JP5683882B2 - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関するものである。

従来、撮影した画像を補正する方法として、彩度を補正する方法がある。彩度を補正する方法は、例えば特許文献１に開示されている。

特許文献１では、画像を複数の領域に分割し、領域毎に彩度レベルを算出する。そして、最も彩度レベルが大きい領域を基準として、画像全体の彩度補正を行っている。

特開２０００−２２４６０７号公報

一般的には、撮影によって得られた画像は、主要被写体を含む注目領域が際立っていることが好まれている。つまり、注目領域と注目領域以外の非注目領域とを対比した場合に、注目領域の画像特徴が、非注目領域の画像特徴よりも強い印象を与える画像が得られることが望ましい。

しかし、上記の発明では、注目領域の画像特徴が非注目領域の画像特徴よりも強い印象を与える画像となるように補正が行われていない。そのため、注目領域と非注目領域との間で画像特徴を比較した場合に、必ずしも主要被写体が際立った画像を作成できない、といった問題点がある。

本発明はこのような問題点を解決するために発明されたもので、注目領域の主要被写体が際立った画像を作成することを目的とする。

本発明のある態様に係る画像処理装置は、画像を取得する画像取得部と、主要被写体を含む第１領域と主要被写体を含まない第２領域とを画像上に設定する領域設定部と、第１領域および第２領域における第１の画像特徴量をそれぞれ算出する画像特徴量算出部と、第１領域および第２領域における第１の画像特徴量を比較し、かつ、第１領域における色相の偏りを判定する比較部と、第１領域において、彩度又は明度が第１の閾値よりも大きく、かつ最も多い色相における色重心位置を算出する色重心位置算出部と、色重心位置に基づいて、補正する色の範囲である色補正領域を設定する色補正領域設定部と、比較部による比較結果に基づいて、第１領域における第１の画像特徴量が第２領域における第１の画像特徴量以上であり、かつ、第１領域における色相が偏っていると判定された場合、色補正領域設定部によって設定された色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をする特定色補正部と、を備え、第１の画像特徴量は、第１の閾値よりも高彩度又は高明度となる画素の画素数である。

本発明の別の態様に係る画像処理プログラムは、取得した画像をコンピュータで処理するための画像処理プログラムであって、コンピュータに、画像を取得する画像取得手順と、主要被写体を含む第１領域と主要被写体を含まない第２領域とを画像上に設定する領域設定手順と、第１領域および第２領域における第１の画像特徴量をそれぞれ算出する第１画像特徴量算出手順と、第１領域および第２領域における第１の画像特徴量とを比較し、かつ、第１領域における色相の偏りを判定する比較手順と、第１領域において、彩度又は明度が第１の閾値よりも大きく、かつ最も多い色相における色重心位置を算出する色重心位置算出手順と、色重心位置に基づいて、補正する色の範囲である色補正領域を設定する色補正領域設定手順と、比較手順による比較結果に基づいて、第１領域における第１の画像特徴量が第２領域における第１の画像特徴量以上であり、かつ、第１領域における色相が偏っていると判定された場合、色補正領域設定手順によって設定された色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をする特定色補正手順と、を実行させ、第１の画像特徴量は、第１の閾値よりも高彩度又は高明度となる画素の画素数である。

本発明のさらに別の態様に係る画像処理方法は、取得した画像に対して補正を行う画像処理方法であって、画像を取得し、主要被写体を含む第１領域と主要被写体を含まない第２領域とを画像上に設定し、第１領域および第２領域における第１の画像特徴量をそれぞれ算出し、第１領域と第２領域における第１の画像特徴量とを比較し、かつ、第１領域における色相の偏りを判定し、第１領域において、彩度又は明度が第１の閾値よりも大きく、かつ最も多い色相における色重心位置を算出し、色重心位置に基づいて、補正する色の範囲である色補正領域を設定し、比較結果に基づいて、第１領域における第１の画像特徴量が第２領域における第１の画像特徴量以上であり、かつ、第１領域における色相が偏っていると判定された場合、設定された色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をし、第１の画像特徴量は、第１の閾値よりも高彩度又は高明度となる画素の画素数である。

これら態様によれば、例えば非注目領域と比べて注目領域の彩度を強調した画像を得ることができ、また注目領域に多く含まれる特定の色を強調した画像を得ることができる。

本発明によると、主要被写体が際立った画像を作成することができる。

第１実施形態の撮像装置を示す概略ブロック図である。 第１実施形態の画像分析部を示す概略ブロック図である。 第１実施形態の領域選択部を示す概略ブロック図である。 注目領域を例示する図である。 注目領域を例示する図である。 第１実施形態の画素頻度の集計結果を示す図である。 第１実施形態における彩度強調係数および特定色彩度強調係数を算出するマップである。 彩度強調係数を算出するマップである。 第１実施形態の色補正領域を説明する図である。 第１実施形態の画像処理部を示す概略ブロック図である。 第２実施形態の画像分析部を示す概略ブロック図である。 第２実施形態における第１積算値および第２積算値を説明するための図である。 第２実施形態における第３積算値および第４積算値を説明するための図である。 第２実施形態のエッジ強調係数およびぼかし処理係数を算出するマップである。 第２実施形態において異なる方法によってエッジ強調係数を算出するためのマップである。 第２実施形態において異なる方法によってぼかし処理係数を算出するためのマップである。 第２実施形態の画像処理部を示す概略ブロック図である。 第３実施形態の画像分析部を示す概略ブロック図である。 第３実施形態における彩度強調係数、エッジ強調係数およびぼかし処理係数を算出するマップである。 第３実施形態の画像処理部を示す概略ブロック図である。 第４実施形態の画像分析部を示す概略ブロック図である。 分散を算出するためのフローチャートである。 分散を算出するためのフローチャートである。 第４実施形態の画素頻度の集計結果を示す図である。 第４実施形態における彩度強調係数および特定色彩度強調係数を算出するマップである。 注目領域における画素の状態を示す図である。 第５実施形態の画像分析部を示す概略ブロック図である。 第５実施形態の第１領域テクスチャ情報集計部を示す概略ブロック図である。 第５実施形態におけるノイズ補正係数を算出するマップである。 第５実施形態の画像処理部を示す概略ブロック図である。 第６実施形態の画像分析部を示す概略ブロック図である。 第６実施形態の第１領域色集計部を示す概略ブロック図である。 彩度ヒストグラムを例示する図である。 第１領域色集計部における集計結果を示す図である。 第６実施形態における彩度強調係数および特定色彩度強調係数を算出するマップである。 第６実施形態における画像処理部を示す概略ブロック図である。

本発明の第１実施形態について説明する。

本実施形態の撮像装置について図１を用いて説明する。図１は本実施形態の撮像装置の一部を示す概略ブロック図である。以下において説明する撮像装置は、撮像した画像を処理する画像処理装置としての機能を有している。

本実施形態の撮像装置は、撮像素子（画像取得部）１と、画像分析部２と、画像処理部（画像特徴調整部）３と、表示部４と、記録部５と、撮像制御部（画像処理方法設定部）６とを備える。

撮像素子１は、受光面に入射される光に応じた電気信号を所定のタイミングで出力する。撮像素子１は、例えばＣＣＤ（電荷結合素子）やＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）センサと称される形式、あるいはその他の各種の形式の撮像素子である。

画像分析部２について図２を用いて説明する。図２は画像分析部２を示す概略ブロック図である。

画像分析部２は、領域選択部７と、第１領域色集計部（画像特徴量算出部）８と、第２領域色集計部（画像特徴量算出部）９と、色重心位置算出部１０と、比較部１１と、特定色補正パラメータ算出部（色補正領域設定部）１２と、彩度補正パラメータ算出部１３とを備える。

領域選択部７について、図３を用いて説明する。図３は領域選択部７を示す概略ブロック図である。

領域選択部７は、顔領域設定部１４と、合焦領域設定部１５と、注目領域設定部（領域設定部）１６と、領域判定部（領域設定部）１７とを備える。

顔領域設定部１４は、図示しない顔検出部から出力される顔情報に基づいて、撮像素子１を介して得られた画像データから主要被写体を含む領域を選択する。主要被写体は、例えば人間の顔、動物の顔であるが、これらに限られることはない。なお、本実施形態では、主要被写体には顔が含まれているが、顔を含まないものを主要被写体としてもよい。

合焦領域設定部１５は、図示しない合焦部から出力されるオートフォーカス情報（ＡＦ情報）に基づいて合焦領域を設定する。なお、合焦領域はマニュアルフォーカス情報（ＭＦ情報）に基づいて設定されてもよい。また、予め設定された領域を合焦領域と設定してもよい。

注目領域設定部１６は、顔領域設定部１４によって選択された顔領域と、合焦領域設定部１５によって設定された合焦領域とに基づいて注目領域（第１領域）を設定する。注目領域は、顔領域と合焦領域とを含んだ領域であり、主要被写体を含んだ領域である。例えば撮影によって図４に示す画像が得られた場合に、注目領域は、顔領域Ａ１と合焦領域Ａ２とを含む矩形領域Ａ３である。

なお、注目領域は、顔領域、合焦領域のどちらか一方を含んだ領域であってもよい。さらに、注目領域は、画像中の画像中央、画像下部など予め固定された領域であってもよい。

また、領域選択部７は、画面を複数の矩形領域に分割し、各領域における空間周波数分布を求めることで注目領域を設定してもよい。例えば撮影によって図５に示す画像が得られた場合には、注目領域は、高周波成分が所定周波数を超える領域Ｂ１を合わせた領域Ｂ２である。

領域判定部１７は、注目領域設定部１６によって設定された注目領域以外の領域を非注目領域（第２領域）として設定する。非注目領域は主要被写体を含んでいない領域である。

また、上記実施形態においては、人や動物の頭の大きさ、顔の大きさ等から、被写体との距離を推定し、最至近の被写体を注目領域として設定してもよい。構図アシスト機能などによってカメラがユーザーに指示したフレーム領域を注目領域として設定してもよい。あらかじめ注目領域が設定された構図パターンやシーンモードと照合することで注目領域を設定してもよい。あらかじめ登録してある個人を認識し、注目領域を設定してもよい。コントラストが高い(光強度の変化が大きい)領域を注目領域として設定してもよい。ユーザーが背面モニター(タッチパネルを含む)で注目領域または非注目領域を指定し、設定してもよい。背面モニターやファインダーを見ながらユーザーが指定枠を移動・拡大して、注目領域を指定してもよい。マニュアルフォーカス撮影時に拡大表示した部分を注目領域として設定してもよい。ストロボ光の強度やピント位置、絞り値を変えて複数回撮影し、輝度差やエッジ成分などによって注目領域を設定してもよい。画像特徴の閾値や、相関関数、レベルセットメソッドなどによって注目領域や非注目領域を設定してもよい。公知の動き検出を用いて、移動している物体を注目被写体として設定し、注目領域を設定してもよい。

図２に戻り、第１領域色集計部８は、注目領域中の画像データに基づいて注目領域中の画素頻度（第１の画像特徴量）を集計する。画素頻度は、或る領域中で同じ画像特徴を有する画素数である。画像特徴とは、色情報、彩度情報、周波数情報、およびエッジ検出情報などである。また、色情報とは、明度情報、色相情報、色彩情報などである。本実施形態では、画像特徴は彩度と色相である。第１領域色集計部８は、注目領域中の画素を彩度が第１閾値（所定値）よりも高い画素と、第１閾値よりも低い画素とに振り分ける。第１閾値は予め設定される値である。また、第１領域色集計部８は、さらに注目領域中の画素を色相毎に振り分ける。振り分ける色相は、赤、紫、青、シアン、緑、黄である。色相における画素の振り分けは、画素の色相が振り分ける色相であると認識可能な範囲に属するかどうかを判定することで行われる。振り分ける色相であると認識可能な範囲は、色相毎に設定されている。そして、第１領域色集計部８は彩度、色相に基づいて注目領域の画素頻度を集計する。なお、本実施形態では振り分ける色相は、赤、紫、青、シアン、緑、黄の６つの色相としたが、これに限られることはなく、例えば８つの色相としてもよい。

また、第１領域色集計部８は、注目領域中で肌色および空色と認識できる画素数を集計する。なお、第１領域色集計部８は、画素頻度の集計を彩度と色相とに基づいて行ったが、明度と色相に基づいて集計を行っても良く、明度、色相、彩度の中から選択した２以上の情報の組み合わせに基づいて行ってもよい。

第２領域色集計部９は、領域判定部１７によって判定された非注目領域中の画像データに基づいて、非注目領域の画素頻度を集計する。第２領域色集計部９における集計方法は、第１領域色集計部８と同じであるが、第２領域色集計部９では、肌色および空色の画素数は集計されない。

第１領域色集計部８、および第２領域色集計部９における集計結果を表に表すと、例えば図６のようになる。図６（ａ）は第１領域色集計部８における集計結果である。図６（ｂ）は第２領域色集計部９における集計結果である。注目領域において、彩度が第１閾値よりも高い場合を「Ｋｉ」とし、低い場合を「Ｌｉ」とする。また、非注目領域において、彩度が第１閾値よりも高い場合を「Ｍｉ」とし、低い場合を「Ｎｉ」とする。「ｉ」は、１から６までの整数であり、色相に対応する。色相が赤である場合はｉ＝１であり、紫、青、シアン、緑、黄となるにつれてｉの数値が増加し、色相が黄である場合はｉ＝６である。なお、注目領域において肌色の画素数はＳ１とし、空色の画素数はＳ２とする。

色重心位置算出部１０は、第１領域色集計部８によって注目領域の画素頻度を集計した結果に基づいて、彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が一番多い色相における色重心位置を算出する。色重心位置は、彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が一番多い色相における色度座標の中心である。色重心位置は、彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が一番多い色相に属する画素の色平均を算出することで求められる。例えば、色重心位置は、彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が一番多い色相に属する画素の画素値を加算し、加算値を注目領域の総画素数で割ることで求められる。色重心位置は、画像中の特定色を補正するための補正中心色として特定色補正パラメータ算出部１２に出力される。

比較部１１は、注目領域の画素頻度と非注目領域の画素頻度を比較する。比較部１１は、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の画素数Ｍａｘ（Ｋｉ）と、非注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の画素数Ｍａｘ（Ｍｉ）との比である第１画素数比Ｐｒ１（＝Ｍａｘ（Ｋｉ）／Ｍａｘ（Ｍｉ））とを算出する。

比較部１１は、第１画素数比Ｐｒ１と第２閾値とを比較する。また、比較部１１は、肌色の画素数Ｓ１と第３閾値とを比較し、空色の画素数Ｓ２と第４閾値とを比較する。比較した結果は、彩度補正パラメータ算出部１３へ出力される。第２閾値、第３閾値および第４閾値は予め設定された値である。

また、比較部１１は、第１画素数比Ｐｒ１に加えて、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の画素数Ｍａｘ（Ｋｉ）と、注目領域の全色相（赤、紫、青、シアン、緑、黄）の合計画素数Ｔｏｔａｌ（Ｋｉ）との比である第２画素数比Ｐｒ２（＝Ｍａｘ（Ｋｉ）／Ｔｏｔａｌ（Ｋｉ））を算出する。第２画素数比Ｐｒ２は、注目領域中で色相の頻度が偏っているかどうかを判定するものである。第２画素数比Ｐｒ２が大きい場合には、注目領域中で特定の色の画素が多く存在している。また、比較部１１は、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の画素数Ｍａｘ（Ｋｉ）と、肌色の画素数Ｓ１との比である第３画素数比Ｐｒ３（＝Ｍａｘ（Ｋｉ）／Ｓ１）を算出する。

比較部１１は、第２画素数比Ｐｒ２と第５閾値とを比較する。また比較部１１は第３画素数比Ｐｒ３と第６閾値とを比較する。比較した結果は、特定色補正パラメータ算出部１２、および彩度補正パラメータ算出部１３へ出力される。第５閾値、および第６閾値は予め設定される値である。

彩度補正パラメータ算出部１３は、比較部１１での比較結果に基づいて彩度強調係数を算出する。彩度強調係数は、注目領域および非注目領域の彩度を変更するための係数である。詳しくは後述するが、彩度強調係数が１．０よりも大きい場合には、彩度が強調される。一方、彩度強調係数が１．０よりも小さい場合には、彩度は抑制される。彩度強調係数が１．０の場合には彩度は補正されない。彩度強調係数は、例えば図７に基づいて算出される。第１画素数比Ｐｒが第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値よりも小さい場合には、彩度強調係数は１．２である。

彩度強調係数を算出する場合に、注目領域における肌色の画素数Ｓ１、空色の画素数Ｓ２の値は第１画素数比Ｐｒ１よりも優先して算出される。特に、肌色の画素数Ｓ１が最も優先して算出される。つまり、肌色の画素数Ｓ１が第３閾値以上の場合には、第１画素数比Ｐｒ１の値に関わらず、彩度強調係数は１．０となる。また、肌色の画素数Ｓ１が第３閾値よりも小さく、かつ空色の画素数Ｓ２が第４閾値以上の場合には、彩度強調係数は１．２となる。つまり、第１画素数比Ｐｒ１の値に基づいて彩度強調係数が算出される場合は、肌色の画素数Ｓ１が第３閾値よりも小さく、かつ空色の画素数Ｓ２が第４閾値よりも小さい場合である。

なお、本実施形態では、肌色の画素数Ｓ１を最優先として算出したが、これに限られることはなく、例えば第１画素数比Ｐｒ１を優先して算出してもよい。

なお、彩度強調係数は、例えば図８に示すように連続関数に基づいて算出してもよい。図８は第１画素数比Ｐｒ１と彩度強調係数との関係を示す関数である。第１画素数比Ｐｒ１が大きくなる、つまり所定の色相の画素数が多いと、彩度強調係数は大きくなる。第１画素数比Ｐｒ１に応じて彩度強調係数を算出することで、注目領域および非注目領域の画素頻度に応じて彩度を補正した画像を得ることができる。なお、図８に示す関数は第２画素数比Ｐｒ２に応じて複数設けられる。

特定色補正パラメータ算出部１２は、比較部１１での比較結果に基づいて特定色彩度強調係数を算出する。彩度強調係数は、画像全体の彩度補正を行うための係数であるが、特定色彩度強調係数は、画像の一部の色を補正するための係数である。

特定色彩度強調係数は、図７に基づいて算出される。例えば、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値以上である場合には、特定色彩度強調係数は１．２である。

また、特定色補正パラメータ算出部１２は、色重心位置と、特定色彩度強調係数とに基づいて、第１色補正量と色補正領域を算出する。第１色補正量は、色補正領域に属する色の補正量を示すものである。なお、詳しくは後述するが、第１色補正量は重み付けをされ、重み付けにより得られた第２色補正量によって画像の一部の色が補正される。

第１色補正量は、
第１色補正量＝（特定色彩度強調係数×色重心位置）−色重心位置 ・・・式（１）
によって算出される。

色補正領域は、
色補正領域＝色重心位置±α ・・・式（２）
によって算出される。なおαは、予め設定される値であり、例えば色飛びを防止するための値である。例えば、図９に示すように色重心位置ｃが算出された場合には、色補正領域Ｄが算出される。色補正領域は、色重心位置を中心として、色補正を行う色の範囲を示すものである。なお、αは図１２に示す色座標において、Ｃｂ軸、Ｃｒ軸毎に異なる値を設定しても良い。

図１に戻り、画像処理部３について図１０を用いて説明する。図１０は画像処理部３を示す概略ブロック図である。

画像処理部３は、輝度色差信号生成部１８と、重み係数算出部（重み算出部）１９と、第１乗算部（色補正量設定部）２０と、第１加算部（特定色補正部）２１と、第２加算部（特定色補正部）２２と、第２乗算部２３と、色信号変換部２４とを備える。

輝度色差信号生成部１８は、撮像素子１によって得られた画像データのＲＧＢ信号を輝度信号Ｙと色差信号Ｃｂ、Ｃｒとに変換する。

重み係数算出部１９は、特定色補正パラメータ算出部１２によって算出された色補正領域に基づいて重み係数を算出する。重み係数は、補正される色に対する重みを付ける係数である。重み係数は、色重心位置が１であり、色補正領域の外側はゼロである。色補正領域内の重み係数は、色重心位置から色補正領域の境界へなるにつれて小さくなる。例えば、図９に示すように色重心位置ｃ、色補正領域Ｄが設定された場合には、色重心位置ｃの重み係数が１である。また色補正領域Ｄでは、色重心位置ｃを中心に色座標において色重心位置Ｃから離れる色となるに連れて重み係数が次第に小さくなる。そして、色補正領域Ｄの外側では重み係数はゼロとなる。

第１乗算部２０は、重み係数算出部１９によって算出した重み係数を特定色補正パラメータ算出部１２によって算出した第１色補正量に乗算して、第２色補正量（色補正量）を算出する。

第１加算部２１は、輝度色差信号生成部１８によって生成された輝度信号Ｙに第２色補正量を加算する。

第２加算部２２は、輝度色差信号生成部１８によって生成された色差信号Ｃｂ、Ｃｒに第２色補正量を加算する。

第１乗算部２０によって重み係数が第１色補正量に乗算されるので、重み係数がゼロであった場合には、第２色補正量はゼロとなる。つまり、色補正領域外の色については、第１加算部２１、および第２加算部２２によっては色補正がされない。一方、重み係数がゼロではない場合、つまり色補正領域に属する色については重み係数に従って第２色補正量が算出される。そして、第２色補正量は、第１加算部２１および第２加算部２２によって輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ、Ｃｒに加算され、特定の色に対して色補正が行われる。

ここで、特定色彩度強調係数が１．０よりも大きい場合には、式（１）で算出される第１色補正量に従い第１加算部２１および第２加算部２２によって、色補正領域に属する色の輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｂ、Ｃｒの絶対値は共に増幅される。特定色彩度強調係数が１．０よりも大きい場合は、例えば第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値以上である場合である。つまり、注目領域の或る色相に画素頻度が偏っている場合には、画像全体でその色相付近の色を強調するように補正が行われる。この場合注目領域の色相が多い色が強調されるので、主要被写体を際立たせることができる。

一方、特定色彩度強調係数が１．０であった場合には、第１色補正量はゼロである。この場合、第２色補正量もゼロとなり第１加算部２１、第２加算部２２によっては輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｒ、Ｃｂ共に補正されない。つまり、特定の色について補正は行われない。

さらに、特定色彩度強調係数が１．０よりも小さい場合には、式（１）で算出される第１色補正量に従い第１加算部２１、および第２加算部２２によって色補正領域に属する色の輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｒ、Ｃｂの絶対値は共に減少する。つまり、注目領域の画像全体で或る色相付近の色が抑制されるように補正が行われる。

以上のように、特定色彩度強調係数、重み係数を算出し、これらの値に基づいて色補正を行うことにより、色補正領域内の色、つまり特定の色（第２の画像特徴量）について補正することができる。

第２乗算部２３は、第２加算部２２から出力された色差信号Ｃｂ、Ｃｒを、彩度強調係数を用いて補正する。

ここでは、第２加算部から出力される色差信号Ｃｂ、Ｃｒに彩度強調係数を乗算することで補正を行う。補正後の色差信号Ｃｂ’、Ｃｒ’は、
Ｃｂ’＝Ｃｂ×彩度強調係数 ・・・式（３）
Ｃｒ’＝Ｃｒ×彩度強調係数 ・・・式（４）
となる。

色信号変換部２４は、輝度信号Ｙと補正後の色差信号Ｃｂ’、Ｃｒ’に基づいてＲＧＢ信号を生成する。

色差信号Ｃｂ、Ｃｒを彩度強調係数によって補正することで、彩度を変更した画像を得ることができる。つまり、例えば彩度などの特徴（第２の画像特徴量）が調整された画像を得ることができる。彩度強調係数が１．０よりも大きい場合には、画像全体で彩度が高くなるように補正を行うことで、注目領域の主要被写体を際立たせることができる。

なお、本実施形態では、第２色補正量によって輝度信号Ｙおよび色差信号Ｃｒ、Ｃｂを補正したが、補正する色に応じて明度を補正してもよい。また、画像特徴として彩度、色相を用いたが、エッジ検出量などの他の画像特徴を用いてもよい。さらに、主要被写体を際立たせる方法として、彩度を強調したがエッジ強調など他の強調処理を行ってもよい。

図１に戻り、撮像制御部６は、撮像素子１、画像分析部２、画像処理部３などと接続しており、これらを含むこの撮像装置を制御する。撮像制御部６は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどによって構成される。ＲＯＭは制御プログラムおよび各データを格納している。ＣＰＵが、ＲＯＭに格納された制御プログラムに基づいて演算を実行することにより、撮像制御部６の各機能が発揮される。

表示部４は、例えば画像処理部３によって注目領域の彩度が補正された画像を表示する。また、記録部５は、例えば画像処理部３によって注目領域の彩度が補正された画像データを記憶する。

以上のように、本実施形態では、画像全体で彩度を強調する彩度強調処理と、画像の特定の色を強調する特定色強調処理との複数の画像処理から画像が有する特徴に基づいて画像処理を行う。

本発明の第１実施形態の効果について説明する。

主要被写体を含む第１領域の画素頻度と、主要被写体を含まない第２領域の画素頻度とを比較し、その比較結果に基づいて画像の彩度を補正する彩度強調係数と、画像の特定色を補正する第２色補正量を算出する。そして、画像全体の彩度を強調する彩度強調係数と画像の特定の色を強調する第２色補正量とを用いて画像を補正することで、主要被写体を際立たせることができる。例えば、注目領域で或る色相に画素頻度が偏っている場合には、その色相付近の色のみを色強調することができ、主要被写体をより際立たせることができる。また、例えば主要被写体に肌色が含まれる場合に、画像中の肌色の部分の色をそのままにして、主要被写体を際立たせることができる。

また、色重心位置を中心として、色補正領域に重みを持たせて色補正を行うことで、なめらかな色補正を行うことができる。

次に本発明の第２実施形態について説明する。

本実施形態の撮像装置は、第１実施形態と比較して画像分析部４０と、画像処理部４１とが異なっている。ここでは、画像分析部４０と画像処理部４１とについて説明する。画像分析部４０と画像処理部４１において、第１実施形態と同じ構成のものについては第１実施形態と同じ符号を付し、ここでの説明は省略する。

画像分析部４０について図１１を用いて説明する。図１１は画像分析部４０を示す概略ブロック図である。

画像分析部４０は、領域選択部７と、第１領域空間周波数特性集計部４２と、第２領域空間周波数特性集計部４３と、比較部４４と、空間周波数補正パラメータ算出部（補正係数算出部）４５とを備える。

第１領域空間周波数特性集計部４２は、画像データから注目領域の空間周波数分布を集計する。本実施形態では、画像特徴は周波数情報である。ここでは図１２に示すように注目領域の周波数とその周波数の頻度との関係から周波数が所定周波数以上となる周波数の頻度を積算する。第１領域空間周波数特性集計部４２は、図１２において周波数が所定周波数以上となる頻度の積算値である第１積算値Ｅｈと、周波数が所定周波数よりも小さい頻度の積算値である第２積算値Ｅｌとを算出する。

第２領域空間周波数特性集計部４３は、画像データから非注目領域の空間周波数分布を集計する。ここでは図１３に示すように非注目領域の周波数とその周波数の頻度との関係から周波数が所定周波数以上となる周波数の頻度を積算する。第２領域空間周波数特性集計部４３は、図１３において周波数が所定周波数以上となる頻度の積算値である第３積算値Ｆｈと、周波数が所定周波数よりも小さい頻度の積算値である第４積算値Ｆｌを算出する。

比較部４４は、第１積算値Ｅｈと第３積算値Ｆｈとの比である積算値比Ｉ（＝Ｅｈ／Ｆｈ）を算出する。また比較部４４は積算値比Ｉと第７閾値とを比較する。第７閾値は予め設定される値である。比較した結果は、空間周波数補正パラメータ算出部４５に出力される。

空間周波数補正パラメータ算出部４５は、比較部４４での比較結果に基づいて空間周波数補正係数を算出する。空間周波数補正係数は、エッジ強調係数とぼかし処理係数である。つまり、空間周波数補正パラメータ算出部４５は、エッジ強調係数とぼかし処理係数とを算出する。エッジ強調係数とぼかし処理係数とは図１４に基づいて算出される。例えば、積算値比Ｉが第７閾値以上である場合には、注目領域においては、エッジ強調係数は２．０であり、ぼかし処理係数は１．０である。

なお、エッジ強調係数は、例えば図１５に示すように連続関数に基づいて算出してもよい。図１５は注目領域における積算値比Ｉとエッジ強調係数との関係を示す関数である。注目領域においては積算値比Ｉが大きくなると、エッジ強調係数が大きくなる。

また、ぼかし処理係数は、例えば図１６に示すように連続関数に基づいて算出してもよい。図１６は非注目領域における積算値比Ｉとぼかし処理との関係を示す関数である。非注目領域においては積算値比Ｉが大きくなると、ぼかし処理係数が大きくなる。

画像処理部４１について図１７を用いて説明する。図１７は画像処理部４１を示す概略ブロック図である。

画像処理部４１は、エッジ強調処理部４６と、ぼかし処理部４７とを備える。

エッジ強調処理部４６は、空間周波数補正パラメータ算出部４５によって算出したエッジ強調係数に基づいて、注目領域および非注目領域にエッジ強調処理を行う。エッジ強調処理部４６は、ラプラシアンフィルタを用いてエッジ強調を行う。エッジ強調処理の強さは、エッジ強調係数が大きくなると強くなり、画像中のエッジが強調される。なお、エッジ強調処理部４６は、ラプラシアンフィルタ以外の差分フィルタなどによってエッジ強調を行っても良い。

ぼかし処理部４７は、空間周波数補正パラメータ算出部４５によって算出したぼかし処理係数に基づいて、注目領域および非注目領域にぼかし処理を行う。ぼかし処理部４７は、ガウスフィルタを用いてぼかし処理を行う。ぼかし処理の強さは、ぼかし処理係数が大きくなると強くなり、画像がぼやける。なお、ぼかし処理部４７は、ガウスフィルタ以外のローパスフィルタなどによってぼかし処理を行っても良い。

画像処理部４１は、ＲＧＢ信号に対してエッジ強調処理およびぼかし処理を行う。これにより、例えばエッジなどの特徴が調整された画像を得ることができる。

本実施形態では、例えば注目領域の空間周波数が高く、非注目領域の空間周波数が低い場合には、注目領域のエッジ強調係数が大きくなり、非注目領域のぼかし処理係数が大きくなる。これにより、主要被写体が際立った画像を得ることができる。

本発明の第２実施形態の効果について説明する。

注目領域の周波数情報と非注目領域の周波数情報とを比較して積算値比Ｉを算出し、積算値比Ｉに基づいて注目領域および非注目領域におけるエッジ強調係数、ぼかし強調係数をそれぞれ算出する。そして、各エッジ強調係数、各ぼかし強調係数に基づいて注目領域、非注目領域で各エッジ強調処理、各ぼかし強調処理を行う。これによって注目領域、非注目領域のそれぞれに適したエッジ強調、ぼかし強調処理を行うことができる。例えば、注目領域の空間周波数が高く、非注目領域の空間周波数が低い場合には、注目領域においてエッジ強調処理を行い、非注目領域においてぼかし強調処理を行う。これによって、注目領域の主要被写体を際立たせることができる。

次に本発明の第３実施形態について説明する。

本発明の第３実施形態は、第１実施形態の一部と第２実施形態の特徴を有する撮像装置である。ここでは、画像分析部５０と画像処理部５１とについて説明する。

画像分析部５０について図１８を用いて説明する。図１８は画像分析部５０を示す概略ブロック図である。

画像分析部５０は、領域選択部７と、第１領域色集計部８と、第２領域色集計部９と、色比較部５２と、第１領域空間周波数特性集計部４２と、第２領域空間周波数特性集計部４３と、空間周波数比較部５３と、彩度補正パラメータ算出部５４と、空間周波数補正パラメータ算出部４５とを備える。

色比較部５２は、第１実施形態の比較部１１と基本的には同じ構成であるが、色比較部は第２画素数比Ｐｒ２、第３画素数比Ｐｒ３の算出は行わない。

空間周波数比較部５３は、第２実施形態の比較部４４と同じ構成なので、ここでの説明は省略する。

彩度補正パラメータ算出部５４は、色比較部５２の比較結果および空間周波数比較部５３の比較結果に基づいて彩度強調係数を算出する。また、空間周波数補正パラメータ算出部４５は、色比較部５２の比較結果および空間周波数比較部５３の比較結果に基づいてエッジ強調係数およびぼかし処理係数を算出する。彩度強調係数、エッジ強調係数およびぼかし処理係数は図１９に基づいて算出される。例えば、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、積算値比Ｉが第７閾値以上である場合には、注目領域において彩度強調係数は２．０、エッジ強調係数は２．０、ぼかし処理係数は１．０である。一方、非注目領域において彩度強調係数は０．５、エッジ強調係数は１．０、ぼかし処理係数は２．０である。なお、彩度強調係数、エッジ強調係数およびぼかし処理係数は、図１９に示す値に限られることはない。

画像処理部５１について図２０を用いて説明する。図２０は、画像処理部５１の概略ブロック図である。

画像処理部５１は、輝度色差信号生成部１８と、乗算部５５と、色信号変換部５６と、エッジ強調処理部４６と、ぼかし処理部４７とを備える。

乗算部５５は、輝度色差信号生成部１８によって生成された色差信号Ｃｂ、Ｃｒを彩度補正パラメータ算出部５４によって算出した彩度強調係数を用いて補正する。

画像処理部５１は、乗算部５５において色差信号を補正し、注目領域の彩度を補正した後に、エッジ強調処理部４６においてエッジ強調を行い、ぼかし処理部４７においてぼかし処理を行う。

本発明の第３実施形態の効果について説明する。

画素頻度、および空間周波数に基づいて彩度強調処理、エッジ強調処理、ぼかし処理を行うので、主要被写体の状態に適した画像処理を行うことができる。そのため、効果的、かつ精度良く注目被写体主要被写体をより際立たせることができる。例えば、注目領域の彩度が高く、空間周波数が高い場合には、主要被写体は彩度が高く、かつ細かい構造の被写体であると判断することができる。そのため注目領域では、彩度強調処理と、主要被写体の構造が明確となるようにエッジ強調処理を行い、非注目領域ではぼかし処理を行う。これにより、主要被写体の構造が、よりはっきりした際立った画像を得ることができる。また、注目領域の彩度が高く、空間周波数が低い場合には、主要被写体は彩度が高くてなめらかな構造の被写体であると判断することができる。そのため注目領域の彩度強調のみを施すことで、被写体のなめらかさを損なわず、際立った画像を得ることができる。

また、注目領域の彩度を補正した後に、エッジ強調、ぼかし処理を行うことでエッジ強調およびぼかし処理を効果的に行うことができる。

なお、画像処理部によって行われる補正は、明度、色相、彩度の中から選択される２以上の情報に基づいて補正が行われてもよい。

次に本発明の第４実施形態について説明する。

本実施形態の撮像装置は、第１実施形態と比較して画像分析部６０が異なっている。ここでは画像分析部６０について説明する。画像分析部６０において、第２実施形態と同じ構成のものについては第２実施形態と同じ符号を付し、ここでの説明は省略する。

画像分析部６０について図２１を用いて説明する。図２１は画像分析部６０を示す概略ブロック図である。

画像分析部６０は、領域選択部７と、第１領域色集計部６１と、第２領域色集計部９と、色重心位置算出部１０と、比較部６２と、特定色補正パラメータ算出部（色補正領域設定部）６３と、彩度補正パラメータ算出部６４とを備える。

第１領域色集計部６１は、注目領域中の画素頻度に加えて、各画素の位置情報を集計する。位置情報とは、同じ画像特徴（所定の画像特徴量）を有する画素の位置情報であり、同じ画像特徴を有する画素の重心や分散や標準偏差などである。本実施形態においては、重心と分散とが位置情報として用いられる。

第１領域色集計部６１は、注目領域中の画素を彩度と色相毎に振り分けを行い、また画素の位置を記憶し、彩度と色相毎に重心と分散を算出する。なお、重心と分散とは、肌色および空色についても算出される。

ここで、本実施形態における分散の算出方法について図２２、２３のフローチャートを用いて説明する。

ステップＳ１００では、領域選択部７は、色相、彩度、位置情報を読み込む画素（以下、対象画素とする）をスタート位置に設定する。スタート位置は、任意に設定され、例えば撮像素子の左上を原点とした場合にはスタート位置は原点に設定される。

ステップＳ１０１では、領域選択部７は、対象画素が注目領域中の画素であるかどうか判定する。そして、対象画素が注目領域内の画素である場合にはステップＳ１０２へ進み、対象画素が非注目領域中の画素である場合にはステップＳ１０７へ進む。

ステップＳ１０２では、第１領域色集計部６１は、対象画素のＲＧＢ値および座標を読み込む。座標は例えば画素の左上を原点として撮像装置を正位置とした場合の水平方向をｘ軸、鉛直方向をｙ軸として読み込まれる。

ステップＳ１０３では、第１領域色集計部６１は、読み込んだＲＧＢ値から対象画素がどの彩度、色相に属するか判定する。

ステップＳ１０４では、第１領域色集計部６１は、対象画素の振り分けを行う。ここでは振り分けられる彩度および色相の画素頻度に１を加算する。

ステップＳ１０５では、第１領域色集計部６１は、対象画素を振り分けた色相のＲＧＢ値に、対象画素のＲＧＢ値をそれぞれ加算して累積し、注目領域の色相のＲＧＢ累積値を算出する。

ステップＳ１０６では、第１領域色集計部６１は、対象画素を振り分けた色相の画素位置を加算して累積し、座標累積値を算出する。座標累積値は、ｘ座標ｙ座標でそれぞれ算出される。

ステップＳ１０１において対象画素が非注目領域にあると判定されると、ステップＳ１０７では、第２領域色集計部９は、対象画素のＲＧＢ値を読み込む。

ステップＳ１０８では、第２領域色集計部９は、読み込んだＲＧＢ値から対象画素がどの彩度、色相に属するか判定する。

ステップＳ１０９では、第２領域色集計部９は、対象画素の振り分けを行う。ここでは振り分けられる彩度および色相の画素頻度に１を加算する。

ステップＳ１１０では、領域選択部７は、撮像素子中の全ての画素に対して対象画素の設定を行ったかどうか判定する。つまり、ここでは全ての画素に対して読み込みを行ったかどうか判定する。そして全ての画素に対して対象画素の設定が行われた場合にはステップ１１２へ進み、対象画素の設定が行われていない画素がある場合にはステップＳ１１１へ進む。

ステップＳ１１１では、領域選択部７は、対象画素の位置を１画素移動させる。領域選択部７は、例えばまずｙ座標を固定してｘ座標を１画素ずらして対象画素を設定し、ｘ座標の最後の画素に対象画素を設定した後に、ｙ座標を１画素ずらして対象画素を設定する。そして、領域設定部７は、ｙ座標を固定してｘ座標を１画素ずらして対象画素を設定する。領域選択部７は、この動作を繰り返して対象画素の位置を移動させる。

ステップＳ１１２では、第１領域色集計部６１は、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相を決定する。

ステップＳ１１３では、第１領域色集計部６１は、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相における座標重心位置を算出する。座標重心位置は、座標累積値をこの色相における画素数で割ることで算出される。

ステップＳ１１４では、色重心位置算出部１０は、画素頻度が最大頻度となる色相の色重心位置を算出する。

ステップＳ１１５では、領域選択部７は、対象画素を再びスタート位置の画素に設定する。

ステップＳ１１６では、領域選択部７は、対象画素が注目領域内の画素であるかどうか判定する。そして、対象画素が注目領域内の画素である場合にはステップＳ１１８へ進み、対象画素が非注目領域中の画素である場合にはステップＳ１１７へ進む。

ステップＳ１１７では、領域選択部７は、対象画素の位置を１画素移動させる。画素を移動させる方法は、例えばステップＳ１１１と同じ方法である。

ステップＳ１１８では、第１領域色集計部６１は、対象画素のＲＧＢ値および座標を読み込む。

ステップＳ１１９では、第１領域色集計部６１は、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相に対象画素が属するかどうか判定する。そして注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相に対象画素が属する場合にはステップＳ１２０へ進み、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相に対象画素が属さない場合にはステップＳ１１７へ進む。

ステップＳ１２０では、第１領域色集計部６１は、対象画素の位置と座標重心位置との偏差を算出する。偏差は、ｘ座標ｙ座標でそれぞれ算出される。

ステップＳ１２１では、領域選択部７は全ての画素に対して対象画素を設定したかどうか判定する。そして、全ての画素に対して対象画素を設定した場合にはステップＳ１２２へ進み、対象画素の設定が行われていない画素がある場合にはステップＳ１１７へ進む。

ステップＳ１２２では、第１領域色集計部６１は、ステップＳ１２０によって算出した偏差に基づいて、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相における分散を算出する。分散は、ｘ座標ｙ座標でそれぞれ算出される。

なお、ステップＳ１１５以降においては注目領域内にのみ対象画素の設定を行ってもよい。

以上の方法によって、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、画素数が最大となる色相、この色相における分散、および色重心位置が算出される。

第１領域色集計部６１、および第２領域色集計部９における集計結果を表に表すと、例えば図２４のようになる。図２４（ａ）は第１領域色集計部６１における集計結果である。図２４（ｂ）は第２領域色集計部９における集計結果である。なお、ここでは説明のために各色相における重心と分散とを示している。図２４において、彩度が第１閾値よりも高い場合の重心を「（ｘＫｉ、ｙＫｉ）」とし、低い場合の重心を「（ｘＬｉ、ｙＬｉ）」とする。また彩度が第１閾値よりも高い場合の分散を「（ｘ’Ｋｉ、ｙ’Ｋｉ）」とし、低い場合の分散を「（ｘ’Ｌｉ、ｙ’Ｌｉ）」とする。なお、注目領域において肌色の重心および分散はそれぞれ「（ｘＳ１、ｙＳ１）」、「（ｘ’Ｓ１、ｙ’Ｓ１）」とする。注目領域において空色の重心および分散はそれぞれ「（ｘＳ２、ｙＳ２）」、「ｘ’Ｓ２、ｙ’Ｓ２」とする。ここで「ｉ」は第１実施形態と同様に色相に対応する。

図２１に戻り、比較部６２は、第１画素数比Ｐｒ１、第２画素数比Ｐｒ２および第３画素数比Ｐｒ３を算出する。また、比較部６２は、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の分散のｘ座標の値とｙ座標の値とを比較する。ここでは、この分散のｘ’Ｋｉとｙ’Ｋｉとを比較し、値が大きい方を代表分散ＶＫｉとする。代表分散ＶＫｉが小さい場合には注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の画素は部分的に集中して存在している。また、代表分散ＶＫｉが大きい場合には注目領域においてこの色相の画素は点在している。

比較部６２は、第２画素数比Ｐｒ２と第５閾値とを比較し、第３画素数比Ｐｒ３と第６閾値とを比較する。さらに代表分散Ｖｋｉと第８閾値とを比較する。比較した結果は、特定色補正パラメータ算出部６３、および彩度補正パラメータ算出部６４へ出力される。第８閾値は予め設定される値である。第８閾値は、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の画素が集中しているかまたは点在しているかどうかを判定する値である。

特定色補正パラメータ算出部６３は、比較部６２での比較結果に基づいて特定色彩度強調係数を算出する。特定色彩度強調係数は、図２５に基づいて算出される。例えば、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値以上であり、かつ代表分散ＶＫｉが第８閾値よりも小さい場合には、特定色彩度強調係数は１．５である。また、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値以上であり、かつ代表分散ＶＫｉが第８閾値以上の場合には、特定色彩度強調係数は１．１である。つまり、代表分散ＶＫｉが小さく、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相の画素が集中している場合には、この色相を強調するように特定色彩度強調係数は大きくなる。

彩度補正パラメータ算出部６４は、比較部６２での比較結果に基づいて彩度強調係数を算出する。彩度強調係数は、図２５に基づいて算出される。例えば第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値以上であり、かつ代表分散ＶＫｉが第８閾値よりも小さい場合には、彩度強調係数は１．０である。

なお、本実施形態では位置情報として分散を使用したが、標準偏差や、重心からの距離情報などを使用してもよい。また、撮像素子で得られた画像から解像度を落とした画像を作成し、作成した画像の画素頻度を比較してばらつきを求める手法や、特定色の色相および彩度で二値化し、同値である部分の各固まりの面積、固まり間の距離情報、固まりの輪郭線長さなどによってばらつきを判定した結果を使用してもよい。

本発明の第４実施形態の効果について説明する。

注目領域における画素頻度が同じであっても、画素の状態（特定色の画素の固まり状態など）によっては、注目領域の状態は例えば図２６のように異なっている。図２６（ａ）は特定色の画素が注目領域の中央付近に集中している状態であり、図２６（ｂ）は特定色の画素が分散している状態である。図２６（ａ）は、主要被写体が集中している場合であるため、特定色強調を大きくすることにより、主要被写体を強調できる。しかし、図２６（ｂ）は被写体が複数に分散している場合か、または色がまだらな主要被写体であるため、図２６（ａ）の場合と同様に特定色を大きく強調するとその色のみを目立たせることになり、逆に主要被写体が目立たなくなってしまう。そのため、図２６（ａ）の場合に比べ、図２６（ｂ）の場合は特定色補正強調は小さくし、全体的に彩度を上昇させる必要がある。

本実施形態では、注目領域において彩度が第１閾値よりも高く、かつ画素数が最大となる色相における分散を算出し、分散を用いて特定色彩度強調係数、彩度強調係数を算出する。そして、特定色彩度強調係数、彩度強調係数を用いて画像を補正する。例えば注目領域において或る色相に画素頻度が偏っており、かつその色相の画素が注目領域で一定の部分に集中している場合には、特定色彩度強調係数を大きくする。これによりその色相付近の色のみを大きく強調することができ、主要被写体を際立たせることができる。また、例えば注目領域において或る色相に画素頻度が偏っており、かつその色相の画素が注目領域で点在している場合には、特定色彩度強調係数をその色相の画素が集中している場合と比べて小さくする。これによりその色相付近の色のみが大きく強調されることによって起こりうる色拡散の錯視などによるちらつきなどを抑制することができ、主要被写体を適度に際立たせることができる。

次に本発明の第５実施形態について説明する。

本実施形態の撮像装置は、第３実施形態と比較して画像分析部７０と画像処理部８０が異なっている。ここでは、画像分析部７０、画像処理部８０について説明する。画像分析部７０において、第３実施形態と同じ構成のものについては第３実施形態と同じ符号を付し、ここでの説明は省略する。

画像分析部７０について図２７を用いて説明する。図２７は画像分析部７０を示す概略ブロック図である。

画像分析部７０は、領域選択部７と、第１領域テクスチャ情報集計部７１と、第２領域テクスチャ情報集計部７２と、比較部７３と、ノイズ補正パラメータ算出部７４とを備える。

第１領域テクスチャ情報集計部７１は、図２８に示すように第１空間周波数特性集計部７５によって構成されている。本実施形態では、周波数分布からテクスチャを判断する。第１領域テクスチャ情報集計部７１は、注目領域の空間周波数分布を集計し、注目領域のテクスチャを判断する。なお、テクスチャは、画像中の粒状度の情報、エッジ情報、エッジの強度ヒストグラムなどに基づいて判断してもよい。

第１領域テクスチャ情報集計部７１は、図１２に示すように注目領域の周波数とその周波数の頻度との関係から、注目領域において周波数が所定周波数以上となる高周波数の頻度の積算値である第１積算値Ｅｈと、注目領域において周波数が所定周波数よりも小さい低周波数の頻度の積算値である第２積算値Ｅｌとを算出する。

第２領域テクスチャ情報集計部７２は、第１領域テクスチャ情報集計部７１と同様に、第２空間周波数特性集計部（図示せず）によって構成されている。第２領域テクスチャ情報集計部は、図１３に示すように非注目領域の周波数とその周波数の頻度との関係から、周波数が所定周波数以上となる高周波数の頻度の積算値である第３積算値Ｆｈと、非注目領域において周波数が所定周波数よりも小さい低周波数の頻度の積算値である第４積算値Ｆｌとを算出する。

比較部７３は、第１積算値Ｅｈと第３積算値Ｆｈとの比である積算値比Ｉ（＝Ｅｈ／Ｆｈ）を算出し、積算値比Ｉと第９閾値とを比較する。第９閾値は、予め設定される値であり、積算値比Ｉが第９閾値以上の場合には、注目領域の質感は非注目領域の質感と比較して、例えば凹凸が多くザラザラ感が大きいと判断される。また、比較部７３は、第３積算値Ｆｈと第１０閾値とを比較する。第１０閾値は、予め設定される値であり、非注目領域の質感を判定する値である。第３積算値Ｆｈが第１０閾値以上の場合には、非注目領域の質感は、例えば凹凸が少なく、ザラザラ感が小さい（以下、この質感をのっぺり感という）と判断される。比較した結果はノイズ補正パラメータ算出部７４に出力される。

ノイズ補正パラメータ算出部７４は、比較部７３の比較結果に基づいてノイズ補正係数を算出する。ノイズ補正係数は、注目領域、非注目領域でそれぞれ算出される。ノイズ補正係数は、１．０よりも大きい場合にはランダムノイズの付加量を表し、数値が大きくなるほどノイズ付加が大きくなる。また、ノイズ補正係数は、１．０よりも小さい場合にはノイズリダクションの強さを表し、数値が小さくなるほどノイズリダクションが強くなる。

ノイズ補正係数は、積算値比Ｉおよび第３積算値Ｆｈに応じて図２９に基づいて算出される。例えば積算値比Ｉが第９閾値以上であり、かつ第３積算値Ｆｈが第１０閾値以上の場合には、注目領域のノイズ補正係数は１．２であり、非注目領域のノイズ補正係数は０．８である。つまり、この場合には注目領域ではノイズが付加され、非注目領域ではノイズが低減される。

積算値比Ｉが大きい場合は、例えば注目領域の質感が非注目領域の質感よりもザラザラ感が高い。そのため、積算値比Ｉが大きい場合には、注目領域のノイズ補正係数を大きくし、非注目領域のノイズ補正係数を小さくすることで、注目領域のザラザラ感が強調される。

画像処理部８０は、図３０に示すようにノイズ補正処理部８１を備えている。ノイズ補正処理部８１は、ノイズ補正係数に基づいて注目領域および非注目領域においてノイズ処理を行う。

本発明の第５実施形態の効果について説明する。

注目領域と非注目領域との各テクスチャ情報に基づいて、注目領域におけるノイズ補正係数と非注目領域におけるノイズ補正係数とを算出する。そして、算出した各ノイズ補正係数に基づいて画像を補正することで、注目領域の質感を強調した補正を行うことができる。

例えば注目領域の質感が、非注目領域の質感よりもザラザラ感が大きい場合には、注目領域にノイズ付加処理を行うことで、注目領域においてザラザラ感を強調した補正を行うことができる。一方、例えば注目領域の質感が、非注目領域の質感よりものっぺり感が強い場合には、注目領域にノイズリダクション処理を行うことで、注目領域においてザラザラ感を抑制し、のっぺり感を強調した補正を行うことができる。

また、例えば非注目領域において、ザラザラ感が小さい場合には、ザラザラ感が大きい場合と比較して注目領域のノイズ付加量を大きくする。これによって、注目領域のザラザラ感を強調した補正を行うことができる。

次に本発明の第６実施形態について説明する。

本実施形態の撮像装置は、第１実施形態と比較して画像分析部９０と画像処理部１２０とが異なっている。ここでは画像分析部９０と画像処理部１２０とについて説明する。画像分析部９０、画像処理部１２０において、第１実施形態と同じ構成のものについては第１実施形態と同じ符号を付し、ここでの説明は省略する。

画像分析部９０について図３１を用いて説明する。図３１は画像分析部９０を示す概略ブロック図である。

画像分析部９０は、領域選択部７と、第１領域色集計部９１と、第２領域色集計部９２と、比較部９３と、特定色補正パラメータ算出部９４と、彩度強調パラメータ算出部９５と、色重心位置算出部９６とを備える。

第１領域色集計部９１は、図３２に示すように色相判定部１００と、色相別ヒストグラム集計部１０１とを備える。

色相判定部１００は、注目領域中の画素頻度を集計する。

色相別ヒストグラム集計部１０１は、画素頻度の彩度ヒストグラムを作成する。彩度ヒストグラムは、彩度が第１閾値よりも高いかどうかに関係なく、色相別に作成される。また、色相別ヒストグラム集計部１０１は、各色相における最頻値Ｈｉを算出する。本実施形態では、まず、作成した彩度ヒストグラム中で画素頻度が最も大きい値が仮最頻値として設定される。そして、この仮最頻値が以下の（１）〜（３）の条件を全て満たす場合に、仮最頻値が最頻値Ｈｉとして算出される。
（１）仮最頻値は第１四分位値（最小値と中央値との中心値）以上である。
（２）仮最頻値は第３四分位値（中央値と最大値との中心値）以下である。
（３）仮最頻値付近の積算値が第１１閾値よりも大きい。仮最頻値付近の積算値は、仮最頻値から所定範囲内の画素頻度を積算した値である。第１１閾値は予め設定された値である。仮最頻値が（１）〜（３）の条件のいずれかを満たさない場合には、画素頻度がその次に大きい値が仮最頻値として設定される。

例えば、図３３に示す彩度ヒストグラムの場合には、まず最大値と第３四分位値との間にある画素頻度の第１ピーク値が一番大きいので、第１ピーク値が仮最頻値として設定される。しかし、この仮最頻値は第３四分位値よりも大きいので、最頻値Ｈｉとしては設定されない。次に最小値と第１四分位値との間にある画素頻度の第２ピーク値が仮最頻値として設定される。しかし、この仮最頻値は第１四分位値よりも小さいので、最頻値Ｈｉとしては設定されない。次に中央値付近にある画素頻度の第３ピーク値が仮最頻値として設定される。この仮最頻値は、第１四分位値以上であり、かつ第３四分位値以下である。さらに仮最頻値付近の積算値が第１１閾値よりも大きい。従って、この仮最頻値が最頻値Ｈｉとして算出される。

第１領域色集計部９１における集計結果を表に表すと、例えば図３４のようになる。図３４は第１領域色集計部９１における集計結果である。図３４において、各色相における最頻値を「Ｈｉ」とする。ここで「ｉ」は第１実施形態と同様に色相に対応する。また、色相別ヒストグラム集計部１０１は、彩度ヒストグラムから色相における標準偏差σを算出する。この標準偏差σは彩度には関係がなく、色相毎に算出される。

比較部９３は、第１画素数比Ｐｒ１、第２画素数比Ｐｒ２および第３画素数比Ｐｒ３を算出する。また、比較部９３は、画素数が最大となる色相の最頻値Ｈｉと、第１２閾値と第１３閾値とを比較する。ここで、第１２閾値は第１閾値よりも小さい値であり、第１３閾値は第１閾値よりも大きい値であり、第１２閾値および第１３閾値は予め設定される。

特定色補正パラメータ算出部９４は、比較部９３での比較結果に基づいて特定色彩度強調係数を算出する。特定色彩度強調係数は、図３５に基づいて算出される。例えば、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値以上であり、かつ最頻値Ｈｉが第１３閾値よりも大きい場合には、特定色彩度強調係数は、１．６となる。また、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値以上であり、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値以上であり、かつ最頻値Ｈｉが第１２閾値以上第１３閾値以下である場合には、特定色彩度強調係数は１．１となる。これらの例のように他の条件が同じであっても、最頻値Ｈｉの値によって特定彩度強調係数の値を変更する。最頻値Ｈｉが第１３閾値よりも大きい場合には、注目領域の彩度が大きいので、特定色を強調するために特定色彩度強調係数は大きくなる。また、最頻値Ｈｉが第１２閾値以上第１３閾値以下である場合には、注目領域の彩度がさほど大きくないので、特定色が大きく色強調されると本来ならば連続する色の変化は色の境目が大きくなる可能性がある。そのため、特定色彩度強調係数を最頻値Ｈｉが第１３閾値よりも大きい場合と比較して小さくする。

特定色補正パラメータ算出部９４は、色重心位置と、特定色彩度強調係数とに基づいて第１色補正量を算出する。第１色補正量は式（３）によって算出される。

また、特定色補正パラメータ算出部９４は、色重心位置と、標準偏差σとに基づいて色補正領域を算出する。

色補正領域は、
色補正領域＝色重心位置±σ・・・式（５）
によって算出される。

彩度強調パラメータ算出部９５は、比較部９３での比較結果に基づいて彩度強調係数を算出する。彩度強調係数は、図３５に基づいて算出される。例えば、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値よりも小さく、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値よりも小さく、かつ最頻値Ｈｉが第１２閾値以上であり第１３閾値以下である場合には、彩度強調係数は０．７である。また、第１画素数比Ｐｒ１が第２閾値よりも小さく、第２画素数比Ｐｒ２が第５閾値よりも小さく、かつ最頻値Ｈｉが第１３閾値よりも大きい場合には、彩度強調係数は１．０である。

次に画像処理部１２０について図３６を用いて説明する。図３６は画像処理部１２０を示す概略ブロック図である。画像処理部１２０は、輝度色差信号生成部１６と、重み係数算出部１２１と、第１乗算部２５と、第１加算部２６と、第２加算部２７と、第２乗算部２８と、色信号変換部２９とを備える。

重み係数算出部１２１は彩度強調パラメータ算出部９５によって算出された色補正領域に基づいて重み係数を算出する。なお、重み係数の算出方法については、第１実施形態と同様である。

本実施形態では、最大値、最小値、第１四分位値および第３四分位値を用いて最頻Ｈｉを設定したが、これらを用いずに彩度ヒストグラム中で画素頻度が最も高い値を最頻値Ｈｉとして設定してもよい。また、最頻値Ｈｉを設定する場合に、平均値を用いて最頻値Ｈｉを補正してもよい。最頻値Ｈｉと平均値とのずれが大きい場合には、平均値を考量して最頻値Ｈｉを補正する。

本発明の第６実施形態の効果について説明する。

注目領域において彩度ヒストグラムを作成し、彩度ヒストグラムの統計情報に基づいて彩度強調係数および特定色彩度強調係数を算出する。そして、算出した彩度強調係数および特定色彩度強調係数を用いて画像を補正することで、主要被写体を適切に際立たせることができる。例えば、注目領域で或る色相に画素頻度が偏っており、かつ彩度ヒストグラムの最頻値Ｈｉが第１３閾値よりも大きい場合には、注目領域において或る色相は彩度が大きい画素が多いと判断できる。そのため、特定彩度強調係数を大きくし、その色相の色を大きく強調することで、主張被写体を際立たせることができる。一方、注目領域で或る色相に画素頻度が偏っている場合でも、彩度ヒストグラムの最頻値Ｈｉが第１２閾値以上第１３閾値以下の場合には、注目領域において或る色相は彩度が中程度の画素が多いと判断できる。そのため、特定彩度強調係数を大きくした場合にはその色相において色の境目が大きくなる可能性があるので、特定彩度強調係数を大きくせずに色の境目が大きくならないような色調整を行う。

また、色相における標準偏差σを算出し、標準偏差σを用いて色補正領域を設定することで、よりなめらかな色補正を行うことができる。

なお、上記する実施形態を組み合わせることも可能である。また、図７などに示す彩度強調係数などは一例であり、これらの数値に限定されるものではない。

なお、上記実施形態を組み合わせることも可能である。

上記撮像装置は、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、電子内視鏡など、正しく作動するために電流または電磁界に依存する機器である電子機器に搭載することが可能である。

また、上述した実施形態の説明では、撮像装置が行う処理としてハードウェアによる処理を前提としていたが、このような構成に限定される必要はない。例えば、別途ソフトウェアにて処理する構成も可能である。

この場合、撮像装置は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等の主記憶装置、上記処理の全て或いは一部を実現させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ読取り可能な記憶媒体を備える。ここでは、このプログラムを画像処理プログラムと呼ぶ。そして、ＣＰＵが上記記憶媒体に記憶されている画像処理プログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、上記撮像装置と同様の処理を実現させる。

ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、この画像処理プログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該画像処理プログラムを実行するようにしても良い。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内でなしうるさまざまな変更、改良が含まれることは言うまでもない。

１ 撮像素子（画像取得部）
２、４０、５０、６０、７０、９０ 画像分析部
３、４１、５１、１２０ 画像処理部（画像特徴調整部）
６ 撮像制御部
７ 領域選択部
８、６１、９１ 第１領域色集計部（画像特徴量算出部）
９、９２ 第２領域色集計部（画像特徴量算出部）
１０、９６ 色重心位置算出部
１１、４４、６２、７３、９３ 比較部
１２、６３、９４ 特性色補正パラメータ算出部（色補正領域設定部）
１３、５４、６４、９５ 彩度補正パラメータ算出部
１６ 注目領域設定部（領域設定部）
１７ 領域判定部（領域設定部）
１９、１２１ 重み係数算出部（重み算出部）
２０ 第１乗算部（色補正量設定部）
２１ 第１加算部（特定色補正部）
２２ 第２加算部（特定色補正部）
２３ 第２乗算部
４２、７５ 第１領域空間周波数特性集計部
４３ 第２領域空間周波数特性集計部
４５ 空間周波数補正パラメータ算出部（補正係数算出部）
４６ エッジ強調処理部
４７ ぼかし処理部
５２ 色比較部
５３ 空間周波数比較部
５５ 乗算部
７１ 第１領域テクスチャ情報集計部
７２ 第２領域テクスチャ情報集計部
７４ ノイズ補正パラメータ算出部
１０１ 色相別ヒストグラム集計部（ヒストグラム集計部）

Claims (18)

1. 取得した画像に対して補正を行う画像処理装置であって、
   画像を取得する画像取得部と、
   主要被写体を含む第１領域と前記主要被写体を含まない第２領域とを前記画像上に設定する領域設定部と、
   前記第１領域および前記第２領域における第１の画像特徴量をそれぞれ算出する画像特徴量算出部と、
   前記第１領域および前記第２領域における前記第１の画像特徴量を比較し、かつ、前記第１領域における色相の偏りを判定する比較部と、
   前記第１領域において、彩度又は明度が第１の閾値よりも大きく、かつ最も多い色相における色重心位置を算出する色重心位置算出部と、
   前記色重心位置に基づいて、補正する色の範囲である色補正領域を設定する色補正領域設定部と、
   前記比較部による比較結果に基づいて、前記第１領域における前記第１の画像特徴量が前記第２領域における前記第１の画像特徴量以上であり、かつ、前記第１領域における色相が偏っていると判定された場合、前記色補正領域設定部によって設定された前記色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をする特定色補正部と、
   を備え、
   前記第１の画像特徴量は、前記第１の閾値よりも高彩度又は高明度となる画素の画素数であることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第１領域は、画像中央領域、合焦領域、顔検出領域のいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記色重心位置に基づいて、前記色補正領域に属する色に対する重みを算出する重み算出部と、
   前記重みに基づいて、前記色補正領域に属する色の色補正量を設定する色補正量設定部と、を備え、
   前記特定色補正部は、前記色補正量設定部によって設定された前記色補正量に基づいて補正することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記画像特徴量算出部は、前記第１領域で前記第１の画像特徴量を有する画素の位置情報を算出し、
   前記色補正領域設定部は、前記位置情報に基づいて、前記画素のばらつきが小さい場合には、前記画素のばらつきが大きい場合より、前記色補正領域設定部で設定する特定色彩度強調係数を大きく設定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
5. 前記画像特徴量算出部は、前記第１領域における彩度ヒストグラムの統計情報を算出するヒストグラム集計部を備え、
   前記ヒストグラム集計部は、前記第１領域における画素の最頻値を算出し、
   前記比較部は、前記最頻値と、第２の閾値とを比較し、
   前記色補正領域設定部は、前記比較部による比較結果に基づいて、前記最頻値が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記最頻値が前記第２の閾値よりも小さい場合よりも、前記色補正領域設定部で設定する特定色彩度強調係数を大きく設定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
6. 前記比較部は、前記第１領域および前記第２領域における前記第１の画像特徴量の比（＝前記第１領域における第１の画像特徴量／前記第２領域における第１の画像特徴量）を算出し、前記比が第３の閾値以上であるかを判定し、
   前記特定色補正部は、前記比較部による比較結果に基づいて、前記比が前記第３の閾値以上であり、かつ、前記第１領域における色相が偏っていると判定された場合、前記色補正領域設定部によって設定された前記色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をすることを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
7. 取得した画像をコンピュータで処理するための画像処理プログラムであって、前記コンピュータに、
   画像を取得する画像取得手順と、
   主要被写体を含む第１領域と前記主要被写体を含まない第２領域とを前記画像上に設定する領域設定手順と、
   前記第１領域および第２領域における第１の画像特徴量をそれぞれ算出する画像特徴量算出手順と、
   前記第１領域および前記第２領域における前記第１の画像特徴量とを比較し、かつ、前記第１領域における色相の偏りを判定する比較手順と、
   前記第１領域において、彩度又は明度が第１の閾値よりも大きく、かつ最も多い色相における色重心位置を算出する色重心位置算出手順と、
   前記色重心位置に基づいて、補正する色の範囲である色補正領域を設定する色補正領域設定手順と、
   前記比較手順による比較結果に基づいて、前記第１領域における前記第１の画像特徴量が前記第２領域における前記第１の画像特徴量以上であり、かつ、前記第１領域における色相が偏っていると判定された場合、前記色補正領域設定手順によって設定された前記色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をする特定色補正手順と、を実行させ、
   前記第１の画像特徴量は、前記第１の閾値よりも高彩度又は高明度となる画素の画素数であることを特徴とする画像処理プログラム。
8. 前記第１領域は、画像中央領域、合焦領域、顔検出領域のいずれか１つを含むことを特徴とする請求項７に記載の画像処理プログラム。
9. 前記コンピュータに、
   前記色重心位置に基づいて、前記色補正領域に属する色に対する重みを算出する重み算出手順と、
   前記重みに基づいて、前記色補正領域に属する色の色補正量を設定する色補正量設定手順と、を実行させ、
   前記特定色補正手順では、前記色補正量設定手順によって設定された前記色補正量に基づいて彩度又は明度が補正されることを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理プログラム。
10. 前記画像特徴量算出手順では、前記第１領域で前記第１の画像特徴量を有する画素の位置情報が算出され、
    前記色補正領域設定手順では、前記位置情報に基づいて、前記画素のばらつきが小さい場合には、前記画素のばらつきが大きい場合より、特定色彩度強調係数が大きく設定されることを特徴とする請求項７から９のいずれか１つに記載の画像処理プログラム。
11. 前記画像特徴量算出手順は、前記第１領域における彩度ヒストグラムの統計情報を算出するヒストグラム集計手順を備え、
    前記ヒストグラム集計手順では、前記第１領域における画素の最頻値が算出され、
    前記比較手順では、前記最頻値と、第２の閾値とが比較され、
    前記色補正領域設定手順では、前記比較手順による比較結果に基づいて、前記最頻値が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記最頻値が前記第２の閾値よりも小さい場合よりも、前記色補正領域設定手順で設定される特定色彩度強調係数が大きく設定されることを特徴とする請求項７から１０のいずれか１つに記載の画像処理プログラム。
12. 前記比較手順では、前記第１領域および前記第２領域における前記第１の画像特徴量の比（＝前記第１領域における第１の画像特徴量／前記第２領域における第１の画像特徴量）が算出され、前記比が第３の閾値以上であるか判定され、
    前記特定色補正手順では、前記比較手順による比較結果に基づいて、前記比が前記第３の閾値以上であり、かつ、前記第１領域における色相が偏っていると判定された場合、前記色補正領域設定手順によって設定された前記色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正がされることを特徴とする請求項７から１１のいずれか一つに記載の画像処理プログラム。
13. 取得した画像に対して補正を行う画像処理方法であって、
    画像を取得し、
    主要被写体を含む第１領域と前記主要被写体を含まない第２領域とを前記画像上に設定し、
    前記第１領域および第２領域における第１の画像特徴量をそれぞれ算出し、
    前記第１領域および前記第２領域における前記第１の画像特徴量を比較し、かつ、前記第１領域における色相の偏りを判定し、
    前記第１領域において、彩度又は明度が第１の閾値よりも大きく、かつ最も多い色相における色重心位置を算出し、
    前記色重心位置に基づいて、補正する色の範囲である色補正領域を設定し、
    比較結果に基づいて、前記第１領域における前記第１の画像特徴量が前記第２領域における前記第１の画像特徴量以上であり、かつ、前記第１領域における色相が偏っていると判定された場合、設定された前記色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をし、
    前記第１の画像特徴量は、前記第１の閾値よりも高彩度又は高明度となる画素の画素数であることを特徴とする画像処理方法。
14. 前記第１領域は、画像中央領域、合焦領域、顔検出領域のいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理方法。
15. 前記色重心位置に基づいて、前記色補正領域に属する色に対する重みを算出し、
    前記重みに基づいて、前記色補正領域に属する色の色補正量を設定し、
    設定された前記色補正領域に属する色の彩度又は明度は、設定された前記色補正量に基づいて補正されることを特徴とする請求項１３または１４に記載の画像処理方法。
16. 前記第１の画像特徴量を算出する場合には、前記第１領域で前記第１の画像特徴量を有する画素の位置情報を算出し、
    前記色補正領域を設定する場合には、前記位置情報に基づいて、前記画素のばらつきが小さい場合には、前記画素のばらつきが大きい場合より、特定色彩度強調係数が大きく設定されることを特徴とする請求項１３から１５のいずれか１つに記載の画像処理方法。
17. 前記第１の画像特徴量を算出する場合には、前記第１領域における彩度ヒストグラムの統計情報が算出され、前記第１領域における画素の最頻値が算出され、
    前記最頻値と、第２の閾値とを比較し、
    前記色補正領域を設定する場合には、比較結果に基づいて、前記最頻値が前記第２の閾値よりも大きい場合には、前記最頻値が前記第２の閾値よりも小さい場合よりも、特定色彩度強調係数を大きく設定することを特徴とする請求項１３から１６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
18. 前記第１領域および前記第２領域における前記第１の画像特徴量を比較する場合には、前記第１領域および前記第２領域における前記第１の画像特徴量の比（＝前記第１領域における第１の画像特徴量／前記第２領域における第１の画像特徴量）を算出し、前記比が第３の閾値以上であるかを判定し、
    比較結果に基づいて、前記比が前記第３の閾値以上であり、かつ、前記第１領域における色相が偏っていると判定された場合、設定された前記色補正領域に属する色の彩度又は明度を強調する補正をすることを特徴とする請求項１３から１７のいずれか一つに記載の画像処理方法。