JP2015142161A - 画像処理装置及びその制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像に対し色補正を行う画像処理装置において、同じオブジェクトを構成する画素が異なる目標色に近付くよう色補正されることを抑制する。【解決手段】入力される画像からオブジェクトを検出する検出手段と、前記検出手段により検出されたオブジェクトが存在するオブジェクト領域毎に、画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、そのオブジェクト領域の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正手段と、を備え、前記補正手段は、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置及びその制御方法に関するものである。

画像表示装置において、入力画像の色を観察者（人間）の目に好ましい色に補正する処理が行われている。このような処理を行うのは、一般的に人間は、空、木々の葉、人の肌等に対して好ましい色のイメージ（記憶色）を持っているためである。例えば、空の青は鮮やかで真っ青な青色、木々の葉の緑は青緑色、人の肌は赤っぽい肌色が記憶色である。記憶色と実際の色が異なる場合があるため、入力画像の色を記憶色に近付けるように色補正を行う技術がある。このような技術は、例えば、特許文献１に記載されている。また、入力画像の色相ヒストグラムの分布の結果を用いて色補正を行う色の範囲を検出し、色補正を行う技術がある。このような技術は、例えば、特許文献２に記載されている。

特開２００６−２３７７９８号公報 特開２００７−４２０３３号公報

ここで、例えば図２３のような画像において、海のオブジェクトにシアン寄りの青の画素とマゼンタ寄りの青の画素がある場合、図２２（ａ）の点線で示した色相ヒストグラムのように、同じ海のオブジェクトに由来する局所ピーク色相が複数存在することがある。従来の技術では、このような色相ヒストグラムの画像に対し色補正をすると、図２２（ｂ）のように、局所ピーク色相によって異なる目標色に近付くように色補正されてしまう場合がある。この場合、色補正の結果、図２２（ａ）の点線で示した色相ヒストグラムが図２２（ａ）の実線のような色相ヒストグラムになる。そのため、同じ海のオブジェクトの画素であるにもかかわらず、異なる目標色に近付くように補正される画素が生じることになる。よって、同じ海のオブジェクトを構成する画素のうちシアン寄りの青の画素は海の目標色に近付くよう色補正され、マゼンタ寄りの青の画素は空の目標色に近付くよう色補正され、色の分離が生じ適切な色補正ができない場合があった。

そこで、本発明は、画像に対し色補正を行う画像処理装置において、同じオブジェクトを構成する画素が異なる目標色に近付くよう色補正されることを抑制することを目的とする。

本発明は、入力される画像からオブジェクトを検出する検出手段と、
前記検出手段により検出されたオブジェクトが存在するオブジェクト領域毎に、画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、そのオブジェクト領域の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正手段と、
を備え、
前記補正手段は、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置である。

本発明は、画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、入力される画像の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正手段と、
入力される画像の全体の色のヒストグラムである第１のヒストグラムと、入力される画像を複数に分割する分割領域毎の色のヒストグラムである第２のヒストグラムと、を検出し、前記第１のヒストグラム及び前記各第２のヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出する検出手段と、
前記第１のヒストグラムにおいてピーク色が複数あり、かつ、前記第２のヒストグラムにおいて複数のピーク色がある分割領域の数が第６の閾値以上である場合、前記補正手段は、入力される画像に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置である。

本発明は、入力される画像の各画素の色を目標色に近付けるように補正する補正手段と、
色の間の差異が第１の閾値より小さい複数の異なる色の画素が画像中の同じオブジェクトに属する画素である場合、当該複数の色の画素に対する前記補正の目標色を同じ目標色に設定する設定手段と、
を備える画像処理装置である。

本発明は、入力される画像からオブジェクトを検出する検出工程と、
前記検出工程により検出されたオブジェクトが存在するオブジェクト領域毎に、画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、そのオブジェクト領域の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正工程と、
を有し、
前記補正工程では、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置の制御方法である。

本発明は、画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、入力される画像の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正工程と、
入力される画像の全体の色のヒストグラムである第１のヒストグラムと、入力される画像を複数に分割する分割領域毎の色のヒストグラムである第２のヒストグラムと、を検出し、前記第１のヒストグラム及び前記各第２のヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出する検出工程と、
前記第１のヒストグラムにおいてピーク色が複数あり、かつ、前記第２のヒストグラムにおいて複数のピーク色がある分割領域の数が第６の閾値以上である場合、前記補正工程では、入力される画像に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置の制御方法である。

本発明は、入力される画像の各画素の色を目標色に近付けるように補正する補正工程と、
色の間の差異が第１の閾値より小さい複数の異なる色の画素が画像中の同じオブジェクトに属する画素である場合、当該複数の色の画素に対する前記補正の目標色を同じ目標色に設定する設定工程と、
を有する画像処理装置の制御方法である。

本発明によれば、画像に対し色補正を行う画像処理装置において、同じオブジェクトを構成する画素が異なる目標色に近付くよう色補正されることを抑制することができる。

実施例１の回路ブロック図 実施例１の入力画像Ｉの例 実施例１の色相ヒストグラムＨの例 実施例１の分布判定部１０３の詳細ブロック図 実施例１の局所ピーク色相Ｃｐの例 実施例１の局所ピーク色相Ｃｐを算出するフローチャート 実施例１の色分布範囲ｄｃ＿ｓ、ｄｃ＿ｅの例 実施例１の色分布範囲ｄｃ＿ｓを算出するフローチャート 実施例１の色分布範囲ｄｃ＿ｅを算出するフローチャート 実施例１の同一目標色範囲Ｒを算出するフローチャート 実施例１の代表色Ｃｃを算出するフローチャート 実施例１の補正テーブルｃｌｕｔを算出するフローチャート 実施例１の代表色Ｃｃに対応する目標色の例 実施例１の色相の移動量ｍｃ（Ｃ）の例 実施例１の色相の移動量ｍｃ（Ｃ）を算出するフローチャート 実施例１の処理後の色相ヒストグラム 実施例２の回路ブロック図 実施例２の分割領域について説明する図 実施例２の複数のピークを持つヒストグラムの例 実施例２の分布判定部２０３の処理の詳細ブロック図 実施例２の分布判定結果Ｊを算出するフローチャート 色相ヒストグラムと色相毎の補正量の例を示す図 入力画像の例

（実施例１）
以下、本発明に係る画像処理装置及びその制御方法について、図を用いて説明する。実施例１の画像処理装置は、画素の色と目標色との予め定められた対応関係に基づき、画像の各画素の色を、対応する目標色に近付けるように補正する。目標色は、例えば空の色、緑色、肌色等の記憶色である。この色補正では、画像中の目標色に近い色の画素を目標色に近付けるように補正する。実施例１の特徴は、この色補正における目標色を、補正対象の色と、その色の画素が属する画像中のオブジェクトと、に応じて決定する点である。同じ色であっても、その色の画素が属する画像中のオブジェクトによって、異なる目標色に近付くように色補正がなされることがある。すなわち、色と、補正によりその色の色座標を移動する際の移動量と、の対応関係を、画像の内容に応じて適応的に決定する。これにより、画像の内容に応じて適切な色補正を行うことができる。例えば、同じオブジェクトを構成する画素であるにもかかわらず異なる色を目標色として色補正が行われることで色の分離が発生することを抑制できる。以下、詳細に説明する。

図１は実施例１の画像処理装置の構成を示す図である。図１に示す画像処理装置１００は、オブジェクト検出部１０１と、色相ヒストグラム検出部１０２と、分布判定部１０３と、補正テーブル作成部１０４と、色補正部１０５、色空間変換部１０６を有する。

オブジェクト検出部１０１は、入力画像Ｉに含まれる複数のオブジェクトを検出し、各オブジェクトを含む領域（オブジェクト領域）を検出する。例えば「空」というオブジェ
クトは一般的に、位置は画像上部、色は青色、周波数が低周波、という特徴を持つため、そのような画像の特徴を持つ領域は「空」として認識（検出）することができる。また、人物や人物の顔などのオブジェクトの認識は、肌色領域や顔構造の検出など、既知の手法を用いて行うことができる。なお、オブジェクトの認識手法は任意であり、公知の手法を用いることができる。

オブジェクト検出部１０１は、検出したオブジェクトを含むオブジェクト領域の位置をオブジェクト領域座標Ｐとして検出する。実施例１のオブジェクト領域座標Ｐの情報には、オブジェクト領域の最も左上の点の座標（ｘ＿ｓ，ｙ＿ｓ）及び、最も右下の点の座標（ｘ＿ｅ，ｙ＿ｅ）が含まれる。

入力画像Ｉに図２（ａ）のような海と空と山の３個のオブジェクトが存在するとする。オブジェクト検出部１０１は、それぞれのオブジェクトのオブジェクト領域座標Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３を検出し、色相ヒストグラム検出部１０２に出力する。海のオブジェクトのオブジェクト領域座標Ｐ１は、図２（ｂ）に示すように、（ｘ＿ｓ１，ｙ＿ｓ１）、（ｘ＿ｅ１，ｙ＿ｅ１）となる。また、空のオブジェクトのオブジェクト領域座標Ｐ２は（ｘ＿ｓ２，ｙ＿ｓ２）、（ｘ＿ｅ２，ｙ＿ｅ２）、山のオブジェクトのオブジェクト領域座標Ｐ３は（ｘ＿ｓ３，ｙ＿ｓ３）、（ｘ＿ｅ３，ｙ＿ｅ３）となる。

色相ヒストグラム検出部１０２は、オブジェクト領域毎に色相ヒストグラムを検出する。実施例１では、色相ヒストグラム検出部１０２は、入力画像Ｉとオブジェクト領域座標Ｐ１に基づきオブジェクト領域Ｐ１の色相ヒストグラムＨ１を検出する。また、色相ヒストグラム検出部１０２は、入力画像Ｉとオブジェクト領域座標Ｐ２に基づきオブジェクト領域Ｐ２の色相ヒストグラムＨ２を検出する。また、色相ヒストグラム検出部１０２は、入力画像Ｉとオブジェクト領域座標Ｐ３に基づきオブジェクト領域Ｐ３の色相ヒストグラムＨ３を検出する。

実施例１では、入力画像Ｉの画像データはＹＣｂＣｒデータとし、色相ヒストグラム検出部１０２は、ＣｂＣｒデータから色相データＣ（０〜３５９）を算出して色相ヒストグラムを検出する。色相データＣの単位は角度の単位（度）である。ＣｂＣｒデータから色相データＣへの変換は以下の式１により行わられる。

色相ヒストグラム検出部１０２は、式１によって算出したオブジェクト領域Ｐ内の画素の色相データＣの度数（個数）を０〜３５９の色相データの値（カテゴリ）毎にカウントし、色相ヒストグラムＨを検出する。検出した色相ヒストグラムＨ１、Ｈ２、Ｈ３の例を図３に示す。図３（Ａ）はオブジェクト領域Ｐ１の色相ヒストグラムＨ１、図３（Ｂ）はオブジェクト領域Ｐ２の色相ヒストグラムＨ２、図３（Ｃ）はオブジェクト領域Ｐ３の色相ヒストグラムＨ３を表す。色相ヒストグラム検出部１０２は、検出した色相ヒストグラムＨを分布判定部１０３に出力する。

分布判定部１０３は、色相ヒストグラムＨより、同一目標色範囲Ｒと、代表色Ｃｃを決
定する。同一目標色範囲Ｒは、色補正を行う際に同一の目標色に近付くよう補正する対象となる色相範囲（第２の色範囲）である。連続して度数が分布している範囲が複数あり、それらの色相が近い場合、分布判定部１０３は、それらの分布範囲を同じ目標色に近付くよう補正するため、それらの分布範囲を１つにまとめて同一目標色範囲とする。このようにする理由は、色相が近い分布範囲は、同一のオブジェクトに由来する色相の分布範囲である可能性が高いためである。

実施例１の同一目標色範囲Ｒの情報には、同一目標色範囲開始色相ｔｃ＿ｓ及び、同一目標色範囲終了色相ｔｃ＿ｅが含まれる。同一目標色範囲開始色相ｔｃ＿ｓは同一目標色範囲の開始点（最も値が小さい点、下限値）の色相データ、同一目標色範囲終了色相ｔｃ＿ｅは同一目標色範囲の終了点（最も値が高い点、上限値）の色相データである。代表色Ｃｃは同一目標色範囲Ｒの重心点の色相データとする。

図４は分布判定部１０３の詳細ブロック図である。分布判定部１０３は局所ピーク色相検出部１１、色分布範囲検出部１２、同一目標色範囲検出部１３、代表色検出部１４を有する。
局所ピーク色相検出部１１は、色相ヒストグラムＨから局所ピーク色相Ｃｐを算出する。局所ピーク色相Ｃｐの例を図５に示す。局所ピーク色相検出部１１は、下記の条件を満たす度数を持つ色相を局所ピーク色相Ｃｐとして検出する。
条件１．度数が閾値より大きい（図５では閾値をｔｈ＿ｐ（第２の閾値）で示す）。
条件２．一定範囲内の色相の中で最も度数が大きい（極大値である）。

条件１は、ほとんど度数がない色相を局所ピーク色相Ｃｐとして検出してしまうのを防ぐための条件である。条件２は、少なくとも一定の限られた範囲内では度数が最も高くなっている色相を局所ピーク色相Ｃｐとして検出するための条件である。このように、実施例１では、度数が閾値ｔｈ＿ｐより大きい極大値になっている色相を局所ピーク色相（ピーク色）として検出する。
局所ピーク色相を検出するのは、連続して度数が分布している範囲を求めるためである。局所ピーク色相Ｃｐを算出するフローチャートを図６に示す。

ステップＳ６１において、局所ピーク色相検出部１１は、局所ピーク色相か判定する色相データｉを初期化する。
ステップＳ６２において、局所ピーク色相検出部１１は、色相データｉが３５９より小さいか判定し、小さい場合（Ｓ６２：ｙｅｓ）はステップＳ６３に進み、小さくない場合（Ｓ６２：ｎｏ）はこのフローの処理を終了する。

ステップＳ６３において、局所ピーク色相検出部１１は、色相データｉの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｉ）が閾値ｔｈ＿ｐより大きいか判定する。度数Ｈ（ｉ）が閾値ｔｈ＿ｐより大きい場合（Ｓ６３：ｙｅｓ）、局所ピーク色相検出部１１はステップＳ６４へ進み、度数Ｈ（ｉ）が閾値ｔｈ＿ｐより大きくない場合（Ｓ６３：ｎｏ）、局所ピーク色相検出部１１はステップＳ７３へ進む。閾値ｔｈ＿ｐは条件１の判定に用いる閾値である。この閾値は定数とする。なお、オブジェクトが例えば比較的小さい人の顔であった場合、オブジェクト領域の面積が小さくなるため、人の顔の色の度数が閾値より大きくならず、人の顔の色が局所ピーク色相として検出されなくなる場合がありえる。そこで、オブジェクト領域の中で相対的に支配的な色をピーク色相として検出できるように、オブジェクト領域の面積に応じた値を閾値としても良い。

ステップＳ６４において、局所ピーク色相検出部１１は、色相データｉと度数を比較する色相データｋの初期値を設定する（ｋ＝ｉ−ｒａ）。ここでｒａは条件２の判定に用いる範囲を表し、実施例１では定数とする。
ステップＳ６５において、局所ピーク色相検出部１１は、比較対象の色相データｋが０より小さいか判定し、小さい場合（Ｓ６５：ｙｅｓ）はステップＳ６６へ進み、小さくない場合（Ｓ６５：ｎｏ）はステップＳ６７へ進む。

ステップＳ６６において、局所ピーク色相検出部１１は、ｋに３６０を加えた色相を改めて比較対象の色相データｋとする（ｋ＝ｋ＋３６０）。
ステップＳ６７において、局所ピーク色相検出部１１は、色相データｉの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｉ）が、比較対象の色相データｋの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｋ）より大きいか判定する。大きい場合（Ｓ６７：ｙｅｓ）、局所ピーク色相検出部１１は、ステップＳ６８へ進み、大きくない場合（Ｓ６７：ｎｏ）、局所ピーク色相検出部１１は、ステップＳ７３へ進む。

ステップＳ６８において、局所ピーク色相検出部１１は、比較対象の色相データｋを１インクリメントする（ｋ＝ｋ＋１）。
ステップＳ６９において、局所ピーク色相検出部１１は、インクリメントした比較対象の色相データｋが３５９より大きいか判定し、大きい場合（Ｓ６９：ｙｅｓ）はステップＳ７０へ進み、大きくない場合（Ｓ６９：ｎｏ）はステップＳ７１へ進む。

ステップＳ７０において、局所ピーク色相検出部１１は、ｋから３６０を減算した値を改めて比較対象の色相データｋとする（ｋ＝ｋ−３６０）。
ステップＳ７１において、局所ピーク色相検出部１１は、ｋが、色相データｉと度数を比較する色相データの範囲を超えたか判定する。具体的には、局所ピーク色相検出部１１は、ｋがｒａ＿ｅより大きいか判定し、大きい場合（Ｓ７１：ｙｅｓ）はステップＳ７２へ進み、大きくない場合（Ｓ７１：ｎｏ）はステップＳ６７へ進む。

ここで、ｒａ＿ｅは、色相データｉと度数を比較する色相データの範囲の上限を示す。ｒａ＿ｅは以下の式２で求められる。

ｒａ＿ｅ＝ｉ＋ｒａ （ｉ＋ｒａ≦３５９の場合）
ｒａ＿ｅ＝ｉ＋ｒａ−３６０ （ｉ＋ｒａ＞３５９の場合） （式２）

すなわち、このフローでは、局所ピーク色相であるか判定する対象の色相データｉの前後ｒａの範囲（ｉ−ｒａ≦ｋ≦ｉ＋ｒａ）を一定範囲とし、この一定範囲内に、色相データｉより度数の高い色相データが存在するか判定している。そして、存在する場合、判定対象の色相データｉはこの一定範囲内で度数が極大ではないため、局所ピーク色相ではないが、存在しない場合、判定対象の色相データｉはこの一定範囲内で度数が極大であるため、局所ピーク色相であると判定できる。
ステップＳ７２において、局所ピーク色相検出部１１は、判定対象の色相データｉは局所ピーク色相Ｃｐであると判定し、ステップＳ７３へ進む。

色分布範囲検出部１２は、局所ピーク色相Ｃｐと色相ヒストグラムＨから図７のような色分布範囲（第１の色範囲）の開始点（下限値）ｄｃ＿ｓ、終了点（上限値）ｄｃ＿ｅを算出する。色分布範囲は、局所ピーク色相Ｃｐを中心として連続して度数が分布している範囲である。色分布範囲検出部１２は、色相ヒストグラムＨにおいて、局所ピーク色相Ｃｐの前後で度数が閾値以下になる色相データを検出することにより、色分布範囲を検出する。

色分布範囲検出部１２が色分布範囲の下限値ｄｃ＿ｓを算出するフローチャートを図８に示す。
ステップＳ８１において、色分布範囲検出部１２は、色分布範囲内か判定する色相データｄｃ＿ｓと局所ピーク色相Ｃｐとの差分ｉを初期化する。
ステップＳ８２において、色分布範囲検出部１２は、色分布範囲内か判定する色相データｄｃ＿ｓを求める。ここでは、局所ピーク色相Ｃｐより値が小さい側で色分布範囲内か判定するため、判定対象の色相データｄｃ＿ｓ＝Ｃｐ−ｉである。

ステップＳ８３において、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｓが０より小さいか判定し、小さい場合（Ｓ８３：ｙｅｓ）はステップＳ８４へ進み、小さくない場合（Ｓ８３：ｎｏ）はステップＳ８５へ進む。
ステップＳ８４において、色分布範囲検出部１２は、ｄｃ＿ｓに３６０を加えた色相データを改めて判定対象の色相データｄｃ＿ｓとする（ｄｃ＿ｓ＝ｄｃ＿ｓ＋３６０）。
ステップＳ８５において、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｓの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｄｃ＿ｓ）が閾値ｔｈ＿ｄ（第３の閾値）より大きいか判定する。

色相データｄｃ＿ｓの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｄｃ＿ｓ）が閾値ｔｈ＿ｄより大きい場合（Ｓ８５：ｙｅｓ）、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｓは局所ピーク色相Ｃｐを中心とする色分布範囲内であると判定し、ステップＳ８９へ進む。ステップＳ８９では、色分布範囲検出部１２は、次の色相データを判定対象とすべく、判定対象の色相データｄｃ＿ｓと局所ピーク色相Ｃｐとの差分ｉを１インクリメントする（ｉ＝ｉ＋１）。

色相データｄｃ＿ｓの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｄｃ＿ｓ）が閾値ｔｈ＿ｄより大きくない場合（Ｓ８５：ｎｏ）、判定対象の色相データｄｃ＿ｓは局所ピーク色相Ｃｐを中心とする色分布範囲内ではない。この場合、判定対象の色相データｄｃ＿ｓより１大きい色相データが、局所ピーク色相Ｃｐより小さい側の色分布範囲の下限値（開始点）である。

ステップＳ８６において、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｓより１大きい色相データを求める（ｄｃ＿ｓ＝ｄｃ＿ｓ＋１）。この値が３５９より大きくない場合（Ｓ８７：ｎｏ）、色分布範囲検出部１２は、この値を色分布範囲の下限値とする。この値が３５９より大きい場合（Ｓ８７：ｙｅｓ）、色分布範囲検出部１２は、この値から３６０を減算した値（ｄｃ＿ｓ＝ｄｃ＿ｓ−３６０）を求め（ステップＳ８８）、この値を色分布範囲の下限値とする。

色分布範囲検出部１２が色分布範囲の上限値ｄｃ＿ｅを算出するフローチャートを図９に示す。
ステップＳ９１において、色分布範囲検出部１２は、色分布範囲内か判定する色相データｄｃ＿ｅと局所ピーク色相Ｃｐとの差分ｉを初期化する。
ステップＳ９２において、色分布範囲検出部１２は、色分布範囲内か判定する色相データｄｃ＿ｅを求める。ここでは、局所ピーク色相Ｃｐより値が大きい側で色分布範囲内か判定するため、判定対象の色相データｄｃ＿ｅ＝Ｃｐ＋ｉである。

ステップＳ９３において、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｅが３５９より大きいか判定し、大きい場合（Ｓ９３：ｙｅｓ）はステップＳ９４へ進み、大きくない場合（Ｓ９３：ｎｏ）はステップＳ９５へ進む。
ステップＳ９４において、色分布範囲検出部１２は、ｄｃ＿ｅから３６０を減算した色相データを改めて判定対象の色相データｄｃ＿ｅとする（ｄｃ＿ｅ＝ｄｃ＿ｅ−３６０）。
ステップＳ９５において、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｅの
色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｄｃ＿ｅ）が閾値ｔｈ＿ｄより大きいか判定する。

色相データｄｃ＿ｅの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｄｃ＿ｅ）が閾値ｔｈ＿ｄより大きい場合（Ｓ９５：ｙｅｓ）、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｅは局所ピーク色相Ｃｐを中心とする色分布範囲内であると判定し、ステップＳ９９へ進む。ステップＳ９９では、色分布範囲検出部１２は、次の色相データを判定対象とすべく、判定対象の色相データｄｃ＿ｅと局所ピーク色相Ｃｐとの差分ｉを１インクリメントする（ｉ＝ｉ＋１）。

色相データｄｃ＿ｅの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｄｃ＿ｅ）が閾値ｔｈ＿ｄより大きくない場合（Ｓ９５：ｎｏ）、判定対象の色相データｄｃ＿ｅは局所ピーク色相Ｃｐを中心とする色分布範囲内ではない。この場合、判定対象の色相データｄｃ＿ｅより１小さい色相データが、局所ピーク色相Ｃｐより大きい側の色分布範囲の上限値（終了点）である。

ステップＳ９６において、色分布範囲検出部１２は、判定対象の色相データｄｃ＿ｅより１小さい色相データを求める（ｄｃ＿ｅ＝ｄｃ＿ｅ−１）。この値が０より小さくない場合（Ｓ９７：ｎｏ）、色分布範囲検出部１２は、この値を色分布範囲の上限値とする。この値が０より小さい場合（Ｓ９７：ｙｅｓ）、色分布範囲検出部１２は、この値に３６０を加えた値（ｄｃ＿ｅ＝ｄｃ＿ｅ＋３６０）を求め（ステップＳ９８）、この値を色分布範囲の上限値とする。

色分布範囲検出部１２は、局所ピーク色相Ｃｐが複数ある場合、各局所ピーク色相Ｃｐ（ｎ）（ｎ＝１，２，３・・・）について、色分布範囲の下限値ｄｃ＿ｓ（ｎ）、上限値ｄｃ＿ｅ（ｎ）を検出する。これにより、局所ピーク色相Ｃｐ毎に、色分布範囲が検出される。

同一目標色範囲検出部１３は、色分布範囲の情報（下限値ｄｃ＿ｓ、上限値ｄｃ＿ｅ）に基づいて同一目標色範囲Ｒを算出する。同一目標色範囲Ｒは、補正テーブル作成部１０４で補正テーブルを作成する際に用いられる。
同一目標色範囲検出部１３は、色分布範囲検出部１２が検出した複数の色分布範囲のうち、近くに存在する色分布範囲同士を統合し、同一目標色範囲Ｒとする。互いに離れている色分布範囲は、それぞれ単独で同一目標色範囲Ｒとする。同一目標色範囲検出部１３が同一目標色範囲Ｒを算出するフローチャートを図１０に示す。

ステップＳ１０１において、同一目標色範囲検出部１３は、互いに近いか否かを判定する対象の色分布範囲の識別番号ｋを初期化する。識別番号ｋは、色分布範囲検出部１２が複数の色分布範囲を検出したときに、局所ピーク色相Ｃｐ（ｋ）に応じて各色分布範囲に付与するものとする。識別番号ｋは、局所ピーク色相Ｃｐ（ｋ）の値の小さい順に付与するものとする。すなわち、色分布範囲ｋ＋１は、色分布範囲ｋの右側（色相の値が大きい側）に位置する。また、同一目標色範囲検出部１３は、この処理で検出する同一目標色範囲Ｒに付与する識別番号ｌを初期化する。

ステップＳ１０２において、同一目標色範囲検出部１３は、色分布範囲ｋの上限値ｄｃ＿ｅ（ｋ）と、色分布範囲ｋ＋１の下限値ｄｃ＿ｓ（ｋ＋１）との差分の大きさが閾値ｔｈ＿ｒ（第４の閾値）より小さいか判定する。閾値ｔｈ＿ｒは、隣り合う色分布範囲が近いか否かを判定するための閾値である。差分の大きさが閾値ｔｈ＿ｒより小さい場合（Ｓ１０２：ｙｅｓ）、同一目標色範囲検出部１３は、隣り合う色分布範囲ｋと色分布範囲ｋ＋１は近いと判定し、これらを統合して同一目標色範囲ｌとすべくステップＳ１０３へ進む。一方、差分の大きさが閾値ｔｈ＿ｒより小さくない場合（Ｓ１０２：ｎｏ）、同一目
標色範囲検出部１３は、隣り合う色分布範囲ｋと色分布範囲ｋ＋１は離れていると判定し、色分布範囲ｋを単独で同一目標色範囲ｌとすべくステップＳ１０４へ進む。

ステップＳ１０３において、同一目標色範囲検出部１３は、色分布範囲ｋの下限値ｄｃ＿ｓ（ｋ）を同一目標色範囲ｌの下限値ｔｃ＿ｓ（ｌ）とし、色分布範囲ｋ＋１の上限値ｄｃ＿ｅ（ｋ＋１）を同一目標色範囲ｌの上限値ｔｃ＿ｅ（ｌ）とする。
ステップＳ１０４において、同一目標色範囲検出部１３は、色分布範囲ｋの下限値ｄｃ＿ｓ（ｋ）を同一目標色範囲ｌの下限値ｔｃ＿ｓ（ｌ）とし、色分布範囲ｋの上限値ｄｃ＿ｅ（ｋ）を同一目標色範囲ｌの上限値ｔｃ＿ｅ（ｌ）とする。

ステップＳ１０５において、同一目標色範囲検出部１３は、判定対象の色分布範囲の識別番号ｋを１インクリメントするとともに、同一目標色範囲の識別番号ｌを１インクリメントする。
ステップＳ１０６において、同一目標色範囲検出部１３は、判定対象の色分布範囲の識別番号ｋがｎｕより大きいか判定する。ｎｕは色分布範囲検出部１２が検出した色分布範囲の個数である。ｋがｎｕより大きい場合（Ｓ１０６：ｙｅｓ）、同一目標色範囲検出部１３はこのフローの処理を終了し、ｋがｎｕより大きくない場合（Ｓ１０６：ｎｏ）、同一目標色範囲検出部１３はステップＳ１０２へ進む。

代表色検出部１４は、同一目標色範囲Ｒから代表色Ｃｃを算出する。代表色Ｃｃは、補正テーブル作成部１０４で補正テーブルを作成するために用いられる。代表色Ｃｃを算出するフローチャートを図１１に示す。代表色検出部１４は、代表色を求める対象の同一目標色範囲Ｒの下限値ｔｃ＿ｓから順に同一目標色範囲Ｒの色相ヒストグラムの度数を積算していく。そして、積算値が閾値ｔｈ＿ｓｕｍ（第５の閾値）を超えたときの色相データ（積算した色相範囲の最大色相）を代表色Ｃｃとする。

ステップＳ１１１において、代表色検出部１４は、代表色か否かを判定する色相データｋを初期化する（ｋ＝ｔｃ＿ｓ）。
ステップＳ１１２にいおて、代表色検出部１４は、積算値ｓｕｍを初期化する。
ステップＳ１１３において、代表色検出部１４は、積算値ｓｕｍに色相データｋの色相ヒストグラムの度数Ｈ（ｋ）を加算する（ｓｕｍ＝ｓｕｍ＋Ｈ（ｋ））。

ステップＳ１１４において、代表色検出部１４は、積算値ｓｕｍが閾値ｔｈ＿ｓｕｍを超えたか判定し、超えた場合（Ｓ１１４：ｙｅｓ）ステップＳ１１５へ進み、超えていない場合（Ｓ１１４：ｎｏ）ステップＳ１１６へ進む。
ステップＳ１１５において、代表色検出部１４は、判定対象の色相データｋを代表色Ｃｃとして検出する。
ステップＳ１１６において、代表色検出部１４は、判定対象の色相データｋを１インクリメントする。

ステップＳ１１７において、代表色検出部１４は、判定対象の色相データｋが３５９より大きいか判定し、大きい場合（Ｓ１１７：ｙｅｓ）ステップＳ１１８へ進み、大きくない場合（Ｓ１１７：ｎｏ）ステップＳ１１３へ進む。
ステップＳ１１８において、代表色検出部１４は、判定対象の色相データｋから３６０を減算した値を改めて判定対象の色相データｋとする。

ここで、閾値ｔｈ＿ｓｕｍは代表色Ｃｃを求めるための閾値であり、同一目標色範囲の下限値（開始色相）ｔｃ＿ｓから同一目標色範囲の上限値（終了色相）ｔｃ＿ｅまでヒストグラム度数を積算した値の半分とする。すなわち、ｔｈ＿ｓｕｍは以下の式３で求められる。

分布判定部１０３は、同一目標色範囲検出部１３が検出した同一目標色範囲Ｒと代表色検出部１４が検出した代表色Ｃｃの情報を補正テーブル作成部１０４に出力する。
補正テーブル作成部１０４は、同一目標色範囲Ｒと代表色Ｃｃからオブジェクト領域Ｐごとに補正テーブルｃｌｕｔを作成する。補正テーブルｃｌｕｔには、色相データＣごとの補正による色相の移動量ｍｃ（Ｃ）の情報が格納される。補正テーブルｃｌｕｔを算出するフローチャートを図１２に示す。

ステップＳ１１で、補正テーブル作成部１０４は、代表色Ｃｃより目標色ｔｃを算出する。補正テーブル作成部１０４は、代表色Ｃｃと目標色ｔｃとの予め定められた対応関係（図１３に例示する）に基づき、目標色ｔｃを設定する。図１３において、目標色ｔｃは、予め定められた記憶色であり、図１３の例では肌の色、葉の色、海の色、空の色が定められている。目標色は例示でありこれに限られない。実施例１の画像処理装置では、目標色に近い色を目標色に近付けるよう色補正する。実施例１では、「ある画素の色が目標色に近い」とは、その画素の色が属する同一目標色範囲Ｒの代表色が、その目標色に対応する色の範囲内の値であることであり、単にその画素の色が目標色に近いということではない。図１３では、例えば代表色Ｃｃが１４０≦Ｃｃ＜２２０を満たす同一目標色範囲Ｒに属する色を、海の色に近い色と判定し、この同一目標色範囲Ｒに属する色を、予め定められた海の色に近付くように色補正する。同一目標色範囲Ｒは、同じオブジェクト領域内で、近い位置にある色分布範囲を統合して求められるため、代表色が同じ値でも、画像の内容に応じて、代表色がその値である同一目標色範囲Ｒの範囲は異なることがある。すなわち、同じ色であっても、属するオブジェクト領域が異なれば、代表色の異なる同一目標色範囲Ｒに属することがある。例えば、同じ色の画素であっても、海のオブジェクトに属すると判定される画素は海の色の目標色に近付くように補正され、空のオブジェクトに属すると判定される画素は空の色の目標色に近付くように補正される。この点が、単に色に応じて目標色を決定する従来技術との相違点である。

ステップＳ１２で、補正テーブル作成部１０４は、色相データＣに対応する色相の移動量ｍｃ（Ｃ）を算出する。色相データＣと移動量ｍｃ（Ｃ）との対応関係の例を図１４に示す。補正テーブル作成部１０４が色相の移動量ｍｃ（Ｃ）を算出するフローチャートを図１５に示す。

ステップＳ１５１において、補正テーブル作成部１０４は、色相の移動量を算出する対象の色相データＣを初期化する。
ステップＳ１５２において、補正テーブル作成部１０４は、移動量算出対象の色相データＣが３５９より小さいか判定し、小さい場合（Ｓ１５２：ｙｅｓ）ステップＳ１５３に進み、小さくない場合（Ｓ１５２：ｎｏ）このフローの処理を終了する。

ステップＳ１５３において、補正テーブル作成部１０４は、移動量算出対象の色相データＣが同一目標色範囲Ｒ内であるか判定し、範囲内の場合（Ｓ１５３：ｙｅｓ）ステップＳ１５５に進み、範囲内でない場合（Ｓ１５３：ｎｏ）ステップＳ１５４に進む。
ステップＳ１５４において、補正テーブル作成部１０４は、色相データＣの移動量ｍｃ（Ｃ）を０としてステップＳ１６０へ進み、移動量算出対象の色相データＣを１インクリメントする。

ステップＳ１５５において、補正テーブル作成部１０４は、移動量算出対象の色相データＣがｔｃ＿ｐ１’より小さいか判定し、小さい場合（Ｓ１５５：ｙｅｓ）ステップＳ１５６へ進み、小さくない場合（Ｓ１５５：ｎｏ）ステップＳ１５７へ進む。ｔｃ＿ｐ１’は以下のように求められる。

ｔｃ＿ｐ１’＝ｔｃ＿ｐ１＋３６０（ｔｃ＿ｐ１＜ｔｃ＿ｓの場合）
ｔｃ＿ｐ１’＝ｔｃ＿ｐ１ （ｔｃ＿ｐ１≧ｔｃ＿ｓの場合）

ここで、ｔｃ＿ｐ１は、以下のように求められる。

ｔｃ＿ｐ１＝ｔｃ−（ｔｃ−ｔｃ＿ｓ）／２

ステップＳ１５６において、補正テーブル作成部１０４は、色相データＣの移動量ｍｃ（Ｃ）を以下の式で求めた後、ステップＳ１６０へ進む。

ｍｃ（Ｃ）＝ｋ１×（Ｃ−ｔｃ＿ｓ）

ここで、ｋ１は以下のようにして求められる。

ｋ１＝ｍｃ＿ｍａｘ／（ｔｃ＿ｐ１’−ｔｃ＿ｓ’）

ここで、ｔｃ＿ｓ’は以下のようにして求められる。

ｔｃ＿ｓ’＝ｔｃ＿ｓ−３６０（ｔｃ＿ｓ＞ｔｃ＿ｅの場合）
ｔｃ＿ｓ’＝ｔｃ＿ｓ （ｔｃ＿ｓ≦ｔｃ＿ｅの場合）

ステップＳ１５７において、補正テーブル作成部１０４は、移動量算出対象の色相データＣがｔｃ＿ｐ２’より小さいか判定し、小さい場合（Ｓ１５７：ｙｅｓ）ステップＳ１５８へ進み、小さくない場合（Ｓ１５７：ｎｏ）ステップＳ１５９へ進む。ｔｃ＿ｐ２’は以下のように求められる。

ｔｃ＿ｐ２’＝ｔｃ＿ｐ２＋３６０（ｔｃ＿ｐ２＜ｔｃ＿ｓの場合）
ｔｃ＿ｐ２’＝ｔｃ＿ｐ２ （ｔｃ＿ｐ２≧ｔｃ＿ｓの場合）

ここで、ｔｃ＿ｐ２は以下のようにして求められる。

ｔｃ＿ｐ２＝ｔｃ＋（ｔｃ＿ｅ’−ｔｃ）／２

ここで、ｔｃ＿ｅ’は以下のようにして求められる。

ｔｃ＿ｅ’＝ｔｃ＿ｅ＋３６０（ｔｃ＿ｅ＜ｔｃ＿ｓの場合）
ｔｃ＿ｅ’＝ｔｃ＿ｅ （ｔｃ＿ｅ≧ｔｃ＿ｓの場合）

ステップＳ１５８において、補正テーブル作成部１０４は、色相データＣの移動量ｍｃ（Ｃ）を以下の式で求めた後、ステップＳ１６０へ進む。

ｍｃ（Ｃ）＝ｋ２×（Ｃ−ｔｃ’）

ここで、ｋ２は以下のようにして求められる。

ｋ２＝（ｍｃ＿ｍｉｎ−ｍｃ＿ｍａｘ）／（ｔｃ＿ｐ２’−ｔｃ＿ｐ１’）

また、ｔｃ’は以下のようにして求められる。

ｔｃ’＝ｔｃ＋３６０（ｔｃ＜ｔｃ＿ｓの場合）
ｔｃ’＝ｔｃ （ｔｃ≧ｔｃ＿ｓの場合）

ステップＳ１５９において、補正テーブル作成部１０４は、色相データＣの移動量ｍｃ（Ｃ）を以下の式で求めた後、ステップＳ１６０へ進む。

ｍｃ（Ｃ）＝ｋ３×（Ｃ−ｔｃ＿ｅ’）

ここで、ｋ３は以下のようにして求められる。

ｋ３＝−ｍｃ＿ｍｉｎ／（ｔｃ＿ｅ’−ｔｃ＿ｐ２’）

補正テーブル作成部１０４は、同一目標色範囲Ｒごとに補正テーブルｃｌｕｔを作成する。
色補正部１０５は、補正テーブルｃｌｕｔを用いてオブジェクト領域毎に色補正を行い、色補正後の画像データを出力する。色補正部１０５は、オブジェクト領域毎に、各画素のＣｂＣｒデータより色相データＣを算出し、色相データＣを入力として補正テーブルｃｌｕｔより移動量ｍｃ（Ｃ）を求める。色補正部１０５は、各画素の色相データＣがどの同一目標色範囲Ｒに属するか判定し、属している同一目標色範囲Ｒに対応する補正テーブルｃｌｕｔに基づき色補正に用いる移動量ｍｃ（Ｃ）を算出する。色相データＣがどの同一目標色範囲Ｒにも属しない場合、移動量ｍｃ（Ｃ）＝０とする。色補正部１０５は、求めた移動量ｍｃ（Ｃ）を用いて、各画素のＣｂＣｒデータを補正する。補正前の画素のＣｂＣｒデータをＣｂ、Ｃｒ、補正後のＣｂＣｒデータをＣｂ’、Ｃｒ’、移動量をｍｃ（Ｃ）とすると、補正後のＣｂＣｒデータＣｂ’、Ｃｒ’は以下の式で求められる。

Ｃｂ’＝Ｃｂ×ｃｏｓ（ｍｃ（Ｃ））−Ｃｒ×ｓｉｎ（ｍｃ（Ｃ））
Ｃｒ’＝Ｃｂ×ｓｉｎ（ｍｃ（Ｃ））＋Ｃｒ×ｃｏｓ（ｍｃ（Ｃ）） （式４）

色空間変換部１０６は、色補正部１０５から出力されたＹＣｂＣｒデータをＲＧＢデータに変換し、出力する。

以上説明した実施例１によれば、入力画像の色相ヒストグラムにおいて、同一オブジェクトに由来する局所的なピークが複数存在している場合に、ピーク毎に異なる目標色に近付くように色補正がなされることを抑制できる。よって、色補正により同一オブジェクトに色の分離が生じることを抑制できる。

例えば、入力画像Ｉが図２（ａ）の場合、オブジェクト領域Ｐ１の色相ヒストグラムは図３（Ａ）に示すように２つのピークを有するが、実施例１によれば、これら２つのピークを有する色の範囲の全体が同一目標色範囲Ｒとなる。そのため、２つのピークを有する色の範囲の全体が、海の目標色に近付くように色補正されることになるので、色補正後のオブジェクト領域Ｐ１の色相ヒストグラムは図１６（Ｂ）のようになる。これにより、図
２２（ａ）のように、２つのピークのうち一方が海の目標色に近付くように補正され、他方が空の目標色に近付くように補正されることが抑制され、同じ海のオブジェクトを構成する色が補正により分離してしまうことが抑制される。よって、色相ヒストグラムに複数のピークを有するオブジェクトの画像に対し高品質な色補正を行うことが可能になる。

実施例１では、ピーク色の近傍の色であって各オブジェクト領域のヒストグラムにおいて度数がｔｈ＿ｄより大きい色の範囲を色分布範囲として求め、互いに離れていない色分布範囲を統合して同一目標色範囲Ｒとした。そして、同一目標色範囲内の色の画素に対して、同じ目標色を設定して色補正を行った。同じ目標色を設定する色の決定方法はこれに限らない。例えば、画素の色と目標色との予め定められた対応関係に基づき色補正を行う場合に、各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なるピーク色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられているとする。この場合でも、２つのピーク色の間の差異が閾値（第１の閾値）より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色の画素に対して同じ目標色を設定して色補正を行っても良い。また、各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられているとする。この場合でも、２つの色の間の差異が閾値（第１の閾値）より小さい場合、前記対応関係にかかわらず当該２つの色の画素に対して同じ目標色を設定して色補正を行っても良い。

（実施例２）
実施例１では、画像からオブジェクトを検出し、オブジェクト領域毎に色補正を行う例を説明したが、実施例２では、オブジェクト検出処理を行わない構成に本発明を適用した例を説明する。
図１７は実施例２に係る画像処理装置の構成を示す図である。図１７に示す画像処理装置２００は、全画面色相ヒストグラム検出部２０１と、画面分割色相ヒストグラム検出部２０２と、分布判定部２０３と、補正テーブル作成部１０４と、色補正部１０５と、色空間変換部１０６を有する。実施例１で用いた図１と同じ機能のブロックには同じ符号を付した。以下、実施例１と同様の内容のブロック及び処理については説明を省略する。

全画面色相ヒストグラム検出部２０１は、入力画像Ｉの全画像領域の色相ヒストグラムである全画面色相ヒストグラムＨａ（第１のヒストグラム）を検出する。検出方法は実施例１の色相ヒストグラム検出部１０２と同様である。全画面色相ヒストグラム検出部２０１は、検出した全画面色相ヒストグラムＨａを分布判定部２０３と補正テーブル作成部１０４に出力する。

画面分割色相ヒストグラム検出部２０２は、入力画像Ｉの分割領域毎の色相ヒストグラムである画面分割色相ヒストグラムＨｄ（第２のヒストグラム）を検出する。実施例２では、図１８のように入力画像Ｉを横５×縦３＝１５個の分割領域ｄ０〜ｄ1４に分割する
。従って、画面分割色相ヒストグラム検出部２０２は、１５個の画面分割色相ヒストグラムＨｄ０〜Ｈｄ１４を検出する。画面分割色相ヒストグラム検出部２０２は、検出した画面分割色相ヒストグラムＨｄを分布判定部２０３に出力する。

分布判定部２０３は、全画面色相ヒストグラムＨａと画面分割色相ヒストグラムＨｄから、同一目標色範囲Ｒと、代表色Ｃｃを算出する。実施例２では、全画面色相ヒストグラムＨａに、図１９のように複数のピークがある場合、複数の異なるオブジェクトによって複数のピークが現れているのか、１つのオブジェクトによって複数のピークが現れているのかに応じて同一目標色範囲Ｒの算出方法を変える。

分布判定部２０３は、全画面色相ヒストグラムＨａにある複数のピークが、複数の異なるオブジェクトによって発生していると判定した場合、それぞれのピークに対して独立の
同一目標色範囲を定める。
分布判定部２０３は、全画面色相ヒストグラムＨａにある複数のピークが、１つのオブジェクトによって発生していると判定した場合、複数のピークが１つの同一目標色範囲に含まれるように同一目標色範囲を定める。
図２０は分布判定部２０３の詳細ブロック図である。分布判定部２０３は、分布判定結果算出部２１、色分布範囲検出部２２、同一目標色範囲検出部２３、代表色検出部２４を有する。

分布判定結果算出部２１は、全画面色相ヒストグラムＨａ、画面分割色相ヒストグラムＨｄに基づき分布判定結果Ｊと局所ピーク色相Ｃｐを算出する。分布判定結果算出部２１の処理のフローチャートを図２１に示す。
ステップＳ２１で、分布判定結果算出部２１は、全画面色相ヒストグラムＨａにおける局所ピーク色相Ｃｐを検出する。局所ピーク色相Ｃｐの求め方は、実施例１の分布判定部１０３の局所ピーク色相検出部１１の処理（図６のフローチャート）と同様である。

ステップＳ２２で、分布判定結果算出部２１は、全画面色相ヒストグラムＨａに局所ピーク色相Ｃｐが複数有るか（２個以上あるか）判定し、複数有る場合（Ｓ２２：ｙｅｓ）ステップＳ２３へ進み、複数無い場合（Ｓ２２：ｎｏ）場合ステップＳ２６へ進む。
ステップＳ２３で、分布判定結果算出部２１は、画面分割色相ヒストグラムＨｄ毎に局所ピーク色相Ｃｐを検出する。局所ピーク色相Ｃｐの求め方は、実施例１の分布判定部１０３の局所ピーク色相検出部１１の処理（図６のフローチャート）と同様である。

ステップＳ２４で、分布判定結果算出部２１は、画面分割色相ヒストグラムＨｄ毎に局所ピーク色相Ｃｐが複数有るか（２個以上あるか）判定し、複数の局所ピーク色相Ｃｐがある分割領域の数が閾値ｔｈ＿ｂｌｋ以上（第６の閾値以上）か判定する。閾値ｔｈ＿ｂｌｋ以上ある場合（Ｓ２４：ｙｅｓ）、分布判定結果算出部２１はステップＳ２５へ進み、閾値ｔｈ＿ｂｌｋより少ない場合（Ｓ２４：ｎｏ）、分布判定結果算出部２１はステップＳ２６へ進む。

ステップＳ２５で、分布判定結果算出部２１は、１つのオブジェクトによって複数のピークが現れていると判定し、分布判定結果Ｊ＝１とする。
ステップＳ２６で、分布判定結果算出部２１は、異なる複数のオブジェクトによって複数のピークが現れていると判定し、分布判定結果Ｊ＝０とする。ステップＳ２２で全画面色相ヒストグラムＨａに複数の局所ピーク色相Ｃｐが無いと判定された場合もステップＳ２６でＪ＝０とされるが、この場合、複数のピークは存在しないという判定結果を意味する。

分布判定結果算出部２１は、算出した分布判定結果Ｊを同一目標色範囲検出部２３に出力し、全画面色相ヒストグラムＨａの局所ピーク色相Ｃｐを色分布範囲検出部２２に出力する。
色分布範囲検出部２２は、全画面色相ヒストグラムＨａと全画面色相ヒストグラムＨａの局所ピーク色相Ｃｐに基づき色分布範囲の情報（下限値ｄｃ＿ｓ、上限値ｄｃ＿ｅ）を算出する。色分布範囲ｄｃ＿ｓ、ｄｃ＿ｅの求め方は、実施例１の色分布範囲検出部１２と同様である。色分布範囲検出部２２は、検出した色分布範囲ｄｃ＿ｓ、ｄｃ＿ｅの情報を同一目標色範囲検出部２３に出力する。
同一目標色範囲検出部２３は、分布判定結果Ｊと色分布範囲ｄｃ＿ｓ、ｄｃ＿ｅの情報に基づき同一目標色範囲Ｒを算出する。

分布判定結果Ｊが１の場合、同一目標色範囲検出部２３は、一つのオブジェクトに複数のピークが存在していると判定し、実施例１の色分布範囲検出部１２と同様に、互いに近
接する色分布範囲を統合して同一目標色範囲として算出する。
分布判定結果Ｊが０の場合、同一目標色範囲検出部２３は、複数のオブジェクトによって複数のピークが発生している、或いは複数のピークが存在しないと判定し、色分布範囲同士の近さによらず色分布範囲を統合せず、各色分布範囲を同一目標色範囲とする。
同一目標色範囲検出部２３は、算出した同一目標色範囲Ｒを代表色検出部２４に出力する。

代表色検出部２４は、同一目標色範囲Ｒより代表色Ｃｃを算出する。代表色Ｃｃの求め方は実施例１の代表色検出部１４と同様である。分布判定部２０３は、以上のようにして算出した同一目標色範囲Ｒと代表色Ｃｃを補正テーブル作成部１０４に出力する。
補正テーブル作成部１０４、色補正部１０５、色空間変換部１０６は実施例１と同様の処理を行う。

実施例２によれば、オブジェクト検出部を設けない簡易な構成で同一の目標色とする色の範囲を検出することができ、色補正を行った場合に過度な色の分離を生じることを抑制できる。
実施例２では全画面色相ヒストグラムに局所ピーク色相が２個以上あり、かつ、２個以上の局所ピーク色相がある分割領域の個数が閾値以上である場合に、同じオブジェクトに複数の局所ピーク色相があると判定する例を説明した。しかし、分割領域それぞれで、異なる色領域に複数の局所ピーク色相がある場合、各分割領域において複数の局所ピーク色相を生じさせているオブジェクトは同一ではない可能性もある。そのような場合は、全画面色相ヒストグラムの複数の局所ピーク色相は異なるオブジェクト由来のものであることも考えられる。そこで、同じ色領域に複数の局所ピーク色相がある分割領域が閾値以上ある場合に、当該色領域にある複数の局所ピーク色相が、同じ同一目標色範囲Ｒに属するように、同一目標色範囲Ｒを定めるようにしても良い。これにより、オブジェクト検出をしない構成においてより精度良く色の補正を行うことが可能になる。

上記実施例では、色補正として、ＹＣｂＣｒ値から算出された色相データＣを補正する例を説明したが、補正対象は色に関する値（色相、彩度、それらの組み合わせを表す色度、色座標）であればこれに限らない。色の表現形式も上記実施例のものに限られない。また、記憶色を目標色として記憶色に近い色を記憶色に近付けるように補正する色補正を例に説明したが、色補正はこれに限られない。また、色相データＣと移動量ｍｃ（Ｃ）との関係は、目標色に近い色を目標色に近付けるように補正するものであれば、図１４に示すものに限られない。

＜その他の実施例＞
上記実施例の画像処理装置を備えた画像表示装置は本発明の範囲に含まれる。記憶装置に記録されたプログラムを読み込み実行することで上記実施例の機能を実現するシステムや装置のコンピュータ（又はＣＰＵ、ＭＰＵ等のデバイス）によっても、本発明を実施することができる。また、例えば、記憶装置に記録されたプログラムを読み込み実行することで前述した実施例の機能を実現するシステムや装置のコンピュータによって実行されるステップからなる方法によっても、本発明を実施することができる。この目的のために、上記プログラムは、例えば、ネットワークを通じて、又は、上記記憶装置となり得る様々なタイプの記録媒体（つまり、非一時的にデータを保持するコンピュータ読取可能な記録媒体）から、上記コンピュータに提供される。したがって、上記コンピュータ（ＣＰＵ、ＭＰＵ等のデバイスを含む）、上記方法、上記プログラム（プログラムコード、プログラムプロダクトを含む）、上記プログラムを非一時的に保持するコンピュータ読取可能な記録媒体は、いずれも本発明の範疇に含まれる。

１０１：オブジェクト検出部、１０２：色相ヒストグラム検出部、１０３：分布判定部、１０４：補正テーブル作成部、１０５：色補正部

Claims (20)

1. 入力される画像からオブジェクトを検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出されたオブジェクトが存在するオブジェクト領域毎に、画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、そのオブジェクト領域の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正手段と、
   を備え、
   前記補正手段は、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置。
2. 前記オブジェクト領域毎に色のヒストグラムを検出し、各オブジェクト領域のヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出する検出手段を更に備え、
   前記補正手段は、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なるピーク色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つのピーク色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記検出手段は、各オブジェクト領域において、前記ピーク色の近傍の色であって前記各オブジェクト領域のヒストグラムにおいて度数が第３の閾値より大きい色の範囲である第１の色範囲を更に検出し、
   前記補正手段は、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つのピーク色に対応する第１の色範囲のうち色度が小さい方のピーク色に対応する第１の色範囲の上限値と、色度が大きい方のピーク色に対応する第１の色範囲の下限値と、の差分が第４の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色に対応する第１の色範囲を合わせた範囲である第２の色範囲内の色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項２に記載の画像処理装置。
4. 画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、入力される画像の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正手段と、
   入力される画像の全体の色のヒストグラムである第１のヒストグラムと、入力される画像を複数に分割する分割領域毎の色のヒストグラムである第２のヒストグラムと、を検出し、前記第１のヒストグラム及び前記各第２のヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出する検出手段と、
   前記第１のヒストグラムにおいてピーク色が複数あり、かつ、前記第２のヒストグラムにおいて複数のピーク色がある分割領域の数が第６の閾値以上である場合、前記補正手段は、入力される画像に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置。
5. 前記補正手段は、入力される画像に含まれる画素の２つの異なる前記第１のヒストグラムに基づくピーク色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つのピーク色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記検出手段は、前記第１のヒストグラムに基づくピーク色の近傍の色であって前記第
   １のヒストグラムにおいて度数が第３の閾値より大きい色の範囲である第１の色範囲を更に検出し、
   前記補正手段は、前記第１のヒストグラムに基づく２つのピーク色に対応する第１の色範囲のうち色度が小さい方のピーク色に対応する第１の色範囲の上限値と、色度が大きい方のピーク色に対応する第１の色範囲の下限値と、の差分が第４の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色に対応する第１の色範囲を合わせた範囲である第２の色範囲内の色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記第２の色範囲を代表する代表色を決定する決定手段を更に備え、
   前記補正手段は、代表色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、第２の色範囲内の色をその第２の色範囲の代表色に対応付けられた目標色に近付けるように補正する請求項３又は６に記載の画像処理装置。
8. 前記決定手段は、第２の色範囲の下限値の色から順にヒストグラムの度数を積算した場合に積算値が第５の閾値を超えるときの色を代表色とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 入力される画像の各画素の色を目標色に近付けるように補正する補正手段と、
   色の間の差異が第１の閾値より小さい複数の異なる色の画素が画像中の同じオブジェクトに属する画素である場合、当該複数の色の画素に対する前記補正の目標色を同じ目標色に設定する設定手段と、
   を備える画像処理装置。
10. 入力される画像から色のヒストグラムを検出し、前記ヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出し、前記ピーク色の近傍の色であって前記ヒストグラムにおいて度数が第３の閾値より大きい色の範囲である第１の色範囲を検出する検出手段を更に備え、
    前記設定手段は、２つのピーク色に対応する第１の色範囲のうち色度が小さい方のピーク色に対応する第１の色範囲の上限値と、色度が大きい方のピーク色に対応する第１の色範囲の下限値と、の差分が第４の閾値より小さく、かつ、当該２つのピーク色に対応する第１の色範囲内の色の画素が画像中の同じオブジェクトに属する画素である場合、当該２つの第１の色範囲内の色の画素に対する前記補正の目標色を同じ目標色に設定する請求項９に記載の画像処理装置。
11. 入力される画像からオブジェクトを検出する検出工程と、
    前記検出工程により検出されたオブジェクトが存在するオブジェクト領域毎に、画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、そのオブジェクト領域の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正工程と、
    を有し、
    前記補正工程では、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置の制御方法。
12. 前記オブジェクト領域毎に色のヒストグラムを検出し、各オブジェクト領域のヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出する検出工程を更に有し、
    前記補正工程では、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つの異なるピーク色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つのピーク色
    の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項１１に記載の画像処理装置の制御方法。
13. 前記検出工程では、各オブジェクト領域において、前記ピーク色の近傍の色であって前記各オブジェクト領域のヒストグラムにおいて度数が第３の閾値より大きい色の範囲である第１の色範囲を更に検出し、
    前記補正工程では、前記各オブジェクト領域に含まれる画素の２つのピーク色に対応する第１の色範囲のうち色度が小さい方のピーク色に対応する第１の色範囲の上限値と、色度が大きい方のピーク色に対応する第１の色範囲の下限値と、の差分が第４の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色に対応する第１の色範囲を合わせた範囲である第２の色範囲内の色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項１２に記載の画像処理装置の制御方法。
14. 画素の色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、入力される画像の各画素の色を対応する目標色に近付けるように補正する補正工程と、
    入力される画像の全体の色のヒストグラムである第１のヒストグラムと、入力される画像を複数に分割する分割領域毎の色のヒストグラムである第２のヒストグラムと、を検出し、前記第１のヒストグラム及び前記各第２のヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出する検出工程と、
    前記第１のヒストグラムにおいてピーク色が複数あり、かつ、前記第２のヒストグラムにおいて複数のピーク色がある分割領域の数が第６の閾値以上である場合、前記補正工程では、入力される画像に含まれる画素の２つの異なる色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つの色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つの色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う画像処理装置の制御方法。
15. 前記補正工程では、入力される画像に含まれる画素の２つの異なる前記第１のヒストグラムに基づくピーク色が、前記対応関係において互いに異なる目標色に対応付けられ、かつ、前記２つのピーク色の間の差異が第１の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項１４に記載の画像処理装置の制御方法。
16. 前記検出工程では、前記第１のヒストグラムに基づくピーク色の近傍の色であって前記第１のヒストグラムにおいて度数が第３の閾値より大きい色の範囲である第１の色範囲を更に検出し、
    前記補正工程では、前記第１のヒストグラムに基づく２つのピーク色に対応する第１の色範囲のうち色度が小さい方のピーク色に対応する第１の色範囲の上限値と、色度が大きい方のピーク色に対応する第１の色範囲の下限値と、の差分が第４の閾値より小さい場合、前記対応関係にかかわらず、当該２つのピーク色に対応する第１の色範囲を合わせた範囲である第２の色範囲内の色の画素に対して、同じ目標色を設定して前記補正を行う請求項１５に記載の画像処理装置の制御方法。
17. 前記第２の色範囲を代表する代表色を決定する決定工程を更に有し、
    前記補正工程では、代表色と目標色との予め定められる対応関係に基づき、第２の色範囲内の色をその第２の色範囲の代表色に対応付けられた目標色に近付けるように補正する請求項１３又は１６に記載の画像処理装置の制御方法。
18. 前記決定工程では、第２の色範囲の下限値の色から順にヒストグラムの度数を積算した場合に積算値が第５の閾値を超えるときの色を代表色とする請求項１７に記載の画像処理
    装置の制御方法。
19. 入力される画像の各画素の色を目標色に近付けるように補正する補正工程と、
    色の間の差異が第１の閾値より小さい複数の異なる色の画素が画像中の同じオブジェクトに属する画素である場合、当該複数の色の画素に対する前記補正の目標色を同じ目標色に設定する設定工程と、
    を有する画像処理装置の制御方法。
20. 入力される画像から色のヒストグラムを検出し、前記ヒストグラムから度数が第２の閾値より大きい極大値であるピーク色を検出し、前記ピーク色の近傍の色であって前記ヒストグラムにおいて度数が第３の閾値より大きい色の範囲である第１の色範囲を検出する検出工程を更に有し、
    前記設定工程では、２つのピーク色に対応する第１の色範囲のうち色度が小さい方のピーク色に対応する第１の色範囲の上限値と、色度が大きい方のピーク色に対応する第１の色範囲の下限値と、の差分が第４の閾値より小さく、かつ、当該２つのピーク色に対応する第１の色範囲内の色の画素が画像中の同じオブジェクトに属する画素である場合、当該２つの第１の色範囲内の色の画素に対する前記補正の目標色を同じ目標色に設定する請求項１９に記載の画像処理装置の制御方法。

Images