JP2002247393A

JP2002247393A - 画像処理方法

Info

Publication number: JP2002247393A
Application number: JP2001037074A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Saito; 剛齋藤; Yoshiaki Yamanaka; 義明山中
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 2001-02-14
Filing date: 2001-02-14
Publication date: 2002-08-30

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は画像処理方法に関し、輝度補正につ
いて収率を向上することができる画像処理方法を提供す
ることを目的としている。【解決手段】画像データＲ，Ｇ，Ｂ毎に最大値と最小
値を求める第１の工程と、前記求めた最大値と最小値か
らＲ，Ｇ，Ｂ毎の画像データを正規化し、各画素を一定
の輝度範囲で定義されるブロックに分類する第２の工程
と、前記ブロックに分類されたものから高輝度領域と低
輝度領域を制限する第３の工程と、前記第３の工程によ
り得られた輝度の度数分布特性から頻度数を制限する第
４の工程と、前記得られたブロック番号とそれぞれの頻
度を基に輝度の平均値を算出し、この平均値と基準輝度
との差分を補正値として求める第５の工程とにより構成
される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理方法に関
し、更に詳しくは輝度情報の最適な処理方法に関する。
例えば、ネガフィルム画像やディジタルカメラ画像は、
補正アルゴリズムにより自動的に階調修正を行ない、プ
リント出力を得ている。この際、階調修正が自動かつ適
切に行なわれる必要がある。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像の輝度補正は平均輝度制御の
後、判別分析、重回帰分析により算出された輝度補正値
を用いて追加補正を行なっていた。この平均輝度制御で
は、大面積の白、黒の領域が存在する場合、極端に輝度
を高く、あるいは低くするという欠点があった。そのた
め、統計的手法を用い、輝度補正値を算出し、各画素値
に補正値を加減算するという方法により欠点を補ってい
た。

【０００３】その手法は、以下の通りである。図８は従
来手法の流れを示す図であり、判別回帰分析方法を示し
ている。初めに、判別分析によりシーンを例えば５グル
ープに分類する。グループ５は強いマイナス補正を必要
とするシーンで、順に分類していき、グループ１は強い
プラス補正を必要とするシーンである。グループ５にス
トロボシーン、グループ１に逆光シーンが分類される。

【０００４】次に、重回帰分析により補正値を算出す
る。各グループ毎に定まった回帰式が存在し、シーンか
ら算出されたパラメータ（平均、最大、最小等）を代入
することによって補正値を算出する。補正値が算出され
たら、原画像データに補正値を加算或いは減算して最適
輝度を得る。この方法によれば、単純な平均輝度制御方
法と比較して、収率は向上する。ここで、収率とは、自
動補正のみで最適な輝度に仕上がるプリントの割合であ
る。特にストロボ撮影シーン等は良好に補正される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、その反
面でストロボシーンと逆光シーンでは、シーンから算出
されるパラメータが非常に似通っており、判別が困難で
ある。判別を間違えれば逆光シーンが更に暗くなる場合
がある。また、パラメータの値がわずかに異なるだけ
で、判別されるグループが変化する場合があり、類似シ
ーンであっても補正値に違いが生じる。

【０００６】図９は従来方法の問題点の説明図である。
全て同様なシーンであるが、パラメータがそれぞれ若干
異なる。このため、誤判別によりマイナス補正のグルー
プに入ったため、暗く（濃く）なってしまった。

【０００７】本発明は、このような課題に鑑みてなされ
たものであって、輝度補正について収率を向上すること
ができる画像処理方法を提供することを目的としてい
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】このような課題を解決す
る本発明は、画像データＲ，Ｇ，Ｂ毎に最大値と最小値
を求める第１の工程と、前記求めた最大値と最小値から
Ｒ，Ｇ，Ｂ毎の画像データを正規化し、各画素を一定の
輝度範囲で定義されるブロックに分類する第２の工程
と、前記ブロックに分類されたものから高輝度領域と低
輝度領域を制限する第３の工程と、前記第３の工程によ
り得られた輝度の度数分布特性から頻度数を制限する第
４の工程と、前記得られたブロック番号とそれぞれの頻
度を基に輝度の平均値を算出し、この平均値と基準輝度
との差分を補正値として求める第５の工程とにより構成
されることを特徴とする。

【０００９】このように構成にすれば、画像データを最
適に輝度補正することができ、収率を向上することがで
きる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態について詳細に説明する。なお、本発明は、実
施の形態に限定されるものではない。

【００１１】図１は本発明方法の一実施の形態例を示す
フローチャートである。本発明は、最大値、最小値を算
出する第１の工程と、ブロック分類する第２の工程と、
ハイライト、シャドー領域を制限する第３の工程と、頻
度を制限する第４の工程と、補正値を算出する第５の工
程より構成されている。以下、各工程について詳細に説
明する。

【００１２】（１）最大値、最小値の算出画像を正規化するために、基準となる最大値、最小値が
必要となる。ここでは、ＣＤＦ（累積密度関数）を作成
し、最大値、最小値を算出した。

【００１３】図２は最大値、最小値算出の説明図であ
る。図において、横軸は画像信号、縦軸はＣＤＦであ
る。本発明においては、画像信号が２５５（８ビット）
の場合を示しているが、これに限るものではない。得ら
れたＣＤＦから最大値と最小値を決定する。この最大値
と最小値は、Ｒ，Ｇ，Ｂ毎に求める。ここで、求めた
Ｒ，Ｇ，Ｂ毎の最大値と最小値をそれぞれＲmax、Ｒmi
n、Ｇmax、Ｇmin、Ｂmax、Ｂminとする。

【００１４】（２）ブロック分類ここでは、画像信号を正規化し、各画素を一定の輝度範
囲で定義するブロックに分類する。

【００１５】予め、１コマ分の画像データがメモリに記
憶されているものとする。このメモリに記憶されている
１コマ分の画像データを読み出し、任意の画素（Ｒｘ，
Ｇｘ，Ｂｘ）に対する正規化画像データを算出する。先
ず、ＢプレーンにおけるＢｘの正規化データＢ_pointを
次式より求める。Ｂ_point＝｛（Ｂｘ−Ｂmin）／（Ｂmax−Ｂmin）｝×２５５（１）同様に、Ｇプレーン、Ｒプレーンについても算出する。Ｇ_point＝｛（Ｇｘ−Ｇmin）／（Ｇmax−Ｇmin）｝×２５５（２）Ｒ_point＝｛（Ｒｘ−Ｒmin）／（Ｒmax−Ｒmin）｝×２５５（３）次に、以下の式により画素（Ｒｘ，Ｇｘ，Ｂｘ）の輝度
Ｎ_pointを算出する。Ｎ_point＝（Ｂ_point＋Ｇ_point＋Ｒ_point）／３（４）図３はブロック分類の説明図である。（ａ）は正規化す
る前のＲ，Ｇ，Ｂ画素の輝度の度数分布（ヒストグラ
ム）である。横軸は輝度、縦軸は画素の頻度である。ピ
ークを持つ部分は、その輝度を持つ画素数が多いことを
示している。このヒストグラムは、Ｒ，Ｇ，Ｂ毎に作成
する。このような（ａ）に示す特性曲線をＲ，Ｇ，Ｂ毎
に求めたら、（１）式〜（３）式により、それぞれのプ
レーン毎の正規化を行なう。正規化を行なって、（４）
式により求めた特性が図３の（ｂ）である。２５５で正
規化しているので、最大値が２５５で最小値が０の間で
画素は任意の値をとる。

【００１６】図３の（ｂ）に示す度数分布を所定の範囲
で区切ってブロックに分類すると、図３の（ｃ）に示す
ような度数分布が得られる。（ｃ）において、横軸はブ
ロック番号（輝度）、縦軸は頻度である。

【００１７】（３）ハイライト、シャドー領域の制限白壁や雪上シーンでは、平均輝度が非常に高くなる。反
対に、暗闇のシーンでは平均輝度は非常に低くなる。従
って、ハイライト、シャドー領域は、平均輝度制御にマ
イナス影響を与えてしまう。

【００１８】そこで、この発明では、ハイライト領域、
シャドー領域を制限することによりて両者の影響を減
少させる。図４は高輝度領域（ハイライト領域）と低輝
度領域（シャドー領域）の減少の説明図である。（ａ）
は輝度を減少させる前の度数分布、（ｂ）は高輝度領域
と低輝度領域を減少させた度数分布である。ここでは、
輝度の小さい領域と大きい領域のそれぞれに対して閾値
を設け、閾値より小さい領域と、閾値より大きい領域は
削除した。

【００１９】（４）頻度の制限グループ内の画素数が多い場合は、大面積を占める被写
体が存在する可能性が高い。この場合、１つのグループ
のデータが平均輝度に強く影響を与えてしまうため、誤
補正が生じやすい。ここでは、頻度に上限（閾値）を設
け、閾値以上の画素数を制限する。

【００２０】図５は頻度の制限の説明図である。（ａ）
は、特定のブロック番号に頻度が閾値ＴＨを設けた例を
示している。この閾値ＴＨよりも大きい画素数の部分は
制限（例えば削除）する。（ｂ）は制限処理後の度数分
布である。閾値ＴＨよりも大きい部分は削除されている
ことが分かる。

【００２１】（５）補正値の算出（４）で得られた度数分布のブロック番号とそれぞれの
頻度を基に輝度の平均値を算出する。この平均輝度値が
求まったら、基準値との比較を行ない、補正値を求め
る。図６は補正値算出の説明図である。平均輝度をＡＶ
とし、基準値をそれぞれＮｓ１、Ｎｓ２とする。

【００２２】基準値Ｎｓ１が平均輝度ＡＶよりも小さい
場合、その差分ΔＱ１が補正値となる。この図が意味し
ていることは、平均輝度が基準値よりも高いことになる
から、補正は基準値に近づく向きに行なうことになる。
従って、画素データの補正は、各画素データからこの補
正値ΔＱ１を減算する処理を行なう。

【００２３】基準値Ｎｓ２が平均輝度ＡＶよりも大きい
場合、その差分ΔＱ２が補正値となる。この図が意味し
ていることは、平均輝度が基準値よりも低いことになる
から、補正は基準値に近づく向きに行なうことになる。
従って、画素データの補正は、各画素データからこの補
正値ΔＱ２を加算する処理を行なう。

【００２４】本発明の実施の形態例によれば、輝度補正
について収率を向上することができる。図７は本発明を
実施するシステム構成図である。図に置いて、１はメモ
リでコマ毎の画像情報が記憶されている。２はメモリ１
に記憶されている画像データを読み出して、前述したよ
うな画像処理を行なうＣＰＵである。３は各種の情報を
表示する表示部で、例えばＣＲＴが用いられる。４はシ
ステムに対して各種のコマンド等を入力する操作部で、
例えばキーボードやマウス等が用いられる。５は処理し
たコマ画像をプリントするプリンタである。６はメモリ
１、ＣＰＵ２、表示部３、操作部４及びプリンタ５を相
互接続するバスである。

【００２５】このように構成されたシステムにおいて、
ＣＰＵ２はメモリ１に記憶されている画像データを読み
出して、最大値、最小値の算出、ブロック分類、ハイラ
イト、シャドー領域の制限、頻度の制限、補正値の算出
処理等を行なう。処理された画像は、表示部３に表示さ
れ、必要に応じてプリンタ５でプリントされる。プリン
タ５でプリントされたコマ画像は、輝度調整が好ましく
調整されたものとなる。

【００２６】前述した本発明は、ネガフィルム画像、ポ
ジフィルム画像、ディジタルカメラ画像、その他のあら
ゆるメディア画像の何れについても適用することができ
る。上述の実施の形態例では、輝度の分解能として２５
６（８ビット）を用いたが、本発明はこれに限るもので
はなく、任意のビット数を用いることができる。

【００２７】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、画像データを最適に輝度補正することができ、収
率を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明方法の一実施の形態例を示すフローチャ
ートである。

【図２】最大値、最小値算出の説明図である。

【図３】ブロック分類の説明図である。

【図４】高輝度領域と低輝度領域の減少の説明図であ
る。

【図５】頻度の制限の説明図である。

【図６】補正値算出の説明図である。

【図７】本発明を実施するシステム構成図である。

【図８】従来方法の流れを示す図である。

【図９】従来方法の問題点の説明図である。

【符号の説明】

１メモリ２ＣＰＵ３表示部４操作部５プリンタ６バス

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CE11 CE16 5C077 LL19 PP15 PP32 PP43 PP46 PP52 PP53 TT08 TT09 5C079 HB01 HB04 LA12 MA11 NA05

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データＲ，Ｇ，Ｂ毎に最大値と最小
値を求める第１の工程と、前記求めた最大値と最小値からＲ，Ｇ，Ｂ毎の画像デー
タを正規化し、各画素を一定の輝度範囲で定義されるブ
ロックに分類する第２の工程と、前記ブロックに分類されたものから高輝度領域と低輝度
領域を制限する第３の工程と、前記第３の工程により得られた輝度の度数分布特性から
頻度数を制限する第４の工程と、前記得られたブロック番号とそれぞれの頻度を基に輝度
の平均値を算出し、この平均値と基準輝度との差分を補
正値として求める第５の工程とにより構成される画像処
理方法。