JP3059631B2

JP3059631B2 - 画像補正方法

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Publication number: JP3059631B2
Application number: JP6089322A
Authority: JP
Inventors: 孝美里中
Original assignee: 松下電子工業株式会社
Priority date: 1994-04-27
Filing date: 1994-04-27
Publication date: 2000-07-04
Anticipated expiration: 2015-07-04
Also published as: JPH07296160A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、画像データにおいて
所望の被写体を見やすくするために、輝度・色信号を補
正する画像補正方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の画像補正方法には、全画面同一の
補正を行う大域画像補正、画面の一部の被写体のみを強
調して補正する局所画像補正がある。従来の大域画像補
正では、輝度ダイナミックレンジを広げるために輝度の
階調補正を行ってきた。例えば、画像の低輝度部、全体
の輝度、高輝度部の階調をそれぞれ増加させるために、
図５に示すような階調補正曲線Ｌ₁ ，Ｌ₂ ，Ｌ₃ を用い
て階調補正が行われている。なお、図５は輝度の入力ｙ
（２５６階調）に対する輝度の補正出力ｇ₁ （ｙ）の変
化を示している。

【０００３】また、他の階調補正法としては、輝度度数
分布が集中した輝度領域の階調を増加させるために、図
７のような階調補正曲線を用いた。図７の階調補正曲線
は、図６の輝度度数分布を累積加算し、最大２５６階調
になるように正規化して得たものである。図６の度数分
布で度数が多い輝度領域の階調は補正後増大し、度数が
少ない輝度領域の階調は補正後減少した。なお、図６は
輝度の入力ｙ（２５６階調）に対する輝度の度数分布ｆ
（ｙ）の変化を示している。また、図７は輝度の入力ｙ
（２５６階調）に対する正規化した累積度数分布ｇ₂
（ｙ）の変化を示している。

【０００４】また、従来の局所画像補正では、例えば各
画素の色特徴量を用いて背景から被写体の領域のみを抽
出し、抽出した特定の被写体の領域を強調するように補
正を行う。例えば、人間が被写体である画像では、肌色
領域のみを美しくするために、局所的に補正を行う。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の画像補
正方法の課題を以下に述べる。従来の画像補正方法で
は、以下に述べるように特定の被写体の領域を補正する
ことは困難であった。従来の大域階調補正方法は、暗い
背景、または明るく大面積の背景をもつ人間の顔の画像
をうまく補正できなかった。

【０００６】例えば、夜の暗い背景をもつ人間の顔の画
像を、図５の補正曲線を用いて人間の顔の輝度が高くな
るように補正すると、人間の顔だけでなく周囲の背景も
明るくなるという問題があり、補正により不自然な画像
が得られた。また、空や海などの明るい背景をもつ人間
の顔の画像を、図７のような階調補正曲線を用いて補正
すると、背景に比べ顔の部分の階調は減少し、また輝度
が低下するという問題が発生した。空や海などの背景が
明るく、大面積である場合には、背景の階調は増加する
が、人間の顔の階調は減少した。

【０００７】一方、従来の局所補正方法では、被写体の
領域の抽出が困難であった。肌色領域において、各画素
の肌色度に応じて、各画素の階調補正を行うと、肌色分
布が一様でないため、色のむら、しみが強調されるとい
う問題があった。また、人間の顔では、口、目、鼻の
穴、頬などの部位によって肌色が異なり、補正後の人の
顔の画像は、顔の部位により階調補正の効果が異なっ
た。したがって、各画素の色特徴量を用いて顔の領域の
みの階調補正を行うことはできなかった。

【０００８】したがって、この発明の目的は、画像中の
人顔等の画像中の所定の色の領域を良好に階調補正する
ことができる画像補正方法を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の画像補正
方法は、色特徴量として色差信号もしくは色信号を用
い、映像信号から求める各画素の色特徴量値として、映
像信号が所望の色特徴量の集合に属する度合いを示す帰
属度を用い、映像信号から１画面分の画像データの各画
素について色特徴量値を求め、階調補正を行うべき任意
の補正対象画素を中心とする複数個の画素からなる方形
の階調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量
値に対して、階調補正用面要素の中心に近いほど大きく
なるかもしくは全て１である重み係数を用いて重み付け
して階調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴
量値の重み付け総和を求め、階調補正用面要素の領域に
含まれる各画素の色特徴量値の重み付け総和に応じて次
式に従って階調補正用面要素の中心である補正対象画素
の映像信号の階調補正を行うことを特徴とする。ｙ＝（ｙ＋ｇ（ｙ））×Ｓ／Ｍただし、左辺のｙは補正後の映像信号、右辺のｙは補正
前の映像信号を示し、ｇ（ｙ）は補正前の映像信号に対
して階調補正曲線により変換した映像信号を示し、Ｓは
階調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値
の重み付け総和を示し、Ｍは重み付け総和Ｓの最大値を
示している。

【００１０】請求項２記載の画像補正方法は、色特徴量
として色差信号もしくは色信号を用い、映像信号から求
める各画素の色特徴量値として、映像信号が所望の色特
徴量の集合に属する度合いを示す帰属度を用い、映像信
号から１画面分の画像データの各画素について色特徴量
値を求め、複数個の画素からなる方形の第１の単位面要
素と第１の単位面要素の中心に頂点を有する第２の単位
面要素とをそれぞれ単位として１画面分の画像データを
分割し、１画面分の画像データを構成する全ての第１の
単位面要素について第１の単位面要素の領域内の各画素
の色特徴量値に対して、前記階調補正用面要素の中心に
近いほど大きくなるかまたは全て１である重み係数を用
いて第１の単位面要素の領域内の各画素の色特徴量値の
重み付け総和を求め、１画面分の画像データを構成する
全ての第２の単位面要素の中で階調補正を行うべき任意
の補正対象画素が含まれる第２の単位面要素の複数の頂
点の画素をそれぞれ中心とする複数の第２の単位面要素
の領域内の各画素の色特徴量値のそれぞれ重み付け総和
に対して所定の内挿演算を行うことによって、階調補正
を行うべき任意の補正対象画素を中心とする第１の単位
面要素と同じ大きさの方形の階調補正用面要素の領域に
含まれる各画素の色特徴量値の重み付け総和を求め、階
調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値の
重み付け総和に応じて次式に従って階調補正用面要素の
中心である補正対象画素の映像信号の階調補正を行うこ
とを特徴とする。ｙ＝（ｙ＋ｇ（ｙ））×Ｓ／Ｍただし、左辺のｙは補正後の映像信号、右辺のｙは補正
前の映像信号を示し、ｇ（ｙ）は補正前の映像信号に対
して階調補正曲線により変換した映像信号を示し、Ｓは
前記階調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴
量値の重み付け総和を示し、Ｍは重み付け総和Ｓの最大
値を示している。

【００１１】

【００１２】

【作用】請求項１記載の構成によれば、１画面分の画像
データにおいて、例えば肌色等の所望の色特徴量（後述
の請求項３の作用では、帰属度の重み付け総和というこ
とになる）を有する被写体の領域の各画素を強調して補
正できる。この際、補正対象画素を中心とする階調補正
用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値に対して
階調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値
の重み付け総和を求め、階調補正用面要素の領域に含ま
れる各画素の色特徴量値の重み付け総和に応じて補正対
象画素の映像信号の階調補正を行うので、所望の色特徴
量をもつ被写体の中心付近ほど強く、周辺ほど弱く補正
され、画像補正が良好に行われる。

【００１３】また、各補正対象画素毎の所望の色特徴量
ではなく、補正対象画素を中心とする階調補正用面要素
の領域内の各画素の色特徴量値の重み付け総和を用いて
補正を行うので、画像データの色信号の分布のむら等が
平滑される。請求項２記載の構成によれば、第１および
第２の単位面要素をそれぞれ単位として１画面分の画像
データを分割し、全ての第１の単位面要素について第１
の単位面要素の領域内の各画素の色特徴量値（後述の請
求項３の作用では、帰属度の重み付け総和ということに
なる）に対して第１の単位面要素の領域内の各画素の色
特徴量値の重み付け総和を求め、全ての第２の単位面要
素の中で補正対象画素が含まれる第２の単位面要素の複
数の頂点の画素をそれぞれ中心とする複数の第１の単位
面要素の領域内の各画素の色特徴量値のそれぞれ重み付
け総和に対して所定の内挿演算を行うことによって、補
正対象画素を中心とする階調補正用面要素の領域に含ま
れる各画素の色特徴量値の重み付け総和を求めるので、
各補正対象画素毎に、それを中心とする階調補正用面要
素の領域内の各画素の所望の色特徴量値の重み付け総和
を何度も計算する必要がない。すなわち、１画面分の画
像データを分割した第１の単位面要素の各々について色
特徴量値の重み付け総和を計算し、その総和に対して内
挿演算を行っているので、任意の補正対象画素における
階調補正用面要素の領域内の各画素の所望の色特徴量値
の重み付け総和を簡単に求めることができ、画像補正に
要する時間を短縮できる。また、上記のようにして得た
階調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値
の重み付け総和に応じて階調補正用面要素の中心である
補正対象画素の映像信号の階調補正を行うので、請求項
１と同様に、所望の色特徴量をもつ被写体の中心付近ほ
ど強く、周辺ほど弱く補正され、画像補正が良好に行わ
れる。

【００１４】また、各補正対象画素毎の所望の色特徴量
ではなく、補正対象画素を中心とする階調補正用面要素
の領域内の各画素の色特徴量値の重み付け総和を用いて
補正を行うので、画像データの色信号の分布のむら等が
平滑される。

【００１５】

【実施例】

〔実施例１〕この発明の画像補正方法の実施例における
画像補正の手順を、図１を参照しながら以下に説明す
る。本発明では、階調補正用面要素の画素サイズの中心
を次のように規定する。図１の（ａ）は、画素ｎ１〜２
５からなる５×５の画素サイズで、縦横の長さが奇数の
場合で、面要素の中心はｎ１３である。図１の（ｂ）
は、画素ｍ１〜６４からなる８×８の画面サイズで、縦
横のサイズが偶数の場合である。この場合、面要素の中
心は一つでない。４つの画素ｍ２８、ｍ２９、ｍ３６、
ｍ３７のうち一つ画素を選択し、その画素の位置を面要
素の中心であるとする。図３の（ｃ）の例では、階調補
正用面要素の中心に近いほど重み係数が大きいように重
み付けしている。

【００１６】この画像補正方法は、映像信号から１画面
分の画像データの各画素について色特徴量値を求め、階
調補正を行うべき任意の補正対象画素を中心とする複数
個の画素からなる方形の階調補正用面要素の領域に含ま
れる各画素の色特徴量値に対して重み付けして階調補正
用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値の重み付
け総和を求め、階調補正用面要素の領域に含まれる各画
素の色特徴量値の重み付け総和に応じて階調補正用面要
素の中心である補正対象画素の映像信号の階調補正を行
うことを特徴とするものである。

【００１７】以下、詳細に説明する。上記階調補正用面
要素の画素サイズを縦８×横８とし、階調補正用面要素
内のｊ番目の画素について、映像信号が所望の色特徴量
の集合に属する度合いを示す帰属度を色特徴量値ｈ
（ｊ）とする（ｈ（ｊ）は０から１の間の連続値をと
る）。以下の説明では、色特徴量値ｈ（ｊ）は、肌色の
集合に属する帰属度を表すものとする。

【００１８】（１）まず、１画面分の画像データの中
の任意の補正対象画素を中心とする方形の階調補正用面
領域において、階調補正用面要素の領域に含まれる各画
素の色特徴量値に対して重み付けして階調補正用面要素
の領域に含まれる各画素の色特徴量値の重み付け総和Ｓ
を次式に従って求める。ただし、この実施例では、各画
素毎の帰属度は既知であるものとする。

【００１９】

【数１】

【００２０】ここで、ｍ（ｊ）は図１に示した階調補正
用面要素の領域内の各画素の重み係数である。重み付け
総和Ｓの最大値Ｍは、

【００２１】

【数２】

【００２２】となり、階調補正用面要素の重み係数ｍ
（ｊ）の総和に等しくなる。（２）つぎに、輝度ｙを入力し、ｇ（ｙ）を出力とす
る階調補正曲線（例えば、図５のｇ₁ （ｙ）または図７
ｇ₂ （ｙ））を考える。この発明の実施例では、〔数
１〕で求めた重み付け総和（つまり、肌色度の総和）Ｓ
に応じて〔数３〕に従って輝度の補正（階調補正）を行
う。

【００２３】

【数３】

【００２４】なお、従来例の場合には、階調補正は、

【００２５】

【数４】

【００２６】に従って行われる。この発明では、上記し
たように、各画素の所望の色特徴量の集合への帰属度の
階調補正用面要素内での重み付け総和Ｓに基づいて画像
補正する。ここで、一例として、１画面分の画像データ
において、顔の部分を明るくするような補正を考える。
〔数３〕の重み付け総和Ｓは、顔の中心部ほど大きくな
って、最大値Ｍに近くなり、肌色度は高い。背景では、
重み付け総和Ｓは非常に小さくなり、肌色度は低くな
る。〔数３〕の補正により、顔の中心ほど明るくなり、
背景はほとんど変化しない。

【００２７】顔と背景の境界部において、補正量は、
〔数１〕で表される階調補正用面要素のフィルタ作用に
より、滑らかに変化する。図１の（ｃ）の例では、階調
補正用面要素の中心に近いほど重み係数が大きいように
重み付けしている。重み係数が総て１であるような平均
値を求める重み係数を用いてもよい。〔実施例２〕図２には、この発明の画像補正方法において、各画素の
色信号から所望の色特徴量の集合への帰属度を推定する
実施例を示す。

【００２８】図２（ａ）には各画素の映像信号から所望
の色特徴量の集合への帰属度を推定するためのニューラ
ルネットワークを示し、図２（ｂ）にはシグモイド関数
ｆ（ｕ）を示している。ニューラルネットワークは、入
力層，隠れ層，出力層の３層からなり、入力層，隠れ
層，出力層の各層はそれぞれ２個，４個，１個の素子か
らなる。ニューラルネットワークの入力は色差信号ｒ−
ｙｙ，ｂ−ｙｙ（ただし、ｒは赤、ｂは青、ｙｙは輝度
信号である）で、ニューラルネットワークの出力は所望
の色特徴量の集合への帰属度である。色差信号が所望の
色集合に属するとき、帰属度出力は１となり、属さない
とき０となるように、ニューラルネットワークを構成す
る。

【００２９】ここで、隠れ層のｊ番目の出力Ｏ_jを〔数
５〕のシグモイド関数ｆを用いて、〔数６〕のように表
す。

【００３０】

【数５】

【００３１】ただし、ｕ₀ は傾きである。

【００３２】

【数６】

【００３３】ただし、ｗ_1j，ｗ_2jは入力層と隠れ層の重
み係数、ｔ_ojはしきい値である。ｊは１から４である。
また、出力層の出力Ｘは、〔数５〕のシグモイド関数ｆ
を用いてつぎのように表す。

【００３４】

【数７】

【００３５】

【数８】

【００３６】ただし、ｍ_j1は隠れ層と出力層の重み係
数、ｔ_xはしきい値である。ｊは１から４である。な
お、ニューラルネットワークの入力としては、色差信号
の代わりにｒ，ｇ，ｂの色信号の大きさであってもよ
い。〔実施例３〕図３はこの発明の画像補正方法における面
要素分割の実施例を示している（請求項２に対応す
る）。つまり、この実施例では、映像信号から１画面分
の画像データの各画素について色特徴量値を求め、複数
個の画素からなる方形の第１の単位面要素と第１の単位
面要素の中心に頂点を有する第２の単位面要素とをそれ
ぞれ単位として１画面分の画像データを分割し、１画面
分の画像データを構成する全ての第１の単位面要素につ
いて第１の単位面要素の領域内の各画素の色特徴量値に
対して重み付けして第１の単位面要素の領域内の各画素
の色特徴量値の重み付け総和を求め、１画面分の画像デ
ータを構成する全ての第２の単位面要素の中で階調補正
を行うべき任意の補正対象画素が含まれる第２の単位面
要素の複数の頂点の画素をそれぞれ中心とする複数の第
１の単位面要素の領域内の各画素の色特徴量値のそれぞ
れ重み付け総和に対して所定の内挿演算を行うことによ
って、階調補正を行うべき任意の補正対象画素を中心と
する第１の単位面要素と同じ大きさの方形の階調補正用
面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値の重み付け
総和を求め、階調補正用面要素の領域に含まれる各画素
の色特徴量値の重み付け総和に応じて階調補正用面要素
の中心である補正対象画素の映像信号の階調補正を行
う。

【００３７】以下、上記の単位面要素による１画面分の
画像データの分割について詳しく説明する。図３におい
て、（ａ）は第２の単位面要素Ｑが三角形である場合、
（ｂ）は第２の単位面要素Ｒが四角形である場合であ
る。第２の単位面要素は、三角形と四角形で充分であ
る。５以上の多角形についてはこれらの場合を拡張すれ
ばよい。最初は、第２の単位面要素が三角形である
（ａ）の場合を説明する。

【００３８】第１の単位面要素Ｐは８×８ピクセルの方
形の面要素で、第２の単位面要素Ｑは単位面要素Ｐを２
分割して得られる三角形の面要素である。単位面要素Ｑ
の領域の頂点の画素は、いずれかの単位面要素Ｐの領域
の中心の画素ｐ_j（＝（ｕ_j，ｖ_j））となる。本画像
補正では、１画面分の画像データを分割した単位面要素
Ｐの各画素の所望の色特徴量の集合への帰属度の重み総
和を求め、その重み総和に基づいて、１画面分の画像デ
ータを構成する全ての単位面要素Ｑの中で階調補正を行
うべき任意の補正対象画素ｑ（＝（ｕ，ｖ））が含まれ
る単位面要素Ｑの複数の頂点の画素ｐ₁ （＝（ｕ₁ ，ｖ
₁ ）），ｐ₂ （＝（ｕ₂ ，ｖ₂ ）），ｐ ₃ （＝（ｕ₃ ，
ｖ₃ ））をそれぞれ中心とする複数の単位面要素Ｐの領
域内の各画素の色特徴量値のそれぞれ重み付け総和に対
して所定の内挿演算（以下に、詳しく説明する）を行う
ことによって、階調補正を行うべき任意の補正対象画素
を中心とする単位面要素Ｐと同じ大きさの方形の階調補
正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値の重み
付け総和を求め、階調補正用面要素の領域に含まれる各
画素の色特徴量値の重み付け総和に応じて階調補正用面
要素の中心である補正対象画素の映像信号の階調補正を
行う。

【００３９】ここで、階調補正用面要素の中心である補
正対象画素を中心とする階調補正用面要素での各画素の
色特徴量値の重み付け総和を内挿演算を利用してより求
める手順を以下に説明する。（１）まず、１画面分の画像データを、方形および三
角形の合わせて２種類の単位面要素Ｐ，Ｑを単位として
分割する。ここで、単位面要素Ｐは色特徴量値の重み付
け総和を累積加算するためのサンプリング領域で、単位
面要素Ｑは単位面要素Ｐの色特徴量値の重み付け総和に
対して内挿演算を行って階調補正を行うべき任意の補正
対象画素を中心とする階調補正用面要素の領域に含まれ
る各画素の色特徴量値の重み付け総和を求める内挿領域
である。

【００４０】（２）つぎに、全ての単位面要素Ｐにつ
いて、画素ｐ_j（＝（ｕ_j，ｖ_j））を中心とする単位
面要素Ｐの領域内の各画素の色特徴量値の重み付け総和
を計算する。（３）つぎに、内挿演算を行う。具体的には、任意の
補正対象画素ｑ（＝（ｕ，ｖ））を含む単位面要素Ｑの
頂点の画素ｐ₁ ，ｐ₂ ，ｐ₃ が中心である３つの単位面
要素Ｐの領域において、前記（２）で計算した全画素の
色特徴量値の重み付け総和Ｓと単位面要素Ｐの中心の画
素ｐ_jの座標を用いて、画素ｑを中心とする階調補正用
面要素内の各画素の色特徴量値の重み付け総和ｗを求め
る。

【００４１】ここで、頂点の画素ｐ₁ ，ｐ₂ ，ｐ₃ をも
つ単位面要素Ｑを考える。前記（１）の計算で求めた頂
点の画素ｐ₁ （＝（ｕ₁ ，ｖ₁ ）），ｐ₂ （＝（ｕ₂ ，
ｖ₂）），ｐ₃ （＝（ｕ₃ ，ｖ₃ ））をそれぞれ中心と
する面要素の領域内の各画素における色特徴量の重み付
け総和をそれぞれＳ₁ ，Ｓ₂ ，Ｓ₃ とおき、単位面要素
Ｑ内の任意の点の補償対象画素ｑについて、それを中心
とする方形の階調補正用面要素の各画素の色特徴量の値
の総和ｗを〔数９〕の内挿演算により求める。

【００４２】

【数９】

【００４３】ここで、ｕ，ｖは画素ｑの座標である。係
数α₁ ，α₂ ，α₃ の値は以下の〔数１０〕，〔数１
１〕，〔数１２〕により求められる。

【００４４】

【数１０】

【００４５】

【数１１】

【００４６】

【数１２】

【００４７】ここで、係数Δ，ａ₁ ，ａ₂ ，ａ₃ ，ｂ
₁ ，ｂ₂ ，ｂ₃ ，ｃ₁ ，ｃ₂ ，ｃ₃ の値は以下の〔数１
３〕ないし〔数２２〕により求められる。

【００４８】

【数１３】

【００４９】

【数１４】

【００５０】

【数１５】

【００５１】

【数１６】

【００５２】

【数１７】

【００５３】

【数１８】

【００５４】

【数１９】

【００５５】

【数２０】

【００５６】

【数２１】

【００５７】

【数２２】

【００５８】（４）上記の（３）の内挿演算により求
めた色特徴量値の重み付け総和ｗに応じて、補正対象画
素ｑの輝度ならびに色信号を補正する（階調補正）。具
体的には、実施例１のように、補正対象画素ｑの輝度ｙ
を入力し、ｇ（ｙ）を出力とする階調補正曲線を考え
る。この実施例では、〔数３〕において重み付け総和Ｓ
のかわりに内挿演算により求めた重み付け総和ｗを代入
すると、〔数３〕はつぎの〔数２３〕のようになる。

【００５９】

【数２３】

【００６０】となる。次に、第２の単位面要素Ｒが、図
３（ｂ）のように、ｐ_j（ｊ＝１〜４）を頂点する四角
形である場合を説明する。単位面要素Ｒの領域の各頂点
の画素は、単位面要素Ｐの領域の中心の画素ｐ_j（＝
（ｕ_j，ｖ_j））で、色特徴量の重みつけの総和Ｓ
_j（ｊ＝１〜４）を持つ。ここで、頂点の画素ｐ₁ ，ｐ
₂ ，ｐ₃，ｐ ₄ をもつ単位面要素Ｒを考える。前記
（１）の計算で求めた頂点の画素ｐ₁ （＝（ｕ₁ ，ｖ
₁ ）），ｐ₂ （＝（ｕ₂ ，ｖ₂ ）），ｐ₃ （＝（ｕ₃ ，
ｖ₃ ）），ｐ ₄ （＝（ｕ₄ ，ｖ₄ ））をそれぞれ中心と
する面要素の領域内の各画素における色特徴量の重み付
け総和をそれぞれＳ₁ ，Ｓ₂ ，Ｓ₃ ，Ｓ₄とおき、単位
面要素Ｒ内の任意の点の補正対象画素ｒについて、それ
を中心とする方形の階調補正用面要素の各画素の色特徴
量の値の総和ｚを〔数２４〕の内挿演算により求める。

【００６１】

【数２４】

【００６２】ここで、係数λ１，λ２，λ３，λ４は、
〔数２４〕を各頂点の画素の座標値と色特徴量の重み付
け総和を代入して解くことによって求めることができ
る。

【００６３】

【数２５】

【００６４】

【数２６】

【００６５】

【数２７】

【００６６】

【数２８】

【００６７】

【数２９】

【００６８】

【数３０】

【００６９】

【数３１】

【００７０】〔実施例４〕図４には、この発明の画像補
正方法を実施するための階調補正装置のブロック図を示
す。図４において、１は固体撮像装置、２はアドレス発
生装置、３は画像メモリ、４は色識別回路、５はヒスト
グラム演算回路、６は内挿演算用データメモリ、７はブ
ロック内挿演算回路、８は映像信号補正回路、９は映像
信号、１０はブロック内挿演算回路７の出力で、１１は
映像信号補正回路８の補正出力である。

【００７１】以下、この階調補正装置の動作について説
明する。固体撮像装置１の映像信号を１画面分画像デー
タとして画像メモリ３に蓄積する。アドレス発生装置２
は、画像メモリ３を方形の面要素単位でアクセスするた
めにアドレスを生成する。色識別回路４は、各画素の映
像信号を入力し、例えばニューラルネットワークを利用
して所望の色特徴量の集合に対する帰属度を出力する。
ヒストグラム演算回路５は色識別回路４の出力を入力
し、画像メモリ３の方形の面要素毎に所望の色特徴量の
集合への帰属度の重み付け総和を出力する。その重み付
け総和は内挿演算用データメモリ６に記憶される。ブロ
ック内挿演算回路７は、内挿演算用データメモリ６のデ
ータを入力し、図３に関連して先に説明した内挿演算を
行い、内挿演算結果を出力する。ブロック内挿演算回路
７の出力１０は、映像信号９の補正対象画素を中心とす
る方形の面要素における各画素の所望の色特徴量集合へ
の帰属度の重み付け総和である。映像信号補正回路８に
おいては、映像信号９とブロック内挿演算回路の出力１
０とから、補正出力１１を得る。

【００７２】なお、上記の説明では、本発明の画像補正
方法を部分的に分けて、第１ないし第４の実施例として
いるが、第１ないし第４の実施例の構成のいずれか２つ
以上あるいは全てをまとめたものも、本発明の実施例で
あることをここで明示しておく。

【００７３】

【発明の効果】請求項１記載の画像補正方法によれば、
所望の色特徴量で示される色（所望の色特徴量の集合へ
帰属する色）を抽出して補正できる。したがって、樹木
の緑色、空の青色、海の青色、人の肌色を記憶色に合う
ように、あるいは好みの色になるように、良好に補正す
ることができる。また、被写体領域の色むらを平滑し
て、被写体と背景の境界領域の色の変化を平滑して補正
することができる。

【００７４】請求項２記載の画像補正方法によれば、画
像データを分割した単位面要素毎に、その色特徴量値の
重み付け総和（帰属度の重み付け総和）を求め、その重
み付け総和と中心座標とを用いて内挿演算を行うので、
各補正対象画素毎に階調補正の面要素領域を設けて累積
加算の演算をする必要がなく、画像補正を高速で行うこ
とができ、動画像のリアルタイム補正が可能になる。そ
の他、請求項１と同様の効果が得られる。

【００７５】

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の画像補正方法の実施例における面要
素の重みの説明図である。

【図２】この発明の画像補正方法の実施例における色特
徴量の集合への帰属度推定ニューラルネットワークの説
明図である。

【図３】この発明の画像補正方法の実施例における単位
面要素による領域分割の説明図である。

【図４】この発明の画像補正方法を実施する階調補正装
置の実施例のブロック図である。

【図５】従来の階調補正曲線の説明図である。

【図６】従来の階調補正のための度数分布の説明図であ
る。

【図７】従来の階調補正のための累積度数分布の説明図
である。

【符号の説明】

１固体撮像装置３画像メモリ２アドレス発生装置４色識別回路５ヒストグラム演算回路６内挿演算用データメモリセル７ブロック内挿演算回路８映像信号補正回路９映像信号１０ブロック内挿演算回路の出力１１補正出力

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 5/00 G06T 1/00 H04N 1/407 H04N 1/46 H04N 9/64 H04N 5/235 - 5/243

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】色特徴量として色差信号もしくは色信号
を用い、映像信号から求める各画素の色特徴量値とし
て、前記映像信号が所望の色特徴量の集合に属する度合
いを示す帰属度を用い、前記映像信号から１画面分の画
像データの各画素について色特徴量値を求め、階調補正
を行うべき任意の補正対象画素を中心とする複数個の画
素からなる方形の階調補正用面要素の領域に含まれる各
画素の色特徴量値に対して、前記階調補正用面要素の中
心に近いほど大きくなるかもしくは全て１である重み係
数を用いて重み付けして前記階調補正用面要素の領域に
含まれる各画素の色特徴量値の重み付け総和を求め、前
記階調補正用面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量
値の重み付け総和に応じて次式に従って前記階調補正用
面要素の中心である前記補正対象画素の映像信号の階調
補正を行うことを特徴とする画像補正方法。ｙ＝（ｙ＋ｇ（ｙ））×Ｓ／Ｍただし、左辺のｙは補正後の映像信号の輝度、右辺のｙ
は補正前の映像信号の輝度を示し、ｇ（ｙ）は補正前の
映像信号に対して階調補正曲線により変換した映像信号
の輝度を示し、Ｓは前記階調補正用面要素の領域に含ま
れる各画素の色特徴量値の重み付け総和を示し、Ｍは重
み付け総和Ｓの最大値を示している。
【請求項２】色特徴量として色差信号もしくは色信号
を用い、映像信号から求める各画素の色特徴量値とし
て、前記映像信号が所望の色特徴量の集合に属する度合
いを示す帰属度を用い、前記映像信号から１画面分の画
像データの各画素について色特徴量値を求め、複数個の
画素からなる方形の第１の単位面要素と前記第１の単位
面要素の中心に頂点を有する第２の単位面要素とをそれ
ぞれ単位として１画面分の画像データを分割し、前記１
画面分の画像データを構成する全ての前記第１の単位面
要素について前記第１の単位面要素の領域内の各画素の
色特徴量値に対して、前記階調補正用面要素の中心に近
いほど大きくなるかまたは全て１である重み係数を用い
て重み付けして前記第１の単位面要素の領域内の各画素
の色特徴量値の重み付け総和を求め、前記１画面分の画
像データを構成する全ての前記第２の単位面要素の中で
階調補正を行うべき任意の補正対象画素が含まれる前記
第２の単位面要素の複数の頂点の画素をそれぞれ中心と
する複数の前記第１の単位面要素の領域内の各画素の色
特徴量値のそれぞれ重み付け総和に対して所定の内挿演
算を行うことによって、前記階調補正を行うべき任意の
補正対象画素を中心とする前記第１の単位面要素と同じ
大きさの方形の階調補正用面要素の領域に含まれる各画
素の色特徴量値の重み付け総和を求め、前記階調補正用
面要素の領域に含まれる各画素の色特徴量値の重み付け
総和に応じて次式に従って前記階調補正用面要素の中心
である前記補正対象画素の映像信号の階調補正を行うこ
とを特徴とする画像補正方法。ｙ＝（ｙ＋ｇ（ｙ））×Ｓ／Ｍただし、左辺のｙは補正後の映像信号の輝度、右辺のｙ
は補正前の映像信号の輝度を示し、ｇ（ｙ）は補正前の
映像信号に対して階調補正曲線により変換した映像信号
の輝度を示し、Ｓは前記階調補正用面要素の領域に含ま
れる各画素の色特徴量値の重み付け総和を示し、Ｍは重
み付け総和Ｓの最大値を示している。