JP2018073320A - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】撮影により得られた画像で表される場面を適切に識別すること。【解決手段】一実施形態に係る画像処理装置は集計部および識別部を備える。集計部は、撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する。識別部は、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を識別する。【選択図】図2
Description
本発明の一側面は、撮影により得られた画像で表される場面を識別する画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。
カメラで撮影された画像を見易い画像に変換する鮮明化処理が従来から知られている。例えば、特許文献1は、ハードウェア処理に適すると共に、適切に鮮明化された画像を得ることができる画像処理装置を記載する。この装置は、オペレータ内の階調値のヒストグラムの一端(階調値0または階調値N)から対象画素の階調値までの各階調値に対応する画素数の加算または減算により新たな階調値を算出し、対象画素の階調値を該新たな階調値に変換する。
画像で表される場面に応じて鮮明化処理のパラメータを調整することで、個々の画像を適切に鮮明化することが可能になる。しかし、そのためには、画像で表される場面を適切に識別することが求められる。この識別処理が実現できれば、鮮明化処理に限らず、様々な画像処理でその識別処理を応用することも可能になる。
そこで、撮影により得られた画像で表される場面を適切に識別することが望まれている。
本発明の一側面に係る画像処理装置は、撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計部と、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を識別する識別部とを備える。
本発明の一側面に係る画像処理方法は、画像処理装置により実行される画像処理方法であって、撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計ステップと、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を識別する識別ステップとを含む。
本発明の一側面に係る画像処理プログラムは、撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計ステップと、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を識別する識別ステップとをコンピュータに実行させる。
このような側面においては、対象画像の全体的な傾向を示すヒストグラムが生成され、このヒストグラムにおける輝度の分布に基づいて、該対象画像で表される場面が識別される。本発明者は、ヒストグラムへの一端への輝度の偏りと、画素数が閾値以上である領域(山)の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を適切に識別できることを見出した。
本発明の一側面によれば、撮影により得られた画像で表される場面を適切に識別することができる。
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
本発明の一実施形態に係る画像処理装置10は、画像内の各画素の階調を変換することで、鮮明化されて見易くされた画像を生成する装置である。本明細書では、画像処理装置10により処理される画像を「対象画像」ともいう。画像処理装置10の用途は限定されない。例えば、画像処理装置10はカメラにより撮影された映像の各フレームに対して鮮明化処理を実行することで、各フレームが鮮明化されて見易くなった映像を提供する。鮮明化とは、画像内において階調の偏りによって見えづらくなっている部分を見易くするための画像処理であり、具体的には、画像内の各画素の階調を調整する処理である。ここで、階調とは、色や明るさ(輝度)などの濃淡を段階的に表現した数値である。鮮明化処理により、例えば、元の画像において極端に明るい(あるいは極端に暗い)ため見えづらかった部分が見易くなった画像を得ることが可能となる。
鮮明化は、すべての画像に対して一律に行われるのではなく、画像で表される場面に応じて実行されるのが好ましい。例えば、雪景色を映した画像と夜景を写した画像とでは、鮮明化で用いるパラメータまたは手法を異ならせた方がよい場合がある。画像で表される場面に応じて鮮明化のパラメータまたは手法を変えるには、その場面を識別する必要がある。画像処理装置10の特徴の一つは、画像(対象画像)で表される場面を識別する機能を有する点にある。
画像は静止画でもよいし動画の個々のフレームでもよいが、いずれにしても、カメラから得られるデータである。画像の被写体は何ら限定されず、例えば、任意の種類の自然物、任意の種類の人工物、またはこれらの任意の組合せであってもよい。画像は、解像度、画素単位での輝度(階調)、階調分解能などの情報を含む。階調分解能とは、階調を段階的に表現するために用意されるビット数である。例えば階調分解能が8ビットである場合には、階調を0から255までの256段階の階調値で表現することができる。
画像処理装置10が対象画像を取得する方法は限定されない。例えば、画像処理装置10はカメラから対象画像を受信してもよいし、画像を記憶する他の装置から画像を受信してもよい。あるいは、画像処理装置10は画像データベースにアクセスしてそこから画像を読み出してもよい。
「画像で表される場面を識別する」とは、画像がどのような状況を映したものか、撮影がどのような状況で行われたか、または、撮影によりどのような画像が得られたかを判定することである。「画像で表される場面を識別する」とは、被写体が何かを判定することだけを意味するものではない。したがって、「画像で表される場面」とは、画像により表される被写体、または風景を示す概念でもあり得るし、撮影された状況を示す概念でもあり得るし、画像そのものの特徴(例えば白飛びまたは黒潰れの有無)を示す概念でもあり得る。本明細書では、「画像で表される場面」を「被写場面」ともいう。
本実施形態では、画像処理装置10は被写場面を次の四つのいずれかに分類する。
・悪天候モード:輝度に全体的なまたは局所的な偏りが対象画像に見られる場合
・逆光モード:対象画像に白飛びがある場合
・暗闇モード:対象画像に黒潰れがある場合
・特殊モード:上記3モードのいずれにも該当しない場合
ここで、「悪天候」、「逆光」、「暗闇」、および「特殊」は、被写場面の傾向をわかりやすく表現するために便宜的に用いる用語であり、被写場面そのものを表現するものではない。例えば、悪天候モードと判定された画像が実際には悪天候の場面を映していなかったり、逆光モードと判定された画像が実際には逆光とはいえなかったりする場合があり得る。
・悪天候モード:輝度に全体的なまたは局所的な偏りが対象画像に見られる場合
・逆光モード:対象画像に白飛びがある場合
・暗闇モード:対象画像に黒潰れがある場合
・特殊モード:上記3モードのいずれにも該当しない場合
ここで、「悪天候」、「逆光」、「暗闇」、および「特殊」は、被写場面の傾向をわかりやすく表現するために便宜的に用いる用語であり、被写場面そのものを表現するものではない。例えば、悪天候モードと判定された画像が実際には悪天候の場面を映していなかったり、逆光モードと判定された画像が実際には逆光とはいえなかったりする場合があり得る。
本実施形態では、画像処理装置10は識別された場面に応じて、鮮明化において下記の前処理を実行する。
・悪天候モード:高輝度の階調を重点的に拡張する。
・逆光モード:中輝度から高輝度にかけての階調を積極的に削除し、低輝度の階調を重点的に拡張する。
・暗闇モード:低輝度の階調を重点的に拡張する。
・特殊モード:前処理の効果が期待できないか、または前処理が正常に働かない可能性があるので、前処理を行わない。
・悪天候モード:高輝度の階調を重点的に拡張する。
・逆光モード:中輝度から高輝度にかけての階調を積極的に削除し、低輝度の階調を重点的に拡張する。
・暗闇モード:低輝度の階調を重点的に拡張する。
・特殊モード:前処理の効果が期待できないか、または前処理が正常に働かない可能性があるので、前処理を行わない。
図1は、画像処理装置10のハードウェア構成の一例を示す。この図に示すように、画像処理装置10は、1以上のCPU(Central Processing Unit)101と、主記憶装置であるRAM(Random Access Memory)102およびROM(Read Only Memory)103と、キーボードやマウスなどの入力装置104と、他の装置とのデータ通信を行うための通信装置105と、後述する画像処理の少なくとも一部を実行するための集積回路であるFPGA(Field-programmable gate array)106と、ディスプレイなどの出力装置107とを備える。
後述する画像処理装置10の各機能的構成要素は、例えば、RAM102等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませ、CPU101の制御の下で入力装置104、通信装置105、FPGA106、および出力装置107等を動作させ、RAM102およびROM103におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。FPGA106には後述の画像処理を実行するための回路が予め実装され、これにより、ハードウェアによる画像処理が可能になる。
なお、図1は画像処理装置10が1台のコンピュータで構成される態様を示すが、画像処理装置10の機能を複数台のコンピュータに分散させてもよい。また、画像処理装置10は、画像処理に特化した装置として提供されてもよいし、複数の機能を実行するコンピュータの一機能として組み込まれてもよい。
図2は、画像処理装置10の機能構成を示す。この図に示すように、画像処理装置10は機能的構成要素として判定部11および鮮明化部12を備える。
判定部11は、対象画像で表される場面を判定する機能要素である。判定部11は集計部111および識別部112を備える。
集計部111は、撮影により得られた対象画像のヒストグラムを生成する機能要素である。まず、集計部111は入力された対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得する。「対象画像の全体から抽出した複数の画素」とは、対象画像の特定の一部分のみから画素群を抽出するのではなく、対象画像の全域から画素群を抽出することを意味する。厳密にいうと、「対象画像の全体から抽出した複数の画素」とは、対象画像を多数の領域に分割した場合にすべての被分割領域から少なくとも一つの画素を抽出することを意味する。集計部111は、対象画像の全画素の階調値を取得してもよいし、対象画像内から一つおきにまたは数個おきに抽出した複数画素の階調値を取得してもよい。あるいは、集計部111は対象画像の全体からランダムに複数の階調値を取得してもよい。集計部111は識別部112での処理に十分な個数の画素の階調値を取得するが、その具体的な個数は任意に設定してよい。
複数の画素の階調値を取得すると、集計部111はその複数の階調値(取得した各画素の階調値)に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する。「自然数N」は、入力画像の階調分解能により定まる最大の階調値である。例えば、入力画像の階調分解能が8ビットである場合には、各画素の階調は0から255までの256段階で表現されるため、自然数Nは255となる。本実施形態ではN=255とする。集計部111は対象画像の全体から画素を抽出するので、そのヒストグラムは対象画像の輝度の全体的な傾向を示す。
図3〜図8は、集計部111により生成されるヒストグラムの例を示す。ヒストグラムは、横軸に階調値(輝度)をとり縦軸に画素数をとった棒グラフで視覚化できるが、図3〜図8では、その棒グラフの頂点同士を結んだ線グラフでヒストグラムを表している。図3〜図8において縦軸上の目盛は縦軸を4分割したことを示す。各ヒストグラムにおいて、値(線)Laveは輝度平均を示し、値(線)Haveはヒストグラム平均を示す。なお、図3〜図8は、解像度が1920×1080である対象画像から得られるヒストグラムの例を示し、縦軸の上限値は131072である。ヒストグラム平均Haveは(解像度÷階調幅÷2)であり、図3〜図8の例では4050である。輝度平均およびヒストグラム平均の詳細は後述する。
各画素の階調値をそのまま用いて生成したヒストグラムでは、局所的に見ると縦軸方向の細かな振れが存在することがあり得、被写場面の識別(分類)がその局所的な情報に左右される可能性がある。このような影響を排除または低減するために、集計部111はヒストグラムを平滑にする。この処理は、ヒストグラムで示される波の細かな凸凹を平滑にする処理であり、ローパスフィルタのようなものであるともいえる。図3〜図8において、実線Hrは各画素の階調値をそのまま用いて生成したヒストグラムであり、破線Hsは少なくとも一回の平滑化により生成されたヒストグラムである。
ヒストグラムの平滑化について詳細に説明する。まず、集計部111はヒストグラムの横軸方向(階調値が並ぶ方向)に沿って延びる小さな1次元の区間をオペレータとして設定する。本実施形態では、図9に示すように、集計部111は連続する7個の階調値に相当する長さのオペレータOPを設定するものとする(オペレータOPの長さが7であるとする)。しかし、オペレータの長さは限定されず、例えば5、9などでもよい。
また、集計部111はそのオペレータの長さに合わせて、ヒストグラムを横軸方向(階調値が並ぶ方向)に拡張する。具体的には、集計部111は、ヒストグラムの横軸方向における第1端部(階調値0)に隣接して存在する1以上のデータを、それが該第1端部を対称軸として線対称になるように該第1端部の外側にコピーする。また、集計部111は、ヒストグラムの横軸方向における第2端部(階調値N;本実施形態ではN=255)に隣接して存在する1以上のデータを、それが該第2端部を対称軸として線対称になるように該第2端部の外側にコピーする。それぞれの端部でコピーされるデータの区間長Lは{(オペレータの長さ−1)/2}である。本実施形態ではオペレータの長さが7なので、集計部111は第1端部および第2端部のそれぞれにおいて、3階調分のデータをコピーする。具体的には、図9に示すように、階調値0の左側に、左から右に向かって、階調値3、階調値2、および階調値1のデータがそれぞれ階調値−3、階調値−2、および階調値−1としてコピーされる。また、階調値N=255の右側に、左から右に向かって、階調値254、階調値253、および階調値252のデータがそれぞれ階調値256、階調値257、および階調値258としてコピーされる。このようにヒストグラムを拡張することで、ヒストグラムの両端部のデータが失われることを防止できる。
続いて、集計部111は拡張されたヒストグラムの一端から他端にかけてオペレータを1段階ずつずらしながら階調値0〜255の各階調値の画素数を調整することで、ヒストグラムを平滑化する。具体的には、集計部111はオペレータが位置している7階調における画素数の加算平均を、該オペレータの中心に位置する階調値の画素数として設定する。例えば、階調値0の画素数を調整する場合には、集計部111は階調値−3,−2,−1,0,1,2,3の画素数の加算平均を階調値0の画素数として設定する(図9におけるオペレータOP0を参照)。階調値1の画素数を調整する場合には、集計部111は階調値−2,−1,0,1,2,3,4の画素数の加算平均を階調値1の画素数として設定する(図9におけるオペレータOP1を参照)。階調値100の画素数を調整する場合には、集計部111は階調値97,98,99,100,101,102,103の画素数の加算平均を階調値100の画素数として設定する。階調値255の画素数を調整する場合には、集計部111は階調値252,253,254,255,256,257,258の画素数の加算平均を階調値255の画素数として設定する(図9におけるオペレータOP255を参照)。
集計部111は、上記のヒストグラムの平滑化を複数回繰り返して実行してもよく、例えば2回または3回繰り返してもよい。ヒストグラムの平滑化を再度実行する場合には、集計部111はヒストグラムの外側の画素数(本実施形態では階調値−3〜−1および256〜258に相当する範囲の画素数)を調整後の画素数で更新する。そして、集計部111は拡張されたヒストグラムの一端から他端にかけてオペレータを1段階ずつずらしながら階調値0〜255の各階調値の画素数を調整する。
集計部111は生成または平滑化したヒストグラムを識別部112に出力する。ヒストグラムを平滑にする処理は必須ではなく、集計部111は初期のヒストグラム(対象画像の全体から抽出した複数の画素の階調値をそのまま用いて生成したヒストグラム)を識別部112に出力してもよい。ヒストグラムの平滑化(調整)を行った場合も、集計部111は階調値0〜N(=255)の区間のヒストグラムを出力する。
識別部112は、集計部111から入力されたヒストグラムを参照して、対象画像で表される場面を識別する機能要素である。上述したように、本実施形態では識別部112は対象画像で表される場面が悪天候モード、逆光モード、暗闇モード、および特殊モードのうちのどれに該当するかを判定する。以下に五つの判定処理を示す。
[悪天候モード判定]
悪天候モード判定は、被写場面が悪天候モードであるか否かを判定する処理である。まず、識別部112は対象画像の輝度平均をヒストグラムから求める。階調値iに対応する輝度および画素数をそれぞれLi、niとし、対象画像から抽出された画素の総数をRとすると、輝度平均Laveは式(1)で得られる。本実施形態ではN=255である。なお、対象画像から全画素が抽出された場合には、値Rは対象画像の解像度に等しい。
続いて、識別部112はその輝度平均Laveがヒストグラムの高輝度側(階調値がNである側)に偏るか否かを判定する。識別部112はこの判定のための閾値THaを用いる。閾値THaは限定されないが、少なくとも(N+1)/2より大きく設定される。例えば、識別部112は閾値THaを(N+1)*0.75に設定し、この式を用いると本実施形態ではTHa=192である。そして、識別部112は輝度平均Laveと閾値THaとを比較し、Lave≧THaであれば被写場面が悪天候モードであると判定し、Lave<THaであれば被写場面が悪天候モードでないと判定する。すなわち、Lave≧THaであるということは、輝度平均Laveがヒストグラムの高輝度側に偏っていることを意味する。図3のヒストグラムに関して、例えばTHa=192であれば、識別部112は被写場面が悪天候モードであると判定する。
悪天候モード判定は、被写場面が悪天候モードであるか否かを判定する処理である。まず、識別部112は対象画像の輝度平均をヒストグラムから求める。階調値iに対応する輝度および画素数をそれぞれLi、niとし、対象画像から抽出された画素の総数をRとすると、輝度平均Laveは式(1)で得られる。本実施形態ではN=255である。なお、対象画像から全画素が抽出された場合には、値Rは対象画像の解像度に等しい。
続いて、識別部112はその輝度平均Laveがヒストグラムの高輝度側(階調値がNである側)に偏るか否かを判定する。識別部112はこの判定のための閾値THaを用いる。閾値THaは限定されないが、少なくとも(N+1)/2より大きく設定される。例えば、識別部112は閾値THaを(N+1)*0.75に設定し、この式を用いると本実施形態ではTHa=192である。そして、識別部112は輝度平均Laveと閾値THaとを比較し、Lave≧THaであれば被写場面が悪天候モードであると判定し、Lave<THaであれば被写場面が悪天候モードでないと判定する。すなわち、Lave≧THaであるということは、輝度平均Laveがヒストグラムの高輝度側に偏っていることを意味する。図3のヒストグラムに関して、例えばTHa=192であれば、識別部112は被写場面が悪天候モードであると判定する。
[逆光モード判定]
逆光モード判定は、被写場面が逆光モードであるか否かを判定する処理である。識別部112は多くの画素が高輝度側に位置して(張り付いて)いれば被写場面が逆光モードであると判定し、そうでなければ被写場面は逆光モードでないと判定する。この判定のために、識別部112は上位a階調の画素数の合計nsumが閾値THb以上であるか否かを判定する。値aは例えば階調値の上位1〜5%に相当する値であってもよく、N=255である本実施形態では例えばa=4であってもよい。本実施形態でa=4であれば、識別部112は階調値252〜255に対応する画素の総数を値nsumとして求める。閾値THbも限定されないが、例えば識別部112はヒストグラム平均を閾値THbとして用いる。ヒストグラム平均は、対象画像から抽出された画素の総数Rを階調値の個数(N+1)で除し、さらにその結果を2で除することで得られる値である。識別部112は値nsumと閾値THbを比較し、nsum≧THbであれば被写場面が逆光モードであると判定し、nsum<THbであれば被写場面が逆光モードでないと判定する。すなわち、nsum≧THbであるということは、多くの画素が高輝度側に位置している(張り付いている)ことを意味する。図4のヒストグラムに関して、例えばTHb=Have=4050であれば、識別部112は被写場面が逆光モードであると判定する。
逆光モード判定は、被写場面が逆光モードであるか否かを判定する処理である。識別部112は多くの画素が高輝度側に位置して(張り付いて)いれば被写場面が逆光モードであると判定し、そうでなければ被写場面は逆光モードでないと判定する。この判定のために、識別部112は上位a階調の画素数の合計nsumが閾値THb以上であるか否かを判定する。値aは例えば階調値の上位1〜5%に相当する値であってもよく、N=255である本実施形態では例えばa=4であってもよい。本実施形態でa=4であれば、識別部112は階調値252〜255に対応する画素の総数を値nsumとして求める。閾値THbも限定されないが、例えば識別部112はヒストグラム平均を閾値THbとして用いる。ヒストグラム平均は、対象画像から抽出された画素の総数Rを階調値の個数(N+1)で除し、さらにその結果を2で除することで得られる値である。識別部112は値nsumと閾値THbを比較し、nsum≧THbであれば被写場面が逆光モードであると判定し、nsum<THbであれば被写場面が逆光モードでないと判定する。すなわち、nsum≧THbであるということは、多くの画素が高輝度側に位置している(張り付いている)ことを意味する。図4のヒストグラムに関して、例えばTHb=Have=4050であれば、識別部112は被写場面が逆光モードであると判定する。
[暗闇モード判定]
暗闇モード判定は、被写場面が暗闇モードであるか否かの判定する処理である。識別部112は多くの画素が低輝度側に位置して(張り付いて)いれば被写場面が暗闇モードであると判定し、そうでなければ被写場面は暗闇モードでないと判定する。この判定のために、識別部112は下位b階調の画素数の合計nsumが閾値THc以上であるか否かを判定する。値bは例えば階調値の下位1〜5%に相当する値であってもよく、N=255である本実施形態では例えばb=4であってもよい。本実施形態でb=4であれば、識別部112は階調値0〜3に対応する画素の総数を値nsumとして求める。閾値THcも限定されないが、例えば識別部112はヒストグラム平均を閾値THcとして用いる。識別部112は値nsumと閾値THcを比較し、nsum≧THcであれば被写場面が暗闇モードであると判定し、nsum<THcであれば被写場面が暗闇モードでないと判定する。すなわち、nsum≧THcであるということは、多くの画素が低輝度側に位置している(張り付いている)ことを意味する。図5のヒストグラムに関して、例えばTHc=Have=4050であれば、識別部112は被写場面が暗闇モードであると判定する。
暗闇モード判定は、被写場面が暗闇モードであるか否かの判定する処理である。識別部112は多くの画素が低輝度側に位置して(張り付いて)いれば被写場面が暗闇モードであると判定し、そうでなければ被写場面は暗闇モードでないと判定する。この判定のために、識別部112は下位b階調の画素数の合計nsumが閾値THc以上であるか否かを判定する。値bは例えば階調値の下位1〜5%に相当する値であってもよく、N=255である本実施形態では例えばb=4であってもよい。本実施形態でb=4であれば、識別部112は階調値0〜3に対応する画素の総数を値nsumとして求める。閾値THcも限定されないが、例えば識別部112はヒストグラム平均を閾値THcとして用いる。識別部112は値nsumと閾値THcを比較し、nsum≧THcであれば被写場面が暗闇モードであると判定し、nsum<THcであれば被写場面が暗闇モードでないと判定する。すなわち、nsum≧THcであるということは、多くの画素が低輝度側に位置している(張り付いている)ことを意味する。図5のヒストグラムに関して、例えばTHc=Have=4050であれば、識別部112は被写場面が暗闇モードであると判定する。
[特殊モード判定]
特殊モード判定は、被写画面が特殊モードか否かを判定する処理である。識別部112はヒストグラム内の「山」の個数が所定の閾値THd以上であれば被写場面が特殊モードであると判定し、そうでなければ被写画面は特殊モードでないと判定する。「山」とは、階調値が連続する区間において画素数が所定数nth以上であり続ける部分である。閾値THdは限定されないが、例えば、THd=3であってもよい。値nthも限定されないが、例えば識別部112はヒストグラム平均を値nthとして用いる。まず、識別部112は値nthを用いてヒストグラム内の山の個数nmtを特定する。そして、識別部112はnmt≧THdであれば被写場面が特殊モードであると判定し、nmt<THdであれば被写画面が特殊モードでないと判定する。図6のヒストグラムに関して、例えばnth=Have=4050としTHd=3とすれば、識別部112は被写場面が特殊モードであると判定する。
特殊モード判定は、被写画面が特殊モードか否かを判定する処理である。識別部112はヒストグラム内の「山」の個数が所定の閾値THd以上であれば被写場面が特殊モードであると判定し、そうでなければ被写画面は特殊モードでないと判定する。「山」とは、階調値が連続する区間において画素数が所定数nth以上であり続ける部分である。閾値THdは限定されないが、例えば、THd=3であってもよい。値nthも限定されないが、例えば識別部112はヒストグラム平均を値nthとして用いる。まず、識別部112は値nthを用いてヒストグラム内の山の個数nmtを特定する。そして、識別部112はnmt≧THdであれば被写場面が特殊モードであると判定し、nmt<THdであれば被写画面が特殊モードでないと判定する。図6のヒストグラムに関して、例えばnth=Have=4050としTHd=3とすれば、識別部112は被写場面が特殊モードであると判定する。
[悪天候/特殊モード判定]
悪天候/特殊モード判定は、被写場面が悪天候モードと特殊モードとのどちらであるかを判定する処理である。識別部112はヒストグラムの横軸方向において「山」が占める割合pmtが所定の閾値THe未満であれば被写場面が悪天候モードであると判定し、そうでなければ被写画面は特殊モードであると判定する。閾値THeは限定されないが、例えば、THe=0.25であってもよい。ヒストグラム内の「山」を特定する手法は特殊モード判定と同様である。まず、識別部112は上記の値nthを用いてヒストグラムの横軸方向における「山」の範囲の割合Gmtを特定する。そして、識別部112はGmt<THeであれば被写場面が悪天候モードであると判定し、Gmt≧THeであれば被写画面が特殊モードであると判定する。図7はこの判定処理で悪天候モードと判定されるヒストグラムの一例を示し、図8はこの判定処理で特殊モードと判定されるヒストグラムの一例である。いずれも、nth=Have=4050およびTHe=0.25を前提とする。
悪天候/特殊モード判定は、被写場面が悪天候モードと特殊モードとのどちらであるかを判定する処理である。識別部112はヒストグラムの横軸方向において「山」が占める割合pmtが所定の閾値THe未満であれば被写場面が悪天候モードであると判定し、そうでなければ被写画面は特殊モードであると判定する。閾値THeは限定されないが、例えば、THe=0.25であってもよい。ヒストグラム内の「山」を特定する手法は特殊モード判定と同様である。まず、識別部112は上記の値nthを用いてヒストグラムの横軸方向における「山」の範囲の割合Gmtを特定する。そして、識別部112はGmt<THeであれば被写場面が悪天候モードであると判定し、Gmt≧THeであれば被写画面が特殊モードであると判定する。図7はこの判定処理で悪天候モードと判定されるヒストグラムの一例を示し、図8はこの判定処理で特殊モードと判定されるヒストグラムの一例である。いずれも、nth=Have=4050およびTHe=0.25を前提とする。
悪天候モード判定、逆光モード判定、および暗闇モード判定は、ヒストグラムの一端(階調値が0またはNの側)への輝度の偏りを判定する手法である。特殊モード判定および悪天候/特殊モード判定は、ヒストグラムにおける、画素数が閾値以上である領域(山)の分布を判定する手法である。悪天候モード判定で判定する山の個数と、悪天候/特殊モード判定で判定する、ヒストグラムの横軸方向における山の範囲とはいずれも、山の分布の例である。
識別部112は、これら5種類の判定を用いて、対象画像で表される場面を識別する。5種類の判定をすべて用いることで、対象画像が悪天候モード、逆光モード、暗闇モード、および特殊モードのいずれに該当するかをより適切に識別できる。5種類の判定の実行順序は限定されない。ただし、暗闇モード判定は逆光モード判定よりも後に実行される(逆光モード判定と暗闇モード判定との間に別の判定処理が存在してもよい)。その理由は、白飛びがある画像には黒潰れも存在し得、暗闇モード判定を逆光モード判定よりも先に実行すると、逆光モードと判定されるべき対象画像が暗闇モードと判定され得るからである。
対象画像の場面を識別すると、識別部112はその識別結果(悪天候モード、逆光モード、暗闇モード、および特殊モードのいずれか一つを示すデータ)を対象画像と共に鮮明化部12に出力する。
鮮明化部12は判定部11による識別結果に対応した方法で対象画像を鮮明化する機能要素である。鮮明化部12は前処理部121、本処理部122、および後処理部123を備える。
前処理部121は、鮮明化が実行された後の画像を、見た目のメリハリがついた綺麗な画像にするために、対象画像のヒストグラムを変形する機能要素である。本明細書ではこの処理を前処理という。上述したように、具体的な前処理は、識別部112から入力される識別結果により異なる。
識別結果が悪天候モードである場合には、前処理部121は、0を閾値として、ピクセル数がその閾値以下である階調を不要階調エリアと見なして、この不要階調エリアを対象画像のヒストグラムから削除する(要するに、ピクセル数が0である階調を削除する)。不要階調エリアは、ヒストグラムにおいてレベル(階調に対応する画素数の多さを示す指標)が低く、画像を構成する上で有用な情報が少ないエリアを意味する。ここでの「削除」という用語は、その不要階調エリアが存在しないものと見なすことを意味する。そして、前処理部121は、中輝度(階調値=128)の付近に残っている階調(ピクセル数の分布)がその不要階調エリアへと拡張するようにヒストグラムを変形する。
識別結果が暗闇モードである場合には、前処理部121はまず、極めて低い輝度に相当する階調が削除されないようにその階調をマスク(保護)する。その上で前処理部121は、ヒストグラム平均Haveを閾値として、ピクセル数がその閾値以下である階調を不要階調エリアと見なして、この不要階調エリアを対象画像のヒストグラムから削除する(不要階調エリアが存在しないものと見なす)。そして、前処理部121は低輝度(階調値=0)の側に残っている階調(ピクセル数の分布)がその不要階調エリアへと拡張するようにヒストグラムを変形する。
識別結果が逆光モードである場合には、前処理部121はまず、極めて低い輝度に対応する階調と、極めて高い輝度に対応する階調とが削除されないようにこれらの階調をマスク(保護)する。その上で前処理部121は、値(Have×2)を閾値として、ピクセル数がその閾値以下である階調を不要階調エリアと見なして、この不要階調エリアを対象画像のヒストグラムから削除する(その不要階調エリアが存在しないものと見なす)。そして、前処理部121は低輝度(階調値=0)の側に残っている階調(ピクセル数の分布)がその不要階調エリアへと拡張するようにヒストグラムを変形する。
このように、階調の削除に用いる閾値については、悪天候モード<暗闇モード<逆光モードという関係がある。これは、悪天候モードでは弱めの削除が実行され、暗闇モードでは中程度の削除が実行され、逆光モードでは強めの削除が実行されることを意味する。
識別結果が悪天候モード、暗闇モード、または逆光モードである場合には、前処理部121はヒストグラムが変形された対象画像を本処理部122および後処理部123に出力する。
これに対して、識別結果が特殊モードである場合には、前処理部121は前処理を実行することなく、対象画像を本処理部122および後処理部123に出力する。
本処理部122は、前処理部121から入力された対象画像の各対象画素の階調値を変換する機能要素である。この変換処理の例は特許第5826980号明細書に記載されているが、以下に、その例の概要を説明する。
本処理部122は対象画像内の各画素について以下の処理を実行する。以下では、階調値を変換する対象となる画素を「対象画素」という。
まず、本処理部122は対象画素を含む複数の画素から成るオペレータを設定する。オペレータは、典型的には対象画素を中心画素とする矩形領域として設定される。例えば、本処理部122は対象画素を中心画素とする16×16の256画素からなる矩形領域をオペレータとして設定する。ただし、オペレータは、対象画素と対象画素の近傍に存在する複数の画素を含む領域であれば何でもよく、例えば円形などの任意の形状であってもよい。
続いて、本処理部122はオペレータ内の各画素の階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0からN(本実施形態ではN=255)までの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する。
続いて、本処理部122はそのヒストグラムにおいて、階調値0から対象画素の階調値までの各階調値に対応する画素数を加算することにより、あるいは、階調値Nから対象画素の階調値までの各階調値に対応する画素数を減算することにより、新たな階調値を算出する。そして、本処理部122は、対象画素の階調値を該新たな階調値に変換し、変換後の階調値を後処理部123に出力する。なお、対象画素の元の階調値と新たな階調値とが同じために、階調値が実質的に変換されない場合があり得る。
後処理部123は、鮮明化強度を調整するための後処理を実行する機能要素である。後処理部123は対象画像内の各画素について以下の処理を実行する。
後処理部123は、本処理部122から入力された対象画素の階調値(以下では「鮮明化後階調値」という)と、前処理部121から入力された対象画像内での該対象画素の階調値(以下では「鮮明化前階調値」という)とを予め定められた混合比で足し合わせることで、最終的な対象画素の階調値を求める。鮮明化強度とは、鮮明化前階調値および鮮明化後階調値から最終的な階調値を求める際に、鮮明化後階調値が重視される度合いを示す指標である。
例えば、後処理部123は下記式(1)により対象画素の最終的な階調値Voを得る。
Vo=((V1/N)×(N−Li))+((V2/N)×Li)…(1)
ここで、変数V1は鮮明化前階調値であり、変数V2は鮮明化後階調値である。Nは階調値の最大値(本実施形態ではN=255)である。変数Liは鮮明化強度の調整レベルであり、最小強度を示す値0から最大強度を示すNまでの間の任意の値を取り得る。調整レベルLiはユーザにより設定されてもよい。あるいは、画像処理装置10により自動的に設定されてもよく、例えば、本処理部122により生成されたヒストグラムに示されるオペレータ内の階調値の分布に基づいて設定されてもよい。あるいは、調整レベルLiは、識別部112から入力される識別結果に基づいて設定されてもよい。例えば、特殊モードでの調整レベルをLi1とし、悪天候モードでの調整レベルをLi2とし、暗闇モードでの調整レベルをLi3とし、逆光モードでの調整レベルをLi4とした場合に、Li1>Li2>Li3>Li4の関係が成り立つように、調整レベルLiが識別結果に基づいて設定されてもよい。
Vo=((V1/N)×(N−Li))+((V2/N)×Li)…(1)
ここで、変数V1は鮮明化前階調値であり、変数V2は鮮明化後階調値である。Nは階調値の最大値(本実施形態ではN=255)である。変数Liは鮮明化強度の調整レベルであり、最小強度を示す値0から最大強度を示すNまでの間の任意の値を取り得る。調整レベルLiはユーザにより設定されてもよい。あるいは、画像処理装置10により自動的に設定されてもよく、例えば、本処理部122により生成されたヒストグラムに示されるオペレータ内の階調値の分布に基づいて設定されてもよい。あるいは、調整レベルLiは、識別部112から入力される識別結果に基づいて設定されてもよい。例えば、特殊モードでの調整レベルをLi1とし、悪天候モードでの調整レベルをLi2とし、暗闇モードでの調整レベルをLi3とし、逆光モードでの調整レベルをLi4とした場合に、Li1>Li2>Li3>Li4の関係が成り立つように、調整レベルLiが識別結果に基づいて設定されてもよい。
本処理部122および後処理部123は連携して、対象画像を1画素ずつ走査しながら、対象画像の各画素の階調値を変換および調整する。この処理により対象画像が鮮明になる。
鮮明化部12は、鮮明化された対象画像を処理結果として出力する。処理結果の出力先は限定されず、例えば、鮮明化部12はその処理結果をモニタに表示してもよいし、プリンタに出力してもよい。あるいは、鮮明化部12はその処理結果を所定のデータベースに格納してもよいし、他のコンピュータに送信してもよい。
次に、図10および図11を参照しながら、画像処理装置10の動作を説明するとともに本実施形態に係る画像処理方法について説明する。
図10は画像処理装置10により実行される処理の全体の流れを示す。まず、集計部111が対象画像の全体から複数の画素を抽出し、抽出した各画素の階調値を取得する(ステップS11)。集計部111はその階調値を用いてヒストグラムを生成し(ステップS12、集計ステップ)、そのヒストグラムを平滑化する(ステップS13)。
続いて、識別部112が対象画像で表される場面(被写場面)を識別する(ステップS14、識別ステップ)。図11はその識別処理の一例を示す。
この例では、識別部112はまず特殊モード判定を実行する(ステップS1401)。ヒストグラム内の山の個数が所定の閾値以上であれば(ステップS1401においてYES)、識別部112は被写場面が特殊モードであると判定する(ステップS1402)。
その山の個数が閾値未満であれば(ステップS1401においてNO)、識別部112は続いて悪天候モード判定を実行する(ステップS1403)。識別部112はヒストグラムから輝度平均を求め、その輝度平均が所定の閾値以上であれば該輝度平均が高輝度側に偏っていると見なして(ステップS1403においてYES)、被写場面が悪天候モードであると判定する(ステップS1404)。
輝度平均が所定の閾値未満である場合(輝度平均が高輝度側に偏っていない場合)には(ステップS1403においてNO)、識別部112は続いて逆光モード判定を実行する(ステップS1405)。識別部112は、所定の上位の階調に属する画素数の合計が所定の閾値以上であれば多くの画素が高輝度側に張り付いているとみなして(ステップS1405においてYES)、被写場面が逆光モードであると判定する(ステップS1406)。
多くの画素が高輝度側に張り付いていないと判定した場合には(ステップS1405においてNO)、識別部112は続いて暗闇モード判定を実行する(ステップS1407)。識別部112は、所定の下位の階調に属する画素数の合計が所定の閾値以上であれば多くの画素が低輝度側に張り付いているとみなして(ステップS1407においてYES)、被写場面が暗闇モードであると判定する(ステップS1408)。
多くの画素が低輝度側に張り付いていないと判定した場合には(ステップS1407においてNO)、識別部112は続いて悪天候/特殊モード判定を実行する(ステップS1409)。識別部112は、ヒストグラムの横軸方向における山の割合が所定の閾値未満であれば(ステップS1409においてYES)被写場面が悪天候モードであると判定し(ステップS1410)、そうでなければ(ステップS1409においてNO)被写場面が特殊モードであると判定する(ステップS1411)。
図10に戻って、識別部112が被写場面を識別すると、鮮明化部12がその識別結果に応じて対象画像を鮮明化する(ステップS15)。例えば、鮮明化部12は識別結果に応じて、前処理を実行したり、その前処理の具体的な手順を変更したりする。あるいは、鮮明化部12は識別結果に応じて後処理での調整レベルを設定する。
次に、図12を参照しながら、画像処理装置10を実現するための画像処理プログラムP1を説明する。
画像処理プログラムP1は、メインモジュールP10、判定モジュールP11、および鮮明化モジュールP12を備える。判定モジュールP11は集計モジュールP111および識別モジュールP112を備える。鮮明化モジュールP12は前処理モジュールP121、本処理モジュールP122、および後処理モジュールP123を備える。
メインモジュールP10は、対象画像の処理を統括的に制御する部分である。判定モジュールP11、集計モジュールP111、識別モジュールP112、鮮明化モジュールP12、前処理モジュールP121、本処理モジュールP122、および後処理モジュールP123を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記の判定部11、集計部111、識別部112、鮮明化部12、前処理部121、本処理部122、および後処理部123の機能と同様である。
画像処理プログラムP1は、CD−ROMやDVD−ROM、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、画像処理プログラムP1は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
以上説明したように、本発明の一側面に係る画像処理装置は、撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計部と、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を識別する識別部とを備える。
本発明の一側面に係る画像処理方法は、画像処理装置により実行される画像処理方法であって、撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計ステップと、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を識別する識別ステップとを含む。
本発明の一側面に係る画像処理プログラムは、撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計ステップと、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を識別する識別ステップとをコンピュータに実行させる。
このような側面においては、対象画像の全体的な傾向を示すヒストグラムが生成され、このヒストグラムにおける輝度の分布に基づいて、該対象画像で表される場面が識別される。具体的には、ヒストグラムへの一端への輝度の偏りと、画素数が閾値以上である領域(山)の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、対象画像で表される場面を適切に識別できる。また、画像の一部のみを網羅するオペレータを用いることなく、対象画像の全体的な傾向を示すヒストグラムを用いて判定を行うことで、局所の情報に左右されることなく対象画像の全体的な傾向を判定できる。さらに、そのようなヒストグラムを用意できれば被写場面を識別できるので、対象画像の解像度が大きい場合でも、画像処理装置のハードウェア資源(例えばプロセッサおよびメモリ)に掛かる処理負荷を抑制して高速に被写場面を識別できる。
他の側面に係る画像処理装置では、識別部が、対象画像の輝度平均がヒストグラムの高輝度側に偏っている場合には場面が悪天候モードであると判定する処理と、対象画像の上位階調の画素数の合計が所定の閾値以上である場合には場面が逆光モードであると判定する処理と、対象画像の下位階調の画素数の合計が所定の閾値以上である場合には場面が暗闇モードであると判定する処理と、山の個数が所定の閾値以上である場合には場面が特殊モードであると判定する処理と、山が占める割合が所定の閾値未満である場合には場面が悪天候モードであると判定し、山が占める割合が該閾値以上である場合には場面が特殊モードであると判定する処理とのうちの少なくとも一つを実行してもよい。
この場合には、悪天候モード(輝度に全体的なまたは局所的な偏りが対象画像に見られる場合)、逆光モード(対象画像に白飛びがある場合)、暗闇モード(対象画像に黒潰れがある場合)、または特殊モード(上記3モードのいずれにも該当しない場合)のうちの少なくとも一つを識別することができる。
他の側面に係る画像処理装置では、集計部が、取得した各画素の階調値を用いて生成したヒストグラムを、該ヒストグラムの横軸方向に沿って延びる1次元のオペレータを用いて平滑化してもよい。ここで、平滑化は、ヒストグラムの一端から他端にかけてオペレータをずらしながら、該オペレータ内の画素数の加算平均を該オペレータの中央に位置する階調値の画素数として設定する処理である。
このようにヒストグラムを平滑化することで、ヒストグラム内の局所的な細かな振れを軽減して、被写場面の識別がその局所的な情報に左右されることを排除または低減することができる。
他の側面に係る画像処理装置では、識別部による識別結果に対応した方法で対象画像を鮮明化する鮮明化部をさらに備えてもよい。この場合には、画像で表される場面に応じてその画像を適切に鮮明化することができる。
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。
上記実施形態では画像処理装置10が悪天候モード判定、逆光モード判定、暗闇モード判定、特殊モード判定、および悪天候/特殊モード判定という5種類の判定を実行したが、画像処理装置はこれら5種類のうちの任意の1〜4種類の判定のみを実行してもよい。画像処理装置は、ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちのいずれか一方または双方を判定することで、被写場面を識別してもよい。
上記実施形態では画像処理装置10が被写場面の識別結果に応じて対象画像を鮮明化したが、画像処理装置は鮮明化以外の目的で被写場面を識別してもよい。例えば、画像処理装置は、対象画像に写っている風景を判定してもよい。したがって、鮮明化部12は必須の構成要素ではなく、例えば画像処理装置は判定部のみ(集計部および識別部のみ)を備えてもよい。
上記実施形態では集計部111が対象画像の全体から複数の画素を抽出したが、集計部は対象画像の特定の一部分のみから複数の画素を抽出してもよい。例えば、固定カメラの映像で常に同じ位置に障害物が映り込む場合、またはコンピュータ上に表示されるウィンドウまたはステータス画面が常に同じ位置に表示される場合に、それらの位置の画素群を使うことなく被写場面を判定することで、被写場面をより正確に識別できる。
上記実施形態では鮮明化部12が前処理部121、本処理部122、および後処理部123を備えたが、鮮明化部は本処理部のみを備えてもよいし、本処理部に加えて、前処理部および後処理部の一方を備えてもよい。
少なくとも一つのプロセッサにより実行される画像処理装置での処理手順は上記実施形態での例に限定されない。例えば、画像処理装置は上述したステップ(処理)の一部を省略してもよいし、別の順序で各ステップを実行してもよい。また、上述したステップのうちの任意の2以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正又は削除されてもよい。あるいは、画像処理装置は上記の各ステップに加えて他のステップを実行してもよい。
画像処理装置内で二つの数値の大小関係を比較する際には、「以上」および「よりも大きい」という二つの基準のどちらを用いてもよく、「以下」および「未満」の二つの基準のうちのどちらを用いてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。
10…画像処理装置、11…判定部、12…鮮明化部、111…集計部、112…識別部、121…前処理部、122…本処理部、123…後処理部、P1…画像処理プログラム、P10…メインモジュール、P11…判定モジュール、P12…鮮明化モジュール、P111…集計モジュール、P112…識別モジュール、P121…前処理モジュール、P122…本処理モジュール、P123…後処理モジュール。
Claims (6)
- 撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計部と、
前記ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、前記ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、前記対象画像で表される場面を識別する識別部と
を備える画像処理装置。 - 前記識別部が、
前記対象画像の輝度平均が前記ヒストグラムの高輝度側に偏っている場合には前記場面が悪天候モードであると判定する処理と、
前記対象画像の上位階調の画素数の合計が所定の閾値以上である場合には前記場面が逆光モードであると判定する処理と、
前記対象画像の下位階調の画素数の合計が所定の閾値以上である場合には前記場面が暗闇モードであると判定する処理と、
前記山の個数が所定の閾値以上である場合には前記場面が特殊モードであると判定する処理と、
前記山が占める割合が所定の閾値未満である場合には前記場面が悪天候モードであると判定し、前記山が占める割合が該閾値以上である場合には前記場面が特殊モードであると判定する処理と
のうちの少なくとも一つを実行する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記集計部が、前記取得した各画素の階調値を用いて生成したヒストグラムを、該ヒストグラムの横軸方向に沿って延びる1次元のオペレータを用いて平滑化し、
前記平滑化が、前記ヒストグラムの一端から他端にかけて前記オペレータをずらしながら、該オペレータ内の画素数の加算平均を該オペレータの中央に位置する階調値の画素数として設定する処理である、
請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記識別部による識別結果に対応した方法で前記対象画像を鮮明化する鮮明化部をさらに備える請求項1〜3のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 画像処理装置により実行される画像処理方法であって、
撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計ステップと、
前記ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、前記ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、前記対象画像で表される場面を識別する識別ステップと
を含む画像処理方法。 - 撮影により得られた対象画像の全体から抽出した複数の画素のそれぞれの階調値を取得し、各画素の階調値に基づいて、0から自然数Nまでの各階調値に対応する画素数を示すヒストグラムを生成する集計ステップと、
前記ヒストグラムの一端への輝度の偏りと、前記ヒストグラムにおいて画素数が閾値以上の領域である山の分布とのうちの少なくとも一つを判定することで、前記対象画像で表される場面を識別する識別ステップと
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
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