(57)【要約】【課題】本発明は、コントラスト強調方法および装置を提供する。【解決手段】本発明のコントラスト強調方法は、（ａ）解析画像または画像部分における選択された画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の出現の測度を含む大域的なコントラスト測度を計算し、（ｂ）大域的なコントラスト測度を最適化するコントラスト強調色調変換を生成するために、調整可能な色調変換関数を調整し、（ｃ）コントラスト強調色調変換を用いて、ターゲット画像または画像部分のコントラストを強調する。（ａ）は、前記解析画像または画像部分の明度に亘る多次元分布の少なくともいくつかの項または項の関数を計算し、少なくとも前記計算された項または関数に、かつ、前記調整可能な色調変換関数に応じて、大域的なコントラスト測度を計算する、ことを含んでもよい。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）解析画像または画像部分における選択された画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の出現の測度を含む大域的なコントラスト測度を計算し、
（ｂ）大域的なコントラスト測度を最適化するコントラスト強調色調変換を生成するために、調整可能な色調変換関数を調整し、
（ｃ）コントラスト強調色調変換を用いて、ターゲット画像または画像部分のコントラストを強調する、
コントラスト強調方法。
【請求項２】
（ａ）は、
前記解析画像または画像部分の明度に亘る多次元分布の少なくともいくつかの項または項の関数を計算し、
少なくとも前記計算された項または関数に、かつ、前記調整可能な色調変換関数に応じて、大域的なコントラスト測度を計算する、
ことを含む、請求項１に記載のコントラスト強調方法。
【請求項３】
エッジを優先的に含むよう前記解析画像部分を選択すること、
一つまたは複数の顔を優先的に含むよう前記解析画像部分を選択すること、
前記解析画像または画像部分のコントラストが比較的高い領域の前記コントラスト測度に対するインパクトを、前記解析画像または画像部分のコントラストが比較的低い領域のインパクトに比べて、強調するために、前記解析画像部分の画素またはボクセルの重み付け寄与率を含む大域的なコントラスト測度を計算すること、
のうちの少なくとも一つをさらに含む、請求項１に記載のコントラスト強調方法。
【請求項４】
解析画像または画像部分に対する少なくともいくつかの共出現マトリクス項または共出現マトリクス項の関数を計算するよう構成されている共出現マトリクス計算器と、
前記計算された共出現マトリクス項または共出現マトリクス項の関数を含むコントラスト測度を計算するよう構成されているコントラスト測度計算器と、
前記コントラスト測度を最適化するコントラスト強調色調変換を生成するために、調整可能な色調変換関数を調整するよう構成されている最適化エンジンと、
前記コントラスト強調色調変換を用いて、ターゲット画像または画像部分のコントラストを強調するよう構成されているコントラスト強調器と、
を含む装置。
【請求項５】
前記コントラスト測度計算器は、
Ｃij・ｆ（Ｔ（ｉ），Ｔ（ｊ））
の二重積分または二重総和として、前記コントラスト測度を計算するよう構成されており、
指標ｉおよびｊは、前記二重積分または二重総和の計算に亘る明度値を表わし、
Ｃijは、計算された共出現マトリクス項または共出現マトリクス項の関数を表わし、
Ｔ（）は、前記調整可能な色調変換関数を表わし、
ｆ（）は、ｉによって示される前記明度およびｊによって示される前記明度に適用される前記色調変換関数の離散的または連続関数を表わす、
請求項４に記載の装置。
【請求項６】
画像を取得するよう構成されている撮像センサーと、
プロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
調整可能な、連続単調な色調変換関数、および前記取得された画像または該画像の選択された部分における画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の少なくとも一つの統計的測度を含むコントラスト測度を計算し、
前記コントラスト測度を最適化するコントラスト強調色調変換関数を生成するために、前記調整可能な、連続単調な色調変換関数を調整し、
コントラスト強調画像を生成するために、前記コントラスト強調色調変換関数を前記取得された画像に適用し、
前記コントラスト強調画像を表示するよう構成されているディスプレイ、および、前記コントラスト強調画像を記憶するよう構成されているディジタルデータ記憶装置のうちの少なくとも一方を備える出力と、
をさらに備える、撮像装置。
【請求項７】
ディジタルカメラハウジング、および、ナイトビジョン・ゴーグルの少なくとも一方をさらに備え、
前記ディジタルカメラハウジングにおいて、
前記撮像センサーは、フォトセンサーの２次元アレイおよび動作的に結合された光学系を含み、
前記撮像センサー、前記プロセッサ、および前記出力が、前記ディジタルカメラハウジングの上または内に取り付けられており、
前記ナイトビジョン・ゴーグルにおいて、
前記撮像センサーは、画像強調光学系およびフォトセンサーの２次元アレイを含み、
前記撮像センサー、前記プロセッサ、および前記出力が、赤外線ゴーグルの上または内に取り付けられている、
請求項６に記載の撮像装置。
【請求項８】
（i）調整可能な、連続単調な色調変換関数、および解析画像または画像部分における画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の少なくとも一つの統計的測度を含むコントラスト測度を計算する動作と、
（ii）前記コントラスト測度を最適化するために、前記調整可能な、連続単調な色調変換関数を調整する動作と、
（iii）前記調整された連続単調な色調変換関数を用いて、ターゲット画像または画像部分のコントラストを強調する動作と、
を含む、コントラスト強調法を行なうために実行可能な命令を記憶している記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下に述べることは、撮像、写真撮影、写真仕上げ、画像強調、および関連技術に関する。以下に述べることは、一般に、実質的に任意のタイプのディジタル画像に、かつ、カメラ、カムコーダー、ウェブカメラ、Ｘ線または他のＸ線撮像素子、およびその他などの、ディジタル画像を取得するための装置に適用可能である。以下に述べることは、さらに、一般に、写真、ハードコピーの光スキャニングによって生成される画像、バーチャル画像生成システムによって生成される画像、およびその他に関する。以下に述べることは、一般に、２次元画像、３次元画像、またはより高い次元の画像に適用可能である。以下に述べることは、一般に、カラー画像、グレイスケール画像、Ｘ線画像、およびその他に適用可能である。
【背景技術】
【０００２】
ディジタルカメラ、カムコーダー、ウェブカメラ、およびその他などのディジタル撮像システムは、ディジタル画像を直接生成する。例えば、ディジタルカメラは、電荷結合素子（ＣＣＤ）アレイまたは他の受光器アレイを用いて画像を取得する。３５ｍｍカメラ、Ｘ線写真板を使用するＸ線システム、およびその他などのフィルムベースの撮像システムもまた、例えば、フィルム画像を光学的にスキャンすることによって、間接的ではあるが、ディジタル画像を生成することができる。ディジタル形態の画像が普及するにつれて、写真仕上げや画像強調法を適用して、色相、コントラスト、およびその他などの画像特性を向上させることに興味が増してくる。
【非特許文献１】フジェルマスら（Hjelmas et al.）、「顔検出：サーベイ（Face Detection: A Survey）」、コンピュータビジョンおよび画像の理解（Computer Vision and Image Understanding)、 2001年、vol. 83、 頁236〜74
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
コントラスト強調の領域では、大域的および局所的な手法が、既知である。局所的な手法は、有効なコントラスト強調を与えることができ、計算集約的である。局所的な手法では、異なる局所的なコントラスト強調領域の境界において、遷移または境界アーチファクトなどの、アーチファクトが招来される場合もある。
【０００４】
代表的な大域的手法では、画素の明度は、コントラスト強調を生ずることが予想される色調再生曲線（ＴＲＣ）に基づいて、調整される。ガンマ補正は、そのような一般にコントラストを強調する曲線の一つである。これらの手法の欠点は、選択されたＴＲＣが、ある種の画像に対しては、ほとんど、または、全くコントラスト強調を行なうことができないか、あるいは、あせた画像やノイズが強調された画像などの品質劣化を生ずる場合があることである。いくつかの画像処理システムでは、ユーザは、画像に対して、手動でＴＲＣを調整することができる。この手法は、良好なコントラスト強調を与えることができるが、操作者の熟練度に左右され、自動化できない。
【０００５】
画像の内容に基づく自動化された大域的なコントラスト強調は、明度ヒストグラム情報を頻繁に利用してきた。ヒストグラム等化法では、画像の画素の明度レベルのヒストグラムが生成され、かつ、一般にヒストグラムに亘ってレベルを等化するＴＲＣが選択され、かつ、適用される。このような手法は、相当なコントラスト強調を与えることが、経験的に分かっており、容易に自動化される。ヒストグラム等化法は、等化されたヒストグラムが、グレイスケール範囲を完全に利用することを認識することによって、厳密ではないやり方で、正当化することができる。しかしながら、ヒストグラム等化による強調は、画像品質を劣化させる場合がある。等化は、画像の主要な暗または主要な光領域において、過度な明度レベルのばらつきを生ずる場合がある。これらの領域が、センサーノイズや圧縮アーチファクトなどのノイズを含む時は、結果は、出力画像でノイジーなレスポンスが強調されることとなる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
例示されているいくつかの実施形態に従って、解析画像または画像部分における選択された画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の出現の測度を含み、かつ、オプションとして明度距離計量を含んだ大域的なコントラスト測度を計算し、調整可能な色調変換関数を調整して、大域的なコントラスト測度を最適化するコントラスト強調色調変換を生成し、コントラスト強調色調変換を用いて、ターゲット画像または画像部分のコントラストを強調する、コントラスト強調方法が開示されている。
【０００７】
例示されているいくつかの実施形態に従って、解析画像または画像部分に対する少なくともいくつかの共出現マトリクス項または共出現マトリクス項の関数を計算するよう構成されている共出現マトリクス計算器と、前記計算された共出現マトリクス項または共出現マトリクス項の関数を含むコントラスト測度を計算するよう構成されているコントラスト測度計算器と、調整可能な色調変換関数を調整して、コントラスト測度を最適化するコントラスト強調色調変換を生成するよう構成されている最適化エンジンと、コントラスト強調色調変換を用いて、ターゲット画像または画像部分のコントラストを強調するよう構成されているコントラスト強調器と、を含む装置が開示されている。
【０００８】
例示されているいくつかの実施形態に従って、画像を取得するよう構成されている撮像センサーと、プロセッサと、コントラスト強調画像を表示するよう構成されているディスプレイおよびコントラスト強調画像を記憶するよう構成されているディジタルデータ記憶装置のうちの少なくとも一方を備える出力と、を含む撮像装置が開示されている。プロセッサは、調整可能な、連続単調な色調変換関数および取得された画像または該画像の選択された部分における画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の少なくとも一つの統計的測度を含むコントラスト測度を計算し、調整可能な、連続単調な色調変換関数を調整して、コントラスト測度を最適化するコントラスト強調色調変換関数を生成し、かつ、コントラスト強調色調変換関数を、取得された画像に適用して、コントラスト強調画像を生成するよう構成されている。
【０００９】
例示されているいくつかの実施形態に従って、（i）調整可能な、連続単調な色調変換関数、および解析画像または画像部分における画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の少なくとも一つの統計的測度を含むコントラスト測度を計算する動作と、（ii）調整可能な、連続単調な色調変換関数を調整して、コントラスト測度を最適化する動作と、（iii）調整された連続単調な色調変換関数を用いてターゲット画像または画像部分のコントラストを強調する動作と、を含むコントラスト強調方法を行なうために実行可能な命令を記憶する記憶媒体が開示されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１を参照すると、例示的なコントラスト強調装置および対応する方法が説明されている。この例示では、カラー画像８が、コントラストを強調するよう処理される。このようなカラー画像は、（Ｙ，Ｕ，Ｖ）座標、（Ｌ*，ａ*，ｂ*）座標、（Ｙ，Ｉ，Ｑ）座標、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）座標、またはその他などの選択された色空間座標によって表わされる画素（２次元画像の場合）またはボクセル（３次元またはより高次元の画像の場合）で構成されている。以下の記述では、（Ｙ，Ｉ，Ｑ）座標表現を用いる。この表現は、輝度情報をＹチャネルまたは座標に有利に分離する一方、クロミナンス情報は、（Ｉ，Ｑ）チャネルまたは座標に含まれる。当業者は、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）から（Ｙ，Ｉ，Ｑ）へなど、ある一つの色空間表現から別のそれに容易に変換でき、また、カラー画像から輝度画像を容易に抽出することができる。図１に示した例示的なコントラスト強調装置１０では、輝度抽出器１２が、カラー画像８を処理して、輝度画像１４および一つまたはそれ以上のクロミナンス画像１６を生成する。輝度画像１４には、コントラスト強調が適切に働く。
【００１１】
より一般的には、コントラスト強調は、明度画像に働き、これは、カラー画像の輝度画像成分に対応する。他の実施形態では、入力画像は、グレイスケール画像とすることができ、かつ、明度値は、グレイスケール値に対応する。画像または画像部分は、カラー画像または画像部分、グレイスケール画像または画像部分、Ｘ線画像または画像部分、赤外線画像または画像部分、磁気共鳴画像または画像部分、地質マップまたはマップ部分、または他のビットマップ化された画像または画像部分とすることができる。画像または画像部分はまた、２次元画像、３次元画像、またはより高い次元の画像とすることができる。ここで使用される用語「画像（image）」は、一般に、それぞれ指定された明度を有する画素またはボクセルの空間的配列を用いた任意の表現を指す。画像がグレイスケールまたはＸ線画像であるか、あるいは、色もしくはクロミナンス成分を特に含まない場合は、例示的な輝度画像１４を、グレイスケール、Ｘ線、または他の非カラー画像で適切に置き換える。画像部分が使用される場合は、その部分は、直角座標、多角形座標、画像バイナリマスク、またはその他によって定義することができる。さらに、スケール依存性の問題を避けるため、輝度、グレイスケール、または他の明度表現を、オプションとして正規化する。ここでの例では、明度は、範囲［０，１］内に入るよう正規化された輝度値である。例えば、入力画像の輝度値が、０と２５５との間に亘る８ビット値である場合は、２５５で割ることによって、［０，１］の区間に所望の正規化を行なう。
【００１２】
引き続き図１を参照し、かつ、図２をさらに簡単に参照すると、いくつかの実施形態では、プリプロセッサ１８は、画像の選択された前処理を行なって、解析画像のマスク、画素重み、または他の定義特性２０を生成し、コントラスト強調システムによる解析を行なう。図２の例示では、輝度画像１４ｅ（ここで、参照識別子におけるサフィックス「ｅ」は、「例（example）」を表わす）は、エッジマスク生成器１８eによって前処理され、これは、例示では、エッジ強調フィルター、次いで、バイナリ閾値処理を適用して、解析画像部分の画素を識別するバイナリ解析画像マスク２０eを生成する。例示的なマスク２０eでは、黒色画素は、解析画像部分の画素に対応し、かつ、これらの黒色画素は、エッジ領域を優先的に含んでいる。他のマスクの実施形態では、白色画素を用いて、解析画像部分の画素を表わすことができる。バイナリ解析画像マスク２０eの、黒色画素によって識別される解析画像部分に対しては、後に続く解析を適切に行なって、コントラスト強調の色調再生曲線を生成する。生成された色調再生曲線は、次いで、画像全体に適用されて、コントラスト強調が生成される。
【００１３】
一般に、オプションのプリプロセッサ１８は、オプションとして、画像部分を選択して解析するか、あるいは輝度画像１４における全ての画素が、コントラスト強調色調再生曲線に、等しい重みで寄与しないように、輝度画像１４の画素またはボクセルに重み付けする。例えば、いくつかの実施形態では、キャニー検出器を使用して、バイナリエッジマスクを生成する。エッジを優先的に含む解析画像部分を考慮することによって、コントラスト強調が最も有用な場合があるオブジェクトのボーダーに対して、コントラスト強調が最適化される。解析画像または画像部分を限定して、エッジ領域を優先的に含むようにすることはまた、低ディテールおよび暗領域内に存在する場合があるノイズの効果を減らすことになる。このようなノイズは、低品質の電荷結合素子などの低品質画像取得センサーを用いて取得された画像で優勢な場合がある。
【００１４】
解析画像または画像部分をエッジ領域に限定するのではなく、興味の有る他の領域に限定することもできる。例えば、解析画像領域を輝度画像１４における一のまたは複数の顔に限定すると、顔は、画像の焦点であることが多いので、有利な場合がある。解析画像または画像部分を一のまたは複数の顔に限定することによって、コントラスト強調の色調再生曲線は、顔の領域に対しては最適化されるが、導出された色調再生曲線は、一般に、画像全体または顔の領域より多くのものを含む画像の部分に適用される。
【００１５】
他の実施形態では、オプションのプリプロセッサ１８は、他の選択された前処理を使用する。例えば、コントラスト強調の一つの望ましくない副作用は、ノイズ強調の可能性である。このようなノイズ強調は、ノイズの確率が低い領域、すなわち、よりノイジーでない領域を含む解析画像部分を用いることによって、低減することができる。一つの手法では、解析画像は、クロミナンス画像１６に対するラプラス演算子を計算し、輝度エッジに対応する画素を排除し、次いで、値を正規化してゼロと１との間に亘る重み付け値を定義することによって生成された重み付けマスクで重み付けした画素に対応させる。この実施形態では、プリプロセッサ１８は、解析画像の画素識別バイナリマスクを出力せず、むしろ、輝度画像１４全体を解析画像として用いて、重み付け値２０を生成する。上記ラプラス演算子に基づく重み付けマスクでは、各画素またはボクセルの寄与率は、コントラスト強調処理の際に、１マイナス重み付けマスクの対応する画素またはボクセルの値の重み付けによって重み付けされる。同様のやり方で、重みを割り当てて、コントラスト強調処理における顔の領域または画像における興味の有る他の領域の寄与率を強調することができる。
【００１６】
他の実施形態におけるプリプロセッサ１８は、解析画像または画像部分の画素またはボクセルの寄与率に重み付けして、エッジまたは他のコントラストがより高い領域のインパクトを優先的に強調する。例えば、バイナリマスク２０eを用いて、エッジ領域に限定された解析画像部分を生成するのではなく、輝度画像１４全体を、解析画像として用いることができ、かつ、エッジ強調を用いて、エッジ領域がコントラスト強調処理に優先的に寄与することを保証する重みを生成することができる。
【００１７】
他の実施形態では、プリプロセッサ１８は、輝度画像１４を、コントラスト強調システムによって別々に処理される複数の解析画像部分に分割する。オプションとして、解析画像部分は、オーバラップし、かつ、ガウスまたは他の遷移スムージング重み付け係数によって、オーバラップしている領域で重み付けされる。
【００１８】
いくつかの実施形態では、輝度画像１４全体が、画素のバイナリマスキングまたは重み付け無しに、解析画像として使用されることも理解されたい。このような実施形態では、輝度画像１４の全ての画素が、重み付けを適用されること無しに、コントラスト強調処理に寄与する。
【００１９】
引き続き図１を参照すると、コントラスト強調システムは、解析画像または画像部分における選択された画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の出現の測度を組み込んだ大域的なコントラスト測度を使用する。例示的な実施形態では、共出現マトリクス計算器２４が、解析画像または画像部分から、少なくともいくつかの共出現マトリクス項２６、または共出現マトリクス項２６の関数を計算する。共出現マトリクス項またはその関数２６は、空間依存型統計を適切に具体化し、かつ、大域的なコントラスト測度に組み込まれる。ここで使用される用語「共出現マトリクス（co-occurrence matrix）」または「空間依存型マトリクス（spatial dependence matrix）」は、明度に亘る多次元の分布、またはその選択された項、または、解析画像または画像部分から導出されたそのような項の関数を識別する用語である。
【００２０】
図３を参照すると、例示的な共出現マトリクスは、２次元である。共出現マトリクス項は、形式ｃijの項であり、ここで、ｉおよびｊは、明度を示し、かつ、共出現マトリクス項ｃijは、解析画像または画像部分において選択された空間的関係２８を有する、それぞれ、ｉおよびｊで示された明度の二つの画素の出現数を識別する項である。定量例としては、解析画像または画像部分が、それぞれグレイスケール値で定量化された明度を有する画素を含み、かつ、グレイスケールが、２５６レベルのグレイスケール（オプションとして、範囲［０，１］に正規化されている）である場合は、共出現マトリクスは、２５６ｘ２５６マトリクスである。共出現マトリクスの一つの次元は、指標ｉで示された２５６明度レベルＬiを識別し、一方、共出現マトリクスの他の次元は、指標ｊで示された２５６明度レベルＬjを識別する。選択された空間的関係は、例えば、明度レベルＬjの画素は、画像の画素の行に沿って、明度Ｌiの画素のすぐ後に位置すべきことを指定することができる。したがって、共出現マトリクス項ｃijは、適切に、明度Ｌjの画素がすぐ後に位置する明度Ｌiの画素の出現数（または「共出現」数）のカウントである。他の実施形態では、選択された空間的関係は、明度レベルＬjの画素は、画像の画素の列に沿って、明度Ｌiの画素のすぐ後に位置すべきことを指定することができる。対角的な空間的関係などの他の空間的関係も指定することができる。
【００２１】
２次元以外の他の次元数の共出現マトリクスを使用することも想定されている。例えば、３次元共出現マトリクスが使用でき、この場合は、共出現マトリクスの各項は、指定された明度の三つの画素またはボクセルの空間的関係に対応するトリプレットである。選択された空間的関係はまた、別のもの、もしくは精密さがより低いものにすることもできる。例えば、３次元共出現マトリクスの共出現マトリクスの各項は、明度（Ｌi，Ｌj，Ｌk）のトリプレット（これらの全ては、２次元の画像の３ｘ３画素領域内に出現しなければならないか、あるいは、これらの全ては、３次元画像の３ｘ３ｘ３ボクセル領域内に出現しなければならない）に対応させることができる。また別の例示としては、２次元の共出現マトリクスの共出現マトリクスの各項は、明度（Ｌi                                                                               ，Ｌj）のダブレット（そのうち、明度Ｌjの画素は、明度Ｌiの画素を囲む８画素のうちの一つでなければならない）に対応させることができる。
【００２２】
さらにまた別の例としては、選択された空間的関係に対する二つの画素の関係を用いる代わりに、共出現マトリクスを用いることができ、この場合、例えば、２次元の共出現マトリクス項ｃijは、明度Ｌ（ｉ）およびＬ（ｊ）が、勾配方向に沿った、すなわち、最大の明度変化の方向に沿った、最小および最大の輝度値である選択された空間的関係の解析画像または画像部分におけるインスタンスを蓄積している。
【００２３】
共出現または空間依存型マトリクス２６は、少なくとも従来の明度ヒストグラムが１次元であり、かつ、選択された明度の画素同士またはボクセル同士の間の空間的関係についての統計的情報を記憶しないため、従来の明度ヒストグラムを包含しないことを理解すべきである。明度ヒストグラムは、例えば、ヒストグラムの高明度ビンが、大きな値を有しているため、与えられた２次元の画像が、高明度画素の有意な一部分を有していることを示すことができる。しかしながら、このような明度ヒストグラムは、高明度画素が、高明度を囲むボーダーとして、共にグループ化されているかどうか、あるいは高明度画素が、複雑な特徴を画定する構造体における画像全体に亘って、より低い明度の画素と混ざっているかどうか、またはその他など、画像に亘る高明度画素の分布についてのいかなる情報も有していない。
【００２４】
輝度画像１４がグレイスケール画像である場合は、一般に離散的な数のグレイスケールレベル（前の例における２５６レベルなど）が存在し、したがって、共出現マトリクスは、離散的な共出現マトリクス項を有している。例えば、２５６レベルのグレイスケール画像に対して構築された２次元の共出現マトリクスは、２５６ｘ２５６＝６５，５３６個の離散的な共出現マトリクス項を有している。いくつかの実施形態では、共出現マトリクス項は、離散的な共出現マトリクス項の連続関数として、例えば、共出現マトリクス項を多項式または他の連続的な適合関数に適合させることによって、表わされる。このような手法は、計算上の利点を有することができ、共出現マトリクス項におけるノイズを平滑処理することができ、あるいは他の利点を有することができる。
【００２５】
再び図１を参照すると、コントラスト測度計算器３０は、解析画像または画像部分に対する大域的なコントラスト測度を計算する。一般に、明度の差が大きな密に隣接する画素またはボクセルを有することは、高コントラストの構成に対応し、一方、明度が同様である密に隣接する画素またはボクセルを有することは、より低いコントラストに対応する。例えば、大域的なコントラスト表現は、次のように書くことができる。
【数１】
2008287716.tif 000003
ここでｃyは、共出現マトリクス項であり、Ｌ（ｉ）およびＬ（ｊ）は、各指標ｉおよびｊに対応する明度であり、かつ、ｋは、定数である。式（１）は、異なるグレイスケールを用いて表わされる同じ画像に対しては、値Ｆ（ｋ）が、異なる、という点で、スケール依存である。輝度範囲は、オプションとして、共出現マトリクス項の計算の前に、範囲［０，１］に、または別の選択された明度範囲に、正規化される。さらに、大域的なコントラスト表現を、離散的な総和ではなく、連続積分の形で、次のように記述するのが有利な場合もある。
【数２】
2008287716.tif 000004
ここで指標ｘおよびｙは、それぞれ、ｉおよびｊによって示される離散的な明度レベルに対応する連続明度であり、Ωは、それに亘って二重積分が適用される輝度空間である。輝度空間Ωは、オプションとして、明度範囲［０，１］に、または別の選択された明度範囲に、正規化することができる。式（２）の二重積分または式（１）の二重総和をより制限された範囲に亘って行なうことも想定される。例えば、式（１）または式（２）を評価する際、ｉ＝ｊまたはｘ＝ｙである共出現マトリクス項は、これらの項が、式（１）のＦ（ｋ）または式（２）のＦ1（ｋ）にいかなる寄与もしないため、省略することができる。同様に、比較的低コントラストの画像については、差（Ｌi−Ｌj）が大きいか、あるいは、等価的に、差ｘ−ｙが大きい共出現マトリクス項は、無視できるほど小さい場合があり、そのような場合は、省略されることが想定される。また、共出現マトリクス項のうちのｉおよびｊが同じである項だけなどの、共出現マトリクス項の選択されたサブセットを用いることによって、計算上の速度を高めることも想定される。
【００２６】
式（１）または式（２）によって与えられる大域的な画像コントラスト表現は、例示である。他の画像コントラスト表現も使用することができる。いくつかの実施形態では、画像コントラスト表現は、Ｓij・ｆ（ｉ，ｊ）の指標iおよびjに関する二重総和またはＳ（ｘ，ｙ）・ｆ（ｘ，ｙ）の指標ｘおよびｙに関する二重積分として、より一般的な形式を有しており、ここで、Ｓは、画素またはボクセルの選択された空間的配列２８の統計的測度を表わし、ｆは、明度Ｌ（ｉ）およびＬ（ｊ）またはｘおよびｙの関数を表わす。例えば、関数ｆ（）は、いくつかの実施形態では、以下の例示的な画像コントラスト表現におけるような指数被積分関数を用いる距離関数である。
【数３】
2008287716.tif 000005
ここで、距離関数の形状は、逆ガウスのそれである。この距離関数は、人間の目の反応を有利に近似し、この場合、知覚されたコントラストは、一般に、パラメータσによって制御されるある輝度差分を超えて、ほとんど一定であり、かつ、同様の明度値に対して知覚される輝度差分は、ほとんど、あるいは、全くない。σが、Ωのスケールに対して十分に高い場合は、画像コントラストＦ2は、画像コントラストＦ1に対してリニアである。いくつかの実施形態では、パラメータσは、輝度適応を担うやり方として、輝度次元のうちの一つ、例えばσ＝σ（ｘ）、に左右されるよう選択される。与えられた輝度に対するパラメータσの値が低ければ低いほど、その輝度レベルにおけるばらつきに対する反応は、それだけ敏感である。Ｓij・ｆ（ｉ，ｊ）またはＳ（ｘ，ｙ）・ｆ（ｘ，ｙ）によって表わされ、かつ、関数ｆ（）が距離関数を表わす画像コントラストを用いる実施形態では、表記ｆ（）は、明度距離計量をよりはっきりと識別するために、ここで、図１に示すようにＤ（）３２によって置換される場合もある。いくつかの実施形態では、このような距離関数は、ウェーバーの「かろうじて目につく差」の法則を担うことによって、あるいは標準の輝度の定義、またはその他により、代表的な人間の知覚経験をより厳密に近似するよう構成されており、プリプロセッサ１８は、画像を対数マッピングで、あるいは１/３の冪、またはその他によって、前処理する。
【００２７】
図４〜７を参照すると、式（３）の画像コントラスト表現の例示が示されている。図４は、例示的な景観の輝度画像例を示す。図５は、図４の画像に適用されたσ＝０．２で、式（３）の画像コントラスト表現Ｆ2をプロットしたものである。図６は、図４の画像全体を解析画像として用い、かつ、二つの直接隣接する画素を選択された空間的配列２８として用いた共出現マトリクスを示す。図６の共出現マトリクスは、線Ｌ（ｉ）＝Ｌ（ｊ）に沿った比較的狭い特徴領域を有しており、これは、比較的低いコントラスト、および低コントラスト画像における最も隣接した画素の密な明度類似性を反映している。図７は、この度、図４の画像のエッジ領域に対応する解析画像部分に対して構築された別の共出現マトリクスを示す。図２のバイナリマスク２０ｅと同様、バイナリマスクを構築したが、キャニー検出器を使用した。図７の共出現マトリクスは、線Ｌ（ｉ）＝Ｌ（ｊ）からさらに遠くに伸びるより広い特徴領域を有していることが認められ、これは、エッジ領域を優先的に含む別の解析画像部分におけるより高いコントラストを反映している。エッジを優先的に含む解析画像部分を用いるエッジベースの手法は、一般に、より高いエントロピーを有する空間依存型分布を生成し、輝度に対する空間依存性のより高い多様性を取得する。図５、６、および７のそれぞれにおいて、２次元プロットの両軸は、輝度値に対応する。図６および７において、共出現マトリクスの各項に対する出現数は、黒色に対応するゼロ出現を有する明度によって表わされ、精密な（正規化された）スケールが、各共出現マトリクスの右のスケールバーによって示されている。
【００２８】
再び図１を参照すると、いくつかの実施形態では、コントラスト測度計算器３０は、共出現マトリクスの項、またはそのような項の関数、および距離関数を組み込み、かつ、さらに色調再生曲線を組み込んだ解析画像または画像部分に対する大域的なコントラスト測度を計算する。このような大域的なコントラスト測度の一例を、次の式（４）に示す。
【数４】
2008287716.tif 000006
ここでＴ（Ｉ）は、明度Ｉに対して作用する色調再生曲線であり（ここで、記号「Ｉ」は、プレースホルダーとしてここで使用されている）、Ｆadj（）は、色調再生曲線Ｔ（Ｉ）を組み込んだ大域的なコントラスト測度であり、Ｃ（ｘ，ｙ）は、共出現マトリクス項の連続関数表現であり、Ｄ（）は、距離関数である。いくつかの実施形態では、Ｄ（）は、例えば、式（３）の大域的なコントラスト表現Ｆ2において使用されている逆ガウス距離関数によって満足される対称的かつ正の半定符号の条件である。記号Ｆadjは、式（４）の大域的なコントラスト測度が、調整可能な色調再生曲線Ｔ（Ｉ）を調整することによって調整可能であることを示すため、式（４）において使用されている。コントラスト強調は、Ｔ（Ｉ）を調整して、Ｆadjを最大化し、次いで「最善の」Ｔ（Ｉ）、すなわち、調整可能な大域的なコントラスト測度Ｆadjに対して、増加した値、または、最大の値を与えるＴ（Ｉ）を用いて、ターゲット画像の色調を調整してコントラスト強調を作り出すことにより、適切に行なわれる。Ｆadjを大域的なコントラスト測度として参照する際には、それは、解析画像または画像部分に対して大域的であるが、解析画像または画像部分は、それ自体、ターゲット画像または画像部分の一部分とすることができることを理解されたい。例えば、解析画像は、例示的なバイナリ解析画像マスク２０ｅの黒色画素または別の適切な識別子によって識別されたエッジを優先的に含むターゲット画像の一部分とすることができる。
【００２９】
色調再生曲線T（I）は、入力明度を出力明度に写像するものである。この開示では、色調再生曲線は、図１に示すように、色調変換関数３４と呼ばれることもある。連続単調な色調変換関数が有利である。ここで使用されているように、連続単調な色調変換関数は、少なくとも、調整されている画像の明度値の範囲に亘って、連続かつ単調であることを理解されたい。例えば、画像明度が、リスケーリングされて、区間［０，１］に入っている場合は、連続単調な色調変換関数は、少なくとも範囲（０，１）に亘って、連続かつ単調であるべきである。一般に、連続単調な色調変換関数は、単調に増大するが、単調に減少する色調変換関数も想定される。なぜなら、このような色調変換関数は、例えば、コントラスト強調と色調の反転（例えば、「ネガ写真」を「ポジ写真」に変換するための）とを同時に行なうのに使用することができるからである。例示的な実施形態では、明度は、区間［０，１］にリスケーリングされている。色調再生曲線は、この区間に亘っており、境界条件Ｔ（０）＝０およびＴ（１）＝１（または、別法として、色調の反転が実施される場合、Ｔ（０）＝１およびＴ（１）＝０）を満足している。色調圧縮も、例えば、Ｔ（０）＝０およびＴ（１）＝０．５のように想定され、これは、明度範囲を［０，１］から［０，０．５］に圧縮することになろう。しかしながら、色調の圧縮は、一般に、望ましくない（一般にコントラストを減らすからである）。例示的な実施形態では、色調再生曲線Ｔ（Ｉ）は、滑らかな非減少曲線であるが、階段状または他の滑らかでない色調再生曲線も想定される。
【００３０】
引き続き図１を参照すると、例示的な実施形態では、最適化エンジン３６は、色調変換関数Ｔ（Ｉ）を調整してコントラスト強調色調変換３８を生成し、これは、解析画像または画像部分に適用された時、式（４）のコントラスト測度Ｆadj（Ｔ（Ｉ））によって示されているように、コントラストを強調する。より大きな値が、より高いコントラストに対応する大域的なコントラスト測度の場合は、調整可能な色調変換関数Ｔ（Ｉ）を調整して、コントラスト測度Ｆadj（Ｔ（Ｉ））を最適化することは、調整可能な色調変換関数Ｔ（Ｉ）に対して、Ｆadj（Ｔ（Ｉ））を最大化することに対応する。より小さな値が、より高いコントラストに対応する調整可能なコントラスト測度を用いることも想定され、この場合は、調整可能な色調変換関数を調整して、コントラスト測度を最適化することは、調整可能な色調変換関数に対して、大域的なコントラスト測度を最小化することに対応するであろう。特定のコントラスト測度Ｆadj（Ｔ（Ｉ））によっては、最適化エンジン３６によって行なわれる最適化は、反復性とすることができ、あるいは、閉鎖形の解を用いることができる。さらに、用語「最適化する（optimize）」、「最適化（optimization）」およびここで使用されている同様の用語は、最適化エンジン３６が、大域的な最適値（例えば、大域的な最大値）を見出す実施形態を包含することが意図されており、かつ、最適化エンジン３６が、調整可能な色調変換関数Ｔ（Ｉ）３４を調整して、強調されてはいるが最適以下であるか、あるいは、コントラスト測度Ｆadj（Ｔ（Ｉ））に対して、良好ではあるが、おそらく最善の値を与えないコントラスト強調を行なう実施形態を包含することも意図されている。例えば、最適化エンジン３６は、連続的な反復で、コントラスト測度Ｆadj（Ｔ（Ｉ））が、選択されたパーセンテージ以下だけ向上した時、あるいは、連続的な反復で、コントラスト測度Ｆadj（Ｔ（Ｉ））の十分高い値が達成された時、あるいは連続的な反復で、別の選択された停止基準が満足された時、反復性の最適化を停止することができる。このような場合、生成されたコントラスト強調色調変換３８は、最適以下のコントラスト強調を与えることができるが、それにもかかわらず、実質的なコントラスト強調を与え、かつ、コントラスト測度Ｆadj（Ｔ（Ｉ））の値は、最適化によって向上するが、しかし、恐らく、大域的には最適ではない。
【００３１】
最適化エンジン３６によって出力されるコントラスト強調色調変換３８は、ここでＴopt（Ｉ）として表わされる。コントラスト強調色調変換Ｔopt（Ｉ）３８が、ひとたび求まると、コントラスト強調器４０は、コントラスト強調色調変換Ｔopt（Ｉ）３８を輝度画像１４に適用して、コントラスト強調輝度画像４２を作り出す。各画素が、位置（Ｘ、Ｙ）によって表わされており、かつ、明度Ｌ（Ｘ、Ｙ）を有している場合は、コントラスト強調器４０は、置換演算ＬCE（Ｘ、Ｙ）←Ｔopt（Ｌ（Ｘ、Ｙ））によってコントラスト強調を適切に行なう（ここで、ＬCE（Ｘ、Ｙ）は、画素（Ｘ、Ｙ）のコントラスト強調明度を表わし、「←」は、置換演算を表わす）。３次元画像の場合は、コントラスト強調演算は、類似、すなわち、ＬCE（Ｘ，Ｙ，Ｚ）←Ｔopt（Ｌ（Ｘ，Ｙ，Ｚ））である（ここで、Ｚは、第３次元の座標を表わす）。
【００３２】
オリジナルの画像がカラー画像８である例示的な場合は、コントラスト強調輝度画像４２は、カラー画像再構築器４４によってクロミナンス画像１６と再結合されて、コントラスト強調カラー画像４６が生成される。カラー画像８が、（Ｙ，Ｉ，Ｑ）の座標表現で存在している例示の場合は、カラー画像の再構成は、輝度成分（Ｙ）が、クロミナンス成分（Ｉ，Ｑ）から独立して記憶されているので、簡単である。（Ｒ，Ｇ，Ｂ）表現など、輝度およびクロミナンス成分が混ざっている表現の場合は、一つの手法は、画像を（Ｙ，Ｉ，Ｑ）表現に変換し、コントラスト強調処理を輝度（Ｙ）チャネルに加え、カラー画像（Ｙ’，Ｉ，Ｑ）を再構成し（ここで、Ｙ’は、コントラスト強調輝度値を表わす）、かつ
、コントラスト強調（Ｙ’，Ｉ，Ｑ）表現を再び（Ｒ，Ｇ，Ｂ）色空間に変換することで
ある。
【００３３】
オプションとして、ユーザインタフェース５０は、ユーザが、プリプロセッサ１８によって行なわれた前処理、共出現マトリクスがそれに基づいて計算される選択された空間的関係２８、またはコントラスト強調処理の他のパラメータを制御することを可能にする。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース５０は、（例えば、グラフィカルディスプレイおよび適切な入力装置または、キーボード、マウス、タッチパッド、スタイラス、またはその他など、図１に詳細が示されていない装置を有するコンピュータとして実現される）グラフィカルユーザインタフェースとすることができる。いくつかの実施形態では、ユーザは、解析画像領域をグラフィカルに、例えば、解析領域として使用すべき領域の周りにループまたはボックスを描くことによって、識別する。他の実施形態では、ユーザインタフェース５０は、ユーザが、エッジ識別アルゴリズム、もしくはエッジ識別アルゴリズムのパラメータを定義することを可能にするものであり、これは、次いで、エッジマスク生成器１８eによって用いられて、エッジ識別アルゴリズムによって識別されたエッジ領域を優先的に含む解析画像部分が生成される。いくつかの実施形態では、ユーザインタフェース５０は、ディジタルカメラ、カムコーダー、または他の画像取得装置上の一つまたはそれ以上のボタンを含むことができる。例えば、一つの手法では、ボタンは、「エッジコントラスト強調（edge contrast enhancement）」、「顔コントラスト強調（face contrast enhancement）」、または「ノイズ低減（noise reduction）」を選択するよう設けることができ、プリプロセッサは、ユーザ選択に基づいて、適切な解析画像または画像領域を選択する。他の想定されるユーザインタフェースは、アイトラッカーまたは凝視トラッカーインタフェースを含んでおり、これは、目の位置または目の凝視を測定して、目が何を見ているかを判定する。画像の普通に見られる領域を追跡することによって、最も普通に見られる画像の領域を示す関連性マップを開発することが想定される。このような関連性マップは、オプションの解析画像マスクまたは画素重み２０を定義するのに使用することができる。
【００３４】
「顔コントラスト強調（face contrast enhancement）」が実施される実施形態では、画像における顔を識別するための自動化された顔検出アルゴリズムを使用することが想定される。顔検出アルゴリズムは、周知であり、例えば、特徴に基づくアルゴリズムおよびパターン認識に基づくアルゴリズムを含んでいる。いくつかの顔検出アルゴリズムのレビューが、非特許文献１に提供されている。別法として、グラフィカルユーザインタフェース（提供されている場合）をオプションとして構成して、ユーザが、顔または顔群を識別して、各顔の周りにループまたはボックスを描くことにより、コントラスト強調ができるようにする。
【００３５】
以上、例示的なコントラスト強調法およびシステムについて述べたが、いくつかの追加の例を添える。この例では、パラメータ化された連続単調な、調整可能な色調再生曲線を用い、かつ、パラメータを調整して、連続単調な色調再生曲線を、勾配降下法による改良された解に向けて調整した。パラメータ化された調整可能な、連続単調な色調再生曲線は、シグモイドもしくはロジスティック関数の混合分布を含んでいた。シグモイドは、コントラスト強調演算で使用するのに有利である（なぜなら、シグモイドは、暗および光画像領域を平坦化し、かつ、中輝度範囲を伸張する傾向があるからである）。勾配降下法の代わりに、単調な条件式によるダイナミックプログラミング法も、最小二乗最小限化最適化アルゴリズム、変分法、およびその他と同様、適切であろう。これらの例で使用されたシグモイド混合分布は、Ｔ（０）＝０およびＴ（１）＝１という境界条件で、滑らか、かつ、非減少（すなわち、単調増大）となるよう、スケーリングされている。シグモイドの混合分布は、一例であり、他の連続単調な色調再生関数も、代わりに使用することができる。ここで使用されたシグモイド関数は、二つのパラメータ、すなわち、スロープおよびシフトパラメータを含んでいた。シグモイド混合分布は、境界条件Ｔ（０）＝０およびＴ（１）＝１が満足されることを保証するためのスケーリングを含んでいた。ここで使用されたシグモイド関数のシグモイドは、次のように定義される。
【数５】
2008287716.tif 000007
ここで、パラメータaおよびbは、それぞれ、スロープおよびシフトパラメータである。パラメータaおよびbについてのシグモイドの導関数は、次のとおりである。
【数６】
2008287716.tif 000008
次いで、K個のシグモイド関数の混合分布は、下記のように適切に定義され、
【数７】
2008287716.tif 000009
かつ、その導関数が、式（６）から得られる（ただし、その勾配が対応するシグモイド成分によって構成されている重み成分ｗを除く）。最適化のためには、最適化すべき大域的なコントラスト測度（例えば、式（４）によって与えられる）に式（７）を入れ、かつ、パラメータについて微分することによって、勾配ステップが得られる。式（４）の大域的なコントラスト測度Fadjの導関数は、この場合、次の式によって与えられる。
【数８】
2008287716.tif 000010
【００３６】
2008287716.tif 000011
【００３７】
図８〜１１を参照すると、大砲の例示的な画像が、図８に示されている。図９には、対応するコントラスト強調画像が示されており、この図では、コントラスト強調は、前に定義したパラメータaおよびbを有する単一のシグモイドからなる色調変換曲線T（Ｉ）を用いている。図１０および１１は、単一のシグモイドを用いたこのようなコントラスト強調に対する最適化景観を示す。図１０は、シグモイドパラメータaおよびbに対してプロットされた大域的なコントラスト測度Fを示す。図１１は、シグモイドパラメータaおよびbに対して、｜(Ｆ（ａ，ｂ）｜をプロットしている。図１０および１１では、それぞれの関数Fおよび｜(Ｆ（ａ，ｂ）｜の値が、グレイスケール明度によって表わされており、黒色がゼロに対応し、精密な値が、各プロットの右のスケールバーによって示されている。
【００３８】
適切なコントラスト強調法では、式（４）の大域的なコントラスト測度の勾配降下最適化は、単一のシグモイド解のランダムな摂動から初期化される。一つ、二つ、三つ、またはそれ以上のシグモイド成分を含むシグモイド混合分布を用いて、コントラスト強調実験が行なわれた。シグモイド混合分布において、三つ以上のシグモイド成分を用いた場合は、大域的なコントラスト測度Fadjは、わずかに向上し、かつ、コントラスト強調画像の向上は、三つのシグモイド成分を用いるコントラスト強調と比べて、ほとんどあるいは全く視覚的に認められないことが分かった。このように、試験された画像に対して、三つのシグモイド成分混合分布は、良好な実践法をもたらしたが、画像の種類、計算上の負荷に対してバランスされたコントラスト強調の所望の量、最適化アルゴリズムの能率、およびその他によっては、より少ないまたはより多いシグモイド成分を有する調整可能な色調再生曲線の方が好まれる場合もあることが想定される。さらに、シグモイド混合分布の色調再生曲線は、例示であり、かつ、他のパラメトリック、セミパラメトリック、あるいはノンパラメトリックな、調整可能な色調再生曲線も使用できることが強調される。
【００３９】
図１２〜２３を参照すると、いくつかの例示的なコントラスト強調例が示されている。四つの例が示されているが、図１２〜１４は、最初の一つの例であり、図１５〜１７は、二番目の一つの例であり、図１８〜２０は、三番目の一つの例であり、図２１〜２３は、四番目の一つの例である。各例では、同様の調整可能なモデルが使用され、フリーパラメータの数は、２、混合分布におけるシグモイドの数は、３であり（すなわち、式（７）におけるＫ＝３）、逆ガウス距離関数は、下記のものが使用された。
【数９】
2008287716.tif 000012
ここで、パラメータｘ、ｙ、およびσは、式（３）で定義したとおりであり、輝度差分制御パラメータσ＝０．０２である。図１２〜２３の画像のそれぞれは、カラー画像であり、図１２〜１４は、グレイスケールに変換後のものを示す。
【００４０】
最初の例は、次のように示される。図１２は、ステンドグラスの窓の一部分のオリジナル画像を示す。図１３は、三つのシグモイド混合分布の調整可能な色調再生曲線および式（３）の指数関数に基づく距離関数による、式（４）の大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。図１４は、従来のヒストグラム等化コントラスト強調法を用いてコントラストを強調した比較画像を示す。
【００４１】
二番目の例は、次のように示される。図１５は、花を含むスライドのオリジナル画像を示す。図１６は、三つのシグモイド混合分布の調整可能な色調再生曲線および式（３）の指数関数に基づく距離関数による、式（４）の大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。図１６は、従来のヒストグラム等化コントラスト強調法を用いてコントラストを強調した比較画像を示す。
【００４２】
三番目の例は、次のように示される。図１８は、尖塔を含む景観のオリジナル画像を示す。図１９は、三つのシグモイド混合分布の調整可能な色調再生曲線および式（３）の指数関数に基づく距離関数による、式（４）の大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。図２０は、従来のヒストグラム等化コントラスト強調法を用いてコントラストを強調した比較画像を示す。
【００４３】
四番目の例は、次のように示される。図２１は、塑像のオリジナル画像を示す。図２２は、三つのシグモイド混合分布の調整可能な色調再生曲線および式（３）の指数関数に基づく距離関数による、式（４）の大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。図２３は、従来のヒストグラム等化コントラスト強調法を用いてコントラストを強調した比較画像を示す。
【００４４】
図１２〜２３の例は、調整されたパラメータをいくつか有する開示された方法の、計算上簡単な形式を用いて達成された良好なコントラスト強調性能を示す。開示された手法を用いて行なわれたいくつかの大域的なコントラスト強調テストでは、達成された大域的なコントラスト強調は、局所的なコントラスト強調法に匹敵するものであった。図１２〜１４の最初の例では、従来のヒストグラム等化法（図１４）は、ボーダーにおけるフラットな領域に過大な範囲を与えたが、本法（図１３）は、このアスペクトにおけるコントラスト強調を改善した。図１５〜１７の二番目の例も、この効果を示す。すなわち、従来のヒストグラム等化法では、図１７に示すように、黒色背景が依然として「あせて」いるが、本法では、図１６に示すように、より黒い背景が達成されている。
【００４５】
開示されたコントラスト強調法は、各種のやり方で実施することができる。いくつかの実施形態では、記憶媒体は、調整可能な、連続単調な色調変換関数を組み込んだコントラスト測度、および解析画像または画像部分における画素またはボクセル明度の選択された空間的配列の一つまたはそれ以上の統計的測度を計算する動作、調整可能な、連続単調な色調変換関数を調整して、コントラスト測度によって示されたコントラストを増大させる動作、調整された連続単調な色調変換関数を用いて、ターゲット画像または画像部分のコントラストを強調する動作、などの動作を含むコントラスト強調法を行なうのに実行可能な命令を記憶している。このような記憶媒体は、ＣＤまたはＤＶＤディスクなどの光ディスク；ハードドライブ、磁気ディスクのＲＡＩＤアレイ、またはその他などの磁気ディスク；プログラマブル・リードオンリー・メモリ（ＰＲＯＭ）；イレーザブル・プログラマブル・リードオンリー・メモリ（ＥＰＲＯＭ）；フラッシュメモリ；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのダイナミックメモリ；磁気テープ；またはその他とすることができる。命令は、例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、コンピュータ、画像表示機能付きのポータブル・ミュージック・プレヤーなどのパーソナルメディアプレヤー、カメラのディジタルエレクトロニクス、カムコーダー、または他のディジタル撮像装置、またはその他上で実行可能であるとすることができる。他の実施形態では、コントラスト強調機能性のあるものまたは全てが、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）として、または他の専用エレクトロニクスを用いて実現される。
【００４６】
いくつかの実施形態では、ここで開示されたコントラスト強調法は、パーソナルコンピュータ、ノートブックコンピュータ、デスクトップコンピュータ、または他の対話型コンピュータシステム上で実行される写真仕上げソフトウェアまたは他の画像処理ソフトウェアのソフトウェアコンポーネントとして実現される。このような実施形態では、コントラスト強調を行なうのに実行可能な命令を含む画像処理ソフトウェアは、記憶媒体上に記憶され、かつ、命令は、パーソナルコンピュータ、ノートブックコンピュータ、デスクトップコンピュータ、または他の対話型コンピュータシステムによって実行可能である。このような実施形態の変形例においては、コントラスト強調を行なうのに実行可能な命令が、例えばインターネットまたはローカルエリアネットワークを介してアクセスされるリモートサーバにおいて記憶され、かつ、実行され、かつ、パーソナルコンピュータ、ノートブックコンピュータ、デスクトップコンピュータ、または他の対話型コンピュータシステムが、主としてユーザインタフェースとして働くことが想定される。
【００４７】
図２４を参照すると、他の実施形態では、開示されたコントラスト強調法は、ディジタル画像取得装置の一体的な部分として実現される。図２４は、カメラハウジング６２を含む例示的なディジタルカメラ６０を図式的に示している。シャッター６４、レンズまたは他の光学系６６、および電荷結合デバイス（ＣＣＤ）アレイ６８または他のフォトセンサーの２次元アレイが、ディジタルカメラハウジング６２上または内に取り付けられている。ディジタルカメラ６０は、一般に、ボタン、スライダー、ダイアル、タッチセンシティブ面、またはユーザ入力を受け取るための他の入力機構を含むユーザインタフェース７０を含んでいる。例えば、ユーザインタフェース７０は、画像取得のためのユーザ開始用シャッターレリースボタン（ユーザが、シャッターレリースボタンを押すと、シャッター６４が、選択された露光時間の間、開き、その間中、ＣＣＤアレイ６８が、光学系６６を介して、撮像被写体からの光に曝される）を含んでいる。ユーザインタフェース７０は、一般に、シャッター速度および他の撮像パラメータを設定するための機能性などの他の機能性を含んでいる。ユーザインタフェース７０は、オプションとして、取得された画像をコントラスト強調することを選択するための入力機能性を含んでおり、また、コントラスト強調パラメータを制御するための機能性をオプションとして含んでいる。
【００４８】
カメラハウジング６２は、さらにその上またはその中に、図１に示した例示的なコントラスト強調装置１０の実施形態を取り付けており、これは、ディジタル記憶媒体７６にソフトウェアまたはファームウェアとして記憶されている命令を実行するディジタルプロセッサ７４として実現されている。ユーザパラメータメモリ７８は、共出現マトリクス項またはその関数２６を構築するための選択された空間的関係２８、またはプリプロセッサ１８によって行なわれる前処理を制約するパラメータ、またはその他などのコントラスト強調のためのユーザパラメータをオプションとして記憶する。いくつかの実施形態では、プロセッサ７４、記憶装置７６、およびパラメータメモリ７８は、単にコントラスト強調演算専用である。他の実施形態では、プロセッサ７４、記憶装置７６、およびパラメータメモリ７８のうちのあるものまたは全ては、コントラスト強調用、および、画像取得、画像表示、またはその他などの他の動作用の両方に使用される。例示的な実施形態においては、プロセッサ７４は、コントラスト強調のほか、画像取得、焦点合わせまたは自動焦点合わせ、画像安定化、またはその他など、ディジタルカメラ６０のための一般的なコンピュータ動作を行なう汎用プロセッサである。
【００４９】
画像は、オプションとしてコントラスト強調を受けた後、カラー画像メモリ８０に記憶される。いくつかの実施形態では、カラー画像メモリ８０は、ディジタルカメラ６２に選択的に挿入し、かつ、それから取り外すことができ、また、さらに、コンピュータと動作的に結合されている適切に構成されたディジタルカードリーダーなどの他のディジタル装置に選択的に挿入し、かつ、それから取り外すことができるメモリスティック、メモリカード、またはその他などの取り外し可能なユニットである。プロセッサ７４は、さらに、オプションとして、記憶装置７６から呼び戻された適切な命令を実行して、取得された（また、オプションとしてコントラスト強調された）画像を、内蔵型のＬＣＤディスプレイ８２または他の画像ディスプレイ上に表示する。いくつかの実施形態では、画像は、初期的には、コントラスト強調無しで表示することができ、ユーザは、取得された画像にコントラスト強調を加えることを、ユーザインタフェース７０を介して選択するオプションを有している。このような手法では、ユーザは、ディスプレイ８２を介して初期画像を見、次いで、コントラスト強調画像を見ることができ、次いで、メモリ８０にオリジナルの画像、コントラスト強調画像、または、オプションとして、オリジナルの画像およびコントラスト強調画像の両方を記憶させるかどうかを決定することができる。
【００５０】
例示的なディジタルカメラ６０は、離散的な写真を撮るのに使用されるスチルカメラである。いくつかの実施形態では、ディジタルカメラ６０は、一繋がりの画像が、例えば、取得画像数毎秒３０の速度で迅速に取得されて、短い映像クリップが形成されるバーストモードで動作させることができる。映像クリップの、それぞれの個々の画像は、コントラスト強調装置１０によってオプションとして処理されて、コントラスト強調映像となる。他の実施形態（図示せず）では、カムコーダーなどの専用映像カメラは、画像数毎秒３０の速度で、または、何らか他の十分に高い速度で画像を取得するため、人間の聴視者には、連続映像として見え、かつ、コントラスト強調装置１０は、映像ストリームの各画像を処理して、コントラスト強調映像をもたらす。
【００５１】
図２５および２６を参照すると、例示的なナイトビジョン・ゴーグル９０が、着用者の左側および右側の目に、それぞれ動作的に結合されるゴーグルの左側および右側の光学系９６、９８を有するゴーグルハウシング９２およびゴーグルハウシング９２を着用者の頭部に接続し、かつ、保持するための保持ストラップ９４を備えている。図２６は、ナイトビジョン・ゴーグルの左側の構成を図式的に示す。（右側の構成は、類似的である）。例示的な左側の光学系９６は、集光および集束光学系１００を備えている。光電効果を示すガリウム砒素または別の材料のフォトカソード１０２が、集められた光を電子に変換する。マイクロチャネル・プレート（ＭＣＰ）１０４が、電子を増幅し、かつ、蛍光体層１０６が、増幅された電子を画像に変換する。画像強調チェーン１００、１０２、１０４、１０６は、例示であり、代わりに、他の画像強調光学系が使用できる。いくつかの実施形態では、画像強調光学系は、強調熱撮像を行なうため、特に熱Ｘ線に敏感であるよう構成されている。増幅された画像は、ＣＣＤアレイ１１０または他のフォトセンサーの２次元アレイによって取得されて、ディジタル強調画像を生ずる。ほとんどリアルタイムな撮像を行なうためには、ＣＣＤアレイ１１０は、好ましくは、例えば画像数毎秒３０の速度で、連続して迅速に画像を取得する。
【００５２】
ナイトビジョン・ゴーグル９０は、さらに、図２４のディジタルカメラ６０におけるのと同様なディジタルプロセッサ７４を備えたコントラスト強調装置１０の一実施形態を備えている。実行可能な命令は、ＥＰＲＯＭまたはＲＯＭなどのファームウェア１１６に適切に記憶され、かつ、プロセッサ７４は、取得され増幅された画像のそれぞれに対して、コントラスト強調を行なう。それぞれの連続したコントラスト強調画像は、映像ディスプレイ１２２（これは、例えば、ＬＣＤディスプレイとすることができる）に表示され、ほとんどリアルタイムな強調ビジョンを与える。図２５および２６に示されてはいないが、ナイトビジョン・ゴーグルは、オプションとして、ユーザインタフェースを備えて、ユーザが、コントラスト強調を制御するためのパラメータを入力することを可能にする。
【００５３】
例実施形態は、図１〜２６の図解を参照して説明した。ここで図解されてはいないが、ここで開示されたコントラスト強調法および装置は、画像処理チェーン全体において、バイナリ閾値処理、色補正、クロッピング、またはその他などの他の画像処理と容易に組み合わせられる、ことを理解されたい。
【００５４】
例示的な実施形態では、解析画像は、コントラスト強調のためのターゲット画像または画像部分から導出される。例えば、解析画像は、ターゲット画像全体、またはターゲット画像のエッジ領域、または顔領域、またはその他とすることができる。空間依存型統計およびコントラスト強調色調変換曲線は、この解析画像または画像部分から導出され、かつ、コントラスト強調色調変換曲線は、ターゲット画像または画像部分に適用される。
【００５５】
しかしながら、いくつかの想定される実施形態では、解析画像とターゲット画像とは、全く異なっている。例えば、解析画像または画像部分として役立つ一つまたはそれ以上のトレーニング画像からコントラスト強調色調変換曲線を導出し、かつ、導出されたコントラスト強調色調変換曲線を、一つまたはそれ以上のトレーニング画像のセットの一部ではないターゲット画像に適用することが想定される。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】コントラスト強調システムを例示的に示す図である。
【図２】エッジ特徴を優先的に含む解析画像部分を抽出するターゲット画像の前処理を例示的に示す図である。
【図３】共出現マトリクスを例示的に示す図である。
【図４】景観の例示的な輝度画像を示す図である。
【図５】図４の画像に適用された画像コントラストＦ2をプロットした図である。
【図６】図４の画像全体を解析画像として用いた共出現マトリクスを示す図である。
【図７】エッジ領域を優先的に含む図４の画像の一部分を用いた共出現マトリクスを示す図である。
【図８】大砲の例示的な画像を示す図である。
【図９】図８の画像に対応するコントラスト強調画像を示す図であり、ここでコントラスト強調は、単一のシグモイドからなる色調変換曲線Ｔ（Ｉ）を使用する。
【図１０】図９のコントラスト強調に対する最適化景観を示す図である。シグモイドパラメータａおよびｂに対してプロットされた大域的なコントラスト測度Ｆadjを示す。
【図１１】図９のコントラスト強調に対する最適化景観を示す図である。シグモイドパラメータａおよびｂに対して、｜(Ｆ（ａ，ｂ）｜をプロットする。
【図１２】最初のコントラスト強調例を示す図である。ステンドグラスの窓の一部分のオリジナルの画像を示す。
【図１３】最初のコントラスト強調例を示す図である。空間依存型情報を組み込んだ大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。
【図１４】最初のコントラスト強調例を示す図である。従来のヒストグラム等化によって強調された比較画像コントラストを示す。
【図１５】二番目のコントラスト強調例を示す図である。花を含むスライドのオリジナルの画像を示す。
【図１６】二番目のコントラスト強調例を示す図である。空間依存型情報を組み込んだ大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。
【図１７】二番目のコントラスト強調例を示す図である。従来のヒストグラム等化によって強調された比較画像コントラストを示す。
【図１８】三番目のコントラスト強調例を示す図である。尖塔を含む景観のオリジナルの画像を示す。
【図１９】三番目のコントラスト強調例を示す図である。空間依存型情報を組み込んだ大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。
【図２０】三番目のコントラスト強調例を示す図である。従来のヒストグラム等化によって強調された比較画像コントラストを示す。
【図２１】四番目のコントラスト強調例を示す図である。塑像のオリジナル画像を示す。
【図２２】四番目のコントラスト強調例を示す図である。空間依存型情報を組み込んだ大域的なコントラスト測度の最適化を用いたコントラスト強調画像を示す。
【図２３】四番目のコントラスト強調例を示す図である。従来のヒストグラム等化コントラストによって強調された比較画像コントラストを示す。
【図２４】図１のコントラスト強調装置の実施形態を組み込んだディジタルカメラを例示的に示す図である。
【図２５】図１のコントラスト強調装置の実施形態を組み込んだナイトビジョン・ゴーグルの斜視図を示す図である。
【図２６】図２５のナイトビジョン・ゴーグルの左側の構成を例示的に示す図である。
【符号の説明】
【００５７】
１０  コントラスト強調装置
２４  共出現マトリクス計算器
３０  コントラスト測度計算器
３６  最適化エンジン
４０  コントラスト強調器
【図１】
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【図３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２】
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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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【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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