(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の輝度成分の低周波成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された低周波成分を用いて、前記入力画像の輝度成分を補正する補正手段と、
前記抽出手段によって抽出された低周波成分の頻度分布から中央値を取得し、該取得した中央値と前記抽出手段によって抽出された入力画像の画素の低周波成分とを比較し、該比較結果に基づき、前記補正手段による補正後の画像の輝度成分のダイナミックレンジを拡大する処理を行う処理手段とを有し、
前記処理手段は、前記中央値と前記入力画像の画素の低周波成分との差分の絶対値が大きいほど、前記補正手段による補正後の画像の画素の輝度成分のダイナミックレンジの補正量を小さくすることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
入力画像の輝度成分の低周波成分を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された低周波成分を用いて、前記入力画像の輝度成分を補正する補正手段と、
前記入力画像の輝度成分の頻度分布から前記輝度成分の平均値を取得し、該取得した平均値と前記抽出手段によって抽出された入力画像の画素の低周波成分とを比較し、該比較結果に基づき、前記補正手段による補正後の画像の輝度成分のダイナミックレンジを拡大する処理を行う処理手段とを有し、
前記処理手段は、前記平均値と前記入力画像の画素の低周波成分との差分の絶対値が大きいほど、前記補正手段による補正後の画像の画素の輝度成分のダイナミックレンジの補正量を小さくすることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記入力画像の画素の輝度成分の値を、前記抽出手段によって抽出された前記入力画像の画素の低周波成分の値で除算することにより、前記入力画像の輝度成分を補正することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、前記入力画像の輝度成分にフィルタ処理を施すことにより、前記入力画像の低周波成分を抽出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力画像の輝度成分の低周波成分を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された低周波成分を用いて、前記入力画像の輝度成分を補正する補正工程と、
前記抽出工程によって抽出された低周波成分の頻度分布から中央値を取得し、該取得した中央値と前記抽出工程によって抽出された入力画像の画素の低周波成分とを比較し、該比較結果に基づき、前記補正工程による補正後の画像の輝度成分のダイナミックレンジを拡大する処理を行う処理工程とを有し、
前記処理工程は、前記中央値と前記入力画像の画素の低周波成分との差分の絶対値が大きいほど、前記補正工程による補正後の画像の画素の輝度成分のダイナミックレンジの補正量を小さくすることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
入力画像の輝度成分の低周波成分を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された低周波成分を用いて、前記入力画像の輝度成分を補正する補正工程と、
前記入力画像の輝度成分の頻度分布から前記輝度成分の平均値を取得し、該取得した平均値と前記抽出工程によって抽出された入力画像の画素の低周波成分とを比較し、該比較結果に基づき、前記補正工程による補正後の画像の輝度成分のダイナミックレンジを拡大する処理を行う処理工程とを有し、
前記処理工程は、前記平均値と前記入力画像の画素の低周波成分との差分の絶対値が大きいほど、前記補正工程による補正後の画像の画素の輝度成分のダイナミックレンジの補正量を小さくすることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像の明るさを調整する画像処理技術に関し、特に推定された画像の照明光分布を利用して、画像の輝度を調整する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
写真画像のディジタル化にともない、パソコンやプリンタなどを利用して画像を補正することが可能となった。これにより、撮影された画像（写真画像）に対し、アプリケーションを使用し色味やコントラストなどを調整することが多くなってきている。一方で、プリンタなどによる出力の際に自動で全体の明るさを補正する技術も多い。一般に、従来の写真補正は主に画像の特徴に応じ全体を補正するものであった。そのため、例えば逆光画像のような局所的に暗い部分のみの明るさを補正することは難しかった。そこで画像の照明光分布を推定し、その分布に応じた輝度の補正をかけることで局所的な明るさの補正を行う方法がある。照明光分布の推定に基づく局所的な明るさ補正法（以下、局所的輝度補正）では、照明光の分布は滑らかに変化するものと仮定し、画像の輝度成分から低周波成分を抽出することで照明光分布を推定する。しかし、局所的輝度補正では、入力画像の特徴によっては部分的なコントラストを小さくすることがある。そこで、局所的輝度補正画像の全画素の画素値分布のヒストグラムを作成し、ヒストグラムを変更する処理を行うことで、局所的輝度補正画像のダイナミックレンジを広げ、より高画質（高コントラスト）な補正を行う技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2008-011286
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ヒストグラムの画素分布を変更するヒストグラム処理によるダイナミックレンジの拡大を行った場合、入力画像の特徴によっては局所的輝度補正の効果を打ち消してしまうことがある。例えば入力画像の暗部で局所的輝度補正により明るく補正された部分がダイナミックレンジの暗部に分布し、かつダイナミックレンジが暗部側に余っている場合を考える。レベル補正を行うとダイナミックレンジを最大限広げようとし、暗部側に分布を広げるため局所的輝度補正により明るく補正された部分が逆に暗くなってしまう。図１６を用いて説明すると、（a）は入力輝度画像、（b）は局所的輝度補正画像、（c）は局所的輝度補正画像にダイナミックレンジ拡大処理を行った場合のヒストグラムの例である。1160が表しているように、入力輝度画像ヒストグラムのある暗部の画素値が、局所的輝度補正処理後に明るい方に移動していることがわかる。しかし、1161が表しているように、局所的輝度補正画像にダイナミックレンジ拡大処理を行うと、再び暗い側に移動しており、局所的輝度補正の効果が打ち消されていることが分かる。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、通常のダイナミックレンジ拡大処理とは異なる、入力画像及び局所的輝度補正の特徴に合わせたダイナミックレンジ拡大処理を行うことにより、局所的輝度補正後の画像をより高画質にする技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、入力画像の輝度成分の低周波成分を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された低周波成分を用いて、前記入力画像の輝度成分を補正する補正手段と、前記抽出手段によって抽出された低周波成分の頻度分布から中央値を取得し、該取得した中央値と前記抽出手段によって抽出された入力画像の画素の低周波成分とを比較し、該比較結果に基づき、前記補正手段による補正後の画像の輝度成分のダイナミックレンジを拡大する処理を行う処理手段とを有し、前記処理手段は、前記中央値と前記入力画像の画素の低周波成分との差分の絶対値が大きいほど、前記補正手段による補正後の画像の画素の輝度成分のダイナミックレンジの補正量を小さくすることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、ダイナミックレンジの拡大処理の前に行う輝度補正の効果を残しつつ、ダイナミックレンジを拡大することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】PCとプリンタの連結を示す図である。
【図２】図１におけるPC110のH/W構成を示す図である。
【図３】図１におけるプリンタ111のH/W構成を示す図である。
【図４】図１におけるPC110のソフトウェア構成を示す図である。
【図５】図４におけるDriver142の構成を示す図である。
【図６】図５における描画命令解釈部151の構成を示す図である。
【図７】第１の実施形態の図６における画像補正部161の構成を示す図である。
【図８】第１の実施形態の図７における局所的輝度補正処理部171が行う処理のフローを示す図である。
【図９】第１の実施形態の図７におけるダイナミックレンジ拡大処理部172が行う処理のフローを示す図である。
【図１０】図３におけるデータ処理装置134の構成を示す図である。
【図１１】第２の実施形態の図７における局所的輝度補正処理部171が行う処理のフローを示す図である。
【図１２】第２の実施形態の図７におけるダイナミックレンジ拡大処理部172が行う処理のフローを示す図である。
【図１３】第３の実施形態の図６における画像補正部161の構成を示す図である。
【図１４】第３の実施形態の図１３における局所的輝度補正処理部171が行う処理のフローを示す図である。
【図１５】局所的輝度補正処理における、入力輝度画像、局所的輝度補正画像、低周波成分輝度画像を示す図である。
【図１６】入力輝度画像、局所的輝度補正画像、ダイナミックレンジ拡大処理画像のヒストグラムの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。
【００１０】
[第１の実施形態]
第1の実施形態ではPC上のドライバに適応した例を説明する。図１はPC110とプリンタ111がネットワーク112を介して接続される構成を示す。PCとプリンタがネットワークを介して接続されるので、画像データや処理命令などの信号を送受信できる。
【００１１】
図２は図１のPC110のハードウェア構成を示す。PC110はCPU120、RAM121、HDD122、I/F123、表示装置124、記憶媒体ドライブ125、入力装置126からなる。PC110は本発明の画像処理装置として機能することができる。
【００１２】
図３は図１のプリンタ111のハードウェア構成を示す。プリンタ111はRAM130、HDD131、入力装置132、表示装置133、データ処理装置134、ネットワークI/F135、メモリーカードI/F136からなる。
【００１３】
図４はPC110のソフトウェア構成を示す。ソフトウェアはアプリケーション140、OS141、Driver142からなる。アプリケーションはHDD122に記憶されており、ユーザ等の指示によりRAM121に展開されCPU120により実行される。アプリケーション140から出力される描画命令等は、一旦OS141を経由しDriver142へ入力される。
【００１４】
図５は図４のDriver142の構成を示す。Driver142は描画命令入力部150、描画命令解釈部151、PDLデータ作成部152、PDLデータ出力部153からなる。描画命令入力部150で、アプリケーション140からの描画命令をOS141経由で受取る。描画命令解釈部151で、受け取った描画命令の内容を解釈する。解釈した命令を元に、PDLデータ作成部152でPDLデータを作成し、PDLデータ出力部153でPDLデータを出力する。
【００１５】
図６は図５の描画命令解釈部151の構成を示す。描画命令解釈部151は、画像判定部160、画像補正部161からなる。画像判定部160はDriver142に入力された描画命令の元となる画像データが写真画像データであるかを判定する。写真画像データであるかの判定は、例えば画像データの画素頻度分布（ヒストグラム）をとり、画素分布の特徴を分類することで行える。写真画像データであると判定された場合に画像補正部161は、画像の補正を行う。写真画像データではないと判定された場合には画像補正部161は画像の補正は行わない。
【００１６】
図７は図６の画像補正部161の構成を示す。画像補正部161は画像入力部170、局所的輝度補正処理部171、ダイナミックレンジ拡大処理部172、画像出力部173からなる。画像入力部170は画像判定部160で写真画像と判定された画像データを受け取る。局所的輝度補正処理部171は画像入力部170が受け取った画像データに対し局所的輝度補正処理を行う。ダイナミックレンジ拡大処理部172は、局所的輝度補正処理部171により補正処理された画像データに対し、ダイナミックレンジ拡大処理を行う。画像出力部173はダイナミックレンジ拡大処理された画像データを出力する。
【００１７】
図８は局所的輝度補正処理部171の処理フローを示す。局所的輝度補正処理とは画像から照明光の影響を取り除く処理であり、実際に画像に掛かる効果としては画像中の相対的に暗い部分を明るくするものである。画像の照明光成分を抽出しその分布を均一にすることで上記効果を出す。局所的輝度補正処理では画像の低周波成分を照明光成分として近似している。図１５を用いて説明すると、（a）は入力輝度画像であり1150が明るい部分、1151の斜線部が暗い部分を表している。（b）は局所的輝度補正画像であり1152は明るく補正された部分を表している。（c）は照明光成分画像（低周波成分輝度画像）であり、1153は（a）の1151の斜線部がぼかされた様子を表している。ぼかされるというのはすなわち低周波成分を抽出したと言える。局所的輝度補正処理とは（a）の1151で表わされる画像の暗い部分を、（b）の1152のように周囲の明るさと同じように補正する処理である。この処理は低周波成分画像（c）を算出することにより、画像の大まかな暗い部分を抽出し、その部分を明るく補正することで実現している。
【００１８】
続いて、処理フローを説明する。まず局所的輝度補正処理部171は、図８の輝度・色差成分抽出処理（S180）を行い画像から輝度成分と色差成分を抽出する。輝度成分データと色差成分データの抽出は色空間を変換することにより行う。例えば、画像データがRGB色空間により構成されYCｂCr色空間へ変換を行う場合、以下の数式で表わされる。
Y =0.29891*R+0.58661*G+0.11448*B
Cb=-0.16874*R-0.33126*G+0.50000*B
Cr=0.50000*R-0.41869*G+0.08131*B
ここで、Yは入力画像輝度成分データ（輝度成分画像データ）を表し、Cb,Crは入力画像色差成分データを表す。色空間変換はRGB色空間からYCｂCr色空間への変換に限られたものではなく、XYZ色空間、L*a*b*色空間、HLS色空間などに変換してもよい。
【００１９】
次に局所的輝度補正処理部171は輝度・色差成分抽出処理（S180）で抽出した輝度成分に対して輝度成分フィルタ処理（S181）を行う。輝度成分フィルタ処理（S181）により輝度成分から輝度の低周波成分を抽出する。ここではフィルタとしてガウシアンフィルタを用いた場合を例に説明する。ガウシアンフィルタは以下の数式（１）で表わされる。
Ga＝Aexp[−(x2 + y2)/σ2]                                        （１）
ただし、下記条件を満たす。
∫∫Gadxdy=1
ここで、ｘ、ｙは画素位置を表わす。また、Ａは乗数であり、上記の条件を満たすように設定される値でもある。またσは標準偏差であり、ガウシアンフィルタの広がり（大きさ）を調整する任意の値である。ガウシアンフィルタの広がりを調整することで輝度低周波成分の抽出度合いが変化する。広がりが大きいほど輝度低周波成分の抽出度合いが強くなり、小さいほど弱くなる。σの値（ガウシアンフィルタの広がり）は画像の特徴や補正目的などに応じて適宜設定される。ガウシアンフィルタを画像輝度成分に適用することにより、画像輝度成分の低周波成分が抽出される。なお、予めフィルタを幾つも格納したテーブルメモリを用意し、画像のサイズに基づいてその１つを選択するようにしても良い。
【００２０】
次に局所的輝度補正処理部171は画像の画素値（輝度成分値）を輝度成分フィルタ処理（S181）で抽出した低周波成分の値で除算する除算処理（S182）を行う。具体的には、同じ画素位置の輝度成分の画素と低周波成分の画素を輝度成分から低周波成分を除算する形で処理し、それを全ての画素に対して行う。なお、除算の代わりに減算を行っても良い。
【００２１】
次に局所的輝度補正処理部171は正規化処理（S183）を行う。除算処理（S182）において、低周波成分を輝度成分から抽出しているため、除算処理された画像は取り得る値が非常に小さくなっていることが多い。そのため本来取り得る画像の値となるように、除算結果を正規化する必要がある。そこで除算後の画像の平均輝度値が画像輝度成分の平均輝度値と等しくなるよう、除算後の画像の各画素の輝度を調整する。式で表すと以下の式（２）のようになる。
Ｙ'＝(Ｙavr／Ｒavr)*(Ｙ／Ｌ)                                （２）
ここで、Ｙは画像の輝度成分、Ｙ'は正規化後の輝度成分、Ｙavrは画像輝度成分の平均輝度値、Ｒavrは除算後の画像の輝度平均値、Ｌは輝度低周波成分を表す。ただし、Ｌの値が0である場合は上記数式を用いずにＹ'を０とする。
【００２２】
最後に局所的輝度補正処理部171は、カラー画像生成処理（S184）を行う。カラー画像生成処理（S184）とは輝度・色差成分抽出処理（S180）の逆の処理である。例えば輝度・色差成分抽出処理（S180）においてRGB色空間からYCｂCr色空間に変換されている場合、YCｂCr色空間をRGB色空間に戻す変換は以下の数式（３）で表わされる。
R = Y +1.40200*Cr
G = Y - 0.34414*Cb - 0.71414*Cr                                  （３）
B = Y + 1.77200*Cb
この処理により、輝度成分のみを調整したカラー画像を生成することができる。
【００２３】
図９は図７のダイナミックレンジ拡大処理部172の処理フローを示す。ダイナミックレンジ拡大処理部172は、画像データの輝度成分のダイナミックレンジを拡大する(ダイナミックレンジ拡大量を算出する)。本実施形態では、局所的輝度補正処理部171が行う輝度成分フィルタ処理（S181）で得られる輝度低周波成分画像を元にダイナミックレンジ拡大処理を行うことが特徴である。それにより画像の画素ごとにダイナミックレンジ拡大処理を行えるようになり、局所的輝度補正処理部171による補正の特徴に応じてダイナミックレンジを拡大することを実現している。
【００２４】
まず、ダイナミックレンジ拡大処理部172は局所的輝度補正処理部171により補正された画像データに対し、輝度・色差成分抽出処理（S180）を行う。輝度・色差成分抽出処理（S180）は局所的輝度補正処理部171が行う輝度・色差成分抽出処理（S180）と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００２５】
次にダイナミックレンジ拡大処理部172は画素頻度分布算出処理（S191）を局所的輝度補正処理部171が行う輝度成分フィルタ処理（S181）で得られる輝度低周波成分画像に対して行う。画像データの画素頻度分布の算出方法は、例えば画像データが８bit（0〜255）の画像データであるとすると、ある画素が０という画素値を持っていれば、０に対応するカウンタを＋１する。同様に画像データの各画素値を全画素分調べていき、０〜２５５の値がそれぞれ何回出現したかをカウントするという処理である。
【００２６】
次にダイナミックレンジ拡大処理部172は画素頻度分布中央値算出処理（S192）を行う。中央値の算出は、画素頻度分布の算出方法を説明した時の例を元にすると、０の値から順に各画素値の頻度（カウント値）を合計していき、その合計値が全画素数の５０％となったときに参照している画素値を中央値とすることで行う。
【００２７】
次にダイナミックレンジ拡大処理部172は中央値と画素値の差の絶対値算出処理（S193）を行う。具体的には、画素頻度分布中央値算出処理（S192）で算出した中央値と、輝度低周波成分画像の画素値の差の絶対値を全画素分算出する処理である。つまり差の絶対値の画像が作成される。
【００２８】
次にダイナミックレンジ拡大処理部172は、輝度・色差成分抽出処理（S180）により抽出された輝度成分画像に対し、中央値と画素値の差の絶対値算出処理（S193）で求めた差分の絶対値を元に、ダイナミックレンジ拡大処理（S194）を行う。すなわち、ダイナミックレンジ拡大処理（S194）では、局所的輝度補正処理部171により補正された画像の画素毎に、S193において差分の絶対値を算出し、算出された絶対値が大きいほど、画像のダイナミックレンジの補正量を小さくする。また、算出された絶対値が小さいほど、画像のダイナミックレンジの補正量を大きくする。具体的には、下記数式に基づき全ての局所的輝度補正処理部171により補正された画像データの画素を補正（線形補正）していく。
ｙ＝Ax + B - S  (x-y < 0)
ｙ＝Ax + B + S  (x-y >= 0)
ｙはダイナミックレンジ拡大処理後（補正後）の画素、ｘはダイナミックレンジ拡大処理前の画素である。Sは中央値と画素値の差の絶対値算出処理（S193）で求めた差の絶対値であり、加算あるいは減算される。A及びBは局所的輝度補正処理部171により補正された画像データの画素頻度分布に基づく値である。この式の意味は、局所的輝度補正処理部171による補正量が多いところほどダイナミックレンジ拡大処理による補正量が小さいことである。逆に局所的輝度補正処理部171による補正量が少ないところほど、ダイナミックレンジ拡大処理による補正量が大きいことでもある。これにより、局所的輝度補正処理部171による補正効果を維持したダイナミックレンジ拡大処理が行える。
A＝SDo-HLo / SDi-HLi
B＝SDo*HLi-HLo*SDi / HLi-SDi
SDiは局所的輝度補正処理部171により補正された画像データの画素頻度分布の中で中央値より０に近いある任意の値、HLiは中央値より２５５に近いある任意の値である。SDoはダイナミックレンジ拡大後の画像データの画素頻度分布の中で中央値より０に近いある任意の値、HLoはダイナミックレンジ拡大後の画像データの画素頻度分布の中で中央値より２５５に近いある任意の値である。SDiは局所的輝度補正処理部171により補正された画像データの暗い部分を表し、HLiは局所的輝度補正処理部171により補正された画像データの明るい部分を表す。また、SDo及びHLoは局所的輝度補正処理部171により補正された画像データの画素頻度分布におけるダイナミックレンジをどこまで拡大するかを表している。例えばSDo=0、HLo=255とすれば、ダイナミックレンジを最大限に拡大する効果がある。一般的にはA及びBに係る値はダイナミックレンジの変更度合いにより任意に設定されるものである。しかし本提案では局所的輝度補正処理部171による補正度合いに応じてダイナミックレンジを変更するので、SDo=0、HLo=255のように固定した値でも良い。
【００２９】
最後にダイナミックレンジ拡大処理部172は、カラー画像生成処理（S184）を行う。カラー画像生成処理（S184）は局所的輝度補正処理部171が行うカラー画像生成処理（S184）と同様の処理であるため、説明を省略する。
【００３０】
以上の処理により局所的輝度補正による輝度補正効果を残しつつ、ダイナミックレンジを拡大することができ、コントラストを維持した局所的輝度補正を行うことができる。
【００３１】
[変形例]
第１の実施形態ではPC110のDriver142における処理について説明したが、上記実施形態と同等の処理をプリンタ111側（コントローラ側）でも行うことができ、ソフトとハードの両面で実現可能である。図１０は図３のデータ処理装置134の構成を示す図である。データ処理装置134は印刷データ入力部1100、描画命令解釈部1101、レンダリング部1102、カラーマッチング部1102、ハーフトーニング部1104、プリンタエンジン制御部1105からなる。図３のメモリーカードI/F136からデータ処理装置134に画像データが入力される。入力された画像データを印刷データ入力部1100が受け取り、描画命令解釈部1101に送る。描画命令解釈部1101は画像データを解釈し、レンダリング部1102に送る。レンダリング部1102は描画命令解釈部1101で解釈された画像データに基づき、画像を展開しビットマップ化する。カラーマッチング部1103はビットマップ化された画像の色空間を変換し、プリンタで扱うことのできる形式にする。色空間変換後の画像をハーフトーニング部1104でハーフトーン化し、プリンタエンジン制御部1105へ送る。プリンタエンジン制御部1105は送られてきた画像を出力するため、プリンタエンジンを制御する。図１０のデータ処理装置134における描画命令解釈部1101は図５のDriver142における描画命令解釈部151と同様の処理を行う。そのため、描画命令解釈部1101の各種構成装置及び画像補正部161に相当する装置を構成する各種構成装置の説明と処理のフローの説明は省略する。本変形例では図３のメモリーカードI/F136からデータ処理装置134に画像データが入力される場合を説明した。しかし、第１の実施形態同様Driver142から図３のネットワークI/F135を経由しデータ処理装置134に画像データが入力される場合も考えられる。その場合は、描画命令解釈部1101の画像判定部160に相当する装置において、Driver142で既に画像の補正が行われていないかを判定し、既に補正が行われている場合は、データ処理装置134では補正を行わないという処理を行う。
【００３２】
[第2の実施形態]
第１の実施形態では局所的輝度補正処理部171が行う輝度成分フィルタ処理（S181）で得られる輝度低周波成分画像の画素頻度分布の中央値を元に、差の絶対値を求めた。第２の実施形態では局所的輝度補正処理部171が行う輝度・色差成分抽出処理（S180）で抽出される輝度成分画像の平均値を元に差の絶対値を求める。装置構成など第１の実施形態と同様の構成については説明を省略し、同じ図等を用いる。
【００３３】
図１１は第２の実施形態における図７の局所的輝度補正処理部171の処理フローを示す。まず局所的輝度補正処理部171は輝度・色差成分抽出処理（S180）を行うが、第１の実施形態と同様の処理であるので説明を省略する。次に局所的輝度補正処理部171は抽出した輝度成分画像から輝度成分平均算出処理（S1110）を行う。輝度成分の全画素値から平均値を求める処理である。次に局所的輝度補正処理部171は輝度成分フィルタ処理（S181）を行うが、第１の実施形態と同様の処理であるので説明を省略する。次に局所的輝度補正処理部171は輝度成分平均値と画素値の差の絶対値算出処理（S1111）を行う。輝度成分平均算出処理（S1110）で算出した輝度平均値と、輝度成分フィルタ処理（S181）により作成された輝度低周波成分画像の画素値との差の絶対値を全画素算出する処理である。S1111では、第１の実施形態と同様で輝度平均値と輝度低周波成分画像の画素値の差の絶対値の画像を作成する。続いて局所的輝度補正処理部171は除算処理（S182）、正規化処理（S183）、カラー画像生成処理（S184）を順に行うが、第１の実施形態と同様の処理のため説明を省略する。
【００３４】
図１２は第２の実施形態における図７のダイナミックレンジ拡大処理部172の処理フローを示す。ダイナミックレンジ拡大処理部172は輝度・色差成分抽出処理（S180）を行うが、第１の実施形態と同様の処理であるので説明を省略する。次にダイナミックレンジ拡大処理部172はダイナミックレンジ拡大処理（S1120）を行う。基本的な処理は第１の実施形態と変わらず、局所的輝度補正処理部171が行う輝度成分フィルタ処理（S181）で得られる輝度低周波成分画像の画素頻度分の中央値を、第２の実施形態で新たに算出した輝度成分平均値に置き換えればいい。よって詳細な説明は省略する。最後にダイナミックレンジ拡大処理部172はカラー画像生成処理（S184）を行うが、第１の実施形態と同様の処理のため説明を省略する。
【００３５】
以上の処理では、輝度成分平均値は輝度低周波成分画像の画素頻度分の中央値と比べると、分布の中央から若干のずれがあるため、最終的な補正効果は若干下がる可能性がある。しかし画像の画素頻度分布を算出する必要がないため、処理量を削減することができる。
【００３６】
[第３の実施形態]
第３の実施形態では、局所的輝度補正処理部171が行う正規化処理（S183）をダイナミックレンジ拡大処理（S1140）に置き換えることを行う。図１３は第３の実施形態における画像補正部161の構成を示す。画像補正部161は画像入力部170、局所的輝度補正処理部171、画像出力部173からなる。図７のダイナミックレンジ拡大処理部172がなくなった形である。
【００３７】
図１４は第３の実施形態における局所的輝度補正処理部171の処理フローを示す。ダイナミックレンジ拡大処理（S1140）以外の、第１の実施形態と同様の番号が付与された各処理は同様の処理であるため説明を省略する。局所的輝度補正処理部171は輝度・色差成分抽出処理（S180）、輝度成分フィルタ処理（S181）を行う。そして画素頻度分布算出処理（S191）、画素頻度分布中央値算出処理（S192）、中央値と画素値の差の絶対値算出処理（S193）、除算処理（S182）を行う。そしてダイナミックレンジ拡大処理（S1140）を行う。第１の実施形態との違いは、入力される画像データが正規化されていないため、浮動小数点が存在することである。およそ０〜１に近い値となる。ダイナミックレンジ拡大処理（S1140）の流れは第１の実施形態と同様であるが、処理を行った後に浮動小数点値から整数値に変換する処理が必要になる。例えば、単純に小数点以下を切り捨てればよい。最後に局所的輝度補正処理部171はカラー画像生成処理（S184）を行う。
【００３８】
以上の処理では、ダイナミックレンジ拡大処理（S1140）の浮動小数点値から整数値に変換する処理において誤差が多く含まれる可能性があるため、最終的な補正効果は下がる可能性がある。しかし、処理量や処理速度を削減することができる。また、第２の実施形態の処理を合わせ、輝度低周波成分画像の画素頻度分の中央値を輝度成分平均値に置き換えれば更に処理量を削減することができる。
【００３９】
（その他の実施例）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
0005596948.tif 000002
【図２】
0005596948.tif 000003
【図３】
0005596948.tif 000004
【図４】
0005596948.tif 000005
【図５】
0005596948.tif 000006
【図６】
0005596948.tif 000007
【図７】
0005596948.tif 000008
【図８】
0005596948.tif 000009
【図９】
0005596948.tif 000010
【図１０】
0005596948.tif 000011
【図１１】
0005596948.tif 000012
【図１２】
0005596948.tif 000013
【図１３】
0005596948.tif 000014
【図１４】
0005596948.tif 000015
【図１５】
0005596948.tif 000016
【図１６】
0005596948.tif 000017