JP2008072253A - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 彩度補正における色飽和を軽減する。
【解決手段】 ヒストグラム検出部102は、1フレーム分の画像の輝度と彩度に関する二次元ヒストグラムを作成する。飽和度計算部103は、二次元ヒストグラムから、画像の彩度の飽和容易度Sを計算する。ゲインテーブル104は、飽和容易度Sに応じて彩度ゲインkを設定する。彩度補正部105は、彩度ゲインkに応じて色差信号UVを彩度補正する。
【選択図】 図2

Description

本発明は、画像を彩度補正する画像処理に関する。

彩度を自動調整する手法として、入力画像の彩度に応じてユーザが指定した彩度ゲインを変更する技術がある。この技術は、入力画像の一画面分の彩度レベルを検出し、彩度レベルが高ければ、ユーザ指定の彩度ゲインを落とす処理を行う（例えば、特許文献1）。

しかし、特許文献1の技術は、入力信号の彩度成分のみを検出し、輝度成分を検出しないため、彩度強調によって色飽和を起こす場合がある。図1は色飽和の問題を説明する図で、横軸は入力信号の彩度を、縦軸は入力信号の輝度を表す。

図1に三角形で示す領域は、入力信号が表現可能な範囲（以下「色域」と呼ぶ）を表す。領域1は、高彩度領域に対応する。領域2は、中程度の彩度（以下「中彩度」と呼ぶ）かつ高輝度側の色域境界付近の彩度領域を示す。領域3は、中彩度かつ低輝度側の色域境界付近の彩度領域を示す。

特許文献1の技術は、入力画像が高彩度であれば彩度ゲインを下げる。従って、彩度レベルが領域1に属するような高彩度な入力画像の彩度ゲインは下げられ、色飽和は防止または低減される。しかし、高彩度ではない領域2や3に属す色に対して、特許文献1の技術は、彩度ゲインを下げることはない。そのため、領域2や3に属す色は、ユーザ指定の彩度ゲインによって強調されて、図1に矢印で示す方向に移動する。そして、彩度強調によって入力信号の色域を逸脱した色の信号値は、色域境界に制限され、色飽和が発生する。

彩度の調整結果が表現可能な範囲をオーバまたはアンダした場合、画像信号の値を表現可能な最大値と最小値の間に圧縮する技術がある（例えば、特許文献2）。

しかし、特許文献2の技術によれば、色域境界付近の色、つまり領域1、2、3の色はそれほど彩度強調されず、それら以外の色に強い彩度強調が施される。この彩度強調処理は、画素ごとの処理であるため、画像全体の彩度が色域境界付近に移動され、色域境界付近の色のディテールが損われる問題がある。

また、特許文献1、2の技術はともに、表示装置の色域を考慮せず彩度強調を制御するため、表示装置の色域が広く表示できる色も彩度強調の強さを抑えてしまい、ユーザが所望する彩度補正結果にならない問題がある。

特許2698493号公報 特開2001-346222公報

本発明は、彩度補正における色飽和を軽減することを目的とする。

また、画像の彩度を高彩度側に移動することによるディテールの喪失を軽減することを他の目的とする。

また、入力色域と出力色域の関係を考慮した彩度補正を行うことを他の目的とする。

本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。

本発明にかかる画像処理装置は、一つの画像データの輝度と彩度に関するヒストグラムを作成する作成手段と、前記ヒストグラムから、前記画像データの彩度の飽和容易度を計算する計算手段と、前記飽和容易度に応じて彩度ゲインを設定する設定手段と、前記彩度ゲインに応じて前記画像データを彩度補正する補正手段とを有することを特徴とする。

本発明にかかる画像処理方法は、一つの画像データの輝度と彩度に関するヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムから、前記画像データの彩度の飽和容易度を計算し、前記飽和容易度に応じて彩度ゲインを設定し、前記彩度ゲインに応じて前記画像データを彩度補正することを特徴とする。

本発明によれば、彩度補正における色飽和を軽減することができる。

また、画像の彩度を高彩度側に移動することによるディテールの喪失を軽減することができる。

また、入力色域と出力色域の関係を考慮した彩度補正を行うことができる。

以下、本発明にかかる実施例の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施例における画像処理装置は、デジタルテレビジョンなどの表示装置や、HDDレコーダのような記録再生装置に実装することが可能である。従って、本実施例で彩度強調処理を行う画像は映像における1フレームの画像データを想定する。つまり、本発明の彩度強調処理は複数の画素信号の集合である画像データ単位に一律に実行される。なお、本発明にかかる彩度強調処理は、動画像信号に対してのみならず、印刷装置などに入力される静止画信号に対しても適用することができる。

［装置の構成］
図2は実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。なお、実施例1では、入力信号としてYUV信号を想定する。

色変換部101は、入力されるYUV信号をRGB信号に変換する。この変換には、例えば3×3のマトリクス演算を行えばよい。ヒストグラム検出部102は、RGB信号を入力して、二次元ヒストグラムを作成する。飽和度計算部103は、二次元ヒストグラムを入力し、二次元ヒストグラムから飽和容易度Sを計算する。ゲインテーブル104は、飽和容易度Sを入力して、飽和容易度Sに対応する彩度ゲインkを出力するテーブルである。彩度補正部105は、バッファ106から出力される色差信号U、Vを彩度ゲインkによって彩度補正し、U'、V'信号を出力する。

［ヒストグラム検出部］
図3はヒストグラム検出部102の構成例を示すブロック図である。

最大最小検出部10は、入力RGB信号から、画素ごとに、最大値Maxを示す色成分信号と、最小値Minを示す色成分信号を検出する。ヒストグラムカウント部11は、最大値Maxと最小値Minの信号を入力して、彩度補正処理対象画像データ（本実施例では1フレーム分画像データ）の二次元ヒストグラムを作成する。

図4は二次元ヒストグラムの一例を示す図で、横軸は最大値Maxと最小値Minの差分Max-Minに、縦軸は最大値Maxに対応する。なお、横軸の差分Max-Minは彩度に、縦軸の最大値Maxは輝度に相当するパラメータである。ただし、二次元ヒストグラムの軸はこれに限らず、彩度、輝度に相当する他のパラメータを用いてもよい。

また、ヒストグラム検出部102に入力されるRGB信号は各色8ビットデータ（0〜255）を想定する。この場合、二次元ヒストグラムの横軸、縦軸の区分はデータ範囲をほぼ四等分した0〜63、64〜127、128〜191、192〜255にする。従って、ヒストグラムカウント部11は、図4に示す10個の区分ブロックについて、その度数をカウントすることになる。

例えば、ある画素のRGBデータがR=200、G=100、B=0の場合、Max=200、Max-Min＝200である。従って、この画素は区分ブロック20に属し、ヒストグラムカウント部11は、区分ブロック20の度数をインクリメントする。このようにして、ヒストグラムカウント部11は、1フレーム分の二次元ヒストグラムを作成する。

正規化部12は、二次元ヒストグラムを入力して、二次元ヒストグラムに入力画像の解像度に応じた正規化を施す。つまり、二次元ヒストグラムの各区分ブロックの度数の総和は、1フレームの全画素数に等しい。従って、入力画像の解像度が変われば、度数の総和も変わる。もし、解像度に応じて度数の総和が変われば、後段の処理も解像度に応じて変更する必要があり煩雑になる。そこで、度数を入力画像の1フレームの画素数で正規化（除算）して、解像度に影響されず、度数の総和を一定にする。なお、実施例1では、正規化後の度数の総和が63になるように正規化する。

ヒストグラム検出部102は、正規化後の二次元ヒストグラムを出力する。

［飽和度計算部］
図5は二次元ヒストグラムと係数の関係を示す図である。飽和度計算部103は、二次元ヒストグラムの各区分ブロックの度数に、区分ブロックごとに設定した係数0〜4（区分ブロックの升内に記載した値）を乗算する。

係数は、彩度強調した際に、色飽和の影響が大きく感じられる区分ブロックほど大きな値にする。例えば、図5に示す区分ブロック20には最も大きい係数4を割り当てる。これは、区分ブロック20に属す画素は、彩度強調により最も色飽和の影響が大きく感じられるからである。

また、区分ブロック21は、区分ブロック22と同じ彩度レベル（Max-Minが同じ区分）である。しかし、区分ブロック21に属す画素は、区分ブロック22に属す画素に比べて、彩度強調した際に色飽和の影響が大きい。つまり、高輝度側に飽和した色は、低輝度側に飽和した色よりも、色飽和の影響が目立ち易いことによる。そこで、区分ブロック21には係数3を、区分ブロック22には係数2を割り当て、区分ブロック21の係数を大きくする。

また、区分ブロック24は、中彩度かつ色域境界付近に対応する区分ブロックである。彩度強調の際、中彩度であっても、色域境界付近に位置する画素は、色飽和の影響が発生し易い。そこで、区分ブロック24は係数2として、大きめの係数を設定する。

また、図5に示す係数が0の区分ブロック（例えば23）は、彩度強調によって通常は色飽和が起こらない画素が属す。

飽和度計算部103は、10個の区分ブロックそれぞれの度数に、各ブロックの係数を乗算して、全ブロックの乗算結果を総和して飽和容易度Sとし、1フレームに一度の周期で飽和容易度Sを出力する。なお、飽和容易度Sは式(1)で表される。
S = Σ_i=0 ⁹his(i)×C(i) …(1)
ここで、his(i)は区分ブロックiの度数、
C(i)は区分ブロックiの係数

飽和容易度Sは、図5に示す係数Cが大きい区分ブロックの度数が大きい大きな値になる。つまり、彩度強調した際に色飽和の影響が大きい画像ほど、飽和容易度Sは大きな値になる。飽和容易度Sの値が取り得る範囲は次のようになる。

1フレームの全画素が図5に示す区分ブロック23に属するような低彩度の画像の場合、飽和容易度Sは63（正規化後の度数の総和）×0=0になる。また、1フレームの全画素が図5に示す区分ブロック20に属するような高彩度な画像の場合、飽和容易度Sは63×4=252になる。

［ゲインテーブル］
図6はゲインテーブル104の変換特性を示す図で、横軸は飽和容易度S、縦軸はゲインk、実線が変換特性を示す。飽和容易度Sが0のとき、つまり色飽和が最も発生し難い画像の場合は彩度ゲインを最大値（例えばk=1.5）とし、飽和容易度Sの増加に伴い彩度ゲインkが単調減少する特性にする。

［彩度補正部］
図7は彩度補正部105の構成例を示すブロック図である。彩度補正部105は、バッファ106から出力される色差信号U、Vに同一の彩度ゲインkを乗算して彩度補正を行う。従って、彩度ゲインkが大きいほど彩度が強調されることになる。

このように、彩度と輝度の関係から計算した飽和容易度Sが大きい場合、つまり彩度強調した際に色飽和の影響が大きい画像の場合は小さい彩度ゲインkを設定する。また、飽和容易度Sが小さい場合、つまり彩度強調した際の色飽和の影響を感じ難い画像の場合は大きい彩度ゲインkを設定して彩度補正することができる。従って、高彩度領域の色だけはでなく、中彩度領域の色域境界に近い色、中彩度領域の色域境界に近くない色、低彩度領域の色を検出することが可能である。そして、その検出結果に応じて彩度ゲインkを設定して彩度補正することにより、色飽和の影響を軽減することができる。

また、画像がどの彩度領域に属すかに関係なく、1フレームの画像を一律の彩度ゲインによって彩度強調を行う。従って、画像全体の彩度が色域境界付近に移動され、色域境界付近の色のディテールが損われることはない。

以下、本発明にかかる実施例2の画像処理装置を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例2の画像処理装置は、RGB信号を入力して、RGB信号に彩度補正を施すものである。図8は実施例2の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。実施例2の画像処理装置において、実施例1の画像処理装置と異なるのは、ゲインテーブル104の変換特性と、彩度補正部107の構成である。

図9は彩度補正部107の構成例を示すブロック図である。

図10はROM 43が記憶する、5×5×5に分割したRGB色空間に対応するテーブルを示す図である。つまり、ROM43は、図10に示す格子点（5×5×5=125点）の入力データに対応する出力データを記憶する。

図11はRGB信号を8ビットとする場合にROM 43が記憶するテーブルの一例を示す図である。つまり、3DLUTは、各格子点に対応する、入力RGB信号値と、入力RGB信号値と出力RGB信号値の差分(ΔR, ΔG, ΔB)との関係を記述する。

差分データΔR、ΔG、ΔBは例えば以下のように作成する。まず、125個の格子点のRGBデータを式(2)により色空間変換してYUVデータにする。
┌ ┐ ┌ ┐┌ ┐
│Y│ │ 0.299 0.587 0.114││R│
│U│=│-0.169 -0.331 0.500││G│ …(2)
│V│ │ 0.500 -0.419 -0.081││B│
└ ┘ └ ┘└ ┘

次に、色差信号U、Vの値を図6に示したように例えば二倍して、彩度強調したYUVを式(3)により再び色空間変換してR1G1B1データにする。そして、差分データΔR、ΔG、ΔBを式(4)によって計算する。
┌ ┐ ┌ ┐┌ ┐
│R'│ │1.000 0 1.402││Y │
│G'│=│1.000 -0.344 -0.714││U1│ …(3)
│B'│ │1.000 1.772 0 ││V1│
└ ┘ └ ┘└ ┘
┌ ┐ ┌ ┐ ┌ ┐
│ΔR│ │R'│ │R│
│ΔG│=│G'│-│G│ …(4)
│ΔB│ │B'│ │B│
└ ┘ └ ┘ └ ┘

このようにして、色差信号UVに彩度ゲインkを乗じた場合の125格子点分の差分(ΔR, ΔG, ΔB)が得られる。

乗算器44は、ROM 43から読み出された各格子点の差分(ΔR, ΔG, ΔB)に、ゲインテーブル104が出力する彩度ゲイン補正係数k'を乗算する。もし、k'=1、U1=2U、V1=2Vであれば、色差信号UVに彩度ゲインk=2を乗算する場合の出力RGB信号と入力RGB信号の差分(ΔR', ΔG', ΔB')が得られることになる。言い替えれば、彩度と輝度の関係から計算した飽和容易度Sに応じて、1フレームの彩度ゲイン補正係数k'を1未満に制御すれば、1フレームの画像の彩度に応じて彩度補正を制御することが可能である。

RAM 41は、乗算器44から出力される各格子点の差分(ΔR', ΔG', ΔB')を記憶する、5×5×5の三次元ルックアップテーブル(3DLUT)である。

補間演算部40は、例えば線形補間演算により、バッファ106から入力されるRGB信号と、RAM 41が記憶する差分ベクトルテーブルから入力RGB信号に対する差分(ΔR", ΔG", ΔB")を計算する。つまり、入力RGB信号を囲む八格子点の差分(ΔR", ΔG', ΔB')をRAM 41から読み出す。次に、入力RGB信号と八格子点の距離に応じて八格子点の差分(ΔR', ΔG', ΔB')を加重平均し、入力RGB信号に対する差分(ΔR", ΔG", ΔB")にする。

加算器42は、入力RGB信号それぞれに差分ΔR"、ΔG"、ΔB"を加算して彩度補正し、R'G'B'信号を出力する。

上述したように、ゲインテーブル104の変換特性は、実施例1と若干異なる。実施例1のゲインテーブル104は、色差信号UVに乗算する彩度ゲインkを出力する。これに対して、実施例2のゲインテーブル104は、差分(ΔR, ΔG, ΔB)に乗算する彩度ゲイン補正係数k'を出力する。

図12はゲインテーブル104の変換特性を示す図である。飽和容易度Sが0のときに実施例1と同様に彩度ゲインk=1.5の場合と近い結果にするには、U1=2U、V1=2Vの場合、k'=0.5にする。そして、飽和容易度Sの増加に伴い彩度ゲイン補正係数k'が単調減少する特性にする。

このように、RGB信号に対しても、実施例1と同様の彩度補正が可能である。勿論、実施例2も実施例１と同様の効果が得られる。

以下、本発明にかかる実施例3の画像処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例3では、表示装置などの画像出力デバイスの色域を考慮して彩度補正する例を説明する。図13は実施例3の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。実施例2の構成と異なるのは、ヒストグラム検出部109と色域補正部108である。

図14はヒストグラム検出部109の構成例を示すブロック図である。

信号値検出部13は、入力RGB信号から、画素ごとに、最大値Maxを示す色成分信号と最小値Minを示す色成分信号を出力するとともに、最大値Maxの色成分Cmax、中間値Midの色成分Cmidを示す信号を出力する。重み検出部14は、最大値Maxと中間値Midの色成分を示す信号CmaxとCmidを入力して、重み値Wを出力する。ヒストグラムカウント部15は、最大値Maxと最小値Minの信号、および、重み値Wを入力する。

図15Aは重み値Wを説明するxy色度図である。画像出力デバイスの色域（以下「出力色域」と呼ぶ）の例を破線の三角形で、入力信号の色域（以下「入力色域」と呼ぶ）の例を実線の三角形で示す。なお、緑G-シアンCと赤R-マゼンタMの色域において出力色域が入力色域よりも広く、赤R-緑Gの色域において出力色域と入力色域はほぼ一致すると仮定する。

画像出力デバイスが図15Aに示すような出力色域をもつ場合、緑G-シアンCと、赤R-マゼンタMの色域に属する色は、彩度強調によって入力色域を逸脱しても、出力色域内にあれば再現可能である。一方、赤R-緑Gの色域に属する色は、彩度強調によって入力色域を逸脱すれば、その再現時に色飽和が発生する。従って、入力RGB信号の色相を検出し、検出した色相が出力色域が広い領域の属せば、彩度強調を強くすることができる。

例えば、入力画像の多くの画素が、図15Aに示す色Aの場合を考える。色Aは、彩度強調により矢印の方向へ移動され、彩度補正後の色Aは入力色域を逸脱する。しかし、この色相領域において、出力色域は入力色域よりも広いから、補正後の色Aを色飽和なしに再現可能である。言い替えれば、色Aは、彩度ゲインを抑えることなく彩度補正することが可能である。

従って、実施例3では、出力色域を考慮し、色相に応じて重み付けしたヒストグラムを作成することで、彩度補正によって色飽和が起き易いか、起き難いかを判定し、彩度ゲイン補正係数k'を制御する。

重み検出部14は、どの色成分が最大値Maxと中間値Midを示すかによって重み値Wを設定する。つまり、CmaxとCmidから、入力RGB信号の色相を知ることができる。例えば、Cmaxが赤Rを示し、Cmidが青Bを示す場合、その画素の色相は赤R-マゼンタMであり、図15Aに示す領域70に属すことになる。

重み検出部14は、重み値Wを次のように設定する。例えば、CmaxがRを示し、CmidがBを示す場合、領域70に属すとして、重み値W=1にする。また、CmaxがGを示し、CmidがRを示す場合、領域71に属すとして、重み値W=4にする。領域71の色相は緑G-イエローYで、この色相領域は出力色域と入力色域とほぼ同じであるから、彩度強調すると入力色域の境界付近の色は色飽和し易い。図15Bは、図15Aに示す出力色域と入力色域の関係の場合の重み値Wの設定例を示す図で、彩度強調によって色飽和し易い色相領域の重み値Wを大きな値に設定し、色飽和し難い色相領域の重み値Wを小さな値に設定する。

ヒストグラムカウント部15は、まず最大値Maxと最小値Minから、入力RGB信号が属す、図4に示した二次元ヒストグラムの区分ブロックを判定し、当該区分ブロックの度数を、重みW分、カウントアップする。例えば、入力RGB信号が(R, G, B)=(100, 200, 50)の場合、Max=200、Max-Min=150、Cmax=G、Cmid=Rである。重み検出部14は、図15Bに示すテーブルに従い、重み値W=4を出力する。ヒストグラムカウント部15は、図4に示す二次元ヒストグラムの区分ブロック21の度数を、重み値W=4分、カウントアップする。

このように、ヒストグラムカウント部15は、入力RGB信号が属す色相領域に応じた重み値Wを加えた二次元ヒストグラムを作成する。重み値Wが大きい色相領域に属すRGB信号が多いほど、二次元ヒストグラムの度数の総和が大きくなる。重み値Wは、彩度強調によって出力色域を逸脱し易い色相領域、言い替えれば色飽和し易い色相領域ほど大きい。そのため、ヒストグラムカウント部15が作成する二次元ヒストグラムの度数の総和は、色飽和し易い色相領域の画素（RGB信号）が多いほど大きくなる。

正規化部12は、実施例1と同様に、二次元ヒストグラムを入力して、二次元ヒストグラムに入力画像の解像度に応じた正規化を施す。ただし、1フレームの全画素の重み値Wが4であった場合に、正規化後の二次元ヒストグラムの度数の総和が255になるように正規化する。

飽和度計算部103は、実施例1と同様に、飽和容易度Sを計算する。1フレームの全画素が図5に示す区分ブロック23に属するような低彩度の画像の場合、飽和容易度Sは0になる。また、1フレームの全画素が図5に示す区分ブロック20に属するような高彩度な画像の場合、度数の総和は255になるから、飽和容易度Sは255×4=1020になる。

図16はゲインテーブル104の変換特性を示す図である。飽和容易度Sが0のときに実施例1と同様に彩度ゲインk=1.5の場合と近い結果にするには、U1=2U、V1=2Vの場合、k'=0.5にする。そして、飽和容易度Sの増加に伴い彩度ゲイン補正係数k'が単調減少する特性にする。

また、色域補正部108は、彩度補正部107が出力するR'G'B'信号を画像出力デバイスのデバイス色空間（出力色域）に応じたR"G"B"信号に変換する。R'G'B'信号は、入力信号の色空間に依存するデータであるが、彩度補正によって入力色域を逸脱するデータが含まれる。入力色域を逸脱するデータは、アンダフローデータ（負値）や、255を超えるオーバフローデータとして表現される。色域補正部108では、アンダ/オーバフローデータを含むR'G'B'信号を、所定範囲（例えば0〜255）に収めたデバイス色空間のR"G"B"信号に変換し出力する。この変換には、3×3のマトリクス演算を用いてもよいし、LUTを用いてもよい。

このように、実施例3によれば、実施例1、2と同様に、彩度と輝度の関係から計算した飽和容易度Sに応じて彩度ゲインkを制御することができる。さらに、出力色域と入力色域の関係を考慮した二次元ヒストグラムを作成して彩度ゲイン補正係数k'を制御することで、画像出力デバイスの出力色域を有効に利用した彩度補正を行うことができる。

以下、本発明にかかる実施例4の画像処理装置を説明する。なお、実施例4において、実施例1〜3と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例4では、実施例3と同様に、表示装置などの画像出力デバイスの色域を考慮して彩度補正する例を説明する。図17は実施例4の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。実施例2、3の構成と異なるのは、ヒストグラム検出部110と飽和度計算部111である。

ヒストグラム検出部110は、図18に示すRGBの三次元空間をほぼ均等に分割した各区分ブロックの度数をカウントする。例えば、RGBの各軸を0〜63、64〜127、128〜191、192〜255に四区分し、4³=64の区分ブロックについて、その度数をカウントする。

ヒストグラム検出部110は、実施例1〜3と同様に正規化部12を有し、三次元ヒストグラムの各区分ブロックの度数を1フレーム分の画素数で正規化する。実施例4では、正規化後の度数の総和が63になるように正規化するものとする。

図19は三次元ヒストグラムの区分ブロックと係数の関係を示す図である。飽和度計算部110は、三次元ヒストグラムの各区分ブロックの度数に図19に示す係数を乗算して、度数の総和して飽和容易度Sを計算する。係数の値は、出力色域を考慮して、彩度強調した際に色飽和の影響が大きく感じられる区分ブロックほど大きな値にする。従って、入力色域と出力色域差が小さい色相領域は係数を大きくし、入力色域に比べて出力色域が広い色相領域は係数を小さな値にする。

図19に示す係数は、図15Aに示す入力色域と出力色域の関係を想定している。例えば、図19に示す区分ブロック90（R=192〜255、G=192〜255、B=0〜63）は、最大の係数4を割り当てる。これは区分ブロック90に対応する色が高彩度の黄色で、入力色域と出力色域がほぼ一致するため、色飽和の影響が発生し易いからである。また、区分ブロック91（R=192〜255、G=0〜63、B=64〜127）は高彩度な色であるが、入力色域に比べて出力色域が広い赤R-マゼンタMの色相領域に属すため、係数を3にする。なお、(R, G, B)=(0, 0, 0)と(255, 255, 255)を結ぶ無彩色軸近傍の区分ブロックの係数は0にする。

飽和度計算部111は、64個の区分ブロックの度数に各ブロックの係数を乗算し、全区分ブロックの度数を総和して飽和容易度Sを計算する（式1）。

このように、実施例4によれば、実施例3と同様に、出力色域と入力色域の関係を考慮した三次元ヒストグラムを作成して彩度ゲイン補正係数k'を制御することで、画像出力デバイスの出力色域を有効に利用した彩度補正を行うことができる。

以下、本発明にかかる実施例5の画像処理装置を説明する。なお、実施例5において、実施例1〜4と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例5は、実施例4の飽和度計算部111において別の手法により飽和容易度Sを計算する例を説明する。

図20は飽和度計算部111の構成例を示す図である。

係数ヒストグラム検出部112は、三次元ヒストグラムから図21Aに示す係数ヒストグラムを作成する。係数ヒストグラムは、係数0〜4ごとの度数をカウントしたヒストグラムである。係数ヒストグラムにおいて、係数4の度数は、係数4を割り当てた区分ブロックの度数の和になる。勿論、係数ヒストグラムの度数の総和は、三次元ヒストグラムの度数の総和に等しい。

累積部113は、係数ヒストグラムを入力して、係数が大きい方から順に度数を累積する。図21Bは、図21Aに示す係数ヒストグラムの度数を累積した状態を示す図である。

閾値判定部114は、累積度数と所定の閾値を比較し、閾値以上になる係数を検出して、検出した係数を飽和容易度Sとして出力する。図21Bに示す例では、累積度数が閾値以上になる係数は2であり、飽和容易度S=2を出力する。従って、飽和容易度の範囲は0〜4である。

図22はゲインテーブル104の変換特性を示す図である。飽和容易度Sが0のときに実施例1と同様に彩度ゲインk=1.5の場合と近い結果にするには、U1=2U、V1=2Vの場合、k'=0.5にする。そして、飽和容易度Sの増加に伴い彩度ゲイン補正係数k'が単調減少する特性にする。

以下、本発明にかかる実施例6の画像処理装置を説明する。なお、実施例6において、実施例1〜5と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。

実施例6では、飽和度計算部111が使用する係数が実施例4と異なる例を説明する。

図23は実施例6の三次元ヒストグラムの区分ブロックと係数の関係を示す図である。実施例6では、出力色域と関係なく、所定の色に応じて係数を設定する。例えば、赤Rの高彩度領域部の係数を大きくして、とくに、赤Rの色飽和を軽減する。図23の例では、赤R-マゼンタM、赤R-イエローYの色相領域の高彩度部の係数を4と大きく、それ以外のマゼンタM-青B、青B-シアンC、シアンC-緑G、緑G-イエローYの色相領域の高彩度部の係数を3と小さくする。

発明者は、画像の特性の検討により、次の知見を得た。赤Rは、衣服や花のようなディテールが多い画像によく現れる。青Bは、空や海のようにディテールが少ない画像によく現れる。また、緑Gは、草木の画像が多く、高彩度な画像はそれほどない。このような知見に基づけば、赤Rを中心とする色相領域の係数を大きくすることで、色飽和によるディテールの喪失を低減する効果が得られる。勿論、図23に示す係数の設定は一例であり、これに限られるものではない。

このように、彩度補正する際に、所望の色の色飽和を選択的に低減することが可能になる。

［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。

また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するソフトウェアを記録した記憶媒体（記録媒体）をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（CPUやMPU）が前記ソフトウェアを実行することでも達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのソフトウェアを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。

また、前記ソフトウェアの実行により上記機能が実現されるだけでなく、そのソフトウェアの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。

また、前記ソフトウェアがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットのメモリに書き込まれ、そのソフトウェアの指示により、前記カードやユニットのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。

本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するソフトウェアが格納される。

色飽和の問題を説明する図、 実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 ヒストグラム検出部の構成例を示すブロック図、 二次元ヒストグラムの一例を示す図、 二次元ヒストグラムと係数の関係を示す図、 ゲインテーブルの変換特性を示す図、 彩度補正部の構成例を示すブロック図、 実施例2の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 彩度補正部の構成例を示すブロック図、 5×5×5に分割したRGB色空間に対応するテーブルを示す図、 ROMが記憶するテーブルの一例を示す図、 ゲインテーブルの変換特性を示す図、 実施例3の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 ヒストグラム検出部の構成例を示すブロック図、 重み値Wを説明するxy色度図、 重み値Wの設定例を示す図、 ゲインテーブルの変換特性を示す図、 実施例4の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 RGBの三次元空間をほぼ均等に分割した区分ブロックを示す図、 三次元ヒストグラムの区分ブロックと係数の関係を示す図、 実施例5の飽和度計算部の構成例を示す図、 係数ヒストグラムを説明する図、 図21Aに示す係数ヒストグラムの度数を累積した状態を示す図、 ゲインテーブルの変換特性を示す図、 実施例6の三次元ヒストグラムの区分ブロックと係数の関係を示す図である。

Claims (10)

1. 一つの画像データの輝度と彩度に関するヒストグラムを作成する作成手段と、
   前記ヒストグラムから、前記画像データの彩度の飽和容易度を計算する計算手段と、
   前記飽和容易度に応じて彩度ゲインを設定する設定手段と、
   前記彩度ゲインに応じて前記画像データを彩度補正する補正手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記計算手段は、前記ヒストグラムの各区分の度数に、区分ごとに予め定められた係数を乗算し、前記乗算後の各区分の度数の総和を前記飽和容易度にすることを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
3. 前記計算手段は、前記ヒストグラムの区分ごとに予め定められた係数を区分とし、前記係数ごとの前記ヒストグラムの度数の和を度数とする係数ヒストグラムを作成する係数ヒストグラム作成手段、前記係数ヒストグラムの度数を前記係数の大きい側から順次累積する累積手段、並びに、前記累積度数が予め定められた閾値に達する前記係数を前記飽和容易度に設定する設定手段を有することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
4. 前記作成手段は、前記彩度と輝度にそれぞれ対応する軸をもつ二次元ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項1から請求項3の何れかに記載された画像処理装置。
5. 前記作成手段は、前記画像データを構成する画素ごとに色相を検出して前記色相に応じた重みを設定する設定手段、並びに、前記画素に対応する前記ヒストグラムの区分に前記重み分の度数を加算する加算手段を有することを特徴とする請求項4に記載された画像処理装置。
6. 前記色相に応じた重みを、入力色域に対して出力色域が広い色相領域では小さな値に設定し、前記入力色域に対して前記出力色域がほぼ同等または狭い色相領域では大きな値に設定することを特徴とする請求項5に記載された画像処理装置。
7. 前記作成手段は、RGB成分にそれぞれ対応する軸をもつ三次元ヒストグラムを作成することを特徴とする請求項1から請求項3の何れかに記載された画像処理装置。
8. 前記三次元ヒストグラムの各区分に、各区分の色相に応じた前記係数を設定することを特徴とする請求項7に記載された画像処理装置。
9. 前記係数は、入力色域に対して出力色域が広い色相領域に相当する区分では小さな値に設定し、前記入力色域に対して前記出力色域がほぼ同等または狭い色相領域に相当する区分では大きな値に設定することを特徴とする請求項8に記載された画像処理装置。
10. 一つの画像データの輝度と彩度に関するヒストグラムを作成し、
    前記ヒストグラムから、前記画像データの彩度の飽和容易度を計算し、
    前記飽和容易度に応じて彩度ゲインを設定し、
    前記彩度ゲインに応じて前記画像データを彩度補正することを特徴とする画像処理方法。

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