JP2016225934A - 画像処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被写体を判別することなく、画像に対して光沢感やシズル感を付与させることができる画像処理装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】画像処理装置１は、入力画像４０から解像度の異なる複数の画像４１，４２，４３を生成する処理画像生成部１１と、入力画像４０及び処理画像生成部１１により生成された解像度の異なる画像４１，４２，４３の各々に対して、各画像に含まれる画素のうち明度が少なくとも周囲４近傍の画素の明度より高い画素を検出する強調検出部１３と、強調検出部１３により検出された各画像の画素を入力画像４０の画素と対応させて処理対象画素とし、入力画像４０の処理対象画素における明度を強調する処理を行う強調処理部１９とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。

従来、飲食物の撮像画像に対して画像処理を行うことで照明効果を付加する情報処理装置が開示されている（例えば、特許文献１）。

特開２０１４−２１１７４８号公報

飲食物等の食品に関する広告画像は、その画像を見る一般消費者に対して、美味しそうな印象を与えるものが望まれる。美味しそうな印象を、例えば、広告業界では、「シズル感」ともいう。
特許文献１には、シズル感を付与するために、元の飲食物の画像に対して、飲食物の状態の良さを演出するための画像を付加することが開示されている。飲食物の状態の良さを演出するための画像とは、例えば、調理された肉から滴り落ちる肉汁や焦げ目、温かい料理であれば料理から立ち上がる湯気、冷たい料理であれば料理周辺の冷気、表面の水滴、果物や野菜であれば表面の水滴、切り口の水滴等の画像をいう。
この手法では、画像を解析して食物の被写体を判別する必要があった。また、判別した被写体に応じた画像に付加する演出のための画像を用意する必要があった。

そこで、本発明は、被写体を判別することなく、画像に対して光沢感やシズル感を付与させることができる画像処理装置及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、入力画像から解像度の異なる複数の画像を生成する処理画像生成手段と、前記入力画像及び生成された解像度の異なる複数の画像の各々に対して、各画像に含まれる画素のうち明度が少なくとも周囲４近傍の画素の明度より高い画素を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記各画像の画素を前記入力画像の画素と対応させて処理対象領域とし、前記入力画像の前記処理対象領域における画素に対して明度を補正する処理を行う強調処理手段と、を備える画像処理装置である。
第２の発明は、第１の発明の画像処理装置において、前記入力画像の曲面を検出する曲面検出手段と、前記曲面検出手段により検出された曲面の勾配に応じて、前記曲面を含む曲面領域の各画素に適用する明度に関する係数を算出する係数算出手段と、を備え、前記強調処理手段は、前記係数算出手段により算出された前記係数に対応する明度を補正する処理を、前記入力画像の前記曲面領域における画素に対して適用すること、を特徴とする画像処理装置である。
第３の発明は、第２の発明の画像処理装置において、前記係数算出手段は、前記曲面検出手段により検出された前記曲面に沿うベクトル場を生成し、生成したベクトル場に沿って拡張して前記曲面領域を決定し、ベクトル場の指す方向の画素に向かって明度を加算するように前記係数を算出すること、を特徴とする画像処理装置である。
第４の発明は、第１の発明から第３の発明までのいずれかの画像処理装置において、前記強調処理手段は、前記処理対象領域に対応する前記入力画像の各画素の明度に基づいて明度に関する係数を算出し、算出された前記係数に対応する明度を補正する処理を、前記入力画像の前記画素に対して適用すること、を特徴とする画像処理装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの画像処理装置において、前記検出手段により検出された前記処理対象領域に対応する前記入力画像の明度に基づいて、明度を補正する処理を行うか否かを判断する除外判断手段を備え、前記強調処理手段は、前記除外判断手段により明度を補正する処理を行わないと判断された領域を除いて、領域の明度を補正する処理を、前記入力画像の前記画素に対して行うこと、を特徴とする画像処理装置である。
第６の発明は、第１の発明から第５の発明までのいずれかの画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

本発明によれば、被写体を判別することなく、画像に対して光沢感やシズル感を付与させることができる画像処理装置及びプログラムを提供することができる。

本実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。 本実施形態に係る画像処理装置での画像生成処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る画像処理装置での解像度の異なる画像の生成方法を説明するための図である。 本実施形態に係る画像処理装置での検出処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る画像処理装置での検出処理を説明するための図である。 本実施形態に係る画像処理装置での除外調整処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る画像処理装置での除外調整処理を説明するための図である。 本実施形態に係る画像処理装置での曲面調整処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る画像処理装置での曲面調整処理を説明するための図である。 本実施形態に係る画像処理装置での強調処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る画像処理装置での強調処理を説明するための図である。

以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
（実施形態）
＜画像処理装置１＞
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。
画像処理装置１は、食品に関する入力画像に対して画像処理を行って、シズル感のある出力画像を生成する装置である。

画像処理装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）である。画像処理装置１は、タブレット端末やスマートフォン等に代表されるコンピュータの機能を併せ持った携帯型の装置であってもよい。また、画像処理装置１は、撮像部を有するカメラ等の装置であってもよい。
画像処理装置１は、制御部１０と、記憶部２０と、入力部３０と、表示部３２と、通信部３９とを備える。
制御部１０は、画像処理装置１の全体を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）である。制御部１０は、記憶部２０に記憶されているオペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。

制御部１０は、処理画像生成部１１（処理画像生成手段）と、明度取得部１２と、強調検出部１３（検出手段）と、曲面検出部１５（曲面検出手段）と、係数算出部１６（係数算出手段）と、除外判断部１８（除外判断手段）と、強調処理部１９（強調処理手段）とを備える。
処理画像生成部１１は、入力画像を用いて解像度の異なる複数の画像を生成する。
明度取得部１２は、生成された各画像に含まれる画素の明度を取得する。
強調検出部１３は、取得した画素の明度に基づいて、明度が局所的に高い画素を検出する。
曲面検出部１５は、入力画像の曲面画像、すなわち隣接する画素値同士が次第に小さくなる勾配を形成する部分を検出し、それを画像における曲面部分と判断する。
係数算出部１６は、入力画像の明度を補正するための係数を算出する。係数算出部１６は、算出する係数を、局所的に明るい、すなわち補正対象となる画素の画素値とその周囲４近傍の画素値平均との差分が大きい場合には、それに比例して大きな値にし、暗い部分、すなわち補正対象となる画素の画素値とその周囲４近傍の画素値平均との差分が小さい場合には、それに比例した小さい値を算出する。また、係数算出部１６は、曲面領域の係数を、曲面の勾配に応じて、勾配が急な部分に対しては大きい値にし、勾配が緩やかな部分に対しては小さい値にする。
除外判断部１８は、入力画像の明度に基づいて、明度を補正する処理から除外する領域を判断する。
強調処理部１９は、入力画像に対して明度を強調（補正）する処理を行って、出力画像を生成する。
なお、各処理の詳細については、後述する。

記憶部２０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するための半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部２０は、プログラム記憶部２１と、画像記憶部２２とを備える。
プログラム記憶部２１は、画像処理プログラム２１ａを記憶している。
画像処理プログラム２１ａは、画像処理装置１の制御部１０が実行する各種機能を行うためのプログラムである。この例では、画像処理プログラム２１ａは、予め画像処理装置１にインストールされている。
画像記憶部２２は、画像処理装置１で用いる画像を記憶する記憶領域である。画像記憶部２２は、入力画像記憶部２３と、出力画像記憶部２４とを備える。
入力画像記憶部２３は、入力画像４０（図３、図５（Ｂ）参照）を記憶する。入力画像４０は、例えば、通信部３９を介して外部装置（例えば、カメラ）から受け付けた画像である。入力画像４０は、食品に関する画像であり、例えば、りんご等の果物の画像、ご飯、ステーキ等の食べ物の画像である。
出力画像記憶部２４は、この画像処理装置１によって入力画像４０を元に生成された出力画像８０（図１１（Ｂ）参照）を記憶する。

入力部３０は、マウスやキーボード等で構成される装置である。
表示部３２は、液晶パネル等で構成されるディスプレイである。
なお、入力部３０と、表示部３２とは、一体の装置であってよく、ディスプレイの機能と、画像処理装置１を操作するユーザからの指等によるタッチ入力を検出する機能とを有するタッチパネルディスプレイであってもよい。
通信部３９は、通信ネットワークを介して外部装置との通信を行うためのインタフェース部である。

＜画像処理装置１の処理＞
次に、画像処理装置１の処理について説明する。
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１での画像生成処理を示すフローチャートである。
図３は、本実施形態に係る画像処理装置１での解像度の異なる画像の生成方法を説明するための図である。
図４は、本実施形態に係る画像処理装置１での検出処理を示すフローチャートである。
図５は、本実施形態に係る画像処理装置１での検出処理を説明するための図である。
図６は、本実施形態に係る画像処理装置１での除外調整処理を示すフローチャートである。
図７は、本実施形態に係る画像処理装置１での除外調整処理を説明するための図である。
図８は、本実施形態に係る画像処理装置１での曲面調整処理を示すフローチャートである。
図９は、本実施形態に係る画像処理装置１での曲面調整処理を説明するための図である。
図１０は、本実施形態に係る画像処理装置１での強調処理を示すフローチャートである。
図１１は、本実施形態に係る画像処理装置１での強調処理を説明するための図である。

図２に示す画像生成処理は、画像処理プログラム２１ａを実行中に、画像処理装置１の入力画像記憶部２３に記憶された１つの入力画像４０をユーザが選択して処理開始を指示することで、開始される。
図２のステップＳ（以下、「Ｓ」という。）１０において、制御部１０（処理画像生成部１１）は、入力画像を用いて、少なくとも入力画素に対して低画素数となる解像度の異なる画像を複数生成する。この処理では、１つの入力画像から解像度の異なる複数の画像が生成される。このように、１つの画像（入力画像）から生成された解像度の異なる同一画像の集合を、画像ピラミッドともいう。

図３は、解像度の異なる画像の生成方法を模式的に示した図である。制御部１０（処理画像生成部１１）は、入力画像４０から低解像度の画像４１を生成し、画像４１からさらに低解像度の画像４２を生成する。そして、制御部１０は、画像４２からさらにまた低解像度の画像４３を生成する。入力画像４０が、例えば、縦横が６４０ピクセルの画像である場合に、画像４１は、入力画像４０の半分である縦横が３２０ピクセルの画像になる。また、画像４２は、縦横が１６０ピクセルの画像になり、画像４３は、縦横が８０ピクセルの画像になる。このように、制御部１０は、元画像を、重なりのない小領域に分割し、各小領域における画素値をその平均値で置き換える操作を繰り返すことにより、入力画像４０から解像度の低い画像を複数生成する。
図３では、入力画像４０から画像４１，４２，４３の３つの画像を生成する例を示したが、制御部１０は、この処理を、例えば、５回程度繰り返すことで、解像度の異なる５つの画像を生成できる。この処理によって、画像処理装置１では、入力画像４０と、解像度が異なる５つの画像とを合わせた６つの画像を、以降の処理で使用することができる。生成する画像は、好ましくは隣接する画素がなくなるまで低解像度の画像を生成し、後述する検出処理を行うことでより精度の高い結果を得ることが可能である。なお、制御部１０は、入力画像４０から生成する画像の数を、例えば、パラメータに依存させてもよい。

図２に戻り、Ｓ１１において、制御部１０（明度取得部１２、強調検出部１３）は、検出処理を行う。
ここで、検出処理について、図４に基づき説明する。
図４のＳ２０において、制御部１０は、入力画像４０と、生成された複数の異なる解像度の画像４１，４２，４３との中から１の解像度の画像を選択する。この画像選択処理では、入力画像４０と、生成した異なる解像度の画像４１，４２，４３とのうちのどの解像度の画像を選択してもよい。
Ｓ２１において、制御部１０（明度取得部１２）は、選択された１つの画像に含まれる各画素の明度を取得する。この処理では、ｌαβ色空間を用いて明度を取得する。

ここで、ｌαβ色空間について説明する。
ｌαβ色空間は、明度を表す輝度成分（ｌ）と、色相の成分（α，β）とからなる３次元の色空間である。ｌは、明度の高低を示す。また、αは、黄−青の対数値を、βは、赤−緑の対数値を、それぞれ示す。
ここで、明度の高低を示す輝度成分（ｌ）は、ｌｏｇ関数で表すことができるものである。また、一般的に、人は、ｌｏｇ関数で明度を判断する。よって、ｌαβ色空間は、人の知覚を考慮した色空間であるといえる。本処理では、ｌαβ色空間を用いることで、後述するように、人の知覚を考慮したシズル感を付与した画像を生成できる。

Ｓ２２において、制御部１０（強調検出部１３）は、各画素値を走査することで候補画素を検出する。
制御部１０は、Ｓ２１で明度を取得した各画素に着目し、着目した１つの画素の明度に対して、その１つの画素の少なくとも周囲４近傍の画素の明度との差分を判断する。その際、全ての画素との差分値が予め設定された閾値以上であれば、明度を変更する候補画素にする（図５（Ａ）の候補５０参照）。この候補画素を検出する処理を、選択された１つの画像の全ての画素について行う。そして、制御部１０（強調検出部１３）は、画像の各画素の全てを走査して、候補画素を検出できる。

図４に戻り、Ｓ２３において、制御部１０は、全ての解像度の画像に対して、Ｓ２１及びＳ２２の処理をしたか否かを判断する。全ての解像度の画像に対して処理をした場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２４に移す。他方、全ての解像度の画像に対して処理をしていない場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２５に移す。

Ｓ２４において、制御部１０（強調検出部１３）は、処理対象画素（処理対象領域）を、候補画素を用いて決定する。その際、制御部１０は、複数の画像で候補画素が重複している場合であっても、重複していない候補画素と同じように扱うために、処理対象画素を、候補画素の論理和によって決定する。そして、制御部１０は、決定した処理対象画素を示す検出画像を生成する。
図５（Ｂ）は、リンゴを被写体とした入力画像４０Ａである。
そして、図５（Ｃ）は、図５（Ｂ）の入力画像４０Ａ及び入力画像４０Ａから生成した解像度の異なる複数の画像に対して、この検出処理を行って生成された検出画像６０Ａを示す。処理対象画素は、白色で示された部分である。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、処理を図２に移す。
他方、Ｓ２５において、制御部１０は、複数の解像度の画像から処理をしていない画像を１つ選択する。そして、制御部１０は、処理をＳ２１に移し、全ての解像度の画像に対してこの検出処理を行う。

この検出処理では、処理対象画素を、複数の解像度の画像の中から局所的に明るい画素を検出することで決定する。食べ物等の食品の画像には、比較的細かい凹凸があったり、撮影シーンによっては影が多い画像になったりするため、画像全体の中でどこが鏡面成分かを判別しにくいという背景がある。そこで、この処理により、局所的に明るい画素を検出できるので、どのような画像であっても鏡面成分を検出することができる。
また、食品の画像のうちつやのある部分は、ある程度の領域を有する。この検出処理では、複数の解像度の画像を用いることで、１つの画像を用いると部分的なちらつきになって、つやの部分としての印象にならない鏡面成分を、ある程度の領域としてとらえることができる。そのため、つやのある部分を、鏡面成分として検出できる。

図２に戻り、Ｓ１２において、制御部１０（除外判断部１８）は、除外調整処理を行う。
ここで、除外調整処理について、図６に基づき説明する。
図６のＳ３０において、制御部１０は、検出処理（図４）で検出した処理対象画素の明度を取得する。
Ｓ３１において、制御部１０は、取得した処理対象画素の明度に基づいて、検出画像６０Ａから除外する除外領域６１を特定する。制御部１０は、取得した処理対象画素の明度が所定閾値以下である領域を、除外領域６１とする。ここで、所定閾値以下の領域は、明度が低い、つまり暗い領域である。
図７（Ａ）は、検出画像６０Ａに除外領域６１を示したものである。図５（Ｂ）に示す入力画像４０Ａは、皿に影が写りこんでおり、その部分が暗く、明度が低いものである。よって、明度が低い部分は、明度を付与する部分から除外するために、制御部１０は、除外領域６１を特定する。
Ｓ３２において、制御部１０は、特定した除外領域６１を、検出画像６０Ａから除外して、新たな検出画像６５Ａにする。図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に示す検出画像６０Ａから除外領域６１を除いた新たな検出画像６５Ａを示す。検出画像６５Ａは、除外領域６１に対応する部分の白色で示された部分が除かれたものになっている。
その後、制御部１０は、本処理を終了し、図２に戻る。

図２に戻り、Ｓ１３において、制御部１０（曲面検出部１５、係数算出部１６）は、曲面調整処理を行う。
ここで、曲面調整処理について、図８に基づき説明する。
図８のＳ４０において、制御部１０（曲面検出部１５）は、入力画像４０を分析して曲面を検出する。この曲面の検出は、一定範囲以上の曲面を検出するものであってもよい。例えば、ご飯の画像の場合には、ご飯粒の１つ１つに曲面があるが、制御部１０は、これらの曲面は検出しない。制御部１０は、全画素値を走査することで隣接する画素値同士が次第に小さくなるような勾配を形成する部分を検出し、それを、画像における曲面部分と判断する。
また、制御部１０は、ユーザからの入力を受け付けて、ユーザが指定した場所にある曲面を検出してもよい。

Ｓ４１において、制御部１０は、曲面を検出できたか否かを判断する。曲面を検出できた場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ４２に移す。他方、曲面を検出できなかった場合（Ｓ４１：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了する。つまり、曲面を検出できなかった場合には、画像処理装置１は、曲面に対する考慮を行わない。
Ｓ４２において、制御部１０は、曲面に沿うベクトル場７１を生成する。制御部１０は、ベクトル場７１を、入力画像４０の画素値の勾配に応じて生成する。図９（Ａ）は、入力画像４０Ａに対してベクトル場７１を示した画像７０Ａを示す。
Ｓ４３において、制御部１０は、曲面領域７６を決定する。制御部１０は、生成したベクトル場７１を引き延ばすことで、ベクトル場７１を含む曲面領域７６を決定する。図９（Ｂ）は、入力画像４０Ａに対して曲面領域７６を示した画像７５Ａを示す。
Ｓ４４において、制御部１０は、曲面領域の明度係数を算出する。制御部１０は、曲面領域の明度係数を、勾配の緩急によって決定する。これにより、制御部１０は、ベクトル場の画素に向かって明度が加算されるように算出する。結果として、勾配の急な、すなわち隣接する画素値の差分が大きい画素の明度係数は、大きく算出され、勾配の緩やかな画素の明度係数は、小さく算出される。その後、制御部１０は、本処理を終了し、図２に戻る。

図２に戻り、Ｓ１４において、制御部１０は、強調処理を行う。
ここで、強調処理について、図１０に基づき説明する。
図１０のＳ５０において、制御部１０は、入力画像４０の各画素の明度に基づき、検出画像６５Ａの処理対象画素の明度係数を算出する。この処理において、処理対象画素の明度が少なくとも周囲４近傍の画素の明度の平均値より閾値以上高い、つまり、明るい場合には、算出する明度係数は大きくなり、処理対象画素の明度が少なくとも周囲４近傍の画素の明度の平均値より閾値以上低い、つまり、暗い場合には、算出する明度係数は小さくなる。
Ｓ５１において、算出された明度係数を、入力画像４０に適用して、中間画像を生成する。
Ｓ５２において、曲面調整処理（図８参照）にて算出された曲面領域７６の明度係数を中間画像に適用して、出力画像を生成する。
その後、制御部１０は、本処理を終了する。
図１１（Ｂ）は、図１１（Ａ）に示す検出画像６５Ａの明度係数と、曲面領域７６の明度係数とを適用した出力画像８０Ａを示す。出力画像８０Ａは、全体として、検出画像６５Ａの白色部分が、光沢があるように演出される。また、出力画像８０Ａは、曲面領域７６の部分が、光沢があるように演出された画像になる。結果として、制御部１０は、出力画像８０Ａを、シズル感のある画像として生成できる。

このように、本実施形態の画像処理装置１によれば、以下のような効果がある。
（１）入力画像４０を含む各解像度の画像において、局所的に明度が高い画素を検出し、検出した局所的に明度が高い画素の全てに対応する入力画像の領域に、明度を高く強調する処理を行って、出力画像を生成する。このように、様々な解像度の画像で検出処理を行い、検出された処理対象画素に対応する入力画像４０の明度を明るく強調するので、入力画像４０の画素の単位より広い領域にわたって明度を強調できる。これによって、入力画像４０のみに対して検出して強調するよりも、より自然な光沢感が得られる。また、入力画像４０に対して明度を強調する処理を行うだけであるので、付加する他の画像を用意せずに済む。
そして、この処理によって得られた食品画像は、自然な光沢感がある画像になるので、よりシズル感のある画像にできる。

（２）入力画像４０の曲面の勾配に応じた明度に関する係数を算出し、曲面領域に適用して明度を強調することで、入力画像４０の曲面に沿って、鏡面反射の範囲を広げたような見た目にできる。
（３）強調処理により付加する明度を、入力画像４０の陰影に合わせることができ、より自然な画像にできる。
（４）入力画像４０の画素の明度に基づいて、例えば、暗すぎる領域に対しては、明度を強調する処理をしないようにできる。よって、入力画像４０の暗すぎる領域を、明度を強調する対象から除外できる。
また、この処理は、入力画像４０の形状を分析せずに行うことができるため、処理が簡易である。
（５）局所的に明度のある画素を検出するのに、１つの画素の明度に対して、その１つの画素の少なくとも周囲４近傍の画素の明度との差分を判断する処理を行うので、各画素に対して一律に処理することによって、局所的に明度のある画素を検出できる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。

（変形形態）
（１）本実施形態では、強調処理において、検出された処理対象画素に対して明度を強調してから曲面領域に対して明度を強調するものを説明したが、これに限定されない。例えば、検出された処理対象画素に対して明度を強調する処理と、曲面領域に対して明度を強調する処理とは、同時に行ってもよい。
（２）本実施形態では、検出された処理対象画素に対する明度を、入力画像の各画素の明度に基づいて行うものとして説明したが、これに限定されない。例えば、一律の明度を付与してもよい。
（３）本実施形態では、ｌαβ色空間を用いて明度を取得するものを説明したが、これに限定されない。例えば、ＨＳＶ色変換等を用いて明度を取得してもよい。
（４）本実施形態では、リンゴの被写体を例に説明したが、これに限定されない。食品に関する画像であれば、同様に適用できる。

１ 画像処理装置
１０ 制御部
１１ 処理画像生成部
１３ 強調検出部
１５ 曲面検出部
１６ 係数算出部
１８ 除外判断部
１９ 強調処理部
２０ 記憶部
２１ａ 画像処理プログラム
４０，４０Ａ 入力画像
４１，４２，４３ 画像
６０Ａ，６５Ａ 検出画像
６１ 除外領域
７１ ベクトル場
７６ 曲面領域
８０，８０Ａ 出力画像

Claims (6)

1. 入力画像から解像度の異なる複数の画像を生成する処理画像生成手段と、
   前記入力画像及び生成された解像度の異なる複数の画像の各々に対して、各画像に含まれる画素のうち明度が少なくとも周囲４近傍の画素の明度より高い画素を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記各画像の画素を前記入力画像の画素と対応させて処理対象領域とし、前記入力画像の前記処理対象領域における画素に対して明度を補正する処理を行う強調処理手段と、
   を備える画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記入力画像の曲面を検出する曲面検出手段と、
   前記曲面検出手段により検出された曲面の勾配に応じて、前記曲面を含む曲面領域の各画素に適用する明度に関する係数を算出する係数算出手段と、
   を備え、
   前記強調処理手段は、前記係数算出手段により算出された前記係数に対応する明度を補正する処理を、前記入力画像の前記曲面領域における画素に対して適用すること、
   を特徴とする画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記係数算出手段は、前記曲面検出手段により検出された前記曲面に沿うベクトル場を生成し、生成したベクトル場に沿って拡張して前記曲面領域を決定し、ベクトル場の指す方向の画素に向かって明度を加算するように前記係数を算出すること、
   を特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記強調処理手段は、前記処理対象領域に対応する前記入力画像の各画素の明度に基づいて明度に関する係数を算出し、算出された前記係数に対応する明度を補正する処理を、前記入力画像の前記画素に対して適用すること、
   を特徴とする画像処理装置。
5. 請求項１から請求項４までのいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記検出手段により検出された前記処理対象領域に対応する前記入力画像の各画素の明度に基づいて、明度を補正する処理を行うか否かを判断する除外判断手段を備え、
   前記強調処理手段は、前記除外判断手段により明度を補正する処理を行わないと判断された領域を除いて、領域の明度を補正する処理を、前記入力画像の前記画素に対して行うこと、
   を特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれかに記載の画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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