(57)【要約】【課題】  画像毎に細かくパラメータを設定することなく、短い処理時間でカラーコントラストを良好に強調することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】  画像取得部１１は、カラー画像データを取得し、色濃度算出部１２は、カラー画像データの各画素の色濃度を用いて注目領域の色濃度及び当該注目領域の周囲に位置する画素から構成される近傍領域の平均色濃度を再帰的に算出し、逆Ｓ字変換部１３は、注目領域の色濃度及び近傍領域の平均色濃度を基にカラーコントラストを強調した各画素の逆Ｓ字変換値を再帰的に算出し、出力補正部１４は、逆Ｓ字変換値を出力レンジに適合するように補正し、画像作成部１５は、補正後の逆Ｓ字変換値からカラー画像を再構成してカラーコントラストを強調したカラー画像を作成する。【選択図】      図１
2006313436.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像のカラーコントラストを強調する画像処理装置であって、
処理対象となるカラー画像を取得する取得手段と、
下記式（１）を用いて前記取得手段により取得されたカラー画像の各画素を注目領域としてその色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換する色濃度変換処理を実行する変換手段と、
前記変換手段により変換された逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を用いて再構成したカラー画像を出力する出力手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
【数１】
2006313436.tif 000006
ここで、ｖＬ、ｖＵは、処理対象となるカラー画像の色濃度のダイナミックレンジの最小値及び最大値、ｖａｖｅは、注目領域となる画素の周囲に位置する画素から構成される近傍領域の色濃度の平均値であり、βＯＮ，βＯＦＦは任意の定数である。
【請求項２】
前記式（１）におけるβＯＮ及びβＯＦＦは、βＯＮ＝βＯＦＦ＝βであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記変換手段は、β＝β１に設定した前記式（１）を用いて色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換した後、変換後の逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を色濃度ｖとして、β＝β２（＞β１）に設定した前記式（１）を用いてさらに変換することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記変換手段は、前記注目領域及び前記近傍領域の大きさを順次拡大又は縮小しながら、前回の近傍領域を今回の注目領域又は前回の注目領域を今回の近傍領域として前記式（１）を用いた色濃度変換処理を再帰的に実行することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
カラー画像のカラーコントラストを強調する画像処理方法であって、
処理対象となるカラー画像を取得するステップと、
下記式（１）を用いて前記取得ステップにおいて取得されたカラー画像の各画素を注目領域としてその色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換する色濃度変換処理を実行するステップと、
前記変換ステップにおいて変換された逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を用いて再構成したカラー画像を出力するステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。
【数２】
2006313436.tif 000007
ここで、ｖＬ、ｖＵは、処理対象となるカラー画像の色濃度のダイナミックレンジの最小値及び最大値、ｖａｖｅは、注目領域となる画素の周囲に位置する画素から構成される近傍領域の色濃度の平均値であり、βＯＮ，βＯＦＦは任意の定数である。
【請求項６】
カラー画像のカラーコントラストを強調するための画像処理プログラムであって、
処理対象となるカラー画像を取得する取得手段と、
下記式（１）を用いて前記取得手段により取得されたカラー画像の各画素を注目領域としてその色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換する色濃度変換処理を実行する変換手段と、
前記変換手段により変換された逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を用いて再構成したカラー画像を出力する出力手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【数３】
2006313436.tif 000008
ここで、ｖＬ、ｖＵは、処理対象となるカラー画像の色濃度のダイナミックレンジの最小値及び最大値、ｖａｖｅは、注目領域となる画素の周囲に位置する画素から構成される近傍領域の色濃度の平均値であり、βＯＮ，βＯＦＦは任意の定数である。
【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コントラストを強調する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話、カーナビゲーション装置、ラップトップコンピュータ等の目覚ましい普及及び高機能化に伴い、小さい画面やコントラスト感度の低い画面でも鮮明に画像を提示するカラーフィルタ等の画像強調技術が注目を集めている。
【０００３】
上記の画像強調手法としては、例えば、ヒストグラム平坦化法が開発されており、ヒストグラム平坦化法は、コントラスト強調手法として強力な手法の一つとして知られている。このヒストグラム平坦化法は、与えられた画像の色分布を、どの色の出現頻度も等しくなるような一様分布形に近付ける変換である。通常、与えられた画像の色の平均値周辺に分布が集中する傾向があるので、平坦化を行うことにより、そのような集中がバランスよく分散され、結果的にコントラストを改善することができるが、画像中の全ての領域を同一のマッピング写像で変換するため、局所的なコントラストが低下する場合が多い。
【０００４】
このため、局所的情報が重要となる自然画像などの場合には、局所領域に応じて適切なマッピング写像を用意し、その領域に適したコントラスト強調を行う必要があり、最近では、適当な局所領域単位でヒストグラム平坦化を適用する局所的ヒストグラム平坦化法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。この局所的ヒストグラム平坦化法では、局所的情報の損失が抑えられ、比較的安定した強調効果があり、最も強力な強調手法に位置づけられている。
【非特許文献１】小林直樹他、「自然画像表示のための高速な局所的コントラスト強調」、信学論（Ｄ−II）、１９９４年、ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−II、ｎｏ．３、ｐ．５０２−ｐ．５０９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、局所的ヒストグラム平坦化法では、局所領域単位での強調効果が高いため、色濃度変化の緩やかな局所領域内でも同様に強調し、粒状雑音等の微妙な濃度差を過度に強調してしまう。このような過度な強調効果を避けるためには、画像の領域毎に適切なクリッピング値を設定することが重要であるが、その決定基準が無く、画像の性質に合わせて適切なクリッピング値を定めたり、参照領域のサイズを画像領域のサイズに適応的に決めたりする必要があり、パラメータの設定が繁雑となる。さらに、局所領域毎に逐次ヒストグラム演算を必要とするため、処理時間が長くなる。
【０００６】
本発明の目的は、画像毎に細かくパラメータを設定することなく、短い処理時間でカラーコントラストを良好に強調することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、カラー画像のカラーコントラストを強調する画像処理装置であって、処理対象となるカラー画像を取得する取得手段と、下記式（１）を用いて取得手段により取得されたカラー画像の各画素を注目領域としてその色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換する色濃度変換処理を実行する変換手段と、変換手段により変換された逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を用いて再構成したカラー画像を出力する出力手段とを備えるものである。
【０００８】
【数１】
2006313436.tif 000003
【０００９】
ここで、ｖＬ、ｖＵは、処理対象となるカラー画像の色濃度のダイナミックレンジの最小値及び最大値、ｖａｖｅは、注目領域となる画素の周囲に位置する画素から構成される近傍領域の色濃度の平均値であり、βＯＮ，βＯＦＦは任意の定数である。
【００１０】
本発明に係る画像処理装置においては、処理対象となるカラー画像が取得され、取得されたカラー画像の各画素を注目領域としてその色濃度ｖを上記式（１）を用いて逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換し、変換された逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を用いて再構成したカラー画像を出力する。
【００１１】
ここで、上記式（１）は、人間の網膜レベルの側抑制機構の情報処理過程を数理モデル化し、さらに、光刺激に対する順応を考慮して、そのモデルに工学的な改良を施したものであり、画像に対して適応的にカラーコントラストを強調処理することができる。また、上記式（１）のパラメータはβＯＮ，βＯＦＦと少なく、その設定も画像毎に設定する必要がない。さらに、上記式（１）は、ヒストグラム演算等の複雑な演算を含まず、近傍領域の色濃度の平均値等を必要とする以外、単純な対数式でマッピングカーブを決定することができ、処理時間を短縮することができる。この結果、画像毎に細かくパラメータを設定することなく、短い処理時間でカラーコントラストを良好に強調することができる。
【００１２】
上記式（１）におけるβＯＮ及びβＯＦＦは、βＯＮ＝βＯＦＦ＝βであることが好ましい。この場合、ｖａｖｅ＝（ｖＵ−ｖＬ）／２のときに、δＯＮ＝δＯＦＦとなるようにすることができ、式（１）の上段の式の分子と分母とが入力レンジの中央を境に対称な値を取るため、後述するＯＮチャネルの強調とＯＦＦチャネルの強調とを対称に実現することができる。
【００１３】
変換手段は、β＝β１に設定した式（１）を用いて色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換した後、変換後の逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を色濃度ｖとしてβ＝β２（＞β１）に設定した式（１）を用いてさらに変換することが好ましい。この場合、小さい値のβ１によるノイズ強調の抑制効果と、大きい値のβ２による色濃度差の強調効果とを実現することができるので、色濃度変化の小さな部分をそのままにして色濃度変化の比較的大きなエッジ部において強調効果を得ることができる。
【００１４】
変換手段は、注目領域及び近傍領域の大きさを順次拡大又は縮小しながら、前回の近傍領域を今回の注目領域又は前回の注目領域を今回の近傍領域として式（１）を用いた色濃度変換処理を再帰的に実行することが好ましい。この場合、比較的広い範囲のコントラストを失わずに局所コントラストを強調することができる。
【００１５】
本発明に係る画像処理方法は、カラー画像のカラーコントラストを強調する画像処理方法であって、処理対象となるカラー画像を取得するステップと、上記式（１）を用いて取得ステップにおいて取得されたカラー画像の各画素を注目領域としてその色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換する色濃度変換処理を実行するステップと、変換ステップにおいて変換された逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を用いて再構成したカラー画像を出力するステップとを含むものである。
【００１６】
本発明に係る画像処理プログラムは、カラー画像のカラーコントラストを強調するための画像処理プログラムであって、処理対象となるカラー画像を取得する取得手段と、上記式（１）を用いて取得手段により取得されたカラー画像の各画素を注目領域としてその色濃度ｖを逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に変換する色濃度変換処理を実行する変換手段と、変換手段により変換された逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を用いて再構成したカラー画像を出力する出力手段としてコンピュータを機能させるものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、人間の網膜レベルの側抑制機構の情報処理過程を数理モデル化し、さらに、光刺激に対する順応を考慮して、そのモデルに工学的な改良を施した上記式（１）を用いているので、画像毎に細かくパラメータを設定することなく、短い処理時間でカラーコントラストを良好に強調することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施の形態による画像処理装置について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示す画像処理装置は、画像取得部１１、色濃度算出部１２、逆Ｓ字変換部１３、出力補正部１４、画像作成部１５及び制御部１６を備える。なお、画像処理装置の構成は上記のようなハードウエアを用いた構成に特に限定されず、画像Ｉ／Ｆ（インターフェース）部、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＣＰＵ（中央演算処理装置）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、入力装置、表示装置及び外部記憶装置等を備えるコンピュータを用いて、後述するカラーコントラスト強調処理を実行するための画像処理プログラムをＣＰＵ等で実行することにより処理の一部又は全部をソフトウエアで実行するようにしてもよい。
【００２０】
画像取得部１１は、スキャナ等の画像入力装置（図示省略）からカラー画像を構成するカラー画像データを取得し、画素毎にＲ成分、Ｇ成分及びＢ成分の各々に対応する色濃度を色濃度算出部１２へ出力する。
【００２１】
色濃度算出部１２は、ＲＧＢ毎に各画素の色濃度を用いて、注目領域の周囲に位置する画素から構成される近傍領域がカラー画像の大きさを超えるまで注目領域及び近傍領域の大きさを順次拡大しながら、前回の近傍領域を今回の注目領域として、注目領域の色濃度及び近傍領域の色濃度の平均値である平均色濃度を再帰的に算出して逆Ｓ字変換部１３へ出力する。
【００２２】
ここで、注目領域は、処理対象となる１画素又は複数画素から構成される領域であり、近傍画素は、注目領域の周囲に位置する複数画素から構成される領域であり、例えば、ある１画素が注目領域である場合、その画素の中心とするｎ×ｎ画素（ｎは２以上の正数）から構成される領域が近傍領域となり、ｎ×ｎ画素から構成される領域が注目領域である場合、その注目領域を中心とするｍ×ｍ画素（ｍはｎ以上の正数）から構成される領域が近傍領域となる。なお、注目領域及び近傍領域の形状は、上記の矩形に特に限定されず、８角形等の種々の形状を用いることができる。
【００２３】
逆Ｓ字変換部１３は、注目領域が１画素になるまで注目領域及び近傍領域の大きさを順次縮小しながら、各階層における注目領域の色濃度及び近傍領域の平均色濃度を下記式（２）に代入するとともに前回の注目領域を今回の近傍領域として逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を再帰的に算出し、カラーコントラストを強調した各画素の逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）をＲＧＢ毎に出力補正部１４へ出力する。
【００２４】
【数２】
2006313436.tif 000004
【００２５】
ここで、ｖＬ、ｖＵは、カラー画像の色濃度（入力信号）のダイナミックレンジの最小値及び最大値、ｖａｖｅは、近傍領域の平均色濃度であり、βは任意の定数である。
【００２６】
出力補正部１４は、逆Ｓ字変換値が表示装置又は印刷装置等の出力レンジに適合するように逆Ｓ字変換値を補正し、補正後の各画素の色濃度をＲＧＢ毎に画像作成部１５へ出力する。画像作成部１５は、ＲＧＢの各色濃度から画素を復元してカラー画像を再構成してカラーコントラストを強調したカラー画像を作成し、表示装置、印刷装置又は画像データ記憶装置等（図示省略）へ出力する。制御部１６は、上記のカラーコントラスト強調処理における画像取得部１１、色濃度算出部１２、逆Ｓ字変換部１３、出力補正部１４及び画像作成部１５の各動作を制御する。
【００２７】
本実施の形態では、画像取得部１１が取得手段の一例に相当し、色濃度算出部１２、逆Ｓ字変換部１３、出力補正部１４及び制御部１６が変換手段の一例に相当し、画像作成部１５が出力手段の一例に相当する。
【００２８】
次に、上記式（２）の導出過程について説明する。画像強調アルゴリズムとして望ましい性質は、与えられた画像に依存することなく、（ａ）表示系のダイナミックレンジを有効に活用し、（ｂ）適応的及び自動的に色を強調する区間を決定できることが挙げられる。また、画像強調の結果に対する主観評価の面からは、（ｃ）処理結果に不自然さが無く、（ｄ）ノイズを低減しつつシャープさが加わることが求められる。さらに、実装の面では、（ｅ）局所並列処理のみで処理可能であることが望まれる。
【００２９】
上記式（２）は、以下に説明するように、人間の視覚が上記の条件（ａ）〜（ｅ）を満たす優れた処理系であることに着目し、神経生理学的観点から初期視覚機構に関する知見を集め、網膜レベルの側抑制機構の情報処理過程を数理モデル化し、さらに、光刺激に対する順応を考慮して、そのモデルに工学的な改良を施したものであり、カラー画像に対して適応的にカラーコントラストを強調処理することができる。
【００３０】
まず、人間の初期視覚過程における視覚特性として、光刺激に対する非線形な（Ｓ字型）応答特性と共に、順応や側抑制等の各特性について数理的な側面から検討する。光刺激はまず網膜の視細胞で受容され、視細胞には杆体と錐体があり、昼光下では主に錐体が働く。錐体には長波長、中間波長、短波長に感度のピークを有する３種類（それぞれＬ錐体、Ｍ錐体、Ｓ錐体と呼ばれる）があり、それぞれ赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）に最も強く反応する。したがって、光刺激は視細胞において主に赤色、緑色、青色の各色濃度（色成分）に分離されて受容され、以降の処理系に独立に渡される。
【００３１】
視細胞の光刺激に対する応答特性に関しては、生理学的実験からモデル化が試みられており、水平細胞の光強度Ｉと応答電位Ｖとの関係式は以下のようになる。
【００３２】
Ｖ＝Ｖｍａｘ（Ｉｎ／（Ｉｎ＋σｎ））  …（３）
ここで、Ｖｍａｘは応答電位Ｖの最大値、σは応答電位ＶがＶｍａｘの半値になるときの光強度Ｉの値、ｎは定数である。
【００３３】
一方、視細胞の等価回路から導かれる式は、以下のようにｎ＝１の式として表される。
【００３４】
Ｖ＝Ｖｍａｘ（Ｉ／（Ｉ＋σ））  …（４）
このような関係式は、視細胞や水平細胞以外の網膜の神経細胞でも認められ、視覚系の神経細胞の入力及び応答に基本的な式と考えられている。図２は、視細胞の光応答特性を示す図であり、上記の関係式の応答特性を描画すると、図２に示すようなＳ字型の曲線を描くことがよく知られている。
【００３５】
図２から明らかなように、相対的に刺激の小さい区間と大きい区間とにおける応答が悪く、中間区間での応答が良い。また、曲線の中央部における直線的な部分は、出力レベルＶが光強度Ｉの対数に比例することを示しており、光刺激の大きさに対する感覚量は、対数式で近似することができる。
【００３６】
図３は、背景光に応じた応答曲線のシフトを示す図である。視細胞の錐体細胞や水平細胞では、光刺激（の強さの対数）に対する応答特性は、図３のようなＳ字型のカーブを描き、カーブ全体が背景光に応じてシフトすることが知られている。図３に示す３本の曲線Ａ〜Ｃは、それぞれ異なる背景光（順に０．０１７，０．１７，１．７ｃｄ／ｍ２）に順応した場合の応答曲線を示しており、背景光の強さが強くなるにつれ、曲線が右へシフトし、逆に背景光が弱くなるにつれて曲線が左にシフトすることがわかる。これは、全体的な入力光の強さに合わせて狭い感覚域をシフトさせて入力光のダイナミックレンジに対して感度の良い中間部を対応させようとするために、感度レベル全体を刺激のレベルに対応させてシフトする働きと考えられ、一般に視細胞の順応として知られている。
【００３７】
また、視覚受容器に拮抗型の反応特性（側抑制と呼ぶ）を示す機構があることが知られている。これはある点が刺激を受けて興奮作用を示すと、その周辺の点が逆に抑制作用を起こすような機構であり、中心−周辺拮抗作用とも呼ばれ、刺激に対する正負の興奮により、ＯＮ−ｃｅｎｔｅｒ型、ＯＦＦ−ｃｅｎｔｅｒ型の２種類のチャネルがある。
【００３８】
ＯＮ−ｃｅｎｔｅｒ型では、中心部に比較的強い光刺激が加わると正の信号を発するが、その周辺部にも加わると、その信号を抑制するように負の信号を発し、結果的に正の信号が弱められ、中心部よりも周辺部の方に刺激が強く加わると、ほとんど反応しなくなる。逆に、周辺部に加わる光刺激が比較的弱ければ抑制が弱くなり、正の信号が比較的強く発せられる。
【００３９】
一方、ＯＦＦ−ｃｅｎｔｅｒ型では、中心部に比較的弱い光刺激が加わると負の信号を発するが、その周辺部にも弱い光刺激が加わると、その信号を抑制するように正の信号が加わり、結果的に負の信号が弱められ、中心部よりも周辺部の方に加わる刺激が弱くなると、ほとんど反応しなくなる。逆に、周辺部に加わる光刺激が強ければ抑制が弱くなり、比較的強く負の信号が発せられる。また、興奮点が複数個ある場合には、各抑制効果の加算性が成り立つことが示されている。
【００４０】
上記の知見に基づき、本発明では、上記の光刺激に対するＳ字型の応答特性及び順応、並びにＯＮ−ｃｅｎｔｅｒ型及びＯＦＦ−ｃｅｎｔｅｒ型の２種類の側抑制機構の関係に着目し、初期視覚の光知覚について数理的なモデルを以下のようにして導出した。
【００４１】
まず、網膜レベルの光刺激処理過程を光刺激の補正回路とみなし、ＯＮ−ｃｅｎｔｅｒ型及びＯＦＦ−ｃｅｎｔｅｒ型の二種類のチャネルが正負逆の機構であることに着目すると、ＯＮ−ｃｅｎｔｅｒ型の機構をＯＮチャネル（いわゆるポジティブ画像）上の補正回路、ＯＦＦ−ｃｅｎｔｅｒ型の機構をＯＦＦチャネル（いわゆるネガティブ画像）上の補正回路と考え、両者の線形和で光刺激に対する応答を補正すると考える。
【００４２】
この場合、ＯＮチャネル及びＯＦＦチャネルに対する応答特性は、Ｗｅｂｅｒ−Ｆｅｃｈｎｅｒの法則より、それぞれ下記のようになる。
【００４３】
ｄＶ∝ｄＩ／（Ｉ−Ｉ０），Ｖ∝ｌｏｇ（Ｉ−Ｉ０）  …（５ａ）
ｄＶ∝ｄＩ／（Ｉ１−Ｉ），Ｖ∝ｌｏｇ（Ｉ１−Ｉ）  …（５ｂ）
ここで、Ｉ０は入力レンジ（ＯＮチャネルが受容できる刺激の範囲）の最小刺激、Ｉ１は入力レンジ（ＯＦＦチャネルが受容できる刺激の範囲）の最大刺激を表す。
【００４４】
上式より、補正回路はＯＮチャネルとＯＦＦチャネルの線形和として、以下のようにモデル化できる（係数及び定数は省略）。
【００４５】
ｄＶ∝ｄＩ／（Ｉ−Ｉ０）＋ｄＩ／（Ｉ１−Ｉ）  …（６ａ）
Ｖ∝ｌｏｇ（Ｉ−Ｉ０）−ｌｏｇ（Ｉ１−Ｉ）＝ｌｏｇ（（Ｉ−Ｉ０）／（Ｉ１−Ｉ））  …（６ｂ）
図４は、網膜の補正回路の出力特性を示す図である。上記の補正回路の応答特性を数値シミュレーションにより調べると、入力Ｉの変域を０から２５５とし、入力レンジもそれに等しいとした場合、Ｉ０＝−１，Ｉ１＝２５６として、出力Ｖの値域を適当に正規化すると、その出力特性は図４に示すように逆Ｓ字型曲線を描く。図４から、側抑制機構の応答特性は、光刺激の相対的に弱いレンジの応答を拡大するとともに、強いレンジの応答も拡大しており、ダイナミックレンジを連続的に補正する逆Ｓ字型の特性を示すことがわかる。これは、視細胞の感度が相対的に悪くなる弱い刺激及び強い刺激の各レンジのコントラストを強調する働きを示している。
【００４６】
次に、順応について検討すると、順応には二種類あり、一つは受容できる刺激のレンジがより光刺激の弱い側へシフトする働きであり、これは補正回路のモデル式においては、補正回路が受容できる刺激の最小値をより小さくすることに対応する。もう一方は、受容できる刺激のレンジがより光刺激の強い側へシフトする働きであり、これは補正回路のモデル式において、受容できる刺激の最大値をより大きくすることに対応する。
【００４７】
そこで、補正回路のレンジをＯＮチャネル側およびＯＦＦチャネル側に拡大した場合の応答について見るために、ＯＮチャネルが受容できる最小刺激値Ｉ０をδＯＮだけ小さい値に、またＯＦＦチャネルが受容できる最大刺激値Ｉ１をδＯＦＦだけ大きい値にそれぞれ修正すると、補正回路は、下記式で表すことができる。
【００４８】
ｙ＝ｌｏｇ（（Ｉ−（Ｉ０−δＯＮ））／（（Ｉ１＋δＯＦＦ）−Ｉ））  …（７）
図５は、逆Ｓ字変換の変換カーブの特性を示す図である。まず、δＯＮ＝δＯＦＦとし、その値を１，４，１６，６４と変化させると、図５の（ａ）に示すように、変域の中央を変曲点とした逆Ｓ字型の応答特性となり、δＯＮ＝δＯＦＦの値の増加にともない、逆Ｓ字型の曲率が低下していくことがわかる。
【００４９】
また、δＯＮ＝１に固定し、δＯＦＦの値を４，１６，６４と変化させると，図５の（ｂ）に示すように、変曲点を中央から強い刺激側へシフトしながら、より弱い刺激のレンジを拡大するような逆Ｓ字型となる。逆に、δＯＦＦ＝１に固定し、δＯＮの値を４，１６，６４と変化させると、図５の（ｃ）に示すように、変曲点を中央から弱い刺激側へシフトしながら、より強い刺激のレンジを拡大するような逆Ｓ字型となる。
【００５０】
したがって、順応に相当する入力光と表示系のダイナミックレンジとの調節を、逆Ｓ字変換式（７）におけるδＯＮ，δＯＦＦのバランス調整によって行うことができれば、結果として広いダイナミックレンジをカバーしながら、カラーコントラストを強調することが可能になる。
【００５１】
上記のように、側抑制機構では、結局、注目する受容野の中心部と周辺部とで刺激の差が大きい程、出力が強化されることになる。また、上記の補正回路を表す式（７）では、強調の強さは、ＯＮチャネルではδＯＮ、ＯＦＦチャネルではδＯＦＦによりそれぞれ制御される。
【００５２】
したがって、注目画素（注目領域）を受容野の中心部に、近傍画素（近傍領域）を周辺部にそれぞれ対応付けて考え、δＯＮを受容野の中心部と周辺部との（最小刺激値から見た）刺激の差（ポジティブ画像の色の差）の比例量、δＯＦＦを受容野の中心部と周辺部との（最大刺激値から見た）刺激の差（ネガティブ画像の色の差）の比例量とすれば、側抑制機構の応答特性を補正回路のモデルの出力特性に対応付けることができる。
【００５３】
この結果、側抑制のモデルは、補正回路を表す式（７）の記号を変えて、次式（８）の上段の式のように表現でき、パラメータδＯＮ，δＯＦＦを次式（８）の中段及び下段の式のように定めることができる。
【００５４】
【数３】
2006313436.tif 000005
【００５５】
ここで、受容野中心部の光刺激を注目画素の色濃度ｖ、受容野周辺部の光刺激をｎ近傍画素（ｎは正数）における色濃度の平均値ｖａｖｅとし、ｋ（ｖ）は出力値（逆Ｓ字変換値）、ｖＬ，ｖＵはそれぞれ入力信号のダイナミックレンジの最小値および最大値であり、βＯＮ，βＯＦＦは適当な定数であり、本来的には生理学的実験などから定められる定数である。
【００５６】
また、ｖａｖｅ＝（ｖＵ−ｖＬ）／２のときに、δＯＮ＝δＯＦＦとなるようにすれば、式（７）の分子と分母が入力レンジの中央を境に対称な値を取るため、ＯＮチャネルの強調（以下ＯＮ型強調）とＯＦＦチャネルの強調（以下ＯＦＦ型強調）とを対称に実現することができる。このため、βＯＮ＝βＯＦＦ＝β≠０に設定すると、式（８）は式（２）となり、上記の検討結果に基づき、本実施の形態では、上記の式（２）を用いている。この場合、数値的には０による除算（ｚｅｒｏ  ｄｉｖｉｓｉｏｎ）を防ぐ効果もあり、例えば、ｖａｖｅ＝ｖＵのとき、式(８)の分母が０になることを防止することができる。
【００５７】
次に、本実施の形態では、側抑制機構による補正回路の出力レンジを表示系に適合させるために、出力レンジの最大値ＶＵ及び最小値ＶＬを用いて、下式により逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を変換している。
【００５８】
Ｖ（ｖ）＝（ＶＵ−ＶＬ）・（ｋ（ｖ）−ｋ（ｖＬ））／（ｋ（ｖＵ）−ｋ（ｖＬ））＋ＶＬ  …（９）
これにより、表示系のレンジに適合したコントラスト補正値Ｖ（ｖ）を求めることができる。
【００５９】
次に、上記の式（２）に使用されるパラメータについて検討する。上記の側抑制のモデル式（２）は、視細胞の順応特性を取り込んだ拡張により、弱刺激部及び強刺激部などの比較的広い範囲の光刺激を考慮した局所強調を実現するものであるが、強調の度合いを決定付けるパラメータとして、近傍領域の大きさ及び定数βの値の２種類がある。
【００６０】
そこで、これらのパラメータの影響について考察するため、光刺激が一定の幅毎に一定の大きさだけ階段状に変化する縞パターンの画像を用いてパラメータの影響について調べた。図６は、色濃度値プロファイル比較のための実験画像の一例を示す図である。具体的には、入力が弱部（図６の（ａ））、中間部（図６（ｂ））及び強部（図６の（ｃ））にそれぞれ偏って分布する３つの場合について調べ、比較には各処理結果の水平方向の色濃度値プロファイルを用いた。
【００６１】
まず、近傍領域の大きさの変化が処理画像に与える影響についてみるために、β＝１に固定して、近傍領域の大きさが５×５画素の場合と１０×１０画素及び２０×２０画素の場合とで比較する実験を行った。
【００６２】
図７は、図６の（ｂ）に示す画像を処理対象画像に選んだときの処理結果の色濃度プロファイルを示す図である。図７において、近傍領域の大きさが５×５画素、１０×１０画素及び２０×２０画素の場合の処理結果をそれぞれ実線、点線及び細点線で示す。近傍領域の大きさが５×５画素と小さい場合には、濃度値変化の境界部分で鋭い（幅の狭い）オーバーシュート及びアンダーシュートを示すが、近傍領域の大きさが１０×１０画素、２０×２０画素と大きくなるにつれて、オーバーシュート及びアンダーシュートの幅が広がっていくことがわかる。
【００６３】
このように、近傍領域の大きさは、強調部分をどの程度局所に集中させるかの度合いを決定し、本実施の形態では、局所的な強調度合いを重視するため、近傍領域の最小サイズとして５×５画素を用いることとする。なお、近傍領域のサイズは、上記の例に特に限定されず、画像の画素数等に応じて種々の変更が可能である。
【００６４】
次に、βの値の変化が処理画像に与える影響について考察するため、ｖａｖｅを固定してβの値を変化させて出力Ｖ（ｖ）の変化について調べた。図８は、ｖａｖｅ＝０．５のときの各βによるモデル式の出力Ｖ（ｖ）及びΔＶの変化を示す図である。図８の（ａ）は、ｖａｖｅの値を０．５に固定し、βの値を１から０．０００１まで１／１０倍ずつ変化させたときの出力Ｖ（ｖ）の変化を示す。図８の（ａ）から、出力Ｖ（ｖ）のグラフの曲率の最大値は、βの値が小さくなるにつれて増加することがわかる。これは、βの値が小さくなるほど強調の度合いが増すことを意味する。
【００６５】
次に、強調の度合いの変化について調べるために、出力Ｖ（ｖ）と入力ｖとの差分の絶対値（ΔＶ＝｜Ｖ（ｖ）−ｖ｜）のβに対する変化を調べた。図８の（ｂ）は、図８の（ａ）のΔＶをプロットしたものである。図８の（ｂ）から、βが小さくなるにつれてカーブの曲率が最大となる点（ΔＶが極大値を取る点：極大点）が入力ｖの最小値及び最大値に近付いていくことがわかる。
【００６６】
次に、上記の漸近の様子を検証するために、各βの値に対する極大点のｖの値ｖｐｅａｋを調べた。図９は、図８の（ｂ）のｖｐｅａｋをプロットした図である。図９から、βの値が大きくなるにつれて、ＯＮ型強調及びＯＦＦ型強調ともに、強調の度合いΔＶが小さくなり、ｖｐｅａｋの値が入力ｖのダイナミックレンジの中間値（０．５）に収束することがわかる。逆に、β値が小さくなるにつれて、強調の度合いΔＶが大きくなり、ＯＮ型強調では入力ｖの最小値（０）に、ＯＦＦ型強調では入力ｖの最大値（１）に、それぞれ漸近していくことがわかる。したがって、βの値が大きい場合と小さい場合とで異なる収束パターンがあることになる。
【００６７】
次に、これら２つの場合のβの効果を検証するために、実際の画像に対する処理結果について調べた。具体的には、図６の（ａ）〜（ｃ）の各画像を処理対象画像として、βの値を０．０１から１０へと１０倍ずつ変化させたときの各処理結果の色濃度値プロファイルを比較した。図１０は、βの値を変化させたときの色濃度値プロファイルの一例を示す図である。
【００６８】
図６の（ａ）及び（ｃ）の各画像並びに図６の（ｂ）の画像をβ＝０．０１，０．１と変化させて処理した結果のプロファイルを、それぞれ図１０の（ａ）及び（ｂ）に線種を違えて示し、図６の（ａ）及び（ｃ）の各画像並びに図６の（ｂ）の画像をβ＝１，１０と変化させて処理した結果のプロファイルを，それぞれ図１０の（ｃ）及び（ｄ）に線種を違えて示す。
【００６９】
図１０の（ａ）〜（ｄ）から、色濃度の境界部分でオーバーシュート及びアンダーシュートを生じ、色濃度の差が拡大されていることがわかる。一方、色濃度の非境界部分では、βの値が小さくなるにつれて、色濃度が中間の色濃度の方向に近付き、色濃度の差が小さくなり、色濃度が中間の色濃度の方向に圧縮されていることがわかる。したがって、分布の偏りに依らず、βの値が比較的小さい場合には、色濃度の境界部分の色濃度の差が拡大され、色濃度の非境界部分の色濃度が中間の色濃度の方向へ圧縮される。一方、図１０の（ｃ）及び（ｄ）から、βの値が比較的大きい場合には、色濃度の境界部分に強調が集中し、色濃度の非境界部分ではほとんど変化が見られない。
【００７０】
しかしながら、図９に示すように、βの値が小さくなるにつれて極大点が入力の最小値及び最大値に漸近するので、入力の最小値及び最大値の近傍における強調が過度になることが予想される。これを避けるために、βの値に下限値を設定する必要がある。
【００７１】
ここで、図１０の（ａ）及び（ｂ）において、入力の最小値及び最大値の近傍での各プロファイルを比較すると、β＝０．０１になると強調が過度に働いている様子がわかる。そこで、０．０１よりも大きく、図９において強調度合いが大きくなる極限に収束し始める点を考慮して、本実施の形態では、下限値としてβ＝０．１を採用することとする。なお、βの下限値は、この例に特に限定されず、カラー画像の特徴等に応じて他の値を用いてもよい。
【００７２】
一方、βの上限値については、強調度合いが小さくなる極限に図９のｖｐｅａｋが収束し始める点として、β＝５が考えられるが、図１０の（ｃ）及び（ｄ）においてβ＝１とβ＝１０との間で強調の様子にほとんど差が見られないことから、本実施の形態では、β＝１を採用することとする。なお、βの上限値は、この例に特に限定されず、カラー画像の特徴等に応じて他の値を用いてもよい。
【００７３】
次に、βの値によるノイズ強調の抑制効果について考察する。従来、画像のノイズを低減及び除去する方法として、画像平滑化手法があり、その代表的手法としては、メディアン・フィルタ、平均化フィルタ等が一般に用いられている。この画像平滑化手法は、適当なサイズ（３×３画素や５×５画素がよく用いられる）の小領域（局所領域）内で、エッジを除く画素値を平均化することによって実現できる。これは、本実施の形態においてβの値を小さく選んで処理した際に得られる効果に合致する。
【００７４】
上記のノイズ強調を抑制する効果を検証するために、図６の各画像にノイズを加えた画像を処理してその結果を比較した。図１１は、ノイズを加えた画像を処理して得られた色濃度値プロファイルの一例を示す図であり、図６の（ｂ）に示す画像に対して局所的ヒストグラム平坦化法及び上記式（２）を用いたカラーコントラスト強調処理を適用した結果の色濃度値プロファイルをそれぞれ図１１の（ａ）及び（ｂ）に示す。なお、ノイズとしては、線形フィルタによるノイズ除去が難しいとされるガウス性白色ノイズ（分散５０）を用いた。
【００７５】
図１１の（ａ）に示すように、局所的ヒストグラム平坦化法では、画像全体に強調効果が見られ、ノイズの強調も目立つのに対し、図１１の（ｂ）に示すように、上記式（２）を用いたカラーコントラスト強調処理では、色濃度変化の大きな境界部分以外でのノイズ部分の強調が抑制されていることがわかる。したがって、本実施の形態において、βの値を小さく（β＝０．１）選んだ場合、ノイズ強調を抑制する効果が得られることがわかる。
【００７６】
上記のβによる２種類の効果（色濃度差の強調効果及びノイズ強調の抑制効果）をともに実現できることが望ましいが、βに２つの値を同時に与えることはできない。このため、本実施の形態では、式（２）を用いた逆Ｓ字変換処理を段階的に適用し、各段階でβの値を変える方法を採用する。まず、第一段階において、βの値を比較的小さく設定し（β＝０．１）、式（２）を用いた逆Ｓ字変換処理を適用する。次に、第二段階において、βの値を比較的大きく設定し（β＝１）、式（２）を用いた逆Ｓ字変換処理を再度適用する。この結果、色濃度変化の小さな部分をそのままにして色濃度変化の比較的大きなエッジ部において強調効果を得ることができる。なお、上記の２つの効果を与えるβの値は、上記の例に特に限定されず、カラー画像の特徴等に応じて他の値を用いてもよい。
【００７７】
また、βの与え方の順序については、平均化後に強調するという従来の画像先鋭化手法の処理順序を踏襲し、平均化効果のあるβの値が小さい場合を先に適用する。この結果、中間レベルの色濃度領域内でのノイズの強調が抑制され、色濃度変化の比較的大きなエッジ部に強調効果を集中することができ、局所的なカラーコントラスト強調を良好に実現することができる。
【００７８】
上記の検討では、注目画素とその近傍領域という比較的狭い局所領域に特化したモデルに対する適用手法について述べてきたが、人間の印象には、より広い領域間でのコントラストの影響も大きいと考えられる。このため、ある程度広い領域を注目領域とし、その周囲を取り巻くより広い領域を近傍領域とみなして、これらの注目領域と近傍領域との間でコントラストを強調することにより、画像の中域的及び大域的な見え方を強調することができる。
【００７９】
このため、本実施の形態では、１画素を注目領域とし、その周囲画素を近傍領域（ｎ１×ｎ１画素、ｎ１＞１）とするレベルから、この近傍領域（ｎ１×ｎ１画素）を注目領域とみなし、その周囲領域（ｎ２×ｎ２画素、ｎ２＞ｎ１）を近傍領域とするレベルへ、さらに、この近傍領域（ｎ２×ｎ２画素）を注目領域とみなし、その周囲領域（ｎ３×ｎ３画素、ｎ３＞ｎ２）を近傍領域とするレベルへと、注目領域及び近傍領域を順次拡大することにより、最終的に、画像全体を近傍領域とするレベルまで、階層的に逆Ｓ字変換処理を適用して再帰的な計算を行っている。この場合、各階層に対応したコントラスト強調を実現することができ、より良好なカラーコントラストの強調を行うことができる。
【００８０】
上記の再帰的処理の効果を検証するために、実験画像として図６の各画像を用い、再帰的計算を行わずに処理した場合と、再帰的計算を行って処理した場合との処理結果を比較した。図１２は、再帰的計算を行わずに処理した場合と再帰的計算を行って処理した場合との色濃度値プロファイルの一例を示す図である。図１２から、再帰的計算を行った場合は行わない場合に比べて、色濃度の境界部の強調度合いは減少するが、非境界部の差に見られるように全体的な色濃度差が拡大していることがわかる。これは、比較的広い領域に渡るコントラストが増していることを示唆しており、逆Ｓ字変換処理を再帰的に適用することにより、比較的広い範囲のコントラスト強調を間接的に実現することができる。
【００８１】
なお、再帰的処理を行う際に、注目領域及び近傍領域の大きさの変化方向は、拡大する方向及び縮小する方向のいずれを用いてもよい。また、再帰的処理を近傍領域が処理対象画像の大きさを超えるまで行っているが、この例に特に限定されず、予め設定した所定回数行う等の種々の変更が可能である。
【００８２】
上記の検討結果から、本実施の形態では、最初の注目領域を１画素、最初の近傍領域を５×５画素として、近傍領域がカラー画像の大きさを超えるまで注目領域及び近傍領域の大きさを順次拡大しながら、前回の近傍領域を今回の注目領域として、注目領域の色濃度及び近傍領域の平均色濃度を再帰的に算出し、その後、注目領域が１画素になるまで注目領域及び近傍領域の大きさを順次縮小しながら、パラメータβを０．１、１の順に設定して上記の逆Ｓ字変換処理を再帰的に繰り返すカラーコントラスト強調処理が以下のようにして実行される。
【００８３】
図１３及び図１４は、図１に示す画像処理装置によるカラーコントラスト強調処理の一例を説明するためのフローチャートである。図１３に示すように、まず、ステップＳ１１において、制御部１６は、ユーザの操作に応じて画像取得部１１に処理対象画像を取得するように指示し、画像取得部１１は、カラー画像データ及びそのフォーマット情報を取得し、画素毎にＲＧＢの各々に対応する色濃度を保持し、画像のフォーマット情報により規定されている色濃度の最小値及び最大値を色濃度のダイナミックレンジの最小値ｖＬ及び最大値ｖＵとしてＲＧＢ毎に色濃度算出部１２を介して逆Ｓ字変換部１３へ出力する。
【００８４】
なお、以下の各処理は、Ｒ色成分の色濃度、Ｇ色成分の色濃度及びＢ色成分の色濃度のそれぞれに対してシーケンス的又は並列的に実行されるが、説明を容易にするために、Ｒ色成分の色濃度、Ｇ色成分の色濃度及びＢ色成分の色濃度を纏めて色濃度として以下に説明する。
【００８５】
次に、ステップＳ１２において、初期化処理として、制御部１６は、繰り返し変数ｉ，ｊをそれぞれ０に設定する。ここで、ｉは、処理対象画像上の幅方向の画素位置を特定し、０≦ｉ≦ｗｉｄｔｈ（画像の幅方向の画素数）−１であり、ｊは、画像上の高さ方向の画素位置を特定し、０≦ｊ≦ｈｅｉｇｈｔ（画像の高さ方向の画素数）−１である。
【００８６】
次に、ステップＳ１３において、制御部１６は、再帰レベルｐを１、領域サイズｒｓｉｚｅを５（画素）に設定し、現在のｉ、ｊ、ｐ及びｒｓｉｚｅの値を色濃度算出部１２へ通知するとともに、注目領域の色濃度及び近傍領域の平均色濃度の算出処理を実行するように色濃度算出部１２に指示する。このとき、色濃度算出部１２は、画像取得部１１から取得した（ｉ，ｊ）画素の色濃度ｖ〔ｉ〕〔ｊ〕をａｖｅ〔０〕に代入する。
【００８７】
次に、ステップＳ１４において、色濃度算出部１２は、（ｉ，ｊ）画素を注目領域に設定し、注目領域の色濃度ｖ〔ｐ〕にａｖｅ〔ｐ−１〕を代入して注目領域の色濃度ｖ〔ｐ〕を更新する。次に、ステップＳ１５において、色濃度算出部１２は、（ｉ，ｊ）画素が中心に位置する領域サイズｒｓｉｚｅ×領域サイズｒｓｉｚｅの領域を近傍領域に設定し、画像取得部１１から取得した近傍領域を構成する各画素の平均色濃度を算出し、近傍領域の平均色濃度をａｖｅ〔ｐ〕に代入して近傍領域の平均色濃度ａｖｅ〔ｐ〕を更新する。なお、注目領域の画像上の位置によっては近傍領域のうち画素の存在しない部分もあるが、この場合は、予め設定しているダミー色濃度を用いて、近傍領域の平均色濃度を計算する。
【００８８】
次に、ステップＳ１６において、色濃度算出部１２は、ｒｓｉｚｅ×ｒｓｉｚｅをｒｓｉｚｅに代入して領域サイズｒｓｉｚｅを更新する。例えば、１回目の処理（ｐ＝１、ｒｓｉｚｅ＝５）では、（ｉ，ｊ）画素が注目領域となり、（ｉ，ｊ）画素を中心とする５×５画素の領域が近傍領域となり、２回目の処理（ｐ＝２、ｒｓｉｚｅ＝２５）では、（ｉ，ｊ）画素を中心とする５×５画素の領域（１回目の近傍領域）が注目領域となり、（ｉ，ｊ）画素の中心とする２５×２５画素の領域が近傍領域となり、３回目の処理（ｐ＝３、ｒｓｉｚｅ＝６２５）では、（ｉ，ｊ）画素を中心とする２５×２５画素の領域（２回目の近傍領域）が注目領域となり、（ｉ，ｊ）画素の中心とする６２５×６２５画素の領域が近傍領域となる。
【００８９】
次に、ステップＳ１７において、色濃度算出部１２は、領域サイズｒｓｉｚｅすなわち近傍領域サイズが画像サイズｉｍｇｓｉｚｅ（例えば、カラー画像の全画素数）より小さいか否かを判断し、近傍領域サイズが画像サイズｉｍｇｓｉｚｅより小さい場合、ステップＳ１８へ処理を移行する。一方、近傍領域サイズが画像サイズｉｍｇｓｉｚｅ以上の場合、色濃度算出部１２は、注目領域の色濃度及び近傍領域の平均色濃度の算出処理が終了したこと及び現在のｐの値を制御部１６へ通知し、制御部１６は、現在のｉ、ｊ及びｐの値を逆Ｓ字変換部１３へ通知するとともに、逆Ｓ字変換値の算出処理を実行するように逆Ｓ字変換部１３に指示し、ステップＳ１９（図１４参照）へ処理を移行する。
【００９０】
近傍領域サイズが画像サイズｉｍｇｓｉｚｅより小さい場合、ステップＳ１８において、色濃度算出部１２は、再帰レベルｐを１だけ増加させてステップＳ１４以降の処理を繰り返す。この場合、前回のステップＳ１５で算出された近傍領域の平均色濃度ａｖｅ〔ｐ−１〕が注目領域の色濃度ｖ〔ｐ〕に代入されて前回の近傍領域が今回の注目領域となり、また、前回のステップＳ１６で設定された領域サイズｒｓｉｚｅ×領域サイズｒｓｉｚｅの領域が近傍領域となるので、注目領域及び近傍領域を階層的に順次拡大していくことができ、各階層における注目領域の色濃度ｖ〔ｐ〕及び近傍領域の平均色濃度ａｖｅ〔ｐ〕を再帰的に求めることができる。
【００９１】
一方、近傍領域サイズが画像サイズｉｍｇｓｉｚｅ以上の場合、図１４に示すステップＳ１９において、逆Ｓ字変換部１３は、色濃度算出部１２から注目領域の色濃度ｖ〔ｐ〕及び近傍領域の平均色濃度ａｖｅ〔ｐ〕を読み出し、色濃度ｖ〔ｐ〕をｖ１に、平均色濃度ａｖｅ〔ｐ〕をｖａｖｅに代入する。次に、ステップＳ２０において、逆Ｓ字変換部１３は、βの値を小さめ（β＝０．１）に設定し、上記の式（２）に、設定したβ、注目領域の色濃度ｖ１（式（２）のｖに相当）及び近傍領域の平均色濃度ｖａｖｅ、並びに色濃度のダイナミックレンジの最小値ｖＬ及び最大値ｖＵを代入して逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ１）を算出する。次に、ステップＳ２１において、逆Ｓ字変換部１３は、算出したｋ（ｖ１）を注目領域の色濃度ｖ２に代入する。
【００９２】
次に、ステップＳ２２において、逆Ｓ字変換部１３は、βの値を大きめ（β＝１）に設定し、上記の式（２）に、設定したβ、注目領域の色濃度ｖ２（式（２）のｖに相当）及び近傍領域の平均色濃度ｖａｖｅ、並びに色濃度のダイナミックレンジの最小値ｖＬ及び最大値ｖＵを代入して逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ２）を再度算出する。次に、ステップＳ２３において、逆Ｓ字変換部１３は、算出したｋ（ｖ２）を逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）に代入する。
【００９３】
次に、ステップＳ２４において、逆Ｓ字変換部１３は、再帰レベルｐを１だけ減少させる。次に、ステップＳ２５において、逆Ｓ字変換部１３は、再帰レベルｐが０より大きいか否かを判断し、再帰レベルｐが０の場合、（ｉ，ｊ）画素の逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）の算出処理が終了したことを制御部１６へ通知してステップＳ２６へ処理を移行し、再帰レベルｐが０より大きい場合、ステップＳ１９へ処理を移行して以降の処理を繰り返す。
【００９４】
このように、再帰レベルｐを減少させながら、逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を算出しているので、注目領域及び近傍領域を階層的に順次縮小しながら、各階層の画像特徴に適応した（ｉ，ｊ）画素の逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を最終的に求めることができる。
【００９５】
再帰レベルｐが０の場合、ステップＳ２６において、制御部１６は、繰り返し変数ｉを１だけ増加させる。次に、ステップＳ２７において、制御部１６は、繰り返し変数ｉが画像の幅方向の画素数ｗｉｄｔｈより小さいか否かを判断し、繰り返し変数ｉが画像の幅方向の画素数ｗｉｄｔｈより小さい場合、ステップＳ１３へ処理を移行して以降の処理を継続し、繰り返し変数ｉが画像の幅方向の画素数ｗｉｄｔｈに等しい場合、ステップＳ２８へ処理を移行する。
【００９６】
繰り返し変数ｉが画像の幅方向の画素数ｗｉｄｔｈに等しい場合、ステップＳ２８において、制御部１６は、繰り返し変数ｊを１だけ増加させる。次に、ステップＳ２９において、制御部１６は、繰り返し変数ｊが画像の高さ方向の画素数ｈｅｉｇｈｔより小さいか否かを判断し、繰り返し変数ｊが画像の高さ方向の画素数ｈｅｉｇｈｔより小さい場合、ステップＳ１３へ処理を移行して以降の処理を継続し、繰り返し変数ｊが画像の高さ方向の画素数ｈｅｉｇｈｔに等しい場合、ステップＳ３０へ処理を移行する。このように処理を繰り返すことにより、処理対象画像の全てに画素の逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を求めることができる。
【００９７】
繰り返し変数ｊが画像の高さ方向の画素数ｈｅｉｇｈｔに等しい場合、ステップＳ３０において、制御部１６は、逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）の出力レンジを表示装置等の出力レンジに適合させるために出力補正処理を実行するように出力補正部１４に指示するとともに、ユーザの操作等により予め設定されている出力レンジの最小値ＶＬ及び最大値ＶＵを出力補正部１４へ通知する。このとき、出力補正部１４は、逆Ｓ字変換部１３から処理対象画像の全ての画素の逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を読み出し、その最小値をｋ（ｖＬ）に、その最大値をｋ（ｖＵ）に設定し、設定したｋ（ｖＬ）及びｋ（ｖＵ）、出力レンジの最小値ＶＬ及び最大値ＶＵ、並びに逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を上記の式（９）に順次代入して出力レンジに適合した全ての画素の出力Ｖ（ｖ）を算出し、逆Ｓ字変換値ｋ（ｖ）を出力レンジに適合させる出力補正処理が終了したことを制御部１６へ通知する。
【００９８】
上記の処理ステップＳ１２〜Ｓ３０がＲＧＢ毎に実行され、最後に、ステップＳ３１において、制御部１６は、変換後の出力Ｖ（ｖ）を用いて画像を作成するように画像出力部１５に指示し、画像出力部１５は、出力補正部１４から全ての画素のＲＧＢ出力Ｖ（ｖ）を読み出して出力画像を再構成し、カラーコントラストが強調された出力画像を作成する。
【００９９】
上記の処理により、本実施の形態では、画像毎に細かくパラメータβを設定することなく、短い処理時間でカラーコントラストを良好に強調することができる。
【０１００】
すなわち、上記の式（２）は、人間の初期視覚（網膜レベル）の情報処理機構における側抑制機構に基づき、順応を考慮した視細胞の補正回路に側抑制機構を組み込んだ数理モデルであるため、輝度及び色度の両面において優れたカラーコントラスト強調を実現することができる。また、２つのβを用いて上記の式（２）を適用することにより、上記のカラーコントラスト強調効果に加え、ノイズ強調の低減効果も実現することができ、２つの異なる強調効果を同時に実現することができる。さらに、注目領域及び近傍領域の大きさを順次変化させて上記の式（２）を再帰的に適用することにより、比較的広い範囲のコントラストを失わずに局所コントラストを強調することができる。
【０１０１】
また、上記の式（２）は、ヒストグラム処理を含まず、局所近傍の平均輝度と入力信号のダイナミックレンジの最大値及び最小値を必要とする以外、単純な対数式でマッピングカーブを決定することができるので、計算コストが低く且つ局所並列処理に向き、ハードウエア化に適しており、より高速に処理を行うことができる。
【０１０２】
次に、上記の画像処理装置を用いて実際に様々な性質を有するカラー画像に対してカラーコントラスト強調処理を行った結果について、従来最も強調効果の高いことで知られる局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果と比較して説明する。
【０１０３】
画像強調効果を客観的に評価する場合、理想的な強調画像を定義することは困難である。このため、いくつかの特徴的な色分布を有し、画質評価によく用いられる４種類の処理対象画像を用い、それぞれに対する強調結果を比較して総合的に評価することとし、その処理結果に対して以下の二種類の評価尺度で比較評価した。
【０１０４】
まず、第１の評価尺度は、局所コントラストであり、色濃度レベルの違いによらずに色濃度差を等しく評価できるように考慮し、下記式（１０）のように定めたものを使用した。
【０１０５】
Ｃ＝（ｘｕｐｐｅｒａｖｅ−ｘｌｏｗｅｒａｖｅ）／ｘｒａｎｇｅ  …（１０）
ここで、ｘｔｈｒｅｓｈを対象領域における画素値分布を二分割する分割閾値とし、同じ対象領域においてｘｕｐｐｅｒａｖｅは、ｘｔｈｒｅｓｈより大きい画素値の平均値を、ｘｌｏｗｅｒａｖｅは、ｘｔｈｒｅｓｈより小さい画素値の平均値を、ｘｒａｎｇｅは、画素値のダイナミックレンジのレンジ幅を表す。なお、分割閾値の決定には、大津の判別分析法を使用した（大津展之、「最小値フィルタを利用した二値化のしきい値の選択法」、１９８０年、信学論（Ｄ）、ｖｏｌＪ６３−Ｄ、ｎｏ．４、ｐ．３４９−ｐ．３５６を参照）。
【０１０６】
上記の局所コントラストは、式（１０）を各局所領域毎に適用して全局所領域に対して求め、それらの総和を局所領域の総数で割った平均値として算出した。また、色成分に対する効果を評価するため、色成分を輝度成分と色度成分とに分け、それぞれに対して局所コントラストを算出して評価した。なお、局所領域サイズは、上記の検討結果を基に５×５単位領域サイズとし、単位領域サイズは、階層１では１画素、階層２では５×５画素とした。
【０１０７】
次に、第２の評価尺度は、詳細分散ＤＶ（Ｄｅｔａｉｌｅｄ  Ｖａｒｉａｎｃｅ）と背景分散ＢＶ（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｖａｒｉａｎｃｅ）との比であるＤＶ／ＢＶ比である。このＤＶ及びＢＶは、画像強調効果を評価するための定量的な評価尺度として従来から用いられているものである（小林直樹他、「自然画像表示のための高速な局所的コントラスト強調」、１９９４年、信学論（Ｄ−II）、ｖｏｌＪ７７−Ｄ−II、ｎｏ．３、ｐ．５０２−ｐ．５０９を参照）。
【０１０８】
ＤＶ値は、強調が望まれるエッジ等の詳細領域の局所分散の平均値を表し、ＢＶ値は、強調が望まれない背景部の局所分散の平均値を表す。画像強調した場合、強調結果のＤＶ値は、原画像のＤＶ値よりも増加する。もし理想的な画像強調が実現できれば、ノイズの分散が反映されるＢＶ値の増加はＤＶ 値の増加よりも小さくなるため、強調結果のＤＶ／ＢＶ比が大きくなる。また、この評価でも、色成分を輝度成分と色度成分に分け、それぞれに対してＤＶ／ＢＶ比を算出して評価し、詳細領域と背景領域との分類にも上記の判別分析法を使用した。
【０１０９】
図１５乃至図２０は、処理対象画像、局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像及び本実施の形態による処理結果画像の第１乃至第６の例を示す図であり、図２１は、図１５乃至図２０の各強調処理結果に対する局所コントラスト値及びＤＶ／ＢＶ比を示す図である。
【０１１０】
ここで、図１５は、全体に淡い黄色がかった画像に対する処理結果を示し、図１６は、全体に青みがかった画像に対する処理結果を示し、図１７は、赤色及び緑色に色分布が集中した画像に対する処理結果を示し、図１８は、青色及び黄色に色分布が集中した画像に対する処理結果を示し、図１９は、様々な色成分を含む色分布の広い画像に対する処理結果を示し、図２０は、金属光沢を主とした画像に対する処理結果を示している。
【０１１１】
各図において、（ａ）は処理対象画像、（ｂ）はクリッピング値１．５の局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像、（ｃ）はクリッピング値２．５の局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像、（ｄ）は本実施の形態による処理結果画像をそれぞれ示している。また、図１７の（ｅ）及び（ｆ）は、図１７の（ａ）及び（ｄ）の部分拡大部である。
【０１１２】
上記のクリッピング値の選択に関しては、比較的に強調効果の弱い条件と、偽輪郭が目立ち始める程度の強調効果の高い条件の２つを選んでおり、一方、本実施の形態による処理結果画像では、一度目の適用時のβ値として色濃度レンジ１に対して０．１を、二度目の適用時のβ 値として１をそれぞれ設定した。
【０１１３】
図１５の（ｂ）及び（ｃ）に示す局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像では、クリッピング値が増すにつれてコントラストが増しているが、色が白く褪せ気味である。図２１の客観的評価を参照すると、特に色度に対して局所コントラストは増しているものの、ＤＶ／ＢＶ比が処理対象画像の半分程度に減少しており、色褪せ現象が説明できる。一方、図１５の（ｄ）に示す本実施の形態による処理結果画像では、どの評価値も増しており、細部の視認性を向上しながらも、原画像の色味を失っていない。
【０１１４】
また、図１５の（ｃ）では特に不自然な輪郭が現れ、図１６の（ｃ）でも波が荒く見えるように、局所的ヒストグラム平坦化法の過度強調の影響が見て取れる。一方、図１５及び図１６の（ｄ）に示す本実施の形態による処理結果画像では、そのような過度強調は見られず、髪の毛、花弁、ヨットの帆等の細部の視認性が向上し、きめの細かな強調効果が実現できている。
【０１１５】
また、図１７乃至図２０の（ｂ）及び（ｃ）に示す局所的ヒストグラム平坦化法の処理結果画像では、処理対象画像に比べてクリッピング値が増すほど細部のコントラストが増して見えるが、強調が強いために不自然さが感じられる。一方、図１７乃至図２０の（ｄ）に示す本実施の形態による処理結果画像では、処理対象画像に比べて細部のコントラストが増して細部の視認性が向上しているが、強調による不自然さは感じられない。
【０１１６】
次に、色に関しては、局所的ヒストグラム平坦化法の処理結果画像では、図１７の（ｂ）及び（ｃ）において花弁の赤色や葉の緑色が暗くくすんだ色に変化し、図１８の（ｂ）及び（ｃ）において雲が不自然に浮き出て見え、図１９の（ｂ）及び（ｃ）においてリボンのピンク色が紫色を呈したり、毛糸の色が褪せたりして見える。一方、本実施の形態による処理結果画像では、そのような不自然さは見られず、図１７の（ｄ）では花弁の白色上の赤色の模様がはっきりと見え、図１８の（ｄ）では建物や水面の細かな構造の視認性が向上し、図１９の（ｄ）では豊かな色はそのままに毛糸一本一本の境界や真珠の光沢が鮮明に見え、きめ細かな強調が実現できている。
【０１１７】
また、図１９及び図２０の（ｂ）及び（ｃ）に示す局所的ヒストグラム平坦化法の処理結果画像では、金色の金属光沢が銀色に色褪せて見えるのに対し、本実施の形態による処理結果画像では、金色が鮮明に再現されている。特に、図２０の（ｄ）では、局所的ヒストグラム平坦化処理画像に比べて、金属光沢（反射）がきめ細かく強調されて全体的にシャープに見える。
【０１１８】
図２１から上記の各画像に対する客観評価値を参照すると、局所的ヒストグラム平坦化法の処理結果画像では、クリッピング値が大きいほど、輝度及び色度の両面において局所コントラストが増すが、ＤＶ／ＢＶ比については減少していることがわかる。これは、比較的、強調が望まれない背景領域も、詳細領域と同様に強調されることを意味しており、これが不自然さを感じさせる要因と考えられる。一方、本実施の形態による処理結果画像では、局所コントラストもＤＶ／ＢＶ比も輝度及び色度の両面において、処理対象画像及び局所的ヒストグラム平坦化処理により処理結果画像よりも高い数値を示しており、望ましい強調効果が得られている。
【０１１９】
上記の評価実験から、本実施の形態では、人間の初期視覚の神経機構と応答特性等の生理学的知見に基づいたモデルに、さらに工学的な改良を施すことにより、従来最も強力な強調効果で知られる局所的ヒストグラム平坦化法に比べ、特に色度のコントラスト強調に優れた自然で良好なカラーコントラスト強調効果を示すことが明らかとなった。
【０１２０】
なお、上記の説明では、入力画像及び出力画像をＲＧＢ方式で表現された画像を用いたが、ＹＭＣＫ等の他の方式で表現された画像であっても、ＲＧＢ方式で表現された画像へ変換することにより、上記と同様に処理して同様の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】本発明の一実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】視細胞の光応答特性を示す図である。
【図３】背景光に応じた応答曲線のシフトを示す図である。
【図４】網膜の補正回路の出力特性を示す図である。
【図５】逆Ｓ字変換の変換カーブの特性を示す図である。
【図６】色濃度値プロファイル比較のための実験画像の一例を示す図である。
【図７】図６の（ｂ）に示す画像を処理対象画像に選んだときの処理結果の色濃度プロファイルを示す図である。
【図８】ｖａｖｅ＝０．５のときの各βによるモデル式の出力Ｖ（ｖ）及びΔＶの変化を示す図である。
【図９】βに対するΔＶが最大となるときのｖ値（ｖｐｅａｋ）をプロットした図である。
【図１０】βの値を変化させたときの色濃度値プロファイルの一例を示す図である。
【図１１】ノイズを加えた画像を処理して得られた色濃度値プロファイルの一例を示す図である。
【図１２】再帰的計算を行わずに処理した場合と再帰的計算を行って処理した場合との色濃度値プロファイルの一例を示す図である。
【図１３】図１に示す画像処理装置によるカラーコントラスト強調処理の一例を説明するための第１のフローチャートである。
【図１４】図１に示す画像処理装置によるカラーコントラスト強調処理の一例を説明するための第２のフローチャートである。
【図１５】処理対象画像、局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像及び本実施の形態による処理結果画像の第１の例を示す図である。
【図１６】処理対象画像、局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像及び本実施の形態による処理結果画像の第２の例を示す図である。
【図１７】処理対象画像、局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像及び本実施の形態による処理結果画像の第３の例を示す図である。
【図１８】処理対象画像、局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像及び本実施の形態による処理結果画像の第４の例を示す図である。
【図１９】処理対象画像、局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像及び本実施の形態による処理結果画像の第５の例を示す図である。
【図２０】処理対象画像、局所的ヒストグラム平坦化法による処理結果画像及び本実施の形態による処理結果画像の第６の例を示す図である。
【図２１】図１５乃至図２０の各強調処理結果に対する局所コントラスト値及びＤＶ/ＢＶ比を示す図である。
【符号の説明】
【０１２２】
１１  画像取得部
１２  色濃度算出部
１３  逆Ｓ字変換部
１４  出力補正部
１５  画像作成部
１６  制御部
【図１】
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【図２】
2006313436.tif 000010
【図３】
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【図４】
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【図５】
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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２１】
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【図６】
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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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