JP2014520446A - 画像の自動露出補正 - Google Patents

Abstract

画像の自動露出補正のための技術が提供される。特に、入力画像の露出は、画像の陰影、中間色及びハイライトの各部分の輝度を特徴付ける非線形関数を自動変更することによって改善され得る。入力画像は、複数の領域にセグメント化されてよく、各領域は、輝度値の特定される範囲を示す区間を割り当てられる。画像の領域に割り当てられる初期区間は、その領域の最適な区間を反映するために変更されてよい。画像の領域ごとの最適な区間に少なくとも基づき、輝度変更パラメータは、入力画像の露出過多及び／又は露出不足の領域の外観を改善する入力画像の修正後の画像を生成するために、計算されて非線形関数に適用されてよい。

Description

画像の品質は、ある程度まで、画像の露出に依存することができる。画像の露出は、画像の対象に関連する照明、画像を捕捉するために利用された画像捕捉装置の動作、等に依存してよい。画像が露出過度及び／又は露出不足の領域を含む場合に、画像に含まれる対象の細部は失われ、色はさめる、等が起こり得る。

幾つかの場合において、画像が取得される場合に画像捕捉装置によって適用される計量技術に基づき露出を制御する試みがなされている。例えば、画像捕捉装置のユーザは、画像捕捉装置が場面における光量を測定して、場面の画像が捕捉される前に露出値を計算するために使用する特定の計量技術を選択してよい。しかし、ある程度の専門的知識が、画像を捕捉する際に使用する適切な計量技術を選択するために必要とされ、幾つかの状況では、ユーザが画像を補足するためにどの計量技術を使用すべきかを決定する間に、撮影機会が失われることがある。更に、画像捕捉装置は、特定の計量技術を自動適用することができるが、幾つかの画像に関連する照明の複雑な性質により、画像捕捉装置は、画像の特定の部分の過剰露出及び／又は露出不足をもたらす計量技術を適用することがある。

更に、ある人々は、画像が捕捉された後で、ソフトウェアを用いて画像の露出を補正しようと手動により試みることがある。例えば、画像修正アプリケーションは、個人が、画像の陰影、中間色、及びハイライトの各領域の輝度を特徴付ける非線形曲線を手動により調整することを可能にしてよい。特定の技量が、このように画像の露出を補正するために必要とされ、且つ、このように複数の画像の手動補正を行うことは、時間がかかり、不便であり得る。

本開示は、画像の自動露出補正について記載する。特に、コンピュータデバイスは、画像の陰影、中間色及びハイライトの各部分の輝度を特徴付ける非線形関数を自動変更することによって、入力画像の露出を改善することができる。特定の実施において、入力画像は、複数の領域にセグメント化され、各領域は、輝度値の特定される範囲を示す区間を割り当てられる。区間は、複数の区間の１つであってよく、夫々の区間は、輝度値の等級において輝度値の範囲を示す。幾つかの場合に、画像の領域に割り当てられる初期区間は、その領域の最適区間を反映するために変更されてよい。画像の領域ごとの最適区間に少なくとも基づき、輝度変更パラメータは、入力画像の露出過多及び／又は露出不足の領域の外観を改善する入力画像の変更された画像を生成するために、計算されて非線形関数に適用されてよい。輝度変更パラメータは、画像の領域の輝度値を領域の夫々の最適区間に関連する輝度値へと押しやるよう非線形関数に適用されてよい。更なる技術は、ハロ効果、過増幅された暗又は明色、等のアーティファクトを低減するために、変更された画像に適用されてよい。

ここで記載される技術を適用することによって、画像の露出は、画像が捕捉された後に自動的に改善されてよい。よって、画像の露出の自動調整は最小限とされるか、又は削除され得る。更に、露出過度及び露出不足の領域が補正された画像を生成するために必要とされる時間及び技術は最小限とされる。然るに、ここ記載される技術を利用する画像捕捉装置及び／又は露出補正アプリケーションによるユーザの経験は改善される。

本項目は、詳細な説明において以下で更に記載される簡単化された形において、概念の選択を導入するよう設けられている。本項目は、請求される対象の重要な又は必須の特徴を特定するよう意図されず、且つ、請求される対象の適用範囲を決定する補助として用いられるよう意図されない。

輝度変更パラメータを決定し、輝度変更パラメータを、画像の陰影、中間色、及びハイライトの各領域における画像の輝度を特徴付ける非線形関数に適用することによって、画像の露出を補正するフレームワークを表す。 複数の領域にセグメント化され、各領域が夫々の領域の輝度値の範囲を示す夫々の区間を割り当てられている画像を表す。 領域の一部に割り当てられている夫々の区間への変更を伴う図２の画像を表す。 画像の露出の自動補正を提供するシステムを表す。 画像の陰影、中間色、及びハイライトの各領域を特徴付ける非線形関数に適用される輝度変更パラメータを計算することによって、補正された露出を有する変更された画像を生成するプロセスを表す。 画像の領域に割り当てられている輝度値の範囲を変更するプロセスを表す。 非線形関数に従って出力画像を生成し、出力画像に特徴を付加することによって変更された出力画像を生成するプロセスを表す。

詳細な説明は、添付の図面を参照して記載される。図面において、参照符号の最左の数字は、その参照符号が最初に現れる図を特定する。異なる図における同じ参照符号の使用は、類似する又は同じ項目又は特徴を示す。

図１は、輝度変更パラメータを決定し、輝度変更パラメータを、画像の陰影、中間色、及びハイライトの各領域における画像の輝度を特徴付ける非線形関数に適用することによって、画像の露出を補正するフレームワーク１００を表す。特に、フレームワーク１００は、画像捕捉装置１０２を有する。画像捕捉装置１０２には、デジタルカメラ、電話、タブレット型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、携帯型ゲーム機、携帯型メディアプレーヤ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、カメラを備える他のコンピュータデバイス、又はそれらの組み合わせがある。

１０４で、画像捕捉装置１０２は、画像を捕捉して入力画像１０６を生成するよう、ユーザ（図示せず。）によって操作されてよい。入力画像１０６は、画像捕捉装置１０２のビューファインダ又はディスプレイを介して画像捕捉装置１０２のユーザによって見られる場面、対象、等を表す電子データであってよい。入力画像１０６は、画像捕捉装置１０２に付随するボタン又は他の入力装置の作動によって捕捉されてよい。入力画像１０６は、白黒画像、カラー画像、セピア色の画像、追加的な調色が適用された画像、又はそれらの組み合わせであってよい。

入力画像１０６は、入力画像１０６の外観を改善するために入力画像１０６を変更することができる露出補正システム１０８へ供給されてよい。具体的に、露出補正システム１０８は、入力画像１０６の露出過度及び／又は露出不足の領域において可視的でないか又は識別が困難である入力画像１０６の特徴がより明らかになるように、入力画像１０６の露出過度及び露出不足の領域を修正することによって、入力画像１０６の外観を改善するよう構成されてよい。例えば、露出過度の領域はより暗く見え、一方、露出不足の領域はより明るく見える。更に、露出補正システム１０８によって入力画像１０６に対してなされる修正は、露出過度又は露出不足でない入力画像１０６の領域の外観に悪影響を及ぼさない。更に、露出補正システム１０８は、もしあれば最小限の露出過度及び／又は露出不足の領域を含む画像へ、それらの画像の外観の品質に悪影響を及ぼさずに適用され得る。

特定の実施において、露出補正システム１０８は、入力画像１０６の特定の領域の輝度値を変更することによって、入力画像１０６の外観を改善してよい。例えば、露出補正システム１０８は、自動レベル伸長動作１１０を実行してよい。自動レベル伸長動作１１０は、入力画像１０６に関連するヒストグラム１１２を変更することによって、入力画像１０６の輝度値を変更することを含んでよい。ヒストグラム１１２は、入力画像１０６の輝度値の強さを示してよい。ある場合において、画像の輝度値は、０から２５５の段階で測定されてよく、ヒストグラム１１２は、０から２５５の段階に従って輝度値の強さを示す。０の輝度値は純粋な黒に対応し、２５５の輝度値は純粋な白に対応する。入力画像１０６についての最大及び／又は最小の輝度値が範囲の最大及び／又は最小の点（すなわち、最小値について０及び最大値について２５５）に達しない場合に、自動レベル伸長動作１１０は、ヒストグラム１１２における最大輝度値が２５５であり且つ／あるいはヒストグラム１１２における最小輝度値が０であるように、ヒストグラム１１２を広げるよう実行されてよい。自動レベル伸長動作１１０の実行は、入力画像１０６の露出過度及び／又は露出不足の領域の外観に対する幾らかの改善をもたらすことができる。

入力画像１０６の露出過度及び／又は露出不足の領域の外観を更に改善するよう、露出評価動作１１４が実行されてよい。露出評価動作１１４は、１１６で、輝度変更パラメータを決定することを含んでよい。輝度変更パラメータは、入力画像１０６の輝度値を調整するために使用されてよい。幾つかの場合に、陰影輝度変更パラメータは、入力画像１０６の陰影部分における輝度値を調整するために決定されてよく、ハイライト輝度変更パラメータは、入力画像１０６のハイライト部分における輝度値を調整するために決定されてよい。ある場合において、入力画像１０６の陰影部分は０に近い輝度値を有し、入力画像１０６のハイライト部分は２５５に近い輝度値を有し、入力画像１０６の中間色部分はハイライト部分と陰影部分との間にある。例えば、白黒写真において、中間色はグレーである。

具体例において、輝度変更パラメータは、入力画像１０６を複数の領域にセグメント化することによって、決定される。特に、同じか又は同様の輝度値を有する入力画像１０６のピクセルは、グループ化されてよい。幾つかの場合において、それらのグループは、“スーパーピクセル”と呼ばれることがある。入力画像１０６のスーパーピクセルを形成した後、露出評価動作１１４は、各スーパーピクセルの区間を決定し、同じ区間に関連付けられるスーパーピクセルをグループ化することを含んでよい。各スーパーピクセルの区間は、輝度値の等級において輝度値の範囲を参照してよい。ある状況では、０から２５５の輝度範囲は１１の区間に分けられる。区間の夫々は、平均輝度値を割り当てられてよい。更に、露出評価動作１１４は、空に関連する及び／又は顔に関連する入力画像の範囲を特定することを含んでよい。空領域又は顔領域に関連するスーパーピクセルはグループ化されて、夫々の区間に割り当てられてよい。

入力画像１０６の各領域ごとに区間の初期グループを特定した後、露出評価動作１１４は、入力画像１０６の各領域ごとに最適な区間を決定することを含んでよい。入力画像１０６の各領域ごとの最適な区間は、夫々の領域の特徴について改善された外観を提供する区間に対応してよい。特定の実施において、領域の最適な区間は、その領域の特徴の外観を最大化し、その領域と隣接する領域との間の相対的コントラストを保ち、その領域におけるコントラストの逆戻りを回避する。

領域ごとに最適な区間を決定した後、露出評価動作１１４は、陰影輝度変更パラメータ、ハイライト輝度変更パラメータ、又はその両方を計算することを含んでよい。ハイライト輝度変更パラメータ及び／又は陰影輝度変更パラメータは、入力画像１０６の特徴の外観を改善するために１１８での陰影／ハイライト補正動作において利用されてよい。実施例において、陰影／ハイライト補正動作１１８は、入力画像１０６の輝度値に対する変更を示す非線形関数を生成することに対応してよい。例えば、非線形関数は、Ｓ形曲線又は逆Ｓ形曲線（例えば、図１に示される逆Ｓ形曲線１２０）を含んでよい。逆Ｓ形曲線１２０は、入力画像の輝度値（ｘ軸）に対する出力画像の輝度値（ｙ軸）を示す。更に、逆Ｓ形曲線１２０の形状は、ハイライト輝度変更パラメータφ_ｈと、陰影輝度変更パラメータφ_ｓとに基づく。逆Ｓ形曲線１２０に関して、ハイライト輝度変更パラメータφ_ｈが大きくなればなるほど、ハイライト領域における入力画像１０６の輝度値に対する調整はますます大きくなり、且つ、陰影輝度変更パラメータφ_ｓが大きくなればなるほど、陰影領域における入力画像１０６の輝度値に対する調整はますます大きくなる。

逆Ｓ形曲線１２０に従う入力画像１０６の輝度値の変更は、修正された画像１２２を生成してよい。幾つかの状況では、修正された画像１２２は、入力画像１０６の更なる処理を介して生成されてよい。例えば、中間画像を生成するよう逆Ｓ形曲線１２０に従って入力画像１０６の輝度値を変更した後、中間画像は、中間画像においてはっきり見えない原画像からの細部を加えることによって、更に処理されてよい。更に、中間画像のある部分に関連するハロ及び／又は過増幅された暗／明色のような中間画像の何らかのアーティファクトが生成される。

ここで記載されるように計算される陰影輝度変更パラメータ及びハイライト輝度変更パラメータに基づき入力画像の輝度値を自動調整することによって、画像の外観は、ユーザインタラクションなしで改善され得る。よって、個人によって捕捉される画像の外観は、画像を捕捉している間に、又は画像が捕捉された後の後処理において、ユーザの側では如何なる特別の知識もなく、改善され得る。更に、外観が改善された画像を生成するのにかかる時間の量は最低限である。

図２は、複数の領域にセグメント化され、各領域が夫々の領域の輝度を示す夫々の区間を割り当てられている画像を表す。特に、図２は、入力画像２０２と、複数の領域２０６〜２３０を含むセグメント化された画像２０４とを含む。領域２０６〜２３０の夫々は、複数の区間の中から特定の区間を割り当てられている。区間の夫々は、輝度値の等級２３２において輝度値の範囲を割り当てられている。夫々の領域２０６〜２３０のピクセルは、ピクセルの輝度値の間の類似性のために、グループ化されている。例えば、入力画像２０２において示されている領域２１６に関連するピクセルは、それらのピクセルが輝度値の等級２３２において区間ＶＩＩに関連する範囲内の輝度値を有するので、区間ＶＩＩに割り当てられている。

図３は、領域の一部に割り当てられている夫々の区間への変更を伴う図２の画像２０２を表す。特に、変更されたセグメント化された画像３００が生成されている。変更されたセグメント化された画像３００は、夫々の領域２０６〜２３０へ割り当てられている最適な区間を示す。領域２０６〜２３０の最適な区間は、図１の露出評価動作１１４に関して記載されたように、決定されてよい。図３に示される実例では、領域２０８、２１０及び２２に関連付けられた夫々の区間は、領域２０８、２１０及び２２０に関連付けられた原の区間から変更されている。具体的に、領域２０８は区間ＩＩから区間ＩＩＩへ変更されており、領域２１０は区間Ｖから区間ＩＶへ変更されており、領域２２０は区間ＩＶから区間Ｖへ変更されている。

図４は、画像の露出の自動補正を提供するシステム４００を表す。システム４００は、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、スマートホン、携帯電話機、デジタルカメラ、パーソナルコンピュータ、サーバ等のようなコンピュータデバイス４０２を含む。更に、コンピュータデバイス４０２は、プロセッサ４０４によって表されている１以上のプロセッサを有する。プロセッサ４０４は、コンピュータ可読媒体と関連して記憶されるデータを処理するよう構成されてよい。コンピュータ可読媒体は、少なくとも２つのタイプのコンピュータ可読媒体、すなわち、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含む。

コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータのような情報の記憶のための何らかの方法又は技術において実施される揮発性及び不揮発性、リムーバブル及び非リムーバブル媒体を含む。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）若しくは他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置若しくは他の磁気記憶装置、又はコンピュータデバイス４０２によるアクセスのための情報を記憶するために使用可能な何らかの他の非伝送媒体があるが、これらに限られない。

対照的に、通信媒体は、搬送波のような変調されたデータ信号又は他の伝送メカニズムにおいて、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータを具現してよい。ここで定義されるように、コンピュータ記憶媒体は通信媒体を含まない。

コンピュータデバイス４０２は、プロセッサ４０４がアクセス可能であるメモリ４０６を更に有する。メモリ４０６は、コンピュータ記憶媒体の一例である。更に、コンピュータデバイス４０２は、コンピュータデバイス４０２と他のコンピュータデバイス（例えば、更なるコンピュータデバイス４１０）との間の通信を助けることができる１以上の通信インターフェース４０８を有する。特に、通信インターフェース４０８は、１以上の有線ネットワーク通信インターフェース、１以上の無線通信インターフェース、又はそれら両方を有してよく、ネットワーク４１２によって表される１以上のネットワークを介する通信を助ける。ネットワーク４１２は、インターネット、ケーブルネットワーク、衛星ネットワーク、ワイドエリア無線通信ネットワーク、有線ローカルエリアネットワーク、無線ローカルエリアネットワーク、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、等のような複数の異なるタイプの有線及び無線ネットワークの中のいずれか１つ又は組み合わせを代表してよい。

更に、コンピュータデバイス４０２は、入出力デバイス４１４を有してよい。入出力デバイス４１４には、キーボード、ポインタデイバス（例えば、マウス又はスタイラス）、タッチスクリーン、１以上の画像捕捉装置（例えば、１以上のカメラ）、１以上のマイクロホン、ディスプレイ、スピーカ、等がある。コンピュータデバイス４０２は、データ記憶装置４１６を更に有する。データ記憶装置４１６はまた、コンピュータ記憶媒体の一例である。データ記憶装置４１６は、１以上の画像４１８を記憶してよい。幾つかの場合において、画像４１８の１又はそれ以上は、コンピュータデバイス４１０の画像捕捉装置を介して捕捉されてよい。他の状況では、画像４１８の１又はそれ以上は、更なるコンピュータデバイス４１０からネットワーク４１２を介して受信されてよい。例えば、コンピュータデバイス４０２は、更なるコンピュータデバイス４１０へローカルで結合されているパーソナルコンピュータ又はラップトップ型コンピュータであってよく、コンピュータデバイス４０２は、更なるコンピュータデバイス４１０から画像４１８の１又はそれ以上を受信してよい。他の例では、コンピュータデバイス４０２は、更なるコンピュータデバイス４１０（例えば、パーソナルコンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、電話、等）からネットワーク４１２を介して遠隔で画像４１８の１又はそれ以上を受信するサーバコンピュータであってよい。

データ記憶装置４１６は、画像４１８に関連する付加的な画像データ４２０を更に記憶してよい。ある状況において、付加的な画像データ４２０は、画像４１８の１又はそれ以上の輝度値を示すデータを含む。特定の例では、付加的な画像データ４２０は、画像４１８の１又はそれ以上に対応するヒストグラムデータを含んでよく、各画像４１８ごとのヒストグラムデータは、輝度値の範囲（例えば、０から２５５）についての強さに関して輝度値を示す。付加的な画像データ４２０は、画像４１８全体に対して及び／又は画像４１８の１又はそれ以上の領域についてヒストグラムデータを含んでよい。付加的な画像データ４２０は更に、画像４１８の１又はそれ以上のエッジ、画像４１８の１又はそれ以上の領域への区間割り当て、等のような露出補正プロセスの間に生成されるデータを含んでよい。

実施例において、コンピュータデバイス４０２は、入力画像４２２を露出補正システム４２４へ与えるよう構成されてよい。幾つかの場合において、入力画像４２２は、コンピュータデバイス４０２を介して捕捉され、入力画像４２２の如何なる露出過度及び／又は露出不足の領域にも修正を行うよう露出補正システム４２４によって自動的に処理されてよい。他の状況では、入力画像４２２は、データ記憶装置４１６において記憶されている画像であってよい。更なる例では、入力画像４２２は、露出補正システム４２４を介する露出補正のために更なるコンピュータデバイス４１０から取得されてよい。ある状況において、露出補正システム４２４は、コンピュータデバイス４０２の画像修正アプリケーションの部分として実行されてよい。更に、露出補正システム４２４は、入力画像４２２の露出補正を行うためのコンピュータデバイス４０２のユーザからの入力に応答して、実行されてよい。

露出補正システム４２４は、前処理動作として１以上の露出補正技術を適用するようプロセッサ４０４によって実行可能な前処理モジュール４２６を有する。例えば、前処理モジュール４２６は、入力画像４２２の露出補正に対して自動レベル伸長動作を実行してよい。例えば、入力画像４２２に関連するヒストグラムデータは、０から２５５の段階で２５から２４３までの入力画像４２２についての輝度値の範囲を示してよい。前処理モジュール４２６によって実行される自動レベル伸長動作は、最小輝度値が１であり且つ最大輝度値が２５５であるように、入力画像４２２の輝度値を変更してよい。結果として、幾つかの露出過度及び／又は露出不足の領域の外観は、幾つかの暗ピクセル及び幾つかの明ピクセルの強さが自動レベル伸長動作によって低減されるので、改善され得る。

他の例では、前処理モジュール４２６は、ヒストグラム平準化動作を実行してよい。ヒストグラム平準化動作は、より広い輝度値の範囲にわたって最も高い強さを有する輝度値を散開して、少なくとも幾つかの輝度値の強さを低減させることができる。結果として、より低いコントラストを有する入力画像の領域は、より高いコントラストと関連付けられる。これは、入力画像４２２の少なくとも幾つかの露出過度及び／又は露出不足の領域の外観を改善することができる。

露出補正システム４２４は、入力画像４２２の露出を改善する更なる動作を実行するようプロセッサ４０４によって実行可能な露出評価システム４２８を更に有する。例えば、露出評価システム４２８は、入力画像４２２を複数の異なる領域にセグメント化するようプロセッサ４０４によって実行可能なセグメンテーション及び領域解析モジュール４３０を有する。実施例において、セグメンテーション及び領域解析モジュールは、スーパーピクセルと呼ばれるピクセルの複数のグループに入力画像４２２を分割してよい。

セグメンテーション及び領域解析モジュール４３０はまた、各スーパーピクセルに関連付けられる区間を決定してよい。各スーパーピクセルに関連付けられる区間は、輝度値の等級において輝度値の範囲を表してよい。幾つかの場合に、輝度値の範囲は０から２５５であってよく、純粋な黒を表す範囲０及び純粋な白を表す範囲１１を含む１１の範囲に分けられる。セグメンテーション及び領域解析モジュール４３０はまた、入力画像４２２の領域を形成するよう、同じ区間に関連付けられた隣接するスーパーピクセルをマージしてよい。スーパーピクセルはまた、それらのスーパーピクセルが入力画像４２２の特定の特性に関連付けられる場合に、グループにまとめられてよい。例えば、セグメンテーション及び領域解析モジュール４３０は、空の特徴に関連する入力画像４２２のスーパーピクセルを識別し、それらのスーパーピクセルを空領域にグループ化してよい。他の例では、セグメンテーション及び領域解析モジュール４３０は、顔特徴に関連する入力画像４２２のスーパーピクセルを特定し、それらのスーパーピクセルを１以上の顔領域にグループ化してよい。セグメンテーション及び領域解析モジュール４３０は、１以上の区間を夫々の空領域及び顔領域へ割り当ててよい。

露出評価システム４２８は、入力画像４２２の１以上の区間を変更するようプロセッサ４０４によって実行可能な最適区間割り当てモジュール４３２を更に有する。最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２の特定の区間が入力画像４２２の外観を改善するために変更されるべきであると決定してよい。特定の実施において、最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２の可視的な細部を最大化し、隣接する領域の間の相対的コントラストを保って、入力画像４２２の各領域について最適な区間を決定する。

最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２の１以上のガンマ補正された画像を生成することによって、入力画像４２２の可視的な細部を最大化してよい。ガンマ補正された画像は、入力画像４２２の輝度値を変更するために、入力画像４２２へガンマ係数の次数において指数関数を適用することによって、生成されてよい。幾つかの状況において、ガンマ補正された画像の中の少なくとも１つは、入力画像４２２よりも明るく見える特徴を含む。そのような状況では、ガンマ係数は１よりも小さく、一方、入力画像４２２は１のガンマ係数を有する。他の状況において、ガンマ補正された画像の中の少なくとも１つは、入力画像４２２よりも暗く見える特徴を含む。このような状況では、ガンマ係数は１よりも大きい。特定の実施例において、最適区間割り当てモジュール４３２は、０．５及び２．０のガンマ係数を有するガンマ補正された画像を生成してよい。

ガンマ補正された画像を生成した後、最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２及び入力画像４２２から生成された１以上のガンマ補正された画像のエッジを検出してよい。最適区間割り当てモジュール４３２によって実行されるエッジ検出は、輝度値が変化するか又は不連続性を有する入力画像４２２及び１以上のガンマ補正された画像の点を特定してよい。最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２及び１以上のガンマ補正された画像に関して検出されたエッジを利用して、入力画像４２２のエッジ及び１以上のガンマ補正された画像のエッジを示す夫々のエッジマップを生成してよい。

最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２及び１以上のガンマ補正された画像について検出されたエッジを利用して、それらの夫々の画像の可視的な細部を計測してよい。実施例において、入力画像４２２のエッジ、１よりも小さいガンマ係数を有するガンマ補正された画像のエッジ、及び１よりも大きいガンマ係数を有するガンマ補正された画像のエッジは、夫々のエッジの組Ω_１、Ω_２及びΩ_３によって表されてよい。入力画像４２２の陰影領域及び入力画像４２２のハイライト領域の可視的な細部は、入力画像４２２と、１よりも小さいガンマ係数を有するガンマ補正された画像と、１よりも大きいガンマ係数を有するガンマ補正された画像との間のエッジ差を用いて計算されてよい。例えば、陰影領域におけるエッジ差は、Ω_ｄｉｆｆ ^Ｓ＝Ω_Ｓ−Ω_Ｓ∩Ω_ｌによって表されてよく、ハイライト領域におけるエッジ差は、Ω_ｄｉｆｆ ^Ｈ＝Ω_ｌ−Ω_Ｓ∩Ω_ｌによって表されてよい。入力画像４２２の陰影領域及びハイライト領域における細部の比視感度Ｖ^ｓ及びＶ^ｈは、式（１）に従って計算されてよい：

ここで、ｃａｒｄ（・）は、組における検出されたエッジに関連するピクセルの数を示し、Ω_ａｌｌ＝Ω_１∪Ω_Ｓ∪Ω_ｌ。

更に、隣接する領域の間の相対的コントラストは、隣接する領域の輝度値の間の差に基づき計算されてよい。特に、最適区間割り当てモジュール４３２は、第２の領域に隣接する入力画像４２２の第１の領域について強さに関して輝度値を示すヒストグラムを、データ記憶装置４１６から生成するか又は取り出してよい。最適区間割り当てモジュール４３２は、第１の領域の平均輝度値と第２の領域の平均輝度値との間の距離を決定してよい。特定の例において、第１の領域は区間ＩＩに割り当てられ、５１の平均輝度値を有してよく、第２の領域は区間ＶＩＩに割り当てられ、１７９の平均輝度値を有してよい。この例では、第１の領域及び第２の領域の輝度値の間の差は１２８である。最適区間割り当てモジュール４３２は、第１の領域及び第２の領域の夫々のヒストグラムを、第１の領域及び第２の領域の輝度値の交差を最大化する最小距離シフトすることによって、第１の領域と第２の領域との間の相対的コントラストを計算してよい。例えば、最適区間割り当てモジュール４３２は、第１の領域のヒストグラム及び第２の領域のヒストグラムをシフトしてよく、それにより、第１の領域のより高い輝度値の一部は、第２の領域のより低い輝度値の一部と交差する。第１の領域及び第２の領域のヒストグラムをシフトする際に、第１の領域及び第２の領域は異なる区間に関連付けられてよい。一例において、第１の領域は、シフト後に区間ＩＩＩへ割り当てられてよく、第２の領域は、シフト後に区間ＶＩへ割り当てられてよい。よって、特定の例では、平均輝度値は、第１の領域については７７へ、及び第２の領域については１５３へ変化し、それらの間の距離は７６である。

入力画像４２２の可視的な細部を計測し且つ入力画像４２２の相対的コントラストを計測した後、最適区間割り当てモジュール４３２は、各領域に最初に割り当てられた区間とは異なりうる入力画像４２２の各領域ごとの最適な区間を決定してよい。特定の実施において、最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２についての可視的な細部の計測及び相対的コントラストの計測に対してマルコフ確率場（ＭＲＦ）エネルギ関数を最小化することによって、入力画像４２２の領域について最適な区間を決定してよい。ＭＲＦエネルギ関数Ｅ（Ｚ）は、式（２）によって与えられ得る：

ここで、ｚ_ｉを有する最適ラベルＺ＝｛ｚ_ｉ｝は、特定の領域についての所望の区間である。更に、Ｅ_ｉは、個々の領域ｉについてのデータ項であり、Ｅ_ｉ，ｊは、２つの領域ｉ及びｊの間のペアワイズ項であり、λは、重み係数である。重み係数λは、区間候補の各組み合わせにわたってデータ項Ｅ_ｉとペアワイズ項Ｅ_ｉ，ｊとを加算して、λをデータ項Ｅ_ｉとペアワイズ項Ｅ_ｉ，ｊとの比の和に等しく設定することによって、推定されてよい。Ｅ_ｉ及びＥ_ｉ，ｊは、Ｅ_ｉ＝−ｌｏｇ（Ｐ（ｉ））及びＥ_ｉ，ｊ＝−ｌｏｇ（Ｐ（ｉ，ｊ））から確率において与えられてよい。領域の尤度Ｐ（ｉ）は、細部の視認性Ｖ、領域サイズＣ（画像の全体サイズによって正規化される。）及び意味重要性θ_ｉ（意味的範囲のパーセンテージによって計測される。）によって計測され、式（３）によって与えられる：

ここで、ρ（・）は、シグモイド関数ρ（ｔ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｔ））であり、
［外１］

は、
［外２］

からの偏差である。Ｖ^ｓ及びＶ^ｈは夫々、陰影領域及びハイライト領域においてＰ_ｉを計算するために使用されてよい。

コヒーレンスＰ（ｉ，ｊ）は、初期の相対的コントラスト、すなわち、領域のヒストグラムの平均輝度値の間の初期の距離
［外３］

から新しい相対的コントラストｄ_ｉ，ｊへの、２つの領域の間の相対的コントラストの変化によって定義される。コヒーレンスＰ（ｉ，ｊ）は、式（４）によって表される：

ここで、Ｇ（・）は、特定の分散（例えば、０．１５）を有するゼロ平均ガウシアン関数である。ガウシアン関数Ｇは、相対的コントラストの如何なる劇的な変化も最小限とすることができる。重みＣ_ｊは、比較的小さい領域がコヒーレンスＰ（ｉ，ｊ）にほとんど寄与しないように、使用される。

幾つかの場合において、最適区間割り当てモジュール４３２は、入力画像４２２の領域について最適な区間を決定するようＭＲＧエネルギ関数Ｅ（Ｚ）を最小化する場合に、１以上の制約を適用してよい。例えば、１以上の制約は、区間Ｖにわたる領域の区間の変化を制限すること、区間Ｖに関連付けられている領域は不変であること、同じ初期区間に割り当てられた領域についての区間変化は各領域ごとに同じであるべきこと（例えば、区間ＩＩに割り当てられた各領域は区間ＩＩＩに変更される。）、又はそれらの組み合わせを含んでよい。更に、幾つかの場合において、ＭＲＦエネルギ関数Ｅ（Ｚ）の大域的な最適化を得るよう、反復的な力任せ検索（brute-force searching）手法が、各領域ごとに区間候補の全ての組み合わせを検討するために使用されてよい。

露出補正システム４２８は、入力画像４２２の外観を改善するよう入力画像４２２の特定の部分の輝度を変更するために利用され得る輝度変更パラメータを計算するようプロセッサ４０４によって実行可能なパラメータ計算モジュール４３４を更に有する。特に、輝度変更パラメータは、入力画像４２２の露出過度及び／又は露出不足の領域の外観を改善するために使用されてよい。実施例において、輝度変更パラメータは、入力画像４２２の各領域に関連付けられる区間が可能な限り、最適区間割り当てモジュール４３２によって計算されるその夫々の最適な区間へと動かされるように、計算されてよい。陰影及びハイライト輝度変更パラメータφ_ｓ及びφ_ｈを計算するよう、各領域の原の露出が強度平均ｅ_ｉ＝ΣＩ_ｎ／ｃ_ｉによって計算される。ここで、Ｉ_ｎは原の強さであり、ｃ_ｉは領域サイズである。従って、陰影輝度変更パラメータφ_ｓは、φ_ｓ＝（μ_i−ｅ_ｉ）・ｃ_ｉ／ΣｆΔ（Ｉ_ｎ）に従って計算され得る。ここで、μ_ｉは、その夫々の区間値に対応する目標の露出である。区間値とその夫々の露出との間の関係は、図２の２３２において示されている。更に、ｆΔ（Ｉ_ｎ）は、陰影又はハイライト輝度変更の後の輝度である。ｆΔ（Ｉ_ｎ）の数式は、式（５）において以下で示される。更に、ハイライト輝度変更パラメータは、φ_ｈ＝（ｅ_i−μ_ｉ）・ｃ_ｉ／ΣｆΔ（１−Ｉ_ｎ）に従って計算され得る。陰影及び／又はハイライト輝度変更パラメータが領域ごとに計算されると、加重平均が、重みとなる相対領域サイズｃ_ｉを有して、領域ごとの陰影及び／又はハイライト輝度変更パラメータに関してとられる。入力画像４２２の全体的な陰影輝度変更パラメータは、領域ごとの陰影輝度変更パラメータの加重平均から計算されてよく、入力画像４２２の全体的なハイライト輝度変更パラメータは、領域ごとのハイライト輝度変更パラメータの加重平均から計算されてよい。

パラメータ計算モジュール４３４によって計算された入力画像４２２の陰影及びハイライト輝度変更パラメータは、入力画像４２２のピクセルについての初期の輝度値をそれらのピクセルについての変更された輝度値によりマッピングする非線形関数を生成するために、非線形関数調整モジュール４３６によって利用されてよい。非線形関数は、Ｓ形曲線又は逆Ｓ形曲線と特徴付けられ、式（５）によって与えられてよい：

ここで、ｘ及びｆ（ｘ）は夫々、正規化された入力ピクセル輝度及び変更されたピクセル輝度である。更に、ｆΔ（ｘ）は、ｆΔ（ｘ）＝ｋ_１ｘｅｘｐ（−ｋ_２ｘ^ｋ３）によって定義されるインクリメント関数である。ここで、ｋ_１は、陰影又はハイライトの変更される最大輝度変化増幅を制御し、ｋ_２及びｋ_３は、陰影又はハイライトの変更される階調範囲を制御する。実例において、ｋ_１＝５、ｋ_２＝１４及びｋ_３＝１．６。非線形関数調整モジュール４３６は、陰影及びハイライト輝度変更パラメータを非線形関数、例えば、式（５）のＳ形関数へ適用して、入力画像４２２に基づき出力画像を生成してよい。

幾つかの場合において、非線形関数調整モジュール４３６は、修正された出力画像を生成するよう特徴を出力画像に加えてよい。特定の実施において、非線形関数を用いて出力画像を生成した後、非線形関数調整モジュール４３６は、修正された出力画像を生成するよう出力画像を局所的詳細画像と融合させてよい。例えば、入力画像４２２はＩと表されてよく、陰影及びハイライト輝度変更パラメータを非線形関数に適用することにより生成される画像はｆ（Ｉ）と表されてよく、１以上のローパスフィルタ（例えば、ガウシアンフィルタ）を適用することにより生成される入力画像４２２のフィルタ処理後の画像はＩ_Ｆと表されてよい。特徴を中間画像に加えるために使用され得る局所的詳細画像ΔＩは、入力画像４２２と入力画像４２２のフィルタ処理後の画像との間の差をとることによって生成されてよい。よって、ΔＩ＝Ｉ−Ｉ_Ｆであり、実例では、修正された出力画像
［外４］

は、式（６）を介して生成されてよい：

ここで、項［２・ｆ（Ｉ）（１−ｆ（Ｉ））］は、中間出力画像の特定の部分に特徴を加える働きをしてよい。特定の場合に、中間色部分に加えられる特徴の数は、陰影部分又はハイライト部分において加えられる特徴の数よりも多い。よって、式（６）において、項ｆ（Ｉ）（１−ｆ（Ｉ））は、中間色部分において最大値に達する。

入力画像４２２が白黒画像である場合に、露出補正システム４２４によって実行される動作は、入力画像４２２の輝度チャネルに関して実行される。入力画像４２２がカラー画像である場合に、露出補正システム４２４の動作は、入力画像４２２の輝度チャネルと、入力画像４２２の色チャネルとに関して実行されてよい。例えば、非線形関数調整モジュール４３６は、入力画像４２２の輝度チャネルを色チャネルから分けてよい。非線形関数調整モジュール４３６はまた、入力画像４２２のピクセルの輝度値と、入力画像４２２の修正後の画像のピクセルの輝度値との間の比を決定してよい。次いで、非線形関数調整モジュール４３６は、輝度チャネルに関して決定された比を適用し、その比を色チャネルにおいて適用してよい。よって、色チャネルにおける入力画像４２２のピクセルは、入力画像４２２の修正後の画像を生成するよう、比に従って変更されてよい。

幾つかの場合において、出力画像は、幾らかのアーティファクト、例えば、出力画像の幾つかの部分に関連するハロ効果及び／又は出力画像の最も暗い及び／又は最も明るい色の幾つかの過増幅を有することがある。そのような場合に、露出補正システム４２４のアーティファクト低減モジュール４３８が、出力画像のアーティファクトを低減するようプロセッサ４０４によって実行可能であってよい。例えば、アーティファクト低減モジュール４３８は、ハロ効果に関連する出力画像の部分を低減するよう特定のフィルタを出力画像に適用してよい。幾つかの場合において、出力画像に適用されるフィルタは、上述されたように入力画像のフィルタ処理後の画像を生成するために使用され得るガウシアンフィルタの代わりに、適用される。実施例において、その特定のフィルタには、入力画像又は他の画像であってよいガイダンス画像の線形変換であるガイデッドフィルタ（guided filter）がある。過増幅アーティファクトを最小限とするか又は削除するよう、アーティファクト低減モジュール４３８は、暗色の過増幅を補正する場合には黒近傍コンフィデンスマップを用いて、及び明色の過増幅を補正する場合には白近傍コンフィデンスマップを用いて、出力画像を入力画像４２２と混合してよい。黒近傍コンフィデンスマップの信頼値は、各ピクセルにおける赤・緑・青（ＲＧＢ）色の最小値と純粋な黒との間の距離によって計測されてよく、白近傍コンフィデンスマップの信頼値は、各ピクセルにおけるＲＧＢ色の最小値と純粋な白との間の距離によって計測されてよい。距離は、画像強度値が［０，１］に正規化される場合に、純粋な黒と考えられる０．０５の強度値と、純粋な白と考えられる０．９５の強度値とを有するガウシアン関数を用いて、計測されてよい。

図５乃至７は夫々、画像の露出の自動補正を提供する方法５００乃至７００を示す。方法５００乃至７００は、論理フロー図においてブロックの集合として表されており、それらのブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせにおいて実施可能な一連の動作を表す。ソフトウェアとの関連で、ブロックは、１以上のプロセッサによって実行される場合に、列挙されている動作を実行するコンピュータにより実行可能な命令を表す。一般的に、コンピュータにより実行可能な命令は、特定の機能を実行するか又は特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。動作が記載される順序は、限定として考えられるよう意図されず、且つ、記載されるブロックの如何なる数も、プロセスを実施するよう如何なる順序でも及び／又は並列に組み合わされてよい。

図５は、入力画像の陰影、中間色、及びハイライトの各領域の輝度を特徴付ける非線形関数に適用される輝度変更パラメータを計算することによって露出が補正された入力画像の修正後の画像を生成するプロセス５００を表す。特に、５０２で、プロセス５００は、画像の複数の領域の夫々の領域について区間を決定することを含む。夫々の領域ごとの区間は、輝度値の等級において夫々の領域に関連付けられる輝度値の指定される範囲を示す。例えば、図２の項目２３２は、０からＸまでの１１個の区間に分けられる０から２５５までの輝度値の等級を示す。特定の実施において、画像のピクセルは、それらの夫々の輝度値に従ってグループ化されてよく、輝度値の特定の範囲内にある輝度値を有するピクセルのグループは、対応する区間に関連付けられる領域を生成するようグループ化されてよい。幾つかの場合において、画像のピクセルは、空の特徴又は顔の特徴に関連付けられてよい。そのような場合に、空の特徴に関連するピクセルは、特定の領域にグループ化されてよく、顔の特徴に関連するピクセルは、特定の領域にグループ化されてよい。

５０４で、複数の領域の中の少なくとも１の領域についての区間は、その少なくとも１の領域が、変更された区間に関連付けられるように変更される。例えば、画像の領域の輝度値は、その領域の初期の区間に関連付けられる輝度値の範囲において含まれる輝度値から、その領域の変更された区間に関連付けられる輝度値の異なる範囲において含まれる輝度値へ変更されてよい。

５０６で、プロセス５００は、画像の夫々の領域の区間と、少なくとも１の領域の変更された区間とに少なくとも部分的に基づき、画像の１以上の輝度変更パラメータを計算することを含む。幾つかの場合において、陰影輝度変更パラメータが生成されてよく、ハイライト輝度変更パラメータが生成されてよい。陰影輝度変更パラメータは、画像の陰影領域におけるピクセルの輝度値に対する変化を示してよく、ハイライト輝度変更パラメータは、画像のハイライト領域におけるピクセルの輝度値に対する変化を示してよい。実施例において、陰影輝度変更パラメータ及び／又はハイライト輝度変更パラメータは、画像の各領域について生成されてよい。全体的な陰影輝度変更パラメータ及び全体的なハイライト輝度変更パラメータは、領域ごとの夫々の陰影輝度変更パラメータ及び領域ごとのハイライト輝度変更パラメータに基づき計算されてよい。特定の例において、画像の領域ごとのハイライト輝度変更パラメータの加重平均が、全体的なハイライト輝度変更パラメータを計算するために使用されてよく、画像の領域ごとの陰影輝度変更パラメータが、全体的な陰影輝度変更パラメータを計算するために使用されてよい。幾つかの場合において、夫々の領域の陰影及び／又はハイライト輝度変更パラメータに割り当てられる重みは、夫々の領域のサイズに基づく。

５０８で、非線形関数が、１以上の輝度変更パラメータに少なくとも部分的に基づき生成されてよい。非線形関数は、初期の輝度値から変更された輝度値への、画像の１以上の輝度値に対する変更を特定してよい。幾つかの場合において、非線形関数は、Ｓ形曲線に相当してよく、一方、他の場合では、非線形関数は、逆Ｓ形曲線に相当してよい。５１０で、プロセス５００は、非線形関数に従って画像の修正後の画像を生成することを含んでよい。画像の修正後の画像は、入力画像のピクセルの夫々の輝度値を夫々の初期の輝度値から夫々の変更された輝度値へと変化させることによって、生成される。実例において、非線形関数は、入力画像において２７の輝度値を有するピクセルが４２の値を有するよう変更されることを特定してよい。よって、入力画像において２７の初期輝度値を有するピクセルの夫々の輝度値は、入力画像の修正後の画像においては４２の輝度値を有するよう変更される。

図６は、画像の領域に割り当てられた輝度値の範囲を変更するプロセス６００を表す。６０２で、プロセス６００は、画像の複数の領域の夫々の領域について区間を決定することを含む。夫々の領域ごとの区間は、輝度値の等級において夫々の領域に関連付けられる輝度値の指定される範囲を示す。６０４で、プロセス６００は、画像に基づき複数のガンマ補正された画像を生成することを含む。ガンマ補正された画像の夫々は、異なる量のガンマ補正を画像に適用することによって、生成される。画像に適用されるガンマ補正の量は、画像の異なる特徴を強調するガンマ補正された画像を生成してよい。

６０６で、プロセス６００は、ガンマ補正された画像の夫々について及び入力画像について画像の特定の領域のエッジを検出することを含む。特定の領域のエッジは、その特定の領域の輝度の変化又は不連続性を示す。６０８で、特定の領域の可視的な細部が計測される。可視的な細部は、夫々のガンマ補正された画像のその特定の領域のエッジ、少なくとも１の更なるガンマ補正された画像のその特定の領域のエッジ、及び／又は入力画像のエッジの間の差に少なくとも部分的に基づき、計測されてよい。

６１０で、プロセス６００は、画像のその特定の領域に隣接する画像の１以上の領域を特定することを含み、ステップ６１２で、特定の領域とその特定の領域に隣接する１以上の領域との間の相対的コントラストが決定される。相対的コントラストは、特定の領域の輝度値と、特定の領域に隣接する１以上の領域の夫々の輝度値とに少なくとも部分的に基づき、決定されてよい。ある場合において、相対的コントラストの決定は、特定の領域及び隣接する領域のヒストグラムを必要としてよい。各領域の夫々のヒストグラムは、各輝度値に関連付けられる強さに関して夫々の領域の輝度値を示す。相対的コントラストの決定時に、特定の領域の平均輝度値と、隣接する領域の夫々の平均輝度値との間の距離が、決定されてよい。特定の実施において、相対的コントラストは、特定の領域のヒストグラム及び夫々の隣接する領域のヒストグラムを、特定の領域の輝度値及び隣接する領域の輝度値の交差が最大化されるようにシフトする最小距離を特定することによって、決定される。

６１４で、特定の領域の区間は、特定の領域の可視的な細部及び相対的コントラストに少なくとも部分的に基づき、変更される。幾つかの状況において、特定の領域の区間は、特定の領域の可視的な細部に関連する項と、相対的コントラストに関連する項とを含むマルコフ確率場エネルギ関数を最小化するよう、変更されてよい。更に、特定の制約が、画像の領域の区間を変更する際に適用されてよい。例えば、特定の区間における輝度値を有する領域の区間を変更することは、禁止されてよい。よって、幾つかの場合において、中間色区間、例えば、図２の項目２３２によって示される区間の等級におけるＶに関連する領域は、変更されることを禁止されてよい。他の例では、特定の区間に関連する各領域は、同じように変更されてよい。例えば、区間ＩＶに関連する各領域の輝度値は、区間ＩＩＩに関連する輝度値へ変更されてよい。

図７は、非線形関数に従って出力画像を生成し、修正された出力画像を、特徴を出力画像に加えることによって生成するプロセス７００を表す。７０２で、プロセス７００は、入力画像の１以上の領域の変更された輝度値を、それらの１以上の領域の初期の輝度値に関して特定する非線形関数を生成することを含む。７０４で、プロセス７００は、非線形関数に従って入力画像の陰影部分、入力画像の中間色部分、及び／又は入力画像のハイライト部分の輝度値を変更すること含む。

７０６で、出力画像は、変更された輝度値に基づき生成される。出力画像の外観は、入力画像の外観よりも細部が乏しいことがある。例えば、入力画像の幾つかのより暗い領域又は露出過度の領域は、出力画像においてより明るく見える。更に、入力画像のより明るい領域は、出力画像において中程度の灰色に見え、よって、出力画像の中間色コントラストは低減され得る。７０８で、プロセス７００は、入力画像と入力画像のフィルタ処理後の画像との間の差に基づき詳細画像を生成することを含む。更に、７１０で、修正された出力画像が、詳細画像の特徴を出力画像に適用することによって生成される。修正された画像は、出力画像の細部に加えて細部を含んでよい。このようにして、入力画像の特徴の幾つかは、出力画像に加え直されてよい。

［むすび］
対象は、構造的な特徴及び／又は方法論的な動作に特有の言語において記載されてきたが、特許請求の範囲において定義される対象は、必ずしも、上記の具体的な特徴又は動作に制限されないことが理解されるべきである。むしろ、上記の具体的な特徴及び動作は、特許請求の範囲を実施する例となる形態として開示される。

Claims (15)

1. 入力画像の１又はそれ以上の領域の初期輝度値に対して前記１又はそれ以上の領域の変更された輝度値を特定する非線形関数を生成するステップと、
   前記入力画像の陰影部分、前記入力画像の中間色部分、前記入力画像のハイライト部分、又はそれらの組み合わせの輝度値を、前記非線形関数に従って変更するステップと、
   前記入力画像の外観よりも細部が少ない外観の出力画像を、前記変更された輝度値に基づき生成するステップと、
   前記入力画像と該入力画像のフィルタ処理された画像との間の差に基づき詳細画像を生成するステップと、
   前記詳細画像の特徴を前記出力画像に適用することによって、前記出力画像の細部に加えて細部を含む修正された出力画像を生成するステップと
   を有する方法。
2. 前記非線形関数は、Ｓ型曲線又は逆Ｓ型曲線を特定する、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記修正された出力画像のハロアーティファクトを低減するよう特定のフィルタを前記修正された出力画像に適用するステップと、
   過増幅された暗色を低減する黒色近傍コンフィデンスマップを用い、若しくは過増幅された明色を低減する白色近傍コンフィデンスマップを用い、又はそれら両方を用い、前記修正された出力画像を前記入力画像と混合するステップと
   を更に有する請求項１に記載の方法。
4. 前記出力画像の陰影領域に加えられる特徴の数及び前記出力画像のハイライト領域の数よりも多い数の前記詳細画像の特徴が、前記出力画像の中間色領域に加えられる、
   請求項１に記載の方法。
5. １又はそれ以上のプロセッサを含むコンピュータデバイスによって、入力画像の複数の領域の夫々の領域について、前記夫々の領域に関連付けられる輝度値の特定される範囲を輝度値の等級において示す区間を決定するステップと、
   前記コンピュータデバイスによって、異なる量のガンマ補正を用いて、複数のガンマ補正された画像の夫々を生成するステップと、
   前記コンピュータデバイスによって、前記ガンマ補正された画像の夫々について且つ前記入力画像について当該画像の特定の領域のエッジを検出するステップと、
   前記コンピュータデバイスによって、夫々のガンマ補正された画像に関連する前記特定の領域のエッジ、少なくとも１の更なるガンマ補正された画像に関連する前記特定の領域のエッジ、前記入力画像に関連する前記特定の領域のエッジ、又はそれらの組み合わせの間の差に少なくとも部分的に基づき、前記特定の領域の可視的な細部を測定するステップと、
   前記コンピュータデバイスによって、前記特定の領域に隣接する当該画像の更なる領域を特定するステップと、
   前記特定の領域の輝度値及び前記更なる領域の輝度値に少なくとも部分的に基づき、前記特定の領域と前記更なる領域との間の相対的コントラストを決定するステップと、
   前記特定の領域の前記可視的な細部及び前記相対的コントラストに少なくとも部分的に基づき、前記特定の領域の前記区間を変更するステップと
   を有する方法。
6. 前記画像の夫々の領域についてヒストグラムを生成するステップを更に有し、前記夫々の領域についての前記ヒストグラムは、前記夫々の領域の夫々の輝度値に関連付けられる強さに関して前記夫々の領域の輝度値を示す、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記特定の領域と前記更なる領域との間の相対的コントラストを決定するステップは、
   前記特定の領域の平均輝度値と前記更なる領域の平均輝度値との間の距離を決定するステップと、
   前記特定の領域の輝度値と前記更なる領域の輝度値との間の交差が最大化されるように前記特定の領域のヒストグラム及び前記更なる領域のヒストグラムをシフトする最小距離を決定するステップと
   を含む、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記特定の領域の前記区間は、前記特定の領域の可視的な細部に関連する項と、前記相対的コントラストに関連する項とを含むマルコフ確率場エネルギ関数を最小化するよう変更される、
   請求項５に記載の方法。
9. 前記特定の領域の前記区間とは異なる前記特定の領域のための最適な区間を決定するステップを更に有し、前記最適な区間は、前記特定の領域の前記輝度値の特定される範囲とは異なる輝度値の特定の範囲に関連付けられる、
   請求項５に記載の方法。
10. 前記特定の領域の前記区間を変更するステップは、前記特定の領域の輝度値を、前記特定の領域の前記区間に関連付けられる前記輝度値の特定される範囲の輝度値から、前記最適な区間に関連付けられる前記輝度値の特定の範囲の輝度値へと変更するステップを含む、
    請求項９に記載の方法。
11. 特定される区間に関連付けられる領域の変更が禁止される、
    請求項５に記載の方法。
12. １又はそれ以上のプロセッサと、
    前記１又はそれ以上のプロセッサへアクセス可能なメモリと
    を有し、
    前記メモリは、
    画像の複数の領域の夫々の領域について、前記夫々の領域に関連付けられる輝度値の特定される範囲を輝度値の等級において示す区間を決定するよう、前記１又はそれ以上のプロセッサによって実行可能なセグメンテーション及び領域解析モジュールと、
    前記複数の領域の中の少なくとも１の領域が夫々の変更された区間と関連付けられるように、前記少なくとも１の領域について前記区間を変更するよう、前記１又はそれ以上のプロセッサによって実行可能な最適区間割り当てモジュールと、
    前記画像の夫々の領域ごとの前記区間及び前記少なくとも１の領域の夫々の変更された区間に少なくとも部分的に基づき、前記画像について１又はそれ以上の輝度変更パラメータを計算するよう、前記１又はそれ以上のプロセッサによって実行可能なパラメータ計算モジュールと、
    初期輝度値から変更された輝度値への１又はそれ以上の輝度値の変更を特定する非線形関数を、前記１又はそれ以上の輝度変更パラメータに少なくとも部分的に基づき生成し、且つ
    前記画像のピクセルの夫々の輝度値を夫々の初期輝度値から夫々の変更された輝度値へと変更することによって、前記非線形関数に従って前記画像の修正後の画像を生成する
    よう、前記１又はそれ以上のプロセッサによって実行可能な非線形関数調整モジュールと
    を記憶する、装置。
13. 前記画像の最低輝度値を輝度値の等級における最低輝度値へと調整し、前記画像の最大輝度値を輝度値の等級における最大輝度値へと調整し、又はその両方によって、自動レベル伸長動作を実行するよう、前記１又はそれ以上のプロセッサによって実行可能な前処理モジュール
    を更に有する請求項１２に記載の装置。
14. 前記１又はそれ以上の輝度変更パラメータは、前記画像の陰影領域におけるピクセルへの変更を示す陰影輝度変更パラメータと、前記画像のハイライト領域におけるピクセルへの変更を示すハイライト輝度変更パラメータとを含む、
    請求項１２に記載の装置。
15. 前記画像について前記１又はそれ以上の輝度変更パラメータを計算することは、前記画像の夫々の領域について少なくとも１の夫々の輝度変更パラメータを計算することを含む、
    請求項１２に記載の装置。

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