JP5451213B2 - 画像処理装置及び画像処理方法並びにコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
プリンタ210は、補正処理部107で補正した画像を印刷媒体に印刷する。
図3は、本発明の実施形態に係る画像処理システムのコンピュータ200の動作手順を示すフローチャートである。この処理を実行するプログラムは、実行時に二次記憶装置205からRAM204にロードされ、CPU202の制御の下に実行される。
Y=0.299×R+0.587×G+0.144×B
Cb=−0.169×R−0.331×G+0.500×B
Cr=0.500×R−0.419×G−0.081×B …式(1)
輝度(Y)の平均値=Σ(輝度値(Y)×度数)/全画素数 …式(2)
色差(Cb)の平均値=Σ(色差値(Cb)×度数)/全画素数 …式(3)
色差(Cb)の分散値=Σ((色差値(Cb)−色差の平均値)の2乗)/全画素数 …式(4)
露出不足割合R=C/(C+D)×100…式(5)
例えば、第一カテゴリが露出不足で、画像に占める割合Cの値が60とし、第二カテゴリが夜景で、画像に占める割合Dの値が40とする。この場合、
露出不足割合R=60/(60+40)×100=60
となる。また、第一カテゴリもしくは第二カテゴリが露出不足以外の場合、
露出不足割合R=0
となる。
積分fa(R)>積分fb(R) …式(6)
積分fa(R)<積分fc(R) …式(7)
図9は、本発明の実施形態に係る特徴量算出部103の動作手順を示すフローチャートである。
図10(A)は、実施形態に係る輝度(Y)のヒストグラムを示すグラフ図、図10(B)は、実施形態に係る色差(Cb)のヒストグラムを示すグラフ図である。
輝度(Y)の平均値=Σ(輝度値(Y)×度数)/全画素数 …式(8)
ここで、Σは0〜255の総和を示している。
色差(Cb)の平均値=Σ(色差値(Cb)×度数)/全画素数 …式(9)
ここで、Σは0〜255の総和を示している。
色差(Cb)の分散値=Σ((色差値(Cb)−色差の平均値)の2乗)/全画素数 …式(10)
ここで、Σは0〜255の総和を示している。
また、例えば、色差(Cb)の分散値を正規化する場合は、0〜16384を0〜100の値に変換し、16384より大きい値は100にする。
色差(Cb)の分散値の正規化後の値={色差(Cb)の分散値/16384}×100
そして、明度成分の特徴量と色のばらつき成分の特徴量を正規化した値をカテゴリ判定部105に出力する。
座標(Xa,Yb)=(輝度(Y)平均値、色差(Cb)分散値)
座標1104(X1,Y1)=(60,40)
座標1105(X2,Y2)=(20,80)
座標1105(X3,Y3)=(60,80)
露出不足割合R=60/(60+40)×100=60
となる。また、第一カテゴリもしくは第二カテゴリが露出不足以外の場合、
露出不足割合R=0
となる。
R’=255×{(R/255)の(1/γ)乗}
G’=255×{(G/255)の(1/γ)乗}
B’=255×{(B/255)の(1/γ)乗} …式(11)
ここでγの値が1より大きい場合は、取得画像に対し出力画像が明るくなる。またγの値が「1」より小さいとき、取得画像に対し出力画像が暗くなる。
該領域の信頼度=B/(A+B)×100 …式(12)
例えば、距離Aが40で、距離Bが60の場合、
該領域の信頼度=60/(40+60)×100=60
となる。
座標(Xa,Yb)=(輝度(Y)平均値、色差(Cb)分散値)
座標1701(X1,Y1)=(10,80)
座標1702(X2,Y2)=(30,60)
座標1703(X3,Y3)=(20,10)
座標1704(X4,Y4)=(40,20)
座標1705(X5,Y5)=(90,30)
座標1706(X6,Y6)=(80,80)
カテゴリ情報保持部104では、上記学習で求めた代表点の座標1701〜1706をカテゴリ情報として予め保持し、カテゴリ判定部105で領域毎にカテゴリを判定する際に、カテゴリ情報をカテゴリ判定部105へ出力する。
座標(Xa,Yb)=(輝度(Y)平均値、色差(Cb)分散値)
座標1700(X0,Y0)=(40,30)
距離=((Xa−Xb)の2乗+(Ya−Yb)の2乗) …式(13)
座標1700(X0,Y0)と座標1701(X1,Y1)の距離=3400
座標1700(X0,Y0)と座標1702(X2、Y2)の距離=1000
座標1700(X0,Y0)と座標1703(X3,Y3)の距離=800
座標1700(X0,Y0)と座標1704(X4,Y4)の距離=100
座標1700(X0,Y0)と座標1705(X5,Y5)の距離=2500
座標1700(X0,Y0)と座標1706(X6,Y6)の距離=4100
そして、最も距離の短い座標1704である代表点を該領域の代表点と設定する。この場合、座標1704のカテゴリは、露出不足なので、該領域のカテゴリを露出不足と判定する。
該領域の代表点信頼度=Lb/(La+Lb)×100 …式(14)
該領域の代表点信頼度=1000/(100+1000)×100=91(四捨五入)
となる。
補正強度設定部106は、カテゴリ判定部105で判定した第一カテゴリ、第二カテゴリの判定結果と各カテゴリの信頼度によって露出不足割合Rを算出し、補正強度を設定する。設定した補正強度を補正処理部107へ出力する処理部である。
露出不足割合R=60/(60+40)×100=60
となる。また、第一カテゴリもしくは第二カテゴリが露出不足以外の場合、
露出不足割合R=0
となる。
S203は、図13のS83と同様なため省略する。
S204は、図13のS84と同様なため省略する。
S205は、図13のS85と同様なため省略する。
本実施形態の補正処理部107は、実施系1と同様で行えるが、更に、細かい制御で補正処理を行える。例えば、図21で説明する。
座標(Xa,Yb,Zb)=(輝度(Y)平均値、色差(Cb)分散値、輝度(Y)最大値)
座標2400(X0,Y0,Z0)=(60,50,50)
距離=((Xa−Xb)の2乗+(Ya−Yb)の2乗+(Za−Zb)の2乗)…式(16)
露出不足割合R=C/E×100…式(17)
CPU202は、RAM204やROM203に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いてコンピュータ200全体の制御を行うと共に、画像出力装置、画像読取装置が行うものとして上述した各処理を実行する。
また、本発明で、補正処理方法は、明度を補正する明度補正処理としているが、明度を補正する処理であれば、いずれでも構わない。例えば、局所的に明るさの補正を行う覆い焼き処理でもよい。
K=g×(1.0−(B(Xz,Yz)/255))…式(17)
上式において、B(Xz,Yz)は、座標(Xz,Yz)における合成低周波画像の画素値(0〜255)であり、gは本実施形態の補正強度Pを示す。
Claims (16)
- 画像に含まれる複数の領域の特徴量を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された特徴量に基づき、前記領域毎にカテゴリと該カテゴリの信頼度を判別する領域カテゴリ判別手段と、
前記領域カテゴリ判別手段によって判別された領域毎のカテゴリと該カテゴリの信頼度に基づき前記画像におけるカテゴリ毎の信頼度を取得し、該取得されたカテゴリ毎の信頼度に基づき前記画像のカテゴリを判別する画像カテゴリ判別手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - さらに、前記領域カテゴリ判別手段によって判別されたカテゴリと前記判別された各カテゴリの信頼度から、前記画像における露出不足割合を算出し、該算出された露出不足割合と前記画像のカテゴリに基づき、前記画像の明るさを補正する補正手段を有し、前記補正手段は、前記露出不足割合と前記カテゴリに応じて、明るさを補正する量を
制御することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記画像カテゴリ判別手段は、前記画像において最も大きい信頼度をもつカテゴリを前記画像のカテゴリとして判別することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記画像カテゴリ判別手段は、前記領域毎のカテゴリの信頼度を前記画像においてカテゴリ毎に集計した値から、前記画像におけるカテゴリ毎の信頼度を取得することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- さらに、前記画像においてカテゴリ毎の信頼度が最も大きい2つのカテゴリを、それぞれ第一カテゴリ、第二カテゴリとし、前記第一カテゴリと前記第二カテゴリの組み合わせと、該第一カテゴリの信頼度と該第二カテゴリの信頼度とに基づき、前記画像の明るさを補正する補正手段を有し、
前記補正手段は、前記第一カテゴリの信頼度と前記第二カテゴリの信頼度に応じて、明るさを補正する量を制御することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記画像のカテゴリは、露出不足または夜景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。
- さらに、前記領域カテゴリ判別手段によって判別されたカテゴリと前記判別されたカテゴリ毎の前記画像に占める割合から、前記画像における露出不足割合を算出し、該算出された露出不足割合と前記画像のカテゴリに基づき、前記画像の明るさを補正する補正手段を有し、
前記補正手段は、前記露出不足割合と前記カテゴリに応じて、明るさを補正する量を制御することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記領域カテゴリ判別手段は、前記領域の特徴量と予め設定されたカテゴリを示す特徴量とに基づき、前記領域のカテゴリの信頼度を取得することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- さらに、前記画像に占める割合が最も大きい2つのカテゴリを、それぞれ第一カテゴリ、第二カテゴリとし、前記第一カテゴリと前記第二カテゴリの組み合わせと、該第一カテゴリと該第二カテゴリがそれぞれ該画像に占める割合とに基づき、前記画像の明るさを補正する補正手段を有し、
前記補正手段は、前記組み合わせと前記割合に応じて、明るさを補正する量を制御することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記第一カテゴリが露出不足、前記第二カテゴリが夜景と判別された場合、前記第一カテゴリが露出不足、前記第二カテゴリが風景と判別された場合よりも、前記画像の明るさを補正する量を小さくすることを特徴とする請求項5または請求項9記載の画像処理装置。
- 前記特徴量は、前記画像の明度成分と色のばらつき成分であることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記明度成分は輝度であり、前記色のばらつき成分は色差であることを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。
- 前記色のばらつき成分は、前記領域における色差の最大値から最小値を引いた値であることを特徴とする請求項12に記載の画像処理装置。
- 前記明るさの補正処理は、覆い焼き処理であること特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 画像に含まれる複数の領域の特徴量を取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された特徴量に基づき、前記領域毎にカテゴリと該カテゴリの信頼度を判別する領域カテゴリ判別ステップと、
前記領域カテゴリ判別ステップによって判別された領域毎のカテゴリと該カテゴリの信頼度に基づき前記画像におけるカテゴリ毎の信頼度を取得し、該取得されたカテゴリ毎の信頼度に基づき前記画像のカテゴリを判別する画像カテゴリ判別ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至14の何れか1項に記載の画像処理装置として機能さ
せるためのプログラム。
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