JP5245991B2 - 明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置 - Google Patents

明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置 Download PDF

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Description

この発明は、画像の明るさを補正する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置に関する。
従来、デジタルカメラなどで撮影された画像に対する補正の一つとして、明るさ補正が行われている。図16は、明るさ補正を説明するための説明図である。図16は、暗い画像、普通の画像及び明るい画像それぞれについて、縦軸を出現頻度、横軸を輝度値にとった輝度ヒストグラム及び、縦軸を出力値、横軸を入力値にとった明るさ補正カーブを模式的に示している。図16に示すように、輝度の平均値(左側の図で、三角印を付した値)が低い暗い画像に対しては、明るさ補正として明変換(入力値よりも出力値の方が同じまたは大きくする変換)が行われ、輝度の平均値が高い明るい画像に対しては、明るさ補正として暗変換(入力値よりも出力値の方が同じまたは小さくする変換)が行われる。
しかし、夜景など露出量が少ない画像では、デジタルカメラの特性によりノイズが多く発生しやすい。このようなノイズとして周囲と彩度や色相に差がある点状の画素が現れるノイズがある。そのため、このようなノイズを含んでいる画像に対して明変換を行うと彩度ノイズが目立ってしまう。そこで、暗い画像の明変換後の画像において、画素の輝度が低く彩度が高いほど、彩度を抑制する補正を行う技術が開発されている(例えば、特許文献1参照。)。
特開平11−285019号公報
しかしながら、暗い画像に発生するノイズの彩度は高くない場合もあり、明変換後の画像において彩度が高いほど彩度を抑制する従来技術では、ノイズを正確に検知して抑制することができないという問題がある。また、青空や夕焼け、花の近接撮影などで階調が滑らかに変化するグラデーション画像においては、明るさ補正を行うと滑らかな画像の特徴が失われてしまうという問題がある。
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、ノイズが多い暗い画像やグラデーション画像を正確に特定し、明るさ補正を抑制することができる明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置を提供することを目的とする。
本願の開示する明るさ補正装置は、一つの態様において、画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素と似通っている程度を示す相関値を算出する相関値算出部と、前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部とを備える。
また、本願の開示する明るさ補正装置は、他の態様において、画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定部と、前記画像明暗判定部により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択部と、前記最暗領域選択部により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素と似通っている程度を示す相関値を算出する相関値算出部と、前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部とを備える。
本願の開示する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置の一つの態様によれば、過度な明るさ補正を抑制し、画質を向上させることができるという効果を奏する。
また、本願の開示する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置の他の態様によれば、暗い画像に対して過度な明るさ補正を抑制し、画質を向上させることができるという効果を奏する。
図1は、本実施例に係る画像処理装置による明るさ補正を説明するための説明図である。 図2は、本実施例に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図3は、画像データ記憶部が記憶する画像データ及びイグジフ情報の一例を示す図である。 図4は、明るさ補正部の構成を示す機能ブロック図である。 図5は、ノイズ検知フィルタ走査を説明するための説明図である。 図6は、ノイズ検知フィルタカーネル(3×3のサイズ)を示す図である。 図7は、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の例を示す図である。 図8は、色相角を説明するための説明図である。 図9は、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の色相角差の例を示す図である。 図10は、グラデーション検知フィルタ走査を説明するための説明図である。 図11は、グラデーション候補画素とグラデーション候補画素でない画素の例を示す図である。 図12は、隣接画素との増減分の例を示す図である。 図13は、明るさ補正部の処理手順を示すフローチャートである。 図14は、補正判定部の処理手順を示すフローチャートである。 図15は、本実施例に係る明るさ補正プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。 図16は、明るさ補正を説明するための説明図である。
以下に添付図面を参照して、本願の開示する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、本実施例では、本願の開示する技術を静止画像に適用した場合を中心に説明するが、本願の開示する技術を動画像に適用することもできる。
まず、本実施例に係る画像処理装置による明るさ補正について説明する。図1は、本実施例に係る画像処理装置による明るさ補正を説明するための説明図である。図1の左列の図は、縦軸を出現頻度、横軸を輝度値にとった輝度ヒストグラムとして、上から順に、暗い画像の輝度ヒストグラム、普通の画像の輝度ヒストグラム、明るい画像の輝度ヒストグラムを表している。図1の中列の図は、縦軸を出力値、横軸を入力値にとった明るさ補正カーブを模式的に示した図として、上から順に、入力値よりも出力値の方が同じまたは大きくする変換である明変換、入力値と出力値とが同じである変換なし、入力値よりも出力値の方が同じまたは小さくする変換である暗変換を示している。
図1に示すように、本実施例に係る画像処理装置は、暗い画像に対して明変換を行う場合に、ノイズが多い場合には、明変換の変換度合を弱める。具体的には、Y=X0.5で定義される明変換の特性曲線をY=X0.9とする。したがって、暗い画像の明変換によってノイズが目立つことを防ぐことができる。
また、本実施例に係る画像処理装置は、明るい画像に対して暗変換を行う場合に、グラデーション画像の場合には、暗変換の変換度合を弱める。具体的には、Y=X2.0で定義される暗変換の特性曲線をY=X1.1とする。したがって、グラデーション画像の暗変換によって階調トビが発生することを防ぐことができる。
また、本実施例に係る画像処理装置は、ノイズ検知フィルタを用いて周囲の画素との相関が低い画素をノイズ候補画素として特定し、ノイズ候補画素の割合に基づいてノイズが多い画素であるか否かを判定する。したがって、ノイズの多い画像を正確に特定することができる。
また、本実施例に係る画像処理装置は、グラデーション検知フィルタを用いて周囲の画素との相関値が高い画素をグラデーション候補画素として特定し、グラデーション候補画素の割合に基づいてグラデーション画素であるか否かを判定する。したがって、グラデーション画像を正確に特定することができる。
次に、本実施例に係る画像処理装置100の構成について説明する。図2は、本実施例に係る画像処理装置100の構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、画像処理装置100は、画像入力部110と、画像データ記憶部120と、レンジ補正部130と、明るさ補正部140と、彩度補正部150と、シャープネス部160と、補正判定部170と、画像出力部180と、UI部190とを有する。
画像入力部110は、デジタルカメラなどで撮影された画像のデータ及びイグジフ情報をSDカードから読み込んで画像データ記憶部120に書き込む処理部である。なお、画像入力部110は、SDカードの代わりに、DVDやハードディスクなど他の記憶装置から画像データ及びイグジフ情報を読み込むこともできる。
画像データ記憶部120は、画像入力部110によりSDカードから読み込まれた画像データ及びイグジフ情報を記憶する記憶部である。また、画像データ記憶部120は、レンジ補正部130、明るさ補正部140、彩度補正部150及びシャープネス部160により補正が行われた画像データを記憶する。
図3は、画像データ記憶部120が記憶する画像データ及びイグジフ情報の一例を示す図である。図3に示すように、画像データ記憶部120は、画像データとして各画素のR、G、Bの値を記憶する。なお、ここでは、解像度が1024×1024であり、階調レベルが0〜255である場合を示す。また、画像データ記憶部120は、イグジフ情報として、解像度、絞り値、シャッタースピード、ISOなどを記憶する。
レンジ補正部130は、画像データ記憶部120から画像データを読み出し、ダイナミックレンジ補正やカラーバランス補正を行う処理部であり、補正結果を画像データ記憶部120に書き込む。
明るさ補正部140は、レンジ補正部130により補正された画像データ及びイグジフ情報を画像データ記憶部120から読み出し、暗い画像に対しては明変換を行い、明るい画像に対しては暗変換を行うことによって画像の明るさを補正する処理部である。明るさ補正部140は、補正結果を画像データ記憶部120に書き込む。なお、明るさ補正部140の詳細については後述する。
彩度補正部150は、明るさ補正部140により補正された画像データを画像データ記憶部120から読み出し、画像の彩度すなわち鮮やかさを補正する処理部であり、補正結果を画像データ記憶部120に書き込む。
シャープネス部160は、彩度補正部150により補正された画像データを画像データ記憶部120から読み出し、輪郭強調処理を行ってシャープな画像に補正する処理部であり、補正結果を画像データ記憶部120に書き込む。
補正判定部170は、シャープネス部160により補正された補正画像と画像入力部110によりデータが読み込まれた補正前の元画像とのエッジ信号を比較し、一連の補正によって画質が向上したか否かを判定する処理部である。補正判定部170は、一連の補正によって画質が向上した場合には、補正画像を出力画像と決定し、画質が向上しなかった場合には、元画像を出力画像と決定する。
具体的には、補正判定部170は、補正画像及び元画像からそれぞれエッジ信号を抽出したエッジ信号画像を生成する。なお、エッジ信号の抽出には、例えばソーベルフィルタを用いることができる。そして、エッジ信号画像間で同じ位置の画素同士を比較し、補正画像において、エッジ信号が所定の値、例えば0〜255に正規化後で50以上強調された画素の割合が所定の閾値、例えば95%以上であれば補正が成功したと判定する。そして、補正が成功した場合には、出力画像を補正画像と決定し、補正が成功しなかった場合には、補正により画質が向上しない旨を表示装置に表示するとともに、出力画像を元画像と決定する。
このように、補正判定部170がエッジ信号に基づいて補正が成功したか否かを判定することにより、不適切な補正により画質が低下することを防ぐことができる。
画像出力部180は、補正判定部170による決定に基づいて補正画像又は元画像を出力する処理部である。すなわち、補正判定部170による判定結果が補正画像出力である場合には、シャープネス部160により補正された画像データを画像データ記憶部120から読み出し、利用者の指示に基づいてプリンタまたは表示装置に画像を出力する。一方、補正判定部170による判定結果が元画像出力である場合には、画像入力部110により読み込まれた画像データを画像データ記憶部120から読み出し、利用者の指示に基づいてプリンタまたは表示装置に画像を出力する。
UI部190は、利用者がマウスやキーボードを用いて行う指示を受け付ける処理部である。例えば、UI部190は、利用者からの画像読み込み指示を受け付けて画像入力部110に画像データ及びイグジフ情報の入力を指示し、利用者からの出力装置指定を受け付けて画像出力部180に通知する。
次に、明るさ補正部140の詳細について説明する。図4は、明るさ補正部140の構成を示す機能ブロック図である。図4に示すように、明るさ補正部140は、画像明暗判定部141と、ノイズ検出部142と、グラデーション検出部143と、補正実行部144とを有する。
画像明暗判定部141は、補正対象画像が暗い画像であるか否かをEV値及び輝度平均値に基づいて判定する処理部である。具体的には、画像明暗判定部141は、画像データ記憶部120からイグジフ情報を読み出し、画像の絞り値F、シャッタースピードT、ISOを用いてEV値を以下の式により算出する。なお、EV値は理論上は±無限大の値を取り得るが、自然画の撮影環境においては、だいたい−3〜+15の値となる。
EV=log2(F)2−log2(T)−log2(ISO/100)
また、画像明暗判定部141は、画像データ記憶部120から画像データを読み出し、各画素についてRGB値から輝度値Y=0.299R+0.587G+0.114Bを計算する。そして、各画素の輝度値から補正対象画像の輝度平均値を算出する。そして、画像明暗判定部141は、EV値が低く、かつ、輝度平均値が低い場合に補正対象画像が暗い画像であると判定する。
ここで、EV値が低いか否かは、EV値が所定の閾値、例えば5より小さいか否かで判定することができる。また、輝度平均値が低いか否かは、輝度平均値が所定の閾値、例えば50より小さいか否かで判定することができる。
ノイズ検出部142は、補正対象画像がノイズの多い画像であるか否かを判定し、ノイズが多い画像である場合には、明るさ変換の度合を弱める設定を行う処理部、すなわち補正弱めフラグをONに設定する処理部である。また、ノイズ検出部142は、ノイズが多い画像でない場合には、補正弱めフラグをOFFに設定する。ノイズ検出部142がノイズが多い画像を検出して補正弱めフラグをONに設定することによって、明るさ変換により夜景画像などでノイズが目立つようになることを防ぐことができる。
グラデーション検出部143は、補正対象画像がグラデーション画像であるか否かを判定し、グラデーション画像である場合には、補正弱めフラグをONに設定し、グラデーション画像でない場合には、補正弱めフラグをOFFに設定する処理部である。グラデーション検出部143がグラデーション画像を検出して補正弱めフラグをONに設定することによって、明るさ変換によりグラデーション画像で滑らかさが失われることを防ぐことができる。
補正実行部144は、補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行う処理部である。すなわち、補正実行部144は、補正弱めフラグがONである場合には、明変換又は暗変換の変換度合を弱め、補正弱めフラグがOFFである場合には、明変換又は暗変換の変換度合をそのままとする。
次に、図5〜図9を用いてノイズ検出部142の処理の詳細について説明する。図5は、ノイズ検知フィルタ走査を説明するための説明図である。図5に示すように、ノイズ検出部142は、暗い画像を複数のエリアに分割し、最も暗いエリアでノイズ検知フィルタを走査して各画素がノイズ候補画素であるか否かを判定する。
図6は、ノイズ検知フィルタカーネルの一例を示す図である。図6に示すように、ノイズ検知フィルタカーネルのサイズは3×3であり、フィルタ走査では、自身(2,2)と周りの8画素((1,1)〜(3,3))の色情報が調べられる。自身と周りの8画素の色相が似通っていれば(相関が高ければ)、画素はノイズ候補画素でないと判定され、自身と周りの8画素の色相が似通っていなければ(相関が低ければ)、画素はノイズ候補画素であると判定される。図7に、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の例を示す。図7(a)はノイズ候補画素でない画素を示し、図7(b)はノイズ候補画素を示す。
ノイズ検出部142は、色相が似通っているか否かを色相角を用いて判定する。色相角は、RGB色空間を明度、彩度、色相の3属性で表現されるLCH色空間に変換することによって算出することができる。図8は、色相角を説明するための説明図である。図8に示すように、赤の色相角は0°であり、黄色の色相角は90°であり、シアンの色相角は180°であり、青紫の色相角は270°である。なお、RGB色空間からLCH色空間への変換については、大田登著、「色彩工学」、東京電機大学出版会、PP.116−125に記載されている。
ノイズ検出部142は、2つの画素間の色相角の差の絶対値すなわち色相角差を計算し、色相角差に基づいて2つの画素の色相が似通っているか否かを判定する。具体的には、色相角差が所定の閾値、例えば、45°以内であれば、2つの画素の色相が似通っていると判定し、45°以内でなければ、2つの画素の色相が似通っていないと判定する。
そして、ノイズ検出部142は、画素(2,2)と周りの8画素それぞれとについて8個の色相角差を計算し、色相が似通った画素の個数が8であり、色相が似通っていない画素の個数が0の場合には、画素(2,2)をノイズ候補でない画素と判定する。一方、色相が似通った画素の個数が0であり、色相が似通っていない画素の個数が8の場合には、画素(2,2)をノイズ候補画素と判定する。
なお、最も暗いエリアでフィルタ走査が行われるため、色相が似通った画素と色相が似通っていない画素の個数の組み合わせが他の場合になることは少ないが、そのような場合には、ノイズ検出部142は、数の多い方に基づいてノイズ候補画素か否かを判定する。
そして、ノイズ検出部142は、最も暗いエリアにおけるノイズ候補画素の割合を計算し、ノイズ候補画素の割合が所定の閾値、例えば20%以上であれば、ノイズの多い画像であると判定し、20%以上でなければ、ノイズの多い画像でないと判定する。
図9は、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の色相角差の例を示す図である。図9に示すように、ノイズ候補画素でない画素の場合には、周りの8画素との色相角差が全て45°以内であり、ノイズ候補画素の場合には、周りの8画素との色相角差が全て45°より大きい。
なお、ここでは、ノイズ検出部142が、色相値を周囲の画素の相関値として用いてノイズ候補画素か否かを判定する場合について説明したが、周囲の画素の相関値として彩度値を用いて同様にノイズ候補画素か否かを判定するようにすることもできる。
次に、図10〜図12を用いてグラデーション検出部143の処理の詳細について説明する。図10は、グラデーション検知フィルタ走査を説明するための説明図である。図10に示すように、グラデーション検出部143は、補正対象画像を縮小し、グラデーションを探索しやすくする。なお、グラデーションは大局的な特徴なので、画像の縮小によっても特徴が失われることはない。
そして、グラデーション検出部143は、縮小画像上でグラデーション検知フィルタを走査して各画素がグラデーション候補画素であるか否かを判定する。グラデーション検知フィルタカーネルとしては、ノイズ検知フィルタと同様の3×3のサイズのフィルタカーネルを用いる。
具体的には、グラデーション検出部143は、各画素の縦方向の隣接画素2つを用いて縦方向のグラデーションが存在するか否かを判定し、各画素の横方向の隣接画素2つを用いて横方向のグラデーションが存在するか否かを判定する。そして、縦方向又は横方向のいずれかにグラデーションが存在する場合に、グラデーション候補画素であると判定する。
図11は、グラデーション候補画素とグラデーション候補画素でない画素の例を示す図である。図11(a)はグラデーション候補画素の例を示し、図11(b)はグラデーション候補画素でない画素の例を示す。図11(a)の画素(2,2)は縦方向にも横方向にもグラデーションがある場合を示し、図11(b)の画素(2,2)は縦方向と横方向のいずれにもグラデーションがない場合を示す。
グラデーション検出部143は、画素(2,2)と縦方向の2つの隣接画素(1,2)及び(3,2)それぞれとの輝度のレベル値の増減分を計算し、両方の増減分の差の絶対値が所定の閾値、例えば5以内であれば縦方向のグラデーションがあると判定する。同様に、画素(2,2)と横方向の2つの隣接画素(2,1)及び(2,3)それぞれとの輝度のレベル値の増減分を計算し、両方の増減分の差の絶対値が所定の閾値、例えば5以内であれば横方向のグラデーションがあると判定する。
図12は、隣接画素との増減分の例を示す図である。図12(a)はグラデーション候補画素の例を示し、図12(b)はグラデーション候補画素でない画素の例を示す。図12(a)の場合には、(2,2)と(1,2)との間の増減分、(3,2)と(2,2)との間の増減分はともに+25であって差の絶対値は5以内であり、縦方向のグラデーションがある。また、(2,1)と(2,2)との間の増減分、(2,2)と(2,3)間の増減分はともに+20であって差の絶対値は5以内であり、横方向のグラデーションがある。
一方、図12(b)の場合には、(2,2)と(1,2)との間の増減分は−45、(3,2)と(2,2)との間の増減分は+45であって差の絶対値90は5より大きく、縦方向のグラデーションはない。また、(2,1)と(2,2)との間の増減分は+35、(2,2)と(2,3)間の増減分は−35であって差の絶対値70は5より大きく、横方向のグラデーションもない。
そして、グラデーション検出部143は、グラデーション候補画素の割合が所定の閾値、例えば20%より大きい場合にはグラデーション画像であると判定する。
次に、明るさ補正部140の処理手順について説明する。図13は、明るさ補正部140の処理手順を示すフローチャートである。図13に示すように、明るさ補正部140は、まず、画像明暗判定部141が、EV値及び輝度平均値を算出し(ステップS1)、補正対象画像が暗い画像であるか否か、すなわち、EV値が低く、かつ、輝度平均値が低いか否かを判定する(ステップS2)。
その結果、補正対象画像が暗い画像である場合には、ノイズ検出部142が、補正対象画像を複数のエリアに分割し、最も暗いエリアを特定する(ステップS3)。そして、ノイズ検出部142は、最も暗いエリアでノイズ検知フィルタを走査し(ステップS4)、補正対象画像がノイズの多い画像であるか否かを判定する(ステップS5)。
その結果、補正対象画像がノイズの多い画像である場合には、補正弱めフラグをONに設定し(ステップS6)、補正対象画像がノイズの多い画像でない場合には、補正弱めフラグをOFFに設定する(ステップS7)。
これに対して、補正対象画像が暗い画像でない場合には、グラデーション検出部143が、補正対象画像を縮小してグラデーション検知フィルタを走査し(ステップS8)、補正対象画像がグラデーション画像であるか否かを判定する(ステップS9)。
その結果、補正対象画像がグラデーション画像である場合には、補正弱めフラグをONに設定し(ステップS10)、補正対象画像がグラデーション画像でない場合には、補正弱めフラグをOFFに設定する(ステップS11)。
そして、補正実行部144が、補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行う(ステップS12)。このように、補正実行部144が、補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行うことによって、過度な明るさ補正を抑制することができる。
次に、補正判定部170の処理手順について説明する。図14は、補正判定部170の処理手順を示すフローチャートである。図14に示すように、補正判定部170は、SDカードからデータが読み込まれた元画像及びシャープネス部160による補正画像のそれぞれに対してエッジ抽出を行う(ステップS71)。
そして、補正画像においてエッジ信号が50以上強調された画素の割合が95%より小さいか否かを判定する(ステップS72)。ここで、エッジ信号は0〜255の値に正規化されているものとする。そして、95%より小さい場合には、元画像を出力すると判定し(ステップS73)、95%より小さくない場合には、補正画像を出力すると判定する(ステップS74)。
このように、補正判定部170が補正画像においてエッジが強調されたか否かを判定することによって、不適切な補正に起因する画質の低下を防ぐことができる。
上述してきたように、本実施例では、画像明暗判定部141が補正対象画像が暗い画像であるか否かを判定し、暗い画像である場合には、ノイズ検出部142がノイズの多い画像を検出して補正弱めフラグをONにする。また、暗い画像でない場合には、グラデーション検出部143がグラデーション画像を検出して補正弱めフラグをONにする。そして、補正実行部144が補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行う。したがって、不適切な明るさ変換を抑制し、画質を向上させることができる。
なお、本実施例では、明るさ補正部について説明したが、明るさ補正部が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する明るさ補正プログラムを得ることができる。そこで、明るさ補正プログラムを実行するコンピュータについて説明する。
図15は、本実施例に係る明るさ補正プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。図15に示すように、コンピュータ200は、RAM210と、CPU220と、HDD230と、LANインタフェース240と、表示装置250と、DVDドライブ260と、USBインタフェース270とを有する。
RAM210は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリであり、CPU220は、RAM210からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。HDD230は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、LANインタフェース240は、コンピュータ200をLAN経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。表示装置250は、画像などを表示する装置であり、DVDドライブ260は、DVDの読み書きを行う装置である。USBインタフェース270は、マウス、キーボード、プリンタ、SDカードリーダなどの機器を接続するためのインタフェースであり、複数個の機器を接続することができる。
そして、コンピュータ200において実行される明るさ補正プログラム211は、DVDに記憶され、DVDドライブ260によってDVDから読み出されてコンピュータ200にインストールされる。あるいは、明るさ補正プログラム211は、LANインタフェース240を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ200にインストールされる。そして、インストールされた明るさ補正プログラム211は、HDD230に記憶され、RAM210に読み出されてCPU220によって実行される。
また、本実施例では、シャープネス部160による処理の後で補正判定部170が補正画像と元画像のエッジ信号を比較する場合について説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、明るさ補正部140など各補正処理の後で、補正前後の画像間でエッジ信号の比較を行い、補正により画質が向上したときだけ補正画像を次の入力画像とする場合にも同様に適用することができる。
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
(付記1)画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出手順と、
前記相関値算出手順により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定手順と、
前記補正度合決定手順により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
(付記2)付記1記載のプログラムはさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定手順と、
前記画像明暗判定手順により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択手順と、をコンピュータに実行させ
前記相関値算出手順は、前記最暗領域選択手順により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする付記1記載の明るさ補正プログラム。
(付記3)前記補正度合決定手順は、
前記相関値に基づいて各画素がノイズ候補画素であるか否かを判定するノイズ候補画素判定手順と、
前記ノイズ候補画素判定手順による各画素の判定結果に基づいて画像がノイズの多い画像であるか否かを判定するノイズ画像判定手順と、
前記ノイズ画像判定手順により画像がノイズの多い画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より抑制すると決定する補正抑制決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする付記2に記載の明るさ補正プログラム。
(付記4)前記相関値算出手順は、各画素について周囲の画素との色相角差を前記相関値として算出することを特徴とする付記2または3に記載の明るさ補正プログラム。
(付記5)画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定手順と、
前記画像明暗判定手順により暗い画像であると判定された場合に該画像を構成する各画素の彩度値又は色相値についての周囲の画素との相関関係に基づいて該画像がノイズの多い画像であるか否かを判定するノイズ画像判定手順と、
前記ノイズ画像判定手順により画像がノイズの多い画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より抑制して明るさ補正を行う補正実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
(付記6)画像を構成する各画素の輝度値についての周囲の画素との相関関係に基づいて該画像がグラデーション画像であるか否かを判定するグラデーション画像判定手順と、
前記グラデーション画像判定手順により画像がグラデーション画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より弱めて明るさ補正を行う補正実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
(付記7)画像にダイナミックレンジ補正及び明るさ補正を含む補正を行って補正画像を生成する補正画像生成手順と、
前記補正画像生成手順により生成された補正画像のエッジ信号と前記補正画像生成手順により補正が行われる前の元画像のエッジ信号とに基づいて該補正の成否を判定する補正成否判定手順と、
前記補正成否判定手順により補正成功と判定された場合には補正画像を出力し、前記補正成否判定手順により補正成功でないと判定された場合には元画像を出力する画像出力手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
(付記8)画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値算出ステップにより各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定ステップと、
前記補正度合決定ステップにより決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行ステップと
を含んだことを特徴とする明るさ補正方法。
(付記9)付記8記載の方法はさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定ステップと、
前記画像明暗判定ステップにより暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択ステップと、を含み
前記相関値算出ステップは、前記最暗領域選択ステップにより選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする付記8記載の明るさ補正方法。
(付記10)画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出部と、
前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、
前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部と
を備えたことを特徴とする明るさ補正装置。
(付記11)付記10記載の装置はさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定部と、
前記画像明暗判定部により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択部と、を有し、
前記相関値算出部は、前記最暗領域選択部により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする付記10記載の明るさ補正装置。
100 画像処理装置
110 画像入力部
120 画像データ記憶部
130 レンジ補正部
140 明るさ補正部
141 画像明暗判定部
142 ノイズ検出部
143 グラデーション検出部
144 補正実行部
150 彩度補正部
160 シャープネス部
170 補正判定部
180 画像出力部
190 UI部
200 コンピュータ
210 RAM
211 明るさ補正プログラム
220 CPU
230 HDD
240 LANインタフェース
250 表示装置
260 DVDドライブ
270 USBインタフェース

Claims (7)

  1. 画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素と似通っている程度を示す相関値を算出する相関値算出手順と、
    前記相関値算出手順により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定手順と、
    前記補正度合決定手順により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
  2. 前記明るさ補正プログラムはさらに、
    画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定手順と、
    前記画像明暗判定手順により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択手順と、をコンピュータに実行させ、
    前記相関値算出手順は、前記最暗領域選択手順により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする請求項1に記載の明るさ補正プログラム。
  3. 前記補正度合決定手順は、
    前記相関値に基づいて各画素がノイズ候補画素であるか否かを判定するノイズ候補画素判定手順と、
    前記ノイズ候補画素判定手順による各画素の判定結果に基づいて画像がノイズの多い画像であるか否かを判定するノイズ画像判定手順と、
    前記ノイズ画像判定手順により画像がノイズの多い画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より抑制すると決定する補正抑制決定手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項2に記載の明るさ補正プログラム。
  4. 画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素と似通っている程度を示す相関値を算出する相関値算出ステップと、
    前記相関値算出ステップにより各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定ステップと、
    前記補正度合決定ステップにより決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行ステップと
    を含んだことを特徴とする明るさ補正方法。
  5. 前記明るさ補正方法はさらに、
    画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定ステップと、
    前記画像明暗判定ステップにより暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択ステップと、を含み、
    前記相関値算出ステップは、前記最暗領域選択ステップにより選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする請求項4に記載の明るさ補正方法。
  6. 画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素と似通っている程度を示す相関値を算出する相関値算出部と、
    前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、
    前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部と
    を備えたことを特徴とする明るさ補正装置。
  7. 前記明るさ補正装置はさらに、
    画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定部と、
    前記画像明暗判定部により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択部と、を有し、
    前記相関値算出部は、前記最暗領域選択部により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする請求項6に記載の明るさ補正装置。
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