(57)【要約】【課題】画素値の小さい区間のコントラストと同時に画素値の大きい区間のコントラストを強調することにより画質の改善された画像を得る。【解決手段】修正対象画素の周辺にある複数の画素の値のうちの最小値よりポジティブ画像コントラスト修正値を求める手段と、前記修正対象画素の周辺にある前記複数の画素の値のうちの最大値よりネガティブ画像コントラスト修正値を求める手段と、前記修正対象画素の値を前記ポジティブ画像コントラスト修正値により修正して、ポジティブ画像値を求める手段と、前記修正対象画素の値を前記ネガティブ画像コントラスト修正値により修正して、ネガティブ画像値を求める手段と、前記ポジティブ画像値と前記ネガティブ画像値との比の対数を取る手段と、前記対数を正規化して修正対象画素の修正値を求める手段と、を備える。【選択図】図７
2008187731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像の各画素毎の画素値を測定する手段と、
測定された前記画素値より前記カラー画像のもつコントラストの値を計算する手段と、
前記コントラストの値の分布すなわち局所的な変域を求める手段と、
局所的変域の下限に比例した分だけ画像のコントラストの値を修正したポジティブ画像を求める手段と、
局所的変域の上限に比例した分だけ画像のコントラストの値を修正したネガティブ画像を求める手段と、
これらの修正されたコントラストの値の比の対数によって近傍中心のコントラストを補正する手段と、
補正されたコントラスト値から画像画素値を求める手段と、
前記画像画素値の正規化をおこなう手段とを備えることを特徴とする適応的画質改善装置。
【請求項２】
修正対象画素の周辺にある複数の画素の値のうちの最小値よりポジティブ画像コントラスト修正値を求める手段と、
前記修正対象画素の周辺にある前記複数の画素の値のうちの最大値よりネガティブ画像コントラスト修正値を求める手段と、
前記修正対象画素の値を前記ポジティブ画像コントラスト修正値により修正して、ポジティブ画像値を求める手段と、
前記修正対象画素の値を前記ネガティブ画像コントラスト修正値により修正して、ネガティブ画像値を求める手段と、
前記ポジティブ画像値と前記ネガティブ画像値との比の対数を取る手段と、
前記対数を正規化して修正対象画素の修正値を求める手段と、
を備えることを特徴とする適応的画質改善装置。
【請求項３】
カラー画像の各画素毎の画素値を測定するステップと、
測定された前記画素値より前記カラー画像のもつコントラストの値を計算するステップと、
前記コントラストの値の分布すなわち局所的な変域を求めるステップと、
局所的変域の下限に比例した分だけ画像のコントラストの値を修正したポジティブ画像を求めるステップと、
局所的変域の上限に比例した分だけ画像のコントラストの値を修正したネガティブ画像を求めるステップと、
これらの修正されたコントラストの値の比の対数によって近傍中心のコントラストを補正するステップと、
補正されたコントラスト値から画像画素値を求めるステップと、
前記画像画素値の正規化をおこなうステップとを備えることを特徴とする適応的画質改善方法。
【請求項４】
修正対象画素の周辺にある複数の画素の値のうちの最小値よりポジティブ画像コントラスト修正値を求めるステップと、
前記修正対象画素の周辺にある前記複数の画素の値のうちの最大値よりネガティブ画像コントラスト修正値を求めるステップと、
前記修正対象画素の値を前記ポジティブ画像コントラスト修正値により修正して、ポジティブ画像値を求めるステップと、
前記修正対象画素の値を前記ネガティブ画像コントラスト修正値により修正して、ネガティブ画像値を求めるステップと、
前記ポジティブ画像値と前記ネガティブ画像値との比の対数を取るステップと、
前記対数を正規化して修正対象画素の修正値を求めるステップと、
を備えることを特徴とする適応的画質改善方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、適応的画質改善装置及びこの方法に関し、特に、画像のコントラストとシャープさとを改善する適応的画質改善装置及びこの方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
（１）カラー画像におけるコントラストの対比の計算方法
カラー画像におけるコントラストを測るこれまでの技術では、人間が視覚神経によって感じるカラー画像におけるコントラストの距離とは一致しなかった。
【０００３】
（２）類似する配色の検索方法
これまでのコントラストを測定する方法には、人間の視覚特性を考慮した方法がなかったため、カラー画像及び配色から受ける印象を比較することや、似ている印象のカラー画像及び配色を検索することが困難だった。
【０００４】
（３）カラー画質改善方法
画像処理の分野、及び、画像表示を利用した視覚的インタフェース技術の分野では、高精度の画像入力機構と共に、入力された画像を人間の視認性の良い画質に変換する必要性が高まっている。
【０００５】
このための対策として、画像の各画素値に線形変換、指数変換あるいは対数変換のいずれかを施し、画像のある画素値の区間でのコントラストを強調するという手法がある（谷内田（編）「コンピュータビジョン」ｐｐ．２７−３０，丸善，１９９０年，及び長谷川：「画像工学」ｐｐ．１５２−１５７，コロナ社，１９８３年）。
【０００６】
図１は、線形変換による画像のコントラスト強調の手法を説明するための図であり、図２は、指数変換による画像のコントラスト強調の手法を説明するための図であり、図３は、対数変換による画像のコントラスト強調の手法を説明するための図である。
【０００７】
図１、図２及び図３を参照しながら、従来の手法を説明する。
【０００８】
線形変換による画像のコントラスト強調の手法は、図１に見るように、入力画像の画素値ｖの区間をｖ＜ｂ、ｂ＜ｖ＜ａ、ａ＜ｖ等の幾つかに分けて、それぞれの区間で画素値を変換する１次変換式をｆ（ｖ）＝［（Ａ−Ｂ）／（ａ−ｂ）］（ｖ−ｂ）＋Ｂのように定義し、この線形変換によって入力画像の画素値ｖをｆ（ｖ）に変換する。この際、利用者は強調したい画素値の区間（例えばｂ＜ｖ＜ａ）での１次変換式の傾きを大きく設定することが、行われている。
【０００９】
指数変換による画像のコントラスト強調の手法は、テレビジョン技術の分野ではガンマ補正と呼ばれ、図２に見るように、指数関数に基づいて入力画像の画素値ｖをｇ（ｖ）に変換する。この際、コントラストの強調の度合いは、図２の指数関数の各点における曲線の傾きで定まり、画素値ｖの大きな範囲（図２の例ではｂ＜ｖ＜ａ）でコントラストが強調される。この指数変換の式は入力画像全体に対して同じ形で適用されることが、行われている。
【００１０】
対数変換による画像のコントラスト強調の手法は、図３に見るように、対数関数に基づいて入力画像の画素値ｖをｈ（ｖ）に変換する。この際、コントラストの強調の度合いは、図３の対数関数の各点における曲線の傾きで定まり、画素値ｖの小さな範囲（図３の例ではｂ＜ｖ＜ａ）でコントラストが強調される。この曲線の形状すなわち対数変換の式は入力画像全体に対して同じ形で適用される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、画質改善方法の１つである線形変換による方法では、入力された個々の画像を利用者が観察しながらその画質に応じて、図１に示した折れ線のように、入力画素値に対する出力画素値の写像を一次変換式の組として定義しなければならず、変換式の一般性は得られない。
【００１２】
指数変換による方法では、あらかじめ定義された変換式に従って画素値を変換するが、画素値の大きい値の区間（図２の例ではｂ＜ｖ＜ａ）のコントラストは強調されるが、一方、画素値の小さい値の区間（図２の例ではｖ＜ｂ）のコントラストは劣化する。
【００１３】
同様に、対数変換による方法では、あらかじめ定義された変換式に従って画素値を変換するが、画素値の小さい値の区間（図３の例でｂ＜ｖ＜ａ）のコントラストは強調されるが、一方、画素値の大きい値の区間（図３の例ではａ＜ｖ）のコントラストは劣化する。
【００１４】
本発明では配色でのコントラストを測定するために、１色毎で測定するのではなく、隣接する色同士、つまり全体像に注目した。この方法は、視覚神経を通って配色に使われる複数の色が同時に入力され、この配色を心理的に色を見たとき、隣接する色同士の色みが互いに抑制の働きをするため、隣接間のコントラストに注目しなければならないと考えたからである。
【００１５】
本発明の目的は、このような問題を解決し、画素値の小さい区間のコントラストと同時に画素値の大きい区間のコントラストを強調することにより画質の改善された画像を得ることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の第１の観点によれば、カラー画像の各画素毎の画素値を測定する手段と、測定された前記画素値より前記カラー画像のもつコントラストの値を計算する手段と、前記コントラストの値の分布すなわち局所的な変域を求める手段と、局所的変域の下限に比例した分だけ画像のコントラストの値を修正したポジティブ画像を求める手段と、局所的変域の上限に比例した分だけ画像のコントラストの値を修正したネガティブ画像を求める手段と、これらの修正されたコントラストの値の比の対数によって近傍中心のコントラストを補正する手段と、補正されたコントラスト値から画像画素値を求める手段と、前記画像画素値の正規化をおこなう手段とを備えることを特徴とする適応的画質改善装置が提供される。
【００１７】
本発明の第２の観点によれば、修正対象画素の周辺にある複数の画素の値のうちの最小値よりポジティブ画像コントラスト修正値を求める手段と、前記修正対象画素の周辺にある前記複数の画素の値のうちの最大値よりネガティブ画像コントラスト修正値を求める手段と、前記修正対象画素の値を前記ポジティブ画像コントラスト修正値により修正して、ポジティブ画像値を求める手段と、前記修正対象画素の値を前記ネガティブ画像コントラスト修正値により修正して、ネガティブ画像値を求める手段と、前記ポジティブ画像値と前記ネガティブ画像値との比の対数を取る手段と、前記対数を正規化して修正対象画素の修正値を求める手段と、を備えることを特徴とする適応的画質改善装置が提供される。
【００１８】
［作用］
本発明の第１又は第２の観点による適応的画質改善装置によれば、入力された画像のコントラストの値の分布特性を事前に仮定することなく、入力された画像の局所的な特徴量の分布に適応して、色対比の度合いを計測し、配色からうける印象と似ている印象をもつ配色の検索をおこなうこと、また、コントラスト及びシャープさを強調する度合いを近傍での処理のみで調節することが可能となり、また、特徴量の小さい値の画素とのコントラストが強調されると同時に、コントラストの値の大きい値の画素とのコントラストも強調される。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、入力された原画像から、その各画素の近傍でのコントラストを改善したシャープな画像を得ることが可能となり、撮像素子からの輝度信号を高精度に補正したり、コントラストの悪い画像データの画質を大幅に改善するなどの効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２１】
（１）カラー画像におけるコントラストの対比を測定するための計算方法
まず、第１の発明の色対比の度合いを測る装置の実施形態を図４を参照して説明する。
【００２２】
はじめに、入力部４１により画像を入力する。
【００２３】
近傍画像抽出部４２は、入力部４１より画像を受け取り、この画像中の各画素毎にその近傍領域を含む部分画像（Ｎ×Ｍ個）を抽出する。
【００２４】
近傍の一例として注目する画素とその画素に隣り合う画素について説明する。注目する画素ｖAの画素値を（ｒA、ｇA、ｂA、ｙA）とおき、その隣接する画素ｖBの画素値を（ｒB、ｇB、ｂB、ｙB）と表すものとする。なおここで、ｒは赤の強度、ｇは緑の強度、ｂは青の強度を表す。ｙは黄色の強度を表し、
ｙ＝（ｒ＋ｇ）／２
で表現される。
【００２５】
近傍画像コントラスト抽出部４３は、近傍画像抽出部４２より近傍画像の画素値を受け取り、下記のコントラストの値ｊAB、lAB、mABを測定する。
【００２６】
画像のコントラストの値とは、赤・緑・青・黄の度合いで決定される色みと、これらの画素値より求められる明度があり、人間の生理レベルでの視覚神経回路を考えた場合、明度を認識する回路と色みを認識する回路はそれぞれ独立して考えることができる。
【００２７】
人間の視覚特性により明度を表すコントラストの値は、単純に隣接する２画素の比較で測ることができ、注目する画素の明度ｉAと、隣接する画素の明度ｉBとのコントラストで計算し、これを（式１）で示すようにｊABとおく。なお、明度は、
【００２８】
【数１】
2008187731.tif 000003
で定義される。
【００２９】
一方、色みにおいては、赤と緑の色みを認識する神経と青と黄の色みを認識する神経が存在し、赤と緑の色みを認識する神経は青と黄の色みを認識する神経に比べて、ある程度の認識力に優れている。赤と緑の色みを認識する神経には、ｒ（赤）の波長に強く反応する細胞が在り、この細胞に対してｇ（緑）が抑制の働きをする回路と、ｇ（緑）の波長に強く反応する細胞が在り、この細胞に対してｒ（赤）が抑制の働きをする回路が存在することが解っている。このため、画素ｖAと画素ｖBとの間の赤と緑の色みを測定する場合には、｜ｒA‐ｇB｜と｜ｇA‐ｒB｜の２通りで考えなければならない。そして、前者をlAB1、後者をlAB2で表す。
次に、青と黄の色みを認識する神経は隣接する画素間を区別する働きが曖昧であるため、画素ｖAと画素ｖB（ｋ＝１〜８）との間の青と黄の色みを測定する場合には２つの隣接する画素の境界を取り除き１つの画素と考え、黄の画素値は（ｙＡ＋ｙB）、青の画素値は（ｂＡ＋ｂB）となり、そのコントラストの値はこの線形和で求められ、これをmABで表す。その他の画素間での青と黄の色みも同様に考えられる。これを一般化すると、ポジティブ画像では次のようになる。
【００３０】
【数２】
2008187731.tif 000004
また、ネガティブ画像では次のようになる。
【００３１】
【数３】
2008187731.tif 000005
（２）類似配色の検索
類似配色の検索は、例えば、部屋の室内コーディネート、服飾のコーディネート等における配色に用いる。
【００３２】
配色から得られる印象と、似ている印象を持つ配色を検索する類似配色検索装置の実施形態を説明する。
【００３３】
まず、配色画像入力部５１よりＡとＢの２色からなる配色画像を入力する。ここで、この配色の配色画素値を（ｒＡ、ｇＡ、ｂＡ、ｙＡ）、（ｒＢ、ｇＢ、ｂＢ、ｙＢ）とおく。
【００３４】
ポジティブ画像配色コントラスト値抽出部５２は、配色画像入力部５１より入力された配色画像に含まれる配色画素値を受け取り、ポジティブ画像上での２色間での色の対比の度合いを表す（式１）のコントラストの値を測定し、入力した２色配色と似ているイメージをもつ２色配色を検出する場合には、測定したポジティブ画像上での明度におけるコントラストの値をｊABposi、赤と緑の色みにおけるコントラストの値をlAB１posi、lAB２posi青と黄の色みにおけるコントラストの値をｍABposiとおく。
【００３５】
また、入力した２色配色と似ているイメージをもつ３色配色を検出する場合には、入力した２色配色の配色画素値を（ｒＡ、ｇＡ、ｂＡ、ｙＡ）、（ｒＣ、ｇＣ、ｂＣ、ｙＣ）、（ｒＢ、ｇＢ、ｂＢ、ｙＢ）のような３色配色と考え、１色目と２色目との組み合わせ及び２色目と３色目との組み合わせのそれぞれにおけるコントラストを求める。つまり、（ｒＡ、ｇＡ、ｂＡ、ｙＡ）と（ｒＣ、ｇＣ、ｂＣ、ｙＣ）の組み合わせについての明度におけるコントラストｊＡＣｐｏｓｉ、赤と緑の色みにおけるコントラストｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ及び青と黄の色みにおけるコントラストｍＡＣｐｏｓｉ並びに（ｒＣ、ｇＣ、ｂＣ、ｙＣ）と（ｒＢ、ｇＢ、ｂＢ、ｙＢ）の組み合わせについての明度におけるコントラストｊＣＢｐｏｓｉ、赤と緑の色みにおけるコントラストｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ及び青と黄の色みにおけるコントラストｍＣＢｐｏｓｉを求める。これらのコントラストを定義する式を下に示す。
【００３６】
【数４】
2008187731.tif 000006
ネガティブ画像配色コントラスト値抽出部５３は、配色画像入力部５１より入力された配色画像に含まれる配色画素値を受け取り、ネガティブ画像上での色の対比の度合いを表す（式２）のコントラストの値を測定し、測定したネガティブ画像上での配色の明度におけるコントラストの値をｊＡＢｎｅｇａ、赤と緑の色みにおけるコントラストの値をｌＡＢ１ｎｅｇａ、ｌＡＢ２ｎｅｇａ、青と黄の色みにおけるコントラストの値をｍＡＢｎｅｇａとおく。
【００３７】
また、入力した２色配色と似ているイメージをもつ３色配色を検出する場合には、ポジティブ画像上での測量と同様に考え、明度におけるコントラストの値をｊＡＣｎｅｇａ、ｊＣＢｎｅｇａ、赤と緑の色みにおけるコントラストの値をｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、青と黄の色みにおけるコントラストの値をｍＡＣｎｅｇａ、ｍＣＢｎｅｇａとおく。
【００３８】
【数５】
2008187731.tif 000007
類似印象配色事例検出部５４は、ポジティブ画像配色コントラスト値抽出部５２及びネガティブ画像配色コントラスト値抽出部５３が計算したコントラストの値を受け取り、入力した２色配色と色味が似ているイメージをもつ２色配色を検出する場合には、ｊＡＢｐｏｓｉ、ｊＡＢｎｅｇａ、ｌＡＢ１ｐｏｓｉ、ｌＡＢ１ｎｅｇａ、ｌＡＢ２ｐｏｓｉ、ｌＡＢ２ｎｅｇａ、ｍＡＢｐｏｓｉ、ｍＡＢｎｅｇａを用いて次式による評価量Ｗ２１を定義し、
【００３９】
【数６】
2008187731.tif 000008
（１≦ｋ≦データベースに格納されている２色配色数）
Ｗ２１の値が最も小さいｋに対応する２色配色を類似２色配色として検索する。
【００４０】
また、検索結果の色みが違ったパターンの場合もあり得るが、２色配色から受ける印象の類似する２色配色を検出する場合には、ｊＡＢｐｏｓｉ、ｊＡＢｎｅｇａ、ｌＡＢ１ｐｏｓｉ、ｌＡＢ１ｎｅｇａ、ｌＡＢ２ｐｏｓｉ、ｌＡＢ２ｎｅｇａ、ｍＡＢｐｏｓｉ、ｍＡＢｎｅｇａを用いて次式による評価量ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を定義し、
【００４１】
【数７】
2008187731.tif 000009
（１≦ｋ≦データベースに格納されている２色配色数）
ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４を加えたものをＷ２２とし、Ｗ２２の値が最も小さいものを類似２色配色として検索してもよい。
【００４２】
次に、入力した２色配色ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配色ｖＡ、ｖＣ、ｖＢの検出のために次式を定義する。
【００４３】
【数８】
2008187731.tif 000010
データベース中の３色配色の全てについてＷ３１１、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３１１の値が最小であり、かつ、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列を、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。同様に、データベース中の３色配色の全てについてＷ３１２、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３１２の値が最小であり、かつ、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列も、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。
【００４４】
また、検索結果が色みが違ったパターンの場合もありうるが、２色配色ｖａ、ｖｂから受ける印象の類似する３色配色ｖＡ、ｖＢ、ｖＣの検出のために次式を定義する。
【００４５】
【数９】
2008187731.tif 000011
ｗ３２１１、ｗ３２１２、ｗ３２１３、ｗ３２１４を加えたものをＷ３２１として、ｗ３２２１、ｗ３２２２、ｗ３２２３、ｗ３２２４を加えたものをＷ３２２とする。データベース中の３色配色の全てについてＷ３２１、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３２１の値が最小であり、かつ、ｊＣＢｐｏｓｉ、ｊＣＢｎｅｇａ、ｌＣＢ１ｐｏｓｉ、ｌＣＢ１ｎｅｇａ、ｌＣＢ２ｐｏｓｉ、ｌＣＢ２ｎｅｇａ、ｍＣＢｐｏｓｉ、ｍＣＢｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列を、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。同様に、データベース中の３色配色の全てについてＷ３２２、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの値を計算し、Ｗ３２２の値が最小であり、かつ、ｊＡＣｐｏｓｉ、ｊＡＣｎｅｇａ、ｌＡＣ１ｐｏｓｉ、ｌＡＣ１ｎｅｇａ、ｌＡＣ２ｐｏｓｉ、ｌＡＣ２ｎｅｇａ、ｍＡＣｐｏｓｉ、ｍＡＣｎｅｇａの全ての値がゼロに近い３色配列も、入力した２色配列ｖａ、ｖｂと色みが似ているイメージを持つ３色配列ｖＡ、ｖＢ、ｖＣとする。
【００４６】
配色画素値変換部５５では、類似印象配色事例検出部５４で検出された配色を出力する。  画像出力部５６は、配色画素値変換部５５より、配色画素値を受け取り、この値を持つ配色事例を配色事例データベースから結果より、配色画像を出力する。
【００４７】
（３）カラー画質改善方法
本発明によるカラー画質改善方法とは、高精度の画像入力装置より入力されたカラー画像を人間の視認性の良い画質に変換することを目的とし、図１乃至３を参照して説明した従来方法では不可能であった画質改善方法、すなわち、画素値の小さい区間でのコントラストを強調することと画素値の大きい区間でのコントラストを強調することを適応的に行うことを可能とするカラー画質改善方法である。
【００４８】
画質改善装置の実施形態を図７を参照して説明する。
【００４９】
入力部７１により画像を入力する。
【００５０】
近傍画像抽出部７２は、入力部７１より画像を受け取り、この画像中の各画素毎にその近傍領域を含む部分画像を抽出し、近傍ポジティブ画像とする。近傍の一例として注目する画素とその画素の隣り合う８つの近傍画素について説明する。図６より、注目する画素ｖ０の画素値を（ｒ０、ｇ０、ｂ０、ｙ０）とおき、その隣接する画素ｖｋの画素値を（ｒｋ、ｇｋ、ｂｋ、ｙｋ）（ｋ＝１〜８）と表すものとする。
【００５１】
近傍画像画素値変域解析部１０３は、近傍画像抽出部７２より近傍画像を受け取り、近傍画像内での画素値の分布を解析しその変域を測定し、画素値から明度及び色みを表すコントラストの値を求める。
【００５２】
まず、注目する画素ｖ０の明度をｉ０、その画素を囲む８画素の明度の平均をｉａｖｅとし、ｉ０とｉａｖｅとの間のコントラストｊ０を求める。次に、画素ｖ０の赤の値をｒ０、その画素を囲む８画素の赤の平均をｒａｖｅとし、画素ｖ０の緑の値をｇ０、その画素を囲む８画素の緑の平均をｇａｖｅとし、これらの値より赤と緑の色みにおけるコントラストの値ｌ０、ｌ１を求める。同様に、画素ｖ０の黄の値をｙ０、その画素を囲む８画素の黄の平均をｙａｖｅとし、画素ｖ０の青の値をｂ０、その画素を囲む８画素の青の平均をｂａｖｅとし、これらの値より青と黄の色みにおけるコントラストｍ０の値を求める。ポジティブ画像についての上記のコントラストの定義式は以下のようになる。
【００５３】
【数１０】
2008187731.tif 000012
同様に、ネガティブ画像についての上記のコントラストの定義式は以下のようになる。
【００５４】
【数１１】
2008187731.tif 000013
ここで、画像のコントラストの値がとりうる変域の下限値と上限値を設定する。赤の強度の下限値をＲＬ、上限値をＲＵ、緑の強度の下限値をＧＬ、上限値をＧＵ、黄＋青の強度の下限値をＹＢＬ、上限値をＹＢＵとし、明度の値の下限値をＩＬ、上限値をＩＵで表すものとする。
【００５５】
以下の説明では、画素値の分布を表す統計量の一例として、ｉｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値Ｉｍａｘ＝ｍａｘ（ｉ１、…、ｉ８）と最小値Ｉｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｉ１、…、ｉ８）、ｒｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値Ｒｍａｘ＝ｍａｘ（ｒ１、…、ｒ８）と最小値Ｒｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｒ１、…、ｒ８）、ｇｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値Ｇｍａｘ＝ｍａｘ（ｇ１、…、ｇ８）と最小値Ｇｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｇ１、…、ｇ８）、ｙｋ＋ｂｋ（ｋ＝１〜８）中の最大値ＹＢｍａｘ＝ｍａｘ（ｙ１＋ｂ１、…、ｙ８＋ｂ８）と最小値ＹＢｍｉｎ＝ｍｉｎ（ｙ１＋ｂ１、…、ｙ８＋ｂ８）を用いて説明する。
【００５６】
ポジティブ画像コントラスト値変換量決定部７４は、近傍画像画素値変域解析部７３より、画像画素値及び画像画素値の局所的変域の最小値Ｉｍｉｎ、Ｒｍｉｎ、Ｇｍｉｎ、ＹＢｍｉｎを受け取り、次式によってポジティブ画像のコントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉ、Ｒｐｏｓｉ、Ｇｐｏｓｉ、ＹＢｐｏｓｉを計算する。
【００５７】
【数１２】
2008187731.tif 000014
【００５８】
ネガティブ画像コントラスト値変量決定部７５は、近傍画像画素値変域解析部７３より、画像画素値及び画像画素値の局所的変数の最大値Ｉｍａｘ、Ｒｍａｘ、Ｇｍａｘ、ＹＢｍａｘを受け取り、次式によってネガティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａを計算する。
【００５９】
【数１３】
2008187731.tif 000015
ネガティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａは、コントラスト値の局所的変域の最大値Ｉｍａｘ、Ｒｍａｘ、Ｇｍａｘ、ＹＢｍａｘにともなって変わる量である。一般に、ある画像の値Ｉ、Ｒ、ＹＢに対してＩＵ−Ｉ、ＲＵ−Ｒ、ＧＵ−Ｇ、ＹＢＵ−ＹＢは、その画像のネガティブ画像の値となるからＩｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａはネガティブ画像上でのＩｐｏｓｉ、Ｒｐｏｓｉ、Ｇｐｏｓｉ、ＹＢｐｏｓｉに相当している。
【００６０】
コントラスト値補正部７６は、ポジティブ画像コントラスト値変量決定部７４よりポジティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｐｏｓｉ、Ｒｐｏｓｉ、Ｇｐｏｓｉ、ＹＢｐｏｓｉを受け取り、ネガティブ画像コントラスト値変量決定部７５よりネガティブ画像コントラスト値補正のための変量Ｉｎｅｇａ、Ｒｎｅｇａ、Ｇｎｅｇａ、ＹＢｎｅｇａを受け取る。まず、次式で定義されるコントラストの値の関数、
【００６１】
【数１４】
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によって注目する画素ｖ０の明度ｉ０、赤の強度ｒ０、緑の強度ｇ０、黄＋青の強度（ｙ０＋ｂ０）を、それぞれｓ（ｉ０）、ｔｒ（ｒ０）、ｔｇ（ｇ０）、ｕ（ｙ０＋ｂ０）に補正する。（式１１）は、（式９）の積分と（式１０）の積分を加算することにより求められる。（式１１）は、ポジティブ画像コントラスト値補正のための変量ｊ０ｐｏｓｉ、ｌ０１ｐｏｓｉ、ｌ０２ｐｏｓｉ、ｍ０ｐｏｓｉによって補正されたポジティブ画像のコントラストの値と、ネガティブ画像コントラスト値補正のための変量ｊ０ｎｅｇａ、ｌ０１ｎｅｇａ、ｌ０２ｎｅｇａ、ｍ０ｎｅｇａによって補正されたネガティブ画像のコントラストの値との比の対数を求めることに相当している。
【００６２】
【数１５】
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同様に、以下の諸量を求める。
【００６３】
コントラスト値正規化部７７はコントラスト値補正部７６より注目する画素の補正されたコントラストの値ｓ（ｉ０）、ｔｒ（ｒ０）、ｔｇ（ｇ０）、ｕ（ｙ０＋ｂ０）及びｓ（ＩＬ）、ｔｒ（ＲＬ）、ｔｇ（ＧＬ）、ｕ（ＹＢＬ）、ｓ（ＩＵ）、ｔｒ（ＲＵ）、ｔｇ（ＧＵ）、ｕ（ＹＢＵ）を受け取り、次式によって、明度のコントラストの値ｓ（ｊｋ）をＩＬからＩＵの範囲、赤のコントラストの値ｔｒ（Ｒｋ）をＲＬからＲＵの範囲、緑のコントラストの値ｔｇ（Ｇｋ）をＧＬからＧＵの範囲、黄＋青のコントラストの値ｕ（ｙｋ＋ｂｋ）をＹＢＬとＹＢＵの範囲に正規化し、正規化したそれぞれの値をＳ（ｉ０）、Ｔｒ（ｒ０）、Ｔｇ（ｇ０）、Ｕ（ｙ０＋ｂ０）とする。
【００６４】
【数１６】
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画像画素値変換部７８はコントラスト値正規化部７７から得られた結果を次式に代入し、最小２乗法により画像画素値ｒ０、ｇ０、ｂ０を求める。
【００６５】
【数１７】
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画像出力部８０は画像画素値変更部７８で変換された画像画素値をもつ画像を出力する。
【００６６】
なお、図４、５及び７に示す各装置は、コンピュータをその装置として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体からコンピュータがそのプログラムを読み込んで、そのコンピュータがそのプログラムを実行することによって実現することもできる。また、図４、５及び７に示す各装置は、コンピュータをその装置として機能させるためのプログラムをコンピュータがネットワークより受信して実行することによって実現することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】従来の線形変換によるコントラストの強調法を説明するための図である。
【図２】従来の指数変換によるコントラストの強調法を説明するための図である。
【図３】従来の対数変換によるコントラストの強調法を説明するための図である。
【図４】本発明の実施形態による色対比の度合いを測定するため装置の機能ブロック図である。
【図５】本発明の実施形態による入力された配色と同一の印象を有する配色を検索する装置の機能ブロック図である。
【図６】本発明の実施形態による画素値の補正方法を説明するための図である。
【図７】本発明の実施形態による画質改善装置の機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００６８】
４１、５１、７１  入力部
４２、７２  近傍画像抽出部
４３  近傍画像コントラスト値抽出部
５２  ポジティブ画像コントラスト値抽出部
５３  ネガティブ画像コントラスト値抽出部
５４  類似印象配色事例検出部
５５  配色画素値変換部
５６、８０  画像出力部
７３  近傍画像画素値変域解析部
７４  ポジティブ画像コントラスト値変量決定部
７５  ネガティブ画像コントラスト値変量決定部
７６  コントラスト値補正部
７７  コントラスト値正規化部
７８  画像画素値変換部
７９  画像画素値正規化部
【図６】
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【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７】
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