(57)【要約】【課題】フレア補正処理を含む一連の画像処理を有効に機能させること。【解決手段】本発明の画像処理プログラムは、撮影光学系により取得された処理対象画像を入力する入力手順（Ｓ１０）と、前記処理対象画像に対してフレア補正処理を施すフレア補正手順（Ｓ１８、Ｓ２１）と、前記フレア補正処理後の前記処理対象画像に対して画像強調処理を施す画像強調手順（Ｓ１９、Ｓ２１）と、前記フレア補正処理後の前記処理対象画像にフレア補正誤差成分の残存する可能性があるか否かを、前記画像強調処理前に判別する判別手順（Ｓ１７）とを含み、前記画像強調手順（Ｓ１９、Ｓ２１）では、前記可能性があるときにおける前記画像強調処理の強度を、前記可能性がないときにおける前記画像強調処理の強度よりも、低く設定する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影光学系により取得された処理対象画像を入力する入力手段と、
前記処理対象画像に対してフレア補正処理を施すフレア補正手段と、
前記フレア補正処理後の前記処理対象画像に対して画像強調処理を施す画像強調手段と、
前記フレア補正処理後の前記処理対象画像にフレア補正誤差成分の残存する可能性があるか否かを、前記画像強調処理前に判別する判別手段とを備え、
前記画像強調手段は、
前記可能性があるときにおける前記画像強調処理の強度を、前記可能性がないときにおける前記画像強調処理の強度よりも、低く設定する
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において、
前記画像強調手段は、
前記可能性があるときには前記画像強調処理を省略する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記判別は、前記フレア補正処理前に行われ、
前記フレア補正手段は、
前記可能性があるときには前記画像強調処理と共に前記フレア補正処理を省略する
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において、
前記画像強調処理後の前記処理対象画像を記憶媒体へ記録する記録手段を更に備え、
前記記録手段は、
前記可能性があるときには、前記フレア補正処理前かつ前記画像強調処理前の前記処理対象画像を前記記憶媒体へ記録する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記判別手段は、
前記発生領域における飽和画素領域のサイズに基づき前記判別を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記判別手段は、
前記撮影光学系の種類に基づき前記判別を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記フレア補正処理は、
前記処理対象画像におけるフレア発生領域の色分布に基づき前記フレアの色付きを除去する処理である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理装置において、
前記フレア補正手段は、
前記発生領域を包含する処理領域を、前記処理対象画像上に設定する領域設定手段と、
前記発生領域の各色成分の中で基準となる基準色成分を設定する基準色設定手段と、
前記処理領域における基準色成分と着目色成分との間の相関を示す相関情報を算出する相関算出手段と、
前記フレアの色付き分布であるフレア色成分を、前記処理領域の前記相関情報と前記発生領域の基準色成分とに基づき推定するフレア色成分推定手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１〜請求項８の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記画像強調処理は、
彩度強調処理、コントラスト強調処理、エッジ強調処理のうち少なくとも１つである
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
撮影光学系が結像した被写体像を撮像する撮像素子と、
請求項１〜請求項９の何れか一項に記載の画像処理装置と、
を備えたことを特徴とする撮像装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の撮像装置において、
回折光学素子を含む前記撮影光学系を備えた
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項１２】
請求項１０に記載の撮像装置において、
回折光学素子を含む前記撮影光学系を装着可能である
ことを特徴とする撮像装置。
【請求項１３】
撮影光学系により取得された処理対象画像を入力する入力手順と、
前記処理対象画像に対してフレア補正処理を施すフレア補正手順と、
前記フレア補正処理後の前記処理対象画像に対して画像強調処理を施す画像強調手順と、
前記フレア補正処理後の前記処理対象画像にフレア補正誤差成分の残存する可能性があるか否かを、前記画像強調処理前に判別する判別手順とを含み、
前記画像強調手順では、
前記可能性があるときにおける前記画像強調処理の強度を、前記可能性がないときにおける前記画像強調処理の強度よりも、低く設定する
ことを特徴とするコンピュータ実行可能な画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影画像からフレアの情報を抽出する画像処理装置、撮像装置、及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
回折光学素子（ＤＯＥ：Diffractive Optical Element）を有する撮影光学系で撮影を行う際、極めて高輝度な物体（光源）が撮影画角内に存在していた場合には、撮影画像上の光源像の周辺に色滲みを伴うフレア（色フレア）が発生する。この色フレアは無色のフレアと比較すると著しく不自然である。
【０００３】
因みに、特許文献１には、フレア補正処理として、フレア発生領域の色相を背景の色相に合わせるように変換し、さらに平滑化フィルタをかけることにより、色フレアを目立たなくする電子カメラが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４２５０５０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、フレア補正処理によって色フレアが完全に目立たなくなるとは限らない。仮に、フレア成分の残存した撮影画像に対して他の画像処理を施すと、著しく目立ったノイズ（例えばエッジのきつい輪帯状ノイズ）が発生する虞もある。
【０００６】
そこで本発明は、フレア補正処理を含む一連の画像処理を有効に機能させることのできる画像処理装置、撮像装置、及び画像処理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】
【０００７】
本発明の画像処理装置は、撮影光学系により取得された処理対象画像を入力する入力手段と、前記処理対象画像に対してフレア補正処理を施すフレア補正手段と、前記フレア補正処理後の前記処理対象画像に対して画像強調処理を施す画像強調手段と、前記フレア補正処理後の前記処理対象画像にフレア補正誤差成分の残存する可能性があるか否かを、前記画像強調処理前に判別する判別手段とを備え、前記画像強調手段は、前記可能性があるときにおける前記画像強調処理の強度を、前記可能性がないときにおける前記画像強調処理の強度よりも、低く設定する。
【０００８】
本発明の撮像装置は、撮影光学系が結像した被写体像を撮像する撮像素子と、本発明の画像処理装置とを備える。
【０００９】
本発明のコンピュータ実行可能な画像処理プログラムは、撮影光学系により取得された処理対象画像を入力する入力手順と、前記処理対象画像に対してフレア補正処理を施すフレア補正手順と、前記フレア補正処理後の前記処理対象画像に対して画像強調処理を施す画像強調手順と、前記フレア補正処理後の前記処理対象画像にフレア補正誤差成分の残存する可能性があるか否かを、前記画像強調処理前に判別する判別手順とを含み、前記画像強調手順では、前記可能性があるときにおける前記画像強調処理の強度を、前記可能性がないときにおける前記画像強調処理の強度よりも、低く設定する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、フレア補正処理を含む一連の画像処理を有効に機能させることのできる画像処理装置、撮像装置、及び画像処理プログラムが実現する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】現像処理の動作フローチャートである。
【図３】特殊フレア対応処理の動作フローチャートである。
【図４】フレア補正処理のフローチャートである。
【図５】フレア色成分抽出処理のフローチャートである。
【図６】領域毎の画像強調処理のフローチャートである。
【図７】入力画像の例である。
【図８】検出された高輝度領域の例である。
【図９】フレアに起因した高輝度領域（飽和領域）の例である。
【図１０】ラベリングされた飽和領域の例である。
【図１１】フレアの発生源（光源）の明るさと、飽和領域（中央の白い円形領域）の半径ｒｉと、フレア領域（円形領域及びその外側の輪帯状領域）の半径との関係を示す模式図である。
【図１２】飽和領域Ｓｉとフレア領域Ａｉと処理領域Ａｉ’との関係を説明する図である。
【図１３】二値のマスク画像を説明する図である。
【図１４】グレースケールマスク画像を説明する図である。
【図１５】処理領域Ａｉ’のＲ成分（フレア色成分有り）とＧ成分との関係を示す図である。
【図１６】フレア色成分の抽出手順を説明する模式図である。
【図１７】処理領域Ａｉ’のＲ成分（フレア色成分無し）とＧ成分との関係を示す図である。
【図１８】強調制御用マスク画像を説明する図である。
【図１９】第２実施形態の電子カメラの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態を説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態の画像処理装置は、画像処理プログラムがインストールされたコンピュータ１１で構成される。
【００１４】
図１に示すコンピュータ１１は、データ読込部１２、記憶装置１３、ＣＰＵ１４、メモリ１５および入出力Ｉ／Ｆ１６、バス１７を有している。データ読込部１２、記憶装置１３、ＣＰＵ１４、メモリ１５および入出力Ｉ／Ｆ１６は、バス１７を介して相互に接続されている。さらに、コンピュータ１１には、入出力Ｉ／Ｆ１６を介して、入力デバイス１８（キーボード、ポインティングデバイスなど）とモニタ１９とがそれぞれ接続されている。なお、入出力Ｉ／Ｆ１６は、入力デバイス１８からの各種入力を受け付けるとともに、モニタ１９に対して表示用のデータを出力する。
【００１５】
データ読込部１２は、画像処理対象となる画像データを外部から読み込むときに用いられる。例えば、データ読込部１２は、データ読込部１２に挿入された記憶媒体から画像データを取得する読込デバイス（光ディスクドライブ、磁気ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブなど）や、公知の通信規格に準拠して外部の装置と通信を行う通信デバイス（ＵＳＢインターフェース、ＬＡＮモジュール、無線ＬＡＮモジュールなど）で構成される。
【００１６】
記憶装置１３は、例えば、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどの記憶媒体で構成される。この記憶装置１３には、画像処理プログラムが記録されている。なお、記憶装置１３には、データ読込部１２から読み込まれた画像データを記憶しておくこともできる。
【００１７】
ＣＰＵ１４は、記憶装置１３に記憶された画像処理プログラムを実行し、コンピュータ１１の各部を統括的に制御するプロセッサである。ここで、本実施形態の画像処理プログラムには、カメラで撮影されたＲＡＷ画像に対する現像処理の機能が搭載されており、この現像処理を実行する際、ＣＰＵ１４は、各部を制御する制御部として機能する他に、フレア補正処理部２１、画像強調処理部２２としても機能する（フレア補正処理部２１、画像強調処理部２２の動作は後述する）。
【００１８】
また、本実施形態の現時処理には、特殊フレア対応処理（後述）のモードとして、「領域別強調モード」と、「強度低減モード」と、「ＲＡＷ記録モード」と、「通常処理モード」とが用意されており、これらのモードの中の何れか１つをユーザが予め選択することができる。
【００１９】
「領域別強調モード」は、画像強調処理を画像上の領域毎に行うモードであり、「強度低減モード」は、画像強調処理を低強度で行うモードであり、「ＲＡＷ記録モード」は、現像処理を断念するモードであり、「通常モード」は、特殊フレア（後述）を無視して画像強調処理を通常強度で行うモードである。
【００２０】
メモリ１５は、画像処理プログラムでの各種演算結果を一時的に記憶する。このメモリ１５は、例えば揮発性のＳＤＲＡＭなどで構成される。
【００２１】
図２は、現像処理の動作フローチャートである。以下、図２の各ステップを順に説明する。
【００２２】
ステップＳ１０：ＣＰＵ１４は、ユーザが現像処理の対象として指定したカラー画像（ＲＡＷ画像）の画像データを、メモリ１５上に読み込む（以下、これを「入力画像」と称す。）。この入力画像は、例えば、データ読込部１２の記憶媒体に書き込まれていた画像である。
【００２３】
ここで、入力画像には、色フレアの発生している可能性がある。色フレアの発生した画像は、ＤＯＥを含む撮影光学系で撮影された画像であって、例えば図７に示すとおりである（但し、図７はモノクロ画像なので、色フレアの色付きは現れていない。）。色フレアは通常、輪帯状又はそれに近いパターンをしているが、そのパターンは完全な輪帯状になるとは限らず、撮影条件（画像の撮影に使用された撮影光学系の結像特性、撮影時に画角内に存在していた光源の波長スペクトルなど）に依存する。また、色フレアの色づき分布（フレア色成分）も、撮影条件に依存する。
【００２４】
但し、本実施形態のフレア補正処理は、色フレアのパターン及び色付き分布が未知であっても実行可能であるので、入力画像には詳細な撮影条件データが付随していなくても構わない。よって、ここでは、撮影に使用された撮影光学系の種類情報のみが入力画像に付随しているものと仮定する。
【００２５】
ステップＳ１１：ＣＰＵ１４は、メモリ１５上へ読み込んだ入力画像に付随する、撮影光学系の種類情報に基づき、その撮影光学系にＤＯＥが含まれていたか否かを判別し、含まれていなかった場合には、入力画像に色フレアの発生している可能性は無いとみなしてステップＳ１９へ移行し、撮影光学系にＤＯＥが含まれていた場合には、入力画像に色フレアの発生している可能性があるとみなしてステップＳ１２へ移行する。
【００２６】
ステップＳ１２：ＣＰＵ１４は、メモリ１５上へ読み込んだ入力画像に対してサイズ縮小処理を施す。以下、サイズ縮小後の入力画像を「縮小画像」と称す。なお、入力画像に対してサイズ縮小処理を施すのは、後続するステップの演算負荷を軽減するためである。
【００２７】
ステップＳ１３：ＣＰＵ１４は、縮小画像の各画素の輝度を所定値（ここでは飽和レベルとする。）と比較することにより、輝度が所定値を超過するような明るい領域（高輝度領域）を縮小画像から検出する（図８参照）。図８に示すとおり、検出された高輝度領域の中には、フレアに起因した高輝度領域だけでなく、フレアとは無関係な高輝度領域も混在している可能性がある。
【００２８】
なお、本ステップでは演算負荷を軽減するため、各画素の輝度の指標として、各画素の輝度値（Ｒ、Ｇ、Ｂの重み付け和）を使用する代わりに、各画素の各色成分の和（Ｒ、Ｇ、Ｂの和）を使用してもよい。或いは、各画素の輝度の指標として、各画素を代表する色成分の値（Ｇ強度）を使用してもよい。また、このような演算負荷の軽減方法は、画素の輝度を扱う他のステップでも採用することができる。
【００２９】
ステップＳ１４：ＣＰＵ１４は、ステップＳ１３で検出された高輝度領域の各々がフレアに起因したものであるか否かを判別し、フレアに起因したもの以外を排除する（図９参照。）。
【００３０】
なお、個々の高輝度領域がフレアに起因したものであるか否かの判定は、例えば次のとおり行われる。すなわち、ＣＰＵ１４は、高輝度領域と予め用意した円形パターンとを比較し、両者の相関度が一定以上である場合には、その高輝度領域をフレアに起因したものとみなし、相関度が一定未満である場合には、その高輝度領域をフレアに起因したものではないとみなす。なお、比較対象となる円形パターンとしては、フレアに起因した高輝度領域として平均的なものを使用すればよい。
【００３１】
或いは、個々の高輝度領域がフレアに起因したものであるか否かの判定は、次のとおり行われてもよい。すなわち、ＣＰＵ１４は、高輝度領域の中心から所定半径を有した円形領域を設定し、その円形領域の全域に高輝度領域が存在していた場合には、その高輝度領域をフレアに起因したものとみなし、円形領域の少なくとも１部が高輝度領域から外れていた場合には、その高輝度領域をフレアに起因したものではないとみなす。なお、円形領域の半径は、フレアに起因した高輝度領域として最も小さいものの半径と同程度に設定される。
【００３２】
したがって、本ステップで除外されなかった高輝度領域は、フレアの中心部における飽和領域に相当する。以下、本ステップで除外されなかった高輝度領域を、単に「飽和領域」と称す。
【００３３】
ステップＳ１５：ＣＰＵ１４は、ステップＳ１４で検出された１又は複数の飽和領域に対してラベリングを行い、通し番号（フレア番号ｉ＝１、２、…）を付与する（図１０参照）。これによって、入力画像に発生しているフレアの総数（すなわち、フレア番号ｉの最終値）が確定する。
【００３４】
ステップＳ１６：ＣＰＵ１４は、フレアの総数がゼロである場合には、フレア補正処理は不要であるとみなしてステップＳ１９へ移行し、フレアの総数がゼロでない場合には、フレア補正処理を実行するべくステップＳ１７へ移行する。
【００３５】
ステップＳ１７：ＣＰＵ１４は、フレア番号の付与された各飽和領域の半径ｒｉ（ｉ＝１、２、…）を算出し、閾値ａより大きな半径ｒｉを有した飽和領域を、特殊フレアに起因した飽和領域として検出し、その飽和領域の総数を計数する。特殊フレアとは、著しく明るい光源に起因したフレアであって、フレア補正処理によって完全に色消しできない可能性のあるフレアのことである。そして、ＣＰＵ１４は、特殊フレアに起因した飽和領域の総数が１以上である場合にはステップＳ２１へ移行し、存在しない場合にはステップＳ１８へ移行する。
【００３６】
なお、半径ｒｉの算出方法としては、後述するステップＳ１８２と同じ算出方法又はそれよりも簡易的な方法を採用することができる。また、ここでは、飽和領域のサイズとして飽和領域の半径ｒｉを算出したが、飽和領域のサイズとして飽和領域の画素数を使用してもよい。その場合は、半径の閾値ａの代わりに画素数の閾値ａ’を使用すればよい。
【００３７】
ここで、本ステップにおける特殊フレアの検出原理を説明する。図１１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は、フレアの発生源（光源）の明るさと、飽和領域（中央の白い円形領域）の半径ｒｉと、フレア領域（円形領域及びその外側の輪帯状領域）の半径との関係を示す模式図である。図１１においては、右側に位置するフレアほど、発生源（光源）が明るい。
【００３８】
これらの図１１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）を比較すると明らかなとおり、飽和領域の半径ｒｉは、光源が明るいときほど大きくなる。
【００３９】
また、図１１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）を比較すると明らかなとおり、飽和領域の半径ｒｉが閾値ａ以下である場合（図１１（ａ）、（ｂ）、（ｃ））は、フレア領域の半径は所定値βとなるが、飽和領域の半径ｒｉが閾値ａを超過する場合（図１１（ｄ）、（ｅ））は、フレア領域の半径は半径ｒｉに応じた値α×ｒｉとなる。
【００４０】
なぜなら、光源の明るさが一定未満である場合は、低次の回折光しか発生しないのに対して、光源の明るさが一定以上である場合は、低次の回折光に加えて高次の回折光も発生するからである。
【００４１】
前者の場合、後述するフレア補正処理によって完全に色消しできるものの、後者の場合、フレア補正処理によって完全に色消しできない虞がある。
【００４２】
このため、本ステップでは、飽和領域の半径ｒｉが閾値ａを超過するようなフレアを特殊フレアとみなした。
【００４３】
なお、図１１に示すような、光源の明るさと飽和領域の半径ｒｉとフレア領域の半径との関係は、撮影光学系の種類によって異なるため、本ステップの閾値は、撮影光学系の種類に応じて設定されることが望ましい。
【００４４】
ステップＳ１８：ＣＰＵ１４は、メモリ１５上の入力画像に対してフレア補正処理を施す。フレア補正処理の詳細は、後述する。
【００４５】
ステップＳ１９：画像強調処理部２２は、メモリ１５上の入力画像に対して画像強調処理を施し、入力画像の絵柄を強調する。ここでは、画像強調処理として、コントラスト強調処理、彩度強調処理、エッジ強調処理が順に施されるものとする。
【００４６】
そのために、画像強調処理部２２は、コントラスト強調処理用の階調変換テーブルとして、強調強度の異なる複数の階調変換テーブルを有している。ここでは、この中で最も低強度の階調変換テーブルは、ゼロ強度（コントラスト強調しないもの）である。
【００４７】
また、画像強調処理部２２は、彩度強調処理用の色変換マトリクスとして、強調強度の異なる複数の色変換マトリクスを有している。この中で最も低強度の色変換マトリクスは、ゼロ強度（彩度強調しないもの）である。
【００４８】
また、画像強調処理部２２は、１つのエッジ強調処理回路を有しており、このエッジ強調処理回路においては、エッジ強調の強度を規定するパラメータが可変である。設定可能なパラメータの中で最も低強度のパラメータは、ゼロ強度（エッジ強調しないもの）である。
【００４９】
本ステップの画像強調処理部２２は、先ず、フレア補正処理後の入力画像上の各画素へ階調変換テーブルを適用することにより、その入力画像に対してコントラスト強調処理を施す。但し、本ステップで使用される階調変換テーブルは、予め設定された強度（通常強度）の階調変換テーブルである。
【００５０】
次に、画像強調処理部２２は、コントラスト強調処理後の入力画像上の各画素へ色変換マトリクスを適用することにより、その入力画像に対して彩度強調処理を施す。但し、本ステップで使用される色変換マトリクスは、予め設定された強度（通常強度）の色変換マトリクスである。
【００５１】
次に、画像強調処理部２２は、彩度強調処理後の入力画像上の各画素の信号をエッジ強調回路へ入力することにより、その入力画像に対してエッジ強調処理を施す。但し、本ステップでエッジ強調回路へ設定されるパラメータは、予め設定された強度（通常強度）のパラメータである。
【００５２】
ステップＳ２０：ＣＰＵ１４は、メモリ１５上の入力画像を、ＪＰＥＧなどの所定の圧縮方式で圧縮してから、ユーザが指定した保存先（例えば、データ読込部１２に挿入された記憶媒体）へ保存し、現像処理のフローを終了する。
【００５３】
ステップＳ２１：ＣＰＵ１４は、特殊フレア対応処理を実行する。特殊フレア対応処理の詳細は、図３のとおりである。
【００５４】
図３は、特殊フレア対応処理の動作フローチャートである。以下、図３の各ステップを順に説明する。
【００５５】
ステップＳ２１１：ＣＰＵ１４は、特殊フレア対応処理のモードとして、領域別強調モードが設定されているか否かを判別し、設定されていた場合にはステップＳ２１２へ移行し、設定されていない場合にはステップＳ２１４へ移行する。
【００５６】
ステップＳ２１２：ＣＰＵ１４は、メモリ１５上の入力画像に対して、前述したステップＳ１８と同様のフレア補正処理を施す。
【００５７】
ステップＳ２１３：画像強調処理部２２は、メモリ１５上の入力画像に対して、領域毎の画像強調処理（コントラスト強調処理、彩度強調処理、エッジ強調処理）を施し、ステップＳ２０へ移行する。ここで、領域毎の画像強調処理とは、入力画像上の領域毎に強調強度を設定した画像強調処理のことであって、この画像強調処理では、特殊フレアのフレア領域に関する強度は、ステップＳ１９における強度（通常強度）よりも低く設定され、それ以外の領域に関する強度は、通常強度と同じに設定される。なお、領域毎の画像強調処理の詳細は、後述する。
【００５８】
ステップＳ２１４：ＣＰＵ１４は、特殊フレア対応処理のモードとして、強度低減モードが設定されているか否かを判別し、設定されていた場合にはステップＳ２１５へ移行し、設定されていない場合にはステップＳ２１７へ移行する。
【００５９】
ステップＳ２１５：ＣＰＵ１４は、メモリ１５上の入力画像に対して、前述したステップＳ１８と同様のフレア補正処理を施す。
【００６０】
ステップＳ２１６：画像強調処理部２２は、メモリ１５上の入力画像に対して、低強度の画像強調処理（コントラスト強調処理、彩度強調処理、エッジ強調処理）を施し、ステップＳ２０へ移行する。
【００６１】
本ステップの画像強調処理部２２は、先ず、フレア補正処理後の入力画像上の各画素へ階調変換テーブルを適用することにより、その入力画像に対してコントラスト強調処理を施す。但し、本ステップで使用される階調変換テーブルは、通常強度よりも強度の低い階調変換テーブルである。
【００６２】
次に、画像強調処理部２２は、コントラスト強調処理後の入力画像上の各画素へ色変換マトリクスを適用することにより、その入力画像に対して彩度強調処理を施す。但し、本ステップで使用される色変換マトリクスは、通常強度よりも強度の低い色変換マトリクスである。
【００６３】
次に、画像強調処理部２２は、彩度強調処理後の入力画像上の各画素の信号をエッジ強調回路へ入力することにより、その入力画像に対してエッジ強調処理を施す。但し、本ステップで使用されるパラメータは、通常強度よりも強度の低いパラメータである。
【００６４】
ステップＳ２１７：ＣＰＵ１４は、特殊フレア対応処理のモードとして、ＲＡＷ記録モードが設定されているか否かを判別し、設定されていた場合にはステップＳ２１８へ移行し、設定されていない場合には、通常処理モードが設定されていたとみなしてステップＳ１８へ移行する。
【００６５】
ステップＳ２１８：ＣＰＵ１４は、メモリ１５上の入力画像をＲＡＷ画像のまま、ユーザが指定した保存先（例えば、データ読込部１２に挿入された記憶媒体）へ保存し、フレア対応処理のフローを終了する。
【００６６】
図４は、フレア補正処理の動作フローチャートである。以下、図４の各ステップを順に説明する。
【００６７】
ステップＳ１８１：フレア補正処理部２１は、フレア番号ｉを初期値（１）に設定する。
【００６８】
ステップＳ１８２：フレア補正処理部２１は、図１２（ａ）に示すとおり、縮小画像上でフレア番号ｉに対応する飽和領域Ｓｉに着目すると、飽和領域Ｓｉの輝度重心に相当する座標ｇｉを算出し、座標ｇｉから飽和領域Ｓｉの輪郭までの平均距離を、飽和領域Ｓｉの半径ｒｉとして算出する。
【００６９】
さらに、フレア補正処理部２１は、縮小画像上で座標ｇｉを中心とし、かつ半径が所定値βである円形領域を、フレア番号ｉに対応したフレア領域Ａｉに設定する（但しβ＞ｒｉ）。但し、半径ｒｉが閾値ａを超過していた場合、つまり、フレア番号ｉに対応するフレアが特殊フレアであった場合には、図１２（ｂ）に示すとおり、縮小画像上で座標ｇｉを中心とし、かつ半径が（α×ｒｉ）である円形領域を、フレア番号ｉに対応したフレア領域Ａｉに設定する（但しα＞１）。
【００７０】
さらに、フレア補正処理部２１は、図１２（ａ）、（ｂ）に示すとおり、縮小画像上でフレア領域Ａｉの全体を包含し、かつ一定のマージンγを持った包含領域を、フレア番号ｉに対応した処理領域Ａｉ’に設定する（但し、γ＞０）。
【００７１】
なお、ここでは、処理領域Ａｉ’のサイズをフレア番号ｉ毎に設定したが、処理領域Ａｉ’がフレア領域Ａｉを包含できるのであれば、処理領域Ａｉ’のサイズを全てのフレア番号ｉの間で共通としてもよい。また、処理領域Ａｉ’の形状は、円形でも矩形でも構わない。また、処理領域Ａｉ’の中心は、フレア領域Ａｉの中心から外れていても構わない。また、ここでは、飽和領域Ｓｉの輝度重心を座標ｇｉとしたが、演算負荷を軽減するために、飽和領域Ｓｉの中心を座標ｇｉとしてもよい。
【００７２】
ステップＳ１８３：フレア補正処理部２１は、フレア番号ｉに対応する処理領域Ａｉ’に対してフレア色成分抽出処理を施し、処理領域Ａｉ’に発生しているフレア色成分を推定する。なお、本ステップで推定されるフレア色成分は、２色のフレア色成分からなる。フレア色成分抽出処理の詳細は、後述する。
【００７３】
ステップＳ１８４：フレア補正処理部２１は、ステップＳ１８３で抽出されたフレア色成分（２色のフレア色成分）へサイズ拡大処理を施す。なお、前述したステップＳ１２のサイズ縮小処理で入力画像のサイズを１／Ｍ倍にした場合、本ステップにおけるサイズ拡大処理ではフレア色成分（２色分のフレア色成分）のサイズをＭ倍にする。よって、本ステップでは、入力画像に対応するサイズのフレア色成分（２色のフレア色成分）が取得される。
【００７４】
ステップＳ１８５：フレア補正処理部２１は、サイズ拡大処理後のフレア色成分（２色のフレア色成分）を、入力画像において処理領域Ａｉ’に対応する領域から減算する。但し、減算に当たりＣＰＵ１４は、縮小画像上の座標ｇｉと前述した倍率Ｍとに基づき、座標ｇｉに対応する入力画像上の座標ｇｉ’を求め、その座標ｇｉ’に対してフレア色成分（２色のフレア色成分）の中心を一致させておく。これによって、入力画像上で処理領域Ａｉ’に対応する領域に発生していた色フレアのフレア色成分が除去される。つまり、その領域に発生していた色フレアは、無色のフレアとなる。
【００７５】
ステップＳ１８６：フレア補正処理部２１は、フレア番号ｉが最終値に達したか否かを判別し、達していなかった場合はステップＳ１８７へ移行し、達していた場合はフレア補正処理のフローを終了する。
【００７６】
ステップＳ２８７：フレア補正処理部２１は、フレア番号ｉをインクリメントしてからステップＳ１８２へ移行する。したがって、全てのフレア番号のフレア色成分が、入力画像から順次に除去されることになる。
【００７７】
図５は、フレア色成分抽出処理のフローチャートである。以下、各ステップを順に説明する。
【００７８】
ステップＳ１８３１：フレア補正処理部２１は、フレア番号ｉに対応するフレア領域Ａｉの平均値を色成分毎に（ＲＧＢ別に）算出し、平均値が最小であった１つの色成分を、基準色成分に定める。以下、Ｇ成分が基準色成分に設定されたと仮定する。その場合、フレア色成分の推定は、Ｇ成分以外の色成分、すなわちＲ成分及びＢ成分の各々に関して行われる。
【００７９】
ステップＳ１８３２：フレア補正処理部２１は、フレア番号ｉに対応した二値のマスク画像を作成する。二値のマスク画像は、図１３に示すとおり、処理領域Ａｉ’と同形同サイズのマスク画像であって、フレア領域Ａｉに対応する領域に開口部を設けたものである。さらに、フレア補正処理部２１は、その二値のマスク画像を、ガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタで空間的に平滑化することにより、図１４に示すようなグレースケールマスク画像を作成する。このグレースケールマスク画像は、二値のマスク画像において、開口部と非開口部との境界のコントラストを意図的に低下させたものに相当する。このグレースケールマスク画像の単位面積当たりの平均値は、処理領域Ａｉ’の中央から周辺に向かって低下している。
【００８０】
なお、本ステップで使用される平滑化フィルタのサイズ（フィルタ径）は、フレア領域Ａｉのサイズが大きいときほど大きく設定されることが望ましい。
【００８１】
ステップＳ１８３３：フレア補正処理部２１は、基準色成分（ここではＧ成分）以外の１つの色成分を着目色成分に設定する。以下、Ｒ成分が着目色成分に設定されたと仮定する。図１５は、或る処理領域Ａｉ’のＲ成分と、同じ処理領域Ａｉ’のＧ成分との関係を示す図（画素プロファイル）である（但し、図１５に示すデータは、特殊フレアではなく非特殊フレアのデータである。）。図１５に示すとおり、Ｒ成分においては、フレア領域Ａｉの内側かつ飽和領域Ｓｉの外側の領域に、フレア色成分が重畳されている。つまり、その領域のＲ成分は、同じ領域のＧ成分と比較して著しく高い値となっている。
【００８２】
本ステップのフレア補正処理部２１は、処理領域Ａｉ’のＲ成分を処理領域Ａｉ’のＧ成分で画素毎に除算することにより、Ｇ成分を基準としたＲ成分の相関色分布画像ＩＧＲを作成する。図１６（Ａ）の左側に示すのは、相関色分布画像ＩＧＲの模式図である。
【００８３】
ここで、相関色分布画像ＩＧＲの中央領域ａの多くの画素は、１に近い画素値を有しており、中央領域ａの周辺に位置するリング状領域ｂの多くの画素は、１よりも高い画素値を有しており、リング状領域ｂの外側に位置する最周辺領域ｃの多くの画素は、リング状領域ｂよりも低い画素値を有している。このうち、中央領域ａは、図１５に示した飽和領域Ｓｉに対応しており、リング状領域ｂは、図１５に示したフレア領域Ａｉの内側かつ飽和領域Ｓｉの外側の領域、すなわち、フレア色成分の重畳された領域に対応している。
【００８４】
ステップＳ１８３４：フレア補正処理部２１は、相関色分布画像ＩＧＲのうち、周辺と比較して値の低い領域（中央領域ａ及び最周辺領域ｃ）のみを平滑化することにより、図１６（Ｂ）に示すような相関色分布画像ＩＧＲ”を取得する。なお、相関色分布画像ＩＧＲ”の取得は、図１６（Ａ）→図１６（Ｂ）に示す手順によって行うことができる。
【００８５】
すなわち、フレア補正処理部２１は、先ず、図１６（Ａ）の左側に示した相関色分布画像ＩＧＲの全体を、ガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタで空間的に平滑化することにより、図１６（Ａ）の右側に示すような相関色分布画像ＩＧＲ’を取得する。この平滑化によると、周辺と比較して値の低い領域の値は、平滑化前よりも高めになり、周辺と比較して値の高い領域の値は、平滑化前よりも低めになる。続いて、フレア補正処理部２１は、平滑化前後の２つの相関色分布画像ＩＧＲ、ＩＧＲ’を画素毎に比較し、値の高かった方の画素を集めて１枚の合成画像を作成し、その合成画像を相関色分布画像ＩＧＲ”とする（図１６（Ｂ））。この相関色分布画像ＩＧＲ”は、元の相関色分布画像ＩＧＲにおいて、フレア色成分の重畳されていなかった領域（点線枠部分）のみを平滑化したものに相当する。
【００８６】
ステップＳ１８３５：フレア補正処理部２１は、相関色分布画像ＩＧＲ”に対して最小値フィルタ等による収縮処理を施すことにより、相関色分布画像ＩＧＲ”において周辺と比較して値の高い領域の面積を収縮し、図１６（Ｃ）に示すような相関色分布画像ＩＨを取得する。さらに、フレア補正処理部２１は、相関色分布画像ＩＨをガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタで空間的に平滑化することにより、図１６（Ｄ）に示すような相関色分布画像ＩＨ’を取得する。この相関色分布画像ＩＨ’は、元の相関色分布画像ＩＧＲにおいてフレア色成分の重畳されていた領域を周辺の領域（点線枠部分）によって補間したものに相当する。
【００８７】
ステップＳ１８３６：フレア補正処理部２１は、処理領域Ａｉ’の基準色成分（ここではＧ成分）に対して相関色分布画像ＩＨ’を画素毎に乗算することにより、フレア色成分の除去されたＲ成分ＩＲｎｅｗを算出する。これによって、処理領域Ａｉ’からＲ成分に関するフレア色成分が除去されたことになる。なお、図１７は、除去後の処理領域Ａｉ’の画素プロファイルである。
【００８８】
この図１７を図１５と比較すれば明らかなとおり、除去後には、フレア色成分の重畳されていた領域（フレア領域Ａｉの内側かつ飽和領域Ｓｉの外側の領域）のＲ強度は、同じ領域のＧ強度に近づけられているのがわかる。また、除去後には、フレア色成分の重畳されていた領域のＲ／Ｇ強度は、フレア領域Ａｉの外側の領域のＲ／Ｇ強度と、飽和領域Ｓｉの内側のＲ／Ｇ強度とによって補間されているのがわかる。また、除去後には、フレア色成分の重畳されていた領域のＲ強度分布形状は、同じ領域のＧ強度分布形状に対応した形状となっているのがわかる。
【００８９】
なお、本ステップのフレア補正処理部２１は、フレア色成分の除去されたＲ成分ＩＲｎｅｗを、元のＲ成分から差し引くことにより、Ｒ成分に関するフレア色成分ＩＦＲを算出しておく（フレア色成分の除去されたＲ成分ＩＲｎｅｗを、フレア色成分ＩＦＲに換算しておく。）。なぜなら、本実施形態では、最終画像を算出する前に、フレア色成分ＩＦＲに対して幾つかの処理（マスク処理やサイズ拡大処理など）を施す必要があるからである。
【００９０】
ステップＳ１８３７：フレア補正処理部２１は、ステップＳ１８３６で取得したフレア色成分ＩＦＲに対してステップＳ１８３２で作成したグレースケールマスクを適用することにより、フレア色成分ＩＦＲの周辺部をぼかす。このように周辺部をぼかしておけば、処理領域Ａｉ’のＲ成分からフレア色成分ＩＦＲを除去（減算）した際に、処理領域Ａｉ’に不自然な階調段差が発生することを防げるからである。また、上述したとおり、グレースケールマスクの作成時に使用された平滑化フィルタのサイズは、フレア領域Ａｉのサイズに応じたサイズに設定されたので、マスク適用後のフレア色成分ＩＦＲの周辺部は、より自然なものとなる。これによって、Ｒ成分に関するフレア色成分ＩＦＲの推定は、完了である。
【００９１】
ステップＳ１８３８：フレア補正処理部２１は、基準色成分以外の全ての色成分（ここではＲ成分、Ｂ成分）に関する推定が完了したか否かを判別し、完了していなければ未推定である色成分の推定を行うべくステップＳ１８３３へ移行し、完了していればフレア色成分抽出処理のフローを終了する。なお、ここでは、Ｒ成分に関する推定しか説明しなかったが、Ｂ成分に関する推定は、Ｒ成分に関する推定と同様なので、説明を省略する。
【００９２】
図６は、領域毎の画像強調処理の動作フローチャートである。以下、図６の各ステップを順に説明する。
【００９３】
ステップＳ２３０：画像強調処理部２２は、特殊フレアに起因した飽和領域（ステップＳ１７で検出済み）に対してラベリングを行い、通し番号（特殊フレア番号ｊ＝１、２、…）を付与する。これによって、入力画像に発生している特殊フレアの総数（すなわち、特殊フレア番号ｊの最終値）が確定する。
【００９４】
ステップＳ２３１：画像強調処理部２２は、特殊フレア番号ｊを初期値（１）に設定する。
【００９５】
ステップＳ２３２：画像強調処理部２２は、縮小画像上で特殊フレア番号ｊに対応するフレア領域Ａｊと処理領域Ａｊ’とを設定する。なお、特殊フレアに関する領域Ａｊ、Ａｊ’の設定方法は、ステップＳ１８２における領域Ａｉ、Ａｉ’の設定方法と同様である。
【００９６】
ステップＳ２３３：画像強調処理部２２は、特殊フレア番号ｊに対応したグレースケールマスク画像（図１４参照）を作成する。なお、グレースケールマスク画像の作成方法は、ステップＳ１８３２におけるグレースケールマスクの作成方法と同様である。
【００９７】
ステップＳ２３４：画像強調処理部２２は、特殊フレア番号jが最終値に達したか否かを判別し、達していなかった場合はステップＳ２３５へ移行し、達していた場合はステップＳ２３６へ移行する。
【００９８】
ステップＳ２３５：画像強調処理部２２は、特殊フレア番号ｊをインクリメントしてからステップＳ２３２へ移行する。したがって、全ての特殊フレアの各々に対してグレースケールマスクが作成されることになる。これらのグレースケールマスク画像は、画像強調処理の強度を制御する際に使用される。
【００９９】
ステップＳ２３６：画像強調処理部２２は、全ての特殊フレアの各々について作成されたグレースケールマスク画像へサイズ拡大処理を施す。なお、前述したステップＳ１２のサイズ縮小処理で入力画像のサイズを１／Ｍ倍にした場合、本ステップにおけるサイズ拡大処理ではグレースケールマスク画像のサイズをＭ倍にする。
【０１００】
また、画像強調処理部２２は、サイズ拡大後の各グレースケールマスク画像に基づき、入力画像と同サイズの強調制御用マスク画像を作成する。
【０１０１】
この強調制御用マスク画像上では、個々の特殊フレアの処理領域Ａｊには、その特殊フレアに対応するグレースケールマスク画像が割り当てられており、それ以外の領域には、値「０」が割り当てられている。
【０１０２】
なお、画像強調処理部２２は、個々のグレースケールマスク画像を強度制御用マスク画像上に割り当てる際に、縮小画像上の座標ｇｊと前述した倍率Ｍとに基づき、座標ｇｊに対応する強調制御用マスク画像上の座標ｇｊ’を求め、その座標ｇｊ’に対してグレースケールマスク画像の中心を一致させる。
【０１０３】
このようにして作成された強調制御用マスク画像上では、図１８に示すとおり、特殊フレアのフレア領域中央には、値１が割り当てられており、そのフレア領域から離れた領域には、値０が割り当てられている。また、図１８では明確に現れていないが、そのフレア領域の周縁部では、フレア領域中央に近い箇所ほど１に近い値が割り当てられ、フレア領域中央から遠い箇所ほど０に近い値が割り当てられる。
【０１０４】
ステップＳ２３７：画像強調処理部２２は、作成した強度制御用マスク画像に基づき、フレア補正処理後の入力画像に対して画像強調処理（コントラスト強調処理、彩度強調処理、エッジ強調処理）を施し、入力画像の絵柄を強調する。
【０１０５】
本ステップの画像強調処理部２２は、先ず、フレア補正処理後の入力画像上の各画素へ階調変換テーブルを適用することにより、その入力画像に対してコントラスト強調処理を施す。その際に使用される階調変換テーブルは、入力画像上の画素毎に選択され、強度制御用マスク画像上の対応する画素の値が大きいときほど、強度の低い階調変換テーブルが選択される。但し、本ステップにおける階調変換テーブルの選択肢は、ゼロ強度から通常強度までの範囲の階調変換テーブルのみに制限される。
【０１０６】
次に、画像強調処理部２２は、コントラスト強調処理後の入力画像上の各画素へ色変換マトリクスを適用することにより、その入力画像に対して彩度強調処理を施す。その際に使用される色変換マトリクスは、入力画像上の画素毎に選択され、強度制御用マスク画像上の対応する画素の値が大きいときほど、強度の低い色変換マトリクスが選択される。但し、本ステップにおける色変換マトリクスの選択肢は、ゼロ強度から通常強度までの範囲の色変換マトリクスのみに制限される。
【０１０７】
次に、画像強調処理部２２は、彩度強調処理後の入力画像上の各画素の信号をエッジ強調回路へ入力することにより、その入力画像に対してエッジ強調処理を施す。その際に使用されるパラメータは、入力画像上の画素毎に設定され、強度制御用マスク画像上の対応する画素の値が大きいときほど、強度の低いパラメータが選択される。但し、本ステップにおけるパラメータの選択肢は、ゼロ強度から通常強度までの範囲のパラメータのみに制限される。
【０１０８】
その結果、特殊フレアのフレア領域中央に対する画像強調処理は、ゼロ強度に設定され、そのフレア領域から離れた領域に対する画像強調処理は、通常強度に設定される。また、そのフレア領域の周縁部に対する画像強調処理は、そのフレア領域中央に近い箇所ほどゼロ強度に近づけられ、そのフレア領域中央から離れた箇所ほど通常強度に近づけられる（以上、ステップＳ２３７）。
【０１０９】
以上、本実施形態の画像処理プログラムは、撮影光学系により取得された処理対象画像を入力する入力手順（Ｓ１０）と、その処理対象画像に対してフレア補正処理を施すフレア補正手順（Ｓ１８、Ｓ２２、Ｓ２５）と、フレア補正処理後の処理対象画像に対して画像強調処理を施す画像強調手順（Ｓ１９、Ｓ２３、Ｓ２６）と、フレア補正処理後の処理対象画像に、フレア補正処理の補正誤差成分が残存する可能性があるか否かを、画像強調処理前に判別する判別手順（Ｓ１１、Ｓ１７）とを含み、画像強調手順（Ｓ１９、Ｓ２３、Ｓ２６）では、前記可能性があるときにおける画像強調処理の強度を、前記可能性がないときにおける画像強調処理の強度よりも、低く設定する。
【０１１０】
よって、本実施形態の画像処理プログラムによれば、フレア補正処理後に残存したフレア成分が、画像強調処理により強調される可能性、例えばエッジのきつい輪帯状ノイズが新たに発生する可能性を、抑えることができる。したがって、本実施形態の画像処理プログラムは、フレア補正処理を含む一連の画像処理（現像処理）を有効に機能させることができる。
【０１１１】
また、本実施形態の画像処理プログラムには、前記可能性があるとき（Ｓ１７ＹＥＳ）には前記画像強調処理を省略するモード（Ｓ２１８）も設けられている。このモード（Ｓ２１８）によると、前記画像強調処理の要否や内容を再検討する機会がユーザに与えられる。
【０１１２】
また、本実施形態の画像処理プログラムでは、前記判別は、前記フレア補正処理前に行われ、前記モード（Ｓ２１８）では、前記画像強調処理と前記フレア補正処理との双方を省略する。このモード（Ｓ２１８）によると、前記画像強調処理及び前記フレア補正処理の要否や内容を再検討する機会がユーザに与えられる。
【０１１３】
また、本実施形態の画像処理プログラムは、前記画像強調処理後の前記処理対象画像を記憶媒体へ記録する記録手順（Ｓ２０、Ｓ２１８）を更に含み、前記記録手順（Ｓ２０、Ｓ２１８）では、前記可能性があるとき（Ｓ１７ＹＥＳ）には、前記フレア補正処前かつ前記画像強調処理前の前記処理対象画像を（ＲＡＷ記録モードで）前記記憶媒体へ記録する。この場合、現像処理の要否や内容を再検討する機会がユーザに与えられる。
【０１１４】
また、本実施形態の前記判別手順（Ｓ１１、Ｓ１７）では、フレア発生領域における飽和画素領域のサイズと前記撮影光学系の種類との少なくとも一方に基づき前記判別を行う。したがって、本実施形態の画像処理プログラムでは、前記判定を高い確度で行うことができる。
【０１１５】
また、本実施形態の前記フレア補正処理（Ｓ１８１〜Ｓ１８７）は、フレアの色付きを除去する処理である。したがって、補正処理の対象が特殊フレアでない限り、そのフレアの色滲みを確実に抑えることができる。
【０１１６】
また、本実施形態の前記フレア補正手順（Ｓ１８１〜Ｓ１８７）は、フレア発生領域を包含する処理領域を、前記処理対象画像上に設定する領域設定手順（Ｓ１８２）と、前記発生領域の各色成分の中で基準となる基準色成分を設定する基準色設定手順（Ｓ１８３１）と、前記処理領域における基準色成分と着目色成分との間の相関を示す相関情報を算出する相関算出手順（Ｓ１８３３）と、前記フレアの色付き分布であるフレア色成分を、前記処理領域の前記相関情報と前記発生領域の基準色成分とに基づき推定するフレア色成分推定手順（Ｓ１８３６）とを含む。したがって、補正処理の対象が特殊フレアでない限り、その色を確実に目立たなくすることができる。
【０１１７】
また、本実施形態の前記画像強調処理は、彩度強調処理、コントラスト強調処理、エッジ強調処理のうち少なくとも１つである。
【０１１８】
これらの画像強調処理は、残存したフレア成分を目立たせる可能性が高いため、本実施形態の現像処理が有効である。
【０１１９】
なお、本実施形態のフレア補正処理部２１は、フレア色成分の推定を基準色成分以外の２つの色成分の各々について行ったが、２つの色成分のうち一方の色成分に関する推定を省略してもよい。Ｇ成分が基準色成分であると仮定したならば、例えば、フレア領域ＡｉにおけるＧ成分の平均値とＢ成分の平均値との差が所定範囲内であった場合、つまり、Ｇ成分とＢ成分とに差異が無かった場合には、Ｂ成分に関する推定を省略してもよい。
【０１２０】
また、本実施形態のフレア補正処理部２１は、基準色成分を自動的に設定したが、ユーザに指定させてもよい。
【０１２１】
また、本実施形態の現像処理では、演算負荷を軽減するために、入力画像をそのまま使用する代わりに入力画像のサイズ縮小版（縮小画像）を使用したが、演算負荷の軽減よりも精度向上を優先させたい場合には、入力画像をそのまま使用してもよい。
【０１２２】
また、本実施形態の現像処理では、入力画像におけるフレアの発生位置をＣＰＵ１４が自動的に検出したが、ユーザに指定させてもよい。
【０１２３】
また、本実施形態の現像処理では、フレア領域ＡｉをＣＰＵ１４が自動的に検出したが、ユーザに指定させてもよい。
【０１２４】
また、本実施形態の現像処理では、処理領域Ａｉ’をＣＰＵ１４が自動的に設定したが、ユーザに設定させてもよい。
【０１２５】
また、本実施形態のフレア補正処理部２１は、フレア領域Ａｉのフレア色成分を、処理領域Ａｉにおける基準色成分と着目色成分との間の相関と、フレア領域Ａｉの基準色成分とに基づき推定したが、フレア領域Ａｉの色分布に基づく他の手法により推定しても構わない。
【０１２６】
また、本実施形態の現像処理では、フレア補正処理と画像強調処理との２つの画像処理のみを実行したが、フレア補正処理の前に色補間処理（所謂デベイヤ処理）が実行されることが望ましい。但し、ＲＡＷ記録モードでは、上記２つの画像処理と共に色補間処理も省略される。
【０１２７】
また、本実施形態の現像処理では、フレア補正処理及び画像強調処理の他に、ホワイトバランス調整処理などを実行してもよい。因みに、ホワイトバランス調整処理は、色補間処理よりも前に実行されることが望ましい。
【０１２８】
また、本実施形態の現像処理では、コントラスト強調処理に階調変換テーブルを使用したが、他の方法でコントラスト強調処理を行ってもよいことは言うまでもない。
【０１２９】
また、本実施形態の現像処理では、彩度強調処理に色変換マトリクスを使用したが、他の方法で彩度強調処理を行ってもよいことは言うまでもない。
【０１３０】
また、本実施形態の現像処理では、エッジ強調処理にエッジ強調回路を使用したが、他の方法でエッジ強調処理を行ってもよいことは言うまでもない。
【０１３１】
また、本実施形態の現像処理では、画像強調処理として、コントラスト強調処理、彩度強調処理、エッジ強調処理を実行したが、他の画像強調処理を加えてもよいことは言うまでもない。
【０１３２】
［第２実施形態］
以下、本実施形態の第２実施形態を説明する。
【０１３３】
図１９は、電子カメラの概略構成を示すブロック図である。図１９に示すとおり、電子カメラ１１１は、撮像光学系１１２と、レンズ駆動部１１３と、絞り１１４と、絞り駆動部１１５と、カラー撮像素子１１６と、ＡＦＥ１１７と、画像処理エンジン１１８と、第１メモリ１１９と、第２メモリ１２０と、メディアＩ／Ｆ１２１と、通信Ｉ／Ｆ１２２と、モニタ１２３と、レリーズ釦１２４とを有しており、この中でレンズ駆動部１１３、絞り駆動部１１５、ＡＦＥ１１７、第１メモリ１１９、第２メモリ１２０、メディアＩ／Ｆ１２１、通信Ｉ／Ｆ１２２、モニタ１２３、レリーズ釦１２４の各々は、画像処理エンジン１１８に接続されている。また、撮影光学系１１２は、例えば、ＤＯＥレンズを含んだ高機能な撮影光学系である。
【０１３４】
第１メモリ１１９は、揮発性の記憶媒体（ＳＤＲＡＭなど）で構成されており、画像処理エンジン１１８による画像処理の前工程や後工程で撮像画像を一時的に記憶する。一方、第２メモリ１２０は、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体で構成されており、画像処理エンジン１１８によって実行されるプログラムを長期的に記憶する。
【０１３５】
この第１メモリ１１９には、画像処理エンジン１１８が実行すべき画像処理プログラムが格納されており、この画像処理プログラムには、第１実施形態と同様の現像処理の機能が搭載されている。現像処理を実行する際、画像処理エンジン１１８は、第１実施形態と同様、フレア補正処理部１２５、画像強調処理部１２６として機能する。
【０１３６】
したがって、本実施形態の画像処理エンジン１１８は、電子カメラ１１１が撮影で取得したＲＡＷ画像や、メディアＩ／Ｆ１２１（又は通信I／F１２２）を介して読み込まれたＲＡＷ画像に対して、第１実施形態と同様の現像処理を施すことができる。
【０１３７】
なお、電子カメラ１１１が取得したＲＡＷ画像に対する現像処理のタイミングは、そのＲＡＷ画像が撮影された直後としてもよい。
【０１３８】
また、図１９において点線で示した部分（撮影光学系１１２を含むレンズユニット）は、電子カメラ１１１に対して交換可能であっても構わない。
【０１３９】
また、交換可能なレンズユニットで撮影されたＲＡＷ画像に対して現像処理を施す場合は、撮影光学系１１２の種類情報を、画像処理エンジン１１８がレンズユニットから読み込めばよい。
【０１４０】
また、本実施形態の現像処理も、第１実施形態の現像処理と同様に変形することが可能である。
【符号の説明】
【０１４１】
１１…コンピュータ、１２…データ読込部、１３…記憶装置、１４…ＣＰＵ、１５…メモリ、１６…入出力Ｉ／Ｆ、１７…バス
【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１１】
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【図１２】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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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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【図１３】
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【図１４】
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