JP4810473B2 - 画像処理装置および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、カラー静止画像またはカラー動画像の階調を好ましい階調となるように処理する画像処理装置および画像処理プログラムに関する。

デジタルカメラなどの撮像機器は、近年めざましい進歩を遂げているが、人間の視覚に及ばない点として、ダイナミックレンジの狭さが挙げられている。例えば、静止画像を撮像する際にフラッシュを用いた場合には、近景は非常に明るく、遠景は暗く照明されるが、撮像された静止画像において遠景と近景との両方を人間が見た場合と同じように階調再現するのは難しかった。

近年、このような課題を解決するための技術として、スペースバリアントな階調変換が提案されている。例えば、特許３４６５２２６号公報には、入力画像のテクスチャを解析し、この解析結果に基づいて入力画像を複数の領域に分割し、分割された領域毎に異なる濃度変換処理を行う技術が記載されている。このような技術を用いれば、明暗差のあるシーンであっても、明部および暗部ともに良好な階調再現を行うことができ、人間が見た被写体により近い画像を得ることが可能となる。
特許３４６５２２６号公報

しかしながら、上述したようなスペースバリアントな階調変換は、全ての画像に対して良好な結果を得られるとは限らず、かえって画質劣化に繋がる場合がある。このような例の一つとしては、ハイライトの周囲に本来の被写体にはない色がつく現象が挙げられ、以下ではこれを偽輪郭と呼ぶことにする。

この偽輪郭は、撮像素子から複数の色成分を得る際に、各色成分間の飽和レベルが異なるために生じる現象である。例えば、ハイライト周辺において、Ｒ（赤）およびＧ（緑）は飽和している一方でＢ（青）は飽和していない部分が帯状に生じると、黄色がかった輪郭がハイライトについたように見える現象が生じる。このような偽輪郭は、通常のスペースインバリアントな階調変換を行う場合には該階調変換特性がハイライト部において非常に平坦であるために緩和されるが、上述したようなスペースバリアントな階調変換を施す場合にはかえって顕著になってしまう。

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、偽輪郭を抑制して、かつ人間の見た印象に近い階調再現を行うことができる画像処理装置、画像処理プログラムを提供することを目的としている。

第１の態様による画像処理装置は、複数色の色信号により構成されるカラー画像を処理するための画像処理装置であって、上記カラー画像に対して画素位置に応じて異なる階調補正を施す階調補正手段と、上記カラー画像に対して色信号間における信号の飽和状態の差に基づき偽輪郭の発生程度を算出する偽輪郭検出手段と、上記偽輪郭検出手段の算出結果に応じて上記階調補正の特性を制御する制御手段と、を具備したものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態１〜３およびそれらの変形例に記載されている。

画素位置に応じて異なる階調補正を施す階調補正手段は、「ヒストグラム算出部１１３およびトーンカーブ決定部１１４およびトーンカーブ適用部１１５」、または「ヒストグラム算出部１１３およびトーンカーブ適用部２１５および加重平均部２１８」、または「ヒストグラム算出部１１３およびトーンカーブ適用部２１５および加重平均部２２０」、または「ヒストグラム算出部３１３およびトーンカーブ適用部３１５」が対応している。

偽輪郭検出手段は、偽輪郭検出部１１２または偽輪郭検出部１１６または偽輪郭検出部１１９または加重平均部２２０または偽輪郭検出部３１２が対応している。

制御手段は、トーンカーブ決定部１１４、または「重み計算部２１７および加重平均部２１８」、または加重平均部２２０、または「プリ階調変換部３１０およびヒストグラム算出部３１３」が対応している。

＜作用効果＞
スペースバリアントな階調変換を行っているために、人間の見た目の印象に近い画像を生成することができる。そして、偽輪郭検出手段により検出された偽輪郭発生の程度に応じて制御手段が階調補正手段の階調補正特性を偽輪郭が目立たない特性へ補正し、階調補正手段によって補正された階調補正特性を用いて階調補正を行うようにしているために、偽輪郭が発生しているシーンでも偽輪郭が目立つことがない。

また、第２の態様による画像処理装置は、上記第１の態様による画像処理装置において、上記制御手段が、各画素における階調補正特性を決定するための階調補正曲線の飽和部における変化が緩やかになるように上記階調補正の特性を制御するものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態１に記載されている。

「階調補正曲線の飽和部における変化が緩やかになるように上記階調補正の特性を制御する」は、トーンカーブ決定部１１４が、数式１に基づいて、トーンカーブを調整することに対応する。

＜作用効果＞
偽輪郭発生の程度が大きい場合にハイライト部の階調変換特性を緩やかにするようにしたために、ハイライト部の偽輪郭をより目立ち難くすることができる。

さらに、第３の態様による画像処理装置は、上記第１の態様による画像処理装置において、上記階調補正手段が、画素位置に応じて異なる階調補正を施す前に画像全体に共通の階調変換を施す手段を有して構成されたものであり、上記制御手段は、上記偽輪郭検出手段の算出結果に応じて上記画像全体に共通の階調変換の特性を変更するものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態３に記載されている。

画像全体に共通の階調変換を施す手段は、プリ階調変換部３１０が対応している。

共通の階調変換の特性を変更する制御手段は、プリ階調変換部３１０およびヒストグラム算出部３１３が対応している。

＜作用効果＞
偽輪郭の発生が多い場合には、画像全体に共通に施す階調変換の特性をより偽輪郭が目立たない特性へ変化させるようにしたために、偽輪郭を目立たなくすることができる。

第４の態様による画像処理装置は、上記第１の態様による画像処理装置において、上記階調補正手段が、画像全体に共通の階調変換を施す手段と、画素位置に応じて異なる階調補正を施した結果と上記共通の階調変換を施した結果とを所定の合成比率で合成する手段と、を有して構成されたものであり、上記制御手段は、上記偽輪郭検出手段の算出結果に応じて上記合成比率を変更するものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態２およびその変形例に記載されている。

画像全体に共通の階調変換を施す手段は、通常階調変換部２１６が対応している。

所定の合成比率で合成する手段は、加重平均部２１８または加重平均部２２０が対応している。

合成比率を変更する制御手段は、「重み計算部２１７および加重平均部２１８」、または加重平均部２２０が対応している。

＜作用効果＞
偽輪郭の発生が多い場合には、画素毎の階調変換特性が、偽輪郭が目立たないように設定された全画素共通の階調変換特性に近づくように、合成比率の制御を行うようにしたために、偽輪郭を目立たなくすることができる。

第５の態様による画像処理装置は、上記第１の態様による画像処理装置において、上記階調補正手段が、仮の階調補正を施す仮階調補正手段と、最終的な階調補正を施す本階調補正手段と、を有して構成されたものであり、上記偽輪郭検出手段は、上記仮階調補正手段による処理結果に基づいて上記偽輪郭の発生程度を算出するものであり、上記制御手段は、上記偽輪郭検出手段の算出結果に応じて上記本階調補正の特性を制御するものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態２の変形例に記載されている。

仮階調補正手段は、通常階調変換部２１６またはトーンカーブ適用部２１５が対応している。

本階調補正手段は、加重平均部２２０が対応している。

「上記仮階調補正手段による処理結果に基づいて上記偽輪郭の発生程度を算出する」ことは、加重平均部２２０がヒストグラム均等化後の彩度Ｓ’から第二の偽輪郭指標Ｆ’を算出することが対応している。

制御手段は、加重平均部２２０が対応している。

＜作用効果＞
仮階調変換後に偽輪郭の発生程度を判定して、この判定結果に応じて本階調変換を制御するようにしたために、偽輪郭を目立たなくするための階調制御をより確実に行うことができる。

第６の態様による画像処理装置は、上記第１から第５の態様による画像処理装置において、上記偽輪郭検出手段が、上記カラー画像を構成する各画素について偽輪郭であるか否かを判定し、偽輪郭であると判定された画素の総数と上記カラー画像を構成する全画素数との比に基づいて上記偽輪郭の発生程度を表す偽輪郭指標を算出するものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態１の第２の変形例および実施形態３に記載されている。

偽輪郭検出手段は、偽輪郭指標算出部１２０または偽輪郭検出部３１２が対応している。

＜作用効果＞
画像全体から偽輪郭の発生程度を評価するようにしたために、偽輪郭を目立たなくする効果をあまり損なうことなく、処理を簡単にすることができる。

第７の態様による画像処理装置は、上記第１から第５の態様による画像処理装置において、上記偽輪郭検出手段が、画素毎に所定の近傍領域を設定し、上記近傍領域内の各画素について偽輪郭であるか否かを判定し、該近傍領域内において偽輪郭であると判定された画素の総数と該近傍領域内の全画素数との比に基づいて、各画素における上記偽輪郭の発生程度を表す偽輪郭指標を算出するものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態１〜２（実施形態１の第１の変形例および実施形態２の変形例も含む）に記載されている。

偽輪郭検出手段は、偽輪郭検出部１１２または偽輪郭検出部１１６または偽輪郭検出部１１９または加重平均部２２０が対応している。

＜作用効果＞
偽輪郭の発生程度を画素毎に評価するようにしたために、より高画質の画像を得ることが可能となる。

第８の態様による画像処理装置は、上記第１から第５の態様による画像処理装置において、上記カラー画像が、複数フレームまたは複数フィールドにより構成されるカラー動画像であって、上記偽輪郭検出手段は、上記カラー動画像を処理する際に、各フレーム毎または各フィールド毎に算出した偽輪郭の発生程度を表す偽輪郭指標をフレーム間またはフィールド間で平滑化することにより各フレームまたは各フィールドにおける偽輪郭の発生程度を算出するものである。

＜実施形態における記載＞
この態様の具体例は、実施形態１の第１の変形例および第２の変形例に記載されている。

偽輪郭検出手段は、偽輪郭検出部１１６または偽輪郭検出部１１９が対応している。

＜作用効果＞
カラー動画像のフレーム間またはフィールド間における階調変換特性が大きく異ならないようにしたために、動画の画質を向上することができる。

第９の態様による画像処理プログラムは、複数色の色信号により構成されるカラー画像をコンピュータに処理させるための画像処理プログラムであって、コンピュータに、上記カラー画像に対して画素位置に応じて異なる階調補正を施す階調補正ステップと、上記カラー画像に対して色信号間における信号の飽和状態の差に基づき偽輪郭の発生程度を算出する偽輪郭指標算出ステップと、上記偽輪郭指標算出ステップの算出結果に応じて上記階調補正の特性を制御する制御ステップと、を行わせるためのプログラムである。

＜実施形態における記載および作用効果＞
第１の態様と同様である。

本発明の画像処理装置、画像処理プログラムによれば、偽輪郭を抑制して、かつ人間の見た印象に近い階調再現を行うことができる。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

［実施形態１］
図１から図１３は本発明の実施形態１を示したものであり、図１は画像処理装置の構成を示すブロック図、図２は階調変換部の構成を示すブロック図、図３は階調変換部において擬輪郭検出およびヒストグラム算出に用いられる処理対象画素近傍の様子を示す図、図４はヒストグラム算出部により算出されるヒストグラムの例を示す線図、図５はヒストグラム算出部により算出されるトーンカーブの例を示す線図、図６はヒストグラム算出部により算出されたトーンカーブＴ（ｘ）とトーンカーブ決定部に記憶されている偽輪郭が顕著にならないようなトーンカーブＳ（ｘ）とを示す線図、図７はトーンカーブ決定部により算出されるトーンカーブＴ（ｘ）とトーンカーブＳ（ｘ）との最大値として得られるトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））を示す線図、図８はトーンカーブ決定部が用いるトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））とトーンカーブＴ（ｘ）とを混合する際の重みＷ（ｘ）を示す線図、図９はトーンカーブ決定部によりトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））とトーンカーブＴ（ｘ）とを重みＷ（ｘ）を用いて重み付けして算出されるトーンカーブＴ’（ｘ）を示す線図、図１０は偽輪郭検出部の第１の変形例の構成を示すブロック図、図１１は偽輪郭検出部の第２の変形例の構成を示すブロック図、図１２は画像処理プログラムによる処理全体の流れを示すフローチャート、図１３は図１２のステップＳ４における階調変換処理の詳細を示すフローチャートである。

なお、以下の説明においては、カラー画像は、カラー静止画像とカラー動画像との両方を含む概念であるものとする。

本実施形態の画像処理装置は、図１に示すように、撮像部１００とプロセッサ１０１とを備えている。

撮像部１００は、図示はしないが、被写体の光学像を結像するための撮像光学系と、この撮像光学系により結像された光学像を光電変換して電気的なアナログ信号として出力する単板ＣＣＤと、この単板ＣＣＤから出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、被写体に向けて照明光を照射するための照明系と、を備えて構成されている。

プロセッサ１０１は、同時化部１０２と、色変換部１０３と、階調変換部１０４と、帯域強調部１０５と、記録部１０６と、制御部１０７と、を備えて構成されている。撮像部１００は、同時化部１０２へ接続されている。同時化部１０２と色変換部１０３と階調変換部１０４と帯域強調部１０５と記録部１０６とは、プロセッサ１０１の内部においてこの順に接続されている。また、制御部１０７は、同時化部１０２、色変換部１０３、階調変換部１０４、帯域強調部１０５、および記録部１０６と双方向に接続されていて、これらを制御するようになっている。さらに、制御部１０７は、撮像部１００とも双方向に接続されていて、この撮像部１００の制御も行うようになっている。

また、階調変換部１０４は、図２に示すように、内部バッファ１１１と、偽輪郭検出部１１２（偽輪郭検出手段）と、ヒストグラム算出部１１３（階調補正手段）と、トーンカーブ決定部１１４（階調補正手段、制御手段）と、トーンカーブ適用部１１５（階調補正手段）と、を備えている。色変換部１０３は内部バッファ１１１に接続されている。内部バッファ１１１は、偽輪郭検出部１１２およびヒストグラム算出部１１３に接続されている。偽輪郭検出部１１２およびヒストグラム算出部１１３は、トーンカーブ決定部１１４に接続されている。トーンカーブ決定部１１４および内部バッファ１１１は、トーンカーブ適用部１１５に接続されている。トーンカーブ適用部１１５は帯域強調部１０５に接続されている。

次に、本実施形態の画像処理装置の作用を説明する。

制御部１０７の制御に基づいて、撮像部１００により画像が撮像されると、単板ＣＣＤにより得られた画像信号がＡ／Ｄ変換された後に、プロセッサ１０１内の同時化部１０２に入力される。

同時化部１０２は、画像信号中の各画素において欠落している色成分（例えば、Ｒ画素位置においてはＧ，Ｂ色成分、Ｇ画素位置においてはＲ，Ｂ色成分、Ｂ画素位置においてはＲ，Ｇ色成分がそれぞれ欠落している）を公知の補間処理により補い、色変換部１０３へ順次出力する。

色変換部１０３は、同時化部１０２から入力される信号を、各画素毎に輝度Ｙおよび色差Ｃｒ，Ｃｂの信号に変換して、変換後の信号を階調変換部１０４へ順次出力する。

階調変換部１０４は、色変換部１０３から入力される信号に１画素ずつの階調変換を行い、処理結果を帯域強調部１０５へ出力する。ただし、１画素の処理を行うためには、その１画素の近傍の所定サイズの画素データが必要であるために、色変換部１０３からの入力信号をまず内部バッファ１１１に蓄積する。そして、処理対象画素の処理を行うのに必要なデータが内部バッファ１１１に蓄積されたところで階調変換処理を行って、変換結果を帯域強調部１０５へ順次出力する。その後、階調変換部１０４は、処理対象画素を次の画素に移して、上述と同様の流れにより処理を行う。

帯域強調部１０５は、入力された階調変換後のデータに対して公知の帯域強調処理を行い、処理結果を記録部１０６へ出力する。

記録部１０６は、帯域強調後のデータを所定のフォーマットにより記録メディアへ記録する。

このような記録部１０６の処理が、撮像部１００からプロセッサ１０１に入力された全ての信号について終了すると、制御部１０７は、次回の撮像に備えて待機する。

次に、図２に示したような階調変換部１０４の作用について、より詳細に説明する。

階調変換部１０４による処理に必要なデータ（処理対象画素近傍のデータ。なお、処理対象画素の「近傍」は、本実施形態においては、処理対象画素自体も含むものとする。）が内部バッファ１１１に蓄積されると、偽輪郭検出部１１２が、処理対象画素近傍に偽輪郭が発生しているか否かを検出する。ここで、偽輪郭検出部１１２が、処理に必要データとして内部バッファ１１１から読み出したデータが、例えば図３に示すような処理対象画素Ｐc の近傍のデータであったものとすると、偽輪郭発生検出は以下のように行う。

まず、処理対象画素Ｐc の近傍内の各画素Ｐ1 ，Ｐ2 ，…，Ｐn （ｎは近傍画素の画素数）について、輝度と色差とを一旦ＲＧＢ値に変換した後に、変換された各ＲＧＢを所定の閾値と比較して、所定の閾値以上である場合には飽和していると判定し、所定の閾値未満である場合には飽和していないと判定する。そして、飽和している色成分の数が１または２である画素の数をカウントする。最後に、カウント数を近傍内の画素数ｎで割って、偽輪郭が発生している程度を表す偽輪郭指標Ｆを算出し、トーンカーブ決定部１１４へ出力する。

上述したような偽輪郭検出部１１２の動作と並行して、ヒストグラム算出部１１３は、図４に示すように近傍内の画素の輝度ヒストグラムを作成し、さらに累積ヒストグラムを作成して、累積値が入力最大画素値Ｍと同じ値Ｍになるように累積値をスケーリングすることにより、入力画素値を出力画素値に変換するためのトーンカーブＴ（ｘ）（ここに、ｘは入力画素値を示す）を図５に示すように作成する。そして、ヒストグラム算出部１１３は、作成したトーンカーブＴ（ｘ）をトーンカーブ決定部１１４へ出力する。このヒストグラム算出部１１３により算出されたトーンカーブＴ（ｘ）は、いわゆるヒストグラム均等化を処理対象画素Ｐc に施すための階調変換特性になっている。

トーンカーブ決定部１１４は、ヒストグラム算出部１１３から入力されたトーンカーブと、偽輪郭検出部１１２から入力された偽輪郭指標Ｆと、に基づいて、最終的なトーンカーブを次のように決定する。

まず、トーンカーブ決定部１１４は、図６に示すような、偽輪郭が顕著にならないように設定されたトーンカーブＳ（ｘ）を予め記憶している。ここに、偽輪郭が顕著にならないように設定されたトーンカーブＳ（ｘ）とは、明部における階調変化が緩やかとなるように設定されたトーンカーブである。

そして、トーンカーブ決定部１１４は、まず、上述したトーンカーブＳ（ｘ）と、ヒストグラム算出部１１３から入力されたトーンカーブＴ（ｘ）と、に基づいて、新たなトーンカーブＴ’（ｘ）を次の数式１に示すように算出する。
［数１］
Ｔ’（ｘ）＝Ｗ（ｘ）×ｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））＋（１−Ｗ（ｘ））×Ｔ（ｘ）
ここに、ｍａｘ（ａ，ｂ）はａとｂとの内の小さくない方の値を返す関数であり、Ｗ（ｘ）は入力画素値ｘに依存する重みを示している。

この重みＷ（ｘ）は、図８に示すように、入力画素値ｘが大きい部分（つまり、明るい部分）において重みが１に近くなり、入力画素値ｘが小さい部分（つまり、暗い部分）において殆ど０になる重みとなっている。

数式１に示す計算は、より詳しくは、次のような手順で行われる。まず、トーンカーブＳ（ｘ）とトーンカーブＴ（ｘ）との内の、小さくない方（同一でない限り大きい方）のみを選択することにより構成されるトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））を図７に示すように生成する。この図７に示す具体例においては、トーンカーブＳ（ｘ）は、トーンカーブＴ（ｘ）に対して、暗い部分で値が小さく、明るい部分で値が大きくなっている。従って、トーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））は、暗い部分のトーンカーブＴ（ｘ）と明るい部分のトーンカーブＳ（ｘ）とを中間の明るさで接続した曲線となっている。トーンカーブＳ（ｘ）とトーンカーブＴ（ｘ）とは何れも入力最大画素値Ｍに対して同じ値Ｍを返すカーブであり、かつＳ（ｘ）は入力最大画素値Ｍ付近、つまり明部に対応する入力値に対して変化が緩やかとなるように設定されたカーブである。従って、もしＴ（ｘ）が入力最大画素値Ｍ付近において変化が急となるようなカーブであれば、入力最大画素値Ｍ付近におけるＴ（ｘ）の値はＳ（ｘ）より小さくなる。このことから、トーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））は、入力最大画素値Ｍ付近の明部に相当する入力値に対して、トーンカーブＴ（ｘ）よりも変化が緩やかになる可能性が高い。

そして、数式１に示す計算の手順は、さらに次のように行われる。すなわち、図７に示したようなトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））に重みＷ（ｘ）を乗算し、トーンカーブＴ（ｘ）に重み（１−Ｗ（ｘ））を乗算して、これらを加算することにより、図９に示すようなトーンカーブＴ’（ｘ）を算出する。これにより、低輝度域（暗部）から中輝度域にかけてはヒストグラムを平坦化するトーンカーブＴ（ｘ）の影響が強いが、高輝度域（明部）においては階調変化がＴ（ｘ）より緩やかになった図９に示すようなトーンカーブＴ’（ｘ）が得られることになる。

さらに、トーンカーブ決定部１１４は、偽輪郭指標Ｆを用いて、最終的なトーンカーブＴ”（ｘ）を次の数式２に示すように算出する。
［数２］
Ｔ”（ｘ）＝Ｆ×Ｔ’（ｘ）＋（１−Ｆ）×Ｔ（ｘ）

この数式２に基づき算出されるＴ”（ｘ）は、偽輪郭が近傍内に存在する確率が高い場合（偽輪郭指標Ｆが１に近い場合）にはＴ’（ｘ）に近い形状のトーンカーブとなり、そうでない場合（偽輪郭指標Ｆが０に近い場合）にはＴ（ｘ）に近い形状のトーンカーブとなる。

そして、トーンカーブ決定部１１４は、算出したトーンカーブＴ”（ｘ）をトーンカーブ適用部１１５へ出力する。

トーンカーブ適用部１１５は、トーンカーブ決定部１１４から入力したトーンカーブＴ”（ｘ）と、内部バッファ１１１から読み出した処理対象画素Ｐc の輝度Ｙ_cおよび色差Ｃｒ_c，Ｃｂ_cと、に基づいて、この階調変換部１０４からの最終的な出力となる輝度Ｙ_c”および色差Ｃｒ_c”，Ｃｂ_c”を次の数式３に示すように算出して、算出結果を帯域強調部１０５へ出力する。
［数３］
Ｙ_c” ＝Ｔ”（Ｙ_c）
Ｃｒ_c”＝Ｃｒ_c×Ｙ_c”／Ｙ_c
Ｃｂ_c”＝Ｃｂ_c×Ｙ_c”／Ｙ_c

なお、本実施形態の構成や作用は上述に限るものではなく、種々の変形例が考えられる。

例えば、トーンカーブ適用部１１５は、上述では処理対象画素Ｐc の輝度Ｙ_c，および色差Ｃｒ_c，Ｃｂ_cに対して数式３により階調変換を行っているが、これに限らず、Ｙ_c，Ｃｒ_c，Ｃｂ_cを一旦ＲＧＢ値に変換した後に各ＲＧＢ値にトーンカーブＴ”による階調変換を施して、その後に輝度と色差に再変換して帯域強調部１０５へ出力するようにしても構わない。

また、上述では撮像部１００からカラー静止画像が出力されることを前提として説明を行っていたが、撮像部１００からカラー動画像が出力される場合であっても対応可能である。この場合には、プロセッサ１０１が、上述したような処理を、撮像部１００から出力される信号の各フィールドまたは各フレームに対して行えば良い。

さらに、プロセッサ１０１が処理する信号がカラー動画像である場合には、フレーム毎またはフィールド毎に階調変換特性が急変することのないようにすると良い。このような変形例の１つ（第１の変形例）を、図１０を参照して説明する。なお、以下の説明においては、動画像が複数のフレームにより構成される場合を例に挙げて説明するが、動画像が複数のフィールドにより構成される場合であっても同様の処理を適用することが可能である。

この第１の変形例においては図２に示した、偽輪郭検出部１１２に替えて、図１０に示すような偽輪郭検出部１１６（偽輪郭検出手段）が用いられるようになっている。この偽輪郭検出部１１６は、図１０に示すように、偽輪郭指標算出部１１７と、偽輪郭指標バッファ１１８と、を備えている。

偽輪郭指標バッファ１１８は、プロセッサ１０１に入力されるフレームと同じ画素数分のデータを記憶し得るバッファとして構成されたものである。この偽輪郭指標バッファ１１８には、現在のフレームの一つ前のフレームにおいて偽輪郭指標算出部１１７が算出した各画素の偽輪郭指標が記憶されるようになっている。

偽輪郭指標算出部１１７は、まず、現在のフレームの現在の処理対象画素を含む近傍画素を内部バッファ１１１から読み出して、読み出した処理対象画素に対して、上述した偽輪郭検出部１１２と同様の演算を行うことにより、偽輪郭指標Ｆを得る。次に、偽輪郭指標算出部１１７は、現在の処理対象画素と同一位置にある１フレーム前の画素の偽輪郭指標Ｆ’を偽輪郭指標バッファ１１８から読み出す。そして、偽輪郭指標算出部１１７は、偽輪郭指標Ｆと偽輪郭指標Ｆ’との平均値Ｆ”＝（Ｆ＋Ｆ’）／２を算出して、算出した平均値を処理対象画素の最終的な偽輪郭指標Ｆ”とする。その後、偽輪郭指標算出部１１７は、算出した偽輪郭指標Ｆ”を、トーンカーブ決定部１１４へ出力するとともに、偽輪郭指標バッファ１１８の処理対象画素と同一位置に書き込んで更新する。

このような処理を行うことにより、偽輪郭指標がフレーム間で平均化（平滑化）され、階調変換特性の時間的な変化が緩和された自然な動画処理が可能となる。

なお、上述したような第１の変形例では、偽輪郭指標バッファ１１８として大容量のメモリが必要となるために、メモリをより削減することが望ましい。このような観点から構成されるのが、次に説明する図１１に示すような第２の変形例である。

この第２の変形例の偽輪郭検出部１１９（偽輪郭検出手段）は、図１１に示すように、偽輪郭指標算出部１２０（偽輪郭検出手段）と偽輪郭指標バッファ１２１とを備え、ブロック図上の構成は図１０に示した第１の変形例とほぼ同様となっている。ただし、偽輪郭指標バッファ１２１は、１つ前のフレームについて、各画素毎の偽輪郭指標を記憶するのではなく、フレーム全体における偽輪郭の発生頻度を表す単一の偽輪郭指標Ｆ'allを記憶するものとなっている。

そして、偽輪郭指標算出部１２０は、現フレームの処理対象画素に対して、その都度偽輪郭指標を計算する代わりに、偽輪郭指標バッファ１２１から読み出した偽輪郭指標Ｆ'allを代用値としてトーンカーブ決定部１１４へ出力するようになっている。偽輪郭指標算出部１２０は、このような処理と並行して、処理対象画素の輝度および色差をＲＧＢ値に変換して、各色成分が飽和しているか否かを判定し、飽和する色成分の数が１または２である場合は、内部のカウンタＣを１だけ増加させる。なお、このカウンタＣは、現フレームの処理を行う前に０に初期化されているものとする。

現フレームの全ての処理対象画素に関する偽輪郭指標算出部１２０の処理が終了した後に、偽輪郭指標算出部１２０は、処理が終了した直後のフレームに関して偽輪郭の発生頻度を示す偽輪郭指標Ｆall をＦall ＝｛Ｃ／（フレームの画素数）｝により算出し、この偽輪郭指標Ｆall と前フレームにおける偽輪郭の発生頻度を示す偽輪郭指標Ｆ'allとの平均値（Ｆ'all＋Ｆall ）／２を偽輪郭指標バッファ１２１の偽輪郭指標Ｆ'allの新たな値とする。これにより、極めて小容量のメモリを用いるだけで、偽輪郭が多く発生するシーンにおける偽輪郭の顕在化を緩和することができるとともに、階調変換特性の時間的な変化が緩和された自然な動画像を得ることが可能となる。

なお、上述ではハードウェアによる処理を前提としていたが、これに限定されるものではなく、例えば、ソフトウェアによって実現することも可能である。

図１２を参照して、画像処理プログラムによる処理全体の流れについて説明する。この図１２に示す画像処理プログラムは、上述したような撮像部１００から出力されたＲＡＷデータ（ここにＲＡＷデータとは、単板ＣＣＤからの信号をＡ／Ｄ変換した後のそのままのデータのことである。このＲＡＷデータは、例えば記録媒体を介して、あるいは通信回線を介して、画像処理プログラムが実行されるコンピュータ等に入力され、以下に説明するような処理が行われる。）に対していわゆる現像処理を行うものである。

この処理を開始すると、まず、ＲＡＷデータを入力する（ステップＳ１）。

次に、ＲＡＷデータの各画素毎に欠落する色成分を補う処理をＲＡＷデータの全画素に対して行い、全画素に全種類の色成分が揃った画像を生成する（ステップＳ２）。この欠落色成分を補う処理の内容は、図１に示した同時化部１０２が行う処理の内容と同様である。

続いて、ステップＳ２の処理を行った結果得られた全画素に対して色変換を補い、各画素が輝度Ｙと色差Ｃｒ，Ｃｂとにより構成される画像を生成する（ステップＳ３）。この色変換の処理内容は、図１に示した色変換部１０３が行う処理の内容と同様である。

さらに、ステップＳ３の処理を行った結果得られた全画素に対して階調変換処理を行い、階調変換処理後の画像を生成する（ステップＳ４）。この階調変換の処理内容は、図１に示した階調変換部１０４が行う処理の内容と同様である。

そして、ステップＳ４の処理を行った結果得られた全画素に対して帯域強調処理を行い、帯域強調処理後の画像を生成する（ステップＳ５）。この帯域強調処理の内容は、図１に示した帯域強調部１０５が行う処理の内容と同様である。

最後に、ステップＳ５の処理を行った結果得られた画像を、指定された保存フォーマットによりＨＤＤ（ハードディスク）等の記録媒体に保存して（ステップＳ６）、この処理を終了する。

次に、図１３を参照して、図１２のステップＳ４における階調変換処理の詳細について説明する。

この処理を開始すると、まず、色変換がなされた画像から階調変換を行う処理対象画素を順次読み込む。さらに、処理対象画素を階調変換するために必要な所定サイズの近傍内の画素を読み出す（ステップＳ１１）。

続いて、ステップＳ１１により読み出した近傍内の画素から、処理対象画素近傍の偽輪郭指標Ｆを算出する（ステップＳ１２）。この算出処理の内容は、図２に示した偽輪郭検出部１１２が行う処理の内容と同様である。

さらに、ステップＳ１１により読み出した近傍内の画素から、処理対象画素近傍のヒストグラムを算出する（ステップＳ１３）。

そして、ステップＳ１３により算出したヒストグラムに基づいて、処理対象画素の近傍領域内においてヒストグラム均等化を行う場合に使用するためのトーンカーブＴを算出する（ステップＳ１４）。これらステップＳ１３およびステップＳ１４の処理内容は、図２に示したヒストグラム算出部１１３が行う処理の内容と同様である。

次に、ステップＳ１４により算出したトーンカーブＴと、ステップＳ１２により算出した偽輪郭指標Ｆと、に基づいて、最終的なトーンカーブＴ”を算出する（ステップＳ１５）。この算出処理の内容は、図２に示したトーンカーブ決定部１１４が行う処理の内容と同様である。

続いて、ステップＳ１５により算出したトーンカーブを処理対象画素の輝度に適用して、階調変換後の輝度を算出する。この輝度に関する処理内容は、図２に示したトーンカーブ適用部１１５が行う処理の内容と同様である。また、階調変換による輝度変化に応じて、処理対象画素の色差をスケーリングして階調変換後の色差を算出する。この色差に関する処理内容は、図２に示したトーンカーブ適用部１１５が行う処理の内容と同様である（ステップＳ１６）。

そして、ステップＳ１６の処理により得られた階調変換後の輝度と色差とを出力する（ステップＳ１７）。

その後、未処理の画素が存在するか否かを判定し（ステップＳ１８）、存在する場合にはステップＳ１１に戻って上述したような処理を行い、存在しない場合にはこの処理を終了する。

このような実施形態１によれば、スペースバリアントな階調変換を行っているために、人間の見た目の印象に近い画像を生成することができる。そして、偽輪郭検出手段により検出された偽輪郭発生の程度に応じて制御手段が階調補正手段の階調補正特性を偽輪郭が目立たない特性へ補正し、階調補正手段によって補正された階調補正特性を用いて階調補正を行うようにしているために、偽輪郭が発生しているシーンでも偽輪郭が目立つことがない。

また、偽輪郭発生の程度が大きい場合にハイライト部の階調変換特性を緩やかにするようにしたために、ハイライト部の偽輪郭をより目立ち難くすることができる。

さらに、偽輪郭の発生程度を画素毎に評価するようにしたために、より高画質の画像を得ることが可能となる。

一方、画像全体から偽輪郭の発生程度を評価する場合には、偽輪郭を目立たなくする効果をあまり損なうことなく、処理を簡単にすることができる。

そして、動画のフレーム間における階調変換特性が大きく異ならないようにしたために、動画の画質を向上することができる。

［実施形態２］
図１４から図１９は本発明の実施形態２を示したものであり、図１４は階調変換部の構成を示すブロック図、図１５は重み計算部により用いられる重みｗ（ｘ）を示す線図、図１６は色差計算部により用いられる関数ｓｃａｌｅ（ｘ）を示す線図、図１７は階調変換部の変形例の構成を示すブロック図、図１８は加重平均部により用いられる関数ｓｕｐｒｅｓｓ（ｘ）を示す線図、図１９は階調変換処理を示すフローチャートである。

この実施形態２において、上述の実施形態１と同様である部分については同一の符号を付して説明を省略し、主として異なる点についてのみ説明する。

本実施形態の画像処理装置は、上述した実施形態１の図１に示した階調変換部１０４を図１４に示すような階調変換部２０４に置き換えたものとなっている。この階調変換部２０４の接続関係は、階調変換部１０４と同様であり、画像処理装置のその他の部分や、画像処理装置全体の作用も、図１に示した画像処理装置と同様である。

図１４を参照して、階調変換部２０４について説明する。

この階調変換部２０４は、内部バッファ１１１と、偽輪郭検出部１１２と、ヒストグラム算出部１１３と、トーンカーブ適用部２１５（階調補正手段、仮階調補正手段）と、通常階調変換部２１６（画像全体に共通の階調変換を施す手段、仮階調補正手段）と、重み計算部２１７（制御手段）と、加重平均部２１８（階調補正手段、制御手段、所定の合成比率で合成する手段）と、色差計算部２１９と、を備えている。色変換部１０３は内部バッファ１１１に接続されている。内部バッファ１１１は、偽輪郭検出部１１２と、ヒストグラム算出部１１３と、トーンカーブ適用部２１５と、重み計算部２１７と、通常階調変換部２１６と、色差計算部２１９と、へ接続されている。偽輪郭検出部１１２は、重み計算部２１７と色差計算部２１９とへ接続されている。ヒストグラム算出部１１３は、トーンカーブ適用部２１５へ接続されている。トーンカーブ適用部２１５と重み計算部２１７と通常階調変換部２１６とは、加重平均部２１８へ接続されている。加重平均部２１８は、色差計算部２１９へ接続されている。色差計算部２１９は、帯域強調部１０５に接続されている。

次に、このような階調変換部２０４の作用について説明する。

この階調変換部２０４は、上述した実施形態１の階調変換部１０４と同様に、色変換部１０３から出力された画素を内部バッファ１１１に蓄積して、１画素ずつ階調変換処理を行うものとなっている。そして、１画素の処理を行うために必要な近傍内の画素は、上述した実施形態１の図３に示したものと同様である。

内部バッファ１１１に処理対象画素の階調変換処理に必要な近傍内の画素が蓄積されると、偽輪郭検出部１１２は、処理対象画素近傍に偽輪郭が発生しているか否かを検出する。そして、偽輪郭検出部１１２は、偽輪郭が発生している程度を表す偽輪郭指標Ｆを上述した実施形態１と同様に算出して、算出した偽輪郭指標Ｆを重み計算部２１７と色差計算部２１９とへ出力する。

重み計算部２１７は、偽輪郭検出部１１２からの偽輪郭指標Ｆが入力されると、この偽輪郭指標Ｆと処理対象画素の輝度Ｙ_cとを用いて、加重平均部２１８において用いる加重平均のための重みＷを以下の数式４により算出し、算出した重みＷを加重平均部２１８へ出力する。
［数４］
Ｗ＝Ｆ×ｗ（Ｙ_c）
ここに、重み関数ｗ（ｘ）は、図１５に示すように、入力画素値ｘが大きく（つまり明るく）なる程大きくなる特性の関数である。

上述したような処理を行うのと並行して、ヒストグラム算出部１１３は、近傍内の画素の輝度累積ヒストグラムを作成し、処理対象画素Ｐc にヒストグラム均等化を施すためのトーンカーブ（階調変換特性）Ｔ（ｘ）を、上述した実施形態１と同様に算出する。そして、ヒストグラム算出部１１３は、算出したトーンカーブＴ（ｘ）をトーンカーブ適用部２１５へ出力する。

トーンカーブ適用部２１５は、ヒストグラム算出部１１３から入力されたトーンカーブＴ（ｘ）と、内部バッファ１１１から読み出した処理対象画素Ｐc の輝度Ｙ_cと、に基づいて、トーンカーブ適用後の輝度Ｙ_c’を以下の数式５により算出し、算出した輝度Ｙ_c’を加重平均部２１８へ出力する。
［数５］
Ｙ_c’＝Ｔ（Ｙ_c）
なお、この数式５に示す計算は、トーンカーブが異なる点を除いて、上述した実施形態１においてトーンカーブ適用部１１５が輝度に対して行う計算と同様である。

一方、通常階調変換部２１６は、偽輪郭が目立たない特性に設定されたトーンカーブＵ（ｘ）を予め記憶している。ここに、偽輪郭が目立たない特性に設定されたトーンカーブＵ（ｘ）とは、明部における階調変化が緩やかとなるように設定されたトーンカーブであり、具体的な例としては、後述する実施形態３の図２１に示すようなＶ１（ｘ）が挙げられる。

そして、通常階調変換部２１６は、上述したような処理と並行して、内部バッファ１１１から読み出した処理対象画素Ｐc の輝度Ｙ_cに対し、トーンカーブＵ（ｘ）による階調変換を次の数式６に示すように行う。
［数６］
Ｙ_c''' ＝Ｕ（Ｙ_c）
なお、この数式６に示す計算は、トーンカーブが異なる点を除いて、上記トーンカーブ適用部２１５が行う計算と同様である。そして、通常階調変換部２１６は、算出した輝度Ｙ_c''' を加重平均部２１８へ出力する。

加重平均部２１８は、重み計算部２１７から入力された重みＷと、トーンカーブ適用部２１５から入力されたＹ_c’と、通常階調変換部２１６から入力されたＹ_c''' と、を用いて、最終的な階調変換結果となる輝度Ｙ_c”を以下の数式７により計算し、色差計算部２１９へ出力する。
［数７］
Ｙ_c”＝（１−Ｗ）×Ｙ_c’＋Ｗ×Ｙ_c'''

色差計算部２１９は、加重平均部２１８から入力された階調変換後の輝度Ｙ_c”と、偽輪郭検出部１１２から入力された偽輪郭指標Ｆと、内部バッファ１１１から読み出した処理対象画素の元々の輝度Ｙ_cおよび色差Ｃｒ_c，Ｃｂ_cと、を用いて、最終的な色差Ｃｒ_c”，Ｃｂ_c”を以下の数式８により計算する。
［数８］
Ｃｒ_c”＝ｓ×Ｃｒ_c
Ｃｂ_c”＝ｓ×Ｃｂ_c
ｓ ＝ｓｃａｌｅ（Ｆ）×Ｙ_c”／Ｙ_c
この数式８におけるｓｃａｌｅ（ｘ）は、図１６に示すように、偽輪郭指標Ｆが０のときに値１をとり、偽輪郭指標Ｆが大きくなるに従って単調に減少する関数である。

そして、色差計算部２１９は、算出した色差Ｃｒ_c”，Ｃｂ_c”と、加重平均部２１８から転送されたＹ_c”とを、帯域強調部１０５へ出力する。

上述したような処理を行うことにより、偽輪郭検出部１１２により偽輪郭が多く発生していると判定された場合にはトーンカーブＵにより偽輪郭が目立たないような階調変換がなされ、偽輪郭の発生が少ないと判定された場合にはスペースバリアントな階調変換がなされるようにし、かつ色差を偽輪郭指標に基づき調整する（すなわち、偽輪郭の発生がある場合には、発生の程度に応じて数式８に示すように彩度を抑制する）ようにしたために、偽輪郭が目立たずかつ人間の見た印象に近い階調変換結果を得ることが可能となる。

なお、本実施形態においても様々な変形が可能である。本実施形態の変形例について、図１７を参照して説明する。

この図１７に示す変形例の階調変換部２０４は、内部バッファ１１１と、偽輪郭検出部１１２と、ヒストグラム算出部１１３と、トーンカーブ適用部２１５と、通常階調変換部２１６と、加重平均部２２０（階調補正手段、偽輪郭検出手段、制御手段、所定の合成比率で合成する手段、本階調補正手段）と、を有して構成されている。内部バッファ１１１は、偽輪郭検出部１１２とヒストグラム算出部１１３とトーンカーブ適用部２１５と通常階調変換部２１６と加重平均部２２０とへ接続されている。偽輪郭検出部１１２は加重平均部２２０へ接続されている。ヒストグラム算出部１１３は、トーンカーブ適用部２１５を介して加重平均部２２０へ接続されている。通常階調変換部２１６は加重平均部２２０へ接続されている。加重平均部２２０は帯域強調部１０５へ接続されている。

本変形例の加重平均部２２０は、図１４に示した重み計算部２１７と加重平均部２１８と色差計算部２１９とを統合したような機能を備えたものとなっている。すなわち、加重平均部２２０は、以下のような処理を行うことにより、階調変換結果において偽輪郭が目立つことがないように、階調と彩度とを制御するものとなっている。

まず、加重平均部２２０は、通常階調変換部２１６から入力されたＹ_c''' と、内部バッファ１１１から読み出した処理対象画素Ｐc の画素値Ｙ_c，Ｃｒ_c，Ｃｂ_cと、に基づいて、通常階調変換後の色差Ｃｒ_c''' ，Ｃｂ_c''' と彩度Ｓ''' とを次の数式９に示すように計算する。
［数９］
Ｃｒ_c''' ＝Ｃｒ_c×Ｙ_c''' ／Ｙ_c
Ｃｂ_c''' ＝Ｃｂ_c×Ｙ_c''' ／Ｙ_c，
Ｓ''' ＝ｓｑｒｔ（Ｃｒ_c''' ^2＋Ｃｂ_c''' ^2）
ここに、記号「^2」は２乗を表し、ｓｑｒｔは平方根を表している。なお、これらの記号は、以下でも同様に用いることにする。

さらに、加重平均部２２０は、トーンカーブ適用部２１５から入力されたＹ_c’と、内部バッファ１１１から読み出した処理対象画素Ｐc の画素値Ｙ_c，Ｃｒ_c，Ｃｂ_cと、に基づいて、ヒストグラム均等化後の色差Ｃｒ_c’，Ｃｂ_c’と彩度Ｓ’とを次の数式１０に示すように計算する。
［数１０］
Ｃｒ_c’＝Ｃｒ_c×Ｙ_c’／Ｙ_c
Ｃｂ_c’＝Ｃｂ_c×Ｙ_c’／Ｙ_c
Ｓ’ ＝ｓｑｒｔ（Ｃｒ_c’^2＋Ｃｂ_c’^2）

そして、偽輪郭の目立ちやすさを表す第二の偽輪郭指標Ｆ’を、Ｓ’および偽輪郭指標Ｆから、以下の数式１１により計算する。
［数１１］
Ｆ’＝Ｆ×ｓｕｐｒｅｓｓ（Ｓ’／Ｓ0）
ここに、Ｓ0はＲＧＢの何れかが飽和しているような信号を階調変換した場合であっても、偽輪郭が目立たなくなるような限界の彩度であり、事前に実験の上設定されている。また、ｓｕｐｒｅｓｓ（ｘ）は、ｘが１を超えるに従って値が単調に１に近づく関数であり、例えば図１８に示すようなものである。このように計算された第二の偽輪郭指標Ｆ’は、画素値の飽和の程度から判定された偽輪郭指標Ｆが大きく、かつヒストグラム均等化後の彩度Ｓ’が偽輪郭が目立たない限界の彩度Ｓ0より高い場合ほど１に近くなる。

次に、加重平均部２２０は、偽輪郭指標Ｆ’を用いて、最終的な階調変換後の彩度として望ましい彩度Ｓ”を、ヒストグラム均等化後の彩度Ｓ’に基づいて、次の数式１２に示すように計算する。
［数１２］
Ｓ”＝Ｆ’×Ｓ0＋（１−Ｆ’）×Ｓ’
この計算の結果、彩度Ｓ”は、第二の偽輪郭指標Ｆ’が１に近い場合はＳ0に、０に近い場合はＳ’に、それぞれ近づく。そのために、画素値の飽和の程度から判定された偽輪郭指標Ｆが大きく、かつヒストグラム均等化後の彩度Ｓ’が高い場合には彩度Ｓ”はＳ0に近くなり、偽輪郭の目立ちが防止される。

続いて、加重平均部２２０は、通常階調変換後の彩度Ｓ''' とヒストグラム均等化後の彩度Ｓ’とを混合して最終的に彩度Ｓ”となるための（つまり、Ｓ”＝Ｗ×Ｓ''' ＋（１−Ｗ）×Ｓ’となるための）重みＷを、以下の数式１３により計算する。
［数１３］
Ｗ＝（Ｓ”−Ｓ’）／（Ｓ''' −Ｓ’）

最後に、加重平均部２２０は、この重みＷを用いて、最終的な階調変換後の輝度Ｙ_c”と色差Ｃｒ_c”，Ｃｂ_c”とを、次の数式１４に示すように算出する。
［数１４］
Ｙ_c” ＝Ｗ×Ｙ_c''' ＋（１−Ｗ）×Ｙ_c’
Ｃｒ_c”＝Ｗ×Ｃｒ_c''' ＋（１−Ｗ）×Ｃｒ_c’
Ｃｂ_c”＝Ｗ×Ｃｂ_c''' ＋（１−Ｗ）×Ｃｂ_c’

このような計算を行うようにした結果、画素値の飽和の程度が高い部分では最終的な階調変換後の彩度がＳ0程度に抑制されるために、偽輪郭が目立つことはなく、かつ通常階調変換の結果にヒストグラム均等化の結果が適切に反映された輝度階調変換を行うことができる。

また、本実施形態においてもソフトウェアによる処理を行うことが可能である。本実施形態の画像処理プログラムの処理全体の流れは、上述した実施形態１の図１２に示したものと基本的に同様である。ただし、図１２のステップＳ４における階調変換処理を、図１９に示すような階調変換処理に置き換えたものとなる。なお、この図１９に示す処理において、上述した実施形態１の図１３に示した処理と同様の処理を行う部分については同一の符号を付して説明を省略する。

ステップＳ１４の処理が終了した後に、数式５に基づいて、このステップＳ１４により計算されたトーンカーブＴを処理対象画素の輝度Ｙ_cに適用する（ステップＳ２１）。

次に、数式６に基づいて、通常階調変換を処理対象画素の輝度Ｙ_cに適用する（ステップＳ２２）。

さらに、数式４に基づいて、最終的な輝度の階調変換結果を算出するための重みを計算する（ステップＳ２３）。

そして、ステップＳ２３により計算された重みと、ステップＳ２１およびステップＳ２２によりそれぞれ計算された階調変換後の輝度と、を用いて、数式７に基づき、最終的な輝度の階調変換結果を算出する（ステップＳ２４）。

その後、数式８に基づいて輝度階調変換結果に応じて色差を修正し、修正した色差を最終的な階調変換後の色差とする（ステップＳ２５）。

このステップＳ２５の処理を行った後は、上述したようなステップＳ１７の処理を行う。

このような実施形態２によれば、スペースバリアントな階調変換を行っているために、人間の見た目の印象に近い画像を生成することができる。そして、偽輪郭検出手段により検出された偽輪郭発生の程度に応じて制御手段が階調補正手段の階調補正特性を偽輪郭が目立たない特性へ広い意味で補正し、階調補正手段によって補正された階調補正特性を広い意味で用いて階調補正を行うようにしているために、偽輪郭が発生しているシーンでも偽輪郭が目立つことがない。

また、偽輪郭の発生が多い場合には、画素毎の階調変換特性が、偽輪郭が目立たないように設定された全画素共通の階調変換特性に近づくように、合成比率の制御を行うようにしたために、偽輪郭を目立たなくすることができる。

さらに、仮階調変換後に偽輪郭の発生程度を判定して、この判定結果に応じて本階調変換を制御するようにしたために、偽輪郭を目立たなくするための階調制御をより確実に行うことができる。

そして、偽輪郭の発生程度を画素毎に評価するようにしたために、より高画質の画像を得ることが可能となる。

加えて、偽輪郭の発生がある場合には、発生の程度に応じて色差を調整することにより彩度を抑制するようにしたために、偽輪郭をより目立たなくすることができる。

［実施形態３］
図２０から図３３は本発明の実施形態３を示したものであり、図２０は階調変換部の構成を示すブロック図、図２１はプリ階調変換部により用いられる階調変換特性Ｖ１（ｘ）およびＶ２（ｘ）を示す線図、図２２はヒストグラム算出部により用いられる階調変換特性Ｈ１（ｘ）およびＨ２（ｘ）を示す線図、図２３は階調変換処理を示すフローチャートである。

この実施形態３において、上述の実施形態１，２と同様である部分については同一の符号を付して説明を省略し、主として異なる点についてのみ説明する。

本実施形態の画像処理装置は、上述した実施形態１の図１に示した階調変換部１０４を図２０に示すような階調変換部３０４に置き換えたものとなっている。この階調変換部３０４の接続関係は、階調変換部１０４と同様であり、画像処理装置のその他の部分や、画像処理装置全体の作用も、図１に示した画像処理装置と同様である。

図２０を参照して、階調変換部３０４について説明する。

この階調変換部３０４は、プリ階調変換部３１０（制御手段、画像全体に共通の階調変換を施す手段）と、内部バッファ３１１と、偽輪郭検出部３１２（偽輪郭検出手段）と、ヒストグラム算出部３１３（階調補正手段、制御手段）と、トーンカーブ適用部３１５（階調補正手段）と、を備えている。色変換部１０３は内部バッファ３１１へ接続されている。内部バッファ３１１は、プリ階調変換部３１０と偽輪郭検出部３１２とヒストグラム算出部３１３とへ接続されている。偽輪郭検出部３１２は、プリ階調変換部３１０とヒストグラム算出部３１３とへ接続されている。プリ階調変換部３１０とヒストグラム算出部３１３とは、トーンカーブ適用部３１５へ接続されている。トーンカーブ適用部３１５は、帯域強調部１０５へ接続されている。

次に、このような階調変換部３０４の作用について説明する。

この階調変換部３０４は、上述した実施形態１の階調変換部１０４と異なり、色変換部１０３から入力された色変換後の画素値をまず内部バッファ３１１に全画素分蓄積するものとなっている。

そして、内部バッファ３１１に色変換後の画像全体が蓄積された後に、偽輪郭検出部３１２は、処理対象画像に偽輪郭が発生しているか否かを検出する。

すなわち、偽輪郭検出部３１２は、内部バッファ３１１内の画像から１画素ずつ読み込んで、読み込んだ画素の輝度および色差をＲＧＢ値に変換し、各成分が飽和しているか否かを判定する。そして、偽輪郭検出部３１２は、飽和する色成分の数が１または２である場合は、内部のカウンタＣを１だけ増加させる。なお、このカウンタＣは、処理を行う前に０に初期化されているものとする。

偽輪郭検出部３１２は、内部バッファ３１１内の画像の全ての処理対象画素に関する処理が終了した後に、画像全体として偽輪郭が発生している程度を表す偽輪郭指標Ｆを、Ｆ＝Ｃ／全画素数 により算出し、プリ階調変換部３１０とヒストグラム算出部３１３とへ出力する。

プリ階調変換部３１０は、偽輪郭指標Ｆが入力されると、トーンカーブ適用部３１５によってスペースバリアントなヒストグラム均等化がなされる前に、内部バッファ３１１内の画像に対して１画素ずつプリ階調変換処理を行う。このとき、プリ階調変換部３１０は、入力された偽輪郭指標Ｆに応じて、プリ階調変換の特性を以下に説明するように制御するようになっている。

すなわち、プリ階調変換部３１０は、まず処理対象画素Ｐc の輝度Ｙ_cと色差Ｃｒ_c，Ｃｂ_cとに基づいて、処理対象画素Ｐ_cのＲＧＢ値Ｒ_c.Ｇ_c，Ｂ_cを算出する。次に、プリ階調変換部３１０は、内部に予め記憶している２種類の階調変換特性（トーンカーブ）Ｖ１（ｘ），Ｖ２（ｘ）と、上述した偽輪郭指標Ｆと、に基づいて、プリ階調変換後のＲＧＢ値Ｒ_c’，Ｇ_c’，Ｂ_c’を次の数式１５に示すように算出する。
［数１５］
Ｒ_c’＝Ｖ１（Ｒ_c）×Ｆ＋Ｖ２（Ｒ_c）×（１−Ｆ）
Ｇ_c’＝Ｖ１（Ｇ_c）×Ｆ＋Ｖ２（Ｇ_c）×（１−Ｆ）
Ｂ_c’＝Ｖ１（Ｂ_c）×Ｆ＋Ｖ２（Ｂ_c）×（１−Ｆ）

ここに、図２１は、階調変換特性Ｖ１（ｘ）およびＶ２（ｘ）の例を示したものである。図示のように、階調変換特性Ｖ１（ｘ）は、階調変換特性Ｖ２（ｘ）よりも明部の階調変化が緩やかになっていることが特徴となっている。これらの階調変換特性Ｖ１（ｘ），Ｖ２（ｘ）を用いて数式１５に示すようなプリ階調変換を行うと、偽輪郭指標Ｆが大きい程ハイライト部分の階調がより圧縮されるような階調変換が、処理対象画素に適用されることになる。

その後、プリ階調変換部３１０は、プリ階調変換後のＲＧＢ値Ｒ_c’，Ｇ_c’，Ｂ_c’を再び輝度Ｙ_c’と色差Ｃｒ_c’，Ｃｂ_c’とへ変換する。そして、プリ階調変換部３１０は、処理結果である輝度Ｙ_c’および色差Ｃｒ_c’，Ｃｂ_c’を、トーンカーブ適用部３１５へ出力する。

上述したようなプリ階調変換部３１０の処理と並行して、ヒストグラム算出部３１３は、プリ階調変換部３１０により処理している最中の画素の周囲の所定の近傍内の画素値を内部バッファ３１１から読み出す。ここに、ヒストグラム算出部３１３が読み出す近傍内の画素は、例えば、上述した実施形態１の図３に示したものと同様である。そして、ヒストグラム算出部３１３は、読み出した近傍画素の画素値に基づいて、ヒストグラム均等化を行うためのトーンカーブＴを生成する。このとき、ヒストグラム算出部３１３は、偽輪郭検出部１１２から出力された偽輪郭指標Ｆを用いて、トーンカーブＴの形状を以下のように制御するようになっている。

すなわち、ヒストグラム算出部３１３は、２種類の階調変換特性Ｈ１（ｘ），Ｈ２（ｘ）を予め記憶している。ヒストグラム算出部３１３は、これらの階調変換特性Ｈ１（ｘ），Ｈ２（ｘ）と、上述した偽輪郭指標Ｆと、に基づいて、近傍内の画素の輝度Ｙ_j（ｊは１からｎまでの整数）に対して、偽輪郭指標Ｆに応じた階調変換を次の数式１６に示すように適用し、輝度Ｙ_j’を算出する。
［数１６］
Ｙ_j’＝Ｈ１（Ｙ_j）×（１−Ｆ）＋Ｈ２（Ｙ_j）×Ｆ

ここで、図２２は、階調変換特性Ｈ１（ｘ），Ｈ２（ｘ）の関数形状の好ましい一例を示したものである。階調変換特性Ｈ１（ｘ）は明部をより明るくする特性、階調変換特性Ｈ２（ｘ）は明部をより暗くする特性のものとなっている。階調変換特性Ｈ１（ｘ）を画像に適用すると、明部のヒストグラムはより明るい方に偏り、その累積ヒストグラムであるヒストグラム均等化のためのトーンカーブは、明部でより急に変化する特性となる。階調変換特性Ｈ２（ｘ）を画像に適用した場合はその逆となり、ヒストグラム均等化のためのトーンカーブは暗部でより急に変化する特性を持つ。そのため、数式１６に示すような演算を行うと、ヒストグラム均等化のためのトーンカーブＴは、その明部における変化が、偽輪郭指標Ｆが大きい程緩やかになり、逆に偽輪郭指標Ｆが小さい場合程急になる。こうして、偽輪郭指標Ｆが大きい程、明部における階調変化が緩やかになることになり、偽輪郭が目立つのを抑制することができる。

次に、ヒストグラム算出部３１３は、上述した実施形態１のヒストグラム算出部１１３と同様に、階調変換後の近傍内の画素の輝度Ｙ_j’（ｊは１からｎまでの整数）に対する累積ヒストグラムを求めて、入力最大画素値Ｍに対する累積値が同じ値Ｍになるように累積値をスケーリングすることにより、入力画素値を出力画素値に変換するトーンカーブＴを作成する。そして、ヒストグラム算出部３１３は、算出したトーンカーブＴをトーンカーブ適用部３１５へ出力する。

トーンカーブ適用部３１５は、プリ階調変換部３１０から入力された処理対象画素のプリ階調変換後の輝度Ｙ_c’および色差，Ｃｒ_c’，Ｃｂ_c’と、ヒストグラム算出部３１３から入力されたトーンカーブＴ（ｘ）と、に基づいて、最終的な階調変換後の輝度Ｙ_c”および色差Ｃｒ_c”，Ｃｂ_c”を以下の数式１７により計算して、帯域強調部１０５へ出力する。
［数１７］
Ｙ_c” ＝Ｔ（Ｙ_c’）
Ｃｒ_c”＝Ｃｒ_c’×Ｙ_c”／Ｙ_c’
Ｃｂ_c”＝Ｃｂ_c’×Ｙ_c”／Ｙ_c’

上述したような処理を行うことにより、偽輪郭検出部３１２により偽輪郭が多く発生していると判定された場合には、プリ階調変換部３１０とヒストグラム算出部３１３との両方において明部の階調が相対的に圧縮されるような特性により階調変換がなされる。一方、偽輪郭検出部３１２により偽輪郭の発生が少ないと判定された場合には、スペースバリアントな階調変換により明部の階調が相対的に拡大されるために、偽輪郭が目立たずかつ人間の見た印象に近い階調変換結果を得ることができる。

なお、本実施形態においてもソフトウェアによる処理を行うことが可能である。本実施形態の画像処理プログラムの処理全体の流れは、上述した実施形態１の図１２に示したものと基本的に同様である。ただし、図１２のステップＳ４における階調変換処理を、図２３に示すような階調変換処理に置き換えたものとなる。なお、この図２３に示す処理において、上述した実施形態１の図１３に示した処理と同様の処理を行う部分については同一の符号を付して説明を省略する。

この処理を開始すると、まず、入力画像に対する偽輪郭発生の程度を示す偽輪郭指標Ｆを算出する（ステップＳ３１）。この処理内容は、上述した偽輪郭検出部３１２が行う処理内容と同様である。

その後、上述したステップＳ１１の処理を行う。

次に、ヒストグラムを算出する前に、数式１６に基づいて、近傍データの輝度に階調変換を施す（ステップＳ３２）。この処理内容は、上述したヒストグラム算出部３１３が上述したように行う処理内容と同様である。

続いて、上述したステップＳ１３およびステップＳ１４の処理を行う。

さらに、輝度と色差とにより構成される処理対象画素Ｐc を一旦ＲＧＢ値に変換して、数式１５に基づきプリ階調変換を行った後に、再び輝度と色差とにより構成される信号に戻す（ステップＳ３３）。この処理内容は、上述したプリ階調変換部３１０が行う処理内容と同様である。

そして、トーンカーブＴと、プリ階調変換後の処理対象画素の輝度および色差と、に数式１７を適用することにより、階調変換後の輝度および色差を算出する（ステップＳ３４）。この処理内容は、上述したトーンカーブ適用部３１５が行う処理内容と同様である。

その後は、ステップＳ１７以降の処理を上述したように行う。

このような実施形態３によれば、スペースバリアントな階調変換を行っているために、人間の見た目の印象に近い画像を生成することができる。そして、偽輪郭検出手段により検出された偽輪郭発生の程度に応じて制御手段が階調補正手段の階調補正特性を偽輪郭が目立たない特性へ補正し、階調補正手段によって補正された階調補正特性を用いて階調補正を行うようにしているために、偽輪郭が発生しているシーンでも偽輪郭が目立つことがない。

また、偽輪郭の発生が多い場合には、画像全体に共通に施す階調変換の特性をより偽輪郭が目立たない特性へ変化させるようにしたために、偽輪郭を目立たなくすることができる。

そして、スペースバリアントな階調変換に用いる階調特性を、偽輪郭の発生の程度に応じて補正するようにしたために、偽輪郭を目立たなくすることができる。

さらに、画像全体から偽輪郭の発生程度を評価するようにしたために、偽輪郭を目立たなくする効果をあまり損なうことなく、処理を簡単にすることができる。

なお、本発明は上述した実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除しても良い。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。このように、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能であることは勿論である。

本発明は、カラー静止画像またはカラー動画像の階調を好ましい階調となるように処理する画像処理装置および画像処理プログラムに好適に利用することができる。

本発明の実施形態１における画像処理装置の構成を示すブロック図。 上記実施形態１における階調変換部の構成を示すブロック図。 上記実施形態１の階調変換部において擬輪郭検出およびヒストグラム算出に用いられる処理対象画素近傍の様子を示す図。 上記実施形態１のヒストグラム算出部により算出されるヒストグラムの例を示す線図。 上記実施形態１のヒストグラム算出部により算出されるトーンカーブの例を示す線図。 上記実施形態１のヒストグラム算出部により算出されたトーンカーブＴ（ｘ）とトーンカーブ決定部に記憶されている偽輪郭が顕著にならないようなトーンカーブＳ（ｘ）とを示す線図。 上記実施形態１のトーンカーブ決定部により算出されるトーンカーブＴ（ｘ）とトーンカーブＳ（ｘ）との最大値として得られるトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））を示す線図。 上記実施形態１のトーンカーブ決定部が用いるトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））とトーンカーブＴ（ｘ）とを混合する際の重みＷ（ｘ）を示す線図。 上記実施形態１のトーンカーブ決定部によりトーンカーブｍａｘ（Ｓ（ｘ），Ｔ（ｘ））とトーンカーブＴ（ｘ）とを重みＷ（ｘ）を用いて重み付けして算出されるトーンカーブＴ’（ｘ）を示す線図。 上記実施形態１における偽輪郭検出部の第１の変形例の構成を示すブロック図。 上記実施形態１における偽輪郭検出部の第２の変形例の構成を示すブロック図。 上記実施形態１における画像処理プログラムによる処理全体の流れを示すフローチャート。 上記実施形態１の図１２のステップＳ４における階調変換処理の詳細を示すフローチャート。 本発明の実施形態２における階調変換部の構成を示すブロック図。 上記実施形態２の重み計算部により用いられる重みｗ（ｘ）を示す線図。 上記実施形態２の色差計算部により用いられる関数ｓｃａｌｅ（ｘ）を示す線図。 上記実施形態２における階調変換部の変形例の構成を示すブロック図。 上記実施形態２の加重平均部により用いられる関数ｓｕｐｒｅｓｓ（ｘ）を示す線図。 上記実施形態２における階調変換処理を示すフローチャート。 本発明の実施形態３における階調変換部の構成を示すブロック図。 上記実施形態３のプリ階調変換部により用いられる階調変換特性Ｖ１（ｘ）およびＶ２（ｘ）を示す線図。 上記実施形態３のヒストグラム算出部により用いられる階調変換特性Ｈ１（ｘ）およびＨ２（ｘ）を示す線図。 上記実施形態３における階調変換処理を示すフローチャート。

符号の説明

１００…撮像部
１０１…プロセッサ
１０２…同時化部
１０３…色変換部
１０４…階調変換部
１０５…帯域強調部
１０６…記録部
１０７…制御部
１１１…内部バッファ
１１２…偽輪郭検出部（偽輪郭検出手段）
１１３…ヒストグラム算出部（階調補正手段）
１１４…トーンカーブ決定部（階調補正手段、制御手段）
１１５…トーンカーブ適用部（階調補正手段）
１１６…偽輪郭検出部（偽輪郭検出手段）
１１７…偽輪郭指標算出部
１１８…偽輪郭指標バッファ
１１９…偽輪郭検出部（偽輪郭検出手段）
１２０…偽輪郭指標算出部（偽輪郭検出手段）
１２１…偽輪郭指標バッファ
２０４…階調変換部
２１５…トーンカーブ適用部（階調補正手段、仮階調補正手段）
２１６…通常階調変換部（画像全体に共通の階調変換を施す手段、仮階調補正手段）
２１７…重み計算部（制御手段）
２１８…加重平均部（階調補正手段、制御手段、所定の合成比率で合成する手段）
２１９…色差計算部
２２０…加重平均部（階調補正手段、偽輪郭検出出手段、制御手段、所定の合成比率で合成する手段、本階調補正手段）
３０４…階調変換部
３１０…プリ階調変換部（制御手段、画像全体に共通の階調変換を施す手段）
３１１…内部バッファ
３１２…偽輪郭検出部（偽輪郭検出手段）
３１３…ヒストグラム算出部（階調補正手段、制御手段）
３１５…トーンカーブ適用部（階調補正手段）

Claims (10)

1. 複数色の色信号により構成されるカラー画像を処理するための画像処理装置であって、
   上記カラー画像に対して、画素位置に応じて異なる階調補正を施す階調補正手段と、
   上記カラー画像に対して、色信号間における信号の飽和状態の差に基づき偽輪郭の発生程度を算出する偽輪郭検出手段と、
   上記偽輪郭検出手段により算出された上記偽輪郭の発生程度が高いほど、明部ほど階調変換特性を緩やかにするように上記階調補正の特性を制御する制御手段と、
   を具備したことを特徴とする画像処理装置。
2. 上記階調補正手段は、
   予め記憶している明部をより明るくする特性の第１の階調変換特性と、予め記憶している明部をより暗くする特性の第２の階調変換特性と、を用いて上記カラー画像の各画素の第１の階調変換を施すとともに、上記第１の階調変換が施された上記カラー画像の累積ヒストグラムを用いて第３の階調変換特性を算出するヒストグラム算出部と、
   上記ヒストグラム算出部で算出された上記第３の階調変換特性を用いて上記第１の階調変換が施されていない上記カラー画像に第２の階調変換を施すトーンカーブ適用部と、
   を具備し、
   上記制御手段は、上記偽輪郭検出手段により算出された上記偽輪郭の発生頻度が高いほど、上記第１の階調変換特性よりも上記第２の階調変換特性の適用比率が高くなるよう制御することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
   
3. 上記カラー画像の画像全体に共通の階調変換を施す手段を更に具備し、
   上記階調補正手段は、上記カラー画像の画像全体に共通の階調変換を施す手段により階調変換された上記カラー画像に対して、上記階調補正を施し、
   上記制御手段は、上記偽輪郭検出手段により算出された上記偽輪郭の発生頻度が高いほど、明部における階調がより圧縮されるように、上記カラー画像の画像全体に共通の階調変換を施す手段が行う階調変化の特性を変更するものであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 上記階調補正手段は、
   上記カラー画像の累積ヒストグラムを算出し、上記累積ヒストグラムを用いて第４の階調変換特性を作成するヒストグラム算出部と、
   上記ヒストグラム算出部で作成された上記第４の階調変換特性と、予め記憶している明部における階調変化が緩やかな第５の階調変換特性と、を用いて上記カラー画像の第６の階調変換特性を算出するとともに、上記第４の階調変換特性と上記第６の階調変換特性とを用いて第７の階調変換特性を算出するトーンカーブ決定部と、
   上記トーンカーブ決定部で決定された上記第７の階調変換特性を用いて、上記カラー画像に階調変換を施すトーンカーブ適用部と、
   を具備し、
   上記制御手段は、上記カラー画像の画素値が大きいほど、上記第４の階調変換特性と上記第５の階調変換特性とのうち、より緩やかな階調変換特性の適用比率が高くなるよう上記第６の階調変換特性を算出するとともに、上記偽輪郭検出手段により算出された上記偽輪郭の発生頻度が高いほど、上記第４の階調変換特性よりも上記第６の階調変換特性の適用比率が高くなるよう上記第７の階調変換特性を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 上記階調補正手段は、明部における階調変化が緩やかとなるように設定された階調変換補正曲線により、上記カラー画像の画像全体に共通の階調変換を施す手段と、上記カラー画像の累積ヒストグラムに基づいて生成された階調変換曲線により階調変換が施された上記カラー画像と上記共通の階調変換を施す手段により階調変換が施された上記カラー画像とを所定の合成比率で合成する手段と、を有して構成されたものであり、
   上記制御手段は、上記偽輪郭検出手段により算出された上記偽輪郭の発生頻度が高いほど、上記共通の階調変換を施す手段により階調変換が施された上記カラー画像の上記合成比率を高くすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 上記階調補正手段は、仮の階調補正を施す仮階調補正手段と、最終的な階調補正を施す本階調補正手段と、を有して構成されたものであり、
   上記制御手段は、上記仮階調補正手段による処理結果と上記偽輪郭検出手段により算出された上記偽輪郭の発生頻度に基づいて、偽輪郭の発生程度を新たに算出するとともに、新たに算出された上記偽輪郭の発生程度が高いほど、上記本階調補正手段で使用する階調補正曲線の明部における変化がより緩やかになるように上記本階調補正の特性を制御するものであることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 上記偽輪郭検出手段は、上記カラー画像を構成する各画素について偽輪郭であるか否かを判定し、偽輪郭であると判定された画素の総数と上記カラー画像を構成する全画素数との比に基づいて、上記偽輪郭の発生程度を表す偽輪郭指標を算出するものであることを特徴とする請求項１から請求項６の何れか一項に記載の画像処理装置。
8. 上記偽輪郭検出手段は、画素毎に所定の近傍領域を設定し、上記近傍領域内の各画素について偽輪郭であるか否かを判定し、該近傍領域内において偽輪郭であると判定された画素の総数と該近傍領域内の全画素数との比に基づいて、各画素における上記偽輪郭の発生程度を表す偽輪郭指標を算出するものであることを特徴とする請求項１、請求項４から請求項６の何れか一項に記載の画像処理装置。
9. 上記カラー画像は、複数フレームまたは複数フィールドにより構成されるカラー動画像であって、
   上記偽輪郭検出手段は、上記カラー動画像を処理する際に、各フレーム毎または各フィールド毎に算出した偽輪郭の発生程度を表す偽輪郭指標をフレーム間またはフィールド間で平滑化することにより各フレームまたは各フィールドにおける偽輪郭の発生程度を算出するものであることを特徴とする請求項１、請求項４から請求項６の何れか一項に記載の画像処理装置。
10. 複数色の色信号により構成されるカラー画像をコンピュータに処理させるための画像処理プログラムであって、コンピュータに、
    上記カラー画像に対して、画素位置に応じて異なる階調補正を施す階調補正ステップと、
    上記カラー画像に対して、色信号間における信号の飽和状態の差に基づき偽輪郭の発生程度を算出する偽輪郭指標算出ステップと、
    上記偽輪郭指標算出ステップにより算出された上記偽輪郭の発生程度が高いほど、明部の階調変換特性を緩やかにするように上記階調補正の特性を制御する制御ステップと、
    を行わせるための画像処理プログラム。

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