal values held by the predetermined light correction table,
Calculate the adjustment value based on the calculated statistical value and deviation value,
adjusting the correction coefficient with the calculated adjustment value;
The computer program according to claim 1 or 2, which causes the computer program to execute a process.
R(赤)、G(緑)、及びB(青)毎に前記補正係数を算出する、
処理を実行させる請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。 to the computer,
Calculating the correction coefficient for each of R (red), G (green), and B (blue);
The computer program according to claim 1 or 2, which causes the computer program to execute a process.
請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。 The predetermined light includes UV light.
The computer program according to claim 1 or claim 2.
前記所定光画像データに対して補正した所定光用補正テーブルを用いてシェーディング補正する、
処理を実行させる請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。 to the computer,
performing shading correction using a predetermined light correction table corrected for the predetermined light image data;
The computer program according to claim 1 or 2, which causes the computer program to execute a process.
算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正する補正部と
を備える、
画像処理装置。 A visible light correction table for correcting image data obtained by photographing in a visible light environment and a predetermined light correction table for correcting predetermined light image data obtained by photographing in a predetermined light environment. a calculation unit that calculates a correction coefficient based on the
a correction unit that corrects the predetermined light correction table based on the calculated correction coefficient;
Image processing device.
前記撮像部は、
前記光源部が照射した所定光環境下で撮影して得られた所定光画像データを前記制御部へ出力し、
前記制御部は、
可視光環境下で撮影して得られた画像データを補正するための可視光用補正テーブル及び前記所定光画像データを補正するための所定光用補正テーブルに基づいて補正係数を算出し、
算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正し、
前記所定光画像データに対して補正した所定光用補正テーブルを用いてシェーディング補正する、
画像読取装置。 A light source unit that emits predetermined light, an imaging unit, and a control unit,
The imaging unit includes:
outputting predetermined light image data obtained by photographing under a predetermined light environment irradiated by the light source unit to the control unit;
The control unit includes:
Calculating a correction coefficient based on a visible light correction table for correcting image data obtained by photographing in a visible light environment and a predetermined light correction table for correcting the predetermined light image data;
correcting the predetermined light correction table based on the calculated correction coefficient;
performing shading correction using a predetermined light correction table corrected for the predetermined light image data;
Image reading device.
算出した補正係数に基づいて前記所定光用補正テーブルを補正する、
画像処理方法。 A visible light correction table for correcting image data obtained by photographing in a visible light environment and a predetermined light correction table for correcting predetermined light image data obtained by photographing in a predetermined light environment. Calculate the correction coefficient based on
correcting the predetermined light correction table based on the calculated correction coefficient;
Image processing method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022093183A JP2023180080A (en) | 2022-06-08 | 2022-06-08 | Computer program, image processing device, image reading device, and image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022093183A JP2023180080A (en) | 2022-06-08 | 2022-06-08 | Computer program, image processing device, image reading device, and image processing method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023180080A true JP2023180080A (en) | 2023-12-20 |
Family
ID=89235744
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022093183A Pending JP2023180080A (en) | 2022-06-08 | 2022-06-08 | Computer program, image processing device, image reading device, and image processing method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2023180080A (en) |
-
2022
- 2022-06-08 JP JP2022093183A patent/JP2023180080A/en active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6876763B2 (en) | Image resolution improvement using a color mosaic sensor | |
| CN102577355B (en) | The method of the defect of predicted picture acquisition system and related system thereof | |
| CN1914580A (en) | Techniques of modeling image field data by extrapolation | |
| WO2014134890A1 (en) | Image processing device and image data correction method | |
| JP4934454B2 (en) | Image reading device | |
| TW563389B (en) | Compensation system for use in a printed circuit board inspection system | |
| JP4176369B2 (en) | Compensating digital images for optical falloff while minimizing changes in light balance | |
| US7995114B2 (en) | Method for providing image illumination calibration for an imaging apparatus | |
| US20170244870A1 (en) | Image processing device and image processing method | |
| US9373158B2 (en) | Method for reducing image artifacts produced by a CMOS camera | |
| GB2372396A (en) | Correcting for uneven illumination in document scanner. | |
| JP2023180080A (en) | Computer program, image processing device, image reading device, and image processing method | |
| CN109813533B (en) | Method and device for testing DOE diffraction efficiency and uniformity in batch | |
| KR20060068497A (en) | Automatic lens shading correction method and device | |
| US11431924B2 (en) | Image capturing apparatus and control method thereof | |
| JP4987449B2 (en) | Color input scanner calibration system | |
| JP6833751B2 (en) | Imaging control device, imaging device, and imaging control method | |
| JP5010909B2 (en) | Imaging apparatus and image data correction method | |
| US10341504B2 (en) | Photo response non-uniformity suppression | |
| JP2023164304A (en) | Camera and object detection method | |
| KR101619089B1 (en) | noise reduction method in images | |
| JP4340503B2 (en) | Document reader | |
| US9100532B2 (en) | Image processing apparatus and method for generating an image | |
| JP7254440B2 (en) | Image processing device, imaging device, image processing method, and program | |
| KR100793289B1 (en) | Lens Shading Correction Device and Correction Method of Image Sensor |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20250422 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20260123 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20260203 |