[go: up one dir, main page]

TW202303511A - 圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式 - Google Patents

圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式 Download PDF

Info

Publication number
TW202303511A
TW202303511A TW110149531A TW110149531A TW202303511A TW 202303511 A TW202303511 A TW 202303511A TW 110149531 A TW110149531 A TW 110149531A TW 110149531 A TW110149531 A TW 110149531A TW 202303511 A TW202303511 A TW 202303511A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
light source
information
image
specific area
image processing
Prior art date
Application number
TW110149531A
Other languages
English (en)
Inventor
上田朝己
伊東真博
鈴木優
山下弘樹
Original Assignee
日商索尼半導體解決方案公司
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日商索尼半導體解決方案公司 filed Critical 日商索尼半導體解決方案公司
Publication of TW202303511A publication Critical patent/TW202303511A/zh

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/25—Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/60—Extraction of image or video features relating to illumination properties, e.g. using a reflectance or lighting model
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/10—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths
    • H04N23/11—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths for generating image signals from visible and infrared light wavelengths
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H04N23/88—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals for colour balance, e.g. white-balance circuits or colour temperature control
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
    • G06T2207/10036—Multispectral image; Hyperspectral image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/07—Target detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Abstract

本發明之目的在於簡化光源之分光分佈之檢測。 本揭示之圖像處理裝置具有特定區域檢測部、色度資訊檢測部、及光源分光資訊產生部。特定區域檢測部自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像之區域即特定區域。色度資訊檢測部基於檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊。光源分光資訊產生部基於測得之光源顏色資訊，產生光源之分光資訊即光源分光資訊。

Description

圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式
本揭示係關於一種圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式。
使用自利用相機等拍攝之圖像辨識物體的圖像處理裝置。例如，使用一種圖像處理裝置，其自使用按各波長帶產生複數個圖像之多光譜圖像感測器拍攝之圖像，檢測出特定物體例如植物之區域。此種圖像處理裝置利用物體中之光之反射於物體上具有特有之分光分佈之情況，進行物體之識別。此種圖像處理裝置可使用於植被調查等。
提高物體之識別精度時，必須去除光源等環境光之影響。其原因在於，光源之光具有固有之分光分佈，故而成為物體顏色之反射光因光源之影響而變化。作為自來自物體之反射光檢測光源成分之方法，提案有一種利用物體之反射模型之方法。該反射模型係稱為二色性反射模型，且係假定為來自物體之反射光係由鏡面反射成分及擴散反射成分構成的模型。鏡面反射成分為直接反射光源色調之成分，擴散反射成分為來自光源之光根據物體本來之色調而變化且反射之成分。
提案有一種照明推定裝置，其自圖像檢測出該鏡面反射區域，推定出該區域之圖像信號之光譜空間內之擴展部分之特徵推定作為分佈特徵，且基於該分佈特徵測得照明模型(例如，參照專利文獻1)。該照明推定裝置可輸出基於測得之照明模型的照明之分光特性。 [先前技術文獻] [專利文獻]
[專利文獻1]國際公開第2014/203453號
[發明所欲解決之問題]
然而，於上述先前技術中，存在光源(照明)之分光特性之檢測方法複雜化之問題。如上所述，於分光特性之檢測時，必須算出分佈特徵。此時，必須對多維分光資訊進行主成分分析或矩陣計算，從而存在分光特性之檢測方法複雜化之問題。
因此，於本揭示中，提案一種簡單進行光源之分光分佈檢測之圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式。 [解決問題之技術手段]
本揭示之圖像處理裝置具有特定區域檢測部、色度資訊檢測部、及光源分光資訊產生部。特定區域檢測部自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像之區域即特定區域。色度資訊檢測部基於上述檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊。光源分光資訊產生部基於上述測得之光源顏色資訊，產生上述光源之分光資訊即光源分光資訊。
以下，對本揭示之實施形態基於圖式詳細說明。說明按以下順序進行。另，於以下各實施形態中，藉由對同一部位附註同一符號而省略重複之說明。 1.第1實施形態 2.第2實施形態 3.攝像裝置之構成 4.攝像元件之構成
(1.第1實施形態) [圖像處理裝置之構成] 圖1係顯示本揭示之實施形態之圖像處理裝置之構成例之圖。該圖係表示圖像處理裝置200之構成例之方塊圖。圖像處理裝置200係自攝像元件等輸出之圖像信號產生圖像並輸出之裝置。又，圖像處理裝置200進而進行自產生之圖像去除光源影響之處理。該圖之圖像處理裝置200具備圖像產生部210、分光圖像產生部220、特定區域檢測部230、色度資訊檢測部240、光源分光資訊產生部250、及圖像調整部260。
圖像產生部210係自輸入之圖像信號產生圖像者。該圖像產生部210係自利用攝像元件等產生之圖像信號，產生1像素量之圖像，且作為圖像資料輸出者。如後所述，攝像元件具備由複數個像素(像素100)構成之像素陣列部(像素陣列部10)，且於攝像時按各像素產生圖像信號。其後，攝像元件將產生之複數個圖像信號例如以像素之排列順序依序輸出。圖像產生部210自該順序輸出之1畫面量之圖像信號產生圖像。該圖像稱為RAW圖像。圖像產生部210對分光圖像產生部220及特定區域檢測部230輸出產生之圖像。
分光圖像產生部220係自RAW圖像產生分光圖像者。分光圖像可藉由對輸入之圖像進行再構成處理而產生。該再構成處理係自輸入之圖像信號產生各波長圖像之處理。上述攝像元件之像素輸出來自被攝體之光中特定波段之光所對應之圖像信號。自與該各波段對應之圖像信號可產生各波長之分光圖像。另，本揭示中使用之攝像元件之像素自如後述之例如與8個波段之光對應之圖像信號產生分光圖像。分光圖像產生部220對圖像調整部260及色度資訊檢測部240輸出經進行再構成處理之圖像。
特定區域檢測部230係自圖像產生部210所輸出之圖像，檢測出特定區域者。此處，特定區域意指拍攝特定物體之區域。該特定物體例如可適用蔬菜等植物。特定區域檢測部230自圖像檢測出特定物體，且檢測出該特定物體之區域作為特定區域。關於特定區域檢測部230中特定區域之檢測細節將於後述。特定區域檢測部230對色度資訊檢測部240輸出所檢測出之特定區域。另，特定區域未限定於植物之區域。例如，特定區域可適用同色調之反射光(之物體)之區域。
色度資訊檢測部240係基於特定區域之圖像信號檢測光源顏色資訊者。此處，光源顏色資訊意指特定色度空間中之光源之資訊。作為該光源顏色資訊，可使用將特定區域之複數個圖像信號配置於色度空間例如xy色度圖時之分佈形狀推定。又，作為光源顏色資訊，亦可使用基於xy色度圖上複數個圖像信號產生之近似直線推定。又，作為光源顏色資訊，亦可使用基於該近似直線檢測之顏色溫度。關於色度資訊檢測部240中光源顏色資訊之檢測細節將於後述。色度資訊檢測部240使用自特定區域檢測部230輸出之特定區域、與自分光圖像產生部220輸出之圖像產生色度資訊。即，色度資訊檢測部240使用自分光圖像產生部220輸出之圖像中與特定區域對應之區域之圖像信號，測得光源顏色資訊。色度資訊檢測部240對光源分光資訊產生部250輸出測得之光源顏色資訊。
光源分光資訊產生部250係基於色度資訊檢測部240輸出之光源顏色資訊產生光源分光資訊者。該光源分光資訊係光源之分光資訊，例如可適用光源之分光分佈。光源之分光分佈例如可根據來自光源之光之各波長帶之比例而表示。針對現有之光源，可測定分光分佈產生光源分光資訊。光源分光資訊產生部250可採用保持複數個現有光源之光源分光資訊的構成。且，光源分光資訊產生部250可使用該等複數個光源分光資訊產生基於光源顏色資訊之光源分光資訊。例如，光源分光資訊產生部250可藉由基於光源顏色資訊自複數個光源分光資訊選擇1個而產生光源分光資訊。又，例如，光源分光資訊產生部250亦可基於光源顏色資訊選擇2個光源分光資訊。此時，光源分光資訊產生部250亦可藉由對2個光源分光資訊按波長將分光混合而產生光源分光資訊。針對光源分光資訊之細節將於後述。
圖像調整部260係基於光源分光資訊產生部250輸出之光源分光資訊對分光圖像產生部220所輸出之圖像進行調整者。藉由該調整，可去除圖像中之光源之影響。圖像調整部260可按波長帶調整構成圖像之圖像信號。例如，圖像調整部260可藉由將各波長帶之圖像信號除以相同波長帶之分光而進行調整。藉此，可根據光源之分光而調整構成圖像之圖像信號之位準，且可去除光源之影響。針對圖像調整部260之圖像調整之細節將於後述。圖像調整部260輸出經調整之圖像。該輸出之圖像相當於圖像處理裝置200之輸出圖像。
[鏡面反射成分及擴散反射成分] 圖2係說明鏡面反射成分及擴散反射成分之圖。該圖表示來自光源302之光305照射至物體301時之例之圖。若光305照射至物體301，則產生反射光。於該反射光存在鏡面反射成分307及擴散反射成分306。鏡面反射成分307係來自光源302之光305於物體301與光305之介質之界面被反射之成分，係來自光源302之光305之色調直接被反射之成分。與此相對，擴散反射成分306係來自光源302之光305於物體301之內部被反射之成分，係來自光源302之光305因物體301本來之色調而變化之成分。
設想以相機303觀測此種反射光之情形。該觀測值可藉由下式之二色性反射模型表示。
Figure 02_image001
此處，I表示矢量記述之觀測值。I specular表示矢量記述之鏡面反射成分。I diffuse表示矢量記述之擴散反射成分。α及β表示各成分之係數。L表示光源矢量。ρ表示擴散反射矢量。α及β根據光源302之位置或物體301之表面之朝向、觀測之方向等之幾何關係而分別變化。
若觀測值I變化為色度空間(x，y)，則式(1)可如下式表示。
Figure 02_image003
此處，L(x,y)表示光源(鏡面反射成分)之色度。D(x,y)表示擴散反射成分之色度。如式(2)表示，觀測值I(x,y)係L(x,y)及D(x,y)基於α及β之係數而被混色者。該色度空間中之混色於色度圖上位於將各色度連結之直線上。因此，區域內之觀測值I(x,y)亦沿直線分佈。
於本揭示中，利用由特定區域檢測部230檢測之特定區域之圖像信號，檢測上述光源(鏡面反射成分)。
[特定區域之檢測] 圖3係顯示本揭示之特定區域之一例之圖。該圖係表示特定區域檢測部230檢測之特定區域之一例之圖。列舉將植物適用於特定物體之情形為例，說明特定區域。該圖之圖像310為種植植物312之土壤311之圖像。該圖像310中包含植物312之區域為特定區域。該圖之區域320相當於特定區域。特定區域檢測部230檢測該區域320作為特定區域且輸出。
特定區域可基於特定物體之反射光之分光特性進行檢測。物體具有固有之分光特性。檢測該固有之分光特性作為特徵量。例如，植物312大多吸收用以光合成之可見光。另一方面，植物312對紅外光之吸收變少。因此，植物312之反射光成為於紅光(波長600 nm附近)及近紅外光(波長750 nm附近)具有特徵之分光特性。因此，使用於該等波長帶具有分光感度之攝像元件進行拍攝且檢測出特徵量，並檢測出特定區域。
[攝像元件之分光感度特性] 圖4係顯示本揭示之特定區域之檢測所使用之攝像元件之分光感度特性之一例之圖。該圖係表示於不同之波段具有分光感度之攝像元件之分光感度特性之圖。又，該圖係顯示例如可於8個不同之波段分光之攝像元件之例之圖。使用之攝像元件例如配置與8個波段分別對應之像素而構成，且產生與各波段對應之圖像信號。該圖之橫軸表示波長，縱軸表示感度。該圖之圖表331-338表示各像素之分光感度特性。
如該圖所示，於波長600 nm及750 nm具有分光特性之像素為分別具有圖表334及336之分光感度特性之像素。若將於波長600 nm及750 nm具有分光特性之像素之圖像信號分別設為I Rch及I IRch，則特徵量可藉由下式算出。
Figure 02_image005
藉由進行該算出之特徵量與閾值之比較，可檢測出特定區域。
[光源顏色資訊之檢測] 圖5係顯示本揭示之第1實施形態之光源顏色資訊之檢測之一例之圖。該圖係表示色度資訊檢測部240中光源顏色資訊之檢測之一例之圖。又，該圖係表示xy色度圖中特定區域之圖像信號及色度資訊之關係之圖。於該圖中，橫軸及縱軸分別表示x座標及y座標。又，該圖之附設陰影線之圓表示自圖像信號產生之色度。如上所述，觀測值即自圖像信號產生之色度分佈於沿特定方向伸長之直線上。藉由該直線，可表示圖像信號之分佈。該圖之直線342表示基於圖像信號之分佈而產生之近似直線。近似直線之產生可藉由回歸分析或主成分分析而進行。
色度資訊檢測部240可測得上述近似直線作為光源顏色資訊。基於該近似直線，色度資訊檢測部240可產生光源分光資訊。例如，色度資訊檢測部240可基於近似直線之形狀(斜率及截距)產生光源分光資訊。具體而言，色度資訊檢測部240可自持有之複數個光源分光資訊輸出基於近似直線之形狀選擇之光源分光資訊。
又，色度資訊檢測部240亦可自上述近似直線測得光源的顏色溫度。該顏色溫度係以數值表示光源發出之光之顏色者。該顏色溫度係例如可基於該圖之直線342與黑體軌跡而測得。該黑體軌跡係以xy色度圖表示黑體放射之顏色變化者。此處，黑體意指將自外部入射之電磁波之能量，無關波長而完全吸收且放射之理想性物體。該黑體係相對於絕對溫度而放射之電磁波之分光分佈即顏色唯一確定之物體。黑體軌跡係表示與黑體溫度之變化相對之黑體顏色之變化者。該圖之曲線343表示黑體軌跡。可測得該曲線343與直線342之交點344，來作為顏色溫度。
色度資訊檢測部240可測得上述顏色溫度作為光源顏色資訊。基於該顏色溫度，色度資訊檢測部240可產生光源分光資訊。例如，色度資訊檢測部240可保持複數個光源分光資訊，基於顏色溫度進行選擇，且將選擇結果之光源分光資訊，作為基於色度資訊之光源分光資訊輸出。
[光源分光資訊] 圖6係顯示本揭示之第1實施形態之光源分光資訊之一例之圖。該圖係表示色度資訊檢測部240保持之光源分光資訊之一例之圖，係表示光源分光資訊之排列之圖。該圖之「光源」係識別光源分光資訊之光源編號。又，「顏色溫度」係光源之顏色溫度[K]。光源分光資訊係藉由各波長之分光而表示。該圖之「波長」表示各分光之中心波長[nm]。對該波長，例如可對350 nm至950 nm應用10 nm刻度之波長(61波長)。該圖之光源分光資訊係表示保持該61個波長之各者之分光資訊之例者。色度資訊檢測部240可保持此等與複數個顏色溫度對應之光源分光資訊之排列。該排列之光源分光資訊係可藉由預先測定實際存在之光源之顏色溫度及分光資訊而產生。色度資訊檢測部240可使用該圖之排列，作為輸入測得之顏色溫度且輸出光源分光資訊之查找表(Lookup Table)。
例如，色度資訊檢測部240可自該圖之排列中選擇1個與測得之顏色溫度最接近之顏色溫度的光源。接著，色度資訊檢測部240可將該經選擇之光源分光資訊，作為所產生之光源分光資訊而輸出。
又，例如，色度資訊檢測部240亦可藉由選擇與測得之顏色溫度接近之顏色溫度之2個光源分光資訊，且將經選擇之2個光源分光資訊混合，來產生光源分光資訊。設想顏色溫度及光源分光資訊分別選擇Ta及LUTa(λ)、Tb及LUTb(λ)之2者之情形，來說明光源分光資訊之混合。混合可例如以下式之方式進行。
[數1]
Figure 02_image007
此處，L interp(λ)表示混合後之光源分光資訊。T表示測得之顏色溫度。T a及T b以及LUT a(λ)及LUT b(λ)表示經選擇之光源(a及b)之各者之顏色溫度及光源分光資訊。如此，可基於與測得之顏色溫度之差量所相應之比例，而將光源分光資訊混合。
如此，色度資訊檢測部240可基於測得之顏色溫度產生光源分光資訊。色度資訊檢測部240對圖像調整部260輸出所產生之光源分光資訊。
[圖像之調整] 圖像調整部260係基於自色度資訊檢測部240輸出之光源分光資訊進行自分光圖像產生部220輸出之圖像之調整。該調整可例如以下式之方式進行。
[數2]
Figure 02_image009
此處，Iwb(x,y,λ)表示調整後之圖像信號。Iwb(x,y,λ)表示輸入之圖像信號。LUT(λ)表示光源分光資訊。式(5)之前半之I(x,y,λ)/LUT(λ)之運算為與圖像之調整相當之部分。式(5)之後半之運算為用以補償圖像調整引起之亮度變化之運算部分。
[光源影響之去除] 圖7A-7C係顯示本揭示之第1實施形態之光源影響之去除之一例之圖。圖7A-7C表示圖像之分光分佈之圖，係說明本揭示之光源影響之去除效果之圖。圖7A-7C之橫軸表示波長。縱軸表示亮度。另，圖7A-7C之縱軸表示明亮度(任意單位)。圖7A之圖表351表示自分光圖像產生部220輸出之圖像之分光分佈。圖7B之圖表352表示基於自光源分光資訊產生部250輸出之光源分光資訊之光源分光分佈。圖7C之圖表353表示藉由圖像調整部260調整之圖像。藉由自圖7A之圖表351去除圖7B之圖表352之光源之分光分佈，可產生圖7C之圖表353之圖像。圖7C之圖表353表示與被攝體本來之顏色相當之分光分佈之圖表。
[圖像處理] 圖8係顯示本揭示之第1實施形態之圖像處理之一例之圖。該圖係表示圖像處理裝置200中之圖像處理之一例之圖。首先，圖像產生部210自輸入之圖像信號產生圖像(步驟S101)。接著，分光圖像產生部220進行再構成處理，產生分光圖像(步驟S102)。接著，進行特定區域檢測之處理(步驟S110)。該處理係檢測出特定區域之處理，即特定區域檢測部230進行之處理。接著，進行色度資訊檢測之處理(步驟S120)。該處理係基於檢測出之特定區域測得光源顏色資訊之處理，係色度資訊檢測部240進行之處理。接著，進行光源分光資訊產生之處理(步驟S130)。該處理係基於測得之光源顏色資訊產生光源分光資訊之處理，係光源分光資訊產生部250進行之處理。接著，進行調整之處理(步驟S103)。該處理係基於產生之光源分光資訊調整分光圖像之處理，係圖像調整部260進行之處理。
[特定區域檢測處理] 圖9係顯示本揭示之第1實施形態之特定區域檢測處理之一例之圖。該圖係表示特定區域檢測部230中特定區域檢測處理之一例之圖。首先，特定區域檢測部230進行經輸入之圖像之平滑化(步驟S111)。藉由該處理，可去除圖像之雜訊。該平滑化例如可藉由高斯濾波器進行。接著，特定區域檢測部230進行圖像之正規化(步驟S112)。接著，特定區域檢測部230算出特徵量(步驟S113)。其可使用上述式(3)進行。接著，特定區域檢測部230將圖像分割為複數個區域(步驟S114)。接著，特定區域檢測部230選擇1個分割區域中未選擇之區域(步驟S115)。
接著，特定區域檢測部230比較經選擇之區域之特徵量與閾值(步驟S116)。於特徵量不大於閾值之情形(步驟S116，否(No))，特定區域檢測部230再次執行步驟S115開始之處理。另一方面，於特徵量大於閾值之情形(步驟S116，是(Yes))，特定區域檢測部230移至步驟S117之處理。
於步驟S117中，特定區域檢測部230輸出經選擇之區域作為特定區域(步驟S117)。藉由以上順序，特定區域檢測部230可檢測出特定區域且輸出。
[色度資訊檢測處理] 圖10係顯示本揭示之第1實施形態之色度資訊檢測處理之一例之圖。該圖係表示色度資訊檢測部240中色度資訊檢測處理之一例之圖。作為光源顏色資訊，列舉檢測顏色溫度之情形為例，說明色度資訊檢測處理。首先，色度資訊檢測部240自特定區域擷取圖像信號(步驟S121)。其可藉由選擇自分光圖像產生部220輸出之圖像(分光圖像)中與特定區域對應之區域所含之圖像信號而進行。此時，色度資訊檢測部240擷取特定個數之圖像信號。接著，色度資訊檢測部240將擷取之複數個圖像信號轉換為色度空間(xy色度)(步驟S122)。
接著，色度資訊檢測部240基於複數個圖像信號算出色度空間中之近似直線(步驟S123)。接著，色度資訊檢測部240測得近似直線與黑體軌跡之交點(步驟S124)。接著，色度資訊檢測部240基於測得之交點測得顏色溫度或色度，且輸出(步驟S125)。
[光源分光資訊產生處理] 圖11係顯示本揭示之第1實施形態之光源分光資訊產生處理之一例之圖。該圖係表示光源分光資訊產生部250中之光源分光資訊產生處理之一例之圖。首先，光源分光資訊產生部250基於光源顏色資訊自光源分光資訊之排列，選擇光源分光資訊(步驟S131)。圖10中如上所述，色度資訊檢測部240輸出顏色溫度或色度作為光源顏色資訊。因此，光源分光資訊產生部250基於顏色溫度或色度選擇光源分光資訊。例如，光源分光資訊產生部250可藉由作為光源顏色資訊輸入之顏色溫度進行光源分光資訊之排列之檢索，且選擇隔著作為光源顏色資訊輸入之顏色溫度而相鄰之2個光源分光資訊。
其次，光源分光資訊產生部250將經選擇之光源分光資訊混合(步驟S132)。其可藉由式(4)進行。接著，光源分光資訊產生部250輸出因混合而產生之光源分光資訊(步驟S133)。
如此，本揭示之第1實施形態之圖像處理裝置200自預先準備之光源分光資訊之排列，基於自特定區域檢測之光源顏色資訊產生光源分光資訊。藉此，可將用以去除圖像中之光源影響之光源分光資訊之產生簡化。
(2.第2實施形態) 上述之第1實施形態之圖像處理裝置200於色度資訊檢測部240中自基於色度空間中圖像信號之分佈產生之近似直線與黑體軌跡之交點，檢測顏色溫度。與此相對，本揭示之第2實施形態之圖像處理裝置200於不使用黑體軌跡檢測顏色溫度之方面，與上述第1實施形態不同。
[光源顏色資訊之檢測] 圖12係顯示本揭示之第2實施形態之光源顏色資訊之檢測之一例之圖。該圖與圖5同樣，表示色度資訊檢測部240中光源顏色資訊之檢測之一例之圖。該圖之光源顏色資訊之檢測方法於不使用黑體軌跡之曲線之方面，與圖5之光源顏色資訊之檢測方法不同。
與圖5同樣，該圖中亦基於圖像信號341之分佈產生直線342。於該圖之色度資訊之檢測方法中，於xy色度圖中，檢測最接近該直線342之顏色溫度之光源。即，輸出距直線342之直線距離d最短之顏色溫度作為檢測之顏色溫度(色度資訊)。
除此以外之圖像處理裝置200之構成與本揭示之第1實施形態之圖像處理裝置200之構成同樣，因而省略說明。
如此，本揭示之第2實施形態之圖像處理裝置200可不使用黑體軌跡而檢測光源顏色資訊。
(3.攝像裝置之構成) 本揭示之技術可應用於各種產品。例如，本揭示之技術可適用於相機等攝像裝置。
圖13係顯示可適用本揭示技術之攝像裝置之構成例之圖。該圖之攝像裝置1000具備攝像元件1001、控制部1002、圖像處理部1003、顯示部1004、記錄部1005、及攝影透鏡1006。
攝影透鏡1006係將來自被攝體之光聚光之透鏡。藉由該攝影透鏡1006，使被攝體成像於攝像元件1001之受光面。
攝像元件1001係進行被攝體之攝像之元件。於該攝像元件1001之受光面，配置具有將來自被攝體之光進行光電轉換之光電轉換部的複數個像素。該等複數個像素分別產生基於由光電轉換產生之電荷之圖像信號。攝像元件1001將由像素產生之圖像信號轉換為數位圖像信號且對圖像處理部1003輸出。另，1畫面量之圖像信號稱為訊框。攝像元件1001亦可以訊框單位輸出圖像信號。
控制部1002為控制攝像元件1001及圖像處理部1003者。控制部1002可例如藉由使用微電腦等之電子電路而構成。
圖像處理部1003係處理來自攝像元件1001之圖像信號者。圖像處理部1003可例如藉由使用微電腦等之電子電路而構成。
顯示部1004係基於由圖像處理部1003處理之圖像信號，顯示圖像者。顯示部1004可例如由液晶監視器而構成。
記錄部1005係記錄基於由圖像處理部1003處理之圖像信號之圖像(訊框)者。記錄部1005可例如由硬碟或半導體記憶體而構成。
以上，對可適用本揭示之攝像裝置進行說明。本技術可適用於上述構成要件中之圖像處理部1003。具體而言，圖1中說明之圖像處理裝置200可適用於圖像處理部1003。
(4.攝像元件之構成) [攝像元件之構成] 圖14係顯示本揭示之實施形態之攝像元件之構成例之圖。該圖係表示攝像元件1001之構成例之方塊圖。攝像元件1001係產生被攝體之圖像資料之半導體元件。攝像元件1001具備像素陣列部10、垂直驅動部20、行信號處理部30、及控制部40。
像素陣列部10係配置複數個像素100而構成者。該圖之像素陣列部10係表示複數個像素100排列為2維矩陣形狀之例者。此處，像素100具備進行入射光之光電轉換之光電轉換部，且基於被照射之入射光產生被攝體之圖像信號者。該光電轉換部例如可使用光電二極體。對各像素100配線信號線11及12。像素100受藉由信號線11傳遞之控制信號控制而產生圖像信號，且經由信號線12輸出所產生之圖像信號。另，信號線11配置於2維矩陣形狀之各列，且對配置為1列之複數個像素100共通配線。信號線12配置於2維矩陣形狀之各行，且對配置為1行之複數個像素100共通配線。
垂直驅動部20係產生上述像素100之控制信號者。該圖之垂直驅動部20按像素陣列部10之2維矩陣之各列產生控制信號，經由信號線11依序輸出。
行信號處理部30係進行由像素100產生之圖像信號之處理者。該圖之行信號處理部30同時進行經由信號線12傳遞之來自配置於像素陣列部10之1行之複數個像素100之圖像信號之處理。作為該處理，例如可進行將由像素100產生之類比圖像信號轉換為數位圖像信號之類比數位轉換、或去除圖像信號之偏移誤差之相關二重採樣(CDS：Correlated Double Sampling)。處理後之圖像信號對攝像元件1001之外部之電路等輸出。
控制部40係控制垂直驅動部20及行信號處理部30者。該圖之控制部40經由信號線41及42分別輸出控制信號，控制垂直驅動部20及行信號處理部30。
[像素之構成] 圖15係顯示本揭示之實施形態之像素之構成例之圖。該圖係簡化表示像素100之剖面之構成之圖，係模式化表示像素100之一部分之圖。像素100具備半導體基板120、配線區域130、保護膜140、彩色濾光片150、及晶載透鏡180。
半導體基板120係形成像素100之元件的半導體之基板。該半導體基板120可藉由矽(Si)構成。於該圖，記載構成像素100之元件中之光電轉換部101。為方便起見，該圖之半導體基板120設想為構成p型井區域者。半導體基板120內所記載之空白之矩形表示n型半導體區域。該圖記載n型半導體區域121。
光電轉換部101藉由n型半導體區域121構成。具體而言，藉由n型半導體區域121及周圍之p型井區域之界面之pn接合而構成之光電二極體相當於光電轉換部101。於曝光期間，藉由光電轉換部101之光電轉換而產生之電荷中之電子累積於n型半導體區域121。經過曝光期間後，基於累積於n型半導體區域121之電荷產生圖像信號且輸出。
配線區域130係配置將信號傳遞至元件之配線的區域。該配線區域130具備配線132與絕緣層131。配線132係傳遞元件之信號者。該配線132可藉由銅(Cu)或鎢(W)等之金屬而構成。絕緣層149係將配線132等絕緣者。該絕緣層149可藉由氧化矽(SiO 2)等絕緣物構成。
保護膜140係保護半導體基板120背面之膜。該保護膜140例如可藉由SiO 2而構成。
彩色濾光片150係使入射光中特定波長之光透過之光學濾光片。
晶載透鏡180係使入射光於光電轉換部101聚光之透鏡。該圖之晶載透鏡180係表示構成為半球形狀之例者。晶載透鏡180可藉由氮化矽(SiN)等無機材料或丙烯樹脂等有機材料構成。
(效果) 圖像處理裝置200具有特定區域檢測部230、色度資訊檢測部240、及光源分光資訊產生部250。特定區域檢測部230自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像之區域即特定區域。色度資訊檢測部240基於檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊。光源分光資訊產生部250基於測得之光源顏色資訊，產生光源之分光資訊即光源分光資訊。藉此，可藉由自特定區域推定之光源顏色資訊，檢測出光源之分光。
又，光源分光資訊亦可為表示波長與分光之關係之資訊。藉此，可檢測出光源之各波長之分光。
又，光源分光資訊產生部250亦可藉由將基於測得之光源顏色資訊中之複數個光源分光資訊中，各波長各自之分光進行混合，而產生光源分光資訊。藉此，可簡化光源分光資訊之產生。
又，光源分光資訊產生部250亦可藉由自保持之複數個光源分光資訊選擇，而產生光源分光資訊。藉此，可簡化光源分光資訊之產生。
又，色度資訊檢測部240亦可檢測出色度空間中基於複數個圖像信號產生之近似直線，作為光源顏色資訊。藉此，可簡化光源顏色資訊之檢測。
又，色度資訊檢測部240亦可測得基於近似直線測得之顏色溫度，作為光源顏色資訊。藉此，可簡化光源顏色資訊之檢測。
又，色度資訊檢測部240亦可測得近似直線與黑體軌跡之交點之色度空間中之顏色，作為顏色溫度。藉此，可簡化顏色溫度之檢測。
又，特定區域檢測部230亦可基於特定物體之波長與反射率之關係，檢測出特定區域。
又，特定區域檢測部230亦可將植物作為特定物體來檢測出特定區域。
又，亦可進而具有基於產生之光源分光資訊來調整被攝體圖像之圖像調整部。藉此，可去除檢測之光源之影響。
圖像處理方法包含如下步驟：自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像區域即特定區域；基於檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及基於測得之光源顏色資訊，產生光源之分光資訊即光源分光資訊。可藉由自特定區域推定之光源顏色資訊檢測出光源之分光。
圖像處理程式係使電腦執行如下步驟：自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像區域即特定區域；基於檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及基於測得之光源顏色資訊，產生光源之分光資訊即光源分光資訊。可藉由自特定區域推定之光源顏色資訊檢測出光源之分光。
另，本說明書所記述之效果僅為例示，並非限定者，亦可有其他效果。
又，於上述實施形態中所說明之處理程序既可作為具有該等一連串程序之方法掌握，又，亦可作為用以於電腦上執行該等一連串程序之程式乃至記憶該程式之記錄媒體掌握。作為該記錄媒體，可使用例如CD (Compact Disc：光碟)、MD(MiniDisc：迷你光碟)、DVD(Digital Versatile Disc：數位影音光碟)、記憶卡、藍光光碟(Blu-ray(註冊商標)Disc)等。
另，本技術亦可採取如以下之構成。 (1) 一種圖像處理裝置，其具有： 特定區域檢測部，其自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像之區域即特定區域； 色度資訊檢測部，其基於上述檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及 光源分光資訊產生部，其基於上述檢測出之光源顏色資訊，產生上述光源之分光資訊即光源分光資訊。 (2) 如上述(1)記載之圖像處理裝置，其中上述光源分光資訊係表示波長與分光之關係之資訊。 (3) 如上述(2)記載之圖像處理裝置，其中上述光源分光資訊產生部藉由將基於上述測得之色度資訊之複數個上述光源分光資訊中，各波長各自之分光予以混合，而產生上述光源分光資訊。 (4) 如上述(1)或(2)記載之圖像處理裝置，其中上述光源分光資訊產生部藉由自保持之複數個上述光源分光資訊中選擇，而產生上述光源分光資訊。 (5) 如上述(1)至(4)中任一項記載之圖像處理裝置，其中上述色度資訊檢測部測得色度空間中基於複數個上述圖像信號產生之近似直線，作為上述光源顏色資訊。 (6) 如上述(5)記載之圖像處理裝置，其中上述色度資訊檢測部測得基於上述近似直線所測得之顏色溫度，作為上述光源顏色資訊。 (7) 如上述(6)記載之圖像處理裝置，其中上述色度資訊檢測部測得上述近似直線與黑體軌跡之交點之色度空間中之顏色，作為上述顏色溫度。 (8) 如上述(1)至(7)中任一項之圖像處理裝置，其中上述特定區域檢測部基於上述特定物體之波長與反射率之關係，檢測出上述特定區域。 (9) 如上述(1)至(8)中任一項記載之圖像處理裝置，其中上述特定區域檢測部將植物作為上述特定物體而檢測出上述特定區域。 (10) 如上述(1)至(9)中任一項記載之圖像處理裝置，其中進而具有基於上述產生之光源分光資訊，調整上述被攝體圖像之圖像調整部。 (11) 一種圖像處理方法，其包含如下步驟： 自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像區域即特定區域； 基於上述檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及 基於上述測得之光源顏色資訊，產生上述光源之分光資訊即光源分光資訊。 (12) 一種圖像處理程式，其使電腦執行如下步驟： 自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像區域即特定區域； 基於上述檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及 基於上述測得之光源顏色資訊，產生上述光源之分光資訊即光源分光資訊。
10:像素陣列部 11:信號線 12:信號線 20:垂直驅動部 30:行信號處理部 40:控制部 41:信號線 42:信號線 100:像素 101:光電轉換部 120:半導體基板 121:n型半導體區域 130:配線區域 131:絕緣層 132:配線 140:保護膜 149:絕緣層 150:彩色濾光片 180:晶載透鏡 200:圖像處理裝置 210:圖像產生部 220:分光圖像產生部 230:特定區域檢測部 240:色度資訊檢測部 250:光源分光資訊產生部 260:圖像調整部 301:物體 302:光源 303:相機 305:光 306:擴散反射成分 307:鏡面反射成分 310:圖像 311:土壤 312:植物 320:區域 331~338:圖表 341:圖像信號 342:直線 343:曲線 344:交點 351:圖表 352:圖表 353:圖表 1000:攝像裝置 1001:攝像元件 1002:控制部 1003:圖像處理部 1004:顯示部 1005:記錄部 1006:攝影透鏡 d:直線距離 S101~S103:步驟 S110~S117:步驟 S120~S125:步驟 S130~S133:步驟
圖1係顯示本揭示之實施形態之圖像處理裝置之構成例之圖。 圖2係說明鏡面反射成分及擴散反射成分之圖。 圖3係顯示本揭示之特定區域之一例之圖。 圖4係顯示本揭示之特定區域之檢測所使用之攝像元件之分光感度特性之一例之圖。 圖5係顯示本揭示之第1實施形態之光源色度資訊之檢測之一例之圖。 圖6係顯示本揭示之第1實施形態之光源分光資訊之一例之圖。 圖7A係顯示本揭示之第1實施形態之去除光源影響之一例之圖。 圖7B係顯示本揭示之第1實施形態之去除光源影響之一例之圖。 圖7C係顯示本揭示之第1實施形態之去除光源影響之一例之圖。 圖8係顯示本揭示之第1實施形態之圖像處理之一例之圖。 圖9係顯示本揭示之第1實施形態之特定區域檢測處理之一例之圖。 圖10係顯示本揭示之第1實施形態之光源顏色資訊檢測處理之一例之圖。 圖11係顯示本揭示之第1實施形態之光源分光資訊產生處理之一例之圖。 圖12係顯示本揭示之第2實施形態之光源顏色資訊之檢測之一例之圖。 圖13係顯示可適用本揭示之技術之攝像裝置之構成例之圖。 圖14係顯示本揭示之實施形態之攝像元件之構成例之圖。 圖15係顯示本揭示之實施形態之像素之構成例之圖。
200:圖像處理裝置
210:圖像產生部
220:分光圖像產生部
230:特定區域檢測部
240:色度資訊檢測部
250:光源分光資訊產生部
260:圖像調整部

Claims (12)

  1. 一種圖像處理裝置，其包含： 特定區域檢測部，其自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像之區域即特定區域； 色度資訊檢測部，其基於上述檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及 光源分光資訊產生部，其基於上述測得之光源顏色資訊，產生上述光源之分光資訊即光源分光資訊。
  2. 如請求項1之圖像處理裝置，其中上述光源分光資訊係表示波長與分光之關係之資訊。
  3. 如請求項2之圖像處理裝置，其中上述光源分光資訊產生部，藉由將基於上述測得之光源顏色資訊之複數個上述光源分光資訊中，各波長各自之分光予以混合，而產生上述光源分光資訊。
  4. 如請求項1之圖像處理裝置，其中上述光源分光資訊產生部藉由自保持之複數個上述光源分光資訊中選擇，而產生上述光源分光資訊。
  5. 如請求項1之圖像處理裝置，其中上述色度資訊檢測部測得色度空間中基於複數個上述圖像信號產生之近似直線，作為上述光源顏色資訊。
  6. 如請求項5之圖像處理裝置，其中上述色度資訊檢測部測得基於上述近似直線所測得之顏色溫度，作為上述光源顏色資訊。
  7. 如請求項6之圖像處理裝置，其中上述色度資訊檢測部測得上述近似直線與黑體軌跡之交點之色度空間中之顏色，作為上述顏色溫度。
  8. 如請求項1之圖像處理裝置，其中上述特定區域檢測部基於上述特定物體之波長與反射率之關係，檢測出上述特定區域。
  9. 如請求項1之圖像處理裝置，其中上述特定區域檢測部將植物作為上述特定物體檢測出上述特定區域。
  10. 如請求項1之圖像處理裝置，其中進而包含基於上述產生之光源分光資訊，來調整上述被攝體圖像之圖像調整部。
  11. 一種圖像處理方法，其包含如下步驟： 自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像區域即特定區域； 基於上述檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及 基於上述測得之光源顏色資訊，產生上述光源之分光資訊即光源分光資訊。
  12. 一種圖像處理程式，其使電腦執行如下步驟： 自被來自光源之光照射之被攝體之圖像，檢測出特定物體之圖像區域即特定區域； 基於上述檢測出之特定區域之複數個圖像信號，測得光源顏色資訊；及 基於上述測得之光源顏色資訊，產生上述光源之分光資訊即光源分光資訊。
TW110149531A 2021-01-29 2021-12-30 圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式 TW202303511A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021013992 2021-01-29
JP2021-013992 2021-01-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
TW202303511A true TW202303511A (zh) 2023-01-16

Family

ID=82653334

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW110149531A TW202303511A (zh) 2021-01-29 2021-12-30 圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20240070920A1 (zh)
EP (1) EP4287108A4 (zh)
JP (1) JPWO2022163423A1 (zh)
CN (1) CN116670705A (zh)
TW (1) TW202303511A (zh)
WO (1) WO2022163423A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2024127584A1 (zh) * 2022-12-15 2024-06-20

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7057768B2 (en) * 2001-07-02 2006-06-06 Corel Corporation Automatic color balance
FR2832528B1 (fr) * 2001-11-22 2004-02-13 Eastman Kodak Co Determination d'un illuminant d'une image numerique en couleur par segmentation et filtrage
JP3767541B2 (ja) * 2002-11-12 2006-04-19 ソニー株式会社 光源推定装置、光源推定方法、撮像装置および画像処理方法
JP4324404B2 (ja) * 2003-04-22 2009-09-02 富士フイルム株式会社 固体撮像装置及びデジタルカメラ
JP4498117B2 (ja) * 2004-12-13 2010-07-07 キヤノン株式会社 画像処理装置およびその方法
JP4991356B2 (ja) * 2007-03-20 2012-08-01 株式会社東芝 画像処理装置、画像処理方法および画像処理用プログラム
US7869019B2 (en) * 2007-04-06 2011-01-11 Sony Corporation Device, method, and program for estimating light source
JP5435887B2 (ja) * 2008-04-30 2014-03-05 キヤノン株式会社 画像処理装置、方法及びプログラム
US8357899B2 (en) * 2010-07-30 2013-01-22 Aptina Imaging Corporation Color correction circuitry and methods for dual-band imaging systems
US8605167B2 (en) * 2010-09-01 2013-12-10 Apple Inc. Flexible color space selection for auto-white balance processing
US9191640B1 (en) * 2012-07-23 2015-11-17 Marvell International Ltd. Systems and methods for automatic white balance of images
JP5687676B2 (ja) * 2012-10-23 2015-03-18 オリンパス株式会社 撮像装置及び画像生成方法
EP3013045B1 (en) 2013-06-19 2021-07-07 Nec Corporation Illumination estimation device, illumination estimation method, and illumination estimation program
JP6336337B2 (ja) * 2014-06-16 2018-06-06 キヤノン株式会社 撮像装置及びその制御方法、プログラム、記憶媒体
JP2017215851A (ja) * 2016-06-01 2017-12-07 キヤノン株式会社 画像処理装置および画像処理方法、造形システム
JP7515271B2 (ja) * 2020-02-28 2024-07-12 キヤノン株式会社 画像処理装置および画像処理方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116670705A (zh) 2023-08-29
US20240070920A1 (en) 2024-02-29
EP4287108A1 (en) 2023-12-06
WO2022163423A1 (ja) 2022-08-04
EP4287108A4 (en) 2024-07-17
JPWO2022163423A1 (zh) 2022-08-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7489396B1 (en) Spectrophotometric camera
US10057510B2 (en) Systems and methods for enhanced infrared imaging
US9497397B1 (en) Image sensor with auto-focus and color ratio cross-talk comparison
US8222603B2 (en) One chip image sensor for measuring vitality of subject
US9958265B2 (en) Specimen measuring device and computer program product
US20190120694A1 (en) Spectrocolorimeter imaging system
US20140198183A1 (en) Sensing pixel and image sensor including same
JP6841406B2 (ja) 光学測定方法および光学測定装置
US20070177029A1 (en) Color correction apparatus
US20030048493A1 (en) Two sensor quantitative low-light color camera
JP2012020130A (ja) 歯色調マッピング
WO2018085841A1 (en) Calibration method and apparatus for active pixel hyperspectral sensors and cameras
CN110661940A (zh) 具有深度检测的成像系统及操作该成像系统的方法
US20180128682A1 (en) Signal processing for tunable fabry-perot interferometer based hyperspectral imaging
JP6600800B2 (ja) 固体撮像装置、撮像システム及び物体識別システム
KR20080083712A (ko) 이미저용의 베이어 컬러 모자이크 보간을 생성하는 방법 및장치
TW202303511A (zh) 圖像處理裝置、圖像處理方法及圖像處理程式
Vunckx et al. Accurate video-rate multi-spectral imaging using imec snapshot sensors
Yuan et al. OP I ICA
Hoelter et al. Extended short-wavelength spectral response from InGaAs focal plane arrays
JP2003121266A (ja) 温度分布測定方法および装置
TW202101961A (zh) 使用多種波長之光單色成像的顏色檢查方法
JP2002303553A (ja) 温度分布測定方法および装置
CN111801554A (zh) 用于设定测量设备中的测色转换参数的方法
WO2020003673A1 (ja) イメージセンサの分光感度測定方法、分光感度測定装置の検査方法及び分光感度測定装置