JP2003069846A - 画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】適切な画像補正を自動的に行う新規な画像補正
技術を提供する。 【解決手段】本発明の画像処理プログラムは、入力画像
３５１に対して色カブリ補正、レンジ補正、主要部分推
定処理、トーン補正を実施する補正処理前段部３９１
と、補正前画像３５３を処理した補正処理前段部３９１
の出力と手動補正画像３５５とを用いてオペレータの好
みを表すデータである彩度基準値及び輪郭基準値を生成
する統計情報算出部３９３と、基準値ＤＢ３３に格納さ
れた彩度基準値を用いた彩度補正処理と輪郭基準値を用
いた輪郭強調処理とを実施する補正処理後段部３９５と
が含まれる。補正処理後段部３９５の処理結果は出力画
像３５７として画像格納ＤＢ３５に格納される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明が属する技術分野】本発明は、画像処理技術に関
し、より詳しくは自動画像補正技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像補正について知識を有する専
門のオペレータが、手動で試行錯誤しながら、様々な種
類の補正を入手した画像に対し施して画質改善を行って
いた。画像補正には様々な種類があり、画像全体に色が
付いたりして全体的に色の偏りがある場合に当該偏りを
取り除く色カブリ補正や、画素値の取り得る範囲を調整
するレンジ補正や、画素の明るさやコントラストを調整
するトーン補正や、画像の鮮やかさを調整する彩度補正
や、画像の先鋭性を改善する輪郭強調補正などがある。

【０００３】色カブリ補正の従来の技術では、色カブリ
の補正基準と補正量を推定し、推定した補正量を画像の
色相全体に一律に使用して補正する場合が多い。しか
し、例えばＹ系統の色相領域とＧ系統の色相領域では彩
度値の分布が大きく異なるため、このような方法に従っ
て色空間全体から補正量を推定すると、精度が著しく低
下してしまうという欠点があった。

【０００４】また、例えば特開２０００−１３６２６号
公報には、以下のような技術が開示されている。すなわ
ち、入力画像の画素に色カブリ補正を行う際、補正の基
準となる色相と画素の位相値のずれを重みとして補正量
を調整して使用することで、推定した補正量を画像の位
相全体に一律に使用する。例えば図４４に示すように、
ＬＣＨ（明度・彩度・色相）平面において点線が補正前
の色分布を示し、矢印が色カブリ方向を示している場
合、本公報記載の技術を用いると、補正前の色分布はそ
のまま実線で示すような位置に移動させられる。しか
し、元々色カブリしていない色領域Ａも、領域Ａ'の位
置まで移動させられるため、彩度・色相が大きく変化し
てしまい、画像の色が部分的にあせたり、にじんだりす
る欠点があった。

【０００５】レンジ補正については、従来次のような方
法が用いられていた。すなわち、予め希望するハイライ
ト画素値及びシャドウ画素値を決めておき、入力画像の
中から最も明度が高い画素であるハイライト画素と、最
も明度が低い画素であるシャドウ画素を探索する。そし
て、探索したハイライト画素をハイライト画素値に変換
し、探索したシャドウ画素をシャドウ画素値に変換し、
探索したハイライト画素の値とシャドウ画素の値の間の
画素値を有する画素については、線形に比例計算してハ
イライト画素値とシャドウ画素値の間の画素値に変換す
る。

【０００６】もし、入力画像が明度成分しか有していな
いモノクロ画像であれば上記の方法でも問題ないが、カ
ラー画像である場合は色バランスが考慮されていないた
めに問題が生じていた。すなわち、画像がＲＧＢ（光の
３原色である赤、緑、青）で表現され、ＲＧＢの各成分
に上記の方法に従ってレンジ補正してしまうと、色を有
する画素、例えばハイライト画素が黄色（画素値で表す
と、（ＲＧＢ）＝（２００，２００，１００））である
場合、ＲＧＢそれぞれの画素値が高くなり（ＲＧＢ＝
（２５５，２５５，２５５））、色が白になってしま
う、といった現象が生じてしまう。

【０００７】このため、色バランスを保つためＲＧＢの
比率を保ったままレンジ補正を行う方法もあるが、シャ
ドウ画素の画素値が取り得る画素値の中でかなり高い画
素値（明るい赤色（例えばＲＧＢ＝（２００，１５０，
１５０）））を有しているような場合、単にＲＧＢの比
率を保つだけではＲＧＢの各成分の差が小さくなるの
で、例えば赤味が薄れてしまった赤（ＲＧＢ＝（１０
０，７５，７５）となるなど、入力画像のメリハリが薄
れてしまう場合もあった。

【０００８】また例えば特開平８−３２８２７号公報で
は、レンジ補正対象の画像がカラーである場合、カラー
画像をＬＣＨ形式に変換し、ＬとＣについてレンジ補正
を行う。この場合画素値が表現できる色空間の外に出る
ことがあるため、色域圧縮を行って所定の色空間内に画
素値を押し込む方法が開示されている。この方法ではカ
ラーバランスを保ってレンジ補正が可能となっている
が、レンジ補正後の画素が所定の色空間内に入っている
かということを判断し、もし入っていなければ画素値を
色空間内に押し込む作業が余分に必要となるという問題
がある。また、近年デジタルカメラ等の画像撮影装置が
一般化しており、入力画像がＲＧＢで表現されている場
合が多いので、本公報のような方法を用いる場合には、
ＲＧＢをＬＣＨに変換するコストも余分にかかることに
なる。

【０００９】また、明るさやコントラストが適切でない
画像について、入力画像が人物を主体とする画像であれ
ば、人物部分の明るさ・階調を整えるように階調補正カ
ーブ等の画像処理を実施し、逆光状態の画像であれば逆
光で黒くつぶれ気味の部分の明るさ・階調を整えるよう
に、階調補正を実施することが望ましい。例えば特許３
０１８９１４号は、画像の主体部分の認識と階調補正方
法を開示している。すなわち、画像を複数の小領域に分
割し、人物の分析と逆光の分析を行って、入力画像を４
種（人物画像の有／無と、逆光画像の有／無の組合せ）
に分類し、全体画像の人物度合と逆光度合を算出する。
また予め求めてあった重み値（人物信頼度と、逆光信頼
度、その他画像の信頼度）を取得し、予め用意してあっ
た３種（人物補正用、逆光補正用、その他画像の補正
用）の階調補正カーブの雛形と重み値を積和計算して、
最終の階調補正カーブを算出する。しかし、この方法で
は、画像全体について人物や逆光の度合を推察し階調補
正カーブを作成しているため、せっかく入力画像を小領
域に分割して画像分析を行っても、その人物や逆光の部
位を特定していない。従って、画像が人物や逆光と判定
されても、明るさやコントラストが適切でない画像につ
いて、人物や逆光の部位が希望する階調に補正されない
場合が生ずる。

【００１０】また、近年、オペレータの作業を自動化す
る技術が開発されつつあるが、画像補正時のオペレータ
の好み・傾向を無視して画一的に補正するため、彩度補
正や輪郭強調補正といった自動画像補正の結果がオペレ
ータの目的とするものと大きく異なる場合が生じてしま
う。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】上で述べたように、従
来、適切な自動画像補正技術は存在していなかった。

【００１２】従って、本発明の目的は、適切な画像補正
を自動的に行う新規な画像補正技術を提供することであ
る。

【００１３】また、本発明の目的は、より精度の高い画
像補正を自動的に行う新規な画像補正技術を提供するこ
とである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の態様に係
る、入力画像について色カブリを補正する方法は、色相
の範囲を分割することにより生ずる複数の色相領域のう
ち基準となる色相領域に含まれる、入力画像の少なくと
も一部の画素の明度成分の大きさにより重み付けされた
上記画素の彩度成分について統計量（例えば実施の形態
においては平均値。但し、最頻値等であってもよい。）
を計算し、色カブリの補正基準値を設定する補正基準値
計算ステップと、入力画像の各画素について、補正基準
値を用いて色カブリの補正を実施する補正ステップとを
含む。

【００１５】これにより、高精度な色カブリ補正を自動
的に行うことができるようになる。すなわち、本発明の
第１の態様においては入力画像の全画素を色カブリの補
正基準値を計算するのに用いるのではなく、基準となる
色相領域に含まれる画素だけを用いるため、補正基準値
の計算に好ましくない画素についてのデータを除去で
き、補正基準値の精度が向上する。また、画素の明度成
分の大きさにより重み付けされた彩度成分を用いるた
め、例えば補正基準値の計算に好ましくない画素につい
ては小さい重み付けを、好ましい画素については大きな
重み付けを行うことができるため、補正基準値の精度が
より向上する。

【００１６】本発明の第２の態様に係る、入力画像につ
いてレンジ補正を実施する方法は、入力画像に含まれる
画素の中から、最も明度の高いハイライト画素と最も明
度の低いシャドウ画素とを検出するステップと、ハイラ
イト画素の各色成分の値と各色成分が取り得る最低値と
の階調差の比が変化しないように、ハイライト画素の各
色成分の値を指定の最高階調値に従って変換するハイラ
イト画素調整ステップと、シャドウ画素の各色成分の値
と各色成分が取り得る最高値との階調差の比が変化しな
いように、シャドウ画素の各色成分の値を指定の最低階
調値に従って変換するシャドウ画素調整ステップと、各
色成分について、変換前のシャドウ画素についての当該
色成分の値から変換前のハイライト画素についての当該
色成分の値までに含まれる入力画像の各画素の当該色成
分の値を、変換後のシャドウ画素についての当該色成分
の値から変換後のハイライト画素についての当該色成分
の値までの値に線形変換するステップとを含む。

【００１７】これにより、適切なレンジ補正を自動的に
行うことができるようになる。このように、ハイライト
画素の各色成分の値と各色成分が取り得る最低値との階
調差の比が変化しないようにハイライト画素の各色成分
の値を指定の最高階調値に従って変換し、またシャドウ
画素の各色成分の値と各色成分が取り得る最高値との階
調差の比が変化しないように、シャドウ画素の各色成分
の値を指定の最低階調値に従って変換するため、ハイラ
イト画素とシャドウ画素は補正前よりメリハリがつい
て、さらに残りの画素を指定の範囲内に押し込み処理な
しで入れることができる。

【００１８】本発明の第３の態様に係る、入力画像につ
いて注目部分を特定する画像処理方法は、入力画像を複
数の領域に分割するステップと、複数の領域の各々につ
いて、予め設定されている人肌の条件を満たす画素であ
る人肌画素を計数することにより当該人肌画素の割合を
計算し、複数の領域について人肌画素の割合の平均及び
標準偏差を計算するステップと、人肌画素の割合の平均
に基づいて、人物と推定される部分を含む領域の有無を
判断するステップと、人物と推定される部分を含む領域
が存在すると判断された場合には、人物と推定される部
分を含む領域に対して最注目部分を表す重要度を設定
し、人物以外と推定される部分を含む領域については標
準偏差の値に基づき最注目部分を表す重要度以下の重要
度を設定するステップとを含む。

【００１９】これにより人物と推定される部分を含む領
域を特定でき、後の処理にて当該領域について処理内容
を変えたり、重要度に従って重み付けしたりすることが
できるようになる。

【００２０】また、本発明の第４の態様に係る、入力画
像について注目部分を特定する画像処理方法は、入力画
像を複数の領域に分割するステップと、複数の領域の各
々について、平均明度と、予め設定されている空の条件
を満たす画素である空画素及び予め設定されてる雲の条
件を満たす画素である雲画素をそれぞれ計数することに
より空画素の割合及び雲画素の割合とを計算し、複数の
領域について平均明度の平均値及び標準偏差を計算する
ステップと、平均明度、平均明度の平均値及び標準偏
差、並びに空画素の割合と雲画素の割合との少なくとも
いずれかに基づき、入力画像が逆光状態であるか判断す
るステップと、入力画像が逆光状態であると判断される
場合には、平均明度及び平均明度の平均値に基づき逆光
による暗部と推定される部分及び逆光による暗部ではな
いが空画素の割合及び雲画素の割合により雲及び空以外
であると推定される部分について最注目部分を表す重要
度を設定し、その他の部分については最注目部分を表す
重要度より低い重要度を設定するステップとを含む。

【００２１】これにより入力画像において重要と考えら
れ且つ逆光による暗部と推定される部分等を特定するこ
とができ、後の処理にて当該領域について処理内容を変
えたり、重要度に従って重み付けしたりすることができ
るようになる。より具体的には、トーン補正において必
要なパラメータを決定する基準となる明度平均値及び明
度標準偏差の値を計算する際に、重要度により重み付け
して明度を平均したり、明度標準偏差を計算したりす
る。これにより、より適切なトーン補正を実施できるよ
うになる。

【００２２】本発明の第５の態様に係る、入力画像につ
いて彩度補正をする方法は、入力画像の各画素の彩度に
ついての統計量を計算し、記憶装置に格納するステップ
と、オペレータの彩度補正傾向を表す彩度補正基準値と
彩度についての統計量とを用いて彩度補正係数を計算
し、当該彩度補正係数にて彩度補正を実施する彩度補正
ステップとを含む。

【００２３】このようにオペレータの彩度補正傾向を表
す彩度補正基準値を用いるため、オペレータの好みに合
わせた補正を行うことができるようになる。

【００２４】本発明の第６の態様に係る、入力画像につ
いて輪郭強調補正を行う方法は、入力画像の明度成分か
らなる処理画像に対して平滑化処理を実施することによ
り平滑化画像を生成するステップと、処理画像と平滑化
画像との差分を計算することにより差分画像を生成する
ステップと、差分画像の画素値についての統計量を計算
し、記憶装置に格納するステップと、オペレータの輪郭
強調補正傾向を表す輪郭強調補正基準値と差分画像の画
素値についての統計量とに基づいて輪郭強調補正係数を
計算する係数計算ステップと、差分画像の各画素値を輪
郭強調補正係数により補正し、処理画像の対応する画素
値と加算することにより、出力画像を生成するステップ
とを含む。

【００２５】このようにオペレータの輪郭強調補正傾向
を表す輪郭強調補正基準値を用いるため、オペレータの
好みに合わせた補正を行うことができるようになる。

【００２６】なお、上述の方法はプログラムにて実施す
ることができ、このプログラムは、例えばフレキシブル
ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモ
リ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納さ
れる。また、ネットワークなどを介して配布される場合
もある。尚、中間的な処理結果はメモリに一時保管され
る。

【００２７】

【発明の実施の形態】図１に本発明の一実施の形態に係
るシステム構成図を示す。図１に示されたシステムにお
いては、ＬＡＮ（Local Area Network）等であるネット
ワーク１には、画像を撮影し且つデジタル画像データを
出力するデジタルカメラ９１やアナログカメラ（フィル
ムカメラ）等で撮影された写真画像をデジタル化するス
キャナ９３とから入力画像データを取り込む画像入力制
御装置９と、本実施の形態において主たる処理を実施す
る画像データサーバ３と、印刷データを印刷するための
プロッタ１１１に接続され且つ画像データサーバ３から
受信した処理済の画像データに対して印刷のための処理
（例えば多値画像の網点化処理等）を行い、印刷データ
をプロッタ１１１に送信するプロッタ制御装置１１と、
オペレータが自動補正前の画像データに対して手動で画
像補正を行い且つ手動補正画像データを画像データサー
バ３に送信するための１又は複数の手動補正画像作成端
末５と、画像データサーバ３に画像補正指令や出力指令
などを行う１又は複数の指示端末７とが接続されてい
る。

【００２８】画像データサーバ３は、ＯＳ（Operating
System）３１と、アプリケーション・プログラム３７
と、本実施の形態に係る主たる処理を実施する画像処理
プログラム３９とを含む。ＯＳ３１には、手動補正画像
作成端末５から受信した手動補正画像と補正前の画像と
から算出された、彩度及び輪郭の統計情報、並びに彩度
基準値及び輪郭基準値等を格納する基準値ＤＢ３３と、
画像入力制御装置９から受信した入力画像のデータ、画
像処理プログラム３９により処理された画像のデータ、
手動補正画像作成端末５により生成された手動補正画像
のデータ等の画像データを格納する画像格納ＤＢ３５と
が含まれる。また、アプリケーション・プログラム３７
は、指示端末７や手動補正画像作成端末５と画像データ
サーバ３とのインターフェースであったり、画像処理プ
ログラム３９の補助的な処理を実施するプログラム等で
ある。

【００２９】図１に示したシステムにおいては、デジタ
ルカメラ９１やスキャナ９３から画像入力制御装置９を
介して入力された画像データは、画像データサーバ３の
画像格納ＤＢ３５に格納される。オペレータは、手動補
正画像作成端末５を用いて、画像格納ＤＢ３５に格納さ
れた画像（補正前の画像）に対して手動補正を行い、作
成された手動補正画像を画像格納ＤＢ３５に格納させ
る。画像処理プログラム３９は、補正前の画像と手動補
正画像とを用いて、彩度及び輪郭の統計情報並びに彩度
基準値と輪郭基準値とを計算し、基準値ＤＢ３３に格納
する。また、オペレータは、指示端末７を用いて、画像
格納ＤＢ３５に格納された入力画像について以下で詳し
く述べる補正処理を実施するように画像データサーバ３
に指示する。画像データサーバ３の画像処理プログラム
３９は、画像格納ＤＢ３５から入力画像を読み出し、以
下で詳しく述べる補正処理を実施する。この際、基準値
ＤＢ３３に格納された情報を用いて処理を実施する場合
もある。画像処理プログラム３９の処理が終了した補正
後の画像データは、オペレータが指示端末７により指示
した場合には、プロッタ制御装置１１に出力される。プ
ロッタ制御装置１１は補正後の画像データを印刷データ
に変換し、プロッタ１１１は当該印刷データを印刷す
る。

【００３０】図２に画像処理プログラム３９の機能ブロ
ック図を示す。画像処理プログラム３９には、画像格納
ＤＢ３５に格納された入力画像３５１及び補正前画像３
５３に対して処理を行う補正処理前段部３９１と、画像
格納ＤＢ３５に格納された手動補正画像３５５と補正処
理前段部３９１により処理された後の補正前画像３５３
とを用いて処理を行い、基準値ＤＢ３３に彩度平均値
（Te-Ca）及び輪郭平均値（｜Ｌ｜a）を格納する統計情
報算出部３９３と、補正処理前段部３９１による処理結
果と基準値ＤＢ３３に格納された基準値を用いて処理を
行い、処理結果である出力画像３５７を画像格納ＤＢ３
５に格納する補正処理後段部３９５とを含む。なお、統
計情報算出部３９３は、複数の画像についての彩度平均
値及び輪郭平均値から、彩度基準値（Te-allCa）と輪郭
基準値（all｜Ｌ｜a）とを計算し、基準値ＤＢ３３に格
納する。

【００３１】図３に補正処理前段部３９１の機能ブロッ
ク図を示す。補正処理前段部３９１は、色カブリ補正部
２００と、レンジ補正部２０２と、主要部分推定部２０
４と、トーン補正部２０６とを含む。入力画像３５１
は、色カブリ補正部２００に入力され、色カブリ補正部
２００の処理結果は画像格納ＤＢ３５に格納される場合
もあれば、レンジ補正部２０２に入力される場合もあ
る。レンジ補正部２０２の処理結果は、画像格納ＤＢ３
５に格納される場合もあれば、主要部推定部２０４に入
力される場合もある。主要部推定部２０４の処理結果
は、画像格納ＤＢ３５に格納される場合もあれば、トー
ン補正部２０６に入力される場合もある。トーン補正部
２０６の処理結果は、画像格納ＤＢ３５に補正処理前段
部出力画像３５９として格納される場合もあれば、補正
処理後段部３９５に出力される場合もある。

【００３２】図４に補正処理後段部３９５の機能ブロッ
ク図を示す。補正処理後段部３９５は、彩度補正部２０
８と、輪郭強調部２１０とを含む。彩度補正部２０８
は、補正処理前段部出力画像３５９と基準値ＤＢ３３に
格納された彩度基準値とを用いて彩度補正を行い、処理
結果を画像格納ＤＢ３５に格納するか又は輪郭強調部２
１０に出力する。輪郭強調部２１０は、彩度補正部２０
８の処理結果と基準値ＤＢ３３に格納された輪郭基準値
とを用いて輪郭補正を行い、処理結果を出力画像として
画像格納ＤＢ３５に格納する。

【００３３】図５に図１に示した画像処理プログラム３
９の処理フローを示す。最初に、画像格納ＤＢ３５に格
納された入力画像３５１を用いて色カブリ補正部２００
による色カブリ補正処理を実施する（ステップＳ１）。
次に、色カブリ補正処理の結果を用いてレンジ補正部２
０２によるレンジ補正処理を実施する（ステップＳ
３）。そして、レンジ補正処理の結果を用いて主要部推
定部２０４による主要部推定処理を実施する（ステップ
Ｓ５）。また、主要部推定処理の結果を用いてトーン補
正部２０６によりトーン補正を実施する（ステップＳ
７）。さらに、トーン補正処理の結果及び基準値ＤＢ３
３に格納された彩度基準値を用いて彩度補正部２０８に
より彩度補正処理を実施する（ステップＳ９）。最後
に、彩度補正処理の結果及び基準値ＤＢ３３に格納され
た輪郭基準値を用いて輪郭強調部２１０により輪郭強調
処理を実施する（ステップＳ１１）。輪郭強調処理の処
理結果は、画像格納ＤＢ３５に格納される。

【００３４】以下、図５の各ステップについて詳細に説
明する。

【００３５】１．色カブリ補正 図６乃至図１４を用いて色カブリ補正処理を説明する。
なお、各色成分ＲＧＢがレベル値０から２５５であるカ
ラー画像を色カブリ補正部２００に入力する場合を説明
するが、本発明はこれに限定されるものではない。

【００３６】図６に色カブリ補正処理の処理フローを示
す。最初に、色カブリ補正部２００は、最大彩度テーブ
ルを設定する（ステップＳ２１）。このステップでは、
まず例えばレベル値０から２５５の範囲をとる明度Ｌ、
色相Ｈ、彩度Ｃを成分とする色空間を、ＲＧＢＣＭＹ
（赤（Red）、緑（Green）、青（Blue）、Ｃ（シアン(c
yan））、Ｍ（マゼンタ（magenta））、Ｙ（黄（yello
w）））の６個の色相領域Ｈiに分割する。６は一例であ
って、これに限定されるものではない。また、各色相領
域 Ｈi内に存在する色について、最大彩度を有する色の
明度値Ｌiより明度が大きいハイライト側の領域ｈlと、
明度値がＬi以下であるシャドウ側の領域ｓdに分割す
る。すなわち、ＬＣＨの色空間を１２の領域Ｔに分割す
る。

【００３７】この状態を図７に示す。図７に示すよう
に、ＬＣＨ空間において、彩度Ｃの大小を円の中心から
半径方向に伸ばした線分の長短で表し、色相Ｈを円の回
転角で表し、明度Ｌの大小を円柱の中心軸における高さ
で表す。ステップＳ１では、色相Ｈを、Ｃ系統の領域Ｈ
1と、Ｂ系統の領域Ｈ2と、Ｍ系統の領域Ｈ3と、Ｒ系統
の領域Ｈ4と、Ｙ系統の領域Ｈ5と、Ｇ系統の領域Ｈ6と
に分割する。さらに、各領域Ｈi内をハイライト側の領
域ｈlとシャドウ側の領域ｓdとに分割する。この分割の
基準となる明度値Ｌiは、領域Ｈi毎に異なり、分割数が
決まり、各色相の範囲が決定されれば、理論的に決定さ
れる。図７では、領域Ｈ1についてのＬ1が示されてお
り、領域Ｈ1はハイライト側の領域ｈlとシャドウ側の領
域ｓdとに分割される。説明の都合上Ｈ1のみについてハ
イライト側の領域及びシャドウ側の領域を示している
が、全ての領域Ｈiについて分割される。

【００３８】ステップＳ１では、例えば図８に示すよう
な最大彩度テーブルを生成して、データを記憶する。図
８の最大彩度テーブルには、領域番号の欄８００と、ハ
イライト側の領域の場合１をシャドウ側の領域の場合２
を設定するｈl／ｓdフラグの欄８０１と、領域の色相角
の範囲を格納するための色相域の欄８０２と、領域の明
度値の範囲を格納するための明度域の欄８０３と、領域
の最大彩度を有する色の明度値Ｌiを記憶するための欄
８０４と、領域に属する入力画像の画素数を格納するた
めの画素数の欄８０５と、ハイライト側の領域について
属する画素数が最大の場合には０１をシャドウ側の領域
について属する画素数が最大の場合には０２を格納する
最多フラグの欄８０６と、入力画像の画素の平均色相Ｈ
Ｕa又はＨＬaを格納するための欄８０７と、入力画像の
画素の平均変換彩度ＣＵa又はＣＬaを格納するための欄
８０８とを含む。ステップＳ１では、領域番号の欄８０
０と、ｈl／ｓdフラグの欄８０１と、色相域の欄８０２
と、明度域の欄８０３と、最大彩度を有する色の明度値
Ｌiを記憶するための欄８０４とにデータを格納する。

【００３９】図６の説明に戻って、次に色カブリ補正部
２００は、ハイライト側の領域ｈl及びシャドウ側の領
域ｓdにおける重み関数を設定する（ステップＳ２
３）。重み関数は後に説明するステップＳ４１及びＳ４
５で用いられる。ハイライト側の領域ｈlにおける重み
関数の式は、以下のようなものである。 Ｆ（Ｌ）＝Ｆi（Ｌ）＝（Ｌ−Ｌi）²／（２５５−Ｌi）² （１） Ｌは各画素の明度値である。Ｌiは、領域Ｈiにおける最
大彩度を有する色の明度値である。

【００４０】また、シャドウ側の領域ｓdにおける重み
関数の式は、以下のようなものである。 Ｇ（Ｌ）＝Ｇi（Ｌ）＝Ｌ²／Ｌi² （２） Ｌは各画素の明度値である。Ｌiは、領域Ｈiにおける最
大彩度を有する色の明度値である。

【００４１】重み関数Ｆ（Ｌ）及びＧ（Ｌ）についての
グラフを図９に示す。図９において、縦軸は明度Ｌであ
り、横軸は重み値（０．０から１．０）である。重み値
は、明度Ｌがある色相領域Ｈiの最大彩度を持つ色の明
度値Ｌiである場合に０となり、最大明度及び最低明度
において１になる。必ずしも（１）式及び（２）式のよ
うな二次関数である必要はないが、上記のような条件を
満たす必要がある。このような重み関数を用いるのは、
図１０の右側に示すように、ある色相領域Ｈiの彩度の
値は、当該色相領域Ｈiの最大彩度をもつ色の明度値Ｌi
の時に最も大きくなり、最大明度及び最低明度に近付く
と彩度の値は低くなるためである。すなわち、明度値が
明度値Ｌi付近の画素は、元々色付きの画素である可能
性が高いため、色カブリの可能性は低く、色カブリの補
正量の推定には不向きである。従って、図１０左側に示
すように、明度値が明度値Ｌi付近の画素については重
み値を低くする。また、明度値が最大明度や最低明度に
近い画素については、色カブリの可能性の高い画素であ
り、重み値を大きくして積極的に色かぶりの補正量の算
出に使用するものである。

【００４２】なお、ステップＳ２１及びステップＳ２３
については、領域数が決まっていれば予め実施しておい
てもよいし、入力画像の処理ごとに実施してもよい。

【００４３】図６の処理フローに戻って、色カブリ補正
部２００は、処理すべき入力画像を画像格納部３５から
読み出し（ステップＳ２５）、入力画像の色空間をＲＧ
Ｂ空間から、明度Ｌ、色相Ｈ及び彩度Ｃの次元を持つＬ
ＣＨ空間に変換し、各画素の明度Ｌ、彩度Ｃ及び色相Ｈ
を取得する（ステップＳ２７）。取得された各画素の明
度Ｌ、彩度Ｃ及び色相Ｈは、画素テーブルに格納され
る。画素テーブルの一例を図１１に示す。図１１に示し
た画素テーブルの場合、画素識別子の欄１１００と、明
度Ｌの欄１１０１と、彩度Ｃの欄１１０２と、色相Ｈの
欄１１０３と、当該画素が属する領域の番号を格納する
ための領域の欄１１０４と、ハイライト側の領域ｈl（"
１"で表現）かシャドウ側の領域ｓd（"２"で表現）かを
表すｈl／ｓdフラグの欄１１０５と、変換彩度ＣＵ又は
ＣＬの欄１１０６と、色相ＨＵ又はＨＬの欄１１０７
と、補正彩度の欄１１０８の欄とが設けられている。ス
テップＳ２７では、画素識別子の欄１１００と、明度Ｌ
の欄１１０１と、彩度Ｃの欄１１０２と、色相Ｈの欄１
１０３とにデータが格納される。

【００４４】次に、色カブリ補正部２００は、一つの画
素の明度Ｌ、彩度Ｃ及び色相Ｈの画素テーブルから読み
出す（ステップＳ２９）。そして、彩度Ｃが５以上であ
り且つ３０以下であるかを判断する（ステップＳ３
０）。あまりに低い又は高い彩度の画素についてはここ
では考慮しないためである。もし、彩度Ｃが５未満又は
３０を超える画素の場合には、次の画素に移行し（ステ
ップＳ３３）、ステップＳ２９に戻る。一方、彩度Ｃが
５以上且つ３０以下である場合には、当該画素が属する
領域を識別し、当該領域について画素数をカウントする
（ステップＳ３５）。すなわち、当該画素の色相Ｈ及び
明度Ｌから、最大彩度テーブルに規定された各領域の色
相域及び明度域（色相域の欄８０２及び明度域の欄８０
３）から当該画素がいずれの領域に属するかを検出し、
属する領域の番号を画素テーブルの領域の欄１１０４に
登録する。画素テーブルへの登録の際には、ハイライト
側の領域、シャドウ側の領域のいずれに属するかについ
ても画素テーブルのｈl／ｓdフラグの欄１１０５に登録
する。さらに、当該画素が属する領域の画素数のカウン
トを１インクリメントする。このカウントの値は最大彩
度テーブルの画素数の欄８０５に格納される。

【００４５】そして、全画素について処理を実施したか
判断する（ステップＳ３７）。もし、未処理の画素が存
在する場合にはステップＳ３３に移行し、次の画素につ
いての処理に移行する。

【００４６】一方、全画素について処理を完了した場合
には、色カブリ補正部２００は、ハイライト側の領域ｈ
lとシャドウ側の領域ｓdにおける最多画素数領域hl-max
とsd-maxとを識別する（ステップＳ３９）。これは、最
大彩度テーブルの画素数の欄８０５に格納された数値を
ｈl／ｓdフラグの欄８０１に格納された値（１又は２）
毎に比較すればよい。そして、ハイライト側の領域にお
ける最大画素数領域hl-maxを識別した場合には、最大彩
度テーブルの最多フラグの欄８０６のその領域の行に０
１を、シャドウ側の領域における最大画素数領域sd-max
を識別した場合には、最大彩度テーブルの最多フラグの
欄８０６のその領域の行に０２を格納する。図８の例で
は、領域番号１がハイライト側の最大画素数領域hl-max
であり、領域番号６がシャドウ側の最大画素数領域sd-m
axである。この最大画素数領域hl-max及びsd-maxが、色
カブリによる彩度の補正量を計算する際の基準となる領
域となる。

【００４７】図１２に示すようにＹ系統（図１２左側）
の色相領域の彩度分布とＧ系統（図１２右側）の色相領
域の彩度分布とは異なり、特に最大彩度を有する色の明
度値Ｌ_Y及びＬ_Gは全く違う。色相全体から色カブリの補
正量の算出を行うと、図１２でも示されているように色
相領域毎に最大彩度を有する明度値Ｌiが異なるため、
元々色カブリが少ない色付きの画素である可能性が高い
画素が多く使用されることになり、色カブリの補正量の
精度が低下する。従って、本実施の形態では、最大画素
数領域に属する画素のみを使用して彩度の補正量を計算
することにする。

【００４８】次に、色カブリ補正部２００は、ハイライ
ト側の最大画素数領域hl-maxに属する全画素について平
均色相ＨＵaを計算する（ステップＳ４１）。最大彩度
テーブルの最多フラグの欄８０６に０１が格納されてい
る行を読み出すことにより最大画素数領域hl-maxを検出
する。そして、画素テーブルの領域の欄１１０４を走査
して最大画素数領域hl-maxに属する画素を検出し、色相
Ｈの欄１１０３に格納された色相Ｈの値を色相ＨＵ／Ｈ
Ｌの欄１１０７に格納する。そして、色相ＨＵ／ＨＬの
欄１１０７に格納された値を最大画素数領域hl-maxに属
する全画素について加算し、画素数で除する。そして計
算された平均色相ＨＵaを最大彩度テーブルの最大画素
数領域hl-maxの行（最多フラグの欄８０６に０１が格納
されている行）の平均色相ＨＵa／ＨＬaの欄８０７に格
納する。

【００４９】そして、色カブリ補正部２００は、ステッ
プＳ２３において設定した（１）式で表される重み関数
Ｆ（Ｌ）を用いて、ハイライト側の最大画素数領域hl-m
axに属する各画素について変換彩度ＣＵを計算する。そ
して、変換彩度ＣＵの平均変換彩度ＣＵaを計算する
（ステップＳ４３）。変換彩度ＣＵは以下の式で計算さ
れる。 ＣＵ＝Ｃ×Ｆ（Ｌ） （３） 色カブリ補正部２００は、最大彩度テーブルの最多フラ
グの欄８０６に０１が格納されている行を読み出すこと
により最大画素数領域hl-maxを検出する。そして、画素
テーブルの領域番号の欄１１０４を走査して最大画素数
領域hl-maxに属する画素を検出し、彩度Ｃの欄１１０２
に格納された彩度Ｃの値を、明度Ｌを用いて（３）式に
従って変換することにより変換彩度ＣＵを取得し、変換
彩度ＣＵ／ＣＬの欄１１０６に変換彩度ＣＵの値を格納
する。そして、変換彩度ＣＵ／ＣＬの欄１１０６に格納
された値を最大画素数領域hl-maxに属する全画素につい
て加算し、画素数で除する。そして計算された平均変換
彩度ＣＵaを最大彩度テーブルの最大画素数領域hl-max
の行（最多フラグの欄８０６に０１が格納されている
行）の平均変換彩度ＣＵa／ＣＬaの欄８０８に格納す
る。

【００５０】例えば（３）式によりハイライト側の色カ
ブリについては、図８に示すようにＨＵa＝３０°、Ｃ
Ｕa＝１０といったように計算される。これは、ハイラ
イト側の色カブリは、ＬＣＨ色空間で色相３０°、すな
わち赤からオレンジ色の色合いに色カブリしており、そ
の強さは彩度値１０となる。

【００５１】また、色カブリ補正部２００は、シャドウ
側の最大画素数領域sd-maxに属する全画素について平均
色相ＨＬaを計算する（ステップＳ４５）。最大彩度テ
ーブルの最多フラグの欄８０６に０２が格納されている
行を読み出すことにより最大画素数領域sd-maxを検出す
る。そして、画素テーブルの領域番号の欄１１０４を走
査して最大画素数領域sd-maxに属する画素を検出し、色
相Ｈの欄１１０３に格納された色相Ｈの値を色相ＨＵ／
ＨＬの欄１１０７に格納する。そして、色相ＨＵ／ＨＬ
の欄１１０７に格納された値を最大画素数領域sd-maxに
属する全画素について加算し、画素数で除する。そして
計算された平均色相ＨＬaを最大彩度テーブルの最大画
素数領域sd-maxの行（最多フラグの欄８０６に０２が格
納されている行）の平均色相ＨＵa／ＨＬaの欄８０７に
格納する。

【００５２】そして、色カブリ補正部２００は、ステッ
プＳ２３において設定した（２）式で表される重み関数
Ｆ（Ｌ）を用いて、シャドウ側の最大画素数領域sd-max
に属する各画素について変換彩度ＣＬを計算する。そし
て、変換彩度ＣＬの平均変換彩度ＣＬaを計算する（ス
テップＳ４７）。変換彩度ＣＬは以下の式で計算され
る。 ＣＬ＝Ｃ×Ｇ（Ｌ） （４） 色カブリ補正部２００は、最大彩度テーブルの最多フラ
グの欄８０６に０２が格納されている行を読み出すこと
により最大画素数領域sd-maxを検出する。そして、画素
テーブルの領域番号の欄１１０４を走査して最大画素数
領域sd-maxに属する画素を検出し、彩度Ｃの欄１１０２
に格納された彩度Ｃの値を、明度Ｌを用いて（４）式に
従って変換することにより変換彩度ＣＬを取得し、変換
彩度ＣＵ／ＣＬの欄１１０６に変換彩度ＣＬの値を格納
する。そして、変換彩度ＣＵ／ＣＬの欄１１０６に格納
された値を最大画素数領域sd-maxに属する全画素につい
て加算し、画素数で除する。そして計算された平均変換
彩度ＣＬaを最大彩度テーブルの最大画素数領域sd-max
の行（最多フラグの欄８０６に０２が格納されている
行）の平均変換彩度ＣＵa／ＣＬaの欄８０８に格納す
る。

【００５３】ステップＳ４１乃至Ｓ４７については、順
番は入れ替え可能であり、並列に実行することも可能で
ある。処理は、端子Ａを介して図１３に移行する。

【００５４】次に、入力画像の全画素について補正彩度
ＣＣを計算して色カブリを除去する。色カブリ補正部２
００は、１つの画素のデータを読み出し（ステップＳ４
８）、当該画素の領域判定を実施する（ステップＳ４
９）。画素テーブルのｈl／ｓdフラグの欄１１０５に格
納されたデータに基づき、ハイライト側の領域に属する
画素であればステップＳ５１に移行し、シャドウ側の領
域に属する画素であればステップＳ５５に移行する。な
お、彩度Ｃが５未満又は３０を超える場合にはｈl／ｓd
フラグの欄１１０５にデータが格納されない。よって、
その場合には、最大彩度テーブルの色相域の欄８０２及
び明度域の欄８０３に格納された明度域及び色相域に基
づき、明度Ｌの欄１１０１及び色相Ｈの欄１１０３に格
納された明度Ｌの値と色相Ｈの値がいずれの領域に属す
るか判断し、ステップＳ５１又はステップＳ５５に移行
する。

【００５５】もし、ハイライト側の領域であると判断さ
れた場合には、色カブリ補正部２００は、当該画素の色
相Ｈと平均色相ＨＵaとの角度差θＵ（０°≦θ≦３６
０°）を算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ５
１）。すなわち、以下の計算を実施する。 θＵ＝Ｈ−ＨＵa （５） 画素テーブルの色相Ｈの欄１１０３から色相Ｈの値を読
み出し、最大画素数領域hl-maxの行（最多フラグの欄８
０６に０１が格納されている行）の平均色相ＨＵa／Ｈ
Ｌaの欄８０７に格納された平均色相ＨＵaを読み出し、
（５）式に従って計算する。

【００５６】そして、θＵを用いて調整された平均変換
彩度ＣＵaをさらに用いて色カブリ補正後の補正彩度Ｃ
Ｃを計算し、記憶装置に格納する（ステップＳ５３）。
すなわち、以下の計算を実施する。 ＣＣ＝Ｃ−ＣＵa×cos（θＵ） （６） 画素テーブルの彩度Ｃの欄１１０２から彩度Ｃの値を読
み出し、最大画素数領域hl-maxの行（最多フラグの欄８
０６に０１が格納されている行）の平均変換彩度ＣＵa
／ＣＬaの欄８０８に格納された平均変換彩度ＣＵaを読
み出し、（６）式に従って計算する。

【００５７】色相Ｈと平均色相ＨＵaとの角度差θＵの
余弦を計算するのは、色カブリ色相角度の垂直方向には
色カブリ補正を行わないということを意味している。

【００５８】例えば、入力画素が（Ｌ，Ｃ，Ｈ）＝（２
００，１６，３０°）であり、色カブリ量ＨＵa＝３０
°、ＣＵa＝１０である場合には、当該入力画素は色カ
ブリした画素となり、色カブリ補正後の彩度はＣＣ＝５
となる。このようにして入力画素の彩度を１５から５に
減少させることで、色カブリを除去できる。ステップＳ
５３の後にはステップＳ５９に移行する。

【００５９】一方、シャドウ側の領域であると判断され
た場合には、色カブリ補正部２００は、当該画素の色相
Ｈと平均色相ＨＬaとの角度差θＬ（０°≦θ≦３６０
°）を算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ５
５）。すなわち、以下の計算を実施する。 θＬ＝Ｈ−ＨＬa （７） 画素テーブルの色相Ｈの欄１１０３から色相Ｈの値を読
み出し、最大画素数領域sd-maxの行（最多フラグの欄８
０６に０２が格納されている行）の平均色相ＨＵa／Ｈ
Ｌaの欄８０７に格納された平均色相ＨＬaを読み出し、
（７）式に従って計算する。

【００６０】そして、θＬを用いて調整された平均変換
彩度ＣＬaをさらに用いて色カブリ補正後の補正彩度Ｃ
Ｃを計算し、記憶装置に格納する（ステップＳ５７）。
すなわち、以下の計算を実施する。 ＣＣ＝Ｃ−ＣＬa×cos（θＬ） （８） 画素テーブルの彩度Ｃの欄１１０２から彩度Ｃの値を読
み出し、最大画素数領域sd-maxの行（最多フラグの欄８
０６に０２が格納されている行）の平均変換彩度ＣＵa
／ＣＬaの欄８０８に格納された平均変換彩度ＣＬaを読
み出し、（８）式に従って計算する。ステップＳ５７の
後にはステップＳ５９に移行する。

【００６１】そして、ステップＳ５３又はステップＳ５
７で計算された補正彩度ＣＣが０以上か否かを判断する
（ステップＳ５９）。もし、０未満の場合には、補正彩
度ＣＣ＝０とする（ステップＳ６１）。

【００６２】補正彩度ＣＣが０以上の場合、又はステッ
プＳ６１の後に、補正彩度ＣＣを、画素テーブルの補正
彩度ＣＣの欄１１０８に記録する（ステップＳ６３）。
そして、色カブリ補正部２００は、全画素を処理したか
否か判断する（ステップＳ６５）。もし、全画素を処理
していない場合には、次の画素のデータを読み出し（ス
テップＳ６７）、ステップＳ４９に戻る。

【００６３】一方、全画素について処理したと判断され
た場合には、画素テーブルに格納された各画素の明度
Ｌ、補正彩度ＣＣ及び色相Ｈに基づき、ＬＣＨ空間から
ＲＧＢ空間へ変換する（ステップＳ６９）。そして、補
正後の入力画像を画像格納ＤＢ３５に出力し、格納する
（ステップＳ７１）。なお、ここで画像格納ＤＢ３５に
出力せずに、レンジ補正部２０２に出力するようにして
もよい。

【００６４】色カブリ補正前と色カブリ補正後の彩度の
変化を図１４に示す。図１４の例では補正前の彩度の分
布は点線の円で表されている。一方、色カブリ補正後の
彩度分布は実線で示されている。平均色相ＨＵa又はＨ
Ｌaで決まる色カブリ方向の垂直方向（点線）には色カ
ブリ補正は行われない。彩度の大きさは、（６）式又は
（８）式に従って変更される。

【００６５】このように、色カブリの補正量の推定を、
明度Ｌを重みにした関数を使用して、最大画素数領域の
統計量により実施することで、色カブリである可能性が
高い画素を効果的に使用して行えるため、精度の良い推
定となる。また、例えば、図１２に示したＹ系統の色相
領域とＧ系統の色相領域では彩度値の分布が大きく異な
るため、色空間全体から推定すると、精度が著しく低下
してしまう場合が生じえるが、本実施の形態ではこれを
回避できる。さらに、入力画像の画素を補正する際に、
補正の基準色相（平均色相ＨＵa又はＨＬa）と画素の色
相値のずれ（θＵ又はθＬ）を重みとして補正量を調整
して使用している。推定した補正量を画像の色相全体に
一律に使用する従来の方式では、画像上の画素で元々色
カブリをしていない色相に属する画素に対してまで補正
処理を行い彩度成分の値が思わぬ方向に変化して、画像
の色が部分的にあせたり、にじんだりする事態が生じ得
るが、本実施の形態ではこれを回避し、良好な画質が得
られるようになる。

【００６６】２．レンジ補正 色カブリ補正処理により補正された画像について、レン
ジ補正部２０２が以下に図１５乃至図２２を用いて説明
する処理を実施する。

【００６７】図１５にレンジ補正の処理フローを示す。
最初に、レンジ補正部２０２は、予めオペレータが入力
したハイライト設定値Ｈdef及びシャドウ設定値Ｓdefを
記録する（ステップＳ８１）。このハイライト設定値Ｈ
def及びシャドウ設定値Ｓdefは、レンジ補正テーブルに
設定される。レンジ補正テーブルの一例を図１６に示
す。レンジ補正テーブルは、処理画像の画素のうち最も
明度が高いハイライト画素ＨＬと最も明度が低いシャド
ウ画素ＳＤについてのデータを格納するためのテーブル
である。

【００６８】レンジ補正テーブルには、ハイライト画素
ＨＬ又はシャドウ画素ＳＤのいずれかを示すための種別
の欄１６００と、ハイライト画素ＨＬ又はシャドウ画素
ＳＤの画素識別子を格納するための画素識別子の欄１６
０１と、ハイライト画素ＨＬ又はシャドウ画素ＳＤの赤
のレベル値ＨＲ又はＳＲを格納する赤の欄１６０２と、
ハイライト画素ＨＬ又はシャドウ画素ＳＤの緑のレベル
値ＨＧ又はＳＧを格納する緑の欄１６０３と、ハイライ
ト画素ＨＬ又はシャドウ画素ＳＤの青のレベル値ＨＢ又
はＳＢを格納する青の欄１６０４と、オペレータが入力
したハイライト設定値Ｈdef又はシャドウ設定値Ｓdefを
格納するための設定値の欄１６０５と、ハイライト画素
又はシャドウ画素の補正係数Ａ又はＢを格納するための
係数の欄１６０６と、ハイライト画素又はシャドウ画素
の補正後の赤のレベル値ＨＲ'又はＳＲ'を格納するため
の補正赤の欄１６０７と、ハイライト画素又はシャドウ
画素の補正後の緑のレベル値ＨＧ'又はＳＧ'を格納する
ための補正緑の欄１６０８と、ハイライト画素又はシャ
ドウ画素の補正後の青のレベル値ＨＢ'又はＳＢ'を格納
するための補正青の欄１６０９とが設けられている。

【００６９】レンジ補正部２０２は、ハイライト設定値
Ｈdefを、レンジ補正テーブルの設定値の欄１６０５の
ハイライト画素ＨＬの行に、シャドウ設定値Ｓdefを、
設定値の欄１６０５のシャドウ画素ＳＤの行にそれぞれ
格納する。

【００７０】次に、レンジ補正部２０２は、処理画像の
データを読み出し、各画素の明度値を計算し、最も明度
値が高いハイライト画素ＨＬ及び最も明度値が低いシャ
ドウ画素を検出する（ステップＳ８３）。画素テーブル
から、各画素のＲＧＢのレベル値を取得し、それに対す
る明度値を計算する。そして、各画素の明度値を比較し
て、最高明度を有する画素の画素識別子及び最低明度を
有する画素の画素識別子を識別する。そして、レンジ補
正テーブルの画素識別子の欄１６０１のハイライト画素
ＨＬの行に最高明度を有する画素の画素識別子を、画素
識別子の欄１６０１のシャドウ画素ＳＤの行に最低明度
を有する画素の画素識別子を格納する。

【００７１】画素テーブルの一例を図１７に示す。図１
７の例では、画素識別子を格納するための画素識別子の
欄１７００と、赤（Ｒ）のレベル値を格納するための赤
の欄１７０１と、緑（Ｇ）のレベル値を格納するための
緑の欄１７０２と、青（Ｂ）のレベル値を格納するため
の青の欄１７０３と、レンジ補正後の赤（Ｒ'）のレベ
ル値を格納するための補正赤の欄１７０４と、レンジ補
正後の緑（Ｇ'）のレベル値を格納するための補正緑の
欄１７０５と、レンジ補正後の青（Ｂ'）のレベル値を
格納するための補正青の欄１７０６とが設けられてい
る。

【００７２】また、レンジ補正部２０２は、ハイライト
画素ＨＬのＲＧＢ成分（ＨＲ，ＨＧ，ＨＢ）及びシャド
ウ画素ＳＤのＲＧＢ成分（ＳＲ，ＳＧ，ＳＢ）を取得す
る（ステップＳ８５）。画素テーブルからハイライト画
素ＨＬの画素識別子に係る行のデータ（赤、緑、青のレ
ベル値）を読み出し、レンジ補正テーブルの赤の欄１６
０２、緑の欄１６０３及び青の欄１６０４のハイライト
画素ＨＬの行にそれぞれ格納する。また画素テーブルか
らシャドウ画素ＳＤの画素識別子に係る行のデータ
（赤、緑、青のレベル値）を読み出し、レンジ補正テー
ブルの赤の欄１６０２、緑の欄１６０３及び青の欄１６
０４のシャドウ画素ＳＤの行にそれぞれ格納する。

【００７３】なお、処理画像がＲＧＢ色空間において取
り得る最高階調値をＴmax、最低階調値をＴminとする。
色カブリ補正で述べたようにＲＧＢのレンジ幅を０から
２５５の値にしているので、Ｔmaxは２５５、Ｔminは０
となる。

【００７４】次に、レンジ補正部２０２は、ハイライト
画素ＨＬのＲＧＢ成分（ＨＲ，ＨＧ、ＨＢ）の最大値Ｈ
maxを識別する（ステップＳ８７）。レンジ補正テーブ
ルのハイライト画素ＨＬの行において赤の欄１６０２、
緑の欄１６０３及び青の欄１６０４のそれぞれに格納さ
れている数値を比較することにより、最大値Ｈmaxを識
別する。

【００７５】次に、レンジ補正部２０２は、補正係数Ａ
を計算する（ステップＳ８９）。補正係数Ａは、以下の
式にて計算される。 Ａ＝（Ｈdef−Ｔmin）／（Ｈmax−Ｔmin） （９） もしＴminが０である場合には、Ｔminの項は無視でき
る。計算された補正係数Ａは、レンジ補正テーブルにお
いて係数Ａ／Ｂの欄１６０６のハイライト画素ＨＬの行
に格納される。

【００７６】次に、レンジ補正部２０２は、計算された
補正係数Ａを用いて、補正ハイライト画素値ＨＲ'、Ｈ
Ｇ'及びＨＢ'を計算する（ステップＳ９１）。この計算
は、以下の式に従って行われる。 ＨＲ'＝Ｔmin＋Ａ×（ＨＲ−Ｔmin） （１０） ＨＧ'＝Ｔmin＋Ａ×（ＨＧ−Ｔmin） （１１） ＨＢ'＝Ｔmin＋Ａ×（ＨＢ−Ｔmin） （１２） もし、Ｔmin＝０であれば、Ｔminの項は無視できる。計
算結果は、レンジ補正テーブルの補正赤ＨＲ'／ＳＲ'の
欄１６０７、補正緑ＨＧ'／ＳＧ'の欄１６０８及び補正
青ＨＢ'／ＳＢ'の欄１６０９のハイライト画素ＨＬの行
にそれぞれ格納される。また、ハイライト画素ＨＬの画
素識別子を用いて、画素テーブルの補正赤（Ｒ'）の欄
１７０４、補正緑（Ｇ'）の欄１７０５及び補正青
（Ｂ'）の欄１７０６のハイライト画素識別子の行にＨ
Ｒ'、ＨＧ'及びＨＢ'をそれぞれ格納する。

【００７７】次に、レンジ補正部２０２は、シャドウ画
素ＳＤのＲＧＢ成分（ＳＲ，ＳＧ、ＳＢ）の最小値Ｓmi
nを識別する（ステップＳ９３）。レンジ補正テーブル
のシャドウ画素ＳＤの行において赤の欄１６０２、緑の
欄１６０３及び青の欄１６０４のそれぞれに格納されて
いる数値を比較することにより、最小値Ｓminを識別す
る。

【００７８】そして、レンジ補正部２０２は、補正係数
Ｂを計算する（ステップＳ９５）。補正係数Ｂは、以下
の式にて計算される。 Ｂ＝（Ｔmax−Ｓdef）／（Ｔmax−Ｓmin） （１３） 計算された補正係数Ｂは、レンジ補正テーブルの係数Ａ
／Ｂの欄１６０６のシャドウ画素ＳＤの行に格納され
る。

【００７９】次に、レンジ補正部２０２は、計算された
補正係数Ｂを用いて、補正シャドウ画素値ＳＲ'、ＳＧ'
及びＳＢ'を計算する（ステップＳ９７）。この計算
は、以下の式に従って行われる。 ＳＲ'＝Ｔmax−Ｂ×（Ｔmax−ＳＲ） （１４） ＳＧ'＝Ｔmax−Ｂ×（Ｔmax−ＳＧ） （１５） ＳＢ'＝Ｔmax−Ｂ×（Ｔmax−ＳＢ） （１６） 計算結果は、レンジ補正テーブルの補正赤ＨＲ'／ＳＲ'
の欄１６０７、補正緑ＨＧ'／ＳＧ'の欄１６０８及び補
正青ＨＢ'／ＳＢ'の欄１６０９のシャドウ画素の行にそ
れぞれ格納される。また、シャドウ画素の画素識別子を
用いて、画素テーブルの補正赤（Ｒ'）の欄１７０４、
補正緑（Ｇ'）の欄１７０５及び補正青（Ｂ'）の欄１７
０６のシャドウ画素の画素識別子の行にＳＲ'、ＳＧ'及
びＳＢ'をそれぞれ格納する。なお、ステップＳ８７乃
至ステップＳ９１とステップＳ９３乃至ステップＳ９７
との順番の入れ替えが可能である。

【００８０】ステップＳ８７乃至ステップＳ９７で行っ
た処理の概要を図１８に示す。図１８（ａ）に、補正係
数による補正前のハイライト画素及びシャドウ画素の各
成分を表す。図１８の例では、Ｔmax＝Ｈdefであり、Ｔ
min＝Ｓdefである。Ｒ成分の数直線上には、シャドウ画
素のＲ成分のレベル値ＳＲ、及びハイライト画素のＲ成
分のレベル値ＨＲが示されている。同様に、Ｇ成分の数
直線上には、シャドウ画素のＧ成分のレベル値ＳＧ、及
びハイライト画素のＧ成分のレベル値ＨＧが示されてい
る。なお、ここではＳＧはＳminである。また、Ｂ成分
の数直線上には、シャドウ画素のＢ成分のレベル値Ｓ
Ｂ、及びハイライト画素のＢ成分のレベル値ＨＢが示さ
れている。なお、ここではＨＢはＨmaxである。本実施
の形態では、ＨmaxをＨdefに変換するわけであるが、残
りの成分については最低階調値Ｔminからの距離がＱ／
Ｐ倍される。なおＱはＨdef−Ｔminであり、図１８
（ａ）ではＨdefとＳdef（＝Ｔmin）の間の長さを示
す。ＰはＨmax−Ｔminであり、図１８（ａ）ではＳdef
からＨＢの長さを示す。すなわち、ハイライト画素ＨＬ
において各成分の最低階調値Ｔminからの距離の比率は
保持されたままＱ／Ｐ倍される。また、ＳminをＳdefに
変換するわけであるが、残りの成分については、最高階
調値Ｔmaxからの距離がＧ／Ｆ倍される。なおＧはＴmax
−Ｓdefであり、図１８（ａ）ではＨdef（＝Ｔmax）と
Ｓdefの間の長さを示す。ＦはＴmax−Ｓminであり、図
１８（ａ）ではＨdef（＝Ｔmax）とＳＧの間の長さを示
す。補正後のハイライト画素及びシャドウ画素の各成分
の値は、図１８（ｂ）に示される。

【００８１】この後、ハイライト画素及びシャドウ画素
以外の各画素について、ＲＧＢ成分ごとに線形補間を行
って、補正後のハイライト画素（ＨＲ'，ＨＧ'，Ｈ
Ｂ'）とシャドウ画素（ＳＲ'，ＳＧ'，ＳＢ'）の間にな
るように変換処理を実施する。すなわち、レンジ補正部
２０２は、画素テーブルから１画素のデータを読み出す
（ステップＳ９９）。そして、ハイライト画素又はシャ
ドウ画素でないことを確認する（ステップＳ１０１）。
この処理は、読み出した画素の識別子がレンジ補正テー
ブルの画素識別子１６０１に格納されている画素識別子
と同一であるかを判断する。もし、ハイライト画素又は
シャドウ画素である場合にはステップＳ１１１に移行す
る。

【００８２】一方、ハイライト画素及びシャドウ画素で
ない場合には、補正後のハイライト画素の赤の画素値Ｈ
Ｒ'及び補正後のシャドウ画素の赤の画素値ＳＲ'を用い
て、読み出した画素の赤成分（Ｒ）を線形変換する（ス
テップＳ１０５）。既に、補正前のハイライト画素の赤
成分のレベル値ＨＲ、補正後のハイライト画素の赤成分
のレベル値ＨＲ'、補正前のシャドウ画素の赤成分のレ
ベル値ＳＲ、及び補正後のシャドウ画素の赤成分のレベ
ル値ＳＲ'とが得られている。赤成分Ｒを線形変換でレ
ンジ補正するには、入力画素をＸ、出力画素をＹとする
平面を考え、（Ｘ，Ｙ）の座標について（ＳＲ，Ｓ
Ｒ'）と（ＨＲ，ＨＲ'）の２点を通るＹ＝ａＸ＋ｂの直
線式を作成すればいよい。一次直線を求める式は以下の
とおりになる。 (Ｙ−ＨＲ')＝(ＨＲ'−ＳＲ')／(ＨＲ−ＳＲ)×(Ｘ−ＨＲ) （１７） 変形すると以下のようになる。 Ｙ＝(ＨＲ'−ＳＲ')／(ＨＲ−ＳＲ)×Ｘ＋ (ＨＲ×ＳＲ'−ＳＲ×ＨＲ')／(ＨＲ−ＳＲ) （１８） この直線を、例えば図１９に示す。但し、Ｘ＝０からＸ
＝ＳＲまではＹ＝０である。また、Ｘ＝ＨＲからＸ＝２
５５まではＹ＝２５５である。なお、横軸はＸであり、
縦軸はＹである。

【００８３】例えばＨＲ＝２２０、ＨＲ'＝２５５、Ｓ
Ｒ＝３０、ＳＲ'＝０の場合には、レンジ補正の直線関
数は以下の式にて求められる。 (Ｙ−２５５)＝(２５５−０)／(２２０−３０)×(Ｘ−２２０) （１９） Ｙ＝１．３４Ｘ−４０．２６ （２０） 画素成分の値は整数しか取り得ないため、（２０）式を
用いて変換テーブルを作成する。この変換テーブルの一
例を図２０に示す。図２０のように出力画素値Ｙ（レン
ジ補正後のＲ成分のレベル値）は整数且つ０から２５５
の範囲に収まっている。

【００８４】ステップＳ１０５では、最初の処理の際に
図２０のような変換テーブルを作成し、以降赤成分Ｒの
値を入力画素値Ｘとして変換テーブルから出力画素値Ｙ
を取得する。出力画素値Ｙは、画素テーブルの補正赤の
欄１７０４に格納する。

【００８５】また、レンジ補正部２０２は、補正後のハ
イライト画素の緑の画素値ＨＧ'及び補正後のシャドウ
画素の緑の画素値ＳＧ'を用いて、読み出した画素の緑
成分（Ｇ）を線形変換する（ステップＳ１０７）。既
に、補正前のハイライト画素の緑成分のレベル値ＨＧ、
補正後のハイライト画素の緑成分のレベル値ＨＧ'、補
正前のシャドウ画素の緑成分のレベル値ＳＧ、及び補正
後のシャドウ画素の緑成分のレベル値ＳＧ'とが得られ
ている。緑成分Ｇを線形変換でレンジ補正するには、入
力画素をＸ、出力画素をＹとする平面を考え、（Ｘ，
Ｙ）の座標について（ＳＧ，ＳＧ'）と（ＨＧ，ＨＧ'）
の２点を通るＹ＝ａＸ＋ｂの直線式を作成すればいよ
い。直線の求め方は上で述べたのと同じであるからここ
では述べない。

【００８６】例えばＨＧ＝２００、ＨＧ'＝２３２、Ｓ
Ｇ＝５０、ＳＧ'＝２３．４である場合には、以下のよ
うな直線式が得られる。 Ｙ＝１．３９Ｘ−２３．１３ （２１） 画素成分の値は整数しか取り得ないため、（２１）式を
用いて変換テーブルを作成する。この変換テーブルの一
例を図２１に示す。図２１のように出力画素値Ｙ（レン
ジ補正後のＧ成分のレベル値）は整数且つ０から２５５
の範囲に収まっている。

【００８７】ステップＳ１０７では、最初の処理の際に
図２１のような変換テーブルを作成し、以降緑成分Ｇの
値を入力画素値Ｘとして変換テーブルから出力画素値Ｙ
を取得する。出力画素値Ｙは、画素テーブルの補正緑の
欄１７０５に格納する。

【００８８】また、レンジ補正部２０２は、補正後のハ
イライト画素の青の画素値ＨＢ'及び補正後のシャドウ
画素の青の画素値ＳＢ'を用いて、読み出した画素の青
成分（Ｂ）を線形変換する（ステップＳ１０９）。既
に、補正前のハイライト画素の青成分のレベル値ＨＢ、
補正後のハイライト画素の青成分のレベル値ＨＢ'、補
正前のシャドウ画素の青成分のレベル値ＳＢ、及び補正
後のシャドウ画素の青成分のレベル値ＳＢ'とが得られ
ている。青成分Ｂを線形変換でレンジ補正するには、入
力画素をＸ、出力画素をＹとする平面を考え、（Ｘ，
Ｙ）の座標について（ＳＢ，ＳＢ'）と（ＨＢ，ＨＢ'）
の２点を通るＹ＝ａＸ＋ｂの直線式を作成すればいよ
い。直線の求め方は上で述べたのと同じであるからここ
では述べない。

【００８９】例えばＨＢ＝１８０、ＨＢ'＝２０９、Ｓ
Ｂ＝７０、ＳＢ'＝４６である場合には、以下のような
直線式が得られる。 Ｙ＝１．４８Ｘ−１１．７３ （２２） 画素成分の値は整数しか取り得ないため、（２２）式を
用いて変換テーブルを作成する。この変換テーブルの一
例を図２２に示す。図２２のように出力画素値Ｙ（レン
ジ補正後のＢ成分のレベル値）は整数且つ０から２５５
の範囲に収まっている。

【００９０】ステップＳ１０９では、最初の処理の際に
図２２のような変換テーブルを作成し、以降青成分Ｂの
値を入力画素値Ｘとして変換テーブルから出力画素値Ｙ
を取得する。出力画素値Ｙは、画素テーブルの補正青の
欄１７０６に格納する。なお、ステップＳ１０５乃至ス
テップＳ１０９の順番を入れ替えることも可能である。

【００９１】そしてレンジ補正部２０２は、全ての画素
について処理したか否か判断する（ステップＳ１１
１）。もし、未処理の画素が存在する場合には次の画素
を読み出し（ステップＳ１０３）、ステップＳ１０１に
移行する。一方、全ての画素を処理した場合には、レン
ジ補正後の処理画像を画像格納ＤＢ３５に出力し、格納
する（ステップＳ１１３）。なお、ここで画像格納ＤＢ
３５に出力せずに、主要部分推定部２０４に出力するよ
うにしてもよい。

【００９２】以上本実施の形態に係るレンジ補正処理に
おいては、カラー画像をＲＧＢのままでレンジ補正して
いる。また、ハイライト画素の成分の最高レベル値Ｈma
x（すなわち全画素で最高階調の成分）、及びシャドウ
画素の成分の最低レベル値Ｓmin（すなわち全画素で最
低階調の成分）を把握し、両者がレンジ幅（例えば０か
ら２５５）を超えないようにしている。このような処理
を行うことにより、色バランスを無視した従来のレンジ
補正方法により生じる、色が白くなってしまう現象は起
こらず、また、従来技術で引用した特開平８−３２８２
７号のような一旦ＬＣＨ形式でレンジ変換する方法で問
題となる、色域外へ出た画素の押し込み処理を実施しな
くてよくなる。

【００９３】さらに、本実施の形態に係るレンジ補正処
理においては、レンジ補正時に、ハイライト画素のＲＧ
Ｂ比率と、シャドウ画素のＲＧＢ比率を異なった形で保
持し、ハイライト画素については、ＲＧＢそれぞれにつ
いて最低画素値から各成分のレベル値までの距離の比を
保ち、シャドウ画素については、最高画素値から各成分
のレベル値までの距離の比を保つようにしている。

【００９４】この結果、例えば、ハイライト画素が赤色
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１５０，１００，１００）の場合、
レンジ補正により例えば（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２００，１
３３，１３３）となり、補正前より明るく且つメリハリ
の効いた赤色が得られるようになる。シャドウ画素が黄
色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１００，１００，５０）の場合、
レンジ補正により例えば（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（７７，７
７，２０）となり、変換前より暗く且つメリハリの効い
た黄色が得られる。

【００９５】以上のように、レンジ補正後のハイライト
画素は補正前よりメリハリがつき、レンジ補正後のシャ
ドウ画素も補正前よりメリハリがつくこととなる。ま
た、ハイライト画素とシャドウ画素の間の画素は、レン
ジ補正後のハイライト画素とレンジ補正後のシャドウ画
素の間の値に線形に比例計算を行ってレンジ補正し、メ
リハリをつけることができるようになる。

【００９６】３．主要部分推定処理 レンジ補正処理によりレンジ補正された画像について、
主要部分推定部２０４が以下に図２３乃至図３１を用い
て説明する処理を実施する。ここでは、画像の中で注目
すべき部分や主要被写体の推定を行う。

【００９７】図２３に主要部分推定処理の処理フローを
示す。主要部分推定部２０４は、処理画像について画像
分割の条件設定及び分割処理を実施する（ステップＳ１
２１）。例えば分割数の設定を行い、当該設定された分
割数に従って、処理画像を例えば全て等しい面積を有す
る小領域Ａmに分割する。すなわち、参照重要度テーブ
ルに、設定された分割数に従ってレコード（行）を生成
し、領域（番号）の欄に各領域Ａmの領域番号を登録す
る。また、各領域Ａmに含まれる画素の識別番号に関す
る情報も、対象画素の欄２４０１に登録する。さらに、
各領域Ａmに含まれる画素数を、画素数の欄に登録す
る。小領域の数は、固定であってもよいし、処理画像ご
とにオペレータが指示するようにしてもよい。

【００９８】参照重要度テーブルの一例を図２４に示
す。図２４の例では、各領域Ａmの番号を格納するため
の領域の欄２４００と、各領域Ａmに属する画素の識別
番号の範囲に関する情報を格納するための対象画素の欄
２４０１と、各領域Ａmに含まれる画素数の欄２４０２
と、各領域Ａmの人肌画素ＨＳの数を格納する人肌画素
数の欄２４０３と、各領域Ａmの青空画素ＳＫの数を格
納するための青空画素数の欄２４０４と、各領域Ａmの
白雲画素ＣＬの数を格納するための白雲画素数の欄２４
０５と、各領域Ａmの平均明度Ｌaの欄２４０６と、各領
域Ａmの人肌画素割合ＨＳmの欄２４０７と、各領域Ａm
の青空画素割合ＳＫmの欄２４０８と、各領域Ａmの白雲
画素割合ＣＬmの欄２４０９と、各領域Ａmの重要参照度
Ｒmを格納するための参照度の欄２４１０とが設けられ
ている。

【００９９】次に、主要部分推定部２０４は、各領域Ａ
mの平均明度Ｌaを算出する（ステップＳ１２３）。参照
重要度テーブルを参照して、各領域Ａmに含まれる画素
の識別番号に関する情報を対象画素の欄２４０１から取
得し、例えば図１７に示すような画素テーブルから該当
する画素のデータを取得し、各画素の明度値Ｌを計算す
る。画素テーブルに各画素の明度値Ｌが既に格納されて
いる場合には、それを読み出す。そして、平均明度Ｌa
を計算する。計算された平均明度Ｌaは、参照重要度テ
ーブルの平均明度Ｌaの欄２４０６に格納される。

【０１００】また、主要部分推定部２０４は、画素種別
（Ｔｙｐｅ）の条件設定を実施する（ステップＳ１２
５）。例えばオペレータの入力に従って、人肌と予想さ
れる画素ＨＳ、青空と予想される画素ＳＫ、白い雲と予
想される画素ＣＬについて、それぞれの色相と彩度の条
件を設定する。この条件設定についても、オペレータの
設定指示に従ってもよいし、また予め設定されている値
を用いてもよいし、固定値がプログラムに設定されてい
るような構成であってもよい。画素種別の条件設定の内
容は、画素種別条件テーブルに登録される。画素種別条
件テーブルの一例を図２５に示す。図２５の例では、人
肌画素ＨＳ、青空画素ＳＫ及び白雲画素ＣＬの別を格納
する種別Typeの欄２５００と、各画素種別につき彩度域
Ｃを格納するための彩度域の欄２５０１と、各画素種別
につき色相域Ｈを格納するための色相域の欄２５０２と
が含まれる。ステップＳ１２５においては、各画素種別
につき彩度域及び色相域についてのデータを、彩度域Ｃ
の欄２５０１及び色相域Ｈの欄２５０２に格納する。

【０１０１】次に、主要部分推定部２０４は、画素割合
（Ｒａｔｅ）についての条件設定を実施する（ステップ
Ｓ１２７）。例えばオペレータの入力に従って、小領域
Ａm内の人肌画素ＨＳが含まれる割合の基準値ＨＳdef
と、小領域Ａm内の人肌画素ＨＳが含まれる割合の標準
偏差の基準値ＨＳdevKと、平均明度Ｌaの標準偏差の基
準値ＬadevKと、小領域Ａm内に青空画素ＳＫが含まれる
割合の基準値ＳＫdefと、小領域Ａm内に白雲画素ＣＬが
含まれる割合の基準値ＣＬdefを設定する。この条件設
定についても、オペレータの設定指示に従ってもよい
し、また予め設定されている値を用いてもよいし、固定
値がプログラムに設定されているような構成であっても
よい。画素割合についての条件設定の内容は、基準画素
割合テーブルに登録される。

【０１０２】図２６に基準画素割合テーブルの一例を示
す。図２６の例では、人肌画素ＨＳの割合の基準値ＨＳ
def、人肌画素ＨＳの標準偏差の基準値ＨＳdevK、平均
明度Ｌaの標準偏差の基準値ＬadevK、青空画素ＳＫの割
合の基準値ＳＫdef、及び白雲画素ＣＬの割合の基準値
ＣＬdefの別を格納する種別（Rate）の欄２６００と、
各基準値の数値を格納する値の欄２６０１とが設けられ
ている。ステップＳ１２７では、各行に設定された数値
が格納される。

【０１０３】そして主要部分推定部２０４は、ある画素
の彩度Ｃ及び色相Ｈのデータを取得する（ステップＳ１
２９）。例えば、画素テーブルから１画素分のデータを
読み出し、当該データから彩度Ｃ及び色相Ｈの値を計算
する。予め画素テーブルに彩度Ｃ及び色相Ｈの値が格納
されていれば、その値を取得する。また、画素種別であ
る人肌画素ＨＳ、青空画素ＳＫ、白雲画素ＣＬのいずれ
かに該当するか判断する（ステップＳ１３１）。画素の
彩度Ｃ及び色相Ｈの値と画素種別条件テーブルの人肌画
素ＨＳ、青空画素ＳＫ及び白雲画素ＣＬについての彩度
域Ｃの欄２５０１及び色相域Ｈの欄２５０２に登録され
たデータとを用いて、画素が人肌画素ＨＳ、青空画素Ｓ
Ｋ、又は白雲画素ＣＬのいずれに該当するか判断する。
いずれにも該当しない場合には、次の画素のデータを読
み出し、ステップＳ１２９に戻る（ステップＳ１３
０）。

【０１０４】一方、該当する画素種別が存在する場合に
は、主要部分推定部２０４は、当該画素が属する小領域
Ａmを検出し、属する小領域Ａmの該当画素種別（Ｔｙｐ
ｅ）のカウントをインクリメントする（ステップＳ１３
３）。画素の画素識別子と参照重要度テーブルの対象画
素の欄２４０１に登録されたデータを用いて、領域番号
Ａmを識別する。そして、参照重要度テーブルの人肌画
素数の欄２４０３、青空画素数の欄２４０４、白雲画素
数の欄２４０５のいずれかの該当する小領域Ａmの行の
値をインクリメントする。

【０１０５】そして、全ての画素について処理したかを
判断する（ステップＳ１３５）。もし、未処理の画素が
存在する場合にはステップＳ１３０に移行する。一方、
全ての画素について処理した場合には、各小領域Ａmに
ついて、人肌画素割合ＨＳmと、青空画素割合ＳＫmと、
白雲画素割合ＣＬmを計算する（ステップＳ１３７）。
ステップＳ１３３にて各小領域Ａmについて、人肌画素
数、青空画素数、白雲画素数は参照重要度テーブルの人
肌画素数の欄２４０３、青空画素数の欄２４０４及び白
雲画素数の欄２４０５のいずれかに格納されており、参
照重要度テーブルの画素数の欄２４０２に登録された各
小領域Ａmの画素数で除すれば各割合は計算できる。人
肌画素割合ＨＳmは人肌画素割合ＨＳmの欄２４０７に、
青空画素割合ＳＫmは青空画素割合ＳＫmの欄２４０８
に、白雲画素割合ＣＬmは白雲画素割合ＣＬmの欄２４０
９に登録される。

【０１０６】主要部分推定部２０４は、次に全小領域Ａ
mの人肌画素割合ＨＳmから、平均値ＨＳaと標準偏差の
値ＨＳdevを算出する（ステップＳ１３９）。すなわ
ち、参照重要度テーブルの人肌画素割合ＨＳmの欄２４
０７に登録された数値を用いて、平均値ＨＳaと標準偏
差の値ＨＳdevを計算し、算出画素割合テーブルの人肌
画素割合ＨＳmの平均値ＨＳaの行及び人肌画素割合ＨＳ
mの標準偏差ＨＳdevの行に登録する。算出画素割合テー
ブルの一例を図２７に示す。図２７の例では、人肌画素
割合ＨＳmの平均値ＨＳa、人肌画素割合ＨＳmの標準偏
差ＨＳdev、平均明度Ｌaの平均値allＬa、及び平均明度
Ｌaの標準偏差Ｌadevの別を格納する種別（Rate-cal）
の欄２７００と、平均値や標準偏差の値を格納する値の
欄２７０１とが含まれる。

【０１０７】次に主要部分推定部２０４は、全小領域Ａ
mの平均明度Ｌaから平均明度Ｌaの平均値allＬa及び平
均明度Ｌaの標準偏差Ｌadevを計算する（ステップＳ１
４１）。参照重要度テーブルの平均明度Ｌaの欄２４０
６からデータを読み出して、平均明度Ｌaの平均値allＬ
a及び標準偏差Ｌadevを計算することができる。計算結
果は、算出画素割合テーブルの平均明度Ｌaの平均値all
Ｌaの行及び平均明度Ｌaの標準偏差Ｌadevの行に登録さ
れる。

【０１０８】処理は端子Ｂを介して図２８に移行する。
図２８では、図２３の処理フローで計算した数値を用い
て処理画像を、（ａ）人物と背景が分離した画像（例え
ば図２９（ａ）に示すような画像）、（ｂ）人物と背景
が混合した画像（例えば図２９（ｂ）に示すような画
像）、（ｃ）逆光気味の画像（例えば図２９（ｃ）に示
すような画像）、（ｄ）その他一般の画像（例えば図２
９（ｄ）に示すような画像）の４種類に分類する。

【０１０９】（ａ）人物と背景が分離した画像とは、人
物と背景部分がはっきり分かれている画像を指す。図２
９（ａ）の例に示すように、フラッシュを使用した、夜
景を背景として人物一人の顔がアップで配置されている
ポートレート画像等を指す。（ｂ）人物と背景が混合し
た画像とは、人物と背景がはっきり別れておらず混ざり
合っているような画像を指す。図２９（ｂ）の例に示す
ように、自然風景を背景として人物が複数人配置された
スナップ画像等を指す。また（ｃ）逆光気味の画像と
は、大変明るい箇所と大変暗い箇所が画像面積の多くを
占めている画像を指す。図２９（ｃ）の例に示すよう
に、晴れの屋外の逆光状態で撮影した画像等を指す。
（ｄ）は、（ａ）乃至（ｃ）に属しないその他一般の画
像を指し、例えば図２９（ｄ）に示すように、順光状態
で撮影した自然風景画像等を指す。

【０１１０】次に主要部分推定部２０４は、画素割合の
基準値（Ｒａｔｅ：ここでは人肌画素割合の基準値ＨＳ
def及び人肌画素割合の標準偏差の基準値ＨＳdevK）、
人肌画素割合ＨＳmの平均値ＨＳaと人肌画素割合ＨＳm
の標準偏差ＨＳdevの関係が（ａ）人物と背景が分離し
た画像の条件を満たしているか判断する（ステップＳ１
４３）。すなわち、以下の条件１が満たされているかを
判断する。 ＨＳa＞ＨＳdef 且つ ＨＳdev＞ＨＳdevK (条件１） 基準画素割合テーブルに登録された人肌画素割合の基準
値ＨＳdef及び人肌画素割合の標準偏差の基準値ＨＳdev
Kと、算出画素割合テーブルに登録された人肌画素割合
ＨＳmの平均値ＨＳaと人肌画素割合ＨＳmの標準偏差Ｈ
Ｓdevとを用いて条件１を満たしているかを判断する。
もし、条件１を満たしている場合、図２６の例において
は、人物画像と推定される人肌画素が、全領域で平均５
０％以上存在し、人肌画素の割合が高い小領域Ａmと人
肌画素の割合が小さい小領域Ａmとが存在していて、各
小領域間で人肌画素割合の格差が大きいことを意味して
いる。

【０１１１】もし、条件１が不成立である場合には、次
に主要部分推定部２０４は、画素割合の基準値（Ｒａｔ
ｅ：ここでは人肌画素割合の基準値ＨＳdef及び人肌画
素割合の標準偏差の基準値ＨＳdevK）、人肌画素割合Ｈ
Ｓmの平均値ＨＳaと人肌画素割合ＨＳmの標準偏差ＨＳd
evの関係が（ｂ）人物と背景が混合した画像の条件を満
たしているか判断する（ステップＳ１４７）。すなわ
ち、以下の条件２が満たされているかを判断する。 ＨＳa＞ＨＳdef 且つ ＨＳdev≦ＨＳdevK (条件２） 条件１と同様に、基準画素割合テーブルに登録された人
肌画素割合の基準値ＨＳdef及び人肌画素割合の標準偏
差の基準値ＨＳdevKと、算出画素割合テーブルに登録さ
れた人肌画素割合ＨＳmの平均値ＨＳaと人肌画素割合Ｈ
Ｓmの標準偏差ＨＳdevとを用いて条件２を満たしている
かを判断する。もし、条件２を満たしている場合、図２
６の例においては、人物画像と推定される人肌画素が、
全領域で平均５０％以上存在するが、（ａ）の画像と比
較すると人肌画素の割合ＨＳmは小領域間で格差が小さ
いことを意味する。

【０１１２】もし、条件２が不成立である場合には、主
要部分推定部２０４は、画素割合の基準値（Ｒａｔｅ：
ここでは人肌画素割合の基準値ＨＳdef、平均明度Ｌaの
標準偏差の基準値ＬadevK、青空画素割合の基準値ＳＫd
ef及び白雲画素割合の基準値ＣＬdef）、人肌画素割合
の平均値ＨＳa、平均明度Ｌaの平均値allＬa、平均明度
Ｌaの標準偏差Ｌadev、青空画素割合ＳＫm及び白雲画素
割合ＣＬmとの関係から（ｃ）逆光気味の画像であるか
判断する（ステップＳ１５１）。すなわち、以下の条件
３が満たされているか判断する。ＨＳa≦ＨＳdef且つＬ
adev＞ＬadevK且つＬa＞allＬaの小領域ＡmにおいてＳ
Ｋm＞ＳＫdefとなる領域Ａmが１個以上ある場合、又は
ＨＳa≦ＨＳdef且つＬadev＞ＬadevK且つＬa＞allＬaの
小領域ＡmにおいてＣ Ｌm＞ＣＬdefとなる領域Ａmが１個以上ある場合 (条件３）

【０１１３】人肌画素割合の基準値ＨＳdef、平均明度
の標準偏差の基準値ＨＳdevK、青空画素割合の基準値Ｓ
Ｋdef及び白雲画素割合の基準値ＣＬdefは、基準画素割
合テーブルから読み出される。また、人肌画素割合ＨＳ
mの平均値ＨＳa、平均明度の標準偏差Ｌadevについて
は、算出画素割合テーブルから読み出される。各小領域
Ａmの平均明度Ｌa、青空画素割合ＳＫm及び白雲画素割
合ＣＬmについては、参照重要度テーブルの平均明度の
欄２４０６と、青空画素割合の欄２４０８と、白雲画素
割合の欄２４０９とから読み出す。

【０１１４】条件３は、人肌画素割合の平均ＨＳaは基
準を下回って人物と推定される画素の割合が低く、平均
明度の標準偏差Ｌadevは基準を上回って小領域間で明暗
がはっきりしている場合、平均明度Ｌaの平均値allＬa
を上回る平均明度Ｌaを有する小領域Ａmにおいて青空画
素の割合ＳＫmが基準を上回って青空が多く含まれる場
合には、逆光気味の画像と推定するということを示して
いる。また、人肌画素割合の平均ＨＳaは基準を下回っ
て人物と推定される画素の割合が低く、平均明度の標準
偏差Ｌadevは基準を上回って小領域間で明暗がはっきり
している場合、平均明度Ｌaの平均値allＬaを上回る平
均明度Ｌaを有する小領域Ａmにおいて白雲画素の割合Ｃ
Ｌmが基準を上回って白雲が多く含まれる場合には、逆
光気味の画像と推定するということを示している。

【０１１５】もし、条件３を満たしていない場合には、
（ｅ）その他一般の画像と判別する。これは、人物画像
と推定される要素がなく、小領域間で明暗がはっきりし
ていないか、又は青空や白雲と推定される画素が余り存
在しない、その他の一般的な画像であることを示してい
る。

【０１１６】以上のような条件１乃至条件３にて画像種
類の特定が行われると、ステップＳ１４５、ステップＳ
１４９及びステップＳ１５３において各画像種類に適合
した参照重要度Ｒmが小領域Ａm毎に付与される。

【０１１７】もしステップＳ１４３において（ａ）人物
と背景が分離した画像であると判断された場合には、人
肌画素割合ＨＳmと、人肌画素割合の平均値ＨＳaとの関
係で、人肌領域Ａmと判断された場合には参照重要度Ｒm
＝１とし、その他の領域ＡmについてはＲm＝０とする
（ステップＳ１４５）。すなわち、ＨＳm≧ＨＳaである
領域については参照重要度Ｒm＝１とし、ＨＳm＜ＨＳa
である領域については参照重要度Ｒm＝０とする。この
参照重要度Ｒmの付与は、人肌画素ＨＳの割合が高い小
領域Ａmにのみ大きな参照重要度Ｒm（＝１）を付与し、
その他の領域には注目しないことを意味する。この結果
図２９（ａ）のような画像を、図３０（ａ）の左に示す
ように分割する場合には、図３０（ａ）右に示すような
参照重要度が付与されるようになる。すなわち、人物を
大きく含む小領域についてのみ参照重要度Ｒmが１に設
定される。

【０１１８】人肌画素割合ＨＳmは参照重要度テーブル
の人肌画素割合ＨＳmの欄２４０７から読み出され、人
肌画素割合の平均値ＨＳaは算出画素割合テーブルから
読み出される。付与された各小領域の参照重要度Ｒm
は、参照重要度テーブルの参照度Ｒmの欄２４１０に格
納される。

【０１１９】もしステップＳ１４７において（ｂ）人物
と背景が混合した画像と判断された場合には、人肌画素
割合ＨＳmと、人肌画素割合の平均値ＨＳaとの関係で、
人肌領域Ａmと判断された場合には参照重要度Ｒm＝１と
し、その他の領域Ａmについては以下に示す関数で決定
された参照重要度Ｒmを付与する（ステップＳ１４
９）。関数は、以下の式で表される。 Ｈ（ＨＳdev）＝（ＨＳdevK−ＨＳdev）／ＨＳdevK （２３） （２３）式では、人肌画素割合の標準偏差ＨＳdevが、
人肌画素割合の標準偏差の基準値ＨＳdevKと同じ値を有
する場合には０になり、人肌画素割合の標準偏差の基準
値ＨＳdevKより小さい場合には参照重要度Ｒmは大きく
なる。なお、ステップＳ１４９に移行する条件により参
照重要度が０未満になることはない。

【０１２０】例えば、（ｂ）人物と背景が混合した画像
と判別される画像において、全小領域の人肌画素割合Ｈ
Ｓmの平均値ＨＳaが０．６０、その標準偏差ＨＳdevが
０．１０である場合、参照重要度Ｒmは０．５となる。
この結果、図２９（ｂ）のような画像を図３０（ｂ）左
のように領域分割を行った場合には、図３０（ｂ）右の
ような参照重要度Ｒmが付与される。人肌画素が多く含
まれる領域には、参照重要度はＲm＝１となり、それ以
外は、（２３）式に従って計算された値（ここでは０．
５）となる。

【０１２１】なお、人肌画素割合ＨＳmは参照重要度テ
ーブルの人肌画素割合ＨＳmの欄２４０７から読み出さ
れ、人肌画素割合の平均値ＨＳaは算出画素割合テーブ
ルから読み出される。また、人肌画素割合の標準偏差Ｈ
Ｓdevは算出画素割合テーブルから、人肌画素割合の標
準偏差の基準値ＨＳdevKは基準画素割合テーブルから読
み出される。付与された各小領域の参照重要度Ｒmは、
参照重要度テーブルの参照度Ｒmの欄２４１０に格納さ
れる。

【０１２２】もしステップＳ１５１において（ｃ）逆光
気味の画像と判断された場合には、平均明度Ｌa、平均
明度の平均値allＬa、青空画素割合ＳＫm、白雲画素割
合ＣＬm、及び画素割合の基準値（Ｒａｔｅ：ここでは
青空画素割合の基準値ＳＫdef及び白雲画素割合の基準
値ＣＬdef）との関係で、暗部領域Ａm又は青空及び白雲
ではない領域Ａmには参照重要度Ｒm＝１を付与し、その
他の領域にはＲm＝０を付与する（ステップＳ１５
３）。

【０１２３】ステップＳ１５３の参照重要度付与の詳細
処理を図３１を用いて説明する。最初に、ある小領域Ａ
mの明度平均Ｌaと全小領域における明度平均の平均値al
lＬaとを比較し、Ｌa＜allＬaを満たしているか判断す
る（ステップＳ１６１）。もしこの条件を満たしていれ
ば、当該小領域は画像全体と比較して暗いことを示して
いる。すなわち、逆光による暗部であると推定される。
このような条件が満たされた場合には、当該小領域Ａm
にＲm＝１を設定する（ステップＳ１６５）。明度平均
Ｌaは参照重要度テーブルの明度平均の欄２４０６から
読み出され、明度平均の平均値allＬaは算出画素割合テ
ーブルから読み出される。参照重要度Ｒmは参照重要度
テーブルの参照度の欄２４１０に登録される。

【０１２４】もしステップＳ１６１の条件が満たされな
い場合には、ある小領域Ａmの青空画素割合ＳＫmと青空
画素割合の基準値ＳＫdefがＳＫm＜ＳＫdefであり、且
つ当該小領域Ａmの白雲画素割合ＣＬmと白雲画素割合の
基準値ＣＬdefがＣＬm＜ＣＬdefであるか否か判断する
(ステップＳ１６３）。もしこの条件を満たしている場
合には、暗部ではなく、白雲でもなく、青空でもない領
域である。このような領域の場合にはステップＳ１６５
に移行し、重要参照度Ｒm＝１を付与する。ここで、青
空画素割合ＳＫmは重要参照度テーブルの青空画素割合
の欄２４０８から、白雲画素割合ＣＬmは重要参照度テ
ーブルの白雲画素割合の欄２４０９から読み出される。
青空画素割合の基準値ＳＫdef及び白雲画素割合の基準
値ＣＬdefは、算出画素割合テーブルから読み出され
る。

【０１２５】一方、ステップＳ１６３の条件を満たさな
い場合には、Ｒm＝０を付与する（ステップＳ１６
７）。すなわち、ステップＳ１６１及びステップＳ１６
３の条件を満たさない小領域Ａmについては全く注目し
ないということを表している。

【０１２６】そして全ての小領域Ａmについて処理した
か判断し（ステップＳ１６９）、未処理の小領域が存在
すれば次の領域Ａmに移行して（ステップＳ１７０）、
ステップＳ１６１に戻る。もし、全ての領域を処理した
場合には、処理を終了する。

【０１２７】例えば図２９（ｃ）のような画像を図３０
（ｃ）左に示すように分割する場合、逆光で暗くなった
人物の部分が参照重要度Ｒm＝１とされ、残りの領域に
はＲm＝０が設定される。

【０１２８】もし、（ｄ）その他一般の画像と判断され
た場合には、全ての領域に参照重要度Ｒm＝１を付与す
る（ステップＳ１５５）。すなわち、全ての小領域Ａm
について等しく注目することを意味している。この結
果、図２９（ｄ）に示したような画像を図３０（ｄ）左
に示すように分割した場合、全ての領域に参照重要度Ｒ
m＝１が付与される。付与された参照重要度Ｒmは、参照
重要度テーブルの参照度の欄２４１０に登録される。

【０１２９】本実施の形態においては、処理画像を、人
物画像（人物背景分離画像又は人物背景混合画像）・逆
光画像・その他一般画像を分類し、主体となる領域と主
体でない領域を特定した上で、領域毎に異なる参照重要
度Ｒmなる値を付与するようになっている。この参照重
要度Ｒmは、値が高いと、画像中で主体となる領域であ
ることを示しており、人物画像の場合は、人物領域の参
照重要度が高く、逆光画像の場合は黒くつぶれた領域の
参照重要度が高い。またその他一般画像に場合は、画像
全体が主体領域であるので、参照重要度は均一値となっ
ている。

【０１３０】このように参照重要度により、画像分類の
後に主体となる領域を決定し、その領域毎の参照重要度
を反映した画像補正を実施すれば、より精度の高い画像
補正を実現できる。例えば、この参照重要度Ｒmを利用
して以下に述べるようなトーン補正を行うことができ
る。但し、参照重要度Ｒmの利用はトーン補正に限定さ
れるものではなく、参照重要度Ｒmの値に応じたフィル
タを用いて補正処理を行うなど他の利用態様も存在す
る。

【０１３１】４．トーン補正 主要部分推定部２０４により付与された処理画像の各小
領域Ａmの参照重要度Ｒmの値を反映させる形で、明るさ
やコントラストの調整のためのトーン補正をトーン補正
部２０６により実施する。

【０１３２】本実施の形態では、処理画像の画像状態の
判別を行い、判別された画像状態に適したトーン補正の
カーブを選択し、選択されたカーブを利用して処理画像
にカーブ変換処理を実施する。

【０１３３】画像状態は、明るさに関して「暗い」「普
通」「明るい」と分類でき、コントラストに関して「高
い」「普通」「低い」といった分類ができる。画像の明
るさは、処理画像の明度平均値μと相関がある。「暗
い」画像は明度平均値μが低く、「明るい」画像は明度
平均値μが高く、「普通」の画像はこれらの中間となっ
ている。図３２にこの例を示す。図３２（ａ）は、上段
に「暗い」画像の一例を示し、中段に「暗い」画像の明
度ヒストグラムを示している。このように、「暗い」画
像において画素の明度は、レベルの低いものが多く、明
度平均値μも低い値をとる。図３２（ｂ）は、上段に
「普通」の画像の一例を示し、中段に「普通」の画像の
明度ヒストグラムを示している。このように「普通」の
画像において画素の明度は、中間レベルのものが多く、
明度平均値μも中間の値をとる。図３２（ｃ）は、上段
に「明るい」画像の一例を示し、中段に「明るい」画像
の明度ヒストグラムを示している。このように「明る
い」画像において画素の明度は、高いレベルのものが多
く、明度平均値μも高い値をとる。

【０１３４】このような画像状態についてのトーン補正
は、「暗い」画像については画像を明るくするトーンカ
ーブを、「明るい」画像については画像を暗くするトー
ンカーブを、「普通」の画像については明度を変更しな
いトーンカーブを適用して、画素変換する。

【０１３５】図３２の場合には、下段に示したようなト
ーンカーブを適用する。図３２（ａ）のように「暗い」
画像の場合には、画素を明るくする、上に凸なトーンカ
ーブを使用する。図３２（ｂ）のような「普通」の画像
については、画素変換しないようなトーンカーブを使用
する。図３２（ｃ）のような「明るい」画像について
は、画素を暗くする、下に凸なトーンカーブを使用す
る。

【０１３６】本実施の形態では、明度平均値μの計算に
おいて、主要部分推定部２０４が設定した参照重要度を
考慮して、明度平均値μを計算する。すなわち、以下の
ような式にて計算する。

【数１】

【０１３７】また、画像のコントラストは、処理画像の
明度の標準偏差σと相関がある。コントラストが「低
い」画像は明度の標準偏差が低く、「高い」画像は明度
の標準偏差が高く、「普通」の画像はこれらの中間、と
なっている。図３３にこの一例を示す。図３３（ａ）
は、上段にコントラストが「低い」画像の一例を示し、
中段に「低い」画像の明度ヒストグラムを示している。
このようにコントラストが「低い」画像において、明度
平均値μからのばらつき（標準偏差σ）は小さくなって
いる。また、図３３（ｂ）は、上段にコントラストが
「普通」の画像の一例を示し、中段に「普通」の画像の
明度ヒストグラムを示している。このようにコントラス
トが「普通」の画像において、明度平均値μからのばら
つき（標準偏差σ）は中程度となっている。さらに、図
３３（ｃ）は、上段にコントラストが「高い」画像の一
例を示し、中段に「高い」画像の明度ヒストグラムを示
している。このようにコントラストが「高い」画像にお
いて、明度平均値μからのばらつき（標準偏差σ）は大
きくなっている。

【０１３８】このような画像状態の画像に対するトーン
補正は、コントラストが「低い」画像については暗めの
画素を暗く、明るめの画素をより明るくするトーンカー
ブを、コントラストが「高い」画像については暗めの画
素を明るく、明るめの画素を暗くするトーンカーブを、
「普通」の画像については画素を変換しないようなトー
ンカーブを適用して、画素変換する。

【０１３９】図３３の場合には、下段に示したようなト
ーンカーブを適用する。図３３（ａ）のようなコントラ
ストの「低い」画像には、Ｓ字型のトーンカーブにて、
暗めの画素をより暗く、明るめの画素をより明るくす
る。図３３（ｂ）のような「普通」の画像には、画素変
換しない直線のトーンカーブを使用する。図３３（ｃ）
のようなコントラストの「高い」画像には、逆Ｓ字型の
トーンカーブにて、暗めの画素を明るく、明るめの画素
を暗くする。 本実施の形態では、明度の標準偏差σの
計算において、主要部分推定部２０４が設定した参照重
要度を考慮して、明度の標準偏差σを計算する。すなわ
ち、以下のような式にて計算する。

【数２】

【０１４０】一般の複数の画像について画像状態を調べ
ると、「暗い」画像ではコントラストが「低い」画像で
ある場合が多く、明度が「普通」の画像ではコントラス
トが「高い」「普通」「低い」画像が存在し、「明る
い」画像ではコントラストが「低い」画像である場合が
多い。このことから明度平均値μと明度の標準偏差σに
は相関があると考えられる。そこで、画像状態を決める
方法として、画像状態とそれに対応する明度平均値μ及
び明度の標準偏差σ、この画像状態の補正に適用するト
ーンカーブ（トーンカーブ形状を決定するためのパラメ
ータ）の組み合わせを予め決めておき、さらにμとσの
２変量で２次元正規分布の確率関数を作成しておく。そ
して、画像状態を決定したい処理画像について上で述べ
た式でμ及びσを算出し、これを各画像状態の２次元正
規分布関数に入力して、その処理画像の画像状態を確率
値で表現する。もし高確率値であれば処理画像はその画
像状態である信頼度が高く、低確率であれば処理画像は
その画像状態である信頼度が低いことを示している。処
理画像の状態を、各画像状態の確率値で表現してもよい
し、最も高確率の画像状態を選択して、これを処理画像
の画像状態と決定してもよい。

【０１４１】トーン補正については、処理画像の画像状
態確率値と、対応するトーンカーブ形状のパラメータ値
を積和計算してトーンカーブを決定するか、又は最も高
確率な画像状態のトーンカーブを一意に選択決定する。
そして、決定されたトーンカーブを用いてトーン変換処
理を実施する。

【０１４２】（２４）式及び（２５）式で示したよう
に、本実施の形態では、処理画像のμとσを、画像全体
の画素から算出するのではなく、画像を複数の小領域Ａ
mに分割して、各小領域についてμmとσmを算出してお
き、これと主要部分推定処理にて得られた参照重要度Ｒ
mとを用いて計算する。すなわち、各小領域Ａmの明度平
均値μm（＝Ｌa）と当該小領域Ａmの参照重要度Ｒmを積
和計算することにより処理画像の平均明度μを計算す
る。また、各小領域Ａmの明度の標準偏差σmと当該小領
域Ａmの参照重要度Ｒmを積和計算することにより処理画
像の明度の標準偏差σを計算する。

【０１４３】このようにすることにより、より重要な小
領域についての明度平均値及び明度の標準偏差はμ及び
σの計算において大きな影響を与えるようになり、参照
重要度が大きな値を有する重要な小領域に適したトーン
カーブが決定されるようになる。従って、高品質なトー
ン補正を行うことができるようになる。

【０１４４】５．統計情報算出処理 補正処理後段部３９５による処理で用いられる彩度基準
値及び輪郭基準値を作成するために、事前に統計情報算
出部３９３により以下のような処理を実施しておく。

【０１４５】図３４乃至図３７を用いて統計情報算出処
理を説明するが、ここでは補正処理前段部３９１で補正
処理を行って得られた画像を前段補正画像と呼び、オペ
レータが自ら画像補正を実施することにより得られた画
像を手動補正画像と呼ぶ。以下、図３４に示す処理フロ
ーに従って説明する。

【０１４６】最初に、統計情報算出部３９１は、オペレ
ータが作成した手動補正画像を取得し、当該手動補正画
像の各画素について彩度Te-C及び明度Te-Lの値を、手動
補正画素テーブルに記録する（ステップＳ１７１）。手
動補正画素テーブルの一例を図３５に示す。図３５の例
では、画素識別子の欄３５００と、明度（Te-L）の欄３
５０１と、彩度（Te-C）の欄３５０２と、前段補正画像
の画素と手動補正画像の画素の明度の差分絶対値｜Ｌ｜
の欄３５０３とが設けられている。ステップＳ１７１で
は、画素識別子の欄３５００と、明度の欄３５０１と、
彩度の欄３５０２とに各画素のデータが登録される。

【０１４７】次に、統計情報算出部３９１は、全画素に
ついて彩度（Te-C）の平均値Te-Caを計算する（ステッ
プＳ１７３）。手動補正画素テーブルの彩度の欄３５０
２のデータを全て加算し、画素数で除すると彩度の平均
値Te-Caが計算される。計算された彩度の平均値Te-Ca
は、手動補正履歴テーブルに格納される。手動補正履歴
テーブルの一例を図３６に示す。図３６の例では、履歴
番号の欄３６００と、彩度Te-Cの平均値Te-Caの欄３６
０１と、明度の差分絶対値｜Ｌ｜の平均値｜Ｌ｜aの欄
３６０２とが設けられている。ここでは、手動補正履歴
テーブルに新たなレコード（行）を生成し、次の履歴番
号を履歴番号の欄３６００に登録し、計算された彩度の
平均値Te-Caを彩度Te-Cの平均値Te-Caの欄３６０１に登
録する。

【０１４８】そして、統計情報算出部３９１は、手動補
正画像と同一画像についての前段補正画像を取得し、当
該前段補正画像の各画素について、その明度Ｌと、手動
補正画像の対応する画素の明度Te-Lとの明度差分絶対値
｜Ｌ｜を計算する（ステップＳ１７５）。例えば、図１
７に示すような前段補正画像についての画素テーブルか
ら、各画素のデータを取得し、各画素の明度Ｌを計算す
る。画素テーブルに既に各画素の明度の値が登録されて
いれば、そのデータを読み出す。そして、対応する画素
についての明度Te-Lを手動補正画素テーブルの明度の欄
３５０１から読み出し、明度差分絶対値｜Ｌ｜を計算す
る。計算された明度差分絶対値｜Ｌ｜は、手動補正画素
テーブルの明度差分絶対値の欄３５０３に登録される。

【０１４９】また、統計情報算出部３９１は、明度差分
絶対値｜Ｌ｜の平均値｜Ｌ｜aを計算する（ステップＳ
１７７）。手動補正画素テーブルの明度差分絶対値の欄
３５０３のデータを全て加算し、画素数で除すると明度
差分絶対値の平均｜Ｌ｜aが計算される。計算された差
分絶対値の平均｜Ｌ｜aは、手動補正履歴テーブルの明
度差分絶対値｜Ｌ｜の平均値｜Ｌ｜aの欄３６０２の今
回の履歴番号の行に登録される。この手動補正履歴テー
ブルのデータは基準値ＤＢ３３に登録される。

【０１５０】そして、手動補正履歴テーブルにある程度
のレコードが登録された場合自動的に又はオペレータの
指示に応じて、全平均彩度値Te-Caの平均値である彩度
基準値Te-allCaと、全明度差分絶対値の平均値｜Ｌ｜a
の平均値である輪郭基準値all｜Ｌ｜aを計算し、基準値
ＤＢ３３に登録する（ステップＳ１７９）。手動補正履
歴テーブルの彩度の平均値の欄３６０１に登録されてい
る全データを加算し、手動補正履歴テーブルのレコード
数で除すれば平均彩度の平均値である彩度基準値Te-all
Caを得ることができる。また、手動補正履歴テーブルの
明度差分絶対値の平均値の欄３６０２に登録されている
全データを加算し、手動補正履歴テーブルのレコード数
で除すれば明度差分絶対値の平均値｜Ｌ｜aの平均であ
る輪郭基準値all｜Ｌ｜aを得ることができる。これら
は、一旦彩度・輪郭基準値テーブルに保管された後に、
基準値ＤＢ３３に登録される。彩度・輪郭基準値テーブ
ルの一例を図３７に示す。図３７の例では、彩度基準値
Te-allCaの欄３７００と、輪郭基準値all｜Ｌ｜aの欄３
７０１とが設けられている。

【０１５１】上で計算された彩度基準値Te-allCaは、オ
ペレータが好む統計的な彩度度合いを表し、輪郭基準値
all｜Ｌ｜aは、前段補正画像に対して輪郭強調を実施す
る際にオペレータが好む統計的な輪郭強調度合を表す。
これらの基準値は以下で述べる彩度補正処理及び輪郭強
調処理において用いられる。

【０１５２】６．彩度補正処理 本実施の形態における彩度補正は、オペレータの好み・
傾向を反映した形で実施される。以下、図３８乃至図４
０を用いて、補正処理後段部３９５の彩度補正部２０８
の処理内容を説明する。

【０１５３】図３８は、彩度補正の処理フローである。
まず、彩度補正部２０８は、今回処理を行う処理画像の
全画素の彩度Ｃを取得し、平均彩度Ｃaを計算する（ス
テップＳ１８１）。もし、処理画像の各画素につき彩度
Ｃが計算済みではない場合には、例えば画素テーブルに
登録されている各画素の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青
（Ｂ）のレベル値から彩度Ｃを計算し、全画素の彩度Ｃ
を加算して画素数で除すれば平均彩度Ｃaを得ることが
できる。既に彩度Ｃが計算されて画素テーブルに格納さ
れている場合には、読み出して平均彩度Ｃaのみを計算
する場合もある。

【０１５４】画素テーブルの一例を図３９に示す。図３
９の例では、画素識別子の欄３９００と、赤（Ｒ）のレ
ベル値を格納するための赤の欄３９０１と、緑（Ｇ）の
レベル値を格納するための緑の欄３９０２と、青（Ｂ）
のレベル値を格納するための青の欄３９０３と、彩度Ｃ
の値を格納するための彩度の欄３９０４と、色相Ｈの値
を格納するための色相の欄３９０５と、明度Ｌの値を格
納するための明度の欄３９０６と、本彩度補正処理によ
り補正された彩度ＣＣを格納するための補正彩度の欄３
９０７とが設けられている。

【０１５５】本ステップにおいては、各画素の赤・緑・
青のレベル値を赤の欄３９０１、緑の欄３９０２及び青
の欄３９０３から読み出して彩度Ｃを計算し、当該画素
の彩度の欄３９０４に登録する。また、彩度の欄３９０
４に格納された全画素の彩度Ｃを加算して、画素数で除
することにより得られる平均彩度Ｃaは記憶装置に格納
される。

【０１５６】次に、彩度補正部２０８は、処理を行うあ
る画素の明度Ｌ及び色相Ｈを算出する（ステップＳ１８
３）。画素テーブルの当該画素についてのレコード
（行）を読み出し、明度Ｌ及び色相Ｈを計算する。そし
て画素テーブルの明度の欄３９０６及び色相の欄３９０
５の当該画素の行に計算した明度Ｌ及び色相Ｈを登録す
る。

【０１５７】そして、彩度補正部２０８は、図７に示す
ようなＬＣＨ空間において、ハイライト側の領域ｈl、
シャドウ側の領域ｓdのいずれに属するか判断する（ス
テップＳ１８５）。すなわち、図８に示した最大彩度テ
ーブルの色相域の欄８０２及び明度域８０３に登録され
た各領域の色相範囲及び明度範囲に基づき、当該画素が
いずれの領域に属するか判断し、その領域がハイライト
側の領域ｈl又はシャドウ側の領域ｓdのいずれかを判定
する。

【０１５８】もし、ハイライト側の領域ｈlに属する場
合、彩度補正部２０８は、平均色相ＨＵa、計算された
平均彩度Ｃa及び基準値ＤＢ３３に格納された彩度基準
値Te-allCaを用いて、当該画素の補正彩度ＣＣを計算す
る（ステップＳ１８７）。補正彩度ＣＣは以下の式によ
り計算される。

【数３】 なお、（２６）式は０≦θＵ≦９０°のための式であ
り、（２７）式は９０°＜θＨ≦１８０°のための式で
ある。但し、θＵ＝Ｈ−ＨＵaである。平均色相ＨＵa
は、色カブリ補正において用いられた値を、例えば最大
彩度テーブル（図８）から読み出して用いる。但し、未
計算の場合には、図６の処理フローに従って、処理画像
についてステップＳ２１からステップＳ４５（ステップ
Ｓ４３を除く）を実施して最大彩度テーブルを用意し、
当該最大彩度テーブルの平均色相の欄８０７における、
最多フラグの欄８０６に０１が登録されている行の値を
読み出せば得られる。

【０１５９】一方、シャドウ側の領域ｓdに属する場
合、彩度補正部２０８は、平均色相ＨＬa、計算された
平均彩度Ｃa、基準値ＤＢ３３に格納された彩度基準値T
e-allCaを用いて、当該画素の補正彩度ＣＣを計算する
（ステップＳ１８９）。補正彩度ＣＣは以下の式により
計算される。

【数４】 なお、（２８）式は０≦θＬ≦９０°のための式であ
り、（２９）式は９０°＜θＬ≦１８０°のための式で
ある。但し、θＬ＝Ｈ−ＨＬaである。平均色相ＨＬa
は、色カブリ補正において用いられた値を、例えば最大
彩度テーブル（図８）から読み出して用いる。未計算の
場合には、ＨＵaの場合と同様にして最大彩度テーブル
を用意し、当該最大彩度テーブルの平均色相の欄８０７
における、最多フラグの欄８０６に０２が登録されてい
る行の値を読み出せば得られる。

【０１６０】（２６）式乃至（２９）式は、処理画像の
彩度が、基準値ＤＢの彩度基準値に近付くように、すな
わち彩度補正の結果がオペレータの好み・傾向に近付く
ようにしている。また、色カブリ補正を行った画素につ
いては、色カブリが再発生しないように、すなわち色カ
ブリ方向に補正がなされないように、再度の補正具合を
θＬ又はθＨの正弦値により調整している。

【０１６１】彩度補正の様子を図４０に模式的に示す。
図４０において点線の円は、ＬＣＨ平面における彩度補
正前の色分布を示す。一方、実線はＬＣＨ平面における
彩度補正後の色分布を示す。このように、色カブリ方向
には再度補正はなされない。色カブリを再発させるため
である。すなわち、色カブリ方向からプラスマイナス９
０°の範囲は、彩度補正量を正弦成分で調整している。
それ以外は、色カブリ補正とは無関係であるから、彩度
補正量の調整は行われない。

【０１６２】そしてステップＳ１８７又はステップＳ１
８９の後に、彩度補正部２０８は、計算された補正彩度
ＣＣの値を、例えば画素テーブル（図３９）に登録する
（ステップＳ１９１）。そして、全ての画素について処
理したか判断する（ステップＳ１９３）。もし、未処理
の画素が存在する場合には、次の画素の処理に移行する
（ステップＳ１９５）。一方、全ての画素について処理
した場合には、明度Ｌ、補正彩度ＣＣ、色相Ｈを基にＬ
ＣＨ空間からＲＧＢ空間へ変換し、当該ＲＧＢの各レベ
ル値を例えば画素テーブルに登録する（ステップＳ１９
７）。そして、処理画像を画像格納ＤＢ３５に出力し、
格納する（ステップＳ１９９）。なお、ここで画像格納
ＤＢ３５に出力せずに、輪郭強調部２１０に出力するよ
うにしてもよい。また、輪郭強調部２１０に出力する場
合には、ＬＣＨ空間からＲＧＢ空間への変換も実施しな
い場合もある。

【０１６３】以上のような彩度補正によれば、オペレー
タの好み・傾向を表す彩度基準値Te-allCaを使用して彩
度を補正するため、オペレータの求める彩度の補正が自
動的に行えるようになる。

【０１６４】７．輪郭強調補正 図４１乃至図４３を用いて、輪郭強調補正部２１０によ
る輪郭強調補正処理を説明する。なお、本実施の形態
は、一般的にアンシャープマスク処理と称される手法に
基づいている。

【０１６５】図４１に示す処理フロー及び図４３に示す
模式図に従って処理を説明する。最初に、輪郭強調補正
部２１０は、彩度補正部２０８により彩度補正された入
力画像の明度成分を抽出し、処理画像Ｐを作成する（ス
テップＳ２００）。例えば入力画素について各画素のＲ
ＧＢ成分のレベル値のみ得られる場合には、当該各画素
のＲＧＢ成分のレベル値から明度Ｌを計算する。計算さ
れた明度Ｌは、例えば図４２に示す画素テーブルに登録
される。図４２の例では、画素識別子の欄４２００と、
処理画像Ｐの明度値を格納するための処理画像の欄４２
０１と、平滑化画像ＰＳの明度値を格納するための平滑
化画像の欄４２０２と、差分画像ＰＤの明度値を格納す
るための差分画像の欄４２０３と、輪郭強調画像ＰＥの
明度値を格納するための輪郭強調画像の欄４２０４とを
設ける。ステップＳ２００で計算された明度Ｌは、画素
テーブルの処理画像の欄４２０１に登録される。なお、
既に入力画像の明度Ｌが計算済みである場合、例えば図
３９に示すように彩度補正部２０８が使用した画素テー
ブルの情報をそのまま使用できる場合には、当該画素テ
ーブル（図３９）の明度の欄３９０６のデータを読み出
して、画素テーブル（図４２）の処理画像の欄４２０１
に登録する。

【０１６６】次に輪郭強調部２１０は、処理画像Ｐの平
滑化画像ＰＳを作成する（ステップＳ２０１）。所定の
平滑化フィルタを用いて平滑化フィルタ操作を処理画像
Ｐに対して行えば、平滑化画像ＰＳを得ることができ
る。平滑化フィルタ操作については通常用いられる方法
であるから、ここではこれ以上述べない。平滑化画像Ｐ
Ｓの画素値は、画素テーブル（図４２）の平滑化画像Ｐ
Ｓの欄４２０２に登録される。

【０１６７】ここまでで図４３の最上段に示された処理
画像Ｐと平滑化画像ＰＳとが用意されることになる。

【０１６８】そして輪郭強調部２１０は、処理画像Ｐの
画素値から平滑化画像ＰＳの画素値を減算して、差分画
像ＰＤを作成する（ステップＳ２０３）。すなわち、処
理画像Ｐのある画素の値から平滑化画像ＰＳにおける対
応する画素の画素値を引き算して、差分画像ＰＤの各画
素の画素値を得る。得られた画素値は、図４２の画素テ
ーブルの差分画像の欄４２０３に登録される。図４３の
上から第２段に示された差分画像ＰＤが生成されること
になる。

【０１６９】次に、輪郭強調部２１０は、差分画像ＰＤ
の画素値Ｌについて、絶対値の平均値μ｜Ｌ｜を計算
し、記憶装置に格納する（ステップＳ２０５）。この計
算は、画素テーブル（図４２）の差分画像の欄４２０３
の値を全て加算して画素数で除すれば計算できる。そし
て、基準値ＤＢ３３に格納されている輪郭基準値all｜
Ｌ｜aとμ｜Ｌ｜を用いて係数αを以下の式で算出し、
記憶装置に格納する（ステップＳ２０７）。 α＝all｜Ｌ｜a／μ｜Ｌ｜ （３０） 例えばμ｜Ｌ｜＝２，all｜Ｌ｜a＝４であれば、α＝２
となる。

【０１７０】輪郭強調部２１０は、係数αと、処理画像
Ｐの画素値と、差分画像ＰＤの画素値とを用いて、対応
する各画素について以下の計算を実施し、輪郭強調画像
ＰＥを作成する（ステップＳ２０９）。 ＰＥ＝Ｐ＋α×ＰＤ （３１） 処理画像Ｐの各画素の画素値に、差分画像ＰＤの対応す
る画素の画素値の係数α倍した値を加算するものであ
る。処理画像Ｐの各画素の画素値は、画素テーブル（図
４２）の処理画像の欄４２０１から、差分画像ＰＤの各
画素の画素値は差分画像の欄４２０３から読み出され
る。計算された輪郭強調画像ＰＥの各画素値は、画素テ
ーブル（図４２）の輪郭強調画像の欄４２０４に登録さ
れる。図４３においては、差分画像ＰＤを係数α倍した
状態（差分画像ＰＤ'）が三段目に示されている。また
四段目には処理画像Ｐと差分画像ＰＤ'の加算を表して
おり、最終段には作成された輪郭強調画像ＰＥが示され
ている。

【０１７１】（３０）式及び（３１）式は、入力画像の
輪郭強調度合を、基準値ＤＢ３３の輪郭基準値all｜Ｌ
｜aに近づくようにして、輪郭補正結果がオペレータの
し好・傾向に近付くようにするために行っている。

【０１７２】最後に、入力画像の明度値を、輪郭強調画
像ＰＥの画素値に置き換えた出力画像を作成し、画像格
納ＤＢ３５に登録する（ステップＳ２１１）。例えば図
３９に示すように彩度補正部２０８が使用した画素テー
ブルの情報をそのまま使用できる場合には、当該画素テ
ーブル（図３９）の色相の欄３９０５のデータと彩度の
欄３９０４のデータと、画素テーブル（図４２）の輪郭
強調画像の欄４２０４のデータを読み出して、各画素に
ついてＲＧＢの各成分のデータを計算し、画像格納ＤＢ
３５に登録する。

【０１７３】従来方式では、最適な補正係数（係数α）
を決定するために、オペレータが複数の補正係数による
輪郭強調の結果画像を比較していたので、補正係数の決
定には多くの時間を要していた。また、画像によって
は、決定した補正係数が最適なものとはならなくて、オ
ペレータの求める鮮鋭性の補正が行えない場合もあっ
た。これに対して、本実施の形態によれば、オペレータ
の好みに合わせた輪郭基準値all｜Ｌ｜aを使用して、画
像毎に最適な補正係数αを算出して輪郭強調するため、
オペレータの求める鮮鋭性の補正が短時間で自動的に行
えるようになる。

【０１７４】以上本発明の実施の形態を説明したが、本
発明はこれに限定されない。例えば、色カブリ補正、レ
ンジ補正、主要部分推定、トーン補正、彩度補正、及び
輪郭強調補正を一連の処理として説明しているが、これ
らを別々に実施することも可能である。また、上の説明
では各種テーブルを用いて説明したが、これらのテーブ
ルに格納されるデータの内容及びテーブル構成は一例で
あって、更に他のデータを格納したり、必要なデータを
限定したり、他のテーブル構成とすることの可能であ
る。

【０１７５】図１に示したシステム構成も一例であり、
例えば１台のコンピュータに全ての機器が接続されてお
り、オペレータが当該コンピュータを操作するような構
成であってもよい。すなわち、画像入力制御装置９や、
プロッタ制御装置１１、手動補正画像作成端末５、指示
端末７といった機器が存在せず、デジタルカメラ９１や
スキャナ９３、並びにプロッタ１１１（又はその他の印
刷装置）が画像データサーバと同様に機能を果たすコン
ピュータに接続するものである。

【０１７６】（付記１）入力画像について色カブリを補
正するためのプログラムであって、前記プログラムは、
コンピュータに、色相の範囲を分割することにより生ず
る複数の色相領域のうち基準となる色相領域に含まれ
る、前記入力画像の少なくとも一部の画素の明度成分の
大きさにより重み付けされた前記画素の彩度成分につい
て統計量を計算し、前記色カブリの補正基準値として記
憶装置に格納する補正基準値計算ステップと、前記入力
画像の各画素について、前記補正基準値を用いて前記色
カブリの補正を実施し、補正結果を記憶装置に格納する
補正ステップと、を実行させるためのプログラム。

【０１７７】（付記２）前記基準となる色相領域が、前
記入力画像の画素が最も多く含まれる色相領域であるこ
とを特徴とする付記１記載のプログラム。

【０１７８】（付記３）前記複数の色相領域の各々が、
当該色相領域において最大彩度を有する色の明度値を基
準に明度の高い領域である第１の領域と明度の低い領域
である第２の領域に分割されており、前記基準となる色
相領域が、全ての前記色相領域の前記第１の領域のうち
前記入力画像の画素が最も多く含まれる領域と、全ての
前記色相領域の前記第２の領域のうち前記入力画像の画
素が最も多く含まれる領域であることを特徴とする付記
１記載のプログラム。

【０１７９】（付記４）前記基準となる色相領域に含ま
れる、前記入力画像の少なくとも一部の画素の色相につ
いて統計量を計算し、前記色カブリの色相基準値として
記憶装置に格納するステップをさらにコンピュータに実
行させ、前記補正ステップが、前記色相基準値にて前記
補正基準値を調整する調整ステップを含むことを特徴と
する付記１記載のプログラム。

【０１８０】（付記５）前記調整ステップにおいて、前
記入力画像の各画素の色相の値と前記色相基準値との差
の余弦値に従って前記補正基準値を調整することを特徴
とする付記４記載のプログラム。

【０１８１】（付記６）前記重み付けが、前記基準とな
る色相領域において最大彩度を有する色の明度値との差
が大きいほど大きな重み付けとなるように設定されるこ
とを特徴とする付記１記載のプログラム。

【０１８２】（付記７）入力画像について色カブリを補
正するためのプログラムであって、前記プログラムは、
コンピュータに、色相の範囲を分割することにより生ず
る複数の色相領域のうち基準となる色相領域に含まれ
る、前記入力画像の少なくとも一部の画素の色相の値に
ついて統計量を計算し、前記色カブリの色相基準値とし
て記憶装置に格納する色相基準値計算ステップと、前記
基準となる色相領域に含まれる、前記入力画像の少なく
とも一部の画素の彩度成分について所定の態様にて統計
量を計算し、前記色カブリの補正基準値として記憶装置
に格納する補正基準値計算ステップと、前記入力画像の
各画素について、前記色相基準値を用いて調整された前
記補正基準値を用いて前記色カブリの補正を実施し、補
正結果を記憶装置に格納する補正ステップと、を実行さ
せるためのプログラム。

【０１８３】（付記８）前記補正ステップにおいて、前
記入力画像の各画素の色相の値と前記色相基準値との差
の余弦値に従って前記補正基準値を調整することを特徴
とする付記７記載のプログラム。

【０１８４】（付記９）入力画像についてレンジ補正を
実施するためのプログラムであって、前記プログラム
は、コンピュータに、前記入力画像に含まれる画素の中
から、最も明度の高いハイライト画素と最も明度の低い
シャドウ画素とを検出するステップと、前記ハイライト
画素の各色成分の値と前記各色成分が取り得る最低値と
の階調差の比が変化しないように、前記ハイライト画素
の各色成分の値を指定の最高階調値に従って変換し、当
該変換結果を記憶装置に格納するハイライト画素調整ス
テップと、前記シャドウ画素の各色成分の値と前記各色
成分が取り得る最高値との階調差の比が変化しないよう
に、前記シャドウ画素の各色成分の値を指定の最低階調
値に従って変換し、当該変換結果を記憶装置に格納する
シャドウ画素調整ステップと、前記各色成分について、
変換前の前記シャドウ画素についての当該色成分の値か
ら変換前の前記ハイライト画素についての当該色成分の
値までに含まれる前記入力画像の各画素の当該色成分の
値を、変換後の前記シャドウ画素についての当該色成分
の値から変換後の前記ハイライト画素についての当該色
成分の値までの値に線形変換し、当該線形変換の結果を
記憶装置に格納するステップと、を実行させるためのプ
ログラム。

【０１８５】（付記１０）前記ハイライト画素調整ステ
ップにおいて、前記ハイライト画素の色成分の値のうち
最も大きい値を前記指定の最高階調値に変換し、前記シ
ャドウ画素調整ステップにおいて、前記シャドウ画素の
色成分の値のうち最も小さい値を前記指定の最低階調値
に変換することを特徴とする付記９記載のプログラム。

【０１８６】（付記１１）入力画像を複数の領域に分割
するステップと、前記複数の領域の各々について、予め
設定されている人肌の条件を満たす画素である人肌画素
を計数することにより当該人肌画素の割合を計算し、前
記複数の領域について前記人肌画素の割合の平均及び標
準偏差を計算し、記憶装置に格納するステップと、前記
人肌画素の割合の平均に基づいて、人物と推定される部
分を含む領域の有無を判断するステップと、前記人物と
推定される部分を含む領域が存在すると判断された場合
には、前記人物と推定される部分を含む領域に対して最
注目部分を表す重要度を設定し、人物以外と推定される
部分を含む領域については前記標準偏差の値に基づき前
記最注目部分を表す重要度以下の重要度を設定し、記憶
装置に格納するステップと、をコンピュータに実行させ
るためのプログラム。

【０１８７】（付記１２）コンピュータに、前記複数の
領域の各々について、平均明度と、予め設定されている
空の条件を満たす画素である空画素及び予め設定されて
る雲の条件を満たす画素である雲画素をそれぞれ計数す
ることにより前記空画素の割合及び前記雲画素の割合と
を計算し、前記複数の領域について前記平均明度の平均
値及び標準偏差を計算し、記憶装置に格納するステップ
と、前記平均明度、前記平均明度の平均値及び標準偏
差、並びに前記空画素の割合と前記雲画素の割合との少
なくともいずれかに基づき、前記入力画像が逆光状態で
あるか判断するステップと、前記入力画像が逆光状態で
あると判断される場合には、前記平均明度及び前記平均
明度の平均値に基づき逆光による暗部と推定される部分
及び前記逆光による暗部ではないが前記空画素の割合及
び前記雲画素の割合に基づき雲及び空以外であると推定
される部分について最注目部分を表す重要度を設定し、
その他の部分については前記最注目部分を表す重要度よ
り低い重要度を設定し、記憶装置に格納するステップ
と、をさらに実行させるための付記１１記載のプログラ
ム。

【０１８８】（付記１３）前記入力画像が前記人物と推
定される部分を含む領域を含む画像及び前記逆光状態で
ある画像と判断されない場合には、各前記領域に前記最
注目部分を表す重要度を設定し、記憶装置に格納するス
テップをさらにコンピュータに実行させるための付記１
２記載のプログラム。

【０１８９】（付記１４）前記複数の領域の各々につい
て計算された前記平均明度及び明度の標準偏差を、前記
複数の領域の各々について設定された前記重要度により
重み付けすることにより、重み付けされた前記入力画像
についての平均明度の平均値及び標準偏差を計算し、記
憶装置に格納するステップと、前記重み付けされた前記
入力画像についての平均明度の平均値及び標準偏差を用
いてトーン補正を行うステップと、をさらにコンピュー
タに実行させるための付記１３記載のプログラム。

【０１９０】（付記１５）入力画像について注目部分を
特定する画像処理を実施するためのプログラムであっ
て、前記プログラムは、コンピュータに、前記入力画像
を複数の領域に分割するステップと、前記複数の領域の
各々について、平均明度と、予め設定されている空の条
件を満たす画素である空画素及び予め設定されてる雲の
条件を満たす画素である雲画素をそれぞれ計数すること
により前記空画素の割合及び前記雲画素の割合とを計算
し、前記複数の領域について前記平均明度の平均値及び
標準偏差を計算し、記憶装置に格納するステップと、前
記平均明度、前記平均明度の平均値及び標準偏差、並び
に前記空画素の割合と前記雲画素の割合との少なくとも
いずれかに基づき、前記入力画像が逆光状態であるか判
断するステップと、前記入力画像が逆光状態であると判
断される場合には、前記平均明度及び前記平均明度の平
均値に基づき逆光による暗部と推定される部分及び前記
逆光による暗部ではないが前記空画素の割合及び前記雲
画素の割合により雲及び空以外であると推定される部分
について最注目部分を表す重要度を設定し、その他の部
分については前記最注目部分を表す重要度より低い重要
度を設定し、記憶装置に格納するステップと、を実行さ
せるためのプログラム。

【０１９１】（付記１６）入力画像について彩度補正を
するためのプログラムであって、前記プログラムは、コ
ンピュータに、前記入力画像の各画素の彩度についての
統計量を計算し、記憶装置に格納するステップと、オペ
レータの彩度補正傾向を表す彩度補正基準値と前記彩度
についての統計量とを用いて彩度補正係数を計算し、当
該彩度補正係数にて彩度補正を実施し、当該彩度補正結
果を記憶装置に格納する彩度補正ステップと、を実行さ
せるためのプログラム。

【０１９２】（付記１７）色相の範囲を所定数で分割す
ることにより生ずる複数の色相領域のうち基準となる色
相領域に含まれる、前記入力画像の少なくとも一部の画
素の色相について統計量を計算し、前記色相基準値とし
て記憶装置に格納するステップをさらにコンピュータに
実行させ、前記彩度補正ステップが、前記色相基準値に
基づいて前記彩度補正係数を調整する調整ステップを含
むことを特徴とする付記１６記載のプログラム。

【０１９３】（付記１８）前記調整ステップにおいて、
前記入力画像の各画素の色相の値と前記色相基準値との
差の正弦値に従って前記補正基準値を調整することを特
徴とする付記１７記載のプログラム。

【０１９４】（付記１９）前記複数の色相領域の各々
が、当該色相領域において最大彩度を有する色の明度値
を基準に明度の高い領域である第１の領域と明度の低い
領域である第２の領域に分割されており、前記基準とな
る色相領域が、全ての前記色相領域の前記第１の領域の
うち前記入力画像の画素が最も多く含まれる領域と、全
ての前記色相領域の前記第２の領域のうち前記入力画像
の画素が最も多く含まれる領域である、ことを特徴とす
る付記１７記載のプログラム。

【０１９５】（付記２０）前記彩度補正基準値が、オペ
レータによる彩度補正後の画像の彩度の平均と彩度補正
前の画像の彩度の平均との差をさらに複数画像について
平均した値であることを特徴とする付記１６記載のプロ
グラム。

【０１９６】（付記２１）入力画像について輪郭強調補
正を行うためのプログラムであって、前記プログラム
は、コンピュータに、前記入力画像の明度成分からなる
処理画像に対して平滑化処理を実施することにより平滑
化画像を生成し、記憶装置に格納するステップと、前記
処理画像と前記平滑化画像との差分を計算することによ
り差分画像を生成し、記憶装置に格納するステップと、
前記差分画像の画素値についての統計量を計算し、記憶
装置に格納するステップと、オペレータの輪郭強調補正
傾向を表す輪郭強調補正基準値と前記差分画像の画素値
についての統計量とに基づいて輪郭強調補正係数を計算
し、記憶装置に格納する係数計算ステップと、前記差分
画像の各画素値を前記輪郭強調補正係数により補正し、
前記処理画像の対応する画素値と加算することにより、
出力画像を生成し、記憶装置に格納するステップと、を
実行させるためのプログラム。

【０１９７】（付記２２）前記入力画像の各画素の明度
成分を前記出力画像の対応画素の画素値とする画像を生
成し、記憶装置に格納するステップをさらにコンピュー
タに実行させる付記２１記載のプログラム。

【０１９８】（付記２３）前記輪郭強調補正基準値が、
オペレータによる輪郭強調補正後の画像における各画素
の明度と輪郭強調補正前の画像における対応する画素の
明度との差の絶対値についての平均をさらに複数画像に
ついて平均した値であることを特徴とする付記２１記載
のプログラム。

【０１９９】（付記２４）前記係数計算ステップにおい
て、前記輪郭強調補正基準値を、前記差分画像の画素値
についての統計量である画素値の絶対値の平均で除する
ことにより前記輪郭強調補正係数を計算することを特徴
とする付記２１記載のプログラム。

【０２００】（付記２５）入力画像の各画素の彩度を、
各画素の色カブリの可能性に応じた重み付けを行って計
算した彩度補正基準値の色カブリ色相角成分を用いて色
カブリの補正を実施し、色カブリ除去画像を生成するス
テップと、前記色カブリ除去画像において最も明度が高
いハイライト画素の各色成分の値と前記各色成分が取り
得る最低値との階調差の比が変化しないように前記ハイ
ライト画素の各色成分の値を指定の最高階調値に従って
変換し、前記色カブリ除去画像において最も明度が低い
シャドウ画素の各色成分の値と前記各色成分が取り得る
最高値との階調差の比が変化しないように前記シャドウ
画素の各色成分の値を指定の最低階調値に従って変換
し、前記ハイライト画素及び前記シャドウ画素以外の各
画素については前記変換結果に基づいて線形変換し、当
該線形変換の結果をレンジ変換後画像として記憶装置に
格納するステップと、前記レンジ変換後画像を複数の領
域に分割し、前記複数の領域全体及び当該複数の領域の
各々について、予め設定されている人肌の条件を満たす
画素である人肌画素の統計量、予め設定されている空の
条件を満たす画素である空画素の統計量、予め設定され
ている雲の条件を満たす画素である雲画素の統計量、及
び明度の統計量を計算し、前記人肌画素の統計量により
人物と推定される部分を含む領域が存在すると判断され
た場合には前記人物と推定される部分を含む領域に対し
て最注目部分を表す重要度を設定し、人物以外と推定さ
れる部分を含む領域については前記人肌画素の統計量に
基づき前記最注目部分を表す重要度以下の重要度を設定
し、前記レンジ変換後画像が逆光状態であると判断され
る場合には、前記明度の統計量に基づき逆光による暗部
と推定される部分及び前記逆光による暗部ではないが前
記雲画素の統計量及び前記空画素の統計量により雲及び
空以外であると推定される部分について最注目部分を表
す重要度を設定し、その他の部分については前記最注目
部分を表す重要度より低い重要度を設定し、記憶装置に
格納するステップと、前記複数の領域の各々について計
算された前記平均明度及び明度の標準偏差を、前記複数
の領域の各々について設定された前記重要度により重み
付けすることにより、重み付けされた前記レンジ変換後
画像についての平均明度の平均値及び標準偏差を計算
し、当該平均明度の平均値及び標準偏差を用いてトーン
補正を行ってトーン補正後画像を生成し、記憶装置に格
納するステップと、前記トーン補正後画像の各画素の彩
度についての統計量を計算し、オペレータの彩度補正傾
向を表す彩度補正基準値と前記彩度についての統計量と
を用いて彩度補正係数を計算して、当該彩度補正係数に
て彩度補正を実施し、当該彩度補正結果として彩度補正
後画像を記憶装置に格納するステップと、前記彩度補正
後画像の明度成分からなる処理画像に対して平滑化処理
を実施することにより平滑化画像を生成し、前記処理画
像と前記平滑化画像との差分を計算することにより差分
画像を生成し、オペレータの輪郭強調補正傾向を表す輪
郭強調補正基準値と前記差分画像の画素値についての統
計量とに基づいて輪郭強調補正係数を計算し、前記差分
画像の各画素値を前記輪郭強調補正係数により補正し、
前記処理画像の対応する画素値と加算することにより出
力画像を生成し、前記彩度補正後画像の各画素の明度成
分を前記出力画像の対応画素の画素値とする画像を生成
し、記憶装置に格納するステップと、を実行させるため
のプログラム。

【０２０１】（付記２６）入力画像について色カブリを
補正するためのコンピュータ・システムであって、色相
の範囲を分割することにより生ずる複数の色相領域のう
ち基準となる色相領域に含まれる、前記入力画像の少な
くとも一部の画素の明度成分の大きさにより重み付けさ
れた前記画素の彩度成分について統計量を計算し、前記
色カブリの補正基準値として記憶装置に格納する補正基
準値計算手段と、前記入力画像の各画素について、前記
補正基準値を用いて前記色カブリの補正を実施し、補正
結果を記憶装置に格納する補正手段と、を有するコンピ
ュータ・システム。

【０２０２】（付記２７）入力画像について色カブリを
補正するためのコンピュータ・システムであって、色相
の範囲を分割することにより生ずる複数の色相領域のう
ち基準となる色相領域に含まれる、前記入力画像の少な
くとも一部の画素の色相の値について統計量を計算し、
前記色カブリの色相基準値として記憶装置に格納する色
相基準値計算手段と、前記基準となる色相領域に含まれ
る、前記入力画像の少なくとも一部の画素の彩度成分に
ついて所定の態様にて統計量を計算し、前記色カブリの
補正基準値として記憶装置に格納する補正基準値計算手
段と、前記入力画像の各画素について、前記色相基準値
を用いて調整された前記補正基準値を用いて前記色カブ
リの補正を実施し、補正結果を記憶装置に格納する補正
手段と、を有するコンピュータ・システム。

【０２０３】（付記２８）入力画像についてレンジ補正
を実施するためのコンピュータ・システムであって、前
記入力画像に含まれる画素の中から、最も明度の高いハ
イライト画素と最も明度の低いシャドウ画素とを検出す
る手段と、前記ハイライト画素の各色成分の値と前記各
色成分が取り得る最低値との階調差の比が変化しないよ
うに、前記ハイライト画素の各色成分の値を指定の最高
階調値に従って変換し、当該変換結果を記憶装置に格納
するハイライト画素調整手段と、前記シャドウ画素の各
色成分の値と前記各色成分が取り得る最高値との階調差
の比が変化しないように、前記シャドウ画素の各色成分
の値を指定の最低階調値に従って変換し、当該変換結果
を記憶装置に格納するシャドウ画素調整手段と、前記各
色成分について、変換前の前記シャドウ画素についての
当該色成分の値から変換前の前記ハイライト画素につい
ての当該色成分の値までに含まれる前記入力画像の各画
素の当該色成分の値を、変換後の前記シャドウ画素につ
いての当該色成分の値から変換後の前記ハイライト画素
についての当該色成分の値までの値に線形変換し、当該
線形変換の結果を記憶装置に格納する手段と、を有する
コンピュータ・システム。

【０２０４】（付記２９）入力画像について注目部分を
特定する画像処理を実施するためのコンピュータ・シス
テムであって、前記入力画像を複数の領域に分割する手
段と、前記複数の領域の各々について、予め設定されて
いる人肌の条件を満たす画素である人肌画素を計数する
ことにより当該人肌画素の割合を計算し、前記複数の領
域について前記人肌画素の割合の平均及び標準偏差を計
算し、記憶装置に格納する手段と、前記人肌画素の割合
の平均に基づいて、人物と推定される部分を含む領域の
有無を判断する手段と、前記人物と推定される部分を含
む領域が存在すると判断された場合には、前記人物と推
定される部分を含む領域に対して最注目部分を表す重要
度を設定し、人物以外と推定される部分を含む領域につ
いては前記標準偏差の値に基づき前記最注目部分を表す
重要度以下の重要度を設定し、記憶装置に格納する手段
と、を有するコンピュータ・システム。

【０２０５】（付記３０）入力画像について注目部分を
特定する画像処理を実施するためのコンピュータ・シス
テムであって、前記入力画像を複数の領域に分割する手
段と、前記複数の領域の各々について、平均明度と、予
め設定されている空の条件を満たす画素である空画素及
び予め設定されてる雲の条件を満たす画素である雲画素
をそれぞれ計数することにより前記空画素の割合及び前
記雲画素の割合とを計算し、前記複数の領域について前
記平均明度の平均値及び標準偏差を計算し、記憶装置に
格納する手段と、前記平均明度、前記平均明度の平均値
及び標準偏差、並びに前記空画素の割合と前記雲画素の
割合との少なくともいずれかに基づき、前記入力画像が
逆光状態であるか判断する手段と、前記入力画像が逆光
状態であると判断される場合には、前記平均明度及び前
記平均明度の平均値に基づき逆光による暗部と推定され
る部分及び前記逆光による暗部ではないが前記空画素の
割合及び前記雲画素の割合により雲及び空以外であると
推定される部分について最注目部分を表す重要度を設定
し、その他の部分については前記最注目部分を表す重要
度より低い重要度を設定する手段と、を有するコンピュ
ータ・システム。

【０２０６】（付記３１）入力画像について彩度補正を
するためのコンピュータ・システムであって、前記入力
画像の各画素の彩度についての統計量を計算し、記憶装
置に格納する手段と、オペレータの彩度補正傾向を表す
彩度補正基準値と前記彩度についての統計量とを用いて
彩度補正係数を計算し、当該彩度補正係数にて彩度補正
を実施し、当該彩度補正結果を記憶装置に格納する彩度
補正手段と、を有するコンピュータ・システム。

【０２０７】（付記３２）入力画像について輪郭強調補
正を行うためのコンピュータ・システムであって、前記
入力画像の明度成分からなる処理画像に対して平滑化処
理を実施することにより平滑化画像を生成し、記憶装置
に格納する手段と、前記処理画像と前記平滑化画像との
差分を計算することにより差分画像を生成し、記憶装置
に格納する手段と、前記差分画像の画素値についての統
計量を計算し、記憶装置に格納する手段と、オペレータ
の輪郭強調補正傾向を表す輪郭強調補正基準値と前記差
分画像の画素値についての統計量とに基づいて輪郭強調
補正係数を計算し、記憶装置に格納する係数計算手段
と、前記差分画像の各画素値を前記輪郭強調補正係数に
より補正し、前記処理画像の対応する画素値と加算する
ことにより、出力画像を生成し、記憶装置に格納する手
段と、を有するコンピュータ・システム。

【０２０８】

【発明の効果】以上のように、適切な画像補正を自動的
に行う新規な画像補正技術を提供することができる。

【０２０９】また、より精度の高い画像補正を自動的に
行う新規な画像補正技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態におけるシステム構成例
を示す図である。

【図２】画像処理プログラムの機能ブロック図である。

【図３】補正処理前段部の機能ブロック図である。

【図４】補正処理後段部の機能ブロック図である。

【図５】本発明の一実施の形態の全体の処理フローを示
す図である。

【図６】色カブリ補正処理の第１の処理フローを示す図
である。

【図７】ＬＣＨ色空間における領域分割の説明のための
図である。

【図８】色カブリ補正のための最大彩度テーブルの一例
を示す図である。

【図９】重み関数Ｆ（Ｌ）及びＧ（Ｌ）を表す図であ
る。

【図１０】図９に示した重み関数を採用する理由を説明
するための図である。

【図１１】色カブリ補正のための画素テーブルの一例を
示す図である。

【図１２】Ｙ系統及びＧ系統の彩度分布を説明するため
の図である。

【図１３】色カブリ補正処理の第２の処理フローを示す
図である。

【図１４】色カブリ補正の補正前と補正後の彩度変化を
表す図である。

【図１５】レンジ補正処理の処理フローを表す図であ
る。

【図１６】レンジ補正のためのレンジ補正テーブルの一
例を示す図である。

【図１７】レンジ補正のための画素テーブルの一例を示
す図である。

【図１８】レンジ補正の概要を説明するための模式図で
ある。

【図１９】レンジ補正のための線形変換関数を表す図で
ある。

【図２０】変換テーブル（赤用）の一例を示す図であ
る。

【図２１】変換テーブル（緑用）の一例を示す図であ
る。

【図２２】変換テーブル（青用）の一例を示す図であ
る。

【図２３】主要部分推定処理の第１の処理フローを示す
図である。

【図２４】主要部分推定処理において用いられる参照重
要度テーブルの一例を示す図である。

【図２５】主要部分推定処理において用いられる画素種
別条件テーブルの一例を示す図である。

【図２６】主要部分推定処理において用いられる基準画
素割合テーブルの一例を示す図である。

【図２７】主要部分推定処理において用いられる算出画
素割合テーブルの一例を示す図である。

【図２８】主要部分推定処理の第２の処理フローを示す
図である。

【図２９】主要部分推定処理で判別される画像の種類を
示す図である。

【図３０】図２８の画像について付与される参照重要度
の例を示す図である。

【図３１】逆光気味の画像に対して参照重要度を各小領
域に付与するための処理フローを示す図である。

【図３２】画像状態と明度平均値μと適用トーンカーブ
の関係を示す図である。

【図３３】画像状態と明度標準偏差σと適用トーンカー
ブの関係を示す図である。

【図３４】統計情報算出の処理フローを示す図である。

【図３５】統計情報算出処理のための手動補正画素テー
ブルの一例を示す図である。

【図３６】統計情報算出処理のための手動補正履歴テー
ブルの一例を示す図である。

【図３７】統計情報算出処理のための彩度・輪郭基準テ
ーブルの一例を示す図である。

【図３８】彩度補正の処理フローを示す図である。

【図３９】彩度補正処理のための画素テーブルの一例を
示す図である。

【図４０】彩度補正前及び補正後の彩度分布を説明する
ための模式図である。

【図４１】輪郭強調補正の処理フローを示す図である。

【図４２】輪郭強調補正のための画素テーブルの一例を
示す図である。

【図４３】輪郭強調補正を説明するための模式図であ
る。

【図４４】従来技術における色カブリ補正を説明するた
めの図である。

【符号の説明】

１ ネットワーク ３ 画像データサーバ ５ 手
動補正画像作成端末 ７ 指示端末 ９ 画像入力制御装置 １１ プロ
ッタ制御装置 ３１ ＯＳ ３３ 基準値ＤＢ ３５ 画像格納Ｄ
Ｂ ３７ アプリケーション・プログラム ３９ 画像処
理プログラム ９１ デジタルカメラ ９３ スキャナ １１１
プロッタ ２００ 色カブリ補正部 ２０２ レンジ補正部 ２０４ 主要部分推定部 ２０６ トーン補正部 ２０８ 彩度補正部 ２１０ 輪郭強調部 ３９１ 補正処理前段部 ３９３ 統計情報算出部 ３９５ 補正処理後段部

───────────────────────────────────────────────────── 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 1/46 Ｈ０４Ｎ 1/40 １０１Ｄ 9/64 1/46 Ｚ Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CA08 CB01 CB08 CE03 CE05 CE17 CH08 DA17 DB06 DC25 DC36 5C066 AA11 CA09 EA05 EC00 EC02 GA01 KD07 KE01 KE05 KE07 KP05 5C077 LL01 LL19 MP08 PP02 PP03 PP32 PP33 PP35 PP52 PP53 PQ03 PQ12 PQ19 5C079 HB01 HB03 HB06 LA12 LA15 LA24 LB01 MA11 NA05 5L096 AA02 FA15 GA19 GA41

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力画像について色カブリを補正するため
   のプログラムであって、 前記プログラムは、コンピュータに、 色相の範囲を分割することにより生ずる複数の色相領域
   のうち基準となる色相領域に含まれる、前記入力画像の
   少なくとも一部の画素の明度成分の大きさにより重み付
   けされた前記画素の彩度成分について統計量を計算し、
   前記色カブリの補正基準値を設定する補正基準値計算ス
   テップと、 前記入力画像の各画素について、前記補正基準値を用い
   て前記色カブリの補正を実施する補正ステップと、 を実行させるためのプログラム。
2. 【請求項２】入力画像についてレンジ補正を実施するた
   めのプログラムであって、 前記プログラムは、コンピュータに、 前記入力画像に含まれる画素の中から、最も明度の高い
   ハイライト画素と最も明度の低いシャドウ画素とを検出
   するステップと、 前記ハイライト画素の各色成分の値と前記各色成分が取
   り得る最低値との階調差の比が変化しないように、前記
   ハイライト画素の各色成分の値を指定の最高階調値に従
   って変換するハイライト画素調整ステップと、 前記シャドウ画素の各色成分の値と前記各色成分が取り
   得る最高値との階調差の比が変化しないように、前記シ
   ャドウ画素の各色成分の値を指定の最低階調値に従って
   変換するシャドウ画素調整ステップと、 前記各色成分について、変換前の前記シャドウ画素につ
   いての当該色成分の値から変換前の前記ハイライト画素
   についての当該色成分の値までに含まれる前記入力画像
   の各画素の当該色成分の値を、変換後の前記シャドウ画
   素についての当該色成分の値から変換後の前記ハイライ
   ト画素についての当該色成分の値までの値に線形変換す
   るステップと、 を実行させるためのプログラム。
3. 【請求項３】入力画像について注目部分を特定する画像
   処理を実施するためのプログラムであって、 入力画像を複数の領域に分割するステップと、 前記複数の領域の各々について、予め設定されている人
   肌の条件を満たす画素である人肌画素を計数することに
   より当該人肌画素の割合を計算し、前記複数の領域につ
   いて前記人肌画素の割合の平均及び標準偏差を計算する
   ステップと、 前記人肌画素の割合の平均に基づいて、人物と推定され
   る部分を含む領域の有無を判断するステップと、 前記人物と推定される部分を含む領域が存在すると判断
   された場合には、前記人物と推定される部分を含む領域
   に対して最注目部分を表す重要度を設定し、人物以外と
   推定される部分を含む領域については前記標準偏差の値
   に基づき前記最注目部分を表す重要度以下の重要度を設
   定するステップと、 をコンピュータに実行させるためのプログラム。
4. 【請求項４】入力画像について彩度補正をするためのプ
   ログラムであって、 前記プログラムは、コンピュータに、 前記入力画像の各画素の彩度についての統計量を計算す
   るステップと、 オペレータの彩度補正傾向を表す彩度補正基準値と前記
   彩度についての統計量とを用いて彩度補正係数を計算
   し、当該彩度補正係数にて彩度補正を実施する彩度補正
   ステップと、 を実行させるためのプログラム。
5. 【請求項５】入力画像について輪郭強調補正を行うため
   のプログラムであって、 前記プログラムは、コンピュータに、 前記入力画像の明度成分からなる処理画像に対して平滑
   化処理を実施することにより平滑化画像を生成するステ
   ップと、 前記処理画像と前記平滑化画像との差分を計算すること
   により差分画像を生成するステップと、 前記差分画像の画素値についての統計量を計算するステ
   ップと、 オペレータの輪郭強調補正傾向を表す輪郭強調補正基準
   値と前記差分画像の画素値についての統計量とに基づい
   て輪郭強調補正係数を計算する係数計算ステップと、 前記差分画像の各画素値を前記輪郭強調補正係数により
   補正し、前記処理画像の対応する画素値と加算すること
   により、出力画像を生成するステップと、 を実行させるためのプログラム。