JP5911525B2 - 画像処理装置及び方法、画像処理プログラム、撮像装置 - Google Patents

Description

本発明は、例えば靄や霧等の影響によりコントラストや色彩等の画質が損なわれた画像の補正を行う画像処理装置及び方法、画像処理プログラム、撮像装置に関する。

大気中に発生する靄や霧等の影響によって画像のコントラストや色彩等の画質が失われることがある。例えば、屋外において遠方の山等の風景写真を撮影する場合がある。この撮影で遠方の山に霞が掛かっていると、この霞によって撮影した画像は、品位が損なわれ、遠方の山に対する視認性を低下させてしまうことがある。

このような問題を解決する技術として例えば特許文献１、２がある。特許文献１は、画像内から輝度の最大値、最小値を算出し、これら算出した最大値と最小値との間の差が大きくなるようにコントラスト補正を行って画像の視認性を向上させることを開示する。この特許文献１であれば、画像全体に一様に霞が掛かった画像に対して十分な効果が得られる。
特許文献２は、画像の局所領域毎に輝度の最大、最小を算出し、これら最大、最小の差が大きくなるように適応的なコントラスト補正を行うことを開示する。この特許文献２であれば、霞のない領域と霞のある領域とが混在する画像においても、十分なコントラスト補正を行うことができる。

特開２０１２−０５４６５９号公報 特開２０１０−１５２５３６号公報（特許第４９８２４７５号）

しかしながら、特許文献１は、画像全体の輝度の最大値、最小値を使用するため、画像内で霞のない領域と霞のある領域とが混在する場合には、輝度の最大値と最小値との差が元々大きくなる傾向があるために、画像の視認性を向上させるという効果を十分に得られない。

特許文献２は、霞の濃淡に関わらず、局所領域内の輝度の最大、最小値に基づき処理を行うため、霞のない領域と霞のかかる領域とが混在する画像に対して十分な効果が得られるが、画像の特性によっては補正後の画像に違和感が生じる場合がある。具体的には、画像全体が低コントラストな場合に局所領域毎にコントラスト補正を行うと、過度なコントラスト補正が掛かったり、各局所領域毎にコントラスト補正の強度が異なり、このために各局所領域の境界付近においてコントラスト補正強度の変動が大きくなる場合がある。この結果、階調の段差や輝度むらが発生する。このため画像全体が低コントラストな場合には、画像全体に対して一意の補正をした方が補正後の違和感が小さい。

本発明は、上記問題点に着目して成されたもので、霞成分の濃淡を推定し、画像に対する霞成分の分布に応じて適した階調補正を行うことにより、違和感なく視認性を向上し、高品位な画像を得ることができる画像処理装置及び方法、画像処理プログラム、撮像装置を提供することを目的とする。

本発明の主要な局面に係る画像処理装置は、複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出する劣化度検出部と、前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定する劣化度分布推定部と、前記劣化度のばらつきに応じて第１の階調補正方式又は第２の階調補正方式のうちいずれか一方を選択する補正方式選択部と、前記選択された前記第１又は前記第２の階調補正方式に基づいて前記画像データを階調補正する階調補正部とを具備し、前記第１の階調補正方式は、前記画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行い、前記第２の階調補正方式は、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行い、前記補正方式選択部は、前記劣化度のばらつきが所定値以上であれば、前記第１の階調補正方式を選択し、前記劣化度のばらつきが前記所定値よりも小さければ、前記第２の階調補正方式を選択する。

又、本発明の主要な局面に係る画像処理装置は、複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出する劣化度検出部と、前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定する劣化度分布推定部と、前記画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行う第１の階調補正方式に基づいて階調補正する第１階調補正部と、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行う第２の階調補正方式に基づいて階調補正する第２階調補正部と、前記劣化度のばらつきに応じた重み係数を算出する重み係数算出部と、前記第１階調補正部により生成される第１補正画像データと前記第２階調補正部により生成される第２補正画像データとを前記重み係数に基づいて加算合成する画像合成部とを具備し、前記重み係数算出部は、前記劣化度のばらつきが大きいほど増加する第１の重み係数と、前記劣化度のばらつきが大きいほど減少する第２の重み係数とを決定し、前記画像合成部は、前記第１補正画像データに対して前記第１の重み係数を乗算し、前記第２補正画像データに対して前記第２の重み係数を乗算し、これら乗算後の前記第１補正画像データと前記第２補正画像データとを画像合成する。

本発明の主要な局面に係る画像処理方法は、複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出し、前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定し、前記画像データを第１の階調補正方式に基づいて階調補正し、前記画像データを第２の階調補正方式に基づいて階調補正し、前記劣化度のばらつきに応じた重み係数を算出し、前記第１の階調補正方式に基づいて生成される第１補正画像データと前記第２の階調補正方式に基づいて生成される第２補正画像データとを前記重み係数に基づいて加算合成し、前記重み係数として、前記劣化度のばらつきに応じて増加する第１の重み係数と、前記劣化度のばらつきに応じて減少する第２の重み係数とを決定し、前記第１補正画像データに対して前記第１の重み係数を乗算し、前記第２補正画像データに対して前記第２の重み係数を乗算し、これら乗算後の前記第１補正画像データと前記第２補正画像データとを画像合成する。

又、本発明の主要な局面に係る画像処理方法は、複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出し、前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定し、前画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行う第１の階調補正方式に基づいて階調補正し、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行う第２の階調補正方式に基づいて階調補正し、前記劣化度のばらつきに応じた重み係数を算出し、前記第１の階調補正方式に基づいて生成される第１補正画像データと前記第２の階調補正方式に基づいて生成される第２補正画像データとを前記重み係数に基づいて加算合成し、前記重み係数として、前記劣化度のばらつきが大きいほど増加する第１の重み係数と、前記劣化度のばらつきが大きいほど減少する第２の重み係数とを決定し、前記第１補正画像データに対して前記第１の重み係数を乗算し、前記第２補正画像データに対して前記第２の重み係数を乗算し、これら乗算後の前記第１補正画像データと前記第２補正画像データとを画像合成する。

本発明の主要な局面に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出させる劣化度検出機能と、前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定させる劣化度分布推定機能と、前記劣化度のばらつきに応じて第１の階調補正方式又は第２の階調補正方式のうちいずれか一方を選択させる補正方式選択機能と、前記選択された前記第１又は前記第２の階調補正方式に基づいて前記画像データを階調補正させる階調補正機能とを実現させ、前記第１の階調補正方式は、前記画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行い、前記第２の階調補正方式は、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行い、前記補正方式選択機能は、前記コンピュータに、前記劣化度のばらつきが所定値以上であれば、前記第１の階調補正方式を選択し、前記劣化度のばらつきが前記所定値よりも小さければ、前記第２の階調補正方式を選択させる。

又、本発明の主要な局面に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出させる劣化度検出機能と、前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定させる劣化度分布推定機能と、前画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行う第１の階調補正方式に基づいて階調補正させる第１階調補正機能と、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行う第２の階調補正方式に基づいて階調補正させる第２階調補正機能と、前記劣化度のばらつきに応じた重み係数を算出させる重み係数算出機能と、前記第１階調補正機能により生成される第１補正画像データと前記第２階調補正機能により生成される第２補正画像データとを前記重み係数に基づいて加算合成させる画像合成機能とを実現させ、前記重み係数算出機能は、前記コンピュータに、前記重み係数として、前記劣化度のばらつきが大きいほど増加する第１の重み係数と、前記劣化度のばらつきが大きいほど減少する減少する第２の重み係数とを決定させ、前記画像合成機能は、前記コンピュータに、前記第１補正画像データに対して前記第１の重み係数を乗算し、前記第２補正画像データに対して前記第２の重み係数を乗算し、これら乗算後の前記第１補正画像データと前記第２補正画像データとを画像合成させる。

本発明の主要な局面に係る撮像装置は、被写体からの光像を撮像する撮像素子と、前記撮像素子の撮像により取得される画像データの画質の劣化度を検出し、この劣化度に応じて前記画像データを補正する上記画像処理装置と、前記画像処理装置により画像処理された前記画像データを出力する出力部とを具備する。

本発明によれば、霞成分の濃淡を推定し、画像に対する霞成分の分布に応じて適した階調補正を行うことにより、違和感なく視認性を向上し、高品位な画像を得ることができる画像処理装置及び方法、画像処理プログラム、撮像装置を提供できる。

図１は本発明に係る画像処理装置の第１の実施の形態を適用した撮像装置を示すブロック構成図である。 図２は同装置における霞分布推定部を示す具体的なブロック構成図である。 図３Ａは同装置による入力画像の各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の推定を説明するための模式図である。 図３Ｂは同装置により取得される注目画素毎のｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）を画像化した霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を示す図である。 図４Ａは画像全体に一様な霞がかかって全体が高輝度かつ低彩度な画像の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを示す図である。 図４Ｂは画像内で霞のかかる領域と霞のない領域が混在する場合の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを示す図である。 図５は同装置における第１霞補正部の一例を示す構成図である。 図６Ａは同装置における補正係数算出部による入力画像に対する局所領域のスキャンを示す図である。 図６Ｂは同装置における補正係数算出部により生成される局所領域ヒストグラムを示す図である。 図６Ｃは同装置における補正係数算出部により生成される累積ヒストグラムを示す図である。 図７は同装置におけるコントラスト補正部によるコントラスト補正動作を示す模式図である。 図８は同装置における第２霞補正部の一例を示す構成図である。 図９は同装置における撮影動作フローチャートである。 図１０は同装置における霞分布推定の動作フローチャートである。 図１１は同装置における適応的コントラスト補正の動作フローチャートである。 図１２は同装置における一意のコントラスト補正の動作フローチャートである。 図１３は同装置における霞分布推定部の変形例を示すブロック構成図である。 図１４は本発明に係る画像処理装置の第２の実施の形態を適用した撮像装置を示すブロック構成図である。 図１５は同装置における霞分布推定部を示すブロック構成図である。 図１６は霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの分布の大きさΔＨを示す図である。 図１７は同霞分布推定部により算出する重み係数のグラフを示す図である。 図１８は画像合成部による画像合成処理の概念を示す図である。 図１９は同装置における撮影動作フローチャートである。 図２０は同装置における霞分布推定フローチャートである。

［第１の実施の形態］
以下、本発明の第１の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は画像処理装置を適用した撮像装置のブロック構成図を示す。レンズ系１００は、フォーカスレンズや絞り１０１等を有し、被写体からの光像を結像する。このレンズ系１００は、オートフォーカス用モータ（ＡＦモータ）１０３を備え、このＡＦモータ１０３の駆動によりフォーカスレンズを光軸に沿って移動する。このＡＦモータ１０３は、レンズ制御部１０７により駆動制御される。

このレンズ系１００の光軸上には、撮像センサ１０２が設けられている。この撮像センサ１０２は、レンズ系１００からの光像を受光し、ＲＧＢのアナログ映像信号を出力する。この撮像センサ１０２の出力端には、Ａ／Ｄ変換器１０４を介してバッファ１０５と、信号処理部１０８と、霞分布推定部１０９とが接続され、この霞分布推定部１０９に対して第１霞補正部１１０と第２霞補正部１１１との双方が接続され、さらにこれら霞補正部１１０、１１１の双方に対して圧縮部１１２と、出力部１１３とが接続されている。又、バッファ１０５には、測光評価部１０６が接続されている。
Ａ／Ｄ変換器１０４は、撮像センサ１０２から出力されたアナログ映像信号をデジタル映像信号に変換する。
バッファ１０５は、Ａ／Ｄ変換器１０４から転送されるデジタル映像信号を一時的に保存する。
測光評価部１０６は、バッファ１０５に保存されるデジタル映像信号から撮像センサ１０２に入射する光像を測光してその評価を行い、この測光評価と制御部１１４からの制御信号とに基づいてレンズ系１００の絞り１０１を制御し、かつ撮像センサ１０２から出力されるアナログ映像信号の出力レベル等を調整する。

信号処理部１０８は、バッファ１０５に保存されているデジタル映像信号に対して公知の補間処理、ＷＢ補正処理、ノイズ低減処理などの画像処理を行い、当該画像処理後の映像信号を霞分布推定部１０９に転送する。

霞分布推定部１０９は、信号処理部１０８から転送された映像信号から霞成分を推定し、当該霞成分の分布情報に基づいて後段の霞補正の方式、すなわち第１霞補正部１１０又は第２霞補正部１１１のうちいずれかにより霞補正を行うのかを決定する。
第１霞補正部１１０は、信号処理部１０８から転送された映像信号において霞の影響によりコントラストが低下した領域に対応する映像信号に対してコントラストを強調する適応的コントラスト補正を行う。
第２霞補正部１１１は、信号処理部１０８から転送された映像信号に対して一意のコントラスト補正、すなわち画像全体に単純な一意のコントラスト補正を行う。

これら第１霞補正部１１０又は第２霞補正部１１１により補正された映像信号は、圧縮部１１２へ転送される。

この圧縮部１１２は、第１霞補正部１１０又は第２霞補正部１１１から転送された映像信号に対して公知のＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ等の圧縮処理を行い、当該処理後の映像信号を出力部１１３へ転送する。
この出力部１１３は、圧縮処理後の映像信号をメモリカード等の記憶媒体に保存する。

以下、上記構成のうち霞分布推定部１０９、第１霞補正部１１０及び第２霞補正部１１１について具体的に説明する。
図２は霞分布推定部１０９の具体的なブロック構成図を示す。この霞分布推定部１０９は、霞成分推定部２００と、霞ヒストグラム生成部２０１と、補正方式判定部２０２とから成る。霞成分推定部２００の入力側には、信号処理部１０８が接続されている。この霞成分推定部２００の出力側には、霞ヒストグラム生成部２０１を介して補正方式判定部２０２が接続されている。この補正方式判定部２０２の出力側には、第１霞補正部１１０と第２霞補正部１１１との双方が接続されている。

霞成分推定部（劣化度検出部）２００は、信号処理部１０８から転送される映像信号を入力し、この映像信号から取得される画像データのコントラストや色彩等の画質を損ない、かつ画像の視認性を劣化させる要因となる劣化度、例えば画像データ中に含まれる霞成分、靄成分、濁りとなる成分等の淡白色により画質を低下させる成分の濃淡を推定する。
この霞成分等の劣化度の推定は、霞成分が高輝度でかつ低彩度であるという特徴に基づいて行われる。これにより、当該霞成分等の劣化度は、高輝度でかつ低彩度である程、劣化が大きいことを示すものとなる。この劣化度の推定は、画像データの各画素における複数のカラーチャンネル同士、すなわちＲ値，Ｇ値，Ｂ値同士の大きさを比較し、これらＲ値，Ｇ値，Ｂ値のうち最小値となるＲ値，Ｇ値又はＢ値を算出することにより行われる。

具体的に霞成分推定部２００は、信号処理部１０８から転送される映像信号を入力し、この映像信号により得られる座標（ｘ，ｙ）の各画素におけるＲ値，Ｇ値，Ｂ値に基づいて当該各画素の霞成分の推定を行う。この霞成分は、霞のかかり具合、霞の濃度等を表す。
ここで、信号処理部１０８から転送される映像信号により取得される入力画像Ｉ上において、座標（ｘ，ｙ）における霞成分をＨ（ｘ，ｙ）とし、座標（ｘ，ｙ）におけるＲ値，Ｇ値，Ｂ値をそれぞれＩｒ，Ｉｇ，Ｉｂとすると、座標（ｘ，ｙ）の各画素における霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）は、次式（１）により推定される。
Ｈ（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ） …（１）
図３Ａは各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の推定を説明するための模式図を示す。霞成分推定部２００は、信号処理部１０８から転送される映像信号により取得される入力画像Ｉに対して所定サイズのスキャン領域（小領域）Ｆを設定し、このスキャン領域Ｆをスキャンする。このスキャン領域Ｆは、例えばマトリックス状に形成された所定サイズｎ×ｍ（ｎ，ｍは自然数）を有し、その中心を注目画素とする。このスキャン領域Ｆは、例えば５×５画素の領域を有する。このスキャン領域Ｆは、１画素であってもよい。

霞成分推定部２００は、スキャン領域Ｆを入力画像Ｉの内部にてスキャンし、注目画素となる入力画像Ｉ上の画素のスキャン領域Ｆ毎にｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）を算出し、このｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）を霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）とする。
より詳細には、霞成分推定部２００は、スキャン領域Ｆ毎に、当該スキャン領域Ｆの注目画素を含むｎ×ｍのマトリックス内において、スキャン領域Ｆ内の各画素の（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）を算出し、そのうちの最小値を注目画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）＝ｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）とする。
霞成分推定部２００は、注目画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を注目画素の劣化度、又はスキャン領域（小領域）Ｆの劣化度として算出する。この劣化度は、後述するように霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が大きい程、大きいものとなる。

図３Ｂは注目画素毎のｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）を画像化した霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を示す。高輝度かつ低彩度な領域の画素値は、Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値が同等かつ大きくなるので、上記式（１）の右辺ｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）の値は大きくなる。すなわち、高輝度かつ低彩度な領域では、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が大きな値となる、つまり劣化度が大きいものと見なすことができる。

これに対して低輝度または高彩度の領域の画素値は、Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値のいずれかが小さくなるので、上記ｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）の値は小さくなる。すなわち、低輝度や高彩度の領域では、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が小さな値となる。つまり、劣化度が小さいものと見なすことができる。

しかるに、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）は、霞の濃度が濃いほど大きな値となり劣化度が大きいことを示し、霞の濃度が薄いほど小さな値となり劣化度が小さいことを示すという特徴を持つ。この霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）は、霞ヒストグラム生成部２０１に転送される。

霞ヒストグラム生成部（劣化度分布推定部）２０１は、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値の頻度をカウントして当該霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成する。この霞ヒストグラム生成部２０１は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成すると共に、当該ヒストグラムから標準偏差σ、平均値ａ、又は最大値と最小値との差や比等の指標を求める。

図４Ａ及び図４Ｂは霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの一例を示す。上記の通り、画像上、霞が無く高彩度な領域では霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値は小さくなり、霞がかかる高輝度かつ低彩度な領域では霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）は大きくなる。
図４Ａは全体に一様な霞がかかった画像を示す。当該画像は、全体が高輝度かつ低彩度を示す。同図に示すような全体が高輝度かつ低彩度な画像の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムは、比較的高い値の位置に山（頻度の最大値）を持ち、狭い範囲に分布する。このヒストグラムは、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値のレンジ（分布の範囲）が狭くなる。

一方、図４Ｂは霞のかかる領域と霞のない領域が混在する画像を示す。同図に示すような画像内で霞のかかる領域と霞のない領域が混在する画像の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムは、低い値から高い値まで広い範囲で分布する。このヒストグラムは、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値のレンジ（分布の範囲）が広くなる。
従って、これら霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの分布から画像に対する霞の分布を推定することが可能になる。
この霞ヒストグラム生成部２０１により生成された霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムは、補正方式判定部２０２に転送される。これと共に霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムから得られる標準偏差σ、平均値ａ、又は最大値と最小値との差等の指標も補正方式判定部２０２に転送される。

この補正方式判定部（補正方式選択部）２０２は、霞ヒストグラム生成部２０１から転送された霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの情報に基づいて適応的コントラスト補正を行う第１補正方式（第１の階調補正方式）、又は一意のコントラスト補正を行う第２補正方式（第２の階調補正方式）のいずれかのコントラスト補正方式を判定する。なお、第１補正方式は、後段の第１霞補正部１１０により行う補正に対応し、第２補正方式は、第２霞補正部１１１により行う補正に対応する。

ここで、霞補正について説明する。画像上において霞のかかっている領域は、低コントラストになる。当該霞の影響を抑制し、視認性を高めるためには、コントラストを強調する処理を行うことがよい。このコントラスト強調処理では、画像内で霞のかかる領域が一部しかない場合、画像全体に単純な一意のコントラスト補正をかけても、霞の影響を抑制し、視認性を高めるというような十分な効果が得られない。

このような事から画像の局所領域毎に適応的コントラスト補正を行うことが行われる。ところが、当該適応的コントラスト補正が常に有効に働くわけでなく、画像特性によっては補正後の画像に大きな違和感を生じる場合がある。例えば、画像全体に一様に霞がかかっており、図４Ａに示すような画像全体のヒストグラムのレンジが狭い場合がそれに該当する。
基本的に、適応的コントラスト補正は、画像の局所領域毎の輝度及び色信号のヒストグラムを基に補正係数を決定して補正を行う。この補正では、上記輝度及び色信号のヒストグラムの分布に応じて画素毎に適用される補正係数が変化する。ところが、各局所領域間の境界付近の近傍画素間でヒストグラムの分布が変化する場合がある。この場合には、適応的コントラスト補正後の互いに隣接する各画素間の各画素値の差が大きくなる場合があり、この結果、互いに隣接する各画素間において、適応的コントラスト補正後の輝度値に大きな差が生じ、輝度ムラ等を引き起こすことになる。

このように画像全体のヒストグラムのレンジが狭い場合には、画像全体に一意のコントラスト補正をかける方が補正後の隣接画素間の画素値の差が小さくなり、当該一意のコントラスト補正をかけることが適している。
従って、本装置では、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布に応じてコントラスト補正の方式を切り替える。具体的に、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が広い場合は、画像内の一部に霞のかかる領域が含まれると判断し、適応的コントラスト補正を適用する。一方、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い場合は、画像全体に一様に霞がかかっていると判定し、一意のコントラスト補正を適用する。

しかるに、補正方式判定部２０２は、上記霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布を、例えば当該霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムのレンジから推定し、この推定結果から補正方式の判定を行う。霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムのレンジは、例えばヒストグラムの標準偏差σ、平均値ａ、又は最大値と最小値との差や比等の指標から算出する。
補正方式の判定は、例えば霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの標準偏差σと閾値（所定値）ｔｈとから第１又は第２補正方式のいずれかのコントラストの補正方式を判定したり、又は最大値と最小値との差や比を求め、この差や比と所定の閾値ｔｈとの比較結果から第１又は第２補正方式のいずれかのコントラストの補正方式を判定する。

例えば、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの標準偏差σと閾値ｔｈとを用いる場合、
補正方式判定部２０２は、標準偏差σと閾値ｔｈとを比較し、
σ ＞＝ ｔｈ …（２）
であれば、例えば図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在し、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値のレンジが広い画像に対して適応的コントラスト補正を行う第１補正方式（第１霞補正部１１０）を選択する。適応的コントラスト補正では、霞のかかっている領域のみにコントラスト補正を行う。

一方、同標準偏差σと閾値ｔｈとを比較した結果、
σ ＜ ｔｈ …（３）
であれば、補正方式判定部２０２は、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像に対して一意のコントラスト補正を行う第２補正方式（第２霞補正部１１１）を選択する。

従って、補正方式判定部２０２は、第１補正方式と判定すると、信号処理部１０８から転送される映像信号を第１霞補正部１１０へ転送し、一方、第２補正方式と判定すると、信号処理部１０８から転送される映像信号を第２霞補正部１１１へ転送する。

なお、補正方式の判定は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムに限らず、輝度ヒストグラムから霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布を判定する方法も考えられるが、この判定方法は適さない。例えば、画像中に霞のかかっていない高彩度な領域があった場合、例えば（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）＝（２２５，２００，０）の場合、これらから算出される当該領域の輝度（ａ・Ｉｒ＋ｂ・Ｉｇ＋ｃ・Ｉｂ）は高い値になる。なお、ａ、ｂ、ｃは係数である。
従って、画像中に霞のかかっていない領域が含まれる場合でも、輝度ヒストグラムを用いると、ヒストグラムのレンジが狭く、画像全体に一様に霞がかかっていると判定される場合がある。
この結果、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布を推定するのに輝度ヒストグラムを用いるのは適さないものとなる。本装置では、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムから当該霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布を推定することで、その推定精度を向上させている。

図５は第１霞補正部（階調補正部）１１０の一例の構成図を示す。この第１霞補正部１１０は、第１補正方式による適応的コントラスト補正を行う。具体的に第１霞補正部１１０は、信号処理部１０８から転送された映像信号を入力し、この映像信号における例えば霞の影響によりコントラストが低下した領域に対してコントラストを強調する補正を行い、この補正した映像信号を圧縮部１１２に転送する。この第１霞補正部１１０は、補正係数算出部３００と、適応コントラスト補正部３０１とから成る。補正係数算出部３００は、適応コントラスト補正部３０１に接続され、この適応コントラスト補正部３０１の後段には圧縮部１１２が接続されている。制御部１１４は、補正係数算出部３００と適応コントラスト補正部３０１との双方を制御する。

補正係数算出部３００は、霞分布推定部１０９から転送される映像信号と霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）とに基づき、当該映像信号により取得される入力画像の各画素に対するコントラスト補正のための補正係数を算出する。この補正係数は、入力画像の各画素から注目画素をスキャンさせ、このときの注目画素を中心とする所定サイズの所定の領域内の、例えばＲ，Ｇ，Ｂのヒストグラムを基に算出する。この補正係数算出部３００は、Ｒ，Ｇ，Ｂのヒストグラムに基づき算出した補正係数に対して、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値に応じた重み係数を乗算し、当該重み係数の乗算後の補正係数を適応コントラスト補正部３０１へ転送する。
適応コントラスト補正部３０１は、補正係数算出部３００から転送される各画素の補正係数を映像信号に乗算することでコントラスト補正を行う。

ここで、補正係数算出部３００と適応コントラスト補正部３０１とについて具体的に説明する。
補正係数算出部３００は、図３Ａに示すような画像データのスキャン領域（小領域）Ｆ毎に階調補正のための補正係数（ゲイン係数）を算出する。この補正係数算出部３００は、霞分布推定部１０９から転送される映像信号により取得される入力画像Ｉにおいてコントラストが低い領域に対してコントラストを強調する補正を行うための補正係数を算出する。なお、補正係数算出部３００では、霞成分を考慮しないで補正係数を算出する。

具体的に補正係数算出部３００は、図６Ａに示すように入力画像Ｉに対して局所領域Ｅの内部をスキャンし、注目画素毎に、図６Ｂに示すような当該注目画素を中心とする局所領域Ｅ内のＲ値，Ｇ値，Ｂ値のヒストグラム（局所領域のヒストグラム）をそれぞれ生成する。図６Ｂのヒストグラムの横軸は、Ｒ値、又はＧ値、又はＢ値の輝度成分を示し、縦軸は度数（画素数の度数）を示す。局所領域Ｅは、マトリックス状の所定サイズｋ×ｌ（ｋ，ｌは自然数）に形成され、その中心が注目画素となる。

この補正係数算出部３００は、入力画像Ｉにおける注目画素毎に生成された局所領域のヒストグラムを累積して図６Ｃに示すような累積ヒストグラムを生成する。図６Ｃに示す累積ヒストグラムの横軸は、Ｒ値またはＧ値またはＢ値の輝度成分を示し、縦軸は対応するカラー画素の累積度数（累積画素数）又は、対応するカラー画素の階調補正（ヒストグラム平坦化）後の出力値を示す。累積ヒストグラムから階調補正（ヒストグラム平坦化）を行う手法は、公知の画像処理技術を用いればよい。

補正係数算出部３００は、累積ヒストグラムに基づいて注目画素のＲ値，Ｇ値，Ｂ値に対する補正係数（ゲイン係数）gainＲ，gainＧ，gainＢを算出する。
ここで、注目画素（ｘ，ｙ）のＲ値，Ｇ値，Ｂ値の輝度成分をそれぞれＩ_r（x,y），Ｉ_g（x,y），Ｉ_b（x,y）とする。また、図６Ｃに示す累積ヒストグラムに基づき補正後の出力画像（補正画像）に対応して算出されるＲ値，Ｇ値，Ｂ値の輝度成分をそれぞれＩo_r（x,y），Ｉo_g（x,y），Ｉo_b（x,y）とすると、
補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢは、
gainＲ＝Ｉo_r（x,y）／Ｉ_r（x,y） …（４）
gainＧ＝Ｉo_g（x,y）／Ｉ_g（x,y） …（５）
gainＢ＝Ｉo_b（x,y）／Ｉ_b（x,y） …（６）
により算出される。

すなわち、補正係数算出部３００は、入力画像Ｉの画素毎に、局所領域のヒストグラムの平坦化のための補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを算出する。これら補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢは、入力画像Ｉの画素の複数あるカラーチャンネルＲ，Ｇ，Ｂ毎に乗算するゲイン係数である。このように、これら補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢは、注目画素を中心とする局所領域Ｅを指定し、この局所領域Ｅ内の画素情報（例えばヒストグラム、最大値・最小値など）を用いて算出される。
この補正係数算出部３００は、算出した補正係数（ゲイン係数）gainＲ，gainＧ，gainＢを適応コントラスト補正部３０１に転送する。
なお、上記補正係数はＲ，Ｇ，Ｂのヒストグラムを利用して算出しているが、それに限ることはなく、例えば輝度信号のヒストグラムに基づき算出することも可能である。また、上記階調補正後の出力値を累積ヒストグラムを利用して算出しているが、それに限ることはなく、例えば上記ヒストグラムの情報に基づき生成される線形関数、非線形関数、折れ線近似関数等を基に算出することも可能である。

この適応コントラスト補正部（適応階調補正部）３０１は、霞分布推定部１０９の霞成分推定部２００により推定された霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）と補正係数算出部３００により算出された補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢとに基づいて画像データの霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）に応じた適応的な階調補正（コントラスト補正）を行う。すなわち、この適応コントラスト補正部３０１は、霞成分推定部２００により推定される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）と、補正係数算出部３００により算出される補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢとを入力し、これら霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）と補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢとに基づいて入力画像Ｉの画素毎にゲイン乗算によるコントラスト補正を行う。

すなわち、適応コントラスト補正部３０１は、図７に示すように入力画像Ｉの画素毎の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）に応じて補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの調節を行い、これら調節後の補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを各画素の画素値に対して乗算を行い、コントラスト補正の行われた補正画像を得る。

この適応コントラスト補正部３０１は、入力画像Ｉにおける霞の濃い領域すなわち高輝度でかつ低彩度な領域に対して補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを元の値を保持するように調整し、かつ霞の薄い領域すなわち低輝度または高彩度な領域に対して補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを１．０に近づけるように調整する。

具体的に適応コントラスト補正部３０１は、霞成分推定部２００により推定される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）に基づいて補正係数算出部３００により算出される補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの重み付けを行い、この重み付けにより調整された補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’を用いて各画素に対するコントラスト補正を行うもので、正規化係数算出部３０１ａと、係数変換部３０１ｂとを有する。

正規化係数算出部３０１ａは、霞成分推定部２００により推定された霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を画素値の最大値、画像内の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の最大値等により正規化した正規化係数を算出する。
係数変換部３０１ｂは、正規化係数算出部３０１ａにより算出される正規化係数に基づいて補正係数算出部３００により算出される補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを重み付けされた補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’に変換する。
この係数変換部３０１ｂは、補正係数算出部３００により算出される補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを、正規化係数算出部３０１ａにより算出される正規化係数が大きい程、補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの値を保持させるように変換し、かつ正規化係数が小さい程、補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの値を１．０に近づけるように変換する。

具体的に、補正強度パラメータをStrengthとすると、重み付けにより調整された補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’は、
gainＲ’＝1.0＋（gainＲ−1.0）＊Ｈ（ｘ，ｙ）／255＊Strength …（７）
gainＧ’＝1.0＋（gainＧ−1.0）＊Ｈ（ｘ，ｙ）／255＊Strength …（８）
gainＢ’＝1.0＋（gainＢ−1.0）＊Ｈ（ｘ，ｙ）／255＊Strength …（９）
により算出される。

これら補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’によれば、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）があると考えられる高輝度かつ低彩度の領域では、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が大きな値となるので、当該補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’は、元の値gainＲ，gainＧ，gainＢの大きさが保持されるように調整される。
これに対して霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が無いと考えられる低輝度または高彩度の領域では、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が小さな値となるので、当該補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’は、１．０に近い値となるように調整される。
すなわち、補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’による調整は、霞が濃い領域に対して補正強度を高くし、霞が薄い領域に対して補正強度を低くする。

各画素に対するコントラスト補正は、重み付けにより調整された補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’を用いて行われる。各画素に対するコントラスト補正は、
Ｉ’_r（x,y）＝Ｉ_r（x,y）＊gainＲ’ …（１０）
Ｉ’_g（x,y）＝Ｉ_g（x,y）＊gainＧ’ …（１１）
Ｉ’_b（x,y）＝Ｉ_b（x,y）＊gainＢ’ …（１２）
により算出される。

図８は第２霞補正部（階調補正部）１１１の一例の構成図を示す。この第２霞補正部１１１は、画像全体に対して一意の階調補正を行うもので、補正関数算出部４００と、一意コントラスト補正部４０１とから成る。
補正関数算出部４００は、一意コントラスト補正部４０１と接続されている。この一意コントラスト補正部４０１は、圧縮部１１２に接続されている。制御部１１４は、補正関数算出部４００と、一意コントラスト補正部４０１との双方を制御する。

補正関数算出部４００は、霞分布推定部１０９から転送される映像信号に基づき、コントラスト補正のための補正関数を算出する。この補正関数は、例えば画像全体の輝度ヒストグラムを基に算出されるもので、例えば線形関数、非線形関数、折れ線近似関数等である。補正関数算出部４００は、算出した補正関数の情報を一意コントラスト補正部４０１へ転送する。
一意コントラスト補正部４０１は、補正関数算出部４００から転送される補正関数に基づき、映像信号に対するコントラスト補正を行う。すなわち、この一意コントラスト補正部４０１は、霞分布推定部１０９から転送される映像信号により得られる入力画像の輝度・色信号からコントラスト補正を行うための補正関数を用いて入力画像の全体に対して一意のコントラスト補正を行う。

圧縮部１１２は、第１霞補正部１１０、または第２霞補正部１１１から転送された映像信号に対して公知のＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ等の圧縮処理を行って出力部１１３に転送する。
出力部１１３は、圧縮部１１２から転送された圧縮処理後の映像信号をメモリカード等に記録、保存する。又、出力部１１３は、圧縮部１１２から転送された映像信号を別途ディスプレイに表示してもよい。

制御部１１４は、マイクロコンピュータ等から成るもので、Ａ／Ｄ変換器１０４と、測光評価部１０６と、レンズ制御部１０７と、信号処理部１０８と、霞分布推定部１０９と、第１霞補正部１１０と、第２霞補正部１１１と、圧縮部１１２と、出力部１１３との間でそれぞれデータ等の授受を行ってそれぞれ制御する。又、制御部１１４には、外部Ｉ／Ｆ部１１５が接続されている。この外部Ｉ／Ｆ部１１５は、電源スイッチ、シャッターボタン、撮影時の各種モードの切り替えを行うためのインターフェースを備える。

次に、上記の通り構成された装置による撮影動作について図９に示す撮影動作フローチャートを参照して説明する。
外部Ｉ／Ｆ部１１５に対して操作が行われると、当該外部Ｉ／Ｆ部１１５は、ステップＳ１において、操作入力された撮影に関する各種設定、例えば各種信号、ヘッダ情報等を制御部１１４に送る。又、外部Ｉ／Ｆ部１１５の記録ボタンが押下されると、制御部１１４は、撮影モードに切り替わる。

撮影モードにおいて、レンズ系１００からの光像が撮像センサ１０２に入射すると、この撮像センサ１０２は、レンズ系１００からの光像を受光し、アナログ映像信号を出力する。このアナログ映像信号は、Ａ／Ｄ変換器１０４によってデジタル映像信号に変換され、バッファ１０５に送られる。このバッファ１０５は、Ａ／Ｄ変換器１０４から転送されるデジタル映像信号を一時的に保存する。
信号処理部１０８は、ステップＳ２において、バッファ１０５に保存されているデジタル映像信号に対して公知の補間処理、ＷＢ補正処理、ノイズ低減処理などの画像処理を行い、当該画像処理後の映像信号を霞分布推定部１０９に転送する。

この霞分布推定部１０９は、ステップＳ３において、図１０に示す霞分布推定の動作フローチャートに従い、信号処理部１０８から転送された映像信号から霞成分を推定し、当該霞成分の分布情報に基づいて第１霞補正部１１０又は第２霞補正部１１１のうちいずれかにより霞補正を行うのかを決定する。
具体的に、霞成分推定部２００は、ステップＳ１０において、信号処理部１０８から転送される映像信号を入力し、この映像信号により得られる座標（ｘ，ｙ）の各画素におけるＲ値，Ｇ値，Ｂ値に基づいて当該各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の推定を行う。

すなわち、霞成分推定部２００は、図３Ａに示すように信号処理部１０８から転送される映像信号により取得される入力画像Ｉに対して所定サイズのスキャン領域（小領域）Ｆを設定し、このスキャン領域Ｆをスキャンし、注目画素となる入力画像Ｉ上の画素のスキャン領域Ｆ毎にｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）を算出し、このｍｉｎ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）を霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）とする（上記式（１））。
この霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）は、高輝度かつ低彩度な領域において大きな値となる、つまり劣化度が大きいものと見なすことができる。
又、この霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）は、低輝度や高彩度の領域において小さな値となる。つまり、劣化度が小さいものと見なすことができる。
霞成分推定部２００は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を霞ヒストグラム生成部２０１に転送する。

この霞ヒストグラム生成部２０１は、ステップＳ１１において、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値の頻度をカウントし、例えば図４Ａ及び図４Ｂに示すような霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成する。この霞ヒストグラム生成部２０１は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成すると共に、当該ヒストグラムから標準偏差σ、平均値ａ等を求める。

図４Ａに示す画像は、全体に一様な霞がかかり、全体が高輝度かつ低彩度を示す。この画像の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムは、比較的高い値の位置に山を持ち、レンジが狭いものとなっている。
図４Ｂに示す画像は、霞のかかる領域と霞のない領域が混在する。この画像の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムは、低い値から高い値まで広い範囲で分布し、レンジが広くなっている。
この霞ヒストグラム生成部２０１は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを補正方式判定部２０２に転送すると共に、当該霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムから得られる標準偏差σ、平均値ａ、又は最大値と最小値との差や比等の指標も補正方式判定部２０２に転送する。

この補正方式判定部２０２は、ステップＳ１２において、霞ヒストグラム生成部２０１から転送された霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの情報に基づいてコントラストの補正方式が適応的コントラスト補正を行う第１補正方式であるのか、又は一意のコントラスト補正を行う第２補正方式であるのかを判定する。

画像上において霞のかかっている領域は、低コントラストになる。当該霞の影響を抑制し、視認性を高めるためには、コントラストを強調する処理を行うことがよい。従って、霞のかかっている領域に対しては、当該領域毎に適応的コントラスト補正を行う。
一方、画像全体のヒストグラムのレンジが狭い場合には、画像全体に一意のコントラスト補正をかける方が隣接画素間の画素値の差が小さくなり、当該一意のコントラスト補正をかけることが適している。

従って、補正方式判定部２０２は、図９に示すステップＳ４において、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が広い場合、画像内の一部に霞のかかる領域が含まれると判断し、適応的コントラスト補正を適用すると判定する。すなわち、補正方式判定部２０２は、上記式（２）に示すように、標準偏差σと閾値ｔｈとを比較し、σ ＞＝ ｔｈであれば、例えば図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在し、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値のレンジが広い画像であると判断し、当該画像に対して適応的コントラスト補正を行う第１補正方式（第１霞補正部１１０）を選択する。

一方、補正方式判定部２０２は、同ステップＳ４において、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い場合、画像全体に一様に霞がかかっていると判断し、一意のコントラスト補正を適用すると判定する。すなわち、補正方式判定部２０２は、上記式（３）に示すように、標準偏差σと閾値ｔｈとを比較し、σ ＜ ｔｈであれば、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像であると判断し、当該画像に対して一意のコントラスト補正を行う第２補正方式（第２霞補正部１１１）を選択する。

従って、補正方式判定部２０２は、第１補正方式と判定すると、信号処理部１０８から転送される映像信号を第１霞補正部１１０へ転送し、一方、第２補正方式と判定すると、信号処理部１０８から転送される映像信号を第２霞補正部１１１へ転送する。
上記補正方式の判定の結果、第１補正方式（第１霞補正部１１０）が選択されると、この第１霞補正部１１０は、図１１に示す適応的コントラスト補正の動作フローチャートに従い、信号処理部１０８から転送された映像信号を入力し、この映像信号における例えば霞の影響によりコントラストが低下した領域に対してコントラストを強調する補正を行い、この補正した映像信号を圧縮部１１２に転送する。

具体的に、第１霞補正部１１０の補正係数算出部３００は、ステップＳ２０において、霞分布推定部１０９から転送される映像信号と霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）とに基づき、当該映像信号により取得される入力画像の各画素に対するコントラスト補正のための補正係数を算出する。
より具体的に、補正係数算出部３００は、図６Ａに示すように、霞分布推定部１０９から転送される映像信号により取得される入力画像Ｉに対して局所領域Ｅの内部をスキャンし、注目画素毎に、図６Ｂに示すような当該注目画素を中心とする局所領域Ｅ内の、例えばＲ値，Ｇ値，Ｂ値の局所領域のヒストグラムをそれぞれ生成し、この局所領域のヒストグラムを累積して図６Ｃに示すような累積ヒストグラムを生成し、この累積ヒストグラムに基づいて注目画素のＲ値，Ｇ値，Ｂ値に対する補正係数（ゲイン係数）、すなわち入力画像Ｉの画素毎に、局所領域のヒストグラムの平坦化のための補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを上記式（４）乃至（６）により算出する。
この補正係数算出部３００は、算出した補正係数（ゲイン係数）gainＲ，gainＧ，gainＢを適応コントラスト補正部３０１に転送する。

適応コントラスト補正部３０１は、ステップＳ２３において、補正係数算出部３００から転送される各画素の補正係数を映像信号に乗算することでコントラスト補正を行う。
具体的に、適応コントラスト補正部３０１は、図７に示すように入力画像Ｉの画素毎の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）に応じて補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの調節を行い、これら調節後の補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを各画素の画素値に対して乗算を行い、コントラスト補正の行われた補正画像を得る。

この適応コントラスト補正部３０１は、入力画像Ｉにおける霞の濃い領域すなわち高輝度でかつ低彩度な領域に対して補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを元の値を保持するように調整し、かつ霞の薄い領域すなわち低輝度または高彩度な領域に対して補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを１．０に近づけるように調整する。すなわち、適応コントラスト補正部３０１は、霞成分推定部１０９により推定される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）に基づいて補正係数算出部３００により算出される補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの正規化すなわち重み付けを行い、この重み付けにより調整された補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’を用いて各画素に対するコントラスト補正を行う。

より具体的に、適応コントラスト補正部３０１の正規化係数算出部３０１ａは、ステップＳ２１において、霞成分推定部２００により推定された霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を正規化した正規化係数を算出する。
係数変換部３０１ｂは、ステップＳ２２において、正規化係数算出部３０１ａにより算出される正規化係数に基づいて補正係数算出部３００により算出される補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを重み付けされた補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’に変換する。
この係数変換部３０１ｂは、補正係数算出部３００により算出される補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを、正規化係数算出部３０１ａにより算出される正規化係数が大きい程、補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの値を保持するように変換し、かつ正規化係数が小さい程、補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの値を１．０に近づくように変換する。

具体的に、補正強度パラメータをStrengthとすると、重み付けにより調整された補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’は、上記式（７）乃至（９）により算出される。これら補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’によれば、高輝度かつ低彩度の領域では、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が大きな値となるので、当該補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’は、元の値gainＲ，gainＧ，gainＢの大きさが保持されるように調整される。

これに対して低輝度または高彩度の領域では、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）が小さな値となるので、当該補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’は、１．０に近い値となるように調整される。すなわち、補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’による調整は、霞が濃い領域に対して補正強度を高くし、霞が薄い領域に対して補正強度を低くする。

各画素に対するコントラスト補正は、重み付けにより調整された補正係数gainＲ’，gainＧ’，gainＢ’を用いて行われる。各画素に対するコントラスト補正は、上記式（１０）乃至（１２）により算出される。

上記補正方式の判定の結果、第２補正方式（第２霞補正部１１１）が選択されると、この第２霞補正部１１１は、図１２に示す一意のコントラスト補正の動作フローチャートに従い、画像全体に対して一意の階調補正を行う。
この第２霞補正部１１１の補正関数算出部４００は、ステップＳ３０において、霞分布推定部１０９から転送される映像信号に基づき、コントラスト補正のための補正関数、例えば画像全体の輝度ヒストグラムを基に算出されるもので、例えば線形関数、非線形関数、折れ線近似関数等の補正関数を算出する。この補正関数算出部４００は、算出した補正関数の情報を一意コントラスト補正部４０１へ転送する。

この一意コントラスト補正部４０１は、ステップＳ３１において、補正関数算出部４００から転送される補正関数に基づき、映像信号に対するコントラスト補正を行う。すなわち、この一意コントラスト補正部４０１は、霞分布推定部１０９から転送される映像信号により得られる入力画像の輝度・色信号からコントラスト補正を行うための補正関数を決定し、当該決定した補正関数を用いて入力画像の全体に対して一意のコントラスト補正を行う。

圧縮部１１２は、ステップＳ７において、第１霞補正部１１０又は第２霞補正部１１１から転送された映像信号に対して公知のＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ等の圧縮処理を行って出力部１１３に転送する。
この出力部１１３は、ステップＳ８において、圧縮部１１２から転送された圧縮処理後の映像信号をメモリカード等に記録、保存する。又、出力部１１３は、圧縮部１１２から転送された映像信号を別途ディスプレイに表示してもよい。

このように上記第１の実施の形態によれば、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布を求め、この霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が広い場合には、画像内の一部に霞のかかる領域が含まれると判断して適応的コントラスト補正を行い、一方、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い場合には、画像全体に一様に霞がかかっていると判定して一意のコントラスト補正を行うので、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像に対して一意のコントラスト補正を行い、かつ例えば図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在し、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値のレンジが広い画像に対して適応的コントラスト補正を行うことにより霞のかかっている領域のみにコントラスト補正を行うことができる。これにより、霞成分の濃淡を推定し、画像に対する霞成分の分布に応じて適した階調補正を行うことにより、違和感なく視認性を向上し、高品位な画像を得ることができる。

適応コントラスト補正部３０１では、入力画像Ｉにおける霞成分の濃い領域すなわち高輝度でかつ低彩度な領域に対して補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢの値を保持するように調整し、かつ霞成分の薄い領域すなわち低輝度または高彩度な領域に対して補正係数gainＲ，gainＧ，gainＢを１．０に近づけるように調整するので、霞の濃い又は薄い等の濃度に応じて霞の影響によりコントラストが低下した領域に対してコントラストを強調する補正を行うことができる。
［第１の実施の形態の変形例］
次に、本発明の第１の実施の形態の変形例について図面を参照して説明する。なお、当該変形例は、上記第１の実施の形態における霞分布推定部１０９の内部構成を変形したもので、上記図２と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略する。
図１３は霞分布推定部１０９のブロック構成図を示す。この霞分布推定部１０９は、上記霞ヒストグラム生成部２０１に代えて最大最小算出部２０３を設けている。これにより、霞成分推定部２００には、最大最小算出部２０３を介して補正方式判定部２０２が接続されたものとなる。又、制御部１１４は、最大最小算出部２０３に対して双方向に信号の授受を行い、最大最小算出部２０３を制御する。

最大最小算出部２０３は、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の画像全体に対する最大値と最小値とを算出し、この霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の最大値と最小値とを補正方式判定部２０２へ転送する。
この補正方式判定部２０２は、最大最小算出部２０３から転送される最大値と最小値との差や比等の大きさに基づき補正方式を判定、すなわち第１霞補正部１１０又は第２霞補正部１１１のうちいずれかにより霞補正を行うのかを判定する。
具体的に、補正方式判定部２０２は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の最大値と最小値との差や比を求め、この差や比が大きければ、例えば図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在し、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値のレンジが広い画像であると判断し、当該画像に対して適応的コントラスト補正を行う第１補正方式（第１霞補正部１１０）を選択する。

一方、補正方式判定部２０２は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の最大値と最小値との差や比を求め、この差や比が小さければ、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像であると判断し、当該画像に対して一意のコントラスト補正を行う第２補正方式（第２霞補正部１１１）を選択する。
なお、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の最大値と最小値との差や比の大小は、例えば、当該差や比と予め設定された閾値（所定値）とを比較して判定するようにすればよい。

このように第１の実施の形態の変形例によれば、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の画像全体に対する最大値と最小値との差や比の大きさに基づいて第１霞補正部１１０又は第２霞補正部１１１のうちいずれかにより霞補正を行うのかを判定するので、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像と、図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在し、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値のレンジが広い画像とを判定でき、これら画像に応じて適応的コントラスト補正（第１霞補正部１１０）を行うのか、又は一意のコントラスト補正（第２霞補正部１１１）を行うのかを選択できる。
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、当該第２の実施の形態は、上記図１と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明は省略し、相違する部分について説明する。
図１４は画像処理装置を適用した撮像装置のブロック構成図を示す。本装置は、信号処理部１０８の出力側に対して第１霞補正部１１０と、第２霞補正部１１１と、霞分布推定部１０９とが並列接続され、かつこれら第１霞補正部１１０と、第２霞補正部１１１と、霞分布推定部１０９とが画像合成部１１６に接続されている。この画像合成部１１６には、圧縮部１１２が接続されている。

霞分布推定部１０９は、信号処理部１０８から転送される映像信号に基づき、各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を推定する。また、画像全体の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）から当該霞成分の分布を推定し、この推定した霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布から画像合成部１１６にて使用する重み係数を算出する。この霞分布推定部１０９は、推定した各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を第１霞補正部１１０へ転送すると共に、算出した重み係数を画像合成部１１６へ転送する。

図１５は当該霞分布推定部１０９の構成図を示す。この霞分布推定部１０９は、上記補正方式判定部２０２に代えて重み係数算出部２０４を設けている。すなわち、霞分布推定部１０９には、霞成分推定部２００が設けられ、この霞成分推定部２００に霞ヒストグラム生成部２０１を介して重み係数算出部２０４が接続されている。制御部１１４は、霞成分推定部２００及び霞ヒストグラム生成部２０１に加え、重み係数算出部２０４と双方向に信号の授受を行い、重み係数算出部２０４を制御する。

霞成分推定部２００は、上記同様に、信号処理部１０８から転送される映像信号を入力し、この映像信号により得られる座標（ｘ，ｙ）の各画素におけるＲ値，Ｇ値，Ｂ値に基づいて当該各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の推定を行う。

霞ヒストグラム生成部２０１は、上記同様に、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値の頻度をカウントし、例えば図４Ａ及び図４Ｂに示すような霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成する。この霞ヒストグラム生成部２０１は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成と共に、当該ヒストグラムから標準偏差σ、平均値ａ、又は最大値と最小値との差等の指標を求める。

重み係数算出部２０４は、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの情報に基づき、後段の画像合成部１１６による画像合成処理において用いる重み係数ｗを算出する。例えば、図１６に示すように霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの分布（横幅）の大きさΔＨが広いほど１．０に近づくような重み係数ｗを次式（１３）に示す算出式により算出する。
ｗ＝ａ・ΔＨ＋ｂ …（１３）
ここで、ａ，ｂは重み係数ｗを算出する関数の係数、ΔＨは霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラム分布の大きさ（０〜２５５）を示す。図１７は重み係数ｗ（＝ａ・ΔＨ＋ｂ）のグラフを示す。

この重み係数算出部２０４は、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラム分布の大きさΔＨが広く、例えば図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在している可能性が高い画像であると判断すると、適応的コントラスト補正を行う第１霞補正部１１０の補正結果に大きな重み係数ｗ（第１の重み係数）、例えば０．５よりも大きい重み係数ｗを算出する。

又、重み係数算出部２０４は、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラム分布の大きさΔＨが狭く、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像であると判断すると、一意のコントラスト補正を行う第２霞補正部１１１の補正結果に小さな重み係数ｗ（第２の重み係数）、例えば０．５よりも小さな重み係数ｗを算出する。
なお、上記式（１３）に示す重み係数ｗの算出式は、線形な式となっているが、これに限らず、非線形関数の式、折れ線近似関数等でも対応可能である。また、ヒストグラム分布の大きさを表す指標としては、ΔＨを使用しているが、それに限ることはなく、例えばヒストグラム分布の最大値、最小値の比によりヒストグラム分布の大きさを測ることも可能である。

画像合成部１１６は、霞分布推定部１０９から転送された重み係数ｗに基づき、第１霞補正部１１０から転送される映像信号と第２霞補正部１１１から転送される映像信号の加算合成を行う。
図１８は画像合成部１１６による画像合成処理の概念図を示す。この画像合成部１１６は、重み係数算出部２０４により算出された重み係数ｗに基づき、第１霞補正部１１０による適応的コントラスト補正を行った画像に対する重み付け（ｗ＝０．７５）を行った画像ＩO1と、第２霞補正部１１１による一意のコントラスト補正を行った画像に対する重み付け（１−ｗ＝０．２５）を行った画像ＩO2との画像合成を行う。この画像合成は、次式（１４）を算出して求める。すなわち、画像合成後の出力画像Ｉoは、
Ｉo＝ｗ・ＩO1 ＋ （１−ｗ）・ＩO2 ・・・（１４）
により得られる。
ここで、ＩO1は適応的コントラスト補正を行った後の画像を示し、ＩO2は一意のコントラスト補正を行った後の画像を示す。
次に、上記の通り構成された装置による撮影動作について図１９に示す撮影動作フローチャートを参照して説明する。
霞分布推定部１０９は、ステップＳ４０において、信号処理部１０８から転送される映像信号に基づき、各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を推定する。また、画像全体の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）から当該霞成分の分布を推定し、この推定した霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布から画像合成部１１６にて使用する重み係数を算出する。この霞分布推定部１０９は、推定した各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）を第１霞補正部１１０へ転送すると共に、算出した重み係数を画像合成部１１６へ転送する。

具体的に、この霞分布推定部１０９は、図２０に示す霞分布推定フローチャートに従い、ステップＳ５０において、霞成分推定部２００によって、上記同様に、信号処理部１０８から転送される映像信号を入力し、この映像信号により得られる座標（ｘ，ｙ）の各画素におけるＲ値，Ｇ値，Ｂ値に基づいて当該各画素の霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の推定を行う。

霞ヒストグラム生成部２０１は、ステップＳ５１において、上記同様に、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値の頻度をカウントし、例えば図４Ａ及び図４Ｂに示すような霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成する。この霞ヒストグラム生成部２０１は、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムを生成すると共に、当該ヒストグラムから標準偏差σ、平均値ａ、又は最大値と最小値との差や比、ヒストグラムの分布の大きさΔＨ、等の指標を求める。

重み係数算出部２０４は、ステップＳ５２において、霞ヒストグラム生成部２０１から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの情報に基づき、画像合成部１１６による画像合成処理において用いる重み係数ｗを上記式（１３）により算出する。この重み係数ｗは、上記図１６に示すように霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラムの分布の大きさΔＨが広いほど１．０に近づく値を示す。

具体的に、当該重み係数算出部２０４は、霞ヒストグラム生成部２０１から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラム分布の大きさΔＨが広く、例えば図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在している可能性が高い画像であると判断すると、適応的コントラスト補正を行う第１霞補正部１１０の補正結果に対して大きな重み係数ｗ、例えば０．５よりも大きな重み係数ｗを算出する。

又、重み係数算出部２０４は、霞ヒストグラム生成部２０１から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラム分布の大きさΔＨが狭く、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像であると判断すると、適応的コントラスト補正を行う第１霞補正部１１０の補正結果に対して小さな重み係数ｗ、例えば０．５よりも小さな重み係数ｗを算出する。
一方、第１霞補正部１１０は、ステップＳ５において、上記図１１に示す適応的コントラスト補正の動作フローチャートに従い、霞成分推定部２００から転送される霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の値に応じて画素毎に、信号処理部１０８から転送された映像信号において霞の影響によりコントラストが低下した領域に対応する映像信号に適応的コントラスト補正を行う。そして、この第１霞補正部１１０は、適応的コントラスト補正を行った映像信号を画像合成部１１６へ転送する。
第２霞補正部１１１は、ステップＳ６において、上記図１２に示す一意のコントラスト補正の動作フローチャートに従い、信号処理部１０８から転送される映像信号に対して一意のコントラスト補正を行う。そして、この第２霞補正部１１１は、一意のコントラスト補正を行った映像信号を画像合成部１１６へ転送する。

この画像合成部１１６は、ステップＳ４１において、図１８に示すように、第１霞補正部１１０により適応コントラスト補正された画像ＩO1と、第２霞補正部１１１により一意のコントラスト補正により補正された画像ＩO2とを、重み係数ｗと上記式（１４）に基づいて算出することにより画像合成し、画像合成後の出力画像Ｉoを得る。

圧縮部１１２は、ステップＳ７において、画像合成部１１６から転送された映像信号に対して公知のＪＰＥＧ、ＭＰＥＧ等の圧縮処理を行って出力部１１３に転送する。この出力部１１３は、ステップＳ８において、圧縮部１１２から転送された圧縮処理後の映像信号をメモリカード等に記録、保存する。又、出力部１１３は、圧縮部１１２から転送された映像信号を別途ディスプレイに表示してもよい。

このように上記第２の実施の形態によれば、重み係数算出部２０４によって、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラム分布の大きさΔＨが広く、例えば図４Ｂに示すように霞のかかる領域と霞のない領域が混在している可能性が高い画像であれば、適応的コントラスト補正の結果に大きな重み係数ｗを掛け、一意のコントラスト補正の結果に小さな重み係数（１−ｗ）を掛ける。そして、霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）のヒストグラム分布の大きさΔＨが狭く、例えば図４Ａに示すように全体に一様な霞がかかり、画像全体に対する霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）の分布が狭い画像であれば、適応的コントラスト補正の結果に小さな重み係数ｗを掛け、一意のコントラスト補正の結果に大きな重み係数（１−ｗ）を掛けて画像合成するので、適応的コントラスト補正と一意のコントラスト補正との合成画像によって視認性の向上と、補正後の違和感の小さい高品位な画像を得ることができる。

なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されるものでなく、次のように変形してもよい。
上記各実施の形態における劣化度としての霞成分Ｈ（ｘ，ｙ）は、霧成分及び白色成分を含むものである。
上記各実施の形態は、ハードウェアによる処理を前提としているが、これに限定されるものでなく、例えば、信号処理部１０８から出力される映像信号を別途ソフトウェアにて処理する構成も可能である。

又、上記各実施の形態は、信号処理部１０８から入力される映像信号の各画素に対して霞成分推定や補正係数算出の処理を行っているが、これに限定されるものでなく、例えば映像信号のサイズを縮小した後に霞成分推定、補正係数算出の処理を行うことも可能である。
縮小画像に対して霞成分推定、補正係数算出の処理を行う場合は、コントラスト補正時に公知の補間処理（例えばバイリニア補間、バイキュービック補間など）にて霞成分と補正係数を元のサイズに拡大した後にコントラスト補正を行えばよい。

さらに、本発明は上記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よい。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よい。

１００：レンズ系、１０１：絞り、１０２：撮像センサ、１０３：オートフォーカス用モータ（ＡＦモータ）、１０４：Ａ／Ｄ変換器、１０５：バッファ、１０６：測光評価部、１０７：レンズ制御部、１０８：信号処理部、１０９：霞分布推定部、１１０：第１霞補正部、１１１：第２霞補正部、１１２：圧縮部、１１３：出力部、１１４：制御部、１１５：外部Ｉ／Ｆ部、１１６：画像合成部、２００：霞成分推定部、２０１：霞ヒストグラム生成部、２０２：補正方式判定部、２０３：最大最小算出部、２０４：重み係数算出部、３００：補正係数算出部、３０１：適応コントラスト補正部、３０１ａ：正規化係数算出部、３０１ｂ：係数変換部、４００：補正関数算出部、４０１：一意コントラスト補正部。

Claims (12)

1. 複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出する劣化度検出部と、
   前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定する劣化度分布推定部と、
   前記劣化度のばらつきに応じて第１の階調補正方式又は第２の階調補正方式のうちいずれか一方を選択する補正方式選択部と、
   前記選択された前記第１又は前記第２の階調補正方式に基づいて前記画像データを階調補正する階調補正部と、
   を具備し、
   前記第１の階調補正方式は、前記画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行い、前記第２の階調補正方式は、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行い、
   前記補正方式選択部は、前記劣化度のばらつきが所定値以上であれば、前記第１の階調補正方式を選択し、前記劣化度のばらつきが前記所定値よりも小さければ、前記第２の階調補正方式を選択する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記劣化度分布推定部は、前記劣化度のヒストグラムを生成する劣化度ヒストグラム生成部を含み、
   前記劣化度のばらつきは、前記劣化度のヒストグラムの分布の広がりである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記劣化度のヒストクラムの分布の広がりは、前記劣化度のヒストグラムの標準偏差値、又は最大値と最小値との差または比の指標のうち少なくとも１つである請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記劣化度分布推定部は、前記画像データの全体における前記劣化度の最大値と最小値とを算出する最大最小算出部を含み、
   前記劣化度のばらつきは、前記最大値と前記最小値との差または比の大きさである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記第１の階調補正方式は、前記画像データの前記領域毎に前記階調補正のための補正係数を算出する補正係数算出部と、
   前記劣化度に基づいて前記補正係数を調整し、前記適応的な階調補正を行う適応的コントラスト補正部と、
   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。
6. 前記第２の階調補正方式は、前記画像データの輝度信号の分布及び／又は色信号の分布から決定される補正関数に基づいて前記画像データの全体に対して前記一意の階調補正を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出する劣化度検出部と、
   前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定する劣化度分布推定部と、
   前記画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行う第１の階調補正方式に基づいて階調補正する第１階調補正部と、
   前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行う第２の階調補正方式に基づいて階調補正する第２階調補正部と、
   前記劣化度のばらつきに応じた重み係数を算出する重み係数算出部と、
   前記第１階調補正部により生成される第１補正画像データと前記第２階調補正部により生成される第２補正画像データとを前記重み係数に基づいて加算合成する画像合成部と、
   を具備し、
   前記重み係数算出部は、前記劣化度のばらつきが大きいほど増加する第１の重み係数と、前記劣化度のばらつきが大きいほど減少する第２の重み係数とを決定し、
   前記画像合成部は、前記第１補正画像データに対して前記第１の重み係数を乗算し、前記第２補正画像データに対して前記第２の重み係数を乗算し、これら乗算後の前記第１補正画像データと前記第２補正画像データとを画像合成する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
8. 複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出し、
   前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定し、
   前記劣化度のばらつきに応じて第１の階調補正方式又は第２の階調補正方式のうちいずれか一方を選択し、
   前記選択された前記第１又は前記第２の階調補正方式に基づいて前記画像データを階調補正し、
   前記第１の階調補正方式は、前記画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行い、前記第２の階調補正方式は、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行い、
   前記劣化度のばらつきが所定値以上であれば、前記第１の階調補正方式を選択し、前記劣化度のばらつきが前記所定値よりも小さければ、前記第２の階調補正方式を選択する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
9. 複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出し、
   前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定し、
   前画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行う第１の階調補正方式に基づいて階調補正し、
   前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行う第２の階調補正方式に基づいて階調補正し、
   前記劣化度のばらつきに応じた重み係数を算出し、
   前記第１の階調補正方式に基づいて生成される第１補正画像データと前記第２の階調補正方式に基づいて生成される第２補正画像データとを前記重み係数に基づいて加算合成し、
   前記重み係数として、前記劣化度のばらつきが大きいほど増加する第１の重み係数と、前記劣化度のばらつきが大きいほど減少する第２の重み係数とを決定し、
   前記第１補正画像データに対して前記第１の重み係数を乗算し、前記第２補正画像データに対して前記第２の重み係数を乗算し、これら乗算後の前記第１補正画像データと前記第２補正画像データとを画像合成する、
   ことを特徴とする画像処理方法。
10. コンピュータに、
    複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出させる劣化度検出機能と、
    前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定させる劣化度分布推定機能と、
    前記劣化度のばらつきに応じて第１の階調補正方式又は第２の階調補正方式のうちいずれか一方を選択させる補正方式選択機能と、
    前記選択された前記第１又は前記第２の階調補正方式に基づいて前記画像データを階調補正させる階調補正機能と、
    を実現させ、
    前記第１の階調補正方式は、前記画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行い、前記第２の階調補正方式は、前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行い、
    前記補正方式選択機能は、前記コンピュータに、前記劣化度のばらつきが所定値以上であれば、前記第１の階調補正方式を選択し、前記劣化度のばらつきが前記所定値よりも小さければ、前記第２の階調補正方式を選択させる、
    画像処理装置の画像処理プログラム。
11. コンピュータに、
    複数のカラーチャンネルを有する画素データから成る画像データの注目画素を含む領域内において、前記複数のカラーチャンネルの強度から前記領域の不鮮明さを示す劣化度を検出させる劣化度検出機能と、
    前記画像データにおける前記劣化度のばらつきを推定させる劣化度分布推定機能と、
    前画像データの前記領域毎の前記劣化度に基づいて適応的な階調補正を行う第１の階調補正方式に基づいて階調補正させる第１階調補正機能と、
    前記画像データの全体に対して一意の階調補正を行う第２の階調補正方式に基づいて階調補正させる第２階調補正機能と、
    前記劣化度のばらつきに応じた重み係数を算出させる重み係数算出機能と、
    前記第１階調補正機能により生成される第１補正画像データと前記第２階調補正機能により生成される第２補正画像データとを前記重み係数に基づいて加算合成させる画像合成機能と、
    を実現させ、
    前記重み係数算出機能は、前記コンピュータに、前記重み係数として、前記劣化度のばらつきが大きいほど増加する第１の重み係数と、前記劣化度のばらつきが大きいほど減少する減少する第２の重み係数とを決定させ、
    前記画像合成機能は、前記コンピュータに、前記第１補正画像データに対して前記第１の重み係数を乗算し、前記第２補正画像データに対して前記第２の重み係数を乗算し、これら乗算後の前記第１補正画像データと前記第２補正画像データとを画像合成させる画像処理装置の画像処理プログラム。
12. 被写体からの光像を撮像する撮像素子と、
    前記撮像素子の撮像により取得される画像データの画質の劣化度を検出し、この劣化度に応じて前記画像データを補正する請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の画像処理装置と、
    前記画像処理装置により画像処理された前記画像データを出力する出力部と、
    を具備することを特徴とする撮像装置。