Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JPH0661106B2 - Image information detection method that can automatically set effective image information area - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JPH0661106B2 - Image information detection method that can automatically set effective image information area - Google Patents

Image information detection method that can automatically set effective image information area

Info

Publication number
JPH0661106B2
JPH0661106B2 JP61102538A JP10253886A JPH0661106B2 JP H0661106 B2 JPH0661106 B2 JP H0661106B2 JP 61102538 A JP61102538 A JP 61102538A JP 10253886 A JP10253886 A JP 10253886A JP H0661106 B2 JPH0661106 B2 JP H0661106B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image information
image
area
valid
determined
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP61102538A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPS62260474A (en
Inventor
恭彰 佐藤
章 紀太
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Konica Minolta Inc
Original Assignee
Konica Minolta Inc
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 Konica Minolta Inc filed Critical Konica Minolta Inc
Priority to JP61102538A priority Critical patent/JPH0661106B2/en
Publication of JPS62260474A publication Critical patent/JPS62260474A/en
Publication of JPH0661106B2 publication Critical patent/JPH0661106B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Control Of Exposure In Printing And Copying (AREA)
  • Facsimile Scanning Arrangements (AREA)
  • Editing Of Facsimile Originals (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、画像情報検出方法に関し、さらに詳しく言
えば、カラーネガフィルム等の投影画像を画素に分割
し、検出するイメージセンサの最大エリアの中から、実
際に処理の対象とする画像情報を取り出す有効画像情報
エリア検出を設定するようにした画像情報検出方法に関
するものである。
Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to an image information detecting method, and more specifically, it divides a projected image such as a color negative film into pixels and detects the maximum area of an image sensor. The present invention relates to an image information detecting method for setting effective image information area detection for actually extracting image information to be processed.

〔発明の背景〕[Background of the Invention]

この種の技術、例えば写真焼き付けに際して、露光量を
決定するためにカラーネガフィルムの原画像の濃度を計
測しなければならないが、従来は焼き付け光学系の光路
近辺に設けられたフォトダイオード等の光センサによっ
て、ネガフィルムの全面積平均透過濃度、即ちLATD
(Large Area Transmittance Density)を測定するよう
にしている。このLATDの測定による画像検出は原画
像の濃度を平均的に測定するものであり、原画像の画像
濃度を正確にかつ画面全体にわたって測定するものでは
ないため、露光量の決定が確実でないという問題があ
る。またCCDを使った2次元イメージセンサなどによ
り原画像を画面分割して画素毎の画像情報を検出し、原
画像のサイズ情報を得て、各サイズ毎に予め定められた
有効画像情報検出エリアに従って画像情報の整理が行わ
れ、露光量の決定がなされるような方法(たとえば特開
昭60−177337号)、あるいは、ある特徴的な画
素を基準として、得られたサイズ情報に従って固定の大
きさのエリアを設定する方法(たとえば特開昭60−2
20325号)などがある。これらの方法は、画像情報
を処理する有効画像情報検出レイアの大きさがサイズ情
報としてパターン化されているため、イメージセンサと
原画像の距離や角度が工作精度(取り付けのバラツキな
ど)あるいは経年変化などによりズレが生じると、イメ
ージセンサが受光するエリア中における原画像の大きさ
や位置が変化して適正な画像情報が得られなくなるとい
う問題がある。その上、将来新しいサイズの原画フォー
マットが現れた場合には対応が困難であるという問題が
ある。
In this type of technology, for example, when printing a photo, the density of the original image on the color negative film must be measured in order to determine the exposure amount. Is the average transmission density over the entire area of the negative film, that is, LATD
(Large Area Transmittance Density) is measured. The image detection by measuring the LATD is to measure the density of the original image on an average, and is not to measure the image density of the original image accurately and over the entire screen. Therefore, the exposure amount cannot be determined reliably. There is. In addition, the original image is divided into screens by a two-dimensional image sensor using a CCD, image information for each pixel is detected, size information of the original image is obtained, and according to a predetermined effective image information detection area for each size. A method in which the image information is organized and the exposure amount is determined (for example, JP-A-60-177337), or a fixed size is determined according to the size information obtained with reference to a certain characteristic pixel. Setting the area (for example, JP-A-60-2
No. 20325). In these methods, the size of the effective image information detection layer that processes image information is patterned as size information, so the distance and angle between the image sensor and the original image change due to work accuracy (variation in mounting, etc.) or aging. If a deviation occurs due to such reasons, there is a problem that the size and position of the original image in the area where the image sensor receives light changes and proper image information cannot be obtained. In addition, there is a problem that it will be difficult to cope with the future when an original format of a new size appears.

特に、特開昭60−177337号には、写真焼付にお
ける露光量決定方法に関し、画像情報からスヌケである
ことを示す濃度“0”を検出してその面積を求めること
により開口部の面積を求めることができ、結果的にネガ
フィルムのサイズを判別することができること、露光量
を決定することが記載されているが、これは、濃度
“0”を検出してその画素群の面積を求め、ネガフィル
ムのサイズを判別し、フィルムサイズ毎に予め定められ
ている露光量決定エリアに従って画素毎の画像情報を整
理し、露光量を決定する技術であり、露光量決定エリア
がネガフィルムサイズごとに予め決められているので、
イメージセンサと原画像との距離や角度にズレが生じた
場合、イメージセンサが受光するエリア中における原画
像の大きさや位置が変化して適正な画像情報が得られな
くなるといった問題があり、さらに新しいサイズの原画
フォーマットが現れた場合には対応が困難であるといっ
た問題がある。
In particular, Japanese Laid-Open Patent Publication No. 60-177337 discloses a method of determining an exposure amount in photographic printing, in which the area of the opening is obtained by detecting the density "0" which indicates that the image is sneak from the image information and obtaining the area. It is described that the size of the negative film can be discriminated as a result, and the exposure amount is determined. This is to detect the density “0” and obtain the area of the pixel group, It is a technology that determines the size of the negative film, arranges image information for each pixel according to the exposure amount determination area that is predetermined for each film size, and determines the exposure amount. Because it is predetermined,
If the distance or angle between the image sensor and the original image is misaligned, the size and position of the original image in the light receiving area of the image sensor will change and appropriate image information cannot be obtained. There is a problem that it is difficult to deal with the case where a size original picture format appears.

〔発明の目的〕[Object of the Invention]

この発明は、以上の点を勘案した結果なされたもので、
イメージセンサが受光する最大エリアの中から、原画像
の有効な画像情報検出エリアをフィルムの各種フォーマ
ットや位置ずれなどに柔軟に対応して設定でき、これに
よって適正な画像情報を得ることのできる画像情報検出
方法を提供することを目的とする。
This invention was made as a result of considering the above points,
An image in which the effective image information detection area of the original image can be flexibly set from the maximum area received by the image sensor in response to various film formats and positional deviations, and thus appropriate image information can be obtained. It is an object to provide an information detection method.

〔発明の構成〕[Structure of Invention]

この発明は、カラーネガフィルム上の画像情報を検出す
る画像情報検出方法において、原画像および周辺画像か
ら構成される投影画像を複数の画素に分割して光強度、
透過率、もしくは濃度の少なくともいずれかの特性値を
検出し、前記検出された特性値の分布を求め、該分布に
基づいて前記投影画像を構成する画素群を有効/無効の
画素群に分類する前記特性値の閾値を決定し、前記決定
された閾値に基づいて前記投影画像を構成する画素を有
効/無効の画素群に分類し、前記有効と分類された画素
群の内側に画像情報検出エリアを決定し、カラーネガフ
ィルムの原画像に対する露光量または/および露光補正
量を決定するために用いる画像情報を、前記決定された
画像情報検出エリアに基づいて得る構成としたことを特
徴とする画像情報検出方法である。
The present invention is an image information detecting method for detecting image information on a color negative film, in which a projection image composed of an original image and a peripheral image is divided into a plurality of pixels so as to have a light intensity,
A characteristic value of at least one of transmittance and density is detected, a distribution of the detected characteristic value is obtained, and a pixel group forming the projection image is classified into a valid / invalid pixel group based on the distribution. A threshold of the characteristic value is determined, the pixels forming the projection image are classified into valid / invalid pixel groups based on the determined threshold, and an image information detection area is provided inside the valid pixel group. And image information used for determining the exposure amount or / and the exposure correction amount for the original image of the color negative film is obtained on the basis of the determined image information detection area. It is a detection method.

本発明における原画像とは、反射画像や透過画像を言
い、反射画像としてはカラープリント、普通の印刷物の
原画像などがあり、透過画像としてOHP、リバーサル
フィルム又はネガフィルム上に記録された原画像などが
ある。
The original image in the present invention means a reflection image or a transmission image, and the reflection image includes a color print, an original image of an ordinary printed matter, etc., and the transmission image is an original image recorded on OHP, reversal film or negative film. and so on.

画像情報は、原画像の反射光あるいは透過光を利用し、
例えばCCDなどのイメージセンサを用いて光電的に読
み取ることができる。
Image information uses reflected light or transmitted light of the original image,
For example, it can be read photoelectrically using an image sensor such as a CCD.

本発明では画像情報に基づいて露光量および/又は露光
補正量を決定する。この画像情報だけで露光量を決定す
る場合と、従来使用されているLATD制御方法を併用
する場合とがある。
In the present invention, the exposure amount and / or the exposure correction amount is determined based on the image information. There are cases where the exposure amount is determined only by this image information and cases where the conventional LATD control method is used in combination.

〔実施例〕〔Example〕

以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。な
お、以下に述べる実施例は本発明の一例を示すものであ
りこれらに限定されない。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The examples described below are examples of the present invention and are not limited thereto.

本実施例の画像情報検出方法は、カラーネガフィルムを
使用し、これに光を照射することによって該カラーネガ
フィルムの原画像を含む画像情報を複数の画素に画面分
割して画素単位で特性値、即ちここでは光強度を検出
し、前記画面を構成する画素群の特性値関数を利用する
ことによって閾値を設定し、前記画像情報を有効な画像
情報を含む有効画像群と、無効な画像情報を含む無効画
素群の2つの画素群に分類し、前記有効画素群内でさら
に有効な画像情報を得ることのできるエリアを自動的に
設定するようにしたものである。
The image information detection method of the present embodiment uses a color negative film, and by irradiating the color negative film with light, image information including the original image of the color negative film is divided into a plurality of pixels to divide the characteristic value into pixel units, that is, Here, the threshold value is set by detecting the light intensity and using the characteristic value function of the pixel group forming the screen, and the image information includes an effective image group including valid image information and an invalid image information. The pixel groups are classified into two pixel groups of invalid pixel groups, and an area where more effective image information can be obtained in the valid pixel groups is automatically set.

上記ネガフィルムなどの原画像から得られる画像情報を
もとに画面分割して求めた、画素毎の特性値は、例えば
特開昭60−17733号などの方法により検出するこ
とができる。
The characteristic value for each pixel, which is obtained by dividing the screen based on the image information obtained from the original image such as the negative film, can be detected by, for example, the method disclosed in JP-A-60-17733.

上記特性値は、本実施例では光強度を意味するが、透過
率もしくは濃度であってもよい。
The characteristic value means the light intensity in this embodiment, but may be the transmittance or the density.

次に画面を構成する画素群における特性値の関数により
閾値を設定することによって前記物理画素群を有効/無
効の2つの画素群に分類する。これは求められた画素毎
の特性値をもとにして、画面全体の特性値の関数を求
め、有効画素と無効画素を分類する閾値を求める。具体
的には、第1図に示すように、CCD などのイメージセン
サにより得られた原画像(例えば135 Fサイズのネガフ
ィルムの場合)の2次元画像情報は大きく分けて、露光
量決定などの情報として使う可能性のある有効画素群と
画像情報として使う可能性のない無効画素群とがある。
実際には境界部分は明確でなく、またイメージセンサや
原画像の位置のズレなどによって、有効画素群の位置、
大きさ、形状は常に変化する。そこで少なくとも適正な
画像情報を得るエリアが有効画素群内にあることが必要
であるため、先決問題として有効画素群をまず決定する
必要がある。そこでヒストグラム(頻度分布関数)を用
いて第2図(a)に示すような画像をグラフに表すと同図
(b) のようになる。本実施例においては、各画素を8ビ
ットで表すので、ヒストグラムにおける光強度は0〜25
5 までの値として出てくる。これを一定の閾値(例えば
一点鎖線で示した値x)で切ることにより、有効/無効
の2つの画素群を明確に分類することができる。本実施
例では閾値を設定するための特性値関数に累積頻度分布
関数(CDF) を好ましく採用したが、頻度分布関数を用い
ることもできる。
Next, the physical pixel group is classified into two valid / invalid pixel groups by setting a threshold value by a function of the characteristic value in the pixel groups that form the screen. Based on the obtained characteristic value for each pixel, a function of the characteristic value of the entire screen is obtained, and a threshold for classifying valid pixels and invalid pixels is obtained. Specifically, as shown in FIG. 1, the two-dimensional image information of the original image (for example, in the case of a 135 F size negative film) obtained by an image sensor such as a CCD is roughly classified to determine the exposure amount. There are an effective pixel group that may be used as information and an invalid pixel group that may not be used as image information.
Actually, the boundary part is not clear, and the position of the effective pixel group, due to the position shift of the image sensor and the original image,
The size and shape always change. Therefore, it is necessary that at least the area for obtaining appropriate image information is within the effective pixel group, and therefore, the effective pixel group needs to be first determined as a priori problem. Therefore, using a histogram (frequency distribution function) to represent the image shown in Fig. 2 (a) in a graph,
It becomes like (b). In this embodiment, since each pixel is represented by 8 bits, the light intensity in the histogram is 0-25.
It comes out as a value up to 5. By cutting this with a certain threshold value (for example, the value x shown by the alternate long and short dash line), two effective / ineffective pixel groups can be clearly classified. In this embodiment, the cumulative frequency distribution function (CDF) is preferably used as the characteristic value function for setting the threshold value, but a frequency distribution function can also be used.

累積頻度分布関数を用いて例えば135 Fサイズ、110 サ
イズにおける特性値をグラフで示すと第3図、第4図の
ようになる。第3図に示すように、135 Fサイズの場合
は有効画素群の面積が大きいため光強度0付近の値の頻
度は少ないが、第4図の110 サイズの場合は画像が小さ
いため光強度0の値が比較的高い所からはじまってい
る。
FIG. 3 and FIG. 4 are graphs showing characteristic values at 135 F size and 110 size, for example, using the cumulative frequency distribution function. As shown in FIG. 3, in the case of 135 F size, the area of the effective pixel group is large and the frequency of values near the light intensity of 0 is low, but in the case of 110 size of FIG. It starts from where the value of is relatively high.

イメージセンサのゼロ調整、すなわち光が当たっていな
い状態での光強度0の値が出るように正しく調整がなさ
れている場合、第3図、第4図に示すような累積頻度分
布 (CDF)を表すグラフを用いて有効/無効画素群を分類
することができる。しかし時として第5図のような回路
のノイズなどの影響によってゼロ調整が狂う場合がある
が、しかしこのような場合であっても、以下に述べるよ
うな本実施例の方法を用いれば、有効/無効画素の分類
ができる。
When the image sensor is zero-adjusted, that is, when the light intensity is 0 without light, the cumulative frequency distribution (CDF) shown in Figs. 3 and 4 is used. The graph shown can be used to classify valid / invalid pixel groups. However, sometimes the zero adjustment may go wrong due to the influence of noise in the circuit as shown in FIG. 5, but even in such a case, it is effective if the method of this embodiment described below is used. / Classification of invalid pixels is possible.

実際にこの累積頻度分布関数を用いて閾値を出す一例を
以下に述べる。まずダイナミックレンジ(Dr)を決定す
る。第5図に示すように光強度の最大値(ここでは24
0)と最小値(ここでは10)を取り次式により求める。
An example of actually using this cumulative frequency distribution function to obtain a threshold will be described below. First, the dynamic range (Dr) is determined. As shown in Fig. 5, the maximum value of light intensity (here, 24
0) and the minimum value (10 in this case) are taken and calculated by the following formula.

Dr = 最大値 − 最小値 (Dr = 240 − 10 =230) 次ぎにダイナミックレンジの最大値付近、最小値付近
の値を一定の割合でカットする。これはダイナミックレ
ンジの最大値、最小値付近は有効な情報を含んでいない
ことが多いため画像情報処理において一般的に行われ
る。本実施例では、この一定の割合を最大値、最小値か
ら各5%ずつカットした値を用いて以下の処理を行った
が、その割合はこれに限定されない。カット後の各点を
95,Pとする。
Dr = maximum value-minimum value (Dr = 240-10 = 230) Next, the values near the maximum and minimum values of the dynamic range are cut at a constant rate. This is generally performed in image information processing because valid information is often not included near the maximum and minimum values of the dynamic range. In the present embodiment, the following processing is performed by using a value obtained by cutting the fixed ratio by 5% each from the maximum value and the minimum value, but the ratio is not limited to this. The points after cutting are designated as P 95 and P 5 .

さらにその点からのCDF の値をとって、それぞれCDF
(P95)→C1、CDF(P5)→C2とする。
Then, take the CDF value from that point, and
Set (P 95 ) → C 1 and CDF (P 5 ) → C 2 .

C1とC2の間をm:nに内分する点Xを次式により求め
る。ここでm:nの比率は撮像系により最適値を異にす
るが、本実施例ではm:n=7:3を好ましく用いた。
The point X that internally divides C 1 and C 2 into m: n is obtained by the following formula. Here, although the optimum value of the m: n ratio varies depending on the imaging system, m: n = 7: 3 is preferably used in this embodiment.

そしてこのXの逆関数、即ちCDF のXの値における光
強度の値、CDF-1(X)を閾値として有効/無効画素群の分
類を行う。
Then, the inverse function of X, that is, the value of the light intensity at the value of X of CDF, CDF -1 (X), is used as a threshold value to classify the valid / invalid pixel group.

上記のようにして求められた閾値を基準として、その光
強度以上の画素の集まりを有効画素群とする。さらに有
効画素群内で実際に画像情報を得るための領域である画
像情報検出エリアを設定する。
Based on the threshold value obtained as described above, a group of pixels having the light intensity or more is set as an effective pixel group. Further, an image information detection area, which is an area for actually obtaining image information, is set in the effective pixel group.

画像情報検出エリアの設定は、例えば以下の手順で行う
ことができる。以下の方法は一例を示すものであり、こ
れに限定されない。
The image information detection area can be set in the following procedure, for example. The following method is an example, and the present invention is not limited to this.

第6図に示すように、まず有効画素をカウントするこ
とにより有効画素群の面積を求め、これをAとする。次
に有効/無有画素に分類した画像の図に示すように、
画像を横方向(X軸方向とする)に向かって1つ1つの
有効画素を上から下へ順次カウントしていって、累積し
た面積がA/2を越えた画素のY座標をCyとする。今
度が画像を従方向(Y軸方向とする)に向って1つ1つ
の有効画素を左から右(あるいは右から左)へ順次カウ
ントしていって、累積した面積がA/2を越えた画素のX
座標をCxとする。X,Y座標がCx,Cyである画素
が略重心となる。略重心から上下を調べてゆき、エッ
ジ部分を検出する。マージンをみて少し内側に上下幅
を設定する。これはエッジ付近の情報にバラツキがある
ため、マージンをとって適当な画像情報を得るようにす
るためである。略重心から上下方向に調べてゆき、マ
ージンをとった後の上下幅の上限、下限のそれぞれの画
素において、左右のエッジ部分を検出して(上部分2
点、下部分2点の計4点)上部分と下部分を比較し、狭
い方の幅を左右の幅とする)上下幅の設定と同様に狭
い方の左右幅に対してマージンをみて内側に最終的な左
右幅を設定する。
As shown in FIG. 6, the area of the effective pixel group is first obtained by counting the effective pixels, and this is designated as A. Next, as shown in the figure of the image classified into valid / non-present pixels,
Each effective pixel is sequentially counted from the top to the bottom in the horizontal direction (X-axis direction) of the image, and the Y coordinate of the pixel whose accumulated area exceeds A / 2 is defined as Cy. . Next, the effective pixels are counted sequentially from left to right (or right to left) in the subordinate direction (Y axis direction), and the accumulated area exceeds A / 2. Pixel X
Let the coordinates be Cx. A pixel whose X and Y coordinates are Cx and Cy has a substantial center of gravity. The top and bottom are examined from the approximate center of gravity to detect the edge part. Set the top and bottom widths slightly inside, looking at the margin. This is to obtain a proper image information by taking a margin because the information near the edge has variations. The upper and lower edges of the upper and lower widths after the margin is taken are detected in the vertical direction from the substantial center of gravity, and the left and right edge portions are detected (the upper portion 2
Point, bottom 2 points in total 4 points) Compare the upper part and the lower part, and set the narrower width as the left and right width. Set the final left and right width to.

以上の作業により適正な画像情報を取り入れることので
きる画像情報エリアを、パターン化されたサイズ情報に
よらず、実際の原画像に応じて自動的に設定することが
できる。このため、CCDなどのイメージセンサが組み
立て時や経年変化によって位置がずれ、イメージセンサ
が受光するエリア中における原画像の位置、大きさが変
化した場合でも、その変化に柔軟に対応して、適正な画
像情報を得ることができる。また、サイズ情報がパター
ン化されていないため、今後新しいサイズの原画フォー
マットが使われるようになっても容易に対処することが
できる。
By the above work, the image information area in which appropriate image information can be taken in can be automatically set according to the actual original image regardless of the patterned size information. Therefore, even if an image sensor such as a CCD is displaced due to assembly or aging, and the position and size of the original image in the area where the image sensor receives light change, the image sensor can flexibly respond to the change and be appropriate. It is possible to obtain various image information. Further, since the size information is not patterned, it is possible to easily cope with the use of a new size original picture format in the future.

本実施例では有効画素群と無効画素群とを分類するた
め、特性値の累積頻度分布関数を使って閾値を設定した
例を示したが、これ以外の方法として例えば特性値の関
数が、輪郭線抽出処理を伴うものを用いることもでき
る。これは、特性値の関数を微分あるいは差分すること
によって得られる関数の絶対値を取り、特徴のあるピー
ク点を基準として画像の輪郭線を抽出し、閾値を設定す
る方法である。さらに他の方法としては、画像のヒスト
グラムをとり、ヒストグラムに生じた極小点(頻度分布
関数の谷部)の濃度を閾値として設定することもできる
(第2図参照)。
In this embodiment, in order to classify the effective pixel group and the invalid pixel group, an example in which the threshold value is set by using the cumulative frequency distribution function of the characteristic value is shown. However, as another method, for example, the function of the characteristic value is It is also possible to use one that involves line extraction processing. This is a method of taking an absolute value of a function obtained by differentiating or differentiating a function of a characteristic value, extracting a contour line of an image with a characteristic peak point as a reference, and setting a threshold value. As another method, a histogram of the image may be taken and the density of the minimum point (valley portion of the frequency distribution function) generated in the histogram may be set as the threshold value (see FIG. 2).

なお本実施例は、画像情報検出エリアを自動的に設定す
るように構成することも可能である。
It should be noted that this embodiment can be configured so that the image information detection area is automatically set.

〔発明の効果〕 上記したように、本発明の画像情報検出方法を用いる
と、イメージセンサの受光最大エリア内における原画像
の有効な画像情報検出エリアを、各種のフィルムサイズ
やイメージセンサの光軸や位置ずれによる画像の位置や
大きさの変化などに柔軟に対応して設定することができ
るため、常に正確な画像情報を得ることができるように
なる。
[Advantages of the Invention] As described above, when the image information detection method of the present invention is used, the effective image information detection area of the original image within the maximum light receiving area of the image sensor is set to various film sizes and optical axes of the image sensor. Since it is possible to flexibly set the position and the size of the image due to the positional deviation, it is possible to always obtain accurate image information.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は、イメージセンサにより得られた原画像の画像
情報の図であり、第2図(a)(b)はそれぞれイメー
ジセンサの画像情報とそれに対するヒストグラムの対応
関係を示す図であり、第3図(a)(b)はそれぞれ13
5 Fサイズを使った場合の累積頻度分布関数のグラフと
画像情報との関係を示す図であり、第4図(a)(b)
はそれぞれ110 サイズを使った場合の累積頻度分布関数
のグラフと画像情報との関係を示す図であり、第5図は
累積頻度分布関数を用いて有効/無行効画素群を分類す
る方法の説明図であり、第6図は有効画素群内から有効
画像情報エリアを設定する方法の説明図である。
FIG. 1 is a diagram of image information of an original image obtained by an image sensor, and FIGS. 2 (a) and 2 (b) are diagrams showing a correspondence relationship between image information of an image sensor and a histogram for the image information, respectively. Fig. 3 (a) and (b) are 13
It is a figure which shows the graph of a cumulative frequency distribution function at the time of using 5F size, and the relationship between image information and FIG. 4 (a) (b).
FIG. 5 is a diagram showing the relationship between the graph of cumulative frequency distribution function and image information when 110 sizes are used. FIG. 5 shows a method of classifying effective / no-effect pixel groups using the cumulative frequency distribution function. FIG. 6 is an explanatory diagram, and FIG. 6 is an explanatory diagram of a method of setting an effective image information area from within an effective pixel group.

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】カラーネガフィルム上の画像情報を検出す
る画像情報検出方法において、 原画像および周辺画像から構成される投影画像を複数の
画素に分割して光強度、透過率、もしくは濃度の少なく
ともいずれかの特性値を検出し、 前記検出された特性値の分布を求め、該分布に基づいて
前記投影画像を構成する画素群を有効/無効の画素群に
分類する前記特性値の閾値を決定し、 前記決定された閾値に基づいて前記投影画像を構成する
画素を有効/無効の画素群に分類し、 前記有効と分類された画素群の内側に画像情報検出エリ
アを決定し、 カラーネガフィルムの原画像に対する露光量または/お
よび露光補正量を決定するために用いる画像情報を、前
記決定された画像情報検出エリアに基づいて得る構成と
したことを特徴とする画像情報検出方法。
1. An image information detecting method for detecting image information on a color negative film, wherein a projection image composed of an original image and a peripheral image is divided into a plurality of pixels, and at least one of light intensity, transmittance, or density is obtained. That characteristic value is detected, the distribution of the detected characteristic value is obtained, and the threshold value of the characteristic value for classifying the pixel group forming the projection image into the valid / invalid pixel group is determined based on the distribution. Pixels forming the projection image are classified into valid / invalid pixel groups based on the determined threshold value, an image information detection area is determined inside the valid pixel groups, and An image characterized in that image information used for determining an exposure amount and / or an exposure correction amount for an image is obtained based on the determined image information detection area. Multi-address detection method.
【請求項2】前記特性値の分布が頻度分布関数または累
積頻度分布関数で表されることを特徴とする特許請求の
範囲第1項記載の画像情報検出方法。
2. The image information detecting method according to claim 1, wherein the distribution of the characteristic values is represented by a frequency distribution function or a cumulative frequency distribution function.
JP61102538A 1986-05-03 1986-05-03 Image information detection method that can automatically set effective image information area Expired - Fee Related JPH0661106B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP61102538A JPH0661106B2 (en) 1986-05-03 1986-05-03 Image information detection method that can automatically set effective image information area

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP61102538A JPH0661106B2 (en) 1986-05-03 1986-05-03 Image information detection method that can automatically set effective image information area

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5175562A Division JPH06222480A (en) 1993-07-15 1993-07-15 Image information detecting method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPS62260474A JPS62260474A (en) 1987-11-12
JPH0661106B2 true JPH0661106B2 (en) 1994-08-10

Family

ID=14330045

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP61102538A Expired - Fee Related JPH0661106B2 (en) 1986-05-03 1986-05-03 Image information detection method that can automatically set effective image information area

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0661106B2 (en)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60177337A (en) * 1984-02-24 1985-09-11 Fuji Photo Film Co Ltd Method for determining exposure in photographic printing
JPS6150337U (en) * 1984-09-05 1986-04-04

Also Published As

Publication number Publication date
JPS62260474A (en) 1987-11-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US5463470A (en) Methods of collecting photometric image data and determining light exposure by extracting feature image data from an original image
JP4601134B2 (en) Method and apparatus for defect detection based on shape features
US5198907A (en) Method and appratus for automatically locating predefined exposure areas in a scanned image
JPS5890632A (en) Preinspection of printing original
CN114581915A (en) Noise robust multi-class dial plate pointer reading identification method and device
CN112325790A (en) A laser spot detection method in laser deflection measurement
JP3516786B2 (en) Face area extraction method and copy condition determination method
JPH08305795A (en) Character recognition method
CN116258654A (en) Coarse positioning method, device, electronic equipment and medium based on Blob analysis
JPH0661106B2 (en) Image information detection method that can automatically set effective image information area
JPH0376449B2 (en)
JPH06222480A (en) Image information detecting method
JP2638702B2 (en) Feature image data extraction method
JP3990002B2 (en) Image measuring device
JP2642262B2 (en) Exposure determination method
JP2946620B2 (en) Automatic number reading device with speed measurement function
CN114972179A (en) Paper defect positioning method, system and device
JP2638701B2 (en) Feature image data extraction method
JPH05312818A (en) Speed measuring device and method through image processing
JPH08159712A (en) Pattern recognition method
JP3077547B2 (en) Root gap width detection method for narrow gap
JP2763221B2 (en) How to extract human face data
KR940007845B1 (en) Apparatus for detecting differential image pattern
JP2695074B2 (en) Photometric image data collection method and exposure amount determination method
JPH11338071A (en) Screen determination device and method

Legal Events

Date Code Title Description
S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees