JP2003051000A - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 コントラストや彩度について一方を適当な状
態に調整した後で他方を調整してしまうと、先に調整し
た結果が狂ってしまうことがあった。 【解決手段】 ステップＳ１１０の間引き集計にて集計
される輝度分布と彩度分布に基づいて、ステップＳ１２
０ではコントラスト拡大係数ａを決定するとともに、ス
テップＳ１３０では彩度強調係数Ｓを決定するが、ステ
ップＳ１４０ではコントラスト拡大係数ａに基づいて当
該コントラスト拡大係数ａが大きくなれば彩度強調係数
Ｓを小さくなるような関連づけを行うことにより、新た
な彩度強調係数Ｓ’を求め、ステップＳ１５０にて同彩
度強調係数Ｓ’と上記コントラスト拡大係数ａを利用し
て画像データを変換するようにしているため、それぞれ
で設定した場合における相乗的な強調処理によって画像
データが派手になってしまうことを防止でき、最良の画
像データを容易に得ることができるようになる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置、画
像処理方法および画像処理プログラムを記録した媒体に
関し、特に、画像データのコントラストと彩度を強調す
る画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラ
ムを記録した媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】写真をスキャナなどで読み込んで電子画
像データとした場合、画像のコントラストや鮮やかさを
より強調したいと思うことがある。そして、従来、この
種の画像データを変換するものとして、フォトレタッチ
ソフトなどが知られている。

【０００３】画像データのコントラストを拡大するもの
としては、特公平７−６６３１８号公報に開示されたも
のが知られており、変換元の輝度ｙに対して変換後の輝
度ｙ’の関係を（１）式のように対応付け、操作者が選
択したパラメータａあるいはパラメータｂに基づいて画
像データの輝度を変換している。これにより、コントラ
ストの弱い画像データについてコントラストを強調した
画像が得られる。

【０００４】 ｙ’＝ａｙ＋ｂ …（１） 一方、鮮やかさを強調するためにいわゆる彩度を強調す
るものとして、例えば、画像データの色成分を赤（＝
Ｒ）、緑（＝Ｇ）、青（＝Ｂ）の階調データで表してい
る場合に、所望の色成分の値を増加させるものが知られ
ている。

【０００５】すなわち、階調データが「０〜２５５」と
いった範囲であるときに、赤い色をより鮮やかなものと
するために赤の階調データに一律に「２０」を加えた
り、青い色をより鮮やかなものとするために青の階調デ
ータに一律に「２０」を加えたりするといったことが行
われている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、コントラス
トを拡大する処理についても彩度を強調する処理につい
ても画像データの値を増加する傾向がある。従って、コ
ントラストを強調した後で彩度を強調しようとすると、
派手な画像になってしまい、好ましくない。

【０００７】しかしながら、上述した従来の画像処理装
置においては、一方を適当な状態に調整した後で他方を
調整してしまうと、先に調整した結果が狂ってしまうと
いう課題があった。

【０００８】本発明は、上記課題にかんがみてなされた
もので、所望の画像をより容易に得ることが可能な画像
処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記
録した媒体の提供を目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１にかかる発明は、画像データにおける輝度
分布を拡大させるコントラスト拡大手段と、上記画像デ
ータにおける各画素の彩度を強調する彩度強調手段と、
輝度分布の拡大操作と彩度の強調操作を互いに抑制し合
う強調処理抑制手段とを具備する構成としてある。

【００１０】上記のように構成した請求項１にかかる発
明においては、コントラスト拡大手段が画像データにお
ける輝度分布を拡大させる一方、彩度強調手段は同画像
データにおける各画素の彩度を強調するが、ここにおい
て強調処理抑制手段が輝度分布の拡大操作と彩度の強調
操作とで互いに抑制し合うようにする。

【００１１】従って、コントラスト拡大手段にてコント
ラストを拡大するとともに、彩度強調手段で彩度を強調
しようとすれば、強調処理抑制手段は双方の強調操作を
抑制させ、相乗的に派手になってしまうことを防止す
る。

【００１２】強調処理抑制手段は、輝度分布の拡大操作
と彩度の強調操作とについて互いに抑制し合うようなも
のであればよい。ここにおいて、輝度分布の拡大操作と
いってもその処理は様々であるし、彩度の強調処理にお
いても同様である。従って、具体的手法はコントラスト
拡大手段や彩度強調手段に応じて適宜変更すればよい。
また、互いに抑制し合うにあたっても、必ずしも相互に
抑制し合うのではなく、一方から他方に対しては抑制処
理をかけるものの、その逆については抑制処理をかけな
いというものであっても良い。このようにすれば、相乗
的な強調を防止する場合と、かかる強調を是認する場合
とを選択することも可能となる。

【００１３】むろん、結果的に輝度分布の拡大操作と彩
度の強調操作とについて互いに抑制し合うことができれ
ばよく、例えば、コントラスト拡大手段における拡大操
作を抑制する必要があるときに同コントラスト拡大手段
自身の拡大操作を抑制するのではなく、拡大された画像
データに対して拡大結果を否定するようなさらなる変換
処理を施すようにしても良いし、あるいは、コントラス
トの拡大とは異なるものの全体的に画像を暗くするなど
して同様の結果を得るというようなことも可能である。
なお、このことは彩度の強調操作についても同様であ
る。

【００１４】一方、互いに抑制し合うためのより具体的
な手法について、請求項２にかかる発明は、上記請求項
１に記載の画像処理装置において、上記強調処理抑制手
段は、上記コントラスト拡大手段における輝度分布の拡
大程度を表すパラメータと上記彩度強調手段における彩
度の強調程度を表すパラメータとから、一方が大となる
ときに他方が小となる関連づけを行う構成としてある。

【００１５】上記のように構成した請求項２にかかる発
明においては、上記コントラスト拡大手段はその輝度分
布の拡大程度を表すパラメータを用いて画像データを変
換するとともに、上記彩度強調手段もその彩度の強調程
度を表すパラメータを用いて画像データを変換するよう
になっているため、一方が大となるときに他方が小とな
るように上記強調処理抑制手段が関連づけを行うことに
より、結果的に輝度分布の拡大操作と彩度の強調操作と
が互いに抑制し合うように作用する。

【００１６】両者のパラメータの関連づけは各種の手法
が採用可能である。例えば、一方のパラメータには他方
のパラメータを分母とする係数を乗算するようにしてお
けば、同他方のパラメータが大きくなるに従って同一方
のパラメータは小さくなる。この場合、同他方のパラメ
ータは同一方のパラメータの影響を受けないものである
が、相互に影響を与えたいのであれば、別の手法で容易
に実現できる。むろん、相互のパラメータで参照する変
換テーブルを用意しておき、互いに抑制し合うような変
換値を読み出すようにしてもよい。

【００１７】コントラスト拡大手段や彩度強調手段が実
施する画像データの変換は各種の方法があり得るが、請
求項３にかかる発明は、上記請求項１または請求項２の
いずれかに記載の画像処理装置において、上記コントラ
スト拡大手段と上記彩度強調手段は、画素ごとの画像デ
ータについての変換操作を行う構成としてある。

【００１８】コントラストの拡大のための画像データの
変換や彩度強調のための画像データの変換が画素ごとに
行われるものでない場合、この拡大処理と彩度強調の処
理との因果関係が複雑になり、場合によっては両者を互
いに抑制し合うために複雑な処理を要することにもなり
うるし、ワークエリアが別に必要になることもあり得
る。しかるに、画素ごとの画像データについての変換操
作であれば、画像データの増減などの処理がコントラス
トや彩度に与える影響がシンプルになり、ひいては相互
に抑制させる処理もシンプルになる。

【００１９】コントラスト拡大手段と彩度強調手段が画
像データを変換するにあたり、請求項４にかかる発明
は、上記請求項１〜請求項３のいずれかに記載の画像処
理装置において、上記コントラスト拡大手段と上記彩度
強調手段における一方または双方が、画像データを分析
して強調程度を設定する構成としてある。

【００２０】すなわち、コントラスト拡大手段と彩度強
調手段は自動的に強調程度を設定し、この自動化の課程
において強調処理抑制手段が上述した抑制操作を実施す
ることになる。従って、コントラスト拡大手段が強調程
度を設定する際に彩度強調手段におけるパラメータなど
を参照して強調程度を弱めたり処理を変えるといったこ
とを行なうようにすれば、かかる処理こそが強調処理抑
制手段を構成することになる。むろん、彩度強調手段が
強調程度を設定する際にコントラスト拡大手段における
パラメータなどを参照して強調程度を弱めたり処理を変
えるといったことを行なう場合には、この処理こそが強
調処理抑制手段を構成することになる。

【００２１】画像データを分析して拡大程度を設定する
コントラスト拡大手段の具体的構成として、請求項５に
かかる発明は、上記請求項４に記載の画像処理装置にお
いて、上記コントラスト拡大手段は、画素単位での画像
データの輝度分布を検出する輝度分布検出手段と、この
検出された輝度分布に基づいて再現可能な範囲内での同
輝度分布の拡大可能な程度を判別して画像データを変換
するコントラストデータ変換手段とを具備する構成とし
てある。

【００２２】画像データを扱う上でその輝度分布を求め
るため、輝度分布検出手段は画素単位での同画像データ
の輝度分布を検出する。そして、この検出された輝度分
布を利用してコントラストデータ変換手段は再現可能な
範囲内での同輝度分布の拡大量を判別し、画像データを
変換する。

【００２３】すなわち、画素単位での画像データの輝度
分布を求めれば最も明るい輝度から最も暗い輝度までの
いわゆるコントラストの幅が判別でき、再現可能な輝度
の幅の範囲と対比すればコントラストの拡大率が判定で
きるので、後はその拡大率となるようにして輝度分布を
拡大させれば良くなる。例えば、各画素での輝度に基づ
いて全体としての輝度分布を集計した後、集計された輝
度分布が当該画像データの取りうる有効な輝度範囲に広
く分散していない場合に、上記輝度分布が同輝度範囲に
広く分散するように上記画像データにおける各画素の輝
度の情報を変換する。

【００２４】また、画像データを分析して強調程度を設
定する彩度強調手段の具体的構成として、請求項６にか
かる発明は、上記請求項４または請求項５のいずれかに
記載の画像処理装置において、上記彩度強調手段は、画
像データにおける各画素の彩度の分布を集計する彩度分
布集計手段と、この彩度分布集計手段にて集計された彩
度の分布状況から画像データの彩度を強調する程度を判
定する彩度強調度判定手段と、判定された変換の程度に
基づいて画像データにおける彩度を表す情報を修正して
新たな画像データに変換する彩度データ変換手段とを具
備する構成としてある。

【００２５】上記のように構成した請求項６にかかる発
明においては、彩度分布集計手段が画像データにおける
各画素の彩度の分布を集計すると、彩度強調度判定手段
はこの彩度分布集計手段にて集計された彩度の分布状況
から画像データの彩度を強調する程度を判定し、彩度デ
ータ変換手段は判定された変換の程度に基づいて画像デ
ータにおける彩度を表す情報を修正して新たな画像デー
タに変換する。すなわち、その画像ごとに画像データの
彩度の分布から最適な強調程度を判定して変換する。な
お、彩度強調手段といっても必ずしも強調処理するもの
に限らず、逆に弱めるような処理を行うものであっても
構わない。

【００２６】上述したようにして、輝度分布の拡大操作
と彩度の強調操作とが互いに抑制し合うように関連づけ
して処理する手法は、実体のある装置に限定される必要
はなく、その方法としても機能することは容易に理解で
きる。このため、請求項７にかかる発明は、画像データ
における輝度分布を拡大させるコントラスト拡大処理
と、上記画像データにおける各画素の彩度を強調する彩
度強調処理とを実行するに当たり、輝度分布の拡大操作
と彩度の強調操作とが互いに抑制し合うように関連づけ
して処理する構成としてある。

【００２７】すなわち、必ずしも実体のある装置に限ら
ず、その方法としても有効であることに相違はない。

【００２８】ところで、このような画像処理装置は単独
で存在する場合もあるし、ある機器に組み込まれた状態
で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれ
に限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフ
トウェアであったりハードウェアであったりするなど、
適宜、変更可能である。

【００２９】その一例として、入力される画像データに
基づいて印刷インクに対応した画像データに変換し、所
定のカラープリンタに印刷せしめるプリンタドライバに
おいても、画像データにおける輝度分布を拡大させるコ
ントラスト拡大処理と、画像データにおける各画素の彩
度を強調する彩度強調処理とを実行するに当たり、輝度
分布の拡大操作と彩度の強調操作とが互いに抑制し合う
ように関連づけして画像データを変換し、印刷するよう
に構成することができる。

【００３０】すなわち、プリンタドライバは印刷インク
に対応して入力された画像データを変換するが、このと
きに画像データにおける輝度分布を拡大させるコントラ
スト拡大処理と画像データにおける各画素の彩度を強調
する彩度強調処理とを実行するものとし、この処理の実
行時に輝度分布の拡大操作と彩度の強調操作とが互いに
抑制し合うように関連づけることにより、両処理が相乗
的に作用して派手にならないようにして印刷せしめる。

【００３１】発明の思想の具現化例として画像処理装置
のソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアを
記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用され
るといわざるをえない。その一例として、請求項８にか
かる発明は、画像データをコンピュータにて入力し、同
画像データにおける輝度分布を拡大させるコントラスト
拡大処理と、同画像データにおける各画素の彩度を強調
する彩度強調処理とを実行する画像処理プログラムを記
録した媒体であって、上記コントラスト拡大処理と上記
彩度強調処理とを実行するに当たり、輝度分布の拡大操
作と彩度の強調操作とが互いに抑制し合うように関連づ
けして処理する構成としてある。

【００３２】むろん、その記録媒体は、磁気記録媒体で
あってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後
開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考え
ることができる。また、一次複製品、二次複製品などの
複製段階については全く問う余地無く同等である。その
他、供給方法として通信回線を利用して行なう場合でも
本発明が利用されていることにはかわりない。

【００３３】さらに、一部がソフトウェアであって、一
部がハードウェアで実現されている場合においても発明
の思想において全く異なるものはなく、一部を記録媒体
上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるよう
な形態のものとしてあってもよい。さらには、カラーフ
ァクシミリ機、カラーコピー機、カラースキャナやディ
ジタルカメラ、ディジタルビデオなどに内蔵する画像処
理装置においても適用可能であることはいうまでもな
い。

【００３４】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、コントラ
ストの拡大処理と彩度の強調処理を行なうにあたり、互
いに抑制し合うように関連づけているため、相乗的に作
用して派手になりすぎることを防止することが可能な画
像処理装置を提供することができる。また、一方の調整
後に他方を調整したとしても先の調整を活かすようにす
ることもできる。

【００３５】また、請求項２にかかる発明によれば、コ
ントラストの拡大程度や彩度の強調程度を表すパラメー
タで関連づけを行うことにより、処理が容易となる。

【００３６】さらに、請求項３にかかる発明によれば、
画素ごとの画像データの変換が前提となっており、変換
がシンプルで関連づけも容易となる。

【００３７】さらに、請求項４にかかる発明によれば、
コントラストや彩度の強調程度が画像データの分析によ
って決定されるため、これと合わせて強調処理の抑制を
実現しやすくなる。

【００３８】さらに、請求項５にかかる発明によれば、
輝度分布を求めることによってコントラストの幅という
ものを定量的に扱うことが可能となり、再現可能な範囲
内での拡大程度を求めることができるので、コントラス
トの強調を自動化することができる。

【００３９】さらに、請求項６にかかる発明によれば、
彩度の分布状況を集計することにより、画像の彩度指数
といったものを定量化でき、各画像に応じた最適な彩度
の強調を行うことができる。

【００４０】さらに、請求項７にかかる発明によれば、
コントラストの拡大処理と彩度の強調処理を行なうにあ
たり、互いに抑制し合うように関連づけているため、相
乗的に作用して派手になりすぎることを防止するととも
に、一方の調整後に他方を調整したとしても先の調整を
活かすようにすることが可能な画像処理方法を提供する
ことができ、請求項８にかかる発明によれば、同様にし
てコントラストの拡大処理と彩度の強調処理とが相乗的
に作用して派手になりすぎることを防止することが可能
な画像処理プログラムを記録した媒体を提供することが
できる。

【００４１】

【発明の実施の形態】以下、図面にもとづいて本発明の
実施形態を説明する。

【００４２】図１は、本発明の一実施形態にかかる画像
処理システムをブロック図により示しており、図２は具
体的ハードウェア構成例をブロック図により示してい
る。

【００４３】同図において、画像入力装置１０は画像を
撮像するなどして画像データを画像処理装置２０へ出力
し、同画像処理装置２０は互いに強調抑制する関連づけ
しながらコントラストの拡大処理と彩度の強調処理とを
行って画像出力装置３０に出力し、同画像出力装置３０
はコントラストと彩度とを適度に修正された画像を表示
する。

【００４４】ここにおいて、画像入力装置１０の具体例
はスキャナ１１やデジタルスチルカメラ１２あるいはビ
デオカメラ１４などが該当し、画像処理装置２０の具体
例はコンピュータ２１とハードディスク２２などからな
るコンピュータシステムが該当し、画像出力装置３０の
具体例はプリンタ３１やディスプレイ３２等が該当す
る。

【００４５】本画像処理システムにおいては、画像デー
タのコントラストと彩度とを強調しようとしているもの
であるから、画像入力装置１０としてのスキャナ１１で
写真を撮像した画像データであるとか、デジタルスチル
カメラ１２で撮影した画像データなどで、コントラスト
の幅が狭いであるとか、光線のかげんなどで鮮やかさが
薄れてしまっている場合などが処理の対象となり、画像
処理装置２０としてのコンピュータシステムに入力され
る。そして、この画像処理装置２０が、後述するように
してコントラストの拡大処理と、彩度の強調処理とを行
い、さらにこれらの強調処理において相乗的に強調しす
ぎないように抑制している。むろん、本画像処理装置２
０は、この他にも機種毎による色の違いを補正する色変
換手段であったり、機種毎に対応した解像度を変換する
解像度変換手段などを構成していても構わない。

【００４６】この例では、コンピュータ２１はＲＡＭな
どを使用しながら、内部のＲＯＭやハードディスク２２
に保存されている各画像処理のプログラムを実行してい
く。なお、このような画像処理のプログラムは、ＣＤ−
ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ＭＯなどの
各種の記録媒体を介して供給される他、モデムなどによ
って公衆通信回線を介して外部のネットワークに接続
し、ソフトウェアやデータをダウンロードして導入する
ことも行われている。

【００４７】この画像処理のプログラムの実行結果はコ
ントラストを拡大するとともに彩度を強調した画像デー
タとして得られ、得られた画像データに基づいて画像出
力装置３０であるプリンタ３１で印刷したり、同じ画像
出力装置３０であるディスプレイ３２に表示する。な
お、この画像データは、より具体的にはＲＧＢ（緑、
青、赤）の階調データとなっており、また、画像は縦方
向（ｈｅｉｇｈｔ）と横方向（ｗｉｄｅｔｈ）に画素が
格子状に並ぶドットマトリクスデータとして構成されて
いる。すなわち、当該画像データは画像をドットマトリ
クス状の画素に分解して各画素の情報を表したものとな
っている。

【００４８】本実施形態においては、画像の入出力装置
の間にコンピュータシステムを組み込んで画像処理を行
うようにしているが、必ずしもかかるコンピュータシス
テムを必要とする訳ではない。例えば、図３に示すデジ
タルスチルカメラ１２ａでは、コントラストと彩度を修
正する意味での画像処理装置を組み込んでいる。すなわ
ち、このデジタルスチルカメラ１２ａは光学系１２ａ１
とＣＣＤなどからなる光電変換部１２ａ２とを備えた撮
像部を備えており、制御部１２ａ３による制御のもとで
光学画像をデジタル画像に変換して画像メモリ１２ａ４
に記録可能となっているが、ここに画像修正部１２ａ５
を備えて撮影した画像データのコントラストや彩度を互
いに強調抑制しながら修正するようにしている。このよ
うな場合、画像修正部１２ａ５はＬＳＩなどのハードウ
ェアで構成しても良いし、ソフトウェア処理で構成する
ことも可能である。

【００４９】また、入力機器を特定せず、出力段階でコ
ントラストや彩度を強調するような構成とすることも可
能である。例えば、図４に示すプリンタドライバは、印
刷アプリケーションが出力する画像データからプリンタ
における印刷ヘッドの走査範囲を切り出すラスタライザ
２１ａ１と、この走査範囲の各画素について色変換テー
ブルを参照してＲＧＢの階調表色データをＣＭＹの階調
表色データに変換する色変換部２１ａ２と、ＣＭＹの階
調データを二値データに階調変換する階調変換部２１ａ
３とを具備している点で通常のプリンタドライバと共通
している。しかしながら、ラスタライザ２１ａ１に入力
される前の段階で画像データを修正する画像正モジュー
ル２１ｂを備えている点で通常のプリンタドライバと異
なっている。この画像正モジュール２１ｂは、コントラ
ストの拡大と、彩度の強調と、これらの強調処理の抑制
とを行なうものであり、このように構成しておくことに
より、入力される画像データが何であれ、印刷時にはコ
ントラストと彩度が適度に強調されて印刷可能となる。

【００５０】本実施形態に戻ると、図５は、画像処理装
置２０としてのコンピュータ２１が実行する画像処理に
該当するフローチャートを示している。コントラストの
拡大処理と彩度の強調処理においてパラメータを設定す
るため、ステップＳ１１０にて所定の集計処理を実行
し、ステップＳ１２０では集計結果である輝度分布に基
づいてコントラスト拡大係数を決定し、ステップＳ１３
０では同じく集計結果である彩度分布に基づいて仮の彩
度強調係数を決定する。そして、ステップＳ１４０では
これらのコントラスト拡大係数と仮の彩度強調係数とか
ら強調抑制させるための正式な彩度強調係数を決定し、
最後のステップＳ１５０にて同コントラスト拡大係数と
正式な彩度強調係数とに基づいて画像データを変換す
る。

【００５１】以下、これらについて詳述する。

【００５２】最初の集計処理について説明する前に、集
計時に利用する間引き処理について説明する。後述する
ように、コントラストの拡大処理において必要な輝度の
分布や彩度の強調処理において必要な彩度の分布は、あ
くまでも大まかな傾向を知る程度のものであるため、厳
密な数値が結果に及ぼすわけではない。従って、全画素
についての集計をとるのではなく、誤差が許容範囲内と
なる程度に間引いて集計を実行する。

【００５３】図６に示すように、ビットマップの画像で
あれば、縦方向に所定ドットと横方向に所定ドットから
なる二次元のドットマトリクスとして成り立っており、
統計的誤差に基づいて間引きを行う場合、サンプル数Ｎ
に対する誤差は概ね１／（Ｎ**（１／２））と表せる。
ただし、**は累乗を表している。従って、１％程度の誤
差で処理を行うためにはＮ＝１００００となる。

【００５４】ここにおいて、図６に示すビットマップ画
面は（ｗｉｄｔｈ）×（ｈｅｉｇｈｔ）の画素数とな
り、サンプリング周期ｒａｔｉｏは、 ｒａｔｉｏ＝ｍｉｎ（ｗｉｄｔｈ，ｈｅｉｇｈｔ）／Ａ＋１ …（２） とする。なお、ｍｉｎ（ｗｉｄｔｈ，ｈｅｉｇｈｔ）は
ｗｉｄｔｈとｈｅｉｇｈｔのいずれか小さい方であり、
Ａは定数とする。また、ここでいうサンプリング周期ｒ
ａｔｉｏは何画素ごとにサンプリングするかを表してお
り、図７の○印の画素はサンプリング周期ｒａｔｉｏ＝
２の場合を示している。すなわち、縦方向及び横方向に
二画素ごとに一画素のサンプリングであり、一画素おき
にサンプリングしている。Ａ＝２００としたときの１ラ
イン中のサンプリング画素数は図８に示すようになる。

【００５５】同図から明らかなように、サンプリングし
ないことになるサンプリング周期ｒａｔｉｏ＝１の場合
を除いて、２００画素以上の幅があるときには最低でも
サンプル数は１００画素以上となることが分かる。従っ
て、縦方向と横方向について２００画素以上の場合には
（１００画素）×（１００画素）＝（１００００画素）
が確保され、誤差を１％以下にできる。

【００５６】ここにおいてｍｉｎ（ｗｉｄｔｈ，ｈｅｉ
ｇｈｔ）を基準としているのは次のような理由による。
例えば、図９（ａ）に示すビットマップ画像のように、
ｗｉｄｔｈ＞＞ｈｅｉｇｈｔであるとすると、長い方の
ｗｉｄｔｈでサンプリング周期ｒａｔｉｏを決めてしま
った場合には、同図（ｂ）に示すように、縦方向には上
端と下端の２ラインしか画素を抽出されないといったこ
とが起こりかねない。しかしながら、ｍｉｎ（ｗｉｄｔ
ｈ，ｈｅｉｇｈｔ）として、小さい方に基づいてサンプ
リング周期ｒａｔｉｏを決めるようにすれば同図（ｃ）
に示すように少ない方の縦方向においても中間部を含む
ような間引きを行うことができるようになる。

【００５７】なお、この例では、縦方向と横方向の画素
について正確なサンプリング周期で間引きを行うように
している。これは、逐次入力される画素について間引き
しながら処理する場合に好適である。しかし、全画素が
入力されている場合には縦方向や横方向についてランダ
ムに座標を指定して画素を選択するようにしても良い。
このようにすれば、１００００画素というような必要最
低限の画素数が決まっている場合に１００００画素とな
るまでランダムに抽出する処理を繰り返し、１００００
画素となった時点で抽出を止めればよくなる。

【００５８】このようにして間引き処理を行いつつ、輝
度と彩度の分布を集計する。輝度分布を必要とするの
は、コントラストの拡大処理であり、次に、このコント
ラストの拡大処理について説明する。

【００５９】コントラスト拡大処理の基本的な流れを図
１０のフローチャートに示しており、図１１はコントラ
ストの拡大処理の具体的な結果を示している。図１０に
おいて、一点鎖線で囲まれた最初のステップＳ１２０の
処理でコントラスト拡大係数を決定し、次のステップＳ
１４０で強調抑制処理し、最後のステップＳ１５０の処
理で実際にコントラストを拡大する画像変換処理を示し
ている。また、図１１に示すように、画像データ全体に
わたっての輝度の分布が本来の再現可能な範囲よりも小
さい場合にかかる輝度の分布範囲を拡大させる処理を行
い、この意味で拡大可能な程度を求めるために画像デー
タの輝度の分布範囲を利用する。

【００６０】間引き処理で選択した画素についての画素
データがその成分要素として輝度を持っていればその輝
度値を用いて分布を求めることが可能であるが、ＲＧＢ
の階調データでは直接の成分要素としての輝度値を持っ
ていない。このような場合、輝度値が直接の成分値とな
っていない表色空間から輝度値が直接の成分値となって
いる表色空間への変換を行えば輝度値を得ることができ
るものの、フルサイズの色変換テーブルが必要となった
り演算処理量が膨大となる。このような状況に鑑み、本
実施形態においては、テレビジョンなどの場合に利用さ
れているように、ＲＧＢの三原色から輝度を求める次式
の変換式を採用している。すなわち、Ｐ点での輝度ｙp
についてはＲＧＢの成分値（Ｒp,Ｇp,Ｂp）から、 ｙp＝０．３０Ｒp＋０．５９Ｇp＋０．１１Ｂp …（３） とする。このようにすれば、三回の乗算と二回の加算だ
けで輝度値を求めることができるようになる。

【００６１】ところで、再現可能な輝度の範囲を「０」
〜「２５５」としたときに、輝度の変換では、変換前の
輝度ｙと輝度の分布範囲の最大値ｙmaxと最小値ｙminか
ら変換先の輝度Ｙを次式に基づいて求める。

【００６２】 Ｙ＝ａｙ＋ｂ …（４） ただし ａ＝２５５／（ｙmax−ｙmin） …（５） ｂ＝−ａ・ｙminあるいは２５５−ａ・ｙmax …（６） また、上記変換式にてＹ＜０ならばＹ＝０とし、Ｙ＞２
５５ならばＹ＝２５５とする。ここにおける、ａは傾き
であり、ｂはオフセットといえる。この変換式によれ
ば、あるせまい幅を持った輝度分布を再現可能な範囲ま
で広げることができる。

【００６３】ここで、図１０に示すフローチャートに戻
ると、そのステップＳ２０２で輝度分布の両端を求め
る。自然画における輝度分布は図１１の実線に示すよう
に概ね山形に表れる。むろん、その位置、形状について
はさまざまである。輝度分布の幅はこの両端をどこに決
めるかによって決定されるが、単に裾野が延びて分布数
が「０」となる点を両端とすることはできず、分布範囲
において最も輝度の大きい側と小さい側からある分布割
合だけ内側に寄った部分を分布の両端とする。本実施形
態においては、この分布割合を０．５％に設定してい
る。このように、ある分布割合だけ上端と下端をカット
することにより、ノイズなどに起因して生じている白点
や黒点を無視することもできる。

【００６４】実際の処理では処理対象となる画素数（間
引き処理において選択した画素の総数）に対する０．５
％を演算し、再現可能な輝度分布における上端の輝度値
及び下端の輝度値から順番に内側に向かいながらそれぞ
れの分布数を累積し、０．５％の値となった輝度値を求
める。この上端側がｙｍａｘであり、下端側がｙｍｉｎ
となる。

【００６５】本実施形態においては、輝度分布に対して
このような処理を経て上端と下端とを求めているが、統
計的処理のもとで両端を求めることも可能である。例え
ば、輝度値の平均値に対して何％以下となったところを
端部とするといった手法を採用することも可能である。

【００６６】ところで、輝度ｙの取りうる範囲は「０」
〜「２５５」でしかあり得ないため、予め輝度ｙが取り
うる全ての値に対応して変換後の輝度Ｙを求めておくの
が効率的であり、ステップＳ２０４にてこの対応関係を
演算してテーブルとして記憶しておく。

【００６７】このようにしてコントラストを拡大するた
めの準備が整ったことになるが、拡大の程度は（４）式
におけるパラメータａが該当し、以下においてはこのパ
ラメータａをコントラスト拡大係数と呼ぶことにする。
なお、その性質上、コントラスト拡大係数ａは「１」以
上の値である。

【００６８】コントラストを拡大させる画像データの変
換については、この後、各画素についてステップＳ２０
４にて演算したテーブルを参照して実行する。ところ
で、ここまでは輝度を変換するための対応関係を求めて
きており、例えば、ＲＧＢ座標軸における成分値（Ｒp,
Ｇp,Ｂp ）についての変換関係ではなかった。しかしな
がら、（４）式の変換式は、このＲＧＢの成分値（Ｒp,
Ｇp,Ｂp）との対応関係においても当てはめることがで
きる。すなわち、変換前の成分値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に対し
て変換後の成分値（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）は、 Ｒ’＝ａ・Ｒ＋ｂ …（７） Ｇ’＝ａ・Ｇ＋ｂ …（８） Ｂ’＝ａ・Ｂ＋ｂ …（９） として求めることができる。これは（４）式と（３）式
とがともに線形の対応関係を示していることから明らか
である。また、輝度ｙ，Ｙが階調「０」〜階調「２５
５」であるのに対応してＲＧＢの各成分値（Ｒ,Ｇ,Ｂ
），（Ｒ’,Ｇ’,Ｂ’）も同じ範囲となっており、上
述した輝度ｙ，Ｙの変換テーブルをそのまま利用すれば
よいといえる。

【００６９】従って、ステップＳ２０６では全画素の画
像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）について（７）〜（９）式に対
応する変換テーブルを参照し、画像データ（Ｒ’,Ｇ’,
Ｂ’）に変換する。そして、ステップＳ２０８では変換
画素を図１２に示すように順次移動させ、ステップＳ２
１０で最終画素と判断されるまで繰り返せばよい。

【００７０】なお、本実施形態においては、コントラス
トを拡大させる強調程度を自動的に求めるようにしてい
るが、操作者がマニュアルでパラメータａ，ｂを設定し
てしまうことも可能である。

【００７１】一方、上述した間引き処理で集計する彩度
の分布を必要とするのは、彩度強調処理であり、次に、
彩度強調について説明する。

【００７２】彩度強調処理の基本的な流れを図１３のフ
ローチャートに示しており、図１４は彩度分布を示して
おり、図１５は彩度分布から導き出される彩度強調係数
を示している。図１３においても、一点鎖線で囲まれた
最初のステップＳ１３０の処理で彩度強調係数を決定
し、次のステップＳ１４０で強調抑制処理し、最後のス
テップＳ１５０の処理で実際に彩度を強調する画像変換
処理を示している。この処理では、図１４に示すよう
に、画像データ全体にわたっての彩度の分布から当該画
像全体の彩度を表す彩度Ａを求め、この彩度Ａから彩度
強調係数Ｓを求める。この彩度Ａを求めるために画像デ
ータの彩度分布を利用する。なお、後述するように、こ
の後の強調抑制処理においてコントラスト拡大係数ａに
基づいて彩度強調係数Ｓを弱める処理を行うため、ここ
では仮の値といえる。

【００７３】彩度分布もステップＳ１１０において間引
いた画素について集計している。画像データがその成分
要素として彩度を持っていればその彩度の値を用いて分
布を求めることが可能であるし、彩度が直接の成分要素
となっていない画像データの場合でも、間接的には彩度
を表す成分値を備えている。従って、彩度が直接の成分
要素となっていない表色空間から彩度値が直接の成分値
となっている表色空間への変換を行えば彩度値を得るこ
とができる。例えば、標準表色系としてのＬｕｖ空間に
おいては、Ｌ軸が輝度（明度）を表し、Ｕ軸及びＶ軸で
色相を表している。ここにおいて、Ｕ軸及びＶ軸におい
ては両軸の交点からの距離が彩度を表すため、実質的に
（Ｕ**２＋Ｖ**２）**（１／２）が彩度となる。しかし
ながら、かかる変換に要する演算処理量は膨大となって
くる。

【００７４】従って、本実施形態においては、画像デー
タとして標準的なＲＧＢの階調データを直に利用して彩
度の代替値Ｘを次のようにして求めている。

【００７５】 Ｘ＝｜Ｇ＋Ｂ−２×Ｒ｜ …（１０） 本来的には彩度は、Ｒ＝Ｇ＝Ｂの場合に「０」となり、
ＲＧＢの単色あるいはいずれか二色の所定割合による混
合時において最大値となる。この性質から直に彩度を適
切に表すのは可能であるものの、簡易な（１０）式によ
っても赤の単色および緑と青の混合色であるシアンであ
れば最大値の彩度となり、各成分が均一の場合に「０」
となる。また、緑や青の単色についても最大値の半分程
度には達している。

【００７６】なお、ＲＧＢ表色空間のように各成分がそ
れぞれ独立して各色の成分を表すといったいわば概略対
等な色相成分の成分値で示される状況においては、 Ｘ’＝｜Ｒ＋Ｂ−２×Ｇ｜ …（１１） Ｘ”＝｜Ｇ＋Ｒ−２×Ｂ｜ …（１２） という式にも代替可能であるが、結果としては（１０）
式に従うものが最も良好であった。

【００７７】ステップＳ１１０にて間引いた画素につい
てＲＧＢの画像データから（１０）式に基づいて彩度の
分布をとると、彩度が最低値「０」〜最大値「５１１」
の範囲で分布し、概略的には図１４に示すような分布と
なる。

【００７８】集計された彩度分布に基づき、ステップＳ
３０２にてこの画像についての彩度強調係数というもの
を決定する。集計された彩度分布が図１４に示すように
なったものとすると、本実施形態においては、有効な画
素数の範囲で分布数として上位の「１６％」が占める範
囲を求める。そして、この範囲内での最低の彩度「Ａ」
がこの画像の彩度を表すものとして次式に基づいて彩度
強調係数Ｓを決定する。

【００７９】すなわち、Ａ＜９２なら Ｓ＝−Ａ×（１０／９２）＋５０ …（１３） ９２≦Ａ＜１８４なら Ｓ＝−Ａ×（１０／４６）＋６０ …（１４） １８４≦Ａ＜２３０なら Ｓ＝−Ａ×（１０／２３）＋１００ …（１５） ２３０≦Ａなら Ｓ＝０ …（１６） とする。図１５は、この彩度「Ａ」と彩度強調係数Ｓと
関係を示している。図に示すように、彩度強調係数Ｓは
最大値「５０」〜最小値「０」の範囲で彩度「Ａ」が小
さいときに大きく、同彩度「Ａ」が大きいときに小さく
なるように徐々に変化していくことになる。

【００８０】この実施形態においては、集計された彩度
分布の範囲で上位のある割合が占める彩度を利用してい
るが、これに限らず、例えば、平均値を出したり、メジ
アンを求めて彩度強調係数Ｓを演算する根拠としても良
い。ただし、彩度分布での上位のある割合をとった場合
には突発的な誤差の影響が弱まるので、全体として良好
な結果を得られる。

【００８１】彩度強調係数Ｓが求められたら、図１３の
後段に示すように各画素の画像データについて彩度強調
の処理が行われる。この彩度強調係数Ｓに基づいて彩度
を強調するにあたり、上述したように画像データが彩度
のパラメータを備えているものであれば同パラメータを
変換すればよいものの、今回はＲＧＢの表色空間を採用
している。従って、以下にはＲＧＢの階調データをその
まま利用して彩度強調する方法について説明する。

【００８２】ＲＧＢ表色空間のように各成分が概略対等
な関係にある色相成分の成分値であるときには、Ｒ＝Ｇ
＝Ｂであればグレイであって無彩度となる。従って、Ｒ
ＧＢの各成分における最小値となる成分については各画
素の色相に影響を与えることなく単に彩度を低下させて
いるにすぎないと考えれば、各成分における最小値を全
ての成分値から減算し、その差分値を拡大することによ
って彩度を強調できるといえる。

【００８３】まず、上述した彩度強調係数Ｓから演算に
有利な彩度強調パラメータＳratioを、 Ｓratio＝（Ｓ＋１００）／１００ …（１７） として求める。この場合、彩度強調係数Ｓ＝０のときに
彩度強調パラメータＳratio＝１となって彩度強調され
ない。次に、ＲＧＢ階調データの各成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
における青（Ｂ）の成分値が最小値であったとすると、
この彩度強調パラメータＳratioを使用して次のように
変換する。

【００８４】 Ｒ’＝Ｂ＋（Ｒ−Ｂ）×Ｓratio …（１８） Ｇ’＝Ｂ＋（Ｇ−Ｂ）×Ｓratio …（１９） Ｂ’＝Ｂ …（２０） このようにすれば、少なくともＲＧＢ表色空間とＬｕｖ
空間との間での色変換が不要となるが、この場合には彩
度を単独で強調するにしても輝度も合わせて増加してし
まい、全体的に明るくなるという傾向がある。従って、
各成分値から輝度の相当値を減算した差分値を対象とし
て変換を行うことにする。

【００８５】輝度については、上述したようなＲＧＢか
ら直に求める変換式を利用する。

【００８６】一方、彩度強調は、 Ｒ’＝Ｒ＋△Ｒ …（２１） Ｇ’＝Ｇ＋△Ｇ …（２２） Ｂ’＝Ｂ＋△Ｂ …（２３） とする。この加減値△Ｒ，△Ｇ，△Ｂは輝度との差分値
に基づいて次式のように求める。すなわち、 △Ｒ＝（Ｒ−Ｙ）×Ｓratio …（２４） △Ｇ＝（Ｇ−Ｙ）×Ｓratio …（２５） △Ｂ＝（Ｂ−Ｙ）×Ｓratio …（２６） となり、この結果、 Ｒ’＝Ｒ＋（Ｒ−Ｙ）×Ｓratio …（２７） Ｇ’＝Ｇ＋（Ｇ−Ｙ）×Ｓratio …（２８） Ｂ’＝Ｂ＋（Ｂ−Ｙ）×Ｓratio …（２９） として変換可能となる。なお、輝度の保存は次式から明
らかである。

【００８７】 Ｙ’＝Ｙ＋△Ｙ …（３０） △Ｙ＝０．３０△Ｒ＋０．５９△Ｇ＋０．１１△Ｂ ＝Ｓratio ｛（０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ）−Ｙ｝ ＝０ …（３１） また、入力がグレー（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ）のときには、輝度Ｙ
＝Ｒ＝Ｇ＝Ｂとなるので、加減値△Ｒ＝△Ｇ＝△Ｂ＝０
となり、無彩色に色が付くこともない。なお、ステップ
Ｓ３０４にて画像データを変換したら、ステップＳ３０
６では図１２にて示したのと同様に変換画素を移動さ
せ、ステップＳ３０８にて最終画素と判断されるまで繰
り返せばよい。

【００８８】なお、本実施形態においては、彩度を強調
する強調程度をこのようにして自動的に求めるようにし
ているが、操作者がマニュアルで成分値を一律に増減す
るような場合にはかかる増減値が彩度強調のパラメータ
となる。

【００８９】以上説明した各処理の前段部分でコントラ
スト拡大係数ａと彩度強調係数Ｓとが求められたら、中
段部分に対応するステップＳ１４０にて強調抑制処理を
実行し、正式な彩度強調係数Ｓ’を求める。彩度強調処
理において（２７）式〜（２９）式を利用すれば輝度が
保存され、彩度を強調しても全体的に明るくなることは
ない。しかしながら、彩度だけをこのようにして強調す
る場合には問題ないもの、コントラストを拡大させる処
理と彩度強調処理とが同時に実行される場合において
は、相乗的に作用してしまい、画像が派手になってしま
う。これを避けるために強調処理にて互いに抑制し合う
関連づけが必要となる。この関連づけは次式に基づいて
行っている。

【００９０】 Ｓ’＝Ｓ×（１／ａ） …（３２） 上述したようにコントラスト拡大係数ａは「１」以上で
あり、拡大傾向が強くなれば（１／ａ）は「１」未満と
なるので、正式な彩度強調係数Ｓ’は上述したようにし
て求めた仮の彩度強調係数Ｓよりも小さくなる。すなわ
ち、コントラスト拡大処理で利用するパラメータにより
彩度強調処理で利用するパラメータを小さくし、強調処
理を抑制させている。

【００９１】本実施形態においては、図１６に示すよう
に、コントラスト拡大係数ａにて彩度強調係数Ｓを弱め
るような関連づけを行っており、この意味で強調処理抑
制フィルタを備えているといえる。しかしながら、図１
７に示すように、彩度強調係数Ｓにてコントラスト拡大
係数ａを弱めるような関連づけも可能であるし、図１８
に示すように、相互に弱め合うような関連づけを行うよ
うにしても良い。また、一義的なフィルタではなく、図
１９（Ａ）（Ｂ）に示すように、具体的なコントラスト
拡大係数ａと彩度強調係数Ｓの値に応じて参照する変換
テーブルを用意しておいても良い。このような変換テー
ブルを用意すれば、より細かな設定とすることができ
る。

【００９２】一方、相互に弱め合う必要がない場合もあ
る。例えば、コントラスト拡大係数ａや彩度強調係数Ｓ
が小さい場合においては個別に作用して相乗的な悪影響
がない場合もある。従って、図２０に示すように非干渉
領域を用意しておき、互いにあるしきい値になった場合
に弱める影響を受けるようにしても良い。また、同様
に、あるしきい値以上になった場合にのみ相手側を弱め
るように作用するようにすることも可能である。

【００９３】このようにして、（３２）式の演算式を利
用したり、あるいは変換テーブルを利用して強調処理を
抑制したら、最後にステップＳ１５０にて上記強調処理
係数を利用して画像データを変換する。すなわち、上述
した各処理の後段部分に対応して、注目画素の画像デー
タについて一画素ずつデータの変換を行う。

【００９４】コントラスト拡大処理については、上述し
たとおり、注目画素についての変換前の成分値（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）に対して変換後の成分値（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）
を（７）〜（９）式に基づいて変換する。

【００９５】一方、彩度強調処理については、新たに得
られた彩度強調係数Ｓ’に基づいて（１７）式より彩度
強調パラメータＳ’ratio を求め、コントラストの拡大
処理を経た成分値（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を対象として
（２７）〜（２９）式に基づいて変換し、最終的な成分
値（Ｒ”，Ｇ”，Ｂ”）の画像データを得る。

【００９６】次に、上記構成からなる本実施形態の動作
を順を追って説明する。

【００９７】スキャナ１１などで写真を撮像したとする
と、同写真をＲＧＢの階調データで表した画像データが
コンピュータ２１に取り込まれ、ＣＰＵは図５に示す画
像処理のプログラムを実行し、その画像データにとって
最良のコントラストと鮮やかさとなるようにコントラス
ト拡大処理と彩度強調処理を実行する。

【００９８】まず、ステップＳ１１０にて許容誤差の範
囲内となるように間引き処理で画素を選択し、同画素に
ついて（３）式より輝度を求めるとともに（１０）式よ
り彩度を求める。そして、これらの輝度と彩度について
分布を集計する。

【００９９】次のステップＳ１２０では輝度の分布から
分布範囲である最大値ｙmaxと最小値ｙminを決定し、
（５），（６）式よりパラメータａ，ｂを求めるととも
に、（４）式に基づいてあらかじめ全ての階調について
の変換関係を演算した変換テーブルを作成しておく。

【０１００】一方、ステップＳ１３０では彩度の分布か
ら当該画像の彩度を表す彩度Ａを求め、同彩度Ａと（１
３）式〜（１６）式の関係から仮の彩度強調係数Ｓを求
める。

【０１０１】この彩度強調係数Ｓは仮の値であるので、
次のステップＳ１４０ではコントラスト拡大係数ａを用
いて（３２）式から正式の彩度強調係数Ｓ’へと変換す
る。この処理により、強調処理を抑制することができる
ようになる。なお、この時点で彩度強調係数Ｓ’から、
彩度強調パラメータＳ’ratioを求めておく。

【０１０２】この後、ステップＳ１５０では、図１２に
示すように注目画素を順次移動させながら具体的な画像
データの変換を行う。

【０１０３】すなわち、成分値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）より、 Ｒ’＝ａ・Ｒ＋ｂ …（７） Ｇ’＝ａ・Ｇ＋ｂ …（８） Ｂ’＝ａ・Ｂ＋ｂ …（９） なる演算式を経て成分値（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を求め、
上述した彩度強調パラメータＳ’ratio を使用して、こ
の成分値（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）から Ｒ”＝Ｒ＋（Ｒ’−Ｙ）×Ｓ’ratio …（２７）’ Ｇ”＝Ｇ＋（Ｇ’−Ｙ）×Ｓ’ratio …（２８）’ Ｂ”＝Ｂ＋（Ｂ’−Ｙ）×Ｓ’ratio …（２９）’ なる演算式を経て最終的な成分値（Ｒ”，Ｇ”，Ｂ”）
を得る。

【０１０４】そして、このようにして得られた画像デー
タはコントラストが拡大されるとともに彩度強調されな
がら、互いに相乗的に作用されることなく最良の画像と
なる。

【０１０５】このように、ステップＳ１１０の間引き集
計にて集計される輝度分布と彩度分布に基づいて、ステ
ップＳ１２０ではコントラスト拡大係数ａを決定すると
ともに、ステップＳ１３０では彩度強調係数Ｓを決定す
るが、ステップＳ１４０ではコントラスト拡大係数ａに
基づいて当該コントラスト拡大係数ａが大きくなれば彩
度強調係数Ｓを小さくなるような関連づけを行うことに
より、新たな彩度強調係数Ｓ’を求め、ステップＳ１５
０にて同彩度強調係数Ｓ’と上記コントラスト拡大係数
ａを利用して画像データを変換するようにしているた
め、それぞれで設定した場合における相乗的な強調処理
によって画像データが派手になってしまうことを防止で
き、最良の画像データを容易に得ることができるように
なる。

【０１０６】なお、ビデオカメラ１４の入力画像につい
ては、演算速度が間に合わないこともあり得る。従っ
て、そのような場合には撮影のシーンごとに輝度と彩度
の検出を行っておき、そのシーンにおいては同様の傾向
であるものと想定してコントラストの拡大程度と彩度の
強調程度を決定しておき、フレームごとに同強調程度に
基づいて輝度分布を拡大するとともに彩度強調すればよ
い。むろん、十分な演算速度があれば各フレームごとに
変換するようにしても良いし、また、同様の変換は受像
機の側で行うことも可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態にかかる画像処理装置が適
用される画像処理システムのブロック図である。

【図２】同画像処理装置の具体的ハードウェア構成例を
示すブロック図である。

【図３】本発明の画像処理装置の他の適用例を示すデジ
タルスチルカメラのブロック図である。

【図４】本発明の画像処理装置の他の適用例を示すプリ
ンタドライバの構成図である。

【図５】本発明における画像処理を示すフローチャート
である。

【図６】変換元の画像を示す図である。

【図７】サンプリング周期を示す図である。

【図８】サンプリング画素数を示す図である。

【図９】変換元の画像とサンプリングされる画素の関係
を示す図である。

【図１０】コントラスト拡大処理の概要を示すフローチ
ャートである。

【図１１】集計された輝度分布と拡大される輝度分布を
示す図である。

【図１２】注目画素の移動方向を示す図である。

【図１３】彩度強調処理の概要を示すフローチャートで
ある。

【図１４】彩度分布の集計状態の概略図である。

【図１５】彩度Ａと彩度強調指数Ｓとの関係を示す図で
ある。

【図１６】本実施形態における強調抑制処理が適用され
る概念を示す図である。

【図１７】変形例にかかる強調抑制処理が適用される概
念を示す図である。

【図１８】他の変形例にかかる強調抑制処理が適用され
る概念を示す図である。

【図１９】他の変形例にて変換テーブルを利用して強調
抑制処理が適用される概念を示す図である。

【図２０】非干渉領域を設定して強調抑制処理が適用さ
れる概念を示す図である。

【符号の説明】

１０…画像入力装置 １１…スキャナ １２…デジタルスチルカメラ １２ａ…デジタルスチルカメラ １２ａ１…光学系 １２ａ２…光電変換部 １２ａ３…制御部 １２ａ４…画像メモリ １２ａ５…画像修正部 １４…ビデオカメラ ２０…画像処理装置 ２１…コンピュータ ２１ａ１…ラスタライザ ２１ａ２…色変換部 ２１ａ３…階調変換部 ２１ｂ…画像正モジュール ２２…ハードディスク ３０…画像出力装置 ３１…プリンタ ３２…ディスプレイ

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Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データにおける輝度分布を拡大させ
   るコントラスト拡大手段と、 上記画像データにおける各画素の彩度を強調する彩度強
   調手段と、 輝度分布の拡大操作と彩度の強調操作を互いに抑制し合
   う強調処理抑制手段とを具備することを特徴とする画像
   処理装置。
2. 【請求項２】 上記請求項１に記載の画像処理装置にお
   いて、上記強調処理抑制手段は、上記コントラスト拡大
   手段における輝度分布の拡大程度を表すパラメータと上
   記彩度強調手段における彩度の強調程度を表すパラメー
   タとから、一方が大となるときに他方が小となる関連づ
   けを行うことを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 上記請求項１または請求項２のいずれか
   に記載の画像処理装置において、上記コントラスト拡大
   手段と上記彩度強調手段は、画素ごとの画像データにつ
   いての変換操作を行うことを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 上記請求項１〜請求項３のいずれかに記
   載の画像処理装置において、上記コントラスト拡大手段
   と上記彩度強調手段における一方または双方が、画像デ
   ータを分析して強調程度を設定することを特徴とする画
   像処理装置。
5. 【請求項５】 上記請求項４に記載の画像処理装置にお
   いて、上記コントラスト拡大手段は、画素単位での画像
   データの輝度分布を検出する輝度分布検出手段と、この
   検出された輝度分布に基づいて再現可能な範囲内での同
   輝度分布の拡大可能な程度を判別して画像データを変換
   するコントラストデータ変換手段とを具備することを特
   徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 上記請求項４または請求項５のいずれか
   に記載の画像処理装置において、上記彩度強調手段は、
   画像データにおける各画素の彩度の分布を集計する彩度
   分布集計手段と、この彩度分布集計手段にて集計された
   彩度の分布状況から画像データの彩度を強調する程度を
   判定する彩度強調度判定手段と、判定された変換の程度
   に基づいて画像データにおける彩度を表す情報を修正し
   て新たな画像データに変換する彩度データ変換手段とを
   具備することを特徴とする画像処理装置。
7. 【請求項７】 画像データにおける輝度分布を拡大させ
   るコントラスト拡大処理と、画像データにおける各画素
   の彩度を強調する彩度強調処理とを実行するに当たり、
   輝度分布の拡大操作と彩度の強調操作とが互いに抑制し
   合うように関連づけして処理することを特徴とする画像
   処理方法。
8. 【請求項８】 画像データをコンピュータにて入力し、
   同画像データにおける輝度分布を拡大させるコントラス
   ト拡大処理と、同画像データにおける各画素の彩度を強
   調する彩度強調処理とを実行する画像処理プログラムを
   記録した媒体であって、 上記コントラスト拡大処理と上記彩度強調処理とを実行
   するに当たり、輝度分布の拡大操作と彩度の強調操作と
   が互いに抑制し合うように関連づけして処理することを
   特徴とする画像処理プログラムを記録した媒体。