JP2008033966A - 画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【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。
【選択図】図２

Description

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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＝（１００，７５，７５）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。

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。

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３０１８９１４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。

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。
特開２０００−１３６２６号公報 特開平８−３２８２７号公報 特許３０１８９１４号

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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い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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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３５３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ＤＢ３５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。

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２０４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ＤＢ３５に格納される場合もあれば、主要部分推定部２０４に入力される場合もある。主要部分推定部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。

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２０８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２１０に出力する。輪郭強調部２１０は、彩度補正部２０８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３５７として画像格納ＤＢ３５に格納する。

図５に図１に示した画像処理プログラム３９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２０２によるレンジ補正処理を実施する（ステップＳ３）。そして、レンジ補正処理の結果を用いて主要部分推定部２０４による主要部分推定処理を実施する（ステップＳ５）。また、主要部分推定処理の結果を用いてトーン補正部２０６によりトーン補正処理を実施する（ステップＳ７）。さらに、トーン補正処理の結果及び基準値ＤＢ３３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。

以下、図５の各ステップについて詳細に説明する。

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。

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(cyan））、Ｍ（マゼンタ（magenta））、Ｙ（黄（yellow）））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。

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Ｈ1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。

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ＨＵa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８００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。

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Ｓ２３）。重み関数は後に説明するステップＳ４１及びＳ４５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。

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。

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。

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。

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ＲＧＢ空間から、明度Ｌ、色相Ｈ及び彩度Ｃの次元を持つＬＣＨ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１１０３とにデータが格納される。

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Ｓ３１）。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８０３）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。

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。

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ｈl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０１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-max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。

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。

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／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。

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-max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。

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°、ＣＵa＝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。

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。

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。

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。

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２００は、１つの画素のデータを読み出し（ステップＳ４８）、当該画素の領域判定を実施する（ステップＳ４９）。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。

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≦３６０°）を算出し、記憶装置に格納する（ステップＳ５１）。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に格納された平均色相ＨＵaを読み出し、（５）式に従って計算する。

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ＣＣ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。

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。

例えば、入力画素が（Ｌ，Ｃ，Ｈ）＝（２００，１５，３０°）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Ｓ５３の後にはステップＳ５９に移行する。

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Ｓ５５）。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に格納された平均色相ＨＬaを読み出し、（７）式に従って計算する。

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ＣＣ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。

そして、ステップＳ５３又はステップＳ５７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）。

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。

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。

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ＨＬa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。

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。

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。

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Ｈdef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。

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１６０１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。

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。

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。

画素テーブルの一例を図１７に示す。図１７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。

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１６０２、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１６０４のシャドウ画素ＳＤの行にそれぞれ格納する。

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。

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Ｈmax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。

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。

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'、ＨＧ'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ＨＲ'、ＨＧ'及びＨＢ'をそれぞれ格納する。

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Ｓmin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。

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。

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１７０６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。

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、Ｔmin＝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ＳＢ、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。

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'，ＨＢ'）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。

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ＨＲ'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，ＳＲ'）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＝２５５まではＹ＝２５５である。なお、横軸はＸであり、縦軸はＹである。

例えばＨＲ＝２２０、ＨＲ'＝２５５、ＳＲ＝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。

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。

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。

例えばＨＧ＝２００、ＨＧ'＝２３２、ＳＧ＝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。

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。

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。

例えばＨＢ＝１８０、ＨＢ'＝２０９、ＳＢ＝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。

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。

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Ｓ１１１）。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ＤＢ３５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。

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Ｈmax（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８−３２８２７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。

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ＲＧＢ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。

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）＝（２００，１３３，１３３）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）＝（７７，７７，２０）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。

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。

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。

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Ｓ１２１）。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。

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２４０５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。

次に、主要部分推定部２０４は、各領域Ａm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。

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Ｓ１２５）。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。

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。

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ＨＳdef、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。

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Ｓ１２９）。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ＳＫ、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Ｓ１３０）。

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（Ｔｙｐｅ）のカウントをインクリメントする（ステップＳ１３３）。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。

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２４０９に登録される。

主要部分推定部２０４は、次に全小領域Ａm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２４０７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ＨＳm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。

次に主要部分推定部２０４は、全小領域Ａm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Ｓ１４１）。参照重要度テーブルの平均明度Ｌaの欄２４０６からデータを読み出して、平均明度Ｌaの平均値allＬa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allＬaの行及び平均明度Ｌaの標準偏差Ｌadevの行に登録される。

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２９（ｄ）に示すような画像）の４種類に分類する。

（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２９（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。

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Ｓ１４３）。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ＨＳmの標準偏差ＨＳdev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５０％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。

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（Ｒａｔｅ：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ＨＳmの平均値ＨＳaと人肌画素割合ＨＳmの標準偏差ＨＳdev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ＨＳm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。

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ＳＫdef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Ｌadev＞ＬadevK且つＬa＞allＬaの小領域ＡmにおいてＳＫm＞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ＣＬm＞ＣＬdefとなる領域Ａmが１個以上ある場合 (条件３）

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ＳＫdef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ＨＳm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。

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ＣＬm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。

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。

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Ｓ１４９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。

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。

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。

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Ｓ１４９）。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。

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ＨＳm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。

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ＨＳdev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。

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Ｓ１５３）。

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Ａmの明度平均Ｌaと全小領域における明度平均の平均値allＬa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。

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、基準画素割合テーブルから読み出される。

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Ｓ１６７）。すなわち、ステップＳ１６１及びステップＳ１６３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。

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。

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。

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Ｒm＝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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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Ａm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Ｒm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。

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。

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。

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。

最初に、統計情報算出部３９３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３５０１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。

次に、統計情報算出部３９３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３５０２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３６０１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。

そして、統計情報算出部３９３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１７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。

また、統計情報算出部３９３は、明度差分絶対値｜Ｌ｜の平均値｜Ｌ｜aを計算する（ステップＳ１７７）。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。

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-allCa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３７０１とが設けられている。

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。

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４０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。

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。

画素テーブルの一例を図３９に示す。図３９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３９０７とが設けられている。

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３９０４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。

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Ｓ１８３）。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３９０５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。

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。

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。

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。

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Ｓ１８９）。補正彩度ＣＣは以下の式により計算される。

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。

（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。

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９０°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。

そしてステップＳ１８７又はステップＳ１８９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ＬＣＨ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Ｓ１９７）。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。

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。

７．輪郭強調補正
図４１乃至図４３を用いて、輪郭強調部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。

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ＲＧＢ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４２０１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。

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ＰＳの画素値は、画素テーブル（図４２）の平滑化画像ＰＳの欄４２０２に登録される。

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。

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。

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。

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。

（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。

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ＤＢ３５に登録する。

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。

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も可能である。

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の機能を果たすコンピュータに接続するものである。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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い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。

（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１２記載のプログラム。

（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。

（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い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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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。

（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い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。

（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。

（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。

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。 画像処理プログラムの機能ブロック図である。 補正処理前段部の機能ブロック図である。 補正処理後段部の機能ブロック図である。 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。 色カブリ補正処理の第１の処理フローを示す図である。 ＬＣＨ色空間における領域分割の説明のための図である。 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。 重み関数Ｆ（Ｌ）及びＧ（Ｌ）を表す図である。 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。 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。 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。 色カブリ補正処理の第２の処理フローを示す図である。 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。 レンジ補正処理の処理フローを表す図である。 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。 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。 レンジ補正の概要を説明するための模式図である。 レンジ補正のための線形変換関数を表す図である。 変換テーブル（赤用）の一例を示す図である。 変換テーブル（緑用）の一例を示す図である。 変換テーブル（青用）の一例を示す図である。 主要部分推定処理の第１の処理フローを示す図である。 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。 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。 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。 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。 主要部分推定処理の第２の処理フローを示す図である。 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２９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。 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。 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。 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。 統計情報算出の処理フローを示す図である。 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。 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。 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。 彩度補正の処理フローを示す図である。 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。 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。 輪郭強調補正の処理フローを示す図である。 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。 輪郭強調補正を説明するための模式図である。 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ＤＢ
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

Claims (3)

1. 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。
2. 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。
3. 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。

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