JP2013229677A - 画像処理プログラム及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】煩雑な作業を要することなく、精度の高いシェーディング補正を行うことができる画像処理プログラム及び画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像処理プログラムは、画像内の複数の画素の各々が有する色成分値に基づいて、画素間の色の類似度を算出する色類似度算出ステップＳ１３と、画像内の各画素が有する輝度成分値と上記色の類似度とに基づいて各画素にフィルタ処理を施すことにより、各画素の推定輝度値を算出する推定輝度値算出ステップＳ１５と、推定輝度値と輝度成分値とから補正ゲインを画素ごとに算出する補正ゲイン算出ステップＳ１６と、補正ゲインによって画像を補正する補正ステップＳ１７と、をコンピュータに実行させる。
【選択図】図３

Description

本発明は、被写体を撮像した画像に対する画像処理をハードウェアに実行させる画像処理プログラム及び画像処理装置に関する。

顕微鏡等の光学機器においては、レンズ等の結像光学系や照明系の特性により、光軸と直交する面内において、中心領域よりも周辺領域の光量が低下して輝度にムラが生じる。この現象は、一般に、シェーディングと呼ばれる。また、このようなシェーディングの影響を画像から除去する画像処理は、シェーディング補正と呼ばれる。

近年では、顕微鏡において１つの標本に対する視野をずらしながら撮像を行うことにより複数の顕微鏡画像を取得し、これらの顕微鏡画像を互いに繋ぎ合わせて、標本全体に対応するサイズに視野が拡大された画像（バーチャルスライド画像と呼ばれる）を作成することがある。このようなバーチャルスライド画像においては、個々の顕微鏡画像に生じたシェーディングの影響が規則的に現れるため、シェーディングが画質に与える影響は特に大きい。このため、個々の顕微鏡画像に対し、精度の良いシェーディング補正を施すことが重要となる。

ところで、上述のとおり、シェーディングは結像光学系や照明系の特性に起因して複合的に生じる。また、撮像条件の違いや照明の経時変化によってもシェーディングは変化する。従って、シェーディング補正に用いる補正量を演算により推定することは困難である。このため、従来は、経験的に得られた補正値や実測値等に基づいてシェーディング補正が行われていた。

シェーディング補正に関する技術として、例えば、特許文献１には、顕微鏡において生成される輝度画像（元画像）に対し、算術平均フィルタ等のフィルタ処理を施して補正画像を生成し、この補正画像を用いて元画像を補正する技術が開示されている。

また、特許文献２には、均一な光反射率を有する試料を撮像して得られた画像に基づいてシェーディング（輝度ムラ）の補正量を算出し、この補正量を利用して、試料を撮像した画像を補正する技術が開示されている。

特許文献３には、試料を対物レンズの画角外に退避させてから撮像を行うことにより得られた画像に基づいてシェーディングの較正用画像データを生成し、この較正用画像データを利用して、試料を撮像した画像を較正する技術が開示されている。

特許文献４には、複数の顕微鏡画像を繋ぎ合わせた結合画像に対してハイパスフィルタ処理を施すことにより、シェーディングによる周期的な輝度変化を除去する技術が開示されている。

特開２００９−１５１１６３号公報 特開２００４−１７０５７２号公報 特開２００６−１７１２１３号公報 特開２００９−１７５３３４号公報

しかしながら、上記特許文献１においては、元画像に写りこんでいる試料の像が、シェーディング補正に影響を与えてしまう。また、特許文献２においては、撮影条件が変わるたびに試料と補正用サンプルとを入れ替える必要があり、作業が煩雑になってしまう。特許文献３においても同様に、撮像条件が変わるたびに試料を退避させる必要があり、作業が煩雑になってしまう。さらに、特許文献４においては、試料の像が除去したいシェーディングと似たような周期で輝度変化している場合に、シェーディング補正が試料の像そのものに影響を与えてしまうおそれがある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、煩雑な作業を要することなく、精度の高いシェーディング補正を行うことができる画像処理プログラム及び画像処理装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理プログラムは、画像内の複数の画素の各々が有する色成分値に基づいて、前記複数の画素間の色の類似度を算出する色類似度算出ステップと、前記画像内の各画素が有する輝度成分値と前記色の類似度とに基づいて前記各画素にフィルタ処理を施すことにより、前記各画素の推定輝度値を算出する推定輝度値算出ステップと、前記推定輝度値と前記輝度成分値とから補正ゲインを画素ごとに算出する補正ゲイン算出ステップと、前記補正ゲインによって前記画像を補正する補正ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

上記画像処理プログラムにおいて、前記色類似度算出ステップは、さらに、前記各画素の前記輝度成分値に基づいて前記複数の画素間の輝度差を算出し、前記推定輝度値算出ステップは、さらに前記輝度差を用いて前記各画素に前記フィルタ処理を施すことを特徴とする。

上記画像処理プログラムにおいて、前記色類似度算出ステップは、さらに、前記各画素の座標値に基づいて前記複数の画素間の位置関係を取得し、前記推定輝度値算出ステップは、さらに前記位置関係を用いて前記各画素に前記フィルタ処理を施すことを特徴とする。

上記画像処理プログラムは、前記画像の画像情報に基づいて、前記推定輝度値算出ステップにおいて用いられるパラメータを設定するパラメータ設定ステップをさらに含むことを特徴とする。

上記画像処理プログラムは、前記画像内の任意の位置における注目画素と該注目画素から所定の範囲内に位置する参照画素との前記色類似度に基づいて、色類似度の重みを算出する色類似度重み算出ステップと、前記色類似度の重みから前記参照画素の重みを設定する参照画素重み設定ステップと、をさらに含み、前記フィルタ処理は、前記所定の範囲内に位置する画素の輝度値に対して前記参照画素の重みを用いて実行される重み付け平均処理であることを特徴とする。

上記画像処理プログラムは、前記注目画素と前記参照画素との輝度値の差分である輝度差に応じた輝度差重みを算出する輝度差重み算出ステップをさらに含み、前記参照画素重み算出ステップは、前記輝度差重みを前記色類似度の重みに乗ずることにより前記参照画素の重みを算出することを特徴とする。

上記画像処理プログラムにおいて、前記輝度差重み算出ステップは、前記輝度差に加えて、前記注目画素と前記参照画素との間の位置関係を用いて前記輝度差重みを算出することを特徴とする。

上記画像処理プログラムは、前記注目画素の位置を表す注目画素座標と、前記参照画素の位置を表す参照画素座標とから、位置重みを算出する位置重み算出ステップをさらに含み、前記参照画素重み算出ステップは、前記位置重みを前記色類似度の重みに乗ずることにより前記参照画素の重みを算出することを特徴とする。

上記画像処理プログラムにおいて、前記推定輝度値算出ステップは、推定輝度値が既に算出されている画素のみを参照画素として用いることを特徴とする。

上記画像処理プログラムは、前記所定の範囲内における前記参照画素の重みに基づいて前記注目画素の推定輝度値が有効であるか否かを判定し、該判定の結果に従って、前記注目画素について算出された補正ゲインを、該注目画素の周囲の画素について算出された補正ゲインを用いて修正する補正ゲイン修正ステップをさらに含み、前記補正ステップは、前記補正ゲイン修正ステップにおいて修正された前記補正ゲインによって前記画像を補正することを特徴とする。

上記画像処理プログラムは、前記色類似度算出ステップと、前記推定輝度値算出ステップと、前記補正ゲイン算出ステップとを複数の画像の各々について実行させ、前記複数の画像についてそれぞれ算出された複数の補正ゲインに対し、前記複数の画像間で互いに対応する座標における補正ゲインに第２のフィルタ処理を施すことにより、新たな補正ゲインを算出するステップをさらに含み、前記補正ステップは、前記新たな補正ゲインにより前記複数の画像の各々を補正することを特徴とする。

上記画像処理プログラムにおいて、前記第２のフィルタ処理は、平均値フィルタ処理と、メディアンフィルタ処理とのいずれかであることを特徴とする。

上記画像処理プログラムは、前記画像内の任意の座標の関数で表される算術補正ゲインを設定し、前記画像内の画素について算出された補正ゲインの値と、前記画素に対応する座標における前記算術補正ゲインの値との乖離度合いを示す指標が最小になるように、前記関数のパラメータを求める算術補正ゲイン算出ステップをさらに含み、前記補正ステップは、前記算術補正ゲインによって前記画像を補正することを特徴とする。

上記画像処理プログラムにおいて、前記算術補正ゲイン算出ステップは、前記指標として、前記画像内の画素について算出された補正ゲインの値と、前記画素に対応する座標における前記算術補正ゲインの値との差分二乗和を用いることを特徴とする。

上記画像処理プログラムにおいて、前記算術補正ゲイン算出ステップは、前記指標として、前記画像内の画素について算出された補正ゲインの値と、前記画素に対応する座標における前記算術補正ゲインの値との差分の絶対値の総和を用いることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、画像内の複数の画素の各々が有する色成分値に基づいて算出された画素間の色の類似度と、前記画像内の各画素が有する輝度成分値とに基づいて前記各画素にフィルタ処理を施すことにより、前記各画素の推定輝度値を算出する推定輝度値算出手段と、前記推定輝度値と前記輝度成分値とから補正ゲインを算出する補正ゲイン算出手段と、前記補正ゲインによって前記画像を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、画像内の画素間の色の類似度を用いて、各画素の輝度成分値から、シェーディングの影響が無かった場合の輝度値（推定輝度値）を算出するので、煩雑な作業を要することなく、精度の高いシェーディング補正を行うことが可能となる。

図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、図１に示す画像処理装置を含む顕微鏡システムの構成例を示す模式図である。 図３は、図１に示す画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 図４は、図３に示す一連の処理を説明するための模式図である。 図５は、色類似度重みの設定原理を説明するための模式図である。 図６は、図３に示す推定輝度値の算出処理を説明するための模式図である。 図７は、本発明の実施の形態２における参照画素重みの設定処理を説明するための模式図である。 図８は、輝度差重みの設定原理を説明するための模式図である。 図９は、本発明の実施の形態３における参照画素重みの設定処理を説明するための模式図である。 図１０は、位置重みの設定原理を説明するための模式図である。 図１１は、位置重みの算出例を説明するためのグラフである。 図１２は、変形例１におけるシェーディング補正の処理順序を説明するための模式図である。 図１３は、変形例２におけるシェーディング補正の処理順序を説明するための模式図である。 図１４は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置が備える演算部の構成例を示すブロック図である。 図１５は、図１４に示す演算部の動作を示すフローチャートである。 図１６は、実施の形態４における有効度の判定原理を説明するための模式図である。 図１７は、本発明の実施の形態５に係る画像処理装置が備える演算部の構成例を示すブロック図である。 図１８は、共通補正ゲインの算出原理を説明するための模式図である。 図１９は、図１７に示す演算部の動作を示すフローチャートである。 図２０は、本発明の実施の形態６に係る画像処理装置が備える演算部の構成例を示すブロック図である。 図２１は、図２０に示す演算部の動作を示すフローチャートである。 図２２は、本発明の実施の形態７に係る画像処理装置が備える演算部の構成例を示すブロック図である。 図２３は、図２２に示す演算部の動作を示すフローチャートである。 図２４は、本発明の実施の形態８に係る画像処理装置が備える演算部の構成例を示すブロック図である。 図２５は、図２４に示す演算部の動作を示すフローチャートである。 図２６は、本発明の実施の形態９に係る画像処理装置が備える演算部の構成例を示すブロック図である。 図２７Ａは、フィッティング前の補正ゲインを示すグラフである。 図２７Ｂは、算術補正ゲインの導出方法を説明するための模式図である。 図２７Ｃは、フィッティング後の補正ゲインを示すグラフである。 図２８は、本発明の実施の形態１０に係る画像処理装置が備える演算部の構成例を示すブロック図である。

以下、本発明に係る画像処理装置、顕微鏡システム、及び画像処理方法の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、これらの実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、各図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。以下においては、本発明に係る画像処理装置を顕微鏡システムに適用した例を説明するが、本発明に係る画像処理装置は、ディジタルカメラ等、撮像機能を有する各種機器に適用することが可能である。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、実施の形態１に係る画像処理装置１０は、当該画像処理装置１０に対する指示や情報の入力を受け付ける入力部１１０と、顕微鏡装置から出力された画像の入力を受け付けるインタフェースである画像入力部１２０と、画像やその他の情報を表示する表示部１３０と、記憶部１４０と、画像入力部１２０が受け付けた画像に対して所定の画像処理を施す演算部１５０と、これらの各部の動作及び顕微鏡装置の動作を制御する制御部１６０とを備える。

入力部１１０は、キーボード、各種ボタン、各種スイッチ等の入力デバイスや、マウスやタッチパネル等のポインティングデバイスを含み、これらのデバイスを介して入力された信号を受け付けて制御部１６０に入力する。

表示部１３０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等の表示装置によって構成され、制御部１６０から出力された制御信号に従って、各種画面を表示する。なお、本実施の形態では、表示部１３０を画像処理装置１０の内部に備える構成としているが、画像処理装置１０の外部に備えるような構成としても良い。その場合、表示部１３０に代わり、制御部１６０からの制御信号を外部に出力する外部インタフェース部を備える構成となる。

記憶部１４０は、更新記録可能なフラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭといった半導体メモリ等の記録装置や、内蔵若しくはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＭＯ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ等の記録媒体及び該記録媒体に記録された情報を読み取る読取装置を含む記録装置等によって構成される。記憶部１４０は、画像入力部１２０から入力された画像データや、演算部１５０及び制御部１６０がそれぞれ実行する各種プログラムや、各種パラメータや設定情報を記憶する。具体的には、記憶部１４０は、画像入力部１２０から入力された画像に対してシェーディング補正を施す画像処理プログラム１４１を記憶する。

演算部１５０は、例えばＣＰＵ等のハードウェアによって構成され、記憶部１４０に記憶された画像処理プログラム１４１を読み込むことにより、記憶部１４０に記憶された画像データに対応する画像に対してシェーディング補正を施す画像処理を実行する。

より詳細には、演算部１５０は、画像内の複数の画素の各々が有する色成分値に基づいて色の類似度を算出し、色の類似度に応じた重みを設定する重み設定部１５１と、各画素の輝度成分値に対して色の類似度に応じた重みを用いてフィルタ処理を施すことにより、シェーディングの影響がなかった場合に想定される輝度値（推定輝度値）を算出する推定輝度値算出部１５２と、推定輝度値と輝度成分値とから補正ゲインを算出する補正ゲイン算出部１５３と、補正ゲインによって画像を補正する画像補正部１５４とを備える。

制御部１６０は、例えばＣＰＵ等のハードウェアによって構成され、記憶部１４０に記憶された各種プログラムを読み込むことにより、記憶部１４０に記憶された各種データや入力部１１０から入力される各種情報に基づき、画像処理装置１０及び該画像処理装置１０を含むシステム全体の動作を統括的に制御する。

図２は、画像処理装置１０を含む顕微鏡システムの構成例を示す模式図である。図２に示す顕微鏡システム１は、画像処理装置１０と、該画像処理装置１０と接続された顕微鏡装置２０とを含む。

顕微鏡装置２０は、略Ｃ字形のアーム１００と、該アーム１００に取り付けられ、試料ＳＰが載置される標本ステージ１０１と、鏡筒１０３の一端側に三眼鏡筒ユニット１０６を介して標本ステージ１０１と対向するように設けられた対物レンズ１０２と、鏡筒１０３の他端側に設けられた画像取得部１０４と、標本ステージ１０１を移動させるステージ位置変更部１０５とを有する。三眼鏡筒ユニット１０６は、対物レンズ１０２から入射した標本の観察光を、画像取得部１０４と後述する接眼レンズユニット１０７に分岐する。接眼レンズユニット１０７は、ユーザが試料を直接観察するためのものである。

対物レンズ１０２は、倍率が互いに異なる複数の対物レンズ（例えば、対物レンズ１０２’）を保持可能なレボルバ１０８に取り付けられている。このレボルバ１０８を回転させて、標本ステージ１０１と対向する対物レンズ１０２、１０２’を変更することにより、画像取得部１０４が撮像する画像の倍率を変化させることができる。

鏡筒１０３の内部には、複数のズームレンズと、これらのズームレンズの位置を変化させる駆動部（いずれも図示せず）とを含むズーム部が設けられている。ズーム部は、各ズームレンズの位置を調整することにより、撮像視野内の被写体を拡大又は縮小させる。なお、鏡筒１０３内の駆動部にエンコーダをさらに設けても良い。この場合、エンコーダの出力値を画像処理装置１０に出力し、画像処理装置１０において、エンコーダの出力値からズームレンズの位置を検出して撮像視野の倍率を自動算出するようにしても良い。

画像取得部１０４は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を含み、該撮像素子が備える各画素においてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各バンドにおける画素レベル（画素値）を持つカラー画像を撮像可能なカメラである。画像取得部１０４は、対物レンズ１０２から鏡筒１０３内の光学系を介して入射した光（観察光）を受光し、観察光に対応する画像データを生成して画像処理装置１０に出力する。或いは、画像取得部１０４は、ＲＧＢ色空間で表された画素値を、ＹＣｂＣｒ色空間で表された画素値に変換して画像処理装置１０に出力しても良い。

ステージ位置変更部１０５は、例えばモータ１０５ａを含み、標本ステージ１０１の位置をＸＹ平面内で移動させることにより、撮像視野を変化させる。また、ステージ位置変更部１０５には、標本ステージ１０１をＺ軸に沿って移動させることにより、対物レンズ１０２の焦点を試料ＳＰに合わせる。

また、ステージ位置変更部１０５には、標本ステージ１０１の位置を検出して検出信号を画像処理装置１０に出力する位置検出部１０５ｂが設けられている。位置検出部１０５ｂは、例えばモータ１０５ａの回転量を検出するエンコーダによって構成される。或いは、ステージ位置変更部１０５を、画像処理装置１０の制御部１６０の制御に従ってパルスを発生するパルス発生部とステッピングモータとによって構成しても良い。

次に、画像処理装置１０の動作について説明する。図３は、画像処理装置１０の動作を示すフローチャートである。また、図４〜図６は、本実施の形態１における画像処理を説明するための模式図である。

まず、ステップＳ１０において、演算部１５０は、記憶部１４０から処理対象の画像データを入力する。処理対象の画像データは、顕微鏡装置２０において撮像された画像の画像データであっても良いし、他の光学機器により生成され、ネットワークや記録媒体等を介して画像処理装置１０に入力された画像データであっても良い。
以下においては、図４に示すように、複数の画素Ｐからなる画像Ｍに対して処理がなされるものとして説明する。

続くステップＳ１１において、演算部１５０は、画像処理に用いるパラメータを設定する。この際、演算部１５０は、当該画像処理装置１０又は顕微鏡システム１に対して予め定められ、記憶部１４０に記憶されたパラメータを記憶部１４０から読み出して設定しても良いし、入力部１１０を介してユーザによって入力された値をパラメータとして設定しても良い。この場合、制御部１６０は、ユーザにパラメータを入力させるための画面を表示部１３０に表示させても良い。パラメータの内容については、随時説明する。

続くステップＳ１２において、演算部１５０は、入力された画像データに基づき、処理対象の画像Ｍ内の各画素Ｐの画素値を輝度成分と色成分とに分離し、輝度成分からなる輝度画像Ｍ_Bと、色成分からなる色画像Ｍ_Cとを生成する。具体的には、画像ＭがＲＧＢ色空間で表されている場合、次式（１−１）〜（１−３）により、各画素値（Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）を輝度成分値Ｙと色（色差）成分値Ｃｂ、Ｃｒとに変換する。
Ｙ＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ …（１−１）
Ｃｂ＝−０．１７Ｒ−０．３３Ｇ＋０．５０Ｂ …（１−２）
Ｃｒ＝０．５０Ｒ−０．４２Ｇ−０．０８Ｂ …（１−３）
また、顕微鏡装置２０やその他の光学機器においてＹＣｂＣｒ画像が取得された場合には、本ステップＳ１２を省略しても良い。

続いて、演算部１５０は、画像Ｍ内の画素Ｐを順次、注目画素Ｐ_tarに設定し、注目画素Ｐ_tarの周囲の所定範囲（参照範囲）内の画素Ｐを参照画素Ｐ_refとして、参照画素Ｐ_refの画素値（輝度成分値及び色成分値）を用いてループＡの処理を実行する。本実施の形態１においては、参照範囲Ｒｅｆを、Ｘ方向及びＹ方向の各方向において注目画素Ｐ_tarの前後２つずつの画素Ｐを含む、例えば５×５画素の範囲に設定する。ただし、画像Ｍの端部において参照範囲Ｒｅｆが画像Ｍからはみ出さないようにするため、注目画素Ｐ_tarを画像の端から２画素よりも内側の画素に限定して設定する。
なお、図４に示す輝度画像Ｍ_B及び色画像Ｍ_Cにおいては、参照範囲Ｒｅｆ内の輝度成分及び色成分のみをそれぞれ示している。

ステップＳ１３において、重み設定部１５１は、参照画素Ｐ_refの色成分値から、注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの色の類似度（又は乖離度）を算出する。本実施の形態１においては、色の類似度（又は乖離度）として各画素の色差（Ｃｂ，Ｃｒ）を成分とする特徴空間における注目画素Ｐ_tarと参照画素Ｐ_refとの間の距離（色差成分距離）を用いる。

例えば、注目画素Ｐ_tarの色差を（Ｃｂ_tar，Ｃｒ_tar）、参照画素Ｐ_refの色差を（Ｃｂ_ref，Ｃｒ_ref）とすると、色差成分距離Ｌ_colは、次式（２）によって与えられる。
Ｌ_col＝（Ｄ_Cb ²＋Ｄ_Cr ²）^1/2 …（２）
式（２）において、Ｄ_Cb＝｜Ｃｂ_tar−Ｃｂ_ref｜、Ｄ_Cr＝｜Ｃｒ_tar−Ｃｒ_ref｜である。

この場合、色差成分距離Ｌ_colが小さくなるほど、注目画素Ｐ_tarに対して参照画素Ｐ_refの色が類似していることを表し、色差成分距離Ｌ_colが大きくなるほど、注目画素Ｐ_tarに対して参照画素Ｐ_refの色が乖離していることを表す。

続くステップＳ１４において、重み設定部１５１は、色の類似度（例えば、色差成分距離）を用いて参照画素Ｐ_refの重み（以下、参照画素重みという）Ｗ_refを設定する。本実施の形態１においては、参照画素重みＷ_refとして、注目画素Ｐ_tarに対して参照画素Ｐ_refの色が類似しているほど値が大きくなるような色類似重みＷ_colを設定する。

図５は、色類似重みの設定原理を説明するための図であり、画像内の画素を模式的に示している。なお、図５においては、色の違いをハッチングの種類の違いで表している。図５に示すように、領域Ａ₀内の画素は、例えば青色の注目画素Ｐ_tarに対して同系色であるため、色の類似度は高い（色差成分距離が小さい）。この場合、色類似重みＷ_colは大きく設定される。それに対して、例えば橙色である領域Ａ₁内の画素は、注目画素Ｐ_tarとは色相が異なっており、色の類似度は低い（色差成分距離が大きい）。この場合、色類似重みＷ_colは小さく設定される。

色類似重みＷ_colは、例えば次式（３）によって与えられる。
式（３）において、記号σ_colは、色の類似度に応じた重みを与えるパラメータ（色類似度パラメータ）を表す。

式（３）の場合、色類似重みＷ_colは、参照画素Ｐ_refの色と注目画素Ｐ_tarの色とが一致しているときに最大値（例えば、１）を取り、両者の色差成分距離が大きくなるほど指数的に減少する。

これにより、図４に示すように、参照範囲Ｒｅｆ内の各参照画素Ｐ_refに対して、色類似重みＷ_colが設定される。図４の場合、注目画素Ｐ_tarに対し、領域Ａ₂及びＡ₃内の参照画素Ｐ_refの色の類似度が低く、それ以外の参照画素Ｐ_refの色の類似度が高い。従って、領域Ａ₂及びＡ₃内の参照画素Ｐ_refに対する色類似度重みＷ_colは小さく設定され、それ以外の参照画素Ｐ_refに対する色類似度重みＷ_colは大きく設定される。

続くステップＳ１５において、推定輝度値算出部１５２は、参照範囲Ｒｅｆ内の各画素Ｐの輝度成分値と、参照画素重みＷ_ref（色類似度重みＷ_col）とを用いたフィルタ処理により、注目画素Ｐ_tarの推定輝度値Ｄ_tarを算出する。本実施の形態１においては、フィルタ処理として重み付け平均処理を用いる。ここで、色の類似度を用いた参照画素重みＷ_refを用いる理由は、注目画素Ｐ_tarの周囲に存在し、注目画素Ｐ_tarと色が近い画素Ｐには、注目画素Ｐ_tarと同じような対象物が写っており、本来的には輝度がほぼ同じであると推定できるからである。

推定輝度値Ｄ_tarを与える重み付け平均処理は、参照範囲Ｒｅｆ内の各画素Ｐ（注目画素Ｐ_tar及び参照画素Ｐ_ref）の輝度成分値Ｄ（ｘ，ｙ）と、参照画素重みＷ_ref（ｘ，ｙ）とを用いて、次式（４）によって表される。

図６は、推定輝度値の算出処理をより詳細に説明するための模式図である。図６において、輝度画像Ｍ_Bにおける各輝度成分の座標は、画像Ｍを基準とした座標系（Ｘ，Ｙ）により示されている。一方、参照画素重みＷ_refの座標は、参照範囲Ｒｅｆを基準とした座標系（ｘ，ｙ）により示されている。画像Ｍを基準とした座標系（Ｘ，Ｙ）においては、座標が（Ｘ_t，Ｙ_t）である注目画素Ｐ_tarの推定輝度値Ｄ_tar（Ｘ_t，Ｙ_t）を次のように表すことができる。なお、図６においては、注目画素Ｐ_tarの座標を（３，５）としている。

画像Ｍにおける参照範囲Ｒｅｆの範囲がＸ_t−Δ≦Ｘ≦Ｘ_t＋Δ、Ｙ_t−Δ≦Ｙ≦Ｙ_t＋Δであるとき（実施の形態１においては、Δ＝２）、参照画素Ｐ_refの座標（Ｘ_r，Ｙ_r）は、注目画素Ｐ_tarの座標（Ｘ_t，Ｙ_t）と、参照範囲Ｒｅｆ内における座標（ｘ，ｙ）とを用いて、次式（５−１）及び（５−２）によって与えられる。
Ｘ_r＝Ｘ_t＋ｘ−Δ …（５−１）
Ｙ_r＝Ｙ_t＋ｙ−Δ …（５−２）
図６においては、（Ｘ_r，Ｙ_r）＝（Ｘ_t＋ｘ−２，Ｙ_t＋ｙ−２）となる。

これより、（Ｘ_t，Ｙ_t）における推定輝度値Ｄ_tar（Ｘ_t，Ｙ_t）は、次式（６）によって与えられる。

続くステップＳ１６において、補正ゲイン算出部１５３は、注目画素Ｐ_tarにおける輝度成分（測定値）Ｄ（Ｘ_t，Ｙ_t）と、推定輝度値Ｄ_tar（Ｘ_t，Ｙ_t）とから、次式（７）により補正ゲインＧ（Ｘ，Ｙ）を算出する。
Ｇ（Ｘ_t，Ｙ_t）＝Ｄ（Ｘ_t，Ｙ_t）／Ｄ_tar（Ｘ_t，Ｙ_t） …（７）
算出された補正ゲインＧ（Ｘ_t，Ｙ_t）は、順次記憶部１４０に記憶される。

このようなループＡの処理を、画像Ｍ内の端部（例えば、端から２画素分）を除く全画素Ｐ（Ｘ，Ｙ）に対して繰り返すことにより、補正ゲインＧ（Ｘ，Ｙ）を成分とする補正用画像が作成される。

続くステップＳ１７において、画像補正部１５４は、補正ゲインＧ（Ｘ，Ｙ）を用いて、元の画像Ｍを補正する。具体的には、次式（８）に示すように、元の画像Ｍの画素値Ｉ（Ｘ，Ｙ）を補正ゲインＧ（Ｘ，Ｙ）で除算して、補正済みの画素値Ｉ’（Ｘ，Ｙ）を算出する。
Ｉ’（Ｘ，Ｙ）＝Ｉ（Ｘ，Ｙ）／Ｇ（Ｘ，Ｙ） …（８）

さらに、ステップＳ１８において、演算部１５０は、画素値Ｉ’（Ｘ，Ｙ）からなる補正済みの画像を出力し、表示部１３０に表示させると共に、補正済み画像の画像データと、補正用画像の画像データとを記憶部１４０に記憶させる。

以上説明したように、実施の形態１によれば、注目画素の周辺に存在し、注目画素と色成分値が近い画素の重みを高く設定して輝度成分値の重み付け平均値を算出することにより、注目画素の推定輝度値を算出するので、精度の高いシェーディング補正を行うことが可能となる。

また、実施の形態１によれば、補正対象画像を輝度成分と色成分とに分離し、シェーディングの影響を受けない色成分の値を用いて上記演算に用いる重みを決定するので、推定輝度値の推定精度を向上させることができる。

また、実施の形態１によれば、顕微鏡装置等の光学機器によって撮像された補正対象の画像のみから補正用画像を作成することができるので、補正用画像作成のための試料の入れ替えといった煩雑な作業が不要となる。

（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２について説明する。
本発明の実施の形態２は、重み設定部１５１が、図３のステップＳ１３において、注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの色類似度に加えて輝度差を算出し、ステップＳ１４において、色類似度及び輝度差を用いて参照画素重みを設定することを特徴とする。なお、実施の形態２に係る画像処理装置の構成及び動作は、全体として図１及び図３に示すものと同様である。

以下、実施の形態２における重み設定部１５１の動作について説明する。図７は、色類似度及び輝度差の算出処理、及び参照画素重みの設定処理を説明するための模式図である。

図７に示すように、重み設定部１５１は、各画素Ｐの色成分から注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの色類似度（又は乖離度）を算出し、さらに、この色類似度（又は乖離度）に基づいて色類似重みＷ_colを算出する。なお、色類似重みＷ_colの算出処理については、実施の形態１と同様である。

また、重み設定部１５１は、各画素Ｐの輝度成分から、注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの輝度差を算出する。例えば、注目画素Ｐ_tarの輝度値をＹ_tar、参照画素Ｐ_refの輝度値をＹ_refとすると、輝度差は｜Ｙ_tar−Ｙ_ref｜によって与えられる。重み設定部１５１は、さらに、この輝度差｜Ｙ_tar−Ｙ_ref｜を用いて輝度差重みＷ_difを算出する。

図８は、輝度差重みの設定原理を説明するための図であり、輝度画像Ｍ_B内の画素を模式的に示している。なお、図８においては、輝度の違いをハッチングの種類の違いで表している。図８に示すように、領域Ｂ₀内の画素は、注目画素Ｐ_tarに対して輝度差が大きい（注目画素Ｐ_tarよりも非常に暗い）。このため、領域Ｂ₀内の画素に対する重みＷ_difは低く設定される。

輝度差重みＷ_difの算出処理の一例を説明する。注目画素Ｐ_tarの座標を（ｘ_tar，ｙ_tar）、参照画素Ｐ_refの座標を（ｘ_ref，ｙ_ref）とすると、注目画素Ｐ_tarと参照画素Ｐ_refとの間の距離Ｌは次式（９）によって与えられる。

重み設定部１５１は、この距離Ｌを用いて、輝度差重みＷ_difの判定用閾値Ｔｈ_Ｌを次式（１０）のように設定する。
Ｔｈ_Ｌ＝（Ｌ−１）×Ｓ＋Ｂ …（１０）
式（１０）において、判定用パラメータＳは、判定用閾値Ｔｈ_Ｌを距離Ｌに応じて変化させるためのパラメータである。また、判定用パラメータＢは、判定用閾値Ｔｈ_Ｌの最小値を与えるためのパラメータである。ここで、距離Ｌに応じて判定用閾値Ｔｈ_Ｌを変化させるのは、シェーディングの影響によって生じる輝度差は、距離が離れるほど大きくなるからである。

これより、参照画素Ｐ_ref（ｘ，ｙ）における輝度差重みＷ_difは、判定用閾値Ｔｈ_Ｌを用いて次式（１１）により与えられる。
例えば、図７に示す領域Ｂ₁及びＢ₂のように、注目画素Ｐ_tarに対する輝度差の大きい参照画素Ｐ_refの重みは、ゼロに設定される。

さらに、重み設定部１５１は、色類似重みＷ_colと輝度差重みＷ_difとから、次式（１２）により、参照画素Ｐ_ref（ｘ，ｙ）における参照画素重みＷ_ref2を算出する。
Ｗ_ref2（ｘ，ｙ）＝Ｗ_col（ｘ，ｙ）×Ｗ_dif（ｘ，ｙ）…（１２）

例えば図７に示す参照画素Ｐ（ｘ１，ｙ１）のように、色は注目画素Ｐ_tarに類似しているが、注目画素Ｐ_tarとの輝度差が大きい画素に対しては、重みが低く設定される。
このようにして算出された参照画素重みＷ_ref2が、注目画素Ｐ_tarの推定輝度値Ｄ_tarの算出に用いられる。

以上説明したように、実施の形態２によれば、注目画素に対する参照画素の色類似度に加え、輝度差を用いて参照画素重みを設定するので、注目画素の推定輝度値の算出において、シェーディングの影響が大きいと考えられる画素の寄与を低減させることができる。従って、精度の高いシェーディング補正を行うことが可能となる。

なお、上記実施の形態２においては、輝度差重みＷ_difの値を１又は０に設定したが、輝度差重みＷ_difの具体的な値はこれらに限定されない。即ち、輝度差｜Ｙ_tar−Ｙ_ref｜が判定用閾値Ｌ未満であるときの輝度差重みＷ_difに対して、輝度差｜Ｙ_tar−Ｙ_ref｜が判定用閾値Ｌ以上であるときの輝度差重みＷ_difが小さくなるように、輝度差重みＷ_difの値を設定すれば良い。

（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３について説明する。
本発明の実施の形態３は、重み設定部１５１が、図３のステップＳ１３において、注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの色類似度及び輝度差に加えて位置関係を取得し、ステップＳ１４において、色類似度、輝度差、及び位置関係を用いて参照画素重みを設定することを特徴とする。なお、実施の形態３に係る画像処理装置の構成及び動作は、全体として図１及び図３に示すものと同様である。

以下、実施の形態３における重み設定部１５１の動作について説明する。図９は、色類似度、輝度差、及び位置関係の取得処理、並びに参照画素重みの設定処理を説明するための模式図である。

図９に示すように、重み設定部１５１は、各画素Ｐの色成分から注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの色類似度（又は乖離度）を算出し、さらに、この色類似度に基づいて色類似重みＷ_colを算出する。なお、色類似重みＷ_colの算出処理については、実施の形態１と同様である。

また、重み設定部１５１は、各画素Ｐの輝度成分から注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの輝度差を算出し、この輝度差に基づいて輝度差重みＷ_difを算出する。なお、輝度差重みＷ_refの算出処理については、実施の形態２と同様である。

また、重み設定部１５１は、注目画素Ｐ_tarに対する参照画素Ｐ_refの位置関係を取得する。位置関係とは、例えば、注目画素Ｐ_tarと参照画素Ｐ_refとのいずれが、どれだけ画像の中心に近いかといった関係のことである。このような位置関係は、例えば、画像の中心との距離の差Ｌ_difによって表すことができる。画素の中心との距離の差Ｌ_difは、画像の中心座標を（Ｃ_X，Ｃ_Y）、注目画素Ｐ_tarの座標を（Ｔ_X，Ｔ_Y）、参照画素Ｐ_refの座標を（Ｒ_X，Ｒ_Y）とすると、次式（１３）によって与えられる。
重み設定部１５１は、さらに、この差Ｌ_difによって表される位置関係を用いて位置重みＷ_posを算出する。

図１０は、位置重みの算出原理を説明するための図であり、画像内の画素を模式的に示している。なお、図１０においては、色の違いをハッチングの種類の違いで表している。
ここで、顕微鏡装置２０等の光学機器によって取得された画像において、シェーディングの影響（輝度の低下量）は、画像の中心から離れるに従って増加する。このため、図１０に示すように、ある注目画素Ｐ_tarに着目したとき、注目画素Ｐ_tarよりも画像の中心に近い画素においては、注目画素Ｐ_tarよりもシェーディングの影響が少なくなり、注目画素Ｐ_tarよりも画像の中心から離れた画素においては、注目画素Ｐ_tarよりもシェーディングの影響が多くなる。

そこで、本実施の形態３においては、領域Ｃ₀で示すように、画像の中心との距離が注目画素Ｐ_tarと同じか、又は注目画素Ｐ_tarよりも小さい参照画素Ｐ_refの参照比率が高くなるように、位置重みＷ_posを設定する。位置重みＷ_posの具体的な値は特に限定されず、参照画素Ｐ_refが注目画素Ｐ_tarよりも画像の中心に近いほど値が大きくなり、参照画素Ｐ_refが注目画素Ｐ_tarよりも画像の中心から遠いほど値が小さくなるように設定すれば良い。

位置重みＷ_posは、例えば図１１に示すように、距離の差Ｌ_difと位置重みＷ_posとの関係を与える既定の関数ｆ（Ｌ_dif）を用いて算出しても良いし、距離の差Ｌ_difと位置重みＷ_posとが対応付けられたテーブルを予め記憶部１４０に記憶させておき、このテーブルを参照して取得しても良い。
これにより、例えば図９に示す領域Ｃ₁に対して、推定輝度値の算出（重み付け平均）における寄与を低減する重みＷ_posが設定される。

さらに、重み設定部１５１は、色類似重みＷ_colと、輝度差重みＷ_difと、位置重みＷ_posとから、次式（１４）により、参照画素Ｐ_ref（ｘ，ｙ）における参照画素重みＷ_ref3を算出する。
Ｗ_ref3（ｘ，ｙ）＝Ｗ_col（ｘ，ｙ）×Ｗ_dif（ｘ，ｙ）×Ｗ_pos（ｘ，ｙ）…（１４）
このようにして算出された参照画素重みＷ_ref3が、注目画素Ｐ_tarの推定輝度値Ｄ_tarの算出に用いられる。

以上説明したように、実施の形態３によれば、注目画素と参照画素との位置関係を用いて参照画素重みを設定するので、注目画素の推定輝度値を算出する際に、注目画素よりもシェーディングの影響の少ないと考えられる参照画素の寄与を高くし、注目画素よりもシェーディングの影響が多いと考えられる参照画素の寄与を低くすることができる。従って、精度の高いシェーディング補正を行うことが可能となる。

なお、上述した実施の形態３においては、位置重みＷ_posとして、参照画素Ｐ_refが注目画素Ｐ_tarよりも画像の中心に近いほど、推定輝度値の算出における寄与が高くなるような値を設定できれば良い。そこで、簡易的には、次式（１５）に示すように、注目画素Ｐ_tarと参照画素Ｐ_refとで、画像の中心との距離（又はその２乗の値）の大小を単純に比較して位置重みＷ_posの値を決定しても良い。

この場合においても、位置重みＰ_posの値の具体的な値は１又は０に限定されず、参照画素Ｐ_refが注目画素Ｐ_tarよりも画像の中心に近い場合に、推定輝度値の算出における寄与を増加させ、参照画素Ｐ_refが注目画素Ｐ_tarよりも画像の中心から遠い場合に、推定輝度値の算出における寄与を低減させる値を設定すれば良い。

この他にも、位置重みＰ_posの設定方法としては、例えば、注目画素Ｐ_tarと参照画素Ｐ_refとの間の距離（画素間距離）の逆数を用いる等、種々の方法を採用することができる。

また、上述した実施の形態３においては、注目画素Ｐ_tarと参照画素Ｐ_refとの色の類似度と、輝度差と、位置関係とに基づいて参照画素重みＷ_ref3を算出したが、注目画素Ｐ_tarと参照画素_Ｐrefとの色の類似度及び位置関係のみに基づいて参照画素重みを算出しても良い。

（変形例１）
次に、実施の形態１〜３の変形例１について説明する。
上述した実施の形態１〜３において、推定輝度値Ｄ_tarを算出するフィルタ処理（重み付け平均処理）において参照される参照画素Ｐ_refは、通常、注目画素Ｐ_tarの近傍画素に限られる。しかしながら、シェーディングの影響の大きい画素の近傍画素は、注目画素Ｐ_tarと同様にシェーディングの影響を受けていると考えられる。

このような影響を低減するため、演算部１５０は、図１２に示すように、推定輝度値Ｄ_tarを算出処理を、例えば画像Ｍの中央近傍、即ち、シェーディングの影響が少ない領域ＳＡ１から開始し、参照範囲Ｒｅｆの一部を重ねつつ外側に向かってずらしながら実行すると良い。このような順序で処理を行うことにより、例えば、参照範囲Ｒｅｆ（ｎ）においては、先に算出された画素Ｐ_tar（ｎ−１）の推定輝度値Ｄ_tarを参照して演算を行うことになる。その結果、シェーディングの影響が少ない領域ＳＡ１から離れた位置においても、領域ＳＡ１内の輝度値を間接的に参照することができるようになり、補正の精度を向上させることが可能となる。

（変形例２）
次に、実施の形態１〜３の変形例２について説明する。
上記変形例１で説明したように、推定輝度値Ｄ_tarを算出するフィルタ処理を画像Ｍの中央近傍から開始する場合、演算部１５０は、図１３に示すように、もともとシェーディングの影響がないと想定される領域（以下、未シェーディング領域という）ＳＡ２を予め設定しておき、当該領域の近傍からフィルタ処理を開始すると良い。

この場合、演算部１５０は、フィルタ処理を行うごとに、新たに推定輝度値Ｄ_tarが算出された領域（シェーディング補正済みとなった領域）を未シェーディング領域ＳＡ２に組み込み、これらの領域ＳＡ１、ＳＡ２をシェーディングの影響がない領域（以下、非シェーディング領域という）ＳＡ３として設定する。そして、非シェーディング領域ＳＡ３の外側の画素（例えば、画素Ｐ_tar1、Ｐ_tar2、…）を順次注目画素に設定してフィルタ処理を実行する。このフィルタ処理により新たに推定輝度値が算出された領域ＳＡ４が生成されると、演算部１５０は、非シェーディング領域ＳＡ３を当該領域ＳＡ４まで拡大し、非シェーディング領域を更新する。さらに、演算部１５０は、更新された非シェーディング領域の外側の画素（例えば、画素Ｐ_tar7）を順次注目画素に設定してフィルタ処理を実行する。
このような動作を繰り返すことにより、画像Ｍ全体に対し、精度の良いシェーディング補正を行うことができる。

（変形例３）
次に、実施の形態１〜３の変形例３について説明する。
上記変形例１で説明したように、非シェーディング領域を順次拡大する場合、各注目画素に対するフィルタ処理においては、注目画素よりも内側（画像の中心に近い側）の参照画素のみを参照して処理を実行すると良い。具体的な処理としては、画像の中心との距離が注目画素と同じか、又は注目画素よりも遠い参照画素における重みをゼロに設定すれば良い。それにより、既に算出された推定輝度値のみを用いて演算を行うことになるので、シェーディング補正の精度をさらに向上させることが可能となる。

（実施の形態４）
次に、本発明の実施の形態４について説明する。
図１４は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図１４に示すように、実施の形態４における演算部２００は、図１に示す演算部１５０の構成に対し、補正ゲイン算出部１５３が算出した補正ゲインの有効度を判定し、補正ゲインが有効でない場合に補正ゲインを修正する補正ゲイン修正部２０１をさらに備える。補正ゲイン修正部２０１以外の演算部２００の構成及び動作、並びに、画像処理装置全体の構成及び動作は、図１と同様である。

図１５は、演算部２００の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１０〜Ｓ１８の各動作は、実施の形態１〜３と同様である。また、ステップＳ１３及びＳ１４においては、実施の形態２又は３を適用しても良い。
ステップＳ１４に続くステップＳ２０において、補正ゲイン修正部２０１は、設定された参照画素重みの最大値を取得し、記憶部１４０に記憶させておく。

ステップＳ１６に続くステップＳ２１において、補正ゲイン修正部２０１は、ステップＳ２０において各注目画素について取得した重みの最大値が、予め設定された閾値以上であるか否かを判定する。

ここで、図１６は、補正ゲインの有効度の判定原理を説明するための図であり、処理対象画像内の画素を模式的に示している。なお、図１６においては、色の違いをハッチングの種類の違いで表している。図１６に示すように、例えば赤色系の注目画素Ｐ_tarに対し、参照範囲Ｒｅｆ内に色の近い参照画素が存在しない場合（例えば、青色系、緑色系、又は黄色系の参照画素しか存在しない場合）、当該参照範囲Ｒｅｆ内の全ての参照画素重みの値が小さく設定されてしまう。このような場合、設定された参照画素重みを用いて算出された推定輝度値を補正ゲインの算出に用いるのは適切ではない。

そこで、補正ゲイン修正部２０１は、注目画素Ｐ_tarに対する参照画素重みの最大値が閾値以上である場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、補正ゲイン修正部２０１は、当該注目画素Ｐ_tarの補正ゲインは有効であると判断する（ステップＳ２２）。一方、注目画素Ｐ_tarに対する参照画素重みの最大値が閾値未満である場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、補正ゲイン修正部２０１は、当該注目画素Ｐ_tarの補正ゲインは無効であると判断する（ステップＳ２３）。

各画素に対するループＡの処理の終了後、ステップＳ２４において、補正ゲイン修正部２０１は、無効と判断された注目画素Ｐ_tarに対し、その周囲の画素の補正ゲインを用いてフィルタ処理を実行し、当該注目画素Ｐ_tarの補正ゲインを補間する。フィルタ処理としては、例えば、平均値フィルタ、ガウシアンフィルタ、メディアン（中間値）フィルタ等を用いることができる。修正された補正ゲインは、記憶部１４０に記憶される。

以上説明したように、実施の形態４によれば、補正ゲインの有効性を判断して、必要に応じて補正ゲインを修正するので、シェーディング補正の精度をさらに向上させることが可能となる。

（実施の形態５）
次に、本発明の実施の形態５について説明する。
図１７は、本発明の実施の形態５に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図１７に示すように、実施の形態５における演算部２１０は、図１に示す演算部１５０の構成に対し、複数の画像間で共通の補正ゲインを算出する共通補正ゲイン算出部２１１をさらに備える。共通補正ゲイン算出部２１１以外の演算部２１０の構成及び動作、並びに画像処理装置全体の構成及び動作については、図１と同様である。

ここで、顕微鏡装置２０において複数の画像を撮像する場合、各画像に対するシェーディングの影響には大きな差異は生じない。
しかしながら、図１８に示すように、補正ゲインＧ１、Ｇ２、…は、処理対象である各画像Ｍ１、Ｍ２、…に対する処理により、画像ごとに算出される。このため、撮像範囲における被写体の違いやノイズ等の影響により、誤差の大きいゲインが算出されてしまう場合がある。そこで、共通補正ゲイン算出部２１１は、複数の画像Ｍ１、Ｍ２、…からそれぞれ算出された複数の補正ゲインＧ１、Ｇ２、…を用いて、より確からしい補正ゲイン（共通補正ゲイン）Ｇ_COMを求める。

図１９は、演算部２１０の動作を示すフローチャートである。なお、図１９に示すステップＳ１０〜Ｓ１６における動作は、実施の形態１〜３と同様である。また、ステップＳ１３及びＳ１４においては、実施の形態２又は３を適用しても良い。

画像内の各画素に対してループＡの処理が終わった後、ステップＳ３０において、演算部２１０は、次の画像の入力があるか否かを判断する。次の画像の入力がある場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、動作はステップＳ１１に戻る。一方、次の画像の入力がない場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）、共通補正ゲイン算出部２１１は、これまでに算出され、記憶部１４０に記憶された複数の画像Ｍ１、Ｍ２、…の補正ゲインＧ１、Ｇ２、…を取得し、これらの補正ゲインＧ１、Ｇ２、…から共通補正ゲインＧ_COMを算出する（ステップＳ３１）。

具体的には、複数の画像Ｍ１、Ｍ２、…間で対応する（座標が等しい）画素位置における補正ゲインｇ１（Ｘ，Ｙ）、ｇ２（Ｘ，Ｙ）、…に対してフィルタ処理を施す。フィルタ処理としては、平均値フィルタ処理であっても良いし、メディアン（中間値）フィルタ処理であっても良い。その結果算出された平均値又は中間値を、その画素位置における共通補正ゲインｇ_COM（Ｘ，Ｙ）とする。

続くステップＳ３２において、画像補正部１５４は、共通補正ゲインＧ_COMを用いて元の画像Ｍ１、Ｍ２、…を順次補正する。
さらに、ステップＳ３３において、演算部２１０は、補正済みの画像を順次出力する。

以上説明したように、実施の形態５によれば、複数の画像からそれぞれ算出された補正ゲインに基づいて共通補正ゲインを算出し、この共通補正ゲインを用いて元の複数の画像を補正するので、個別の画像に生じたノイズ等の影響を抑制して、シェーディング補正の精度を向上させることが可能となる。

（実施の形態６）
次に、本発明の実施の形態６について説明する。
図２０は、本発明の実施の形態６に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図２０に示すように、実施の形態６における演算部２２０は、図１に示す演算部１５０の構成に対し、実施の形態４において説明した補正ゲイン修正部２０１と、実施の形態５において説明した共通補正ゲイン算出部２１１とを備える。補正ゲイン修正部２０１及び共通補正ゲイン算出部２１１以外の演算部２２０の構成及び動作、並びに画像処理装置全体の構成及び動作については、図１と同様である。

図２１は、演算部２２０の動作を示すフローチャートである。なお、図２１に示すステップＳ１０〜Ｓ２４の一連の動作は、実施の形態４と同様である。
ステップＳ２４に続くステップＳ４０において、演算部２２０は、次の画像の入力があるか否かを判断する。次の画像の入力がある場合（ステップＳ４０：Ｙｅｓ）、動作はステップＳ１１に戻る。一方、次の画像の入力がない場合（ステップＳ４０：Ｎｏ）、共通補正ゲイン算出部２１１は、これまでに算出され、記憶部１４０に記憶された複数の画像の補正ゲインを取得し、これらの補正ゲインから共通補正ゲインを算出する（ステップＳ４１）。なお、共通補正ゲインの算出処理の詳細については、実施の形態５と同様である。

続くステップＳ４２において、画像補正部１５４は、共通補正ゲインを用いて元の画像を順次補正する。
さらに、ステップＳ４３において、演算部２２０は、補正済みの画像を順次出力する。

以上説明したように、実施の形態６によれば、補正ゲインの有効性に基づいて個別に修正された複数の補正ゲインから共通補正ゲインを算出するので、シェーディング補正の生後をさらに向上させることが可能となる。

（実施の形態７）
次に、本発明の実施の形態７について説明する。
図２２は、本発明の実施の形態７に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図２２に示すように、実施の形態７における演算部２３０は、図１に示す演算部１５０の構成に対し、補正ゲイン判定部２３１と、実施の形態５において説明した共通補正ゲイン算出部２１１とを備える。補正ゲイン判定部２３１及び共通補正ゲイン算出部２１１以外の演算部２２０の構成及び動作、並びに画像処理装置全体の構成及び動作については、図１と同様である。

補正ゲイン判定部２３１は、処理対象の画像の補正に用いる補正ゲインとして、個別に算出された補正ゲインを用いるか、又は、複数の画像から算出された共通補正ゲインを用いるかを判定する。

図２３は、演算部２３０の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１０〜Ｓ１８の各動作は、実施の形態１〜３と同様である。また、ステップＳ１３及びＳ１４においては、実施の形態２又は３を適用しても良い。

画像内の各画素に対してループＡの処理が終わった後、ステップＳ５０において、演算部２３０は、次の画像の入力があるか否かを判断する。次の画像の入力がある場合（ステップＳ５０：Ｙｅｓ）、動作はステップＳ１１に戻る。一方、次の画像の入力がない場合（ステップＳ５０：Ｎｏ）、補正ゲイン判定部２３１は、処理対象の画像に対し、それまでに処理された複数の画像間で共通の補正処理が必要か否かを判断する（ステップＳ５１）。

例えば、補正ゲイン判定部２３１は、それまでに処理された画像の付帯情報を参照し、これらの画像間に共通のフラグが附されている場合、共通の補正処理が必要と判断する。或いは、所定時間内に連続して複数の画像が入力された場合に、共通の補正処理が必要であると判断しても良い。さらに、補正ゲイン判定部２３１は、入力部１１０（図１参照）を外部から入力される信号に従って、当該判断を行っても良い。即ち、共通の補正処理を行うか否かをユーザが判断して、指示を画像処理装置１０に入力するようにしても良い。

補正ゲイン判定部２３１が共通の補正処理は不要であると判断した場合（ステップＳ５１：Ｎｏ）、動作はステップＳ１７に移行する。一方、補正ゲイン判定部２３１が共通の補正処理は必要であると判断した場合（ステップＳ５１：Ｙｅｓ）、共通補正ゲイン算出部２１１は、それまでに処理された画像からそれぞれ算出された複数の補正ゲインを用いて、共通補正ゲインを算出する（ステップＳ５２）。共通補正ゲインの算出処理については、実施の形態５と同様である。

続くステップＳ５３において、画像補正部１５４は、共通補正ゲインを用いて元の画像を補正する。その後、動作はステップＳ１８に移行する。

以上説明したように、実施の形態７によれば、処理対象の画像に対して共通の補正処理が必要か否かを判断するので、画像に応じた適切な補正処理を行うことができる。例えば、他の画像とは撮像条件等が異なる画像が単独で入力された場合には、その画像から算出された補正ゲインを用いることにより、他の画像の影響を受けずに当該画像を補正することができる。一方、例えばバーチャルスライド画像を作成するため、標本を部分的に撮像した複数の画像が連続して入力された場合、入力された複数の画像から算出された共通補正ゲインを用いることにより、個別の画像に生じたノイズ等の影響が低減された補正を行うことができる。
また、実施の形態７によれば、必要な場合にのみ共通補正ゲインを算出するので、演算処理を効率化することが可能となる。

（実施の形態８）
次に、本発明の実施の形態８について説明する。
図２４は、本発明の実施の形態７に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図である。図２４に示すように、実施の形態８における演算部２４０は、図１に示すブロック図に対して、実施の形態４において説明した補正ゲイン修正部２０１と、修正済み補正ゲイン判定部２４１と、実施の形態５において説明した共通補正ゲイン算出部２１１とを備える。補正ゲイン修正部２０１、修正済み補正ゲイン判定部２４１、及び共通補正ゲイン算出部２１１以外の演算部２４０の構成及び動作、並びに画像処理装置全体の構成及び動作については、図１と同様である。

修正済み補正ゲイン判定部２４１は、処理対象の画像の補正に用いる補正ゲインとして、個別に算出された補正ゲインを修正した修正済み補正ゲインを用いるか、又は、複数の画像から算出された共通補正ゲインを用いるかを判定する。

図２５は、演算部２４０の動作を示すフローチャートである。なお、ステップＳ１０〜Ｓ２４の一連の動作については、実施の形態４と同様である。
ステップＳ２４に続くステップＳ６０において、演算部２４０は、次の画像の入力があるか否かを判断する。次の画像の入力がある場合（ステップＳ６０：Ｙｅｓ）、動作はステップＳ１１に戻る。一方、次の画像の入力がない場合（ステップＳ６０：Ｎｏ）、修正済み補正ゲイン判定部２４１は、処理対象の画像に対して、それまでに処理された複数の画像間で共通の補正処理が必要か否かを判断する（ステップＳ６１）。

修正済み補正ゲイン判定部２４１が共通の補正処理は不要であると判断した場合（ステップＳ６１：Ｎｏ）、動作はステップＳ１７に移行する。一方、修正済み補正ゲイン判定部２４１が共通の補正処理は必要であると判断した場合（ステップＳ６１：Ｙｅｓ）、共通補正ゲイン算出部２１１は、それまでに処理された画像からそれぞれ算出された複数の補正ゲインを用いて共通補正ゲインを算出し（ステップＳ６２）、さらに、共通補正ゲインを用いて元の画像を補正する（ステップＳ６３）。その後、動作はステップＳ１８に移行する。

以上説明したように、実施の形態８によれば、複数の画像に対して共通の補正処理が必要か否かを判断するので、画像に応じた適切な補正処理を行うことができる。必要な場合にのみ共通補正ゲインを算出するので、演算処理を効率化することも可能となる。

（実施の形態９）
次に、本発明の実施の形態９について説明する。
図２６は、本発明の実施の形態９に係る画像処理装置が備える演算部の構成が示すブロック図である。図２６に示すように、実施の形態９に係る演算部２５０は、図１に示す演算部１５０の構成に対し、算術補正ゲイン算出部２５１をさらに備える。算術補正ゲイン算出部２５１以外の演算部２５０の構成及び動作、並びに、画像処理装置全体の構成及び動作は、図１と同様である。

ここで、シェーディングの影響を受けた画像においては、一般的に、画像の中心から外側に向かって同心円状に輝度が低下する。このため、理論的には、補正ゲインの値は、画像の中心から外側に向かって同心円状に大きくなる。しかしながら、図２７Ａに示すように、注目画素Ｐ_tarごとに算出された補正ゲインにおいては、ノイズ等の影響により局所的に値のばらつきが生じることがある。

そこで、実施の形態９においては、算術補正ゲイン算出部２５１が、注目画素Ｐ_tarごとに算出された補正ゲインを所定の関数（例えば２次関数）にフィッティングすることにより、画像全体における補正ゲインを修正する。以下、フィッティングによる補正ゲイン（算術補正ゲインと呼ぶ）の導出方法を説明する。

画素Ｐの座標を（Ｘ，Ｙ）、パラメータである算術補正ゲイン係数をａ〜ｆとすると、算術補正ゲインＧ_arith（Ｘ，Ｙ）は、次式（１６）によって与えられる。
Ｇ_arith（Ｘ，Ｙ）＝ａＸ²＋ｂＹ²＋ｃＸＹ＋ｄＸ＋ｅＹ＋ｆ …（１６）

この算術補正ゲインＧ_arithに対し、各画素Ｐから算出された補正ゲインが乖離している度合いを表す指標（以下、乖離度合いを示す指標という）ＤＩが最小となるように、算術補正ゲイン係数ａ〜ｆを決定する。乖離度合いを示す指標ＤＩとしては、例えば図２７Ｂに示すように、サンプリング画素Ｐ_sample（Ｘ，Ｙ）における補正ゲインＧ（Ｘ，Ｙ）と算術補正ゲインＧ_arith（Ｘ，Ｙ）との差分二乗和を用いる。なお、図２７Ｂは、任意のＹ座標（Ｙ＝Ｙ₀）におけるＸ方向の補正ゲインの変化を示している。

具体的には、乖離度合いを示す指標ＤＩは、次式（１７）によって与えられる。
式（１７）において、記号Ｐはサンプリング画素Ｐ_sample（Ｘ，Ｙ）の集合を示す。

或いは、乖離度合いを示す指標ＤＩとして、サンプリング画素Ｐ_sample（Ｘ，Ｙ）における補正ゲインＧ（Ｘ，Ｙ）と算術補正ゲインＧ_arith（Ｘ，Ｙ）との差分の絶対値の総和を算出しても良い。

図２７Ｃは、乖離度合いを示す指標ＤＩに基づいて決定された算術補正ゲイン係数ａ〜ｆによる算術補正ゲインＧ_arithを示すグラフである。図２７Ｃに示すように、算術補正ゲインＧ_arithの値は、画像の中心付近から外側に向かって同心円状に滑らかに変化しており、局所的な凹凸が解消されている。
画像補正部１５４は、補正ゲインの代わりに算術補正ゲインを用いて、元の画像を補正する。

以上説明したように、実施の形態９によれば、画素ごとに算出された補正ゲインを所定の関数にフィッティングするので、ノイズ等の局所的な影響を低減することが可能となる。従って、シェーディング補正の精度を向上させることが可能となる。

（変形例）
次に、実施の形態９の変形例について説明する。
実施の形態９においては、１枚の画像において画素ごとに算出された補正ゲインをフィッティングすることにより、算術補正ゲインを算出した。しかしながら、複数の画像から得られた補正ゲインをフィッティングすることにより、共通補正ゲイン（実施の形態５〜８参照）として使用可能な算術補正ゲインを算出しても良い。

この場合、各画像から１つ以上のサンプリング画素を抽出し、式（１７）に示す乖離を表す指標ＤＩが最小となるように、式（１８）における算術補正ゲイン係数ａ〜ｆを決定する。それにより定まる算術補正ゲインＧ_arithを共通補正ゲインとして用いる。

（実施の形態１０）
次に、本発明の実施の形態１０について説明する。本実施の形態１０は、上述した実施の形態１〜９に対し、推定輝度値の算出処理に用いられるパラメータを、入力された画像に基づいて設定するパラメータ設定部をさらに設けたことを特徴とする。

図２８は、実施の形態１０に係る画像処理装置が備える演算部の構成を示すブロック図であり、図１に示す演算部１５０に対してパラメータ設定部２６１を設けた演算部２６０の例を示している。パラメータ設定部２６１は、処理対象の画像に対する所定の画像解析の解析結果や、当該画像に関する撮像情報（倍率等）といった画像情報に基づいてパラメータを設定する。撮像情報は、例えば当該画像の付帯情報から取得することができる。或いは、画像処理装置１０に接続された顕微鏡装置２０から撮像情報を直接取り込んでも良い。

パラメータ設定部２６１が設定可能なパラメータの具体例としては、式（３）に示すように、色類似重みＷ_colを与える色類似度パラメータσ_colが挙げられる。この場合、パラメータ設定部２６１は、処理対象の画像内の各画素から色成分（色差）値Ｃｂ、Ｃｒを取得し、これらの色成分値Ｃｂ、Ｃｒの分散に応じ、所定の関数やテーブル等に用いて色類似度パラメータσ_colを設定する。関数の種類としては、例えば、分散に応じて値が正規分布的に変化する関数や、線形的に変化する関数や、階段状に変化する関数であっても良い。パラメータの設定例として、各色成分値Ｃｂ、Ｃｒの分散が大きい場合には、色類似度パラメータσ_colを大きくし、色差成分距離に対して色類似重みＷ_colを緩やかに変化させ、反対に、各色成分値Ｃｂ、Ｃｒの分散が小さい場合には、色類似度パラメータσ_colを小さくし、色差成分距離に対して色類似重みＷ_colを敏感に変化させると良い。

或いは、試料ＳＰに施される染色方法ごとに色類似度パラメータσ_colが対応付けられたテーブルを予め記憶部１４０に記憶させておき、パラメータ設定部２６１は、このテーブルに基づいてパラメータを設定しても良い。より詳細には、パラメータ設定部２６１は、処理対象の画像から各画素の色相を求め、この色相のヒストグラムの形状から試料ＳＰに施された染色方法を推定し、上記テーブルを参照して色類似度パラメータσ_colを設定する。また、処理対象の画像の付帯情報等から試料ＳＰに施された染色方法に関する情報を取得できる場合には、この情報に基づき、上記テーブルから直接色類似度パラメータσ_colを設定しても良い。

また、パラメータ設定部２６１が設定可能なパラメータの別の例として、式（１０）に示すように、輝度差重みを算出する際の判定用閾値Ｔｈ_Lを与える判定用パラメータＬ及びＢが挙げられる。この場合、撮像倍率等の撮像情報と判定用パラメータＬ、Ｂとを対応づけたテーブルを予め記憶部１４０に記憶させておく。パラメータ設定部２６１は、入力された画像の付帯情報等から取得した撮像情報に基づき、上記テーブルを参照して、判定用パラメータＬ、Ｂを設定する。

また、パラメータ設定部２６１が設定可能なパラメータの別の例として、推定輝度値を算出する際のフィルタ処理における参照範囲の大きさ（フィルタサイズ）が挙げられる。この場合、撮像倍率等の撮像情報と参照範囲の大きさとを対応付けたテーブルを予め記憶部１４０に記憶させておく。パラメータ設定部２６１は、処理対象の画像の付帯情報等から取得した撮像情報に基づき、上記テーブルを参照して、参照範囲の大きさを設定する。或いは、パラメータ設定部２６１は、入力された画像に対して画像解析を行い、その結果に基づいて参照範囲の大きさを設定しても良い。例えば、高周波成分が多い場合にフィルタサイズを小さく設定し、低周波成分が多い場合にフィルタサイズを大きく設定するといった設定方法が挙げられる。

また、パラメータ設定部２６１が設定可能なパラメータの別の例として、処理対象の画像に対して複数の画像から算出された共通補正ゲインを用いるか否かを判別するための共通補正ゲイン使用フラグが挙げられる。この場合、パラメータ設定部２６１は、順次入力される画像に対し、各画素の輝度値にハイパルフィルタ処理を施し、その結果の画像における画素値の合計値を算出して当該合計値を所定の閾値と比較する。そして、合計値が閾値以上である画像に対して共通補正ゲイン使用フラグを設定する。この場合、補正ゲイン判定部２３１（実施の形態７）又は修正済み補正ゲイン判定部２４１（実施の形態８）は、共通補正ゲイン使用フラグが画像に設定されているか否かを判断すれば良い。

以上説明したように、実施の形態１０によれば、処理対象の画像に応じて種々のパラメータを設定するので、画像の特性に応じた補正ゲインを算出することができ、シェーディング補正の精度を向上させると共に、演算処理を効率化することが可能となる。

（実施の形態１１）
次に、本発明の実施の形態１１について説明する。
上述した実施の形態１〜１０における演算部１５０、２００〜２６０に、複数の画像を繋ぎ合わせたバーチャルスライド画像（以下、ＶＳ画像ともいう）を作成するバーチャル画像作成部をさらに設けても良い。この場合、演算部１５０、２００〜２６０は、顕微鏡装置２０が制御部１６０の制御の下で、試料ＳＰに対する撮像視野を平行移動させながら撮像した複数の画像を順次入力して、補正ゲイン（又は共通補正ゲイン）の算出、及び補正ゲイン（又は共通補正ゲイン）を用いた各画像の補正を行い、補正済みの画像を互いに繋ぎ合わせて出力する。それにより、試料ＳＰ全体に対応する画像を取得することができる。

本発明は、上述した各実施の形態１〜１１及び変形例そのままに限定されるものではなく、各実施の形態１〜１１及び変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態１〜１１及び変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を除外して形成してもよい。或いは、異なる実施の形態に示した構成要素を適宜組み合わせて形成してもよい。

１ 顕微鏡システム
１０ 画像処理装置
２０ 顕微鏡装置
１００ アーム
１０１ 標本ステージ
１０２ 対物レンズ
１０３ 鏡筒
１０４ 画像取得部
１０５ ステージ位置変更部
１０５ａ モータ
１０５ｂ 位置検出部
１０６ 三眼鏡筒ユニット
１０７ 接眼レンズユニット
１０８ レボルバ
１１０ 入力部
１２０ 画像入力部
１３０ 表示部
１４０ 記憶部
１４１ 画像処理プログラム
１５０、２００、２１０、２２０、２３０、２４０、２５０、２６０ 演算部
１５１ 重み設定部
１５２ 推定輝度値算出部
１５３ 補正ゲイン算出部
１５４ 画像補正部
１６０ 制御部
２０１ 補正ゲイン修正部
２１１ 共通補正ゲイン算出部
２３１ 補正ゲイン判定部
２４１ 修正済み補正ゲイン判定部
２５１ 算術補正ゲイン算出部
２６１ パラメータ設定部

Claims (16)

1. 画像内の複数の画素の各々が有する色成分値に基づいて、前記複数の画素間の色の類似度を算出する色類似度算出ステップと、
   前記画像内の各画素が有する輝度成分値と前記色の類似度とに基づいて前記各画素にフィルタ処理を施すことにより、前記各画素の推定輝度値を算出する推定輝度値算出ステップと、
   前記推定輝度値と前記輝度成分値とから補正ゲインを画素ごとに算出する補正ゲイン算出ステップと、
   前記補正ゲインによって前記画像を補正する補正ステップと、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
2. 前記色類似度算出ステップは、さらに、前記各画素の前記輝度成分値に基づいて前記複数の画素間の輝度差を算出し、
   前記推定輝度値算出ステップは、さらに前記輝度差を用いて前記各画素に前記フィルタ処理を施すことを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
3. 前記色類似度算出ステップは、さらに、前記各画素の座標値に基づいて前記複数の画素間の位置関係を取得し、
   前記推定輝度値算出ステップは、さらに前記位置関係を用いて前記各画素に前記フィルタ処理を施すことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理プログラム。
4. 前記画像の画像情報に基づいて、前記推定輝度値算出ステップにおいて用いられるパラメータを設定するパラメータ設定ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
5. 前記画像内の任意の位置における注目画素と該注目画素から所定の範囲内に位置する参照画素との前記色類似度に基づいて、色類似度の重みを算出する色類似度重み算出ステップと、
   前記色類似度の重みから前記参照画素の重みを設定する参照画素重み設定ステップと、
   をさらに含み、
   前記フィルタ処理は、前記所定の範囲内に位置する画素の輝度値に対して前記参照画素の重みを用いて実行される重み付け平均処理であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
6. 前記注目画素と前記参照画素との輝度値の差分である輝度差に応じた輝度差重みを算出する輝度差重み算出ステップをさらに含み、
   前記参照画素重み算出ステップは、前記輝度差重みを前記色類似度の重みに乗ずることにより前記参照画素の重みを算出することを特徴とする請求項５に記載の画像処理プログラム。
7. 前記輝度差重み算出ステップは、前記輝度差に加えて、前記注目画素と前記参照画素との間の位置関係を用いて前記輝度差重みを算出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理プログラム。
8. 前記注目画素の位置を表す注目画素座標と、前記参照画素の位置を表す参照画素座標とから、位置重みを算出する位置重み算出ステップをさらに含み、
   前記参照画素重み算出ステップは、前記位置重みを前記色類似度の重みに乗ずることにより前記参照画素の重みを算出することを特徴とする請求項５に記載の画像処理プログラム。
9. 前記推定輝度値算出ステップは、推定輝度値が既に算出されている画素のみを参照画素として用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
10. 前記所定の範囲内における前記参照画素の重みに基づいて前記注目画素の推定輝度値が有効であるか否かを判定し、該判定の結果に従って、前記注目画素について算出された補正ゲインを、該注目画素の周囲の画素について算出された補正ゲインを用いて修正する補正ゲイン修正ステップをさらに含み、
    前記補正ステップは、前記補正ゲイン修正ステップにおいて修正された前記補正ゲインによって前記画像を補正することを特徴とする請求項５に記載の画像処理プログラム。
11. 前記色類似度算出ステップと、前記推定輝度値算出ステップと、前記補正ゲイン算出ステップとを複数の画像の各々について実行させ、
    前記複数の画像についてそれぞれ算出された複数の補正ゲインに対し、前記複数の画像間で互いに対応する座標における補正ゲインに第２のフィルタ処理を施すことにより、新たな補正ゲインを算出するステップをさらに含み、
    前記補正ステップは、前記新たな補正ゲインにより前記複数の画像の各々を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
12. 前記第２のフィルタ処理は、平均値フィルタ処理と、メディアンフィルタ処理とのいずれかであることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理プログラム。
13. 前記画像内の任意の座標の関数で表される算術補正ゲインを設定し、前記画像内の画素について算出された補正ゲインの値と、前記画素に対応する座標における前記算術補正ゲインの値との乖離度合いを示す指標が最小になるように、前記関数のパラメータを求める算術補正ゲイン算出ステップをさらに含み、
    前記補正ステップは、前記算術補正ゲインによって前記画像を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
14. 前記算術補正ゲイン算出ステップは、前記指標として、前記画像内の画素について算出された補正ゲインの値と、前記画素に対応する座標における前記算術補正ゲインの値との差分二乗和を用いることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理プログラム。
15. 前記算術補正ゲイン算出ステップは、前記指標として、前記画像内の画素について算出された補正ゲインの値と、前記画素に対応する座標における前記算術補正ゲインの値との差分の絶対値の総和を用いることを特徴とする請求項１３に記載の画像処理プログラム。
16. 画像内の複数の画素の各々が有する色成分値に基づいて算出された画素間の色の類似度と、前記画像内の各画素が有する輝度成分値とに基づいて前記各画素にフィルタ処理を施すことにより、前記各画素の推定輝度値を算出する推定輝度値算出手段と、
    前記推定輝度値と前記輝度成分値とから補正ゲインを算出する補正ゲイン算出手段と、
    前記補正ゲインによって前記画像を補正する補正手段と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。