JP2009239582A - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の適切な色再現を行うことができる画像処理装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置１０上で動作する画像処理プログラム３０は，入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出部３４と，領域抽出部３４により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成部３６と，頻度分布生成部３６により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，当該領域における色補正情報を決定する色補正情報決定部５０とを有する。
【選択図】図３

Description

本発明は，画像処理装置及びプログラムに関する。

従来から，画像を部分的に色調整する画像処理は，よく知られている。このような画像処理の１つでは，対象領域が抽出され，この対象領域の代表値が計算され，代表値が目標値へと調整される。例えば，代表値は，三刺激値，Ｌ＊ａ＊ｂ＊値などで表され，抽出された対象領域に含まれる画素値の算術的な平均値として求められる。

特許文献１では，ある色空間座標系の色を同一色空間上の別の色に変換する方法において，階調性や色の連続性を損なうことなく部分的色調整を行うことができるようにする手法が開示されている。
特許文献２では，処理する画像データに応じて最適に明るさの分布を改善することができる画像処理装置が開示されている。

特開２００４−１１２６９４号公報 特開２００５−３８１１９号公報

本発明は，対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の色再現を行うことができる画像処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。

請求項１に係る画像処理装置は，入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出手段と，前記領域抽出手段により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成手段と，前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域の代表値を算出する代表値算出手段と，前記代表値算出手段により算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正手段とを有する。

請求項２に係る画像処理装置において，前記代表値算出手段は，前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布から得られる統計値を用いて代表値を算出する。

請求項３に係る画像処理装置において，前記代表値算出手段は，前記頻度分布から得られる明度情報の平均値より高い明度域における分散値と，当該平均値より低い明度域における分散値とを用いる。

請求項４に係る画像処理装置において，重み付け係数は，明度情報に応じて単調に増加する。

請求項５に係る画像処理装置において，前記領域抽出手段は，人物に関する画像情報の色度情報に基づいて肌色領域を抽出する。

請求項６に係る画像処理装置において，前記領域抽出手段は，風景に関する画像情報の色度情報に基づいて青色領域を抽出する。

請求項７に係る画像処理装置は，前記領域抽出手段により抽出された領域における明度情報の重み付けの度合いを表示及び重み付け係数の設定の受付を行う表示・受付手段をさらに有する。

請求項８に係る画像処理装置は，入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出手段と，前記領域抽出手段により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成手段と，前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域の代表値を算出する代表値算出手段と，前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域における補正量を算出する補正量算出手段と，
前記代表値算出手段により算出された代表値及び前記補正量算出手段により算出された補正量を用いて画像情報を補正する補正手段とを有する。

請求項９に係る画像形成装置は，入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出手段と，前記領域抽出手段により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成手段と，前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域の代表値を算出する代表値算出手段と，前記代表値算出手段により算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正手段と，前記補正手段により補正された画像情報を出力する出力手段とを有する。

請求項１０に係るプログラムは，入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出ステップと，前記抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成ステップと，前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域の代表値を算出する代表値算出ステップと，前記算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正ステップとを前記画像処理装置のコンピュータに実行させる。

請求項１１に係るプログラムは，コンピュータを含む画像処理装置において，入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出ステップと，前記抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成ステップと，前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域の代表値を算出する代表値算出ステップと，前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域における補正量を算出する補正量算出ステップと，前記算出された代表値及び前記算出された補正量を用いて画像情報を補正する補正ステップとを前記画像処理装置のコンピュータに実行させる。

請求項１２に係るプログラムは，コンピュータを含む画像処理装置において，入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出ステップと，前記抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成ステップと，前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域の代表値を算出する代表値算出ステップと，前記算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正ステップと，前記補正された画像情報を出力する出力ステップとを前記画像処理装置のコンピュータに実行させる。

請求項１に係る本発明によれば，対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の色再現を行うことができる画像処理装置を提供することができる。

請求項２に係る本発明によれば，請求項１に係る本発明の効果に加えて，対象領域の明度情報から得られる統計値が考慮された代表値を算出することができる。

請求項３に係る本発明によれば，請求項２に係る本発明の効果に加えて，明度情報が平均値より高い範囲と低い範囲とで，異なる色再現を行うことができる。

請求項４に係る本発明によれば，請求項１乃至３のいずれかに係る本発明の効果に加えて，明度情報が高いほど，当該画素の色情報を重視することができる。

請求項５に係る本発明によれば，請求項１乃至４のいずれかに係る本発明の効果に加えて，人物画像の肌色領域を，色再現することができる。

請求項６に係る本発明によれば，請求項１乃至５のいずれかに係る本発明の効果に加えて，風景画像の青色領域を，色再現することができる。

請求項７に係る本発明によれば，請求項１乃至６のいずれかに係る本発明の効果に加えて，画像のどの領域が高く重み付けされているかを確認することができ，予め設定されている重み付け係数がユーザの好みに合わない場合においても，ユーザの好みに応じて重み付け係数を変更することができる。

請求項８に係る本発明によれば，対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の色再現を行うことができる画像処理装置を提供することができる。

請求項９に係る本発明によれば，対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の色再現が行われた画像情報を出力することができる画像処理装置を提供することができる。

請求項１０に係る本発明によれば，対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の色再現を行うことができるプログラムを提供することができる。

請求項１１に係る本発明によれば，対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の色再現を行うことができるプログラムを提供することができる。

請求項１２に係る本発明によれば，対象領域の明度情報の分布に偏りがある場合においても，対象領域の色再現が行われた画像情報を出力することができるプログラムを提供することができる。

まず，本発明の背景を説明する。
色調整は，画像の部分領域を対象にして施される場合がある。部分領域としては，例えば，人物画像の肌色領域，風景画像の青色領域又は緑色領域などが挙げられる。人の肌色，空の青，草の緑などは，記憶色とも呼ばれ，記憶色の色情報に基づいて画像データの色情報を補正することを，記憶色補正ともいう。例えば，人物画像では，逆光環境で暗くなった顔領域の色を，記憶色に基づいて，顔らしい肌色に補正することがある。

図１は，画像データの部分空間を対象にして，当該部分空間に含まれる画素の色情報を補正する手法を説明する図である。
図１（Ａ）は，部分領域Ｓにより形成される部分空間Ｑ及びこの部分空間Ｑの代表値Ｔを示す。図１（Ｂ）は，代表値Ｔ，予め決められた理想値Ｕ，及び代表値Ｔと理想値Ｕとに基づいて算出される目標値Ｖの関係を示す図である。図１（Ａ）及び図１（Ｂ）において，画像データの各画素は，Ｌ（明度情報）及びＣ１，Ｃ２（色度情報）を含む色情報により表され，Ｌ，Ｃ１，Ｃ２の３軸で表現される色空間の中に含まれる。この色空間は，デバイスに依存しない色空間であり，例えば，三刺激値，Ｌ＊ａ＊ｂ＊値などにより表される。

図１（Ａ）に示すように，部分領域Ｓは，画素の色度情報により決定される領域であり，例えば，人物画像の肌色領域，風景画像の青色領域などである。部分空間Ｑは，部分領域Ｓを明度方向に拡張して形成される空間であり，筒状の色空間である。代表値Ｔは，部分空間Ｑに含まれる画素の色情報に基づいて算出される値である。例えば，代表値Ｔは，部分空間Ｑに含まれる画素の色情報（Ｌ，Ｃ１，Ｃ２）の平均値として求められる。なお，代表値Ｔは，色度情報が部分領域Ｓに含まれる画素の色情報に基づいて算出される，と表現されてもよい。

図１（Ｂ）に示すように，目標値Ｖの色情報は，代表値Ｔの色情報と理想値Ｕの色情報と加重平均により求められる。加重平均で用いられる重み付けを補正量ともいう。補正量は，代表値Ｔの明度情報Ｌに基づいて決定される。代表値Ｔ及び補正量が決定されると，部分空間Ｑに含まれる画素の色情報を色補正することが可能となる。例えば，理想値Ｕの色情報は，記憶色として予め求められている。

上述した手法では，補正量は，色情報を平均して求められた代表値Ｔの明度情報に基づいて決定されるので，部分領域Ｓに含まれる画素の明度情報の分布に偏りがある場合，色補正後の画像が劣化してしまうことがある。例えば，明度の低い肌色領域が広く，明度の高い肌色領域が狭い場合，明度の高い領域の画質が劣化してしまう。また，上述した手法では，ユーザが重視する明度領域が，代表値の明度情報と一致するとは限らない。

以下，本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１０を説明する。
図２は，本実施形態に係る画像処理装置１０のハードウェア構成を示す図である。
図２に示すように，画像処理装置１０は，ＣＰＵ１２，メモリ１４，ハードディスク駆動装置等の記憶装置１６，ネットワークを介して外部のコンピュータ（不図示）とデータの送受信を行う通信装置１８，キーボードやマウスを含む入力装置２０及びディスプレイなどの出力装置２２を有する。これらの構成要素は，バス２４を介して互いに接続されている。

図３は，本実施形態に係る画像処理装置１０上で動作する画像処理プログラム３０の機能構成を示すブロック図である。
図３に示すように，画像処理プログラム３０は，色情報取得部３２，領域抽出部３４，頻度分布生成部３６，色補正情報決定部５０，色補正部３８，画像情報出力部４０，重み情報記憶部４８及び表示・受付部５４を有する。色補正情報決定部５０は，代表値算出部５２を有する。表示・受付部５４は，プレビュー表示部４２，領域受付部４４及び重み設定部４６を有する。

画像処理プログラム３０は，例えば，ネットワークに接続された外部のコンピュータから通信装置１８を介して供給され，メモリ１４にロードされて，ＣＰＵ１２により実行される。画像処理プログラム３０は，ＦＤ，ＣＤ又はＤＶＤなどの記憶媒体に格納されて画像処理装置１０に供給されてもよい。なお，画像処理プログラム３０の一部は，ハードウェアにより実現されてもよい。

画像処理プログラム３０において，色情報取得部３２は，入力された画像データ（画像情報）を受け付け，画像データの各画素の色情報を取得する。より具体的には，色情報取得部３２は，所定の色変換手法を適用して，画像データの各画素値を，色補正処理に適した色空間に変換する。色変換手法は，色変換プロファイル，色変換ＬＵＴ（Look-Up-Table）などにより実現される。色変換された画素の色情報は，明度情報及び色度情報を含む。色情報取得部３２は，色変換された画像データを，領域抽出部３４に対して出力する。

例えば，色情報取得部３２は，ＲＧＢ色空間の画素値を，ＣＩＥＬａｂ色空間（又はＸＹＺ色空間）の画素値に変換する。なお，色情報取得部３２は，色補正処理に適した表色系で表される画像データを入力した場合，この画像データをそのまま出力してもよい。

領域抽出部３４は，色情報取得部３２から出力された画像データを入力し，画像データの色度情報に基づいて領域を抽出する。より具体的には，領域抽出部３４は，画素の色度情報が部分領域を形成する色度情報の範囲に含まれるか否かを画素毎に判定し，画像の部分領域に含まれる画素を抽出する。部分領域は，色度情報により予め決められており，例えば肌色領域である。領域抽出部３４は，抽出された領域に含まれる画素の色情報を，頻度分布生成部３６及び色補正情報決定部５０の代表値算出部５２に対して出力する。

重み情報記憶部４８は，明度情報に応じて変化する重み付け係数を記憶する。重み付け係数は，予め設定されており，後述する重み設定部４６により更新可能である。重み情報記憶部４８は，メモリ１４及び記憶装置１６の少なくともいずれかにより実現される。

頻度分布生成部３６は，領域抽出部３４により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，重み情報記憶部４８に記憶されている重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成して，色補正情報決定部５０の代表値算出部５２に対して出力する。なお，頻度分布の生成方法は，後で詳述する。

色補正情報決定部５０において，代表値算出部５２は，頻度分布生成部３６により生成された明度情報の重み付けされた頻度分布と，領域抽出部３４により抽出された領域に含まれる画素の色情報とに基づいて，部分領域の代表値Ｔを算出する。なお，代表値の算出方法は，後で詳述する。

色補正部３８は，代表値算出部５２により算出された代表値Ｔと予め決められた記憶色（理想値Ｕ）とに基づいて，補正量を算出する。また，色補正部３８は，この補正量に基づいて，部分領域に含まれる画素の色情報を補正する。色補正部３８は，色補正された画像データを，画像情報出力部４０及びプレビュー表示部４２に対して出力する。

より具体的には，色補正部３８は，代表値Ｔに代表される部分空間Ｑを，代表値Ｔと補正量とに基づいて算出される目標値Ｖに代表される部分空間Ｑ’に変換することにより，部分的な色補正を行う。例えば，部分空間Ｑ，Ｑ’は，図１に示されるような筒状の部分空間である。色補正部３８は，算出した補正量に基づいて，部分空間Ｑに対して，例えば，平行移動，回転移動などを施す。ここで，色補正部３８は，平行移動や回転移動などに応じた変換行列を用いる。

画像情報出力部４０は，色補正部３８から出力された画像データを，記憶装置１６に保存する。画像情報出力部４０は，画像データを，通信装置１８を介して外部のコンピュータに送信してもよい。また，画像情報出力部４０は，画像データを，ＲＧＢ色空間の画像データ又は印刷処理に適したＣＭＹＫ色空間の画像データに色変換した後，画像データを保存又は出力してもよい。

表示・受付部５４において，プレビュー表示部４２は，色補正部３８から出力された画像データを入力し，画像データをＲＧＢ色空間の画像データに色変換し，出力装置２２に表示する。また，プレビュー表示部４２は，部分領域における明度情報の重みの度合いを，出力装置２２に表示する。なお，表示方法については，後で詳述する。

領域受付部４４は，プレビュー表示部４２により表示された画像において特定された領域の入力を受け付けて，領域抽出部３４に対して出力する。例えば，ユーザが，プレビュー表示部４２により表示された画像の所定の領域を入力装置２０を用いて指定すると，領域受付部４４は，指定された領域の色情報を，領域抽出部３４に対して出力する。この場合，領域抽出部３４は，受け付けられた入力により特定される領域の色度情報に基づいて，特定された領域を画像から抽出する。

重み設定部４６は，入力装置２０を介して入力される重み付け係数の設定を受け付け，重み付け係数と明度情報との対応関係を，重み情報記憶部４８に保存する。なお，重み設定部４６による重み設定方法は，後で詳述する。

図４は，画像処理プログラム３０の頻度分布生成部３６による頻度分布の生成方法及び代表値算出部５２による代表値の算出方法を説明する図である。
図４（Ａ）は，重み情報記憶部４８に記憶されている明度情報と重み付け係数との関係を例示する図である。図４（Ａ）に例示するように，重み付け係数は，明度情報に応じて単調に増加する。明度情報が中域である範囲では傾きが大きく，明度情報が低域及び高域である範囲では，明度情報が中域である場合と比較して傾きは小さい。好適には，明度情報が低域である範囲では，重み付け係数は１よりも小さく，明度情報が高域である範囲では，重み付け係数は１よりも大きい。なお，明度情報と重み付け係数との関係を示す曲線を，重み付け曲線ともいう。

図４（Ｂ）は，頻度分布生成部３６により生成される，明度情報の重み付けされた頻度分布を例示する図である。図４（Ｂ）に例示するように，頻度分布生成部３６は，領域抽出部３４により抽出された画素の明度情報に対応する重み付け係数を取得し，この重み付け係数を累積するにより，頻度分布を生成する。

したがって，生成される頻度分布では，対応する重み付け係数が１．０以上である範囲の明度情報の頻度は，重み付け係数が１．０である場合と比較して大きくなる。また，対応する重み付け係数が１．０未満である範囲の明度情報の頻度は，重み付け係数が１．０である場合と比較して小さくなる。

図４（Ｃ）は，代表値算出部５２により用いられる統計値を示す図である。図４（Ｃ）に示すように，代表値算出部５２は，頻度分布から得られる統計値を用いて代表値を算出する。より具体的には，代表値算出部５２は，頻度分布に基づいて，統計値として明度情報の平均値ａ，平均値ａより高い明度域における頻度分布から得られる分散値σＨ，平均値ａより低い明度域における頻度分布から得られる分散値σＬを算出する。代表値算出部５２は，算出した分散値σＬ，σＨと，部分空間に含まれる画素の色情報とに基づいて，部分空間の代表値Ｔを算出する。

図５は，プレビュー表示部４２により表示される画像を例示する図であって，図５（Ａ）は，色補正処理後の画像を例示し，図５（Ｂ）は，部分領域における明度情報の重みの度合いを表示する画像を例示する。
図５（Ａ）に例示するように，色補正処理後の画像は，出力装置２２に表示される。また，図５（Ｂ）に例示するように，プレビュー表示部４２は，部分領域外の画素を黒で表示し，部分領域に含まれる画素の明度情報の重みの度合い（対応する重み付け係数）に応じてグレイスケールで表示する。図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示される画像は，出力装置２２に同時に表示されてもよいし，切り換え操作により，切り換えられて表示されてもよい。

図６は，ユーザからの入力を受け付ける画面を例示する図であって，図６（Ａ）は，重み設定部４６により表示される第１の重み設定画面を例示し，図６（Ｂ）は，重み設定部４６により表示される第２の重み設定画面を例示し，図６（Ｃ）は，重み設定部４６により表示される第３の重み設定画面を例示する。

図６（Ａ）に例示するように，重み設定部４６は，重み情報記憶部４８に保存されている重み付け係数を読み出し，出力装置２２に重み付け曲線を表示し，入力装置２０を用いて行われる重み付け曲線の変更操作を受け付ける。例えば，ユーザは，マウスなどを用いて，重み付け曲線上の任意の点を移動する。重み設定部４６は，このような操作を受け付けると，例えばスプライン補間などにより，重み付け曲線を生成し，この重み付け曲線により表される対応関係を，重み情報記憶部４８に保存する。

図６（Ｂ）に例示するように，重み設定部４６は，重み付け曲線を修正するためのスライダーを表示し，このスライダーに対する操作を受け付けることにより，重み付け曲線の変更操作を受け付けてもよい。具体的には，重み設定部４６は，ｎ点（例えば，ｎ＝５）の明度情報に対応する重み付け係数を修正するためのスライダーを表示し，変更されたスライダーの位置に重み付け係数の値を対応させ，ｎ点における明度情報と重み付け係数との関係に基づいて，例えばスプライン補間などにより，重み付け曲線を生成する。

図６（Ｃ）に例示するように，重み設定部４６は，プレビュー表示部４２と同等の画像を表示し，この画像に対する位置指定を受け付けてもよい。より具体的には，重み設定部４６は，位置指定，及びこの指定された位置の画素の明度情報に対応する重み付け係数の変更内容の指定を受け付け，当該位置の画素の明度情報に対応する重み付け係数を，変更内容に基づいて変更する。

例えば，ユーザが，図中の矢印ａで示される領域及び図中の矢印ｂで示される領域について，重み付け係数を上げる指定を入力し，図中の矢印ｃで示される領域について，重み付け係数を下げる指定を入力した場合，重み設定部４６は，ａ，ｂの領域の画素の明度情報に対応する重み付け係数を上げ，ｃの領域の画素の明度情報に対応する重み付け係数を下げ，例えばスプライン補間などにより，重み付け曲線を生成する。

上述したように，重み付け係数が修正された場合，頻度分布生成部３６は，修正された重み付け曲線に基づいて頻度分布を再度生成する。代表値算出部５２は，生成された頻度分布と部分領域に含まれる画素の色情報とに基づいて，部分領域における代表値を再度算出する。色補正部３８は，算出された代表値に基づいて，部分領域に含まれる画素の色情報を再度補正する。プレビュー表示部４２は，色補正後の画像を出力装置２２に表示する。

図７は，本実施形態に係る画像処理装置１０の全体動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。
図７に示すように，ステップ１００（Ｓ１００）において，画像処理プログラム３０（図３）の色情報取得部３２は，入力された画像データを受け付ける。
ステップ１０２（Ｓ１０２）において，色情報取得部３２は，画像データの画素の色情報を取得する。

ステップ１０４（Ｓ１０４）において，領域抽出部３４は，取得された色情報に基づいて画素が検出対象の部分領域に含まれるか否かを判定する。具体的には，画素の色度情報が部分領域に含まれるか否かを判定する。画像処理プログラム３０は，画素の色度情報が部分領域に含まれると判定された場合にはＳ１０４の処理に進み，そうでない場合にはＳ１１２の処理に進む。

ステップ１０６（Ｓ１０６）において，領域抽出部３４は，画素の色情報を頻度分布生成部３６に対して出力する。頻度分布生成部３６は，画素の色情報から明度情報を取得する。
ステップ１０８（Ｓ１０８）において，頻度分布生成部３６は，重み情報記憶部４８に記憶されている重み付け曲線を参照し，画素の明度情報に対応する重み付け係数を取得する。
ステップ１１０（Ｓ１１０）において，頻度分布生成部３６は，取得した重み付け係数を，当該明度情報の頻度に加算して，重み付けされた頻度分布を生成する。

ステップ１１２（Ｓ１１２）において，色情報取得部３２は，画像データに含まれる全ての画素の色情報を取得したか否かを判定する。画像処理プログラム３０は，全ての画素の色情報が取得されたと判定された場合にはＳ１１４の処理に進み，そうでない場合にはＳ１０２の処理に戻り，次の画素に対する処理を行う。

ステップ１１４（Ｓ１１４）において，代表値算出部５２は，生成された頻度分布と，部分領域に含まれる画素の色情報とに基づいて，部分領域の代表値を算出する。
ステップ１１６（Ｓ１１６）において，色補正部３８は，算出された代表値の明度情報に基づいて補正量を決定し，この補正量と記憶色とに基づいて，色度情報が部分領域に含まれる画素の色情報を補正する。

ステップ１１８（Ｓ１１８）において，画像情報出力部４０は，補正された画像データを保存又は出力する。プレビュー表示部４２は，補正された画像データを入力し，画像を出力装置２２に表示する。

重み曲線がユーザにより変更された場合，頻度分布生成部３６は変更された重み情報に基づいて頻度分布を再度生成し，代表値算出部５２は，この頻度分布に基づいて代表値を再度算出し，色補正部３８は算出された代表値に基づいて画像データに対して色補正処理を再度行う。部分領域がユーザにより指定された場合，領域抽出部３４は，指定された部分領域に含まれる画素を再度抽出し，それ以降の処理が再度実行される。

次に，本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置１０を説明する。
本実施形態に係る画像処理装置１０は，明度情報の重み付けされた頻度分布と，色度情報が部分領域に含まれる画素の色情報とに基づいて，部分領域における代表値及び補正量を決定する点で，第１の実施形態に係る画像処理装置１０とは異なる。

図８は，本実施形態に係る画像処理装置１０上で動作する画像処理プログラム６０の機能構成を示すブロック図である。なお，図８に示された各構成のうち，図３に示された構成と実質的に同一のものには同一の符号が付されている。
図８に示すように，画像処理プログラム６０は，画像処理プログラム３０（図３）に補正量算出部６２が追加され，色補正部３８が色補正部６４に置き換えられた構成を有する。

画像処理プログラム６０において，補正量算出部６２は，頻度分布生成部３６により生成された明度情報の重み付けされた頻度分布と，領域抽出部３４により抽出された領域に含まれる画素の色情報とに基づいて，抽出された領域における補正量を算出する。より具体的には，補正量算出部６２は，頻度分布から得られる統計値（例えば，図４に示される平均値ａ，分散値σＬ，σＨ）を用いて補正量を算出する。

補正量算出部６２は，抽出された領域の周辺領域における明度情報の重み付けされた頻度分布にさらに基づいて補正量を決定してもよい。この場合，補正量算出部６２は，周辺領域における頻度分布から得られる統計値（例えば，平均値，高明度域の分散値，低明度域の分散値）をさらに用いて補正量を算出する。

具体的には，補正量算出部６２は，注目領域の明度情報の平均値と，周辺領域の明度情報の平均値との比に基づいて，算出された補正量をさらに補正する。これにより，周辺領域の画素値が過度に高い場合又は低い場合においても，補正量産出部６２は，周辺領域の明度情報を考慮することができる。また，補正量算出部６２は，補正された画像において，色情報が上限値を超える画素の数を算出し，この値が所定値以下になるように補正量を決定してもよい。

例えば，周辺領域の明度情報の平均値の，注目領域の明度情報の平均値に対する比が所定値より大きい場合，補正量算出部６２は，当該比が所定値未満である場合と比較して，補正量を大きくする。また例えば，当該比が高く，分散値が低い場合，補正量算出部６２は，当該比が所定値より高いだけである場合と比較して，補正量を小さくする。周辺領域に，ハイライト的な領域が含まれている可能性があるためである。

色補正部６４は，代表値算出部５２により算出された代表値Ｔ及び補正量算出部６２により算出された補正量を用いて，部分領域に含まれる画素の色情報を補正する。より具体的には，色補正部３８は，代表値算出部５２により算出された代表値Ｔに代表される部分空間Ｑを，この代表値Ｔと補正量算出部６２により算出された補正量とに基づいて算出される目標値Ｖに代表される部分空間Ｑ’に変換することにより，部分的な色補正を行う。色補正部３８は，平行移動や回転移動などに応じた変換行列を用いて，部分空間Ｑに対して，例えば，平行移動，回転移動などを施す。

図９は，本実施形態に係る画像処理装置１０の全体動作（Ｓ２０）を示すフローチャートである。なお，図９に示された各処理のうち，図７に示された処理と実質的に同一のものには同一の符号が付されている。
図９において，Ｓ１００〜Ｓ１１４の処理が実行されると，ステップ２００（Ｓ２００）において，補正量算出部６２は，生成された頻度分布と，部分領域に含まれる画素の色情報とに基づいて，部分領域における補正量を算出する。

ステップ２０２（Ｓ２０２）において，色補正部６４は，算出された代表値及び補正量を用いて，色度情報が部分領域に含まれる画素の色情報を補正する。その後，Ｓ１１８の処理で，画像データが出力される。

画像データの部分空間を対象にして，当該部分空間に含まれる画素の色情報を補正する手法を説明する図である。 本実施形態に係る画像処理装置１０のハードウェア構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１０上で動作する画像処理プログラム３０の機能構成を示すブロック図である。 ，画像処理プログラム３０の頻度分布生成部３６による頻度分布の生成方法及び代表値算出部５２による代表値の算出方法を説明する図である。 プレビュー表示部４２により表示される画像を例示する図であって，図５（Ａ）は，色補正処理後の画像を例示し，図５（Ｂ）は，部分領域における明度情報の重みの度合いを表示する画像を例示する。 ユーザからの入力を受け付ける画面を例示する図であって，図６（Ａ）は，重み設定部４６により表示される第１の重み設定画面を例示し，図６（Ｂ）は，重み設定部４６により表示される第２の重み設定画面を例示し，図６（Ｃ）は，重み設定部４６により表示される第３の重み設定画面を例示する。 本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置１０の全体動作（Ｓ１０）を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置１０上で動作する画像処理プログラム６０の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置１０の全体動作（Ｓ２０）を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ 画像処理装置
１２ ＣＰＵ
１４ メモリ
１６ 記憶装置
１８ 通信装置
２０ 入力装置
２２ 出力装置
３０ 画像処理プログラム
３２ 色情報取得部
３４ 領域抽出部
３６ 頻度分布生成部
３８ 色補正部
４０ 画像情報出力部
４２ プレビュー表示部
４４ 領域受付部
４６ 重み設定部
４８ 情報記憶部
５０ 色補正情報決定部
５２ 代表値算出部
５４ 表示・受付部

Claims (12)

1. 入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出手段と，
   前記領域抽出手段により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成手段と，
   前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域の代表値を算出する代表値算出手段と，
   前記代表値算出手段により算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正手段と
   を有する画像処理装置。
2. 前記代表値算出手段は，前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布から得られる統計値を用いて代表値を算出する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記代表値算出手段は，前記頻度分布から得られる明度情報の平均値より高い明度域における分散値と，当該平均値より低い明度域における分散値とを用いる
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記重み付け係数は，明度情報に応じて単調に増加する
   請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 前記領域抽出手段は，人物に関する画像情報の色度情報に基づいて肌色領域を抽出する
   請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 前記領域抽出手段は，風景に関する画像情報の色度情報に基づいて青色領域を抽出する
   請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
7. 前記領域抽出手段により抽出された領域における明度情報の重み付けの度合いを表示及び重み付け係数の設定の受付を行う表示・受付手段をさらに有する
   請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理装置。
8. 入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出手段と，
   前記領域抽出手段により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成手段と，
   前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域の代表値を算出する代表値算出手段と，
   前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域における補正量を算出する補正量算出手段と，
   前記代表値算出手段により算出された代表値及び前記補正量算出手段により算出された補正量を用いて画像情報を補正する補正手段と
   を有する画像処理装置。
9. 入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出手段と，
   前記領域抽出手段により抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成手段と，
   前記頻度分布生成手段により生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記領域抽出手段により抽出された領域の代表値を算出する代表値算出手段と，
   前記代表値算出手段により算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正手段と，
   前記補正手段により補正された画像情報を出力する出力手段と
   を有する画像処理装置。
10. コンピュータを含む画像処理装置において，
    入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出ステップと，
    前記抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成ステップと，
    前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域の代表値を算出する代表値算出ステップと，
    前記算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正ステップと
    を前記画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラム。
11. コンピュータを含む画像処理装置において，
    入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出ステップと，
    前記抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成ステップと，
    前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域の代表値を算出する代表値算出ステップと，
    前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域における補正量を算出する補正量算出ステップと，
    前記算出された代表値及び前記算出された補正量を用いて画像情報を補正する補正ステップと
    を前記画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラム。
12. コンピュータを含む画像処理装置において，
    入力された画像情報の色度情報に基づいて領域を抽出する領域抽出ステップと，
    前記抽出された領域に含まれる画素の明度情報と，明度情報に対応する重み付け係数とに基づいて，明度情報の重み付けされた頻度分布を生成する頻度分布生成ステップと，
    前記生成された頻度分布と，画像情報の色情報とに基づいて，前記抽出された領域の代表値を算出する代表値算出ステップと，
    前記算出された代表値を用いて画像情報を補正する補正ステップと，
    前記補正された画像情報を出力する出力ステップと
    を前記画像処理装置のコンピュータに実行させるプログラム。

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