JP3505115B2 - 画像加工装置及びプログラム記録媒体 - Google Patents
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Description
行う画像加工装置と、その装置の実現に用いられるプロ
グラムが記録されるプログラム記録媒体とに関し、特
に、高精度の画像加工処理を自動化構成で実現する画像
加工装置と、その装置の実現に用いられるプログラムが
記録されるプログラム記録媒体とに関する。
することが要求されている。この画像加工では、専門的
な画像加工技術(画像修正技術)が必要とされており、
その操作は簡単なものではなく、専門家に委ねられてい
るのが実情である。
構成で実現する技術の構築が叫ばれている。
部分で特に目立つ)を補正する色カブリ補正や、画像の
持つ明るさをそれがとり得る範囲にレンジ拡大する階調
補正や、画像のコントラストを高めるために、画像の持
つ明るさの分布を平均化する平均化補正や、画像の持つ
暗い部分をよく見えるようにするために、暗い部分の明
るさの変化を明るい部分よりも大きくするγ変換などと
いった加工処理を施すことが行われている。
色相補正など様々な加工処理が施されることになる。
すにあたって、補正の大きさをどの程度にするのかとい
ったことを専門家が試行錯誤的に決めていくようにして
いた。すなわち、従来技術では、画像をディスプレイ画
面に表示しつつ確認したり、画像を用紙に印刷しつつ確
認しながら、専門家がどの程度の強さで補正を行ったら
よいのかを試行錯誤的に決めていくようにしている。
あたって、画像の持つ最も明るい値として定義されるハ
イライト値と、画像の持つ最も暗い値として定義される
シャドー値とを検出する必要があるが、従来技術では、
このハイライト値を機械的に画像の持つ最も明るい値を
検出することで検出し、このシャドー値を機械的に画像
の持つ最も暗い値を検出することで検出するようにして
いる。
術のように、専門家が画像をディスプレイ画面に表示し
たりしながら、逐次、色カブリ補正量や明度階調補正量
などの補正量を指示していくことを繰り返していたので
は、専門家でないと画像加工処理が施せないという問題
点があるとともに、専門家に対して極めて煩雑な操作を
強いるという問題点がある。
明るい値を機械的にハイライト値として検出し、画像の
持つ最も暗い値を機械的にシャドー値として検出してい
たのでは、画像上に存在するノイズの影響を受けて、正
確なハイライト値やシャドー値を検出することができな
いという問題点がある。
う画像加工処理を高精度に実行することができないとい
う問題点がある。
のであって、高精度の画像加工処理を自動化構成で実現
する新たな画像加工装置の提供と、その装置の実現に用
いられるプログラムが記録される新たなプログラム記録
媒体の提供とを目的とする。
を図示する。
であって、色空間変換機構10と、HL値/SD値検出
機構20と、色カブリ補正機構30と、階調補正機構4
0と、平均化補正機構50と、γ変換機構60と、トー
ン補正機構70と、彩度補正機構71と、色相補正機構
72と、鮮鋭化機構73と、拡大縮小機構74とを備え
る。
の色空間を、明るさ成分と色成分とを持つ色空間に変換
する。
のハイライト値及びシャドー値を検出する処理を行うも
のであって、ハイライト値及びシャドー値を持つ画素の
候補となる複数の画素を抽出する抽出手段21と、抽出
された候補画素とその近傍画素の持つ明るさの平均値を
算出する算出手段22と、算出された平均値からハイラ
イト値及びシャドー値を決定する決定手段23とを備え
る。
ブリを補正する処理を行うものであって、処理画像のハ
イライト値を検出する検出手段31(HL値/SD値検
出機構20のこともある)と、検出されたハイライト値
を含む規定範囲の明るさを持つ画素を抽出する抽出手段
32と、抽出された画素の持つ色成分と明るさとの対応
関係を記述する補正直線を算出する算出手段33と、算
出された補正直線とそれの理想直線とから、処理画像の
画素の持つ色成分を補正する補正手段34とを備える。
階調を補正する処理を行うものであって、処理画像のハ
イライト値及びシャドー値を検出する検出手段41(H
L値/SD値検出機構20のこともある)と、階調補正
の基準値を算出する算出手段42と、明るさのとり得る
最大値と算出された基準値と検出されたハイライト値と
から、明るさを入力変数としその明るさの補正量を出力
変数とする2次曲線形式の補正曲線を決定し、更に、明
るさのとり得る最小値と算出された基準値と検出された
シャドー値とから、明るさを入力変数としてその明るさ
の補正量を出力変数とする2次曲線形式の補正曲線を決
定する決定手段43と、決定された補正曲線に従って、
処理画像の画素の持つ明るさを補正する補正手段44と
備える。
の分布を平均化させる処理を行うものであって、処理画
像の画素の持つ明るさの分散値を算出する算出手段51
と、分散値を入力変数とし平均化率を出力変数とする補
正直線を使って、算出された分散値の指定する平均化率
を決定する決定手段52と、処理画像の画素の持つ明る
さに対して、決定された平均化率に応じた平均化処理を
施す補正手段53とを備える。
変換する処理を行うものであって、処理画像の画素の持
つ明るさの平均値を算出する算出手段61と、平均値を
入力変数としγ値を出力変数とする補正直線を使って、
算出された平均値の指定するγ値を決定する決定手段6
2と、処理画像の画素の持つ明るさに対して、決定され
たγ値に応じたγ変換処理を施す補正手段63とを備え
る。
出力する明るさとの変換関係を記述するトーンカーブ
(テーブルデータとして管理されたり、計算式として管
理される)を使って、処理対象となる画素の持つ明るさ
を補正する。
の持つ彩度の最大値と、彩度の理論的な上限値又は設定
される上限値とを使って、処理対象となる画像の持つ彩
度を補正する。
する色相との対応関係を記述するデータ(テーブルデー
タとして管理されたり、計算式として管理される)を使
って、処理対象となる画素の持つ色相を補正する。
微分画像を生成する生成手段と、生成された微分画像か
ら、鮮鋭化対象の画素を抽出する抽出手段と、抽出され
た鮮鋭化対象画素の持つ明るさに対して、鮮鋭化処理を
施すことでその明るさを補正する補正手段とを備えるこ
とで、処理対象となる画像に対して鮮鋭化処理を施す。
求が発行されるときに、拡大要求であるのか、縮小要求
であるのかを判断するとともに、拡大要求であるときに
は、規定の拡大率よりも大きな拡大率の拡大要求である
のか否かを判断する判断手段と、縮小要求であることが
判断されるときと、規定の拡大率よりも小さな拡大要求
であることが判断されるときに、処理速度優先の第1の
補間アルゴリズムに従って、非格子点となる画素の持つ
明るさを算出する第1の算出手段と、規定の拡大率より
も大きな拡大要求であることが判断されるときに、精度
優先の第2の補間アルゴリズムに従って、非格子点とな
る画素の持つ明るさを算出する第2の算出手段とを備え
ることで、画像のサイズを変更し、更に、非格子点とな
る画素の持つ色成分については、処理速度優先の第1の
補間アルゴリズムに従って算出する。
D値検出機構20では、抽出手段21は、処理画像の画
素の持つ明るさから、ハイライト値を持つ画素の候補と
なる複数の画素と、シャドー値を持つ画素の候補となる
複数の画素とを抽出する。これを受けて、算出手段22
は、抽出された候補画素毎に、候補画素の持つ明るさ
と、候補画素の規定の近傍領域に位置する画素の持つ明
るさとの平均値を算出する。
た平均値の最大値を特定して、それを処理画像のハイラ
イト値として決定するとともに、算出された平均値の最
小値を特定して、それを処理画像のシャドー値として決
定する。
検出機構20によれば、画像上に存在するノイズの影響
を受けることなく、正確なハイライト値やシャドー値を
検出できるようになる。
ブリ補正機構30では、検出手段31は、処理画像の画
素の持つ明るさからハイライト値を検出し、これを受け
て、抽出手段32は、検出されたハイライト値を含む規
定範囲の明るさを持つ画素を抽出する。
た画素の持つ色成分とそれらの画素の持つ明るさとの対
応関係を記述する補正直線を算出し、これを受けて、補
正手段34は、算出された補正直線と、色成分と明るさ
との理想的な対応関係として設定される理想直線とか
ら、処理画像の画素の持つ色成分を補正する。
構30によれば、専門家の手作業によることなく、処理
画像の色カブリを補正できるようになる。
補正機構40では、検出手段41は、処理画像の画素の
持つ明るさからハイライト値及びシャドー値を検出し、
これを受けて、算出手段42は、処理画像の画素の持つ
明るさから階調補正の基準値を算出する。
とり得る最大値と算出された基準値と検出されたハイラ
イト値とから、明るさを入力変数とし、基準値を移動さ
せないとともにハイライト値を最大値に移動させるため
の明るさの補正量を出力変数とする2次曲線形式の補正
曲線を決定し、更に、明るさのとり得る最小値と算出さ
れた基準値と検出されたシャドー値とから、明るさを入
力変数として、基準値を移動させないとともにシャドー
値を最小値に移動させるための明るさの補正量を出力変
数とする2次曲線形式の補正曲線を決定する。これを受
けて、補正手段44は、決定された補正曲線に従って、
処理画像の画素の持つ明るさを補正する。
0によれば、専門家の手作業によることなく、処理画像
の明るさの階調を補正できるようになる。
化補正機構50では、算出手段51は、処理画像の画素
の持つ明るさの分散値を算出するか、その算出する分散
値と処理画像の元となった入力画像の画素の持つ明るさ
の分散値との差分値を使って、その算出する分散値を補
正した形の分散値を算出する。
入力変数とし、分散値が大きくなるに従って小さな値を
取る平均化率を出力変数とする補正直線を使って、算出
された分散値の指定する平均化率を決定する。これを受
けて、補正手段53は、処理画像の画素の持つ明るさに
対して、決定された平均化率に応じた平均化処理を施す
ことでその明るさを補正する。
50によれば、専門家の手作業によることなく、処理画
像の明るさの分布を平均化できるようになる。
換機構60では、算出手段61は、処理画像の画素の持
つ明るさの平均値を算出するか、その算出する平均値と
処理画像の元となった入力画像の画素の持つ明るさの平
均値との差分値を使って、その算出する平均値を補正し
た形の平均値を算出する。
入力変数とし、平均値が明るくなることを示す値を取る
に従って1に近づく値を取るγ値を出力変数とする補正
直線を使って、算出された平均値の指定するγ値を決定
する。これを受けて、補正手段63は、処理画像の画素
の持つ明るさに対して、決定されたγ値に応じたγ変換
処理を施すことでその明るさを補正する。
によれば、専門家の手作業によることなく、処理画像の
明るさをγ変換できるようになる。
を詳細に説明する。
の一実施例を図示する。
工装置1は、色空間変換プログラム100と、HL値/
SD値検出プログラム200と、色カブリ補正プログラ
ム300と、明度階調補正プログラム400と、平均化
補正プログラム500と、γ変換プログラム600と、
トーン補正プログラム700と、彩度補正プログラム7
10と、色相補正プログラム720と、鮮鋭化プログラ
ム730と、拡大縮小プログラム740とを備える。
クなどに格納されたり、サーバなどのディスクなどに格
納され、それらから本発明を具備する画像加工装置1に
インストールされてメモリ上で動作することになる。
行する処理フローの一実施例、図4及び図5に、HL値
/SD値検出プログラム200の実行する処理フローの
一実施例、図6に、色カブリ補正プログラム300の実
行する処理フローの一実施例、図7に、明度階調補正プ
ログラム400の実行する処理フローの一実施例、図8
に、平均化補正プログラム500の実行する処理フロー
の一実施例、図9に、γ変換プログラム600の実行す
る処理フローの一実施例、図10に、トーン補正プログ
ラム700の実行する処理フローの一実施例、図11
に、彩度補正プログラム710の実行する処理フローの
一実施例、図12に、色相補正プログラム720の実行
する処理フローの一実施例、図13に、鮮鋭化プログラ
ム730の実行する処理フローの一実施例、図14に、
拡大縮小プログラム740の実行する処理フローの一実
施例を図示する。
明を具備する画像加工装置1の実行する画像加工処理に
ついて詳細に説明する。
処理の対象となる画像が入力されてくると、図3(a)
の処理フローに示すように、その入力画像の色空間をL
ab色空間に変換する。すなわち、例えば、CMY色空
間で表現される画像が入力されてくる場合には、このC
MY色空間を、明るさ成分Lと色成分a,bとで表現さ
れるLab色空間に変換するのである。
すように、マトリックス演算を行うことで実行されるこ
とになる。
るLab色空間で表現される入力画像を受け取ると、H
L値/SD値検出プログラム200は、図4及び図5の
処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ1で、
入力画像の明るさ成分(L値)のヒストグラムを作成す
る。すなわち、各L値を持つ画素数を計数することで、
図15(a)に示すようなヒストグラムを作成するので
ある。
たHL側閾値よりも大きいL値を持つ画素を、HL値を
持つ画素の候補(HL候補画素)として検出するととも
に、設定されたSD側閾値よりも小さいL値を持つ画素
を、SD値を持つ画素の候補(SD候補画素)として検
出する。すなわち、図15(a)に示す斜線部分の画素
を検出することで、HL候補画素及びSD候補画素を検
出するのである。
して、HL候補画素の持つ最小L値(すなわち、HL側
閾値)を設定するとともに、SD値の初期値として、S
D候補画素の持つ最大L値(すなわち、SD側閾値)を
設定する。
素の選択を終了したのか否かを判断して、全てのHL候
補画素の選択を終了していないことを判断するときに
は、ステップ5に進んで、未選択のHL候補画素の中か
ら1つを選択する。
候補画素の持つL値と、そのHL候補画素の規定の近傍
領域に位置するHL候補画素の持つL値との平均値を算
出することで、その選択したHL候補画素を取り囲む近
傍領域の持つL値の平均値を算出する。すなわち、図1
5(b)に示すように、HL候補画素の近傍領域(例え
ば、240dpiのときには40×40画素、600d
piのときには100×100画素など)を設定して、
その近傍領域の持つL値の平均値を算出するのである。
L値とその算出した平均値との大きさを比較して、その
算出した平均値の方が小さいことを判断するときには、
そのままステップ4に戻り、その算出した平均値の方が
大きいことを判断するときには、ステップ8に進んで、
その算出した平均値を新たなHL値として設定してから
ステップ4に戻る。
の選択を終了したことを判断するときには、ステップ9
(図5の処理フロー)に進んで、全てのSD候補画素の
選択を終了したのか否かを判断して、全てのSD候補画
素の選択を終了していないことを判断するときには、ス
テップ10に進んで、未選択のSD候補画素の中から1
つを選択する。
D候補画素の持つL値と、そのSD候補画素の規定の近
傍領域に位置するSD候補画素の持つL値との平均値を
算出することで、その選択したSD候補画素を取り囲む
近傍領域の持つL値の平均値を算出する。すなわち、図
15(b)に示すように、SD候補画素の近傍領域を設
定して、その近傍領域の持つL値の平均値を算出するの
である。
SD値とその算出した平均値との大きさを比較して、そ
の算出した平均値の方が大きいことを判断するときに
は、そのままステップ9に戻り、その算出した平均値の
方が小さいことを判断するときには、ステップ13に進
んで、その算出した平均値を新たなSD値として設定し
てからステップ9に戻る。
素の選択を終了したことを判断するときには、HL値及
びSD値の検出が終了したことを判断して、処理を終了
する。
グラム200は、HL値を持つ画素の候補となる複数の
候補画素の近傍領域の持つL値の平均値を算出して、そ
の中で最も大きいものをHL値として設定することで、
画像上に存在するノイズの影響を受けることなく入力画
像のHL値(ハイライト値)を検出するとともに、SD
値を持つ画素の候補となる複数の候補画素の近傍領域の
持つL値の平均値を算出して、その中で最も小さいもの
をSD値として設定することで、画像上に存在するノイ
ズの影響を受けることなく入力画像のSD値(シャドー
値)を検出することを実現する。
すべく設定するHL側閾値は、例えば、最大L値から計
数して画素数が所定%に到達するときのL値で設定す
る。また、SD候補画素を検出すべく設定するSD側閾
値は、例えば、最小L値から計数して画素数が所定%に
到達するときのL値で設定する。
行する処理について説明する。
像の持つa,b値を補正することで、白い部分にある程
度の色をもたせるという補正を行う。
れると、色空間変換プログラム100の出力する画像を
処理対象として、図6の処理フローに示すように、先ず
最初に、ステップ1で、HL値/SD値検出プログラム
200により求められたHL値を含む所定のL値の範囲
にある画素を抽出することで、補正直線の算出対象とな
る画素を抽出する。
L値よりも所定の大きさ分小さな値を取るα値と、HL
値よりも所定の大きさ分大きな値を取るβ値との間に入
るL値を持つ画素を抽出することで、補正直線の算出対
象となる画素を抽出するのである。
使って、この抽出した画素の持つL値とa値との対応関
係を記述する補正直線を算出するとともに、この抽出し
た画素の持つL値とb値との対応関係を記述する補正直
線を算出する。
テップ1で抽出した画素を処理対象として、最小二乗法
などを使って、L値とa値との対応関係を記述する補正
直線を算出するとともに、L値とb値との対応関係を記
述する補正直線を算出するのである。
ことなどにより、L値とa値との理想的な対応関係を記
述する理想直線を設定するとともに、L値とb値との理
想的な対応関係を記述する理想直線を設定する。
直線と理想直線との差として定義されるa,b値の補正
量を決定して、それに従って、色空間変換プログラム1
00の出力する画像の各画素の持つa値,b値を補正す
る。
素の持つL値に対応付けられる補正直線のa値(b値)
と理想直線のa値(b値)とを特定して、その差分値を
求め、そのL値を持つ画素のa値(b値)をその差分値
分増加あるいは減少させていくことで、色空間変換プロ
グラム100の出力する画像の各画素の持つa値,b値
が理想直線に乗るようにと補正するのである。
象とならない明るさ成分(L値)と、補正した色成分
(a値,b値)とを合成して、処理を終了する。
300は、暗い部分よりも明るい部分で人間の目に目立
つ色カブリに合わせて、画像中の明るい領域(L値の大
きい領域)を使って、L値とa値との対応関係を記述す
る補正直線と、L値とb値との対応関係を記述する補正
直線とを算出し、それらの補正直線に対応する理想直線
との差分値に従ってa,b値の補正量を決定して、それ
に従って、色空間変換プログラム100の出力する画像
の各画素の持つa,b値を補正することで、専門家に依
らずに色カブリの補正を行うことを実現する。
行する処理について説明する。
値をそれがとり得る範囲にレンジ拡大するという補正を
行う。
れると、色カブリ補正プログラム300の出力する画像
を処理対象として、図7の処理フローに示すように、先
ず最初に、ステップ1で、入力する画像のL値を取得し
てその平均値を算出する。
出プログラム200により求められたHL値とSD値と
の中央値を算出する。すなわち、図17(a)に示すよ
うに、 中央値=(HL値+SD値)/2 を算出するのである。
したL値の平均値と、ステップ2で算出した中央値との
平均値として定義されるL値補正量基準値を算出する。
すなわち、図17(b)に示すように、 L値補正量基準値=(L値平均値+中央値)/2 を算出するのである。
の補正量を、 HL値側補正量=(255−HL値)×(L値補正量基
準値−L値)2/(L値補正量基準値−HL値)2 で求めて、それに従ってHL値側の各L値を補正する。
ここで、“255”は、L値のとり得る最大値(白い部
分のL値)である。
で、HL値が“200”で、補正対象となるL値が“9
6”の場合には、HL値側補正量は“11”となるの
で、補正対象となるL値は“96”から“107”へと
補正されることになる。
5−HL値>0 から分かるように、L値補正量基準値を移動させないと
ともに、HL値をL値がとり得る最大値である“25
5”へ移動させるための補正量を決定するものであっ
て、図17(c)に示すように、その補正量を、2次曲
線に従い、L値がHL値に近づくほど大きくなる形態で
決定するものである。
の補正量を、 SD値側補正量=(0−SD値)×(L値補正量基準値
−L値)2/(L値補正量基準値−SD値)2 で求めて、それに従ってSD値側の各L値を補正する。
ここで、“0”は、L値のとり得る最小値(黒い部分の
L値)である。
で、SD値が“32”で、補正対象となるL値が“6
4”の場合には、HL値側補正量は“−14”となるの
で、補正対象となるL値は“64”から“50”へと補
正されることになる。
D値<0 から分かるように、L値補正量基準値を移動させないと
ともに、SD値をL値がとり得る最小値である“0”へ
移動させるための補正量を決定するものであって、図1
7(c)に示すように、その補正量を、2次曲線に従
い、L値がSD値に近づくほど大きくなる形態で決定す
るものである。
明るさ成分(L値)と、補正の対象とならない色成分
(a値,b値)とを合成して、処理を終了する。
400は、画像の持つL値の中央部分を検出し、そこを
基準にして、その画像の持つL値を、それがとり得る範
囲にレンジ拡大するように補正することで、専門家に依
らずに明度の階調補正を行うことを実現する。そして、
この補正にあたって、中央部分よりも明るい部分と暗い
部分とを区別しながら、中央部分の補正量を小さくし、
明るさの上下限値に近づくに従って補正量を大きくする
ことで、本来の処理画像の性質を損なうことなく明度の
階調補正を行うことを実現する。
SD値検出プログラム200がL値の最大値をそのまま
HD値としない構成を採っていることで、補正したL値
が最大値である“255”を超えることが起こるが、そ
のようなときには、その補正結果を“255”に制限す
るようにしている。同様に、この補正処理にあたって、
HL値/SD値検出プログラム200がL値の最小値を
そのままSD値としない構成を採っていることで、補正
したL値が最小値である“0”を超えることが起こる
が、そのようなときには、その補正結果を“0”に制限
するようにしている。
する処理について説明する。
のコントラストを高めるべく、画像の明るさの分布を平
均化(平坦化)させる処理を行う。すなわち、図18
(a)に示すような明るさのヒストグラムを持つ画像に
対して100%の平均化処理を施すことで、図18
(b)に示すような平坦な明るさのヒストグラムを持つ
画像に変換したり、100%より小さい所定%の平均化
処理を施すことで、図18(c)に示すような明るさの
ヒストグラムを持つ画像に変換することで、画像のコン
トラストを高めるのである。
ると、明度階調補正プログラム400の出力する画像を
処理対象として、図8の処理フローに示すように、先ず
最初に、ステップ1で、明度階調補正プログラム400
から入力する画像の明るさ成分(L値)のヒストグラム
を作成する。
ラムの分散値X(明度階調補正プログラム400から入
力する画像のL値の持つ分散値と同じものである)を算
出する。続いて、ステップ3で、色空間変換プログラム
100に入力された画像(何も画像加工処理を施してい
ない入力画像)の分散値Yを算出する。続いて、ステッ
プ4で、ステップ1で算出した分散値Xと、ステップ2
で算出した分散値Yとの差分値(X−Y)を算出する。
した分散値Xを、ステップ4で算出した分散差分値(X
−Y)を使い、例えば、 X=X×〔1+(X−Y)/差分基準値〕 という算出式に従って補正する。ここで、差分基準値
は、予め設定される経験値である。
きには、分散値Xは大きめに補正されることになり、一
方、「X<Y」であるときには、分散値Xは大きめに補
正されることになる。すなわち、これまでに行った画像
加工処理により分散値が入力画像のものよりも大きくな
ったときには、その分散値を若干大きめに補正し、これ
までの画像加工処理により分散値が入力画像のものより
も小さくなったときには、その分散値を若干小さめに設
定するのである。この補正式の意味する所は、これまで
に行った画像加工処理が分散値に与えた影響を強調する
ことにある。
が“32”で、分散差分値が“+8”である場合には、
分散値Xは補正前の値の125%になり、分散差分値が
“−8”である場合には、分散値Xは補正前の値の75
%になる。
化率(平均化させる程度を示す)を算出する。平均化補
正プログラム500は、後述する手順に従って平均化処
理を行うので、このステップ6では、そのときに必要と
される平均化率を算出するのである。
した分散値を使い、例えば、 平均化率=最大平均化率−分散値×(最大平均化率/分
散値最大値) という算出式に従って算出する。ここで、最大平均化率
は、予め設定される経験値であり、分散値最大値は、L
値の範囲から例えば“128(=256÷2)”と決め
られることになる。
散値が大きくなるに従って平均化率を小さくするという
形態で平均化率を決定する。この算出式の意味する所
は、分散値が大きいということは、既にかなり平均化さ
れている状態にあるので、それに応じてあまり平均化処
理を施さないようにするために、平均化率を小さくして
いくことにある。そして、分散値が小さいということ
は、あまり平均化されていない状態にあるので、それに
応じて大きな平均化処理を施すようにするために、平均
化率を大きくしていくことにある。
が“128”で、最大平均化率が“30”とする場合、
分散値が“16”の場合には、平均化率は“26.2
5”と求められることになる。また、例えば、分散最大
値が“128”で、最大平均化率が“30”とする場
合、分散値が“80”の場合には、平均化率は“11.
25”と求められることになる。
率に応じた平均化処理を施す。このとき実行する平均化
処理について具体的に説明するならば、0〜255の各
L値に対して、次の補正を行うことで平均化を実行す
る。
る場合、完全に平均化された場合には、各L値を持つ画
素の数は1000個(=256000÷256階調)と
なる。これから、あるL値までの画素の累計数が210
00個で、そのL値を持つ画素数が5000個であると
すると、ヒストグラムから規定される完全に平均化され
た場合のそのL値は、近似的に、 L=(21000/1000)+(5000/1000)/2 =23.5 と表される。
ったとするならば、完全な平均化(100%の平均化)
を行うということは、“50”というL値を“23.
5”に補正することを意味する。すなわち、図19
(b)に示すように、各L値を、ステップ1で作成した
ヒストグラムから規定される、完全に平均化された場合
のそのL値(図中の<L>)に補正していくことが、1
00%の平均化を行うということになる。
%の平均化を実現するL値の移動量と、ステップ6で算
出された平均化率とを乗算することで、その平均化率の
指定する移動量を求めて、その分だけL値を補正してい
くことで、算出された平均化率に応じた平均化処理を施
す。
化)を行うということが、“50”というL値を“2
3.5”に補正するということを意味する場合にあっ
て、ステップ6で平均化率として10%が算出された場
合には、 50−(50−23.5)×0.1=47.35 というように、“50”というL値を“47. 35”に
補正していくという平均化処理を施すのである。
た平均化率に応じた平均化処理を施すと、最後に、ステ
ップ8で、補正した明るさ成分(L値)と、補正の対象
とならない色成分(a値,b値)とを合成して、処理を
終了する。
00は、明度階調補正プログラム400の出力する画像
の明るさの分散値を算出し、それに従って、明るさの分
散値が大きくなるに従って小さな平均化率となる態様で
平均化率を設定して、それに応じてその画像の明るさの
分布を平均化させることで、専門家に依らずに画像のコ
ントラストを高めるための明度の平均化補正を行うこと
を実現する。
処理について説明する。
たγ値に応じて、L値を、 Lout =Lin 1/r 但し、rはγ値(ガンマ値) という変換式に従って変換することで、図20(a)に
示すように、暗い部分の明るさの変化を大きくし、明る
い部分の明るさの変化を小さくする補正を行うことで、
暗い部分をよく見えるようにする。
と、平均化補正プログラム500の出力する画像を処理
対象として、図9の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ1で、平均化補正プログラム500から入
力する画像の明るさ成分(L値)の平均値xを算出す
る。すなわち、図20(b)に示すように、平均化補正
プログラム500から入力する画像の明るさ成分(L
値)の平均値xを算出するのである。
ラム100に入力された画像(何も画像加工処理を施し
ていない入力画像)の平均値yを算出する。続いて、ス
テップ3で、ステップ1で算出した平均値xと、ステッ
プ2で算出した平均値yとの差分値(x−y)を算出す
る。
した平均値xを、ステップ3で算出した平均差分値(x
−y)を使い、例えば、 x=x×〔1+(x−y)/差分基準値〕 という算出式に従って補正する。ここで、差分基準値
は、予め設定される経験値である。
きには、平均値xは大きめに補正されることになり、一
方、「x<y」であるときには、平均値xは小さめに補
正されることになる。すなわち、これまでに行った画像
加工処理により平均値が入力画像のものよりも大きくな
ったときには、その平均値を若干大きめに補正し、これ
までの画像加工処理により平均値が入力画像のものより
も小さくなったときには、その平均値を若干小さめに設
定するのである。この補正式の意味する所は、これまで
に行った画像加工処理が平均値に与えた影響を強調する
ことにある。
が“32”で、平均差分値が“+8”である場合には、
平均値xは元の値の125%になり、平均差分値が“−
8”である場合には、平均値xは元の値の75%にな
る。
るγ値を算出する。γ変換プログラム600は、上述し
たように、 Lout =Lin 1/r 但し、rはγ値(ガンマ値) という変換式に従ってγ変換を行うので、このステップ
5では、そのときに必要とされるγ値を算出するのであ
る。
平均値を使い、例えば、 γ値=最大γ値−平均値×〔(最大γ値−1.0)/L
値最大値〕 という算出式に従って算出する。ここで、最大γ値は、
予め設定される経験値であり、L値最大値は、L値の上
限値の“255”である。
均値が大きくなるに従ってγ値を“1.0”に近づける
形態でもって、γ値を決定する。この算出式の意味する
所は、L値の平均値が大きいということは、明るい成分
が多いという状態にあるので、それに応じてあまり強い
γ変換を施さないようにするために、γ値を小さくして
いくことにある。そして、逆に、L値の平均値が小さい
ということは、暗い成分が多いという状態にあるので、
それに応じて強いγ変換を施していくようにするため
に、γ値を大きくしていくことにある。
が“255”で、最大γ値が“2.2”とする場合、平
均値が“16”の場合には、γ値は“2.1”と求めら
れることになる。
応じたγ変換処理を施す。すなわち、平均化補正プログ
ラム500から入力する画像のL値を、 Lout =Lin 1/r 但し、rはγ値(ガンマ値) という変換式に従って変換するのである。
明るさ成分(L値)と、補正の対象とされない色成分
(a値,b値)とを合成して、処理を終了する。
は、平均化補正プログラム500の出力する画像のL値
の平均値を算出し、その平均値を使ってγ値を設定し
て、そのγ値を使ってその画像の明るさをγ変換するこ
とで、専門家に依らずに暗い部分をよく見えるようにす
るためのγ変換を行うことができるようになるととも
に、この補正にあたって、L値の平均値が大きくなるに
従って“1.0”に近づくγ値を設定することで、その
画像の性質に合わせたγ変換を行うことができるように
なる。
する処理について説明する。
ると、γ変換プログラム600の出力する画像を処理対
象として、図10の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ1で、メモリから、ユーザの設定するトー
ンカーブを読み込む。すなわち、ユーザの設定する図2
1に示すようなトーンカーブがメモリに用意されている
ので、それを読み込むのである。ここで、このトーンカ
ーブは、テーブルデータの形で用意されることもある
し、計算式の形で用意されることもある。
ーンカーブに従って、各L値を補正する。すなわち、ト
ーンカーブでは、補正前のL値と補正後のL値との対応
関係を記述しているので、この対応関係に従って、各L
値を補正するのである。
明るさ成分(L値)と、補正の対象とされない色成分
(a値,b値)とを合成して、処理を終了する。
00は、ユーザの設定するトーンカーブに従って、明る
さを所望のものに補正する処理を行うのである。
る処理について説明する。
と、トーン補正プログラム700の出力する画像を処理
対象として、図11の処理フローに示すように、先ず最
初に、ステップ1で、その処理対象の画像の色空間をL
ab色空間からLCH色空間に変換する。すなわち、明
るさ(L値)と彩度(C値)と色相(H値)とで表現さ
れるLCH色空間に変換するのである。
値を検出する。続いて、ステップ3で、その検出した最
大彩度値と、理論的に求まる彩度の上限値あるいはユー
ザが設定する彩度の上限値との比率値として定義される
彩度強調量Ca(=上限値/最大彩度値)を決定する。こ
のとき、更に、ユーザの設定する係数を乗算することも
ある。この係数を導入すると、彩度強調量Ca は“1”
よりも小さな値に設定することが可能となる。
つ彩度値と彩度強調量Ca とを乗算することで、画像の
各画素の持つ彩度値を補正する。そして、最後に、ステ
ップ5で、画像の色空間をLCH色空間から元のLab
色空間に変換して、処理を終了する。
0は、画像中の最大彩度値と、理論的に求まる彩度の上
限値あるいはユーザが設定する彩度の上限値とを使い、
簡単な演算に従って、彩度を所望のものに補正する処理
を行うのである。
る処理について説明する。
と、彩度補正プログラム710の出力する画像を処理対
象として、図12の処理フローに示すように、先ず最初
に、ステップ1で、その処理対象の画像の色空間をLa
b色空間からLCH色空間に変換する。ここで、色相補
正プログラム720が必ず彩度補正プログラム710の
後段に用意されるときには、彩度補正プログラム710
は最終段で行うLCH色空間からLab色空間への変換
処理を省略する構成を採るので、このステップ1の変換
処理を省略することができる。
ザの設定する色相変換テーブルを読み込む。すなわち、
M(マゼンタ)/R(レッド)/Y(イエロー)/G
(グリーン)/C(シアン)/B(ブルー)の6色につ
いて、どの程度色相値を変更するのかについて記述する
図22(a)に示すような色相変換テーブルがメモリに
用意されているので、それを読み込むのである。
ように、H平面上での基準軸からの角度で定義されてお
り、この色相変換テーブルに管理される色相の変更量
は、この角度の変更量として与えられることになる。な
お、この色相変換テーブルは、上述したトーンカーブの
ような連続データの形で用意されることもあるし、計算
式の形で用意されることもある。
相変換テーブルを使い、補間処理に従って、各色相値の
補正量を決定する。すなわち、先ず最初に、補正量の算
出対象となる色相値が色相変換テーブルに登録されてい
るどの2つの色相値の間に位置するのかを特定し、続い
て、その位置に応じた比例配分演算を行うことで、その
色相値の補正量を決定するのである。ここで、色相変換
テーブルがトーンカーブのような連続データの形で用意
されるときには、補間処理を行わずに、そのまま色相変
換テーブルを索引することで補正量を得ることになる。
量に従って各色相値を補正する。そして、最後に、ステ
ップ5で、画像の色空間をLCH色空間から元のLab
色空間に変換して、処理を終了する。
0は、ユーザの設定する色相変換テーブルに従って、色
相を所望のものに補正する処理を行うのである。
処理について説明する。
と、色相補正プログラム720の出力する画像の明るさ
成分を処理対象として、図13の処理フローに示すよう
に、先ず最初に、ステップ1で、9×9画素などのフィ
ルタサイズを持つ平均操作を行うフィルタを使ってフィ
ルタリングすることで、その処理対象の画像のぼかし画
像を生成する。
画像との差分画像(L値の差分画像)を生成すること
で、元の画像中に含まれるエッジ部分を抽出する。続い
て、ステップ3で、その差分画像の持つL値のヒストグ
ラムを作成する。すなわち、図23に示すようなヒスト
グラムを作成するのである。
分画像と、負のL値を持つ差分画像とで別々に、その作
成したヒストグラムの平均値及び分散値を算出する。続
いて、ステップ5で、その算出した平均値及び分散値の
区画する領域に含まれるヒストグラム部分を抽出するこ
とで、鮮鋭化処理の対象となる画素を抽出する。すなわ
ち、図23に示すように、差分値の大きすぎる所と小さ
すぎる所とを取り除いたヒストグラム部分を、鮮鋭化対
象画素として抽出するのである。
さを示す鮮鋭化係数を設定する。例えば、正のL値を持
つ差分画像と、負のL値を持つ差分画像とで別々に、 鮮鋭化係数=最大画素値/分散値 という算出式を使って鮮鋭化係数を設定したり、ユーザ
と対話することで鮮鋭化係数を設定する。
した鮮鋭化対象画素を処理対象として、設定した鮮鋭化
係数を使い、 g=g−(g−f)×α 但し、 g:元の画像のL値 f:ぼかし画像のL値 α:鮮鋭化係数 という算出式に従って、鮮鋭化対象画素に対して、鮮鋭
化係数に応じた鮮鋭化処理を施す。
明るさ成分(L値)と、補正の対象とされない色成分
(a値,b値)とを合成して、処理を終了する。
は、図24に示すように、あまり強いエッジ部分やあま
り弱いエッジ部分を取り除いた形で鮮鋭化対象画素を設
定して、それらの鮮鋭化対象画素に対して鮮鋭化処理を
施すことで、エッジ部分をはっきり見えるようにするの
である。
る処理について説明する。
拡大したり縮小したりするときにあって、非格子点が設
定される場合に、格子点となる画素の明るさ成分や色成
分から、その非格子点の明るさ成分や色成分を算出する
ことで、その画像の拡大や縮小を実現するものである。
に従う場合、非格子点の明るさ成分や色成分の算出方法
として、バイリニア方式とキュービックコンボリューシ
ョン方式という2つの補間方法を用いている。
vo )の濃度f(uo,vo )を、図25に示す4つの周
囲格子点の濃度を使い、 f(uo,vo )=f(u',v')(1−α)(1−β) + f(u'+
1,v') α(1−β)+f(u',v'+1)(1−β)β+f(u'+1,v'+
1)αβ α=uo −u’ β=vo −v’ という算出式で算出する。このバイリニア方式は、周囲
の4点を使って非格子点の濃度を算出することから、計
算時間が短くて済むという利点がある。
式では、非格子点(uo,vo )の濃度f(uo,vo )
を、16個の周囲格子点(uk,vl )の濃度を使い、 f(uo,vo )=Σk Σl f(uk,vl )C(uk −uo )C( vl −vo ) C(x) =1−2|x|2 +|x|3 0≦|x|<1 =4−8|x|+5|x|2 −|x|3 1≦|x|<2 =0 2≦|x| という算出式で算出する。このキュービックコンボリュ
ーション方式は、周囲の16点を使って非格子点の濃度
を算出することから、補間精度が高いという利点があ
る。
ズ変更要求に応答して起動されると、鮮鋭化プログラム
730の出力する画像を処理対象として、図14の処理
フローに示すように、先ず最初に、ステップ1で、その
サイズ変更要求の指定する拡大率(縮小率)を算出す
る。
あるのか縮小要求であるのかを判断して、画像の縮小要
求であることを判断するときには、バイリニア方式の精
度で十分であることを判断して、ステップ4に進んで、
非格子点の明るさ成分と色成分とをバイリニア方式を使
って算出することを決定する。
ることを判断するときには、ステップ3に進んで、規定
の閾値(例えば300%)以上の拡大率を指定する拡大
要求であるのか否かを判断して、規定の閾値以上の拡大
率を指定する拡大要求ではないことを判断するときに
は、バイリニア方式の精度で十分であることを判断し
て、ステップ4に進んで、非格子点の明るさ成分と色成
分とをバイリニア方式を使って算出することを決定す
る。
大率を指定する拡大要求であることを判断するときに
は、ステップ5に進んで、明るさ成分は拡大率が大きい
ことで高精度が要求されることに対応して、非格子点の
明るさ成分をキュービックコンボリューション方式を使
って算出することを決定し、色成分については人間の目
が比較的鈍感であることで拡大率が大きくてもバイリニ
ア方式の精度で十分であることに対応して、非格子点の
明るさ成分をバイリニア方式を使って算出することを決
定する。
の拡大処理(縮小処理)を実行して、処理を終了する。
0は、画像を拡大したり縮小したりするときに、色成分
については、人間の目が比較的鈍感なことを考慮して、
高速処理を実現する補間方法を使って画像の拡大縮小処
理を実行するとともに、明るさ成分については、人間の
目が鋭敏なことに考慮して、拡大率が大きい場合には、
高精度を実現する補間方法を使って画像の拡大処理を実
行し、拡大率が小さい場合や縮小する場合には、高速処
理を実現する補間方法を使って画像の拡大縮小処理を実
行することで、高速かつ高精度を実現しつつ、その画像
の拡大処理や縮小処理を実現するのである。
本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施
例で用いた色空間は一例に過ぎない。
SD値を検出し、続いて、色カブリを補正し、続いて、
明度階調補正を実行し、続いて、平均化補正を実行し、
続いて、γ変換を実行し、続いて、トーン補正を実行
し、続いて、彩度補正を実行し、続いて、色相補正を実
行し、続いて、鮮鋭化処理を実行し、続いて、拡大縮小
処理を実行するという順序に従って画像を加工していく
という方法を用いたが、この順序は一例に過ぎない。
一例に過ぎず、他の平均化の方法を用いることでよい。
ハイライト値を持つ画素の候補となる複数の候補画素の
近傍領域の持つ明るさの平均値を算出して、その中で最
も大きいものをハイライト値として設定することで、画
像上に存在するノイズの影響を受けることなく処理画像
のハイライト値を検出するとともに、シャドー値を持つ
画素の候補となる複数の候補画素の近傍領域の持つ明る
さの平均値を算出して、その中で最も小さいものをシャ
ドー値として設定することで、画像上に存在するノイズ
の影響を受けることなく処理画像のシャドー値を検出す
ることができるようになる。
明るい部分で人間の目に目立つ色カブリに合わせて、画
像中の明るい領域を使って、明るさ成分と色成分との対
応関係を記述する補正直線を算出し、その補正直線に対
応する理想直線との差分値に従って色成分の補正量を決
定して、それに従って処理画像の各画素の持つ色成分を
補正することで、専門家に依らずに色カブリの補正を行
うことができるようになる。
さ成分の中央部分を検出し、そこを基準にして、処理画
像の明るさを、それがとり得る範囲にレンジ拡大するよ
うに補正することで、専門家に依らずに明るさ成分の階
調補正を行うことができるようになるとともに、この補
正にあたって、中央部分の補正量を小さくし、明るさの
上下限値に近づくに従って補正量を大きくすることで、
本来の処理画像の性質を損なうことなく明るさ成分の階
調補正を行うことができるようになる。
さの分散値を算出し、それに従って、明るさの分散値が
大きくなるに従って小さな平均化率となる態様で平均化
率を設定して、それに応じて処理画像の明るさの分布を
平均化させることで、専門家に依らずに画像のコントラ
ストを高めるための明るさの平均化補正を行うことがで
きるようになる。
さの平均値を算出し、それに従ってγ値を設定して、こ
のγ値を使って処理画像の明るさをγ変換することで、
専門家に依らずに暗い部分をよく見えるようにするため
のγ変換を行うことができるようになるとともに、この
補正にあたって、明るさの平均値が明るい部分の多いこ
とを示す値を取るに従って1に近づくγ値を設定するこ
とで、処理画像の性質に合わせたγ変換を行うことがで
きるようになる。
て、本発明によれば、ユーザの設定するトーンカーブに
従って、明るさを所望のものに補正できるようになる。
そして、画像中の最大彩度値と、理論的に求まる彩度の
上限値あるいはユーザが設定する彩度の上限値とを使っ
て、彩度を所望のものに補正できるようになる。そし
て、ユーザの設定する色相変換テーブルに従って、色相
を所望のものに補正できるようになる。そして、あまり
強いエッジ部分やあまり弱いエッジ部分を取り除いた形
で、鮮鋭化処理を施すことができるようになる。そし
て、高速かつ高精度に、画像の拡大処理や縮小処理を実
行できるようになる。
ある。
ある。
図である。
る。
る。
る。
る。
Claims (16)
- 【請求項1】 処理画像のハイライト値及びシャドー値
を検出する処理を行う画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値を持つ
画素の候補となる複数の画素と、シャドー値を持つ画素
の候補となる複数の画素とを抽出する抽出手段と、 上記候補画素毎に、上記候補画素の持つ明るさと、上記
候補画素の規定の近傍領域に位置する画素の持つ明るさ
との平均値を算出する算出手段と、 上記平均値の最大値を特定して、それを処理画像のハイ
ライト値として決定するとともに、上記平均値の最小値
を特定して、それを処理画像のシャドー値として決定す
る決定手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項2】 請求項1に記載の画像加工装置におい
て、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値を検出
する検出手段と、 上記ハイライト値を含む規定範囲の明るさを持つ画素を
抽出する第2の抽出手段と、 上記第2の抽出手段の抽出する画素の持つ色成分と該画
素の持つ明るさとの対応関係を記述する補正直線を算出
する第2の算出手段と、 上記補正直線と、色成分と明るさとの理想的な対応関係
として設定される理想直線とから、処理画像の画素の持
つ色成分を補正する補正手段とを備えることを、 特徴する画像加工装置。 - 【請求項3】 請求項1又は2に記載の画像加工装置に
おいて、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値及びシ
ャドー値を検出する第2の検出手段と、 処理画像の画素の持つ明るさから、階調補正の基準値を
算出する第3の算出手段と、 明るさのとり得る最大値と上記基準値と上記ハイライト
値とから、明るさを入力変数とし、上記基準値を移動さ
せないとともに上記ハイライト値を上記最大値に移動さ
せるための該明るさの補正量を出力変数とする2次曲線
形式の補正曲線を決定し、更に、明るさのとり得る最小
値と上記基準値と上記シャドー値とから、明るさを入力
変数として、上記基準値を移動させないとともに上記シ
ャドー値を上記最小値に移動させるための該明るさの補
正量を出力変数とする2次曲線形式の補正曲線を決定す
る第2の決定手段と、 上記補正曲線に従って、処理画像の画素の持つ明るさを
補正する第2の補正手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項4】 請求項1ないし3のいずれか1項に記載
の画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさの分散値を算出するか、そ
の算出する分散値と該処理画像の元となった入力画像の
画素の持つ明るさの分散値との差分値を使って、その算
出する分散値を補正した形の分散値を算出する第4の算
出手段と、 分散値を入力変数とし、分散値が大きくなるに従って小
さな値を取る平均化率を出力変数とする補正直線を使っ
て、上記第4の算出手段の算出する分散値の指定する平
均化率を決定する第3の決定手段と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記第3の決定
手段の決定する平均化率に応じた平均化処理を施すこと
で該明るさを補正する第3の補正手段とを備えること
を、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項5】 請求項1ないし4のいずれか1項に記載
の画像加工装置において、 処理画像の画素の持つ明るさの平均値を算出するか、そ
の算出する平均値と該処理画像の元となった入力画像の
画素の持つ明るさの平均値との差分値を使って、その算
出する平均値を補正した形の平均値を算出する第5の算
出手段と、 平均値を入力変数とし、平均値が明るくなることを示す
値を取るに従って1に近づく値を取るγ値を出力変数と
する補正直線を使って、上記第5の算出手段の算出する
平均値の指定するγ値を決定する第4の決定手段と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記第4の決定
手段の決定するγ値に応じたγ変換処理を施すことで該
明るさを補正する第4の補正手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項6】 請求項1ないし5のいずれか1項に記載
の画像加工装置において、 入力する明るさと出力する明るさとの変換関係を記述す
るトーンカーブを使って、処理対象となる画素の持つ明
るさを補正する第5の補正手段を備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項7】 請求項1ないし5のいずれか1項に記載
の画像加工装置において、 処理対象となる画像の持つ彩度の最大値と、彩度の理論
的な上限値又は設定される上限値とを使って、該画像の
持つ彩度を補正する第6の補正手段を備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項8】 請求項1ないし5のいずれか1項に記載
の画像加工装置において、 入力する色相と出力する色相との対応関係を記述するデ
ータを使って、処理対象となる画素の持つ色相を補正す
る第7の補正手段を備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項9】 請求項1ないし5のいずれか1項に記載
の画像加工装置において、 処理対象となる画像の微分画像を生成する生成手段と、 上記微分画像から、鮮鋭化対象の画素を抽出する第3の
抽出手段と、 上記鮮鋭化対象画素の持つ明るさに対して、鮮鋭化処理
を施すことで該明るさを補正する第8の補正手段とを備
えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項10】 請求項1ないし5のいずれか1項に記
載の画像加工装置において、 画像のサイズ変更要求が発行されるときに、拡大要求で
あるのか、縮小要求であるのかを判断するとともに、拡
大要求であるときには、規定の拡大率よりも大きな拡大
率の拡大要求であるのか否かを判断する判断手段と、 上記判断手段が縮小要求であることを判断するときと、
規定の拡大率よりも小さな拡大要求であることを判断す
るときに、規定の第1の補間アルゴリズムに従って、非
格子点となる画素の持つ明るさを算出する第6の算出手
段と、 上記判断手段が規定の拡大率よりも大きな拡大要求であ
ることを判断するときに、規定の第2の補間アルゴリズ
ムに従って、非格子点となる画素の持つ明るさを算出す
る第7の算出手段とを備えることを、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項11】 請求項10に記載の画像加工装置にお
いて、 非格子点となる画素の持つ色成分については、第1の補
間アルゴリズムに従って算出するように構成されること
を、 特徴とする画像加工装置。 - 【請求項12】 処理画像のハイライト値及びシャドー
値を検出する処理を行う画像加工装置の実現に用いられ
るプログラムが記録されるプログラム記録媒体であっ
て、 処理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト値を持つ
画素の候補となる複数の画素と、シャドー値を持つ画素
の候補となる複数の画素とを抽出する抽出処理と、 上記候補画素毎に、上記候補画素の持つ明るさと、上記
候補画素の規定の近傍領域に位置する画素の持つ明るさ
との平均値を算出する算出処理と、 上記平均値の最大値を特定して、それを処理画像のハイ
ライト値として決定するとともに、上記平均値の最小値
を特定して、それを処理画像のシャドー値として決定す
る決定処理とをコンピュータに実行させるプログラムが
記録されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項13】 請求項12に記載のプログラム記録媒
体において、さらに、処 理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト
値を検出する検出処理と、 上記ハイライト値を含む規定範囲の明るさを持つ画素を
抽出する第2の抽出処理と、 上記第2の抽出処理で抽出する画素の持つ色成分と該画
素の持つ明るさとの対応関係を記述する補正直線を算出
する第2の算出処理と、上記補正直線と、色成分と明る
さとの理想的な対応関係として設定される理想直線とか
ら、処理画像の画素の持つ色成分を補正する補正処理と
をコンピュータに実行させるプログラムが記録されるこ
とを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項14】 請求項12又は13に記載のプログラ
ム記録媒体において、さらに、処 理画像の画素の持つ明るさから、ハイライト
値及びシャドー値を検出する第2の検出処理と、 処理画像の画素の持つ明るさから、階調補正の基準値を
算出する第3の算出処理と、 明るさのとり得る最大値と上記基準値と上記ハイライト
値とから、明るさを入力変数とし、上記基準値を移動さ
せないとともに上記ハイライト値を上記最大値に移動さ
せるための該明るさの補正量を出力変数とする2次曲線
形式の補正曲線を決定し、更に、明るさのとり得る最小
値と上記基準値と上記シャドー値とから、明るさを入力
変数として、上記基準値を移動させないとともに上記シ
ャドー値を上記最小値に移動させるための該明るさの補
正量を出力変数とする2次曲線形式の補正曲線を決定す
る第2の決定処理と、 上記補正曲線に従って、処理画像の画素の持つ明るさを
補正する第2の補正処理とをコンピュータに実行させる
プログラムが記録されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項15】 請求項12ないし14のいずれか1項
に記載のプログラム記録媒体において、さらに、処 理画像の画素の持つ明るさの分散値を算出す
るか、その算出する分散値と該処理画像の元となった入
力画像の画素の持つ明るさの分散値との差分値を使っ
て、その算出する分散値を補正した形の分散値を算出す
る第4の算出処理と、 分散値を入力変数とし、分散値が大きくなるに従って小
さな値を取る平均化率を出力変数とする補正直線を使っ
て、上記第4の算出処理で算出する分散値の指定する平
均化率を決定する第3の決定処理と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記第3の決定
処理で決定する平均化率に応じた平均化処理を施すこと
で該明るさを補正する第3の補正処理とをコンピュータ
に実行させるプログラムが記録されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。 - 【請求項16】 請求項12ないし15のいずれか1項
に記載のプログラム記録媒体において、さらに、処 理画像の画素の持つ明るさの平均値を算出す
るか、その算出する平均値と該処理画像の元となった入
力画像の画素の持つ明るさの平均値との差分値を使っ
て、その算出する平均値を補正した形の平均値を算出す
る第5の算出処理と、 平均値を入力変数とし、平均値が明るくなることを示す
値を取るに従って1に近づく値を取るγ値を出力変数と
する補正直線を使って、上記第5の算出処理で算出する
平均値の指定するγ値を決定する第4の決定処理と、 処理画像の画素の持つ明るさに対して、上記第4の決定
処理で決定するγ値に応じたγ変換処理を施すことで該
明るさを補正する第4の補正処理とをコンピュータに実
行させるプログラムが記録されることを、 特徴とするプログラム記録媒体。
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