JPH07222006A

JPH07222006A - 画像コントラスト改良方法

Info

Publication number: JPH07222006A
Application number: JP6262054A
Authority: JP
Inventors: Reiner Eschbach; エッシュバッハライネル; Brian L Waldron; エル．ウォルドロンブライアン; William A Fuss; エイ．ファスウィリアム
Original assignee: Xerox Corp
Current assignee: Xerox Corp
Priority date: 1993-10-07
Filing date: 1994-09-30
Publication date: 1995-08-18
Anticipated expiration: 2021-07-05
Also published as: US5450502A; JP3792739B2

Abstract

(57)【要約】（修正有）【目的】画像のコントラストを改良し、画像の外観を
向上する方法。【構成】ＲＧＢ色空間により定義された自然景観画像
をまず、色空間変換器１２に送り、ＲＧＢ信号を、改良
処理のために選択される色空間に変換する。色空間変換
器１２の出力は、ヒストグラム処理を含む自動画像改良
デバイス１４により処理され、デバイス１４は、プリン
タ１８等の出力デバイスのＴＲＣ（階調複製曲線）コン
トローラ１６を駆動する信号を生成する。ＴＲＣコント
ローラ１６は、プリンタ１８又はその他の出力デバイス
への次なる転送のために、処理されたデータを任意の出
力バッファ２０に送る。ＴＲＣは画像毎に変更される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、絵的景観を有するデジ
タル画像の外観を改良する方法及び装置に関し、さらに
詳細には、絵的景観内のコントラストを改良する方法に
関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来
は、コピー機又はスキャン・トゥー・プリント（scan t
o print ；走査して印刷を行う）画像処理システムは一
般に、入力画像を可能な限り正確に複製するため、即ち
コピーするために使用された。よってコピー機は、可能
な限り正確に、きずも何もかもコピーしていた。しかし
ながら顧客が、文書複製の要求に詳しくなるにつれて、
彼らは、正確なコピーが必ずしも彼らの欲する所ではな
いということを認識する。その代わりに、彼らはむし
ろ、可能な限り質のよい文書出力を得たいと思うのであ
る。最近まで、コピー機又はスキャン・トゥー・プリン
トシステムの出力した画像の質は、入力した文書の質に
直接関係していた。非常に日常的な入力文書の１つに、
写真がある。不具合なことに、フォトグラフィは、特に
アマチュアの場合には正確な技術ではなく、元の写真の
質が悪いことがしばしばある。あるいはまた、技術が劣
っていること、写真の古さ又は画像の劣化変動等によ
り、満足できない望ましくない外観を呈する写真とな
る。そこで望ましいのは、写真をできる限り質良くコピ
ーすることであり、オリジナルをそのままコピーするこ
とではない。

【０００３】画像に対してなすことのできる１つの改良
は、コントラストの改良である。コントラストは、画像
のダイナミックレンジ（dynamic range ）、又は画像が
定義される可能な濃度の濃度範囲、の知覚に関するもの
である。経験的に、好ましい画像はコントラスト度が比
較的高いものである；即ち、好ましい画像は、可能な実
質的な全ダイナミックレンジを使用する。画像のダイナ
ミックレンジは、経験的に、画像上のヒストグラムを実
行することによって測定されることができ、ヒストグラ
ムは、その画像内にどれくらいの画素があれば、その画
像が可能明度の範囲内の特定明度を有するかを決定す
る。好ましい画像は、画像の全ダイナミックレンジを使
用していることを示すヒストグラムによって特徴付けら
れる傾向がある。最も一般的なアルゴリズムは、アー
ル．シー．ゴンザレス（R. C. Gonzales）及びビー．エ
イ．フィッツ（B. A. Fittes）による「相互作用的画像
改良のためのグレーレベル変換（Gray level transform
ation for interactive imageenhancement ）」１９
７５年遠隔有人システムでの第２会議の議事録(Proc. S
econd Conference on Remotely Manned System）］；イ
ー．エル．ホール（E. L. Hall）の「コンピュータ画像
改良のためのほぼ均一な分布（Almost uniform distrib
utions for computer image enhancement ）」（IEEE T
rans. Comput. C-23, 207-20，1974年）；ダブリュ．ケ
イ．プラット（W. K. Pratt ）の「デジタル画像処理
（Digital Image Processing）」（Wiley, New York, 1
978 年）；エム．ピー．エクストロム（M. P. Ekstrom
）の「デジタル画像処理技術（Digital Image Process
ing Techniques ）」（Academic Press, Orlando, 1984
年）；ジェイ．シー．ルス（J. C. Russ）の「画像処
理ハンドブック（The Image Processing Handbook ）」
（CRC Press Boca Raton, 1992年）で述べられているよ
うなヒストグラム平調化（flattening））／ヒストグラ
ム平坦化（equalization）アルゴリズムである。しかし
ながら、ヒストグラムが全体にわたってフラットである
場合には、アプリケーションが、視覚的に満足のいく画
像を生成すべきであった数多くの場合において、望まし
くない画像が生成されることが目立つ。ヒストグラムを
フラットニングする技術は、医療的アプリケーション又
は遠隔検知アプリケーションの場合のように、アプリケ
ーションが画像中の特徴の検出を要求する場合において
よい働きをする。ヒストグラムフラットニング技術に対
する変更は、エス．エム．ピザー（S. M. Pizer ）他に
よる「適応ヒストグラムフラットニング及びその変形
（adaptive histogram equalization and its variatio
ns）」［コンピュータビジョングラフィクス及び画像処
理（Comput. Vision graphics and Image Proc. ）39,
355-368, 1987 年］及びそれに記載されているものにお
けるような適応ヒストグラム平坦化（adaptive histogr
am equalization 、ＡＨＥ）として知られている。ＡＨ
Ｅはまた、画像の美的な外観は問題としないが、画像の
情報内容（即ち、どのくらい詳細に見ることができる
か）が重要である場合には良い働きをする傾向がある。
このような目的及び前提が存在しない場合には、ヒスト
グラムのフラットニング及びその知られた変更は、うま
く作用しない。

【０００４】アール．シー．ゴンザレス及びピー．ウィ
ンツ（P. Wintz）の「ヒストグラム変更技術による画像
改良（Image Enhancement by Histogram Modification
）」［Addison-Wesley Publishing 、1977年、デジタ
ル画像処理（digital Image Processing） P. 118 〜］
において、当該分野で知られるヒストグラムフラットニ
ング関数（histogram flattning functions ）が述べら
れていることも注記する。

【０００５】

【課題を解決するための手段及び作用】本発明の一態様
によれば、自然景観画像におけるコントラストを改良す
る方法が提供され、その方法では、元の色座標セットか
ら、１つの項目が画像の明度又は濃度に関係する表現
に、画像を変換する。画像のグローバルヒストグラムを
その項目に対して求め、画像中の濃度の各可能レベルに
おける画素の集団を表示（プロット）する。ヒストグラ
ムは、関数における強い山と谷を弱める特性を有するフ
ィルタによって作用されるが、ヒストグラムのフラット
な部分に効果を及ぼすことがない。フィルタ処理された
ヒストグラム信号は、画像が印刷されるデバイスにおけ
るＴＲＣ写像（マッピング）を制御するために使用され
る。

【０００６】本発明の別の態様によれば、上述の方法を
用いて、そしてさらに、画像を多くのセグメント（セグ
メントの各々はその画像セグメントに対するローカル
（局所的）ヒストグラム信号で表現される）に分割する
ことによって、最も多く画像情報を有すると思われる領
域において、コントラストを概算する。各ローカルヒス
トグラム信号は、グローバル（大域的）ヒストグラムに
比較され、局所的な画像の変動（ばらつき）が決定され
る。ローカルヒストグラムをグローバルヒストグラムと
比較することによって、適切なヒストグラム信号が引き
出され、適所のヒストグラムフィルタに送られる。

【０００７】本発明のまた別の態様に従えば、適切な画
像ヒストグラムから引き出されたＴＲＣが、画像のカラ
ーチャネルに与えられる。

【０００８】ヒストグラムフラットニングは、画像の細
部を改良するように作用することのできる価値ある技術
であるが、その結果生じるものは人為的すぎる。本発明
は、ある関数をヒストグラムデータに適用し、その関数
を、画像の問題のある領域には強く、一方問題のない画
像領域には弱く作用するように適用する。べき関数（po
wer function）が、この要求をよく満足させる。

【０００９】さらに、フラットニングのグローバルな決
定が利用できるが、それは、画像の高い画像内容領域を
利用すれば全体の画像のコントラストをより良く決定で
きる。従って、あまり重要でない／背景のヒストグラム
と、より重要な／前景領域のヒストグラムとを、そのよ
うな特定領域のヒストグラムの相対的分布を検討するこ
とによって、区別化することにより、この要求によく応
えることとなる。

【００１０】本発明の請求項１の態様によれば、電子信
号のセットとして記録された自然景観画像中のコントラ
ストを改良する方法であって、自然景観画像を形成する
元々の電子信号の少なくとも１つの成分が、画像の明度
を表す信号によって定義されることを確実に行うステッ
プと、電子信号の明度表現から、画像内の各可能な明度
レベルで信号群を表現するヒストグラム信号を得るステ
ップと、信号中の強いピーク及び谷を減少する特性を有
するフィルタによってヒストグラム信号に作用するステ
ップと、フィルタ処理されたヒストグラム信号を使用し
て、プリンタドライバ信号への、入力信号のトーン写像
を得るステップと、得られた全体的写像を用いて、自然
景観画像を形成する各電子信号に対して、電子信号を出
力ドライバ信号に写像するステップと、を含む。

【００１１】本発明の請求項２の態様によれば、請求項
１の態様において、画像内の各可能な明度レベルで信号
群を表現するヒストグラム信号を得るステップが、明度
信号から、各可能な明度レベルで明度信号群を表現する
グローバルヒストグラム信号を生成するステップと、グ
ローバルヒストグラム信号を基準フラット信号に比較
し、その比較から、ヒストグラム信号のフラット性を示
すグローバル分散を得るステップと、明度信号から、画
像を複数の離散領域に分割するステップと、画像の各離
散領域に対して、ローカルヒストグラム信号を生成する
ステップであり、該ローカルヒストグラム信号が、その
中の各可能明度レベルで明度信号群を表現する、前記ロ
ーカルヒストグラム信号生成ステップと、各ローカルヒ
ストグラムを基準フラット信号に比較して、その比較か
ら、ローカルヒストグラムのフラット性を表現するロー
カル分散を得るステップと、ローカルヒストグラムが、
調整されたグローバル分散より小さい分散を有するかど
うかを決定するために、各ローカル分散とグローバル分
散を比較するステップと、少なくとも所定数のローカル
分散が、調整されたグローバル分散より少ない場合に、
調整されたグローバル分散値より少ない分散を有するロ
ールヒストグラム信号の重み付け合計を形成し、関連ヒ
ストグラム信号を得るステップと、を有する。

【００１２】

【実施例】図１は、従来のように、カラー画像の場合の
ＲＧＢ空間か、白黒画像の場合の濃度空間か、のどちら
かで定義される画像信号を生成する白黒又はカラースキ
ャナであり得るスキャナ１０を示す。扱うこれらの画像
は、自然を絵的に表したもの、即ち、自然景観を表すも
のである。あるコンピュータによって生成された画像
を、自然景観を表すものとみなすこともできるが、本実
施例で意図する画像クラスは主に、走査された写真であ
る。画像自体は画素によって定義され、ここで、各画素
は、白レベルと黒レベルの間で変化するグレー値を有す
る。算定が８ビット情報に基づいてなされ得る一般的に
望ましいシステムでは、２５６レベルのグレーが使用可
能である。画素はまた、位置によって識別される、即ち
画素は、画像中で唯一つの領域を規定し、走査線中の位
置、及び１ページ中の走査線位置によって識別される。
従ってカラーは、画像中の各カラー画素に対するトリプ
レット（三つ組）のグレー画素によって表され、各グレ
ー画素トリプレットは、各分離部分においてカラーを定
義し、それらが一緒になってカラー画素が形成される。

【００１３】スキャナ１０の出力を、自動画像改良シス
テム（automated image enhancement system）に送るこ
とができ、本文中で該自動画像改良システムについての
さらになる定義を行うこととする。本発明の目的のため
に、自動画像改良システムは、絵で表された領域と絵で
表されない領域とを含む画像のタイプを文書内で識別す
ることのできるセグメンテーションシステムを含み得
る。本文中で述べる自動画像改良システムの出力は最終
的に、プリンタ、ＣＲＴ、又はその他同様物に送られる
ことが想定されるであろう。このようなデバイスは、多
くの特徴を有し得るとともに、レーザプリンタ、又はイ
ンクジェットプリンタ、又はＬＥＤディスプレイ、又は
ＣＲＴディスプレイであり得る。しかしながら、そのよ
うなデバイスへの一般的な要求として、グレーの絵画像
を表現するということがある。これは、グレー印刷又は
疑似グレー印刷によりなされ得る。

【００１４】本画像改良システムを動作するためのデー
タを引き出すために、コピープラテン上に置かれスキャ
ナの電子光学システムによって走査される文書をプレス
キャン（prescan 、事前走査）し、文書画像を表す信号
を生成することが可能である。別法としては、前もって
走査された又はあるその他のシステムから引き出された
画像を、メモリから自動画像改良システムに送ることが
可能であり、この場合には、受け取られた画像を必要に
応じてサンプリングする。

【００１５】プレスキャンは、不完全に（少なめに）サ
ンプリングされる、即ち画像を、コントラスト改良の目
的で、システムの最終的な分解力でサンプリングする必
要はない。実際上は、画像全体を表すとともに、画像全
体にわたって離散する、比較的少ない数の画素が、この
目的のために画像を正確に表現することができるという
ことが決定された。或る実施例では、ほぼ５１２画素×
５１２画素における画像から得られる画素ブロックを使
用する。この選択の第１の目的は、ソフトウェア画像改
良システムが絵画像を処理することのできる速度を改良
することである。一般的な画像分解でのサンプリングで
は、本文中で発明のプロセスにおいて見られる結果が大
きくは改良されず、また必要とされるソフトウェア処理
時間が多大に増大される。これから述べる発明のプロセ
スのハードウェアを、画像を不完全にサンプリングしな
いことを決定することが可能である。

【００１６】本発明を使用するシステムを、概して図１
のように示すことができ、図１では、ＲＧＢ色空間によ
って定義された自然景観画像をまず、色空間変換器１２
に送り、色空間変換器１２は、ＲＧＢ信号を、改良処理
のために選択される色空間（後程明らかにする）に変換
する。色空間変換器１２の出力は、後で詳細に述べるよ
うに、自動画像改良デバイス１４により処理され、デバ
イス１４は、プリンタ１８等の出力デバイスのＴＲＣ
（tone reproduction curve 、階調複製曲線）コントロ
ーラ１６を駆動する信号を生成する。ＴＲＣコントロー
ラ１６は、プリンタ１８又はその他の出力デバイスへの
次なる転送のために、処理されたデータを任意の出力バ
ッファ２０に送る。後でより十分に述べるように、本発
明は、画像毎にＴＲＣを変更する。ＴＲＣコントローラ
１６が、デバイス独立データストリームを、印刷又はデ
ィスプレイのために用いられるデバイス依存データに合
わせるように調整するために一般的に使用されるＴＲＣ
コントローラと、独立的に又は一体的に働くということ
は明白であろう。

【００１７】実行された自動画像改良デバイスの各処理
ステップを見ると、第１ステップでは、スキャナ１０等
から最初に受け取られた最初のカラー画像データは、最
初はＲＧＢ空間、即ち赤−緑−青の色空間にあると想定
され、発明のプロセスのために、上記最初のカラー画像
データを、まず色空間変換器１２において輝度空間（Ｙ
Ｃ₁Ｃ₂ ）に変換しなければならない。その他の画像処
理で、ＲＧＢ値を輝度（luminance ）／クロミナンス
（chrominance ）空間に変換することは一般的であるの
で、画像がすでに輝度空間にあることが可能である。Ｙ
Ｃ₁Ｃ₂ 空間は、発明のプロセスを実行するのに使用可
能な空間であり、ゼロックスＹＥＳ空間は、そのような
空間の１つの可能な例である。使用されるどんな空間
も、「ゼロックスカラー符号化基準（Xerox Color Enco
ding Standard ）」ＸＮＳＳ２８９００５（１９８９
年）のゼロックスＹＥＳのＹにように、明るい又は暗い
といった人間の視覚に関係する要素を有していなければ
ならない。以下では、ゼロックス（Xerox ）のＹＥＳ色
空間を用いて本発明を述べる。

【００１８】ここで、上記ゼロックスＹＥＳ色空間につ
いて記す。ゼロックスのＹＥＳ線形カラーモデルは、色
を、輝度（luminance ）Ｙと、２つのクロミナンス（ch
rominance ) 値Ｅ及びＳによって特定する。Ｙ、Ｅ、及
びＳを以下のように定義する。

【００１９】Ｙ＝０．２５３Ｒ＋０．６８４Ｇ＋０．０６３ＢＥ＝０．５０Ｒ − ０．５０ＧＳ＝０．２５Ｒ＋０．２５Ｇ − ０．５０ＢＲ、Ｇ、Ｂは、標準原色の三刺激値であり、それらは、
等しい三刺激値が、白と同じ色度（chromaticity）を有
する刺激値を定義するように基準化されている。

【００２０】Ｅ及びＳは、クロミナンス又は反対色値
（opponent-color value）である。Ｅはレッド−マイナ
ス−グリーン、そしてＳはイエロー−マイナス−ブルー
である。クロミナンスは、無彩色（neutral color ）に
対してゼロである三刺激値であり、無彩色は、白と同一
の色度を有する刺激値である。定義では、Ｒ、Ｇ、Ｂ三
刺激値は、無彩の刺激値に対して等しく、Ｅ及びＳの値
はゼロである。全ての生成可能な色に対して、Ｙは負で
はなく、一方Ｅ及びＳは、負又は正のどちらかになり得
る。

【００２１】ゼロックス／ＹＥＳ線形カラーモデルは、
ゼロックス／ＲＧＢ線形カラーモデルと同じ色度値を有
する原色を特定するが、必ずしも同じ白色点（white po
int）を特定するとは限らない。このことは、Ｅ及びＳ
値が、基準化のために使用されるいかなる白色点に対し
てもゼロであるということを保証する。しかしながら、
Ｙ値は、ＣＩＥ標準観測者にとってその標準の白色点を
使用する場合のみ、輝度となる。異なる白色点が使用さ
れた場合におけるゼロックス／ＹＥＳ線形カラーモデル
の使用法は、上記文献［ＸＮＳＳ２８９００５（1989
年）の「ゼロックスカラー符号化基準（Xerox Color En
coding Standard ）］のセクション６．３に記載されて
いる。

【００２２】ゼロックス／ＹＥＳ線形カラーモデルは、
白黒両立式カラーモデルであり、それは、テレビ放送の
ナショナルテレビジョンシステム委員会（National Tel
evision System Committee、ＮＴＳＣ）の使用する輝度
−クロミナンスシステムに類似する。双方の利点は、輝
度及びクロミナンスとして符号化された色を受け取る白
黒デバイスが、クロミナンスを無視し、輝度のみを用い
ることによって、簡便にグレースケール表示を得ること
が可能であるということである。

【００２３】本発明のその後のプロセスを述べるにあた
って、図２の画像を参照する。図２は、８ビットのグレ
ーレベルを有する実際のカラー画像を黒・白の線図で複
製したものである。複製が困難であるため、原画像を、
このアプリケーションの目的のために線図によって表す
ことが必要であったが、その後の図で示すデータは、実
際の画像に対するものである。

【００２４】自動画像改良デバイス１４内で実行される
次のステップは、いくつかのシステムパラメータによっ
て画像を測定することである。本実施例では、絵画像の
輝度即ちＹ成分のグローバルヒストグラムを導き出す。
図３で示すヒストグラムは、画像中の各可能輝度値での
画素群マップである。グローバルヒストグラムは、図２
の全画像に関する。８ビット空間のようなマルチビット
空間での操作の場合には、輝度値が０〜２５５間に分布
するということがわかるであろう。

【００２５】次に、全画像のグローバルヒストグラムに
加えて、図４を参照すると、画像が１セットのローカル
（局所的）領域（その領域は大きさが同じである必要は
ない、又はあらゆる形態で順序付けを行ってよい）に分
割されており、また各局所領域からヒストグラムが得ら
れる。必要でないことが後程明らかになるが、複数のロ
ーカルヒストグラムが処理のために望ましいということ
が決定された。図５は、グローバル画像をローカル領域
に分割する方法の別法を示す。視覚的なコントラストは
大域的な現象ではないのでローカル領域ヒストグラムが
得られ、従って大域的な測定と同様に局所的な測定が必
要である。即ち、１つの領域は完全なダイナミックレン
ジを有しておらず、ユーザとしてはかなり高いコントラ
ストを有することを好む。また多くの画像では、局所性
が、画像の部分の相対的な重要性を示す。さらに、コン
トラスト調整には無関係な大きな背景領域は、コントラ
スト調整を困難にするようにグローバルヒストグラムを
スキューさせる傾向がある。グローバルヒストグラムに
加えてローカルヒストグラムを用いることにより、この
ような大きな背景領域の影響を減少することができる。

【００２６】改良プロセスの次のステップでは、フラッ
ト（平調な）ヒストグラムを例にとって、グローバルヒ
ストグラムを基準物に比較する。フラットヒストグラム
は、ここで述べるように、画像内で起こり得る各濃度又
は輝度に対して均一な数の画素を提供する基準信号であ
る。グローバルヒストグラムは、このフラットヒストグ
ラムに比較されて、分散（variance）の形でコントラス
トの大域的な測定を行う。分散Ｖは、次の式で表され
る。

【００２７】

【数１】

【００２８】ここで、ｃは再正規化の定数である。また
Ｈ（ｉ）は、対象の画像のヒストグラム関数を表し、Ｒ
（ｉ）は、フラットヒストグラム又は基準値を示し、そ
してｉは、画像の或る２次元画素位置を示す。

【００２９】一般的に言えば、分散の値が小さくなれば
なるほど、ヒストグラムはよりフラットになる。フラッ
トヒストグラム信号は、「フラット」ではなく、むしろ
望ましい基準を示すように作られることが可能であると
いうことが、疑いなく理解されるであろう。

【００３０】図６〜図９は、図４のローカルヒストグラ
ムのレイアウトを用いたローカルヒストグラムを示し、
図６は第１列のヒストグラムを、図７は第２列のヒスト
グラムを、図８は第３列のヒストグラムを、そして図９
は第４列のヒストグラムを示す。分散値はまた、各ロー
カルヒストグラムに対して決定され、それを図１０で示
す。グローバルヒストグラムの分散値は、ブロックＹ１
で示され、４４ＡＵ（arbitrary units ，任意ユニット
−他の数に対してのみ重要である）を有する。Ｙ１とＹ
２を比較することによってわかるように、ローカルヒス
トグラムの分散は幅広く変動しており、１０［ローカル
ヒストグラム（２，２）］から４６５（３，０）までの
数に及んでいる。これを、第１グローバルヒストグラム
Ｙ１に対する分散値と、いくつかのローカルヒストグラ
ムＹ２に対する分散値の２つのグループの分散値にす
る。

【００３１】次に、グローバル及びローカルヒストグラ
ム分散値は、最も小さな分散値によって定義される最も
平坦化されたヒストグラムを求めて、比較される。これ
を実行するために、定数αを乗算したグローバル分散値
を、ローカルヒストグラム値に比較する。定数αは、２
つの分散値を等化するように選択される。画像にわたっ
て、グローバルヒストグラム値がローカルヒストグラム
値より、よりフラットであれば、グローバルヒストグラ
ムは、「関連する」ヒストグラムであるとされ、さらな
る処理で使用される。あるいはまた、１つ又はそれより
多くのローカル分散値が、グローバル値より小さけれ
ば、それらのローカルヒストグラムを使用して、関連す
るヒストグラムを形成するとともに、次の処理でそれを
使用する。図１０で示す例では、定数乗数２と選択し、
この「２」は、一般的な画像に対して良い結果を与える
ということがわかり、比較のためのグローバル分散数は
「８８」ということになる。ブロックＹ２において、
「８８」より小さいローカル分散数を有する全てのロー
カルヒストグラムを、関連ローカルヒストグラムとして
マーク付けする。図１０と図４を比較することによって
わかるように、大きな背景部分［ローカルヒストグラム
（０，０）、（０，１）等］は、画像には関係がないと
見なされる。関連ローカルヒストグラムの重み付け合計
を使用して、図１１で示すグローバル関連ヒストグラム
を得る。この場合には、簡易性のために、全てのローカ
ルヒストグラムの均一な重み付けを用いた。

【００３２】乗数２は、関連ヒストグラムと非関連ヒス
トグラムとを区別化する一方法にすぎないことに気付く
べきである。別の方法は、最も小さい分散値を有する固
定数のローカルヒストグラムを選択することである。ま
た別の方法では、分散値が増加するに従って重み付けフ
ァクタが減少する全てのローカルヒストグラムの重み付
け合計を使用することである。さらに別の方法では、ロ
ーカルヒストグラムは、少なくとも所定数Ｔのローカル
ヒストグラムが、関連するローカルヒストグラム又は方
法のあらゆる組合せであると示される場合にのみ、関連
していると見なされる。

【００３３】画像を改良するためにさらなる処理のため
に使用するのは、図１１で示す関連グローバルヒストグ
ラムである。

【００３４】従来技術では、ヒストグラム形状をフラッ
トニング（平調化）又は所定形状に調整することにより
ヒストグラムを再形状化することが教えられてきた。本
発明によれば、適切なフラットニングの効果により画像
ヒストグラムが所定の形状にされるのではなく、コント
ラスト改良処理を通じて保持しなければならないヒスト
グラムの識別特徴を生じさせる、ということが決定され
た。しかしながら、関連して述べたように、ヒストグラ
ムの平坦化（平化）の方法は、非常に有効な方法であ
る。従って、本発明の趣旨は、実行の簡易性を維持する
ヒストグラム平坦化に対して修正を行い、それと同時に
画像のヒストグラムの特徴を保持することである。これ
を、関連するヒストグラムをフィルタリングすることに
よって達成し、最終的な変更ヒストグラムを得、そして
この変更ヒストグラムを、標準的なヒストグラム平坦化
ルーチンの入力として使用する。このようにして、ヒス
トグラム特徴を維持すると同時に、標準的ヒストグラム
平坦化処理の簡易性を維持する望ましい効果を達成する
ことが可能である。

【００３５】従って、そして、このような要求を達成す
るフィルタリング関数の結果である図１２を参照する
と、ヒストグラムのカーブは、

【００３６】Ｈ（ｉ）β

【００３７】という関数を用いて操作されることによっ
て、平調（フラット）化されることができる。ここでβ
は、１未満である。経験的に、βは５分の１であること
が可能であるとともに、望ましい結果を生成することが
できるということが決定された。あるいはまた、βはユ
ーザによってコントロールされることが可能である、即
ち、ユーザは、満足のいく結果が得られるまで、画像を
見てβを変えることができる。あるいは、βは画像から
決定されてもよい。値βはまた、関数１／Ｎとして与え
られることが可能であり、ここでＮは２より小さい。

【００３８】概して、元のヒストグラムの、最も減少す
る非線型関数が、関連ヒストグラムへのフィルタ関数と
して作用することが可能である。フィルタ関数の主な特
質は、ヒストグラムの変動を減少するとともに、元の画
像データより、より一層フラット又は均一な分布を有す
る最終的な変更ヒストグラムにすることである。図３の
元のヒストグラムを図１２の最終変更ヒストグラムと比
較することによって、このことがわかる。図１２で示す
ヒストグラムは、図３で示すものよい変動が少ない。図
１２の変更ヒストグラムのフラットニングは、画像改良
のためのトーン再生カーブ（tone-reproduction curve
）即ちＴＲＣを計算するための、標準ヒストグラム平
坦化ルーチンを用いることによって達成される。図１２
のヒストグラムから得られるＴＲＣを図１３で示す。Ｔ
ＲＣカーブは、画像改良を目的とするシステムの出力に
対する入力の関係を表示する関数である。この関数を次
に、完全な入力画像に適用する。図１３で与えられるＴ
ＲＣは、図１２のヒストグラムを有する画像を、フラッ
トな又は平坦化されたヒストグラムを有する画像に変え
る。しかしながら、本発明では、得られたＴＲＣを使用
して図１２に対応する画像に作用するのではなく、それ
を使用して、図３に対応する画像に作用する。図１４
は、図１３で示されるＴＲＣを用いて、元の入力画像を
変更した結果のヒストグラムを示す。図１４からわかる
ように、図３で示されるヒストグラムと同じく、より広
がりのある特徴を有するが、図１４の方は、そのヒスト
グラムの主要な特徴を維持しているとともに、所定の形
状にされてはいない。

【００３９】３番目の関数β＝０．３３、４番目の関数
β＝０．２５、５番目の関数β＝０．２のオーダー（順
序）ルートのような関数を使用すると、画像コントラス
トの改良に対する良い成果が見られた。概して、ヒスト
グラムをフィルタリングするために使用される関数は、
β＝０の場合には、最終的な変更ヒストグラムがフラッ
トになり、従って結果として生じるＴＲＣはデータに作
用しない、即ち、コントラストを改良せず、そして、β
＝１の場合には、結果としてのＴＲＣが、画像ヒストグ
ラムを平坦化するように最終ヒストグラムに作用しな
い、即ち、コントラスト改良の度合が強すぎる、といっ
たルート関数として容易に実行されることができるとい
うことが言える。

【００４０】決定されるＴＲＣ関数は、次に、輝度／ク
ロミナンス空間で定義される画像の輝度値に適用される
ことができ、それによって許容可能な結果が生成され
る。しかしながら、さらに、同一のＴＲＣカーブを、画
像を元々定義していた赤、緑、青の画像成分の各々に適
用することができる。このことにより、幾分良い結果が
生成されるようである。

【００４１】図１５で示すフローチャートによるプロセ
スを見ると、ステップ４００において、入力データ源か
らＲＧＢデータを受け取り、ステップ４０２で、そのＲ
ＧＢデータをＹＣ₁Ｃ₂ データに変換する。ステップ４
０４で、データを低解像度で任意にサンプリングする。
ステップ４０４は、グローバルヒストグラムといくつか
のローカルヒストグラムの並行処理を行うために分岐し
始める。ステップ４０６では、画像のグローバルヒスト
グラムを得、ステップ４０７で、グローバルヒストグラ
ムに対して分散値Ｖ_Gを算定し、その一方で、ステップ
４１０、４１２、及び４１４では、画像をＮ個の領域に
分割し、各領域に対するローカルヒストグラムを得、分
散値Ｖ_Nを、各ローカルヒストグラムに対して計算す
る。ステップ４２０、４２２、及び４２４では、各ロー
カル分散値を、乗数αで調整されたグローバル分散値と
比較し、調整されたグローバル分散値未満の場合には、
ヒストグラムＮをマーク付けする。その処理を、Ｎ個の
領域の各々が処理されるまで続ける。ステップ４２６で
は、マーク付けされたヒストグラムが、少なくともＴ個
のローカルヒストグラムがマークされていることを確か
める。マークさていなければ（ステップ４２６がノーな
らば）、ステップ４２８で、さらなる処理のためにグロ
ーバルヒストグラムを呼び出す。少なくともＴ個のヒス
トグラムがマークされていれば、ステップ４３０におい
て、マークされたローカルヒストグラムの重み付け合計
を作成して、関連ヒストグラムを生成する。ステップ４
３２では、ヒストグラム弱化関数を適用し、そしてステ
ップ４３４では、結果として生じた最終ヒストグラム関
数から新しいＴＲＣ写像が算定され、ステップ４３６
で、修正されたＴＲＣ写像を用いて、コントラストを修
正された画像が印刷又はディスプレイされることができ
る。

【００４２】別の実施例では、図１５のステップ４２０
の分散乗数αが、グローバル分散値Ｖ_gの関数とされ
る。低いグローバル分散値の場合、ステップ４２０で与
えられる単純な乗数を使用する。ここで、値がＶ_g＜５
０＝Ｖ_lowであれば、低いグローバル分散を良く示すも
のであることがわかった。適度な（中位の）グローバル
分散値の場合には、αＶ_lowより小さい分散値を有する
ローカルヒストグラムの数が決定され、その数が、ロー
カルヒストグラムの少なくとも所定数Ｔより多ければ、
それらのヒストグラムが、関連ヒストグラムであると示
される。決定されたが数がＴ個のローカルヒストグラム
より少なければ、αＶ_moderateより小さい分散値を有す
る全てのローカルヒストグラムが適切である（関連す
る）と見なされる。この場合には、ステップ４３２にお
けるヒストグラム弱化関数が増される、即ち、より弱化
の度合の強い関数が達成される。ここで、５０≦Ｖ_g＜
１００＝Ｖ_moderateの値は、適度な（中位の）グローバ
ル分散を良く示すものであることがわかった。高いグロ
ーバル分散値の場合には、Ｖ_g＞Ｖ_moderate及び関連ロ
ーカルヒストグラム決定が、Ｔ個未満のローカルヒスト
グラムがαＶ_moderateより小さい分散値を有するケース
をカバーするように増される。この場合には、ヒストグ
ラムの弱化の度合いがさらに増される。β＝２というヒ
ストグラム弱化パラメータは、αＶ_lowより小さい十分
な数の関連ローカルヒストグラムを有する画像に良く作
用し；β＝０．１というパラメータは、Ｖ_lowではなく
αＶ_moderateより小さい十分な数の関連ローカルヒスト
グラムを有する画像に良く作用し；β＝０．０は、その
他の画像に良く作用するということがわかった。βの値
の変化は、ヒストグラムのフラットニングの効力の確実
性を減じること、そして従って、分散値を増すフラット
ニング関数を弱化することを示す。あるポイントでは、
例外的な大きな分散値の場合、フラットニングがなくな
る（β＝０．０）。

【００４３】本発明は、デジタルコンピュータ又はマイ
クロプロセッサを動作するために、述べられた機能を達
成するアプリケーションソフトウェアを介して、又は、
最適な速度を適切に提供するハードウェア回路を介し
て、又は、ソフトウェア及びハードウェアの或る組合せ
を介して達成されることができるということが疑いなく
理解されるであろう。

【００４４】β＝０．０のケースは、そのようなケース
に対して単純に画像のダイナミックレンジをストレッチ
することによって増加されることができるということ
が、疑いなく理解されるであろう。

【００４５】

【発明の効果】本発明では、自然景観画像内のコントラ
ストが改良され、画像の外観が向上される。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を使用するシステムのブロック図であ
る。

【図２】複製の目的で、線画像になされた例としての画
像を示す。

【図３】図２に関して得られたヒストグラムを示す。

【図４】例としてあげた図２の画像を複数のサブ画像に
分割したものを示す。

【図５】画像をローカル領域に分割する別法を示す。

【図６】図２の各サブ画像に対するヒストグラムを示
す。

【図７】図２の各サブ画像に対するヒストグラムを示
す。

【図８】図２の各サブ画像に対するヒストグラムを示
す。

【図９】図２の各サブ画像に対するヒストグラムを示
す。

【図１０】画像の関連ヒストグラムの選択を示す。

【図１１】図１０で示した決定処理から生じた関連ヒス
トグラムを示す。

【図１２】フィルタ関数によって処理した後の図１１の
関連ヒストグラムを示す。

【図１３】画像の複製のために得られたＴＲＣカーブを
示す。

【図１４】図１３で示したＴＲＣによって画像を処理し
た後の画像ヒストグラムを示す。

【図１５】本発明のプロセスのフローチャートを示す。

【符号の説明】

１０スキャナ１２色空間変換器１４自動画像改良器１６ＴＲＣ１８プリンタ、ディスプレイ２０出力バッファ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者ブライアンエル．ウォルドロンアメリカ合衆国 14526 ニューヨーク州ペンフィールドハイレッジドライヴ 65 (72)発明者ウィリアムエイ．ファスアメリカ合衆国 14612 ニューヨーク州ロチェスターラッタロード 777

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】電子信号のセットとして記録された自然
景観画像中のコントラストを改良する方法であって、自然景観画像を形成する元々の電子信号の少なくとも１
つの成分が、画像の明度を表す信号によって定義される
ことを確実に行うステップと、電子信号の明度表現から、画像内の各可能な明度レベル
で信号群を表現するヒストグラム信号を得るステップ
と、信号中の強いピーク及び谷を減少する特性を有するフィ
ルタによってヒストグラム信号に作用するステップと、フィルタ処理されたヒストグラム信号を使用して、プリ
ンタドライバ信号への、入力信号のトーン写像を得るス
テップと、得られた全体的写像を用いて、自然景観画像を形成する
各電子信号に対して、電子信号を出力ドライバ信号に写
像するステップと、を含む画像コントラスト改良方法。
【請求項２】画像内の各可能な明度レベルで信号群を
表現するヒストグラム信号を得るステップが、明度信号から、各可能な明度レベルで明度信号群を表現
するグローバルヒストグラム信号を生成するステップ
と、グローバルヒストグラム信号を基準フラット信号に比較
し、その比較から、ヒストグラム信号のフラット性を示
すグローバル分散を得るステップと、明度信号から、画像を複数の離散領域に分割するステッ
プと、画像の各離散領域に対して、ローカルヒストグラム信号
を生成するステップであり、該ローカルヒストグラム信
号が、その中の各可能明度レベルで明度信号群を表現す
る、前記ローカルヒストグラム信号生成ステップと、各ローカルヒストグラムを基準フラット信号に比較し
て、その比較から、ローカルヒストグラムのフラット性
を表現するローカル分散を得るステップと、ローカルヒストグラムが、調整されたグローバル分散よ
り小さい分散を有するかどうかを決定するために、各ロ
ーカル分散とグローバル分散を比較するステップと、少なくとも所定数のローカル分散が、調整されたグロー
バル分散より少ない場合に、調整されたグローバル分散
値より少ない分散を有するロールヒストグラム信号の重
み付け合計を形成し、関連ヒストグラム信号を得るステ
ップと、を有する請求項１の画像コントラスト改良方法。