JP4888485B2 - 階調補正特性評価装置、画像処理装置、階調補正特性評価方法、画像処理方法、階調補正特性評価プログラム、および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像に対する階調補正方法を評価するための階調補正特性評価装置、画像を処理するための画像処理装置、および階調補正特性評価方法、画像処理方法、階調補正特性評価プログラム、画像処理プログラムに関する。

画像の明るさやコントラストを改善する方法として、ヒストグラム均等化といった手法がある。例えば、特許文献１では、画像のグレイレベルのヒストグラムを計算し、そのヒストグラムの頻度値を所定範囲内に抑えて均等化し、均等化した後のヒストグラムを用いて画像の階調補正特性を算出している。

米国特許第５，９２３，３８３号明細書

しかしながら、従来のヒストグラム均等化の手法を用いて算出した階調補正特性は、必ずしも画像の明るさやコントラストを最適なものに改善できるものであるとは限らないにも関わらず、事前にその階調補正特性が最適なものであるかを判定することができなかった。

（１）請求項１に記載の階調補正特性評価装置は、入力された画像の各画素の明度に基づいてヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの明度の低い部分に重み付けをした正規化ヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、前記ヒストグラム作成部で作成した前記正規化ヒストグラムにより、画像の階調を補正する複数の異なる階調補正特性を評価する評価部と、を備え、前記評価部は、前記階調補正特性における各階調の変化に対する出力特性の変化の割合と、前記正規化ヒストグラムの各階調における度数の大きさとから前記階調補正特性を評価することを特徴とする。
（２）請求項２に記載の階調補正特性評価装置は、請求項１に記載の階調補正特性評価装置において、画像を複数の領域に分割する分割部をさらに備え、前記ヒストグラム作成部は、前記領域ごとに画像の各画素値に基づいてヒストグラムを作成し、前記評価部は、前記領域ごとの正規化ヒストグラムと、前記領域ごとに画像の階調を補正する階調補正特性とに基づいて、前記領域ごとの階調補正特性を評価することを特徴とする。
（３）請求項３に記載の階調補正特性評価装置は、請求項１に記載の階調補正特性評価装置において、画像内から人物の顔が占める領域を検出する顔領域検出部をさらに備え、前記ヒストグラム作成部は、前記顔領域検出部で検出した人物の顔が占める領域の重みを増加させて、前記画像のヒストグラムを作成することを特徴とする。
（４）請求項４に記載の画像処理装置は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の階調補正特性評価装置と、前記評価部による評価結果に基づいて選択された前記階調補正特性を用いて階調補正を施す処理部と、を備えることを特徴とする。
（５）請求項５に記載の階調補正特性評価方法は、入力された画像の各画素の明度に基づいてヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの明度の低い部分に重み付けをした正規化ヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、前記ヒストグラム作成工程で作成した前記正規化ヒストグラムにより、画像の階調を補正する複数の異なる階調補正特性を評価する評価工程と、を有し、前記評価工程は、前記階調補正特性における各階調の変化に対する出力特性の変化の割合と、前記正規化ヒストグラムの各階調における度数の大きさから前記階調補正特性を評価することを特徴とする。
（６）請求項６に記載の階調補正特性評価方法は、請求項５に記載の階調補正特性評価方法において、画像を複数の領域に分割する分割工程をさらに有し、前記ヒストグラム作成工程は、前記領域ごとに画像の各画素値に基づいてヒストグラムを作成し、前記評価工程は、前記領域ごとの正規化ヒストグラムと、前記領域ごとに画像の階調を補正する階調補正特性とに基づいて、前記領域ごとの階調補正特性を評価することを特徴とする。
（７）請求項７に記載の階調補正特性評価方法は、請求項５に記載の階調補正特性評価方法において、画像内から人物の顔が占める領域を検出する顔領域検出工程をさらに有し、前記ヒストグラム作成工程は、前記顔領域検出工程で検出した人物の顔が占める領域の重みを増加させて、前記画像のヒストグラムを作成することを特徴とする。
（８）請求項８に記載の画像処理方法は、請求項５〜７のいずれか一項に記載の階調補正特性評価方法の各工程と、前記評価工程による評価結果に基づいて選択された前記階調補正特性を用いて階調補正を施す処理工程を有することを特徴とする。
（９）請求項９に記載の階調補正特性評価プログラムは、請求項５〜７のいずれか一項に記載の階調補正特性評価方法における各工程をコンピュータに実行させることを特徴とする。
（１０）請求項１０に記載の画像処理プログラムは、請求項８に記載の画像処理方法における各工程をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、画像に対して階調補正を施す前に、使用する階調補正特性を評価することができる。

画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 階調補正特性Ａの具体例を示す図である。 重み付け係数ｗ（ｖ）の特性を示す図である。 重み付け特性を使用してヒストグラムｈ（ｖ）を正規化した場合の具体例を示す図である。 正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）の具体例を示す図である。 評価値ｍを最大にするような階調補正特性の具体例を示す図である。 画像処理装置の処理を示すフローチャート図である。 プログラムを、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じて提供する様子を示す図である。

図１は、本実施の形態における画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。画像処理装置１００は、入力装置１０１と、メモリ１０２と、ＣＰＵ１０３と、モニタ１０４とを備えている。画像処理装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータシステムで構成される。

入力装置１０１は、使用者によって操作され、例えばマウス、キーボード、または入力スイッチが用いられる。メモリ１０２は、画像処理の対象となる画像データ、および画像処理プログラムを格納する。メモリ１０２に記録される画像データは、例えばデジタルカメラで撮像され、読み込まれたものである。

ＣＰＵ１０３は、種々の周辺回路で構成され、画像を構成する各画素の明るさ毎に度数表示するヒストグラム作成部１０３ａと、使用する階調補正特性で階調補正された画像のヒストグラムに基づいて使用する階調補正特性の評価を行う評価部１０３ｂと、画像の階調補正処理を行う画像処理部１０３ｃを有している。このＣＰＵ１０３は、使用者によって選択された画像処理対象の画像がモニタ１０４に表示された状態で、使用者によって入力装置１０１が操作されて画像処理の開始が指示されると、メモリ１０２に記憶された画像処理対象の画像を読み込む。さらにメモリ１０２に記憶された画像処理プログラムを読み込んで実行することによって、画像処理対象の画像に対して、後述する階調補正処理を施す。

ＣＰＵ１０３は、まず、画像処理対象の画像を階調補正するために用いる階調補正特性を複数設定し、ヒストグラム作成部１０３ａで階調補正前後のそれぞれでヒストグラムを作成し、評価部１０３ｂでこれらの階調補正特性を評価するための評価値を算出する。そして、設定した複数の階調補正特性を評価値を用いて評価して、複数の階調補正特性の中から画像に対して適用する１つの階調補正特性を決定する。ここで複数の階調補正特性は、画像に基づいてＣＰＵ１０３が異なる複数の手法により算出して設定してもよく、あるいは、あらかじめメモリ１０２に記録されている複数の階調補正特性を読み込んで設定してもよい。

本実施の形態では、公知のヒストグラム平坦化の手法を用いて階調補正を行う階調補正方法に基づき画像から算出した階調補正特性Ａと、あらかじめメモリ１０２に記録されている階調補正特性Ｂの２つの階調補正特性が選択可能な階調補正方法である。これらを後述する評価値を用いて評価する場合について説明する。例えば、１つ目の階調補正方法としては、次式（１）に示す画像の累積ヒストグラムＨ（ｖ）を使用する。すなわち、ヒストグラム作成部１０３ａで作成された画像のヒストグラムｈ（ｖ）より、ＣＰＵ１０３は次式（１）によって累積ヒストグラムＨ（ｖ）を算出して、画像のヒストグラムｈ（ｖ）から累積ヒストグラムＨ（ｖ）になるような階調補正特性を階調補正特性Ａとする。

階調補正特性Ａは、図２に示すような曲線で表され、この階調補正特性Ａを画像に適用して階調補正処理を施すことによって、階調補正後のヒストグラムは平坦になる。その結果として、ヒストグラム頻度の高い明度値の階調の変化の割合が大きくされてコントラストが高くなり、画質が改善する。

また、あらかじめメモリ１０２に記録されている階調補正特性Ｂとしては、次式（２）で表される階調補正特性Ｈ_２（ｖ）を設定する。これは、ヒストグラム平坦化とは異なる手法で、あらかじめ算出されてメモリ１０２に記録されている階調補正特性である。

従来、複数の階調補正特性のいずれか１つを選択して階調補正処理を実行する場合には、実際に画像に対して複数の階調補正特性のそれぞれを適用して複数通りの階調補正後の画像を得た後、その中から最適な出力結果を人が選択することで、画像に最も適した階調補正処理を行った後の画像を得ていた。しかし、この場合には、どちらを選択するかは熟練度などにより個人差が生じ、また選択するために必要な時間にも個人差が生じるため、処理の無駄が生じていた。そこで、本実施の形態では、評価値ｍを用いて最も画質向上率が高い階調補正特性をあらかじめ選択し、選択した階調補正特性を用いて画像に階調補正処理を施すことによって、画像処理対象の画像に最も適した階調補正処理を効率よく行うことができる。

次に評価方法について説明する。本実施の形態では、人間の視覚にとって一般的に良く見える画像の条件を踏まえて、画質向上率が高い階調補正特性（良い階調補正特性）の条件として次の仮定１および仮定２をおき、これらの仮定をより満たしている階調補正特性の評価値が高くなるような評価値ｍを算出する方法について説明する。
（仮定１）補正後の画像のコントラストが高くなるほど良い階調補正特性である。
（仮定２）画像内の暗い部分が明るくなるほど良い階調補正特性である。

まず、仮定１のみを満たす評価値ｍ_０について考える。この場合、階調補正特性をｆ（ｖ）とすると、この傾きはｄｆ／ｄｖで与えられるので、画像処理対象の画像の明度ｖ（０≦ｖ≦１）のヒストグラムをｈ（ｖ）とした場合には、評価値ｍ_０は次式（３）で表すことができる。

式（３）によれば、階調補正特性ｆ（ｖ）を、画像のヒストグラムｈ（ｖ）の頻度の高いところを重点的にコントラストを高めるようなものに設定すれば評価値ｍ_０が大きくなる。よって、この式（３）によって表される評価値ｍ_０の算出式は、仮定１をよく表している式であるといえる。

さらに、仮定２を考慮して、画像のヒストグラムｈ（ｖ）の明度の低い部分に重み付けをして正規化した正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）を算出する。ここで、重み付けは、図３に示すような曲線で表される特性の重み付け係数ｗ（ｖ）を用いて、次式（４）より行われる。

なお、この重み付け係数は、図３に示すように、明度が０の場合の重みは０となり、重みのピーク３ａに向けて重みが増加するように設定される。このとき、重みのピーク３ａは明度の低い部分、例えば明度が０以上０．５以下のいずれかの点となるように設定される。そして、重みのピーク３ａから明度が高くなるにつれて重みを減少させ、明度が高い部分でも重みが０にならないように明度が所定値以上となったところで重みを略一定に保つように設定される。

このように明度のコントラストを重視した重み付け特性を使用してヒストグラムｈ（ｖ）を正規化することによって、図４に示すように画像の暗い部分が重み付けされ、仮定２を満たす正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）を得ることができる。そして、このようにして算出した正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）と階調補正特性ｆ（ｖ）とに基づいて、仮定１および仮定２を満たした評価値ｍを次式（５）によって算出することができる。

式（５）によって算出される評価値ｍは、上述したようにその値が大きいほど、階調補正特性が良いということができる。以下、この根拠について、式（５）を変形した次式（６）を用いて説明する。

なお、ここでは、説明の簡略化のため、正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）がｈ´（０）＝ｈ´（１）＝０で、図５に示すようなＳｉｎｇｌｅ Ｐｅａｋな形状であるものとする。

この図５に示す正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）において、ピークの明度をｖ_ｐとし、ｍ_＋とｍ₋を次式（７）および（８）により定義すると、式（６）は、次式（９）のように表される。

この式（９）より、ｍを最大にするには、ｍ₋を小さくし、ｍ_＋を大きくする必要があることがわかる。これを実現するためには、図６に示すように、明度がｖ_ｐよりも小さいところでｆ（ｖ）が小さくなり（ｍ₋を小さくし）、明度がｖ_ｐよりも大きいところでｆ（ｖ）が大きくなる（ｍ_＋を大きくする）ような階調補正特性を使用する必要がある。すなわち、ｖ_ｐ付近で曲線の傾きを大きくしてコントラストを高くするような階調補正特性について評価値ｍを算出した場合に、評価値ｍが大きくなる。このことから、評価値ｍは、階調補正による画像のコントラスト変化を図るための値とみることもできる。

以上より、評価値ｍを用いることによって、階調補正特性ｆ（ｖ）と画像の正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）を使用するだけで、簡便に階調補正特性の評価を行うことができる。換言すれば、簡便に階調補正によるコントラスト補正と明るさ補正の評価を行うことができる。そこで、本発明の実施の形態では、ヒストグラム作成部１０３ａで階調補正を行おうとする画像について、明度に対するヒストグラムを作成し、評価部１０３ｂでは、作成されたヒストグラムと階調補正特性データに基づき、式（５）または式（９）の計算を行い、評価値ｍを算出する。

次に、このようにして算出した評価値ｍを用いて、ＣＰＵ１０３では、上述した階調補正特性Ａおよび階調補正特性Ｂの評価し、どちらの階調補正特性を用いて画像に対して階調補正処理を施すかを決定する。まず、ＣＰＵ１０３は、式（１）で示した階調補正特性Ａの評価値ｍ_ｈを次式（１０）により算出する。

ここで、例えば画像処理対象の画像のヒストグラムｈ（ｖ）が、ｈ（ｖ）＝（π／２）ｓｉｎ（πｖ）とすると、階調補正特性Ａの評価値ｍ_ｈは、次式（１１）に示すように算出される。

また、同様に、階調補正特性Ｂの評価値ｍ´_ｈは、次式（１２）に示すように算出される。

本実施の形態では、それぞれ得られたｍ_ｈ、ｍ´_ｈを表示した評価結果を示すことができる。そして、ＣＰＵ１０３は、このようにして算出されたｍ_ｈとｍ´_ｈとを比較して、値が大きい方の階調補正特性を階調補正処理に使用する階調補正特性として決定する。すなわち、上述した例では、ｍ_ｈ＜ｍ´_ｈであることから、階調補正特性Ｂを階調補正処理に使用する階調補正特性として決定する。

ＣＰＵ１０３は、さらに、決定した階調補正特性Ｂの評価値が１より大きいか否かを判定する。評価値が１より大きいと判定した場合には、画像に対して階調補正特性Ｂを用いて階調補正処理を施すことによって画質を向上することができると判定し、画像に対して階調補正特性Ｂを用いて階調補正処理を施した後、メモリ１０２に画像を出力して記憶する。これに対して、評価値が１以下であると判定した場合には、画像に対して階調補正特性Ｂを用いて階調補正処理を施すと、逆に画質を悪化させてしまうと判定して、画像をそのままメモリ１０２に画像を出力して記憶する。

以上の処理によって、異なる手法で得られた複数の階調補正特性が設定されている場合に、人間の感覚に合った最適な画像を得るための階調補正特性を評価値ｍを用いて決定（選択）することができ、最も画質向上率が高い階調補正特性を使用して階調補正処理を行うことができる。

図７は、本実施の形態における画像処理装置の処理を示すフローチャートである。図７に示す処理は、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると起動するプログラムとして、ＣＰＵ１０３によって実行される。

ステップＳ１０において、メモリ１０２に記憶された画像処理対象の画像を読み込んで、ステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０では、上述したように複数の階調補正特性、例えば階調補正特性ＡおよびＢの２つの階調補正特性を設定する。その後、ステップＳ３０へ進み、ＣＰＵ１０３内のヒストグラム作成部１０３ａは、画像処理対象の画像の明度ｖのヒストグラムをｈ（ｖ）を作成して、ステップＳ４０へ進む。

ステップＳ４０では、ヒストグラム作成部１０３ａで作成した明度のヒストグラムｈ（ｖ）を、上述したように重み付け係数ｗ（ｖ）を用いて明度の低い部分に重み付けをして正規化し、正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）を算出する。その後、ステップＳ５０へ進み、式（１１）および式（１２）に示したように、評価部１０３ｂで正規化ヒストグラムｈ´（ｖ）と各階調補正特性とに基づいて、複数の階調補正特性のそれぞれについて評価値ｍを算出して、ステップＳ６０へ進む。

ステップＳ６０では、算出した複数の評価値を比較して、最も大きな評価値が算出された階調補正特性を、画像に対して階調補正処理を実行する際に使用する階調補正特性として決定する。その後、ステップＳ７０へ進み、決定した階調補正特性に基づいて算出された評価値が１より大きいか否かを判断する。

評価値が１より大きいと判断した場合にはステップＳ８０へ進み、決定した階調補正特性を用いて画像に対して階調補正処理を施した後、ステップＳ９０へ進む。これに対して、評価値が１以下であると判断した場合には、画像に対して階調補正処理を施さずに、ステップＳ９０へ進む。ステップＳ９０では、画像をメモリ１０２に画像を出力して記憶し、処理を終了する。

上述したプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じて提供することができる。図８はその様子を示す図である。パーソナルコンピュータで構成される画像処理装置１００は、ＣＤ−ＲＯＭ２０４を介してプログラムの提供を受ける。また、画像処理装置１００は通信回線２０１との接続機能を有する。コンピュータ２０２は上記プログラムを提供するサーバーコンピュータであり、ハードディスク２０３などの記録媒体にプログラムを格納する。通信回線２０１は、インターネットなどの通信回線、あるいは専用通信回線などである。コンピュータ２０２はハードディスク２０３を使用してプログラムを読み出し、通信回線２０１を介してプログラムを画像処理装置１００に送信する。すなわち、プログラムをデータ信号として搬送波にのせて、通信回線２０１を介して送信する。このように、プログラムは、記録媒体や搬送波などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給できる。

以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）画像のヒストグラムと階調補正特性とに基づいて階調補正特性を評価し、評価結果に基づいて当該階調補正特性を用いて階調補正を施すか否かを決定するようにした。これによって、画像に対して階調補正処理を施す前に、あらかじめ画像に応じた最適な階調補正特性を選択することができる。

（２）画像に基づいて算出した階調補正特性や、あらかじめ設定されて記録されている階調補正特性を評価対象とするようにした。これによって、様々な階調補正特性を評価して最適なものを選択することができる。

（３）複数の異なる手法を用いて複数の階調補正特性を算出し、複数の階調補正特性のそれぞれを評価するようにした。これによって、階調補正特性の算出方法に関わらず、様々な手法で算出された階調補正特性を評価することができる。

（４）階調補正特性の評価値は、各階調補正特性における各階調の変化に対する出力特性の変化の割合（階調補正特性の傾き）と、ヒストグラムの各階調における度数の大きさを掛けた値を積分することによって求めた。これによって、簡単な計算により各階調補正特性の評価値を求めることができる。

（５）画像のヒストグラムの明度の低い部分に重み付けをして正規化した正規化ヒストグラムを算出し、当該正規化ヒストグラムと階調補正特性とに基づいて階調補正特性を評価するようにした。これによって、「画像内の暗い部分が明るくなるほど良い階調補正特性である」という仮定を満たす階調補正特性がより選択されやすくなるような評価を行うことができ、人間の感覚に合った評価を自動的に行うことができる。また、その評価値に基づいて、使用者に判断を求める必要がなく、最適な階調補正方法を画像処理装置が自動的に選択することができ、使用者のスキルによらず使用者の困惑を生ずることがない。

―変形例―
なお、上述した実施の形態の画像処理装置は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、画像の明度のヒストグラムｈ（ｖ）を作成し、このヒストグラムｈ（ｖ）に基づいて階調補正特性の評価値を算出する例について説明した。しかしながら、一般的には、画像内の被写体に重点をおいて階調補正を行った方が好ましい結果が得られることが多いことから、画像内の被写体に重点を置いてヒストグラムを作成するようにしてもよい。例えば、画像内に人物が写っている場合には、画像内の肌色が写っている画素で構成される領域を人物の顔領域と判定し、ヒストグラム作成時にその画素の重みを増すように計算を行うようにしてもよい。あるいは、画像に対して公知の顔検出処理を実行して画像内に含まれる人物の顔が占める領域（顔領域）を特定し、顔領域内の画素についてはヒストグラム作成時にその画素の重みを増すように計算を行うようにしてもよい。これによって、画像内の被写体に重点をおいて、さらに的確に階調補正特性の評価を行うことができる。

（２）上述した実施の形態では、画像処理対象の画像の全体に対して１つの階調補正特性を適用して階調補正処理を行う場合に、階調補正特性の評価値に基づいて使用する階調補正特性を決定する例について説明した。しかしながら、再表０２/０６２０５５に記載されているように、画像を複数の領域に分割して各領域ごとに異なる階調補正特性を設定して階調補正処理を実行する場合には、階調補正特性がほぼ一定とみなせる部分領域ごとに評価値を算出し、画像全体における評価値の平均値を算出するようにしてもよい。これによって、領域適応型の階調補正においても本発明を適用することができる。

（３）上述した実施の形態では明度でヒストグラムを作成しているが、画像データの各画素の明るさを示すその他の値でヒストグラムを作成してもよく、例えば画素値に基づいてヒストグラムを作成してもよい。

なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。

次の優先権基礎出願の開示内容は引用文としてここに組み込まれる。
日本国特許出願２００６年第１８６７３０号（２００６年７月６日出願）

Claims (10)

1. 入力された画像の各画素の明度に基づいてヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの明度の低い部分に重み付けをした正規化ヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、
   前記ヒストグラム作成部で作成した前記正規化ヒストグラムにより、画像の階調を補正する複数の異なる階調補正特性とを評価する評価部と、を備え、
   前記評価部は、前記階調補正特性における各階調の変化に対する出力特性の変化の割合と、前記正規化ヒストグラムの各階調における度数の大きさとから前記階調補正特性を評価することを特徴とする階調補正特性評価装置。
2. 請求項１に記載の階調補正特性評価装置において、
   画像を複数の領域に分割する分割部をさらに備え、
   前記ヒストグラム作成部は、前記領域ごとに画像の各画素値に基づいてヒストグラムを作成し、
   前記評価部は、前記領域ごとの正規化ヒストグラムと、前記領域ごとに画像の階調を補正する階調補正特性とに基づいて、前記領域ごとの階調補正特性を評価することを特徴とする階調補正特性評価装置。
3. 請求項１に記載の階調補正特性評価装置において、
   画像内から人物の顔が占める領域を検出する顔領域検出部をさらに備え、
   前記ヒストグラム作成部は、前記顔領域検出部で検出した人物の顔が占める領域の重みを増加させて、前記画像のヒストグラムを作成することを特徴とする階調補正特性評価装置。
4. 請求項１〜３のいずれか一項に記載の階調補正特性評価装置と、
   前記評価部による評価結果に基づいて選択された前記階調補正特性を用いて階調補正を施す処理部と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
5. 入力された画像の各画素の明度に基づいてヒストグラムを作成し、該ヒストグラムの明度の低い部分に重み付けをした正規化ヒストグラムを作成するヒストグラム作成工程と、
   前記ヒストグラム作成工程で作成した前記正規化ヒストグラムにより、画像の階調を補正する複数の異なる階調補正特性を評価する評価工程と、を有し、
   前記評価工程は、前記階調補正特性における各階調の変化に対する出力特性の変化の割合と、前記正規化ヒストグラムの各階調における度数の大きさから前記階調補正特性を評価することを特徴とする階調補正特性評価方法。
6. 請求項５に記載の階調補正特性評価方法において、
   画像を複数の領域に分割する分割工程をさらに有し、
   前記ヒストグラム作成工程は、前記領域ごとに画像の各画素値に基づいてヒストグラムを作成し、
   前記評価工程は、前記領域ごとの正規化ヒストグラムと、前記領域ごとに画像の階調を補正する階調補正特性とに基づいて、前記領域ごとの階調補正特性を評価することを特徴とする階調補正特性評価方法。
7. 請求項５に記載の階調補正特性評価方法において、
   画像内から人物の顔が占める領域を検出する顔領域検出工程をさらに有し、
   前記ヒストグラム作成工程は、前記顔領域検出工程で検出した人物の顔が占める領域の重みを増加させて、前記画像のヒストグラムを作成することを特徴とする階調補正特性評価方法。
8. 請求項５〜７のいずれか一項に記載の階調補正特性評価方法の各工程と、
   前記評価工程による評価結果に基づいて選択された前記階調補正特性を用いて階調補正を施す処理工程を有することを特徴とする画像処理方法。
9. 請求項５〜７のいずれか一項に記載の階調補正特性評価方法における各工程をコンピュータに実行させるための階調補正特性評価プログラム。
10. 請求項８に記載の画像処理方法における各工程をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。

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