JP2001175850A - カラー画像の強化法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 カラー画像の画質の強化法を提供すること。 【解決手段】 色成分に分解手順を適用することによ
り、選ばれた色空間におけるカラー画像の少なくとも１
つの色成分のマルチ−解像度表現を生ぜしめる。単数も
しくは複数のマルチ−解像度表現を少なくとも１つの非
−線形修正関数の適用により修正する。次に、修正され
たマルチ−解像度表現に分解段階の逆を適用することに
より、修正された色成分画像を生ぜしめる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の分野】本発明はカラー画像の強化法に関する。

【０００２】

【発明の背景】デジタル放射線写真画像は大きなダイナ
ミックレンジ（ｄｙｎａｍｉｃ ｒａｎｇｅ）を用いて
取得される（通常は画素当たりに１２ビット）。人間の
視覚系は、得られるすべてのグレーレベルの差を区別す
ることができないので、そして印刷及びディスプレーの
ためには画像を画素当たり８ビットに戻さなければなら
ないので、多くの場合に画像の後−処理が必要である。

【０００３】マルチ−解像度画像強化は今日、デジタル
放射線写真の処理に、すなわちグレートーン画像のため
に日常的に使用されている。放射線写真画像のためのマ
ルチ−スケール画像強化法は、例えばヨーロッパ特許
５２７ ５２５及びヨーロッパ特許出願 １ ００１
３７０に記載されている。

【０００４】上記の種類の反復処理法はヨーロッパ特許
出願 ６１０ ６０３に記載されている。

【０００５】すべての種類の画像のための取得法が進歩
すると共に、有効な動的範囲圧縮に対する必要性がさら
に増加する。

【０００６】カラー写真画像の場合、特に屋外の場面で
撮られる画像の場合、非常に広い動的範囲に直面するこ
とが非常に多い。再現されると、これは暗すぎるか、又
は明るすぎる領域を有する画像を生ずることが多い。

【０００７】その場合、重要な情報を失うことのない有
効な動的範囲圧縮が必要である。可能な限り多種の色を
視覚化しなければならない。

【０００８】特に写真画像の場合、適用される画像処理
が処理されるカラー画像の不自然な外観を生ずること
は、さらに許容され得ない。

【０００９】Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
Ｌｅｔｔｅｒｓ，ＮＬ，Ｎｏｒｔｈ Ｈｏｌｌａｎｄ
Ｐｕｂｌ．Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，Ｖｏｌ．１３，Ｎ
ｏ．３，（１９９２−０３−０１）中のＴｏｅｔ Ａ．
による文献“Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ ｃｏｌｏｒ ｉｍ
ａｇｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ”において、カラー画
像への適用のためのマルチスケール画像分解法が開示さ
れている。

【００１０】この方法では、画像の輝度及び彩度成分が
最初に種々の空間的スケールのコントラストディテール
画像（ｃｏｎｔｒａｓｔ ｄｅｔａｉｌ ｉｍａｇｅ
ｓ）に分解される。本明細書で、コントラストは、画像
もしくは画像の低解像度バージョンと画像の連続的なよ
り低解像度のバージョンの比率として定義される。次
に、画像におけるすべての位置及びすべての空間スケー
ルにおいてもとの輝度原値（ｐｒｉｍｉｔｉｖｅ）をそ
の対応する彩度コントラスト原値により変調することに
より、新しい１組のマルチ−スケール輝度コントラスト
原値を構築する。得られるマルチスケール原値の組から
のカラー画像の再構築は、局部的輝度コントラストがす
べての解像度レベルで強化されている原稿画像の表現を
与える。

【００１１】

【発明の目的】本発明の目的は、カラー画像の画質を強
化するための方法を提供することである。

【００１２】

【発明の概略】上記の目的は、請求項１に記載した画像
処理法により実現される。本発明の好ましい実施態様に
関する特定的特徴を従属クレイムにおいて開示する。

【００１３】本発明の方法は、微妙な特徴の強化（ｓｕ
ｂｔｌｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ）
と組み合わせて、有効なダイナミックレンジ圧縮を得る
ことができる点で有利である。

【００１４】本発明の方法は、 −カラー画像の少なくとも１つの色成分画像(colour co
mponent images)を、複数の解像度レベルにおけるバン
ドパスディテール画像(bandpass detail images)を含む
マルチ−解像度画像表現と残りの画像に分解し、−少な
くとも１つの解像度レベルにおける少なくとも１つの色
成分画像のマルチ−解像度画像表現を修正して単数もし
くは複数の修正マルチ−解像度画像表現を得、 −それぞれの単数もしくは複数の色成分画像の残りの画
像ならびに修正及び非修正バンドパスディテール画像に
再構築アルゴリズムを適用することにより、単数もしく
は複数のマルチ−解像度表現から該単数もしくは複数の
色成分画像を再構築し、該再構築アルゴリズムは、それ
を色成分画像の残りの画像及び非修正バンドパスディテ
ール画像に適用すると、色成分画像又はその近似が得ら
れるようなものである段階を含む。

【００１５】好ましくは、修正は非−線形である。少な
くとも１つの非−線形修正関数を単数もしくは複数のデ
ィテール画像に適用する。

【００１６】特定的実施態様の場合、画素ｉにおける、
且つ解像度レベルｊにおけるディテール画像の値に、画
素ｉ及び解像度レベルｊにおける該色成分のディテール
画像の画素値に依存する独立変数値において非−線形修
正関数を評価することにより得られる因子を乗じること
により、単数もしくは複数のマルチ−解像度画像表現を
修正する。

【００１７】例えば画素ｉにおける、且つ解像度レベル
ｊにおけるディテール画像の値に、解像度レベルｊ及び
画素ｉにおける該色成分のディテール画像の画素値に依
存する独立変数値において非−線形修正関数を評価する
ことにより得られる因子を乗じることにより、単数もし
くは複数のマルチ−解像度画像表現を修正する。

【００１８】１つの実施態様の場合、マルチ−解像度表
現は方向性バンドパスディテール画像を含む。マルチ−
解像度表現は、例えばマルチ−解像度勾配表現(multi-r
esolution gradient representation)である。

【００１９】ある特定の実施態様においては、修正関数
の独立変数は特定の画素及び特定の解像度レベルにおけ
る色勾配の標準（ｎｏｒｍ）である。

【００２０】修正関数は、例えば請求項８に示す形（ｆ
ｏｒｍ）を有することができる。それは原画における画
素値に依存し得る。

【００２１】修正関数に関するさらなる詳細は、もっと
先で記載する。

【００２２】色成分画像は、Ｌ、ｕ、ｖ色空間のような
視覚的色空間において定義されることができる。

【００２３】ある全域を定義することができ、再構築の
後に色成分画像をその定義された全域に再−縮小（拡
大）（ｒｅ−ｓｃａｌｅｄ）することができる。該全域
は原画の全域であることができる。

【００２４】本発明ならびにその特定的及び／又は好ま
しい実施態様を添付の図面に言及して詳細に説明する。

【００２５】

【発明の詳細な記述】グレー−レベル画像のグレーレベ
ルは通常１つの数字により表される。しかしながらカラ
ー画像の画素は通常３つの数字により特定される。これ
らの数字は特定の色空間における座標軸に対する各画素
の座標を示す。

【００２６】下記において、カラー画像のすべての画素
に関するある特定の軸に属する座標のひとそろいを「色
成分」と言う。カラー画像の単独の色成分は、グレー−
色価（ｇｒｅｙ−ｖａｌｕｅｄ）画像として理解され得
る。

【００２７】いわゆるＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）色空間
においては、各画素の複合色中に存在する赤（Ｒ）、緑
（Ｇ）及び青（Ｂ）一次色の量により色が特定される。
この表現は、加色再現系（ａｄｄｉｔｉｖｅ ｃｏｌｏ
ｕｒ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ）と
のその適合性の故に、多く用いられる。

【００２８】ＨＳＶ、Ｌａｂ、Ｌｕｖのようなもっと視
覚的な色空間の場合、明るさ成分（ＨＳＶにおけるＶ＝
色価（ｖａｌｕｅ）及びＬａｂ、ＬｕｖにおけるＬ＝明
度（ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ））ならびに色度をコードする
（ｅｎｃｏｄｅ）他の２つの追加の成分（例えばＨＳＶ
色空間において“Ｈ”により示される色相及び“Ｓ”に
より示される彩度）により色が表される。

【００２９】色空間及び色表現についてのさらに詳細な
情報は、以下の参照文献において見いだすことができ
る：Ｐｒａｔｔ Ｗ．Ｋ．，Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇ
ｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｗｉｌｅｙ，Ｎｅｗ Ｙｏ
ｒｋ，（１９９１）及びＷｙｓｅｓｚｃｋｉ Ｇ．，Ｓ
ｔｉｌｅｓ Ｗ．Ｓ．，Ｃｏｌｏｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ：
ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ，ｑｕａｎ
ｔｉｔａｔｉｖｅ ｄａｔａ ａｎｄ ｆｏｒｍｕｌａ
ｅ，Ｗｉｌｅｙ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ（１９８２）。

【００３０】強化目的のためには、ＲＧＢ画像表現は好
ましくは視覚的色空間におけるその座標に変換される。
視覚的色差を修正することが目的であり、それは視覚的
表現を用いるとより容易なので、これが好ましい。

【００３１】Ｌａｂ及びＬｕｖはＨＳＶより視覚的に均
一であると思われ（すなわち数値的な差が視覚的な差に
より良く対応する）、従ってそれらが本発明の目的のた
めに優れている。

【００３２】ＨＳＶ色空間はその単純性及び、この色空
間においては色度が色相と彩度に分けられるということ
の故に有利である。

【００３３】しかしながらこの分割は、Ｌａｂ色空間の
場合はａｂ−面において、あるいはＬｕｖ色空間が用い
られる場合にはｕｖ−面において極座標を用いることに
よっても実現され得る。

【００３４】図１は本発明の一般的概念を示す。

【００３５】処理されるべきカラー画像は、１組の一次
色成分画像、例えばＲ、Ｇ、Ｂ成分画像により表され
る。

【００３６】任意である第１段階に、画像の色成分の表
現をＬｕｖ色空間のような視覚的色空間における対応す
る表現に変換する。

【００３７】この例では、カラー画像が最初はＲ、Ｇ、
Ｂ画像として与えられると仮定した。次いでＲ、Ｇ、Ｂ
画像表現をＬｕｖ画像に変換する。

【００３８】次に、Ｌ、ｕ、ｖ成分画像、あるいはもっ
と先でＬ、ｕ及びｖ色面（ｃｏｌｏｕｒ ｐｌａｎｅ）
と呼ばれるものの少なくとも１つを、種々の解像度レベ
ルにおける１組のバンドパスディテール画像（ｂａｎｄ
ｐａｓｓ ｄｅｔａｉｌ ｉｍａｇｅｓ）及び残りの画
像を含むマルチ−解像度表現（マルチ−スケール表現と
も呼ばれる）に分解する。

【００３９】ディテール画像はそれぞれ、ある解像度レ
ベルにおける画像中に存在するディテールを示す。解像
度レベルｊにおける画像のディテールは、解像度レベル
ｊにおけるその近似（ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）
と、より低い解像度レベルｊ＋１におけるその近似の間
の情報の差として説明され得る。

【００４０】ディテール画像は、解像度レベルｊにおけ
る画像ディテールを含有する。各解像度レベルは空間的
周波数バンドと対応し、ある解像度レベルにおけるディ
テール画像はその解像度レベルと対応する周波数バンド
における画像ディテールを含有し、すなわちすべてのデ
ィテール画像はバンド−パス画像である。

【００４１】記載する実施態様では、マルチ−解像度画
像表現は、もっと先で説明する通り、マルチ−スケール
勾配表現である。画像分解は、それぞれ水平及び垂直勾
配成分から成る１組のディテール画像を含む。画像勾配
は、画像の局部的変動をとらえる。それは、２つの方向
性ハイパスフィルター（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ ｈｉ
ｇｈ ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒｓ）を用いて画像をたた
み込む（ｃｏｎｖｏｌｖｉｎｇ）ことにより計算され
る。最も簡単な実行は、水平方向のために２−要素フィ
ルター、ｇ＝（１，−１）を用い、垂直方向のためにそ
の転座形（ｔｒａｎｓｐｏｓｅ）を用いる。

【００４２】ラプラシアン（ピラミッド）表現のような
他の種類のマルチ−解像度表現を用いることができるこ
とは明らかであろう。

【００４３】次の段階に、選ばれる色空間における画像
の少なくとも１つの成分のマルチ−解像度表現を修正す
る。この目的のために、この色成分画像のマルチ−解像
度表現を画素−様式で、少なくとも１つの修正関数に従
う修正に供する。

【００４４】修正関数はマルチ−解像度表現のすべての
解像度レベルに関して同じであることができる。あるい
は又、それは同じマルチ−解像度表現の解像度レベルの
間で異なっていることができる。

【００４５】同様に、選ばれた色空間におけるそれぞれ
の色成分画像のマルチ−解像度表現に適用するために、
同じ修正関数又は同じ修正関数の組を用いる必要はな
い。

【００４６】図１は、画像成分Ｌ、ｕ及びｖのそれぞれ
に修正が適用される特定の実施例を示している。しかし
ながらこれは必要ではない。画像の１つの成分のみ、例
えばＬ成分を修正し、他の色成分画像を改変しないで残
すか、あるいはその逆も可能である。

【００４７】マルチ−解像度表現の最も細かいレベルに
おいてＬ色成分画像のマルチ−解像度表現の要素のみを
修正し、ｕ及びｖ色成分画像の最も細かい解像度レベル
を改変せずに残すのが有利である。この方法で、色ノイ
ズのさらなる発生又は助長が避けられる。

【００４８】修正関数は非−線形関数であり、それは、
小さい振幅のディテールがより大きな振幅を有するディ
テールを犠牲にして拡大されることを許す（ｐｒｏｖｉ
ｄｅｓ）。

【００４９】この修正の結果として、修正が適用された
色成分画像のそれぞれに関して１組の修正ディテール画
像が得られる。

【００５０】第４段階に、色成分画像のそれぞれの修正
マルチ−解像度表現を再構築処理に供し、修正色成分画
像Ｌ’、ｕ’、ｖ’を得る。

【００５１】必要なら、再構築された視覚的色空間成分
を再びＲ、Ｇ、Ｂ成分に変換することができる。

【００５２】以下は、本発明の種々の段階の詳細な記載
である。第１段階を図２において示す。この段階は、色
成分画像を対応するマルチ−スケール勾配表現に分解
し、それによりディテールを水平及び垂直方向における
別個の勾配により表すことから成る。

【００５３】以下の説明をカラー画像の色成分の１つ、
例えば“Ｌ”−成分に関して示す。しかしながら、この
実施例において、選ばれた色空間におけるカラー画像の
他の色成分画像に、従って記載するこの特定の実施態様
におけるｕ及びｖ成分の場合にも、類似の手順が適用さ
れることが理解されるべきである。

【００５４】下記において、色成分画像をＩの名称によ
り示す。かくしてＩは、例えばＬｕｖ色空間におけるカ
ラー画像表現のＬ−成分を示す。カラー画像成分は画素
の格子Ｐ⊂Ｚ²からＲまでの地図（ａ ｍａｐ ｆｒｏ
ｍ ａ ｇｒｉｄ ｏｆ ｐｉｘｅｌｓ Ｐ⊂Ｚ² ｔ
ｏ Ｒ）である。

【００５５】連続的により粗くなるスケールにおけるデ
ィテール画像への画像の分解を図２に示す。

【００５６】分解は、最初に、連続的により粗くなるス
ケールにおいて原画の近似画像を形成することを含む。
より粗いスケールで画像を見ることは、画像のスムージ
ング（ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ）及びサブサンプリング（ｓ
ｕｂｓａｍｐｌｉｎｇ）により数学的に公式化される。

【００５７】さらに特定的には、一次元的ロウ−パスフ
ィルター（ｌｏｗ−ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒ）ｈ、例え
ばｈ＝１／１６（１，４，６，４，１）（下線の要素は
ゼロ番目の要素である）を最初に選択する。

【００５８】

【外４】

【００５９】この一次元的ロウ−パスフィルターを用い
て二次元的ロウ−パスフィルターｈｘｈを構築する。

【００６０】このフィルターは、ｈを用いて水平方向に
画像をたたみ込み、次いで垂直方向にたたみ込むことに
より画像に働く。

【００６１】次に、スケールｊ，０≦ｊ≦Ｋにおいて画
像Ｉの１組の近似画像Ｓ _j Ｉを形成する。画像Ｉの、０
≦ｊ≦Ｋであるスケールｊにおける近似画像Ｓ _j Ｉは次
式

【００６２】

【数２】

【００６３】により循環的に定義される。

【００６４】ここで↓は、画像を水平及び垂直方向にお
いて２の因子によりサブサンプリングし、原画格子にお
ける（ｘ，ｙ）に関して画素（２ｘ，２ｙ）のみを保つ
ことを示す。

【００６５】次いで、式

【００６６】

【数３】

【００６７】［式中、ｇは勾配フィルターであり（例え
ばｇ＝（１／２，−１／２）、δはクロネッカーのデル
タ又は単位フィルター（ｕｎｉｔｙ ｆｉｌｔｅｒ）で
ある］

【００６８】

【外５】

【００６９】

【数４】

【００７０】は、Ｉのマルチスケール勾配表現と呼ばれ
る。

【００７１】記載する特定の実施態様の場合、画像中に
存在する画像ディテールを複数の解像度レベルで記述す
るために二次元的勾配表現を選択した。

【００７２】勾配表現の代わりにラプラシアン表現のよ
うな他の表現を用いることもできたはずである。

【００７３】分解プロセスが可逆的である場合、すなわ
ち画像の分解された表現から画像を再構築できる場合の
みに、ある表現が画像強化の問題のために有用であり得
る。言い換えると、分解変換形（ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）
の逆変換形が存在することが必要である。

【００７４】再構築を図３に示す。

【００７５】この必要条件を満たすために、以下の条件
（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ）が満足されねばならない：

【００７６】

【数５】

【００７７】・ｐの奇数要素はゼロであるような２つの
追加のフィルターｐ、ｑが存在しなければならない。

【００７８】この最後の性質は、いずれの画像Ｉに関し
ても

【００７９】

【数６】

【００８０】であるような他のフィルターｒが存在する
ことを保証する。

【００８１】関係（３）は

【００８２】

【数７】

【００８３】として２次元に拡張され得、ここでフィル
ターｌは関係

【００８４】

【数８】

【００８５】により定義され、従って（（５）及び
（４）を用いて）：

【００８６】

【数９】

【００８７】である。

【００８８】上付き文字（ｈ）及び（ｖ）は勾配の水平
及び垂直成分を指す。

【００８９】この最後の式は、近似画像Ｓ _j Ｉのサブサ
ンプリングされたバージョン↓Ｓ _j Ｉ

【００９０】

【外６】

【００９１】完全な近似画像Ｓ _j Ｉをそのサブサンプリ
ングされたバージョンから見いだすために、再び勾配を
用いて正確な内挿を行うことができる：２つのサンプル
画素（２ｘ，２ｙ）と（２ｘ＋２，２ｙ）の真ん中にあ
る画素（２ｘ＋１，２ｙ）に関して、

【００９２】

【数１０】

【００９３】であることがわかる。

【００９４】２つのサンプル画素（２ｘ，２ｙ）と（２
ｘ，２ｙ＋２）の真ん中にある画素（２ｘ，２ｙ＋１）
に関して、

【００９５】

【数１１】

【００９６】であることがわかる。

【００９７】次いで、４つのサンプル画素（２ｘ，２
ｙ）、（２ｘ＋２，２ｙ）、（２ｘ＋２，２ｙ）、（２
ｘ，２ｙ＋２）及び（２ｘ＋２，２ｙ＋２）の真ん中に
ある画素（２ｘ＋１，２ｙ＋１）に関して、

【００９８】

【数１２】

【００９９】であることがわかる。

【０１００】上記の手順（式（７）、（８）及び（９）
を参照されたい）は勾配に基づく内挿（ｇｒａｄｉｅｎ
ｔ ｂａｓｅｄ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）（ＧＢ
Ｉ）と呼ばれる。

【０１０１】従ってｊ＝ｋ−１から下に０までに関し
て、式（６）〜（９）を循環的に適用することにより、
画像をそのマルチスケール勾配表現から再構築すること
ができる（図３を参照されたい）。

【０１０２】近似画像のサブサンプリングの代わりに、
いずれの２つの要素の間にも、及び中心にゼロを挿入す
ることによりフィルターを延ばし：

【０１０３】

【数１３】

【０１０４】を定義すると、この表現をサブサンプリン
グなしで実行することもできる。

【０１０５】同じ定義をｑ_j、ｐ_j、ｌ _j、０≦ｊ≦Ｋに
関して成し得る。

【０１０６】サブサンプリングなしの実行は以下の通り
に系統立てられる（図４を参照されたい）：

【０１０７】

【数１４】

【０１０８】画像におけるコントラストを強化するため
に、小さい振幅のディテールがより大きい振幅を有する
ディテールを犠牲にして拡大されるような方法で、マル
チ−解像度画像表現を修正する。この実施態様では、こ
の修正がすべてのスケールに及んで均一に行われる。

【０１０９】この目的のために、画像分解から生ずるも
との（ｏｒｉｇｉｎａｌ）変換係数を連続的モノトーン
的非−線形的（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ，ｍｏｎｏｔｏｎ
ｏｕｓ ｎｏｎ−ｌｉｎｅａｒ）方法で、修正された係
数中にマッピングする。

【０１１０】色成分はそれぞれ個別にそのマルチ−解像
度表現に分解されるが、修正は結合された方法で（ｉｎ
ａ ｃｏｕｐｌｅｄ ｗａｙ）、すなわちそれぞれの
色成分の修正のために３つのすべての色成分に関する情
報を用いて、行われるのが好ましい。

【０１１１】各色成分Ｉに関して、解像度レベルｊにお
ける勾配

【０１１２】

【数１５】

【０１１３】が計算された。

【０１１４】３つの成分Ｌ、ｕ、ｖは得られる色を構成
するので、解像度レベルｊ及び画素ｉにおける色勾配を
６重項

【０１１５】

【数１６】

【０１１６】として定義することは意味を成す。

【０１１７】Ｌｕｖ色空間の場合、色間の距離はユーク
リッド距離により記述され得る。

【０１１８】３重項（Ｌ１，ｕ１，ｖ１）により示され
るＣ１と３重項（Ｌ２，ｕ２，ｖ２）により示されるＣ
２の２つの色の間の距離は、

【０１１９】

【数１７】

【０１２０】により与えられる。

【０１２１】解像度レベルｊ及び画素ｉにおける色勾配
の標準は、従って

【０１２２】

【数１８】

【０１２３】である。

【０１２４】色勾配標準のみを変え、方向を変えないま
まにすると、再構築されるカラー画像における望ましく
ない色シフトならびに空間的変形を避けることができ
る。

【０１２５】これは、カラー画像のマルチ−スケール表
現の修正のための以下の方法を生ずる。

【０１２６】

【数１９】

【０１２７】図６に示されている関数ｙを、変換係数の
代わりに（ａｇａｉｎｓｔ）乗ずるために用いた。この
関数は以下の通りに定義され、

【０１２８】

【数２０】

【０１２９】ｍは変換係数に関する上限であり、ｍより
大きな変換係数は修正されない。

【０１３０】０＜ｐ＜１である値ｐは、非線形性の程度
を決定する。

【０１３１】値ｃはクロスオーバーパラメーター（ｃｒ
ｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）である。ｃよ
り大きい値に関して修正は非線形であり、ｃより小さい
値に関して修正は線形である。これは画像におけるノイ
ズの不必要な過剰強化を防ぐために行われる。

【０１３２】従ってｃの値は好ましくは画像のノイズ含
有量に関連し、それは好ましくは画像におけるノイズの
見積もり標準偏差に等しい。

【０１３３】パラメーターｍは、レベル依存性であるよ
うに選ばれることができる。

【０１３４】関数はさらに画像における画素値に依存す
ることができ、従って修正は画像容量（ｉｍａｇｅ ｃ
ｏｎｔｅｎｔ）に依存することができる。

【０１３５】これらの式を適用することにより、３つの
すべての成分において小さいような色差のみが拡大され
る。

【０１３６】この種の拡大は常に色差の方向で起こる；
すなわち色勾配の方向は決して変わらずに、その大きさ
のみが変化する。

【０１３７】かくして適応させた３つのマルチ−スケー
ル勾配ピラミッド表現に、上記で示した再構築アルゴリ
ズムを適用することにより、強化されたカラー画像
（Ｌ’，ｕ’，ｖ’）が得られる。

【０１３８】色差のみを適応させることにより、出力範
囲は制御されなかった。結果として、再構築の後に動的
範囲をあらかじめ限定された範囲もしくは全域に正しく
再縮尺（拡大）することが必要となり得る。

【０１３９】もとのＬ、ｕ、ｖ範囲へのＬ’、ｕ’、
ｖ’値のそれぞれの線形再縮尺（拡大）を適用すること
により、良い結果が得られる。

【０１４０】再縮尺（拡大）の後に以下の追加のマッピ
ング手順を適用することにより、色をもとの色により近
づけることがさらに可能である：各画素ｉに関して：

【０１４１】

【外７】

【０１４２】これらの式において、上線は画像の画素の
全部に及んでの画像の平均値を示す。この平均値を画素
ｉの近辺に及ぶ重量平均により置き換えることができ
る。

【０１４３】画像のどの部分を他の部分より大きな程度
まで強化するかを選択することがさらに可能である。

【０１４４】

【外８】

【０１４５】ｑ＞０の場合、画像のより暗い部分が延
び、より明るい部分が圧縮される。その効果は、より明
るい部分がより暗い部分より強化されることである（本
発明の方法により、小さい差が拡大されるから）。

【０１４６】ｑ＜０の場合、より暗い部分がより明るい
部分より強化されるであろう。この場合、強化は４つの
パラメーター、ｐ、ｃ、ｍ及びｑにより制御される。
０．２５≦ｐ≦０５の場合に非常に満足すべき結果が得
られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の方法に従う画像分解、修正及び再構築
の一般的順序を図示するものである。

【図２】サブサンプリングを用いる、種々の解像度レベ
ルにおける１配列のディテール画像への画像の分解を図
示するものである。

【図３】図２に示した方法に従う分解により得られ、続
いて修正された修正ディテール画像からの画像の再構築
を図示するものである。

【図４】サブサンプリングを用いない、種々の解像度レ
ベルにおける１配列のディテール画像への画像の分解を
図示するものである。

【図５】図４に示した方法に従って分解され、続いて修
正された画像の再構築を図示するものである。

【図６】関数ｙ（ｘ）を示す。

【図７】修正関数の例である。

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 −少なくとも１つの色成分画像を、複数
   の解像度レベルにおけるバンドパスディテール画像を含
   むマルチ−解像度画像表現と残りの画像に分解し、 −少なくとも１つの解像度レベルにおける少なくとも１
   つの色成分画像のマルチ−解像度画像表現を修正して単
   数もしくは複数の修正マルチ−解像度画像表現を得、 −それぞれの単数もしくは複数の色成分画像の残りの画
   像ならびに修正及び非修正バンドパスディテール画像に
   再構築アルゴリズムを適用することにより該単数もしく
   は複数の色成分画像を再構築し、該再構築アルゴリズム
   は、それを色成分画像の残りの画像及び非修正バンドパ
   スディテール画像に適用すると、色成分画像又はその近
   似が得られるようなものである段階を含む、ある色空間
   における１組の色成分画像により示されるカラー画像の
   強化法。
2. 【請求項２】 該ディテール画像に少なくとも１つの非
   −線形修正関数を適用することにより、該単数もしくは
   複数のマルチ−解像度画像表現を修正する請求項１に従
   う方法。
3. 【請求項３】 画素ｉにおける且つ解像度レベルｊにお
   けるディテール画像の値に、該色成分のディテール画像
   の画素値に依存する独立変数値において非−線形修正関
   数を評価することにより得られる因子を乗じることによ
   り、該単数もしくは複数のマルチ−解像度画像表現を修
   正する請求項２に従う方法。
4. 【請求項４】 画素ｉにおける且つ解像度レベルｊにお
   けるディテール画像の値に、画素ｉ及び解像度レベルｊ
   における該色成分のディテール画像の画素値に依存する
   独立変数値において非−線形修正関数を評価することに
   より得られる因子を乗じることにより、該マルチ−解像
   度画像表現を修正する請求項２に従う方法。
5. 【請求項５】 該マルチ−解像度表現が方向性バンドパ
   スディテール画像を含む請求項１に従う方法。
6. 【請求項６】 該マルチ−解像度表現がマルチ−解像度
   勾配表現である請求項５に従う方法。
7. 【請求項７】 該非−線形修正関数の独立変数が画素ｉ
   及びレベルｊにおける色勾配の標準(norm)である請求項
   ２に従う方法。
8. 【請求項８】 該修正関数が 【数１】 により定義され、ここでｍは上限値であり、且つここ
   で、０＜ｐ＜１である値ｐは非線形の程度を決定する請
   求項２のいずれかに従う方法。
9. 【請求項９】 該修正関数がさらに原画における画素値
   に依存する請求項２に従う方法。
10. 【請求項１０】 該色成分画像を知覚的色空間において
    定義する請求項１に従う方法。
11. 【請求項１１】 該知覚的色空間がＬ、ｕ、ｖ色空間で
    ある請求項１０に従う方法。
12. 【請求項１２】 ある全域(gamut)を定義し、再構築の
    後に色成分画像を定義された全域に再−縮尺（拡大）す
    る請求項１に従う方法。
13. 【請求項１３】 該全域が該カラー画像の全域である請
    求項１２に従う方法。
14. 【請求項１４】 【外１】
15. 【請求項１５】 【外２】
16. 【請求項１６】 【外３】