JP4665802B2 - 明度補正処理装置および明度補正判別方法 - Google Patents

Description

本発明は、明度補正を必要としない画像であるか否かを適正に判別するための技術に関するものである。

従来では、デジタルカメラなどによって撮影された画像（写真画像）をプリンタや複合機などを用いて印刷する場合、その画像を表す画像データからその画像の特徴量を抽出して、その抽出した特徴量に基づいて、その画像に対し明度補正を行うことが提案されていた。

例えば、下記の特許文献１においては、画像データの累積ヒストグラムから基準最小値，基準最大値，基準平均値という特徴量を抽出し、それらを用いて、露出アンダ，露出オーバを判断し、明度補正を行う方法が提案されている。

また、下記の特許文献２においては、画像データの累積ヒストグラムを用いて、面積比１％のところを、最大値，最小値という特徴量として抽出し、それらを用いて露出アンダ，露出オーバを判断して、明度補正を行う方法が提案されている。

さらに、下記の特許文献３においては、画像データの累積ヒストグラムを用いて、面積比毎に特徴量Ｙ₁〜Ｙ_nを求め、その特徴量に基づいて明度補正を行うと共に、ユーザが夜景モードを設定した場合には、暗い画素が明るい側に明度補正されないように制御する方法が提案されている。

特開平９−６８７６４号公報 特開２００２−２８１３３７号公報 特開２００４−１０４４６４号公報

しかしながら、上記した既提案例では、ヒストグラムなど、画像全体から求めた特徴量のみを用いているため、花火や夜景を撮影した画像など、本来、露出が適正であると判断されるべき画像についても、露出アンダと判断してしまい、そのような画像について、誤って、明度補正が行われてしまうという問題があった。

また、既提案例のうち、特許文献３に記載の方法では、ユーザが夜景モードを設定した場合には明度補正がされないように制御しているが、ユーザが、例えば、オートモードに設定して、花火や夜景などを撮影してしまうと、上記と同様に、明度補正が行われてしまうという問題があった。

図５は花火を撮影した画像に明度補正を行った場合を示す説明図である。図５において、（ａ）は夜空に上がった花火を撮影した画像を示しており、（ｂ）はその画像についての輝度値のヒストグラムＨ１と、明度補正後の輝度値のヒストグラムＨ２を示している。

明度補正は、例えば、図５（ｂ）に示すように、輝度分布の山が全体的に暗い側に寄っている場合には、矢印で示す如く、全体的に明るい側に山を移動させることにより、行われる。

しかしながら、このように、花火を撮影した画像に明度補正を行うと、黒い背景も明るい側に移動してしまう。一般的に、シャド側はノイズがのりやすいため、黒い背景を明るい側に移動させてしまうと、その部分のノイズを強調してしまうという結果にもなりかねない。

従って、本発明の目的は、上記した従来技術の問題点を解決し、明度補正を必要としない画像であるか否かを適正に判別するための技術を提供することにある。

上記した目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の明度補正処理装置は、画像データによって表される画像について、明度補正を必要としない画像であるか否かを判別することが可能な明度補正処理装置であって、
前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値から、そのブロックにおける基準最大輝度値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値を、第１の特徴量として導き出す第１の特徴量導出部と、
前記画像データに基づいて、前記画像における、前記第１の特徴量以外の所定の特徴量を、第２の特徴量として導き出す第２の特徴量導出部と、
導き出された前記第１及び第２の特徴量に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別する明度補正判別部と、
を備えることを要旨とする。

このように、本発明の明度補正処理装置では、画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値から、そのブロックにおける基準最大輝度値をそれぞれ導き出し、さらに、それら導き出された各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値を、第１の特徴量として導き出すと共に、その第１の特徴量以外の所定の特徴量を、第２の特徴量として導き出し、それら第１及び第２の特徴量に基づいて、画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別している。ここで、基準最大輝度値には、最大輝度値の他、それに準ずる値、例えば、大きい方からｎ番目の値、あるいは、大きい側からヒストグラム累積ｍ％の値なども含まれる。

従って、花火や夜景などを撮影した画像、すなわち、背景は暗いが、画像全体に明るい部分が点在しているような画像については、各ブロックとも、それぞれ、基準最大輝度値として、或る程度の値を得ることができるため、それら基準最大輝度値の平均値である第１の特徴量を、明度補正判別の指標の一つとして用いることにより、花火や夜景などを撮影した画像については、明度補正を必要としない画像であると適正に判別することができる。

よって、本発明の明度補正処理装置によれば、画像における各ブロック毎の最大輝度値の平均値を判別指標の一つとして用いているため、明度補正を必要としない画像であるか否かを適正に判別することができる。

本発明の明度補正処理装置において、前記明度補正判別部により明度補正を必要とする画像であると判別された場合に、前記画像について明度補正を行う明度補正部をさらに備え、
前記明度補正判別部により明度補正を必要としない画像である判別された画像については、前記明度補正部により、明度補正を行わないことが好ましい。

このように、明度補正を必要としない画像である判別された画像について、明度補正を行わないようにすることにより、花火や夜景などを撮影した画像について、黒い背景部分でノイズが強調されてしまうのを防止することができる。

本発明の明度補正処理装置において、前記明度補正判別部により明度補正を必要とする画像であると判別された場合に、前記画像について明度補正を行う明度補正部をさらに備え、
前記明度補正判別部により明度補正を必要としない画像である判別された画像については、前記明度補正部により、明度補正を行うものの、明度補正を必要とすると判別された画像の場合よりも、補正の程度を少なくすることが好ましい。

このように、明度補正を必要としない画像である判別された画像について、明度補正を行う場合でも、補正の程度を少なくすることにより、花火や夜景などを撮影した画像について、黒い背景部分でノイズが強調されてしまうのを或る程度抑制することができる。

本発明の明度補正処理装置において、前記画像についてのサムネイル画像が存在する場合には、前記画像に代えて、前記サムネイル画像を用いて、前記サムネイル画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別し、前記サムネイル画像について明度補正を必要としない画像であると判別した場合に、前記画像（以下、本画像という場合がある）についても明度補正を必要としない画像であると判別するようにしてもよい。

サムネイル画像は、本画像に比較して、画像サイズが小さいため、このように、本画像に代えて、サムネイル画像を用いることにより、処理の負荷が小さくて済み、処理時間を大幅に短縮することができる。

本発明の明度補正処理装置において、前記第２の特徴量は、前記画像に属する各画素の輝度値の中央値、各画素の輝度値の平均値、各画素の輝度値の累積ヒストグラム、黒つぶれ画素の画素数比、及び暗い画素の画素数比のうち、少なくとも１つであることが好ましい。

これらの特徴量は、画像の特徴を表すパラメータとして、代表的なものであるからである。

本発明の明度補正処理装置において、前記第２の特徴量は、前記画像に属する各画素の輝度値の平均値であると共に、
前記明度補正判別部は、前記第１の特徴量である各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値及び前記第２の特徴量である各画素の輝度値の平均値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別するようにしてもよい。

このように構成することによって、明度補正を必要としない画像であるか否かをより適切に判別することができる。

本発明の明度補正処理装置において、
各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値をＡｖＲｍａｘ、各画素の輝度値の平均値をＡｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
であり、
前記閾値関数式を満たした場合に、前記画像が明度補正を必要としない画像であると判別するようにしてもよい。

このように構成することにより、明度補正を必要としない画像であるか否かをより高精度に判別することができる。

本発明の明度補正処理装置において、前記ブロックにおける基準最大輝度値は、そのブロックに属する各画素の輝度値のうち、最大の輝度値であることが好ましい。

最大の輝度値は、求めやすい値であるため、処理時間の短縮化が期待できる。

なお、本発明は、上記した明度補正処理装置に適用する場合だけでなく、その明度補正処理装置を備えるプリンタにも適用することができる。また、本発明は、このような装置発明の態様に限ることなく、明度補正判別方法などの方法発明としての態様で実現することも可能である。さらには、それら方法や装置を構築するためのコンピュータプログラムとしての態様や、そのようなコンピュータプログラムを記録した記録媒体としての態様や、上記コンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号など、種々の態様で実現することも可能である。

以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．実施例の構成：
Ｂ．実施例の動作：
Ｃ．実施例の効果：
Ｄ．変形例：

Ａ．実施例の構成：
図１は本発明の一実施例としての明度補正処理装置を備える複合機を示すブロック図である。図１に示す複合機１０は、明度補正処理装置として機能すると共に、後述する各種構成要素に対する制御等を行う制御回路１００と、写真などから画像を読み取って画像データに変換するためのスキャナ部１４０と、挿入されたメモリカード１５０ａに画像データなどを読み書きするためのメモリカードスロット１５０と、デジタルカメラ（図示せず）などとＵＳＢケーブル（図示せず）を介して接続し、画像データなどを読み書きするためのＵＳＢインタフェース部１６０と、画像や各種メッセージを表示するための液晶ディスプレイ１７０と、ユーザからの各種指示を受けるための操作部１８０と、画像データに基づいて用紙などに画像を印刷するためのプリンタ部１９０と、を主として備えている。

このうち、制御回路１００は、コンピュータプログラムに従って各種処理や制御を行うＣＰＵ１１０と、ＣＰＵ１１０による処理や制御中に得られるデータなどを一時的に格納するためのＲＡＭ１２０と、ＣＰＵ１１０で用いられる上記コンピュータプログラムなどを格納するためのＲＯＭ１３０と、を備えている。また、ＣＰＵ１１０は、上記コンピュータプログラムを実行することにより、画像特徴量抽出部１１１や、最大輝度平均値算出部１１２や、明度補正判別部１１３や、画像補正部１１４や、印刷制御部１１５として機能する。このうち、特に、画像特徴量抽出部１１１，最大輝度平均値算出部１１２，明度補正判別部１１３，画像補正部１１４などによって、明度補正処理装置が構成される。

なお、図１において、画像特徴量抽出部１１１は、請求項における第２の特徴量導出部に相当し、最大輝度平均値算出部１１２は、請求項における第１の特徴量導出部に相当し、明度補正判別部１１３は、請求項における明度補正判別部に相当し、画像補正部１１４は、請求項における明度補正部に相当する。

Ｂ．実施例の動作：
本実施例では、花火や夜景などを撮影した画像は、背景は暗いが、画像全体に明るい部分が点在している点に着目して、画像の輝度値の平均値だけでなく、画像の各ブロック毎の最大輝度値の平均値も判別指標の一つとして用いることにより、花火や夜景などを撮影した画像についても、明度補正を必要としない画像であると適正に判別できるようにしている。

それでは、本実施例の動作について、ユーザが、図１に示す複合機１０に対し、メモリカード１５０ａに画像データとして記録された複数の画像の中から、所望の画像を指定して、印刷実行を指示する場合を例として、説明する。

図２は本発明の一実施例における明度補正判別処理を含む画像印刷処理の処理手順を示すフローチャートである。

例えば、液晶ディスプレイ１７０上に、メモリカード１５０ａに記録されている各画像に関する情報（例えば、画像データのファイル名やサムネイル画像など）が表示されており、ユーザがそれを見て、それら複数の画像の中から、所望の画像を操作部１８０によって指定して、印刷実行を指示すると、ＣＰＵ１１０は、その画像について、図２に示す画像印刷処理を実行する。

図２に示す画像印刷処理が開始されると、まず、ＣＰＵ１１０によって機能する画像特徴量抽出部１１１が、メモリカードスロット１５０を介してメモリカード１５０ａにアクセスし、メモリカード１５０ａに記録された複数の画像データの中から、指定された画像に対応する画像データを読み出して取得し、ＲＡＭ１２０に書き込む（ステップＳ１０２）。次に、画像特徴量抽出部１１１は、その画像データから、その画像の特徴量を抽出する（ステップＳ１０４）。画像の特徴量としては、後ほど別途導き出す最大輝度平均値以外の特徴量を抽出する。具体的には、その画像を構成する各画素の輝度値の平均値（以下、輝度平均値という）Ａｖを始め、各画素の輝度値の累積ヒストグラム、各画素の輝度値の中央値などを抽出する。

次に、最大輝度平均値算出部１１２は、その画像データの示す画像をＭ×Ｎ（Ｍ，Ｎは１以上の整数）個のブロックに分割する（ステップＳ１０６）。具体的には、その画像データから、ブロックのサイズや、各ブロックの位置などを算出する。次に、最大輝度平均値算出部１１２は、その画像データに基づいて、各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値の中から最大輝度値Ｂｍａｘを、それぞれ求める（ステップＳ１０８）。

図３はブロック毎に最大輝度値Ｂｍａｘを求めた様子を模式的に示す説明図である。図３に示す例では、Ｍ＝５，Ｎ＝５として、合計２５個のブロックについて、それぞれ、最大値度値Ｂｍａｘ（ｍ，ｎ）を求めている（但し、ｍ＝１，…，５、ｎ＝１，…，５）。

続いて、最大輝度平均値算出部１１２は、それら求めた各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘの平均を求めることにより、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出する（ステップＳ１１０）。

例えば、図３に示す例の場合、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘは、式（１）に示すごとくになる。

次に、ＣＰＵ１１０によって機能する明度補正判別部１１３は、ステップＳ１０４で抽出された画像の特徴量のうちの輝度平均値Ａｖと、ステップＳ１１０で算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘと、に基づいて、それらの値Ａｖ，ＡｖＢｍａｘが、式（２）として示す閾値関数式を満たすか否かを判定する（ステップＳ１１２）。

ＡｖＢｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ （２）
但し、式（２）において、ａ，ｂはそれぞれ正の定数である。

閾値関数式を満たす場合には、明度補正判別部１１３は、その画像を、明度補正を必要としない画像であると判別する（ステップＳ１１４）。画像補正部１１４は、その判別結果に基づき、その画像に対して、明度補正を行わずに、それ以外の画像補正、すなわち、ホワイトバランス調整処理やノイズ除去処理などを、ステップＳ１０４で抽出された画像の特徴量を用いて行う（ステップＳ１１６）。

反対に、閾値関数式を満たさない場合は、明度補正判別部１１３は、その画像を、明度補正を必要とする画像であると判別する（ステップＳ１１８）。画像補正部１１４は、その判別結果に基づき、その画像に対して、ステップＳ１０４で抽出された画像の特徴量を用いて、明度補正を行い、さらに、それ以外の画像補正も行う（ステップＳ１２０）。

明度補正は、前述したとおり、例えば、その画像における輝度値のヒストグラムにおいて、輝度分布の山が全体的に暗い側に寄っている場合に、その山を全体的に明るい側に移動させることによって、行われる。

こうして、その画像に対し画像補正が行われると、次に、印刷制御部１１５は、プリンタ部１９０を制御して、その画像を印刷させ（ステップＳ１２２）、それにより、一連の画像印刷処理を終了する。

Ｃ．実施例の効果：
図４は、多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、閾値関数式と共に示したグラフである。図４において、横軸は輝度平均値Ａｖであり、縦軸は最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘであり、いずれも０〜２５５の値を取り得る。また、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘと輝度平均値Ａｖとは、ＡｖＢｍａｘ≧Ａｖの関係にあるため、各画像は、グラフ上において、ＡｖＢｍａｘ＝Ａｖの直線よりも上側に位置することになる。このとき、○印は露出の適正な画像を示し、×印は露出の不足した画像を示している。さらに、中央及び右上に位置する画像のグループは、それぞれ、通常の画像であって、露出が適正な画像である。左下に位置する画像のグループは、それぞれ、一部分だけ明るく、それ以外の部分は暗い画像であって、露出が不足した画像である。それらのグループの間に位置する画像のグループは、図５（ａ）に示した画像に代表される、花火や夜景などを撮影した画像であって、背景は暗いが、画像全体に明るい部分が点在している画像であり、露出が適正な画像である。

そこで、式（２）に示す閾値関数式において、例えば、図４に示すように、定数ａを「１」とし、定数ｂを「８０」とすると、直線ＡｖＢｍａｘ＝−Ａｖ＋８０の直線より、右上に位置する画像は、全て、明度補正を必要としない画像であると判別されることになる（図２のステップＳ１１２，Ｓ１１４）。反対に、左下に位置する画像は、全て、明度補正を必要とする画像であると判別されることになる（図２のステップＳ１１２，Ｓ１１８）。その結果、通常の画像は、もちろんのこと、花火や夜景などの画像についても、その全ての画像を、明度補正を必要としない画像であると判別することができる。

以上のように、本実施例によれば、画像の特徴量である、画像の輝度値の平均値だけでなく、画像の各ブロック毎の最大輝度値の平均値も判別指標の一つとして用いているため、花火や夜景などを撮影した画像について、明度補正を必要としない画像であると適正に判別できる。

Ｄ．変形例：
なお、本発明は上記した実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様にて実施することが可能である。

Ｄ−１．変形例１：
上記した実施例では、図２のステップＳ１１４で、明度補正判別部１１３が、明度補正を必要としない画像であると判別した場合には、画像補正部１１４は、その画像に対して、明度補正を行わないようにしていたが、本発明は、これに限定されるものではない。すなわち、画像補正部１１４は、その画像に対しても、明度補正を行うようにしてもよいが、その場合に、明度補正を必要とすると判別された画像に対して明度補正を行う場合よりも、補正の程度（言い換えれば、補正量）が少なくなるように、明度補正を行うようにする。

Ｄ−２．変形例２：
上記した実施例では、図２のステップＳ１０４で、画像の特徴量を抽出した後に、画像の最大輝度平均値を算出するための一連の処理（ステップＳ１０６〜Ｓ１１０）を行うようにしていたが、それとは逆の順序で、最大輝度平均値を算出した後に、画像の特徴量を抽出するようにしてもよい。

Ｄ−３．変形例３：
上記した実施例においては、印刷されるべき画像自体を、明度補正判別処理の対象としていたが、その画像のサムネイル画像が存在する場合には、そのサムネイル画像を明度補正判別処理の対象としてもよい。例えば、印刷されるべき画像（以下、本画像という）がＥｘｉｆファイルとして提供される場合は、通常、そのＥｘｉｆファイル内に、サムネイル画像が存在する。従って、明度補正判別処理を行う際には、本画像に代えて、そのサムネイル画像を用いて明度補正判別処理を行うようにしてもよい。そのようなサムネイル画像は、通常、１６０×１２０画素の大きさであるため、本画像に比較して、画像サイズが非常に小さいため、ブロック分割、ブロック毎の最大輝度値の導出、最大輝度平均値の算出などの処理も、負荷が小さくて済み、処理時間を大幅に短縮することができる。

また、Ｅｘｉｆファイル内に、サムネイル画像が存在しない場合や、Ｅｘｉｆファイルでない場合には、本画像から、間引き処理などによりサムネイル画像を生成し、その生成したサムネイル画像を用いて、明度補正判別処理を行うようにしてもよい。

Ｄ−４．変形例４：
上記した実施例においては、画像のデータ形式について、特に言及しなかったが、例えば、画像がＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）にて圧縮されたＪＰＥＧ画像である場合には、ＪＰＥＧ画像のデータ構造などに着目して、次のような処理を行うようにしてもよい。

１．ＪＰＥＧ画像は、８×８画素のブロックが一つの処理サイズとなっているので、明度補正判別処理において、ブロック毎の最大輝度値を求める際に、この８×８画素のブロックを単位として、その最大輝度値を求めるようにしてもよい。このようにすることにより、画像をＭ×Ｎのブロックに分割する処理を省略することができると共に、ＪＰＥＧ画像を８×８画素のブロック単位でデコードする際に、ブロック毎の最大輝度値を併せて求めることができ、効率的な処理が可能となる。

２．明度補正判別処理において、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを求める際に、８×８画素のブロック毎に、そのブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分と第３係数くらいまでのＡＣ成分とを用いて、そのブロックの最大輝度値を求めるようにしてもよい。通常、各ブロックにおけるＤＣＴのＡＣ成分のうち、高周波成分の値は極めて小さいため、それらの値を無視しても、明度補正判別の精度を損なうことはないからである。このような方法を採ることにより、そのブロックに属する各画素の輝度値の中から最大輝度値を求める場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。

Ｄ−５．変形例５：
上記した実施例では、明度補正判別処理を行うために、ステップＳ１０４で抽出された画像の特徴量のうち、画像の輝度平均値Ａｖを用いるようにしていたが、本発明は、これに限定されるものではなく、画像の他の特徴量を用いるようにしてもよい。例えば、以下のような特徴量を、輝度平均値Ａｖの代わりに用いるようにしてもよい。

１．輝度中央値：各画素の輝度値の中央値
２．累積ヒストグラム：暗い側または明るい側からのヒストグラム累積ａ％の輝度値
３．黒つぶれ画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値が０の画素数の比
４．暗い画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値が０〜ｉの画素数の比（但し、ｉは１以上の整数）

Ｄ−６．変形例６：
上記した実施例では、メモリカード１５０ａに記録された画像データを、画像印刷の対象としていたが、ＵＳＢインタフェース部１６０にデジタルカメラなどを接続して、そのデジタルカメラに記録された画像データを対象としてもよいし、スキャナ部１４０で読み取った画像データを対象としてもよい。

Ｄ−７．変形例７：
上記した実施例においては、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出し、式（２）に示す閾値関数式を用いて明度補正判別処理を行うようにしたが、閾値関数式に代えて、ルックアップテーブルを用いて、明度補正判別処理を行うようにしてもよい。

すなわち、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを入力とし、判別結果を出力とするようなルックアップテーブルを予め用意し、算出された輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを、そのルックアップテーブルに入力することにより、その値の組み合わせに対応した判別結果を、そのルックアップテーブルから得るようにするのである。

Ｄ−８．変形例８：
上記した実施例では、明度補正判別処理において、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを求め、さらに、それら求めた各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘの平均を求めることにより、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、画像がＥｘｉｆファイルとして提供される場合、そのＥｘｉｆファイル内に、撮影したときの測光方式に関する情報が記録されている場合がある。そのような場合には、その測光方式に関する情報を取得して、その測光方式に応じて、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘに重み付けを施した上で、平均を求めるようにしてもよい。

また、Ｅｘｉｆファイルから測光方式に関する情報を取得できない場合は、独自の重み付け関数を用いて同様の計算を行うようにしてもよい。

さらに、最大輝度平均値を求める場合だけに限らず、画像の輝度平均値などを求める際にも、同様な重み付け関数を用いるようにしてもよい。

Ｄ−９．変形例９：
上記した実施例においては、明度補正判別処理において、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを用いるようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、最大の輝度値ではなく、それに準ずる値を用いるようにしてもよい。例えば、そのブロックに属する各画素の輝度値のうち、ｎ番目に大きい値を用いるようにしてもよい。または、大きい側からヒストグラム累積ｍ％の値を用いるようにしてもよい。

Ｄ−１０．変形例１０：
上記した実施例においては、画素の輝度値の取り得る範囲を０〜２５５としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、これよりも広い範囲であってもよいし、狭い範囲であってもよい。

Ｄ−１１．変形例１１：
上記した実施例では、本発明の明度補正判別装置を複合機に適用した場合について説明したが、プリンタ、デジタルカメラ、画像ビューワ、スキャナ、プロジェクタなど、各種デバイスに適用するようにしてもよいし、或いは、コンピュータに適用するようにしてもよい。

本発明の一実施例としての明度補正処理装置を備える複合機を示すブロック図である。 本発明の一実施例における明度補正判別処理を含む画像印刷処理の処理手順を示すフローチャートである。 ブロック毎に最大輝度値Ｂｍａｘを求めた様子を模式的に示す説明図である。 多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、閾値関数式と共に示したグラフである。 花火を撮影した画像に明度補正を行った場合を示す説明図である。

符号の説明

１０…複合機
１００…制御回路
１１０…ＣＰＵ
１１１…画像特徴量抽出部
１１２…最大輝度平均値算出部
１１３…明度補正判別部
１１４…画像補正部
１１５…印刷制御部
１２０…ＲＡＭ
１３０…ＲＯＭ
１４０…スキャナ部
１５０…メモリカードスロット
１５０ａ…メモリカード
１６０…ＵＳＢインタフェース部
１７０…液晶ディスプレイ
１８０…操作部
１９０…プリンタ部

Claims (8)

1. 画像データによって表される画像について、明度補正を必要としない画像であるか否かを判別することが可能な明度補正処理装置であって、
   前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値から、そのブロックにおける基準最大輝度値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値を、第１の特徴量として導き出す第１の特徴量導出部と、
   前記画像データに基づいて、前記画像における、前記第１の特徴量以外の所定の特徴量を、第２の特徴量として導き出す第２の特徴量導出部と、
   導き出された前記第１及び第２の特徴量に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別する明度補正判別部と、
   を備え、
   前記第２の特徴量は、前記画像に属する各画素の輝度値の平均値であると共に、
   前記明度補正判別部は、前記第１の特徴量である各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値及び前記第２の特徴量である各画素の輝度値の平均値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別し、
   各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値をＡｖＲｍａｘ、各画素の輝度値の平均値をＡｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
   ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
   であり、
   前記明度補正判別部は、前記閾値関数式を満たした場合に、前記画像が明度補正を必要としない画像であると判別することを特徴とする明度補正処理装置。
2. 請求項１に記載の明度補正処理装置において、
   前記明度補正判別部により明度補正を必要とする画像であると判別された場合に、前記画像について明度補正を行う明度補正部をさらに備え、
   前記明度補正判別部により明度補正を必要としない画像である判別された画像については、前記明度補正部により、明度補正を行わないことを特徴とする明度補正処理装置。
3. 請求項１に記載の明度補正処理装置において、
   前記明度補正判別部により明度補正を必要とする画像であると判別された場合に、前記画像について明度補正を行う明度補正部をさらに備え、
   前記明度補正判別部により明度補正を必要としない画像である判別された画像については、前記明度補正部により、明度補正を行うものの、明度補正を必要とすると判別された画像の場合よりも、補正の程度を少なくすることを特徴とする明度補正処理装置。
4. 請求項１ないし請求項３のうちの任意の一つに記載の明度補正処理装置において、
   前記画像についてのサムネイル画像が存在する場合には、前記画像に代えて、前記サムネイル画像を用いて、前記サムネイル画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別し、前記サムネイル画像について明度補正を必要としない画像であると判別した場合に、前記画像についても明度補正を必要としない画像であると判別することを特徴とする明度補正処理装置。
5. 請求項１ないし請求項４のうちの任意の一つに記載の明度補正処理装置において、
   前記ブロックにおける基準最大輝度値は、そのブロックに属する各画素の輝度値のうち、最大の輝度値であることを特徴とする明度補正処理装置。
6. 画像データによって表される画像を印刷するためのプリンタであって
   請求項１ないし請求項５のうちの任意の一つに記載の明度補正処理装置を備えることを特徴とするプリンタ。
7. 画像データによって表される画像について、明度補正を必要としない画像であるか否かを判別するための明度補正判別方法であって、
   （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値から、そのブロックにおける基準最大輝度値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値を、第１の特徴量として導き出す工程と、
   （ｂ）前記画像データに基づいて、前記画像における、前記第１の特徴量以外の所定の特徴量を、第２の特徴量として導き出す工程と、
   （ｃ）導き出された前記第１及び第２の特徴量に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別する工程と、
   を備え、
   前記第２の特徴量は、前記画像に属する各画素の輝度値の平均値であると共に、
   前記工程（ｃ）は、前記第１の特徴量である各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値及び前記第２の特徴量である各画素の輝度値の平均値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別する工程を含み、
   各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値をＡｖＲｍａｘ、各画素の輝度値の平均値をＡｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
   ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
   であり、
   前記工程（ｃ）は、前記閾値関数式を満たした場合に、前記画像が明度補正を必要としない画像であると判別する工程であることを特徴とする明度補正判別方法。
8. 画像データによって表される画像について、明度補正を必要としない画像であるか否かを判別するためのコンピュータプログラムであって、
   （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値から、そのブロックにおける基準最大輝度値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値を、第１の特徴量として導き出す手順と、
   （ｂ）前記画像データに基づいて、前記画像における、前記第１の特徴量以外の所定の特徴量を、第２の特徴量として導き出す手順と、
   （ｃ）導き出された前記第１及び第２の特徴量に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別する手順と、
   をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであり、
   前記第２の特徴量は、前記画像に属する各画素の輝度値の平均値であると共に、
   前記手順（ｃ）は、前記第１の特徴量である各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値及び前記第２の特徴量である各画素の輝度値の平均値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記画像が明度補正を必要としない画像であるか否かを判別する手順を含み、
   各ブロック毎の基準最大輝度値の平均値をＡｖＲｍａｘ、各画素の輝度値の平均値をＡｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
   ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
   であり、
   前記手順（ｃ）は、前記閾値関数式を満たした場合に、前記画像が明度補正を必要としない画像であると判別する手順であることを特徴とするコンピュータプログラム。

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