JP2019029781A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】撮影後の画像に対して、画像補正を行う場合、画像補正効果や設定項目は、ＲＡＷ画像とＪＰＥＧ画像の両方において同じであることが望ましい。しかしながらＪＰＥＧ画像はすでに現像後の画像であるため、ガンマカーブで非線形処理がなされていることと、Ｂｉｔ数が圧縮されているため、ＲＡＷと同じように色の変更を行うことが難しいという問題があった。【解決手段】撮影画像に対して画像補正する手段を有する画像処理装置において、前記撮像装置からの出力画像から第１の画像補正設定に基づいて現像された第１の現像画像を取得する手段と、撮像装置からの現像前の出力画像を、ＲＡＷ画像として取得するＲＡＷ画像取得手段を有し、前記ＲＡＷ画像を撮影時とは異なる第２の画像補正値に応じて現像した第２の現像画像を生成する手段と、前記第１の現像画像と前記第２の現像画像を比較し、画像特性差分取得する特性差分取得手段を有することを特徴とする。【選択図】図４

Description

本発明は、撮影画像に対して色味やコントラストなどの画質設定に対して画像補正を行う画像処理装置に関する。

従来の撮像装置は、カメラで撮影した撮像素子からの出力画像の現像を行い、ＪＰＥＧやＴＩＦＦファイルなどＰＣやほかのアプリケーションで表示可能な汎用画像ファイルフォーマットで保存される。

一方、撮影時に撮像素子からの出力で現像前の画像を保存したＲＡＷファイルフォーマットがある。ＲＡＷ画像は、カメラでの再生時やアプリケーションなどで現像を行うことができ、撮影時に設定を行ったホワイトバランス（以下ＷＢ）や鮮やかさやコントラストといった画像設定の変更をして現像をすることができる。センサー出力画像から現像を行うため、画像設定の変更による画像劣化を伴わずに画像補正を行うことが可能である。

一方、最近のＦａｃｅＢｏｏｋやＩｎｓｔａｇｒａｍなどのＳＮＳ（ソーシャルネットワーキングサービス）に画像をアップロードするユーザが増えてきている。これらの画像のアップロードする際に、撮影した画像に色味やコントラストを変更したり、各種画像処理フィルタを適応したり、画像補正を施してアップロードする使い方が増えてきている。ＪＰＥＧ画像をＳＮＳにアップロードする場合には、ＪＰＥＧ画像からフィルタ効果や色味を変えてアップロードすることが多い。

しかしながら、カメラ現像時の機能としての画質設定は、ＲＡＷ画像とＪＰＥＧ画像の両方において、設定項目や設定された画質の変化度合は、ＪＰＥＧとＲＡＷ画像で同じであることが望ましい。

しかしながら、ＪＰＥＧ画像はすでに現像後の画像であるため、ガンマカーブで非線形処理がなされていることと、Ｂｉｔ数が圧縮されているため、ＲＡＷと同じように色の変更を行うことが難しいという問題があった。

それらの課題に対し、特許文献１では、ＲＡＷデータとＪＰＥＧ画像から画像逆変換処理を行った画像との特性差分を生成し、画像に添付して記録するとある。

特開２０１０−１２４１１４号公報

しかしながら、特許文献１の従来技術では、ＪＰＥＧ画像からＲＡＷ現像前の画像に色味を近づけることが可能となるが、画像がガンマや色抑圧処理などの非線形処理がなされているために、現像時に正確に画質設定を反映させることが難しい。

上記の課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、
撮影画像に対して画像補正する手段を有する画像処理装置において、
前記撮像装置からの出力画像から第１の画像補正設定に基づいて現像された第１の現像画像を取得する手段と、撮像装置からの現像前の出力画像を、ＲＡＷ画像として取得するＲＡＷ画像取得手段を有し、前記ＲＡＷ画像を撮影時とは異なる第２の画像補正値に応じて現像した第２の現像画像を生成する手段と、前記第１の現像画像と前記第２の現像画像を比較し、画像特性差分取得する特性差分取得手段を有することを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置によれば、ＪＰＥＧとＲＡＷの画像編集機能を両方有するカメラにおいて、ＲＡＷ画像の編集とＪＰＥＧ編集において、その両者の編集した画像補正効果がなるべく近くすることで、ユーザの使い勝手が向上させることができる。

第１の実施の形態に係る処理内容を示したブロック図である。 第１の実施の形態に係る信号処理を示したブロック図である。 第１の実施の形態に係る信号処理を示したブロック図である。 第１の実施の形態に係る画像補正処理を示したブロック図である。 第１の実施の形態に係る画像処理フローを示したブロック図である。 第１の実施の形態に係るＪＰＥＧ画像フォーマットの例である。 第１の実施の形態に係るカメラ撮影機能の設定例を示した図である。 第１の実施の形態に係る諧調補正の設定の例を示した図である。 第１の実施の形態に係る画像補正設定例である。 第１の実施の形態に係るＪＰＥＧ画像補正を示したブロック図である。 特性差分取得方法についての処理のフローを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態を図面を用いて説明する。

［第１の実施の形態］
以下、本発明における第１の実施例について説明する。

図１は本実施例における撮像装置の処理内容を示したブロック図である。

図１において、ユーザによりユーザインタフェース１１２を介して撮影指示があると、システムコントローラ１０７は、鏡筒装置１０２の焦点位置や絞り・メカシャッターとＣＭＯＳなどの撮像装置１０１などを制御して撮影を行う。撮影がなされると、撮像素子１０１から信号が出力され、ＡＦＥ回路１５０を通してゲインを調整され、バッファメモリ１０３に蓄えられる。その後、システムコントローラ１４０によって、ホワイトバランス補正係数やガンマパラメータなど信号処理パラメータを信号処理回路１４０に設定し、信号処理回路１４０によって画像生成用の信号処理がなされてＹＵＶ画像が生成される。

上記生成されたＹＵＶ画像は、画像記録が行われる場合には、前記バッファメモリ内の画像は圧縮・伸長回路１０４に送られてＪＰＥＧファイルとして画像圧縮され、記録・読み出し装置１０５によって記録媒体１０６に記録される。
またＲＡＷ画像ファイル保存する場合は、撮像素子１０１からの信号を、圧縮回路１０４で圧縮されて、記録・読み出し装置１０５によって記録媒体１０６に記録される。

ＹＵＶデータのリサイズを行う場合には、リサイズ回路１３１にてＹＵＶ信号ごとにサイズ変換を行う。

ＲＡＷ画像のリサイズを行う場合には、バッファメモリ１０３に蓄積されたＲＡＷ画像をリサイズ回路１３１にて画像サイズの縮小を行う。

また、液晶などに表示する場合には、ＪＰＥＧ画像を記録媒体１０６から記憶装置１０５を用いて読み出され、解凍回路１０６によりＪＰＥＧ回答がなさ絵ｒＹＵＶデータとしてバッファメモリ１０３に蓄えられる。前記バッファメモリ１０３に蓄えられたＹＵＶ画像は、表示制御回路１０８によって画面上に表示画像が生成され、Ｄ／Ａ装置１０９により信号を変換され、モニタ装置１１０に表示される。

また、カメラ撮影設定などＵＩによるカメラ制御を行わせる場合には、システムコントローラ１０７にてユーザインタフェース画面を生成して、バッファメモリ１０３に格納し、表示制御回路１０８を通して表示される。

またＲＡＷ画像が読み出されて表示される場合には、記録媒体１０６に保存されているＲＡＷ画像から記録装置１０５を用いてＲＡＷ画像の読み出しが行われ、解凍回路１０６で圧縮された画像の解凍が行われてバッファメモリ１０３に格納がされる。格納されたＲＡＷ画像は、信号処理回路１４０により現像処理がなされてＹＵＶ画像が生成されバッファメモリに蓄えられる。得られたＹＵＶ画像に対してさらに色補正を行う場合は、３ＤＬＵＴ回路１９０によって色変換が行う。

信号処理されたＹＵＶ画像が画像補正される場合には、画像補正回路１６０にてＹＵＶ画像の補正を実施する。

図２ａは、ＲＡＷデータからＹＵＶデータを生成する画像処理のフローを示したブロック図である。

画像が取得されると、システムコントローラ１０７で演算されるＷＢ検出設定手段１７２は、撮影画像のＷＢモードや被写体輝度（Ｂｖ値）や撮影感度などの撮影条件に応じて、ＷＢ検出パラメータ１７１の中から白領域検出設定値の算出を行う。ＷＢ検出設定値は、ＷＢ検出回路１７０に設定される。取得したＲＡＷデータはＷＢ検出回路１７０にて、設定されたＷＢ検出値に基づいて白領域の抽出が行われる。システムコントローラ１０７で演算されるＷＢ演算手段１７３は、ＷＢ検出回路１７０からの検出結果を用いてＷＢ係数の算出を行う。一方、ＷＢ係数との色温度との関係があらかじめ算出しておくことで、検出されたＷＢに応じた色温度の算出を行う。システムコントローラ１０７で演算される画像処理パラメータ算出手段１８０は、検出された色温度に応じて色変換パラメータや撮影ＩＳＯ感度や絞り値などに応じて画像処理パラメータの算出を行う。取得されたＲＡＷデータは、ＷＢ処理回路１７４にてＷＢ処理がされる。信号処理回路１４０にてノイズダクション処理やエッジ強調処理、色再現変換処理、諧調変換などがなされＹＵＶデータを生成する。

図２ｂは、信号処理回路１４０の処理を詳細に示したブロック図である。

撮像素子からのＲＡＷ信号は、ホワイトバランス回路１７４で白のゲインが調整され、色信号作成回路１４１にて、色温度ごとに算出された色変換マトリックスや階調変換などの処理が行われ、色差信号が作成されて出力される。色マトリックス回路で変換された色差信号は、ＲＧＢ変換され、色諧調変換回路１４５によって色諧調変換がされる。色諧調変換後のＲＧＢ信号は再び色差信号に変換され、彩度強調回路１４６によって彩度の調整がされる。

一方、ホワイトバランス回路１７４からの信号は、輝度信号作成回路１４２で、ＩＳＯ感度や撮影パラメータ設定や絞り値などに応じた補間やエッジ強調やノイズリダクション処理が行われて輝度信号が作成される。その後、１４３の輝度階調変換回路によって階調変換が行われ、１４４の輝度補正回路によって輝度信号の色相に応じた輝度信号補正が行われ輝度信号として出力される。生成された色信号および輝度信号は３ＤＬＵＴ回路１９０によって色変換がなされてもよい。

図５は、本実施例で保存されるＪＰＥＧ画像のデータ構造を示したイメージ図である。

本実施例においては、通常のＪＰＥＧファイルの格納データに加え、圧縮・リサイズされた縮小ＲＡＷ画像が添付されている例で説明を行う。

圧縮されたＲＡＷ画像は、ファイル生成時にリサイズ回路１３１により縦横１／３リサイズされる。本画像が２４ＭＰｉｘｅｌ（６０００×４０００）の画像の場合、２．７ＭＰｉｘ（２０００×１３００）程度となり、ファイルサイズとしては本画像に対して十分に小さくすることが可能である。またさらにＪＰＥＧ圧縮と同様にランレングス・ハフマン圧縮を行うことで、さらに圧縮ＲＡＷ画像サイズを小さくすることが可能である。

取り出された縮小ＲＡＷ画像は、解凍回路１０６にて解凍されてバッファメモリ１０３に格納され信号処理回路１４０にて現像処理がなされる。縮小ＲＡＷ画像の現像用パラメータは、通常のＲＡＷと同様に図５のＥｘｉｆヘッダに含まれるメーカーノート内に記載されている。メーカーノート内のパラメータを読み出し各種現像回路のパラメータを設定することで現像を行うことが可能である。

図６は、カメラの再生時での現像設定の例を示した図である。

設定可能な項目は、明るさ、色合い設定、色合い補正（グリーンマゼンタ）、色合い補正（アンバーブルー）、クッキリ感、鮮やかさ、仕上がり補正の設定が可能な例を示しているこれらのカメラ設定に応じて前述した信号処理回路をも用いて現像がなされる。

図６において、色合い設定は、基本的なホワイトバランス設定を行う。オートはオートホワイトバランス設定を表し、前述したように画像を解析し、画像に最適なホワイトバランス設定を行う。オート以外のホワイトバランス設定は、各光源に合わせたＷＢ設定であり、ＷＢ設定値を各光源に合わせてあらかじめ算出しておくことで設定が行われる。

色合い補正（Ｇ−Ｍｇ）、色合い補正（Ａ−Ｂ）は、色合い設定で決定したＷＢ設定値に補正値を加えることで、ホワイトバランス設定の微調整を行う機能である。

ここで、ＲＡＷ画像内のグレー被写体の各カラーフィルタごとのセンサー出力値をＲ、Ｇ１、Ｇ２、Ｂとし、同様に各色に対応するＷＢ係数を（ＷＢ＿Ｒ、ＷＢ＿Ｇ１、ＷＢ＿Ｇ２、ＷＢ＿Ｂ）とすると、各ＷＢ処理は下記の式で表現できる。
Ｇ１´＝Ｇ１×ＷＢ＿Ｇ１
Ｒ´＝Ｒ×ＷＢ＿Ｒ
Ｂ´＝Ｂ×ＷＢ＿Ｂ
Ｇ２´＝Ｇ１×ＷＢ＿Ｇ１
ここで、Ｒ‘Ｇ１’Ｇ２‘Ｂの値が同じ値になることでホワイトバランスが適切に設定されたことになる。

また、ＷＢ係数に対する、ＷＢ評価値を（Ｃｘ，Ｃｙ）とすると、ＷＢ評価値は下記の表現ができる。
Ｃｘ＝（Ｒ−Ｂ）／Ｙ×１０２４
Ｃｙ＝（Ｒ＋Ｂ−（Ｇ１＋Ｇ２）］）／Ｙ×１０２４
Ｙ＝（Ｒ＋Ｇ１＋Ｇ２＋Ｂ）／４
ＣｘＣｙ値はＷＢ係数、（ＷＢ＿Ｒ、ＷＢ＿Ｇ１、ＷＢ＿Ｇ２、ＷＢ＿Ｂ）から算出可能であり、逆にＣｘＣｙから、ＷＢ係数の平均値を１０２４と仮定することで、ＷＢ係数の算出ができる。

またＣｘＣｙ値を用いて、それぞれのＣｘＣｙに対するＷＢ補正値をΔＣｘ，ΔＣｙとし、ＷＢ補正設定値（Ａ−Ｂ）をα、ＷＢ補正設定値（Ｇ−Ｍｇ）をβとすると、
Ｃｘ´＝Ｃｘ＋α×ΔＣｘ
Ｃｙ´＝Ｃｙ＋β×ΔＣｙ

のように、ＣｘＣｙ値を補正することで、ＷＢ補正を行うことができる。本実施例においては、α、βは±９段階まで設定可能として説明を行う。

明るさ補正は、現像時の明るさに対して補正を行う補正パラメータの設定を行う。本実施例では１／３段刻みで-３段〜＋３段までの±９段階の設定が可能な例を示している。明るさ補正は図２ｂ）においてＷＢ回路１７４の全体のゲインを補正段数に応じてゲインコントロールすることで明るさの補正を行うことができる。
Ｇ１´＝Ｇ１×ＷＢ＿Ｇ１×Ｋ
Ｒ´＝Ｒ×ＷＢ＿Ｒ×Ｋ
Ｂ´＝Ｂ×ＷＢ＿Ｂ×Ｋ
Ｇ２´＝Ｇ１×ＷＢ＿Ｇ１×Ｋ
ここで、

とする。

仕上がり設定は、各カメラのシーンに応じた標準的な画質設定を表したものであり、本実施例においては、標準、風景、ポートレート、ニュートラル、忠実の５種類の設定がなされる。これらの設定は、各シーンに応じて、色信号作成回路１４１、色諧調変換回路１４５、再度強直回路１４６、輝度諧調変換回路１４３、輝度補正回路１４４の設定を各設定に最適になるようにパラメータを設定したものである。

一般的に、標準は、鮮やかさコントラストがやや高めに見栄えがする絵作りがされ、風景は標準よりもさらにコントラストや鮮やかさが高く、ポートレートは標準より肌色がやや明るく彩度が控えめでかつ明るめの領域でやわらかい輝度諧調となるように設定され、ニュートラルは標準よりも彩度とコントラストが控えめに設定され、忠実は実際の被写体の色味を忠実に表現できるような色となるようにパラメータが設定される。

クッキリ感の設定は、１４３の輝度階調変換で設定されるガンマ特性を可変することで特性を可変することができる。図７は１４３の輝度階調変換で設定される諧調特性を示しており、コントラスト−４〜＋４までの諧調特性を表し、コントラストが高くなるほど、暗部が暗くなり白とびを早く生じさせることで画像のコントラスト感を強めている特性を示した図である。

鮮やかさの設定は、図２ｂ）の彩度強調回路１４６で設定される画像処理パラメータであり、下記の式で表現できる
Ｕ‘＝（１＋鮮やかさの設定値×ΔＧａｉｎ）×Ｕ
Ｖ‘＝（１＋鮮やかさの設定値×ΔＧａｉｎ）×Ｖ
ここでΔＧａｉｎは、鮮やかさの設定に応じた彩度の強調量を制御するパラメータであり、例えば０．１とすると、設定値を−４〜＋４まで設定すると、標準の彩度設定に対して０．６倍〜１．４倍の鮮やかさの設定を行うことが可能となる。

図３は、画像補正回路１６０における、画像補正回路の処理を示したブロック図である。

ＹＵＶＲＧＢ変換１６０は、ＹＵＶ画像からＲＧＢ変換を行う。トーンカーブ補正回路１６２は、ＲＧＢごとにトーンカーブ補正を行う。

トーンカーブ補正は、露出補正、コントラスト補正、ＲＧＢごとにトーンカーブを変えることでＷＢに変える処理を行う。

３ｘ３マトリックス１６３はＲＧＢ信号に３ｘ３の行列をかける処理である。色再現や色合いの変換、彩度の補正が可能である。

ＲＧＢＹＵＶ変換１６５はＲＧＢ画像をＹＵＶ画像に変換を行う。

図８は、図３の画像補正回路１６０で行う画像補正設定例を示した図である。

画像補正回路１６０は、通常現像を行ったＹＵＶ画像に対して、撮影設定を可変させた時の画像効果を疑似的に生成する画像処理回路である。本実施例における可変させる撮影設定は、露出補正、コントラスト補正、ホワイトバランス設定、色の濃さ、色色相変換の処理を行う。

図８ａ）は、露出補正用のトーンカーブ特性を示した図である。
露出補正用のトーンカーブは下記の演算式で生成可能である。

ここでγ（ｘ）；図２ｂの輝度諧調変換回路１４３で設定される標準の諧調変換特性を示し、γ−１（ｘ）は、γ（ｘ）の逆変換特性を示す。

図８ｂ）は、コントラスト補正用のトーンカーブの特性を示した図である。

ここでは、

は、図２ｂの輝度諧調変換回路１４３で設定される、コントラスト設定された時の諧調変換特性を示す。添え字のｉは設定値を示している。０が標準＋方向がコントラストを強め、−方向がコントラストを弱める方向の変換を示す。

図８ｃ）は、ＷＢ補正用のトーンカーブの特性を示した図である。
ＷＢ係数は、ＲＡＷ撮影時に使われたＡＷＢ係数と、補正後のＷＢ係数の比率によって、ＲＧＢそれぞれのトーンカーブを算出する。
ＧａｉｎＲ＝ ＷＢ＿Ｒ＿補正後／ ＷＢ＿Ｒ＿ＡＷＢ
ＧａｉｎＲ＝ ＷＢ＿Ｇ＿補正後／ ＷＢ＿Ｇ＿ＡＷＢ
ＧａｉｎＲ＝ ＷＢ＿Ｂ＿補正後／ ＷＢ＿Ｂ＿ＡＷＢ

ここで、

は、図２ｂの色諧調変換回路１４５で用いる諧調特性を示しており、色用のガンマカーブである。本実施例ではＷＢ係数比率は０．１刻みのカーブを図示しているが、０．１以下のゲインは線形補間を用いて諧調変換特性を決定してもよい。

図８ａ）、ｂ）、ｃ）で示した諧調特性は、露出補正、コントラスト補正、ＷＢ補正の順で合成され、合成されたトーンカーブ特性を図３のトーンカーブ補正１６２にそれぞれ設定される。

次に、彩度補正・色相補正の手法について説明を行う。

ＪＰＥＧの場合、色差信号とＲＧＢ変換式には下記の関係式が定義されている。

逆行列により、ＹＵＶ信号からＲＧＢ

と記載できる。

ＹＵＶの色差信号に対する画像補正処理として、色差信号補正処理であり下記のように表現できる。

彩度強調補正は彩度強調パラメータαとすると下記のように表現できる。

つまり、彩度補正パラメータは下記の式で表現できる。

色相角度変換も、回転角度Θとすると、

と表現でき

色相変換と彩度強調パラメータは合成することができ、

と表現でき、合成された演算マトリックスＱを３ｘ３マトリックス回路１６３に設定することで色の補正を行うことが可能となる。もちろん彩度強調、色相強調だけでなく、各種風景やポートレート用の色再現ようの返還式も３ｘ３マトリックスで表現することは可能であり、前述したマトリックスＱに合成することで、画像変換処理を行うことが可能である。

図９は本実施例における、ユーザによる画像設定がなされる様子を示した概念図である。

図９においては、シーンの解析の結果に応じたユーザに好ましい画像補正の画像補正候補を示している。ユーザによりシーン解析ボタンが押されることで画像補正候補が選択可能な状態となることを示している。選択がなされ画像補正指示がなされると画像補正が実施される。シーン解析方法やシーンごとによるパラメータの選択方法については、既知の技術のため本実施例においては割愛をする。

図９において、補正対象画像は、ＲＡＷ画像とＪＰＥＧ画像の両方が対象である。この場合、ＲＡＷ画像とＪＰＥＧ画像による補正パラメータ種類および補正効果は同じであることが望ましいことは言うまでもない。

ＲＡＷ画像における現像方法は前述したとおりである。本実施例では、以下にＪＰＥＧ画像を補正するに当たり、ＲＡＷ画像での現像結果とＪＰＥＧ画像の補正効果を近くする処理について説明を行う。

図４は、本実施例におけるＪＰＥＧ画像の画像補正のフローを示したブロック図である。

記憶媒体にあるＪＰＥＧ画像が読み出された場合、ＹＵＶ画像およびサムネール画像および縮小ＲＡＷ画像は解凍回路１０６によって解凍される。解凍されたＹＵＶデータおよびサムネール画像は、図９に示すユーザによる画像補正設定に従って、画像補正手段１６０により画像補正がなされる。同様に縮小ＲＡＷもユーザによる画像補正設定に従って信号処理回路１４０によって画像が生成される。

特性差分取得手段１９１は、補正後のサムネールデータであるＹＵＶデータと縮小ＲＡＷから画像補正設定パラメータによって現像されたＹＵＶデータの比較を行い、特性差分の取得を行う。本実施例においては特性差分の取得方法は三次元ルックアップデーブルデータとする。

次に、特性差分取得手段１９１における、特性差分取得方法について説明を行う。

図１０は、特性差分取得方法についての処理のフローを示すフローチャートである。

前記処理は、ＲＡＷ画像現像後のＹＵＶデータとサムネールデータから画像補正手段を実施誤のＹＵＶデータの２枚の画像の対応点の画素値の差分から変換プロファイル差分を取得する方法である。本実施例においては、３ＤＬＵＴが、８ＢｉｔＲＧＢデータに対する９グリット、９ｘ９ｘ９＝７２９点の格子点で構成される変換テーブルとして説明を行う。

Ｓ１０１でＲＡＷ画像現像後のＹＵＶデータから、対象画素のＹＵＶ値を取得する。

Ｓ１０２では、Ｓ１０１で取得した対象画素に対応した画素のＹＵＶ値を取得する。

Ｓ１０３は、Ｓ１０１のＹＵＶ値から、３ＤＬＵＴの対応する格子点のグリットを取得する。対応点のグリットの対応点の算出方法は、各ＹＵＶ値からＲＧＢに変換を行う。各ＲＧＢ値から、３２で除算し、四捨五入をした値が対応グリットとする。
例
（ＲＧＢ）＝（２４０、１６５、７８）とすると、３２で除算して（ＲＧＢ）→（７．５、５．２、２．４）となり
対応グリットは、（７，５，２）番目の格子点となる。

Ｓ１０４は、Ｓ１０１のＹＵＶ画素値とＳ１０２のＹＵＶ画素値の差分を算出し、対象格子点に加算を行う。

Ｓ１０５で、すべての対象画素値に対して処理を行っているか判断を行う。全ての対象画素探索が終了していた場合、Ｓ１０６では、すべての格子点に対して加算数で除算を行い格子点毎の変動量を表現する変換テーブルの生成が行うことができる。

取得された特性差分データをもとに、ＪＰＥＧから取得されたＹＵＶ画像に画像補正手段１６０によって画像補正を実施されたＹＵＶデータに対して、３ＤＬＵＴ回路１９０によって補正が実施され、圧縮手段１０４によって圧縮されＪＰＥＧファイルとして保存される。

本実施例では、Ｓ１０１で用いる画像に、サムネール画像を用いる例で説明を行ったが、それ以外にも本画像であるＹＵＶデータまたはそれをリサイズして画像を使用してもよいし、ＲＡＷ画像から撮影時設定で現像を行ったデータを用いてもよい。

またＳ１０１のＲＡＷ画像の現像は、縮小および圧縮されたＲＡＷ画像を用いる例で説明を行ったが、圧縮されていないＲＡＷ画像であってもよい。

フルサイズのＲＡＷが添付される場合は、画像の低周波成分はＲＡＷ画像から生成し、もとの画像から低周波成分のみ入れ替えることで、エッジ強調処理やＮＲ処理などの重たい処理を行わずに色変換が可能となる。

一方、縮小ＲＡＷが画像に添付される場合は、撮影時に、フルサイズのＲＡＷが添付されている場合と比較してファイルサイズを小さくすることができるため、連写枚数や連写可能枚数、連写駒速などの低下を避けることが可能となる。

また、図４においてＹＵＶデータとサムネール画像に対して画像補正手段１６０にて画像補正を行った例で説明を行った。画像補正手段１６０を用いて画像補正をおこなった画像とＲＡＷ現像結果で特性差分を取得するとことで、Ｓ１０１での縮小ＲＡＷの現像結果とＳ１０２のサムネール画像の色味が近くなり、特性差分としては小さくり、より精度よく色変換を行うことが可能である。もちろん画像補正を行わっていないＹＵＶデータに対して特性差分取得手段１９１で画像特性の差分を取得することは可能である。画像補正手段を有していない場合などにおいても、同様に適応することができる。

１０１ 撮像素子、１０３ バッファメモリ、１０４ 圧縮回路、
１０６ 解凍回路、１０７ システムコントローラ、
１１０ モニタ装置、１１２ ユーザインタフェース、
１３１ リサイズ回路、１４０ 信号処理回路、
１４１ 色信号処理作成回路、１４２ 輝度信号作成回路、
１４３ 輝度諧調変換回路、１４５ 色諧調変換回路、
１４６ 彩度強調回路、１６０ 画像補正回路、１７０ ＷＢ検出回路、
１８１ ３ＤＬＵＴ回路

Claims (4)

1. 撮影画像に対して画像補正する手段を有する画像処理装置において、
   前記撮像装置からの出力画像から第１の画像補正設定に基づいて現像された第１の現像画像を取得する手段と、
   撮像装置からの現像前の出力画像を、ＲＡＷ画像として取得するＲＡＷ画像取得手段を有し、
   前記ＲＡＷ画像を撮影時とは異なる第２の画像補正値に応じて現像した第２の現像画像を生成する手段と、
   前記第１の現像画像と前記第２の現像画像を比較し、画像特性差分取得する特性差分取得手段を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記ＲＡＷ画像は撮像装置出力された画像に対して、縮小または圧縮のいずれかまたは両方が適応された画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第１の現像画像は、撮影時に生成された画像、または、それを縮小された表示用サムネール画像、またはＲＡＷ画像から第１の画像補正設定にて現像された画像のいずれかであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記画像処理装置は、現像する現像手段とは異なる、画像補正手段を有し、前記第１の画像に対して、前記第２の画像補正設定に基づいて前記画像補正処理手段により、第４の画像を生成する手段と、前記第３の現像画像と前記第４の現像画像を比較し、画像特性差分取得する特性差分取得手段を有することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の画像処理装置。