(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリング手段と、
前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出処理手段と、
算出された前記反射率成分に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記補正パラメータ算出手段は、前記反射率成分と定数とを乗じることで前記補正パラメータを算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリング手段と、
前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出処理手段と、
前記入力画像データの彩度成分と輝度成分との比と負の相関関係にある彩度ゲインを算出する彩度ゲイン算出手段と、
算出された前記反射率成分および前記彩度ゲインに基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、
算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記補正パラメータ算出手段は、前記反射率成分と前記彩度ゲインとを乗じることで前記補正パラメータを算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置であって、
前記反射率成分算出処理手段は、前記入力画像データの各画素についてＲＧＢ成分毎に反射率成分を算出し、
前記補正パラメータ算出手段は、前記入力画像データの各画素についてＲＧＢ成分毎に補正パラメータを算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置であって、
前記フィルタリング手段は、前記入力画像データの輝度成分に対して平滑化フィルタを施すことで前記照明光成分を抽出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリングステップと、
前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出ステップと、
算出された前記反射率成分に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出ステップと、
算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリングステップと、
前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出ステップと、
前記入力画像データの彩度成分と輝度成分との比と負の相関関係にある彩度ゲインを算出する彩度ゲイン算出ステップと、
算出された前記反射率成分および前記彩度ゲインに基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出ステップと、
算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コントラストを補正する画像処理技術に係り、特に、レチネックス理論（Ｒｅｔｉｎｅｘ理論）を適用したコントラスト補正画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コントラストを補正する画像処理として、入力階調に対する出力階調の変化を表したカーブであるトーンカーブを調整する方法が広く用いられている。例えば、図９に示すようなＳ字形状のトーンカーブを用いて、図１０（ａ）に示した原画像の補正を行なうと、明るい部分はより明るく、暗い部分はより暗くなる補正結果となり、図１０（ｂ）に示すようなコントラストが強調された補正画像を得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２６８０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
トーンカーブをＳ字型に調整することで、明暗差の少ない画像のコントラストを強調する補正を行なうことができるが、この方法では、単一のトーンカーブを用いて画像全体が一律に補正されることになるため、同じ明るさの画素であれば周囲の明るさに関わらず同じ明るさに補正されることになる。
【０００５】
このため、周囲とのバランスから明るくする必要のない部分が明るくなったり、暗くする必要のない部分が暗くなったりすることがあり、補正結果が不自然で見栄えが悪化する場合がある。また、コントラストが強くなりすぎて滑らかな階調変化が失われることもあり、この場合も、補正結果が不自然で見栄えが悪化することになる。
【０００６】
例えば、図１０（ａ）の領域Ａ０と領域Ｂ０とは、ほぼ同じ明るさであるため、図１０（ｂ）の領域Ａ１と領域Ｂ１のように同じ明るさの補正結果となる。しかし、岩肌が写っている領域Ｂ０は、周囲に比べて明るい部分であるのにも関わらず、領域Ｂ１は暗く補正されすぎて不自然な補正結果となっている。これを避けるために、領域Ｂ１が明るくなるようなトーンカーブを用いると、領域Ａ１と周囲の空との明るさの差が不明瞭になってしまう。また、補正後の図１０（ｂ）では、灯台の白色が過剰に明るく補正され、階調変化が失われており、不自然なコントラスト補正結果となっている。
【０００７】
そこで、本発明は、補正後の画像が自然で違和感のないコントラスト補正を行なう画像処理装置および画像処理方法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】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の第１の態様である画像処理装置は、入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリング手段と、前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出処理手段と、算出された前記反射率成分に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、前記補正パラメータ算出手段は、前記反射率成分と定数とを乗じることで前記補正パラメータを算出することができる。
【００１０】
上記課題を解決するため、本発明の第２の態様である画像処理装置は、入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリング手段と、前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出処理手段と、前記入力画像データの彩度成分と輝度成分との比と負の相関関係にある彩度ゲインを算出する彩度ゲイン算出手段と、算出された前記反射率成分および前記彩度ゲインに基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
ここで、前記補正パラメータ算出手段は、前記反射率成分と前記彩度ゲインとを乗じることで前記補正パラメータを算出することができる。
【００１２】
いずれの態様においても、前記反射率成分算出処理手段は、前記入力画像データの各画素についてＲＧＢ成分毎に反射率成分を算出し、前記補正パラメータ算出手段は、前記入力画像データの各画素についてＲＧＢ成分毎に補正パラメータを算出することができる。
【００１３】
また、前記フィルタリング手段は、前記入力画像データの輝度成分に対して平滑化フィルタを施すことで前記照明光成分を抽出することができる。
【００１４】
上記課題を解決するため、本発明の第３の態様である画像処理方法は、入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリングステップと、前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出ステップと、算出された前記反射率成分に基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出ステップと、算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算ステップとを含むことを特徴とする。
【００１５】
上記課題を解決するため、本発明の第４の態様である画像処理方法は、入力画像データの照明光成分を抽出するフィルタリングステップと、前記入力画像データを抽出された前記照明光成分で除算することにより入力画像データの反射率成分を算出する反射率成分算出ステップと、前記入力画像データの彩度成分と輝度成分との比と負の相関関係にある彩度ゲインを算出する彩度ゲイン算出ステップと、算出された前記反射率成分および前記彩度ゲインに基づいて補正パラメータを算出する補正パラメータ算出ステップと、算出された前記補正パラメータと前記入力画像データとを乗算することにより補正画像データを生成する乗算ステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、補正後の画像が自然で違和感のないコントラスト補正を行なう画像処理装置および画像処理方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施例におけるコントラスト補正部の構成示すブロック図である。
【図３】画像の輝度成分に対し、平均フィルタによってフィルタリングを行なった結果を示す図である。
【図４】画像処理装置の第１実施例におけるコントラスト補正処理の手順について説明するフローチャートである。
【図５】原画像と本実施形態によるコントラスト補正後の画像とを示す図である。
【図６】第２実施例におけるコントラスト補正部の構成示すブロック図である。
【図７】彩度ゲイン算出部の構成を示すブロック図である。
【図８】画像処理装置の第２実施例におけるコントラスト補正処理の手順について説明するフローチャートである。
【図９】Ｓ字形状のトーンカーブを示す図である。
【図１０】原画像とＳ字形状のトーンカーブを用いた補正画像とを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。本図に示すように、画像処理装置１００は、画像入力部１１０とコントラスト補正部１２０と画像出力部１３０とを備えている。
【００１９】
画像入力部１１０は、補正前の画像が入力され、ＲＧＢ成分毎の画像データである原画像Ｉ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）をコントラスト補正部１２０に出力する。コントラスト補正部１２０は、原画像Ｉに対してコントラスト補正処理を行ない、補正後の画像データである補正画像Ｏ（Ｏｒ，Ｏｇ，Ｏｂ）を画像出力部１３０に出力する。画像出力部１３０は、補正後の画像を外部装置等に出力する。
【００２０】
画像処理装置１００は、例えば、ＣＰＵ、メモリ、インタフェース等を備えたＰＣ等の汎用的な情報処理装置や、画像処理専用装置等を用いて構成することができる。また、デジタルスチールカメラ装置、デジタルビデオカメラ装置、監視カメラ装置等の映像機器の一部としてハードウェア的あるいはソフトウェア的に構成するようにしてもよい。
【００２１】
ここで、本実施形態で行なうコントラスト補正について説明する。上述のように、従来から広く行なわれているトーンカーブを用いたコントラスト補正では、同じ値の画素であれば周囲の明るさに関わらず同じ値に補正される結果、補正結果が不自然で見栄えが悪化する場合がある。
【００２２】
この不自然さを防いで違和感のない補正画像を得るために、コントラスト補正を行なう際に、明るい領域の暗い部分はより暗く、暗い領域の明るい部分はより明るくなるようにして明るさの差を拡大することが考えられる。
【００２３】
この点に着目して、本実施形態では、注目画素の明るさと周囲の明るさとの関係を評価して注目画素の補正を行なうようにする。具体的には、
出力階調＝補正パラメータ×入力階調
としたとき、注目画素が周囲の明るさよりも明るければ、補正パラメータ＞１となるようにし、注目画素が周囲の明るさより暗ければ、補正パラメータ＜１となるようにする。ここで、補正パラメータは、注目画素の階調を補正するためのパラメータであり、補正パラメータ＞１であれば明るく補正され、補正パラメータ＜１であれば暗く補正される。
【００２４】
本実施形態では、注目画素が周囲の明るさよりも明るければ１より大きくなり、注目画素が周囲の明るさより暗ければ１より小さくなる補正パラメータとして、Ｒｅｔｉｎｅｘ理論（レチネックス理論）によって導かれる反射率成分Ｒから得られる値を用いるものとする。反射率成分Ｒは、原画像Ｉを照明光成分Ｌで割った値であり、Ｒ＝Ｉ／Ｌとなる。
【００２５】
後述するように、照明光成分Ｌは、原画像Ｉの輝度成分Ｙを平滑化したものであるため、着目画素と周囲の明るさとの差がない場合には、Ｉ＝Ｌ（∴Ｒ＝１）となり、着目画素が周囲よりも明るい場合には、Ｉ＞Ｌ（∴Ｒ＞１）となり、着目画素が周囲よりも暗い場合には、Ｉ＜Ｌ（∴Ｒ＜１）となる。
【００２６】
ここで、人の視覚は照明光を除去して外界を見る、明暗恒常性や色恒常性を備えているというレチネックス理論について簡単に説明する。レチネックス理論によると人間の視覚は各物体の反射率成分Ｒの比によって色を知覚する。反射率成分Ｒは、照明に依存しない被写体の画像成分である。これに対し、映像機器等に撮像された原画像Ｉは受光した物理的な光量によって各画素の値が決定されており、反射率成分Ｒと照明光成分Ｌとの積で表わされる。
【００２７】
したがって、原画像Ｉから照明光成分Ｌを分離して反射率成分Ｒを得ることによって、照明光成分Ｌに依存しない適切な画像を得ることができ、画像のコントラストの補正が可能になると考えられる。
【００２８】
レチネックス理論を用いた代表的な画像処理アルゴリズムの一つにＣｅｎｔｅｒ／Ｓｕｒｒｏｕｎｄ Ｒｅｔｉｎｅｘ（以下、Ｃ／Ｓ Ｒｅｔｉｎｅｘ）がある。このアルゴリズムを［数１］、［数２］を用いて説明する。
【数１】
0005392560.tif 000002
【数２】
0005392560.tif 000003
［数１］はレチネックス理論を表した式である。Ｒは物体そのものの反射率、すなわちレチネックス理論において求める補正画像でありレチネックス出力と呼ぶ。Ｉは原画像であり、例えば、カメラなどの撮影画像などが考えられる。Ｌは照明光成分、すなわち、撮影時の環境光を表す。
【００２９】
ここで、（ｘ，ｙ）は二次元画像の座標を表し、Ｉ（ｘ，ｙ）は座標（ｘ，ｙ）の画素値を示す。［数２］における添え字ｉは原画像Ｉの各色成分を表し、原画像ＩがＲＧＢ画像である場合、ｉ＝Ｒ，Ｇ，Ｂである。また、Ａはゲイン定数である。
【００３０】
Ｃ／Ｓ Ｒｅｔｉｎｅｘでは、レチネックス出力画像Ｒは、［数２］によって算出される。［数２］において照明光成分Ｌは、原画像Ｉを平滑化してぼかしたぼけ画像とし、原画像Ｉｉ（ｘ，ｙ）と周辺関数Ｆ（ｘ，ｙ）との畳み込み積分により求めることができる。周辺関数Ｆ（ｘ，ｙ）にはガウス関数などが用いられる。周辺関数をガウス関数とした場合の、Ｆ（ｘ，ｙ）を［数３］、［数４］に示す。
【数３】
0005392560.tif 000004
【数４】
0005392560.tif 000005
ここで、ｃはガウスフィルタＦのスケールを表す定数とする。
【００３１】
一般的なＣ／Ｓ Ｒｅｔｉｎｅｘ［数２］において、［数１］の逆算から割り算を行なう、［数５］に示すＬｉｎｅａｒ  Ｒｅｔｉｎｅｘ（以下、ＬＲ）というアルゴリズムが提案されている。
【数５】
0005392560.tif 000006
このアルゴリズム（ＬＲ）では、照明光成分Ｌは、輝度信号（Ｙ成分）をぼかしたぼけ画像とし、Ｙ（ｘ，ｙ）と周辺関数Ｆ（ｘ，ｙ）との畳み込み積分により求めることができる。照明光成分Ｌを、各色成分のぼけ画像でなく、Ｙ成分、すなわち輝度信号のぼけ画像としていることで、補正後のＲ、Ｇ、Ｂのアンバランスを防いでいる。本実施形態では、［数５］で求めたＹ成分のぼけ画像を照明光成分Ｌと推定して用いるものとする。
【００３２】
本実施形態のコントラスト補正部１２０では、このようなレチネックス理論を適用して、原画像Ｉのコントラスト補整処理を行なう。なお、レチネックス理論によって得られる反射率成分Ｒ自体が原画像Ｉのコントラストを改善した画像であるが、レチネックス処理後の値を出力階調範囲内（例えば８ビット階調であれば０〜２５５）に調整する際に必要なゲイン設定、クリップ設定が一般に複雑である。
【００３３】
すなわち、クリップ、ゲインの値の選定は、原画像、フィルタサイズなどの条件によって異なり、設定値によっては、白飛び、黒潰れなどが起こる場合もある。また、白飛び、黒潰れを起こさない値であっても、画像全体が、本来の輝度と大幅に異なる輝度となり、グレー化することもある。
【００３４】
また、Ｒ，Ｇ，Ｂ各成分のバランスも考慮しなくてはならない。特に、コントラスト強調を重視してゲイン設定を行なった場合、特定色成分を過強調してしまうことが起こり得る。静止画の処理の場合、適宜、値を入力して調整することも可能だが、動画の場合は、動的に値を制御する必要もある。
【００３５】
そこで、本実施形態では、レチネックス処理結果である反射率成分Ｒを補正画像とするのではなく、反射率成分Ｒを、
出力階調＝補正パラメータ×入力階調
における補正パラメータの算出に用いることにより、補正後の画像が自然で違和感のないコントラスト補正を行なうようにする。
【００３６】
図２は、コントラスト補正部１２０の構成の第１実施例を示すブロック図である。本図に示すように、コントラスト補正部１２０は、画像抽出部１２１と、フィルタリング部１２２と、レチネックス処理部１２３と、補正パラメータ算出部１２４と、乗算部１２５とを備えている。
【００３７】
画像抽出部１２１は、ＲＧＢで表わされた原画像Ｉから輝度成分Ｙを抽出する。ＲＧＢ形式から輝度成分Ｙの抽出は、例えば、［数６］にしたがって行なうことができる。
【数６】
0005392560.tif 000007
フィルタリング部１２２は、輝度成分Ｙをフィルタリングすることで照明光成分Ｌを生成する。フィルタリング部１２２が用いるフィルタは、例えば、平均フィルタ、［数３］［数４］に示したガウスフィルタ等の画像を平滑化してぼかす効果を有するローパスフィルタとする。
【００３８】
このフィルタのサイズ、すなわち、参照する周辺画素の数によって、ぼかしの効果が変化し、レチネックス処理効果も変化する。一例として、６４０×４８０［ピクセル］の画像の輝度成分に対し、平均フィルタによってフィルタリングを行なった結果を図３に示す。図３（ａ）はフィルタサイズを３２×３２［ピクセル］とし、図３（ｂ）は６４×６４［ピクセル］としたものである。
【００３９】
本図から分かるように、図３（ｂ）に示したフィルタサイズが大きいフィルタリング結果の方が、ぼかしが強くなっている。フィルタＦのスケール（フィルタの面積）は、［数３］の定数ｃの大きさによって周辺情報量が変化するため、処理効果が異なった画像が得られる。例えば、フィルタスケールが小さい（定数ｃが小さい）場合、参照される周辺情報量は少ないため、エッジ再現が良好であるが、局所的な情報を参照するため、補正にムラが生じ、全体としての色再現性に乏しくなる。また、フィルタスケールが大きい（定数ｃが大きい）場合、広範囲での周辺情報を参照するため、画像全体のコントラスト補正および色再現性は良好ではあるが、細部の明暗の再現性に乏しく、ｈａｌｏと呼ばれるエッジぼけなどが生じる。
【００４０】
そこで、複数の大きさの周辺関数Ｆの合成による補正を以下に示す。合成するフィルタリング画像の数をｎとした周辺関数Ｆｎを［数７］に示し、合成された周辺関数Ｆを［数８］に示す。
【数７】
0005392560.tif 000008
【数８】
0005392560.tif 000009
図３（ｃ）に示した画像は、図３（ａ）、図３（ｂ）に示したフィルタリング画像を同率で合成したものである。本実施形態ではｎ＝２として２つの異なるスケールのフィルタリング画像から照明光成分Ｌを求めているが、単一のフィルタによるフィルタリングを行なった画像を照明光成分Ｌとしてもよい。
【００４１】
レチネックス処理部１２３は、レチネックス処理部Ｒ１２３ｒ、レチネックス処理部Ｇ１２３ｇ、レチネックス処理部Ｂ１２３ｂを含み、それぞれＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分について、原画像Ｉを照明光成分Ｌで除算してレチネックス処理結果である反射率成分Ｒｉ、すなわち、Ｉｉ／Ｌを得る。このように、レチネックス処理部１２３は、反射率成分算出処理部として機能する。この除算処理では、１画素毎に、ＲＧＢそれぞれについて、対応する照明光成分Ｌの値で除算を行なう。
【００４２】
補正パラメータ算出部１２４は、補正パラメータ算出部Ｒ１２４ｒ、補正パラメータ算出部Ｇ１２４ｇ、補正パラメータ算出部Ｂ１２４ｂを含み、それぞれＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分について、レチネックス処理結果Ｉｉ／Ｌを用いて補正パラメータＰｉを算出する。
【００４３】
補正パラメータＰｉは、例えば、［数９］にしたがってＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎に算出することができる。ここで、Ｋｉは定数であり、例えば、過補正を防ぐために、ＫＲ＝ＫＧ＝ＫＢ＝０．８とすることができる。
【数９】
0005392560.tif 000010
あるいは、［数１０］に示すように、原画像を基準として補正の度合いを調整するために、補正画像と原画像とを係数Ｋｉ（０≦Ｋｉ≦１）を用いて合成して、より自然な補正画像を得るようにしてもよい。
【数１０】
0005392560.tif 000011
乗算部１２５は、乗算部Ｒ１２５ｒ、乗算部Ｇ１２５ｇ、乗算部Ｂ１２５ｂを含み、それぞれＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分について、原画像Ｉｉと補正パラメータＰｉとの乗算を行なうことで補正画像Ｏｉを生成し、画像出力部１３０に出力する。
【００４４】
次に、上記構成の画像処理装置１００の第１実施例におけるコントラスト補正処理の手順について図４のフローチャートを参照して説明する。
【００４５】
まず、画像入力部１１０が外部装置等から補正前の画像を入力され、ＲＧＢ成分毎の画像データである原画像Ｉ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）をコントラスト補正部１２０に出力する（Ｓ１０１）。次いで、画像抽出部１２１が、ＲＧＢ成分に基づいて輝度成分Ｙを抽出する（Ｓ１０２）。抽出された輝度成分Ｙを、フィルタリング部１２２においてフィルタＦでフィルタリングすることにより、照明光成分Ｌが得られる（Ｓ１０３）。
【００４６】
そして、レチネックス処理部１２３が、原画像ＩのＲＧＢ各成分を照明光成分Ｌで除算するレチネックス処理を行なう（Ｓ１０４）。レチネックス処理結果Ｉｉ／Ｌが得られると、補正パラメータ算出部１２４が、［数９］あるいは［数１０］にしたがって補正パラメータＰｉを算出する（Ｓ１０５）。
【００４７】
次いで、乗算部１２５が補正パラメータＰｉと原画像Ｉｉとを乗算することで補正画像Ｏｉを生成する（Ｓ１０６）。補正画像Ｏｉは、画像出力部１３０によって、補正後の画像として外部装置等に出力される（Ｓ１０７）。
【００４８】
レチネックス処理で用いられる照明光成分Ｌは輝度成分Ｙをフィルタリングによりぼかした値であるため、周辺画素の値を平滑化した値である。本実施形態では、照明光成分Ｌと原画像Ｉとの関係に基づいて補正パラメータを定めているため、元の画素値に関わらず、周辺の明るさによって補正がなされることになる。このため、明るい領域の暗い部分はより暗く、暗い領域の明るい部分はより明るく補正されることになり、自然で違和感のないコントラスト補正結果を得ることができる。
【００４９】
上記の手順でコントラスト補正された画像の例を図５に示す。ここで、図５（ａ）は、補正前の画像を示し、図５（ｂ）は、コントラスト補正後の画像を示している。図１０（ｂ）に示した従来のコントラスト補正後の画像と比べて、図５（ｂ）に示した画像は、明るい領域の暗い部分はより暗く、暗い領域の明るい部分はより明るく補正されており、また、明るい部分の階調変化が保たれており、自然で違和感のないコントラスト補正結果が得られている。
【００５０】
次に、コントラスト補正部１２０の構成の第２実施例について説明する。第１実施例では、自然で違和感のないコントラスト補正結果を得ることができるが、画像によっては、特定の色に対して過補正となる補正結果が得られる場合がある。これは、原画像ＩとしてＲＧＢ信号を用い、照明光成分Ｌが輝度信号Ｙに基づくことから発生すると考えられる。
【００５１】
すなわち、上述のようにＲＧＢ信号から［数６］にしたがって輝度成分Ｙを得ることができる。ここで、原画像Ｉが白黒画像の場合は、
Ｙ＝Ｒ＝Ｇ＝Ｂ
となり、なおかつ平坦で一様な画像であれば、平滑化しても値が変わらないため、Ｙ＝Ｌであり、
Ｒ／Ｌ＝Ｇ／Ｌ＝Ｂ／Ｌ＝１
となる。この場合、［数９］の補正パラメータは、定数Ｋとなる。簡単のため、定数Ｋを１とすると、補正パラメータは１となり、補正は行なわれないことになる。
【００５２】
これに対し、例えば、赤一色の平坦な画像の場合、
Ｙ＝０．３０＊Ｒ
となるため、
Ｒ／Ｌ＝３．３３
となり、平坦な画像にもかかわらず、補正パラメータは約３．３となり、過補正となる。
【００５３】
そこで、第２実施例では、色の濃い部分は色を抑えるように処理を行なうことで過補正を防ぐようにする。
【００５４】
ＹＣｂＣｒ色空間で用いられる色差成分Ｃｒ、Ｃｂは、それぞれ、Ｒ−Ｙ、Ｇ−Ｙに比例するため、輝度成分Ｙによって、見た目の色の濃さが変化し、色差信号が同じ値でも、暗くなるほど、色が濃く見えることになる。したがって、第２実施例では、見た目の色の濃さを表す彩度Ｓを考慮し、Ｓ／Ｙにより、輝度成分Ｙに関わらない色の濃さを基準として、色の濃い部分は色を抑えるよう処理を行なうものとする。
【００５５】
図６は、コントラスト補正部の構成の第２実施例であるコントラスト補正部１２０ａを示すブロック図である。第１実施例と同じ機能ブロックについては同じ符号を付し、説明を簡略化する。
【００５６】
本図に示すようにコントラスト補正部１２０ａは、画像抽出部１２１ａと、フィルタリング部１２２と、レチネックス処理部１２３と、補正パラメータ算出部１２４ａと、乗算部１２５と、彩度算出部１２６と、彩度ゲイン算出部１２７とを備えている。第１実施例であるコントラスト補正部１２０とは、画像抽出部１２１ａと補正パラメータ算出部１２４ａとが異なる。
【００５７】
画像抽出部１２１ａは、ＲＧＢで表わされた原画像Ｉから輝度成分Ｙ、色差成分Ｃｒ、Ｃｂを抽出する。ＲＧＢ形式から色差成分Ｃｒ、Ｃｂの抽出は、例えば、［数１１］にしたがって行なうことができる。
【数１１】
0005392560.tif 000012
彩度算出部１２６は、色差成分Ｃｒ、Ｃｂから彩度Ｓを算出する。彩度Ｓは色の鮮やかさを表し、彩度が最も高い色は鮮やかな純色となり、彩度が低くなるにつれてくすんだ色味のない色に変化となり、彩度０で無彩色となる。なお、彩度Ｓは、色差成分Ｃｒ、Ｃｂに限られず、ＲＧＢ値等から算出するようにしてもよい。
【００５８】
彩度ゲイン算出部１２７は、彩度Ｓおよび輝度成分Ｙに基づいて彩度ゲインＧｓを算出する。図７は、彩度ゲイン算出部１２７の構成を示すブロック図である。本図に示すように、彩度ゲイン算出部１２７は、色濃度算出部１２７１と、減算部１２７２と、彩度ゲイン制御部１２７３と、リミット処理部１２７４とを備えている。
【００５９】
色濃度算出部１２７１は、彩度Ｓと輝度成分Ｙとから、Ｓ／Ｙを算出する。ここでは、Ｓ／Ｙを色の濃さとし、Ｓ／Ｙが大きいほど色が濃いものとする。減算部１２７２は、定数ＴからＳ／Ｙを減算して第１色濃度指標値Ｓ１を算出する。すなわち、Ｓ１＝Ｔ−Ｓ／Ｙであり、第１色濃度指標値Ｓ１は、Ｓ／Ｙと負の相関関係となり、第１色濃度指標値Ｓ１は、色が濃いほど小さな値となる。したがって、色が濃いほど彩度ゲインＧｓが小さくなり、色が抑えられることになり、過補正を防ぐことができる。なお、定数Ｔは、Ｓ／Ｙの最大値をＳｍａｘとした場合、Ｔ≦Ｓｍａｘを満たす値とする。
【００６０】
彩度ゲイン制御部１２７３は、第１色濃度指標値Ｓ１の値を係数Ｓａｔによって制御する。具体的には、
Ｓ２＝Ｓ１＊Ｓａｔ
によって、第２色濃度指標値Ｓ２を算出する。係数Ｓａｔは彩度ゲインＧｓの効果を制御する値であり、例えば、０〜１の範囲で１０段階の値とすることができるが、さらに詳細に設定することも可能である。また、原画像Ｉの情報により、係数Ｓａｔの値を動的に制御してもよい。
【００６１】
リミット処理部１２７４は、彩度ゲイン制御部１２７３によって算出された第２色濃度指標値Ｓ２に対して、リミット値Ｌｍｔにより、リミット処理を行ない、その結果を彩度ゲインＧｓとして出力する。
【００６２】
図６の説明に戻って、補正パラメータ算出部１２４ａは、補正パラメータ算出部Ｒ１２４ａｒ、補正パラメータ算出部Ｇ１２４ａｇ、補正パラメータ算出部Ｂ１２４ａｂを含み、それぞれＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分について、レチネックス処理結果Ｉｉ／Ｌと、彩度ゲインＧｓを用いて補正パラメータＰｉを算出する。
【００６３】
補正パラメータＰｉは、例えば、［数１２］にしたがってＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分毎に算出することができる。
【数１２】
0005392560.tif 000013
あるいは、［数１３］に示すように、原画像を基準として補正の度合いを調整するために、補正画像と原画像とを彩度ゲインＧｓ（０≦Ｇｓ≦１）を用いて合成して、より自然な補正画像を得るようにしてもよい。
【数１３】
0005392560.tif 000014
補正パラメータＰｉは、乗算部１２５において、ＲＧＢ毎に、原画像Ｉｉと乗じられ、補正画像Ｏｉが生成される。
【００６４】
このように、第２実施例では、原画像Ｉと乗算する補正パラメータＰの算出に、彩度Ｓおよび輝度成分Ｙによって算出される色の濃さを反映させた値を用いることにより、コントラストのみだけではなく、カラーも強調され、かつ過補正のない補正画像を得ることが可能となる。
【００６５】
次に、上記構成の画像処理装置１００の第２実施例におけるコントラスト補正処理の手順について図８のフローチャートを参照して説明する。
【００６６】
まず、画像入力部１１０が、外部装置等から原画像を入力され、ＲＧＢ成分毎の画像データである原画像Ｉ（Ｉｒ，Ｉｇ，Ｉｂ）をコントラスト補正部１２０ａに出力する（Ｓ２０１）。次いで、画像抽出部１２１ａが、ＲＧＢ成分に基づいて輝度成分Ｙ、色差成分Ｃｒ、Ｃｂを抽出する（Ｓ２０２）。
【００６７】
抽出された輝度成分Ｙを、フィルタリング部１２２においてフィルタＦでフィルタリングすることにより、照明光成分Ｌが得られる（Ｓ２０３）。そして、レチネックス処理部１２３が、原画像ＩのＲＧＢ各成分を照明光成分Ｌで除算するレチネックス処理を行なう（Ｓ２０４）。
【００６８】
この処理とは別に、彩度算出部１２６が、色差成分Ｃｒ、Ｃｂから彩度Ｓを算出する（Ｓ２０５）。そして、彩度ゲイン算出部１２７が、彩度Ｓと輝度成分Ｙとから彩度ゲインＧｓを算出する（Ｓ２０６）。
【００６９】
レチネックス処理結果Ｉｉ／Ｌおよび彩度ゲインＧｓが得られると、補正パラメータ算出部１２４ａが、［数１２］あるいは［数１３］にしたがって補正パラメータＰｉを算出する（Ｓ２０７）。
【００７０】
次いで、乗算部１２５が補正パラメータＰｉと原画像Ｉｉとを乗算することで補正画像Ｏｉを生成する（Ｓ２０８）。補正画像Ｏｉは、画像出力部１３０によって、補正後の画像として外部装置等に出力される（Ｓ２０９）。
【００７１】
第２実施例においても、レチネックス処理で用いられる照明光成分Ｌは輝度成分Ｙをフィルタリングによりぼかした値であるため、周辺画素の値を平滑化した値である。本実施形態では、照明光成分Ｌと原画像Ｉとの関係に基づいて補正パラメータを定めているため、元の画素値に関わらず、周辺の明るさによって補正がなされることになる。
【００７２】
さらに、第２実施例では、原画像Ｉと乗算する補正パラメータＰの算出に、彩度Ｓおよび輝度成分Ｙによって算出される色の濃さを反映させた値を用いている。これにより、明るい領域の暗い部分はより暗く、暗い領域の明るい部分はより明るく補正されることになり、自然で違和感のないコントラスト補正結果を得るとともに、カラーも強調され、かつ過補正のない補正画像を得ることができる。
【符号の説明】
【００７３】
１００…画像処理装置
１１０…画像入力部
１２０、１２０ａ…コントラスト補正部
１２１、１２１ａ…画像抽出部
１２２…フィルタリング部
１２３…レチネックス処理部
１２４、１２４ａ…補正パラメータ算出部
１２５…乗算部
１２６…彩度算出部
１２７…彩度ゲイン算出部
１３０…画像出力部
１２７１…色濃度算出部
１２７２…減算部
１２７３…彩度ゲイン制御部
１２７４…リミット処理部
【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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