JP3666993B2

JP3666993B2 - Image gradation correction method and image processing apparatus

Info

Publication number: JP3666993B2
Application number: JP14197796A
Authority: JP
Inventors: 雄介太田; 登村田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1996-06-04
Filing date: 1996-06-04
Publication date: 2005-06-29
Anticipated expiration: 2016-06-04
Also published as: JPH09326929A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力と出力の対応を定める入出力補正方法に係り、特に、階調画像データの入出力の際の処理における階調制御に利用するγ補正曲線の生成に好適な方法、及び、該方法を適用した画像処理装置、具体的には、画像入力装置であるイメージスキャナ、画像出力装置であるイメージプリンタ、あるいはディジタルコピアなどの画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に画像の階調補正には入出力階調対応曲線が用いられる。この曲線をγ補正曲線と称す。即ち、γ補正曲線は、入力値を補正して出力するための補正曲線であり、所望範囲の入力画像データと所望範囲の出力画像データとを対応づける曲線である。
【０００３】
従来、この種のγ補正曲線としては、ｙ＝ｘⁿ（ｎは任意の定数）といった簡単な関数や、制御点を直線でつないだ折れ線近似を用いる方法、あるいは、本出願人が先に提案した特開昭６３−２４６２号公報や特開平６−１０５１５４号公報さらには特開平８−１２５８６５号公報に記載の多項式を用いる方法などある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術において、ｙ＝ｘⁿを用いる方法は、γ補正曲線の全体形状がｎの値で一義的に決まるため、適用は非常に制限されてしまい、汎用性に乏しい問題がある。また、折れ線近似による方法は、制御点付近での階調の連続性が失われてしまうという問題がある。
【０００５】
一方、多項式を用いる場合は、γ補正曲線を自由な特性とすることが可能である。しかしながら、特開昭６３−２４６２号公報に記載の方法は、曲線の始点（ハイライト点）と終点（シャドウ点）、補正のタイプ、補正の度合等をパラメータとして多次式演算により多次曲線を求め、この曲線を座標軸変換してγ補正曲線を生成するというもので、曲線を生成するのに必要なパラメータが多く、このため、γ補正処理をする際に、メモリ、レジスタなどのハードウェア量が多くなるという問題がある。
【０００６】
これを解決する一つの方法のが特開平６−１０５１５４号公報に記載の方法で、これは曲線の始点と終点の接線方向と通過する中点を指定してγ補正曲線を生成するというものである。しかし、この方法も曲線の全域にわたりきめ細かに特性を指定する場合には操作が繁雑となる嫌いがあった。これに対し、特開平８−１２５８６５号公報に記載の方法は、比較的容易に曲線全体の形状を制御することができる、汎用的なγ補正曲線式を提供するものであるが、これは基本的には３次多項式で、パラメータをｘの変数として見掛上５次多項式としたもので、汎用的とは云っても生成できる曲線には限度があった。また、曲線を決める条件としては、必ず始点・終点と途中の通過点の３座標、他に二つの定数パラメータ（ｃ₂，ｄ₂）を与える必要があるため、一般性に欠け、さらに指定した条件から曲線の概略を直観的に把握できない問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、従来のどの方法よりも簡単かつ詳細にγ補正曲線の形状を任意に生成・補正することができる、より汎用的な画像のγ補正方法及び該方法を適用した画像処理装置を提供することにある。
【０００８】
本発明の他の目的は、与える条件によってγ補正曲線の概略形式を直観的に把握できるγ補正方法及び該方法を適用した画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
本発明の他の目的は、一旦設定したγ補正曲線に対し、その一部分を他の部分への影響を与えることなく容易に、直観的に修正することを可能とするγ補正方法及び該方法を適用した画像処理装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、例えば、スキャナからの入力Ｒ′Ｇ′Ｂ′をスキャナの特性に依存しないＲＧＢにγ補正するとき、あるいは入力ＣＭＹをプリンタの特性に依存するＣ′Ｍ′Ｙ′にγ補正するとき、γ補正曲線として以下の条件指定多項式で関連づけられる曲線を用いる。
【００１１】
入力ｘに対する出力ｙの関係を０〜１に正規化して設定し、ｘ＝０に対応する値（初期値）をａ、ｘ＝１に対応する値（最終値）をａ＋ｂとするとき、
ｙ′＝ａ＋ｂｙ（１）
ｙ＝ｆ（ｘ）（０≦ｘ，ｙ≦１）（２）
なるｙ′によって出力を決定するが、ｙ＝ｆ（ｘ）として、
【００１２】
【数５】

【００１３】
なる条件指定多項式を用いる。ここで、ａ_iはｎ個の通過点ｘのｙ座標または勾配から求まるパラメータで、γ補正曲線の形状を制御する。
【００１４】
このように、通過点の任意の座標またはそれと勾配の簡単な条件を与えることで望み通りの形の曲線を得ることができる。また、この通過点の座標や勾配は曲線の傾向を示すものであり、条件を与えることにより、得られる曲線の形状を直観的に把握することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例について図面を参照して具体的に説明する。
【００１６】
〈補正曲線式の導出〉
(３)式はｎ次の一般式であるので、ここでは具体例をいくつか挙げる。
３点指定２次式：３つの通過点として、始点と終点と中間の任意の点を用いる。補正曲線式は次式で示される。
【００１７】
【数６】

【００１８】
即ち、この場合、始点（０，ｙ₀），終点（１，ｙ₂）、通過点（ｘ₁，ｙ₁）の３点で曲線を指定できる。
【００１９】
３点指定２勾配４次式：始点と終点、それぞれの接線の傾き（勾配）、そして、任意の通過点を指定に用いる。補正曲線式は次式で示される。
【００２０】
【数７】

【００２１】
即ち、この場合は、始点（０，ｙ₀），該始点での接線の傾きｔ_s，終点（１，ｙ₂），該終点での接線の傾きｔ_e、および通過点（ｘ₁，ｙ₁）で曲線を指定できる。
【００２２】
５点指定４次式：５つの通過点として始点と終点と中間の任意の３点を用いる。この場合の補正曲線式は、次式のようになる。
【００２３】
【数８】

【００２４】
図１乃至図４に曲線の具体例を示す。図１は、(２)式の３点指定２次式を適用した例で、始点は（０，０）もしくは（０，０.５）、終点は（１，０.５）もしくは（１，１）、通過点は（０.４，０.６）もしくは（０.７，０.４）とし、これらの組み合わせを色々変えた例を示したものである。図２は、(３)式の３点指定２勾配４次式を適用した例で、同様に始点は（０，０）もしくは（０，０.５）、終点は（１，０.５）もしくは（１，１）、通過点は（０.４，０.６７）もしくは（０.６，０.３３）とし、また、勾配は、始点での接線の傾きｔ_sを０.５もしくは１.５、終点での接線の傾きｔ_eを同じく０.５もしくは１.５のいずれかとしたものである。図３は、(４)式の５点指定４次式を適用した例で、始点と終点は（０，０）と（１，１）に固定し、途中の３つの通過点を、通過点１は（０.３，０.３）もしくは（０.２，０.５）、通過点２は（０.４，０.４）に固定、通過点３は（０．８，０．４）もしくは（０.８，０.７）としたものである。
【００２５】
図４は、５点指定２勾配６次式を適用した例を示したものである。これは、５つの通過点として始点と終点と中間の任意の３点、始点と終点のそれぞれの接線の傾きを指定して曲線の形状を決めるものである。図４の例は、始点は（０，０）もしくは（０，０.５）、終点は（１，０.５）もしくは（１，１）、途中の通過点１は（０.２５，０.３３）もしくは（０.２５，０.６７）、通過点２は(０.５，０.５)、通過点３は（０.７５，０.３３）もしくは（０.７５，０.６７）とし、始点での接線の傾きｔ_sは０.５もしくは１.５、同様に終点での接線の傾きｔ_eも０.５もしくは１.５としたものである。なお、この場合の式は複雑になるので省略するが、(２)及び(３)式と同様に、(１)式から導出可能である。
【００２６】
〈実スケールへの変換〉
(３)式による補正曲線は、ｘ，ｙが０〜１に正規化された形で対応づけられるものである。一方、実際の画像処理装置等では、６４階調（６ビット）、２５６階調（８ビット）といった階調数の画像データで処理されるため、それにあった変換が必要となる。また、初期値（ｙ）も所望の値に設定する必要がある。
【００２７】
そこで、(１)式と(２)式に示したように、正規化した補正曲線式をｙ＝ｆ(ｘ)とするとき、実スケールでの入力階調レベルｘ′に対し、実スケールでの出力階調レベルｙ′をｙ′＝ａ＋ｂｙ（０≦ｘ，ｙ≦１）によって対応づける。これにより、一度、正規化した補正曲線式を生成しておけば、任意の階調数への対応が容易となる。
【００２８】
〈カラーバランスへの適用〉
スキャナなどの画像入力装置、プリンタなどの画像出力装置には機械に固有の入出特性がある。γ補正はこの特性を相殺するために行うものであるが、本発明による多項式を使用すれば、そのγ補正を簡単に実行できる。例えば(６)式の５点指定４次式を用いて出力装置の特性を補正する例を考える。この場合、５点のうち２点を始点と終点の指定、残り３点をシャドウ部・ミドル部・ハイライト部の指定に用いる。一般に特性を補正するには、特性曲線の逆関数を求めることができればよい。そこで逆関数に近い曲線を得るために、スキャナで測定した３点（特性曲線の一部にあたる）のｙ＝ｘに対する鏡像点を通過するように条件を指定する。この方法によって各色の特性曲線を直線に補正しておければ、カラーバランスをとることは大変容易になる。
【００２９】
〈システム構成例〉
図５に、本発明の画像処理装置の一実施例のシステム構成図を示す。図において、操作部１１０は各種の指示キーやテンキーなどで構成され、作業員やユーザにより操作されるものである。補正曲線（ここでは、γ補正曲線）の新規生成や再調整の際、保守員等は該操作部１１０より必要なパラメータセット（座標、勾配等）を入力する。パラメータメモリ１２０は、γ補正曲線生成のための種々のパラメータセットを記憶しておくメモリであり、標準パラメータセットに加え、作業員等が先に操作部１１０より入力してγ補正曲線の生成・再調整のために使用した複数組のパラメータセットが、各々適用モード（標準、明るい、暗い、文字モードなど）を付されて記憶されている。テーブルメモリ１３０は、前以ってγ補正曲線式に従って算出しておいた実スケールの入出力階調値の対応を示すテーブル（変換テーブル）を記憶しておくメモリであり、複数の変換テーブルを記憶する場合には、パラメータセットの場合と同様に適用モードなどで区別する。表示部１４０は、作業員やユーザに対するガイダンス類の表示の他に、パラメータメモリ１２０の内容、あるいは、生成されたγ補正曲線を表示するのに用いる。スキャナ１５０はモノクロあるいはカラー階調画像を読み取る画像入力装置である。プリンタ１６０はγ補正された階調画像を出力する画像出力装置である。ＣＰＵ１００は全体の制御、種々の画像処理を司どり、本発明に係る処理としてはγ補正曲線式や変換テーブルの生成、γ補正演算などが実行される。このＣＰＵ１００の処理については後述する。ワークメモリ１７０はＣＰＵ１００での処理の途中結果等が一時格納される作業用メモリである。
【００３０】
なお、操作部１１０と表示部１４０は所謂操作盤として一体的に構成すれば便利である。また、図５では省略したが、処理対象画像はスキャナ１５０からの入力画像の他に、ビデオテープ、その他の画像記録媒体にすでに蓄積されているもの、あるいは通信回線により遠隔の装置（ファクシミリなど）から伝送されてきたものでもよい。画像の出力先も、プリンタ１６０にプリントアウトする場合の他に、画像表示装置に表示したり、画像記録媒体に蓄積したり、さらには通信回線により遠隔の装置へ伝送することでもよい。
【００３１】
〈γ補正曲線生成処理〉
γ補正曲線の生成には、通常はパラメータメモリ１２０に記憶されている既存のパラメータセットを使用するが、新たなγ補正曲線の設定や再調整時は、作業員等が操作部１１０から入力するパラメータセット（座標、勾配等）を使用して生成する。なお、いずれのケースかは作業員等が操作部１１０からあらかじめ指定しておけばよい。さらに、パラメータメモリ１２０の既存パラメータセットを使用する場合は、その適用モードも指定しておく。図６に、ＣＰＵ１００でのγ補正曲線生成の処理フロー例を示す。
【００３２】
ＣＰＵ１００では、γ補正曲線生成の場合、まず、既存パラメータ使用のケースか否か判定し（ステップ２０１）、既存パラメータ使用であれば、その適用モードを判定し（ステップ２０２）、パラメータメモリ１２０より当該モードのパラメータセット（座標、又はそれと勾配のセット）を読み出してワークメモリ１７０に取り込む（ステップ２０３）。そして、この取り込んだパラメータセットを用いて、ｘ，ｙが０〜１に正規化して対応づけられるγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する（ステップ２０７）。具体的には、取り込んだパラメータセットを先の(４)〜(６)式などの本発明による条件指定多項式に適用して、正規化された所望のγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する。
【００３３】
一方、ステップ２０１で既存パラメータの不使用が判定された場合は、操作部１１０から入力されるパラメータセット（座標、勾配等）をワークメモリ１７０に取り込む（ステップ２０４）。そして、作業員等による操作部１１０からの指示にしたがい、入力したパラメータセットをパラメータメモリ１２０に新規に登録するか、あるいは既存のパラメータセットを更新するか判定し（ステップ２０５）、新規登録する場合は、入力したパラメータセットにモードを付加（モードは作業員等が指示する）してパラメータメモリ１２０に書き込み、更新の場合は、パラメータメモリ１２０内の該当モードのデータを入力したパラメータセットで書き替える（ステップ２０６）。新規登録・更新のいずれも行わない場合はステップ２０６をスキップする。その後、入力したパラメータセットを用いて、正規化したγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する（ステップ２０７）。
【００３４】
なお、図６では省略したが、生成した正規化γ補正曲線式は、パラメータメモリ１２０に該当パラメータセットと対応づけて記憶しておく。これにより、操作部１１０からの作業員等の指示で、ＣＰＵ１００がパラメータメモリ１２０から所望のγ補正曲線式を読み出し、その曲線を生成して表示部１４０に表示するようにすれば、作業員等はγ補正曲線の特性を一目で把握することが可能になる。
【００３５】
また、パラメータメモリ１２０に記憶されている既存パラメータを使用してγ補正曲線を生成する際、パラメータメモリ１２０に記憶されている各パラメータセットを読み出して表示部１４０に一覧表示し、そのうちから作業員が選択したものをワークメモリ１７０に取り込むようにしてもよい。また、この場合、パラメータセットの替わりに上記のようにγ補正曲線を直接表示させてもよく、この場合には、γ補正曲線生成そのものを省略することも可能である。
【００３６】
〈変換テーブル作成処理〉
図１乃至図４にも示したように、γ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)は、ｘ，ｙが０〜１に正規化して対応づけられるものである。これを実際に適用する装置では６４階調、２５６階調といった階調数のデータで処理されるので、それにあった変換（換算）が必要である。この換算を前もって行い、実スケールでの入力階調レベルｘ′に対応する出力階調レベルｙ′を記憶した変換テーブルを作成しておけば、実際の入力画像データに対して、該テーブルを参照するだけで出力値を決定できる。図７に、変換テーブル作成処理フロー例を示す。
【００３７】
ＣＰＵ１００では、まず、正規化されたγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を取り込む（ステップ３０１）。これは、図６のステップ２０７に引き続いて、そこで生成されたγ補正曲線式を直ちに取り込むことでも、あるいは、あらかじめ生成されたパラメータメモリ１２０に記憶されているγ補正曲線式を読み出して取り込むことでもよい。次に、実スケールでの入力階調レベルｘ′の初期値（一般にはｘ′＝０）を設定した後（ステップ３０２）、先の実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙにより、実スケールでの出力階調レベルｙ′を計算する（ステップ３０３）。この際、ｙ＝ｆ(ｘ)のｘとしては、ｘ′に対応する正規化値を用いることは云うまでもない。この求めた実スケールでの出力階調レベルｙ′を、対応する入力階調レベルｘ′と対にテーブルメモリ１３０に書き込む（ステップ３０４）。そして、所定の階調数分（例えば６４階調、２５６階調）の換算が終了したかどうか判定し（ステップ３０５）、終了していなければ、入力階調レベルｘ′をステップアップして（ステップ３０６）、ステップ３０３に戻る。以下、所定の階調数分の換算が終了するまで、ステップ３０４〜３０６をループする。
【００３８】
変換テーブルは、種々のモード毎、また、カラー画像の場合はＲＧＢ毎、ＣＭＹＫ毎に作成して、テーブルメモリ１３０に記憶しておく。
【００３９】
〈実動作〉
ここでは、図５において、スキャナ１５０から取り込んだカラー画像データをプリンタ１６０に出力するものとし、γ補正のための適用モード等はあらかじめ操作部１１０より指定されているとする。
【００４０】
スキャナ１５０で読み込まれた画像データＲ′Ｇ′Ｂ′はワークメモリ１７０に蓄積される。ＣＰＵ１００では、この入力画像データＲ′Ｇ′Ｂ′について、テーブルメモリ１３０の所望変換テーブル（３組）を参照して、スキャナ１５０の特性に依存されない画像データＲＧＢにγ補正（ここではγ₁補正と称す)し、ワークメモリ１７０に再格納する。この画像データＲＧＢについて、ＭＴＦ補正あるいは平均化といったフィルタリング処理、さらに表色系変換のＲＧＢ／ＣＭＹＫ変換を行った後、テーブルメモリ１３０の所望変換テーブル（４組）を参照して、ＣＭＹＫデータをプリンタ１６０の特性に最適化したＣ′Ｍ′Ｙ′Ｋ′にγ補正し（ここではγ₂補正と称す)、プリンタ１６０へ出力する。
【００４１】
以上の動作例は、所望の変換テーブルが前もってテーブルメモリ１３０に用意されている場合であるが、その時々の画像処理毎に、図６のステップ２０１，２０２，２０３，２０７で該画像処理に最適のγ補正曲線式を自動生成し、引き続き図１２のステップ３０１〜３０５で、該処理で使用される階調数に対応する変換テーブルを作成し、該変換テーブルを用いて、入力画像データをγ補正してもよい。この場合、テーブルメモリ１３０の容量を軽減できる効果がある。
【００４２】
〈他のシステム構成例〉
図８に、図５のＣＰＵ１００の機能をハードウェア回路で置き換えた場合のシステム構成例を示す。これは、上記動作例のイメージスキャナから読み込んだ画像データをプリンタに出力する場合の適用例である。
【００４３】
パラメータメモリ４０２は、γ補正曲線生成のための複数のパラメータセットを記憶しており、例えば標準パラメータセットの他に、先に操作部４０１より入力してγ補正曲線生成のために使用したパラメータを記憶している。γ補正曲線生成部４０３は、通常は操作部４０１で指定されたモード等によりパラメータメモリ４０２から所定パラメータを読み出し、本発明による条件指定多項式を用いて正規化されたγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成するが、操作部４０１からパラメータセットが入力される場合には、該入力されたパラメータセットにもとづいてγ補正曲線式ｙ＝ｆ(ｘ)を生成する。ここでは、γ補正曲線生成部４０３は、ＲＧＢ用のγ₁補正曲線式（ＲＧＢ対応に３組)とＣＭＹＫ用のγ₂補正曲線式（ＣＭＹＫ対応に４組）の２種類を生成し、各々γ補正演算部４０５，４０８に設定するものとする。なお、操作部４０１からパラメータセットが入力された場合は、それをモード等を付加してパラメータメモリ４０２にも記憶する。
【００４４】
スキャナ４０４からの入力画像データＲ′Ｇ′Ｂ′について、第１のγ補正演算部４０５において、実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙを用いてスキャナ４０４の特性に依存しない画像データＲＧＢにγ補正する。この画像データＲＧＢに対して、フィルタ部４０６でＭＴＦ補正あるいは平均化といったフィルタリング処理を行い、さらに表色系変換部４０７でＲＧＢ／ＣＭＹＫ変換を行う。そして、この画像データＣＭＹＫについて、第２のγ補正演算部４０８において、実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙを用いてプリンタ４０９の特性に最適化したＣ′Ｍ′Ｙ′Ｋ′にγ補正し、プリンタ４０９へ出力する。
【００４５】
なお、第１のγ補正演算部４０５の出力データはスキャナの特性に依存しないＲＧＢデータであり、これを線４１０により図示しない記憶媒体等に記憶するようにすれば、スキャナの特性に無関係に所望の画像処理に利用することが可能になる。また、第２のγ補正演算部４０８では、線４２０から与えられる他のＣＭＴＫデータを入力して、それを当該プリンタ４０９の特性に合致したＣ′Ｍ′Ｙ′Ｋ′に補正することも可能である。
【００４６】
ここでは、γ補正演算部４０５，４０８では、入力画像データに対して一々、実スケールへの変換式ｙ′＝ａ＋ｂｙを用いてγ補正演算を行うとしたが、図１０の場合と同様に前もって変換テーブルを作成しておけば、変換テーブルを参照するだけで、入力階調レベルに対応するγ補正された出力階調レベルを得ることができる。
【００４７】
なお、図５や図８の構成において、本発明による条件指定多項式を適用してγ補正曲線式を求めるプログラムを別途、フロッピーディスク等の記憶媒体に記憶しておき、システムエンジニァ等が必要に応じ装置にインストールするようにしてもよい。
【００４８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像処理において、条件指定多項式を導入し、通過するいくつかの点の座標や始点・終点での接線の傾き（勾配）などの簡単な条件を与えることで、任意の望み通りの形の入出力補正曲線（γ補正曲線）を得ることができる。しかも、与える条件は通過点の座標や勾配などの直観的なものであるため、生成される曲線の概略形状を直観的に把握することができ、望み通りの補正曲線を比較的簡単に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明により生成される入出力補正曲線（γ補正曲線）の一例を示す図である。
【図２】本発明により生成されるγ補正曲線の他の一例を示す図である。
【図３】本発明により生成されるγ補正曲線の更に他の一例を示す図である。
【図４】本発明により生成されるγ補正曲線の更に他の一例を示す図である。
【図５】本発明による画像処理装置の一実施例のブロック図である。
【図６】図５のＣＰＵでのγ補正曲線生成の処理フロー例を示す図である。
【図７】図５のＣＰＵでの変換テーブル作成の処理フロー例を示す図である。
【図８】本発明による画像処理装置の他の実施例のブロック図である。
【符号の説明】
１００ＣＰＵ
１１０操作部
１２０パラメータメモリ
１３０テーブルメモリ
１４０表示部
１５０スキャナ
１６０プリンタ
１７０ワークメモリ
４０１操作部
４０２パラメータメモリ
４０３ γ補正曲線生成部
４０４スキャナ
４０５，４０８ γ補正演算部
４０６フィルタ部
４０７表色系変換部
４０９プリンタ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an input / output correction method for determining a correspondence between input and output, and in particular, a method suitable for generating a γ correction curve used for gradation control in processing at the time of input / output of gradation image data, and The present invention relates to an image processing apparatus to which the method is applied, and specifically to an image processing apparatus such as an image scanner as an image input apparatus, an image printer as an image output apparatus, or a digital copier.
[0002]
[Prior art]
In general, an input / output tone correspondence curve is used for tone correction of an image. This curve is referred to as a γ correction curve. That is, the γ correction curve is a correction curve for correcting and outputting an input value, and is a curve that associates input image data in a desired range with output image data in a desired range.
[0003]
Conventionally, as this type of γ correction curve, a simple function such as y = x ⁿ (n is an arbitrary constant), a method using a polygonal line approximation in which control points are connected by a straight line, or the applicant previously proposed. There are methods using polynomials described in JP-A-63-2462, JP-A-6-105154, and further JP-A-8-125865.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
In the above-described prior art, the method using y = ^xn has a problem of poor versatility because the overall shape of the γ correction curve is uniquely determined by the value of n, so that its application is very limited. Further, the method based on the broken line approximation has a problem that the continuity of gradation near the control point is lost.
[0005]
On the other hand, when a polynomial is used, the γ correction curve can have free characteristics. However, the method described in Japanese Patent Laid-Open No. 63-2462 uses a multi-order curve by a multi-order equation calculation with parameters such as the start point (highlight point) and end point (shadow point) of the curve, the type of correction, and the degree of correction. The curve is transformed into a coordinate axis to generate a γ correction curve, and there are many parameters required to generate the curve. Therefore, when performing γ correction processing, hardware such as memory and registers There is a problem that the amount increases.
[0006]
One method for solving this is the method described in Japanese Patent Laid-Open No. 6-105154, in which a γ correction curve is generated by designating the tangent direction of the start point and end point of the curve and the midpoint passing through. is there. However, this method also has a dislike that the operation becomes complicated when the characteristics are specified finely over the entire area of the curve. On the other hand, the method described in Japanese Patent Laid-Open No. 8-125865 provides a general-purpose γ correction curve equation that can control the shape of the entire curve relatively easily. It is a cubic polynomial and apparently a fifth-order polynomial with the parameter as a variable of x, and there is a limit to the curve that can be generated even though it is general purpose. In addition, as conditions for determining the curve, it is necessary to always give three coordinates of the start point / end point and the passing point in the middle, and two other constant parameters (c ₂ , d ₂ ). There was a problem that the outline of the curve could not be grasped intuitively from the conditions.
[0007]
An object of the present invention is to provide a more general-purpose image γ correction method and an image processing apparatus to which the method can be applied, which can arbitrarily generate and correct the shape of a γ correction curve more easily and in detail than any conventional method. Is to provide.
[0008]
Another object of the present invention is to provide a γ correction method capable of intuitively grasping a schematic form of a γ correction curve according to given conditions, and an image processing apparatus to which the method is applied.
[0009]
Another object of the present invention is to provide a γ correction method and a method for making it possible to easily and intuitively correct a part of a γ correction curve once set without affecting other parts. To provide an applied image processing apparatus.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In the present invention, for example, when the input R′G′B ′ from the scanner is γ-corrected to RGB that does not depend on the characteristics of the scanner, or the input CMY is γ-corrected to C′M′Y ′ that depends on the characteristics of the printer. At this time, a curve associated with the following condition designating polynomial is used as the γ correction curve.
[0011]
When the relationship of the output y to the input x is normalized and set to 0 to 1, the value corresponding to x = 0 (initial value) is a, and the value corresponding to x = 1 (final value) is a + b.
y ′ = a + by (1)
y = f (x) (0 ≦ x, y ≦ 1) (2)
The output is determined by y ′, where y = f (x)
[0012]
[Equation 5]

[0013]
A condition specifying polynomial is used. Here, a _i is a parameter obtained from the y coordinate or gradient of the n passing points x, and controls the shape of the γ correction curve.
[0014]
In this way, a curve having a desired shape can be obtained by giving an arbitrary coordinate of the passing point or a simple condition of the gradient thereof. Further, the coordinates and gradient of the passing point indicate the tendency of the curve, and the shape of the obtained curve can be intuitively grasped by giving conditions.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be specifically described with reference to the drawings.
[0016]
<Derivation of correction curve formula>
Since the formula (3) is an nth-order general formula, some specific examples will be given here.
Three-point designation quadratic expression: As the three passing points, an arbitrary point between the start point, the end point, and the intermediate point is used. The correction curve formula is shown by the following formula.
[0017]
[Formula 6]

[0018]
In other words, in this case, a curve can be designated by three points: a start point (0, y ₀ ), an end point (1, y ₂ ), and a passing point (x ₁ , y ₁ ).
[0019]
3-point designation 2-gradient quaternary formula: Start point and end point, slope of each tangent (gradient), and arbitrary passing point are used for designation. The correction curve formula is shown by the following formula.
[0020]
[Expression 7]

[0021]
That is, in this case, the starting point (0, y ₀ ), the tangent slope t _{s at} the start point, the end point (1, y ₂ ), the tangent slope t _{e at} the end point, and the passing point (x ₁ , y _A curve can be specified in ₁ ).
[0022]
Five-point designation quaternary formula: Three arbitrary points between the start point, end point and intermediate point are used as the five passing points. In this case, the correction curve formula is as follows.
[0023]
[Equation 8]

[0024]
Specific examples of curves are shown in FIGS. FIG. 1 is an example in which the three-point designation quadratic expression of the expression (2) is applied. The start point is (0, 0) or (0, 0.5), and the end point is (1, 0.5) or (1, 1) The passing point is set to (0.4, 0.6) or (0.7, 0.4), and these combinations are shown in various examples. FIG. 2 shows an example in which the three-point specified two-gradient quaternary expression of the expression (3) is applied. Similarly, the start point is (0,0) or (0,0.5) and the end point is (1,0.5) or (1,1), waypoint and (0.4,0.67) or (0.6,0.33), also slope, 0.5 or the inclination of a tangent line t _s at the start point 1 .5, it is obtained by either of the same 0.5 or 1.5 to the gradient of the tangent t _e at the end point. FIG. 3 is an example in which the 5-point designation quaternary expression of the expression (4) is applied. The starting point and the ending point are fixed at (0, 0) and (1, 1), and the three passing points in the middle are defined as passing points. 1 is (0.3, 0.3) or (0.2, 0.5), the passing point 2 is fixed at (0.4, 0.4), and the passing point 3 is (0.8, 0.4). ) Or (0.8, 0.7).
[0025]
FIG. 4 shows an example in which a 5-point designation 2-gradient 6th order equation is applied. This is to determine the shape of the curve by designating five arbitrary points between the start point, the end point and the middle as the five passing points, and the slopes of the tangent lines of the start point and the end point. In the example of FIG. 4, the start point is (0,0) or (0,0.5), the end point is (1,0.5) or (1,1), and the intermediate passing point 1 is (0.25,0). .33) or (0.25, 0.67), passing point 2 is (0.5, 0.5), passing point 3 is (0.75, 0.33) or (0.75, 0.67). ), and the tangent slope t _s at the start point is obtained by the tangent slope t _e also 0.5 or 1.5 at 0.5 or 1.5, as well endpoint. Although the expression in this case is complicated and will be omitted, it can be derived from the expression (1) as in the expressions (2) and (3).
[0026]
<Conversion to actual scale>
The correction curve according to the expression (3) is associated with x and y normalized to 0 to 1. On the other hand, in an actual image processing apparatus or the like, since processing is performed with image data having the number of gradations such as 64 gradations (6 bits) and 256 gradations (8 bits), conversion corresponding to that is necessary. Also, the initial value (y) needs to be set to a desired value.
[0027]
Therefore, as shown in equations (1) and (2), when the normalized correction curve equation is y = f (x), the input gradation level x ′ on the actual scale is compared with the actual scale. Are correlated by y ′ = a + by (0 ≦ x, y ≦ 1). Thus, once a normalized correction curve equation is generated, it becomes easy to cope with an arbitrary number of gradations.
[0028]
<Application to color balance>
An image input device such as a scanner and an image output device such as a printer have input / output characteristics unique to the machine. The γ correction is performed to cancel this characteristic. However, if the polynomial according to the present invention is used, the γ correction can be easily executed. For example, let us consider an example in which the characteristics of the output device are corrected using a five-point designation quaternary equation of equation (6). In this case, two of the five points are used for specifying the start point and the end point, and the remaining three points are used for specifying the shadow part, middle part, and highlight part. In general, in order to correct the characteristic, it is only necessary to obtain an inverse function of the characteristic curve. Therefore, in order to obtain a curve close to an inverse function, a condition is specified so as to pass a mirror image point for y = x of three points (corresponding to a part of the characteristic curve) measured by the scanner. If the characteristic curve of each color is corrected to a straight line by this method, it is very easy to achieve color balance.
[0029]
<System configuration example>
FIG. 5 shows a system configuration diagram of an embodiment of the image processing apparatus of the present invention. In the figure, the operation unit 110 is composed of various instruction keys, numeric keys, etc., and is operated by a worker or a user. When a correction curve (here, a γ correction curve) is newly generated or readjusted, a maintenance person or the like inputs a necessary parameter set (coordinates, gradient, etc.) from the operation unit 110. The parameter memory 120 is a memory for storing various parameter sets for generating a γ correction curve. In addition to the standard parameter set, a worker or the like first inputs from the operation unit 110 to generate a γ correction curve. A plurality of parameter sets used for readjustment are stored with application modes (standard, bright, dark, character mode, etc.). The table memory 130 is a memory for storing a table (conversion table) indicating the correspondence between the input / output gradation values of the actual scale calculated according to the γ correction curve equation in advance. In the case of storing, it is distinguished by the application mode etc. as in the case of the parameter set. The display unit 140 is used to display the contents of the parameter memory 120 or the generated γ correction curve, in addition to displaying guidance for workers and users. The scanner 150 is an image input device that reads a monochrome or color gradation image. The printer 160 is an image output device that outputs a γ-corrected gradation image. The CPU 100 is responsible for overall control and various image processing. As processing according to the present invention, generation of a γ correction curve equation, conversion table, γ correction calculation, and the like are executed. The processing of the CPU 100 will be described later. The work memory 170 is a work memory in which intermediate results of processing by the CPU 100 are temporarily stored.
[0030]
It is convenient if the operation unit 110 and the display unit 140 are integrally configured as a so-called operation panel. Although not shown in FIG. 5, in addition to the input image from the scanner 150, the image to be processed is already stored on a video tape or other image recording medium, or a remote device (facsimile or the like) through a communication line. It may be transmitted from. In addition to printing out to the printer 160, the image output destination may be displayed on an image display device, stored in an image recording medium, or transmitted to a remote device via a communication line.
[0031]
<Γ correction curve generation processing>
In order to generate the γ correction curve, an existing parameter set stored in the parameter memory 120 is usually used. However, when a new γ correction curve is set or readjusted, an operator or the like inputs from the operation unit 110. Generate using parameter sets (coordinates, gradients, etc.). Note that the case may be designated in advance by the operator or the like from the operation unit 110. Furthermore, when using an existing parameter set in the parameter memory 120, the application mode is also specified. FIG. 6 shows an example of a processing flow for generating a γ correction curve in the CPU 100.
[0032]
In the case of generating a γ correction curve, the CPU 100 first determines whether or not the existing parameter is used (step 201). If the existing parameter is used, the application mode is determined (step 202). The mode parameter set (coordinates or a set of gradients) is read out and loaded into the work memory 170 (step 203). Then, using this acquired parameter set, a γ correction curve equation y = f (x) that is normalized and associated with 0, 1 is generated (step 207). Specifically, the acquired parameter set is applied to the condition specifying polynomial according to the present invention such as the above equations (4) to (6), and the desired normalized γ correction curve equation y = f (x) is obtained. Generate.
[0033]
On the other hand, when it is determined in step 201 that an existing parameter is not used, a parameter set (coordinates, gradient, etc.) input from the operation unit 110 is taken into the work memory 170 (step 204). Then, in accordance with an instruction from the operation unit 110 by a worker or the like, it is determined whether the input parameter set is newly registered in the parameter memory 120 or the existing parameter set is updated (step 205). Adds a mode to the input parameter set (the mode is instructed by a worker or the like) and writes it to the parameter memory 120. In the case of updating, the data of the corresponding mode in the parameter memory 120 is rewritten with the input parameter set. (Step 206). If neither new registration nor update is performed, step 206 is skipped. Thereafter, using the input parameter set, a normalized γ correction curve formula y = f (x) is generated (step 207).
[0034]
Although omitted in FIG. 6, the generated normalized γ correction curve equation is stored in the parameter memory 120 in association with the corresponding parameter set. Accordingly, if the CPU 100 reads out a desired γ correction curve equation from the parameter memory 120 in accordance with an instruction from the operator 110 from the operation unit 110, generates the curve, and displays it on the display unit 140, the worker etc. Makes it possible to grasp the characteristics of the γ correction curve at a glance.
[0035]
Further, when generating a γ correction curve using the existing parameters stored in the parameter memory 120, each parameter set stored in the parameter memory 120 is read out and displayed in a list on the display unit 140, from which the worker May be taken into the work memory 170. In this case, the γ correction curve may be directly displayed as described above instead of the parameter set. In this case, the γ correction curve generation itself may be omitted.
[0036]
<Conversion table creation process>
As shown in FIGS. 1 to 4, the γ correction curve equation y = f (x) is associated with x and y normalized to 0 to 1. In an apparatus to which this is actually applied, since processing is performed with data of the number of gradations such as 64 gradations and 256 gradations, conversion (conversion) corresponding to that is necessary. If this conversion is performed in advance and a conversion table storing the output gradation level y ′ corresponding to the input gradation level x ′ on the actual scale is created, the table is referred to the actual input image data. The output value can be determined simply by doing. FIG. 7 shows an example of a conversion table creation process flow.
[0037]
In the CPU 100, first, the normalized γ correction curve equation y = f (x) is taken in (step 301). This can be done by either immediately importing the γ correction curve equation generated there after step 207 in FIG. 6 or by reading and importing the γ correction curve equation stored in the parameter memory 120 generated in advance. Good. Next, after setting an initial value (generally x ′ = 0) of the input gradation level x ′ on the actual scale (step 302), the conversion formula y ′ = a + by to the actual scale is used to determine the actual scale. Is calculated (step 303). At this time, it goes without saying that a normalized value corresponding to x ′ is used as x in y = f (x). The obtained output gradation level y ′ on the actual scale is written in the table memory 130 in a pair with the corresponding input gradation level x ′ (step 304). Then, it is determined whether or not conversion for a predetermined number of gradations (for example, 64 gradations, 256 gradations) has been completed (step 305). If not, the input gradation level x ′ is stepped up (step 305). Step 306) and return to Step 303. Thereafter, steps 304 to 306 are looped until conversion for a predetermined number of gradations is completed.
[0038]
The conversion table is created for each of various modes, for color images, for each RGB, and for each CMYK, and stored in the table memory 130.
[0039]
<Real operation>
Here, in FIG. 5, it is assumed that the color image data captured from the scanner 150 is output to the printer 160, and the application mode for γ correction is designated in advance by the operation unit 110.
[0040]
Image data R′G′B ′ read by the scanner 150 is stored in the work memory 170. The CPU 100 refers to the desired conversion tables (three sets) in the table memory 130 for this input image data R′G′B ′, and performs γ correction (here, γ ₁ correction) on the image data RGB independent of the characteristics of the scanner 150. And re-stored in the work memory 170. The image data RGB is subjected to filtering processing such as MTF correction or averaging, and further RGB / CMYK conversion of color system conversion, and then the desired conversion tables (four sets) in the table memory 130 are referred to and the CMYK data is converted to the printer. Γ correction is performed on C′M′Y′K ′ optimized for the characteristics of 160 (hereinafter referred to as γ ₂ correction), and the result is output to the printer 160.
[0041]
The above operation example is a case where a desired conversion table is prepared in advance in the table memory 130. For each image processing at that time, the optimum processing is performed in

steps

201, 202, 203, and 207 in FIG. Γ correction curve formula is automatically generated, and in steps 301 to 305 in FIG. 12, a conversion table corresponding to the number of gradations used in the processing is created, and input image data is converted to γ using the conversion table. It may be corrected. In this case, the capacity of the table memory 130 can be reduced.
[0042]
<Other system configuration examples>
FIG. 8 shows a system configuration example when the function of the CPU 100 in FIG. 5 is replaced with a hardware circuit. This is an application example in the case of outputting image data read from the image scanner of the above operation example to a printer.
[0043]
The parameter memory 402 stores a plurality of parameter sets for generating a γ correction curve. For example, in addition to the standard parameter set, the parameters previously input from the operation unit 401 and used for generating the γ correction curve are stored. I remember it. The γ correction curve generation unit 403 normally reads a predetermined parameter from the parameter memory 402 by a mode specified by the operation unit 401, and is normalized using a condition specifying polynomial according to the present invention, y = f ( x) is generated, but when a parameter set is input from the operation unit 401, a γ correction curve formula y = f (x) is generated based on the input parameter set. Here, the γ correction curve generation unit 403 generates two types of γ ₁ correction curve formulas for RGB (3 sets for RGB) and γ ₂ correction curve formulas for CMYK (4 sets for CMYK), respectively. Assume that the values are set in the γ

correction calculation units

405 and 408. When a parameter set is input from the operation unit 401, it is stored in the parameter memory 402 with a mode added.
[0044]
With respect to the input image data R′G′B ′ from the scanner 404, the first γ correction calculation unit 405 uses the conversion formula y ′ = a + by for converting to the actual scale to γ the image data RGB independent of the characteristics of the scanner 404. to correct. Filtering processing such as MTF correction or averaging is performed on the image data RGB by the filter unit 406, and RGB / CMYK conversion is performed by the color system conversion unit 407. Then, for this image data CMYK, the second γ correction calculation unit 408 performs γ correction to C′M′Y′K ′ optimized for the characteristics of the printer 409 using the conversion formula y ′ = a + by to the actual scale. Output to the printer 409.
[0045]
Note that the output data of the first γ correction calculation unit 405 is RGB data that does not depend on the characteristics of the scanner. If this data is stored in a storage medium (not shown) by the line 410, it is desired regardless of the characteristics of the scanner. Can be used for image processing. The second γ correction calculation unit 408 can also input other CMTK data given from the line 420 and correct it to C′M′Y′K ′ that matches the characteristics of the printer 409. It is.
[0046]
Here, in the γ

correction calculation units

405 and 408, the γ correction calculation is performed on the input image data using the actual scale conversion formula y ′ = a + by. However, as in the case of FIG. If a conversion table is created, a γ-corrected output gradation level corresponding to the input gradation level can be obtained simply by referring to the conversion table.
[0047]
In the configuration of FIGS. 5 and 8, a program for obtaining a γ correction curve equation by applying the condition specifying polynomial according to the present invention is separately stored in a storage medium such as a floppy disk, and a system engineer is required. You may make it install in a response apparatus.
[0048]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention , a condition specifying polynomial is introduced in image processing, and simple conditions such as the coordinates of several points passing through and the slopes (gradients) of tangents at the start and end points are given. Thus, an input / output correction curve (γ correction curve) having an arbitrary desired shape can be obtained. Moreover, since the conditions to be given are intuitive such as the coordinates and gradient of the passing point, the approximate shape of the generated curve can be grasped intuitively, and the desired correction curve can be obtained relatively easily. Can do.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing an example of an input / output correction curve (γ correction curve) generated according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing another example of a γ correction curve generated by the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing still another example of the γ correction curve generated by the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing still another example of a γ correction curve generated by the present invention.
FIG. 5 is a block diagram of an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention.
6 is a diagram showing an example of a processing flow for generating a γ correction curve in the CPU of FIG. 5. FIG.
FIG. 7 is a diagram showing an example of a processing flow for creating a conversion table in the CPU of FIG. 5;
FIG. 8 is a block diagram of another embodiment of the image processing apparatus according to the present invention.
[Explanation of symbols]
100 CPU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 110 Operation part 120 Parameter memory 130 Table memory 140 Display part 150 Scanner 160 Printer 170 Work memory 401 Operation part 402 Parameter memory 403 Gamma correction curve generation part 404 Scanner 405,408 Gamma correction calculation part 406 Filter part 407 Color system conversion part 409 Printer

Claims

An image gradation correction method for correcting and outputting a gradation level of an input image based on an input / output gradation correspondence curve (hereinafter referred to as a γ correction curve),
When n combinations (x _i , y _i ) of output gradation values y corresponding to the input gradation value x are designated, an n−1 order condition designating polynomial that satisfies the designated condition.

a _i automatically generates a parameter obtained from the y-coordinates of n passing points x, and uses the polynomial as a γ correction curve formula to determine the correspondence between the input gradation value and the output gradation value. An image gradation correction method .

An image gradation correction method for correcting and outputting the gradation level of an input image based on an input / output chairperson correspondence curve (hereinafter referred to as a γ correction curve),
When n combinations are specified , including the combination (x _i , y _i ) of the output gradation value y corresponding to the input gradation value x and the combination (x _i , t) of the gradient t in x, the specified condition N-1 order condition specifying polynomial satisfying

a _i automatically generates a parameter obtained from the y coordinate and gradient of n passing points x , and obtains the correspondence between the input gradation value and the output gradation value using the polynomial as a γ correction curve expression. An image gradation correction method characterized by the above.

3. The gradation correction method for an image according to claim 2, wherein the gradient is designated at the start point and / or the end point of x.

4. The gradation correction method for an image according to claim 1, wherein the input gradation value x and the output gradation value y are normalized between 0 and 1.

In an image processing apparatus for correcting and outputting a gradation level of an input image based on an input / output gradation correspondence curve (hereinafter referred to as a γ correction curve),
As a condition parameter for specifying the shape of the γ correction curve, a combination of output tone values y corresponding to input tone values x (x _ii , Y _ii ) For inputting n),
Based on the inputted condition parameter, an n-1 order condition specifying polynomial

a _ｉi Is a parameter obtained from the y coordinate and gradient of n passing points x
Means for generating
Means for determining the correspondence between the input gradation value and the output gradation value for the input image data, using the polynomial as a γ correction curve equation;
An image processing apparatus comprising:

In an image processing apparatus for correcting and outputting a gradation level of an input image based on an input / output gradation correspondence curve (hereinafter referred to as a γ correction curve),
Output gradation corresponding to the input gradation value x as a condition parameter for specifying the shape of the γ correction curve Value y combination (x _ii , Y _ii ) And the gradient t at x (x _ｉi , T) and n means for inputting,
Based on the inputted condition parameter, an n-1 order condition specifying polynomial

a _ｉi Is a parameter obtained from the y coordinate and gradient of n passing points x
Means for generating
Means for obtaining a correspondence between an input gradation value and an output gradation ground for input image data, using the polynomial as a γ correction curve equation;
An image processing apparatus comprising:

7. The image processing apparatus according to claim 5, further comprising means for storing the inputted condition parameter, wherein the polynomial is generated using the stored condition parameter.

The image processing apparatus according to any one of claims 5 to 7, further comprising a table that stores correspondence between x and y obtained in advance by a γ correction curve equation of the polynomial, and the input image data includes the table. An image processing apparatus characterized in that an output gradation value corresponding to an input gradation value is obtained by referring to the image processing apparatus.