JPWO2014064916A1

JPWO2014064916A1 - 画像処理装置及び画像処理方法

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Publication number: JPWO2014064916A1
Application number: JP2014543144A
Authority: JP
Inventors: 由佳津田; 宣比古山岸; 敏行清水; 畠中　貴志; 貴志畠中; 順子篠原; 安井　裕信; 裕信安井; 智教福田; 大塚　功; 功大塚; 嘉明加藤
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2012-10-25
Filing date: 2013-10-21
Publication date: 2016-09-08
Anticipated expiration: 2033-10-21
Also published as: EP2913795A4; ES2727862T3; JP5889431B2; EP2913795A1; WO2014064916A1; EP2913795B1; US9619873B2; US20150332444A1

Abstract

画像種別を判別して適切な階調補正を行うため、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部１と、これらの階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値を算出する最大値・最小値算出部３と、複数の階調ヒストグラムの隣り合う階級及び度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、その差分絶対値と所定の閾値を比較して、この閾値を上回る差分絶対値の有無に応じて階調成分が等しい画像領域の面積の大小を判定して画像種別を判定する画像種別判定部２と、画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを、色成分毎の階級の最大値及び最小値のうち、最も大きな値と最も小さい値を階調補正カーブの最大値と最小値とするように生成する階調補正カーブ生成部と、階調補正カーブを用いて、色成分毎に階調補正を行う階調補正部５とを備えた。

Description

この発明は、画像の階調を制御することが可能な画像処理装置及び画像処理方法に関するものである。

画像の階調を高めるために、その画像を形成する各画素に対応した複数の画像信号に対して色成分毎に階調の最大値及び最小値を算出し、それぞれの色成分毎に算出された最大値及び最小値を、補正画像の画像信号系における色成分毎の階調のダイナミックレンジの最大値及び最小値にそれぞれ設定して階調を補正することが行われている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。

特開２００６−１２８９８６号公報（６頁、図１、図９）特許第４４４７０３５号公報（５頁、図４、図５）

しかしながら、いろいろな特徴をもつ画像に対して従来のような階調補正を一律に行った場合、色の変化や階調潰れが起きるという問題がある。例えば、画像信号の階調が一部分に集中しているような画像（イラストなど）に対して従来のような階調補正を行った場合、本来均一な色で表現されている部分において、不要な色の変化や明るさの変化が生じるという問題があった。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、その目的は、画像の種別を判別して、その画像の種別に応じた階調補正を行うことができる画像処理装置を得るものである。

この発明に係る画像処理装置は、色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部と、色成分毎の階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出部と、色成分毎に生成された階調ヒストグラムの隣り合う階級及び度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較して、この閾値を上回る差分絶対値の有無に応じて階調成分が等しい画像領域の面積の大小を判定し、この判定結果によって画像の画像種別を判定する画像種別判定部と、画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを、最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値のうち、最も大きな値と最も小さい値を階調補正カーブの最大値と最小値とするように生成する階調補正カーブ生成部と、階調補正カーブを用いて、色成分毎に画像信号の階調成分に階調補正を行う階調補正部とを備えたものである。

この発明は、画像種別を判定し、この画像種別を用いて階調補正カーブを生成しているので、その画像種別に応じた階調補正を行うことができる。

この発明の実施の形態１に係る画像処理装置のブロック図である。この発明の実施の形態１に係る階調ヒストグラムの一例である。この発明の実施の形態１に係る階調ヒストグラムの階級が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムの一例である。この発明の実施の形態１に係る階調ヒストグラムの階級が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムの一例である。この発明の実施の形態１に係る階調ヒストグラムの一例である。この発明の実施の形態１に係る階調補正カーブの一例である。この発明の実施の形態１に係る画像処理装置で処理された画像の一例である。この発明の実施の形態２に係る階調補正カーブの一例である。この発明の実施の形態２に係る階調補正カーブの一例である。この発明の実施の形態４に係る最大値・最小値算出部３の動作を説明する図である。

実施の形態１．
図１は、この発明を実施するための実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る画像処理装置は、階調ヒストグラム算出部１と、画像種別判定部２と、最大値・最小値算出部３と、階調補正カーブ生成部４と、階調補正部５とを備えている。

まず、構成について説明する。階調ヒストグラム算出部１は、入力画像信号が入力され、入力画像信号の色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出して、この色成分毎の階調ヒストグラムを画像種別判定部２及び最大値・最小値算出部３へ出力する。

入力画像信号は、１つの画像を形成する画像信号であり、色成分及び階調成分を含んでいる。

画像種別判定部２は、階調ヒストグラム算出部１から入力された色成分毎の階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に階調成分が等しい画像領域の面積割合を算出し、この階調成分が等しい画像領域の面積割合に基づいて前記画像の画像種別を判定して、判定結果を階調補正カーブ生成部４に出力する。

最大値・最小値算出部３は、階調ヒストグラム算出部１から入力された色成分毎の階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に階調ヒストグラムの最大値及び最小値を算出して、色成分毎の最大値及び最小値を階調補正カーブ生成部４に出力する。

階調補正カーブ生成部４は、画像種別判定部２から入力された判定結果と最大値・最小値算出部３から入力された色成分毎の最大値及び最小値とに基づき階調補正カーブを生成し、この階調補正カーブを階調補正部５に出力する。

階調補正部５は、入力画像信号と階調補正カーブ生成部４から入力された階調補正カーブとを用いて入力画像信号の階調を変換し、変換後の画像信号を出力する。

次に、動作について説明する。入力画像信号は、階調補正ヒストグラム算出部１と階調補正部５に入力される。階調補正ヒストグラム算出部１は、入力された入力画像信号について色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを作成する。階調ヒストグラムとは階級に階調をとり、度数に画素数もしくは入力画像の全画素数に対する画素の割合をとったヒストグラムである。階調ヒストグラムは色成分毎に作成されるため、階調ヒストグラム算出部１は色成分の数だけ階調ヒストグラムを算出する。

例えば、入力画像信号の色成分をＲ、Ｇ、Ｂとし、階調成分を０から２５５の２５６階調とした場合の階調ヒストグラムについて説明する。図２は、横軸を階級とし縦軸を入力画像の全画素数に対する画素の割合（度数）とした階調ヒストグラムである。図２（ａ）は、Ｒ成分の階調ヒストグラムの一例を示す。図２（ａ）においては、横軸の刻み、つまり階級の幅を階調の幅と同じ１としている。この階級の幅は、２、４、８、１６など１以外の値にしてもよい。この階級の幅は、１に近い値の方がより入力画像に忠実な階調補正ができるが、階級の幅を小さくすると階調ヒストグラムを保存するために必要なメモリーが大きくなる。以下の説明では、階級の幅は階調の幅と同じ１として説明する。すなわち、階調ヒストグラムの横軸の階級は、階調と一致するものとして説明する。

階調ヒストグラム算出部１から出力された色成分毎の階調ヒストグラム、すなわち、Ｒ成分の階調ヒストグラムとＧ成分の階調ヒストグラムとＢ成分の階調ヒストグラムとは、画像種別判定部２と最大値・最小値算出部３とに出力される。

画像種別判定部２は、入力された色成分毎の階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に階調成分が等しい画像領域の面積割合を算出する。図２（ｂ）は、図２（ａ）のＲ成分の階調ヒストグラムの階級が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムを示したものである。図２（ｂ）において、横軸は階級（階調）を示し、縦軸は差分絶対値（％）を示している。入力画像の差分絶対値の総数は階調の数より一つ少ない数だけ算出される。図２（ｂ）においては、横軸の階級幅を階調の幅と同じ１としているので、入力画像の差分絶対値の総数は、２５５個となる。画像種別判定部２は、Ｇ成分の階調ヒストグラム及びＢ成分の階調ヒストグラムに対しても、Ｒ成分の階調ヒストグラムと同様にして、それぞれ階調ヒストグラムの階調が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムを算出する。

図３は、Ｒ成分の階調ヒストグラムの階調が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムを示したものである。図３の（ａ）は、「均一な色の領域の面積」が小さい画像の差分絶対値の一例を示し、図３の（ｂ）は「均一な色の領域の面積」が大きい画像の差分絶対値の一例を示す。ここで、「均一な色の領域の面積」とは、各色成分において、階調成分が等しい画像領域の面積に相当する。

図３に示すように、均一な色の領域の面積が大きい画像の差分絶対値は、差分絶対値の最大値が、均一な色の領域の面積が小さい画像の差分絶対値の最大値よりも極端に大きいという特徴がある。また、均一な色の領域の面積が大きい画像の差分絶対値は、差分絶対値が０になる階調が、均一な色の領域の面積が小さい画像よりも多い、すなわち均一な色の領域の面積が大きい画像は、均一な色の領域の面積が小さい画像に比べて色の数が少ないという特徴がある。

このようなＲ、Ｇ、Ｂの各色成分の階調ヒストグラムの差分絶対値を用いて、入力画像に均一な色の領域の面積が大きい画像であるか否かを判定することができる。例えば、図３において、階調ヒストグラムの差分絶対値の閾値を２０％とする。画像種別判定部２は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分の階調ヒストグラムの差分絶対値をこの閾値と比較し、この閾値を上回る差分絶対値がある場合に、入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像と判定する。

ここで、階調補正をする際に、入力画像が均一な色の領域の面積が大きい画像であるか否かを判定する理由を説明する。まず、入力画像の種類には、デジタルカメラなどの電子機器により被写体を撮影した画像と、絵画、ＣＧ、イラストなどの人の手によって色や形をデザインされた画像とがある。後者は作成者が意図する色の明るさで描かれているため、階調補正などにより明るさが変化すると作成者の意図に反する画像になるという問題がある。あるいは、その画像に描かれた対象物に人々の記憶色がある場合、記憶色に反する画像に変化してしまうという問題も生じる。例えば、鉛筆のタッチで描いたイラストが階調補正によりボールペンで描いたイラストのようになったり、水彩画が階調補正により油絵のようになったり、灰色の動物の画像が階調補正により白色の動物の画像になったりするなどの問題が生じる恐れがある。

そこで、階調補正をする際は、階調補正により不具合が生じる画像か否かを判定することが必要になる。階調補正により不具合が生じる画像には、共通して画像内にベタ塗り（ある範囲内を単一色で塗りつぶすこと）の領域があるという特徴がある。したがって、本実施の形態では、ベタ塗りの領域がある画像か否か、すなわち均一な色の領域の面積が大きい画像か否かを判定し、均一な色の領域の面積が大きい画像の場合には階調補正を行わないように制御する必要がある。

図４は、イラストなどと異なり、風景画像のような均一な色の領域の面積が小さい画像の階調ヒストグラムの差分絶対値の一例を示したものである。図４の（ａ）はＲ成分の階調ヒストグラムの差分絶対値、図４の（ｂ）はＧ成分の階調ヒストグラムの差分絶対値、図４の（ｃ）はＢ成分の階調ヒストグラムの差分絶対値を示したものである。図４の（ｃ）の最小階調が示すように、均一な色の領域の面積が小さい画像でも特定の色成分において階調ヒストグラムの差分絶対値が極端に大きくなることがある。このような階調ヒストグラムの差分絶対値が極端に大きくなる階調は、各色成分の階調ヒストグラムの差分絶対値において、最大階調あるいは最小階調で生じる。

このように、本来風景画像のような均一な色の領域の面積が小さい画像と思われる画像において、最大階級（最大階調）あるいは最小階級（最小階調）に極端に階調ヒストグラムの差分絶対値が大きくなる場合がある。このような現象は、空の青色の部分、植物の緑色の部分、逆光により黒く潰れた部分や白く飛んだ部分などが画像に多く含まれる場合に発生することがある。

したがって、画像種別判定部２は、最大階級と最小階級を除く範囲において、各色成分の階調ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値とを比較して、所定の閾値を上回る階調がある場合に入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像と判定する。

上述のように、画像種別判定部２は、入力された色成分毎の階調ヒストグラムから階調ヒストグラムの階級が隣り合う度数の差分絶対値を算出する。次に、画像種別判定部２は、最大階級と最小階級を除く範囲において所定の閾値とこの算出された差分絶対値とを比較して、この閾値を上回る差分絶対値がある場合には、入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像と判定する。つまり、画像種別判定部２は、階調成分が等しい画像領域の面積割合が所定の閾値以上であると判定する。最後に、画像種別判定部２は、この階調成分が等しい画像領域の面積割合に基づいて前記画像の画像種別を判定して、判定結果を階調補正カーブ生成部４に出力する。画像種別としては、例えば、被写体を撮影した撮影画像などのような均一な色の領域の面積が小さい画像種別や、絵画、ＣＧ、イラストなどの人の手によって色や形をデザインされた描画画像などのような均一な色の領域の面積が大きい画像種別がある。

一方、最大値・最小値算出部３は、階調ヒストグラム算出部１から出力された色成分毎の階調ヒストグラムにおける、階調の最大値及び最小値をそれぞれ算出する。図５は、最大値・最小値算出部３に入力された階調ヒストグラムの一例である。図５を用いて、最大値・最小値算出部３の動作について説明する。

図５において、横軸は階級（階調）、縦軸は度数である。最大値・最小値算出部３は、色成分毎に階調ヒストグラムの最大階級であるｍａｘと最小階級であるｍｉｎとを算出する。最小階級であるｍｉｎは、度数が０より大きい階級の最小値であり、最大階級であるｍａｘは、度数が０より大きい階級の最大値である。

なお、階調ヒストグラムの最大値は、最大階級のｍａｘではなく、階級の最大から最小に向かって度数を累積し、累積した度数が入力画像の総画素数のＡ％（Ａは予め設定した所定の割合とする）を上回るまで累積した階級ｍａｘＡを最大階級としてもよい。こうすることで、入力画像信号にノイズがある場合でも階調ヒストグラムの最大値を正確に算出することができる。Ａ％の値としては、例えば１〜５％の範囲で設定できる。

また、最小値についても同様に、階級の最小から最大に向かって度数を累積し、累積した度数が入力画像の総画素数に対する所定の割合（Ｂ％）を上回るまで累積した階級ｍｉｎＡを最小値としてもよい。所定の割合（Ｂ％）を大きくすればするほど、後述する階調補正カーブの傾きが大きくなるため、階調補正の改善効果が高まる。なお、最大値を算出する際に使用する所定の割合（Ａ％）よりも、最小値を算出する際に使用する所定の割合（Ｂ％）を小さくすると、より明るい出力画像を得ることができる。

最大値・最小値算出部３には、Ｒ、Ｇ、Ｂの３つ色成分の階調ヒストグラムが入力されるため、最大値・最小値算出部３は、Ｒ成分の最大値、Ｒ成分の最小値、Ｇ成分の最大値、Ｇ成分の最小値、Ｂ成分の最大値、Ｂ成分の最小値、の計６つの値を階調補正カーブ生成部４に出力する。

階調補正カーブ生成部４は、最大値・最小値算出部３から入力された色成分毎の階級の最大値及び最小値と、画像種別判定部２から入力された入力画像の画像種別の判定結果に基づき、階調補正カーブを生成する。

階調補正カーブ生成部４は、画像種別判定部２から入力され画像種別が均一な色の領域の面積が小さい画像種別である場合、最大値・最小値算出部３から入力された色成分毎の最大値及び最小値を用いて階調補正カーブを次のような手順で生成する。なお、画像種別判定部２から入力され画像種別が均一な色の領域の面積が大きい画像種別である場合、階調補正カーブ生成部４は、後述するように入力画像信号の階調と出力画像信号の階調が等しくなる、傾き１の直線の階調補正カーブを生成する。

まず、階調補正カーブ生成部４は、最大値・最小値算出部３から入力されたＲ成分の最大値と、Ｇ成分の最大値と、Ｂ成分の最大値とから、最も大きい値を算出し、色信号の階調の最大値とする。また、最大値・最小値算出部３から入力されたＲ成分の最小値と、Ｇ成分の最小値と、Ｂ成分の最小値とから、最も小さい値を算出し、色信号の階調の最小値とする。

図６は、本実施の形態における、階調補正カーブ生成部４が生成する階調補正カーブの一例である。図６において、横軸は入力画像信号の階調を示し、縦軸は出力画像信号の階調を示す。図中のａで示す折れ線及びｂで示す曲線はそれぞれ、後述する本実施の形態における、第一の階調補正カーブ及び第二の階調補正カーブである。図中のｃ及びｅは階調補正カーブ生成部４で算出した色信号の階調の最小値、図中のｄ及びｆも階調補正カーブ生成部４で算出した色信号の階調の最大値をそれぞれ示す。

ここで、ｃ、ｄ、ｅ及びｆは、図５において階調ヒストグラムにおける最大階調及び最小階調を算出する際に用いた所定の割合Ａ％及びＢ％によって決まる。累積ヒストグラムがＡ％になる階調ｍａｘＡがｄまたはｆであり、累積ヒストグラムがＢ％になる階調ｍｉｎＡがｃまたはｅである。所定の割合Ａ％が小さい場合がｄであり、所定の割合Ａ％が大きい場合がｆである。同様に、所定の割合Ｂ％が小さい場合がｃであり、所定の割合Ｂ％が大きい場合がｅである。また、図中のｋで示す直線は傾き１の直線である。

第一の階調補正カーブは、色信号の階調の最小値ｃと色信号の階調の最大値ｄを用いて生成される。入力画像信号の階調が０以上ｃ未満である場合、出力画像信号の階調は０である。入力画像信号の階調がｃ以上ｄ未満である場合、入力画像信号の階調ｘｉに対する出力画像信号の階調ｘｏは、数式（１）で表される直線上の値である。入力画像信号の階調がｄ以上２５５以下である場合、出力画像信号の階調は２５５である。

第二の階調補正カーブは、色信号の階調の最小値ｅと色信号の階調の最大値ｆを用いて生成される。入力画像信号の階調が０以上ｅ未満である場合、出力画像信号の階調は０である。入力画像信号の階調がｆ以上２５５以下である場合、出力画像信号の階調は２５５である。入力画像信号の階調がｅ以上ｆ未満である場合、まず、数式（２）で表される直線を求める。

次に数式（２）で表す直線上の２点ｈ、ｉを選択する。ｈとｉとは例えば、出力画像信号の階調が６４の点をｈ、出力画像信号の階調が１９２の点をｉとするが、これに限らず、数式（２）で表す直線上の点であればよい。入力画像信号の階調がｃ、出力画像信号の階調が０である点をｇとし、入力画像信号の階調がｄ、出力画像信号の階調が２５５である点をｊとして、４点ｇ、ｈ、ｉ、ｊを滑らかに結ぶ曲線を生成する。例えば、曲線はスプライン曲線とする。入力画像信号の階調がｃ以上ｄ未満である場合、入力画像信号の階調ｘｉに対する出力画像信号の階調ｘｏは、以上のようにして求めた曲線上の値とする。

階調補正カーブ生成部４は、画像種別判定部２から入力された判定結果が均一な色の領域の面積が小さい画像種別である場合に、第一の階調補正カーブ及び第二の階調補正カーブのいずれか一方を最終階調補正カーブとして選択する。選択方法は、例えば、次の第一から第四の条件の全てを満たす場合に第二の階調補正カーブを最終階調補正カーブとして選択し、それ以外の場合に第一の階調補正カーブを最終階調補正カーブとして選択する。第一の条件は、ｃが第一の所定値未満であり、第二の条件は、（ｅ−ｃ）が第二の所定値以上であり、第三の条件は、ｄが第三の所定値以上であり、第四の条件は、（ｆ−ｄ）が第四の所定値以上である。ｃが小さい、もしくは、ｄが大きいと階調補正の効果が小さいため、より階調補正カーブの傾きが急で中間階調の階調補正効果が高い第二の階調補正カーブが望ましい。（ｅ−ｃ）、もしくは、（ｆ−ｄ）が大きい場合、第二の階調補正カーブは、階調補正により階調補正効果が高階調及び低階調において低下する階調が第一の階調補正カーブよりも多いため、高階調や低階調の階調補正効果をより高められる第一の階調補正カーブが望ましい。

ここで、第一の所定値、第二の所定値、第三の所定値、第四の所定値として、例えば、それぞれ１６、１６、２２４、３２のような値を設定することができる。

一方、画像種別判定部２から入力された判定結果が均一な色の領域の面積が大きい画像種別である場合には、図６のｋに示す直線、すなわち、入力画像信号の階調と出力画像信号の階調とが等しくなる、傾き１の直線の階調補正カーブを最終階調補正カーブとして階調補正部５に出力する。

したがって、階調補正カーブ生成部４は、画像種別判定部２から入力された判定結果が均一な色の領域の面積が大きい画像種別である場合には傾き１の直線の階調補正カーブを、画像種別判定部２から入力された判定結果が均一な色の領域の面積が小さい画像種別である場合には第一の階調補正カーブ及び第二の階調補正カーブのいずれか一方を最終階調補正カーブとして、階調補正部５に出力する。

階調補正部５は、階調補正カーブ生成部４から入力された最終階調補正カーブに基づき入力画像信号の階調を色成分毎に変換する。

このように構成された画像処理装置においては、階調補正部５に入力された最終階調補正カーブが第一の階調補正カーブであれば、第一の階調補正カーブで階調を変換することにより、高階調と低階調の階調補正効果をより高められるという効果がある。階調補正部５に入力された最終階調補正カーブが第二の階調補正カーブであれば、第二の階調補正カーブで階調を変換することにより、中間階調の階調補正効果をより高められるという効果がある。階調補正部５に入力された最終階調補正カーブが傾き１の直線の階調補正カーブであれば、出力画像信号の階調が入力画像信号の階調と変わらないため、階調補正により明るさが変化することが問題となる画像の処理を回避することができる。なお、階調補正カーブが傾き１の直線の階調補正カーブであれば、出力画像信号の階調と入力画像信号の階調は同じとなるため、階調を変換する処理をしなくてもよい。

このように、入力画像信号がアニメ・ＣＧ・絵画などの、均一な色の領域の面積が大きい画像であるか否かを検出して画像種別判定する画像種別判定部を有することにより、階調補正をして明るさが変化することが望ましくない画像は明るさを変化させず、かつ、階調補正により明るさの変化が必要な画像は階調補正効果を高める効果が得られる。

図７は、本実施の形態の画像処理装置で処理された画像の一例である。図７（ａ）は、入力画像、図７（ｂ）、（ｃ）は出力画像である。図７（ａ）は、均一な色の領域の面積が大きい画像の一例であり、体色が灰色のコアラのイラストである。従来のように画像種別を判定せずに、入力画像に対して例えば上述の第一の階調補正カーブを用いて階調補正を行うと、図７（ｂ）に示すように、階調補正によりコアラの体色は白色に変色してしまう。一方、本実施の形態の画像処理装置では、画像種別判定部２により入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像であると判定され、最終階調補正カーブとして傾き１の直線の階調補正カーブを用いて階調補正されるので（または、階調補正処理が施されないので）、図７の（ｃ）に示したように、出力画像においてコアラの体色を灰色に保つことができる。

また、本実施の形態に係る画像処理装置では、階調ヒストグラムのヒストグラム毎に度数を階調の最大から最小に向かって度数を累積し、累積した度数が入力画像信号の総画素数に対する所定の割合の値を初めて上回った階調を最大値としているため、入力画像信号にノイズがある場合でも階調の最大値を正確に算出することができる。

また、従来は階調の最大値を算出する際に使用する閾値が予め設定された値を用いていたが、本実施の形態においては、入力画像のサイズ（総画素数）に対する割合を決めて閾値として用いているため、画像サイズ毎に閾値が変化して、例えば、同じ画像の拡大画像と縮小画像とで補正結果が異なるという問題がない。

また、入力画像信号の階調の最大値よりも低い階調を最大値として算出することにより、階調分布を高階調側へ拡張する階調の補正量が大きくなり、より明るい画像に変換することができる。

さらには、本実施の形態に係る画像処理装置では、階調ヒストグラムのヒストグラム毎に度数を階調の最小から最大に向かって度数を累積し、累積した度数が入力画像信号の総画素数に対する所定の割合の値を初めて上回った階調を最小値としているため、入力画像信号にノイズがある場合でも階調分布の最小値を正確に算出することができる。

また、従来は階調の最小値を算出する際に使用する閾値が予め設定された値を用いていたが、本発明においては、入力画像のサイズ（総画素数）に対する割合を決めて閾値として用いているため、画像サイズ毎に閾値が変化して補正結果が異なるという問題がない。

また、入力画像信号の階調の最小値よりも高い階調を最小値として算出することにより、階調分布を低階調側へ拡張する階調補正の補正量が大きくなり、より階調補正効果の高い画像に変換することができる。

なお、本実施の形態において、画像種別判定部２は、階調ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値とを比較して、所定の閾値を上回る階調がある場合には、入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像であると判定したが、所定の閾値を上回る階調の数をカウントし、このカウント数が所定の数値を上回るか否かで入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像か否かを判定してもよい。

例えば、階調ヒストグラムの差分絶対値の閾値を２０％とする。画像種別判定部２は、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分の階調ヒストグラムの差分絶対値をこの閾値と比較し、この閾値を上回る差分絶対値となる階調の数をカウントする。次に、このカウント数が所定の個数（例えば５個）を上回った場合に、入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像であると判定してもよい。このように判定することで、イラストなどの描画画像では色の数が少ないという特徴を利用することができ、より正確に判定することが可能となる。

なお、本実施の形態において、画像種別判定部２は、階調ヒストグラムの差分絶対値における、最小階級から最大階級までの全度数と所定の閾値とを比較して、入力画像が均一な色の領域の面積が大きい画像か否かを判定したが、階調ヒストグラムの差分絶対値のうち、最小階級と最大階級とを除く範囲の度数と所定の閾値とを比較し、入力画像が均一な色の領域の面積が大きい画像か否かを判定してもよい。

これは、均一な色の領域の面積が小さい画像であっても、階調ヒストグラムの差分絶対値が極端に大きくなる階級が発生する場合があるためである。この現象は、最小階級と最大階級とのいずれか一方、または、その両方にのみ発生する。階調ヒストグラムの差分絶対値のうち、最小階級と最大階級とを除く範囲の度数と所定の閾値とを比較するようにすると、入力画像が均一な色の領域の面積が大きい画像か否かを正しく判定することが可能となる。

また、画像種別判定部２は、緑色成分のみの階調ヒストグラムを用いて、階調ヒストグラムの差分絶対値を算出し、階調ヒストグラムの差分絶対値の全度数と所定の閾値とを比較して、入力画像が均一な色の領域の面積が大きい画像か否かを判定してもよい。これは、均一な色の領域の面積が小さい画像であっても、階調ヒストグラムの差分絶対値が極端に多くなる現象は、赤色成分と青色成分の階調ヒストグラムの差分絶対値に生じ、輝度成分に近い緑色成分の階調ヒストグラムの差分絶対値には生じないためである。緑色成分のみの階調ヒストグラムを用いることにより、他の色成分の階調ヒストグラムも用いた場合に要する、差分絶対値の算出や閾値との比較などの演算を削減することができ、かつ、入力画像が均一な色の領域の面積が大きい画像か否かを正しく判定することが可能となる。

また、本実施の形態においては、階調補正カーブ生成部４が生成した複数の階調補正カーブから最終階調補正カーブを選択し、この選択した最終階調補正カーブを階調補正部５に出力する構成を説明したが、階調補正カーブ生成部４は、最終階調補正カーブを選択することなく、生成した全ての階調補正カーブを階調補正部５に出力し、階調補正部５が入力された複数の階調補正カーブから階調補正に用いる最終階調補正カーブを選択する構成でも構わない。

実施の形態２．
実施の形態１において、画像種別判定部２は、入力画像に均一な色の領域の面積が大きい画像か、あるいは均一な色の領域の面積が小さい画像かを判定して入力画像の画像種別を判定していたが、実施の形態２においては、均一な色の領域の面積に基づいて入力画像の画像種別を段階分けしたものである。

本実施の形態における画像処理装置の構成は、実施の形態１における画像処理装置と同様な構成であり、階調ヒストグラム算出部と、画像種別判定部と、最大値・最小値算出部と、階調補正カーブ生成部と、階調補正部とを備えている。本実施の形態においては、画像種別判定部における画像種別の判定方法及び階調補正カーブ生成部における最終階調補正カーブの選択方法が、実施の形態１と異なっている。

ここで、入力画像の種別について説明する。画像は、デジタルカメラなどの電子機器により被写体を撮影した画像と、絵画、ＣＧ、イラストなどの人の手によって色や形をデザインされた画像とに二分できない場合がある。例えば、前者を加工して絵画っぽくした画像や、後者でも前者と見分けが付かないほど撮影した画像に近い画像がある。これらに対してもきめ細やかな画像処理を施すため、撮影した画像に近いか、それとも、デザインされた画像に近いかを示す度合いを算出して画像種別を判断し、それに応じて階調補正を行う必要がある。

画像種別判定部は、入力された色成分毎の階調ヒストグラムを用いて、実施の形態１と同様に、階調ヒストグラムの階調が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムを算出する。実施の形態１においては、ある閾値を設定し、差分絶対値のヒストグラムにこの閾値を上回る差分絶対値がある場合に、入力画像は均一な色の領域の面積が大きい画像と判定していたが、本実施の形態においては、差分絶対値のヒストグラムの最大値を用いて入力画像の均一な色の領域の面積の広さの度合いを判定している。

差分絶対値のヒストグラムの最大値は、入力画像の均一な色の領域の面積が大きいほど大きくなる。この特性を利用して、画像種別判定部は、差分絶対値のヒストグラムの最大値が５％未満であれば均一レベル０、５〜１０％の範囲であれば均一レベル１、１０〜１５％の範囲であれば均一レベル２、１５〜２０％の範囲であれば均一レベル３、２０〜２５％の範囲であれば均一レベル４、２５％以上であれば均一レベル５と判断し、均一な色の領域の面積の広さの度合いをこの均一レベルで判定する。このように判定することにより、入力画像の均一な色の領域の面積が大きいほど均一レベルの数値は大きくなる。

最後に、画像種別判定部は、画像種別の判定結果として、均一レベルの判定結果（均一レベル０〜５のいずれか）を階調補正カーブ生成部に出力する。

次に、本実施の形態における階調補正カーブ生成部の動作について説明する。階調補正カーブ生成部において、最大値・最小値算出部における階調ヒストグラム算出部から入力された色成分毎の階調ヒストグラムを用いて階調の最大値及び最小値をそれぞれ算出する方法は、実施の形態１と同様である。

図８は、本実施の形態における、階調補正カーブ生成部が生成する階調補正カーブの一例である。図８において、横軸は入力画像信号の階調を示し、縦軸は出力画像信号の階調を示す。図中の符号のうち、実施の形態１の説明で用いた図６と同じ符号（ａ、ｄ、ｇ、ｊ、ｋ）は、図６と同一の線または点を示す。図中ａ１で示す折れ線が本実施の形態で用いる第三の階調補正カーブである。

図８において、図中の点ｇ１は、入力画像信号の階調及び出力画像信号の階調がともに０である点（原点）と点ｇとを結ぶ線分を画像種別判定部から入力された均一レベルに基づき内分する点とする。このとき、均一レベルが小さいほど点ｇに近づくように内分する。例えば、入力画像の均一レベルが全５段階中３である場合、点ｇ１は原点と点ｇとを結ぶ線分を２対３の割合で内分する点とする。

また、図中の点ｊ１は、点ｊと入力画像信号の階調が２５５かつ出力画像信号の階調が２５５である点（以下、最大点と記す）とを結ぶ線分を画像種別判定部から入力された均一レベルに基づき内分する点とする。このとき、均一レベルが小さいほど点ｊに近づくように内分する。例えば、入力画像の均一レベルが全５段階中３である場合、点ｊと最大点とを結ぶ線分を３対２の割合で内分する点とする。本実施の形態における第１の階調補正カーブａ１は、原点、点ｇ１、点ｊ１及び最大点を結ぶ折れ線とする。このようにして第三の階調補正カーブを生成する。

図９は、本実施の形態における、階調補正カーブ生成部が生成する第三の階調補正カーブとは別の階調補正カーブの一例である。図９において、横軸は入力画像信号の階調を示し、縦軸は出力画像信号の階調を示す。図中の符号のうち、実施の形態１の説明で用いた図６と同じ符号（ａ、ｄ、ｇ、ｊ、ｋ）は、図６と同一の線または点を示す。図中ａ２で示す折れ線が本実施の形態で用いる第四の階調補正カーブである。画像種別判定部から入力された均一レベルに基づき、階調補正カーブを作成する点では図８で説明した第３の階調補正カーブと同じであるが、作成時に使用する点が異なる。

図９において、図中の点ｊ３は直線ｋ上の点であり、かつ入力画像信号の階調が点ｄと等しい点である。また、点ｇ３は直線ｋ上の点であり、かつ入力画像信号の階調が点ｇである点である。点ｊ２は、点ｊと点ｊ３とを結ぶ線分を内分する点であり、点ｇ２は、点ｇと点ｇ３とを結ぶ線分を内分する点である。このとき均一レベルが小さいほど点ｊ及び点ｇに近づくように内分する。例えば、均一レベルが全５段階中３である場合、点ｊ２は、点ｊと点ｊ３とを結ぶ線分を３対２の割合で内分する点であり、点ｇ２は、点ｇと点ｇ３とを結ぶ線分を３対２の割合で内分する点である。本実施の形態における第四の階調補正カーブａ２は、原点、点ｇ２、点ｊ２及び最大点を結ぶ折れ線とする。このようにして第四の階調補正カーブを生成する。

なお、第三の階調補正カーブ及び第四の階調補正カーブのいずれかを生成する場合であっても、画像種別判定部から入力された均一レベルが０の場合は、図８及び図９の図中にａで示した折れ線が階調補正カーブとなり、画像種別判定部から入力された均一レベルが５の場合は、図８及び図９の図中にｋで示した直線が階調補正カーブとなる。

第三の階調補正カーブと第四の階調補正カーブとの階調補正効果の違いについて説明する。第三の階調補正カーブは、高階調及び低階調の傾きが第四の階調補正カーブの高階調及び低階調の傾きより大きいため、高階調や低階調の階調補正効果をより高めることができる。第四の階調補正カーブは、中間階調の傾きが第三の階調補正カーブの中間階調の傾きより大きいため、中間階調の階調補正効果をより高められることができる。

最後に、階調補正カーブ生成部は、画像種別の判定結果である均一レベルに応じて生成された第三の階調補正カーブ及び第四の階調補正カーブのいずれか一方を最終階調補正カーブとして選択し、この最終階調補正カーブを階調補正部に出力する。第三の階調補正カーブ及び第四の階調補正カーブからいずれか一方を選択する方法は、例えば、第三の階調補正カーブの折れ線の傾きが、例えば１．１５を下回る場合には、第四の階調補正カーブを選択する。これは、第三の階調補正カーブの折れ線の傾きが１．１５を下回る場合は、第三の階調補正カーブで補正した画像の階調補正効果が、第四の階調補正カーブで補正した画像の階調補正効果より小さくなるためである。

階調補正部は、階調補正カーブ生成部から入力された最終階調補正カーブに基づき入力画像信号の階調を色成分毎に変換する。入力された最終階調補正カーブが第三の階調補正カーブであれば、この第三の階調補正カーブで階調を変換することにより、高階調と低階調の階調補正効果をより高められるという効果がある。入力された最終階調補正カーブが第四の階調補正カーブであれば、この第四の階調補正カーブで階調を変換することにより、中間階調の階調補正効果をより高められるという効果がある。

入力された最終階調補正カーブが第三の階調補正カーブ及び第四の階調補正カーブのずれであっても、画像種別判定部で判定された均一レベルが５の場合は傾き１の直線の階調補正カーブとなるので、出力画像信号の階調は入力画像信号の階調と同じとなる。その結果、実施の形態１と同様に、階調補正により明るさが変化することが問題となる画像の処理を回避することができる。なお、均一レベルが５の場合は、出力画像信号の階調と入力画像信号の階調とは同じとなるため、階調を変換する処理をしなくてもよい。

このように構成された画像処理装置においては、入力画像信号の均一な色の領域の面積に応じて画像種別判定する画像種別判定部を有することにより、階調補正をして明るさが変化することが望ましくない画像は明るさを変化させず、かつ、階調補正により明るさの変化が必要な画像はその均一な色の領域の面積に応じて階調補正効果を高める効果が得られる。

実施の形態３．
実施の形態２において、画像種別判定部が均一な色の領域の面積に基づいて入力画像の画像種別を段階分けする際に、差分絶対値のヒストグラムの最大値を用いて入力画像に均一な色の領域の面積の広さの度合いを判定していたが、実施の形態３においては、差分絶対値のヒストグラムで所定の閾値を上回る階調の数により均一な色の領域の面積の広さの度合いを判定するものである。

本実施の形態における画像処理装置の構成は、実施の形態１における画像処理装置と同様な構成であり、階調ヒストグラム算出部と、画像種別判定部と、最大値・最小値算出部と、階調補正カーブ生成部と、階調補正部とを備えている。本実施の形態においては、画像種別判定部における画像種別の判定方法が、実施の形態１及び実施の形態２と異なっている。

画像種別判定部は、入力された色成分毎の階調ヒストグラムを用いて、実施の形態１と同様に、階調ヒストグラムの階調が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムを算出する。本実施の形態においては、差分絶対値のヒストグラムに所定の閾値を設け、差分絶対値のヒストグラムでこの閾値を超える階調の数をカウントして入力画像に均一な色の領域の面積の広さの度合いを判定している。

色は異なるがベタ塗りの部分が多い場合、差分絶対値のヒストグラムには多数の急峻なピークが含まれる。この特性を利用して、画像種別判定部は、例えば２０％の閾値を設け、差分絶対値のヒストグラムにおいてこの閾値を超える階調の数が、０であれば均一レベル０、１〜２であれば均一レベル１、３〜４であれば均一レベル２、５〜８であれば均一レベル３、９〜１６であれば均一レベル４、１７以上であれば均一レベル５、と判断し、均一な色の領域の面積の広さの度合いをこの均一レベルで判定する。このように判定することにより、色は異なるがベタ塗りの部分が多いほど、つまり入力画像の均一な色の領域の面積が大きいほど均一レベルの数値は大きくなる。

階調補正カーブ生成部は、実施の形態２と同様に、画像種別判定部から入力された均一レベルに基づいて、第三の階調補正カーブ及び第四の階調補正カーブを生成し、画像種別判定部から入力された均一レベルに基づいて最終階調補正カーブを決定してこの最終階調補正カーブを階調補正部に出力する。

階調補正部は、実施の形態２と同様に、階調補正カーブ生成部から入力された最終階調補正カーブに基づき入力画像信号の階調を色成分毎に変換する。

なお、実施の形態２及び実施の形態３において、均一な色の領域の面積の広さの度合いを判定するものとして、均一レベルを１〜５の５段階としたが、これに限らず均一レベルの段階は何段階にしてもよい。

また、実施の形態１〜３では、色成分をＲ、Ｇ、Ｂとして説明してきたが、色成分はこれに限るものではなく、印刷機等で使用されているＣ、Ｍ、Ｙ、Ｋでもよい。また、ＨＳＶ、ＹＣｂＣｒでもよいが、この場合、階調補正カーブ生成部は階調補正後の色が変わらないように階調補正カーブを生成する必要がある。例えば、ＨＳＶの場合はＨを変化させず、ＳとＶについて階調補正カーブを生成し画像信号を変換するとよい。また、ＹＣｂＣｒの場合はＣｂと色相及びＣｒと色相の関係は複雑であるので、一端Ｒ、Ｇ、Ｂに変換し、階調補正の前後でＲ、Ｇ、Ｂの比率が変化しない処理を加えるとよい。

実施の形態４．
実施の形態１において、最大値・最小値算出部３は、階調ヒストグラムを階級の最大から最小に向かって累積した度数から階調ヒストグラムの最大値を算出し、階調ヒストグラムを階級の最小から最大に向かって累積した度数から階調ヒストグラムの最小値を算出しているが、実施の形態４においては、階調ヒストグラムを階級の最大から最小に向かって累積した度数と階調ヒストグラムの差分絶対値とから階調ヒストグラムの最大値を算出し、階調ヒストグラムを階級の最小から最大に向かって累積した度数と階調ヒストグラムの差分絶対値とから階調ヒストグラムの最小値を算出するものである。

本実施の形態における画像処理装置の構成は、実施の形態１における画像処理装置と同様な構成であり、階調ヒストグラム算出部と、画像種別判定部と、最大値・最小値算出部と、階調補正カーブ生成部と、階調補正部とを備えている。本実施の形態においては、最大値・最小値算出部における最大値、最小値の算出方法が、実施の形態１と異なる。

本実施の形態における最大値・最小値算出部の動作について説明する。最大値・最小値算出部には階調ヒストグラム算出部から色成分毎の階調ヒストグラムが入力される。最大値・最小値算出部は、色成分毎の階調ヒストグラムにおける、最大値及び最小値をそれぞれ算出し、階調補正カーブ生成部に出力する。

図１０を用いて、階調ヒストグラムにおける最大値及び最小値の算出方法を説明する。図１０の（ａ）は、入力画像信号の色成分をＲ、Ｇ、Ｂとし、階調成分を０から２５５の２５６段階とした場合の、Ｒ成分の階調ヒストグラムの一例を示す。図１０の（ａ）は、横軸を階調とし縦軸を入力画像の全画素数に対する画素の割合（度数）とした階調ヒストグラムである。通常、ヒストグラムは横軸に階級をとり、縦軸に度数をとった分布であるが、本実施の形態では階級の幅を１階調としているため、階調の値と階級の値が等しくなる。

最大値・最小値算出部は、まず実施の形態１の最大値・最小値算出部と同様に、階調の最大から最小に向かって階調ヒストグラムの度数を累積し、累積した度数が入力画像の総画素数のＡ％（Ａは予め設定した所定の値とする）を初めて上回る階調ｍａｘＡを得る。本実施の形態では階調ｍａｘＡを第一の最大値候補とする。続いて、階調の最小から最大に向かって階調ヒストグラムの度数を累積し、累積した度数が入力画像の総画素数のＢ％（Ｂは予め設定した所定の値とする）を初めて上回る階調ｍｉｎＡを得る。本実施の形態では階調ｍｉｎＡを第一の最小値候補とする。

実施の形態１において、階調ヒストグラムの最大値を最大階調ではなく、階調ヒストグラムを最大階調から累積した値が全画素に対する割合Ａ％の階調を最大値としたのは、入力画像信号にノイズがある場合でも階調ヒストグラムの最大値を正確に算出することがねらいである。また、階調ヒストグラムの最小値を最小階調ではなく、階調ヒストグラムを最小階調から累積した値が全画素に対する割合Ｂ％の階調を最小値としたのは、入力画像信号にノイズがある場合でも階調ヒストグラムの最小値を正確に算出することがねらいである。

Ａ％及びＢ％は固定値であるため、実施の形態１の方法では、階調ヒストグラムの形状に関わらず全画素に対して最大階調からＡ％の階調及び最小階調からＢ％の階調はノイズとみなす。しかしながら、画像によってＡ％またはＢ％の中にはノイズではなく、重要な階調である場合がある。重要な階調がノイズとみなされると、最大値・最小値算出部の後段にある階調補正部では、階調ヒストグラムの最大値から２５５の階調及び０から階調ヒストグラムの最小値までの階調について階調差を減少させる処理を行うため、階調潰れという不具合の原因になる。

そこで、本実施の形態では、階調ヒストグラムの形状におけるノイズの特徴を利用して最大値及び最小値を算出する。階調ヒストグラムのノイズの特徴には以下のものがある。第一の特徴は、全画素に対する割合が小さいという特徴である。また、第二の特徴は、ある階調で急激に変化する（増加するまたは減少する）ことがないという特徴である。第一の最大値候補及び第一の最小値候補は第一の特徴を用いた一例である。全画素に対する割合が小さい、よって、累積した値も小さいということを利用している。最大値・最小値算出部は、第一の最大値候補及び第一の最小値候補に続いて、第二の特徴を用いて第二の最大値候補及び第二の最小値候補を算出する。

図１０の（ｂ）は、図１０の（ａ）のＲ成分の階調ヒストグラムにおける階調が隣り合う度数の差分絶対値のヒストグラムを示したものである。図１０の（ｂ）において、横軸は階調を示し、縦軸は差分絶対値（％）を示している。差分絶対値は階調ヒストグラムの変化量を示す。ノイズのみの階調では階調が急激に増加しない、すなわち、階調ヒストグラムが急激に変化する階調はノイズ以外の階調である。差分絶対値を所定の閾値Ｃと比較し、閾値Ｃを上回る最小階調ｍｉｎＢを第二の最小値候補とし、閾値Ｃを上回る最大階調ｍａｘＢを第二の最大値候補とする。閾値Ｃは、例えば、０．１とする。

最後に、第一の最小値候補と第二の最小値候補とを比較し、より小さい方を階調ヒストグラムの最小値とする。第一の最大値候補と第二の最大値候補とを比較し、より大きい方を階調ヒストグラムの最大値とする。図１０の場合、階調ヒストグラムの最大値はｍａｘＡ、階調ヒストグラムの最小値はｍｉｎＢとなる。

このように構成された画像処理装置においては、階調ヒストグラムの形状におけるノイズの特徴を利用して階調ヒストグラムの最大値及び最小値を算出しているため、ノイズ以外の重要な階調における最大値及び最小値を正確に算出できるという効果がある。

また、階調ヒストグラムの最大値はより大きい方が本発明の階調補正の効果は大きい。階調ヒストグラムの最小値はより小さい方が本発明の階調補正の効果は大きい。実施の形態１ではＡ％とＢ％の値がともに大きい方が、階調ヒストグラムの最大値が大きく、階調ヒストグラムの最小値が小さくなるが、Ａ％とＢ％の値を大きくすればするほど重要な階調をノイズとみなす可能性が高くなり、本発明の階調補正により階調潰れが起きる可能性も高くなる。しかし、本実施の形態では、ノイズの特徴を利用して最大値及び最小値を算出しているため、階調ヒストグラムの最大値及び最小値を正確に算出することができ、本発明の階調補正の効果を最大限活用することが可能である。

なお、本実施の形態においては、階調ヒストグラムの差分絶対値と閾値とを比較して最大値候補と最小値候補とを算出しているが、最大値候補と最小値候補とを算出する方法はこれに限らず、階調ヒストグラムのノイズの特徴を利用したものであれば何でもよい。例えば、全画素に対する割合が小さいという特徴を用いて、階調ヒストグラムの度数と所定の閾値とを比較し、所定の閾値を上回る最小階調を最小値候補に、所定の閾値を上回る最大階調を最大値候補にする。例えば、所定の閾値は０．１などの十分小さい値とする。

また、ある階調で急激に変化することがないという特徴を用いて、階調ヒストグラムの差分値と所定の閾値とを比較する。階調ヒストグラムの差分値は階調ヒストグラムの傾きを表すため、負の値になる場合がある。最小値候補は階調ヒストグラムの差分値が急激に増加する最小階調とする。階調ヒストグラムの差分値と正の値である所定の閾値とを比較し、所定の閾値を上回る最小階調を算出することにより、得られる。最大値候補は階調ヒストグラムの差分値が急激に減少した最大階調とする。階調ヒストグラムの差分値と負の値である所定の閾値とを比較し、負の値である所定の閾値を下回る最大階調を算出することにより、得られる。例えば、正の値である所定の閾値は０．１、負の値である所定の閾値は−０．１とする。

１階調ヒストグラム算出部、２画像種別判定部、３最大値・最小値算出部、
４階調補正カーブ生成部、５階調補正部

この発明に係る画像処理装置は、色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部と、色成分毎の前記階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出部と、色成分毎に生成された前記階調ヒストグラムの隣り合う前記階級及び前記度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較して、この閾値を上回る差分絶対値の有無に応じて階調成分が等しい画像領域の面積の大小を判定し、この判定結果によって前記画像の画像種別を判定する画像種別判定部と、前記画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを、前記最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値のうち、最も大きな値と最も小さい値を前記階調補正カーブの最大値と最小値とするように生成する階調補正カーブ生成部と、前記階調補正カーブを用いて、色成分毎に前記画像信号の階調成分に階調補正を行う階調補正部とを備え、前記最大値・最小値算出部は、色成分毎に、前記階調ヒストグラムの最大階調から最小階調に向かって度数を累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を第一の最大値として算出し、前記階調ヒストグラムの最小階調から最大階調に向かって度数を累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を第一の最小値として算出し、当該色成分の前記差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較し、前記閾値を上回る最小階調を第二の最小値とし、前記所定の閾値を上回る最大階調を第二の最大値として求め、前記第一の最小値と前記第二の最小値のうちより小さい方を当該色成分における前記階調ヒストグラムの最小値とし、前記第一の最大値と前記第二の最大値のうちより大きい方を当該色成分における前記階調ヒストグラムの最大値とすることを特徴とする。

次に、動作について説明する。入力画像信号は、階調ヒストグラム算出部１と階調補正部５に入力される。階調ヒストグラム算出部１は、入力された入力画像信号について色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを作成する。階調ヒストグラムとは階級に階調をとり、度数に画素数もしくは入力画像の全画素数に対する画素の割合をとったヒストグラムである。階調ヒストグラムは色成分毎に作成されるため、階調ヒストグラム算出部１は色成分の数だけ階調ヒストグラムを算出する。

また、図中の点ｊ１は、点ｊと入力画像信号の階調が２５５かつ出力画像信号の階調が２５５である点（以下、最大点と記す）とを結ぶ線分を画像種別判定部から入力された均一レベルに基づき内分する点とする。このとき、均一レベルが小さいほど点ｊに近づくように内分する。例えば、入力画像の均一レベルが全５段階中３である場合、点ｊと最大点とを結ぶ線分を３対２の割合で内分する点とする。本実施の形態における第三の階調補正カーブａ１は、原点、点ｇ１、点ｊ１及び最大点を結ぶ折れ線とする。このようにして第三の階調補正カーブを生成する。

入力された最終階調補正カーブが第三の階調補正カーブ及び第四の階調補正カーブのいずれであっても、画像種別判定部で判定された均一レベルが５の場合は傾き１の直線の階調補正カーブとなるので、出力画像信号の階調は入力画像信号の階調と同じとなる。その結果、実施の形態１と同様に、階調補正により明るさが変化することが問題となる画像の処理を回避することができる。なお、均一レベルが５の場合は、出力画像信号の階調と入力画像信号の階調とは同じとなるため、階調を変換する処理をしなくてもよい。

この発明に係る画像処理装置は、色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部と、色成分毎の前記階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出部と、色成分毎に生成された前記階調ヒストグラムの隣り合う前記階級及び前記度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較して、この閾値を上回る差分絶対値の有無に応じて階調成分が等しい画像領域の面積の大小を判定し、この判定結果によって前記画像の画像種別を判定する画像種別判定部と、前記画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを、前記最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値のうち、最も大きな値と最も小さい値を前記階調補正カーブの最大値と最小値とするように生成する階調補正カーブ生成部と、前記画像種別判定部による判定結果が階調成分が等しい画像領域の面積が小さい画像種別である場合に、前記階調補正カーブを用いて、色成分毎に前記画像信号の階調成分に階調補正を行い、前記画像種別判定部による判定結果が階調成分が等しい画像領域の面積が小さい画像種別でない場合には、前記画像信号の階調成分に階調補正を行わない階調補正部とを備え、前記画像種別判定部は、前記差分絶対値ヒストグラムの最小階級と最大階級を除く範囲のみを用いることを特徴とする。
この発明に係る画像処理装置は、色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部と、色成分毎の前記階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出部と、色成分毎に生成された前記階調ヒストグラムの隣り合う前記階級及び前記度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較して、この閾値を上回る差分絶対値の有無に応じて階調成分が等しい画像領域の面積の大小を判定し、この判定結果によって前記画像の画像種別を判定する画像種別判定部と、前記画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを、前記最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値のうち、最も大きな値と最も小さい値を前記階調補正カーブの最大値と最小値とするように生成する階調補正カーブ生成部と、前記画像種別判定部による判定結果が階調成分が等しい画像領域の面積が小さい画像種別である場合に、前記階調補正カーブを用いて、色成分毎に前記画像信号の階調成分に階調補正を行い、前記画像種別判定部による判定結果が階調成分が等しい画像領域の面積が小さい画像種別でない場合には、前記画像信号の階調成分に階調補正を行わない階調補正部とを備え、前記最大値・最小値算出部は、色成分毎に、前記階調ヒストグラムの最大階調から最小階調に向かって度数を累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を第一の最大値として算出し、前記階調ヒストグラムの最小階調から最大階調に向かって度数を累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を第一の最小値として算出し、当該色成分の前記差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較し、前記閾値を上回る最小階調を第二の最小値とし、前記所定の閾値を上回る最大階調を第二の最大値として求め、前記第一の最小値と前記第二の最小値のうちより小さい方を当該色成分における前記階調ヒストグラムの最小値とし、前記第一の最大値と前記第二の最大値のうちより大きい方を当該色成分における前記階調ヒストグラムの最大値とすることを特徴とする。
この発明に係る画像処理装置は、色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部と、色成分毎の前記階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出部と、色成分毎に生成された前記階調ヒストグラムの隣り合う前記階級及び前記度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムを用いて階調成分が等しい画像領域の面積を判定し、この判定結果によって前記画像の画像種別を判定する画像種別判定部と、前記最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値に基づき、前記画像種別判定部により判定された画像種別に応じて、前記画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを生成する階調補正カーブ生成部と、前記階調補正カーブを用いて、色成分毎に前記画像信号の階調成分に階調補正を行う階調補正部とを備え、前記画像種別判定部は、前記差分絶対値ヒストグラムの最小階級と最大階級を除く範囲のみを用いることを特徴とする。
この発明に係る画像処理装置は、色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部と、色成分毎の前記階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出部と、色成分毎に生成された前記階調ヒストグラムの隣り合う前記階級及び前記度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムを用いて階調成分が等しい画像領域の面積を判定し、この判定結果によって前記画像の画像種別を判定する画像種別判定部と、前記最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値に基づき、前記画像種別判定部により判定された画像種別に応じて、前記画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを生成する階調補正カーブ生成部と、前記階調補正カーブを用いて、色成分毎に前記画像信号の階調成分に階調補正を行う階調補正部とを備え、前記最大値・最小値算出部は、色成分毎に、前記階調ヒストグラムの最大階調から最小階調に向かって度数を累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を第一の最大値として算出し、前記階調ヒストグラムの最小階調から最大階調に向かって度数を累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を第一の最小値として算出し、当該色成分の前記差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較し、前記閾値を上回る最小階調を第二の最小値とし、前記所定の閾値を上回る最大階調を第二の最大値として求め、前記第一の最小値と前記第二の最小値のうちより小さい方を当該色成分における前記階調ヒストグラムの最小値とし、前記第一の最大値と前記第二の最大値のうちより大きい方を当該色成分における前記階調ヒストグラムの最大値とすることを特徴とする。

Claims

色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出部と、
色成分毎の前記階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出部と、
色成分毎に生成された前記階調ヒストグラムの隣り合う前記階級及び前記度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較して、この閾値を上回る差分絶対値の有無に応じて階調成分が等しい画像領域の面積の大小を判定し、この判定結果によって前記画像の画像種別を判定する画像種別判定部と、
前記画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを、前記最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値のうち、最も大きな値と最も小さい値を前記階調補正カーブの最大値と最小値とするように生成する階調補正カーブ生成部と、
前記階調補正カーブを用いて、色成分毎に前記画像信号の階調成分に階調補正を行う階調補正部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
最大値・最小値算出部は、色成分毎の階調ヒストグラムの最大階調から最小階調に向かって度数を累積し、当該累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を色成分毎の階級の最大値として算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
最大値・最小値算出部は、色成分毎の階調ヒストグラムの最小階調から最大階調に向かって度数を累積し、当該累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を色成分毎の階級の最小値として算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
画像種別判定部は、当該差分絶対値ヒストグラムにおいて、差分絶対値が総度数に対する所定の割合を上回る階級が存在するか否かを判定し、
前記所定の割合を上回る階級が存在する場合は、階調成分が等しい画像領域の面積が所定の割合以上存在する画像種別と判定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
画像種別判定部は、差分絶対値ヒストグラムにおいて差分絶対値の最大値を求め、前記最大値の値に応じて階調成分が等しい画像領域の面積が所定の割合存在する画像種別と判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
画像種別判定部は、差分絶対値ヒストグラムにおいて差分絶対値が所定閾値を上回る階級の数を求め、前記所定閾値を上回る階級の数に応じて前記画像の画像種別を判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置、
画像種別判定部は、差分絶対値ヒストグラムの最小階級と最大階級を除く範囲のみを用いることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
画像種別判定部は、緑色成分のみの階調ヒストグラムを用いることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
階調補正カーブ生成部は、色成分毎の階級の最大値及び最小値に基づいて階調補正カーブを複数個生成し、
前記階調補正カーブ生成部または階調補正部は、複数個生成された前記階調補正カーブから１つの階調補正カーブを選択することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
最大値・最小値算出部は、色成分毎の階調ヒストグラムの最大階調から最小階調に向かって度数を累積し、当該累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を色成分毎の階級の第一の最大値として算出し、色成分毎の階調ヒストグラムの最小階調から最大階調に向かって度数を累積し、当該累積した値が前記階調ヒストグラムの総度数に対する所定の割合を上回る階級を色成分毎の階級の第一の最小値として算出し、
差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較し、前記閾値を上回る最小階調と最大階調をそれぞれ第二の最小値、第二の最大値として求め、前記第一の最小値と前記第二の最小値のうちより小さい方を前記階調ヒストグラムの最小値とし、前記第一の最大値と前記第二の最大値のうちより大きい方を前記階調ヒストグラムの最大値とすることを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
色成分及び階調成分を含み、１つの画像を形成する画像信号に対して、色成分毎に階調成分の階調ヒストグラムを算出する階調ヒストグラム算出ステップと、
色成分毎の前記階調ヒストグラムを用いて、色成分毎に度数が０より大きい階級の最大値及び最小値をそれぞれ算出する最大値・最小値算出ステップと、
色成分毎に生成された前記階調ヒストグラムの隣り合う前記階級及び前記度数から、色成分毎に差分絶対値ヒストグラムを生成し、この差分絶対値ヒストグラムの差分絶対値と所定の閾値を比較して、この閾値を上回る差分絶対値の有無に応じて階調成分が等しい画像領域の面積の大小を判定し、この判定結果によって前記画像の画像種別を判定する画像種別判定ステップと、
前記画像信号の階調を色成分毎に補正する階調補正カーブを、前記最大値・最小値算出部で算出された色成分毎の階級の最大値及び最小値のうち、最も大きな値と最も小さい値を前記階調補正カーブの最大値と最小値とするように生成する階調補正カーブ生成ステップと、
前記階調補正カーブを用いて、色成分毎に前記画像信号の階調成分に階調補正を行う階調補正ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。