(57)【要約】【課題】褪色した写真を適切に復元することができる画像処理方法の提供。【解決手段】褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素から算出した色変換係数を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えるものであり、上記色強調は、褪色画像をスキャンした全画素情報から作成したＲＧＢ値ヒストグラムから得られる特性値により褪色の大きさを判定し、当該褪色の大きさに応じて強調係数を設定し、ＲＧＢ最適値に色強調を加える処理とする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、
元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素から算出した色変換係数を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、
元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素のＲＧＢ平均値とＲＧＢ値のヒストグラムを作成し、ＲＧＢ平均値ヒストグラムを基準として各ＲＧＢヒストグラムから補正値を算出し、算出した補正値を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の色強調が、褪色画像をスキャンした全画素情報から作成したＲＧＢ値ヒストグラムから得られる特性値により褪色の大きさを判定し、当該褪色の大きさに応じて強調係数を設定し、ＲＧＢ最適値に色強調を加える処理であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の色強調が、ＲＧＢ最適値画像の各画素の飽和度の大きさに対応して設定色強調係数を変化させて、ＲＧＢ最適値に色強調を加える処理であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、
元画像に比較して退色した写真画像をスキャンして画像データを取得するスキャナ部と、退色した写真の画像データを画像処理して元の写真の画像を復元する画像処理部と、を有し、
前記画像処理部は、元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素から算出した色変換係数を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、
元画像に比較して退色した写真画像をスキャンして画像データを取得するスキャナ部と、退色した写真の画像データを画像処理して元の写真の画像を復元する画像処理部と、を有し、
元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素のＲＧＢ平均値とＲＧＢ値のヒストグラムを作成し、ＲＧＢ平均値ヒストグラムを基準として各ＲＧＢヒストグラムから補正値を算出し、算出した補正値を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の色強調が、褪色画像をスキャンした全画素情報から作成したＲＧＢ値ヒストグラムから得られる特性値により褪色の大きさを判定し、当該褪色の大きさに応じて強調係数を設定し、ＲＧＢ最適値に色強調を加える処理であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項５乃至７のいずれか一項に記載の色強調が、ＲＧＢ最適値画像の各画素の飽和度の大きさに対応して設定色強調係数を変化させて、ＲＧＢ最適値に色強調を加える処理であることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法に関し、特に、褪色写真を復元する画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
銀塩式の印画紙に印刷された画像は、印画紙中に微量に残留する現像処理液や、紫外線、空気中の酸素やオゾン等の影響により、時間の経過と共に色あせる（褪色が進む）ことが知られている。また、デジタルカメラで撮影した画像データをプリントする場合、染料系のインクを用いたインクジェット式プリンタが用いられるが、この種のプリンタで印刷された画像は、銀塩式の印画紙より顕著に褪色が進むことが知られている。
【０００３】
このような背景から、褪色した写真を元の状態に復元する技術が求められており、例えば、下記特許文献１には、画像データに基づいて色分解を行い、カラーバランスや色味から画像がセピア色ないし色味がセピア色となっていると判断した場合には、カラーバランスないし色味を戻すようにパラメータを設定し、逆補正を施すことにより、画像形成当初の色を再現する方法が開示されている。
【０００４】
また、下記特許文献２には、日付が写し込まれた銀塩フィルムの画像を画像データに変換し、日付を読み取り、日付に応じて画像の階調特性の統計をとり、統計に基づき階調特性変換処理を行うことにより、保存された期間に対する褪色の程度を統計的に求める技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２‐２８７２７０号公報
【特許文献２】特開２００１‐３３１７８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１は、パラメータを用いて褪色補正を行うものであるが、このパラメータに関して、カラーバランスないし色味を戻すように設定されると記載されているだけで、どのような構造のパラメータであるかは明らかではない。また、特許文献２は、画像が撮影された日付に基づく統計処理により画像の復元を行うものであるが、この方法で日付が明確でない写真は復元することはできず、また、褪色はペーパの種類や色素の種類、保管環境などに大きく影響されるため、褪色した写真を適切に復元することは困難である。
【０００７】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、その主たる目的は、褪色した写真を適切に復元することができる画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明は、褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素から算出した色変換係数を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えるものである。
【０００９】
また、本発明は、褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素のＲＧＢ平均値とＲＧＢ値のヒストグラムを作成し、ＲＧＢ平均値ヒストグラムを基準として各ＲＧＢヒストグラムから補正値を算出し、算出した補正値を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えるものである。
【００１０】
また、本発明は、褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、元画像に比較して退色した写真画像をスキャンして画像データを取得するスキャナ部と、退色した写真の画像データを画像処理して元の写真の画像を復元する画像処理部と、を有し、前記画像処理部は、元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素から算出した色変換係数を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えるものである。
【００１１】
また、本発明は、褪色した画像を元画像に補正する画像処理方法において、元画像に比較して退色した写真画像をスキャンして画像データを取得するスキャナ部と、退色した写真の画像データを画像処理して元の写真の画像を復元する画像処理部と、を有し、元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素のＲＧＢ平均値とＲＧＢ値のヒストグラムを作成し、ＲＧＢ平均値ヒストグラムを基準として各ＲＧＢヒストグラムから補正値を算出し、算出した補正値を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の画像処理方法によれば、褪色した写真を適切に復元することができる。
【００１３】
その理由は、褪色した写真をスキャンして得た画像データを処理する画像処理装置では、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素（褪色前画像でＲＧＢ値が等価の画素）を抽出し、抽出画素から算出した色変換係数を用いて全画素のＲＧＢ値を変換し、予め定めたルールに従って算出した色強調係数を用いて各画素を色強調する処理を実行するからである。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例に係る画像処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例に係る画像処理装置を用いた褪色写真の画像処理手順を示すフローチャート図である。
【図４】第１の実施例のＲＧＢ値を等価にする手順（図３のステップＳ１２０の詳細）を示すフローチャート図である。
【図５】第２の実施例のＲＧＢ値を等価にする手順（図３のステップＳ１２０の詳細）を示すフローチャート図である。
【図６】色強調処理の手順（図３のステップＳ１３０の詳細）を示すフローチャート図である。
【図７】本発明の第１の実施例に係る画像処理方法で処理した褪色写真の一例を示す図である。
【図８】本発明の第２の実施例に係る画像処理方法で処理した褪色写真の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の一実施の形態に係る画像処理方法は、元画像に比較して退色した写真画像をスキャンして画像データを取得するスキャナ部と、退色した写真の画像データを画像処理して元の写真の画像を復元する画像処理部と、を有し、元画像に比較して褪色して変化した写真画像を測色し、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素を抽出し、抽出した画素のＲＧＢ平均値とＲＧＢ値のヒストグラムを作成し、ＲＧＢ平均値ヒストグラムを基準として各ＲＧＢヒストグラムから補正値を算出し、算出した補正値を用いて全画素のＲＧＢ値を最適値に変換し、当該ＲＧＢ最適値に色強調を加える。
【実施例１】
【００１６】
上記した本発明の実施の形態についてさらに詳細に説明すべく、本発明の第１の実施例に係る画像処理方法について、図１、図２、図３、図４、図６、と図７を参照して説明する。図１は、本実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図２は、画像処理部の構成を示すブロック図である。また、図３、図４、図６は、本実施例の画像処理方法を示すフローチャート図である。また、図７は、本実施例の画像処理方法で復元した写真画像の一例を示す図である。
【００１７】
図１に示すように、本実施例の画像処理装置１０は、制御部１１と、操作・表示部１２と、スキャナ部１３と、画像処理部１４と、印刷部１５と、記憶部１６と、ネットワーク接続部１７などを備え、各部はバスにより接続されている。
【００１８】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより構成される。ＣＰＵは、操作・表示部１２の操作により、ＲＯＭに記憶されている各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って、画像処理装置１０の各部の動作を制御する。
【００１９】
操作・表示部１２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部上に、透明電極が格子状に配置された感圧式の操作部（タッチパネル）を設けたものであり、制御部１１からの表示信号に従って表示部上に各種操作ボタンや装置の状態表示、各機能の動作状況等の表示を行う。また、手指やタッチペン等で押下された力点のＸＹ座標を電圧値で検出し、検出された位置信号を操作信号として制御部１１に出力する。なお、ここでは操作・表示部１２を表示部と操作部とが一体となった構成としているが、表示部とは別に各種操作ボタンを配置した操作部を設けてもよい。
【００２０】
スキャナ部１３は、写真を載置するガラスの下部に配置され、写真に記録された情報を読み取るものであり、写真を走査する光源と、写真で反射された光を電気信号に変換するＣＣＤ（Charge Coupled Devices）と、電気信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器等により構成される。
【００２１】
画像処理部１４は、スキャナ部１３で読み取った画像データに対して、各種画像処理を施して印刷部１５へ出力する。この画像処理部１４は、図２に示すように、ホワイトバランス処理部、色強調処理部で構成される。
【００２２】
ＲＧＢ値等価化処理部は、ＲＧＢ座標系の中心点から各画素の座標点との距離を表す飽和度（以下飽和度と呼ぶ）が所定の範囲に入る画素（ 褪色前画像でＲＧＢ値が等価の画素 ）を抽出し、抽出画素に対してＲＧＢ平均値と同画素の各ＲＧＢ値との相関関係から色変換係数を算出し、算出した色変換係数を用いて全画素のＲＧＢ値を補正する。
【００２３】
色強調処理部は、予め定めたルールに従って色強調係数を算出し、色強調係数を用いて各画素の色を強調する。
【００２４】
なお、ＲＧＢ等価化処理部、色強調処理部はハードウェアとして構成してもよいし、画像処理装置１０をＲＧＢ等価化処理部、色強調処理部として機能させる画像処理プログラムとして構成してもよい。
【００２５】
印刷部１５は、転写紙に印刷する画像を形成する画像形成部、形成した画像を転写紙に転写する転写部、転写した画像を定着させる定着部、転写紙を搬送する搬送部、画像形成部や転写部、定着部をそれぞれクリーニングする各クリーニング部などを備え、電子写真方式により、入力されたデータに基づいて、転写紙上に画像を形成して出力する。
【００２６】
記憶部１６は、フラッシュメモリやハードディスク等により構成され、画像処理部で使用する各種ＬＵＴ（look-up table）や画像処理条件の設定情報、画像データ等を記憶する。
【００２７】
ネットワーク接続部１７は、ＮＩＣ（Network Interface Card）、モデム、ＬＡＮアダプタ、ルータ、ＴＡ（Terminal Adapter）等により構成され、通信ネットワークを介して接続された他の機器との通信制御を行う。
【００２８】
なお、本実施例では、画像処理装置１０で、写真から画像を読み取るスキャナ部１３と、読み取った画像を処理する画像処理部１４と、画像処理した画像を印刷する印刷部１５とを備える構成としているが、スキャナ部１３を別の装置とし、当該装置で読み取った褪色写真の画像データをネットワーク接続部１７により取得するようにしてもよいし、印刷部１５を別の装置とし、画像処理部１４で処理した画像データをネットワーク接続部１７により当該装置に送信するようにしてもよい。
【００２９】
以下、上記構成の画像処理装置１０の動作について、図３、図４、図６のフローチャート図を参照して説明する。
【００３０】
ユーザが褪色した写真をスキャナ部１３にセットすると、スキャナ部１３は、写真をスキャンして画像データ（褪色画像データと呼ぶ。）を取得し、当該褪色画像データを記憶部１６に保存する（Ｓ１００）。
【００３１】
図３に戻って、画像処理部１４は、ＲＧＢ等価化処理を行う（Ｓ１２０）。このＲＧＢ等価化処理は、抽出画素の色情報に基づいて全画素の色補正を行う処理であり、図４のフローチャート図にその詳細を示している。
【００３２】
具体的に説明すると、まず、各画素のＲＧＢ値を一般的に使用されている方法で極座表値に変換し、飽和度を算出する。
【００３３】
次に、飽和度が予め設定した範囲内に入る画素をＲＧＢ等価対象画素として抽出する（Ｓ１２１）。例えば、原点を中心とし、半径が予め定めた値（飽和度が４０）の円内に入る画素をＲＧＢ等価対象画素として抽出する。なお、円の半径を大きくすると色味のある画素が含まれてしまい、円の半径を小さくすると無彩色画素として抽出する画素の数が少なくなり、後述する係数の信頼性が低くなることから、規準となる飽和度はこれらを考慮して設定することが好ましい。
【００３４】
次に、抽出画素のＲＧＢ平均値とＲ、Ｇ、Ｂ値との相関関係から、一般的に用いられている方法により色変換係数（α、β）を求める（Ｓ１２５）。
【００３５】
次に、算出した色変換係数を用いて、全画素のＲＧＢ値を変換する（Ｓ１２６）。具体的には、各画素について、Ｒにはα（Ｒ）を乗じβ（Ｒ）を加えて変換Ｒ値を求め、Ｇにはα（Ｇ）を乗じβ（Ｇ）を加えて変換Ｇ値を求め、Ｂにはα（Ｂ）を乗じβ（Ｂ）を加えて変換Ｂ値を求める。
【００３６】
再び図３に戻って、画像処理部１４は、色強調処理を行う（Ｓ１３０）。この色強調処理は、各画素のＲＧＢ平均値を色情報値と中性色情報値に変換し、色情報値に対して強調する処理であり、図６のフローチャート図にその詳細を示している。
【００３７】
具体的には、各画素のＲＧＢ値を一般的に使用されている方法で（Ｎ、Ｘ、Ｙ）に変換する。Ｘ，Ｙが色情報を表す値で、Ｎがは中性色情報を表す値である（Ｓ１３１）。
次に、色強調係数（γ）は、褪色画像をスキャンニングした全画素情報から作成したＲＧＢ値ヒストグラムから得られるＲＧＢ最低値の最も高い値と最も低い値の比に応じて設定し、次に、色強調係数（γ）を飽和度の大小に応じて、飽和度が大ならば色強調係数（γ）を小さく、飽和度が大ならば色強調係数（γ）を大きく設定し、Ｘ，Ｙ値に色強調係数（γ）を掛け合わせて色強調する。
【００３８】
なお、色情報値は、画素のＲ，Ｇ，Ｂ値とその画素のＲＧＢ平均値との差の値、あるいは、画素のＲ−Ｇ、Ｂ−Ｇ値など、種々な方法が一般的に用いられており、上記色情報値に限定されるものではない。
【００３９】
次に、Ｎ値と色強調係数を掛け合わせた色強調Ｘ，Ｙ値を、一般的に使用されている方法で色強調後のＲ値、Ｇ値、Ｂ値に変換する（Ｓ１３３）。
【００４０】
再び、図３に戻って、画像処理部１４は、Ｓ１１０〜Ｓ１４０の各処理を施した画像データを印刷部１５に送り、印刷部１５は、処理後の画像データに基づいて写真を印刷する。図１４は、画像処理前後の写真画像を示しており、本実施例の画像処理により、褪色した写真が元の状態に復元されていることが分かる。
【実施例２】
【００４１】
次に、本発明の第２の実施例に係る画像処理方法について、図１、図２、図３、図５、図６、と図８を参照して説明する。図１は、本実施例の画像処理装置の構成を示すブロック図であり、図２は、画像処理部の構成を示すブロック図である。また、図３、図５、図６は、本実施例の画像処理方法を示すフローチャート図である。また、図８は、本実施例の画像処理方法で復元した写真画像の一例を示す図である。
【００４２】
図１に示すように、本実施例の画像処理装置１０は、制御部１１と、操作・表示部１２と、スキャナ部１３と、画像処理部１４と、印刷部１５と、記憶部１６と、ネットワーク接続部１７などを備え、各部はバスにより接続されている。
【００４３】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などにより構成される。ＣＰＵは、操作・表示部１２の操作により、ＲＯＭに記憶されている各種プログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開されたプログラムに従って、画像処理装置１０の各部の動作を制御する。
【００４４】
操作・表示部１２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部上に、透明電極が格子状に配置された感圧式の操作部（タッチパネル）を設けたものであり、制御部１１からの表示信号に従って表示部上に各種操作ボタンや装置の状態表示、各機能の動作状況等の表示を行う。また、手指やタッチペン等で押下された力点のＸＹ座標を電圧値で検出し、検出された位置信号を操作信号として制御部１１に出力する。なお、ここでは操作・表示部１２を表示部と操作部とが一体となった構成としているが、表示部とは別に各種操作ボタンを配置した操作部を設けてもよい。
【００４５】
スキャナ部１３は、写真を載置するガラスの下部に配置され、写真に記録された情報を読み取るものであり、写真を走査する光源と、写真で反射された光を電気信号に変換するＣＣＤ（Charge Coupled Devices）と、電気信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換器等により構成される。
【００４６】
画像処理部１４は、スキャナ部１３で読み取った画像データに対して、各種画像処理を施して印刷部１５へ出力する。この画像処理部１４は、図２に示すように、ホワイトバランス処理部、色強調処理部で構成される。
【００４７】
ＲＧＢ等価化処理部は、ＲＧＢ座標系の中心点から各画素の座標点との距離を表す飽和度（飽和度と呼ぶ）が所定の範囲に入る画素（褪色前画像でＲＧＢ値が等価の画素）を抽出し、抽出全画素による、ＲＧＢ平均値と同画素の各ＲＧＢ値それぞれのヒストグラムを作成する。ＲＧＢ平均値ヒストグラムを基準として、各ＲＧＢ値ヒストグラムよりＲ，Ｇ，Ｂ値の補正値を求め、その補正値により全画素のＲＧＢ値を補正する。
【００４８】
色強調処理部は、予め定めたルールに従って色強調係数を算出し、色強調係数を用いて各画素の色を強調する。
【００４９】
なお、ＲＧＢ等価化処理部、色強調処理部はハードウェアとして構成してもよいし、画像処理装置１０をＲＧＢ等価化処理部、色強調処理部として機能させる画像処理プログラムとして構成してもよい。
【００５０】
印刷部１５は、転写紙に印刷する画像を形成する画像形成部、形成した画像を転写紙に転写する転写部、転写した画像を定着させる定着部、転写紙を搬送する搬送部、画像形成部や転写部、定着部をそれぞれクリーニングする各クリーニング部などを備え、電子写真方式により、入力されたデータに基づいて、転写紙上に画像を形成して出力する。
【００５１】
記憶部１６は、フラッシュメモリやハードディスク等により構成され、画像処理部で使用する各種ＬＵＴ（look-up table）や画像処理条件の設定情報、画像データ等を記憶する。
【００５２】
ネットワーク接続部１７は、ＮＩＣ（Network Interface Card）、モデム、ＬＡＮアダプタ、ルータ、ＴＡ（Terminal Adapter）等により構成され、通信ネットワークを介して接続された他の機器との通信制御を行う。
【００５３】
なお、本実施例では、画像処理装置１０で、写真から画像を読み取るスキャナ部１３と、読み取った画像を処理する画像処理部１４と、画像処理した画像を印刷する印刷部１５とを備える構成としているが、スキャナ部１３を別の装置とし、当該装置で読み取った褪色写真の画像データをネットワーク接続部１７により取得するようにしてもよいし、印刷部１５を別の装置とし、画像処理部１４で処理した画像データをネットワーク接続部１７により当該装置に送信するようにしてもよい。
【００５４】
以下、上記構成の画像処理装置１０の動作について、図３、図５、図６のフローチャート図を参照して説明する。
【００５５】
ユーザが褪色した写真をスキャナ部１３にセットすると、スキャナ部１３は、写真をスキャンして画像データ（褪色画像データと呼ぶ。）を取得し、当該褪色画像データを記憶部１６に保存する（Ｓ１００）。
【００５６】
図３に戻って、画像処理部１４は、ＲＧＢ等価化処理を行う（Ｓ１２０）。このＲＧＢ等価化処理は、抽出画素の色情報に基づいて全画素の色補正を行う処理であり、図６のフローチャート図にその詳細を示している。
【００５７】
具体的に説明すると、まず、各画素のＲＧＢ値を一般的に使用されている方法で極座表値に変換し、飽和度を算出する。
【００５８】
次に、飽和度が予め設定した範囲内に入る画素をＲＧＢ等価対象画素として抽出する（Ｓ１２１）。例えば、原点を中心とし、半径が予め定めた値（飽和度が４０）の円内に入る画素をＲＧＢ等価対象画素として抽出する。なお、円の半径を大きくすると色味のある画素が含まれてしまい、円の半径を小さくすると無彩色画素として抽出する画素の数が少なくなり、後述する係数の信頼性が低くなることから、規準となる飽和度はこれらを考慮して設定することが好ましい。
【００５９】
次に、抽出画素のＲＧＢ平均値とＲ、Ｇ、Ｂ値それぞれヒストグラムを作成する。次にＲＧＢ平均値ヒストグラムを使い、各値（０〜２５５）累積度数（ｆ（ＲＧＢi））を求める。次に各Ｒ，Ｇ，Ｂヒストグラムを使い、求めた累積度数（ｆ（ＲＧＢi））と等しい累積度数が示すＲ，Ｇ，Ｂ値を求める。求めたＲi、Ｇi、Ｂi値からＲＧＢ平均値（ＲＧＢi）を差し引いた数値（ΔＲi、ΔＧi、ΔＢi）を求める。その結果をルックアップテーブル（Ｒ（ＲＧＢi）、Ｇ（ＲＧＢi）、Ｂ（ＲＧＢi））に記録する。
【００６０】
次に、全画素のＲＧＢ値を変換する。具体的には、各画素についてＲＧＢ平均値を求め、Ｒから先に作成したルックアップテーブルのＲ（ＲＧＢ平均値）を差し引き変換Ｒ値、Ｇから先に作成したルックアップテーブルのＧ（ＲＧＢ平均値）（ＲＧＢ平均値）を差し引き変換Ｇ値、Ｂから先に作成したルックアップテーブルのＢ（ＲＧＢ平均値）を差し引き変換Ｂ値を求める。（Ｓ１２５）
【００６１】
再び図３に戻って、画像処理部１４は、色強調処理を行う（Ｓ１３０）。この色強調処理は、各画素のＲＧＢ平均値を色情報値と中性色情報値に変換し、色情報値に対して強調する処理であり、図６のフローチャート図にその詳細を示している。
【００６２】
具体的には、各画素のＲＧＢ値を一般的に使用されている方法で（Ｎ、Ｘ、Ｙ）に変換する。Ｘ，Ｙが色情報を表す値で、Ｎがは中性色情報を表す値である（Ｓ１３１）。
【００６３】
次に、色強調係数（γ）は、褪色画像をスキャンニングした全画素情報から作成したＲＧＢ値ヒストグラムから得られるＲＧＢ最低値の最も高い値と最も低い値の比に応じて設定し、次に、色強調係数（γ）を飽和度の大小に応じて、飽和度が大ならば色強調係数（γ）を小さく、飽和度が大ならば色強調係数（γ）を大きく設定し、Ｘ，Ｙ値に色強調係数（γ）を掛け合わせて色強調する。
【００６４】
なお、色情報値は、画素のＲ，Ｇ，Ｂ値とその画素のＲＧＢ平均値との差の値、あるいは、画素のＲ−Ｇ、Ｂ−Ｇ値など、種々な方法が一般的に用いられており、上記色情報値に限定されるものではない。
【００６５】
次に、Ｎ値と色強調係数を掛け合わせた色強調Ｘ，Ｙ値を、一般的に使用されている方法で色強調後のＲ値、Ｇ値、Ｂ値に変換する（Ｓ１３３）。
【００６６】
再び、図３に戻って、画像処理部１４は、Ｓ１１０〜Ｓ１４０の各処理を施した画像データを印刷部１５に送り、印刷部１５は、処理後の画像データに基づいて写真を印刷する。図１４は、画像処理前後の写真画像を示しており、本実施例の画像処理により、褪色した写真が元の状態に復元されていることが分かる。
【００６７】
なお、ＲＧＢ等価化処理を、実施例１と実施例２のＲＧＢ等価化処理した結果を混合して、例えば、実施例１の変換ＲＧＢ値を１／２、実施例２の変換ＲＧＢ値を１／２で混合し、次の色強調を実施してもよい。
【００６８】
このように、各画素のＲＧＢ値から求めた飽和度が所定の範囲の画素（褪色前画像でＲＧＢ値が等価の画素）を抽出し、抽出画素から算出した色変換係数を用いて、あるいは抽出画素から算出した補正値を用いて、あるいは色変換係数を用いて色変換した結果と補正値を用いて色変換した結果を混合して、全画素のＲＧＢ値を変換し、予め定めたルールに従って算出した色強調係数を用いて各画素を色強調し、褪色した写真を適切に復元することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
本発明は、画像処理方法、特に、褪色写真をスキャンして得た画像データを処理する画像処理方法に利用可能である。
【符号の説明】
【００７０】
１０  画像処理装置
１１  制御部
１２  操作・表示部
１３  スキャナ部
１４  画像処理部
１４ａ  ＲＧＢ等価化処理部
１４ｂ  色強調処理部
１５  印刷部
１６  記憶部
１７  ネットワーク接続部
【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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