(57)【要約】【課題】画像中の所定色領域において、色補正後の画質が劣化する可能性の高い領域に基づいて色補正係数を算出することにより、記憶色を考慮しつつ自動的に最適な色補正処理を実行する。【解決手段】所定色領域抽出部２０１は入力画像から所定の色領域（青空など）を抽出し、部分領域抽出部２０２は所定色領域における部分領域（補正後の画質が劣化する領域）を抽出する。第１の代表色算出部２０３は部分領域の代表色を算出し、目標色決定部２０４は、第１代表色を基に所定色領域に対する目標色を決定し、第２の代表色算出部２０６は階調補正後の画像における所定色領域の代表色を算出し、色補正係数決定部２０７は第２代表色と目標色を基に色補正係数を決定し、色補正部２０８は階調補正後の画像に対して色補正係数を用いた色補正を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対して階調補正処理および色補正処理を行い、所望の出力画像を生成する画像処理方法において、前記入力画像の所定色領域を抽出する所定色領域抽出ステップと、前記抽出した所定色領域の代表色を算出する第１の代表色算出ステップと、前記算出した第１の代表色に基づいて、前記入力画像の所定色領域に対する目標色を決定する目標色決定ステップと、前記階調補正後の画像における所定色領域の代表色を算出する第２の代表色算出ステップと、前記算出した第２の代表色と前記決定した目標色とに基づいて前記階調補正後の画像に対する色補正のための色補正係数を決定する色補正係数決定ステップと、前記決定した色補正係数に基づいて前記階調補正後の画像に対して色補正を行う色補正ステップとを備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記第１、第２の代表色算出ステップは、前記抽出した所定色領域の部分領域に基づいて代表色を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記部分領域は、色補正処理を行うことにより画質劣化が起こる可能性のある領域であることを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記色補正ステップは、前記階調補正された画像に対して画素ごとに色補正処理を行い、前記階調補正された画素の色と前記第２の代表色との差分に応じて重み係数を設定し、前記重み係数を用いて前記色補正された画素値と前記階調補正された画素値の加重平均に相当する補正処理を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記階調補正された画素の色と前記第２の代表色との差分は、明るさの差であることを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記所定色領域は青空であることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記所定色領域は人物の顔であることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項８】
入力画像に対して階調補正処理および色補正処理を行い、所望の出力画像を生成する画像処理装置において、前記入力画像の所定色領域を抽出する所定色領域抽出手段と、前記抽出した所定色領域の代表色を算出する第１の代表色算出手段と、前記算出した第１の代表色に基づいて、前記入力画像の所定色領域に対する目標色を決定する目標色決定手段と、前記階調補正後の画像における所定色領域の代表色を算出する第２の代表色算出手段と、前記算出した第２の代表色と前記決定した目標色とに基づいて前記階調補正後の画像に対する色補正のための色補正係数を決定する色補正係数決定手段、前記決定した色補正係数に基づいて前記階調補正後の画像に対して色補正を行う色補正手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項１０】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタル写真画像に対して最適な色補正処理を実行する画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラにより撮影された画像データから写真プリントを作成する際には、撮影画像が適正な色や濃度で再現されるように画像データに対して補正が施される。色再現においては、人間が好ましいと感じる色再現が重要であり、肌色や青空、木々や草の緑などの人の記憶に残りやすい特定の色（記憶色）は、人間が好ましいと感じる色再現が要求される。
【０００３】
青空の好ましい色味に着目した画像処理方法としては、例えば、画像データから青空の領域を抽出し、抽出領域の色度情報を算出して、予め定めた目標色度になるように色調を補正する方法がある。
【０００４】
例えば、特許文献１では、画像中の青空領域を抽出し、抽出した領域の色度情報に基づいて標準補正量を定め、さらに抽出領域の画像全体に対する面積比率に基づいて標準補正量を修正している。すなわち、抽出領域の面積比率が低い場合には補正強度を弱めるように標準補正量を修正し、面積比率が高い場合には本来の標準補正量となるよう補正量を決定している。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１６５６８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、デジタルカメラなどで撮影された青空はグラデーションがかかっている場合が多く、一枚の画像中の青空領域の色度分布は、彩度方向、色相方向、明度方向に広がりを有している。上記した特許文献１では、青空領域を補正する際には彩度を高める補正を行っているが、明度が高くなるほど、補正により彩度が飽和しやすくなるため、青空領域全体から求めた色度を用いて彩度を高める補正量を決定すると、青空領域における明度の高い青空の彩度が飽和し、色調が失われ画質が劣化する可能性がある。
【０００７】
本発明は上記した課題に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、画像中の所定色領域を抽出し、所定色領域において、色補正後の画質が劣化する可能性の高い領域に基づいて色補正係数を算出することにより、記憶色を考慮しつつ自動的に最適な色補正処理を実行することが可能な画像処理方法、画像処理装置、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【０００８】
請求項１記載の発明では、入力画像に対して階調補正処理および色補正処理を行い、所望の出力画像を生成する画像処理方法において、前記入力画像の所定色領域を抽出する所定色領域抽出ステップと、前記抽出した所定色領域の代表色を算出する第１の代表色算出ステップと、前記算出した第１の代表色に基づいて、前記入力画像の所定色領域に対する目標色を決定する目標色決定ステップと、前記階調補正後の画像における所定色領域の代表色を算出する第２の代表色算出ステップと、前記算出した第２の代表色と前記決定した目標色とに基づいて前記階調補正後の画像に対する色補正のための色補正係数を決定する色補正係数決定ステップと、前記決定した色補正係数に基づいて前記階調補正後の画像に対して色補正を行う色補正ステップとを備えることを特徴とする画像処理方法であって、入力画像における所定色領域に基づいて算出した代表色に従って色補正の目標色を決定し、入力画像の階調補正後の所定色領域の代表色に従って色補正係数を決定することで、所定色領域を自動的に最適な色補正処理を行うことを目的とする。
【０００９】
請求項２、３記載の発明では、前記第１の代表色算出ステップおよび前記第２の代表色算出ステップは、前記所定色領域抽出ステップにより抽出した所定色領域の部分領域に基づいて代表色を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法であって、所定色領域全体ではなく、所定色領域における部分的な領域に基づいて代表色を算出することで、色補正を行うことにより画質劣化が起きる可能性のある領域に基づいて色補正係数を決定することを目的とする。
【００１０】
請求項４記載の発明では、前記色補正ステップは前記階調補正された画像に対して画素ごとに色補正処理を行い、前記階調補正された画素の色と前記第２の代表色との差分が大きいほど、色補正後の画素に対する重み係数を小さく設定し、前記重み係数を用いて前記色補正された画素値と前記階調補正された画素値の加重平均に相当する補正処理を行うことを特徴とする画像処理方法であって、前記入力画像を階調補正処理した後の画素の色度と前記第２の代表色との差が離れているほど、目標色へ補正されることを抑制することを目的とする。
【００１１】
請求項５記載の発明では、前記階調補正された画素の色と前記第２の代表色との差分は、明るさの差であることを特徴とする画像処理方法であって、明るさの差分が大きいほど、色補正処理後の画素値の重みを小さくすることを目的とする。
【００１２】
請求項６記載の発明では、前記所定色領域は青空であることを特徴とする画像処理方法であって、青空の記憶色再現を考慮して、自動的に最適な色補正処理を行うことを目的とする。
【００１３】
請求項７記載の発明では、前記所定色領域は人物の顔であることを特徴とする画像処理方法であって、人物の肌の記憶色再現を考慮して、自動的に最適な色補正処理を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、入力画像に対して階調補正処理および色補正処理を行い、所望の出力画像を生成する画像処理方法において、前記入力画像の所定色領域を抽出する所定色領域抽出ステップと、前記抽出した所定色領域の代表色を算出する第１の代表色算出ステップと、前記算出した第１の代表色に基づいて、前記入力画像の所定色領域に対する目標色を決定する目標色決定ステップと、前記階調補正後の画像における所定色領域の代表色を算出する第２の代表色算出ステップと、前記算出した第２の代表色と前記決定した目標色とに基づいて前記階調補正後の画像に対する色補正のための色補正係数を決定する色補正係数決定ステップと、前記決定した色補正係数に基づいて前記階調補正後の画像に対して色補正を行う色補正ステップとを備えることを最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、所定色領域において、色補正後の画質が劣化する可能性の高い領域に基づいて色補正係数を算出しているので、記憶色を考慮しつつ自動的に最適な色補正処理を実行することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。  実施例１
図１は、本発明のシステム構成を示す。図１において、ＰＣ１００は、ＰＣ１００全体の動作を制御するＣＰＵ１０１、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラムやデータを記憶しているＲＯＭ１０２、２次記憶装置１０５からロードした、ＣＰＵ１０１により実行されるアプリケーションプログラムやＯＳなどを記憶すると共に、ＣＰＵ１０１による制御処理時に各種データを一時的に格納するワークエリアを提供するＲＡＭ１０３、ディスプレイなどの表示装置１０３、キーボード１０７、マウス１０６などのユーザインターフェースを備えている。ハードディスクなどの２次記憶装置１０５には、ＯＳや各種アプリケーションがインストールされており、これらＯＳやプログラムは実行時にＲＡＭ１０４にロードされて実行される。またインターフェイス１０８は、デジタルカメラやプリンタなどを接続するＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４などのシリアルバスインターフェイスや、インターネットやＬＡＮなどのネットワーク回線を接続するネットワークインターフェイスを備える。
【００１７】
図２は、本発明の実施例１の画像処理装置の構成を示す。図１の画像処理装置は、所定色領域抽出部２０１と、部分領域抽出部２０２と、第１の代表色算出部２０３と、目標色決定部２０４と、階調補正部２０５と、第２の代表色算出部２０６と、色補正係数決定部２０７と、色補正部２０８から構成される。
【００１８】
所定色領域抽出部２０１には、インターフェイス１０８に接続されたデジタルカメラなどから処理対象の画像データが入力される。ここで、入力される画像データはＲＧＢ値で表されているとする。以降の説明では、所定の色領域を青空領域とした例で説明するが、人肌や、木々や草の緑などの色領域にも適用することが出来る。
【００１９】
所定色領域抽出部２０１は、入力画像から色補正を行う対象とする所定色領域を抽出する。部分領域抽出部２０２は、所定色領域抽出部２０１で抽出した色領域において、ある基準に基づいて部分的な領域を抽出する。
【００２０】
第１の代表色算出部２０３は、部分領域抽出部２０２で抽出された部分領域に基づいて代表色を算出する。目標色決定部２０４は、第１の代表色算出部２０３で算出された代表色に基づいて、所定色領域の色補正目標色を決定する。
【００２１】
階調補正部２０５は、入力画像に応じて明るさ補正ＬＵＴを適切に設定し、明るさの補正を行なう。第２の代表色算出部２０６は、第１の代表色算出部２０３で算出された第１の代表色に対して、階調補正部２０５で設定された明るさ補正ＬＵＴを使って、明るさ補正を行い、その結果を第２の代表色とする。
【００２２】
色補正係数決定部２０７は、第２の代表色算出部による第２の代表色と、目標色決定部２０４において決定された目標色に基づき、階調補正部２０５で明るさ補正された画像に対する色補正係数を決定する。色補正部２０８は、色補正係数決定部２０７で決定された色補正係数に基づいて、階調補正部２０５で明るさ補正された画像に対して色補正を行い、出力画像として出力する。
【００２３】
図３は、実施例１の画像補正処理のフローチャートを示す。Ｓ１において、所定色領域抽出部２０１は画像データを取得し、Ｓ２において、所定の色領域の抽出を行う。ここで、所定の色領域とは、青空や人間の肌などの記憶色である。
【００２４】
また、所定色領域の抽出方法としては、例えば青空であれば、入力画像範囲を縦横に複数の矩形ブロックに分け、各矩形ブロック単位でＲＧＢ平均値を求め、予め設定した色相範囲（例えば、色相角が１８０度以上３００度未満）および、明度範囲（例えば、明度値が５０以上１００未満）に合致するブロックを判定し、判定に合致するブロックの集合を青空候補領域とし、さらにその青空候補領域において、画像の端部に接するブロックが存在している場合に、青空候補領域を青空領域として判定する。また、青空として判定した場合は、青空候補領域の各ブロックごとのＲＧＢ平均値を特徴量として記憶する。
【００２５】
各矩形ブロック単位でのＲＧＢ平均値が予め設定した色相範囲、及び明度範囲に合致するか否かは、ＲＧＢ値をＬＣＨ値（ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるａ＊ｂ＊平面上の座標（ａ，ｂ）を極座標表示（Ｃ，Ｈ）に変換したもの）に変換することにより判定できる。
【００２６】
Ｓ３において、所定色領域抽出部２０１は所定色領域が存在するか否かを判断し、Ｓ２において、所定色領域が抽出された場合はＳ４へ進み、抽出されなかった場合はＳ１１へ進む。
【００２７】
Ｓ４において、部分領域抽出部２０２は所定色領域における部分領域を抽出する。抽出する部分領域は、後述するように、所定色領域に応じた色補正を行う際に、補正後の画質が劣化する可能性のある領域である。例えば、青空を色補正する際に、色相を維持して彩度を高める補正を行うとすると、彩度の飽和しやすい、高い明度を持つ領域を部分領域として抽出する。
【００２８】
図４は、青空として抽出した領域の明度ヒストグラムを示す。例えば、青空領域として抽出したブロックに含まれる画素の明度に基づいたヒストグラムをとり、ヒストグラムの最大値（Ｍａｘ＿Ｌ）と最小値（Ｍｉｎ＿Ｌ）を用いて、部分領域抽出のための明度閾値（ｔｈ＿Ｌ）を以下のように設定する。
ｔｈ＿Ｌ＝（４×Ｍａｘ＿Ｌ＋Ｍｉｎ＿Ｌ）／５
青空領域と判定された集合ブロックに含まれる画素に対して、設定した明度閾値（ｔｈ＿Ｌ）以上の明度をもつ画素を部分領域として抽出する。明度閾値（ｔｈ＿Ｌ）の算出方法はこれに限定されず、他にもＭａｘ＿Ｌから明度の低い方向へ累積頻度を計算し、ヒストグラムの２０％の累積頻度となる明度をｔｈ＿Ｌとするようにしても良い。
【００２９】
彩度の飽和しやすい、高い明度を持つ領域の抽出する別の方法としては、Ｓ２において抽出した青空領域のブロック単位のＲＧＢ平均値からブロック単位での平均明度を求めておき、明度の高い順に並べた各ブロックをカウントし、青空領域の全ブロック数の１／５をカウントしたときに、それまでにカウントしたブロックを部分領域とするようにしても良い。例えば、２０ブロックが青空領域と判定したブロック全数とすると、明度の高い順に並べた１番目から４番目までのブロックが部分領域となる。
【００３０】
Ｓ５において、第１の代表色算出部２０３は、第１の代表色として、Ｓ４で抽出した部分領域のＲＧＢ平均値を算出し、代表色とする。Ｓ６において、目標色決定部２０４は、Ｓ５で算出した代表色と、所定色領域の特性（青空か、人物の顔か）に応じた色補正目標色の決定を行う。
【００３１】
図５は、所定色領域の特性に応じた色補正目標色の決定例を示す。所定色領域が青空である場合は、第１の代表色を参照し、明度、色相を変えず、彩度を高めた値を色補正の目標色として設定する。所定色領域が人物の顔であれば、第１の代表色を参照し、明度、彩度を変えず、色相を予め設定している設定色相へ変更した値を色補正の目標色として設定する。
【００３２】
例えば、青空における目標色設定の際には、一般的なデジタルカメラの色空間として設定されているｓＲＧＢ空間における、代表色の色相値に対する最大彩度値（Ｍａｘ＿Ｃとする）を参照して設定する。単純に代表色の彩度値を定数倍した値を目標値として設定すると、ｓＲＧＢ空間で表現可能な彩度値（Ｍａｘ＿Ｃ）以上の値となる場合があり、色補正処理によって所定色領域の彩度が飽和してしまう不具合を抑制するためである。
【００３３】
第１の代表色の彩度値をｐＣとすると、ｐＣとＭａｘ＿Ｃを用いて、目標彩度値（ｇ＿Ｃ  ）を以下のように設定する。
ｇ＿Ｃ＝（４×Ｍａｘ＿Ｃ＋ｐＣ）／５
上記の場合は、重み係数をＭａｘ＿Ｃ：ｐＣ＝４：１として目標彩度値を設定したが、これは一例であり、他の重み係数を設定しても構わない。
目標色相（ｇ＿Ｈ）、目標明度（ｇ＿Ｌ）は変更しないため、
ｇ＿Ｈ＝ｐＨ
ｇ＿Ｌ＝ｐＬ
但し、ｐＨ、ｐＬは、代表色の色相と明度を表す。
【００３４】
上記の目標色設定は、所定色領域を青空とした場合の例であるが、所定色領域が人物の顔などの場合でも、所定色領域の代表色に基づいて、予め設定された目標色決定方法に従って、色補正の目標色を設定する。
【００３５】
例えば、図５における人物の目標色決定方法において色相に関しては設定色相とあるが、設定色相はｆａｃｅ＿Ｈとする。第１の代表色の色相値をｐＨとすると、目標色相値（ｇ＿Ｈ）を以下のように設定する。
ｇ＿Ｈ＝（４×ｆａｃｅ＿Ｈ＋ｐＨ）／５
ｆａｃｅ＿ＨとｐＨの値を重み付け演算し、ｇ＿Ｈを算出しているが、この理由は、直接ｆａｃｅ＿Ｈへ色相を補正すると、ｐＨとｆａｃｅ＿Ｈの差分が大きい場合に色相補正量が大きくなり、顔以外の色相領域における色の変動が目立つことを防ぐためである。上記の場合は、重み係数をｆａｃｅ＿Ｈ：ｐＨ＝４：１として目標色相値を設定したが、これは一例であり、他の重み係数を設定しても構わない。
目標彩度（ｇ＿Ｃ）、目標明度（ｇ＿Ｌ）は変更しないため、
ｇ＿Ｃ＝ｐＣ
ｇ＿Ｌ＝ｐＬ
但し、ｐＣ、ｐＬは、代表色の彩度と明度を表す。
【００３６】
Ｓ７、Ｓ１１において、階調補正部２０５は既知の階調補正処理を行い、入力画像データの明るさを補正する。ここでは、階調補正処理の詳細については述べないが、入力画像の輝度ヒストグラムを解析することにより画像の撮影シーンを判定し、シーンに応じた明るさ補正テーブルを適切に設定することにより、明るさ補正を行う。階調補正方法を簡単に説明すると、例えば、図６に示すような明るさ補正テーブルが設定されたとする。階調補正テーブルによる変換後の輝度値をＹｏｕｔ、入力輝度値をＹｉｎとし、入力ＲＧＢ値（Ｒｉｎ，Ｇｉｎ，Ｂｉｎ）から以下の式に従って出力ＲＧＢ値（Ｒｏｕｔ，Ｇｏｕｔ，Ｂｏｕｔ）への変換を行う。
Ｒｏｕｔ＝（Ｙｏｕｔ／Ｙｉｎ）×Ｒｉｎ
Ｇｏｕｔ＝（Ｙｏｕｔ／Ｙｉｎ）×Ｇｉｎ
Ｂｏｕｔ＝（Ｙｏｕｔ／Ｙｉｎ）×Ｂｉｎ
上式の、ＹはＲＧＢ値から以下の変換式で求められる輝度値である。
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
以上のようにして明るさ補正テーブルに基づく明るさ補正処理が実行される。
【００３７】
Ｓ８において、第２の代表色算出部２０６は、第２の代表色の算出を行う。Ｓ７で設定された階調補正テーブルを用いて、Ｓ５で算出した第１の代表色（ＲＧＢ平均値）を階調補正した結果を第２の代表色として記憶する。本実施例では、階調補正後に色補正を行うのは、階調補正後の代表色の色度に基づき適切な色補正係数を設定するためである。
【００３８】
Ｓ９において、色補正係数決定部２０７は、第２の代表色を、Ｓ６で決定した色補正目標へ変換する色補正係数を決定する。
【００３９】
Ｓ１０において、色補正部２０８は、Ｓ９で決定した色補正係数を用いて階調補正部２０５で階調補正された画像に対して色補正処理を行う。例えば、線形マスキングを使用して色補正処理を行い、出力画像を生成する。この線形マスキングによる色補正処理では、所定色領域を含む色相境界を指定して、指定した色相のみに色補正処理が行われるようにする。
【００４０】
Ｓ８で算出した、所定領域の第２の代表色の画像信号（Ｄｒ２，Ｄｇ２，Ｄｂ２）を、Ｓ６で決定した目標色（ｇ＿Ｌ，ｇ＿Ｃ，ｇ＿Ｈ）となるように色補正の係数を設定する。
【００４１】
すなわち、ＬＣＨ値で表された目標色をＲＧＢ値に変換した値を（ｇ＿Ｒ，ｇ＿Ｇ，ｇ＿Ｂ）、白色点（ｗ＿Ｒ，ｗ＿Ｇ，ｗ＿Ｂ）、黒色点（ｋ＿Ｒ，ｋ＿Ｇ，ｋ＿Ｂ）、所定色領域の色相境界を表す２点（ｂｏｒｄｅｒ＿Ｒ１，ｂｏｒｄｅｒ＿Ｇ１，ｂｏｒｄｅｒＢ１），（ｂｏｒｄｅｒ＿Ｒ２，ｂｏｒｄｅｒ＿Ｇ２，ｂｏｒｄｅｒＢ２）とすると、
【００４２】
【数１】
2010148026.tif 000003
のマトリックス演算を満たすようなマスキング係数Ｘ１１〜Ｘ１４，Ｘ２１〜Ｘ２４，Ｘ３１〜Ｘ３４，Ｘ４１〜Ｘ４４，Ｘ５１〜Ｘ５４，Ｘ６１〜Ｘ６４，Ｘ７１〜Ｘ７４，Ｘ８１〜Ｘ８４を、逆行列を演算するなどにより求める。
【００４３】
また、入力されるＲＧＢ値（ｄ＿Ｒ，ｄ＿Ｇ，ｄ＿Ｂ）の色相値に応じて、用いる式を変更する。色相境界を表す２点のＲＧＢ値をそれぞれ（ｂｏｒｄｅｒ＿Ｒ１，ｂｏｒｄｅｒ＿Ｇ１，ｂｏｒｄｅｒＢ１），（ｂｏｒｄｅｒ＿Ｒ２，ｂｏｒｄｅｒ＿Ｇ２，ｂｏｒｄｅｒＢ２）とし、ＬＣＨ変換値をそれぞれ（ｂｏｒｄｅｒ＿Ｌ１，ｂｏｒｄｅｒＣ１，ｂｏｒｄｅｒＨ１）、（ｂｏｒｄｅｒ＿Ｌ２，ｂｏｒｄｅｒＣ２，ｂｏｒｄｅｒＨ２）、色補正処理に入力される階調補正処理後のＲＧＢ値（ｄ＿Ｒ，ｄ＿Ｇ，ｄ＿Ｂ）のＬＣＨ変換値を（ｄ＿Ｌ，ｄ＿Ｃ，ｄ＿Ｈ）とすると、
・ｂｏｒｄｅｒＨ１＜ｄ＿Ｈ≦ｇ＿Ｈのとき、式（１）により求められるマスキング係数を選択する、
・ｇ＿Ｈ＜ｄ＿Ｈ＜ｂｏｒｄｅｒＨ２のとき、式（２）により求められるマスキング係数を選択する、
・ｄ＿Ｈ≦ｂｏｒｄｅｒＨ１、またはｄ＿Ｈ≧ｂｏｒｄｅｒＨ２のときは、色補正を実施しない、
として、階調補正後のＲＧＢ値の色相に対応したマスキング係数を使用する。尚、所定領域の色相境界を表す２点は予め決定した定数であっても良いし、所定色領域抽出結果に基づき、最大色相値と最小色相値を色相境界として設定するというように適応的に決定しても良い。
【００４４】
線形マスキングによる色補正処理は、入力画素値に対して、以下のマトリックス演算式に基づいて行い、出力画素値（ｄ＿Ｒ’，ｄ＿Ｇ’，ｄ＿Ｂ’）を求める。
【００４５】
【数２】
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Ｘ１〜Ｘ１６のマスキング係数は、先に求めたマスキング係数にそれぞれ対応する。
【００４６】
以上説明したように、本実施例によれば、入力画像から抽出した所定色領域に基づいて算出した代表色にしたがって色補正の目標色を決定し、入力画像の階調補正後の所定色領域の代表色にしたがって色補正係数を決定するので、所定色領域に対して自動的に最適に目標色へ色補正処理を行うことができる。また、入力画像から抽出した所定色領域全体ではなく、画質劣化が起きる可能性のある部分領域を更に抽出し、抽出した部分領域に従って代表色を算出し目標色を決定しているので、部分領域に対して自動的に最適に目標色へ色補正処理を行うことができる。さらに、所定色領域を青空、人物の肌とし、青空、人物の肌を対象として自動的に最適な色補正処理を行うことができる。
【００４７】
実施例２
実施例２は、実施例１と同じ構成であるが、色補正部２０８における処理で、階調補正部２０５から入力されるＲＧＢ値の明度と、目標値との明度差に基づいて、階調補正後の結果と、色補正処理後の結果の重み演算で最終的な出力値を決める点が実施例１と相違している。
【００４８】
実施例１で説明した色補正処理は、入力される色相に応じた色補正を行うが、明度に関係なく色補正を行うため、階調補正後の画素の明度が所定色領域の明度と著しく異なる場合であっても所定色領域と同色相であるときには色補正が行われ、意図しない画素に対して色補正され、画像品質の劣化も起こり得る。
【００４９】
そこで、階調補正後の注目画素の明度と、所定色領域の第２の代表色の明度を比較し、明度の差分が大きいほど、階調補正後の画素値を優先するような重み係数を設定し、階調補正後のＲＧＢ値と色補正処理後のＲＧＢ値の重み付け演算により最終的な画素値を決定する。
【００５０】
図７は、所定色領域の第２の代表色の明度と、階調補正後の画素値の明度の差分値と、重み係数の設定方法を示す。
【００５１】
階調補正処理後の画素のＲＧＢ値（ｄ＿Ｒ，ｄ＿Ｇ，ｄ＿Ｂ）のＬＣＨ変換値を（ｄ＿Ｌ，ｄ＿Ｃ，ｄ＿Ｈ）、第２の代表色のＲＧＢ値（Ｄｒ２，Ｄｇ２，Ｄｂ２）のＬＣＨ変換値を（Ｄ２＿Ｌ，Ｄ２＿Ｃ，Ｄ２＿Ｈ）とすると、
ｄｉｆ＝｜ｄ＿Ｌ−Ｄ２＿Ｌ｜
として差分値を計算する。
【００５２】
ｄｉｆの値に応じた重みＷ＿ｄｉｆを図７に従って求めることができる。図７のｄｉｆ＿Ｌは、重みＷを０にするための閾値であり、ｄｉｆ＞ｄｉｆ＿Ｌの場合にＷ＿ｄｉｆ＝０となる。ｄｉｆ＿Ｌは、予め定めた定数であっても良いし、所定色領域抽出結果に基づき、最大明度値と最小明度値を求め、第２の代表色の明度値との差分値を算出し、大きい方の差分値をｄｉｆ＿Ｌとするというように適応的に決定しても良い。
【００５３】
図７では、線形に重みＷ＿ｄｉｆが減少する設定としているが、これに限ったものではなく、非線形に減少させてももちろん良い。重みＷ＿ｄｉｆを決定した後、（ｄ＿Ｒ，ｄ＿Ｇ，ｄ＿Ｂ）と、色補正後の画素値（ｃｃ＿Ｒ，ｃｃ＿Ｇ，ｃｃ＿Ｂ）を用いて以下の式に従い最終出力値（ｄ＿Ｒ’，ｄ＿Ｇ’，ｄ＿Ｂ’）を決定する。
ｄ＿Ｒ’＝（１−Ｗ＿ｄｉｆ）×ｄ＿Ｒ＋Ｗ＿ｄｉｆ×ｃｃ＿Ｒ
ｄ＿Ｇ’＝（１−Ｗ＿ｄｉｆ）×ｄ＿Ｇ＋Ｗ＿ｄｉｆ×ｃｃ＿Ｇ
ｄ＿Ｂ’＝（１−Ｗ＿ｄｉｆ）×ｄ＿Ｂ＋Ｗ＿ｄｉｆ×ｃｃ＿Ｂ
以上の述べたように、所定色領域と同色相である画素であっても、第２の代表色の明度との差分が大きい場合は、色補正処理後の画素値の重みを小さくすることで、色補正を意図しない明度域での色補正を抑制することができる。
【００５４】
本実施例によれば、階調補正後の画素値の明度と、第２の代表色の明度との差分が大きいほど、目標色へ補正されることを抑制することができる。
【００５５】
本発明は、前述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した各実施例の機能を実現することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施例の機能が実現される場合も含まれる。さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施例の機能が実現される場合も含まれる。また、本発明の実施例の機能等を実現するためのプログラムは、ネットワークを介した通信によってサーバから提供されるものでも良い。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明のシステム構成を示す。
【図２】実施例１の画像処理装置の構成を示す。
【図３】実施例１の画像補正処理のフローチャートを示す。
【図４】青空として抽出した領域の明度ヒストグラムを示す。
【図５】所定色領域の特性に応じた色補正目標色の決定例を示す。
【図６】階調補正テーブルの特性例を示す。
【図７】実施例２における、所定色領域の第２の代表色の明度と、階調補正後の画素値の明度の差分値と、重み係数の設定方法を示す。
【符号の説明】
【００５７】
２０１  所定色領域抽出部
２０２  部分領域抽出部
２０３  第１の代表色算出部
２０４  目標色決定部
２０５  階調補正部
２０６  第２の代表色算出部
２０７  色補正係数決定部
２０８  色補正部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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