(57)【要約】【課題】  ２次元的に配列された複数の画素により構成されるカラー画像の階調変換方法において、カラー画像を構成する各色成分について個別にガンマ変換等を行うと色成分間の比率が変化して異なった色に変換されてしまう。あるいは、カラー画像を輝度値によるモノクロ画像に変換した後に階調変換を施して、各色成分についてもモノクロ画像と同一の係数を掛けると、階調値が飽和して色味が変化したり、部分的に階調の変化がなくなったりする場合があった。本発明での課題は、飽和させずに色成分間の比率を保った階調を調整する階調変換方法を提供することである。【解決手段】  各画素の色成分の最大値を抽出する手段を設け、最大値の階調変換と同一の係数を各色成分に掛ける構成にした。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素により構成されるカラー入力画像を入力とし、前記カラー入力画像の階調を変換する装置において、
前記入力画像を構成する色成分の最大値を抽出する最大値抽出手段と、
前記入力画像を階調変換するために前記最大値抽出手段の出力する最大値に対応する係数を求める係数演算手段と、
前記係数演算手段で求めた係数により前記カラー入力画像を構成する色成分の階調を変換する色成分変換手段と、
を有することを特徴とする階調変換装置。
【請求項２】
前記係数演算手段における前記階調変換の特性をユーザー操作により設定できることを特徴とする請求項１に記載の階調変換装置。
【請求項３】
複数の画素により構成されるカラー入力画像を入力とし、前記カラー入力画像を分析する画像分析手段を有する、前記カラー入力画像の階調を自動的に変換する装置において、
前記入力画像を構成する色成分の最大値を抽出する最大値抽出手段と、
前記入力画像を階調変換するために前記最大値抽出手段の出力する最大値に対応する係数を求める係数演算手段と、
前記係数演算手段で求めた係数により前記カラー入力画像を構成する色成分の階調を変換する色成分変換手段と、
を有することを特徴とする階調変換装置。
【請求項４】
前記画像分析手段は、前記カラー入力画像を構成する色成分の最大値を抽出する第２の最大値抽出手段と、前記第２の最大値抽出手段の出力する最大値をその値ごとにカウントして最大値ごとの度数分布を生成する計数手段と、前記計数手段の生成する度数分布を累積する累積手段と、前記累積手段の累積結果を正規化する正規化手段により構成されることを特徴とする請求項３に記載の階調変換装置。
【請求項５】
前記画像分析手段は、前記カラー入力画像の平均的な明るさを求める平均演算手段と、前記平均演算手段で求めた平均値に応じた前記入力画像を変換するための最適な変換特性を出力する変換特性生成手段と、により構成されることを特徴とする請求項３に記載の階調変換装置。
【請求項６】
複数の画素により構成されるカラー入力画像を入力とする、前記カラー入力画像の階調を変換する方法において、
前記入力画像を構成する色成分の最大値を抽出する最大値抽出工程と、
前記入力画像を階調変換するために前記最大値抽出工程で抽出した最大値に対応する係数を求める係数演算工程と、
前記係数演算工程で求めた係数により前記カラー入力画像を構成する色成分の階調を変換する色成分変換工程と、
を有することを特徴とする階調変換方法。
【請求項７】
前記最大値抽出工程のまえに前記係数演算工程における前記階調変換の特性をユーザー操作により設定する工程をさらに有することを特徴とする請求項６に記載の階調変換方法。
【請求項８】
複数の画素により構成されるカラー入力画像を入力とする、前記カラー画像を分析する画像分析工程を有する、前記カラー入力画像の階調を自動的に変換する方法において、
前記入力画像を構成する色成分の最大値を抽出する最大値抽出工程と、
前記入力画像を階調変換するために前記最大値抽出工程で抽出した最大値に対応する係数を求める係数演算工程と、
前記係数演算工程で求めた係数により前記カラー入力画像を構成する色成分の階調を変換する色成分変換工程と、
を有することを特徴とする階調変換方法。
【請求項９】
前記画像分析工程は、前記カラー入力画像を構成する色成分の最大値を抽出する第２の最大値抽出工程と、前記第２の最大値抽出手段の出力する最大値をその値ごとにカウントして最大値ごとの度数分布を生成する計数工程と、前記計数手段の生成する度数分布を累積する累積工程と、前記累積手段の累積結果を正規化する正規化工程により構成されることを特徴とする請求項８に記載の階調変換方法。
【請求項１０】
前記画像分析工程は、前記カラー入力画像の平均的な明るさを求める平均演算工程と、前記平均演算工程で求めた平均値に応じた最適な階調変換特性に変換する変換特性生成工程とにより構成されることを特徴とする請求項８に記載の階調変換方法。
【請求項１１】
複数の画素により構成されるカラー入力画像Iを入力とし、前記カラー入力画像Iの階調を変換する装置において、
前記入力画像Ｉを構成する色成分の最大値Ｍと前記最大値Ｍに対応する階調変換値Ｔとから、Ｏ＝Ｉ×Ｔ÷Ｍにより定められるカラー出力画像Ｏを画素ごとに求めることを特徴とする階調変換装置。
【請求項１２】
複数の画素により構成されるカラー入力画像Iを入力とし、前記カラー入力画像Iの階調を変換する方法において、
前記入力画像Ｉを構成する色成分の最大値Ｍと前記最大値Ｍに対応する階調変換値Ｔとから、Ｏ＝Ｉ×Ｔ÷Ｍにより定められるカラー出力画像Ｏを画素ごとに求めることを特徴とする階調変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の色成分により構成されるカラー画像の階調を変換する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、２次元的に配列された複数の画素により構成される画像の階調変換方法として、例えば入力値をガンマ値でべき乗するガンマ変換方法が広く活用されている。つまり、ガンマ値を１より大きくするとコントラストが高くなる反面明るさが暗くなるように調整され、ガンマ値を１より小さくすると明るくなる反面コントラストが低くなるように調整されるものである。
【０００３】
このような調整は、モノクロ画像では自然にコントラストを調整することが出来るが、複数の色成分により構成されるカラー画像の場合には、コントラストや明るさのみでなく色までもが変わってしまうという課題があった。例えば、赤と青の成分が１００％で緑の成分が５０％の色をガンマ値が２で変換すると、赤と青の成分は１００％のままなのに緑が２５％になってしまうため、赤と青と緑の色成分間の比率が変わってしまい、明るさのみでなく色までもが変化してしまう。つまり、ガンマ値を１より大きくすると色が濃くなってしまい、ガンマ値を１より小さくすると色が淡くなってしまう。
【０００４】
この課題を解決するために、Ｙガンマ法と呼ばれる方法が用いられている（例えば、特許文献１参照。）。従来の方法を、図２を基に説明する。図２において、入力画像は、２次元的に配列された複数の画素により構成される画像である。輝度値演算手段３１では、各画素を構成する色成分から、画素ごとに輝度値を演算する。係数演算手段３２では、輝度値演算手段で求めた輝度値を、例えばガンマ変換などにより階調変換した場合に変換により何倍になるかの輝度値に対応した係数を演算により求める。色成分変換手段３３では、係数演算手段３２で求めた係数を入力画像の各色成分に掛けることにより、各色成分間の比率を保持したまま輝度値を階調変換する。
【０００５】
このように、輝度値を階調変換するための同一の係数を各色成分に掛けることにより、色を変えずに階調を変換していた。
【特許文献１】特開２００３−０４６８０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、輝度値により調整する従来のコントラスト調整方法では、入力されたカラー画像の色に偏りがある場合には、出力画像の階調が飽和してしまうという課題があった。
【０００７】
従来の方法の課題について、図３を基に、色空間での飽和の様子を簡素化して説明する。図３では、本来は赤Ｒ，緑Ｇ，青Ｂの３原色で表される色空間を、便宜的に分かりやすくするために赤Ｒと青Ｂをまとめることにより２次元空間で表したものである。
【０００８】
ここで、例えば色成分がｓＲＧＢ規格に準拠している赤Ｒ，緑Ｇ，青Ｂの場合には、輝度値Ｙは数１により計算されるため、その方向は各ベクトル赤Ｒ，緑Ｇ，青Ｂの線形結合で表される。また、図中での輝度値Ｙの大きさは、赤Ｒ，緑Ｇ，青Ｂの各色成分が１００％の白Ｗにより正規化されている。
（数１）  Ｙ＝０．２１２６×Ｒ＋０．７１５２×Ｇ＋０．０７２２×Ｂ
図３での点線は、白Ｗの輝度値Ｙを１００とした場合の１００，８０，６０，４０，２０を示す等輝度線である。図中の一点鎖線は、色成分間の比率を保つための原点を通る直線の一例であり、輝度値Ｙの範囲を０〜１００とした場合に階調変換により黒丸の点が変換されるべき範囲を示している。例えばガンマ値が０．５により輝度値が３２％から５７％に一点鎖線上で変換する場合には、図３の一点鎖線上の矢印に示すように、赤Ｒ，緑Ｇ，青Ｂによる色空間（黒Ｂｋと白Ｗを対角とする正方形）をはみ出してしまうため、飽和を生じてしまうのである。
【０００９】
図３からも分かるように、無彩色には飽和領域がないため無彩色は飽和しないが、赤や青に偏った色を明るく変換すると、飽和しやすい。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、カラー画像が飽和することなく、また色成分間の比率を画素レベルで保持したまま階調を変換する階調変換装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明による階調変換装置は、最大値抽出手段と係数演算手段と色成分変換手段と制御手段とにより構成した。
【００１２】
最大値抽出手段は、階調変換するカラー画像を入力し、構成する色成分の最大値を個別画素ごとに抽出する。
【００１３】
係数演算手段は、最大値抽出手段で求めた最大値を階調変換した場合に最大値が何倍になるかの係数を求める。
【００１４】
色成分変換手段は、カラー入力画像の各色成分間の比率を保つために、カラー入力画像の各色成分の値が係数演算手段で求めた係数を掛けた値になるように、カラー入力画像を変換してカラー出力画像を生成する。
【００１５】
制御手段は、全体のステータス及びシーケンスを管理する。
【００１６】
本発明では、以上に説明した構成とすることにより、色成分間の比率を保ちつつ色成分による空間を最大限に活用する階調変換装置を構成した。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係る装置および方法によれば、色成分間の比率が保たれており、また通常のガンマ変換などでは最大値が飽和しないため、それより値の大きくない各色成分も飽和することがない。このため、構成する色成分による空間を最大限活用した見栄えの良い階調のカラー画像に変換することが出来る。つまり、入力したカラー画像の色に偏りがある場合でも、飽和することがなくなるため、明るい部分の階調に変化がなくなったり、色が変わったりしてしまうこともなく、見栄えの良いカラー画像に変換することが出来る。
【００１８】
また、本発明を回路で実現した場合には、最大値による階調変換の方が従来のＹガンマ法などよりも通常簡単なため、回路規模が小さくなり、全体のコストを下げることも出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
【実施例１】
【００２０】
本発明の好適な一実施例を、図１を基に説明する。
【００２１】
ここで、カラー入力画像Ｉは、複数の色成分により表されるカラーの写真画像などであり、通常は水平方向ｘと垂直方向ｙの２次元的に配列された画素の色成分Ｃごとの階調値Ｉ（Ｃ，ｘ，ｙ）により表される。階調値Ｉ（Ｃ，ｘ，ｙ）はデジタル値の場合には、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通りの値のいずれかである。
【００２２】
ただし、以降の説明において位置ｘ，ｙは、必ずしも位置ごとに一通りの処理を行うことを意味するものではなく、処理の方法や手順は様々であり、画素の位置の対応を明確にするためのものである。
【００２３】
本発明による階調変換装置は、最大値抽出手段１と係数演算手段２と色成分変換手段３と制御手段４とにより構成した。
【００２４】
最大値抽出手段１は、カラー入力画像Ｉ（Ｃ，ｘ，ｙ）を入力し、画素ごとに構成する色成分の中で最も大きい値を抽出して、最大値Ｍ（ｘ，ｙ）を出力する。例えば、赤Ｒと緑Ｇと青Ｂの３色からなる色成分の加法混色の場合には、数２により２次元的に配列された個別画素ごとに色成分の最大値Ｍ（ｘ，ｙ）を抽出する。
（数２）
Ｍ（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ［Ｉ（Ｒ，ｘ，ｙ），Ｉ（Ｇ，ｘ，ｙ），Ｉ（Ｂ，ｘ，ｙ）］
ここで用いる最大値Ｍ（ｘ，ｙ）自体は、従来の方法における輝度値であらわされるモノクロ画像のような具象的な意味合いのない抽象的な概念となっている。本発明においては、この抽象的な最大値Ｍ（ｘ，ｙ）を階調変換するように、各色成分に同一の係数を掛けることにより、色成分間の比率を画素レベルで保持したまま、構成する色成分による色空間を最大限活用する階調変換が可能となる。
【００２５】
但し、ここでは各色成分のとりえる範囲の上限値が同じ場合の例を示したが、色成分によりとりえる値の上限値が異なる場合などには、上限値が同じになるように各色の成分にある値を掛けて上限値を揃えてから最大値を抽出するようにすれば良い。例えば、赤と緑と青の加法混色の場合で、赤と青が５ビットでとりえる値の上限が３１で、緑が６ビットでとりえる値の上限が６３の場合には、赤と青の成分を２倍してから、赤と緑と青の最大値を抽出するようにすれば良い。この場合に、赤と緑を２倍した後に１を加えても良いが、階調変換の結果に大きな影響はない。
【００２６】
係数演算手段２では、最大値抽出手段１で求めた最大値から入力画像の各色成分の比率を保ちつつ階調変換するために各色成分に掛ける共通の係数を求める。このため、係数演算手段２は、図９に示すよう最大値変換手段２１と除算手段２２とにより構成することができる。
【００２７】
最大値変換手段２１は、最大値抽出手段１により求められた最大値Ｍ（ｘ，ｙ）を階調変換して変換値Ｔ（ｘ，ｙ）を求める。例えば数３に示すガンマ変換のような階調変換を行う。ここで、Ｍｍａｘは最大値Ｍ（ｘ，ｙ）の取りえる範囲の上限値である。変換特性はガンマ変換に限らず、どのような特性でも良い。また、演算でなくアナログ回路やテーブル参照などにより実現しても良い。
（数３）
Ｔ（ｘ，ｙ）＝Ｍｍａｘ×［｛Ｍ（ｘ，ｙ）／Ｍｍａｘ｝の（ガンマ値）乗］
除算手段２２では、最大値変換手段２１での変換により最大値が何倍になったかを２次元の位置ｘ，ｙごとに、数４により求める。
（数４）  Ｋ（ｘ，ｙ）＝Ｔ（ｘ，ｙ）÷Ｍ（ｘ，ｙ）
以上に、最大値変換手段２１で実際に最大値を階調変換して、その変換により最大値が何倍になったかの係数を２次元の位置ｘ，ｙごとに除算により求める場合の係数演算手段２の一例を示した。しかし、係数演算手段２では、必ずしも実際に２次元の位置ｘ，ｙごとに階調変換と除算を行う必要はなく、階調変換をした場合に最大値が何倍になるかの係数Ｋ（Ｍ）を予め最大値Ｍの取りえる値ごとに求めておいて、２次元の位置ごとの最大値Ｍ（ｘ，ｙ）からテーブル参照などにより実現するなど、最終的に２次元の位置に対応した係数Ｋ（ｘ，ｙ）を得られる方法や手段であればどのようなものを用いても良い。
【００２８】
色成分変換手段３では、数５に示すように係数演算手段で最大値から求めた係数Ｋ（ｘ，ｙ）を色成分間で共通の係数としてカラー入力画像の各色成分Ｉ（Ｃ，ｘ，ｙ）に掛けることにより、カラー入力画像の色成分間の比率を保ちつつカラー入力画像を飽和させずに階調変換してカラー出力画像Ｏ（Ｃ，ｘ，ｙ）を生成する。
（数５）  Ｏ（Ｃ，ｘ，ｙ）＝Ｉ（Ｃ，ｘ，ｙ）×Ｋ（ｘ，ｙ）
ここで、カラー出力画像の最大となる色Ｏ（Ｃｍａｘ，Ｘ，Ｙ）については、係数演算手段で数３の演算を実際に行っている場合には、変換値Ｔ（ｘ，ｙ）に置き換えることにより、乗算を省くことも出来る。即ち、Ｏ（Ｃｍａｘ，Ｘ，Ｙ）＝Ｔ（ｘ，ｙ）となる。
【００２９】
さらに、数４と数５をまとめた数６に示すように、括弧の位置を変えて演算や処理の手順を変えても同様の効果が得られることは言うまでもない。ここでカラー入力画像Ｉとカラー出力画像Ｏは色Ｃと位置ｘ，ｙに対応した値であり、最大値Ｍと変換値Ｔは位置ｘ，ｙに対応した値である。
（数６）  Ｏ＝Ｉ×（Ｔ÷Ｍ）＝（Ｉ÷Ｍ）×Ｔ＝（Ｉ×Ｔ）÷Ｍ
制御手段４は、全体のステータスとタイミングを制御する。
【００３０】
以上に説明したように、本発明による階調変換方法では、抽象的なカラー画像の色成分の最大値Ｍを用いて、最大値Ｍにより階調変換したため、色成分間の比率を画素レベルで保持したまま、飽和させることなく構成する色成分による色空間を最大限活用することが可能である。
【００３１】
この作用を、図４を基に説明する。図４は、図３同様に、本来は赤Ｒ，緑Ｇ，青Ｂの３原色で表される色空間を、便宜的に分かりやすくするために赤Ｒと青Ｂをまとめることにより２次元の空間で表したものである。図４での点線は白Ｗの最大値を１００とした場合の８０，６０，４０，２０の等最大値線であり、図中の一点鎖線は、色成分間の比率を保つための原点を通る直線であり、最大値Ｍによる階調変換により黒丸の点が移動する可能性のある範囲を示している。等最大値線の点線は、構成する色成分による空間を示す黒Ｂｋと白Ｗを対角とする正方形の領域の中に均等に存在している。また、変換で移動する可能性のある範囲を示す一点鎖線も、この正方形の領域の中に収めることが出来る。
【００３２】
このように、最大値による階調変換の場合には、極端に偏った色のカラー入力画像の場合でも、最大値自体が飽和しない限り決して飽和することなく色成分間の比率を保ちつつ、構成する色成分による空間を最大限活用した見栄えの良い画像に階調変換することが出来る。
【実施例２】
【００３３】
実施例１においては、固定された階調変換特性の場合の例を示したが、ユーザーの設定操作により階調変換特性を変えられるようにすると、ユーザーの好みの画像に調整することが出来る。このような場合には、図５に示すように、実施例１に対して係数演算手段２での変換特性をユーザー設定出来るようにすればよい。なお、最大値抽出手段１及び係数演算５手段及び色成分変換３手段及び制御手段４は、実施例１と同様のものである。
【００３４】
例えば、階調変換でガンマ変換を行う場合には、ガンマ値やオフセット値やゲインなどをユーザー設定することにより、数３の代わりに数７で求められる変換特性で階調変換をするようにして、ユーザー設定に対応した画像に変換するようにすればよい。
（数７）    Ｔ（ｘ，ｙ）＝［Ｍ（ｘ，ｙ）の（ガンマ値）乗］×ゲイン＋オフセット
この場合も、実施例１の場合と同様に、最大値による階調変換を行うため、極端に偏った色のカラー入力画像の場合でも、最大値自体が飽和しない限り決して飽和することなく色成分間の比率を保ちつつ、構成する色成分による空間を最大限活用した見栄えの良い画像に階調変換することが出来る。
【実施例３】
【００３５】
実施例２においては、ユーザー設定に対応して画像を調整できる階調変換装置および方法を示したが、実施例３ではカラー入力画像のコントラストを自動的に最適なものに調整することの出来る階調変換装置および方法を示す。
【００３６】
最大値による階調変換方法を用いてコントラストを自動的に調整する装置および方法について、図６を基に説明する。図６において、最大値抽出手段１及び係数演算手段２及び色成分変換手段３及び制御手段４は、実施例１と同様のものである。
【００３７】
ここで、画像分析手段５は、カラー入力画像を入力し、入力した画像を分析して、係数演算手段２に変換特性を出力する。このため、画像分析手段５は、図７に示すように、第２の最大値抽出手段６及び計数手段７及び累積手段８及び正規化手段９により構成される。このように構成することにより、最大値の度数分布が大局的に平坦化されて、コントラストの良好な画像に変換するための変換特性を得ることが出来る。これより、画像分析手段の各ブロックについて、詳細に説明する。
【００３８】
第２の最大値抽出手段６は、最大値抽出手段１と同様に、カラー入力画像Ｉ（Ｃ，ｘ，ｙ）を入力し、画素ごとに構成する色成分の中で最も大きい値を抽出して、最大値Ｍ（ｘ，ｙ）を出力する。このため、処理能力上可能な場合には、最大値抽出手段１と第２の最大値抽出手段６は、同一のものを兼用しても良い。
【００３９】
計数手段７では、第２の最大値抽出手段６で抽出した最大値Ｍごとの画素数をカウントすることにより、度数分布Ｄ（Ｍ）を得る。具体的には、最大値Ｍの取り得るレベルの数と同数のメモリＤ（Ｍ）を用意して各最大値Ｍの度数Ｄ（Ｍ）をすべて０に初期化し、最大値Ｍ（ｘ，ｙ）を水平方向ｘと垂直方向ｙに走査しながら、数８に示すように、メモリの値Ｄ［Ｍ（ｘ，ｙ）］をインクリメントすることにより、度数分布Ｄ（Ｍ）を得るようにした。
（数８）  Ｄ［Ｍ（ｘ，ｙ）］＝Ｄ［Ｍ（ｘ，ｙ）］＋１
ここで、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、重みに応じた値を加算するなどしても良い。
【００４０】
計数手段７で得られた度数分布Ｄ（Ｍ）は、累積手段８に入力される。累積手段８では、度数分布Ｄ（Ｍ）を最大値Ｍごとに累積して、累積度数分布Ｒ（Ｍ）を求める。具体的には、初期条件としての最大値Ｍが０の場合の累積度数分布Ｒ（０）を０として、最大値Ｍが１から順に上限値Ｍｍａｘに至るまで、数９により度数分布Ｄ（Ｍ）とＤ（Ｍ−１）の平均を累積して、累積度数分布Ｒ（Ｍ）を得る。上限値Ｍｍａｘは、画素ごとの色成分の最大値Ｍの取り得る範囲の最大値である。
（数９）  Ｒ（Ｍ）＝Ｒ（Ｍ−１）＋［Ｄ（Ｍ）＋Ｄ（Ｍ−１）］÷２
ここで、数９でＤ（Ｍ）とＤ（Ｍ−１）の平均を加える例を示したが、Ｄ（Ｍ）を加えるなど、度数分布の累積に近い分布が得られるような方法であれば、どのような方法でも良い。
【００４１】
正規化手段９では、累積手段８で求めた累積度数分布Ｒ（Ｍ）を数１０で上限値Ｍｍａｘに正規化して、階調変換特性Ｔ（Ｍ）を得る。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。
（数１０）  Ｔ（Ｍ）＝ｉｎｔ［Ｍｍａｘ×Ｒ（Ｍ）÷Ｒ（Ｍｍａｘ）＋０．５］
ここでは、画像分析手段でカラー入力画像そのものを用いたが、入力画像を縮小したものや間引きしたものを使用することも出来る
また、ここでは、数８〜１０により度数分布を平坦化する場合の例を示したが、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、平坦化手段は、入力画像を構成する色成分の最大値ごとの画素数の度数分布Ｄ（Ｍ）から、出力画像を構成する色成分の最大値ごとの画素数の度数分布を大局的に平坦化させることの出来る方法であれば、どのような方法を用いても良い。
【００４２】
以上に説明したように、本実施例３による自動階調変換方法では、抽象的なカラー画像の色成分の最大値Ｍ（ｘ，ｙ）を用いて、最大値Ｍ（ｘ，ｙ）の値ごとの画素数が大局的に均一になるように平坦化したため、色成分間の比率を画素レベルで保持したまま、構成する色成分による色空間を最大限活用することを可能にした。このように、最大値による平坦化の場合には、極端に偏った色のカラー入力画像の場合でも、飽和することなく色成分間の比率を保ちつつ、構成する色成分による空間を最大限活用した見栄えの良いコントラストに自動的に調整することが出来る。
【００４３】
また、画像分析手段は、以上に示したように色成分の最大値の度数分布を大局的に平坦化する階調変換特性を得る例を示したが、図８に示すように平均計算手段１０とガンマ値変換手段１１により構成することによっても、自動的に見栄えの良いコントラストの画像に階調変換することも出来る。この場合には、平均計算手段１０で画像の平均的な明るさを求めて、ガンマ値変換手段１１で予め画像の平均値ごとに求められている最適なガンマ値を選択するようにするなど、画像の平均値に対応した最適なガンマ値で変換して、見栄えの良い画像に自動的に変換する変換特性を得ることが出来る。
【００４４】
但し、本実施例３においては、画像分析手段により変換特性を求める段階が終わらないと、変換特性を用いてカラー入力画像のコントラストを改善する自動階調変換の処理を行うことは出来ない。したがって、図６の例では、分析段階と変換段階で同一のカラー入力画像を２回入力できる場合の例として示した。カラー入力画像を１回しか入力できない場合には画像メモリに保存しておけばよい。また、動画の場合には、時間的に近い画像は類似している場合が多いため、前のフレームで求めた変換特性により、階調変換するようにしても良い。
【００４５】
また、従来の輝度値ごとの画素数による度数分布を平坦化してカラー画像のコントラストを改善する方法には、輝度値をグループ分けしてまとめたり、度数分布を非線形にしたり、輝度値により度数の重みを変えたり、輝度値の変化の度合いに応じて重みを変えたり、正規化や係数化での割り算を簡単にしたり、領域によって適用方法を変えるなどの様々な改善方法が公知になっている。本実施例３においても、同様の改善を容易に適用することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】実施例１の階調変換装置のブロック図
【図２】従来の階調変換装置のブロック図
【図３】従来の等輝度値線と飽和領域２次元色空間
【図４】本発明の等最大値線
【図５】実施例２のマニュアル設定階調変換装置のブロック図
【図６】実施例３の自動階調変換装置のブロック図
【図７】実施例３における画像分析手段のブロック図
【図８】実施例３における他の画像分析手段のブロック図
【図９】実施例１における係数演算手段のブロック図
【符号の説明】
【００４７】
１  最大値抽出手段
２  係数演算手段
３  色成分変換手段
４  制御手段
５  画像分析手段
６  第２の最大値抽出手段
７  係数手段
８  累積手段
９  正規化手段
１０  平均計算手段
１１  ガンマ値変換手段
【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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