(57)【要約】【課題】  ＲＧＢ画像データをＨＳＩ表現形式に変換した上での画像補正の簡便化や、補正後の画質維持を図る。【解決手段】  いわゆる記憶色と云われる肌色、緑、空色の各色について、ＨＳＩサンプリングデータで構成される画像を解析し、その結果に基づいて、これら各色が属する色相域ごとに補正の対象範囲となる色補正域と、その色補正域での補正の程度を定め、これを補正量テーブルとする。この補正量テーブルは、肌色についてであれば、ＲＧＢデータから変換して得られたＨＳＩデータの色相ＨのデータＨｏｒｇを、このＨｏｒｇがＳｋＨ１〜ＳｋＨ４の範囲を外れていれば補正せず、ＨｏｒｇがＳｋＨ２〜ＳｋＨ３の範囲にあれば、一律な補正量Δｈで補正し、ＨｏｒｇがＳｋＨ１〜ＳｋＨ２或いはＳｋＨ３〜ＳｋＨ４の範囲にあれば、傾斜直線上の補正量Δｈで補正する。【選択図】  図９
2006013836.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像のカラー画像データの入力を受け、該カラー画像データを処理する画像処理装置であって、
複数の特定の色について、該色ごとに補正の対象範囲となる色補正域と該色補正域での補正の程度を定める補正決定部と、
前記カラー画像データを、色相と彩度と明度の色成分を用いた色成分表現形式の色成分データに変換する表現形式変換部と、
前記定めた複数の色ごとの前記色補正域を対象として、前記色成分表現形式での色相と彩度と明度のそれぞれを、前記定めた補正量で補正する補正実行部と、
前記補正後の色成分データを、前記カラー画像データの形式に逆変換する逆変換部とを有する
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、
前記表現形式変換部は、前記カラー画像データを、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉとを用いたＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータに変換し、
前記補正実行部は、前記定めた複数の色ごとの前記色補正域を対象として、前記ＨＳＩ表現形式での色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれを、前記定めた補正量で補正し、
前記逆変換部は、前記補正後のＨＳＩデータを、前記カラー画像データの形式に逆変換する
画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記特定の色は、肌色、緑、空の色を含む
画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載の画像処理装置であって、
前記補正決定は、
前記特定の色が属する色相域の前記カラー画像データにおける発現状況に基づいて、前記色補正域と該色補正域での補正程度を定める
画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記補正決定は、
前記カラー画像データをサンプリングしたデータを前記ＨＳＩ表現形式に変換し、このＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータにて前記発現状況を把握し、前記色補正域と該色補正域での補正程度を定める
画像処理装置。
【請求項６】
請求項２ないし請求項５いずれかに記載の画像処理装置であって、
前記補正実行部は、
前記補正量で補正を行う前記複数の色補正域の前後の色相域においても、前記補正量より小さな補正量で、前記ＨＳＩ表現形式での色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれを補正する
画像処理装置。
【請求項７】
請求項２ないし請求項６記載いずれかの画像処理装置であって、
前記補正決定部は、
前記補正対象範囲の前記複数の色補正域において、前記特定の色に対応する色相値での補正量がゼロとなるように、前記色補正域での前記補正量を増減設定する
画像処理装置。
【請求項８】
カラー画像の画像データの入力を受け、該画像データを処理する画像データ処理方法であって、
（ａ）複数の特定の色について、該色ごとに補正の対象範囲となる色補正域と該色補正域での補正の程度を定める工程と、
（ｂ）前記カラー画像データを、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉとを用いたＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータに変換する工程と、
（ｃ）前記定めた複数の色ごとの前記色補正域を対象として、前記ＨＳＩ表現形式での色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれを、前記定めた補正量で補正する工程と、
（ｄ）前記補正後のＨＳＩデータを、前記カラー画像データの形式に逆変換する工程と、
（ｅ）前記逆変換後のカラー画像データを出力する工程とを有する
画像データ処理方法。
【請求項９】
カラー画像のカラー画像データの入力を受け、該カラー画像データを処理する画像処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
（ａ）複数の特定の色について、該色ごとに補正の対象範囲となる色補正域と該色補正域での補正の程度を定める機能と、
（ｂ）前記カラー画像データを、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉとを用いたＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータに変換する機能と、
（ｃ）前記定めた複数の色ごとの前記色補正域を対象として、前記ＨＳＩ表現形式での色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれを、前記定めた補正量で補正する機能と、
（ｄ）前記補正後のＨＳＩデータを、前記カラー画像データの形式に逆変換する機能と、
（ｅ）前記逆変換後のカラー画像データを出力する機能と
を、前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像のカラー画像データの入力を受け、該カラー画像データを処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、デジタルスチルカメラ等の普及により、画像をデジタルデータで簡便に入手できる。こうして得られたカラー画像データは、一般に、いわゆる光の３原色に対応するＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の三つの画像データから構成され、デジタルスチルカメラ等の撮像機器は、カラー画像データとして、上記各画像に対応するＲＧＢの階調値を出力する。そして、モニタやプリンタは、このＲＧＢ階調値に基づいてカラー画像表示・印刷を行う。
【０００３】
ところで、カラー画像における肌色や木々の緑、或いは空の青さと言った空の色は、人の目に強調して認識され勝ちである。例えば、肌の色で有れば、赤みがかっているとかくすんでいるとかいったことを、カラー画像を見たユーザーは容易に認識する。空の色や緑についても同様である。こうした肌色や緑、空の色は、いわゆる記憶色として他の色と別個に視認されるので、カラー画像におけるこうした記憶色の補正に際しては、その補正の様子が直感的に分かる方が好ましい。
【０００４】
その一方で、色相（Ｈ；ｈｕｅ）や彩度（Ｓ；ｓａｔｕｕｒａｔｉｏｎ）および明度（Ｉ；ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）とを用いたＨＳＩ表現形式は、ＲＧＢデータでの画像表示に比して、カラー画像の色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉを簡便に扱うことができ、しかも、補正の様子が直感的に理解しやすい方法として多用されている。よって、ＲＧＢ画像をＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータに変換した上で、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉを補正することが行われている（例えば、特許文献１）。
【０００５】
【特許文献１】特許第３１９４３４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の従来の手法では、ＨＳＩデータでの色相Ｈの補正、彩度Ｓの補正、明度Ｉの補正が、第１に色相Ｈの補正、次いで彩度Ｓの補正、最後に明度Ｉの補正と言った具合に逐次的に行われている。そして、それぞれの補正に際して、変換後のＨＳＩデータの総てについてなされている。このため、補正の処理負荷が高くデータ処理に比較的長時間を要していた。また、色相Ｈ・彩度Ｓ・明度Ｉの補正が逐次的に全データについて行われるので、最初に行った色相Ｈの補正の結果が、次に行う彩度Ｓや明度Ｉの補正により変わってしまうこともあり、画像の違和感を生むこともあった。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解決するためになされ、ＲＧＢ画像データをＨＳＩ表現形式に変換した上での画像補正の簡便化や、補正後の画質維持を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の画像処理装置では、カラー画像のカラー画像データの入力を受けると、そのカラー画像データにおいて、例えば、肌色、緑、空の色といった特定の色について、その色ごとに補正の対象範囲となる色補正域と該色補正域での補正の程度を定める。この場合、これら特定の色が属する色相域（以下、説明の便宜上、特定色相域、と称する）の発現状況をカラー画像データにおいて把握し、この発現状況に基づいて色補正域や、その色補正域での補正の程度を定めるようにすることができる。
【０００９】
色補正域とその補正程度の決定は、カラー画像データをサンプリングしたデータを、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉとを用いたＨＳＩ表現形式に変換し、このＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータにて、既述した発現状況を把握し、その上で、色補正域と該色補正域での補正程度を定めるようにできる。こうすれば、色補正域とその補正程度の決定に際して扱うデータ数が少なくて済むので、演算負荷軽減の上から好ましい。こうして定めた特定色相域ごとの補正対象範囲である色補正域について、次のように補正を行う。
【００１０】
補正に際しては、入力したカラー画像データの全データを、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉとを用いたＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータに変換し、その上で、特定色相域ごとに先に決定済みの複数の色補正域を補正の対象として、ＨＳＩ表現形式での色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれを、先に決定済みの補正量で補正する。そして、補正後のＨＳＩデータを、カラー画像データの形式に逆変換する。なお、こうして逆変換したカラー画像データは、モニタやプリンタ等に出力するようにすることができる。
【００１１】
このように、本発明では、カラー画像の補正に当たり、補正の様子が直感的に理解しやすいＨＳＩ表現形式のデータを用いつつ、その色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれの補正に際しては、複数の特定色相域に対応した色補正域についてしか補正を行わず、総ての色相域についての補正を実行しないようにする。このため、補正演算の負荷が軽減され簡便となる。
【００１２】
また、複数の特定色域、例えば、上記した肌色、緑、空の色は、ＨＳＩ表現形式の色相Ｈにおいて重なることがないので、ある特定色相域に対応した色補正域について行った補正は、他の特定色相域に対応した色補正域での補正に影響を与えない。よって、色相Ｈ・彩度Ｓ・明度Ｉの補正を逐次的に全データについて行う従来の手法では、最初に行った色相Ｈの補正の結果が次に行う彩度Ｓや明度Ｉの補正により変わってしまうこともあり得るが、本発明では逐次的な全データ補正を行わないので、補正前後で画質維持を図ることができる。また、逐次的に補正を行う手法では複数回の補正演算が必要であるのに対して、一度の補正で済むので、演算負荷軽減の点からも好ましい。
【００１３】
こうした本発明の画像処理装置において、複数の色補正域の前後の色相域においても、前記補正量に近似した補正量で、ＨＳＩ表現形式での色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれ（ＨＳＩデータ）を補正するようにすることができる。こうすれば、色補正域の前後境界において補正後のＨＳＩデータに急変を起こさないようにできるので、補正後のカラー画像における画質の違和感を軽減できる。
【００１４】
また、補正対象範囲の前記複数の色補正域において、前記特定の色に対応する色相値での補正量がゼロとなるように、前記色補正域での前記補正量を増減設定することもできる。こうすれば、肌色、緑、空の色といった特定の色については補正が行われず、その特定の色前後の色相では既述した補正が行われる。よって、補正後のカラー画像における上記特定の色に関しての画質の違和感を軽減できる。
【００１５】
上記した本発明の画像データ処理は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、画像データ処理方法はもとより、画像処理装置や方法の機能をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラム、そのプログラムを記録した記録媒体等の形態で実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について、実施例に基づき以下の順序で説明する。
Ａ．実施例：
Ａ１．画像処理装置の構成：
Ａ２．画像編集処理：
Ａ３．画像編集処理の変形例：
【００１７】
Ａ．実施例：
Ａ１．画像処理装置の構成：
図１は本発明の実施例としての画像処理システム１００を示す説明図である。図示するように、この画像処理システム１００は、パーソナルコンピュータ３０を主要機器として備え、画像編集処理の実行をユーザが指示するためのユーザインターフェース４０、画像編集処理を施した画像を出力するカラープリンタ５０等から構成されている。画像データ入力部２８は、動画像や静止画像などの画像データを供給する画像データベース２０から画像データを入力し、これをパーソナルコンピュータ３０に出力する。パーソナルコンピュータ３０は、入力した画像データを図示しないメモリやハードディスク等のメモリ機器に記憶する。
【００１８】
画像データベース２０は、デジタルビデオカメラ２１，デジタルスチルカメラ２２，ＤＶＤ２３，ハードディスク２４，メモリカード２５などの画像を取り扱う機器を有し、パーソナルコンピュータ３０へ画像データを供給する。なお、ＤＶＤ２３，ハードディスク２４，メモリカード２５は、デジタルスチルカメラ２２等で撮像したカラーの静止画像のデータ（カラー画像データ）を記憶しており、このカラー画像データは、光の３原色に対応するＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の各画像に対応するＲＧＢの階調値のデータとして構成されている。
【００１９】
パーソナルコンピュータ３０は、後述する画像編集後のカラー画像をＲＧＢの階調値データとして、カラープリンタ５０や、ユーザインターフェース４０のディスプレイ４３に出力するよう、構成されている。
【００２０】
パーソナルコンピュータ３０は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、画像処理のソフトウェアをインストールするハードディスク等の機器を備え、これらで補正決定部、表現形式変換部、補正実行部、逆変換部を有する画像処理部の各機能を果たす。パーソナルコンピュータ３０は、図示しないＩ／Ｆ回路を介して、画像データ入力部２８やディスプレイ４３およびカラープリンタ５０などの外部機器とデータのやり取りを行う。ハードディスクにインストールされたソフトウェアの画像処理は、画像データ入力部２８で取得したカラー画像のデータ補正処理である。なお、この画像処理（画像編集処理）の流れについては、後に詳しく説明する。画像データ入力部２８は、パーソナルコンピュータ３０に組み込み構成することもできる。
【００２１】
Ａ２．画像編集処理：
図２は画像データ入力部２８で取得したカラー画像データを補正する画像編集処理の全体のフローチャートである。
【００２２】
図２に示す画像編集処理（画像データ処理）は、上述のハード構成を有する画像処理システム１００において、ユーザが何らかの操作、例えば図示しないスイッチやキーボード４１のキー操作により開始される。なお、ディスプレイ４３に画像編集処理開始のアイコンを表示し、そのアイコンのマウス４２の操作により処理を開始するようにすることもできる。
【００２３】
画像編集処理が開始すると、パーソナルコンピュータ３０は、例えば画像データベース２０のデジタルスチルカメラ２２やメモリカード２５等に記憶済みの画像、即ち編集の候補となるカラー画像のカラー画像データを画像データ入力部２８を経て取得し、そのカラー画像データ（ＲＧＢデータ）に基づいて画像をディスプレイ４３上で表示する（ステップＳ２００）。この場合、カラー画像データは、三原色に対応したＲＧＢデータであり、カラー画像データを構成する画素ごとにＲＧＢの階調値を有する。
【００２４】
なお、画像データ入力が複数の画像について可能で有れば、その画像表示に際しては、例えばディスプレイ４３の右半分の表示領域に、サムネイル状に一覧表示したり、各画像を一枚ずつ順次表示切り替えしてもよい。こうして複数画像を表示する場合は、ユーザが編集を所望する画像をキーボード操作、マウス操作等で選択するので、パーソナルコンピュータ３０は、この画像選択を待機するようにすればよい。そして、ステップＳ２００でのデータ取得の対象となる画像が１枚であれば、ステップＳ２１０ではその元画像を即座にディスプレイ４３に表示すればよく、選択待機は不要である。
【００２５】
また、画像のディスプレイ表示を行わず、画像データのデータ名等の一覧を表示し、この一覧から画像データをユーザが選択するようにすることもできる。
【００２６】
パーソナルコンピュータ３０は、取得したカラー画像データを所定の規則に従ってサンプリングして抽出する（ステップＳ２１０）。サンプリング手法については特に制限されるものではなく、後述の画像解析の演算負荷等を考慮して定めればよい。例えば、ｍｘｎのマトリックス状のカラー画像データにおいて、その全体のデータ数の１／１００〜１／１０００程度のデータ数となるよう、画像データをサンプリングするようにすることができる。具体的なサンプリング方法としては、等間隔サンプリング、ランダムなサンプリング、任意の範囲を重点的にサンプリングする等の手法がある。
【００２７】
パーソナルコンピュータ３０は、こうしてサンプリングした抽出データ（ＲＧＢ画像データ）を六角錐カラーモデルと称されるＨＳＩ表見形式のＨＳＩデータに変換する（ステップＳ２２０）。この六角錐カラーモデルとは、ＲＧＢの各階調値で表現された画像データを、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉを用いた表現形式に変換するモデルであり、画像の色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉを簡便に、また直感的に扱うことができる手法として広く使用されている。ここで、六角錐カラーモデルとデータ変換について、その概要を簡単に説明する。
【００２８】
図３はＲ軸・Ｇ軸・Ｂ軸を直交軸に採ってＲＧＢ画像データの座標を直交座標上に表示した様子を示す説明図、図４は六角錐カラーモデルにおける色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉの対応を概念的に示す説明図、図５は六角錐カラーモデルにおいて色相Ｈと彩度Ｓを扱う方法を概念的に示す説明図である。
【００２９】
ＲＧＢ画像データは、階調データで有ることから、階調の範囲を０〜２５５とした場合、一辺の長さ２５５の立方体（色立体）の中にある点として表現することができる。例えば、黒色（Ｋ）の画像データは、Ｒ，Ｇ，Ｂ階調値がすべて０であるから、黒色は座標値（０，０，０）の点として表現できる。白色（Ｗ）の画像データはＲ，Ｇ，Ｂ階調値がすべて２５５であるから、白色は座標値（２５５，２５５，２５５）の点として表現できる。同様にして、赤色（Ｒ）は座標値（２５５，０，０）に対応し、緑色（Ｇ）は座標値（０，２５５，０）に、青色（Ｂ）は座標値（０，０，２５５）に対応する。また、赤色（Ｒ）と補色の関係にあるシアン色（Ｃ）は、Ｒの頂点と向かい合う位置関係にある座標値（０，２５５，２５５）に対応し、緑色（Ｇ）と補色の関係にあるマゼンタ色（Ｍ）は、Ｇの頂点と向かい合う位置関係にある座標値（２５５，０，２５５）に対応し、青色（Ｂ）と補色の関係にあるイエロ色（Ｙ）は、Ｂの頂点と向かい合う位置関係にある座標値（２５５，２５５，０）に対応している。
【００３０】
六角錐カラーモデルでは、色立体のＫ−Ｗ軸をＩ軸にとって、Ｉ軸に直交する平面に色立体の各座標を投影し、投影した平面上で画像データの彩度Ｓと色相Ｈとを算出する。明度Ｉは色立体の座標から直ちに算出することができる。例えば、画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が与えられると、明度Ｉは、次式（１）によって算出することができる。
Ｉ  ＝  ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）  ...  （１）
ここで、ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）はＲ，Ｇ，Ｂの中の最大値を与える関数である。また、画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が色立体のＰ点として与えられると、図４に示すように、Ｐ点をＩ軸に直交する平面上に投影してえられるＰ'点の座標から、次のようにして彩度Ｓと色相Ｈとを算出する。
【００３１】
色立体のＲ，Ｙ，Ｇ，Ｃ，Ｍ，Ｂの各頂点は、Ｉ軸に直交する平面に投射すると、図５に示すような正六角形の各頂点に投影される。色立体のＫあるいはＷの各頂点は、正六角形の中心の座標Ｏに投影される。このことから明らかなように、六角錐カラーモデルによる表現では、正六角形の中心（Ｏ点）は無彩色を表現し、Ｏ点から離れるに従って彩度が高くなり、正六角形の外周に達した時点で彩度最大となる。すなわち、図５に示すように、Ｐ'点とＯ点とを結ぶ直線が正六角形の外周と交わる点をＥ点とすると、彩度Ｓは（直線ＯＰ'の長さ）／（直線ＯＥの長さ）によって表現することができる。具体的には、Ｐ点のＲＧＢ画像データが与えられると、彩度Ｓは次式（２）によって求めることができる。
Ｓ  ＝  ２５５＊（Ｉ−ｉ）／Ｉ  ...  （２）
ここで、ｉ＝ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）である。ただし、ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）はＲ，Ｇ，Ｂの中の最小値を与える関数である。また、Ｉは、式（１）で求められた明度Ｉである。式（２）からも明らかなように、明度Ｉ＝０の場合は彩度Ｓは不定となる。
【００３２】
また、色立体でＲ，Ｙ，Ｇ，Ｃ，Ｂ，Ｍを表現する各頂点が、図５ではＲ，Ｙ，Ｇ，Ｃ，Ｂ，Ｍと示した正六角形の各頂点に投影されることからも明らかなように、六角錐カラーモデルによる表現では、色相Ｈは、直線ＯＲと直線ＯＰ'との角度によって表現することができる。具体的には、Ｐ点のＲＧＢ画像データが与えられると、色相Ｈは次式（３）ないし（５）のいずれかによって求めることができる。
Ｒ＝Ｉのときは、
Ｈ  ＝  ２５５（ｂ−ｇ）／６      ...  （３）
Ｇ＝Ｉのときは、
Ｈ  ＝  ２５５（２＋ｒ−ｂ）／６  ...  （４）
Ｂ＝Ｉのときは、
Ｈ  ＝  ２５５（４＋ｇ−ｒ）／６  ...  （５）
ここで、
ｒ  ＝  （Ｉ−Ｒ）／（Ｉ−ｉ）
ｇ  ＝  （Ｉ−Ｇ）／（Ｉ−ｉ）
ｂ  ＝  （Ｉ−Ｂ）／（Ｉ−ｉ）
である。また、Ｈ＜０の場合は、Ｈの値に２５５を加えるものとする。
【００３３】
図２のステップＳ２２０の処理では、サンプリングしたＲＧＢ画像データの階調データＲ，Ｇ，Ｂに対して、上述の式（１）ないし式（５）を適用して、六角錐カラーモデルによる明度Ｉ，彩度Ｓ，色相Ｈを算出している。その結果、０〜２５５の値を採りうるＲＧＢ階調データＲ，Ｇ，Ｂが、０〜２５５の値を採りうる明度Ｉ，彩度Ｓ，色相Ｈに変換される。なお、色相Ｈは、図４や図５から明らかなように、彩度Ｓの軸からの回転角度で定まることから、上記した階調表記に代わり、彩度Ｓの軸からの確度表記で表すことができる。また、明度Ｉや彩度Ｓにあっては、２５５の階調値を値１として百分率表記（％）することもできる。
【００３４】
パーソナルコンピュータ３０は、サンプリングデータの上記変換後のＨＳＩデータに基づいて、画像解析を行う（ステップＳ２３０）。この画像解析は、特定の色、具体的には、人体の視覚の性質上、記憶に残るとされている肌色、緑、空色の各色について、ＨＳＩサンプリングデータで構成される画像における分布状況を把握する。図６はＨＳＩサンプリングデータを用いた画像解析の一手法を例示する説明図である。
【００３５】
色相Ｈは、六角錐モデルでの性質上、上記の肌色、緑、空色について、これら色が属する色相の範囲（色相域）に重複はない。よって、この色相Ｈについて、ＨＳＩサンプリングデータの分布状態を調べる。その結果が図６に示すようなものであったとする。この図６には、肌色が視覚での認識の上で肌色らしく見える肌色色相範囲Ｓｋ／ｏｋと、同じく緑についての緑色相範囲Ｇｒ／ｏｋと、空色色相範囲Ｂｓ／ｏｋとが併記されている。
【００３６】
仮に、ＨＳＩサンプリングデータの分布状態において、肌色が属する色相領域が上記の肌色色相範囲Ｓｋ／ｏｋとほぼ一致すれば、或いはこの肌色色相範囲Ｓｋ／ｏｋとオーバーラップするようで有れば、カラー画像における肌色は肌色らしく見えるようになっていると予想される。ところが、図６では、肌色色相範囲Ｓｋ／ｏｋの周辺において、このデータの分布状態がＨ＝ゼロの側にずれているので、画像解析としては、肌色は赤みかかっているという結果になる。このように、緑、空色についても、画像解析の結果（ズレ）が得られる。
【００３７】
彩度Ｓと明度Ｉについては、その値が、肌色、緑、空色の色が属する色相域で重複が見られるが、各色が属する色相域のＨＳＩデータにて、各色の色相域ごとに、彩度Ｓと明度Ｉの分布状態は把握でき、彩度Ｓや明度Ｉの不足或いは過多等を解析することができる。
【００３８】
パーソナルコンピュータ３０は、上記した画像の解析結果に基づいて、肌色、緑、空色の各色が属する色相域ごとに、補正の対象範囲となる色補正域と、その色補正域での補正の程度を定め、これを補正量テーブルとする（ステップＳ２４０）。図７は画像解析の結果に基づいた補正の対象範囲（色補正域）を定める様子を示す説明図、図８は画像解析の結果に基づいて定めた色補正域とその補正量とを対応付けて表した補正量テーブルの一例を示す説明図、図９はこの補正量テーブルに基づいた補正の様子を説明する説明図である。
【００３９】
つまり、パーソナルコンピュータ３０は、このステップＳ２４０において、図７に示すように、肌色、緑、空色の各色が属する色相域ごとに、色補正域の下限＜２＞と上限＜３＞のほか、この下限・上限に関係付けた始点＜１＞と終点＜４＞とを定める。そして、下限＜２＞〜上限＜３＞の補正域については一律な補正量を定め、始点＜１＞と終点＜４＞を定めることで、始点＜１＞〜下限＜２＞或いは上限＜３＞〜終点＜４＞の補正量の推移も定める。こうして定めた色補正域とその補正量を、肌色、緑、空色の各色が属する色相域ごとに示すと、図９の通りである。
【００４０】
パーソナルコンピュータ３０は、補正量テーブルの作成に続き、取得済みのカラー画像データを順次ＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータに変換する（ステップＳ２５０）。この際の処理は既述したとおりである。次いで、得られた色相Ｈのデータが、図９に示した色相Ｈの色補正域に含まれているか否かを判定し（ステップＳ２５５）、色補正域範囲外で有れば後述のステップＳ２８０に移行する。
【００４１】
ステップＳ２５５にて色相Ｈが色補正範囲に含まれていると判定すると、パーソナルコンピュータ３０は、上記の補正量テーブルを参照しつつ、ステップＳ２５０のＨＳＩデータを補正する（ステップＳ２６０）。この補正の様子を図９における色相Ｈのグラフ（補正量テーブル）を用いて説明する。
【００４２】
まず、図９において、肌色についての上記した始点＜１＞〜終点＜４＞の各点を、それぞれＳｋＨ１〜ＳｋＨ４とする。今、ステップＳ２５０で変換して得られたＨＳＩデータの色相ＨのデータをＨｏｒｇとし、補正後の色相Ｈ'をＨ'ｄｈと表す。このＨｏｒｇがＳｋＨ１〜ＳｋＨ４の範囲を外れていれば、既述したステップＳ２５５で否定判定されていることから、補正演算の必要はなく、Ｈ'ｄｈ＝Ｈｏｒｇとなる。なお、このとき、補正量テーブルから補正量Δｈは値０とも言えるので、ステップＳ２５５の処理を省略しても、Ｈ'ｄｈ＝Ｈｏｒｇとなる。
【００４３】
その一方、ＨｏｒｇがＳｋＨ１〜ＳｋＨ４の範囲にあれば、Ｈｏｒｇに応じた補正量ΔｈをＨｏｒｇに乗じた補正を行うことで、Ｈ'ｄｈ＝（１＋Δｈ）・Ｈｏｒｇとなる。より詳しく説明すると、ＨｏｒｇがＳｋＨ２〜ＳｋＨ３の範囲にあれば、Ｈ'ｄｈは、一律な補正量Δｈで補正され、ＨｏｒｇがＳｋＨ１〜ＳｋＨ２或いはＳｋＨ３〜ＳｋＨ４の範囲にあれば、図示する傾斜直線上の補正量Δｈで補正される。
【００４４】
つまり、ステップＳ２５０で変換して得られたＨＳＩデータの色相Ｈが肌色が属する色相域に含まれている間に限り、色相Ｈが図９の補正量テーブルで定まる補正量Δｈで補正される。彩度Ｓ、明度Ｉについても同様であり、緑或いは空の色が属する色相域についても同様である。従って、ステップＳ２５０で変換して得られたＨＳＩデータの色相Ｈが、肌色の色相域、緑の色相域或いは空の色の色相域以外で有れば、上記した彩度、色相、明度の補正は行われないことになる。
【００４５】
パーソナルコンピュータ３０は、こうして補正したＨＳＩデータ（補正後の色相Ｈ'、彩度Ｓ'、明度Ｉ'）をＲＧＢに逆変換し（ステップＳ２７０）、カラー画像データの総てのデータについて、上記したＨＳＩ変換、補正、逆変換を実行したかを判定する（ステップＳ２８０）。そして、否定判定すれば、上記のステップＳ２５０〜２７０を繰り返し、肯定判定すれば、逆変換後のＲＧＢデータ（Ｒ'、Ｇ'、Ｂ'）を、ステップＳ２００で取得したカラー画像データに置換してこれを更新し、モニタ或いはプリンタ等に出力し（ステップＳ２９０）、本ルーチンを終了する。なお、モニタは、逆変換後のＲＧＢデータ（Ｒ'、Ｇ'、Ｂ'）に基づいたカラー画像を表示し、プリンタは、逆変換後のＲＧＢデータ（Ｒ'、Ｇ'、Ｂ'）に基づいてカラー画像を印刷出力する。
【００４６】
ステップＳ２９０でのデータの更新・表示においては、ステップＳ２６０とステップＳ２７０にてデータ補正・逆変換を経たＲＧＢデータ（Ｒ'、Ｇ'、Ｂ'）と、ステップＳ２５５で否定判定された場合のデータが含まれる。この後者のデータは、上記のデータ補正・逆変換を経ていないことから、取得した元のカラー画像データのＲＧＢデータのままとできる。
【００４７】
以上説明したように、本実施例によれば、デジタルスチルカメラ２２等から得たカラー画像の補正に際して、そのカラー画像を構成するカラー画像データ（ＲＧＢ画像データ）を、補正の様子が直感的に理解しやすいＨＳＩ表現形式のＨＳＩデータに変換した上で、このＨＳＩデータを補正する。しかも、このＨＳＩデータの補正を、色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉのそれぞれについて行うものの、肌色、緑、空の色が含まれる色相域についてしか行わず、総ての色相域についての補正を実行しないようにする。具体的には、ＨＳＩデータのうち、色相Ｈが図９に示す肌色に対応した色補正域（ＳｋＨ１〜ＳｋＨ４）と、緑に対応した色補正域と、空に対応した色補正域に含まれるＨＳＩデータについてしか補正を行わない。このことは、色相Ｈ・彩度Ｓ・明度Ｉの補正を逐次的に全データについて行う必要がなく、一度の補正で済むことを意味する。よって、補正演算の負荷が軽減され簡便となる。
【００４８】
また、肌色、緑、空の色は、ＨＳＩ表現形式の色相Ｈにおいて重なることがなく、肌色の色相域について定めた補正量での補正は、この肌色の色相域についての色補正域（ＳｋＨ１〜ＳｋＨ４）のＨＳＩデータにしか影響を及ぼさない。しかも、上記したように、色相Ｈ・彩度Ｓ・明度Ｉの補正を逐次的に全データについて行う必要がないことと相まって、補正前後での画質維持を図ることができる。
【００４９】
加えて、図９に示すような補正量テーブルの作成に際しては、カラー画像データをサンプリングして得たＨＳＩデータを用いて、色補正域と補正程度（補正量）を定めることとした。よって、色補正域とその補正程度の決定に際して扱うデータ数が少なくて済むので、演算負荷をより軽減でき好ましい。
【００５０】
また、本実施例では、例えば、肌色の属する色相域での色補正域（ＳｋＨ２〜ＳｋＨ３）の前後域（ＳｋＨ１〜ＳｋＨ２とＳｋＨ３〜ＳｋＨ４）についても、ＨＳＩデータの補正量を漸増或いは漸減するよう定め、この補正量で補正するようにした。よって、補正後のＨＳＩデータの並びにおいてデータの急変を回避できるので、補正後のカラー画像において画質の違和感、例えば肌色の属する色相域と楽しき相域との境界における色相、彩度、明度の急変を緩和でき違和感も軽減される。
【００５１】
なお、上記の実施例では、例えば、肌色の属する色相域での色補正域（ＳｋＨ２〜ＳｋＨ３）における補正量を一律としたが、図９に点線で示すように、補正量をＨ・Ｓ・Ｉに応じて変化するようにすることもできる。この変化の様子は、ステップＳ２３０での画像解析の結果で定めればよい。
【００５２】
Ａ３．画像編集処理の変形例：
次に、上記したステップＳ２４０にて作成する補正量テーブルは、次のような変形も可能である。この変形例は、肌色や緑、或いは空色が視覚での認識の上でこれらの色に最もマッチしたとされるＨＳＩデータをターゲットデータとして定め、このターゲットデータではＨＳＩデータの補正量をゼロとした点に特徴がある。図１０は補正量テーブルの変形例を肌色が属する色相域について説明する説明図である。
【００５３】
図示するように、この変形例では、上記した実施例における肌色についての色補正域（図７参照）＜２＞〜＜３＞において、この色補正域に含まれる上記のターゲットデータで、補正量を示す線（図では実線）がＨ軸と交差するようにして、その時の補正量を値０とする。そして、下限＜２＞・上限＜３＞の前後で上記実施例のように始点＜１＞と終点＜４＞を定める。この場合、下限＜２＞〜上限＜３＞の補正域については、ステップＳ２３０での画像解析に基づいてその補正量を定め、始点＜１＞〜下限＜２＞或いは上限＜３＞〜終点＜４＞における補正量推移も定める。
【００５４】
つまり、この変形例では、ターゲットデータに合致するＨＳＩデータでは、色相Ｈについての補正は行わず、変換したＨＳＩデータのままとする。そして、色補正域の下限＜２＞からターゲットデータに近づくに連れて補正量を低減し、ターゲットデータから色補正域の上限＜３＞に進むに連れて補正量を増大させている。この色補正域の前後では、上記実施例と同様に、補正量を変化させている。彩度Ｓ、明度Ｉについても同様であり、また、緑・空色に対応する色補正域についても同様に構成することができる。
【００５５】
この変形例によれば、ＨＳＩデータのうち、肌色や緑、或いは空色が視覚での認識の上でこれらの色に最もマッチしたとされるターゲットデータと合致したＨＳＩデータでは、補正ゼロである。よって、このＨＳＩデータ（ターゲットデータ）では、肌色や緑、或いは空色が視覚での認識の上でこれらの色に最もマッチした色（ターゲット色）が得られることになる。そして、このターゲット色に近い色相範囲では、補正量が小さく設定されているので、ターゲット色の前後で色が急変するようなことがない。しかも、ターゲット色から離れると、その程度によって補正量が徐々に大きくなるので、こうした補正を経て得られたカラー画像では、ターゲット色の発現性の向上、或いはターゲット色の発現範囲の拡大が可能となり、画質の違和感を軽減できる。
【００５６】
本発明は上記した実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々の態様で実施可能である。例えば、次のような変形も可能である。
【００５７】
上記した実施例では、サンプリングした抽出データ（ＲＧＢ画像データ）をＨＳＩ表見形式のＨＳＩデータに変換した上で、色補正域・補正量を定めたが、サンプリングした抽出データ（ＲＧＢ画像データ）そのもので、色補正域・補正量を定めることもできる。また補正する色空間も、ＨＳＩ表現形式のみではなく、当該表現形式と等価な他の表現形式、例えば、ＨＳＢ、ＨＳＶ、Ｌ*ａ*ｂ*等、その他の色空間でも実施可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施例としての画像処理システム１００を示す説明図である。
【図２】画像データ入力部２８で取得したカラー画像データを補正する画像編集処理の全体のフローチャートである。
【図３】Ｒ軸・Ｇ軸・Ｂ軸を直交軸に採ってＲＧＢ画像データの座標を直交座標上に表示した様子を示す説明図である。
【図４】六角錐カラーモデルにおける色相Ｈと彩度Ｓと明度Ｉの対応を概念的に示す説明図である。
【図５】六角錐カラーモデルにおいて色相Ｈと彩度Ｓを扱う方法を概念的に示す説明図である。
【図６】ＨＳＩサンプリングデータを用いた画像解析の一手法を例示する説明図である。
【図７】画像解析の結果に基づいた補正の対象範囲（色補正域）を定める様子を示す説明図である。
【図８】画像解析の結果に基づいて定めた色補正域とその補正量とを対応付けて表した補正量テーブルの一例を示す説明図である。
【図９】この補正量テーブルに基づいた補正の様子を説明する説明図である。
【図１０】補正量テーブルの変形例を肌色が属する色相域について説明する説明図である。
【符号の説明】
【００５９】
２０...画像データベース
２１...デジタルビデオカメラ
２２...デジタルスチルカメラ
２３...ＤＶＤ
２４...ハードディスク
２５...メモリカード
２８...画像データ入力部
３０...パーソナルコンピュータ
４０...ユーザインターフェース
４１...キーボード
４２...マウス
４３...ディスプレイ
５０...カラープリンタ
１００...画像処理システム
Ｓｋ／ｏｋ...肌色色相範囲
Ｇｒ／ｏｋ...緑色相範囲
Ｂｓ／ｏｋ...空色色相範囲
【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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