JPH0698173A

JPH0698173A - 原画の画像グラデーションの分析および補正方法および装置

Info

Publication number: JPH0698173A
Application number: JP5079911A
Authority: JP
Inventors: Kurt-Helfried Winkelman; ヘルフリートヴィンケルマンクルト
Original assignee: Linotype Hell AG
Current assignee: Heidelberger Druckmaschinen AG
Priority date: 1992-04-06
Filing date: 1993-04-06
Publication date: 1994-04-08
Anticipated expiration: 2012-04-09
Also published as: JP2598601B2

Abstract

(57)【要約】【目的】画像処理用の装置において入力装置を用いて
得られた画像値ないし色値の評価によって原画の画像グ
ラデーションを分析しかつ補正する方法を一層簡単、正
確、迅速に動作するようにする。【構成】分析すべき原画をある数の部分画像に分割
し、部分画像に対して別個に、画像値ないし色値の明度
成分の頻度分布を部分画像ヒストグラムとして決定し、
評価しかつ画像グラデーションに対して画像に重要な部
分画像を確定し、その部分画像ヒストグラムから、画像
に重要な部分画像における画像値ないし色値の明度成分
の頻度分布に相応する和ヒストグラムを計算して、コン
トラスト補正の目的で原画の画像グラデーション特性曲
線の補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）を求める。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、電子複製技術の分野に
関しかつ電子画像処理用装置および系において原画にお
ける画像グラデーションの分析および補正方法および装
置に関する。画像グラデーションの分析は、原画におけ
るコントラストを補正する目的で画像グラデーションの
特性曲線の補正に対する補正曲線を得るために実施され
る。原画とは、白／黒原画およびカラー原画のことであ
る。

【０００２】電子画像処理は実質的に、ステップ画像入
力、画像処理および画像出力から成る。

【０００３】例えば画像入力装置としてのカラー画像走
査器（スキャナー）を用いた画像入力の際に、光電走査
ユニットを用いた複製すべきカラー原画の３色（トリク
ロマチック）走査並びに画素毎および走査線に沿った走
査によって、３原色の色値信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が得ら
れ、その際個々の色値トリオは、カラー原画において走
査された画素の色成分“赤”（Ｒ），“緑”（Ｇ）およ
び“青”（Ｂ）を表している。アナログ色値はデジタル
色値に変換されかつ引き続く画像処理のために記憶され
る。

【０００４】画像処理において色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は通
例まず、減法色混合の法則に従って色分解値（Ｃ，Ｍ，
Ｙ，Ｋ）に変換される。これらは、後の印刷プロセスに
おいて使用される印刷インキ“シアン”（Ｃ），“マゼ
ンタ”（Ｍ），“黄色”（Ｙ）および“黒”（Ｋ）の配
量ないし網点の大きさまたは網目（スクリーン）百分率
に対する尺度である。

【０００５】さらに、画像周辺の整合に対する画像の明
るい値および画像の暗い値、色ばみ補正に対する色ばみ
値または露出過剰および露出不足の補正またはコントラ
スト補正に対する補正曲線のような別の種々の画像パラ
メータが設定される。さらに、カラー原画において、画
像再生を改善し、欠陥を補償しまたは編集上の変更を行
うために、局所的および選択的な色補正を行うことがで
きる。

【０００６】オペレータによる画像パラメータの設定は
大抵、オペレータがまず、オペレータが当該原画のおお
まかな予備分類に基づいてまたは経験から求める基準値
を予め設定することによって始める。画像パラメータの
設定期間にオペレータは次のようにして画像入力装置の
測定関数を使用する。即ちオペレータは、光電走査ユニ
ットによって、原画における特徴的な画素を、画像周
辺、色ばみおよび明度分布に関して測定しかつこの測定
結果を最適な設定値を見付け出すために使用する。

【０００７】画像処理の後画像出力は、適当な画像出力
装置、例えばフィルム材料に色分解版を網目化記録する
ための色分解用露光器（レコーダ）を用いて行われる。

【０００８】測定結果の解釈および測定結果の、画像グ
ラデーションに対する最適な設定値への変換のためには
多くの経験が要求されかつ未熟なオペレータにはしばし
ば困難である。

【０００９】複製すべき原画における画像グラデーショ
ンの自動分析を、原画の画像値の評価によって行いかつ
分析結果を画像グラデーションの補正に対する画像に依
存した予設定値を求めるために使用することが既に公知
である。オペレータは、画像グラデーションの分析の結
果を判断しかつ提供された予設定値を直接画像入力装置
に転送するかまたは測定関数によって修正ないし補正し
て、最適な設定を行うようにすることができる。これに
よりオペレータは、ルーチンワークから解放されかつ、
複製品質を改善するために付加的な全体または選択的な
色補正が必要である、原画の処理に集中することができ
る。

【００１０】原画の画像グラデーションの分析のための
公知の方法は、高域通過フィタリングにより画像にとっ
て重要度の高い原画領域が決められるヒストグラム修正
の方法に基づいている。

【００１１】ヒストグラム修正の方法においてコントラ
スト変化は、画像値（例えば明度値）の頻度分布（ヒス
トグラム）に基づいて実施される。ヒストグラムから、
ヒストグラム値の累算によってグラデーション特性曲線
（変換特性曲線）が導出される。オリジナル画像の画像
値はこのグラデーション特性曲線を介して、処理された
画像のヒストグラムが所定の経過をとるように、再分類
される。

【００１２】この動作様式は、画像のストラクチャの少
ない、画像にとって重要度の低い前景および背景領域が
ヒストグラムの経過、ひいてはグラデーション補正をも
誤らせることになるという欠点を有している。それ故
に、ヒストグラム修正の方法を使用する前に、画像にと
って重要度の高い前景および背景領域を画像にとって重
要度の低い原画領域から分離しなければならない。

【００１３】しかし高域フィタリング（ラプラス等）に
より画像にとって重要度の高い原画領域を決定するため
の方法では、高域フィルタ信号がしきい値を上回る画素
のみが、頻度分布の決定のために用いられる。しかしこ
の動作様式は計算量が膨大で、従って時間がかかる。さ
らに、画像の縁情報から頻度分布を決定することは不都
合であることが多い。

【００１４】原画における画像グラデーションの分析の
ための公知の方法はさらに、それが原画の出来るだけ広
範なスペクトルに対して最適な設定値の確実な決定を行
うことができず、その結果画像入力装置の簡単で、迅速
かつ標準化されたパラメータ化が可能でないという欠点
を有している。

【００１５】カラー原画における画像グラデーション分
析のための公知の方法は、その都度の画像入力装置によ
って得られる、装置に依存したＲＧＢ色空間の色値
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に基づいており、その際画像範囲（Bild
umfang）および色ばみの分析は直接これら色値（Ｒ，
Ｇ，Ｂ）に基づいて実施され、一方画像グラデーション
の分析のためにしばしば、これら色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）か
ら導出される明度信号が使用される。

【００１６】従って、この公知の分析方法は、異なった
画像入力装置に接続される際にその都度、それぞれの画
像入力装置の色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の特性に固有に整合さ
れなければならないことも欠点と見なされる。

【００１７】この公知の分析方法はその上計算が繁雑で
ある。というのは画像入力装置によって得られる色値
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は色ばみ分析のために２つの色成分に分
解しなければならずかつ画像範囲の分析または画像グラ
デーションの分析のためにさらになお明度成分に分解し
なければならないからである。

【００１８】

【発明の課題】従って本発明の課題は、原画（白／黒原
画、カラー原画）における画像グラデーションを分析お
よび補正するための公知の方法および装置を、それらが
一層簡単、正確かつ迅速に動作するように、改良するこ
とである。

【００１９】

【発明の概要】この課題は、方法に関しては請求項１の
特徴部分に記載の構成によって解決されかつ装置に関し
ては請求項２８の特徴部分に記載の構成によって解決さ
れる。

【００２０】有利な実施例はその他の請求項に記載され
ている。

【００２１】本発明の解決手段は次の構成によって特徴
付けられている。

【００２２】明度値の頻度分布は有利には、原画の画像
にとって重要度の高い（ストラクチャの豊富な）領域か
らのみ決定される。このために原画はまず、部分画像に
分割される。それぞれの部分画像に対して別個に、部分
画像ヒストグラムの形の明度値のヒストグラムが決定さ
れる。部分画像ヒストグラムは統計学的な方法によって
評価されかつ画像にとって重要度の高い部分画像が分類
される。分類された部分画像の部分画像ヒストグラムか
ら、画像にとって重要度の高い原画領域から成る明度値
の頻度分布に相応する和ヒストグラムが計算される。そ
れからこの和ヒストグラムから、ヒストグラム修正の方
法に従った画像グラデーション特性曲線に対する補正曲
線が導出される。

【００２３】画像入力装置を用いて得られる、装置に依
存したＲＧＢ色空間の色値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、カラー原
画における画像グラデーションの分析の実施の前に、選
択可能な、装置に無関係でかつ知覚に従っている写像変
換ないし相関処理−色空間（Kommunikations- Farbrau
m）の色値に変換される。この写像変換ないし相関処理
−色空間の色値は、画像グラデーションの分析およびこ
の画像グラデーションの分析結果に基づいているパラメ
ータ化に対する入力値である。知覚に従っている色空
間、例えばＣＩＥＬＡＢ色空間への色空間変換によっ
て、分析すべき色値は既に、明度成分Ｌ＊および２つの
色成分ａ＊およびｂ＊において別個に存在しているの
で、時間を要する換算は省略される。

【００２４】

【実施例】次に本発明を図示の実施例につき図面を用い
て詳細に説明する。

【００２５】図１には、カラー画像処理システムの概略
がブロックにて示されている。画素毎および走査線に沿
って走査する入力装置はスキャナ１によって示され、面
状に走査する装置はカメラ２によって示され、例えばグ
ラフィック・デザイン・ステーションのようなカラーの
グラフィックデータを発生するための装置はビデオ入力
部３によって示されている。種々の出力装置は、モニタ
４、色分解露光部５またはプルーフレコーダ６によって
示されている。

【００２６】入力装置１，２，３によって発生された、
それぞれの装置に依存した色空間の色値Ｒ，Ｇ，Ｂは入
力側の色変換器７において装置に無関係な写像変換ない
し相関処理−色空間の色値に変換されかつ画像処理ユニ
ット８に供給される。装置に依存した色空間の、写像変
換ないし相関処理−色空間への色変換は、基準−色系を
介して行われる。

【００２７】入力側の色変換器７は例えば、出力色値が
所属の入力色値によってアドレス可能に記憶されている
表メモリ（ＬＵＴ）として形成されている。値表は入力
側９を介して入力側の色変換器７に入力される。色変換
の際に付加的に、色値の入力側の較正が実施される。入
力側の色変換器７は、図１に示されているように、別個
のユニットまたは入力装置１，２，３または処理ユニッ
ト８の構成部分である。

【００２８】画像処理ユニット８において、オペレータ
によって所望される色補正および幾何学的な処理がその
都度利用される写像変換ないし相関処理−色空間の変換
された色値に基づいて実施される。このために画像処理
ユニット８はオペレータ用の操作端末８ａに接続されて
いる。さらに、画像処理ユニット８は、処理すべき色値
が一時記憶されている写像変換ないし相関処理−ユニッ
ト８ｂに接続されている。

【００２９】さらに、画像処理ユニット８および操作端
末８ａに接続されている原画分析ユニット８ｃが設けら
れている。原画分析ユニット８ｃのプログラム入力側に
おいて、画像グラデーションに関する原画分析が行われ
るべきであるかまたは色ばみおよび／または画像範囲に
関しても原画分析が行われるべきであるかどうかを予め
選択することができる。

【００３０】画像グラデーションの分析の前に、分析す
べきカラー原画はスキャナー１において画素毎および走
査線に沿って、本来の複製に対して必要な分解能（精密
スキャン）より粗い分解能（粗スキャン）によって走査
される。その際得られる色値Ｒ，ＧおよびＢはデジタル
化され、必要に応じて前以て決められた関数（マンセ
ル）に従って予め歪みを与えられ、色変換器７において
選択された写像変換ないし相関処理−色空間１５の色
値、例えば色値Ｌ＊，ａ＊およびｂ＊に変換されかつ最
後に写像変換ないし相関処理−ユニット８ｂにおいて記
憶される。

【００３１】それから粗スキャンの色値Ｌ＊，ａ＊およ
びｂ＊が写像変換ないし相関処理−ユニット８ｂから原
画分析ユニット８ｃにロードされかつそこで数学的およ
び統計学的な方法に従って画像グラデーションに関して
検査される。

【００３２】分析の結果から、コントラスト補正のため
に操作端末８ａに転送される、画像に依存した予設定値
が導出される。オペレータは、提供された予設定値を直
接、画像設定のために画像処理ユニット８に転送するこ
とができるかまたは最適な設定を実現するために、修正
ないし補正することができる。

【００３３】画像処理の後、処理された色値が画像処理
ユニット８から読み出されかつ出力側の色変換器１２に
おいて出力側の色変換によってプロセス色値に変換さ
れ、これらは相応の出力装置４，５，６に供給される。
その際相応の出力側の較正があ行われる。

【００３４】図２には、カラー画像処理システムに対す
る写像変換ないし相関処理−モデルが示されている。基
準−色系１３として、肉眼の視感特性に基づいている、
ＣＩＥによって正規化されたＸＹＺ−色値系ＣＩＥＸＹ
Ｚが用いられる。入力装置１，２，３の装置固有のＲＧ
Ｂ−色空間１４の色値Ｒ，Ｇ，Ｂは、入力側の較正によ
って基準−色系１３に変換される。基準−色系１３の色
値Ｘ，Ｙ，Ｚは、数学的に規定された変換によって選択
可能な装置に無関係の写像変換ないし相関処理−色空間
１５の色値に変換され、これらによって画像グラデーシ
ョンの分析および画像処理を行うのである。有利には画
像グラデーションの分析のために、知覚的な写像変換な
いし相関処理−色空間１５、有利にはＣＩＥＬＡＢ−色
空間が使用される。画像処理の後、当該の写像変換ない
し相関処理−色空間１５の処理された色値の、出力装置
４，５，６の装置固有のＲＧＢ−色空間１６のプロセス
色値への変換が行われる。

【００３５】図３には、近似的に知覚的に等間隔で構成
されている、ＣＩＥＬＡＢ−色空間と略称するＣＩＥ１
９７６Ｌ＊ａ＊ｂ＊−色空間が示されている。ＣＩＥＬ
ＡＢ−色空間の座標には、デカルト表示において、知覚
に従った量、即ち明度Ｌ＊，赤−緑−彩色性（Bunthei
t）ａ＊（Ｒ−Ｇ）および黄−青−彩色性ｂ＊（Ｙ−
Ｂ）が対応付けられている。明度Ｌ＊の値領域は、基準
白に対する１００から絶対黒に対する０に及んでいる。
照明された物体から到来する色（体色）に対する彩色性
ａ＊およびｂ＊の値領域は、約−８０から約＋１２０に
及んでいる。基準白および絶対黒は、彩色性０を有して
いる。ａ＊ｂ＊−彩色性から、導出された量、（全体
の）彩色性ｃ＊（色度）および彩色性の階調角度ｈ（色
相）が計算される。彩色性ｃ＊の値領域は、０（中性ま
たはグレー）と約＋１２０との間にある。彩色性の階調
角度ｈは、正のａ＊軸に関して０°と３６０°との間に
ある。

【００３６】原画における画像グラデーションを分析し
かつ補正するための本発明の方法は次の考察に基づいて
いる。

【００３７】原画の満足できる複製品質は大抵、画像の
明るい箇所（Bildlicht）および画像の暗い箇所（Bildt
iefe）の正しい調整、色ばみの補正および標準となる画
像グラデーションを予め定めることによって既に実現さ
れる。

【００３８】申し分ない複製品質のためにはさらに別の
措置が必要である。画像にとって重要なディテールは、
相応の階調値領域において選択的に増幅によってコント
ラスト（図面）を強調しなければならない。しかしこの
ことは、画像前景または画像背景におけるような画像に
とって重要でない階調値領域のコントラストの低減を犠
牲にしてしか行うことができない。

【００３９】このコントラスト補正、即ち画像値の明度
補正は、その経過がその都度、原画の画像内容に整合さ
れている補正曲線を用いた画像グラデーションの特性曲
線の補正によって行われ、その際補正された比較的急峻
な画像グラデーションの特性曲線はコントラスト増強作
用をしかつ比較的平坦な画像グラデーションの特性曲線
はコントラスト低減作用をする。

【００４０】申し分ないコントラスト補正のために重要
なのは、画像にとって重要な領域と画像にとって重要で
ない原画領域との正しい区別およびコントラスト補正に
対する補正曲線の経過の適当な確定である。

【００４１】画像グラデーションの分析は、原画の明度
分布を、コントラストは低いが画像にとって重要な領域
に関して評価し、このコントラストの低い画像ディテー
ルの階調値領域の場所を局限しかつそこから、原画に整
合されたコントラストを高める補正された画像グラデー
ションの特性曲線を導出することができる。

【００４２】次に、原画（白／黒原画およびカラー原
画）における画像グラデーションを分析しかつ補正する
ための方法の個々のステップ［Ａ］ないし［Ｅ］につい
て詳しく説明する。

【００４３】ステップ［Ａ］画像にとって重要な原画領域から明度値の頻度分布を決
定するために、第１のステップ［Ａ］において分析すべ
き原画が幾何学的に部分画像、例えば１６×１６の部分
画像の部分画像マトリクスに分割される。

【００４４】ステップ［Ｂ］第２のステップ［Ｂ］において、それぞれの部分画像に
対して、白／黒原画の画像値の頻度分布ないしカラー原
画の色値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）の明度成分Ｌ＊の頻度分
布が、それぞれの部分画像において部分画像ヒストグラ
ムとして求められる。

【００４５】ステップ［Ｃ］第３のステップ［Ｃ］において、個々の部分画像の部分
画像ヒストグラムが統計学的な方法によって評価され
［Ｃ１］かつそれからそれぞれの評価結果に基づいて、
原画の画像グラデーションに対して画像にとって重要な
部分画像が分類される［Ｃ２］。

【００４６】部分画像ヒストグラムの評価［Ｃ１］画像にとって重要な画像部分および画像にとって重要で
ない部分画像の決定は例えば、統計学的なヒストグラム
パラメータＳＤｅｖ“ばらつき”ないし“標準偏差”
と、略してヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ“相対面
積成分”と称するヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ
“最も頻度の高い画像値の相対的な面積成分”とを用い
て行われる。しかし別のヒストグラムパラメータを用い
ることもできる。

【００４７】ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつ
き”は、画像値の、ヒストグラム分布の平均値からの平
均偏差に対する尺度である。ヒストグラムパラメータＳ
Ｄｅｖ“ばらつき”の小さい値を有する部分画像はおそ
らく僅かなストラクチャを含んでおり、従って画像にと
って重要でない。ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ“ば
らつき”の大きな値を有する部分画像はおそらく数多く
のストラクチャを含んでおり、従って画像にとって重要
である。

【００４８】画像にとって重要な領域と画像にとって重
要でない領域との後からの分類は、ヒストグラムパラメ
ータＳＤｅｖ“ばらつき”の固定可能なしきい値ＳｗＳ
Ｄｅｖを介して行われる。部分画像のヒストグラムパラ
メータＳＤｅｖ“ばらつき”の値が前以て決められたし
きい値ＳｗＳＤｅｖより小さければ、部分画像はストラ
クチャ少ないものとして分類される。

【００４９】ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつ
き”の大きな値から、例えば異なった明度のストラクチ
ャの少ない大面積の画像領域を有する画像において（２
モードのヒストグラム分布）、部分画像における数多く
のストラクチャが一義的に推測されない。このような形
式の画像を識別するために、ヒストグラムパラメータＦ
ｌＡｎｔ“相対面積成分”が用いられる。

【００５０】ヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ“相対
面積成分”は、原画の“単調さ”、即ち部分画像におけ
るストラクチャの少ない画像領域の成分に対する尺度で
ある。ヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ“相対面積成
分”は、部分画像における画像値の総数に関して最も頻
度の高い画像値の相対成分を表している。ヒストグラム
パラメータＦｌＡｎｔ“相対面積成分”の大きな値を有
する部分画像はおそらく、少ないストラクチャを含んで
おり、従って画像にとって重要でない。ヒストグラムパ
ラメータＦｌＡｎｔ“相対面積成分”の小さな値を有す
る部分画像はおそらく、数多くのストラクチャを含んで
おり、従って画像にとって重要である。

【００５１】ヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ“相対
面積成分”を用いた画像にとって重要な領域および画像
にとって重要でない領域への後からの分類も、固定可能
なしきい値ＳｗＦｌＡｎｔを介して行われる。部分画像
のヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ“相対面積成分”
が前以て決められたしきい値ＳｗＦｌＡｎｔより大きけ
れば、この部分画像はストラクチャの少ないものとして
分類される。

【００５２】後からの部分画像の分類のためにまず、ヒ
ストグラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつき”のしきい値
ＳｗＳＤｅｖおよびヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ
“相対面積成分”のしきい値ＳｗＦｌＡｎｔが固定され
る。これらしきい値は、２つのパラメータ類への分配を
決定する。数多くのストラクチャを有する原画の場合、
即ち多数の部分画像がストラクチャを含んでいるとき、
しきい値は比較的大きく選択することができる。僅かな
ストラクチャを有する原画の場合、即ち僅かな数の部分
画像しかストラクチャを含んでいないとき、しきい値は
比較的小さく選択しなければならない。

【００５３】部分画像ヒストグラムの評価のために、そ
れぞれの部分画像に対して、ヒストグラムパラメータＳ
Ｄｅｖ“ばらつき”およびヒストグラムパラメータＦｌ
Ａｎｔ“相対面積成分”が、ヒストグラムの統計学的な
評価のための計算方法に従って計算される。

【００５４】ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつ
き”は次のように計算される：部分画像は一連の画像値
ｘ₁，…，ｘ_Nから成っている。

【００５５】Ｎは、画像値ｘ_i：１，…Ｍの値領域にお
ける画像値の総数である。Ｈ（ｉ）は、部分画像におけ
る値ｉを有する画像値の数である。

【００５６】まず、画像値Ｎの数が計算される：

【００５７】

【数８】

【００５８】それからヒストグラムパラメータＳＤｅｖ
“ばらつき”を求めるためにまず、頻度分布の平均値が
計算され、その際頻度分布の平均値は、分布の別の画像
値がその回りに集まる所の画像値である。平均値Ｍｅａ
ｎは次のようにして求められる：

【００５９】

【数９】

【００６０】引き続いて、分散Ｖａｒが求められる：

【００６１】

【数１０】

【００６２】そこからヒストグラムパラメータＳＤｅｖ
“ばらつき”が次のようにして得られる：ＳＤｅｖ＝√Ｖａｒ標準偏差ないし分散は、画像値の、分布の平均値からの
平均偏差に対する尺度である。この標準偏差が小さけれ
ば、画像値は平均して平均値の近傍にある（狭い頻度分
布）。標準偏差が大きければ、画像値の、平均値からの
比較的大きな偏差が比較的頻繁に生じる（広い頻度分
布）。

【００６３】ヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ“相対
面積成分”は次のように計算される：ヒストグラムパラ
メータＦｌＡｎｔ“相対面積成分”を決定するために、
ヒストグラム値Ｈ（ｉ）がまず、頻度の下降する順序に
おいて分類される⇒Ｈｓ（ｉ）。累算すべきヒストグラ
ム値Ｈ_S（ｉ）の数ｎを予め与えることによって、次の
ようにヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔが計算され
る：

【００６４】

【数１１】

【００６５】ヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔは、画
像値の総数に関連した最も頻度の高い画像値の相対成分
Ｓを表しておりかつ原画の‘単調さ’に対する、即ち原
画のストラクチャの少ない画像領域の成分に対する尺度
である。

【００６６】ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつ
き”およびＦｌＡｎｔ“相対面積成分”の計算後、次に
説明するように、しきい値ＳｗＳＤｅｖおよびＳｗＦｌ
Ａｎｔが固定される。

【００６７】明度のヒストグラムを決定するために十分
な数の画像にとって重要な部分画像を得るために、しき
い値ＳｗＳＤｅｖおよび／またはしきい値ＳｗＦｌＡｎ
ｔを原画に依存して決定することが有利であることがわ
かっている。

【００６８】ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつ
き”に対するしきい値ＳｗＳＤｅｖを固定するために次
のことが実施される：ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ
“ばらつき”に対するしきい値ＳｗＳＤｅｖの固定は次
の原理に基づいている。

【００６９】しきい値ＳｗＳＤｅｖの画像に依存した固
定のために、個々の部分画像のヒストグラムパラメータ
ＳＤｅｖ“ばらつき”の値の頻度分布が用いられる。

【００７０】このために図４には、僅かなストラクチャ
を有する原画におけるヒストグラムパラメータＳＤｅｖ
“ばらつき”の頻度分布（左側）および数多くのストラ
クチャを有する原画におけるヒストグラムパラメータＳ
Ｄｅｖ“ばらつき”の頻度分布（右側）が示されてい
る。異なって固定されたしきい値Ｓがそれぞれ、頻度分
布を２つの部分に分けており、これは別個の頻度分布と
見做すことができる。

【００７１】この別個の頻度分布に対してその都度“情
報内容”（エントロピー）が計算され、その際しきい値
Ｓが可能な値領域を介してシフトされる。エントロピー
関数Φ（Ｓ）は、可能な値領域を介してシフトされたし
きい値Ｓに依存した２つの個々の別個の頻度分布のエン
トロピーの和として定義される。

【００７２】このために図５には、エントロピー関数Φ
（Ｓ）の典型的な経過が示されている。それからヒスト
グラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつき”に対するしきい
値ＳｗＳＤｅｖとして例えば、エントロピー関数Φ
（Ｓ）が最大値を有するかまたはエントロピー関数Φ
（Ｓ）が例えば９０％である最大値のパーセンテージに
達する所の値Ｓが選択される。

【００７３】ヒストグラムパラメータＦｌＡｎｔ“相対
面積成分”のしきい値ＳｗＦｌＡｎｔを固定するため
に、次のことが実施される：ヒストグラムパラメータＦ
ｌＡｎｔ“相対面積成分”のしきい値ＳｗＦｌＡｎｔに
対して例えば固定値が前以て決められる。しかしヒスト
グラムパラメータＦｌＡｎｔの計算の際に、最も頻繁に
累算すべき画像値の数が画像範囲（明度の最小／最大
値）に依存して決定される。

【００７４】すべての部分面に対するヒストグラムパラ
メータＳＤｅｖおよびＦｌＡｎｔの計算の後、ヒストグ
ラムパラメータＳＤｅｖおよびＦｌＡｎｔが検出されか
つ画像にとって重要な（ストラクチャの豊富な）部分画
像と画像にとって重要でない（ストラクチャの少ない）
部分画像とに分類するために相応のしきい値ＳｗＳＤｅ
ｖおよびＳｗＦｌＡｎｔと比較される。

【００７５】部分画像の分類［Ｃ２］部分画像の分類は次の分類パターンに従って行われる：

【００７６】

【表１】

【００７７】この分類パターンにおいて使用の記号は次
の通りである：ＳＤｅｖ＝ヒストグラムパラメータ“ばらつき” ＦｌＡｎｔ＝ヒストグラムパラメータ“相対面積成
分” ＳｗＳＤｅｖ＝ヒストグラムパラメータ“ばらつき”
に対するしきい値ＳｗＦｌＡｎｔ＝ヒストグラムパラメータ“相対面積成
分”に対するしきい値部分画像は、ヒストグラムパラメータＳＤｅｖ“ばらつ
き”の値が前以て決められたしきい値ＳｗＳＤｅｖより
大きくかつヒストグラムパラメータの値ＦｌＡｎｔが前
以て決められたしきい値ＳｗＦｌＡｎｔより小さいとき
にのみストラクチャを含んでおり、従って画像にとって
重要として分類される。

【００７８】上記の分類パターンに従ってストラクチャ
豊富と分類された部分画像の部分画像ヒストグラムは、
以下に説明するステップ［Ｄ］に従って和ヒストグラム
を決定するために用いられる。

【００７９】ステップ［Ｄ］第４のステップ［Ｄ］において、画像にとって重要と分
類された部分画像の部分画像ヒストグラムから、画像に
とって重要な部分画像における画像値の頻度分布ないし
明度成分に相応する和ヒストグラムが計算される。この
ためにそれぞれの明度段階Ｌ＊に対して、画像にとって
重要な部分画像の個々の部分画像ヒストグラムにおいて
関数的に対応する頻度値が加算されかつ相応の明度値Ｌ
＊に関する新たな頻度分布としてのこの累算加算された
頻度値が和ヒストグラムとして決定される。

【００８０】図６のａには、画像にとって重要な部分画
像の分類が行われていない明度のヒストグラムの経過が
示されている（公知技術）。この図の右側部分に、原画
２０が示されている。この公知技術によれば、この図の
左側部分に示されている明度ヒストグラム２１を形成す
るために原画全体が用いられる。

【００８１】図６のｂには、画像にとって重要な部分画
像の分類に対する例および画像にとって重要な部分画像
の部分画像ヒストグラムから生じた和ヒストグラムの経
過が示されている。

【００８２】図６のｂの右側部分にも原画２０が示され
ているが、それは、ステップ［Ａ］に従って部分画像２
２に分割されたものである。ステップ［Ｂ］および
［Ｃ］に従って、部分画像２２に対して部分画像ヒスト
グラムが形成されかつ部分画像のヒストグラムの評価に
よって画像にとって重要な部分画像が固定される。画像
にとって重要な部分画像は、図６のｂにおいて例として
黒くマーキングされている。

【００８３】ステップ［Ｄ］によって形成された和ヒス
トグラム２３が、図６のｂの左側部分に示されている。
この和ヒストグラムは、画像にとって重要な原画領域か
らの明度値Ｌ＊の頻度分布を再現している。この和ヒス
トグラムは、ステップ［Ｅ］において補正曲線Ｇ＝ｆ
（Ｌ）を求めるために、コントラスト補正の目的で画像
グラデーション特性曲線を補正するための使用される。

【００８４】ステップ［Ｅ］第５のステップ［Ｅ］において、和ヒストグラムからヒ
ストグラム修正の方法に従ってコントラスト補正に対す
る補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）が求められる。

【００８５】まずヒストグラム修正の方法について詳細
に説明する。

【００８６】ヒストグラム修正ヒストグラム修正の方法は基本的に、コントラスト補正
のための補正曲線を自動的に決定するのに申し分なく適
している。というのは、統計学的な画像分析に基づいて
かつコントラスト知覚に関するモデル紹介によって、特
定の原画に整合された、コントラスト補正のための特性
曲線経過が単独で計算されるからである。

【００８７】ヒストグラム修正の方法において、画像値
の頻度分布（ヒストグラム）に基づいてコントラスト変
化が実施される。オリジナル画像の画像値は変換を介し
て、処理された画像のヒストグラムが所定の経過をとる
ように、再分類される。

【００８８】ヒストグラム修正の方法を、以下のステッ
プにおいて実行される等頻度化の例に基づいて説明す
る：第１ステップにおいて、画像値の頻度分布が決定さ
れる。

【００８９】第２ステップにおいて、ヒストグラム値の
累算によって、頻度分布の和頻度に相応する変換特性曲
線が計算される。

【００９０】第３ステップにおいて、画像値がこの変換
特性曲線を介して変換される。

【００９１】グラデーションとしての変換特性曲線を用
いた画像値の変換の後、処理された画像のヒストグラム
は変化された経過を示す。

【００９２】画像値（連続的な画像値）の非常に小さな
段階付け（量子化）の理想的な場合、ヒストグラムは正
確に均一に分布される。画像値（離散的な画像値）の比
較的粗い量子化の場合、画像値段階の再分布によって画
像値の均一な分布はもはや実現されないが、頻度ピーク
は幅広になりかつ著しく偏平化される。

【００９３】図７には、連続的な画像値を有する等頻度
化の方法原理（図７の左側部分）および離散的な画像値
を有する等頻度化の方法原理（図７の右側部分）が示さ
れている。そこにはそれぞれ、入力ヒストグラム２４、
変換特性曲線２５および変換特性曲線に従って修正され
た入力ヒストグラム２４に相応する出力ヒストグラム２
６が図示されている。

【００９４】等頻度化の方法に従って決定された補正曲
線Ｇ＝ｆ（Ｌ）は、頻繁に生じる画像値の階調値領域に
おける画像値段階を拡張することによってコントラスト
を強調するようにし（急峻な特性曲線経過）かつあまり
頻繁に生じない画像値の階調値領域における画像値段階
をまとめることによってコントラストを低減するように
する（偏平な特性曲線経過）。

【００９５】ヒストグラム修正ないし等頻度化の方法の
説明の後、ステップ［Ｅ］に戻る。画像グラデーション
特性曲線の補正のためのステップ［Ｅ］に従った補正曲
線Ｇ＝ｆ（Ｌ）の決定は、次式に従った領域ＬＭｉｎな
いしＬＭａｘにおける和ヒストグラムのヒストグラム値
Ｈ（ｉ）の累算によるヒストグラム修正の既述の方法に
従って行われる：

【００９６】

【数１２】

【００９７】その際ヒストグラム値Ｈ（ｉ）の累算は、
原画の明度範囲の分析された最小値および最大値（画像
の明るい値および画像の暗い値）の間でのみ実施され
る。

【００９８】図８には、和ヒストグラム２７からの、画
像の暗い箇所と明るい箇所との間での補正曲線Ｇ＝ｆ
（Ｌ）の決定が線図にて示されている。

【００９９】補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）の平滑化は、例えば
方法“平滑化平均値”に従って低域フィルタリングによ
って行われる。この方法によれば、平滑化特性曲線の値
は重み付けられた和として、平滑化されない特性曲線の
隣接値から計算される。重み付け係数の固有の選択によ
って、例えば５つの値の平均化間隔において最適な平滑
化は最小の偏差を有する３次の多項式によって二乗平均
において実現される。重み付け係数は、次のように形成
することができる：

【０１００】

【表２】

【０１０１】コントラスト補正に対する補正曲線Ｇ＝ｆ
（Ｌ）の経過は、制限された数の基準値（例えば１６の
基準値）によって再現される。平滑化特性曲線の値から
の基準値の選択は、出来るだけ視感上等間隔において行
われる。明度のヒストグラムから決定されるコントラス
ト補正は例えば、純然たる明度補正として、カラー画像
値における中立グラデーションの変化を介して計算され
る。補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）に対して、画像の明るい値と
暗い値との間の基準値が決定される。

【０１０２】本来のコントラスト本来は、求められた補
正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）を画像走査装置に転送しかつそこで
例えば表メモリＬＵＴに格納されている画像グラデーシ
ョン特性曲線が補正特性曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）に相応して補
正される。それから補正された画像グラデーション特性
曲線に従った変換に対して、精密スキャンによって画像
走査装置において得られた画像値が用いられる。

【０１０３】補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）の使用は実際には多
くの場合、強すぎるコントラスト補正を来し、それはし
ばしば不都合である。

【０１０４】可変のコントラスト補正それ故にこの方法の有利な実施例は、コントラスト補正
を選択可能な補正係数ｋを用いて可変にする点にあり、
その結果補正強度は最小（０％）から最大（１００％）
までの補正係数ｋにわたって設定可能である。

【０１０５】この可変のコントラスト補正を、図９に基
づいて説明する。まず明度ヒストグラムＨ（２９）から
ヒストグラム修正の方法に従って、ヒストグラムグラデ
ーションＨＧ（３０）が決定される。ヒストグラムグラ
デーションＨＧ（３０）の使用は、補正強度１００％に
相応する。同時に、０％の補正強度に相応する線形グラ
デーションＬＧ（３１）が発生される。

【０１０６】原画に対する可変のコントラスト補正は、
補正係数ｋを介して選択可能な、ヒストグラムグラデー
ションＨＧ（３０）のグラデーション成分と線形グラデ
ーションＬＧ（３１）のグラデーション成分との、次式
に従った加算によって形成される補正グラデーションＫ
Ｇ（３２）を介して行われる：ＫＧ＝ｋ＊ＨＧ＋（１−ｋ）＊ＬＧ選択可能なグラデーション成分ｋ＊ＨＧ（３３）および
（１−ｋ）＊ＬＧも、図９に図示されている。

【０１０７】補正強度は有利には、補正係数ｋをその都
度原画の特性に依存して固定することによって画像に依
存して形成される。

【０１０８】画像に依存した補正係数ｋは次の原理に基
づいて求められる：補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）の計算された
経過（最大のコントラスト補正）の、補正曲線Ｇ＝ｆ
（Ｌ）の線形の経過（最小のコントラスト補正）からの
平均二乗偏差は、コントラスト補正の“視感上の”強度
に対する尺度である。ＲＭＳ値と称する平均二乗偏差
（平均二乗の平方根）は、視感上の等間隔の明度画像値
Ｌ＊から決定される。大きなＲＭＳ値は強いコントラス
ト補正に相応し、小さなＲＭＳ値は僅かなコントラスト
補正に相応する。

【０１０９】しかし補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）の計算された
経過のＲＭＳ値は一般には視感上必要な補正に相応しな
い。コントラスト補正の必要な強度は一般に、明度値の
頻度分布の経過に依存している。著しく偏った（著しく
明るい／著しく暗い）ヒストグラム経過を有する原画は
大抵、比較的強い補正を要求する。比較的一様なヒスト
グラム経過を有する原画は大抵、比較的僅かなまたは小
さな補正を要求する。

【０１１０】ヒストグラム分布が比較的一様であるかま
たは強く偏っているかは、有利には統計学的なヒストグ
ラムパラメータ“歪度”および“尖度”から導出され
る。

【０１１１】パラメータ“歪度”（対称性係数）は、ヒ
ストグラム分布の枝の不均質性を表す。パラメータ“尖
度”は、ヒストグラム分布の経過（平坦である／尖って
いる）に対する尺度である。

【０１１２】ヒストグラムパラメータＳｋｅｗ“歪度”
およびＫｕｒｔ“尖度”の計算は、分類された画像にと
って重要な部分画像の和ヒストグラムから次式に従って
行われる：ヒストグラムパラメータＳｋｅｗ“歪度”：

【０１１３】

【数１３】

【０１１４】ヒストグラムパラメータＫｕｒｔ“尖
度”：

【０１１５】

【数１４】

【０１１６】ヒストグラムパラメータＳｋｅｗ“歪度”
（対称性係数）は、分布の枝の不均質性、即ち画像値
の、平均値からの正の偏差および負の偏差の差を表す。
対称性係数は、頻度分布が大きな値に向かって長い枝を
有しているとき、正である。これに対して頻度分布が小
さな値に向かって長い枝を有しているとき、対称性係数
は負である。対称的な頻度分布に対して、対称性係数は
近似的に零である。

【０１１７】ヒストグラムパラメータＫｕｒｔ“尖度”
は、頻度分布の、正規分布に対して相対的な経過（平坦
である／尖っている）に対する尺度である。ヒストグラ
ムパラメータＫｕｒｔ“尖度”が小さいないし負である
とき、頻度分布は平坦な経過を示し（幅広の頻度分
布）、これに対してそれが大きいとき、頻度分布は尖っ
た経過を示す（狭い頻度分布）。

【０１１８】図１０には、種々のヒストグラム分布およ
びヒストグラムパラメータＳｋｅｗ“歪度”およびＫｕ
ｒｔ“尖度”の値が示されている。

【０１１９】補正係数ｋの固定は有利には、計算された
コントラスト補正の強度（ＲＭＳ値）および／またはヒ
ストグラムパラメータＳｋｅｗ“歪度”およびＫｕｒｔ
“尖度”の頻度分布の経過に依存して次のステップに従
って行われる：第１ステップにおいて、補正曲線Ｇ＝ｆ
（Ｌ）のＲＭＳ実際値（ヒストグラムグラデーション）
が計算される。ＲＭＳ実際値は最大の補正強度に相応す
る。

【０１２０】計算された補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）のＲＭＳ
実際値（ヒストグラムグラデーション）は、ヒストグラ
ムグラデーション（ＨＧ）の、線形グラデーション（Ｌ
Ｇ）からの平均二乗偏差として決定される。このために
図１１に、ヒストグラムグラデーション（ＨＧ）のＲＭ
Ｓ値が示されている。

【０１２１】ヒストグラムグラデーション（ＨＧ）のＲ
ＭＳ実際値（ＲＭＳ_grd）の計算は次式に従って行われ
る：

【０１２２】

【数１５】

【０１２３】ただし δ_i＝補正された画像値（ヒストグラムグラデーション
ＨＧ）の、補正されない画像値ｉ（線形グラデーション
ＬＧ）からの偏差Ｎ＝偏差δ_iの数第２ステップにおいて、ＲＭＳ目標値が分類パターンに
基づいてコントラスト補正に対するＲＭＳ予設定値とし
て決定される。

【０１２４】３つの領域“均衡がとられている”，“偏
っている”および“著しく偏っている”への分類は、統
計学的なヒストグラムパラメータＳｋｅｗ“歪度”およ
びＫｕｒｔ“尖度”の、固定されたしきい値ＳＳｗ１，
ＳＳｗ２ないしＫＳｗ１，ＫＳｗ２との比較によって次
のように行われる：分類パターン：

【０１２５】

【表３】

【０１２６】ここでＲＭＳ予設定値は、コントラスト補
正に対するＲｍｓ_iを意味する：Ｒｍｓ１＝弱いコントラスト補正Ｒｍｓ２＝弱いコントラスト補正Ｒｍｓ３＝中間のコントラスト補正Ｒｍｓ４＝中間のコントラスト補正Ｒｍｓ５＝強いコントラスト補正ただしＳＳｗ１，ＳＳｗ２＝ヒストグラムパラメータ“歪度”
のしきい値ＫＳｗ１，ＫＳｗ２＝ヒストグラムパラメータ“尖度”
のしきい値分類の結果として、画像グラデーション分析から導出さ
れた必要なコントラスト補正に対するＲＭＳ予設定値Ｒ
ｍｓ_iが生じる。

【０１２７】それからＲＭＳ予設定値Ｒｍｓ_i（ＲＭＳ
目標値）およびＲＭＳ実際値Ｒ_grdから、第３のステッ
プにおいて補正係数ｋの必要な値が計算される：

【０１２８】

【数１６】

【０１２９】補正係数ｋの値は一般に、０．０（最小の
補正）と１．０（最大の補正）との間にある。補正係数
の計算が１．０より大きな値を生じなければ、値は１．
０に制限される。

【図面の簡単な説明】

【図１】カラー画像処理システムの概略を示す線図であ
る。

【図２】カラー画像処理システムに対する写像変換ない
し相関処理モデルを示す線図である。

【図３】ＣＩＥＬＡＢ−色空間を示す線図である。

【図４】異なったストラクチャの原画におけるヒストグ
ラム−パラメータの頻度分布を示す線図である。

【図５】エントロピー−関数を示す線図である。

【図６】画像にとって重要な部分画像の分類が行われな
い明度−ヒストグラムの経過（従来技術）と画像にとっ
て重要な部分画像の分類が行われた明度−ヒストグラム
の経過とを対比して示す線図である。

【図７】連像的な画像値および離散的な画像値を有する
“等頻度化”方法の原理を示す線図である。

【図８】和−ヒストグラムから補正曲線を決定する方法
を説明する線図である。

【図９】可変のコントラスト補正方法を説明する線図で
ある。

【図１０】ヒストグラム−パラメータ“歪度”および
“尖度”のヒストグラム分布および値を示す線図であ
る。

【図１１】ヒストグラム−グラデーションのＲＭＳ−値
を示す線図である。

【符号の説明】

１スキャナー、２カメラ、３ビデオ入力部、
４モニタ、５色分解版露光装置、６プルーフ
レコーダ、７入力側の色変換器、８画像処理ユニ
ット、８ａ操作端末、８ｂ写像変換ないし相関
処理−ユニット、８ｃ原画分析ユニット、１２
出力側の色変換器、１３基準−色系、１４ＲＧ
Ｂ−色空間、１５装置に無関係な写像変換ないし相
関処理−色空間、１６装置に固有のＲＧＢ−色空
間、１７ＣＭＹＫ−色空間

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像処理用の装置およびシステムにおい
て入力装置を用いて画素毎および走査線に沿った光電走
査によって得られた画像値ないし色値の評価によって原
画の画像グラデーションを分析しかつ補正する方法にお
いて、分析すべき原画をある数の部分画像に分割し、それぞれの部分画像に対して別個に、相応の部分画像に
おける画像値ないし色値の明度成分の頻度分布を部分画
像ヒストグラムとして決定し、個々の部分画像の部分画像ヒストグラムを評価しかつ該
評価に基づいて画像グラデーションに対して画像にとっ
て重要な部分画像を確定し、画像にとって重要な部分画像の部分画像ヒストグラムか
ら、画像にとって重要な部分画像における画像値ないし
色値の明度成分の頻度分布に相応する和ヒストグラムを
計算し、かつ前記和ヒストグラムからヒストグラム修正
の方法に従って、コントラスト補正の目的で原画の画像
グラデーション特性曲線を補正するための補正曲線（Ｇ
＝ｆ（Ｌ））を求めることを特徴とする原画の画像グラ
デーションの分析および補正方法。
【請求項２】画像にとって重要な（ストラクチャ豊富
な）部分画像を確定するための部分画像ヒストグラムの
評価を、統計学的なヒストグラムパラメータを用いて行
う請求項１記載の原画の画像グラデーションの分析およ
び補正方法。
【請求項３】部分画像ヒストグラムの評価のためにそ
の都度、部分画像ヒストグラムのヒストグラムパラメー
タ“ばらつき”（ＳＤｅｖ）およびヒストグラムパラメ
ータ“最も頻度の高い画像値の相対的な面積成分”（Ｆ
ＬＡｎｔ）を用い、前記ヒストグラムパラメータ“ばら
つき”（ＳＤｅｖ）およびヒストグラムパラメータ“最
も頻度の高い画像値の相対的な面積成分”（ＦＬＡｎ
ｔ）は、部分画像の画像領域におけるストラクチャに対
する尺度である請求項２記載の原画の画像グラデーショ
ンの分析および補正方法。
【請求項４】画像にとって重要な部分画像の確定をそ
の都度、分類パターンに従って、ヒストグラムパラメー
タ“ばらつき”（ＳＤｅｖ）およびヒストグラムパラメ
ータ“最も頻度の高い画像値の相対的な面積成分”（Ｆ
ＬＡｎｔ）の、それぞれの原画に対して選択可能なしき
い値（ＳｗＳＤｅｖ，ＳｗＦＬＡｎｔ）との比較によっ
て行う請求項１から３までのいずれか１項記載の原画の
画像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項５】部分画像を分類パターンに従って、部分
画像のヒストグラムパラメータ“ばらつき”（ＳＤｅ
ｖ）の値が前以て決められたしきい値（ＳｗＳＤｅｖ）
より大きくかつ部分画像のヒストグラムパラメータ“最
も頻度の高い画像値の相対的な面積成分”（ＦＬＡｎ
ｔ）の値が前以て決められたしきい値（ＳｗＦＬＡｎ
ｔ）より小さいとき、画像にとって重要であると分類す
る請求項１から４までのいずれか１項記載の原画の画像
グラデーションの分析および補正方法。
【請求項６】ヒストグラムパラメータ“ばらつき”
（ＳＤｅｖ）に対するしきい値（ＳｗＳＤｅｖ）および
／またはヒストグラムパラメータ“最も頻度の高い画像
値の相対的な面積成分”（ＦＬＡｎｔ）に対するしきい
値（ＳｗＦＬＡｎｔ）をその都度、原画の特性に依存し
て選択する請求項１から５までのいずれか１項記載の原
画の画像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項７】ヒストグラムパラメータ“ばらつき”
（ＳＤｅｖ）に対するしきい値（ＳｗＳＤｅｖ）を、す
べての部分画像のヒストグラムパラメータ“ばらつき”
（ＳＤｅｖ）の値の頻度分布から求める請求項１から６
までのいずれか１項記載の原画の画像グラデーションの
分析および補正方法。
【請求項８】部分画像のヒストグラムパラメータ“ば
らつき”（ＳＤｅｖ）およびヒストグラムパラメータ
“最も頻度の高い画像値の相対的な面積成分”（ＦＬＡ
ｎｔ）を、所属の部分画像ヒストグラムの統計学的な評
価によって求める請求項１から７までのいずれか１項記
載の原画の画像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項９】部分画像に対するヒストグラムパラメー
タ“ばらつき”（ＳＤｅｖ）を、次のステップにおいて
求める：所属の部分画像ヒストグラム（Ｈｉ（ｉ），ｉ
＝１，…，Ｍ）から次式に従って部分画像に対する画像
値の数（Ｎ）を計算し、ただし（Ｈ（ｉ））は部分画像
における画像値（ｉ）を有する画素の数に相応し：【数１】前記部分画像ヒストグラム（Ｈｉ（ｉ），ｉ＝１，…，
Ｍ）から次式に従って頻度分布の平均値（Ｍｅａｎ）を
計算し：【数２】次式に従って分散（Ｖａｒ）を計算し：【数３】次式に従ってヒストグラムパラメータ“ばらつき”（Ｓ
Ｄｅｖ）を求める：ＳＤｅｖ＝√Ｖａｒ請求項１から８までのいずれか１項記載の原画の画像グ
ラデーションの分析および補正方法。
【請求項１０】部分画像に対するヒストグラムパラメ
ータ“最も頻度の高い画像値の相対的な面積成分”（Ｆ
ＬＡｎｔ）を次のステップに従って求める：所属の部分
画像ヒストグラム（Ｈｉ（ｉ），ｉ＝１，…，Ｍ）から
次式に従って部分画像に対する画像値の数（Ｎ）を計算
し、ただし（Ｈ（ｉ））は部分画像における画像値
（ｉ）を有する画素の数に相応し：【数４】所属の部分画像ヒストグラム（Ｈｉ）のヒストグラム値
（Ｈｓ（ｉ））を頻度の降下する順序において新しい頻
度分布（ＨＳ（ｉ））に再分類し、累算すべきヒストグラム値（ＨＳ（ｉ））の数（ｎ）を
予め定め、かつヒストグラムパラメータ“最も頻度の高
い画像値の相対的な面積成分”（ＦＬＡｎｔ）を次式に
従って求める：【数５】請求項１から９までのいずれか１項記載の原画の画像グ
ラデーションの分析および補正方法。
【請求項１１】画像にとって重要な部分画像の分類を
次のステップにおいて実施する：ヒストグラムパラメー
タ“ばらつき”（ＳＤｅｖ）および“最も頻度の高い画
像値の相対的な面積成分”（ＦＬＡｎｔ）に対するしき
い値（ＳｗＳＤｅｖ，ＳｗＦＬＡｎｔ）を選択し、すべての部分画像に対するヒストグラムパラメータ“ば
らつき”（ＳＤｅｖ）および“最も頻度の高い画像値の
相対的な面積成分”（ＦＬＡｎｔ）を計算し、かつ計算
されたヒストグラムパラメータ“ばらつき”（ＳＤｅ
ｖ）および“最も頻度の高い画像値の相対的な面積成
分”（ＦＬＡｎｔ）を分類パターンに従って評価する請
求項１から１０までのいずれか１項記載の原画の画像グ
ラデーションの分析および補正方法。
【請求項１２】それぞれの明度段（Ｌ＊）に対して、
個々の部分画像ヒストグラムにおける関数的に対応する
明度値（Ｌ＊）を加算しかつ該加算された明度値（Ｌ
＊）を新しい頻度分布として和ヒストグラムの形におい
て決定する請求項１から１１までのいずれか１項記載の
原画の画像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項１３】補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）をヒストグラム
修正の方法に従って、画像にとって重要な部分画像の和
ヒストグラムのヒストグラム値（Ｈｉ）の累算によって
次式に従って求める：【数６】請求項１から１２までのいずれか１項記載の原画の画像
グラデーションの分析および補正方法。
【請求項１４】累算をその都度、原画の明度範囲の最
小値（ＬＭｉｎ）と最大値（Ｌｍａｘ）との間で実施す
る請求項１３記載の原画の画像グラデーションの分析お
よび補正方法。
【請求項１５】補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）を低域フィルタ
リングによって平滑化する請求項１から１４までのいず
れか１項記載の原画の画像グラデーションの分析および
補正方法。
【請求項１６】補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）の平滑化を、
“平滑化平均値”方法に従って、平滑化された補正曲線
Ｇ＝ｆ（Ｌ）の値を、重み付けされた和として平滑化さ
れていない補正曲線の隣接する値から計算することによ
って実施する請求項１５記載の原画の画像グラデーショ
ンの分析および補正方法。
【請求項１７】可変のコントラスト補正を得るために
補正強度を補正係数（ｋ）を用いて選択可能である請求
項１から１６までのいずれか１項記載の原画の画像グラ
デーションの分析および補正方法。
【請求項１８】原画の明度ヒストグラムからヒストグ
ラム修正の方法に従って、最大の補正強度（１００％）
に相応するヒストグラムグラデーション（ＨＧ）を求
め、最小の補正強度（０％）に相応する線形−グラデーショ
ン（ＬＧ）を発生し、かつ可変のコントラスト補正に対
する補正グラデーション（ＫＧ）を、補正係数（ｋ）を
用いて選択可能な、ヒストグラムグラデーション（Ｈ
Ｇ）の成分および線形グラデーション（ＬＧ）の成分の
加算によって形成する請求項１７記載の原画の画像グラ
デーションの分析および補正方法。
【請求項１９】補正グラデーション（ＫＧ）の形成を
次式に従って行い、ただし補正係数（ｋ）は０．０ない
し１．１の値領域にある：ＫＧ＝ｋ＊ＨＧ＋（１−ｋ）＊ＬＧ請求項１８記載の原画の画像グラデーションの分析およ
び補正方法。
【請求項２０】補正係数（ｋ）をその都度、原画の特
性に依存して選択する請求項１７から１９までのいずれ
か１項記載の原画の画像グラデーションの分析および補
正方法。
【請求項２１】補正係数（ｋ）を、計算されたコント
ラスト補正の補正強度および／または原画における明度
分布の経過に依存して選択する請求項２０記載の原画の
画像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項２２】最大補正強度を表すＲＭＳ実際値（Ｒ
ＭＳ_grd）を補正曲線Ｇ＝ｆ（Ｌ）からヒストグラム−
グラデーション（ＨＧ）の、線形−グラデーション（Ｌ
Ｇ）からの平均二乗偏差として次式に従って計算する：【数７】ただし δ_i ＝補正された画像値（ヒストグラム−グラデーショ
ンＨＧ）の、補正されていない画像値ｉ（線形−
グラデーションＬＧ）からの偏差、Ｎ＝偏差（δ_i）の数請求項１７から２１までのいずれか１項記載の原画の画
像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項２３】ＲＭＳ目標値（Ｒｍｓｉ）をコントラ
スト補正に対する予設定値として、分類パターンに従っ
て、画像にとって重要な部分画像の和ヒストグラムから
計算される統計学的なヒストグラム−パラメータ“歪
度”（Ｓｋｅｗ）および“尖度”（Ｋｕｒｔ）の、前以
て決められたしきい値（ＳＳｗ，ＫＳｗ）との比較によ
って求める請求項１７から２２までのいずれか１項記載
の原画の画像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項２４】補正係数（ｋ）を、ＲＭＳ目標値（Ｒ
ｍｓｉ）とＲＭＳ実際値（ＲＭＳ_grd）との商から形成
する請求項１７から２３までのいずれか１項記載の原画
の画像グラデーションの分析および補正方法。
【請求項２５】原画の画像グラデーションの分析を、
原画の複製に対して必要な分解能（精密スキャン）に比
べて粗い分解能（粗スキャン）による原画の走査によっ
て得られる画像値に基づいて行う請求項１７から２４ま
でのいずれか１項記載の原画の画像グラデーションの分
析および補正方法。
【請求項２６】入力装置に対応する第１の色空間（１
４）の画像値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、関数的に対応する、前
記第１の色空間（１４）に無関係な第２の色空間（１
５）（基準−色空間；写像変換ないし相関処理−色空
間）の画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）に変換し、かつ画像
処理に対する設定値を求めるための画像グラデーション
の分析を前記変換された画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）に
基づいて実施する請求項１７から２５までのいずれか１
項記載の原画の画像グラデーションの分析および補正方
法。
【請求項２７】カラー画像処理に対する装置およびシ
ステムにおいて入力装置を用いた画素毎および走査線に
沿った、３色走査によって得られた画像値の評価によっ
て原画の画像グラデーションを分析しかつ補正する方法
において、前記入力装置に対応する第１の色空間（１４）の画像値
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、関数的に対応する、前記第１の色空
間（１４）に無関係な第２の色空間（１５）（基準−色
空間；写像変換ないし相関処理−色空間）の画像値（Ｌ
＊，ａ＊，ｂ＊）に変換し、かつ画像処理に対する設定
値を求めるための画像グラデーションの分析を前記変換
された画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）に基づいて実施する
ことを特徴とする原画の画像グラデーションの分析およ
び補正方法。
【請求項２８】画像処理に対する装置およびシステム
において入力装置（１，２，３）を用いた画素毎および
走査線に沿った、３色走査によって得られた画像値の評
価によって原画の画像グラデーションを分析しかつ補正
する装置において、前記入力装置（１，２，３）に対応する第１の色空間
（１４）の画像値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を関数的に対応する、
前記第１の色空間（１４）に無関係な第２の色空間（１
５）（基準−色空間；写像変換ないし相関処理−色空
間）の画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）に変換するための、
前記入力装置（１，２，３）に接続されている色変換器
（７）と、前記変換された画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）を操作手段
（８ａ）を用いて処理するための処理ユニット（８）お
よび前記処理された画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）を一時
記憶するための写像変換ないし相関処理ユニット（８
ｂ）と、前記処理ユニット（８）および前記操作手段（８ａ）に
接続されている、前記第２の色空間（１５）の前記変換
された画像値（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）に基づいた画像処理
に対する設定値を求めるために原画の画像グラデーショ
ンに分析を実施する原画分析ユニット（８ｃ）とを備え
ていることを特徴とする原画の画像グラデーションの分
析および補正装置。