カメラの色精度とは、現実世界の色をどれだけ正確に再現できるかを示す指標です。言い換えれば、デバイスが表示または撮影した色が、意図された色や参照色とどれだけ一致しているかを測定します。リアルで一貫した画像を生成するには、カメラの色精度が非常に重要です。
色の正確な再現は、物体や人の識別、製品検査、色の一致、そしてシームレスな品質管理において不可欠です。色精度は、標準化されたカラーチャートやターゲットを使用して評価されます。色精度は「デルタE（ΔE）」という値で測定され、この値は表示された色と参照色との違いを定量化します。デルタEの値が低いほど、色精度が高いことを示します。
色精度を達成するためには、ホワイトバランスやサチュレーションを最適なレベルに維持する必要があります。また、色域、センサーの特性、レンズの品質、キャリブレーションなども色精度に影響を与える要素です。
このブログでは、色精度を決定する要因と、それを向上させるための対策について探ります。さらに詳しく知りたい方は、ぜひお読みください！
ホワイトバランスとは何か？それが色精度に与える影響について
ホワイトバランスとは、カメラの設定で、白色の真の色を確立するためのものです。これにより、すべての他の色がこの基準から測定されます。すべての照明条件下で白色が「白」に見えるわけではないため、ホワイトバランスを適切に設定することで、この異常を修正することができます。
ホワイトバランス（WB）を達成するには、不自然な色合いを除去し、実際に白く見える物体が写真でも白く再現されるようにします。適切なカメラのホワイトバランス設定は、光源の色温度を考慮する必要があります。簡単に言えば、色温度とは白色光の相対的な暖かさや冷たさを指します。色温度について詳しく見ていきましょう。
色温度の理解
色温度とは、光の特性を示すもので、ケルビン（K）という単位で測定されます。これは、光源が暖かい（ウォーム）か冷たい（クール）かを表現する方法です。以下のように、暖かい光と冷たい光が区別されます。
暖かい光（低いケルビン値: 色温度が低い光、例えば日の出の温かい色合いや白熱灯の光は、より赤みや黄色みを帯びて見えます。
冷たい光（高いケルビン値）: 色温度が高い光、例えば曇りの日の光や蛍光灯の光は、青みや冷たいトーンを持ちます。
色温度を理解することは、画像デバイスで正確で魅力的な色再現を達成するために重要です。カメラのホワイトバランス設定を調整することで、様々な照明条件における異なる色温度に対応できます。例えば、室内で白熱灯を使用して撮影する際にホワイトバランスを低いケルビン値（より暖かい設定）に設定すると、そのような照明に関連しがちなオレンジ色の色合いを中和するのに役立ちます。
人間の目は異なる光源の下で白色を判断するのが得意ですが、組み込み型のカメラはオートホワイトバランス（AWB）で苦労することがよくあります。これにより、不快な青みやオレンジ、さらには緑色の色合いが生じることがあります。
サチュレーションとは何か？色精度とどのような関係があるのか？
サチュレーションとは、画像内の色の強度や鮮やかさを指します。サチュレーションが高い色は鮮やかに見え、サチュレーションが低い色はよりくすんで、グレースケールに見えます。写真のサチュレーションを下げることで、画像が落ち着いた印象を与え、逆にサチュレーションを上げることでシーンの鮮やかさを増すことができます。サチュレーションが高すぎると、時に不自然な色の漏れや過剰な色合いを引き起こすことがあります。これが色精度に与える影響は大きく、過度なサチュレーションの設定は、実際の色との一致を損なう可能性があります。以下の画像で示されるように、サチュレーションが過剰になると、不自然な色の広がりが生じることがあります。
図1：理想
図2：過剰にサチュレーションされた
監視や医療画像処理など、正確な表現が意思決定に重要なアプリケーションでは、適切なサチュレーションを維持することが、視覚情報を正確に伝え、不要な色の歪みを避けるために重要です。
サチュレーションが適切にコントロールされることで、色精度が向上します。これは、現実世界での色の豊かさや鮮やかさを表現します。しかし、サチュレーションが過剰になると、人工的で非現実的な色の表現となり、全体的な精度に影響を及ぼす可能性があります。
正確な色再現が主な目標である一方で、画像の意図された美的効果や目的も考慮することが重要です。
以下は、色精度に影響を与えるその他の要因です。
色域（カラーバー）: 画像システムの色域は、再現できる色の範囲を指します。広い色域は、より広範な色スペクトルの正確な表現を可能にします。
色空間とプロファイル: 色空間は再現できる色の範囲を定義し、色プロファイルは特定の色空間内で色を解釈し表示するための指示を提供します。業界標準の色空間やプロファイルに従うことで、異なるデバイスやアプリケーション間での一貫性と互換性が確保されます。
センサー特性: カメラの場合、イメージセンサーの特性は色精度に重要な役割を果たします。センサーの光スペクトル感度やノイズレベルが、異なる照明条件下での色の補足と再現に影響を及ぼします。
レンズの品質: カメラレンズの品質は、光の透過に影響を与え、光学的な歪みを引き起こす可能性があります。高品質のレンズは、歪みを最小限に抑え、光が適切にイメージセンサーに焦点を合わせることで色精度を維持します。
照明条件: 画像の取り込み時の照明条件は、色精度に大きな影響を与えます。異なる光源は異なる色温度を持ち、照明の変動が色合いを引き起こす可能性があります。
キャリブレーションとプロファイリング: 画像デバイスの定期的なキャリブレーションは、一貫した色精度を確保するために必要です。キャリブレーションでは、デバイスのモニター上の色が標準のカラーチャートで測定され、調整されます。
画像処理アルゴリズム:色補正や強調を含む画像処理アルゴリズムは、色精度に影響を与える可能性があります。これらのアルゴリズムやそのパラメータを慎重に考慮することが、アーティファクトや歪みの発生を避けるために必要です。
表示技術: 表示デバイスの技術（例：LCD、OLED、LED）は、色精度に影響を与える可能性があります。各技術には、コントラスト比や色の均一性などの特性があり、色の表示方法に影響を与えることがあります。
色精度の測定方法
色精度を測定するためには、以下のパラメータが色の誤差を示します。
- ΔE（全色差）：撮影された色が基準色とどの程度異なるかを測定したものです。ΔEが低いほど、色の精度が高いことを意味する。.
ΔEは、CIEDE2000（CIEデルタE 2000）やCIELAB（CIE 1976 Lab）などの計算式を使用して算出されます。CIEDE2000やCIE 1976は、明るさ、サチュレーション、色相の違いを考慮して色の違いを計算するためによく使われる公式です。ΔEが0であれば、色が完全に一致していることを意味します。
- ΔC（色度差）： 撮影された色が参照色からどれだけ異なるかを測定し、輝度成分を除外して色度の違いのみを考慮します。
ΔCは、輝度成分を除去し、撮影された色と参照色の色度の違いのみを考慮して計算されます。ΔCは通常、Δa*、Δb*、Δu’v’などの色度座標の違いを用いて計算されます。
図3: CIE Lab色空間図
[画像出典：https://www.researchgate.net/figure/The-CIELAB-color-space-diagram-The-CIELAB-or-CIE-L-a-b-color-system-represents_fig1_338303610] 
図4: e-con Systems IQチームによるSee3CAM_CU81の色精度テスト
e-con Systemsのカメラで色精度を実現
e-con Systemsは、OEMカメラの設計、開発、製造において20年以上の経験を持っています。私たちの強みの一つは、クライアントのニーズに完全に適合するカメラソリューションをカスタマイズできる能力です。どのような組み込み型ビジョンシステムを構築する場合でも対応可能です。
また、画像処理が最終的な画像品質を確保する上で重要な役割を果たすことを理解しています。当社の専門チームは、ガンマ補正を含む微調整された処理が行われるよう、全ステップで対応します。
e-con Systemsのカラーカメラについて詳しくは、Camera Selector Pageをご覧ください。さらなる情報やガイダンスが必要な場合は、camerasolutions@e-consystems.comまでご連絡ください。
Prabu Kumarは、e-con Systemsの最高技術責任者兼カメラ製品責任者であり、組み込みビジョン分野で15年以上の豊富な経験があります。彼は、USBカメラ、組み込みビジョンカメラ、ビジョンアルゴリズム、FPGAに関する深い知識をも有しています。医療、工業、農業、小売、生体認証などのさまざまなドメインにまたがる50以上のカメラソリューションを構築してきました。また、デバイスドライバー開発とBSP開発の専門家でもあります。現在は、新時代のAIベースのアプリケーションを強化するスマートカメラソリューションの構築に全力を注いでいます。