(57)【要約】【課題】  タイル単位に符号化された符号化画像データのヘッダ情報から、その画像に含まれる周波数分布を間接的に推定し、その結果に応じてフィルタのサイズを動的に決定する。【解決手段】  入力した画像データがＪＰＥＧ  ＸＲ符号化データであるかどうかを判断する(S132)。もしＪＰＥＧ  ＸＲ符号化データであった場合、そのヘッダを解析することで、各タイルの符号化効率を求め、その高率に従って各タイルを幾つかのクラスに分類する。そして、各クラス毎のタイルのサイズの合計値に基づき、オリジナル画像が有する周波数成分の程度を類推し、利用するフィルタのサイズを設定する(S134)。そして、決定されたサイズのフィルタを用いて、局所明るさ補正処理を実行する(S136)。【選択図】  図２
2011061554.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
局所的明るさ補正処理に用いる低周波成分データ抽出用フィルタのサイズを決定する画像処理装置であって、
タイル単位に符号化された符号化画像データのヘッダ情報を解析することで、各タイルの符号化効率に関する情報を抽出する抽出手段と、
該抽出手段で抽出した情報に基づき、各タイルを、複数のクラスＣ1乃至Ｃnのいずれかに分類する分類手段と、
該分類手段で分類した各クラスＣ1乃至Ｃn毎に、それぞれに属するタイルのサイズの合計値Ｖ1乃至Ｖnを求め、その最大の合計値となったクラスが示す符号化効率に基づいて前記フィルタサイズを決定する決定手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、タイルのサイズと、タイルの符号化データ量を抽出し、
前記分類手段は、タイルサイズに対する符号化データ量の比率に基づいて、各タイルを分類することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記分類手段は、更に、前記符号化画像データが示すオリジナルの画像のサイズに対して予め設定された比率を乗じた値を閾値とし、当該閾値とタイルのサイズとの比較の結果を条件の１つとして分類することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、更に、各タイルの画像を符号化する際に用いた量子化ステップの値を抽出し、
前記分類手段は、抽出された量子化ステップと予め設定された閾値との比較の結果を条件の１つとして分類することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記分類手段は、
各タイルを、タイルのサイズの大きい順にソートするソート手段と、
該ソート手段の順に従って着目タイルをクラスＣi（１≦ｉ≦ｎ）に分類したとき、当該クラスＣiに用意されたＶiに着目タイルのサイズを加算すると共に、未分類のタイルの総タイルサイズＴを算出する手段と、
前記ソート手段の順に従って着目タイルをクラスＣiに分類したとき、その時点でのＶ1乃至Ｖnの中で最大の変数をＬ１、２番目に大きい変数をＬ２と表わし、
条件：Ｌ１≧Ｌ２＋Ｔ
を満たしたとき、それ以降の分類の処理を中止する手段と
を備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記符号化画像データは、ＪＰＥＧ  ＸＲに基づいて符号化された画像データであることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像中の局所的明るさを補正する画像補正装置であって、
符号化画像データを入力する入力手段と、
入力した符号化画像データを復号する復号手段と、
該復号手段で得られた画像データから、輝度成分データ、色差成分データを抽出する成分抽出手段と、
該成分抽出手段で得られた色差成分データを除く輝度成分データで表わされる輝度成分画像データに対し、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置によって決定されたサイズのフィルタを用いてフィルタ処理することで、低周波輝度成分画像データを得るフィルタ手段と、
前記成分抽出手段で得られた輝度成分画像データの各画素の値を、前記フィルタ手段で得られた低周波輝度成分画像データの中の該当する位置の画素値で除算する除算手段と、
該除算手段による各画素の除算の結果を、前記輝度成分画像データに基づいて正規化する正規化手段と、
該正規化手段で正規化後の輝度成分画像データと前記色差成分データに基づいて、出力用の画像データを生成する生成手段と
を備えることを特徴とする画像補正装置。
【請求項８】
局所的明るさ補正処理に用いる低周波成分データ抽出用フィルタのサイズを決定する画像処理装置の制御方法であって、
抽出手段が、タイル単位に符号化された符号化画像データのヘッダ情報を解析することで、各タイルの符号化効率に関する情報を抽出する抽出工程と、
分類手段が、該抽出工程で抽出した情報に基づき、各タイルを、複数のクラスＣ1乃至Ｃnのいずれかに分類する分類工程と、
決定手段が、該分類工程で分類した各クラスＣ1乃至Ｃn毎に、それぞれに属するタイルのサイズの合計値Ｖ1乃至Ｖnを求め、その最大の合計値となったクラスが示す符号化効率に基づいて前記フィルタサイズを決定する決定工程と
を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。
【請求項９】
前記抽出工程は、タイルのサイズと、タイルの符号化データ量を抽出し、
前記分類工程は、タイルサイズに対する符号化データ量の比率に基づいて、各タイルを分類することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１０】
前記分類工程は、更に、前記符号化画像データが示すオリジナルの画像のサイズに対して予め設定された比率を乗じた値を閾値とし、当該閾値とタイルのサイズとの比較の結果を条件の１つとして分類することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１１】
前記抽出工程は、更に、各タイルの画像を符号化する際に用いた量子化ステップの値を抽出し、
前記分類工程は、抽出された量子化ステップと予め設定された閾値との比較の結果を条件の１つとして分類することを特徴とする請求項９又は１０に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１２】
前記分類工程は、
タイルを、そのサイズの大きい順にソートするソート工程と、
該ソート工程の順に従って着目タイルをクラスＣi（１≦ｉ≦ｎ）に分類したとき、当該クラスＣiに用意された変数Ｖiに着目タイルのサイズを加算すると共に、未分類の総タイルサイズＴを算出する工程と、
前記ソート工程の順に従って着目タイルをクラスＣiに分類したとき、その時点での合計値Ｖ1乃至Ｖnの中で最大の変数をＬ１、２番目に大きい変数をＬ２と表わし、
条件：Ｌ１≧Ｌ２＋Ｔ
を満たしたとき、それ以降の分類に係る処理を中止する工程と
を備えることを特徴とする請求項８乃至１１のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１３】
前記符号化画像データは、ＪＰＥＧ  ＸＲに基づいて符号化された画像データであることを特徴とする請求項８乃至１２のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
【請求項１４】
画像中の局所的明るさを補正する画像補正装置の制御方法であって、
入力手段が、符号化画像データを入力する入力工程と、
復号手段が、入力した符号化画像データを復号する復号工程と、
成分抽出手段が、前記復号工程で得られた画像データから、輝度成分データ、色差成分データを抽出する成分抽出工程と、
フィルタ手段が、該成分抽出工程で得られた色差成分データを除く輝度成分データで表わされる輝度成分画像データに対し、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置によって決定されたサイズのフィルタを用いてフィルタ処理することで、低周波輝度成分画像データを得るフィルタ工程と、
除算手段が、前記成分抽出工程で得られた輝度成分画像データの各画素の値を、前記フィルタ工程で得られた低周波輝度成分画像データの中の該当する位置の画素値で除算する除算工程と、
正規化手段が、該除算工程による各画素の除算した結果を、前記輝度成分画像データに基づいて正規化する正規化工程と、
生成手段が、該正規化工程で正規化後の輝度成分画像データと前記色差成分データに基づいて、出力用の画像データを生成する生成工程と
を有することを特徴とする画像補正装置の制御方法。
【請求項１５】
コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１６】
コンピュータに読み込ませ実行させることで、前記コンピュータを請求項７に記載の画像補正装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は符号化された画像の明るさを調整する画像処理技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラに代表される画像データのデジタル化技術の発展に伴い、解像度が上がる一方である。解像度が上がることは、画素数が増えることを意味するので、必然そのデータ量は増える一方である。従って、画像データの蓄積、伝送のための圧縮符号化も欠かせない技術となっている。一般に、画像データを圧縮する場合、複数画素で構成される矩形領域（タイル）を単位に符号化する。この符号化として挙げられるのが、ＪＰＥＧ２０００、JPEG XRである（非特許文献１、２）。
【０００３】
通常、これらの画像データをパーソナルコンピュータ（ＰＣ）で編集する場合、その対応するアプリケーションを用いて、先ず符号化された画像データを復号し、その上で色味やコントラストなどを調整することが行われる。昨今のプリンタなどでは、印刷出力の際に自動で全体の明るさを補正する技術もある。
【０００４】
従来の写真補正は主に画像の特徴に応じ全体を補正するものであった。そのため、例えば逆光画像のような局所的に暗い部分のみの明るさを補正することは難しかった。そこで画像の照明光分布を推定し、その分布に応じた輝度の補正をかけることで局所的な明るさの補正を行う方法が提案されている（例えば、特許文献１）。照明光分布の推定に基づく局所的な明るさ補正法（以下、局所的明るさ補正）では、照明光の分布は滑らかに変化するものと仮定し、画像の輝度成分から低周波成分を抽出することで照明光分布を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2001-076122号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】“JPEG XR 標準化の最新動向”画像電子学会 Vol.37 No4 502〜512頁2008年7月25日発行
【非特許文献２】“日経エレクトロニクス” 2008年12月29日号 71〜77頁2008年12月29日発行
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
照明光分布に基づく局所的な明るさ補正処理を行うためには、画像中の暗い部分と明るい部分の分布を検出しなければならない。このために、一般に、画像の輝度成分から低周波成分を抽出するためにフィルタ処理を行う。この抽出精度を高くするためには、フィルタ処理で用いるフィルタのサイズを大きくすることである。しかし、フィルタのサイズが大きいほど、今度はフィルタ処理に係る演算量が増え、結果的に、フィルタ処理にかかる時間も膨大になる。すなわち、精度と処理速度はトレードオフの関係にあると言える。しかし、ユーザは、精度、及び、処理速度の両方を要求するものであるので、これに応える技術が待ち望まれている。
【０００８】
先に説明したように、照明光分布に基づく局所的な明るさ補正処理のためのフィルタ処理で用いるフィルタのサイズは、一般に大きいほど良い。しかし、もともと高周波成分の少ない画像の場合、比較的小さなサイズのフィルタであっても、十分な精度で明暗分布を検出できるし、処理速度の観点からも大きいサイズにする必要も無い。
【０００９】
本発明は、かかる点に鑑みなされたものであり、タイル単位に符号化された符号化画像データのヘッダ情報から、その画像に含まれる周波数分布を間接的に推定し、その結果に応じてフィルタのサイズを動的に決定する技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この課題を解決するため、例えば本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
局所的明るさ補正処理に用いる低周波成分データ抽出用フィルタのサイズを決定する画像処理装置であって、
タイル単位に符号化された符号化画像データのヘッダ情報を解析することで、各タイルの符号化効率に関する情報を抽出する抽出手段と、
該抽出手段で抽出した情報に基づき、各タイルを、複数のクラスＣ1乃至Ｃnのいずれかに分類する分類手段と、
該分類手段で分類した各クラスＣ1乃至Ｃn毎に、それぞれに属するタイルのサイズの合計値Ｖ1乃至Ｖnを求め、その最大の合計値となったクラスが示す符号化効率に基づいて前記フィルタサイズを決定する決定手段とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、符号化画像データのヘッダに基づき、各タイルの符号化効率を判定することで、オリジナル画像が持つ全体的な周波成の分布から適正なフィルタサイズを決定する。従って、これまで十分な精度として固定サイズのフィルタを用いていた場合と比較し、明暗抽出の精度低下を抑えつつ、高速なフィルタ処理を実現させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明に係る画像処理システムにおけるＭＦＰを示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態における概要フローである。
【図３】図２のフィルタサイズ設定処理のフローである。
【図４】図３の符号化パラメータ解析処理のフローである。
【図５】図３のフィルタサイズパラメータ設定のフローである。
【図６】図２の局所的明るさ補正のフローである。
【図７】第１の実施形態における入力画像のタグ構成図である。
【図８】第２の実施形態における各種パラメータ設定対応図である。
【図９】本発明におけるタイルサイズ設定例である。
【図１０】第２の実施形態の変形例の処理を示すフローである。
【図１１】第１の実施形態の変形例におけるシステムを示すブロック図である。
【図１２】第２の実施形態におけるフィルタサイズ設定処理のフローである。
【図１３】第３の実施形態における符号化パラメータ解析処理のフローである。
【図１４】第３の実施形態におけるフィルタサイズパラメータ設定のフローである。
【図１５】第３の実施形態における各種パラメータ設定対応図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面に従って本発明に係る実施形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態に記載はあくまでも例示であり、本発明の範囲はそれらのみに限定されない。
【００１４】
[第１の実施形態]
第１の実施形態では、コピー、プリント、スキャンなどの機能を複合的に備えた複合機（Multi  Function  Peripheral、以下、ＭＦＰという）に適応した例を説明する。
【００１５】
［ＭＦＰ］
図１において、ＭＦＰ１００は、装置全体の制御を司る電気基板としてのデータ処理装置１１５を有する。ＭＦＰ１００のデータ処理装置１１５には、オートドキュメントフィーダ（ＡＤＦ）を有する画像読み取り部１１０、印刷ジョブの受信バッファや記録すべき画像の一時格納用に用いるハードディスクに代表される記憶装置１１１が接続されている。また、データ処理装置１１５には、インクジェットプリントエンジン又はレーザプリントエンジン等の記録装置１１２が接続されている。また、データ処理装置１１５には、ネットワークインタフェース、メモリカードインタフェース１１７が接続されている。そして、データ処理装置１１５には、各種キーやボタンで構成される入力装置１１３と表示装置１１６が接続されており、これらがユーザインタフェースを形成している。
【００１６】
本実施形態のＭＦＰ１００が、ネットワークスキャナとして機能する場合には、画像読取り装置１１０で読み取った原稿画像データを、ユーザインタフェースにより指定されたネットワーク上の装置（ファイルサーバ等）に転送することになる。また、本実施形態のＭＦＰ１００が、コピー機として機能する場合には、ユーザインタフェースの操作に応じて、画像読取り装置１１０で原稿を読み取って画像データを生成して記憶装置１１１に格納していくと共に、記録装置１１２の記録処理速度に応じて記憶装置１１１から読出しては各種画像補正処理を行ない記録装置１１２に出力することで、記録紙等の記憶媒体上に画像を形成することになる。また、本実施形態のＭＦＰ１００が、ネットワークプリンタとして機能する場合には、ネットワークインタフェース１１４よりページ記述言語（ＰＤＬ）で記述された印刷ジョブを受信して記憶装置１１１に格納した後、ページ順にＰＤＬの解釈、描画を行って画像データを画像データを生成し、記憶装置１１１に格納していく。そして、記録装置１１２の記録処理速度に応じて記憶装置１１１から読出しては各種補正処理を行ない記録装置１１２に出力することになる。そして、メモリカードインタフェース１１７に装着されたメモリカードに格納された符号化画像データを印刷する場合には、データ処理装置１１５がその符号化画像データを復号し、明るさ調整処理を行ないい、記録装置１１２に出力することになる。
【００１７】
ネットワークスキャナ、ネットワークプリンタ、コピー機能については、本発明には直接には関係がないので、以下では、メモリカードインタフェース１１７に装着されたメモリカードに格納された符号化画像データを印刷に関して説明することとする。
【００１８】
[符号化データ]
本実施形態における印刷対象の画像データ（メモリカードに格納された画像データ）の符号化方式はJPEG XRであるものとして説明する。そこで、先ず、JPEG XRの符号化処理について説明する。
【００１９】
JPEG XRの詳細な方式については『“JPEG XR 標準化の最新動向”画像電子学会 Vol.37 No4 502〜512頁2008年7月25日発行』及び『日経エレクトロニクス 2008年12月29日号 71〜77頁2008年12月29日発行』に記載されているため、ここでは概要について説明する。
【００２０】
初めに入力された画像を垂直方向Ｎ画素、水平方向Ｍ画素で構成される画素タイル（最小単位はＮ＝１６、Ｍ＝１６）に分割する。従来の符号化方式（ＪＰＥＧ２０００等）ではタイルのサイズは固定であったが、JPEG XRではタイルごとにタイルサイズの変更が可能である。そして、JPEG XRでは、このタイル単位にＰＣＴ変換処理を行ない、周波数成分係数（以下、ＰＣＴ係数）を得る。そして、ＰＣＴ係数の左上隅の１つの係数がＤＣ（直流）成分、残りのＮ×Ｍ−１係数がＡＣ（交流）成分を表す。次いで、各ＰＣＴ係数を、予め設定された量子化ステップを参照して、量子化する。量子化された各ＰＣＴ係数は、エントロピ符号化され、符号化データとして出力される。エントロピ符号化の方式としては、ハフマン符号化と算術符号化とがあり、ＤＣ係数とＡＣ係数とではそれぞれ異なる手順が取られ、符号化が施される。着目タイルのＤＣ成分は、直前のタイルのＤＣ成分（予測値）との差分値を算出した後、符号化される。一方、着目画素タイル内の各ＡＣ成分は、ゼロの連続数（ゼロラン）と非ゼロの係数値の組み合わせによりハフマン符号化される。以上の方法により、タイルごとに符号化データが生成される。例えば、図７に示すような構造のタイルの符号化データを形成し、出力する。以上がJPEG XRの符号化処理の概要となる。続いて上述の各符号化処理の中で特に本実施形態に関するタイルと量子化について、詳細を説明する。
【００２１】
まずタイルについての説明をする。１つのタイルは複数のマクロブロックから構成される。また１つのマクロブロックは複数のブロックから構成される。ブロックとは符号化処理の最小単位であり、実施形態では４×４画素のサイズである。マクロブロックとはブロックを複数個内包する単位である。例えば４×４個のブロックからなるマクロブロックは、１６×１６画素である。そしてタイルはこのマクロブロックから構成され、例えば６×４個のマクロブロックから構成される。従って、タイルは、９６×６４画素となる。前述の通り、このタイルの集合が画像となる。JPEG XRにおいて、画像中のタイルは表のセルのように、各行は一定の高さであり、各列は一定の幅であるようなタイル分割を行う。例えば図９に示すような形に画像がタイル分割される。ただし各タイルは、前述の通り１６×１６画素を最小としているので、水平、垂直とも１６の整数倍となるように設定する必要がある。以上の規定に従えばタイルごとのタイルサイズを自由に設定できる。
【００２２】
続いて量子化について説明する。量子化を行うために、まず量子化パラメータ（ＱＰ）を設定し、この設定されたＱＰと次の変換式に従って量子化ステップを算出する。
ＱＰindex≦１６の場合：
ＱＰ＝ＱＰindex
ＱＰindex＞１６の場合：
ＱＰ＝((ＱＰindex % 16)) + 16)) << ((ＱＰindex >> 4) -1)
式中、x % y はｘをｙで除算した場合の商を返す関数であり、x << yは値ｘをｙビット左（上位）方向へシフトすることを示し、x >> yは値ｘをｙビット左（上位）方向へシフトすることを示す。
【００２３】
なお、JPEG XRでは、ＱＰの設定方法としては、以下の３つの自由度があり、これらの組み合わせでＱＰを設定できる。
・自由度軸１：空間的自由度：
１．１  画像中全マクロブロックに対して同一のＱＰを設定．
１．２  タイル内における全マクロブロックに対して同一のＱＰを設定．
１．３  タイル内の各マクロブロックに対して自由にＱＰを設定．
・自由度軸２：周波数的自由度：
２．１  全周波数成分に対して同一のＱＰを設定．
２．２  ＤＣ成分とローパス成分（ＡＣＤＣ成分）に対して同一のＱＰを設定、ハイパス成分（ＡＣ成分）には異なるＱＰを設定．
２．３  ローパス成分とハイパス成分で同一のＱＰを設定、ＤＣ成分には異なるＱＰを設定．
２．４  各周波数成分に異なるＱＰを設定．
・自由度軸３：カラープレーン的自由度：
３．１  全カラープレーンでＱＰを同一に設定．
３．２  輝度プレーンに１つのＱＰを設定、輝度以外のプレーンに対して同一のＱＰを設定．
３．３  各プレーン別々にＱＰを設定．
本発明ではＱＰの値が小さい（つまり各ＰＣＴ係数を除算する値が小さい）ことをＱＰが細かい（または量子化パラメータが細かい）と表現し、ＱＰの値が大きいことをＱＰが粗い（または量子化パラメータが粗い）と表現する。
【００２４】
[画像処理フロー]
図１のデータ処理装置１１５における本発明の処理フローを示す。図２は本発明の全体的な処理の流れを示した概要フローチャートである。以下、同図または後述する同図に関連するフローチャートを用いて本発明及び本実施形態を説明する。
【００２５】
まず、図１のデータ処理装置１１５に印刷対象の画像データを入力する（S131）。そして、入力された画像のヘッダから、入力画像がJPEG XR形式で符号化された画像かを判定する（S132）。この判断は、画像データのヘッダを解析することで行われる。なお、JPEG XRによる符号化画像データのデータ形式は図７に示す通りで、そのヘッダを解析することで、その画像の水平方向や垂直方向の画素数、タイル分割の際の水平、垂直方向のどの位置でタイル分割されたのか、更には、各タイルの符号化データの位置を得ることもできる。すなわち、各タイルの符号化データの先頭位置が求まると、その位置の差分が各タイルの符号化データ量を示すことになる。
【００２６】
S132において入力画像がJPEG XR形式ではないと判定された場合、JPEG XR以外の符号化画像であるかまたは符号化されていない画像であるかを判定する（S133）。符号化されていればそのまま復号処理（S135）に移る。符号化されていない場合は局所的明るさ補正（S136）へと処理を移す。S132においてJPEG XR形式で符号化されていると判定した場合、フィルタサイズ設定処理（S134）に移る。このフィルタサイズ設定処理（S134）のフィルタとは、画像の低周波成分データ抽出用フィルタである。このフィルタサイズ設定処理（S134）の詳細については後述するが、ここでの処理は復号後に行う局所的明るさ補正（S136）時に使用するフィルタ処理のフィルタサイズを、JPEG XRの符号化データのヘッダに格納された符号化パラメータ情報に基づき決定する。なお、符号化パラメータ情報とは、各タイルサイズ（水平方向のタイル幅、垂直方向のタイル幅）、量子化パラメータ、符号長（圧縮率）の総称である。その後、復号処理に移る（S135）。
【００２７】
続いて局所的明るさ補正を行う（S136）。詳細については後述するが、前述のとおり入力画像がJPEG XR形式の符号化画像であればフィルタサイズ設定処理（S134）にて設定されたフィルタサイズでフィルタ処理を行う。JPEG XR形式以外の画像であれば、初期設定のフィルタサイズでフィルタ処理を行う。この初期設定とは局所的明るさ補正処理（S136）の中で予め定められているもので、例えば水平、垂直方向とも、入力画像サイズの１／４の画素数のフィルタサイズを設定する。入力画像サイズとはヘッダ情報の水平方向の画素数×垂直方向の画素数の値である。オリジナル画像が１６００×１２００の画素数であれば、８００×６００画素のフィルタサイズが設定される。フィルタ処理を含む局所的明るさ補正（S136）を行った後、画像の出力を行う（S137）。本発明の全体的な処理の流れは以上のようになる。
【００２８】
続いて前述の概要フローチャートの中の、S134の符号化画像データ用のフィルタのサイズ設定処理を説明する。このフィルタサイズの決定の基本的なアルゴリズムを簡単に説明すると、次の通りである。
【００２９】
タイル単位に符号化された符号化画像データのヘッダ情報を解析することで、各タイルの符号化効率に関する情報を抽出する。そして。抽出した情報に基づき、各タイルを、複数のクラスＣ1乃至Ｃnのいずれかに分類する。そして、分類した各クラスＣ1乃至Ｃn毎に、それぞれに属するタイルのサイズの合計値Ｖ1乃至Ｖnを求め、その最大の合計値となったクラスＣi（１≦i≦ｎ）が示す符号化効率に基づいて前記フィルタサイズを決定する。
【００３０】
以下、実施形態におけるフィルタサイズの決定の具体例を図３のフローチャートに従って説明する。なお、以下の説明では、分類するクラス数を“４”としている。
【００３１】
先ず、入力したＪＰＥＧ  ＸＲの画像データからヘッダ情報を取得する（S141）。本処理ではこのヘッダ情報の中から、各タイルサイズ（水平方向のタイル幅、垂直方向のタイル幅）、量子化パラメータ、符号長（圧縮率）を利用する。なお、各タイルの符号長は、各タイルの符号化データの先頭ビット位置のアドレスから求めることができる。前述したとおり、これらの利用する情報を本処理ではまとめて符号化パラメータと呼ぶ。
【００３２】
符号化パラメータを取得後、その符号化パラメータ解析処理を行う（S142）。本処理はタイルごとに行う。詳細については後述するが、ここでの処理は符号化パラメータを元にタイルごとの周波数成分を分類し、その周波数成分の分類ごとにそれらが入力画像に対してどれくらいの割合かを算出する処理である。そして、符号化パラメータ解析処理（S142）を全てのタイルに対して行ったかどうかを判定し（S143）、全てのタイルを判定していれば、それまでの解析結果に基づくフィルタサイズパラメータ設定処理に移る（S144）。
【００３３】
フィルタサイズパラメータ設定処理（S144）の詳細は後述するが、ここでの処理は図２の局所的明るさ補正（S136）の中で行うフィルタ処理のフィルタサイズを変更するためのパラメータを前述の符号化パラメータ解析処理で算出された値を元に決定する。本実施形態では、４種類のサイズのフィルタの中から、適応的に１つを決定するものである。具体的には、符号化画像データに高周波成分が多く含まれる場合には、デフォルトの最大サイズのフィルタを用いることする。そして、低周波成分データの多さを３段階に分類し、それぞれに対してフィルタのサイズを割り当てる。低周波成分データの多い少ないの判断は、着目タイルの符号化データ量（符号長）が、そのタイルのサイズに依存して決まる閾値より大きいか否かで間接的に判断できる。すなわち、一般に、高周波成分が多い画像の場合、その符号化データ量が多くなり、高周波成分が少ない（低周波成分が多い）画像の場合にはその符号化データ量が小さくなることを利用する。以下、かかる点を踏まえ、上述したフィルタサイズ処理設定の中の符号化パラメータ解析処理（S142）及びフィルタサイズパラメータ設定（S144）の詳細な流れを説明する。
【００３４】
まず、図４を元に符号化パラメータ解析処理について説明する。繰り返しになるが、本処理はタイルごとに行われる。本処理では最初に周波数の分類が未判定のタイルを選択する（S151）。タイルのサイズとはヘッダ情報から水平方向のタイル幅×垂直方向のタイル幅で求められる値である（タイルサイズ）。続いてS151で選択されたタイルのタイルサイズが大きいかを閾値と比較することで判定する（S152）。タイルサイズが閾値を超えていた場合にタイルサイズが大きいと判定する。この閾値は、例えば入力画像サイズに対して、予め設定した比率を乗算して決定すれば良い。この比率を例えば１０％とするなら、１６００×１２００画素の画像の場合、閾値は１６００×１２００×０．１となる。なお、この値はあくまで例であり、ユーザがその比率を適宜設定できるようにしても構わない。
【００３５】
タイルサイズ判定後の処理である量子化パラメータの判定（S1531及びS1532）と符号長の判定（S1541、S1542、S1543及びS1544）は流れが同じである。そこで代表してS152でタイルサイズが大きいと判断され、量子化が粗く符号長が短いと判断された場合の流れを説明する。まず量子化が粗いとは、データ量が少なくなるように量子化ステップが設定されている状態である。一方、図４には載せていないが量子化が細かいとは、粗い場合とは逆にデータ量は多くなるが画質を維持するように量子化ステップが設定されている状態である。そこで、量子化が粗いとは、例えば量子化パラメータの値が予め設定された閾値（例えば「２０」）以上である場合を考える。逆に量子化パラメータの値がその閾値よりも小さければ量子化は細かいと言える。この量子化が粗いかどうかの基準は上記の閾値に固定されるものではなく、任意に設定されるものである。続いて符号長が短いとは各タイルの符号化後のデータサイズが小さいということになる。そのため符号長が短いほど低周波であると言える。ここで符号長が短いかどうかの判定をするために、まず以下の式を用いてタイルごとの圧縮率を算出する。
Ｄ＝Ｆ／（Ｐｉ×Ｃ）
ここで、Ｄは圧縮率（１画素当たりのビット数）、Ｆは着目タイルの符号長（ビット数）、Ｐｉは着目タイル内の画素数（着目タイルのサイズ）、Ｃがコンポーネント数（ＲＧＢなら３）を表している。このＤの値が、例えば予め設定された閾値（例えば“４”）以下である場合、符号長は短いと判定する。符号長が短いかどうかの判定は上述の値（“４”）に固定されるものではなく、任意に設定されるものである。ここでは以上の判定により、タイルサイズが大きいと判断され、量子化が粗く符号長が短いと判断されたと考え、選択タイルを低周波強度２と判定する（S1551）。
【００３６】
ここで低周波強度について説明する。低周波強度とは各タイルがどの程度低周波であるかを分類するためのパラメータである。ここでは低周波強度１、低周波強度２、低周波強度３の３つに分類し、数値が小さいほど低周波であるとする。例では、低周波強度２と判定されているので、低周波の度合いが中間程度のタイルと分類される。ここまでで一つの代表例を説明したが、前述の各判定結果とタイルの周波数分類の全ての場合の対応を図８（a）に示す。周波数の分類は低周波強度分類の３つに加え、高周波である場合を含めて４つに分類される。この処理によりタイルの周波数が分類されると、続いて分類ごとにタイルサイズを積算する（S156）。
【００３７】
この処理を更に詳しく説明する。上記、及び、図４に示すように、選択したタイルが、低周波強度１、２、３、及び、高周波の４種類のいずれかに分類することになる。そこで、低周波強度１、２、３、及び、高周波の順に、変数Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４を予め不図示のメモリに確保しておく。これらの変数Ｖ１乃至Ｖ４は、符号化画像データを入力時に“０”に初期化されるものである。S1551乃至S1554のいずれかで、選択したタイルの分類がなされ、それが仮に低周波強度１であると判定された場合、変数Ｖ１を、選択されたタイルのサイズ（画素数）だけ増加（加算）させる。従って、変数Ｖ１は、低周波強度１と判定されたタイルの総画素数を保持していると言うことができる。他の変数Ｖi（ｉ＝２、３、４）も同様である。従って、各変数Ｖ１乃至Ｖ４の値を比較することで、符号化画像データで表わされる画像は、低周波強度１、２、３、及び、高周波のいずれが支配的であるかを知ることができ、フィルタサイズパラメータ設定が行えるようになる。以上が符号化パラメータ解析処理となる。
【００３８】
続いてフィルタサイズパラメータ設定処理を図５を用いて説明する。まず、前述の符号化パラメータ解析処理で得られた周波数分類毎の合計値を格納する変数Ｖ１乃至Ｖ４を比較する（S161）。そして、低周波強度１の変数Ｖ１が他の値と比べて大きいかを判定する（S1621）。変数Ｖ１が最大であると場合、フィルタサイズパラメータを１に設定する（S1631）。低周波強度１の変数Ｖ１が最大ではない場合、低周波強度２の変数Ｖ２に対して同様の判定を行う（S1622）。変数Ｖ２が最大であれば、フィルタサイズパラメータを２に設定する（S1632）。低周波強度２の変数Ｖ２が最大ではない場合、低周波強度３の変数Ｖ３に対して同様の判定を行う（S1623）。変数Ｖ３が最大であればフィルタサイズパラメータを３に設定する（S1633）。そうでなければ高周波の強度の変数Ｖ４が最大であることになるので、フィルタサイズパラメータを４に設定する（S1634）。
【００３９】
ここでフィルタサイズパラメータについて説明する。フィルタサイズパラメータは図２のS１３７局所的明るさ補正の処理の中でフィルタ処理を行う際に、そのフィルタサイズを決めるためのパラメータである。フィルタサイズパラメータは低周波強度からの周波数分類に合わせて４種類あり、各パラメータごとにフィルタサイズの変更率が設定されている（フィルタサイズの変更率については後述する）。各低周波強度に対応するフィルタサイズパラメータとフィルタのサイズとの関係は図８（ｂ）に示す通りである。ここまでが図３のフィルタサイズ設定処理の説明となる。
【００４０】
続いて、図２のS１３７の局所的明るさ補正の詳細について図６を用いて説明する。先ず、局所的明るさ補正について説明する。局所的明るさ補正とは画像から照明光の影響を取り除く処理であり、実際に画像に掛かる効果としては画像中の相対的に暗い部分を明るくするものである。画像の照明光成分を抽出しその分布を均一にすることで上記効果を出す。局所的明るさ補正では画像の低周波成分を照明光成分として近似している。
【００４１】
図６の説明に戻ると、図２のS１３７で復号された画像から輝度成分と色差成分を抽出する（S171）。輝度成分データと色差成分データの抽出は色空間を変換することにより行う。例えば、復号画像データがRGB色空間により構成されYCｂCr色空間へ変換を行う場合、以下の数式で表わされる。
Y =0.29891*R+0.58661*G+0.11448*B
Cb=-0.16874*R-0.33126*G+0.50000*B
Cr=0.50000*R-0.41869*G+0.08131*B
ここで、Yは入力画像輝度成分データ（輝度成分画像データ）を表し、Cb,Crは入力画像色差成分データを表す。色空間変換はRGB色空間からYCｂCr色空間への変換に限られたものではなく、XYZ色空間、L*a*b*色空間、HLS色空間などに変換してもよい。
【００４２】
続いてフィルタサイズパラメータからフィルタサイズを決定する（S172）。図２のS１３７において設定されたフィルタサイズパラメータから、図８（ｂ）に従ってフィルタサイズを変更する。図８（ｂ）のフィルタサイズ変更率とは、前述の局所的明るさ補正の初期設定でのフィルタサイズに対する変更の割合である。フィルタサイズパラメータが４である時はフィルタサイズ変更率が１であるのでそのまま初期設定のフィルタサイズを用いる。フィルサイズパラメータが１の時は水平、垂直とも１／１６、フィルタサイズパラメータが２の時は同１／８、フィルタサイズパラメータが３の時は同１／４を用いる。例えば、復号して得られた画像サイズが１２８０×９６０の画素数であり、初期設定のフィルタサイズが６４０×４８０であった場合を考える。フィルタサイズパラメータが１であるとするとフィルタサイズは１／１６になるため、局所的明るさ補正で用いるフィルタのサイズは８０×６０となる。続いてS171で抽出した輝度成分に対してフィルタ処理を行う（S173）。フィルタ処理により復号画像の輝度成分から低周波輝度成分画像データを抽出する。ここではフィルタとしてガウシアンフィルタを用いた場合を例に説明する。ガウシアンフィルタは以下の数式で表わされる。
Ga＝Aexp[−(x2 + y2)/σ2]
ただし、条件を満たす。
∫∫Gadxdy=1
ここで、ｘ、ｙは画素位置を表わす。また、Ａは乗数であり、上記の条件を満たすように設定される値でもある。またσは標準偏差であり、ガウシアンフィルタの広がり（大きさ）を調整する任意の値である。ガウシアンフィルタの広がりを調整することで輝度低周波成分の抽出度合いが変化する。広がりが大きいほど輝度低周波成分の抽出度合いが強くなり、小さいほど弱くなる。σの値（ガウシアンフィルタの広がり）は画像の特徴や補正目的などに応じて適宜設定される。ガウシアンフィルタを復号画像輝度成分に適用することにより、復号画像輝度成分の低周波成分が抽出される。なお、上記では、指定したパラメータに従って、フィルタを作成する例を説明したが、予めフィルタを幾つも格納したテーブルメモリを用意し、復号した画像のサイズと先に示したフィルタサイズパラメータに基づいて、その１つを選択するようにしても構わない。
【００４３】
さて、輝度成分の低周波成分を抽出すると、復号後の画像の画素値（輝度成分値）をS173で抽出した低周波成分の値で除算する（S174）。具体的には、同じ画素位置の輝度成分の画素と低周波成分の画素を輝度成分から低周波成分を除算する形で処理し、それを全ての画素に対して行う（なお、除算の代わりに減算を行っても構わない）。
【００４４】
そして、除算処理後、正規化を行う（S175）。S174の除算処理において、低周波成分を輝度成分から抽出しているため、除算処理された画像は取り得る値が非常に小さくなっていることが多い。そのため本来取り得る画像の値となるように正規化する必要がある。そこで除算後の画像の平均輝度値が復号画像輝度成分の平均輝度値と等しくなるよう、除算後の画像の各画素の輝度を調整する。式で表すと以下のようになる。
Ｙ’＝(Ｙavr／Ｒavr)*(Ｙ／Ｌ)
ここで、Ｙは復号画像の輝度成分、Ｙ’は正規化後の輝度成分、Ｙavrは復号画像輝度成分の平均輝度値、Ｒavrは除算後の画像の輝度平均値、Ｌは輝度低周波成分を表している。ただし、Ｌの値が0である場合は数式３を用いずにＹ’を０とする。
【００４５】
除算後の画像を正規化した後、カラー画像生成を行う（S176）。カラー画像生成はS171の輝度・式差成分抽出の逆の処理を行う。例えばS171においてRGB色空間からYCｂCr色空間に変換されている場合、YCｂCr色空間をRGB色空間に戻す変換は以下の数式で表わされる。
R = Y +1.40200*Cr
G = Y - 0.34414*Cb - 0.71414*Cr
B = Y + 1.77200*Cb
この処理により、輝度成分のみを調整したカラー画像を生成することができる。以上が局所的明るさ補正の詳細である。以上の説明の通り、本実施形態によれば、符号化画像データの段階で、画像符号化フィルタのサイズを適応的に決定することになり、精度と処理速度を両立した明るさ補正を行うことが可能になる。
【００４６】
[変形例]
上記実施形態ではＭＦＰに適用する例を説明したが、上記実施形態と同等の処理をパーソナルコンピュータ等の汎用情報処理装置（以下、ＰＣ）にて実行するコンピュータプログラムでもって実現しても構わない。
【００４７】
図１１はソフトウェアで実現する場合のＰＣの基本構成を示す図である。図中、１４０１はＣＰＵで、ＲＡＭ１４０２やＲＯＭ１４０３に記憶されているプログラムやデータを用いて本装置全体の制御を行うと共に、後述する画像符号化処理、復号処理を実行する。１４０２はＲＡＭで、外部記憶装置１４０７や記憶媒体ドライブ１４０８、若しくはＩ／Ｆ１４０９を介して外部装置からダウンロードされたプログラムやデータを記憶するため、及び、ＣＰＵ１４０１が各種の処理を実行する際のワークエリアとして使用
される。１４０３はＲＯＭで、ブートプログラムや本装置の設定プログラムやデータを格納する。１４０４、１４０５は夫々キーボード、マウス（登録商標）等のポインティングデバイスで、ＣＰＵ１４０１に対して各種の指示を入力することができる。１４０６は表示装置で、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、画像や文字などの情報を表示することができる。１４０７は外部記憶装置で、ハードディスクドライブ装置等の大容量情報記憶装置である。ここにＯＳや後述する画像符号化、復号処理の為のプログラム、符号化対象の画像データ、復号対象画像の符号化データなどが保存されており、ＣＰＵ１４０１による制御によって、これらのプログラムやデータはＲＡＭ１４０２上の所定のエリアにロードされる。１４０８は記憶媒体ドライブで、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記録されたプログラムやデータを読み出してＲＡＭ１４０２や外部記憶装置１４０７に出力するものである。なお、この記憶媒体に後述する画像符号化、復号処理の為のプログラム、符号化対象の画像データ、復号対象の画像の符号化データなどを記録しておいても良い。その場合、記憶媒体ドライブ１４０８は、ＣＰＵ１４０１による制御によって、これらのプログラムやデータをＲＡＭ１４０２上の所定のエリアにロードする。１４０９はＩ／Ｆで、このＩ／Ｆ１４０９によって外部装置を本装置に接続し、本装置と外部装置との間でデータ通信を可能にするものである。例えは符号化対象の画像データや、復号対象の画像の符号化データなどを本装置のＲＡＭ１４０２や外部記憶装置１４０７、あるいは記憶媒体ドライブ１４０８に入力することもできる。１４１０は上述の各部を繋ぐバスである。
【００４８】
上記構成において、本装置に電源がＯＮになると、ＣＰＵ１４０１はＲＯＭ１４０３のブートプログラムを実行して、外部記憶装置１４０７からＲＡＭ１４０２にＯＳをロードし、その後に、明るさ補正のアプリケーションを起動することになる。アプリケーションを起動した際の、ＣＰＵ１４０１の処理内容は、第１の実施形態における各フローチャートに従って行えば良いので、ここでの説明は省略する。
【００４９】
[第２の実施形態]
第１の実施形態において、図２のフィルタサイズ設定処理（S134）では全てのタイルに対して低周波強度を求め、低周波強度毎のタイルの積算値からフィルタサイズパラメータを設定した。しかし、入力画像によっては全てのタイルの低周波強度を求めなくとも設定するフィルタサイズパラメータを判定することができる。第２の実施形態ではこの全てのタイルを判定しない場合のフィルタサイズパラメータの設定フローを説明する。なお、本実施形態において先に述べた第１の実施形態と同様の構成には同一の番号を付与し、説明を省略する。
【００５０】
本実施形態において、第１の実施形態と異なる部分は図２のフィルタサイズ設定処理（S134）のみであるので、この部分のフローについて図１２を元に説明する。各処理におけるパラメータの値などは特に示さない限り、第１の実施形態と同様である。
【００５１】
まずヘッダ情報を取得する処理（S141）と符号化パラメータ解析処理（S142）を行うが、これらの処理については図３のS141及びS142の処理と同様であるが、解析結果に基づいて低周波強度１、２、３、及び、高周波の周波数分類終了判定値を求める処理が付加される。続いて符号化パラメータ解析処理（S142）により得られた低周波強度ごとの積算タイルサイズが閾値（周波数分類終了判定値）を超えているかどうかを判定する。本第２の実施形態では周波数分類終了判定値を入力画像の全画素数の５０％の値（例えば１６００×１２００画素の画像であれば８００×６００）として説明するが、この周波数分類終了判定値は任意に設定されるものである。まず低周波強度１に対応する積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えているかを判定する（S2411）。積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えていれば、フィルタサイズパラメータを１に設定し（S2421）フィルタサイズ設定処理（S134）を終了する。積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えていなければ、低周波強度２に対応する積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えているかを判定する（S2412）。積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えていれば、フィルタサイズパラメータを２に設定し（S2422）フィルタサイズ設定処理（S134）を終了する。積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えていなければ、低周波強度３に対応する積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えているかを判定する（S2413）。積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えていれば、フィルタサイズパラメータを３に設定し（S2423）フィルタサイズ設定処理（S134）を終了する。積算タイルサイズが周波数分類終了判定値を超えていなければ、全てのタイルを判定したかどうかを判定する（S143）。全てのタイルを判定していなければ符号化パラメータ解析処理（S142）に戻り、同様の処理を繰り返す。S143において全てのタイルを判定している場合、フィルタサイズパラメータを４に設定する（S144）。ここまでの処理によりフィルタサイズパラメータが決定する。上記のように処理を行うことにより、低周波強度に対応する積算タイルサイズが周波数分類終了判定値に達した時点でフィルタサイズ設定処理（S134）を終了することができる。そのため上記条件を満たすような画像が入力された場合に、処理量を削減することができる。
【００５２】
ここで決定されたフィルタサイズパラメータを元に、局所的明るさ補正（S136）時に使用するフィルタのサイズを変更するなど、その他の処理は前述のとおり第１の実施形態と同様である。
【００５３】
［第２の実施形態の変形例］
上記第２の実施形態を更に発展させた例を以下に説明する。上記の説明から明らかなように、フィルタサイズパラメータを決定するときに支配的な要因はタイルサイズである。そこで、タイルサイズ順に解析することで、フィルタサイズパラメータを決定するまでに要する時間を短縮する例を説明する。なお、第１の実施形態と異なる部分は図２のフィルタサイズ設定処理（S134）のみであるので、この部分のフローについて図１０を元に説明する。各処理におけるパラメータの値などは特に示さない限り、第１の実施形態と同様である。
【００５４】
まずヘッダ情報を取得し（S141）、そのヘッダ情報を解析することで、探索するタイルの順として、そのタイルのサイズの大きい順にする（タイルのサイズ順にソート（並べ替え））(S2701)。次に、初期値として対象としている画像の全画素数（水平方向の画素数×垂直方向の画素数）を変数Ｔｒに格納する（S2702)。この後、探索順に並べられたタイルの１つ（初期状態では先頭のタイル）を選択し、そのタイルのサイズ（画素数）Ｔｉを求める(S2703)。そして、変数Ｔｒから値Ｔｉ減じることで、変数Ｔｒを更新する（S2704）。このS2704の処理は、未探索（未分類）の総タイルサイズＴｓ（総画素数）を算出していることに他ならない。ついで、第１の実施形態で説明した図４の符号化パラメータ解析処理（S142）を実行する。この符号化パラメータ解析処理によって、第１の実施形態で説明した変数Ｖ１乃至Ｖ４のいずれかが、更新されることになる点に注意されたい。ついで、変数Ｖ１乃至Ｖ４の中の最大値をＬ１、２番目に大きい値をＬ２として求める（S2705)。そして、『Ｌ１≧Ｌ２＋Ｔｒ』を満たすか否かを判断する（S2706)。これを平たく言えば、未探索の全タイルがどのように分類されたとしても、現時点での最大値として分類がそのまま維持されるか否かを判断している。この条件を満たすと判断した場合には、それ以降のタイルの探索は中止し、その時点で最大である変数で示さる分類に従ってフィルタサイズパラメータを決定する。すなわち、変数Ｖ１が最大であったら、フィルタサイズ変効率を“１／１６”にし、変数Ｖ２が最大であったら、フィルタサイズ変効率を“１／８”にし、変数Ｖ３が最大であったら、フィルタサイズ変効率を“１／４”にし、変数Ｖ４が最大であったら、フィルタサイズ変効率を“１”に設定する。
【００５５】
以上の結果、本第２の実施形態の変形例では、フィルタサイズパラメータを短時間に決定できることになる。
【００５６】
[第３の実施形態]
第１の実施形態では図３の符号化パラメータ解析処理（S142）において、タイルサイズ、量子化パラメータ、符号長の３つの情報を元にタイル毎の低周波強度を判定した。３つの情報を用いることにより、細かくタイル毎の周波数成分の分類を行うことができる。そのため、入力画像の周波数特性に応じて多くの場合に対し、図２の局所的明るさ補正（S136）時の画質を維持することができる。しかし、画質の維持よりも処理量の削減を優先する場合が考えられる。そこで、上述した３つのパラメータのうちタイルサイズと符号長の２つのパラメータのみを用いて低周波強度を判定する方法を説明する。なお、本実施形態において先に述べた実施形態と同様の構成には同一の番号を付与し、説明を省略する。
【００５７】
本第３の実施形態において、第１の実施形態と異なる部分は図４の符号化パラメータ解析処理（図３のS142）と図５のフィルタサイズパラメータ設定処理（図３のS144）である。そこで、この２つの処理について図１３及び図１４を元に説明する。各処理におけるパラメータの値などは特に示さない限り、第１の実施形態と同様である。まず図１３において、周波数分類が未判定のタイルを選択する処理（S151）については図４の符号化パラメータ解析処理のS151と同様であるので説明を省略する。続いてタイルサイズの大きさを判定（S152）し符号長が短いかどうかを判定（S2541、S2542）する。
【００５８】
それぞれの処理方法については、第１の実施形態の図４、S152とS1541、S1542、S1543、S1544と同様である。その後タイルサイズの大きさと符号長の長さを判定した結果を元に、選択しているタイルの低周波強度を判定する。例えば、S152でタイルサイズが大きいと判定されS2541で符号長が短いと判定された場合はS2551で選択タイルを低周波強度１と判定する。その他（上記例も含む）のタイルサイズ及び符号長の判定と選択タイルの低周波強度の対応を図１５（a）に示す。選択タイルの低周波強度の判定結果を元に、低周波強度分類（低周波強度１，２、及び高周波の３つ）の内該当する低周波強度に選択タイルサイズを積算する。詳細な処理方法は第１の実施形態の図４、S156と同様のため省略する。ただし、本第１の実施形態では、変数Ｖ１乃至Ｖ４の４つが存在したが、本第３の実施形態ではフィルタサイズが３種類であるので、用意するのも変数Ｖ１乃至Ｖ３の３種類となる点が異なる。
【００５９】
以上の符号化パラメータ解析処理を全てのタイルを判定するまで繰り返す（S143）。全てのタイルを判定したあと、図１４のフィルタサイズパラメータ設定処理を行う（図３のS144）。まず、上記符号化パラメータ解析処理（図３のS142）により積算された変数Ｖ１乃至Ｖ３を比較する（S161）。図５のS161と同様の処理のため詳細は省略する。続いてどの変数が一番大きいかを判定し（S2621、S2622）、対応するフィルタサイズパラメータを設定する（S2631、S2632、S2633）。処理方法は図５のS1621、S1622及びS1631、S1632、S1633と同様である。例えば低周波強度１が一番大きい場合、フィルタサイズパラメータを１に設定する。フィルタサイズパラメータの値とフィルタの縮小率との関係は図１５（ｃ）に示す通りである。その他の処理は第１の実施形態と同様であるため説明は省略する。
【００６０】
以上のように処理を行うことにより、タイルサイズと符号長の２つのパラメータから低周波強度を判定することができ、処理量を削減を優先した処理を行うことができる。
【００６１】
[第４の実施形態]
上記第１、第２の実施形態では、各タイルのサイズ、各タイルの量子化パラメータ、各タイルの符号長の３つの情報を参照してフィルタサイズを決定した。そして、第３の実施形態では、処理を高速化するため、量子化パラメータを除き、各タイルのサイズと各タイルの符号長の２つの情報を参照してフィルタサイズを決定した。更に高速にするためには、各タイルの符号長のみを用いてフィルタサイズを決定しても構わない。すなわち、フィルタサイズを決定するための最大の要因は、各タイルの符号長であると言得る。この結果、上記のＪＰＥＧ  ＸＲだけでなく、ＪＰＥＧ２０００等にも適用できる。すなわち、ＪＰＥＧ２０００では、全タイルのサイズが同じであるので、各タイルの符号長によってフィルタサイズを決定できる。但し、この場合、選択可能なフィルタサイズの種類はせいぜい３種類程度になるであろう。また、実施形態では、印刷出力用の画像の明るさ補正を例にしたが、印刷に限らず表示でも構わないので、出力対象によって本発明が限定されるものではない。
【００６２】
［その他の実施例］
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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