JP2000115538A - 複写される画像を改良するリアルタイム調子再現曲線を作成する方法 - Google Patents
複写される画像を改良するリアルタイム調子再現曲線を作成する方法Info
- Publication number
- JP2000115538A JP2000115538A JP11268485A JP26848599A JP2000115538A JP 2000115538 A JP2000115538 A JP 2000115538A JP 11268485 A JP11268485 A JP 11268485A JP 26848599 A JP26848599 A JP 26848599A JP 2000115538 A JP2000115538 A JP 2000115538A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- input
- gray
- histogram
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 9
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 40
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 8
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 5
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 5
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 108091008695 photoreceptors Proteins 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000009738 saturating Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000026676 system process Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/40—Picture signal circuits
- H04N1/407—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level
- H04N1/4072—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level dependent on the contents of the original
- H04N1/4074—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level dependent on the contents of the original using histograms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Input (AREA)
Abstract
を画定する調子再現曲線を自動的に作成する方法の提
供。 【解決手段】 画像の一部分を走査し(10)、画像を
形成する入力グレー値を決定し、入力グレー値の度数分
布のヒストグラムを作成し(15)、このヒストグラム
に基づき、入力グレー値を出力グレー値に変換する調子
再現曲線マップを作成する。
Description
技術に関する。これは、画像ヒストグラムに基づいて区
分的線形変換を画定する調子再現曲線を自動的に作成す
るシステム及び方法に対する特定のアプリケーションを
提供し、それに関する特定の参照と共に説明されるであ
ろう。
のため、原稿から反射される光は、受光体上に電荷の潜
像を形成させる。次に、この潜像は、トナーによって現
像され、走査された原稿のコピーを作成するために、そ
のトナーが記録媒体に転写される。これらのシステム
は、光−レンズ又はノンデジタル複写システムと呼ばれ
るのが一般的である。
文書にどれだけよく一致するかの関数である。よく知ら
れているように、様々な要因がこの品質に影響を及ぼし
うる。例えば、走査ステーションの光学径路が適切に位
置合わせされていない場合、走査ステーションは品質に
影響を及ぼしうる。更に、受光体が適切にクリーニング
されていない場合、現像ステーションも品質に影響を及
ぼしうる。
成するための上記コピープロセスは変化した。デジタル
プロセスにおいては、原稿又は画像は、原稿から反射さ
れる光を、原稿の所定の領域(画素)からの光強度を表
す電荷に変換するデジタルスキャナによって走査され
る。好適な処理の後、これらの電荷は、デジタル複写機
によって用いられる画像信号又は画像データの画素に変
換され、走査された画像を再現する。
印刷装置によって用いられることができる信号に変換す
る画像処理システムによって処理され、走査された画像
を再現する。この印刷装置は、ゼログラフィックプリン
タ、インクジェットプリンタ、サーマルプリンタの何れ
か、又はデジタルデータを記録媒体上のマークに変換す
ることが可能なあらゆる他のタイプの印刷装置であって
もよい。
質は、なおもコピーが原稿文書にどれだけよく一致する
かの関数である。しかしながら、このデジタル環境で
は、他の要因が複写された画像の品質の一因となるか、
又は該品質に影響を及ぼしうる。例えば、スキャナが適
切に較正されていない場合、スキャナが品質に影響を及
ぼしうる。更に、出力(印刷)装置は、プリントヘッド
が詰まったか、又は受光体が適切にクリーニングされて
いない場合にも、品質に影響を及ぼしうる。しかしなが
ら、デジタル装置は光をデジタル信号に変換し、その
後、デジタル信号を記録媒体上のマークに変換しなけれ
ばならないので、最も多大な影響力を有するデジタルシ
ステムの様相は、画像データのデジタル(画像)処理で
ある。つまり、画像処理システムは、原稿から反射され
た光と記録媒体上のマークとの間の転写機能を備えてい
るのである。
方法は、複写された画像の特性を観察することである。
複写された画像の品質を決定するこのような特性の一例
として、画像のコントラストが挙げられる。コントラス
トは、全般的に優れた画像品質の査定を付与するので、
画像形成された(コピーされた)原稿のコントラスト
は、品質を測定するために最も一般的に用いられる特性
である。
画像処理システムが画像のコントラストに多大な影響を
及ぼしうる。そのため、出力印刷装置の高品質を確証す
るために、走査される画像のコントラストを画像処理段
階の前に知ることが望ましい。これは、画像処理システ
ムがこの認識によって画像データを処理し、それによ
り、複写された画像が適切なコントラストを有すること
ができるからである。このコントラスト情報をデジタル
画像処理の前に得る1つの方法は、デジタル複写機のた
めに画像コントラストの読取り易い尺度を与えるグレー
レベルヒストグラムを作成することである。画像又はグ
レーレベルヒストグラムは、画像のグレーレベルの統計
的分布を各グレーレベルにおける画素数によって記述す
る。つまり、一画像内の画素数は、一定のグレーレベル
を伴う。
リング解像度が用いられる場合は、0〜255である水
平方向軸上に強度と、垂直方向軸上に画素数とを有する
図表を用いて表されることができる。この図による表示
を用いて、ヒストグラムは、画像が基本的に暗いか又は
明るいか、また高コントラストであるか又は低コントラ
ストであるかを示すことができる。画像がヒストグラム
で表される際、全ての空間的情報が失われることを知る
ことが重要である。ヒストグラムは、各グレーレベルの
画素数を特定するが、これらの画素が画像のどこに位置
されるかの表示を全く与えない。つまり、非常に異なっ
た画像が非常に類似したヒストグラムを有しうるのであ
る。
成する際、デジタル複写システムは原稿を標本化し、原
稿から強度データを収集し、原稿の背景値を決定するた
めにこの情報を用いる。このような従来のシステムにお
いて、算出された原稿の背景値は、原稿の平均強度を表
す。
レースケールにおける画素の強度の大きく、広域の分布
又は「モード」、及び完全に占有されていない他のグレ
ー領域として現れる。高コントラストは、2つの長く細
いピークが(両)外側強度領域に存在する2項ヒストグ
ラムとして現れる。
分な採光などの画像の劣化の補正)は、画像のヒストグ
ラムを変更することにより、達成される。この「コント
ラストの改良」は、しばしば、ヒストグラムスライド及
びヒストグラムストレッチとして知られる2つの線形変
換の組合せから成る。画像のコントラスト及びダイナミ
ックレンジの特性に基づいたこれらの操作は、ヒストグ
ラムを再分布し、そのため、コントラスト及びダイナミ
ックレンジを改良することができる。コントラストの改
良の目的は、ダイナミックレンジ全体を用いて変換後ま
では目視可能でない画像内の強度の変化(ディテール)
を示すことである。
に、画像の全ての画素に対して一定の強度レベルを追加
又は削減することである。全ての画素に対してこれ(強
度レベルの追加又は削減)を行うことにより、入力画像
ヒストグラム全体を右又は左に有効にスライドさせるこ
とができる。ヒストグラムスライディングの基本的な効
果は、画像の明色化又は暗色化である。得られたヒスト
グラムは移動されただけであるため、出力画像のコント
ラストは、入力画像のものと同一であろう。
調子再現曲線(TRC)マップは、常に45°の線であ
ろう(画像のコントラストが維持されるのは、このため
である)。線は、スライド0の場合、原点を通過するで
あろう。また、線は、正のスライド(>0)の場合、垂
直方向軸(出力強度)を通過するであろう。線は、負の
スライドの場合、水平方向軸(入力強度)を通過するで
あろう。正のスライドは、画像を効果的に明色化する
が、負のスライドは、画像を暗色化する。
全ての画素を一定の値によって増倍することである。例
えば、全ての画素がグレースケール範囲の下半分に存在
するヒストグラムは、定数2で増倍された際、グレース
ケール範囲全体を占有するように拡がるであろう。この
ストレッチング操作は、画像のコントラスト及びダイナ
ミックレンジを拡大又は縮小させる。TRCマップは、
常に原点を通過するまっすぐな線であろう。ストレッチ
が1の場合、線は、角度45°であろう。コントラスト
の改良は、ヒストグラムスライディングと共に実行され
るのが一般的である。
ストグラムは、予備走査(プレスキャン)から決定され
る。走査された画像領域の最小及び最大反射率(又は、
強度)は、それぞれRmin及びRmaxで表され、この走査
から決定される。移動によるグレースケール変換と、ダ
イナミックレンジ全体を占有するためのグレースケール
のストレッチング(拡張)は、単に、入力グレースケー
ルから変換された出力グレースケールへのマッピング機
能によるものである。これは、通常、ルックアップテー
ブルによって達成される。Rminにより入力グレースケ
ールを有効に移動し、次に、入力ダイナミックレンジ
(Rmin〜Rmax)を利用可能な出力ダイナミックレンジ
に拡張する、ダイナミックレンジ変更の「古典的」方法
は、下記の方程式(1)によって与えられる:
−Zmin)は、システムに可能である最大ダイナミック
レンジであり、Rmaxは、Rmax以上の反射率を含む画像
領域の合計が、全画像領域の規定の割合未満である画像
反射率の値であり、また、R minは、Rmin以下の反射率
を含む画像領域の合計が、全画像領域の規定の割合未満
である画像反射率の値である。例えば、その割合は、3
%ほどでありうる。このようなRmin とRmaxの画定に
より、残りのグレーレベルをより広い「範囲」に拡張す
ることが可能となる。しかしながら、画像内の絶対最小
反射率及び絶対最大反射率の値の代わりにRmax とR
minを定義することにより、方程式(1)が、それらを
満たすことによって、POLD<Rmin、及びPOLD>Rmax
のグレーレベル範囲を効果的に圧縮させる。これは、定
義から、非常に少数の画素がこれらの範囲にグレーレベ
ルを有し、そのため、画像情報がほとんど失われないは
ずであるため、通常、許容可能である。
3、Rmax=127であると仮定されたい。方程式
(1)の第1の項は、各画素を左にRmin 、すなわち、
この場合、63移動させるであろう。利用可能な最大ダ
イナミックレンジは、Zmax−Zmin、すなわち255で
ある。用いられる実際のダイナミックレンジは、Rmax
−Rm in、すなわち127−63=64である。従っ
て、画像中の全ての画素は、63移動し、4(255/
64=4)で増倍され、利用可能なダイナミックレンジ
全体を満たす。
es for Image Processing and Classification in Remo
te Sensing" , Academic Press, 1983において、画像ヒ
ストグラムが非対称的である場合、出力画像の平均グレ
ーレベルとヒストグラム端部における彩度(飽和度)を
単純な線形変換によって同時に制御することは不可能で
あることが主張された。この論説は、利用可能なグレー
レベル範囲をよりよく利用するために、2つ(又はそれ
以上)のセグメントの区分的線形変換を提案する。利用
者は、利用可能なダイナミックレンジを満たすためにデ
ータが含まれる個別の強度範囲を拡張するようにデザイ
ンされた一系列の線形段階を手動で決定する必要がある
であろう。そのため、利用者は、各領域内で一系列のR
min 及びRmaxの値を指定し、方程式(1)を用いるで
あろう。このプロセスの自動化及びTRCマップにおけ
るこれらのセグメントの境界の画定が、以下の論述の要
旨である。
たがって、リアルタイム調子再現曲線マップを作成する
方法が提供される。画像の一部分が走査され、画像を形
成する入力グレー値が決定される。入力グレー値の度数
分布のヒストグラムが作成される。入力グレー値のヒス
トグラムに基づき、入力グレー値を出力グレー値に変換
する調子再現曲線マップが作成される。
換は、区分的線形変換を含む。
力グレー値の度数分布の画像ヒストグラムから区分的線
形変換を自動的に作成する方法が、提供される。入力グ
レー値の度数分布が解析され、入力グレー値の度数分布
に基づいた複数の入力グレー値のセグメントが画定され
る。1つの線形変換が複数の入力グレー値セグメントの
各々に随伴され、入力グレー値を出力グレー値にマップ
する複数の線形変換が、決定される。その複数の線形変
換は、少なくとも2つの異なった線形変換を有する。
定は、画像ヒストグラムの入力グレー値の度数分布にお
ける識別可能な指数部に位置される入力グレー値に基づ
いて、区分点を決定するステップを含む。
又は原稿が走査される(10)。画像画素のグレー値が
走査された画像から決定され、各グレー値の度数を表す
ヒストグラム分布が作成される(15)。走査された画
像の特有の特徴を決定するために、ヒストグラムが解析
され(20)、該画像の特徴は、画像のグレー値が出力
グレー値にマップされる方法に影響を及ぼす。ヒストグ
ラムの解析は、例えば、"A System and Method for Gen
erating and Utilizing Histogram Data From a Scanne
d Image"と題され、本譲受人に譲渡され、本明細書に参
照として採り入れられる、米国特許第5,751,84
8号に述べられる。調子再現曲線は、入力グレー値を出
力グレー値にマップするヒストグラムデータから自動的
に作成される。
の例示的なヒストグラムを示す。画像の入力グレー値
は、X軸上に現れ、それらの発生度数は、y軸上に現れ
る。グレー値の度数分布を解析する際、入力の境界が画
定され、マップされるグレー値が指定される(30)。
つまり、入力境界の外側のグレー値(例えば、X軸端部
におけるグレー値)は、カットされ、複写から削除され
る。より優れた画像の改良を付与する入力データをより
広域な範囲で拡張することを可能にするため、入力境界
の範囲を縮小することは、有益である。
像のタイプによって影響を受ける。画像タイプに基づい
て、入力の境界は種々の方式で提供される。ヒストグラ
ムの解析(20)は、走査された画像がハーフトーンタ
イプであるか又は写真タイプであるかを決定する。ハー
フトーン画像は、白黒ハーフトーン画像とカラーハーフ
トーン画像を含む。ハーフトーン画像を表す特性は、典
型として図2に見られるような、背景のグレー値を表す
グレー値のハイライト領域における大きなピークの存在
である。画像を複写する際、できるだけ多くの背景グレ
ー値を削除又は抑制することが有用である。ヒストグラ
ムからの背景グレー値の決定は、上記に参照された米国
特許第5,751,848号に述べられる。図2におい
て、背景グレー値の開始は、グレー値156に決定され
る。この値は、ヒストグラムの最大反射率Rmaxとして表
される最大入力境界としてセットされる。Rmax以上の入
力グレー値は、マップ又は複写されない。
て表される最小入力境界が、ヒストグラムデータから決
定される。Rminは、Rmin以下の反射率値を含む画像領域
の合計が、全画像領域の所定の割合よりも小さいような
画像反射率値(グレー値)を有するグレー値にセットさ
れる。つまり、図2において、Rminはグレー値25であ
ると表され、これは、グレー値0〜25を有する画素の
合計が、走査された画像の全画素数の3%未満であるこ
とを意味する。当然ながら、この所定の割合は、画像の
改良を調節するために、システムによって又はユーザに
よってリアルタイムで変更されることができる。したが
って、Rmin 及びRmaxは、出力グレー値にマップされ、
最終的に複写される入力グレー値の境界を画定する。
ヒストグラムに存在する背景のグレー値に基づいて決定
される。しかしながら、ある一定の画像は背景のグレー
値を有さない。例えば、図5は、X軸の左端部のハイラ
イト領域に背景のピークを全く有さない主として濃い画
像を示す走査された写真のヒストグラムを表す。この場
合、Rmaxは、図2のハーフトーン画像にRminが与えられ
たのと同様の方法で決定される。Rmaxは、Rmax以上の反
射率を含む画像領域が全画像領域の所定の割合よりも小
さいようなグレー値にセットされる。所定の割合が3%
である場合、Rm axよりも大きなグレー値を有する画素の
合計は、ヒストグラムにおける全画素数の3%未満であ
ろう。当然ながら、所定の割合は、種々の改良結果を得
るために変更されることができる。
及びRmaxが画定された後、両境界の間の領域は、1つ
又はそれ以上の区分点を決定する(35)ことにより、
セグメントに分割される。説明を容易にするため、X軸
上に示されるように、入力領域を第1のセグメントと第
2のセグメントに分割する区分点40、1点のみが図2
に示される。区分点40は、Rmin値から始まり、識別可
能な特徴、例えば、ピーク、バレー、又はピーク又はバ
レーからのオフセット値など、が認められるまでヒスト
グラムデータを解析することにより、得られる。
ー(谷)は、グレー値85に位置され、この点が、区分
点40としてセットされる。区分点40は、Rmin(グレ
ー値25)とグレー値85との間の第1のセグメント、
及びグレー値85とRmax(グレー値156)との間の第
2のセグメントを画定する。したがって、境界と区分点
は、区分的線形変換の基底となるヒストグラムデータか
ら自動的に決定され、入力グレー値を1セットの出力グ
レー値にマップする。
と、入力グレー値がマップされるであろう出力グレー値
のダイナミックレンジを画定する出力の境界が画定され
る(45)。出力されるダイナミックレンジは、用いら
れるシステム又はスクリーンの出力ダイナミックレンジ
に限定されうる。図3を参照すると、システムのダイナ
ミックレンジは、0〜255であることが示される。つ
まり、システムのダイナミック出力レンジを用いて、入
力グレー値Rmin(25)〜Rmax(156)は、出力グレ
ー値0〜255にマップされ、これは、8ビットシステ
ムの最大可能出力グレー範囲である。多くのシステムに
とって、利用可能な出力グレーレベルの範囲は、スキャ
ナ較正プロセス中に確定されるような、システムの「最
も白(whitest white)」に制限されることが示される。
最小出力値0.0にマップされる。次に、区分点(グレー
値85)が出力グレー値にマップされる(55)。出力
グレー値は、入力範囲の第1のセグメント間のグレー値
の入力画素との割合に基づいて決定される。例えば、値
25〜85である第1のセグメントにおけるグレー値の
割合は、例えば、入力の境界間の全グレー値数の40.6%
である。次に、その割合がダイナミック出力レンジで増
倍され、出力グレー値が付与される。ダイナミック出力
レンジは、システムの範囲であるため、該値は、255
−0=255である。したがって、.406×255=104とな
り、そのため、区分点(入力グレー値85)は、出力グ
レー値104にマップされる。
力グレー値が、それらの対応するセグメントの勾配に基
づいて出力グレー値にマップされる。つまり、点(2
5,0)と(85,104)との間の第1のセグメント
の勾配は、第1のセグメント中の入力グレー値の出力グ
レー値0〜104への1対1の線形変換を画定する。同
様に、第2のセグメントは、点(85,104)と(1
56,255)との間の(第1のセグメントとは)異な
った勾配を画定し、この勾配は、第2のセグメントにお
ける入力グレー値の出力グレー値104〜255への1
対1の線形変換を画定する。調子再現曲線が作成され
(60)、これは、2つの異なった線形変換に基づい
て、入力グレー値を出力グレー値にマップする。調子再
現曲線は、ルックアップテーブルとして作成されるのが
好ましい。次に、その調子再現曲線に基づいて画像が複
写される(65)。
択)される場合、多くの入力値が、ハーフトーンスクリ
ーン外の出力値にマップされ、そのため、黒又は白に飽
和されうるため、このアプローチは入力グレーレベルを
無駄にする。スクリーン画像における画像のディテール
は、用いられる出力範囲が、システム範囲255に代わ
り、用いられるハーフトーンスクリーンの範囲に等しい
場合によりよく複写される。ハーフトーンスクリーンの
ダイナミックレンジに基づいた入力グレー値のマッピン
グが、図4に示される。ハーフトーンスクリーンの範囲
は、前以て決定され、また、この場合、スクリーン最小
値14及びスクリーン最大値220を有する。入力値か
ら出力値への変換は、出力境界が0〜255でなく、1
4〜220であることを除き、システム範囲を用いた変
換と同一である。ここで、ハーフトーンスクリーンのダ
イナミックレンジは、220−14=206となる。
値へのマッピングが、第1のセグメント内の入力画素の
割合をハーフトーンスクリーンのダイナミックレンジで
倍増することによって表され、.406×206=84とな
る。しかしながら、最小スクリーン値は、14だけオフ
セットされるため、定量化される出力グレー値84も、
同様に14だけオフセットされ、最終値98となる。し
たがって、入力グレー値85は、出力グレー値98にマ
ップされる。上述のように、エンドポイント(25,1
4)と(85,98)との間の第1の区分点の勾配が決
定され、この勾配は、入力グレー値の出力グレー値への
線形変換を画定する。同様に、エンドポイント(85,
98)と(156,220)との間の第2のセグメント
の勾配が見出される。次に、2つのセグメントによって
画定された複数の線形変換に基づいて、調子再現曲線が
作成される。
代わりにハーフトーンスクリーン範囲を用いることとの
唯一の相違点は、変換値に正の移動(用いられるスクリ
ーンの下限値に等しい)が追加される点である。ハイラ
イトディテールの付与は、暗部ディテールをわずかに犠
牲にすることにより向上される。しかしながら、新聞用
紙にプリントされる画像のように、非常に粒状度の高い
画像にもたらされる現象は、背景に少量のスポットが出
現しうるというものである。第2の方法は、最大出力境
界(背景値)−Rminとして計算される入力ダイナミッ
クレンジ全体に対する1セグメントにおける入力ダイナ
ミックレンジの割合を計算することである。この割合
は、スクリーンのダイナミック出力レンジによって増倍
される。
ナミック出力レンジがスクリーンのものに限定された
際、画像ディテールの付与は大幅に向上するが、より少
数の入力画素が白又は黒に飽和されるため、画像のコン
トラストは事実上低下することが示される。
の実例が示される。上述のように、白黒又はカラー写真
に、用語「画像背景」を用いることはできず、多くの場
合、明確なピーク又はバレーは、画像ヒストグラムに存
在しない。写真のヒストグラムにおいてしばしば見られ
るように、バレーが明確でない場合、区分点40は、ブ
ラックピーク値(2σブラック値)の1/4の値から決
定される。したがって、利用可能な画像背景値が全くな
いため、第1のセグメントは、Rminと1/4ブラックピ
ークとの間に画定され、第2のセグメントは、1/4ブ
ラックピークとRmaxとの間に画定される。先に定められ
たように、RminとRmaxは、Rmin値及びR max値の外側の画
素の合計が、ヒストグラム中の全画素数の所定の割合よ
りも小さいようなグレー値にセットされる。図5におい
て、Rminは、グレー値5であると判定され、Rmaxは、グ
レー値171であると判定される。ブラックピーク値か
ら標準偏差2つ分(2σ)である1/4ブラックピーク
値は、例えば、上記で参照される米国特許第5,75
1,848号に述べられる方法によって見出される。
の調子再現曲線マップが示され、ここで、区分的線形調
子再現曲線によって画像が調節される。第1のセグメン
ト(グレー値5〜102)が大幅に大きな出力グレー値
範囲(グレー値14〜197)にマップされるのが分か
る。濃いグレー値が拡大され、暗部領域により多くのデ
ィテールを提供するので、これは、この画像の暗部ディ
ーテールの付与を向上させる。
ナミック出力レンジは、最小グレー値14及び最大グレ
ー値220を有するスクリーン範囲として選択される。
したがって、ダイナミック出力レンジは、220−14
=206である。入力グレー値のダイナミック出力レン
ジへのマッピングは、上述のように行われる。各セグメ
ント内の入力画素の割合は、変換を考慮して決定され
る。例えば、入力グレー値5〜102間の第1のセグメ
ントにおける入力画素の割合は、全てのセグメントの入
力画素の全合計の88%である。区分点(入力グレー値
102)のマッピングは、下記式によって表される。
ジ(220−14)は、現セグメントにおける入力画素
の割合で増倍され、グレーレベル183である第1の出
力セグメント区間の境界を得る。したがって、グレーレ
ベル14における最小出力境界から183の範囲である
グレー値197が、第1の出力セグメントのエンドポイ
ントを画定する。そのため、グレーレベル5〜102間
の入力グレースペースは、出力グレーレベル14〜19
7にマップされる。同様に、第2のセグメントの入力グ
レー値、グレー値102〜171(Rmax)は、ダイナミ
ック出力レンジの残りのセグメントである第2の出力セ
グメント、出力グレー値197〜220(スクリーンの
最大値)にマップされる。
間のカラー写真の区分的線形変換がテスト機器及びコン
ピュータ(1480×1677画素)によって作成される。絶対
ダイナミック入力レンジは、Rmin=1、Rmax=196
として計算される。図7の画像ヒストグラムのプロット
は、この写真において暗部領域が優勢であることを示
す。この写真がダイナミック出力レンジの調節なしでス
クリーニングによって複写される場合、複写された画像
は非常に濃いであろう。更に、暗部領域中にあるため、
画像ディテールのほとんどが失われる。しかしながら、
ハイライト領域は、よく複写されるであろう。
よってダイナミックレンジを調節した後にスクリーンさ
れる場合(最大ダイナミックレンジ=255)、複写に
より、たくさんの飽和されたハイライト領域が作成され
た。最大ダイナミックレンジ区間は、飽和領域を削除す
るために下方に調節されることができるが、ダイナミッ
クレンジの調節なしでスクリーンされた画像には、知覚
される鮮鋭度の非常にわずかな上昇のほかに、これらの
画像における改善はほとんど見受けられなかった。
によって調節された画像の調子再現曲線マップを示す。
第1のセグメント(入力グレー値1〜12)に現れる暗
部ディテールのほとんどは、出力グレーレベルの大部分
を暗部領域にマッピングすることによりもたらされる。
更に、ハイライトディテールは、暗部領域から、第2の
セグメント(入力グレー値12〜196)によって画定
されるハイライト領域に第2の線形変換によって保存さ
れる。全般の目的が、飽和せずに暗部及びハイライト領
域の両領域に画像ディテールを複写することである場
合、この区分的線形変換が最も優れた画像を作成する。
ハイライト領域に表されるいくつかの輪郭が存在する
と、ダイナミック出力レンジをスクリーンのもの(出力
グレー値14〜220)に限定することによりべたの黒
又は白がほとんどないため、この画像は鮮鋭、すなわち
「硬調(contrasty)」としては現れない。
ク点を入力グレー値8に決定し、ブラックピークから約
2σ(ピークの1/4)の値を判定し、値12を導き出
すことに基づいて、区分点は、入力グレー値12に算定
される。したがって、第1の入力セグメントは、入力グ
レーレベル絶対Rmin=1〜グレーレベル12に、第2
の入力セグメントは、グレーレベル12〜絶対Rmax=
196に選択される。この画像中に背景画素が全く存在
しないため、Rmax値は、上記で説明された3%削除ル
ールに基づいて決定される。グレーレベル12における
区分点は、暗部領域のブラックピークから約標準偏差2
(2σ)であるように選択された。これは、米国特許第
5,751,848号に完全に述べられるように、ヒス
トグラムを解析し、ヒストグラムにおけるブラックピー
クの高さの約1/4のピーク高を有するグレー値を決定
することにより、算出される。
され、最小スクリーン値(14)〜出力グレーレベル9
0に選択される。グレーレベル90は、下記式から算出
される。
力画素の割合)*(用いられるハーフトーンスクリーン
の範囲)
4)=76となる。値76は、グレー値90(76+1
4=90)にエンドポイントをおく第1の出力セグメン
トの長さである。そのため、グレーレベル1と12との
間の入力グレースペースは、出力グレーレベル14〜9
0にマップされる。この画像を複写する際、グレーレベ
ル12の第1のセグメント範囲が、より広域のグレーレ
ベル76の出力セグメント範囲にマップされるため、暗
部領域にたくさんのディテールがもたらされる。
(1,14)及び(12,90)であることが知られる
と、その間に勾配が確定され、その勾配に基づいて第1
のセグメント中のグレー値が、第1の出力セグメントグ
レー値にマップされる。同様に、第2の入力セグメント
のエンドポイント(12,90)及び(196,22
0)が、その間に勾配を画定し、この勾配は、作成され
た図8の調子再現曲線に示されるように、第2のセグメ
ントのグレーレベルを第2の出力セグメントグレーレベ
ルに変換するために用いられる。
換を示すために、白黒写真(1072×1312画素)のヒスト
グラムデータが図示される。用いられた写真は、標準的
な白黒のボートと波止場の光景(1072×1312画素)であ
る。絶対ダイナミック入力レンジは、Rmin=4、Rmax=
191である。図9の画像のヒストグラムのプロット
は、写真において暗部領域が優勢であることを示す。先
の2つの画像ヒストグラムとは異なり、このヒストグラ
ムは、明確なピークを有することに留意されたい。この
画像がダイナミックレンジの調節なしでスクリーンされ
る際、画像は、比較的濃く、暗部領域におけるディテー
ルを欠損して複写される。この画像中に背景が全くない
ため、ダイナミックレンジは、Rmin 及びRmaxのみを用
いる線形変換の「古典的」方法を用いて調節されること
ができる。最大ダイナミック出力レンジは、ハイライト
飽和を削除するために、200にセットされる。これ
は、最大ダイナミックレンジが255である際、調子再
現曲線マップは、この場合、グレーレベル113(グレ
ー値113以上の画素の合計は、全合計の3%未満であ
る)であるRmaxで飽和する事実によるものでもある。そ
のため、ハイライト領域全体が飽和されるであろう。ダ
イナミックレンジを200にセットすることにより、調
子再現曲線マップの勾配が変更され、マップ中の飽和点
を更に高いグレーレベルに移動させる。
作成された区分的線形調子再現曲線を図示する。この変
換は、「古典的な」変換に比べ、暗部ディテールの付与
を向上させる。これは、暗部領域におけるダイナミック
レンジの効果的な拡張に起因する。区分的線形変換を生
じさせるために、図9のヒストグラムが解析され、1つ
又はそれ以上の区分点を決定する。この場合、1つの区
分点が決定され、次にこの区分点が入力グレー値に沿っ
た2つの区分点を画定する。ヒストグラムから、入力グ
レーレベル11においてブラックピークが見出される。
ブラックピークから、区分点がグレーレベル32である
ブラックピークから約標準偏差2つ分(2σ)として算
出され、選択される。
4のピーク高を有するグレー値に選択される。区分点を
グレーレベル32に有することは、第1のセグメントを
グレーレベル4〜32に、第2のセグメントを32〜1
91に画定する。次に、ダイナミック出力レンジが、こ
の場合、出力グレー値14〜220のスクリーン範囲に
選択される。次に、区分点値32が、上述のように、出
力グレー値にマップされる。第1のセグメント、Rmin
(4)〜入力グレーレベル32、に含まれる入力画素の
割合は、全入力画素数の約37.6%である。次に、用いら
れる出力スクリーンのダイナミックレンジ(220−1
4=206)は、画素の割合0.376で増倍され、第1の
出力セグメント区間の長さを付与する。すなわち、(2
20−14)×0.376=78となる。
ドポイントは、14+78=92である。そのため、グ
レーレベル4〜32である入力グレースペースは、出力
グレーレベル14〜92にマップされる。エンドポイン
ト(4,14)及び(32,92)を知ることにより、
第1の入力セグメントと第1の出力セグメントとの線形
変換の基本を形成する勾配が決定される。したがって、
グレー値32〜191の第2の入力セグメントは、エン
ドポイント(32,92)と(191,220)との間
の勾配に基づいて第2の出力セグメントにマップされ
る。
照して、新聞用紙にプリントされたハーフトーンのカラ
ー画像の、区分的線形変換を介したダイナミックレンジ
の調節の一例が示される。図11は、画像ヒストグラム
のプロットを示す。それは、縁に少量の新聞用紙の背景
(1146×474画素)を有してクロップされた低度数のハ
ーフトーン写真(85dpiスクリーン)である。画像の
左側の映像が、青の背景と、また、暗部領域に多くのデ
ィテールを有すると共に、その右側の映像が、明るい黄
色の背景と、ハイライト領域にディテールを有する、こ
のタイプの画像は、本来複写し難い。ヒストグラムデー
タを解析する際、絶対ダイナミックレンジは、Rmin =
20、Rmax=223として計算される。背景グレー値
は、入力グレー値135において計算される。
ル47におけるブラックピーク、グレーレベル60にお
ける2σ点(ブラックピーク値の1/4)、グレーレベ
ル85における第1のバレー、グレー値115における
ピーク、グレーレベル131における第2のバレー、及
びグレーレベル135における背景閾値を決定する。
「古典的」方法を介してダイナミックレンジが調節され
た後、スクリーン画像を複写すると、両映像のいくらか
の暗部ディテールが失われ、いくらかの新聞用紙の背景
が複写されるであろう。
トグラムのために作成される区分的線形調子再現曲線が
図示される。この場合、区分点は、第1のバレーのグレ
ー値85であると選択される。したがって、ダイナミッ
ク入力レンジは、2つのセグメントを含み、第1のセグ
メントは、Rmin (20)〜85間に画定され、第2の
セグメントは、グレー値85〜135間に画定される。
8ビットシステムのシステム範囲全体としてのダイナミ
ック出力レンジは、0〜255であるとして選択され
る。
ように定められる。
定される。区分点は、ブラックピーク(47)と隣接す
るピーク(115)との間のバレーにおける入力グレー
レベル85で計算される。
の第1のセグメント中の入力画素の割合=56.8%
〜145に画定される。入力区分点(85)は、第1の
出力セグメントのエンドポイント145にマップされ
る。入力境界値20及び135は、出力境界値0及び2
55に、それぞれマップされる。次に、勾配が各セグメ
ントのために定量化され、残りの入力グレー値は、それ
らに対応するセグメントの勾配に基づいて出力グレー値
にマップされる。
グラムの区分的線形調子再現曲線が図示される。図12
(B)のマップと図12(A)のマップの相違点は、図
12(B)では、変換が、バレー点85ではなく、2σ
値(ブラックピークの1/4)を用いて区分点を選択す
る点である。この場合、2σ点はグレーレベル60であ
る。Rmin(20)と区分点60との間の入力画素の割
合は、42.3%である。更に、ダイナミック出力レン
ジ255を前記割合(255*0.423)で増倍すること
により、値108が導出される。したがって、第1の出
力セグメントは、0〜108に画定され、第2の出力セ
グメントは、108〜255に画定される。区分点にお
ける入力グレー値60は、出力区分点値108にマップ
される。上記に論じられたのと同様に、各入力セグメン
トの勾配が、算定され、入力グレー値は、それらに対応
するセグメントにおいて概ねの区分的線形変換を成すそ
れらのセグメントの勾配に基づいて出力グレー値にマッ
プされる。
えば、出力グレーレベル14においてスクリーン最小値
を、また、出力グレーレベル220においてスクリーン
最大値を有するハーフトーンスクリーン範囲として選択
されることができる。また、調子再現曲線は、上述のよ
うに、バレー85又は2σ点60における区分点の何れ
かを用いて作成されることもできる。これらの様々な区
分的線形変換の選択肢は、ユーザにとって利用可能とさ
れ、そのため、元の入力画像に基づいて様々な複写が作
成されることができる。システム全体の出力範囲のため
に作成された調子再現曲線マップとハーフトーンスクリ
ーン範囲のために作成された調子再現曲線マップとの唯
一の相違点は、ハーフトーンスクリーン範囲のマップ
が、絶対R minから背景レベルへの入力グレーレベルを
スクリーンのダイナミックレンジ(14〜220)に効
果的にマップするグレーレベル14の正のスライドを有
する点である。入力区分点60(2σ)は、出力グレー
値103にマップされるが、ハーフトーンスクリーンを
用いた変換において、85における入力区分点は出力グ
レー値131にマップされる。
って査定するために、低度数のハーフトーン画像には、
通常、ハーフトーンスクリーンを適用しないが、画像に
ハーフトーンスクリーンが適用された。ダイナミックレ
ンジが、「古典的方法」を介して調節される場合、青色
と黄色の両映像においていくらかの暗部ディテールが失
われ、更に、望ましくないいくらかの新聞用紙の背景も
複写される。
出力ダイナミックレンジが255に等しいとき、多量の
暗部ディテールを有する青色の映像は、「古典的方法」
によって複写されたものよりも更に多くの複写されたデ
ィテールを表す。ハイライト領域に多量のディテールを
有する黄色の映像もまた、より多くの複写されたディテ
ールを有する。適用されるハーフトーンスクリーンのも
のに出力ダイナミックレンジを限定した際、更により多
くのハイライトディテールが黄色の映像に複写される。
いずれの場合においても、新聞用紙の背景は全く複写さ
れない。
データを示す。それは、白い背景(コーティングされた
用紙)の縁と共にクロップされた高度数ハーフトーン
(150dpiスクリーン)写真である。絶対ダイナミッ
ク入力レンジは、Rmin=11、及びRmax=238に算
定される。この場合、ヒストグラムの解析は、背景グレ
ー値が存在し、背景閾値が、背景ピーク値226の約1
/4のピーク値である213で算定されることを示す。
をおかれた2つの群を抜いて高いピークを外部濃度領域
に示す。これは、2つのピークの間のグレーレベルにい
くらかの量の画像情報を有するハイコントラスト画像で
あることに留意されたい。ヒストグラムデータの更なる
解析により、このデータが、広く間隔がおかれたピーク
を有し、ピーク間の「バレー」が識別し難い2項データ
(bimodal)であることを示す。したがって、本アルゴリ
ズムは、区分的線形変換を成すために、2σ(ブラック
ピークの1/4)値に基づいた区分点の選択に限定され
る。
ンジ(0〜255)を用いて図13のヒストグラムデー
タから作成された区分的線形調子再現曲線マップを示
す。R minは、3%ルールを用いてグレーレベル11に
決定され、また、この画像は抑圧されようとしている背
景値を有するため、最大境界はグレーレベル213でセ
ットされる。区分点は、ブラックピーク値22と2σ点
(ブラックピークの1/4)に基づいてグレーレベル3
9に算定される。したがって、入力グレー値の2つの入
力セグメントが画定される。第1のセグメント上の画素
の割合に基づいて、区分点39が、出力グレーレベル1
36にマップされる。前に上記で説明されたように、各
セグメントの勾配が定量化され、区分的線形変換におい
て、入力グレー値が出力グレー値にマップされる。代替
的に、ダイナミック出力レンジは、例えば、出力グレー
レベル14〜220であるハーフトーンスクリーン範囲
として選択されることができる。
ックレンジを調節することにより処理される場合、背景
は抑圧されるが、暗部ディテールのほとんどが失われ
る。画像が、225に等しい出力ダイナミックレンジを
有する区分的線形変換を用いて複写された際、暗部ディ
テールのほとんどが現される。この際、ハイライトディ
テールのほとんどが飽和される。出力ダイナミックレン
ジが、適用されるハーフトーンスクリーンの範囲に限定
される場合、ハイライト複写は向上する。
された。明らかに、本明細書を読み、理解する上で、変
形例と代替物が他者に生じるであろう。それらが添付の
請求項又はその同等物の範囲内に含まれる限り、本発明
が、このような変形例と代替物を全て含むことが意図さ
れる。
含む画像複写システムのブロック図である。
ラフ図である。
出力レンジに基づいた図2の画像の区分的線形変換マッ
プを示すグラフ図である。
のダイナミック出力レンジに基づいた図2の画像の区分
的線形変換マップを示すグラフ図である。
る。
フ図である。
示すグラフ図である。
フ図である。
である。
グラフ図である。
ヒストグラムデータを示すグラフ図である。
いた図11の画像の区分的線形変換マップを示すグラフ
図である。(B)は、ブラックピーク値の1/4を区分
点として用いた図11の画像の区分的線形変換マップを
示すグラフ図である。
タを示すグラフ図である。
換マップを示すグラフ図である。
Claims (3)
- 【請求項1】 複写される画像を改良するリアルタイム
調子再現曲線を作成する方法であって、該方法が、 画像の一部を走査し、前記画像を形成する入力グレー値
を決定するステップを含み、 入力グレー値の度数分布のヒストグラムを作成するステ
ップを含み、 前記入力グレー値のヒストグラムに基づいて、入力グレ
ー値を出力グレー値に変換するための調子再現曲線を作
成するステップを含む、 上記複写される画像を改良するリアルタイム調子再現曲
線を作成する方法。 - 【請求項2】 前記変換が、区分的線形変換を含む、 請求項1に記載の方法。
- 【請求項3】 前記調子再現曲線の作成が、 ヒストグラムを解析するステップを含み、 複写される全ての入力グレー値が、実質的に入力境界グ
レー値の範囲内にある最小入力グレー値及び最大入力グ
レー値を含む入力境界グレー値を決定するステップを含
み、 前記入力グレー値の度数分布に基づいて前記入力境界グ
レー値の間にある区分点を決定するステップを含み、 前記最小入力グレー値を最小出力グレー値にマップする
ステップを含み、 前記最大入力グレー値を最大出力グレー値にマップする
ステップを含み、 前記入力グレー値の度数分布に基づいて区分点を出力グ
レー値にマップするステップを含み、 前記入力境界グレー値と区分点との間に画定される勾配
に基づいて残りの入力グレー値をマップするステップを
含む、 請求項1に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US159043 | 1998-09-23 | ||
US09/159,043 US6236751B1 (en) | 1998-09-23 | 1998-09-23 | Automatic method for determining piecewise linear transformation from an image histogram |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000115538A true JP2000115538A (ja) | 2000-04-21 |
Family
ID=22570846
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP11268485A Pending JP2000115538A (ja) | 1998-09-23 | 1999-09-22 | 複写される画像を改良するリアルタイム調子再現曲線を作成する方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US6236751B1 (ja) |
JP (1) | JP2000115538A (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002006390A (ja) * | 2000-06-20 | 2002-01-09 | Sakata Corp | デジタル画像の補正方法及び装置 |
US6717698B1 (en) * | 2000-02-02 | 2004-04-06 | Eastman Kodak Company | Tone scale processing based on image modulation activity |
US7030908B2 (en) | 2002-03-20 | 2006-04-18 | Orion Electric Co., Ltd. | Method and circuit for spot-killer control in cathode-ray tube |
US7330600B2 (en) | 2002-09-05 | 2008-02-12 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device estimating black character color and ground color according to character-area pixels classified into two classes |
JP2015166968A (ja) * | 2014-03-04 | 2015-09-24 | 株式会社ニコン | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2016538008A (ja) * | 2013-09-30 | 2016-12-08 | ケアストリーム ヘルス インク | Hdrイメージングを使用しかつハイライトを除去する口腔内撮像方法及びシステム |
CN115987485A (zh) * | 2023-03-20 | 2023-04-18 | 聊城高级财经职业学校 | 一种水力模型数据处理方法 |
Families Citing this family (51)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6504954B1 (en) * | 1999-02-05 | 2003-01-07 | Raytheon Company | Closed loop piecewise-linear histogram specification method and apparatus |
JP3717357B2 (ja) * | 2000-01-07 | 2005-11-16 | 理想科学工業株式会社 | 2値化閾値算出方法および装置 |
IL134182A (en) | 2000-01-23 | 2006-08-01 | Vls Com Ltd | Method and apparatus for visual lossless pre-processing |
US6753929B1 (en) * | 2000-06-28 | 2004-06-22 | Vls Com Ltd. | Method and system for real time motion picture segmentation and superposition |
US7003153B1 (en) * | 2000-09-29 | 2006-02-21 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Video contrast enhancement through partial histogram equalization |
US6735330B1 (en) * | 2000-10-17 | 2004-05-11 | Eastman Kodak Company | Automatic digital radiographic bright light |
US6891892B2 (en) * | 2001-03-30 | 2005-05-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | MPEG-2 decoder with an embedded contrast enhancement function and methods therefor |
WO2002100093A1 (fr) * | 2001-05-31 | 2002-12-12 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Appareil et procede de traitement d'image |
US6826310B2 (en) * | 2001-07-06 | 2004-11-30 | Jasc Software, Inc. | Automatic contrast enhancement |
EP1292113A3 (en) * | 2001-08-23 | 2005-03-23 | Eastman Kodak Company | Tone scale adjustment |
US20040208385A1 (en) * | 2003-04-18 | 2004-10-21 | Medispectra, Inc. | Methods and apparatus for visually enhancing images |
US7447374B1 (en) * | 2003-01-06 | 2008-11-04 | Apple Inc. | Method and apparatus for an intuitive digital image processing system that enhances digital images |
US7315656B2 (en) * | 2003-05-22 | 2008-01-01 | The Boeing Company | Methods and apparatus for enhanced viewing of aerial refueling operations |
SG118191A1 (en) * | 2003-06-27 | 2006-01-27 | St Microelectronics Asia | Method and system for contrast enhancement of digital video |
JP4362479B2 (ja) * | 2003-12-12 | 2009-11-11 | 富士通株式会社 | カラーバランス補正プログラム、カラーバランス補正装置およびカラーバランス補正方法 |
TWI247532B (en) * | 2004-04-28 | 2006-01-11 | Benq Corp | Image correction system and method thereof |
US20060077490A1 (en) * | 2004-07-13 | 2006-04-13 | Sheraizin Semion M | Automatic adaptive gamma correction |
US7903902B2 (en) | 2004-07-26 | 2011-03-08 | Sheraizin Semion M | Adaptive image improvement |
US7639892B2 (en) * | 2004-07-26 | 2009-12-29 | Sheraizin Semion M | Adaptive image improvement |
KR100752850B1 (ko) * | 2004-12-15 | 2007-08-29 | 엘지전자 주식회사 | 디지털 영상 촬영장치와 방법 |
US7715649B2 (en) * | 2005-02-14 | 2010-05-11 | Fujifilm Corporation | Generation and adjustment of a luminance correction curve to prevent saturation of the image during contrast enhancement |
US7526142B2 (en) * | 2005-02-22 | 2009-04-28 | Sheraizin Vitaly S | Enhancement of decompressed video |
US8131108B2 (en) * | 2005-04-22 | 2012-03-06 | Broadcom Corporation | Method and system for dynamic contrast stretch |
US7586653B2 (en) * | 2005-04-22 | 2009-09-08 | Lexmark International, Inc. | Method and system for enhancing an image using luminance scaling |
US7593591B2 (en) * | 2005-08-05 | 2009-09-22 | Seiko Epson Corporation | Method and apparatus for increasing contrast in a digital image |
US7492486B2 (en) * | 2005-12-08 | 2009-02-17 | Xerox Corporation | Systems and methods for adaptive dynamic range adjustment for images |
JP4715639B2 (ja) * | 2005-12-12 | 2011-07-06 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像形成制御装置及びプログラム |
US7738698B2 (en) * | 2006-01-26 | 2010-06-15 | Vestel Elektronik Sanayi Ve Ticaret A.S. | Method and apparatus for adjusting the contrast of an image |
JP2009545355A (ja) * | 2006-07-31 | 2009-12-24 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 画像データセットのスケールベースで可視化する方法、装置、及びコンピュータ可読媒体 |
CN101563706B (zh) * | 2006-07-31 | 2012-10-10 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于为图像数据集的显像创建预设置图的方法、设备 |
US7835588B2 (en) * | 2006-11-29 | 2010-11-16 | Nokia Corporation | Contrast optimization of images |
JP2008300980A (ja) * | 2007-05-29 | 2008-12-11 | Canon Inc | 画像処理装置および画像処理方法 |
EP2223283A4 (en) * | 2007-12-17 | 2013-02-06 | Hewlett Packard Development Co | IMAGE PROCESSING USING TARGET VALUES |
CN101599171A (zh) * | 2008-06-03 | 2009-12-09 | 宝利微电子系统控股公司 | 自动对比度增强方法和装置 |
US8401290B2 (en) * | 2008-07-24 | 2013-03-19 | Libredigital, Inc. | Method and system for processing to enhance digital images |
US20120035480A1 (en) * | 2009-08-18 | 2012-02-09 | Panasonic Corporation | Ultrasonic diagnostic device |
US8660352B2 (en) * | 2011-06-29 | 2014-02-25 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Quality assessment of images with extended dynamic range |
US9082227B2 (en) * | 2013-06-20 | 2015-07-14 | Nokia Technologies Oy | Method and apparatus for a linear representation of an image histogram |
EP3920133A1 (en) * | 2015-12-31 | 2021-12-08 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Methods and systems for image processing |
EP3220349A1 (en) * | 2016-03-16 | 2017-09-20 | Thomson Licensing | Methods, apparatus, and systems for extended high dynamic range ("hdr") hdr to hdr tone mapping |
CN105959584B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-01-22 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种图像处理方法、图像处理装置及显示装置 |
US10728559B2 (en) * | 2017-07-07 | 2020-07-28 | Qualcomm Incorporated | Precision of computation and signaling of dynamic range adjustment and color remapping information |
WO2020049567A1 (en) * | 2018-09-06 | 2020-03-12 | Carmel Haifa University Economic Corporation Ltd. | Model-free physics-based reconstruction of images acquired in scattering media |
CN109325986B (zh) * | 2018-09-11 | 2023-06-16 | 广东智媒云图科技股份有限公司 | 一种素描的绘制方法及装置 |
CN109300178B (zh) * | 2018-09-11 | 2023-06-23 | 广东智媒云图科技股份有限公司 | 一种基于自动素描的纪念图生成系统 |
US11436839B2 (en) * | 2018-11-02 | 2022-09-06 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods of detecting moving obstacles |
CN109767402A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-05-17 | 中科威晟(天津)光电科技有限公司 | 一种基于直方图统计的非制冷红外热像自适应映射方法 |
CN109961409B (zh) * | 2019-02-26 | 2024-02-27 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种线性增强图像对比度的方法及装置 |
CN110084769B (zh) * | 2019-05-20 | 2023-05-23 | 佛山光微科技有限公司 | 一种基于直方图统计的oct视频图像自适应增强方法 |
CN115035113B (zh) * | 2022-08-11 | 2022-10-25 | 深圳市通泰详特种电线电缆有限公司 | 基于x射线的手机数据线生产缺陷无损检测方法 |
CN115660994B (zh) * | 2022-10-31 | 2023-06-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于区域最小二乘估计的图像增强方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5046118A (en) * | 1990-02-06 | 1991-09-03 | Eastman Kodak Company | Tone-scale generation method and apparatus for digital x-ray images |
US5426517A (en) * | 1992-11-30 | 1995-06-20 | Eastman Kodak Company | Automated tone correction apparatus and method using filtered histogram equalization |
US6091853A (en) * | 1995-08-28 | 2000-07-18 | Lockhead Martin Corporation | Local area linear dynamic range compression |
US5901243A (en) * | 1996-09-30 | 1999-05-04 | Hewlett-Packard Company | Dynamic exposure control in single-scan digital input devices |
-
1998
- 1998-09-23 US US09/159,043 patent/US6236751B1/en not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-09-22 JP JP11268485A patent/JP2000115538A/ja active Pending
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6717698B1 (en) * | 2000-02-02 | 2004-04-06 | Eastman Kodak Company | Tone scale processing based on image modulation activity |
JP2002006390A (ja) * | 2000-06-20 | 2002-01-09 | Sakata Corp | デジタル画像の補正方法及び装置 |
US7030908B2 (en) | 2002-03-20 | 2006-04-18 | Orion Electric Co., Ltd. | Method and circuit for spot-killer control in cathode-ray tube |
US7330600B2 (en) | 2002-09-05 | 2008-02-12 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device estimating black character color and ground color according to character-area pixels classified into two classes |
JP2016538008A (ja) * | 2013-09-30 | 2016-12-08 | ケアストリーム ヘルス インク | Hdrイメージングを使用しかつハイライトを除去する口腔内撮像方法及びシステム |
US10219703B2 (en) | 2013-09-30 | 2019-03-05 | Carestream Dental Technology Topco Limited | Method and system for intra-oral imagine using HDR imaging and highlight removal |
JP2015166968A (ja) * | 2014-03-04 | 2015-09-24 | 株式会社ニコン | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
CN115987485A (zh) * | 2023-03-20 | 2023-04-18 | 聊城高级财经职业学校 | 一种水力模型数据处理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US6236751B1 (en) | 2001-05-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2000115538A (ja) | 複写される画像を改良するリアルタイム調子再現曲線を作成する方法 | |
JP4170353B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像読取装置、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体 | |
JP4988624B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び記録媒体 | |
JP3327617B2 (ja) | 良好な印刷可能画像を得るためにハーフトーンの適応走査を用いる画像処理装置 | |
EP1505821A2 (en) | Image processing apparatus, an image forming apparatus and an image processing method | |
JP2001320584A (ja) | 画像処理装置及び画像形成装置 | |
JP2002232708A (ja) | 画像処理装置及びそれを備えた画像形成装置並びに画像処理方法 | |
JPH03208467A (ja) | 画像処理装置の画像領域識別方式 | |
JP4093413B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体 | |
US7693332B2 (en) | Image processing apparatus capable of generating distributable image while maintaining readability and security | |
JP4884305B2 (ja) | 画像処理装置、画像形成装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体 | |
GB2349765A (en) | Pixel processing using binary and multibit error diffusion | |
JP4596964B2 (ja) | 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 | |
JPH10283470A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および記録媒体 | |
JP6474315B2 (ja) | 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラムおよびその記録媒体 | |
JP4043982B2 (ja) | 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、画像処理プログラム、並びにそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP4063971B2 (ja) | 画像処理方法および装置 | |
JP4080252B2 (ja) | 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 | |
JP2006311381A (ja) | 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、コンピュータプログラム及び記録媒体 | |
JP3216963B2 (ja) | 網点領域判定装置 | |
JP3797448B2 (ja) | 画像処理装置 | |
US6870640B1 (en) | Method and apparatus for rendering a continuous tone image representation with multiple digital halftoning | |
JP2003324604A (ja) | 画像処理装置、画像形成装置、画像処理方法、プログラム、および記録媒体 | |
JP4315704B2 (ja) | 検版装置、印刷システム、印刷データの検版方法、およびプログラム | |
Kouznetsov | The adaptive screening of continuous tone images |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060920 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20080424 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080507 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080806 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20081125 |