JP2009253322A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適切な画像補正を可能とする。
【解決手段】画像特徴情報生成部２１は、プリンタ１に入力された、補正制御処理Ｚ１の
対象となる対象画像ＴＩを解析し、画像補正処理Ｚ２において必要な画像特徴情報を生成
する。少なくとも、対象画像ＴＩについてヒストグラムが生成される。判別部２２は、対
象画像ＴＩについてのヒストグラムの分布形態に基づいて、対象画像ＴＩの種類を判別す
る。補正部２３は、判別部２２による対象画像ＴＩの種類の判別結果に応じて、対象画像
ＴＩに対する画像補正処理Ｚ２の実行を制御する。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。特に、画像補正を
行う画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

画像再生時に、再生される画像のヒストグラム等の統計情報を元に、画像のコントラス
トや彩度等を自動補正する技術が存在する（特許文献１参照）。

特開２００５−２３４８３９号公報

ところでこの自動補正の対象となる画像には、例えば、風景の画像、人物の画像等、実
存する物体を撮像した結果得られた撮像画像等のいわゆる自然画像の他、コンピュータを
使って処理又は生成された画像等のいわゆるＣＧ（Computer Graphics）画像も含まれる
。

自然画像に対して上述した自動補正が行われれば、見栄えのよい画像が再生されるので
、ユーザにとっては大変便利である。しかしながらＣＧ画像は、ある意味、不自然なコン
トラストや彩度を有する画像であるので、そのＣＧ画像に対して自然画像と同様に自動補
正が施されると、ユーザが所望する画像とは異なる画像となってしまう。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、適切に、画像補正を行うこと
ができるようにするものである。

本発明の画像処理装置は、処理の対象となる対象画像に対して所定の画像補正を行う画
像処理装置であって、階調値を階級とし、階調値毎の画素数を度数とするヒストグラムを
対象画像について生成する生成手段と、ヒストグラムの分布形態に基づいて、対象画像の
種類が第１の種類又は第２の種類であるかを判別する判別手段と、対象画像の種類が第１
の種類であると判別された場合、対象画像に対して所定の画像補正を実行し、対象画像の
種類が第２の種類であると判別された場合、対象画像に対する所定の画像補正の実行を制
限する補正手段とを備えることを特徴とする。

判別手段は、ヒストグラムの分布形態に基づいて、対象画像の種類が自然画像であるか
又はＣＧ画像であるかを判別することができる。

判別手段は、隣の谷点の度数との差が所定の値以上あるピークである極大点のうち、所
定の度数を有する極大点の数に基づいて、対象画像の種類が自然画像であるか又はＣＧ画
像であるかを判別することができる。

本発明の画像処理方法、又はプログラムは、処理の対象となる対象画像に対して所定の
画像補正を行う画像処理装置の画像処理方法であって、又は処理の対象となる対象画像に
対して所定の画像補正を行う画像処理を、コンピュータに実行させるプログラムであって
、階調値を階級とし、階調値毎の画素数を度数とするヒストグラムを対象画像について生
成する生成ステップと、ヒストグラムの分布形態に基づいて、対象画像の種類が第１の種
類又は第２の種類であるかを判別する判別ステップと、対象画像の種類が第１の種類であ
ると判別された場合、対象画像に対して所定の画像補正を実行し、対象画像の種類が第２
の種類であると判別された場合、対象画像に対する所定の画像補正の実行を制限する補正
ステップとを含むことを特徴とする。

本発明の画像処理装置、画像処理方法、又はプログラムにおいては、階調値を階級とし
、階調値毎の画素数を度数とするヒストグラムが対象画像について生成され、ヒストグラ
ムの分布形態に基づいて、対象画像の種類が第１の種類又は第２の種類であるかが判別さ
れ、対象画像の種類が第１の種類であると判別された場合、対象画像に対して所定の画像
補正が実行され、対象画像の種類が第２の種類であると判別された場合、対象画像に対す
る所定の画像補正の実行が制限される。

本発明によれば、適切に、画像補正を行うことができる。

以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明を適用したプリンタ１の構成例を示すブロック図である。このプリンタ
１は、メモリカード１８等から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダ
イレクトプリントに対応したカラーインクジェットプリンタである。

プリンタ１は、ＣＰＵ１１、内部メモリ１２、操作部１３、表示部１４、プリンタエン
ジン１５、及びカードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１６を備えている。

ＣＰＵ（central processing unit）１１は、各部を制御して、内部メモリ１２に格納
されているプログラムに応じて各種の処理等を実行する。

例えばＣＰＵ１１は、画像補正処理の対象となる画像（以下、対象画像ＴＩと称する）
のヒストグラムに基づいて、対象画像ＴＩの種類を判別し、その判別結果に応じて、対象
画像ＴＩに対する画像補正の実行を制御する（以下、この一連の処理を、補正制御処理Ｚ
１と称する）。この例の場合、対象画像ＴＩが自然画像（例えばデジタルカメラ等によっ
て撮影された風景やポートレート写真等）である判別された場合、対象画像ＴＩに対して
、画像の色合い、コントラスト、及びシャープネス等の画像補正処理（以下、画像補正処
理Ｚ２と称する）が施される。一方、対象画像ＴＩがＣＧ画像(例えば、コンピュータを
使って処理又は生成されたアニメーション画像等)である判別された場合、対象画像ＴＩ
に対する画像補正処理Ｚ２は行われない。

内部メモリ１２は、ＣＰＵ１１が実行する各種プログラムや各種データを格納している
ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＣＰＵ１１が実行対象とするプログラムやデータを一
時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）によって構成されている。

操作部１３は、ボタンやタッチパネルの１つ又は複数より構成され、ユーザによる操作
内容をＣＰＵ１１に通知する。

表示部１４は、液晶ディスプレイ等により構成され、ＣＰＵ１１から供給された表示デ
ータに対応する画像を表示する。

プリンタエンジン１５は、ＣＰＵ１１から供給された印刷データに基づき印刷を行う印
刷機構である。

カードインターフェース（Ｉ／Ｆ）１６は、カードスロット１７に挿入されたメモリカ
ード１８との間でデータのやり取りを行うためのインターフェースである。なお、この例
の場合、メモリカード１８にＲＧＢデータとしての画像データが格納されており、プリン
タ１は、カードインターフェース１６を介してメモリカード１８に格納された画像データ
の取得を行う。

プリンタ１の各構成要素は、バス１９を介して互いに接続されている。

なおプリンタ１は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラ）とのデータ通信
を行うためのインターフェースを備えているとしてもよい。

図２は、補正制御処理Ｚ１を実行するためのプリンタ１の機能的構成例を示すブロック
図である。この機能は、ＣＰＵ１１が内部メモリ１２に記憶されている所定のプログラム
を実行することより実現可能となる。

生成手段としての画像特徴情報生成部２１は、例えばメモリカード１８から読み出され
てプリンタ１に入力された、補正制御処理Ｚ１の対象となる対象画像ＴＩを解析し、画像
補正処理Ｚ２において必要な画像特徴情報を生成する。画像特徴情報生成部２１は、少な
くとも、対象画像ＴＩについてヒストグラムを生成する。対象画像ＴＩについてのヒスト
グラムとは、例えば、横軸に階級としての階調値が示され、縦軸に度数として階調値毎の
画素数が示されるヒストグラムであって、対象画像ＴＩを構成する各画素について生成さ
れたものである。

判別手段としての判別部２２は、画像特徴情報生成部２１により生成された対象画像Ｔ
Ｉについてのヒストグラムの分布形態に基づいて、後述するように、対象画像ＴＩの種類
を判別し、その判別結果を補正部２３に通知する。この例の場合、対象画像ＴＩが、自然
画像であるか又はＣＧ画像であるかが判別される。

補正手段としての補正部２３は、判別部２２による対象画像ＴＩの種類の判別結果に応
じて、対象画像ＴＩに対する画像補正処理Ｚ２の実行を制御する。

補正部２３は、例えば、対象画像ＴＩが自然画像であると判別された場合、対象画像Ｔ
Ｉに対して画像補正処理Ｚ２を実行する。即ち補正部２３は、画像特徴情報生成部２１に
より生成された画像のヒストグラム等に基づいて、対象画像ＴＩのコントラストや明るさ
等を検出し、その検出結果に基づいて、コントラストや明るさ等を目標値に合わせこむ等
の画像補正処理Ｚ２を行う。

補正部２３は、画像補正処理Ｚ２を施した対象画像ＴＩを出力制御部２４に供給する。

一方、対象画像ＴＩがＣＧ画像であると判別された場合、補正部２３は、対象画像ＴＩ
に対して画像補正処理Ｚ２を実行せずに、そのまま出力制御部２４に供給する。

出力制御部２４は、画像補正処理Ｚ２が施された対象画像ＴＩ又は画像補正処理Ｚ２が
施されなかった対象画像ＴＩから表示データ又は印刷データを生成し、表示データを表示
部１４に供給して表示させたり、印刷データをプリンタエンジン１５に供給して、印刷デ
ータに基づく画像の印刷を実行させる。

図３は、補正制御処理Ｚ１の流れを示すフローチャートである。このフローチャートを
参照して、補正制御処理Ｚ１について説明する。

ステップＳ１において、判別部２２は、対象画像ＴＩのヒストグラムを、画像特徴情報
生成部２１から取得する。

画像特徴情報生成部２１は、例えば対象画像ＴＩを構成するＲＧＢデータについて、輝
度値、Ｒ成分、Ｇ成分、又はＢ成分を対象として画素数を集計し、それぞれについてヒス
トグラムを生成する。

図４は、対象画像ＴＩが自然画像である場合に生成されるヒストグラムの例を示す図で
ある。図４の左側には、風景を撮像することによって得られたカラー撮像画像が模式的に
示されており、図４の右側には、その撮像画像が対象画像ＴＩであるときに生成された、
輝度値、Ｒ成分、Ｇ成分、及びＢ成分を対象としたヒストグラムが示されている。

なおヒストグラムは、本来、各階級の度数（データの個数）を棒の高さで表したもので
あるが、図４では、度数の分布を見やすくするために、各階級の度数間が線で結ばれてい
る。

図５及び図６は、対象画像ＴＩがＣＧ画像である場合に生成されるヒストグラムの例を
示す図である。図５及び図６の左側には、ＣＧ画像が模式的に示されており、図５及び図
６の右側には、そのＣＧ画像が対象画像ＴＩであるときに生成された、輝度値、Ｒ成分、
Ｇ成分、及びＢ成分を対象としたヒストグラムが示されている。なお図５の左側のＣＧ画
像は、女性の顔等がアニメーション的に描かれたカラー画像であり、図６の左側のＣＧ画
像は、縦長の矩形が複数個配列された模様が描かれたカラー画像である。

即ち判別部２２は、対象画像ＴＩが自然画像である場合、図４の右側に示すようなヒス
トグラムを画像特徴情報生成部２１から取得し、対象画像ＴＩがＣＧ画像である場合、図
５又は図６に示すようなヒストグラムを画像特徴情報生成部２１から取得する。

なお本実施の形態では、図４から図６に示すように、輝度値、Ｒ成分、Ｇ成分、及びＢ
成分を対象としたヒストグラムが生成されるが、それらの中の所定のヒストグラム又は他
の成分を対象とするヒストグラムが生成されるようにすることもできる。

ステップＳ２において、判別部２２は、取得した対象画像ＴＩのヒストグラムのピーク
点を検出する。なおピーク点の検出は、例えば、ヒストグラムの微分値及び２次微分値を
計算することによって行われる。

図７は、ピーク点の検出結果及び後述する極大点の検出結果を示す図である。図７の左
側には、ステップＳ１で取得されたヒストグラムの一部から検出されたピーク点Ｐ１，Ｐ
２，Ｐ３，Ｐ４が示されている。

次に、ステップＳ３において、判別部２２は、極大点を検出する。具体的には、各ピー
ク点について、隣の谷点との高さ方向の距離（即ち度数の差）が所定の閾値Ｌ以上あるか
否かが判定され、閾値Ｌ以上あると判定されたピーク点が極大点とされる。

図７の例の場合、図７の左側に示すように、ピーク点Ｐ１と、隣の谷点Ｖ１との高さ方
向の距離ｈ０が、閾値Ｌより長いので、ピーク点Ｐ１は、極大点となる。ピーク点Ｐ４も
、同様に、隣の谷点Ｖ４との高さ方向の距離ｈ６が、閾値Ｌより長いので、極大点となる
。

一方、ピーク点Ｐ２は、隣の谷点Ｖ１及び谷点Ｖ２との高さ方向の距離ｈ１，ｈ２がい
ずれも閾値Ｌより短いので、極大点とはならない。同様に、ピーク点Ｐ３は、隣の谷点Ｖ
２及び谷点Ｖ３との高さ方向の距離ｈ３，ｈ４がいずれも閾値Ｌより短いので、極大点と
はならない。

即ち図７の例の場合、図７の右側に示すように、ピーク点Ｐ１及びピーク点Ｐ４が、極
大点として検出される。なお図７における、ピーク点間や極大点間は、度数の分布状態を
見やすくするために直線で結び付けられている。後述する図８においても同様である。

次にステップＳ４において、判別部２２は、対象画像ＴＩの全画素数の２５％の数より
大きい度数を有している極大点が、５個以上存在するか否かを判定し、そのような極大点
が５個以上存在しない（即ち５個未満である）と判定した場合、ステップＳ５に進む。

図８は、極大点の例を示す図である。図８には、１１個の極大点Ｗが示されている。図
８中、縦軸に沿って付された「２５％の数」に対応して横軸に並行に引かれた破線は、対
象画像ＴＩの全画素数の２５％の数と同じ度数の位置を示している。また縦軸に沿って付
された「５％の数」に対応して横軸に並行に引かれた破線は、対象画像ＴＩの全画素数の
５％の数と同じ度数の位置を示している。即ち図８の例では、度数が、全画素数の２５％
の数より大きい値となっている極大点は、極大点Ｗ１６の１個しかないので、処理は、ス
テップＳ５に進む。

ステップＳ５において、判別部２２は、対象画像ＴＩの全画素数の５％の数より大きい
度数を有している極大点が、１０個以上存在するか否かを判定し、そのような極大点が１
０個以上存在しない（即ち１０個未満である）と判定した場合、ステップＳ６において、
対象画像ＴＩは、自然画像であると判別し、その旨を、補正部２３に通知する。

一方、ステップＳ４で、対象画像ＴＩの全画素数の２５％の数より度数を有している極
大点が、５個以上存在すると判定した場合、又はステップＳ５で、全画素数の５％の数よ
り大きい度数を有している極大点が、１０個以上存在すると判定した場合、判別部２２は
、ステップＳ７において、対象画像ＴＩはＣＧ画像であると判別し、その旨を、補正部２
３に通知する。

風景の画像、人物の画像等、実存する物体を撮像した結果得られる撮像画像等のいわゆ
る自然画像には、多くの色が万遍なく取り込まれている。従って自然画像からは、図４に
示したように、多くの階調（即ち色数）においてある程度の値の度数が示されるヒストグ
ラムが生成される。即ち、自然画像のヒストグラムでは、度数が、全画素数の２５％の数
より大きい値となっている極大点又は、全画素数の５％の数より大きい値となっている極
大点は、ＣＧ画像に比べて多くないと考えられる。そこで、上述したステップＳ４及びス
テップＳ５の判定においてＮＯと判定された場合、対象画像ＴＩは自然画像であると判定
することができる。

一方コンピュータを使って処理又は生成された画像等のいわゆるＣＧ画像には、例えば
ある色が極端に多く使用されており、色数に関して偏りがある。従ってＣＧ画像からは、
図５及び図６の右側に示したように、ある特定の階調値について大きな値の度数が示され
るヒストグラムが生成される。即ち、ＣＧ画像のヒストグラムでは、度数が、全画素数の
２５％の数より大きい値となっている極大点又は、全画素数の５％の数より大きい値とな
っている極大点が、５個以上又は１０個以上存在すると考えられる。そこで、上述したス
テップＳ４又はステップＳ５での判定においてＹＥＳと判定された場合、対象画像ＴＩは
ＣＧ画像であると判定することができる。

なお輝度値、Ｒ成分、Ｇ成分、及びＢ成分を対象としたヒストグラムの中の１個のヒス
トグラムについて、ステップＳ４又はステップＳ５での判別を行うこともできるし、複数
のヒストグラム（全てのヒストグラムを含む）について、ステップＳ４又はステップＳ５
での判別を行うこともできる。

また対象画像ＴＩの種類の判別を、このようにステップＳ４及びステップＳ５の両方処
理で行うこともできるし、いずれか一方の処理で行うこともできる。またステップＳ４又
はステップＳ５における判別条件は、これの限ったものではなく他の条件を用いることも
できる。例えばステップＳ４の数値「５」を「６」としたり、「２５％」を「２０％」と
したりすることができる。またステップＳ５の数値「１０」を「８」としたり、「５％」
を「１０％」としたりすることができる。さらに、ステップＳ４，Ｓ５に加え、さらに他
の条件の「判別ステップ」を加えることもできる。

ステップＳ６又はステップＳ７で、判別結果が補正部２３に通知されると、ステップＳ
８において、補正部２３は、その判別結果に基づいて対象画像ＴＩに対する画像補正処理
Ｚ２の実行を制御する。

具体的には、補正部２３は、例えば、対象画像ＴＩが自然画像であると判別された場合
、画像特徴情報生成部２１により生成された画像のヒストグラム等に基づいて、対象画像
ＴＩのコントラストや明るさ等を検出し、その検出結果に基づいて、対象画像ＴＩのコン
トラストや明るさ等を目標値に合わせこむ等の画像補正処理Ｚ２を実行する。

補正部２３は、画像補正処理Ｚ２を施した対象画像ＴＩを出力制御部２４に供給する。

一方、対象画像ＴＩがＣＧ画像であると判別された場合、補正部２３は、対象画像ＴＩ
に対して画像補正処理Ｚ２を実行せずに、対象画像ＴＩをそのまま出力制御部２４に供給
する。

その後、処理は終了する。

以上のようにして、補正制御処理Ｚ１が実行される。

以上のように、階調値を階級とし、階調値毎の画素数を度数とするヒストグラムを対象
画像ＴＩについて生成し、ヒストグラムの分布形態に基づいて、対象画像ＴＩの種類を判
別するようにしたので、ヒストグラムの分布形態に特徴を有する対象画像ＴＩの種類を容
易に判別することができる。そして、その種類に応じて、対象画像ＴＩに対する画像補正
処理Ｚ２の実行を制御することができる。

また対象画像ＴＩの種類が自然画像であるか又はＣＧ画像であるかを判別し、自然画像
であると判別した場合、対象画像ＴＩに対して画像補正処理Ｚ２を実行し、対象画像ＴＩ
がＣＧ画像であると判別した場合、対象画像ＴＩに対する画像補正処理Ｚ２の実行を制限
するようにしたので、自然画像に対してのみ、画像補正処理Ｚ２を施し、ＣＧ画像に対し
ては画像補正処理Ｚ２を施さないようにすることができる。即ち、自然画像に対しては、
コントラストや彩度等の自動補正を行いつつ、ＣＧ画像に対してそのような自動補正が行
われることを防止することができる。

なお以上においては、インクジェット方式のプリンタ１を例として説明したが、インク
ジェット方式以外のプリンタにも適用できるとともに、画像をユーザに提示するものであ
れば、デジタルカメラやフォトビューアーにも適用することができる。

また以上においては、判別手段による判別の対象を自然画像とＣＧ画像としたが、自然
画像の中で風景画像と顔主体画像の２つに区別するようにしたり、ＣＧ画像の中で２５６
色以下と２５６色のものを区別するようにしてもよい。例えば風景画像と顔主体画像とを
判別した際には、前者は何ら補正処理を行わす、後者は小顔化する補正処理を行うように
することができる。

また以上においては、図３に示す処理を、プリンタ１において実行するようにしたが、
例えば、プリンタ１に接続されているホストコンピュータにおいて実行することも可能で
ある。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、画
像処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラ
ムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。
処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してお
くことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光デ
ィスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク
装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクに
は、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk
ROM）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には
、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ
−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの
記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュ
ータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラ
ムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する
。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従
った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み
取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サ
ーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従っ
た処理を実行することもできる。

なお上記実施の形態において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフ
トウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構
成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

本発明の実施の形態に係るプリンタのハードウェアの構成例を示すブロック図である。 図１に示すプリンタにおいて補正制御処理を実行するための機能的構成例を示すブロック図である。 図１に示すプリンタにおいて実行される補正制御処理の流れを示すフローチャートである。 図１に示すプリンタにおいて実行される自然画像からのヒストグラムの生成結果の例を示す図である。 図１に示すプリンタにおいて実行されるＣＧ画像からのヒストグラムの生成結果の例を示す図である。 図１に示すプリンタにおいて実行されるＣＧ画像からのヒストグラムの他の生成結果の例を示す図である。 図１に示すプリンタにおいて実行されるピーク点の検出結果及び極大点の検出結果を示す図である。 図１に示すプリンタにおいて実行される極大点の検出結果の他の例を示す図である。

符号の説明

１ プリンタ， １１ ＣＰＵ， １２ 内部メモリ， １３ 操作部， １４ 表示
部， １５ プリンタエンジン， １６ カードＩ／Ｆ， １７ カードＩ／Ｆ， １８
メモリカード， ２１ 画像特徴情報生成部（生成手段）， ２２ 判定部（判別手段
）， ２３ 補正部（補正手段）， ２４ 出力制御部

Claims (5)

1. 処理の対象となる対象画像に対して所定の画像補正を行う画像処理装置であって、
   階調値を階級とし、階調値毎の画素数を度数とするヒストグラムを上記対象画像につい
   て生成する生成手段と、
   上記ヒストグラムの分布形態に基づいて、上記対象画像の種類が第１の種類又は第２の
   種類であるかを判別する判別手段と、
   上記対象画像の種類が第１の種類であると判別された場合、上記対象画像に対して上記
   所定の画像補正を実行し、上記対象画像の種類が第２の種類であると判別された場合、上
   記対象画像に対する上記所定の画像補正の実行を制限する補正手段と
   を備える画像処理装置。
2. 前記判別手段は、前記ヒストグラムの分布形態に基づいて、前記対象画像の種類が自然
   画像であるか又はＣＧ画像であるかを判別する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記判別手段は、隣の谷点の度数との差が所定の値以上あるピークである極大点のうち
   、所定の度数を有する極大点の数に基づいて、前記対象画像の種類が自然画像であるか又
   はＣＧ画像であるかを判別する
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 処理の対象となる対象画像に対して所定の画像補正を行う画像処理装置の画像処理方法
   であって、
   階調値を階級とし、階調値毎の画素数を度数とするヒストグラムを上記対象画像につい
   て生成する生成ステップと、
   上記ヒストグラムの分布形態に基づいて、上記対象画像の種類が第１の種類又は第２の
   種類であるかを判別する判別ステップと、
   上記対象画像の種類が第１の種類であると判別された場合、上記対象画像に対して上記
   所定の画像補正を実行し、上記対象画像の種類が第２の種類であると判別された場合、上
   記対象画像に対する上記所定の画像補正の実行を制限する補正ステップと
   を含む画像処理方法。
5. 処理の対象となる対象画像に対して所定の画像補正を行う画像処理を、コンピュータに
   実行させるプログラムであって、
   階調値を階級とし、階調値毎の画素数を度数とするヒストグラムを上記対象画像につい
   て生成する生成ステップと、
   上記ヒストグラムの分布形態に基づいて、上記対象画像の種類が第１の種類又は第２の
   種類であるかを判別する判別ステップと、
   上記対象画像の種類が第１の種類であると判別された場合、上記対象画像に対して上記
   所定の画像補正を実行し、上記対象画像の種類が第２の種類であると判別された場合、上
   記対象画像に対する上記所定の画像補正の実行を制限する補正ステップと
   を含む画像処理を、コンピュータに実行させるプログラム。

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