(57)【要約】【課題】より適切にγカーブを用いて画像のコントラストを補正する。【解決手段】補正量計算部１１４は、γカーブ計算部１１２により計算されたγカーブを用いて、入力画像の各画素の輝度の補正量を計算する。また、補正量計算部１１４は、ゲインカーブ生成部１１１により生成されたゲインカーブを用いて、色情報計算部１１３により計算された入力画像の各画素の色情報に基づいて、各画素に対するゲインを計算する。さらに、補正量計算部１１４は、計算したゲインを用いて各画素の補正量を補正する。補正部１１５は、補正後の補正量を用いて入力画像の各画素の輝度を補正する。本発明は、例えば、テレビジョン受像機に適用できる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
γカーブを用いて入力画像の各画素の輝度の補正量を計算するとともに、前記入力画像の色情報に対するゲインを示すゲインカーブを用いて、前記入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素に対する前記ゲインを計算し、前記ゲインを用いて前記補正量を補正する補正量計算手段と、
補正後の前記補正量を用いて前記入力画像の各画素の輝度を補正する補正手段と
を含む画像処理装置。
【請求項２】
与えられた前記色情報の複数の閾値における前記ゲインの値に基づいて、各前記閾値間のゲインの値を補間することにより、前記ゲインカーブを生成するゲインカーブ生成手段を
さらに含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記入力画像の各画素の色情報を計算する色情報計算手段を
さらに含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記入力画像の輝度のヒストグラムおよびAPL（Average Picture Level）に基づいて、前記γカーブを計算するγカーブ計算手段を
さらに含む請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色情報は、HueおよびSaturationを含む
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理装置が、
γカーブを用いて前記入力画像の各画素の輝度の前記補正量を計算するとともに、前記入力画像の色情報に対するゲインを示すゲインカーブを用いて、前記入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素に対する前記ゲインを計算し、前記ゲインを用いて前記補正量を補正し、
補正後の前記補正量を用いて前記入力画像の各画素の輝度を補正する
画像処理方法。
【請求項７】
γカーブを用いて入力画像の各画素の輝度の補正量を計算し、
前記入力画像の色情報に対するゲインを示すゲインカーブを用いて、前記入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素に対する前記ゲインを計算し、
前記ゲインを用いて前記補正量を補正し、
補正後の前記補正量を用いて前記入力画像の各画素の輝度を補正する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および方法、並びに、プログラムに関し、特に、γカーブを用いて画像のコントラストを補正する画像処理装置および方法、並びに、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の輝度のヒストグラムの計測結果やAPL（Average Picture Level）の計測結果に基づいて、γカーブを生成し、生成したγカーブを用いて、画像のコントラストを補正することが行われている（例えば、特許文献１乃至３参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−９９００８号公報
【特許文献２】特開２００７−３３６５３０号公報
【特許文献３】特開２００７−３３６５３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のγカーブを用いたコントラスト補正の手法では、例えば、図１の画素１１乃至１３の色がそれぞれ異なっていても、輝度が同じであれば、画素１１乃至１３の輝度に対する補正量は同じ値になる。そのため、画像の色によって、コントラスト不足、輝度の上げ過ぎや下げ過ぎなどの現象が発生する場合がある。例えば、輝度の下げ過ぎにより赤色や人の肌が黒ずんでしまったり、緑色や青色の輝度があまり上がらず、コントラスト不足になってしまったりすることが考えられる。
【０００５】
また、いったんγカーブを用いてコントラスト補正を行うと、その後、各画素の色を補正しても各画素の輝度を元に戻すことはできない。加えて、コントラスト補正により発生した画質の問題を改善するために、例えば、無理に色をつけるような補正を行うと、画像の色が元の色から大きく変わってしまう場合がある。
【０００６】
本発明は、このような状況を鑑みてなされたものであり、より適切にγカーブを用いて画像のコントラストを補正できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面の画像処理装置は、γカーブを用いて入力画像の各画素の輝度の補正量を計算するとともに、前記入力画像の色情報に対するゲインを示すゲインカーブを用いて、前記入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素に対する前記ゲインを計算し、前記ゲインを用いて前記補正量を補正する補正量計算手段と、補正後の前記補正量を用いて前記入力画像の各画素の輝度を補正する補正手段とを含む。
【０００８】
与えられた前記色情報の複数の閾値における前記ゲインの値に基づいて、各前記閾値間のゲインの値を補間することにより、前記ゲインカーブを生成するゲインカーブ生成手段をさらに設けることができる。
【０００９】
前記入力画像の各画素の色情報を計算する色情報計算手段をさらに設けることができる。
【００１０】
前記入力画像の輝度のヒストグラムおよびAPL（Average Picture Level）に基づいて、前記γカーブを計算するγカーブ計算手段をさらに設けることができる。
【００１１】
前記色情報は、HueおよびSaturationを含むようにすることができる。
【００１２】
本発明の一側面の画像処理方法は、画像処理装置が、γカーブを用いて前記入力画像の各画素の輝度の前記補正量を計算するとともに、前記入力画像の色情報に対するゲインを示すゲインカーブを用いて、前記入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素に対する前記ゲインを計算し、前記ゲインを用いて前記補正量を補正し、補正後の前記補正量を用いて前記入力画像の各画素の輝度を補正する。
【００１３】
本発明の一側面のプログラムは、γカーブを用いて入力画像の各画素の輝度の補正量を計算し、前記入力画像の色情報に対するゲインを示すゲインカーブを用いて、前記入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素に対する前記ゲインを計算し、前記ゲインを用いて前記補正量を補正し、補正後の前記補正量を用いて前記入力画像の各画素の輝度を補正する。
【００１４】
本発明の一側面においては、γカーブを用いて入力画像の各画素の輝度の補正量が計算され、前記入力画像の色情報に対するゲインを示すゲインカーブを用いて、前記入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素に対する前記ゲインが計算され、前記ゲインを用いて前記補正量が補正され、補正後の前記補正量を用いて前記入力画像の各画素の輝度が補正される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の一側面によれば、より適切にγカーブを用いて画像のコントラストを補正することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明を適用した実施の形態について説明する。
【００１７】
図２は、本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態を示すブロック図である。この画像処理装置１０１は、図８などを参照して後述するように、γカーブを用いて、入力された画像（以下、入力画像と称する）の輝度を補正することにより、入力画像のコントラストの補正を行う。画像処理装置１０１は、ゲインカーブ生成部１１１、γカーブ計算部１１２、色情報計算部１１３、補正量計算部１１４、および、補正部１１５を含むように構成される。
【００１８】
ゲインカーブ生成部１１１は、図３乃至図７を参照して後述するように、ユーザにより与えられた色情報の複数の閾値におけるゲインの値に基づいて、入力画像の色情報に対する、入力画像の輝度の補正量の補正に用いるゲインの値を示すゲインカーブを生成する。ゲインカーブ生成部１１１は、生成したゲインカーブを示す情報を補正量計算部１１４に供給する。
【００１９】
γカーブ計算部１１２は、図９を参照して後述するように、入力画像の輝度の補正に用いるγカーブを計算する。γカーブ計算部１１２は、計算したγカーブおよび入力画像の各画素の輝度を示す情報を補正量計算部１１４に供給する。
【００２０】
色情報計算部１１３は、入力画像の各画素の色情報を計算する。色情報計算部１１３は、計算した入力画像の各画素の色情報を示す情報を補正量計算部１１４に供給する。
【００２１】
補正量計算部１１４は、図８などを参照して後述するように、γカーブを用いて入力画像の各画素の輝度の補正量ΔＹを計算する。また、補正量計算部１１４は、ゲインカーブを用いて、入力画像の各画素の色情報に基づいて各画素の補正量ΔＹの補正に用いるゲインを計算する。さらに、補正量計算部１１４は、計算したゲインを用いて、入力画像の各画素の輝度の補正量ΔＹを補正することにより、実際に輝度の補正に用いる補正量ΔＹ'を計算する。補正量計算部１１４は、各画素の輝度および補正量ΔＹ'を示す情報を輝度補正部１１５に供給する。
【００２２】
補正部１１５は、補正量計算部１１４により計算された補正量ΔＹ'を用いて入力画像の各画素の輝度を補正する。補正部１１５は、補正後の入力画像の各画素の輝度を示す情報を外部に出力する。
【００２３】
次に、図３乃至図９を参照して、画像処理装置１０１の処理について説明する。
【００２４】
まず、図３のフローチャートを参照して、画像処理装置１０１により実行されるゲインカーブ生成処理について説明する。
【００２５】
ステップＳ１において、ゲインカーブ生成部１１１は、ゲインカーブの生成に用いる色情報の閾値およびゲイン値を取得する。具体的には、ユーザは、画像処理装置１０１の図示せぬ入力部を介して、ゲインカーブの生成に用いる色情報の閾値、および、各閾値におけるゲインの値を示す情報を入力する。
【００２６】
ステップＳ２において、ゲインカーブ生成部１１１は、取得した閾値およびゲイン値に基づいて、ゲインカーブを生成する。ゲインカーブ生成部１１１は、生成したゲインカーブを示す情報を補正量計算部１１４に供給する。その後、ゲインカーブ生成処理は終了する。
【００２７】
ここで、図４乃至図７を参照して、ゲインカーブの具体例について説明する。なお、図４乃至図７は、図８を参照して後述するコントラスト補正処理において、画像の色情報としてHSV色空間におけるHue（色相）およびSaturation（彩度）を用いる場合のゲインカーブの例を示している。なお、以下、画像のHueに対するゲインをゲインＨと称し、画像のSaturationに対するゲインをゲインＳと称する。
【００２８】
図４および図５は、下側に、ゲインＨのゲインカーブの例を示し、上側に、HSV色空間の色相環におけるゲインカーブの閾値の設定位置を示している。なお、図４および図５の下側のゲインカーブのグラフにおいて、横軸はHueを示し、縦軸はゲインＨを示している。
【００２９】
図４のゲインカーブ１５１においては、色相環の45°付近に閾値１が設定され、70°付近に閾値２が設定され、150°付近に閾値３が設定され、170°付近に閾値４が設定されている。そして、ゲインＨは、Hueが0°と閾値１の間で1.0になり、Hueが閾値１と閾値２の間で1.0から値Gh1（＜1.0）に線形に減少し、Hueが閾値２と閾値３の間で値Gh1となり、Hueが閾値３と閾値４の間で値Gh1から1.0に線形に増加し、Hueが閾値４から360°（0°）の間で1.0になっている。従って、ゲインカーブ１５１を用いた場合、Hueが閾値１から閾値４の間の画像の領域において、コントラスト補正による輝度の変化が抑制され、赤色や人の肌が黒ずんでしまうことが防止される。
【００３０】
図５のゲインカーブ１６１においては、図４の閾値１乃至４に加えて、色相環の210°付近に閾値５が設定され、230°付近に閾値６が設定され、310°付近に閾値７が設定され、330°付近に閾値８が設定されている。そして、ゲインＨは、Hueが0°と閾値５の間で、図４のゲインカーブ１５１と同じ値になり、Hueが閾値５と閾値６の間で1.0から値Gh2（＞1.0）に線形に増加し、Hueが閾値６と閾値７の間で値Gh2となり、Hueが閾値7と閾値８の間で値Gh2から1.0に線形に減少し、Hueが閾値８と360°の間で1.0となっている。従って、ゲインカーブ１６１を用いた場合、図４のゲインカーブ１５１を用いる場合と同様に、コントラスト補正により赤色や人の肌が黒ずんでしまうのが防止される。また、Hueが閾値５から閾値８の間の画像の領域において、コントラスト補正による輝度の変化が増幅され、緑色や青色の輝度があまり上がらずにコントラスト不足になってしまうことが防止される。
【００３１】
図６および図７は、ゲインＳのゲインカーブの例を示している。図６および図７の横軸はSaturationを示し、縦軸はゲインＳを示している。
【００３２】
図６のゲインカーブ１７１においては、ゲインＳは、Saturationが0％と閾値１の間で値Gs1（＜1.0）となり、Saturationが閾値１と閾値２の間で値Gs1から1.0に線形に増加し、Saturationが閾値２と閾値３の間で1.0になり、Saturationが閾値３と閾値４の間で1.0から値Gs2（＞1.0）に線形に増加し、Saturationが閾値４と100％の間で値Gs2になっている。従って、ゲインカーブ１７１を用いた場合、画像の彩度が低い領域においてコントラスト補正による輝度の変化が抑制され、画像に不自然に色がついてしまうことが防止される。また、画像の彩度が高い領域においてコントラスト補正による輝度の変化が増幅され、画像の鮮明度が向上する。
【００３３】
図７のゲインカーブ１８１においては、ゲインＳは、Saturationが0％と閾値５の間で、図６のゲインカーブ１７１と同じ値になり、Saturationが閾値５と閾値６の間で値Gs2から値Gs3（ただし、Gs1＜Gs3＜1.0）に線形に減少し、Saturationが閾値６と100％の間で値Gs3となる。従って、ゲインカーブ１８１を用いた場合、図６のゲインカーブ１７１による効果に加えて、画像の彩度が高い領域において、コントラスト補正により輝度の飽和が発生することが防止される。
【００３４】
例えば、ゲインカーブ生成部１１１は、取得した各閾値におけるゲインの値に基づいて、各閾値間のゲインの値を線形補間することにより、図４乃至図７に示されるようなゲインカーブを生成する。なお、各閾値間のゲインの値の補間は線形補間に限定されるものではなく、他の補間方法を用いるようにしてもよい。
【００３５】
また、以上に挙げたゲインカーブは、その一例であり、ユーザは、自分の所望する画像を得るために、閾値およびゲインを任意に設定することが可能である。なお、閾値の数を増やすほど、より複雑な形状のゲインカーブを設定することができ、より詳細に各画素の色に応じた輝度の補正を行うことが可能になる。
【００３６】
さらに、ゲインＨのゲインカーブにおいて、ゲインの不連続を防ぐために、Hueが0°のときのゲインとHueが360°のときのゲインとを同じ値にすることが望ましい。
【００３７】
次に、図８のフローチャートを参照して、画像処理装置１０１により実行されるコントラスト補正処理について説明する。なお、この処理は、例えば、γカーブ計算部１１２および色情報計算部１１３に、処理の対象となる入力画像が入力されたとき開始される。
【００３８】
ステップＳ２１において、γカーブ計算部１１２は、入力画像に対するγカーブを計算する。具体的には、γカーブ計算部１１２は、入力画像の輝度情報に基づいて、入力画像の輝度のヒストグラムを生成し、入力画像のAPL（Average Picture Level）を計算する。γカーブ計算部１１２は、図９に示されるように、入力画像の輝度のヒストグラムおよびAPLに基づいて、入力画像に対するγカーブを計算する。なお、このγカーブの計算手法は、所定の手法に限定されるものではなく、また、従来の手法を用いることが可能である。
【００３９】
なお、図９の右側のグラフは、γカーブの一例を示している。図９の横軸（X軸）は、輝度の入力値を示し、縦軸（Y軸）は、輝度の出力値を示し、ともに単位はIRE（Institute of Radio Engineers）である。
【００４０】
γカーブ計算部１１２は、計算したγカーブおよび入力画像の各画素の輝度を示す情報を補正量計算部１１４に供給する。
【００４１】
ステップＳ２２において、補正量計算部１１４は、入力画像の各画素の輝度に基づいて、補正量ΔＹを求める。例えば、図９の例の場合、入力画像の輝度がX1のとき、入力値X1に対するγカーブ２０１の出力値Y1と、入力値X1に対する直線Y＝Xの出力値Y1'との差ΔY1が補正量として求められる。また、入力画像の輝度がX2のとき、入力値X2に対するγカーブ２０１の出力値Y2と、入力値X2に対する直線Y＝Xの出力値Y2'との差ΔY2が補正量として求められる。
【００４２】
ステップＳ２３において、色情報計算部１１３は、入力画像の各画素の色情報を計算する。例えば、色情報計算部１１３は、入力画像の各画素の色情報として、HSV色空間におけるHueおよびSaturationを計算する。色情報計算部１１３は、計算した色情報を示す情報を補正量計算部１１４に供給する。
【００４３】
ステップＳ２４において、補正量計算部１１４は、色情報に基づいて、補正量ΔＹを補正する。具体的には、補正量計算部１１４は、ゲインＨのゲインカーブに基づいて、入力画像の各画素のHueに対するゲインHを求める。また、補正量計算部１１４は、ゲインＳのゲインカーブに基づいて、入力画像の各画素のSaturationに対するゲインＳを求める。補正量計算部１１４は、入力画像の各画素について、求めたゲインＨおよびゲインＳを補正量ΔＹに乗じることにより、補正量ΔＹ'を求める。補正量計算部１１４は、各画素の輝度および補正量ΔＹ'を示す情報を輝度補正部１１５に供給する。
【００４４】
ステップＳ２５において、補正部１１５は、入力画像の輝度を補正する。具体的には、補正部１１５は、入力画像の各画素の輝度に、各画素の補正量ΔＹ'を加算することにより、入力画像の輝度を補正する。補正部１１５は、補正した入力画像の輝度を示す情報を出力する。その後、コントラスト補正処理は終了する。
【００４５】
このように、各画素の色情報に応じて、輝度の補正量を調整することができるので、補正後の画像のコントラスト不足や、輝度の上げ過ぎや下げ過ぎ等の問題の発生を抑制することができる。また、画像内の色に応じて、部分的にコントラストを調整することが可能となる。
【００４６】
さらに、本発明は、輝度の補正量に対して補正を行うため、γカーブにより求められる補正量が大きいほど効果が大きくなる。例えば、画素数が多い中間域の輝度に対するγカーブの傾きが大きくし、コントラストを強調する場合などに、その効果が大きくなる。
【００４７】
また、従来のコントラスト補正では、特定の色の輝度が上がり過ぎたり、下がり過ぎたりしてしまうため、画像のコントラストをもっと強調したいができないという場合が起こりうる。一方、本発明によれば、指定した色の輝度が上がり過ぎたり、下がり過ぎたりすることを抑制しながら、画像のコントラストをより強調することができ、画作りの幅を広げることができる。
【００４８】
なお、以上の説明では、画像の色情報として、HSV色空間におけるHueおよびSaturationを用いる例を示したが、例えば、RGB色空間におけるＲ，Ｇ，Ｂの情報や、YCbCr色空間におけるCb，Crの情報など、他の色空間における色情報を用いるようにしてもよい。
【００４９】
なお、本発明は、γカーブを用いてコントラスト補正を行う機器、例えば、テレビジョン受像機、プロジェクタ、スキャナ、各種の録画再生装置などに適用することが可能である。
【００５０】
また、以上の説明では、本発明を画像のコントラスト補正に用いる例を示したが、画像の鮮鋭度の補正等に用いることも可能である。
【００５１】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【００５２】
図１０は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【００５３】
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）３０１，ROM（Read Only Memory）３０２，RAM（Random Access Memory）３０３は、バス３０４により相互に接続されている。
【００５４】
バス３０４には、さらに、入出力インタフェース３０５が接続されている。入出力インタフェース３０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部３０８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部３０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動するドライブ３１０が接続されている。
【００５５】
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU３０１が、例えば、記憶部３０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース３０５及びバス３０４を介して、RAM３０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【００５６】
コンピュータ（CPU３０１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア３１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
【００５７】
そして、プログラムは、リムーバブルメディア３１１をドライブ３１０に装着することにより、入出力インタフェース３０５を介して、記憶部３０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部３０９で受信し、記憶部３０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM３０２や記憶部３０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【００５８】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【００５９】
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】従来のγカーブを用いたコントラスト補正を説明するための図である。
【図２】本発明を適用した画像処理装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置により実行されるゲインカーブ生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】Hueに対するゲインカーブの例を示す図である。
【図５】Hueに対するゲインカーブの他の例を示す図である。
【図６】Saturationに対するゲインカーブの例を示す図である。
【図７】Saturationに対するゲインカーブの他の例を示す図である。
【図８】画像処理装置により実行されるコントラスト補正処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】γカーブの例を示す図である。
【図１０】コンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６１】
１０１  画像処理装置，  １１１  ゲインカーブ生成部，  １１２  γカーブ計算部，  １１３  色情報計算部，  １１４  補正量計算部，  １１５  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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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