(57)【要約】【課題】  ２次元的に配列された画素の輝度値により構成される写真画像等のコントラストの調整方法において、人の脳の感覚に対応した見栄えの良いコントラストとなる自動  調整方法を提供する。【解決手段】  最適化する階調特性を得る際に、人の脳の刺激の非線形性に応じて度数分布の度数を非線形変換してから平坦化を行うことにより、多くの画像において人への見  栄えの良い本来の写真の持ち味を引き出す変換が可能となる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２次元的に配列された輝度情報により構成される入力画像を入力し前記入力画像のコントラストを自動的に調整して調整された出力画像を出力するコントラスト自動調整方法に於いて、
前記入力画像の輝度値ごとの度数分布をカウントする度数分布計数手段と、
前記度数分布計数手段の出力する度数分布を入力して輝度ごとの度数を非線形な関数もしくはテーブルにより変換して非線形度数分布を出力する非線形変換手段と、
前記非線形変換手段の出力する非線形度数分布を累積して階調変換特性を出力する累積変換手段と、
前記入力画像を前記累積変換手段の出力する階調変換特性により変換する階調変換手段と、
全体のステータスとタイミングを制御する制御手段とを有することを特徴とするコントラスト自動調整方法。
【請求項２】
前記非線形変換手段は、非線形な関数もしくはテーブルとして、人の脳の刺激の特性に対応する関数もしくはテーブルを用いることを特徴とする請求項１に記載のコントラスト自動調整方法。
【請求項３】
前記非線形変換手段は、非線形な関数もしくはテーブルとして、対数関数もしくは対数関数により作られるテーブルを用いることを特徴とする請求項２に記載のコントラスト自動調整方法。
【請求項４】
前記非線形変換手段は、非線形な関数もしくはテーブルとして、べき乗関数もしくはべき乗関数により作られるテーブルを用いることを特徴とする請求項２に記載のコントラスト自動調整方法。
【請求項５】
前記非線形変換手段は、べき乗関数の指数が４分の１以上かつ２分の１以下であることを特徴とする請求項４に記載のコントラスト自動調整方法。
【請求項６】
前記累積変換手段もしくは、前記階調変換手段に於いて、調整前の輝度情報より調整後の輝度情報が暗くならないようにしたことを特徴とする請求項１ないしは請求項５にいずれか１項に記載のコントラスト自動調整方法。
【請求項７】
前記入力画像はリニアな特性であることを特徴とする請求項１ないしは請求項６にいずれか１項に記載のコントラスト自動調整方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２次元的に配列された輝度情報により構成される写真画像のコントラストを自動的に調整するコントラスト自動調整方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、２次元的に配列された画素の輝度情報により構成される写真画像のコントラストを自動的に調整するコントラスト自動調整方法として、階調レベル全体にムラなく画像データが存在するようにして、輝度領域を最大限に活用したコントラストの良い画像を得る方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
具体的には、画像における輝度値ごとの画素数の度数分布が均一になるような階調特性を得るために、度数分布を累積して正規化する方法が知られている。この原理を、図５を基に説明する。図５ａは、入力画像の輝度値の度数分布である。図５ｂは、図５ａの度数分布を累積して正規化して得られた階調変換特性である。図５ｃは、図５ａでの入力画像を図５ｂの階調変換特性で変換した画像の輝度値の度数分布である。このように、入力画像の輝度値の度数分布を累積して正規化することにより得られた階調変換特性で輝度値を変換することにより、出力画像の輝度値の度数分布を平坦にすることができる。
【０００４】
但し、この原理説明は概念的なものであり、実際には度数分布は離散値のため、出力画素の輝度値の度数分布は局所的には完全には平坦にはならないが、それでも大局的に見ると概ね平坦化されるため、出力画像は良好なコントラストを得ることが出来る。
【０００５】
この原理を実現するための従来のコントラスト自動調整方法について、図２を基に説明する。入力された画像は、度数分布計数手段により輝度ごとの画素数がカウントされて度数分布を出力する。出力された度数分布は、累積変換手段により輝度値ごとの累積値に変換された後に最大累積数が出力輝度値の最大値になるように正規化されて階調変換特性を出力する。階調変換手段では、累積変換手段の出力する階調変換特性により入力画像の輝度値を変換する。制御手段は、全体のステータスとタイミングを制御して、輝度値の度数分布が大局的に概ね平坦化されたコントラストの良い出力画像を得ることができる。
【０００６】
ところが、上述した従来のコントラスト自動調整方法で画像のコントラストを調整すると、多くの場合入力画像より見栄えの良い出力画像を得ることが出来るが、人の目における刺激の感じ方が非線形であるために、必ずしも見た目に最適なコントラストになるとは限らないという課題があった。この課題を解決するために、画像データの輝度をＬｏｇスケールにして度数分布を生成する方法が、開示されている。（例えば、特許文献２参照。）。
【特許文献１】特開平１０−２１０３２３号公報
【特許文献２】特開２００２−２４７３６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、輝度を単にＬｏｇスケールにして度数分布を生成する従来の方法では、度数は、ある明るさの画像の面積に比例してしまう。このため、例えば図６に示すように、画像の５分の１程度の領域が逆光等の条件で暗い場合には、明るい領域の影響が強く、暗い領域が著しく暗くなってしまう。また、例えば、図７に示すように、画像の５分の４程度の領域が逆光等の条件で暗い場合には、暗い領域の影響が強く、著しく明るい画像を出力してしまい、元の画像で表現された写真の本来の持ち味を損ねてしまうことがあった。このように、輝度値の度数分布が平坦化されているにも拘わらず、見栄えのコントラストが最適化されない原因のひとつとして、通常、人の刺激の感じ方は非線形であり、領域の大きさによる人の目からの刺激の強さが単純に画像領域の面積に比例しないことが挙げられる。
【０００８】
そこで、本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、人の刺激の感じ方に合わせて、より見栄えの良いコントラストを得られるコントラスト自動調整方法を実現することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明におけるコントラスト自動調整方法では、従来のコントラスト自動調整方法の度数分布計数手段と累積変換手段の間に非線形変換手段を設ける構成にすることにより課題を解決する。
【００１０】
すなわち、入力された画像は、度数分布計数手段により輝度ごとの画素数がカウントされて度数分布を出力する。出力された度数分布は、非線形変換手段により人の目の刺激に対応した変換を施して非線形度数分布を出力する。出力された非線形度数分布は、累積変換手段により輝度値ごとの累積値に変換された後に最大累積数が出力輝度値の最大値になるように正規化されて階調変換特性を出力する。階調変換手段では、累積変換手段の出力する階調変換特性により入力画像の輝度値を変換して、制御手段により全体のステータスとタイミングが制御されて、非線形度数分布が大局的に概ね平坦化された出力画像を得る。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、人の脳の感覚に対応した見栄えの良いコントラストの画像に自動的に変換することが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
【実施例】
【００１３】
本発明の好適な実施例を、図１を基に説明する。
【００１４】
入力画像Ｉ（Ｘ，Ｙ）は、モノクロの写真画像などの、通常は水平方向と垂直方向の２次元的に配列された画素の輝度値Ｌにより表される１画面の画像データである。輝度値Ｌはデジタル値であり、その取り得る値の数は有限である。例えば、８ビットの場合には、０，１，２，・・・，２５５のような２５６個の値のいずれかが輝度値Ｌとなる。また、入力画像Ｉ（Ｘ，Ｙ）がガンマ特性などの非線形な特性を持っている場合には、予めリニアなものに変換しておくことが望ましい。
【００１５】
この入力画像Ｉ（Ｘ，Ｙ）は、度数分布計数手段に入力され、入力画像の輝度値Ｌごとの画素数をカウントすることにより、輝度値Ｌごとの画素数の度数分布Ｄ（Ｌ）を得る。具体的には、輝度値Ｌの取り得る数と同じ数のメモリＤ（Ｌ）を用意して初期化し、入力画像Ｉ（Ｘ，Ｙ）を水平方向Ｘと垂直方向Ｙに走査しながら、数１に示すように輝度値Ｌに入力画像の画素ごとのＩ（Ｘ，Ｙ）を代入して、メモリの値Ｄ（Ｉ（Ｘ，Ｙ））をインクリメントすることにより、度数分布Ｄ（Ｌ）を得ることができる。
【００１６】
Ｄ（Ｉ（Ｘ，Ｙ））＝Ｄ（Ｉ（Ｘ，Ｙ））＋１・・・（数１）
ここで得られた度数分布Ｄ（Ｌ）は、輝度値Ｌごとの入力画像Ｉ（Ｘ，Ｙ）の画素数であり、輝度値Ｌごとの入力画像内での面積に対応すると考えることも出来る。
【００１７】
度数分布計数手段では、通常画像全体の領域についての度数分布Ｄ（Ｌ）を得るが、コントラストを最適化したい画像内の特定の領域についての度数分布Ｄ（Ｌ）を得るようにしても良い。また、領域によって重みを変えるために、通常インクリメントで１を加算する代わりに、重みの値を加算するなどしても良い。
【００１８】
度数分布計数手段で得られた度数分布Ｄ（Ｌ）は、本発明の特徴である非線形変換手段に入力される。非線形変換手段では、ある輝度値に着目した場合に画像での面積に全体としての光の強さが比例することと、光の強さに対する人の脳の刺激の強さが非線形であることに着目して、人の脳の特性に合わせた変換を度数分布Ｄ（Ｌ）に対して施すことにより非線形度数分布Ｈ（Ｌ）を得る。
【００１９】
具体的には、人の脳の刺激の感じ方は、リニアよりむしろべき乗関数や対数関数に近いことが知られている。例えば、ＣＩＥが１９７６年に定めたＣＩＥＬＡＢ色空間は、人により知覚される色差が空間内の距離に対応するように意図された均等色空間であり、この空間で明るさに対応するＬ＊は、数２により計算される。ここで、Ｙは３刺激値の一つであり、ＹｎはＹに対応する完全拡散面の３刺激値である。
【００２０】
（Ｙ÷Ｙｎ）＞０．００８８５６のとき
Ｌ＊＝１１６×［（Ｙ÷Ｙｎ）の（1÷3）乗］−１６
（Ｙ÷Ｙｎ）≦０．００８８５６のとき
Ｌ＊＝９０３．２９×（Ｙ÷Ｙｎ）・・・（数２）
そこで、本発明では、画像の中の面積は光の強さに比例するために３刺激値のひとつであるＹに対応し、人の脳での刺激が均等色空間で明るさを表わすＬ＊に対応すると考えた。つまり、数２の（Ｙ÷Ｙｎ）の代わりに（度数分布Ｄ（Ｌ）÷平均度数分布）を、Ｌ＊の代わりに非線形度数分布Ｈ（Ｌ）を対応させて、輝度値Ｌごとに度数から非線形度数を計算して非線形度数分布Ｈ（Ｌ）を得る。
【００２１】
ここで、Ｙｎの代わりに用いた平均度数分布とは、画素数や輝度値Ｌのレベル数の影響を排除するためのもので、輝度値Ｌごとに異なる度数Ｄ（Ｌ）の全輝度値Ｌでの平均値である。ここでの平均度数分布は便宜的なものであり、画素数や輝度値Ｌのレベル数の影響を排除できるものであれば、どのようなものを用いても良い。また、ある限られた画素数や輝度値Ｌのレベル数の範囲で使用する場合には、Ｙｎを特に意識しなくても良い。
【００２２】
また、計算の簡略化のために、数３に示すように度数を平均度数で割った値を１／４乗から１／２乗して、輝度値Ｌごとに度数Ｄから非線形度数Ｈを計算して非線形度数分布Ｈ（Ｌ）を計算しても、同様の効果が期待できる。
【００２３】
非線形度数＝（度数÷平均度数）の（1÷3）乗・・・（数３）
さらに、３分の１乗の変わりに特性の近い対数関数を使用したり、人の脳の刺激の特性を想定したテーブルを作って、それにより変換して非線形度数分布Ｈ（Ｌ）を求めても良い。
【００２４】
例えば、図６ａや図７ａに示される度数分布Ｄ（Ｌ）の場合には、非線形変換手段で変換された後に各々図６ｃや図７ｃに示すような人の脳の刺激に合わせた穏やかな非線形度数分布Ｈ（Ｌ）に変換される。
【００２５】
非線形変換手段で作られた非線形度数分布Ｈ（Ｌ）は、累積変換手段に入力される。累積変換手段では、非線形度数分布Ｈ（Ｌ）を輝度値Ｌごとに累積して、累積度数分布Ｒ（Ｌ）を求める。例えば、初期条件としての輝度レベルが０の場合の累積度数分布Ｒ（０）を０として、輝度値Ｌが１から順に最大輝度値に至るまで、数４により非線形度数Ｈ（Ｌ）を累積して、累積度数分布Ｒ（Ｌ）を得る。
【００２６】
Ｒ（Ｌ）＝Ｒ（Ｌ−１）＋Ｈ（Ｌ）・・・(数４）
さらに、非線形変換手段では、累積度数分布Ｒ（Ｌ）を数５で正規化して、階調変換特性Ｔ（Ｌ）を得る。ここで、Ｌｍａｘは、出力輝度値Ｌの取り得る最大値であり、通常は入力輝度値の取り得る最大値と同じである。ここで、０．５を加算してｉｎｔを付けているのは、四捨五入するためである。
【００２７】
Ｔ（Ｌ）＝ｉｎｔ［Ｌｍａｘ×Ｒ（Ｌ）÷Ｒ（Ｌｍａｘ）＋０．５］・・・(数５）
例えば、図６ｃや図７ｃに示される非線形度数分布Ｈ（Ｌ）の場合には、累積変換手段で変換された後に各々図６ｄや図７ｄに示すような人の脳の刺激に合わせて最適なコントラストに変換する穏やかな階調変換特性Ｔ（Ｌ）に変換される。
【００２８】
ここでは、非線形変換手段で数４により累積して、数５により正規化して階調変換特性Ｔ（Ｌ）を求める方法を示したが、度数分布を平坦化する方法は従来から様々な方法が知られており、非線形度数分布Ｈ（Ｌ）から出力画像の非線形な度数分布を平坦化させる階調変換特性Ｔ（Ｌ）を求めることの出来る方法であれば、どのような方法でもよい。
【００２９】
階調変換手段では、数６に示すように、入力画像Ｉ（Ｘ，Ｙ）を非線形変換手段で作られた階調変換特性Ｔ（Ｌ）で変換して出力画像Ｏ（Ｘ，Ｙ）を得る。
【００３０】
Ｏ（Ｘ，Ｙ）＝Ｔ（Ｉ（Ｘ，Ｙ））・・・（数６）
制御手段は、全体のステータスとタイミングを制御する。
【００３１】
但し、階調を最大限有効に活用するための階調変換特性では、多くの場合見栄えのコントラストが大幅に改善されるが、コントラストの自動調整前より調整後の方が暗くなる領域があると、その部分に着目した場合に見栄えが劣化してしまう場合がある。この課題を解決するためには、累積変換手段で得られた図８ａに示すような階調変換特性Ｔ（Ｌ）と図８ｂに示す変換しない場合の特性との大きい方を選択して、図８ｃに示すような特性に階調変換特性Ｔ（Ｌ）を修正しておくと良い。あるいは、階調変換手段の変換の前後で値が小さくなる場合に変換しない値を選択するようにしても良い。
【００３２】
上記に本発明を単に輝度信号により構成されるモノクロ画像を対象に説明してきたが、図３や図４に示すようにカラー画像に含まれる輝度値に対して本発明によるコントラスト自動調整方法を用いることにより、本発明をカラー画像のコントラスト自動調整に用いることが出来る。
【００３３】
図４において、係数算出手段は輝度値がコントラスト自動調整方法によって何倍になったかの係数を計算するためのものであり、係数乗算手段では、係数算出手段で求めた係数を元のカラー入力画像の同じ画素の値に乗算して、カラー出力画像を得るものである。例えば、２次元的に配列された画素の色情報が赤、緑、青の３原色の値により構成されるカラー入力画像の場合には、輝度値として緑の値を用いてコントラスト自動調整手段でコントラストを調整して、緑の値のコントラスト自動調整での倍率と同じ値を赤と青の値に掛け算することにより、色相を損ねることなくカラー画像のコントラストを自動的に調整することが出来る。
【００３４】
本発明によれば、人の脳の感覚に対応した見栄えの良いコントラストの画像に自動的に変換することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明によるコントラスト自動調整方法のブロック図
【図２】従来のコントラスト自動調整方法のブロック図
【図３】カラーコントラスト自動調整方法の一例のブロック図
【図４】カラーコントラスト自動調整方法の他の例のブロック図
【図５】度数分布の平坦化によるコントラスト自動調整の原理図
【図６】暗い領域が小さい場合のコントラスト自動調整例
【図７】明るい領域が小さい場合のコントラスト自動調整例
【図８】暗くなる領域をなくする階調変換特性
【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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