(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー原画像に対してコントラストの改善及び第１のホワイトバランス補正のための濃度ヒストグラムの伸張を行う画像補正方法において、
カラー原画像におけるＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムのピークの値域を比較するとともに、該各色の濃度ヒストグラムの最大値を基準値と比較し、ＲＧＢのいずれかの濃度ヒストグラムのピークの値域が他に比較して高く、かつ、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムのそれぞれの最大値が基準値を越える場合に、濃度ヒストグラムの伸張後に、カラー原画像において白画素を抽出し、白画素のＲＧＢの各色の画素データの平均値を算出し、白画素のＲＧＢの各色の画素データの平均値の全てがカラー原画像の平均輝度に一致する変換係数をＲＧＢの各色について算出し、カラー原画像の全画素のＲＧＢの各色の画素データに変換係数を乗算する第２のホワイトバランス補正を行うことを特徴とする画像補正方法。
【請求項２】
前記第２のホワイトバランス補正において、カラー原画像の周辺部に含まれる画素の平均輝度と中央部に含まれる画素の平均輝度とを比較し、この比較結果に基づいて処理対象を変更する請求項１に記載の画像補正方法。
【請求項３】
前記第２のホワイトバランス補正の後にγ補正による階調変換を行う請求項１又は２に記載の画像補正方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、ディジタルスチルカメラ、イメージスキャナ又はビデオキャプチャ回路等において取得されたカラー静止画像のコントラスト及びホワイトバランスを補正するカラー静止画像の画像補正方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
映像信号をカラー静止ディジタル画像に変換する手段として、ＣＣＤ又はＣ−ＭＯＳエリアセンサ等の固体撮像素子を備えたディジタルスチルカメラ又はイメージスキャナ等を用いる方法、及び、ビデオカメラ等による撮像中のアナログ画像信号をリアルタイムにディジタルデータに変換するビデオキャプチャ回路を用いる方法がある。なかでも、近年の高画素密度ＣＣＤの低価格化を反映して、ＣＣＤを備えたディジタルスチルカメラにより、高画質の静止画像が容易に入手できる状況にある。
【０００３】
ところが、ＣＣＤは銀塩写真に比較して感度が低く、被写体の照度が十分でない場合には、ＣＣＤによって得られた画像のコントラストが不足したり、ホワイトバランスの不適正によって色調が極端に赤くなったり青くなる問題がある。また、イメージスキャナによって読み取られた画像においては、読取デバイス用ドライバの設定が適正でないと色調の崩れや明度が暗くなる問題がある。
【０００４】
このため、従来のディジタルスチルカメラ等の撮像装置では、内部のデータシグナルプロセッサにおいてホワイトバランス補正を行い、光源の色温度に応じてＲＢの増幅幅を調整し、適切なホワイトバランスの画像を得るようにしている。例えば、特開平９−５５９４８号公報には、ＣＣＤによって撮像した画像の高輝度部のディジタルデータに基づいてホワイトバランスを補正する構成が開示されている。
【０００５】
また、静止画像の場合には、画質を補正する手段として、ＲＧＢの各色について濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒストグラムにおける画素値の最小値及び最大値が拡大するように濃度ヒストグラムを伸張することにより、画像のコントラストを改善してホワイトバランスを補正する濃度ヒストグラム変換方法が用いられている。濃度ヒストグラムを伸張する方法としては、例えば、濃度ヒストグラムにおいて原画像のＲ成分及びＢ成分が画素値の全体に分布しており、かつ、Ｇ成分が低い画素値に分布しており、原画像が全体としてマゼンタががった色調である場合には、濃度ヒストグラムにおけるＧ成分の分布範囲を画素値の全体に伸張することにより、ＲＧＢの各色の成分のバランスを整わせて自然な色調の画像に変換する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の濃度ヒストグラムの変換によるコントラスト及びホワイトバランスの補正方法では、原画像のホワイトバランスが著しく不適正でＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムに大きな差異がある場合には有効であるが、原画像のホワイトバランスの崩れがさほど大きくなくＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムにおける画素値の最大値に大きな差異がない場合には、ＲＧＢの各色についての濃度ヒストグラムの変換係数が略同一となり、コントラストは変化するものの、ＲＧＢの各色のバランスは殆ど変化せず、ホワイトバランスの補正を十分に行うことができない問題がある。
【０００７】
例えば、原画像内に輝度が著しく高いハイライトが存在し、このハイライト部分において濃度ヒストグラムの最大値を抽出した場合や、原画像の明度が十分である場合には、色調の崩れや偏りがあってもＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムは画素値の略全域に分布することになり、濃度ヒストグラムを伸張しても色調を十分に改善することはできない。
【０００８】
この発明の目的は、濃度ヒストグラムの変換によっては十分なホワイトバランスの補正を行うことができない画像について、さらに、白画素のＲＧＢ平均値を等しくする別のホワイトバランス補正を実行することにより、原画像の状態に拘らず、常に、適正な色調の画像を得ることができるカラー静止画像の画像補正方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載した発明は、カラー原画像に対してコントラストの改善及び第１のホワイトバランス補正のための濃度ヒストグラムの伸張を行う画像補正方法において、
カラー原画像におけるＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムのピークの値域を比較するとともに、該各色の濃度ヒストグラムの最大値を基準値と比較し、ＲＧＢのいずれかの濃度ヒストグラムのピークの値域が他に比較して高く、かつ、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムのそれぞれの最大値が基準値を越える場合に、濃度ヒストグラムの伸張後に、カラー原画像において白画素を抽出し、白画素のＲＧＢの各色の画素データの平均値を算出し、白画素のＲＧＢの各色の画素データの平均値の全てがカラー原画像の平均輝度に一致する変換係数をＲＧＢの各色について算出し、カラー原画像の全画素のＲＧＢの各色の画素データに変換係数を乗算する第２のホワイトバランス補正を行うことを特徴とする。
【００１０】
請求項１に記載した発明においては、濃度ヒストグラムの伸張のみによって色調を適正に補正することができないカラー原画像に対して、濃度ヒストグラムの伸張後に、カラー原画像における白画素の色調を基準として全画素データが変換される。したがって、例えば、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムが値域の略全域に分布しているにも拘らず色調に偏りを有するカラー原画像のように、濃度ヒストグラムを伸長しても色調に十分な変化を与えることができない画像に対しては、白画素の色調を基準とした別のホワイトバランス補正が実行され、カラー原画像における色調の偏りが確実に補正される。
【００１２】
また、色調がＲＧＢのいずれかの色に偏っており、かつ、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムのそれぞれの最大値が基準値を越えるカラー原画像が、濃度ヒストグラムの伸張のみによっては十分な色調の変化を与えることができない画像であると判断され、この画像について第２のホワイトバランス補正が実行される。したがって、濃度ヒストグラムを伸張しても十分な色調の変化を与えることができない画像のみに対して正確に第２のホワイトバランス補正が加重に実行され、濃度ヒストグラムの伸張によって十分な色調の変化を与えることができる画像については第２のホワイトバランス補正が加重して実行されることがなく、画像の特徴に拘らず常に最短時間で色調が適正に補正される。
【００１４】
さらに、濃度ヒストグラムを伸張しても十分な色調の変化を与えることができないカラー原画像から白画素が抽出され、抽出された白画素についてＲＧＢの各色の画素データの平均値が算出され、各色の画像データの平均値がカラー原画像の平均輝度に一致するように決定された変換係数により、カラー原画像の全画素におけるＲＧＢの各色の画素データが変換される。したがって、濃度ヒストグラムを伸張しても十分な色調の変化を与えることができないカラー原画像について、カラー原画像の輝度を変化させない範囲で白画素がより白くなるようにカラー原画像全体の色調が適正に補正される。
【００１５】
請求項２に記載した発明は、前記第２のホワイトバランス補正において、カラー原画像の周辺部に含まれる画素の平均輝度と中央部に含まれる画素の平均輝度とを比較し、比較結果に基づいて処理対象を変更することを特徴とする。
【００１６】
請求項２に記載した発明においては、カラー原画像の周辺部に含まれる画素の平均輝度と中央部に含まれる画素の平均輝度とを比較した結果に基づいて第２のホワイトバランス補正の対象となる範囲が変更される。したがって、画像の中央部に逆光部分を含む場合のように中央部の色調を優先的に補正する場合、及び、風景写真のように画像の全体を補正する場合とが正確に峻別され、中央部の色調を優先的に補正する場合には、周辺部の画素に対する補正は実行されず画像処理時間が短縮される。
【００１７】
請求項３に記載した発明は、前記第２のホワイトバランス補正の後にγ補正による階調変換処理を行うことを特徴とする。
【００１８】
請求項３に記載した発明においては、前記第２のホワイトバランス補正を施した後のカラー原画像に対してγ補正処理による明度の補正が行われる。したがって、コントラストの改善、第１のホワイトバランス補正及び第２のホワイトバランス補正によりコントラスト及び色調が適正にされた画像データについて、さらに明度の補正が行われ、より適正な状態で画像が出力される。
【００１９】
【実施の形態】
図１は、この発明の実施形態に係る画像補正方法が適用される画像処理システムの構成を示すブロック図である。画像補正装置１は、画像出力装置２及び画像形成装置３とともに画像処理システムを構成している。画像出力装置２は、例えば、ディジタルビデオカメラ、イメージスキャナ又はビデオキャプチャボード等であり、画像形成装置３は、例えば、ディジタル複写機の作像部やプリンタ等である。画像補正装置１は、画像出力装置２であるイメージスキャナ及び画像形成装置３である作像部とともに、画像処理システムとして１つのディジタル複写機を構成する場合もある。
【００２０】
画像補正装置１は、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３を備えたＣＰＵ１１に、画像データ入力部１４、画像メモリ１５及び画像データ出力部１６を接続して構成されている。ＣＰＵ１１は、画像データ入力部１４を介して画像出力装置２から出力された画像データを読み取り、読み取った画像データを画像メモリ１５に一旦格納した後にＲＯＭ１２に予め書き込まれたプログラムにしたがって所定の画像処理を施し、画像メモリ１５を介して画像データ出力部１６から画像形成装置３に出力する。
【００２１】
図２は、上記画像補正方法の処理手順を示すフローチャートである。画像補正装置１のＣＰＵ１１は、ディジタルスチルカメラ、イメージスキャナ又はビデオキャプチャボード等の画像出力装置２において取り込まれたＷｉｎｄｏｗｓＢＭＰ、ＪＰＥＧ、ＧＩＦ又はＰＮＧ等の画像形式の画像ファイルを画像データ入力部１４を介して読み込み（ｓ１）、画像メモリ１５上にビットマップとして展開する。次いで、ＣＰＵ１１は、画像メモリ１５上に展開されたビットマップを縦方向及び横方向のそれぞれの範囲を５分割にし、図３（Ａ）に示すように、画像全体して２５個のエリアＧａ０〜Ｇａ２４に分割する（ｓ２）。
【００２２】
このように、原画像を所定数のエリアに分割することにより、輝度、ＲＧＢの各色の画素データの平均値、Ｉ，Ｑ値及び色差信号等の画像の属性を表す属性データから原画像における被写体の特徴を判別して最適な画像補正処理を選択する場合に、これらの属性データを一部のエリアについてのみ算出するようにして画像補正処理を短時間化することができる。
【００２３】
この後、ＣＰＵ１１は、２５個のエリアのうち、図３（Ｂ）に示す９個の中央部エリアＧａ６〜８，Ｇａ１１〜１３，Ｇａ１６〜１８の平均輝度Ｙｃを算出する（ｓ３）。この平均輝度Ｙｃは、９個の中央部エリアに含まれる全画素のそれぞれについて、各画素のＲＧＢ成分に基づいて人間の視感度特性を考慮した下記式１によって算出した画素毎の輝度Ｙを、９個の中央部エリアに含まれる画素数で除算して求められる。
【００２４】
【数１】
0003614692.tif 000002
さらに、ＣＰＵ１１は、図３（Ｃ）に示す１６個の周辺部エリアＧａ０〜４，Ｇａ５，Ｇａ９，Ｇａ１０，Ｇａ１４，Ｇａ１５，Ｇａ１９，Ｇａ２０〜２４の平均輝度Ｙｓを平均輝度Ｙｃと同様にして算出し（ｓ４）、中央部エリアの平均輝度Ｙｃと周辺部エリアの平均輝度Ｙｓとを比較する（ｓ５）。中央部エリアの平均輝度Ｙｃが周辺部エリアの平均輝度Ｙｓよりも低い場合には、ＣＰＵ１１は、画像の中央に位置する被写体が逆光状態の画像であると判断して中央部エリアを後述する補正処理の対象として設定し（ｓ６）、中央部エリアの平均輝度Ｙｃが周辺部エリアの平均輝度Ｙｓ以上である場合には、風景画像や複数の人物の集合画像であると判断して画像全体を補正処理の対象として設定する（ｓ７）。
【００２５】
次に、ＣＰＵ１１は、ｓ６又はｓ７において設定した補正処理対象のエリアについて、ＲＧＢの各色についての濃度ヒストグラムを作成し、各濃度ヒストグラムにおける画素値の最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘ、及び、最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍｉｎを求める（ｓ８）。この後、ＣＰＵ１１は、各濃度ヒストグラムを伸張して画像のコントラスト補正及び第１のホワイトバランス補正を行う（ｓ９〜ｓ１１）。
【００２６】
この各濃度ヒストグラムの伸張処理は、一例として図４に示すように、原画像におけるＲＧＢのいずれか一色の濃度ヒストグラムが曲線Ａで表される場合、その最小画素値Ａｍｉｎ及び最小画素値Ａｍａｘを画素データの値域の最小値及び最大値に伸張することにより、濃度ヒストグラムを曲線Ｂに示す状態に変換する。この画素値の変換は、原画像の濃度ヒストグラム（図４に示す例では曲線Ａ）の画素値をｘ、伸張後の濃度ヒストグラム（図４に示す例では曲線Ｂ）の画素値をｙとして、図５に示すように、一般式ｙ＝ａｘ＋ｂを用いて行うことができる。
【００２７】
なお、画素データの値域の最小値及び最大値とは、例えば、画素毎にＲＧＢの各色について８ｂｉｔの解像度の場合、画素データは“０”〜“２５５”の値域をとり、画素データの値域の最小値は“０”であり、画素データの値域の最大値は“２５５”である。
【００２８】
この処理によって、画像としては、画素データの値域の最小値から最大値までの全域に画素の各色の値が分布することになり、コントラストが補正される。また、一例として図６に示すように、Ｇ成分の分布範囲が広く、Ｒ成分及びＢ成分の分布範囲が画素値の低い範囲に偏っており、全体的に赤い色調の画像である場合、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムの分布範囲に差異を生じる。この場合にも上記の処理によってＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムの分布範囲が一致することになり、画像の色調も補正される。
【００２９】
この後、ＣＰＵ１１は、各濃度ヒストグラムにおける画素値の最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘを基準値Ｙｔｈと比較し（ｓ１２）、この比較結果に応じて第２のホワイトバランス補正処理を選択的に実行する。即ち、ＣＰＵ１１は、この比較において上記ｓ９〜ｓ１１における濃度ヒストグラムの伸張による第１のホワイトバランスの補正処理が有効でない画像を抽出する。したがって、基準値Ｙｔｈとしては、濃度ヒストグラムの伸張によっては十分に色調を補正できない画像に共通する特徴を表す値が選択される。例えば、画素データの値域が“０”〜“２５５”である場合には、基準値Ｙｔｈとして“２４５”を設定する。
【００３０】
ＣＰＵ１１は、ｓ１２の比較において、カラー原画像の色調に偏りを生じており、かつ、各濃度ヒストグラムにおける画素値の最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘのいずれもが基準値Ｙｔｈよりも大きい場合には、濃度ヒストグラムの伸張による第１のホワイトバランスの補正処理が有効でない画像であると判断する。このような画像の例としては、例えば、図７（Ａ）に示すように、画像中に面積の大きいハイライト部分が存在し、全体の色調がＧに偏っているものの、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムの最大値がいずれも“２５５”に近い画像や、図７（Ｂ）に示すように、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムが値域の全域に分布し、かつ、それぞれの最大値がいずれも“２５５”に近いが、入力デバイスの特性等により若干Ｇに偏っている画像がある。
【００３１】
図７（Ａ）または（Ｂ）に示すようにな画像については、ＣＰＵ１１は、ｓ１３〜ｓ１５において第２のホワイトバランスの補正を行う。即ち、画像中において本来白色であるべき白画素を抽出し、抽出した白画素のＲＧＢの各色の画素データを個別に加算し、白画素の総数で除算することによって、白画素のＲＧＢの各色の画素データの平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂを算出する（ｓ１３）。ここに、白画素の抽出は、白画素では彩度が極めて低いことに着目し、下記式２及び式３により算出したＩ及びＱの値がともに基準値Ｓよりも小さい画素を白画素として選択する。
【００３２】
【数２】
0003614692.tif 000003
次に、ＣＰＵ１１は、ｓ１３において算出した平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂを用いて、白画素をより白くするためのＲＧＢの各色についての変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂを算出する（ｓ１４）。ここで、白画素の変換後において原画像の平均輝度Ｗｙを変化させないこととすると下記式４が成立し、この式４から下記式５に示す関係が得られる。
【００３３】
【数３】
0003614692.tif 000004
さらに、ＣＰＵ１１は、ｓ１４において算出した変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂを原画像の全画素のＲＧＢの各色の画素データのそれぞれに乗算する（ｓ１５）。この結果、本来白色である画素のＲＧＢの各色の画素データが一致するように、画像全体の色調が自然な状態に補正される。
【００３４】
ＣＰＵ１１は、上記ｓ１３〜ｓ１５の処理を選択定に実行した後に、ｓ１６〜ｓ１８においてγ補正処理を行う。γ補正は、ｓ９〜ｓ１１における濃度ヒストグラムの伸張処理後の画像において、濃度ヒストグラムのピークが低い値域にあり、画像全体が暗い場合の補正方法として有効である。このγ補正では、一般に、下記式６にしたがって、入力信号Ｘを補正係数γにより出力信号Ｙに補正する。
【００３５】
【数４】
0003614692.tif 000005
式６において明らかなように、補正係数γの値が１よりも小さい場合には出力信号ｙは入力信号ｘよりも大きくなり、補正係数γの値が１よりも大きい場合には出力信号ｙは入力信号ｘよりも小さくなる。この関係を図７に示す。
【００３６】
ＣＰＵ１１は、ｓ１６〜ｓ１８におけるγ補正処理で、各画素の画素データを式６における入力信号Ｘとし、設定された補正係数γを用いて階調変換テーブルを作成する。ＲＧＢの各色の階調変換テーブルｔａｂｌｅＲ〔〕，ｔａｂｌｅＧ〔〕，ｔａｂｌｅＢ〔〕の配列は、ＲＧＢの各色の値域の分解能と同数の要素をもち、配列の各要素の値は下記式７により、ＲＧＢの値域においてとり得る値（ここでは“０”〜“２５５”）をｉに代入して求められる。
【００３７】
【数５】
0003614692.tif 000006
ＣＰＵ１１は、上記式７によって作成された階調変換テーブルを用いて、各画素についてＲＧＢの各色の画素データｒ，ｇ，ｂの値を変換する。この例では、ＲＧＢの各色について同一の補正係数γを用いる。したがって、階調変換後におけるＲＧＢの各色の画素データｒ′，ｇ′，ｂ′は、下記式８によって表される。
【００３８】
【数６】
0003614692.tif 000007
ＣＰＵ１１は、上記ｓ１６〜ｓ１８におけるγ補正処理を終了した後の各画素の画素データを補正処理後の画像データとして画像メモリ１５に一時保存し（ｓ１９）、所定の画像データの出力要求に応じて画像データ出力部１６を介して画像形成装置３に出力する（ｓ２０）。
【００３９】
以上の処理により、原画像の各画素の画素データは、濃度ヒストグラムの伸張処理によるコントラストの改善、及び、第１のホワイトバランス補正、並びに、γ補正処理による中間調の明度の補正を受けるとともに、原画像の特徴に応じて白画素におけるＲＧＢの各色の画素データの均一化による第２のホワイトバランス補正を受ける。即ち、濃度ヒストグラムの伸張による第１のホワイトバランス補正のみによっては原画像の色調を十分に補正することができない画像についてのみ、白画素におけるＲＧＢの各色の画素データの均一化による第２のホワイトバランス補正を行い、濃度ヒストグラムの伸張による第１のホワイトバランス補正のみによって色調を十分に補正できる画像については第２のホワイトバランス補正を行うことがなく、原画像の特徴に応じた最短の処理時間で原画像の色調を常に適正な状態に補正することができる。
【００４０】
また、原画像が画像の中央に位置する被写体が逆光状態の画像である場合には、ｓ５，ｓ６の処理によって画像補正処理の対象として中央部エリアのみが設定される。これによって、原画像の特徴に応じて画像補正処理の対象とする範囲を削減し、画像補正処理に要する時間をさらに短縮することができる。
【００４１】
【発明の効果】
請求項１に記載した発明によれば、濃度ヒストグラムの伸張のみによって色調を適正に補正することができないカラー原画像に対して、濃度ヒストグラムの伸張後に、カラー原画像における白画素の色調を基準として全画素データを変換することにより、例えば、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムが値域の略全域に分布しているにも拘らず色調に偏りを有するカラー原画像のように、濃度ヒストグラムの伸張を施しても色調に十分な変化を与えることができない画像に対しては、白画素の色調を基準とした別のホワイトバランス補正を実行することができ、カラー原画像における色調の偏りを確実に補正することができる。
【００４２】
また、色調がＲＧＢのいずれかの色に偏っており、かつ、ＲＧＢの各色の濃度ヒストグラムのそれぞれの最大値が基準値を越えるカラー原画像を、濃度ヒストグラムの伸張のみによっては十分な色調の変化を与えることができない画像と判断し、この画像について第２のホワイトバランス補正処理を実行することにより、濃度ヒストグラムの伸張によって十分な色調の変化を与えることができる画像については第２のホワイトバランス補正を加重して実行することがなく、画像の特徴に拘らず常に最短時間で色調を適正に補正することができる。
【００４３】
さらに、濃度ヒストグラムを伸張しても十分な色調の変化を与えることができないカラー原画像から白画素を抽出し、抽出した白画素についてＲＧＢの各色の画素データの平均値を算出し、各色の画像データの平均値がカラー原画像の平均輝度に一致するように決定した変換係数により、カラー原画像の全画素におけるＲＧＢの各色の画素データを変換することにより、濃度ヒストグラムを伸張しても十分な色調の変化を与えることができないカラー原画像について、白画素がカラー原画像の輝度を変化させない範囲でより白くなるようにカラー原画像全体の色調を適正に補正することができる。
【００４４】
請求項２に記載した発明によれば、カラー原画像の周辺部に含まれる画素の平均輝度と中央部に含まれる画素の平均輝度とを比較した結果に基づいて第２のホワイトバランス補正の対象となる範囲を変更することにより、画像の中央部に逆光部分を含む場合のように中央部の色調を優先的に補正する場合、及び、風景写真のように画像の全体を補正する場合とを正確に峻別することができ、中央部の色調を優先的に補正する場合には、周辺部の画素に対する補正を実行することがなく、補正処理時間を短縮することができる。
【００４５】
請求項３に記載した発明によれば、前記第２のホワイトバランス補正を施した後のカラー原画像に対してγ補正による明度の補正を行うことにより、コントラストの改善、第１のホワイトバランス補正及び第２のホワイトバランス補正によりコントラスト及び色調を適正にした画像データについて、さらに明度の補正を行い、より適正な状態の画像を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施形態に係る画像補正方法が適用される画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】上記画像補正方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】上記画像補正方法における原画像の分割状態を示す図である。
【図４】上記画像補正方法におけるコントラストの改善及び第１のホワイトバランス補正のための濃度ヒストグラムの伸張を説明する図である。
【図５】上記濃度ヒストグラムの伸張に用いられる画素データの変換式を説明する図である。
【図６】上記濃度ヒストグラムの伸張による第１のホワイトバランス補正を受けるべき画像の濃度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図７】上記画像補正方法における第２のホワイトバランス補正のための白画素の画素データの均一化処理を受けるべき原画像の濃度ヒストグラムの例を示す図である。
【図８】上記画像補正方法におけるγ補正に用いられる補正係数γを示す図である。
【符号の説明】
１−画像補正装置
２−画像出力装置
３−画像形成装置
１１−ＣＰＵ
１２−ＲＯＭ
１３−ＲＡＭ
１４−画像データ入力部
１５−画像メモリ
１６−画像データ出力部
【図１】
0003614692.tif 000008
【図２】
0003614692.tif 000009
【図３】
0003614692.tif 000010
【図４】
0003614692.tif 000011
【図５】
0003614692.tif 000012
【図６】
0003614692.tif 000013
【図７】
0003614692.tif 000014
【図８】
0003614692.tif 000015