(57)【要約】【課題】  画像のピント位置を示す情報を使用して、画像の適切な補正パラメータを設定する。【解決手段】  画像におけるピント位置を示す情報を取得し(S201)、画像を被写体に応じて動的に領域分割し(S202)、領域分割した領域から、ピント位置を示す情報に対応する領域を抽出する(S204)。抽出した領域に含まれる画素の値の統計量を計算し(S205)、計算した統計量と、予め決められた閾値を比較して、画像の補正の要否を判定する(S206)。補正が必要と判定した場合、統計量を基に画像を補正するための補正パラメータを設定する(S207)。【選択図】  図2
2008147714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のピント位置を示す情報を取得し、
前記画像の被写体に応じて前記画像を動的に領域分割し、
前記領域分割した領域から、前記ピント位置を示す情報に対応する領域を抽出し、
前記抽出した領域に含まれる画素の値の統計量を計算し、
前記計算した統計量と、予め決められた閾値を比較して、前記画像の補正の要否を判定し、
前記補正が必要と判定した場合、前記統計量を基に前記画像を補正するための補正パラメータを設定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記統計量は、前記抽出した領域に含まれる全画素の明るさの平均値であることを特徴とする請求項1に記載された画像処理方法。
【請求項３】
前記補正パラメータは、前記画像の明るさを補正するためのパラメータであることを特徴とする請求項2に記載された画像処理方法。
【請求項４】
前記統計量は、前記抽出した領域に含まれる全画素の彩度の平均値であることを特徴とする請求項1に記載された画像処理方法。
【請求項５】
前記補正パラメータは、前記画像のホワイトバランスを補正するためのパラメータであることを特徴とする請求項4に記載された画像処理方法。
【請求項６】
さらに、前記ピント位置を示す情報が取得できない場合、前記領域分割した領域からエッジ強度が最も強い領域を抽出し、前記抽出した領域を示す情報を前記ピント位置を示す情報にすることを特徴とする請求項1に記載された画像処理方法。
【請求項７】
画像のピント位置を示す情報を取得する取得手段と、
前記画像の被写体に応じて前記画像を動的に領域分割する分割手段と、
前記領域分割した領域から、前記ピント位置を示す情報に対応する領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出した領域に含まれる画素の値の統計量を計算する計算手段と、
前記計算した統計量と、予め決められた閾値を比較して、前記画像の補正の要否を判定する判定手段と、
前記補正が必要と判定した場合、前記統計量を基に前記画像を補正するための補正パラメータを設定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置を制御して、請求項1から請求項6の何れか一項に記載された画像処理を実現することを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項8に記載されたコンピュータプログラムが記録され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、例えばディジタル写真画像のような画像を補正する画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル画像の彩度、色調、コントラスト、階調などを調整する様々な画像処理がある。オペレータは、画像に関する専門的な知識をもち、専門的または専用のソフトウェアを用い、経験的な知識を駆使して、これら画像処理を行う。そして、コンピュータのモニタ上で画像処理結果を確認しながら、試行錯誤を繰り返して、最終的な画像を得ている。
【０００３】
近年、ディジタルカメラ、パソコン、インターネット、家庭用プリンタなどが普及し、ハードディスクなどの記憶媒体の大容量化を背景にして、個人が、ディジタル写真画像を扱う機会が増えている。一方、ディジタルカメラで撮影された画像は、必ずしも好適な条件で撮影された画像とは限らない。勿論、好適ではない条件で撮影した画像であっても、それが撮影者にとって重要な画像であれば、廃棄できるものではない。そこで、好適ではない条件で撮影された画像から適切な画像を得るための画像補正が望まれる。
【０００４】
特開平11-17969号公報に開示された色補正手法は、グラフィカルユーザインタフェイスによるユーザとの対話を利用する。この手法を用いれば、補正対象領域における代表色および色補正パラメータが手動で設定可能になり、柔軟かつ良好な色補正が可能になる。しかし、この手法は、多数の写真画像を短時間に処理する場合、処理時間とユーザの労力を必要とし、好ましいとは言えない。その上、ユーザの熟練度によって補正結果にばらつきが生じる。
【０００５】
ユーザの熟練度の違いによる補正結果のばらつきと、処理時間の問題を解決するには、ユーザの操作を必要としない自動補正が必要である。
【０００６】
自動補正を行う方法として、特開2004-260835公報の発明は明度の補正手段を開示する。画像を複数の固定領域に分割し、画像の中央部に位置する複数領域を主要部分として、それら領域から補正の基準領域を選定して補正に利用する。また、ディジタルカメラは、その内部で固定領域を使って自動画像補正を行う。この場合、固定領域とピント位置（フォーカス位置）を組み合わせて、補正の基準固定領域を選定して補正に利用する。このように、自動補正する場合、画像を複数の固定領域に分割し、それら領域から補正の基準領域を選定してい補正量を決定する。
【０００７】
しかし、特開2004-260835公報の発明のように、画像を固定領域に分割し、中央部などの位置情報によってのみ主要被写体を決定する場合、大きさが近い被写体が中央部に二つ以上あれば、それら被写体を基準に補正量を決定することになる。また、より中央に近いなどの位置的情報で、被写体の一つを基準に選定して補正量を決定することになる。このような被写体の選定方法は、ユーザが意図しない補正結果になる場合がある。
【０００８】
例えば図3Aに示すような原画像において、撮影時、ユーザは暗く写った花301にピントを合わせていたとする。この原画像を、図3Cに示すように、8×8の固定領域に分割すると、画像の中央部に位置する白い花302を含む九つの領域313の明るさのヒストグラムが参照される。その結果、領域313は適正な明るさと判断されて補正されなかったり、あるいは、領域313は明る過ぎると判断されて明るさを低減する補正が施される。つまり、ユーザがピントを合わせた（最大の興味をもつ）花301は、暗く写ったまま、あるいは、ますます暗く補正されてしまう。
【０００９】
また、複数の固定領域による分割とピント位置を示す情報から、ピントが合っている領域の色分布や明るさのヒストグラムなどの統計量を利用して補正量を決定する方法がある。この方法は、被写体が固定領域の境界を跨いで存在すると、被写体そのものの統計量を正確に得ることができない場合がある。例えば、図3Cのように、画像を8×8の固定領域に分割し、ピントの合っている領域が六つの領域314と判断したとする。この場合、領域314の明るい背景部分と暗い被写体部分の面積率がほぼ一対一である。そのため、領域314の輝度の平均値を求めると中庸の値になり、その結果、ピントが合っている被写体301は、暗く写ったままになる。
【００１０】
つまり、画像を複数の固定領域で分割する方法は、たとえ位置情報やピント情報を組み合わせたとしても、補正量を決める際に重要な、主要な被写体の色分布や明るさの統計量を簡単かつ正確に把握することができない。
【００１１】
【特許文献１】特開平11-17969号公報
【特許文献２】特開2004-260835公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、画像のピント位置を示す情報を使用して、画像の適切な補正パラメータを設定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。
【００１４】
本発明にかかる画像処理は、画像のピント位置を示す情報を取得し、前記画像の被写体に応じて前記画像を動的に領域分割し、前記領域分割した領域から、前記ピント位置を示す情報に対応する領域を抽出し、前記抽出した領域に含まれる画素の値の統計量を計算し、前記計算した統計量と、予め決められた閾値を比較して、前記画像の補正の要否を判定し、前記補正が必要と判定した場合、前記統計量を基に前記画像を補正するための補正パラメータを設定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、画像のピント位置を示す情報を使用して、画像の適切な補正パラメータを設定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明にかかる実施例の画像処理を図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００１７】
図1は実施例1の画像処理を実行する画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００１８】
入力部101は、ユーザから指示やデータを入力するためのキーボードやポインティングデバイス（マウス、トラックボール、トラックパッドまたはタブレット）などである。なお、本実施例をディジタルカメラなどの入力デバイスに適用する場合は、ボタン、モードダイヤル、スイッチなどが入力部101に相当する。
【００１９】
データ保存部102は、画像データを記憶し、通常はハードディスク、光ディスク、メモリカードなどである。勿論、データ保存部102は、プログラムやその他のデータを記憶することも可能である。
【００２０】
通信部107は、USBやIEEE1394などのシリアルバスのインタフェイス(I/F)、有線ネットワークI/F、あるいは、赤外線や無線方式の無線ネットワークI/Fである。画像処理装置は、通信部107を介して、図示しない、画像入出力デバイス、ネットワーク上のコンピュータ装置やサーバと通信することができる。
【００２１】
表示部103は、画像処理前または画像処理後の画像を表示したり、あるいは、グラフィックユーザインタフェイスを表示したりする。表示部103には、一般に、CRTやLCDなどの表示デバイスを用いる。勿論、表示部103は、ケーブルを介して画像処理装置と接続されたモニタでも構わない。
【００２２】
CPU 104は、RAM 106をワークメモリとして、ROM 105またはデータ保存部102に格納された各種プログラムを実行し、前述した各構成を制御して、後述する補正パラメータを設定する画像処理を含む様々な画像処理を実行する。
【００２３】
また、画像処理装置には、さらに、図示しない、レンズとCCDなどを有する画像入力部を設けて、画像入力部によって撮影した画像をデータ保存部102に蓄える構成にしてもよい。
【００２４】
以下の説明では、一例として、原画像はRGB色空間で表現され、各チャネルは8ビットの整数値、0〜255の値をもち、画像のサイズは1600×1200画素とする。また、画像中の画素位置を示す場合、画像の左上を原点とし、画像の右方向（水平方向）をx座標の正方向、下方向（垂直方向）をy座標の正方向にする。
【００２５】
［画像処理］
次に、画像処理装置が実行する、ピント位置を示す情報（以下、ピント位置情報と呼ぶ）を使って画像全体の明るさを補正する画像処理を説明する。
【００２６】
図2はピントが合っている主要な被写体に応じて画像の明るさを補正する方法を説明するフローチャートで、CPU 104が実行する処理である。
【００２７】
CPU 104は、補正する画像データと、その付加情報をデータ保存部102から読み出して、RAM 106の所定領域に格納する(S201)。ディジタルカメラで撮影した画像には、一般に、Exif (exchangeable image file format)情報と呼ばれる情報が付加されているので、画像データを取得すると、その付加情報も取得することができる。しかし、画像データとは別に付加情報が保存されている場合は、画像データと、当該画像データに関連する付加情報を別途取得することになる。また、付加情報の取得は、アプリケーションプログラムから直接受信するなど様々な方法が考えられる。
【００２８】
次に、CPU 104は、RAM 106の所定領域に格納した画像データが表す画像を、マルコフ確率場(MRF)モデルを使う動的な領域分割方法により、被写体の形状に応じた領域に分割する(S202)。
【００２９】
図3Bは、図3Aに示す原画像をMRFモデルによって領域分割した一例を示す図で、原画像が九つの領域に分割された様子を示している。MRFモデルを使う領域分割方法は、公知技術であるから、その詳細説明は割愛する。
【００３０】
図5はMRFモデルを使う領域分割の結果として得られる領域分割データの一例を示す図である。各画素にラベリングされた番号は、当該画素が属す領域を示す。なお、領域分割データは、画像サイズと同じ1600×1200画素のマップデータで、RAM 106の所定領域に格納される。
【００３１】
次に、CPU 104は、付加情報からピント位置情報を抽出する(S203)。ピント位置情報は、Exif情報の被写体領域情報(SubjectArea tag)から抽出することができる。なお、被写体領域情報を示すSubjectAreaタグは「Exchangeable image file format for digital still cameras: Exif version 2.2」JEITACP-3451で定義されている。また、Exifのタグデータを読む出す方法は、公知であるから、詳細な説明は割愛する。
【００３２】
図4Aはピント位置情報を説明する図である。以下では、SubjectAreaタグから主要な被写体の領域を示す矩形領域情報が得られたとして説明する。そして、矩形領域情報には、ピント位置406の中心座標、例えば(1200, 800)と、ピンチ位置406のサイズ、例えば(200, 150)が含まれていたとする。
【００３３】
次に、CPU 104は、抽出したピント位置情報と領域分割結果から、ピントが合っている領域Fを抽出する(S204)。なお、ピント位置の中心座標を含む分割領域を領域Fとして抽出すればよい。言い換えれば、図5に示す領域分割データから、ピント位置の中心座標に対応する画素にラベリングされた番号を取得すればよい
【００３４】
図4Bは、図3Aに示す原画像に、図4Aに示すピント位置401〜406を重ねた状態を示す図で、被写体とピント位置の関係を示している。図4Cは、図3Bに示す領域分割画像と、図4Aに示すピント位置401〜406を重ねた状態を示す図である。実施例1では、図4Cに示すように、ピント位置406に対応する領域305を示す番号が取得され、ピントが合っている領域Fとして領域305が抽出される。
【００３５】
次に、CPU 104は、領域Fに含まれる全画素の明るさの平均値を求め、領域Fの明るさBにする(S205)。なお、画素のRGB値をYCbCr値に変換し、変換後の輝度値Yを明るさとして用いればよい。RGBからYCCへの変換は式(1)で行う。なお、YCC空間の輝度値Yの代わりに、L*a*b*空間の明度値Lを用いてもよい。
┌  ┐ ┌                       ┐┌ ┐
│Y │ │ 0.2290  0.5870  0.1140││R│
│Cb│=│-0.1687 -0.3313  0.5000││G│      …(1)
│Cr│ │ 0.5000 -0.4187 -0.0813││B│
└  ┘ └                       ┘└ ┘
【００３６】
従って、座標(i, j)の画素P(i, j)=(rij, gij, bij)の輝度値Yijは式(2)で計算することができる。
Yij = 0.2990×rij + 0.5870×gij + 0.1440×bij      …(2)
【００３７】
あるいは、式(2)の近似式として式(3)を用いてもよい。
Yij = 0.3×rij + 0.6×gij + 0.1×bij      …(3)
【００３８】
CPU 104は、領域分割データから画素P(i, j)の領域番号を読み出し、領域Fの番号に一致するか否かで、画素P(i, j)が領域Fに含まれるか否かを判定する。そして、領域Fに含まれる画素の明るさを計算すると、明るさの平均値である領域Fの明るさBを式(4)によって計算する。
B = ΣYij/N(領域F内の画素数)      …(4)
ここで、Σ演算の範囲は領域F（i, j ∈ 領域F）
Nは領域Fの画素数
【００３９】
次に、CPU 104は、領域Fの明るさBと閾値Thを比較する(S206)。そして、B＜Thの場合は領域Fの明るさが不足していると判断し、B≧Thの場合は領域Fの明るさは充分と判断する。
【００４０】
図6は補正前後の明るさの関係例を示す図で、閾値Th=128とした例である。つまり、領域Fの明るさBが128以上あれば明るさを補正しない。また、領域Fの明るさBが128未満の場合は、明るく補正する。例えば、領域Fの明るさB=78だとすると、閾値Th未満だから、明るく補正して領域Fの明るさBを90.5にする。なお、閾値Thには既定値として経験値を設定し、ユーザが必要に応じて閾値Thを調整可能にすればよい。
【００４１】
領域Fの明るさが不足していると判断した場合、CPU 104は、領域Fの明るさBを図6に示すように補正する補正量を設定する(S207)。実施例1では、ガンマ補正によって明るさを補正するものとし、補正量としてガンマ値を計算する例を説明する。ガンマ補正は、各画素に式(5)による変換を施す処理である。
νout = νin(1/γ)      …(5)
ここで、νinは0〜1.0の範囲に正規化された元の画素値、
νoutは0〜1.0の範囲に正規化されたガンマ補正の後の画素値、
γは補正パラメータ（ガンマ値）
【００４２】
なお、式(5)においてγ＜1.0の場合は、νout≦νinと画素値は小さくなり、ガンマ補正によって暗く補正される。逆に、γ＞1.0の場合、νout≧νinと画素値は大きくなり、ガンマ補正によって明るく補正される。
【００４３】
従って、補正パラメータγは、領域Fの明るさBと補正後の明るさB'から式(6)によって計算される。
γ = log B/log B'      …(6)
【００４４】
例えば領域Fの明るさB=78を明るさB'=90.5にする場合の補正パラメータγは次のとおりである。
γ = log(78/255)/log(90.5/255) ≒ 1.143
【００４５】
次に、CPU 104は、補正パラメータγにより、画像データ全体の明るさを補正する(S208)。図7はγ≒1.143の場合の補正用のガンマカーブ702を示す図で、原画像の特性701に比べて明るく補正される。
【００４６】
実施例1では、補正前後の明るさの関係として図6に一例を示したが、この関係（特性）は、実験等によって最適な特性を決めることが好ましい。
【００４７】
このように、画像を被写体の形に領域分割した結果と、ピント情報に基づき、明るさを補正する補正量を決めることで、撮影者が注目した被写体を適正な明るさに簡単に補正することができる。また、固定分割と異なり、被写体に含まれる画素のみで補正量を決めるため、ピントが合っている被写体を示す情報さえあれば、画像全体に補正処理を施した場合も、主要な被写体を切り抜いて補正処理を施した場合も、同一の補正量で補正される。その結果、補正結果のばらつきが抑制され、補正品質が安定する。
【実施例２】
【００４８】
以下、本発明にかかる実施例2の画像処理を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００４９】
実施例1では、付加情報からピント位置情報を抽出したが、ピント位置情報がない、または、読めないフォーマットで付加情報が記述されている場合がある。そこで、実施例2では、ピント位置情報の有無を考慮して画像全体の明るさを補正する画像処理を説明する。
【００５０】
図8は実施例2の画像の明るさを補正する方法を説明するフローチャートで、CPU 104が実行する処理である。なお、図2に示した処理と同様の処理には同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００５１】
CPU 104は、付加情報からピント位置情報を抽出できるか否かを判定する(S801)。抽出可能な場合は、ステップS203へ進み、実施例1と同様の処理を行う。
【００５２】
付加情報からピント位置情報を抽出できない場合、CPU 104は、分割した各領域のエッジ強度を計算する(S802)。エッジ強度の計算は、公知のPrewitt、Sobel、Laplacianフィルタなどのエッジ検出フィルタを用いて計算できるので詳細な説明を割愛する。
【００５３】
次に、CPU 104は、最もエッジ強度が強い領域をピントが合っている領域Fとして抽出する(S803)。そして、処理をステップS205へ進めて、実施例1と同様の処理を行う。
【００５４】
このように、ピント位置情報が抽出不可能な場合でも、分割した領域のエッジ強度から主要な被写体領域を予測して、当該領域に適した補正を行うことができる。
【実施例３】
【００５５】
以下、本発明にかかる実施例3の画像処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００５６】
実施例1、2では、領域分割結果とピント位置情報から明るさを補正する方法を説明した。実施例3では、領域分割結果とピント位置情報からホワイトバランスを取る方法を説明する。
【００５７】
図9は実施例3のホワイトバランスを取る方法を説明するフローチャートで、CPU 104が実行する処理である。なお、図2に示した処理と同様の処理には同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００５８】
CPU 104は、領域Fを抽出すると、領域Fの平均色(Ravr, Gavr, Bavr)と彩度の平均値Savrを計算する(S901)。平均色(Ravr, Gavr, Bavr)は、領域Fに含まれる全画素P(i, j)のRGB値(rij, gij, bij)の合計値を領域Fの画素数Nで割ればよい。また、彩度の平均値SavrはHSV空間のS値の平均値とする。RGB空間からHSV空間への変換は公知技術であるから詳細説明を割愛するが、平均色(Ravr, Gavr, Bavr)からHSV空間のS値を計算してSavrにする。なお、以下では、平均色(Ravr, Gavr, Bavr)=(158, 158, 150)、彩度の平均値Savr=5が算出されたとして説明する。
【００５９】
次に、CPU 104は、彩度の平均値Savrが白色領域の彩度か否かを判定する(S902)。そして、白色領域の彩度ではないと判定した場合は処理を終了する。白色領域の判定には様々な方法が考えられるが、例えばSavr≦15であれば白色領域の彩度と判定すればよい。
【００６０】
白色領域の彩度と判定した場合、CPU 104は、画像全体のホワイトバランスを領域Fの平均色(Ravr, Gavr, Bavr)を基準に補正して(S903)、処理を終了する。ホワイトバランスの補正も様々な方法があるが、例えば画像の各画素P(i, j)のRGB値(rij, gij, bij)を、領域Fの平均色(Ravr, Gavr, Bavr)を使って、式(7)で補正すればよい。
R'(i, j) = rij×Gavr/Ravr
G'(i, j) = gij                  …(7)
B'(i, j) = bij×Gavr/Bavr
【００６１】
なお、白色領域の判定方法は、S値に基づき決める方法だけではない。例えば、彩度の情報をYCC空間のCbCrによる式差ベクトルで決めてもよいし、色かぶりを起こし易いシーンを実際に撮影して、統計的に得られたRGB値に基づき決めてもよい。
【００６２】
また、実施例2と同様に、ピント位置情報が抽出不可能な場合は、各領域のエッジ強度を計算し、最もエッジ強度が強い領域を領域Fとみなして、ホワイトバランスを補正してもよい。
【００６３】
上記の方法でホワイトバランスを調整すれば、背景や、主要な被写体以外の白い物体の面積が大きくても、撮影者が注目した被写体を中心にホワイトバランスを調整することができる。また、明るさ補正と同様に、固定分割と異なり、白い被写体以外の領域を含むことなく、色と彩度の平均値を計算できる。そのため、主要な被写体を切り抜いた画像をピント位置情報とともに保存すれば、切り抜く前の画像と同じ補正量を得ることができ、補正品質が安定する。
【００６４】
［変形例］
上記の実施例においては、原画像を領域分割する例を説明したが、原画像を縮小後に領域分割を行ってもよい。原画像を領域分割する場合に比べて、若干、被写体の境界部における領域分割精度が低下する、処理の高速化を図ることができる。
【００６５】
また、上記の実施例において、MRFモデルを使用する領域分割方法を説明したが、被写体ごとに領域分割可能な方法であればよい。
【００６６】
また、上記の実施例において、領域分割の結果、図5に示す領域分割データ（マップ）が作成されると説明したが、この情報だけに限定するものではない。例えば、マップ作成後、各領域の平均輝度や平均色、画素数、中心座標、重心座標、彩度、明度などの情報も合わせて、出力し保存してもよい。平均輝度などの付加情報をもつことで、その後の明るさの補正やホワイトバランスの補正にそれらの情報を利用することができる。
【００６７】
また、上記の実施例において、ピント位置を取得する際に、Exifフォーマットの中の被写体領域情報(SubjectArea)を利用する例を説明したが、この方法に限るわけではない。例えば、ディジタルカメラの機種によっては、Exifフォーマット中に各社が独自に利用可能なMakernotesタグに、各社独自の撮影情報を記述する場合があり、その撮影情報中のピント情報を使ってもよい。
【００６８】
また、実施例3と、実施例1または2を組み合わせて、明るさの補正とホワイトバランスの補正を同時に行ってもよい。
【００６９】
［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００７０】
また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するソフトウェアを記録した記憶媒体（記録媒体）をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（CPUやMPU）が前記ソフトウェアを実行することでも達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのソフトウェアを記憶した記憶媒体は本発明を構成する。
【００７１】
また、前記ソフトウェアの実行により上記機能が実現されるだけでなく、そのソフトウェアの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
【００７２】
また、前記ソフトウェアがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットのメモリに書き込まれ、そのソフトウェアの指示により、前記カードやユニットのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
【００７３】
本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するソフトウェアが格納される。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】実施例1の画像処理を実行する画像処理装置の構成例を示すブロック図、
【図２】ピントが合っている主要な被写体に応じて画像の明るさを補正する方法を説明するフローチャート、
【図３Ａ】原画像の一例を示す図、
【図３Ｂ】原画像をMRFモデルによって領域分割した一例を示す図、
【図３Ｃ】画像を固定領域に分割した場合の問題を説明するための図、
【図４Ａ】ピント位置情報を説明する図、
【図４Ｂ】原画像にピント位置を重ねた状態を示す図、
【図４Ｃ】領域分割画像とピント位置を重ねた状態を示す図、
【図５】MRFモデルを使う領域分割の結果として得られる領域分割データの一例を示す図、
【図６】補正前後の明るさの関係例を示す図、
【図７】補正用のガンマカーブを示す図、
【図８】実施例2の画像の明るさを補正する方法を説明するフローチャート、
【図９】実施例3のホワイトバランスを取る方法を説明するフローチャートである。
【図１】
2008147714.tif 000003
【図２】
2008147714.tif 000004
【図３Ａ】
2008147714.tif 000005
【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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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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