JP4100848B2 - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法および画像処理装置に関し、例えば、デジタル写真画像などの原画像における色かぶりやコントラスト等の補正である画像補正処理およびその原画像を印刷出力する際の印刷画像の濃度補正処理を行うための画像処理方法および画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ハードコピー技術、特にフルカラーのハードコピー技術が急速に発展しつつある。特に、インクジェット方式による印刷技術は、インクドットによる粒状感の低減などにより、その印刷画質が銀塩写真と同等のものとなりつつあり、また、その比較的簡易な印刷方式によって広く普及しているものである。
【０００３】
一方で、プリンタ、スキャナ、デジタルカメラといったいわゆる周辺機器が高性能化かつ低価格化しつつあり、一般のユーザが写真画像をデジタルデータとして扱うことも一般化してきている。
【０００４】
このような点から、インクジェット方式によるプリンタと高画素のデジタルカメラ等とを用い、撮像画像またはそれを加工した画像等の忠実な再現も可能となってきている。
【０００５】
このような撮像画像を印刷するシステムでは、基本的に印刷デバイスであるプリンタなどによって実現できる濃度範囲が、デジタルカメラ等のそれとは異なるという問題がある。例えば、インクジェット方式のプリンタの場合、撮像された画像の濃度に対して高濃度部において実現可能な濃度が比較的低いという問題がある。これは、デジタルカメラを用いる場合に限らず、スキャナなどの光学的な画像読取りデバイスを用いたシステムやＣＲＴ等のディスプレーの画像を印刷するシステムでも同様である。そして、以上のような本質的な問題によって、撮像等した画像を印刷すると、実際の色に比べて明るすぎたりまたは暗すぎるといった場合がある。
【０００６】
このような課題を軽減するため、例えば、本出願人は、画像の特性に応じて自動的に画像の濃度を補正する方法（以下、ＡＴＣ:Automatic Tone Control と略す）を提案している。
【０００７】
これは、例えば、図３に示すように、最高濃度の異なる印刷出力機器において、高濃度部、つまり例えば輝度信号によって表される画像データにおけるシャドー部によって実現される濃度が、相対的に低い出力デバイスＢ(例えばインクジェットプリンタ)を用いて印刷するときは、同図に示すようなγ曲線(破線)で原画像データを補正することにより、画像全体の濃度を増大させ、高濃度出力が可能な出力デバイスＡ(例えば銀塩写真機)の出力濃度に全体として近付けることができる。以下、この濃度補正を「ＡＴＣ補正」または「濃度補正」という。
【０００８】
一方、従来、オリジナルの撮像画像等における、色かぶりや露出不足(コントラスト不良)あるいは彩度不良等の好ましくない現象を補正する方法が、例えば、特願平１０−１７７２７２号において提案されている。以下、このようなオリジナル画像における好ましくない現象の補正を行うことを「画像補正」という。
【０００９】
以上の濃度補正および画像補正のいずれの処理においても、原画像における輝度信号の輝度値毎にその輝度値の画素数を累積したヒストグラムを用いて補正を行うのが一般的である。
【００１０】
このヒストグラムを求める場合、特に、普及している多くのインクジェットプリンタのようなラスタプリンタに対するプリンタドライバの処理では、ページデータをラスタライズする際、１ページ全てを一度ラスタライズし、これにより、複数の画像がある場合には、それを判定してどこにいくつの画像が配置されているかなどを解析する、解析フェーズを必要とする。つまり、ヒストグラムを求めるのに、上述の一連の濃度補正や画像補正の処理とは別に、ページ全体を解析(パス)する処理、すなわち、ページない画像の画素ごとにそのデータを調べる処理をページ全体に対して行う処理を必要とする。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来のインクジェットプリンタ等のラスタプリンタ対するプリンタドライバの処理では、上述の画像補正および濃度補正の双方の処理を一連の画像処理として行う場合、それぞれの補正処理ついて解析フェーズが必要となり、処理効率が低下するという問題がある。
【００１２】
この解析フェーズの処理時間は、主にアプリケーションに依存するが、例えば、ドロー系のソフトウエアにおいては、画像を細かく分割して送くるものもあるために、数十分を要する場合もある。このため、上記画像補正に加え、ＡＴＣ補正(濃度補正)のためのさらなる解析フェーズを設けることは、技術的には可能であっても著しく効率を低下させるものであるといえる。
【００１３】
本発明は、上記問題点を解消するためになされたものでり、その目的とするところは、ヒストグラムに基づき画像に関する複数の補正処理が行われる画像処理において、ヒストグラム生成処理による画像処理効率の低下を抑制することが可能な画像処理方法および画像処理装置を提供することにある。
【００１４】
本発明の他の目的は、複数の補正処理として画像補正と濃度補正を一連の処理として行うことが可能な画像処理方法および画像処理装置を提供することにある。
【００１５】
特に、画像補正された画像に対して濃度補正を行うことにより、適切な濃度補正を行えるようにすることを他の目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
そのために本発明では、画像データから当該画像の輝度に関して求められるヒストグラムに基づいて画像データの補正を行う画像処理方法であって、画像補正の後に濃度補正を連続して行ない、先行して行われる前記画像補正の際に、当該先行する画像補正で行われる輝度の座標変換で変換された変換後の輝度値の度数を累積することにより、その後の濃度補正で用いる輝度に関するヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００１９】
本発明の他の形態では、画像データから当該画像の輝度に関して求められるヒストグラムに基づいて画像データの補正を行う画像処理装置であって、画像補正の後に濃度補正を連続して行ない、先行して行われる前記画像補正の際に、当該先行する画像補正で行われる輝度の座標変換で変換された変換後の輝度値の度数を累積することにより、その後の濃度補正で用いる輝度に関するヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００２２】
以上の構成によれば、輝度のヒストグラムなどに基づいて複数の補正処理、例えば、第一の補正処理として色かぶりやコントラストの補正などが行われ、第二の補正として印刷画像の濃度に関する補正が行われる場合に、これを一連の連続した処理として行うことができるとともに、それぞれの補正に用いるヒストグラムの作成を、先行する補正処理によもなって作成したり、先行する補正処理で作成したヒストグラムに対しその補正処理と同様の処理を行って作成することができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
＜第１実施形態＞
図１は、本発明の一実施形態にかかる印刷システムの概略構成を示すブロック図である。本システムは、概略、ホストコンピュータ１００、プリンタ１０６およびモニタ１０５を有して構成されるものである。すなわち、ホストコンピュータ１００には、例えばインクジェット方式のプリンタ１０６とモニタ１０５が双方向通信可能に接続されている。
【００２４】
ホストコンピュータ１００は、ＯＳ（オペレーティングシステム）１０２を有し、また、このＯＳ１００による管理下においてそれぞれの処理を行う、ワードプロセッサ、表計算、画像処理、インターネットブラウザ等のアプリケーション１０１、このアプリケーションによって発行され、出力画像を示す各種描画命令群（イメージ描画命令、テキスト描画命令、グラフィックス描画命令）を処理して印刷データを作成するプリンタドライバ１０３、および同様にアプリケーション１０１が発行する各種描画命令群を処理してモニタ１０６に表示を行うモニタドライバ１０４を同様のソフトウエアとして有している。
【００２５】
また、ホストコンピュータ１００は、上述のソフトウエアによって動作可能な各種ハードウエアとして中央演算処理装置ＣＰＵ１０８、ハードディスクドライバＨＤ１０７、ランダムアクセスメモリ(ＲＡＭ)１０９、リードオンリーメモリ(ＲＯＭ)１１０、入力インタフェース１１３等を備える。すなわち、ＣＰＵ１０８は、上述のソフトウエアに従った処理にかかる信号処理を実行し、ハードディスクドライバ１０７によって駆動されるハードディスクにはデジタルカメラ１１１によって撮像した画像データが格納され、また、上記ソフトウエアが格納される。ＲＯＭ１１０にも同様に、上述の各種ソフトウエアが予め格納されており、必要に応じて読み出されて用いられる。また、ＲＡＭ１０９は、上記ＣＰＵ１０８による信号処理実行のワークエリア等として用いられる。また、マウス、キーなどの入力デバイス１１２による入力は入力インターフェース１１３を介して入力し、ОＳ１０２による処理に供される。
【００２６】
図１に示される実施形態として、例えば、一般的に普及しているＩＢＭ社のＡＴ互換機のパーソナルコンピュータにMicrosoft社のWindows98をＯＳとして使用し、任意の印刷処理が可能なアプリケーションをインストールし、モニタとプリンタを接続したものを挙げることができる。
【００２７】
以上の構成を有したプリントシステムにおいて、ユーザーは、アプリケーション１０１によってモニタ１０５に表示された表示画像に基づき、同様にアプリケーションによる処理を介して文字などのテキストに分類されるテキストデータ、図形などのグラフィックスに分類されるグラフィックスデータ、自然画などに分類されるイメージ画像データなどからなる画像データを作成することができる。
【００２８】
そして、この作成した画像データの印刷出力がユーザーによって指示されると、アプリケーション１０１はＯＳ１０２に印刷出力要求を行うとともに、グラフィックスデータ部分をグラフィックス描画命令、イメージ画像データ部分をイメージ描画命令として構成した、出力画像を示す描画命令群をＯＳ１０２に発行する。これに対し、ＯＳ１０２はアプリケーションの印刷出力要求を受け、その印刷を行うプリンタに対応したプリンタドライバ１０３に描画命令群を発行する。
【００２９】
プリンタドライバ１０３は、ＯＳ１０２から入力した印刷要求と描画命令群を処理しプリンタ１０５で印刷可能な形態の印刷データを作成してプリンタ１０５に転送する。この場合に、プリンタ１０５がラスタープリンタである場合は、プリンタドライバ１０３はＯＳ１０２からの描画命令に対して、順次画像補正処理を行い、そして順次ＲＧＢ２４ビットページメモリにラスタライズし、すべての描画命令をラスタライズした後にＲＧＢ２４ビットページメモリの内容をプリンタ１０５が印刷可能なデータ形式、例えばＣＭＹＫデータに変換を行いプリンタに転送する。
【００３０】
図２は、プリンタドライバ１０３で行われる処理を示す図である。プリンタドライバ１０３の処理は、大別して、画像・濃度補正処理１２０とプリンタ用補正処理１２１からなる。
【００３１】
画像・濃度補正処理１２０は、ＯＳ１０２から入力した描画命令群に含まれる輝度信号Ｒ、Ｇ、Ｂからなる色情報に対して、画像・濃度補正処理を行う。詳しくは、レッド(Ｒ)、グリーン(Ｇ)、ブルー(Ｂ)の色情報を基に、後述の画像補正処理および濃度補正処理(自動階調補正処理)を行う。一方、プリンタ用補正処理部１２１は、まず画像・濃度補正処理１２０によって補正された色情報の描画命令をラスタライズし、Ｒ、Ｇ、Ｂ２４ビットのページメモリにラスター画像を生成する。そして、所定の画素毎に印刷を行うプリンタの色再現性に依存したシアン(Ｃ)、マゼンタ(Ｍ)、イエロー(Ｙ)、ブラック(Ｋ)データを生成し、プリンタ１０５に転送する。
【００３２】
次に、画像・濃度補正処理１２０の処理である画像補正処理および濃度補正処理について説明する。
【００３３】
図４は、この処理の手順を示すフローチャートである。画像・濃度補正処理は、同図に示すように、大別してヒストグラム作成処理(ステップＳ１０)、画像補正処理(ステップＳ２０)および濃度補正処理(ステップＳ３０)の３つの処理に分けられる。また、図６は、この画像・濃度補正処理における主に信号の変換を概念的に示す図である。
【００３４】
(ヒストグラム作成、ハイライト／シャドーポイント決定)
ステップＳ１０におけるこの処理では、画像補正処理および濃度補正処理の前提として、ヒストグラムを求め、そのヒストグラムに基づきハイライト／シャドーポイント決定、画像種判定が行われる。
【００３５】
まず、入力されたＲＧＢの画像信号を、画像の明るさに関する成分である輝度Ｙと色味に関する成分である色差信号Ｃ１、Ｃ２に変換する(図６に示すＢ１)。その変換式は以下のように表されるものである。
Ｙ(輝度)＝０．３０×Ｒ＋０．５９×Ｇ＋０．１１×Ｂ
Ｃ１(色差)＝Ｒ−Ｙ
Ｃ２(色差)＝Ｂ−Ｙ
次に、変換された各信号Ｙ、Ｃｒ、Ｃｂの内、輝度に相当する信号Ｙについて、画像データにおける各画素毎の輝度値(信号Ｙの値)を調べ、０〜２５５で示されるそれぞれの輝度値毎にその輝度を有する画素の度数を集計し、輝度のヒストグラム（度数分布）を作成する。
【００３６】
すなわち、本実施形態で扱う画像データＲＧＢは各８ビット（２５６階調）データであるので輝度Ｙも２５６の深さに変換される。よって輝度ヒストグラムは０から２５５までの２５６の輝度値の画素がそれぞれ何度数あるかを計算することになる。
【００３７】
このように作成されたヒストグラムは、例えば、画像データが全体的に明るい画像を示すときは図８に示すように高輝度側に分布が偏り、一方、全体的に暗めの画像を示すときは図９に示すように低輝度側に分布が偏ったものとなる。
【００３８】
なお、上述の輝度ヒストグラムの作成は、画像全体における輝度の度数分布を調べるのが目的としてなされることから、度数の集計は必ずしも全画素について行う必要はなく、例えば１６００(画素)×１２００(画素)の画像データに対しては、横に１５(画素)ずつ、縦に１１(画素)ずつ間引いた画素について集計を行ってもよいし、あるいはそれらの画素それぞれについて周囲画素との平均値を用いてもよい。
【００３９】
次に、上述のようにして求めたヒストグラムから、ハイライトポイントとシャドーポイントを決定する。その方法としては、例えば特開昭60-57594号公報に開示されたものを用いることができる。すなわち、ヒストグラムにおいて、輝度の最大(輝度値２５５)および最小(輝度値０)からそれぞれ低輝度側および高輝度側へ向かって累積したそれぞれの累積度数が、予め設定した所定の累積度数、例えば、全画素数の1%にそれぞれ対応する輝度値をハイライトポイントおよびシャドーポイントとするものである。
【００４０】
また、色差Ｃ１、Ｃ２ついて同様に累積値を演算し、これを後述の色かぶり補正処理で、ハイライトポイントおよびシャドーポイントそれぞれの輝度値が属する画素における平均色差量を算出するデータとして用いる。このため、本実施形態では、次のようにデータ保持を行う。０から２５５の構造体配列変数の形式で、度数、Ｃ１累積値、Ｃ２累積値の３メンバーを設定し、各画素ごとの演算結果を各メンバーに反映（インクリメント）していく。
【００４１】
以上のように輝度ヒストグラムを生成し、このヒストグラムからハイライトポイントとシャドーポイントを決定する。本実施形態では、たとえば３５万画素数の画像データに関して、その約１％に相当する３５００をしきい値として設定し、輝度値０、輝度値２５５の各端からそれぞれ高輝度側および低輝度側方向に累積度数値が上記しきい値になる点をそれぞれシャドーポイント、ハイライトポイントと定める。
【００４２】
具体的には、輝度ｎの画素の度数をＹｎとおくとき、Ｙ０＋Ｙ１＋……と累積度数を求めていき、この累積度数が３５００を越えたときの輝度値をシャドーポイントの輝度値（ｋ）とする。
【００４３】
次いで、このシャドーポイントである輝度ｋの画素における平均色差量を求める。前述の通り、輝度ヒストグラム作成時に輝度値ごとの色差信号の累積値が計算されている（輝度ｎの画素の累積色差をＣ１ｎｔｏｔａｌ，Ｃ２ｎｔｏｔａｌとする）ので、シャドーポイントの輝度値ｋでの平均色差量Ｃ１ｋ、Ｃ２ｋは以下のように求めることができる。
【００４４】
Ｃ１ｋ＝Ｃ１ｋｔｏｔａｌ／Ｙｋ
Ｃ２ｋ＝Ｃ２ｋｔｏｔａｌ／Ｙｋ
同様にＹ２５５＋Ｙ２５４＋……と累積度数を求めていき、この累積度数が３５００を越えたときの輝度値をハイライトポイントの輝度値（ｗ）とし、そのハイライトポイントである輝度値の画素の平均色差量Ｃ１ｗ、Ｃ２ｗを次のように求めることができる。
【００４５】
Ｃ１ｗ＝Ｃ１ｗｔｏｔａｌ／Ｙｗ
Ｃ２ｗ＝Ｃ２ｗｔｏｔａｌ／Ｙｗ
以上により、「Ｃ１，Ｃ２，Ｙ」色空間において、ハイライトポイント（Ｃ１ｗ，Ｃ２ｗ，Ｙｗ）とシャドーポイント（Ｃ１ｋ，Ｃ２ｋ，Ｙｋ）を求めることができる。
【００４６】
なお、本実施形態では、輝度値０と輝度値２５５の輝度位置から累積度数を求めたが、輝度値１と輝度値２５４から求めるなど所定のオフセットを有していてもよい。
【００４７】
上記のハイライトポイントおよびシャドーポイント求めた後、上記で求めたヒストグラムの形状から簡易的に画像の種別を判定し、例えば、グラフィックス画像のような写真画像ではない画像の場合は、以下の処理を行わずに画像補正処理を終了してもよい。この判定方法は、例えば特願平１０―１７７１３４号において開示されている方法によって行うことができる。
（画像補正処理；色かぶり、コントラストおよび彩度補正）
次に、図４におけるステップＳ２０において、ステップＳ１０で上記のように決定されたハイライトポイントおよびシャドーポイントに基づいた画像補正処理を行う。本実施形態では画像補正処理として、上述の式で求めた輝度および色差信号で表せられる原画像の色かぶりを補正する色かぶり補正、同原画像の輝度のコントラストを調整するコントラスト補正、および同原画像に基づいて印刷される画像の見栄えをよくするための彩度補正を行う。
【００４８】
すなわち、ヒストグラムを求めた原画像の「Ｃ１，Ｃ２，Ｙ」色空間におけるハイライトポイント、シャドーポイントに基づいて色かぶり補正と輝度のコントラスト補正を行う。
【００４９】
仮に、上記原画像に色かぶりがなく理想的な画像であるとすれば、無彩色はＲ＝Ｇ＝Ｂであるから、上述の式からも明らかなようにハイライトポイント、シャドーポイントの色差量の演算値はいずれも０となる。つまり、画像を表す色立体が、それを表す図５（ａ）に示すような状態にあるとき、この画像は理想的であり、色かぶりはないといえる。
【００５０】
しかし、色かぶりがある場合には、図５（ｂ）に示す如く、かぶっている色相方向に、かぶりの程度に比例して（Ｃ１ｗ，Ｃ２ｗ，Ｙｗ）と（Ｃ１ｋ，Ｃ２ｋ，Ｙｋ）を結ぶ直線（色立体軸）に傾きが生じる。
【００５１】
すなわち、色かぶり補正は、この色立体軸とＹ軸が一致するように原画像を表す色立体を変換することによって行う。その方法としては、色立体を回転、平行移動させることでも達成できるし、座標系を変換することでも達成できる。本実施形態では、まず原画像の色立体(例えば図５(ｂ)に示す色立体)において、色立体軸のシャドーポイントを原点とするような並行移動を行い、その座標系において、シャドーポイントすなわち原点を中心に色立体軸がＹ軸と平行(一致)になるように回転する。３次元空間中で回転軸と回転角度が定っている系で、座標系を所望の角度で回転させる回転行列を求める手法は公知の技術であるから個々ではその詳細な説明は省略する。
【００５２】
次に、輝度のコントラストの補正として、本実施形態では、シャドーポイントの輝度を"0"あるいはそれに近い値（例えば"10"）、ハイライトポイントの輝度を"255"あるいはそれに近い値（例えば"245"）に補正することによって行う。これは、上記の色かぶり補正で色立体軸がＹ軸に一致させられた色立体を輝度軸(Ｙ軸)方向に拡大（縮小）することに相当する。
【００５３】
さらに、彩度補正は次のように行うことができる。彩度は、色差信号を用いて表現すれば、それぞれの色差信号の輝度軸からの距離に相当するものである(彩度をＳで表すと、Ｓ²＝Ｃ１²＋Ｃ２²)。従って、たとえば彩度を一律に２０％増す場合は、色差Ｃ１、Ｃ２をそれぞれ１．２０倍（ここで１．２０は彩度係数）することで達成される。すなわち、色立体において(Ｃ１，Ｃ２)平面内での拡大（縮小）を行うことになる。
【００５４】
この点から、本実施形態では、上記輝度のコントラストを補正するための輝度軸方向の拡大（縮小）率を色立体全体に適用し、輝度コントラストの補正にともなって彩度補正も自動的に行うようにする。なお、ユーザーが特に所望の彩度補正を望めば、その彩度係数を与えることにより、輝度補正と彩度補正を別処理として行ってもよいことは勿論である。
【００５５】
以上のように、原画像の各画素の信号を輝度と色差信号（Ｃ１，Ｃ２，Ｙ）に変換し（図６に示すＢ１）、この３次元色空間中で原画像を表す色立体を回転、平行移動および拡大（縮小）することによって、色空間（Ｃ１′，Ｃ２′，Ｙ′）に変換し（図６に示すＢ２）、色かぶり補正、コントラスト補正および彩度補正を同時もしくは別々に行うことができる。
【００５６】
(第２のヒストグラム作成)
以上、ステップＳ２０の処理として説明した画像補正(図６に示すＢ２)によって輝度信号に補正が加えられ、図６に示すように、新たな輝度および色差信号Ｙ′、Ｃ１′、Ｃ２′が得られる。この結果、輝度ヒストグラム分布は変化する。このため、次のステップＳ３０で行う濃度補正処理のため、第２のヒストグラムを作成する。
【００５７】
本実施形態では、このヒストグラム作成を上述した画像補正の処理に関連させてその処理と同時に行ない、これにより、ヒストグラム作成の効率化を図る。すなわち、上記画像補正処理では、上述のように３次元色空間における原画像の並行移動および回転移動を行うが、これは、具体的には、各画素毎に座標で表せられる輝度および色差信号値(Ｙ、Ｃ１、Ｃ２)の座標変換である。そこで、本実施形態では、この座標変換処理の際に同時にその変換後の輝度信号Ｙ′をその輝度値の度数として累積する。これにより、上述したステップＳ２０の画像処理が終了した時点で、濃度補正に必要な第２のヒストグラムは作成されていることになる。
【００５８】
(濃度補正)
次に、ステップＳ３０では、以上のようにして求めた第２の輝度ヒストグラムに基づき第２の補正処理である濃度補正(ＡＴＣ補正)を行う。このように、本実施形態によれば、上述の画像処理した結果に基づき、以下で濃度補正条件を設定するためのヒストグラムを作成することができる。これにより、適切な濃度補正条件を設定することができる。
【００５９】
図７は、この濃度補正処理を示すフローチャートである。
【００６０】
▲１▼ハイライトポイント判定部
ステップＳ３０１のハイライトポイント算出処理では、上記第２のヒストグラムから処理対象である画像におけるハイライトポイントを算出する。このハイライトポイントの算出方法は上記画像補正の際の方法と同様である。
【００６１】
すなわち、輝度信号Ｙの上記第２ヒストグラムにおいて輝度範囲の最高輝度値（輝度値２５５）から、順に低輝度側に向かいながら各輝度値の度数を累積し、ここで求めた累積度数が、例えば、処理対象である画像データの全画素数の１．０％と一致した輝度値、または最初に全画素数の１．０％を越えた輝度値を求め、この点をハイライトポイント(以下、「ＨＬＰ」ともいう)とする。
【００６２】
次に、このようにして求めたＨＬＰと輝度値について予め定めた閾値Ｔｈを用いてこれらの大きさを比較し、 ＨＬＰ＞Ｔｈとき、画像は明るい画像、ＨＬＰ≦Ｔｈときは、画像は暗い画像と判定する。すなわち、この処理によって明暗について２種の画像に判別する。なお、本実施形態で用いる閾値Ｔｈは、比較的高輝度の値を用い、例えば２２０等を用いる。
【００６３】
例えば、図８に示す明るめの画像のヒストグラムでは、ＨＬＰが閾値Ｔｈを越えて（ＨＬＰ＞Ｔｈ）おり、従って、明るい画像と判定される。この場合、前述したようにヒストグラムは全体的に高輝度側に分布が偏っており、結果的にＨＬＰも高輝度側に位置している。
一方、図９に示す暗めの画像のヒストグラムでは、ＨＬＰが閾値Ｔｈよりも低く（ＨＬＰ≦Ｔｈ）、暗い画像と判定される。この場合、全体的に低輝度側に輝度分布が偏っており、ＨＬＰも低輝度側に位置することから、このような判定が行われる。
【００６４】
以上のように処理対象画像のヒストグラムからハイライトポイントを求め、これに基づいて画像の全体的な明暗を判別することにより、図１０にて後述されるように、判別された明暗に応じて、補正対象である画像の低輝度領域の分布に関連させて補正の程度、すなわち、γ値を異ならせることができる。例えば、暗い画像と判別された場合は、同じ低輝度領域の分布(低輝度領域の割合)でも明るい画像と判断される場合より、小さなγ値で補正する(濃度を高くする；暗くする)確率をより低くすることができ、これにより、全体的に暗い画像で、例えば低輝度領域の分布が比較的少ない画像については全体的に低濃度で印刷することが可能となり、印刷画像における高濃度部のいわゆる潰れを防止できる。一方、明るい画像と判断される場合は、逆に、小さなγ値で補正する(濃度を高くする；暗くする)確率をより高くすることができ、これにより、プリンタ等の印刷デバイスが本来的に有している比較的低濃度の出力特性を補った印刷を行うことができる。
【００６５】
なお、ＨＬＰの算出は、必ずしも上述した方法によって求める必要はなく、従来知られている方式を適宜用いてもよい。
【００６６】
▲２▼低輝度領域の画素数判定（γパラメータ判定）
次に、ステップＳ３０２において、ハイライトポイント判定によって明暗２種に大別された画像について、上記第２ヒストグラムを用いて低輝度領域分布の判定を行う。
【００６７】
この低輝度領域の画素数判定処理では、まず、ステップＳ３０２１で処理対象画像の全画素数に対する所定の低輝度領域の累積度数の割合であるS_lowを求める。これは、低輝度領域の分布をより詳細に求めることにより、補正の程度、すなわちγ値について適切なものを求め、特に、印刷画像の低濃度部におけるいわゆる潰れを生じさせることなく全体的な濃度の増大を図ることを可能とするものである。
【００６８】
最初に、前処理として、低輝度領域での累積度数Ｓを求める。この低輝度領域での累積度数Ｓは、ヒストグラムにおいて輝度範囲の最低輝度値（輝度値０）から高輝度側に向かって所定の輝度値までの累積度数として求められるものである。本実施形態では、最大輝度値（輝度値２５５）の１／４となる輝度値（輝度値６４）までの累積度数を低輝度領域の累積度数Ｓとして求める。
【００６９】
次に、上述のように求めた低輝度領域の累積度数Ｓが、全画素数に占める割合S_lowを算出する。
【００７０】
すなわち、ここで、S_low＝（低輝度領域の累積度数Ｓ）／（全画素数）(％)である。
【００７１】
なお、前述のヒストグラム集計の際に、画素を間引いて、間引きヒストグラムを作成した場合には、上記S_lowの定義式での分母は、ヒストグラム作成の対象となった画素数である。
【００７２】
次に、ステップＳ３０２２において上記で求めたS_lowを用いてγ値(γパラメータ)の判定を行う。
【００７３】
この判定は、具体的には、図１０に示すテーブルのS_lowが属する範囲を決定する処理である。すなわち、このS_lowの範囲は、上述のＨＬＰ判定に応じた画像の明暗により範囲を異ならせるものであり、明るい画像と判定されたものについて、S_low＝０〜３０、S_low＝３１〜６０、S_lowが６１以上の３種の範囲に分類される。一方、ＨＬＰ判定で、暗い画像と判定されたものについては、 S_low＝０〜１５、S_low＝１６〜３０、S_lowが３１以上の３種の範囲に分類される。
【００７４】
例えば、図８に示す明るめの画像の場合、斜線で示した領域の全画素数に対する割合がS_lowとなる。この例では、S_lowは全画素数の１０％となり、従って、上記ＨＬＰ判定で明るい画像と判断されるとともに、S_lowは、０〜３０の範囲と判定される。一方、図９に示す暗めの画像の例では、斜線で示した領域S_lowは、全画素数の４０％となり、したがって、上記ＨＬＰ判定で暗い画像と判断されるとともに、S_lowは３１以上の範囲と判定される。
【００７５】
ここで、仮に、上述のように累積度数の割合を用いず、前述のシャドウポイント（ヒストグラムにおける最小輝度値から順番に高輝度側に向かいながらそれぞれの度数を累積し、例えば全画素数の１．０％と一致または最初に越えた値となった輝度値）のみを用いて低輝度部の分布を判定する方法を用いた場合には、低輝度領域の実際の分布状態が適切に反映されない、画像の明るさについての判定を行うこととなる。例えば、シャドウポイント自体は比較的高めの輝度値を示しつつも、実際には、シャドウポイント周辺の輝度値に度数分布のピークがあって低輝度領域の度数分布自体は少ない画像の場合、明るめの画像であると誤った判定をして小さなγ値(濃度を高くする輝度補正)が選択され、結果として画像上の比較的大きな部分を占める暗い部分が潰れてしまうことがある。
【００７６】
これに対し、上述の実施形態のように、低輝度領域における累積度数を求め、この累積度数の全画素数に占める割合S_lowを用いることにより、より実際の低輝度分布が反映された画像の明暗を判定を行うことができ、上述のような、暗めの画像についても適切な階調補正を行うことができる。
【００７７】
なお、上記実施形態では、S_lowの範囲について輝度値０〜６０の範囲を均等に区分したが、より詳しく低輝度領域の情報を求める場合は、低輝度領域をいくつかに分割してそれぞれに対して場合分けを行ってもよいし、また、S_lowが０〜３０までは２倍、３１〜６０までは１倍して足し合わせるといった重み付けをしてもよい。
【００７８】
▲３▼補正γ値決定
以上の低輝度領域の画素数判定処理により、低輝度領域の割合S_lowが属する範囲が決定されることにより、処理対象画像は、図１０に示されるように、明３種、暗３種の計６種に分類されることになる。そして、次のステップＳ３０３では、図１０に示すテーブルを用いてγ値を決定する。
【００７９】
本実施形態のγ値は、図１１に示す補正テーブル(補正曲線)から明らかなように、０．８、１．０または１．２が設定される。なお、このγ値は、前述したようにより明るく(印刷画像において、より濃度が低く)補正する程度を表すものであり、個々の入力輝度値に対する補正の割合を示すものではない。個々の入力値に対する補正の割合は、同図のそれぞれのテーブルを表す曲線で表されるものである。
【００８０】
上記６種に分類された画像に関するγ値の決定は、図１０に示すテーブルを用い、例えば上記ＨＬＰ判定が明るい画像の判定の場合、S_low＝０〜３０のときはγ＝０．８、S_low＝３１〜６０のときはγ＝１．０（つまり補正せず）、S_lowが６１以上のときはγ＝１．２といったように設定される。具体的には、後述のようにそれぞれのγ値に応じた補正用ルックアップテーブル(ＬＵＴ)が用意される。
【００８１】
図８に示す明るめの画像の場合、ＨＬＰは閾値Ｔｈより大きく且つS_lowは１０％であるので、図１１に示すテーブルより、この画像は明るい画像と判定され、γ値は０．８に設定される。このγ値決定により、比較的高い輝度領域まで暗くする(印刷濃度を高くする)補正がなされ、全体的に最適な濃度の印刷画像となる。また、低輝度領域の画素に割合が少ないことから、画像の潰れる部分が少なくて済む。
【００８２】
一方、図９に示す暗めの画像では、ＨＬＰがＴｈより小さく且つS_lowが４０％であるため、図１０に示すテーブルによって、γ値は１．２に設定される。このγ値設定により、印刷される画像全体が明るくなり、特に画像の４０％を占める低輝度部分が明るくなり、濃度のバランスがとれた印刷画像となる。
【００８３】
なお、上記の説明では、▲１▼ハイライトポイント判定において、画像の明るさの判定を２段階で行ったが、より最適なγ値を求めるために、明るい画像、中間画像、暗い画像といった３段階以上に場合分けしてより詳細な判定を行ってもよい。その場合、▲２▼低輝度領域の画素数判定は図１０に示したS_lowの閾値に加え、中間画像の場合、例えばS_low＝０〜２０でγ＝０．８、S_low＝２１〜４０でγ＝１．０、S_lowが４１以上でγ＝１．２とすることができる。
【００８４】
(ＬＵＴ作成)
以上説明したγ判定処理を終了すると、ステップＳ３０３でＬＵＴ作成を行う。すなわち、γ判定処理で得られたγ値に基づいて輝度補正のためのルックアップテーブル（ＬＵＴ）を作成する。
【００８５】
本実施形態のＬＵＴは、上述のようにして得られたγ値の逆数を各入力輝度信号の最大輝度に対する比に累乗したものに最大輝度値を乗じて得られるものを出力輝度信号とする補正を行うものであり、輝度範囲の全ての値（輝度値０〜２５５）に対応して、上記γ値を用いた補正関係で得られる全ての輝度値を記したものである。
すなわち、ＬＵＴ Ｌ［Ｙ］は、入力輝度信号をＹ、出力輝度信号をＹ‘とすると、Ｙ’＝２５５×［（Ｙ／２５５）^{1/ γ}］なる式によって表される変換を行い、動的に作成される。すなわち、対象画像の処理ごとに作成されるものである。このように補正テーブルを動的に作成することにより、必要となるメモリ量を削減することができる。
【００８６】
なお、上記ＬＵＴは、動的に作成する代わりに上記γ値毎に、予めメモリ上に静的に用意してもよいことは勿論である。
【００８７】
(補正)
次に、ステップＳ３０５で、上記作成したＬＵＴ Ｌ［ｙ］によって、処理対象画像の輝度値ＹをＹ”＝Ｌ［Ｙ’］とする変換を行い、輝度補正を行う(図６に示すＢ３）。
【００８８】
さらに、輝度補正のされた輝度信号Ｙ”および上記画像補正処理で変換された画像の色差信号Ｃ１’、Ｃ２’をＲ、Ｇ、Ｂ信号に戻し、補正された画像信号Ｒ'、Ｇ'、Ｂ'を作成する（図６に示すＢ４）。この逆変換は以下の式により行うことができる。
【００８９】
Ｒ’＝Ｙ’＋Ｃ１’
Ｇ’＝Ｙ’−（0.3/0.59）×Ｃ１’−（0.11/0.59）×Ｃ２’
Ｂ’＝Ｙ’＋Ｃ２’
以上の通り、原画像の各画素データに基づきヒストグラムを作成し、所定の輝度値から累積して所定度数に相当する輝度値の画素データを検出し、この検出された画素データに基づき３次元色空間で色バランスを補正することにより、少ない処理負荷で確実に色かぶりを補正することを可能とした画像処理方法を提供でき、かつ、特に低輝度部が少ないような画像に関しては、ＡＴＣ補正部においてγ補正を施すことによって、より好適な濃度レベルの出力結果を得ることできる。
【００９０】
そして、上記画像補正と濃度補正で用いるヒストグラムの作成を効率的に行うことができる。
＜第２の実施形態＞
上述の第１の実施形態では、第２のヒストグラムを作成する場合、前述したように、原画像の画像補正処理が完了したとき初めて第２のヒストグラムを得ることができる。つまり、現画像の画素ごとの補正という観点からは、画像補正を全て行った後であらためて濃度補正の処理を行うことになる。この第１の実施形態によれば、前述したように、画像処理を行った画像に対してあらためてページ全体をパスしヒストグラム情報を収集するという解析フェーズを必要としないという効果を得ることができる。しかし、その場合でも補正のためのフェーズを別に必要とする。すなわち、第１の実施形態では、まずページ全体を解析し、ページ内におかれた１つあるいは複数の画像それぞれに対してヒストグラム情報を収集する第１ステップと、それに基づいて画像補正を行い、かつ、第２のヒストグラムを作成する第２のステップと、第２のヒストグラムに基づいて濃度補正を行う第３のステップの３回のステップ、すなわち、３回のパスでプリンタドライバによる画像・濃度補正処理を完了する。
【００９１】
ヒストグラムの精度は第１の実施形態による方法の方が高いが、上述のように、ラスタプリンタに対するプリンタドライバの処理としては、ページをパスする回数が増すことは、処理速度低下の原因となる。すなわち、このような処理をプリンタドライバで実行する場合は、このパス数は少ないことが望ましい。
【００９２】
そこで、本実施形態では、第２のヒストグラムをより簡易的に求めることにより、全体のパス数を少なくするものである。すなわち、画像補正処理のコントラスト補正で、上述したように画像のハイライトポイントとシャドーポイントを求め、それらを例えば輝度値245あるいは10に移動する処理を行う。従って、図１２に示すように、画像補正処理で求めた第１ヒストグラムをコントラスト補正と同様、平均的に輝度方向に引き延ばしたものを第２のヒストグラムとして用いる。
【００９３】
ここで、ヒストグラムを引き延ばすことによって、ヒストグラムの分布に隙間(すなわち、０度数となるところ)が生じる場合があるが、これに対しては、単純に補間してならすなどの処理を行うことができる。例えば、第１のヒストグラムを引き延ばしたことによって、輝度値１００と１０１に０度数が生じたときは、輝度値９９と１０２の度数から線形的に輝度値１００と１０１の度数によって補間することができる。
【００９４】
このようにして簡易的に求めた第２のヒストグラムから第１の実施形態で上述した濃度補正のための補正テーブルを予め作成し、画像補正において輝度値の変換(補正)を行った直後に、上記予め作成した濃度補正テーブルによる処理を行うことによって、画像補正と濃度補正とを同時の処理として行うことができる。すなわち、ヒストグラム情報の収集にかかる解析のための１回のステップ(パス)と、画像補正および濃度補正のステップ(パス)の２回のステップによって画像補正および濃度補正にかかる画像処理を完了することができる。
【００９５】
なお、本実施形態の他の処理は第１の実施形態と同様である。
＜第３の実施形態＞
上記実施形態では、画像補正処理とＡＴＣ処理(濃度補正)は、一連の連続した処理として説明したが、これはユーザの指示によってそれらの処理を個別に設定することもできる。
【００９６】
例えば、図１３に示すようなユーザーインターフェースにおいて、「フォトデータ補正(画像補正)」と「自動階調補正(ＡＴＣ)」の両者がチェックされた場合には、第１の実施形態で説明したように一連の連続した処理として行い、ＡＴＣのみがチェックされた場合には、最初に求めた第１のヒストグラムをそのままＡＴＣ処理に適用して濃度補正を行うことができる。
【００９７】
このようにユーザーは、補正処理に関して任意に処理を細かく設定することが可能となり、必要に応じた印刷出力結果を得ることが可能となる。
＜他の実施形態＞
本発明は上述のように、複数の機器（たとえばホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても一つの機器（たとえば複写機、ファクシミリ装置）からなる装置に適用してもよい。
【００９８】
また、前述した実施形態の機能を実現するように各種のデバイスを動作させるように該各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに、前記実施形態機能を実現するための図４、図７に示すようなソフトウェアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）を格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも本発明の範疇に含まれる。
【００９９】
またこの場合、前記ソフトウェアのプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明を構成する。
【０１００】
かかるプログラムコードを格納する記憶媒体としては例えばフロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１０１】
またコンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、前述の実施形態の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムコードがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、あるいは他のアプリケーションソフト等と共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。
【０１０２】
さらに供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明に含まれることは言うまでもない。
【０１０３】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、輝度のヒストグラムなどに基づいて複数の補正処理、例えば、第一の補正処理として色かぶりやコントラストの補正などが行われ、第二の補正として印刷画像の濃度に関する補正が行われる場合に、これを一連の連続した処理として行うことができるとともに、それぞれの補正に用いるヒストグラムの作成を、先行する補正処理によもなって作成したり、先行する補正処理で作成したヒストグラムに対しその補正処理と同様の処理を行って作成することができる。
【０１０４】
この結果、ヒストグラム作成に関して効率的な補正処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかるプリントシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】上記システムにおけるプリンタドライバの処理を示す図である。
【図３】印刷出力デバイスの違いによる、実現できる濃度の違いを説明する図である。
【図４】本発明の一実施形態にかかる画像補正処理および濃度補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】 (ａ)および(ｂ)は、上記画像補正のうち主に色かぶり補正を説明する図である。
【図６】上記プリンタドライバの処理のうち画像補正処理として行われる自動階調補正処理における主に信号変換の構成を示す図である。
【図７】上記濃度補正処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】上記補正処理の処理対象である画像が明るい画像である場合のヒストグラムを示す図である。
【図９】上記補正処理の処理対象である画像が明るい画像である場合のヒストグラムを示す図である。
【図１０】上記濃度補正処理で用いるテーブルの内容を示し、画像の種類に応じたγ値の定め方を説明する図である。
【図１１】γ値に応じた輝度補正テーブルの変換特性曲線を示す図である。
【図１２】本発明の他の実施形態にかかるヒストグラムの作成を説明する図である。
【図１３】本発明のさらに他の実施形態にかかるユーザーインターフェースを示す図である。
【符号の説明】
１００ ホストコンピュータ
１０１ アプリケーション
１０２ ОＳ(オペレーティングシステム)
１０３ プリンタドライバ
１０４ モニタドライバ
１０５ モニタ
１０６ プリンタ
１０７ ＨＤ
１０８ ＣＰＵ
１０９ ＲＡＭ
１１０ ＲＯＭ
１２０ 画像補正処理
１２１ プリンタ用補正処理

Claims (10)

1. 画像データから当該画像の輝度に関して求められるヒストグラムに基づいて画像データの補正を行う画像処理方法であって、
   画像補正の後に濃度補正を連続して行ない、先行して行われる前記画像補正の際に、当該先行する画像補正で行われる輝度の座標変換で変換された変換後の輝度値の度数を累積することにより、その後の濃度補正で用いる輝度に関するヒストグラムを作成することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記画像補正に際して用いられたヒストグラムに基づき、前記濃度補正で用いるヒストグラムを作成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記濃度補正に関する輝度の補正は、画像データが示す画像の明るさに関する輝度の値の画素数に関するヒストグラムから前記画像の明るさの度合いを判別し、該判別に基づいて前記輝度を補正するための補正曲線に対応したγ値を定め、該定められたγ値に対応した補正曲線に従い前記輝度を補正することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
4. 前記画像処理方法は、前記ヒストグラムにおいて、前記輝度の値の範囲においてその最大値または最小値からの累積度数が所定の値を示す輝度の値を求め、
   前記ヒストグラムにおいて、前記最小値または最大値から所定の輝度の値までの累積度数を求め、
   前記求めた輝度の値および累積度数に基づいて前記明るさの度合いを判別し、該判別に基づいて前記γ値を定めるステップを有することを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
5. 前記γ値を定めるステップは、前記累積度数のヒストグラムの全画素数に占める割合に基づいて前記明るさの度合いを判別することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記γ値を定めるステップは、前記輝度の値に基づいて当該画像を明るさに関して複数段階に判別し、該判別した複数段階の明るさ毎に前記γ値を異ならせて定めることを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
7. 前記γ値を定めるステップは、前記割合に基づき、前記複数段階の明るさ毎に当該画像の明るさの分布を複数段階で判別し、該判別した複数段階の明るさの分布毎に前記γ値を異ならせて定めることを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
8. 前記濃度補正に関する輝度の補正は、印刷装置であるインクジェットプリンタの特性に応じた濃度を用いることを特徴とする請求項３ないし７のいずれかに記載の画像処理方法。
9. 画像データから当該画像の輝度に関して求められるヒストグラムに基づいて画像データの補正を行う画像処理装置であって、
   画像補正の後に濃度補正を連続して行ない、先行して行われる前記画像補正の際に、当該先行する画像補正で行われる輝度の座標変換で変換された変換後の輝度値の度数を累積することにより、その後の濃度補正で用いる輝度に関するヒストグラムを作成することを特徴とする画像処理装置。
10. コンピュータによって読取り可能なプログラムを格納した記憶媒体であって、
    該プログラムは、画像データから当該画像の輝度に関して求められるヒストグラムに基づいて画像データの補正を行うプログラムであって、
    画像補正の後に濃度補正を連続して行ない、先行して行われる前記画像補正の際に、当該先行する画像補正で行われる輝度の座標変換で変換された変換後の輝度値の度数を累積することにより、その後の濃度補正で用いる輝度に関するヒストグラムを作成するプログラムであることを特徴とする記憶媒体。

Images