WO2012017946A1 - 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム Download PDF

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local
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mapping curve
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真人 戸田
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
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    • G06T2207/20—Special algorithmic details
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Definitions

  • the present invention relates to an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing program.
  • Patent Document 1 There is an image processing method in which gradation conversion is performed based on an average luminance value of a local area in an image in order to improve the brightness and contrast of a backlight or shade area existing in the image.
  • Patent Document 2 There is an image processing method in which gradation conversion is performed based on an average luminance value of a local area in an image in order to improve the brightness and contrast of a backlight or shade area existing in the image.
  • Patent Document 1 by determining a correction amount of a target pixel based on a weighted average luminance value (hereinafter referred to as a peripheral luminance value) of a local region around the target pixel, a highlight region included in the image, The gradation of the shadow area is corrected.
  • a weighted average luminance value hereinafter referred to as a peripheral luminance value
  • Patent Document 2 a backlight intensity of an image is calculated from an input image, a tone mapping curve for correcting the pixel is generated from the calculated backlight intensity and a peripheral luminance value of the target pixel, and correction is performed. .
  • the peripheral luminance value of the target pixel is calculated by interpolation processing from the average luminance value in each rectangular area, and the optimum correction amount is determined.
  • a new tone mapping curve for correcting a target pixel is generated by interpolation from a tone mapping curve generated by an average luminance value in each rectangular area, and correction processing is executed.
  • Patent Document 1 describes an example in which global tone correction for adjusting the tone of the entire image is performed again after tone correction in a local region.
  • FIG. 6 is a block diagram created based on the descriptions in Patent Document 1 and Patent Document 2.
  • the image processing apparatus shown in FIG. 6 includes a rectangular area average luminance calculation unit 11, a local correction tone mapping curve generation unit 12, a local gradation correction unit 13, and a global correction tone mapping curve generation unit 14.
  • the global tone correction means 15, the local correction parameter storage means 16, and the global correction parameter storage means 17.
  • the rectangular area luminance calculation means 11 calculates an average luminance value in each rectangular area.
  • the local correction tone mapping curve generation means 12 performs tone correction in the local region for each peripheral luminance value according to the analysis result of the input image and the parameters read from the local correction parameter storage means 16. A tone mapping curve for local correction is generated.
  • the local gradation correction unit 13 calculates the peripheral luminance value of the target pixel by interpolation processing from the rectangular area average luminance, corrects the target pixel according to the local correction tone mapping curve corresponding to the calculated peripheral luminance value, Generate an image.
  • the global correction tone mapping curve generation unit 14 generates a global correction tone mapping curve that adjusts the gradation of the entire image according to the analysis result of the intermediate image and the parameters read from the global correction parameter storage unit 17. .
  • the global tone correction means 15 corrects the intermediate image according to the global correction tone mapping curve to generate an output image.
  • an object of the present invention is to provide an image processing method and an image processing apparatus that can execute high-quality gradation correction with a small amount of memory and a small amount of calculation.
  • An object of the present invention is to provide an image processing program.
  • a tone mapping curve for local gradation correction is generated for each target pixel in the input image according to the luminance of the surrounding area, and at least the overall luminance or contrast of the image after the local gradation correction is generated.
  • One is predicted from the average luminance of the partial area obtained by dividing the input image, and based on the prediction, a tone mapping curve for global tone correction is generated, and the tone mapping curve for the local tone correction and the tone mapping curve.
  • the local tone correction and the global tone correction are executed simultaneously by integrating a tone mapping curve for global tone correction.
  • the present invention provides a local tone correction tone mapping curve generating means for generating a tone mapping curve for local tone correction in accordance with the luminance of the peripheral region of each pixel of interest in the input image, and after the local tone correction.
  • Prediction means for predicting at least one of the overall brightness or contrast of the image from the average brightness of the partial area obtained by dividing the input image, and generating a tone mapping curve for global tone correction based on the prediction
  • a tone mapping curve generating unit for global tone correction, and the tone mapping curve for local tone correction and the tone mapping curve for global tone correction are integrated, and the local tone correction and the global tone correction curve are integrated.
  • An image processing apparatus having correction means for simultaneously executing gradation correction.
  • the present invention provides a process for generating a tone mapping curve for local gradation correction for each pixel of interest in an input image according to the luminance of its peripheral area, and the overall luminance or contrast of the image after the local gradation correction.
  • a process for predicting at least one of the average brightness of a partial area obtained by dividing the input image, a process for generating a tone mapping curve for global gradation correction based on the prediction, and the local gradation correction An image processing program that integrates the tone mapping curve and the tone mapping curve for global gradation correction, and causes the information processing apparatus to execute processing for simultaneously executing the local gradation correction and the global gradation correction It is.
  • high-quality gradation correction can be executed with a small amount of calculation and a low amount of memory.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment according to the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the embodiment according to the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a global correction tone mapping curve.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a global correction tone mapping curve.
  • FIG. 5 is a block diagram of the information processing system according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the related art of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment according to the present invention.
  • the image processing apparatus according to the present invention shown in FIG. 1 includes a rectangular area average luminance calculation means 21, a local correction tone mapping curve generation means 22, a rectangular area average luminance correction means 23, and a global correction tone mapping curve generation.
  • the embodiment according to the present invention analyzes the corrected rectangular area average luminance in which the rectangular area average luminance is corrected in advance by the local correction tone mapping curve, and generates a global correction tone mapping curve, thereby generating a local correction tone mapping curve. This is greatly different from the related art described above in that gradation correction and global gradation correction are performed simultaneously. Hereinafter, the operation of each means will be described in detail.
  • the rectangular area average luminance calculating means 21 calculates the average luminance value in each rectangular area as in the related art.
  • a component representing the brightness of the pixel of interest (lightness: V component in the HSV color space, L component in the Lab color space, luminance: YUV color space) by color conversion. Y component, etc.) is calculated, and this value is used as a luminance value to calculate an average luminance value.
  • an average luminance value is calculated using a value of a component representing the brightness of a color called a luminance component or a brightness component as a luminance value.
  • the local correction tone mapping curve generation unit 22 determines the level in the local region for each peripheral luminance value according to the analysis result of the input image and the parameters read from the local correction parameter storage unit 26. Generate a local correction tone mapping curve for performing tone correction.
  • the output of the local correction tone mapping curve generation means 12 may be a parameter representing the shape of the tone mapping curve instead of the tone mapping curve.
  • the local correction tone mapping curve is a gamma correction curve
  • a gamma value for each peripheral luminance value can be output instead of outputting a gamma correction curve for each peripheral luminance value.
  • the rectangular area average luminance correction means 23 corrects the rectangular area average luminance by the local correction tone mapping curve, and calculates a corrected rectangular area average luminance representing the predicted value of the average luminance after the local gradation correction in each rectangular area. calculate.
  • the corrected rectangular area average luminance value So (i) in the i-th rectangular area is a local correction tone mapping curve using the input rectangular area average luminance value S (i) as a peripheral luminance value. It is calculated by selecting and reading the output value for S (i) for the selected tone mapping curve.
  • the tone mapping curve for local correction is a gamma correction curve
  • the corrected rectangular area average luminance value So (i) is expressed by the following equation using the gamma value ⁇ (S (i)) for S (i). It is calculated as 1.
  • M represents the maximum value that the rectangular area average luminance value can take.
  • a method of calculating the corrected rectangular area average luminance value a method of holding in advance the value of the corrected rectangular area average luminance with respect to the rectangular area average luminance as data, and reading the corresponding calculated value from this data at the time of calculation. It may be used.
  • the global correction tone mapping curve generation unit 24 adjusts the gradation of the entire image according to the analysis value of the corrected rectangular area average luminance and the parameters read from the global correction parameter storage unit 26. Is generated.
  • an estimated value of the average luminance of the entire image after local gradation correction is calculated as an analysis value of the corrected rectangular area average luminance, and this value is used for global correction.
  • the gamma value ⁇ (E, P) for converting the predicted image luminance E into the target average luminance value P can be calculated by the following equation (3).
  • a linear tone mapping curve as shown in FIG. 3 may be used.
  • the maximum value and the minimum value of the correction rectangular area average luminance are used as the analysis value of the correction rectangular area average luminance, and a tone mapping curve as shown in FIG. There is a way to generate.
  • Max and Min represent the maximum value and the minimum value of the corrected rectangular area average luminance
  • Th represents the parameter value held in the global correction parameter storage unit 26.
  • the output of the global correction tone mapping curve generation unit 24 may be a parameter representing the shape of the tone correction curve instead of the tone mapping curve, similarly to the output of the local correction tone mapping curve generation unit 22.
  • the tone correction unit 25 performs tone correction using a local correction tone mapping curve and tone correction using a global correction tone mapping curve on each pixel of the input image to generate an output image. To do.
  • gradation correction for a certain target pixel is executed as follows. First, the peripheral luminance value of the target pixel position is calculated from the rectangular region average luminance by interpolation processing. Next, a corresponding local correction tone mapping curve is selected from the calculated peripheral luminance values, and local gradation correction is executed. Finally, correction is performed using a global correction tone mapping curve to generate an output pixel.
  • gradation correction processing is executed for each color channel.
  • gradation correction processing is executed only for a component representing the brightness of a color called a luminance component or a brightness component.
  • a new tone mapping curve is generated by combining the local correction tone mapping curve and the global correction tone mapping curve before executing the correction process.
  • the tone correction processing may be executed using the generated composite tone mapping curve. In this case, since the tone correction processing for each pixel is executed by referring to the tone mapping curve once, the overall processing speed is faster than the correction by referring to each tone mapping curve.
  • the rectangular area luminance calculating means 11 calculates an average luminance value in each rectangular area (S01).
  • the local correction tone mapping curve generating means 12 generates a local correction tone mapping curve for performing gradation correction in the local region (S02).
  • the rectangular area average luminance correction means 23 calculates a corrected rectangular area average luminance representing a predicted value of average luminance after local gradation correction in each rectangular area (S03).
  • the global correction tone mapping curve generating means 24 generates a global correction tone mapping curve for adjusting the gradation of the entire image (S04).
  • the gradation correction means 25 performs gradation correction on each pixel of the input image to generate an output image (S05).
  • the required memory amount can be reduced, and the backlight and shaded area gradation in the image can be corrected with high quality with a low calculation amount.
  • the reason is that local tone correction and global tone correction are performed simultaneously by estimating the average luminance of the rectangular area of the image after local tone correction in advance and generating a tone mapping curve for global correction. Because.
  • the information processing system shown in FIG. 5 includes a processor 31, a program memory 32, and a storage medium 33.
  • the storage medium 33 functions as the local correction parameter storage unit 16 and the global correction parameter storage unit 27.
  • a magnetic storage medium such as a hard disk, a nonvolatile memory, or the like can be used.
  • the program memory 302 includes the above-described rectangular area average luminance calculating means 21, local correction tone mapping curve generating means 22, rectangular area average luminance correcting means 23, global correction tone mapping curve generating means 24, A program for performing processing similar to that of the tone correction unit 25 is stored, and the processor 301 reads out the program and performs similar processing.
  • a tone mapping curve for local tone correction is generated for each pixel of interest in the input image according to the luminance of the surrounding area, Predicting at least one of the overall luminance or contrast of the image after the local gradation correction from the average luminance of the partial area obtained by dividing the input image; Based on the prediction, a tone mapping curve for global tone correction is generated, An image processing method in which the local tone correction tone mapping curve and the global tone correction tone mapping curve are integrated, and the local tone correction and the global tone correction are executed simultaneously.
  • the predicted value of the overall luminance of the image after the local gradation correction is calculated by taking the average value of the average luminance values of the partial areas after the local gradation correction. The image processing method as described.
  • a local tone correction tone mapping curve generating means for generating a tone mapping curve for local tone correction according to the luminance of the peripheral region of each pixel of interest in the input image; Predicting means for predicting at least one of the overall luminance or contrast of the image after the local gradation correction from the average luminance of the partial area obtained by dividing the input image;
  • a global tone correction tone mapping curve generating means for generating a tone mapping curve for global tone correction based on the prediction;
  • the said prediction means corrects the average brightness
  • the image processing apparatus according to appendix 7 or appendix 8, which calculates a predicted value of the average luminance of each partial area.
  • the said prediction means takes the average value of the average luminance value of each partial area
  • the image processing apparatus according to appendix 9, which calculates.
  • the said prediction means calculates the overall contrast of the image after the said local gradation correction from the maximum value and the minimum value of the predicted value of the average luminance value of each partial area after the said local gradation correction.
  • the image processing apparatus according to appendix 9, which calculates.
  • a tone mapping curve of at least one of the local gradation correction and the global gradation correction is a gamma correction curve.
  • the present invention can be applied to an image processing apparatus that automatically corrects backlight and shaded gradation in an image.
  • Rectangle area average luminance calculation means 22
  • Local correction tone mapping curve generation means 23
  • Rectangle area average luminance correction means 24
  • Global correction tone mapping curve generation means 25
  • Gradation correction means 26
  • Local correction parameter storage means 27

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Abstract

本発明は、入力画像中の各注目画素の周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する局所的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測する予測手段と、前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する大局的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する補正手段とを有する画像処理装置である。

Description

画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム
　本発明は、画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
　画像内に存在する逆光や日陰領域の明るさやコントラストを向上させるため、画像内の局所領域の平均輝度値をもとに階調変換を行う画像処理方法がある。（例えば、特許文献１、特許文献２）。
　特許文献１では、注目画素周辺の局所領域の加重平均輝度値（以下、周辺輝度値と記載する）をもとに注目画素の補正量を決定することで、画像中に含まれるハイライト領域やシャドー領域の階調を補正している。
　特許文献２では、入力された画像からその画像の逆光度を算出し、算出された逆光度と注目画素の周辺輝度値から当該画素を補正するトーンマッピングカーブを生成し、補正を実行している。
　また、どちらの特許文献においても、処理の高速化のために、注目画素毎に局所領域の平均輝度を算出し補正量を決定する代わりに、入力画像をいくつかの矩形領域に等分割し、各矩形領域における平均輝度値を用いて、注目画素の補正量を決定する方式がその実施例に記述されている。
　特許文献１では、各矩形領域における平均輝度値から、注目画素の周辺輝度値を補間処理によって算出し、最適な補正量を決定している。
　特許文献２では、各矩形領域における平均輝度値によって生成されるトーンマッピングカーブから、注目画素を補正するための新たなトーンマッピングカーブを補間によって生成し、補正処理を実行している。
　これらの手法では、画像内の局所領域のみに適した補正を実行しているため、補正後の画像全体の明るさが劣化する問題がある。
　例えば、強い逆光画像に対応するためには、暗部や中間調の視認性を高めるために、局所的補正パラメータ記録手段１３に強い補正を実行する局所的補正パラメータを保存しておく必要がある。しかし、同パラメータを用いて非逆光画像を補正すると、画像全体が明るくなりすぎ、露出オーバーとして捉えられる低品質な補正画像を出力してしまう。
　特許文献１では、この問題に対応するために、局所領域での階調補正後に、再度、画像全体の階調を整える大局的階調補正を備える例が記述されている。
　図６を用いて、関連技術の画像処理装置を説明する。図６は、特許文献１および特許文献２の記述をもとに作成したブロック図である。図６に示す画像処理装置は、矩形領域平均輝度算出手段１１と、局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段１２と、局所的階調補正手段１３と、大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段１４と、大局的階調補正手段１５と、局所的補正パラメータ記憶手段１６と、大局的補正パラメータ記憶手段１７とから構成される。
　矩形領域輝度算出手段１１は、各矩形領域における平均輝度値を算出する。
　局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段１２は、入力画像の解析結果と局所的補正パラメータ記憶手段１６から読み出されたパラメータに従って、各周辺輝度値に対する、局所領域での階調補正を実施するための局所的補正用トーンマッピングカーブを生成する。
　局所的階調補正手段１３は、矩形領域平均輝度から補間処理によって注目画素の周辺輝度値を算出し、算出周辺輝度値に対応する局所的補正用トーンマッピングカーブに従って、注目画素を補正し、中間画像を生成する。
　大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段１４は、中間画像の解析結果と大局的補正パラメータ記憶手段１７から読み出されたパラメータに従って、画像全体の階調を整える大局的補正用トーンマッピングカーブを生成する。
　大局的階調補正手段１５は、大局的補正用トーンマッピングカーブに従って、中間画像を補正し、出力画像を生成する。
国際公開ＷＯ２００６／０２５４８６ 特開２００７‐２４３９６９号公報
　上述した技術では、高品質な階調補正を行うために、局所的階調補正手段１３による補正処理と大局的階調補正手段１５による補正処理とをそれぞれ実行する必要があり、全体的な処理コストが増大するという課題があった。
　更に、大局的補正用トーンマッピングカーブ生成のために解析する、中間画像を保持する必要があるため、入力画像サイズと同一サイズのデータ記憶領域が必要であった。
　そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的は、必要されるメモリが少なく、低演算量で、高品質な階調補正を実行できる画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
　本発明は、入力画像中の各注目画素をその周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成し、前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測し、前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成し、前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する画像処理方法である。
　本発明は、入力画像中の各注目画素の周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する局所的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測する予測手段と、前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する大局的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する補正手段とを有する画像処理装置である。
　本発明は、入力画像中の各注目画素をその周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する処理と、前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測する処理と、前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する処理と、前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する処理とを情報処理装置に実行させる画像処理プログラムである。
　本発明によれば、必要されるメモリが少なく、低演算量で、高品質な階調補正を実行できる。
図１は本発明による実施の形態の構成を示すブロック図である。 図２は本発明による実施の形態の動作を示すフローチャートである。 図３は大局的補正用トーンマッピングカーブの一例を示す図である。 図４は大局的補正用トーンマッピングカーブの一例を示す図である。 図５は本発明による実施の形態の情報処理システムのブロック図である。 図６は本発明の関連技術を説明するための図である。
　次に、本発明を実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　図１は、本発明による実施の形態の構成を示すブロック図である。図１に示す本発明による画像処理装置は、矩形領域平均輝度算出手段２１と、局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２２と、矩形領域平均輝度補正手段２３と、大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２４と、階調補正手段２５と、局所的補正パラメータ記憶手段２６と、大局的補正パラメータ記憶手段２７とから構成される。
　本発明による実施の形態は、あらかじめ、矩形領域平均輝度を局所的補正用トーンマッピングカーブによって補正した、補正矩形領域平均輝度を解析し、大局的補正用トーンマッピングカーブを生成することで、局所的階調補正と大局的階調補正とを同時に実行する点で、上述した関連技術と大きく異なる。以下、各手段の動作を詳細に説明する。
　矩形領域平均輝度算出手段２１は、関連技術と同様に、各矩形領域における平均輝度値を算出する。入力画像がＲＧＢ色空間で記述されたカラー画像の場合、色変換によって、注目画素の明るさを表す成分（明度：ＨＳＶ色空間におけるＶ成分や、Ｌａｂ色空間におけるＬ成分、輝度：ＹＵＶ色空間におけるＹ成分等）を算出し、この値を輝度値として用い、平均輝度値を算出する。入力画像がＹＵＶ色空間やＨＳＶ色空間等で記述されるカラー画像の場合、輝度成分や明度成分と呼ばれる色の明るさを表す成分の値を輝度値として用い、平均輝度値を算出する。
　局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２２は、関連技術と同様に、入力画像の解析結果と局所的補正パラメータ記憶手段２６から読み出されたパラメータに従って、各周辺輝度値に対する、局所領域での階調補正を実施するための局所的補正用トーンマッピングカーブを生成する。尚、局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段１２の出力は、トーンマッピングカーブでなく、その形状を表すパラメータであってもよい。例えば、局所的補正用トーンマッピングカーブがガンマ補正カーブである場合、各周辺輝度値に対するガンマ補正カーブを出力する代わりに、各周辺輝度値に対するガンマ値を出力することも可能である。
　矩形領域平均輝度補正手段２３は、矩形領域平均輝度を局所的補正用トーンマッピングカーブによって補正し、各矩形領域での局所的階調補正後の平均輝度の予測値を表す補正矩形領域平均輝度を算出する。
　補正矩形領域平均輝度を算出する一例として、矩形領域平均輝度を注目画素値および周辺輝度値に設定した局所的補正処理によって算出する方法がある。この方法では、i番目の矩形領域における補正後の矩形領域平均輝度値So(i)は、入力された矩形領域平均輝度値S(i)を周辺輝度値とした局所的補正用トーンマッピングカーブを選択し、選択されたトーンマッピングカーブについて、S(i)に対する出力値を読み出すことで算出される。また、局所補正用トーンマッピングカーブがガンマ補正カーブである場合、補正矩形領域平均輝度値So(i)は、S(i)に対するガンマ値γ(S(i))を用いて、次式の式１のように算出される。ただし、Mは、矩形領域平均輝度値がとりうる最大値を表している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　また、補正矩形領域平均輝度値を算出する方法として、あらかじめ矩形領域平均輝度に対する補正矩形領域平均輝度の値をデータとして保持しておき、算出時にこのデータの中から対応する算出値を読み出す方法を用いてもよい。
　大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２４は、補正矩形領域平均輝度の解析値と大局的補正パラメータ記憶手段２６から読み出されたパラメータに従って、画像全体の階調を整える大局的補正用トーンマッピングカーブを生成する。
　大局的補正用トーンマッピングカーブを生成する方法として、補正矩形領域平均輝度の解析値として、局所的階調補正後の画像全体の平均輝度の予測値を算出し、この値を、大局的補正用パラメータ記憶手段２５にパラメータとして保持された、出力画像の目標平均輝度値Pに変換するトーンマッピングカーブを生成する方法がある。
　局所的階調補正後の画像全体の平均輝度の予測値を算出する方法として、各矩形領域平均輝度の平均値の予測値を算出する方法がある。この方法の場合、分割矩形領域の総数をNとすると、予測値Eは、次式の式２のように算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　また、別の方法として、それぞれの補正矩形領域平均輝度の中央値を予測値とする方法を用いてもよい。
　予測値Eを目標平均輝度値Pに変換するトーンマッピングカーブの生成方法として、これらの変換を実行するガンマ補正カーブを生成する方法がある。予測画像輝度Eを目標平均輝度値Pに変換するためのガンマ値γ(E,P)は、次式の式３によって算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　予測画像輝度Eを目標平均輝度値Pに変換する別の大局的補正用トーンマッピングカーブとして、図３に示すような線形的なトーンマッピングカーブを用いても良い。
　大局的補正用トーンマッピングカーブを生成する別の方法として、補正矩形領域平均輝度の解析値として、補正矩形領域平均輝度の最大値と最小値を利用し、図４に示すようなトーンマッピングカーブを生成する方法がある。図４のトーンマッピングカーブでは、MaxおよびMinは補正矩形領域平均輝度の最大値と最小値を表し、Thは、大局的補正パラメータ記憶手段２６に保持されたパラメータ値を表す。
　なお、大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２４の出力は、局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２２の出力と同様に、トーンマッピングカーブでなく、その形状を表すパラメータであってもよい。
　階調補正手段２５は、入力画像の各画素に対し、局所的補正用トーンマッピングカーブを用いた階調補正と大局的補正用トーンマッピングカーブを用いた階調補正とを施し、出力画像を生成する。
　例えば、ある注目画素に対する階調補正は、次のように実行される。まず、矩形領域平均輝度から、補間処理によって、注目画素位置の周辺輝度値を算出する。次に、算出された周辺輝度値から対応する局所的補正用トーンマッピングカーブを選択し、局所的階調補正を実行する。最後に、大局的補正用トーンマッピングカーブによる補正を行い、出力画素を生成する。
　入力画像がＲＧＢ色空間で記述されたカラー画像の場合、各カラーチャンネルに対して階調補正処理が実行される。また、入力画像がＹＵＶ色空間やＨＳＶ色空間等で記述されるカラー画像の場合、輝度成分や明度成分と呼ばれる色の明るさを表す成分に対してのみ階調補正処理が実行される。
　また、階調補正手段２５における階調補正処理では、補正処理を実行する前に、局所的補正用トーンマッピングカーブと大局的補正用トーンマッピングカーブとを合成した新たなトーンマッピングカーブを生成しておき、生成された合成トーンマッピングカーブによって階調補正処理を実行してもよい。この場合、各画素の階調補正処理は、一度のトーンマッピングカーブの参照によって実行されるため、それぞれのトーンマッピングカーブを参照して補正するよりも全体として処理が高速化される。
　次に、図１および図２のフローチャートを参照して、本実施の形態の全体の動作を説明する。
　矩形領域輝度算出手段１１は、各矩形領域における平均輝度値を算出する（Ｓ０１）。
　局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段１２は、局所領域での階調補正を実施するための局所的補正用トーンマッピングカーブを生成する（Ｓ０２）。
　矩形領域平均輝度補正手段２３は、各矩形領域での局所的階調補正後の平均輝度の予測値を表す補正矩形領域平均輝度を算出する（Ｓ０３）。
　大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２４は、画像全体の階調を整える大局的補正用トーンマッピングカーブを生成する（Ｓ０４）。
　階調補正手段２５、入力画像の各画素に階調補正を施し、出力画像を生成する（Ｓ０５）。
　以上の如く、本実施の形態によれば、必要とするメモリ量を小さくすることができ、かつ、低演算量で、画像内の逆光や日陰領域の階調を高品質に補正することができる。その理由は、あらかじめ局所的階調補正後画像の矩形領域平均輝度を推定し、大局的補正用トーンマッピングカーブを生成することで、局所的階調補正と大局的階調補正とを同時に実行するためである。
　尚、上述した発明の実施の形態においては、上述した説明からも明らかなように、ハードウェアで構成することも可能であるが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。
　図５に示す情報処理システムは、プロセッサ３１，プログラムメモリ３２，記憶媒体３３からなる。記憶媒体３３は、局所的補正パラメータ記憶手段１６と、大局的補正パラメータ記憶手段２７として機能する。記憶媒体３０３は、ハードディスク等の磁気記憶媒体や、不揮発性のメモリ等を用いることができる。
　プログラムメモリ３０２は、上述した矩形領域平均輝度算出手段２１と、局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２２と、矩形領域平均輝度補正手段２３と、大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段２４と、階調補正手段２５と同様な処理を行うプログラムが格納され、プロセッサ３０１はそのプログラムを読み出して同様な処理を行う。
　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）　入力画像中の各注目画素をその周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成し、
　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測し、
　前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成し、
　前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する
画像処理方法。
　（付記２）　各注目画素の周辺領域の輝度を、入力画像を分割した各部分領域の平均輝度から算出する付記１に記載の画像処理方法。
　（付記３）　前記入力画像を分割した各部分領域の平均輝度を、該平均輝度値を前記周辺領域とした局所的階調補正によって補正することで、局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度の予測値を算出する
付記１又は付記２に記載の画像処理方法。
　（付記４）　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度の予測値を、前記局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度値の平均値を取ることで算出する
付記３に記載の画像処理方法。
　（付記５）　前記局所的階調補正後の画像の全体的なコントラストを、前記局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度値の予測値の最大値および最小値から算出する
付記３に記載の画像処理方法。
　（付記６）　前記局所的階調補正と前記大局的階調補正との少なくとも一方のトーンマッピングカーブがガンマ補正カーブである
付記１から付記５のいずれかに記載の画像処理方法。
　（付記７）　入力画像中の各注目画素の周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する局所的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、
　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測する予測手段と、
　前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する大局的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、
　前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する補正手段と
を有する画像処理装置。
　（付記８）　前記局所的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段は、各注目画素の周辺領域の輝度を、入力画像を分割した各部分領域の平均輝度から算出する付記７に記載の画像装置。
　（付記９）　前記予測手段は、前記入力画像を分割した各部分領域の平均輝度を、該平均輝度値を前記周辺領域とした局所的階調補正によって補正することで、局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度の予測値を算出する
付記７又は付記８に記載の画像処理装置。
　（付記１０）　前記予測手段は、前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度の予測値を、前記局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度値の平均値を取ることで算出する
付記９に記載の画像処理装置。
　（付記１１）　前記予測手段は、前記局所的階調補正後の画像の全体的なコントラストを、前記局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度値の予測値の最大値および最小値から算出する
付記９に記載の画像処理装置。
　（付記１２）　前記局所的階調補正と前記大局的階調補正との少なくとも一方のトーンマッピングカーブがガンマ補正カーブである
付記７から付記１１のいずれかに記載の画像処理装置。
　（付記１３）　入力画像中の各注目画素をその周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する処理と、
　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測する処理と、
　前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する処理と、
　前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する処理と
を情報処理装置に実行させる画像処理プログラム。
　以上好ましい実施の形態及び実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
　本出願は、２０１０年８月４日に出願された日本出願特願２０１０－１７５０８９号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本発明は、画像内の逆光や日陰領域の階調を自動的に補正する画像処理装置に適用することができる。
２１　　　　矩形領域平均輝度算出手段
２２　　　　局所的補正用トーンマッピングカーブ生成手段
２３　　　　矩形領域平均輝度補正手段
２４　　　　大局的補正用トーンマッピングカーブ生成手段
２５　　　　階調補正手段
２６　　　　局所的補正パラメータ記憶手段
２７　　　　大局的補正パラメータ記憶手段
 

Claims (10)

  1. 　入力画像中の各注目画素をその周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成し、
    　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測し、
    　前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成し、
    　前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する
    画像処理方法。
  2. 　各注目画素の周辺領域の輝度を、入力画像を分割した各部分領域の平均輝度から算出する請求項１に記載の画像処理方法。
  3. 　前記入力画像を分割した各部分領域の平均輝度を、該平均輝度値を前記周辺領域とした局所的階調補正によって補正することで、局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度の予測値を算出する
    請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
  4. 　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度の予測値を、前記局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度値の平均値を取ることで算出する
    請求項３に記載の画像処理方法。
  5. 　前記局所的階調補正後の画像の全体的なコントラストを、前記局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度値の予測値の最大値および最小値から算出する
    請求項３に記載の画像処理方法。
  6. 　前記局所的階調補正と前記大局的階調補正との少なくとも一方のトーンマッピングカーブがガンマ補正カーブである
    請求項１から請求項５のいずれかに記載の画像処理方法。
  7. 　入力画像中の各注目画素の周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する局所的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、
    　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測する予測手段と、
    　前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する大局的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段と、
    　前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する補正手段と
    を有する画像処理装置。
  8. 　前記局所的階調補正用トーンマッピングカーブ生成手段は、各注目画素の周辺領域の輝度を、入力画像を分割した各部分領域の平均輝度から算出する請求項７に記載の画像装置。
  9. 　前記予測手段は、前記入力画像を分割した各部分領域の平均輝度を、該平均輝度値を前記周辺領域とした局所的階調補正によって補正することで、局所的階調補正後の各部分領域の平均輝度の予測値を算出する
    請求項７又は請求項８に記載の画像処理装置。
  10. 　入力画像中の各注目画素をその周辺領域の輝度によって、局所的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する処理と、
    　前記局所的階調補正後の画像の全体的な輝度又はコントラストの少なくとも一つを、前記入力画像を分割した部分領域の平均輝度から予測する処理と、
    　前記予測に基づいて、大局的階調補正のトーンマッピングカーブを生成する処理と、
    　前記局所的階調補正のトーンマッピングカーブと前記大局的階調補正のトーンマッピングカーブとを統合し、前記局所的階調補正と前記大局的階調補正とを同時に実行する処理と
    を情報処理装置に実行させる画像処理プログラム。
     
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