JP2002314817A - マスクを用いて写真画像の鮮鋭度を局部的に変更するための方法、装置、プログラムおよび記録媒体、並びに画像再生装置 - Google Patents

マスクを用いて写真画像の鮮鋭度を局部的に変更するための方法、装置、プログラムおよび記録媒体、並びに画像再生装置

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JP2002314817A JP2002034680A JP2002034680A JP2002314817A JP 2002314817 A JP2002314817 A JP 2002314817A JP 2002034680 A JP2002034680 A JP 2002034680A JP 2002034680 A JP2002034680 A JP 2002034680A JP 2002314817 A JP2002314817 A JP 2002314817A
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クラフト ヴァルター
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ヌスバウマー マルク
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Gretag Imaging Trading AG
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 多数の画素から成る写真画像の鮮鋭化を行う
ための方法、デバイス、プログラム、プログラム記録媒
体および画像再生装置を提供すること。 【解決手段】 補正すべき画像を表す画像データを用い
て鮮鋭度の変更のための補正マスクを演算する。この補
正マスクの要素は個々の画素に対して実行すべきコント
ラスト変更の度合いを局部的に表す。これらの要素は局
部コントラストに関する情報と共に画像に関する付加的
情報を用いて決定される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、マスクを用いて写
真画像の鮮鋭度を変更する方法に関するものである。さ
らに本発明は、上記方法を適用した装置、プログラム、
記録媒体、および画像再生装置に関するものである。画
像再生装置は、上記方法、プログラム、または装置を適
用した写真プリンタ、プリンタ、写真現像プリントシス
テム、モニタ（ＬＣＤまたはＣＬＴディスプレイなど）
またはモニタ付きコンピュータなどである。
【０００２】
【従来の技術】画像鮮鋭化プロセスは、たとえば、A. P
oleselおよびG. Ramponiの論文「適応アンシャープマス
ク処理による画像強調」（"Image Enhancement via Ada
ptiveUnsharp Masking", IEEE Trans. Image Processin
g, Vol. 9, No.3, p. 505〜510, March 2000）またはN.
AradおよびC. Gotsmanの論文「画像依存型ラッピング
による強調」（"Enhancement by Image-Dependent Wrap
ping", IEEE Trans. Image Processing, Vol. 8, No.
8, p. 1063〜1074, August 19, 1999）などに記載され
ている。画像鮮鋭化処理は、画像鮮鋭化を行う位置にお
ける画像鮮鋭度（コントラスト）の測定に基づく。コン
トラスト（鮮鋭度）は、隣接し合う画素の輝度の差を所
定の法則に従って計算することにより求められる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】本発明は、写真画像を
局部的に鮮鋭化して、画像を全体的に改良することを目
的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の目的は、画像鮮
鋭度補正マスク、特に画像鮮鋭度補正ディジタルマスク
を用いた本発明の方法により達成される。ここでマスク
とは画像の各値（以下マスクの要素と呼ぶ）と各部分と
の間の相関関係を意味する。画像の各部分とは画像上に
おける各位置に相当し、たとえば、一つの画素（ピクセ
ル）または複数の画素から成る。従って、マスクの要素
は、所定の画像部分における画像鮮鋭度を局部的に変更
するための法則を表す。具体的にマスクの要素は画像を
鮮鋭化する度合いを表し、さらに具体的には画像鮮鋭化
の対象となる個々の位置におけるコントラストの増減を
表す。
【０００５】全体的なコントラスト（以下「コントラス
ト」と呼ぶ）は画像全体における最大輝度と最小輝度と
の差（および／または比）に相当する。コントラストは
好ましくは画像細部除去処理を受けた画像、またさらに
好ましくは解像度を落とした画像を用いて測定する。こ
うすることによってノイズおよび不要な画像細部に対す
る感度が低下するという利点が得られる。
【０００６】細部コントラスト（以下「局部コントラス
ト」と呼ぶ）は、ある像点を囲む特定の領域における最
大輝度と最小輝度との差（または比）を表す。局部コン
トラストは好ましくは細部除去処理を受け、またさらに
好ましくは解像度を落とした画像を用いて測定する。
【０００７】鮮鋭度または焦点は主にカメラ光学系の解
像力によって決定される。この解像力はたとえば、変調
伝達率（局部周波数の関数）によって特徴付けられる。
カメラの焦点合わせが正確でないと、鮮鋭度が悪化す
る。焦点深度が合わない場合、視野内全ての対象物の焦
点を同等にあわせることができない。画像鮮鋭度は好ま
しくは高解像の画像に基づいて判断する。
【０００８】従って、以下に記述される鮮鋭度の変更の
ための補正マスクは好ましくは高解像（精）画像に適用
される。焦点不良すなわち画像鮮鋭度不良の尺度は、た
とえば、「ぼけた」エッジを構成するピクセルの数など
で表すことができる。画像鮮鋭度の印象はたとえば、
（高い方の局部周波数を強調するフィルタを用いた）フ
ィルタ処理により好ましくは改良される。
【０００９】本発明によれば、画像鮮鋭度の全体的変更
を、特に局部コントラストに基づいて実行する。
【００１０】画像鮮鋭度の変更に用いる補正マスクの要
素は、特に個々の画素に対して行うべきコントラスト変
更の程度を局部的に表す。つまり、局部（細部）コント
ラストの変更を特に表す。補正マスクの要素は特に好ま
しくは適応法による画像鮮鋭度の変更を規定する。
【００１１】要素の決定には、特に局部画像特性（その
要素に対応する位置での画像特性）に関する情報を用い
る。画像特性は好ましくは、その要素に対応する位置で
の局部（細部）コントラスト、または局部輝度である。
本発明によれば、これらの要素は、画像特性のみなら
ず、画像に関連する付加的情報に基づいて決定される。
【００１２】本発明による方法は、画像鮮鋭化に好まし
くは画像鮮鋭度適応法を用い、画像鮮鋭度を変更するた
めの補正マスクの要素が画像鮮鋭度適応法によって得ら
れる画像鮮鋭度の変更処理を規定する。
【００１３】画像鮮鋭度の変更は画像鮮鋭度が、名目画
像鮮鋭度または名目画像鮮鋭度の範囲に近似する、また
は名目画像鮮鋭度に達する、あるいは名目画像鮮鋭度の
範囲内となるように実行される。
【００１４】本発明は画像特性、すなわち画像鮮鋭度に
影響を与える、画像鮮鋭度の変更のための補正マスクに
関する。画像特性とは、人間によって観察される画像、
特に画像領域の見え方である。たとえば、輝度、色調、
色飽和度、色強度（たとえば、ＲＧＢベクトルのＲ値、
ＣＭＹベクトルのＣ値）、画像鮮鋭度、コントラスト、
平均輝度、平均色、ある特徴色（たとえば、「記憶
色」）に対応する点の数、局部コントラスト（最大輝度
と最小輝度との差）、微細部コントラストおよび平均細
部コントラスト、輝度値（特徴ベクトル）のヒストグラ
ム、カラーヒストグラム（mermal matrix）平均色飽和
度、左右・上下の輝度勾配、などである。画像特性につ
いてはたとえば、R. W. G. Huntの論文、「フォトグラ
フィによる色再現」("Color Reproduction by Photogra
phy": Rep. Prog. Phys., 1977, 40,p. 1071〜1121）、
に記載されている。
【００１５】本発明によると、画像鮮鋭度の変更のため
の補正マスクは補正すべき写真（特にディジタル）画像
データ（たとえば、原画像データ）、またはそれらから
得られた画像データを用いて決定する。
【００１６】画像鮮鋭度の補正マスクの要素は「補正要
素」と呼ばれる。補正要素は画像の各部分の位置に関連
づけられる。一つの画像部分が一つの画素（ピクセル）
に相当し、一つの画像データが一つの画素に関連づけら
れていてもよい。あるいは、一つの画像部分が複数の画
素に相当してもよい。補正要素は、各画像部分に関連す
る画像データの補正を決定し、画像特性を修正する。補
正要素は対応する画像部分における鮮鋭度の変更条件を
決定する。
【００１７】補正を行うためには、補正マスクを画像デ
ータに適用する。ここでは画像鮮鋭度適応法、たとえ
ば、適応高域フィルタ処理または適応ワープ鮮鋭化（ad
aptivewarp-sharpening）を用い、画像部分における鮮
鋭度の局部的な変更を、その画像部分に関連づけられた
マスク要素に応じて行う。好ましくはこの相関付けに適
した色空間が用いられ、相関付けの前および／または後
には別の色空間において変換を行うこともできる。
【００１８】本発明の一つの実施例によれば、画像鮮鋭
度の変更のための補正マスクは、一つの画像特性（たと
えば、局部コントラスト）のみならず、複数の画像特性
に応じて決定される。
【００１９】本発明の一つの重要な側面によれば、画像
鮮鋭度の変更のための補正マスクは画像が有する細部の
情報が失われないように構成される。そのためには、補
正マスクの要素は好ましくは隣接する画素を可能な限り
同等に補正するように構成される。たとえば、補正の前
および／または後に、データ整理プロセス（たとえば、
ダウンサンプリング）、低域フィルタリング、平均化プ
ロセス、またはガウスフィルタ処理などの、ソフニング
のプロセスを画像に対して行ってもよい。さらに、これ
らの画像の細部を除去するためのプロセスを用いて細部
のない、すなわち「粗い」原画像に相当する画像を生成
することができる。
【００２０】このような画像を以下では「粗画像」と呼
ぶ。これらの粗画像に基づいてアンシャープマスクが得
られる。画像の鮮鋭度を低下させるアンシャープマスク
は好ましくは、たとえば、ダウンサンプリングによって
得られた低解像画像（粗画像）に基づいて演算されるた
め、処理に必要な容量が少なくて済む。画像の細部を有
する画像、すなわち細部除去処理を受けていない画像は
以下では「精画像」と呼ぶ。精画像を表す画像データは
精画像データと呼ぶ。この精画像データから直接補正マ
スクを計算することもできる。ただし、補正マスクは上
述の理由により、精画像データ（たとえば、原画像デー
タ）から得られた粗画像データに基づいて好ましくは演
算される。したがって、粗画像は精画像（原画像）から
得られる。
【００２１】粗画像は細部除去処理によって得られた粗
画像データによって表される。粗画像は原画像（精画
像）と同様に、多数の画素（以下「粗画素」）を有す
る。「粗画像部分」は一つの粗画素、または複数の素画
素に相当する。粗画像データに基づいて得られた補正マ
スクは粗補正マスクと呼ばれ、粗補正マスクの要素は粗
画像部分に関連している。粗画像マスクの要素は粗画像
のコントラストの変更条件（以下「粗変更」と呼ぶ）を
表し、粗画像部分の少なくとも一つの画像特性の変更を
設定する。
【００２２】粗変更は粗補正マスクによって行われるべ
きコントラスト変更に関して設定される。たとえば、粗
補正マスクは粗画像のコントラストを変更する要素から
構成される。データ整理プロセスにより粗画像を得た場
合、拡張プロセス（「アップサンプリング」）により粗
補正マスクを用いて補正マスクを得ることができる。粗
画素の数が精画素の数に一致する場合、すなわち粗画像
には精画像と比べて細部が少ないもののデータ整理プロ
セスが適用されなかった場合には、粗補正マスクが補正
マスクと同等であるとみなしてよい。
【００２３】本発明によれば、マスクの要素によって設
定されるコントラストの変更条件は局部コントラスト、
すなわちマスクの要素に対応する位置のコントラスト、
の関数および、画像に関連する付加的情報の関数であ
る。付加的情報は以下に記載されるように画像データ
（たとえば、色調、または人肌を表す画像領域に関する
情報など）から得ることが可能である。または、本発明
による方法またはシステムに、付加的情報を画像データ
と共に入力してもよい。
【００２４】あるいは、本発明による方法またはシステ
ムから付加的情報を受信することも可能である。付加的
情報はたとえば、撮像条件（フラッシュの有無、カメラ
調整など）または撮像装置（カメラ）に関する情報であ
ってもよい。撮像装置に関する情報とは、特にカメラに
関する情報、フィルムの種類、およびそれ以前などに行
われた画像データ処理プロセス（たとえば、ＪＰＥＧな
どによる画像圧縮に関するメタ情報）に関連する情報の
ことを指す。画像に関する付加的情報により、画像の特
徴に適応した画像鮮鋭化を行うことができる。
【００２５】さらに、別の実施例によれば、上記付加的
情報は画像データの解析によって得られ、局部コントラ
スト（および／または局部輝度）に関する情報に加えて
入手可能な局部画像特性に関する情報である。この局部
画像特性は、局部的に存在する色調および／またはカラ
ーコントラストおよび／または色飽和度であってもよ
い。つまり、補正マスクの要素に対応する一つまたは複
数の画素、またはこれらの画素付近に存在する特性であ
る。
【００２６】画像鮮鋭度を変更するための補正マスクに
よって行われるコントラストの変更は、特に輝度コント
ラストの変更である。輝度コントラストは隣接し合う画
素のる輝度値の差の関数である。
【００２７】補正マスクによる変更はカラーコントラス
トの変更であってもよい。カラーコントラストは、たと
えば、色平面（ａ、ｂ平面）における隣接画素の色値の
間隔の関数として定義される。カラーコントラストは隣
接画素間の色強度の差の関数として表すこともできる。
たとえば、赤カラーコントラストは、隣接画素間の
（Ｒ、Ｇ、Ｂベクトルの）Ｒ値の差の関数として定義す
ることができる。従って、特定の色のカラーコントラス
トを補正する補正マスクは好ましくはその色（たとえ
ば、Ｒ値）を表す画像データのみに対して作用し、また
輝度コントラストの変更を行う補正マスクは好ましくは
輝度（たとえば、ＬａｂベクトルのＬ値）を表す画像デ
ータに影響を与える。
【００２８】カラーコントラストは複数の色に対してそ
れぞれ変更することができる。たとえば、赤色のコント
ラストを変更する補正マスクと、緑色のコントラストを
変更する補正マスクと、青色のコントラストを変更する
補正マスクを用いる。その他の色に対する補正マスク
（たとえば、Ｃ、Ｍ、Ｙ）を用いてもよい。これらは好
ましくは一つの色空間を張る複数の独立した色である。
画像鮮鋭度の変更のための補正マスクを付加的局部画像
特性に適応させることにより、画像鮮鋭化を有利に達成
することができる。
【００２９】たとえば、典型的色調（たとえば、肌の色
調）のコントラストをある程度下げ、その他の典型的色
調（たとえば、植物の緑色）のコントラストをある程度
上げることも可能である。また、色飽和度が低い領域に
おいてはノイズを避けるためにコントラストを下げて、
色飽和度が高い領域においては画像の構成をより鮮明に
するためにコントラストを上げることが好ましい。
【００３０】さらに、別の実施例によれば、上記付加的
情報は、さらに、または代わりに画像内容に関する情報
であってもよい。画像内容に関する情報は画像データと
共に受信した付加的データから得ることができる。たと
えば、撮像の際にカメラを人物写真設定にしたなどとい
った情報などである。この場合、画像内容には肌領域が
含まれると仮定することができる。付加的データがフラ
ッシュ光源を使用したことを示す場合には、その画像に
露光過度および露光不足な領域が存在する可能性がある
と仮定することができる。従って、複数の画像をこのよ
うな付加的情報に応じて異なる類に割り当て、類に応じ
て補正マスクの要素を決定すること、または既に決定さ
れた要素に対して類依存の補正を行う。
【００３１】画像内容に関する付加的情報の決定は好ま
しくは画像データの解析に基づき、さらに好ましくは画
像データの大部分に少なくとも基づく。そして画像デー
タの解析に基づいて画像を類別することが可能となる。
類（たとえば、日の出、フラッシュ撮影写真、人物写真
など）に応じて画像鮮鋭度の変更のための補正マスクを
演算する。
【００３２】画像データは好ましくは特徴的な画像領域
を認識するために解析される。特徴的画像領域とは、写
真画像に頻繁に見られる画像領域のことである。たとえ
ば、人間の顔または肌、木々などの植物を表す領域、建
物または道路を表す領域、空や砂浜を表す領域、などで
ある。特徴的画像領域は隣接画素によって構成されてい
てもよいが、隣接画素によって構成される必要があるわ
けではない。一般的に、特徴的領域の画素の大半は隣接
している。
【００３３】このような領域は、たとえば、顔認識など
のパターン認識または構造の認識によって決定すること
ができる。たとえば、顔認識はパターン認識プロセスに
よって実行可能である。特徴的領域の認識に色調に関す
る情報は必ずしも必要ではないが、好ましくは使用す
る。たとえば、人間の肌、空、または植物は典型的な特
徴色を有する、あるいは色空間の特定領域を典型的に占
有する。複数の画像を統計解析することにより、たとえ
ば、特定の色調が特定の特徴色に属する確率を求めるこ
とができる。
【００３４】特徴的画像領域が認識されると、認識に基
づいて画像鮮鋭度の変更のための補正マスクが演算され
る。補正マスクの演算は、たとえば、つぎのステップに
従って行われる。第１のステップでは、局部コントラス
トまたは局部輝度に基づいて補正マスクを演算する。第
２のステップでは、認識された特徴的画像領域に対して
予め選択された名目画像鮮鋭度または名目画像鮮鋭度範
囲に少なくとも近似するように補正マスクの要素を変更
する。好ましくは名目画像鮮鋭度または名目画像鮮鋭度
範囲を異なる種類の特徴的画像領域に関連づける法則を
用いる。
【００３５】画像鮮鋭度の変更のための補正マスクの演
算を、属性の程度に基づいてさらに行うこともできる。
属性の程度とは、ある画素がある特徴的画像領域に属す
る程度を表す。たとえば、属性の程度は、ある色がある
特徴的色調、つまり特徴的画像領域に属する確率を表
す。そして名目画像鮮鋭度への属性の程度に応じて第１
のステップで決定したマスクを修正する。つまり、属性
の程度が大きいほど、名目画像鮮鋭度に近似することに
なる。
【００３６】ある特徴的画像領域と別の特徴的画像領域
の境界でのコントラストの変更、特に画像鮮鋭化は難し
く、人工的に見えがちである。従って本発明により、画
像、またはその画像から得られた画像（たとえば、粗画
像）において構造が異なる画像領域の境界について調べ
る。すなわち、高空間周波または低空間周波が中心とな
るか、または、ある画像領域のある画像特性が隣接する
画像領域のそれとは有意に異なるかどうかを（たとえ
ば、予め選択された閾値または係数に応じて）調べる。
【００３７】このような境界は、たとえば、森と青空と
の間に存在し、空間周波数の解析のほかに、たとえば、
コントラスト値の分布の解析によって検出することがで
きる。構造が複雑な領域の平均局部コントラストは高
く、構造が単純な領域の平均局部コントラストは低い。
異なる領域は、たとえば、コントラストの推移を１回微
分した関数が極値を示すところに局在化している。本発
明によれば、人工的に見えないように、特に局部コント
ラストが高い領域については、つまり、局部コントラス
トが閾値を超える場合には、領域の境界部分では好まし
くはコントラストの変更を全く行わないか、行ったとし
てもわずかにしか行わない。
【００３８】代わりに、またはさらに、画像鮮鋭化を行
った後に境界部分のコントラスト値の推移を補正マスク
により平滑化することができる。上述のようにマスクの
演算を行う際には構造が弱い領域と強い領域の間の境界
部分は好ましくは圧縮した画像、さらに好ましくはブロ
ック圧縮（ＤＣＴ圧縮、ＪＰＥＧなど）した画像につい
てのみ考慮することが好ましい。これは、画像鮮鋭化を
しすぎると圧縮による人工的影響（「リンギング」）が
生じやすいからである。
【００３９】「リンギング」は、たとえば、変換画像の
係数を定量化するか、係数の数を減らすと発生する。従
って、特に圧縮プロセスと、損失が生じる暗号化プロセ
ス（「損失のある暗号化」）においては、領域の境界部
分を考慮する。この場合、画像鮮鋭度が低い（焦点が合
わない）部分に対しては鮮鋭化を好ましくは行わない。
【００４０】異なる空間周波数の重み付けを決定する係
数の形で画像データが存在する場合、たとえば、離散コ
サイン変換（ＤＣＴ）によって得られる係数の場合や、
ＪＰＥＧによる画像圧縮プロセスの場合と同様に、構造
が強い、または弱い領域がどこに存在するかをこれらの
係数から認識することができる。構造が強い領域とは、
空間周波数が高い部分が多い、および／またはコントラ
ストが強い領域であり、構造が弱い領域とは、空間周波
数が高い部分が少ない、および／またはコントラストが
弱い領域である。これらの係数を解析して領域の境界部
分を認識することが可能となる。
【００４１】画像データと共に伝達される付加的情報に
よって、画像データが、ブロック状（８ｘ８画素のブロ
ックなど）に圧縮されるブロック形成処理、たとえば、
ＪＰＥＧ圧縮を受けたことがわかっている場合、ブロッ
クの境界部分に対して特定の処理を行うことが好まし
い。特に、ブロックの境界部分またはブロックの縁に対
応するマスクの要素によりコントラストが全く変化しな
いか、わずかにしか変化しないように、（好ましくは精
画像に基づく）補正マスクが演算される。ブロックの縁
はファントム構造であるが、この付加的情報を考慮しな
い場合は画像全体において強調されることになる。
【００４２】一般的に、本発明によれば、好ましくは付
加的情報を処理し、人工的影響が存在する画像上の位置
を推定することができる。人工的影響が存在する位置に
ついては好ましくは画像鮮鋭化を行わない。
【００４３】さらに、本発明は写真画像の鮮鋭化を行う
ための装置（たとえば、ハードウェアおよびソフトウェ
ア、またはＡＳＩＣ製品）に関連する。この装置は好ま
しくは、マスク要素を画像部分に確実に関連付けるため
に、たとえば、補正マスクの画像をメモリの予め選択さ
れたアドレスに記憶させるＣＰＵなどの補正マスク決定
部を備える。補正マスク決定部は鮮鋭化の対象となる画
像を表す画像データあるいは上記画像から得られた画像
データ（たとえば、粗データ）を用いて補正マスクの要
素を決定する。マスクの要素は個々の画素（または粗画
素）に対して行う画像鮮鋭化の程度を決定する。
【００４４】装置は好ましくはさらに、画像（または粗
画像）の画像特性（たとえば、コントラスト）を局部的
に測定する画像特性決定部（たとえば、コントラスト／
輝度決定部）を備える。測定した画像特性の値に応じて
画像特性決定部はマスク要素を演算する。さらに装置は
好ましくは、画像に関連するその他の情報を処理して、
上記決定部によるマスク要素の決定に用いる付加的情報
処理部を備える。そして画像鮮鋭度変更部により補正マ
スクの要素に応じて本発明による画像鮮鋭度の変更を行
う。この変更は輝度コントラストの変更および／または
少なくとも一つのカラーコントラストの変更を好ましく
は伴う。
【００４５】さらに、本発明は、本発明による方法をコ
ンピュータに実行させるためのプログラム、およびこの
プログラムが記録されたコンピュータプログラム記録媒
体に関する。
【００４６】さらに、本発明は、本発明による上記方
法、上記装置、または上記プログラムを使用した画像再
生装置に関する。上記画像再生装置は、たとえば、写真
プリンタまたはプリンタ（たとえば、インクジェットプ
リンタ、ＣＲＴプリンタ、ＤＮＤプリンタ、モニタ、Ｃ
ＲＴディスプレイ、ＬＬＤディスプレイ）および写真ラ
ボ、特にミニラボやマイクロラボ、さらには大型ラボな
どを含む。
【００４７】
【発明の実施の形態】本発明の特徴について実施例を用
いて図を参照しながら以下に詳細に説明する。各実施例
の特徴は互いに組み合わせることも可能である。以下の
説明は本発明を例により説明しているだけであり、発明
を限定するものではない。
【００４８】本発明によれば、画像に関する付加的情報
を好ましくはマスクの形態で得て、このマスクを用い
て、予め決定した画像鮮鋭度の変更のための補正マスク
を補正する。その結果、画像鮮鋭度の変更のための補正
マスクの要素と、付加的情報のマスクとの相関関係が明
確になり、本発明による方法の局部画像鮮鋭度補正を最
適化することができる。
【００４９】たとえば、付加的情報を表すマスクとし
て、人肌、空および植物のマスクを使用する。これら
は、画像鮮鋭度の変更のための補正マスクの演算、また
は第１のステップで計算された画像の予備鮮鋭化のため
の補正マスクの補正に用いることができる。
【００５０】以下に例を挙げて、画像鮮鋭度の変更のた
めの補正マスクの決定方法について図１を参照しながら
説明する。第１に、画像の局部コントラストの推移を特
徴づけるコントラストマスクが作成される。ここで必要
となる解析は、特定の平均解像度（一般的には２００ｘ
２５０ピクセル）を有する粗画像に基づいて好ましくは
行われる。得られたコントラストマスクは上述の粗マス
クに相当し、その平均解像度は好ましくは原画像と比べ
て３〜２０倍低く、たとえば、「ダウンサンプリング」
などのデータ整理プロセスにより原画像から生成され
る。
【００５１】データ整理の結果、粗画像の画像データ
は、精画像の複数の隣接画像データの平均値に相当す
る。平均解像度は好ましくは約２万〜２０万ピクセルで
ある。原画像の解像度は一般的に１００万ピクセルを超
え、１００万〜５００万ピクセルである。たとえば、隣
接画像点付近における最高輝度と最低輝度との差から、
局部コントラストを決定することができる。
【００５２】局部コントラストは局部画像特性であり、
好ましくは小さい範囲内における複数の隣接点、たとえ
ば、５ｘ５、７ｘ７、または９ｘ９ピクセルなど、を好
ましくは表す。範囲はこれより大きくてもよく、たとえ
ば、１００ｘ１００ピクセルであってもよい。上述のと
おり、さらにカラーコントラストを測定し、考慮に入れ
ることも可能である。
【００５３】こうして得られたコントラストマスクは関
数を用いて、「基本鮮鋭化マスク」（「基本焦点合わせ
マスク」）へと再計算される。この関数は好ましくは非
線形関数である。またこの関数は表（ＬＵＴ）を用いて
定義することができる。基本鮮鋭化マスクの要素は、画
像鮮鋭度の変更のための係数を表し、画像鮮鋭化の程度
を決定する。鮮鋭化係数と局部コントラストとの間の関
係を図１に示す。
【００５４】基本焦点合わせマスクの鮮鋭化係数は好ま
しくは以下の特性を有する。
【００５５】局部コントラストが弱い領域においては鮮
鋭化係数は小さくなる。これにより露光不足の領域のノ
イズが増加すること、および均質な画像領域（たとえ
ば、空）における粒の発生などを防止することができ
る。
【００５６】鮮鋭化係数は好ましくは局部コントラスト
が強い領域においては局部コントラストの増加に応じて
単調に０まで減少していく。これはすでに鮮鋭度の高い
画像を過度に鮮鋭化しないため、および、シャープなエ
ッジの領域に乱れを生じさせないためである。
【００５７】関数は平均局部コントラスト値が好ましく
は最大コントラスト値の約１０〜５０％、さらに好まし
くは約２０〜４０％、となる領域に最高値を有する。
【００５８】関数、特に非線形関数は、好ましくは出力
媒体に適応し、人工的な影響を伴わずに最大の画像鮮鋭
化を達成するように最適化される。これは好ましくはテ
ストパッチを用いて行われる。テストパッチは、基本鮮
鋭化マスクに基づいて決定された画像鮮鋭度の変更のた
めの補正マスクを適用するテスト画像に相当する。テス
トパッチの目視による解析または自動解析により、画像
鮮鋭度の変更のための補正マスクの質および上記非線形
関数が決定される。従って上記非線形関数は反復処理に
よって最適化できる。一般的にテストパッチは異なる細
部コントラスト（輝度値）を有する複数のストリップの
パターンによって構成される。
【００５９】基本鮮鋭化マスクはコントラストマスクと
同様に、好ましくは粗マスクである。つまり、基本鮮鋭
化マスクは細部の情報を含まない粗画像データに基づ
く。粗画像データは精画像データから細部除去プロセス
によって決定される。データ整理プロセス（たとえば、
「ダウンサンプリング」）を細部除去プロセスとして用
いる場合、粗マスクの要素の数は減少し、粗画像の画素
数に好ましくは相当する。
【００６０】つぎのステップにおいて基本鮮鋭化マスク
を補正して最終的に鮮鋭化マスクを得る。この補正は好
ましくは減少した数の要素について行われる。この場
合、補正後の基本鮮鋭化マスクは、補正対象の精画像の
画素数に相当する要素数を有する画像鮮鋭度の変更のた
めの補正マスクを得るために、拡張処理（たとえば、補
間法による）を受ける必要がある。
【００６１】基本鮮鋭化マスクは好ましくは、いわゆる
付加的情報マスク、または補助マスク（図２参照）に基
づいて補正される。付加的情報マスクの各要素は好まし
くは基本鮮鋭化マスクの一つの要素に明確に関連付けら
れ、基本鮮鋭化マスクの要素の変更の程度を表す。付加
的情報マスク（補助マスク）は好ましくは粗画像（たと
えば、局部コントラスト解析に用いたもの）、またはこ
の粗画像の解析、に基づいて決定される。
【００６２】付加的情報マスクの要素はたとえば、局部
輝度または局部色飽和度または局部色調の関数であって
もよい。付加的情報マスクは好ましくは、肌や顔等の特
徴的画像領域などの画像内容を表す。この場合、付加的
情報マスクは肌マスクと呼ぶこともできる。その他の例
としては図１に示すように空マスクや植物マスクなどが
ある。
【００６３】肌色画像領域においては鮮鋭化係数を好ま
しくは低くする。過度の鮮鋭化を行うと肌が「汚い」と
いう印象を与えるノイズ（にきび、あごひげ）が生じて
しまう。鮮鋭化係数は(1.0 - k x 肌指標)という式で乗
じることで低くすることができる。ここでk < 1、好ま
しくはk = 0.5である。肌指標とは、ある画素が肌を表
す特徴的画像領域に属する確率を表す。ある画素の肌指
標の値は、たとえば、その画素の色調および／または色
飽和度などといった色値に基づいて決定することができ
る。
【００６４】特定の色値が特徴色（たとえば、肌色）に
属する確率または度合いを既定する分布関数または確率
分布が好ましくは得られる。特に色調および／または色
飽和度などのある色値が特徴色の値から異なるほど、一
般的には属性の度合いは小さい。上記分布関数または確
率関数を用いれば、特に色調および／または色飽和度な
どの色値に基づいて、特定の色値が特定の特徴色に属す
る程度を求めることができる。それによってたとえば、
上記肌指標を求めることができる。
【００６５】空色の画像領域においても、鮮鋭化係数は
好ましくは低くするか、あるいは０まで下げる。植物を
表す画像領域では、強い画像鮮鋭化を行う。これは上述
のように植物マスクを用いて達成できる。最後に、付加
的情報を考慮して補正した基本鮮鋭化マスクの解像度
を、補間法（「アップサンプリング」および「平滑
化」）、つまりデータ拡張プロセスにより鮮鋭化の対象
となる画像（精画像）の解像度に合わせる。
【００６６】つぎに、原画像（精画像）は鮮鋭度の変更
のための補正マスクの要素をパラメータとして用いる鮮
鋭度変更処理を受ける。画像鮮鋭度変更処理はたとえ
ば、A.PoleselおよびG. Ramponiの論文「適応アンシャ
ープマスク処理による画像強調」（"Image Enhancement
via Adaptive Unsharp Masking", IEEE Trans. ImageP
rocessing, Vol. 9, No. 3, p. 505〜510, March 200
0）に記載される位置可変高域フィルタ処理であっても
よい。つまり、鮮鋭化マスクの要素の値に応じて鮮鋭化
の程度は画素間で異なる。鮮鋭化マスクの要素の値は特
に画素と明確に関連付けられている。
【００６７】たとえば、高域フィルタ処理による高い局
部周波数の増加（たとえば、フィルタの強調係数の上昇
および／またはフィルタの限界周波数の変更）の度合い
を、鮮鋭度の変更のための補正マスクの要素に応じて変
えることができる。たとえば、アンシャープ化が必要な
場合は、局部周波数が高い部分を低くすればよい。鮮鋭
度の増減は一般的には鮮鋭度変更と呼ばれる。鮮鋭度の
変更のための補正マスクは粗画像に基づき、細部の情報
を持たないため、画像鮮鋭度の変動は段階的である。
【００６８】つまり鮮鋭度の変更のための補正マスクは
低周波マスク（アンシャープ化されたマスク）とみなす
ことができる。画像鮮鋭度変更プロセスとして、好まし
くは局部コントラストの変更を行う。つまりコントラス
トを鮮鋭度の変更のための補正マスクの要素に応じて変
更する。
【００６９】すでに説明したように、補正マスクに応じ
て画像の鮮鋭化を局部的に行う方法は複数ある。適応高
域フィルタ処理の場合、ピクセルに関連づけられた値が
変更される。逆に、中間ステップにおけるワープ鮮鋭化
ではピクセルの値が変更されない。代わりにピクセルが
置換されるため、過度の鮮鋭化を防ぐことができる。ワ
ープ鮮鋭化についてはN. AradおよびC. Gotsmanによる
上記文献に記載されている。ワープ鮮鋭化ではエッジ検
出器を用いて画像のエッジ候補が検索される。そしてエ
ッジ検出器の出力はソフニングの処理を受ける。
【００７０】この後、リリーフフィルタ（relief filte
r）を用いて置換マスクが得られる。原画像のピクセル
が、つぎに置換マスクの値によって置換される。これは
たとえば、半ピクセル分を超える置換を行う場合には、
その位置にあるピクセルの既存の値を置換するピクセル
の値で置き換えるという原則に従って行われる。置換プ
ロセスによって空になる位置にはたとえば、古い値が維
持される。置換の程度は、たとえば、画像鮮鋭化補正マ
スクの要素に応じて変えることができる。
【００７１】このような鮮鋭化プロセスではエッジ近辺
においてピクセルが置換されるため、鮮鋭化が行われた
範囲にあるエッジは明瞭になる。画像のアンシャープ化
ではそれらのピクセルを置換してエッジを不明瞭にする
ことになる。
【００７２】上述のように、粗画像はダウンサンプリン
グ、またはフィルタ処理（低域フィルタ、ガウスフィル
タ）またはフィルタバンク（ヨーロッパ特許第０９７１
３１５号参照）を用いて得ることができる。従って第１
ステップにおけるダウンサンプリングおよびプロセスの
最後のアップサンプリングは必ずしも必要ではないが、
処理容量およびメモリのコストを下げるためには好まし
い。
【００７３】図２に示す本発明による局部鮮鋭化プロセ
スを組み込んだマスク補正システムについて以下に説明
する。
【００７４】図２は本発明による補正装置の構成例を示
し、各ブロックはそれぞれ特定のプロセスを実行するユ
ニットを表す。図２は、本発明による補正方法を表す図
でもある。特に、図２は、データの流れおよびシステム
の各構成部分の協働を表す。
【００７５】図２において、１で始まる参照番号は最低
の解像度、２で始まる参照番号は平均解像度、３で始ま
る参照番号は最高解像度、４で始まる参照番号は解像度
の低下、５で始まる参照番号は解像度の増加にそれぞれ
関連する。また図の上部にある破線は低解像度、下部に
ある太い実線は高解像度をそれぞれ表す。
【００７６】図２に示す例によれば、画像解析は低解像
の画像を用いて好ましくは行われる。ブロック２１０に
おける局部コントラストの解析は例外である。解像度の
低減（「ダウンサンプリング」）は好ましくは少なくと
も二つのステップを介して行われる。ブロック４１０で
行われる第１のステップでは高解像画像（通常１００万
画素を超える）から平均解像度、たとえば、２００ｘ２
５０画素へと解像度が低減される。第２のステップでは
低解像度、たとえば、４０ｘ５０画素へのさらなる低減
が実施される。従って、必要に応じて解像度の異なる複
数の画像について解析を行うことができる。
【００７７】ブロック１１０、１２０、および１３０で
使用する粗マスクはブロック４２０で得られた粗画像を
解析することによって決定される。粗マスクは、原画像
の解像度に好ましくは一致するアンシャープ化マスク
（補正マスク）へと変換される。つまり、補正マスクの
一つの要素が補正すべき原画像または精画像の一つの画
素に対応する。
【００７８】解像度の増加は解像度の低減と同じステッ
プ数を介して好ましくは行われる。これにより、つぎの
解像度または、つぎのより高い解像度のステップに移行
する前であっても算出された解像度の異なるマスクを互
いに統合（たとえば、重み付け）することができる。
【００７９】画像データに施す処理の手順を図２とは異
なるように選択することも可能である。図２の処理の手
順は概念を説明するためのものだけである。効率の点か
ら、各処理ステップをできる限り統合することが好まし
い。
【００８０】ブロック１１０、１５０、３１０は使用可
能な値の範囲またはダイナミックレンジを最大限利用す
るための役割を果たす。これについては後に、詳細に説
明するが、その前に図２のその他の構成部分について以
下に詳細に説明する。
【００８１】はじめに、各画素にそれぞれ関連づけられ
た多数の画像データを有する高解像の画像が受信される
（図の左下）。画像データはブロック４１０において整
理され、つぎにブロック４２０で再び整理される。ブロ
ック４２０によってデータ整理された画像データは従っ
て低解像の画像（粗画像）を表す。ブロック１１０でこ
の粗画像は後に説明するように値の範囲が拡大される。
こうして同じ解像度のまま得られた画像データには乗法
的マスク１２０が適用される。この乗法的マスク１２０
はたとえば、色飽和度の変更を行うためのものである。
最後にブロック１３０では、たとえば、輝度プロフィー
ルを変更する加法的マスクが適用される。画像特性を変
更するその他のマスクをこの後に適用してもよい。
【００８２】図２によれば、ブロック１４０において、
粗画像データに基づいて補助マスクが計算される。これ
らの補助マスクは、たとえば、肌、空、および植物など
の特徴的画像領域に関連し、たとえば、すでに述べたよ
うに決定することができる。これらのマスクによってシ
ステムは、その特徴的領域にどの画素または画像部分が
属するか、またはその特徴的色調にどの画素または画像
部分が関連するかという情報を得ることができる。
【００８３】本発明は特に図２の左側の部分、つまりブ
ロック４２０、１４０、５６０、２１０、５１０、３０
０、４１０のみに関連するものである。この部分はその
他の補正処理、特に図２の右側に示す部分（残りの部
分）と自由に組み合わせることができる。
【００８４】ブロック５６０では補助マスクの平均解像
度への拡張が行われる。ここで得られた情報は局部鮮鋭
度を解析する解析ブロック２１０で処理される。局部鮮
鋭度の解析は上記平均解像画像に基づいて行われる。こ
れは、その画素の位置における鮮鋭度が、その位置およ
び複数の隣接画素の位置での画像特性（たとえば、輝
度）の関数として定義されるからである。
【００８５】本発明の方法の特徴は、局部データ、すな
わち上記隣接画素に関連するデータ、が局部鮮鋭度の解
析に使用されることのみならず、ブロック５６０で拡張
された補助マスクを介して画像内容に関する情報が提供
されることにある。こうして局部データと全体的画像デ
ータ（たとえば、ある特徴的画像領域への属性）とをそ
れぞれ考慮した局部鮮鋭化を指定する要素を有するマス
クが得られる。ブロック２１０で得られる画像鮮鋭度の
変更のためのマスクは、つぎにブロック５１０で拡張さ
れる。拡張された鮮鋭度の変更のための補正マスク３０
０は続いて高解像画像データに適用される。
【００８６】ブロック５１０において、補助マスクは好
ましくは参照テーブル（ＬＵＴ）の算出にも使用され
る。後に説明するように参照テーブルはブロック１１０
での画像の拡大に使用される。補助マスクが有する画像
内容に関する情報は好ましくはブロック１２０、１３０
で使用する粗マスクの算出においても考慮される。ブロ
ック１６０では乗法的マスクの算出が行われ、ブロック
１７０では加法的マスクが算出される。乗法的マスクお
よび加法的マスク、すなわち一般的には粗マスクの乗法
的マスクおよび加法的マスクの算出は粗画像に基づいて
行われ、このようにして算出した粗マスクの補正に補助
マスクが好ましくは使用される。
【００８７】ブロック１１０でＬＵＴを用いて得られた
粗画像の解析結果に基づいて、すなわち画像データを拡
大した後に、たとえば、ブロック１６０では乗法的マス
クが算出される。ブロック１２０では算出された乗法的
マスクが粗画像に適用される。これらの乗法的マスクに
より、たとえば、露出過度または露出不足が激しい領域
の輝度の変更と同時に、これらの領域の色飽和度の変更
が行える。乗法的マスクにより輝度が補正されない領域
は、つぎのステップ、つまりブロック１３０で、加法的
マスクにより補正することができる。加法的マスクは、
ブロック１２０での乗法的マスクの適用により得られた
粗画像から好ましくは計算される。
【００８８】ブロック１６０で計算された粗マスクは、
つぎに好ましくはブロック５２０で拡大により平均解
像、つまり平均要素数を有するマスクに変換される。つ
ぎのステップ、すなわちブロック５４０では、つぎの拡
大により要素の数がさらに多い補正マスクが得られる。
この補正マスクはブロック３２０で、ブロック３１０の
拡大によって得られた、補正すべき精画像データに適用
される。
【００８９】乗法的マスクと同様に二つのステップを介
して、解像度の高いマスクが得られる。すなわちブロッ
ク５３０では加法的マスクから平均解像のマスクが求め
られる。そしてブロック５５０において、高解像のマス
ク（補正マスク）がさらなる拡大により求められる。粗
マスクに基づくこの補正マスクはブロック３３０で、ブ
ロック３２０で乗法的マスクの適用により得られた画像
データに適用される。
【００９０】ブロック１１０、１５０、３１０の拡大に
ついて以下に説明する。ブロック１５０は拡大の計算に
関連する。ブロック１１０は得られた拡大処理の粗画像
への適用に関連する。ブロック３１０は高解像の画像へ
の拡大の適用に関連する。ブロック３１０の拡大処理は
ブロック１５０で決定した関数を用いて行われる。
【００９１】以下に、このような拡大処理がなぜ好まし
くは行われるかについて説明する。図２に示す画像デー
タの動的領域の拡大は、本発明の方法のある特定の段
階、つまり画像の鮮鋭化の後で実行される。拡大は別の
段階で行ってもよく、たとえば、図２の処理プロセスの
最初、すなわち画像鮮鋭化の前、に行ってもよい。
【００９２】ディジタル画像を得る際に、（カメラの技
術的限界、撮影者による誤った調整などにより、）全体
的に露光不足の画像が形成される場合がある。この場
合、全３色について制御可能な濃度（たとえば、０〜２
５５）の使用が不十分であり、画像が暗すぎたり、明暗
の差がなかったりする。
【００９３】アマチュアの写真は好ましくない条件（白
熱光源、ネオン光源、など）下で撮影される場合が多
い。そのような場合には、３色の少なくとも１色につい
ては濃度制御が不十分である。このような画像の色合い
は好ましくない。
【００９４】こうした露光誤差および照明誤差は一連の
処理の最初（すなわち、上述の加法的および乗法的マス
クなどの補正マスクの適用前）に補正されていることが
好ましい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による局部鮮鋭度制御の手順例を示す図
である。
【図２】図１に示した局部鮮鋭度制御を一般的な補正シ
ステムに組み入れた例を示す図である。
【符号の説明】
１４０ 補助マスクの演算 ２１０ コントラスト解析 ３００ 鮮鋭度補正マスク ４１０ 第１のダウンサンプリング２００ｘ２５０ ４２０ 第２のダウンサンプリング４０ｘ５０ ５１０ 第２のアップサンプリング ５６０ 第１のアップサンプリング
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 9/79 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ (72)発明者 マルク ヌスバウマー スイス国，8008 チューリッヒ，フォルク ストラーセ 372 Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA02 CC03 CE03 CE06 CH09 CH18 5C053 FA04 FA07 GB36 HA40 LA01 LA03 LA06 5C055 BA06 BA07 BA08 EA05 EA06 HA14 5C077 LL19 PP03 PP42 PP58 PP66 PP68 PQ08 PQ12 TT09 5C079 LA15 LA23 LA31 NA01 PA08

Claims (18)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 多数の画素から成る写真画像の局部鮮鋭
    度を変更するための方法において、 前記画像を表す画像データを用いて、鮮鋭度および／ま
    たは局部鮮鋭度を変更するための補正マスクを演算する
    ステップを含み、 前記補正マスクの要素は鮮鋭度の局部的変更を記述し、
    画像特性と、画像に関する付加的情報とを用いて前記要
    素を決定することを特徴とする方法。
  2. 【請求項２】 前記画像特性が局部コントラストである
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記付加的情報が、少なくとも一つの局
    部画像特性であり、前記局部画像特性は、前記補正マス
    クの要素に対応する位置および／または複数の位置の付
    近にそれぞれ局部的に存在することを特徴とする請求項
    １に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記局部画像特性が色調、色飽和度およ
    びカラーコントラストのいずれか少なくとも一つである
    ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記付加的情報が画像内容に関する画像
    内容情報であることを特徴とする請求項１に記載の方
    法。
  6. 【請求項６】 前記画像内容情報が、前記画像データの
    解析によって得られた情報または／および前記画像デー
    タと共に前記方法で用いられる、前記画像データに関連
    する情報であることを特徴とする請求項５に記載の方
    法。
  7. 【請求項７】 さらに、 前記画像内容情報を決定するために、前記画像または前
    記画像から得られた画像の解析を行い、多数の画素から
    成る少なくとも一つの特徴的画像領域を認識するステッ
    プと、 少なくとも一つの前記特徴的画像領域に名目画像鮮鋭度
    または名目画像鮮鋭度範囲を割り当てるステップと、 前記補正マスクを用いて変更を行い、前記少なくとも一
    つの特徴的画像領域に含まれる画素に対応する前記補正
    マスクの要素によって、前記画像の鮮鋭度が、前記名目
    画像鮮鋭度または前記名目画像鮮鋭度範囲に少なくとも
    近似されるステップと、 を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記解析に基づいて、各画素と特定の特
    徴的画像領域との関連度または関連確率を決定するステ
    ップと、 前記名目画像鮮鋭度または前記名目画像鮮鋭度範囲と、
    個々の画素に割り当てられた前記関連度とを考慮して画
    像鮮鋭度または局部画像鮮鋭度の変更処理を決定するス
    テップと、 を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記画素の画像データが色値と、少なく
    とも輝度および色調を含む画像特性とを規定し、前記画
    像内容情報を決定するための画像データの解析は、予め
    選択された少なくとも一つの特徴的色値に属するどの色
    値または複数の色値を決定するためのものであり、前記
    予め選択された少なくとも一つの特徴的色値のそれぞれ
    に特定の名目画像鮮鋭度または名目画像鮮鋭度範囲を割
    り当てるための割り当て法則を供給するステップを含
    み、 前記補正マスクの演算が、前記特徴的色値に関連付けら
    れた前記名目画像鮮鋭度または前記名目画像鮮鋭度範囲
    を考慮しながら、前記色値と前記予め選択された少なく
    とも一つの特徴的色値との関連度に応じて前記補正マス
    クの要素を決定するステップを含むことを特徴とする請
    求項６に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 さらに、前記画像または前記画像から
    得られた画像を解析して、多数の隣接画素と特有の構造
    を有する画像領域の間に存在する境界部分を認識するス
    テップを含み、前記補正マスクの要素を、前記要素が前
    記境界部分に対応するか否かに応じて決定することを特
    徴とする請求項６に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記画像データに割り当てられた前記
    画像内容情報が、人工的影響が存在する画像上の位置に
    関連し、前記補正マスクの要素が、前記位置に対応する
    か否かに応じて決定されることを特徴とする請求項６に
    記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記局部コントラストに関する情報に
    基づいて鮮鋭度の変更のための基本マスクを演算し、前
    記基本マスクの要素を、前記付加的情報を用いて演算し
    た付加的情報マスクの関連する要素に基づいて修正し、
    前記補正マスクを演算することを特徴とする請求項２に
    記載の方法。
  13. 【請求項１３】 さらに、前記画像データに画像細部除
    去処理を行って、多数の粗画素から成り、前記画像と比
    べて細部が少ない、粗画像を表す粗画像データを求める
    ステップと、 前記局部コントラスト情報に基づいて前記粗画像の鮮鋭
    度の補正を表す粗補正マスクを演算するステップと、 前記付加的情報に基づいて前記粗補正マスクの要素を補
    正して、前記補正マスクに相当するマスクを得るか、あ
    るいは補正した前記粗補正マスクに基づいて前記補正マ
    スクを演算するステップと、 を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 多数の画素を有する写真画像の鮮鋭化
    を行うための装置において、 前記画像を表す画像データを用いて画像鮮鋭度の変更の
    ための補正マスクを演算し、前記補正マスクの要素が画
    像鮮鋭度の局部的変更を規定し、画像特性と前記画像に
    関する付加的情報に基づいて前記要素を決定する補正マ
    スク決定部を備えることを特徴とする装置。
  15. 【請求項１５】 コンピュータへの読み込みまたは搭載
    が可能な請求項１に記載の方法を実行するためのプログ
    ラム。
  16. 【請求項１６】 請求項１５に記載のプログラムを記録
    したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  17. 【請求項１７】 請求項１４に記載の装置と、 請求項１に記載の方法を実行する制御部と、 請求項１５に記載のプログラムを読み込みまたは実行す
    るコンピュータと、 の中から選択される、少なくとも一つを備えることを特
    徴とする画像再生装置。
  18. 【請求項１８】 写真プリンタ、プリンタ、写真ラボ、
    ミニラボ、モニタ、およびモニタ付きコンピュータのい
    ずれか一つであることを特徴とする請求項１７に記載の
    画像再生装置。
JP2002034680A 2001-02-09 2002-02-12 マスクを用いて写真画像の鮮鋭度を局部的に変更するための方法、装置、プログラムおよび記録媒体、並びに画像再生装置 Pending JP2002314817A (ja)

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