JP4784175B2 - 逆光画像判定および暗部補正 - Google Patents

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Description

本発明は、撮影画像が逆光画像であるか否かを判定する技術と、撮影画像の暗部を補正する技術に関する。
従来、コンピュータでは、画像処理ソフトウェアを使えば、取り込んだ画像データを加工・編集することが容易にできる。これら加工の一つとして、明るさ補正がある。例えば、デジタルカメラで撮影した写真画像が、逆光画像である場合に、暗部を適正な明るさに補正することで、逆光画像を補正することができる。逆光画像とは、背景に太陽、あるいは照明やライトといった光源等が存在するような環境下で被写体を撮影したことにより、被写体が暗くなった画像をいう。
逆光画像を補正するには、入力画像が逆光画像であるか否かをまず判定することが好ましい。この判定を行なう技術として、輝度ヒストグラムを用いて行なうものが提案されている(例えば、下記の特許文献1)。
特開2004−200808号公報
逆光画像は、明るすぎる部分と暗すぎる部分とが画像全体の大きな領域を占め、明るさが中間である領域の面積が狭いという特徴がある。このために、逆光画像の輝度ヒストグラムは、輝度の高い領域と低い領域とに度数の高い山があり、その間(中間領域)に度数の低い平坦な部分がある形になる。特許文献1では、その中間領域に度数の高い部分が存在するか否かから、逆光画像の判定を行なっている。
しかしながら、上述した輝度ヒストグラムから逆光画像を判定する技術では、逆光画像を逆光画像でないと誤判定する場合が多く、判定精度が悪いという問題があった。写真画像は、逆光画像であっても、暗部となった被写体とそうでない部分とが必ずしも明確に分離しておらず、上記の中間領域において横幅の短い山部が存在することも多い。この場合に、中間領域に度数の高い部分が存在するとして、逆光画像でないと誤判定してしまうためである。
本発明の解決しようとする課題は、逆光画像を高精度に検出することにある。
前述した課題の少なくとも一部を解決するための手段として、以下に示す構成をとった。
本発明の逆光画像判定装置は、
撮影画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定装置であって、
前記撮影画像を表わす画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出手段と、
前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム算出手段と、
前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう判定手段と
を備えることを特徴としている。
上記構成の逆光画像判定装置によれば、明るさについての累積ヒストグラムを算出して、その累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なっている。例えばヒストグラムにおいて、明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に例え横幅の短い山部が存在したとしても、累積ヒストグラムにその山部が与える影響は極めて小さいことから、上記横幅の短い山部に起因して逆光画像の判定を誤ることがない。したがって、逆光画像を高精度に検出することができるという効果を奏する。
前記階調値算出手段は、前記画素毎の輝度についての階調値を、前記明るさを示す階調値として算出する構成とすることができる。
この構成によれば、輝度についての累積ヒストグラムに基づいて逆光画像の判定を行なうことができる。
前記判定手段は、前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する上昇率検出手段と、前記検出された上昇率が、予め定められた所定値を超えるか否かを判定する上昇率判定手段と、前記上昇率判定手段の判定結果に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう手段とを備える構成としてもよい。
この構成によれば、ヒストグラムにおいて中間領域が平坦となっているかを累積ヒストグラムにより容易に判定することができる。また、ヒストグラムにおいて中間領域に横幅の短い山部が存在する場合に、累積ヒストグラムにあって累積度数の急激な上昇は生じないことから、上昇率判定手段は確実に否定と判定とする。このために、逆光画像をより高精度に検出することができる。
前記上昇率検出手段は、前記中間領域に階調値の幅が所定値である対象区間を指定して、前記対象区間の始まりと終わりの累積度数の差分を前記上昇率として算出する差分算出手段と、前記中間領域の階調値の低い側から高い側へ前記対象区間を移動する対象区間移動手段とを備える構成としてもよい。
この構成によれば、中間領域と対象区間を適切な大きさに実験的に定めることで、様々な画像についての逆光の判定が可能となる。したがって、逆光画像をより高精度に判定することができる。
前記中間領域に対象区間を指定した構成の逆光画像判定装置において、前記中間領域は、前記累積ヒストグラムにおける前記階調値の取り得る範囲を4等分したときの内側の2つの部分に相当し、前記対象区間は、前記4等分によって得られる1つの部分と等しい幅である構成としてもよい。
この構成によれば、対象区間についての設計が容易である。
本発明の暗部補正装置は、
撮影画像の暗部を補正する暗部補正装置であって、
前記撮影画像を表わす画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出手段と、
前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム算出手段と、
前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像の逆光の度合いを算出する逆光度算出手段と、
前記画像データを構成する各画素の明るさを、前記算出された逆光の度合いに基づいて補正する明るさ補正手段と
を備えることを特徴としている。
上記構成の暗部補正装置によれば、明るさについての累積ヒストグラムを算出して、その累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、撮影画像の逆光の度合いを算出して、撮影画像を表わす画像データを構成する各画素の明るさを、前記算出された逆光の度合いに基づいて補正している。例えばヒストグラムにおいて、明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に例え横幅の短い山部が存在したとしても、累積ヒストグラムにその山部が与える影響は極めて小さいことから、上記横幅の短い山部に起因して逆光の度合いを誤って算出することがない。このために、撮影画像の逆光の度合いを高精度に算出することができ、この結果、明るさ補正手段による補正が適正なものとなる。したがって、撮影画像の暗部を適正に補正することができるという効果を奏する。
前記階調値算出手段は、前記画素毎の輝度についての階調値を、前記明るさを示す階調値として算出する構成とすることができる。
この構成によれば、輝度についての累積ヒストグラムに基づいて逆光画像の判定を行なうことができる。
前記逆光度算出手段は、前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する上昇率検出手段と、前記検出された上昇率に基づいて、前記逆光の度合いを算出する手段とを備える構成としてもよい。
この構成によれば、ヒストグラムにおける中間領域の平坦の度合いを累積ヒストグラムにより容易に算出することができる。また、ヒストグラムにおいて中間領域に横幅の短い山部が存在する場合に、累積ヒストグラムにあって累積度数の急激な上昇は生じないことから、算出される逆光の度合いは適正なものとなる、したがって、撮影画像の暗部をより適正に補正することができる
前記暗部補正装置において、前記累積ヒストグラム算出手段により算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう判定手段を備え、前記判定手段により前記撮影画像が逆光画像であると判定されたときに限り、前記逆光度算出手段と明るさ補正手段とを実行させるよう構成してもよい。
この構成によれば、撮影画像が逆光画像であるか否かを高精度に判定した上で、逆光画像と判定されたものに限り、撮影画像の明るさの補正が行なわれることから、より確実に撮影画像の暗部を補正することができる。
本発明の逆光画像判定方法は、
撮影画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定方法であって、
前記撮影画像を表わす画像データを取得して、
前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出して、
前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出して、
前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう
ことを特徴としている。
本発明の第1のコンピュータプログラムは、
撮影画像が逆光画像であるか否かを判定するためのコンピュータプログラムであって、
前記撮影画像を表わす画像データを取得する機能と、
前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出手段と、
前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する機能と、
前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう機能と、
をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムである。
本発明の暗部補正方法および第1のコンピュータプログラムによっても、本発明の逆光画像判定装置と同様に、逆光画像を高精度に検出することができるという効果を奏する。
本発明の暗部補正方法は、
撮影画像の暗部を補正する暗部補正方法であって、
前記撮影画像を表わす画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記撮影画像を表わす画像データを取得して、
前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出して、
前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出して、
前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像の逆光の度合いを算出して、
前記画像データを構成する各画素の明るさを、前記算出された逆光の度合いに基づいて補正する
ことを特徴としている。
本発明の第2のコンピュータプログラムは、
撮影画像の暗部を補正するコンピュータプログラムであって、
前記撮影画像を表わす画像データを取得する機能と、
前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出手段と、
前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する機能と、
前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像の逆光の度合いを算出する機能と、
前記画像データを構成する各画素の明るさを、前記算出された逆光の度合いに基づいて補正する機能と
をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムである。
本発明の暗部補正方法および第2のコンピュータプログラムによっても、本発明の暗部補正装置と同様に、撮影画像の暗部を適正に補正することができるという効果を奏する。
本発明の記録媒体は、本発明の第1または第2のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を特徴としている。この記録媒体は、この発明の各コンピュータプログラムと同様な作用・効果を有している。
本発明は、以下のような他の態様も含んでいる。その第1の態様は、この発明の第1または第2のコンピュータプログラムを通信経路を介して供給するプログラム供給装置としての態様である。この第1の態様では、第1または第2のコンピュータプログラムをコンピュータネットワーク上のサーバなどに置き、通信経路を介して、必要なプログラムをコンピュータにダウンロードし、これを実行することで、上記の方法や装置を実現することができる。
その第2の態様は、この発明の逆光画像判定装置、暗部補正方法、逆光画像判定方法、暗部補正方法、第1のコンピュータプログラムまたは第2のコンピュータプログラムにおける「画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する」構成を、「画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数を示すヒストグラムを算出して、前記算出されたヒストグラムから、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する」構成とした態様である。
本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づき説明する。この実施例を、次の順序に従って説明する。
A.装置の構成:
B.コンピュータ処理:
B−1.処理の全体:
B−2.暗部補正処理:
C.作用・効果:
D.他の実施形態:
A.装置の構成:
図1は、本発明の一実施例を適用するコンピュータシステムの概略構成を示す説明図である。この実施例のコンピュータシステムは、本発明の暗部補正装置を構成するパーソナルコンピュータ10を中心に備え、その周辺装置として、ディスプレイ20とキーボード22とマウス24を備える。さらに、パーソナルコンピュータ10には、デジタルカメラ26とCDドライブ28とプリンタ29が接続されている。マウス24は、トラックボール、トラックパッド、タブレット等の他のポインティングデバイスに換えることができる。
パーソナルコンピュータ10は、中央演算処理装置としてのCPU11を中心にバス12により相互に接続されたメモリ13、表示画像メモリ14、ハードディスクドライブ15、入力制御ユニット16、表示制御ユニット17、出力制御ユニット18等を備える。メモリ13は、各種データ等を記憶するもので、CPU11の作業領域となる。表示画像メモリ14は、ディスプレイ20に表示する画像の画像データを一旦記憶するメモリである。
ハードディスクドライブ15は、暗部補正装置のソフトウェアとしてのコンピュータプログラムPrを記憶する。また、ハードディスクドライブ15には、画像データDpが1または複数記憶されている。画像データDpは、デジタルカメラ26によって撮影した撮影画像の画像データであり、ハードディスクドライブ15の所定の領域(例えば、ホルダ)に格納されている。撮影画像は、カラー画像である。
入力制御ユニット16は、キーボード22やマウス24から入力操作を取り込み、デジタルカメラ26から画像データを取り込み、CDドライブ28からデータを取り込む制御ユニットである。表示制御ユニット17は、ディスプレイ20への信号出力を制御する制御ユニットである。出力制御ユニット18は、プリンタ29への印刷を制御する制御ユニットである。
コンピュータプログラムPrは、もともとは、記録媒体としてのCD−ROM(図示せず)に記憶されている。そのCD−ROMをCDドライブ28にセットして、所定のインストールプログラムを起動することで、コンピュータプログラムPrをCD−ROMから読み出してハードディスクドライブ15にインストールすることができる。このコンピュータプログラムPrをCPU11が実行することにより、本発明の暗部補正装置の各種構成要件は実現される。
図1では、各種構成要件が、CPU11の内部で実現される機能のブロックによって示されている。すなわち、CPU11は、画像データ取得部31、階調値算出部32、累積ヒストグラム算出部33、判定部34、逆光度算出部35および明るさ補正部36を機能として備える。このコンピュータプログラムPrは、実際は、デジタルカメラ26で撮影した撮影画像を修整するフォトレタッチ用のアプリケーションプログラムであり、その中の一部のモジュールによって、上述した各部31〜36の機能をパーソナルコンピュータ10に実現させる。
なお、コンピュータプログラムPrは、CD−ROMに替えて、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ICカード等の他の携帯型記録媒体(可搬型記録媒体)に格納された構成として、これらから提供されたものとすることができる。また、このコンピュータプログラムPrは、外部のネットワークに接続される特定のサーバから、ネットワークを介して提供されたものとすることもできる。上記ネットワークとしては、インターネットであってもよく、特定のホームページからダウンロードして得たコンピュータプログラムであってもよい。あるいは、電子メールの添付ファイルの形態で供給されたコンピュータプログラムであってもよい。
B.コンピュータ処理:
B−1.処理の全体:
このコンピュータプログラムPrを起動すると、まず、ディスプレイ20にアプリケーションウィンドウが表示される。このアプリケーションウィンドウは、グラフィカル・ユーザ・インタフェース(GUI)を構成している。
図2は、アプリケーションウィンドウWDの一例を示す説明図である。図示するように、アプリケーションウィンドウWDの左側の処理メニュー欄MNには、[入力]、[修整]、[印刷]、[出力]の4種類のボタンBT1,BT2,BT3,BT4が、下方に向かって順に並んでおり、操作者は、これらボタンBT1〜BT4を順にマウス24によりクリックしていくことで、CRTディスプレイ12の画面上で、デジタルカメラ26で撮影した撮影画像を取り込み、修整して、出力する作業を進めていくことができる。
操作者は、まず、[入力]のボタンBT1をクリックすることで、ハードディスクドライブ15から画像データDpを取り込む処理を行なう。なお、ここでは、ハードディスクドライブ15に換えて、デジタルカメラ26から直接画像データを取り込む構成や、DVD等の他の記憶媒体から画像データを取り込む構成に換えることができる。この取り込んだ画像データ(以下、「入力画像データ」と呼ぶ)Dpは、アプリケーションウィンドウWDの作業フィールドFDWに表示される。なお、この入力画像データDpを取り込む処理が、画像データ取得部31に対応する。
その後、操作者は、[修整]のボタンBT2をクリックすることで、上記取り込んだ入力画像データDpの修整を行なう。図2は、[修整]のボタンBT2がクリックされたときのものである。図示するように、アプリケーションウィンドウWDのメニューバーMBには、[ファイル]、[コースメニュー]、[編集]、[表示]、[修整]、[修復・加工]等のボタンが設けられている。[修整]のボタンをクリックすることにより、入力画像データDpに対して、回転やトリミングを行なったり、明度や彩度などの色補正を行なうことができる。図中には、[修復・加工]のボタンをクリックしたときに開くプルダウンメニューDMが示されている。操作者は、[修復・加工]のボタンをクリックし、プルダウンメニューDMから所望の選択肢をクリックすることにより、入力画像データDpに対して、「ピンボケ補正」や「逆光補正」等を行なうこともできる。
B−2.暗部補正処理:
上記「逆光補正」が、本発明に関わるものである。プルダウンメニューDMの[逆光補正]の選択肢がクリックされたときに実行される暗部補正処理について、以下、詳細に説明する。
図3は、CPU11により実行される暗部補正処理を示すフローチャートである。プルダウンメニューDMの[逆光補正]の選択肢がクリックされて、処理が開始されると、CPU11は、まず、上記取り込んだ入力画像データDpについての各画素の輝度Yを算出する処理を行なう(ステップS100)。詳細には、次式に基づいてY(輝度)を演算する。
Y=0.2990R+0.5870G+0.1140B ...(1)
式(1)の計算後、入力画像データDpを構成する各画素のRGB値がそれぞれ8ビット(0〜255)の場合、式(1)で得られたYは、0以上255以下の階調値になるように整数化される。なお、本実施例では式(1)によってYを得ているが、高速化等のため例えば次の式(2)のような近似式を使うようにしてもよい。
Y=(3R+6G+B)/10 ...(2)
なお、入力画像データDpの全画素について式(1)によって輝度Yを算出するのではなく、間引き処理によって適度にサンプリングされた画素について輝度を算出するのであっても構わない。あるいは、入力画像データDpに対して適度に縮小処理を施して、縮小画像の全画素に対して式(1)を適用し輝度を算出するのであっても良い。いずれにしろ、入力画像データDpで表わされる画像の一部の領域を抽出するのではなく、画像全体から一様に抽出した画素を用いて輝度を算出する構成とすることができる。
次いで、CPU11は、ステップS100で算出された各画素の輝度Yについてのヒストグラム(度数分布)を算出する処理を行なう(ステップS110)。詳細には、ステップS100で算出された各画素の輝度Yに基づいて、0〜255の階調毎の画素数を求めて、横軸に階調値(輝度Y)を取り、縦軸に度数(画素数)を取った輝度ヒストグラムを作成する。輝度ヒストグラムにより、入力画像データDpの画素毎の輝度Yについての度数分布の状況が表わされる。なお、この実施例では、横軸の1区間を1階調としてヒストグラムが作成されているが、必ずしも1区間を1階調とする必要はなく、例えば、1区間を5階調というように1区間の幅を複数階調とすることもできる。
続いて、CPU11は、ステップS110で算出した輝度ヒストグラムから累積ヒストグラムを算出する処理を行なう(ステップS120)。詳細には、輝度Yを表わす各階調値において0階調からの度数の累積和(累積度数)を求めることにより累積ヒストグラムを算出する。横軸に階調値(輝度Y)を取り、縦軸に累積度数(画素数)を取った輝度ヒストグラムを作成する。横軸の1区間(本発明でいう「階調区間」に相当する)は、輝度ヒストグラムと同じ1区間である。なお、輝度ヒストグラムと同様に1区間の幅を複数階調とすることもできる。
図4は、ステップS110で算出された輝度ヒストグラムを示すグラフである。図中、実線は、入力画像データDpが逆光写真である場合のもので、破線は、入力画像データDpが順光の適正露出である場合のものである。図5は、ステップS120で算出された累積ヒストグラムを示すグラフである。図中、実線は、入力画像データDpが逆光写真である場合のもので、破線は、入力画像データDpが順光の適正露出である場合のものである。
図4に示すように、逆光で撮影された画像の場合、その画像の輝度ヒストグラムは、明るい領域(輝度Yの階調値が255付近の領域)と暗い領域(輝度Yの階調値が0付近の領域)とに度数の高い山があり、その間(以下、中間領域と呼ぶ)に度数の低い平坦な部分がある。その累積ヒストグラムでは、図5に示すように、上記明るい領域と暗い領域に、累積度数の変化が大きい部分があり、上記中間領域は、変化が小さくほとんど平坦な部分となっている。
一方、順光の適正露出である画像の場合、輝度ヒストグラムは、図4中の破線に示すように、上記明るい領域と暗い領域とに度数はほとんどなく、上記中間領域に、度数の高い山がある。その累積ヒストグラムでは、図5中の破線に示すように、上記中間領域は、上昇率が大きく傾きの大きなものとなっている。
図3に戻り、ステップS120の実行後、CPU11は、ステップS120で算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、逆光画像であるか否かを判定する逆光画像の判定処理を実行する(ステップS130)。
図6は、逆光画像の判定処理の詳細を示すフローチャートである。この逆光画像の判定処理は、ステップS120で算出された累積ヒストグラムが、図5に示した逆光画像である場合の特徴、すなわち、中間領域は上昇率が小さくほとんど平坦な部分となっているという特徴を満たすか否かから判定を行なうものである。
図示するように、逆光画像の判定処理に処理が移行すると、CPU11は、まず、初期設定として、逆光判定フラグFを値0にクリアするとともに、変数iに値64をセットする(ステップS200,S210)。次いで、CPU11は、累積ヒストグラムから、変数iに値63を加えた値を輝度Yとする累積度数HC[i+63]と、変数iを輝度Yとする累積度数HC[i]とを求めて、累積度数HC[i+63]から累積度数HC[i]を引いた差分△HCを求める(ステップS220)。例えば、変数iがステップ210でセットされた値64である場合、ステップS220の演算は、△HC=HC[127]−HC[64]となる。この△HCを図5に示した。
次いで、CPU11は、ステップS220で求めた差分△HCが、所定値d0以下であるか否かを判定する処理を行なう(ステップS230)。所定値d0は、予め定められたもので、例えば、輝度Yの階調値が値255の場合の累積度数HC[255]の12.5%である。なお、累積度数HC[255]は、輝度ヒストグラムの度数の総和である。ステップS230で、差分△HCが所定値d0以下であると判定された場合には、CPU11は、逆光判定フラグFに値1をセットして判定結果が「逆光」である旨を記憶して(ステップS240)、その後、「リターン」に処理を進めて、このルーチンを抜ける。
一方、ステップS230で、差分△HCが所定値d0以下でないと判定された場合には、CPU11は、変数iを値1だけインクリメントして(ステップS250)、その変数iが値129を越えているか否かを判定する(ステップS260)。ここで、CPU11が、変数iが値129を越えていないと判定された場合には、ステップS220に処理を戻して、ステップS220以降の処理を繰り返し実行する。ステップS220以降の処理では、ステップS250で値1だけインクリメントされた変数iに基づいて処理が行なわれることになる。すなわち、図5で示した階調値64〜127の幅64である対象区間(差分ΔHCを求める対象となる区間)△Yが、輝度の大きい側に値1ずつ順に移動して、それぞれの場合にステップS220〜S260の処理が実行されることになる。
一方、ステップS260で、変数iが値129を越えていると判定された場合には、CPU11は、「リターン」に抜けてこのルーチンの処理を一旦終了する。すなわち、変数iが値129である場合、対象区間△Y′(図5参照)は、階調値129〜192の区間となることから、この区間まで、ステップS230で差分△HCが所定値d0以下と判定されなかった場合には、「リターン」に処理を進めて、このルーチンを抜ける。
以上のように構成された逆光画像の判定処理によれば、ステップS120で算出された輝度についての累積ヒストグラムにおいて、階調値64から192までの範囲(この範囲が中間領域に対応する)内において幅64の対象区間△Yを左から順に右方向に値1ずつ順に移動して、その度に対象区間△Yでの累積度数の差分△HCを求めて、その累積度数の差分△HCが一度でも所定値d0以下となった場合に、入力画像データDpは逆光画像であるとの判定結果を得る。一方、その累積度数の差分△HCが一度も所定値d0以下とならなかった場合には、入力画像データDpは逆光画像でないとの判定結果を得る。
図3に戻り、ステップS130の逆光画像の反転処理を終えると、次いで、CPU11は、ステップS130で実行された逆光画像の判定処理により求められたフラグFが値1であるか否かを判定することにより、入力画像データDpが逆光画像であるか否かを判定する(ステップS140)。ここで、フラグFが値1でない、すなわち、入力画像データDpが逆光画像でないと判定された場合には、「リターン」に抜けてこの暗部補正処理を終了する。一方、ステップS140でフラグFが値1である、すなわち、入力画像データDpが逆光画像であると判定された場合には、ステップS150に処理を進める。ステップS150では、CPU11は、逆光画像における逆光の度合いを示す逆光度合い係数CEを算出する逆光度合い係数算出処理を実行する。
図7は、逆光度合い係数算出処理の詳細を示すフローチャートである。図示するように、この逆光度合い係数算出処理に処理が移行すると、CPU11は、まず、累積ヒストグラムから、輝度Y=192に対応する累積度数HC[192]と、輝度Y=64に対応する累積度数HC[64]を求めて、累積度数HC[192]から累積度数HC[64]を引いた差分DC128を求める(ステップS300)。次いで、CPU11は、所定値d1をステップS300で求められた差分DC128で割って得られた答えを、逆光度合い係数CEとして記憶する(ステップS310)。ここで、所定値dは、予め定められたもので、例えば、輝度Yの階調値が値255の場合の累積度数HC[255]の25%である。
ステップS310の実行後、CPU11は、ステップS310で求められた逆光度合い係数CEが値1.0を超えるか否かを判定して(ステップS320)、超えると判定された場合には、逆光度合い係数CEを値1.0に制限する(ステップS330)。その後、「リターン」に処理を進めて、このルーチンを抜ける。
図3に戻り、ステップS150の逆光度合い係数算出処理を終えると、次いで、CPU11は、ステップS150で算出された逆光度合い係数CEに基づいてトーンカーブを求める処理を行なう(ステップS160)。トーンカーブは、画像内の入力に対する出力の濃度変化(ここでは、輝度の変化)を表わしたカーブであり、メモリ13に、逆光度合い係数CEに応じたトーンカーブを表わすマップデータが予め記憶されている。
図8は、6種類のトーンカーブT0〜T5をまとめて表わすグラフである。第1のトーンカーブT0は、入力と出力とを等しくするものである。第2のトーンカーブT1は、入力における輝度Yが低い側(0〜約150)の値を増大するものであり、第3のトーンカーブT2、第4のトーンカーブT3、第5のトーンカーブT4、第6のトーンカーブT5となるほど、その増大の幅が大きくなっている。この実施例では、メモリ13に上記6種類のトーンカーブT0〜T5が予め記憶されており、ステップS150で算出された逆光度合い係数CEが値0である場合には第1のトーンカーブT0が、逆光度合い係数CEが値0より大きく値0.1以下である場合には第2のトーンカーブT1が、逆光度合い係数CEが値0.1より大きく値0.3以下である場合には第3のトーンカーブT2が、逆光度合い係数CEが値0.3より大きく値0.5以下である場合には第4のトーンカーブT3が、逆光度合い係数CEが値0.5より大きく値0.8以下である場合には第5のトーンカーブT4が、逆光度合い係数CEが値0.8より大きく値1.0以下である場合には第6のトーンカーブT5がそれぞれ選択される。
なお、この実施例では、トーンカーブの種類を6種類としたが、この数に限る必要はない。例えば、逆光度合い係数CEの小数点第2位までの値毎にトーンカーブを用意して合計101種類としてもよい。また、この実施例では、予めトーンカーブを示すマップデータをメモリ13に記憶するようにしていたが、逆光度合い係数CEに応じてトーンカーブが定まる計算式を予め用意して、ステップS150で算出された逆光度合い係数CEの値を上記計算式に代入することでトーンカーブが算出される構成としてもよい。
図3に戻り、ステップS160の実行後、CPU11は、入力画像データDpの各画素の明るさを、ステップS160で求められたトーンカーブに基づいて補正する処理を行なう(ステップS170)。トーンカーブは、前述したように、輝度が低い側の値を高くするものであることから、この補正処理によれば、入力画像データDpにおける暗部が選択的に明るく補正されることになる。特に、逆光度合い計数CEが大きいほど、その明るくする程度が大きくなっていることから、逆光の度合いが高い暗部に対しては、より明るく補正される。ステップS170の実行後、この暗部補正処理を終了する。
以上のように構成された暗部補正処理におけるステップS100が階調値算出部32(図1)に、ステップS110およびS120が累積ヒストグラム算出部33(図1)に、ステップS130が判定部34(図1)に、ステップS150が逆光度算出部35(図1)に、ステップS160およびS170が明るさ補正部36(図1)にそれぞれ対応する。
C.作用・効果:
以上のように構成されたこの実施例のコンピュータシステムによれば、輝度についての累積ヒストグラムを算出して、その累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、入力画像データDpが逆光画像であるか否かの判定を行なっている。輝度ヒストグラムにおいて、中間領域に例え横幅の短い山部が存在したとしても、累積ヒストグラムにその山部が与える影響は極めて小さいことから、上記横幅の短い山部に起因して逆光画像の判定を誤ることがない。したがって、逆光画像を高精度に検出することができるという効果を奏する。
また、この実施例では、累積ヒストグラムにおいて、階調値64から192までの中間領域内において幅64の対象区間△Yを左から順に右方向に値1ずつ順に移動して、その度に対象区間△Yでの累積度数の差分△HCを求めて、その累積度数の差分△HCが一度でも所定値d0以下となった場合に、入力画像データDpは逆光画像であると判定している。この構成によれば、中間領域と対象区間を適切な大きさに実験的に定めることで、様々な画像についての逆光の判定が可能となる。したがって、逆光画像をより高精度に判定することができる。
なお、この実施例では、中間領域と対象区間を前述したように定めたが、こうした大きさに限定されることはない。例えば、中間領域を輝度の階調値32から192までの範囲として、対象区間の幅を48としてもよい。なお、このときの差分△HCの判定値d0は、累積度数HC[255]の9.2%とするのが好ましい。
さらに、この実施例のコンピュータシステムによれば、輝度についての累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、撮影画像の逆光の度合いを示す逆光度合い係数CEを算出して、その逆光度合い係数CEに基づいて、明るさを変更するトーンカーブを定め、撮影画像を表わす入力画像データDpを上記トーンカーブに基づいて補正している。上述したように、輝度ヒストグラムにおいて、中間領域に例え横幅の短い山部が存在したとしても、累積ヒストグラムにその山部が与える影響は極めて小さいことから、逆光度合い係数CEを誤って算出することがない。このために、トーンカーブは適正なものとなり、そのトーンカーブに基づく明るさの補正も適正なものとなる。したがって、入力画像データDpの暗部を適正に補正することができるという効果を奏する。特にトーンカーブによる補正により、入力画像データDpにおける暗部が正確に選択されて明るく補正されることになることから、入力画像データDpの暗部をより一層適正に補正することができる。
また、この実施例では、上述した手法により、入力画像データDpが逆光画像であるか否かの判定を行なった上で、逆光画像であると判定された入力画像データDpに対してだけに逆光度合い係数CEに基づく上記の明るさ補正を行なうようにしている。このために、想定外の画像などで逆光度合い係数CEが誤った値に例えなったとしても、逆光画像でない入力画像データDpに対して明るさ補正を行なうようなことがない。
D.他の実施形態:
なお、この発明は上記の実施例や変形例に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々なる態様にて実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
(1)前記実施例では、逆光画像の判定処理によって入力画像データDpが逆光画像であるか否かの判定を行なった上で、逆光画像であると判定された入力画像データDpに対してだけに逆光度合い係数CEに基づく明るさ補正を行なうようにしているが、これに換えて、逆光画像の判定処理を行なうことなしに、逆光度合い係数CEに基づく明るさ補正を行なう構成としてもよい。前記実施例における逆光度合い係数算出処理によれば、逆光度合い係数CEは値0にはならないが、これは、逆光画像の判定処理により逆光画像と判定された入力画像データDpは、逆光度合い係数算出処理に処理が移行しないためである。この変形例では、明るさ補正がかからないトーンカーブT0を選択する条件を、逆光度合い係数CEが例えば値0〜0.05というように変更することで、逆光画像の判定処理を行なうことなしに、入力画像データDpの暗部を適正に補正することができる。
(2)前記実施例では、明るさとして輝度を使っていたが、これに換えて、L*a*b*表示系(CIE1976)におけるL*を使うようにしてもよい。すなわち、明度指数L*を求めて、この明度指数L*についてのヒスグラムを算出して、そのヒストグラムから累積ヒストグラムを算出するというようにしてもよい。輝度Yおよび明度指数L*以外にも、HSB表色系におけるBやHSV表色系におけるV等の明るさを表わす指数ならどのようなものにも本発明は適用することができる。
(3)前記実施例では、累積ヒストグラム算出部33を、画像データから輝度ヒストグラムを算出して、その算出された輝度ヒストグラムから累積ヒストグラムを算出する構成としていたが、これに換えて、輝度ヒストグラムを算出することなしに、階調値算出部32により算出された輝度の階調値に基づいて直接、累積ヒストグラムを算出する構成としてもよい。
(4)前記実施例では、逆光画像の判定や逆光の度合いの算出を行なっているが、逆光画像以外にも夜間のストロボ撮影画像等でも逆光画像と同様な暗部が発生する。このため、この実施例では、こうしたストロボ撮影画像についても、判定やその度合いの算出がなされることになる。
(5)前記実施例では、暗部を補正する対象としての入力画像データDpは、デジタルカメラ26により撮影したものとしたが、これに替えて、カラースキャナ等を用いて獲得した銀塩写真の画像データであってもよい。要は、なんらかの撮影装置(例えば、静止画の撮影機能を持ったビデオカメラ)で撮影して得られた撮影画像を獲得する構成であれば、どのような構成であってもよい。例えば、HDD15等の記憶装置に予め用意したものに換えて、ネットワークを介して外部から取り込んだものであってもよい。また、必ずしもカラーの画像データである必要もなく、白黒の画像データに適用することもできる。
本発明の一実施例を適用するコンピュータシステムの概略構成を示す説明図である。 アプリケーションウィンドウWDの一例を示す説明図である。 CPU11により実行される暗部補正処理を示すフローチャートである。 ステップS110で算出された輝度ヒストグラムを示すグラフである。 ステップS120で算出された累積ヒストグラムを示すグラフである。 逆光画像の判定処理の詳細を示すフローチャートである。 逆光度合い係数算出処理の詳細を示すフローチャートである。 6種類のトーンカーブT0〜T5をまとめて表わすグラフである。
符号の説明
10...パーソナルコンピュータ
11...CPU
12...バス
13...メモリ
14...表示画像メモリ
15...ハードディスクドライブ
16...入力制御ユニット
17...表示制御ユニット
18...出力制御ユニット
20...ディスプレイ
22...キーボード
24...マウス
26...デジタルカメラ
28...CDドライブ
29...プリンタ
31...画像データ取得部
32...階調値算出部
33...累積ヒストグラム算出部
34...判定部
35...逆光度算出部
36...明るさ補正部
Dp...入力画像データ
Pr...コンピュータプログラム
WD...アプリケーションウィンドウ
T0〜T5...トーンカーブ

Claims (14)

  1. 撮影画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定装置であって、
    前記撮影画像を表わす画像データを取得する画像データ取得手段と、
    前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出手段と、
    前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム算出手段と、
    前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう判定手段と
    を備え
    前記判定手段は、
    前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する上昇率検出手段と、
    前記検出された上昇率が、予め定められた所定値以下となるか否かを判定する上昇率判定手段と、
    前記上昇率判定手段の判定結果に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう手段と
    を備え、
    前記上昇率検出手段は、
    前記中間領域に階調値の幅が所定値である対象区間を指定して、前記対象区間の始まりと終わりの累積度数の差分を前記上昇率として算出する差分算出手段と、
    前記中間領域の階調値の低い側から高い側へ前記対象区間を順に移動する対象区間移動手段と
    を備える逆光画像判定装置。
  2. 請求項1に記載の逆光画像判定装置であって、
    前記階調値算出手段は、
    前記画素毎の輝度についての階調値を、前記明るさを示す階調値として算出する構成である
    逆光画像判定装置。
  3. 請求項1または2に記載の逆光画像判定装置であって、
    前記中間領域は、前記累積ヒストグラムにおける前記階調値の取り得る範囲を4等分したときの内側の2つの部分に相当し、
    前記対象区間は、前記4等分によって得られる1つの部分と等しい幅である
    逆光画像判定装置。
  4. 撮影画像の暗部を補正する暗部補正装置であって、
    前記撮影画像を表わす画像データを取得する画像データ取得手段と、
    前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出手段と、
    前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム算出手段と、
    前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像の逆光の度合いを算出する逆光度算出手段と、
    前記画像データを構成する各画素の明るさを、前記算出された逆光の度合いに基づいて補正する明るさ補正手段と
    を備え
    前記逆光度算出手段は、
    前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する上昇率検出手段と、
    前記検出された上昇率に基づいて、前記逆光の度合いを算出する手段と
    を備え、
    前記明るさ補正手段は、
    入力に対する出力の明るさの変化を表すトーンカーブであって、前記入力が所定値以下である暗部における出力を前記逆光の度合いに基づいて増大し、前記入力が所定値を上回る明部における出力を入力と等しくするトーンカーブを求める手段と、
    前記トーンカーブに基づいて、前記各画素の明るさを補正する手段と
    を備える暗部補正装置。
  5. 請求項に記載の暗部補正装置であって、
    前記階調値算出手段は、
    前記画素毎の輝度についての階調値を、前記明るさを示す階調値として算出する構成である
    暗部補正装置。
  6. 請求項4または5に記載の暗部補正装置であって、
    前記累積ヒストグラム算出手段により算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう判定手段
    を備え、前記判定手段により前記撮影画像が逆光画像であると判定されたときに限り、前記逆光度算出手段と明るさ補正手段とを実行させるよう構成した暗部補正装置。
  7. 撮影画像が逆光画像であるか否かを判定する逆光画像判定方法であって、
    前記撮影画像を表わす画像データを取得する画像データ取得工程と、
    前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出工程と、
    前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム算出工程と、
    前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう判定工程と
    を備え、
    前記判定工程は、
    前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する上昇率検出工程と、
    前記検出された上昇率が、予め定められた所定値以下となるか否かを判定する上昇率判定工程と、
    前記上昇率判定工程の判定結果に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう工程と
    を備え、
    前記上昇率検出工程は、
    前記中間領域に階調値の幅が所定値である対象区間を指定して、前記対象区間の始まりと終わりの累積度数の差分を前記上昇率として算出する差分算出工程と、
    前記中間領域の階調値の低い側から高い側へ前記対象区間を順に移動する対象区間移動工程と
    を備える逆光画像判定方法。
  8. 撮影画像の暗部を補正する暗部補正方法であって、
    前記撮影画像を表わす画像データを取得する画像データ取得工程と、
    前記撮影画像を表わす画像データを取得して、
    前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出工程と、
    前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム算出工程と、
    前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像の逆光の度合いを算出する逆光度算出工程と、
    前記画像データを構成する各画素の明るさを、前記算出された逆光の度合いに基づいて補正する明るさ補正工程と
    を備え、
    前記逆光度算出工程は、
    前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する上昇率検出工程と、
    前記検出された上昇率に基づいて、前記逆光の度合いを算出する工程と
    を備え、
    前記明るさ補正工程は、
    入力に対する出力の明るさの変化を表すトーンカーブであって、前記入力が所定値以下である暗部における出力を前記逆光の度合いに基づいて増大し、前記入力が所定値を上回る明部における出力を入力と等しくするトーンカーブを求める工程と、
    前記トーンカーブに基づいて、前記各画素の明るさを補正する工程と
    を備える暗部補正方法。
  9. 撮影画像が逆光画像であるか否かを判定するためのコンピュータプログラムであって、
    前記撮影画像を表わす画像データを取得する機能と、
    前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する機能と、
    前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する機能と、
    前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう機能と、
    をコンピュータに実現させ
    前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう機能は、
    前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する機能と、
    前記検出された上昇率が、予め定められた所定値以下となるか否かを判定する機能と、
    前記上昇率が所定値以下となるか否かの判定結果に基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう機能と
    を備え、
    前記上昇率を検出する機能は、
    前記中間領域に輝度の幅が所定値である対象区間を指定して、前記対象区間の始まりと終わりの累積度数の差分を前記上昇率として算出する機能と、
    前記中間領域の輝度の低い側から高い側へ前記対象区間を順に移動する機能と
    を備えるコンピュータプログラム。
  10. 請求項に記載のコンピュータプログラムであって、
    前記階調値を算出する機能は、
    前記画素毎の輝度についての階調値を、前記明るさを示す階調値として算出する構成である
    コンピュータプログラム。
  11. 撮影画像の暗部を補正するコンピュータプログラムであって、
    前記撮影画像を表わす画像データを取得する機能と、
    前記取得された画像データから、前記画像データを構成する画素毎の明るさを示す階調値を算出する階調値算出手段と、
    前記算出された画素毎の階調値に基づいて、各階調区間における画素数の累積和を累積度数として示す累積ヒストグラムを算出する機能と、
    前記算出された累積ヒストグラムにおける累積度数の変化に基づいて、前記撮影画像の逆光の度合いを算出する機能と、
    前記画像データを構成する各画素の明るさを、前記算出された逆光の度合いに基づいて補正する機能と
    をコンピュータに実現させ、
    前記逆光の度合いを算出する機能は、
    前記累積ヒストグラムにおける明るさの高い領域と低い領域との間の中間領域に注目して、前記中間領域における階調値に対する累積度数の上昇率を検出する機能と、
    前記検出された上昇率に基づいて、前記逆光の度合いを算出する機能と
    を備え、
    前記各画素の明るさを補正する機能は、
    入力に対する出力の明るさの変化を表すトーンカーブであって、前記入力が所定値以下である暗部における出力を前記逆光の度合いに基づいて増大し、前記入力が所定値を上回る明部における出力を入力と等しくするトーンカーブを求める手段と、
    前記トーンカーブに基づいて、前記各画素の明るさを補正する手段と
    を備えるコンピュータプログラム。
  12. 請求項1に記載のコンピュータプログラムであって、
    前記階調値を算出する機能は、
    前記画素毎の輝度についての階調値を、前記明るさを示す階調値として算出する構成である
    コンピュータプログラム。
  13. 請求項11または12に記載のコンピュータプログラムであって、
    前記累積ヒストグラムに基づいて、前記撮影画像が逆光画像であるか否かの判定を行なう機能をコンピュータにさらに実現させるとともに、
    前記判定を行なう機能により前記撮影画像が逆光画像であると判定されたときに限り、前記逆光の度合いを算出する機能と前記各画素の明るさを補正する機能とを実行させるよう構成したコンピュータプログラム。
  14. 請求項ないし請求項13のいずれかに記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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CN101582991B (zh) * 2008-05-13 2011-02-09 华为终端有限公司 图像处理方法及装置
US8311327B2 (en) * 2009-08-24 2012-11-13 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method for backlit image detection
CN102196182A (zh) * 2010-03-09 2011-09-21 株式会社理光 逆光检测设备及逆光检测方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002092607A (ja) * 2000-07-14 2002-03-29 Ricoh Co Ltd 画像処理装置、画像状態判別方法及び記録媒体
JP2003116051A (ja) * 2001-10-09 2003-04-18 Sony Corp 撮像装置および露出制御方法

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