JP4635975B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、カメラ等で得られたカラー画像信号のコントラストや色を自動的に調整して、所望のコントラストや色調を持つ画像を得ることができる画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。

ディジタルカメラで撮影されたカラー画像は、撮像素子であるＣＣＤ素子で得られたアナログ値におけるノイズ割合を表すＳＮレベルやアナログ値をディジタル値に変換する際の変換精度等の影響で、実際に撮影された自然画像の持つ画素濃度のダイナミックレンジよりも狭いレンジに制限されるため、影がかかった細部での情報が損失する現象が発生する傾向がある。特に画像内に明るい領域と暗い領域が混在するようなサンプルを撮影しようとした場合にその傾向は大きい。その改善として、ディジタル画像の輝度等の範囲をより輝度の高い画像部分からより輝度の低い画像部分までに拡げるように、コントラスト強調を行う手法がまず考えられる。そのコントラスト強調の従来手法としては、原画像を構成する全画素の輝度値の分布状態を示すヒストグラムを作成し、ヒストグラムの累積曲線を輝度変換曲線として原画像中の画素の輝度値を新な輝度値に変換し、画像のコントラストを強調するヒストグラム均等化手法がある。この手法は、原画像全領域の画素の輝度を同一の輝度変換曲線で新たな輝度に変換するために、部分的にはかえってコントラストが低下してしまう部分が生じることがある。このため、画像全体にわたってコントラスト強調を行いたい場合には、その領域に合ったコントラスト強調処理を行う必要がある。

この手法のさらなる改善として、画像を複数の矩形領域に分割し、各々の領域毎に上記ヒストグラム均等化手法を適用する局所的ヒストグラム均等化手法も多く提案されており（例えば特開２０００−２８５２３０号公報参照、文献１）、その構成図は図２８のようになる。

図２８は文献１における画像処理装置を示すブロック図である。

図２８はコントラスト強調部を表したものであり、画像を矩形に分割する画像データ分割手段２８１、矩形ごとにヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段２８２、矩形ごとにコントラストの伸張を行うコントラスト伸張手段２８３よりなる。しかし、この手法を用いた場合、コントラストが強調されすぎる矩形領域が発生したり、隣接する矩形領域間の境界でコントラストが不連続になる可能性があるなどの問題点が指摘されている。

一方、ヒストグラムを利用しないで、このような問題の解決策として、フィールドごとにディジタルカメラのシャッタ時間や絞りを変えて、明るい部分と暗い部分を別々に撮像し、得られた各々の情報を１枚の画像に合成して中間調濃度を実現することで、実際に撮影された自然画像の持つ画素濃度のダイナミックレンジに近づける手法も提案されている。その例として、特開平６−１４１２２９号公報（文献２）に参照されている例があり、その装置の構成図は図２９のようになる。

図２９は文献２における撮像装置を示すブロック図である。

図２９において、２９０は被写体の光電効果を行う撮像素子（ＣＣＤ）、２９１は画像信号を記録するメモリ、２９２は信号レベルを常数倍する乗算手段、２９３，２９８は画像信号のレベルに応じて重みを付加するレベル重み手段、２９４は信号を加算する加算手段、２９５は画像信号の速度を変換する速度変換手段、２９６は画像信号のレベルを圧縮するレベル圧縮手段、２９７は各ブロックのタイミングを制御するタイミング制御手段である。この装置は、撮像素子における電荷蓄積期間の異なる２枚以上の画像の信号レベルに応じて重み付け合成を行い、得られた合成画像出力を標準テレビ信号の速度に変換するとともに、テレビ信号での基準レベルに圧縮するテレビ撮像装置に関するものであるため、速度変換手段、レベル圧縮手段等を有する。そのため、ディジタルカメラに当てはめる場合、速度変換手段やレベル圧縮手段は必要な構成要素ではない。しかし、この装置のように複数の電荷蓄積期間で得られた画像合成による手法の場合、合成された画像におけるコントラストの不連続性は生じにくいが、最低２枚の画像を続けて取るため、原理的に同じ画像を取ることができない。そのため、これらの画像を合成した場合、シャッタ速度にも影響されるが合成画像の細部がぼけたりずれたりする画像が作成される可能性がある。また、明るい部分を撮影する際の濃度レンジと暗い部分を撮影する際の濃度レンジで画像内の持つ濃度レンジ全域をカバーできていない場合、その２つの中間濃度レンジで不連続性が生じる危険もある。

ところで、このような影のかかった領域での細部及び色を人間が観察した場合、人間の視覚は上記のような問題を発生させることなく、画像の持つ広い濃度のダイナミクスや色を知覚することができる。このような人間の視覚を中心とした中央視野／周辺視野レティネックスの概念は、Ｅｄｗｉｎ Ｌａｎｄ（エドウィン・ランド）により（「Ａｎ Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｄｅｓｉｇｎａｔｏｒ ｉｎ ｔｈｅ Ｒｅｔｉｎｅｘ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ Ｖｉｓｉｏｎ」Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ、第８４巻、ｐｐ．３０７８からｐｐ．３０８０（１９８６））の中で紹介されている。この中では、人間の視覚のレティネックスの概念では、中央視野が２から４基礎単位分の直径を持ち、周辺視野が中央視野の約２００から２５０倍の直径を有する逆２乗関数で記述されている。そして、中央視野、周辺視野各々の視野内での信号強度の空間的平均が知覚される強度に関係するとして定義されている。これらの原理に従い、上記のような暗部における色と明度表現を改善する手法が近年提案されている。この例は国際公開番号Ｗ０９７／４５８０９（日本では特表２０００−５１１３１５号公表、文献３）で記述されている。

図３０は文献３におけるディジタル画像改善方法の説明図である。なお、ここではグレースケール画像を例に説明するが、カラー画像に対しても拡張することができる。画像の（ｉ，ｊ）における画素値Ｉ（ｉ，ｊ）は、プロセッサ３０１及びフィルタ３０２によって調整され、フィルタリング処理が行われる。画素ごとに、プロセッサ３０１は、（数１）のような調整画素値Ｉ’（ｉ，ｊ）を算出する。

ここで、Ｆ（ｉ，ｊ）は周辺視野を表す周辺視野関数であり、「＊」は畳み込み演算処理を示す。そして、Ｆ（ｉ，ｊ）が（数２）の条件を満足するように正規化係数Ｋが決定されており、これにより（数１）の第２項は、周辺視野における画素値の平均値に相当する。

つまり、（数１）は大きな領域における画素値平均値に対する各画素の画素値の比率を対数変換したものに相当する。周辺視野関数Ｆ（ｉ，ｊ）は、人間の視覚モデルとの対応から対象画素に近づくほど寄与する割合が高いように設計されており、（数３）のようなガウス関数が適用される。

ここでｃは各画素値Ｉ（ｉ，ｊ）の調整画素値Ｉ’（ｉ，ｊ）をコントロールするための定数である。

以上のように、文献３のディジタル画像改善方法では、周辺視野での平均画素値に対する対象画素値を調整された画素値Ｉ’（ｉ，ｊ）として算出し、この値に対して、ディスプレイ３０３によって使用されるレティネックス出力Ｒ（ｉ，ｊ）を生成するためのフィルタ処理が３０２により行われる。３０２はＩ’（ｉ，ｊ）を対数領域からディスプレイ３０３で扱われるＲ（ｉ，ｊ）の画素値領域へ変換するものであり、処理の簡便化のために全ての画素に対して同一のオフセット及び利得変換関数を適用する処理が用いられる。

しかしながら、この手法の場合、周辺視野関数を制御するｃによる影響を大きく受ける。例えば、このｃが大きな値になると対象画素に寄与する周辺視野が大きくなることで、大きな影における色の補償のみが可能となるが、一方、このｃが小さい値の場合、対象画素近傍のみが影響を与えることとなり、小さな影領域での改善のみが見受けられる。このように扱う画像内の画素値のダイナミックスレンジに応じて適切なｃを考慮する必要があり画像依存性の問題が挙げられる。その改善として、複数の周辺視野領域を設ける手法も同じ特許内に提案されているが、いくつ周辺視野領域を用意するかが明確になっておらず、改善精度を向上されるために大きな周辺領域から小さい周辺領域を多く用意することにより、処理時間が膨大になってしまうという問題点がある。

次に、フィルタ３０２では、ディスプレイ３０３で使用される実際の画素値に変換する処理が行われているが、この方法ではどの画像に対しても同一のオフセット及び利得変換関数処理をするように設定されており、この最適なオフセット及び利得変換関数の設定には経験的知見を要する点も問題として挙げられる。さらに、複数の定数ｃにより設定される最大の周辺視野内で画素値変動が非常に小さい場合、調整された画素値Ｉ’（ｉ，ｊ）は複数領域を用意してもＩ（ｉ，ｊ）に関係なく１．０近傍になる。このような場合、画素値変動の小さい対象画素でのＩ’（ｉ，ｊ）はその入力画像全体におけるＩ’（ｉ，ｊ）の平均近傍に位置する場合が多く、フィルタ３０２におけるオフセット及び利得変換関数如何に問わず、実際の画素値における中央付近に向かいやすい傾向がある。特にハイライト輝度をもつ一様に広い画像領域では、調整後の輝度が下がる方向に調整されやすく視覚的に悪化する問題がある。

一方、画像処理として色調整処理を用いた場合、従来の色調整処理では、予め色変換テーブル内に変換前の色と変換後の色を定義する手法が用いられたが、例えばディジタルカメラで取られた画像をよりきれいにしたいような欲求の場合、変換前の色は入力画像を見るまで判明しないことが多く、予め一律に決めることができず、自動的に色調整を行うことができないという問題点がある。この改善として、入力画像において色のヒストグラムをとり、その上位色を色変換テーブル内の変換後の色で変換する手法も考えられるが、単純に色のヒストグラムを取りだけでは変換後の色バランスが崩れる可能性が大きかった。
特開２０００−２８５２３０号公報 特開平６−１４１２２９号公報 国際公開第９７／４５８０９号パンフレット（特表２０００−５１１３１５号公報） Ｅｄｗｉｎ Ｌａｎｄ（エドウィン・ランド）、「Ａｎ Ａｌｔｅｒｎａｔｉｖ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｄｅｓｉｇｎａｔｏｒ ｉｎ ｔｈｅ Ｒｅｔｉｎｅｘ Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｃｏｌｏｒ Ｖｉｓｉｏｎ」、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ、第８４巻、ｐｐ．３０７８−ｐｐ．３０８０（１９８６）

このように、従来のヒストグラムに基づくコントラスト強調処理技術は、特定の部分のコントラストが強調されすぎたり、局所的に隣接する矩形領域境界で不連続性を示すことがあるという問題点を有していた。また、複数の絞り条件等で撮像された複数画像を合成した場合、原理的には同じ被写体を撮像することができず、合成画像細部のぼけや色ずれを生じる可能性があるという問題点を有していた。さらに、従来の人間の視覚モデルをもとにしたコントラスト調整技術では、人間の周辺視野を規定するための定数や最終的に扱うための実際の画素値に変換する際のフィルタ処理の設計に経験的知識を多く含むという問題点を有していた。そのうえ、特にハイライト輝度をもつ一様に広い画像領域では、調整後の輝度が下がる方向に調整されやすく視覚的に悪化するという問題点を有していた。

この画像処理装置および画像処理方法では、撮像された明暗部を持つ画像のみを用いて簡易に撮像画像のコントラストを調整することができ、入力画像に対する依存性と変換後の色バランスの崩れを無くすことができることが要求されている。

本発明は、この要求を満たすため、撮像された明暗部を持つ画像のみを用いて簡易に撮像画像のコントラストを調整することができ、また入力画像に対する依存性と変換後の色バランスの崩れを無くすことができる画像処理装置、および、撮像された明暗部を持つ画像のみを用いて簡易に撮像画像のコントラストを調整し、また入力画像に対する依存性と変換後の色バランスの崩れを無くすための画像処理方法を提供することを目的とする。

画像データに対しコントラスト調整を行う画像処理装置において、処理対象画素の画素値と前記処理対象画素の周辺領域に含まれる複数の画素の画素値とを取得する手段と、前記処理対象画素の画素値と前記周辺領域に含まれる複数の画素の画素値又はその変換値との比較に基づいて前記処理対象画素の画素値を変更し出力するコントラスト調整手段と、出力された個々の画素値より画像データを生成する手段と、を備え、前記コントラスト調整手段は、前記周辺領域に含まれる複数の画素が一様に略同じ画素値を示す場合は、前記処理対象画素に対して前記コントラスト調整を行なわずに前記処理対象画素の画素値を出力すること、ことを特徴とする。

この構成により大きな領域で一律な入力画像のハイライト部（白）やブラック部を処理対象外として除去することで、前述のようにそのような領域でのコントラスト調整画像に発生しやすい輝度レベルの大きな変動を抑えることができる。

なお、これ以降で、画素位置（ｉ，ｊ）の単位には全て画素単位が用いられることする。また、各実施例（実施の形態）におけるステップは、ハードウェアで構成してもソフトウェアで構成してもよい。

図１は本発明の実施例（実施の形態）１による画像処理装置の基本構成を示すブロック図である。また、図２（ａ）は図１の画像処理手段を示すブロック図、図３は図２（ａ）のコントラスト調整手段を示すブロック図、図１０は図１の画像合成手段を示すブロック図、図１１は人間の視覚を模式的に示す説明図である。

図１において、ｖｉはアナログ入力画像であり、ｖｏは最終的に出力される出力画像、ｖは後述の画像処理手段１１で得られた処理後の画像である。１０はＣＣＤ素子等の撮像素子からのアナログ画像信号ｖｉをディジタル画像データに変換する画像入力手段、１１は画像入力手段１０で得られたディジタル画像データに所望の画像処理を行う画像処理手段、１２は画像入力手段からのディジタル画像データと画像処理手段１１で得られた処理済みディジタル画像データｖとを合成する画像合成手段、１３は画像合成手段１２で得られた合成ディジタル画像データを最終処理後の画像（アナログ画像信号）として所望のデバイス（プリンタ、ディスプレイ等）へ出力するための画像出力手段である。なお、本実施例（実施の形態）では、画像処理手段１１における画像処理は、図２（ａ）で示すように、入力画像のコントラスト調整処理を行うコントラスト調整手段２０で表されるものとする。その際、コントラスト調整手段は図３のような構成になる、図３において、３０は対象画素Ｐｉｊ（ｉ，ｊ）におけるカラー３成分値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））からＰｉｊの広さｃの周囲画素との比較によりコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））を算出する補正情報導出手段、３１は補正情報導出手段３０で得られたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊから、有効となる範囲を限定し抽出する抽出手段、３２は抽出手段３１で選択されたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊを実際の画素Ｐｉｊにおける調整後の画素値ＶＰｄｉｊ（ｒｄ（ｉ，ｊ），ｇｄ（ｉ，ｊ），ｂｄ（ｉ，ｊ））に変換する画素値変換手段である。また、画像合成手段１２は、図１０に示されるように、入力画像１内の輝度をもとに入力画像ｖｉとコントラスト調整手段２０で得られた調整後の画像ｖとのどちらを優先するかを決める選択基準値判定手段１００と、選択基準値判定手段１００の結果をもとに、入力画像ｖｉとコントラスト調整手段２０で得られた調整後の画像ｖとに掛かる結合係数ｗｓ（Ｓ＝１，３；ここで１は入力画像ｖｉに掛かる結合係数であり、３は調整後の画像ｖに掛かる結合係数を示す）を決定する結合係数導出手段１０１と、結合係数導出手段１０１で得られた結合係数ｗ０、ｗ１を使って、入力画像ｖｉとコントラスト調整手段で得られた調整後の画像ｖとの加重平均画像を生成する加重平均合成手段１０２より構成される。

以上のように構成された画像処理装置の動作についてその動作を説明する。

画像入力手段１０を介して、画像処理手段１１に、カラー画像ｖｉがディジタル入力される。画像入力手段１０では、カラー画像の場合、通常レッドｒ、グリーンｇ、ブルーｂの成分データが画像入力手段１０の精度で（８ビットならば０から２５５の値で）得られる。画像入力手段１０では、この値を０．０から１．０の値に正規化する。次に、ディジタル入力画像に対して、入力画像の暗部におけるコントラストを改善するためのコントラスト調整処理がコントラスト調整手段２０で行われる。コントラスト調整手段２０では後述の図１２のように行われる。人間の視覚では、図１１に模式的に示されるように、対象画素Ｐｉｊに対して知覚された画素値のみでＰｉｊの画素情報（色、コントラストなど）を認知するのではなく、対象画素Ｐｉｊの画素値をその周囲にある画素の情報との相対的な関係により調整することで、Ｐｉｊの画素情報を知覚している。これは、従来の技術で説明したように、Ｅｄｗｉｎ Ｌａｎｄにより紹介されたレティネックス概念と呼ばれるものであり、このような知覚により一部だけ別の照明を受けているような不均一な照明光や極端に画素値の強度変化があるようなシーンでも、物体の色を精度よく認知することができる。本実施例（実施の形態）でも、この概念を利用することで影のような暗部における色や細部情報を明確にする。

図１２は、本実施例（実施の形態）による画像処理装置のコントラスト調整手段２０における動作を示すフローチャートである。

図１２において、まず、補正情報導出手段３０は、入力画像内における画素Ｐｉｊの各成分の最大値Ｖｍａｘ（ｒｘ，ｇｘ，ｂｘ）と最小値Ｖｍｉｎ（ｒｎ，ｇｎ，ｂｎ）を算出する（Ｓ１）。これは、出力画像ｖｏにおける最小画素値と最大画素値が入力画像ｖｉと大きく異なった場合、両者の画像の違和感が大きくなることをできるだけ抑えるために、出力画像ｖｏの画素値の最小画素値と最大画素値を入力画像ｖｉの最小画素値と最大画素値に合わせるための処理である。次に、対象画素Ｐｉｊの画素値ＶＰｉｊをＬａｎｄにおける中心視野と見なし、その周囲にｃ画素の矩形領域に属する領域を周辺視野と見なす。そして、補正情報導出手段３０は、周辺視野における画素値の加重平均画素値ＶＡＰｉｊ（Ａｒ（ｉ，ｊ），Ａｇ（ｉ，ｊ），Ａｂ（ｉ，ｊ））を求めるとともに（Ｓ２）、このＶＡＰｉｊとＶＰｉｊの間の相対的関係につながるコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））を算出する（Ｓ３）。このＶＡＰｉｊとして、従来の技術のように（数１）の２項におけるｃ画素の周辺視野内における画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））と（数２）、（数３）のようにガウス関数で定義された周辺視野関数Ｆ（ｘ，ｙ）の畳み込み積分値で定義することも可能であり、加重平均画素値ＶＡＰｉｊも（数１）を画素値を構成する３成分独立に定義することも可能である。しかし、本実施例（実施の形態）では、処理の簡単化と高速化を考慮して、（数４）のようにＶＡＰｉｊはｃ画素の周辺視野内における画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））の平均値を定義した。そして、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））も（数１）のように対数変換値の差分を用いるのではなく（数５）のように各成分ごとの画素値ＶＰｉｊの加重平均画素値ＶＡＰｉｊに対する比を定義することとした。

補正情報導出手段３０は、以上のような対象画素Ｐｉｊに対するコントラスト調整量ＶＲＰｉｊを入力画像内の全ての画像に対して行う（Ｓ４）。その後、抽出手段３１は、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊの成分ごとの平均値ＶａＲ（ａＲｒ，ａＲｇ，ａＲｂ）と標準偏差量ＶｄＲ（ｄＲｒ，ｄＲｇ，ｄＲｂ）を求め（Ｓ５）、その値を使ってコントラスト調整量ＶＲＰｉｊより抽出される際の最小値ｅｍｉｎと最大値ｅｍａｘを導出する（Ｓ６）。この導出としても多くの方法があるが、ここでは、ｅｍａｘの候補としてａＲｒ＋α×ｄＲｒ、ａＲｇ＋α×ｄＲｇ、ａＲｂ＋α×ｄＲｂを求め、この３値の内の最大値をｅｍａｘとする。そして、ｅｍｉｎの候補としてａＲｒ−β×ｄＲｒ、ａＲｇ−β×ｄＲｇ、ａＲｂ−β×ｄＲｂを求め、この３値の内の最小値をｅｍｉｎとする。こうすることで、抽出されたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊの各成分のバランスが崩れないように、必要とする領域を抽出することとした。次に、画素値変換手段３２は、このｅｍａｘとｅｍｉｎを使って、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））の各成分は０．０から１．０の範囲内の値に変換され（Ｓ７）、変換値を入力画像のＶｍａｘ（ｒｘ，ｇｘ，ｂｘ）と最小値Ｖｍｉｎ（ｒｎ，ｇｎ，ｂｎ）内に抑える処理を行う（Ｓ８）。こうして得られたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊを対象画素Ｐｉｊにおけるコントラスト調整の画素値と見なされ、コントラスト調整処理が終了する（Ｓ９）。終了か否かの判定は画素値変換手段３２が行う。

このような一連の処理により、周辺視野内での加重平均画素値に対する対象画素値の比の分布で中心付近部分のみは取り出され、中心からの変動量は強調されるとともに、中心付近から大きく外れた比の値を持つ画素のコントラスト調整量ＶＲＰｉｊは１．０もしくは０．０になりやすくなる。そのため、中心視野である対象画素Ｐｉｊとその周辺視野における画素との差が少しでもある領域はその差が強調されやすくなりコントラスト強調が行われ、影内の細部や入力機器のレンジ不足で埋もれてしまった色情報を強調して表現することができるようになる。本実施例（実施の形態）の場合、各画素におけるコントラスト調整量の導出が従来のレティネックス概念による手法よりも簡易な形で構成されている。そして、従来のレティネックス概念による手法では、各画素におけるコントラスト調整量から実際の画素値成分へ変換する際のフィルタ処理（オフセット、利得変換関数）の設定が経験的知識を要することが問題とされていたが、本実施例（実施の形態）ではその必要がないことが利点として挙げられる。一方、周辺視野内での加重平均画素値に対する対象画素値の比の分布で中心付近部分のみを抽出し、その前後の領域を０．０もしくは１．０で飽和させることにより、このコントラスト調整処理で得られた処理後の画像ｖｏは全体的に輝度レベルが中心付近に集まる問題が生じる可能性がある。この問題及び、従来の技術で説明した非常に大きな領域で一律な色を持つハイライト部での輝度レベルの低下を改善するために、本実施例（実施の形態）では、入力画像ｖｉとこの処理後の画像ｖｏを適応的に合成することで、入力画像ｖｉが本来持つ輝度レベルの低減や上昇を抑えることとしたのである。

画像合成手段１２における画像合成処理では、このコントラスト調整処理での処理後画像ｖと入力画像ｖｉを受けて図１３で示されているように処理が実行される。

図１３は本発明の実施例（実施の形態）１による画像処理装置の画像合成手段１２の動作を示すフローチャートである。

ここでは、まず、選択基準値判定手段１００は、入力画像における各画素Ｐｉｊの輝度ｙ（ｉ，ｊ）を計算する（Ｓ１１）。そして、予め用意されたしきい値Ｔｈ＿ｈとＴｈ＿ｌを各画素輝度ｙ（ｉ，ｊ）と比較する（Ｓ１２）。その際、Ｔｈ＿ｌ＞ｙ（ｉ，ｊ）またはｙ（ｉ，ｊ）＞Ｔｈ＿ｈの場合は、選択基準値判定手段１００は、さらにＰｉｊのｃの矩形の周辺視野領域における平均輝度Ａｙ（ｉ，ｊ）を求める（Ｓ１３）。そして、ｙ（ｉ，ｊ）が｜Ａｙ（ｉ，ｊ）−ｙ（ｉ，ｊ）｜＜Ｔｈ＿ｌｅｎ（Ｓ１４）を満足する場合には、対象画素Ｐｉｊにおける入力画像ｖｉにおける画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））を処理済画像ｖｏの画素Ｐｉｊの値であるＶＷＰｉｊ（ＷＲｒ（ｉ，ｊ），ＷＲｇ（ｉ，ｊ），ＷＲｂ（ｉ，ｊ））に置き換える処理を行う（Ｓ１５）。この処理は、従来の技術で説明したように、周辺視野領域ｃより大きな領域で変動が非常に小さい場合でのＰｉｊにおけるコントラスト調整量は１．０近傍に集中しやすいことを考慮した処理であり、この処理により大きな領域で一律な入力画像のハイライト部（白）やブラック部を処理対象外として除去することで、前述のようにそのような領域でのコントラスト調整画像に発生しやすい輝度レベルの大きな変動を抑えることを目的とする。

次に上記条件に属さないような場合は、結合係数導出手段１０１は、入力画像ｖｉのＰｉｊにおける輝度値ｙ（ｉ，ｊ）と処理済画像ｖの対応する画素での輝度値ｙｄ（ｉ，ｊ）を比較し（Ｓ１６）、その両者間の誤差の絶対値ｌｅｎ＝｜ｙ（ｉ，ｊ）−ｙｄ（ｉ，ｊ）｜を用意されたｗ３決定関数に入力することで、処理済画像ｖの占める結合係数ｗ３を決定する（Ｓ１７）。そして入力画像ｖｉの占める結合係数ｗ１はｗ１＝１．０−ｗ３より決定する。このｗ３決定関数も一律に決まらないが、ここでは簡易目的のため、（数６）のようなしきい値関数ｇ（Ｘ）を使用する。

そして、加重平均合成手段１０２は、このｗ１とｗ３を使って、Ｐｉｊにおける入力画像ｖｉの画素値ＶＰｉｊと処理済画像ｖの画素値ＶＲＰｉｊの加重平均画素値ＶＷＰｉｊ（ＷＲｒ（ｉ，ｊ），ＷＲｇ（ｉ，ｊ），ＷＲｂ（ｉ，ｊ））を求め（Ｓ１７）、画像ｖの対応する画素位置に埋め込む（Ｓ１８）。このような一連の判定、加重平均処理を全画素に対して行うことで（Ｓ１９）、最終的に画像出力手段１３で出力される出力画像ｖｏを生成するのである。

以上のような構成や処理を行うことで本実施例（実施の形態）による画像処理装置は、従来の技術の問題点を解決するとともにその利点を生かすことで、簡易かつ高精度に入力画像のコントラスト調整を行うことができる。

なお、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））の定義は一律ではなく、例えば（数７）のように、各成分ごとの画素値ＶＰｉｊの加重平均画素値ＶＡＰｉｊに対する比から１．０を減算した値に予め設定された正定数γを乗算した値を入力画像の画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））に加算した値を改めてコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））として定義することも可能である。

こうすることで、従来の技術でも問題とした、ｃ画素の周辺視野内で画素値変動が非常に小さい場合にコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））の各成分はＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））に関係なく１．０近傍になってしまうことを避けることができるという利点があるが、設定されたγによる依存性があることに注意する必要がある。また、これらの処理は、本実施例（実施の形態）による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）２による画像処理装置の基本構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成であり、また画像処理手段１１も図２（ａ）のようにコントラスト調整手段２０になる。その際、コントラスト調整手段２０は図４のような構成になる。

図４において、補正情報導出手段３０、抽出手段３１、画素値変換手段３２は図３と同様のものなので、同一符号を付し、説明は省略する。４０は補正情報導出（対象画素のコントラスト調整量算出）を行う際の初期条件を設定する初期設定手段である。初期設定手段４０は、主に中央視野である対象画素Ｐｉｊと比較する周辺視野部の大きさｃに初期周辺領域サイズｃ０を設定する処理を行う。また、４１は予め用意された複数の周辺視野領域すべてでコントラスト調整量が算出されたかどうかを判定する終了判定条件、４２は終了判定条件４１で終了判定と見なされなかった場合に現在処理している周辺視野領域の大きさｃを次の候補に変更する補正範囲変更手段である。なお、画像合成手段１２は実施例（実施の形態）１と同様に図１０のように構成されている。

以上のように構成された画像処理装置について、その動作を図１０、図１４、図１５を用いて説明する。図１４は周辺視野領域を模式的に示す説明図、図１５はコントラスト調整手段２０における動作を示すフローチャートである。

画像入力手段１０を介して、画像処理手段１１に、カラー画像ｖｉがディジタル入力される。画像入力手段１０では、カラー画像の場合、通常レッドｒ、グリーンｇ、ブルーｂの成分データが画像入力手段１０の精度で（８ビットならば０から２５５の値で）得られる。画像入力手段１０では、この値を０．０から１．０の値に正規化する。次に、ディジタル入力画像に対して、入力画像の暗部におけるコントラストを改善するためのコントラスト調整処理がコントラスト調整手段２０で行われる。コントラスト調整手段２０では図１５のように行われる。本実施例（実施の形態）の特徴は、実施例（実施の形態）１に対して、図１４で模式的に示されるように、複数用意された周辺視野領域でのコントラスト調整を行うことで、画像内に存在する暗部（影）の大きさによる影響を低減するようにした点である。

次に、コントラスト調整手段２０について、その動作を図１５を用いて説明する。

図１５において、まず、初期設定手段４０は、入力画像内における画素Ｐｉｊの各成分の最大値Ｖｍａｘ（ｒｘ，ｇｘ，ｂｘ）と最小値Ｖｍｉｎ（ｒｎ，ｇｎ，ｂｎ）を算出する（Ｓ２１）。次に、対象画素Ｐｉｊの画素値ＶＰｉｊをＬａｎｄにおける中心視野と見なし、その周囲にｃ画素の矩形領域に属する領域を周辺視野と見なす。その際、初期設定手段４０で、まずｃ＝ｃ０というように、予め用意された複数の周辺視野領域サイズｃｋ（ｋ＝０，１，・・・，Ｃｎｕｍ−１）内でｃ０を周辺視野領域として設定する。この場合、ｃｋは最小サイズ領域から昇順に用意しても構わないし、最大サイズから降順に用意しても構わないが、サイズの変更方向をそろえた方がよい。ここでは最大サイズから降順に用意されているとして、順に周辺視野領域を小さいくしながら、入力画像における細部改善を行うこととする。次に、補正情報導出手段３０では、現在設定されているｃ＝ｃｋの矩形域の周辺視野に対して、周辺視野における画素値の加重平均画素値ＶＡＰｉｊ＿ｋ（Ａｒ＿ｋ（ｉ，ｊ），Ａｇ＿ｋ（ｉ，ｊ），Ａｂ＿ｋ（ｉ，ｊ））が算出される（Ｓ２２）。そして、すべてのｃｋで補正情報導出手段３０での画素Ｐｉｊ周辺視野における加重平均画素値計算が終了したかどうかの判定を終了判定手段４１で行う（Ｓ２３）。終了していないと判定された場合には補正情報範囲変更手段４２へ処理が移り、現在設定されている周辺視野領域ｃをつぎの候補に変更し、再び補正情報導出手段３０での加重平均画素値算出が行われる。一方、終了判定手段４１で終了判定された場合には、補正情報導出手段３０は、各周辺視野領域ｃｋに対するＰｉｊの加重平均画素値ＶＡＰｉｊ＿ｋ（Ａｒ＿ｋ（ｉ，ｊ），Ａｇ＿ｋ（ｉ，ｊ），Ａｂ＿ｋ（ｉ，ｊ））の重み付き平均値を求め、その値をＰｉｊの全加重平均画素値ＶＡＰｉｊ（Ａｒ（ｉ，ｊ），Ａｇ（ｉ，ｊ），Ａｂ（ｉ，ｊ））と設定する（Ｓ２４）。その際、周辺視野領域ｃｋの大きさに応じた重み付けを各ｃｋによるＰｉｊの加重平均画素値に付加することが考えられるが、ここでは簡易化のために、各ｃｋによる加重平均画素値ＶＡＰｉｊ＿ｋの平均画素値をＰｉｊの全加重平均画素値として採用する。そして、補正情報導出手段３０は、Ｐｉｊにおける各成分ごとの画素値ＶＰｉｊの全加重平均画素値ＶＡＰｉｊに対する比をコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））として算出する（Ｓ２５）。

これ以降の処理は実施例（実施の形態）１と同様に、まず、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊより抽出される際の最小値ｅｍｉｎと最大値ｅｍａｘを導出する（Ｓ２６、Ｓ２７、Ｓ２８）。次に、このｅｍａｘとｅｍｉｎを使って、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））の各成分を０．０から１．０の範囲内の値に変換し（Ｓ２９）、変換値を入力画像のＶｍａｘ（ｒｘ，ｇｘ，ｂｘ）と最小値Ｖｍｉｎ（ｒｎ，ｇｎ，ｂｎ）内に抑える（Ｓ３０）。こうして得られたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊを対象画素Ｐｉｊにおけるコントラスト調整の画素値と見なして（Ｓ３０）、コントラスト調整処理が終了する（Ｓ３０ａ）。

また、画像合成処理部も実施例（実施の形態）１と同様に、入力画像１のＰｉｊにおける輝度値ｙ（ｉ，ｊ）と処理済画像３の対応する画素での輝度値ｙｄ（ｉ，ｊ）より得られた結合係数ｗ１とｗ３を使って、Ｐｉｊにおける入力画像ｖｉの画素値ＶＰｉｊと処理済画像ｖの画素値ＶＲＰｉｊの加重平均画素値ＶＷＰｉｊ（ＷＲｒ（ｉ，ｊ），ＷＲｇ（ｉ，ｊ），ＷＲｂ（ｉ，ｊ））が求められ、処理済み画像ｖの対応する画素位置Ｐｉｊに埋め込まれる。このような処理が全画素に対して行うことで、最終的に画像出力手段１３で出力される出力画像ｖｏが生成される。

以上のような構成や処理を行うことで本実施例（実施の形態）である画像処理装置は、実施例（実施の形態）１による画像処理装置の特徴を生かしながら、入力画像における画素値のダイナミックレンジや影のような暗部サイズにあまり影響されることなく、自動的に入力画像のコントラスト調整を行うことができ、画像のコントラスト調整の効率化につながる。なお、これらの処理は、本実施例（実施の形態）による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）３による画像処理装置の基本構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成である。また、画像処理手段１１も図２（ａ）のようにコントラスト調整手段２０が採用されている。その際、コントラスト調整手段２０は図５のような構成になる。図５は本実施例（実施の形態）による画像処理装置を構成するコントラスト調整手段２０を示すブロック図である。

図５において、３１は図３と同様の抽出手段、５０は入力画像ｖｉ内の画素値をコントラスト調整時の対象とする信号（対象信号）へ変換する信号変換手段、５１は信号変換手段５０で得られた対象信号に対して、対象画素Ｐｉｊのコントラスト調整量を求める対象補正情報導出手段、５２は抽出手段３１で抽出されたコントラスト調整量に基づいて、信号変換手段５０で得られた対象信号を実際の対象信号（調整済みの対象信号）に変換する対象信号変換手段、５３は対象信号変換手段５２で得られた調整済みの対象信号と信号変換手段５０で得られたそれ以外の信号（対象信号）とにより調整済みの対象信号の実際の画素値への逆変換処理を行う信号逆変換手段である。

本実施例（実施の形態）の特徴は、カラー画像の画素Ｐｉｊにおける画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））を他の複数信号に変換し、その内の１つの信号に対して実施例（実施の形態）１と同様にコントラスト調整量を算出し、最後に調整された対象信号のコントラスト調整量と入力画像ｖｉより変換時にそのまま保持された他の信号とから信号変換手段５０で行われた変換処理の逆変換処理を行うことで、図１における処理済画像の画素Ｐｉｊにおける画素値を求める点である。ここで、信号変換手段５０において、Ｐｉｊの画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））から例えば明度Ｌ（ｉ，ｊ）と色相ａ＊（ｉ，ｊ），ｂ＊（ｉ，ｊ）に変換し、この明度Ｌ（ｉ，ｊ）をコントラスト調整時の対象信号にする。そして、他の色相信号を入力画像のまま保持することで、本実施例（実施の形態）では、明度のレベルを制御しながら、入力画像における色情報をそのまま保持することができるため、コントラスト調整手段２０で得られた処理済み画像ｖの色バランスは入力画像をそのまま再現することが出来るとともに、対象補正情報導出手段５１での周辺視野領域と対象画素での比較処理量を軽減することができる。

以上のように構成された画像処理装置について、その動作を図１６を用いて説明する。図１６は図５のコントラスト調整手段２０の動作を示すフローチャートである。

図１６において、まず、入力画像１の画素ＰｉｊにおけるＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））をＬａ＊ｂ＊空間における信号ＶＰＬｉｊ（Ｌ（ｉ，ｊ），ａ＊（ｉ，ｊ），ｂ＊（ｉ，ｊ））に信号変換手段５０で変換するとともに、Ｐｉｊにおける変換値信号の内、色相ａ＊（ｉ，ｊ）とｂ＊（ｉ，ｊ）を保持する（Ｓ３１）。これ以降、対象補正情報導出手段５１から対象信号変換手段５２までの処理は明度Ｌ（ｉ，ｊ）を対象信号として処理が行われる。なお、Ｌ（ｉ，ｊ）は０．０から１．０に正規化されているものとする。これにより、入力画像ｖｉの持つ色情報のバランスを処理済み画像ｖでも精度よく保持することができると考えられる。対象補正情報導出手段５１は、入力画像の画素Ｐｉｊの明度Ｌ（ｉ，ｊ）の最大値Ｌｘと最小値Ｌｎを算出する（Ｓ３２）。次に、対象画素Ｐｉｊの周辺視野における明度Ｌ（ｉ，ｊ）の加重平均明度ＡＬ（ｉ，ｊ）を求めるとともに（Ｓ３３）、Ｌ（ｉ，ｊ）とＡＬ（ｉ，ｊ）に対する比を明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）として算出する（Ｓ３４）。以上のような対象画素Ｐｉｊに対する明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）の算出が入力画像内の全ての画素に対して対象補正情報導出手段５１で行われる。抽出手段３１では、明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）の平均値ａＲＬと標準偏差量ｄＲＬを求め（Ｓ３６）、その値により明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）より抽出される際の最小値ｅｍｉｎと最大値ｅｍａｘを決定する（Ｓ３７）。対象信号変換手段５２は、このｅｍａｘとｅｍｉｎを使って、明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）を０．０から１．０の範囲内の値に変換し（Ｓ３８）、その変換値を入力画像の最大値Ｌｘと最小値Ｌｎ内に抑える処理を行う（Ｓ３９）。信号逆変換手段５３では、こうして得られた明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）を対象画素Ｐｉｊにおける明度のコントラスト調整値と見なすとともに、保持されていた色相ａ＊（ｉ，ｊ）とｂ＊（ｉ，ｊ）を使って、処理済み画像ｖの画素Ｐｉｊにおける画素値ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））を信号変換手段５０で用いた信号変換の逆変換により求めることで（Ｓ４０）、コントラスト調整済み画像ｖを生成する（Ｓ４０ａ）。なお、信号逆変換手段５３において明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）は０．０から１．０の範囲の値に変換されているため、１度色相ａ＊（ｉ，ｊ）とｂ＊（ｉ，ｊ）と合わせて逆変換する際の信号レベルに戻すことも必要になる。

このような一連の処理を取ることで、本実施例（実施の形態）である画像処理装置は、従来や実施例（実施の形態）１、２のようにカラー画像で３画素独立にコントラスト調整した場合に比べて、入力画像内の画素の持つ色バランスを保持しやすくなり、調整により得られた画像における影のような暗部での色の安定性をより保つことができる。さらに、対象補正情報導出手段５１における対象画素と周辺視野内の画素との相対的比較で算出されるコントラスト調整量は、従来の技術や実施例（実施の形態）１、２では３成分独立に算出する必要があったのに対し、明度１成分ですむため、大幅な処理時間の短縮化につながる。また、これらの処理は、実施例（実施の形態）３による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）４による画像処理装置の基本構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成である。また、画像処理手段１１も図２（ａ）のようにコントラスト調整手段２０が採用されている。その際、コントラスト調整手段２０は図６のような構成になる。

図６は本実施例（実施の形態）による画像処理装置を構成するコントラスト調整手段２０を示すブロック図である。図６において、信号変換手段５０、補記設定手段４０、対象補正情報導出手段５１、補正範囲変更手段４２、終了判定手段４１、抽出手段３１、対象信号変換手段５２、信号逆変換手段５３は図３〜図５と同様のものなので、同一符号を付し、説明は省略する。図６より明らかのように、実施例（実施の形態）２における複数の周辺視野を持つコントラスト調整処理に、実施例（実施の形態）３におけるコントラスト調整手段におけるコントラスト調整処理を対象信号のみに限定した工夫を加えたものである。

図６のコントラスト調整手段２０について、その動作を図１７を用いて説明する。図１７は図６のコントラスト調整手段２０の動作を示すフローチャートである。

図１７において、まず、画像入力手段１０で入力された入力画像ｖｉの画素ＰｉｊにおけるＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））は信号変換手段５０でＬａ＊ｂ＊空間における信号ＶＰＬｉｊ（Ｌ（ｉ，ｊ），ａ＊（ｉ，ｊ），ｂ＊（ｉ，ｊ））に変換され、Ｐｉｊにおける変換値信号の内、色相ａ＊（ｉ，ｊ）とｂ＊（ｉ，ｊ）が保持され、Ｌ（ｉ，ｊ）は０．０から１．０に正規化される（Ｓ４１）。対象補正情報導出手段５１は、入力画像の画素Ｐｉｊの明度Ｌ（ｉ，ｊ）の最大値Ｌｘと最小値Ｌｎを算出する（Ｓ４２）。次に、対象補正情報導出手段５１は、この明度Ｌ（ｉ，ｊ）を対象信号として、実施例（実施の形態）２と同様に、複数の周辺視野領域ｃｋ（ｋ＝０，１，・・・，Ｃｎｕｍ−１）の加重平均明度ＡＬ＿ｋ（ｉ，ｊ）を求める（Ｓ４３）。そして、終了判定手段４１が、所定の周辺視野領域全部に対する加重平均明度の算出が終了したと判定した時点で（Ｓ４４）、対象補正情報導出手段５１は、それらの重みつき平均値が全加重平均明度ＡＬ（ｉ，ｊ）とされ（Ｓ４５）、その値に対するＬ（ｉ，ｊ）の比を明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）として算出する（Ｓ４６）。終了判定手段４１が全画素終了と判定すると（Ｓ４７）、抽出手段３１では、明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）の平均値ａＲＬと標準偏差量ｄＲＬが求められ（Ｓ４８）、その値により決定された明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）の最小値ｅｍｉｎと最大値ｅｍａｘを使って、明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）は０．０から１．０の範囲内の値に変換される（Ｓ４９、Ｓ５０）。その変換値は、入力画像の最大値Ｌｘと最小値Ｌｎ内に抑えられ、信号逆変換手段５３では、こうして得られた明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）を対象画素Ｐｉｊにおける明度のコントラスト調整値と見なすとともに（Ｓ５１）、保持されていた色相ａ＊（ｉ，ｊ）とｂ＊（ｉ，ｊ）を使って、処理済み画像３の画素Ｐｉｊにおける画素値ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））を求めることで（Ｓ５２）、コントラスト調整済み画像ｖを生成する（Ｓ５３）。

以上のように本実施例（実施の形態）による画像処理装置は、実施例（実施の形態）３で対象画素値とその周辺領域における平均画素値との比較により算出したコントラスト調整量を複数の周辺領域でのコントラスト調整量の加重平均値に拡張したものであり、実施例（実施の形態）２の特徴である周辺視野領域を予め決定する必要がない利点と、実施例（実施の形態）３のように画素の持つ色バランスを保持しやすくなり、調整により得られた画像における影のような暗部での色の安定性をより保つことができる。また、処理の簡易化につながり処理時間の短縮化も可能となる利点を持つ。

さらに、これらの処理は、実施例（実施の形態）４であるカラー画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）５による画像処理装置の基本構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成である。また、画像処理手段１１も図２（ａ）のようにコントラスト調整手段２０が採用され、さらにコントラスト調整手段２０は図３のような構成になる。本実施例（実施の形態）が実施例（実施の形態）１と異なる点は、図３におけるコントラスト調整手段２０内の画素値変換手段３２が図７（ａ）のように構成されていることである。

図７（ａ）は、本実施例（実施の形態）による画素値変換手段３２を示すブロック図である。図７（ａ）に示されるように、画素値変換手段３２は、入力画像ｖｉ内の平均輝度を算出する平均輝度算出手段７０と、平均輝度算出手段７０で得られた平均輝度をもとに、抽出手段３１で得られたコントラスト調整量を実際の画素値に変換する際の変換方式を選択する変換方式分類手段７１と、変換方式分類手段７１で得られた変換方式に従い、抽出手段３１で得られたコントラスト調整量を実際の画素の持つ画素値に変換する画素値推定手段７２とを構成要素として持つ。本実施例（実施の形態）の特徴は、実施例（実施の形態）１に、入力画像の輝度をもとに、周辺視野内の画素との相対的比較で得られた値を実際の画素値に変換する際の変換方式を選択するものである。

図３におけるコントラスト調整手段２０において、画素値変換手段３２以外の処理の流れは実施例（実施の形態）１と同様に、入力画像内の画素Ｐｉｊにおいて、その画素値をｃ画素の周辺視野領域における加重平均画素値で除することで、まずコントラスト調整量を求める。そして、このコントラスト調整量から、有効となる領域が、コントラスト調整量を構成する各成分のヒストグラム分布をもとに抽出され、各成分ともに０．０から１．０内の値に変換される。この後で図１２のステップＳ８のかわりに画素値変換手段３２における画素値変換処理が実行されるのであるが、その処理は、図１８のようになる。

次に、図７（ａ）の画素値変換手段３２について、その動作を図１８を用いて説明する。図１８は図７（ａ）の画素値変換手段３２の動作を示すフローチャートである。

図１８において、まず、平均輝度算出手段７０は、入力画像内の画素Ｐｉｊの輝度ｙ（ｉ，ｊ）を計算し、その輝度平均ａｖｅ＿ｙを求める（Ｓ６１）。次に、変換方式分類手段７１は、このａｖｅ＿ｙの値でコントラスト調整量が実際の画素値に変換される方式を選択する。その場合、多くの手法が考えられるが、ここでは低輝度しきい値Ｔｈ＿ｌｏｗと高輝度しきい値Ｔｈ＿ｈｉｇｈを設け、（数８）のようにコントラスト調整量を実際の画素値成分に変換する際の変換関数ｇｇ（ｘ）を選択することとした（Ｓ６２〜Ｓ６６）。

なお、（数８）でｋ＿ｌ，ｇ＿ｌ，ｇ＿ｎ，ｋ＿ｈ，ｇ＿ｈは予め設定された定数であり、Ｘは変換される前のコントラスト調整量の対象成分値を示す。これは、処理前の入力画像における平均輝度をもとに、その重点すべき部分を決めるものである。例えば、入力画像全体が低い輝度の場合、全体が急激に明るくなるよりも低輝度部分をできるだけ残す方が立体感の観点からも印象がよい。また、入力画像全体が高い輝度の場合、高輝度部分に対する人間の注目度は高く、その部分をできるだけ保持することも必要である。そして、自然画像のように中間輝度を持つ場合は、中心より低い輝度部分をやや暗くし、中心より高い輝度をやや明るくする手法がプリンタ出力等の時の入出力値のガンマ変換で行われる。ここでの処理はこれらの知見に従ったものであり、このような知見に沿う変換方式であれば、ここで示す方式に一律に決まるものではなく同様に使用することができると思われる。最後に、画素値推定手段７２が変換方式分類手段７１で選択された変換関数を使って、抽出手段３１で抽出されたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））の各成分の変換値ＶＲＰｏｉｊ（Ｒｒｏ（ｉ，ｊ），Ｒｇｏ（ｉ，ｊ），Ｒｂｏ（ｉ，ｊ））を求める（Ｓ６７、Ｓ６８）。これを、入力画像内における画素Ｐｉｊの各成分の最大値Ｖｍａｘ（ｒｘ，ｇｘ，ｂｘ）と最小値Ｖｍｉｎ（ｒｎ，ｇｎ，ｂｎ）内に抑え、処理済み画像ｖの画素Ｐｉｊにおける調整済み画素値として設定することで処理済画像ｖを得るのである（Ｓ６９、Ｓ７０）。この画像ｖと入力画像ｖｉの加重平均画像を画像合成手段１２が求め、これが最終的に出力される出力画像ｖｏとなる。

以上のように実施例（実施の形態）５による画像処理装置は、実施例（実施の形態）１の画素値変換手段３２において、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像における平均輝度をもとに、抽出されたコントラスト調整量を変換する変換方式を選択し適用する画素値推定手段７２を設けたものである。こうすることで、入力画像内の輝度分布に応じて適切な画素値変換を選択することが可能となり、より調整後の画像におけるコントラスト調整を高めることが可能となる。

なお、この実施例（実施の形態）ではコントラスト調整手段として実施例（実施の形態）１で説明した図３の構成の場合で説明したが、図４のように複数の周辺視野領域を持つ実施例（実施の形態）２で用いられたコントラスト調整手段に本実施例（実施の形態）における画素値変換手段を組み合わせることも可能である。さらに、これらの処理は、実施例（実施の形態）５による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）６による画像処理装置の基本構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成である。画像処理手段１１として設定されたコントラスト調整手段は図５のような構成になる。実施例（実施の形態）６が実施例（実施の形態）３と異なる点は、図５におけるコントラスト調整手段２０内の対象信号変換手段５２が図７（ｂ）のように構成されていることである。

図７（ｂ）は、図５の対象信号変換手段５２を示すブロック図である。

図７（ｂ）に示されるように、対象信号変換手段５２は、入力画像ｖｉ内の平対象信号の平均値を算出する平均対象信号算出手段７３と、平均対象信号算出手段７３で得られた対象信号の平均値をもとに、抽出手段３１で得られた対象信号のコントラスト調整量を実際の対象信号値に変換する際の変換方式を選択する変換方式分類手段７１と、変換方式分類手段７１で得られた変換方式に従い、抽出手段３１で得られた対象信号のコントラスト調整量を実際の対象信号値に変換する対象信号推定手段７４とを構成要素として持つ。この実施例（実施の形態）の特徴は、実施例（実施の形態）３に、入力画像の対象信号をもとに、周辺視野内の対象信号との相対的比較で得られた値を実際の対象信号値に変換する際の変換方式を選択するものである。

本実施例（実施の形態）におけるコントラスト調整処理の流れは、実施例（実施の形態）３を表す図１６とほぼ同じように処理される。実施例（実施の形態）３と比べると図１６のステップＳ４０のかわりに図７（ｂ）の対象信号変換手段７４の処理が付加されていることが異なる。この図７（ｂ）における対象信号変換手段７４での処理は、実施例（実施の形態）５で用いられた図７（ａ）の画素値変換手段３２での処理を対象信号である明度に対して行うように変更したものが行われる。つまり、図１８で示された実施例（実施の形態）５の画素値変換処理に対して、本実施例（実施の形態）では対象信号に対してのみ変換関数が適用される点と、抽出手段３１で抽出されたコントラスト調整量の変換方式の選択に実施例（実施の形態）５では入力画像の平均輝度を用いたが、本実施例（実施の形態）では信号変換手段５０で入力画像より得られた明度、色相のうちで対象信号とされた明度の平均値が用いられている点が異なる。このように対象信号の平均値が抽出手段３１で抽出されたコントラスト調整量の変換方式の選択に使用されている理由として、元々実施例（実施の形態）３では、コントラスト調整量の算出は信号変換手段５０で得られた明度に対してのみ行われ、対象信号変換手段５２を介して得られた調整後の画素（ｉ，ｊ）の明度ＲＬ（ｉ，ｊ）と信号変換手段５０で得られた色相を逆変換することで所望のコントラスト調整済み画像ｖを得ているため、処理の簡易化の点から、そして明度が輝度と同じような意味を持つ点が挙げられる。

このような本実施例（実施の形態）による画像処理装置は、実施例（実施の形態）３の対象信号変換手段５０において、周囲画素との比較で得られた明度のコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像における平均明度をもとに、抽出された対象信号のコントラスト調整量を変換する変換方式を選択し適用するものである。よって、本実施例（実施の形態）は実施例（実施の形態）３のように画素の色安定を高めるとともに、実施例（実施の形態）５におけるコントラストのより高精度化を進めるためのものである。

なお、本実施例（実施の形態）では、コントラスト調整手段２０として実施例（実施の形態）３で説明した図５の構成の場合で説明したが、図６のように複数の周辺視野領域を持つ実施例（実施の形態）４で用いられたコントラスト調整手段２０に本実施例（実施の形態）における対象信号変換手段５２を組み合わせることも可能である。さらに、これらの処理は、本実施例（実施の形態）による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）７による基本的構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成である。画像処理手段１１であるコントラスト調整手段２０は図３のような構成になる。図３のようにコントラスト調整手段２１は補正情報導出手段３０、抽出手段３１、画素値変換手段３２より構成されている。

図８（ａ）は画像変換手段３２を示すブロック図である。画像変換手段３２は図８（ａ）のように、入力画像ｖｉ内のコントラスト情報を表す輝度エッジ強度を算出する基準強度算出手段８０と、抽出手段３１で得られたコントラスト調整量を実際の画素値に変換する際の変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定する変換曲線推定手段８１と、変換曲線推定手段８１で推定された画素値の変換曲線をもとに、抽出手段３１で得られたコントラスト調整量を実際の画素値に変換する画素値推定手段７２とを構成要素として持つ。

図９（ａ）は、遺伝的アルゴリズム推定のために用意された変換曲線推定手段８１を示すブロック図である。図９（ａ）のように、変換曲線推定手段８１は、推定を行う際に必要な初期条件および複数の変換曲線を示す染色体集合を用意する初期候補設定手段９０と、各染色体より得られる変換曲線をもとに実際の画素値を求める画素値変換候補算出手段９１と、画素値変換候補算出手段９１で得られた各染色からの画素値を使って各染色体で生成される画像の輝度エッジ強度と入力画像より得られた輝度エッジ強度より、各変換曲線の評価値を算出する評価値算出手段９２と、評価値算出手段９２で得られた評価値より各染色体の適合度を計算する適合度計算手段９３と、適合度計算手段９３で得られた各染色体集合の選択的淘汰、交叉や突然変異の組替え操作を行い次の染色体集団を生成する組替え操作手段９４と、変換曲線の最適化推定が終了したかどうかの判定を行い、終了した時点には最適な変換曲線を次の画素値推定手段７２に渡す推定終了判定手段９５とを構成要素として持つ。

本実施例（実施の形態）の特徴は、実施例（実施の形態）１で得られた周辺視野内の対象信号との相対的比較で得られた値を実際の画素値に変換する際に、遺伝的アルゴリズムを使ってコントラスト調整量で得られた画像のエッジ部分をさらにシャープにするような工夫を加えたものであり、実施例（実施の形態）５が入力画像の平均輝度で予め用意された複数の変換方式（変換関数）より選択するようにしたのに比べ、より適切な変換関数を自動的に推定することができるため、予め平均輝度を分類する際の条件設定や複数の変換関数を選定する必要がなく、入力画像に対する依存性が非常に小さいという利点を持つ。

本実施例（実施の形態）における処理の流れにおいて、画像入力手段１０、画像合成手段１２、画像出力手段１３については実施例（実施の形態）１と同様であるので省略する。

図１９は、画像処理手段１１であるコントラスト調整手段２０での処理の流れを示すフローチャートであり、図２０は、コントラスト調整処理における変換曲線推定手段８１の処理の流れを示すフローチャートである。これらの図に従い、本実施例（実施の形態）におけるコントラスト調整処理を示す。

図１９において、まず、補正情報算出手段３０は、入力画像内における画素Ｐｉｊの各成分の最大値Ｖｍａｘ（ｒｘ，ｇｘ，ｂｘ）と最小値Ｖｍｉｎ（ｒｎ，ｇｎ，ｂｎ）を算出する（Ｓ７１）。次に、対象画素Ｐｉｊの画素値ＶＰｉｊをＬａｎｄにおける中心視野と見なし、その周囲にｃ画素の矩形領域に属する領域を周辺視野と見なす。そして、補正情報算出手段３０は、周辺視野における画素値の加重平均画素値ＶＡＰｉｊ（Ａｒ（ｉ，ｊ），Ａｇ（ｉ，ｊ），Ａｂ（ｉ，ｊ））を求めるとともに（Ｓ７２）、このＶＡＰｉｊとＶＰｉｊの間の相対的関係につながるコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））を算出する（Ｓ７３）。このＶＡＰｉｊとして、実施例（実施の形態）１と同様に従来の技術のように、ｃ画素の周辺視野内における画素値Ｖｐｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））の平均値を定義し、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））も（数５）のように各成分ごとの画素値ＶＰｉｊの加重平均画素値ＶＡＰｉｊに対する比を定義することとした。

以上のような対象画素Ｐｉｊに対するコントラスト調整量ＶＲＰｉｊの算出を入力画像内の全ての画像に対して行う（Ｓ７４）。その後、抽出手段３１は、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊの成分ごとの平均値ＶａＲ（ａＲｒ，ａＲｇ，ａＲｂ）と標準偏差量ＶｄＲ（ｄＲｒ，ｄＲｇ，ｄＲｂ）よりコントラスト調整量ＶＲＰｉｊより抽出される際の最小値ｅｍｉｎと最大値ｅｍａｘを導出し、このｅｍａｘとｅｍｉｎを使って、コントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））の各成分を０．０から１．０の範囲内の値に変換する（Ｓ７５〜Ｓ７７）。ここまでは実施例（実施の形態）１と同様である。この後に、抽出されたコントラスト調整量の変換曲線推定処理Ｓ７８、Ｓ７９が図２０のように遺伝的アルゴリズムを使って行われる。

変換曲線推定手段８１は初期候補設定手段９０から推定終了判定手段９５で構成されており、その間における処理は、遺伝的アルゴリズムと呼ばれる最適解探索手法に局所探索能力を補った手法に該当する。遺伝的アルゴリズムについては、例えば“Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ Ｓｅａｒｃｈ，Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ”（Ｄａｖｉｄ Ｅ．Ｇｏｌｄｂｅｒｇ，Ａｄｄｉｓｏｎ Ｗｅｓｌｅｙ）等の文献に記載されており、大域的探索能力に優れ、最適解探索問題の対象とする評価関数の微分情報が得られなくとも、その評価値自身が得られれば、探索を行うことができ、人間の主観的評価しか判断基準のない対象問題へも適用が可能でありかつその有効性はこれまでに報告されている手法である。具体的には次のように処理が進められる。処理は、図２１〜図２３を用いて、ステージ毎に説明する。図２１は変換曲線推定手段８１における遺伝的アルゴリズムで使用される染色体構造を模式的に示す模式図であり、図２２は変換曲線推定手段８１におけるルーレット選択法の概要を模式的に示す模式図、図２３は変換曲線推定手段８１で使用されている遺伝的アルゴリズムの組替え操作処理を模式的に示す模式図である。

｛ステップＳ８１〜ステップＳ８３｝
まず、図２１におけるｇ０からｇｎ−１を探索パラメータとして、そのｎ個のパラメータにより構成される探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］を元として、Ｎｃｈ個の元からなる集合Ｇｖを考える。この探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］の各要素ｇ−ｋ［Ａ］（ｋ＝０，・・・，ｎ−１）は、生物との関連から遺伝子と呼ばれ、探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］は染色体と呼ばれる。遺伝的アルゴリズムを用いる際、まず最初に、この探索ベクトルの初期集合Ｇｖを適当に作る処理を初期候補設定手段９０が行う。初期候補設定手段９０において、染色体の設定方法として様々な方法が考えられるが、ここでは図２１のように０．０から１．０の範囲に存在する変換前のコントラスト調整量ｉ−ｋに対して、その変換出力量ｏ−ｋを０．０から１．０の範囲の値に変換するとして変換曲線を設定する。そして、ｇ−ｋ＝ｏ，ｋ−ｏ，ｋ−１から得られるｎ個のｇ−ｋをそのままならべた実数コーディング手法を用いて探索ベクトルの染色体表記を行うこととした。ｇ−０はｇ−０＝ｏ−０とする。この表記は、つまり、０．０から１．０における変換曲線をｎ個のデータに量子化し、各量子化で得られる値を遺伝的アルゴリズムで推定する探索パラメータとしたのである。しかし、変換曲線の探索パラメータの変換は一義的に決まるものではなく、これ以外にも可能である。また、ここで使用した染色体構造においても、各ｇ−ｋを２進数表示してその２進数を並べるバイナリーコーディング手法も扱うことはできる。

初期候補設定手段９０ではまず、一様乱数により−１から１の領域内よりランダムに実数をｎ個選択することで１つの初期探索ベクトルｖが設定される。これを予め設定された染色体集合数Ｎｃｈ個用意することで初期探索ベクトル集合Ｇｖ＝｛Ｖｃｈ［Ａ］｝（Ａ＝０，・・・，Ｎｃｈ−１）が設定される。この初期探索ベクトル集合Ｇｖより最適解探索が開始されるのである。そして、各探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］の評価のために、入力画像１の全画素Ｐｉｊにおける輝度ｙ（ｉ，ｊ）、色差ｕ（ｉ，ｊ），ｖ（ｉ，ｊ）を計算する。そして、この輝度より入力画像のエッジ強度Ｅｃを求める。このＥｃは（数９）のように定義されているものであり、Ｓｏｂｅｌオペレータにより算出された画素Ｐｉｊにおけるエッジ強度ｅｃ（ｉ，ｊ）の総和として定義されている。

｛ステップＳ８４｝
集合Ｇｖの各元（染色体）より得られる変換曲線を使って、各探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］により、抽出手段で得られたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））をＶＲＰｏｉｊ［Ａ］（Ｒｒｏ（ｉ，ｊ，Ａ），Ｒｇｏ（ｉ，ｊ，Ａ），Ｒｂｏ（ｉ，ｊ，Ａ））に出力変換する。そして、この値より調整輝度値ｙｏ（ｉ，ｊ，Ａ）を計算する。そして、この調整輝度より調整済み画像ｖ候補のエッジ強度Ｅ［Ａ］を求める。このＥ［Ａ］はＥｃと同様に（数９）により求められる。これらの処理を画素値変換候補手段９１が行う。

｛ステップＳ８４｝
前ステップで得られた各探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］の解としての良さを予め設定された評価尺度に従って評価し、探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］の評価結果を評価値Ｅ［Ａ］として表す。ここで、予め設定された評価尺度のことを評価関数（ｆｉｔｎｅｓｓ関数）と呼ぶ。この処理を評価値導出手段９２が行う。この評価関数Ｅ［Ａ］として多くのものが考えられるが、（数９）のように、各探索ベクトルで得られた調整済み画像ｖ候補のエッジ強度を使用した。これは、視覚的にコントラストが良好と感じる画像は、明暗がはっきりしているだけでなく、画像のエッジ部分が鮮明であることに注目したためである。

｛ステップＳ８５、ステップＳ８６｝
適応度計算手段９３では、評価値導出手段９２で求められる評価値Ｅ［Ａ］から、各探索ベクトルの適合性を見るために適合度が計算される。適合度ｆ［Ａ］を導出する関数として様々な関数が考えられるが、各探索ベクトルで得られた調整済み画像ｖ候補のエッジ強度Ｅ［Ａ］に調整済み画像ｖ候補の各画素における輝度ｙｏ（ｉ，ｊ，Ａ）の最大値ｙｏｘ［Ａ］と最小値ｙｏｎ［Ａ］間の距離に関する第２項を加算した値を入力画像のエッジ強度Ｅｃで除した値を適合度ｆ［Ａ］として使用した。ここでφは定数である。

このｆ［Ａ］が大きな値ほどよい探索ベクトル、つまり変換曲線と判断される。なお、第２項は、エッジ強度の向上だけでなく、できるだけ多くの変換出力領域を持つようにしたものである。

｛ステップＳ８７〜ステップＳ９０｝
ステップＳ８６により選択された探索ベクトル集合について、交叉や突然変異等の遺伝的な組み替え操作を施し、新しい探索ベクトル集合を作成する。なお、探索ベクトル集合に含まれる探索ベクトルの個体数Ｎｃｈは、ここでは一定としたが、増加しても減少してもよい。この処理を組替え操作手段９４が行う。ここでは、図適合度に比例する確率で探索ベクトルを選択するルーレット選択法により選択的淘汰を行う。ルーレット選択法の概要は次の通りである。

｛ルーレット選択法｝
（ｉ）集合Ｇｖに属する探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］（Ａ＝０，・・・，Ｎｃｈ−１）の適合度ｆ［Ａ］、全探索ベクトルの適合度の総和Ｆを求める。

（ｉｉ）Ｖｃｈ［Ａ］が次世代の探索ベクトルを作り出す親として選ばれる選択確率ｈ［ｋ］を図２２（ａ）のように決める。この確率を探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］に割り当てるためには例えば次のような方法が考えられる。

（ｉｉｉ）各探索ベクトルの選択範囲Ｉ［Ａ］を［０，１］内の区間に図２２（ｂ）のように割り当てる。ここで、［０，１］内に一様乱数ｒａ［Ａ］の組ＲＲ＝（ｒａ［０］，ｒａ［１］，・・・・，ｒａ［Ｎｃｈ−１］）を発生させる。そして図２２（ｄ）のようにＲＲ内のｒａ［Ｂ］に対して（数１１）を満足するｎｕｍ［Ｂ］＝Ｉ［Ａ］の組Ｎｕｍ＝（ｎｕｍ［０］，ｎｕｍ［１］，・・・，ｎｕｍ［Ｎｃｈ−１］）を求めることにより、このＮｕｍに対応するＮｃｈ個の探索ベクトルの組が選択されることになる。

このようなルーレット選択法により、現在の探索ベクトル集団Ｇｖの中の探索ベクトルＶｃｈ［Ａ］の選択を行うのである。

次に、このようにして得られた新しい探索ベクトル集団Ｇｖに対して、図２３で示されるような交叉処理と突然変異処理を行う。交叉は、図２３（ａ）に示されるように有限のシンボルで表現された探索ベクトルでの一部を他の調整ベクトルの一部と置き換えることにより新しい探索ベクトルを作り出す操作である。また、突然変異は、図２３（ｂ）に示されるようにある低い確率で探索ベクトル集合から選択された探索ベクトルの成分の一部を他のシンボルに変更する操作である。交叉処理は、現在の解ベクトルから大きく離れた位置における探索に相当し、突然変異は現在の探索ベクトル近傍における探索に相当する。この２つの処理を経て、遺伝的アルゴリズムでは新しい探索ベクトルの集合を作り出すのである。なお、この交叉、突然変異等の処理には様々な方法が提案されているが、本実施例（実施の形態）では図２３のような１点交叉もしくは２点を入れ替える２点交叉処理を用いる。さらに突然変異としては、交叉処理を経て得られた新しい探索ベクトル集団Ｇｖに対して探索ベクトルを構成する各遺伝子（ｇ−ｋ）を低い確率で選び出し、ランダム定数を付加することで突然変異処理を実行するのである。その際、突然変異を行う確率は、探索ベクトル集団の半分と残り半分では変動させることにより、より探索ベクトルの多様性に維持することに努めた。

これらの遺伝的アルゴリズムによる変換曲線をあらわす探索ベクトルの最適化処理の収束条件として繰り返し回数が許容繰り返し回数をこえていないかどうかを判断し、超えていない場合にはもう一度画素値変換候補算出手段９１へ処理が移る。以上のような処理過程を収束条件を満足するまで繰り返し実行することにより、最適な変換曲線を構成する探索パラメータの推定を行うのである。このように、大域的に多くの候補を用意し、局所的最適解（ローカルミニマム）にトラップざれにくい交叉や突然変異等の記号的な組み替え操作を繰り返し行うことで、精度よくかつ自動的に抽出手段３１で得られたコントラスト調整量を変換する最適な変換曲線を推定することが可能となる。

以上のようにして得られた変換曲線を用いて、画素値推定手段７２が、抽出されたコントラスト調整量ＶＲＰｉｊ（Ｒｒ（ｉ，ｊ），Ｒｇ（ｉ，ｊ），Ｒｂ（ｉ，ｊ））をＶＲＰｏｉｊ（Ｒｒｏ（ｉ，ｊ），Ｒｇｏ（ｉ，ｊ），Ｒｂｏ（ｉ，ｊ））に変換するとともに、入力画像内における画素Ｐｉｊの各成分の最大値Ｖｍａｘ（ｒｘ，ｇｘ，ｂｘ）と最小値Ｖｍｉｎ（ｒｎ，ｇｎ，ｂｎ）内に抑える処理を行う。ここで得られたＶＲＰｏｉｊ（Ｒｒｏ（ｉ，ｊ），Ｒｇｏ（ｉ，ｊ），Ｒｂｏ（ｉ，ｊ））が処理済画像３の画素Ｐｉｊにおける画素値として生成される。

以上のように本実施例（実施の形態）による画像処理装置は、実施例（実施の形態）１の画素値変換手段３２において、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量より有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像の輝度より得られるエッジ強度の総和を計算する。次に、抽出されたコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意し、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の輝度のエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定する変換曲線推定手段８１を設けたものである。このように、抽出されたコントラスト調整量を変換する際の変換関数を推定する際に、細部の明瞭度に関連するエッジ強度の改善度合いを評価値に設けることで、よりコントラストを高めることができるとともにエッジのシャープ化にもつながる。また、そのような最適な変換関数の推定に遺伝的アルゴリズムを用いることで、入力画像に依存せず自動的に適切な変換関数を推定することができる。

なお、本実施例（実施の形態）ではコントラスト調整手段２０として実施例（実施の形態）１で説明した図３の構成の場合で説明したが、図４のように複数の周辺視野領域を持つ実施例（実施の形態）２で用いられたコントラスト調整手段２０に本実施例（実施の形態）における画素値変換手段３２を組み合わせることも可能である。また、これらの処理は、本実施例（実施の形態）による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）８による基本的構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成である。画像処理手段１１であるコントラスト調整手段２０は図５のような構成になる。本実施例（実施の形態）が実施例（実施の形態）３と異なる点は、図５におけるコントラスト調整手段内の対象信号変換手段５２が図８（ｂ）のように構成されていることである。

図８（ｂ）は、図５の対象信号変換手段５２を示すブロック図である。

図８（ｂ）に示されるように、対象信号変換手段５２は、入力画像ｖｉ内のコントラスト情報を表す対象信号のエッジ強度を算出する基準強度算出手段８０と、抽出手段３１で得られた対象信号のコントラスト調整量を実際の対象信号値に変換する際の対象信号変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定する対象信号変換曲線推定手段８２と、対象信号変換曲線推定手段８２で推定された対象信号の変換曲線をもとに、抽出手段３１で得られた対象信号のコントラスト調整量を実際の対象信号値に変換する対象信号推定手段７４とを構成要素として持つ。そして、対象信号変換曲線推定手段８２は、実施例（実施の形態）７と同様に遺伝的アルゴリズムを実行するように構成されており、その構成図は図９（ｂ）になる。対象信号変換曲線推定手段８２は、初期候補設定手段９０と、各変換曲線候補より得られた実際の対象信号を求める対象信号変換候補算出手段９６と、対象信号変換候補算出手段９６で得られた対象信号より得られる各候補のエッジ強度と入力画像の対象信号より得られたエッジ強度より、各変換曲線の評価値を算出する評価値算出手段９２と、評価値算出手段９２で得られた各評価値より適合度を計算する適合度計算手段９３と、適合度計算手段９３で得られた各候補集合の選択的淘汰、交叉や突然変異の組替え操作を行う組替え操作手段９４と、変換曲線の最適化推定が終了したかどうかの判定を行い、終了した時点には最適な対象信号変換曲線を次の対象信号推定手段７４に渡す推定終了判定手段９５とを構成要素として持つ。

本実施例（実施の形態）の特徴は、実施例（実施の形態）３で得られた周辺視野内の対象信号との相対的比較で得られた値を実際の対象信号値（明度値）に変換する際に、遺伝的アルゴリズムを使って明度値のコントラスト調整量で得られた画像のエッジ部分をさらにシャープにするような工夫を加えたものであり、実施例（実施の形態）６のように平均明度で予め用意された変換方式（変換関数）を選択するよりも汎用性が高いと考える。

本実施例（実施の形態）における処理の流れは、画像入力手段１０、画像合成手段１２、画像出力手段１３については実施例（実施の形態）３と同様である。画像処理手段１１であるコントラスト調整手段２０は図５、図８（ｂ）のように構成されており、その処理は図１９で示された実施例（実施の形態）７の処理を対象信号のみコントラスト調整を行うように変更したものとなる。その際用いられる遺伝的アルゴリズムによる対象信号変換曲線推定手段８２での処理も、図２０で示された実施例（実施の形態）７で各対象信号変換曲線候補の優劣を示す評価値の算出に、各変換曲線で得られる対象信号のエッジ強度を使用するように変更したものが用いられる。

画像入力手段１０、画像合成手段１２、画像出力手段１３は実施例（実施の形態）１と同様の動作を行う。コントラスト調整処理ではまず、入力画像ｖｉはＬａ＊ｂ＊空間における信号に変換されるとともに、色相が保持さら、明度は０．０から１．０に正規化される。対象補正情報導出手段５１は、入力画像の明度最大値Ｌｘと最小値Ｌｎの算出と、対象画素Ｐｉｊの周辺視野における明度Ｌ（ｉ，ｊ）の加重平均明度ＡＬ（ｉ，ｊ）の算出、そして、Ｌ（ｉ，ｊ）とＡＬ（ｉ，ｊ）に対する比を明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）として算出する。抽出手段３１は、明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）の平均値と標準偏差量を求め、その値により決定された明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）から有効領域を抽出される際の最小値ｅｍｉｎと最大値ｅｍａｘを使って、明度のコントラスト調整量ＲＬ（ｉ，ｊ）を０．０から１．０の範囲内の値に変換する。その後、図８（ｂ）で示された対象信号変換手段５２へ処理が移る。まず、入力画像１内のコントラスト情報を表す明度のエッジ強度が基準強度算出手段８０で算出され、抽出手段３１で得られた明度のコントラスト調整量を実際の明度値に変換する際の対象信号変換曲線の推定を遺伝的アルゴリズムが行う。この推定を行う対象信号変換曲線推定手段は図９（ｂ）のように構成され、変換曲線候補の設定、各変換曲線候補で得られる対象信号の算出、算出された各変換曲線候補の評価値の算出、各候補の適合度の算出、候補集団の組替え操作、推定終了判定を順番に行うことで最適な対象信号変換曲線を推定する。そして、得られた変換曲線を使って抽出手段３１で得られた明度のコントラスト調整量を実際の明度値に変換するとともに、入力画像の明度最大値Ｌｘと最小値Ｌｎ内に抑え、入力画像の各画素の持つ色相と調整された明度より実際の画素値を逆変換で算出することでコントラスト調整済み画像ｖを生成する。このようにして処理が行われる。

以上のように、本実施例（実施の形態）による画像処理装置では、実施例（実施の形態）３、４における影のような暗部での画素の色安定を高める効果を持つとともに、実施例（実施の形態）７におけるよりコントラストを高めるとともにエッジ部のシャープ化を促進する効果を持つものである。なお、本実施例（実施の形態）ではコントラスト調整手段として実施例（実施の形態）３で説明した図５の構成の場合で説明したが、図６のように複数の周辺視野領域を持つ実施例（実施の形態）４で用いられたコントラスト調整手段に本実施例（実施の形態）における対象信号変換手段５２を組み合わせることも可能である。また、これらの処理は、本実施例（実施の形態）８による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

本発明の実施例（実施の形態）９による基本的構成は実施例（実施の形態）１と同様、図１の構成である。実施例（実施の形態）１〜８とは異なり、画像処理手段１１は、色調整手段２１で構成されている。

図２４は画像処理手段を構成する色調整手段２１を示すブロック図である。

図２４のように、色調整手段２１は、入力された画像を複数の小領域に分割する画像分割手段２４０と、画像分割手段２４０で得られた各小領域内の色データを代表する代表色を求める代表色抽出手段２４１と、予め用意された色変換後の色データを集めた色変換テーブル２４３と、代表色抽出手段２４１で得られた代表色に最も近い色を色変換テーブル２４３より選択する代表色変換色選択手段２４２と、代表色変換色選択手段２４２で得られた代表色とその変換色間の距離をもとに、選択された各変換色を微調整し、代表色をその微調整後の変換色に変換する色変換手段２４４とを構成要素として持つ。

図２６は代表色抽出手段２４１を示すブロック図である。

図２６のように、代表色抽出手段２４１は、初期化手段２６０と、分割軸決定手段２６１と、クラスタ分割手段２６２と、クラスタ代表決定手段２６３と、収束判定手段２６４と、クラスタ分割終了判定手段２６５と、代表色出力手段２６６とを構成要素として持つ。

このように構成された画像処理装置について、その動作を図２５、図２７を用いて説明する。図２５は色調整手段２１における色調整処理を示すフローチャートであり、図２７は代表色抽出手段２４１での処理を示すフローチャートである。

画像入力手段１０を介して、画像処理手段１１に、カラー画像ｖｉがディジタル入力されるとともに、画素値の各成分値は０．０から１．０の値に正規化される。次に、ディジタル入力画像に対して、色調整手段２１で色調整処理が開始される。図２５に示されるように、まず入力画像は複数の小領域ＣＧｓ（ｓ＝０，・・・・，ＮＣｎｕｍ−１）（矩形領域以外でもよい）に画像分割手段２４０で分割される（Ｓ９１）。ここで、ＮＣｎｕｍは小領域の数を表す。

その後、代表色抽出手段２４１で、各小領域ごとに、その領域を代表するｍ個の代表色を求める（Ｓ１０１、図２７）。この際、ｍは固定をして説明するが、対象領域内の色分布をもとに対象領域から抽出される代表色数を可変にすることも可能であり、可変にすることで色調整後の色バランスやエッジ境界でのがたつきをより低減することができる。

代表色抽出手段２４１の処理は図２７のようになる。代表色抽手段２４１における処理としては、画素Ｐｉｊにおける画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））の空間にクラスタリング手法を適用した。特に、今回は、複数の要素を持つベクトルの空間を、サンプル集団の分布状況をもとに複数のクラスタに分割するベクトル量子化（ＶＱ）手法に属する手法で、隣合う量子化代表ベクトルを結ぶ線分の垂直２等分線としてクラスタ領域枠が設定されるｋ−ｍｅａｎ手法をもとに構成した。なお、これ以外のクラスタリング手法を用いることも可能である。まず、初期化手段２６０が、全対象領域内の色データＶＰｉｊは全て１つのクラスタに属しているもの仮定し、１つの代表色ベクトルＶＣ１＝（Ｃｒ１，Ｃｇ１，Ｃｂ１）にはＣＧｓ内全部色データの重心ベクトルを設定する（Ｓ１０２）。ここで、ｎｎｎは全対象色領域内の色データ数を表し、Ｃｒ１は代表色ベクトルＶＣ１のｒ成分を、Ｃｇ１はｇ成分を、Ｃｂ１はｂ成分を表す。また、これ以降、対象領域内の画素Ｐｉｊにおける画素値ＶＰｉｊ（ｒ（ｉ，ｊ），ｇ（ｉ，ｊ），ｂ（ｉ，ｊ））は、その領域内の通し番号ｋを使って色ベクトルＶＰｋ（ｒｋ，ｇｋ，ｂｋ）で表すこととする。

次に、分割軸決定手段２６１は、現時点のｎｎ個のクラスタの中におけるクラスタｊを代表する代表色ベクトルＶＣｊとそのクラスタに属するｎｎ−ｍ個の色ベクトルｕＶＰｍ＝（ｕｒｍ，ｕｇｍ，ｕｂｍ）（ｍ＝０，・・・，ｎｎ−ｍ−１）を構成する各要素の差分の絶対値（｜ｕｒｍ−Ｃｒｊ｜，｜ｕｇｍ−Ｃｇｊ｜，｜ｕｂｍ−Ｃｂｊ｜）を計算し、その総和（ｔｒ＝Σ｜ｕｒｍ−Ｃｒｊ｜，ｔｇ＝Σ｜ｕｇｍ−Ｃｇｊ｜，ｔｂ＝Σ｜ｕｂｍ−Ｃｂｊ｜）を各要素ごとに計算する。そして、ｔｒ，ｔｇ，ｔｂの内でもっとも値の大きい軸の方向に現クラスタが分割できるものとして考える（Ｓ１０３）。クラスタ分割手段２６２は、現在の代表色ベクトルＶＣｊを中心として、分割軸決定手段２６１で得られた軸方向に２つの仮の代表色ベクトルｄＶＣｊとｄＶＣｊ＋１を設定するのである（Ｓ１０４）。例えば分割軸決定手段２６１でｒ軸が選ばれた場合には、ある微小正定数ｇａｍｍａを使ってｄＶＣｊ＝（Ｃｒｊ−ｇａｍｍａ×ｔｒ，Ｃｇｊ，Ｃｂｊ）とｄＶＣｊ＋１＝（Ｃｒｊ＋ｇａｍｍａ×ｔｒ，Ｃｇｊ，Ｃｂｊ）がクラスタ分割手段２６２で設定される。１個の代表色ベクトルＶＣｊより２個の仮代表色ベクトルｄＶＣｊとｄＶＣｊ＋１が生成され、分割軸決定手段２６１とクラスタ分割手段２６２における処理は現時点のｎｎ個のクラスタすべてに対して行われることから、生成されるクラスタ数は２ｎｎとなる。なお、この方法は一意ではなくこれ以外にも可能である。次に、クラスタ代表決定手段２６３のクラスタ代表決定手段ではクラスタ分割手段２６２で新たに得られた２ｎｎ個の仮代表色ベクトルｄＶＣｉと入力色ベクトルＶＰｋ間のユークリッド距離ｄｉｓｋ［ｋ，ｉ］（ｉ＝１，・・・，２ｎｎ）を計算し、ｉに対してｄｉｓｋ［ｋ，ｉ］が最小になるｉ＝ｉ＿ｍｉｎにＶＰｋが属するように振り分ける処理を行う（Ｓ１０５）。そして、各入力色ベクトルＶＰｋをクラスタに振り分け得た後に、クラスタｉ内の入力色ベクトルの重心をそのクラスタｉの代表色ベクトルＶＣｉとする（Ｓ１０６）。収束判定手段２６４は、クラスタ代表決定手段２６３で得られたクラスタｉの代表色ベクトルＶＣｉとクラスタ分割手段２６２で得られた仮の代表色ベクトルｄＶＣとの間のユークリッド距離をもとに、クラスタの代表色ベクトルＶＣｉが収束したかどうかの判定を行う（Ｓ１０７）。収束していない場合には、クラスタ分割手段２６２へ処理が移り、現在の代表色ベクトルＶＣｊを中心として２６１で得られた軸方向に２つに仮の代表色ベクトルｄＶＣｊとｄＶＣｊ＋１を再設定するのである。具体的にはｄＶＣｊ＝（Ｃｒｊ−２×ｇａｍｍａ×ｔｒ，Ｃｇｊ，Ｃｂｊ）とｄＶＣｊ＋１＝（Ｃｒｊ＋２×ｇａｍｍａ×ｔｒ，Ｃｇｊ，Ｃｂｊ）をクラスタ分割手段２６２で設定し、クラスタ代表決定手段２６３で再び得られた２ｎｎ個の仮代表色ベクトルｄＶＣｉを使って入力色ベクトルＶＰｋを２ｎｎ個のクラスタに振り分ける処理に戻る。収束判定手段２６４で収束したと判定された場合には、クラスタ分割終了判定手段２６５でクラスタ数が所定のクラスタ分割数ｍを満足したかどうかの判定を行い（Ｓ１０８）、満足した場合には初期代表色出力手段２６６で最終的に得られたクラスタｉの代表を代表色ＶＣｉ（Ｃｒｉ，Ｃｇｉ，Ｃｂｉ）として出力する（Ｓ１０９、Ｓ９２）。

以上のように、代表色抽出手段２４１及びそこでの処理は、ＶＱを使って、対象とする色空間内の色データをその分布をもとに複数のクラスタに分割する処理を行う。しかし、この方法は一意でなく、ＶＱの代わりに単純に各色における最大値や最小値から順に各クラスタ内のヒストグラムが同じになるように分割していく手法等も可能であるが、クラスタ入力データの統計的分布に従い精度よくクラスタ分割できる特徴を持つＶＱ手法を用いた。また、これ以外のクラスタリングとしても自己組織化ニューラルネットワーク（例えば、コホーネンの自己組織化ネットワーク）に代表される手法を使用することも可能である。さらに、ここでは各クラスタを代表する代表色ベクトルとして、分割軸決定手段２６１やクラスタ代表決定手段２６３では各クラスタに属する色ベクトルＶＰｋの重心ベクトルを設定したが、各クラスタに属する色ベクトル自身で最適なものを選ぶことでクラスタ分割することも可能である。また、クラスタ代表決定手段２６３で色ベクトルＶＰｋを各クラスタに振り分ける場合に、現時点での代表色ベクトルＶＣｉと色ベクトルＶＰｋの間のユークリッド距離ｄｉｓｋ［ｋ，ｉ］が最小なクラスタｉにＶＰｋが属するものとしたが、ユークリッド距離以外にも、代表色ベクトルＶＣｉと色ベクトルＶＰｋの各要素の差分絶対値の和等を用いることも可能である。

こうして得られた領域ＣＧｓ（ｓ＝０，・・・・，ＮＣｎｕｍ−１）の代表色ＶＣｊ［Ｓ］（Ｃｒｊ［Ｓ］，Ｃｇｊ［Ｓ］，Ｃｂｊ［Ｓ］）（ｊ＝０，・・・，ｍ−１）は色変換手段２４４の色変換テーブル内の色Ｖｔｕ（ｒｔｕ，ｇｔｕ，ｂｔｕ）（ｕ＝０，・・・，Ｔｎｕｍ−１）と比較される（Ｓ９３）。ここでＴｎｕｍは色変換テーブル内の色データ数を示す。そして代表色ＶＣｊ［Ｓ］とのユークリッド距離ｌｅｎ［ｓ，ｕ，ｊ］が最小なテーブル内の色データｕ＝ｕ＿ｂ［ｊ，ｓ］を見つけ、これを仮の変換目的色データとする。さらに、そのｌｅｎ［ｓ，ｕ＿ｂ，ｊ］len[s,u#b,j]をもとに色Ｖｔｕ＿ｂ（ｒｔｕ＿ｂ，ｇｔｕ＿ｂ，ｂｔｕ＿ｂ）を修正する。その修正方法の一例としては、急激に色が変わらないことを考慮して、（数１２）のように仮目的色を修正して代表色ＶＣｊ［Ｓ］に対する変換目標色ＶＴ［ｓ，ｊ］（ｒｔ［ｓ，ｊ］，ｇｔ［ｓ，ｊ］，ｂｔ［ｓ，ｊ］）とする（Ｓ９４）。ここでδは微小正定数である。

色変換手段２４４では、対象領域ＣＧｓ（ｓ＝０，・・・・，ＮＣｎｕｍ−１）の代表色ＶＣｊ［Ｓ］（ｊ＝０，・・・，ｍ−１）を変換目的色ＶＴ［ｓ，ｊ］（ｒｔ［ｓ，ｊ］，ｇｔ［ｓ，ｊ］，ｂｔ［ｓ，ｊ］）に変更することで処理済画像ｖを生成する。

画像合成手段１２では、色調整手段２１で得られた処理済画像ｖと入力画像ｖｉの加重平均画像を生成し、これが画像出力手段１３より出力される画像ｖｏとなる。なお、画像合成手段１２における処理は実施例（実施の形態）１のコントラスト調整の場合と同じ処理を用いるのでここでは省略する。

以上のような構成を組むことで、本実施例（実施の形態）による画像処理装置は、予め変換前と後の色の両方を定義する必要がないという利点を持つ。また、代表色を精度よく抽出すること及び元の入力画像との加重平均合成画像を生成することで、色のヒストグラムを単純に色調整に用いる手法の場合に発生する変換後の色バランスの不安定性をある程度抑えることも可能となる。なお、これらの処理は、本実施例（実施の形態）による画像処理方法に従い、コンピュータ等に使用される中央演算処理装置（ＣＰＵ）及びディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）等を使ったソフトウェア処理でも同様に実現することができる。

以上説明したように本発明の第１に記載の画像処理装置によれば、入力したアナログ画像信号をディジタル画像データに変換する画像入力手段と、変換したディジタル画像データに所望の画像処理を行って処理済み画像データを生成する画像処理手段と、処理済み画像データとディジタル画像データとの合成を行って合成画像データを生成する画像合成手段と、合成画像データをアナログの合成画像信号に変換する画像出力手段とを有し、画像処理手段は、ディジタル画像データに対してコントラスト調整を行うコントラスト調整手段またはディジタル画像データに対して色調整を行う色調整手段であることにより、経験を要すること無く、入力画像に対してコントラスト調整または色調整を行うことができるので、撮像された明暗部を持つ画像のみを用いて簡易に撮像画像のコントラストを調整することができ、また入力画像に対する依存性と変換後の色バランスの崩れを無くすことができるという有利な効果が得られる。

第２に記載の画像処理装置によれば、第１に記載の画像処理装置において、コントラスト調整手段は、対象画素のコントラスト調整量を求める補正情報導出手段と、求めた対象画素のコントラスト調整量から有効となる範囲を限定して抽出する抽出手段と、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において対象画素の画素値を調整画素値に変換する画素値変換手段とを有することにより、対象画素のコントラスト調整量を求め、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において対象画素の画素値を調整画素値に変換するようにしたので、経験を要すること無く、入力画像に対してコントラスト調整または色調整を自動的かつ確実にに行うことができるという有利な効果が得られる。

第３に記載の画像処理装置によれば、第１に記載の画像処理装置において、コントラスト調整手段は、対象画素のコントラスト調整量を算出する際の初期条件と画素比較範囲とを設定する初期設定手段と、画素比較範囲をもとに対象画素のコントラスト調整量を求める補正情報導出手段と、求めた対象画素のコントラスト調整量に基づくコントラスト調整処理が全ての画素比較範囲で終了したかどうかの判定を行う終了判定手段と、終了判定手段で終了判定されなかった場合には画素比較範囲を変更して補正情報導出手段へ処理を渡す補正範囲変更手段と、終了判定手段で終了判定された場合には複数の画素比較範囲より得られたコントラスト調整量から有効となる範囲を限定して抽出する抽出手段と、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において対象画素の画素値を調整画素値に変換する画素値変換手段とを有することにより、対象画素値とその周辺領域における平均画素値との比較により算出したコントラスト調整量を複数の周辺領域でのコントラスト調整量の加重平均値に拡張することができるので、入力画像の影響や、周辺視野領域の大きさを示す定数の設定による影響を低減させることができるという有利な効果が得られる。

第４に記載の画像処理装置によれば、第１に記載の画像処理装置において、コントラスト調整手段は、入力画像内の画素値をコントラスト調整時の対象とする対象信号へ変換する信号変換手段と、信号変換手段で得られた対象信号に対して対象画素のコントラスト調整量を求める対象補正情報導出手段と、対象補正情報導出手段で得られた対象画素のコントラスト調整量から有効となる範囲を限定し抽出する抽出手段と、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において信号変換手段で得られた対象信号を調整対象信号に変換して調整済みの対象信号を生成する対象信号変換手段と、調整済みの対象信号と信号変換手段で得られた対象信号とにより前記入力画像内の画素値を調整画素値へ逆変換処理を行う信号逆変換手段とを有することにより、入力画像を明度、色相等の情報に一度変換し、この明度を対象信号として対象画素の明度とその周辺領域における平均明度との比較より明度のコントラスト調整量を求め、そのうちで有効と思われる明度のコントラスト調整量を抽出することができるので、この抽出された明度と入力画像より得られた色相とにより、調整後の画像の画素値を求め、得られたコントラスト調整画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像のコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第５に記載の画像処理装置によれば、第１に記載の画像処理装置において、コントラスト調整手段は、入力画像内の画素値をコントラスト調整時の対象とする対象信号へ変換する信号変換手段と、変換した対象信号に対するコントラスト調整量を算出する際の初期条件と画素比較範囲とを設定する初期設定手段と、画素比較範囲をもとに変換した対象信号に対する各画素のコントラスト調整量を求める対象補正情報導出手段と、求めた各画素のコントラスト調整量に基づくコントラスト調整処理が全ての画素比較範囲で終了したかどうかの判定を行う終了判定手段と、終了判定手段で終了判定されなかった場合には画素比較範囲を変更して対象補正情報導出手段へ処理を渡す補正範囲変更手段と、終了判定手段で終了判定された場合には各画素のコントラスト調整量より有効となる範囲を限定して抽出する抽出手段と、各画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において変換した対象信号を調整対象信号に変換して調整済みの対象信号を生成する対象信号変換手段と、調整済みの対象信号と信号変換手段で変換した対象信号とにより入力画像内の画素値を調整画素値へ逆変換処理を行う信号逆変換手段とを有することにより、対象画素値とその周辺領域における平均画素値との比較により算出したコントラスト調整量を複数の周辺領域でのコントラスト調整量の加重平均値に拡張することができるので、高精度なコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第６に記載の画像処理装置によれば、第２または３に記載の画像処理装置において、画素値変換手段は、入力画像内の平均輝度を算出する平均輝度算出手段と、算出した平均輝度をもとに、得られたコントラスト調整量に基づいて入力画像内の画素値を調整画素値に変換する際の変換方式を選択する変換方式分類手段と、変換方式分類手段で得られた変換方式に従い、得られたコントラスト調整量を実際の画素の持つ画素値に変換する画素値推定手段とを有することにより、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像における平均輝度をもとに、抽出されたコントラスト調整量を変換する変換方式を選択して適用することができるので、容易かつ確実にコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第７に記載の画像処理装置によれば、第４または５に記載の画像処理装置において、対象信号変換手段は、信号変換手段で得られた対象信号の入力画像における平均値を算出して平均対象信号を生成する平均対象信号算出手段と、生成した平均対象信号をもとに、得られた対象信号のコントラスト調整量に基づいて得られた対象信号を調整対象信号に変換する際の変換方式を選択する変換方式分類手段と、変換方式分類手段で得られた変換方式に従い、得られた対象信号のコントラスト調整量を実際の画素の対象信号値に変換する対象信号推定手段とを有することにより、周囲画素との比較で得られた対象信号（例えば明度）のコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像における平均対象信号値（平均明度）をもとに、抽出された対象信号のコントラスト調整量を変換する変換方式を選択して適用することができるので、容易かつ確実にコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第８に記載の画像処理装置によれば、第２または３に記載の画像処理装置において、画素値変換手段は、入力画像内のコントラスト強度を示す基準強度値を算出する基準強度算出手段と、算出した基準強度値をもとに、得られたコントラスト調整量に基づいて入力画像内の画素値を調整画素値に変換する際の変換曲線を推定する変換曲線推定手段と、推定した変換曲線を使って、得られたコントラスト調整量を実際の画素の持つ画素値に変換する画素値推定手段とを有することにより、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像の輝度より得られるエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出されたコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の輝度のエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第９に記載の画像処理装置によれば、第４または５に記載の画像処理装置において、対象信号変換手段は、信号変換手段で得られた対象信号に対して入力画像内のコントラスト強度を示す基準強度値を算出する基準強度算出手段と、算出した基準強度値をもとに、得られた対象信号のコントラスト調整量に基づいて得られた対象信号を調整対象信号に変換する際の変換曲線を推定する対象信号変換曲線推定手段と、推定した変換曲線を使って、得られた対象信号を調整対象信号に変換する対象信号推定手段とを有することにより、周囲画素との比較で得られた対象信号（明度）コントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像の対象信号より入力画像のエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出された対象信号のコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の対象信号によるエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第１０に記載の画像処理装置によれば、第８に記載の画像処理装置において、変換曲線推定手段は、予め設定された固定数分の調整パラメータより構成される調整ベクトルの初期候補集団を設定する初期候補設定手段と、現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを用いて、得られたコントラスト調整量に基づいて入力画像内の画素値を調整画素値に変換する画素値変換候補算出手段と、基準強度値と現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルとより得られた変換後の画素値を用いて各変換曲線候補によるコントラスト強度を評価する評価値算出手段と、前期評価値導出手段で得られた各候補の適合度を計算する適合度計算手段と、計算した各候補の適合度をもとに現在の候補の組替え操作を行うことで新しい調整ベクトル集合の生成を行う組替え操作手段と、調整ベクトルの最適化が終了した時点かどうかの判定を行う推定終了判定手段とを有することにより、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量より有効と思われる領域を抽出した後に入力画像の輝度より得られるエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出されたコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の輝度のエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第１１に記載の画像処理装置によれば、第９に記載の画像処理装置において、対象信号変換曲線推定手段は、予め設定された固定数分の調整パラメータより構成される調整ベクトルの初期候補集団を設定する初期候補設定手段と、現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを用いて、得られた対象信号のコントラスト調整量に基づいて、得られた対象信号を調整対象信号に変換する対象信号変換候補算出手段と、基準強度値と現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルより得られた変換後の対象信号値とを用いて、各変換曲線候補による対象信号のコントラスト強度を評価する評価値算出手段と、評価値導出手段で得られた各候補の適合度を計算する適合度計算手段と、計算した各候補の適合度をもとに現在の候補の組替え操作を行うことで新しい調整ベクトル集合の生成を行う組替え操作手段と、調整ベクトルの最適化が終了した時点かどうかの判定を行う推定終了判定手段とを有することにより、周囲画素との比較で得られた対象信号（明度）コントラスト調整量より有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像の対象信号より入力画像のエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出された対象信号のコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の対象信号によるエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第１２に記載の画像処理装置によれば、第１に記載の画像処理装置において、色調整手段は、入力画像を複数の小領域に分割する画像分割手段と、画像分割手段で得られた各小領域内の色データを代表する代表色を求める代表色抽出手段と、予め用意された色変換後の色データを集めた色変換テーブルと、代表色抽出手段で求めた代表色に最も近い色を変換色として色変換テーブルより選択する代表色変換色選択手段と、代表色変換色選択手段で得られた代表色と変換色との間の距離をもとに、選択された各変換色を微調整し、代表色を微調整後の変換色に変換する色変換手段とを有することにより、入力画像を複数の細部領域に分割し、各領域内の色の統計的分布により代表色を選択することができるので、予め用意された色変換テーブル内の色と代表色を比較して各代表色に最近傍な変換後の色を抽出するとともに、２つの色間の距離をもとに選択された変換後の色データを微調整し、各領域における代表色をこの微調整された変換色に変換することができ、こうして得られた色調整後の画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像の色調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第１３に記載の画像処理装置によれば、第１２に記載の画像処理装置において、代表色抽出手段は、分割された小領域内の色データに対して、逐次分割処理を行う際のスタート状態のグループを設定し、各グループに色データ全てを分類し、各グループの代表色を求める初期化手段と、分割対象グループ内に属する色データの分布をもとに、対象グループの分割時に着目する成分を決定する分割軸決定手段と、得られた着目成分に従い、対象グループを複数に分割するとともに、対象グループに属する色データを分割後に得られたグループに振り分けるクラスタ分割手段と、得られた各グループに属する色データの代表色を求めるクラスタ代表色決定手段と、代表色が収束したかどうかの判定を行い、収束していない場合には、現在の代表色をもとに再度グループ分割を行うためにクラスタ分割手段へ処理が移る収束判定手段と、収束判定手段で収束したと判定された場合には、これまでに得られた対象領域内からの代表色が所定数得られたどうかの判定を行い、得られていない場合には分割軸決定手段への処理が移るクラスタ分割終了判定手段と、クラスタ分割終了判定手段で終了したと判定された場合には、得られた所定数の代表色を出力する代表色出力手段とを有することにより、入力画像を複数の細部領域に分割し、各領域内の色の統計的分布により代表色を選択することができるので、予め用意された色変換テーブル内の色と代表色を比較して各代表色に最近傍な変換後の色を抽出するとともに、２つの色間の距離をもとに選択された変換後の色データを微調整し、各領域における代表色をこの微調整された変換色に変換することができ、こうして得られた色調整後の画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像の色調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第１４に記載の画像処理装置によれば、第１乃至１３のいずれか１に記載の画像処理装置において、画像合成手段は、入力画像と画像処理手段で得られた調整後の画像とのどちらを優先するかを決める選択基準値判定手段と、選択基準値判定手段の決定結果に基づいて、入力画像と画像処理手段で得られた調整後の画像とに掛かる結合係数を決定する結合係数導出手段と、結合係数導出手段で決定した各画像の結合係数を使って、入力画像と画像処理手段で得られた調整後の画像との加重平均画像を生成する加重平均合成手段とを有することにより、対象画素の画素値とその周辺領域における平均画素値との比較よりコントラスト調整量を求め、そのうちで有効と思われるコントラスト調整量を抽出することができるので、そのように得られたコントラスト調整画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像のコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第１５に記載の画像処理方法によれば、入力したアナログ画像信号をディジタル画像データに変換する画像入力ステップと、変換したディジタル画像データに所望の画像処理を行って処理済み画像データを生成する画像処理ステップと、処理済み画像データとディジタル画像データとの合成を行って合成画像データを生成する画像合成ステップと、合成画像データをアナログの合成画像信号に変換する画像出力ステップとを有し、画像処理ステップは、ディジタル画像データに対してコントラスト調整を行うコントラスト調整ステップまたはディジタル画像データに対して色調整を行う色調整ステップであることにより、経験を要すること無く、入力画像に対してコントラスト調整または色調整を行うことができるので、撮像された明暗部を持つ画像のみを用いて簡易に撮像画像のコントラストを調整することができ、また入力画像に対する依存性と変換後の色バランスの崩れを無くすことができるという有利な効果が得られる。

第１６に記載の画像処理方法によれば、第１５に記載の画像処理方法において、コントラスト調整ステップは、対象画素のコントラスト調整量を求める補正情報導出ステップと、求めた対象画素のコントラスト調整量から有効となる範囲を限定して抽出する抽出ステップと、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において対象画素の画素値を調整画素値に変換する画素値変換ステップとを有することにより、対象画素のコントラスト調整量を求め、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において対象画素の画素値を調整画素値に変換するようにしたので、経験を要すること無く、入力画像に対してコントラスト調整を自動的かつ確実に行うことができるという有利な効果が得られる。

第１７に記載の画像処理方法によれば、第１５に記載の画像処理方法において、コントラスト調整ステップは、対象画素のコントラスト調整量を算出する際の初期条件と画素比較範囲とを設定する初期設定ステップと、画素比較範囲をもとに対象画素のコントラスト調整量を求める補正情報導出ステップと、求めた対象画素のコントラスト調整量に基づくコントラスト調整処理が全ての画素比較範囲で終了したかどうかの判定を行う終了判定ステップと、終了判定ステップで終了判定されなかった場合には画素比較範囲を変更して補正情報導出ステップへ処理を渡す補正範囲変更ステップと、終了判定ステップで終了判定された場合には複数の画素比較範囲より得られたコントラスト調整量から有効となる範囲を限定して抽出する抽出ステップと、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において対象画素の画素値を調整画素値に変換する画素値変換ステップとを有することにより、対象画素値とその周辺領域における平均画素値との比較により算出したコントラスト調整量を複数の周辺領域でのコントラスト調整量の加重平均値に拡張することができるので、入力画像の影響や、周辺視野領域の大きさを示す定数の設定による影響を低減させることができるという有利な効果が得られる。

第１８に記載の画像処理方法によれば、第１５に記載の画像処理方法において、コントラスト調整ステップは、入力画像内の画素値をコントラスト調整時の対象とする対象信号へ変換する信号変換ステップと、信号変換ステップで得られた対象信号に対して対象画素のコントラスト調整量を求める対象補正情報導出ステップと、対象補正情報導出ステップで得られた対象画素のコントラスト調整量から有効となる範囲を限定し抽出する抽出ステップと、対象画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において信号変換ステップで得られた対象信号を調整対象信号に変換して調整済みの対象信号を生成する対象信号変換ステップと、調整済みの対象信号と信号変換ステップで得られた対象信号とにより前記入力画像内の画素値を調整画素値へ逆変換処理を行う信号逆変換ステップとを有することにより、入力画像を明度、色相等の情報に一度変換し、この明度を対象信号として対象画素の明度とその周辺領域における平均明度との比較より明度のコントラスト調整量を求め、そのうちで有効と思われる明度のコントラスト調整量を抽出することができるので、この抽出された明度と入力画像より得られた色相とにより、調整後の画像の画素値を求め、得られたコントラスト調整画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像のコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第１９に記載の画像処理方法によれば、第１５に記載の画像処理方法において、コントラスト調整ステップは、入力画像内の画素値をコントラスト調整時の対象とする対象信号へ変換する信号変換ステップと、変換した対象信号に対するコントラスト調整量を算出する際の初期条件と画素比較範囲とを設定する初期設定ステップと、画素比較範囲をもとに変換した対象信号に対する各画素のコントラスト調整量を求める対象補正情報導出ステップと、求めた各画素のコントラスト調整量に基づくコントラスト調整処理が全ての画素比較範囲で終了したかどうかの判定を行う終了判定ステップと、終了判定ステップで終了判定されなかった場合には画素比較範囲を変更して対象補正情報導出ステップへ処理を渡す補正範囲変更ステップと、終了判定ステップで終了判定された場合には各画素のコントラスト調整量より有効となる範囲を限定して抽出する抽出ステップと、各画素のコントラスト調整量に基づき限定された範囲において変換した対象信号を調整対象信号に変換して調整済みの対象信号を生成する対象信号変換ステップと、調整済みの対象信号と信号変換ステップで変換した対象信号とにより入力画像内の画素値を調整画素値へ逆変換処理を行う信号逆変換ステップとを有することにより、対象画素値とその周辺領域における平均画素値との比較により算出したコントラスト調整量を複数の周辺領域でのコントラスト調整量の加重平均値に拡張することができるので、高精度なコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第２０に記載の画像処理方法によれば、第１６または１７に記載の画像処理方法において、画素値変換ステップは、入力画像内の平均輝度を算出する平均輝度算出ステップと、算出した平均輝度をもとに、得られたコントラスト調整量に基づいて入力画像内の画素値を調整画素値に変換する際の変換方式を選択する変換方式分類ステップと、変換方式分類ステップで得られた変換方式に従い、得られたコントラスト調整量を実際の画素の持つ画素値に変換する画素値推定ステップとを有することにより、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像における平均輝度をもとに、抽出されたコントラスト調整量を変換する変換方式を選択して適用することができるので、容易かつ確実にコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第２１に記載の画像処理方法によれば、第１８または１９に記載の画像処理方法において、対象信号変換ステップは、信号変換ステップで得られた対象信号の入力画像における平均値を算出して平均対象信号を生成する平均対象信号算出ステップと、生成した平均対象信号をもとに、得られた対象信号のコントラスト調整量に基づいて得られた対象信号を調整対象信号に変換する際の変換方式を選択する変換方式分類ステップと、変換方式分類ステップで得られた変換方式に従い、得られた対象信号のコントラスト調整量を実際の画素の対象信号値に変換する対象信号推定ステップとを有することにより、周囲画素との比較で得られた対象信号（例えば明度）のコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像における平均対象信号値（平均明度）をもとに、抽出された対象信号のコントラスト調整量を変換する変換方式を選択して適用することができるので、容易かつ確実にコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第２２に記載の画像処理方法によれば、第１６または１７に記載の画像処理方法において、画素値変換ステップは、入力画像内のコントラスト強度を示す基準強度値を算出する基準強度算出ステップと、算出した基準強度値をもとに、得られたコントラスト調整量に基づいて入力画像内の画素値を調整画素値に変換する際の変換曲線を推定する変換曲線推定ステップと、推定した変換曲線を使って、得られたコントラスト調整量を実際の画素の持つ画素値に変換する画素値推定ステップとを有することにより、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像の輝度より得られるエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出されたコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の輝度のエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第２３に記載の画像処理方法によれば、第１８または１９に記載の画像処理方法において、対象信号変換ステップは、信号変換ステップで得られた対象信号に対して入力画像内のコントラスト強度を示す基準強度値を算出する基準強度算出ステップと、算出した基準強度値をもとに、得られた対象信号のコントラスト調整量に基づいて得られた対象信号を調整対象信号に変換する際の変換曲線を推定する対象信号変換曲線推定ステップと、推定した変換曲線を使って、得られた対象信号を調整対象信号に変換する対象信号推定ステップとを有することにより、周囲画素との比較で得られた対象信号（明度）コントラスト調整量から有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像の対象信号より入力画像のエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出された対象信号のコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の対象信号によるエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第２４に記載の画像処理方法によれば、第２２に記載の画像処理方法において、変換曲線推定ステップは、予め設定された固定数分の調整パラメータより構成される調整ベクトルの初期候補集団を設定する初期候補設定ステップと、現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを用いて、得られたコントラスト調整量に基づいて入力画像内の画素値を調整画素値に変換する画素値変換候補算出ステップと、基準強度値と現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルとより得られた変換後の画素値を用いて各変換曲線候補によるコントラスト強度を評価する評価値算出ステップと、前期評価値導出ステップで得られた各候補の適合度を計算する適合度計算ステップと、計算した各候補の適合度をもとに現在の候補の組替え操作を行うことで新しい調整ベクトル集合の生成を行う組替え操作ステップと、調整ベクトルの最適化が終了した時点かどうかの判定を行う推定終了判定ステップとを有することにより、周囲画素との比較で得られたコントラスト調整量より有効と思われる領域を抽出した後に入力画像の輝度より得られるエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出されたコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の輝度のエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第２５に記載の画像処理方法によれば、第２３に記載の画像処理方法において、対象信号変換曲線推定ステップは、予め設定された固定数分の調整パラメータより構成される調整ベクトルの初期候補集団を設定する初期候補設定ステップと、現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルを用いて、得られた対象信号のコントラスト調整量に基づいて、得られた対象信号を調整対象信号に変換する対象信号変換候補算出ステップと、基準強度値と現時点における調整ベクトル集団内の各ベクトルより得られた変換後の対象信号値とを用いて、各変換曲線候補による対象信号のコントラスト強度を評価する評価値算出ステップと、評価値導出ステップで得られた各候補の適合度を計算する適合度計算ステップと、計算した各候補の適合度をもとに現在の候補の組替え操作を行うことで新しい調整ベクトル集合の生成を行う組替え操作ステップと、調整ベクトルの最適化が終了した時点かどうかの判定を行う推定終了判定ステップとを有することにより、周囲画素との比較で得られた対象信号（明度）コントラスト調整量より有効と思われる領域を抽出した後に、入力画像の対象信号より入力画像のエッジ強度の総和を計算することができるので、抽出された対象信号のコントラスト調整量を変換する際の変換曲線を複数候補用意して、各変換曲線より得られた最終出力候補画像の対象信号によるエッジ強度総和を計算し、その値の入力画像のエッジ強度総和に対する比を評価値として最適な変換曲線を遺伝的アルゴリズムで推定することができるという有利な効果が得られる。

第２６に記載の画像処理方法によれば、第１５に記載の画像処理方法において、色調整ステップは、入力画像を複数の小領域に分割する画像分割ステップと、画像分割ステップで得られた各小領域内の色データを代表する代表色を求める代表色抽出ステップと、予め用意された色変換後の色データを集めた色変換テーブルと、代表色抽出ステップで求めた代表色に最も近い色を変換色として色変換テーブルより選択する代表色変換色選択ステップと、代表色変換色選択ステップで得られた代表色と変換色との間の距離をもとに、選択された各変換色を微調整し、代表色を微調整後の変換色に変換する色変換ステップとを有することにより、入力画像を複数の細部領域に分割し、各領域内の色の統計的分布により代表色を選択することができるので、予め用意された色変換テーブル内の色と代表色を比較して各代表色に最近傍な変換後の色を抽出するとともに、２つの色間の距離をもとに選択された変換後の色データを微調整し、各領域における代表色をこの微調整された変換色に変換することができ、こうして得られた色調整後の画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像の色調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第２７に記載の画像処理方法によれば、第２６に記載の画像処理方法において、代表色抽出ステップは、分割された小領域内の色データに対して、逐次分割処理を行う際のスタート状態のグループを設定し、各グループに色データ全てを分類し、各グループの代表色を求める初期化ステップと、分割対象グループ内に属する色データの分布をもとに、対象グループの分割時に着目する成分を決定する分割軸決定ステップと、得られた着目成分に従い、対象グループを複数に分割するとともに、対象グループに属する色データを分割後に得られたグループに振り分けるクラスタ分割ステップと、得られた各グループに属する色データの代表色を求めるクラスタ代表色決定ステップと、代表色が収束したかどうかの判定を行い、収束していない場合には、現在の代表色をもとに再度グループ分割を行うためにクラスタ分割ステップへ処理が移る収束判定ステップと、収束判定ステップで収束したと判定された場合には、これまでに得られた対象領域内からの代表色が所定数得られたどうかの判定を行い、得られていない場合には分割軸決定ステップへの処理が移るクラスタ分割終了判定ステップと、クラスタ分割終了判定ステップで終了したと判定された場合には、得られた所定数の代表色を出力する代表色出力ステップとを有することにより、入力画像を複数の細部領域に分割し、各領域内の色の統計的分布により代表色を選択することができるので、予め用意された色変換テーブル内の色と代表色を比較して各代表色に最近傍な変換後の色を抽出するとともに、２つの色間の距離をもとに選択された変換後の色データを微調整し、各領域における代表色をこの微調整された変換色に変換することができ、こうして得られた色調整後の画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像の色調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

第２８に記載の画像処理方法によれば、第１５乃至２７のいずれか１に記載の画像処理方法において、画像合成ステップは、入力画像と画像処理ステップで得られた調整後の画像とのどちらを優先するかを決める選択基準値判定ステップと、選択基準値判定ステップの決定結果に基づいて、入力画像と画像処理ステップで得られた調整後の画像とに掛かる結合係数を決定する結合係数導出ステップと、結合係数導出ステップで決定した各画像の結合係数を使って、入力画像と画像処理ステップで得られた調整後の画像との加重平均画像を生成する加重平均合成ステップとを有することにより、対象画素の画素値とその周辺領域における平均画素値との比較よりコントラスト調整量を求め、そのうちで有効と思われるコントラスト調整量を抽出することができるので、そのように得られたコントラスト調整画像と入力画像とを適切な結合係数をもとに加重平均合成することで入力画像のコントラスト調整を行うことができるという有利な効果が得られる。

本発明の実施例（実施の形態）１、２、３、４、５、６、７、８、９による画像処理装置の基本構成を示すブロック図 （ａ）図１の画像処理手段を示すブロック図（ｂ）図１の画像処理手段を示すブロック図 図２（ａ）のコントラスト調整手段を示すブロック図 コントラスト調整手段を示すブロック図 コントラスト調整手段を示すブロック図 コントラスト調整手段を示すブロック図 （ａ）画素値変換手段を示すブロック図（ｂ）対象信号変換手段を示すブロック図 （ａ）画素値変換手段を示すブロック図（ｂ）対象信号変換手段を示すブロック図 （ａ）遺伝的アルゴリズム推定のために用意された変換曲線推定手段を示すブロック図（ｂ）遺伝的アルゴリズム推定のために用意された対象信号変換曲線推定手段を示すブロック図 図１の画像合成手段を示すブロック図 人間の視覚を模式的に示す説明図 コントラスト調整手段における動作を示すフローチャート 本発明の実施例（実施の形態）１による画像処理装置の画像合成手段の動作を示すフローチャート 周辺視野領域を模式的に示す説明図 コントラスト調整手段における動作を示すフローチャート コントラスト調整手段における動作を示すフローチャート コントラスト調整手段における動作を示すフローチャート 画素値変化手段の動作を示すフローチャート コントラスト調整手段での処理の流れを示すフローチャート コントラスト調整処理における変換曲線推定手段の処理の流れを示すフローチャート 変換曲線推定手段における遺伝的アルゴリズムで使用される染色体構造を模式的に示す模式図 変換曲線推定手段におけるルーレット選択法の概要を模式的に示す模式図 変換曲線推定手段で使用されている遺伝的アルゴリズムの組替え操作処理を模式的に示す模式図 色調整手段を示すブロック図 色調整手段における色調整処理を示すフローチャート 代表色抽出手段を示すブロック図 代表色抽出手段での処理を示すフローチャート 文献１における画像処理装置を示すブロック図 文献２における撮像装置を示すブロック図 文献３におけるディジタル画像改善方法の説明図

符号の説明

１０ 画像入力手段
１１ 画像処理手段
１２ 画像合成手段
１３ 画像出力手段
２０ コントラスト調整手段
２１ 色調整手段
３０ 補正情報導出手段
３１ 抽出手段
３２ 画素値変換手段
４０ 初期設定手段
４１ 終了判定手段
４２ 補正範囲変更手段
５０ 信号変換手段
５１ 対象補正情報導出手段
５２ 対象信号変換手段
５３ 信号逆変換手段
７０ 平均輝度算出手段
７１ 変換方式分類手段
７２ 画素値推定手段
７３ 平均対象信号算出手段
７４ 対象信号推定手段
８０ 基準強度算出手段
８１ 変換曲線推定手段
８２ 対象信号変換曲線推定手段
９０ 初期候補設定手段
９１ 画素値変換候補算出手段
９２ 評価値導出手段
９３ 適合度計算手段
９４ 組み替え操作手段
９５ 推定終了判定手段
１００ 選択基準値判定手段
１０１ 結合係数導出手段
１０２ 加重平均合成手段
２４０ 画像分割手段
２４１ 代表色抽出手段
２４２ 代表色変換色選択手段
２４３ 色変換テーブル
２４４ 色変換手段
２６０ 初期化手段
２６１ 分割軸決定手段
２６２ クラスタ分割手段
２６３ クラスタ代表決定手段
２６４ 収束判定手段
２６５ クラスタ分割終了判定手段
２６６ 代表色出力手段

Claims (3)

1. 画像出力装置で用いられる画像処理方法であって、
   入力画像の所定の位置の対象画素の輝度値と、所定の閾値とを比較する比較ステップと、
   前記比較の結果に応じて、更に、
   前記対象画素の画素値と、前記対象画素の所定の位置の周辺領域に含まれる複数の画素の画素値との対比量である、コントラスト改善量を導出し、強調画像の前記所定の位置の画素の画素値を導出する調整量導出ステップと、
   入力画像の前記対象画素の画素値と、強調画像の前記所定の位置の画素の画素値とを適応的に合成して、合成画像の画素値を得る画像合成ステップと、
   を実行する画像処理方法。
2. 前記比較ステップは、
   （１）前記対象画素の輝度値が第１の閾値より大きい、または、
   （２）前記対象画素の輝度値が前記第１の閾値より小さい第２の閾値より小さい、
   場合に該当するか否かを判定し、
   前記判定の結果が否である場合に、前記調整量導出ステップと前記画像合成ステップとを実行する、請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記比較ステップにおいて判定の結果が（１）または（２）の一方となる場合、
   更に、
   前記対象画素の所定の位置の周辺画素の平均輝度値を導出し、前記輝度値との絶対値差分値を導出するステップと、
   前記絶対値差分値が第３の閾値より大きい場合に、前記調整量導出ステップと前記画像合成ステップとを実行する、
   請求項２記載の画像処理方法。

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