JP7329932B2 - 画像処理装置、画像処理方法、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、及びプログラムに関する。

近年、高輝度、且つ、広色域の再現範囲を持つＨＤＲ（Ｈｉｇｈ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｇｅ）コンテンツが普及している。ＨＤＲコンテンツでは、表現する輝度レンジにおいて１０００ｎｉｔ、色域ではＢＴ．２０２０を表現するものがある。ＨＤＲコンテンツであるＨＤＲ画像データを記録装置で印刷する際、ＨＤＲコンテンツのダイナミックレンジ（以下、Ｄレンジ）から記録装置が再現可能なＤレンジに、トーンカーブ等を用いてＤレンジ圧縮を行う必要がある。例えば、輝度が高い領域のコントラストを小さくすることで輝度レンジのＤレンジ圧縮を行うことができる。特許文献１では、Ｄレンジ圧縮を行った際のコントラスト低下を補正する画像処理が開示されている。

特開２０１１－８６９７６号公報

デジタルカメラにおいてセンサ感度を上げて撮影した場合、高感度ノイズが発生することは広く知られている。１０００ｎｉｔのように広いＤレンジを持つコンテンツを撮影した場合、高感度ノイズはどの輝度においても一律に発生するため、より顕著にノイズの影響を受ける。従来、トーンカーブ等を用いてＤレンジ圧縮を行った場合、明部のノイズは信号値とともに圧縮されてしまうためノイズの影響は少ない。また、高輝度モニタで広いＤレンジを持つコンテンツを表示した場合、高輝度に対しては人の視覚感度においてノイズのような微小変化は識別することができないため、ノイズの影響は少ない。しかし、特許文献１に記載の方法で広いＤレンジを持つコンテンツのコントラスト補正を行った場合、低輝度な領域においてはノイズを強調してしまうため、従来よりも顕著にノイズの影響を受けた画像となってしまう。

上記課題を解決するために本願発明は以下の構成を有する。すなわち、画像処理装置であって、画像データから所定の領域を検出する検出手段と、前記検出手段にて検出した前記所定の領域において輝度の値を補正する補正手段とを有し、前記補正手段は、前記所定の領域において所定の閾値よりも高い輝度値を有する画素に対して、高周波のコントラストが弱くなるように補正を行い、前記所定の閾値は、前記画像データを出力する際の最大輝度に基づいて決定される。

本発明によれば、入出力間のコントラスト補正を行いつつ、ノイズの影響を抑制することができる。

本発明の一実施形態に係るダイナミックレンジ圧縮カーブの図。 本発明の一実施形態に係る輝度レンジの色域の図。 本発明の一実施形態に係る画像処理装置とプリンタの構成図。 第１の実施形態に係るソフトウェア構成の例を示す図。 第１の実施形態に係る処理のフローチャート。 第２の実施形態に係るソフトウェア構成の例を示す図。 本発明の一実施形態に係るフィルタ係数の例を示す図。 第２の実施形態に係る処理のフローチャート。 第３の実施形態に係るノイズ補正強度を説明するための図。 第３の実施形態に係るＥＶ値から輝度値への変換表を示す図。 本発明の一実施形態に係る視認限界曲線の例を示す図。 本発明の一実施形態に係るガマットマッピングを説明するための図。 本発明の一実施形態に係る視覚伝達関数の例を説明するための図。 第２の実施形態に係る補正強度生成方法の例を説明するための図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

＜第１の実施形態＞
［システム構成］
図３は、本発明を使用可能なシステムのハードウェア構成の例を示す図である。本実施形態において、システムは、ホストＰＣとしての画像処理装置３０１と、画像形成装置としてのプリンタ３０８を含んで構成される。画像処理装置３０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）３０４、ディスプレイＩ／Ｆ（インタフェース）３０５、入力部Ｉ／Ｆ３０６、及びデータ転送Ｉ／Ｆ３０７を含んで構成される。ＣＰＵ３０２は、ＨＤＤ３０４に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３０３をワークエリアとしながら各種処理を実行する。例えば、ＣＰＵ３０２は、入力部Ｉ／Ｆ３０６を介してユーザより受信したコマンドやＨＤＤ３０４に保持されるプログラムに従ってプリンタ３０８が記録可能な画像データを生成する。そして、ＣＰＵ３０２は、生成した画像データをプリンタ３０８に転送する。また、ＣＰＵ３０２は、データ転送Ｉ／Ｆ３０７を介してプリンタ３０８から受信した画像データに対し、ＨＤＤ３０４に記憶されているプログラムに従って所定の処理を行う。その結果や様々な情報は、ディスプレイＩ／Ｆ３０５を介してディスプレイ（不図示）に表示される。画像処理装置３０１内において、各部位は通信可能に接続される。

プリンタ３０８は、ＣＰＵ３１１、ＲＡＭ３１２、ＲＯＭ３１３、画像処理アクセラレータ３０９、データ転送Ｉ／Ｆ３１０、及び印刷部３１４を含んで構成される。ＣＰＵ３１１は、ＲＯＭ３１３に保持されるプログラムに従ってＲＡＭ３１２をワークエリアとしながら各種処理を実行する。画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１よりも高速に画像処理を実行可能なハードウェアである。画像処理アクセラレータ３０９は、ＣＰＵ３１１が画像処理に必要なパラメータとデータをＲＡＭ３１２の所定のアドレスに書き込むことにより起動され、上記パラメータとデータを読み込んだ後、上記データに対し所定の画像処理を実行する。なお、画像処理アクセラレータ３０９は必須な要素ではなく、同等の処理をＣＰＵ３１１にて実行し、画像処理アクセラレータ３０９は省略してもよい。印刷部３１４は、ＣＰＵ３１１や画像処理アクセラレータ３０９により処理された画像データに基づき、記録媒体に対する印刷処理を行う。印刷部３１４は、例えば、インクジェット方式にて印刷を行うことができるが、他の方式にて印刷を行うような構成であってもよい。

画像処理装置３０１のデータ転送Ｉ／Ｆ３０７およびプリンタ３０８のデータ転送Ｉ／Ｆ３１０における接続方式としては、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ等を用いることができるが、これらに限定するものではない。また、図３に示す例の場合、システムは、画像処理装置３０１とプリンタ３０８が異なる装置として設けられた例を示したが、これらが単一の装置にて実現されてもよい。

［画像処理全体の説明］
以下、本実施形態に係るコントラスト補正処理について具体的に説明する。本実施形態に係るコントラスト補正処理は、ＨＤＲ画像データをプリンタ３０８で印刷する際に所定の画像処理を行うための処理である。

図４は、ＨＤＲ画像データをプリンタ３０８で印刷する際の画像処理を説明するためのソフトウェア構成の例を示す図である。画像入力部４０１は、ＨＤＲ画像データを取得する。本実施形態では、ＨＤＲ画像データは輝度レンジが１０００ｎｉｔ、色域はＢＴ．２０２０のＲＧＢデータであることを例にして説明する。ＨＤＲ画像データは、デジタルカメラにて撮影された画像データであり、デジタルカメラから直接取得してもよいし、ネットワークを介して取得されてもよい。画像入力部４０１は、ＨＤＲ画像データの他に、ＨＤＲ画像データが撮影された際の撮影情報も取得する。撮影情報は、シャッター速度、露出時間、レンズ絞り値、ＩＳＯ感度、撮影時ダイナミックレンジなどの情報が含まれる。他にも、被写体の距離情報やホワイトバランス、焦点距離、測光方式などの情報が取得されてもよい。

コントラスト補正部４０２は、Ｄレンジ圧縮部４０３において低下するコントラストを補正する処理を実施する。コントラスト補正部４０２についてさらに詳しく説明する。コントラスト補正部４０２は、色変換部４０２１、周波数分解部４０２２、高周波補正部４０２３、及び画像合成部４０２４を含んで構成される。

色変換部４０２１では、入力されたＲＧＢデータを輝度と色差の表色値を表す画像信号に変換する。本実施形態では、変換後のデータの色表系としてＹＣｂＣｒを用いて説明する。ＲＧＢからＹＣｂＣｒへの変換は式（１）～（３）で表す。なお、式（１）～（３）において、記号“・”は積を表す。
Ｙ＝０．２９９・Ｒ＋０．５８７・Ｇ＋０．１１４・Ｂ …式（１）
Ｃｂ＝－０．１６８７・Ｒ－０．３３１３・Ｇ＋０．５・Ｂ …式（２）
Ｃｒ＝０．５・Ｒ－０．４１８７・Ｇ－０．０８１３・Ｂ …式（３）

なお、色変換部４０２１で用いられる色表系は、ＹＣｒＣｂに限定するものではない。例えば、ｘｙＹ表色系、明度と色差を表すＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊（ＣＩＥＬＡＢ）色空間、色相と彩度および明度を表すＨＳＬ色空間を用いてもよい。それぞれの色表系においては、ＹＣｒＣｂにおける輝度（Ｙ）に相当するものは、明度（ＬａｂのＬやＨＳＬのＬ）となる。したがって、用いる色表系に応じて、変換式は異なる。

周波数分解部４０２２では、入力された画像データの輝度Ｙを第一の成分と第二の成分に分割する。第一の成分と第二の成分の組み合わせには、高周波の値Ｈと低周波の値Ｌの組み合わせと、反射光の値Ｒと照明光の値Ｌｉの組み合わせのどちらか一方が用いられる。以下において生成方法を述べる。低周波の値Ｌは、輝度Ｙに対して所定周波数のフィルタリング処理を行って生成する。図７を用いて、フィルタリング処理についてガウス型フィルタを例に説明する。フィルタサイズが５×５の大きさを表し、画素ごとに係数値７０１が設定されている。画像の横方向をｘ、縦方向をｙ、そして、座標（ｘ，ｙ）の画素値をｐ（ｘ，ｙ）、フィルタ係数値をｆ（ｘ，ｙ）とする。そして、注目画素ごとに以下の式（４）で表す方法でフィルタリング処理を行う。注目画素７０２を中心として、画像データをフィルタが走査するごとに式（４）の計算を行う。フィルタがすべての画素を走査し終わると、低周波の値Ｌが得られる。なお、式（４）において、記号“・”は積を表す。
ｐ’（ｘ，ｙ）＝｛１／Σｆ（ｘ，ｙ）｝・Σ｛ｆ（ｘ，ｙ）×ｐ（ｘ，ｙ）｝ …式（４）

本実施形態では、フィルタ特性がガウス型を例に説明したが、これに限定するものではない。例えば、バイラテラルフィルタの様なエッジ保存型のフィルタを用いてもよい。エッジ保存型のフィルタを使用すれば、コントラスト補正をした際に、エッジ部分に発生するアーキファクトのハロを低減することができる。

図１３は、空間周波数に対する視覚伝達関数ＶＴＦを示す図である。図１３に示す視覚伝達関数ＶＴＦは、横軸に示す空間周波数の変化に応じて、縦軸に示す視覚感度が変化することを示している。この視覚伝達関数ＶＴＦでは、０．５ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以上で、約０．８以上の高い伝達特性となることが分かる。コントラストを補正する対象となる所定周波数は、視覚的な感度が高い周波数が望ましい。したがって、本実施形態において、高周波とはピーク感度が含まれる周波数である０．５ｃｙｃｌｅ／ｍｍ以上を示し、低周波とは０．５ｃｙｃｌｅ／ｍｍよりも小さい周波数を示す。

画素ごとに、輝度をＹ、高周波の値をＨ、低周波の値をＬとすると、高周波の値Ｈは以下の式（５）により算出される。
Ｌ＝Ｙ／Ｈ …式（５）
本実施形態では、輝度Ｙの高周波の値Ｈと低周波の値Ｌはそれぞれ、反射光の値Ｒと照明光の値Ｌｉと同じものとして説明する。

照明光の値も低周波の値と同様にフィルタリング処理を行うことで生成することができる。また、エッジ保存型のフィルタを使用すれば、よりエッジ部分の照明光の値を精度よく生成することができる。反射光の値Ｒｅと照明光の値Ｌｉは式（５）と同様に以下の式（６）で算出することができる。
Ｒｅ＝Ｙ／Ｌｉ …式（６）

高周波の値Ｈは、式（５）で表されるように入力画像を低周波の値で除算することによって生成した。しかしこれに限定するものではなく、以下の式（７）で表されるように、入力画像から低周波の値を減算することで生成してもよい。
Ｈ＝Ｙ－Ｌ …式（７）

高周波補正部４０２３では、周波数分解部４０２２において分解された高周波の値Ｈに対して後述の輝度強度補正を行うことでコントラスト補正し、コントラスト補正後の高周波の値Ｈｃを生成する。

画像合成部４０２４では、補正結果や変換結果としての画像データを用いて、カラー画像へ再合成を行う。高周波補正部４０２３から出力されるコントラスト補正後の高周波の値Ｈｃと、Ｄレンジ圧縮部４０３から出力される圧縮後低周波の値Ｌ’、色変換部４０２１から出力される色差の（Ｃｂ，Ｃｒ）を入力とする。その合成方法を以下の式（８）に表す。式（８）において、高周波の値ＨｃとＤレンジ圧縮後の低周波の値Ｌ’を積算することで、輝度画像Ｙｃを得る。
Ｙｃ＝Ｈｃ×Ｌ’ …式（８）

周波数分解部４０２２において、式（７）で表されるように高周波の値Ｈを生成している場合には、輝度画像Ｙｃは以下の式（９）で算出することができる。
Ｙｃ＝Ｈｃ＋Ｌ’ …式（９）

そして、画像合成部４０２４は、輝度画像Ｙｃと色差（Ｃｂ，Ｃｒ）を合成し、カラー画像（Ｙｃ，Ｃｂ，Ｃｒ）を生成して、ガマットマッピング部４０５に出力する。

Ｄレンジ圧縮部４０３では、入力されたデータに対し、１次元ルックアップテーブル（以下１ＤＬＵＴ）などの手段を用いて所定の輝度レンジにＤレンジ圧縮を行う。図１は、Ｄレンジ圧縮を説明するための図である。図１において、横軸はＤレンジ圧縮を行う入力の輝度を表し、縦軸は圧縮後の輝度を表す。ここでは、入力側の輝度レンジが１０００［ｎｉｔ］であり、出力側の輝度レンジが１００［ｎｉｔ］である場合の変換曲線の例を示す。図１に示す例の場合、１０００ｎｉｔの輝度レンジをもつＨＤＲ画像データは、図１に示されるような圧縮特性によって、１００ｎｉｔの輝度レンジに圧縮される。

ノイズ領域検出部４０４では、画像入力部４０１にて入力された入力画像に対してノイズの検出を行う。ノイズ領域検出部４０４の処理により、入力画像をノイズ領域と非ノイズ領域の二つの領域に分割できる。例えば、高周波かつ低振幅の画素をノイズ領域に含まれる画素として検出する。高周波の値を抽出するには、ラプラシアンフィルタなどの既存の手法を用いればよい。本実施形態では、周波数分解部４０２２において得られた高周波の値Ｈを用いて行う。こうすることによりフィルタ処理の回数を削減し、高速に処理を行うことができる。高周波の値Ｈの値が分割閾値以上の場合、ノイズとして検出する。ノイズ領域検出部４０４にて検出した結果は、０（非ノイズ領域）と１（ノイズ領域）の情報として画素ごとに保持しておき、コントラスト補正部４０２において利用される。ノイズを検出する際の分割閾値は、入力画像の撮影時のダイナミックレンジレンジやＩＳＯ感度に基づいて決定される。例えば、ＩＳＯ感度が１２８００の場合では、分割閾値は、撮影時のダイナミックレンジレンジの１％の値などが設定される。

高感度ノイズとは、撮像装置であるカメラにおいて、高感度な撮像情報（画像情報）を取得するためにセンサに蓄えられた信号を増幅する際に、受光時に発生した信号と共にセンサに乗っているノイズ信号も増幅することにより発生する。そのため、カメラのセンサに依存してノイズ信号の分割閾値も変化する。さらに、カメラ側にも高感度ノイズを抑制する処理を行っている場合もあり、ＩＳＯ感度や撮影時のダイナミックレンジのみでは分割閾値を決定できない場合もある。その場合、ノイズ領域の検出閾値を変化できるよう、外部入力としてユーザからの入力を行ってもよい。ユーザ入力に基づいて分割閾値を決定することにより、カメラの種類、撮影条件などに最適なノイズ領域を検出できるようになる。

ガマットマッピング部４０５では、ガマットマッピング部４０５に入力された画像データに対して３次元ＬＵＴ（以下、３ＤＬＵＴ）などの手法を用いてプリンタ（出力装置）の持つ色域にガマットマッピングを行う。本実施形態では、ガマットマッピングのマッピング特性のことを色変換特性と呼ぶ。

図１２は、ガマットマッピングを説明するための図である。図１２において、横軸はＹＣｂＣｒ色空間のＣｒを示し、縦軸は輝度Ｙを示す。入力色域１２０１は、ガマットマッピング部４０５に入力された画像データの色域を示す。出力色域１２０２は、ガマットマッピングされた後の色域を示す。したがって、画像データの入力色域１２０１は、出力装置側の色域である出力色域１２０２にガマットマッピングされる。ここでは、出力色域１２０２は、プリンタ３０８がもつ色域に対応しているものとする。したがって、入力色域１２０１は、プリンタ３０８の色域である出力色域１２０２にガマットマッピングされる。

本実施形態において、入力色を（Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）とすると、（Ｙ’，Ｃｂ’，Ｃｒ’）に変換される。入力色がＹＣｂＣｒとは異なる色空間の場合にはＹＣｂＣｒに色空間変換してからガマットマッピングを行う。入力色域１２０１のプライマリーカラー１２０３、１２０６は、出力色域１２０２のプライマリーカラー１２０４、１２０５にそれぞれマッピングされる。プライマリーカラー１２０３、１２０６の輝度値は同じ輝度値であるが、ガマットマッピング後のプライマリーカラー１２０４、１２０５は異なる輝度値になる。このように、ガマットマッピングの入出力の色域が相似形でない場合には、同じ入力輝度値であっても色相によっては異なる出力輝度値にマッピングされる。また、斜線で表した色域の外側領域１２０７（入力色域１２０１と出力色域１２０２の差分）は、プリンタ３０８では表現できない色域となる。色域の外側領域１２０７は、色域の内側領域１２０８（入力色域１２０１と出力色域１２０２の重畳部分）よりも、出力色域１２０２内に大きく圧縮してマッピングされる。そして、色域の内側領域１２０８においては、色空間における最も近い色にマッピングされる。例えば、入力色において、２つの色のコントラスト１２０９は、圧縮されて、コントラスト１２１１にマッピングされる。一方、２つの色のコントラスト１２１０は、マッピング後も入力と同じコントラストにマッピングされる。このように、出力色域１２０２の外側の色は、内側領域１２０８に位置する色よりも大きく圧縮をかけてマッピングされるため、コントラストも出力色域の外側の色の方が落ちる。

画像出力部４０６では、プリンタ３０８で出力するための画像処理を行う。ガマットマッピング部４０５でガマットマッピングされた画像データは、プリンタ３０８で印刷するインク色に色分解が行われる。更に、画像出力部４０６は、ディザもしくは誤差拡散処理を用いて、インクを吐出する／しないを表す２値データに変換する量子化処理など、プリンタ３０８での出力に必要な所望の画像処理を行う。

［処理フロー］
図５は、本実施形態に係る処理のフローチャートを示す。本処理フローは、例えば、画像処理装置３０１のＣＰＵ３０２がＨＤＤ３０４等に格納されたプログラムを読み出して実行することで実現される。なお、図５の各工程における処理の詳細は、図４を用いて説明した処理に対応する。また、各工程の順序は必ずしも図５に示すものに限定するものでは無く、一部が入れ替わってもよい。

Ｓ５０１にて、画像処理装置３０１は、画像入力部４０１により、対象となるＨＤＲ画像を取得する。

Ｓ５０２にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０１で取得されたＨＤＲ画像に対して、ノイズ領域検出部４０４によるノイズ検出処理を行い、ノイズ検出結果を生成する。

Ｓ５０３にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０１で取得されたＨＤＲ画像に対して、色変換部４０２１により、輝度Ｙと色差（Ｃｂ，Ｃｒ）に分解する処理を行う。

Ｓ５０４にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０３にて生成された輝度Ｙに対して、周波数分解部４０２２による周波数分解処理を行い、高周波の値Ｈと低周波の値Ｌを生成する。本実施形態では、上述した方法により、画像データの輝度Ｙを第一の成分として高周波成分を抽出し、第二の成分として低周波成分を抽出する。

Ｓ５０５にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０４で生成された低周波の値Ｌに対して、Ｄレンジ圧縮部４０３によるＤレンジ圧縮処理を行い、Ｄレンジ圧縮後の低周波の値Ｌ’を生成する。

Ｓ５０６にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０２で生成されたノイズ検出結果とＳ５０３で生成された輝度Ｙに基づき、各画素に対して高周波の補正処理を行うか否かを判定する。ここでは、ノイズ画素かつ所定輝度Ｙ１ｔｈより大きい輝度を有する画素があるか否かを判定する。該当する画素を補正処理の対象とする。ノイズ画素かつ所定輝度Ｙ１ｔｈより大きい輝度を有する画素があると判定された場合は（Ｓ５０６にてＹＥＳ）Ｓ５０７へ進み、それ以外の場合は（Ｓ５０６にてＮＯ）Ｓ５０８へ進む。

Ｓ５０７にて、画像処理装置３０１は、高周波補正部４０２３により、対象となる画素に対して、Ｓ５０４で生成された高周波の値Ｈを、予め算出しておいたノイズ補正強度Ｈｎに基づいて補正後高周波の値Ｈｃを生成する。補正方法の例を以下の式（１０）に示す。ノイズ補正強度Ｈｎは、１．０未満であることが望ましい。１．０未満にすることにより、ノイズとしての高周波の値Ｈを抑制することができ、ノイズの強調を抑制することができる。
Ｈｃ＝Ｈｎ×Ｈ …式（１０）

なお、周波数分解部４０２２において、式（７）で表されるように高周波の値を生成している場合には、補正後高周波の値Ｈｃは以下の式（１１）で算出することができる。
Ｈｃ＝Ｈｎ＋Ｈ …式（１１）

Ｓ５０８にて、画像処理装置３０１は、画像合成部４０２４により、カラー画像（Ｙｃ，Ｃｂ，Ｃｒ）を生成する。ここでの入力は、Ｓ５０３で生成された色差（Ｃｂ，Ｃｒ）、Ｓ５０５で生成されたＤレンジ圧縮後の低周波の値Ｌ’、および、Ｓ５０４で生成された高周波の値ＨまたはＳ５０７で生成された補正後の高周波の値Ｈｃである。これらの情報に基づいて画像を合成し、カラー画像（Ｙｃ，Ｃｂ，Ｃｒ）が生成される。

Ｓ５０９にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０８において生成されたカラー画像（Ｙｃ，Ｃｂ，Ｃｒ）を入力として、ガマットマッピング部４０５によるガマットマッピング処理を行う。これにより、マッピング後画像が生成される。

Ｓ５１０にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０９で生成されたマッピング後画像を入力として、画像出力部４０６により、プリンタ３０８への出力処理を行う。そして、本処理フローを終了する。

その後、画像出力部４０６において生成されたデータに基づき、プリンタ３０８において印刷することにより高周波のコントラストを補正し、かつ高感度ノイズの強調を抑えた印刷物を得ることができる。

図５のＳ５０６にて用いられる所定輝度Ｙ１ｔｈは、出力画像において表現される明部に対応する輝度値が用いられてよい。例えば、出力画像がｓＲＧＢフォーマットであれば、表現可能な輝度範囲の半分以上、つまり、５０［ｃｄ／ｍ２］を所定輝度Ｙ１ｔｈとし、これ以上か否かを判定してよい。こうすることにより、一番広い表現可能な輝度範囲においてノイズ除去の効果を得ることができる。

また、所定輝度Ｙ１ｔｈを出力側が表現できる最大輝度としてもよい。例えば、出力装置がプリンタであり光沢紙に印刷した場合、標準的な照明光（１００［ｃｄ／ｍ２］）においては最大輝度が約８０［ｃｄ／ｍ２］となる。この場合には、所定輝度Ｙ１ｔｈを８０［ｃｄ／ｍ２］とする。こうすることにより、印刷物において最適な輝度範囲のノイズ除去の効果を得ることができる。なお、最大輝度は、用紙によって異なるため、印刷される用紙の情報を取得することで用紙ごとに最適な輝度範囲のノイズ除去効果を得ることができる。同様に印刷物の観察環境によって最大輝度は変動しうるため、観察環境に関する情報を取得することで観察環境に最適な輝度範囲のノイズ除去効果を得ることができる。

また、出力側の表現可能な輝度範囲が不明または不定である場合、画像フォーマットが定める最大輝度を用いてもよい。例えば、ｓＲＧＢフォーマットであれば１００［ｃｄ／ｍ２］となる。この場合には、所定輝度Ｙ１ｔｈを１００［ｃｄ／ｍ２］とする。こうすることにより、出力装置の表現可能な輝度範囲が不明であったとしても明部におけるノイズ除去の効果を得ることができる。

また、視覚特性を用いて、所定輝度Ｙ１ｔｈを決定してもよい。図１１は、Ｂｅｒｔｅｎの視覚特性を示す。図１１にあるように人の視覚特性として、画像の輝度が高いほうが輝度差の感度が悪い。ノイズ領域検出部４０４において算出したノイズの振幅値が視覚特性的に識別可能となる輝度差を所定輝度値Ｙ１ｔｈとできる。識別可能な輝度差は下記の式（１２）を用いて算出できる。ノイズの振幅をｗとし、ある輝度Ｙにおける最少識別係数をｆｍ（Ｙ）とした場合に、式（１２）が成り立つＹ１ｔｈを算出する。最少識別係数とは、図１１のＢｅｒｔｅｎの視覚特性の図の縦軸の値に対応する。

…式（１２）

ｆｍ（Ｙ）は、図１１のＢｅｒｔｅｎの視覚特性グラフから近似した１ＤＬＵＴを用いてテーブル参照によって求めればよい。または、式（１２）の結果を１ＤＬＵＴに近似してテーブルとして生成しておき、このテーブルを参照することによって求めてもよい。なお、１ＤＬＵＴの格子点間は、線形補完を用いて算出してよい。例えば、ノイズの振幅値ｗが２．５［ｃｄ／ｍ２］であった場合の所定輝度Ｙ１ｔｈは、２００［ｃｄ／ｍ２］となる。

また、Ｄレンジ圧縮前の輝度値とＤレンジ圧縮前の輝度値どちらを算出する構成であってもよい。例えば、Ｄレンジ圧縮後の輝度値から算出した場合、印刷物を出力した際に最適なノイズ除去の効果を得ることができる。

また、上述した実施形態では、入力画像もしくは出力画像の輝度を用いているが、低周波の値の輝度値を用いてもよい。低周波の値の輝度値を用いることで、同一物体内においてノイズ除去のオンオフの切り替わりが少なくなり、不自然な階調となることを防止することができる。

また、本実施形態では、出力装置としてプリンタを例に挙げて説明したが、これに限定するものではなく、例えば、ディスプレイやその他の出力装置であってもよい。この場合においても同様の効果を得ることができる。

＜第２の実施形態＞
本願発明の第２の実施形態について説明する。出力装置（プリンタ）の輝度レンジにＤレンジ圧縮された画像データは、出力装置の色域にガマットマッピングする必要がある。図２は、本実施形態に係る色域を説明するための図である。図２（ａ）は、輝度レンジが１０００ｎｉｔのＢＴ．２０２０の色域を示す。図２（ｂ）は、プリンタで記録した色域を示す。図２において、横軸はｘｙ色度のｙを示し、縦軸は輝度を示す。ＢＴ．２０２０とプリンタの色域を比較すると、色域形状が相似形にならない。入力画像データの色域とプリンタの色域の形状が大きく異なると、例えば、特許文献１に記載の方法でコントラスト補正を行っても、ガマットマッピングによる圧縮によって、プリンタで記録した際にコントラスト補正で意図したコントラスト強度とは異なってしまう。

第１の実施形態では、式（１０）にて示したように、１．０未満かつ一律のノイズ補正強度Ｈｎを積算することにより、ノイズ強調の抑制を行っている。しかし、ノイズ強調度合いは上述の理由により、色度よって変化する。そのため、ノイズ補正強度Ｈｎは色度に応じて変える必要がある。

［画像処理全体の説明］
以下、本実施形態に係るコントラスト補正処理について、図６を用いて説明する。本実施形態に係るコントラスト補正処理は、ＨＤＲ画像データをプリンタ３０８で印刷する際に所定の画像処理を行うための処理である。説明の冗長を避けるため、第１の実施形態にて述べた図４の構成との差異のみを述べる。

本実施形態の図６の構成と第１の実施形態にて述べた図４の構成との差異として、本実施形態では、補正強度生成部６０２５が備えられ、また、Ｄレンジ圧縮部４０３による処理のタイミングが異なる。

補正強度生成部６０２５では、コントラスト補正を行う際の補正強度の決定を行う。決定するガマット補正強度をＨｍ、補正の目標とする目標高周波の値をＨｔ、ガマットマッピング後の出力高周波の値をＨ’とすると、ガマット補正強度Ｈｍは以下の式（１３）により算出される。
Ｈｍ＝Ｈｔ／Ｈ’ …式（１３）

なお、周波数分解部４０２２において、上述したような式（７）で表されるように高周波の値を生成している場合には、ガマット補正強度Ｈｍは以下の式（１４）により算出される。
Ｈｍ＝Ｈｔ－Ｈ’ …式（１４）

目標高周波の値Ｈｔは、周波数分解部４０２２で生成した高周波の値Ｈを表す。また、高周波の値Ｈ’は入力画像に対してＤレンジ圧縮とガマットマッピングを行った画像の高周波の値であり、プリンタ３０８で出力する出力画像の高周波の値を表している。画像の高周波コントラストは入出力の間で低下するため、式（１３）で表されるように、コントラスト低下分の逆バイアスを補正強度とする。ガマットマッピング前後の高周波の値を用いてガマット補正強度Ｈｍを決定することにより、入出力の色域形状差に基づくコントラスト強度差を補正することができる。

画像合成部４０２４は、高周波補正部４０２３から出力される補正後の高周波の値Ｈｃ、周波数分解部４０２２から出力される低周波の値Ｌ、および色変換部４０２１から出力される色差の（Ｃｂ，Ｃｒ）を入力として、カラー画像へ再合成を行う。その合成方法を以下の式（１５）に表す。式（１５）において、高周波の値Ｈｃと低周波の値Ｌを積算することで、輝度画像Ｙｃが求められる。
Ｙｃ＝Ｈｃ×Ｌ …式（１５）

なお、周波数分解部４０２２において、上述したような式（７）で表されるように高周波の値を生成している場合には、輝度画像Ｙｃは以下の式（１６）により算出される。
Ｙｃ＝Ｈｃ＋Ｌ …式（１６）

Ｄレンジ圧縮部４０３は、コントラスト補正部４０２の後に処理を行う。

［処理フロー］
図８は、本実施形態に係る処理のフローチャートを示す。本処理フローは、例えば、画像処理装置３０１のＣＰＵ３０２がＨＤＤ３０４等に格納されたプログラムを読み出して実行することで実現される。本処理フローは、第１の実施形態にて述べた図５の処理フローにおいて、Ｓ５０６～Ｓ５０８の処理の部分を置き換えることで行われる。図６においては、補正強度生成部６０２５、高周波補正部４０２３、および画像合成部４０２４の処理に相当する。

Ｓ８０１にて、画像処理装置３０１は、入力した画像に対して、色変換部４０２１において行われる入力画像を輝度Ｙと色差（Ｃｂ，Ｃｒ）に分解する処理を行う。

Ｓ８０２にて、画像処理装置３０１は、輝度Ｙに対して、Ｄレンジ圧縮部４０３の処理を行い、Ｄレンジ圧縮後輝度Ｙ’を生成する。

Ｓ８０３にて、画像処理装置３０１は、Ｄレンジ圧縮後輝度Ｙ’と色差を入力としてガマットマッピング部４０５の処理を行い、ガマットマッピング後の画像（Ｙ’’，Ｃｂ’，Ｃｒ’）を生成する。

Ｓ８０４にて、画像処理装置３０１は、ガマットマッピング後輝度Ｙ’’を入力として、周波数分解部４０２２の処理を行い、ガマットマッピング後の高周波の値Ｈ’を生成する。

Ｓ８０５にて、画像処理装置３０１は、第１の実施形態における図５のＳ５０４で生成された高周波の値Ｈと、Ｓ８０４で生成されたガマットマッピング後の高周波の値Ｈ’を入力として、補正強度生成部６０２５の処理を行い、ガマット補正強度Ｈｍを生成する。

Ｓ８０６にて、画像処理装置３０１は、Ｓ５０４で生成された高周波の値ＨとＳ８０４で生成されたガマット補正強度Ｈｍに基づいてコントラスト補正後高周波の値Ｈｃを生成する。その補正方法を以下の式（１７）に表す。
Ｈｃ＝Ｈｍ×Ｈ …式（１７）

なお、周波数分解部４０２２において式（７）で表されるように高周波の値Ｈを生成している場合には、補正後高周波の値Ｈｃは式（１８）で表すことができる。
Ｈｃ＝Ｈｍ＋Ｈ …式（１８）

補正強度生成部６０２５において生成されたガマット補正強度Ｈｍを入力画像の高周波の値Ｈに乗算することによって、プリンタ３０８で出力した際に、入力画像の高周波のコントラストの状態に補正できる。

Ｓ８０７にて、画像処理装置３０１は、第１の実施形態における図５のＳ５０２で生成されたノイズ検出結果に基づいて、Ｓ８１０の処理を行うか否かを判定する。ノイズ画素が入力画像に含まれると判定された場合には、Ｓ８１０の処理を行うものとする。ノイズ画素がある場合は（Ｓ８０７にてＹＥＳ）Ｓ８１０の処理へ進み、ノイズ画素がない場合は（Ｓ８０７にてＮＯ）Ｓ８１１に進む。

Ｓ８１０にて、画像処理装置３０１は、Ｓ８０７で生成された補正後高周波の値Ｈｃを予め算出しておいたノイズ補正強度Ｈｎに基づいて補正後ノイズ抑制高周波の値Ｈｃ’を生成する。本実施形態における補正方法を、以下の式（１９）に表す。Ｈｎは１．０未満であることが望ましい。１．０未満にすることにより、ノイズとしての高周波の値Ｈを抑制することができ、ノイズの強調を抑制することができる。Ｓ８０６とＳ８１０を行うことにより、色域形状差によるコントラスト差を補正しつつノイズ除去を行うことができる。
Ｈｃ’＝Ｈｎ×Ｈｃ …式（１９）

なお、周波数分解部４０２２において式（７）で表されるように高周波の値を生成している場合には、補正後ノイズ抑制高周波の値Ｈｃ’は式（２０）で表すことができる。
Ｈｃ’＝Ｈｎ＋Ｈｃ …式（２０）

Ｓ８１１にて、画像処理装置３０１は、画像合成部４０２４による処理を行い、カラー画像（Ｙｃ，Ｃｂ，Ｃｒ）を生成する。入力は、Ｓ５０３で生成された色差（Ｃｂ，Ｃｒ）と、Ｓ５０４で生成された低周波の値Ｌと、Ｓ８０６で生成された補正後高周波の値ＨｃまたはＳ８１０で生成された補正後高周波の値Ｈｃ’である。

上記では、ガマット補正強度Ｈｍを、入力画像の高周波の値と出力画像の高周波の値とから生成する例を使用して説明した。これとは別に、補正強度情報として３ＤＬＵＴ形式で生成する例について図１４を用いて説明する。補正強度情報は入力画像と出力画像のコントラスト低下分を逆バイアスとして設定する。ここで、出力画像は入力画像をＤレンジ圧縮し、さらに、ガマットマッピングした状態である。図１４において、入力の基準色（２２４，０，０）とコントラスト対象色（２３２，８，８）がＤレンジ圧縮とガマットマッピングによって、それぞれ、（２２０，８，８）と（２１６，１２，１２）に変化する。基準色とコントラスト対象色とのコントラストを表す入力と出力の差分値ＲＧＢはそれぞれ“１３．９”と“６．９”となる。ここでの差分値ＲＧＢは、ＲＧＢ三次元空間上の距離を示す。そして、コントラスト比の逆バイアスは、以下の式（２１）で算出される。また、コントラスト差の逆バイアスは、以下の式（２２）で算出される。
１３．９／６．９＝２．０ …式（２１）
１３．９－６．９＝７ …式（２２）

このような方法により、入力色に対する補正強度を生成することが可能となる。これを３ＤＬＵＴのグリッド値ごとに算出することにより、入力（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に対して、出力がガマット補正強度Ｈｍを表す３ＤＬＵＴを生成することができる。このように、ガマットマッピングによって大きく圧縮される色域外の色の方が、圧縮が小さい色域内の色よりもガマット補正強度Ｈｍが大きくなる特性の補正強度情報を生成することができる。ガマット補正強度Ｈｍを３ＤＬＵＴ形式で生成すると、入力画像の高周波の値と出力画像の高周波の値を算出する必要がなく、少メモリの状態でコントラスト補正を行うことができる。

＜第３の実施形態＞
本発明の第３の実施形態について説明する。なお、第１、第２の実施形態と重複する箇所については説明を省略する。第１の実施形態と第２の実施形態おいて、ノイズ補正強度Ｈｎは１．０未満であれば、ノイズ抑制効果を得ることはできる。しかし、画像の明部におけるノイズ抑制効果をより発揮するためには、輝度Ｙに応じてノイズ補正強度を変化させる必要がある。この時の輝度Ｙは、色変換部４０２１により生成される輝度Ｙを用いる。本実施形態において、ノイズ補正強度は、第１の実施形態の図５のＳ５０７または第２の実施形態の図８のＳ８１０の処理の際に、処理対象画素ごとに決定する。

変化具合は、撮影情報取得手段（不図示）を用いて取得した撮影情報から計算した入力画像の閾値輝度Ｙ２ｔｈと最大輝度Ｙ２ｍａｘを用いて設定することができる。撮影情報取得手段は、例えば、入力画像内に埋め込まれている情報の中から利用する情報を取得してもよい。また、撮影情報取得手段は、入力画像とは別ファイルで保存してある情報を取得してもよい。閾値輝度Ｙ２ｔｈと最大輝度Ｙ２ｍａｘの算出方法を以下に示す。まず、撮影情報からレンズ絞り値、露出時間、ＩＳＯ感度を取得する。その後、取得した情報に基づいて、ＥＶ値を、以下の式（２３）を用いて算出する。レンズ絞り値をＦ、露出時間をＴ、ＩＳＯ感度をＩＳＯとする。

…式（２３）

算出されたＥＶ値から図１０で示す表を用いて閾値輝度Ｙ２ｔｈを算出できる。図１０は、ＥＶ値に対して照度および輝度を対応付けた図である。最大輝度Ｙ２ｍａｘは、以下の式（２４）を用いて算出する。
Ｙ２ｍａｘ＝Ｙ２ｔｈ／０．１８ …式（２４）

ノイズ補正強度Ｈｎは、閾値輝度Ｙ２ｔｈを超えると１．０未満となり、最大輝度Ｙ２ｍａｘを終点として小さくなるように決定する。図９に、ノイズ補正強度Ｈｎを決定する際のテーブルの一例を示す。図９において、縦軸はノイズ補正強度Ｈｎを示し、横軸は輝度を示す。また、図９において、閾値輝度９０１および最大輝度９０２を示す。ノイズ補正強度曲線９０３は、輝度の増加に伴って、閾値輝度９０１から単純減少とした場合である。ノイズ補正強度曲線９０４は、ノイズ補正強度曲線９０３よりも上に凸としたものである。これは、閾値輝度付近におけるノイズ抑制が急激に変化させたくない時に効果がある。ノイズ補正曲線９０５は、ノイズ補正強度曲線９０３よりも下に凸としたものである。これは、高輝度領域おけるノイズ抑制効果を強くしたい時に効果がある。

画像のヒストグラム特性によりノイズ補正曲線を画像ごとに切り替えてもよい。ノイズ補正曲線の変化量が多い輝度領域をヒストグラムの低い輝度領域に設定することで、ノイズ抑制効果を高めつつ画像における弊害領域を最小化できる。最もノイズを視認しにくいノイズ補正強度Ｈｎは、図１１に示すＢｅｒｔｅｎの視覚特性を用いて、以下の式（２５）を用いて算出する。対象画素の高周波の値をＨｐ、対象画素の輝度Ｙｐ、ある輝度Ｙにおける最少識別係数をｆｍ（Ｙ）とする。式（２５）は、輝度Ｙｐが閾値輝度Ｙ２ｔｈを超えた時に有効な式である。それ以外はＨｎ＝１．０となる。

…式（２５）

上記構成により、視覚特性上の最も識別不可能なノイズ補正強度Ｈｎを設定することができる。また、式（２５）の結果を１ＤＬＵＴに近似しておき、テーブル参照によって求めてもよい。１ＤＬＵＴの格子点間は線形補完を用いて算出する。

入力画像の最大輝度Ｙ２ｍａｘを算出した後、閾値輝度Ｙ２ｔｈは第一の実施形態で記載した閾値輝度Ｙ１ｔｈに変更してもよい。そうすることで、図５のＳ５０６の判断基準である所定輝度以上の画素を、ノイズ補正強度Ｈｎを用いて同等の処理を行うことができる。

＜その他の実施形態＞
第１の実施形態においては、ノイズ領域を検出し、その領域においてコントラスト補正の強度を下げることで、ノイズの増長を抑制することを行った。同様の方法を所定の領域に対して行うように制御してもよい。例えば、所定の領域として人の肌領域に対して行うことで、肌の皺などの強調を抑制することもできる。この場合はノイズ領域検出ではなく、肌領域検出を行う。肌領域検出は公知の方法を用いればよい。例えば、顔検出を行い、顔領域を検出する。その領域内の色を肌色と設定し、画像全体に対して肌色に合う色の領域を肌領域として検出する。検出した結果は０（非肌領域）と１（肌領域）の情報として画素ごとに保持し、コントラスト補正部４０２においてノイズ補正強度Ｈｎの代わりに肌補正強度Ｈｓを利用して補正する。こうすることにより、肌領域のコントラスト強調を抑制することができる。

さらに、上記の肌領域とノイズ領域に対するコントラスト抑制を同時に行うこともできる。その場合、検出結果は、０（非ノイズ領域かつ非肌領域）、１（ノイズ領域かつ非肌領域）、２（非ノイズ領域かつ肌領域）、３（ノイズ領域かつ肌領域）の４つの領域に分割する。コントラスト補正部４０２における、各領域の補正強度Ｈｘは、次のようになる。非ノイズ領域かつ非肌領域である場合は、補正強度Ｈｘ＝０となる。ノイズ領域かつ非肌領域である場合は、Ｈｘ＝Ｈｎとなる。非ノイズ領域かつ肌領域である場合は、Ｈｘ＝Ｈｓとなる。ノイズ領域かつ肌領域である場合は、Ｈｘ＝Ｈｓ×Ｈｎとなる。こうすることにより、肌領域とノイズ領域のコントラスト強調を同時に抑制することができる。

なお、上記の例では、肌領域を例に挙げて説明したが、これに限定するものではなく、他の所定の領域を対象としてもよい。

本発明は上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムをネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピューターにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

３０１…画像処理装置、３０８…プリンタ、４０１…画像入力部、４０２…コントラスト補正部、４０３…Ｄレンジ圧縮部、４０４…ノイズ領域検出部、４０５…ガマットマッピング部、４０６…画像出力部、４０２１…色変換部、４０２２…周波数分解部、４０２３…高周波補正部、４０２４…画像合成部

Claims (17)

1. 画像データから所定の領域を検出する検出手段と、
   前記検出手段にて検出した前記所定の領域において輝度の値を補正する補正手段と
   を有し、
   前記補正手段は、前記所定の領域において所定の閾値よりも高い輝度値を有する画素に対して、高周波のコントラストが弱くなるように補正を行い、
   前記所定の閾値は、前記画像データを出力する際の最大輝度に基づいて決定される、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記所定の領域は、所定の周波数より高くかつ低振幅の画素から構成される領域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. 前記所定の周波数は、人の視覚感度に基づいて決定されることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記所定の閾値は、前記画像データを出力する際の明部に対応する輝度値に基づいて決定されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記所定の閾値は、前記画像データを出力する際の画像フォーマットの最大輝度に基づいて決定されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記画像データは、第１のダイナミックレンジを有し、
   前記画像データにおける輝度の低周波に対して、前記第１のダイナミックレンジよりも小さい第２のダイナミックレンジに変換する変換手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
7. 前記画像データは、第１の色域を有し、
   前記補正手段による補正結果を用いて、前記画像データに対し、前記第１の色域よりも小さい第２の色域へのガマットマッピングを行うガマットマッピング手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 前記補正手段は、前記ガマットマッピング手段によるガマットマッピング前後の高周波の値に基づいて、輝度の高周波に対する補正強度を決定することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記補正手段は、前記画像データにおける輝度値および撮影情報に基づいて、輝度の高周波に対する補正強度を決定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。
10. 前記撮影情報は、シャッター速度、絞り値、ＩＳＯ感度の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記補正手段は、前記所定の閾値から前記画像データを出力する際の最大輝度に輝度値が近づくに従って、輝度の高周波に対する補正強度が小さくなるように決定することを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理装置。
12. 前記所定の閾値は、前記画像データを出力する際の最大輝度×０．１８により求められることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 画像データから所定の領域を検出する検出工程と、
    前記検出工程にて検出した前記所定の領域において輝度の値を補正する補正工程と
    を有し、
    前記補正工程において、前記所定の領域において所定の閾値よりも高い輝度値を有する画素に対して、高周波のコントラストが弱くなるように補正を行い、
    前記所定の閾値は、前記画像データを出力する際の最大輝度に基づいて決定される、
    ことを特徴とする画像処理方法。
14. コンピューターを、
    画像データから所定の領域を検出する検出手段、
    前記検出手段にて検出した前記所定の領域において輝度の値を補正する補正手段
    として機能させ、
    前記補正手段は、前記所定の領域において所定の閾値よりも高い輝度値を有する画素に対して、高周波のコントラストが弱くなるように補正を行い、
    前記所定の閾値は、前記画像データを出力する際の最大輝度に基づいて決定される、
    ことを特徴とするプログラム。
15. 画像データから所定の領域を検出する検出手段と、
    前記検出手段にて検出した前記所定の領域において輝度の値を補正する補正手段と
    を有し、
    前記補正手段は、前記所定の領域において所定の閾値よりも高い輝度値を有する画素に対して、高周波のコントラストが弱くなるように補正を行い、
    前記所定の領域は、所定の周波数より高くかつ低振幅の画素から構成される領域である、
    ことを特徴とする画像処理装置。
16. 画像データから所定の領域を検出する検出工程と、
    前記検出工程において検出した前記所定の領域において輝度の値を補正する補正工程と
    を有し、
    前記補正工程において、前記所定の領域において所定の閾値よりも高い輝度値を有する画素に対して、高周波のコントラストが弱くなるように補正を行い、
    前記所定の領域は、所定の周波数より高くかつ低振幅の画素から構成される領域である、
    ことを特徴とする画像処理方法。
17. コンピューターを、
    画像データから所定の領域を検出する検出手段、
    前記検出手段にて検出した前記所定の領域において輝度の値を補正する補正手段
    として機能させ、
    前記補正手段は、前記所定の領域において所定の閾値よりも高い輝度値を有する画素に対して、高周波のコントラストが弱くなるように補正を行い、
    前記所定の領域は、所定の周波数より高くかつ低振幅の画素から構成される領域である、
    ことを特徴とするプログラム。

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