JP5353393B2

JP5353393B2 - 画像処理装置及び画像処理方法等

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Publication number: JP5353393B2
Application number: JP2009093384A
Authority: JP
Inventors: 恭司吉野
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 2009-04-07
Filing date: 2009-04-07
Publication date: 2013-11-27
Anticipated expiration: 2029-04-07
Also published as: CN101860673B; US20100254602A1; JP2010245901A; TW201044863A; KR20100111614A; US8379976B2; CN101860673A; TWI513297B

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理方法の技術分野に関する。

広角レンズ(例えば、魚眼レンズ等)を用いて撮像された画像（例えば、魚眼画像）を、二次元的な平面画像へ変換し表示するために、撮像された画像に対してＲＧＢ変換回路によるＲＧＢカラー変換を施し、その後、歪補正回路による歪補正が施され、平面画像へ変換するようになっている。

かかる変換を実現するため、例えば、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)等の半導体チップを用いた回路が適用されている。

特許文献１では、広角レンズを介して取り込まれた歪みを含むデータに対して、歪み補正後、ＲＧＢ補間回路によってＲＧＢデータを補間し、出力データを生成する発明が開示されている。

特開２００８−０６１１７２号公報

しかしながら、上記補間は、入力データに対してＲ（Red）、Ｇ（Green）、及びＢ(Blue)の各色データを補間するため、当該変換後の入力データのデータ量は入力前と比べ、３倍のデータ量を有することとなる。従って、上記機能を実現する装置における記憶領域を圧迫し、コスト増加の要因となっていた。

また、（欠損している）入力データをＲＧＢ変換回路で補正した後に、さらに歪補正回路により補正しているので、入力データ（例えば、特有なパターン配列の一例としてのBayer Pattern配列の画像データ）から直接、補正（平面画像へ変換）するよりも画質が劣ってしまう。

さらに、近年では、１千万画素を越えるデジタルカメラが主流となっており、当該カメラによって撮像された画像のＲＧＢデータは、極めて膨大なデータサイズを有する。従って、当該データをメモリに保管するためには、より多くの記憶領域を有するメモリ等を適用する必要があり、更なるコスト増加を招き、また、メモリ増設に伴う回路の複雑化・巨大化により、製品全体の消費電力増加の原因となっていた。

そこで、本発明は上記各問題点に鑑みてなされたもので、その目的の一例は、より簡便な構成で高画質な画像変換を行うことができる画像処理装置及び画像処理方法等を提供することである。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の画像処理装置は、色を構成要素の一つとする対象物を魚眼レンズによって撮像し、前記撮像された対象物を示す魚眼画像であって、前記魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成し、前記平面画像を表示部へ表示する画像処理装置であって、前記入力データ及び前記出力データを記憶する記憶手段と、前記入力データ画素情報における座標を、アドレスを示すアドレス部と割合を示す割合部とに分離する分離手段と、前記入力データ画素情報に基いて、前記出力データ画素情報を生成する魚眼画像補正アドレス生成手段と、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの配列パターンに基いて、前記アドレス部に対応する前記入力データ色情報を取得する入力データ色情報取得手段と、前記入力データ色情報に基いて、前記出力データ色情報を算出する出力データ色情報算出手段と、を備え、前記出力データ色情報算出手段が、前記アドレス部のパターンに応じて、前記アドレス部の値と前記割合部の値とから、前記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイにおける各色の複数点のデータと各色の割合を求め、当該データと当該割合とを用いた線形演算によって前記出力データ色情報を算出することを特徴とする。

この発明によれば、魚眼レンズによって撮像された魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成するようになっている。

従って、専用の処理回路（ＲＧＢ変換回路）を用いることなく入力データからＲＧＢデータ（色情報）を得ることができるため、より簡便な構成で安価に、高画質な画像変換を行うことができる。

請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置であって、前記アドレス部は、前記座標の整数部であり、前記割合部は、前記座標の小数部であることを特徴とする。

請求項３に記載の画像処理方法は、色を構成要素の一つとする対象物を魚眼レンズによって撮像し、前記撮像された対象物を示す魚眼画像であって、前記魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成し、当該平面画像を表示部へ表示する画像処理方法であって、前記入力データ及び前記出力データを記憶する記憶工程と、前記入力データ画素情報における座標を、アドレスを示すアドレス部と割合を示す割合部とに分離する分離行程と、前記入力データ画素情報に基いて、前記出力データ画素情報を生成する魚眼画像補正アドレス生成工程と、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの配列パターンに基いて、前記アドレス部に対応する前記入力データ色情報を取得する入力データ色情報取得工程と、前記入力データ色情報に基いて、前記出力データ色情報を算出する出力データ色情報算出工程と、を有し、前記出力データ色情報算出行程において、前記アドレス部のパターンに応じて、前記アドレス部の値と前記割合部の値とから、前記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイにおける各色の複数点のデータと各色の割合を求め、当該データと当該割合とを用いた線形演算によって前記出力データ色情報を算出することを特徴とする。

請求項４に記載の画像処理プログラムは、色を構成要素の一つとする対象物を魚眼レンズによって撮像し、前記撮像された対象物を示す魚眼画像であって、前記魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成し、当該平面画像を表示部へ表示する画像処理装置が有するコンピュータを、前記入力データ及び前記出力データを記憶する記憶手段、前記入力データ画素情報における座標を、アドレスを示すアドレス部と割合を示す割合部とに分離する分離手段、前記入力データ画素情報に基いて、前記出力データ画素情報を生成する魚眼画像補正アドレス生成手段、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの配列に基いて、前記アドレス部に対応する前記入力データ色情報を取得する入力データ色情報取得手段、前記入力データ色情報に基いて、前記出力データ色情報を算出する出力データ色情報算出手段、として機能させ、前記出力データ色情報算出手段が、前記アドレス部のパターンに応じて、前記アドレス部の値と前記割合部の値とから、前記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイにおける各色の複数点のデータと各色の割合を求め、当該データと当該割合とを用いた線形演算によって前記出力データ色情報を算出することを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、魚眼レンズによって撮像された魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成するようになっているため、専用の処理回路を用いることなく入力データからＲＧＢデータを得ることができるため、より簡便な構成で安価に、高画質な画像変換を行うことができる。

本実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの基本構造を示す概念図である。魚眼画像から平面画像への変換の概要を示す概念図である。魚眼画像から平面画像への変換の基本原理を示す概念図である。出力データ画素情報の生成順序を示す概念図である。魚眼画像補正アドレス生成部８及び補間演算部１２の動作を示すフローチャートである。出力データ色情報の算出を示すフローチャートである。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出を示す概念図である。

まず、本願の最良の実施形態を添付図面に基いて説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、画像処理システムに対して本願を適用した場合の実施形態である。

まず、本実施形態に係る画像処理装置の構成及び機能概要について、図１を用いて説明する。

図１は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。

画像処理装置Ｓは、魚眼レンズを備えた光学系システム１、カメラＩ／Ｆ（インターフェース）２、画像補正信号処理回路部３、魚眼画像の補正を望む補正座標を入力する補正座標入力部４、出力データとしての平面画像を表示する本願の表示部としてのディスプレイモニタ５等、とを備える。

光学系システム１では、魚眼レンズ１ａから取り込まれた光が、図示しない絞り機構等によって調節され、イメージセンサ１ｂ上に光学像として結像される。かかる光学像は、イメージセンサ１ｂによって電気信号に変換され、カメラＩ／Ｆ２へ出力されるようになっている。

魚眼レンズ１ａは、光学レンズの一種で、１８０度近くの画角を有するものを示す。魚眼レンズ１ａには、正射影、等距離射影、立体射影、及び、等立体角射影の４種類の方式がある。本実施形態においては、かかる方式について、任意に選択可能であり、これに限定されるものではない。

イメージセンサ１ｂは、上記結像された光学像を、例えばマトリクス配置されたフォトダイオード等を用いた光電交換機能によって光学像の明るさに比例した電気信号に変換し、カメラＩ／Ｆ２へ出力する。

イメージセンサ１ｂの一例として、例えば、ＣＣＤ（Charge Couple Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）イメージセンサ等が適用される。

本実施形態におけるイメージセンサ１ｂには、例えば、公知のベイヤー配列（Bayer Pattern）のカラーフィルタアレイが備えられた単板カラー画像素子としてのＣＣＤが適用されており、かかるイメージセンサ１ｂによって、魚眼レンズ１ａによって撮像された色を構成要素の一つとする対象物は、カラー画像として入力されるようになっている。

上記カラー画像として入力されるためには、色の三原色成分であるＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）に対応した上記電気信号が得られる必要がある。上記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイはかかるＲＧＢに対応した電気信号を得るために用いられるフィルタである。

上記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの詳細について、図２を用いて説明する。

図２は、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの基本構造を示す概念図である。

図２（Ａ）は、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの一例を示す概念図である。

図２（Ａ）に示すように、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１は、上記電気信号に作用するそれぞれのフィルタである緑（Green）のフィルタ２２及び赤（Red）のフィルタ２３が交互に配置された列と、緑（Green）のフィルタ２２及び青（Blue）のフィルタ２４が交互に配置された列が、ストライプ配列を構成している。

図２（Ｂ）は、各ベイヤー配列（Bayer Pattern）の組合せを示す概念図である。

ベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１は、上述した特徴的な配列を有するため、任意の画素を基準に４つの画素を抽出すると、（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８の４つのタイプ（配列パターン）に分類することができる。

このように構成されたベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１が、上記マトリクス配置されたフォトダイオード（各画素）に対応しており、各画素には、Ｒ，Ｇ，Ｂの何れかの原色成分に対応した電荷が蓄積されることとなる。

また、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１による上記カラー画像化では、各画素からは、いずれかの原色成分に対する上記電気信号が出力されることになるため、各画素に対しては、欠損している色の情報を補う必要がある。

例えば、赤のフィルタ２３に対応する画素では、Ｒの情報しか有さないため、ＧとＢを周辺の画素の値を基準に算出する補間処理を行う必要がある。

図１の説明に戻り、光学システム１には、さらに、カメラＩ／Ｆ２へ入力される空間周波数を制限する図示しない光学的ローパスフィルタ、カメラＩ／Ｆ２へ入力される可視光領域以外の長波長成分をカットするための図示しない赤外カットフィルタ等が備えられている。

カメラＩ／Ｆ２は、撮像された魚眼画像を、ＲＧＢに対応した電気信号のまま（Bayer Pattern（ベイヤー配列）データのまま）、後述する入力フレームメモリ６へ出力するためのインターフェースである。

具体的には、カメラＩ／Ｆ２は、撮像された魚眼画像を、前記魚眼画像を構成する上記画素を示す入力データ画素情報（上記各画素に対応する電気信号等）と前記画素に対応する色情報（前記Ｒ，Ｇ，Ｂの何れかの原色成分に対応した電荷等）を示す入力データ色情報から構成される入力データとして、入力フレームメモリ６へ出力する。

カメラＩ／Ｆ２の一例として、例えば、産業用デジタルカメラと画像入力ボードを接続する規格仕様である公知のカメラリンク（Camera Link）に対応したインターフェースが適用される。

画像補正信号処理回路部３は、前記入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成（換言すれば、上記魚眼画像から上記平面画像へ変換する）するための処理回路であり、具体的には、本願の記憶手段としての入力フレームメモリ６と、ＵＡＲＴｏｒＵＳＢ通信部７と、本願の魚眼画像補正アドレス生成手段としての魚眼画像補正アドレス生成部８と、Bayer Patternデータ補正演算部９と、本願の記憶手段としての出力フレームメモリ１０等とを備えて構成される。

なお、本実施形態において、入力フレームメモリ６及びフレームメモリ１０は、画像補正信号処理回路部３の内部に設けられているがこれに限定されるものではなく、例えば、画像補正信号処理回路部３の外部に設けるようにしてもよい。

画像補正信号処理回路部３には、一例として、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)に適用可能だが、ＦＰＧＡ(Field Programmable Gate Array)に組み込むことができるＣＰＵ（MicroBlaze(登録商標)やNios(登録商標)▲II▼等）の登場でＦＰＧＡなどの安易に構成できるデバイスにも適用される。

入力フレームメモリ６は、上記入力データを記憶するための記憶領域であり、例えば、揮発性又は不揮発性メモリ又はハードディスク等が適用される。

ＵＡＲＴｏｒＵＳＢ通信部７は、補正座標入力部４から入力される補正座標を魚眼画像補正アドレス生成部８へ入力するためのインターフェースであり、一例として、ＵＡＲＴ (Universal Asynchronous Receiver Transmitter)、又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）等が適用される。

魚眼画像補正アドレス生成手段としての魚眼画像補正アドレス生成部８は、前記入力データ画素情報に基いて、前記出力データ画素情報を生成する。

Bayer Patternデータ補正演算部９は、入力データを取り込むデータ取り込み制御部１１、本願の入力データ色情報取得手段及び出力データ色情報取得手段としての補間演算部１２と、出力データを書込むための制御を行うデータ書き込み制御部１３等とから構成される。

入力データ色情報取得手段としての補間演算部１２は、上記入力データ色情報を取得する。

出力データ色情報算出手段としての補間演算部１２は、上記入力データ色情報に基いて、上記出力データ色情報を算出する。

次に、本願の魚眼画像から平面画像への変換の概要について、図３〜図５を用いて詳細に説明する。

図３は、魚眼画像から平面画像への変換の概要を示す概念図である。

図３に示すように、本実施形態では、魚眼画像補正アドレス生成部８及び補間演算部１２が、撮像された魚眼画像３１を平面画像３２へ変換するようになっている。

魚眼画像３１は、魚眼レンズで撮像された魚眼画像を示す。魚眼画像３１は、視点から略１８０度近い範囲に存在する対象物を撮像し、一の画像として表示することができる。しかし、対象物を球面として捕らえて撮像するため、見た目に違和感を感じ、また、歪んだ画像から撮像された対象物（被写体）の形状や大きさ、人物の表情等を認識するのが困難である等の問題を生じる。そこで、魚眼画像補正アドレス生成部８及び補間演算部１２は、魚眼画像３１を、人間の視覚を通じて得られる画像に近しい画像である平面画像３２に変換するようになっている。

次に、魚眼画像から平面画像への変換の基本原理について、図４を用いて説明する。

図４は、魚眼画像から平面画像への変換の基本原理を示す概念図である。

図４に示すように、魚眼画像から平面画像への変換は公知の技術であるが、一般的に、魚眼画像４１上に設けられた仮想球面モデルを用いてモデル化される。具体的には、仮想球面４２上の任意の点であるＬ’（ｘ１，ｙ１，ｚ１）で接する平面を、上記変換される平面画像４３に見立てる。図４では、視認容易性の観点から、平面を、仮想球面４２と重畳しない位置へと移動させている。

また、図４に示す座標系空間は、魚眼画像をＸＹ平面とし、魚眼レンズの中心軸をＺ軸とし、光線が進む方向を正とするＸＹＺ直交座標系を示している。そして、ＸＹＺ座標系の原点０を視点の中心とし、視線の中心がＬ’（ｘ１，ｙ１，ｚ１）とする。また、平面４３の中心点をＬ’（ｘ１，ｙ１，ｚ１）とし、平面４３をＵＶ平面とする。そして、原点０からＬ’（ｘ１，ｙ１，ｚ１）を通る法線ベクトルをＷとする。

上記座標系空間では、平面画像４３の任意の画素を形成する座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）は、原点０と前記座標を結ぶ法線ベクトルと仮想球面４２の交点からＺ軸と垂直に降ろした仮想線と魚眼画像４１との交点が示す座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）に対応している。

同様の原理から、平面画像４３の中心点をＬ’（ｘ１，ｙ１，ｚ１）は、魚眼画像４１上の座標Ｌ（ｘ１，ｙ１）に対応している。

魚眼画像補正アドレス生成部８は、上記魚眼画像から平面画像へ変換するために、上記対応に従って、座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）に対応する座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）を求めるようになっている。

本実施形態では、かかる座標Ｓ’の座標に関する情報を出力データ画素情報と、かかる座標Ｓに関する情報を入力データ画素情報とし、魚眼画像補正アドレス生成部８によって生成される。

ここで、出力データ画素情報の生成順序について更に具体的に図５を用いて説明する。

図５は、出力データ画素情報の生成順序を示す概念図である。

図５では、上記出力される平面画像４３として、例えば、６４０×４８０ドットの画素を有するＶＧＡ（Video Graphic Array）が適用される場合を例に説明する。

上述したとおり、かかる平面画像４３の出力は、平面画像４３の画素を形成する座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）に対応する座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）を求める。そして、ＶＧＡが適用された平面画像４３では、６４０×４８０ドットの全ての画素に対して（換言すれば、平面画像４３の座標（０，０）から（６３９，４７９）まで）、座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）に対応する座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）を求め、表示することとなる。

具体的には、座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）が、（０，０）の場合において、対応する座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）を求めたのち、座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）が、（０，１）の場合において、対応する座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）を求める。即ち、座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）の値を、Ｕ軸正の方向及びＶ軸正方向へ順次走査しつつ、対応する座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）の値を求めることとなる。

次に、魚眼画像補正アドレス生成部８及び補間演算部１２の動作の詳細について、図６〜図１５を用いて詳細に説明する。

図６は、魚眼画像補正アドレス生成部８及び補間演算部１２の動作を示すフローチャートである。

かかる動作について、図４及び５に記載された座標系を適宜用いて、以下に説明する。
魚眼画像補正アドレス生成部８は、まず、魚眼画像４１上の座標Ｌ（ｘ１，ｙ１）を中心に平面画像４３に補正（変換）すべく（ステップＳ１）、座標Ｌ（ｘ１，ｙ１）から法線ベクトルＷを求める（ステップＳ２）。

そして、上述した基本原理に基いて、法線ベクトルＷが接する点Ｌ’（ｘ１，ｙ１，ｚ１）を中心にした平面画像４３のスタート座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）（＝（０，０））から順に、対応する座標Ｓ（ｘ２，ｙ２）（補正点Ｓ）を演算する（ステップＳ３）。

次に、魚眼画像補正アドレス生成部８は、上記座標Ｓとして、整数部及び小数部からなる値を算出し、補間演算部１２は、上記整数部及び小数部の値に基いて、ＲＧＢデータ（入力データ色情報及び出力データ色情報）を算出する（ステップＳ４）。

即ち、ＲＧＢデータを回路を用いずに演算により生成する処理を行う。

以下、かかる処理について詳細に説明する。

まず前提として、本実施形態では、上記整数部をアドレス（address）、上記小数部を割合（rate）とする。

これによれば、上記補正点として、補正点Ｓ（ｘ２，ｙ２）＝（１１１．２６５，２００．１３５）が算出された場合は、ｘ２におけるアドレスは１１１、割合は０．２６５を、ｙ２におけるアドレスは２００、割合は０．１３５をそれぞれ示すこととなる。

そして、補間演算部１２は、上記アドレスに基いて、入力データ色情報を取得する。

入力データ色情報とは、上記アドレスに対応する色情報をいい、具体的には、当該アドレスに対応するベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１が示す原色成分及び、当該アドレスが属する上記配列パターンを示す。

上述したように、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１は、上記マトリクス配置されたフォトダイオード（各画素）に対応しているため、Ｒ，Ｇ，Ｂの何れかの原色成分が、補正点Ｓ（ｘ２，ｙ２）に対応しているのかを特定することができる。

次に、補間演算部１２は、座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）が示す上記原色成分を基準とした場合の上記配列パターンを特定する。

具体的には、座標Ｓ’（ｕ１，ｖ１）が示す上記原色成分を基準とした場合に、上述した、（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８の４つのタイプの何れかに属するかを特定する。

次に、補間演算部１２は、上記入力データ色情報に基いて、出力データ色情報を算出する。

出力データ色情報とは、入力データ色情報から算出された補正点Ｓ（ｘ２，ｙ２）における原色成分についての情報をいう。そして、出力データ色情報は、魚眼画像補正アドレス生成部８からの出力アドレスと割合から各色の補正データ(address)と補正rateを算出することにより求められる。

上述したように、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１による上記カラー画像化では、各画素からは、いずれかの原色成分に対する上記電気信号が出力されることになるため、各画素に対しては、欠損している色の情報を補う必要がある。

本願では、出力データ色情報を算出することにより、上記補間を行うようになっている。

以下、出力データ色情報の算出について、図７〜図１５を用いて詳細に説明する。

図７は、出力データ色情報の算出を示すフローチャートである。

まず、魚眼画像補正アドレス生成部８から補正点Ｓ（ｘ２，ｙ２）が入力される（ステップＳ１１）。以後、説明を容易にするため、入力される補正点の座標を、入力座標（Ｘ，Ｙ）とする。ここでは、入力座標として
入力座標：（Ｘ，Ｙ）＝（１１１．６２５，２００．２５０）・・・式（１）
が入力されたとする。

そして、補間演算部１２は、入力座標をアドレスと、割合に分割する（ステップＳ１２）。これらの関係式について、式（１）の値を代入し、アドレスを式（２）、割合を式（３）として表す。

アドレス：（ｘ，ｙ）＝（１１１，２００）・・・式（２）
割合：（ｒａｔｅ_ｘ，ｒａｔｅ_ｙ）＝（０．６２５，０．２５０）・・・式（３）

次に、補間演算部１２は、アドレス（式（２））の各ｘ及びｙの値が、奇数か偶数かにより以下の４つのパターンに分類する（ステップＳ１３）。これらの関係式を、式（４）〜式（７）に表す。

アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）・・・式（４）
アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）・・・式（５）
アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）・・・式（６）
アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）・・・式（７）

次に、補間演算部１２は、分類された４つのパターンに応じて、各色の４点のデータと各色の割合を求める（ステップＳ１４以降）。

以下、上記パターン別に詳細に説明する。

上述したように、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイ２１は、その特徴的な配列を有するため、（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８の４つのタイプに分類される。

そして、上記の処理はかかる４つのタイプ別に行われることとなる。

（Ａ）（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５でのアドレス及び割合の算出
イ）ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合（ステップＳ１４：ＹＥＳ）
まず、最初に、（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図８及び９を用いて説明する（ステップＳ１５）。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は赤である。

図８及び図９に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（８）〜式（１１）で、割合は式（１２）及び式（１３）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（８）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（９）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（１０）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（１１）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（１２）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（１３）

図８（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（１４）〜式（１７）で、割合は式（１８）及び式（１９）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（１４）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（１５）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（１６）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（１７）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（１８）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（１９）

図８（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、イ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（２０）〜式（２３）で、割合は式（２４）及び式（２５）で表される。また、イ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（２６）〜式（２９）で、割合は式（３０）及び式（３１）で表される。

イ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（２０）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２１）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（２２）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２３）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（２４）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（２５）

イ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２６）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（２７）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２８）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（２９）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（３０）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（３１）

図９に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図９（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図９（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

そして、各色の補正点データを線形演算などの補正演算で求める（ステップＳ１６）。

具体的には、先に求めた各色の補正データのＲ_ｄ１、２、３、４、Ｂ_ｄ１、２、３、４とＧ_ｄ１、２、３、４と各色の割合を用いて下記の補正方法によって算出する。
ここで￣は反転(not)である。

赤の補正点データは、式（３２）〜式（３４）で表される。

Ｒ_ｄａｔａ１＝Ｒ_ｄ１＊（￣Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＋１）＋Ｒ_ｄ２＊Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ
・・・式（３２）
Ｒ_ｄａｔａ２＝Ｒ_ｄ３＊（￣Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＋１）＋Ｒ_ｄ４＊Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ
・・・式（３３）
Ｒ_ｄａｔａ＝Ｒ_ｄａｔａ１＊（￣Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＋１）＋Ｒ_ｄａｔａ２＊Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ・・・式（３４）

また、青の補正点データは、式（３５）〜式（３７）で表される。

Ｂ_ｄａｔａ１＝Ｂ_ｄ１＊（￣Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＋１）＋Ｂ_ｄ２＊Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ
・・・式（３５）
Ｂ_ｄａｔａ２＝Ｂ_ｄ３＊（￣Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＋１）＋Ｂ_ｄ４＊Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ
・・・式（３６）
Ｂ_ｄａｔａ＝Ｂ_ｄａｔａ１＊（￣Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＋１）＋Ｂ_ｄａｔａ２＊Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ・・・式（３７）

また、緑の補正点データは、式（３８）〜式（４０）で表される。

Ｇ_ｄａｔａ１＝Ｇ_ｄ１＊（￣Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＋１）＋Ｇ_ｄ２＊Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ
・・・式（３８）
Ｇ_ｄａｔａ２＝Ｇ_ｄ３＊（￣Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＋１）＋Ｇ_ｄ４＊Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ
・・・式（３９）
Ｇ_ｄａｔａ＝Ｇ_ｄａｔａ１＊（￣Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＋１）＋Ｇ_ｄａｔａ２＊Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ・・・式（４０）

上記赤、青及び緑の各データを魚眼画像の補正ＲＧＢデータとして用いることで、Bayer Patternから直接魚眼画像の補正ＲＧＢデータを求めることができる。

ロ）ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）
次に、（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図１０及び１１を用いて説明する（ステップＳ１８）。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図１０及び図１１に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（４１）〜式（４４）で、割合は式（４５）及び式（４６）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（４１）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（４２）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（４３）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（４４）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（４５）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（４６）

図１０（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（４７）〜式（５０）で、割合は式（５１）及び式（５２）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（４７）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（４８）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（４９）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（５０）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（５１）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（５２）

図１０（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ロ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（５３）〜式（５６）で、割合は式（５７）及び式（５８）で表される。また、ロ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（５９）〜式（６２）で、割合は式（
６３）及び式（６４）で表される。

ロ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（５３）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（５４）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（５５）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（５６）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（５７）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（５８）

ロ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（５９）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（６０）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（６１）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（６２）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（６３）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（６４）

図１１に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図１１（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図１１（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

そして、各色の補正点データを線形演算などの補正演算で求める（ステップＳ１９）。補正演算の方法は、ステップＳ１６と同様である。

ハ）ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）
次に、（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図１２及び１３を用いて説明する（ステップＳ２１）。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図１２及び図１３に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（６５）〜式（６８）で、割合は式（６９）及び式（７０）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（６５）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（６６）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（６７）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（６８）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（６９）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（７０）

図１２（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（７１）〜式（７４）で、割合は式（７５）及び式（７６）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（７１）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（７２）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（７３）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（７４）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（７５）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（７６）

図１２（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ハ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（７７）〜式（８０）で、割合は式（８１）及び式（８２）で表される。また、ハ−２）ｒａｔｅ_
ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（８３）〜式（８６）で、割合は式（
８７）及び式（８８）で表される。

ハ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（７７）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（７８）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（７９）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（８０）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（８１）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（８２）

ハ−２）ｒａｔｅ_ｙ＜＝ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（８３）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（８４）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（８５）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（８６）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（８７）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（８８）

図１３に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図１３（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図１３（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

そして、各色の補正点データを線形演算などの補正演算で求める（ステップＳ２２）。補正演算の方法は、ステップＳ１６と同様である。

ニ）ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合（ステップＳ２３：ＹＥＳ）
次に、（ａ）ＲＧＧＢタイプ２５において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図１４及び１５を用いて説明する（ステップＳ２４）。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は青である。

図１４及び図１５に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（８９）〜式（９２）で、割合は式（９３）及び式（９４）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（８９）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（９０）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（９１）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（９２）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（９３）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（９４）

図１４（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（９５）〜式（９８）で、割合は式（９９）及び式（１００）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（９５）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（９６）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（９７）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（９８）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（９９）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（１００）

図１４（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ニ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（１０１）〜式（１０４）で、割合は式（１０５）及び式（１０６）で表される。また、ニ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（１０７）〜式（１１０）で、割合は式（１１１）及び式（１１２）で表される。

ニ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（１０１）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１０２）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（１０３）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１０４）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（１０５）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（１０６）

ニ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１０７）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（１０８）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１０９）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（１１０）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（１１１）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（１１２）

図１５に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図１５（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図１５（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

そして、各色の補正点データを線形演算などの補正演算で求める（ステップＳ２５）。補正演算の方法は、ステップＳ１６と同様である。

上記（Ａ）と同様の原理で、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８の各タイプでの魚眼画像補正アドレス生成部からの出力アドレスと割合から各色の補正データと補正割合を算出することができる。

以下、上記３つのタイプにおける出力アドレスと割合から各色の補正データと補正割合の算出について説明する。

（Ｂ）（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６でのアドレス及び割合の算出
イ）（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）で
あった場合

まず、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図１６及び１７を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図１６及び図１７に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（１１３）〜式（１１６）で、割合は式（１１７）及び式（１１８）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（１１３）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１１４）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（１１５）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（１１６）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（１１７）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（１１８）

図１６（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（１１９）〜式（１２２）で、割合は式（１２３）及び式（１２４）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（１１９）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（１２０）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１２１）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（１２２）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（１２３）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（１２４）

図１６（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、イ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（１２５）〜式（１２８）で、割合は式（１２９）及び式（１３０）で表される。また、イ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（１３１）〜式（１３４）で、割合は式（１３５）及び式（１３６）で表される。

イ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（１２５）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（１２６）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（１２７）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（１２８）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（１２９）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（１３０）

イ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（１３１）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（１３２）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（１３３）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（１３４）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（１３５）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（１３６）

図１７に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図１７（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図１７（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

そして、各色の補正点データを線形演算などの補正演算で求める。補正演算の方法は、ステップＳ１６と同様である。

ロ）（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合
次に、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図１８及び１９を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は赤である。

図１８及び図１９に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（１３７）〜式（１４０）で、割合は式（１４１）及び式（１４２）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（１３７）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（１３８）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（１３９）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（１４０）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（１４１）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（１４２）

図１８（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（１４３）〜式（１４６）で、割合は式（１４７）及び式（１４８）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（１４３）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（１４４）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（１４５）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（１４６）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（１４７）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（１４８）

図１８（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ロ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（１４９）〜式（１５２）で、割合は式（１５３）及び式（１５４）で表される。また、ロ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（１５５）〜式（１５８）で、割合は式（１５９）及び式（１６０）で表される。

ロ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（１４９）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１５０）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（１５１）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１５２）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（１５３）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（１５４）

ロ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１５５）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（１５６）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１５７）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（１５８）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（１５９）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（１６０）

図１９に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図１９（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図１９（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

ハ）（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合

次に、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図２０及び２１を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は青である。

図２０及び図２１に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（１６１）〜式（１６４）で、割合は式（１６５）及び式（１６６）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（１６１）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（１６２）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（１６３）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（１６４）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（１６５）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（１６６）

図２０（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（１６７）〜式（１７０）で、割合は式（１７１）及び式（１７２）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（１６７）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（１６８）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（１６９）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（１７０）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（１７１）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（１７２）

図２０（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ハ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（１７３）〜式（１７６）で、割合は式（１７７）及び式（１７８）で表される。また、ハ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（１７９）〜式（１８２）で、割合は式（１８３）及び式（１８４）で表される。

ハ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（１７３）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１７４）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（１７５）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１７６）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（１７７）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（１７８）

ハ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１７９）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（１８０）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１８１）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（１８２）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（１８３）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（１８４）

図２１に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図２１（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図２２（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

ニ）（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合
次に、（ｂ）ＧＲＢＧタイプ２６において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図２２及び２３を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図２２及び図２３に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（１８５）〜式（１８８）で、割合は式（１８９）及び式（１９０）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（１８５）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（１８６）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（１８７）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（１８８）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（１８９）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（１９０）

図２２（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（１９１）〜式（１９４）で、割合は式（１９５）及び式（１９６）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（１９１）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（１９２）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（１９３）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（１９４）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（１９５）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（１９６）

図２２（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ニ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（１９７）〜式（２００）で、割合は式（２０１）及び式（２０２）で表される。また、ニ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（２０３）〜式（２０６）で、割合は式（２０７）及び式（２０８）で表される。

ニ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（１９７）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（１９８）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（１９９）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（２００）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２０１）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２０２）

ニ−２）ｒａｔｅ_ｙ＜＝ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（２０３）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（２０４）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（２０５）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（２０６）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２０７）
Ｇ_ｒａｔｅ_Ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（２０８）

図２３に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図２３（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図２３（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

（Ｃ）（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７でのアドレス及び割合の算出
イ）（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合
まず、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図２４及び２５を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図２４及び図２５に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（２０９）〜式（２１２）で、割合は式（２１３）及び式（２１４）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（２０９）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（２１０）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２１１）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（２１２）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（２１３）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（２１４）

図２４（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（２１５）〜式（２１８）で、割合は式（２１９）及び式（２２０）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（２１５）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２１６）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（２１７）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（２１８）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（２１９）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（２２０）

図２４（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、イ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（２２１）〜式（２２４）で、割合は式（２２５）及び式（２２６）で表される。また、イ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（２２７）〜式（２３０）で、割合は式（２３１）及び式（２３２）で表される。

イ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（２２１）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（２２２）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（２２３）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（２２４）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２２５）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２２６）

イ−２）ｒａｔｅ_ｙ＜＝ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（２２７）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（２２８）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（２２９）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（２３０）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２３１）
Ｇ_ｒａｔｅ_Ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（２３２）

図２５に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図２５（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図２５（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

ロ）（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合
次に、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図２６及び２７を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は青である。

図２６及び２７に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（２３３）〜式（２３６）で、割合は式（２３７）及び式（２３８）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（２３３）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（２３４）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（２３５）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（２３６）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（２３７）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（２３８）

図２６（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（２３９）〜式（２４２）で、割合は式（２４３）及び式（２４４）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（２３９）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（２４０）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（２４１）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（２４２）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（２４３）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（２４４）

図２６（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ロ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（２４５）〜式（２４８）で、割合は式（２４９）及び式（２５０）で表される。また、ロ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（２５１）〜式（２５４）で、割合は式（２５５）及び式（２５６）で表される。

ロ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（２４５）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２４６）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（２４７）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２４８）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（２４９）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（２５０

ロ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２５１）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（２５２）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２５３）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（２５４）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（２５５）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（２５６）

図２７に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図２７（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図２７（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

ハ）（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合
次に、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図２８及び２９を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は赤である。

図２８及び図２９に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（２５７）〜式（２６０）で、割合は式（２６１）及び式（２６２）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（２５７）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（２５８）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（２５９）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（２６０）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（２６１）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（２６２）

図２８（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（２６３）〜式（２６６）で、割合は式（２６７）及び式（２６８）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（２６３）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（２６４）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（２６５）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（２６６）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（２６７）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（２６８）

図２８（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ハ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（２６９）〜式（２７２）で、割合は式（２７３）及び式（２７４）で表される。また、ハ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（２７５）〜式（２７８）で、割合は式（２７９）及び式（２８０）で表される。

ハ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（２６９）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２７０）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（２７１）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２７２）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（２７３）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（２７４）

ハ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２７５）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（２７６）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２７７）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（２７８）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（２７９）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（２８０）

図２９に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図２９（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図２９（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

そして、各色の補正点データを線形演算などの補正演算で求める。補正演算の方法は、
ステップＳ１６と同様である。

ニ）（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合
次に、（ｃ）ＧＢＲＧタイプ２７において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図３０及び３１を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図３０及び図３１に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（２８１）〜式（２８４）で、割合は式（２８５）及び式（２８６）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（２８１）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（２８２）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（２８３）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（２８４）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（２８５）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（２８６）

図３０（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（２８７）〜式（２９０）で、割合は式（２９１）及び式（２９２）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（２８７）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（２８８）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（２８９）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（２９０）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（２９１）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（２９２）

図３０（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ニ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（２９３）〜式（２９６）で、割合は式（２９７）及び式（２９８）で表される。また、ニ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（２９９）〜式（３０２）で、割合は式（３０３）及び式（３０４）で表される。

ニ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（２９３）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（２９４）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（２９５）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（２９６）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２９７）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（２９８）

ニ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（２９９）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（３００）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（３０１）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（３０２）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（３０３）
Ｇ_ｒａｔｅ_Ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（３０４）

図３１に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図３１（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図３１（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

（Ｄ）（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８でのアドレス及び割合の算出
イ）（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合
まず、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図３２及び３３を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は青である。

図３２及び３３に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（３０５）〜式（３０８）で、割合は式（３０９）及び式（３１０）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（３０５）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（３０６）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（３０７）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（３０８）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（３０９）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（３１０）

図３２（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（３１１）〜式（３１４）で、割合は式（３１５）及び式（３１６）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（３１１）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（３１２）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（３１３）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（３１４）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（３１５）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（３１６）

図３２（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、イ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（３１７）〜式（３２０）で、割合は式（３２１）及び式（３２２）で表される。また、イ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（３２３）〜式（３２６）で、割合は式（３２７）及び式（３２８）で表される。

イ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（３１７）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（３１８）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（３１９）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（３２０）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（３２１）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（３２２）

イ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（３２３）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（３２４）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（３２５）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（３２６）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（３２７）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（３２８）

図３３に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図３３（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図３３（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

ロ）（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合
次に、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，偶数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図３４及び３５を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図３４及び３５に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（３２９）〜式（３３２）で、割合は式（３３３）及び式（３３４）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（３２９）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（３３０）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（３３１）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（３３２）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（３３３）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（３３４）

図３４（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（３３５）〜式（３３８）で、割合は式（３３９）及び式（３４０）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（３３５）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（３３６）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（３３７）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（３３８）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（３３９）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（３４０）

図３４（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ロ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（３４１）〜式（３４４）で、割合は式（３４５）及び式（３４６）で表される。また、ロ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（３４７）〜式（３５０）で、割合は式（３５１）及び式（３５２）で表される。

ロ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（３４１）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（３４２）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（３４３）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（３４４）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（３４５）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（３４６）

ロ−２）ｒａｔｅ_ｙ＜＝ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（３４７）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（３４８）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（３４９）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（３５０）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（３５１）
Ｇ_ｒａｔｅ_Ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（３５２）

図３５に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図３５（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図３５（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

ハ）（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合
次に、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（偶数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図３６及び３７を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は緑である。

図３６及び３７に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（３５３）〜式（３５６）で、割合は式（３５７）及び式（３５８）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（３５３）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（３５４）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋２）・・・式（３５５）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（３５６）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（３５７）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（３５８）

図３６（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（３５９）〜式（３６２）で、割合は式（３６３）及び式（３６４）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（３５９）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ−１）・・・式（３６０）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（３６１）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（３６２）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（３６３）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（３６４）

図３６（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ハ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合では式（３６５）〜式（３６８）で、割合は式（３６９）及び式（３７０）で表される。また、ハ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合における補正データは、式（３７１）〜式（３７４）で、割合は式（３７５）及び式（３７６）で表される。

ハ−１）ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（３６５）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（３６６）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（３６７）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（３６８）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（３６９）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（３７０）

ハ−２）ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（３７１）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（３７２）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（３７３）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（３７４）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｙ＋ｒａｔｅ_ｘ）／２・・・式（３７５）
Ｇ_ｒａｔｅ_Ｙ＝（ｒａｔｅ_ｘ−ｒａｔｅ_ｙ）／２・・・式（３７６）

図３７に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｙ＞ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図３７（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｙ≦ｒａｔｅ_ｘの場合には、割合は、図３７（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

ニ）（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合
次に、（ｄ）ＢＧＧＲタイプ２８において、アドレス：（ｘ，ｙ）＝（奇数，奇数）であった場合のアドレス及び割合の算出について、図３８及び３９を用いて説明する。この場合、アドレス（ｘ，ｙ）が示す色は赤である。

図３８及び３９に示すように、Ｒ_ｄ１，２，３，４（赤の取得データ）、Ｂ_ｄ１，２，３，４（青の取得データ）、Ｇ_ｄ１，２，３，４（緑の取得データ）を各色の取得データ、Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ（赤の割合）、Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ（赤の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ（青の割合）、Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ（青の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ（緑の割合）、Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ（緑の割合）を各色の割合とする。

まず、赤の補正データは式（３７７）〜式（３８０）で、割合は式（３８１）及び式（３８２）で表される。

Ｒ_ｄ１＝（ｘ，ｙ）・・・式（３７７）
Ｒ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ）・・・式（３７８）
Ｒ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋２）・・・式（３７９）
Ｒ_ｄ４＝（ｘ＋２，ｙ＋２）・・・式（３８０）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２・・・式（３８１）
Ｒ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２・・・式（３８２）

図３８（Ａ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う赤の画素間隔は２となる。また、隣り合う赤の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、青の補正データは式（３８３）〜式（３８６）で、割合は式（３８７）及び式（３８８）で表される。

Ｂ_ｄ１＝（ｘ−１，ｙ−１）・・・式（３８３）
Ｂ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ−１）・・・式（３８４）
Ｂ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ＋１）・・・式（３８５）
Ｂ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋１）・・・式（３８６）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｘ＝ｒａｔｅ_ｘ／２＋０．５・・・式（３８７）
Ｂ_ｒａｔｅ_ｙ＝ｒａｔｅ_ｙ／２＋０．５・・・式（３８８）

図３８（Ｂ）に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う青の画素間隔は２となる。また、隣り合う青の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／２になっている。

次に、緑の補正データは、ニ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合では式（３８９）〜式（３９２）で、割合は式（３９３）及び式（３９４）で表される。また、ニ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合における補正データは、式（３９５）〜式（３９８）で、割合は式（３９９）及び式（４００）で表される。

ニ−１）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ，ｙ−１）・・・式（３８９）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（３９０）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ−１，ｙ）・・・式（３９１）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（３９２）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２＋０．５・・・式（３９３）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（３９４）

ニ−２）ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合
Ｇ_ｄ１＝（ｘ＋１，ｙ）・・・式（３９５）
Ｇ_ｄ２＝（ｘ＋２，ｙ＋１）・・・式（３９６）
Ｇ_ｄ３＝（ｘ，ｙ＋１）・・・式（３９７）
Ｇ_ｄ４＝（ｘ＋１，ｙ＋２）・・・式（３９８）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｘ＝（ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ）／２−０．５・・・式（３９９）
Ｇ_ｒａｔｅ_ｙ＝（ｒａｔｅ_ｙ−ｒａｔｅ_ｘ）／２＋０．５・・・式（４００）

図３９に示すように、各画素間隔は１であるため、隣り合う緑の画素間隔はroot２となる。また、隣り合う緑の画素の間隔を１に正規化しているので割合は１／root２になっている。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ＜１．０の場合には、割合は、図３９（Ｃ）実線部の範囲内に存在する。また、ｒａｔｅ_ｘ＋ｒａｔｅ_ｙ≧１．０の場合には、割合は、図３９（Ｄ）実線部の範囲内に存在する。

以上説明したように、本実施形態においては、魚眼画像補正アドレス生成部８が、前記出力データ画素情報を生成し、補間演算部１２が、ベイヤー配列のカラーフィルタアレイに基いて算出され前記入力データ画素情報に基いて、前記入力データ色情報を取得し、前記入力データ色情報に基いて、前記出力データ色情報を線形演算によって算出する。

従って、専用の処理回路を用いることなく入力データからＲＧＢデータを得ることができるため、より簡便な構成で安価に、高画質な画像変換を行うことができる。

１光学系システム
１ａ魚眼レンズ
１ｂイメージセンサ
２カメラＩ／Ｆ
３画像補正信号処理回路部
４補正座標入力部
５ディスプレイモニタ
６入力フレームメモリ
７ＵＡＲＴｏｒＵＳＢ通信部
８魚眼画像補正アドレス生成部
９ Bayer Patternデータ補正演算部
１０出力フレームメモリ
１１データ取り込み制御部
１２補間演算部
１３データ書き込み制御部
Ｓ画像処理装置

Claims

色を構成要素の一つとする対象物を魚眼レンズによって撮像し、前記撮像された対象物を示す魚眼画像であって、前記魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成し、前記平面画像を表示部へ表示する画像処理装置であって、
前記入力データ及び前記出力データを記憶する記憶手段と、
前記入力データ画素情報における座標を、アドレスを示すアドレス部と割合を示す割合部とに分離する分離手段と、
前記入力データ画素情報に基いて、前記出力データ画素情報を生成する魚眼画像補正アドレス生成手段と、
ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの配列パターンに基いて、前記アドレス部に対応する前記入力データ色情報を取得する入力データ色情報取得手段と、
前記入力データ色情報に基いて、前記出力データ色情報を算出する出力データ色情報算出手段と、
を備え、
前記出力データ色情報算出手段が、前記アドレス部のパターンに応じて、前記アドレス部の値と前記割合部の値とから、前記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイにおける各色の複数点のデータと各色の割合を求め、当該データと当該割合とを用いた線形演算によって前記出力データ色情報を算出することを特徴とする画像処理装置。
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記アドレス部は、前記座標の整数部であり、前記割合部は、前記座標の小数部であることを特徴とする画像処理装置。
色を構成要素の一つとする対象物を魚眼レンズによって撮像し、前記撮像された対象物を示す魚眼画像であって、前記魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成し、当該平面画像を表示部へ表示する画像処理方法であって、
前記入力データ及び前記出力データを記憶する記憶工程と、
前記入力データ画素情報における座標を、アドレスを示すアドレス部と割合を示す割合部とに分離する分離行程と、
前記入力データ画素情報に基いて、前記出力データ画素情報を生成する魚眼画像補正アドレス生成工程と、
ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの配列パターンに基いて、前記アドレス部に対応する前記入力データ色情報を取得する入力データ色情報取得工程と、
前記入力データ色情報に基いて、前記出力データ色情報を算出する出力データ色情報算出工程と、
を有し、
前記出力データ色情報算出行程において、前記アドレス部のパターンに応じて、前記アドレス部の値と前記割合部の値とから、前記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイにおける各色の複数点のデータと各色の割合を求め、当該データと当該割合とを用いた線形演算によって前記出力データ色情報を算出することを特徴とする画像処理方法。
色を構成要素の一つとする対象物を魚眼レンズによって撮像し、前記撮像された対象物を示す魚眼画像であって、前記魚眼画像を構成する画素を示す入力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す入力データ色情報から構成される入力データに基いて、二次元的に視認可能な平面画像を示す出力データであって、前記平面画像を構成する画素を示す出力データ画素情報と前記画素に対応する色情報を示す出力データ色情報から構成される前記出力データを生成し、当該平面画像を表示部へ表示する画像処理装置が有するコンピュータを、
前記入力データ及び前記出力データを記憶する記憶手段、
前記入力データ画素情報における座標を、アドレスを示すアドレス部と割合を示す割合部とに分離する分離手段、
前記入力データ画素情報に基いて、前記出力データ画素情報を生成する魚眼画像補正アドレス生成手段、
ベイヤー配列のカラーフィルタアレイの配列パターンに基いて、前記アドレス部に対応する前記入力データ色情報を取得する入力データ色情報取得手段、
前記入力データ色情報に基いて、前記出力データ色情報を算出する出力データ色情報算出手段、
として機能させ、
前記出力データ色情報算出手段が、前記アドレス部のパターンに応じて、前記アドレス部の値と前記割合部の値とから、前記ベイヤー配列のカラーフィルタアレイにおける各色の複数点のデータと各色の割合を求め、当該データと当該割合とを用いた線形演算によって前記出力データ色情報を算出することを特徴とする画像処理プログラム。