CN1925562A - 图像拍摄装置、方法和图像处理装置、方法及其程序 - Google Patents

Abstract

一种成像装置，包括：成像单元，用于拍摄对象的图像；直方图生成单元，用于生成图像数据的直方图；色调校正单元，用于对图像数据进行色调校正；特征直方图表，包括分别对应于多个基准图像式样的多个特征直方图；输入－输出特性表，包括分别对应于多个特征直方图的多个输入－输出特性；以及输入－输出特性调节单元，用于计算由直方图生成单元生成的直方图与各个特征直方图的近似度、根据算出的近似度选择一个输入－输出特性、以及根据近似度调节所选择的输入输出特性，其中，色调校正单元基于经过输入－输出特性调节单元调节的输入－输出特性来进行色调校正。

Description

图像拍摄装置、方法 和图像处理装置、方法及其程序

相关申请的交叉参考

本发明包含于2005年8月31日向日本专利局提交的日本专利申请JP 2005-252250的主题，其全部内容结合于此作为参考。

技术领域

本发明涉及一种能够适当校正图像数据的成像装置、成像方法和成像程序，还涉及一种能够适当校正图像数据的图像处理装置、图像处理方法和图像处理程序。

背景技术

数码相机得到了广泛的应用，它能够通过使用诸如CCD(电荷耦合器件)的图像传感器来感知来自对象的光、处理从图像传感器所输出的图像信号、然后将作为信号处理结果而获得的数据图像数据存储在诸如半导体存储器的存储介质内来拍摄图像。大多数的数码照相机都具有使用户能够对使用数码照相机所拍摄的图像数据执行诸如边缘增强、对比度校正、色彩校正等多种图像处理的能力。

作为多种图像处理之一，数码照相机还具有这样的能力，即校正输入信号和输出信号之间的相对关系(后文中，这种校正将被称为输入-输出特性校正)。输入-输出特性校正能够改进由数码相机所拍图像的图像质量。例如，亮度分布在图像整个区域之上集中在一个特殊亮度级周围并因而对比度很低的图像能够被校正，从而得到高对比度。当逆光拍摄图像时，所得到的图像通常在主对象区域中是暗的，而在周边区域中是亮的。输入-输出特性校正使得这样的图像能够得到校正，以增加主对象区域的亮度并降低周边区域的亮度。

参看图19和图20，进一步描述输入-输出特性校正。图19A和图19B示出了应用于亮度分布在图像整个区域之上集中于一个特定亮度级周围并因而对比度很低的图像上的色调校正(通过输入-输出特性校正)。图19A示出了这一类型图像的亮度直方图。在图19A中，横轴表示亮度，纵轴表示在图像的整个区域上像素的亮度的频率。实线x表示原始未被校正的图像的亮度直方图。在这个实例中，原始图像的亮度分布集中在中间范围中的一个特殊级别周围并因而具有低对比度。

图19B示出了用于校正具有图19A中实线x表示的亮度分布的图像数据的亮度输入-输出特性曲线(也称为色调曲线)。如图19B所示，用于本用途的色调曲线G在输入信号的低亮度范围中凹入，而在高亮度范围中凸出，就是说，色调曲线G具有类似S的形状。应用这种色调曲线G使得如图19A中的虚线y所示，低范围内的亮度变得更低，而在高范围内的亮度变得更高，因而改进了图像的对比度。

图20A和图20B示出了对于逆光拍摄的图像的输入-输出特性校正的实例。图20A示出了这一类型图像的亮度直方图的实例。如图20A中的实线x所示，原始未被校正的图像的亮度分布集中在以下两个范围内：对应于逆光区域的非常高的亮度范围；和对应于从背后照明的对象的非常低的亮度范围。具有这样集中在两个范围内的亮度分布的对象的图像通常在图像的整个区域上具有暗色调，很难发觉对象的细节。

图20B示出了用于对具有图20A中实线x所示的亮度分布的图像数据进行输入-输出特性校正的色调曲线G的实例。如图20B中所示，用于本用途的色调曲线G在输入信号的低亮度范围内凸出而在高亮度范围内凹入，就是说，色调曲线G具有类似S的形状。在图20A中，虚线y表示使用了图20B中所示的色调曲线G的输入-输出特性校正所获得的亮度分布。可以看到，接近于0亮度级的低亮度范围内的像素数以及接近于255亮度级的高亮度范围内的像素数都减少，而在中间亮度范围内的像素数增加。结果，消除了逆光影响，并且有可能觉察出图像的细节。

为了适当确定色调曲线，必需具备图像数据的专门知识，因而，对于不具备专门知识的普通用户来说很难适当进行输入-输出特性校正。为了解决以上问题，已提出了一些技术，以能够自动校正图像数据的亮度。

例如，在日本专利公开第2002-77616号中所披露的一项技术中，根据给出图像的亮度直方图的特征来选择输入-输出特性校正中使用的色调曲线，并根据所选择的色调曲线来自动进行输入-输出特性校正。更具体地，在日本专利公开第2002-77616号中所披露的这项技术中，从给出图像的直方图中确定高亮点(highlight point)、阴影点(shadow point)、和直方图的平衡度，从而根据这些参数来选择色调曲线。

日本专利第2874192号披露了一项技术，它能够自动校正由于从背后照明而导致的包括纯黑区域的图像的曝光。更具体地，在这项技术中，基于从AGC(自动增益控制)放大器输出的信号，从给出的图像来检测相对明亮的区域，确定照相机屏幕的每个区块中明亮区域与整个区域的比，基于明亮区域比率的确定结果来确定是从前面还是从后面来照明对象，然后通过根据照明确定结果生成基准信号来控制AGC和光圈。

发明内容

在日本专利公开第2002-77616号中所披露的上述技术中，色调校正中使用的色调曲线在参数的阈值处不连续切换。色调曲线在阈值处的突然改变致使很难精确控制色调校正。

另一方面，在日本专利第2874192号中所披露的技术中，当背景区域具有高亮度时，经常会丢失背景图像的细节。就是说，在背景区域中，高于100％白色级别的像素值被强迫限制为100％级别。

因此，需要提供一种能够适当校正图像数据从而获得具有自然色调的图像的成像装置、成像方法和成像程序。还需要提供一种能够适当校正图像数据以获得具有自然色调的图像的图像处理装置、图像处理方法和图像处理程序。

鉴于此，根据本发明的实施例，提供了一种成像装置，包括：成像单元，用于拍摄对象的图像以及输出对象的图像的图像数据；直方图生成单元，用于生成从成像单元输出的图像数据的直方图；色调校正单元，用于对从成像单元输出的图像数据进行色调校正；特征直方图表，其中存储了分别对应于多个基准图像式样(imagepattern)的多个特征直方图；输入-输出特性表，其中存储了分别对应于多个特征直方图的多个输入-输出特性；以及输入-输出特征调节单元，用于计算由直方图生成单元所生成的直方图与存储在特征直方图表中的多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度从输入-输出特性表中选择一个输入-输出特性、以及根据近似度来调节所选择的输入输出特性，色调校正单元使用经过输入-输出特性调节单元调节的输入-输出特性来进行色调校正。

根据本发明的实施例，提供了一种成像方法，包括以下步骤：拍摄对象的图像和输出对象的图像的图像数据；生成在图像拍摄步骤中所输出的图像数据的直方图；对在图像拍摄步骤中输出的图像数据进行色调校正；以及通过计算在直方图生成步骤中所生成的直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，色调校正步骤包括使用在输入-输出特性调节步骤中所调节的输入-输出特性来进行色调校正。

根据本发明的实施例，提供了一种通过计算机运行以实施成像方法的成像程序，包括以下步骤：拍摄对象的图像和输出对象的图像的图像数据；生成在图像拍摄步骤中所输出的图像数据的直方图；对在图像拍摄步骤中输出的图像数据进行色调校正；以及通过计算在直方图生成步骤中所生成的直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，色调校正步骤包括使用在输入-输出特性调节步骤中所调节的输入-输出特性来进行色调校正。

根据本发明的实施例，提供了一种图像处理装置，包括：直方图生成单元，用于生成图像数据的直方图；色调校正单元，用于对图像数据进行色调校正；特征直方图表，其中存储了分别对应于多个基准图像式样的多个特征直方图；输入-输出特性表，其中存储了分别对应于多个特征直方图的多个输入-输出特性；和输入-输出特性调节单元，用于计算由直方图生成单元所生成的直方图与存储在特征直方图表中的多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度从输入-输出特性表中选择一个输入-输出特性、以及根据近似度来调节所选择的输入-输出特性，色调校正单元使用经过输入-输出特性调节单元调节的输入-输出特性来进行色调校正。

根据本发明的实施例，提供了一种图像处理方法，包括以下步骤：生成图像数据的直方图；对图像数据进行色调校正；以及通过计算在直方图生成步骤中所生成的直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，色调校正步骤包括使用在输入-输出特性调节步骤中所调节的输入-输出特性来进行色调校正。

根据本发明的实施例，提供了一种由计算机运行以实施图像处理方法的图像处理程序，包括以下步骤：生成图像数据的直方图；对图像数据进行色调校正；以及通过计算在直方图生成步骤中所生成的直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，色调校正步骤包括使用在输入-输出特性调节步骤中所调节的输入-输出特性来进行色调校正。

如上所述，在本发明的实施例中，计算对象图像的图像数据的直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的多个特征直方图中每一个的近似度。根据所计算的近似度，从分别对应于多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中选择一个输入-输出特性。根据近似度来调节所选择的输入-输出特性，并且使用所调节的输入-输出特性来进行图像的图像数据的色调校正。因而，能够根据由给出的图像数据经过准确调节的输入-输出特性来进行色调校正，因而能够很容易获得具有非常自然色调的图像。

在本发明的另-个实施例中，计算图像数据的直方图与分别对应于多个基准图像式样并被存储在特征直方图表中的多个特征直方图中的每一个的近似度。根据所计算的近似度，从分别对应于多个特征直方图并被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中选择一个输入-输出特性。根据近似度来调节所选择的输入-输出特性，并且使用所调节的输入-输出特性来进行图像的图像数据的色调校正。因而，能够根据由给出的图像数据经过准确调节的输入-输出特性来进行色调校正，因而能够很容易获得具有非常自然色调的图像。

附图说明

图1示出了根据本发明实施例的成像装置的配置实例的框图；

图2A～2C示出了存储在特征直方图表中的特征直方图的实例的示图；

图3A～3C示出了存储在特征直方图表中的特征直方图的实例的示图；

图4A～4C示出了存储在色调曲线表中的色调曲线的实例的示图；

图5示出了根据本发明实施例的图像拍摄处理的实例的流程图；

图6示出了偏差度D(m)的计算方法的示图；

图7是表示特征直方图数据T(m)、式样编号Ptn_Num、和色调曲线G(m)之间关系的表格；

图8示出了最小偏差度Dmin和色调校正调节系数(adjustmentfactor)gmAmp之间关系的实例的示图；

图9示出了根据色调校正调节系数gmAmp来调节色调曲线的方法的示图；

图10示出了使色调校正调节系数gmAmp变成由具体条件所决定的值的处理的流程图；

图11示出了使用图像数据的平均亮度的处理的实例的流程图；

图12A和图12B示出了图像数据的分割方式的实例；

图13示出了亮度比和色调校正调节系数的修正系数(modification factor)Adj1之间关系的实例的示图；

图14示出了校正纯黑区域的处理的实例的流程图；

图15示出了根据外部光量修正色调校正调节系数的处理的实例的流程图；

图16示出了外部光量Lv和色调校正调节系数的修正系数Adj2之间关系的实例的示图；

图17示出了根据ISO灵敏度来修正色调校正调节系数的处理的实例的流程图；

图18示出了ISO灵敏度和色调校正调节系数的修正系数Adj3之间关系的实例的示图；

图19A和图19B示出了进行色调校正的方式的示图；以及

图20A和图20B示出了进行色调校正的方式的示图。

具体实施方式

以下参考一个实施例描述本发明。在本实施例中，将图像数据亮度的直方图准备作为关于多个典型图像式样(诸如逆光拍摄的图像、亮度分布集中在中间亮度范围内的低对比度图像、和在整个图像区域具有低亮度的图像)的特征直方图。预先为每个特征方框图定义输入-输出特性，根据其可以调节输入与实际输出之间的相对关系。当给出图像数据时，从多个特征方框图中检索与给出图像数据的亮度直方图具有最高近似度的特征直方图，然后根据近似度来调节对应于所检索到的特征直方图的输入-输出特性。使用这个经过调节的输入-输出特性来校正图像数据。如果需要，根据与图像数据相关联的信息或表示拍摄图像数据的条件的信息来适当进行输入-输出特性的细微调节。这就使得在无需执行复杂操作的条件下就能够适当地校正图像数据，诸如逆光拍摄的图像数据或具有低对比度的图像数据。

定义图像数据的输入和实际输出之间相对关系的输入-输出特性由将输入图像数据的亮度映射到输出亮度上的曲线或直线来表示。后文中，将表示输入-输出特性的曲线或直线称为色调曲线，并将使用色调曲线的图像数据校正称为色调校正。当色调曲线相对于将输入以1∶1的比率映射到输出上的直线凸出时，此色调曲线的应用将导致输入图像数据的色调的扩展。另一方面，相对于这条线凹入的色调曲线的应用将导致输入图像数据的色调的压缩。

图1示出了根据本发明的实施例的成像装置1的配置的实例。光学系统10包括至少一个透镜、光圈机构、和调焦机构。该光圈机构和调焦机构根据从将在稍后描述的驱动单元16输出的控制信号来驱动。光学系统10具有变焦能力。

成像单元11包括：诸如CCD(电荷耦合器件)的图像传感器，适于通过光电转换来将光转换为电信号；和快门，控制当拍摄图像时图像传感器的光电转换时间。快门根据相应于快门按钮(未示出)的操作从驱动单元16提供的控制信号来操作。在成像单元11中，使由于对入射到图像传感器上的光进行的光电转换所获得的电信号经过特殊的信号处理，以将电信号转换为包括R(红色)信号分量、G(绿色)信号分量、和B(蓝色)信号分量的图像信号。更具体地，将从图像传感器输出的电信号输入到CDS(相关双重采样)电路，其中，仅采样了具有图像信息的信号并去除了干扰(noise)。此后，将信号输入到AGC(自动增益控制)电路，以调节其增益。然后，通过模数转换器将信号转换为图像数据，并输出得到的图像数据。

图像信号处理单元12对输入图像数据执行以检测为基础的信号处理。具体来说，图像信号处理单元12基于输入图像数据的亮度信息生成亮度直方图。例如，将从最低值到最高值之间的亮度范围分割为预定数目的间隔，并且确定在整个区域上的每个间隔中或在一帧输入图像数据的特殊部分(区块)中亮度值出现的数目，从而生成亮度直方图。所得到的直方图数据20被提供给微型计算机14(稍后描述)。

基于输入的图像数据，图像信号处理单元12确定从一帧分割成的每个区块(后文中，将这样的区块简单称为区块)的平均亮度Y[i][j]，并且还要确定在这一帧上的平均亮度Yave。此外，基于输入图像数据的亮度信息，图像信号处理单元12计算一帧内的每个区块中亮度值等于或小于阈值的像素的数目CYL[i][j]。表示每个区块的平均亮度Y[i][j]以及在一帧的整个区域上的平均亮度Yave的信息21(后文中，将信息21称为平均亮度信息21)以及表示每个区块中亮度等于或小于阈值的像素的数目CYL[i][j]的信息22(后文中，将信息22称为低亮度像素计数信息22)被提供给微型计算机14(稍后描述)。注意，[i]和[j]分别表示一帧中沿垂直和水平方向计数的区块的数目。

微型计算机14包括ROM(只读存储器)15，并根据存储在ROM 15中的程序和数据，使用作为工作存储器的RAM(随机存取存储器)来控制整个成像装置1的操作。例如，响应于在快门按钮(未示出)上执行的操作，微型计算机14将控制信号提供给驱动单元16，以控制快门的操作，并将所获取的图像数据存储到存储介质上。此外，根据程序，微型计算机14生成色调校正量信息，根据该信息来执行对作为拍摄图像的结果所获得的图像数据执行色调校正，并且还生成图像拍摄控制信号，用于控制图像拍摄处理，从而以正确的曝光来拍摄图像。

存储在ROM 15中的数据包括：特征直方图表15A，其中存储了分别对应于一个或多个典型图像式样的特征直方图数据；以及色调曲线表15B，其中存储了与存储在特征直方图表15A中的各个特征直方图数据相对应的色调曲线。微型计算机14将从图像信号处理单元12提供的直方图数据20、平均亮度信息21、和低亮度像素计数信息22存储在RAM中。微型计算机14使用直方图数据20、平均亮度信息21、和低亮度像素计数信息22，还使用存储在ROM15中的特征直方图表15A和色调曲线表15B，来计算对图像数据进行的色调校正的量。

更具体地，例如，微型计算机14计算存储在特征直方图表15A中的每个特征直方图与从图像信号处理单元12提供的特征直方图数据20的近似度，并提取出具有最高近似度的特征直方图。微型计算机14接下来从色调曲线表15B中选择对应于所提取的特征直方图的色调曲线。然后，根据经适当确定的调节系数，微型计算机14调节所选出的表示色调校正量的色调曲线。

基于从图像信号处理单元12提供的平均亮度信息21，微型计算机14修正基于特征直方图表15A和色调曲线表15B所确定的色调调节系数。所得到的色调校正量被提供给色调校正单元13。

根据伽玛曲线，色调校正单元13对从图像信号处理单元12提供的图像数据进行伽玛校正，从而补偿图像传感器的特性。色调校正单元13接下来根据从微型计算机14提供的色调校正量对图像数据进行色调校正，并输出经过校正的图像数据。注意，基于伽玛曲线的伽玛校正和基于色调校正量的色调校正可分别执行或者可在一个综合的步骤中执行。从色调校正单元13输出的经过校正的图像数据被提供到存储电路(未示出)中，并被存储在诸如半导体存储器的存储介质中。

微型计算机14基于从图像信号处理单元12提供的低亮度像素计数信息22来检测图像数据中的纯黑区域，并评估所检测的全黑区域，以确定是否应该执行亮度校正。注意，例如，当在将少量光入射到图像传感器的黑暗环境中拍摄对象的图像、因而低亮度像素数的比率变得很高时，图像中将出现纯黑区域。在这样的黑暗环境中拍摄的图像具有全暗(黑)的色调，这使得很难感知图像的细节。

如果确定应该进行亮度校正，微型计算机14估计通过测量单元(未示出)所测量的与对象的距离，以判断与对象的距离是否在从闪光灯17发射的光能够到达对象的范围内。如果结果是肯定的，则微型计算机14对闪光灯17发布闪光灯发射指令。

然而，如果与对象的距离不在由闪光灯17发射的光能够到达对象的范围内，那么微型计算机14调节曝光值(EV)和/或调节色调校正量。为进行EV调节，微型计算机14指示驱动单元16根据从成像单元11输出的图像信号、图像传感器的灵敏度、以及与光学系统10相关联的诸如光圈控制信息的信息来发布适当光圈控制指令和/或适当快门速度控制指令。根据由微型计算机14所发布的指令，驱动单元16控制光圈和/或快门速度。微型计算机14基于从图像信号处理单元12提供的低亮度像素计数信息22来修正色调校正调节系数，并将经调节的色调校正调节系数提供给色调校正单元13。

在上述配置中，来自对象的光经由光学系统10入射到成像单元11上。成像单元11将入射光转换为电信号，并通过对电信号执行预定处理来进一步将电信号转换为图像数据。所得到的图像数据被提供给图像信号处理单元12。基于所提供的图像数据，图像信号处理单元12确定直方图数据20、平均亮度信息21、和低亮度像素计数信息22。所确定的直方图数据20、平均亮度信息21、和低亮度像素计数信息22被提供给微型计算机14。

微型计算机14根据所提供的直方图数据20、平均亮度信息21、和低亮度像素计数信息22，并且还根据特征直方图表15A和色调曲线表15B，来执行必需的处理，诸如计算色调校正调节系数、发布闪光发射指令、生成用于控制光圈和/或快门速度的图像拍摄控制信号。计算出的色调校正调节系数提供给色调校正单元13。闪光发射指令提供给闪光灯17。图像拍摄控制信号提供给驱动单元16。

例如，如果基于低亮度像素计数信息22确定要发射闪光，则微型计算机14向闪光灯17发布闪光发射指令。例如，如果基于低亮度像素计数信息22确定进行EV校正，则微型计算机14生成图像拍摄控制信号并将其提供给驱动单元16。根据所提供的图像拍摄控制信号，驱动单元16生成用于控制光圈的光圈控制信号和/或用于控制快门速度的快门速度控制信号。光圈控制信号被提供给光学系统10。根据所提供的光圈控制信号，光学系统10控制光圈，以控制入射光的量。根据所提供的快门速度控制信号，成像单元11控制由图像传感器执行光电转换的时间。

如果按下快门按钮(未示出)，则微型计算机14向成像单元11发布图像捕获指令。此时，如果已发布了闪光发射指令，那么就在按快门按钮的同时，由闪光灯17发出闪光。根据图像捕获指令，成像单元11在由快门速度控制信号指定的时间段内将入射光转换为电信号，并对所获得的电信号执行预定的信号处理，将电信号转换为图像数据。图像数据被提供给图像信号处理单元12。在图像信号处理单元12中，生成直方图数据20、平均亮度信息21、和低亮度像素计数信息22，并经由图像信号处理单元12提供给色调校正单元13。色调校正单元13根据色调校正调节系数来对所提供的图像数据进行色调校正，并输出经过校正的图像数据。从色调校正单元13输出的图像数据被存储在诸如半导体存储器的存储介质中。

以下将描述存储在ROM 15中的特征直方图表15A和色调曲线表15B。在特征直方图表15A中，对应于各个典型图像式样的一个或多个直方图被存储为特征直方图。注意，在存储于特征直方图表15A的多个直方图中，频率很低的范围的中心亮度值在直方图之间以预定值大小的差别变化。在每个直方图中，将从0％到100％的亮度范围分成N个间隔，并将在每个间隔中亮度出现的数目表示为间隔的频率值。

图2A到图2C示出了存储在特征直方图表15A中的特征直方图的实例。更具体地，图2A示出了对应于逆光拍摄的典型图像的特征直方图。在对应于逆光拍摄的图像的特征直方图中，如图2A中所示，频率集中在低亮度范围内和高亮度范围内，而在中间亮度范围内(例如，在50％亮度级别周围)的频率很低。

图2B示出了对应于由于(例如)曝光不足而具有全暗色调的典型图像的特征直方图的实例。在此实例中，在低亮度范围中(例如，接近0％亮度级别)以及在中间亮度范围中(例如，在50％亮度级别周围)，频率很大，而在低亮度范围和中间亮度范围之间的范围中还有在高亮度范围中，频率很低。

图2C示出了对应于具有相对均匀的亮度分布并通常具有低对比度的对象的典型图像的特征直方图的实例。在此实例中，亮度分布集中在中间亮度范围内(例如，在50％亮度级别周围)，而在高亮度范围内(接近100％亮度级别)以及在低亮度范围内(接近0％亮度级别)，频率很低。

在图2A到图2C中所示的实例中，以圆弧形状来表示特征直方图。注意，可以以其他形式来表示特征直方图。例如，特征直方图可以通过如图3A到图3C中所示的简单折线来表示，并可以存储在对应于特征直方图表15A中。图3A对应于图2A、图3B对应于图2B，以及图3C对应于图2C。在特征直方图由简单折线表示的情况下，能够以简单的数学表达式来表示特征直方图。这就使得存储在ROM 15中的特征直方图的数据量大大减小成为可能。

色调曲线表15B包括分别对应于存储在特征直方图表15A中的一个或多个特征直方图的色调曲线。存储在色调曲线表15B中的色调曲线是标准的色调曲线，确定它们以便当使用对应于特殊特征直方图的色调曲线来对具体特征直方图的图像数据进行色调校正时，得到的图像数据能够具有理想的色调。

图4A到图4C示出了存储在色调曲线表15B中的色调曲线的实例。注意，在这些图中，实线表示的是色调曲线。图4A示出了对应于与逆光拍摄的典型图像相对应的特征直方图(诸如图2A或图3A中所示)的色调曲线的实例。当给出的图像数据具有类似于诸如图2A或图3A中所示的特征直方图的亮度分布时，其中在中间亮度范围中具有低频率而在低和高亮度范围中具有高频率，如果使用如图4A中所示的S形色调曲线(它在低亮度范围内凸出而在高亮度范围内凹入)来对给出的图像数据进行色调校正，那么将使得图像数据中的低亮度像素的亮度增加而使高亮度像素的亮度降低，从而改进总的图像质量。

图4B示出了对应于与在整个图像上具有低亮度的典型图像相对应的特征直方图(诸如图2B或图3B所示)的色调曲线的实例。当给出的图像数据具有类似于如图2B中所示的特征直方图的亮度分布时，其中在低亮度范围和中间亮度范围之间的范围中具有低频率，如果使用如图4B中所示的色调曲线(它在低亮度范围中凸出)对给出的图像数据进行色调校正，则可增加图像数据中低亮度像素的亮度，从而，所得图像数据通常会变得比原始图像数据亮。

在本实施例中，诸如图4B中所示的色调曲线，其使得输入-输出特性在频率很低的高亮度范围内不发生改变，被用于诸如图2B或图3B中所示的在高亮度范围内具有低频率的特征直方图。这一色调曲线的使用使得具有类似于在高亮度范围中具有低频率的特征直方图的亮度分布的图像数据被校正，以具有合适的色调并且具有适当增加的亮度。

图4C示出了对应于诸如图2C或图3C中所示的特征直方图的色调曲线，该特征直方图对应于对具有相对均匀的亮度分布的对象所拍摄的、具有低对比度的典型图像。如果使用如图4C中所示的在低亮度范围内凹入而在高亮度范围内凸起的色调曲线来进行的色调校正被应用于具有类似于图2C或图3C中所示的特征直方图的、在低和高亮度范围内具有高频率的亮度分布的图像数据，则可使低亮度范围内的像素值减少(就是说，变得更低)而在高亮度范围内的像素值增加(就是说，变得更高)，从而改进了对比度。

在色调曲线表15B中，如上所述的色调曲线被以色调曲线表Gp(对应于存储在特征直方图表15A中的特征直方图)的形式存储。

以下将参考图5的流程图描述根据本发明实施例的通过成像装置1执行的图像拍摄处理的实例。注意，图5流程图中所示的处理由微型计算机14通过根据存储在ROM 15中的程序来控制成像装置1的各个部分来执行。还应注意，在图5所示的处理流程中，以例如1/60sec的间隔来周期性执行步骤S10到S19，直到按下成像装置1的快门按钮为止。

在步骤S10中，图像信号处理单元12基于从成像单元11所提供的图像数据(在此具体实例中，假定为图像数据P)来生成直方图数据。具体来说，确定一帧图像数据中每个像素的亮度值，并计算各个亮度值的频率。所计算的直方图数据被表示为H(n)，其中，自变量n表示亮度级别并且取值1、2、......、N。此处，N是整个亮度范围被分割成的间隔的数目。例如，如果以8位表示亮度，则N＝256，并且以256个级别来表示亮度。直方图数据H(n)存储在连接至微型计算机14的RAM(未示出)中。

在步骤S11中，微型计算机14读取存储在特征直方图表15A中的所有特征直方图数据。此处，所读取的特征直方图数据被标示为T(m)(n)，其中，针对存储在特征直方图表15A中的特殊特征直方图数据，自变量m取值1、2、......、M。在图2A到图2C或图3A到图3C中所示的实例中，M＝3，m＝1指向图2A或图3A中所示的特征直方图式样，m＝2指向图2B或图3B中所示的特征直方图式样，而m＝3指向图2C或图3C中所示的特征直方图式样。

在步骤S12中，在步骤S10中所计算的直方图数据H(n)与在步骤S11中从特征直方图表15A中读取的各个特征直方图数据T(1)(n)、T(2)(n)、......、T(M)(n)的近似度被计算为D(1)、D(2)、......、D(M)。例如，根据公式(1)计算近似度D(m)。注意，公式(1)给出的D(m)表示直方图数据H(n)与特征直方图数据T(m)(n)的差异度，因而当D(m)很小时，近似度很高。在这个意义下，后文中，将D(m)称为表示近似度的偏差度或更简单称为偏差度。

$\mathrm{Dm}=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Sub}\left(m\right)\left(n\right)---\left(1\right)$

其中，Sub(m)(n)是图像数据P的直方图数据H(n)的各个间隔中的加权直方图值与特征直方图数据之间的差异。例如，可以根据如下所述的公式(2)来计算Sub(m)(n)。

$\mathrm{Sub}\left(m\right)\left(n\right)=\left\{\begin{array}{ccc}\{T\left(m\right)\left(n\right)-H\left(n\right)\}\&times;W_1\left(m\right)\left(n\right)& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& T\left(m\right)\left(n\right)>H\left(n\right)\\ 0& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& T\left(m\right)\left(n\right)<H\left(n\right)\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，W1(m)(n)是分配给由自变量(m)所指向的特征直方图式样的加权系数。

以下参考图6详细描述公式(1)和(2)的含义。注意，此处以实例假定，特征直方图数据T(m)(n)具有由简单折线表示的亮度分布，并且如图3A中所示，在中间亮度范围内具有低频率。

从特征直方图表15A读出的特征直方图数据T(m)(n)与由图像数据P计算的直方图数据H(n)相比较。对于频率比直方图数据T(m)(n)低的直方图数据H(n)的间隔(与图6中以圆点遮盖的部分D相对应的间隔)来说，根据公式(2)将Sub(m)(n)表示为Sub(m)(n)＝0。另一方面，对于频率比特征直方图数据T(m)(n)高的直方图数据H(n)(与图6中以斜线遮盖的部分v相对应的间隔)来说，根据公式(2)，通过Sub(m)(n)与加权系数W1(m)(n)的乘积来给出Sub(m)(n)。此后，根据公式(1)，来计算相对于N的偏差度D(m)，其表示通过计算以上述方式确定的各个项Sub(m)(n)的和所确定的近似度。注意，加权系数W1(m)(n)存储在ROM 15或类似装置中。

在接下来的步骤S13中，从在步骤S12中所计算的偏差度D(1)、D(2)、......、D(M)中检索出表示最高近似度的最小偏差度Dmin。具有所检索出的最小偏差度Dmin的偏差度D(m)的自变量m接下来被用作用于生成直方图数据H(n)的图像数据P的式样编号Ptn_Num。例如，如果D(1)＞D(2)＞D(3)，则D(3)被检索为最小偏差度Dmin，并将式样编号Ptn_Num确定为3。

式样编号Ptn_Num被存储在连接到微型计算机14的RAM(未示出)中或微型计算机14的寄存器或类似装置中。

在步骤S14中，微型计算机14根据式样编号Ptn_Num来参考色调曲线表15B，并从色调曲线表15B中读取表示最适合的色调曲线的色调曲线表Gp。注意，所读出的色调曲线表Gp表示可以根据其对图像数据P进行色调校正的色调曲线。

例如，如图7中所示，各个特征直方图T(m)的自变量m被分配为特征直方图T(m)的式样编号Ptn_Num，并且也将式样编号Ptn_Num分配给具有对应于特征直方图T(m)的自变量m的色调曲线G(m)。

在接下来的步骤S15中，使用在步骤S13中确定的最小偏差度Dmin来计算图像数据P的色调校正调节系数gmAmp。例如，根据公式(3)来计算色调校正调节系数gmAmp

$\mathrm{gmAmp}=\left\{\begin{array}{ccc}1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& D_{\min }\&le;\mathrm{DIF}\_L\\ \frac{-D_{\min }+\mathrm{DIF}\_H}{\mathrm{DIF}\_H-\mathrm{DIF}\_L}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{DIF}\_L<D_{\min }<\mathrm{DIF}\_H\\ 0& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& D_{\min }\&GreaterEqual;\mathrm{DIF}\_H\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，DIF_L是针对最小偏差度Dmin所界定的下限阈值，而DIF_H是上限阈值。

根据公式(3)，如图8所示，当最小偏差度Dmin小于下阈值DIF_L时，将色调校正调节系数gmAmp设置为等于1。另一方面，当最小偏差度Dmin大于上阈值DIF_H时，将色调校正调节系数gmAmp设置为等于0。在阈值DIF_L和阈值DIF_H之间的范围内，色调校正调节系数gmAmp从1到0变化。根据如稍后将详细描述的色调校正调节系数gmAmp来调节所选择的色调曲线。

在步骤S16中，确定是否考虑诸如场景模式(图像拍摄操作模式)、成像装置的规格等的其他因素来修正色调校正调节系数。场景模式指的是在根据对象的类型或拍摄对象图像的环境所预定的条件下拍摄图像的图像拍摄操作模式。针对预知的对象类型或环境准备了多种场景模式。用户能够根据将被拍摄的对象和/或拍摄对象的环境来选择一个特殊的合适的场景模式。这使得仅通过选择适当场景模式来轻易获得高质量图像数据成为可能。

通过举例，以下将针对进行纯黑区域校正的情况来描述色调校正调节系数的修正。在用于拍摄风景图像的风景模式下拍摄图像的情况下，有理由不执行稍后将描述的纯黑区域处理。另一方面，对于在人像模式下拍摄的图像来说，需要执行纯黑区域处理。

在此情况下，在步骤S16中确定是否根据场景模式来修正色调校正调节系数，以便如果选择风景模式作为场景模式，则作出确定不进行色调校正调节系数的修正，但是如果将人像模式选择为场景模式，则作出确定进行色调校正调节系数的修正。

在如上所述的步骤S16中，当确定应考虑其他条件来修正色调校正调节系数时，可根据场景模式来界定上限或下限，以便在低于上限或高于上限的范围内修正色调校正调节系数。

在考虑成像装置的规格作为其他条件的情况下，如果成像装置具有高性能并且如果成像装置的干扰级别足够低，则能够确定不基于ISO值(稍后描述)来进行色调校正调节系数的修正。更具体地，可以允许确定不根据高性能装置的ISO值来修正色调校正调节系数，同时可允许确定根据具有低性能的低价装置的ISO值来修正色调校正调节系数。

注意，在步骤S16中可以不同方式来作出确定。例如，可以根据色调校正调节系数gmAmp自身的值来确定是否修正色调校正调节系数。例如，如果最小偏差度Dmin小于下阈值DIF_L(就是说，如果色调校正调节系数gmAmp＝1)，则能够认为被确定为具有最小偏差度Dmin的特征直方图数据T(m)完全或基本上与当前图像数据P的直方图数据H相同。在此情况下，可以使用对应于特征直方图数据(m)的色调曲线表Gp来适当校正图像数据P。

另一方面，如果最小偏差度Dmin在下阈值DIF_L和上阈值DIF_H之间的范围内(就是说，如果0＜色调校正调节系数gmAmp＜1)，则可以认为被确定为具有最低偏差度Dmin的特征直方图数据T(m)类似于当前图像数据P的直方图数据H，类似到对应于最小偏差度Dmin的程度。在此情况下，通过色调校正调节系数gmAmp给出的系数来修正对应于特征直方图数据T(m)的色调曲线表Gp，并基于经过修正的色调曲线表Gp来对图像数据P进行色调校正，从而获得恰当校正的图像数据P。

如果最小偏差度Dmin大于上阈值DIF_H(就是说，如果色调校正调节系数gmAmp＝0)，则认为被确定为具有较小偏差度Dmin的特征直方图数据T(m)不类似于当前图像数据P的直方图数据H。在此情况下，认为对应于特征直方图数据(m)的色调曲线表Gp不适合于对当前图像数据P进行色调校正。

如果在步骤S16中确定应该考虑其他因素来修正色调校正调节系数gmAmp，则处理进入步骤S17。在步骤S17中，如稍后将进一步详细描述，色调校正调节系数gmAmp被修正了根据特殊因素所确定的量。在修正了色调校正调节系数gmAm之后，处理进入步骤S18。

注意，可以在无需执行步骤S16中的确定处理的条件下无条件执行步骤S17。在此情况下，在步骤S15之后，处理直接进入步骤S17，无需执行步骤S16中的确定，并且在完成步骤S17(稍后描述)的处理之后，处理进入步骤S18。

另一方面，如果在步骤S16中确定不考虑其他因素修正色调校正调节系数gmAmp，则确定使用对应于特征直方图数据T(m)的色调曲线表Gp来执行对当前图像数据P的色调校正，然后处理进入步骤S18。

在步骤S18中，使用在步骤S14中选择的色调曲线表Gp以及使用在步骤S15中确定的色调校正调节系数gmAmp或在步骤S17中修正的色调校正调节系数gmAmp来计算作为输入亮度k的函数的、表示输出亮度的经调节色调曲线G(k)。更具体地，例如，根据公式(4)来计算经过调节的色调曲线G(k)，公式(4)界定了根据公式(3)所获得的色调校正调节系数gmAmp的修正。

G(k)＝Line(k)+(Gp(k)-Line(k))×gmAmp    ...(4)

其中，Line(k)是适当确定的线性函数。所获得的经过调节的色调曲线G(k)被提供给色调校正单元13

以下将参考图9进一步详细描述根据色调校正调节系数gmAmp调节色调曲线。图9示出了通过由色调校正调节系数gmAmp所指定的量来调节对应于作为标准色调曲线给出的式样编号Ptn_Num＝1(图3A)的色调曲线的方法的实例。可以根据位于由0系数(就是说，没有任何修正)修正的色调曲线101和标准色调曲线100之间的范围内的色调校正调节系数gmAmp来修正色调曲线。在图9中，参考标号102表示在色调曲线101和标准色调曲线100之间通过x(在图9所示的实例中x＝0.6)所修正的色调曲线。

在确定经过调节的色调曲线G(k)之后，处理进入步骤S19。在步骤S19中，确定是否已按快门按钮。可以在从步骤S10到S18的期间内的适当时间确定是否已按快门按钮。如果确定还没有按快门按钮，则处理返回步骤S10

如果在步骤S19中确定已按快门按钮，则处理进入步骤S20。在步骤S20中，使用在先前步骤中最终确定的色调校正调节系数gmAmp来对所捕获的图像数据执行色调校正处理。

就是说，如果按了快门按钮，则在由快门机构确定的时间段内，来自对象的光入射到成像单元11上。成像单元11将入射光转换为电信号并由它生成图像数据。经由图像信号处理单元12将图像数据提供给色调校正单元13。色调校正单元13根据经过调节的色调曲线G(k)来对所提供的图像数据执行色调校正处理。在完成色调校正处理之后，从色调校正单元13输出的校正图像数据通过存储单元(未示出)存储在诸如半导体存储器的存储介质上(步骤S21)。

以下将进一步详细描述上述在步骤S17中的处理，在步骤S17中，根据多种条件来修正色调校正调节系数gmAmp。图10示出了在步骤S17中执行的处理的具体实例。就是说，在图10所示的实例中，在步骤S30～S33中根据四种条件来修正色调校正调节系数gmAm。注意，可以任意顺序来执行图10中所示的步骤S30～S33。

在步骤S30中，根据一帧图像数据中各个区块的平均亮度和在整个帧上的平均亮度来修正色调校正调节系数gmAmp。在步骤S31中，统计帧中每个区块中亮度低于预定值的像素数目，并基于低亮度的像素数来计算与纯黑区域相关联的信息。基于所计算的与纯黑区域相关联的信息，根据需要，修正色调校正调节系数gmAmp和/或向闪光灯17发布闪光发射指令。在步骤S32中，根据外部光的量来调整色调校正调节系数gmAmp。在这个步骤中，可以(例如)基于f光圈值、快门速度、AGC控制值、和图像数据的亮度级别来确定外部光量。在步骤S33中，根据ISO(国际标准化组织)灵敏度来调节色调校正调节系数gmAmp。

在这个步骤中，通过将成像单元11的图像传感器的灵敏度转换为等于ISO灵敏度的值来给出ISO灵敏度。图像传感器的灵敏度根据由微型计算机14向成像单元11发布的指令来设置。

在上述实例中，在图5中所示流程图的步骤S16中，确定是否考虑到其他条件来修正色调校正调节系数。例如，当考虑到场景模式(图像拍摄操作模式)确定是否修正色调校正调节系数，以校正纯黑区域时，根据这个确定结果，确定是否执行图10中所示的步骤S31。在确定考虑到装置规格而基于ISO灵敏度来确定是否修正色调校正调节系数的情况下，根据这个确定结果，确定是否执行图10中所示的步骤S33。在图10流程图中所示的处理中，需要不管在图5的步骤S16中的确定结果如何都无条件执行步骤S30和S32。

以下进一步详细描述图10中所示的步骤S30到S33。

首先，参考图11中所示的流程图来描述在步骤S30中基于图像数据的平均亮度执行的处理。在图11的流程图中所示的处理之前，将给出的图像数据帧分割为多个区块。图12A和图12B示出了将图像数据分割为区块的方式的实例。图12A示出了一帧图像数据的例子，图12B示出了沿垂直方向将一帧的图像数据分割为I个区块以及沿水平方向分割为J个区块，从而将一帧分割为总共I×J个区块的方式的实例。在图12B所示的具体实例中，I＝5以及J＝5。后文中，各个区块被分别标以R[i][j]，其中自变量i和j(i＝1，2，...，I、j＝1，2，...，J)指向特定区块。

虽然在图12所示的实例中，一帧图像数据在垂直和水平方向上是被等分的，但并不一定非得等分一帧。例如，可进行分割，使位于中心区域的区块多于其他区域中的区块，或者使特殊指定区域中的区块多于其他区域中的区块。

再参考图11中所示的流程图，在步骤S40中，微型计算机14从RAM读取每个区块R[i][j]的平均亮度Y[i][j]以及在整个帧上的平均亮度Yave。注意，如上所述，每个区块R[i][j]的平均亮度Y[i][j]以及在整个帧上的平均亮度Yave是预先通过图像信号处理单元12计算的，作为平均亮度信息21提供给了微型计算机14，并被存储在RAM中。

在步骤S41中，根据公式(5)，微型计算机14对各个区块R[i][j]的平均亮度Y[i][j]进行加权、计算各个区块R[i][j]的经过加权的平均亮度Y[i][j]的平均值，然后将结果作为加权平均亮度Yw_ave存储到寄存器或存储器中。

$Y_{w\_\mathrm{ave}}=\frac{\underset{i,j}{\mathrm{\&Sigma;}}Y\left[i\right]\left[j\right]\&times;W_2\left[i\right]\left[j\right]}{\underset{i,j}{\mathrm{\&Sigma;}}{W}_2\left[i\right]\left[j\right]}---\left(5\right)$

注意，公式(5)中的W2[i][j]表示分配给区块R[i][j]的权。

在步骤S42中，根据如下所述的公式(6)计算加权平均亮度Yw_ave与平均亮度Yave的比Ry。

Ry＝Yw_ave/Yave    ...(6)

在步骤S43中，基于在步骤S42中所确定的比Ry，根据例如以下描述的公式(7)，来计算色调校正调节系数gmAmp的修正系数Adj1。

${\mathrm{Adj}}_1=\left\{\begin{array}{ccc}E& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& R_y<\mathrm{CK}\_L2\\ -\frac{E-1}{\mathrm{CK}\_L1-\mathrm{CK}\_L2}{R}_y+\frac{E\&times;\mathrm{CK}\_L1-2\&times;E\&times;\mathrm{CK}\_L2}{\mathrm{CK}\_L1-\mathrm{CK}\_L2}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{CK}\_L2<R_y<\mathrm{CK}\_L1\\ 1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{CK}\_L1<R_y<\mathrm{CK}\_H2\\ -\frac{1}{\mathrm{CK}\_H1-\mathrm{CK}\_H2}{R}_y+\frac{\mathrm{CK}\_H1}{\mathrm{CK}\_H1-\mathrm{CK}\_H2}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{CK}\_H2<R_y<\mathrm{CK}\_H1\\ 0& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& R_y>\mathrm{CK}\_H1\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，CK_L2、CK_L1、CK_H2、和CK_H1是预定的阈值。

在步骤S44中，在完成修正系数Adj1的计算之后，根据公式(8)，使用修正系数Adj1来调整色调校正调节系数gmAmp。

gmAmp(调节后)＝gmAmp(调节前)×Adj1    ...(8)

图13示出了根据公式(7)被确定为亮度比Ry的函数的修正系数Adj1的实例。当亮度比Ry等于或大于预定的阈值CK_H1时，以大加权系数加权的区块具有非常大数量的高亮度像素。因此，当亮度比Ry等于或大于CK_H1时，色调校正调节系数gmAmp如图13所示被设置为等于0，以使得采用色调曲线Gp的色调校正不被执行。另一方面，当亮度比Ry等于或小于预定阈值CK_L2时，以大加权系数加权的区块具有非常多的低亮度像素。因此，当亮度比Ry等于或小于CK_L2时，色调校正调节系数gmAmp如图13所示被设置为大于1，以便进一步增强步骤S30中的色调校正。

因而，如上所述，适当设置加权区块的色调校正调节系数，从而对具有适当亮度级别的区块设置小的色调曲线调节系数，从而获得好的亮度色调。

可将位于帧的中间区域中的区块的权W2[i][j]设置为大于在其他区域中的区块的权。或者，当拍摄图像时，可以允许用户指定被分配了较大权的特殊区块R[i][j]。或者，可例如根据聚焦点来自动指定被分配了较大权的区块R[i][j]。

以下将参考图14中的流程图来详细描述在图10中所示的步骤S31中校正纯黑区域的处理的实例。在步骤S50中，微型计算机14从存储器中读取低亮度像素计数信息22，它表示在从图像信号处理单元12提供的区块R[i][j]中亮度等于或低于阈值的像素的数目C_YL[i][j](后文中，将这样的像素数称为低亮度像素数C_YL[i][j]＞)。在接下来的步骤S51中，基于所读取的低亮度像素计数信息22，例如，根据以下描述的公式(9)来计算每个区块中低亮度像素数的比率R_YL。

$R_{\mathrm{YL}}\left[i\right]\left[j\right]=\frac{C_{\mathrm{YL}}\left[i\right]\left[j\right]}{C_{\mathrm{sum}}}---\left(9\right)$

其中，Csum是区块中像素数目的和。

在步骤S52中，微型计算机14对各个区块R[i][j]的低亮度像素数比率R_YL进行加权，并根据以下描述的公式(10)来计算加权低亮度像素数比率R_YLW。

$R_{\mathrm{YLW}}=\frac{\mathrm{\&Sigma;}\left(R_{\mathrm{YL}}\right[i\left]\right[j]\&times;W_3[i\left]\right[j\left]\right)}{\mathrm{\&Sigma;}{W}_3\left[i\right]\left[j\right]}---\left(10\right)$

其中，W₃[i][j]是分配给区块R[i][j]的权。

可将位于帧的中心区域中的区块的权W₃[i][j]设置为大于在其他区域中的区块的权。或者，当拍摄图像时，可以允许用户指定被分配了较大权的特殊区块R[i][j]。或者，可以例如，根据图像已被聚焦的点来自动指定被分配了较大权的区块R[i][j]。

在步骤S53中，将在步骤S52中计算的加权低亮度像素数比率R_YLW与预定的阈值进行比较。如果确定加权低亮度像素数比率R_YLW小于阈值，则处理进入步骤S58。在步骤S58中，使用低亮度像素数比率R_YLW来计算与色调校正调节系数gmAmp相乘的修正系数。

更具体地，在这个步骤S58中，使用每个区决R[i][j]的低亮度像素数比率R_YLW的积分来计算与色调校正调节系数gmAmp相乘的修正系数。在接下来的步骤S59中，当前色调校正调节系数gmAmp与所确定的修正系数相乘，所得的值用作色调校正调节系数gmAmp的新值。

另一方面，如果在步骤S53中确定在步骤S52中计算的加权低亮度像素数比率R_YLW大于阈值，则处理进入步骤S54。在步骤S54中，微型计算机14确定成像装置1的操作是否是自动闪光模式，以及与对象的距离是否在从成像装置1的闪光灯17发射的闪光可以到达对象的范围内。

注意，自动闪光模式是由微型计算机14根据与对象的距离、诸如快门速度的光学系统的条件、和/或外部光信息，来自动控制闪光灯17的闪光发射的操作模式。

如果在步骤S54中确定成像装置1的操作是自动闪光模式并且与对象的距离在闪光灯能够到达对象的范围内，则处理进入步骤S55。在步骤S55中，微型计算机14向闪光灯17发布闪光发射指令。此后，在步骤S56中，重设色调校正调节系数gmAmp。

另一方面，如果在步骤S54中确定成像装置1的操作不是自动闪光模式或者与对象的距离不在闪光能够到达对象的范围内，则处理进入步骤S57。在步骤S57中，使用在步骤S51中所确定的低亮度像素数比率R_YLW来计算EV调节量。微型计算机14根据所计算的EV调节量来调节快门速度、f光圈数、和/或AGC增益。在完成EV校正之后，处理进入步骤S58。

在上述的处理中，由于根据以上述方式针对图像数据的每个区块计算出的低亮度像素数比率R_YLW来确定对图像数据的色调校正量，所以当图像数据包括很大的纯黑区域时有可能将色调校正调节系数设置为很大的值，从而适当校正纯黑区域，以获得在图像数据的整个区域上具有好的色调的图像。

以下将参考图15的流程图来详细描述图10中所示的步骤S32中基于外部光来修正色调校正调节系数的实例。首先，在步骤S60中，微型计算机14根据(例如)快门速度T、f光圈值F、ISO灵敏度、和图像数据的平均亮度y来计算外部光量Lv。可以(例如)根据以下描述的公式(11)来计算外部光量Lv。

Lv＝Log₂T+Log₂F²+Log₂(iso/100)+Log₂(y/Y)          ...(11)

其中Y是预定的基准亮度。快门速度T取值1/30sec、1/60sec、1/125sec等，f光阑值F取值1.4、2.0、2.8等，ISO灵敏度iso取值100、200、400等。

在接下来的步骤S61中，使用在步骤S60中计算的外部光量Lv，根据公式(12)来计算色调校正调节系数gmAmp的修正系数Adj2。

${\mathrm{Adj}}_2=\left\{\begin{array}{ccc}0& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{Lv}<\mathrm{LV}\_L\\ \frac{\mathrm{Lv}+\mathrm{LV}\_L}{\mathrm{LV}\_H-\mathrm{LV}\_L}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{LV}\_L<\mathrm{Lv}<\mathrm{LV}\_H\\ 1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{Lv}>\mathrm{LV}\_H\end{array}\right.---\left(12\right)$

根据公式(12)，如图16中所示，如果外部光量Lv小于预定的下限阈值Lv_L，则将色调校正调节系数的修正系数Adj2设置为0。另一方面，如果外部光量Lv大于阈值的上限阈值Lv_H，则将色调校正调节系数的修正系数Adj2设置为1。当外部光量Lv在从下限阈值Lv_L到上限阈值Lv_H的范围内时，色调校正调节系数的修正系数Adj2在从1到0的范围内变化。

如果计算修改系数Adj2，则在接下来的步骤S62中，如公式(13)所示，当前色调校正调节系数gmAmp与预定的调节系数Adj2相乘，并且结果用作色调校正调节系数gmAmp的新值。

gmAmp(调节后)＝gmAmp(调节前)×Adj2         ...(13)

以下将参考图17中的流程图详细描述在图10的步骤S33中执行的基于ISO灵敏度来进行的色调校正调节系数的修正的实例。与胶片的ISO灵敏度的情况相同，可将ISO灵敏度分阶段设置为ISO＝100、200、400、......。图像传感器的灵敏度随着ISO值而增加。然而，包括在所获取的图像数据中的干扰随着ISO值而增加。如果用户通过成像装置1的操作单元(未示出)来指定ISO灵敏度，则微型计算机14根据所指定的ISO灵敏度来控制成像单元11，以便将图像传感器的灵敏度设置为特定值。例如，可以根据外部光量来自动设置ISO灵敏度。在以下的讨论中，假定ISO灵敏度被设置为由用户指定的一个值。

首先，在步骤S70中，微型计算机14获得ISO灵敏度信息iso。在步骤S71中，基于所获得ISO灵敏度信息iso，根据以下描述的公式(14)来计算色调校正调节系数gmAmp的修正系数Adj3。

${\mathrm{Adj}}_3=\left\{\begin{array}{ccc}1& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{iso}<\mathrm{ISO}\_L\\ \frac{\mathrm{ISO}\_H-\mathrm{iso}}{\mathrm{ISO}\_H-\mathrm{ISO}\_L}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{ISO}\_L<\mathrm{iso}<\mathrm{ISO}\_H\\ 0& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \mathrm{iso}>\mathrm{ISO}\_H\end{array}\right.---\left(14\right)$

根据公式(14)，如图18所示，如果ISO灵敏度低于预定的下限阈值ISO_L，则色调校正调节系数gmAmp的修正系数Adj3被设置为1。另一方面，如果ISO灵敏度高于预定的较高阈值ISO_H，则将色调校正调节系数gmAmp的修正系数Adj3设置为预定值E(0＜E＜1)。当ISO灵敏度在从下限阈值ISO_L到较高阈值ISO_H的范围内时，色调校正调节系数gmAmp的修正系数Adj3在从1到E的范围内变化。由于图像中的干扰倾向于如上所述随ISO灵敏度增加，所以通过色调校正进行的图像质量调节随着ISO灵敏度而降低。

如果已经计算出了修正系数Adi3，则在接下来的步骤S72中，如公式(15)所示，当前色调校正调节系数gmAmp与预定的修正系数Adj3相乘，并且结果用作色调校正调节系数gmAmp的新值。

gmAmp(调节后)＝gmAmp(调节前)×Adj3        ...(15)

成像装置1可以具有作为图像拍摄模式的多种场景模式，它允许在各种典型图像拍摄环境所预定的条件下拍摄图像。例如，这些场景模式可以包括用于拍摄人像图像的人像模式、用于拍摄风景图像的风景模式、用于在夜间拍摄图像的夜晚模式、以及用于逆光拍摄图像的背光模式，其中，根据模式来预先确定用于拍摄图像的操作条件。例如，在各个场景模式下预定快门速度T、f光阑值F、ISO灵敏度、和闪光灯17的光发射条件。当拍摄图像时，用户可以根据拍摄图像的用途和/或图像拍摄环境来选择适当的场景模式。这就使得能够轻易获得具有适当色调的图像。

根据本发明的一个实施例的色调校正调节方法可应用于这些场景模式。就是说，预先适当确定每个场景模式的色调校正调节系数。例如，将夜晚模式的色调校正调节系数设置为很小，而将人像模式的色调校正调节系数设置为很大。通过以上述方式对每个场景模式适当设置色调校正调节系数并且对在与为场景模式所设置的色调校正调节系数一致的场景模式下拍摄的图像数据进行色调校正，能够很容易地获得极好的图像。

虽然在上述实例中，本发明被应用于适合于拍摄静态图像的成像装置中，但是本发明并不仅限于这样的成像装置。例如，也可将本发明应用于适合于拍摄动态图像的成像装置。图1中所示的图像信号处理单元12和色调校正单元13可由在个人计算机等上所运行的软件来实现，并且可以根据已准备好的特征直方图表和色调曲线表，通过由软件实现的图像信号处理单元12和色调校正单元13来校正图像数据。

本领域技术人员应了解，可在不脱离所附权利要求或其等同范围内，根据设计需要或其他因素的不同，进行各种修改、组合、再组合和改造。

Claims (19)

1.一种成像装置，包括：

成像单元，用于拍摄对象的图像以及输出所述对象的所述图像的图像数据；

直方图生成单元，用于生成从所述成像单元输出的所述图像数据的直方图；

色调校正单元，用于对从所述成像单元输出的所述图像数据进行色调校正；

特征直方图表，其中存储了分别对应于多个基准图像式样的多个特征直方图；

输入-输出特性表，其中存储了分别对应于所述多个特征直方图的多个输入-输出特性；以及

输入-输出特性调节单元，用于计算由所述直方图生成单元生成的所述直方图与存储在所述特征直方图表中的所述多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度从所述输入-输出特性表中选择一个输入-输出特性、以及根据所述近似度来调节所选择的输入-输出特性，

所述色调校正单元使用经过所述输入-输出特性调节单元调节的所述输入-输出特性来进行所述色调校正。

2.根据权利要求1所述的成像装置，其中，所述色调校正单元根据在整个一帧的图像数据上的平均亮度以及所述一帧图像数据被分割成的每个区域的平均亮度，来进一步调节所述色调校正。

3.根据权利要求1所述的成像装置，其中，所述色调校正单元根据亮度等于或低于阈值的图像数据的像素数来进一步调节所述色调校正。

4.根据权利要求3所述的成像装置，其中，所述色调校正单元确定亮度等于或小于所述阈值的图像数据的像素数与所述一帧的图像数据被分割成的各个区域的总数的比、计算在所述一帧上的各个区域中经过适当加权的像素数比的和、以及根据所计算的和来调节所述色调校正。

5.根据权利要求3所述的成像装置，还包括用于发射闪光的闪光发射单元，

其中，所述闪光发射单元发射闪光根据在所述图像数据的各个区域中亮度等于或小于阈值的像素数来控制。

6.根据权利要求3所述的成像装置，还包括用于调节曝光的曝光调节单元，

其中，所述曝光调节单元调节曝光根据在所述图像数据的各个区域中亮度等于或小于阈值的像素数来控制。

7.根据权利要求1所述的成像装置，其中，所述色调校正单元根据外部光信息进一步调节所述色调校正。

8.根据权利要求1所述的成像装置，其中，所述色调校正单元根据国际标准化组织信息进一步调节所述色调校正。

9.根据权利要求1所述的成像装置，其中，在存储于所述输入-输出特性表的所述输入-输出特性中，设置与在低亮度范围内具有大频率以及在高亮度范围内具有小频率的特征直方图相对应的输入-输出特性，使得相对于输入的输出在所述高亮度范围内不被压缩。

10.根据权利要求1所述的成像装置，其中，所述成像装置具有分别对应于多个类型的图像拍摄环境的多个图像拍摄操作模式，

其中，所述色调校正单元根据拍摄图像的图像拍摄操作模式来适当进行所述色调校正。

11.一种成像方法，包括以下步骤：

拍摄对象的图像并输出所述对象的所述图像的图像数据；

生成在所述图像拍摄步骤中输出的所述图像数据的直方图；

对在所述图像拍摄步骤中输出的所述图像数据进行色调校正；以及

通过计算在所述直方图生成步骤中生成的所述直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的所述多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于所述多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据所述近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，所述色调校正步骤包括使用在所述输入-输出特性调节步骤中所调节的输入-输出特性来进行所述色调校正。

12.一种由计算机运行以实施成像方法的成像程序，所述成像程序包括以下步骤：

拍摄对象的图像并输出所述对象的所述图像的图像数据；

生成在所述图像拍摄步骤中输出的所述图像数据的直方图；

对在所述图像拍摄步骤中输出的所述图像数据进行色调校正；以及

通过计算在所述直方图生成步骤中生成的所述直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的所述多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于所述多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据所述近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，所述色调校正步骤包括使用在所述输入-输出特性调节步骤中所调节的输入-输出特性来进行所述色调校正。

13.一种图像处理装置，包括：

直方图生成单元，用于生成图像数据的直方图；

色调校正单元，用于对所述图像数据进行色调校正；

特征直方图表，其中存储了分别对应于多个基准图像式样的多个特征直方图；

输入-输出特性表，其中存储了分别对应于所述多个特征直方图的多个输入-输出特性；以及

输入-输出特性调节单元，用于计算由所述直方图生成单元生成的所述直方图与存储在所述特征直方图表中的所述多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度从所述输入-输出特性表中选择一个输入-输出特性、以及根据所述近似度来调节所选择的输入-输出特性，

所述色调校正单元使用经过所述输入-输出特性调节单元调节的所述输入-输出特性来进行所述色调校正。

14.根据权利要求13所述的图像处理装置，其中，所述色调校正单元根据在整个一帧的图像数据上的平均亮度以及所述一帧图像数据被分割成的每个区域的平均亮度，来进一步调节所述色调校正。

15.根据权利要求13所述的图像处理装置，其中，所述色调校正单元根据亮度等于或低于阈值的图像数据的像素数来进一步调节所述色调校正。

16.根据权利要求15所述的图像处理装置，其中，所述色调校正单元确定亮度等于或小于所述阈值的图像数据的像素数与所述一帧的图像数据被分割成的各个区域的总数的比、计算在所述一帧上的各个区域中经过适当加权的像素数比的和、以及根据所计算的和来调节所述色调校正。

17.根据权利要求13所述的图像处理装置，其中

在存储于所述输入-输出特性表的所述输入-输出特性中，设置与在低亮度范围内具有大频率以及在高亮度范围内具有小频率的特征直方图相对应的输入-输出特性，使得相对于输入的输出在所述高亮度范围内不被放大。

18.一种图像处理方法，包括以下步骤：

生成图像数据的直方图；

对所述图像数据进行色调校正；以及

通过计算在所述直方图生成步骤中所生成的所述直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的所述多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于所述多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据所述近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，

所述色调校正步骤包括使用在所述输入-输出特性调节步骤中调节的所述输入-输出特性来进行所述色调校正。

19.一种由计算机运行以实施图像处理方法的图像处理程序，所述图像处理程序包括以下步骤：

生成图像数据的直方图；

对所述图像数据进行色调校正；以及

通过计算在所述直方图生成步骤中所生成的所述直方图与分别对应于多个基准图像式样并且被存储在特征直方图表中的所述多个特征直方图中每一个的近似度、根据所计算的近似度选择分别对应于所述多个特征直方图并且被存储在输入-输出特性表中的多个输入-输出特性中的一个、以及根据所述近似度调节所选择的输入-输出特性，来调节输入-输出特性，

所述色调校正步骤包括使用在所述输入-输出特性调节步骤中调节的所述输入-输出特性来进行所述色调校正。

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