JP4393489B2 - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents

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Description

本発明は、画像を彩度補正する画像処理に関する。
画像の彩度を補正して画像の鮮やかさを増し、画像の見えを向上する彩度補正処理がある。
一方、人の視覚特性には、色の面積効果という現象がある。色の面積効果は、対象物の見た目の大きさによって明度や彩度が異なって見える現象である。例えば、まったく同じ色の対象物でも、画像中でその対象物の見た目が大きい場合は、見た目が小さい場合よりも明度や彩度が高く感じられる。この色の面積効果のために、画像中の対象物の視覚的な大きさの違いにより、対象物の色が異なって見える現象が生じる。例えば、色が同じで大きさが異なる領域があるとすると、大きい領域は小さい領域よりも彩度が高く、鮮やかに見える。
彩度補正処理として、画像の各画素に彩度補正量に応じた彩度補正を施す技術がある。この技術により、画像に一律に彩度補正を施せば、画像データ上では所望する結果が得られる。しかし、色の面積効果により、領域の見た目の大きさによって彩度が変わり、所望する効果が得られない場合がある。つまり、領域の見た目の大きさに応じた彩度補正を行う必要がある。
特許文献1は、画像中の肌色の面積に応じて彩度を補正する発明を開示する。具体的には、色差信号から一画面中の肌色領域の面積を検出し、輝度信号から一画面の平均輝度を検出して、平均輝度と肌色面積から一画面の肌色補正量を決定する。そして、肌色領域に対応する輝度信号と色差信号を肌色補正量に応じて補正する。
特許文献2は、画像データが含む記憶色を好ましい色へ補正する発明を開示する。具体的には、画像データから特性値を算出し、特性値と記憶色の色情報から補正対象の特定色領域とその背景領域を抽出する。そして、特性値、抽出結果、好ましい色の情報から、好ましい色の色補正目標値を算出し、色補正目標値と特性値に基づき、特定色領域の各色を補正する。特性値は、特定色領域の平均色度と、画像面積に対する特定色領域の占有率である。
しかし、特許文献1の技術は、一画面中に小さな肌色領域が多数あると、それら肌色領域の面積の合計に応じた肌色補正量を決定し、各肌色領域に一律の補正を施す。従って、個々の肌色領域を適切に補正することはできない。また、特許文献1の技術は肌色領域以外は色補正しないし、特許文献2の技術は記憶色以外の色領域は色補正しない。
特許第3370770号公報 特開2004-192614公報
本発明は、色の面積効果を考慮した彩度補正を行うことを目的とする。
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。
本発明にかかる画像処理装置は、入力画像を、それぞれ類似する特徴量を有する画素の集合である複数の領域に分割する分割手段と、前記分割手段が分割した各領域の見た目のサイズVを、当該領域の画素数Sおよび形状に基づき計算する計算手段と、前記見た目のサイズVが大きい領域ほど弱い補正になるように、前記入力画像を彩度補正する補正手段とを有し、前記計算手段は、前記形状として前記領域の縦方向の長さHおよび横方向の長さWを用い、前記画素数S、前記長さHおよび前記長さWを用いる数式によって、前記入力画像中の前記領域の視覚的な大きさを示す値である前記見た目のサイズVを計算することを特徴とする。
本発明にかかる画像処理方法は、入力画像を、それぞれ類似する特徴量を有する画素の集合である複数の領域に分割する分割ステップと、前記分割した各領域の見た目のサイズVを、当該領域の画素数Sおよび形状に基づき計算する計算ステップと、前記見た目のサイズVが大きい領域ほど弱い補正になるように、前記入力画像を彩度補正する補正ステップとを有し、前記計算ステップは、前記形状として前記領域の縦方向の長さHおよび横方向の長さWを用い、前記画素数S、前記長さHおよび前記長さWを用いる数式によって、前記入力画像中の前記領域の視覚的な大きさを示す値である前記見た目のサイズVを計算することを特徴とする。
本発明によれば、色の面積効果を考慮した彩度補正を行うことができる。
以下、本発明にかかる実施例の画像処理装置を図面を参照して詳細に説明する。
［画像処理装置の構成］
図1は実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
領域分割部210は、入力される画像を領域分割する。サイズ計算部220は、各領域の見た目のサイズを計算する。補正係数計算部230は、各領域の見た目のサイズに応じて、彩度の補正係数を計算する。フィルタ処理部240は、補正係数に応じてフィルタ処理を行う。彩度補正部250は彩度補正した画像を出力する。また、入力部270は外部機器から画像を入力し、出力部260は外部機器に画像を出力するインタフェイスである。
制御部200は、システムバス202を介して、メモリ201に入力画像を記憶する領域やワーク領域を動的に割り当て、上記の各処理部を制御し、後述する画像処理を実行する。なお、メモリ201には半導体メモリを利用するが、ハードディスクのようなメモリを補助記憶装置として利用してもよい。
詳細は後述するが、サイズ計算部220は、領域の見た目のサイズを示す値を計算する。画素数が同じでも、領域の形状によって見た目のサイズが変化するため、見た目のサイズを示す情報が必要である。例えば、画素数が多くても、その形状が扁平な領域は、見た目には小さく観察される。
以下の説明では、画像の画素アドレスは横方向をx、縦方向をyとし、画像の左上の画素アドレスが(x, y)=(0, 0)である。また、画像サイズをM×N画素とすれば、画像の右下の画素のアドレスは(x, y)=(M, N)である。
［制御部］
図2は制御部200が実行する処理を説明するフローチャートである。
制御部200は、まず、メモリ201に次の領域を割り当てる(S2001)。入力画像を記憶する画像記憶領域、画像領域に付加するラベル番号を記憶するラベル記憶領域、各画像領域の面積と位置の情報を記憶する領域情報記憶領域、補正係数を記憶する補正係数記憶領域、各処理に利用するワーク領域がなどがある。
次に、制御部200は、メモリ201に割り当てた各記憶領域を初期化する(S2002)。その際、各記憶領域には、対応する情報の初期値（例えば0）を書き込む。しかし、後の処理に影響を与えない値であれば任意の値を初期値として構わない。
次に、制御部200は、入力部270から入力される画像を画像記憶領域に格納する(S2003)。画像の表記は、LCh（明度、彩度、色相）データ形式、RGBデータ形式、YCbCrなどの輝度色差信号形式の何れでもよいが、以下ではYCbCrデータとして説明する。
画像記憶領域に少なくとも一画面分の画像を格納すると、制御部200は、各処理部を制御して画像処理を実行する(S2004)。
［領域分割部］
領域分割とは、一つの画像を、類似する特徴量をもつ画素の集合である複数の画像領域に分割する処理のことである。特徴量としては、明度、彩度、色相などの色情報、画像信号情報（RGBの三原色信号や、YCbCrなどの輝度色差信号）、テクスチャ情報などがある。なお、テレビジョン放送の画像を処理する場合は、映像信号のYCbCrを用いれば変換などの手間がなく好適である。
領域分割手法には、例えば領域拡張法、統計的仮説検定法、統合法、分離法、分離統合法、K-means法などを利用すればよい。本実施例では、各領域の画素数のカウント、および、上端、下端、左端、右端（以下「上下左右端」と呼ぶ）の検出も同時に行うから、領域拡張法が好適である。
領域拡張法は、ある画素を起点として、起点画素の特徴量を領域の特徴量にする。そして、起点画素に隣接する画素の特徴量と、領域の特徴量の差が所定範囲内であれば、隣接画素は、起点画素と同じ領域に属すとして隣接画素に、起点画素と同じラベルを付加する。以降、領域に隣接する画素（以下「隣接画素」と呼ぶ）について、特徴量の比較を行って領域を拡張する。そして、特徴量が近いとみなせる隣接画素がなくなると、一つの領域の分割が終了する。
起点画素の選び方は任意であるが、画素をラスタ走査して、ラベルが割り当てられていない最初の画素を起点とするのが簡便である。このようにして分割された各領域には、それぞれ異なる番号のラベルが割り振られる。また、同じ領域に属すと判定された画素には、同じ番号のラベルが付加される。ラベル番号は、画素単位に、ラベル記憶領域に記憶される。
図3Aと図3Bは領域分割部210が実行する処理を説明するフローチャートである。
領域分割部210は、まず、ラベル番号Lを1に設定し(S2101)、カウント値Nを1にする(S2102)。そして、起点画素を決定し、起点画素の特徴量を取得し(S2103)、起点画素の特徴量を注目領域の特徴量に設定する(S2104)。また、起点画素の位置に基づき、注目領域の上下左右端の位置を示すデータ（以下「領域範囲データ」と呼ぶ）を初期化する(S2105)。領域範囲データは、領域の左上端のアドレス(X0, Y0)と右下端のアドレス(X1, Y1)で構成されるが、当初、起点画素のアドレス(x, y)が両者に設定される。
次に、領域分割部210は、隣接画素の特徴量を取得し(S2106)、隣接画素の特徴量と注目領域の特徴量の差が所定範囲内か否かを判定する(S2107)。そして、判定の結果、所定範囲外であれば、処理をステップS2112へ進める。
隣接画素の特徴量と注目領域の特徴量の差が所定範囲内の場合、領域分割部210は、カウント値Nをインクリメントする(S2108)。そして、隣接画素が、注目領域（領域範囲データが示す範囲）外に位置するか否かを判定し(S2109)、隣接画素が注目領域外に位置する場合は、隣接画素の位置に基づき領域範囲データを更新する(S2110)。つまり、注目領域に属すと判定した隣接画素のアドレスを(x1, y1)とすると、X0≦x1≦X1、Y0≦y1≦Y1の場合は注目領域内に隣接画素が位置するので領域範囲データの更新は必要ない。もし、x1＜X0、Y0≦y1≦Y1の場合は注目領域の左端よりも左側に隣接画素が位置するので、領域の左上端のアドレス(X0, Y0)のX0をx1に更新する。続いて、領域分割部210は、ラベル番号Lを隣接画素の位置に対応するラベル記憶領域に格納して(S2111)、隣接画素をラベリングし、注目領域に加える。
次に、領域分割部210は、注目領域に隣接する画素で特徴量が未取得の画素があるか否かを判定し(S2112)。判定の結果、未取得の画素があれば処理をステップS2106に戻し、ステップS2106からS2111の処理を繰り返す。
特徴量が未取得の、注目領域に隣接する画素がない場合、領域分割部210は、カウント値Nと閾値Nthを比較する(S2113)。比較の結果、N≧Nthの場合はカウント値Nを画素数NLとして領域情報記憶領域に格納し、領域範囲データを領域情報記憶領域に格納し(S2114)、ラベル番号Lをインクリメントする(S2115)。また、N＜Nthの場合はラベル記憶領域のラベル番号Lを記憶する要素を0に書き換える(S2116)。なお、ラベル番号0は、何れの領域にも属さない画素を表すことになる。また、N＜Nthの場合、ラベル番号Lは更新せず、次の領域のラベリングに用いる。
閾値Nthは、画像の総画素数を所望する領域の分割数で除算した値にすれば、領域の分割数が想定範囲内になるので好ましい。例えば、横1920×縦1080画素の画像を最大250領域に分割する場合、1920×1080÷250=8294.4であるから、小数点以下を切り上げてNth=8295にすれば、画像を最大250領域に分割することになる。
次に、領域分割部210は、領域分割が終了したか否かを判定する(S2117)。ラスタ走査により起点画素を決定する場合、ラスタ走査が画像の右下端の画素に達したか否かで領域分割の終了を判定することができる。また、すべての画素にラベル番号が割り当てられているかを調べることで領域分割の終了を判定することができるが、この場合、ラベル記憶領域の初期値を0以外かつ予想されるラベル番号以外にする必要がある。そして、領域分割が未了と判定した場合は処理をステップS2102に戻し、次の領域分割を行う。なお、次の注目領域の起点画素は、直前の注目領域の右側に隣接する画素になるが、画像の右端に達した場合は、画像の左端の画素になる。
領域分割が終了と判定した場合、領域分割部210は、ラベル番号Lの最大値Lmaxを領域情報記憶領域に格納して(S2118)、処理を終了する。なお、領域情報記憶領域の初期値を0とする場合はラベル番号L=0の画素数N0は0になるが、もし初期値を0以外にする場合は、この時点で画素数N0を0にする必要がある。後述するサイズ計算部220の処理は、ラベル番号L=0の領域も他の領域と同様に処理するが、ラベル番号L=0の領域の画素N0=0にしておくことで、何れの領域にも属さない画素の集合に関する計算結果を0にすることができる。
上記では、領域分割をしながら領域の画素数と範囲を更新する例を説明したが、一つの領域の分割後、または、領域分割の終了後、各領域の画素数と範囲を取得してもよい。また、一つの領域の分割後、その領域の画素数を判定して閾値よりも小さい場合のラベル番号を書き換える処理を行う例を説明したが、領域分割の終了後に書き換え処理を行ってもよい。
［サイズ計算部］
図4はサイズ計算部220の処理を示すフローチャートである。
サイズ計算部220は、まず、領域情報記憶領域からラベル番号の最大値Lmaxを取得し(S2201)、カウンタMを0に初期化する(S2202)。
次に、サイズ計算部220は、カウンタMの値に対応する領域の画素数NMと領域範囲データを領域情報記憶領域から取得し(S2203)、領域の見た目のサイズを計算する(S2204)。以下で、見た目のサイズの計算例を説明する。
以下では、ある領域Aの各種情報を次の記号で表して、見た目のサイズの計算を説明する。
V：見た目のサイズ、
S：画素数NA、
T：上端位置Y0A、
B：下端位置Y1A、
L：左端位置X0A、
R：右端位置X1A。
また、括弧内の数値のうち最大のものを出力する関数をMax()、括弧内の数値のうち最小のものを出力する関数をMin()と表す。
まず、領域の幅Wと高さHを計算する。
W = R - L + 1
H = B - T + 1 …(1)
そして、WとHに基づき領域Aの見た目のサイズVを計算するが、その計算方法には次のものがある。
V = S×Min(W, H)/Max(W, H) …(2)
V = S×(W + H)/{2×Max(W, H)} …(3)
V = S×√S/Max(W, H) …(4)
V = S×{Min(W, H)/Max(W, H)}×{S/(W×H)} …(5)
式(2)から(5)の何れかによれば、見た目のサイズVを簡便に計算することができる。しかし、見た目のサイズにほぼ比例するような計算結果が得られればよいから、画素数と領域範囲データ以外の情報を利用してもよい。詳細は後述するが、ラベル記憶領域に記憶された情報から得られる領域形状の特徴、例えば領域中央部の幅Wcと高さHcを利用して式(6)に示すように見た目のサイズVを計算してもよい。
V = S×Min(Wc, Hc)/Max(Wc, Hc) …(6)
領域の見た目のサイズVの計算(S2204)により、画素数だけで単純に領域の大きさを決定する場合に比べ、領域の形状による見た目の影響を防いで、領域の大きさにほぼ比例する情報を得ることができる。
次に、サイズ計算部220は、見た目のサイズVを領域情報記憶領域に格納し(S2205)、カウンタMをインクリメントし(S2206)、MとLmaxを比較する(S2207)。そして、M≦Lmaxならば処理をステップS2203に戻し、M＞Lmaxならば処理を終了する。
なお、見た目のサイズの計算は、領域分割部210による領域分割の終了後に各領域を一括して行ってもよいが、一つの領域が分割されるごとに行ってもよい。
［補正係数計算部］
図5は補正係数計算部230の処理を示すフローチャートである。
補正係数計算部230は、画像に施す彩度強調の度合いを示す彩度補正係数を計算する。彩度補正係数が大きいと画像に強い彩度強調が施され、小さいと画像に弱い彩度強調が施される。勿論、彩度補正係数が0の場合は、画像に彩度強調を施さない。従って、見た目が大きい領域の彩度は、見た目が小さい領域の彩度よりも高く観える色の面積効果を補正するために、見た目のサイズが大きい領域ほど彩度補正係数を小さくすることになる。
補正係数計算部230は、まず、領域情報記憶領域からラベル番号の最大値Lmaxを取得し(S2301)、カウンタMを0に初期化する(S2302)。
次に、補正係数計算部230は、領域情報記憶領域からカウンタMの値に対応する領域の見た目の大きさVを取得し(S2303)、彩度補正係数Cを計算する(S2304)。
図6は彩度補正係数を計算する関数例を示す図で、横軸は見た目のサイズVを、縦軸は彩度補正係数Cを示す。
図6に示すように、V≦Th1の場合は彩度補正係数CはC2になり、V≧Th2の場合は彩度補正係数CはC1になる。また、Th1＜V＜Th2の場合の彩度補正係数Cは、Vの増加に応じてC2からC1に線形に減少する特性をもつ。従って、彩度補正係数Cは次式で表される。
V ≦ Th1の場合：
C = C2
Th1 ＜ V ＜ Th2の場合：
C ={(C2 - C1)V + (C1×Th1 - C2×Th2)}/(Th1 - Th2) …(7)
V ≧ Th2の場合：
C = C1
ただし、Th1＜Th2、C1＜C2
色の面積効果は、視角が20度程度まで生じると言われる。視距離を画面の高さの三倍と仮定すると、画面の高さは視角換算で約18.9度である。従って、閾値Th2は、画像の縦の画素数に、tan 20°/tan 18.9°≒1.06を掛けて、二乗した値が好適である。例えば、画素数が横1920×縦1080の場合、Th2は次式のようになる。
Th2 = (1080×1.06)2 ≒ 1,310,000
また、閾値Th1には、領域分割処理において、画素数が少ない領域を判定(S2113)する際の閾値Nthを用いるのが好適である。
またC1、C2は、C1＜C2の関係を守れば任意の値を取り得る。しかし、彩度補正処理において、見た目が小さい領域に強い彩度補正を施すことを考慮するとC2=1が好適である。また、見た目が大きい領域の彩度補正を行わないようにするには、彩度補正量が所定の値をとる場合、C1は彩度補正量の逆数が好適である。
また、Th1＜V＜Th2の場合の彩度補正係数Cは、Vの増加に応じてC2からC1に線形に減少するが、Vの増加に対して単調減少すれば、非線形に減少してもよい。
次に、補正係数計算部230は、カウンタMの値（ラベル番号）に一致するラベル番号が付加された画素に対応する補正係数記憶領域の要素に、計算した彩度補正係数Cを格納する(S2305)。
次に、補正係数計算部230は、カウンタMの値をインクリメントし(S2306)、MとLmaxを比較して(S2307)、M≦Lmaxならば処理をステップS2303へ戻して他の領域の彩度補正係数Cを計算し、M＞Lmaxならば処理を終了する。
なお、彩度補正係数の計算は、サイズ計算部220による見た目のサイズの計算終了後に各領域を一括して行ってもよいが、一つの領域の見た目のサイズが計算されるごとに行ってもよい。
［フィルタ処理部］
フィルタ処理部240は、補正係数記憶領域に格納された彩度補正係数Cに二次元フィルタ処理を施す。領域の境界においては、彩度補正係数Cが急激に変化する可能性がある。フィルタ処理によって、領域の境界において、彩度補正係数Cを滑らかに変化させる。また、数画素で構成される領域（以下「孤立領域」と呼ぶ）の彩度補正係数Cが、周辺領域の彩度補正係数Cと大きく異なる点も緩和することができる。フィルタの種類としては、平均値フィルタ、ガウシアンフィルタ、メディアンフィルタ、その他の平滑化フィルタが適用可能であるが、彩度補正係数Cの空間的な変化を少なくする点と、簡易性を考慮すると平均値フィルタが好適である。
［彩度補正部］
図7は彩度補正部250の処理を示すフローチャートである。彩度補正部250は、彩度強調効果を狙って各画素に施す彩度補正量を、彩度補正係数に応じて調節する。
彩度補正部250は、まず、yアドレスを0（上端）に設定し(S2501)、xアドレスを0（左端）に設定する(S2502)。
次に、彩度補正部250は、メモリ201から彩度補正量Eを取得する(S2503)。彩度補正量Eは、画像全体に一律の値でもよいし、画素ごとに異なる値でもよい。また、常に所定値であってもよいし、ユーザの操作などによって変化する値でもよい。なお、画素ごとに彩度補正量Eが異なる場合は、現在のアドレス(x, y)に対応する彩度補正量Eを取得する必要がある。
次に、彩度補正部250は、彩度補正係数記憶領域からアドレス(x, y)に対応する彩度補正係数Cを取得し(S2504)、彩度補正量Eと彩度補正係数Cを乗算する(S2505)。そして、乗算結果ECの彩度補正をアドレス(x, y)の画素に施す(S2506)。画像データが明度、色相、彩度で表記されている場合は彩度データに乗算結果ECを乗算すればよい。また、画像データが輝度色差信号で表記されている場合は、無彩色のときに色差信号Cb、Crが0になるようにCb、Crを変換し、変換後のCb、Crに乗算結果ECを乗算し、再び、元の色差信号に戻せばよい。
式(8)は、画像が8ビットのディジタル信号で表される場合の、Cbについての計算例を示す。Crについても同様である。
Cb2 = Cb - 128
Cb3 = Cb2×EC
Cb' = Cb3 + 128
ここで、Cb'は彩度補正部250が出力する補正後のCb色差信号
もし、彩度補正により画素の彩度が飽和する場合は、彩度データ（または色差信号）の上限値または下限値にクリップするなどの処理を施す。
次に、彩度補正部250は、彩度補正した画素のデータを出力し(S2507)、xアドレスをインクリメントし(S2508)、xアドレスの値とxアドレスの最大値Xmaxを比較する(S2509)。そして、x≦Xmaxの場合は処理をステップS2503に戻し、ステップS2503からS2508の処理を繰り返す。また、x＞Xmaxの場合はyアドレスをインクリメントし(S2510)、yアドレスの値とyアドレスの最大値Ymaxを比較する(S2511)。そして、y≦Ymaxの場合は処理をステップS2502に戻し、ステップS2502からS2510の処理を繰り返す。また、y＞Ymaxの場合は彩度補正を終了する。
［各処理部と記憶領域］
図8は各処理部と記憶領域の関係を説明するブロック図である。
領域分割部210において、領域分割処理部211は、画像記憶領域101に記憶された画像データを読み出し領域分割を行う。閾値判定部212は、領域分割処理部211が分割した領域の画素数Nと閾値Nthを比較し、N≧Nthの場合は、その領域のラベル番号Lを領域分割処理部211に出力する。また、N＜Nthの場合は、ラベル番号L=0を領域分割処理部211に出力する。領域分割処理部211は、閾値判定部212から受け取ったラベル番号Lをラベル記憶領域102に格納する。また、領域分割処理部211は、分割した領域の領域情報を領域情報記憶領域103に格納する。
サイズ計算部220は、領域情報記憶領域103から領域情報を取得して、領域範囲データと画素数Nから、領域の見た目のサイズVを計算し、計算結果を領域情報記憶領域103に格納する。
補正係数計算部230は、領域情報記憶領域103から領域の見た目のサイズVを取得して、彩度補正係数Cを計算する。そして、当該領域のラベル番号が付加された画素をラベル記憶領域102から検索し、補正係数記憶領域104の対応位置に彩度補正係数Cを格納する。従って、補正係数記憶領域104は、画素位置に対応して二次元的に彩度補正係数Cを記憶する。
フィルタ処理部240は、補正係数記憶領域104が記憶する彩度補正係数Cに二次元フィルタ処理を施す。
彩度補正部250は、画素ごとに、補正係数記憶領域104に記憶された彩度補正係数Cを取得し、掛算器251によって、彩度補正量Eと彩度補正係数Cを乗算する。彩度補正処理部252は、画像記憶領域101に記憶された画像データを画素ごとに読み出し、掛算器251の出力に応じた彩度補正を画素データに施し、彩度補正した画素データを出力する。
●処理例1
図9から図13は、ある画像に上記の画像処理を適用した場合に各記憶領域に格納されるデータ例を示す図である。なお、各パラメータは、Nth=1、Th1=5、Th2=1310000、C1=0.667、C2=1、彩度補正量E=1.5である。また、領域分割において、注目領域に属する隣接画素と判定する特徴量の差の範囲はY=±15、Cb=±10、Cr=±10である。さらに、彩度補正係数Cのフィルタ処理はなしである。
図9は入力画像の画像データを示す図で、画像記憶領域101に記憶されるYCbCrデータを示す。ただし、ITU-R BT.709に定義された8ビットの画像データを表し、各データの範囲は16≦Y≦235、16≦Cb≦240、16≦Cr≦240、Cb=Cr=128は無彩色を表す。
図10は、図9に示す画像データを領域分割した結果を示す図で、ラベル記憶領域102に記憶されるデータである。図10の各画素に記載された数値はラベル番号である。
図11は各領域の領域情報を示す図で、領域分割され、見た目のサイズが計算された後、領域情報記憶領域103が記憶するデータである。
図11には、領域の、ラベル番号、（起点画素の）特徴量、上下左右端のアドレス、画素数、見た目のサイズを記載するが、特徴量は必須ではない。例えば、ラベル番号L=1の領域は、起点画素の特徴量がY=120、Cb=201、Cr=55で、領域の左上端(X0, Y0)=(0, 0)、右下端(X1, Y1)=(270, 380)、画素数N=73201、見た目のサイズV=52067である。
ラベル番号L=2の領域（領域2）と、L=107の領域（領域107）の画素数Nはほぼ同じである。しかし、それらの見た目のサイズVは、領域2がV=333,917、領域107がV=197,026と異なり、領域2の方が見た目に大きいことが示されている。領域2の幅と高さはW=920、H=606であるのに対して、領域107の幅と高さはW=461、H=1192であり、領域107が扁平な形状を有し、見た目に小さいためである。
図12は各画素の彩度補正係数を示す図で、補正係数記憶領域104に記憶されるデータである。
図13は彩度補正後の画像データを示す図で、彩度補正部250が出力するデータである。図9と図13において、画素(0, 0)の色差信号を比較するとCb=201→236、Cr=55→19であり、彩度が強調されている。また、画素(0, 0)と画素(1918, 1078）は、入力時は同値であるが、出力時は異なる値になっている。これは、両画素が異なる領域に属し、それぞれの領域の見た目のサイズから計算された彩度補正係数Cによって彩度補正されたためである。
また、画素(2, 0)のCrは、彩度補正によって16未満の値になるが、画像信号の規格に合せて16にクリップされている。同様に、Cb、Crは240を超える値をもつことができないから、彩度補正によって、240を超える値になった場合は240にクリップする。なお、信号値が規格の範囲を逸脱する場合、クリップに限らず、色域圧縮など、規格の範囲内に収まるように値を変換する処理であればよい。
このように、見た目のサイズを計算し、見た目のサイズから彩度補正係数Cを計算して、画像を彩度補正する。従って、領域の見た目のサイズに応じた好適な彩度補正を各領域に施すことができる。また、分割する領域は、記憶色などの特定色に限らないため、任意の色の領域に見た目のサイズに応じた彩度補正を施すことができる。
●処理例2
図14から図17は、ある画像に上記の画像処理を適用した場合に各記憶領域に格納されるデータ例を示す図である。なお、各パラメータは、Nth=8295（最大250領域）、Th1=8295、Th2=1310000、C1=0.667、C2=1、彩度補正量E=1.5である。また、領域分割において、注目領域に属する隣接画素と判定する特徴量の差の範囲はY=±15、Cb=±10、Cr=±10である。さらに、彩度補正係数Cのフィルタ処理はなしである。
入力画像の画像データは図9と同じである。
図14は、図9に示す画像データを領域分割した結果を示す図で、ラベル記憶領域102に記憶されるデータである。図14の各画素に記載された数値はラベル番号である。
図15は各領域の領域情報を示す図で、領域分割され、見た目のサイズが計算された後、領域情報記憶領域103が記憶するデータである。
処理例1と2を比較すると、処理例1においてラベル番号L=28の領域（領域28）と、L=191の領域（領域191）の画素は、処理例2においてともにラベル番号L=0が付加されている。これら領域は、画素数Nが閾値Nth=8295未満であるため、処理例2ではラベル番号Lが0に書き換えられた領域である。従って、図11に示す領域情報に記録された202領域が、図15に示す領域情報では22領域に減少している。
図16は各画素の彩度補正係数を示す図で、補正係数記憶領域104に記憶されるデータである。処理例1と2ではTh1の値が異なるため、各画素の彩度補正係数の値も処理例1と2では異なる。例えば、画素(0, 0)の彩度補正係数は、処理例1では0.987であるが、処理例2では0.989である。
図17は彩度補正後の画像データを示す図で、彩度補正部250が出力するデータである。処理例1と2ではTh1の値が異なるため、各画素の彩度補正係数の値も処理例1と2では異なる。例えば、画素(1918, 1)の画像データは、処理例1ではY=81、Cb=61、Cr=160であるが、処理例2ではY=81、Cb=60、Cr=160である。
このように、画素数が少ない小領域や孤立領域をラベリング（分割）しないようにする。こうすれば、ノイズなどに起因する小領域や孤立領域が多い画像について、分割領域の数が増え過ぎて、サイズや彩度補正係数の計算処理に時間がかかるといった問題を抑制することができる。
●処理例3
図18は、ある画像に上記の画像処理を適用し、フィルタ処理後に補正係数記憶領域104に格納されるデータ例を示す図である。なお、各パラメータは、Nth=8295（最大250領域）、Th1=8295、Th2=1310000、C1=0.667、C2=1、彩度補正量E=1.5である。また、領域分割において、注目領域に属する隣接画素と判定する特徴量の差の範囲はY=±15、Cb=±10、Cr=±10である。さらに、彩度補正係数Cのフィルタ処理はありで、平均値フィルタを用いる。
入力画像の画像データは図9と同じである。
図14に示すように、画素(2, 1078)は領域0に属し、画素(1, 1078)は領域17に属し、両画素は領域の境界をなす。従って、処理例2（図16）においては、画素(2, 1078)は彩度補正係数C=1.000、画素(1, 1078)はC=0.952であり、その差Δは0.048である。これに対して、処理例3（図18）の画素(2, 1078)はC=0.967、画素(1, 1078)はC=0.963で、その差Δ=0.004である。つまり、処理例3においては、彩度補正係数Cにフィルタ処理を施して、境界をなす画素の彩度補正係数Cの差Δ=0.004に小さくし、領域の境界における彩度補正係数Cの急激な変化を抑制する。
このように、彩度補正係数の計算結果をフィルタ処理することで、領域の境界における彩度補正係数の急激な変化を抑制することができる。また、画素数が少ない領域の彩度補正係数が、周辺領域に対して大きくなり過ぎることも抑制することができる。
実施例1によれば、特徴量が異なる領域の見た目の大きさに応じた彩度補正を行うことができるので、色の面積効果を考慮した彩度補正を行うことができる。また、分割した各領域に個別に好適な彩度補正を行うことができる。さらに、特定色に限らず、好適な彩度補正を行うことができる。
以下、本発明にかかる実施例2の画像処理を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
実施例2は、サイズ計算部220の処理を変更したものである。つまり、ラベル記憶領域102が記憶するデータを利用して、サイズを計算する領域の中央部の幅と高さを求め、その結果から、領域のサイズを計算する。
図19は実施例2のサイズ計算部220の処理を示すフローチャートである。
図19に示す処理では、図4に示す処理のステップS2203とS2204の間に、領域の中央部の幅と高さを調査するステップS2210が追加されている。そして、ステップS2204では、領域の中央部の幅Wcと高さHc、および、領域の画素数Sから、領域のサイズVを計算する。なお、実施例2では、領域のサイズVの計算に式(6)を用いるが、見た目の大きさにほぼ比例するサイズVが得られる計算方法であれば他の方法でもよい。
図20から図23はステップS2210の詳細な処理を示すフローチャートである。
サイズ計算部220は、まず、次式によって領域の中央位置(Xc, Yc)を計算する(S2211)。
Xc = int{(XR - XL)/2} + 1
Yc = int{(YB - YT)/2} + 1 …(8)
ここで、intは小数点以下を切り捨てる関数
XRは領域右端のxアドレス
XLは領域左端のxアドレス
YBは領域下端のyアドレス
YTは領域上端のyアドレス
次に、サイズ計算部220は、領域中央部の幅Wcと高さHcを計算するために、領域の中央位置(Xc, Yc)から上下左右に画素を調査する。そこで、変数PyにYcを設定し(S2212)、変数PxにXcを設定する(S2213)。そして、Px＞0か否かを判定し(S2214)、判定の結果、Px=0の場合はその位置が注目領域の中央部の左端位置であるから、処理をステップS2218へ進める。
また、Px＞0の場合、サイズ計算部220は、Pxをデクリメントし(S2215)、ラベル記憶領域102が記憶する、画素(Px, Py)に付加されたラベル番号が注目領域のラベル番号Lに一致するか否かを判定する(S2216)。判定の結果、両ラベル番号が一致する場合は、処理をステップS2214に戻す。また、両ラベル番号が異なる場合、サイズ計算部220は、Pxをインクリメントして(S2217)、処理をステップS2218へ進める。
次に、サイズ計算部220は、注目領域の中央部の左端位置XCLにPxを設定する(S2218)。
次に、サイズ計算部220は、再び、Px=Xcを設定し(S2219)、Px＜Xmax（xアドレスの最大値）か否かを判定する(S2220)。判定の結果、Px=Xmaxの場合はその位置が注目領域の中央部の右端位置であるから、処理をステップS2224へ進める。
また、Px＜Xmaxの場合、サイズ計算部220は、Pxをインクリメントし(S2221)、ラベル記憶領域102が記憶する、画素(Px, Py)に付加されたラベル番号が注目領域のラベル番号Lに一致するか否かを判定する(S2222)。判定の結果、両ラベル番号が一致する場合は、処理をステップS2220に戻す。また、両ラベル番号が異なる場合、サイズ計算部220は、Pxをデクリメントして(S2223)、処理をステップS2224へ進める。
次に、サイズ計算部220は、注目領域の中央部の右端位置XCRにPxを設定する(S2224)。
次に、サイズ計算部220は、再び、Px=Xcを設定し(S2225)、Py＞0か否かを判定し(S2226)、判定の結果、Px=0の場合はその位置が注目領域の中央部の上端位置であるから、処理をステップS2230へ進める。
また、Py＞0の場合、サイズ計算部220は、Pyをデクリメントし(S2227)、ラベル記憶領域102が記憶する、画素(Px, Py)に付加されたラベル番号が注目領域のラベル番号Lに一致するか否かを判定する(S2228)。判定の結果、両ラベル番号が一致する場合は、処理をステップS2226に戻す。また、両ラベル番号が異なる場合、サイズ計算部220は、Pyをインクリメントして(S2229)、処理をステップS2230へ進める。
次に、サイズ計算部220は、注目領域の中央部の上端位置XCTにPyを設定する(S2230)。
次に、サイズ計算部220は、再び、Py=Ycを設定し(S2231)、Py＜Ymax（yアドレスの最大値）か否かを判定する(S2232)。判定の結果、Py=Ymaxの場合はその位置が注目領域の中央部の下端位置であるから、処理をステップS2236へ進める。
また、Py＜Ymaxの場合、サイズ計算部220は、Pyをインクリメントし(S2233)、ラベル記憶領域102が記憶する、画素(Px, Py)に付加されたラベル番号が注目領域のラベル番号Lに一致するか否かを判定する(S2234)。判定の結果、両ラベル番号が一致する場合は、処理をステップS2232に戻す。また、両ラベル番号が異なる場合、サイズ計算部220は、Pyをデクリメントして(S2235)、処理をステップS2236へ進める。
次に、サイズ計算部220は、注目領域の中央部の下端位置XCBにPyを設定する(S2236)。
次に、サイズ計算部220は、次式により、領域中央部の幅Wcと高さHcを計算する(S2237)。
Wc = XCR - XCL + 1
Hc = YCB - YCT ＋ 1 …(9)
以下、本発明にかかる実施例3の画像処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
実施例2は、領域分割部210の処理を変更したものである。つまり、実施例1では、一つの領域を分割しながら領域の画素数Nと領域範囲データを取得したが、実施例3では、一つの領域の分割が終了した後に画素数Nと領域範囲データを取得する。
図24は実施例3の領域分割部210の処理を示すフローチャートである。
図24において、領域分割部210は、ステップS2121で一つの領域を分割する。領域分割手法としては、領域拡張法、統計的仮説検定法、統合法、分離法、分離統合法、K-means法や、その他のあらゆる領域分割法を利用することができる。とくに、各領域の画素数Nのカウントと、領域範囲データの取得を領域分割後に行うため、領域分割の手法は制限されない。
一つの領域を分割した後、領域分割部210は、ステップS2122で領域範囲データを取得する。領域範囲データの取得は、画像の上端、左端からのラスタ走査によって行うが、その他の方法を用いてもよい。
次に、領域分割部210は、ステップS2123で領域の画素数Nを取得する。画素数Nの取得は、領域の上端、左端からラスタ走査によって行うが、その他の方法を用いてもよい。
その他の処理は、実施例1と同様であるから詳細説明を省略する。
［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するソフトウェアを記録した記憶媒体（記録媒体）をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（CPUやMPU）が前記ソフトウェアを実行することでも達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのソフトウェアを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。
また、前記ソフトウェアの実行により上記機能が実現されるだけでなく、そのソフトウェアの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
また、前記ソフトウェアがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットのメモリに書き込まれ、そのソフトウェアの指示により、前記カードやユニットのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するソフトウェアが格納される。
実施例の画像処理装置の構成例を示すブロック図、 制御部が実行する処理を説明するフローチャート、 領域分割部が実行する処理を説明するフローチャート、 領域分割部が実行する処理を説明するフローチャート、 サイズ計算部の処理を示すフローチャート、 補正係数計算部の処理を示すフローチャート、 彩度補正係数を計算する関数例を示す図、 彩度補正部の処理を示すフローチャート、 各処理部と記憶領域の関係を説明するブロック図、 入力画像の画像データを示す図、 図9に示す画像データを領域分割した結果を示す図、 各領域の領域情報を示す図、 各画素の彩度補正係数を示す図、 彩度補正後の画像データを示す図、 図9に示す画像データを領域分割した結果を示す図、 各領域の領域情報を示す図、 各画素の彩度補正係数を示す図、 彩度補正後の画像データを示す図、 フィルタ処理後に補正係数記憶領域に格納されるデータ例を示す図、 実施例2のサイズ計算部の処理を示すフローチャート、 図19に示すステップS2210の詳細な処理を示すフローチャート、 図19に示すステップS2210の詳細な処理を示すフローチャート、 図19に示すステップS2210の詳細な処理を示すフローチャート、 図19に示すステップS2210の詳細な処理を示すフローチャート、 実施例3の領域分割部の処理を示すフローチャートである。

Claims (14)

  1. 入力画像を、それぞれ類似する特徴量を有する画素の集合である複数の領域に分割する分割手段と、
    前記分割手段が分割した各領域の見た目のサイズVを、当該領域の画素数Sおよび形状に基づき計算する計算手段と、
    前記見た目のサイズVが大きい領域ほど弱い補正になるように、前記入力画像を彩度補正する補正手段とを有し、
    前記計算手段は、前記形状として前記領域の縦方向の長さHおよび横方向の長さWを用い、前記画素数S、前記長さHおよび前記長さWを用いる数式によって、前記入力画像中の前記領域の視覚的な大きさを示す値である前記見た目のサイズVを計算することを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記計算手段は、
    数式1：V = S×（WとHのうち小さい方）/（WとHのうち大きい方）、
    数式2：V = S×(W + H)/{2×（WとHのうち大きい方）}、
    数式3：V = S×√S/（WとHのうち大きい方）、
    数式4：V = S×{（WとHのうち小さい方）/（WとHのうち大きい方）}×{S/(W×H)}
    の何れかの数式によって前記見た目のサイズVを計算することを特徴とする請求項1に記載された画像処理装置。
  3. 前記計算手段は、前記領域の縦方向の長さHとして前記領域の中央部の縦方向の長さを用い、前記領域の横方向の長さWとして前記領域の中央部の横方向の長さを用いることを特徴とする請求項1または請求項2に記載された画像処理装置。
  4. 前記分割手段は、画像の色に関する情報を前記特徴量として、前記分割を行うことを特徴とする請求項1から請求項3の何れか一項に記載された画像処理装置。
  5. 前記補正手段は、前記分割手段によって分割された各領域を個別に彩度補正することを特徴とする請求項1から請求項4の何れか一項に記載された画像処理装置。
  6. 前記分割手段は、前記分割した領域の画素数が予め定められた画素数よりも少ない場合、その領域の画素を何れの領域にも属さない画素に分類し、前記計算手段は、前記領域に属さない画素の集合の前記見た目のサイズVを零にすることを特徴とする請求項1から請求項5の何れか一項に記載された画像処理装置。
  7. 前記補正手段は、前記領域それぞれの見た目のサイズVに応じて前記領域の彩度補正係数を画素単位に計算し、前記彩度補正係数をメモリに格納する係数計算手段、並びに、前記メモリに格納された彩度補正係数を二次元フィルタ処理するフィルタリング手段を有することを特徴とする請求項1から請求項6の何れか一項に記載された画像処理装置。
  8. 入力画像を、それぞれ類似する特徴量を有する画素の集合である複数の領域に分割する分割ステップと、
    前記分割した各領域の見た目のサイズVを、当該領域の画素数Sおよび形状に基づき計算する計算ステップと、
    前記見た目のサイズVが大きい領域ほど弱い補正になるように、前記入力画像を彩度補正する補正ステップとを有し、
    前記計算ステップは、前記形状として前記領域の縦方向の長さHおよび横方向の長さWを用い、前記画素数S、前記長さHおよび前記長さWを用いる数式によって、前記入力画像中の前記領域の視覚的な大きさを示す値である前記見た目のサイズVを計算することを特徴とする画像処理方法。
  9. 前記計算ステップは、
    数式1：V = S×（WとHのうち小さい方）/（WとHのうち大きい方）、
    数式2：V = S×(W + H)/{2×（WとHのうち大きい方）}、
    数式3：V = S×√S/（WとHのうち大きい方）、
    数式4：V = S×{（WとHのうち小さい方）/（WとHのうち大きい方）}×{S/(W×H)}
    の何れかの数式によって前記見た目のサイズVを計算することを特徴とする請求項8に記載された画像処理方法。
  10. 前記計算ステップは、前記領域の縦方向の長さHとして前記領域の中央部の縦方向の長さを用い、前記領域の横方向の長さWとして前記領域の中央部の横方向の長さを用いることを特徴とする請求項8または請求項9に記載された画像処理方法。
  11. 前記分割ステップは、画像の色に関する情報を前記特徴量として、前記分割を行うことを特徴とする請求項8から請求項10の何れか一項に記載された画像処理方法。
  12. 前記補正ステップは、前記分割ステップで分割された各領域を個別に彩度補正することを特徴とする請求項8から請求項11の何れか一項に記載された画像処理方法。
  13. 前記分割ステップは、前記分割した領域の画素数が予め定められた画素数よりも少ない場合、その領域の画素を何れの領域にも属さない画素に分類し、前記計算ステップは、前記領域に属さない画素の集合の前記見た目のサイズVを零にすることを特徴とする請求項8から請求項12の何れか一項に記載された画像処理方法。
  14. 前記補正ステップは、前記領域それぞれの見た目のサイズVに応じて前記領域の彩度補正係数を画素単位に計算し、前記彩度補正係数をメモリに格納する係数計算ステップ、並びに、前記メモリに格納された彩度補正係数を二次元フィルタ処理するフィルタリングステップを有することを特徴とする請求項8から請求項13の何れか一項に記載された画像処理方法。
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