JP3502828B2 - コンピュータによる画像処理システム - Google Patents
コンピュータによる画像処理システムInfo
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Landscapes
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像を補正する上
で必要となる情報を多角度から取得し、画像補正値調整
機構により補正値を導き出すコンピュータによる画像処
理システムに関するものである。 【０００２】 【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】一般的
に自動補正と呼ばれているものは、画像の特徴解析がほ
とんどないため、汎用性のないアルゴリズムに基づいて
画像処理を行っているだけである。補正後の画像の状態
まで考慮していないものが多いのである。その結果、補
正のヒット率（補正結果が綺麗になる割合）が非常に低
くなっている。 【０００３】例えば、一般的に自動補正と呼ばれている
ものは、画像の特徴解析がほとんどないため、汎用性の
ないアルゴリズムに基づいて画像処理を行っているだけ
である。例としてＲＧＢヒストグラムの補完方式を上げ
ると、 １．画像全体において赤の成分のヒストグラム、緑の成
分のヒストグラム、青の成分のヒストグラムを作成す
る。 ２．各ヒストグラムで色の強度が低い数値の０側から
と、高い数値の２５５側から画像に存在しない色の強度
を検索する。 ３．検索した結果が０〜２５と２００〜２５５の強度は
画像内に存在しないとしたら２６〜１９９の範囲のヒス
トグラムを０〜２５５の範囲に引き伸ばすこととなる。 【０００４】ＲＧＢヒストグラムの補完方式の処理によ
るヒストグラムの変化は図４に示す通りとなる。 【０００５】図４に示す通り、色の分布の変化が各色で
大分異なる。これでは色の抜けは良くなるが、色相が大
きく変わる可能性がある。 【０００６】このように補正後の画像の状態まで考慮し
ていないものが多いのである。その結果、補正のヒット
率（補正結果が綺麗になる割合）が低くなっている。 【０００７】本発明は、画像を補正する上で必要となる
主な情報には、画像の色かぶり、明るさ、コントラス
ト、色合いがあるが、これらの情報を画像データから取
得し、画像補正値調整機能により補正値を導き出し、よ
り良い画像の補正を得る多角度画像解析方式を採用した
画期的なコンピュータによる画像処理システムを提供す
ることを目的とする。 【０００８】 【課題を解決するための手段】添付図面を参照して本発
明の要旨を説明する。 【０００９】 コンピュータにより画像処理を行うに際
して、この処理対象となる画像が何色に偏っているかを
解析する色かぶり解析機構と，画像の明暗度に対するピ
クセル数を表すヒストグラムを作成して画像の明るさを
解析する明るさ解析機構と，画像を分割した区画毎の前
記ヒストグラムを作成して画像のコントラストを解析す
るコントラスト解析機構と，画像の彩度の平均値，最大
値並びに最小値を取得して色合いを解析して色合い補正
値を算出する色合い補正値算出機構とを備え、明るさを
中間値より上げた際には色合いを強くし、明るさを中間
値より下げた際、コントラストや色合いを上げるときに
はこの上げる量を抑え、色合いを上げる際、コントラス
トを上げるときにはこの上げる量を抑え、明るさ，コン
トラスト，色合いを夫々下げるときにはこの下げる量を
抑える前記各機構によって得られる画像特性を補正調整
する場合に所定の制御を行う画像補正値調整機構を備え
たことを特徴とするコンピュータによる画像処理システ
ムに係るものである。 【００１０】 【発明の実施の形態】好適と考える本発明の実施の形態
（発明をどのように実施するか）を、図面に基づいてそ
の作用効果を示して簡単に説明する。 【００１１】本発明の多角度画像解析方式は、コンピュ
ータに取り込んだ画像が何色に偏っているかを解析する
色かぶり解析機構と，画像の明暗度に対するピクセル数
を表すヒストグラムを作成して画像の明るさを解析する
明るさ解析機構と，画像を分割した区画毎の前記ヒスト
グラムを作成して画像のコントラストを解析するコント
ラスト解析機構と，画像の彩度の平均値，最大値並びに
最小値を取得して色合いを解析して色合い補正値を算出
する色合い補正値算出機構とを備え、これら４つの機構
から画像の特徴を解析し、そして更に、前記各機構によ
って得られる画像特性を補正調整する場合に所定の制御
を行う画像補正値調整機構を備えている。 【００１２】従って、現状の画像の状態をヒストグラム
からのみ判断して補正値を導き出すものより、本発明に
よる多角度画像解析は画像の状態を多角度から解析し
て、補正後の状態も考慮した画像補正値調整機能により
必要以上の補正値を導き出さないため、自動的に画像補
正を行う上で、より正確な補正が可能となる多角度画像
解析方式となる。 【００１３】 【実施例】本発明の具体的な実施例について図面に基づ
いて説明する。 【００１４】本発明の多角度画像解析方式は、例えば、
以下の４つの機構から画像の特徴を解析するものであ
る。 【００１５】・色かぶり解析機構 色かぶりとは本来の色に比べて画像全体が何かの色に偏
っている状態のことを示す。全体的に青に偏っていれば
青かぶりという。解析内容は、画像内で白に近い色、灰
色に近い色、黒に近い色を検索した後、それらの色が
白、灰色、黒から何かの色に偏っていないかを解析す
る。 【００１６】 例えば、「白に近い色」「灰色に近い色」「黒に近い色」 赤 緑 青 赤 緑 青 赤 緑 青 240 240 255 127 127 130 10 10 12 全体的に青の成分値が強いので”青かぶり”と判断でき
る。 【００１７】・明るさ解析機構 画像を構成するピクセル情報は通常ＲＧＢ値（赤、緑、
青）か明度、彩度、色相の値で扱われる。この明度がピ
クセルの明るさを表し、画像の明るさの判断材料とな
る。 【００１８】解析内容は、画像全体の明るさのヒストグ
ラムを作成して、その重心と明るさヒストグラムにおい
て画像に存在する明るさの最大値と最小値、３つの値か
ら対象画像の明るさを解析できる（図１参照）。 【００１９】・コントラスト解析機構 コントラストは一つのピクセル情報からでは判断できな
い。２点以上の複数のピクセルにおいて明度、彩度、色
相の差がコントラストとなるのである。また、画像構成
するピクセルの情報が同じであってもその位置により見
た目のコントラストが異なる。 【００２０】解析内容は、画像を多分割し、分割した区
画毎のヒストグラムを作成する。そして、画像全体にお
いて、区画毎にヒストグラムの重心を、参照している区
画周辺のヒストグラムの重心と比較する。全区画におけ
る重心の位置の差から画像の見た目のコントラストの値
が求められる（図２参照）。また、画像全体のヒストグ
ラムを作成し、そのヒストグラムの幅（０〜２５５の値
のうち、実際にピクセルが存在する明度、強度の最大値
と最小値の差）を解析することで画像データ上のコント
ラストの値が求められる（図３参照）。 【００２１】この２つの値（見た目上のコントラスト
値、データ上のコントラスト値）より、適正なコントラ
ストが解析できる。 【００２２】・色合い補正値算出機構 画像を構成するピクセル情報は通常ＲＧＢ値（赤、緑、
青）か明度、彩度、色相の値で扱われる。この彩度がピ
クセルの色合いを表し、画像の色合いの判断材料とな
る。 【００２３】解析内容は、画像のピクセルの彩度を取得
してその平均値を算出する。また、画像の色飛びを防ぐ
ために彩度の最大値を、色つぶれの状態を補正するため
に彩度の最小値を取得する。これら、平均値、最小値、
最大値より画像の色合いの値が判断できる。 【００２４】そして更に、前記各機構によって得られる
画像特性を補正調整する場合に所定の制御を行う以下の
画像補正値調整機構を備えている。 【００２５】・画像補正値調整機構 前述の４つの解析機構から得られた情報は同じ１つの画
像から得られた情報なので関連性がある。関連する項目
の補正値を調整するのが画像補正値調整機能である。 【００２６】具体的には、明るさを中間値からそれ以上
に上げると彩度が下がる傾向がある。見た目上の色合い
を変えないためにも、明るさを上げた分だけ色合いを強
くする。 【００２７】また、明るさを中間値より下げた時にコン
トラストや色合いを上げると写真を撮ったときの本来の
色より濃くなる傾向があるのでコントラスト、色合いを
上げる量を押さえる。 【００２８】また、色合いを上げると、画像を構成する
ピクセルのＲＧＢ値それぞれの値の差が大きくなり、Ｒ
ＧＢで一番強い色はより強くなる。この時にコントラス
トを上げると色飛びを起こす可能性があるので、コント
ラストの上げる量を押さえる。 【００２９】また、明るさ、コントラスト、色合いをそ
れぞれを下げると暗く、くすんだ画像になり、綺麗な画
像にならないので、明るさ、コントラスト、色合いの下
げる量を押さえる。 【００３０】これらが１つの画像に対する画像補正の関
連性となる。 【００３１】 【発明の効果】本発明は上述のように構成したから、画
像を補正する上で必要となる主な情報には、画像の色か
ぶり、明るさ、コントラスト、色合いがあるが、これら
の情報を画像データから取得し、画像補正値調整機能に
より補正値を導き出し、より良い画像の補正を得る多角
度画像解析方式となる画期的なコンピュータによる画像
処理システムとなる。 【００３２】また、現状の画像の状態をヒストグラムか
らのみ判断して補正値を導き出すのものより、多角度画
像解析は画像の状態を多角度から解析して、補正後の状
態も考慮した画像補正値調整機能により必要以上に強い
補正値を導き出さないため、自動的に画像補正を行う上
で、より正確な補正が可能となる多角度画像解析方式と
なる画期的なコンピュータによる画像処理システムとな
る。 【００３３】具体的には、従来の画像の判断では画像全
体の赤の成分のヒストグラム、緑の成分のヒストグラ
ム、青の成分のヒストグラムを解析し、各ヒストグラム
で存在しない強度をヒストグラムを引き伸ばす（補完す
る）ことを行っている。これは補正後の画像の状態まで
考慮していない補正である。補正後の絵の色相が全く変
わってしまうことがある。 【００３４】それに対して本発明の多角度画像解析方式
では、撮影時の本来の色（白、灰色、黒）からどのくら
い色が偏っているかを調べるため、色相が全く変わるよ
うな解析結果は出さない。 【００３５】また、従来の自動の画像補正では明るさや
コントラストを上げているだけのような補正が多々見受
けられるが、本発明の多角度画像解析方式を用いると、
どのくらい明るさを上げ下げすべきかが画像によって解
析でき、また、コントラストや色合いについても互いの
処理結果を考慮した補正値を解析できるため、多角度画
像解析方式を用いた自動補正のヒット率（補正結果が綺
麗になる割合）は格段に上昇するのである。 【００３６】補正結果のヒット率の高い自動的な画像の
補正が世間に浸透することで、デジタル写真を撮る方た
ちが写真の撮影結果を気にせずに撮影を気軽に行えるよ
うになる。
で必要となる情報を多角度から取得し、画像補正値調整
機構により補正値を導き出すコンピュータによる画像処
理システムに関するものである。 【０００２】 【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】一般的
に自動補正と呼ばれているものは、画像の特徴解析がほ
とんどないため、汎用性のないアルゴリズムに基づいて
画像処理を行っているだけである。補正後の画像の状態
まで考慮していないものが多いのである。その結果、補
正のヒット率（補正結果が綺麗になる割合）が非常に低
くなっている。 【０００３】例えば、一般的に自動補正と呼ばれている
ものは、画像の特徴解析がほとんどないため、汎用性の
ないアルゴリズムに基づいて画像処理を行っているだけ
である。例としてＲＧＢヒストグラムの補完方式を上げ
ると、 １．画像全体において赤の成分のヒストグラム、緑の成
分のヒストグラム、青の成分のヒストグラムを作成す
る。 ２．各ヒストグラムで色の強度が低い数値の０側から
と、高い数値の２５５側から画像に存在しない色の強度
を検索する。 ３．検索した結果が０〜２５と２００〜２５５の強度は
画像内に存在しないとしたら２６〜１９９の範囲のヒス
トグラムを０〜２５５の範囲に引き伸ばすこととなる。 【０００４】ＲＧＢヒストグラムの補完方式の処理によ
るヒストグラムの変化は図４に示す通りとなる。 【０００５】図４に示す通り、色の分布の変化が各色で
大分異なる。これでは色の抜けは良くなるが、色相が大
きく変わる可能性がある。 【０００６】このように補正後の画像の状態まで考慮し
ていないものが多いのである。その結果、補正のヒット
率（補正結果が綺麗になる割合）が低くなっている。 【０００７】本発明は、画像を補正する上で必要となる
主な情報には、画像の色かぶり、明るさ、コントラス
ト、色合いがあるが、これらの情報を画像データから取
得し、画像補正値調整機能により補正値を導き出し、よ
り良い画像の補正を得る多角度画像解析方式を採用した
画期的なコンピュータによる画像処理システムを提供す
ることを目的とする。 【０００８】 【課題を解決するための手段】添付図面を参照して本発
明の要旨を説明する。 【０００９】 コンピュータにより画像処理を行うに際
して、この処理対象となる画像が何色に偏っているかを
解析する色かぶり解析機構と，画像の明暗度に対するピ
クセル数を表すヒストグラムを作成して画像の明るさを
解析する明るさ解析機構と，画像を分割した区画毎の前
記ヒストグラムを作成して画像のコントラストを解析す
るコントラスト解析機構と，画像の彩度の平均値，最大
値並びに最小値を取得して色合いを解析して色合い補正
値を算出する色合い補正値算出機構とを備え、明るさを
中間値より上げた際には色合いを強くし、明るさを中間
値より下げた際、コントラストや色合いを上げるときに
はこの上げる量を抑え、色合いを上げる際、コントラス
トを上げるときにはこの上げる量を抑え、明るさ，コン
トラスト，色合いを夫々下げるときにはこの下げる量を
抑える前記各機構によって得られる画像特性を補正調整
する場合に所定の制御を行う画像補正値調整機構を備え
たことを特徴とするコンピュータによる画像処理システ
ムに係るものである。 【００１０】 【発明の実施の形態】好適と考える本発明の実施の形態
（発明をどのように実施するか）を、図面に基づいてそ
の作用効果を示して簡単に説明する。 【００１１】本発明の多角度画像解析方式は、コンピュ
ータに取り込んだ画像が何色に偏っているかを解析する
色かぶり解析機構と，画像の明暗度に対するピクセル数
を表すヒストグラムを作成して画像の明るさを解析する
明るさ解析機構と，画像を分割した区画毎の前記ヒスト
グラムを作成して画像のコントラストを解析するコント
ラスト解析機構と，画像の彩度の平均値，最大値並びに
最小値を取得して色合いを解析して色合い補正値を算出
する色合い補正値算出機構とを備え、これら４つの機構
から画像の特徴を解析し、そして更に、前記各機構によ
って得られる画像特性を補正調整する場合に所定の制御
を行う画像補正値調整機構を備えている。 【００１２】従って、現状の画像の状態をヒストグラム
からのみ判断して補正値を導き出すものより、本発明に
よる多角度画像解析は画像の状態を多角度から解析し
て、補正後の状態も考慮した画像補正値調整機能により
必要以上の補正値を導き出さないため、自動的に画像補
正を行う上で、より正確な補正が可能となる多角度画像
解析方式となる。 【００１３】 【実施例】本発明の具体的な実施例について図面に基づ
いて説明する。 【００１４】本発明の多角度画像解析方式は、例えば、
以下の４つの機構から画像の特徴を解析するものであ
る。 【００１５】・色かぶり解析機構 色かぶりとは本来の色に比べて画像全体が何かの色に偏
っている状態のことを示す。全体的に青に偏っていれば
青かぶりという。解析内容は、画像内で白に近い色、灰
色に近い色、黒に近い色を検索した後、それらの色が
白、灰色、黒から何かの色に偏っていないかを解析す
る。 【００１６】 例えば、「白に近い色」「灰色に近い色」「黒に近い色」 赤 緑 青 赤 緑 青 赤 緑 青 240 240 255 127 127 130 10 10 12 全体的に青の成分値が強いので”青かぶり”と判断でき
る。 【００１７】・明るさ解析機構 画像を構成するピクセル情報は通常ＲＧＢ値（赤、緑、
青）か明度、彩度、色相の値で扱われる。この明度がピ
クセルの明るさを表し、画像の明るさの判断材料とな
る。 【００１８】解析内容は、画像全体の明るさのヒストグ
ラムを作成して、その重心と明るさヒストグラムにおい
て画像に存在する明るさの最大値と最小値、３つの値か
ら対象画像の明るさを解析できる（図１参照）。 【００１９】・コントラスト解析機構 コントラストは一つのピクセル情報からでは判断できな
い。２点以上の複数のピクセルにおいて明度、彩度、色
相の差がコントラストとなるのである。また、画像構成
するピクセルの情報が同じであってもその位置により見
た目のコントラストが異なる。 【００２０】解析内容は、画像を多分割し、分割した区
画毎のヒストグラムを作成する。そして、画像全体にお
いて、区画毎にヒストグラムの重心を、参照している区
画周辺のヒストグラムの重心と比較する。全区画におけ
る重心の位置の差から画像の見た目のコントラストの値
が求められる（図２参照）。また、画像全体のヒストグ
ラムを作成し、そのヒストグラムの幅（０〜２５５の値
のうち、実際にピクセルが存在する明度、強度の最大値
と最小値の差）を解析することで画像データ上のコント
ラストの値が求められる（図３参照）。 【００２１】この２つの値（見た目上のコントラスト
値、データ上のコントラスト値）より、適正なコントラ
ストが解析できる。 【００２２】・色合い補正値算出機構 画像を構成するピクセル情報は通常ＲＧＢ値（赤、緑、
青）か明度、彩度、色相の値で扱われる。この彩度がピ
クセルの色合いを表し、画像の色合いの判断材料とな
る。 【００２３】解析内容は、画像のピクセルの彩度を取得
してその平均値を算出する。また、画像の色飛びを防ぐ
ために彩度の最大値を、色つぶれの状態を補正するため
に彩度の最小値を取得する。これら、平均値、最小値、
最大値より画像の色合いの値が判断できる。 【００２４】そして更に、前記各機構によって得られる
画像特性を補正調整する場合に所定の制御を行う以下の
画像補正値調整機構を備えている。 【００２５】・画像補正値調整機構 前述の４つの解析機構から得られた情報は同じ１つの画
像から得られた情報なので関連性がある。関連する項目
の補正値を調整するのが画像補正値調整機能である。 【００２６】具体的には、明るさを中間値からそれ以上
に上げると彩度が下がる傾向がある。見た目上の色合い
を変えないためにも、明るさを上げた分だけ色合いを強
くする。 【００２７】また、明るさを中間値より下げた時にコン
トラストや色合いを上げると写真を撮ったときの本来の
色より濃くなる傾向があるのでコントラスト、色合いを
上げる量を押さえる。 【００２８】また、色合いを上げると、画像を構成する
ピクセルのＲＧＢ値それぞれの値の差が大きくなり、Ｒ
ＧＢで一番強い色はより強くなる。この時にコントラス
トを上げると色飛びを起こす可能性があるので、コント
ラストの上げる量を押さえる。 【００２９】また、明るさ、コントラスト、色合いをそ
れぞれを下げると暗く、くすんだ画像になり、綺麗な画
像にならないので、明るさ、コントラスト、色合いの下
げる量を押さえる。 【００３０】これらが１つの画像に対する画像補正の関
連性となる。 【００３１】 【発明の効果】本発明は上述のように構成したから、画
像を補正する上で必要となる主な情報には、画像の色か
ぶり、明るさ、コントラスト、色合いがあるが、これら
の情報を画像データから取得し、画像補正値調整機能に
より補正値を導き出し、より良い画像の補正を得る多角
度画像解析方式となる画期的なコンピュータによる画像
処理システムとなる。 【００３２】また、現状の画像の状態をヒストグラムか
らのみ判断して補正値を導き出すのものより、多角度画
像解析は画像の状態を多角度から解析して、補正後の状
態も考慮した画像補正値調整機能により必要以上に強い
補正値を導き出さないため、自動的に画像補正を行う上
で、より正確な補正が可能となる多角度画像解析方式と
なる画期的なコンピュータによる画像処理システムとな
る。 【００３３】具体的には、従来の画像の判断では画像全
体の赤の成分のヒストグラム、緑の成分のヒストグラ
ム、青の成分のヒストグラムを解析し、各ヒストグラム
で存在しない強度をヒストグラムを引き伸ばす（補完す
る）ことを行っている。これは補正後の画像の状態まで
考慮していない補正である。補正後の絵の色相が全く変
わってしまうことがある。 【００３４】それに対して本発明の多角度画像解析方式
では、撮影時の本来の色（白、灰色、黒）からどのくら
い色が偏っているかを調べるため、色相が全く変わるよ
うな解析結果は出さない。 【００３５】また、従来の自動の画像補正では明るさや
コントラストを上げているだけのような補正が多々見受
けられるが、本発明の多角度画像解析方式を用いると、
どのくらい明るさを上げ下げすべきかが画像によって解
析でき、また、コントラストや色合いについても互いの
処理結果を考慮した補正値を解析できるため、多角度画
像解析方式を用いた自動補正のヒット率（補正結果が綺
麗になる割合）は格段に上昇するのである。 【００３６】補正結果のヒット率の高い自動的な画像の
補正が世間に浸透することで、デジタル写真を撮る方た
ちが写真の撮影結果を気にせずに撮影を気軽に行えるよ
うになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例の明るさ解析機構におけるヒストグラ
ムを示す説明図である。 【図２】本実施例のコントラスト解析機構における参照
区画の周辺区画とのヒストグラムの差を示す説明図であ
る。 【図３】本実施例のコントラスト解析機構における画像
全体のヒストグラムの幅を示す説明図である。 【図４】従来のＲＧＢヒストグラムの補完方式を示す説
明図。
ムを示す説明図である。 【図２】本実施例のコントラスト解析機構における参照
区画の周辺区画とのヒストグラムの差を示す説明図であ
る。 【図３】本実施例のコントラスト解析機構における画像
全体のヒストグラムの幅を示す説明図である。 【図４】従来のＲＧＢヒストグラムの補完方式を示す説
明図。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 村山 一
東京都品川区東五反田３丁目18番６号
ソリマチ第８ビル 株式会社日本ソフト
ウェアプロダクツ内
(56)参考文献 特開 平９−238257（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−23279（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−81418（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−210299（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 5/00 100
H04N 1/46
H04N 1/60
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】 コンピュータにより画像処理を行うに際
して、この処理対象となる画像が何色に偏っているかを
解析する色かぶり解析機構と，画像の明暗度に対するピ
クセル数を表すヒストグラムを作成して画像の明るさを
解析する明るさ解析機構と，画像を分割した区画毎の前
記ヒストグラムを作成して画像のコントラストを解析す
るコントラスト解析機構と，画像の彩度の平均値，最大
値並びに最小値を取得して色合いを解析して色合い補正
値を算出する色合い補正値算出機構とを備え、明るさを
中間値より上げた際には色合いを強くし、明るさを中間
値より下げた際、コントラストや色合いを上げるときに
はこの上げる量を抑え、色合いを上げる際、コントラス
トを上げるときにはこの上げる量を抑え、明るさ，コン
トラスト，色合いを夫々下げるときにはこの下げる量を
抑える前記各機構によって得られる画像特性を補正調整
する場合に所定の制御を行う画像補正値調整機構を備え
たことを特徴とするコンピュータによる画像処理システ
ム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000343995A JP3502828B2 (ja) | 1999-11-16 | 2000-11-10 | コンピュータによる画像処理システム |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11-326052 | 1999-11-16 | ||
| JP32605299 | 1999-11-16 | ||
| JP2000343995A JP3502828B2 (ja) | 1999-11-16 | 2000-11-10 | コンピュータによる画像処理システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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| JP2001209791A JP2001209791A (ja) | 2001-08-03 |
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