JP2017046072A - 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】撮影画像中における主被写体領域の階調を改善しつつ、主被写体領域以外の領域の階調も可能な限り損なうことがないように階調を制御する。
【解決手段】入力された画像において、複数の被写体領域を検出する被写体領域検出部と、被写体領域において、主被写体領域を検出する主被写体領域検出部と、被写体領域毎に、主被写体領域に重み付けをして、それぞれの被写体領域についてそれぞれ１つの代表輝度値を算出する代表輝度値算出部と、被写体領域毎に、主被写体領域に重み付けをして、被写体領域内の輝度分布を算出する輝度分布算出部と、代表輝度値算出部により算出された被写体領域の代表輝度値と、輝度分布算出部により算出された被写体領域内の輝度分布とに基づいて、入力された画像の階調を制御するための階調特性を決定する階調特性決定部と、階調特性決定部により決定された階調特性を用いて入力された画像の階調を補正する階調補正部とを備える。
【選択図】 図３

Description

本発明は、画像処理装置に関し、特に画像内の被写体領域毎に最適な階調制御を行うための画像処理技術に関する。

従来から、撮影被写体に対して撮像素子のダイナミックレンジが不足していることにより、撮影した画像の一部で白飛びや黒潰れが発生することが知られている。例えば、晴天屋外の逆光シーンで人物を撮影する場合、人物に対して空の輝度が非常に大きいため、人物を適正とする露出条件では、空は全体的に白飛びし、空を適正とする露出条件では、人物が黒潰れしてしまう。

このような逆光シーンに対し、白飛びや黒潰れが起こらないように階調を制御する技術が特許文献１に開示されている。特許文献１では、顔領域を検出し、顔領域とその周囲領域の明るさに基づき、顔の明るさや階調を制御することにより、白飛びや黒潰れを抑制している。

特開２００９−７１７６８号公報

しかしながら、上述したように、特許文献１に開示されている技術は、顔領域に特化した階調制御方法であるため、顔以外の被写体（例えば、花、動物、オブジェ）の白飛びや黒潰れは抑制することはできない。

本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、撮影画像中における主被写体領域の階調を改善しつつ、主被写体領域以外の領域の階調も可能な限り損なうことがないように階調を制御することである。

本発明に係わる画像処理装置は、入力された画像において、複数の被写体領域を検出する被写体領域検出手段と、前記被写体領域において、主被写体領域を検出する主被写体領域検出手段と、前記被写体領域毎に、前記主被写体領域に重み付けをして、それぞれの被写体領域についてそれぞれ１つの代表輝度値を算出する代表輝度値算出手段と、前記被写体領域毎に、前記主被写体領域に重み付けをして、前記被写体領域内の輝度分布を算出する輝度分布算出手段と、前記代表輝度値算出手段により算出された前記被写体領域の代表輝度値と、前記輝度分布算出手段により算出された前記被写体領域内の輝度分布とに基づいて、前記入力された画像の階調を制御するための階調特性を決定する階調特性決定手段と、前記階調特性決定手段により決定された階調特性を用いて前記入力された画像の階調を補正する階調補正手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、撮影画像中における主被写体領域の階調を改善しつつ、主被写体領域以外の領域の階調も可能な限り損なうことがないように階調を制御することができる。

本発明の画像処理装置を撮像装置に適用した一実施形態のブロック図。 画像処理部における階調制御処理を行う部分の構成を示す図。 画像処理部で行われる階調補正処理の動作を示すフローチャート。 被写体領域の検出方法を示す図。 主被写体領域の検出方法を示す図。 主被写体重み係数を示す図。 重み付き輝度ヒストグラムを示す図。 階調特性を示す図。

以下、本発明の一実施形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明の階調制御を行う画像処理装置を撮像装置に適用した一実施形態の構成を示すブロック図である。本実施形態における撮像装置１００は、撮像した画像データ内において主被写体領域を検出し、主被写体領域に重みを付けた階調制御を行う。以下、本実施形態について図１を参照して説明する。
図１において、レンズ群１０１はズームレンズ、フォーカスレンズを含む。シャッター１０２は絞り機能を備える。撮像部１０３は光学像を電気信号に変換するＣＣＤやＣＭＯＳセンサ等の撮像素子を備える。Ａ／Ｄ変換器１０４は撮像部１０３が出力するアナログ信号をデジタル信号に変換する。ＡＦセンサ１０５はＡＦ制御のために光学像を電気信号に変換するＣＣＤやＣＭＯＳセンサ等で構成される。ＡＦ用Ａ／Ｄ変換器１０６はＡＦセンサ１０５が出力するアナログ信号をデジタル信号に変換する。画像処理部１０７はＡ／Ｄ変換器１０４から出力される画像データに対し、ホワイトバランス処理や、階調補正処理などの各種画像処理を施す。画像メモリ１０８は、メモリ制御部１０９により制御される。Ｄ／Ａ変換器１１０は入力されたデジタル信号をアナログ信号に変換し、ＬＣＤ等の表示部１１１に表示させる。コーデック部１１２は画像データを圧縮符号化及び復号化する。

記録媒体１１３は、画像データを記録するメモリカードやハードディスク等からなる。記録Ｉ／Ｆ１１４は、記録媒体１１３とのインタフェースである。システム制御部５０は撮像装置１００のシステム全体を制御する。操作部１２０はユーザーからの各種操作指示を入力するための操作部材を有する。電源スイッチ１２１は、システム制御部５０に電源のＯＮ／ＯＦＦ信号を入力し、電源部１２２はシステム制御部５０により制御される。不揮発性メモリ１２３は電気的に消去・記録可能なメモリであり、例えばＥＥＰＲＯＭ等が用いられる。システムタイマ１２４は各種制御に用いる時間や、内蔵された時計の時間を計測する。システムメモリ１２５はシステム制御部５０の動作用の定数、変数、不揮発性メモリ１２３から読みだしたプログラム等を展開するために用いられる。

次に、上記のように構成された撮像装置１００における撮影時の基本的な処理の流れについて説明する。

撮像部１０３は、レンズ１０１及びシャッター１０２を介して入射した光を光電変換し、アナログ画像信号をＡ／Ｄ変換器１０４へ出力する。Ａ／Ｄ変換器１０４は撮像部１０３から出力されるアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換し画像処理部１０７に出力する。ＡＦセンサ１０５は、レンズ１０１及びシャッター１０２を介して入射した光を複数の対となるラインセンサで受光し、ＡＦ用Ａ／Ｄ変換器１０６へ出力する。ＡＦ用Ａ／Ｄ変換器１０６はＡＦセンサ１０５から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換し、システム制御部５０に出力する。システム制御部５０は、一対のラインセンサが出力した像信号に基づいて、被写体像の光束分割方向における相対的位置ずれ量を検出し、いわゆる位相差ＡＦ制御を行う。

画像処理部１０７は、Ａ／Ｄ変換器１０４からの画像データ、又は、メモリ制御部１０９から読み出した画像データに対し、ホワイトバランス処理や、階調補正処理などの各種画像処理を行う。なお、階調補正処理の詳細については後述する。画像処理部１０７から出力された画像データは、メモリ制御部１０９を介して画像メモリ１０８に書き込まれる。また、画像処理部１０７では、撮像部１０３が撮像した画像データを用いて所定の演算処理を行い、得られた演算結果に基づいてシステム制御部５０が露光制御、焦点調節制御を行う。これにより、ＡＥ（自動露出）処理、ＡＦ（オートフォーカス）処理などを行う。

画像メモリ１０８は、撮像部１０３から出力された画像データや、表示部１１１に表示するための画像データを格納する。また、Ｄ／Ａ変換器１１０は、画像メモリ１０８に格納されている画像表示用のデータをアナログ信号に変換して表示部１１１に供給する。表示部１１１は、ＬＣＤ等の表示器上に、Ｄ／Ａ変換器１１０からのアナログ信号に応じた表示を行う。コーデック部１１２は、画像メモリ１０８に記録された画像データをＪＰＥＧやＭＰＥＧなどの規格に基づき圧縮符号化する。

上記の基本動作以外に、システム制御部５０は、前述した不揮発性メモリ１２３に記録されたプログラムを実行することで、後述する本実施形態の各処理を実行する。ここでいうプログラムとは、本実施形態において後述する各種フローチャートを実行するためのプログラムのことである。この際、システム制御部５０の動作用の定数、変数、不揮発性メモリ１２３から読み出したプログラム等をシステムメモリ１２５に展開する。以上、撮像装置１００の構成と、基本動作について説明した。

次に、画像処理部１０７について詳しく説明する。まず、画像処理部１０７のうち、階調補正処理を行う部分の構成について、図２を参照して説明する。

画像処理部１０７は、階調補正処理を行う構成として、被写体領域検出部２０１、主被写体領域検出部２０２、主被写体重み係数算出部２０３を有する。また、これらの後段に、重み付き代表輝度値算出部２０４、被写体領域ゲイン算出部２０５、重み付き輝度ヒストグラム算出部２０６、被写体領域輝度区間算出部２０７、階調特性決定部２０８及び階調補正処理部２０９を有する。

次に、画像処理部１０７で行われる階調補正処理の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。

まず、階調補正処理が開始されると、被写体領域検出部２０１は、ステップＳ３０１において、入力画像から特定の被写体領域を検出する。本実施形態では、例えば、空領域を検出する。空領域の検出方法は、輝度値や色情報、エッジ情報等を用いた既存の技術により検出するものとし、詳細な説明は省略する。

図４に被写体領域の検出の例を示す。図４（ａ）は入力画像を示す。図４（ｂ）は、空領域の検出結果であり、白い領域が検出した空領域を示す。図４（ｃ）は、背景領域の検出結果であり、白い領域が検出した背景領域を示す。被写体領域検出部２０１は、図４（ａ）のような入力画像に対し、既存の技術により空領域を検出し、図４（ｂ）のような空領域情報を出力する。また、被写体領域検出部２０１は、空領域以外の領域を背景領域と定義し、図４（ｃ）のような背景領域情報を出力する。

以下では、被写体領域検出部２０１が２つの領域情報を出力する例について説明するが、被写体領域の検出数は２つに限ったものではない。例えば、空以外にも森や建物といった被写体も検出し、３つ以上の被写体領域としてもよい。

ステップＳ３０２において、主被写体領域検出部２０２は、入力画像の被写体の中から主要な被写体である主被写体を検出する。主被写体の検出方法について、図５を参照して説明する。

図５（ａ）は、主被写体領域を検出するための内側領域５０１及び周囲領域５０２の例を示した図であり、図５（ｂ）は、検出した主被写体度合いである視覚的顕著度を示した図である。なお、図５（ｂ）は、白いほど主被写体度合いが大きいことを示している。

主被写体領域検出部２０２は、内側領域５０１及び周囲領域５０２を画面全体において移動させ、複数の位置において内側領域５０１のヒストグラムと周囲領域５０２のヒストグラムの比較を行う。内側領域５０１のヒストグラムと周囲領域５０２のヒストグラムの違いが大きい場合は、目立ち易い領域と判定し、大きい視覚的顕著度を算出する。逆に、内側領域５０１のヒストグラムと周囲領域５０２のヒストグラムの違いが小さい場合は、目立ち難い領域と判定し、小さい視覚的顕著度を算出する。

図４（ａ）の向日葵シーンの例では、図５（ａ）のように内側領域が向日葵周辺に位置する場合は、内側領域５０１のヒストグラムと周囲領域５０２のヒストグラムの違いが大きいため、視覚的顕著度は大きい値を示す。一方、内側領域が向日葵周辺以外（例えば、空）に位置する場合は、内側領域５０１のヒストグラムと周囲領域５０２のヒストグラムの違いが小さいため、視覚的顕著度は小さい値を示す。主被写体領域検出部２０２は、以上のように算出した視覚的顕著度が大きい領域を主被写体領域として出力する。

なお、主被写体領域の検出方法は、視覚的顕著度に基づく方法に限ったものではない。例えば、合焦領域、追尾被写体領域、画面中心のサイズの大きい類似色領域、操作部１２０を通じユーザーが指定した領域としてもよい。

ステップＳ３０３において、主被写体重み係数算出部２０３は、被写体領域毎に主被写体領域の重み係数を算出する。主被写体重み係数の算出方法について、図４、図５及び図６を参照して説明する。

まず、空領域の主被写体重み係数の算出について説明する。主被写体重み係数算出部２０３は、被写体領域検出部２０１が検出した図４（ｂ）の空領域情報と主被写体領域検出部２０２が検出した図５（ｂ）の主被写体領域情報に基づき、被写体領域内をそれぞれブロック分割し、図６（ａ）のような主被写体の重み係数を算出する。本実施形態の例では、空領域には主被写体領域が存在しないため、空領域の各ブロックの主被写体重み係数は、一律同値（重み係数１）となる。つまり、空領域内における重み付けは行わない。

次に、背景領域の主被写体重み係数の算出について説明する。主被写体重み係数算出部２０３は、被写体領域検出部２０１が検出した図４（ｃ）の背景領域情報と主被写体領域検出部２０２が検出した図５（ｂ）の主被写体領域情報に基づき、被写体領域内をそれぞれブロック分割し、図６（ｂ）のような主被写体の重み係数を算出する。本実施形態の例では、背景領域には主被写体領域が存在するため、図６（ｂ）のように、背景領域のうち、主被写体が存在する領域の重み係数を高くする。このように、主被写体重み係数算出部２０３は、被写体領域と重複する主被写体領域の重み係数を高くするように、主被写体重み係数を算出する。

なお、図６（ｂ）のように、主被写体領域の境界付近は、主被写体重み係数を小さくしてもよい。これは、検出した主被写体領域が実際の被写体領域よりも大きかった場合の影響度を低減するためである。また、主被写体領域が、空領域及び背景領域の両方に存在する場合は、空領域及び背景領域のそれぞれにおいて、主被写体領域の重み係数を高くする。

また、主被写体度合いに応じて、主被写体重み係数を変更しても良い。具体的には、以下の式（１）により主被写体重み係数（重み付けの程度）を算出する。

主被写体重み係数＝α×主被写体度合い＋基準重み係数 …（１）
ここで、αは、主被写体度合いに掛ける固定係数である。基準重み係数は、重み係数の基準となる値であり、図６の例では基準重み係数は１である。式（１）に従えば、主被写体度合いが大きい領域については、主被写体重み係数が大きくなる。

ステップＳ３０４において、重み付き代表輝度値算出部２０４は、被写体領域毎の主被写体重み係数に基づき、被写体領域毎に重み付き代表輝度値を算出する。重み付き代表輝度値の算出方法について、図６を参照して説明する。まず、重み付き代表輝度値算出部２０４は、入力画像をブロック分割し、ブロック毎に輝度積分値を算出する。ブロック分割したブロックサイズは、主被写体重み係数を算出したブロックサイズと整合させるものとする。次に、重み付き代表輝度値算出部２０４は、ブロック毎に算出した輝度積分値を主被写体重み係数に基づき重み付き平均し、これを重み付き代表輝度値として出力する。重み付き代表輝度値算出部２０４は、被写体領域毎に１つの重み付き代表輝度値を算出する。これにより、主被写体領域の平均輝度値に寄った重み付き代表輝度値を被写体領域毎に算出することができる。本実施形態の例では、図６（ｂ）の背景領域の主被写体重み係数の場合について、主被写体領域の平均輝度値寄りの重み付き代表輝度値を算出する。

ステップＳ３０５において、被写体領域ゲイン算出部２０５は、被写体領域毎に重み付き代表輝度値が所定輝度値になるようなゲインを算出する。所定輝度値は、被写体領域の明るさを適正値に補正する目標値である。具体的には、背景領域の重み付き代表輝度値が５００であり、背景領域の明るさの適正値である所定輝度値が１０００であった場合は、ゲインを２倍と算出する。

ステップＳ３０６において、重み付き輝度ヒストグラム算出部２０６は、被写体領域毎の主被写体重み係数に基づき、被写体領域毎に重み付き輝度ヒストグラムを算出する（輝度分布算出）。重み付き輝度ヒストグラムの算出方法について、図６及び図７を参照して説明する。図７は、被写体領域毎の重み付き輝度ヒストグラムを示した図である。

重み付き輝度ヒストグラム算出部２０６は、図６（ａ）及び図６（ｂ）の主被写体重み係数に基づき、被写体領域毎に１つの輝度ヒストグラムを算出する。本実施形態における重み付け輝度ヒストグラムとは、主被写体重み係数に基づきヒストグラムのカウント値を調整するヒストグラムである。例えば、主被写体重み係数が「４」の場合、その主被写体重み係数を示す領域のカウント値を４倍してヒストグラムを取得する。例えば、主被写体領域の輝度値が、図７のビン７０１、ビン７０２、ビン７０３に分布していたとすると、その主被写体領域のカウント値は、主被写体重み係数倍してカウントアップするため、重みを付けない場合に比べ、カウント値が大きくなる。

ステップＳ３０７において、被写体領域輝度区間算出部２０７は、被写体領域毎の重み付き輝度ヒストグラムに基づき、被写体領域毎に輝度区間を算出する。被写体領域毎の輝度区間とは、被写体領域毎に算出したゲインを適用する輝度区間を示す情報である。被写体領域毎の輝度区間について、図７を参照して説明する。

被写体領域輝度区間算出部２０７は、まず、重み付き輝度ヒストグラムのカウント値を低輝度側、若しくは、高輝度側から累積加算し、累積加算値（累積輝度分布）が総カウント値（総累積数）の所定割合になる輝度ビン値を算出する。そして、累積加算を開始した低輝度側、若しくは、高輝度側から所定割合になる輝度ビン値までを輝度区間とする。累積加算を開始する輝度側は、被写体領域の平均輝度に基づき決定する。例えば、背景領域と空領域の平均輝度を比較し、背景領域の平均輝度の方が小さい場合は、背景領域は低輝度側から累積加算を行い、空領域は高輝度側から累積加算を行う。図７には低輝度側から累積加算する例を示しており、低輝度側から輝度ビン７０３までのカウント値を累積加算した際に総カウント値の所定割合以上になるため、輝度区間は、低輝度側から輝度ビン７０３までの区間となる。

ステップＳ３０８において、階調特性決定部２０８は、被写体領域毎のゲイン値と輝度区間に基づき、階調特性を決定する。階調特性の決定方法について、図８を参照して説明する。図８は、背景領域の方が空領域よりも暗い場合の階調特性の例を示した図である。

まず、区間Ｉの背景領域の階調特性について説明する。階調特性決定部２０８は、背景領域のゲイン値に応じて、背景領域の輝度区間における階調特性の傾きを決定する。つまり、背景領域の輝度区間における階調特性は、背景領域のゲイン値を傾きとし、原点を通る直線となる。

次に、区間IIIの空領域の階調特性について説明する。階調特性決定部２０８は、空領域のゲイン値に応じて、空領域の輝度区間における階調特性の傾きを決定する。つまり、空領域の輝度区間における階調特性は、空領域のゲイン値を傾きとし、出力最大値を通る直線となる。

背景領域の輝度区間と空領域の輝度区間が重複しない場合は、背景領域及び空領域の階調特性の直線が交差しないので、区間Ｉと区間IIIの階調特性の直線を繋ぐ区間IIの階調特性を設ける。以上のように、階調特性決定部２０８は、被写体領域毎のゲインと輝度区間に基づき、階調特性を決定する。

ステップＳ３０９において、階調補正処理部２０９は、ステップＳ３０８で得られた階調特性に基づき、入力画像の階調を補正する。具体的には、階調特性を入力信号に対する出力信号のゲインに変換し、入力画像の画素値に乗算する。このように階調特性を決定し、階調補正を行うことにより、主被写体領域の階調を改善し、且つ、主被写体領域以外の領域の階調を保持し易くすることができる。

例えば、図４（ａ）の入力画像では、背景領域に属する主被写体領域である向日葵は、向日葵以外の背景領域よりも暗い。そのため、本実施形態の階調制御を用いると、主被写体重み係数を用いない場合に比べ、背景領域のゲインは高くなり、輝度区間は、原点からより低輝度側までの区間となり狭くなる。このようにゲインと輝度区間を制御することにより、区間IIの中輝度領域の階調を損なわずに保持し易くすることが可能となる。

なお、被写体領域ゲイン算出部２０５は、被写体領域毎の面積比に応じて、被写体領域毎のゲインを調整しても良い。例えば、図４の例のように、背景領域の面積が、空領域の面積よりも大きい場合は、背景領域のゲインを大きくなるよう調整し、逆に、空領域のゲインを小さくなるように調整する。

さらに、被写体領域ゲイン算出部２０５は、主被写体重み係数を掛けた重み付き面積比に応じてゲインを調整しても良い。具体的には、図６（ｂ）のような主被写体重み係数の場合、背景領域の面積は、主被写体重み係数倍して算出する（面積算出）。これにより、背景領域の面積はより大きくなるため、被写体領域ゲイン算出部２０５は、背景領域のゲインをさらに大きくなるよう調整し、空領域のゲインをさらに小さくなるよう調整する。

なお、主被写体重み係数は、主被写体領域と主被写体領域を除く被写体領域の平均輝度差に応じて調整しても良い。具体的には、まず、主被写体領域の平均輝度と主被写体領域を除く被写体領域（例えば、図６（ｂ）の重み係数が１の領域）の平均輝度の差を算出する（平均輝度算出）。平均輝度差が大きいほど、主被写体重み係数を小さな値とする。例えば、図６（ｂ）では、重み係数４であった重み係数を２にする。主被写体には、反射率が高い被写体や低い被写体が存在し、画像だけでは主被写体の反射率の違いが判別できず、黒い被写体なのか暗い被写体なのか分からない。そのため、黒い被写体の明るさを極端に明るくしないように、主被写体重み係数を小さくする。これにより、ゲインは小さくなり黒い被写体の明るさは極端に明るくならなくなる。

（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００：撮像装置、１０１：レンズ、１０２：シャッター、１０３：撮像部、１０７：画像処理部、２０１：被写体領域検出部、２０２：主被写体領域検出部、２０３：主被写体重み係数算出部、２０４：重み付き代表輝度値算出部、２０５：被写体領域ゲイン算出部、２０６：重み付き輝度ヒストグラム算出部、２０７：被写体領域輝度区間算出部

Claims (14)

1. 入力された画像において、複数の被写体領域を検出する被写体領域検出手段と、
   前記被写体領域において、主被写体領域を検出する主被写体領域検出手段と、
   前記被写体領域毎に、前記主被写体領域に重み付けをして、それぞれの被写体領域についてそれぞれ１つの代表輝度値を算出する代表輝度値算出手段と、
   前記被写体領域毎に、前記主被写体領域に重み付けをして、前記被写体領域内の輝度分布を算出する輝度分布算出手段と、
   前記代表輝度値算出手段により算出された前記被写体領域の代表輝度値と、前記輝度分布算出手段により算出された前記被写体領域内の輝度分布とに基づいて、前記入力された画像の階調を制御するための階調特性を決定する階調特性決定手段と、
   前記階調特性決定手段により決定された階調特性を用いて前記入力された画像の階調を補正する階調補正手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記被写体領域毎に画像信号のゲインを算出するゲイン算出手段をさらに備え、前記ゲイン算出手段は、前記被写体領域毎に前記代表輝度値が所定輝度値となるようにゲインを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記被写体領域毎に、前記主被写体領域に重み付けをして、前記被写体領域の面積を算出する面積算出手段をさらに備え、前記ゲイン算出手段は、前記面積算出手段により算出された前記被写体領域毎の面積の大きさに基づいて、前記ゲインを調整することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記被写体領域内の輝度分布に基づき、前記ゲインを適用する輝度区間を算出する輝度区間算出手段をさらに備え、前記輝度区間算出手段は、前記被写体領域毎に、輝度分布のヒストグラムにおける低輝度側または高輝度側からの累積輝度分布が前記ヒストグラムの輝度分布の総累積数の所定割合になった輝度値に基づき、前記輝度区間を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 前記階調特性決定手段は、前記被写体領域毎に算出した前記ゲインと前記輝度区間とに基づいて、前記階調特性を決定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記代表輝度値算出手段と前記輝度分布算出手段は、前記主被写体領域の主被写体度合いに基づいて前記重み付けの程度を変更することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記主被写体領域の平均輝度を算出する第１の平均輝度算出手段と、前記被写体領域における前記主被写体領域を除いた領域の平均輝度を算出する第２の平均輝度算出手段とをさらに備え、前記代表輝度値算出手段と前記輝度分布算出手段は、前記主被写体領域の平均輝度と前記主被写体領域を除いた領域の平均輝度の違いに応じて前記重み付けの程度を変更することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
8. 前記代表輝度値算出手段と前記輝度分布算出手段は、前記主被写体領域の平均輝度と前記主被写体を除いた領域の平均輝度の違いが大きい場合は、前記主被写体領域に対する重み付けを小さくすることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記代表輝度値算出手段と前記輝度分布算出手段は、前記主被写体領域の境界付近の重み付けを小さくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記被写体領域検出手段は、特定の被写体領域を検出することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記主被写体領域検出手段は、複数の被写体のうち、主要な被写体を検出することを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 入力された画像において、複数の被写体領域を検出する被写体領域検出工程と、
    前記被写体領域において、主被写体領域を検出する主被写体領域検出工程と、
    前記被写体領域毎に、前記主被写体領域に重み付けをして、それぞれの被写体領域についてそれぞれ１つの代表輝度値を算出する代表輝度値算出工程と、
    前記被写体領域毎に、前記主被写体領域に重み付けをして、前記被写体領域内の輝度分布を算出する輝度分布算出工程と、
    前記代表輝度値算出工程において算出された前記被写体領域の代表輝度値と、前記輝度分布算出工程において算出された前記被写体領域内の輝度分布とに基づいて、前記入力された画像の階調を制御するための階調特性を決定する階調特性決定工程と、
    前記階調特性決定工程において決定された階調特性を用いて前記入力された画像の階調を補正する階調補正工程と、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
13. 請求項１２に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
14. 請求項１２に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

Images