JP4471396B2 - 適応的画質改善装置及びこの方法 - Google Patents

適応的画質改善装置及びこの方法 Download PDF

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Description

本発明は、適応的画質改善装置及びこの方法に関し、特に、画像のコントラストとシャープさとを改善する適応的画質改善装置及びこの方法に関する。
（１）カラー画像におけるコントラストの対比の計算方法
カラー画像におけるコントラストを測るこれまでの技術では、人間が視覚神経によって感じるカラー画像におけるコントラストの距離とは一致しなかった。
（２）類似する配色の検索方法
これまでのコントラストを測定する方法には、人間の視覚特性を考慮した方法がなかったため、カラー画像及び配色から受ける印象を比較することや、似ている印象のカラー画像及び配色を検索することが困難だった。
（３）カラー画質改善方法
画像処理の分野、及び、画像表示を利用した視覚的インタフェース技術の分野では、高精度の画像入力機構と共に、入力された画像を人間の視認性の良い画質に変換する必要性が高まっている。
このための対策として、画像の各画素値に線形変換、指数変換あるいは対数変換のいずれかを施し、画像のある画素値の区間でのコントラストを強調するという手法がある（谷内田（編）「コンピュータビジョン」ｐｐ．２７−３０，丸善，１９９０年，及び長谷川：「画像工学」ｐｐ．１５２−１５７，コロナ社，１９８３年）。
図１は、線形変換による画像のコントラスト強調の手法を説明するための図であり、図２は、指数変換による画像のコントラスト強調の手法を説明するための図であり、図３は、対数変換による画像のコントラスト強調の手法を説明するための図である。
図１、図２及び図３を参照しながら、従来の手法を説明する。
線形変換による画像のコントラスト強調の手法は、図１に見るように、入力画像の画素値ｖの区間をｖ＜ｂ、ｂ＜ｖ＜ａ、ａ＜ｖ等の幾つかに分けて、それぞれの区間で画素値を変換する１次変換式をｆ（ｖ）＝［（Ａ−Ｂ）／（ａ−ｂ）］（ｖ−ｂ）＋Ｂのように定義し、この線形変換によって入力画像の画素値ｖをｆ（ｖ）に変換する。この際、利用者は強調したい画素値の区間（例えばｂ＜ｖ＜ａ）での１次変換式の傾きを大きく設定することが、行われている。
指数変換による画像のコントラスト強調の手法は、テレビジョン技術の分野ではガンマ補正と呼ばれ、図２に見るように、指数関数に基づいて入力画像の画素値ｖをｇ（ｖ）に変換する。この際、コントラストの強調の度合いは、図２の指数関数の各点における曲線の傾きで定まり、画素値ｖの大きな範囲（図２の例ではｂ＜ｖ＜ａ）でコントラストが強調される。この指数変換の式は入力画像全体に対して同じ形で適用されることが、行われている。
対数変換による画像のコントラスト強調の手法は、図３に見るように、対数関数に基づいて入力画像の画素値ｖをｈ（ｖ）に変換する。この際、コントラストの強調の度合いは、図３の対数関数の各点における曲線の傾きで定まり、画素値ｖの小さな範囲（図３の例ではｂ＜ｖ＜ａ）でコントラストが強調される。この曲線の形状すなわち対数変換の式は入力画像全体に対して同じ形で適用される。
しかしながら、画質改善方法の１つである線形変換による方法では、入力された個々の画像を利用者が観察しながらその画質に応じて、図１に示した折れ線のように、入力画素値に対する出力画素値の写像を一次変換式の組として定義しなければならず、変換式の一般性は得られない。
指数変換による方法では、あらかじめ定義された変換式に従って画素値を変換するが、画素値の大きい値の区間（図２の例ではｂ＜ｖ＜ａ）のコントラストは強調されるが、一方、画素値の小さい値の区間（図２の例ではｖ＜ｂ）のコントラストは劣化する。
同様に、対数変換による方法では、あらかじめ定義された変換式に従って画素値を変換するが、画素値の小さい値の区間（図３の例でｂ＜ｖ＜ａ）のコントラストは強調されるが、一方、画素値の大きい値の区間（図３の例ではａ＜ｖ）のコントラストは劣化する。
本発明では配色でのコントラストを測定するために、１色毎で測定するのではなく、隣接する色同士、つまり全体像に注目した。この方法は、視覚神経を通って配色に使われる複数の色が同時に入力され、この配色を心理的に色を見たとき、隣接する色同士の色みが互いに抑制の働きをするため、隣接間のコントラストに注目しなければならないと考えたからである。
本発明の目的は、このような問題を解決し、画素値の小さい区間のコントラストと同時に画素値の大きい区間のコントラストを強調することにより画質の改善された画像を得ることにある。
本発明の第１の観点によれば、カラー画像データを入力する入力手段と、前記カラー画像データから近傍画像を抽出する近傍画像抽出手段と、前記近傍画像抽出手段の出力を基に、近傍画像画素値変域を解析する近傍画像画素値変域解析手段と、前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、被写体がそのまま再現された画像であるポジティブ画像のコントラスト値変量を決定するポジティブ画像コントラスト値変量決定手段と、前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、前記被写体の白黒が反転された状態で再現された画像であるネガティブ画像のコントラスト値変量を決定するネガティブ画像コントラスト値変量決定手段と、前記ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力と、前記ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力を基に、コントラスト値を補正するコントラスト値補正手段と、前記コントラスト値補正手段の出力を基に、コントラスト値を正規化するコントラスト値正規化手段と、前記コントラスト値正規化手段の出力を基に、画像画素値を変換する画像画素値変換手段と、を備える適応的画質改善装置であって、近傍画像画素値変域解析手段は、ポジティブ画像については、注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅとを基に、
を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｐｏｓｉを算出し、
前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の青の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの下限値ｙＬと、青のレンジの下限値ｂＬと、を基に、
を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｐｏｓｉを算出し、ネガティブ画像については、注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅと、明度のレンジの上限値ｉＵを基に、
を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｎｅｇａを算出し、前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｎｅｇａを算出し、前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｎｅｇａを算出し、前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの上限値ｙＵと、青のレンジの上限値ｂＵと、を基に、
を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｎｅｇａを算出し、ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段は、ポジティブ画像について、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最小値Ｉｍｉｎと、明度の値の下限値ＩＬと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最小値Ｒｍｉｎと、赤の強度の下限値ＲＬと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｐｏｓｉを算出し、
前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最小値Ｇｍｉｎと、緑の強度の下限値ＧＬと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最小値ＹＢｍｉｎと、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量ＹＢｐｏｓｉを算出し、ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段は、ネガティブ画像について、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最大値Ｉｍａｘと、明度の値の上限値ＩＵと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最大値Ｒｍａｘと、赤の強度の上限値ＲＵと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｎｅｇａを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最大値Ｇｍａｘと、緑の強度の上限値ＧＵと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｎｅｇａを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最大値ＹＢｍａｘと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量ＹＢｎｅｇａを算出し、前記コントラスト値補正手段は、前記明度ｉ０と、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａと、前記明度の値の上限値ＩＵと、前記明度の値の下限値ＩＬと、を基に、
を用いて、明度の補正値ｓ（ｉ０）を算出し、前記赤の値ｒ０と、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａと、前記赤の強度の上限値ＲＵと、前記赤の強度下限値ＲＬと、を基に、
を用いて、赤の補正値ｔｒ（ｒ０）を算出し、前記緑の値ｇ０と、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａと、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の強度下限値ＧＬと、を基に、
を用いて、緑の補正値ｔｇ（ｇ０）を算出し、前記黄の値ｙ０と、前記青の値Ｂ０と、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａと、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度下限値ＹＢＬと、を基に、
を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）を算出し、赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）を算出し、緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
を用いて、緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）を算出し、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）を算出し、明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）を算出し、赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）を算出し、緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
を用いて、緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）を算出し、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）を算出し、前記コントラスト値正規化手段は、前記明度の補正値ｓ（ｉ０）と、前記明度の値の下限値ＩＬと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）と、前記明度の値の上限値ＩＵと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）と、を基に、
を用いて、正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）を算出し、前記赤の補正値ｔｒ（ｒ０）と、前記強度の下限値ＲＬと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）と、前記強度の上限値ＲＵと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）と、を基に、
を用いて、正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）を算出し、前記緑の補正値ｔｇ（ｇ０）、前記緑の強度の下限値ＧＬと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）と、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）と、とを基に、
を用いて、正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）を算出し、前記黄＋青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）と、前記黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）と、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）と、を基に、
を用いて、黄＋青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、前記画像画素値変換手段は、前記正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）と、前記正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）と、前記正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）と、前記黄の強度と青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）とを基に、
を用いて、画像画素値ｒ０、ｇ０、ｂ０を求めることを特徴とする適応的画質改善装置が提供される。
本発明の第２の観点によれば、カラー画像データを入力する入力手段と、前記カラー画像データから近傍画像を抽出する近傍画像抽出手段と、前記近傍画像抽出手段の出力を基に、近傍画像画素値変域を解析する近傍画像画素値変域解析手段と、前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、ポジティブ画像コントラスト値変量を決定するポジティブ画像コントラスト値変量決定手段と、前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、ネガティブ画像コントラスト値変量を決定するネガティブ画像コントラスト値変量決定手段と、前記ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力と、前記ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力を基に、コントラスト値を補正するコントラスト値補正手段と、前記コントラスト値補正手段の出力を基に、コントラスト値を正規化するコントラスト値正規化手段と、前記コントラスト値正規化手段の出力を基に、画像画素値を変換する画像画素値変換手段と、を備える適応的画質改善装置により行われる適応的画質改善方法であって、近傍画像画素値変域解析手段は、ポジティブ画像については、注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅとを基に、
を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の青の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの下限値ｙＬと、青のレンジの下限値ｂＬと、を基に、
を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｐｏｓｉを算出し、ネガティブ画像については、注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅと、明度のレンジの上限値ｉＵを基に、
を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｎｅｇａを算出し、前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｎｅｇａを算出し、前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｎｅｇａを算出し、前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの上限値ｙＵと、青のレンジの上限値ｂＵと、を基に、
を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｎｅｇａを算出し、ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段は、ポジティブ画像について、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最小値Ｉｍｉｎと、明度の値の下限値ＩＬと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最小値Ｒｍｉｎと、赤の強度の下限値ＲＬと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最小値Ｇｍｉｎと、緑の強度の下限値ＧＬと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｐｏｓｉを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最小値ＹＢｍｉｎと、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量ＹＢｐｏｓｉを算出し、ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段は、ネガティブ画像について、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最大値Ｉｍａｘと、明度の値の上限値ＩＵと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最大値Ｒｍａｘと、赤の強度の上限値ＲＵと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｎｅｇａを算出し、
前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最大値Ｇｍａｘと、緑の強度の上限値ＧＵと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｎｅｇａを算出し、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最大値ＹＢｍａｘと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、を基に、
を用いて、コントラスト値補正のための変量ＹＢｎｅｇａを算出し、前記コントラスト値補正手段は、前記明度ｉ０と、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａと、前記明度の値の上限値ＩＵと、前記明度の値の下限値ＩＬと、を基に、
を用いて、明度の補正値ｓ（ｉ０）を算出し、前記赤の値ｒ０と、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａと、前記赤の強度の上限値ＲＵと、前記赤の強度下限値ＲＬと、を基に、
を用いて、赤の補正値ｔｒ（ｒ０）を算出し、前記緑の値ｇ０と、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａと、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の強度下限値ＧＬと、を基に、
を用いて、緑の補正値ｔｇ（ｇ０）を算出し、前記黄の値ｙ０と、前記青の値Ｂ０と、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａと、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度下限値ＹＢＬと、を基に、
を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）を算出し、赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）を算出し、緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
を用いて、緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）を算出し、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）を算出し、明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）を算出し、赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）を算出し、緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
を用いて、
緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）を算出し、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）を算出し、前記コントラスト値正規化手段は、前記明度の補正値ｓ（ｉ０）と、前記明度の値の下限値ＩＬと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）と、前記明度の値の上限値ＩＵと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）と、を基に、
を用いて、正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）を算出し、前記赤の補正値ｔｒ（ｒ０）と、前記強度の下限値ＲＬと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）と、前記強度の上限値ＲＵと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）と、を基に、
を用いて、正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）を算出し、前記緑の補正値ｔｇ（ｇ０）、前記緑の強度の下限値ＧＬと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）と、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）と、とを基に、
を用いて、正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）を算出し、前記黄＋青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）と、前記黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）と、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）と、を基に、
を用いて、黄＋青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、前記画像画素値変換手段は、前記正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）と、前記正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）と、前記正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）と、前記黄の強度と青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）とを基に、
を用いて、画像画素値ｒ０、ｇ０、ｂ０を求めることを特徴とする適応的画質改善方法が提供される。
［作用］
本発明の第１の観点による適応的画質改善装置及び本発明の第２の観点による適応的画質改善方法によれば、入力された画像のコントラストの値の分布特性を事前に仮定することなく、入力された画像の局所的な特徴量の分布に適応して、色対比の度合いを計測し、配色からうける印象と似ている印象をもつ配色の検索をおこなうこと、また、コントラスト及びシャープさを強調する度合いを近傍での処理のみで調節することが可能となり、また、特徴量の小さい値の画素とのコントラストが強調されると同時に、コントラストの値の大きい値の画素とのコントラストも強調される。
本発明によれば、入力された原画像から、その各画素の近傍でのコントラストを改善したシャープな画像を得ることが可能となり、撮像素子からの輝度信号を高精度に補正したり、コントラストの悪い画像データの画質を大幅に改善するなどの効果がある。
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
（１）カラー画像におけるコントラストの対比を測定するための計算方法
まず、第１の発明の色対比の度合いを測る装置の実施形態を図４を参照して説明する。
はじめに、入力部４１により画像を入力する。
近傍画像抽出部４２は、入力部４１より画像を受け取り、この画像中の各画素毎にその近傍領域を含む部分画像（Ｎ×Ｍ個）を抽出する。
近傍の一例として注目する画素とその画素に隣り合う画素について説明する。注目する画素ｖAの画素値を（ｒA、ｇA、ｂA、ｙA）とおき、その隣接する画素ｖBの画素値を（ｒB、ｇB、ｂB、ｙB）と表すものとする。なおここで、ｒは赤の強度、ｇは緑の強度、ｂは青の強度を表す。ｙは黄色の強度を表し、
ｙ＝（ｒ＋ｇ）／２
で表現される。
近傍画像コントラスト抽出部４３は、近傍画像抽出部４２より近傍画像の画素値を受け取り、下記のコントラストの値ｊAB、lAB、mABを測定する。
画像のコントラストの値とは、赤・緑・青・黄の度合いで決定される色みと、これらの画素値より求められる明度があり、人間の生理レベルでの視覚神経回路を考えた場合、明度を認識する回路と色みを認識する回路はそれぞれ独立して考えることができる。
人間の視覚特性により明度を表すコントラストの値は、単純に隣接する２画素の比較で測ることができ、注目する画素の明度ｉAと、隣接する画素の明度ｉBとのコントラストで計算し、これを（式１）で示すようにｊABとおく。なお、明度は、
で定義される。
一方、色みにおいては、赤と緑の色みを認識する神経と青と黄の色みを認識する神経が存在し、赤と緑の色みを認識する神経は青と黄の色みを認識する神経に比べて、ある程度の認識力に優れている。赤と緑の色みを認識する神経には、ｒ（赤）の波長に強く反応する細胞が在り、この細胞に対してｇ（緑）が抑制の働きをする回路と、ｇ（緑）の波長に強く反応する細胞が在り、この細胞に対してｒ（赤）が抑制の働きをする回路が存在することが解っている。このため、画素ｖAと画素ｖBとの間の赤と緑の色みを測定する場合には、｜ｒA‐ｇB｜と｜ｇA‐ｒB｜の２通りで考えなければならない。そして、前者をlAB1、後者をlAB2で表す。
次に、青と黄の色みを認識する神経は隣接する画素間を区別する働きが曖昧であるため、画素ｖAと画素ｖB（ｋ＝１〜８）との間の青と黄の色みを測定する場合には２つの隣接する画素の境界を取り除き１つの画素と考え、黄の画素値は（ｙＡ＋ｙB）、青の画素値は（ｂＡ＋ｂB）となり、そのコントラストの値はこの線形和で求められ、これをmABで表す。その他の画素間での青と黄の色みも同様に考えられる。これを一般化すると、ポジティブ画像では次のようになる。
また、ネガティブ画像では次のようになる。
（２）類似配色の検索
類似配色の検索は、例えば、部屋の室内コーディネート、服飾のコーディネート等における配色に用いる。
配色から得られる印象と、似ている印象を持つ配色を検索する類似配色検索装置の実施形態を説明する。
まず、配色画像入力部５１よりＡとＢの２色からなる配色画像を入力する。ここで、この配色の配色画素値を（ｒＡ、ｇＡ、ｂＡ、ｙＡ）、（ｒＢ、ｇＢ、ｂＢ、ｙＢ）とおく。
ポジティブ画像配色コントラスト値抽出部５２は、配色画像入力部５１より入力された配色画像に含まれる配色画素値を受け取り、ポジティブ画像上での２色間での色の対比の度合いを表す（式１）のコントラストの値を測定し、入力した２色配色と似ているイメージをもつ２色配色を検出する場合には、測定したポジティブ画像上での明度におけるコントラストの値をｊABposi、赤と緑の色みにおけるコントラストの値をlAB１posi、lAB２posi青と黄の色みにおけるコントラストの値をｍABposiとおく。
また、入力した２色配色と似ているイメージをもつ３色配色を検出する場合には、入力した２色配色の配色画素値を（ｒＡ、ｇＡ、ｂＡ、ｙＡ）、（ｒＣ、ｇＣ、ｂＣ、ｙＣ）、（ｒＢ、ｇＢ、ｂＢ、ｙＢ）のような３色配色と考え、１色目と２色目との組み合わせ及び２色目と３色目との組み合わせのそれぞれにおけるコントラストを求める。つまり、（ｒＡ、ｇＡ、ｂＡ、ｙＡ）と（ｒＣ、ｇＣ、ｂＣ、ｙＣ）の組み合わせについての明度におけるコントラストｊＡＣｐｏｓｉ、赤と緑の色みにおけるコントラストｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ及び青と黄の色みにおけるコントラストｍＡＣｐｏｓｉ並びに（ｒＣ、ｇＣ、ｂＣ、ｙＣ）と（ｒＢ、ｇＢ、ｂＢ、ｙＢ）の組み合わせについての明度におけるコントラストｊＣＢｐｏｓｉ、赤と緑の色みにおけるコントラストｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ及び青と黄の色みにおけるコントラストｍＣＢｐｏｓｉを求める。これらのコントラストを定義する式を下に示す。
ネガティブ画像配色コントラスト値抽出部５３は、配色画像入力部５１より入力された配色画像に含まれる配色画素値を受け取り、ネガティブ画像上での色の対比の度合いを表す（式２）のコントラストの値を測定し、測定したネガティブ画像上での配色の明度におけるコントラストの値をｊＡＢｎｅｇａ、赤と緑の色みにおけるコントラストの値をｌＡＢ１ｎｅｇａ、ｌＡＢ２ｎｅｇａ、青と黄の色みにおけるコントラストの値をｍＡＢｎｅｇａとおく。
また、入力した２色配色と似ているイメージをもつ３色配色を検出する場合には、ポジティブ画像上での測量と同様に考え、明度におけるコントラストの値をｊＡＣｎｅｇａ、ｊＣＢｎｅｇａ、赤と緑の色みにおけるコントラストの値をｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、青と黄の色みにおけるコントラストの値をｍＡＣｎｅｇａ、ｍＣＢｎｅｇａとおく。
類似印象配色事例検出部５４は、ポジティブ画像配色コントラスト値抽出部５２及びネガティブ画像配色コントラスト値抽出部５３が計算したコントラストの値を受け取り、入力した２色配色と色味が似ているイメージをもつ２色配色を検出する場合には、ｊＡＢｐｏｓｉ、ｊＡＢｎｅｇａ、ｌＡＢ１ｐｏｓｉ、ｌＡＢ１ｎｅｇａ、ｌＡＢ２ｐｏｓｉ、ｌＡＢ２ｎｅｇａ、ｍＡＢｐｏｓｉ、ｍＡＢｎｅｇａを用いて次式による評価量Ｗ２１を定義し、
（１≦ｋ≦データベースに格納されている２色配色数）
Ｗ２１の値が最も小さいｋに対応する２色配色を類似２色配色として検索する。
また、検索結果の色みが違ったパターンの場合もあり得るが、２色配色から受ける印象の類似する２色配色を検出する場合には、ｊＡＢｐｏｓｉ、ｊＡＢｎｅｇａ、ｌＡＢ１ｐｏｓｉ、ｌＡＢ１ｎｅｇａ、ｌＡＢ２ｐｏｓｉ、ｌＡＢ２ｎｅｇａ、ｍＡＢｐｏｓｉ、ｍＡＢｎｅｇａを用いて次式による評価量ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を定義し、
（１≦ｋ≦データベースに格納されている２色配色数）
ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を加えたものをＷ２２とし、Ｗ２２の値が最も小さいものを類似２色配色として検索してもよい。
次に、入力した２色配色ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配色ｖＡ、ｖＣ、ｖＢの検出のために次式を定義する。
データベース中の３色配色の全てについてＷ３１１、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３１１の値が最小であり、かつ、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列を、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。同様に、データベース中の３色配色の全てについてＷ３１２、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３１２の値が最小であり、かつ、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列も、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。
また、検索結果が色みが違ったパターンの場合もありうるが、２色配色ｖａ、ｖｂから受ける印象の類似する３色配色ｖＡ、ｖＢ、ｖＣの検出のために次式を定義する。
ｗ３２１１、ｗ３２１２、ｗ３２１３、ｗ３２１４を加えたものをＷ３２１として、ｗ３２２１、ｗ３２２２、ｗ３２２３、ｗ３２２４を加えたものをＷ３２２とする。データベース中の３色配色の全てについてＷ３２１、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３２１の値が最小であり、かつ、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列を、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。同様に、データベース中の３色配色の全てについてＷ３２２、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３２２の値が最小であり、かつ、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列も、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。
配色画素値変換部５５では、類似印象配色事例検出部５４で検出された配色を出力する。 画像出力部５６は、配色画素値変換部５５より、配色画素値を受け取り、この値を持つ配色事例を配色事例データベースから結果より、配色画像を出力する。
（３）カラー画質改善方法
本発明によるカラー画質改善方法とは、高精度の画像入力装置より入力されたカラー画像を人間の視認性の良い画質に変換することを目的とし、図１乃至３を参照して説明した従来方法では不可能であった画質改善方法、すなわち、画素値の小さい区間でのコントラストを強調することと画素値の大きい区間でのコントラストを強調することを適応的に行うことを可能とするカラー画質改善方法である。
画質改善装置の実施形態を図７を参照して説明する。
入力部７１により画像を入力する。
近傍画像抽出部７２は、入力部７１より画像を受け取り、この画像中の各画素毎にその近傍領域を含む部分画像を抽出し、近傍ポジティブ画像とする。近傍の一例として注目する画素とその画素の隣り合う８つの近傍画素について説明する。図６より、注目する画素ｖ０の画素値を（ｒ０、ｇ０、ｂ０、ｙ０）とおき、その隣接する画素ｖｋの画素値を（ｒｋ、ｇｋ、ｂｋ、ｙｋ）（ｋ＝１〜８）と表すものとする。
近傍画像画素値変域解析部１０３は、近傍画像抽出部７２より近傍画像を受け取り、近傍画像内での画素値の分布を解析しその変域を測定し、画素値から明度及び色みを表すコントラストの値を求める。
まず、注目する画素ｖ０の明度をｉ０、その画素を囲む８画素の明度の平均をｉａｖｅとし、ｉ０とｉａｖｅとの間のコントラストｊ０を求める。次に、画素ｖ０の赤の値をｒ０、その画素を囲む８画素の赤の平均をｒａｖｅとし、画素ｖ０の緑の値をｇ０、その画素を囲む８画素の緑の平均をｇａｖｅとし、これらの値より赤と緑の色みにおけるコントラストの値ｌ０、ｌ１を求める。同様に、画素ｖ０の黄の値をｙ０、その画素を囲む８画素の黄の平均をｙａｖｅとし、画素ｖ０の青の値をｂ０、その画素を囲む８画素の青の平均をｂａｖｅとし、これらの値より青と黄の色みにおけるコントラストｍ０の値を求める。ポジティブ画像についての上記のコントラストの定義式は以下のようになる。
同様に、ネガティブ画像についての上記のコントラストの定義式は以下のようになる。
ここで、画像のコントラストの値がとりうる変域の下限値と上限値を設定する。赤の強度の下限値をＲＬ、上限値をＲＵ、緑の強度の下限値をＧＬ、上限値をＧＵ、黄＋青の強度の下限値をＹＢＬ、上限値をＹＢＵとし、明度の値の下限値をＩＬ、上限値をＩＵで表すものとする。
以下の説明では、画素値の分布を表す統計量の一例として、ｉｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値Ｉｍａｘ＝ｍａｘ（ｉ１、…、ｉ８）と最小値Ｉｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｉ１、…、ｉ８）、ｒｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値Ｒｍａｘ＝ｍａｘ（ｒ１、…、ｒ８）と最小値Ｒｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｒ１、…、ｒ８）、ｇｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値Ｇｍａｘ＝ｍａｘ（ｇ１、…、ｇ８）と最小値Ｇｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｇ１、…、ｇ８）、ｙｋ＋ｂｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値ＹＢｍａｘ＝ｍａｘ（ｙ１＋ｂ１、…、ｙ８＋ｂ８）と最小値ＹＢｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｙ１＋ｂ１、…、ｙ８＋ｂ８）を用いて説明する。
ポジティブ画像コントラスト値変換量決定部７４は、近傍画像画素値変域解析部７３より、画像画素値及び画像画素値の局所的変域の最小値Ｉｍｉｎ、Ｒｍｉｎ、Ｇｍｉｎ、ＹＢｍｉｎを受け取り、次式によってポジティブ画像のコントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉ、Ｒｐｏｓｉ、Ｇｐｏｓｉ、ＹＢｐｏｓｉを計算する。
ネガティブ画像コントラスト値変量決定部７５は、近傍画像画素値変域解析部７３より、画像画素値及び画像画素値の局所的変数の最大値Ｉｍａｘ、Ｒｍａｘ、Ｇｍａｘ、ＹＢｍａｘを受け取り、次式によってネガティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａを計算する。
ネガティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａは、コントラスト値の局所的変域の最大値Ｉｍａｘ、Ｒｍａｘ、Ｇｍａｘ、ＹＢｍａｘにともなって変わる量である。一般に、ある画像の値Ｉ、Ｒ、ＹＢに対してＩＵ−Ｉ、ＲＵ−Ｒ、ＧＵ−Ｇ、ＹＢＵ−ＹＢは、その画像のネガティブ画像の値となるからＩｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａはネガティブ画像上でのＩｐｏｓｉ、Ｒｐｏｓｉ、Ｇｐｏｓｉ、ＹＢｐｏｓｉに相当している。
コントラスト値補正部７６は、ポジティブ画像コントラスト値変量決定部７４よりポジティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉ、Ｒｐｏｓｉ、Ｇｐｏｓｉ、ＹＢｐｏｓｉを受け取り、ネガティブ画像コントラスト値変量決定部７５よりネガティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａを受け取る。まず、次式で定義されるコントラストの値の関数、
によって注目する画素ｖ０の明度ｉ０、赤の強度ｒ０、緑の強度ｇ０、黄＋青の強度（ｙ０＋ｂ０）を、それぞれｓ（ｉ０）、ｔｒ（ｒ０）、ｔｇ（ｇ０）、ｕ（ｙ０＋ｂ０）に補正する。（式１１）は、（式９）の積分と（式１０）の積分を加算することにより求められる。（式１１）は、ポジティブ画像コントラスト値補正のための変量ｊ０ｐｏｓｉ、ｌ０１ｐｏｓｉ、ｌ０２ｐｏｓｉ、ｍ０ｐｏｓｉによって補正されたポジティブ画像のコントラストの値と、ネガティブ画像コントラスト値補正のための変量ｊ０ｎｅｇａ、ｌ０１ｎｅｇａ、ｌ０２ｎｅｇａ、ｍ０ｎｅｇａによって補正されたネガティブ画像のコントラストの値との比の対数を求めることに相当している。
同様に、以下の諸量を求める。
コントラスト値正規化部７７はコントラスト値補正部７６より注目する画素の補正されたコントラストの値ｓ（ｉ０）、ｔｒ（ｒ０）、ｔｇ（ｇ０）、ｕ（ｙ０＋ｂ０）及びｓ（ＩＬ）、ｔｒ（ＲＬ）、ｔｇ（ＧＬ）、ｕ（ＹＢＬ）、ｓ（ＩＵ）、ｔｒ（ＲＵ）、ｔｇ（ＧＵ）、ｕ（ＹＢＵ）を受け取り、次式によって、明度のコントラストの値ｓ（ｊｋ）をＩＬからＩＵの範囲、赤のコントラストの値ｔｒ（Ｒｋ）をＲＬからＲＵの範囲、緑のコントラストの値ｔｇ（Ｇｋ）をＧＬからＧＵの範囲、黄＋青のコントラストの値ｕ（ｙｋ＋ｂｋ）をＹＢＬとＹＢＵの範囲に正規化し、正規化したそれぞれの値をＳ（ｉ０）、Ｔｒ（ｒ０）、Ｔｇ（ｇ０）、Ｕ（ｙ０＋ｂ０）とする。
画像画素値変換部７８はコントラスト値正規化部７７から得られた結果を次式に代入し、画像画素値ｒ０、ｇ０、ｂ０を求める。
画像出力部８０は画像画素値変更部７８で変換された画像画素値をもつ画像を出力する。
なお、図４、５及び７に示す各装置は、コンピュータをその装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体からコンピュータがそのプログラムを読み込んで、そのコンピュータがそのプログラムを実行することによって実現することもできる。また、図４、５及び７に示す各装置は、コンピュータをその装置として機能させるためのプログラムをコンピュータがネットワークより受信して実行することによって実現することもできる。
従来の線形変換によるコントラストの強調法を説明するための図である。 従来の指数変換によるコントラストの強調法を説明するための図である。 従来の対数変換によるコントラストの強調法を説明するための図である。 本発明の実施形態による色対比の度合いを測定するため装置の機能ブロック図である。 本発明の実施形態による入力された配色と同一の印象を有する配色を検索する装置の機能ブロック図である。 本発明の実施形態による画素値の補正方法を説明するための図である。 本発明の実施形態による画質改善装置の機能ブロック図である。
符号の説明
４１、５１、７１ 入力部
４２、７２ 近傍画像抽出部
４３ 近傍画像コントラスト値抽出部
５２ ポジティブ画像コントラスト値抽出部
５３ ネガティブ画像コントラスト値抽出部
５４ 類似印象配色事例検出部
５５ 配色画素値変換部
５６、８０ 画像出力部
７３ 近傍画像画素値変域解析部
７４ ポジティブ画像コントラスト値変量決定部
７５ ネガティブ画像コントラスト値変量決定部
７６ コントラスト値補正部
７７ コントラスト値正規化部
７８ 画像画素値変換部
７９ 画像画素値正規化部

Claims (3)

  1. カラー画像データを入力する入力手段と、
    前記カラー画像データから近傍画像を抽出する近傍画像抽出手段と、
    前記近傍画像抽出手段の出力を基に、近傍画像画素値変域を解析する近傍画像画素値変域解析手段と、
    前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、被写体がそのまま再現された画像であるポジティブ画像のコントラスト値変量を決定するポジティブ画像コントラスト値変量決定手段と、
    前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、前記被写体の白黒が反転された状態で再現された画像であるネガティブ画像のコントラスト値変量を決定するネガティブ画像コントラスト値変量決定手段と、
    前記ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力と、前記ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力を基に、コントラスト値を補正するコントラスト値補正手段と、
    前記コントラスト値補正手段の出力を基に、コントラスト値を正規化するコントラスト値正規化手段と、
    前記コントラスト値正規化手段の出力を基に、画像画素値を変換する画像画素値変換手段と、
    を備える適応的画質改善装置であって、
    近傍画像画素値変域解析手段は、
    ポジティブ画像については、
    注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅとを基に、
    を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の青の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの下限値ｙＬと、青のレンジの下限値ｂＬと、を基に、
    を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｐｏｓｉを算出し、
    ネガティブ画像については、
    注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅと、明度のレンジの上限値ｉＵを基に、
    を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの上限値ｙＵと、青のレンジの上限値ｂＵと、を基に、
    を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｎｅｇａを算出し、
    ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段は、
    ポジティブ画像について、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最小値Ｉｍｉｎと、明度の値の下限値ＩＬと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最小値Ｒｍｉｎと、赤の強度の下限値ＲＬと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最小値Ｇｍｉｎと、緑の強度の下限値ＧＬと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最小値ＹＢｍｉｎと、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、
    を用いて、を基に、コントラスト値補正のための変量ＹＢｐｏｓｉを算出し、
    ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段は、
    ネガティブ画像について、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最大値Ｉｍａｘと、明度の値の上限値ＩＵと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最大値Ｒｍａｘと、赤の強度の上限値ＲＵと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最大値Ｇｍａｘと、緑の強度の上限値ＧＵと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最大値ＹＢｍａｘと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量ＹＢｎｅｇａを算出し、
    前記コントラスト値補正手段は、
    前記明度ｉ０と、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａと、前記明度の値の上限値ＩＵと、前記明度の値の下限値ＩＬと、を基に、
    を用いて、明度の補正値ｓ（ｉ０）を算出し、
    前記赤の値ｒ０と、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａと、前記赤の強度の上限値ＲＵと、前記赤の強度下限値ＲＬと、を基に、
    を用いて、赤の補正値ｔｒ（ｒ０）を算出し、
    前記緑の値ｇ０と、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａと、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の強度下限値ＧＬと、を基に、
    を用いて、緑の補正値ｔｇ（ｇ０）を算出し、
    前記黄の値ｙ０と、前記青の値Ｂ０と、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａと、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度下限値ＹＢＬと、を基に、
    を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、
    明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
    を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）を算出し、
    赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
    を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）を算出し、
    緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
    を用いて、緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）を算出し、
    黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
    を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）を算出し、
    明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
    を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）を算出し、
    赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
    を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）を算出し、
    緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
    を用いて、緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）を算出し、
    黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
    を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）を算出し、
    前記コントラスト値正規化手段は、
    前記明度の補正値ｓ（ｉ０）と、前記明度の値の下限値ＩＬと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）と、前記明度の値の上限値ＩＵと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）と、を基に、
    を用いて、正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）を算出し、
    前記赤の補正値ｔｒ（ｒ０）と、前記強度の下限値ＲＬと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）と、前記強度の上限値ＲＵと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）と、を基に、
    を用いて、正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）を算出し、
    前記緑の補正値ｔｇ（ｇ０）、前記緑の強度の下限値ＧＬと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）と、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）と、とを基に、
    を用いて、正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）を算出し、
    前記黄＋青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）と、前記黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）と、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）と、を基に、
    を用いて、黄＋青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、
    前記画像画素値変換手段は、
    前記正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）と、前記正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）と、前記正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）と、前記黄の強度と青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）とを基に、
    を用いて、画像画素値ｒ０、ｇ０、ｂ０を求めることを特徴とする適応的画質改善装置。
  2. カラー画像データを入力する入力手段と、
    前記カラー画像データから近傍画像を抽出する近傍画像抽出手段と、
    前記近傍画像抽出手段の出力を基に、近傍画像画素値変域を解析する近傍画像画素値変域解析手段と、
    前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、被写体がそのまま再現された画像であるポジティブ画像のコントラスト値変量を決定するポジティブ画像コントラスト値変量決定手段と、
    前記近傍画像画素値変域解析手段の出力を基に、前記被写体の白黒が反転された状態で再現された画像であるネガティブ画像のコントラスト値変量を決定するネガティブ画像コントラスト値変量決定手段と、
    前記ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力と、前記ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段の出力を基に、コントラスト値を補正するコントラスト値補正手段と、
    前記コントラスト値補正手段の出力を基に、コントラスト値を正規化するコントラスト値正規化手段と、
    前記コントラスト値正規化手段の出力を基に、画像画素値を変換する画像画素値変換手段と、
    を備える適応的画質改善装置により行われる適応的画質改善方法であって、
    近傍画像画素値変域解析手段は、
    ポジティブ画像については、
    注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅとを基に、
    を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの下限値ｒＬと、緑のレンジの下限値ｇＬと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の青の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの下限値ｙＬと、青のレンジの下限値ｂＬと、を基に、
    を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｐｏｓｉを算出し、
    ネガティブ画像については、
    注目する画素ｖ０の明度ｉ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の平均値ｉａｖｅと、明度のレンジの上限値ｉＵを基に、
    を用いて、これらの間のコントラストｊ０ｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の赤の値ｒ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の平均値ｇａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第１のコントラストｌ０１ｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の緑の値ｇ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｒａｖｅと、赤のレンジの上限値ｒＵと、緑のレンジの上限値ｇＵと、を基に、
    を用いて、赤と緑の色味における第２のコントラストｌ０２ｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素ｖ０の青の値ｂ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の平均値ｂａｖｅと、前記注目する画素ｖ０の黄の値ｙ０と、前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄の平均値ｙａｖｅと、黄のレンジの上限値ｙＵと、青のレンジの上限値ｂＵと、を基に、
    を用いて、青と黄の色味におけるコントラストｍ０ｎｅｇａを算出し、
    ポジティブ画像コントラスト値変量決定手段は、
    ポジティブ画像について、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最小値Ｉｍｉｎと、明度の値の下限値ＩＬと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最小値Ｒｍｉｎと、赤の強度の下限値ＲＬと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最小値Ｇｍｉｎと、緑の強度の下限値ＧＬと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｐｏｓｉを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最小値ＹＢｍｉｎと、黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量ＹＢｐｏｓｉを算出し、
    ネガティブ画像コントラスト値変量決定手段は、
    ネガティブ画像について、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の明度の最大値Ｉｍａｘと、明度の値の上限値ＩＵと、定数ｎａｍｐ、ｎｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の赤の最大値Ｒｍａｘと、赤の強度の上限値ＲＵと、定数ｏａｍｐ、ｏｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｒｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の緑の最大値Ｇｍａｘと、緑の強度の上限値ＧＵと、定数ｐａｍｐ、ｐｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量Ｇｎｅｇａを算出し、
    前記注目する画素の近傍画像に含まれる画素の黄＋青の最大値ＹＢｍａｘと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、定数ｑａｍｐ、ｑｏｆｆｓｅｔと、を基に、
    を用いて、コントラスト値補正のための変量ＹＢｎｅｇａを算出し、
    前記コントラスト値補正手段は、
    前記明度ｉ０と、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａと、前記明度の値の上限値ＩＵと、前記明度の値の下限値ＩＬと、を基に、
    を用いて、明度の補正値ｓ（ｉ０）を算出し、
    前記赤の値ｒ０と、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａと、前記赤の強度の上限値ＲＵと、前記赤の強度下限値ＲＬと、を基に、
    を用いて、赤の補正値ｔｒ（ｒ０）を算出し、
    前記緑の値ｇ０と、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａと、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の強度下限値ＧＬと、を基に、
    を用いて、緑の補正値ｔｇ（ｇ０）を算出し、
    前記黄の値ｙ０と、前記青の値Ｂ０と、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａと、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度下限値ＹＢＬと、を基に、
    を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、
    明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
    を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）を算出し、
    赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
    を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）を算出し、
    緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
    を用いて、緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）を算出し、
    黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
    を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）を算出し、
    明度の値の下限値ＩＬと、明度の値の上限値ＩＵと、前記変量Ｉｐｏｓｉと、前記変量Ｉｎｅｇａとを基に、
    を用いて、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）を算出し、
    赤の強度の下限値ＲＬと、赤の強度の上限値ＲＵと、前記変量Ｒｐｏｓｉと、前記変量Ｒｎｅｇａとを基に、
    を用いて、赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）を算出し、
    緑の強度の下限値ＧＬと、緑の強度の上限値ＧＵと、前記変量Ｇｐｏｓｉと、前記変量Ｇｎｅｇａとを基に、
    を用いて、緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）を算出し、
    黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記変量ＹＢｐｏｓｉと、前記変量ＹＢｎｅｇａとを基に、
    を用いて、黄の強度と青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）を算出し、
    前記コントラスト値正規化手段は、
    前記明度の補正値ｓ（ｉ０）と、前記明度の値の下限値ＩＬと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＬ）と、前記明度の値の上限値ＩＵと、明度の補正値の正規化のためのｓ（ＩＵ）と、を基に、
    を用いて、正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）を算出し、
    前記赤の補正値ｔｒ（ｒ０）と、前記強度の下限値ＲＬと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＬ）と、前記強度の上限値ＲＵと、前記赤の補正値の正規化のためのｔｒ（ＲＵ）と、を基に、
    を用いて、正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）を算出し、
    前記緑の補正値ｔｇ（ｇ０）、前記緑の強度の下限値ＧＬと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＬ）と、前記緑の強度の上限値ＧＵと、前記緑の補正値の正規化のためのｔｇ（ＧＵ）と、とを基に、
    を用いて、正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）を算出し、
    前記黄＋青の強度の和の補正値ｕ（ｙ０＋ｂ０）と、前記黄＋青の強度の下限値ＹＢＬと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＬ）と、前記黄＋青の強度の上限値ＹＢＵと、前記黄＋青の強度の和の補正値の正規化のためのｕ（ＹＢＵ）と、を基に、
    を用いて、黄＋青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）を算出し、
    前記画像画素値変換手段は、
    前記正規化された明度の補正値Ｓ（ｉ０）と、前記正規化された赤の補正値Ｔｒ（ｒ０）と、前記正規化された緑の補正値Ｔｇ（ｇ０）と、前記黄の強度と青の強度の和の正規化された補正値Ｕ（ｙ０＋ｂ０）とを基に、
    を用いて、画像画素値ｒ０、ｇ０、ｂ０を求めることを特徴とする適応的画質改善方法。
  3. コンピュータに請求項２に記載の適応的画質改善方法を行わせるための適応的画質改善プログラム。
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