(57)【要約】【課題】観察環境に応じた動画像データの補正を効率的に行い、画像処理における演算付加の軽減、処理時間の短縮を目的とする。【解決手段】動画像データを複数のシーンに分割する分割手段と、シーンの画質に関する特徴量を算出する算出手段と、複数のシーンを基点シーンと非基点シーンとに分類する分類手段と、基点シーンと、存在する場合に基点シーンに後続する一連の非基点シーンと、で構成されるシーン・セットから１以上の参照シーンを選択する選択手段と、１以上の参照シーンの特徴量に基づいて、シーン・セットに適用する補正データを生成する生成手段と、シーン・セットに含まれるすべてのシーンに対して、シーン・セットについての補正データにより変換処理を行う変換手段とを備える画像処理装置を提供する。分類手段は、シーンの継続時間が、シーンに対する観察者の順応時間よりも短いシーンを非基点シーンとして分類することを特徴とする。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像データを複数のシーンに分割する分割手段と、
前記シーンの画質に関する特徴量を算出する算出手段と、
前記複数のシーンを各シーンの継続時間に基づいて基点シーンと非基点シーンとに分類する分類手段と、
基点シーンと、存在する場合に該基点シーンに後続する一連の非基点シーンと、で構成されるシーン・セットから１以上の参照シーンを選択する選択手段と、
前記１以上の参照シーンの前記特徴量に基づいて、該シーン・セットに適用する補正データを生成する生成手段と、
前記シーン・セットに含まれるすべてのシーンに対して、該シーン・セットについての前記補正データにより変換処理を行う変換手段と
を備え、
前記分類手段は、シーンの継続時間が、該シーンに対する観察者の順応時間よりも短いシーンを前記非基点シーンとして分類することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記算出手段は、各シーンを構成するフレーム間の特徴量の変動量をさらに算出し、
前記分類手段は、前記変動量が常に閾値を下回るシーンを非基点シーンとしてさらに分類することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記算出手段は、各シーンを構成するフレーム間の特徴量の変動量をさらに算出し、
前記分類手段は、閾値を上回る前記変動量を有するシーンを基点シーンとしてさらに分類することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記分類手段は、動画像データの最初のシーンを基点シーンとしてさらに分類することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記シーン・セットに含まれる基点シーンを該シーン・セットの前記参照シーンとして選択することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記選択手段は、前記シーン・セットに含まれるすべてのシーンを該シーン・セットの前記参照シーンとして選択することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記選択手段は、前記閾値を上回る変動量を有するシーンを前記参照シーンとして選択することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記分類手段は、前記補正データの種類ごとにシーンの分類を行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記分類手段は、前記補正データの種類ごとの分割において、該種類に応じた順応時間を用いることを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記特徴量は、ホワイトバランス、明度、露出、鮮鋭度、彩度の少なくともいずれかに基づいて定められることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
分割手段が、動画像データを複数のシーンに分割する分割工程と、
算出手段が、前記シーンの画質に関する特徴量を算出する算出工程と、
分類手段が、前記複数のシーンを各シーンの継続時間に基づいて基点シーンと非基点シーンとに分類する分類工程と、
選択手段が、基点シーンと、存在する場合に該基点シーンに後続する一連の非基点シーンと、で構成されるシーン・セットから１以上の参照シーンを選択する選択工程と、
生成手段が、前記１以上の参照シーンの前記特徴量に基づいて、該シーン・セットに適用する補正データを生成する生成工程と、
変換手段が、前記シーン・セットに含まれるすべてのシーンに対して、該シーン・セットについての前記補正データにより変換処理を行う変換工程と
を備え、
前記分類工程において、シーンの継続時間が、該シーンに対する観察者の順応時間よりも短いシーンは前記非基点シーンとして分類されることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを請求項１乃至１０のいずれか１項の記載の画像処理装置として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
動画像データの再現において、表示デバイスにおける高画質化再現のため、ユーザが表示デバイスを観察する環境に応じて、さまざまな画像補正処理を施すことが一般的である。動画像データは、場面の切替え時や一連の場面の途中で、明度や鮮やかさが変化する。そのため、動画の高画質化を実現するためには、観察環境に応じ、かつ、シーンごとに最適な補正処理を行う必要がある。
【０００３】
従来技術においては、動画のフレーム画像を解析することによって、シーンの切替えやシーン変化を検出する。そして、検出されたシーン切替えやシーン変化のタイミングで、各シーンに最適な補正量を求め、動画像データに対する補正処理を行っている。
【０００４】
一方で、動画像を観察する人間には、シーンの明度や色の変化に対して順応という生理現象がおこる。順応に必要な時間については、非特許文献１のような研究が行われ、定量化されている。
【０００５】
動画像データに対する補正は、観察環境光と表示されたシーンとに視覚が順応していることを条件として、補正量を算出する。そのため、シーン変化に対する順応が完了しない間に次のシーンに切り替わった場合には、観察者は、シーンに順応しない状態で補正処理されたシーンを観察することになる。そして、次のシーンの開始とともに、新たに順応しようとする。
【０００６】
また、特許文献１に記載の技術は、フレーム数をカウントし、所定のフレーム数を超えた場合に補正量を強制的に更新する。
【特許文献１】特開２００２−２６２３０３号公報
【非特許文献１】M. D. Fairchild, L. Reniff, “Time Course of Chromatic Adaptation for Color-Appearance Judgments,"(1995)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の技術のように、人間の順応時間を考慮せずに補正を行うと、必要のないシーンに対しても補正を行うことになり、画像処理の演算負荷、処理時間を増加させ、非効率的である。
【０００８】
特許文献１に記載の技術においても、フレーム数がカウント条件を超えたら補正量の更新を行ってしまうため、同様のシーンが連続していて補正量の更新が必要でない場合にも補正を行い、非効率的である。
【０００９】
そこで、本発明は、動画像データの補正を効率的に行い、画像処理における演算付加の軽減、処理時間の短縮を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題に鑑みて、本発明に係る画像処理装置は、
動画像データを複数のシーンに分割する分割手段と、
前記シーンの画質に関する特徴量を算出する算出手段と、
前記複数のシーンを各シーンの継続時間に基づいて基点シーンと非基点シーンとに分類する分類手段と、
基点シーンと、存在する場合に該基点シーンに後続する一連の非基点シーンと、で構成されるシーン・セットから１以上の参照シーンを選択する選択手段と、
前記１以上の参照シーンの前記特徴量に基づいて、該シーン・セットに適用する補正データを生成する生成手段と、
前記シーン・セットに含まれるすべてのシーンに対して、該シーン・セットについての前記補正データにより変換処理を行う変換手段と
を備え、
前記分類手段は、シーンの継続時間が、該シーンに対する観察者の順応時間よりも短いシーンを前記非基点シーンとして分類することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、動画像データの補正を効率的に行うことが可能となり、画像処理における演算付加の軽減、処理時間の短縮を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の実施形態について、添付の図面を参照しつつ以下に説明する。
【００１３】
＜第１の実施形態＞
図１乃至図３を用いて本実施形態に係る画像処理装置１００の構成について説明する。図１は本実施形態に係る画像処理装置１００のハードウェア・ブロック図の一例である。
【００１４】
画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ハードディスク１０４、操作部１０５、入力デバイス１０６、及び出力デバイス１０７を備える。
【００１５】
ＣＰＵ１０１は画像処理装置１００全体の制御を司る。ＲＯＭ１０２及びハードディスク１０４は情報データや制御プログラム、ＯＳ（オペレーティングシステム）、カラーマッチング処理モジュール、デバイスドライバ等を記憶する。ＲＡＭ１０３は各種制御プログラムや入力データの作業領域及び一時待避領域として使用される。
【００１６】
操作部１０５は、ユーザによって画像処理装置１００の設定や動画像データの入力に使用され、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ等を備える。
【００１７】
入力デバイス１０６は、ＣＣＤセンサを含むビデオカメラ等を備え、動画像データの観察環境における色空間情報を取得する。出力デバイス１０７は、ディスプレイ等を備え、動画像データの出力する。
【００１８】
図２は本実施形態に係る画像処理装置１００の機能ブロック図の一例である。画像処理装置１００は、記憶部２０１、環境情報取得部２０２、色変換部２０３、算出部２０４、プロファイル生成部２０５、及び画像変換部２０６を備える。
【００１９】
記憶部２０１は、処理対象の動画像データ（以下、入力動画像データという）や画像処理装置１００で使用する補正プロファイル等のその他のデータ等を記憶する。ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、及びハードディスク１０４が記憶部２０１として機能し、データの用途に合わせてそれぞれが使い分けられる。
【００２０】
環境情報取得部２０２は、画像処理装置１００の置かれている観察環境に関する情報を取得する。観察環境に関する情報には、環境光における光源の照度や色温度、環境光の表示デバイス白色に対する順応係数などが含まれる。
【００２１】
色変換部２０３は、入力動画像データを色空間座標系へ変換する色変換処理を行う。色変換処理の際に必要となる観察環境に関する情報は、環境情報取得部２０２により適宜取得される。色変換部２０３による色変換手法には、入力動画像データをＣＩＥＣＡＭ０２によるＪＣｈ座標系へ変換する手法やＨＳＶ座標系へ変換する手法などがあり、これらの手法が必要に応じて用いられる。
【００２２】
算出部２０４は、色変換部２０３により変換された色空間座標系に基づいて、入力動画像データに含まれる各フレームにおける特徴量、変動量を算出する。特徴量とは動画像データの画質を特徴付ける値であり、例えばホワイトバランス、明度（コントラスト）、露出、鮮鋭度、彩度等、又はこれらを組み合わせて得られる値である。動画像データの平均的な振る舞いを把握するため、本実施形態においては対象フレームを含む前後数フレームの特徴量に関する平均値を当該対象フレームにおける特徴量として取り扱う。変動量とは、対象フレームにおける特徴量と直前のフレームにおける特徴量との差分である。動画像データの再現内容が大きく変化するほどフレーム間の特徴量の変動量の値も大きくなる。
【００２３】
プロファイル生成部２０５は、入力動画像データの高画質な動画像再現を実現するために、動画像データの特徴量に基づいて画像処理装置１００の観察環境に対応した補正プロファイルを生成する。
【００２４】
画像変換部２０６は、補正プロファイルを用いて入力動画像データに対する補正を行う。補正後の動画像データ（以下、出力動画像データという）は、出力デバイス１０７上にそのまま再現されてもよいし、記憶部２０１に保存されてもよい。
【００２５】
続いて、図３を用いてプロファイル生成部２０５の詳細について説明する。図３はプロファイル生成部２０５の詳細なブロック図の一例である。プロファイル生成部２０５は、分割部３０１、分類部３０２、選択部３０３、及び生成部３０４を備える。
【００２６】
分割部３０１は、入力動画像データを複数のシーンに分割する。シーンとは動画像データの一部であり、連続した１以上のフレームで構成される。分割部３０１によるシーン分割は、従来技術のいかなるものであってもかまわない。例えば、各フレームについての明度検出、彩度検出、露出検出、動き検出等の結果により分割してもよいし、各手法を複合的に用いて分割してもよい。
【００２７】
分割の一例を図４を用いて説明する。図４は変動量を用いてシーン分割を行う一例を説明する図である。グラフ４００において、横軸は動画像データを構成するフレームの再現時間を表し、縦軸は各フレームにおける変動量を表す。グラフ４００において、変動量が急激に上昇し始めるフレームを新たなシーンの開始として規定する。その結果、入力動画像データはシーン４０１からシーン４０４までの四つのシーンに分割される。グラフ４００に示すとおり、変動量はシーン経過に伴って変動する。
【００２８】
各シーンの特徴量はシーンごとに異なる。ここで、シーンの特徴量とは、シーンを構成するそれぞれのフレームの特徴量に基づいて算出される値のことであり、例えば、それぞれのフレームの特徴量の平均値である。そのため、原則としてシーンごとに適切な補正を行うことが、動画像データの高画質化のためには望ましい。しかし、観察者がシーンに順応した後の状態を想定して補正量は作成される。そのため、シーンの継続時間と、観察者のそのシーンに対する順応が完了するまでの時間（以下、順応時間という）とを比較して、継続時間の方が短い場合には、その補正を行ったとしても効果を発揮し得ない。そこで、継続時間が順応時間よりも短いシーンに関しては補正を行わず、そのシーンよりも前のシーンの補正結果をそのまま利用する。これにより、必要のない処理を省略することが可能となる。
【００２９】
以下、補正を行うシーンを基点シーンと呼び、補正を行わないシーンを非基点シーンと呼ぶ。また、基点シーンと、存在する場合にはこの基点シーンに後続する一連の非基点シーンとで構成されるシーンの集合をシーン・セットと呼ぶ。非基点シーンについては独自の補正は行われないため、非基点シーンは、同一のシーン・セットに含まれる基点シーンにおいて行われた補正と同一の補正量に基づいて動画像データが再現される。
【００３０】
図３に示す分類部３０２は、順応時間に基づいて、各シーンを基点シーンと非基点シーンとに分類する。
【００３１】
図５を用いて基点シーンと非基点シーンとの分類について説明する。図５はシーンの継続時間と順応時間との比較に基づいて分類を行う動作の一例を説明する図である。グラフ５００において、横軸は動画像データを構成するフレームの再現時間を表し、縦軸は各フレームにおける変動量を表す。順応時間５１１から順応時間５１４までは、観察者が各シーンに順応するために必要な時間を表す。矢印の始点にあたるシーンの切り替わりから観察者の順応が始まり、矢印の終点において順応が完了する。
【００３２】
分割部３０１によって、動画像データはシーン５０１からシーン５０４までの四つのシーンに分割されている。まず、動画像データの最初のシーン５０１は、継続時間の長短に関わらず補正を行うこととする。そこで、分類部３０２は、シーン５０１を基点シーンに分類する。次に、シーン５０２の継続時間と順応時間５１２とを比較する。順応時間５１２の方が長いため、たとえシーン５０２のための補正を行ったとしても、観察者の順応が完了する前に次のシーン５０３に移行してしまう。そこで、分類部３０２は、シーン５０２を非基点シーンに分類する。続いて、シーン５０３の継続時間と順応時間５１３とを比較すると、順応時間５１３の方が短い。この場合は、シーン５０３を補正することで、観察者は順応後に最適な状態のシーンを観察することが可能となる。そこで、分類部３０２は、シーン５０３を基点シーンに分類する。
【００３３】
なお、最初のシーン５０１の継続時間が順応時間５１１よりも短い場合には、シーン５０１を非基点シーンに分類して、デフォルトの補正量を利用して再現しても良い。
【００３４】
このとき、基点シーンであるシーン５０１と、それに後続する非基点シーンであるシーン５０２とで一つのシーン・セット５２１を構成する。また、基点シーンであるシーン５０３、５０４は、後続する非基点シーンが存在しないので、それぞれが単独で一つのシーン・セット５２３、５２４を構成する。このように規定したシーン・セットごとに補正データを作成する。
【００３５】
図３に戻り、プロファイル生成部２０５の説明を続ける。選択部３０３は、シーン・セットごとの補正データを生成するために使用される１以上のシーンをそれぞれのシーン・セットから選択する。選択されたシーンを参照シーンという。
【００３６】
図５において、シーン・セット５２１はシーン５０１とシーン５０２とを含む。シーン５０２において大きな変動量の値をとっているため、シーン５０１の特徴量とシーン５０２の特徴量とは異なる。従って、これらのシーンについて同一の補正量に基づいて補正を行うために、特徴の異なる二つのシーンに対して同時に高画質化を実現する補正データを作成する。そこで、両方のシーンを参照シーンとして選択して、これらに基づいて補正データを生成する。シーン・セット５２３のように、一つのシーンしか含まないものは、当該シーンを参照シーンとして選択する。
【００３７】
図３に戻り、プロファイル生成部２０５の説明を続ける。生成部３０４は、参照シーンの特徴量に基づいて、各シーン・セットについての補正データを生成する。前述の通り、シーンの特徴量は観察環境に基づいて算出されているため、観察環境に応じた補正データが生成されることになる。参照シーンが複数ある場合には、各シーンごとに補正データを算出し、さらに、各補正データの合成処理を行い、シーン・セットに対する補正データを決定する。ここで、補正データは、動画像再現における高画質化を実現するため、彩度補正、ホワイトバランス補正、明度補正、露出補正、鮮鋭度補正、色補正（記憶色再現など）にかかわる補正量を記述したデータである。さらに、それぞれのシーン・セットに補正データを関連付けた補正プロファイルを作成する。
【００３８】
図６を用いて補正プロファイルの構成を説明する。図６は補正プロファイル６００の構成の一例を説明する図である。
【００３９】
補正プロファイル６００において、シーンＩＤ６０１には補正を行うシーンを特定する情報が設定される。例えば、シーンのＩＤや、シーンの最初のフレームの再現時間などを用いる。なお、シーンＩＤ６０１に設定されるシーンは基点シーンである。各種パラメータ６０２には、それぞれのシーンＩＤ６０１に示すシーンおいて適用するそれぞれの補正データの補正量が設定される。
【００４０】
画像変換部２０６は記憶部２０１に保存された補正プロファイルを参照して、基点シーンの開始時点で、入力動画像データに対して各パラメータの補正量に基づく補正を行う。
【００４１】
最後に、図７を用いて本実施形態に係る画像処理装置１００の動作を説明する。図７は画像処理装置１００の動作の一例を説明するフローチャートである。このフローチャートに示す処理は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２に書き込まれたコンピュータプログラムを実行することで処理される。
【００４２】
ステップＳ７０１で、画像処理装置１００は入力動画像データを取得する。
【００４３】
ステップＳ７０２で、観察者は分類部３０２が使用する順応時間の設定を行う。順応時間は予め記憶部２０１に保存しておき、その値をデフォルト値として使用してもよい。
【００４４】
ステップＳ７０３で、分割部３０１は入力動画像データを複数のシーンに分割する。
【００４５】
ステップＳ７０４で、分類部３０２は各シーンを基点シーンと非基点シーンとに分類する。
【００４６】
ステップＳ７０５で、選択部３０３は、それぞれのシーン・セットから参照シーンを選択する。
【００４７】
ステップＳ７０６で、生成部３０４は補正プロファイルを生成する。
【００４８】
ステップＳ７０７で、画像変換部２０６は補正プロファイルに基づいて、入力動画像データを補正して、出力動画像データに変換する。
【００４９】
以上、本実施形態によれば、動画像データを人間の知覚に応じた順応時間に基づいて補正することで、補正処理における演算負荷の削減、処理時間を短縮することができ、動画像補正処理の効率化を実現する。
【００５０】
＜第２の実施形態＞
第１の実施形態においては、順応時間よりも長い継続時間を有するシーンについてはすべて基点シーンとして分類した。しかし、直前のシーンと比較して特徴量の変動が少ないシーンに関しては、それまでのシーンと同一の補正量を用いることで、処理を簡略化することが可能となる。
【００５１】
図８は閾値を用いてシーンの分類を行う動作の一例を説明する図である。第１の実施形態と同様に、入力動画像データはシーン８０１からシーン８０４までの四つのシーンに分割されている。そして、シーン８０１は基点シーンに分類され、シーン８０２は非基点シーンに分類される。
【００５２】
シーン８０３は継続時間が順応時間８１３よりも長い。しかし、シーン８０３における変動量は小さい値であるため、直前のシーン８０２までの補正データと同一の補正量を用いたとしても、効果的な補正を行える。そこで、たとえ継続時間が順応時間よりも長いシーンであったとしても、変動量が閾値８３０よりも下回るシーンについて、分類部３０２は非基点シーンとして分類する。その結果、シーン８０１からシーン８０３までが一つのシーン・セット８２１を構成し、同一の補正量を用いて補正がされる。
【００５３】
また、シーン・セット８２１に含まれる各シーンの特徴量の差は小さいことから、選択部３０３は、いずれか一つのシーンを参照シーンとして選択すればよい。例えば、基点シーンであるシーン８０１を参照シーンとして選択することができる。当然のことながら、第１の実施形態と同様に、シーン・セットに含まれるすべてのシーンを参照シーンとして選択してもよい。
【００５４】
以上により、さらに効率的な補正処理を提供することが可能となる。
【００５５】
＜第３の実施形態＞
上述の実施形態においては、順応時間よりも短い継続時間を有するシーンについてはすべて非基点シーンとして分類した。しかし、直前のシーンと比較して特徴量が極端に変化する場合もある。例えば、ホワイトバランスにおける色温度の急激な違いや、明るい画像から暗い画像に切り替わるような明度の急峻な変化が発生することがある。このようなシーンに関しては、たとえそのシーンに対しての順応が完了する前であっても、補正を行わないと観察者が違和感を受けることもある。本実施形態では、このような場合においても適切な補正を行う。図９は本実施形態における閾値を用いてシーンの分類を行う動作の一例を説明する図である。シーン９０２は継続時間が順応時間９１２よりも短いが、変動量の値が極端に大きくなっている。そのため、シーン９０１と同じ補正量を利用すると、十分な補正とならない。そこで、閾値９３０を上回る変動量を有するシーンについては、継続時間の長短に関わらず、基点シーンに分類する。
【００５６】
以上により、補正処理を効率化しつつも、観察者に対して違和感のない動画再現を提供することが可能となる。
【００５７】
＜第４の実施形態＞
上述までの実施形態においては、各種の補正データに共通のシーン・セットを規定し、各シーン・セットに対して補正データを生成した。しかし、補正データの種類ごとにシーン・セットを規定してもよい。例えば、シーンの切り替わりにおいて、ホワイトバランスは大きく変化するが、明度はほとんど変化しないような場合もある。このような場合に分類部３０２は、ホワイトバランスに関しては、切り替わり後のシーンを基点シーンに分類し、明度に関しては、当該シーンを非基点シーンに分類する。
【００５８】
本実施形態における補正プロファイル１０００の一例を図１０に示す。ホワイトバランス補正１００１と明度補正１００２とで、異なるシーンにおいて補正を行う。
【００５９】
さらに、それぞれの補正データの種類に対して、順応時間を個別に設定してもよい。例えば、ホワイトバランスの変化と明度の変化とでは、順応時間が異なる場合がある。また、明度の変化においても、明度変化の傾向の違いを判定し、明順応、暗順応に対応した順応時間を設定してもよい。補正データの種類ごとに順応時間を個別に設定することで、いっそう効率的に補正を行うことができる。
【００６０】
＜その他の実施形態＞
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、ビデオカメラ、モニタなど）から構成されるシステムに適用しても良い。また、一つの機器からなる装置（例えば、液晶モニタ付デジタルビデオカメラ、液晶モニタおよび動画像撮影機能付デジタルカメラ装置、カメラ付携帯電話、など）に適用してもよい。
【００６１】
また、本発明の目的は、前述した機能を実現するコンピュータプログラムのコードを記録した記憶媒体を、システムに供給し、そのシステムがコンピュータプログラムのコードを読み出し実行することによっても達成される。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、フロッピーディスク（登録商標）、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることが出来る。この場合、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムのコード自体が前述した実施形態の機能を実現し、そのコンピュータプログラムのコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。また、そのプログラムのコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）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機能が実現される場合も含まれる。
【００６２】
さらに、以下の形態で実現しても構わない。すなわち、記憶媒体から読み出されたコンピュータプログラムコードを、コンピュータに挿入された機能拡張カ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き込む。そして、そのコンピュータプログラムのコードの指示に基づき、その機能拡張カ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って、前述した機能が実現される場合も含まれる。
【００６３】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するコンピュータプログラムのコードが格納されることになる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施形態における画像処理装置１００のハードウェア・ブロック図の一例である。
【図２】本発明の実施形態における画像処理装置１００の機能ブロック図の一例である。
【図３】本発明の実施形態におけるプロファイル生成部２０５の詳細なブロック図の一例である。
【図４】本発明の実施形態における変動量を用いてシーン分割を行う一例を説明する図である。
【図５】本発明の第１の実施形態において、シーンの継続時間と順応時間との比較に基づいて分類を行う動作の一例を説明する図である。
【図６】本発明の第１の実施形態における補正プロファイル６００の構成の一例を説明する図である。
【図７】本発明の実施形態における画像処理装置１００の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図８】本発明の第２の実施形態において、閾値を用いてシーンの分類を行う動作の一例を説明する図である。
【図９】本発明の第３の実施形態において、閾値を用いてシーンの分類を行う動作の一例を説明する図である。
【図１０】本発明の第４の実施形態における補正プロファイル１０００の構成の一例を説明する図である。
【符号の説明】
【００６５】
１００  画像処理装置
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  ハードディスク
１０５  操作部
１０６  入力デバイス
１０７  出力デバイス
【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】
2010045455.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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