JP4773739B2 - 画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理方法に関する。

「特開平０３−１２６３７７号公報（特許文献１）」は、輝度信号のヒストグラムを検出し輝度信号をγ変換する手法が開示する。

「特開２００４−１７９６８６号公報（特許文献２）」は、ＲＧＢ信号のヒストグラムを検出しＲＧＢ信号をγ変換する手法を開示する。
特開平０３−１２６３７７号公報 特開２００４−１７９６８６号公報

特許文献１及び特許文献２はいずれも同じ種類の信号に対してヒストグラムの検出及びγ変換を実行する手法を開示する。特許文献１の手法では、輝度信号をγ変換すると高彩度部のくすみが発生する。特許文献２の手法では、ＲＧＢ信号のヒストグラムを検出するとγカーブの適用が遅れる。

図９に示す画像が入力された場合を考える。図中の１００は赤い花である。この画像は全体的に輝度が高い画像であるが、花１００の部分だけは彩度が高く輝度が低い信号である。赤は輝度信号に換算する際の乗算係数が小さいため、花１００のように彩度が高い赤は輝度があまり高くない。

このような画像が入力された場合、特許文献１により処理した場合の例を説明する。図１０は特許文献１により図９の画像を処理した際の例である。図１０（ａ）は図９のヒストグラムである。図９は全体的に明るい画像であるため、高輝度側のヒストグラムが高い形となる。

図１０（ｂ）は特許文献１により処理した際のγカーブである。低輝度部のヒストグラムが低いため黒がしずんだカーブになる。このようなγカーブによりγ変換すると、赤い花がくすんだ色になってしまう。

例えば、入力画像において花１００の部分の信号が以下の値であったとする。但し、画像信号は８ビットデータとする。

Ｒ＝１８０ （式１０）
Ｇ＝５０
Ｂ＝３０
テレビ信号は輝度信号Ｙと色差信号ＵＶにより送信されてくる。このＹＵＶ信号で（式１０）の信号を表記すると以下になる。

Ｙ＝７６ （式１１）
Ｕ＝−２４
Ｖ＝６５
輝度信号Ｙは７６と低い値であることが分かる。

特許文献１の手法によると、輝度信号Ｙに対して図１０（ｂ）に示すγ変換を行なう。この場合、輝度信号Ｙが大きい背景部はほぼ元信号のレベルに変換されるが、輝度信号が低い花１００は黒がしずむため暗い輝度に変換される。例えば、（式１１）の輝度信号Ｙ＝７６が以下のよう半分の値に変換されたものとする。

Ｙ＝３８ （式１２）
このように変換された花１００のＲＧＢデータは以下である。

Ｒ＝１４０ （式１３）
Ｇ＝１２
Ｂ＝０
したがって、特許文献１の手法により図９の画像をγ変換すると、明るい背景部は元信号とほぼ同等のままで、高彩度な花１００は暗くくすんだ色になり画質が劣化する。

このような高彩度部のくすみはＲＧＢ信号をγ変換することにより抑制できる。特許文献２はＲＧＢ信号のヒストグラムを検出し、ＲＧＢ信号をγ変換している。

しかし、動画像のように画像が時々刻々と変化している場合、ヒストグラム検出した画像に対して検出されたヒストグラムから得た特性でγ変換をすることができない。なぜなら、ヒストグラム検出が終了すると同時にγ変換を行なうため、γカーブの書換えが間に合わず過去のγカーブを用いた変換になってしまうためである。

このような場合、シーンが変わっても過去のγカーブでγ変換を行なうことになり、特に低輝度部では人間の感度が高いため、好ましくない。

本発明は、高彩度部のくすみを抑え、γカーブの適用が遅延しないことを可能にする画像処理方法を提供することを目的とする。

本発明は上記目的を達成するため、輝度信号と色差信号から構成される入力画像を変換することによりＲＧＢ信号から構成されるＲＧＢ画像を得る変換ステップと、前記入力画像が入力されてから前記ＲＧＢ画像が得られるまでの期間を利用して、前記入力画像の輝度信号のヒストグラムを検出するステップと、前記入力画像の色差信号から各画素の彩度を計算するステップと、計算された彩度の値が所定の高彩度範囲の間にある画素の数をカウントすることにより、高彩度な画素の数を検出するステップと、前記高彩度な画素の数を前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数に加算するステップと、前記高彩度な画素の数が加算されたヒストグラムからγカーブを生成する生成ステップと、前記生成ステップで生成したγカーブを用いて、該γカーブの生成に利用した前記入力画像から得られた前記ＲＧＢ画像のγ変換を行うステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。

本発明によると、高彩度部のくすみを抑え、γカーブの適用が遅延しないことを可能にする。

＜実施例１＞
図１は本実施例の回路ブロック図である。１はＩＰ（インターレース→プログレッシブ）変換部、２は色空間変換部、３はγテーブル、４はカーブ生成部、５はヒストグラム検出部、６は演算部である。

入力された画像データＹＵＶはＩＰ変換部１に、ＹＵＶのうち輝度信号Ｙはカーブ生成部４に入力される。本実施例では、ＹＵＶは８ビットのデジタルデータとする。ＹＵＶはテレビ信号として送信される信号であり、Ｙが輝度信号、ＵＶが色差信号を表している。

カーブ生成部４に入力された輝度信号Ｙは、ヒストグラム検出部５でヒストグラムカウントされる。本実施例では、０〜２５５の階調レンジを４つのカテゴリーに分割してヒス
トグラム検出するものとする。つまり、入力された輝度信号Ｙを、０〜６３階調、６４〜１２７階調、１２８〜１９１階調、１９２〜２５５階調の４カテゴリーでヒストグラム検出する。

０〜６３階調のカテゴリーで検出されたヒストグラムをｈ１、６４〜１２７階調のカテゴリーで検出されたヒストグラム１をｈ２、１２８〜１９１階調のカテゴリーで検出されたヒストグラムをｈ３、１９２〜２５５階調のカテゴリーで検出されたヒストグラムをｈ４とする。ヒストグラムｈ１〜ｈ４は次の演算部６に入力される。

演算部６では、ヒストグラムｈ１〜ｈ４により適切なγカーブを生成する。本実施例では公知例であるヒストグラム平均化法を用いる。

図２はヒストグラム平均化法を説明する図である。図２（ａ）はヒストグラム検出部で検出されたヒストグラムである。ヒストグラム検出部５では、毎フィールド一フィールド分のヒストグラムを検出している。図２（ａ）は６４〜１２７階調のヒストグラムが多く、比較的暗い画像であったことを示している。

検出されたヒストグラムから累積ヒストグラムを計算する。図２（ｂ）は図２（ａ）の累積ヒストグラムを示している。ヒストグラム平均化法においては、図２（ｂ）の破線に示すように、累積ヒストグラムを補間してカーブを求める。

図２（ｂ）の破線は最大値が画面の全画素数であるため、これを出力最大値にスケーリングする。例えば、画面の全画素数が６４０×４８０＝３０７２００画素であった場合を考える。図２（ｂ）の破線の最大値は３０７２００である。これを、γカーブとして使用するために、出力最大値２５５となるようにスケーリングする。具体的には、破線のカーブを（２５５／３０７２００）倍することになる。

このようにスケーリングされたカーブをγカーブとして入力データをγ変換する。図２（ｃ）はγカーブを表している。演算部６では、得られたγカーブをγテーブル３に書き込む。

ＩＰ変換部１は、インターレースで入力された信号をプログレッシブ信号に変換する。IP変換等の処理は、ＲＧＢ信号で処理するよりもＹＵＶ信号で処理した方がコストを低減できる場合が多いため、本実施例ではＩＰ変換をＹＵＶ信号に対して行なうものとする。ＩＰ変換部１には不図示のフレームメモリがあり、ＩＰ変換を行なう際に１フレーム分画像が遅延する。

図３はＩＰ変換によるフレームの遅延と、γカーブ適用のタイミングを説明する図である。入力画像Ａ〜Ｄはインターレース画像であり、Ａ、Ｃが奇数フィールド、Ｂ、Ｄが偶数フィールドとする。期間１〜４は、それぞれ画像Ａ〜Ｄの期間を示している。各期間とも１／６０秒とする。ＩＰ変換により、画像Ａ〜Ｄはそれぞれプログレッシブ画像であるＡ’〜Ｄ’に変換される。

まず、期間１でフィールドＡがＩＰ変換部１に入力される。ＩＰ変換部１のフレームメモリはフィールドＡの画像データをメモリする。また、期間１ではヒストグラム検出部５において、フィールドＡのヒストグラムｈＡが検出される。ｈＡはｈ１〜ｈ４の４値からなるヒストグラムである。

検出されたフィールドＡのヒストグラムｈＡを用いて、演算部６でγカーブγＡを生成する。この演算部６でのカーブ生成処理は、ヒストグラムｈＡを検出した後に行なうため
期間２に処理される。

演算部６で生成されたγカーブγＡは、期間２が終了したと同時にγテーブル３に書き込まれる。γカーブγＡは期間３のタイミングで適用が可能になる。図３において太線矢印はγカーブを適用するタイミングを示している。

ＩＰ変換部１の出力画像は、ＩＰ変換部１内のフレームメモリにより１フレーム（１／３０秒）遅延して出力される。期間１に入力された画像Ａは、１フレーム遅延し期間３にＩＰ変換部１から出力される。

ＩＰ変換部１から出力された信号は、色空間変換部２でＲＧＢ信号に変換される。

期間３では画像Ａから得られたγカーブγＡを適用できるため、画像ＡをＩＰ変換、色空間変換した画像はγＡにより変換することができる。したがって、ヒストグラムを検出した画像に対して遅延することなくγ変換を行なうことができる。

本実施例では、ＩＰ変換にフレームメモリを持ちここでフレーム遅延が発生する例を説明したが、ＩＰ変換以外でもフレーム遅延が発生する処理があれば、その遅延を利用してγカーブを生成することが可能である。

また、本実施例のようにＲＧＢ信号をγ変換することにより高彩度部のくすみといった画質劣化もなくγ変換することが可能である。

＜実施例２＞
図４は本実施例の回路ブロック図である。１はＩＰ（インターレース→プログレッシブ）変換部、２は色空間変換部、３はγテーブル、４はカーブ生成部、１０は輝度ヒストグラム検出部、１１は色ヒストグラム検出部、１２はヒストグラム処理部、６は演算部である。図１と同じブロックには同じ符号を付した。

入力された画像データＹＵＶは、ＩＰ変換部１及び、カーブ生成部４に入力される。

カーブ生成部４に入力された輝度信号Ｙは、輝度ヒストグラム検出部１０に入力されヒストグラム検出される。本実施例では、実施例１同様０〜２５５の階調レンジを４つのカテゴリーに分割してヒストグラムｈ１〜ｈ４を検出するものとする。

カーブ生成部４に入力された色差信号ＵＶは、色ヒストグラム検出部１１に入力されヒストグラム検出される。

本実施例の色ヒストグラム検出部１１の詳細図を図５に示す。図中の２０は彩度算出部、２１はカウンタである。

入力された色差データＵＶは彩度算出部２０で彩度Ｃｒが計算される。彩度Cｒの計算
式は以下である。

Ｃｒ＝Ｓｑｒｔ（Ｕ＾２＋Ｖ＾２） （式１）
ここで、Ｕ＾２はＵの２乗を表し、Ｖ＾２はＶの２乗を表す。

彩度検出部２０で求められた彩度Ｃｒは、カウンタ２１に入力される。

色ヒストグラム検出部１１では、入力画像内で高彩度な画素がどの程度存在するかを検
出する。そのため、高彩度な画素のみをヒストグラム検出する。カウンタ２１は（式１）により計算された彩度Ｃｒが１２８〜２５５の間にある画素、つまり高彩度な画素のみをカウントする。カウントされたヒストグラムをｈ５とする。ｈ５が大きければ高彩度な画素が多い画像、ｈ５が小さければ高彩度な画素が少ない画像ということが検出できる。

１フィールド分の輝度ヒストグラムｈ１〜ｈ４及び、色ヒストグラムｈ５が検出されると、これらのヒストグラムデータはヒストグラム処理部１２に入力される。ヒストグラム処理部１２では入力されたヒストグラムに対して以下のようにｈ１’〜ｈ４’を求める。

ｈ１’＝ｈ１ （式２）
ｈ２’＝ｈ２
ｈ３’＝ｈ３
ｈ４’＝ｈ４＋ｈ５
つまり、ｈ１’〜ｈ３’はｈ１〜ｈ３をそのまま使い、ｈ４’はｈ４とｈ５の和をとる。このようにして得られたヒストグラムｈ１’〜ｈ４’を用い、演算部６では実施例１と同様にヒストグラム平均化法によりγカーブを生成する。

このように処理することで画面全体が高彩度な画像が入力された場合、ｈ４’が大きな値となり高階調側を飛ばさないγカーブを生成する。

赤や青の高彩度な画像が入力された場合、輝度データのみをヒストグラム検出しγ変換を行なうと、高輝度側のヒストグラムデータが検出されないため高階調側を飛ばすようにγカーブが生成され色とびした画像になる場合がある。本実施例のように高彩度のヒストグラムを高輝度のヒストグラムに加算することにより、高彩度な画像に対しても色とびがなく好ましいγ変換が可能となる。

また、実施例１と同様にＲＧＢ信号をγ変換することにより高彩度部のくすみが発生せず、ＩＰ変換のフレームメモリによる画像信号の遅延を利用することでカーブの適用が遅延することもない。ここで、ＲＧＢ信号は１フレーム分遅延されている。

＜実施例３＞
本実施例の回路ブロック図は実施例２と同様に図４である。実施例２と異なるのは色ヒストグラム検出部１１の構成である。

本実施例の色ヒストグラム検出部１１の詳細図を図６に示す。３０、３１は絶対値検出部、３２は加算器、３３はカウンタである。

本実施例では色差信号ＵＶは−１２８〜１２７の間のデータであることを想定している。絶対値検出部３０は色差信号Ｕの絶対値を、絶対値検出部３１はＶの絶対値をそれぞれ検出する。検出された絶対値｜Ｕ｜、｜Ｖ｜は加算器３２に入力され、彩度Ｃｒとして出力される。つまり彩度Ｃｒは以下の式で表される。

Ｃｒ＝｜Ｕ｜＋｜Ｖ｜ （式３）
厳密な意味での彩度Ｃｒは（式１）により得られるが、（式３）により得られる彩度Ｃｒであっても特に問題はない。

得られた彩度Ｃｒは実施例２と同様に、カウンタ３３で高彩度な画素のみカウントされる。このようにして得られた色ヒストグラムｈ５を用いて実施例２と同様に（式２）の処理を行なう。

このような処理を行なうことにより、実施例２と同様高彩度な画像に対しても色とびがなく、好ましいγ変換が可能となる。

＜実施例４＞
図７は本実施例の回路ブロック図である。１はＩＰ（インターレース→プログレッシブ）変換部、２は色空間変換部、３はγテーブル、４はカーブ生成部、１０は輝度ヒストグラム検出部、４０は色ヒストグラム検出部、１２はヒストグラム処理部、６は演算部である。図１と同じブロックには同じ符号を付した。

入力された画像データＹＵＶはＩＰ変換部１に入力され、ＹＵＶのうち輝度信号Ｙはカーブ生成部４に入力される。

カーブ生成部４に入力された輝度信号Ｙは、輝度ヒストグラム検出部１０でヒストグラムカウントされる。本実施例では、実施例２と同様にｈ１〜ｈ４のヒストグラムを検出するものとする。ヒストグラムｈ１〜ｈ４は次のヒストグラム処理部１２に入力される。

本実施例の色ヒストグラムは、色空間変換されたＲＧＢ信号からヒストグラムを検出する。本実施例の色ヒストグラム検出部４０の詳細図を図８に示す。

図８で５０は最大値検出部、５１はカウンタである。色ヒストグラム検出部４０に入力されたＲＧＢ信号は、最大値検出部５０でＲＧＢの３値で最大の値が検出される。カウンタ５１では検出されたＲＧＢの最大値で１９２〜２５５階調の画素をカウントし、ｈ５として出力する。

高彩度な画像においては、ＲＧＢのうち少なくとも一つの信号が、例えば１９２〜２５５階調のような大きな値になっている場合が多い。そのため、本実施例のように色ヒストグラムｈ５を検出することで、画像の彩度の高さをある程度検出することができる。

得られたヒストグラムｈ１〜ｈ４、ｈ５はヒストグラム処理部１２に入力される。ヒストグラム処理部１２では実施例２と同様に（式２）の処理を行い、ｈ１’〜ｈ４’を出力する。
但し、ヒストグラム処理部１２の処理は（式２）に限るものではなく、（式４）のようにしてもよい。つまり、高輝度部の輝度ヒストグラムデータｈ４をそのまま色ヒストグラムｈ５で置き換えても良い。
ｈ１’＝ｈ１ （式４）
ｈ２’＝ｈ２
ｈ３’＝ｈ３
ｈ４’＝ｈ５

演算部６では実施例１と同様にγカーブを生成し、γテーブル３にγカーブを書き込む。γテーブル３に入力された信号はこのγカーブに従いγ変換される。

このように、ＲＧＢ信号をγ変換することにより高彩度部のくすみが発生せず、ＩＰ変換のフレームメモリによる画像信号の遅延を利用することで低輝度部ではカーブの適用が遅延することもない。また、高輝度部ではカーブの適用が遅延するが、明るい部分は人間の輝度変化に対する感度がそれほど敏感ではないため問題にはならない。ここで、ＲＧＢ信号は１フレーム分遅延されている。

また、高彩度のヒストグラムを高輝度のヒストグラムに加算することにより、高彩度な画像に対しても色とびがなく好ましいγ変換が可能となる。

実施例１の回路ブロック図 ヒストグラム平均化の説明図 実施例１のタイミングチャート 実施例２、３の回路ブロック図 実施例２の色ヒストグラム検出部の詳細図 実施例３の色ヒストグラム検出部の詳細図 実施例４の回路ブロック図 実施例４の色ヒストグラム検出部の詳細図 入力画像の例 特許文献１による処理の説明図

符号の説明

１…ＩＰ変換部
２…色空間変換部
３…γテーブル
４…γ生成部
５…ヒストグラム検出部
６…演算部
１０…輝度ヒストグラム検出部
１１…色ヒストグラム検出部
１２…ヒストグラム処理部
２０…彩度検出部
２１…カウンタ
３０、３１…絶対値検出部
３２…加算器
３３…カウンタ
４０…色ヒストグラム検出部
５０…最大値検出部
５１…カウンタ
１００…花

Claims (16)

1. 輝度信号と色差信号から構成される入力画像を変換することによりＲＧＢ信号から構成されるＲＧＢ画像を得る変換ステップと、
   前記入力画像が入力されてから前記ＲＧＢ画像が得られるまでの期間を利用して、前記入力画像の輝度信号のヒストグラムを検出するステップと、
   前記入力画像の色差信号から各画素の彩度を計算するステップと、
   計算された彩度の値が所定の高彩度範囲の間にある画素の数をカウントすることにより、高彩度な画素の数を検出するステップと、
   前記高彩度な画素の数を前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数に加算するステップと、
   前記高彩度な画素の数が加算されたヒストグラムからγカーブを生成する生成ステップと、
   前記生成ステップで生成したγカーブを用いて、該γカーブの生成に利用した前記入力画像から得られた前記ＲＧＢ画像のγ変換を行うステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
2. 前記入力画像はインターレース信号であり、
   前記変換ステップは、インターレース信号の前記入力画像をプログレッシブ信号にＩＰ変換するステップと、プログレッシブ信号に変換された前記入力画像を前記ＲＧＢ画像に色空間変換するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記入力画像が入力されてから前記ＲＧＢ画像が得られるまでの期間は、１フレーム分の遅延期間であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
4. 前記入力画像は、輝度信号Ｙと色差信号Ｕ、Ｖから構成されるＹＵＶ信号であり、
   前記彩度を計算するステップでは、
   Ｃｒ＝Ｓｑｒｔ（Ｕ^２＋Ｖ^２）
   により、彩度Ｃｒを計算することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理方法。
5. 前記入力画像は、輝度信号Ｙと色差信号Ｕ、Ｖから構成されるＹＵＶ信号であり、
   前記彩度を計算するステップでは、
   Ｃｒ＝｜Ｕ｜＋｜Ｖ｜
   により、彩度Ｃｒを計算することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理方法。
6. 輝度信号と色差信号から構成される入力画像を変換することによりＲＧＢ信号から構成されるＲＧＢ画像を得る変換ステップと、
   前記入力画像が入力されてから前記ＲＧＢ画像が得られるまでの期間を利用して、前記入力画像の輝度信号のヒストグラムを検出するステップと、
   前記変換ステップで得られた１フレーム前のＲＧＢ画像の各画素についてＲＧＢ信号の最大値を検出するステップと、
   検出された前記最大値が所定の高階調範囲の間にある画素の数をカウントすることにより、高階調な画素の数を検出するステップと、
   前記高階調な画素の数を前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数に加算するか、又は、前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数を前記高階調な画素の数に置換するステップと、
   前記高階調な画素の数が加算され、又は、前記高階調な画素の数に置換されたヒストグラムからγカーブを生成する生成ステップと、
   前記生成ステップで生成したγカーブを用いて、該γカーブの生成に利用した前記入力画像から得られた前記ＲＧＢ画像のγ変換を行うステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
7. 輝度信号と色差信号から構成される入力画像を変換することによりＲＧＢ信号から構成されるＲＧＢ画像を得る変換ステップと、
   前記入力画像の輝度信号のヒストグラムを検出する第１検出ステップと、
   前記変換ステップで得られたＲＧＢ画像の各画素におけるＲ信号の階調値、Ｇ信号の階調値、Ｂ信号の階調値の少なくとも１つが所定の高階調範囲の間にある画素の数をカウントすることにより、高階調な画素の数を検出する第２検出ステップと、
   前記第２検出ステップで検出した前記高階調な画素の数を、前記第１検出ステップで検出した前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数に加算するか、又は、前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数を前記高階調な画素の数に置換してγカーブを生成する生成ステップと、
   前記生成ステップで生成したγカーブを用いて、該γカーブの生成に利用した前記入力画像から得られたＲＧＢ画像のγ変換を行うステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
8. 前記高階調な画素の数は、前記変換ステップで得られたＲＧＢ画像の各画素におけるＲ信号の階調値、Ｇ信号の階調値、Ｂ信号の階調値の最大値が所定の高階調範囲の間にある画素の数であることを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
9. 輝度信号と色差信号から構成される入力画像を変換することによりＲＧＢ信号から構成されるＲＧＢ画像を得る変換手段と、
   前記入力画像が入力されてから前記ＲＧＢ画像が得られるまでの期間を利用して、前記入力画像の輝度信号のヒストグラムを検出する第１検出手段と、
   前記入力画像の色差信号から各画素の彩度を計算する彩度算出手段と、
   計算された彩度の値が所定の高彩度範囲の間にある画素の数をカウントすることにより、高彩度な画素の数を検出する第２検出手段と、
   前記高彩度な画素の数を前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数に加算する
   ヒストグラム処理手段と、
   前記高彩度な画素の数が加算されたヒストグラムからγカーブを生成する生成手段と、
   前記生成手段で生成されたγカーブを用いて、該γカーブの生成に利用した前記入力画像から得られた前記ＲＧＢ画像のγ変換を行うγ変換手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。
10. 前記入力画像はインターレース信号であり、
    前記変換手段は、インターレース信号の前記入力画像をプログレッシブ信号にＩＰ変換するＩＰ変換手段と、プログレッシブ信号に変換された前記入力画像を前記ＲＧＢ画像に色空間変換する色空間変換手段とを含むことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記入力画像が入力されてから前記ＲＧＢ画像が得られるまでの期間は、１フレーム分の遅延期間であることを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理装置。
12. 前記入力画像は、輝度信号Ｙと色差信号Ｕ、Ｖから構成されるＹＵＶ信号であり、
    前記彩度算出手段は、
    Ｃｒ＝Ｓｑｒｔ（Ｕ ^２ ＋Ｖ ^２ ）
    により、彩度Ｃｒを計算することを特徴とする請求項９から１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
13. 前記入力画像は、輝度信号Ｙと色差信号Ｕ、Ｖから構成されるＹＵＶ信号であり、
    前記彩度算出手段は、
    Ｃｒ＝｜Ｕ｜＋｜Ｖ｜
    により、彩度Ｃｒを計算することを特徴とする請求項９から１１のいずれか一項に記載の画像処理装置。
14. 輝度信号と色差信号から構成される入力画像を変換することによりＲＧＢ信号から構成されるＲＧＢ画像を得る変換手段と、
    前記入力画像が入力されてから前記ＲＧＢ画像が得られるまでの期間を利用して、前記入力画像の輝度信号のヒストグラムを検出するヒストグラム検出手段と、
    前記変換手段で得られた１フレーム前のＲＧＢ画像の各画素についてＲＧＢ信号の最大値を検出する最大値検出手段と、
    検出された前記最大値が所定の高階調範囲の間にある画素の数をカウントすることにより、高階調な画素の数を検出するカウント手段と、
    前記高階調な画素の数を前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数に加算するか、又は、前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数を前記高階調な画素の数に置換するヒストグラム処理手段と、
    前記高階調な画素の数が加算され、又は、前記高階調な画素の数に置換されたヒストグラムからγカーブを生成する生成手段と、
    前記生成手段で生成されたγカーブを用いて、該γカーブの生成に利用した前記入力画像から得られた前記ＲＧＢ画像のγ変換を行うγ変換手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。
15. 輝度信号と色差信号から構成される入力画像を変換することによりＲＧＢ信号から構成されるＲＧＢ画像を得る変換手段と、
    前記入力画像の輝度信号のヒストグラムを検出する第１検出手段と、
    前記変換手段で得られたＲＧＢ画像の各画素におけるＲ信号の階調値、Ｇ信号の階調値、Ｂ信号の階調値の少なくとも１つが所定の高階調範囲の間にある画素の数をカウントすることにより、高階調な画素の数を検出する第２検出手段と、
    前記第２検出手段で検出した前記高階調な画素の数を、前記第１検出手段で検出した前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数に加算するか、又は、前記ヒストグラムにおける所定の高輝度範囲の度数を前記高階調な画素の数に置換してγカーブを生成する生成手段と、
    前記生成手段で生成されたγカーブを用いて、該γカーブの生成に利用した前記入力画像から得られたＲＧＢ画像のγ変換を行うγ変換手段と、を含むことを特徴とする画像処理装置。
16. 前記高階調な画素の数は、前記変換手段で得られたＲＧＢ画像の各画素におけるＲ信号の階調値、Ｇ信号の階調値、Ｂ信号の階調値の最大値が所定の高階調範囲の間にある画素の数であることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。

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