CN102801896B - 图像处理装置和图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理装置和图像处理方法。一种图像处理装置包括以下部件。接收部，其接收图像。估计部，其基于接收部接收到的图像，针对所述接收部接收到的图像内的各个像素来估计雾翳量，雾翳量是像素的亮度值与该像素的原始亮度值之间的差。测量部，其针对接收部接收到的图像内的各个像素来测量像素的亮度值。确定部，其确定接收部接收到的图像内的背景部分的像素的亮度值的校正目标值。校正部，其基于估计部估计的雾翳量与确定部确定的校正目标值来校正测量部测量到的各个像素的亮度值。

Description

图像处理装置和图像处理方法

技术领域

本发明涉及图像处理装置和图像处理方法。

现有技术

日本专利No.3426189公开了一种图像处理方法，该方法包括以下步骤：将输入图像划分成多个像素组，各个像素组具有预定尺寸；计算各个划分的像素组的像素组密度；以及基于关注像素的绝对密度和关注像素的相对密度来计算输入的图像的关注像素的输出值，相对密度是基于关注像素所属的像素组的像素组密度和与关注像素所属的像素组相邻的像素组的像素组密度来计算的。根据该图像处理方法，在多值图像中，高速提取使用比背景深的颜色的笔书写的字符以用于例如字符识别的处理，并且加强了对象(如图形字符)，由此使得能够减小图像尺寸而不会增加图像识别的难度。

日本专利第4111697号公开了一种图像亮度校正装置，该装置用于校正通过利用图像阅读部读取放置在接触玻璃上的书籍原稿而获得的扫描图像的亮度。该图像亮度校正装置包括：扫描图像划分部，其将扫描图像划分为多个块；原始值检测部，其从利用扫描图像划分装置划分扫描的图像而获得的各个块中包含的像素中选择具有最高亮度值的像素，并且通过将所选择的像素的最高亮度值视为相应块的原始亮度值来检测所述多个块中的每一个块的原始亮度值；以及亮度校正部，其基于使所述多个块中的每一个块的原始亮度值在多个块之间平滑而获得的原始亮度值，对扫描的图像执行亮度校正处理。在该图像亮度校正部中，通过检测局部区域的原始亮度值来校正图像亮度，而不是针对根据部分扫描图像的原始亮度值来划分扫描图像所获得的各个带状区域来校正扫描图像的亮度。因此，即使图像阅读部的亮度不均匀，或者即使书籍原稿没有平放在接触玻璃上(高于接触玻璃的书籍原稿的上部的状态与书籍原稿的下部的状态不同)，也可以防止在校正图像中出现黑纹或浅影，并能抑制噪音的影响。基本地，根据校正等式“校正结果＝测量值×指定亮度值÷典型亮度值”，通过利用通过划分扫描图像所获得的各个块的最高亮度值来校正图像雾翳。

针对在为了校正逆光拍照的图像而应用已知图像灰度校正技术时对亮部或暗部的局部对比度的校正不充分的问题，日本特开No.2005-341527公开了一种灰度校正装置。该灰度校正装置包括以下部件。块定时发生部，其将一个画面划分成多个块。平均亮度计算部，其计算以块定时发生部指定的块为单位的平均亮度水平。块单位校正量计算部，其根据各个块的平均亮度水平来计算校正方向和校正量。像素单位校正量计算部，其将各个块的校正量插值为相应块的各像素单位的校正量。灰度变换部，其通过使用针对各个像素的校正量和从存储器中读取的相应像素的亮度数据作为地址，从灰度变换表中读取最终校正量，由此执行灰度变换。

针对由于对逆光拍摄的图像执行校正而去除了图像中的亮部的颜色或难以适当地调整整个图像的颜色均衡的问题，日本特开No.2009-290660公开了一种图像处理装置。该图像处理装置包括以下部件。特定图像检测部，其检测包括输入图像内的特定图像的至少一部分的区域。典型颜色计算部，其基于特定图像检测部检测到的区域的像素来计算代表特定图像的典型颜色。第一校正曲线获得部，其基于典型颜色的亮度来获得用于校正灰度的第一校正曲线。第二校正曲线获得部，其通过使用第一校正曲线来校正典型颜色，并且基于各个颜色要素的灰度值来获得用于校正形成校正后的典型颜色的各个颜色要素的灰度的第二校正曲线。第一校正部，其通过使用第一校正曲线来对形成输入图像的像素中属于限定了暗部的色域的像素灰度值进行校正。第二校正部，其通过使用第二校正曲线来对形成输入图像的像素的各个颜色要素的灰度值进行校正。

针对由于对逆光拍摄的图像执行校正而去除了图像中的亮部的颜色的问题，日本特开No.2009-290661公开了一种图像处理装置。该图像处理装置包括以下部件。特定图像检测部，其检测包括输入图像内的特定图像的至少一部分的区域。差获得部，其获得特定图像检测部检测到的区域的亮度与输入图像内的背景区域的亮度之间的差。校正曲线获得部，其基于差获得部获得的差来获得用于执行灰度校正的校正曲线。校正部，其通过使用校正曲线获得部获得的校正曲线来对形成输入图像的像素中属于限定了暗部的色域的像素的灰度值进行校正。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像处理装置和图像处理方法，其中，可以防止除了图像内的背景部之外的部分的亮度由于校正亮度值以消除图像内的雾翳而变得太亮。

根据本发明的第一方面，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：接收部，其接收图像；估计部，其基于所述接收部接收的图像，针对所述接收部接收到的图像内的各个像素来估计雾翳量，所述雾翳量是像素的亮度值与该像素的原始亮度值之间的差；测量部，其针对所述接收部接收到的图像内的各个像素，测量该像素的亮度值；确定部，其确定所述接收部接收到的图像内的背景部分的像素的亮度值的校正目标值；以及校正部，其基于所述估计部估计的所述雾翳量和所述确定部确定的所述校正目标值，校正所述测量部测量的各个像素的所述亮度值。

根据本发明的第二方面，在根据第一方面的图像处理装置中，所述校正部可以将所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差设置为基本校正量，并且可以利用基于所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的差的系数来改变所述基本校正量，以基于改变后的基本校正量来校正所述亮度值。

根据本发明的第三方面，在根据第二方面的图像处理装置中，所述校正部可以设置所述系数，使得随着所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差增大，所述基本校正量减小。

根据本发明的第四方面，在根据第二或第三方面的图像处理装置中，当所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差等于或大于预定阈值或者所述差大于所述预定阈值时，所述校正部可以不校正所述亮度值。

根据本发明的第五方面，在根据第二或第三方面的图像处理装置中，所述校正部可以利用基于所述基本校正量以及所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差的系数，改变所述基本校正量。

根据本发明的第六方面，在根据第四方面的图像处理装置中，所述校正部可以利用基于所述基本校正量以及所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差的系数，改变所述基本校正量。

根据本发明的第七方面，根据第一、第二、第三和第六方面中的一个方面的图像处理装置还可以包括判断部，所述判断部基于所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差，判断是否利用所述校正部校正各个像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正各个像素的所述亮度值。

根据本发明的第八方面，根据第四方面的图像处理装置还可以包括判断部，所述判断部基于所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差，判断是否利用所述校正部校正各个像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正各个像素的所述亮度值。

根据本发明的第九方面，根据第五方面的图像处理装置还可以包括判断装部，所述判断部基于所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差，判断是否利用所述校正部校正各个像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正各个像素的所述亮度值。

根据本发明的第十方面，根据第一、第二、第三和第六方面中的一个方面的图像处理装置还可以包括判断部，所述判断部基于所述接收部接收到的图像内的像素中的、所述估计部估计的所述雾翳量之间的差，判断是否利用所述校正部校正各个像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正各个像素的所述亮度值。

根据本发明的第十一方面，根据第四方面的图像处理装置还可以包括判断部，所述判断部基于所述接收部接收到的图像内的像素中的、所述估计部估计的所述雾翳量之间的差，判断是否利用所述校正部校正各个像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正各个像素的所述亮度值。

根据本发明的第十二方面，根据第五方面的图像处理装置还可以包括判断部，所述判断部基于所述接收部接收到的图像内的像素中的、所述估计部估计的所述雾翳量之间的差，判断是否利用所述校正部校正各个像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正各个像素的所述亮度值。

根据本发明的第十三方面，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：接收部，其接收图像；提取部，其从所述接收部接收到的图像中提取区域；选择部，其根据预定规则，从所述提取部提取的区域中选择区域；测量部，其测量在所述选择部选择的区域中包含的像素的亮度值；估计部，其根据所述测量部测量的所述像素的所述亮度值，估计代表所述接收部接收的图像中的雾翳度的函数；确定部，其确定所述接收部接收到的图像内的背景部分的亮度值的校正目标值；以及校正部，其基于所述估计部估计的所述函数来计算雾翳量，并且基于所述雾翳量和所述确定部确定的所述校正目标值来校正所述测量部测量的像素的所述亮度值。

根据本发明的第十四方面，根据第十三方面的图像处理装置还可以包括判断部，所述判断部基于所述估计部估计的所述函数来计算雾翳量，并且基于所述雾翳量和所述确定部确定的所述校正目标值之间的差来判断是否利用所述校正部校正像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正像素的所述亮度值。

根据本发明的第十五方面，根据第十三方面的图像处理装置还可以包括判断部，所述判断部基于所述估计部估计的所述函数来计算雾翳量，并且基于所述接收部接收到的图像内的像素的所述雾翳量之间的差来判断是否利用所述校正部校正像素的所述亮度值。当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部可以校正像素的所述亮度值。

根据本发明的第十六方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括以下步骤：接收图像；基于接收到的图像，估计接收到的图像内的各个像素的雾翳量，所述雾翳量是像素的亮度值与该像素的原始亮度值之间的差；针对接收到的图像内的各个像素，测量该像素的亮度值；确定接收到的图像内的背景部分的像素的亮度值的校正目标值；以及基于估计的雾翳量和确定的校正目标值，校正各个像素的测得的亮度值。

根据本发明的第十七方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括以下步骤：接收图像；从接收到的图像中提取区域；根据预定规则，从提取的区域中选择区域；测量在所选择的区域中包含的像素的亮度值；根据像素的测得的亮度值来估计代表接收到的图像中的雾翳度的函数；确定接收到的图像内的背景部分的亮度值的校正目标值；以及基于估计的函数来计算雾翳量，并且基于所述雾翳量和确定的校正目标值来校正像素的测量的亮度值。

在根据第一方面的图像处理装置中，可以防止图像内背景部分之外的部分的亮度由于为了消除图像内的雾翳而校正亮度值而变得太亮。

在根据第二方面的图像处理装置中，针对背景部的校正量和针对除了背景部之外的部分的校正量可以是不同的。

在根据第三方面的图像处理装置中，从除了背景部之外的部分消除的雾翳量可以小于从背景部消除的雾翳量。

在根据第四方面的图像处理装置中，当亮度值和雾翳量之间的差等于或大于预定阈值或者该差大于预定阈值时，可以不从除了背景部之外的部分消除雾翳量。

在根据第五和第六方面的图像处理装置中，通过利用基于基本校正量以及亮度值和雾翳量之间的差的系数，可以改变基本校正量。

在根据第七、第八和第九方面的图像处理装置中，可以基于雾翳量和校正目标值之间的差，来判断是否校正亮度值。

在根据第十、第十一和第十二方面的图像处理装置中，可以基于图像像素中雾翳量之间的差，来判断是否校正亮度值。

在根据第十三方面的图像处理装置中，当在要被处理的原稿图像中包含彩色区域时，可以防止这样的彩色区域的亮度由于在整个图像上执行根据原稿颜色的雾翳消除处理而变得特别亮。

在根据第十四方面的图像处理装置中，可以基于雾翳量和校正目标值之间的差，来判断是否校正亮度值。

在根据第十五方面的图像处理装置中，可以基于图像像素中雾翳量之间的差，来判断是否校正亮度值。

在根据第十六方面的图像处理方法中，可以防止除了图像内的背景部之外的部分的亮度由于为了消除图像内的雾翳而校正亮度值而变得特别亮。

在根据第十七方面的图像处理方法中，当在要被处理的原稿图像中包含彩色区域时，可以防止这样的彩色区域的亮度由于在整个图像上执行根据原稿颜色的雾翳消除处理而变得特别亮。

附图说明

将基于下面的附图详细描述本发明的示例性实施方式，其中：

图1是示出了形成根据第一示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图；

图2是示出了根据第一示例性实施方式的处理的示例的流程图；

图3示出了由图像接收模块执行的处理的示例；

图4示出了由雾翳量估计模块、像素值测量模块和校正目标值确定模块执行的处理的示例；

图5A和图5B示出了由亮度校正模块执行的处理的示例；

图6是示出了形成根据第二示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图；

图7是示出了根据第二示例性实施方式的处理的示例的流程图；

图8是示出了形成根据第三示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图；

图9是示出了根据第三示例性实施方式的处理的示例的流程图；

图10示出了由图像接收模块执行的处理的示例；

图11和图12示出了由非边缘区域提取模块执行的处理的示例；

图13示出了由检查区域选择模块执行的处理的示例；

图14A至图15B示出了由像素值测量模块执行的处理的示例；

图16A至图17C示出了由像素值分布估计模块执行的处理的示例；

图18至图20示出了由亮度校正模块执行的处理的示例；

图21是示出了形成根据第四示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图；

图22是示出了根据第四示例性实施方式的处理的示例的流程图；

图23A至图24F示出了充当示例性实施方式的基础的技术的示例；以及

图25是示出了实现示例性实施方式的计算机的硬件配置的一个示例的框图。

具体实施方式

为了帮助理解本发明的示例性实施方式，将首先描述充当示例性实施方式的基础的技术。

在图23A中，要拍摄的对象文档2300是名片并且仅以黑白印刷。

使用例如数字照相机来拍摄对象文档2300，得到图23C中所示的拍摄的图像2330。在该情况下，拍摄的图像2330示出了如图23B中所示的雾翳图像2320的图像劣化已经出现并且叠加在拍摄的图像2330上。生成雾翳图像2320的原因多种多样，例如亮度不均匀、逆光拍摄、对象文档2300的位置(即对象文档2300、照明和图像拍摄装置之间的位置关系)以及数码照相机的镜头配置(例如，图像的中心部分明亮而外围部分黯淡)。图23B示出了雾翳图像2320是是渐变图像，其中右侧为深黑色，左侧为浅黑色，即色彩明暗逐渐变化。因此，在图23C中所示的拍摄的图像2330中，尽管右侧是深黑色，但左侧与原始对象文档2300的图像接近。此类雾翳也称为“阴影”或“黑雾”。

不仅使用数码照相机可以产生雾翳图像，使用扫描仪也会产生雾翳图像。例如，在所谓的平板扫描仪中，接触玻璃上设置了可自由开合的压板，当把文档放置在接触玻璃上后，盖上压板并扫描文档。要扫描的文档不仅包括分页文档，而且也包括书稿(书籍、小册子等)。同样将这种书稿放置在接触玻璃上并进行扫描。然而，此类文档的装订部分高出接触玻璃，从而与焦平面分开。结果，在所获得的扫描图像中出现了与文档的装订部分的放置位置相对应的图像劣化，即“雾翳”。

现在将参照附图描述本发明的示例性实施方式。

第一示例性实施方式

图1是示出了形成根据第一示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图。

总体上，模块可以是在逻辑上能够彼此分开的软件(计算机程序)组件或硬件组件。因此，本示例性实施方式的模块不仅是计算机程序模块，也是硬件配置模块。因此，也将以允许计算机发挥那些模块的作用的计算机程序(使得计算机执行程序步骤的程序、允许计算机发挥相应的单元的作用的程序、允许计算机实现相应功能的计算机程序)、系统和方法的形式来描述本示例性实施方式。当为了说明的目的而使用诸如“存储”及其等同表述等表达方式时，这类表达方式表示当本示例性实施方式涉及计算机程序时，将计算机程序存储在存储装置中或执行控制以使得计算机程序被存储在存储装置中。模块与功能可以一一对应。然而，根据实现情况，一个模块可以由一个程序构成，或者多个模块可以由一个程序构成。与之相反，一个模块可以由多个程序构成。此外，可以利用单个计算机来执行多个模块，或在分布或并行环境中利用多个计算机来执行单个模块。一个模块可以集成在另一个模块中。此后，术语“连接”不仅包括物理连接，还包括逻辑连接(发送和接收数据、给予指令、数据元素之间的参照关系等)。术语“预定”表示在某个操作之前做出确定，包括在开始本示例性实施方式的处理之前的某个操作之前做出确定，以及在开始本示例性实施方式的处理之后的某个操作之前做出确定，这要视当前情况/状态或之前情况/状态而定。

通过经由诸如网络的通信介质(包括一一对应的通信)将多个计算机、硬件单元、设备等彼此连接起来，可以实现系统或装置，或者也可以通过单个计算机、硬件单元、设备等来实现系统或装置。术语“装置”和“系统”同义使用。术语“系统”不包括仅仅人为制定的社会“机制”(社会系统)。

此外，在利用相应模块执行操作之前，或者在利用相应模块执行多个操作时，从存储装置中读取对象信息，并且在执行操作之后将处理结果写入存储装置。因此，关于在操作之前从存储装置读取和在操作之后向存储装置写入的描述不再赘述。存储装置的示例可以包括硬盘、随机存取存储器(RAM)、外部存储介质、使用通信线路的存储装置、中央处理器(CPU)内的寄存器等。

图1中所示的第一示例性实施方式的图像处理装置用于起到从图像消除雾翳的作用。图1中所示的图像处理装置示例性地包括图像接收模块110、雾翳量估计模块120、像素值测量模块130、校正目标值确定模块140、亮度校正模块150和输出模块160。

图像接收模块110与雾翳量估计模块120相连接。图像接收模块110接收图像，并且将接收到的图像传送到雾翳量估计模块120。接收图像包括：使用例如扫描仪和照相机来读取图像；使用例如传真机，经由通信线路从外部设备接收图像；读取在硬盘(其可以安装在计算机中，或者可以经由网络连接至计算机)中存储的图像等。图像是多值图像(包括彩色图像)。可以仅接收一个图像，或者可以接收多个图像。图像内容包括商业文档(如，上述名片)、广告宣传册、白板上画的图像等。图像接收模块110可以通过执行数字滤波处理等对接收到的图像进行校正，这样的校正包括照相机抖动校正。稍后面将参照图3讨论图像接收模块110所执行的处理的示例。

雾翳量估计模块120与图像接收模块110和像素值测量模块130相连接。雾翳量估计模块120基于接收到的图像来估计图像接收模块110接收的图像内的各个像素的雾翳量，该雾翳量是像素的原始亮度值与接收到的图像的相对应的像素的亮度值之间的差。雾翳量估计模块120接着将估计出的雾翳量传送给校正目标值确定模块140和亮度校正模块150。雾翳量估计模块120例如根据要拍摄的对象文档的背景颜色的分布来估计在各组坐标处的雾翳量和雾翳度的梯度。作为在雾翳量估计模块120中所采用的技术的具体示例，可以应用日本专利No.4111697中公开的技术。可以生成位于图像的预定量化点处的典型亮度值，并且可以根据各组坐标周围的量化点的典型亮度值来计算在各组坐标的估计亮度值。

像素值测量模块130与雾翳量估计模块120和校正目标值确定模块140相连接。像素值测量模块130测量图像接收模块110接收的图像内的像素的亮度值。像素值测量模块130通过扫描图像来测量像素的亮度值，并且向校正目标值确定模块140传送测量出的亮度值。关于扫描方向，可以执行与后面将描述的由第三示例性实施方式中的像素值测量模块840执行的扫描操作类似的扫描操作。

校正目标值确定模块140与像素值测量模块130和亮度校正模块150相连接。校正目标值确定模块140确定针对图像接收模块110接收的图像的背景中的亮度值的校正目标值。校正目标值确定模块140接着将确定的校正目标值传送给亮度校正模块150。校正目标值确定模块140根据雾翳量估计模块120估计的雾翳量来确定当假设接收图像的整个表面是文档的背景时针对亮度值的校正目标值。另选地，校正目标值确定模块140可以预先设置固定的校正目标值，或者根据雾翳的亮度分布，通过计算满足预定条件的像素亮度值来确定校正目标值。更具体地，收集接收的图像内的像素的亮度值以生成亮度直方图。接着，在该亮度直方图中，可以将满足预定条件的像素(例如，具有比最亮的亮度低10％的亮度值的像素)的亮度值设置为校正目标值。另选地，操作者可以将亮度值设置为校正目标值。

亮度校正模块150与校正目标值确定模块140和输出模块160相连接。亮度校正模块150基于雾翳量估计模块120估计的雾翳量(此后也被称为“估计亮度值”)和校正目标值确定模块140确定的校正目标值来校正像素值测量模块130测量的亮度值。亮度校正模块150接着将已校正了亮度值的图像传送到输出模块160。已校正了亮度值的图像是已经消除了雾翳的图像。

亮度校正模块150可以将雾翳量估计模块120估计的雾翳量与校正目标值确定模块140确定的校正目标值之间的差设为基本校正量。接着，亮度校正模块150可以根据基于像素值测量模块130测量的亮度值与雾翳量之间的差的系数来改变基本校正量。接着，亮度校正模块150可以根据改变后的基本校正量来校正测量的亮度值。稍后将利用式(1)和(2)讨论该处理。

上述系数可以如下设置。随着像素值测量模块130测量的亮度值与雾翳量之间的差增大，基本校正量减小。减小基本校正量是为了增大针对基本校正量的改变量，并且还意味着针对测量的亮度值的校正量小于针对背景部分的校正量。例如，从图像区域消除的雾翳量比从例如黑色字符消除的雾翳量少。稍后将利用式(2)讨论该处理。

如果像素值测量模块130测量的亮度值与雾翳量之间的差等于或大于预定阈值，或者如果该差大于预定阈值，则亮度校正模块150可以不校正亮度值。稍后将利用式(2)讨论该处理。

亮度校正模块150还可以通过使用基于基本校正量以及像素值测量模块130测量的亮度值与雾翳量之间的差的系数来改变基本校正量。稍后将利用式(3)来讨论该处理。

输出模块160与亮度校正模块150相连接。输出模块160接收已由亮度校正模块150校正了亮度的图像，并且输出该图像。输出图像包括使用例如打印机来打印图像；在例如显示器上显示图像；以及使用图像传输装置(如，传真机)来传输图像；将图像写入图像存储装置(如，图像数据库)；在存储介质(如，存储卡)中存储图像；向另一个图像处理装置传送图像等。这样的图像可以与由图像接收模块110接收的图像相关联地输出。

图2是示出了根据第一示例性实施方式的处理的示例的流程图。

在步骤S202中，图像接收模块110接收对象图像。

图3示出了由图像接收模块110执行的处理的一个示例。要拍摄的对象文档320等同于图23A中所示的对象文档2300。当利用图像拍摄装置310拍摄对象文档320时，出现雾翳并且该雾翳反映在产生的图像中，如反映在拍摄的图像330中。例如，在交换名片后，将代表一个名片的对象文档320放置在桌子上并且利用图像拍摄装置310进行拍摄。图像拍摄装置310可以是单独的数字照相机、内置在个人数字助手(例如，内置在包括智能电话的移动电话中)中的数字照相机或者扫描仪等。

在步骤S204中，雾翳量估计模块120估计雾翳量。

在步骤S206中，像素值测量模块130测量图像内的像素值。

在步骤S208中，校正目标值确定模块140确定校正目标值。

图4示出了三维表示的从图像消除雾翳的处理的一个示例，这样的处理由雾翳量估计模块120、像素值测量模块130和校正目标值确定模块140执行。在图4中，x轴和y轴指示图像中的位置，并且z轴是代表亮度值的空间。沿z轴位于下侧的灰色面是雾翳图像，其覆盖了整个图像。因为雾翳图像朝右侧变暗，所以灰色面沿x轴方向下降。位于上侧的浅色阴影面指示图像的校正后的亮度值。如图4所示，p*是在步骤S208中确定的校正目标值，并且例如是比最亮的亮度值低10％的亮度值，如上所述。在步骤S210中，z轴上的各点的亮度值增加到p*(亮度更亮)，由此消除雾翳。图4示出了在被交点412、414、416和418包围的交点420处的亮度增加到中间点422。交点412和414位于直线432上，而交点416和418位于直线434上。交点412和416位于直线436上，而交点414和418位于直线438上。关于字符部分(图4中示为“A”)，其不同于图像背景，像素值测量模块130测量到了比背景的亮度值低的亮度值。

在步骤S210中，亮度校正模块150校正图像的亮度。亮度校正模块150检查估计的亮度值和测量的亮度值之间的差。如果该差位于较暗一侧(如果通过从估计的亮度值中减去测量的亮度值所获得的结果是正值)，则与背景相比，更大地抑制了校正量。即，对例如字符部分的亮度的增加没有超过必要的量。

图5A和图5B示出了亮度校正模块150所执行的处理的示例。图5A示出了表示尚未被亮度校正模块150校正的图像的曲线图的示例。图5B示出了表示已被亮度校正模块150校正的图像的曲线图的示例。在图5A和图5B中所示的曲线图中，由校正目标值确定模块140确定的校正目标值由水平方向的虚线表示。在图5A中所示的曲线图中，由像素值测量模块130测量的亮度由实线表示，而由雾翳量估计模块120估计的雾翳量(估计的亮度值)由点划线表示。在图5B中所示的曲线图中，由像素值测量模块130测量的亮度由灰色实线表示，而由亮度校正模块150校正的亮度值由黑色实线表示。即，背景的亮度被增加到校正目标值(提升亮度，使得背景颜色更淡)。相反，即使增大背景之外的部分的亮度值，校正量也小于背景的校正量。因此，背景之外的部分不会变得太淡。

关于接收到的图像内的某个对象部分是背景部分还是背景部方之外的部分的判断可以如下进行。

如果通过从对象部分的估计亮度值中减去测量的亮度值而获得的结果小于阈值，则该对象部分是背景部分。

如果通过从对象部分的估计亮度值中减去测量的亮度值而获得的结果等于或大于阈值，则该对象部分是背景部之外的部分。

用于该判断的阈值是利用人眼将对象部分识别为背景之外的部分(例如，字符)的预定值。

接着，关于被认为是背景部分的部分，通过从校正目标值中减去估计的亮度值来计算校正量。该校正量用作基本校正量。相反，关于被认为是背景部分之外的部分的部分，通过将基本校正量乘以校正率R来计算校正量。接着，将计算的校正量与测量的亮度值相加。校正率R是1或更小，并且其根据式(1)来计算。

R＝max(0，1-ρ²(max(0，e-v))²)(1)

其中，e是估计的亮度值，v是测量的亮度值，并且ρ是校正强度系数。随着测量的亮度值(v)与估计的亮度值(e)之间的差变大，作为系数的校正率(R)逼近0。如果式(1)的右侧，即，外项max()，是0，并且如果差超过预定值，则不校正亮度。即，校正率(R)是0，并且不校正亮度(测量的亮度值保持不变)。校正强度系数ρ是预定值。

经校正的亮度值new_v根据式(2)来计算：

new_v＝v+C

＝v+R(p*-e)

＝v+(p*-e)max(0，1-ρ²(max(0，e-v))²)(2)

其中，p*是校正目标值，并且C是上述的校正量。

亮度校正模块150可以使用等式(3)，而不是等式(1)：

$R=\max (\mathrm{0,1}-{\mathrm{\ρ}}^2{\left(\max (0,e-v)\right)}^{|p^{*}-e|/\mathrm{\τ}})---\left(3\right)$

其中，τ是放大校正值。

利用式(3)，如果校正目标值与估计的亮度值之间的差(p*-e)较大，则即使估计的亮度值与测量的亮度值之间的差较小，也较大程度地抑制了校正量。可以使用中间亮度值作为放大校正值τ，其是128。

在步骤S212中，输出模块160输出已校正了亮度的图像。例如，打印机打印已消除了雾翳的图像。

第二示例性实施方式

图6是示出了形成根据第二示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图。

图6中所示的第二示例性实施方式的图像处理装置用于起到从图像消除雾翳的作用。图6中所示的图像处理装置示例性地包括图像接收模块110、雾翳量估计模块120、像素值测量模块130、校正目标值确定模块140、亮度校正判断模块145、亮度校正模块150和输出模块160。与第一示例性实施方式中相同或类似的部件以相同的附图标记表示，并且省略对它们的描述(同样适用于下述示例性实施方式的描述)。

校正目标值确定模块140与像素值测量模块130和亮度校正判断模块145相连接。除了向亮度校正判断模块145传送确定的校正目标值以外，第二示例性实施方式的校正目标值确定模块140与第一示例性实施方式的相似。

亮度校正判断模块145与校正目标值确定模块140和亮度校正模块150相连接。当估计的亮度值的梯度大时并且当估计的亮度值与目标亮度值之间的差也大时，背景之外的部分(如，字符)可能有时候会变得太浓而无法辨认。将该情况考虑进来，亮度校正判断模块145不总是执行校正处理。

亮度校正判断模块145基于雾翳量估计模块120估计的像素的雾翳量与校正目标值确定模块140确定的校正目标值之间的差来判断是否使用亮度校正模块150执行校正。稍后将使用式(4)讨论该判断处理。

亮度校正判断模块145可以基于雾翳量估计模块120估计的、图像接收模块110接收的图像内的雾翳量之间的差来判断是否使用亮度校正模块150执行校正。稍后将使用式(5)和(6)讨论该判断处理。

亮度校正模块150与亮度校正判断模块145和输出模块160相连接。第二示例性实施方式的亮度校正模块150与第一示例性实施方式相似。但是，第二示例性实施方式的亮度校正模块150仅在亮度校正判断模块145判断将执行校正时才执行校正。

图7是示出了根据第二示例性实施方式的图像处理装置所执行的处理的示例的流程图。步骤S702至S708、S712和S714分别与图2中所示的步骤S202至S208、S210和S212类似。

在步骤S702中，图像接收模块110接收对象图像。

在步骤S704中，雾翳量估计模块120估计雾翳量。

在步骤S706中，像素值测量模块130测量图像内的像素值。

在步骤S708中，校正目标值确定模块140确定校正目标值。

在步骤S710中，亮度校正判断模块145判断是否执行亮度校正处理。如果步骤S710的结果为是，则处理进行到步骤S712，并且如果步骤S710的结果是否，则处理进行到步骤S714。

例如，如果式(4)、(5)和(6)之一中的计算值E超过了预定值，则不执行亮度校正处理。

$E=\underset{i,j}{\max }\left(\right|{p_{\mathrm{ij}}}^{*}-e_{\mathrm{ij}}\left|\right)---\left(4\right)$

在式(4)中，e_ij是在坐标(x_i，y_j)处的估计亮度值，并且p*_ij是在坐标(x_i，y_j)处的校正目标值。

在式(4)中，利用了估计亮度值与校正目标值之间的差。在图5A所示的示例中，虚线与点划线之间的最大值表示计算值E。

${E^{\′}}_1=\underset{i,j,m,n}{\max }\left(\right|e_{\mathrm{ij}}-e_{\mathrm{mn}}\left|\right)---\left(5\right)$

在式(5)中，利用了像素的估计亮度值之间的差。在图5A所示的示例中，点划线的最大值与最小值之间的距离表示计算出的E’₁。

${E^{\′}}_2=\underset{i,j,m,n}{\max }\left(\right|e_{\mathrm{ij}}-e_{\mathrm{mn}}|/\sqrt{{(x_i-x_m)}^2+{(y_j-y_n)}^2})---\left(6\right)$

在式(6)中，将像素的估计亮度值之间的差按距离归一化，并且用作梯度。在图5A所示的示例中，点划线的梯度表示计算出的E’₂。

在步骤S712中，亮度校正模块150校正图像的亮度。

在步骤S714中，输出模块160输出已校正了亮度的图像。

与第一和第二示例性实施方式相比，下面将参照图23C至图23F描述比较例。

即使正确地计算了雾翳量，在比较例中也会出现以下问题。由于字符部分的亮度是在0附近(黑色)，所以背景部分和字符部分之间的差很小。接着，如果将字符部分的亮度值与背景部分的亮度值增加相同的量，则字符部分变得太亮。

下面将参照图23C至图23F对此进行描述。在图23C中所示的拍摄的图像2330中，扫描了直线2332，并且由图23D中所示的曲线图表示扫描所获得的亮度值。即，由于雾翳图像2320朝向右侧变暗，所以亮度值相对应地朝向右侧减小。但是，原始图像的亮度值也反映在图23D中所示的像素值中，因而亮度值逐渐改变，如亮度分布2342至2358所示。接着，如果朝着目标值校正背景部分的亮度值(亮度分布2344、2348、2352和2356)，则背景部分以外的部分(亮度分布2346、2350和2354)也被校正，如图23F中的实线(2374至2380)所示。接着，产生的图像如图23E中所示的校正图像2360那样。在校正的图像2360的右侧，黑色字符已经变成淡灰色。这是因为针对背景部分和背景部分以外的部分同等地执行了校正。

相反，在第一和第二示例性实施方式中，如图23F中所示的表示校正亮度分布2382至2388的虚线所表示的，针对背景部分以外的部分执行较小量的校正，由此维持高水平的再现。

第三示例性实施方式

现在将描述第三示例性实施方式和第四示例性实施方式。

为了便于理解第三示例性实施方式和第四示例性实施方式，将首先描述充当第三示例性实施方式和第四示例性实施方式的基础的技术。

在图24A中，要拍摄的对象文档2410是名片，并且其不仅包含黑白部分，二期还包含彩色部分。更具体地，在对象文档2410中，区域2412的背景是红色的，区域2414的背景是白色的，并且图形2416是红色标记。通过利用例如数字照相机来拍摄对象文档2410，生成了图24C中所示的拍摄的图像2430。拍摄的图像2430示出了如图24B中所示的雾翳图像2420的图像劣化已经出现并且叠加在拍摄的图像2430上。上面已经描述了生成雾翳图像2420的原因。图24B示出了雾翳图像2420是渐变图像，其中右上部是深黑并且左下部是白色，即，色差逐渐改变。因此，在图24C中所示的拍摄的图像2430中，尽管右上部是深黑，但是左下部与原始对象文档2410的图像接近。

如上所述，不仅使用数字照相机可能产生雾翳图像，使用扫描仪也可能产生雾翳图像。

图8是示出了形成根据第三示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图。

第三示例性实施方式的图8中所示的图像处理装置起到了从图像消除雾翳的功能。图8中所示的图像处理装置示例性地包括图像接收模块110、非边缘区域提取模块820、检查区域选择模块830、像素值测量模块840、像素值分布估计模块850、校正目标值确定模块140、亮度校正模块150和输出模块160。

图像接收模块110与非边缘区域提取模块820相连接。图像接收模块110接收图像并且向非边缘区域提取模块820传送接收到的图像。稍后将参照图10讨论图像接收模块110所执行的处理的示例。

非边缘区域提取模块820与图像接收模块110和检查区域选择模块830相连接。非边缘区域提取模块820从图像接收模块110接收的图像中提取区域，并且向检查区域选择模块830传送提取出的区域。

非边缘区域提取模块820还提取等于或大于预定尺寸的区域或者提取大于预定尺寸的区域，如果非边缘区域提取模块820未发现这样的区域，则可以不执行检查区域选择模块830、像素值测量模块840、像素值分布估计模块850、校正目标值确定模块140、亮度校正模块150和输出模块160的操作。在该情况下，非边缘区域提取模块820可以输出表示未发现上述区域的信息(即，未执行雾翳消除)。

要提取的区域是色值平滑且连续变化的区域，换句话说，无边缘区域或被边缘包围的区域。

稍后将参照图11和图12讨论非边缘区域提取模块820所执行的处理的示例。

检查区域选择模块830与非边缘区域提取模块820和像素值测量模块840相连接。检查区域选择模块830根据预定规则从非边缘区域提取模块820提取出的区域中选择区域，并且向像素值测量模块840传送所选区域。

在检查区域选择模块830中采用的预定规则可以使用非边缘区域提取模块820提取的区域的尺寸或亮度值或彩度值来确定。另选地，所述预定规则可以由所提取的区域中的像素的彩度值的方差、图像中的区域的位置和区域外周的尺寸中的至少一项来确定。

稍后将参照图13讨论检查区域选择模块830所执行的处理的示例。

像素值测量模块840与检查区域选择模块830和像素值分布估计模块850相连接。像素值测量模块840测量检查区域选择模块830选择的区域中的像素的亮度值，并且向像素值分布估计模块850传送测量结果。通过沿预定方向对区域进行扫描来测量像素的亮度值。

为了测量像素的亮度值而对区域进行扫描的扫描方向可以是水平方向、竖直方向、倾斜方向、以椭圆形对区域进行扫描的方向中的至少一个方向。扫描方向可以是两个方向，如水平方向和竖直方向的组合、右上倾斜方向和右下倾斜方向的组合，或者可以是一个方向，如以椭圆形对区域进行扫描的方向，或者可以是三个扫描方向的组合。

稍后将参照图14A至图15B讨论像素值测量模块840所执行的处理的示例。

像素值分布估计模块850与像素值测量模块840和校正目标值确定模块140相连接。像素值分布估计模块850根据像素值测量模块840测量的像素值来估计代表图像接收模块110接收到的图像中的雾翳度的函数，并且向亮度校正模块150传送估计的函数。代表雾翳度的函数可以是线性函数或多维函数，如二次函数。

像素值分布估计模块850可以估计通过连接检测区域选择模块830选择的区域中的像素的亮度值而生成的函数。

稍后将参照图16A至图17C来讨论像素值分布估计模块850所执行的处理的示例。

校正目标值确定模块140与像素值分布估计模块850和亮度校正模块150相连接。校正目标值确定模块140确定图像接收模块110接收的图像内的背景部分中的像素的亮度值的校正目标值，并且向亮度校正模块150传送确定的校正目标值。

亮度校正模块150与校正目标值确定模块140和输出模块160相连接。亮度校正模块150基于像素值分布估计模块850估计的函数来消除从图像接收模块110接收到的图像中的雾翳，并且向输出模块160传送已消除了雾翳的图像。即，亮度校正模块150基于由像素值分布估计模块850估计的函数来计算雾翳量，并且基于计算的雾翳量以及校正目标值确定模块140确定的校正目标值来校正像素值测量模块840测量的亮度值。

如果像素值测量模块840通过沿多个扫描方向对图像区域进行扫描而测量出像素的亮度值，则亮度校正模块150可以基于从像素值分布估计模块850估计的多个函数获得的值来计算在扫描方向彼此交叉的位置处的雾翳值。关于不位于扫描线上的像素，根据扫描线上像素和不在扫描线上的相对应的像素之间的距离，可以通过使用像素在扫描线上的位置处的雾翳值来计算这样的像素的位置处的雾翳值。雾翳值表示接收到的图像的像素值与原始图像的像素值(在未出现雾翳的情况下拍摄的图像的像素值)之间的差。

稍后将参照图18至图20讨论亮度校正模块150所执行的处理的示例。

输出模块160与亮度校正模块150相连接。输出模块160接收被亮度校正模块150消除了雾翳的图像，并且输出该图像。

图9是示出了根据第三示例性实施方式的处理的示例的流程图。

在步骤S902中，图像接收模块110接收对象图像。

图10是示出了图像接收模块110所执行的处理的示例。要拍摄的对象文档1020等同于图24A中所示的对象文档2410。该对象文档1020包括左侧的具有红色背景的区域、右侧的具有白色背景的区域以及右上部表示红色标记的区域。当使用图像拍摄装置310拍摄对象图像1020时，雾翳出现并且反映在产生的图像中，如拍摄的图像1030中的雾翳。例如，在交换名片后，将代表一个名片的对象文档1020放置在桌子上并且利用图像拍摄装置310拍摄。图像拍摄装置310可以是单独的数字照相机、安装在个人数字助手(如，包括智能电话的移动电话)中的数字照相机或者扫描仪等。

在步骤S904中，非边缘区域提取模块820提取色值平滑且连续变化的区域。

图11和图12示出了非边缘区域提取模块820所执行的处理的示例。非边缘区域提取模块820包括例如索贝尔滤波模块1110、二值化模块1120、黑白反转模块1130、标记模块1140和小尺寸消除模块1150。

索贝尔滤波模块1110与二值化模块1120相连接，并且对在步骤S902中接收的到的拍摄图像1030执行索贝尔滤波处理，并且向二值化模块1120传送产生的图像。索贝尔滤波处理用于使用滤波器来检测竖直线或水平线的边缘。在索贝尔滤波处理中，可以根据滤波器的设计来检测竖直线和水平线之外的线。

二值化模块1120与索贝尔滤波模块1110和黑白反转模块1130相连接。当接收到通过索贝尔滤波模块1110检测了边缘的图像时，二值化模块1120对图像执行二值化处理，并且向黑白反转模块1130传送二值化图像。可以应用已知的二值化处理技术作为该二值化处理。由于该二值化处理，边缘变成黑色并且其他部分变成白色。

黑白反转模块1130与二值化模块1120和标记模块1140相连接。当从二值化模块1120接收到二值化图像时，黑白反转模块1130对二值化图像上执行黑白反转处理，并且向标记模块1140传送产生的图像。由于该黑白反转处理，边缘变成白色，并且其他部分变成黑色。

标记模块1140与黑白反转模块1130和小尺寸消除模块1150相连接。当接收到通过黑白反转模块1130进行黑白反转处理的图像时，标记模块1140对图像执行标记处理并且向小尺寸消除模块1150传送产生的图像。由于该标记处理，对呈现连续黑色像素的黑色区域附加相同的标记。因此，通过提取附加有相同标记的区域，可以提取没有边缘的区域。

小尺寸消除模块1150与标记模块1140相连接。当接收到通过利用标记模块1140标记的图像时，小尺寸消除模块1150消除与等于或小于预定尺寸的区域或小于预定尺寸的区域相对应的噪声。换句话说，由于该处理，可以提取等于或大于预定尺寸的区域或者提取大于预定尺寸的区域。通过对附加有相同标记的像素个数进行计数，或者通过计算该区域的外接矩形的面积，可以确定附加有相同标记的区域的面积。

图12中示出了通过对图11中所示的拍摄的图像1030执行上述处理而获得的图像的示例。区域图像1210是在拍摄的图像1030的左侧具有红色背景的区域。区域图像1220是在拍摄的图像1030的右侧具有白色背景的区域。区域图像1230是在拍摄的图像1030的右上部具有红色标记的区域。但是，那些图像是二值化图像，并且用作掩模图像。更具体地，在拍摄的图像1030和掩模图像之间执行逻辑AND运算，由此使得可以从拍摄的图像1030中提取与掩模图像相对应的区域。

非边缘区域提取模块820可以通过执行使用图11中所示的模块构造的处理之外的处理来提取非边缘区域。例如，非边缘区域提取模块820可以通过集合相同的彩色像素来提取非边缘区域。相同的彩色像素不限于完全相同的颜色像素，而可以是具有预定关系的颜色像素。更具体地，可以从图像中选择某个像素，并且可以集合与所选像素接触并且与所选像素具有预定关系(如，在色空间中，两个像素之间的距离等于或小于预定值或者两个像素之间的距离小于预定值)的像素。接着，可以类似地对集合的像素执行上述集合处理。结果，提取出非边缘区域。

返回参照图9的流程图，在步骤S906中，检查区域选择模块830提取适于估计雾翳梯度的区域。

检查区域选择模块830提取在步骤S904中提取出的区域的特征值。接着，检查区域选择模块830针对各区域根据式(7)(判别函数)来计算值，并且根据所计算的值选择区域(在该示例中，上述掩模图像)。例如，在步骤S904中提取的区域中，选择具有最大值的区域。

$f(X_i;w)=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{w}_j{x}_{\mathrm{ij}}---\left(7\right)$

在式(7)中，右侧中的w_j是权重，并且可以是正数、0、或负数。如果w_j是0，则其意味着不使用相应的特征值(权重)。如果w_j是负数，则特征值在负方向上起作用。权重w_j是预定值。该预定值可以由操作者设置，或者可以是通过利用在多个选项中确定了正确答案的训练数据进行学习而获得的值。

在式(7)中，右侧中的x_ij表示特征值。检查区域选择模块830从各区域(i)提取那些特征值。特征值x_ij包括：

x_i0是区域的宽度或高度，或者可以是宽度×高度(即，外接矩形的面积)；

x_i1是区域的面积；

x_i2是区域的像素密度；

x_i3是区域内的像素的亮度值(例如，在L*ab色空间的情况下，L*的值)的平均值；

x_i4是区域内的像素的彩度值(例如，在L*ab色空间的情况下，a和b的值)的平均值；

x_i5是区域内的像素的彩度值的方差；

x_i6是从区域(掩模图像)的重心到在步骤S902中接收的图像的中心的距离；以及

x_i7是区域的外周轮廓的长度/区域的外接矩形的周长。

上述特征值仅仅是示例，并且可以使用其他特征值。此外，作为一个特征值，使用亮度或彩度值的平均值来描述区域中像素的典型亮度或彩度。但是，不使用平均值，而是可以使用表示区域的典型亮度或彩度的值，例如，可以使用最常见的值或中值。

不是必须使用所有的特征值，并且可以选择其中一些特征值。例如，可以采用使用特征值x_i0、x_i1和x_i2中的一个的判别式函数。这是因为大面积适于估计表示雾翳度的函数。

而且，可以添加x_i3或x_i4以选择文档的背景区域。这是因为背景区域也适用于估计表示雾翳度的函数。背景区域通常是白色的，因而其具有高亮度值和低彩度值。彩度值x_i4的权重w₄是负值。

上述特征值足以用于估计在诸如具有白色背景的名片、文档和白板的图像上叠加的雾翳的程度。但是，这些特征值对于以下图像可能是不够的：通过拍摄文档(例如名片)而获得的图像，其中景观图片占据了文档面积的一半(白色背景的面积相对狭窄)、或者逆光拍摄白板而获得的图像(拍摄图像的周围部分具有高亮度值)。

因此，可以添加x_i5至x_i7。

通常，景观图片的彩度值的方差高于背景。因此，可以利用x_i5来选择具有较小彩度值方差的区域，同时防止选中景观图片。彩度值方差x_i5的权重w₅是负值。

通常，在拍摄图像时，用户会有意将目标区域放置在图像中心。因此，可使用x_i6以使得可以选择重心(或中心)被置于图像中心周围的区域。距离x_i6的权重w₆是负值。

景观图片的区域的外周包含比外接矩形更多不均匀的部分。相反，例如名片的背景是矩形，并且在大多数情况下该矩形的外周是直线的。因此，可以使用x_i7来选择具有较短外周轮廓的区域，同时防止选中景观图片。外周轮廓x_i7的权重w₆是负值。

图13示出了检查区域选择模块830所执行的处理的示例。判别函数针对区域图像1210的计算结果是1.5，如式(8)所示。

$f(X_1;w)=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{w}_j{x}_{1j}---\left(8\right)$

$=1.5$

判别函数针对区域图像1220的计算结果是2.0，由式(9)表示。

$f(X_2;w)=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{w}_j{x}_{2j}---\left(9\right)$

$=2.0$

判别函数针对区域图像1230的计算结果是0.2，由式(10)表示。

$f(X_3;w)=\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{w}_j{x}_{3j}---\left(10\right)$

$=0.2$

接着，如式(11)所示，选择判别式函数的计算值中的最大值。

$X^{*}=\underset{i}{\arg \max }f(X_i;w)---\left(11\right)$

在该情况下，如式(12)所示，选择与区域图像1220相对应的区域。

X*＝X₂(12)

在步骤S908中，像素值测量模块840根据预定规则对区域的线进行扫描，以测量区域中的像素值。

图14A至图15B示出了像素值测量模块840所执行的处理的示例。

提取的区域图像1400是通过在步骤S902中接收到的图像1030和在步骤S906中选择的区域图像1220之间执行逻辑AND运算而获得的图像。即，提取了拍摄的图像1030的右侧的具有白色背景的区域。按照预定间隔(例如，等间隔)沿竖直方向和水平方向对提取的区域图像1400执行扫描。例如，沿水平方向对线1402至1418进行扫描，并且沿竖直方向对线1422至1442进行扫描。接着，通过连接像素的亮度值而绘出曲线图。图14B中示出了表示通过对线1402进行扫描而获得的像素的亮度值的曲线图的示例。由于线1402不包含在所选区域中，因此该曲线图仅由无效数据构成。图14C中示出了通过对线1412进行扫描而获得的曲线图的示例。由于线1412的一部分包含在所选区域中，因此该曲线图由有效数据和无效数据构成。在图14C中所示的曲线图中，亮度值朝右侧减小。这是因为雾翳图像总体上朝向右上侧变得更暗。

通过对检查区域选择模块830选择的区域图像(掩模图像，即，图13中所示的区域图像1220)进行扫描，可以做出关于曲线图包含有效数据还是无效数据的判断。区域图像1220中的黑色部分内的位置与提取的区域图像1400中包含有效数据的位置相对应，而区域图像1220中的白色部分内的位置与提取的区域图像1400中包含无效数据的位置相对应。在该示例的曲线图中，无效数据的亮度值是0。

作为在对提取区域图像1400进行扫描时采用的预定规则，不仅可以执行图14A中所示的竖直和水平扫描，而且还可以执行图15A所示的扫描。更具体地，在图15A中所示的扫描中，可以沿从左上侧到右下侧的倾斜方向和从右上侧至左下侧的倾斜方向按照预定间隔执行扫描。另选地，如图15B所示，可以以椭圆形状按照预定间隔执行扫描。在该情况下，椭圆形状的示例可以包括圆形。扫描方向可以由操作者根据雾翳的亮度值的梯度来选择，或者可以根据图像拍摄装置预先确定。

在步骤S910中，像素值分布估计模块850根据一组测量的像素值来估计雾翳度的梯度(表示雾翳度的函数)。示例性地使用线性函数作为表示本示例中估计出的雾翳度的函数。

图16A至图17C示出了像素值分布估计模块850所执行的处理的示例。

如图16A的示例中所示，表示竖直扫描中的雾翳度的函数由式(13)表示，并且表示水平方向的雾翳度的函数由式(14)表示。

c_j(y；r_j，δ_j)＝r_j+δ_jx(13)

r_i(x；α_i，β_i)＝α_i+β_ix(14)

在图16B所示的示例中，包括有效数据的线由实线表示，而仅包括无效数据的线由虚线表示。包括有效数据的线是线1404至1416和线1432至1440。仅包括无效数据的线是线1402至1418和线1422至1430和1442。

图17A示出了表示包括有效数据的线的曲线图。线1404至1416中的各条线可由与图17A中所示的曲线图类似的曲线图表示。通过使用最小二乘法等来估计由亮度值的各个曲线图表示的函数。例如，可以由式(15)表示由通过对水平线进行扫描而获得的亮度值的曲线图表示的函数。在各条线中，如果有效数据元素的个数小于预定数量，则不使用那些有效数据元素地估计函数。在图17B所示的示例中，由点划线来表示式(15)。

$r_i(x;{\widehat{\mathrm{\α}}}_i{,\widehat{\mathrm{\β}}}_i)---\left(15\right)$

该函数还适用于没有有效数据的线。因此，为了如图16C所示那样确定在没有有效数据的线1402上的估计点1632至1640处的亮度值，如图17C所示，应用该函数以确定在估计点1632至1640的亮度值。这意味着估计函数适用于整个图像。

利用竖直线进行函数估计与利用水平线进行函数估计相似。

在步骤S912中，校正目标值确定模块140确定校正目标值，如在第一示例性实施方式和第二示例性实施方式中那样。可以与上述技术不同地确定校正目标值。例如，收集在多个交点(例如，检查区域选择模块830选择的区域内的交点)处的像素的亮度值，以生成亮度直方图。接着，在亮度直方图中，可以设置预定交点(例如，具有比最亮亮度小10％的亮度值的交点)处的亮度值。

在步骤S914中，亮度校正模块150校正图像的亮度。即，亮度校正模块150利用雾翳度的梯度(步骤S910中估计的函数)来计算要被估计的雾翳量，由此校正图像的位于曲线图的各组坐标处的像素值。作为在步骤S914中执行的校正的结果，从拍摄的图像中消除了雾翳，以重构原始图像。

图18至图20示出了亮度校正模块150所执行的处理的示例。

下面将参照图19来描述图18中所示的区域1810内四个交点1812、1814、1816和1818的雾翳量的计算。交点1812是线1406和1426之间的交点。交点1814是线1406和1428之间的交点。交点1816是线1408和1426之间的交点。交点1818是线1408和1428之间的交点。那些交点1812至1818包含在没有有效数据的区域中。

通过使用式(16)来计算交点1812处的亮度值。

$p(x_i,y_i)=\frac{r_i(x_i;{\widehat{\mathrm{\α}}}_i{,\widehat{\mathrm{\β}}}_i)+c_j(y_j;{\widehat{\mathrm{\γ}}}_j,{\widehat{\mathrm{\δ}}}_j)}{2}---\left(16\right)$

使用式(16)计算的亮度值是线1406的函数r_i和线1426的函数c_j在交点1812(x_i，y_j)处的平均值。类似地，交点1814处的亮度值是线1406的函数r_i和线1428的函数c_j+1在交点1814(x_i+1，y_j)处的平均值。交点1816处的亮度值是线1408的函数r_i+1和线1426的函数c_j在交点1816(x_i，y_j+1)处的平均值。交点1818处的亮度值是线1408的函数r_i+1和线1428的函数c_j+1在交点1818(x_i+1，y_j+1)处的平均值。通过这种方式，将交点处像素的像素值设置为相应水平线的函数与相应竖直线的函数的平均值。

接着，使用式(17)计算不位于交点处的像素的亮度值，例如，位于图19中所示的中间点1922处的像素的亮度值。

p(x，y)＝∑W((x，y)，(x_i，y_j))p(x_i，y_j)(17)

在式(17)中，通过使用位于中间点1922周围的四个交点处的像素的亮度值来计算在中间点1922处的像素的亮度值。因此，在计算周围交点处的像素的亮度值之后，计算不位于交点处的像素的亮度值。

在式(17)中，中间点1922的位置由(x，y)表示。右侧的W((x，y)，(x_i，y_j))是距离权重。即，W((x，y)，(x_i，y_j))是使用从中间点1922至四个交点1812、1814、1816和1818中的每一个点的距离的权重。四个交点的总权重是1，并且权重是距离的倒数。因此，如果从中间点1922至四个交点1812至1818的距离彼此相等，则通过将交点1812至1818处的亮度值的1/4相加而获得中间点1922处的亮度值。

接着，使用式(18)计算雾翳量。

Δ(x，y)＝p*-p(x，y)(18)

其中，p*是亮度值，其用作预定校正目标值。

图20示出了三维表示的消除图像雾翳的过程。在图20中，x轴和y轴指示在图像中的位置，并且z轴是代表亮度值的空间。沿z轴，灰色面是雾翳图像，其覆盖了整个图像。浅色阴影线面指示图像的校正后的亮度值。如图20所示，p*是根据上述亮度直方图确定的明亮的亮度值。各交点的亮度值增加到p*，由此消除雾翳。图20示出了中间点1922的亮度的增加。

在步骤S916中，输出模块160输出被校正了亮度值的图像。例如，打印机打印已消除了雾翳的图像。

第四示例性实施方式

图21是示出了形成根据第四示例性实施方式的图像处理装置的概念模块的框图。

图21中所示的第四示例性实施方式的图像处理装置起到了从图像消除雾翳的作用。图21中所示的图像处理装置示例性地包括图像接收模块110、非边缘区域提取模块820、检查区域选择模块830、像素值测量模块840、像素值分布估计模块850、校正目标值确定模块140、亮度校正判断模块145、亮度校正模块150和输出模块160。

亮度校正判断模块145与校正目标值确定模块140和亮度校正模块150相连接。亮度校正判断模块145基于像素值分布估计模块850估计的函数来计算雾翳量，并且基于雾翳量与校正目标值确定模块140确定的校正目标值之间的差来判断是否使用亮度校正模块150来执行校正。

亮度校正判断模块145可以基于像素值分布估计模块850估计的函数来来计算雾翳量，并且可以基于图像接收模块110接收到的图像内的像素的雾翳量之间的差来判断是否使用亮度校正模块150来执行校正。

当亮度校正判断模块145判断出要执行校正时，亮度校正模块150执行校正。

图22是示出了根据第四示例性实施方式的处理的示例的流程图。

在步骤S2202中，图像接收模块110接收对象图像。

在步骤S2204中，非边缘区域提取模块820提取色值平滑且连续变化的区域。

在步骤S2206中，检查区域选择模块830提取适于估计雾翳梯度的区域。

在步骤S2208中，像素值测量模块840根据预定规则对区域中的线进行扫描，以测量区域内的像素值。

在步骤S2210中，像素值分布估计模块850根据一组测量的像素值来估计雾翳度的梯度。

在步骤S2212中，校正目标值确定模块140对校正目标值进行校正。

在步骤S2214中，亮度校正判断模块145判断是否执行亮度校正处理。如果步骤S2214的结果为是，则处理进行至步骤S2216。如果步骤S2214的结果是否，则处理进行到步骤S2218。

在步骤S2216中，亮度校正模块150校正图像的亮度。

在步骤S2218中，输出模块160输出被校正了亮度的图像。

与第三示例性实施方式和第四示例性实施方式相比，下面将参照图24C至图24F描述比较例。在图24C所示的拍摄的图像2430中，扫描了线2432，并且由图24D所示的曲线图表示作为扫描的结果而获得的亮度值。即，由于雾翳图像2420朝向右侧变得更暗，所以亮度值相对应地朝向右侧减小。但是，原始图像的亮度值也反映在图24D中所示的像素值中，由此亮度值逐渐改变，如由亮度分布2442、2444、2446和2448表示的。接着，如果如图24F所示那样向着目标值校正亮度值，则产生的图像是图24E中所示的校正图像2440。在校正图像2440中，在没有白色背景的部分(例如，区域2412)中，亮度变得太亮而使得除去了原始红色。此现象的原因如下。本比较例中的处理对象是纸质文档，其整体为白色。然而，在包含彩色部分和白色背景的文档上均匀地执行了该校正处理，尽管彩色部分的亮度值低于白色背景的亮度值。

与此相反，在第三和第四示例性实施方式中，选择了区域2414，并且基于区域2414来计算雾翳量，由此校正图像的亮度值。结果，与图24E中所示的校正图像2440相比，没有白色背景的部分(如，区域2412)的亮度不会变得太亮。

下面将参照图25描述根据示例性实施方式的图像处理装置的硬件配置的示例。图25中所示的硬件配置可以由个人计算机(PC)构成，并且包括如扫描仪的数据读取部2517和如打印机的数据输出装置2518。

CPU2501是根据计算机程序执行处理的控制器，该计算机程序中描述了诸如雾翳量估计模块120、像素值测量模块130、校正目标值确定模块140、亮度校正模块150、亮度校正判断模块145、非边缘区域提取模块820、检查区域选择模块830、像素值测量模块840、像素值分布估计模块850的各模块的执行顺序。

只读存储器(ROM)2502中存储有CPU2501使用的程序和计算参数等。RAM2503中存储有CPU2501的执行所使用的程序以及在CPU2501的执行中适当改变的参数。CPU2501、ROM2502、RAM2503通过主机总线1504(例如，CPU总线)相互连接。

主机总线1504经由桥2505连接到外部总线2506(例如，外围设备互联(PCI：PeripheralComponentInterconnect)/接口总线)。

键盘2508和指点装置2509(例如，鼠标)是由操作者操作的输入设备。显示器2510包括液晶显示器(LCD)或阴极射线管(CRT)，并且显示各种信息(例如文本或图像信息)。

硬盘驱动器(HDD)2511具有内置硬盘，并且驱动硬盘使其记录或重放信息或CPU2501执行的程序。接收的图像、提取区域的图像、测量的像素值、估计的函数等存储在硬盘中。此外，也存储各种计算机程序(诸如各种数据处理程序)。

驱动器2512读取放置于其中的可移除记录介质2513(诸如磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器)上记录的数据或程序，并将读取的数据或程序提供给RAM2503，RAM2503经由接口2507、外部总线2506、桥2505和主机总线2504连接到驱动器1512。可移除记录介质2513也可以用作与硬盘相似的数据记录区。

连接端口2514是将外部连接设备2515连接到图像处理装置的端口，并且包括连接部(诸如通用串行总线(USB)或IEEE-1394端口)。连接端口2514经由接口2507、外部总线2506、桥2505和主机总线2504连接到CPU2501。通信部2516连接到网络并与外部设备进行数据通信处理。数据读取部2517例如为扫描仪并读取文档。数据输出部2518例如是打印机并输出文档。

图25所示的硬件配置仅仅是示例，图像处理装置可以采用能够执行本示例性实施方式所述的模块的任何配置。例如，某些模块可由诸如专用集成电路(ASIC)的专用硬件构成，或者可以包含在外部系统中并经由通信线路连接到图像处理装置。另选地，两个或更多个图25所示的系统可经由通信线路连接并且协同操作。可将该系统集成到数码照相机、复印机、传真机、扫描仪、打印机、多功能设备(包括扫描仪、打印机、复印机、传真机等的两个或更多个功能的图像处理装置)。

可以组合上述示例性实施方式。例如，可以将一个示例性实施方式的模块添加到另一个示例性实施方式，或者可以将一个示例性实施方式的一些模块与另一个示例性实施方式的一些模块交换。此外，各个模块的处理内容可以采用背景技术部分中讨论的技术。

上述程序可以存储在记录介质中并提供。记录在记录介质中的程序可经由通信介质提供。在这种情况下，可以将上述程序实现为本发明示例性实施方式中的“存储有程序的计算机可读介质”。

“存储有程序的计算机可读介质”是存储了可由计算机读取的程序的记录介质，并且用于程序的安装、执行和流通。

记录介质的示例包括数字通用光盘(DVD)，更具体地，包括由DVD论坛标准化的DVD(例如DVD-R、DVD-RW、DVD-RAM)、由DVD+RW联盟标准化的DVD(例如DVD+R、DVD+RW)、高密度光盘(CD)，更具体地，只读存储器(CD-ROM)、可记录光盘(CD-R)、可擦写光盘(CD-RW)、蓝光光盘(注册商标)、磁光盘(MO)、软盘(FD)、磁带、硬盘、ROM、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)(注册商标)、闪存、RAM等。

上述程序的整体或部分可以记录在这种记录介质上，并且存储于其中或流通。另选地，程序的整体或部分可以利用传输介质经过通信进行发送，这些传输介质诸如是用于局域网(LAN)、城域网(MAN)、广域网(WAN)、互联网、内联网或外联网的有线网络、无线通信网络或它们的组合。可以利用载波发送程序。

上述程序可以是另一程序的一部分，或与另一程序共同记录在记录介质上。可以将程序分开并记录在多个记录介质上。此外，只要程序能够重构，可以利用任何形式记录程序(例如压缩或加密)。

所提供的本发明的示例性实施方式的上述说明是出于图示和说明的目的。并不旨在穷尽本发明或者将本发明限制为所公开的精确形式。明显地，许多变型和变化对本领域的技术人员来说将是显而易见的。选择并且描述这些实施方式以便最好地解释本发明的原理及其实际应用，从而使本领域的其它技术人员可以理解本发明的各种实施方式以及为适于预期的特定用途而做出的各种修改。预期本发明的范围受所附权利要求及其等同物的限定。

Claims (12)

1.一种图像处理装置，该图像处理装置包括：

接收部，其接收图像；

估计部，其基于所述接收部接收的图像，针对所述接收部接收到的图像内的各个像素来估计雾翳量，所述雾翳量是像素的亮度值与该像素的原始亮度值之间的差；

测量部，其针对所述接收部接收到的图像内的各个像素，测量该像素的亮度值；

确定部，其确定所述接收部接收到的图像内的背景部分的像素的亮度值的校正目标值；以及

校正部，其基于所述估计部估计的所述雾翳量和所述确定部确定的所述校正目标值，校正所述测量部测量的各个像素的所述亮度值，

其中，所述校正部将所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差设置为基本校正量，并且利用基于所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的差的系数，改变所述基本校正量，以基于该改变的基本校正量来校正所述亮度值。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述校正部设置所述系数，使得随着所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差增大，所述基本校正量减小。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其中，当所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差等于预定阈值或者所述差大于所述预定阈值时，所述校正部不校正所述亮度值。

4.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其中，所述校正部利用基于所述基本校正量以及所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差的系数，改变所述基本校正量。

5.根据权利要求3所述的图像处理装置，其中，所述校正部利用基于所述基本校正量以及所述测量部测量的所述亮度值与所述雾翳量之间的所述差的系数，改变所述基本校正量。

6.根据权利要求1、2和5中任意一项所述的图像处理装置，该图像处理装置还包括：

判断部，其基于所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差，判断是否使用所述校正部校正各个像素的所述亮度值，

其中，当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部校正各个像素的所述亮度值。

7.根据权利要求3所述的图像处理装置，该图像处理装置还包括：

判断部，其基于所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差，判断是否使用所述校正部校正各个像素的所述亮度值，

其中，当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部校正各个像素的所述亮度值。

8.根据权利要求4所述的图像处理装置，该图像处理装置还包括：

判断部，其基于所述估计部估计的所述雾翳量与所述确定部确定的所述校正目标值之间的差，判断是否使用所述校正部校正各个像素的所述亮度值，

其中，当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部校正各个像素的所述亮度值。

9.根据权利要求1、2和5中任意一项所述的图像处理装置，该图像处理装置还包括：

判断部，其基于所述接收部接收到的图像内的像素中的、所述估计部估计的所述雾翳量之间的差，判断是否使用所述校正部校正各个像素的所述亮度值，

其中，当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部校正各个像素的所述亮度值。

10.根据权利要求3所述的图像处理装置，该图像处理装置还包括：

判断部，其基于所述接收部接收到的图像内的像素中的、所述估计部估计的所述雾翳量之间的差，判断是否使用所述校正部校正各个像素的所述亮度值，

其中，当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部校正各个像素的所述亮度值。

11.根据权利要求4所述的图像处理装置，该图像处理装置还包括：

判断部，其基于所述接收部接收到的图像内的像素中的、所述估计部估计的所述雾翳量之间的差，判断是否使用所述校正部校正各个像素的所述亮度值，

其中，当所述判断部判断出要校正所述亮度值时，所述校正部校正各个像素的所述亮度值。

12.一种图像处理方法，该方法包括以下步骤：

接收图像；

基于接收到的图像，针对接收到的图像内的各个像素来估计雾翳量，所述雾翳量是像素的亮度值与该像素的原始亮度值之间的差；

针对接收到的图像内的各个像素，测量该像素的亮度值；

确定接收到的图像内的背景部分的像素的亮度值的校正目标值；以及

基于估计的雾翳量和确定的校正目标值，校正各个像素的测量的亮度值，

其中，将所估计的所述雾翳量与所述校正目标值之间的差设置为基本校正量，并且利用基于所述亮度值与所述雾翳量之间的差的系数，改变所述基本校正量，以基于该改变的基本校正量来校正所述亮度值。