JP4443064B2 - 局所的な色補正を実行する方法および装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、局所的な色補正を実行する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
色調の再現は、画像処理の重要な一態様である。歴史的に見ると、トーン補正は、所与の画像に対するグローバルなやり方に基づいて実行されてきた。グローバルトーン補正動作は、通常、画像のピクセルすべてに同一の補正を適用する。換言すれば、それぞれの入力値を１つのみの出力値に１対１にマッピングする一次元動作である。
【０００３】
グローバルトーン補正は、原画像のダイナミックレンジがかなり限られている場合には妥当な補正である。原画像のダイナミックレンジが大きい場合、影およびハイライトの両方のディテールに対処するようグローバルトーン補正を実行することは、ますます困難になる。
【０００４】
その結果、ダイナミックレンジの大きい画像を処理するいくつかの局所的なトーン補正動作が提案されてきた。局所的なトーン補正動作は、典型的には、隣接するピクセルの値に従って、１つの入力値を異なる出力値にマップする。これにより、影およびハイライトの調節を同時に行うことができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の局所的なトーン補正技術としては、覆い焼き（dodging）、焼き付け（burning）等の手動操作、ヒストグラム平坦化、ピクセル的ガンマ補正、Ｒｅｔｉｎｅｘアルゴリズム等の自動方式がある。これらの技術は、かなりの将来性を示してきた。しかしながら、これらの技術の中には、かなり複雑であり、かつ時間のかかるものもある。また、許容できる品質を一定して提供することができないものもある。このため、簡単かつ高速であり、かつ高品質な画像を生成する局所的なトーン補正技術が必要とされている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、局所的な色補正を実行する方法および装置のためのものである。本発明の一実施形態は、２つのプロセスからなる。第１のプロセスでは、入力画像から画像マスクを導出する。実施形態によっては、このマスクは、入力画像の、反転され、ローパス・フィルタリングされたモノクロ画像である。第２のプロセスでは、非線形演算を介して、導出したマスクを入力画像と組み合わせる。実施形態によっては、この組合せ演算は、マスク値をその指数の一部とし、かつピクセル値をその底の一部として有する可変な指数関数である。
【０００７】
この発明の１つの側面によると、局所的な色補正を実行する方法が提供される。該方法は、（ａ）それぞれが原ピクセルカラー値の集合で表される複数のピクセルを有する入力画像を受信するステップと、（ｂ）それぞれがピクセルマスク値の集合により表される複数のピクセルを有するトーンマスク画像を、入力画像から生成するステップと、（ｃ）原ピクセルカラー値のそれぞれの集合について、修正されたピクセルカラー値の集合を求めるステップとを含む。原ピクセルカラー値のそれぞれの集合は、対応するピクセルマスク値の集合を有しており、修正されたピクセルカラー値のそれぞれの集合は、原ピクセルカラー値の集合と、該原ピクセルカラー値の集合の対応するピクセルマスク値の集合との非線形の組み合わせに等しい。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明は、局所的な色補正を実行する方法および装置のためのものである。以下の説明において、説明の目的で多数のディテールが記載される。しかしながら、当業者であれば、これらの具体的なディテールを使用せずに本発明を実施し得ることが理解されよう。他の例において、無用な詳細記述により本発明の記載を不明瞭にすることがないよう、周知の構造および装置はブロック図で示される。
【０００９】
図１は、本発明のいくつかの実施形態において使用されるプロセス１００を示す。図に示されるように、プロセス１００は、最初に、多数のピクセル（すなわち、画素）によって形成されるデジタルカラー画像を受信する（１０５）。具体的には、いくつかの実施形態において、本プロセスは、デジタルカラー画像を表すコンポーネントカラー値の集合（set）を受信する。コンポーネントカラー値の各集合は、デジタル画像におけるピクセルの色を特定する。本発明のいくつかの実施形態において、コンポーネントカラーは、加法三原色の赤、緑または青（「ＲＧＢ」）である。しかしながら、他の実施形態では、他のコンポーネントカラー値（たとえば、ＣＭＹＫ値、ＹＣｒＣｂ値、ＣＩＥＬＡＢ、ＣＩＥＣＡＭ９７ｓ値等）を用いて、デジタル画像のピクセルの色を特定する。
【００１０】
図１に示すように、本プロセスは、受信したデジタル画像からトーンマスクを生成する（１１０）。トーンマスクは、受信したデジタル画像のトーン特性を省略形式で符号化する画像である。換言すれば、マスクは、受信画像におけるアイテムの色調に関する情報を、アイテムの内容およびアイデンティティにかかわらず含む。トーンマスクの数値は、受信したデジタル画像における影、ハイライトおよび中間階調を表す。
【００１１】
受信したデジタル画像と同様に、トーンマスク画像は多数のピクセルを有する。トーンマスクにおける各ピクセルの色は、マスクカラー値により特定される。トーンマスク画像における各ピクセルは、デジタル画像におけるピクセルに対応する。同様に、トーンマスクにおける各ピクセルのマスクカラー値は、デジタル画像における対応するピクセルのコンポーネントカラー値に関連づけられる。
【００１２】
本発明の様々な実施形態では、受信したデジタル画像のトーンマスクを生成する様々な技術が用いられる。いくつかの実施形態では、受信画像に反復処理を行うことによってこのマスクを生成する。たとえば、いくつかの実施形態では、人間の視覚系について仮定を行う反復プロセス（たとえば、Ｒｅｔｉｎｅｘプロセス）を使用することによってマスクを生成する。他の実施形態では、受信画像に非反復処理を行うことによってこのマスクを生成する。たとえば、いくつかの実施形態では、受信画像にローパスフィルタリング演算を行ってこのマスクを生成する。かかるアプローチの１つについては、図２を参照して後述する。
【００１３】
図１に示すように、プロセス１００がトーンマスク画像を生成した後、本プロセスは、トーンマスクの値を用いて、受信画像におけるピクセルカラー値を非線形演算により修正する（１１５）。マスク値およびクセルカラー値の非線形の組合せは、線形な加法演算または減法演算によりピクセル値およびマスク値を組み合わせる従来技術とは異なる。マスクの非線形的な適用により、受信画像における高コントラストな境界の変わり目が緩やかなものになる。
【００１４】
本発明の様々な実施形態では、ピクセルカラー値をマスク値で修正するために様々な非線形演算を使用する。ある実施形態では、回転され、スケーリングされた正弦波関数を使用し、また別の実施形態ではシグモイドの（sigmoidal）関数を使用する。さらに別の実施形態では、マスク値をその指数の一部とし、かつピクセル値をその底の一部として有する指数関数を使用する。かかる指数演算子の一例については、図３を参照して後述する。
【００１５】
図２は、ローパスフィルタリング演算によりトーンマスクを生成するプロセス２００を示す。図に示すように、本プロセスは、最初に、受信したカラー画像をモノクロ画像（すなわち、白および黒のピクセル値のみを含む画像、または、黒、白およびグレイ値のみを含む画像）に変換する（２０５）。モノクロ画像を生成する１つの方法は、１つのカラーコンポーネント（たとえば、緑）のカラー値を使用し、残りのカラー値を破棄することである。別のアプローチでは、スケーリング式（たとえば、０．２Ｒ＋０．７Ｇ＋０．１Ｂ）を使用することによってコンポーネントカラー値の非線形平均を計算することである。
【００１６】
次に、本プロセスは、モノクロ画像を反転させる（２１０）。換言すれば、本プロセスでは、各ピクセル値を最大デジタルカウントから減算することで、白値は黒値となり、黒値は白値となり、大部分のグリーン値は新たなグレイ値を帯び、中間グレイ値はそのままである。次に、本プロセスは、反転モノクロ画像をデシメート(decimate)する（２１５）。いくつかの実施形態では、当該画像におけるｎ番目（たとえば、２０番目）ごとの水平および垂直ピクセルを選択（すなわち、水平および垂直方向のｎ番目のピクセルごとにピクセルカラー値を選択）し、残りのピクセルを破棄することによって当該画像をデシメートする。
【００１７】
次に、本プロセスは、デシメートされた反転モノクロ画像における各ピクセルに平滑化演算を行う（２２０）。ある実施形態においては、この平滑化演算は、１／９カーネル(kernel)による３×３の畳み込み演算である。このような畳み込み演算は本質的に、各ピクセル値を、そのピクセルの周りにある３×３の近傍ピクセルを平均することによって求められる平均値で置き換える。
【００１８】
最後に、本プロセスは、平滑化され、デシメートされた反転モノクロ画像を、元の受信画像の解像度まで再びスケールアップする（２２５）。いくつかの実施形態において、本プロセスは、平滑化され、デシメートされた反転画像の各ピクセル値を、ｎ×ｎ（たとえば、２０×２０）のピクセル領域のピクセル値として選択することによって、このスケーリング演算を行う。デシメーション、平滑化およびスケーリング演算の組合せにより、プロセス２００のローパスフィルタリング演算を行うことができる。この結果、得られたトーンマスクにおいては、ディテールが精細でない、不明瞭な大きな領域のみが見られる。
【００１９】
画像の彩度（クロマ）を歪ませることを回避するため、プロセス２００により生成されたマスクはモノクロである。このマスクは反転され、組合せ演算の指数のベキ（累乗）が入力値と逆になるようにする。たとえば、受信画像の明るい領域は、より暗いマスク値を有する（すなわち、マスク値が高い）ので暗くなる。本発明の他の実施形態では、トーンマスクを生成するのに原画像を反転しない。代わりに、これらの実施形態では、マスクを受信画像と組み合わせるために用いられる非線形演算子の反転が必要になる。
【００２０】
さらに、マスクは、マスクを生成するプロセスを高速化するためにデシメートされた後、平滑化される。しかしながら、本発明のいくつかの実施形態では、反転モノクロ画像をデシメートしないで、迅速な平滑化が可能なサムネイル画像を生成する。代わりに、これらの実施形態では、反転モノクロ画像に直接平滑化動作を行う。
【００２１】
プロセス２００により生成されたマスクは、ローパスフィルタリングされる（すなわち、ぼかされる（blurred））が、それは、これを行わなければ、マスクが画像のコントラストを平坦にしてしまうためである。換言すれば、マスク画像がぼかされていない場合、マスクおよび受信画像の非線形の組合せは、画像コントラストが低減した画像を生じさせる。一方、マスクが過剰にぼかされた場合には、本発明のプロセスは単純なガンマ補正になってしまい、局所的なトーン補正は効果が低減する。
【００２２】
上述したように、本発明は、トーンマスクの値を使用して、非線形演算により受信画像のピクセル値を修正する。図３は、非線形の指数演算によりピクセル値をその対応のマスク値と組み合わせるプロセス３００を示す。
【００２３】
プロセス３００は、最初に、受信したデジタル画像におけるピクセルについてコンポーネントカラー値を取り出す（３０５）。次に、本プロセスは、選択されたコンポーネントカラー値に対応するマスク値をトーンマスクから取り出す（３１０）。次に、本プロセスは、指数関数を用いて、取り出されたコンポーネントカラー値のそれぞれについて、修正されたコンポーネントカラー値を計算する（３１５）。いくつかの実施形態において、本プロセスは、取り出されたコンポーネントカラー値を指数関数の底の一部として使用し、取り出されたマスク値をこの関数の指数の一部として使用する。
【００２４】
最後に、本プロセスは、受信画像のすべてのピクセルカラー値を修正し終えたかどうかを判定する（３２０）。修正していなければ、本プロセスは３０５に戻り、次のピクセルについて次のコンポーネントカラー値の集合を選択することによって、次のピクセルについて同様の動作を繰り返す。すべてのピクセルカラー値を修正したと判断されたならば、プロセスは終了する。
【００２５】
本発明のいくつかの実施形態では、コンポーネントカラー値をその対応マスク値によって修正する指数関数として以下の数式（Ａ）を使用する。
【００２６】
【数１】

【００２７】
式中、Ｏは修正された出力カラー値を表し、Ｉは入力コンポーネントカラー値を表し、Ｍはマスク値を表し、Ｃ１およびＣ２は定数を表す。本発明のいくつかの実施形態では、各コンポーネントカラーのピクセル値に数式（Ａ）を用いる。たとえば、いくつかの実施形態では、この数式を、受信画像における各ピクセルの赤、緑および青値に使用し、すべての画像ピクセルについて、修正された赤、緑および青値を求める。
【００２８】
数式（Ａ）により実行される演算は、ピクセル的なガンマ補正（pixel-wise gamma correction；すなわち、ピクセルごとのガンマ補正）を実行することと本質的に同様である。このピクセル的なガンマ補正では、各ピクセルは、該ピクセルおよびその周りのピクセルのトーン特性によって決定される、（その特定のマスク値に起因する）特定のガンマ値を有する。数式（Ａ）は、８ビット画像を前提とし、したがって２５５の値を用いてデータをスケーリングする。しかしながら、これより大きいまたは小さいビット深さの画像を使用してもよく、この場合、スケール値は最大デジタルカウントに対応する。
【００２９】
数式（Ａ）に挿入される各マスク値は、トーン再現曲線を画定する。換言すれば、各マスク値について、修正された出力カラー値に入力コンポーネントカラー値を数式（Ａ）がどのようにマッピングするかを表すのにトーン再現曲線を用いることができる。同様に、すべてのマスク値について、修正された出力カラー値に対する入力値のこの式のマッピングを示すためにトーン再現曲線群を使用することができる。
【００３０】
図４は、定数Ｃ１が１に等しく、定数Ｃ２が１２８に等しく、マスク値が０から２５５の範囲にある場合のトーン再現曲線群を示す。図において、Ｘ軸は入力ピクセル値であり、Ｙ軸は出力値である。マスク値は、８ビットカラー方式を使用する場合（すなわち、各コンポーネントカラーが８ビットで表される場合）０から２５５の範囲にある。この例において、１２８より大きいマスク値では指数が１未満となり、１２８より小さいマスク値では指数が１より大きい。マスク値が１２８に等しいと指数は１になり、入力データは変化しない。
【００３１】
定数Ｃ１およびＣ２は、トーン再現曲線群の中心および幅を決定する。すなわち、定数Ｃ２は、曲線群の中心を決定する。図４に示す例では、中心は、マスク値１２８を表す４５度の線である。定数Ｃ１は、群における曲線の広がりを決定する。したがって、定数Ｃ２が変化すると曲線群が上下し、一方、定数Ｃ１が変化すると曲線群が拡張収縮する。
【００３２】
本発明のいくつかのインタラクティブ（対話式）な実施形態では、ユーザは、（１）Ｃ１およびＣ２を修正し、および／または（２）これらの定数の一方または両方を、画像特性に基づいて自動的に修正することができる。これらの定数を修正することで、べき関数の大きさを変えることができる。したがって、このような修正は、ユーザの好みまたは画像特性に基づいてプロセス３００によって実行される局所的なトーン補正の程度を変化させる。たとえば、受信した原画像が非常に明るい場合、ユーザは、該画像の明るいオブジェクト間により良好なコントラストを提供するために本プロセスが原画像をさらに暗くすることができるよう、トーン再現曲線群を上に移動させることができる。
【００３３】
数式（Ａ）はルックアップテーブルとして実現されることができ、この場合、受信したピクセル値および生成されたマスク値は、ピクセル値とマスク値の異なる組合せについて予め計算された修正ピクセル値の位置を識別するインデックスとして、このテーブル内で使用される。図５は、このアプローチの概念図を表す。
【００３４】
本発明は、画像処理パイプラインに設けられたいくつかの段階（ステージ）によって実施されることができる。図６は、このような段階をいくつか示している。図に示すように、画像捕捉装置６１０（たとえば、デジタルカメラまたはスキャナ）は、本発明の局所的な色補正プロセス６０５を使用して、本装置によって捕捉された画像の品質を高めることができる。不均一な露光またはフラッシュ照明で捕捉された画像の色調を補正するのに、本発明を使用することができる。また、本発明を用いて、ダイナミックレンジの大きい画像の事後処理を行うこともできる。
【００３５】
画像を捕捉した後、この捕捉装置は、図２の高速および高効率のプロセス２００を実行することによって画像のトーンマスクを迅速に生成することができる。捕捉装置は、次にルックアップテーブル（図５によって概念的に示されるもの等）を使用して、各コンポーネントカラーの修正されたピクセル値を迅速に識別することができる。換言すれば、捕捉装置は、原ピクセル値および生成されたマスク値をインデックスとしてルックアップテーブルを参照し、修正されたピクセル値を取り出すことができる。
【００３６】
図６に示すように、本発明の局所的な色補正プロセス６０５は、コンピュータシステム６２０上で動作するアプリケーション６１５の一部であってもよい。コンピュータシステムは、このアプリケーションを走らせ、捕捉装置６１０によって捕捉された画像、または別のアプリケーション（たとえば、ウェブブラウザのアプリケーション）によって供給された画像の色を補正することができる。また、本プロセス６０５を、デバイスドライバ６２５（プリンタドライバ等）の一部として実現して、表示装置６３０が画像を表示する前に画像上でドライバが局所的なトーン補正を実行するようにすることができる。
【００３７】
図７は、本発明のいくつかの実施形態において使用されるコンピュータシステム６２０のブロック図を表す。いくつかの実施形態において、コンピュータシステム６２０は、画像捕捉装置６１０と分離されている。しかしながら、本発明の他の実施形態では、このコンピュータシステム６２０は、画像捕捉装置の一部である。また、以下においてコンピュータシステム６２０を説明するが、当業者ならば、他のコンピュータシステムおよびアーキテクチャを本発明とともに使用することができるということが理解されよう。
【００３８】
図７に示すように、コンピュータシステム６２０は、バス７０５と、プロセッサ７１０と、システムメモリ７１５と、読み取り専用メモリ７２０と、永久記憶装置７２５と、入力装置７３０と、出力装置７３５と、を備える。バス７０５は、コンピュータシステム６２０の多数の内部デバイスを通信可能に接続するすべてのシステム、周辺機器およびチップセットバスを総称的に表している。たとえば、バス７０５は、プロセッサ７１０を、読み取り専用メモリ７２０、システムメモリ７１５および永久記憶装置７２５に通信可能なように接続している。これらの様々なメモリユニットから、プロセッサ７１０は、実行すべき命令および処理すべきデータを取り出す。
【００３９】
読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）７２０は、プロセッサ７１０およびコンピュータシステムの他のモジュールにより必要とされる静的データおよび命令を格納する。一方、永久記憶装置７２５は、読み書きのメモリ装置である。この装置は不揮発性メモリユニットであり、コンピュータ６２０がオフの場合であっても命令およびデータを格納する。本発明のいくつかの実施形態では、大容量記憶装置（たとえば、磁気または光ディスク、およびその対応するディスクドライブのような）を永久記憶装置７２５として使用する。他の実施形態では、取り外し可能記憶装置（たとえば、フロッピーディスクまたはｚｉｐ（商標）ディスク、およびその対応するディスクドライブ）を永久記憶装置として使用する。
【００４０】
永久記憶装置７２５のように、システムメモリ７１５は、読み書きメモリ装置である。しかしながら、記憶装置７２５と異なり、システムメモリは、ランダムアクセスメモリのような揮発性の読み書きメモリである。システムメモリは、プロセッサ７１０がランタイム時に必要とする命令およびデータを記憶する。たとえば、いくつかの実施形態において、システムメモリ７１５は、修正されたピクセルカラー値を記憶するルックアップテーブルを含む。また、いくつかの実施形態において、本発明のプロセスを実行するのに必要な命令は、システムメモリ、永久記憶装置７２５、および／または読み取り専用メモリ７２０に記憶される。
【００４１】
また、バス７０５は、入力装置７３０および出力装置７３５にも接続する。入力装置により、ユーザは、情報を伝達し、コンピュータに対するコマンドを選択することが可能となる。入力装置７３０には、英数字キーボードおよびカーソルコントローラが含まれる。出力装置７３５は、コンピュータによって生成された画像を表示する。たとえば、これらの装置は、本発明の局所的な補正技術が生成する修正済みデジタル画像を表示する。出力装置には、プリンタが含まれ、また、ＣＲＴディスプレイまたは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）のような表示装置が含まれる。
【００４２】
最後に、図７に示すように、バス７０５は、コンピュータ６２０をネットワークアダプタ（図示せず）を介してネットワーク７４０に接続する。このように、コンピュータは、コンピュータのネットワーク（たとえば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）またはイントラネット）、またはいくつかのネットワークのうちの１つのネットワーク（たとえば、インターネット）の一部であることができる。
【００４３】
本発明の局所的な色補正技術は、多数の有利な点を有する。たとえば、本発明の局所的な補正は、入力データの単純なピクセル的な「ガンマ」補正を使用することによって、影を明るくすると同時にハイライト部分を暗くすることができる。また、いくつかの実施形態では、原画像の、反転されローパスフィルタリングされたモノクロ画像をトーンマスクとして使用することによって、グローバルなコントラスト変化とローカルなコントラスト変化とのバランスをとり、彩度の歪みを低減することができる。
【００４４】
さらに、本発明は、局所的なトーン補正を計算して適用する簡単かつ高速の方法を提供する。その局所的な色補正は、グローバル補正と比較して画像品質に大幅な改良をもたらす。また、その補正は、Ｒｅｔｉｎｅｘまたは導関数アルゴリズムのような、他の局所的なトーン補正方法により与えられる補正とも同程度のものである。しかしながら、該他の局所的なトーン補正方法と異なり、本発明は、複雑な視覚モデルやマスクに依存する必要がない。要するに、本発明は、局所的な色補正を実行するための単純で計算上効率的な、かつパラメータ化が容易なフレームワークを提供する。
【００４５】
本発明の局所的なトーン補正は、いくつかのタイプの画像を改良する際に有効である。たとえば、従来の写真技術では、画像のある領域は正しく露出されるが別の領域は露出不足である、ということがあった。フラッシュ撮影は、画像のある領域は露出過度であるが別の領域は露出不足である別の例である。これらの状況において、人間の視覚系に基づく複雑な局所的補正技術は不適切なことがある。さらに、中には、ダイナミックレンジの広い画像シーンもある。本発明の単純かつ高速な局所補正プロセスは、これらの状況において画像品質を迅速に向上させる理想的な解決策を提供する。
【００４６】
最後に、本発明の局所的なトーン補正は、従来のピクセルベース処理の相補技術である。たとえば、本発明を用いて画像の色を補正すると、画像は、従来のピクセルベースのパイプラインを用いて所与のプリンタ上で再現されることができる。イメージングパイプラインの一部に対する近傍画像処理技術の使用は、以降のピクセルベースの画像処理を排除しない。このことは、イメージングパイプラインの全体的な品質および速度を最適化するのに適切な場合には、ピクセルおよび近傍のイメージング処理を使用し得ることを示唆している。
【００４７】
本発明の一実施形態は、アドビ社のＰｈｏｔｏＳｈｏｐアプリケーションを使用することによって実現される。より具体的には、この実施形態において、このアプリケーションを用いて、（１）原画像を入力し、（２）原画像を第２のレイヤにコピーし、（３）半径が約１５のガウスぼかしフィルタ（Gaussian blur filter）を用いて画像をぼかし、（４）このぼかした画像を反転し、（５）色相(hue)／飽和度（saturation）調節によりぼかされたネガを非飽和にし、（６）ソフトライトレイヤ演算子（Soft Light layer operation）を用いて原画像および生成画像を組み合わせ、最終的な画像を作成する、ことができる。ＰｈｏｔｏＳｈｏｐのぼかしフィルタ（blur filter）の半径による実験は、全体的な画像コントラストがどのように半径の関数となるかを示す。特に、半径が大きいほどコントラスト全体が良好となるが、半径が大きすぎると局所的なトーン補正の効果は低減される。
【００４８】
多数の具体的なディテールを参照して本発明を説明してきたが、当業者であれば、本発明の精神から逸脱せずに他の具体的な形態において本発明を具現化することができる、ということが理解されよう。たとえば、上述した実施形態では、すべてのコンポーネントカラーについてピクセル値を修正するのに１つのモノクロマスクが使用される。当業者であれば、他の実施形態では、各コンポーネントカラーに別々のマスクを使用することができるということが理解されよう。これらの実施形態において、それぞれのマスクは、それぞれそのコンポーネントカラー値に合わせて最適化されることができる。したがって、当業者であれば、本発明は上述した例示の詳細に限定されず、特許請求の範囲によって定義されるべきであることが理解されよう。
【００４９】
本発明は、以下の実施態様を含む。
（１）局所的な色補正を実行する方法であって、
（ａ）複数のピクセルを有するｎ個の入力画像を受信するステップ（１０５）であって、前記入力画像の各ピクセルは、原ピクセルカラー値の集合で表されるステップと、
（ｂ）それぞれがピクセルマスク値の集合により表される複数のピクセルを有するトーンマスク画像を前記入力画像から生成するステップ（１１０）であって、原ピクセルカラー値の各集合は、対応するピクセルマスク値の集合を有するステップと、
（ｃ）原ピクセルカラー値の各集合について、修正されたピクセルカラー値の集合を求めるステップ（１１５）であって、修正されたピクセルカラー値の各集合は、原ピクセルカラー値の集合と、その対応するピクセルマスク値の集合との非線形の組み合わせに等しいステップと、
を含む方法。
【００５０】
（２）修正されたピクセルカラー値の集合を求める前記ステップは、原ピクセルカラー値の集合およびその対応するピクセルマスク値の集合をインデックスとしてルックアップテーブルを参照し、前記修正されたピクセルカラー値の集合を取り出すステップを含む、上記（１）に記載の方法。
（３）修正されたピクセルカラー値の集合を求める前記ステップは、非線形演算を用いて、原ピクセルカラー値の集合とその対応するピクセルマスク値の集合を組み合わせるステップ（１１５）を含む、上記（１）に記載の方法。
【００５１】
（４）前記非線形演算は減法または加法演算ではない上記（３）に記載の方法。
（５）前記非線形演算は底および指数を有する指数演算であって、該指数演算は、前記原ピクセルカラー値の集合をその底の一部とし、前記対応するピクセルマスク値の集合をその指数の一部として使用する、上記（３）に記載の方法。
（６）前記マスク画像を生成する前記ステップは、非反復プロセスを使用するステップを含む上記（１）に記載の方法。
（７）前記マスク画像を生成する前記ステップは、前記入力画像に対してローパスフィルタリング演算を実行するステップ（２１５、２２０、２２５）を含む、上記（１）に記載の方法。
（８）前記マスク画像を生成する前記ステップは、前記入力画像を反転するステップ（２１０）を含む、上記（７）に記載の方法。
（９）前記マスク画像を生成する前記ステップは、前記入力画像をモノクロ画像に変換するステップ（２０５）を含む、上記（８）に記載の方法。
（１０）原ピクセルカラー値のそれぞれの集合は、コンポーネントカラー値の集合である、上記（１）に記載の方法。
【００５２】
（１１）原ピクセルカラー値のそれぞれの集合は、グレースケールのマスク値である、上記（１）に記載の方法。
【００５３】
【発明の効果】
局所的な色補正を実行して、簡単かつ高速であり、かつ高品質な画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のいくつかの実施形態に使用される局所的な色補正プロセスを示す図。
【図２】ローパスフィルタリング演算を介してトーンマスクを生成するプロセスを示す図。
【図３】ピクセル値と、トーンマスクからのその対応するマスク値を、非線形の指数演算により組み合わせるプロセスを示す図。
【図４】特定のマスク値に従ってピクセルカラー値がどのように出力カラー値にマッピングされるかを表すいくつかの曲線を示す図。
【図５】修正したピクセルカラー値を格納する二次元のルックアップテーブルの概念図を表す図。
【図６】本発明を取り入れたコンピュータおよび画像捕捉装置の位置づけを示す図。
【図７】本発明のいくつかの実施形態を実現するのに使用されるコンピュータシステムを示す図。
【符号の説明】
６０５ 局所的な色補正プロセス
６１０ 画像捕捉装置
６２０ コンピュータシステム
６２５ デバイスドライバ
６３０ 表示装置

Claims (8)

1. 局所的な色補正を実行する方法であって、
   （ａ）それぞれが原ピクセルカラー値の集合で表される複数のピクセルを有する入力画像を受信するステップと、
   （ｂ）前記入力画像に対してローパスフィルタリングを適用することによりトーンマスク画像を生成し、前記入力画像の複数のピクセルのそれぞれに対応する該トーンマスク画像中のピクセルを、ピクセルマスク値の集合で表されるピクセルとして得るステップと、
   （ｃ）前記原ピクセルカラー値のそれぞれの集合について、該原ピクセルカラー値の集合と、該原ピクセルカラー値の集合に対応する前記ピクセルマスク値の集合とを、非線形演算によって組み合わせることにより、該原ピクセルカラー値の集合を修正して、修正済みピクセルカラー値の集合を求めるステップと、を含み、
   前記非線形演算は、底および指数を有する指数演算であって、該指数演算は、前記原ピクセルカラー値の集合をその底の一部とし、前記対応するピクセルマスク値の集合をその指数の一部として使用する、
   方法。
2. 修正済みピクセルカラー値の集合を求める前記ステップは、さらに、前記原ピクセルカラー値の集合および該原ピクセルカラー値の集合に対応する前記ピクセルマスク値の集合をインデックスとしてルックアップテーブルを参照し、前記修正済みピクセルカラー値の集合を取り出すことを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記非線形演算は、減法でもなく、加法演算でもない、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記トーンマスク画像の前記生成は、非反復プロセスを使用する、
   請求項１に記載の方法。
5. 前記トーンマスク画像の前記生成は、前記入力画像の各ピクセル値を反転することにより、該入力画像を反転することを含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記トーンマスク画像の前記生成は、前記入力画像をモノクロ画像に変換することを含む、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記原ピクセルカラー値のそれぞれの集合は、コンポーネントカラー値の集合である、
   請求項１に記載の方法。
8. 前記ピクセルマスク値のそれぞれの集合は、グレースケール値を有する、
   請求項１に記載の方法。

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