(57)【要約】【課題】ノイズの多い暗い画像及びグラデーション画像において明るさ変換による画質の低下を防ぐこと。【解決手段】画像明暗判定部１４１が補正対象画像が暗い画像であるか否かを判定し、暗い画像である場合には、ノイズ検出部１４２がノイズの多い画像を検出して補正弱めフラグをＯＮにする。また、暗い画像でない場合には、グラデーション検出部１４３がグラデーション画像を検出して補正弱めフラグをＯＮにする。そして、補正実行部１４４が補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行う。【選択図】        図４
2010239600.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出手順と、
前記相関値算出手順により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定手順と、
前記補正度合決定手順により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
【請求項２】
前記明るさ補正プログラムはさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定手順と、
前記画像明暗判定手順により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択手順と、をコンピュータに実行させ、
前記相関値算出手順は、前記最暗領域選択手順により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする請求項１に記載の明るさ補正プログラム。
【請求項３】
前記補正度合決定手順は、
前記相関値に基づいて各画素がノイズ候補画素であるか否かを判定するノイズ候補画素判定手順と、
前記ノイズ候補画素判定手順による各画素の判定結果に基づいて画像がノイズの多い画像であるか否かを判定するノイズ画像判定手順と、
前記ノイズ画像判定手順により画像がノイズの多い画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より抑制すると決定する補正抑制決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項２に記載の明るさ補正プログラム。
【請求項４】
画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値算出ステップにより各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定ステップと、
前記補正度合決定ステップにより決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行ステップと
を含んだことを特徴とする明るさ補正方法。
【請求項５】
前記明るさ補正方法はさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定ステップと、
前記画像明暗判定ステップにより暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択ステップと、を含み、
前記相関値算出ステップは、前記最暗領域選択ステップにより選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする請求項４に記載の明るさ補正方法。
【請求項６】
画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出部と、
前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、
前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部と
を備えたことを特徴とする明るさ補正装置。
【請求項７】
前記明るさ補正装置はさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定部と、
前記画像明暗判定部により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択部と、を有し、
前記相関値算出部は、前記最暗領域選択部により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする請求項６に記載の明るさ補正装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像の明るさを補正する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタルカメラなどで撮影された画像に対する補正の一つとして、明るさ補正が行われている。図１６は、明るさ補正を説明するための説明図である。図１６は、暗い画像、普通の画像及び明るい画像それぞれについて、縦軸を出現頻度、横軸を輝度値にとった輝度ヒストグラム及び、縦軸を出力値、横軸を入力値にとった明るさ補正カーブを模式的に示している。図１６に示すように、輝度の平均値（左側の図で、三角印を付した値）が低い暗い画像に対しては、明るさ補正として明変換（入力値よりも出力値の方が同じまたは大きくする変換）が行われ、輝度の平均値が高い明るい画像に対しては、明るさ補正として暗変換（入力値よりも出力値の方が同じまたは小さくする変換）が行われる。
【０００３】
しかし、夜景など露出量が少ない画像では、デジタルカメラの特性によりノイズが多く発生しやすい。このようなノイズとして周囲と彩度や色相に差がある点状の画素が現れるノイズがある。そのため、このようなノイズを含んでいる画像に対して明変換を行うと彩度ノイズが目立ってしまう。そこで、暗い画像の明変換後の画像において、画素の輝度が低く彩度が高いほど、彩度を抑制する補正を行う技術が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２８５０１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、暗い画像に発生するノイズの彩度は高くない場合もあり、明変換後の画像において彩度が高いほど彩度を抑制する従来技術では、ノイズを正確に検知して抑制することができないという問題がある。また、青空や夕焼け、花の近接撮影などで階調が滑らかに変化するグラデーション画像においては、明るさ補正を行うと滑らかな画像の特徴が失われてしまうという問題がある。
【０００６】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、ノイズが多い暗い画像やグラデーション画像を正確に特定し、明るさ補正を抑制することができる明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本願の開示する明るさ補正装置は、一つの態様において、画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出部と、前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部とを備える。
【０００８】
また、本願の開示する明るさ補正装置は、他の態様において、画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定部と、前記画像明暗判定部により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択部と、前記最暗領域選択部により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出部と、前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本願の開示する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置の一つの態様によれば、過度な明るさ補正を抑制し、画質を向上させることができるという効果を奏する。
【００１０】
また、本願の開示する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置の他の態様によれば、暗い画像に対して過度な明るさ補正を抑制し、画質を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本実施例に係る画像処理装置による明るさ補正を説明するための説明図である。
【図２】図２は、本実施例に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、画像データ記憶部が記憶する画像データ及びイグジフ情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、明るさ補正部の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】図５は、ノイズ検知フィルタ走査を説明するための説明図である。
【図６】図６は、ノイズ検知フィルタカーネル（３×３のサイズ）を示す図である。
【図７】図７は、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の例を示す図である。
【図８】図８は、色相角を説明するための説明図である。
【図９】図９は、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の色相角差の例を示す図である。
【図１０】図１０は、グラデーション検知フィルタ走査を説明するための説明図である。
【図１１】図１１は、グラデーション候補画素とグラデーション候補画素でない画素の例を示す図である。
【図１２】図１２は、隣接画素との増減分の例を示す図である。
【図１３】図１３は、明るさ補正部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、補正判定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、本実施例に係る明るさ補正プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。
【図１６】図１６は、明るさ補正を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、本願の開示する明るさ補正プログラム、明るさ補正方法及び明るさ補正装置の好適な実施例を詳細に説明する。なお、本実施例では、本願の開示する技術を静止画像に適用した場合を中心に説明するが、本願の開示する技術を動画像に適用することもできる。
【実施例】
【００１３】
まず、本実施例に係る画像処理装置による明るさ補正について説明する。図１は、本実施例に係る画像処理装置による明るさ補正を説明するための説明図である。図１の左列の図は、縦軸を出現頻度、横軸を輝度値にとった輝度ヒストグラムとして、上から順に、暗い画像の輝度ヒストグラム、普通の画像の輝度ヒストグラム、明るい画像の輝度ヒストグラムを表している。図１の中列の図は、縦軸を出力値、横軸を入力値にとった明るさ補正カーブを模式的に示した図として、上から順に、入力値よりも出力値の方が同じまたは大きくする変換である明変換、入力値と出力値とが同じである変換なし、入力値よりも出力値の方が同じまたは小さくする変換である暗変換を示している。
【００１４】
図１に示すように、本実施例に係る画像処理装置は、暗い画像に対して明変換を行う場合に、ノイズが多い場合には、明変換の変換度合を弱める。具体的には、Ｙ＝Ｘ0.5で定義される明変換の特性曲線をＹ＝Ｘ0.9とする。したがって、暗い画像の明変換によってノイズが目立つことを防ぐことができる。
【００１５】
また、本実施例に係る画像処理装置は、明るい画像に対して暗変換を行う場合に、グラデーション画像の場合には、暗変換の変換度合を弱める。具体的には、Ｙ＝Ｘ2.0で定義される暗変換の特性曲線をＹ＝Ｘ1.1とする。したがって、グラデーション画像の暗変換によって階調トビが発生することを防ぐことができる。
【００１６】
また、本実施例に係る画像処理装置は、ノイズ検知フィルタを用いて周囲の画素との相関が低い画素をノイズ候補画素として特定し、ノイズ候補画素の割合に基づいてノイズが多い画素であるか否かを判定する。したがって、ノイズの多い画像を正確に特定することができる。
【００１７】
また、本実施例に係る画像処理装置は、グラデーション検知フィルタを用いて周囲の画素との相関値が高い画素をグラデーション候補画素として特定し、グラデーション候補画素の割合に基づいてグラデーション画素であるか否かを判定する。したがって、グラデーション画像を正確に特定することができる。
【００１８】
次に、本実施例に係る画像処理装置１００の構成について説明する。図２は、本実施例に係る画像処理装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１００は、画像入力部１１０と、画像データ記憶部１２０と、レンジ補正部１３０と、明るさ補正部１４０と、彩度補正部１５０と、シャープネス部１６０と、補正判定部１７０と、画像出力部１８０と、ＵＩ部１９０とを有する。
【００１９】
画像入力部１１０は、デジタルカメラなどで撮影された画像のデータ及びイグジフ情報をＳＤカードから読み込んで画像データ記憶部１２０に書き込む処理部である。なお、画像入力部１１０は、ＳＤカードの代わりに、ＤＶＤやハードディスクなど他の記憶装置から画像データ及びイグジフ情報を読み込むこともできる。
【００２０】
画像データ記憶部１２０は、画像入力部１１０によりＳＤカードから読み込まれた画像データ及びイグジフ情報を記憶する記憶部である。また、画像データ記憶部１２０は、レンジ補正部１３０、明るさ補正部１４０、彩度補正部１５０及びシャープネス部１６０により補正が行われた画像データを記憶する。
【００２１】
図３は、画像データ記憶部１２０が記憶する画像データ及びイグジフ情報の一例を示す図である。図３に示すように、画像データ記憶部１２０は、画像データとして各画素のＲ、Ｇ、Ｂの値を記憶する。なお、ここでは、解像度が１０２４×１０２４であり、階調レベルが０〜２５５である場合を示す。また、画像データ記憶部１２０は、イグジフ情報として、解像度、絞り値、シャッタースピード、ＩＳＯなどを記憶する。
【００２２】
レンジ補正部１３０は、画像データ記憶部１２０から画像データを読み出し、ダイナミックレンジ補正やカラーバランス補正を行う処理部であり、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。
【００２３】
明るさ補正部１４０は、レンジ補正部１３０により補正された画像データ及びイグジフ情報を画像データ記憶部１２０から読み出し、暗い画像に対しては明変換を行い、明るい画像に対しては暗変換を行うことによって画像の明るさを補正する処理部である。明るさ補正部１４０は、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。なお、明るさ補正部１４０の詳細については後述する。
【００２４】
彩度補正部１５０は、明るさ補正部１４０により補正された画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、画像の彩度すなわち鮮やかさを補正する処理部であり、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。
【００２５】
シャープネス部１６０は、彩度補正部１５０により補正された画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、輪郭強調処理を行ってシャープな画像に補正する処理部であり、補正結果を画像データ記憶部１２０に書き込む。
【００２６】
補正判定部１７０は、シャープネス部１６０により補正された補正画像と画像入力部１１０によりデータが読み込まれた補正前の元画像とのエッジ信号を比較し、一連の補正によって画質が向上したか否かを判定する処理部である。補正判定部１７０は、一連の補正によって画質が向上した場合には、補正画像を出力画像と決定し、画質が向上しなかった場合には、元画像を出力画像と決定する。
【００２７】
具体的には、補正判定部１７０は、補正画像及び元画像からそれぞれエッジ信号を抽出したエッジ信号画像を生成する。なお、エッジ信号の抽出には、例えばソーベルフィルタを用いることができる。そして、エッジ信号画像間で同じ位置の画素同士を比較し、補正画像において、エッジ信号が所定の値、例えば０〜２５５に正規化後で５０以上強調された画素の割合が所定の閾値、例えば９５％以上であれば補正が成功したと判定する。そして、補正が成功した場合には、出力画像を補正画像と決定し、補正が成功しなかった場合には、補正により画質が向上しない旨を表示装置に表示するとともに、出力画像を元画像と決定する。
【００２８】
このように、補正判定部１７０がエッジ信号に基づいて補正が成功したか否かを判定することにより、不適切な補正により画質が低下することを防ぐことができる。
【００２９】
画像出力部１８０は、補正判定部１７０による決定に基づいて補正画像又は元画像を出力する処理部である。すなわち、補正判定部１７０による判定結果が補正画像出力である場合には、シャープネス部１６０により補正された画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、利用者の指示に基づいてプリンタまたは表示装置に画像を出力する。一方、補正判定部１７０による判定結果が元画像出力である場合には、画像入力部１１０により読み込まれた画像データを画像データ記憶部１２０から読み出し、利用者の指示に基づいてプリンタまたは表示装置に画像を出力する。
【００３０】
ＵＩ部１９０は、利用者がマウスやキーボードを用いて行う指示を受け付ける処理部である。例えば、ＵＩ部１９０は、利用者からの画像読み込み指示を受け付けて画像入力部１１０に画像データ及びイグジフ情報の入力を指示し、利用者からの出力装置指定を受け付けて画像出力部１８０に通知する。
【００３１】
次に、明るさ補正部１４０の詳細について説明する。図４は、明るさ補正部１４０の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、明るさ補正部１４０は、画像明暗判定部１４１と、ノイズ検出部１４２と、グラデーション検出部１４３と、補正実行部１４４とを有する。
【００３２】
画像明暗判定部１４１は、補正対象画像が暗い画像であるか否かをＥＶ値及び輝度平均値に基づいて判定する処理部である。具体的には、画像明暗判定部１４１は、画像データ記憶部１２０からイグジフ情報を読み出し、画像の絞り値Ｆ、シャッタースピードＴ、ＩＳＯを用いてＥＶ値を以下の式により算出する。なお、ＥＶ値は理論上は±無限大の値を取り得るが、自然画の撮影環境においては、だいたい−３〜＋１５の値となる。
ＥＶ＝log2(Ｆ)2−log2(Ｔ)−log2(ＩＳＯ／１００)
【００３３】
また、画像明暗判定部１４１は、画像データ記憶部１２０から画像データを読み出し、各画素についてＲＧＢ値から輝度値Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂを計算する。そして、各画素の輝度値から補正対象画像の輝度平均値を算出する。そして、画像明暗判定部１４１は、ＥＶ値が低く、かつ、輝度平均値が低い場合に補正対象画像が暗い画像であると判定する。
【００３４】
ここで、ＥＶ値が低いか否かは、ＥＶ値が所定の閾値、例えば５より小さいか否かで判定することができる。また、輝度平均値が低いか否かは、輝度平均値が所定の閾値、例えば５０より小さいか否かで判定することができる。
【００３５】
ノイズ検出部１４２は、補正対象画像がノイズの多い画像であるか否かを判定し、ノイズが多い画像である場合には、明るさ変換の度合を弱める設定を行う処理部、すなわち補正弱めフラグをＯＮに設定する処理部である。また、ノイズ検出部１４２は、ノイズが多い画像でない場合には、補正弱めフラグをＯＦＦに設定する。ノイズ検出部１４２がノイズが多い画像を検出して補正弱めフラグをＯＮに設定することによって、明るさ変換により夜景画像などでノイズが目立つようになることを防ぐことができる。
【００３６】
グラデーション検出部１４３は、補正対象画像がグラデーション画像であるか否かを判定し、グラデーション画像である場合には、補正弱めフラグをＯＮに設定し、グラデーション画像でない場合には、補正弱めフラグをＯＦＦに設定する処理部である。グラデーション検出部１４３がグラデーション画像を検出して補正弱めフラグをＯＮに設定することによって、明るさ変換によりグラデーション画像で滑らかさが失われることを防ぐことができる。
【００３７】
補正実行部１４４は、補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行う処理部である。すなわち、補正実行部１４４は、補正弱めフラグがＯＮである場合には、明変換又は暗変換の変換度合を弱め、補正弱めフラグがＯＦＦである場合には、明変換又は暗変換の変換度合をそのままとする。
【００３８】
次に、図５〜図９を用いてノイズ検出部１４２の処理の詳細について説明する。図５は、ノイズ検知フィルタ走査を説明するための説明図である。図５に示すように、ノイズ検出部１４２は、暗い画像を複数のエリアに分割し、最も暗いエリアでノイズ検知フィルタを走査して各画素がノイズ候補画素であるか否かを判定する。
【００３９】
図６は、ノイズ検知フィルタカーネルの一例を示す図である。図６に示すように、ノイズ検知フィルタカーネルのサイズは３×３であり、フィルタ走査では、自身（２，２）と周りの８画素（（１，１）〜（３，３））の色情報が調べられる。自身と周りの８画素の色相が似通っていれば（相関が高ければ）、画素はノイズ候補画素でないと判定され、自身と周りの８画素の色相が似通っていなければ（相関が低ければ）、画素はノイズ候補画素であると判定される。図７に、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の例を示す。図７（ａ）はノイズ候補画素でない画素を示し、図７（ｂ）はノイズ候補画素を示す。
【００４０】
ノイズ検出部１４２は、色相が似通っているか否かを色相角を用いて判定する。色相角は、ＲＧＢ色空間を明度、彩度、色相の３属性で表現されるＬＣＨ色空間に変換することによって算出することができる。図８は、色相角を説明するための説明図である。図８に示すように、赤の色相角は０°であり、黄色の色相角は９０°であり、シアンの色相角は１８０°であり、青紫の色相角は２７０°である。なお、ＲＧＢ色空間からＬＣＨ色空間への変換については、大田登著、「色彩工学」、東京電機大学出版会、ＰＰ．１１６−１２５に記載されている。
【００４１】
ノイズ検出部１４２は、２つの画素間の色相角の差の絶対値すなわち色相角差を計算し、色相角差に基づいて２つの画素の色相が似通っているか否かを判定する。具体的には、色相角差が所定の閾値、例えば、４５°以内であれば、２つの画素の色相が似通っていると判定し、４５°以内でなければ、２つの画素の色相が似通っていないと判定する。
【００４２】
そして、ノイズ検出部１４２は、画素（２，２）と周りの８画素それぞれとについて８個の色相角差を計算し、色相が似通った画素の個数が８であり、色相が似通っていない画素の個数が０の場合には、画素（２，２）をノイズ候補でない画素と判定する。一方、色相が似通った画素の個数が０であり、色相が似通っていない画素の個数が８の場合には、画素（２，２）をノイズ候補画素と判定する。
【００４３】
なお、最も暗いエリアでフィルタ走査が行われるため、色相が似通った画素と色相が似通っていない画素の個数の組み合わせが他の場合になることは少ないが、そのような場合には、ノイズ検出部１４２は、数の多い方に基づいてノイズ候補画素か否かを判定する。
【００４４】
そして、ノイズ検出部１４２は、最も暗いエリアにおけるノイズ候補画素の割合を計算し、ノイズ候補画素の割合が所定の閾値、例えば２０％以上であれば、ノイズの多い画像であると判定し、２０％以上でなければ、ノイズの多い画像でないと判定する。
【００４５】
図９は、ノイズ候補画素とノイズ候補画素でない画素の色相角差の例を示す図である。図９に示すように、ノイズ候補画素でない画素の場合には、周りの８画素との色相角差が全て４５°以内であり、ノイズ候補画素の場合には、周りの８画素との色相角差が全て４５°より大きい。
【００４６】
なお、ここでは、ノイズ検出部１４２が、色相値を周囲の画素の相関値として用いてノイズ候補画素か否かを判定する場合について説明したが、周囲の画素の相関値として彩度値を用いて同様にノイズ候補画素か否かを判定するようにすることもできる。
【００４７】
次に、図１０〜図１２を用いてグラデーション検出部１４３の処理の詳細について説明する。図１０は、グラデーション検知フィルタ走査を説明するための説明図である。図１０に示すように、グラデーション検出部１４３は、補正対象画像を縮小し、グラデーションを探索しやすくする。なお、グラデーションは大局的な特徴なので、画像の縮小によっても特徴が失われることはない。
【００４８】
そして、グラデーション検出部１４３は、縮小画像上でグラデーション検知フィルタを走査して各画素がグラデーション候補画素であるか否かを判定する。グラデーション検知フィルタカーネルとしては、ノイズ検知フィルタと同様の３×３のサイズのフィルタカーネルを用いる。
【００４９】
具体的には、グラデーション検出部１４３は、各画素の縦方向の隣接画素２つを用いて縦方向のグラデーションが存在するか否かを判定し、各画素の横方向の隣接画素２つを用いて横方向のグラデーションが存在するか否かを判定する。そして、縦方向又は横方向のいずれかにグラデーションが存在する場合に、グラデーション候補画素であると判定する。
【００５０】
図１１は、グラデーション候補画素とグラデーション候補画素でない画素の例を示す図である。図１１（ａ）はグラデーション候補画素の例を示し、図１１（ｂ）はグラデーション候補画素でない画素の例を示す。図１１（ａ）の画素（２，２）は縦方向にも横方向にもグラデーションがある場合を示し、図１１（ｂ）の画素（２，２）は縦方向と横方向のいずれにもグラデーションがない場合を示す。
【００５１】
グラデーション検出部１４３は、画素（２，２）と縦方向の２つの隣接画素（１，２）及び（３，２）それぞれとの輝度のレベル値の増減分を計算し、両方の増減分の差の絶対値が所定の閾値、例えば５以内であれば縦方向のグラデーションがあると判定する。同様に、画素（２，２）と横方向の２つの隣接画素（２，１）及び（２，３）それぞれとの輝度のレベル値の増減分を計算し、両方の増減分の差の絶対値が所定の閾値、例えば５以内であれば横方向のグラデーションがあると判定する。
【００５２】
図１２は、隣接画素との増減分の例を示す図である。図１２（ａ）はグラデーション候補画素の例を示し、図１２（ｂ）はグラデーション候補画素でない画素の例を示す。図１２（ａ）の場合には、（２，２）と（１，２）との間の増減分、（３，２）と（２，２）との間の増減分はともに＋２５であって差の絶対値は５以内であり、縦方向のグラデーションがある。また、（２，１）と（２，２）との間の増減分、（２，２）と（２，３）間の増減分はともに＋２０であって差の絶対値は５以内であり、横方向のグラデーションがある。
【００５３】
一方、図１２（ｂ）の場合には、（２，２）と（１，２）との間の増減分は−４５、（３，２）と（２，２）との間の増減分は＋４５であって差の絶対値９０は５より大きく、縦方向のグラデーションはない。また、（２，１）と（２，２）との間の増減分は＋３５、（２，２）と（２，３）間の増減分は−３５であって差の絶対値７０は５より大きく、横方向のグラデーションもない。
【００５４】
そして、グラデーション検出部１４３は、グラデーション候補画素の割合が所定の閾値、例えば２０％より大きい場合にはグラデーション画像であると判定する。
【００５５】
次に、明るさ補正部１４０の処理手順について説明する。図１３は、明るさ補正部１４０の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、明るさ補正部１４０は、まず、画像明暗判定部１４１が、ＥＶ値及び輝度平均値を算出し（ステップＳ１）、補正対象画像が暗い画像であるか否か、すなわち、ＥＶ値が低く、かつ、輝度平均値が低いか否かを判定する（ステップＳ２）。
【００５６】
その結果、補正対象画像が暗い画像である場合には、ノイズ検出部１４２が、補正対象画像を複数のエリアに分割し、最も暗いエリアを特定する（ステップＳ３）。そして、ノイズ検出部１４２は、最も暗いエリアでノイズ検知フィルタを走査し（ステップＳ４）、補正対象画像がノイズの多い画像であるか否かを判定する（ステップＳ５）。
【００５７】
その結果、補正対象画像がノイズの多い画像である場合には、補正弱めフラグをＯＮに設定し（ステップＳ６）、補正対象画像がノイズの多い画像でない場合には、補正弱めフラグをＯＦＦに設定する（ステップＳ７）。
【００５８】
これに対して、補正対象画像が暗い画像でない場合には、グラデーション検出部１４３が、補正対象画像を縮小してグラデーション検知フィルタを走査し（ステップＳ８）、補正対象画像がグラデーション画像であるか否かを判定する（ステップＳ９）。
【００５９】
その結果、補正対象画像がグラデーション画像である場合には、補正弱めフラグをＯＮに設定し（ステップＳ１０）、補正対象画像がグラデーション画像でない場合には、補正弱めフラグをＯＦＦに設定する（ステップＳ１１）。
【００６０】
そして、補正実行部１４４が、補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行う（ステップＳ１２）。このように、補正実行部１４４が、補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行うことによって、過度な明るさ補正を抑制することができる。
【００６１】
次に、補正判定部１７０の処理手順について説明する。図１４は、補正判定部１７０の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示すように、補正判定部１７０は、ＳＤカードからデータが読み込まれた元画像及びシャープネス部１６０による補正画像のそれぞれに対してエッジ抽出を行う（ステップＳ７１）。
【００６２】
そして、補正画像においてエッジ信号が５０以上強調された画素の割合が９５％より小さいか否かを判定する（ステップＳ７２）。ここで、エッジ信号は０〜２５５の値に正規化されているものとする。そして、９５％より小さい場合には、元画像を出力すると判定し（ステップＳ７３）、９５％より小さくない場合には、補正画像を出力すると判定する（ステップＳ７４）。
【００６３】
このように、補正判定部１７０が補正画像においてエッジが強調されたか否かを判定することによって、不適切な補正に起因する画質の低下を防ぐことができる。
【００６４】
上述してきたように、本実施例では、画像明暗判定部１４１が補正対象画像が暗い画像であるか否かを判定し、暗い画像である場合には、ノイズ検出部１４２がノイズの多い画像を検出して補正弱めフラグをＯＮにする。また、暗い画像でない場合には、グラデーション検出部１４３がグラデーション画像を検出して補正弱めフラグをＯＮにする。そして、補正実行部１４４が補正弱めフラグに基づいて明るさ補正を行う。したがって、不適切な明るさ変換を抑制し、画質を向上させることができる。
【００６５】
なお、本実施例では、明るさ補正部について説明したが、明るさ補正部が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する明るさ補正プログラムを得ることができる。そこで、明るさ補正プログラムを実行するコンピュータについて説明する。
【００６６】
図１５は、本実施例に係る明るさ補正プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。図１５に示すように、コンピュータ２００は、ＲＡＭ２１０と、ＣＰＵ２２０と、ＨＤＤ２３０と、ＬＡＮインタフェース２４０と、表示装置２５０と、ＤＶＤドライブ２６０と、ＵＳＢインタフェース２７０とを有する。
【００６７】
ＲＡＭ２１０は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリであり、ＣＰＵ２２０は、ＲＡＭ２１０からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＨＤＤ２３０は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、ＬＡＮインタフェース２４０は、コンピュータ２００をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。表示装置２５０は、画像などを表示する装置であり、ＤＶＤドライブ２６０は、ＤＶＤの読み書きを行う装置である。ＵＳＢインタフェース２７０は、マウス、キーボード、プリンタ、ＳＤカードリーダなどの機器を接続するためのインタフェースであり、複数個の機器を接続することができる。
【００６８】
そして、コンピュータ２００において実行される明るさ補正プログラム２１１は、ＤＶＤに記憶され、ＤＶＤドライブ２６０によってＤＶＤから読み出されてコンピュータ２００にインストールされる。あるいは、明るさ補正プログラム２１１は、ＬＡＮインタフェース２４０を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ２００にインストールされる。そして、インストールされた明るさ補正プログラム２１１は、ＨＤＤ２３０に記憶され、ＲＡＭ２１０に読み出されてＣＰＵ２２０によって実行される。
【００６９】
また、本実施例では、シャープネス部１６０による処理の後で補正判定部１７０が補正画像と元画像のエッジ信号を比較する場合について説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、明るさ補正部１４０など各補正処理の後で、補正前後の画像間でエッジ信号の比較を行い、補正により画質が向上したときだけ補正画像を次の入力画像とする場合にも同様に適用することができる。
【００７０】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７１】
（付記１）画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出手順と、
前記相関値算出手順により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定手順と、
前記補正度合決定手順により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
【００７２】
（付記２）付記１記載のプログラムはさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定手順と、
前記画像明暗判定手順により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択手順と、をコンピュータに実行させ
前記相関値算出手順は、前記最暗領域選択手順により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする付記１記載の明るさ補正プログラム。
【００７３】
（付記３）前記補正度合決定手順は、
前記相関値に基づいて各画素がノイズ候補画素であるか否かを判定するノイズ候補画素判定手順と、
前記ノイズ候補画素判定手順による各画素の判定結果に基づいて画像がノイズの多い画像であるか否かを判定するノイズ画像判定手順と、
前記ノイズ画像判定手順により画像がノイズの多い画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より抑制すると決定する補正抑制決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする付記２に記載の明るさ補正プログラム。
【００７４】
（付記４）前記相関値算出手順は、各画素について周囲の画素との色相角差を前記相関値として算出することを特徴とする付記２または３に記載の明るさ補正プログラム。
【００７５】
（付記５）画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定手順と、
前記画像明暗判定手順により暗い画像であると判定された場合に該画像を構成する各画素の彩度値又は色相値についての周囲の画素との相関関係に基づいて該画像がノイズの多い画像であるか否かを判定するノイズ画像判定手順と、
前記ノイズ画像判定手順により画像がノイズの多い画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より抑制して明るさ補正を行う補正実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
【００７６】
（付記６）画像を構成する各画素の輝度値についての周囲の画素との相関関係に基づいて該画像がグラデーション画像であるか否かを判定するグラデーション画像判定手順と、
前記グラデーション画像判定手順により画像がグラデーション画像であると判定された場合に、該画像に対する明るさ補正の度合いを他の画像より弱めて明るさ補正を行う補正実行手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
【００７７】
（付記７）画像にダイナミックレンジ補正及び明るさ補正を含む補正を行って補正画像を生成する補正画像生成手順と、
前記補正画像生成手順により生成された補正画像のエッジ信号と前記補正画像生成手順により補正が行われる前の元画像のエッジ信号とに基づいて該補正の成否を判定する補正成否判定手順と、
前記補正成否判定手順により補正成功と判定された場合には補正画像を出力し、前記補正成否判定手順により補正成功でないと判定された場合には元画像を出力する画像出力手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする明るさ補正プログラム。
【００７８】
（付記８）画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出ステップと、
前記相関値算出ステップにより各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定ステップと、
前記補正度合決定ステップにより決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行ステップと
を含んだことを特徴とする明るさ補正方法。
【００７９】
（付記９）付記８記載の方法はさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定ステップと、
前記画像明暗判定ステップにより暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択ステップと、を含み
前記相関値算出ステップは、前記最暗領域選択ステップにより選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする付記８記載の明るさ補正方法。
【００８０】
（付記１０）画像を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出する相関値算出部と、
前記相関値算出部により各画素の彩度値又は色相値について算出された相関値に基づいて前記画像に対する明るさ補正の度合いを決定する補正度合決定部と、
前記補正度合決定部により決定された補正度合いに基づいて明るさ補正を行う補正実行部と
を備えたことを特徴とする明るさ補正装置。
【００８１】
（付記１１）付記１０記載の装置はさらに、
画像が暗い画像であるか否かを該画像を構成する画素の輝度値及び画像の露出量に基づいて判定する画像明暗判定部と、
前記画像明暗判定部により暗い画像であると判定された場合に該画像を複数領域に分割し、該複数領域の中で最も暗い領域を選択する最暗領域選択部と、を有し、
前記相関値算出部は、前記最暗領域選択部により選択された領域を構成する各画素の彩度値又は色相値について周囲の画素との相関値を算出することを特徴とする付記１０記載の明るさ補正装置。
【符号の説明】
【００８２】
１００    画像処理装置
１１０    画像入力部
１２０    画像データ記憶部
１３０    レンジ補正部
１４０    明るさ補正部
１４１    画像明暗判定部
１４２    ノイズ検出部
１４３    グラデーション検出部
１４４    補正実行部
１５０    彩度補正部
１６０    シャープネス部
１７０    補正判定部
１８０    画像出力部
１９０    ＵＩ部
２００    コンピュータ
２１０    ＲＡＭ
２１１    明るさ補正プログラム
２２０    ＣＰＵ
２３０    ＨＤＤ
２４０    ＬＡＮインタフェース
２５０    表示装置
２６０    ＤＶＤドライブ
２７０    ＵＳＢインタフェース
【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】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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