JP4237555B2

JP4237555B2 - Image correction method and image correction apparatus

Info

Publication number: JP4237555B2
Application number: JP2003173708A
Authority: JP
Inventors: 和代渡部
Original assignee: 株式会社沖データ
Priority date: 2003-06-18
Filing date: 2003-06-18
Publication date: 2009-03-11
Anticipated expiration: 2023-06-18
Also published as: JP2005012450A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタル画像の補正処理に関し、特にデジタル画像の輝度補正を行う画像補正方法および画像補正装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
被写体をデジタルカメラで撮影することにより得るデジタル画像や、銀塩写真のフィルムをデジタルフィルムスキャナでデジタル化したデジタル画像などの入力画像の画質を向上する方法が特許文献１に開示されている。
該特許文献１によれば、入力画像の輝度ヒストグラムを作成し、該輝度ヒストグラムに基づいて、色かぶり、コントラストおよび彩度の補正処理に伴い、その後の濃度補正処理で用いるための新たな輝度ヒストグラムを作成することにより、色バランスに関する画像補正と、印刷画像の濃度補正とを一連の処理として行い、ヒストグラムの生成に関する処理を効率化することを開示している。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−１８９８６１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来の画像補正方法は、前記入力画像に対し被写体を考慮することなく補正を行うことから、前記入力画像に対し直線的に階調補正が施される。従って、輝度階調幅に広がりが無い補正処理が施されることから、被写体と背景とにメリハリの無い、つまり背景から被写体が引き立つように補正することができず、満足な補正結果を得ることができなかった。
従って、本発明の目的は、入力画像にメリハリがあるように補正処理を施す方法と、画像補正装置とを提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以上の点を解決するために、次の構成を採用する。
入力画像の輝度の階調値をシグモイド関数を用いて変換する画像補正方法であって、前記入力画像を構成する各画素の輝度の階調値に対し、前記入力画像の所定位置からの距離に応じた重み付けを行い加重階調値を算出すること、前記加重階調値の頻度分布を示すヒストグラムを生成すること、前記ヒストグラムに基づいて前記シグモイド関数の係数パラメータとして複数の着目階調値を選定すること、前記シグモイド関数の係数パラメータとして前記各着目階調値にそれぞれ対応する実験的に得た各着目傾き値を取得すること、前記各着目階調値の差が所定値より大きいと前記各着目階調値間に分割階調値を設定し、各分割階調値と各着目階調値により画素の取り得る階調値領域を複数の分割領域に分割し、ある画素の階調値を変換する場合、該画素の階調値が含まれる分割領域に対応する着目階調値と分割階調値及び該着目階調値に対応する着目傾き値を選択して前記係数パラメータとして前記シグモイド関数に設定し、該シグモイド関数により前記画素の階調値を変換すること、前記各着目階調値の差が前記所定値以下であるといずれか１つの着目階調値と該着目階調値に対応する着目傾き値を前記シグモイド関数に設定し、前記各画素の階調値を該シグモイド関数を介して変換することを特徴とする。
【０００６】
前記所定位置は、前記入力画像の中心であることを特徴とする。
【０００７】
入力画像の輝度の階調値をシグモイド関数を用いて変換する画像補正装置であって、前記入力画像を構成する各画素の輝度の階調値に対し、前記入力画像の所定位置からの距離に応じた重み付けを行って加重階調値を算出し、算出した前記加重階調値の頻度分布を示すヒストグラムを生成するスキャニング処理部と、前記ヒストグラムに基づいて前記シグモイド関数の係数パラメータとして複数の着目階調値を選定する補正パラメータ取得部と、前記シグモイド関数の係数パラメータとして前記各着目階調値にそれぞれ対応する実験的に得た各着目傾き値を取得して前記各画素の階調値を該シグモイド関数を介して変換する補正処理部とを含み、該補正処理部は、前記各着目階調値の差が所定値より大きいと前記各着目階調値間に分割階調値を設定し、各分割階調値と各着目階調値により画素の取り得る階調値領域を複数の分割領域に分割し、ある画素の階調値を変換する場合、該画素の階調値が含まれる分割領域に対応する着目階調値と分割階調値及び該着目階調値に対応する着目傾き値を選択して前記係数パラメータとして前記シグモイド関数に設定し、該シグモイド関数により前記画素の階調値を変換し、前記各着目階調値の差が前記所定値以下であるといずれか１つの着目階調値と該着目階調値に対応する着目傾き値を前記シグモイド関数に設定し、前記各画素の階調値を該シグモイド関数を介して変換することを特徴とする。
【０００８】
前記スキャニング処理部は、前記所定位置を前記入力画像の中心として、該中心からの距離に応じた重み付けを行うための加重階調値を算出することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図を用いて詳細に説明する。
〈具体例１〉
本発明の画像補正装置１０は、図１に示すように、ＲＧＢビットマップイメージポインタが示すアドレスのＲＧＢビットマップデータを入力画像として受入れる入力部１１と、該入力部１１で入力したＲＧＢビットマップデータをＣＩＥ（Commission Internationale d'Eclairage）のＸＹＺ表色系の値に変換する色空間変換部１２と、該色空間変換部１２で変換したＣＩＥのＸＹＺ表色系の値を保持する色空間データ保持部１３と、該色空間データ保持部１３で保持するＹ値（輝度階調値）に対し、前記入力画像の所定位置からの距離に応じた重み付けを行い重み付け輝度ヒストグラムを生成し、該重み付け輝度ヒストグラムにおける輝度平均値を取得するスキャニング処理部１４と、該スキャニング処理部１４で取得した値を一時的に保持する処理データ保持部１５と、該処理データ保持部１５で一時的に保持しているデータに基づいて、シグモイド関数を用いた補正処理を行うための補正パラメータを取得し、取得した補正パラメータを処理データ保持部１５で保持させる補正パラメータ取得部１６と、処理データ保持部１５で保持する補正パラメータを代入したシグモイド関数を用いて前記入力画像の前記Ｙ値の補正を行い、その補正結果を色空間データ保持部１３で保持させる補正処理部としてのシグモイド関数補正処理部１７と、色空間データ保持部１３で保持する補正色空間データをＲＧＢ値に変換するＲＧＢ変換部１８と、該ＲＧＢ変換部１８で変換して得たＲＧＢビットマップデータのアドレスを示すポインタを出力する出力部１９とを備える。
【００１０】
ここで、本発明の画像補正装置１０を備えたシステム１００を、図２および図３を参照しながら説明する。
前記システム１００は、図２に示されているように、印刷装置としてのプリンタ１０１と、表示装置としてのモニタ１０２と、これらが接続するホストコンピュータ１０３とで構成されている。
ホストコンピュータ１０３は、各種情報を蓄積するためのＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０５と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０６と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０７とを備えており、これら各構成の制御を行うためのＯＳ（Operating System）１０８をソフトウェアとして保持している。前記ソフトウェアには、前記ＯＳ１０８以外に、アプリケーション１０９と、該アプリケーション１０９によりＯＳ１０８に対し発行される表示命令群（イメージ描画命令、テキスト描画命令およびグラフィックス描画命令）を処理して前記モニタに表示を行うためのモニタドライバ１１１と、前記アプリケーション１０９が発行する各種描画命令群を処理して印刷データを生成するプリンタドライバ１１０などが含まれており、該ソフトウェアは、ＨＤＤ１０４やＲＡＭ１０６などの記憶媒体に適宜保持されている。
【００１１】
利用者は、ワープロソフトや、レタッチソフトおよびドローソフトと称される画像処理ソフトなどのアプリケーション１０９に基づいて動作するホストコンピュータ１０３を操作し、モニタ１０２に表示される表示画像に基づいて、文字などのテキストに分類されるテキストデータや、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や、自然画などのイメージ画像データなどを生成する。
前記イメージ画像データは、利用者がホストコンピュータ１０３を用いて任意に生成するよりも、デジタルカメラなどで取得したデジタル画像や、銀塩写真のフィルムをデジタルフィルムスキャナでデジタル化したデジタル画像などを、図示しないインタフェースを介してホストコンピュータ１０３に取り込まれ、適宜、利用者によりホストコンピュータ１０３で加工される。
【００１２】
前記画像データをプリンタ１０１で印刷するとき、アプリケーション１０９からＯＳ１０８に対し印刷出力要求が行われる。このとき、グラフィックスデータは、グラフィックス描画命令、イメージ画像データ（以降、単に画像データと称す）は、イメージ描画命令で構成される描画命令群がＯＳに発行される。アプリケーション１０９からの印刷要求を受けたＯＳ１０８は、印刷要求および描画命令をプリンタドライバ１１０に発行し、該プリンタドライバ１１０はＯＳ１０８からの印刷要求および描画命令群に基づいてプリンタ１０１に印刷させるための印刷データを生成し、該印刷データをプリンタ１０１へ出力する。
【００１３】
前記プリンタ１０１が、例えばラスタープリンタ（Raster Printer）であるとき、プリンタドライバ１１０は、ＯＳ１０８からの描画命令に基づいて、入力画像としての画像データに対し順次画像補正処理を行う。プリンタドライバ１１０は、補正された画像データを順次ＲＧＢ２４ビットページメモリにラスタライズした後、該ＲＧＢ２４ビットページメモリの内容をプリンタ１０１で印刷可能な例えばＹＭＣＫ形式のデータに変換し、該変換したデータを印刷データとしてプリンタ１０１へ出力する。前記した処理を行うプリンタドライバ１１０の機能ブロック図が図３に示されている。
【００１４】
プリンタドライバ１１０は、本発明の画像補正装置１０と、プリンタ用補正処理装置２０とを備えている。
本発明の画像補正装置１０は、ＯＳ１０８からの描画命令群に含まれる画像データとしての入力画像に対し、画像補正処理を行う。該画像補正処理は、ＲＧＢ表色系の色情報をＣＩＥのＸＹＺ表色系に変換し、輝度信号Ｙ（輝度階調値）に対してシグモイド関数を用いて輝度階調の補正処理を行った後、補正された輝度信号と元のＸＺ値とに基づいてＲＧＢ表色系の色情報に変換する。この変換結果が保持される記憶領域（図示せず）を示すポインタが描画命令と共にプリンタ用補正処理装置２０へ出力される。
プリンタ用補正処理装置２０は、ポインタで示される記憶領域の色情報を、ＲＧＢ２４ビットページメモリにラスタライズする。その後、ラスタライズされた各画素に対してプリンタの色再現性に依存したＣＭＹＫ表色系の印刷データを生成し、生成した印刷データをプリンタ１０１へ出力する。
【００１５】
ここで、再び図１の画像補正装置１０のブロック図に戻って、該画像補正装置１０の各部の動作を図４のフローチャートに沿って説明する。
入力部１１は、ＲＧＢビットマップイメージポインタで示されるアドレスのＲＧＢ表色系のビットマップデータをコピーし、コピーした該ＲＧＢ表色系のビットマップデータを入力画像として取得する（ステップＳ１０）。
色空間変換部１２は、入力部１１で取得したＲＧＢ表色系のビットマップデータを、従来から知られた方法によりＣＩＥのＸＹＺ表色系に変換する（ステップＳ２０）。
ＣＩＥのＸＹＺ表色系に変換されたビットマップデータが、色空間データ保持部１３で保持される。
【００１６】
ＣＩＥのＸＹＺ表色系のビットマップデータを保持する色空間データ保持部１３から輝度信号Ｙに基づいて、スキャニング処理部１４で重み付けされた輝度ヒストグラムを生成し、該重み付け輝度ヒストグラムに基づいて、該重み付け輝度平均値を算出する（ステップＳ３０）。
ここで、スキャニング処理部１４の動作を詳細に説明する。
スキャニング処理部１４は、重み付け輝度ヒストグラム生成部と、重み付け輝度平均値算出部とで構成されている。
【００１７】
重み付け輝度ヒストグラム生成部は、図５（ａ）に示されるように、入力画像の画像中心点で重み付けが最大になるように、例えば正規分布で重みの分布を設定する。これは、入力画像の中心に被写体がある確率が最も高く、中心から離れるに従ってその確率が低減することに基づいている。
入力画像の中心から最も離れた地点を最遠点と称すると、画像の中心から最遠点までの距離が１となるように、正規化を施す。これにより、輝度ヒストグラムが画像サイズに依存することを防ぐことができる。
【００１８】
その後、図５（ｂ）に示すような正規分布の横軸を正規化後の画像中心点からの距離、縦軸を重みとして各画素について重み値を加重階調値として算出する。図５（ｂ）の正規分布における最大値および分散は所定の値であり、図示しない記憶部で予め保持している。
通常の輝度ヒストグラムを作成するときは、所定の輝度階調値の画素が何画素あるかカウントするが、重み付け輝度ヒストグラムを生成するときは、画素数のカウントに代えて、各画素に設定された重み値を加算する。
画像サイズに依存しないように輝度ヒストグラムを正規化するとき、各画素に設定された重み値の総和で輝度ヒストグラムの各度数を割ることにより、総和が１となる。
【００１９】
その後、重み付け輝度平均値算出部は、前記重み付け輝度ヒストグラムに基づいて、特性値としての重み付け輝度平均値を算出する。通常の輝度平均値は、（式１）に示すように、輝度値の総和を全画素数で割ることで算出されるが、重み付け輝度平均値は、（式２）に示すように、各画素の輝度値とその画素に設定した重み値との積の総和を求め、該総和を重み値の総和で割ることで算出される。生成した重み付け輝度ヒストグラムと、算出した重み付け輝度平均値とが処理データ保持部１５で保持される。
【００２０】
【数１】

【００２１】
処理データ保持部１５で保持する重み付け輝度ヒストグラムおよび重み付け輝度平均値に基づいて、後述するシグモイド関数のための補正パラメータを補正パラメータ取得部１６で取得する（ステップＳ４０）。取得した補正パラメータは処理データ保持部１５で保持される。
取得する補正パラメータは、シグモイド関数を用いて入力画像を補正するための補正係数であり、着目階調値ａと、着目階調値におけるシグモイド関数の傾きの最大値γとである。本具体例では、着目階調値ａを前記重み付け輝度ヒストグラムの最大値とし、着目傾き値γは全ての画像に対し固定で１．４を設定する。
【００２２】
着目傾き値γは、実験的な値であり、どのような画像に対しても弊害無く輝度階調変換を成し得ると思われる値として１．４を設定したが、この数値に限定する必要はない。
また着目階調値ａは、前記重み付け輝度ヒストグラムの最大値としたが、この値に限ることなく、例えば局所的な最大値を設定することの無いように、４次元関数などの連続関数で重み付け輝度ヒストグラムを近似し、その最大値を着目階調値ａに設定したり、重み付け輝度平均値を着目階調値ａに設定してもよい。
【００２３】
補正パラメータが取得されると、シグモイド関数補正処理部１７は、該補正パラメータをシグモイド関数の式に代入する。０〜２５５までの輝度階調値のシグモイド関数が、（式３）に示されている。
Ｙ′＝ａ^１−γＹ^γ
（０＜＝Ｙ＜＝ａ）
Ｙ′＝２５５−（２５５−ａ）^１−γ（２５５−Ｙ）^γ
（ａ＜Ｙ＜＝２５５）
Ｙ：入力輝度階調値
Ｙ′：出力輝度階調値
γ ：着目傾き値（傾き最大値）
ａ：着目階調値（傾き最大値の階調値）
（式３）
【００２４】
ここで、シグモイド関数を説明する。シグモイド関数は、図６のグラフで示されているように、Ｓ字状のカーブを描く関数であり、Ｓ字状カーブの特性は、銀塩写真における輝度階調値の入力および出力関係と同じである。ところで、デジタルカメラで取得した画像データは、一般的にダイナミックレンジが圧縮されていることから、銀塩写真と比べてメリハリが無い。このメリハリが無い画像データを、Ｓ字状カーブを描くシグモイド関数を用いて変換することにより、銀塩写真と同様な質感を得ることができる。
特に、シグモイド関数における傾き最大となるポイントで輝度階調値を変換前後で保持することにより、強調したい輝度階調値を変えることなく画像データを変換することができ、これにより良好な質感の画像データを得ることができる。
【００２５】
シグモイド関数補正処理部１７は、色空間データ保持部１３で保持する各画素の輝度階調値Ｙを、補正パラメータを代入したシグモイド関数で、順次変換し変換結果Ｙ′を色空間データ保持部１３に保持させる（ステップＳ５０）。
ＲＧＢ変換部１８は、シグモイド関数を用いて変換されたＣＩＥのＸＹＺ表色系のビットマップデータを、従来から知られた方法によりＲＧＢ表色系に変換し、ＲＧＢ表色系のビットマップデータを生成する（ステップＳ６０）。
出力部１９は、変換後のＲＧＢビットマップイメージのポインタを出力する。
【００２６】
前記したように、具体例１の画像補正装置１０によれば、入力画像の画像中心点からの距離に応じた重み付けをした重み付け輝度ヒストグラムを生成し、該重み付け輝度ヒストグラムに基づいて補正パラメータを算出し、該補正パラメータを代入したシグモイド関数で入力画像の輝度階調値を補正することにより、画像中心点付近の被写体の輝度階調幅を広げることができ、入力画像を良好に補正することができる。
更に、具体例１の画像補正装置１０によれば、入力画像の被写体部分のみを輝度階調補正することなく、入力画像全体を輝度階調補正することから、補正後の入力画像の連続性を保つことができる。これにより、例えば被写体が画像中心点からずれても、不自然な輝度階調補正を行うことなく輝度階調を補正することができる。
【００２７】
〈具体例２〉
前記した具体例１は着目階調値を一つ設定したが、具体例２では着目階調値を複数設定し、輝度階調の補正効果の向上を図る。
例えば被写体に高輝度部分と低輝度部分とを互いに含むとき、これらの部分を共に輝度階調が豊かになるように補正を施すことが望まれる。高輝度部分と低輝度部分との２点で注目階調値を設定したシグモイド関数を用いて輝度補正した場合の輝度特性グラフを図７に示す。該グラフでは、低輝度部分の０．２と、高輝度部分の０．６付近で変換後の輝度階調幅が広がっている。
【００２８】
具体例２の画像補正装置１０′の構成は、具体例１と同様に入力部１１、色空間変換部１２、色空間データ保持部１３、スキャニング処理部１４、処理データ保持部１５、ＲＧＢ変換部１８および出力部１９を備えており、更に具体例１の補正パラメータ取得部１６に代わる補正パラメータ取得部１６′と、具体例１のシグモイド関数補正処理部１７に代わるシグモイド関数補正処理部１７′と、を備えている。
具体例１と同じ構成の説明は割愛し、複数の着目階調値を設定する補正パラメータ取得部１６′およびシグモイド関数補正処理部１７′を図を用いて詳細に説明する。
【００２９】
補正パラメータ取得部１６′は、処理データ保持部１５で保持する重み付け輝度ヒストグラムおよび重み付け輝度平均値に基づいて、シグモイド関数のための補正パラメータを取得し、取得した補正パラメータを処理データ保持部１５で保持する。
取得する補正パラメータは、入力画像をシグモイド関数を用いて補正するための補正係数であり、２つの着目階調値ａと、各着目階調値におけるシグモイド関数の傾きの最大値γ（着目傾き値）とである。本具体例では、重み付け輝度ヒストグラムにおいて、最大値と、次に大きい値とを小さいほうから順に、着目階調値ａ１と、着目階調値ａ２とする。
【００３０】
着目傾き値γは全ての画像に対し固定で１．４と設定する。着目傾き値γは、実験的な値であり、どのような画像に対しても弊害無く輝度階調変換を成し得ると思われる値として１．４を設定したが、この数値に限定する必要はない。
着目階調値ａ１および着目階調値ａ２は、重み付け輝度ヒストグラムの最大値と次に大きい値を設定したが、これらの値に限ることなく、例えば局所的な最大値を設定することの無いように、４次元関数などの連続関数で重み付け輝度ヒストグラムを近似し、その最大値と次に大きい値とを着目階調値ａ１および着目階調値ａ２に設定したり、重み付け輝度平均値と、重み付け輝度ヒストグラムの最大値とを複数の着目階調値に設定してもよい。
【００３１】
しかし、図８に示すグラフのように、着目階調値ａ１と着目階調値ａ２とが近いと、その継目が急カーブとなり、輝度階調が急激に変化することから、例えば、グラデーションのように、輝度階調が次第に変化する部位に適用されると、輝度階調の補正結果が不自然になる。
これを防ぐべく、輝度階調値ａ１と輝度階調値ａ２との間が所定の値以下、つまりａ２−ａ１が所定値以下であるとき、ａ１＝ａ２＝重み付け輝度最大値、若しくはａ１＝ａ２＝重み付け輝度平均値とする。
設定した着目階調値ａ１および着目階調値ａ２と、着目傾き値γとから成る補正パラメータは、処理データ保持部１５で保持される。
【００３２】
シグモイド関数補正処理部１７′は、処理データ保持部１５から補正パラメータを取得すると、該補正パラメータをシグモイド関数に代入する。
０〜２５５までの輝度階調値のシグモイド関数が、（式４）に示されている。Ｙ′＝ａ１^１−γ１Ｙ^γ１
（０＜＝Ｙ＜＝ａ１）
Ｙ′＝ｂ−（ｂ−ａ１）^１−γ１（ｂ−Ｙ^γ１）
（ａ１＜Ｙ＜ｂ）
Ｙ′＝（ａ２−ｂ）^１−γ２（Ｙ−ｂ）^γ２＋ｂ
（ｂ＜＝Ｙ＜＝ａ２）
Ｙ′＝２５５−（２５５−ａ２）^１−γ２（２５５−Ｙ）^γ２
（ａ２＜Ｙ＜＝２５５）
但し、ｂ＝（ａ１＋ａ２）／２
γ１＝γ２
ここで、階調値は０〜２５５の値とする。
Ｙ：入力輝度階調値
Ｙ′：出力輝度階調値
γ１：低輝度部位における着目傾き値（傾き最大値）
γ２：高輝度部位における着目傾き値（傾き最大値）
ａ１：低輝度部位における着目階調値（傾き最大値の階調値）
ａ２：高輝度部位における着目階調値（傾き最大値の階調値）
ｂ：低輝度部位および高輝度部位間における分割階調値（ａ１、ａ２の中点）
（式４）
【００３３】
着目傾き値γ１および着目傾き値γ２は、互いに異なる値を設定してもよいが、高輝度部位と低輝度部位との境で、不連続となることから同じ値とすることが望ましい。
式４では、分割階調値としての分割階調点ｂが、図９の（ａ）に示すように、低輝度部位における着目階調値ａ１と高輝度部位における着目階調値ａ２との中点であったが、図９の（ｂ）に示すように、０からａ１と、ａ２から２５５までの比率（ａ１−０：２５５−ａ２）で分割し、その分割境界点を分割階調点としてもよい。このときの分割階調値ｂを式５に示す。
ｂ＝２５５ａ１／｛２５５−（ａ２−ａ１）｝（式５）
また、前記した着目階調値は、２点に限る必要はなく、例えば３点やそれ以上であってもよい。
【００３４】
シグモイド関数補正処理部１７は、補正パラメータをシグモイド関数に代入すると、該シグモイド関数を用いて色空間データ保持部１３で保持する各画素の輝度階調値Ｙを順次変換し、変換結果Ｙ′を色空間データ保持部１３に保持させる。
【００３５】
前記したように、具体例２の画像補正装置１０′によれば、輝度階調補正の中心となる着目階調値を複数設定することにより、複数の輝度階調値幅を広げることができ、入力画像を良好に補正することができる。
【００３６】
【発明の効果】
本発明の画像補正装置によれば、前記入力画像を構成する各画素の階調値に対し、前記入力画像の所定位置からの距離に応じた重み付けを行った頻度分布に基づいて着目階調値および着目傾き値を設定し、設定した前記着目階調値および前記着目傾き値から成る補正パラメータに基づいて、前記入力画像の階調値を変換することにより、輝度階調幅に広がりある補正処理が施されることから、被写体と背景とにメリハリがあり、良好な補正結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像補正装置のブロック図である。
【図２】システム構成を示すブロック図である。
【図３】プリンタドライバのブロック図である。
【図４】本発明の画像補正装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）入力画像における画像中心点からの距離を示す模式図である。
（ｂ）画像中心点からの距離に応じて重み付けしたグラフである。
【図６】シグモイド関数を示すグラフである。
【図７】着目階調点が２点のシグモイド関数を用いて輝度補正した場合の輝度特性グラフである。
【図８】着目階調点ａ１および着目階調点ａ２が近すぎて、階調変換が不自然なシグモイド関数を示すグラフである。
【図９】（ａ）分割階調値ｂを着目階調点ａ１および着目階調点ａ２の中点とすることを示す模式図である。
（ｂ）分割階調値ｂを着目階調点ａ１および着目階調点ａ２の比で分割することを示す模式図である。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to digital image correction processing, and more particularly, to an image correction method and an image correction apparatus for correcting luminance of a digital image.
[0002]
[Prior art]
Patent Document 1 discloses a method for improving the image quality of an input image such as a digital image obtained by photographing a subject with a digital camera or a digital image obtained by digitizing a silver salt photographic film with a digital film scanner.
According to Patent Document 1, a luminance histogram of an input image is created, and a new luminance histogram for use in subsequent density correction processing is performed along with correction processing of color fog, contrast, and saturation based on the luminance histogram. By creating the above, it is disclosed that image correction relating to color balance and density correction of a print image are performed as a series of processes, and processing relating to histogram generation is made efficient.
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 2001-189861
[Problems to be solved by the invention]
However, since the conventional image correction method corrects the input image without considering the subject, gradation correction is linearly performed on the input image. Therefore, since the correction process without spreading the luminance gradation width is performed, the subject and the background are not sharp, that is, the subject cannot be corrected so as to stand out from the background, and a satisfactory correction result can be obtained. could not.
Accordingly, an object of the present invention is to provide a method for performing a correction process so that an input image is sharp and an image correction apparatus.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The present invention adopts the following configuration in order to solve the above points.
An image correction method for converting a luminance gradation value of an input image using a sigmoid function, wherein the luminance gradation value of each pixel constituting the input image is a distance from a predetermined position of the input image. Calculating weighted gradation values according to weighting, generating a histogram showing the frequency distribution of the weighted gradation values, and selecting a plurality of target gradation values as coefficient parameters of the sigmoid function based on the histogram to that, the sigmoid function of coefficient parameters as the obtaining each focusing gradient values obtained experimentally for each focusing each gradation value corresponding, wherein the difference between the interest gradation value is greater than a predetermined value each A divided gradation value is set between the target gradation values, and the gradation value area that the pixel can take is divided into a plurality of divided areas by each divided gradation value and each target gradation value. When to convert The target gradation value corresponding to the divided region including the gradation value of the pixel, the divided gradation value, and the target inclination value corresponding to the target gradation value are selected and set as the coefficient parameter in the sigmoid function. The tone value of the pixel is converted by the sigmoid function, and when the difference between the target tone values is equal to or less than the predetermined value, any one target tone value and the target corresponding to the target tone value An inclination value is set in the sigmoid function, and a gradation value of each pixel is converted through the sigmoid function.
[0006]
The predetermined position is a center of the input image .
[0007]
An image correction apparatus for converting a luminance gradation value of an input image using a sigmoid function, wherein the luminance gradation value of each pixel constituting the input image is a distance from a predetermined position of the input image. A weighting gradation value is calculated by performing weighting according to the scanning processing unit that generates a histogram indicating a frequency distribution of the calculated weighted gradation value, and a plurality of attentions are given as coefficient parameters of the sigmoid function based on the histogram a correction parameter acquiring unit to select the tone values, the tone value of each pixel to obtain the respective interest gradient values respectively to the each focused tone value as a coefficient parameter to obtain the corresponding experimentally the sigmoid function and a correction processing unit for converting through the sigmoid function, the correction processing unit, the difference is larger than a predetermined value and the split tone values between the respective interest tone values of the focused tone values When the gradation value area that can be taken by the pixel is divided into a plurality of divided areas according to each divided gradation value and each target gradation value, and the gradation value of a certain pixel is converted, the gradation value of the pixel is The target gradation value corresponding to the included divided region, the divided gradation value, and the target inclination value corresponding to the target gradation value are selected and set as the coefficient parameter in the sigmoid function. When the gradation value is converted and the difference between the respective target gradation values is equal to or less than the predetermined value, any one target gradation value and the target inclination value corresponding to the target gradation value are set in the sigmoid function. The gradation value of each pixel is converted through the sigmoid function.
[0008]
The scanning processing unit can calculate a weighted gradation value for performing weighting according to a distance from the center with the predetermined position as the center of the input image .
[0009]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
<Specific example 1>
As shown in FIG. 1, an image correction apparatus 10 according to the present invention includes an input unit 11 that receives RGB bitmap data at an address indicated by an RGB bitmap image pointer as an input image, and RGB bitmap data input by the input unit 11. Is converted to XYZ color system values of CIE (Commission Internationale d'Eclairage), and color space data holding CIE XYZ color system values converted by the color space conversion unit 12 The weighting luminance histogram is generated by weighting the Y value (luminance gradation value) held by the unit 13 and the color space data holding unit 13 according to the distance from the predetermined position of the input image. A scanning processing unit 14 that acquires an average luminance value in a histogram, and processing data that temporarily holds a value acquired by the scanning processing unit 14 And a correction parameter for performing a correction process using a sigmoid function based on the data temporarily stored in the data storage unit 15 and the processing data storage unit 15, and the acquired correction parameter is stored in the processing data The Y value of the input image is corrected using the correction parameter acquisition unit 16 held by the unit 15 and the sigmoid function into which the correction parameter held by the processing data holding unit 15 is substituted, and the correction result is held in color space data A sigmoid function correction processing unit 17 as a correction processing unit held by the unit 13, an RGB conversion unit 18 that converts the correction color space data held by the color space data holding unit 13 into RGB values, and conversion by the RGB conversion unit 18 And an output unit 19 for outputting a pointer indicating the address of the RGB bitmap data obtained as described above.
[0010]
Here, a system 100 including the image correction apparatus 10 of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 and 3.
As shown in FIG. 2, the system 100 includes a printer 101 as a printing apparatus, a monitor 102 as a display apparatus, and a host computer 103 to which these are connected.
The host computer 103 includes an HDD (Hard Disk Drive) 104, a CPU (Central Processing Unit) 105, a RAM (Random Access Memory) 106, and a ROM (Read Only Memory) 107 for storing various types of information. An OS (Operating System) 108 for controlling these components is held as software. In addition to the OS 108, the software processes the application 109 and a display command group (image drawing command, text drawing command, and graphics drawing command) issued to the OS 108 by the application 109 to display on the monitor. And a printer driver 110 that generates print data by processing various drawing command groups issued by the application 109. The software is appropriately stored in a storage medium such as the HDD 104 or the RAM 106. Is retained.
[0011]
A user operates a host computer 103 that operates based on an application 109 such as image processing software called word processing software, retouch software, or draw software, and characters and the like based on a display image displayed on the monitor 102 Text data classified into the above text, graphics data classified into graphics such as graphics, and image data such as natural images are generated.
The image image data is a digital image obtained by a digital camera or the like, or a digital image obtained by digitizing a silver salt photographic film by a digital film scanner, rather than a user arbitrarily generating it using the host computer 103, The data is taken into the host computer 103 via an interface (not shown) and is appropriately processed by the user at the host computer 103.
[0012]
When the image data is printed by the printer 101, a print output request is issued from the application 109 to the OS. At this time, graphics data is issued to the OS as a graphics drawing command, and image image data (hereinafter simply referred to as image data) is a drawing command group including image drawing commands. The OS 108 that has received a print request from the application 109 issues a print request and a drawing command to the printer driver 110, and the printer driver 110 performs printing for causing the printer 101 to print based on the print request and drawing command group from the OS 108. Data is generated and the print data is output to the printer 101.
[0013]
When the printer 101 is, for example, a raster printer, the printer driver 110 sequentially performs image correction processing on image data as an input image based on a drawing command from the OS 108. The printer driver 110 sequentially rasterizes the corrected image data into an RGB 24-bit page memory, converts the contents of the RGB 24-bit page memory into data that can be printed by the printer 101, for example, YMCK format data, and prints the converted data. The data is output to the printer 101. A functional block diagram of the printer driver 110 that performs the above-described processing is shown in FIG.
[0014]
The printer driver 110 includes the image correction apparatus 10 of the present invention and a printer correction processing apparatus 20.
The image correction apparatus 10 of the present invention performs image correction processing on an input image as image data included in a drawing command group from the OS 108. In the image correction process, the color information of the RGB color system is converted into the CIE XYZ color system, and the luminance gradation correction process is performed on the luminance signal Y (luminance gradation value) using a sigmoid function. Thereafter, the color information is converted into RGB color system color information based on the corrected luminance signal and the original XZ value. A pointer indicating a storage area (not shown) in which the conversion result is held is output to the printer correction processing apparatus 20 together with a drawing command.
The printer correction processing device 20 rasterizes the color information in the storage area indicated by the pointer into the RGB 24-bit page memory. Thereafter, print data of the CMYK color system depending on the color reproducibility of the printer is generated for each rasterized pixel, and the generated print data is output to the printer 101.
[0015]
Here, returning to the block diagram of the image correction apparatus 10 in FIG. 1 again, the operation of each part of the image correction apparatus 10 will be described with reference to the flowchart in FIG.
The input unit 11 copies the RGB color system bitmap data at the address indicated by the RGB bitmap image pointer, and acquires the copied RGB color system bitmap data as an input image (step S10).
The color space conversion unit 12 converts the RGB color system bitmap data acquired by the input unit 11 into the CIE XYZ color system by a conventionally known method (step S20).
Bitmap data converted into the CIE XYZ color system is held in the color space data holding unit 13.
[0016]
Based on the luminance signal Y from the color space data holding unit 13 holding the bitmap data of the CIE XYZ color system, a luminance histogram weighted by the scanning processing unit 14 is generated, and based on the weighted luminance histogram, A weighted luminance average value is calculated (step S30).
Here, the operation of the scanning processing unit 14 will be described in detail.
The scanning processing unit 14 includes a weighted luminance histogram generating unit and a weighted luminance average value calculating unit.
[0017]
As shown in FIG. 5A, the weighted luminance histogram generation unit sets the weight distribution, for example, in a normal distribution so that the weight is maximized at the image center point of the input image. This is based on the fact that the probability that the subject is at the center of the input image is the highest, and that the probability decreases as the distance from the center increases.
If the point farthest from the center of the input image is called the farthest point, normalization is performed so that the distance from the center of the image to the farthest point is 1. This can prevent the luminance histogram from depending on the image size.
[0018]
Thereafter, the horizontal axis of the normal distribution as shown in FIG. 5B is the distance from the image center point after normalization, the vertical axis is the weight, and the weight value is calculated as a weighted gradation value for each pixel. The maximum value and variance in the normal distribution in FIG. 5B are predetermined values, and are held in advance in a storage unit (not shown).
When creating a normal luminance histogram, the number of pixels with a predetermined luminance gradation value is counted. When generating a weighted luminance histogram, each pixel is set instead of counting the number of pixels. Add weight values.
When normalizing the luminance histogram so as not to depend on the image size, the sum is set to 1 by dividing each frequency of the luminance histogram by the sum of the weight values set for each pixel.
[0019]
Thereafter, the weighted luminance average value calculation unit calculates a weighted luminance average value as a characteristic value based on the weighted luminance histogram. The normal luminance average value is calculated by dividing the total luminance value by the total number of pixels as shown in (Equation 1), but the weighted luminance average value is calculated for each pixel as shown in (Equation 2). Is calculated by obtaining the sum of products of the luminance value of the pixel and the weight value set for the pixel and dividing the sum by the sum of the weight values. The generated weighted luminance histogram and the calculated weighted luminance average value are held in the processing data holding unit 15.
[0020]
[Expression 1]

[0021]
Based on the weighted luminance histogram and weighted luminance average value held by the processing data holding unit 15, a correction parameter for a sigmoid function described later is acquired by the correction parameter acquiring unit 16 (step S40). The acquired correction parameter is held in the processing data holding unit 15.
The correction parameters to be acquired are correction coefficients for correcting the input image using the sigmoid function, and are the target gradation value a and the maximum value γ of the sigmoid function slope at the target gradation value. In this specific example, the target gradation value a is set to the maximum value of the weighted luminance histogram, and the target inclination value γ is fixed to 1.4 for all images.
[0022]
The target inclination value γ is an experimental value, and 1.4 is set as a value that is considered to be capable of performing luminance gradation conversion without any harmful effect on any image. However, it should be limited to this value. There is no.
The target gradation value a is the maximum value of the weighted luminance histogram, but is not limited to this value. For example, a continuous function such as a four-dimensional function is used so as not to set a local maximum value. The luminance histogram may be approximated, and the maximum value may be set as the target gradation value a, or the weighted luminance average value may be set as the target gradation value a.
[0023]
When the correction parameter is acquired, the sigmoid function correction processing unit 17 substitutes the correction parameter into the sigmoid function expression. A sigmoid function of luminance gradation values from 0 to 255 is shown in (Expression 3).
Y ′ = a ^1−γ Y ^γ
(0 <= Y <= a)
Y ′ = 255− (255−a) ^1−γ (255−Y) ^γ
(A <Y <= 255)
Y: input luminance gradation value Y ′: output luminance gradation value γ: focused inclination value (maximum inclination value)
a: The target gradation value (gradation value of the maximum inclination value)
(Formula 3)
[0024]
Here, the sigmoid function will be described. As shown in the graph of FIG. 6, the sigmoid function is a function that draws an S-shaped curve, and the characteristics of the S-shaped curve are the same as the luminance gradation value input and output relationship in a silver halide photograph. It is. By the way, image data acquired with a digital camera is generally not compressed as compared with a silver halide photograph because the dynamic range is generally compressed. By converting the image data without sharpness using a sigmoid function that draws an S-shaped curve, it is possible to obtain a texture similar to that of a silver halide photograph.
In particular, it is possible to convert image data without changing the luminance gradation value to be emphasized by holding the luminance gradation value before and after the conversion at the point where the gradient in the sigmoid function is the maximum, thereby enabling an image with a good texture. Data can be obtained.
[0025]
The sigmoid function correction processing unit 17 sequentially converts the luminance gradation value Y of each pixel held in the color space data holding unit 13 with a sigmoid function into which correction parameters are substituted, and converts the conversion result Y ′ into the color space data holding unit 13. (Step S50).
The RGB converter 18 converts the CIE XYZ color system bitmap data converted using the sigmoid function into the RGB color system using a conventionally known method, and converts the RGB color system bitmap data into the RGB color system. Generate (step S60).
The output unit 19 outputs a pointer of the converted RGB bitmap image.
[0026]
As described above, according to the image correction apparatus 10 of the first specific example, the weighted luminance histogram weighted according to the distance from the image center point of the input image is generated, and the correction parameter is calculated based on the weighted luminance histogram. Then, by correcting the luminance gradation value of the input image with the sigmoid function in which the correction parameter is substituted, the luminance gradation width of the subject near the center point of the image can be widened, and the input image can be corrected satisfactorily. .
Furthermore, according to the image correction apparatus 10 of the first specific example, since the entire input image is subjected to luminance gradation correction without correcting the luminance gradation of only the subject portion of the input image, the continuity of the input image after correction is improved. Can keep. Thereby, for example, even if the subject is deviated from the center point of the image, the luminance gradation can be corrected without performing an unnatural luminance gradation correction.
[0027]
<Specific example 2>
In Specific Example 1 described above, one target gradation value is set. In Specific Example 2, a plurality of target gradation values are set to improve the correction effect of the luminance gradation.
For example, when a subject includes a high-luminance portion and a low-luminance portion, it is desirable to correct these portions so that the luminance gradation is rich. FIG. 7 shows a luminance characteristic graph when luminance correction is performed using a sigmoid function in which a target gradation value is set at two points of a high luminance portion and a low luminance portion. In the graph, the luminance gradation width after conversion is widened around 0.2 in the low luminance portion and 0.6 in the high luminance portion.
[0028]
The configuration of the image correction apparatus 10 ′ of the second specific example is the same as that of the first specific example. The input unit 11, the color space conversion unit 12, the color space data holding unit 13, the scanning processing unit 14, the processing data holding unit 15, and the RGB conversion unit. 18 and an output unit 19, a correction parameter acquisition unit 16 ′ that replaces the correction parameter acquisition unit 16 of the first specific example, and a sigmoid function correction processing unit 17 ′ that replaces the sigmoid function correction processing unit 17 of the first specific example. It is equipped with.
The description of the same configuration as in the specific example 1 is omitted, and the correction parameter acquisition unit 16 'and the sigmoid function correction processing unit 17' for setting a plurality of target gradation values will be described in detail with reference to the drawings.
[0029]
The correction parameter acquisition unit 16 ′ acquires a correction parameter for the sigmoid function based on the weighted luminance histogram and the weighted luminance average value held by the processing data holding unit 15, and the acquired correction parameter is obtained by the processing data holding unit 15. Hold.
The acquired correction parameter is a correction coefficient for correcting the input image using a sigmoid function, and includes two target gradation values a and a maximum value γ of the sigmoid function inclination at each target gradation value (target inclination value). ). In this specific example, in the weighted luminance histogram, the maximum value and the next largest value are set as the target gradation value a1 and the target gradation value a2 in order from the smallest value.
[0030]
The target inclination value γ is fixed to 1.4 for all images. The target inclination value γ is an experimental value, and 1.4 is set as a value that is considered to be capable of performing luminance gradation conversion without any harmful effect on any image. However, it should be limited to this value. There is no.
The target gradation value a1 and the target gradation value a2 are set to the next largest value and the maximum value of the weighted luminance histogram. However, it is not limited to these values, and for example, a local maximum value is not set. The weighted luminance histogram is approximated by a continuous function such as a four-dimensional function, and the maximum value and the next largest value are set as the target gradation value a1 and the target gradation value a2, or the weighted luminance average value and the weighting The maximum value of the luminance histogram may be set to a plurality of target gradation values.
[0031]
However, as shown in the graph of FIG. 8, when the target gradation value a1 and the target gradation value a2 are close, the joint becomes a sharp curve and the luminance gradation changes abruptly. In addition, when applied to a portion where the luminance gradation gradually changes, the luminance gradation correction result becomes unnatural.
In order to prevent this, when the luminance gradation value a1 and the luminance gradation value a2 are equal to or smaller than a predetermined value, that is, when a2-a1 is equal to or smaller than the predetermined value, a1 = a2 = weighted luminance maximum value or a1 = a2 = Weighted luminance average value.
The correction parameter composed of the set target gradation value a1 and target gradation value a2 and the target inclination value γ is held in the processing data holding unit 15.
[0032]
When the sigmoid function correction processing unit 17 ′ acquires the correction parameter from the processing data holding unit 15, the sigmoid function correction processing unit 17 ′ substitutes the correction parameter for the sigmoid function.
A sigmoid function of luminance gradation values from 0 to 255 is shown in (Expression 4). Y ′ = a1 ^1−γ1 Y ^γ1
(0 <= Y <= a1)
Y ′ = b− (b−a1) ^1−γ1 (b−Y ^γ1 )
(A1 <Y <b)
Y ′ = (a2−b) ^1−γ2 ( ^Yb ) ^γ2 + b
(B <= Y <= a2)
Y ′ = 255− (255−a2) ^1−γ2 (255−Y) ^γ2
(A2 <Y <= 255)
However, b = (a1 + a2) / 2
γ1 = γ2
Here, the gradation value is 0 to 255.
Y: input luminance gradation value Y ′: output luminance gradation value γ1: inclination value of interest (maximum inclination value) in a low luminance portion
γ2: Inclination value of interest (highest inclination value) in a high-luminance region
a1: The gradation value of interest in the low luminance part (gradation value of the maximum inclination value)
a2: The gradation value of interest in the high-luminance part (gradation value of the maximum inclination value)
b: Divided gradation value between the low-luminance part and the high-luminance part (middle point of a1 and a2)
(Formula 4)
[0033]
The target inclination value γ1 and the target inclination value γ2 may be different from each other, but are preferably the same value because they are discontinuous at the boundary between the high luminance part and the low luminance part.
In Expression 4, the divided gradation point b as the divided gradation value is, as shown in FIG. 9A, among the target gradation value a1 in the low luminance part and the target gradation value a2 in the high luminance part. However, as shown in FIG. 9B, it is divided at a ratio of 0 to a1 and a2 to 255 (a1-0: 255-a2), and the dividing boundary point is divided into gradation points. It is good. The divided gradation value b at this time is shown in Equation 5.
b = 255a1 / {255- (a2-a1)} (Formula 5)
Further, the target gradation value is not limited to two points, and may be, for example, three points or more.
[0034]
When the sigmoid function correction processing unit 17 substitutes the correction parameter into the sigmoid function, the sigmoid function correction processing unit 17 sequentially converts the luminance gradation value Y of each pixel held in the color space data holding unit 13 using the sigmoid function, and converts the conversion result Y ′. The color space data holding unit 13 holds the data.
[0035]
As described above, according to the image correction apparatus 10 ′ of the second specific example, by setting a plurality of target gradation values that are the centers of luminance gradation correction, a plurality of luminance gradation value widths can be widened, The image can be corrected satisfactorily.
[0036]
【The invention's effect】
According to the image correction apparatus of the present invention, the gradation value of interest is based on a frequency distribution in which the gradation value of each pixel constituting the input image is weighted according to the distance from the predetermined position of the input image. And the target inclination value is set, and the gradation value of the input image is converted based on the correction parameter composed of the set target gradation value and the target inclination value. As a result, the subject and the background are sharp, and a good correction result can be obtained.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an image correction apparatus of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a system configuration.
FIG. 3 is a block diagram of a printer driver.
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the image correction apparatus of the present invention.
FIG. 5A is a schematic diagram showing a distance from an image center point in an input image.
(B) A graph weighted according to the distance from the image center point.
FIG. 6 is a graph showing a sigmoid function.
FIG. 7 is a luminance characteristic graph when luminance correction is performed using a sigmoid function having two gradation points of interest.
FIG. 8 is a graph showing a sigmoid function in which tone conversion is unnatural because the target tone point a1 and the target tone point a2 are too close.
9A is a schematic diagram showing that a divided gradation value b is a middle point of a target gradation point a1 and a target gradation point a2. FIG.
(B) is a schematic diagram showing that the divided gradation value b is divided by the ratio of the target gradation point a1 and the target gradation point a2.

Claims

An image correction method for converting a luminance gradation value of an input image using a sigmoid function,
Calculating a weighted gradation value by weighting the gradation value of the luminance of each pixel constituting the input image according to the distance from a predetermined position of the input image;
Generating a histogram showing the frequency distribution of the weighted tone values;
Selecting a plurality of target tone values as coefficient parameters of the sigmoid function based on the histogram;
Obtaining each experimentally obtained inclination value corresponding to each of the target gradation values as a coefficient parameter of the sigmoid function,
If the difference between the respective target gradation values is larger than a predetermined value , a divided gradation value is set between the respective target gradation values, and a gradation value area that can be taken by the pixel by each divided gradation value and each of the target gradation values Is divided into a plurality of divided regions, and the gradation value of a certain pixel is converted, the target gradation value corresponding to the divided region including the gradation value of the pixel, the divided gradation value, and the target gradation value Selecting a corresponding slope value of interest and setting it as the coefficient parameter in the sigmoid function, and converting the gradation value of the pixel by the sigmoid function;
If the difference between the target gradation values is equal to or less than the predetermined value, any one target gradation value and a target inclination value corresponding to the target gradation value are set in the sigmoid function, and the gradation of each pixel is set. Converting a value through the sigmoid function;
An image correction method characterized by the above.

The image correction method according to claim 1, wherein the predetermined position is a center of the input image.

An image correction apparatus that converts a gradation value of luminance of an input image using a sigmoid function,
A weighted gradation value is calculated by weighting the luminance gradation value of each pixel constituting the input image according to a distance from a predetermined position of the input image, and the frequency of the calculated weighted gradation value is calculated. A scanning processing unit for generating a histogram showing the distribution;
A correction parameter acquisition unit that selects a plurality of target gradation values as coefficient parameters of the sigmoid function based on the histogram;
A correction processing unit that acquires each experimentally obtained inclination value corresponding to each of the target gradation values as a coefficient parameter of the sigmoid function and converts the gradation value of each pixel via the sigmoid function; Including
The correction processing unit sets a divided tone value between the target tone values when the difference between the target tone values is larger than a predetermined value, and the correction processing unit sets pixel values based on the divided tone values and the target tone values. When a possible gradation value area is divided into a plurality of divided areas and a gradation value of a pixel is converted, a target gradation value and a divided gradation value corresponding to the divided area including the gradation value of the pixel, and A target inclination value corresponding to the target gradation value is selected and set as the coefficient parameter in the sigmoid function, and the gradation value of the pixel is converted by the sigmoid function, and a difference between the target gradation values is If it is less than or equal to a predetermined value, any one target gradation value and a target inclination value corresponding to the target gradation value are set in the sigmoid function, and the gradation value of each pixel is converted via the sigmoid function. ,
An image correction apparatus characterized by that.

The image correction apparatus according to claim 3, wherein the scanning processing unit calculates a weighted gradation value for performing weighting according to a distance from the center with the predetermined position as the center of the input image.