(57)【要約】【課題】本発明は、コントラスト成分抽出用と、照明成分抽出用に異なるフィルタを用いることによって、視認性の良い画像を作成する画像処理装置及びその方法を提供する。【解決手段】入力画像を平滑化して第１平滑化画像を生成する第１平滑化フィルタと、第１平滑化フィルタとは異なる特性を持ち、入力画像を平滑化して第２平滑化画像を生成する第２平滑化フィルタ部と、入力画像を第１平滑化画像で除算することにより、入力画像のコントラスト成分画像を生成するコントラスト成分画像演算部と、第２平滑化画像とコントラスト成分画像とを合成することにより、合成画像を生成する画像合成部とを備える。【選択図】図１
2008244591.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を平滑化して第１平滑化画像を生成する第１平滑化フィルタと、
前記第１平滑化フィルタとは異なる特性を持ち、前記入力画像を平滑化して第２平滑化画像を生成する第２平滑化フィルタと、
前記入力画像を前記第１平滑化画像で除算することにより、前記入力画像のコントラスト成分画像を生成するコントラスト成分画像演算部と、
前記第２平滑化画像と前記コントラスト成分画像とを合成することにより、合成画像を生成する画像合成部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第２平滑化画像に対して、映像信号レベルの変換を行う第２平滑化画像用画像処理部
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記コントラスト成分画像に対して、映像信号レベルの変換を行うコントラスト成分画像用画像処理部
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２平滑化画像に対して、映像信号レベルの変換を行う第２平滑化画像用画像処理部と、
前記コントラスト成分画像に対して、映像信号レベルの変換を行うコントラスト成分画像用画像処理部と
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１平滑化フィルタは、線形の低域通過フィルタであり、
前記第２平滑化フィルタは、予め定めた条件より弱いエッジ成分を選択的に平滑化する非線形のフィルタである
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１及び第２平滑化フィルタは、いずれも線形の低域通過フィルタであり、
前記第２平滑化フィルタは前記第１平滑化フィルタよりも高い周波数成分まで通過させる
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１及び第２平滑化フィルタは、いずれも予め定めた条件より弱いエッジ成分を選択的に平滑化する非線形のフィルタである
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記合成画像が、前記合成画像を表示する表示装置で表示可能な階調レベルの範囲内に収まるように、前記合成画像に対してレベル変換処理を行うレベル変換処理部
をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
第１平滑化フィルタを用いて、入力画像を平滑化して第１平滑化画像を生成するステップと、
前記第１平滑化フィルタとは異なる特性を持つ第２平滑化フィルタを用いて、前記入力画像を平滑化して第２平滑化画像を生成するステップと、
前記入力画像を前記第１平滑化画像で除算することにより、前記入力画像のコントラスト成分画像を生成するステップと、
前記第２平滑化画像と前記コントラスト成分画像とを合成することにより、合成画像を生成するステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
前記第２平滑化画像に対して、映像信号レベルの変換を行うステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記コントラスト成分画像に対して、映像信号レベルの変換を行うステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記第２平滑化画像に対して、映像信号レベルの変換を行うステップと、
前記コントラスト成分画像に対して、映像信号レベルの変換を行うステップと
をさらに備えることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記合成画像が、前記合成画像を表示する表示装置で表示可能な階調レベルの範囲内に収まるように、前記合成画像に対してレベル変換処理を行うステップ
をさらに備えることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像のコントラストを伸張又は圧縮し、視認性の良い画像を生成する画像処理装置及びその方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ダイナミックレンジの圧縮を行う技術として、画像を照明成分と反射成分（以下、コントラスト成分と呼ぶ）に分離し、照明成分の圧縮を行うことにより、高いコントラストを保持したままダイナミックレンジを圧縮する方法が知られている。
【０００３】
画像の照明成分は、入力画像の映像コンテンツにおいて、一般的に外光や照明光に相当するため、物体に対して一様な輝度成分になる。つまり、低い空間周波数成分となる。そのため、入力画像に平滑化フィルタをかけることが、画像の照明成分の抽出に有効な手段となる。例えばローパスフィルタは、平滑化フィルタとして用いられることが多い。
【０００４】
照明成分分離用のフィルタとしては、一般的に、フィルタ係数を一定にして畳み込み演算を行う線形フィルタのガウシアンフィルタが使用される。
【０００５】
照明成分分離用にこのような線形フィルタを用いた場合、画像によっては、物体境界に輝度むら（以下、ハロー現象と呼ぶ）が発生する。発生の理由は、線形フィルタを使用した場合、照明成分画像のうち物体の境界でも一様なフィルタ処理が行われるため、隣接物体間で信号の混入が生じるためである。
【０００６】
ハロー現象を改善する方法として、スケールの異なる複数の線形平滑化フィルタを使用し、それぞれの平滑化フィルタによって得られる結果を重率加算する方法があるが、改善効果は不十分である。ハロー現象を改善するには、照明成分を高い空間精度で抽出する必要がある。
【０００７】
特許文献１では、ハロー現象を改善する方法として、照明成分分離用のフィルタに、エッジを保存する能力に優れる非線形フィルタのイプシロンフィルタを使用している。また、イプシロンフィルタで用いられる閾値を制御することにより、物体境界を適切に抽出している。これにより、ハロー現象の発生を低減している。
【特許文献１】特開２００３−８９３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、この特許文献１では、照明成分において物体境界（エッジ成分、場合によっては、線や文字）を適切に抽出しているため、照明成分の圧縮を行った場合、入力画像の物体境界まで圧縮されてしまう。また、物体境界が照明成分の方で抽出されてしまうため、コントラスト成分には物体境界が抽出されず、コントラスト成分と照明成分とを合成してもコントラスト成分からは物体境界は戻ってこない。つまり、照明成分を圧縮すると、物体境界も圧縮されてしまう。
【０００９】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、コントラスト成分抽出用と、照明成分抽出用に異なるフィルタを用いることによって、視認性の良い画像を作成する画像処理装置及びその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様による画像処理装置は、
入力画像を平滑化して第１平滑化画像を生成する第１平滑化フィルタと、
前記第１平滑化フィルタとは異なる特性を持ち、前記入力画像を平滑化して第２平滑化画像を生成する第２平滑化フィルタと、
前記入力画像を前記第１平滑化画像で除算することにより、前記入力画像のコントラスト成分画像を生成するコントラスト成分画像演算部と、
前記第２平滑化画像と前記コントラスト成分画像とを合成することにより、合成画像を生成する画像合成部と
を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の画像処理装置及びその方法によれば、画質劣化を発生させずにコントラストも強調できる視認性の良い画像を作成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。画像処理装置１０は、第１平滑化フィルタ処理部１２（第１平滑化フィルタ）、第２平滑化フィルタ処理部１４（第２平滑化フィルタ）、除算器１６（コントラスト成分画像演算部）、乗算器１８（画像合成部）から構成される。これら各部１２〜１８の機能は、コンピュータにプログラムを実行させることによって実現しても構わない。
【００１４】
まず、第１平滑化フィルタ処理部１２は、入力画像に平滑化フィルタを重畳して、次式
【数１】
2008244591.tif 000003
で示す第１平滑化処理画像ＬＰＦ＿Ｐ１（第１平滑化画像）を生成する。ここで、ＰＬＰＦ＿Ｐ１（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における第１平滑化処理画像データを示し、ＴＬＰＦ＿Ｐ１（ｉ，ｊ）は、第１平滑化フィルタのフィルタ係数を示し、Ｘ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における入力画像の画像データを示し、ｋはフィルタを施す横方向の画素範囲を示し、ｌは、フィルタを施す横方向の画素範囲を示す。
【００１５】
同様に、第２平滑化フィルタ処理部１４においても、入力画像に第１平滑化フィルタとは異なった第２平滑化フィルタを重畳して、次式
【数２】
2008244591.tif 000004
で示す第２平滑化処理画像ＬＰＦ＿Ｐ２（第２平滑化画像）を生成する。ここで、ＰＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における第２平滑化処理画像データを示し、ＴＬＰＦ＿Ｐ２（ｉ，ｊ）は、第２平滑化フィルタのフィルタ係数を示し、Ｘ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における入力画像の画像データを示し、ｋは、フィルタを施す横方向の画素範囲を示し、ｌは、フィルタを施す横方向の画素範囲を示す。
【００１６】
次に、除算器１６は、入力画像を第１平滑化処理画像ＬＰＦ＿Ｐ１で除算することにより、次式
【数３】
2008244591.tif 000005
で示す入力画像のコントラスト成分画像ＣＣを生成する。ここで、ＱＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における（入力画像の）コントラスト成分画像データを示す。
【００１７】
通常、平滑化フィルタ処理を行うと、原画像の低域空間周波数成分が抽出される。よって、原画像から低域空間周波数成分を減算すれば、高域空間周波数成分が求められることになる。しかし、本実施形態では減算ではなく除算を行っているため、低域空間周波数成分をその画面内での平均輝度と見なし、自画素との比、すなわちコントラストを求めていることになる。よって、除算後の画像をコントラスト成分画像と見なしている。
【００１８】
なお、対数データを扱う場合（入力画像と、第１平滑化処理画像ＬＰＦ＿Ｐ１の値を対数データで与え、コントラスト成分画像も対数値で生成したい場合）、対数法則より、次式
【数４】
2008244591.tif 000006
で示すように減算を行うことで、除算器１６が実現できる。
【００１９】
以後、同様に対数データで扱いたい場合は、対数法則に従い、除算は減算で、乗算は加算で行えばよい。
【００２０】
最後に、乗算器１８は、次式
【数５】
2008244591.tif 000007
で示すように、コントラスト成分画像ＣＣと第２平滑化処理画像ＬＰＦ＿Ｐ２を乗算してコントラスト伸張画像すなわち出力画像を生成する。ここで、Ｒ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）におけるコントラスト伸張処理後の画像データを示す。
【００２１】
本実施形態の画像処理装置１０においては、第１平滑化フィルタ処理部１２により抽出されたコントラスト成分と、第１平滑化フィルタ処理部１２とは異なる第２平滑化フィルタ処理部１４により抽出された照明成分の合成を行うため、入力画像とは異なった画像を出力することができる。
【００２２】
第１平滑化フィルタ処理部１２はコントラスト成分を抽出するための前処理を行う。第１平滑化フィルタ処理部１２が強い平滑化フィルタを用いると、除算器１６で多くのコントラスト成分が抽出される。例えば、第１平滑化フィルタ処理部１２が大きいカーネルを持つ平均値フィルタを用いると、小さいカーネルを持つ平均値フィルタを用いるよりも、除算器１６でコントラスト成分が抽出されやすくなる。
【００２３】
第２平滑化フィルタ処理部１４は照明成分を抽出するための処理を行う。第２平滑化フィルタ処理部１４がエッジ保存型の平滑化フィルタを用いると、ハロー現象が低減され、平坦部分はより平滑化され、エッジ部分は保存される。その結果、乗算器１８は、テクスチャやエッジ部分のコントラストが強調された画像を作成することが可能になる。
【００２４】
すなわち、目的の画像に応じて、照明成分とコントラスト成分の抽出をそれぞれ独立に行うことができる。
【００２５】
（第２の実施の形態）
図２は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００２６】
画像処理装置１０は、第１平滑化フィルタ処理部１２、第２平滑化フィルタ処理部１４、除算器１６、乗算器１８、ＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部２０から構成される。これら各部１２〜２０の機能は、コンピュータにプログラムを実行させることによっても実現できる。
【００２７】
ＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部２０は、第２平滑化フィルタ処理して得られた、第２平滑化処理画像ＬＰＦ＿Ｐ２に対して、映像信号レベルの変換（映像信号レベルの伸張又は圧縮）を行う。具体的には、例えばガンマ変換や、ヒストグラム平滑化などの処理を行う。ガンマ変換の様子を次式
【数６】
2008244591.tif 000008
に示す。ここで、ＰＴ＿ＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における画像処理（レベル変換）後の第２平滑化処理画像データを示し、αは、ＬＰＦ＿Ｐ２用重み係数を示し、ＰＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における第２平滑化処理画像データを示す。
【００２８】
ＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部２０により、例えば、入力画像のダイナミックレンジを圧縮したり、暗い画像を明るくしたり、入力画像内の一部の輝度レベルを変換させたりすることができる。
【００２９】
乗算器１８では、次式
【数７】
2008244591.tif 000009
に示すような出力画像が生成される。ここで、Ｒ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）におけるコントラスト伸張処理後の画像データを示し、ＰＴ＿ＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における画像処理（レベル変換）後の第２平滑化処理画像データを示し、ＱＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における（入力画像の）コントラスト成分画像データを示す。
【００３０】
本実施の形態にかかる画像処理装置１０のこれ以外の構成および処理は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１０の構成および処理と同様である。
【００３１】
本実施形態の画像処理装置１０においては、ダイナミックレンジ圧縮などの入力画像のレベル変換を行いながら、コントラストが強調された画像を作成することが可能になる。
【００３２】
（第３の実施の形態）
図３は、第３の実施形態にかかる画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００３３】
画像処理装置１０は、第１平滑化フィルタ処理部１２、第２平滑化フィルタ処理部１４、除算器１６、乗算器１８、ＣＣ用画像処理部２２から構成される。これら各部１２〜２２の機能は、コンピュータにプログラムを実行させることによっても実現できる。
【００３４】
ＣＣ用画像処理部２２は、コントラスト成分画像ＣＣに対して、映像信号レベルの変換（映像信号レベルの伸張又は圧縮）を行う。この様子を次式
【数８】
2008244591.tif 000010
に示す。ここで、ＱＴ＿ＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における画像処理（レベル変換）後のコントラスト成分画像データを示し、βは、ＣＣ用重み係数を示し、ＱＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における（入力画像の）コントラスト成分画像データを示す。
【００３５】
具体的には、次式
【数９】
2008244591.tif 000011
に示すような累乗計算を行い、コントラスト成分の強調を行う。ここで、ＱＴ＿ＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における画像処理（レベル変換）後のコントラスト成分画像データを示し、γは、ＣＣ用重み係数を示し、ＱＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における（入力画像の）コントラスト成分画像データを示す。
【００３６】
なお、ここでは累乗計算を使用した例を用いたが、その他、例えば乗算計算を行っても良い。
【００３７】
ＣＣ用画像処理部２２により、さらにコントラストを強調することができる。
【００３８】
乗算器１８では、次式
【数１０】
2008244591.tif 000012
に示すような出力画像が生成される。ここで、Ｒ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）におけるコントラスト伸張処理後の画像データを示し、ＰＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における第２平滑化処理画像データを示し、ＱＴ＿ＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における画像処理（レベル変換）後のコントラスト成分画像データを示す。
【００３９】
第３の実施の形態にかかる画像処理装置１０のこれ以外の構成および処理は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１０の構成および処理と同様である。
【００４０】
本実施形態の画像処理装置１０においては、さらにコントラストの強調された画像を生成することができる。
【００４１】
（第４の実施の形態）
図４は、第４の実施形態にかかる画像処理装置１０の機能構成を示すブロック図である。
【００４２】
画像処理装置１０は、第１平滑化フィルタ処理部１２、第２平滑化フィルタ処理部１４、除算器１６、乗算器１８、ＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部２０、ＣＣ用画像処理部２２から構成される。これら各部１２〜２２の機能は、コンピュータにプログラムを実行させることによっても実現できる。
【００４３】
ＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部２０は、第２平滑化フィルタ処理して得られた、第２平滑化処理画像ＬＰＦ＿Ｐ２に対して、映像信号レベルの変換（映像信号レベルの伸張又は圧縮）を行う。具体的には、例えばガンマ変換などの処理を行う。この様子を上述の（５）式に示す。
【００４４】
ＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部２０により、例えば、入力画像のダイナミックレンジを圧縮したり、暗い画像を明るくしたり、入力画像内の一部の輝度レベルを変換させたりすることができる。
【００４５】
ＣＣ用画像処理部２２は、コントラスト成分画像ＣＣに対して、映像信号レベルの変換（映像信号レベルの伸張又は圧縮）を行う。この様子を上述の式（７）に示す。具体的には、例えば、上述の式（８）に示すような累乗計算を行い、コントラスト成分の強調を行う。
【００４６】
ＣＣ用画像処理部２２により、さらにコントラストを強調することができる。
【００４７】
乗算器１８では、次式
【数１１】
2008244591.tif 000013
に示すような出力画像が生成される。ここで、Ｒ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）におけるコントラスト伸張処理後の画像データを示し、ＰＴ＿ＬＰＦ＿Ｐ２（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における画像処理（レベル変換）後の第２平滑化処理画像データを示し、ＱＴ＿ＣＣ（ｘ，ｙ）は、画素位置（ｘ，ｙ）における画像処理（レベル変換）後のコントラスト成分画像データを示す。
【００４８】
第４の実施の形態にかかる画像処理装置１０のこれ以外の構成および処理は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置１０の構成および処理と同様である。
【００４９】
本実施形態の画像処理装置１０においては、ダイナミックレンジの圧縮などの入力画像のレベル変換を行いながら、さらにコントラストの強調された画像を生成することができる。
【００５０】
（第５の実施の形態）
第５の実施の形態は、第１平滑化フィルタ処理部１２と、第２平滑化フィルタ処理部１４に関するものである。
【００５１】
ハロー現象を発生させず、コントラストが強調され、ノイズが低減できる理想的なフィルタの組み合わせについて考える。
【００５２】
理想的な照明成分抽出用のフィルタ（第２平滑化フィルタ）は、ハロー現象を発生させずに、ノイズを除去するフィルタである。例えば、エッジ保存型の非線形の平滑化フィルタを用いることができる。エッジ保存型の非線形の平滑化フィルタは、予め定められた条件より大きい輝度変化を通過させて、予め定められた条件より小さい輝度変化を除去する。換言すれば、エッジ保存型の非線形の平滑化フィルタは、所定の条件より強いエッジを残して、所定の条件より弱いエッジを選択的に平滑化する。
【００５３】
エッジ保存型の非線形の平滑化フィルタには、イプシロンフィルタや、メディアンフィルタを代表としたランクオーダーフィルタや、アルファトリムド平均値フィルタや、ロバスト推定などの順序統計に基づくフィルタや、バイラテラルフィルタ、トリラテラルフィルタなどがある。
【００５４】
ここでは、エッジ保存型の非線形の平滑化フィルタとして、前述のイプシロンフィルタを用いた例を用いて説明を行う。
【００５５】
イプシロンフィルタは、フィルタ処理を行うブロックの中心画素と周辺の画素の信号レベルでの絶対値差分を求め、その差分値がある閾値（以下、ε値と呼ぶ）以下の場合は周辺画素の値を保持し、閾値より大きい時は周辺画素の値を中心の画素の値に置き換える。
【００５６】
図５では注目画素（中心画素）がグレーであり、周辺画素が白、またはグレー、または黒になっており、黒またはグレーの周辺画素と中心画素の差分値はε値以下であり、白の周辺画素と中心画素の差分値はε値より大きい例である（図５（ａ））。この場合、白の画素は中心のグレーの画素値に置き換えられてから（図５（ｂ））、５×５の平滑化処理が行われる。
【００５７】
イプシロンフィルタはエッジを保存しつつ、小信号ノイズ（またはガウスノイズ）を除去する性質がある。
【００５８】
図９に示す一般的な手法において、このイプシロンフィルタを用いて、入力画像から照明成分を抽出した場合、エッジ成分が照明成分として抽出されるため、コントラスト成分にはエッジ成分は含まれず、エッジ以外のコントラスト（テクスチャ）成分が得られている。
【００５９】
そのため、照明成分の圧縮を行った場合、エッジ成分まで圧縮されてしまう。また、照明成分の圧縮を行わずに、コントラスト成分との合成を行った場合、入力画像と同じ画像が出力される。
【００６０】
次に、理想的なコントラスト成分抽出用のフィルタ（第１平滑化フィルタ）は、よりコントラスト成分が抽出できるフィルタである。例えば、線形の低域通過フィルタを用いることができる。ここでは、低域通過フィルタとして、平均値フィルタを用いた例を用いて説明を行う。図６に平均値フィルタのフィルタ係数例を示す。
【００６１】
コントラスト成分抽出用に使用するフィルタは、なるべくカーネルサイズが小さく、より平滑化が行えるフィルタであることが好ましい。より平滑化されたフィルタを用いてコントラスト成分を抽出することにより、画像に含まれるテクスチャ成分をより抽出することが可能となり、より質感のある画像を生成することが可能になる。
【００６２】
ここで、第１平滑化フィルタ処理部１２（コントラスト成分抽出用フィルタ）に線形フィルタである平均値フィルタ、第２平滑化フィルタ処理部１４（照明成分抽出用フィルタ）にエッジ保存型の非線形フィルタであるイプシロンフィルタを用いた場合を考える。
【００６３】
この場合、第２及び第４の実施の形態において、照明成分の圧縮（すなわちＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部２０で、映像信号レベル圧縮のレベル変換）を行った場合、照明成分で抽出されたエッジ成分は圧縮されてしまうが、コントラスト成分では、より多くのエッジ成分（コントラスト）が抽出されているため、照明成分の圧縮を行っても、ハロー現象を発生し難く、画像のエッジ成分を保持し、場合によっては、さらにコントラスト成分の強調された画像を作成することができる。
【００６４】
また、照明成分の圧縮を行なわなかった場合（すなわち圧縮以外のレベル変換を行った場合）は、ハロー現象が発生し難く、よりコントラスト成分の強調された画像を作成することができる。
【００６５】
また、第１の実施の形態においては、入力画像がそのまま出力されるのではなく、ハロー現象も発生せず、よりコントラストが強調され、小信号ノイズの低減された画像が出力可能である。
【００６６】
また、第３の実施の形態においては、ハロー現象が発生し難く、さらにコントラストの強調された視認性の良い画像を出力することが可能である。
【００６７】
（第６の実施の形態）
第６の実施の形態は、第１平滑化フィルタ処理部１２と、第２平滑化フィルタ処理部１４に関するものである。
【００６８】
本実施の形態の場合、第１平滑化フィルタ処理部１２及び第２平滑化フィルタ処理部１４は、いずれも線形の低域通過フィルタであり、第２平滑化フィルタ処理部１４は第１平滑化フィルタ処理部１２よりも高い周波数成分まで通過させる。
【００６９】
第１平滑化フィルタ処理部１２と第２平滑化フィルタ処理部１４が共に線形フィルタの場合も、前述のとおり、第１平滑化フィルタ処理部１２で用いるフィルタは、除算器１６がより多くのコントラスト成分を抽出できるようにするフィルタであることが好ましく、なるべくフィルタのカーネルサイズは大きい方が良い。
【００７０】
また、第２平滑化フィルタ処理部１４で用いるフィルタは、よりエッジ成分を保存しながら、平滑化の行えるフィルタが好ましい。
【００７１】
よって、例えば、第１平滑化フィルタ処理部１２に図６に示すような係数例を持った平均化フィルタを使用し、第２平滑化フィルタ処理部１４には、中心画素に重率を多く割り当てた図８に示すような係数例をもったガウシアンフィルタを用いる。
【００７２】
また、第１平滑化フィルタ処理部１２と、第２平滑化フィルタ処理部１４の両方にガウシアンフィルタを用いる場合、第１平滑化フィルタ処理部１２の方には、より周辺画素にも重率を割り当てた係数を持つフィルタを用い、第２平滑化フィルタ処理部１４の方には、より中心画素に重率を多く割り当てた係数を持つフィルタを用いる。
【００７３】
また、第１平滑化フィルタ処理部１２と、第２平滑化フィルタ処理部１４の両方に平均値フィルタを用いる場合、第１平滑化フィルタ処理部１２の方にカーネルサイズの大きな方のフィルタを用い、第２平滑化フィルタ処理部１４の方には、カーネルサイズの小さい方のフィルタを用いる。
【００７４】
このように、第１平滑化フィルタ処理部１２の方に、より平滑化の行えるフィルタ、第２平滑化フィルタ処理部１４の方に、よりエッジ成分の保存できるフィルタを採用することにより、より好ましい画像を作成できる。
【００７５】
（第７の実施の形態）
第７の実施の形態は、第１平滑化フィルタ処理部１２と、第２平滑化フィルタ処理部１４に関するものである。
【００７６】
第１平滑化フィルタ処理部１２と第２平滑化フィルタ処理部１４が共に非線形フィルタの場合も、前述のとおり、第１平滑化フィルタ処理部１２で用いるフィルタは、よりコントラスト成分を抽出しやすくできるフィルタが好ましく、なるべくフィルタのカーネルサイズは大きい方が良い。
【００７７】
また、第２平滑化フィルタ処理部１４で用いるフィルタは、よりエッジ成分を保存しながら、平滑化の行えるフィルタが好ましい。
【００７８】
例えば、第１平滑化フィルタ処理部１２と、第２平滑化フィルタ処理部１４の両方にイプシロンフィルタを用いる場合、第１平滑化フィルタ処理部１２の方に、ε閾値の値の大きいフィルタを用い、第２平滑化フィルタ処理部１４の方に、ε閾値の値の小さいフィルタを用いる。
【００７９】
このように、第１平滑化フィルタ処理部１２の方に、より平滑化の行えるフィルタ、第２平滑化フィルタ処理部１４の方に、よりエッジ成分の保存できるフィルタを採用することにより、より好ましい画像を作成できる。
【００８０】
（第８の実施の形態）
図７に、第８の実施形態に係る画像処理装置１０を示す。
【００８１】
合成画像は、照明成分画像とコントラスト成分画像の乗算によって生成するが、照明成分画像の画像データが大きく、かつ、コントラスト成分画像の画像データも大きい場合は、表示デバイスで表現可能な最大レベルより大きくなってしまう。
【００８２】
この場合、簡単には、表示可能な最大レベル（例えば２５５）以上となる合成画像の画像データは、２５５に置き換える。一方、照明成分画像の画像データが小さく、かつ、コントラスト成分画像の画像データも小さい場合は、合成画像の画像データが０となる。
【００８３】
このように合成画像において０または２５５以上にデータが偏る場合は、黒つぶれあるいは白つぶれとなってしまう。
【００８４】
この問題を解決するためには、例えば合成画像において、ヒストグラム平滑化処理を行うことが有効となる。ヒストグラム平滑化処理はレベル変換処理部２４で行う。
【００８５】
このように、合成画像に対して、レベル変換処理を行うことによって、黒つぶれあるいは白つぶれを低減した画像を作成できる。
【００８６】
なお、上述の実施の形態は一例であって、本発明を限定するものではない。例えば、図７における各部１８及び２４の機能は、コンピュータにプログラムを実行させることによっても実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の第１の実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第３の実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第４の実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図５】イプシロンフィルタによるフィルタ処理を示す説明図である。
【図６】平均化フィルタの係数例を示す説明図である。
【図７】本発明の第８の実施の形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】ガウシアンフィルタの係数例を示す説明図である。
【図９】一般的な画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８８】
１０  画像処理装置
１２  第１平滑化フィルタ処理部
１４  第２平滑化フィルタ処理部
１６  除算器
１８  乗算器
２０  ＬＰＦ＿Ｐ２用画像処理部
２２  ＣＣ用画像処理部
２４  レベル変換処理部
【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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