(57)【要約】【課題】入力画像の種類によらず、遠近感を高めた画像を生成する画像処理装置を提供すること。【解決手段】入力画像を平滑化処理した第１平滑化画像を生成する第１平滑化フィルタ処理部１０２と、入力画像の画素値を第１平滑化画像の画素の画素値で除算したコントラスト成分を算出するコントラスト成分算出部１０３と、画素の画素値および画素の周辺画素の画素値の分布の複雑さを表す複雑度を算出する複雑度算出部１０４と、複雑度を予め定められた範囲内に正規化した補正係数を算出する補正係数算出部１０５と、コントラスト成分を補正係数に基づいて補正した補正コントラスト成分を算出するコントラスト成分補正部１０６と、第１平滑化画像の画素値と補正コントラスト成分とを乗算した出力画像を生成する出力画像生成部１０７と、を備えた。【選択図】        図１
2010081066.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力画像を第１平滑化フィルタで平滑化処理した第１平滑化画像を生成する第１フィルタ処理部と、
前記入力画像の画素ごとに、前記入力画像の画素値を、対応する前記第１平滑化画像の画素の画素値で除算したコントラスト成分を算出するコントラスト成分算出部と、
前記入力画像の画素ごとに、前記画素の画素値および前記画素の周辺画素の画素値の分布の複雑さを表す複雑度を算出する複雑度算出部と、
前記複雑度を、予め定められた範囲内に正規化した係数であって、前記コントラスト成分を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部と、
前記コントラスト成分を、対応する前記入力画像の画素の前記補正係数に基づいて補正した補正コントラスト成分を算出するコントラスト成分補正部と、
前記第１平滑化画像の画素ごとに、前記第１平滑化画像の画素値と、対応する前記補正コントラスト成分とを乗算した出力画像を生成する出力画像生成部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記コントラスト成分補正部は、前記補正係数が予め定められた閾値より大きいほど、前記コントラスト成分の伸張または圧縮の度合いを大きくした前記補正コントラスト成分を算出し、前記補正係数が前記閾値より小さいほど、前記コントラスト成分の伸張または圧縮の度合いを小さくした前記補正コントラスト成分を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１平滑化画像の画素ごとに、前記第１平滑化画像の画素値を、対応する前記入力画像の画素の前記補正係数に基づいて補正した補正平滑化画像を生成する平滑化画像補正部をさらに備え、
前記出力画像生成部は、前記補正平滑化画像の画素ごとに、前記補正平滑化画像の画素値と、対応する前記補正コントラスト成分とを乗算した前記出力画像を生成すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記複雑度算出部は、前記入力画像の画素ごとに、予め定められた複数の算出方法に基づいて、前記複数の算出方法それぞれに対応する複数の前記複雑度を算出し、
前記補正係数算出部は、複数の前記複雑度それぞれの前記補正係数を算出し、
前記入力画像の画素ごとに、算出された複数の前記補正係数から１つの前記補正係数を選択する選択部をさらに備え、
前記コントラスト成分補正部は、前記コントラスト成分を、対応する前記入力画像の画素に対して選択された前記補正係数に基づいて補正した前記補正コントラスト成分を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記複雑度算出部は、前記入力画像の画素ごとに、予め定められた複数の算出方法に基づいて、前記複数の算出方法それぞれに対応する複数の前記複雑度を算出し、
前記補正係数算出部は、複数の前記複雑度それぞれの前記補正係数を算出し、
前記入力画像の画素ごとに、算出された複数の前記補正係数を予め定められた関数に入力した結果として出力される出力値を算出する出力値算出部をさらに備え、
前記コントラスト成分補正部は、前記コントラスト成分を、対応する前記入力画像の画素に対して算出された前記出力値に基づいて補正した前記補正コントラスト成分を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記出力値算出部は、平均値を算出する前記関数に、算出された複数の前記補正係数を入力した結果として出力される複数の前記補正係数の平均値である前記出力値を算出し、
前記コントラスト成分補正部は、前記コントラスト成分を、対応する前記入力画像の画素に対して算出された前記平均値に基づいて補正した前記補正コントラスト成分を算出すること、
を特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記出力値算出部は、平均値を算出する前記関数に、算出された複数の前記補正係数のうち最大の前記補正係数と最小の前記補正係数とを入力した結果として出力される前記平均値を算出すること、
を特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記入力画像を第２平滑化フィルタで平滑化処理した第２平滑化画像を生成する第２フィルタ処理部をさらに備え、
前記コントラスト成分算出部は、前記入力画像の画素ごとに、前記入力画像の画素値を、対応する前記第２平滑化画像の画素の画素値で除算した前記コントラスト成分を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
第１フィルタ処理部が、入力された入力画像を第１平滑化フィルタで平滑化処理した第１平滑化画像を生成する第１フィルタ処理ステップと、
コントラスト成分算出部が、前記入力画像の画素ごとに、前記入力画像の画素値を、対応する前記第１平滑化画像の画素の画素値で除算したコントラスト成分を算出するコントラスト成分算出ステップと、
複雑度算出部が、前記入力画像の画素ごとに、前記画素の画素値および前記画素の周辺画素の画素値の分布の複雑さを表す複雑度を算出する複雑度算出ステップと、
補正係数算出部が、前記複雑度を、予め定められた範囲内に正規化した係数であって、前記コントラスト成分を補正するための補正係数を算出する補正係数算出ステップと、
コントラスト成分補正部が、前記コントラスト成分を、対応する前記入力画像の画素の前記補正係数に基づいて補正した補正コントラスト成分を算出するコントラスト成分補正ステップと、
出力画像生成部が、前記第１平滑化画像の画素ごとに、前記第１平滑化画像の画素値と、対応する前記補正コントラスト成分とを乗算した出力画像を生成する出力画像生成ステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力された入力画像を第１平滑化フィルタで平滑化処理した第１平滑化画像を生成する第１フィルタ処理部と、
前記入力画像の画素ごとに、前記入力画像の画素値を、対応する前記第１平滑化画像の画素の画素値で除算したコントラスト成分を算出するコントラスト成分算出部と、
前記入力画像の画素ごとに、前記画素の画素値および前記画素の周辺画素の画素値の分布の複雑さを表す複雑度を算出する複雑度算出部と、
前記複雑度を、予め定められた範囲内に正規化した係数であって、前記コントラスト成分を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部と、
前記コントラスト成分を、対応する前記入力画像の画素の前記補正係数に基づいて補正した補正コントラスト成分を算出するコントラスト成分補正部と、
前記第１平滑化画像の画素ごとに、前記第１平滑化画像の画素値と、対応する前記補正コントラスト成分とを乗算した出力画像を生成する出力画像生成部と、
として機能させる画像処理プログラム。
【請求項１１】
入力された入力画像を第１平滑化フィルタで平滑化処理した第１平滑化画像を生成する第１フィルタ処理部と、
前記入力画像の画素ごとに、前記入力画像の画素値を、対応する前記第１平滑化画像の画素の画素値で除算したコントラスト成分を算出するコントラスト成分算出部と、
前記入力画像の画素ごとに、前記画素の画素値および前記画素の周辺画素の画素値の分布の複雑さを表す複雑度を算出する複雑度算出部と、
前記複雑度を、予め定められた範囲内に正規化した係数であって、前記コントラスト成分を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部と、
前記第１平滑化画像の画素ごとに、前記第１平滑化画像の画素値を、対応する前記入力画像の画素の前記補正係数に基づいて補正した補正平滑化画像を生成する平滑化画像補正部と、
前記補正平滑化画像の画素ごとに、前記補正平滑化画像の画素値と、対応する前記補正コントラスト成分とを乗算した前記出力画像を生成する出力画像生成部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力画像を補正する装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラや撮影機能付き携帯電話等の普及により、プロではなくアマチュアの人々も手軽にデジタル画像を撮影できるようになってきた。アマチュアの撮影した画像はプロの撮影した画像よりも撮影環境等に左右されやすく、常に撮影者の意図したとおりの画像が撮影されていない場合が多い。
【０００３】
そのような場合には、撮影後に画像を高画質な画像に変換することが望まれる場合が多い。高画質な画像に変換する方法としては、さまざまな方法が知られている。例えば、入力画像の信号の階調レベルを変換して画像の階調性を向上させる技術として、ヒストグラム均等法が知られている。ヒストグラム均等法は、画像の輝度ヒストグラムを均一にするようなレベル変換を施すことで、画像の持つ輝度情報量を効率よく増やす方法である。
【０００４】
従来の方法では、このようなレベル変換を画像の種類によらずに画面全体に一度に適用し、出力画像が部分によっては劣化する場合があった。例えば画像の左の領域はよい変換ができているが、右の領域の雑音がひどく強調される場合などがあった。
【０００５】
その解決法の一つとして、特許文献１では、画像のローカルなブロック領域毎のヒストグラムの分布から変換濃度値を求めることによって、出力画像の劣化を抑制する技術が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】特許第３７３１７４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の方法では、ヒストグラムの分布のみから変換値を求めているため、対象物と周辺物の区別が付かず、撮影者が望む領域を強調できない場合があった。例えば、撮影者は画像中で中央に写る物体を強調することを望んでいても、ヒストグラムの分布を利用する方法では、当該物体とその周辺の物体とを区別することができず、結果として、撮影者の望む物体を強調できない場合があった。このような場合、すべての物体が同じ程度強調されることになるため、遠近感の乏しい画像が出力される。
【０００８】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、入力画像の種類によらず、遠近感を高めた画像を生成することができる装置、方法およびプログラム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】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力された入力画像を第１平滑化フィルタで平滑化処理した第１平滑化画像を生成する第１フィルタ処理部と、前記入力画像の画素ごとに、前記入力画像の画素値を、対応する前記第１平滑化画像の画素の画素値で除算したコントラスト成分を算出するコントラスト成分算出部と、前記入力画像の画素ごとに、前記画素の画素値および前記画素の周辺画素の画素値の分布の複雑さを表す複雑度を算出する複雑度算出部と、前記複雑度を、予め定められた範囲内に正規化した係数であって、前記コントラスト成分を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部と、前記コントラスト成分を、対応する前記入力画像の画素の前記補正係数に基づいて補正した補正コントラスト成分を算出するコントラスト成分補正部と、前記第１平滑化画像の画素ごとに、前記第１平滑化画像の画素値と、対応する前記補正コントラスト成分とを乗算した出力画像を生成する出力画像生成部と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記装置を実行することができる方法およびプログラムである。
【００１１】
また、本発明は、入力された入力画像を第１平滑化フィルタで平滑化処理した第１平滑化画像を生成する第１フィルタ処理部と、前記入力画像の画素ごとに、前記入力画像の画素値を、対応する前記第１平滑化画像の画素の画素値で除算したコントラスト成分を算出するコントラスト成分算出部と、前記入力画像の画素ごとに、前記画素の画素値および前記画素の周辺画素の画素値の分布の複雑さを表す複雑度を算出する複雑度算出部と、前記複雑度を、予め定められた範囲内に正規化した係数であって、前記コントラスト成分を補正するための補正係数を算出する補正係数算出部と、前記第１平滑化画像の画素ごとに、前記第１平滑化画像の画素値を、対応する前記入力画像の画素の前記補正係数に基づいて補正した補正平滑化画像を生成する平滑化画像補正部と、前記補正平滑化画像の画素ごとに、前記補正平滑化画像の画素値と、対応する前記補正コントラスト成分とを乗算した前記出力画像を生成する出力画像生成部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、入力画像の種類によらず、遠近感を高めた画像を生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置、方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。
【００１４】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態にかかる画像処理装置は、入力画像の各画素について、当該画素および周辺画素の画素値の分布の複雑さの度合いを表す複雑度を算出し、複雑度を用いてコントラスト成分を補正する。
【００１５】
図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１００は、入力部１０１と、第１平滑化フィルタ処理部１０２と、コントラスト成分算出部１０３と、複雑度算出部１０４と、補正係数算出部１０５と、コントラスト成分補正部１０６と、出力画像生成部１０７と、出力部１０８と、を備えている。
【００１６】
入力部１０１は、画像処理の対象となる入力画像を入力する。入力部１０１は、あらゆる機器または媒体から入力画像を入力できる。例えば、入力部１０１が、ＨＤＤなどの記録媒体から画像データを入力してもよいし、ネットワークを介して接続された外部装置から画像データを入力してもよい。
【００１７】
第１平滑化フィルタ処理部１０２は、入力画像に予め定められた第１平滑化フィルタを重畳して第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１を生成する。
【００１８】
コントラスト成分算出部１０３は、入力画像の画素ごとに、入力画像の画素値を第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１の対応する画素値で除算することにより、入力画像のコントラスト成分ＣＰを算出する。
【００１９】
複雑度算出部１０４は、入力画像の各画素について、その画素および周辺画素の画素値から、画素値の分布の複雑さの度合いを表す複雑度Ｈを算出する。言い換えると、複雑度算出部１０４は、各画素の画像の込み入り具合を表す指標である複雑度Ｈを算出する。なお、複雑度算出部１０４による複雑度Ｈの算出方法の詳細については後述する。
【００２０】
ここで、複雑度の算出例について図２および図３を用いて説明する。図２は、入力画像の一例を示す図である。図３は、図２の入力画像から算出される複雑度の分布の一例を示す図である。図３では、複雑度の大きい画素ほど白く表され、逆に複雑度の小さい画素ほど黒く表されている。図２では、画像の中央部に、より込み入った画像である家屋の画像が表示されている。このため、図３では、画像の中央部の画素に対する複雑度が最も大きく（最も白く）表示されている。
【００２１】
同図に示すように、複雑度を用いることにより、画像内の物体を他の物体とをより明確に区別することが可能となる。このため、ヒストグラムの分布を利用した方法のように、物体を区別できないために撮影者が望む領域を強調できないという問題が生じる可能性を低減できる。そして、物体の複雑度に応じて適切に画像の強調（コントラストの補正）を実行できるため、遠近感を増幅し、より臨場感のある画像を生成することが可能となる。
【００２２】
補正係数算出部１０５は、各画素について、複雑度Ｈを所定範囲内に正規化した補正係数ＨＣＰを算出する。具体的には、補正係数算出部１０５は、０から１の範囲内の値を取るように複雑度を正規化した補正係数ＨＣＰを算出する。なお、正規化する範囲は０から１に限られるものではなく、補正係数ＨＣＰの大小に応じてコントラスト成分の伸張および圧縮を制御できるものであればどのような範囲でもよい。
【００２３】
コントラスト成分補正部１０６は、補正係数ＨＣＰを用いてコントラスト成分ＣＰをレベル変換し、補正コントラスト成分Ｔ＿ＣＰを算出する。補正コントラスト成分Ｔ＿ＣＰの算出方法の詳細については後述する。
【００２４】
出力画像生成部１０７は、画素ごとに補正コントラスト成分Ｔ＿ＣＰと第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１を乗算してコントラストを伸張した出力画像を生成する。
【００２５】
出力部１０８は、出力画像生成部１０７によって生成された出力画像を出力する。出力部１０８は、あらゆる機器または媒体に対して出力画像を出力できる。
【００２６】
次に、このように構成された第１の実施の形態にかかる画像処理装置１００による画像処理について図４を用いて説明する。図４は、第１の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００２７】
以下では、入力画像の左上隅を原点とし、横方向にｘ軸、縦方向にｙ軸を設定するものとして説明する。座標の設定方法はこれに限られるものではない。また、入力画像の座標（ｘ，ｙ）での画素値をＰ０（ｘ，ｙ）と表す。ここで画素値とは画像の明るさ成分を表すものであればよく、例えば輝度や明度などが該当する。
【００２８】
まず、入力部１０１が入力画像を入力する（ステップＳ４０１）。次に、第１平滑化フィルタ処理部１０２が、入力画像に第１平滑化フィルタを重畳して、第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１を生成する（ステップＳ４０２）。
【００２９】
第１平滑化フィルタ処理部１０２は、第１平滑化フィルタとして、例えば、ガウシアンフィルタ、および平均値フィルタなどを適用できる。また、第１平滑化フィルタ処理部１０２は、エッジ保存型の非線形低域通過フィルタであるイプシロンフィルタを第１平滑化フィルタとして利用してもよい。
【００３０】
以下では、第１平滑化フィルタを用いて生成された第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１の座標（ｘ，ｙ）での値をＰＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ）と表す。
【００３１】
次に、コントラスト成分算出部１０３が、各画素で入力画像を第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１で除算することによりコントラスト成分ＣＰを算出する（ステップＳ４０３）。具体的には、コントラスト成分算出部１０３は、以下の（１）式によってコントラスト成分ＣＰの座標（ｘ，ｙ）での値ＰＣＰ（ｘ，ｙ）を算出する。
ＰＣＰ（ｘ，ｙ）＝Ｐ０（ｘ，ｙ）／ＰＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ）  ・・・（１）
【００３２】
次に、複雑度算出部１０４が、入力画像の各画素について、その画素および周辺画素の画素値から複雑度Ｈを算出する（ステップＳ４０４）。以下では、座標（ｘ，ｙ）での複雑度をＨ（ｘ，ｙ）と表す。
【００３３】
複雑度Ｈは、画素値の分布の複雑さの度合いを表す指標であれば、どのような指標でもよい。例えば、以下の（ａ１）〜（ａ６）の指標を複雑度として利用できる。なお、（ａ１）〜（ａ６）では点Ａの複雑度を算出する場合の例を表している。
【００３４】
（ａ１）点Ａの周辺領域の画素値の分散
（ａ２）点Ａの周辺領域の画素値の平均値と、点Ａの周辺領域それぞれの画素値との差分の絶対値の総和
（ａ３）点Ａの画素値と、点Ａの周辺領域の各点の画素値の差分が、所定の閾値以上になる個数
（ａ４）点Ａの周辺領域の隣接画素間の画素値の差分の絶対値の総和
（ａ５）点Ａの周辺領域それぞれの画素値と画像全体の画素値の平均値との差分の絶対値の総和
（ａ６）点Ａの周辺領域の隣接画素間の画素値の差分の正負符号（差分０は正の符号に含まない）の個数を用いて、以下の（２）式で算出される値
１／（｜正の符号の個数−負の符号の個数｜＋差分０の個数＋１）  ・・・（２）
【００３５】
上記例の場合、複雑度の値が大きいほど、点Ａの周辺領域はより込み入った画像であることを意味する。ここで、点Ａの周辺領域とは、点Ａと点Ａの周辺画素とを含む画像内部の領域のことである。周辺領域の大きさは、複雑度Ｈが計算できる範囲であれば任意でよい。画素間での複雑度の差異が十分に現れる効果を期待する場合には、５０画素×５０画素程度の範囲を周辺領域とするとよい。また、入力画像の画像サイズが小さい場合は、全画素数の５〜１０％程度の画素を含む領域を周辺領域とするとよい。
【００３６】
複雑度が算出された後、補正係数算出部１０５が、複雑度Ｈを正規化した各画素での補正係数ＨＣＰを算出する（ステップＳ４０５）。以下では、座標（ｘ，ｙ）での補正係数算をＨＣＰ（ｘ，ｙ）と表す。
【００３７】
補正係数算出部１０５は、複雑度Ｈを［０，１］の範囲に正規化することによって補正係数ＨＣＰを算出する。補正係数ＨＣＰは、上記範囲内の値を取るように複雑度を正規化するものであれば、どのような正規化方法で算出してもよい。例えば、以下の（ｂ１）〜（ｂ７）の正規化方法を利用できる。
【００３８】
（ｂ１）複雑度Ｈの取りうる理論的な最小値をＨ０、複雑度Ｈの取りうる理論的な最大値をＨ１とし、以下の（３）式によって補正係数ＨＣＰを算出する。
ＨＣＰ（ｘ，ｙ）＝Ｈ（ｘ，ｙ）／Ｈ１−Ｈ０  ・・・（３）
（ｂ２）複雑度Ｈの取りうる理論的な最小値をＨ０、複雑度算出部１０４で算出したすべての複雑度Ｈの最大値をＨ１とし、上記（３）式によって補正係数ＨＣＰを算出する。
（ｂ３）複雑度算出部１０４で算出したすべての複雑度Ｈの最小値をＨ０、複雑度Ｈの取りうる理論的な最大値をＨ１とし、上記（３）式によって補正係数ＨＣＰを算出する。
（ｂ４）複雑度算出部１０４で算出したすべての複雑度Ｈの最小値をＨ０、複雑度算出部１０４で算出したすべての複雑度Ｈの最大値をＨ１とし、上記（３）式によって補正係数ＨＣＰを算出する。
（ｂ５）複雑度算出部１０４で算出した複雑度Ｈの平均値をＨａとし、以下の（４）式によって複雑度ＨＣＰを算出する。
ＨＣＰ（ｘ，ｙ）＝ｅｘｐ｛Ｈ（ｘ，ｙ）−Ｈａ｝＋０．５  ・・・（４）
（ｂ６）複雑度算出部１０４で算出した複雑度Ｈの中央値をＨａとし、上記（４）式によって複雑度ＨＣＰを算出する。
（ｂ７）複雑度Ｈの取りうる理論的な平均値をＨａとして、上記（４）式によって複雑度ＨＣＰを算出する。
【００３９】
補正係数ＨＣＰが算出された後、コントラスト成分補正部１０６が、補正係数ＨＣＰを用いてコントラスト成分ＣＰをレベル変換することによって、画像のコントラストを伸張または圧縮するように補正した補正コントラスト成分Ｔ＿ＣＰを算出する（ステップＳ４０６）。以下では、補正コントラスト成分Ｔ＿ＣＰの座標（ｘ，ｙ）での値をＰＴ＿ＣＰ（ｘ，ｙ）と表す。
【００４０】
コントラスト成分補正部１０６は、例えば、以下の（５）式によってＰＴ＿ＣＰ（ｘ，ｙ）を算出する。
ＰＴ＿ＣＰ（ｘ，ｙ）＝｛ＰＣＰ（ｘ，ｙ）｝γ（ｘ，ｙ）  ・・・（５）
【００４１】
（５）式では、γ（ｘ，ｙ）の値が１よりも大きいときにコントラスト成分が伸張される。また、γ（ｘ，ｙ）の値が１よりも小さいときにコントラスト成分が圧縮される。γ（ｘ，ｙ）は、補正係数ＨＣＰによって決定される値である。γ（ｘ，ｙ）は、補正係数ＨＣＰが所定の閾値より大きいほど、コントラスト成分を伸張または圧縮する度合いを大きくし、補正係数ＨＣＰが当該閾値より小さいほど、コントラスト成分を伸張または圧縮する度合いを小さくするように制御できるものであれば、あらゆる方法で決定できる。
【００４２】
例えば、以下の（６）式または（７）式によってγ（ｘ，ｙ）を算出することができる。
γ（ｘ，ｙ）＝０．５＋ＨＣＰ（ｘ，ｙ）  ・・・（６）
γ（ｘ，ｙ）＝２×ＨＣＰ（ｘ，ｙ）      ・・・（７）
【００４３】
（６）式および（７）のγ（ｘ，ｙ）によれば、補正係数ＨＣＰが閾値０．５より大きいときにコントラスト成分が伸張され、補正係数ＨＣＰが閾値０．５より小さいときにコントラスト成分が圧縮されるように補正できる。すなわち、このような制御式を用いることにより、補正係数ＨＣＰにより画素単位でコントラスト成分の伸張圧縮を制御することが可能となる。
【００４４】
次に、出力画像生成部１０７が、補正コントラスト成分Ｔ＿ＣＰと第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１とを、画素ごとに乗算した出力画像を生成する（ステップＳ４０７）。出力画像の座標（ｘ，ｙ）での値をＰｏｕｔ（ｘ，ｙ）と表すと、出力画像生成部１０７は、以下の（８）式によってＰｏｕｔ（ｘ，ｙ）を算出することができる。
Ｐｏｕｔ（ｘ，ｙ）＝ＰＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ）×ＰＴ＿ＣＰ（ｘ，ｙ）  ・・・（８）
【００４５】
最後に、出力部１０８が、生成された出力画像を所定の記憶媒体等に出力し（ステップＳ４０８）、画像処理を終了する。
【００４６】
このように、第１の実施の形態にかかる画像処理装置では、入力画像の各画素について、当該画素および周辺画素の画素値の分布の複雑さの度合いを表す複雑度を算出し、画素ごとに複雑度を用いてコントラスト成分を補正することができる。これにより、入力画像の種類によらず、遠近感を高め、より臨場感のある画像を生成することができる。
【００４７】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態にかかる画像処理装置は、補正係数を用いて、コントラスト成分に加えて平滑化画像を補正する。
【００４８】
図５は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００の構成を示すブロック図である。図５に示すように、画像処理装置５００は、入力部１０１と、第１平滑化フィルタ処理部１０２と、コントラスト成分算出部１０３と、複雑度算出部１０４と、補正係数算出部１０５と、コントラスト成分補正部１０６と、出力画像生成部５０７と、出力部１０８と、平滑化画像補正部５０９と、を備えている。
【００４９】
第２の実施の形態では、平滑化画像補正部５０９を追加したこと、および出力画像生成部５０７の機能が第１の実施の形態と異なっている。その他の構成および機能は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１００の構成を表すブロック図である図１と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【００５０】
平滑化画像補正部５０９は、補正係数ＨＣＰを用いて第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１をレベル変換し、補正平滑化画像Ｔ＿ＬＰＦ＿Ｐ１を生成する。平滑化画像補正部５０９は、例えば、ヒストグラム均等化、べき乗によるレベル変換などの方法により、第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１をレベル変換する。平滑化画像補正部５０９は、適用する方法により定められた変換強度を決定するパラメータとして、補正係数ＨＣＰを利用するように構成すればよい。平滑化画像補正部５０９は、基本的には補正係数ＨＣＰが大きいほどコントラストを伸張させるようにレベル変換を制御する。例えば、累積ヒストグラムを利用した変換方法の場合、平滑化画像補正部５０９は、以下の（９）式によって、第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１を補正する。
ＰＴ＿ＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ）＝ＨＣＰ（ｘ，ｙ）×Ｈ（ＰＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ））
×（１−ＨＣＰ（ｘ，ｙ））×ＰＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ）  ・・・（９）
【００５１】
ここで、Ｈ（ｋ）は、累積ヒストグラムを［出力の最小値、出力の最大値］に正規化したものである。（９）式によれば、補正係数ＨＣＰの値が大きいほど、第１平滑化画像のコントラストが伸張され、小さいほど第１平滑化画像のコントラストが圧縮される。
【００５２】
出力画像生成部５０７は、第１平滑化画像の代わりに補正平滑化画像を用いて出力画像を生成する点が、第１の実施の形態の出力画像生成部１０７と異なっている。
【００５３】
次に、このように構成された第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００による画像処理について図６を用いて説明する。図６は、第２の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００５４】
ステップＳ６０１からステップＳ６０６までは、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１００におけるステップＳ４０１からステップＳ４０６までと同様の処理なので、その説明を省略する。
【００５５】
ステップＳ６０６の後、平滑化画像補正部５０９が、補正係数ＨＣＰを用いて第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１をレベル変換し、コントラストを伸張または圧縮するように補正した補正平滑化画像Ｔ＿ＬＰＦ＿Ｐ１を生成を算出する（ステップＳ６０７）。
【００５６】
次に、出力画像生成部５０７が、補正コントラスト成分Ｔ＿ＣＰと補正平滑化画像Ｔ＿ＬＰＦ＿Ｐ１とを、画素ごとに乗算した出力画像を生成する（ステップＳ６０８）。具体的には、出力画像生成部５０７は、以下の（１０）式によってＰｏｕｔ（ｘ，ｙ）を算出することができる。
Ｐｏｕｔ（ｘ，ｙ）＝ＰＴ＿ＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ）×ＰＴ＿ＣＰ（ｘ，ｙ）  ・・・（１０）
【００５７】
このように、第２の実施の形態にかかる画像処理装置では、補正係数を用いて、コントラスト成分だけでなく、平滑化画像を補正することができる。これにより、より遠近感を高め、臨場感のある画像を生成することができる。
【００５８】
（変形例）
なお、コントラスト成分補正部１０６を備えず、平滑化画像補正部５０９によって第１平滑化画像のみを補正するように構成してもよい。これにより、例えばコントラストの少ないぼやけた画像などが入力された場合であっても、より遠近感を高めた画像を生成することができる。
【００５９】
（第３の実施の形態）
第３の実施の形態にかかる画像処理装置は、複数の複雑度および複数の補正係数を算出し、複数の補正係数から選択した１つの複雑係数を用いてコントラストを補正する。
【００６０】
図７は、第３の実施の形態にかかる画像処理装置７００の構成を示すブロック図である。図７に示すように、画像処理装置７００は、入力部１０１と、第１平滑化フィルタ処理部１０２と、コントラスト成分算出部１０３と、複雑度算出部７０４と、補正係数算出部７０５と、コントラスト成分補正部１０６と、出力画像生成部５０７と、出力部１０８と、平滑化画像補正部５０９と、選択部７１０と、を備えている。
【００６１】
第３の実施の形態では、複雑度算出部７０４および補正係数算出部７０５の機能と、選択部７１０を追加したこととが第２の実施の形態と異なっている。その他の構成および機能は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００の構成を表すブロック図である図５と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【００６２】
複雑度算出部７０４は、複数の異なる算出方法で複数の複雑度を算出する。以下では、ｎ個の算出方法のうちｉ番目の方法で算出された複雑度をＨｉと表す。複雑度算出部７０４は、例えば、上述の（ａ１）〜（ａ６）の方法のそれぞれで複雑度を算出する。
【００６３】
補正係数算出部７０５は、複雑度Ｈｉそれぞれを所定範囲内に正規化した補正係数ＨＣＰｉを算出する。補正係数算出部７０５は、各複雑度Ｈｉに対し、上述の（ｂ１）〜（ｂ７）などの正規化方法のうち、同一の正規化方法によって補正係数ＨＣＰｉを算出してもよいし、異なる正規化方法によって補正係数ＨＣＰｉを算出してもよい。
【００６４】
選択部７１０は、補正係数算出部７０５で算出された補正係数ＨＣＰｉのうち、１つの補正係数ＨＣＰｉを選択し、コントラストの補正に用いる補正係数ＨＣＰを決定する。例えば、選択部７１０は、以下の（ｃ１）〜（ｃ３）のいずれかの選択方法によって１つの補正係数ＨＣＰを選択する。
【００６５】
（ｃ１）各画素の補正係数ＨＣＰｉのうち最大値を補正係数ＨＣＰとして選択する。
（ｃ２）各画素の補正係数ＨＣＰｉのうち最小値を補正係数ＨＣＰとして選択する。
（ｃ３）各画素の補正係数ＨＣＰｉの中央値を補正係数ＨＣＰとして選択する。
（ｃ４）各画素の補正係数ＨＣＰｉのうち、全画素の補正係数ＨＣＰｉの分散が最大となる補正係数ＨＣＰｉを補正係数ＨＣＰとして選択する。
【００６６】
なお、選択部７１０は、各画素で異なる選択方法によって補正係数ＨＣＰを選択してもよいが、同一の選択方法を用いることが望ましい。
【００６７】
次に、このように構成された第３の実施の形態にかかる画像処理装置７００による画像処理について図８を用いて説明する。図８は、第３の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００６８】
ステップＳ８０１からステップＳ８０３までは、第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００におけるステップＳ６０１からステップＳ６０３までと同様の処理なので、その説明を省略する。
【００６９】
ステップＳ８０３の後、複雑度算出部７０４は、入力画像の各画素について、複数の算出方法により複数の複雑度Ｈｉを算出する（ステップＳ８０４）。次に、補正係数算出部７０５が、複雑度Ｈｉそれぞれを正規化した各画素での補正係数ＨＣＰｉを算出する（ステップＳ８０５）。次に、選択部７１０が、例えば上記（ｃ１）〜（ｃ４）のいずれかの選択方法により、補正係数ＨＣＰｉから１つを選択し、コントラストの補正に用いる補正係数ＨＣＰとする（ステップＳ８０６）。
【００７０】
ステップＳ８０７からステップＳ８１０までは、第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００におけるステップＳ６０６からステップＳ６０９までと同様の処理なので、その説明を省略する。
【００７１】
このように、第３の実施の形態にかかる画像処理装置では、複数の複雑度および複数の補正係数を算出し、複数の補正係数から選択した１つの補正係数を用いてコントラストを補正することができる。
【００７２】
（第４の実施の形態）
第４の実施の形態にかかる画像処理装置は、複数の複雑度および複数の補正係数を算出し、複数の補正係数を用いて算出した補正係数を用いてコントラストを補正する。
【００７３】
図９は、第４の実施の形態にかかる画像処理装置９００の構成を示すブロック図である。図９に示すように、画像処理装置９００は、入力部１０１と、第１平滑化フィルタ処理部１０２と、コントラスト成分算出部１０３と、複雑度算出部７０４と、補正係数算出部７０５と、コントラスト成分補正部１０６と、出力画像生成部５０７と、出力部１０８と、平滑化画像補正部５０９と、出力値算出部９１１と、を備えている。
【００７４】
第４の実施の形態では、選択部７１０の代わりに出力値算出部９１１を備えたことが第３の実施の形態と異なっている。その他の構成および機能は、第３の実施の形態にかかる画像処理装置７００の構成を表すブロック図である図７と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【００７５】
出力値算出部９１１は、入力画像の画素ごとに、複数の補正係数ＨＣＰｉを予め定められた関数に入力した結果として出力される出力値を、コントラストの補正に用いる補正係数ＨＣＰとして算出する。例えば、出力値算出部９１１は、以下の（ｄ１）〜（ｄ２）のいずれかの算出方法に対応する関数によって補正係数ＨＣＰを算出する。
【００７６】
（ｄ１）各画素の補正係数ＨＣＰｉの平均値を、補正係数ＨＣＰとして算出する。
（ｄ２）各画素の補正係数ＨＣＰｉのうち最大値と最小値の平均値を、補正係数ＨＣＰとして算出する。
【００７７】
なお、出力値算出部９１１は、各画素で異なる関数によって補正係数ＨＣＰを算出してもよいが、同一の関数を用いることが望ましい。
【００７８】
次に、このように構成された第４の実施の形態にかかる画像処理装置９００による画像処理について図１０を用いて説明する。図１０は、第４の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
第４の実施の形態では、ステップＳ１００６で、コントラストの補正に用いる補正係数を求める方法が、第３の実施の形態と異なっている。
【００８０】
すなわち、第４の実施の形態では、出力値算出部９１１が、複数の補正係数ＨＣＰｉを上記（ｄ１）〜（ｄ２）のいずれかの算出方法に対応する関数に入力して得られる出力値を、コントラストの補正に用いる補正係数ＨＣＰとして算出する（ステップＳ１００６）。
【００８１】
その他のステップは、第３の実施の形態にかかる画像処理装置７００と同様の処理なので、その説明を省略する。
【００８２】
このように、第４の実施の形態にかかる画像処理装置では、複数の複雑度および複数の補正係数を算出し、複数の補正係数を所定の関数に入力して得られた値を補正係数として用いてコントラストを補正することができる。
【００８３】
（第５の実施の形態）
第５の実施の形態にかかる画像処理装置は、第１平滑化画像を得るために用いた平滑化フィルタと異なる平滑化フィルタによって得られた第２平滑化画像を用いて、コントラスト成分を算出する。
【００８４】
図１１は、第５の実施の形態にかかる画像処理装置１１００の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、画像処理装置１１００は、入力部１０１と、第１平滑化フィルタ処理部１０２と、コントラスト成分算出部１１０３と、複雑度算出部１０４と、補正係数算出部１０５と、コントラスト成分補正部１０６と、出力画像生成部５０７と、出力部１０８と、平滑化画像補正部５０９と、第２平滑化フィルタ処理部１１１２と、を備えている。
【００８５】
第５の実施の形態では、第２平滑化フィルタ処理部１１１２を追加したこと、および、コントラスト成分算出部１１０３の機能が第２の実施の形態と異なっている。その他の構成および機能は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００の構成を表すブロック図である図５と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。
【００８６】
第２平滑化フィルタ処理部１１１２は、入力画像に予め定められた第２平滑化フィルタを重畳して第２平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ２を生成する。第２平滑化フィルタ処理部１１１２は、第２平滑化フィルタとして、例えば、ガウシアンフィルタ、および平均値フィルタなどを適用できる。また、第２平滑化フィルタ処理部１１１２は、エッジ保存型の非線形低域通過フィルタであるイプシロンフィルタを第２平滑化フィルタとして利用してもよい。
【００８７】
なお、第２平滑化フィルタ処理部１１１２は、第１平滑化フィルタ処理部１０２で用いる第１平滑化フィルタと同じフィルタを第２平滑化フィルタとして用いてよい。以下では、第２平滑化フィルタを用いて生成された第２平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ２の座標（ｘ，ｙ）での値をＰＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）と表す。
【００８８】
コントラスト成分算出部１１０３は、入力画像の画素ごとに、入力画像の画素値を第２平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ２の対応する画素値で除算することにより、入力画像のコントラスト成分ＣＰを算出する。このように、本実施の形態では、第１平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ１のかわりに第２平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ２を用いてコントラスト成分ＣＰを算出する点が、他の実施の形態と異なっている。
【００８９】
次に、このように構成された第５の実施の形態にかかる画像処理装置１１００による画像処理について図１２を用いて説明する。図１２は、第５の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００９０】
ステップＳ１２０１からステップＳ１２０２までは、第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００におけるステップＳ６０１からステップＳ６０２までと同様の処理なので、その説明を省略する。
【００９１】
次に、第２平滑化フィルタ処理部１１１２が、入力画像に第２平滑化フィルタを重畳して、第２平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ２を生成する（ステップＳ１２０３）。次に、コントラスト成分算出部１１０３が、各画素で入力画像を第２平滑化画像ＬＰＦ＿Ｐ２で除算することによりコントラスト成分ＣＰを算出する（ステップＳ１２０４）。具体的には、コントラスト成分算出部１１０３は、以下の（１１）式によってコントラスト成分ＣＰの座標（ｘ，ｙ）での値ＰＣＰ（ｘ，ｙ）を算出する。
ＰＣＰ（ｘ，ｙ）＝Ｐ０（ｘ，ｙ）／ＰＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）  ・・・（１１）
【００９２】
ステップＳ１２０５からステップＳ１２１０までは、第２の実施の形態にかかる画像処理装置５００におけるステップＳ６０４からステップＳ６０９までと同様の処理なので、その説明を省略する。
【００９３】
このように、第５の実施の形態にかかる画像処理装置では、第１平滑化画像を得るために用いた第１平滑化フィルタと異なる第２平滑化フィルタによって得られた第２平滑化画像を用いて、コントラスト成分を算出することができる。
【００９４】
次に、第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成について図１３を用いて説明する。図１３は、第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示す説明図である。
【００９５】
第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ（Random Access Memory）５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などの表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバス６１を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００９６】
第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
【００９７】
また、第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置で実行される画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置で実行される画像処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
【００９８】
また、第１〜第５の実施の形態の画像処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【００９９】
第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置で実行される画像処理プログラムは、上述した各部（入力部、第１平滑化フィルタ処理部、コントラスト成分算出部、複雑度算出部、補正係数算出部、コントラスト成分補正部、出力画像生成部、出力部等）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１（プロセッサ）が上記記憶媒体から画像処理プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、上述した各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
以上のように、本発明にかかる装置、方法およびプログラムは、入力画像のコントラストの補正等の機能を備えた画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムに適している。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】第１の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】入力画像の一例を示す図である。
【図３】図２の入力画像から算出される複雑度の分布の一例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図５】第２の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図７】第３の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第３の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】第４の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】第４の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１１】第５の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】第５の実施の形態における画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１３】第１〜第５の実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成図である。
【符号の説明】
【０１０２】
５１  ＣＰＵ
５２  ＲＯＭ
５３  ＲＡＭ
５４  通信Ｉ／Ｆ
６１  バス
１００  画像処理装置
１０１  入力部
１０２  第１平滑化フィルタ処理部
１０３  コントラスト成分算出部
１０４  複雑度算出部
１０５  補正係数算出部
１０６  コントラスト成分補正部
１０７  出力画像生成部
１０８  出力部
５００  画像処理装置
５０７  出力画像生成部
５０９  平滑化画像補正部
７００  画像処理装置
７０４  複雑度算出部
７０５  補正係数算出部
７１０  選択部
９００  画像処理装置
９１１  出力値算出部
１１００  画像処理装置
１１０３  コントラスト成分算出部
１１１２  第２平滑化フィルタ処理部
【図３】
2010081066.tif 000003
【図４】
2010081066.tif 000004
【図５】
2010081066.tif 000005
【図６】
2010081066.tif 000006
【図７】
2010081066.tif 000007
【図８】
2010081066.tif 000008
【図９】
2010081066.tif 000009
【図１０】
2010081066.tif 000010
【図１１】
2010081066.tif 000011
【図１２】
2010081066.tif 000012
【図１３】
2010081066.tif 000013
【図１】
2010081066.tif 000014
【図２】
2010081066.tif 000015