JP2004179686A - 画像処理装置及びデジタルカメラ、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】色データの分布状態が異なる個々の画像に適した画像処理を行うことを可能にする。
【解決手段】ＲＧＢデータのＲについて処理手順を説明すると、入力画像におけるＲのヒストグラム（ａ）を取得し、これから、その累積度数の比率が、出力側の暗及び明側の基準値（ＲｏＬ，ＲｏＨ）の最大輝度に対する入力側の輝度値（ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨ）のそれぞれに応じた比率を取得し、その値を入力側の暗及び明側の基準値として設定した後、（ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨ）を（ＲｏＬ，ＲｏＨ）とする色データ変換処理を行う。これにより、ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨには入力画像のＲデータ分布状態が反映され、それが出力画像のＲデータ分布に反映され、個々の画像に適した画像処理を行い得る。
【選択図】 図３

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の色調整に用いて好適な画像処理装置及びデジタルカメラ、画像処理方法、画像処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ＣＣＤ型やＭＯＳ型の撮像素子を用いて画像を記録する電子スチルカメラ等においては、撮像した画像に対して適切なコントラストを確保するため、画像データに対して例えば図３０に示したコントラスト処理が行われていた。この図において、ＫｉｎＬ，ＫｉｎＨは、入力側の画像データの低輝度側及び高輝度側の設定値、ＫｏＬ，ＫｏＨは、出力側の画像データの低輝度側及び高輝度側の設定値であり、従来のコントラスト処理では、入力側に設定されている輝度値（ＫｉｎＬ，ＫｉｎＨ）が、設定されている輝度値（ＫｏＬ，ＫｏＨ）とする所定の変換処理が行われている。
【０００３】
また、それぞれの設定値は、撮像素子に存在する出力データの輝度分布の偏りや、画像記録方式等に応じて予め設定される値であり、各設定値は、
【０００４】
・ＫｉｎＬ：黒つぶし側の検出しきい値
【０００５】
・ＫｉｎＨ：白とばし側の検出しきい値
【０００６】
・ＫｏＬ ：出力データを生成するときの黒側の基準値
【０００７】
・ＫｏＨ ：出力データを生成するときの白側の基準値
となっている。
【０００８】
かかるコントラスト処理においては、例えば輝度データが８ビット、ＫｉｎＬ＝３２、ＫｉｎＨ＝２２４、ＫｏＬ＝０、ＫｏＨ＝２５５であるときには、３２以下の入力データは０となり出力され、２２４以上のデータは２５５となり出力される。つまり３２〜２２４の入力データは０〜２５５に線形変換処理されて出力される。これにより、画像データに、後段の処理に適した所定の輝度幅が確保されるのである。
【０００９】
他方、被写体を撮像した撮像データから特定部分のデータを抽出して、ヒストグラムのＲＧＢ変換テーブルを作成し、撮像データを処理した際の抽出データにより前記ＲＧＢ変換テーブルが色変化し、この色変化に対する調整を入力操作によって行うデジタルカメラも提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【００１０】
【特許文献１】
特開平１１−８８９０６号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述したコントラスト処理においては、入力側の検出しきい値（ＫｉｎＬ，ＫｉｎＨ）として、予め設定された固定値を用いることから、入力した画像データにおける輝度の分布状態によってコントラスト処理の効果に違いが生じていた。また、重要な画像情報が高輝度部分や低輝度部分に存在するときには、画像内の重要な部分に「白とび」や「黒つぶれ」が生じ、色データの分布状態が異なる個々の画像に適した画像処理を行うことはできない。図１３は、画像内の重要な部分に「黒つぶれ」が生じる例を示した図であって、同図（ａ）が処理前の元画像における輝度成分のヒストグラム、同図（ｂ）が処理後の画像における輝度成分のヒストグラムである。
また、前記特許文献１記載の技術にあっても、ＲＧＢ変換テーブルの色変化に対する調整をユーザの入力操作によって行うことから、色データの分布状態が異なる個々の画像に適した画像処理を行うこと困難となるものであった。
【００１２】
本発明は、かかる従来の課題に鑑みてなされたものであり、色データの分布状態が異なる個々の画像に適した画像処理を行うことが可能となる画像処理装置及びデジタルカメラ、画像処理方法、画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、請求項１の発明にあっては、入力された画像の色データ（画素値、階調値）を変換し、色データの分布特性を、低色データ側及び高色データ側に設定されている入力側低色データ値及び入力側高色データ値が所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値となる異なる分布特性とする色データ変換処理を行う画像処理装置において、入力された画像における色データの度数分布を示すヒストグラムデータを取得する分布情報取得手段と、この分布情報取得手段が取得したヒストグラムデータにより示される度数分布における累積度数の比率が、出力側の最大色データに対する前記出力側低色データ値及び前記出力側高色データ値のそれぞれの比率となる低色データ側及び高色データ側の色データ値を取得する設定値取得手段と、この設定値取得手段により取得された低色データ側及び高色データ側の色データ値を、前記入力側低色データ値及び前記入力側高色データ値として設定する設定手段とを備えたものとした。
【００１４】
かかる構成において、設定値取得手段により取得された後、設定手段によって設定される入力側低色データ値及び入力側高色データ値は、入力された画像の色データ分布状態に応じて変化する。
【００１５】
また、請求項２の発明にあっては、前記画像の平均色データ値を取得する平均色データ取得手段と、この平均色データ取得手段により取得された平均色データと出力側に確保する目標平均色データとを比較する比較手段と、この比較手段による比較結果に基づき、色データ変換処理の対象となる前記画像の色データ成分を低色データ側または高色データ側に選択的に制御する制御手段とを備えたものとした。
【００１６】
かかる構成によれば、入力された画像の平均色データが目標平均色データよりも低いような暗い画像の場合には、画像の明るい部分がより明るくなり、かつ入力された画像の平均色データが目標平均色データよりも高いような明るい画像の場合には、画像の暗い部分がより暗くなる。
【００１７】
また、請求項３の発明にあっては、前記平均色データ取得手段により取得された平均色データ値と出力側に求められている目標平均色データとの比率を算出する第１の算出手段と、この第１の算出手段より算出された比率に応じ新たな出力側低色データ値及び出力側高色データ値を算出する第２の算出手段と、この第２の算出手段により算出された新たな出力側低色データ値及び出力側高色データ値を、前記所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値に代えて設定する設定手段とを備えたものとした。
【００１８】
かかる構成においては、処理後の画像の色データ幅を、入力した画像の色データ幅に応じた自然な色データ幅とすることができる。
【００１９】
また、請求項４の発明にあっては、前記出力側低色データ値が前記入力側低色データ値よりも小さいときには、色データ変換処理の対象色データ領域を前記入力側低色データ値よりも低色データ側の領域に制御し、かつ前記出力側高色データ値が前記入力側高色データ値よりも大きいときには、色データ変換処理の対象色データ領域を前記入力側高色データ値よりも高色データ側の領域に制御する制御手段を備えたものとした。
【００２０】
かかる構成においては、色データ変換処理が、画像処理の効果が確実に出る色データ領域にのみ行われる。
【００２１】
また、請求項５の発明にあっては、前記入力側低色データ値及び入力側高色データ値の間の色データ幅と、前記出力側低色データ値及び出力側高色データ値の間の色データ幅との比率を算出する算出手段と、この算出手段より算出された比率に応じて出力側の色データの変化率を抑制する抑制手段とを備えたものとした。
【００２２】
かかる構成においては、色データ変換の処理内容に即して出力側の色データを自然な状態で抑制される。
【００２３】
また、請求項６の発明にあっては、前記分布情報取得手段により取得されたヒストグラムデータは、入力された画像に設定された１又は複数の検出エリアにおけるデータであるものとした。
【００２４】
かかる構成においては、画像の重要な部分に検出エリアを設定することにより、画像の重要な部分に最適な色データ処理を行うことができる。
【００２５】
また、請求項７の発明にあっては、請求項１乃至６いずれか記載の画像処理装置を備えたことを特徴とするデジタルカメラとした。
【００２６】
かかる構成においては、撮影された画像の色データ調整が、その色データ分布状態に応じて行われる。
【００２７】
また、請求項８の発明にあっては、前記検出エリアは、入力された画像の撮影時におけるフォーカスエリアを含むものとした。
【００２８】
かかる構成においては、画像の重要な部分を事前に設定する必要がなく、処理が簡略化される。
【００２９】
また、請求項９の発明にあっては、前記検出エリアは、入力された画像の撮影時における露光量検出エリアを含むものとした。
【００３０】
かかる構成においても、画像の重要な部分を事前に設定する必要がなく、処理が簡略化される。
【００３１】
また、請求項１０の発明にあっては、入力された画像における色データの分布特性を、低色データ側及び高色データ側に設定されている入力側低色データ値及び入力側高色データ値が所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値となる異なる分布特性とする画像処理方法において、入力された画像における色データの度数分布を示すヒストグラムデータを取得した後、取得したヒストグラムデータにより示される度数分布における累積度数の比率が、出力側の最大色データに対する前記出力側低色データ値及び前記出力側高色データ値のそれぞれの比率となる低色データ側及び高色データ側の色データ値をさらに取得し、取得した低色データ側及び高色データ側の色データ値を、前記入力側低色データ値及び前記入力側高色データ値として設定するようにした。
【００３２】
かかる方法によれば、入力された画像の色データ調整が、その色データ分布状態に応じて行われる。
【００３３】
また、請求項１１の発明にかかる画像処理プログラムにあっては、入力された画像における色データの分布特性を、低色データ側及び高色データ側に設定されている入力側低色データ値及び入力側高色データ値が所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値となる異なる分布特性とする画像処理を実行するコンピュータに、入力された画像における色データの度数分布を示すヒストグラムデータを取得する処理と、取得したヒストグラムデータにより示される度数分布における累積度数の比率が、出力側の最大色データに対する前記出力側低色データ値及び前記出力側高色データ値のそれぞれの比率となる低色データ側及び高色データ側の色データ値をさらに取得する処理と、取得した低色データ側及び高色データ側の色データ値を、前記入力側低色データ値及び前記入力側高色データ値として設定する処理とを実行させる。したがって、したがって、前記コンピュータがこのプログラムに従って処理を実行することにより、請求項１記載の発明と同様の作用効果を奏する。
【００３４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態を図にしたがって説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の各実施の形態に共通する、輝度変換装置を備えた電子スチルカメラ１を示す概略ブロック図である。
【００３５】
電子スチルカメラ１は撮像レンズ２と、撮像素子３、Ａ／Ｄコンバータ４を有している。撮像素子３は、撮像レンズ２により結像された被写体像を撮像し、アナログのカラー画像信号としてＡ／Ｄコンバータ４へ出力する。Ａ／Ｄコンバータ４は、撮像素子３から出力されるアナログ撮像信号をデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄコンバータ４はバス５を介してＣＰＵ６に接続されており、Ａ／Ｄコンバータ４から送られた画像データはＣＰＵ６へ送られる。ＣＰＵ６は、Ａ／Ｄコンバータ４から送られた画像データを輝度データ（Ｙデータ）と、２つの色データ（Ｃｂ，Ｃｒデータ）に変換し、さらに例えばＪＰＥＧ形式等の所定のフォーマットを有する画像データに圧縮し、圧縮後の画像データを、バス５を介して接続されているフラッシュメモリ等の記録メディア７に記録させる。
【００３６】
ＣＰＵ６にはバス５を介してＲＯＭ８及びＲＡＭ９が接続されており、ＲＯＭ８には、ＣＰＵ６により実行される各種の制御プログラム、及び各部の制御時に使用される各種データが格納されている。そして、ＣＰＵ６は上記制御プログラムに基づき各部を制御することにより、本発明の分布情報取得手段、設定値取得手段、設定手段などの各手段として機能する。
【００３７】
ＲＡＭ９は、Ａ／Ｄコンバータ４から出力された１フレーム分の画像データを一時的に記憶するとともに、ＣＰＵ６による画像データの圧縮作業や各部の制御に伴い必要に応じて各種のデータを記憶するワークメモリとして使用される。また、記録メディア７に記録された画像データは、再生時にＣＰＵ６によって伸張された後、液晶表示装置１０に表示される。さらに液晶表示装置１０には、撮影待機状態で像された画像がスルー画像として表示される。
【００３８】
次に、前記電子スチルカメラ１において、ＣＰＵ６が実行する撮影した画像データに対する画像処理に関する処理手順を図２、図４、図６に示すフローチャートに従い説明する。なお、以下の説明において、処理対象の画像データは、ＶＧＡ（６４０×４８０）サイズの８ｂｉｔ画像データであるものとする。
【００３９】
▲１▼Ｒについての処理手順（図２）
まず、ＲＧＢデータのＲについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、出力データに設定する暗側基準値（出力側低Ｒ値）ＲｏＬと明側基準値（出力側高Ｒ値）ＲｏＨとにおける、Ｒ値の最大値に対する割合（ＲｏＬ／最大Ｒ値、ＲｏＨ／最大Ｒ値）を計算する（ステップＳＡ１）。暗側基準値ＲｏＬと明側基準値ＲｏＨの値は、後段の画像処理内容や出力装置により異なるが、前記液晶表示装置１０が表現できる画像データに制限がある場合、例えば２４０以上は飽和してしまう場合は「ＲｏＨ＝２４０」であり、１６以下は黒になってしまう場合は「ＲｏＬ＝１６」である。なお、前記のＲ値の最大値に対する割合が固定値である場合には、ステップＳＡ１は不要である。
【００４０】
次に、元画像におけるＲ値のヒストグラム（図３（ａ）参照）を検出した後（ステップＳＡ２）、ステップＳＡ１で求めた割合を分布の割合とみなし、上記ヒストグラムにおいて、その割合に該当するＲ値（ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨ）を取得し、それを入力側のＲ値データの暗側基準値（入力側低Ｒ値）ＲｉｎＬと明側基準値（入力側高Ｒ値）ＲｉｎＨに設定する（ステップＳＡ３）。
【００４１】
かかる処理では、ＲｏＬ＝１６、ＲｏＨ＝２４０と設定した場合、
処理前のＲ値データを小さい順に並べたときのｎ番目のＲ値データのＲ値をｒｄａｔａ（ｎ）と表現すると、
ＲｉｎＬ＝ｒｄａｔａ（（６４０×４８０）×（ １６／２５５））
ＲｉｎＨ＝ｒｄａｔａ（（６４０×４８０）×（２４０／２５５））
となり、
ＲｉｎＬは、ヒストグラムの下から１９２７５番目のＲ値データの値
ＲｉｎＨは、ヒストグラムの下から２８９１２９番目のＲ値データの値
となる。
【００４２】
しかる後、ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨ，ＲｏＬ，ＲｏＨを基に、ＲｉｎＬがＲｏＬに、かつＲｉｎＨがＲｏＨとなるように入力したＲデータに対して以下の変換（本実施の形態では線形変換）を行う（ステップＳＡ４）。より具体的には、以下の計算に基づき元画像の各画素のＲ値ｒを、新たなＲ値ｒ’に変換し、処理を終了する。
（１）ｒ＜ＲｉｎＬ のとき、
ｒ’＝（ｒ／ＲｉｎＬ）×ＲｏＬ
（２）ＲｉｎＬ＜＝ｒ＜ ＲｉｎＨ のとき、
ｒ’＝（（ｒ−ＲｉｎＬ）／（ＲｉｎＨ−ＲｉｎＬ））×（ＲｏＨ−ＲｏＬ）＋ＲｏＬ
（３） ＲｉｎＨ＜＝ｒ のとき、
ｒ’＝（（ｒ−ＲｉｎＨ）／（２５５−ＲｉｎＨ））×（２５５−ＲｏＨ）＋ＲｏＨ
【００４３】
図３（ｃ）は、以上の画像処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、かかる処理においては、入力側の暗側基準値ＲｉｎＬと明側基準値ＲｉｎＨとが、元画像のＲ値分布状態に応じて変化する。したがって、処理後の画像に、元画像のＲ値分布（図３（ａ）参照）が反映されたＲ値分布（図３（ｂ）参照）を確保することができる。
【００４４】
▲２▼Ｇについての処理手順（図４）
次に、ＲＧＢデータのＧについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、出力データに設定する暗側基準値（出力側低Ｇ値）ＧｏＬと明側基準値（出力側高Ｇ値）ＧｏＨとにおける、Ｇ値の最大値に対する割合（ＧｏＬ／最大Ｇ値、ＧｏＨ／最大Ｇ値）を計算する（ステップＳＢ１）。暗側基準値ＧｏＬと明側基準値ＧｏＨの値は、後段の画像処理内容や出力装置により異なるが、前記液晶表示装置１０が表現できる画像データに制限がある場合、例えば２４０以上は飽和してしまう場合は「ＧｏＨ＝２４０」であり、１６以下は黒になってしまう場合は「ＧｏＬ＝１６」である。なお、前記のＧ値の最大値に対する割合が固定値である場合には、ステップＳＢ１は不要である。
【００４５】
次に、元画像におけるＧ値のヒストグラム（図５（ａ）参照）を検出した後（ステップＳＢ２）、ステップＳＢ１で求めた割合を分布の割合とみなし、上記ヒストグラムにおいて、その割合に該当するＧ値（ＧｉｎＬ，ＧｉｎＨ）を取得し、それを入力側のＧ値データの暗側基準値（入力側低Ｇ値）ＧｉｎＬと明側基準値（入力側高Ｇ値）ＧｉｎＨに設定する（ステップＳＢ３）。
【００４６】
かかる処理では、ＧｏＬ＝１６、ＧｏＨ＝２４０と設定した場合、
処理前のＧ値データを小さい順に並べたときのｎ番目のＧ値データのＧ値をｇｄａｔａ（ｎ）と表現すると、
ＧｉｎＬ＝ｇｄａｔａ（（６４０×４８０）×（ １６／２５５））
ＧｉｎＨ＝ｇｄａｔａ（（６４０×４８０）×（２４０／２５５））
となり、
ＧｉｎＬは、ヒストグラムの下から１９２７５番目のＧ値データの値
ＧｉｎＨは、ヒストグラムの下から２８９１２９番目のＧ値データの値
となる。
【００４７】
しかる後、ＧｉｎＬ，ＧｉｎＨ，ＧｏＬ，ＧｏＨを基に、ＧｉｎＬがＧｏＬに、かつＧｉｎＨがＧｏＨとなるように入力したＧデータに対して以下の変換（本実施の形態では線形変換）を行う（ステップＳＢ４）。より具体的には、以下の計算に基づき元画像の各画素のＧ値ｇを、新たなＧ値ｇ’に変換し、処理を終了する。
（１）ｇ＜ＧｉｎＬ のとき、
ｇ’＝（ｇ／ＧｉｎＬ）×ＧｏＬ
（２）ＧｉｎＬ＜＝ｇ＜ ＧｉｎＨ のとき、
ｇ’＝（（ｇ−ＧｉｎＬ）／（ＧｉｎＨ−ＧｉｎＬ））×（ＧｏＨ−ＧｏＬ）＋ＧｏＬ
（３） ＧｉｎＨ＜＝ｇ のとき、
ｇ’＝（（ｇ−ＧｉｎＨ）／（２５５−ＧｉｎＨ））×（２５５−ＧｏＨ）＋ＧｏＨ
【００４８】
図５（ｃ）は、以上の画像処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、かかる処理においては、入力側の暗側基準値ＧｉｎＬと明側基準値ＧｉｎＨとが、元画像のＧ値分布状態に応じて変化する。したがって、処理後の画像に、元画像のＧ値分布（図５（ａ）参照）が反映されたＧ値分布（図５（ｂ）参照）を確保することができる。
【００４９】
▲３▼Ｂについての処理手順（図４）
次に、ＲＧＢデータのＢについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、出力データに設定する暗側基準値（出力側低Ｂ値）ＢｏＬと明側基準値（出力側高Ｂ値）ＢｏＨとにおける、Ｂ値の最大値に対する割合（ＢｏＬ／最大Ｂ値、ＢｏＨ／最大Ｂ値）を計算する（ステップＳＢ１）。暗側基準値ＢｏＬと明側基準値ＢｏＨの値は、後段の画像処理内容や出力装置により異なるが、前記液晶表示装置１０が表現できる画像データに制限がある場合、例えば２４０以上は飽和してしまう場合は「ＢｏＨ＝２４０」であり、１６以下は黒になってしまう場合は「ＢｏＬ＝１６」である。なお、前記のＢ値の最大値に対する割合が固定値である場合には、ステップＳＢ１は不要である。
【００５０】
次に、元画像におけるＢ値のヒストグラム（図７（ａ）参照）を検出した後（ステップＳＢ２）、ステップＳＢ１で求めた割合を分布の割合とみなし、上記ヒストグラムにおいて、その割合に該当するＢ値（ＢｉｎＬ，ＢｉｎＨ）を取得し、それを入力側のＢ値データの暗側基準値（入力側低Ｂ値）ＢｉｎＬと明側基準値（入力側高Ｂ値）ＢｉｎＨに設定する（ステップＳＢ３）。
【００５１】
かかる処理では、ＢｏＬ＝１６、ＢｏＨ＝２４０と設定した場合、
処理前のＢ値データを小さい順に並べたときのｎ番目のＢ値データのＢ値をｂｄａｔａ（ｎ）と表現すると、
ＢｉｎＬ＝ｂｄａｔａ（（６４０×４８０）×（ １６／２５５））
ＢｉｎＨ＝ｂｄａｔａ（（６４０×４８０）×（２４０／２５５））
となり、
ＢｉｎＬは、ヒストグラムの下から１９２７５番目のＢ値データの値
ＢｉｎＨは、ヒストグラムの下から２８９１２９番目のＢ値データの値
となる。
【００５２】
しかる後、ＢｉｎＬ，ＢｉｎＨ，ＢｏＬ，ＢｏＨを基に、ＢｉｎＬがＢｏＬに、かつＢｉｎＨがＢｏＨとなるように入力したＢデータに対して以下の変換（本実施の形態では線形変換）を行う（ステップＳＢ４）。より具体的には、以下の計算に基づき元画像の各画素のＢ値ｂを、新たなＢ値ｂ’に変換し、処理を終了する。
（１）ｂ＜ＢｉｎＬ のとき、
ｂ’＝（ｂ／ＢｉｎＬ）×ＢｏＬ
（２）ＢｉｎＬ＜＝ｂ＜ ＢｉｎＨ のとき、
ｂ’＝（（ｂ−ＢｉｎＬ）／（ＢｉｎＨ−ＢｉｎＬ））×（ＢｏＨ−ＢｏＬ）＋ＢｏＬ
（３） ＢｉｎＨ＜＝ｂ のとき、
ｂ’＝（（ｂ−ＢｉｎＨ）／（２５５−ＢｉｎＨ））×（２５５−ＢｏＨ）＋ＢｏＨ
【００５３】
図７（ｃ）は、以上の画像処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、かかる処理においては、入力側の暗側基準値ＢｉｎＬと明側基準値ＢｉｎＨとが、元画像のＢ値分布状態に応じて変化する。したがって、処理後の画像に、元画像のＢ値分布（図７（ａ）参照）が反映されたＢ値分布（図７（ｂ）参照）を確保することができる。
【００５４】
以上のＲＧＢデータのＲ、Ｇ、Ｂについての処理においては、出力基準値は同じ値を使用する、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの暗側基準値及び明側基準値をそれぞれ、ＲｏＬ、ＲｏＨ、ＧｏＬ，ＧｏＨ，ＢｏＬ、ＢｏＨとすると、
ＲｏＬ＝ＧｏＬ＝ＢｏＬ
ＲｏＨ＝ＧｏＨ＝ＢｏＨ
となる。したがって、処理前のヒストグラム（図３（ａ）、図５（ａ）、図７（ａ））は、各色データ毎に別々の分布となるが、処理後のヒストグラム（図３（ｂ）、図５（ｂ）、図７（ｂ））は３色ともほぼ同等な分布となる。
【００５５】
すなわち、上記処理を行うことで、個々の画像に適したＲＧＢデータ値調整を行うことができるとともに、画像内の重要な部分に「明側階調飽和」や「暗側階調つぶれ」が生ずる事態をなくしコントラストを改善し、さらにホワイトバランスを改善でき、常に良好な画像を得ることが可能となる。
【００５６】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態において、ＣＰＵ６が実行する撮影した画像データに対する画像処理に関する処理手順を図８、図１１、図１４に示すフローチャートに従い説明する。なお、電子スチルカメラの電気的構成、及び処理対象となる画像データについては、第１の実施の形態と同様である。
【００５７】
▲１▼Ｒについての処理手順（図８）
まず、ＲＧＢデータのＲについて処理手順を説明する。図８は、本実施の形態におけるＣＰＵ６の処理動作を示すフローチャートである。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨを取得する（ステップＳＤ１〜ＳＤ３）。次に、ステップＳＤ２で取得したヒストグラムに基づき元画像のＲ値データ平均を算出した後（ステップＳＤ４）、ここで算出したＲ値データ平均と、処理後の画像に確保すべきＲ値データ平均（以下、目標Ｒ値データ平均）とを比較する（ステップＳＤ５）。目標Ｒ値データ平均は、予め決められている設定値であって、一般に画像のＲ値データ平均として好まれている範囲（８ｂｉｔＲ値データでは、およそ１２８〜１９２）のＲ値であり、例えば「１４４」である。
【００５８】
そして、Ｒ値データ平均が目標Ｒ値データ平均よりも小さいときには（ステップＳＤ５でＹＥＳ）、出力側の暗側基準値ＲｏＬを入力側の設定値ＲｉｎＬと同一の値に変更した後（ステップＳＤ６）、第１の実施の形態と同様のＲ値変換（線形変換）を行う。つまり、入力側の暗側設定値ＲｉｎＬを越える範囲のＲ値データのみを変換対象としたＲ値変換（以下、明側の画像処理）を行い（ステップＳＤ８）、処理を終了する。図９（ｃ）は、明側の画像処理の例を示した図であり、出力側の設定値がＲｏＬ＝３２、ＲｏＨ＝２３５、入力側の設定値がＲｉｎＬ＝３２、ＲｉｎＨ＝１４０で、かつＲ値データ平均＝６４の場合である。なお、同図（ａ）は処理前のＲ値分布、同図（ｂ）は処理後のＲ値分布を示す図である。この場合には、画像の明るい部分がより明るくなる。
【００５９】
また、Ｒ値データ平均が目標Ｒ値データ平均よりも大きいとき、すなわち元画像が比較的明るい画像の場合には（ステップＳＤ５でＮＯ）、出力側の明側基準値ＲｏＨを入力側の設定値ＲｉｎＨと同一の値に変更した後（ステップＳＤ７）、第１の実施の形態と同様のＲ値変換（線形変換）を行う。つまり入力側の設定値ＲｉｎＨ以下のＲ値データのみを変換対象とした色データ変換（以下、暗側の画像処理という）を行い（ステップＳＤ８）、処理を終了する。図１０（ｃ）は、暗側の画像処理の例を示した図であり、出力側の設定値がＲｏＬ＝３２、ＲｏＨ＝１９１、入力側の設定値がＲｉｎＬ＝８０、ＲｉｎＨ＝１９１で、かつＲ値データ平均＝１５５の場合である。なお、同図（ａ）は処理前のＲ値分布、同図（ｂ）は処理後のＲ値分布を示す図である。この場合には、画像の暗い部分がより暗くなる。
【００６０】
▲２▼Ｇについての処理手順（図１１）
次に、ＲＧＢデータのＧについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＧｉｎＬ，ＧｉｎＨを取得する（ステップＳＥ１〜ＳＥ３）。次に、ステップＳＥ２で取得したヒストグラムに基づき元画像のＧ値データ平均を算出した後（ステップＳＥ４）、ここで算出したＧ値データ平均と、処理後の画像に確保すべきＧ値データ平均（以下、目標Ｇ値データ平均）とを比較する（ステップＳＥ５）。目標Ｇ値データ平均は、予め決められている設定値であって、一般に画像のＧ値データ平均として好まれている範囲（８ｂｉｔＧ値データでは、およそ１２８〜１９２）のＧ値であり、例えば「１４４」である。
【００６１】
そして、Ｇ値データ平均が目標Ｇ値データ平均よりも小さいときには（ステップＳＥ５でＹＥＳ）、出力側の暗側基準値ＧｏＬを入力側の設定値ＧｉｎＬと同一の値に変更した後（ステップＳＥ６）、第１の実施の形態と同様のＧ値変換（線形変換）を行う。つまり、入力側の暗側設定値ＧｉｎＬを越える範囲のＧ値データのみを変換対象としたＧ値変換を行い（ステップＳＥ８）、処理を終了する。図１２（ｃ）は、明側の画像処理の例を示した図であり、出力側の設定値がＧｏＬ＝３２、ＧｏＨ＝２３５、入力側の設定値がＧｉｎＬ＝３２、ＧｉｎＨ＝１４０で、かつＧ値データ平均＝６４の場合である。なお、同図（ａ）は処理前のＧ値分布、同図（ｂ）は処理後のＧ値分布を示す図である。この場合には、画像の明るい部分がより明るくなる。
【００６２】
また、Ｇ値データ平均が目標Ｇ値データ平均よりも大きいとき、すなわち元画像が比較的明るい画像の場合には（ステップＳＥ５でＮＯ）、出力側の明側基準値ＧｏＨを入力側の設定値ＧｉｎＨと同一の値に変更した後（ステップＳＥ７）、第１の実施の形態と同様のＧ値変換（線形変換）を行う。つまり入力側の設定値ＧｉｎＨ以下のＧ値データのみを変換対象とした色データ変換を行い（ステップＳＥ８）、処理を終了する。図１３（ｃ）は、暗側の画像処理の例を示した図であり、出力側の設定値がＧｏＬ＝３２、ＧｏＨ＝１９１、入力側の設定値がＧｉｎＬ＝８０、ＧｉｎＨ＝１９１で、かつＧ値データ平均＝１５５の場合である。なお、同図（ａ）は処理前のＧ値分布、同図（ｂ）は処理後のＧ値分布を示す図である。この場合には、画像の暗い部分がより暗くなる。
【００６３】
▲３▼Ｂについての処理手順（図１４）
次に、ＲＧＢデータのＢについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＢｉｎＬ，ＢｉｎＨを取得する（ステップＳＦ１〜ＳＦ３）。次に、ステップＳＦ２で取得したヒストグラムに基づき元画像のＢ値データ平均を算出した後（ステップＳＦ４）、ここで算出したＢ値データ平均と、処理後の画像に確保すべきＢ値データ平均（以下、目標Ｂ値データ平均）とを比較する（ステップＳＦ５）。目標Ｂ値データ平均は、予め決められている設定値であって、一般に画像のＢ値データ平均として好まれている範囲（８ｂｉｔＢ値データでは、およそ１２８〜１９２）のＢ値であり、例えば「１４４」である。
【００６４】
そして、Ｂ値データ平均が目標Ｂ値データ平均よりも小さいときには（ステップＳＦ５でＹＥＳ）、出力側の暗側基準値ＢｏＬを入力側の設定値ＢｉｎＬと同一の値に変更した後（ステップＳＦ６）、第１の実施の形態と同様のＢ値変換（線形変換）を行う。つまり、入力側の暗側設定値ＢｉｎＬを越える範囲のＢ値データのみを変換対象としたＢ値変換を行い（ステップＳＦ８）、処理を終了する。図１５（ｃ）は、明側の画像処理の例を示した図であり、出力側の設定値がＢｏＬ＝３２、ＢｏＨ＝２３５、入力側の設定値がＢｉｎＬ＝３２、ＢｉｎＨ＝１４０で、かつＢ値データ平均＝６４の場合である。なお、同図（ａ）は処理前のＢ値分布、同図（ｂ）は処理後のＢ値分布を示す図である。この場合には、画像の明るい部分がより明るくなる。
【００６５】
また、Ｂ値データ平均が目標Ｂ値データ平均よりも大きいとき、すなわち元画像が比較的明るい画像の場合には（ステップＳＦ５でＮＯ）、出力側の明側基準値ＢｏＨを入力側の設定値ＢｉｎＨと同一の値に変更した後（ステップＳＦ７）、第１の実施の形態と同様のＢ値変換（線形変換）を行う。つまり入力側の設定値ＢｉｎＨ以下のＢ値データのみを変換対象とした色データ変換を行い（ステップＳＦ８）、処理を終了する。図１６（ｃ）は、暗側の画像処理の例を示した図であり、出力側の設定値がＢｏＬ＝３２、ＢｏＨ＝１９１、入力側の設定値がＢｉｎＬ＝８０、ＢｉｎＨ＝１９１で、かつＢ値データ平均＝１５５の場合である。なお、同図（ａ）は処理前のＢ値分布、同図（ｂ）は処理後のＢ値分布を示す図である。この場合には、画像の暗い部分がより暗くなる。
【００６６】
以上のＲＧＢデータのＲ、Ｇ、Ｂについての処理においては、出力基準値は同じ値を使用する、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの暗側基準値及び明側基準値をそれぞれ、ＲｏＬ、ＲｏＨ、ＧｏＬ，ＧｏＨ，ＢｏＬ、ＢｏＨとすると、
ＲｏＬ＝ＧｏＬ＝ＢｏＬ
ＲｏＨ＝ＧｏＨ＝ＢｏＨ
となる。したがって、処理前のヒストグラム（図１０（ａ）、図１３（ａ）、図１６（ａ））は、色データ毎に別々の分布となるが、処理後のヒストグラム（図１０（ｂ）、図１３（ｂ）、図１６（ｂ））は３色ともほぼ同等な分布となる。
【００６７】
以上のように、本実施の形態においては、暗い画像の場合には、画像の明るい部分より明るくなり、明るい画像の場合には、画像の暗い部分がより暗くなることから、コントラストが改善でき、さらに、ホワイトバランスの改善ができ、主要画像領域における色データ変化のリニアティを変更することなく、色データ分布の最適化を行うことができる。
【００６８】
（第３の実施の形態）
次に、本発明の第３の実施の形態において、ＣＰＵ６が実行する撮影した画像データに対する画像処理に関する処理手順を図８、図１１、図１４に示すフローチャートに従い説明する。なお、電子スチルカメラの電気的構成、及び処理対象となる画像データについては、第１の実施の形態と同様である。
【００６９】
▲１▼Ｒについての処理手順（図１７）
まず、ＲＧＢデータのＲについて処理手順を説明する。図１７は、本実施の形態におけるＣＰＵ６の処理動作を示すフローチャートである。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨを取得する（ステップＳＧ１〜ＳＧ３）。次に、ステップＳＧ２で取得したヒストグラムに基づき元画像のＲ値データ平均を算出した後（ステップＳＧ４）、ここで算出したＲ値データ平均と、処理後の画像に確保すべきＲ値データ平均（以下、目標Ｒ値データ平均）とを比較する（ステップＳＧ５）。そして、その比較結果に応じて、後述する新たな暗側基準値ＲｏＬ’と明側基準値ＲｏＨ’とを演算するときの演算条件を設定する。
【００７０】
すなわち、処理前の平均Ｒ値が目標Ｒ値データ平均に対して小さい（目標よりも暗い）時は、
演算条件を
ＲｏＬ’＝ＲｏＬ，
ＲｏＨ’＝ＲｏＬ’＋（（目標Ｒ値データ平均−ＲｏＬ’）×（ＲｉｎＨ−ＲｉｎＬ）／（平均Ｒ値−ＲｉｎＬ））
とし（ステップＳＧ６）、
処理前の平均Ｒ値が目標Ｒ値データ平均に対して大きい（目標よりも明るい）時は、
演算条件を
ＲｏＨ’＝ＲｏＨ，
ＲｏＬ’＝ＲｏＨ’−（（ＲｏＨ’−目標Ｒ値データ平均）×（ＲｉｎＨ−ＲｉｎＬ）／（ＲｉｎＨ−平均Ｒ値））
とする（ステップＳＧ７）。
【００７１】
しかる後、ここで取得した ＲｏＬ’，ＲｏＨ’とステップＳＧ３で取得したＲｉｎＬ，ＲｉｎＨとを基に、ＲｉｎＬがＲｏＬ’に、かつＲｉｎＨがＲｏＨ’となるように入力したＲ値データ（Ｙデータ）に対してＲ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＧ８）。より具体的には、以下の計算に基づき元画像の各画素のＲ値ｒを、新たなＲ値ｒ’に変換し、処理を終了する。
（１）ｒ＜ＲｉｎＬ のとき、
ｒ’＝（ｒ／ＲｉｎＬ）×ＲｏＬ’
（２）ＲｉｎＬ＜＝ｒ＜ ＲｉｎＨ のとき、
ｒ’＝（（ｒ−ＲｉｎＬ）／（ＲｉｎＨ−ＲｉｎＬ））×（ＲｏＨ’−ＲｏＬ’）＋ＲｏＬ’
（３）ＲｉｎＨ＜＝ｒ のとき、
ｒ’＝（（ｒ−ＲｉｎＨ）／（２５５−ＲｉｎＨ））×（２５５−ＲｏＨ’）＋ＲｏＨ’
【００７２】
図１８（ｃ）は、以上の画像処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、かかる実施の形態においては、元画像の平均Ｒ値と出力側に求められている目標平均Ｒ値との比率に応じ、新たな出力側の設定値ＲｏＬ’，ＲｏＨ’を求め、それに基づきＲ値データ変換を行うことから、処理後の画像のＲ値幅を（図１８（ａ）参照）、元画像のＲ値幅に応じた自然なＲ値幅（図１８（ｂ）参照）とすることができる。したがって、画像処理によって画像全体のＲ値が著しく変化することが防止でき、コントラスト調整と同時に最適なＲ値調整が可能となる。
【００７３】
▲２▼Ｇについての処理手順（図２１）
次に、ＲＧＢデータのＧについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＧｉｎＬ，ＧｉｎＨを取得する（ステップＳＨ１〜ＳＨ３）。次に、ステップＳＨ２で取得したヒストグラムに基づき元画像のＧ値データ平均を算出した後（ステップＳＨ４）、ここで算出したＧ値データ平均と、処理後の画像に確保すべきＧ値データ平均（以下、目標Ｇ値データ平均）とを比較する（ステップＳＨ５）。そして、その比較結果に応じて、後述する新たな暗側基準値ＧｏＬ’と明側基準値ＧｏＨ’とを演算するときの演算条件を設定する。
【００７４】
すなわち、処理前の平均Ｇ値が目標Ｇ値データ平均に対して小さい（目標よりも暗い）時は、
演算条件を
ＧｏＬ’＝ＧｏＬ，
ＧｏＨ’＝ＧｏＬ’＋（（目標Ｇ値データ平均−ＧｏＬ’）×
（ＧｉｎＨ−ＧｉｎＬ）／（平均Ｇ値−ＧｉｎＬ））
とし（ステップＳＨ６）、
処理前の平均Ｇ値が目標Ｇ値データ平均に対して大きい（目標よりも明るい）時は、
演算条件を
ＧｏＨ’＝ＧｏＨ，
ＧｏＬ’＝ＧｏＨ’−（（ＧｏＨ’−目標Ｇ値データ平均）×（ＧｉｎＨ−ＧｉｎＬ）／（ＧｉｎＨ−平均Ｇ値））
とする（ステップＳＨ７）。
【００７５】
しかる後、ここで取得した ＧｏＬ’，ＧｏＨ’とステップＳＨ３で取得したＧｉｎＬ，ＧｉｎＨとを基に、ＧｉｎＬがＧｏＬ’に、かつＧｉｎＨがＧｏＨ’となるように入力したＧ値データ（Ｙデータ）に対してＧ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＨ８）。より具体的には、以下の計算に基づき元画像の各画素のＧ値ｇを、新たなＧ値ｇ’に変換し、処理を終了する。
（１）ｇ＜ＧｉｎＬ のとき、
ｇ’＝（ｇ／ＧｉｎＬ）×ＧｏＬ’
（２）ＧｉｎＬ＜＝ｇ＜ ＧｉｎＨ のとき、
ｇ’＝（（ｇ−ＧｉｎＬ）／（ＧｉｎＨ−ＧｉｎＬ））×（ＧｏＨ’−ＧｏＬ’）＋ＧｏＬ’
（３）ＧｉｎＨ＜＝ｇ のとき、
ｇ’＝（（ｇ−ＧｉｎＨ）／（２５５−ＧｉｎＨ））×（２５５−ＧｏＨ’）＋ＧｏＨ’
【００７６】
図２０（ｃ）は、以上の画像処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、かかる実施の形態においては、元画像の平均Ｇ値と出力側に求められている目標平均Ｇ値との比率に応じ、新たな出力側の設定値ＧｏＬ’，ＧｏＨ’を求め、それに基づきＧ値データ変換を行うことから、処理後の画像のＧ値幅を（図２０（ａ）参照）、元画像のＧ値幅に応じた自然なＧ値幅（図２０（ｂ）参照）とすることができる。したがって、画像処理によって画像全体のＧ値が著しく変化することが防止でき、コントラスト調整と同時に最適なＧ値調整が可能となる。
【００７７】
▲３▼Ｂについての処理手順（図２１）
次に、ＲＧＢデータのＢについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＢｉｎＬ，ＢｉｎＨを取得する（ステップＳＩ１〜ＳＩ３）。次に、ステップＳＩ２で取得したヒストグラムに基づき元画像のＢ値データ平均を算出した後（ステップＳＩ４）、ここで算出したＢ値データ平均と、処理後の画像に確保すべきＢ値データ平均（以下、目標Ｂ値データ平均）とを比較する（ステップＳＩ５）。そして、その比較結果に応じて、後述する新たな暗側基準値ＢｏＬ’と明側基準値ＢｏＨ’とを演算するときの演算条件を設定する。
【００７８】
すなわち、処理前の平均Ｂ値が目標Ｂ値データ平均に対して小さい（目標よりも暗い）時は、
演算条件を
ＢｏＬ’＝ＢｏＬ，
ＢｏＨ’＝ＢｏＬ’＋（（目標Ｂ値データ平均−ＢｏＬ’）×（ＢｉｎＨ−ＢｉｎＬ）／（平均Ｂ値−ＢｉｎＬ））
とし（ステップＳＩ６）、
処理前の平均Ｂ値が目標Ｂ値データ平均に対して大きい（目標よりも明るい）時は、
演算条件を
ＢｏＨ’＝ＢｏＨ，ＢｏＬ’＝ＢｏＨ’−（（ＢｏＨ’−目標Ｂ値データ平均）×（ＢｉｎＨ−ＢｉｎＬ）／（ＢｉｎＨ−平均Ｂ値）
）
とする（ステップＳＩ７）。
【００７９】
しかる後、ここで取得した ＢｏＬ’，ＢｏＨ’とステップＳＩ３で取得したＢｉｎＬ，ＢｉｎＨとを基に、ＢｉｎＬがＢｏＬ’に、かつＢｉｎＨがＢｏＨ’となるように入力したＢ値データ（Ｙデータ）に対してＢ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＩ８）。より具体的には、以下の計算に基づき元画像の各画素のＢ値ｂを、新たなＢ値ｂ’に変換し、処理を終了する。
（１）ｂ＜ＢｉｎＬ のとき、
ｂ’＝（ｂ／ＢｉｎＬ）×ＢｏＬ’
（２）ＢｉｎＬ＜＝ｂ＜ ＢｉｎＨ のとき、
ｂ’＝（（ｂ−ＢｉｎＬ）／（ＢｉｎＨ−ＢｉｎＬ））×（ＢｏＨ’−ＢｏＬ’）＋ＢｏＬ’
（３）ＢｉｎＨ＜＝ｂ のとき、
ｂ’＝（（ｂ−ＢｉｎＨ）／（２５５−ＢｉｎＨ））×（２５５−ＢｏＨ’）＋ＢｏＨ’
【００８０】
図２２（ｃ）は、以上の画像処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、かかる実施の形態においては、元画像の平均Ｂ値と出力側に求められている目標平均Ｂ値との比率に応じ、新たな出力側の設定値ＢｏＬ’，ＢｏＨ’を求め、それに基づきＢ値データ変換を行うことから、処理後の画像のＢ値幅を（図２２（ａ）参照）、元画像のＢ値幅に応じた自然なＢ値幅（図２２（ｂ）参照）とすることができる。したがって、画像処理によって画像全体のＢ値が著しく変化することが防止でき、コントラスト調整と同時に最適なＢ値調整が可能となる。
【００８１】
以上のＲＧＢデータのＲ、Ｇ、Ｂについての処理においては、出力基準値は同じ値を使用する、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの暗側基準値及び明側基準値をそれぞれ、ＲｏＬ、ＲｏＨ、ＧｏＬ，ＧｏＨ，ＢｏＬ、ＢｏＨとすると、
ＲｏＬ＝ＧｏＬ＝ＢｏＬ
ＲｏＨ＝ＧｏＨ＝ＢｏＨ
となる。さらに、目標色データ平均も同じ値を使用する。Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの目標色データ平均をそれぞれＡＶｔｒ、ＡＶｔｇ、ＡＶｔｂとすると、
ＡＶｔｒ＝ＡＶｔｇ＝ＡＶｔｂ
となる。処理前のヒストグラム（図１８（ａ）、図２０（ａ）、図２２（ａ））は、各色データ毎に別々の分布となるが、処理後のヒストグラム（図１８（ｂ）、図２０（ｂ）、図２２（ｂ））は３色ともほぼ同等な分布となる。
【００８２】
すなわち、上記処理を行うことで、個々の画像に適したＲＧＢデータ値調整を行うことができるとともに、画像全体の輝度が著しく変化することが防止でき、コントラスト調整と同時に最適な輝度調整が可能となり、ホワイトバランスの改善ができ、常に良好な画像を得ることができる。
【００８３】
また、前述した第２の実施の形態において懸念される次のような事態が回避できる。すなわち、処理前の色データ平均が目標色データ平均に対して小さい（目標よりも暗い画像の）時、処理後におけるＲ値データ平均が目標Ｒ値データ平均を大きく上回る（明るくなり過ぎる）といった事態や、処理前の色データ平均が目標色データ平均に対して大きい（目標よりも明るい画像の）時、処理後における色データ平均が目標色データ平均を大きく下回る（暗くなり過ぎる）といった事態を回避することが可能となる。
【００８４】
なお、第３の実施の形態においては、ＲＧＢ３種類のデータが、３種類とも明るめ又は暗めに偏っていて、同方向の処理のみ行っている場合について説明したが、例えばＲ、Ｇは明るめの画像、Ｂは暗めの画像の場合など、色データの分布特性が別々でも同様の効果が得られる。
【００８５】
（第４の実施の形態）
次に、本発明の第４の実施の形態において、ＣＰＵ６が実行する撮影した画像データに対する画像処理に関する処理手順を図２３、図２４、図２５に示すフローチャートに従い説明する。なお、電子スチルカメラの電気的構成、及び処理対象となる画像データについては、第１の実施の形態と同様である。
【００８６】
▲１▼Ｒについての処理手順（図２３）
まず、ＲＧＢデータのＲについて処理手順を説明する。図２３は、本実施の形態におけるＣＰＵ６の処理動作を示すフローチャートであって、ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨを取得する（ステップＳＪ１〜ＳＪ３）。
【００８７】
次に、出力側の明側基準値ＲｏＨが、入力側の明側の設定値ＲｉｎＨよりも大きいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＲｏＬが、入力側の暗側の設定値ＲｉｎＬよりも小さいときには（ステップＳＪ４、ＳＪ６が共にＮＯ）、設定値の修正を行わず、第１の実施の形態と同様のＲ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＪ９）。
【００８８】
また、出力側の明側基準値ＲｏＨが、入力側の明側の設定値ＲｉｎＨよりも大きいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＲｏＬが、入力側の暗側の設定値ＲｉｎＬよりも大きいときには（ステップＳＪ４がＮＯ、ＳＪ６がＹＥＳ）、出力側の暗側基準値ＲｏＬを入力側の暗側の設定値ＲｉｎＬと同一の値に変更する （ステップＳＪ８）。
【００８９】
つまり第２の実施の形態で既説した、入力側の設定値ＲｉｎＬを越える範囲のＲ値データのみを変換対象とした明側の画像処理を行う設定値とする。その後、第１の実施の形態と同様のＲ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＪ９）。
【００９０】
また、出力側の明側基準値ＲｏＨが、入力側の明側の設定値ＲｉｎＨよりも小さいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＲｏＬが、入力側の暗側の設定値ＲｉｎＬよりも小さいときには（ステップＳＪ４がＹＥＳ、ＳＪ５がＮＯ）、出力側の明側基準値ＲｏＨを入力側の設定値ＲｉｎＨと同一の値に変更する（ステップＳＪ７）。
【００９１】
つまり第２の実施の形態で既説した、入力側の設定値ＲｉｎＨ以下のＲ値データのみを変換対象とした暗側の画像処理を行う設定値とする。その後、第１の実施の形態と同様のＲ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＪ９）。
【００９２】
また、出力側の明側基準値ＲｏＨが、入力側の明側の設定値ＲｉｎＨよりも小さいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＲｏＬが、入力側の暗側の設定値ＲｉｎＬよりも大きいときには（ステップＳＪ４、ＳＪ５が共にＹＥＳ）、そのまま処理を終了する。
【００９３】
▲２▼Ｇについての処理手順（図２４）
次に、ＲＧＢデータのＧについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＧｉｎＬ，ＧｉｎＨを取得する（ステップＳＫ１〜ＳＫ３）。
【００９４】
次に、出力側の明側基準値ＧｏＨが、入力側の明側の設定値ＧｉｎＨよりも大きいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＧｏＬが、入力側の暗側の設定値ＧｉｎＬよりも小さいときには（ステップＳＫ４、ＳＫ６が共にＮＯ）、設定値の修正を行わず、第１の実施の形態と同様のＧ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＫ９）。
【００９５】
また、出力側の明側基準値ＧｏＨが、入力側の明側の設定値ＧｉｎＨよりも大きいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＧｏＬが、入力側の暗側の設定値ＧｉｎＬよりも大きいときには（ステップＳＫ４がＮＯ、ＳＫ６がＹＥＳ）、出力側の暗側基準値ＧｏＬを入力側の暗側の設定値ＧｉｎＬと同一の値に変更する （ステップＳＫ８）。
【００９６】
つまり第２の実施の形態で既説した、入力側の設定値ＧｉｎＬを越える範囲のＧ値データのみを変換対象とした明側の画像処理を行う設定値とする。その後、第１の実施の形態と同様のＧ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＫ９）。
【００９７】
また、出力側の明側基準値ＧｏＨが、入力側の明側の設定値ＧｉｎＨよりも小さいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＧｏＬが、入力側の暗側の設定値ＧｉｎＬよりも小さいときには（ステップＳＫ４がＹＥＳ、ＳＫ５がＮＯ）、出力側の明側基準値ＧｏＨを入力側の設定値ＧｉｎＨと同一の値に変更する（ステップＳＫ７）。
【００９８】
つまり第２の実施の形態で既説した、入力側の設定値ＧｉｎＨ以下のＧ値データのみを変換対象とした暗側の画像処理を行う設定値とする。その後、第１の実施の形態と同様のＧ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＫ９）。
【００９９】
また、出力側の明側基準値ＧｏＨが、入力側の明側の設定値ＧｉｎＨよりも小さいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＧｏＬが、入力側の暗側の設定値ＧｉｎＬよりも大きいときには（ステップＳＫ４、ＳＫ５が共にＹＥＳ）、そのまま処理を終了する。
【０１００】
▲３▼Ｂについての処理手順（図２５）
次に、ＲＧＢデータのＢについて処理手順を説明する。ＣＰＵ６は、第１の実施の形態と同様の手順で、入力側の暗側及び明側の設定値ＢｉｎＬ，ＢｉｎＨを取得する（ステップＳＬ１〜ＳＬ３）。
【０１０１】
次に、出力側の明側基準値ＢｏＨが、入力側の明側の設定値ＢｉｎＨよりも大きいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＢｏＬが、入力側の暗側の設定値ＢｉｎＬよりも小さいときには（ステップＳＬ４、ＳＬ６が共にＮＯ）、設定値の修正を行わず、第１の実施の形態と同様のＢ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＬ９）。
【０１０２】
また、出力側の明側基準値ＢｏＨが、入力側の明側の設定値ＢｉｎＨよりも大きいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＢｏＬが、入力側の暗側の設定値ＢｉｎＬよりも大きいときには（ステップＳＬ４がＮＯ、ＳＬ６がＹＥＳ）、出力側の暗側基準値ＢｏＬを入力側の暗側の設定値ＢｉｎＬと同一の値に変更する （ステップＳＬ８）。
【０１０３】
つまり第２の実施の形態で既説した、入力側の設定値ＢｉｎＬを越える範囲のＢ値データのみを変換対象とした明側の画像処理を行う設定値とする。その後、第１の実施の形態と同様のＢ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＬ９）。
【０１０４】
また、出力側の明側基準値ＢｏＨが、入力側の明側の設定値ＢｉｎＨよりも小さいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＢｏＬが、入力側の暗側の設定値ＢｉｎＬよりも小さいときには（ステップＳＬ４がＹＥＳ、ＳＬ５がＮＯ）、出力側の明側基準値ＢｏＨを入力側の設定値ＢｉｎＨと同一の値に変更する（ステップＳＬ７）。
【０１０５】
つまり第２の実施の形態で既説した、入力側の設定値ＢｉｎＨ以下のＢ値データのみを変換対象とした暗側の画像処理を行う設定値とする。その後、第１の実施の形態と同様のＢ値変換（線形変換）を行う（ステップＳＬ９）。
【０１０６】
また、出力側の明側基準値ＢｏＨが、入力側の明側の設定値ＢｉｎＨよりも小さいときで、さらに、出力側の暗側の設定値ＢｏＬが、入力側の暗側の設定値ＢｉｎＬよりも大きいときには（ステップＳＬ４、ＳＬ５が共にＹＥＳ）、そのまま処理を終了する。
【０１０７】
以上のＲＧＢデータのＲ、Ｇ、Ｂについての処理においては、出力基準値は同じ値を使用する、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの暗側基準値及び明側基準値をそれぞれ、ＲｏＬ、ＲｏＨ、ＧｏＬ，ＧｏＨ，ＢｏＬ、ＢｏＨとすると、
ＲｏＬ＝ＧｏＬ＝ＢｏＬ
ＲｏＨ＝ＧｏＨ＝ＢｏＨ
となる。したがって、前記実施の形態と同様に処理前のヒストグラムは各色データ毎に別々の分布になっていても、処理後のヒストグラムは、３色ともほぼ同等な分布になる。かかる処理においては、画像処理の効果が確実に出る条件画像に対してのみ処理が行われることとなる。したがって、画像処理における無駄な処理処理時間、消費電力を削減することができる。
【０１０８】
（第５の実施の形態）
【０１０９】
▲１▼Ｒについての処理手順
まず、ＲＧＢデータのＲについて処理手順を説明する。本実施の形態は、前述した各実施の形態において、最終的な色データ変換における色データの演算ゲインを、前述した入力側の暗側及び明側の設定値（ＲｉｎＬ，ＲｉｎＨ）の間の色データ幅と、前述した出力側の暗側及び明側の設定値（ＲｏＬ，ＲｏＨ、又はＲｏＬ’，ＲｏＨ’）の間の色データ幅との比率に応じて抑制するものである。
【０１１０】
すなわち、第３の実施の形態で図１８に示した処理に即して説明すると、
ＧＡＩＮｍａｘ＝（ＲｏＨ’−ＲｏＬ）／（ＲｉｎＨ−ＲｉｎＬ）
（ここで、ＧＡＩＮｍａｘは、演算ゲインの最大値）
とするものであり、より具体的には、以下の計算によって得られた演算ゲインに基づき色データ変換を行う。
【０１１１】
すなわち、演算ゲインをＧａとすると、
（１）ｋ＜ＲｉｎＬ のとき、
Ｇａ＝（ＲｏＬ’／ＲｉｎＬ）
（２）ＲｉｎＬ＜＝ｋ＜ ＲｉｎＨ のとき、
Ｇａ＝（ＲｏＨ’−ＲｏＬ’）／（ＲｉｎＨ−ＲｉｎＬ）
（３）ＲｉｎＨ＜＝ｋ のとき、
Ｇａ＝（（２５５−ＲｏＨ’）／（２５５−ＲｉｎＨ）
により演算ゲインを求め、これに基づき色データ変換を行うようにする。
【０１１２】
図２６（ｃ）は、以上のコントラスト処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、本実施の形態においては、トーンカーブの傾きを色データ変換処理に即して自然な状態で抑制することができる。したがって、画像に含まれるノイズ成分が目立たなくなり、より高い画質を確保することができる。なお、図２６（ａ）、（ｂ）は、コントラスト処理の前後における画像の色データ分布の変化を示す図である。
【０１１３】
▲２▼Ｇについての処理手順
次に、ＲＧＢデータのＧについて処理手順を説明する。本実施の形態は、前述した各実施の形態において、最終的な色データ変換における色データの演算ゲインを、前述した入力側の暗側及び明側の設定値（ＧｉｎＬ，ＧｉｎＨ）の間の色データ幅と、前述した出力側の暗側及び明側の設定値（ＧｏＬ，ＧｏＨ、又はＧｏＬ’，ＧｏＨ’）の間の色データ幅との比率に応じて抑制するものである。
【０１１４】
すなわち、第３の実施の形態で図２０に示した処理に即して説明すると、
ＧＡＩＮｍａｘ＝（ＧｏＨ’−ＧｏＬ）／（ＧｉｎＨ−ＧｉｎＬ）
（ここで、ＧＡＩＮｍａｘは、演算ゲインの最大値）
とするものであり、より具体的には、以下の計算によって得られた演算ゲインに基づき色データ変換を行う。
【０１１５】
すなわち、演算ゲインをＧａとすると、
（１）ｋ＜ＧｉｎＬ のとき、
Ｇａ＝（ＧｏＬ’／ＧｉｎＬ）
（２）ＧｉｎＬ＜＝ｋ＜ ＧｉｎＨ のとき、
Ｇａ＝（ＧｏＨ’−ＧｏＬ’）／（ＧｉｎＨ−ＧｉｎＬ）
（３）ＧｉｎＨ＜＝ｋ のとき、
Ｇａ＝（（２５５−ＧｏＨ’）／（２５５−ＧｉｎＨ）
により演算ゲインを求め、これに基づき色データ変換を行うようにする。
【０１１６】
図２７（ｃ）は、以上のコントラスト処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、本実施の形態においては、トーンカーブの傾きを色データ変換処理に即して自然な状態で抑制することができる。したがって、画像に含まれるノイズ成分が目立たなくなり、より高い画質を確保することができる。なお、図２７（ａ）、（ｂ）は、コントラスト処理の前後における画像の色データ分布の変化を示す図である。
【０１１７】
▲３▼Ｂについての処理手順
次に、ＲＧＢデータのＢについて処理手順を説明する。本実施の形態は、前述した各実施の形態において、最終的な色データ変換における色データの演算ゲインを、前述した入力側の暗側及び明側の設定値（ＢｉｎＬ，ＢｉｎＨ）の間の色データ幅と、前述した出力側の暗側及び明側の設定値（ＢｏＬ，ＢｏＨ、又はＢｏＬ’，ＢｏＨ’）の間の色データ幅との比率に応じて抑制するものである。
【０１１８】
すなわち、第３の実施の形態で図２０に示した処理に即して説明すると、
ＧＡＩＮｍａｘ＝（ＢｏＨ’−ＢｏＬ）／（ＢｉｎＨ−ＢｉｎＬ）
（ここで、ＧＡＩＮｍａｘは、演算ゲインの最大値）
とするものであり、より具体的には、以下の計算によって得られた演算ゲインに基づき色データ変換を行う。
【０１１９】
すなわち、演算ゲインをＧａとすると、
（１）ｋ＜ＢｉｎＬ のとき、
Ｇａ＝（ＢｏＬ’／ＢｉｎＬ）
（２）ＢｉｎＬ＜＝ｋ＜ ＢｉｎＨ のとき、
Ｇａ＝（ＢｏＨ’−ＢｏＬ’）／（ＢｉｎＨ−ＢｉｎＬ）
（３）ＢｉｎＨ＜＝ｋ のとき、
Ｇａ＝（（２５５−ＢｏＨ’）／（２５５−ＢｉｎＨ）
により演算ゲインを求め、これに基づき色データ変換を行うようにする。
【０１２０】
図２８（ｃ）は、以上のコントラスト処理の前後におけるトーンカーブを示した図であり、本実施の形態においては、トーンカーブの傾きを色データ変換処理に則して自然な状態で抑制することができる。したがって、画像に含まれるノイズ成分が目立たなくなり、より高い画質を確保することができる。なお、図２８（ａ）、（ｂ）は、コントラスト処理の前後における画像の色データ分布の変化を示す図である。
【０１２１】
以上のＲＧＢデータのＲ、Ｇ、Ｂについての処理においては、出力基準値は同じ値を使用する、Ｒデータ、Ｇデータ、Ｂデータの暗側基準値及び明側基準値をそれぞれ、ＲｏＬ、ＲｏＨ、ＧｏＬ，ＧｏＨ，ＢｏＬ、ＢｏＨとすると、
ＲｏＬ＝ＧｏＬ＝ＢｏＬ
ＲｏＨ＝ＧｏＨ＝ＢｏＨ
となる。したがって、前記実施の形態と同様に処理前のヒストグラムは各色データ毎に別々の分布になっていても、処理後のヒストグラムは、３色ともほぼ同等な分布になる。
【０１２２】
（第６の実施の形態）
次に、本発明の第６の実施の形態について説明する。前述した画像処理においては、元画像における色データのヒストグラムを、撮像素子３によって取り込まれた画像全体の色データから取得するようにしたが、図１９（ａ）に示すように、全画像領域５０内に、予め色データの検出エリアを検出する検出エリアＡ（形状は任意）を設定しておき、前述した各画像処理においては、検出エリアＡにおける色データのヒストグラムを用いるようにしてもよい。かかる構成においては、予め画像の重要な部分に検出エリアＡを設定することにより、画像の重要な部分に最適な色データ処理を行うことができる。したがって、画像の重要な部分、及びその周辺が確実に鮮明になるという利点がある。
【０１２３】
また、前記検出エリアＡを撮影時におけるフォーカスエリア、又はフォーカスエリアを含む範囲とすれば、撮影された画像の重要な部分における最適な色データ処理を確実に行うことができる。また、電子スチルカメラの使用者にあっては、検出エリアＡを事前に設定する必要がなく、使用者に負担をかけることなく、撮影された画像の重要な部分、及びその周辺を鮮明にすることができる。
【０１２４】
また、前記検出エリアＡを撮影時における露光量検出エリア、又は露光量検出エリアを含む範囲としてもよい。その場合においても、撮影された画像の重要な部分における最適な色データ処理を確実に行うことができる。しかも、電子スチルカメラの使用者にあっては、検出エリアＡを事前に設定する必要がなく、使用者に負担をかけることなく、撮影された画像の重要な部分、及びその周辺を鮮明にすることができる。
【０１２５】
また、例えば図２９（ｂ）に示すように、予め全画像領域５０を複数に分割することによって複数の検出エリアＡ１〜Ａｎを設定しておき、撮影時や撮影後など、前述した画像処理を行う以前に、使用者に重要な部分に対応する１又は複数（互いに隣接していると否とは問わない）の検出エリアを選択させ、選択された検出エリアにおける色データのヒストグラムを用いて前述した画像処理を行わせてもよい。その場合においても、撮影された画像の重要な部分、及びその周辺を鮮明にすることができる。さらには、選択された検出エリアだけでなく、それに隣接する複数の検出エリアを含む範囲における色データのヒストグラムを用いるようにしてもよい。
【０１２６】
なお、以上説明した各実施の形態においては、電子スチルカメラ１が、撮像素子３によって取り込んだ画像に対して画像処理を行う場合について説明したが、これに限らず、任意の画像ファイル等の画像ソースに対して画像処理を行う他の画像処理装置に本発明を適用してもよい。その場合であっても前述した効果を得ることができる。また、主としてＣＰＵ６に所定の処理動作を行わせることにより、本発明の分布情報取得手段、設定値取得手段、設定手段などの各手段を実現したものについて説明したが、本発明の各手段を電器回路によって構成するようにしても構わない。
【０１２７】
【発明の効果】
以上説明したように請求項１の発明においては、設定値取得手段により取得された後、設定手段によって設定される入力側低色データ及び入力側高色データは、入力された画像の色データ分布状態に応じて変化するようにした。よって、色データの分布状態が異なる個々の画像に適した画像処理が可能となる。
【０１２８】
また、請求項２の発明においては、入力された画像の平均色データが目標平均色データよりも低いような暗い画像の場合には、画像の明るい部分がより明るなり、かつ入力された画像の平均色データが目標平均色データよりも高いような明るい画像の場合には、画像の暗い部分がより暗くなるようにした。よって、コントラスト調整と同時に、主要画像領域における色データ変化のリニアリティを変更することなく、色データ分布の最適化が可能となる。
【０１２９】
また、請求項３の発明においては、処理後の画像の色データ幅を、入力した画像の色データ幅に応じた自然な色データ幅とすることができるようにした。よって、画像処理によって画像全体の色データが著しく変化することが防止でき、コントラスト調整と同時に最適な色データ調整が可能となる。
【０１３０】
また、請求項４の発明においては、色データ変換処理が、画像処理の効果が確実に出る色データ領域にのみ行われるようにした。よって、動作時の無駄な処理時間、消費電力が削減できる。
【０１３１】
また、請求項５の発明においては、色データ変換の処理内容に即して出力側の色データを自然な状態で抑制される。よって、画像に含まれるノイズ成分が目立たなくなり、より高い画質を確保することができる。
【０１３２】
また、請求項６の発明においては、画像の重要な部分に検出エリアを設定することにより、画像の重要な部分に最適な色データ処理を行うことができるようにした。よって、入力した画像の重要な部分の画像を確実に鮮明にすることができる。
【０１３３】
また、請求項７の発明においては、撮影された画像の色データ調整が、その色データ分布状態に応じて行われるようにした。よって、色データの分布状態が異なる個々の撮影画像に適した画像処理ができる。
【０１３４】
また、請求項８の発明においては、画像の重要な部分を事前に設定する必要がなく、処理が簡略化されるようにした。よって、容易に画像の重要な部分を鮮明にすることができる。
【０１３５】
また、請求項９の発明においては、画像の重要な部分を事前に設定する必要がなく、処理が簡略化される。よって、容易に画像の重要な部分を鮮明にすることができる。
【０１３６】
また、請求項１０の発明においては、入力された画像の色データ調整が、その色データ分布状態に応じて行われるようにした。よって、色データの分布状態が異なる個々の画像に適した画像処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の各実施の形態に共通する電子スチルカメラの概略ブロック図である。
【図２】第１の実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＲについての処理手順を示すフローチャートである。
【図３】同実施の形態におけるＲＧＢデータのＲについての処理の内容及び、その結果を示す図であって、（ａ）は処理前の画像の色データ分布の変化を示すヒストグラム、（ｂ）は処理後の画像の色データ分布の変化を示すヒストグラム、（ｃ）は処理前後のトーンカーブを示す図である。
【図４】第１の実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＧについての処理手順を示すフローチャートである。
【図５】同実施の形態におけるＲＧＢデータのＧについての処理の内容及び、その結果を示す図であって、（ａ）は処理前の画像の色データ分布の変化を示すヒストグラム、（ｂ）は処理後の画像の色データ分布の変化を示すヒストグラム、（ｃ）は処理前後のトーンカーブを示す図である。
【図６】同実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＢについての処理手順を示すフローチャートである。
【図７】同実施の形態におけるＲＧＢデータのＢについての処理の内容及び、その結果を示す図であって、（ａ）は処理前の画像の色データ分布の変化を示すヒストグラム、（ｂ）は処理後の画像の色データ分布の変化を示すヒストグラム、（ｃ）は処理前後のトーンカーブを示す図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＲについての処理手順を示すフローチャートである。
【図９】同ＲＧＢデータのＲにおける明側の画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図１０】同ＲＧＢデータのＲにおける暗側の画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図１１】同実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＧについての処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】同ＲＧＢデータのＧにおける明側の画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図１３】同ＲＧＢデータのＧにおける暗側の画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図１４】同実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＧについての処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】同ＲＧＢデータのＧにおける明側の画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図１６】同ＲＧＢデータのＧにおける暗側の画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図１７】本発明の第３の実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＲについての処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】同ＲＧＢデータのＲにおける画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図１９】同実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＧについての処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】同ＲＧＢデータのＧにおける画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図２１】同実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＢについての処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】同ＲＧＢデータのＢにおける画像処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図２３】本発明の第４の実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＲについての処理手順を示すフローチャートである。
【図２４】同実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＧについての処理手順を示すフローチャートである。
【図２５】同実施の形態においてＣＰＵが実行するＲＧＢデータのＢについての処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の第５の実施の形態におけるＲＧＢデータのＲについての処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図２７】同実施の形態におけるＲＧＢデータのＧについての処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図２８】同実施の形態におけるＲＧＢデータのＢについての処理の内容及び、その結果を示す、図３に対応する図である。
【図２９】本発明の第６の実施の形態における、色データデータの検出エリアを示す図である。
【図３０】従来技術における画像処理の内容及び、その結果を示す図である。
【符号の説明】
１ 電子スチルカメラ
３ 撮像素子
４ カラープロセッサ
６ ＣＰＵ
７ 記録メディア
８ ＲＯＭ
９ ＲＡＭ
Ａ 検出エリア
ＲｉｎＨ 入力データの明側基準値
ＲｉｎＬ 入力データの暗側基準値
ＲｏＨ 出力データの明側基準値
ＲｏＨ’ 出力データの明側基準値（補正後）
ＲｏＬ 出力データの暗側基準値
ＲｏＬ’ 出力データの暗側基準値（補正後）

Claims (11)

1. 入力された画像の色データを変換し、色データの分布特性を、低色データ側及び高色データ側に設定されている入力側低色データ値及び入力側高色データ値が所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値となる、異なる分布特性とする色データ変換処理を行う画像処理装置において、
   入力された画像における色データの度数分布を示すヒストグラムデータを取得する分布情報取得手段と、
   この分布情報取得手段が取得したヒストグラムデータにより示される度数分布における累積度数の比率が、出力側の最大色データに対する前記出力側低色データ値及び前記出力側高色データ値のそれぞれの比率となる低色データ側及び高色データ側の色データ値を取得する設定値取得手段と、
   この設定値取得手段により取得された低色データ側及び高色データ側の色データ値を、前記入力側低色データ値及び前記入力側高色データ値として設定する設定手段と
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像の平均色データ値を取得する平均色データ取得手段と、
   この平均色データ取得手段により取得された平均色データ値と出力側に確保する目標平均色データとを比較する比較手段と、
   この比較手段による比較結果に基づき、色データ変換処理の対象となる前記画像の色データ成分を低色データ側または高色データ側に選択的に制御する制御手段と
   を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記平均色データ取得手段により取得された平均色データ値と出力側に求められている目標平均色データとの比率を算出する第１の算出手段と、
   この第１の算出手段より算出された比率に応じ新たな出力側低色データ値及び出力側高色データ値を算出する第２の算出手段と、
   この第２の算出手段により算出された新たな出力側低色データ値及び出力側高色データ値を、前記所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値に代えて設定する設定手段と
   を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記出力側低色データ値が前記入力側低色データ値よりも小さいときには、色データ変換処理の対象色データ領域を前記入力側低色データ値よりも低色データ側の領域に制御し、かつ前記出力側高色データ値が前記入力側高色データ値よりも大きいときには、色データ変換処理の対象色データ領域を前記入力側高色データ値よりも高色データ側の領域に制御する制御手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記入力側低色データ値及び入力側高色データ値の間の色データ幅と、前記出力側低色データ値及び出力側高色データ値の間の色データ幅との比率を算出する算出手段と、
   この算出手段より算出された比率に応じて出力側の色データの変化率を抑制する抑制手段と
   を備えたことを特徴とする請求項１乃至４いずれか記載の画像処理装置。
6. 前記分布情報取得手段により取得されたヒストグラムデータは、入力された画像に設定された１又は複数の検出エリアにおけるデータであることを特徴とする請求項１乃至５いずれか記載の画像処理装置。
7. 請求項１乃至６いずれか記載の画像処理装置を備えたことを特徴とするデジタルカメラ。
8. 前記検出エリアは、入力された画像の撮影時におけるフォーカスエリアを含むことを特徴とする請求項７記載のデジタルカメラ。
9. 前記検出エリアは、入力された画像の撮影時における露光量検出エリアを含むことを特徴とする請求項７又は８記載のデジタルカメラ。
10. 入力された画像における色データの分布特性を、低色データ側及び高色データ側に設定されている入力側低色データ値及び入力側高色データ値が所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値となる異なる分布特性とする画像処理方法において、
    入力された画像における色データの度数分布を示すヒストグラムデータを取得した後、取得したヒストグラムデータにより示される度数分布における累積度数の比率が、出力側の最大色データに対する前記出力側低色データ値及び前記出力側高色データ値のそれぞれの比率となる低色データ側及び高色データ側の色データ値をさらに取得し、取得した低色データ側及び高色データ側の色データ値を、前記入力側低色データ値及び前記入力側高色データ値として設定することを特徴とする画像処理方法。
11. 入力された画像における色データの分布特性を、低色データ側及び高色データ側に設定されている入力側低色データ値及び入力側高色データ値が所定の出力側低色データ値及び出力側高色データ値となる異なる分布特性とする画像処理を実行するコンピュータに、
    入力された画像における色データの度数分布を示すヒストグラムデータを取得する処理と、
    取得したヒストグラムデータにより示される度数分布における累積度数の比率が、出力側の最大色データに対する前記出力側低色データ値及び前記出力側高色データ値のそれぞれの比率となる低色データ側及び高色データ側の色データ値をさらに取得する処理と、
    取得した低色データ側及び高色データ側の色データ値を、前記入力側低色データ値及び前記入力側高色データ値として設定する処理と
    を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

Images