JP2007201857A

JP2007201857A - 画像処理装置及びその方法

Info

Publication number: JP2007201857A
Application number: JP2006018549A
Authority: JP
Inventors: Shunsaku Riko; 俊策利弘
Original assignee: Noritsu Koki Co Ltd
Current assignee: Noritsu Koki Co Ltd
Priority date: 2006-01-27
Filing date: 2006-01-27
Publication date: 2007-08-09
Anticipated expiration: 2026-01-27
Also published as: JP4635884B2

Abstract

【課題】入力された原画像に対応して適切な画素濃度値を求め、適正に濃度補正可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する。
【解決手段】入力された原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める濃度演算処理部１１と、前記濃度演算処理部１１により演算導出された入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する濃度補正処理部１４とを備えてなる画像処理装置であって、前記濃度演算処理部１１は、各画素が属する色相彩度テーブル（ＨｕｅＳａｔｔａｂｌｅ）上の所定領域毎に設定された重み係数に基づいて、ＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値の重み付け平均値を入力画素濃度値として求める。
【選択図】図１

Description

本発明は、入力された原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める濃度演算処理部と、前記濃度演算処理部により演算導出された入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する濃度補正処理部とを備えてなる画像処理装置及びその方法に関する。

一般に写真画像処理装置は、写真フィルムに形成された撮影画像をデジタル化するフィルムスキャナやデジタルスチルカメラなどのデジタル撮影機器によって撮影された画像データを原画像データとして入力するメディアドライブ等を備えた画像入力部と、当該原画像データに対して濃度補正や色補正等の種々の画像処理を施す画像処理部と、画像処理後に変換されたプリントデータに基づいて感光材料（印画紙）を露光して写真プリントを生成するプリント処理部を備えて構成される。

上述の画像処理部では、良好な画質の写真プリントを得るために、入力された画像データの階調特性と感光材料の階調特性の差異等を考慮して人間の視覚特性に適したものになるように整合させる濃度補正処理が行なわれる。

このような濃度補正処理としては、入力画像データと出力画像データとが所定のガンマ特性を示す濃度特性曲線となるように補正処理されるのが一般であり、対象とする入力画像全体の濃度ヒストグラム等から得られる基準濃度補正値に基づいて濃度補正曲線が生成され、当該濃度補正曲線に基づいて入力画像データが変換処理される。

このような補正の基礎となる画素濃度値は、特許文献１に記載されているように、原画像データを構成する各画素のＲＧＢ成分の相加平均値として求められていた。

特開２００５−１５９３８７号公報

しかし、森林等の緑を撮影したシーンや赤や黄の花等を撮影したシーン等のように彩度の高い被写体を撮影した画像に対して、従来の各画素のＲＧＢ成分の相加平均値による入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する場合には、特定の色の階調値は高いが他の色の階調値が低いためにその平均値が低くなる。

そのような入力画素濃度値による濃度ヒストグラムから得られる基準濃度補正値に基づいて生成される濃度補正曲線により補正された画像は、アンダー露光の画像として処理されるため、全体的に濃度の薄い画像に補正され、好ましいプリントの仕上がりが得られないという問題があった。

そこで、画素毎にＲＧＢ成分の最大値をその画素の濃度値とする濃度ヒストグラムから得られる基準濃度補正値に基づいて生成される濃度補正曲線により補正すると、彩度の高い被写体を撮影した画像に対するプリントの仕上がりは良好となるが、このような手法を全ての画像に対して適用すると、例えば、逆光シーンで撮影された人物の顔はさらに暗くなるといったように、シーンによっては濃くなり過ぎ、却ってプリントの仕上がりが悪くなるという弊害が生じていた。

本発明は、上述した従来の問題点に鑑み、入力された原画像に対応して適切な画素濃度値を求め、適正に濃度補正可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供する点にある。

上述の目的を達成するため、本発明による画像処理装置の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の書類の請求項１に記載した通り、入力された原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める濃度演算処理部と、前記濃度演算処理部により演算導出された入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する濃度補正処理部とを備えてなる画像処理装置であって、前記濃度演算処理部は、各画素が属する色相彩度テーブル（ＨｕｅＳａｔｔａｂｌｅ）上の所定領域毎に設定された重み係数に基づいて、ＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値の重み付け平均値を入力画素濃度値として求める点にある。

上述の構成によれば、原画像において特定の色の階調値が高い領域では、ＲＧＢ成分の最大値に重みを置いて入力画素濃度値を求めて、原画像において特定の色の階調値が高くない領域では、ＲＧＢ成分の相加平均値に重みを置いて入力画素濃度値を求めるように重み付けを行うことで、彩度の高い被写体の画素濃度を濃く維持しつつも、彩度の高い被写体以外の部分では適切な画素濃度値に濃度補正することが可能となるのである。

また、重み付けによる処理を行うことによって、彩度の高低の変化や色相の原色領域に対する位置の変化等に対して、ＲＧＢ成分の最大値を適用する割合を段階的に増加（減少）させると共に、ＲＧＢ成分の相加平均値を適用する割合を段階的に減少（増加）させることができるので、適用する演算の種類が相違することによる隣接近傍画素間における画素濃度値の不自然な変化の発生を防止することが可能となるのである。

同第二の特徴構成は、同請求項２に記載した通り、上述の第一特徴構成に加えて、前記原画像データに含まれる被写体の顔領域を検出する顔領域検出部と、前記原画像データが逆光シーンであるか否かを判別する逆光シーン判別部とを備え、前記顔領域検出部により顔領域が検出され、且つ、前記逆光シーン判別部により逆光シーンと判別されたときに、前記濃度演算処理部は、前記原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める点にある。

被写体に顔領域が含む逆光シーン等である場合、前記逆光シーンに対する補正で、逆光シーンの彩度が高い領域は彩度を落とした良好な補正となる反面、どうしても顔領域の再現が暗くなってしまう。これは単に彩度の高い領域を含む森林の緑色を撮影したシーンとは異なり、逆に濃度を薄くする補正によって人間の視覚特性に適したものとなるので、被写体に顔領域が含まれており、しかも逆光シーンである場合には、前記原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求めることによって、前記顔領域を適切な画素濃度値に濃度補正することが可能となるのである。

上述の目的を達成するため、本発明による画像処理方法の第一の特徴構成は、同請求項３に記載した通り、入力された原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める濃度演算処理工程と、前記濃度演算処理工程により演算導出された入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する濃度補正処理工程とを備えてなる画像処理方法であって、前記演算処理工程は、各画素が属する色相彩度テーブル（ＨｕｅＳａｔｔａｂｌｅ）上の所定領域毎に設定された重み係数に基づいて、ＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値の重み付け平均値を入力画素濃度値として求める点にある。

同第二の特徴構成は、同請求項４に記載した通り、上述の第一特徴構成に加えて、前記原画像データに含まれる被写体の顔領域を検出する顔領域検出工程と、前記原画像データが逆光シーンであるか否かを判別する逆光シーン判別工程とを備え、前記顔領域検出工程により顔領域が検出され、且つ、前記逆光シーン判別工程により逆光シーンと判別されたときに、前記演算処理工程は、前記原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める点にある。

同第三の特徴構成は、同請求項５に記載した通り、上述の第二特徴構成に加えて、前記濃度補正処理工程は、前記入力画像全体の入力画素濃度値に基づく濃度補正値と、前記顔領域検出部により検出された顔領域の平均濃度値を変数とする顔依存濃度補正値モデル式に基づく顔依存濃度補正値とを、前記平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数により重み付け演算して導出される適正濃度補正値に従って前記原画像データに対する濃度補正のための濃度補正曲線を生成する点にある。

上述の構成によれば、入力画像全体の特性から得られる濃度補正値と、顔領域の平均濃度値に基づく顔依存濃度補正値とを融合して、画像全体のみならず被写体である人物の顔領域をも加味した適性濃度補正値を得る際に、前記基準濃度補正値と前記顔依存濃度補正値とを前記顔領域の平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数により重み付け演算して前記適正濃度補正値に補正するので、入力画像における顔領域の占める割合とその平均濃度に基づいて融合の程度を調節して、画像全体に対しても被写体の顔領域に対しても適切な濃度補正ができるようになるのである。

以上説明した通り、本発明によれば、入力された原画像に対応して適切な画素濃度値を求め、適正に濃度補正可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供することができるようになった。

以下に本発明による画像処理装置が組み込まれた写真画像処理装置の実施の形態を説明する。図２に示すように、写真画像処理装置１は、印画紙Ｐに対して出力画像データに基づいた露光処理を行ない露光された印画紙を現像処理する写真プリンタ２と、現像済みの写真フィルムＦから画像を読み込むフィルムスキャナ３１やデジタルスチルカメラ等で撮影された画像データが格納されたメモリカード等の画像データ記憶メディアＭから画像データを読み取るメディアドライバ３２や、コントローラ３３としての汎用コンピュータ等を備え、入力された元画像としての写真画像に対するプリントオーダ情報を設定入力するとともに、各種の画像補正処理を行なう操作ステーション３を備えて構成され、前記操作ステーション３で元画像から編集処理されたプリントデータが前記写真プリンタ２に出力されて所望の写真プリントが生成される。

前記写真プリンタ２は、図２及び図３に示すように、ロール状の印画紙Ｐを収容した二系統の印画紙マガジン２１と、前記印画紙マガジン２１から引き出された印画紙Ｐを所定のプリントサイズに切断するシートカッター２２と、切断後の印画紙Ｐの背面にコマ番号等のプリント情報を印字するバックプリント部２３と、前記プリントデータに基づいて印画紙Ｐを露光する露光部２４と、露光後の印画紙Ｐを現像、漂白、定着するための各処理液が充填された複数の処理槽２５ａ、２５ｂ、２５ｃを備えた現像処理部２５が印画紙Ｐの搬送経路に沿って配置され、現像処理後に乾燥処理された印画紙Ｐが排出される横送りコンベア２６と、横送りコンベア２６に集積された複数枚の印画紙（写真プリント）Ｐがオーダー単位で仕分けられるソータ２７を備えて構成される。

前記露光部２４には、搬送機構２８によって副走査方向に搬送される印画紙Ｐに対して、搬送方向に直交する主走査方向に前記プリントデータに基づき変調されたＲＧＢ三色のレーザ光線束を出力して露光する露光ヘッド２４ａが収容されている。

前記搬送経路に沿って配置された前記露光部２４や現像処理部２５に応じたプロセス速度で印画紙Ｐを搬送する複数のローラ対でなる搬送機構２８が配置され、前記露光部２４の前後には印画紙Ｐを複列に搬送可能なチャッカー式搬送機構２８ａが設けられている。

前記操作ステーション３に設けられたコントローラ３３には、汎用のオペレーティングシステムの管理下で動作し、前記写真処理装置１の各種制御が実行されるアプリケーションプログラムがインストールされ、オペレータとの操作インターフェースとしてモニタ３４、キーボード３５、マウス３６等が接続されている。

前記コントローラ３３のハードウェア及びソフトウェアの協働により実行される写真処理プロセスを機能ブロックで説明すると、図４に示すように、前記フィルムスキャナ３１やメディアドライバ３２によって読み取られた写真画像データを受け取り、所定の前処理を行なって後述のメモリ４１に転送する画像入力部４０と、前記モニタ３４の画面にプリントオーダ情報や画像編集情報を表示するとともに、それらに対して必要なデータ入力のための操作用アイコンを表示するグラフィック操作画面を生成し、或いは表示されたグラフィック操作画面に対する前記キーボード３５やマウス３６からの入力操作に基づいて各種の制御コマンドを生成するグラフィックユーザーインターフェース部４２と、前記画像入力部４０から転送される写真画像データ及び後述の画像処理部４７による補正処理後の写真画像データやそのときの補正パラメータ、更には設定されたプリントオーダ情報等が所定領域に区画されて格納されるメモリ４１と、プリントオーダ情報を生成するオーダー処理部４３と、前記メモリ４１に格納された各写真画像データに対して濃度補正処理やコントラスト補正処理等を行なう画像処理部４７と、前記グラフィックユーザーインターフェース部４２からの表示コマンドに基づいて前記メモリ４１に展開された画像データや各種の入出力用グラフィックデータ等を前記モニタ３４に表示処理するビデオＲＡＭ等を備えた表示制御部４６と、各種の補正処理が終了した最終の補正画像を前記写真プリンタ２に出力するためのプリントデータを生成するプリントデータ生成部４４と、顧客のオーダーに応じて最終の補正画像をＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に書き込むためのファイル形式に変換するフォーマッタ部４５等で構成される。

前記フィルムスキャナ３１は、フィルムＦに記録された画像を低解像度ではあるものの高速で読み取るプレスキャンモードと、低速ではあるものの高解像度で読み取る本スキャンモードの二モードで作動するように構成され、プレスキャンモードで読み込まれた低解像度の画像に対して後述の各種の補正処理が行なわれ、その際に前記メモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて本スキャンモードで読み込まれた高解像度の画像に対する最終の補正処理が実行されて前記プリンタ２に出力される。

同様に、前記メディアドライバ３２から読み込まれた画像ファイルには高解像度の撮影画像とそのサムネイル画像が含まれ、サムネイル画像に対して後述の各種の補正処理が行なわれ、その際に前記メモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて高解像度の撮影画像に対する最終の補正処理が実行される。尚、画像ファイルにサムネイル画像が含まれないときには、前記画像入力部４０で高解像度の撮影画像からサムネイル画像が生成されて前記メモリ４１に転送される。このように、低解像度の画像に対して頻繁に試行錯誤される各種の編集処理が実行されることによりコントローラ３３の演算負荷が低減されるように構成されている。

前記画像処理部４７は、図１に示すように、入力された原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３を入力画素濃度値として求める濃度演算処理部１１と、前記原画像データに含まれる被写体の顔領域を検出する顔領域検出部１２と、顔領域が検出された前記原画像データが逆光シーンであるか否かを判別する逆光シーン判別部１３と、前記濃度演算処理部１１により演算導出された入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する濃度補正処理部１４と、前記濃度補正処理部１４で濃度補正のために生成された濃度補正曲線に対してコントラスト補正を施すコントラスト補正部１５と、撮影レンズに起因する歪を補正する歪補正部１６と、画像のエッジを強調しノイズを低減する鮮鋭化処理部１７と、カラー補正処理部１８と、写真プリントのサイズに適した画像サイズに変換する拡縮処理部１９等を備えて構成されている。

前記濃度演算処理部１１は、色相彩度テーブル（ＨｕｅＳａｔｔａｂｌｅ）上の所定領域毎に重み係数（以下、色相彩度重み係数と記す）を設定する色相彩度重み係数設定部１１０と、前記色相彩度重み係数に基づくＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値との重み付け平均値を、入力された原画像の画素毎に算出して、算出した重み付け平均値を前記濃度補正処理部１４への入力画素濃度値として求める重み付け平均濃度算出部１１１とを備えて構成されている。

前記色相彩度重み係数設定部１１０は、図５に示すような前記色相彩度テーブルを複数の領域に分割して、分割した領域毎に前記色相彩度重み係数を設定する。そして、入力された原画像の画素毎に、当該画素が前記色相彩度テーブルの何れの領域に属しているかを判別して、後述する重み付け平均値を算出する際に使用する前記色相彩度重み付け係数を決定する。尚、前記色相彩度重み付け係数は、後述する重み付け平均濃度算出部１１１での重み付け平均値の算出における、ＲＧＢ成分の最大値やＲＧＢ成分の相加平均値の使用割合を示しており、以下の例では、前記色相彩度重み付け係数はＲＧＢ成分の最大値の使用割合であるとして説明を行う。

前記色相彩度重み係数設定部１１０は、例えば、彩度が高い領域である前記色相彩度テーブルの外側領域である程、前記色相彩度重み付け係数を大きくして、彩度が低い領域である前記色相彩度テーブルの内側領域である程、前記色相彩度重み付け係数を小さくする構成とする。つまり、図６（ａ）に示すように、領域ａ１においては、前記色相彩度重み付け係数を１、領域ａ２においては、前記色相彩度重み付け係数を０．７５、領域ａ３においては、前記色相彩度重み付け係数を０．５、領域ａ４においては、前記色相彩度重み付け係数を０．２５、領域ａ５においては、前記色相彩度重み付け係数を０とすれば、上述の構成を満足する構成となる。

また、色相が各原色および各補色の近傍領域である程、前記色相彩度重み付け係数を大きくして、色相が各原色および各補色の中間領域である程、前記色相彩度重み付け係数を小さくする構成であってもよい。例えば、図６（ｂ）に示すように、領域ｂ１においては、前記色相彩度重み付け係数を１、領域ｂ２においては、前記色相彩度重み付け係数を０．５、領域ｂ３においては、前記色相彩度重み付け係数を０とすれば、上述の構成を満足する構成となる。

さらに、図６（ｃ）に示すように、図６（ａ）と図６（ｂ）を組み合わせた領域分割を行うことで、彩度と色相の双方を考慮した前記色相彩度重み係数を設定する構成であってもよい。

前記重み付け平均濃度算出部１１１は、前記色相彩度重み係数に基づくＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値との重み付け平均値を、入力された原画像の画素毎に算出して、算出した各画素の重み付け平均値、つまり各画素の平均濃度値を前記濃度補正処理部１４への入力画素濃度値として求めるように構成されている。つまり、入力された原画像の各画素において、〔数１〕に示すような重み付け演算を行うことにより重み付け平均値を算出するのである。

ここで、ｒ_ｈは当該画素データについて使用する色相彩度重み付け係数であり、Ｒは当該画素データにおける赤色成分の画素値であり、Ｇは当該画素データにおける緑色成分の画素値であり、Ｂは当該画素データにおける青色成分の画素値であり、Ｍａｘ(Ｒ，Ｇ，Ｂ)は当該画素データについてのＲＧＢ成分の最大画素値であり、Ａｖｒ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は当該画素データについてのＲＧＢ成分の相加平均値であり、Ａｖｒ（ｒ_ｈ）は当該画素データについての重み付け平均値である。

尚、前記濃度演算処理部１１は、後述する顔領域検出部１２において、前記原画像データから顔領域が検出され、かつ後述する逆光シーン判別部１３において、前記原画像データが逆光シーンであると判断された場合には、各画素の前記色相彩度テーブルの位置に関係なく、ＲＧＢ成分の相加平均値を入力された原画像の画素毎に算出して、算出した各画素の相加平均値、つまり各画素の平均濃度値を前記濃度補正処理部１４への入力画素濃度値として求めるように構成されている。つまり、上述の〔数１〕による重み付け演算を実行しないのである。

前記顔領域検出部１２は、前記原画像データから人物の顔領域を抽出する顔領域抽出部１２０と、抽出された顔領域の画素データに基づいて平均濃度を算出する顔領域平均濃度算出部１２１と、抽出された顔領域の画素数に基づいて顔領域サイズを算出する顔領域サイズ算出部１２２を備えて構成されている。

前記顔領域抽出部１２０は、例えば、前記原画像データから抽出された濃度エッジやカラーエッジに基づく輪郭が顔領域であるか否かを、予め準備された顔領域の輪郭、目、鼻、口、耳等の複数の要素配置パターンとの一致度を評価することによるパターン認識技術に基づいて検出する等といった公知の技術を用いて実現されるものである。尚、前記顔領域抽出部１２０における抽出処理は、上述したように自動的に行なうように構成するもののみならず、モニタ３４の画面に表示された原画像に対してオペレータがマウス３６等により手動で入力指定された領域を顔領域として抽出するように構成されるものであってもよい。

前記顔領域平均濃度算出部１２１は、前記顔領域抽出部１２０において抽出された顔領域を構成する各画素についてＲＧＢ成分の相加平均値を導出し、さらに導出した各画素の平均値に基づいて前記顔領域を構成する画素全体の平均値を顔領域の平均濃度値Ｄ_Ｆａｖｒとして求める。

前記顔領域サイズ算出部１２２は、前記顔領域抽出部１２０において抽出された前記顔領域データの画素数を顔領域サイズとして算出するように構成されている。また、複数の人物が撮影された原画像から、前記顔領域抽出部１２０によって複数の顔領域が抽出されたときには、抽出された各顔領域における画素数の合計を夫々の顔領域サイズとして算出すると共に、抽出された全ての顔領域の画素数の合計を全体の顔領域サイズとして算出する。

前記逆光シーン判別部１３は、前記原画像データが逆光シーンであるか否かを判別する。詳述すると、前記逆光シーン判別部１３は、前記顔領域平均濃度算出部１２１で算出された顔領域の濃度と、顔領域以外の領域の濃度との差分が所定値を超える場合に、前記原画像データが逆光シーンであると判断するように構成されている。

前記濃度補正処理部１４は、入力された原画像全体の入力画素濃度値に基づく濃度補正値を設定する濃度補正値設定部１４０と、前記濃度補正値または後述する適正濃度補正値に従って前記原画像データに対する濃度補正のための濃度補正曲線を生成する濃度補正曲線生成部１４１と、前記顔領域検出部１２により検出された顔領域の平均濃度値を変数とする顔依存濃度補正値モデル式に基づいて顔依存濃度補正値を導出する顔依存濃度補正値設定部１４２と、前記顔領域の平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数を算出する顔領域重み係数算出部１４３と、前記濃度補正値と前記顔依存濃度補正値とを前記顔領域の平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数により重み付け演算して適性濃度補正値を導出する適正濃度補正値導出部１４４とを備えて構成されている。

前記濃度補正値設定部１４０は、前記原画像データにおける濃度ヒストグラムを生成して、予め記憶されている〔数２〕に示す関数に従って前記原画像データの濃度補正値Ｇａｍｍａを設定する。

ここで、前記Ｍａｘｇは、図７に示すように、前記原画像データが有する濃度値の最大値、つまり、最も明るい画素の濃度値であり、前記Ｍｉｎｇは、前記原画像データが有する濃度値の最小値、つまり、最も暗い画素の濃度値であり、前記Ｍａｓｓは、前記原画像データの平均濃度となる濃度値、つまり前記重み付け平均濃度算出部１１１において算出された各画素の平均濃度値である。前記Ｍａｘｋは、前記原画像データにおける濃度設定値の最大の値であり、例えば、８ビットで０階調から２５５階調までの間で濃度値設定が行なわれているときには２５５とする。前記Ｍｉｎｋは、前記原画像データにおける濃度設定値の最小の値であり、例えば、８ビットで０階調から２５５階調までの間で濃度値設定が行なわれているときには０とする。つまり、濃度設定値の最小値０で写真プリント画像の色再現濃度は最大であって、最大値２５５で色再現濃度は最小である。森林の緑、逆光シーンの光領域等は、最大値２５５に寄った階調域である。

尚、前記濃度補正値Ｇａｍｍａは、モニタ３４に表示された原画像を目視判断したオペレータにより、前記キーボード３５或いはマウス３６を介して適宜設定可能となるように構成することも可能である。

前記濃度補正曲線生成部１４１は、前記顔領域検出部１２によって被写体に人物の顔領域が検出されないと判断されるような場合等には、前記濃度補正値Ｇａｍｍａに基づいて、予め記憶されている〔数３〕に示す関数に従って、入力画素濃度値Ｎｉｎ（ｉ）を前記濃度補正値Ｇａｍｍａに応じた出力画素濃度値Ｎｏｕｔ（ｉ）に濃度値変換するルックアップテーブルとして具現化される濃度補正曲線を生成する（ｉ＝０、１、２、・・・、２５５（８ビットデータの場合））。

ここで、定数Ｌは、前記原画像データの濃度補正処理後の目標階調設定幅であり、例えば、出力画像データを８ビットデータで設定する場合に目標階調設定幅を２５５とすれば、前記出力画素濃度値Ｎｏｕｔ（ｉ）は０から２５５までの値として出力される。

つまり、前記濃度補正曲線生成部１４１は、図８に示すように、前記濃度補正値設定部１４０により前記濃度補正値Ｇａｍｍａが１より大きな値に設定されたときには、前記原画像データが明るくなるように濃度補正処理する濃度補正曲線を生成し、前記濃度補正値Ｇａｍｍａが１より小さな値に設定されたときには、前記原画像データが暗くなるように濃度補正処理する濃度補正曲線を生成するように構成されている。

尚、上述の説明では、前記顔領域検出部１２によって被写体に人物の顔領域が検出されないと判断されるような場合について説明したが、被写体に人物の顔領域が検出されたと判断されるような場合には、前記濃度補正曲線生成部１４１は、後述する適正濃度補正値導出部１４４で得られる適正濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）に基づいて濃度補正曲線を生成するように構成されている。

前記顔依存濃度補正値設定部１４２は、前記顔領域検出部１２により検出された顔領域の平均濃度値を変数とする顔依存濃度補正値モデル式に基づいて顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）を導出する。前記モデル式は、様々な撮影条件下で様々な被写体を撮影した多数のサンプル画像に対して、前記基準濃度補正値を変化させた濃度補正値に基づく濃度補正曲線による補正画像を視感評価した結果、顔領域の平均濃度とそのときの顔領域が適正な濃度に補正されたと判断される濃度補正値の分布を統計処理することにより得られた補正関数Ｆ１である。

図９に示されるのは、補正関数Ｆ１の一例であり、前記顔領域の平均濃度値Ｄ_Ｆａｖｒに対して顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）が、Ｇａｍｍａ（Ｆ）＝Ｆ１（Ｄ_Ｆａｖｒ）により求められるものである。ここに、顔領域の平均濃度は８ビット画像で正規化された値として示されている。

図８及び図９から理解されるように、顔領域の平均濃度が小さくなる、つまり暗くなると顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）が１より大きな値になり、そのような顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）に基づいて生成される濃度補正曲線によれば、前記原画像データが明るくなるように濃度補正処理され、顔領域の平均濃度が大きくなる、つまり明るくなると顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）が１より小さな値になり、そのような顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）に基づいて生成される濃度補正曲線によれば、前記原画像データが暗くなるように濃度補正処理されるような特性となる。

前記顔領域重み係数算出部１４３は、後述する適正濃度補正値導出部１４４において、前記濃度補正値と前記顔依存濃度補正値とを融合させる際に使用するために、前記顔領域の平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数（以下、融合率と記す）を算出する。

例えば、入力された原画像において、検出された顔領域が顔領域Ａと顔領域Ｂの２個で、前記顔領域のサイズが夫々Ｓ_Ａ、Ｓ_Ｂであり、前記原画像全体のサイズがＳ_ｓｕｍである場合、前記顔領域が占める割合Ｐは、〔数４〕のような演算を行うことによって算出される。

そして、前記顔領域が占める割合Ｐに対して、〔数５〕のような演算を行うことによって、前記融合率ｒ_ｆが算出される。

ここで、係数Ｃ、Ｄは本実施形態の有効な範囲内で適宜設定可能な値であり、試行錯誤の結果、所定値が格納されているが、この所定値に限るものではなく、任意の撮影条件（例えば、撮影光の種類、強度、向き、露光量等）が異なる母集団に基づき適宜設定される値である。係数Ｃ、Ｄの具体的な値としては、例えば、前記平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数ｒ_ｆが１を超えたら１とする条件下で、Ｃ＝０．０５、Ｄ＝０．５と設定すると、前記顔領域が占める割合Ｐが０から１００へと増加するに従って、前記融合率ｒ_ｆは０．５から１へと増加する。

前記融合率ｒ_ｆを使用することで、前記原画像全体に占める顔領域の割合が大きい場合には、前記濃度補正値と前記顔依存濃度補正値とを融合させる際に、前記顔依存濃度補正値に重みを置くことが可能となるのである。

前記適正濃度補正値導出部１４４は、上述の濃度補正値Ｇａｍｍａと顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）とを、前記融合率ｒ_ｆで重み付け演算を行なうことにより、濃度補正値Ｇａｍｍａを補正して適性濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）を算出するもので、このような適性濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）に基づいて前記濃度補正曲線生成部１４１により生成された濃度補正曲線によって原画像が補正されることにより、主要被写体である人物の顔領域が好ましい階調を示すように補正されるのである。

詳述すると、前記適正濃度補正値導出部１４４は、前記基準濃度補正値Ｇａｍｍａ、前記顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）、そして前記融合率ｒ_ｆに基づいて、〔数６〕に示すような重み付け演算を行なうことにより前記濃度補正値Ｇａｍｍａを適正濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）に補正する。

このようにして前記適正濃度補正値導出部１４４で得られた適正濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）に基づき、前記濃度補正曲線生成部１４１で生成された濃度補正曲線に対して、前記コントラスト補正処理部１５によりコントラスト補正が行なわれる。

前記コントラスト補正処理部１５は、例えば、予め記憶されている〔数７〕、〔数８〕に従って、前記原画像データの入力画素濃度値Ｎｉｎ（ｉ）をコントラスト補正値Ｃｒ１、Ｃｒ２に応じた出力画素濃度値Ｃｏｕｔ（ｉ）に濃度値変換するルックアップテーブルとしてのコントラスト補正曲線を生成する。

具体的には、前記〔数７〕に従って、図１０（ａ）に示すような、前記入力画素濃度値Ｎｉｎ（ｉ）が所定の濃度閾値Ｎｔｈ以上となる前記原画像データのハイライト領域に対してコントラスト補正処理するコントラスト補正曲線を生成するとともに、前記〔数８〕に従って、図１０（ｂ）に示すような、前記入力画素濃度値Ｎｉｎ（ｉ）が所定の濃度閾値Ｎｔｈ以下とる前記原画像データのシャドー領域に対してコントラスト補正処理するコントラスト補正曲線を生成する。

尚、前記コントラスト補正値Ｃｒ１、Ｃｒ２は、前記濃度補正処理部１４により設定された濃度補正値Ｇａｍｍａまたは適正濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）に基づいて算出され、前記コントラスト補正値Ｃｒ１が大きいときほど、前記ハイライト領域のコントラストを高く補正するルックアップテーブルとなり、また、前記コントラスト補正値Ｃｒ２が負に大きいときほど、前記シャドー領域のコントラストを高く補正するルックアップテーブルとなる。

前記コントラスト補正処理部１５は、生成されたコントラスト補正曲線と前記濃度補正曲線を融合処理し、前記濃度補正処理とコントラスト補正処理を同時に実行可能なルックアップテーブルとしての融合曲線を生成する。つまり、前記融合曲線は、図１１に示すように、前記原画像データを入力画素濃度値Ｎｉｎ（ｉ）として入力すると、前記濃度補正曲線と前記コントラスト補正曲線を介した出力画素濃度値Ｃｏｕｔ（Ｎｏｕｔ（ｉ））に濃度値変換するルックアップテーブルとして生成される。

以下、本発明の画像処理装置による濃度補正処理を、図１２のフローチャートに基づいて説明する。

前記フィルムスキャナ３１によりプレスキャンモードで読取られ、或いは、前記メディアドライバ３２から読み込まれたサムネイル画像データが前記メモリ４１に入力されると（Ｓ１）、顔領域検出部１２における顔領域抽出部１２０は、前記原画像データからの顔領域の抽出処理を実行する（Ｓ２）。

この際、前記顔領域抽出部１２０において前記原画像データに顔領域が検出された場合は（Ｓ３）、前記逆光シーン判別部１３において前記原画像データが逆光シーンであるか否かを判別して、前記原画像データが逆光シーンであると判断された場合には（Ｓ４）、重み付け平均濃度算出部１１１において、各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を各画素の平均濃度値として算出し、前記各画素の平均濃度値を前記原画像データにおける全ての画素データについて算出する（Ｓ５）。

濃度補正値設定部１４０は、ステップＳ５において算出された前記平均濃度値に基づいて、前記原画像データにおける濃度ヒストグラムを生成し、前記原画像データが有する濃度値の最大値、つまり、最も明るい画素の濃度値Ｍａｘｇと、前記原画像データが有する濃度値の最小値、つまり、最も暗い画素の濃度値Ｍｉｎｇと、前記原画像データの平均濃度となる濃度値Ｍａｓｓとを算出し、前記〔数１〕に基づいて濃度補正値Ｇａｍｍａを算出する（Ｓ６）。

また、顔領域検出部１２では、検出された顔領域データに基づいて、顔領域平均濃度算出部１２１により顔領域の平均濃度値が算出され、顔領域サイズ算出部１２２により顔領域サイズが算出される（Ｓ７）。

続いて、顔依存濃度補正値設定部１４２において、前記顔領域の平均濃度値に基づく顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）が算出されるとともに（Ｓ８）、顔領域重み係数算出部１４３において、前記顔領域の平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数（融合率）が算出される（Ｓ９）。

そして、適正濃度補正値導出部１４４において、前記濃度補正値Ｇａｍｍａと前記顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）とを、前記融合率で重み付け演算を行なうことにより（Ｓ１０）、前記濃度補正値Ｇａｍｍａを補正して適性濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）を算出する（Ｓ１１）

一方、ステップＳ３において顔領域が検出されなかった場合や、ステップＳ４において逆光シーンでないと判断された場合には、色相彩度重み係数設定部１１０において、入力された原画像の画素毎に使用する色相彩度重み付け係数を決定し（Ｓ１２）、重み付け平均濃度算出部１１１において、各画素の前記色相彩度重み係数に基づくＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値との重み付け平均値を各画素の平均濃度値として算出し、前記各画素の平均濃度値を前記原画像データにおける全ての画素データについて算出する（Ｓ１３）。

続いて、濃度補正値設定部１４０は、ステップＳ１３において算出された前記平均濃度値に基づいて、前記原画像データにおける濃度ヒストグラムを生成し、前記原画像データが有する濃度値の最大値、つまり、最も明るい画素の濃度値Ｍａｘｇと、前記原画像データが有する濃度値の最小値、つまり、最も暗い画素の濃度値Ｍｉｎｇと、前記原画像データの平均濃度となる濃度値Ｍａｓｓとを算出し、前記〔数１〕に基づいて濃度補正値Ｇａｍｍａを算出する（Ｓ１４）。

前記濃度補正曲線生成部１１においては、前記原画像において顔領域が検出された場合には、ステップ１１で算出された前記適正濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｒ）に基づいて、また、前記原画像において顔領域が検出されなかった場合には、ステップ１４で算出された前記濃度補正値Ｇａｍｍａに基づいて、濃度補正曲線が生成され（Ｓ１５）、続いてコントラスト補正処理部１５では、前記濃度補正曲線に対してコントラスト補正曲線が融合処理された濃度補正曲線が生成され（Ｓ１６）、この濃度補正曲線に基づいて原画像データの濃度補正処理が行なわれ、その結果が前記モニタ３４に表示される（Ｓ１７）。

このようにしてステップＳ１６で得られた濃度補正曲線が濃度補正パラメータとして前記メモリ４１に記憶され、その後、前記フィルムスキャナ３１により本スキャンモードで読取られ、或いは、前記メディアドライバ３２から読み込まれた高解像度画像データに対して当該記憶された濃度補正パラメータにより濃度補正される。

以下、別実施形態について説明する。上述の実施形態では、顔領域平均濃度算出部１２１において、顔領域を構成する各画素についてのＲＧＢ成分の相加平均値に基づいて、前記顔領域を構成する画素全体の平均値を顔領域の平均濃度値Ｄ_Ｆａｖｒとして求める構成について説明したが、前記顔領域平均濃度算出部１２１は、前記顔領域抽出部１２０において複数の顔領域が検出された場合、つまり、被写体に複数の顔が存在している場合には、複数の顔領域の夫々について前記顔領域の平均濃度値を算出した上で、検出された顔領域のサイズに基づいて重み付け演算を行うことによって、被写体における顔領域全体の平均濃度値を顔領域加重平均濃度値Ｄ_Ｗａｖｒとして算出する構成であってもよい。

例えば、入力された原画像において、検出された顔領域が顔領域Ａと顔領域Ｂの２個で、前記顔領域のサイズが夫々Ｓ_Ａ、Ｓ_Ｂであり、前記顔領域の平均濃度値が夫々Ｄ_Ａ、Ｄ_Ｂである場合、前記顔領域加重平均濃度値Ｄ_Ｗａｖｒは、〔数９〕のような演算を行うことによって算出される。

尚、顔領域平均濃度算出部１２１において、顔領域の平均濃度値Ｄ_Ｆａｖｒの代わりに顔領域加重平均濃度値Ｄ_Ｗａｖｒを算出した場合は、顔依存濃度補正値Ｇａｍｍａ（Ｆ）を導出する際に、顔領域の平均濃度値Ｄ_Ｆａｖｒの代わりに顔領域加重平均濃度値Ｄ_Ｗａｖｒを用いるように構成されている。

上述の実施形態では、逆光シーン判別部１３において、顔領域の濃度と顔領域以外の領域の濃度との差分に基づいて、原画像データが逆光シーンであるか否かを判別する構成について説明したが、前記逆光シーン判別部１３における逆光シーンであるか否かの判断は、画像の中央部の濃度と周辺部の濃度の差分が所定値を超える場合に、前記原画像データが逆光シーンであると判断する構成であってもよい。

尚、上述した実施形態は、本発明の一例に過ぎず、本発明の作用効果を奏する範囲において各ブロックの具体的構成等を適宜変更設計できることは言うまでもない。

画像処理部における機能ブロック構成の説明図写真画像処理装置の外観構成の説明図写真プリンタの説明図写真画像処理装置の機能ブロック構成の説明図色相彩度テーブルの説明図色相彩度テーブルの各分割領域に色相彩度重み付け係数を設定するに当たり、（ａ）は、彩度によって分割し、（ｂ）は、色相によって分割し、（ｃ）は、彩度および色相によって分割した色相彩度テーブルの説明図濃度補正値の算出に係る濃度ヒストグラムの説明図濃度補正処理における濃度値変移の説明図顔依存濃度補正値を導出するためのモデル式の一例であるグラフの説明図（ａ）は、ハイライト領域におけるコントラスト補正曲線を示し、（ｂ）は、シャドー領域におけるコントラスト補正曲線を示す説明図融合曲線の説明図画像処理部の動作について説明するためのフローチャート

符号の説明

１：写真画像処理装置
４７：画像処理部
１１：濃度演算処理部
１１０：色相彩度重み係数設定部
１１１：重み付け平均濃度算出部
１２：顔領域検出部
１３：逆光シーン判別部
１４：濃度補正処理部
１４２：顔依存濃度補正値設定部
１４３：顔領域重み係数算出部
１４４：適正濃度補正値導出部

Claims

入力された原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める濃度演算処理部と、前記濃度演算処理部により演算導出された入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する濃度補正処理部とを備えてなる画像処理装置であって、前記濃度演算処理部は、各画素が属する色相彩度テーブル上の所定領域毎に設定された重み係数に基づいて、ＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値の重み付け平均値を入力画素濃度値として求める画像処理装置。
前記原画像データに含まれる被写体の顔領域を検出する顔領域検出部と、前記原画像データが逆光シーンであるか否かを判別する逆光シーン判別部とを備え、前記顔領域検出部により顔領域が検出され、且つ、前記逆光シーン判別部により逆光シーンと判別されたときに、前記濃度演算処理部は、前記原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める請求項１記載の画像処理装置。
入力された原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める濃度演算処理工程と、前記濃度演算処理工程により演算導出された入力画素濃度値に基づいて所定の階調特性が得られるように濃度補正する濃度補正処理工程とを備えてなる画像処理方法であって、前記演算処理工程は、各画素が属する色相彩度テーブル（ＨｕｅＳａｔｔａｂｌｅ）上の所定領域毎に設定された重み係数に基づいて、ＲＧＢ成分の最大値とＲＧＢ成分の相加平均値の重み付け平均値を入力画素濃度値として求める画像処理方法。
前記原画像データに含まれる被写体の顔領域を検出する顔領域検出工程と、前記原画像データが逆光シーンであるか否かを判別する逆光シーン判別工程とを備え、前記顔領域検出工程により顔領域が検出され、且つ、前記逆光シーン判別工程により逆光シーンと判別されたときに、前記演算処理工程は、前記原画像データの各画素のＲＧＢ成分の相加平均値を入力画素濃度値として求める請求項３記載の画像処理方法。
前記濃度補正処理工程は、前記入力画像全体の入力画素濃度値に基づく濃度補正値と、前記顔領域検出部により検出された顔領域の平均濃度値を変数とする顔依存濃度補正値モデル式に基づく顔依存濃度補正値とを、前記平均濃度値と顔領域サイズに基づく重み係数により重み付け演算して導出される適正濃度補正値に従って前記原画像データに対する濃度補正のための濃度補正曲線を生成する請求項４記載の画像処理方法。