JP2000123165A - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像特徴を考慮することなくホワイトバラン
ス調整を行なうと、画像内の主オブジェクトに対して適
切な補正が行なえない場合があった。 【解決手段】 ヒストグラム作成部７において、画像を
所定数のブロックに分割し、各ブロック毎にその属性に
応じて重み付けを行なって画像全体の輝度ヒストグラム
を作成する。そして画像補正部１０において、該輝度ヒ
ストグラムに基づいたホワイトバランス及びブラックバ
ランス調整を行なうことにより、画像内の主オブジェク
トに対する適切な補正が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置及びそ
の方法に関し、特に、ホワイトバランス調整を行なう画
像処理装置及びその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】多値画像を形成する画像処理装置におい
ては、画像中の最も明るいハイライト部分、又は最も暗
いシャドウ部分の輝度値を調整することによって、コン
トラストのより鮮明な画像を得ることを目的とした、ホ
ワイトバランス調整が行われている。

【０００３】従来の画像処理装置においてホワイトバラ
ンス調整を行なう際には、画像内の輝度が高いほうから
数％である所定の高輝度領域において、輝度が所定のし
きい値以上である画素を除いた画素の各Ｒ，Ｇ，Ｂ成分
の平均値を算出し、該平均値に基づいて各画素を補正し
ていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像処理装置においては、対象画像の示すシーンに
かかわらず、即ち画像特徴を考慮することなく、ホワイ
トバランス調整を行っていた。

【０００５】一般に、例えば室内で窓際にいる人物を撮
影した写真画像においては、窓の外の風景は明るく、主
被写体である人物の部分は黒くつぶれてしまうことが多
い。このような写真画像に対して、上記従来の画像処理
装置により補正を施した場合、窓の外の風景が非常に明
るいために、ホワイトバランス調整において該風景の影
響を受けてしまっていた。即ち、画像全体として露出オ
ーバーと判定されてしまうため、黒くつぶれてしまって
いる人物の部分についてはほとんど補正されないか、ま
たは、更に暗くなるように補正されてしまい、主被写体
であるはずの人物画像に対して、適切な補正を施すこと
ができなかった。

【０００６】本発明は上述した問題を解決するためにな
されたものであり、画像内の主オブジェクトに対して適
切な画像補正を可能とする画像処理装置及びその方法を
提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を
備える。

【０００８】即ち、画像の色分布をその特性に応じて検
出する検出手段と、前記色分布に基づいて前記画像の補
正情報を生成する生成手段と、前記補正情報に基づいて
前記画像に補正を施す補正手段と、を有することを特徴
とする。

【０００９】例えば、前記検出手段は、前記画像の特性
に応じて輝度ヒストグラムを作成することを特徴とす
る。

【００１０】例えば、前記検出手段は、前記画像を複数
ブロックに分割し、該ブロック毎の特性に応じて、画像
全体の輝度ヒストグラムを作成することを特徴とする。

【００１１】例えば、前記検出手段は、前記ブロックが
複数の属性のいずれに属するかを判別することを特徴と
する。

【００１２】例えば、前記検出手段は、前記ブロック毎
にその属性に応じて重み付けを行なって、画像全体の輝
度ヒストグラムを作成することを特徴とする。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る一実施形態に
ついて、図面を参照して詳細に説明する。

【００１４】[装置構成]以下、本発明に係る一実施形態
の画像処理装置の構成例を図面を参照して詳細に説明す
る。尚、本発明の画像処理装置は、図１に一例を示すよ
うなハードウェア構成を備える装置、例えばパーソナル
コンピュータのようなコンピュータ装置、あるいは、専
用のコンピュータ装置に後述するソフトウェアを供給す
ることにより実現されるものである。

【００１５】図１において、コンピュータ装置１００の
ＣＰＵ１０２は、ＲＡＭ１０３及びハードディスクなど
の記録部１０８をワークメモリとして、ＲＯＭ１０１及
び記憶部１０８に格納されたプログラムを実行する。こ
のプログラムは少なくとも、オペレーティングシステム
（ＯＳ）及び後述する本実施形態に係る処理を実行する
ソフトウェアが含まれる。

【００１６】コンピュータ装置１００が処理する画像デ
ータは、例えばディジタルスチルカメラ１０７などの入
力デバイスから入力インタフェイス（Ｉ／Ｆ）１０６を
介して入力され、ＣＰＵ１０２によって処理される。処
理された画像データは、ＣＰＵ１０２により出力デバイ
スに応じた形態及びフォーマットに変換された後、出力
Ｉ／Ｆ１１０を介してプリンタ１１１等の出力デバイス
へ送られる。入力された画像データ、出力される画像デ
ータ、及び処理途中の画像データなどは、必要に応じ
て、記憶部１０８に格納したり、ビデオＩ／Ｆ１０４を
介してＣＲＴやＬＣＤ等のモニタ１０５に表示すること
もできる。これらの処理及び動作は、キーボードＩ／Ｆ
１０９に接続された入力デバイスであるキーボードやポ
インティングデバイスであるマウス等により、ユーザか
ら指示される。

【００１７】尚、入出力Ｉ／Ｆ１０６及び１１０として
は、汎用インタフェイスであるＳＣＳＩ、ＧＰＩＢ及び
セントロニクスなどのパラレルインタフェイス、並び
に、ＲＳ２３２、ＲＳ４２２、ＩＥＥＥ１３９４及びＵ
ＳＢ(Universal Serial Bus)などのシリアルインタフェ
イスが利用される。

【００１８】記憶部１０８にはハードディスクの他にＭ
ＯやＤＶＤ−ＲＡＭなどの光ディスクなどのストレージ
メディアを利用することもできる。画像データを入力す
るデバイスとしては、ディジタルスチルカメラの他にデ
ィジタルビデオカメラ、イメージスキャナ及びフィルム
スキャナ等が利用できるし、上記のストレージメディア
から、あるいは、通信媒体を介して画像データを入力す
ることもできる。画像データが出力されるデバイスとし
ては、レーザビームプリンタ、インクジェットプリンタ
及びサーマルプリンタなどのプリンタや、フィルムレコ
ーダなどが利用できる。更に、上記のストレージメディ
アに処理後の画像データを格納しても良いし、通信媒体
へ画像データを送出することもできる。

【００１９】[機能構成]図２は、本実施形態のソフトウ
ェアの機能ブロック（モジュール）の構成例を示す図で
ある。本実施形態においてホワイトバランス調整を行う
ための機能構成としては、画像入力部２、画像出力部
３、画像バッファ４、パラメータ保持部５、ヒストグラ
ム保持部６、ヒストグラム作成部７、ハイライト・シャ
ドウ算出部８、ホワイト・ブラックバランス算出部９、
画像補正部１０、及び彩度補正部１１を有する。

【００２０】画像入力部２は、入力画像１を読み込んで
画像バッファ４に書き込む。パラメータ保持部５は、後
述する補正に必要なパラメータ（彩度変換パラメータを
含む）を保持している。ヒストグラム保持部６は、画像
データのヒストグラムを保持している。ヒストグラム作
成部７は、画像バッファ４に格納されている画像データ
に基づいてそのヒストグラムを作成し、結果をヒストグ
ラム保持部６に格納する。ハイライト・シャドウ算出部
８は、ヒストグラム保持部６に格納されているヒストグ
ラムに基づいてハイライト及びシャドウポイントを算出
し、パラメータ保持部５に結果を格納する。ホワイト・
ブラックバランス算出部９は、ホワイト及びブラックバ
ランスを算出し、パラメータ保持部５に結果を格納す
る。画像補正部１０は、パラメータ保持部５に格納され
ているデータに基づいて、画像バッファ４に格納されて
いる画像データを補正する。

【００２１】彩度補正部１１は、画像バッファ４に格納
されている画像データの彩度を補正する。そして画像出
力部３は、画像バッファ４に格納されている画像データ
を読み出して、出力画像１２として出力する。

【００２２】[画像処理概要]図３に、本実施形態におけ
る画像処理の概要フローチャートを示す。まずステップ
Ｓ１において、画像入力部２は入力画像１を読み込み、
画像バッファ４に格納する。そしてステップＳ２におい
て、ヒストグラム作成部７で、画像バッファ４に格納さ
れた画像データに基づいて輝度ヒストグラムを作成し、
結果をヒストグラム保持部６に格納する。尚、ヒストグ
ラム作成部７における動作の詳細は図５を用いて後述す
る。

【００２３】次にステップＳ３において、ハイライト・
シャドウ算出部８で、ヒストグラム保持部６に格納され
た輝度ヒストグラムに基づいて、画像のハイライトポイ
ント及びシャドウポイントを算出する。尚、ハイライト
・シャドウ算出部８における動作の詳細は図９を用いて
後述する。次にステップＳ４において、ホワイト・ブラ
ックバランス算出部９で、画像バッファ４に格納された
画像データのホワイトバランス及びブラックバランスを
算出する。尚、ホワイト・ブラックバランス算出部９に
おける動作の詳細は図１０を用いて後述する。

【００２４】次にステップＳ５において、画像補正部１
０で画像バッファ４から画像を読み込んで、画素毎に補
正を施して画像バッファ４に再度書き込む。尚、画像補
正部１０における動作の詳細は図１１を用いて後述す
る。

【００２５】次にステップＳ６において、彩度補正部１
１で画像バッファ４から画像を読み込んで画素毎に彩度
を補正し、画像バッファ４に再度書き込む。

【００２６】そしてステップＳ７において、画像出力部
３が画像バッファ４に保持された画像データを読み出
し、出力画像１２として出力する。

【００２７】[パラメータ]ここで、パラメータ保持部５
に保持されているパラメータについて説明する。図４
は、パラメータ保持部におけるレジスタ項目を示す図で
ある。同図によれば、まずホワイトバランス調整のため
のパラメータとして、画像データのハイライトポイント
（ＬＨ）、赤，緑，青の各色毎のホワイトバランス（Ｒ
Ｈ，ＧＨ，ＢＨ)、補正後のハイライトポイント（Ｈ
Ｐ）、及びハイライト領域の値がそれぞれ保持されてい
る。また同様に、ブラックバランス調整のためのパラメ
ータとして、画像データのシャドウポイント（ＬＳ）、
赤，緑，青の各色毎のブラックバランス（ＲＳ，ＧＳ，
ＢＳ)、補正後のシャドウポイント（ＳＰ）、及びシャ
ドウ領域の値がそれぞれ保持されている。

【００２８】本実施形態の初期状態においては、これら
各パラメータを適当な値で初期化しておく。例えば、補
正後のハイライトポイント（ＨＰ）として「２４５」
を、補正後のシャドウポイント（ＳＰ）として「１０」
を設定しておく。尚、本実施形態におけるハイライト領
域は９９〜１００％、シャドウ領域は０〜1％であると
する。

【００２９】[ヒストグラム作成処理]図５に、ヒストグ
ラム作成部７における輝度ヒストグラム作成処理のフロ
ーチャートを示す。これは即ち、図３のステップＳ２を
詳細に示すものである。

【００３０】まずステップＳ４１において、画像全体を
複数のブロックに分割する。例えば画像全体の縦を３分
割、横を５分割することで、全１５ブロックに分割す
る。そしてステップＳ４２において、分割されたブロッ
クの１つについて、画像データを解析して該ブロックの
属性を設定する。尚、本実施形態において設定される属
性の詳細については、後述する。

【００３１】そしてステップＳ４３において、全ブロッ
クに対する属性付与が終了したか否かを判断し、終了し
ていなければステップＳ４２に戻る。次にステップＳ４
４においては、ステップＳ４２でブロック毎に付与した
属性に応じて重み付けを行い、画像全体の輝度ヒストグ
ラムを作成し、ヒストグラム保持部６に格納する。

【００３２】本実施形態においては、上述した様にブロ
ック毎に属性を付与し、該属性に応じて重み付けを行な
って、輝度ヒストグラムを作成することを特徴とする。
図６に、本実施形態において付与される属性と、該属性
毎に施される重み付けの一例を示し、以下に説明する。
尚、これら属性と重み値との関係は、例えばＲＯＭ１０
１に予め格納していても良いし、又はＲＡＭ１０３や記
憶部８等に格納して更新可能としても良い。

【００３３】まず属性としては、「人」や「花」等の特
定のオブジェクトや、「空」，「草」，「地面」，「一
般背景」等の非オブジェクト、また、ブロック内がほと
んど白く飛んでしまっているもの(以下、「白ブロッ
ク」と称する)や、識別不能なブロック(以下、「その
他」と称する)などが考えられる。そして各属性毎の重
み値としては、図６に示す様に、基本的にはオブジェク
トに対しては大きく、非オブジェクトに対しては小さく
設定する。そして、あるブロックに対する重み値が例え
ば「１０」であった場合、当該ブロック内の１画素を１
０画素分に換算して、ヒストグラムを作成する。即ち、
重み値が大きいブロックほど、その画素値がヒストグラ
ムに反映される。

【００３４】ここで図７に、種々の画像を分割して属性
を付与した例を示す。図７に示すいずれの画像も、３×
５の１５ブロックに分割されている。図７の（ａ）は中
央に花を撮影した写真画像であり、中央列の各ブロック
に「花」の属性が付与されているため、図６によればそ
の重み値は「８」である。それ以外のブロックには「背
景」の属性が付与されており、従ってその重み値は
「１」である。従って、この画像のヒストグラムを作成
する際には、中央列に対してかなりの重みをかけること
ができるため、画像中央の花のオブジェクトに重きを置
いた補正、即ち、主オブジェクトを対象とした補正が期
待できる。

【００３５】また、図７の（ｂ）は、窓際の人物を撮影
した写真画像であり、中央列第２行目のブロックに
「人」、同列第３行目のブロックに「その他」の属性が
付与されている例である。この場合、重み値はそれぞれ
「１０」及び「５」である。また、それ以外のブロック
には「背景」の属性が付与されており、従ってその重み
値は「１」である。このような重み付けに基づいて画像
全体のヒストグラムを作成することにより、明るい背景
によって画像全体が露出オーバーと判定されてしまうこ
とを回避できる。従って、後述するホワイトバランス調
整によって、画像中央の人物像が更に暗くなることを防
ぎ、主オブジェクトに対する適切な補正が期待できる。

【００３６】また、図７の（ｃ）は、図７の（ｂ）とは
逆に、背景が暗い写真画像であり、中央列第２行目のブ
ロックに「人」、同列第１行目及び第３行目のブロック
に「その他」の属性が付与されている例である。この場
合、重み値はそれぞれ「１０」及び「５」である。ま
た、それ以外のブロックには「背景」の属性が付与され
ており、従ってその重み値は「１」である。このような
重み付けに基づいて画像全体のヒストグラムを作成する
ことにより、暗い背景によって画像全体が露出アンダー
と判定されてしまうことを回避できる。従って、後述す
るホワイトバランス調整によって、主オブジェクトであ
る画像中央の人物像に対して適切な補正が期待できる。

【００３７】また、図７（ｄ）は、左隅に自動車を撮影
した写真画像であり、第１行目及び第２行目のブロック
には「空」、第３行目の左２ブロックには「その他」、
同右３ブロックには「地面」の属性がそれぞれ付与され
ている例を示す。従って、「その他」の属性が付与され
たブロックに対して最も大きな重みがかけられるため、
該画像に対して、主に左下の自動車を考慮した補正を期
待することができる。

【００３８】以上の様にして作成された輝度ヒストグラ
ムの例を図８に示す。

【００３９】[ハイライト・シャドウ算出処理]図９に、
ハイライト・シャドウ算出部８におけるハイライト・シ
ャドウ算出処理のフローチャートを示す。これは即ち、
図３のステップＳ３を詳細に示すものである。

【００４０】まずステップＳ１２において、図８に示す
輝度ヒストグラムに基づいて、画像のハイライトポイン
トＬＨを算出する。ここでハイライトポイントＬＨは、
画像のハイライト領域における最低輝度値である。した
がって図８に示す輝度ヒストグラム例においては、ハイ
ライト領域（９９〜１００％）に相当する輝度範囲は２
３０〜２５５であるから、ハイライトポイントＬＨは
「２３０」である。この結果をパラメータ保持部５の対
応するレジスタに格納する。

【００４１】次にステップＳ１３において、図８に示す
輝度ヒストグラムに基づいて画像のシャドウポイントＬ
Ｓを算出する。ここでシャドウポイントＬＳは、画像の
シャドウ領域における最高輝度値である。したがって図
８に示す輝度ヒストグラム例においては、シャドウ領域
（０〜１％）に相当する輝度範囲は０〜１４であるか
ら、シャドウポイントＬＳは「１４」である。この結果
をパラメータ保持部５の対応するレジスタに格納する。

【００４２】[ホワイト・ブラックバランス算出処理]図
１０に、ホワイト・ブラックバランス算出部９における
ホワイト・ブラックバランス算出処理を示す。これは即
ち、図３のステップＳ４を詳細に示すものである。まず
ステップＳ２１において、ホワイトバランスを算出す
る。具体的には、画像バッファ４から画像データを１画
素ずつ読み込み、輝度がハイライトポイントＬＨ以上、
かつ補正後のハイライトポイントＨＰ以下である画素の
Ｒ，Ｇ，Ｂ毎の平均輝度値（ホワイトバランス）を算出
する。図８に示す輝度ヒストグラム例においては、輝度
がＬＨ＝２３０以上、ＨＰ＝２４５以下の領域にある画
素が対象となる。そして、得られた平均値のそれぞれ
は、パラメータ保持部５の対応するレジスタＲＨ，Ｇ
Ｈ，ＢＨに格納される。

【００４３】次にステップＳ２２において、ブラックバ
ランスを算出する。具体的には、画像バッファ４から画
像データを１画素ずつ読み込み、輝度が補正後のシャド
ウポイントＳＰ以上、かつシャドウポイントＬＳ以下の
画素のＲ，Ｇ，Ｂ毎の平均輝度値（ブラックバランス）
を算出する。図８に示す輝度ヒストグラム例において
は、輝度がＳＰ＝１０以上、ＬＳ＝１４以下の領域にあ
る画素が対象となる。そして、得られた平均値のそれぞ
れは、パラメータ保持部５の対応するレジスタＲＳ，Ｇ
Ｓ，ＢＳに格納される。

【００４４】[画像補正処理]図１１に、画像補正部１０
における画像補正処理のフローチャートを示す。これは
即ち、図３のステップＳ５を詳細に示すものである。

【００４５】まずステップＳ３１において、パラメータ
保持部５に保持されている各色のホワイトバランス（Ｒ
Ｈ，ＧＨ，ＢＨ）及びハイライトポイントＨＰ、並びに
ブラックバランス（ＲＳ，ＧＳ，ＢＳ）及びシャドウポ
イントＬＳに基づいて、ルックアップテーブル（ＬＵ
Ｔ）を作成する。ここで、作成されたＬＵＴの例を図１
２に示す。図１２に示すＬＵＴにおいては、Ｇ，Ｂ，Ｒ
の順にハイライト部のガンマ補正特性を立たせている。
このように、Ｒに対してＧ及びＢを強調することで、青
みがかった（青色がかぶっている）画像の所謂色かぶり
を補正することができる。

【００４６】そしてステップＳ３２において、画像バッ
ファ４に格納されている画像データを、作成したＬＵＴ
に基づいて１画素ずつ補正する。

【００４７】以上説明したように本実施形態によれば、
画像をブロックに分割して該ブロック毎に属性を判別
し、該判別結果に応じてブロック単位に重み付けを行な
ってから輝度ヒストグラムを作成する。そして、該ヒス
トグラムに基づいてホワイトバランス及びブラックバラ
ンス調整を行なうことにより、画像内の主オブジェクト
に対する適切な補正が可能となる。

【００４８】＜変形例＞上述した本実施形態において設
定可能な属性及び重み値は、図６に示す例に限らないこ
とは言うまでもない。例えば、「人」の属性を、「白色
人種」や「黒色人種」、及び「黄色人種」等に細分化し
たり、また、「空」の属性を、「曇り」や「晴れ」や
「夕焼け」、及び「夜空」等に細分化することも可能で
ある。そして、例えば画像内に「曇り」の属性が付与さ
れたブロックが存在すれば、コントラストをより強調し
た補正を施す様に制御したり、また、「夕焼け」の属性
が付与されたブロックが存在すれば、ホワイトバランス
調整量を適用的に変更する等、画像特徴に応じた制御が
可能となる。

【００４９】また、「その他」の属性が付与されたブロ
ックについては、該ブロックを更に分割してより細かい
単位で属性を判別したり、また、周囲のブロックから類
推して平均の重み値を算出しても良い。

【００５０】また、属性毎の重み値も、図６に示す例に
限定されず、例えば最大の重み値を「１００」とするこ
とにより、他の属性についての重み値を０〜１００の範
囲で更に細かく設定することができる。

【００５１】また、画像の分割ブロック数も、本実施形
態で示した３×５ブロックに限らず、例えば５×７等に
さらに細かく分割したり、画像の縦横比を考慮して適応
的に分割数を決定してもよい。さらには、１ブロックの
形状も方形に限らず、三角形や六角形、台形等の種々の
形状が考えられる。

【００５２】また、図６に示した属性及び重み値は、ユ
ーザ操作によって任意に更新可能であっても良い。

【００５３】

【他の実施の形態】なお、本発明は、複数の機器（例え
ばホストコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，
プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、
一つの機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミ
リ装置など）に適用してもよい。

【００５４】また、本発明の目的は、前述した実施形態
の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記
録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そ
のシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ
やＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを
読出し実行することによっても、達成されることは言う
までもない。

【００５５】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
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を記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。

【００５６】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。

【００５７】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）など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
実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【００５８】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
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
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなど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
合も含まれることは言うまでもない。尚、本発明を上記
記憶媒体に適用する場合、該記憶媒体には、先に説明し
たフローチャートに対応するプログラムコードを格納す
ることになる。

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、画
像内の主オブジェクトに対して適切な画像補正が可能と
なる。

【００５９】

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る画像処理装置のハードウェア構
成を示すブロック図、

【図２】 本実施形態のソフトウェアの機能ブロック
（モジュール）構成例を示す図、

【図３】 本実施形態における画像処理の概要を示すフ
ローチャート、

【図４】 パラメータ保持部で保持されるデータ項目例
を示す図、

【図５】 ヒストグラム作成処理のフローチャート、

【図６】 属性と重み値の一例を示す図、

【図７】 属性が付与された画像例を示す図、

【図８】 輝度ヒストグラムの一例を示す図、

【図９】 ハイライト・シャドウ算出処理を示すフロー
チャート、

【図１０】 ホワイト・ブラックバランス算出処理を示
すフローチャート

【図１１】 画像補正処理を示すフローチャート、

【図１２】 ルックアップテーブルの特性例を示す図、
である。

【符号の説明】

１ 入力画像 ２ 画像入力部 ３ 画像出力部 ４ 画像バッファ ５ パラメータ保持部 ６ ヒストグラム保持部 ７ ヒストグラム作成部 ８ ハイライト・シャドウ算出部 ９ ホワイト・ブラックバランス算出部 １０ 画像補正部 １１ 彩度補正部 １２ 出力画像

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CB01 CE11 CE17 CH07 DC23 DC25 5L096 AA02 FA32 FA37 FA39 GA19 9A001 BB02 BB03 BB06 CC01 EE05 FF01 GG01 HH25 JJ19 KK42 KK63

Claims (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の色分布をその特性に応じて検出す
   る検出手段と、 前記色分布に基づいて前記画像の補正情報を生成する生
   成手段と、 前記補正情報に基づいて前記画像に補正を施す補正手段
   と、を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記検出手段は、前記画像の特性に応じ
   て輝度ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項
   １記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記検出手段は、前記画像を複数ブロッ
   クに分割し、該ブロック毎の特性に応じて、画像全体の
   輝度ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項２
   記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記検出手段は、前記ブロックが複数の
   属性のいずれに属するかを判別することを特徴とする請
   求項３記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記検出手段は、前記ブロック毎にその
   属性に応じて重み付けを行なって、画像全体の輝度ヒス
   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
   像処理装置。
6. 【請求項６】 前記複数の属性は、画像内のオブジェク
   トに応じて設定されることを特徴とする請求項４記載の
   画像処理装置。
7. 【請求項７】 前記属性は、「人」，「花」，「空」，
   「草」，「地面」，「一般背景」のいずれかの属性を含
   むことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記属性は更に、画像内が略白であるこ
   とを示す「白」の属性を含むことを特徴とする請求項７
   記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】 前記属性は更に、前記いずれの属性にも
   属さない「その他」の属性を含むことを特徴とする請求
   項８記載の画像処理装置。
10. 【請求項１０】 前記補正手段は、前記生成手段により
    生成される階調補正情報に基づいて、前記画像の階調を
    補正することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
    置。
11. 【請求項１１】 前記生成手段は、 前記色分布に基づいて画像のハイライト領域情報を算出
    するハイライト算出手段と、 前記ハイライト領域情報及び所定のハイライト値に基づ
    いてホワイトバランス情報を算出するホワイトバランス
    算出手段と、を有し、 前記補正手段は、前記ホワイトバランス情報及び前記ハ
    イライト値に基づいて前記画像を補正することを特徴と
    する請求項１０記載の画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記ハイライト領域情報は輝度範囲情
    報であり、 前記ホワイトバランス算出手段は、前記ハイライト領域
    において前記ハイライト値以下の輝度を有する画素につ
    いて各色毎の平均輝度値を算出することを特徴とする請
    求項１１記載の画像処理装置。
13. 【請求項１３】 前記補正手段は、前記ホワイトバラン
    ス情報及び前記ハイライト値に基づいてテーブルを作成
    し、該テーブルに基づいて画像を補正することを特徴と
    する請求項１１記載の画像処理装置。
14. 【請求項１４】 前記補正手段は、各色毎に補正特性の
    異なるテーブルを作成することを特徴とする請求項１３
    記載の画像処理装置。
15. 【請求項１５】 前記生成手段は、 画像のシャドウ領域情報を算出するシャドウ算出手段
    と、 前記シャドウ領域情報及び所定のシャドウ値に基づいて
    ブラックバランス情報を算出するブラックバランス算出
    手段と、を有し、 前記補正手段は、前記ブラックバランス情報及び前記シ
    ャドウ値に基づいて画像を補正することを特徴とする請
    求項１０記載の画像処理装置。
16. 【請求項１６】 画像の色分布をその特性に応じて検出
    する検出工程と、 前記色分布に基づいて前記画像の補正情報を生成する生
    成工程と、 前記補正情報に基づいて前記画像に補正を施す補正工程
    と、を有することを特徴とする画像処理方法。
17. 【請求項１７】 前記検出工程は更に、 前記画像を複数ブロックに分割する分割工程と、 該ブロックが複数の属性のいずれに属するかを設定する
    属性設定工程と、 該ブロックに対してその設定された属性に応じて重み付
    けを行なって画像全体の輝度ヒストグラムを作成するヒ
    ストグラム作成工程と、を有することを特徴とする請求
    項１６記載の画像処理方法。
18. 【請求項１８】 画像処理のプログラムコードが記録さ
    れた記録媒体であって、該プログラムコードは、 画像の色分布をその特性に応じて検出する検出工程のコ
    ードと、 前記色分布に基づいて前記画像の補正情報を生成する生
    成工程のコードと、 前記補正情報に基づいて前記画像に補正を施す補正工程
    のコードと、を含むことを特徴とする記録媒体。