(57)【要約】【課題】画像データに対して、ノイズが目立つことのない適切な階調補正を行うことである。【解決手段】複数画素の信号からなる画像データから画像のシーンを判別するシーン判別部７１０と、前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定部７３０と、前記階調補正条件を前記画像データに適用した際のノイズ増加量を評価するノイズ評価部７５０とを備え、階調補正条件調整部としての階調補正量決定部７３３が、前記評価されたノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正条件を調整し、さらに、前記調整された階調補正条件を用いて、前記画像データに階調補正処理を施す階調補正部としての画像処理実行部７４０を備える。【選択図】図４
2006094000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数画素の信号からなる画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別工程と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定工程と、
前記階調補正条件を前記画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する工程と、
前記評価されたノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正条件を調整する階調補正条件調整工程と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記画像データに階調補正処理を施す階調補正工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記シーン判別工程は、
前記画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出工程と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出工程と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出工程と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出工程と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出工程と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別する工程と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記階調補正条件決定工程は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整工程は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正量を調整し、
前記階調補正工程は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
複数画素の信号からなる第１の画像データから、画像サイズを縮小した第２の画像データを取得する工程と、
前記第２の画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別工程と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定工程と、
前記階調補正条件を前記第１の画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する工程と、
前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正条件を調整する階調補正条件調整工程と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施す階調補正工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
前記シーン判別工程は、
前記第２の画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出工程と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出工程と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出工程と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出工程と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出工程と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記第２の画像データの撮影シーンを判別する工程と、を含むことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記階調補正条件決定工程は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整工程は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正量を調整し、
前記階調補正工程は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
複数画素の信号からなる画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別部と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定部と、
前記階調補正条件を前記画像データに適用した際のノイズ増加量を評価するノイズ評価部と、
前記評価されたノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正条件を調整する階調補正条件調整部と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記画像データに階調補正処理を施す階調補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記シーン判別部は、
前記画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出部と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出部と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出部と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出部と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出部と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別実行部と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記階調補正条件決定部は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整部は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正量を調整し、
前記階調補正部は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする請求項７又は８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
複数画素の信号からなる第１の画像データから、画像サイズを縮小した第２の画像データを取得する画像縮小部と、
前記第２の画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別部と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定部と、
前記階調補正条件を前記第１の画像データに適用した際のノイズ増加量を評価するノイズ評価部と、
前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正条件を調整する階調補正条件調整部と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施す階調補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
前記シーン判別部は、
前記第２の画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出部と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出工程と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出部と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出部と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出部と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記第２の画像データの撮影シーンを判別するシーン判別実行部と、を備えることを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記階調補正条件決定部は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整部は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正量を調整し、
前記階調補正部は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
コンピュータに、
複数画素の信号からなる画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別機能と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定工程と、
前記階調補正条件を前記画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する機能と、
前記評価されたノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正条件を調整する階調補正条件調整機能と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記画像データに階調補正処理を施す階調補正機能と、
を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項１４】
前記シーン判別機能は、
前記画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出機能と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出機能と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出機能と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出機能と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出機能と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別する機能と、を有することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理プログラム。
【請求項１５】
前記階調補正条件決定機能は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整機能は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正量を調整し、
前記階調補正機能は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする請求項１３又は１４に記載の画像処理プログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
複数画素の信号からなる第１の画像データから、画像サイズを縮小した第２の画像データを取得する機能と、
前記第２の画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別機能と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定機能と、
前記階調補正条件を前記第１の画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する機能と、
前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正条件を調整する階調補正条件調整機能と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施す階調補正機能と、
を実現させるための画像処理プログラム。
【請求項１７】
前記シーン判別機能は、
前記第２の画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出機能と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出機能と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出機能と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出機能と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出機能と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記第２の画像データの撮影シーンを判別する機能と、を有することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理プログラム。
【請求項１８】
前記階調補正条件決定機能は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整機能は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正量を調整し、
前記階調補正機能は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする請求項１６又は１７に記載の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、画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチルカメラ（携帯電話やラップトップパソコン等の機器に組み込まれたものも含み、以下ＤＳＣ（Digital Still Camera）と略称する。）が広く普及し、従来のカラー写真フィルムのシステムと同様に、ハードコピー画像として出力したり、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の媒体に表示したり、ＣＤ−Ｒ（CD-recordable）等の記録媒体に記録するシステムが広く知られている。
【０００３】
一般的にＤＳＣで撮影された画像は、撮影時の露出調整の不備等により、そのままでは鑑賞する画像として最適な画像を得ることは出来ない場合が多い。このような問題点を解決するために、種々の提案がなされている。例えば、撮影画像データを解析する事により画像のシーンを判別し、その画像のシーンによって最適な画像処理を自動的に施す方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、弓形の階調補正曲線を用いて、画像データを階調補正する構成が考えられている（例えば、特許文献２、３参照）。
【特許文献１】特開２０００−１３４４６７号公報
【特許文献２】特開２０００−１９６８９０号公報
【特許文献３】特開２００３−１４３４２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
さらに、上記撮影画像データの画像のシーンを判別する構成において、その判別されたシーンに応じて撮影画像データに適切な階調補正をする構成も考えられる。画像のシーンが適切に判定できた場合、例えばアンダーシーンであれば、画像の主要部（例えば顔）が適切な明るさになるように、画像を明るくする様に階調補正を行う。また近接ストロボ撮影等によるハイコントラストシーンでは、逆に画像を暗くする様に階調補正を行うことが一般的である。この時の階調補正方法としては、一般的に、画像を明るくするような階調補正で有れば、上に凸になるような階調補正カーブを適用し、画像を暗くする場合であれば、下に凸の階調補正カーブを適用する。
【０００５】
しかしながら、上記のシーン判別結果に応じて撮影画像データに適切な階調補正をする構成では、本発明者が検討した結果、アンダーシーンにおいて、画像を最適な明るさになるように明るくする様な階調補正を行うことによって、画像の種類、撮影したＤＳＣの性能、撮像素子としてのＣＣＤ（Charge-Coupled Devices）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）の性能によっては、画像のシャドー部のノイズが目立ってしまい、むしろ好ましい画像とならない場合があることが判明した。
【０００６】
本発明の課題は、画像データに対して、ノイズが目立つことのない適切な階調補正を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
複数画素の信号からなる画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別工程と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定工程と、
前記階調補正条件を前記画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する工程と、
前記評価されたノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正条件を調整する階調補正条件調整工程と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記画像データに階調補正処理を施す階調補正工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理方法において、
前記シーン判別工程は、
前記画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出工程と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出工程と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出工程と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出工程と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出工程と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別する工程と、を含むことを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理方法において、
前記階調補正条件決定工程は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整工程は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正量を調整し、
前記階調補正工程は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、
複数画素の信号からなる第１の画像データから、画像サイズを縮小した第２の画像データを取得する工程と、
前記第２の画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別工程と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定工程と、
前記階調補正条件を前記第１の画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する工程と、
前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正条件を調整する階調補正条件調整工程と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施す階調補正工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の画像処理方法において、
前記シーン判別工程は、
前記第２の画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出工程と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出工程と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出工程と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出工程と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出工程と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記第２の画像データの撮影シーンを判別する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載の画像処理方法において、
前記階調補正条件決定工程は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整工程は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正量を調整し、
前記階調補正工程は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、
複数画素の信号からなる画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別部と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定部と、
前記階調補正条件を前記画像データに適用した際のノイズ増加量を評価するノイズ評価部と、
前記評価されたノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正条件を調整する階調補正条件調整部と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記画像データに階調補正処理を施す階調補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の画像処理装置において、
前記シーン判別部は、
前記画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出部と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出部と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出部と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出部と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出部と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別実行部と、を備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、請求項７又は８に記載の画像処理装置において、
前記階調補正条件決定部は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整部は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正量を調整し、
前記階調補正部は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、
複数画素の信号からなる第１の画像データから、画像サイズを縮小した第２の画像データを取得する画像縮小部と、
前記第２の画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別部と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定部と、
前記階調補正条件を前記第１の画像データに適用した際のノイズ増加量を評価するノイズ評価部と、
前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正条件を調整する階調補正条件調整部と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施す階調補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置である。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の画像処理装置において、
前記シーン判別部は、
前記第２の画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出部と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出工程と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出部と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出部と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出部と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記第２の画像データの撮影シーンを判別するシーン判別実行部と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、請求項１０又は１１に記載の画像処理装置において、
前記階調補正条件決定部は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整部は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正量を調整し、
前記階調補正部は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする。
【００１９】
請求項１３に記載の発明は、
コンピュータに、
複数画素の信号からなる画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別機能と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定工程と、
前記階調補正条件を前記画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する機能と、
前記評価されたノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正条件を調整する階調補正条件調整機能と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記画像データに階調補正処理を施す階調補正機能と、
を実現させるための画像処理プログラムである。
【００２０】
請求項１４に記載の発明は、請求項１３に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記シーン判別機能は、
前記画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出機能と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出機能と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出機能と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出機能と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出機能と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別する機能と、を有することを特徴とする。
【００２１】
請求項１５に記載の発明は、請求項１３又は１４に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記階調補正条件決定機能は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整機能は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記決定された階調補正量を調整し、
前記階調補正機能は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする。
【００２２】
請求項１６に記載の発明は、
コンピュータに、
複数画素の信号からなる第１の画像データから、画像サイズを縮小した第２の画像データを取得する機能と、
前記第２の画像データから画像の撮影シーンを判別するシーン判別機能と、
前記シーン判別の結果に基づき階調補正条件を決定する階調補正条件決定機能と、
前記階調補正条件を前記第１の画像データに適用した際のノイズ増加量を評価する機能と、
前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正条件を調整する階調補正条件調整機能と、
前記調整された階調補正条件を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施す階調補正機能と、
を実現させるための画像処理プログラムである。
【００２３】
請求項１７に記載の発明は、請求項１６に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記シーン判別機能は、
前記第２の画像データを所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１占有率算出機能と、
前記第１の占有率に、予め設定された異なる第１及び第２の係数をそれぞれ乗算することにより、第１及び第２の指標を算出する第１指標算出機能と、
前記画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、当該分割された領域毎に、前記画像データ全体に占める割合を示す第２の占有率を算出する第２占有率算出機能と、
前記第２の占有率に、予め設定された第３の係数を乗算することにより、第３の指標を算出する第２指標算出機能と、
少なくとも前記画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、予め設定された第４の係数を乗算することにより、第４の指標を算出する第３指標算出機能と、
前記算出された第１、第２、第３及び第４の指標に基づいて、前記第２の画像データの撮影シーンを判別する機能と、を有することを特徴とする。
【００２４】
請求項１８に記載の発明は、請求項１６又は１７に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記階調補正条件決定機能は、階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、
前記階調補正条件調整機能は、前記ノイズ増加量に基づいて、前記階調補正量を調整し、
前記階調補正機能は、前記決定された階調補正方法及び前記調整された階調補正量を用いて、前記第１の画像データに階調補正処理を施すことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
請求項１、７又は１３に記載の発明によれば、画像データのシーン判別の結果により階調補正条件を決定し、その決定した階調補正条件で階調補正した画像データのノイズ増加量に基づいて階調補正条件を調整し、その調整した階調補正条件で画像データを階調補正するので、ノイズが目立ってしまうことなく、適正に画像データを階調補正できる。例えば、アンダーシーン等の画像データについて、シーン判別の結果により自動的に画像を明るくする様に階調補正する場合にも、ノイズ増加量に基づく階調補正条件の調整及びその階調補正により、シャドー部にノイズが目立ってしまうことなく、適正な画像データを得ることができる。
【００２６】
請求項２、８又は１４に記載の発明によれば、画像データの撮影シーンを定量的に示す第１、第２、第３及び第４の指標を算出し、それらの指標に基づいて画像データの撮影シーンを決定するので、画像データの撮影シーンを正確に特定することができる。
【００２７】
請求項３、９又は１５に記載の発明によれば、画像データのシーン判別の結果により階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、その決定した階調補正条件で階調補正した画像データのノイズ増加量に基づいて階調補正量を調整し、その階調補正方法及び階調補正量を用いて、画像データを階調補正するので、ノイズが目立ってしまうことなく、さらに適正に画像データを階調補正できる。
【００２８】
請求項４、１０又は１６に記載の発明によれば、縮小した第２の画像データのシーン判別の結果により階調補正条件を決定し、その決定した階調補正条件で階調補正した第１の画像データのノイズ増加量に基づいて階調補正条件を調整し、その調整した階調補正条件で第１の画像データを階調補正するので、ノイズが目立ってしまうことなく、適正に第１の画像データを階調補正できるとともに、第２の画像データを用いることによりシーン判別の計算量及び計算時間を低減できる。
【００２９】
請求項５、１１又は１７に記載の発明によれば、第２の画像データの撮影シーンを定量的に示す第１、第２、第３及び第４の指標を算出し、それらの指標に基づいて第２の画像データの撮影シーンを決定するので、第２の画像データの撮影シーンを正確に特定することができる。
【００３０】
請求項６、１２又は１８に記載の発明によれば、第２の画像データのシーン判別の結果により階調補正条件として階調補正方法及びその階調補正量を決定し、その決定した階調補正条件で階調補正した第１の画像データのノイズ増加量に基づいて階調補正量を調整し、その階調補正方法及び階調補正量を用いて、第１の画像データを階調補正するので、ノイズが目立ってしまうことなく、さらに適正に第１の画像データを階調補正できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、添付図を参照して本発明に係る実施の形態及びその変形例を順に詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【００３２】
図１〜図２７を参照して、本発明に係る第１の実施の形態を説明する。
【００３３】
＜画像処理装置１の外観構成＞
まず、図１を参照して本実施の形態の画像処理装置１の外観構成を説明する。図１に、本実施の形態における画像処理装置１の外観構成を示す。
【００３４】
画像処理装置１は、図１に示すように、筐体２の一側面に、感光材料を装填するためのマガジン装填部３が備えられている。筐体２の内側には、感光材料に露光する露光処理部４と、露光された感光材料を現像処理して乾燥し、プリントを作成するためのプリント作成部５と、が備えられている。筐体２の他側面には、プリント作成部５で作成されたプリントを排出するためのトレー６が備えられている。
【００３５】
また、筐体２の上部には、表示装置としてのＣＲＴ８、透過原稿を読み込む装置であるフィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、操作部１１が備えられている。このＣＲＴ８が、プリントを作成しようとする画像情報の画像を画面に表示する表示手段を構成している。更に、筐体２には、各種デジタル記録媒体に記録された画像情報を読み取り可能な画像読込部１４、各種デジタル記録媒体に画像信号を書き込み（出力）可能な画像書込部１５が備えられている。また、筐体２の内部には、これらの各部を集中制御する制御部７が備えられている。
【００３６】
画像読込部１４には、ＰＣカード用アダプタ１４ａ、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１４ｂが備えられ、ＰＣカード１３ａやフロッピー（登録商標）ディスク１３ｂが差し込み可能になっている。ＰＣカード１３ａは、例えば、デジタルカメラで撮像された複数の駒画像データが記録されたメモリを有する。フロッピー（登録商標）ディスク１３ｂには、例えば、デジタルカメラで撮像された複数の駒画像データが記録される。ＰＣカード１３ａ及びフロッピー（登録商標）ディスク１３ｂ以外に駒画像データが記録される記録媒体としては、例えば、マルチメディアカード（登録商標）、メモリースティック（登録商標）、ＭＤ（Mini Disc）データ、ＣＤ−ＲＯＭ等がある。
【００３７】
画像書込部１５には、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１５ａ、ＭＯ（Magneto Optical Disc）用アダプタ１５ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃが備えられ、それぞれ、ＦＤ１６ａ、ＭＯ１６ｂ、光ディスク１６ｃが差し込み可能になっている。光ディスク１６ｃとしては、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−Ｒ等がある。
【００３８】
なお、図１では、操作部１１、ＣＲＴ８、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、画像読込部１４が、筐体２に一体的に備えられた構造となっているが、これらの何れか１つ以上を別体として設けるようにしてもよい。
【００３９】
また、図１に示した画像処理装置１では、感光材料に露光して現像してプリントを作成するものが例示されているが、プリント作成方式はこれに限定されず、例えば、インクジェット方式、電子写真方式、感熱方式、昇華方式等の方式を用いてもよい。
【００４０】
＜画像処理装置１の主要部構成＞
図２に、画像処理装置１の主要部構成を示す。画像処理装置１は、図２に示すように、制御部７、露光処理部４、プリント作成部５、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、画像読込部１４、通信手段（入力）３２、画像書込部１５、データ蓄積手段７１、テンプレート記憶手段７２、操作部１１、ＣＲＴ８、通信手段（出力）３３により構成される。
【００４１】
制御部７は、マイクロコンピュータにより構成され、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶部（図示略）、ＲＡＭ（Random Access Memory）（図示略）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（図示略）により構成され、記憶部に記憶されている各種制御プログラムがＲＡＭに展開され、その展開された各種制御プログラムと、ＣＰＵとの協働により、画像処理装置１を構成する各部の動作を制御する。
【００４２】
制御部７は、画像処理部７０を有し、操作部１１からの入力信号（指令情報）に基づいて、フィルムスキャナ部９や反射原稿入力装置１０から読み取られた画像信号、画像読込部１４から読み込まれた画像信号、外部機器から通信手段３２を介して入力された画像信号に対して、画像処理を施して露光用画像情報を形成し、露光処理部４に出力する。また、画像処理部７０は、画像処理された画像信号に対して出力形態に応じた変換処理を施して出力する。画像処理部７０の出力先としては、ＣＲＴ８、画像書込部１５、通信手段（出力）３３等がある。
【００４３】
露光処理部４は、感光材料に画像の露光を行い、この感光材料をプリント作成部５に出力する。プリント作成部５は、露光された感光材料を現像処理して乾燥し、プリントＰ１、Ｐ２、Ｐ３を作成する。プリントＰ１は、サービスサイズ、ハイビジョンサイズ、パノラマサイズ等のプリントであり、プリントＰ２は、Ａ４サイズのプリントであり、プリントＰ３は、名刺サイズのプリントである。
【００４４】
フィルムスキャナ部９は、アナログカメラにより撮像された現像済みのネガフィルムＮ、リバーサルフィルム等の透過原稿に記録された駒画像を読み取り、駒画像のデジタル画像信号を取得する。反射原稿入力装置１０は、フラットベットスキャナにより、プリントＰ（写真プリント、書画、各種の印刷物）上の画像を読み取り、デジタル画像信号を取得する。
【００４５】
画像読込部１４は、ＰＣカード１３ａやフロッピー（登録商標）ディスク１３ｂに記録された駒画像情報を読み出して制御部７に転送する。この画像読込部１４は、画像転送手段３０として、ＰＣカード用アダプタ１４ａ、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１４ｂ等を有する。画像読込部１４は、ＰＣカード用アダプタ１４ａに差し込まれたＰＣカード１３ａや、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１４ｂに差し込まれたフロッピー（登録商標）ディスク１３ｂに記録された駒画像情報を読み取り、制御部７に転送する。ＰＣカード用アダプタ１４ａとしては、例えばＰＣカードリーダやＰＣカードスロット等が用いられる。
【００４６】
通信手段（入力）３２は、画像処理装置１が設置された施設内の別のコンピュータや、インターネット等を介した遠方のコンピュータから、撮像画像を表す画像信号やプリント命令信号を受信する。
【００４７】
画像書込部１５は、画像搬送部３１として、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１５ａ、ＭＯ用アダプタ１５ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃを備えている。画像書込部１５は、制御部７から入力される書込信号に従って、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１５ａに差し込まれたフロッピー（登録商標）ディスク１６ａ、ＭＯ用アダプタ１５ｂに差し込まれたＭＯ１６ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃに差し込まれた光ディスク１６ｃに、本発明における画像処理方法によって生成された画像信号を書き込む。
【００４８】
データ蓄積手段７１は、画像情報とそれに対応する注文情報（どの駒の画像から何枚プリントを作成するかの情報、プリントサイズの情報等）とを記憶し、順次蓄積する。
【００４９】
テンプレート記憶手段７２は、サンプル識別情報Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３に対応するサンプル画像データである背景画像、イラスト画像等と合成領域を設定する少なくとも１個のテンプレートのデータを記憶している。オペレータの操作によりセットしてテンプレート記憶手段７２に予め記憶された複数のテンプレートから所定のテンプレートを選択し、駒画像情報は選択されたテンプレートにより合成し、指定されるサンプル識別情報Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３に基づいて選択されたサンプル画像データと、注文に基づく画像データ及び／又は文字データとを合成し、指定によるサンプルに基づくプリントを作成する。このテンプレートによる合成は、周知のクロマキー法によって行なわれる。
【００５０】
なお、プリントのサンプルを指定するサンプル識別情報Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３は、操作部２１１から入力されるように構成されているが、これらのサンプル識別情報は、プリントのサンプル又は注文シートに記録されているため、ＯＣＲ等の読み取り手段により読み取ることができる。或いは、オペレータのキーボード操作により入力することもできる。
【００５１】
このようにプリントのサンプルを指定するサンプル識別情報Ｄ１に対応してサンプル画像データを記録しておき、プリントのサンプルを指定するサンプル識別情報Ｄ１を入力し、この入力されるサンプル識別情報Ｄ１に基づきサンプル画像データを選択し、この選択されたサンプル画像データと、注文に基づく画像データ及び／又は文字データとを合成し、指定によるサンプルに基づくプリントを作成するため、種々の実物大のサンプルをユーザが実際に手にしてプリントの注文ができ、幅広いユーザの多様な要求に応じることができる。
【００５２】
また、第１のサンプルを指定する第１のサンプル識別情報Ｄ２と第１のサンプルの画像データを記憶し、また、第２のサンプルを指定する第２のサンプル識別情報Ｄ３と第２のサンプルの画像データを記憶し、指定される第１及び第２のサンプル識別情報Ｄ２、Ｄ３とに基づいて選択されたサンプル画像データと、注文に基づく画像データ及び／又は文字データとを合成し、指定によるサンプルに基づくプリントを作成するため、さらに多種多様の画像を合成することができ、より一層幅広いユーザの多様な要求に応じたプリントを作成することができる。
【００５３】
操作部１１は、情報入力手段１２を有する。情報入力手段１２は、例えば、タッチパネル等により構成されており、情報入力手段１２の押下信号を入力信号として制御部７に出力する。なお、操作部１１は、キーボードやマウス等を備えて構成するようにしてもよい。ＣＲＴ８は、制御部７から入力された表示制御信号に従って、画像情報等を表示する。
【００５４】
通信手段（出力）３３は、本発明の画像処理を施した後の撮影画像を表す画像信号と、それに付帯するオーダー情報を、画像処理装置１が設置された施設内の他のコンピュータや、インターネット等を介した遠方のコンピュータに対して送信する。
【００５５】
図２に示すように、画像処理装置１は、各種デジタルメディアの画像及び画像原稿を分割測光して得られた画像情報を取り込む画像入力手段と、画像処理手段と、処理済の画像を表示、プリント出力、画像記録メディアに書き込む画像出力手段と、通信回線を介して施設内の別のコンピュータやインターネット等を介した遠方のコンピュータに対して画像データと付帯するオーダー情報を送信する手段と、を備える。
【００５６】
＜画像処理部７０の内部構成＞
図３に、画像処理部７０の内部構成を示す。画像処理部７０は、図３に示すように、画像調整処理部７０１、フィルムスキャンデータ処理部７０２、反射原稿スキャンデータ処理部７０３、画像データ書式解読処理部７０４、テンプレート処理部７０５、ＣＲＴ固有処理部７０６、プリンタ固有処理部７０７、プリンタ固有処理部７０８、画像データ書式作成処理部７０９により構成される。
【００５７】
フィルムスキャンデータ処理部７０２は、フィルムスキャナ部９から入力された画像データに対し、フィルムスキャナ部９固有の校正操作、ネガポジ反転（ネガ原稿の場合）、ゴミキズ除去、コントラスト調整、粒状ノイズ除去、鮮鋭化強調等の処理を施し、処理済の画像データを画像調整処理部７０１に出力する。また、フィルムサイズ、ネガポジ種別、フィルムに光学的或いは磁気的に記録された主要被写体に関わる情報、撮影条件に関する情報（例えば、ＡＰＳの記載情報内容）等も併せて画像調整処理部７０１に出力する。
【００５８】
反射原稿スキャンデータ処理部７０３は、反射原稿入力装置１０から入力された画像データに対し、反射原稿入力装置１０固有の校正操作、ネガポジ反転（ネガ原稿の場合）、ゴミキズ除去、コントラスト調整、ノイズ除去、鮮鋭化強調等の処理を施し、処理済の画像データを画像調整処理部７０１に出力する。
【００５９】
画像データ書式解読処理部７０４は、画像転送手段３０及び／又は通信手段（入力）３２から入力された画像データに対し、その画像データのデータ書式に従って、必要に応じて圧縮符号の復元、色データの表現方法の変換等の処理を施し、画像処理部７０内の演算に適したデータ形式に変換し、画像調整処理部７０１に出力する。また、画像データ書式解読処理部７０４は、操作部１１、通信手段（入力）３２、画像転送手段３０の何れかから出力画像の大きさが指定された場合、その指定された情報を検出し、画像調整処理部７０１に出力する。なお、画像転送手段３０により指定される出力画像の大きさについての情報は、画像転送手段３０が取得した画像データのヘッダ情報、タグ情報に埋め込まれている。
【００６０】
画像調整処理部７０１は、操作部１１又は制御部７の指令に基づいて、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、画像転送手段３０、通信手段（入力）３２、テンプレート処理部７０５から受け取った画像データに対し、後述の第１の画像処理（図６参照）を施して、出力媒体上での鑑賞に最適化された画像形成用のデジタル画像データを生成し、ＣＲＴ固有処理部７０６、プリンタ固有処理部７０７、プリンタ固有処理部７０８、画像データ書式作成処理部７０９、データ蓄積手段７１に出力する。
【００６１】
最適化処理においては、例えばｓＲＧＢ規格に準拠したＣＲＴディスプレイモニタに表示することを前提とした場合、ｓＲＧＢ規格の色域内で最適な色再現が得られるように処理される。銀塩印画紙への出力を前提とした場合、銀塩印画紙の色域内で最適な色再現が得られるように処理される。また前記色域の圧縮の以外にも、16bitから8bitへの階調圧縮、出力画素数の低減、及び出力デバイスの出力特性(ＬＵＴ：LookUp Table)への対応処理等も含まれる。さらにノイズ抑制、鮮鋭化、グレーバランス調整、彩度調整、或いは覆い焼き処理等の階調圧縮処理が行われることは言うまでもない。
【００６２】
図４に、画像調整処理部７０１の内部構成を示す。画像調整処理部７０１は、図４に示すように、シーン判別部７１０、階調補正条件決定部７３０、画像処理実行部７４０、ノイズ評価部７５０により構成される。また、階調補正条件決定部７３０は、階調補正方法決定部７３１、階調補正パラメータ算出部７３２、階調補正量決定部７３３により構成される。
【００６３】
図５（ａ）に、シーン判別部７１０の内部構成を示す。シーン判別部７１０は、図５（ａ）に示すように、割合算出部７１２、指標算出部７１３、シーン判別実行部７１４により構成される。図５（ｂ）に、割合算出部７１２の内部構成を示す。割合算出部７１２は、図５（ｂ）に示すように、表色系変換部７１５、ヒストグラム作成部７１６、占有率演算部７１７により構成される。
【００６４】
表色系変換部７１５は、撮影画像データのＲＧＢ（Red, Green, Blue）値をＨＳＶ表色系に変換する。ＨＳＶ表色系とは、画像データを、色相（Hue）、彩度（Saturation）、明度（Value又はBrightness）の３つの要素で表すものであり、マンセルにより提案された表色体系を元にして考案されたものである。
【００６５】
なお、本実施形態において、「明度」は特に注釈を設けない限り一般に用いられる「明るさ」の意味である。以下の記載において、ＨＳＶ表色系のＶ(0〜255)を「明度」として用いるが、他の如何なる表色系の明るさを表す単位系を用いてもよい。その際、本実施形態で記載する各種係数等の数値を、改めて算出し直すことは言うまでもない。また、本実施の形態における撮影画像データは、人物を主要被写体とする画像データであるものとする。
【００６６】
ヒストグラム作成部７１６は、撮影画像データを、所定の色相と明度の組み合わせからなる領域に分割し、分割された領域毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムを作成する。また、ヒストグラム作成部７１６は、撮影画像データを、当該撮影画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、分割された領域毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムを作成する。なお、撮影画像データを、撮影画像データの画面の外縁からの距離、明度及び色相の組み合わせからなる領域に分割し、分割された領域毎に累積画素数を算出することによって３次元ヒストグラムを作成するようにしてもよい。以下では、２次元ヒストグラムを作成する方式を説明する。
【００６７】
図５（ｃ）に、占有率演算部７１７の内部構成を示す。占有率演算部７１７は、図５（ｃ）に示すように、第１占有率算出部７１８、第２占有率算出部７１９により構成される。第１占有率算出部７１８は、明度と色相との組み合わせによって分割された領域毎に、ヒストグラム作成部７１６において算出された累積画素数の全画素数（撮影画像データ全体）に占める割合を示す第１の占有率（後述の表１参照）を算出する。第２占有率算出部７１９は、撮影画像データの画面の外縁からの距離と明度との組み合わせによって分割された領域毎に、ヒストグラム作成部７１６において算出された累積画素数の全画素数（撮影画像データ全体）に占める割合を示す第２の占有率（後述の表２参照）を算出する。
【００６８】
図５（ｄ）に、指標算出部７１３の内部構成を示す。指標算出部７１３は、図５（ｄ）に示すように、第１指標算出部７２０、第２指標算出部７２１、第３指標算出部７２２により構成される。
【００６９】
第１指標算出部７２０は、第１占有率算出部７１８において領域毎に算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第１の係数（後述の表３参照）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための第１の指標ａ１を算出する。ここで、撮影シーンとは、順光、逆光、ストロボ等の、被写体を撮影する時の光源条件及び、アンダー撮影等の露出条件を示す。第１の指標ａ１は、屋内撮影度、近接撮影度、顔色高明度等のストロボ撮影時の特徴を示すもので、「ストロボ」と判別されるべき画像を他の撮影シーンから分離するためのものである。
【００７０】
第１の指標ａ１の算出の際、第１指標算出部７２０は、所定の高明度の肌色色相領域と、当該高明度の肌色色相領域以外の色相領域とで、異なる符号の係数を用いる。ここで、所定の高明度の肌色色相領域には、ＨＳＶ表色系の明度値で１７０〜２２４の領域が含まれる。また、所定の高明度の肌色色相領域以外の色相領域には、青色色相領域（色相値１６１〜２５０）、緑色色相領域（色相値４０〜１６０）の少なくとも一方の高明度領域が含まれる。
【００７１】
また、第１指標算出部７２０は、第１占有率算出部７１８において領域毎に算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第２の係数（後述の表４参照）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための第２の指標ａ２を算出する。第２の指標ａ２は、屋外撮影度、空色高明度、顔色低明度等の逆光撮影時の特徴を複合的に示すもので、「逆光」と判別されるべき画像を他の撮影シーンから分離するためのものである。
【００７２】
第２の指標ａ２の算出の際、第１指標算出部７２０は、肌色色相領域（色相値０〜３９、３３０〜３５９）の中間明度領域と、当該中間明度領域以外の明度領域とで、異なる符号の係数を用いる。この肌色色相領域の中間明度領域には、明度値８５〜１６９の領域が含まれる。また、当該中間明度領域以外の明度領域には、例えば、シャドー領域（明度値２６〜８４）が含まれる。
【００７３】
第２指標算出部７２１は、第２占有率算出部７１９において領域毎に算出された第２の占有率に、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第３の係数（後述の表５参照）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための第３の指標ａ３を算出する。第３の指標ａ３は、逆光とストロボとの間における、撮影画像データの画面の中心と外側との明暗関係の差異を示すものであり、逆光又はストロボと判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。第３の指標ａ３の算出の際、指標算出部７１３は、撮影画像データの画面の外縁からの距離に応じて異なる値の係数を用いる。
【００７４】
第３指標算出部７２２は、少なくとも、撮影画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値に、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための第４の指標ａ４を算出する。より好ましくは、撮影画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値だけでなく、画像の最大輝度値と平均輝度値との差分値（後述の式（８）参照）、輝度標準偏差、画面中央部における輝度平均値、画像の肌色最大輝度値及び肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値（後述の式（９）参照）に、予め設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための第４の指標ａ４を算出する。ここで、用いる変数によって第４の係数を変えることは言うまでもない。第４の指標ａ４は、ストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンにおける、撮影画像データの画面の中心と外側の明暗関係の差異を示すだけでなく、輝度ヒストグラムにおける分布情報を示すものであり、ストロボ撮影シーン又はアンダー撮影シーンと判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。
【００７５】
第４の指標ａ４を算出する際、第３指標算出部７２２では、撮影画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値、画像の最大輝度値と平均輝度値との差分値、輝度標準偏差、画面中央部における輝度平均値、画像の肌色最大輝度値及び肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値を用いているが、ここでいう輝度値とは、明るさを表す指標であり、それ以外の明るさを表す指標（例えば、ＨＳＶ表色系の明度値等）を用いてもよい。また、最大輝度値、肌色最大輝度値、肌色最小輝度値には、最大及び最小輝度値からの累積画素数が全画素に対して所定の割合に達した画素の輝度値を用いてもよい。
【００７６】
第３指標算出部７２２は、第１の指標ａ１、第３の指標ａ３に、それぞれ、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された係数を乗算して和をとることにより第５の指標ａ５を算出する。より好ましくは、第１の指標ａ１、第３の指標ａ３及び第４’の指標ａ４’（画面中央部における肌色の平均輝度値）に、それぞれ、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された係数を乗算して和をとることにより第５の指標ａ５を算出してもよい。更に、第３指標算出部７２２は、第２の指標ａ２、第３の指標ａ３に、それぞれ、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された係数を乗算して合成することにより第６の指標ａ６を算出する。より好ましくは第２の指標ａ２、第３の指標ａ３、第４’の指標ａ４’に、それぞれ、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算して合成することにより第６の指標ａ６を算出してもよい。
【００７７】
シーン判別実行部７１４は、指標算出部７１３において算出された第４の指標ａ４、第５の指標ａ５、第６の指標ａ６の値に基づいて、撮影画像データの撮影シーン（光源条件及び露出条件）を判別する。
【００７８】
なお、指標算出部７１３における第１の指標ａ１〜第６の指標ａ６の具体的な算出方法、シーン判別実行部７１４における撮影シーン（光源条件及び露出条件）の判別方法は、後述の本実施の形態の動作説明において詳細に説明する。
【００７９】
図４において、階調補正条件決定部７３０は、階調補正条件として、階調補正方法及びその階調補正量の決定を行う。階調補正方法決定部７３１は、シーン判別部７１０により判別された撮影画像データの撮影シーンに基づいて階調補正方法を決定する。例えば、撮影シーンが順光である場合は、後述の図１９（ａ）に示すように、入力された撮影画像データの画素値を平行移動（オフセット）補正する方法（階調補正方法Ａ）が適用される。撮影シーンが逆光である場合は、後述の図１９（ｂ）に示すように、入力された撮影画像データの画素値をガンマ補正する方法（階調補正方法Ｂ）が適用される。撮影シーンがストロボである場合、後述の図１９（ｃ）に示すように、入力された撮影画像データの画素値をガンマ補正及び平行移動（オフセット）補正する方法（階調補正方法Ｃ）が適用される。撮影シーンがアンダーである場合、図１９（ｂ）に示すように、入力された撮影画像データの画素値をガンマ補正する方法（階調補正方法Ｂ）が適用される。
【００８０】
階調補正パラメータ算出部７３２は、シーン判別部７１０により算出された第４の指標ａ４、第５の指標ａ５、第６の指標ａ６の値に基づいて、階調補正に必要なパラメータ（キー補正値等）を算出する。
【００８１】
階調補正量決定部７３３は、階調補正パラメータ算出部７３２により算出されたパラメータに基づいて、階調補正条件決定部７３０により決定された階調補正方法の階調補正量を仮決定し、またノイズ評価部７５０により評価されたノイズ増加量に基づいて階調補正量を決定（調整）する階調補正量調整部としても機能する。
【００８２】
画像処理実行部７６０は、階調補正条件決定部７３０により決定された階調補正方法と、階調補正量決定部７３３により仮決定又は決定された階調補正量とに基づいて、撮影画像データに階調補正処理を施す階調補正部として機能し、さらにその他の画像処理を施す。
【００８３】
ノイズ評価部７５０は、階調補正を施す前の撮影画像データに対する、階調補正方法決定部７３１により決定された階調補正方法と階調補正量決定部７３３により仮決定された階調補正量とに基づいて画像処理実行部７６０により階調補正が施された撮影画像データのノイズ増加量を評価し、その評価したノイズ増加量を階調補正量決定部７３３に出力する。
【００８４】
図３において、テンプレート処理部７０５は、画像調整処理部７０１からの指令に基づいて、テンプレート記憶手段７２から所定の画像データ（テンプレート）を読み出して、画像処理対象の画像データとテンプレートを合成するテンプレート処理を行い、テンプレート処理後の画像データを画像調整処理部７０１に出力する。
【００８５】
ＣＲＴ固有処理部７０６は、画像調整処理部７０１から入力された画像データに対して、必要に応じて画素数変更やカラーマッチング等の処理を施し、制御情報等表示が必要な情報と合成した表示用の画像データをＣＲＴ８に出力する。
【００８６】
プリンタ固有処理部７０７は、必要に応じてプリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等の処理を行い、処理済の画像データを露光処理部４に出力する。
【００８７】
本発明の画像処理装置１に、大判インクジェットプリンタ等の外部プリンタ５１が接続可能な場合には、接続するプリンタ装置毎にプリンタ固有処理部７０８が備えられている。このプリンタ固有処理部７０８は、プリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等の処理を施し、処理済の画像データを外部プリンタ５１に出力する。
【００８８】
画像データ書式作成処理部７０９は、画像調整処理部７０１から入力された画像データに対して、必要に応じてJPEG、TIFF、Exif等に代表される各種の汎用画像フォーマットへの変換を施し、処理済の画像データを画像搬送部３１や通信手段（出力）３３に出力する。
【００８９】
なお、図３に示したフィルムスキャンデータ処理部７０２、反射原稿スキャンデータ処理部７０３、画像データ書式解読処理部７０４、画像調整処理部７０１、ＣＲＴ固有処理部７０６、プリンタ固有処理部７０７、プリンタ固有処理部７０８、画像データ書式作成処理部７０９、という区分は、画像処理部７０の機能の理解を助けるために設けた区分であり、必ずしも物理的に独立したデバイスとして実現される必要はなく、例えば、単一のＣＰＵによるソフトウエア処理の種類の区分として実現されてもよい。
【００９０】
次に、本実施の形態における動作について説明する。本実施の形態において撮像画像データを画像処理する第１の画像処理は、操作部１１からの第１の画像処理実行入力等をトリガとして、画像処理部７０において、記憶部（図示略）から読み出されてＲＡＭ（図示略）に展開された画像処理プログラムと、ＣＰＵ（図示略）との協働で実行される。
【００９１】
図６に、画像処理の流れを示す。図６に示すように、先ず、画像調整処理部７０１において、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、画像転送手段３０、通信手段（入力）３２から、フィルムスキャンデータ処理部７０２、反射原稿スキャンデータ処理部７０３、画像データ書式解読処理部を介して、撮影画像データが取得される（ステップＳ１）。本実施の形態の画像処理（階調補正処理）は、ＤＳＣで撮影された画像データに対して行うことが特に好ましい。そして、シーン判別部７１０により、シーン判別処理が実行される（ステップＳ２）。
【００９２】
図７に、画像処理中のシーン判別処理の流れを示す。図７に示すように、ステップＳ２のシーン判別処理では、第１占有率算出部７１８により、撮影画像データが所定の画像領域に分割され、各分割領域が撮影画像データ全体に占める割合を示す第１の占有率を算出する第１の占有率算出処理が実行される（ステップＳ２１）。
【００９３】
図８に、シーン判別処理中の第１の占有率算出処理の流れを示す。図８に示すように、ステップＳ２１の第１の占有率算出処理では、まず、表色系変換部７１５により、撮影画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ２１１）。図９は、ＲＧＢからＨＳＶ表色系に変換することにより色相値、彩度値、明度値を得る変換プログラム（ＨＳＶ変換プログラム）の一例を、プログラムコード（Ｃ言語）により示したものである。図９に示すＨＳＶ変換プログラムでは、入力画像データであるデジタル画像データの値を、InR、InG、InBと定義し、算出された色相値をOutHとし、スケールを0〜360と定義し、彩度値をOutS、明度値をOutVとし、単位を0〜255と定義している。
【００９４】
次いで、ヒストグラム作成部７１６により、撮影画像データが、所定の明度と色相との組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ２１２）。以下、撮影画像データの領域分割について詳細に説明する。
【００９５】
明度（V）は、明度値が0〜25（v1）、26〜50（v2）、51〜84（v3）、85〜169（v4）、170〜199（v5）、200〜224（v6）、225〜255（v7）の７つの領域に分割される。色相（H）は、色相値が0〜39、330〜359の肌色色相領域（H1及びH2）、色相値が40〜160の緑色色相領域（H3）、色相値が161〜250の青色色相領域（H4）、赤色色相領域（H5）の４つの領域に分割される。なお、赤色色相領域（H5）は、撮影シーンの判別への寄与が少ないとの知見から、以下の計算では用いていない。肌色色相領域は、更に、肌色領域（H1）と、それ以外の領域（H2）に分割される。以下、肌色色相領域（H＝0〜39、330〜359）のうち、下記の式（２）を満たす色相’（H）を肌色領域（H1）とし、式（２）を満たさない領域を（H2）とする。
10＜彩度（S）＜175、
色相’（H）＝色相（H）＋60（0≦色相（H）＜300のとき）、
色相’（H）＝色相（H）−300（300≦色相（H）＜360のとき）、
輝度Y＝InR×0.30＋InG×0.59×InB×0.11  …（１）
として、
色相’（H）／輝度（Y）＜3.0×（彩度（S）／255）＋0.7  …（２）
従って、撮影画像データの分割領域の数は４×７＝２８個となる。なお、式（１）、（２）において明度（V）を用いることも可能である。
【００９６】
２次元ヒストグラムが作成されると、第１占有率算出部７１８により、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第１の占有率が算出され（ステップＳ２１３）、第１の占有率算出処理が終了する。明度領域vi、色相領域Hjの組み合わせからなる分割領域において算出された第１の占有率をRijとすると、各分割領域における第１の占有率は表１のように表される。
【表１】
2006094000.tif 000003
【００９７】
次いで、図７において、第２占有率算出部７１９により、第３の指標ａ３を算出するために用いる第２の占有率を算出する第２の占有率算出処理が実行される（ステップＳ２２）。
【００９８】
図１０に、シーン判別処理中の第２の占有率算出処理の流れを示す。図１０に示すように、ステップＳ２２の第１の占有率算出処理では、まず、表色系変換部７１５により、撮影画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ２２１）。ステップＳ２２１は、ステップＳ２１１と共通のステップにしてもよい。次いで、ヒストグラム作成部７１６により、撮影画像データが、撮影画像画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ２２２）。以下、撮影画像データの領域分割について詳細に説明する。
【００９９】
図１１（ａ）〜（ｄ）に、撮影画像データの画面の外縁からの距離に応じて分割された４つの領域ｎ１〜ｎ４を示す。図１１（ａ）に示す領域ｎ１が外枠であり、図１１（ｂ）に示す領域ｎ２が、外枠の内側の領域であり、図１１（ｃ）に示す領域ｎ３が、領域ｎ２の更に内側の領域であり、図１１（ｄ）に示す領域ｎ４が、撮影画像画面の中心部の領域である。また、明度は、上述のようにv1〜v7の７つの領域に分割するものとする。従って、撮影画像データを、撮影画像画面の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる領域に分割した場合の分割領域の数は４×７＝２８個となる。
【０１００】
２次元ヒストグラムが作成されると、第２占有率算出部７１９により、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第２の占有率が算出され（ステップＳ２２３）、第２の占有率算出処理が終了する。明度領域vi、画面領域njの組み合わせからなる分割領域において算出された第２の占有率をQijとすると、各分割領域における第２の占有率は表２のように表される。
【表２】
2006094000.tif 000004
【０１０１】
次いで、図７において、第１指標算出部７２０により、割合算出部７１２において算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された第１、第２の係数がそれぞれ乗算され、撮影シーンを特定する（光源条件を定量的に表す）指標としての第１、第２の指標ａ１、ａ２が算出され、第２指標算出部７２１により、割合算出部７１２において算出された第２の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された第３の係数が乗算され、撮影シーンを特定する指標としての第３の指標ａ３が算出される（ステップＳ２３）。
【０１０２】
表３に、ストロボ撮影としての確度、即ち、ストロボ撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す第１の指標ａ１を算出するために必要な第１の係数を分割領域別に示す。表３に示された各分割領域の係数は、表１に示した各分割領域の第１の占有率Rijに乗算する重み係数である。
【表３】
2006094000.tif 000005
【０１０３】
図１２に、明度（V）−色相（H）平面を示す。表３によると、図１２において高明度の肌色色相領域に分布する領域（r1）から算出される第１の占有率には、正（＋）の係数が用いられ、それ以外の色相である青色色相領域（r2）から算出される第１の占有率には、負（−）の係数が用いられる。図１３は、肌色領域（H1）における第１の係数と、その他の領域（緑色色相領域（H3））における第１の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表３及び図１３によると、高明度（V＝170〜224）の領域では、肌色領域（H1）における第１の係数の符号は正（＋）であり、その他の領域（例えば、緑色色相領域（H3））における第１の係数の符号は負（−）であり、両者の符号が異なっていることがわかる。
【０１０４】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第１の係数をCijとすると、第１の指標ａ１を算出するためのHk領域の和は、式（３）のように定義される。
【数１】
2006094000.tif 000006
従って、H1〜H4領域の和は、下記の式（３−１）〜（３−４）のように表される。
H1領域の和＝R11×(-44.0)＋R21×(-16.0)＋（中略）...＋R71×(-11.3)   …（３−１）
H2領域の和＝R12×0.0＋R22×8.6＋（中略）...＋R72×(-11.1)   …（３−２）
H3領域の和＝R13×0.0＋R23×(-6.3)＋（中略）...＋R73×(-10.0)   …（３−３）
H4領域の和＝R14×0.0＋R24×(-1.8)＋（中略）...＋R74×(-14.6)   …（３−４）
【０１０５】
第１の指標ａ１は、式（３−１）〜（３−４）で示されたH1〜H4領域の和を用いて、式（４）のように定義される。
ａ１＝H1領域の和＋H2領域の和＋H3領域の和＋H4領域の和＋4.424  …（４）
【０１０６】
表４に、逆光撮影としての確度、即ち、逆光撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す第２の指標ａ２を算出するために必要な第２の係数を分割領域別に示す。表４に示された各分割領域の係数は、表１に示した各分割領域の第１の占有率Rijに乗算する重み係数である。
【表４】
2006094000.tif 000007
【０１０７】
図１４に、明度（V）−色相（H）平面を示す。表４によると、図１４において肌色色相領域の中間明度に分布する領域（r4）から算出される第１の占有率には負（−）の係数が用いられ、肌色色相領域の低明度（シャドー）領域（r3）から算出される第１の占有率には正（＋）の係数が用いられる。図１５は、肌色領域（H1）における第２の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。表４及び図１５によると、肌色色相領域の、明度値が85〜169（v4）の中間明度領域の第２の係数の符号は負（−）であり、明度値が26〜84（v2,v3）の低明度（シャドー）領域の第２の係数の符号は正（＋）であり、両領域での係数の符号が異なっていることがわかる。
【０１０８】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第２の係数をDijとすると、第２の指標ａ２を算出するためのHk領域の和は、式（５）のように定義される。
【数２】
2006094000.tif 000008
従って、H1〜H4領域の和は、下記の式（５−１）〜（５−４）のように表される。
H1領域の和＝R11×(-27.0)＋R21×4.5＋（中略）...＋R71×(-24.0)   …（５−１）
H2領域の和＝R12×0.0＋R22×4.7＋（中略）...＋R72×(-8.5)   …（５−２）
H3領域の和＝R13×0.0＋R23×0.0＋（中略）...＋R73×0.0  …（５−３）
H4領域の和＝R14×0.0＋R24×(-5.1)＋（中略）...＋R74×7.2  …（５−４）
【０１０９】
第２の指標ａ２は、式（５−１）〜（５−４）で示されたH1〜H4領域の和を用いて、式（６）のように定義される。
ａ２＝H1領域の和＋H2領域の和＋H3領域の和＋H4領域の和＋1.554  …（６）
第１及び第２の指標ａ１，ａ２は、撮影画像データの明度と色相との分布量に基づいて算出されるため、撮影画像データがカラー画像である場合の撮影シーンの判別に有効である。
【０１１０】
次いで、表５に、第３の指標ａ３を算出するために必要な第３の係数を分割領域別に示す。表５に示された各分割領域の係数は、表２に示した各分割領域の第２の占有率Qijに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。
【表５】
2006094000.tif 000009
図１６は、画面領域ｎ１〜ｎ４における第３の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する曲線（係数曲線）として示したものである。
【０１１１】
明度領域vi、画面領域njにおける第３の係数をEijとすると、第３の指標ａ３を算出するためのnk領域（画面領域nk）の和は、式（７）のように定義される。
【数３】
2006094000.tif 000010
従って、n1〜n4領域の和は、下記の式（７−１）〜（７−４）のように表される。
n1領域の和＝Q11×40.1＋Q21×37.0＋（中略）...＋Q71×22.0  …（７−１）
n2領域の和＝Q12×(-14.8)＋Q22×(-10.5)＋（中略）...＋Q72×0.0  …（７−２）
n3領域の和＝Q13×24.6＋Q23×12.1＋（中略）...＋Q73×10.1  …（７−３）
n4領域の和＝Q14×1.5＋Q24×(-32.9)＋（中略）...＋Q74×(-52.2)   …（７−４）
【０１１２】
第３の指標ａ３は、式（７−１）〜（７−４）で示されたn1〜n4領域の和を用いて、式（８）のように定義される。
ａ３＝n1領域の和＋n2領域の和＋n3領域の和＋n4領域の和−12.6201  …（８）
第３の指標ａ３は、撮影画像データの明度の分布位置による構図的な特徴（撮影画像データの画面の外縁からの距離）に基づいて算出されるため、カラー画像だけでなくモノクロ画像の撮影シーンを判別するのにも有効である。
【０１１３】
次いで、図７において、第３指標算出部７２２により、撮影シーンを特定する指標としての第４の指標ａ４を算出する第４の指標算出処理が実行される（ステップＳ２４）。図１７に、シーン判別処理中の第４の指標算出処理の流れを示す。第４の指標算出処理では、図１７に示すように、先ず、第３指標算出部７２２により、撮影画像データのＲＧＢ値から、上記式（１）を用いて輝度Yが算出され、撮影画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値x1が算出される（ステップＳ２４１）。そして、第３指標算出部７２２により、撮影画像データの画像の最大輝度値と平均輝度値との差分値x2が算出される（ステップＳ２４２）。最大輝度値と平均輝度値との差分値x2は、次式（９）のように表される。
x2＝Ymax−Yave  …(９)
【０１１４】
そして、第３指標算出部７２２により、撮影画像データの輝度標準偏差x3が算出される（ステップＳ２４３）。そして、第３指標算出部７２２により、撮影画像データの画面中央部における輝度平均値x4が算出される（ステップＳ２４４）。そして、第３指標算出部７２２により、撮影画像データの画像の肌色最大輝度値及び肌色最小輝度値の差分値と、肌色平均輝度値と、の比較値x5が算出される（ステップＳ２４５）。画像の肌色最大輝度値及び肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値x5は、次式（１０）のように表される。
x5＝（Yskin＿max−Yskin＿min）／２−Yskin＿ave  …(１０)
【０１１５】
そして、第３指標算出部７２２により、画面中央部における肌色の平均輝度値x1、画像の最大輝度値と平均輝度値との差分値x2、輝度標準偏差x3、画面中央部における輝度平均値x4、画像の肌色最大輝度値及び肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値x5の各々に、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数が乗算されて和がとられることにより第４の指標ａ４が算出され（ステップＳ２４６）、第４の指標算出処理が終了する。
【０１１６】
第４の指標ａ４は、ステップＳ２４１〜Ｓ２４５で算出された値に対し、判別分析によって求められた第４の係数を乗算した和を用いて、式（１１）のように定義される。
ａ４＝0.06×x1＋1.13×x2＋0.02×x3＋(-0.01)×x4＋0.03×x5−6.50  …（１１）
第４の指標ａ４は、撮影画像データの画面の構図的な特徴だけでなく、輝度ヒストグラム分布情報を持ち合わせており、特にフラッシュ撮影シーン及びアンダー撮影シーンの判別に有効である。
【０１１７】
次いで、図７において、第３指標算出部７２２により、撮影シーンを特定する指標としての第５の指標ａ５及び第６の指標ａ６が算出される（ステップＳ２５）。
【０１１８】
ここで、撮影画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値を第４’の指標ａ４’とする。ここでの画面中央部とは、例えば、図１３の領域ｎ２、領域ｎ３及び領域ｎ４から構成される領域である。第５の指標ａ５は、第１の指標ａ１、第３の指標ａ３及び第４’の指標ａ４’を用いて式（１２）のように定義され、第６の指標ａ６は、第２の指標ａ２、第３の指標ａ３、第４’の指標ａ４’を用いて式（１３）のように定義される。
ａ５＝0.46×ａ１＋0.61×ａ３＋0.01×ａ４’−0.79  …（１２）
ａ６＝0.58×ａ２＋0.18×ａ３＋(-0.03)×ａ４’＋3.34  …（１３）
ここで、式（１２）、（１３）において各指標に乗算される重み係数は、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１１９】
そして、図７において、シーン判別実行部７１４により、指標算出部７１３において算出された第４の指標ａ４、第５の指標ａ５、第６の指標ａ６の値に基づいて、撮影画像データの撮影シーン（光源条件及び露出条件）が判別され（ステップＳ２６）、シーン判別処理が終了される。以下、撮影シーン（光源条件及び露出条件）の判別方法について説明する。
【０１２０】
図１８（ａ）は、順光、逆光、ストロボの各光源条件で６０枚ずつ撮影し、合計１８０枚のデジタル画像データについて、第５の指標ａ５、第６の指標ａ６を算出し、各光源条件での第５の指標ａ５、第６の指標ａ６の値をプロットしたものである。図１８（ａ）によれば、第５の指標ａ５の値が０．５より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、第５の指標ａ５の値が０．５以下で、第６の指標ａ６の値が−０．５より大きい場合、逆光撮影シーンが多いことがわかる。このように第５の指標ａ５、第６の指標ａ６の値により撮影シーン（光源条件及び露出条件）を定量的に判別することができる。
【０１２１】
さらに、順光、逆光、ストロボの各撮影シーンを判別できる第５の指標ａ５、第６の指標ａ６に、第４の指標ａ４を加えることで、３次元で撮影シーン（光源条件及び露出条件）を判別することができるようになり、より判別精度をあげることが可能となる。３次元的に撮影シーンが判別可能となり、撮影シーンの判別精度を一層向上させることが可能となる。第４の指標ａ４は特に、画像全体を暗くする階調補正が行われるストロボ撮影シーンと、画像全体を明るくする階調補正が行われるアンダー撮影シーンとを判別するのに有効である。
【０１２２】
図１８（ｂ）は、ストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンとの撮影画像データ各６０枚のうち、第５の指標ａ５が０．５より大きい撮影画像データの第４の指標ａ４及び第５の指標ａ５を算出しプロットしたものである。図１８（ｂ）によれば、第４の指標ａ４の値が０より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、第４の指標ａ４の値が０以下の場合、アンダー撮影シーンが多いことがわかる。表６に、第４の指標ａ４〜第６の指標ａ６の値による撮影シーンの判別内容を示す。
【表６】
2006094000.tif 000011
【０１２３】
そして、図６において、階調補正方法決定部７３１により、ステップＳ２で判別された撮影シーンに応じて、撮影画像データに対する階調補正方法が決定され、階調補正パラメータ算出部７３２により、指標算出部７１３において算出された指標に基づいて、階調補正に必要なパラメータ（階調補正パラメータ）が算出され、階調補正量決定部７３３により、その算出された階調補正パラメータに基づいて階調補正量が仮決定される（ステップＳ３）。
【０１２４】
階調補正方法の決定は、図１９に示すように、撮影シーンが順光である場合は階調補正方法Ａ（図１９（ａ））が選択され、逆光である場合は階調補正方法Ｂ（図１９（ｂ））が選択され、ストロボである場合は階調補正方法Ｃ（図１９（ｃ））が選択され、アンダーである場合は階調補正方法Ｂ（図１９（ｂ））が選択される。
【０１２５】
以下、ステップＳ３において算出される階調補正パラメータの算出方法について説明する。なお、以下では、8bitの撮影画像データは16bitへと事前に変換されているものとし、撮影画像データの値の単位は16bitであるものとする。
【０１２６】
階調補正に必要なパラメータ（階調補正パラメータ）として、下記のP1〜P9のパラメータが算出される。
P1:撮影画面全体の平均輝度
P2:ブロック分割平均輝度
P3:肌色領域（H1）の平均輝度
P4:第１の輝度補正値＝P1−P2
P5:再現目標修正値＝輝度再現目標値(30360)−P4
P6:第１のオフセット値＝P5−P1
P7:第１のキー補正値
P7':第２のキー補正値
P8:第２の輝度補正値
P9:第２のオフセット値＝P5−P8−P1
【０１２７】
ここで、図２０及び図２１を参照して、パラメータP2の算出方法について説明する。まず、撮影画像データを正規化するために、ＣＤＦ（累積密度関数）を作成する。次いで、得られたＣＤＦから最大値と最小値を決定する。この最大値と最小値は、ＲＧＢ毎に求める。ここで、求められたＲＧＢ毎の最大値と最小値を、それぞれ、Rmax、Rmin、Gmax、Gmin、Bmax、Bminとする。
【０１２８】
次いで、撮影画像データの任意の画素（Rx，Gx，Bx）に対する正規化画像データを算出する。ＲプレーンにおけるRxの正規化データをRpoint、ＧプレーンにおけるGxの正規化データをGpoint、ＢプレーンにおけるBxの正規化データをBpointとすると、正規化データRpoint、Gpoint、Bpointは、それぞれ、式（１４）〜（１６）のように表される。
Rpoint＝｛（Rx−Rmin）／（Rmax−Rmin）｝×65535  …（１４）
Gpoint＝｛（Gx−Gmin）／（Gmax−Gmin）｝×65535  …（１５）
Bpoint＝｛（Bx−Bmin）／（Bmax−Bmin）｝×65535  …（１６）
次いで、式（１７）により画素（Rx，Gx，Bx）の輝度Npointを算出する。
Npoint＝（Bpoint＋Gpoint＋Rpoint）／３  …（１７）
【０１２９】
図２０（ａ）は、正規化する前のＲＧＢ画素の輝度の度数分布（ヒストグラム）である。図２０（ａ）において、横軸は輝度、縦軸は画素の頻度である。このヒストグラムは、ＲＧＢ毎に作成する。輝度のヒストグラムが作成されると、式（１４）〜（１６）により、撮影画像データに対し、プレーン毎に正規化を行う。図２０（ｂ）は、式（１７）により算出された輝度のヒストグラムを示す。撮影画像データが65535で正規化されている
ため、各画素は、最大値が65535で最小値が０の間で任意の値をとる。
【０１３０】
図２０（ｂ）に示す輝度ヒストグラムを所定の範囲で区切ってブロックに分割すると、図２０（ｃ）に示すような度数分布が得られる。図２０（ｃ）において、横軸はブロック番号（輝度）、縦軸は頻度である。
【０１３１】
次いで、図２０（ｃ）に示された輝度ヒストグラムから、ハイライト、シャドー領域を削除する処理を行う。これは、白壁や雪上シーンでは、平均輝度が非常に高くなり、暗闇のシーンでは平均輝度は非常に低くなっているため、ハイライト、シャドー領域は、平均輝度制御に悪影響を与えてしまうことによる。そこで、図２０（ｃ）に示した輝度ヒストグラムのハイライト領域、シャドー領域を制限することによって、両領域の影響を減少させる。図２１（ａ）（又は図２０（ｃ））に示す輝度ヒストグラムにおいて、高輝度領域（ハイライト領域）及び低輝度領域（シャドー領域）を削除すると、図２１（ｂ）のようになる。
【０１３２】
次いで、図２１（ｃ）に示すように、輝度ヒストグラムにおいて、頻度が所定の閾値より大きい領域を削除する。これは、頻度が極端に多い部分が存在すると、この部分のデータが、撮影画像全体の平均輝度に強く影響を与えてしまうため、誤補正が生じやすいことによる。そこで、図２１（ｃ）に示すように、輝度ヒストグラムにおいて、閾値以上の画素数を制限する。図２１（ｄ）は、画素数の制限処理を行った後の輝度ヒストグラムである。
【０１３３】
正規化された輝度ヒストグラムから、高輝度領域及び低輝度領域を削除し、更に、累積画素数を制限することによって得られた輝度ヒストグラム（図２１（ｄ））の各ブロック番号と、それぞれの頻度に基づいて、輝度の平均値を算出したものがパラメータP2である。
【０１３４】
パラメータP1は、撮影画像データ全体の輝度の平均値であり、パラメータP3は、撮影画像データのうち肌色領域（H1）の輝度の平均値である。パラメータP7の第１のキー補正値、パラメータP7'の第２のキー補正値、パラメータP8の第２の輝度補正値は、それぞれ、式（１８）〜（２０）のように定義される。
P7（第１のキー補正値）＝｛P3−（（ａ６／6）×18000＋22000）｝／24.78  …（１８）
P7’（第２のキー補正値）＝｛P3−（（ａ４／6）×10000＋30000）｝／24.78  …（１９）
P8（第２の輝度補正値）＝（ａ５／6）×17500  …（２０）
【０１３５】
算出された階調補正パラメータに基づく、撮影画像データに対する階調補正量の仮決定では、具体的には、決定された階調補正方法に対応して予め設定された複数の階調補正曲線の中から、算出された階調補正パラメータに対応する階調補正曲線が選択（決定）される。なお、算出された階調補正パラメータに基づいて、階調補正曲線（階調補正量）を算出するようにしてもよい。
【０１３６】
以下、各撮影シーン（光源条件及び露出条件）の階調補正曲線の決定方法について説明する。
＜順光の場合＞
撮影シーンが順光である場合、パラメータP1をP5と一致させるオフセット補正（8bit値の平行シフト）を次式（２１）により行う。
出力画像のＲＧＢ値＝入力画像のＲＧＢ値＋P6  …（２１）
従って、撮影シーンが順光の場合、図１９（ａ）に示す複数の階調補正曲線の中から、式（１９）に対応する階調補正曲線が選択される。又は、式（２１）に基づいて階調補正曲線を算出（決定）してもよい。
【０１３７】
＜逆光の場合＞
撮影シーンが逆光である場合、図１９（ｂ）に示す複数の階調補正曲線の中から、式（１８）に示すパラメータP7（第１のキー補正値）に対応する階調補正曲線を選択する。図１９（ｂ）の階調補正曲線の具体例を図２２に示す。パラメータP7の値と、選択される階調補正曲線の対応関係を以下に示す。
−0.5＜P7＜＋0.5の場合→Ｌ３
＋0.5≦P7＜＋1.5の場合→Ｌ４
＋1.5≦P7＜＋2.5の場合→Ｌ５
−1.5＜P7≦−0.5の場合→Ｌ２
−2.5＜P7≦−1.5の場合→Ｌ１
なお、撮影シーンが逆光の場合、この階調補正処理とともに、覆い焼き処理を併せて行うことが好ましい。この場合、逆光度を示す第５の指標ａ５に応じて覆い焼き処理の程度も調整されることが望ましい。
【０１３８】
＜アンダーの場合＞
撮影シーンがアンダーである場合、図１９（ｂ）に示す複数の階調補正曲線の中から、式（１９）に示すパラメータP7'（第２のキー補正値）に対応する階調補正曲線が選択される。具体的には、撮影シーンが逆光の場合の階調補正曲線の選択方法と同様に、図２２に示す階調補正曲線の中から、パラメータP7'の値に対応した階調補正曲線が選択される。なお、撮影シーンがアンダーである場合は、逆光の場合に示したような覆い焼き処理は行わない。
【０１３９】
＜ストロボの場合＞
撮影シーンがストロボである場合、オフセット補正（8bit値の平行シフト）を次式（２２）により行う。
出力画像のＲＧＢ値＝入力画像のＲＧＢ値＋P9  …（２２）
従って、撮影シーンがストロボの場合、図１９（ｃ）に示す複数の階調補正曲線の中から、式（２２）に対応する階調補正曲線が選択される。又は、式（２２）に基づいて階調補正曲線を算出（決定）してもよい。なお、式（２２）のパラメータP9の値が、予め設定された所定値αを上回った場合、図２２に示す曲線Ｌ１〜Ｌ５の中から、第２のキー補正値＝P9−αに対応する曲線を選択する。
【０１４０】
本実施の形態では、実際に撮影画像データに対して階調補正処理を施す場合、上述の各画像処理条件を16bitから8bitへ変更するものとする。
【０１４１】
なお、順光、逆光、ストロボ間で階調補正方法が大きく異なる場合、撮影シーンの誤判別時の画質への影響が懸念されるため、順光、逆光、ストロボ間に、階調補正方法が緩やかに移行する中間領域を設定することが望ましい。
【０１４２】
以上のように、ステップＳ２，Ｓ３によれば、撮影画像データの撮影シーンを定量的に示す指標を算出し、その算出された指標に基づいて撮影シーンを判別し、判別結果に応じて撮影画像データに対する階調補正方法を決定し、撮影画像データの階調補正量を仮決定して、被写体の明度を適切に補正する階調補正方法の決定と、階調補正量の仮決定とを行うことが可能となる。
【０１４３】
特に、ストロボ撮影としての確度を定量的に示す第１の指標ａ１と、逆光撮影としての確度を定量的に示す第２の指標ａ２に加えて、撮影画像データの構図的な要素から導出される第３の指標ａ３を用いて撮影シーンを判別することにより、撮影シーンの判別精度を向上させることができる。
また、構図的な要素とヒストグラムの分布情報から算出される第４の指標ａ４を用いることで、画像全体を暗くする階調補正を行うストロボシーンと画像全体を明るく階調補正するアンダー撮影シーンとを判別でき、撮影シーンの判別精度を向上させることができる。
【０１４４】
そして、図６において、画像処理実行部７４０により、ステップＳ３で決定された階調補正方法と、仮決定された階調補正量とを用いて、撮影画像データに階調補正（仮階調補正）処理が施される（ステップＳ４）。そして、ノイズ評価部７５０により、仮階調補正前の撮影画像データに対する、仮階調補正された撮影画像データのノイズ増加量が評価される（ステップＳ５）。ここでノイズ増加量の評価は、公知の方法を用いることができる。例えば、特開2004-127064に記載されているような二項ウェーブレット変換を用いてノイズ増加量を評価する方法を用いることができる。ここで、ウェーブレット変換について簡単に説明する。
【０１４５】
〈ウェーブレット変換の概要〉
ウェーブレット変換とは、多重解像度変換の一つで、１回の変換操作により入力信号を低周波帯域成分信号と高周波帯域成分信号に分解し、得られた低周波帯域成分信号に対して同様の変換操作を行い、周波数帯域が異なる複数の信号からなる多重解像度信号を得るものである。得られた多重解像度信号を加工せずにそのまま逆多重解像度変換した場合、元の信号が再構成される。こうした手法については、例えば、G. Strang、T. Nguyen著"Wavelet and Filter Banks"Wellesley-Cambridge Press（邦訳  G.ストラング、T.グエン共著「ウェーブレット解析とフィルタバンク」培風館）に詳細な解説がなされている。
【０１４６】
ウェーブレット変換とは、図２３に例示されるような有限範囲で振動するウェーブレット関数（式（２３））を用いて、入力信号ｆ（ｘ）に対するウェーブレット変換係数〈ｆ、ψa,b〉を、式（２４）のように求めることにより、式（２５）で示されるウェーブレット関数の総和に分解する変換である。
【数４】
2006094000.tif 000012
【数５】
2006094000.tif 000013
【数６】
2006094000.tif 000014
【０１４７】
式（２３）〜（２５）において、ａはウェーブレット関数のスケールを表し、ｂはウェーブレット関数の位置を示す。図２３に例示するように、スケールａの値が大きいほどウェーブレット関数ψa,b（ｘ）の周波数は小さくなり、位置ｂの値に従ってウェーブレット関数ψa,b（ｘ）が振動する位置が移動する。従って、式（２５）は、入力信号ｆ（ｘ）が、種々のスケールと位置を有するウェーブレット関数ψa,b（ｘ）の総和に分解されることを示している。
【０１４８】
〈二項ウェーブレット変換〉
次に、ウェーブレット変換の一つである二項ウェーブレット変換について説明する。二項ウェーブレット変換については、S. Mallat、W.L. Hwang著"Singularity detection and processing with the wavelets"IEEE Trans. Inform. Theory、１９９２年、３８、ｐ．６１７や、S.Mallat、S.Zhong著"Characterization of signals from multiscale edges"IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intel. 14 710 (1992)、S.Mallat著"A wavelet tour of signal processing 2ed." Academic Press に詳細な説明がある。
【０１４９】
二項ウェーブレット変換で用いられるウェーブレット関数は、式（２６）のように定義される。
【数７】
2006094000.tif 000015
但し、ｉは自然数である。式（２６）より、二項ウェーブレット変換では、ウェーブレット関数のスケールａが、２のｉ乗で離散的に定義されている。このｉは、「レベル」と呼ばれる。
【０１５０】
入力信号ｆ（ｘ）を、式（２６）のウェーブレット関数ψi,j（ｘ）を用いて表すと、下記の式（２７）のようになる。
【数８】
2006094000.tif 000016
ここで、式（２７）の右辺第２項は、レベル１のウェーブレット関数ψ1,j（ｘ）の総和で表せない残差の低周波帯域成分を、レベル１のスケーリング関数ψ1,j（ｘ）の総和で表したものである。スケーリング関数はウェーブレット関数に対応して適切なものが用いられる（段落［０１４５］に記載の文献を参照）。式（２７）に示すレベル１のウェーブレット変換によって、入力信号ｆ（ｘ）＝Ｓ0は、レベル１の高周波帯域成分Ｗ1と低周波帯域成分Ｓ1に信号分解されることになる。
【０１５１】
レベルｉ―１の低周波帯域成分Ｓi-1は、式（２８）に示すように、レベルｉの高周波帯域成分Ｗiと低周波帯域成分Ｓiに信号分解される。
【数９】
2006094000.tif 000017
【０１５２】
二項ウェーブレット変換のウェーブレット関数は、式（２６）に示すように、レベルｉに関わらず、位置ｂの最小移動単位が一定であることから、二項ウェーブレット関数は、下記の特徴を有する。
【０１５３】
二項ウェーブレット変換の第一の特徴として、式（２８）に示す１レベルの二項ウェーブレット変換で生成される、高周波帯域成分Ｗiと低周波帯域成分Ｓiの各々の信号量は、変換前の信号Ｓi-1と同一である。
【０１５４】
二項ウェーブレット変換の第二の特徴として、スケーリング関数φi,j（ｘ）とウェーブレット関数ψi,j（ｘ）との間に、下記の関係式（２９）が成立する。
【数１０】
2006094000.tif 000018
従って、二項ウェーブレット変換で生成される高周波帯域成分Ｗiは、低周波帯域成分Ｓiの１階微分（勾配）で表される。
【０１５５】
二項ウェーブレット変換の第三の特徴として、ウェーブレット変換のレベルiに応じて定められた係数γi（上述の二項ウェーブレットに関する参考文献を参照）を高周波帯域成分に乗じたＷi・γi（以下、これを補正済高周波帯域成分と称す）について、入力信号の信号変化の特異性（singularity）に応じて、該変換後の補正済高周波帯域成分Ｗi・γiの信号強度のレベル間の関係が一定の法則に従う。
【０１５６】
図２４に、入力信号Ｓ0の波形と、ウェーブレット変換により得られる各レベルの補正済高周波帯域成分の波形を示す。図２４において、（ａ）は入力信号Ｓ0を示し、（ｂ）はレベル１の二項ウェーブレット変換により得られる補正済高周波帯域成分Ｗ1・γ1を示し、（ｃ）はレベル２の二項ウェーブレット変換により得られる補正済高周波帯域成分Ｗ2・γ2を示し、（ｄ）はレベル３の二項ウェーブレット変換により得られる補正済高周波帯域成分Ｗ3・γ3を示し、（ｅ）はレベル４の二項ウェーブレット変換により得られる補正済高周波帯域成分Ｗ・γ4を示す。
【０１５７】
各レベルにおける信号強度の変化を見ると、（ａ）において、"１"や"４"に示すなだらかな（微分可能な）信号変化に対応する補正済高周波帯域成分Ｗi・γiは、（ｂ）→（ｅ）に示すようにレベル数ｉが増大するほど信号強度が増大する。
【０１５８】
入力信号Ｓ0において、"２"に示すステップ状の信号変化に対応する補正済高周波帯域成分Ｗi・γiは、レベル数ｉに関わらず信号強度が一定となる。入力信号Ｓ0において、"３"に示すδ関数状の信号変化に対応する補正済高周波帯域成分Ｗi・γiは、（ｂ）→（ｅ）に示すように、レベル数ｉが増大するほど信号強度が減少する。
【０１５９】
二項ウェーブレット変換における第四の特徴として、画像信号のような２次元信号における１レベルの二項ウェーブレット変換の方法は、以下の図２５に示す方法で行われる。
【０１６０】
図２５に示すように、１レベルの二項ウェーブレット変換により、入力信号Ｓn-1を、ｘ方向のローパスフィルタＬＰＦｘ及びｙ方向のローパスフィルタＬＰＦｙで処理することにより、低周波帯域成分Ｓnが得られる。また、入力信号Ｓn-1を、ｘ方向のハイパスフィルタＨＰＦｘで処理することにより、高周波帯域成分Ｗｘnが得られる。更に、入力信号Ｓn-1を、ｙ方向のハイパスフィルタＨＰＦｙで処理することにより、もう一つの高周波帯域成分Ｗｙnが得られる。
【０１６１】
このように、１レベルの二項ウェーブレット変換により、入力信号Ｓn-1は、２つの高周波帯域成分Ｗｘn、Ｗｙnと、１つの低周波帯域成分Ｓnに分解される。２つの高周波帯域成分Ｗｘn、Ｗｙnは、低周波帯域成分Ｓnの２次元における変化ベクトルＶnのｘ成分とｙ成分に相当する。変化ベクトルＶnの大きさＭnと偏角Ａnは式（２８）及び式（２９）で与えられる。
【数１１】
2006094000.tif 000019
【数１２】
2006094000.tif 000020
【０１６２】
また二項ウェーブレット変換で得られた２つの高周波帯域成分Ｗｘn、Ｗｙnと１つの低周波帯域成分Ｓnに、図２６に示す二項ウェーブレット逆変換を施すことにより、変換前の信号Ｓn-1を再構成することができる。すなわち、Ｓnをｘ方向のローパスフィルタＬＰＦｘ及びｙ方向のローパスフィルタＬＰＦｙで処理することにより得られる信号と、Ｗｘnをｘ方向のハイパスフィルタＨＰＦｘ及びｙ方向のローパスフィルタＬＰＦｙで処理することにより得られる信号と、Ｗｙnをｘ方向のローパスフィルタＬＰＦｘ及びｙ方向のハイパスフィルタＨＰＦｙで処理することにより得られる信号と、を加算することによって、二項ウェーブレット変換前の信号Ｓn-1を得ることができる。
【０１６３】
以上説明した二項ウェーブレット変換を用いるノイズ増加量の評価は、具体的には、先ず、仮階調補正後の撮影画像データに対して２レベルの二項ウェーブレット変換を施し、第１レベルの高周波信号と第２レベルの高周波信号とを比較する。第１レベルの信号強度よりも第２レベルの信号強度が低い画素をノイズ画素として特定する。つまり、図２４の“３”のケースをノイズ画素として特定する。そして、特定されたノイズ画素に対して、仮階調補正後の第１レベル高周波信号強度と、撮影画像データに二項ウェーブレット変換を行った第１レベルの高周波信号強度とを比較することでノイズの増加量を評価することができる。
【０１６４】
そして、図６において、階調補正量決定部７３３により、ステップＳ５で評価されたノイズ増加量が大きいか否か（予め設定された所定の閾値以上であるか否か）が判別される（ステップＳ６）。
【０１６５】
ノイズの増加量が閾値以上である場合（ステップＳ６；ＹＥＳ）、階調補正量決定部７３３により、ノイズの増加量に基づいて、ステップＳ３で仮決定された階調補正量が修正され、その修正後の階調補正量が正式なものとして決定される（ステップＳ７）。具体的には、階調補正量を減少させる。
【０１６６】
そして、画像処理実行部７６０により、決定された階調補正方法及びその階調補正量に基づいて、撮影画像データに階調補正処理が施される（ステップＳ８）。ノイズの増加量が閾値未満である場合（ステップＳ６；ＮＯ）、ステップＳ３で仮決定された階調補正量が正式なものとして決定され、ステップＳ８に移行される。そして、画像処理実行部７６０により、階調補正後の画像データに、階調補正以外の画像処理が施され（ステップＳ９）、画像処理が終了する。
【０１６７】
画像処理が施された画像データは、ＣＲＴ固有処理部７０６、プリント固有処理部７０７，７０８、画像データ書式作成処理部７０９を介して、ＣＲＴ８、露光処理部４、外部プリンタ５１、画像搬送部３１、通信手段（出力）３３に出力される。
【０１６８】
以上、本実施の形態によれば、撮影画像データのシーン判別の結果により階調補正方法を決定し、その階調補正量を仮決定し、決定した階調補正方法と仮決定した階調補正量とに基づいて階調補正した撮影画像データのノイズ増加量に基づいて階調補正量を決定（調整）し、その決定した階調補正方法及び階調補正量で画像データを階調補正するので、ノイズが目立ってしまうことなく、適正に撮影画像データを階調補正できる。例えば、アンダーシーン等の撮影画像データについて、シーン判別の結果により自動的に画像を明るくする様に階調補正する場合にも、ノイズ増加量に基づく階調補正条件の調整及びその階調補正により、シャドー部にノイズが目立ってしまうことなく、適正な撮影画像データを得ることができる。
【０１６９】
また、撮影画像データの撮影シーンを定量的に示す第１、第２、第３及び第４の指標ａ１，ａ２，ａ３，ａ４を算出し、それらの指標に基づいて撮影画像データの撮影シーンを決定するので、撮影画像データの撮影シーンを正確に特定することができる。
【０１７０】
（変形例）
上記実施の形態の変形例を説明する。図２７に、画像調整処理部７０１Ａの内部構成を示す。本変形例の装置構成は、第１の実施の形態の画像処理装置１における画像調整処理部７０１を、図２７に示す画像調整処理部７０１Ａに代えたものである。画像調整処理部７０１Ａは、画像縮小部７６０、シーン判別部７１０Ａ、階調補正条件決定部７３０Ａ、画像処理実行部７４０Ａ、ノイズ評価部７５０Ａにより構成される。また、階調補正条件決定部７３０Ａは、階調補正方法決定部７３１Ａ、階調補正パラメータ算出部７３２Ａ、階調補正量決定部７３３Ａにより構成される。
【０１７１】
画像縮小部７６０は、第１の画像データ（元画像データ）としての撮影画像データを縮小して第２の画像データとしての縮小画像データに変換する。画像サイズを縮小する方法としては、公知の方法を用いることができる。公知の画像サイズ縮小方法としては、バイリニア法、バイキュービック法、ニアレストネーバー法等がある。縮小率としては特に限定はないが、処理速度の観点とシーン判別工程の精度の観点で、１／２〜１／１０程度が好ましい。
【０１７２】
シーン判別部７１０Ａ、階調補正条件決定部７３０Ａは、第１の実施の形態のシーン判別部７１０、階調補正条件決定部７３０と同様であるが、撮影画像データでなく、画像縮小部７６０により出力された縮小画像データについて各種処理を行う。また、画像処理実行部７６０Ａは、縮小画像データに対応して決定された階調補正方法及び仮決定された階調補正量に基づいて、撮影画像データに階調補正処理を施す。ノイズ評価部７５０Ａは、その階調補正された撮影画像データのノイズ評価を行う。さらに、画像処理実行部７６０Ａは、ノイズ評価の結果に対応して階調補正量決定部７３３Ａにより決定された階調補正量及び前記階調補正方法に基づいて、撮影画像データに階調補正処理を施し、さらにその他の画像処理を施す。本変形例では、図６の画像処理において、ステップＳ１の次に、画像縮小部７６０により撮影画像データが縮小されて縮小画像データにされ、ステップＳ３において、縮小画像データに対して処理がなされ、ステップＳ４〜Ｓ９において、撮影画像データに対して各種処理がなされる。
【０１７３】
以上、本変形例によれば、上記実施の形態の効果とともに、縮小画像データを用いて、シーン判別の処理を行うことによりシーン判別の計算量及び計算時間を低減できる。
【０１７４】
なお、上記実施の形態及びその変形例における記述は、本発明に係る画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムの一例を示すものであるが、これに限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【０１７５】
例えば、図１９（ａ），（ｂ）、図２２では、階調補正曲線の始点、終点（収束点）を、それぞれ、画像データ値のmin値、max値に設定したような階調補正曲線を用いて説明したが、これに限定されるものではない。例えば、図２８に示すように、階調補正曲線の始点、終点を、それぞれ、画像データ値のmin値、max値の外側に設定したような階調補正曲線を用いる構成としてもよい。この構成では、階調補正によりmin値、max値付近の画素が多くなることを防ぐことができる。
【０１７６】
また、上記実施の形態におけるシーン判別処理において、少なくとも撮影画像データの画面中央部における肌色の平均輝度に、第３の係数を乗算することにより第３の指標ａ３を算出する構成としてもよい。また、同様にシーン判別処理において、第１〜第３の指標ａ１〜ａ３に基づいて、撮影シーンを判別するための新たな指標を算出し、その新たな指標に基づいてシーン判別する構成としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１７７】
【図１】本発明の実施形態における画像処理装置１の外観構成を示す斜視図である。
【図２】画像処理装置１の内部構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置１の画像処理部７０の主要部構成を示すブロック図である。
【図４】画像調整処理部７０１の内部構成を示すブロック図である。
【図５】シーン判別部７１０の内部構成（ａ）と、割合算出部７１２の内部構成（ｂ）と、占有率演算部７１７の内部構成（ｃ）と、指標算出部７１３の内部構成（ｄ）と、を示すブロック図である。
【図６】画像調整処理部７０１において実行される画像処理を示すフローチャートである。
【図７】画像処理中のシーン判別処理を示すフローチャートである。
【図８】シーン判別処理中の第１の占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図９】ＲＧＢからＨＳＶ表色系に変換するプログラムの一例を示す図である。
【図１０】シーン判別処理中の第２の占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図１１】撮影画像データの画面の外縁からの距離に応じて決定される領域ｎ１〜ｎ４を示す図である。
【図１２】明度（Ｖ）−色相（Ｈ）平面と、Ｖ−Ｈ平面上の領域ｒ１及び領域ｒ２を示す図である。
【図１３】第１の指標ａ１を算出するための、第１の占有率に乗算する第１の係数を表す曲線を示す図である。
【図１４】明度（Ｖ）−色相（Ｈ）平面と、Ｖ−Ｈ平面上の領域ｒ３及び領域ｒ４を示す図である。
【図１５】第２の指標ａ２を算出するための、第１の占有率に乗算する第２の係数を表す曲線を示す図である。
【図１６】第３の指標ａ３を算出するための、第２の占有率に乗算する第３の係数を表す曲線を領域別（ｎ１〜ｎ４）に示す図である。
【図１７】シーン判別処理中の第４の指標算出処理を示すフローチャートである。
【図１８】各光源条件での第５の指標ａ５、第６の指標ａ６の値のプロット（ａ）と、第５の指標ａ５が０．５より大きい画像の第４の指標ａ４、第５の指標ａ５のプロット（ｂ）とを示す図である。
【図１９】各階調補正方法に対応する階調補正曲線を示す図である。
【図２０】輝度の度数分布（ヒストグラム）（ａ）、正規化されたヒストグラム（ｂ）及びブロック分割されたヒストグラム（ｃ）を示す図である。
【図２１】輝度のヒストグラムからの低輝度領域及び高輝度領域の削除を説明する図（（ａ）及び（ｂ））と、輝度の頻度の制限を説明する図（（ｃ）及び（ｄ））である。
【図２２】撮影シーンが逆光である場合の画像処理条件（階調補正条件）を表す階調補正曲線を示す図である。
【図２３】ウェーブレット関数を示す図である。
【図２４】入力信号Ｓ0の波形と、ウェーブレット変換により得られる各レベルの補正済高周波帯域成分Ｗ・γの波形を示す図である。
【図２５】２次元信号における１レベルの二項ウェーブレット変換のフィルタ処理を示すシステムブロック図である。
【図２６】２次元信号における１レベルの二項ウェーブレット逆変換のフィルタ処理を示すシステムブロック図である。
【図２７】画像調整処理部７０１Ａの内部構成を示すブロック図である。
【図２８】階調補正曲線の始点、終点を、それぞれ、画像データ値のmin値、max値の外側に設定したような階調補正曲線を示す図である。
【符号の説明】
【０１７８】
１  画像処理装置
２  筐体
３  マガジン装填部
４  露光処理部
５  プリント作成部
６  トレー
７  制御部
７０  画像処理部
７０１，７０１Ａ  画像調整処理部
７１０，７１０Ａ  シーン判別部
７１２  割合算出部
７１３  指標算出部
７２０  第１指標算出部
７２１  第２指標算出部
７２２  第３指標算出部
７１４  シーン判別実行部
７１５  表色系変換部
７１６  ヒストグラム作成部
７１７  占有率演算部
７１８  第１占有率演算部
７１９  第２占有率演算部
７３０，７３０Ａ  階調補正条件決定部
７３１，７３１Ａ  階調補正方法決定部
７３２，７３２Ａ  階調補正パラメータ算出部
７３３，７３３Ａ  階調補正量決定部
７４０，７４０Ａ  画像処理実行部
７５０，７５０Ａ  ノイズ評価部
７６０  画像縮小部
７０２  フィルムスキャンデータ処理部
７０３  反射原稿スキャンデータ処理部
７０４  画像データ書式解読処理部
７０５  画像調整処理部
７０６  ＣＲＴ固有処理部
７０７，７０８  プリント固有処理部
７０９  画像データ書式作成処理部
７１  データ蓄積手段
８  ＣＲＴ
９  フィルムスキャナ部
１０  反射原稿入力装置
１１  操作部
１２  情報入力手段
１３ａ  カード
１３ｂ  ＦＤ
１４  画像読込部
１４ａ  ＰＣカード用アダプタ
１４ｂ  ＦＤ用アダプタ
１５  画像書込部
１５ａ  ＦＤ用アダプタ
１５ｂ  ＭＯ用アダプタ
１５ｃ  光ディスク用アダプタ
１６ａ  ＦＤ
１６ｂ  ＭＯ
１６ｃ  光ディスク
３０  画像転送手段
３１  画像搬送部
３２  通信手段（入力）
３３  通信手段（出力）
３４  外部プリンタ
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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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２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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