JP6432214B2 - 画像処理装置、画像処理方法、記憶媒体及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、記憶媒体及びプログラムに関する。

従来より、デジタルカメラ等の撮像装置により撮影された画像データに対しては、種々の画像処理方法が提案されている。例えば、下記特許文献１及び２では、画像データを明るさ成分と色成分とに分解し、明るさ成分の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値を操作したうえで再構成し、色成分の画像データと色合成する画像処理方法が提案されている。

当該画像処理方法によれば、画像データにおける明瞭度の欠如や凹凸感の欠如といった問題を改善することができる。なお、明瞭度が欠如した画像データとは、実際に人間の目で見た印象と比較して、かすみやモヤがかかったような印象を与える画像データをいう。また、凹凸感が欠如した画像データとは、例えば、実際の風景における木々の盛り上がった感じや岩肌のごつごつした感じが薄れ、平面的な印象を与える画像データをいう。

しかしながら、上記特許文献１及び２のように多重解像度画像データの画素値を一律に操作する画像処理方法の場合、画像処理後に特定の色成分を有する領域において、不自然な明るさ変化が発生することがある。具体的には、彩度が高い領域において、画像処理前には知覚されなかった明るさの段差（以下、「疑似輪郭」と称す）が、画像処理を行うことで新たに発生することがある。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、多重解像度画像データの画素値を操作する画像処理において、画質の向上を図ることを目的とする。

本発明の実施形態に係る画像処理装置は、以下のような構成を有する。すなわち、
画像データを明るさ成分と色成分とに分解する色分解手段と、
前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値を操作し、操作後の多重解像度画像データを再構成することで、明るさ成分の第２の画像データを生成する処理手段と、
前記明るさ成分の第２の画像データと、前記色成分の画像データとを合成する合成手段と、を有し、
前記処理手段は、前記色成分の画像データの画素値に基づいて算出される彩度値に応じたパラメータを用いて調整した画素値に基づいて、前記明るさ成分の第２の画像データを生成することを特徴とする。

本発明の各実施形態によれば、多重解像度画像の画素値を操作する画像処理において、画質の向上を図ることが可能になる。

画像処理装置の全体構成を示す図である。 画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。 画像処理プログラムの機能構成を示す図である。 画像処理プログラムによる画像処理の概要を示す図である。 彩度値の算出方法を説明するための図である。 調整比率ＤＢにおいて規定される彩度値と調整比率との関係を示す図である。 画像操作ＤＢにおいて規定される多重解像度画像データの画素値の操作内容を説明するための図である。 画像処理プログラムの機能構成を示す図である。 画像処理プログラムによる画像処理の概要を示す図である。 彩度値の算出方法を説明するための図である。 調整比率ＤＢにおいて規定される色成分と調整比率との関係を示す図である。 画像操作ＤＢにおいて規定される多重解像度画像データの画素値の操作内容を説明するための図である。 画像操作ＤＢにおいて規定される多重解像度画像データの画素値の操作内容を説明するための拡大図である。

以下、本発明の各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に際して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
＜１．画像処理装置の全体構成＞
はじめに、画像処理装置の全体構成について説明する。図１は、画像処理装置１００の全体構成を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１００は、画像処理プログラム１１０と、調整比率データベース（以下、単に「ＤＢ」と称す）と、画像操作ＤＢ１２２とを有する。

画像処理プログラム１１０は、デジタルカメラ等の撮像装置により撮影された画像データを明るさ成分と色成分とに分解し、明るさ成分の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値を操作する処理を行う。更に、画像処理プログラム１１０は、画素値を操作した多重解像度画像データに基づいて明るさ成分の画像データを再構成し、色成分の画像データと色合成する処理を行う。

なお、画像処理プログラム１１０では、明るさ成分の画像データを再構成するにあたり、色成分の画像データの画素値に応じて変化するパラメータ（調整比率）を用いる。

調整比率ＤＢ１２１は、画像処理プログラム１１０が明るさ成分の画像データを再構成する際に用いる調整比率の値を格納する。具体的には、調整比率ＤＢ１２１は、色成分の画像データに基づいて算出される彩度値の画像データの各画素値に対する調整比率を格納する。

画像操作ＤＢ１２２は、画像処理プログラム１１０が明るさ成分の画像データから生成した多重解像度画像データの各画素値を操作する際の操作量に関する情報を格納する。具体的には、画像操作ＤＢ１２２は、多重解像度画像データの操作前の各画素値と操作後の各画素値とを対応付けて格納する。

＜２．画像処理装置のハードウェア構成＞
次に、画像処理装置１００のハードウェア構成について説明する。図２は、画像処理装置１００のハードウェア構成を示す図である。図２に示すように、画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、入出力部２０４を備える。なお、画像処理装置１００において、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、入出力部２０４は、バス２０５を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に格納された各種プログラム（例えば、画像処理プログラム１１０）を実行するコンピュータである。

ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１により実行される各種プログラムと、各種プログラムを実行するために必要なブートプログラムや各種ＤＢ（例えば、調整比率ＤＢ１２１や画像操作ＤＢ１２２）等を格納する。

ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＲＡＭ２０３は、ＲＯＭ２０２に格納された各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される、作業領域として機能する。

入出力部２０４は、周辺モジュールとの間でデータの送受信を行う。画像処理プログラム１１０がＣＰＵ２０１により実行されることで処理される画像データは、入出力部２０４を介して入力される。また、処理された画像データは、入出力部２０４を介して出力される。

なお、画像処理装置１００は、例えば、デジタルカメラ等の撮像装置やスキャナ等の画像形成装置、スマートフォン等のように、撮影機能または画像形成機能を有する機器に組み込まれて利用されるものとする。また、画像処理装置１００は、ユーザインタフェース部を接続することで、パソコンや携帯情報端末等のように、画像編集機能を有する単体の機器として機能させてもよい。この場合、画像処理プログラム１１０は、例えば、持ち運び可能な記憶媒体に格納してもよい。

＜３．画像処理プログラムの機能構成＞
次に、画像処理プログラム１１０がＣＰＵ２０１により実行されることで実現される機能について、図３〜図７を用いて説明する。なお、図３は、第１の実施形態に係る画像処理プログラム１１０の機能構成を示す図であり、図４は、第１の実施形態に係る画像処理プログラム１１０による画像処理の概要を示す図である。また、図５は彩度値の算出方法を説明するための図であり、図６は調整比率ＤＢ１２１において規定される彩度値と調整比率との関係を示す図である。更に、図７は画像操作ＤＢ１２２において規定される多重解像度画像データの画素値の操作内容を説明するための図である。

以下、図４〜図７を逐次参照しながら、図３に示す画像処理プログラム１１０の機能構成について説明する。

図３に示すように、画像処理プログラム１１０がＣＰＵ２０１により実行されることで実現される機能には、色分解部３１０と、明るさ成分処理部３２０と、調整部３３０と、色合成部３４０とが含まれる。

（１）色分解部３１０の説明
色分解部３１０は、入出力部２０４を介して入力された画像データを取得する。図４の画像データ４００は、色分解部３１０により取得された画像データの一例であり、ここでは、ｉ×ｊ画素のサイズを有するものとして説明する。

色分解部３１０が取得する画像データ４００のファイル形式はＴＩＦ形式であり、色空間はＲＧＢ色空間である。また、色分解部３１０が取得する画像データ４００は、１画素あたり各色１６ｂｉｔの画素値を有する。ただし、色分解部３１０が取得する画像データ４００のファイル形式はＴＩＦ形式に限定されるものではなく、例えば、ＪＰＥＧ形式やＰＮＧ形式などの他のファイル形式であってもよい。また、色分解部３１０が取得する画像データ４００の色空間もＲＧＢ色空間に限定されるものではなく、ＲＧＢ以外の色空間であってもよい。更に、色分解部３１０が取得する画像データ４００の１画素あたりの画素値のデータ量も、各色１６ｂｉｔに限定されるものでもない。

色分解部３１０は、更に、取得した画像データ４００の色空間をＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間に変換する。なお、色分解部３１０では、ＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間への変換を下式（式１）に従って行う。

ただし、色分解部３１０が変換する変換先の色空間は、ＹＣｂＣｒ色空間に限定されず、明るさ成分と色成分とを有する色空間であれば、例えば、Ｌａ＊ｂ＊色空間であっても、ＨＳＶ色空間であってもよい。

色分解部３１０は、更に、ＹＣｂＣｒ色空間に変換することで得られた明るさ成分（Ｙ）の画像データを明るさ成分処理部３２０に入力する。また、ＹＣｂＣｒ色空間に変換することで得られた色成分（ＣｒＣｂ）の画像データを調整部３３０に入力する。図４の画像データ４１０は、ＹＣｂＣｒ色空間に変換することで得られた明るさ成分（Ｙ）の画像データであり、図４の画像データ４６０は、ＹＣｂＣｒ色空間に変換することで得られた色成分（ＣｒＣｂ）の画像データである。

（２）調整部３３０の説明
調整部３３０は、色分解部３１０より入力された色成分（ＣｒＣｂ）の画像データ４６０を取得し、下式（式２）に従って、彩度値Ｃを算出する。

なお、式２により算出される彩度値Ｃは、図５に示すように、横軸に色成分Ｃｒ、縦軸に色成分Ｃｂをとった場合、原点を中心とする同心円状に同じ値が配列されることとなる。例えば、彩度値Ｃ_１と彩度値Ｃ_２とは同心円状にあるため同じ値となる。

調整部３３０では、色成分（ＣｒＣｂ）の画像データ４６０において、各画素ごとに彩度値Ｃを算出する。図４の画像データ４７０は、調整部３３０において各画素ごとに算出された彩度値（Ｃ）の画像データである。図４に示すように、彩度値（Ｃ）の画像データ４７０は、高彩度の領域と低彩度の領域とを含む。

また、調整部３３０では、算出した彩度値Ｃに基づいて、調整比率ＤＢ１２１を参照することで、各画素ごとに調整比率αを導出する。調整比率ＤＢ１２１には、例えば、下式（式３）が格納されており、調整比率ＤＢ１２１では、彩度値Ｃが入力されることで、下式（式３）に基づいて調整比率αを導出する。

なお、式３により示される彩度値Ｃと調整比率αとの関係を図６に示す。図６から明らかなように、調整比率ＤＢ１２１によれば、低彩度の画素については調整比率＝１が導出され、高彩度の画素については調整比率＝０が導出される。

なお、調整部３３０による調整比率の導出方法は、式３に限定されるものではなく、式３以外の数式を用いて導出してもよい。また、数式によって表現する場合に限定されるものではなく、例えば、彩度値Ｃに基づく２次元ルックアップテーブルに基づいて調整比率αを導出してもよい。

調整部３３０において導出された各画素ごとの調整比率αは、明るさ成分処理部３２０の再構成部３２３に入力される。なお、調整比率αは彩度値Ｃの画像データ４７０の各画素ごとに導出されるため、以降、調整比率を"α（ｘ，ｙ）"と記載する。

（３）明るさ成分処理部３２０の説明
次に、明るさ成分処理部３２０について説明する。明るさ成分処理部３２０は、多重解像度画像生成部３２１と、多重解像度画像操作部３２２と、再構成部３２３とを有する。

（３−１）多重解像度画像生成部３２１の説明
多重解像度画像生成部３２１は、色分解部３１０より明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０を取得し、多重解像度画像データ４２０を生成する機能を有する。

具体的には、明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０を取得すると、まず、５×５のガウシアンフィルタにより平滑化処理を行う。そして、平滑化処理により得られた明るさ成分（Ｙ）の画像データに基づいて、偶数番号が割り当てられた行・列の画素データから構成される縦横１／２サイズの画像データを生成する。

なお、このようにして生成される画像データを、以下では、"スケールダウン画像データ"と称す。また、明るさ成分（Ｙ）の画像データのうち、先頭行または先頭列をそれぞれ、０行目及び０列目と呼ぶこととする（つまり、多重解像度画像生成部３２１では、画像データの偶数番号が割り当てられた列・行から、処理を行う）。

このようにして生成されたスケールダウン画像データの画像サイズは、（ｉ／２、ｊ／２）となる。このスケールダウン画像データに対して、多重解像度画像生成部３２１では、スケールダウン処理（平滑化処理後に偶数番号の列・行の画素データから構成される縦横１／２サイズの画像を生成する処理）を繰り返して適用していく。この結果、スケールダウン処理のたびに、１／２サイズの画像データが生成されることとなる。

その後、多重解像度画像生成部３２１では、スケールダウン画像データの画像サイズを再び縦横２倍にして、取得した画像データの画像サイズと同じ画像サイズ（ｉ，ｊ）の画像データを生成する。このとき、行・列がともに偶数番号の画素には、前述のスケールダウン画像データの各画素値を割り当て、行・列のどちらかが奇数番号の画素には、行・列がともに偶数番号の画素の画素値と同一の画素値をひとまず割り当てる。つまり、同一の画素値を持つ４つの画素が生成される。その後、５×５のガウシアンフィルタにより、平滑化処理を行った画像データを生成する（このようにして生成される画像データを、以下では、"スケールアップ画像データ"と称す）。

多重解像度画像生成部３２１は、スケールダウン処理を行う前の画像データと、スケールダウン処理を行った後にスケールアップ処理を行うことで得られた画像データとの差を、各画素について計算した画像データを生成する。このようにして生成された画像データを以下では、ラプラシアン成分画像データと呼ぶ。

多重解像度画像生成部３２１では、まず最初の解像度レベル（解像度レベル０）のラプラシアン成分画像データの生成を行う。図４の画像データ４２０＿０は、解像度レベル０のラプラシアン成分画像データであり、画像サイズ＝（ｉ，ｊ）の画像データである。

続いて、多重解像度画像生成部３２１では、更なるスケールダウン画像データと、当該スケールダウン画像データに対してスケールダウン処理を行った後にスケールアップ処理を行うことで得られるスケールアップ画像データとの差をとる。これにより、次の解像度レベルにおけるラプラシアン成分画像データ４２０＿１を算出する。

ラプラシアン成分画像データ４２０＿１は、解像度レベル１のラプラシアン成分画像データであり、画像サイズ＝（ｉ／２、ｊ／２）の画像データである。

これ以降、多重解像度画像生成部３２１では、スケールダウン処理とスケールアップ処理、ラプラシアン成分画像データの算出処理を繰り返し、画像サイズ＝（２，２）のラプラシアン成分画像データ４２０＿ｄが算出されるまで、これを繰り返していく。これにより、画像サイズ＝（ｉ，ｊ）からなる解像度レベル０のラプラシアン成分画像データ４２０＿０から画像サイズ＝（２，２）からなる解像度レベルｄのラプラシアン成分画像データ４２０＿ｄまでの一連のラプラシアン成分画像データが生成される。これらのラプラシアン成分画像データは、多重解像度画像データ４２０の各解像度レベルの画像データに対応する、いわゆるラプラシアンピラミッドである。

なお、多重解像度画像生成部３２１では、スケールダウン処理、スケールアップ処理を行うにあたり、平滑化フィルタとして５×５のガウシアンフィルタを用いるものとしたが、これ以外の平滑化フィルタを用いてもよい。また、平滑化フィルタを用いるのではなく、いわゆる補間処理を使用して、スケールダウン処理、スケールアップ処理を行うようにしてもよい。補間処理の具体例としては、バイリニア法、バイキュービック法などを挙げることができる。

なお、スケールダウン処理を繰り返す際、取得した明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０によっては、画像サイズが奇数となってしまうことがありえる。このような場合、本実施形態の多重解像度画像生成部３２１では、偶数番号の行・列でスケールダウン処理を行うものとしているが、画像サイズが奇数の場合のスケールダウン処理の方法はこれに限定されない。

例えば、画像サイズ（例えば、行数Ｐ）が奇数となってしまった場合には、スケールダウン後の画像サイズ（行数）を（Ｐ＋１）／２として、スケールダウン処理を行うようにしてもよい。このとき、スケールダウン処理後の各画素には、スケールダウン処理前の偶数番号の行・列の各画素値が反映される。

あるいは、スケールダウン処理前の画像サイズ（行数）が奇数となってしまった場合には、１行追加してから、１／２サイズの画像データを生成するようにスケールダウン処理を行うようにしてもよい。更に、明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０を取得した段階で、画像サイズをあらかじめ２の階乗に拡張してから、多重解像度画像データ４２０の生成を行うようにしてもよい。

（３−２）多重解像度画像操作部３２２の説明
多重解像度画像操作部３２２について説明する。多重解像度画像操作部３２２は、多重解像度画像生成部３２１により生成された多重解像度画像データ４２０に含まれる解像度レベルｎのラプラシアン成分画像データ４２０＿ｎの各画素値を、下式（式４）に基づいて操作する。

ここで、式４を構成する各要素の意味は以下のとおりである。
Ｌ'_ｎ（ｘ、ｙ）：解像度レベルｎにおける操作後のラプラシアン成分画像データの各画素値。ｎは"０〜ｄ（入力された画像サイズによって決まる上限）"の範囲をとる。
｜Ｌ_ｎ（ｘ、ｙ）｜：解像度レベルｎにおける操作前のラプラシアン成分画像データの各画素値の絶対値（大きさ）。ｎは"０〜ｄ（入力画像サイズによって決まる上限）"の範囲をとる。
ｓｉｇｎ：Ｌ_ｎ（ｘ、ｙ）の値が、正の場合は"１"、負の場合は"−１"。
ｒａｎｇｅ：ここでは、ＹＣｂＣｒ色空間の明るさ成分（Ｙ）の画像データを元画像としており、明るさ成分（Ｙ）の画像データは０．０〜１．０の範囲をとるため、ｒａｎｇｅ＝"０．１"となる。なお、このｒａｎｇｅの値は元画像のダイナミックレンジに依存する。
α：ここでは"０．６"。
ｇｒａｄ：ここでは"０．６（なお、このｇｒａｄの値も元画像のダイナミックレンジに依存する）。

図７は式４に示す操作内容をグラフ化したものであり、操作前のラプラシアン成分画像データと、式４により算出される操作後のラプラシアン成分画像データとの関係を示している。図７において実太線は式４の関係を示している。なお、比較用として、傾き１のグラフ（操作前後でラプラシアン成分画像データの画素値が変わらない場合）を点線で示す。

図７から明らかなように、絶対値が小さい画素値（操作前のラプラシアン成分画像データの絶対値が小さい画素値）に対しては、画素値を増加させる方向に操作し、かつ、増加幅を相対的に大きくしている。一方、絶対値が大きい画素値（操作前のラプラシアン成分画像データの絶対値が大きい画素値）に対しては、画素値を増加させる方向に操作しつつ、増加幅を相対的に小さくするか、画素値を減少させる方向に操作する。

なお、多重解像度画像操作部３２２による操作内容は、式４に示す操作内容に限定されるものではなく、式４以外の操作内容であってもよい。また、多重解像度画像操作部３２２は、式４のような数式に基づいて操作を実行する場合に限定されず、例えば、ルックアップテーブルに基づいて操作を実行するようにしてもよい。

また、式４において、ｒａｎｇｅ＝０．１としたのは、式４が、ＹＣｂＣｒ空間における明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０についての多重解像度画像データ４２０を操作することを前提としたためである。ＹＣｂＣｒ空間における明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０についての多重解像度画像データ４２０の場合、ダイナミックレンジ（Ｄｒ）は０．０〜１．０となるため、ｒａｎｇｅ＝０．１としている。

換言すると、ダイナミックレンジの異なる他の色空間に基づく多重解像度画像データの場合には、ｒａｎｇｅの値も変わってくる。例えば、Ｌａ＊ｂ＊色空間に基づく多重解像度画像データの場合、ダイナミックレンジは０．０〜１００．０となるため、ｒａｎｇｅ＝１０となる。

つまり、多重解像度画像操作部３２２では、解像度レベルｎにおける操作前のラプラシアン成分画像データ４２０＿ｎの値が下式（式５）を満たすか否かにより、操作内容が変わる。

これにより、ダイナミックレンジ（Ｄｒ）の１／１０未満の画素値Ｌ_ｎは増加し、１／１０以上の画素値Ｌ_ｎは減少することとなる。

（３−３）再構成部３２３の説明
再構成部３２３では、多重解像度画像生成部３２１と逆の操作を繰り返すことにより、操作後の多重解像度画像データ４３０に基づいて明るさ成分（Ｙ）の画像データ４４０を再構成する。具体的には、低解像度側の解像度レベルから計算を開始し、スケールアップ処理後に生成された各解像度レベルの画素値を加算する処理を、各解像度レベルで繰り返すことで、明るさ成分（Ｙ'）の画像データを再構成する。図４において、画像データ４４０は、再構成された明るさ成分（Ｙ'）の画像データである。

なお、再構成部３２３におけるスケールアップ処理も、多重解像度画像生成部３２１におけるスケールアップ処理と同じ手法で計算を行う。つまり、スケールダウン処理前と同じ画像サイズ（基本的には縦横２倍にした画像サイズ）の画像データを生成して、行・列がともに偶数番号の画素に低解像度の多重解像度画像データの画素値を設定する。このとき、行・列のどちらかが奇数番号の場合には、行・列がともに偶数番号の画素値をひとまず割り当てる（つまり、同一の画素値を持つ４つの画素を生成する）。その後、５×５のガウシアンフィルタにより平滑化処理を行った画像データを生成することで、スケールアップ画像データを生成する。

再構成部３２３では、更に、再構成により得られた明るさ成分（Ｙ'）の画像データ４４０と、操作前の明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０とを、調整部３３０より入力された調整比率α（ｘ，ｙ）を用いて組み合わせる。

具体的には、調整部３３０より入力された調整比率α（ｘ，ｙ）を用いて、下式（式６）に基づいて、明るさ成分（Ｙ''）の画像データ４５０の各画素値（Ｙ''（ｘ，ｙ））を算出する。

式６により調整比率α（ｘ，ｙ）が反映されることで、明るさ成分（Ｙ''）の画像データ４５０は、
・彩度値（Ｃ）の画像データ４７０の低彩度領域に対応する領域の各画素値が、多重解像度画像データに対する操作が反映された画素値となる。つまり、明るさ成分（Ｙ'）の画像データ４４０に近い画素値となる。
・彩度値（Ｃ）の画像データ４７０の高彩度領域に対応する領域の各画素値が、多重解像度画像に対する操作が反映されていない画素値となる。つまり、明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０に近い画素値となる。

この結果、多重解像度画像データに対する操作を行うことに伴う、高彩度領域における疑似輪郭の発生を防ぐことが可能となる。

再構成部３２３では、このようにして算出した明るさ成分（Ｙ''）の画像データ４５０を色合成部３４０に出力する。

（４）色合成部３４０の説明
色合成部３４０は、再構成部３２３より出力された明るさ成分（Ｙ''）の画像データ４５０と、色分解部３１０より出力された色成分（ＣｒＣｂ）の画像データ４７０とを色合成する。また、色合成により得られた画像データについて、ＹＣｒＣｂ色空間からＲＧＢ色空間への変換を行い、ＲＧＢの色成分をもつ画像データ４８０を出力する。

＜４．まとめ＞
以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る画像処理装置では、多重解像度画像データの画素値を操作する画像処理において、
・色成分の画像データに基づいて、彩度の高い画素と彩度の低い画素とで異なる調整比率を導出する構成とした。
・操作前の明るさ成分の画像データと、操作後の多重解像度画像データを再構成することにより得られた明るさ成分の画像データとを、導出した調整比率を用いて組み合わせる構成とした。

これにより、色成分の画像データと合成される明るさ成分の画像データにおいて、
・高彩度の領域については、操作前の明るさ成分の画像データが反映され、
・低彩度の領域については、操作後の明るさ成分の画像データが反映され
ることとなる。この結果、多重解像度画像データに対する操作を行うことに伴う、高彩度領域における疑似輪郭の発生を防ぐことが可能となる。つまり、多重解像度画像データの画素値を操作する画像処理において、画質の向上を図ることが可能となる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、入力された画像データを色分解することで得られた明るさ成分（Ｙ）の画像データと、操作後の多重解像度画像データを再構成することにより得られた明るさ成分（Ｙ''）の画像データとを、調整比率を用いて組み合わせる構成とした。

これに対して、第２の実施形態では、操作前の多重解像度画像データと操作後の多重解像度画像データとを、調整比率を用いて組み合わせる構成とする。これにより、高彩度の領域については、操作後の多重解像度画像データが反映されず、低彩度の領域については、操作後の多重解像度画像データが反映された多重解像度画像データを生成することが可能となる。以下、第２の実施形態の詳細について説明する。なお、説明は、第１の実施形態との相違点を中心に行う。

＜１．画像処理装置の機能構成＞
第２の実施形態に係る画像処理プログラム１１０がＣＰＵ２０１により実行されることで実現される機能について、図８、図９を用いて説明する。図８は、第２の実施形態に係る画像処理プログラム１１０の機能構成を示す図であり、図９は、第２の実施形態に係る画像処理プログラム１１０による画像処理の概要を示す図である。以下、図９を逐次参照しながら、図８に示す画像処理プログラム１１０の機能構成について説明する。なお、図８に示す機能構成のうち、上記第１の実施形態において図３を用いて説明した機能構成との相違点は、調整部８３０、多重解像度画像操作部８２２、再構成部８２３である。そこで、以下、調整部８３０、多重解像度画像操作部８２２、再構成部８２３について詳説する。

（１）調整部８３０の説明
調整部８３０では、色分解部３１０より色成分（Ｃｒ）の画像データと色成分（Ｃｂ）の画像データとを取得する。図９の画像データ９２０は、色成分（Ｃｒ）の画像データであり、図９の画像データ９３０は、色成分（Ｃｂ）の画像データである。

調整部８３０では、更に、色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０と色成分（Ｃｂ）の画像データ９３０について、それぞれ多重解像度画像データを生成する。具体的には、色成分（Ｃｒ）の画像データと色成分（Ｃｂ）の画像データそれぞれについて、スケールダウン処理のみを繰り返すことにより、多重解像度画像データを生成する。

図９の画像データ９４０は色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０に基づいて生成した多重解像度画像データであり、図９の画像データ９５０は色成分（Ｃｂ）の画像データ９３０について生成した多重解像度画像データである。

なお、色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０について多重解像度画像データ９４０を生成する処理と、色成分（Ｃｂ）の画像データ９３０について多重解像度画像データ９５０を生成する処理とは同じである。このため、以下では、色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０について多重解像度画像データ９４０を生成する処理について説明する。

調整部８３０では、色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０（画像サイズ＝（ｉ，ｊ）の画像データ）に対して、５×５のガウシアンフィルタにより平滑化処理を行う。続いて、調整部８３０では、平滑化処理を行った画像データから、行・列ともに偶数番号が割り当てられた画像データから構成される縦横１／２サイズの画像データを作成する。なお、上記第１の実施形態と同様に、ここでも先頭行及び先頭列を０行目及び０列目と呼ぶこととする。つまり、上記第１の実施形態と同様に、色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０は、偶数番号が割り当てられた列・行からスケールダウン処理を開始することとする。

以上の処理により、ガウシアンピラミッドの最初の解像度（解像度レベル１）のガウシアン成分画像データ９４０＿１が生成される。なお、解像度レベル０のガウシアン成分画像データ９４０＿０は、色分解部３１０より出力された色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０と同じである。

以降、スケールダウン処理を繰り返し、画像サイズ＝（２，２）となるまで各解像度レベルのガウシアン成分画像データを生成する。このようにして生成された色成分（Ｃｒ）の解像度レベルｎのガウシアン成分画像データ９４０＿ｎの各画素値をＣｒ_ｎ（ｘ，ｙ）と表すこととする。

同様に、調整部８３０では、色成分（Ｃｂ）の画像データ９３０について多重解像度画像データ９５０であるガウシアンピラミッドを生成する。なお、生成された色成分（Ｃｂ）の解像度レベルｎのガウシアン成分画像データ９５０＿ｎの各画素値をＣｂ_ｎ（ｘ、ｙ）と表すこととする。

調整部８３０では、このようにして生成した多重解像度画像データ９４０及び多重解像度画像データ９５０とを用いて、彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データを生成する。具体的には、色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０についての解像度レベルｎのガウシアン成分画像データ９４０＿ｎと、色成分（Ｃｂ）の画像データ９３０についての解像度レベルｎのガウシアン成分画像データ９５０＿ｎとに基づいて生成する。

図９において、画像データ９６０は、調整部８３０において解像度レベルごとに算出された彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データである。なお、解像度レベルｎの彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データ９６０の各画素値Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）は、下式（式７）により算出される。

調整部８３０では、このようにして生成した彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データ９６０の各画素値Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）に基づいて、下式（式８）により調整比率を算出する。

なお、α_ｎ（ｘ，ｙ）は、明るさ成分（Ｙ）の解像度レベルｎの多重解像度画像データの各画素の操作前後の画素値を組み合わせる際の調整比率である。

調整部８３０では、解像度レベルｎの彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データ９６０の各画素値Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）に応じた調整比率α_ｎ（ｘ，ｙ）を多重解像度画像操作部８２２に入力する。なお、解像度レベルｎの彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データ９６０の各画素値Ｃ_ｎ（ｘ，ｙ）と調整比率α_ｎ（ｘ，ｙ）との関係は、上記第１の実施形態において図６を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。

（２）多重解像度画像操作部８２２の説明
多重解像度画像操作部８２２では、多重解像度画像生成部３２１より、明るさ成分（Ｙ）の画像データ４１０についての多重解像度画像データ４２０に含まれる解像度レベルｎのラプラシアン成分画像データ４２０＿ｎの各画素値Ｌ_ｎ（ｘ，ｙ）を取得する。そして、取得したラプラシアン成分画像データ４２０＿ｎの各画素値Ｌ_ｎ（ｘ，ｙ）を、式４に基づいて操作する。これにより、操作後のラプラシアン成分画像データ４３０＿ｎの各画素値Ｌ'_ｎ（ｘ，ｙ）を得る。

多重解像度画像操作部８２２では、操作後のラプラシアン成分画像データ４３０＿ｎの各画素値Ｌ'_ｎ（ｘ，ｙ）と、操作前のラプラシアン成分画像データ４２０＿ｎの各画素値Ｌ_ｎ（ｘ，ｙ）とを組み合わせる。なお、組み合わせに際しては、調整部８３０より出力された調整比率α_ｎ（ｘ，ｙ）を用いる。

具体的には、下式（式９）に基づいて、組み合わせ後の解像度レベルｎのラプラシアン成分画像データ９１０＿ｎの各画素値Ｌ''_ｎ（ｘ，ｙ）を算出する。

式９により調整比率α_ｎ（ｘ，ｙ）が反映されることで、組み合わせ後の明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データ９１０は、
・彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データ９６０の低彩度領域に対応する領域の各画素値が、明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データに対する操作が反映された画素値となる。つまり、低彩度領域に対応する領域の画素値は、操作後の多重解像度画像データの画素値となる。
・彩度値（Ｃ）の多重解像度画像データ９６０の高彩度領域に対応する領域の各画素値が、明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データに対する操作が反映されていない画素値となる。つまり、高彩度領域に対応する領域の画素値は、操作前の多重解像度画像データの画素値となる。

この結果、多重解像度画像データに対する操作を行うことに伴う、高彩度領域における疑似輪郭の発生を防ぐことが可能となる。

（３）再構成部８２３の説明
再構成部８２３では、多重解像度画像操作部８２２より出力された明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データ９１０について、多重解像度画像生成部３２１と逆の操作を繰り返すことにより、明るさ成分（Ｙ''）の画像データ４５０を再構成する。

再構成部８２３において多重解像度画像データ９１０を再構成することで得られた明るさ成分（Ｙ''）の画像データ４５０は色合成部３４０に入力され、色成分（Ｃｒ）の画像データ９２０及び色成分（Ｃｂ）の画像データ９３０と合成される。

＜２．まとめ＞
以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る画像処理装置では、多重解像度画像データの画素値を操作する画像処理において、
・色成分の画像データについて多重解像度画像データを生成し、各解像度レベルにおける彩度値を算出したうえで、彩度の高い画素と彩度の低い画素とで異なる調整比率を導出する構成とした。
・明るさ成分の画像データから生成した多重解像度画像データを再構成するにあたり、操作後の多重解像度画像データと、操作前の多重解像度画像データとを、導出した調整比率を用いて組み合わせる構成とした。

これにより、再構成される明るさ成分の多重解像度画像データにおいて、
・高彩度の領域については、操作前の明るさ成分の多重解像度画像データが反映され、
・低彩度の領域については、操作後の明るさ成分の多重解像度画像データが反映され
ることとなる。この結果、多重解像度画像データに対する操作を行うことに伴う、高彩度領域における疑似輪郭の発生を防ぐことが可能となる。つまり、多重解像度画像データの画素値を操作する画像処理において、画質の向上を図ることが可能となる。

［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、色成分（Ｃｒ）の画像データと色成分（Ｃｂ）の画像データとを用いて、彩度値Ｃの画像データを算出するにあたり、色成分（Ｃｒ）の画像データの画素値と色成分（Ｃｂ）の画像データの画素値の二乗和の平方根を用いた。これに対して、第３の実施形態では、色成分（Ｃｒ）の画像データの画素値と色成分（Ｃｂ）の画像データの画素値のうち、大きい方を彩度値Ｃとする。すなわち、第３の実施形態において調整部３３０、８３０は、彩度値Ｃを下式（式１０）により算出する。

なお、式１０により算出される彩度値Ｃは、図１０に示すように、横軸に色成分（Ｃｒ）、縦軸に色成分（Ｃｂ）をとった場合、原点を共通の頂点とする相似な正方形の辺上に同じ値が配列されることとなる。例えば、彩度値Ｃ_１と彩度値Ｃ_２とは同じ値になる。

調整部３３０、８３０では、彩度値Ｃを式１０により算出することで、彩度値Ｃを算出する際の処理負荷を低減することができる。

［第４の実施形態］
上記第１乃至第３の実施形態では、彩度値Ｃが閾値Ｃ_ｔｈ１以下の場合に調整比率α＝１とし、彩度値Ｃが閾値Ｃ_ｔｈ２以上の場合に調整比率α＝０とすることで、高彩度の領域において、多重解像度画像データに対する操作を反映させない構成とした。

これに対して、第４の実施形態では、色成分（Ｃｒ，Ｃｂ）が所定の範囲にある場合に調整比率α＝０とし、それ以外の範囲にある場合に調整比率α＝１とする。これにより、所定の色成分（Ｃｒ，Ｃｂ）を有する領域において、多重解像度画像データに対する操作を反映させない構成とすることができる。具体的には、調整比率ＤＢ１２１に下式（式１１）を格納しておき、色成分（Ｃｒ，Ｃｂ）が入力された場合、下式（式１１）に基づいて調整比率αを導出する。

なお、図１１に、式１１により示される色成分（Ｃｒ，Ｃｂ）と調整比率αとの関係を図示する。図１１から明らかなように、調整比率ＤＢ１２１によれば、所定の範囲の色成分（Ｃｒ，Ｃｂ）を有する画素については調整比率＝０が導出され、所定の範囲以外の色成分（Ｃｒ、Ｃｂ）を有する画素については調整比率＝１が導出される。

なお、調整比率α＝０となる色成分（Ｃｒ）及び色成分（Ｃｂ）の範囲は、例えば、人物の皮膚の色を表す領域である。このため、式１１に基づいて導出される調整比率αを用いた場合、皮膚の色が含まれる領域において、明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データに対する操作が反映されないこととなる。

一般的に、明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データに対する操作が行われると、小さな濃度変化を増加させることとなる。このことは、画像データの明瞭感や凹凸感の向上といった効果をもたらす一方で、人物の肌に関しては、皺や毛穴などが強調されてしまうといったデメリットもある。第４の実施形態では、式１１に基づいて導出される調整比率αを用いることで、人物の肌については小さな濃度変化を増加させることがなくなる。つまり、多重解像度画像データの画素値を操作する画像処理において、明瞭感及び凹凸感の向上と人物の肌の悪化防止とを両立させることが可能となる。

［第５の実施形態］
上記第１乃至第４の実施形態では、多重解像度画像生成部３２１により生成される多重解像度画像データがラプラシアンピラミッドの場合について説明した。これに対して、第５の実施形態では、多重解像度画像生成部３２１が、２次元の離散ウェーブレット変換を繰り返すことにより多重解像度画像データを生成する場合について説明する。

なお、２次元の離散ウェーブレット変換は、公知技術であるためここでは詳細な説明は省略する。２次元の離散ウェーブレット変換を行った場合、１回の変換処理によって、明るさ成分（Ｙ）の画像データが、低周波係数であるＬＬと３つの高周波係数であるＬＨ、ＨＬ、ＨＨとに分解される。多重解像度画像生成部３２１では、低周波係数ＬＬについて、更に２次元の離散ウェーブレット変換を繰り返し適用することで、次の解像度レベルでの低周波係数ＬＬと高周波係数ＬＨ、ＨＬ、ＨＨとを算出する。

多重解像度画像操作部３２２では、このようにして算出した各解像度レベルでの高周波係数ＬＨ、ＨＬ、ＨＨの各係数に式４による操作を適用する。そして、再構成部３２３において、多重解像度画像データを再構成して明るさ成分（Ｙ''）の画像データ４５０を生成する。

このように、多重解像度画像データの生成に際して、２次元の離散ウェーブレット変換を用いることにより、多重解像度画像データを保持するためのメモリ領域が少なくて済むといった利点を享受することができる。

［第６の実施形態］
上記第１乃至第５の実施形態では、図７に示す操作内容により明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データを操作した。具体的には、
・絶対値が小さい画素値（ラプラシアン成分画像データの絶対値が小さい画素値）に対しては、画素値を増加させる方向に操作し、かつ、増加幅を相対的に大きくする。
・絶対値が大きい画素値（ラプラシアン成分画像データの絶対値が大きい画素値）に対しては、画素値を増加させる方向に操作しつつ、増加幅を相対的に小さくするか、画素値を減少させる方向に操作する。

これに対して、第６の実施形態では、絶対値が小さい画素値のなかでも更に小さい画素値については、画素値を変化させず、絶対値が小さい画素値のうち、それ以外の画素値について、画素値を増加させる方向に操作する。

図１２は、第６の実施形態における多重解像度画像操作部３２２、８２２による多重解像度画像データに対する操作内容を示した図である。また、図１３は、図１２の原点近傍の拡大図である。

図１３に示すように、第６の実施形態における多重解像度画像操作部３２２、８２２では、ラプラシアン成分画像データの各画素値の絶対値が０．０４以下において、操作量が抑えられている。これは、明るさ成分（Ｙ）の画像データにおけるノイズ成分の場合、ごく小さな勾配になるものが多いという特徴があるためである。小さな勾配をラプラシアン成分の視点で考えると、小さなラプラシアン成分に対応することから、ラプラシアン成分画像データの絶対値が０．０４以下において、操作量を抑える構成とすることでノイズ成分が強調されることを回避することができる。

一方で、明るさ成分（Ｙ）の画像データにおいて、強調すべき画素は、明るさ成分（Ｙ）の多重解像度画像データに含まれるラプラシアン成分画像データにおいてノイズ成分よりもやや大きい値を有する画素である。そこで、本実施形態では、ラプラシアン成分画像データにおいて画素値の絶対値が０．０４よりやや大きい値を有する画素について、操作量を大きくする構成とすることで、明瞭感や凹凸感の向上を図ることとしている。

［第７の実施形態］
上記第６の実施形態では、多重解像度画像操作部８２２が、図１２または図１３に示す操作内容を、すべての解像度レベルに対して適用することとした。これに対して、第７の実施形態では、多重解像度画像操作部８２２が、図１２または図１３に示す操作内容を、解像度レベルが高い多重解像度画像データと、解像度レベルが低い多重解像度画像データとに適用する。

これにより、解像度レベルが高い多重解像度画像データと、解像度レベルが低い多重解像度画像データに対しては、ラプラシアン成分画像データの画素値の絶対値が小さい画素において操作量が抑えられた操作内容が適用される。一方、解像度レベルが中程度の解像度画像データに対しては、ラプラシアン成分画像データの画素値の絶対値が小さい画素において操作量が抑えられていない操作内容が適用される。

ここで、解像度レベルの高／中／低の区分について説明する。例えば、入力される明るさ成分（Ｙ）の画像データのサイズを、４９２８×３２８０［画素］とすると、多重解像度画像生成部３２１、８２２により生成される解像度レベルは、０〜１２となる。

この場合、例えば、解像度レベル０から解像度レベル２までは、解像度レベルが高いものとして区分し、多重解像度画像操作部３２２、８２２では、図１２または図１３に示す操作内容を適用する。

また、解像度レベル３から解像度レベル７までは、解像度レベルが中程度であるものとして区分し、多重解像度画像操作部３２２、８２２では、図７に示す操作内容を適用する。更に、解像度レベル８から解像度レベル１２までは、解像度レベルが低いものとして区分し、多重解像度画像操作部３２２、８２２では、図１２または図１３に示す操作内容を適用する。

なお、解像度レベルに応じて操作内容を変更する構成としたのは以下の理由による。すなわち、明るさ成分（Ｙ）の画像データに含まれるノイズ成分は、多重解像度画像データを生成した場合、解像度レベルが高いラプラシアン成分画像データに多く含まれるためである。一方で、解像度レベルが中程度のラプラシアン成分画像データの場合、ごく小さな勾配にも、実際に存在する濃淡が含まれるためである。

なお、解像度レベルが低いラプラシアン成分画像データの場合、ごく小さな勾配を強調することにより、濃度段差（疑似輪郭）が目立ちやすくなるといった特性がある。このため、ラプラシアン成分画像データの画素値の絶対値が小さい画素については、操作量が抑えられた図１２または図１３に示す操作内容を適用する。

この結果、第７の実施形態によれば、ノイズ成分の強調や階調段差（疑似輪郭）の発生を抑えながら、明るさ成分（Ｙ）の画像データにおける信号成分（実際に撮影対象に存在していた濃淡）を必要以上に抑制することなしに強調することが可能となる。つまり、多重解像度画像データの画素値を操作する画像処理において、画質の向上を図ることが可能になる。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：画像処理装置
１１０ ：画像処理プログラム
１２１ ：調整比率ＤＢ
１２２ ：画像操作ＤＢ
３１０ ：色分解部
３２０ ：明るさ成分処理部
３２１ ：多重解像度画像生成部
３２２ ：多重解像度画像操作部
３２３ ：再構成部
３３０ ：調整部
３４０ ：色合成部
８２２ ：多重解像度画像操作部
８２３ ：再構成部
８３０ ：調整部

特開２００７−１４２６７０号公報 特開２０１４−０６８３３０号公報

Claims (13)

1. 画像データを明るさ成分と色成分とに分解する色分解手段と、
   前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値を操作し、操作後の多重解像度画像データを再構成することで、明るさ成分の第２の画像データを生成する処理手段と、
   前記明るさ成分の第２の画像データと、前記色成分の画像データとを合成する合成手段と、を有し、
   前記処理手段は、前記色成分の画像データの画素値に基づいて算出される彩度値に応じたパラメータを用いて調整した画素値に基づいて、前記明るさ成分の第２の画像データを生成することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記処理手段は、
   前記明るさ成分の第１の画像データと、前記再構成により生成された明るさ成分の第３の画像データとを、前記色成分の画像データの画素値に基づいて算出される彩度値に応じたパラメータを用いて組み合わせることで、前記明るさ成分の第２の画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記処理手段は、
   前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データと、該多重解像度画像データの画素値を操作した操作後の多重解像度画像データとを、前記色成分の画像データの画素値に基づいて算出される彩度値に応じたパラメータを用いて組み合わせたものを再構成することで、前記明るさ成分の第２の画像データを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記パラメータは、
   前記明るさ成分の第１の画像データと、前記明るさ成分の第３の画像データとを組み合わせる際の比率を規定しており、
   前記色成分の画像データの画素値が大きいほど、前記明るさ成分の第１の画像データと前記明るさ成分の第３の画像データとを組み合わせる際の前記明るさ成分の第１の画像データの比率が大きくなるように規定されていることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 前記パラメータは、
   前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データと、該多重解像度画像データの画素値を操作した操作後の多重解像度画像データとを組み合わせる際の比率を規定しており、
   前記色成分の画像データの画素値が大きいほど、前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データと、該多重解像度画像データの画素値を操作した操作後の多重解像度画像データとを組み合わせる際の、前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データの比率が大きくなるように規定されていることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記パラメータは、
   前記色成分の画像データから生成した多重解像度画像データの各解像度レベルごとに規定されていることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記パラメータは、
   前記色成分の画像データに基づいて算出される彩度値の画像データの画素値が所定の値Ｃ_ｔｈ１以下の場合に１となり、所定の値Ｃ_ｔｈ２（ただし、Ｃ_ｔｈ１＜Ｃ_ｔｈ２）以上の場合に０となるように規定されていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記処理手段は、
   前記明るさ成分の第１の画像データから、ラプラシアンピラミッドである前記多重解像度画像データを生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記処理手段は、
   前記明るさ成分の第１の画像データに対して、離散ウェーブレット変換を行うことで前記多重解像度画像データを生成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記処理手段は、
    前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値のうち、該明るさ成分の第１の画像データのダイナミックレンジの１／１０未満の画素値を増加させる方向に操作することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 画像データを明るさ成分と色成分とに分解する色分解工程と、
    前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値を操作し、操作後の多重解像度画像データを再構成することで、明るさ成分の第２の画像データを生成する処理工程と、
    前記明るさ成分の第２の画像データと、前記色成分の画像データとを合成する合成工程と、を有し、
    前記処理工程は、前記色成分の画像データの画素値に基づいて算出される彩度値に応じたパラメータを用いて調整した画素値に基づいて、前記明るさ成分の第２の画像データを生成することを特徴とする画像処理方法。
12. 画像処理装置のコンピュータに、
    画像データを明るさ成分と色成分とに分解する色分解工程と、
    前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値を操作し、操作後の多重解像度画像データを再構成することで、明るさ成分の第２の画像データを生成する処理工程と、
    前記明るさ成分の第２の画像データと、前記色成分の画像データとを合成する合成工程と、を実行させるためのプログラムであって、
    前記処理工程は、前記色成分の画像データの画素値に基づいて算出される彩度値に応じたパラメータを用いて調整した画素値に基づいて、前記明るさ成分の第２の画像データを生成することを特徴とするプログラム。
13. 画像処理装置のコンピュータに、
    画像データを明るさ成分と色成分とに分解する色分解工程と、
    前記明るさ成分の第１の画像データから生成した多重解像度画像データの画素値を操作し、操作後の多重解像度画像データを再構成することで、明るさ成分の第２の画像データを生成する処理工程と、
    前記明るさ成分の第２の画像データと、前記色成分の画像データとを合成する合成工程と、を実行させるためのプログラムを格納する記憶媒体であって、
    前記処理工程は、前記色成分の画像データの画素値に基づいて算出される彩度値に応じたパラメータを用いて調整した画素値に基づいて、前記明るさ成分の第２の画像データを生成することを特徴とする記憶媒体。

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