(57)【要約】  この画像補正装置は、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出し、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する。そして、画像補正装置は、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出し、算出した領域に基づいて入力画像のコントラストを補正する。
2009072207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力画像のコントラストを補正する画像補正装置であって、
前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、
前記特徴値算出手段により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定手段と、
前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出手段と、
を備えたことを特徴とする画像補正装置。
【請求項２】
前記特徴値算出手段は、前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度または最頻値を算出し、
前記境界決定手段は、前記特徴値算出手段により算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定し、
前記補正量算出手段は、前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手段により決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、前記境界決定手段により決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項３】
前記境界決定手段は、前記特徴値算出手段により算出された入力画像の平均明度または最頻値が第一の閾値以下の場合には、前記第一の閾値を変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第一の閾値より大きくかつ第二の閾値より小さい場合には、前記平均明度または最頻値を前記変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第二の閾値以上の場合には、前記第二の閾値を変曲点として決定することを特徴とする請求項２に記載の画像補正装置。
【請求項４】
前記補正量算出手段は、前記入力画像の分散値をさらに算出し、算出した分散値が大きい場合には、湾曲度の大きい補正曲線を算出し、算出した分散値が小さい場合には、湾曲度の小さい補正曲線を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項５】
前記補正量算出手段により算出された領域または補正曲線を用いて、前記入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する補正手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像補正装置。
【請求項６】
入力された入力画像のコントラストを補正することをコンピュータに実行させる画像補正プログラムであって、
前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する特徴値算出手順と、
前記特徴値算出手順により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定手順と、
前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手順により決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、前記境界決定手順により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像補正プログラム。
【請求項７】
前記特徴値算出手順は、前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度または最頻値を算出し、
前記境界決定手順は、前記特徴値算出手順により算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定し、
前記補正量算出手順は、前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手順により決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、前記境界決定手順により決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出することを特徴とする請求項６に記載の画像補正プログラム。
【請求項８】
前記境界決定手順は、前記特徴値算出手順により算出された入力画像の平均明度または最頻値が第一の閾値以下の場合には、前記第一の閾値を変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第一の閾値より大きくかつ第二の閾値より小さい場合には、前記平均明度または最頻値を前記変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第二の閾値以上の場合には、前記第二の閾値を変曲点として決定することを特徴とする請求項７に記載の画像補正プログラム。
【請求項９】
前記補正量算出手順は、前記入力画像の分散値をさらに算出し、算出した分散値が大きい場合には、湾曲度の大きい補正曲線を算出し、算出した分散値が小さい場合には、湾曲度の小さい補正曲線を算出することを特徴とする請求項６に記載の画像補正プログラム。
【請求項１０】
前記補正量算出手順により算出された領域または補正曲線を用いて、前記入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する補正手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項６〜９のいずれか一つに記載の画像補正プログラム。
【請求項１１】
入力された入力画像のコントラストを補正することに適した画像補正方法であって、
前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する特徴値算出工程と、
前記特徴値算出工程により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定工程と、
前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定工程により決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、前記境界決定工程により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出工程と、
を含んだことを特徴とする画像補正方法。
【請求項１２】
前記特徴値算出工程は、前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度または最頻値を算出し、
前記境界決定工程は、前記特徴値算出工程により算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定し、
前記補正量算出工程は、前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定工程により決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、前記境界決定工程により決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出することを特徴とする請求項１１に記載の画像補正方法。
【請求項１３】
前記境界決定工程は、前記特徴値算出手順により算出された入力画像の平均明度または最頻値が第一の閾値以下の場合には、前記第一の閾値を変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第一の閾値より大きくかつ第二の閾値より小さい場合には、前記平均明度または最頻値を前記変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第二の閾値以上の場合には、前記第二の閾値を変曲点として決定することを特徴とする請求項１２に記載の画像補正方法。
【請求項１４】
前記補正量算出工程は、前記入力画像の分散値をさらに算出し、算出した分散値が大きい場合には、湾曲度の大きい補正曲線を算出し、算出した分散値が小さい場合には、湾曲度の小さい補正曲線を算出することを特徴とする請求項１１に記載の画像補正方法。
【請求項１５】
前記補正量算出工程により算出された領域または補正曲線を用いて、前記入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する補正工程をさらに含んだことを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか一つに記載の画像補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力された入力画像のコントラストを補正する画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、動画、静止画を問わず、高品質な元画像に対する色補正の一つとして、コントラスト補正が利用されている。このコントラスト補正は、画像中の暗い領域をより暗く、明るい領域をより明るくすることによって画像の明暗を強調し、メリハリのきいた画像を得るために行われる補正である。【０００３】
このようなコントラスト補正は、画像中の画素値の極大点や極小点（黒や白領域）に着目して補正を行うことが一般的に行われているが、最近では、明暗の強調を強く補正するとともにメリハリ感も高く補正するために、Ｓ字カーブを用いた補正が行われている。このＳ字カーブによる補正においては、画像のどの部分を暗く／明るくするかの調整をＳ字の変曲点を調整することにより行うことができる。そこで、このＳ字カーブを用いたコントラスト補正において、明暗の強調を強く補正するとともにメリハリ感も高く補正するために、変曲点を決定する様々な技術が開示されている。【０００４】
例えば、特許文献１（特開２００６−１３８６３号公報）では、入力された入力画像を構成する各ライン内の極大値と極小値を検出し、両値の中間値を元にＳ字補正カーブの変曲点を決定したり、ブロック内各ライン極大値の平均および各ライン極小値の平均から平均的な中間値を求めて変曲点を決定する画像補正装置が開示されている。【０００５】
また、特許文献２（特開平８−００９１９７号公報）では、入力された入力画像における１画面の輝度信号のヒストグラムを用いて、当該ヒストグラムにおける白／黒レベルの範囲が小さい場合に、白／黒レベルの範囲の最低度数と基準度数との差分に基づいて、Ｓ字補正カーブの変曲点を決定する画像補正装置が開示されている。【０００６】
また、特許文献３（特開平７−３８７７９号公報）では、ガンマ補正カーブを複数備えておき、入力された画像のピーク輝度に基づいて補正カーブを選択し、選択した補正カーブを用いて入力画像を補正する画像補正装置が開示されている。【０００７】
【特許文献１】特開２００６−１３８６３号公報
【特許文献２】特開平８−００９１９７号公報
【特許文献３】特開平７−３８７７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記した従来の技術では、ノイズの影響を大きく受けるために変曲点の決定が正確でなく、その結果、コントラスト補正の精度が低くなる場合があるという課題があった。【０００９】
具体的には、従来技術においては、画像やラインの中での極大値と極小値を検出し、該極大値と極小値との中間値に基づいて変曲点を決定することが行われているため、極一部に存在する極大値や極小値（＝ノイズである場合がある）に影響を受けるため、ノイズ影響を受けやすい。また、画像内の画素値に偏りがある場合（最頻が中央値と異なる場合）、上記技術による補正では、本来であれば補正が必要ない画素に補正が掛かりすぎ、出力画像が不自然になる場合がある。【００１０】
例えば、図１４（ａ）と（ｂ）の元画像は大体同じだが、（ｂ）の元画像は、（ａ）の元画像より局部が暗い。このような場合に従来の手法でコントラスト補正を行った場合、補正カーブの変曲点は局部の特徴値より算出するので、元画像はほぼ同じであるが、補正した画像はかなり異なり、少なくともどちらが一方は画質が悪く、コントラスト補正性能が不十分である。【００１１】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正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】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本装置は、入力された入力画像のコントラストを補正する画像補正装置であって、前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、前記特徴値算出手段により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定手段と、前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出し、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定し、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出するので、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施例１に係る画像補正装置の概要と特徴を説明するための図である。
【図２】図２は、実施例１に係る画像補正装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図４】図４は、分散値ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】図５は、変曲点算出の例を示す図である。
【図６】図６は、変曲点算出の例を示す図である。
【図７】図７は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る画像補正装置におけるコントラスト補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、スプライン補間による補正曲線の算出例を示す図である。
【図１０】図１０は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図１１】図１１は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図１２】図１２は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図１３】図１３は、画像補正プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。
【図１４】図１４は、従来技術を説明するための図である。
【符号の説明】
【００１５】
１０  画像補正装置
１１  入力Ｉ／Ｆ部
１２  出力Ｉ／Ｆ部
１３  補正カーブＤＢ
１４  分散値ＤＢ
１５  補正カーブ生成部
１５ａ  特徴量算出部
１５ｂ  境界決定部
１５ｃ  補正量算出部
１６  補間部
１７  補正部
１００  コンピュータシステム
１０１  ＲＡＭ
１０２  ＨＤＤ
１０２ａ  補正カーブテーブル
１０３  ＲＯＭ
１０３ａ  特徴量算出プログラム
１０３ｂ  境界決定プログラム
１０３ｃ  補正量算出プログラム
１０３ｄ  補正プログラム
１０４  ＣＰＵ
１０４ａ  特徴量算出プロセス
１０４ｂ  境界決定プロセス
１０４ｃ  補正量算出プロセス
１０４ｄ  補正プロセス
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例で用いる主要な用語、本実施例に係る画像補正装置の概要および特徴、画像補正装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。
【実施例１】
【００１７】
［用語の説明］
まず最初に、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「画像補正装置（請求の範囲に記載の「画像補正装置」に対応する。）」とは、外部装置などからネットワークを介して動画や静止画などの入力画像を受け付け、受け付けた入力画像から算出した入力画像を高品質に補正する補正量に基づいて、入力画像を補正する装置のことである。なお、入力画像を受け付ける手法としては、ネットワークを介してだけでなはなく、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体から受け付けることもできる。【００１８】
［画像補正装置の概要および特徴］
次に、図１を用いて、実施例１に係る画像補正装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る画像補正装置の概要と特徴を説明するための図である。【００１９】
図１に示すように、この画像補正装置は、入力された入力画像のコントラストを補正して、高画質な画像を生成することを概要とするものであり、特に、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である点に主たる特徴がある。【００２０】
この主たる特徴について具体的に説明すると、画像補正装置は、入力された入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する（図１の（１）参照）。具体的に例を挙げれば、画像補正装置は、入力された１フレーム分の入力画像の各画素を参照して、各画素の画素値（明度、輝度）を算出し、算出した各画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する。例えば、画像補正装置は、５００万画素の入力画像を受け付けた場合、５００万の各画素の画素値（明度、輝度）を算出して平均的な明るさを示す特徴値（例えば、平均明度や最頻値など）を算出する。【００２１】
そして、画像補正装置は、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する（図１の（２）参照）。具体的に例を挙げれば、画像補正装置は、算出された入力画像の特徴値である平均明度や最頻値などと予め定めた閾値との比較などにより、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する。例えば、コントラスト補正量を決定するのに補正曲線（Ｓ字カーブ、補正カーブ）を用いる場合、画像補正装置は、算出された入力画像の特徴値である平均明度や最頻値などと予め定めた閾値との比較などにより、入力画素値「０」に対して出力画素値「０」となる直線上の位置に存在する補正曲線における変曲点の位置を、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として決定する。【００２２】
続いて、画像補正装置は、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する（図１の（３）参照）。具体的に例を挙げれば、画像補正装置は、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域を指数関数などを用いて決定するとともに、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域を指数関数などを用いて決定する。【００２３】
その後、画像補正装置は、図１の（３）で生成したコントラスト補正量を決定する補正曲線などの領域を用いて、入力画像の各画素に対応する補正後の画素値を決定して、入力画像全体のコントラストを補正する。【００２４】
このように、実施例１に係る画像補正装置は、入力画像の明度に応じて、コントラスト補正量を決定する領域（または、補正曲線）の境界（または、変曲点）を柔軟に変動させて、入力画像の暗部と明部とのメリハリ補正の切り分けを制御することができる結果、上記した主たる特徴のごとく、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。【００２５】
［画像補正装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した画像補正装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る画像補正装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、この画像補正装置１０は、入力Ｉ／Ｆ部１１と、出力Ｉ／Ｆ部１２と、補正カーブＤＢ１３と、分散値ＤＢ１４と、補正カーブ生成部１５と、補間部１６と、補正部１７とから構成される。【００２６】
入力Ｉ／Ｆ部１１は、外部または記憶媒体などから入力画像を受け付ける。具体的に例を挙げれば、入力Ｉ／Ｆ部１１は、後述する補正カーブ生成部１５と補正部１７と接続され、外部または記憶媒体などから１フレームずつ入力画像を受け付けて、接続される補正カーブ生成部１５と補正部１７とにそれぞれ出力する。【００２７】
出力Ｉ／Ｆ部１２は、補正された出力画像を接続される各種装置に出力する。具体的に例を挙げれば、出力Ｉ／Ｆ部１２は、後述する補正部１７に接続され、コントラスト補正された画像を補正部１７から受け付けて、レンジ補正を行うレンジ補正装置や各種画像処理を行う画像処理装置に出力する。【００２８】
補正カーブＤＢ１３は、入力画像のコントラスト補正量を決定する領域を記憶する。具体的に例を挙げれば、補正カーブＤＢ１３は、補正カーブ生成部１５と補間部１６とに接続され、図３に示すように、補正カーブ生成部１５により生成された補正カーブであるＳ字カーブを記憶する。この補正カーブＤＢ１３に記憶される補正カーブは、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられ入力画像の各画素値に対応付けて、出力する（補正する）画素値が対応付けられている。なお、図３は、補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。【００２９】
分散値ＤＢ１４は、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する際に使用される分散値を記憶する。具体的に例を挙げれば、分散値ＤＢ１４は、図４に示すように、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた入力画像の各画素値の合計、つまり、入力画像の分散値を示す「分散値」に対応付けて、予め算出した変曲点を算出する際に使用する指数関数のパラメータを示す「ａｌｐｈａ値」と「ｂｅｔａ値」とを記憶する。例えば、分散値ＤＢ１４は、「分散値、ａｌｐｈａ値、ｂｅｔａ値」として「０〜２０００、１．８、０．５６」や「１０００１〜２００００、１．３、０．７７」などと記憶する。なお、この分散値ＤＢ１４は、必須の処理部ではなく、指数関数のみから補正カーブを算出することもできる。また、図４は、分散値ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。【００３０】
補正カーブ生成部１５は、入力画像における各画素の各画素値において、暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、特徴量算出部１５ａと、境界決定部１５ｂと、補正量算出部１５ｃとを備える。【００３１】
特徴量算出部１５ａは、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する。具体的に例を挙げれば、特徴量算出部１５ａは、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた１フレーム分の入力画像の各画素を参照して、各画素の画素値（明度、輝度）を算出し、算出した各画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度や最頻値を算出して、後述する境界決定部１５ｂに出力する。例えば、特徴量算出部１５ａは、５００万画素の入力画像を受け付けた場合、５００万の各画素の画素値（明度、輝度）を算出して平均的な明るさを示す特徴値として平均明度や最頻値などを算出して境界決定部１５ｂに出力する。【００３２】
境界決定部１５ｂは、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する。具体的に例を挙げれば、境界決定部１５ｂは、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定する。【００３３】
例えば、境界決定部１５ｂは、図５の（１）に示すように、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度と閾値（Ｔｈ１、Ｔｈ２）との比較によって変曲点を決定する。この場合、境界決定部１５ｂは、図５の（２）に示すように、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度が閾値（Ｔｈ１）より小さい場合には、変曲点を「Ｔｈ１」と決定し、平均明度が閾値（Ｔｈ１）よりも大きく閾値（Ｔｈ２）よりも小さい場合には、算出された平均明度を変曲点と決定し、平均明度が閾値（Ｔｈ２）よりも大きい場合には、変曲点を「Ｔｈ２」と決定する。【００３４】
また、例えば、境界決定部１５ｂは、図６の（１）に示すように、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度と、分散値ＤＢ１４に記憶される分散値とに基づいて、変曲点を決定することもできる。この場合、境界決定部１５ｂは、入力画像の分散値を算出するとともに、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度が「１２８」より小さい場合、図６の（１）と（２）に示すように、算出された分散値に対応するパラメータ「ａｌｐｈａ」を分散値ＤＢ１４から取得して、変曲点を算出する。また、境界決定部１５ｂは、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度が「１２８」より大きい場合、図６の（１）に示すように、算出された分散値に対応するパラメータ「ｂｅｔａ」を分散値ＤＢ１４から取得して、変曲点を算出する。なお、図５と図６は、変曲点算出の例を示す図である。【００３５】
補正量算出部１５ｃは、入力画像における各画素の各画素値において、境界決定部１５ｂにより決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、境界決定部１５ｂにより決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する。具体的に例を挙げれば、補正量算出部１５ｃは、入力画像における各画素の各画素値において、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出して、補正カーブＤＢ１３に格納する。なお、この際、補正量算出部１５ｃは、境界決定部１５ｂにより算出された分散値が大きい場合には、湾曲度の大きい補正曲線を算出し、境界決定部１５ｂにより算出された分散値が小さい場合には、湾曲度の小さい補正曲線を算出する。【００３６】
例えば、補正量算出部１５ｃは、境界決定部１５ｂにより算出された変曲点と、分散値ＤＢ１４から取得した境界決定部１５ｂにより算出された入力画像の分散値に対応するパラメータ（ａｌｐｈａ値、ｂｅｔａ値）とに基づいた図７の（１）に示す算出式を用いて、図７の（２）に示すように、境界決定部１５ｂにより算出された変曲点を境界として、変曲点より小さい画素値に対しては暗くなる「ガンマ＝α」曲線と、変曲点より大きい画素値に対しては明るくなる「ガンマ＝β」曲線を決定する。なお、図７は、補正曲線算出の例を示す図である。【００３７】
補間部１６は、補正量算出部１５ｃにより算出された補正カーブの補間を行う。具体的に例を挙げれば、基本的には、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた１フレームの入力画像ごとに補正カーブを作成して、コントラスト補正を行う。ところが、より処理を高速化するために、１０フレームごとに補正カーブを作成して、コントラスト補正を行うような場合、補間部１６は、補正カーブＤＢ１３に格納される補正カーブを参照し、次の補正カーブが格納されるまでの２フレーム目から９フレーム目までの間、先行するフレーム用に作成された補正カーブ（例えば、処理対象フレームが２フレーム目なら１フレーム用に作成された補正カーブ、処理対象フレームが７フレーム目なら６フレーム用に作成された補正カーブ）に対して線形補間などの補間処理を行って、補間処理を行った補正カーブを後述する補正部１７に出力する。なお、この補間部１６は、必須の処理部ではなく、入力された入力画像ごとに毎回作成された補正カーブを用いてコントラスト補正を行ってもよい。【００３８】
補正部１７は、補間部１６により算出された領域または補正曲線を用いて、入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する。具体的に例を挙げれば、補正部１７は、補間部１６により入力された補正カーブを用いて、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた１フレームの入力画像の各画素の画素値に対応する補正後の画素値（出力画素値）を算出することで、受け付けられた入力画像に対してコントラスト補正を行い、その結果を出力Ｉ／Ｆ部１２に出力する。【００３９】
［画像補正装置による処理］
次に、図８を用いて、画像補正装置による処理を説明する。図８は、実施例１に係る画像補正装置におけるコントラスト補正処理の流れを示すフローチャートである。【００４０】
図８に示すように、入力画像が入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられると（ステップＳ１０１肯定）、画像補正装置１０の特徴量算出部１５ａは、入力された画像の各画素をスキャンする（ステップＳ１０２）。【００４１】
そして、特徴量算出部１５ａは、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度を算出する（ステップＳ１０３）。なお、特徴値として算出されるものは、明度の平均値に限らず最頻値など、入力画像を区別することができる特徴を示すものであればよい。【００４２】
その後、画像補正装置１０の境界決定部１５ｂは、特徴量算出部１５ａにより算出された平均明度が閾値「Ｔｈ１」よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０４）。そして、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ１」よりも小さい場合（ステップＳ１０４肯定）、境界決定部１５ｂは、閾値「Ｔｈ１」を変曲点として決定する（ステップＳ１０５）。【００４３】
一方、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ１」よりも大きい場合（ステップＳ１０４否定）、境界決定部１５ｂは、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ２」よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０６）。【００４４】
そして、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ２」よりも小さい場合（ステップＳ１０６肯定）、境界決定部１５ｂは、算出された「平均明度」を変曲点として決定し（ステップＳ１０７）、また、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ２」よりも大きい場合（ステップＳ１０６否定）、閾値「Ｔｈ２」を変曲点として決定する（ステップＳ１０８）。なお、このステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理は、図５で説明した手法を例として説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、図６で説明した手法を用いてもよい。【００４５】
その後、補正量算出部１５ｃは、入力画像における各画素の各画素値において、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出して、補正カーブＤＢ１３に格納する（ステップＳ１０９）。【００４６】
そして、補間部１６は、補正カーブＤＢ１３に格納される補正カーブを参照して、必要ならば補正カーブを補間して補正部１７に通知し、補正部１７は、補間部１６により算出された領域または補正曲線を用いて、入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する（ステップＳ１１０）。なお、ステップＳ１０９の処理では、必ずしも補間処理を行う必要はない。【００４７】
［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出し、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定し、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出するので、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。【００４８】
また、実施例１によれば、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度または最頻値を算出し、算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定し、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出するので、入力画像の明るさに応じて補正量を決定することができる結果、コントラスト補正を正確に行うことが可能である。【００４９】
また、実施例１によれば、算出された入力画像の平均明度または最頻値が第一の閾値以下の場合には、第一の閾値を変曲点として決定し、平均明度または最頻値が第一の閾値より大きくかつ第二の閾値より小さい場合には、平均明度または最頻値を変曲点として決定し、平均明度または最頻値が第二の閾値以上の場合には、第二の閾値を変曲点として決定するので、暗すぎるまたは明るすぎるといった偏った補正曲線の算出を防止することができる結果、コントラスト補正をより正確に行うことが可能である。【００５０】
また、実施例１によれば、入力画像の分散値をさらに算出し、算出した分散値が大きい場合には、湾曲度の大きい補正曲線を算出し、算出した分散値が小さい場合には、湾曲度の小さい補正曲線を算出するので、入力画像の全体的な明度（輝度）に応じて、適切なコントラスト補正を行うことが可能である。【００５１】
また、実施例１によれば、算出された領域または補正曲線を用いて、入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正するので、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。
【実施例２】
【００５２】
ところで、実施例１では、入力画像の各画素値から算出した変曲点を境界として、指数関数を用いて補正カーブを算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、指数関数以外にも様々な手法を用いて補正カーブを算出することができる。【００５３】
例えば、図９に示すように、変曲点を算出した後にスプライン補間により補正カーブを算出することもできる。ここでのスプライン補間は、平面上の複数の点に番号をつけ、各点（節点）を直線でつないでいく１次のスプライン曲線でもよく、各節点を３次関数でつないだものは３次のスプライン曲線でもよい。なお、図９は、スプライン補間による補正曲線の算出例を示す図である。【００５４】
また、例えば、図１０の（１）に示すように、予め補正曲線を保持しておき、補正曲線の湾曲度を「Ｚ」とした場合に、この湾曲度「Ｚ」と横軸「Ｘ（入力画素の画素値）」との関係は、図１０の（２）に示すような関係となる。このような場合に、実施例１でも用いたように、入力画像の画素値「Ｘ」と図１１の（１）に示すような指数関数の関係がある新たな変数「Ｘ１」を用意する。すると、この湾曲度「Ｚ」と出力画素値「Ｘ１」との関係を表すと、湾曲度「Ｚ」と入力画像の画素値「Ｘ」との関係で表した時の「Ｘ」と関数が交わる点がずれた図１１の（２）に示すような関係が存在することとなる。そして、この新たな変数「Ｘ１」を入力画素の画素値「Ｘ１」とした場合に、出力画素の画素値「Ｙ」との関係を示すと、図１２に示すように、変曲点がずれた新たな補正カーブを算出することができる。つまり、例えば、予め複数の新たな変数「Ｘ１」を用意しておき、入力画像の特徴値に適した新たな変数「Ｘ１」を取得し、取得した新たな変数「Ｘ１」を用いて、湾曲度「Ｚ」および補正曲線を算出することで、結果として、入力画像に適した変曲点を持つ補正カーブを算出することができる。なお、図１０〜図１２は、補正曲線算出の例を示す図である。
【実施例３】
【００５５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）補正処理、（２）システム構成等、（３）プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。【００５６】
（１）補正処理
例えば、実施例１では、１０フレームごとに補正カーブを算出し、その間は補間処理を行った補正カーブを用いてコントラスト補正を行う例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力画像ごとに毎回補正カーブを算出してコントラスト補正を行うこともできる。【００５７】
その場合、補正部１７は、補正カーブＤＢ１３に直接接続されていてもよく、また、補間部１６が補正カーブを補間することなく、補正カーブＤＢ１３から取得した補正カーブを補正部１７に出力するようにしてもよい。また、補間処理を行う例として、１０フレームごとに算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、現在の入力画像の平均明度と一つ前の入力画像の平均明度の差が大きい場合に、また、シーチェンジが発生した場合に、新たな補正カーブを算出するようにしてもよい。【００５８】
（２）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、入力画像の受付処理など）の全部または一部を手動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、図４〜図７など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。【００５９】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合（例えば、補間部と補正部を統合するなど）して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。【００６０】
（３）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムを他の実施例として説明する。【００６１】
図１３は、画像補正プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。図１３に示すように、コンピュータシステム１００は、ＲＡＭ１０１と、ＨＤＤ１０２と、ＲＯＭ１０３と、ＣＰＵ１０４とから構成される。ここで、ＲＯＭ１０３には、上記の実施例と同様の機能を発揮するプログラム、つまり、図１３に示すように、特徴量算出プログラム１０３ａと、境界決定プログラム１０３ｂと、補正量算出プログラム１０３ｃと、補正プログラム１０３ｄとがあらかじめ記憶されている。【００６２】
そして、ＣＰＵ１０４には、これらのプログラム１０３ａ〜１０３ｄを読み出して実行することで、図１３に示すように、特徴量算出プロセス１０４ａと、境界決定プロセス１０４ｂと、補正量算出プロセス１０４ｃと、補正プロセス１０４ｄとなる。なお、特徴量算出プロセス１０４ａは、図２に示した、特徴量算出部１５ａに対応し、同様に、境界決定プロセス１０４ｂは、境界決定部１５ｂに対応し、補正量算出プロセス１０４ｃは、補正量算出部１５ｃに対応し、補正プロセス１０４ｄは、補間部１６と補正部１７に対応する。【００６３】
また、ＨＤＤ１０２には、入力画像のコントラスト補正量を決定する領域を記憶する補正カーブテーブル１０２ａが設けられる。なお、補正カーブテーブル１０２ａは、図２に示した、補正カーブＤＢ１３に対応する。【００６４】
ところで、上記したプログラム１０３ａ〜１０３ｄは、必ずしもＲＯＭ１０３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータシステム１００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム１００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらに、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータシステム１００に接続される「他のコンピュータシステム」に記憶させておき、コンピュータシステム１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
以上のように、本発明に係る画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法は、入力された入力画像のコントラストを補正することに有用であり、特に、精度の高いコントラスト補正を行うことに適する。
【図１】
2009072207.tif 000003
【図２】
2009072207.tif 000004
【図３】
2009072207.tif 000005
【図４】
2009072207.tif 000006
【図５】
2009072207.tif 000007
【図６】
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【図７】
2009072207.tif 000009
【図８】
2009072207.tif 000010
【図９】
2009072207.tif 000011
【図１０】
2009072207.tif 000012
【図１１】
2009072207.tif 000013
【図１２】
2009072207.tif 000014
【図１３】
2009072207.tif 000015
【図１４】
2009072207.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成22年3月16日(2010.3.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された入力画像のコントラストを補正する画像補正装置であって、
前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、
前記特徴値算出手段により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定手段と、
前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出手段と、
を備えたことを特徴とする画像補正装置。
【請求項２】
前記特徴値算出手段は、前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度または最頻値を算出し、
前記境界決定手段は、前記特徴値算出手段により算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定し、
前記補正量算出手段は、前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手段により決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、前記境界決定手段により決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項３】
前記境界決定手段は、前記特徴値算出手段により算出された入力画像の平均明度または最頻値が第一の閾値以下の場合には、前記第一の閾値を変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第一の閾値より大きくかつ第二の閾値より小さい場合には、前記平均明度または最頻値を前記変曲点として決定し、前記平均明度または最頻値が第二の閾値以上の場合には、前記第二の閾値を変曲点として決定することを特徴とする請求項２に記載の画像補正装置。
【請求項４】
前記補正量算出手段により算出された領域または補正曲線を用いて、前記入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する補正手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像補正装置。
【請求項５】
入力された入力画像のコントラストを補正することをコンピュータに実行させる画像補
正プログラムであって、
前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値
を算出する特徴値算出手順と、
前記特徴値算出手順により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各
画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定手順と、
前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手順により決定された
境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定
する領域と、前記境界決定手順により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対
しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出手順
と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像補正プログラム。
【請求項６】
入力された入力画像のコントラストを補正することに適した画像補正方法であって、
前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値
を算出する特徴値算出工程と、
前記特徴値算出工程により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各
画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定工程と、
前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定工程により決定された
境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定
する領域と、前記境界決定工程により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対
しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出工程
と、
を含んだことを特徴とする画像補正方法。 
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、入力された入力画像のコントラストを補正する画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、動画、静止画を問わず、高品質な元画像に対する色補正の一つとして、コントラスト補正が利用されている。このコントラスト補正は、画像中の暗い領域をより暗く、明るい領域をより明るくすることによって画像の明暗を強調し、メリハリのきいた画像を得るために行われる補正である。
【０００３】
このようなコントラスト補正は、画像中の画素値の極大点や極小点（黒や白領域）に着目して補正を行うことが一般的に行われているが、最近では、明暗の強調を強く補正するとともにメリハリ感も高く補正するために、Ｓ字カーブを用いた補正が行われている。このＳ字カーブによる補正においては、画像のどの部分を暗く／明るくするかの調整をＳ字の変曲点を調整することにより行うことができる。そこで、このＳ字カーブを用いたコントラスト補正において、明暗の強調を強く補正するとともにメリハリ感も高く補正するために、変曲点を決定する様々な技術が開示されている。
【０００４】
例えば、特許文献１（特開２００６−１３８６３号公報）では、入力された入力画像を構成する各ライン内の極大値と極小値を検出し、両値の中間値を元にＳ字補正カーブの変曲点を決定したり、ブロック内各ライン極大値の平均および各ライン極小値の平均から平均的な中間値を求めて変曲点を決定する画像補正装置が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２（特開平８−００９１９７号公報）では、入力された入力画像における１画面の輝度信号のヒストグラムを用いて、当該ヒストグラムにおける白／黒レベルの範囲が小さい場合に、白／黒レベルの範囲の最低度数と基準度数との差分に基づいて、Ｓ字補正カーブの変曲点を決定する画像補正装置が開示されている。
【０００６】
また、特許文献３（特開平７−３８７７９号公報）では、ガンマ補正カーブを複数備えておき、入力された画像のピーク輝度に基づいて補正カーブを選択し、選択した補正カーブを用いて入力画像を補正する画像補正装置が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−１３８６３号公報
【特許文献２】特開平８−００９１９７号公報
【特許文献３】特開平７−３８７７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記した従来の技術では、ノイズの影響を大きく受けるために変曲点の決定が正確でなく、その結果、コントラスト補正の精度が低くなる場合があるという課題があった。
【０００９】
具体的には、従来技術においては、画像やラインの中での極大値と極小値を検出し、該極大値と極小値との中間値に基づいて変曲点を決定することが行われているため、極一部に存在する極大値や極小値（＝ノイズである場合がある）に影響を受けるため、ノイズ影響を受けやすい。また、画像内の画素値に偏りがある場合（最頻が中央値と異なる場合）、上記技術による補正では、本来であれば補正が必要ない画素に補正が掛かりすぎ、出力画像が不自然になる場合がある。
【００１０】
例えば、図１４（ａ）と（ｂ）の元画像は大体同じだが、（ｂ）の元画像は、（ａ）の元画像より局部が暗い。このような場合に従来の手法でコントラスト補正を行った場合、補正カーブの変曲点は局部の特徴値より算出するので、元画像はほぼ同じであるが、補正した画像はかなり異なり、少なくともどちらが一方は画質が悪く、コントラスト補正性能が不十分である。
【００１１】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正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】
【００１２】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本装置は、入力された入力画像のコントラストを補正する画像補正装置であって、前記入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する特徴値算出手段と、前記特徴値算出手段により算出された入力画像の特徴値に基づいて、前記入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する境界決定手段と、前記入力画像における各画素の各画素値において、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、前記境界決定手段により決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する補正量算出手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出し、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定し、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出するので、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本実施例で用いる主要な用語、本実施例に係る画像補正装置の概要および特徴、画像補正装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に本実施例に対する種々の変形例を説明する。
【実施例１】
【００１５】
［用語の説明］
まず最初に、本実施例で用いる主要な用語を説明する。本実施例で用いる「画像補正装置（請求の範囲に記載の「画像補正装置」に対応する。）」とは、外部装置などからネットワークを介して動画や静止画などの入力画像を受け付け、受け付けた入力画像から算出した入力画像を高品質に補正する補正量に基づいて、入力画像を補正する装置のことである。なお、入力画像を受け付ける手法としては、ネットワークを介してだけでなはなく、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体から受け付けることもできる。
【００１６】
［画像補正装置の概要および特徴］
次に、図１を用いて、実施例１に係る画像補正装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る画像補正装置の概要と特徴を説明するための図である。
【００１７】
図１に示すように、この画像補正装置は、入力された入力画像のコントラストを補正して、高画質な画像を生成することを概要とするものであり、特に、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である点に主たる特徴がある。
【００１８】
この主たる特徴について具体的に説明すると、画像補正装置は、入力された入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する（図１の（１）参照）。具体的に例を挙げれば、画像補正装置は、入力された１フレーム分の入力画像の各画素を参照して、各画素の画素値（明度、輝度）を算出し、算出した各画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する。例えば、画像補正装置は、５００万画素の入力画像を受け付けた場合、５００万の各画素の画素値（明度、輝度）を算出して平均的な明るさを示す特徴値（例えば、平均明度や最頻値など）を算出する。
【００１９】
そして、画像補正装置は、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する（図１の（２）参照）。具体的に例を挙げれば、画像補正装置は、算出された入力画像の特徴値である平均明度や最頻値などと予め定めた閾値との比較などにより、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する。例えば、コントラスト補正量を決定するのに補正曲線（Ｓ字カーブ、補正カーブ）を用いる場合、画像補正装置は、算出された入力画像の特徴値である平均明度や最頻値などと予め定めた閾値との比較などにより、入力画素値「０」に対して出力画素値「０」となる直線上の位置に存在する補正曲線における変曲点の位置を、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として決定する。
【００２０】
続いて、画像補正装置は、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する（図１の（３）参照）。具体的に例を挙げれば、画像補正装置は、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域を指数関数などを用いて決定するとともに、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域を指数関数などを用いて決定する。
【００２１】
その後、画像補正装置は、図１の（３）で生成したコントラスト補正量を決定する補正曲線などの領域を用いて、入力画像の各画素に対応する補正後の画素値を決定して、入力画像全体のコントラストを補正する。
【００２２】
このように、実施例１に係る画像補正装置は、入力画像の明度に応じて、コントラスト補正量を決定する領域（または、補正曲線）の境界（または、変曲点）を柔軟に変動させて、入力画像の暗部と明部とのメリハリ補正の切り分けを制御することができる結果、上記した主たる特徴のごとく、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。
【００２３】
［画像補正装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した画像補正装置の構成を説明する。図２は、実施例１に係る画像補正装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、この画像補正装置１０は、入力Ｉ／Ｆ部１１と、出力Ｉ／Ｆ部１２と、補正カーブＤＢ１３と、分散値ＤＢ１４と、補正カーブ生成部１５と、補間部１６と、補正部１７とから構成される。
【００２４】
入力Ｉ／Ｆ部１１は、外部または記憶媒体などから入力画像を受け付ける。具体的に例を挙げれば、入力Ｉ／Ｆ部１１は、後述する補正カーブ生成部１５と補正部１７と接続され、外部または記憶媒体などから１フレームずつ入力画像を受け付けて、接続される補正カーブ生成部１５と補正部１７とにそれぞれ出力する。
【００２５】
出力Ｉ／Ｆ部１２は、補正された出力画像を接続される各種装置に出力する。具体的に例を挙げれば、出力Ｉ／Ｆ部１２は、後述する補正部１７に接続され、コントラスト補正された画像を補正部１７から受け付けて、レンジ補正を行うレンジ補正装置や各種画像処理を行う画像処理装置に出力する。
【００２６】
補正カーブＤＢ１３は、入力画像のコントラスト補正量を決定する領域を記憶する。具体的に例を挙げれば、補正カーブＤＢ１３は、補正カーブ生成部１５と補間部１６とに接続され、図３に示すように、補正カーブ生成部１５により生成された補正カーブであるＳ字カーブを記憶する。この補正カーブＤＢ１３に記憶される補正カーブは、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられ入力画像の各画素値に対応付けて、出力する（補正する）画素値が対応付けられている。なお、図３は、補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【００２７】
分散値ＤＢ１４は、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する際に使用される分散値を記憶する。具体的に例を挙げれば、分散値ＤＢ１４は、図４に示すように、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた入力画像の各画素値の合計、つまり、入力画像の分散値を示す「分散値」に対応付けて、予め算出した変曲点を算出する際に使用する指数関数のパラメータを示す「ａｌｐｈａ値」と「ｂｅｔａ値」とを記憶する。例えば、分散値ＤＢ１４は、「分散値、ａｌｐｈａ値、ｂｅｔａ値」として「０〜２０００、１．８、０．５６」や「１０００１〜２００００、１．３、０．７７」などと記憶する。なお、この分散値ＤＢ１４は、必須の処理部ではなく、指数関数のみから補正カーブを算出することもできる。また、図４は、分散値ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【００２８】
補正カーブ生成部１５は、入力画像における各画素の各画素値において、暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、特徴量算出部１５ａと、境界決定部１５ｂと、補正量算出部１５ｃとを備える。
【００２９】
特徴量算出部１５ａは、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出する。具体的に例を挙げれば、特徴量算出部１５ａは、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた１フレーム分の入力画像の各画素を参照して、各画素の画素値（明度、輝度）を算出し、算出した各画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度や最頻値を算出して、後述する境界決定部１５ｂに出力する。例えば、特徴量算出部１５ａは、５００万画素の入力画像を受け付けた場合、５００万の各画素の画素値（明度、輝度）を算出して平均的な明るさを示す特徴値として平均明度や最頻値などを算出して境界決定部１５ｂに出力する。
【００３０】
境界決定部１５ｂは、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定する。具体的に例を挙げれば、境界決定部１５ｂは、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定する。
【００３１】
例えば、境界決定部１５ｂは、図５の（１）に示すように、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度と閾値（Ｔｈ１、Ｔｈ２）との比較によって変曲点を決定する。この場合、境界決定部１５ｂは、図５の（２）に示すように、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度が閾値（Ｔｈ１）より小さい場合には、変曲点を「Ｔｈ１」と決定し、平均明度が閾値（Ｔｈ１）よりも大きく閾値（Ｔｈ２）よりも小さい場合には、算出された平均明度を変曲点と決定し、平均明度が閾値（Ｔｈ２）よりも大きい場合には、変曲点を「Ｔｈ２」と決定する。
【００３２】
また、例えば、境界決定部１５ｂは、図６の（１）に示すように、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度と、分散値ＤＢ１４に記憶される分散値とに基づいて、変曲点を決定することもできる。この場合、境界決定部１５ｂは、入力画像の分散値を算出するとともに、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度が「１２８」より小さい場合、図６の（１）と（２）に示すように、算出された分散値に対応するパラメータ「ａｌｐｈａ」を分散値ＤＢ１４から取得して、変曲点を算出する。また、境界決定部１５ｂは、特徴量算出部１５ａにより算出された入力画像の平均明度が「１２８」より大きい場合、図６の（１）に示すように、算出された分散値に対応するパラメータ「ｂｅｔａ」を分散値ＤＢ１４から取得して、変曲点を算出する。なお、図５と図６は、変曲点算出の例を示す図である。
【００３３】
補正量算出部１５ｃは、入力画像における各画素の各画素値において、境界決定部１５ｂにより決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、境界決定部１５ｂにより決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出する。具体的に例を挙げれば、補正量算出部１５ｃは、入力画像における各画素の各画素値において、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出して、補正カーブＤＢ１３に格納する。なお、この際、補正量算出部１５ｃは、境界決定部１５ｂにより算出された分散値が大きい場合には、湾曲度の大きい補正曲線を算出し、境界決定部１５ｂにより算出された分散値が小さい場合には、湾曲度の小さい補正曲線を算出する。
【００３４】
例えば、補正量算出部１５ｃは、境界決定部１５ｂにより算出された変曲点と、分散値ＤＢ１４から取得した境界決定部１５ｂにより算出された入力画像の分散値に対応するパラメータ（ａｌｐｈａ値、ｂｅｔａ値）とに基づいた図７の（１）に示す算出式を用いて、図７の（２）に示すように、境界決定部１５ｂにより算出された変曲点を境界として、変曲点より小さい画素値に対しては暗くなる「ガンマ＝α」曲線と、変曲点より大きい画素値に対しては明るくなる「ガンマ＝β」曲線を決定する。なお、図７は、補正曲線算出の例を示す図である。
【００３５】
補間部１６は、補正量算出部１５ｃにより算出された補正カーブの補間を行う。具体的に例を挙げれば、基本的には、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた１フレームの入力画像ごとに補正カーブを作成して、コントラスト補正を行う。ところが、より処理を高速化するために、１０フレームごとに補正カーブを作成して、コントラスト補正を行うような場合、補間部１６は、補正カーブＤＢ１３に格納される補正カーブを参照し、次の補正カーブが格納されるまでの２フレーム目から９フレーム目までの間、先行するフレーム用に作成された補正カーブ（例えば、処理対象フレームが２フレーム目なら１フレーム用に作成された補正カーブ、処理対象フレームが７フレーム目なら６フレーム用に作成された補正カーブ）に対して線形補間などの補間処理を行って、補間処理を行った補正カーブを後述する補正部１７に出力する。なお、この補間部１６は、必須の処理部ではなく、入力された入力画像ごとに毎回作成された補正カーブを用いてコントラスト補正を行ってもよい。
【００３６】
補正部１７は、補間部１６により算出された領域または補正曲線を用いて、入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する。具体的に例を挙げれば、補正部１７は、補間部１６により入力された補正カーブを用いて、入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられた１フレームの入力画像の各画素の画素値に対応する補正後の画素値（出力画素値）を算出することで、受け付けられた入力画像に対してコントラスト補正を行い、その結果を出力Ｉ／Ｆ部１２に出力する。
【００３７】
［画像補正装置による処理］
次に、図８を用いて、画像補正装置による処理を説明する。図８は、実施例１に係る画像補正装置におけるコントラスト補正処理の流れを示すフローチャートである。
【００３８】
図８に示すように、入力画像が入力Ｉ／Ｆ部１１により受け付けられると（ステップＳ１０１肯定）、画像補正装置１０の特徴量算出部１５ａは、入力された画像の各画素をスキャンする（ステップＳ１０２）。
【００３９】
そして、特徴量算出部１５ａは、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度を算出する（ステップＳ１０３）。なお、特徴値として算出されるものは、明度の平均値に限らず最頻値など、入力画像を区別することができる特徴を示すものであればよい。
【００４０】
その後、画像補正装置１０の境界決定部１５ｂは、特徴量算出部１５ａにより算出された平均明度が閾値「Ｔｈ１」よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０４）。そして、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ１」よりも小さい場合（ステップＳ１０４肯定）、境界決定部１５ｂは、閾値「Ｔｈ１」を変曲点として決定する（ステップＳ１０５）。
【００４１】
一方、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ１」よりも大きい場合（ステップＳ１０４否定）、境界決定部１５ｂは、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ２」よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ１０６）。
【００４２】
そして、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ２」よりも小さい場合（ステップＳ１０６肯定）、境界決定部１５ｂは、算出された「平均明度」を変曲点として決定し（ステップＳ１０７）、また、算出された平均明度が閾値「Ｔｈ２」よりも大きい場合（ステップＳ１０６否定）、閾値「Ｔｈ２」を変曲点として決定する（ステップＳ１０８）。なお、このステップＳ１０４〜ステップＳ１０８の処理は、図５で説明した手法を例として説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、図６で説明した手法を用いてもよい。
【００４３】
その後、補正量算出部１５ｃは、入力画像における各画素の各画素値において、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、補正量算出部１５ｃにより決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出して、補正カーブＤＢ１３に格納する（ステップＳ１０９）。
【００４４】
そして、補間部１６は、補正カーブＤＢ１３に格納される補正カーブを参照して、必要ならば補正カーブを補間して補正部１７に通知し、補正部１７は、補間部１６により算出された領域または補正曲線を用いて、入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正する（ステップＳ１１０）。なお、ステップＳ１０９の処理では、必ずしも補間処理を行う必要はない。
【００４５】
［実施例１による効果］
このように、実施例１によれば、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値を算出し、算出された入力画像の特徴値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値を決定し、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる画素値より小さい画素値に対しては暗くなるようにコントラスト補正量を決定する領域と、決定された境界となる画素値より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域とを算出するので、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。
【００４６】
また、実施例１によれば、入力画像における各画素の画素値から当該入力画像の平均的な明るさを示す特徴値として平均明度または最頻値を算出し、算出された入力画像の平均明度または最頻値に基づいて、入力画像の各画素を明るくまたは暗く補正する境界となる画素値として補正曲線における変曲点を決定し、入力画像における各画素の各画素値において、決定された境界となる変曲点より小さい画素値に対しては暗くなるように、また、決定された境界となる変曲点より大きい画素値に対しては明るくなるようにコントラスト補正量を決定する領域として補正曲線を算出するので、入力画像の明るさに応じて補正量を決定することができる結果、コントラスト補正を正確に行うことが可能である。
【００４７】
また、実施例１によれば、算出された入力画像の平均明度または最頻値が第一の閾値以下の場合には、第一の閾値を変曲点として決定し、平均明度または最頻値が第一の閾値より大きくかつ第二の閾値より小さい場合には、平均明度または最頻値を変曲点として決定し、平均明度または最頻値が第二の閾値以上の場合には、第二の閾値を変曲点として決定するので、暗すぎるまたは明るすぎるといった偏った補正曲線の算出を防止することができる結果、コントラスト補正をより正確に行うことが可能である。
【００４８】
また、実施例１によれば、入力画像の分散値をさらに算出し、算出した分散値が大きい場合には、湾曲度の大きい補正曲線を算出し、算出した分散値が小さい場合には、湾曲度の小さい補正曲線を算出するので、入力画像の全体的な明度（輝度）に応じて、適切なコントラスト補正を行うことが可能である。
【００４９】
また、実施例１によれば、算出された領域または補正曲線を用いて、入力画像の各画素に対応するコントラスト補正量を決定し、決定したコントラスト補正量を用いて各画素を補正するので、精度の高いコントラスト補正を行うことが可能である。
【実施例２】
【００５０】
ところで、実施例１では、入力画像の各画素値から算出した変曲点を境界として、指数関数を用いて補正カーブを算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、指数関数以外にも様々な手法を用いて補正カーブを算出することができる。
【００５１】
例えば、図９に示すように、変曲点を算出した後にスプライン補間により補正カーブを算出することもできる。ここでのスプライン補間は、平面上の複数の点に番号をつけ、各点（節点）を直線でつないでいく１次のスプライン曲線でもよく、各節点を３次関数でつないだものは３次のスプライン曲線でもよい。なお、図９は、スプライン補間による補正曲線の算出例を示す図である。
【００５２】
また、例えば、図１０の（１）に示すように、予め補正曲線を保持しておき、補正曲線の湾曲度を「Ｚ」とした場合に、この湾曲度「Ｚ」と横軸「Ｘ（入力画素の画素値）」との関係は、図１０の（２）に示すような関係となる。このような場合に、実施例１でも用いたように、入力画像の画素値「Ｘ」と図１１の（１）に示すような指数関数の関係がある新たな変数「Ｘ１」を用意する。すると、この湾曲度「Ｚ」と出力画素値「Ｘ１」との関係を表すと、湾曲度「Ｚ」と入力画像の画素値「Ｘ」との関係で表した時の「Ｘ」と関数が交わる点がずれた図１１の（２）に示すような関係が存在することとなる。そして、この新たな変数「Ｘ１」を入力画素の画素値「Ｘ１」とした場合に、出力画素の画素値「Ｙ」との関係を示すと、図１２に示すように、変曲点がずれた新たな補正カーブを算出することができる。つまり、例えば、予め複数の新たな変数「Ｘ１」を用意しておき、入力画像の特徴値に適した新たな変数「Ｘ１」を取得し、取得した新たな変数「Ｘ１」を用いて、湾曲度「Ｚ」および補正曲線を算出することで、結果として、入力画像に適した変曲点を持つ補正カーブを算出することができる。なお、図１０〜図１２は、補正曲線算出の例を示す図である。
【実施例３】
【００５３】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に示すように、（１）補正処理、（２）システム構成等、（３）プログラムにそれぞれ区分けして異なる実施例を説明する。
【００５４】
（１）補正処理
例えば、実施例１では、１０フレームごとに補正カーブを算出し、その間は補間処理を行った補正カーブを用いてコントラスト補正を行う例について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、入力画像ごとに毎回補正カーブを算出してコントラスト補正を行うこともできる。
【００５５】
その場合、補正部１７は、補正カーブＤＢ１３に直接接続されていてもよく、また、補間部１６が補正カーブを補間することなく、補正カーブＤＢ１３から取得した補正カーブを補正部１７に出力するようにしてもよい。また、補間処理を行う例として、１０フレームごとに算出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、現在の入力画像の平均明度と一つ前の入力画像の平均明度の差が大きい場合に、また、シーチェンジが発生した場合に、新たな補正カーブを算出するようにしてもよい。
【００５６】
（２）システム構成等
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、入力画像の受付処理など）の全部または一部を手動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（例えば、図４〜図７など）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００５７】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合（例えば、補間部と補正部を統合するなど）して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００５８】
（３）プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムを他の実施例として説明する。
【００５９】
図１３は、画像補正プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。図１３に示すように、コンピュータシステム１００は、ＲＡＭ１０１と、ＨＤＤ１０２と、ＲＯＭ１０３と、ＣＰＵ１０４とから構成される。ここで、ＲＯＭ１０３には、上記の実施例と同様の機能を発揮するプログラム、つまり、図１３に示すように、特徴量算出プログラム１０３ａと、境界決定プログラム１０３ｂと、補正量算出プログラム１０３ｃと、補正プログラム１０３ｄとがあらかじめ記憶されている。
【００６０】
そして、ＣＰＵ１０４には、これらのプログラム１０３ａ〜１０３ｄを読み出して実行することで、図１３に示すように、特徴量算出プロセス１０４ａと、境界決定プロセス１０４ｂと、補正量算出プロセス１０４ｃと、補正プロセス１０４ｄとなる。なお、特徴量算出プロセス１０４ａは、図２に示した、特徴量算出部１５ａに対応し、同様に、境界決定プロセス１０４ｂは、境界決定部１５ｂに対応し、補正量算出プロセス１０４ｃは、補正量算出部１５ｃに対応し、補正プロセス１０４ｄは、補間部１６と補正部１７に対応する。
【００６１】
また、ＨＤＤ１０２には、入力画像のコントラスト補正量を決定する領域を記憶する補正カーブテーブル１０２ａが設けられる。なお、補正カーブテーブル１０２ａは、図２に示した、補正カーブＤＢ１３に対応する。
【００６２】
ところで、上記したプログラム１０３ａ〜１０３ｄは、必ずしもＲＯＭ１０３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータシステム１００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」の他に、コンピュータシステム１００の内外に備えられるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの「固定用の物理媒体」、さらに、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータシステム１００に接続される「他のコンピュータシステム」に記憶させておき、コンピュータシステム１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
以上のように、本発明に係る画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法は、入力された入力画像のコントラストを補正することに有用であり、特に、精度の高いコントラスト補正を行うことに適する。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】図１は、実施例１に係る画像補正装置の概要と特徴を説明するための図である。
【図２】図２は、実施例１に係る画像補正装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、補正カーブＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図４】図４は、分散値ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】図５は、変曲点算出の例を示す図である。
【図６】図６は、変曲点算出の例を示す図である。
【図７】図７は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る画像補正装置におけるコントラスト補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、スプライン補間による補正曲線の算出例を示す図である。
【図１０】図１０は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図１１】図１１は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図１２】図１２は、補正曲線算出の例を示す図である。
【図１３】図１３は、画像補正プログラムを実行するコンピュータシステムの例を示す図である。
【図１４】図１４は、従来技術を説明するための図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０  画像補正装置
１１  入力Ｉ／Ｆ部
１２  出力Ｉ／Ｆ部
１３  補正カーブＤＢ
１４  分散値ＤＢ
１５  補正カーブ生成部
１５ａ  特徴量算出部
１５ｂ  境界決定部
１５ｃ  補正量算出部
１６  補間部
１７  補正部
１００  コンピュータシステム
１０１  ＲＡＭ
１０２  ＨＤＤ
１０２ａ  補正カーブテーブル
１０３  ＲＯＭ
１０３ａ  特徴量算出プログラム
１０３ｂ  境界決定プログラム
１０３ｃ  補正量算出プログラム
１０３ｄ  補正プログラム
１０４  ＣＰＵ
１０４ａ  特徴量算出プロセス
１０４ｂ  境界決定プロセス
１０４ｃ  補正量算出プロセス
１０４ｄ  補正プロセス 
【国際調査報告】
2009072207.tif 000017
2009072207.tif 000018
2009072207.tif 000019
2009072207.tif 000020