(57)【要約】【課題】画像の光沢感を制御するために、多くの計算資源が必要となっていた。【解決手段】本実施形態の画像処理装置は、処理対象画像の各画素の彩度を算出する彩度算出部と、前記処理対象画像の各画素の明度を算出する明度算出部と、前記彩度と前記明度に基づいて、前記処理対象画像の各画素の光沢度を推定する光沢度算出部と、前記光沢度が高い画素程、大きな補正量となるように、前記処理対象画像の各画素を変換する変換部と、を有する。【選択図】  図１
2014078808.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像の各画素の彩度を算出する彩度算出部と、
前記処理対象画像の各画素の明度を算出する明度算出部と、
前記彩度と前記明度に基づいて、前記処理対象画像の各画素の光沢度を推定する光沢度算出部と、
前記光沢度が高い画素程、大きな補正量となるように、前記処理対象画像の各画素を変換する変換部と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記光沢度算出部は、前記彩度が低くなる程、高い前記光沢度を求め、前記明度が高くなるほど高い光沢度を求める請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画素及びその周辺の画素の画素値から、勾配強度を算出する勾配算出部をさらに備え、
前記光沢度算出部は、前記彩度と、前記明度と、前記勾配強度から前記光沢度を算出する請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記光沢度算出部は、前記勾配強度が特定の値に近い程、高い前記光沢度を求める請求項３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記彩度と前記明度より算出される白色度の平均を求め、前記白色度が大きい程、前記補正量が小さくような補正度を算出する補正度算出部をさらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画素の画素値から肌色度を計算し、前記肌色度が大きい程、前記補正量が小さくなるような補正度を算出する補正度算出部をさらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
処理対象画像の各画素の彩度を算出すること、
前記処理対象画像の各画素の明度を算出すること、
前記彩度と前記明度に基づいて、前記処理対象画像の各画素の光沢度を推定すること、
前記光沢度が高い画素程、大きな補正量となるように、前記処理対象画像の各画素を変換すること、
を有する画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、入力された画像の光沢感、輝き感を制御する画像処理装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像中の物体の質感、特に「光沢感」や「輝き感」を画像処理により変更する技術が多数提案されている。従来技術は、金属質感などの「高次感性量」を結びつけるモデルを学習し、学習したモデルに基づいて質感の変更を行う方法を提案している。また、画像を拡散反射成分（物体そのものの色）と鏡面反射成分（照明光が反射した色）の２つに分離し、鏡面反射成分を強調して拡散反射成分に足し合わせることで、画像中の物体の光沢感を強調する方法を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１７１８０７号
【特許文献２】特開平６−２３６４４０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
いずれの手法の場合も、光沢感の変更のために多くの計算資源が必要となる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、実施形態に係る画像処理装置は、処理対象画像の各画素の彩度を算出する彩度算出部と、前記処理対象画像の各画素の明度を算出する明度算出部と、前記彩度と前記明度に基づいて、前記処理対象画像の各画素の光沢度を推定する光沢度算出部と、前記光沢度が高い画素程、大きな補正量となるように、前記処理対象画像の各画素を変換する変換部と、を有する。
【発明の効果】
【０００６】
少ない計算量で、画像中の物体の光沢感を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態の画像処理装置を表すブロック図。
【図２】第１の実施形態の画像処理装置の変形例を表すブロック図。
【図３】第１の実施形態のフローチャート。
【図４】パラメータの応答を変更する関数の説明図。
【図５】諧調補償関数の説明図。
【図６】第２の実施形態の画像処理装置を表すブロック図。
【図７】第２の実施形態のフローチャート。
【図８】平均算出のための参照範囲の説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態の画像処理装置について詳細に説明する。なお、同一の符号を付した要素は同様の機能を有するものとして、重複する説明を適宜省略する。
【０００９】
（第１の実施形態）
本実施形態は、処理対象の入力画像の光沢感を強調した画像を生成する画像処理装置に関する。入力画像は、各画素に対する画素値を含む。画素値は、例えば国際電機連合（以下、ＩＴＵと記載）の規格に基づく輝度信号、色信号を有する画像であり、三原色であるＲＧＢを成分とする方式と、ＲＧＢから輝度信号および色差信号に変換した方式のどちらであっても構わない。本実施形態では一例として、画素値が、ＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．６０１規格で定義された色域の変換方式によって変換されたＹ（輝度信号）、Ｃｂ、Ｃｒ（色差信号）で表現される例について述べる。Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒは以下の変換方法でＲＧＢから変換される。なお、Ｒを赤色成分の輝度の信号値、Ｇを緑色成分の輝度の信号値、Ｂを青色成分の輝度の信号値とする。  
Ｙ＝２１９Ｙ’＋１６  
Ｃｂ＝２２４Ｐｂ＋１２８  
Ｃｒ＝２２４Ｐｒ＋１２８  
ここで，Ｙ’ＰｂＰｒは以下の通りである．  
Ｙ'＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ  
Ｐｂ＝０．５６４（Ｂ−Ｙ’）  
Ｐｒ＝０．７１３（Ｒ−Ｙ’）  
Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒはそれぞれ、離散化された値を有する。本実施形態では、Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒがそれぞれ、８ｂｉｔで表現される例について説明する。なお、画像は静止画像であっても動画像であっても構わない。
【００１０】
図１は、本実施形態の画像処理装置を示す図である。本実施形態の画像処理装置は、算出部１００と、補正量算出部３００と、変換部２００とを備える。また、算出部１００は、彩度算出部１０１と、明度算出部１０２と、光沢度算出部１１０を備える。
【００１１】
算出部１００は、入力画像から光沢度を算出する。光沢度とは、画像内の各画素の画素値に、どれほど光沢に起因する成分が付加されているかを評価する評価値である。本実施形態では、光沢に起因する成分が多く付加されているほど光沢度が高いものとする。光沢とは、被写体の物体表面での光の反射等によって表面が光る、または他の像が移りこむ現象をいう。
【００１２】
彩度算出部１０１は、画像の各画素値から彩度を算出する。彩度とは、色の鮮やかさの尺度である。彩度は、色空間の中央軸（無彩色軸）からの距離に比例し、無彩色軸から離れるにしたがい増加する値である。  
明度算出部１０２は、画像の各画素値から明度を算出する。明度とは、色の明るさの尺度である。明度は、画素値が明るくなるにしたがって増加する値である。  
以下、ＨＳＶ色空間における彩度、明度を算出する例について説明するが、そのほかの色空間であっても構わない。たとえば、彩度及び明度はＨＬＳ、ＹＣｂＣｒなどの表現を用いて計算された値であっても良い。  
勾配算出部１０３は、入力画像内の処理対象画素とその周辺画素を参照し、勾配強度を算出する。勾配強度とは、画素値の勾配の強さを示す評価値であり、勾配が強いほど増加する値である。画像の勾配は，処理対象の画素がその周辺画素に対してどれだけ画素値が変化しているかの度合を示す。
【００１３】
光沢度算出部１１０は、彩度、明度、勾配強度から、各画素の光沢度を計算する。本実施形態では、以下の仮定に基づいて光沢度を算出する。  
（仮定１）彩度が低く明度が高い画素ほど光沢度が高い  
（仮定２）中低度の勾配強度を持つ画素ほど光沢度が高い  
光沢度の具体的な算出方法は後述する。  
補正量算出部３００は、算出された光沢度に従って、各画素の画素値の補正量を算出する。
【００１４】
次に本実施形態の画像処理装置の動作を説明する。  
図３は本実施形態の画像処理装置のフローチャートである。
【００１５】
彩度算出部１０１は、画像の各画素の彩度を計算する（Ｓ１１）。本実施形態では、ＨＳＶ色空間で表現される彩度及び明度を算出する構成について例示する。ＨＳＶ色空間では、ＲＧＢの信号値から彩度Ｓ、明度Ｖを計算する。入力画像の画素値であるＹＣｂＣｒ［ＢＴ.６０１］（０〜２５５）は式（１）に基づいてＲＧＢ（０．０〜１．０）形式の画素値に変換できる。  
【数１】
2014078808.tif 000003
【００１６】
このとき、座標（ｘ,ｙ）の画素の彩度Ｓ（ｘ,ｙ）は式（２）で算出される。  
【数２】
2014078808.tif 000004
【００１７】
ここで、ＭＡＸ（ｘ，ｙ）（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は座標（ｘ,ｙ）の画素の、ＲＧＢそれぞれのチャネルの画素値のうち最も大きい値を表す。ＭＩＮ（ｘ，ｙ）（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、座標（ｘ,ｙ）の画素の、ＲＧＢそれぞれのチャネルの画素値のうち最も小さい値をあらわす。
【００１８】
明度算出部１０２は、各画素値の明度を算出する（Ｓ１２）。明度Ｖ（ｘ,ｙ）は式（３）で算出される。  
【数３】
2014078808.tif 000005
【００１９】
勾配算出部１０３は、処理対象の画素とその周辺に位置する画素の画素値から、勾配強度を算出する（Ｓ１３）。本実施形態では、ロバーツフィルタを利用して勾配を算出する例について述べる。ロバーツフィルタは式（４）（５）に基づいてｘ方向の勾配ｄｘとｙ方向の勾配ｄｙを計算する。
【数４】
2014078808.tif 000006
【００２０】
Ｉ（ｘ,ｙ）は、座標（ｘ,ｙ）に位置する画素の輝度値（Ｙ）を示す。式（４）（５）では、（ｘ,ｙ）に位置する処理対象の画素の輝度値と、ｘ方向またはｙ方向に隣接する周辺画素の輝度値との差分から勾配を求めている。（ｘ,ｙ）に位置する処理対象の画素の勾配強度Ｄ（ｘ,ｙ）は式（６）で求める。
【数５】
2014078808.tif 000007
【００２１】
勾配の算出方法には、ソーベルフィルタや、周辺画素の画素値の最大値と最小値の差分などの方法を用いても良い。また、輝度Ｉ（ｘ,ｙ）の勾配でなく、明度Ｖ（ｘ,ｙ）の勾配を計算しても良い。また、後述する（仮定１）を数値化した値や、白色度ｆ１（ｘ，ｙ）の勾配を求めてもよい。また、これらを組み合わせて使用しても良い。
【００２２】
各画素の光沢に関する仮定を数値化した評価値である光沢度Ｆ（ｘ，ｙ）を計算する（Ｓ１４）。本実施形態では、光沢度算出部１１０は、（仮定１）を式（７）のように数値化し、ｆ１（ｘ，ｙ）と表す。  
【数６】
2014078808.tif 000008
【００２３】
彩度Ｓ（ｘ,ｙ）、明度Ｖ（ｘ,ｙ）はそれぞれ（０．０〜１．０）の区間に正規化されているとする。ｆ１（ｘ，ｙ）がとりうる値は０．０〜１．０であり、彩度Ｓ（ｘ,ｙ）が０．０に近く、明度Ｖ（ｘ,ｙ）が１．０に近いほどｆ１（ｘ，ｙ）は大きい値となる。ｆ１（ｘ，ｙ）は白色に近い画素で高い値を持つため、ｆ１（ｘ，ｙ）を白色度と呼ぶこととする。ここで、式（７）の右辺を展開するとｆ１（ｘ，ｙ）＝ＭＩＮ（ｘ，ｙ）（Ｒ，Ｇ，Ｂ）となる。ＲＧＢの最小値を用いるだけで白色度ｆ１（ｘ，ｙ）を計算できる。そのため、算出するための計算コストを抑えることができ有用である。
【００２４】
ｆ１（ｘ，ｙ）を計算する際には、次式に示すように調整用の関数ｇ１を利用しても良い。
【数７】
2014078808.tif 000009
【００２５】
図４は、関数ｇ１の例を示す図である。図４に示す様な応答を示す関数ｇ１を利用して、ｆ１（ｘ，ｙ）を求めてもよい。  
調整用の関数を利用し応答を変更することで、白色度と強調量の間の調整が可能となる。例えば、白色度の高い画素を選択的に強調し、白色度が低い画素の不要な変化を防ぐことができる。
【００２６】
また、光沢度算出部１１０は、（仮定２）から求められる光沢度を式（９）で求める。  
【数８】
2014078808.tif 000010
【００２７】
ただし、勾配強度Ｄ（ｘ，ｙ）は０．０〜１．０の区間に正規化されているものとする。ここで、ｇ２は勾配強度が特定の値に近い程、画素に対し大きい重みづけを行う関数である。その特定の値を低〜中程度の値とすることで、（仮定２）に準じた光沢度ｆ２を求めることができる。本実施形態では、ｇ２として、正規分布状の指数関数を利用する例について説明する。このとき、ｆ２（ｘ，ｙ）は次式のように記述できる。
【数９】
2014078808.tif 000011
【００２８】
ここで、μｇ２、σ２ｇ２は、調整用のパラメータである。μｇ２は重みづけする勾配強度の平均を調整し、σ２ｇ２は重みの範囲を調整することができる。処理対象の画素の勾配強度Ｄがμｇ２に近い程ｆ２の値が大きくなる。
【００２９】
光沢度算出部１１０は、ｆ1（ｘ，ｙ）、ｆ２（ｘ，ｙ）から光沢度Ｆ（ｘ，ｙ）を式（１１）から求める。
【数１０】
2014078808.tif 000012
【００３０】
補正量算出部３００は、光沢度Ｆ（ｘ，ｙ）を元に処理対象の画素の画素値の補正量を算出する（Ｓ１５）。本実施形態では、光沢度に基づいて補正量を算出し、入力された輝度信号（ＹＣｂＣｒのＹ）に加算することで光沢を強調する構成について例示する。ただし、これに限るものではない。例えば、光沢度に基づいて、輝度信号を定数倍するような補正量を算出する構成であってもよい。また、光沢を強調する構成だけではなく光沢を抑えるような構成であっても構わない。本実施形態では、補正量をγ×Ｆ（ｘ，ｙ）×Ｙｍａｘとする。Ｙｍａｘは輝度信号値の取りうる最大値をあらわす。ＹＣｂＣｒ［ＢＴ.６０９］（８ｂｉｔ）の場合はＹｍａｘ＝２３５である。また、γは補正量を調整するためのゲインパラメータである。
【００３１】
変換部２００は、補正量に従って画素値を変換する（Ｓ１６）。補正量に基づいて光沢を強調した輝度信号値Ｙ’（ｘ，ｙ）を、式（１２）に従い算出する。
【数１１】
2014078808.tif 000013
【００３２】
なお、本実施形態のＹｏｕｔ（ｘ，ｙ）は、輝度値の階調が明部でつぶれることを防ぐために、図５に示す様な０．５次関数を用いてＹｏｕｔ（ｘ，ｙ）を求めることで、出力画像の諧調性を補償する。図５に示すような２点（ｌｉｎ，ｌｏｕｔ）、（ｈｉｎ，ｈｏｕｔ）を指定すると、諧調補償後の輝度信号Ｙｏｕｔ（ｘ，ｙ）は式（１２）で算出される。
【数１２】
2014078808.tif 000014
【００３３】
ただし、  
【数１３】
2014078808.tif 000015
【００３４】
である。上記の補償方法は一例であり、異なる構成であっても構わない。光沢度の高い画素値の輝度を強調することで、輝度値が高い場合に階調性が失われ白つぶれする場合がある。本構成によって、上記した白潰れを補正することが可能となる。なお、階調の補償を行う構成は必須の構成ではなく、補償を行わない構成であってもよい。
【００３５】
上記説明では、輝度信号を変換する例について述べたが、目的に応じて色差信号を変換させても良い。ＣｂＣｒの変換式の例を式（１４）（１５）に示す。
【数１４】
2014078808.tif 000016
【００３６】
右辺第２項が補正量である。また、λは色差の増減量を調整するパラメータである。式（１４）、（１５）に従ってＣｂＣｒ値を増減させることにより、入力画像において彩度が高い画素の鮮やかさを保ったまま、光沢感を強調させることができる。
【００３７】
以上の動作で、一つの画素に対する処理を終わり、入力画像のすべての画素に対してＳ１１〜Ｓ１６を繰りかえす。
【００３８】
また、図２は本実施形態の算出部１００の変形例を示す図である。図1に示した算出部１００を図２に示された算出部１００に置き換えればよい。本変形例の場合、光沢度算出部１１０は、彩度と明度から光沢度を算出する。その場合、（仮定１）を用い、Ｆ（ｘ，ｙ）＝ｆ１（ｘ，ｙ）とすればよい。
【００３９】
近年、テレビやデジタルカメラなどデジタル製品に、画像処理を行うためのハードウェアが搭載されるようになった。しかし、一般的なデジタル製品の場合、これらハードウェアの計算資源は潤沢ではなく、少ない計算量で高い効果を発揮する画像処理技術が必要とされている。特許文献１の手法を用いて画像中の物体の光沢感を変更する際には、画像中の物体の領域を検出し、学習したモデルに基づいて彩度など画像特性の変更量を算出する必要がある。また、特許文献２の手法を用いて画像中の物体の光沢感を変更する際には、各成分の分離を行うために、画像中の広い範囲を繰り返し参照する必要があった。  
本実施形態によれば、彩度・明度・勾配強度など、簡便に計算可能な画像特徴を用いて、光沢を制御した画像を生成することができる。
【００４０】
（第２の実施形態）  
図６は、本実施形態の画像処理装置を示す図である。本実施形態では第１の実施形態と比較し、補正度算出部４００をさらに備える点が異なる。補正度算出部４００は、算出部４０１と、算出部４０２と、合成部４１０を備える。
【００４１】
補正度算出部４００は、光沢を抑制する補正量を算出する。この補正量は、出力画像の見えを調整するために使用される。  
算出部４０１は、画像全体の白色度を参照し、光沢の補正量を抑制する補正度を算出する。算出部４０２は、肌色の画素を検出し、光沢の補正量を抑制する補正度を算出する。合成部４１０は、算出部４０１、算出部４０２の補正度を合成した補正度を算出する。
【００４２】
次に本実施形態の画像処理装置の動作を説明する。算出部４０１、算出部４０２の二つを備える構成について説明するが、これに限るものではない。目的に応じた補正度を算出する算出部を追加しても良い。例えば、文字の可読性保持を目的として、画像中の文字の領域の光沢の補正量を抑制する補正度を算出しても良い。  
図３は本実施形態の画像処理装置のフローチャートである。図３の例とは、補正度算出部４００が補正度を算出する（Ｓ８１）点と、変換部２００が、補正度を考慮した変換を行う点（Ｓ８２）が異なる。これらの相違点のみ以下説明を行う。  
算出部４０１は、画像全体の白色度より補正量を抑制する補正度を算出する。一般に、光沢領域（光が反射した領域）は物体表面に部分的に生じる。そのため、光沢感のある物体を含む画像が入力された場合には、高い白色度を持つ画素の割合が全体の画素数に対して少なくなる。一方、多くの画素が高い白色度を持つ場合は、「物体に非常に強い照明があたっている」、「白色の物体が画像全体を占めている」などのケースが考えられる。このようなケースでは、光沢強調処理を行う必要がない場合が多い。
【００４３】
本実施形態では、算出部４０１は、画像全体の白色度ｆ１（ｘ，ｙ）の平均値を用いて、補正量を抑制する補正度ｃ１を式（１６）から算出する。
【数１５】
2014078808.tif 000017
【００４４】
ここで、ｗは入力画像の横方向の画素数、ｈは縦方向の画素数である。ｃ１は０．０〜１．０の値をとり、全ての画素が高い白色度を持つ場合にはｃ１は０．０に近づく。
【００４５】
平均値算出に際して、参照しない範囲を設けても良い。図８に示すように、それぞれΔｗ、Δｈの幅の領域を参照しないものとすると、補正度ｃ１は次式のようにあらわせる。
【数１６】
2014078808.tif 000018
【００４６】
参照範囲の調整機能は、特に放送波の場合に有用である。放送波の場合、「レターボックス」、「サイドパネル」と呼ばれる、アスペクト比調整のための黒枠が表示されることがある。上記の場合に、参照範囲を調整することにより、黒枠の有無に対して頑健に補正を行うことができる。Δｗ、Δｈの値は適切な値をあらかじめ決定しておく。もしくは、画像より推定してもよい。
【００４７】
ここで、入力が動画像の場合を考える。時刻tの画像を用いて補正度を計算し、同じく時刻tの画像の補正量を補正するためには、画像一枚分の情報を保持するためのメモリが必要となる。上記のような大容量のメモリを利用できない場合は、時刻ｔ−１（過去）の画像を用いて補正度ｃ１を算出する。また、ｃ１の時間方向の応答を滑らかにするためのフィルタを導入しても良い。本実施形態では、入力が動画像の場合には、時刻ｔの補正度を次式で算出する。
【数１７】
2014078808.tif 000019
【００４８】
ここで、ｃｔ−１１は時刻ｔ−１の補正量、ｆｔ−１１（ｘ，ｙ）は時刻ｔ−１の画像の白色度をあらわす。また、βは時間変化の急峻さを調整するパラメータである。βを０．０に近づけるほど変化は緩やかなものになる。一方、βを１．０にすれば、時刻ｔ−１の画像のみを参照することとなり、変化は急峻なものとなる。
【００４９】
算出部４０２は、肌色の画素を検出し、補正量を抑制する補正度を算出する。人の顔のような物体の場合、皮脂感が強調されるなど、光沢強調効果が見えとして好ましくない場合がある。そのため、肌領域に対して光沢強調効果を抑制する機能は実用上有用である。本実施形態では、「ある画素が肌色である確率」を肌色度ｆｓｋｉｎ（ｘ，ｙ）と定義し、肌色度が高い画素の補正量を補正する補正度Ｃ２（ｘ，ｙ）を算出する。
【００５０】
本実施形態では、入力Ｃｂ,Ｃｒの信号値に注目する。一般的な肌色のＣｂ,Ｃｒ値が正規分布に従うと仮定すると、ある画素が肌色である確率ｐｓｋｉｎ（ｘ，ｙ）は次式で計算できる。
【００５１】
【数１８】
2014078808.tif 000020
【００５２】
ここで、Ｃｏｌ（ｘ，ｙ）＝（Ｃｂ（ｘ，ｙ），Ｃｒ（ｘ，ｙ））Ｔである。また、μ、Σはそれぞれ、肌色のＣｂ,Ｃｒ値の平均ベクトルと分散共分散行列である。また、Ｚは正規化定数である。μ、Σは、肌が写っている画像データを相当数用意し、それら画像データの統計をとることにより推定することができる。また、パラメータに関する知見があれば、それを反映させても良い。この時、本実施形態では、肌色度ｆｓｋｉｎ（ｘ，ｙ）を次式で定義する。
【数１９】
2014078808.tif 000021
【００５３】
ここで、ｆ３（ｘ，ｙ）は０．０〜１．０の値をもち、１．０に近いほど肌色である確率が高いことを表す。
【００５４】
以上より、補正度Ｃ２（ｘ，ｙ）は次式で計算できる。
【数２０】
2014078808.tif 000022
【００５５】
本実施形態では、肌色の分布に関してＣｂ、Ｃｒ値に着目したが、これに限るものではない。例えば、Ｙ値を含む分布を推定しても良いし、他の色表現を用いても構わない。また、本実施形態ではガウス分布を用いて肌色度を算出したが、サポートベクターマシンのような識別機を用いて肌色度を算出しても良い。
【００５６】
合成部３１０では、算出された補正度を元に、補正量算出部３００で使用する補正度Ｃ（ｘ，ｙ）を画素ごとに算出する。本実施形態では、補正度Ｃ（ｘ，ｙ）を次式で計算する。
【００５７】
Ｃ（ｘ，ｙ）＝ｃ１（ｘ、ｙ）×ｃ２（ｘ、ｙ）
また、次式に示すように、各補正度の応答を０．０〜１．０の間で増減させる関数を利用してもよい。
【数２１】
2014078808.tif 000023
【００５８】
変換部２００では、本実施形態では補正度Ｃ（ｘ，ｙ）を加味して、強調後の輝度信号値Ｙ’の算出と諧調補償を次式に従い計算する。
【数２２】
2014078808.tif 000024
【００５９】
式（２３）の挙動について説明する。例えば、肌色度が高い画素では補正度Ｃ（ｘ，ｙ）は０．０に近づくいため、式（２３）に基づいて補正量を算出すれば、肌の領域の補正量を選択的に弱める効果が期待できる。また、式（２４）に注目する。補正度が１．０に近い場合は、輝度信号に加算される補正量が大きくなる。その場合は式に従って諧調を丸め、補償する。一方、補正度が０．０に近い場合は、輝度信号に加算される補正量は小さいため、入力信号に近い値を出力し、不要な諧調変化を防ぐ。
【００６０】
本実施形態によれば、彩度・明度・勾配強度など、簡便に計算可能な画像特徴のみを用いて、光沢を強調した画像を生成することができる。さらに、白色度や肌色度などに応じて、補正量の抑制をおこなうことで、最終的な画像の見えを補正することが可能となる。
【００６１】
これまで、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６２】
算出部１００、彩度算出部１０１、明度算出部１０２、勾配算出部１０３、光沢度算出部１１０、補正量算出部３００、補正度算出部４００、算出部４０１、算出部４０２、合成部４１０
【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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