JP2000013616A - 画像処理方法、装置および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は少ない処理負荷で高品質の出力画像
を得ることができるようにすることを目的とする。 【解決手段】 原画像の画素データに基づきヒストグラ
ムを作成し、所定の画素値から累積して所定度数に相当
する画素データを検出し、前記検出された画素データに
基づき画像処理補正を行うことを特徴とする画像処理方
法。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、原画像に基づきヒ
ストグラムを作成し、画像処理を行う画像処理方法、装
置および記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年パソコンの高速化、高メモリー容量
化の加速と、デジタルカメラやフィルムスキャナーなど
の普及に伴いパソコン上でデジタルデータとして写真調
の画像を扱う機会が増えてきた。しかし上記写真調の入
力画像は以下の理由に依り色かぶりなどの画像の劣化要
因を付帯している場合が少なくない。

【０００３】例えばデジタルカメラを例に取ると、ＣＣ
Ｄカメラで撮影された画像は人間の目には感じられない
赤外光などの波長も取り込んでしまう場合がある。勿論
赤外カットフィルタなどの処理もなされているが必ずし
も完全ではなく色バランスを崩してしまう場合がある。

【０００４】また、光源色の違いを人は補正（順応）し
画像を見ることが知られているが、カメラは光源の違い
をそのままフィルムに記録するのでカメラが正確に測色
再現していても色かぶりしてしまっているように見えて
しまう場合もある。

【０００５】銀塩カメラで撮影したフィルムをラボでプ
リントする際には、一般に印画紙にプリントする段にお
いて撮影画像の画像解析によりシーンの解析を行い自動
補正する機能が盛り込まれている。本出願人はデジタル
カメラ等パソコン上に取り込まれたデジタルデータに対
して自動補正を行う画像処理方法を提案している。

【０００６】この画像処理方法は以下の様な処理を行
う。

【０００７】まずパソコン上に取り込まれた各ピクセル
毎のＲＧＢデジタルデータを輝度と色度データに変換す
る。該変換は、例えばＮＴＣＳ方式の信号伝送形式の、 Ｙ（輝度）＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ Ｉ（色度）＝０．７４（Ｒ−Ｙ）−０．２７（Ｂ−Ｙ） Ｑ（色度）＝０．４８（Ｒ−Ｙ）＋０．４１（Ｂ−Ｙ） の計算で「ＲＧＢ」→「輝度、色度」に変換し導く方法
がある。またＲＧＢ空間を既存の色空間（例えばｓ＿Ｒ
ＧＢ空間）に当てはめて均等色空間（例えばＣＩＥのＬ
＊ａ＊ｂ＊空間）に変換し求める方式など多様な方法が
ある。

【０００８】入力ＲＧＢデジタルデータを上記輝度、色
度データに変換した後、輝度情報を基に輝度ヒストグラ
ムを作成する。ここで入力ＲＧＢデータが各８ビット情
報（０〜２５５情報）で、上記ＮＴＳＣ方式により輝度
変換を行う場合、輝度信号も同じく８ビット情報（０〜
２５５情報）となる。即ちヒストグラムは０から２５５
までの２５６通りの輝度信号に対してそれぞれの度数を
求める事となる。

【０００９】そしてハイライト部（この場合２５５輝度
側）と、ダーク部（この場合０輝度側）から度数の累積
値が既定の比率となる輝度値を求め、この輝度値の情報
を白位置（ホワイトポイント）、黒位置（ダークポイン
ト）と判断する。そして、白位置及び黒位置に基づき色
バランス補正を行う。

【００１０】一般に上記「補正精度」と白位置、黒位置
を決める上記「既定比率」とは密接な関係があることが
知られている。該累積度数を少なく設定すると外乱の影
響を受け易く、大きく設定すると有彩色の画素まで無彩
色となるよう補正する事となるのでやはり精度が落ち
る。設定値の最適値はデバイスに依存するので一概には
言えないが一般的にハイライト部から、ダーク部からそ
れぞれ０．５％程度の比率に設定されている場合が多
い。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来の色
バランス補正方法にあっては次のような改善の余地があ
った。

【００１２】前記白位置を求める際、輝度情報を基に高
輝度の画素が白となるよう補正するが、例えば菜の花畑
の様な明るいイエローを多く含んだ画像において弊害を
起こす場合がある事が知られている。イエローは有彩色
の中で最も輝度の高い色であり、前記の様に輝度情報だ
けに頼って白位置を検出する場合にイエロー画素を白画
素として誤認識してしまう。イエローを多く含んだ画像
は前記菜の花畑に限らず、イエローバックでスタジオ撮
影した場合や、画像にひまわりなどイエロー系の画像が
入っただけで誤認識してしまう場合も少なくない。

【００１３】この対策として、イエロー系の色相の画素
の場合には輝度ヒストグラム作成画素から排除したり、
或いは一定以上の彩度の画素は同様に輝度ヒストグラム
作成画素から排除したりなどの対策が考えられる。

【００１４】しかし以上の様に輝度ヒストグラムの作成
に際して画素選択を行うと次のような二次弊害が起こり
える。

【００１５】前記の通り白位置、黒位置を決めている
「既定比率」の値は検出精度と極めて密接な関係にあ
る。例えば３５万画素の画像に対して該比率が０．５％
と設定されている場合、輝度０から累積で１７５０画素
目を黒とし、輝度２５５から累積で１７５０画素目を白
として設定する。しかし輝度ヒストグラム作成時に多く
の画素が排除されてしまった場合、例えば３５万画素の
画像から半分の１７．５万画素が排除されてしまった場
合、ヒストグラムの０．５％累積画素位置は８７５画素
目と判断されてしまい実質的に０．２５％の比率で補正
処理を行う事に等しくなってしまう。勿論輝度ヒストグ
ラムの全度数の比率から求めるのではなく、原画像の全
画素数の比率で求めればこの様な弊害は生じない。しか
し例えば３５０万画素の画像など、極めて高精細な原画
像を処理する場合、処理負荷を低減するために規則的に
或いはランダムに画素を間引いて輝度ヒストグラムを作
成する場合も多い。原画像の画素数が多い、即ち原画像
の解像度が十分に高い場合、全画素を解析する必要はな
くある程度画素を間引いて輝度ヒストグラムを作成して
解析しても多くの場合同程度の結果が導かれる。しかし
この時には設定する累積度数の位置はヒストグラムの全
度数に対する比率で取らねばならず、前記の場合の様に
原画像の総画素数から０．５％比率の点を導くのは正し
くない事は明らかである。

【００１６】即ち、原画像から輝度ヒストグラムを求
め、輝度値０、輝度値２５５夫々の輝度値からの累積度
数比率度数で白位置、黒位置を求める場合、様々な要因
によりヒストグラム作成から画素が排除され且つ該各要
因毎に該累積度数の最適位置が「原画像の総画素数から
求める比率」でなければならなかったり「作成されたヒ
ストグラムの総画素数から求める比率」でなければなら
なかったりなど処理が非常に複雑になってしまう。

【００１７】本発明は上述の点に鑑みてなされたもので
あり、少ない処理負荷で高品質の出力画像を得ることが
できるようにすることを目的とする。

【００１８】本願第１の発明によれば、少ない処理負荷
で良好な画像処理の基準となる画素データを検出できる
ようにすることを目的とする。

【００１９】本願第２の発明によれば、少ない処理負荷
で原画像の色かぶりを良好に補正することを目的とす
る。

【００２０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本願第１の発明は、原画像の画素データに基づきヒス
トグラムを作成し、所定の画素値から累積して所定度数
に相当する画素データを検出し、前記検出された画素デ
ータに基づき画像処理補正を行うことを特徴とする。

【００２１】また、本願第２の発明は、前記原画像の色
バランスを補正する画像処理方法であって、原画像の画
素データに基づき明るさを示す色成分データを作成し、
前記色成分データに基づき、前記原画像のヒストグラム
を作成し、所定の値から累積して所定度数に相当する明
るさを示す色成分データ値を求め、前記求められた色成
分データ値に基づき色バランス補正条件を設定すること
を特徴とする。

【００２２】

【発明の実施の形態】（第１の実施形態）本実施の形態
における画像処理方法では、ＲＧＢの原画像データを画
素ごとに明るさを示す輝度と色みを示す色度のデータに
変換する。この時、原画像データのサイズが既定値を超
えている場合には画素を間引きしながら選択し、輝度ヒ
ストグラムを作成していく。そして高輝度側、低輝度側
からの累積度数値が夫々既定の度数に達する輝度位置
（輝度値）を白位置（ハイライトポイント）、黒位置
（シャドーポイント）として求める。またこの時、白位
置、黒位置検出の精度を向上するために高彩度画素を輝
度ヒストグラム作成に含めない処理などを行っても良
い。

【００２３】上記白位置と判断された輝度値をとる画素
データの色度の平均値と、上記黒位置と判断された輝度
値をとる画素データの色度の平均値を計算し、該色空間
上で該２点を結んだ直線を原画像の色立体軸（グレーラ
イン）と判断する。該色立体軸の傾き、即ち色かぶりを
該色空間上で正規の位置に起こす処理（回転行列演算）
を全画素に施す事で色かぶりを補正する。

【００２４】以上のように、比率ではなく原画像の総画
素数に右派依存しない既定の累積度数で判断を行うの
で、輝度ヒストグラムを求める際に様々な理由により画
素が間引かれて処理されても、精度に大きな影響を与え
られる事無く白位置、黒位置の検出を行う事が可能とな
る。

【００２５】以下、図面を参照して本実施形態を詳細な
説明する。

【００２６】本実施形態におけるシステムの概略の１例
を図１に示す。ホストコンピュータ１００には、例え
ば、インクジェットプリンタなどのプリンタ１０５とモ
ニタ１０６が接続されている。ホストコンピュータ１０
０は、ワープロ、表計算、インターネットブラウザなど
のアプリケーションソフトウエア１０と、ＯＳ（Ｏｐｅ
ｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１０２、該アプリケーシ
ョンによってＯＳ１０２に発行される出力画像を示す各
種描画命令群（イメージ描画命令、テキスト描画命令、
グラフィックス描画命令）を処理して印刷データを作成
するプリンタドライバ１０３、及びアプリケーションが
発行する各種描画命令群を処理してモニタ１０６に表示
を行うモニタドライバ１０４をソフトウエアとして持
つ。

【００２７】ホストコンピュータ１００は、これらソフ
トウエアが動作可能な各種ハードウエアとして中央演算
処理装置ＣＰＵ１０８、ハードディスクドライバＨＤ１
０７、ランダムアクセスメモリＲＡＭ１０９、リードオ
ンリーメモリＲＯＭ１１０などを備える。

【００２８】図１で示される実施形態として、例えば一
般的に普及しているＩＢＭ ＡＴコンパチのパーソナル
コンピュータにＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ９
５をＯＳとして使用し、任意の印刷可能なアプリケーシ
ョンをインストールし、モニタとプリンタを接続した形
態が１実施形態として考えられる。

【００２９】ホストコンピュータ１００では、モニタに
表示された表示画像にもとづき、アプリケーション１０
１で、文字などのテキストに分類されるテキストデー
タ、図形などのグラフィックスに分類されるグラフィッ
クスデータ、自然画などに分類されるイメージ画像デー
タなどを用いて出力画像データを作成する。そして、出
力画像データを印刷出力するときには、アプリケーショ
ン１０１からＯＳ１０２に印刷出力要求を行い、グラフ
ィックスデータ部分はグラフィックス描画命令、イメー
ジ画像データ部分はイメージ描画命令で構成される出力
画像を示す描画命令群をＯＳ１０２に発行する。ＯＳ１
０２はアプリケーションの出力要求を受け、出力プリン
タに対応するプリンタドライバ１０３に描画命令群を発
行する。プリンタドライバ１０３はＯＳ１０２から入力
した印刷要求と描画命令群を処理しプリンタ１０５で印
刷可能な印刷データを作成してプリンタ１０５に転送す
る。プリンタ１０５がラスタープリンタである場合は、
プリンタドライバ１０３では、ＯＳからの描画命令に対
して順次画像補正処理を行い、そして順次ＲＧＢ２４ビ
ットページメモリにラスタライズし、全ての描画命令を
ラスタライズした後にＲＧＢ２４ビットページメモリの
内容をプリンタ１０５が印刷可能なデータ形式、例えば
ＣＭＹＫデータに変換を行いプリンタに転送する。

【００３０】プリンタドライバ１０３で行われる処理を
図２を用いて説明する。

【００３１】プリンタドライバ１０３は、ＯＳ１０２か
ら入力した描画命令群に含まれるイメージ描画命の色情
報に対して、画像補正処理１２０で後述する画像補正処
理を行う。グラフィックス描画命令、テキスト描画命令
に対しては画像補正処理は行わない。プリンタ用補正処
理部１２１は、まず、画像補正処理された色情報によっ
て描画命令をラスタライズし、ＲＧＢ２４ビットページ
メモリ上にラスター画像を生成する。そして、各画素に
対してプリンタの色再現性に応じたマスキング処理、ガ
ンマ補正処理および量子化処理などを行いプリンタ特性
に依存したＣＭＹＫデータを生成し、プリンタ１０５に
転送する。

【００３２】次に、画像補正処理部１２０で行われる処
理を図３〜６を用いて説明する。

【００３３】本実施形態の画像補正処理は、ヒストグラ
ム作成処理（図３−Ｓ２０）とヒストグラムに応じた画
像補正処理（図３−Ｓ３０）を行う。

【００３４】Ｓ２０では、図４に示すような処理により
ヒストグラムを作成する。そして、作成されたヒストグ
ラムに基づき画像のハイライトポイントおよびシャドー
ポイントを決定する。

【００３５】（輝度ヒストグラムの作成）図４は本実施
形態での輝度ヒストグラムを作成するフローチャートで
ある。

【００３６】図４において、Ｓ１で原画像の輝度ヒスト
グラム作成のルーチンに入ると、Ｓ２で原画像の画素か
ら輝度ヒストグラムの作成に用いる画素の選択比率を決
定する。本実施形態では３５万画素のデータの場合に全
画素を対象（選択比率１００％）に輝度ヒストグラムを
作成する事とし、３５万画素以上の画素数の原画像が入
力された場合には総画素数の比率に応じて画素選択（サ
ンプリング）を行う。即ち３５０万画素の原画像が入力
された場合には１０画素に１画素（選択比率１０％）の
割合で輝度ヒストグラムを作成する。本実施形態ではｎ
は次式により求める。 ｎ＝ｉｎｔ（原画像の総画素数／基準画素数３５万） （但し、ｎ＜１の時はｎ＝１、ｎは整数） 続いてＳ３でラスター番号を管理するカウンターをリセ
ット／セットし、Ｓ４で該カウンターをインクリメント
する。

【００３７】本実施形態では画素の間引き（サンプリン
グ）はラスター単位で行うので、前記の選択比率１０％
の場合には、ラスター番号を１０で割ったときの余りが
０の場合にそのラスターに属する画素を対象に処理を行
う（Ｓ５）。

【００３８】〔ｉｆ（ラスター番号Ｍｏｄ ｎ）＝０対
象ラスター ｅｌｓｅ非対称ラスター〕 処理ラスターが前記非対象ラスターの場合にはＳ４に戻
る。対象ラスターの場合にはＳ６に進み該ラスターに属
する夫々の画素に対して輝度変換、色度変換を処理を行
う。本実施形態における輝度変換、色度変換は以下の式
により行う。なお、輝度、色度変換は以下の式に限ら
ず、従来の技術で示したように様々な式を用いることが
可能である。

【００３９】Ｙ（輝度）＝ｉｎｔ（０．３０Ｒ＋０．５
９Ｇ＋０．１１Ｂ）、（Ｙは整数） Ｃ１（色度）＝Ｒ−Ｙ Ｃ２（色度）＝Ｂ−Ｙ

【００４０】また本実施形態では白位置（ハイライトポ
イント）、黒位置（シャドーポイント）の検出精度を向
上させるために次式により彩度の計算を行い、予め定め
た彩度値（Ｓｃｏｎｓｔ）より大きいか否かを判断する
（Ｓ７）。高彩度の画素の情報は輝度ヒストグラムに反
映させない。 彩度Ｓ＝ｓｑｒｔ（Ｃ１＾２＋Ｃ２＾２）

【００４１】即ち、（Ｓ＞Ｓｃｏｎｓｔ）の場合にはＳ
６に戻り該画素のデータは以後の処理に反映させない。
この処理の効果を具体例を上げて説明する。例えばイエ
ローの画素（Ｒ＝Ｇ＝２５５、Ｂ＝０）は無彩色の画素
がイエローに色かぶりしたと判断するよりも元々イエロ
ーの色相の色であると判断した方が多くの場合間違えが
少ない。しかし上記計算式で該画素の輝度を求めると輝
度値は「２２６」であり、極めて高輝度の画素であるこ
とがわかる。よって該画素を輝度ヒストグラムの作成に
含めてしまうと白位置検出時に誤差を生じてしまう場合
がある。

【００４２】該画素の彩度は上記計算式に依れば「２２
７」を示し十分に彩度の高い色である事が分かる。よっ
て本実施形態では既定の彩度（Ｓｃｏｎｓｔ）を定め、
該既定の彩度以上の画素は輝度ヒストグラムに含めな
い。よって、該画素に依り白位置検出に誤差が生じるこ
とを防ぐことができ、白位置検出の精度を向上させるこ
とができる。

【００４３】上記Ｓ７の判断の後、条件を満たした画素
（Ｓ＜Ｓｃｏｎｓｔ）について輝度ヒストグラムを作成
していく（Ｓ８）。ここで本実施形態で扱う画素データ
ＲＧＢは各８ビット（２５６階調）データであるので輝
度Ｙも２５６の深さに変換される。よって輝度ヒストグ
ラムは０から２５５までの２５６の輝度値の画素が夫々
何度数あるかを計数する事となる。

【００４４】またＣ１、Ｃ２の計算値は後の色かぶり補
正時に各輝度値に属する画素の平均色度を算出するデー
タとして用いるので本実施形態では次のようにデータ保
持を行う。０から２５５の構造体配列変数の形式で、度
数、Ｃ１累積値、Ｃ２累積値の３メンバーを設定し、各
画素ごとの演算結果を各メンバーに反映していく。

【００４５】対象ラスターの全画素の処理が終了したか
どうかを判断し（Ｓ９）、ラスター内に未処理画素が残
っている場合にはＳ６に戻りＳ６以降の処理を繰り返
す。ラスター内の全画素の処理が終了したらＳ１０で未
処理のラスターが残っているかを判断し、全ラスター終
了であればＳ１１で終了し、未処理のラスターが残って
いればＳ４に戻り上記処理を繰り返す。

【００４６】以上の様に原画像の画素を選択しながら輝
度ヒストグラムを作成する事により、必要最小限の画素
数で、且つ後の白位置、黒位置検出時の精度の向上も考
慮した輝度ヒストグラムの作成を行う事が出来る。

【００４７】（ハイラストポイント、シャドーポイント
の決定）輝度ヒストグラムが完成したら、該ヒストグラ
ムから白位置（ホワイトポイント）、黒位置（シャドー
ポイント）の決定を行う。本実施形態では輝度値０、輝
度値２５５の各端から中心方向に累積輝度度数値が１７
５０になる点を白位置、黒位置と定める。

【００４８】輝度ｎの画素の度数をＹｎと置くとき、Ｙ
０＋Ｙ１＋……と累積度数を求めていき、該累積度数が
１７５０を越えた時の輝度値（Ｙｋ）を黒位置の輝度値
（ｋ）とする。次いで該Ｙｋの輝度の画素の平均色度を
求める。前記の通り、輝度ヒストグラム作成時に各輝度
値の色度の累積値が計算されている（輝度ｎの画素の累
積色度をＣ１ｎ ｔｏｔａｌ，Ｃ２ｎ ｔｏｔａｌとす
る）ので、黒位置の輝度値ｋの画素の平均色度Ｃ１ｋ，
Ｃ２ｋを求める。 Ｃ１ｋ＝Ｃ１ｋ ｔｏｔａｌ／Ｙｋ Ｃ２ｋ＝Ｃ２ｋ ｔｏｔａｌ／Ｙｋ

【００４９】同様に白位置の決定を行う。Ｙ２５５＋Ｙ
２５４＋……と累積度数を求めていき、該累積度数が１
７５０を越えた時の輝度値（Ｙｗ）を黒位置の輝度値
（ｗ）とする。次いで該Ｙｗの輝度の画素の平均色度を
求める。白位置の輝度値ｗの画素の平均色度Ｃ１ｗ，Ｃ
２ｗを求める。 Ｃ１ｗ＝Ｃ１ｗ ｔｏｔａｌ／Ｙｗ Ｃ２ｗ＝Ｃ２ｗ ｔｏｔａｌ／Ｙｗ 以上の演算を行う事により「Ｙ，Ｃ１，Ｃ２」色空間に
おいて、白位置（Ｙｗ，Ｃ１ｗ，Ｃ２ｗ）と黒位置（Ｙ
ｋ，Ｃ１ｋ，Ｃ２ｋ）を求めることができる。

【００５０】尚、本実施形態では輝度値０と輝度値２５
５の輝度位置から累積度数を求めたが、輝度値１と輝度
値２５４から求めるなど所定のオフセットを有していて
も良い。

【００５１】次に、Ｓ３０において、Ｓ２０で決定され
たハイライトポイントおよびシャドーポイントに基づい
た画像補正処理を行う。本実施形態では画像補正処理と
して、原画像の色かぶりを補正する色かぶり補正、原画
像の露出を最適化すべく輝度のコントラストを補正する
露出補正、および出力画像の色のみえを良くするための
彩度補正を行う。

【００５２】（色かぶり補正）上記の通り原画像の
「Ｙ，Ｃ１，Ｃ２」色空間における白位置、黒位置が求
められたら、引き続いて色かぶりの補正を行う。

【００５３】もし原画像に色かぶりが無く理想的な画像
であるとすれば、無彩色はＲ＝Ｇ＝Ｂであり、白位置、
黒位置の色度の演算値は「Ｃ１ｗ＝Ｃ２ｗ＝Ｃ１ｋ＝Ｃ
２ｋ＝０」となる。しかし色かぶりがある場合には、か
ぶっている色相方向に、かぶっている程度に比例して、
（Ｙｗ，Ｃ１ｗ，Ｃ２ｗ）と（Ｙｋ，Ｃ１ｋ，Ｃ２ｋ）
を結ぶ直線（色立体軸）に傾きが生じる。色かぶり補正
は該色立体軸とＹ軸が一致する様に変換する事で達成で
きる。方法は色立体を回転、平行移動させることでも達
成できるし、座標系を変換する事でも達成できる。

【００５４】本実施形態ではまず原画像の色立体におい
て、色立体軸の最低輝度点（下端点）を回転中心、色立
体軸を回転軸としてＹ軸と平行となる様に回転させる。
次いで前記最低輝度点の位置が（Ｙ′，Ｃ１′，Ｃ
２′）空間の原点となるように座標系を変換する。図５
（ａ）の色立体に対して色かぶり補正を行った結果を図
５（ｂ）に示す。以上の処理により、該最低輝度点が原
点で、色立体軸がＹ軸と一致する変換処理が実現する。

【００５５】３次元空間上で回転軸と回転角度が決まっ
ている系で、立体を所望の角度で回転させる回転行列を
求める手法は公知の技術であるので詳細な説明は省略す
る。

【００５６】以上のように、原画像の各画素を輝度、色
度データ（Ｙ，Ｃ１，Ｃ２）に変換し、３次元色空間上
で回転、平行移動変換する（Ｙ′，Ｃ１′，Ｃ２′）事
により、色かぶりの補正を行う事が可能となる。

【００５７】（露出、彩度補正）上記の色かぶり補正を
行う事で原画像の色相のずれを補正する事は可能である
が、更に画像レベルを向上する手段として露出補正、彩
度補正を行う。

【００５８】本実施形態では露出のオーバー、アンダー
を簡易的に判断し、それに応じて輝度信号にγ補正を施
し露出補正を行う。

【００５９】露出補正は入力輝度値０〜２５５を出力輝
度値０〜２５５に変換する１次元ＬＵＴにより行う。本
実施形態における該ＬＵＴは、黒位置（シャドーポイン
ト）の輝度値「Ｙｋ」と白位置（ホワイトポイント）の
輝度値「Ｙｗ」とその間に存在する変曲点の輝度値
「Ｔ′」の３点を結ぶ２直線として表現できる（図６参
照）。

【００６０】本実施形態では該黒位置の輝度値「Ｙｋ」
を輝度値「１０」へ、該白位置の入力輝度値「Ｙｗ」を
輝度値「２５４」に変換する。更に該変曲点の輝度値
「Ｔ′」は次の通り定義し変換する。前記色かぶり補正
前の色立体軸とＹ軸（輝度軸）の最小距離をなす輝度値
をＴとした時、該輝度値Ｔと原画像の色立体の最低輝度
値との差を変曲点の輝度値「Ｔ′」とする。該変曲点の
輝度値Ｔ′を前記輝度値「Ｔ」に変換する。

【００６１】即ち、図３の様に黒位置「Ｙｋ」は輝度値
「１０」に（ａ点）、変曲点「Ｔ′」は輝度値「Ｔ」に
（ｂ点）、白位置「Ｙｗ」は輝度値「２４５」に（ｃ
点）に、夫々変換される。その他の原画像の輝度値は図
３の太線に記すように該「ａ」と「ｂ」、「ｂ」と
「ｃ」を結んだ直線に沿って夫々変換する。

【００６２】更に、彩度補正は例えば以下のように行う
事が出来る。各原画素の色度Ｃ１，Ｃ２に対して、 Ｃ１″＝ｎ＊Ｃ１′ Ｃ２″＝ｎ＊Ｃ２′（但し、ｎは彩度係数） 該彩度係数「ｎ」を調整する事によって彩度補正を容易
に行う事が可能である。

【００６３】以上で本実施形態における各種補正が終了
する。この時点で原画像の各画素は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の色
信号データから（Ｙ″，Ｃ１″，Ｃ２″）の色空間デー
タに変換された状態にあるので、彩度（Ｒ′，Ｇ′，
Ｂ′）の色信号データに逆変換する。該逆変換は以下の
式により行う。 Ｒ′＝Ｙ″＋Ｃ１″ Ｇ′＝Ｙ″−（０．３／０．５９）＊Ｃ１″−（０．１
１／０．５９）＊Ｃ２″ Ｂ′＝Ｙ″＋Ｃ２″

【００６４】前記の如き、本実施形態によれば、原画像
の画素データを選択する手段と、該選択された原画像の
画素データを輝度データに変換する変換手段と、該選択
データから輝度ヒストグラムを作成する手段と、低輝度
側から各輝度値の度数を累積し原画像の総画素数や輝度
ヒストグラム総度数には依存しない既定値の累積度数に
なる輝度値を検出する手段と、高輝度側から各輝度値の
度数を累積し原画像の総画素数や輝度ヒストグラム総度
数には依存しない既定値の累積度数になる輝度値を検出
する手段とを有することにより、少ない処理負荷で確実
に色かぶり検出を実現することを可能とした画像処理方
法を提供できる。

【００６５】また、本実施形態によれば、サンプリング
条件で原画像の画像データサイズに応じて設定している
ので、入力画像にかかわらず、ヒストグラム総度数と限
定値の累積度数の関係をほぼ一定にすることができる。
したがって、良好な色かぶり補正を実現することができ
る。

【００６６】なお、サンプリングをラスター単位でな
く、カラム単位で行っても構わない。

【００６７】（第２の実施形態）第２の実施形態とし
て、輝度ヒストグラムから白位置Ｙｗ、黒位置Ｙｋを求
める他の方法を説明する。

【００６８】第１の実施形態ではＹｗの輝度の画素の色
度Ｃ１，Ｃ２の平均値から本来無彩色であるはずの画素
がかぶっている色の方向と大きさを求めて処理したが、
本実施例では輝度Ｙｗから輝度２５５の輝度値を有する
画素の中で最も度数の多い輝度値の色度情報から色かぶ
りを判断する。輝度値がＹｗから２５５の間にある画素
はどの画素も高輝度画素でありどの画素も無彩色である
可能性は高い。しかし該範囲の輝度の画素全てが同じ色
度を有している訳ではないので、どこの輝度の画素情報
を無彩色と判断するかによって色かぶりの補正結果は変
わってくる。一概に何処が最適であるかを判断する事は
容易ではないが、同じ輝度を有している画素の色度は比
較的似かよっている場合が多い。また人の光源に対する
色順応機能を加味して考察した場合、十分に高輝度で且
つ比較的画像中の存在比率が多い色相の画素を白と判断
する光源補正（色順応）している場合も多い。よって、
前記実施形態の様に累積度数が既定度数となる輝度値を
有する画素の平均色差から色かぶりを判断するよりも、
累積度数が既定度数以上である輝度範囲の中で（すなわ
ち、輝度値がＹｗから２５５の中で）最大の度数を有す
る画素の平均色差から色かぶりを判断することで、処理
負荷の増大は伴うが更に補正精度を向上させる事が期待
できる。

【００６９】また、色かぶりの方向や大きさを大きく誤
らない方法として、上記累積度数が既定度数以上である
輝度範囲に属する全ての画素の平均色差から色かぶりを
判断する形式であっても良い。

【００７０】上記説明は白位置での色かぶりの検出方法
について説明したが、黒位置での色かぶりの検出方法も
同様に実施できるので詳細な説明は省略する。

【００７１】白位置、黒位置での色かぶりを検出する検
出手段以外の他の構成及び作用効果は第１の実施形態と
同様であるので詳細な説明は省略する。

【００７２】（第３の実施形態）前記実施形態では既定
の累積度数を定め累積度数が該度数以上となる輝度値を
無彩色をなす画素として補正処理を進めたが、累積度数
を求める輝度値に既定の制限を用いても良い。即ち輝度
値０、或いは輝度値２５５から十分に離れた輝度まで累
積度数を求めても未だ既定の度数に達しない場合に、該
既定の輝度まで度数を累積した時点で累積度数が既定の
度数に達したものと判断し処理を行う。

【００７３】これによる効果は以下の通り考えられる。

【００７４】原画像そのものに無彩色の色が極めて少な
く、無理に既定の累積度数まで引っ張る事でかえって精
度を落としてしまうことを抑制する。勿論該既定の累積
度数は確率的に最も精度の高い値に設定するが、原画像
は多種多様で必ずしも全ての場合に最適な値を設定でき
るとは限らないので本実施例の様に制限を設ける事で効
果が期待できる。

【００７５】また、予め白位置、黒位置検出に用いる輝
度値の範囲が決められるので全ての輝度値の範囲に渡っ
て輝度ヒストグラムを作成しておく必要が無く、メモリ
ー的にも速度的にも効果が期待できる。

【００７６】本実施形態では既定の累積輝度値が既定の
輝度範囲で求められなかった場合にその時点の情報で色
かぶりを判断する例をあげたが、累積輝度値が既定の輝
度範囲で求められなかった場合に色かぶり補正を行わな
いとする系であっても勿論良い。

【００７７】累積輝度値を求める際の輝度範囲制御手段
以外の他の構成及び作用効果は前記実施形態と同様であ
るので詳細な説明は省略する。

【００７８】（他の実施形態）上記実施形態では、画像
補正処理において最初に色かぶり補正を行い、その後に
露出のアンダーやオーバーを補正するいわゆるコントラ
スト調整を行ったが、その順序は問われない。また、ハ
イライト／シャドーポイントの決定方法やヒストグラム
作成方法や画像補正に関するアルゴリズムは上記方法に
かぎられず他の多種多様の方法を用いることができる。

【００７９】例えば、ヒストグラムを輝度ではなく明度
などの他の明るさを示す成分に基づき作成しても構わな
い。また、ＲＧＢ各色成分独立にヒストグラムを作成し
ても構わない。

【００８０】画像補正に関するアルゴリズムもヒストグ
ラム作成方法に応じたアルゴリズムを用いれば良い。例
えば、ＲＧＢ各色成分独立にヒストグラムを作成するの
であれば、ＲＧＢ独立にハイライト／シャドーポイント
を検出し、画像補正処理を行えば良い。

【００８１】また、上記複数の実施形態を組み合わせて
も構わない。

【００８２】また前述した実施形態の機能を実現する様
に各種のデバイスを動作させる様に該各種デバイスと接
続された装置或いはシステム内のコンピュータに、前記
実施形態機能を実現するためのソフトウエアのプログラ
ムコードを供給し、そのシステム或いは装置のコンピュ
ータ（ＣＰＵ或いはＭＰＵ）を格納されたプログラムに
従って前記各種デバイスを動作させることによって実施
したものも本発明の範疇に含まれる。

【００８３】またこの場合、前記ソフトウエアのプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログ
ラムコードをコンピュータに供給するための手段、例え
ばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明
を構成する。

【００８４】かかるプログラムコードを格納する記憶媒
体としては例えばフロッピーディスク、ハードディス
ク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気
テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いる
ことが出来る。

【００８５】またコンピュータが供給されたプログラム
コードを実行することにより、前述の実施形態の機能が
実現されるだけではなく、そのプログラムコードがコン
ピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティング
システム）、或いは他のアプリケーションソフトなどと
共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもか
かるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれるこ
とは言うまでもない。

【００８６】更に供給されたプログラムコードが、コン
ピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された
機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後そのプ
ログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや
機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部
または全部を行い、その処理によって前述した実施形態
の機能が実現される場合も本発明に含まれることは言う
までもない。

【００８７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は上述の点
に鑑みてなされたものであり、少ない処理負荷で高品質
の出力画像を得ることができる。

【００８８】本願第１の発明によれば、少ない処理負荷
で良好な画像処理の基準となる画素データを検出するこ
とができる。

【００８９】本願第２の発明によれば、少ない処理負荷
で原画像の色かぶりを良好に補正することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】色かぶり補正処理を行うシステムの構成を示す
ブロック図。

【図２】プリンタドライバで行う画像処理の流れを示す
図。

【図３】画像補正処理処理部で行われる画像処理処理の
流れを説明する図。

【図４】輝度ヒストグラム作成処理の流れを示す図。

【図５】色かぶり補正を説明する図。

【図６】露出補正を行うＬＵＴを説明する図。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/70 ３１０ ３２５ (72)発明者 山田 修 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内 (72)発明者 松浦 貴洋 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内 (72)発明者 諏訪 徹哉 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内 (72)発明者 山添 学 東京都大田区下丸子３丁目30番２号キヤノ ン株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CB01 CE17 DC23 5C076 AA22 BB06 BB14 CB05 5C077 LL01 LL19 MP08 NP01 PP32 PP37 PP52 PP53 PP60 PP61 PQ12 PQ19 PQ22 RR18 5C079 HB01 LA23 LA37 LB01 MA01 MA11 NA03 NA13 5L096 AA02 FA37

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原画像の画素データに基づきヒストグラ
   ムを作成し、 所定の値から累積して所定度数に相当する画素データを
   検出し、 前記検出された画素データに基づき画像処理補正を行う
   ことを特徴とする画像処理方法。
2. 【請求項２】 前記原画像の画像データサイズに応じて
   サンプリング条件を設定し、 前記設定されたサンプリング条件に基づき原画像をサン
   プリングし、 前記サンプリングされた画素データに基づきヒストグラ
   ムを作成することを特徴とする請求項１記載の画像処理
   方法。
3. 【請求項３】 前記サンプリングは、ラスター方向かカ
   ラム方向の少なくとも一方向に規則的もしくはランダム
   に画素を間引くことを特徴とする請求項１記載の画像処
   理方法。
4. 【請求項４】 前記原画像の色バランスを補正する画像
   処理方法であって、 原画像の画素データに基づき明るさを示す色成分データ
   を作成し、 前記色成分データに基づき、前記原画像のヒストグラム
   を作成し、 所定の値から累積して所定度数に相当する明るさを示す
   色成分データ値を求め、 前記求められた色成分データ値に基づき色バランス補正
   条件を設定することを特徴とする画像処理方法。
5. 【請求項５】 前記求められた明るさを示す色成分デー
   タ値を示す画素データの色みを示す色成分データに基づ
   き前記色バランス補正条件を設定することを特徴とする
   請求項４記載の画像処理方法。
6. 【請求項６】 前記設定された色補正条件に基づき色補
   正された画像データに対して、出力デバイスに応じた色
   補正を行い、 前記色補正された画像データに基づき画像出力を行うこ
   とを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
7. 【請求項７】 前記原画像の画像データサイズに応じて
   サンプリング条件を設定し、 前記設定されたサンプリング条件に基づき原画像をサン
   プリングし、 前記サンプリングされた画素データに基づきヒストグラ
   ムを作成することを特徴とする請求項４記載の画像処理
   方法。
8. 【請求項８】 原画像の画素データに基づきヒストグラ
   ムを作成する作成手段と、 所定の値から累積して所定度数に相当する画素データを
   検出する検出手段と、 前記検出された画素データに基づき画像処理補正を行う
   画像処理補正手段とを有する画像処理装置。
9. 【請求項９】 画像処理を行うプログラムを記録する記
   録媒体であって、 原画像の画素データに基づきヒストグラムを作成し、 所定の値から累積して所定度数に相当する画素データを
   検出し、 前記検出された画素データに基づき画像処理補正を行う
   プログラムを記録することを特徴とする記録媒体。