JP2001014456A - 画像加工装置及びプログラム記録媒体 - Google Patents
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は、高精度の画像加工処理を自動化構成
で実現する画像加工装置の提供を目的とする。 【解決手段】画像中の明るい領域を使って、明るさ成分
と色成分との対応関係を記述する補正直線を算出し、そ
の補正直線に対応する理想直線との差分値に従って色成
分の補正量を決定して、処理画像の色成分を補正する。
また、処理画像の明るさ成分の中央部分を検出し、そこ
を基準にして、処理画像の明るさを、それがとり得る範
囲に２次曲線の形でレンジ拡大するように補正する。ま
た、処理画像の明るさの分散値を算出し、それに従っ
て、分散値が大きくなるに従って小さな平均化率となる
態様で平均化率を設定して、それに応じて処理画像の明
るさの分布を平均化させる。また、処理画像の明るさの
平均値を検出し、それを使ってγ値を設定して、それを
使って処理画像の明るさをγ変換する。
で実現する画像加工装置の提供を目的とする。 【解決手段】画像中の明るい領域を使って、明るさ成分
と色成分との対応関係を記述する補正直線を算出し、そ
の補正直線に対応する理想直線との差分値に従って色成
分の補正量を決定して、処理画像の色成分を補正する。
また、処理画像の明るさ成分の中央部分を検出し、そこ
を基準にして、処理画像の明るさを、それがとり得る範
囲に２次曲線の形でレンジ拡大するように補正する。ま
た、処理画像の明るさの分散値を算出し、それに従っ
て、分散値が大きくなるに従って小さな平均化率となる
態様で平均化率を設定して、それに応じて処理画像の明
るさの分布を平均化させる。また、処理画像の明るさの
平均値を検出し、それを使ってγ値を設定して、それを
使って処理画像の明るさをγ変換する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像の加工処理を
行う画像加工装置と、その装置の実現に用いられるプロ
グラムが格納されるプログラム記録媒体とに関し、特
に、高精度の画像加工処理を自動化構成で実現する画像
加工装置と、その装置の実現に用いられるプログラムが
格納されるプログラム記録媒体とに関する。
行う画像加工装置と、その装置の実現に用いられるプロ
グラムが格納されるプログラム記録媒体とに関し、特
に、高精度の画像加工処理を自動化構成で実現する画像
加工装置と、その装置の実現に用いられるプログラムが
格納されるプログラム記録媒体とに関する。
【０００２】新聞業界などの様々な分野で、画像を加工
することが要求されている。この画像加工では、専門的
な画像加工技術（画像修正技術）が必要とされており、
その操作は簡単なものではなく、専門家に委ねられてい
るのが実情である。
することが要求されている。この画像加工では、専門的
な画像加工技術（画像修正技術）が必要とされており、
その操作は簡単なものではなく、専門家に委ねられてい
るのが実情である。
【０００３】これから、高精度の画像加工処理を自動化
構成で実現する技術の構築が叫ばれている。
構成で実現する技術の構築が叫ばれている。
【０００４】
【従来の技術】画像に対して、画像全般に付く色（白い
部分で特に目立つ）を補正する色カブリ補正や、画像の
持つ明るさをそれがとり得る範囲にレンジ拡大する階調
補正や、画像のコントラストを高めるために、画像の持
つ明るさの分布を平均化する平均化補正や、画像の持つ
暗い部分をよく見えるようにするために、暗い部分の明
るさの変化を明るい部分よりも大きくするγ変換などと
いった加工処理を施すことが行われている。
部分で特に目立つ）を補正する色カブリ補正や、画像の
持つ明るさをそれがとり得る範囲にレンジ拡大する階調
補正や、画像のコントラストを高めるために、画像の持
つ明るさの分布を平均化する平均化補正や、画像の持つ
暗い部分をよく見えるようにするために、暗い部分の明
るさの変化を明るい部分よりも大きくするγ変換などと
いった加工処理を施すことが行われている。
【０００５】その他にも、画像に対しては、彩度補正や
色相補正など様々な加工処理が施されることになる。
色相補正など様々な加工処理が施されることになる。
【０００６】従来技術では、これらの画像加工処理を施
すにあたって、補正の大きさをどの程度にするのかとい
ったことを専門家が試行錯誤的に決めていくようにして
いた。すなわち、従来技術では、画像をディスプレイ画
面に表示しつつ確認したり、画像を用紙に印刷しつつ確
認しながら、専門家がどの程度の強さで補正を行ったら
よいのかを試行錯誤的に決めていくようにしている。
すにあたって、補正の大きさをどの程度にするのかとい
ったことを専門家が試行錯誤的に決めていくようにして
いた。すなわち、従来技術では、画像をディスプレイ画
面に表示しつつ確認したり、画像を用紙に印刷しつつ確
認しながら、専門家がどの程度の強さで補正を行ったら
よいのかを試行錯誤的に決めていくようにしている。
【０００７】また、これらの画像加工処理を施していく
あたって、画像の持つ最も明るい値として定義されるハ
イライト値と、画像の持つ最も暗い値として定義される
シャドー値とを検出する必要があるが、従来技術では、
このハイライト値を機械的に画像の持つ最も明るい値を
検出することで検出し、このシャドー値を機械的に画像
の持つ最も暗い値を検出することで検出するようにして
いる。
あたって、画像の持つ最も明るい値として定義されるハ
イライト値と、画像の持つ最も暗い値として定義される
シャドー値とを検出する必要があるが、従来技術では、
このハイライト値を機械的に画像の持つ最も明るい値を
検出することで検出し、このシャドー値を機械的に画像
の持つ最も暗い値を検出することで検出するようにして
いる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来技
術のように、専門家が画像をディスプレイ画面に表示し
たりしながら、逐次、色カブリ補正量や明度階調補正量
などの補正量を指示していくことを繰り返していたので
は、専門家でないと画像加工処理が施せないという問題
点があるとともに、専門家に対して極めて煩雑な操作を
強いるという問題点がある。
術のように、専門家が画像をディスプレイ画面に表示し
たりしながら、逐次、色カブリ補正量や明度階調補正量
などの補正量を指示していくことを繰り返していたので
は、専門家でないと画像加工処理が施せないという問題
点があるとともに、専門家に対して極めて煩雑な操作を
強いるという問題点がある。
【０００９】また、従来技術のように、画像の持つ最も
明るい値を機械的にハイライト値として検出し、画像の
持つ最も暗い値を機械的にシャドー値として検出してい
たのでは、画像上に存在するノイズの影響を受けて、正
確なハイライト値やシャドー値を検出することができな
いという問題点がある。
明るい値を機械的にハイライト値として検出し、画像の
持つ最も暗い値を機械的にシャドー値として検出してい
たのでは、画像上に存在するノイズの影響を受けて、正
確なハイライト値やシャドー値を検出することができな
いという問題点がある。
【００１０】これから、ハイライト値やシャドー値を使
う画像加工処理を高精度に実行することができないとい
う問題点がある。
う画像加工処理を高精度に実行することができないとい
う問題点がある。
【００１１】本発明はかかる事情に鑑みてなされたもの
であって、高精度の画像加工処理を自動化構成で実現す
る新たな画像加工装置の提供と、その装置の実現に用い
られるプログラムが格納される新たなプログラム記録媒
体の提供とを目的とする。
であって、高精度の画像加工処理を自動化構成で実現す
る新たな画像加工装置の提供と、その装置の実現に用い
られるプログラムが格納される新たなプログラム記録媒
体の提供とを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】図１に本発明の原理構成
を図示する。
を図示する。
【００１３】図中、１は本発明を具備する画像加工装置
であって、色空間変換機構１０と、ＨＬ値／ＳＤ値検出
機構２０と、色カブリ補正機構３０と、階調補正機構４
０と、平均化補正機構５０と、γ変換機構６０と、トー
ン補正機構７０と、彩度補正機構７１と、色相補正機構
７２と、鮮鋭化機構７３と、拡大縮小機構７４とを備え
る。
であって、色空間変換機構１０と、ＨＬ値／ＳＤ値検出
機構２０と、色カブリ補正機構３０と、階調補正機構４
０と、平均化補正機構５０と、γ変換機構６０と、トー
ン補正機構７０と、彩度補正機構７１と、色相補正機構
７２と、鮮鋭化機構７３と、拡大縮小機構７４とを備え
る。
【００１４】この色空間変換変換機構１０は、入力画像
の色空間を、明るさ成分と色成分とを持つ色空間に変換
する。
の色空間を、明るさ成分と色成分とを持つ色空間に変換
する。
【００１５】ＨＬ値／ＳＤ値検出機構２０は、処理画像
のハイライト値及びシャドー値を検出する処理を行うも
のであって、ハイライト値及びシャドー値を持つ画素の
候補となる複数の画素を抽出する抽出手段２１と、抽出
された候補画素とその近傍画素の持つ明るさの平均値を
算出する算出手段２２と、算出された平均値からハイラ
イト値及びシャドー値を決定する決定手段２３とを備え
る。
のハイライト値及びシャドー値を検出する処理を行うも
のであって、ハイライト値及びシャドー値を持つ画素の
候補となる複数の画素を抽出する抽出手段２１と、抽出
された候補画素とその近傍画素の持つ明るさの平均値を
算出する算出手段２２と、算出された平均値からハイラ
イト値及びシャドー値を決定する決定手段２３とを備え
る。
【００１６】色カブリ補正機構３０は、処理画像の色カ
ブリを補正する処理を行うものであって、処理画像のハ
イライト値を検出する検出手段３１（ＨＬ値／ＳＤ値検
出機構２０のこともある）と、検出されたハイライト値
を含む規定範囲の明るさを持つ画素を抽出する抽出手段
３２と、抽出された画素の持つ色成分と明るさとの対応
関係を記述する補正直線を算出する算出手段３３と、算
出された補正直線とそれの理想直線とから、処理画像の
画素の持つ色成分を補正する補正手段３４とを備える。
ブリを補正する処理を行うものであって、処理画像のハ
イライト値を検出する検出手段３１（ＨＬ値／ＳＤ値検
出機構２０のこともある）と、検出されたハイライト値
を含む規定範囲の明るさを持つ画素を抽出する抽出手段
３２と、抽出された画素の持つ色成分と明るさとの対応
関係を記述する補正直線を算出する算出手段３３と、算
出された補正直線とそれの理想直線とから、処理画像の
画素の持つ色成分を補正する補正手段３４とを備える。
【００１７】階調補正機構４０は、処理画像の明るさの
階調を補正する処理を行うものであって、処理画像のハ
イライト値及びシャドー値を検出する検出手段４１（Ｈ
Ｌ値／ＳＤ値検出機構２０のこともある）と、階調補正
の基準値を算出する算出手段４２と、明るさのとり得る
最大値と算出された基準値と検出されたハイライト値と
から、明るさを入力変数としその明るさの補正量を出力
変数とする２次曲線形式の補正曲線を決定し、更に、明
るさのとり得る最小値と算出された基準値と検出された
シャドー値とから、明るさを入力変数としてその明るさ
の補正量を出力変数とする２次曲線形式の補正曲線を決
定する決定手段４３と、決定された補正曲線に従って、
処理画像の画素の持つ明るさを補正する補正手段４４と
備える。
階調を補正する処理を行うものであって、処理画像のハ
イライト値及びシャドー値を検出する検出手段４１（Ｈ
Ｌ値／ＳＤ値検出機構２０のこともある）と、階調補正
の基準値を算出する算出手段４２と、明るさのとり得る
最大値と算出された基準値と検出されたハイライト値と
から、明るさを入力変数としその明るさの補正量を出力
変数とする２次曲線形式の補正曲線を決定し、更に、明
るさのとり得る最小値と算出された基準値と検出された
シャドー値とから、明るさを入力変数としてその明るさ
の補正量を出力変数とする２次曲線形式の補正曲線を決
定する決定手段４３と、決定された補正曲線に従って、
処理画像の画素の持つ明るさを補正する補正手段４４と
備える。
【００１８】平均化補正機構５０は、処理画像の明るさ
の分布を平均化させる処理を行うものであって、処理画
像の画素の持つ明るさの分散値を算出する算出手段５１
と、分散値を入力変数とし平均化率を出力変数とする補
正直線を使って、算出された分散値の指定する平均化率
を決定する決定手段５２と、処理画像の画素の持つ明る
さに対して、決定された平均化率に応じた平均化処理を
施す補正手段５３とを備える。
の分布を平均化させる処理を行うものであって、処理画
像の画素の持つ明るさの分散値を算出する算出手段５１
と、分散値を入力変数とし平均化率を出力変数とする補
正直線を使って、算出された分散値の指定する平均化率
を決定する決定手段５２と、処理画像の画素の持つ明る
さに対して、決定された平均化率に応じた平均化処理を
施す補正手段５３とを備える。
【００１９】γ変換機構６０は、処理画像の明るさをγ
変換する処理を行うものであって、処理画像の画素の持
つ明るさの平均値を算出する算出手段６１と、平均値を
入力変数としγ値を出力変数とする補正直線を使って、
算出された平均値の指定するγ値を決定する決定手段６
２と、処理画像の画素の持つ明るさに対して、決定され
たγ値に応じたγ変換処理を施す補正手段６３とを備え
る。
変換する処理を行うものであって、処理画像の画素の持
つ明るさの平均値を算出する算出手段６１と、平均値を
入力変数としγ値を出力変数とする補正直線を使って、
算出された平均値の指定するγ値を決定する決定手段６
２と、処理画像の画素の持つ明るさに対して、決定され
たγ値に応じたγ変換処理を施す補正手段６３とを備え
る。
【００２０】トーン補正機構７０は、入力する明るさと
出力する明るさとの変換関係を記述するトーンカーブ
（テーブルデータとして管理されたり、計算式として管
理される）を使って、処理対象となる画素の持つ明るさ
を補正する。
出力する明るさとの変換関係を記述するトーンカーブ
（テーブルデータとして管理されたり、計算式として管
理される）を使って、処理対象となる画素の持つ明るさ
を補正する。
【００２１】彩度補正機構７１は、処理対象となる画像
の持つ彩度の最大値と、彩度の理論的な上限値又は設定
される上限値とを使って、処理対象となる画像の持つ彩
度を補正する。
の持つ彩度の最大値と、彩度の理論的な上限値又は設定
される上限値とを使って、処理対象となる画像の持つ彩
度を補正する。
【００２２】色相補正機構７２は、入力する色相と出力
する色相との対応関係を記述するデータ（テーブルデー
タとして管理されたり、計算式として管理される）を使
って、処理対象となる画素の持つ色相を補正する。
する色相との対応関係を記述するデータ（テーブルデー
タとして管理されたり、計算式として管理される）を使
って、処理対象となる画素の持つ色相を補正する。
【００２３】鮮鋭化機構７３は、処理対象となる画像の
微分画像を生成する生成手段と、生成された微分画像か
ら、鮮鋭化対象の画素を抽出する抽出手段と、抽出され
た鮮鋭化対象画素の持つ明るさに対して、鮮鋭化処理を
施すことでその明るさを補正する補正手段とを備えるこ
とで、処理対象となる画像に対して鮮鋭化処理を施す。
微分画像を生成する生成手段と、生成された微分画像か
ら、鮮鋭化対象の画素を抽出する抽出手段と、抽出され
た鮮鋭化対象画素の持つ明るさに対して、鮮鋭化処理を
施すことでその明るさを補正する補正手段とを備えるこ
とで、処理対象となる画像に対して鮮鋭化処理を施す。
【００２４】拡大縮小機構７４は、画像のサイズ変更要
求が発行されるときに、拡大要求であるのか、縮小要求
であるのかを判断するとともに、拡大要求であるときに
は、規定の拡大率よりも大きな拡大率の拡大要求である
のか否かを判断する判断手段と、縮小要求であることが
判断されるときと、規定の拡大率よりも小さな拡大要求
であることが判断されるときに、処理速度優先の第１の
補間アルゴリズムに従って、非格子点となる画素の持つ
明るさを算出する第１の算出手段と、規定の拡大率より
も大きな拡大要求であることが判断されるときに、精度
優先の第２の補間アルゴリズムに従って、非格子点とな
る画素の持つ明るさを算出する第２の算出手段とを備え
ることで、画像のサイズを変更し、更に、非格子点とな
る画素の持つ色成分については、処理速度優先の第１の
補間アルゴリズムに従って算出する。
求が発行されるときに、拡大要求であるのか、縮小要求
であるのかを判断するとともに、拡大要求であるときに
は、規定の拡大率よりも大きな拡大率の拡大要求である
のか否かを判断する判断手段と、縮小要求であることが
判断されるときと、規定の拡大率よりも小さな拡大要求
であることが判断されるときに、処理速度優先の第１の
補間アルゴリズムに従って、非格子点となる画素の持つ
明るさを算出する第１の算出手段と、規定の拡大率より
も大きな拡大要求であることが判断されるときに、精度
優先の第２の補間アルゴリズムに従って、非格子点とな
る画素の持つ明るさを算出する第２の算出手段とを備え
ることで、画像のサイズを変更し、更に、非格子点とな
る画素の持つ色成分については、処理速度優先の第１の
補間アルゴリズムに従って算出する。
【００２５】このように構成される本発明のＨＬ値／Ｓ
Ｄ値検出機構２０では、抽出手段２１は、処理画像の画
素の持つ明るさから、ハイライト値を持つ画素の候補と
なる複数の画素と、シャドー値を持つ画素の候補となる
複数の画素とを抽出する。これを受けて、算出手段２２
は、抽出された候補画素毎に、候補画素の持つ明るさ
と、候補画素の規定の近傍領域に位置する画素の持つ明
るさとの平均値を算出する。
Ｄ値検出機構２０では、抽出手段２１は、処理画像の画
素の持つ明るさから、ハイライト値を持つ画素の候補と
なる複数の画素と、シャドー値を持つ画素の候補となる
複数の画素とを抽出する。これを受けて、算出手段２２
は、抽出された候補画素毎に、候補画素の持つ明るさ
と、候補画素の規定の近傍領域に位置する画素の持つ明
るさとの平均値を算出する。
【００２６】これを受けて、決定手段２３は、算出され
た平均値の最大値を特定して、それを処理画像のハイラ
イト値として決定するとともに、算出された平均値の最
小値を特定して、それを処理画像のシャドー値として決
定する。
た平均値の最大値を特定して、それを処理画像のハイラ
イト値として決定するとともに、算出された平均値の最
小値を特定して、それを処理画像のシャドー値として決
定する。
【００２７】このようにして、本発明のＨＬ値／ＳＤ値
検出機構２０によれば、画像上に存在するノイズの影響
を受けることなく、正確なハイライト値やシャドー値を
検出できるようになる。
検出機構２０によれば、画像上に存在するノイズの影響
を受けることなく、正確なハイライト値やシャドー値を
検出できるようになる。
【００２８】一方、このように構成される本発明の色カ
ブリ補正機構３０では、検出手段３１は、処理画像の画
素の持つ明るさからハイライト値を検出し、これを受け
て、抽出手段３２は、検出されたハイライト値を含む規
定範囲の明るさを持つ画素を抽出する。
ブリ補正機構３０では、検出手段３１は、処理画像の画
素の持つ明るさからハイライト値を検出し、これを受け
て、抽出手段３２は、検出されたハイライト値を含む規
定範囲の明るさを持つ画素を抽出する。
【００２９】これを受けて、算出手段３３は、抽出され
た画素の持つ色成分とそれらの画素の持つ明るさとの対
応関係を記述する補正直線を算出し、これを受けて、補
正手段３４は、算出された補正直線と、色成分と明るさ
との理想的な対応関係として設定される理想直線とか
ら、処理画像の画素の持つ色成分を補正する。
た画素の持つ色成分とそれらの画素の持つ明るさとの対
応関係を記述する補正直線を算出し、これを受けて、補
正手段３４は、算出された補正直線と、色成分と明るさ
との理想的な対応関係として設定される理想直線とか
ら、処理画像の画素の持つ色成分を補正する。
【００３０】このようにして、本発明の色カブリ補正機
構３０によれば、専門家の手作業によることなく、処理
画像の色カブリを補正できるようになる。
構３０によれば、専門家の手作業によることなく、処理
画像の色カブリを補正できるようになる。
【００３１】一方、このように構成される本発明の階調
補正機構４０では、検出手段４１は、処理画像の画素の
持つ明るさからハイライト値及びシャドー値を検出し、
これを受けて、算出手段４２は、処理画像の画素の持つ
明るさから階調補正の基準値を算出する。
補正機構４０では、検出手段４１は、処理画像の画素の
持つ明るさからハイライト値及びシャドー値を検出し、
これを受けて、算出手段４２は、処理画像の画素の持つ
明るさから階調補正の基準値を算出する。
【００３２】これを受けて、決定手段４３は、明るさの
とり得る最大値と算出された基準値と検出されたハイラ
イト値とから、明るさを入力変数とし、基準値を移動さ
せないとともにハイライト値を最大値に移動させるため
の明るさの補正量を出力変数とする２次曲線形式の補正
曲線を決定し、更に、明るさのとり得る最小値と算出さ
れた基準値と検出されたシャドー値とから、明るさを入
力変数として、基準値を移動させないとともにシャドー
値を最小値に移動させるための明るさの補正量を出力変
数とする２次曲線形式の補正曲線を決定する。これを受
けて、補正手段４４は、決定された補正曲線に従って、
処理画像の画素の持つ明るさを補正する。
とり得る最大値と算出された基準値と検出されたハイラ
イト値とから、明るさを入力変数とし、基準値を移動さ
せないとともにハイライト値を最大値に移動させるため
の明るさの補正量を出力変数とする２次曲線形式の補正
曲線を決定し、更に、明るさのとり得る最小値と算出さ
れた基準値と検出されたシャドー値とから、明るさを入
力変数として、基準値を移動させないとともにシャドー
値を最小値に移動させるための明るさの補正量を出力変
数とする２次曲線形式の補正曲線を決定する。これを受
けて、補正手段４４は、決定された補正曲線に従って、
処理画像の画素の持つ明るさを補正する。
【００３３】このようにして、本発明の階調補正機構４
０によれば、専門家の手作業によることなく、処理画像
の明るさの階調を補正できるようになる。
０によれば、専門家の手作業によることなく、処理画像
の明るさの階調を補正できるようになる。
【００３４】一方、このように構成される本発明の平均
化補正機構５０では、算出手段５１は、処理画像の画素
の持つ明るさの分散値を算出するか、その算出する分散
値と処理画像の元となった入力画像の画素の持つ明るさ
の分散値との差分値を使って、その算出する分散値を補
正した形の分散値を算出する。
化補正機構５０では、算出手段５１は、処理画像の画素
の持つ明るさの分散値を算出するか、その算出する分散
値と処理画像の元となった入力画像の画素の持つ明るさ
の分散値との差分値を使って、その算出する分散値を補
正した形の分散値を算出する。
【００３５】これを受けて、決定手段５２は、分散値を
入力変数とし、分散値が大きくなるに従って小さな値を
取る平均化率を出力変数とする補正直線を使って、算出
された分散値の指定する平均化率を決定する。これを受
けて、補正手段５３は、処理画像の画素の持つ明るさに
対して、決定された平均化率に応じた平均化処理を施す
ことでその明るさを補正する。
入力変数とし、分散値が大きくなるに従って小さな値を
取る平均化率を出力変数とする補正直線を使って、算出
された分散値の指定する平均化率を決定する。これを受
けて、補正手段５３は、処理画像の画素の持つ明るさに
対して、決定された平均化率に応じた平均化処理を施す
ことでその明るさを補正する。
【００３６】このようにして、本発明の平均化補正機構
５０によれば、専門家の手作業によることなく、処理画
像の明るさの分布を平均化できるようになる。
５０によれば、専門家の手作業によることなく、処理画
像の明るさの分布を平均化できるようになる。
【００３７】一方、このように構成される本発明のγ変
換機構６０では、算出手段６１は、処理画像の画素の持
つ明るさの平均値を算出するか、その算出する平均値と
処理画像の元となった入力画像の画素の持つ明るさの平
均値との差分値を使って、その算出する平均値を補正し
た形の平均値を算出する。
換機構６０では、算出手段６１は、処理画像の画素の持
つ明るさの平均値を算出するか、その算出する平均値と
処理画像の元となった入力画像の画素の持つ明るさの平
均値との差分値を使って、その算出する平均値を補正し
た形の平均値を算出する。
【００３８】これを受けて、決定手段６２は、平均値を
入力変数とし、平均値が明るくなることを示す値を取る
に従って１に近づく値を取るγ値を出力変数とする補正
直線を使って、算出された平均値の指定するγ値を決定
する。これを受けて、補正手段６３は、処理画像の画素
の持つ明るさに対して、決定されたγ値に応じたγ変換
処理を施すことでその明るさを補正する。
入力変数とし、平均値が明るくなることを示す値を取る
に従って１に近づく値を取るγ値を出力変数とする補正
直線を使って、算出された平均値の指定するγ値を決定
する。これを受けて、補正手段６３は、処理画像の画素
の持つ明るさに対して、決定されたγ値に応じたγ変換
処理を施すことでその明るさを補正する。
【００３９】このようにして、本発明のγ変換機構６０
によれば、専門家の手作業によることなく、処理画像の
明るさをγ変換できるようになる。
によれば、専門家の手作業によることなく、処理画像の
明るさをγ変換できるようになる。
【００４０】
【発明の実施の形態】以下、実施の形態に従って本発明
を詳細に説明する。
を詳細に説明する。
【００４１】図２に、本発明を具備する画像加工装置１
の一実施例を図示する。
の一実施例を図示する。
【００４２】この実施例に従う本発明を具備する画像加
工装置１は、色空間変換プログラム１００と、ＨＬ値／
ＳＤ値検出プログラム２００と、色カブリ補正プログラ
ム３００と、明度階調補正プログラム４００と、平均化
補正プログラム５００と、γ変換プログラム６００と、
トーン補正プログラム７００と、彩度補正プログラム７
１０と、色相補正プログラム７２０と、鮮鋭化プログラ
ム７３０と、拡大縮小プログラム７４０とを備える。
工装置１は、色空間変換プログラム１００と、ＨＬ値／
ＳＤ値検出プログラム２００と、色カブリ補正プログラ
ム３００と、明度階調補正プログラム４００と、平均化
補正プログラム５００と、γ変換プログラム６００と、
トーン補正プログラム７００と、彩度補正プログラム７
１０と、色相補正プログラム７２０と、鮮鋭化プログラ
ム７３０と、拡大縮小プログラム７４０とを備える。
【００４３】これらのプログラムは、フロッピィディス
クなどに格納されたり、サーバなどのディスクなどに格
納され、それらから本発明を具備する画像加工装置１に
インストールされてメモリ上で動作することになる。
クなどに格納されたり、サーバなどのディスクなどに格
納され、それらから本発明を具備する画像加工装置１に
インストールされてメモリ上で動作することになる。
【００４４】図３に、色空間変換プログラム１００の実
行する処理フローの一実施例、図４及び図５に、ＨＬ値
／ＳＤ値検出プログラム２００の実行する処理フローの
一実施例、図６に、色カブリ補正プログラム３００の実
行する処理フローの一実施例、図７に、明度階調補正プ
ログラム４００の実行する処理フローの一実施例、図８
に、平均化補正プログラム５００の実行する処理フロー
の一実施例、図９に、γ変換プログラム６００の実行す
る処理フローの一実施例、図１０に、トーン補正プログ
ラム７００の実行する処理フローの一実施例、図１１
に、彩度補正プログラム７１０の実行する処理フローの
一実施例、図１２に、色相補正プログラム７２０の実行
する処理フローの一実施例、図１３に、鮮鋭化プログラ
ム７３０の実行する処理フローの一実施例、図１４に、
拡大縮小プログラム７４０の実行する処理フローの一実
施例を図示する。
行する処理フローの一実施例、図４及び図５に、ＨＬ値
／ＳＤ値検出プログラム２００の実行する処理フローの
一実施例、図６に、色カブリ補正プログラム３００の実
行する処理フローの一実施例、図７に、明度階調補正プ
ログラム４００の実行する処理フローの一実施例、図８
に、平均化補正プログラム５００の実行する処理フロー
の一実施例、図９に、γ変換プログラム６００の実行す
る処理フローの一実施例、図１０に、トーン補正プログ
ラム７００の実行する処理フローの一実施例、図１１
に、彩度補正プログラム７１０の実行する処理フローの
一実施例、図１２に、色相補正プログラム７２０の実行
する処理フローの一実施例、図１３に、鮮鋭化プログラ
ム７３０の実行する処理フローの一実施例、図１４に、
拡大縮小プログラム７４０の実行する処理フローの一実
施例を図示する。
【００４５】次に、これらの処理フローに従って、本発
明を具備する画像加工装置１の実行する画像加工処理に
ついて詳細に説明する。
明を具備する画像加工装置１の実行する画像加工処理に
ついて詳細に説明する。
【００４６】色空間変換プログラム１００は、画像加工
処理の対象となる画像が入力されてくると、図３（ａ）
の処理フローに示すように、その入力画像の色空間をＬ
ａｂ色空間に変換する。すなわち、例えば、ＣＭＹ色空
間で表現される画像が入力されてくる場合には、このＣ
ＭＹ色空間を、明るさ成分Ｌと色成分ａ，ｂとで表現さ
れるＬａｂ色空間に変換するのである。
処理の対象となる画像が入力されてくると、図３（ａ）
の処理フローに示すように、その入力画像の色空間をＬ
ａｂ色空間に変換する。すなわち、例えば、ＣＭＹ色空
間で表現される画像が入力されてくる場合には、このＣ
ＭＹ色空間を、明るさ成分Ｌと色成分ａ，ｂとで表現さ
れるＬａｂ色空間に変換するのである。
【００４７】この色空間の変換処理は、図３（ｂ）に示
すように、マトリックス演算を行うことで実行されるこ
とになる。
すように、マトリックス演算を行うことで実行されるこ
とになる。
【００４８】この色空間変換プログラム１００の出力す
るＬａｂ色空間で表現される入力画像を受け取ると、Ｈ
Ｌ値／ＳＤ値検出プログラム２００は、図４及び図５の
処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、
入力画像の明るさ成分（Ｌ値）のヒストグラムを作成す
る。すなわち、各Ｌ値を持つ画素数を計数することで、
図１５（ａ）に示すようなヒストグラムを作成するので
ある。
るＬａｂ色空間で表現される入力画像を受け取ると、Ｈ
Ｌ値／ＳＤ値検出プログラム２００は、図４及び図５の
処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、
入力画像の明るさ成分（Ｌ値）のヒストグラムを作成す
る。すなわち、各Ｌ値を持つ画素数を計数することで、
図１５（ａ）に示すようなヒストグラムを作成するので
ある。
【００４９】続いて、ステップ２で、例えば、設定され
たＨＬ側閾値よりも大きいＬ値を持つ画素を、ＨＬ値を
持つ画素の候補（ＨＬ候補画素）として検出するととも
に、設定されたＳＤ側閾値よりも小さいＬ値を持つ画素
を、ＳＤ値を持つ画素の候補（ＳＤ候補画素）として検
出する。すなわち、図１５（ａ）に示す斜線部分の画素
を検出することで、ＨＬ候補画素及びＳＤ候補画素を検
出するのである。
たＨＬ側閾値よりも大きいＬ値を持つ画素を、ＨＬ値を
持つ画素の候補（ＨＬ候補画素）として検出するととも
に、設定されたＳＤ側閾値よりも小さいＬ値を持つ画素
を、ＳＤ値を持つ画素の候補（ＳＤ候補画素）として検
出する。すなわち、図１５（ａ）に示す斜線部分の画素
を検出することで、ＨＬ候補画素及びＳＤ候補画素を検
出するのである。
【００５０】続いて、ステップ３で、ＨＬ値の初期値と
して、ＨＬ候補画素の持つ最小Ｌ値（すなわち、ＨＬ側
閾値）を設定するとともに、ＳＤ値の初期値として、Ｓ
Ｄ候補画素の持つ最大Ｌ値（すなわち、ＳＤ側閾値）を
設定する。
して、ＨＬ候補画素の持つ最小Ｌ値（すなわち、ＨＬ側
閾値）を設定するとともに、ＳＤ値の初期値として、Ｓ
Ｄ候補画素の持つ最大Ｌ値（すなわち、ＳＤ側閾値）を
設定する。
【００５１】続いて、ステップ４で、全てのＨＬ候補画
素の選択を終了したのか否かを判断して、全てのＨＬ候
補画素の選択を終了していないことを判断するときに
は、ステップ５に進んで、未選択のＨＬ候補画素の中か
ら１つを選択する。
素の選択を終了したのか否かを判断して、全てのＨＬ候
補画素の選択を終了していないことを判断するときに
は、ステップ５に進んで、未選択のＨＬ候補画素の中か
ら１つを選択する。
【００５２】続いて、ステップ６で、その選択したＨＬ
候補画素の持つＬ値と、そのＨＬ候補画素の規定の近傍
領域に位置するＨＬ候補画素の持つＬ値との平均値を算
出することで、その選択したＨＬ候補画素を取り囲む近
傍領域の持つＬ値の平均値を算出する。すなわち、図１
５（ｂ）に示すように、ＨＬ候補画素の近傍領域（例え
ば、２４０ｄｐｉのときには４０×４０画素、６００ｄ
ｐｉのときには１００×１００画素など）を設定して、
その近傍領域の持つＬ値の平均値を算出するのである。
候補画素の持つＬ値と、そのＨＬ候補画素の規定の近傍
領域に位置するＨＬ候補画素の持つＬ値との平均値を算
出することで、その選択したＨＬ候補画素を取り囲む近
傍領域の持つＬ値の平均値を算出する。すなわち、図１
５（ｂ）に示すように、ＨＬ候補画素の近傍領域（例え
ば、２４０ｄｐｉのときには４０×４０画素、６００ｄ
ｐｉのときには１００×１００画素など）を設定して、
その近傍領域の持つＬ値の平均値を算出するのである。
【００５３】続いて、ステップ７で、設定されているＨ
Ｌ値とその算出した平均値との大きさを比較して、その
算出した平均値の方が小さいことを判断するときには、
そのままステップ４に戻り、その算出した平均値の方が
大きいことを判断するときには、ステップ８に進んで、
その算出した平均値を新たなＨＬ値として設定してから
ステップ４に戻る。
Ｌ値とその算出した平均値との大きさを比較して、その
算出した平均値の方が小さいことを判断するときには、
そのままステップ４に戻り、その算出した平均値の方が
大きいことを判断するときには、ステップ８に進んで、
その算出した平均値を新たなＨＬ値として設定してから
ステップ４に戻る。
【００５４】一方、ステップ４で、全てのＨＬ候補画素
の選択を終了したことを判断するときには、ステップ９
（図５の処理フロー）に進んで、全てのＳＤ候補画素の
選択を終了したのか否かを判断して、全てのＳＤ候補画
素の選択を終了していないことを判断するときには、ス
テップ１０に進んで、未選択のＳＤ候補画素の中から１
つを選択する。
の選択を終了したことを判断するときには、ステップ９
（図５の処理フロー）に進んで、全てのＳＤ候補画素の
選択を終了したのか否かを判断して、全てのＳＤ候補画
素の選択を終了していないことを判断するときには、ス
テップ１０に進んで、未選択のＳＤ候補画素の中から１
つを選択する。
【００５５】続いて、ステップ１１で、その選択したＳ
Ｄ候補画素の持つＬ値と、そのＳＤ候補画素の規定の近
傍領域に位置するＳＤ候補画素の持つＬ値との平均値を
算出することで、その選択したＳＤ候補画素を取り囲む
近傍領域の持つＬ値の平均値を算出する。すなわち、図
１５（ｂ）に示すように、ＳＤ候補画素の近傍領域を設
定して、その近傍領域の持つＬ値の平均値を算出するの
である。
Ｄ候補画素の持つＬ値と、そのＳＤ候補画素の規定の近
傍領域に位置するＳＤ候補画素の持つＬ値との平均値を
算出することで、その選択したＳＤ候補画素を取り囲む
近傍領域の持つＬ値の平均値を算出する。すなわち、図
１５（ｂ）に示すように、ＳＤ候補画素の近傍領域を設
定して、その近傍領域の持つＬ値の平均値を算出するの
である。
【００５６】続いて、ステップ１２で、設定されている
ＳＤ値とその算出した平均値との大きさを比較して、そ
の算出した平均値の方が大きいことを判断するときに
は、そのままステップ９に戻り、その算出した平均値の
方が小さいことを判断するときには、ステップ１３に進
んで、その算出した平均値を新たなＳＤ値として設定し
てからステップ９に戻る。
ＳＤ値とその算出した平均値との大きさを比較して、そ
の算出した平均値の方が大きいことを判断するときに
は、そのままステップ９に戻り、その算出した平均値の
方が小さいことを判断するときには、ステップ１３に進
んで、その算出した平均値を新たなＳＤ値として設定し
てからステップ９に戻る。
【００５７】そして、ステップ９で、全てのＳＤ候補画
素の選択を終了したことを判断するときには、ＨＬ値及
びＳＤ値の検出が終了したことを判断して、処理を終了
する。
素の選択を終了したことを判断するときには、ＨＬ値及
びＳＤ値の検出が終了したことを判断して、処理を終了
する。
【００５８】このようにして、ＨＬ値／ＳＤ値検出プロ
グラム２００は、ＨＬ値を持つ画素の候補となる複数の
候補画素の近傍領域の持つＬ値の平均値を算出して、そ
の中で最も大きいものをＨＬ値として設定することで、
画像上に存在するノイズの影響を受けることなく入力画
像のＨＬ値（ハイライト値）を検出するとともに、ＳＤ
値を持つ画素の候補となる複数の候補画素の近傍領域の
持つＬ値の平均値を算出して、その中で最も小さいもの
をＳＤ値として設定することで、画像上に存在するノイ
ズの影響を受けることなく入力画像のＳＤ値（シャドー
値）を検出することを実現する。
グラム２００は、ＨＬ値を持つ画素の候補となる複数の
候補画素の近傍領域の持つＬ値の平均値を算出して、そ
の中で最も大きいものをＨＬ値として設定することで、
画像上に存在するノイズの影響を受けることなく入力画
像のＨＬ値（ハイライト値）を検出するとともに、ＳＤ
値を持つ画素の候補となる複数の候補画素の近傍領域の
持つＬ値の平均値を算出して、その中で最も小さいもの
をＳＤ値として設定することで、画像上に存在するノイ
ズの影響を受けることなく入力画像のＳＤ値（シャドー
値）を検出することを実現する。
【００５９】この処理にあたって、ＨＬ候補画素を検出
すべく設定するＨＬ側閾値は、例えば、最大Ｌ値から計
数して画素数が所定％に到達するときのＬ値で設定す
る。また、ＳＤ候補画素を検出すべく設定するＳＤ側閾
値は、例えば、最小Ｌ値から計数して画素数が所定％に
到達するときのＬ値で設定する。
すべく設定するＨＬ側閾値は、例えば、最大Ｌ値から計
数して画素数が所定％に到達するときのＬ値で設定す
る。また、ＳＤ候補画素を検出すべく設定するＳＤ側閾
値は、例えば、最小Ｌ値から計数して画素数が所定％に
到達するときのＬ値で設定する。
【００６０】次に、色カブリ補正プログラム３００の実
行する処理について説明する。
行する処理について説明する。
【００６１】この色カブリ補正プログラム３００は、画
像の持つａ，ｂ値を補正することで、白い部分にある程
度の色をもたせるという補正を行う。
像の持つａ，ｂ値を補正することで、白い部分にある程
度の色をもたせるという補正を行う。
【００６２】色カブリ補正プログラム３００は、起動さ
れると、色空間変換プログラム１００の出力する画像を
処理対象として、図６の処理フローに示すように、先ず
最初に、ステップ１で、ＨＬ値／ＳＤ値検出プログラム
２００により求められたＨＬ値を含む所定のＬ値の範囲
にある画素を抽出することで、補正直線の算出対象とな
る画素を抽出する。
れると、色空間変換プログラム１００の出力する画像を
処理対象として、図６の処理フローに示すように、先ず
最初に、ステップ１で、ＨＬ値／ＳＤ値検出プログラム
２００により求められたＨＬ値を含む所定のＬ値の範囲
にある画素を抽出することで、補正直線の算出対象とな
る画素を抽出する。
【００６３】すなわち、図１６（ａ）に示すように、Ｈ
Ｌ値よりも所定の大きさ分小さな値を取るα値と、ＨＬ
値よりも所定の大きさ分大きな値を取るβ値との間に入
るＬ値を持つ画素を抽出することで、補正直線の算出対
象となる画素を抽出するのである。
Ｌ値よりも所定の大きさ分小さな値を取るα値と、ＨＬ
値よりも所定の大きさ分大きな値を取るβ値との間に入
るＬ値を持つ画素を抽出することで、補正直線の算出対
象となる画素を抽出するのである。
【００６４】続いて、ステップ２で、最小二乗法などを
使って、この抽出した画素の持つＬ値とａ値との対応関
係を記述する補正直線を算出するとともに、この抽出し
た画素の持つＬ値とｂ値との対応関係を記述する補正直
線を算出する。
使って、この抽出した画素の持つＬ値とａ値との対応関
係を記述する補正直線を算出するとともに、この抽出し
た画素の持つＬ値とｂ値との対応関係を記述する補正直
線を算出する。
【００６５】すなわち、図１６（ｂ）に示すように、ス
テップ１で抽出した画素を処理対象として、最小二乗法
などを使って、Ｌ値とａ値との対応関係を記述する補正
直線を算出するとともに、Ｌ値とｂ値との対応関係を記
述する補正直線を算出するのである。
テップ１で抽出した画素を処理対象として、最小二乗法
などを使って、Ｌ値とａ値との対応関係を記述する補正
直線を算出するとともに、Ｌ値とｂ値との対応関係を記
述する補正直線を算出するのである。
【００６６】続いて、ステップ３で、ユーザと対話する
ことなどにより、Ｌ値とａ値との理想的な対応関係を記
述する理想直線を設定するとともに、Ｌ値とｂ値との理
想的な対応関係を記述する理想直線を設定する。
ことなどにより、Ｌ値とａ値との理想的な対応関係を記
述する理想直線を設定するとともに、Ｌ値とｂ値との理
想的な対応関係を記述する理想直線を設定する。
【００６７】続いて、ステップ４で、各Ｌ値毎に、補正
直線と理想直線との差として定義されるａ，ｂ値の補正
量を決定して、それに従って、色空間変換プログラム１
００の出力する画像の各画素の持つａ値，ｂ値を補正す
る。
直線と理想直線との差として定義されるａ，ｂ値の補正
量を決定して、それに従って、色空間変換プログラム１
００の出力する画像の各画素の持つａ値，ｂ値を補正す
る。
【００６８】すなわち、図１６（ｃ）に示すように、画
素の持つＬ値に対応付けられる補正直線のａ値（ｂ値）
と理想直線のａ値（ｂ値）とを特定して、その差分値を
求め、そのＬ値を持つ画素のａ値（ｂ値）をその差分値
分増加あるいは減少させていくことで、色空間変換プロ
グラム１００の出力する画像の各画素の持つａ値，ｂ値
が理想直線に乗るようにと補正するのである。
素の持つＬ値に対応付けられる補正直線のａ値（ｂ値）
と理想直線のａ値（ｂ値）とを特定して、その差分値を
求め、そのＬ値を持つ画素のａ値（ｂ値）をその差分値
分増加あるいは減少させていくことで、色空間変換プロ
グラム１００の出力する画像の各画素の持つａ値，ｂ値
が理想直線に乗るようにと補正するのである。
【００６９】そして、最後に、ステップ５で、補正の対
象とならない明るさ成分（Ｌ値）と、補正した色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
象とならない明るさ成分（Ｌ値）と、補正した色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
【００７０】このようにして、色カブリ補正プログラム
３００は、暗い部分よりも明るい部分で人間の目に目立
つ色カブリに合わせて、画像中の明るい領域（Ｌ値の大
きい領域）を使って、Ｌ値とａ値との対応関係を記述す
る補正直線と、Ｌ値とｂ値との対応関係を記述する補正
直線とを算出し、それらの補正直線に対応する理想直線
との差分値に従ってａ，ｂ値の補正量を決定して、それ
に従って、色空間変換プログラム１００の出力する画像
の各画素の持つａ，ｂ値を補正することで、専門家に依
らずに色カブリの補正を行うことを実現する。
３００は、暗い部分よりも明るい部分で人間の目に目立
つ色カブリに合わせて、画像中の明るい領域（Ｌ値の大
きい領域）を使って、Ｌ値とａ値との対応関係を記述す
る補正直線と、Ｌ値とｂ値との対応関係を記述する補正
直線とを算出し、それらの補正直線に対応する理想直線
との差分値に従ってａ，ｂ値の補正量を決定して、それ
に従って、色空間変換プログラム１００の出力する画像
の各画素の持つａ，ｂ値を補正することで、専門家に依
らずに色カブリの補正を行うことを実現する。
【００７１】次に、明度階調補正プログラム４００の実
行する処理について説明する。
行する処理について説明する。
【００７２】この明度階調補正プログラム４００は、Ｌ
値をそれがとり得る範囲にレンジ拡大するという補正を
行う。
値をそれがとり得る範囲にレンジ拡大するという補正を
行う。
【００７３】明度階調補正プログラム４００は、起動さ
れると、色カブリ補正プログラム３００の出力する画像
を処理対象として、図７の処理フローに示すように、先
ず最初に、ステップ１で、入力する画像のＬ値を取得し
てその平均値を算出する。
れると、色カブリ補正プログラム３００の出力する画像
を処理対象として、図７の処理フローに示すように、先
ず最初に、ステップ１で、入力する画像のＬ値を取得し
てその平均値を算出する。
【００７４】続いて、ステップ２で、ＨＬ値／ＳＤ値検
出プログラム２００により求められたＨＬ値とＳＤ値と
の中央値を算出する。すなわち、図１７（ａ）に示すよ
うに、 中央値＝（ＨＬ値＋ＳＤ値）／２ を算出するのである。
出プログラム２００により求められたＨＬ値とＳＤ値と
の中央値を算出する。すなわち、図１７（ａ）に示すよ
うに、 中央値＝（ＨＬ値＋ＳＤ値）／２ を算出するのである。
【００７５】続いて、ステップ３で、ステップ１で算出
したＬ値の平均値と、ステップ２で算出した中央値との
平均値として定義されるＬ値補正量基準値を算出する。
すなわち、図１７（ｂ）に示すように、 Ｌ値補正量基準値＝（Ｌ値平均値＋中央値）／２ を算出するのである。
したＬ値の平均値と、ステップ２で算出した中央値との
平均値として定義されるＬ値補正量基準値を算出する。
すなわち、図１７（ｂ）に示すように、 Ｌ値補正量基準値＝（Ｌ値平均値＋中央値）／２ を算出するのである。
【００７６】続いて、ステップ４で、ＨＬ値側の各Ｌ値
の補正量を、 ＨＬ値側補正量＝（２５５−ＨＬ値）×（Ｌ値補正量基
準値−Ｌ値）2／（Ｌ値補正量基準値−ＨＬ値）2 で求めて、それに従ってＨＬ値側の各Ｌ値を補正する。
ここで、“２５５”は、Ｌ値のとり得る最大値（白い部
分のＬ値）である。
の補正量を、 ＨＬ値側補正量＝（２５５−ＨＬ値）×（Ｌ値補正量基
準値−Ｌ値）2／（Ｌ値補正量基準値−ＨＬ値）2 で求めて、それに従ってＨＬ値側の各Ｌ値を補正する。
ここで、“２５５”は、Ｌ値のとり得る最大値（白い部
分のＬ値）である。
【００７７】例えば、Ｌ値補正量基準値が“１２８”
で、ＨＬ値が“２００”で、補正対象となるＬ値が“９
６”の場合には、ＨＬ値側補正量は“１１”となるの
で、補正対象となるＬ値は“９６”から“１０７”へと
補正されることになる。
で、ＨＬ値が“２００”で、補正対象となるＬ値が“９
６”の場合には、ＨＬ値側補正量は“１１”となるの
で、補正対象となるＬ値は“９６”から“１０７”へと
補正されることになる。
【００７８】この式の意味する所は、 Ｌ値＝Ｌ値補正量基準値のとき、ＨＬ値側補正量＝０ Ｌ値＝ＨＬ値のとき、 ＨＬ値側補正量＝２５
５−ＨＬ値＞０ から分かるように、Ｌ値補正量基準値を移動させないと
ともに、ＨＬ値をＬ値がとり得る最大値である“２５
５”へ移動させるための補正量を決定するものであっ
て、図１７（ｃ）に示すように、その補正量を、２次曲
線に従い、Ｌ値がＨＬ値に近づくほど大きくなる形態で
決定するものである。
５−ＨＬ値＞０ から分かるように、Ｌ値補正量基準値を移動させないと
ともに、ＨＬ値をＬ値がとり得る最大値である“２５
５”へ移動させるための補正量を決定するものであっ
て、図１７（ｃ）に示すように、その補正量を、２次曲
線に従い、Ｌ値がＨＬ値に近づくほど大きくなる形態で
決定するものである。
【００７９】続いて、ステップ５で、ＳＤ値側の各Ｌ値
の補正量を、 ＳＤ値側補正量＝（０−ＳＤ値）×（Ｌ値補正量基準値
−Ｌ値）2／（Ｌ値補正量基準値−ＳＤ値）2 で求めて、それに従ってＳＤ値側の各Ｌ値を補正する。
ここで、“０”は、Ｌ値のとり得る最小値（黒い部分の
Ｌ値）である。
の補正量を、 ＳＤ値側補正量＝（０−ＳＤ値）×（Ｌ値補正量基準値
−Ｌ値）2／（Ｌ値補正量基準値−ＳＤ値）2 で求めて、それに従ってＳＤ値側の各Ｌ値を補正する。
ここで、“０”は、Ｌ値のとり得る最小値（黒い部分の
Ｌ値）である。
【００８０】例えば、Ｌ値補正量基準値が“１２８”
で、ＳＤ値が“３２”で、補正対象となるＬ値が“６
４”の場合には、ＨＬ値側補正量は“−１４”となるの
で、補正対象となるＬ値は“６４”から“５０”へと補
正されることになる。
で、ＳＤ値が“３２”で、補正対象となるＬ値が“６
４”の場合には、ＨＬ値側補正量は“−１４”となるの
で、補正対象となるＬ値は“６４”から“５０”へと補
正されることになる。
【００８１】この式の意味する所は、 Ｌ値＝Ｌ値補正量基準値のとき、ＳＤ値側補正量＝０ Ｌ値＝ＳＤ値のとき、 ＳＤ値側補正量＝−Ｓ
Ｄ値＜０ から分かるように、Ｌ値補正量基準値を移動させないと
ともに、ＳＤ値をＬ値がとり得る最小値である“０”へ
移動させるための補正量を決定するものであって、図１
７（ｃ）に示すように、その補正量を、２次曲線に従
い、Ｌ値がＳＤ値に近づくほど大きくなる形態で決定す
るものである。
Ｄ値＜０ から分かるように、Ｌ値補正量基準値を移動させないと
ともに、ＳＤ値をＬ値がとり得る最小値である“０”へ
移動させるための補正量を決定するものであって、図１
７（ｃ）に示すように、その補正量を、２次曲線に従
い、Ｌ値がＳＤ値に近づくほど大きくなる形態で決定す
るものである。
【００８２】そして、最後に、ステップ６で、補正した
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とならない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とならない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
【００８３】このようにして、明度階調補正プログラム
４００は、画像の持つＬ値の中央部分を検出し、そこを
基準にして、その画像の持つＬ値を、それがとり得る範
囲にレンジ拡大するように補正することで、専門家に依
らずに明度の階調補正を行うことを実現する。そして、
この補正にあたって、中央部分よりも明るい部分と暗い
部分とを区別しながら、中央部分の補正量を小さくし、
明るさの上下限値に近づくに従って補正量を大きくする
ことで、本来の処理画像の性質を損なうことなく明度の
階調補正を行うことを実現する。
４００は、画像の持つＬ値の中央部分を検出し、そこを
基準にして、その画像の持つＬ値を、それがとり得る範
囲にレンジ拡大するように補正することで、専門家に依
らずに明度の階調補正を行うことを実現する。そして、
この補正にあたって、中央部分よりも明るい部分と暗い
部分とを区別しながら、中央部分の補正量を小さくし、
明るさの上下限値に近づくに従って補正量を大きくする
ことで、本来の処理画像の性質を損なうことなく明度の
階調補正を行うことを実現する。
【００８４】なお、この補正処理にあたって、ＨＬ値／
ＳＤ値検出プログラム２００がＬ値の最大値をそのまま
ＨＤ値としない構成を採っていることで、補正したＬ値
が最大値である“２５５”を超えることが起こるが、そ
のようなときには、その補正結果を“２５５”に制限す
るようにしている。同様に、この補正処理にあたって、
ＨＬ値／ＳＤ値検出プログラム２００がＬ値の最小値を
そのままＳＤ値としない構成を採っていることで、補正
したＬ値が最小値である“０”を超えることが起こる
が、そのようなときには、その補正結果を“０”に制限
するようにしている。
ＳＤ値検出プログラム２００がＬ値の最大値をそのまま
ＨＤ値としない構成を採っていることで、補正したＬ値
が最大値である“２５５”を超えることが起こるが、そ
のようなときには、その補正結果を“２５５”に制限す
るようにしている。同様に、この補正処理にあたって、
ＨＬ値／ＳＤ値検出プログラム２００がＬ値の最小値を
そのままＳＤ値としない構成を採っていることで、補正
したＬ値が最小値である“０”を超えることが起こる
が、そのようなときには、その補正結果を“０”に制限
するようにしている。
【００８５】次に、平均化補正プログラム５００の実行
する処理について説明する。
する処理について説明する。
【００８６】この平均化補正プログラム５００は、画像
のコントラストを高めるべく、画像の明るさの分布を平
均化（平坦化）させる処理を行う。すなわち、図１８
（ａ）に示すような明るさのヒストグラムを持つ画像に
対して１００％の平均化処理を施すことで、図１８
（ｂ）に示すような平坦な明るさのヒストグラムを持つ
画像に変換したり、１００％より小さい所定％の平均化
処理を施すことで、図１８（ｃ）に示すような明るさの
ヒストグラムを持つ画像に変換することで、画像のコン
トラストを高めるのである。
のコントラストを高めるべく、画像の明るさの分布を平
均化（平坦化）させる処理を行う。すなわち、図１８
（ａ）に示すような明るさのヒストグラムを持つ画像に
対して１００％の平均化処理を施すことで、図１８
（ｂ）に示すような平坦な明るさのヒストグラムを持つ
画像に変換したり、１００％より小さい所定％の平均化
処理を施すことで、図１８（ｃ）に示すような明るさの
ヒストグラムを持つ画像に変換することで、画像のコン
トラストを高めるのである。
【００８７】平均化補正プログラム５００は、起動され
ると、明度階調補正プログラム４００の出力する画像を
処理対象として、図８の処理フローに示すように、先ず
最初に、ステップ１で、明度階調補正プログラム４００
から入力する画像の明るさ成分（Ｌ値）のヒストグラム
を作成する。
ると、明度階調補正プログラム４００の出力する画像を
処理対象として、図８の処理フローに示すように、先ず
最初に、ステップ１で、明度階調補正プログラム４００
から入力する画像の明るさ成分（Ｌ値）のヒストグラム
を作成する。
【００８８】続いて、ステップ２で、作成したヒストグ
ラムの分散値Ｘ（明度階調補正プログラム４００から入
力する画像のＬ値の持つ分散値と同じものである）を算
出する。続いて、ステップ３で、色空間変換プログラム
１００に入力された画像（何も画像加工処理を施してい
ない入力画像）の分散値Ｙを算出する。続いて、ステッ
プ４で、ステップ１で算出した分散値Ｘと、ステップ２
で算出した分散値Ｙとの差分値（Ｘ−Ｙ）を算出する。
ラムの分散値Ｘ（明度階調補正プログラム４００から入
力する画像のＬ値の持つ分散値と同じものである）を算
出する。続いて、ステップ３で、色空間変換プログラム
１００に入力された画像（何も画像加工処理を施してい
ない入力画像）の分散値Ｙを算出する。続いて、ステッ
プ４で、ステップ１で算出した分散値Ｘと、ステップ２
で算出した分散値Ｙとの差分値（Ｘ−Ｙ）を算出する。
【００８９】続いて、ステップ５で、ステップ１で算出
した分散値Ｘを、ステップ４で算出した分散差分値（Ｘ
−Ｙ）を使い、例えば、 Ｘ＝Ｘ×〔１＋（Ｘ−Ｙ）／差分基準値〕 という算出式に従って補正する。ここで、差分基準値
は、予め設定される経験値である。
した分散値Ｘを、ステップ４で算出した分散差分値（Ｘ
−Ｙ）を使い、例えば、 Ｘ＝Ｘ×〔１＋（Ｘ−Ｙ）／差分基準値〕 という算出式に従って補正する。ここで、差分基準値
は、予め設定される経験値である。
【００９０】この算出式に従うと、「Ｘ＞Ｙ」であると
きには、分散値Ｘは大きめに補正されることになり、一
方、「Ｘ＜Ｙ」であるときには、分散値Ｘは大きめに補
正されることになる。すなわち、これまでに行った画像
加工処理により分散値が入力画像のものよりも大きくな
ったときには、その分散値を若干大きめに補正し、これ
までの画像加工処理により分散値が入力画像のものより
も小さくなったときには、その分散値を若干小さめに設
定するのである。この補正式の意味する所は、これまで
に行った画像加工処理が分散値に与えた影響を強調する
ことにある。
きには、分散値Ｘは大きめに補正されることになり、一
方、「Ｘ＜Ｙ」であるときには、分散値Ｘは大きめに補
正されることになる。すなわち、これまでに行った画像
加工処理により分散値が入力画像のものよりも大きくな
ったときには、その分散値を若干大きめに補正し、これ
までの画像加工処理により分散値が入力画像のものより
も小さくなったときには、その分散値を若干小さめに設
定するのである。この補正式の意味する所は、これまで
に行った画像加工処理が分散値に与えた影響を強調する
ことにある。
【００９１】この算出式に従って、例えば、差分基準値
が“３２”で、分散差分値が“＋８”である場合には、
分散値Ｘは補正前の値の１２５％になり、分散差分値が
“−８”である場合には、分散値Ｘは補正前の値の７５
％になる。
が“３２”で、分散差分値が“＋８”である場合には、
分散値Ｘは補正前の値の１２５％になり、分散差分値が
“−８”である場合には、分散値Ｘは補正前の値の７５
％になる。
【００９２】続いて、ステップ６で、平均化処理の平均
化率（平均化させる程度を示す）を算出する。平均化補
正プログラム５００は、後述する手順に従って平均化処
理を行うので、このステップ６では、そのときに必要と
される平均化率を算出するのである。
化率（平均化させる程度を示す）を算出する。平均化補
正プログラム５００は、後述する手順に従って平均化処
理を行うので、このステップ６では、そのときに必要と
される平均化率を算出するのである。
【００９３】この平均化率の算出は、ステップ５で補正
した分散値を使い、例えば、 平均化率＝最大平均化率−分散値×（最大平均化率／分
散値最大値） という算出式に従って算出する。ここで、最大平均化率
は、予め設定される経験値であり、分散値最大値は、Ｌ
値の範囲から例えば“１２８（＝２５６÷２）”と決め
られることになる。
した分散値を使い、例えば、 平均化率＝最大平均化率−分散値×（最大平均化率／分
散値最大値） という算出式に従って算出する。ここで、最大平均化率
は、予め設定される経験値であり、分散値最大値は、Ｌ
値の範囲から例えば“１２８（＝２５６÷２）”と決め
られることになる。
【００９４】すなわち、図１９（ａ）に示すように、分
散値が大きくなるに従って平均化率を小さくするという
形態で平均化率を決定する。この算出式の意味する所
は、分散値が大きいということは、既にかなり平均化さ
れている状態にあるので、それに応じてあまり平均化処
理を施さないようにするために、平均化率を小さくして
いくことにある。そして、分散値が小さいということ
は、あまり平均化されていない状態にあるので、それに
応じて大きな平均化処理を施すようにするために、平均
化率を大きくしていくことにある。
散値が大きくなるに従って平均化率を小さくするという
形態で平均化率を決定する。この算出式の意味する所
は、分散値が大きいということは、既にかなり平均化さ
れている状態にあるので、それに応じてあまり平均化処
理を施さないようにするために、平均化率を小さくして
いくことにある。そして、分散値が小さいということ
は、あまり平均化されていない状態にあるので、それに
応じて大きな平均化処理を施すようにするために、平均
化率を大きくしていくことにある。
【００９５】この算出式に従って、例えば、分散最大値
が“１２８”で、最大平均化率が“３０”とする場合、
分散値が“１６”の場合には、平均化率は“２６．２
５”と求められることになる。また、例えば、分散最大
値が“１２８”で、最大平均化率が“３０”とする場
合、分散値が“８０”の場合には、平均化率は“１１．
２５”と求められることになる。
が“１２８”で、最大平均化率が“３０”とする場合、
分散値が“１６”の場合には、平均化率は“２６．２
５”と求められることになる。また、例えば、分散最大
値が“１２８”で、最大平均化率が“３０”とする場
合、分散値が“８０”の場合には、平均化率は“１１．
２５”と求められることになる。
【００９６】続いて、ステップ７で、算出された平均化
率に応じた平均化処理を施す。このとき実行する平均化
処理について具体的に説明するならば、０〜２５５の各
Ｌ値に対して、次の補正を行うことで平均化を実行す
る。
率に応じた平均化処理を施す。このとき実行する平均化
処理について具体的に説明するならば、０〜２５５の各
Ｌ値に対して、次の補正を行うことで平均化を実行す
る。
【００９７】すなわち、全画素数が２５６０００個であ
る場合、完全に平均化された場合には、各Ｌ値を持つ画
素の数は１０００個（＝２５６０００÷２５６階調）と
なる。これから、あるＬ値までの画素の累計数が２１０
００個で、そのＬ値を持つ画素数が５０００個であると
すると、ヒストグラムから規定される完全に平均化され
た場合のそのＬ値は、近似的に、 Ｌ＝（２１０００／１０００）＋（５０００／１０００）／２ ＝２３．５ と表される。
る場合、完全に平均化された場合には、各Ｌ値を持つ画
素の数は１０００個（＝２５６０００÷２５６階調）と
なる。これから、あるＬ値までの画素の累計数が２１０
００個で、そのＬ値を持つ画素数が５０００個であると
すると、ヒストグラムから規定される完全に平均化され
た場合のそのＬ値は、近似的に、 Ｌ＝（２１０００／１０００）＋（５０００／１０００）／２ ＝２３．５ と表される。
【００９８】このとき、そのＬ値が例えば“５０”であ
ったとするならば、完全な平均化（１００％の平均化）
を行うということは、“５０”というＬ値を“２３．
５”に補正することを意味する。すなわち、図１９
（ｂ）に示すように、各Ｌ値を、ステップ１で作成した
ヒストグラムから規定される、完全に平均化された場合
のそのＬ値（図中の＜Ｌ＞）に補正していくことが、１
００％の平均化を行うということになる。
ったとするならば、完全な平均化（１００％の平均化）
を行うということは、“５０”というＬ値を“２３．
５”に補正することを意味する。すなわち、図１９
（ｂ）に示すように、各Ｌ値を、ステップ１で作成した
ヒストグラムから規定される、完全に平均化された場合
のそのＬ値（図中の＜Ｌ＞）に補正していくことが、１
００％の平均化を行うということになる。
【００９９】従って、このステップ７では、この１００
％の平均化を実現するＬ値の移動量と、ステップ６で算
出された平均化率とを乗算することで、その平均化率の
指定する移動量を求めて、その分だけＬ値を補正してい
くことで、算出された平均化率に応じた平均化処理を施
す。
％の平均化を実現するＬ値の移動量と、ステップ６で算
出された平均化率とを乗算することで、その平均化率の
指定する移動量を求めて、その分だけＬ値を補正してい
くことで、算出された平均化率に応じた平均化処理を施
す。
【０１００】例えば、完全な平均化（１００％の平均
化）を行うということが、“５０”というＬ値を“２
３．５”に補正するということを意味する場合にあっ
て、ステップ６で平均化率として１０％が算出された場
合には、 ５０−（５０−２３．５）×０．１＝４７．３５ というように、“５０”というＬ値を“４７. ３５”に
補正していくという平均化処理を施すのである。
化）を行うということが、“５０”というＬ値を“２
３．５”に補正するということを意味する場合にあっ
て、ステップ６で平均化率として１０％が算出された場
合には、 ５０−（５０−２３．５）×０．１＝４７．３５ というように、“５０”というＬ値を“４７. ３５”に
補正していくという平均化処理を施すのである。
【０１０１】このようにして、ステップ７で、算出され
た平均化率に応じた平均化処理を施すと、最後に、ステ
ップ８で、補正した明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象
とならない色成分（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を
終了する。
た平均化率に応じた平均化処理を施すと、最後に、ステ
ップ８で、補正した明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象
とならない色成分（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を
終了する。
【０１０２】このようにして、平均化補正プログラム５
００は、明度階調補正プログラム４００の出力する画像
の明るさの分散値を算出し、それに従って、明るさの分
散値が大きくなるに従って小さな平均化率となる態様で
平均化率を設定して、それに応じてその画像の明るさの
分布を平均化させることで、専門家に依らずに画像のコ
ントラストを高めるための明度の平均化補正を行うこと
を実現する。
００は、明度階調補正プログラム４００の出力する画像
の明るさの分散値を算出し、それに従って、明るさの分
散値が大きくなるに従って小さな平均化率となる態様で
平均化率を設定して、それに応じてその画像の明るさの
分布を平均化させることで、専門家に依らずに画像のコ
ントラストを高めるための明度の平均化補正を行うこと
を実現する。
【０１０３】次に、γ変換プログラム６００の実行する
処理について説明する。
処理について説明する。
【０１０４】このγ変換プログラム６００は、設定され
たγ値に応じて、Ｌ値を、 Ｌout ＝Ｌin 1/r 但し、ｒはγ値（ガンマ値） という変換式に従って変換することで、図２０（ａ）に
示すように、暗い部分の明るさの変化を大きくし、明る
い部分の明るさの変化を小さくする補正を行うことで、
暗い部分をよく見えるようにする。
たγ値に応じて、Ｌ値を、 Ｌout ＝Ｌin 1/r 但し、ｒはγ値（ガンマ値） という変換式に従って変換することで、図２０（ａ）に
示すように、暗い部分の明るさの変化を大きくし、明る
い部分の明るさの変化を小さくする補正を行うことで、
暗い部分をよく見えるようにする。
【０１０５】γ変換プログラム６００は、起動される
と、平均化補正プログラム５００の出力する画像を処理
対象として、図９の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ１で、平均化補正プログラム５００から入
力する画像の明るさ成分（Ｌ値）の平均値ｘを算出す
る。すなわち、図２０（ｂ）に示すように、平均化補正
プログラム５００から入力する画像の明るさ成分（Ｌ
値）の平均値ｘを算出するのである。
と、平均化補正プログラム５００の出力する画像を処理
対象として、図９の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ１で、平均化補正プログラム５００から入
力する画像の明るさ成分（Ｌ値）の平均値ｘを算出す
る。すなわち、図２０（ｂ）に示すように、平均化補正
プログラム５００から入力する画像の明るさ成分（Ｌ
値）の平均値ｘを算出するのである。
【０１０６】続いて、ステップ２で、色空間変換プログ
ラム１００に入力された画像（何も画像加工処理を施し
ていない入力画像）の平均値ｙを算出する。続いて、ス
テップ３で、ステップ１で算出した平均値ｘと、ステッ
プ２で算出した平均値ｙとの差分値（ｘ−ｙ）を算出す
る。
ラム１００に入力された画像（何も画像加工処理を施し
ていない入力画像）の平均値ｙを算出する。続いて、ス
テップ３で、ステップ１で算出した平均値ｘと、ステッ
プ２で算出した平均値ｙとの差分値（ｘ−ｙ）を算出す
る。
【０１０７】続いて、ステップ４で、ステップ１で算出
した平均値ｘを、ステップ３で算出した平均差分値（ｘ
−ｙ）を使い、例えば、 ｘ＝ｘ×〔１＋（ｘ−ｙ）／差分基準値〕 という算出式に従って補正する。ここで、差分基準値
は、予め設定される経験値である。
した平均値ｘを、ステップ３で算出した平均差分値（ｘ
−ｙ）を使い、例えば、 ｘ＝ｘ×〔１＋（ｘ−ｙ）／差分基準値〕 という算出式に従って補正する。ここで、差分基準値
は、予め設定される経験値である。
【０１０８】この算出式に従うと、「ｘ＞ｙ」であると
きには、平均値ｘは大きめに補正されることになり、一
方、「ｘ＜ｙ」であるときには、平均値ｘは小さめに補
正されることになる。すなわち、これまでに行った画像
加工処理により平均値が入力画像のものよりも大きくな
ったときには、その平均値を若干大きめに補正し、これ
までの画像加工処理により平均値が入力画像のものより
も小さくなったときには、その平均値を若干小さめに設
定するのである。この補正式の意味する所は、これまで
に行った画像加工処理が平均値に与えた影響を強調する
ことにある。
きには、平均値ｘは大きめに補正されることになり、一
方、「ｘ＜ｙ」であるときには、平均値ｘは小さめに補
正されることになる。すなわち、これまでに行った画像
加工処理により平均値が入力画像のものよりも大きくな
ったときには、その平均値を若干大きめに補正し、これ
までの画像加工処理により平均値が入力画像のものより
も小さくなったときには、その平均値を若干小さめに設
定するのである。この補正式の意味する所は、これまで
に行った画像加工処理が平均値に与えた影響を強調する
ことにある。
【０１０９】この算出式に従って、例えば、差分基準値
が“３２”で、平均差分値が“＋８”である場合には、
平均値ｘは元の値の１２５％になり、平均差分値が“−
８”である場合には、平均値ｘは元の値の７５％にな
る。
が“３２”で、平均差分値が“＋８”である場合には、
平均値ｘは元の値の１２５％になり、平均差分値が“−
８”である場合には、平均値ｘは元の値の７５％にな
る。
【０１１０】続いて、ステップ５で、γ変換処理で用い
るγ値を算出する。γ変換プログラム６００は、上述し
たように、 Ｌout ＝Ｌin 1/r 但し、ｒはγ値（ガンマ値） という変換式に従ってγ変換を行うので、このステップ
５では、そのときに必要とされるγ値を算出するのであ
る。
るγ値を算出する。γ変換プログラム６００は、上述し
たように、 Ｌout ＝Ｌin 1/r 但し、ｒはγ値（ガンマ値） という変換式に従ってγ変換を行うので、このステップ
５では、そのときに必要とされるγ値を算出するのであ
る。
【０１１１】このγ値の算出は、ステップ５で補正した
平均値を使い、例えば、 γ値＝最大γ値−平均値×〔（最大γ値−１．０）／Ｌ
値最大値〕 という算出式に従って算出する。ここで、最大γ値は、
予め設定される経験値であり、Ｌ値最大値は、Ｌ値の上
限値の“２５５”である。
平均値を使い、例えば、 γ値＝最大γ値−平均値×〔（最大γ値−１．０）／Ｌ
値最大値〕 という算出式に従って算出する。ここで、最大γ値は、
予め設定される経験値であり、Ｌ値最大値は、Ｌ値の上
限値の“２５５”である。
【０１１２】すなわち、図２０（ｃ）に示すように、平
均値が大きくなるに従ってγ値を“１．０”に近づける
形態でもって、γ値を決定する。この算出式の意味する
所は、Ｌ値の平均値が大きいということは、明るい成分
が多いという状態にあるので、それに応じてあまり強い
γ変換を施さないようにするために、γ値を小さくして
いくことにある。そして、逆に、Ｌ値の平均値が小さい
ということは、暗い成分が多いという状態にあるので、
それに応じて強いγ変換を施していくようにするため
に、γ値を大きくしていくことにある。
均値が大きくなるに従ってγ値を“１．０”に近づける
形態でもって、γ値を決定する。この算出式の意味する
所は、Ｌ値の平均値が大きいということは、明るい成分
が多いという状態にあるので、それに応じてあまり強い
γ変換を施さないようにするために、γ値を小さくして
いくことにある。そして、逆に、Ｌ値の平均値が小さい
ということは、暗い成分が多いという状態にあるので、
それに応じて強いγ変換を施していくようにするため
に、γ値を大きくしていくことにある。
【０１１３】この算出式に従って、例えば、Ｌ値最大値
が“２５５”で、最大γ値が“２．２”とする場合、平
均値が“１６”の場合には、γ値は“２．１”と求めら
れることになる。
が“２５５”で、最大γ値が“２．２”とする場合、平
均値が“１６”の場合には、γ値は“２．１”と求めら
れることになる。
【０１１４】続いて、ステップ６で、算出されたγ値に
応じたγ変換処理を施す。すなわち、平均化補正プログ
ラム５００から入力する画像のＬ値を、 Ｌout ＝Ｌin 1/r 但し、ｒはγ値（ガンマ値） という変換式に従って変換するのである。
応じたγ変換処理を施す。すなわち、平均化補正プログ
ラム５００から入力する画像のＬ値を、 Ｌout ＝Ｌin 1/r 但し、ｒはγ値（ガンマ値） という変換式に従って変換するのである。
【０１１５】そして、最後に、ステップ７で、補正した
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とされない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とされない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
【０１１６】このようにして、γ変換プログラム６００
は、平均化補正プログラム５００の出力する画像のＬ値
の平均値を算出し、その平均値を使ってγ値を設定し
て、そのγ値を使ってその画像の明るさをγ変換するこ
とで、専門家に依らずに暗い部分をよく見えるようにす
るためのγ変換を行うことができるようになるととも
に、この補正にあたって、Ｌ値の平均値が大きくなるに
従って“１．０”に近づくγ値を設定することで、その
画像の性質に合わせたγ変換を行うことができるように
なる。
は、平均化補正プログラム５００の出力する画像のＬ値
の平均値を算出し、その平均値を使ってγ値を設定し
て、そのγ値を使ってその画像の明るさをγ変換するこ
とで、専門家に依らずに暗い部分をよく見えるようにす
るためのγ変換を行うことができるようになるととも
に、この補正にあたって、Ｌ値の平均値が大きくなるに
従って“１．０”に近づくγ値を設定することで、その
画像の性質に合わせたγ変換を行うことができるように
なる。
【０１１７】次に、トーン補正プログラム７００の実行
する処理について説明する。
する処理について説明する。
【０１１８】トーン補正プログラム７００は、起動され
ると、γ変換プログラム６００の出力する画像を処理対
象として、図１０の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ１で、メモリから、ユーザの設定するトー
ンカーブを読み込む。すなわち、ユーザの設定する図２
１に示すようなトーンカーブがメモリに用意されている
ので、それを読み込むのである。ここで、このトーンカ
ーブは、テーブルデータの形で用意されることもある
し、計算式の形で用意されることもある。
ると、γ変換プログラム６００の出力する画像を処理対
象として、図１０の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ１で、メモリから、ユーザの設定するトー
ンカーブを読み込む。すなわち、ユーザの設定する図２
１に示すようなトーンカーブがメモリに用意されている
ので、それを読み込むのである。ここで、このトーンカ
ーブは、テーブルデータの形で用意されることもある
し、計算式の形で用意されることもある。
【０１１９】続いて、ステップ２で、その読み込んだト
ーンカーブに従って、各Ｌ値を補正する。すなわち、ト
ーンカーブでは、補正前のＬ値と補正後のＬ値との対応
関係を記述しているので、この対応関係に従って、各Ｌ
値を補正するのである。
ーンカーブに従って、各Ｌ値を補正する。すなわち、ト
ーンカーブでは、補正前のＬ値と補正後のＬ値との対応
関係を記述しているので、この対応関係に従って、各Ｌ
値を補正するのである。
【０１２０】そして、最後に、ステップ３で、補正した
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とされない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とされない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
【０１２１】このようにして、トーン補正プログラム７
００は、ユーザの設定するトーンカーブに従って、明る
さを所望のものに補正する処理を行うのである。
００は、ユーザの設定するトーンカーブに従って、明る
さを所望のものに補正する処理を行うのである。
【０１２２】次に、彩度補正プログラム７１０の実行す
る処理について説明する。
る処理について説明する。
【０１２３】彩度補正プログラム７１０は、起動される
と、トーン補正プログラム７００の出力する画像を処理
対象として、図１１の処理フローに示すように、先ず最
初に、ステップ１で、その処理対象の画像の色空間をＬ
ａｂ色空間からＬＣＨ色空間に変換する。すなわち、明
るさ（Ｌ値）と彩度（Ｃ値）と色相（Ｈ値）とで表現さ
れるＬＣＨ色空間に変換するのである。
と、トーン補正プログラム７００の出力する画像を処理
対象として、図１１の処理フローに示すように、先ず最
初に、ステップ１で、その処理対象の画像の色空間をＬ
ａｂ色空間からＬＣＨ色空間に変換する。すなわち、明
るさ（Ｌ値）と彩度（Ｃ値）と色相（Ｈ値）とで表現さ
れるＬＣＨ色空間に変換するのである。
【０１２４】続いて、ステップ２で、画像中の最大彩度
値を検出する。続いて、ステップ３で、その検出した最
大彩度値と、理論的に求まる彩度の上限値あるいはユー
ザが設定する彩度の上限値との比率値として定義される
彩度強調量Ｃa(＝上限値／最大彩度値）を決定する。こ
のとき、更に、ユーザの設定する係数を乗算することも
ある。この係数を導入すると、彩度強調量Ｃa は“１”
よりも小さな値に設定することが可能となる。
値を検出する。続いて、ステップ３で、その検出した最
大彩度値と、理論的に求まる彩度の上限値あるいはユー
ザが設定する彩度の上限値との比率値として定義される
彩度強調量Ｃa(＝上限値／最大彩度値）を決定する。こ
のとき、更に、ユーザの設定する係数を乗算することも
ある。この係数を導入すると、彩度強調量Ｃa は“１”
よりも小さな値に設定することが可能となる。
【０１２５】続いて、ステップ４で、画像の各画素の持
つ彩度値と彩度強調量Ｃa とを乗算することで、画像の
各画素の持つ彩度値を補正する。そして、最後に、ステ
ップ５で、画像の色空間をＬＣＨ色空間から元のＬａｂ
色空間に変換して、処理を終了する。
つ彩度値と彩度強調量Ｃa とを乗算することで、画像の
各画素の持つ彩度値を補正する。そして、最後に、ステ
ップ５で、画像の色空間をＬＣＨ色空間から元のＬａｂ
色空間に変換して、処理を終了する。
【０１２６】このようにして、彩度補正プログラム７１
０は、画像中の最大彩度値と、理論的に求まる彩度の上
限値あるいはユーザが設定する彩度の上限値とを使い、
簡単な演算に従って、彩度を所望のものに補正する処理
を行うのである。
０は、画像中の最大彩度値と、理論的に求まる彩度の上
限値あるいはユーザが設定する彩度の上限値とを使い、
簡単な演算に従って、彩度を所望のものに補正する処理
を行うのである。
【０１２７】次に、色相補正プログラム７２０の実行す
る処理について説明する。
る処理について説明する。
【０１２８】色相補正プログラム７２０は、起動される
と、彩度補正プログラム７１０の出力する画像を処理対
象として、図１２の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ１で、その処理対象の画像の色空間をＬａ
ｂ色空間からＬＣＨ色空間に変換する。ここで、色相補
正プログラム７２０が必ず彩度補正プログラム７１０の
後段に用意されるときには、彩度補正プログラム７１０
は最終段で行うＬＣＨ色空間からＬａｂ色空間への変換
処理を省略する構成を採るので、このステップ１の変換
処理を省略することができる。
と、彩度補正プログラム７１０の出力する画像を処理対
象として、図１２の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ１で、その処理対象の画像の色空間をＬａ
ｂ色空間からＬＣＨ色空間に変換する。ここで、色相補
正プログラム７２０が必ず彩度補正プログラム７１０の
後段に用意されるときには、彩度補正プログラム７１０
は最終段で行うＬＣＨ色空間からＬａｂ色空間への変換
処理を省略する構成を採るので、このステップ１の変換
処理を省略することができる。
【０１２９】続いて、ステップ２で、メモリから、ユー
ザの設定する色相変換テーブルを読み込む。すなわち、
Ｍ（マゼンタ）／Ｒ（レッド）／Ｙ（イエロー）／Ｇ
（グリーン）／Ｃ（シアン）／Ｂ（ブルー）の６色につ
いて、どの程度色相値を変更するのかについて記述する
図２２（ａ）に示すような色相変換テーブルがメモリに
用意されているので、それを読み込むのである。
ザの設定する色相変換テーブルを読み込む。すなわち、
Ｍ（マゼンタ）／Ｒ（レッド）／Ｙ（イエロー）／Ｇ
（グリーン）／Ｃ（シアン）／Ｂ（ブルー）の６色につ
いて、どの程度色相値を変更するのかについて記述する
図２２（ａ）に示すような色相変換テーブルがメモリに
用意されているので、それを読み込むのである。
【０１３０】ここで、色相の値は、図２２（ｂ）に示す
ように、Ｈ平面上での基準軸からの角度で定義されてお
り、この色相変換テーブルに管理される色相の変更量
は、この角度の変更量として与えられることになる。な
お、この色相変換テーブルは、上述したトーンカーブの
ような連続データの形で用意されることもあるし、計算
式の形で用意されることもある。
ように、Ｈ平面上での基準軸からの角度で定義されてお
り、この色相変換テーブルに管理される色相の変更量
は、この角度の変更量として与えられることになる。な
お、この色相変換テーブルは、上述したトーンカーブの
ような連続データの形で用意されることもあるし、計算
式の形で用意されることもある。
【０１３１】続いて、ステップ３で、その読み込んだ色
相変換テーブルを使い、補間処理に従って、各色相値の
補正量を決定する。すなわち、先ず最初に、補正量の算
出対象となる色相値が色相変換テーブルに登録されてい
るどの２つの色相値の間に位置するのかを特定し、続い
て、その位置に応じた比例配分演算を行うことで、その
色相値の補正量を決定するのである。ここで、色相変換
テーブルがトーンカーブのような連続データの形で用意
されるときには、補間処理を行わずに、そのまま色相変
換テーブルを索引することで補正量を得ることになる。
相変換テーブルを使い、補間処理に従って、各色相値の
補正量を決定する。すなわち、先ず最初に、補正量の算
出対象となる色相値が色相変換テーブルに登録されてい
るどの２つの色相値の間に位置するのかを特定し、続い
て、その位置に応じた比例配分演算を行うことで、その
色相値の補正量を決定するのである。ここで、色相変換
テーブルがトーンカーブのような連続データの形で用意
されるときには、補間処理を行わずに、そのまま色相変
換テーブルを索引することで補正量を得ることになる。
【０１３２】続いて、ステップ４で、その決定した補正
量に従って各色相値を補正する。そして、最後に、ステ
ップ５で、画像の色空間をＬＣＨ色空間から元のＬａｂ
色空間に変換して、処理を終了する。
量に従って各色相値を補正する。そして、最後に、ステ
ップ５で、画像の色空間をＬＣＨ色空間から元のＬａｂ
色空間に変換して、処理を終了する。
【０１３３】このようにして、色相補正プログラム７２
０は、ユーザの設定する色相変換テーブルに従って、色
相を所望のものに補正する処理を行うのである。
０は、ユーザの設定する色相変換テーブルに従って、色
相を所望のものに補正する処理を行うのである。
【０１３４】次に、鮮鋭化プログラム７３０の実行する
処理について説明する。
処理について説明する。
【０１３５】鮮鋭化プログラム７３０は、起動される
と、色相補正プログラム７２０の出力する画像の明るさ
成分を処理対象として、図１３の処理フローに示すよう
に、先ず最初に、ステップ１で、９×９画素などのフィ
ルタサイズを持つ平均操作を行うフィルタを使ってフィ
ルタリングすることで、その処理対象の画像のぼかし画
像を生成する。
と、色相補正プログラム７２０の出力する画像の明るさ
成分を処理対象として、図１３の処理フローに示すよう
に、先ず最初に、ステップ１で、９×９画素などのフィ
ルタサイズを持つ平均操作を行うフィルタを使ってフィ
ルタリングすることで、その処理対象の画像のぼかし画
像を生成する。
【０１３６】続いて、ステップ２で、元の画像とぼかし
画像との差分画像（Ｌ値の差分画像）を生成すること
で、元の画像中に含まれるエッジ部分を抽出する。続い
て、ステップ３で、その差分画像の持つＬ値のヒストグ
ラムを作成する。すなわち、図２３に示すようなヒスト
グラムを作成するのである。
画像との差分画像（Ｌ値の差分画像）を生成すること
で、元の画像中に含まれるエッジ部分を抽出する。続い
て、ステップ３で、その差分画像の持つＬ値のヒストグ
ラムを作成する。すなわち、図２３に示すようなヒスト
グラムを作成するのである。
【０１３７】続いて、ステップ４で、正のＬ値を持つ差
分画像と、負のＬ値を持つ差分画像とで別々に、その作
成したヒストグラムの平均値及び分散値を算出する。続
いて、ステップ５で、その算出した平均値及び分散値の
区画する領域に含まれるヒストグラム部分を抽出するこ
とで、鮮鋭化処理の対象となる画素を抽出する。すなわ
ち、図２３に示すように、差分値の大きすぎる所と小さ
すぎる所とを取り除いたヒストグラム部分を、鮮鋭化対
象画素として抽出するのである。
分画像と、負のＬ値を持つ差分画像とで別々に、その作
成したヒストグラムの平均値及び分散値を算出する。続
いて、ステップ５で、その算出した平均値及び分散値の
区画する領域に含まれるヒストグラム部分を抽出するこ
とで、鮮鋭化処理の対象となる画素を抽出する。すなわ
ち、図２３に示すように、差分値の大きすぎる所と小さ
すぎる所とを取り除いたヒストグラム部分を、鮮鋭化対
象画素として抽出するのである。
【０１３８】続いて、ステップ６で、鮮鋭化処理の大き
さを示す鮮鋭化係数を設定する。例えば、正のＬ値を持
つ差分画像と、負のＬ値を持つ差分画像とで別々に、 鮮鋭化係数＝最大画素値／分散値 という算出式を使って鮮鋭化係数を設定したり、ユーザ
と対話することで鮮鋭化係数を設定する。
さを示す鮮鋭化係数を設定する。例えば、正のＬ値を持
つ差分画像と、負のＬ値を持つ差分画像とで別々に、 鮮鋭化係数＝最大画素値／分散値 という算出式を使って鮮鋭化係数を設定したり、ユーザ
と対話することで鮮鋭化係数を設定する。
【０１３９】続いて、ステップ７で、ステップ５で抽出
した鮮鋭化対象画素を処理対象として、設定した鮮鋭化
係数を使い、 ｇ＝ｇ−（ｇ−ｆ）×α 但し、 ｇ：元の画像のＬ値 ｆ：ぼかし画像のＬ値 α：鮮鋭化係数 という算出式に従って、鮮鋭化対象画素に対して、鮮鋭
化係数に応じた鮮鋭化処理を施す。
した鮮鋭化対象画素を処理対象として、設定した鮮鋭化
係数を使い、 ｇ＝ｇ−（ｇ−ｆ）×α 但し、 ｇ：元の画像のＬ値 ｆ：ぼかし画像のＬ値 α：鮮鋭化係数 という算出式に従って、鮮鋭化対象画素に対して、鮮鋭
化係数に応じた鮮鋭化処理を施す。
【０１４０】そして、最後に、ステップ８で、補正した
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とされない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
明るさ成分（Ｌ値）と、補正の対象とされない色成分
（ａ値，ｂ値）とを合成して、処理を終了する。
【０１４１】このようにして、鮮鋭化プログラム７３０
は、図２４に示すように、あまり強いエッジ部分やあま
り弱いエッジ部分を取り除いた形で鮮鋭化対象画素を設
定して、それらの鮮鋭化対象画素に対して鮮鋭化処理を
施すことで、エッジ部分をはっきり見えるようにするの
である。
は、図２４に示すように、あまり強いエッジ部分やあま
り弱いエッジ部分を取り除いた形で鮮鋭化対象画素を設
定して、それらの鮮鋭化対象画素に対して鮮鋭化処理を
施すことで、エッジ部分をはっきり見えるようにするの
である。
【０１４２】次に、拡大縮小プログラム７４０の実行す
る処理について説明する。
る処理について説明する。
【０１４３】この拡大縮小プログラム７４０は、画像を
拡大したり縮小したりするときにあって、非格子点が設
定される場合に、格子点となる画素の明るさ成分や色成
分から、その非格子点の明るさ成分や色成分を算出する
ことで、その画像の拡大や縮小を実現するものである。
拡大したり縮小したりするときにあって、非格子点が設
定される場合に、格子点となる画素の明るさ成分や色成
分から、その非格子点の明るさ成分や色成分を算出する
ことで、その画像の拡大や縮小を実現するものである。
【０１４４】拡大縮小プログラム７４０は、この実施例
に従う場合、非格子点の明るさ成分や色成分の算出方法
として、バイリニア方式とキュービックコンボリューシ
ョン方式という２つの補間方法を用いている。
に従う場合、非格子点の明るさ成分や色成分の算出方法
として、バイリニア方式とキュービックコンボリューシ
ョン方式という２つの補間方法を用いている。
【０１４５】このバイリニア方式では、非格子点（ｕo,
ｖo ）の濃度ｆ（ｕo,ｖo ）を、図２５に示す４つの周
囲格子点の濃度を使い、 ｆ（ｕo,ｖo ）＝ｆ(u',v')(１−α)(１−β) ＋ f(u'+
1,v') α(1−β)＋f(u',v'+1)(1−β）β＋f(u'+1,v'+
1)αβ α＝ｕo −ｕ’ β＝ｖo −ｖ’ という算出式で算出する。このバイリニア方式は、周囲
の４点を使って非格子点の濃度を算出することから、計
算時間が短くて済むという利点がある。
ｖo ）の濃度ｆ（ｕo,ｖo ）を、図２５に示す４つの周
囲格子点の濃度を使い、 ｆ（ｕo,ｖo ）＝ｆ(u',v')(１−α)(１−β) ＋ f(u'+
1,v') α(1−β)＋f(u',v'+1)(1−β）β＋f(u'+1,v'+
1)αβ α＝ｕo −ｕ’ β＝ｖo −ｖ’ という算出式で算出する。このバイリニア方式は、周囲
の４点を使って非格子点の濃度を算出することから、計
算時間が短くて済むという利点がある。
【０１４６】一方、キュービックコンボリューション方
式では、非格子点（ｕo,ｖo ）の濃度ｆ（ｕo,ｖo ）
を、１６個の周囲格子点（ｕk,ｖl ）の濃度を使い、 ｆ（ｕo,ｖo ）＝Σk Σl f(ｕk,ｖl ）C(ｕk −ｕo )C( ｖl −ｖo ) Ｃ(x) ＝１−２｜ｘ｜2 ＋｜ｘ｜3 ０≦｜ｘ｜＜１ ＝４−８｜ｘ｜＋５｜ｘ｜2 −｜ｘ｜3 １≦｜ｘ｜＜２ ＝０ ２≦｜ｘ｜ という算出式で算出する。このキュービックコンボリュ
ーション方式は、周囲の１６点を使って非格子点の濃度
を算出することから、補間精度が高いという利点があ
る。
式では、非格子点（ｕo,ｖo ）の濃度ｆ（ｕo,ｖo ）
を、１６個の周囲格子点（ｕk,ｖl ）の濃度を使い、 ｆ（ｕo,ｖo ）＝Σk Σl f(ｕk,ｖl ）C(ｕk −ｕo )C( ｖl −ｖo ) Ｃ(x) ＝１−２｜ｘ｜2 ＋｜ｘ｜3 ０≦｜ｘ｜＜１ ＝４−８｜ｘ｜＋５｜ｘ｜2 −｜ｘ｜3 １≦｜ｘ｜＜２ ＝０ ２≦｜ｘ｜ という算出式で算出する。このキュービックコンボリュ
ーション方式は、周囲の１６点を使って非格子点の濃度
を算出することから、補間精度が高いという利点があ
る。
【０１４７】拡大縮小プログラム７４０は、画像のサイ
ズ変更要求に応答して起動されると、鮮鋭化プログラム
７３０の出力する画像を処理対象として、図１４の処理
フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、その
サイズ変更要求の指定する拡大率（縮小率）を算出す
る。
ズ変更要求に応答して起動されると、鮮鋭化プログラム
７３０の出力する画像を処理対象として、図１４の処理
フローに示すように、先ず最初に、ステップ１で、その
サイズ変更要求の指定する拡大率（縮小率）を算出す
る。
【０１４８】続いて、ステップ２で、画像の拡大要求で
あるのか縮小要求であるのかを判断して、画像の縮小要
求であることを判断するときには、バイリニア方式の精
度で十分であることを判断して、ステップ４に進んで、
非格子点の明るさ成分と色成分とをバイリニア方式を使
って算出することを決定する。
あるのか縮小要求であるのかを判断して、画像の縮小要
求であることを判断するときには、バイリニア方式の精
度で十分であることを判断して、ステップ４に進んで、
非格子点の明るさ成分と色成分とをバイリニア方式を使
って算出することを決定する。
【０１４９】一方、ステップ２で、画像の拡大要求であ
ることを判断するときには、ステップ３に進んで、規定
の閾値（例えば３００％）以上の拡大率を指定する拡大
要求であるのか否かを判断して、規定の閾値以上の拡大
率を指定する拡大要求ではないことを判断するときに
は、バイリニア方式の精度で十分であることを判断し
て、ステップ４に進んで、非格子点の明るさ成分と色成
分とをバイリニア方式を使って算出することを決定す
る。
ることを判断するときには、ステップ３に進んで、規定
の閾値（例えば３００％）以上の拡大率を指定する拡大
要求であるのか否かを判断して、規定の閾値以上の拡大
率を指定する拡大要求ではないことを判断するときに
は、バイリニア方式の精度で十分であることを判断し
て、ステップ４に進んで、非格子点の明るさ成分と色成
分とをバイリニア方式を使って算出することを決定す
る。
【０１５０】一方、ステップ３で、規定の閾値以上の拡
大率を指定する拡大要求であることを判断するときに
は、ステップ５に進んで、明るさ成分は拡大率が大きい
ことで高精度が要求されることに対応して、非格子点の
明るさ成分をキュービックコンボリューション方式を使
って算出することを決定し、色成分については人間の目
が比較的鈍感であることで拡大率が大きくてもバイリニ
ア方式の精度で十分であることに対応して、非格子点の
明るさ成分をバイリニア方式を使って算出することを決
定する。
大率を指定する拡大要求であることを判断するときに
は、ステップ５に進んで、明るさ成分は拡大率が大きい
ことで高精度が要求されることに対応して、非格子点の
明るさ成分をキュービックコンボリューション方式を使
って算出することを決定し、色成分については人間の目
が比較的鈍感であることで拡大率が大きくてもバイリニ
ア方式の精度で十分であることに対応して、非格子点の
明るさ成分をバイリニア方式を使って算出することを決
定する。
【０１５１】続いて、選択した補間方法を用いて、画像
の拡大処理（縮小処理）を実行して、処理を終了する。
の拡大処理（縮小処理）を実行して、処理を終了する。
【０１５２】このようにして、拡大縮小プログラム７４
０は、画像を拡大したり縮小したりするときに、色成分
については、人間の目が比較的鈍感なことを考慮して、
高速処理を実現する補間方法を使って画像の拡大縮小処
理を実行するとともに、明るさ成分については、人間の
目が鋭敏なことに考慮して、拡大率が大きい場合には、
高精度を実現する補間方法を使って画像の拡大処理を実
行し、拡大率が小さい場合や縮小する場合には、高速処
理を実現する補間方法を使って画像の拡大縮小処理を実
行することで、高速かつ高精度を実現しつつ、その画像
の拡大処理や縮小処理を実現するのである。
０は、画像を拡大したり縮小したりするときに、色成分
については、人間の目が比較的鈍感なことを考慮して、
高速処理を実現する補間方法を使って画像の拡大縮小処
理を実行するとともに、明るさ成分については、人間の
目が鋭敏なことに考慮して、拡大率が大きい場合には、
高精度を実現する補間方法を使って画像の拡大処理を実
行し、拡大率が小さい場合や縮小する場合には、高速処
理を実現する補間方法を使って画像の拡大縮小処理を実
行することで、高速かつ高精度を実現しつつ、その画像
の拡大処理や縮小処理を実現するのである。
【０１５３】図示実施例に従って本発明を説明したが、
本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施
例で用いた色空間は一例に過ぎない。
本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施
例で用いた色空間は一例に過ぎない。
【０１５４】また、実施例では、先ず最初に、ＨＬ値／
ＳＤ値を検出し、続いて、色カブリを補正し、続いて、
明度階調補正を実行し、続いて、平均化補正を実行し、
続いて、γ変換を実行し、続いて、トーン補正を実行
し、続いて、彩度補正を実行し、続いて、色相補正を実
行し、続いて、鮮鋭化処理を実行し、続いて、拡大縮小
処理を実行するという順序に従って画像を加工していく
という方法を用いたが、この順序は一例に過ぎない。
ＳＤ値を検出し、続いて、色カブリを補正し、続いて、
明度階調補正を実行し、続いて、平均化補正を実行し、
続いて、γ変換を実行し、続いて、トーン補正を実行
し、続いて、彩度補正を実行し、続いて、色相補正を実
行し、続いて、鮮鋭化処理を実行し、続いて、拡大縮小
処理を実行するという順序に従って画像を加工していく
という方法を用いたが、この順序は一例に過ぎない。
【０１５５】また、実施例で用いた平均化処理の方法は
一例に過ぎず、他の平均化の方法を用いることでよい。
一例に過ぎず、他の平均化の方法を用いることでよい。
【０１５６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ハイライト値を持つ画素の候補となる複数の候補画素の
近傍領域の持つ明るさの平均値を算出して、その中で最
も大きいものをハイライト値として設定することで、画
像上に存在するノイズの影響を受けることなく処理画像
のハイライト値を検出するとともに、シャドー値を持つ
画素の候補となる複数の候補画素の近傍領域の持つ明る
さの平均値を算出して、その中で最も小さいものをシャ
ドー値として設定することで、画像上に存在するノイズ
の影響を受けることなく処理画像のシャドー値を検出す
ることができるようになる。
ハイライト値を持つ画素の候補となる複数の候補画素の
近傍領域の持つ明るさの平均値を算出して、その中で最
も大きいものをハイライト値として設定することで、画
像上に存在するノイズの影響を受けることなく処理画像
のハイライト値を検出するとともに、シャドー値を持つ
画素の候補となる複数の候補画素の近傍領域の持つ明る
さの平均値を算出して、その中で最も小さいものをシャ
ドー値として設定することで、画像上に存在するノイズ
の影響を受けることなく処理画像のシャドー値を検出す
ることができるようになる。
【０１５７】そして、本発明によれば、暗い部分よりも
明るい部分で人間の目に目立つ色カブリに合わせて、画
像中の明るい領域を使って、明るさ成分と色成分との対
応関係を記述する補正直線を算出し、その補正直線に対
応する理想直線との差分値に従って色成分の補正量を決
定して、それに従って処理画像の各画素の持つ色成分を
補正することで、専門家に依らずに色カブリの補正を行
うことができるようになる。
明るい部分で人間の目に目立つ色カブリに合わせて、画
像中の明るい領域を使って、明るさ成分と色成分との対
応関係を記述する補正直線を算出し、その補正直線に対
応する理想直線との差分値に従って色成分の補正量を決
定して、それに従って処理画像の各画素の持つ色成分を
補正することで、専門家に依らずに色カブリの補正を行
うことができるようになる。
【０１５８】そして、本発明によれば、処理画像の明る
さ成分の中央部分を検出し、そこを基準にして、処理画
像の明るさを、それがとり得る範囲にレンジ拡大するよ
うに補正することで、専門家に依らずに明るさ成分の階
調補正を行うことができるようになるとともに、この補
正にあたって、中央部分の補正量を小さくし、明るさの
上下限値に近づくに従って補正量を大きくすることで、
本来の処理画像の性質を損なうことなく明るさ成分の階
調補正を行うことができるようになる。
さ成分の中央部分を検出し、そこを基準にして、処理画
像の明るさを、それがとり得る範囲にレンジ拡大するよ
うに補正することで、専門家に依らずに明るさ成分の階
調補正を行うことができるようになるとともに、この補
正にあたって、中央部分の補正量を小さくし、明るさの
上下限値に近づくに従って補正量を大きくすることで、
本来の処理画像の性質を損なうことなく明るさ成分の階
調補正を行うことができるようになる。
【０１５９】そして、本発明によれば、処理画像の明る
さの分散値を算出し、それに従って、明るさの分散値が
大きくなるに従って小さな平均化率となる態様で平均化
率を設定して、それに応じて処理画像の明るさの分布を
平均化させることで、専門家に依らずに画像のコントラ
ストを高めるための明るさの平均化補正を行うことがで
きるようになる。
さの分散値を算出し、それに従って、明るさの分散値が
大きくなるに従って小さな平均化率となる態様で平均化
率を設定して、それに応じて処理画像の明るさの分布を
平均化させることで、専門家に依らずに画像のコントラ
ストを高めるための明るさの平均化補正を行うことがで
きるようになる。
【０１６０】そして、本発明によれば、処理画像の明る
さの平均値を算出し、それに従ってγ値を設定して、こ
のγ値を使って処理画像の明るさをγ変換することで、
専門家に依らずに暗い部分をよく見えるようにするため
のγ変換を行うことができるようになるとともに、この
補正にあたって、明るさの平均値が明るい部分の多いこ
とを示す値を取るに従って１に近づくγ値を設定するこ
とで、処理画像の性質に合わせたγ変換を行うことがで
きるようになる。
さの平均値を算出し、それに従ってγ値を設定して、こ
のγ値を使って処理画像の明るさをγ変換することで、
専門家に依らずに暗い部分をよく見えるようにするため
のγ変換を行うことができるようになるとともに、この
補正にあたって、明るさの平均値が明るい部分の多いこ
とを示す値を取るに従って１に近づくγ値を設定するこ
とで、処理画像の性質に合わせたγ変換を行うことがで
きるようになる。
【０１６１】そして、これらのことを実現するにあたっ
て、本発明によれば、ユーザの設定するトーンカーブに
従って、明るさを所望のものに補正できるようになる。
そして、画像中の最大彩度値と、理論的に求まる彩度の
上限値あるいはユーザが設定する彩度の上限値とを使っ
て、彩度を所望のものに補正できるようになる。そし
て、ユーザの設定する色相変換テーブルに従って、色相
を所望のものに補正できるようになる。そして、あまり
強いエッジ部分やあまり弱いエッジ部分を取り除いた形
で、鮮鋭化処理を施すことができるようになる。そし
て、高速かつ高精度に、画像の拡大処理や縮小処理を実
行できるようになる。
て、本発明によれば、ユーザの設定するトーンカーブに
従って、明るさを所望のものに補正できるようになる。
そして、画像中の最大彩度値と、理論的に求まる彩度の
上限値あるいはユーザが設定する彩度の上限値とを使っ
て、彩度を所望のものに補正できるようになる。そし
て、ユーザの設定する色相変換テーブルに従って、色相
を所望のものに補正できるようになる。そして、あまり
強いエッジ部分やあまり弱いエッジ部分を取り除いた形
で、鮮鋭化処理を施すことができるようになる。そし
て、高速かつ高精度に、画像の拡大処理や縮小処理を実
行できるようになる。
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の一実施例である。
【図３】色空間変換プログラムの処理フローである。
【図４】ＨＬ値／ＳＤ値検出プログラムの処理フローで
ある。
ある。
【図５】ＨＬ値／ＳＤ値検出プログラムの処理フローで
ある。
ある。
【図６】色カブリ補正プログラムの処理フローである。
【図７】明度階調補正プログラムの処理フローである。
【図８】平均化補正プログラムの処理フローである。
【図９】γ変換プログラムの処理フローである。
【図１０】トーン補正プログラムの処理フローである。
【図１１】彩度補正プログラムの処理フローである。
【図１２】色相補正プログラムの処理フローである。
【図１３】鮮鋭化プログラムの処理フローである。
【図１４】拡大縮小プログラムの処理フローである。
【図１５】ＨＬ値／ＳＤ値検出プログラムの処理の説明
図である。
図である。
【図１６】色カブリ補正プログラムの処理の説明図であ
る。
る。
【図１７】明度階調補正プログラムの処理の説明図であ
る。
る。
【図１８】平均化補正プログラムの処理の説明図であ
る。
る。
【図１９】平均化補正プログラムの処理の説明図であ
る。
る。
【図２０】γ変換プログラムの処理の説明図である。
【図２１】トーンカーブの説明図である。
【図２２】色相変換テーブルの説明図である。
【図２３】鮮鋭化プログラムの処理の説明図である。
【図２４】鮮鋭化プログラムの処理の説明図である。
【図２５】非格子点の補間方法の説明図である。
１ 画像加工装置 １０ 色空間変換変換機構 ２０ ＨＬ値／ＳＤ値検出機構 ２１ 抽出手段 ２２ 算出手段 ２３ 決定手段 ３０ 色カブリ補正機構 ３１ 検出手段 ３２ 抽出手段 ３３ 算出手段 ３４ 補正手段 ４０ 階調補正機構 ４１ 検出手段 ４２ 算出手段 ４３ 決定手段 ４４ 補正手段 ５０ 平均化補正機構 ５１ 算出手段 ５２ 決定手段 ５３ 補正手段 ６０ γ変換機構 ６１ 算出手段 ６２ 決定手段 ６３ 補正手段 ７０ トーン補正機構 ７１ 彩度補正機構 ７２ 色相補正機構 ７３ 鮮鋭化機構 ７４ 拡大縮小機構
Claims (16)
- 【請求項１】 処理画像のハイライト値及びシャドー値
を検出する処理を行う画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値を持つ
画素の候補となる複数の画素と、シャドー値を持つ画素
の候補となる複数の画素とを抽出する抽出手段と、 上記候補画素毎に、上記候補画素の持つ明るさと、上記
候補画素の規定の近傍領域に位置する画素の持つ明るさ
との平均値を算出する算出手段と、 上記平均値の最大値を特定して、それを処理画像のハイ
ライト値として決定するとともに、上記平均値の最小値
を特定して、それを処理画像のシャドー値として決定す
る決定手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項２】 処理画像の色カブリを補正する処理を行
う画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値を検出
する検出手段と、 上記ハイライト値を含む規定範囲の明るさを持つ画素を
抽出する抽出手段と、 上記抽出手段の抽出する画素の持つ色成分と該画素の持
つ明るさとの対応関係を記述する補正直線を算出する算
出手段と、 上記補正直線と、色成分と明るさとの理想的な対応関係
として設定される理想直線とから、処理画像の画素の持
つ色成分を補正する補正手段とを備えることを、 特徴する画像加工装置。 - 【請求項３】 処理画像の明るさの階調を補正する処理
を行う画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値及びシ
ャドー値を検出する検出手段と、 処理画像の画素の持つ明るさから、階調補正の基準値を
算出する算出手段と、明るさのとり得る最大値と上記基
準値と上記ハイライト値とから、明るさを入力変数と
し、上記基準値を移動させないとともに上記ハイライト
値を上記最大値に移動させるための該明るさの補正量を
出力変数とする２次曲線形式の補正曲線を決定し、更
に、明るさのとり得る最小値と上記基準値と上記シャド
ー値とから、明るさを入力変数として、上記基準値を移
動させないとともに上記シャドー値を上記最小値に移動
させるための該明るさの補正量を出力変数とする２次曲
線形式の補正曲線を決定する決定手段と、 上記補正曲線に従って、処理画像の画素の持つ明るさを
補正する補正手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項４】 処理画像の明るさの分布を平均化させる
処理を行う画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさの分散値を算出するか、そ
の算出する分散値と該処理画像の元となった入力画像の
画素の持つ明るさの分散値との差分値を使って、その算
出する分散値を補正した形の分散値を算出する算出手段
と、 分散値を入力変数とし、分散値が大きくなるに従って小
さな値を取る平均化率を出力変数とする補正直線を使っ
て、上記算出手段の算出する分散値の指定する平均化率
を決定する決定手段と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記決定手段の
決定する平均化率に応じた平均化処理を施すことで該明
るさを補正する補正手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項５】 処理画像の明るさをγ変換する処理を行
う画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさの平均値を算出するか、そ
の算出する平均値と該処理画像の元となった入力画像の
画素の持つ明るさの平均値との差分値を使って、その算
出する平均値を補正した形の平均値を算出する算出手段
と、 平均値を入力変数とし、平均値が明るくなることを示す
値を取るに従って１に近づく値を取るγ値を出力変数と
する補正直線を使って、上記算出手段の算出する平均値
の指定するγ値を決定する決定手段と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記決定手段の
決定するγ値に応じたγ変換処理を施すことで該明るさ
を補正する補正手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項６】 請求項１〜５に記載されるいずれかの画
像加工装置において、 入力する明るさと出力する明るさとの変換関係を記述す
るトーンカーブを使って、処理対象となる画素の持つ明
るさを補正する補正手段を備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項７】 請求項１〜５に記載されるいずれかの画
像加工装置において、 処理対象となる画像の持つ彩度の最大値と、彩度の理論
的な上限値又は設定される上限値とを使って、該画像の
持つ彩度を補正する補正手段を備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項８】 請求項１〜５に記載されるいずれかの画
像加工装置において、 入力する色相と出力する色相との対応関係を記述するデ
ータを使って、処理対象となる画素の持つ色相を補正す
る補正手段を備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項９】 請求項１〜５に記載されるいずれかの画
像加工装置において、 処理対象となる画像の微分画像を生成する生成手段と、 上記微分画像から、鮮鋭化対象の画素を抽出する抽出手
段と、 上記鮮鋭化対象画素の持つ明るさに対して、鮮鋭化処理
を施すことで該明るさを補正する補正手段とを備えるこ
とを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項１０】 請求項１〜５に記載されるいずれかの
画像加工装置において、 画像のサイズ変更要求が発行されるときに、拡大要求で
あるのか、縮小要求であるのかを判断するとともに、拡
大要求であるときには、規定の拡大率よりも大きな拡大
率の拡大要求であるのか否かを判断する判断手段と、 上記判断手段が縮小要求であることを判断するときと、
規定の拡大率よりも小さな拡大要求であることを判断す
るときに、規定の第１の補間アルゴリズムに従って、非
格子点となる画素の持つ明るさを算出する第１の算出手
段と、 上記判断手段が規定の拡大率よりも大きな拡大要求であ
ることを判断するときに、規定の第２の補間アルゴリズ
ムに従って、非格子点となる画素の持つ明るさを算出す
る第２の算出手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項１１】 請求項１０記載の画像加工装置におい
て、 非格子点となる画素の持つ色成分については、第１の補
間アルゴリズムに従って算出するように構成されること
を、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項１２】 処理画像のハイライト値及びシャドー
値を検出する処理を行う画像加工装置の実現に用いられ
るプログラムが格納されるプログラム記録媒体であっ
て、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値を持つ
画素の候補となる複数の画素と、シャドー値を持つ画素
の候補となる複数の画素とを抽出する抽出処理と、 上記候補画素毎に、上記候補画素の持つ明るさと、上記
候補画素の規定の近傍領域に位置する画素の持つ明るさ
との平均値を算出する算出処理と、 上記平均値の最大値を特定して、それを処理画像のハイ
ライト値として決定するとともに、上記平均値の最小値
を特定して、それを処理画像のシャドー値として決定す
る決定処理とをコンピュータに実行させるプログラムが
格納されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項１３】 処理画像の色カブリを補正する処理を
行う画像加工装置の実現に用いられるプログラムが格納
されるプログラム記録媒体であって、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値を検出
する検出処理と、 上記ハイライト値を含む規定範囲の明るさを持つ画素を
抽出する抽出処理と、 上記抽出処理で抽出する画素の持つ色成分と該画素の持
つ明るさとの対応関係を記述する補正直線を算出する算
出処理と、 上記補正直線と、色成分と明るさとの理想的な対応関係
として設定される理想直線とから、処理画像の画素の持
つ色成分を補正する補正処理とをコンピュータに実行さ
せるプログラムが格納されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項１４】 処理画像の明るさの階調を補正する処
理を行う画像加工装置の実現に用いられるプログラムが
格納されるプログラム記録媒体であって、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値及びシ
ャドー値を検出する検出処理と、 処理画像の画素の持つ明るさから、階調補正の基準値を
算出する算出処理と、 明るさのとり得る最大値と上記基準値と上記ハイライト
値とから、明るさを入力変数とし、上記基準値を移動さ
せないとともに上記ハイライト値を上記最大値に移動さ
せるための該明るさの補正量を出力変数とする２次曲線
形式の補正曲線を決定し、更に、明るさのとり得る最小
値と上記基準値と上記シャドー値とから、明るさを入力
変数として、上記基準値を移動させないとともに上記シ
ャドー値を上記最小値に移動させるための該明るさの補
正量を出力変数とする２次曲線形式の補正曲線を決定す
る決定処理と、 上記補正曲線に従って、処理画像の画素の持つ明るさを
補正する補正処理とをコンピュータに実行させるプログ
ラムが格納されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項１５】 処理画像の明るさの分布を平均化させ
る処理を行う画像加工装置の実現に用いられるプログラ
ムが格納されるプログラム記録媒体であって、 処理画像の画素の持つ明るさの分散値を算出するか、そ
の算出する分散値と該処理画像の元となった入力画像の
画素の持つ明るさの分散値との差分値を使って、その算
出する分散値を補正した形の分散値を算出する算出処理
と、 分散値を入力変数とし、分散値が大きくなるに従って小
さな値を取る平均化率を出力変数とする補正直線を使っ
て、上記算出処理で算出する分散値の指定する平均化率
を決定する決定処理と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記決定処理で
決定する平均化率に応じた平均化処理を施すことで該明
るさを補正する補正処理とをコンピュータに実行させる
プログラムが格納されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項１６】 処理画像の明るさをγ変換する処理を
行う画像加工装置の実現に用いられるプログラムが格納
されるプログラム記録媒体であって、 処理画像の画素の持つ明るさの平均値を算出するか、そ
の算出する平均値と該処理画像の元となった入力画像の
画素の持つ明るさの平均値との差分値を使って、その算
出する平均値を補正した形の平均値を算出する算出処理
と、 平均値を入力変数とし、平均値が明るくなることを示す
値を取るに従って１に近づく値を取るγ値を出力変数と
する補正直線を使って、上記算出処理で算出する平均値
の指定するγ値を決定する決定処理と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記決定処理で
決定するγ値に応じたγ変換処理を施すことで該明るさ
を補正する補正処理とをコンピュータに実行させるプロ
グラムが格納されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30638499A JP3505115B2 (ja) | 1999-04-28 | 1999-10-28 | 画像加工装置及びプログラム記録媒体 |
| US09/553,322 US6664973B1 (en) | 1996-04-28 | 2000-04-20 | Image processing apparatus, method for processing and image and computer-readable recording medium for causing a computer to process images |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12218699 | 1999-04-28 | ||
| JP11-122186 | 1999-04-28 | ||
| JP30638499A JP3505115B2 (ja) | 1999-04-28 | 1999-10-28 | 画像加工装置及びプログラム記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001014456A true JP2001014456A (ja) | 2001-01-19 |
| JP3505115B2 JP3505115B2 (ja) | 2004-03-08 |
Family
ID=26459368
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30638499A Expired - Fee Related JP3505115B2 (ja) | 1996-04-28 | 1999-10-28 | 画像加工装置及びプログラム記録媒体 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6664973B1 (ja) |
| JP (1) | JP3505115B2 (ja) |
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