(57)【要約】【課題】デジタル画像の処理システムを提供する。【解決手段】このシステムは、デジタル画像のソース２２０と、画像メモリ２０２と、デジタル画像のガンマを予め規定したテストガンマ値のセットから選択した新しいガンマ値に変換するガンマ変換モジュール２２２と、ガンマ変換画像の第１及び第２のパラメータを測定する画像評価モジュール２０４、２０６及び２０８と、画像評価モジュールから受け取った第１及び第２のパラメータとこれらのパラメータの予め規定した関数に基づいて画質値を計算する画質関数計算モジュールと、使用するテストガンマ値を設定し、各テストガンマ値の画質値を記録し、予め規定したテストガンマ値のセットに含まれるテストガンマ値を全て評価したと判断すると最良の画質値を有するガンマ値を用いて画像をプリントするようにガンマ値をプリンタに送る制御モジュール２１２と、を含む。【選択図】図２
2008118641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）プリントするデジタル画像を受け取ることと、
（ｂ）目標ガンマ値の所定のセットのうち１つの目標ガンマ値を選択することと、
（ｃ）ガンマが前記目標ガンマ値の所定のセットのうち１つの目標ガンマ値と等しくなるように前記デジタル画像を変換することと、
（ｄ）変換した前記デジタル画像の少なくとも第１の画像パラメータの測定を含む第１の画像評価テストをその変換画像に適用することと、
（ｅ）変換した前記デジタル画像の少なくとも第２の画像パラメータの測定を含む第２の画像評価テストをその変換画像に適用することであって、前記第２の画像パラメータが前記第１の画像パラメータと異なる第２の画像評価テストを前記変換画像に適用することと、
（ｆ）前記第１の画像パラメータ及び前記第２の画像パラメータの値を用いて予め規定した関数を使用して画像の品質尺度を計算することと、
（ｇ）前記目標ガンマ値の所定のセットに含まれる前記目標ガンマ値の各々に対してステップ（ｃ）からステップ（ｆ）を繰り返すことと、
（ｈ）前記品質尺度の最良値を有する目標ガンマ値を選択することと、
（ｉ）選択した前記目標ガンマ値を用いて前記画像をプリントすることと、
を含むデジタル画像の処理方法。
【請求項２】
（ａ）デジタル画像のソースと、
（ｂ）前記デジタル画像のソースに接続された画像メモリと、
（ｃ）前記画像メモリに接続されたガンマ変換モジュールであって、記憶した前記デジタル画像のガンマを予め規定したテストガンマ値のセットから選択した新しいガンマ値に変換する、ガンマ変換モジュールと、
（ｄ）前記ガンマ変換モジュールに接続された画像評価モジュールであって、ガンマを変換した前記画像の第１のパラメータを測定し、そのガンマ変換画像の第２のパラメータを測定し、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータが互いに異なる、画像評価モジュールと、
（ｅ）前記画像評価モジュールから前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータのパラメータ値を受け取り、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータ、ならびに該パラメータの予め規定した関数に基づいて画像の品質尺度を計算する画質関数計算モジュールと、
（ｆ）前記画像メモリ、前記ガンマ変換モジュール、前記画像評価モジュール及び前記画質関数モジュールに接続された制御モジュールであって、使用する前記テストガンマ値を設定し、各テストガンマ値の前記画像の品質尺度を記録し、前記予め規定したテストガンマ値のセットに含まれる前記テストガンマ値を全て評価したと判断すると最良の前記画像の品質尺度を有するガンマ値を用いて前記画像をプリントするように前記ガンマ値をプリンタに送る、制御モジュールと、
を含む画像処理システム。
【請求項３】
プリンタに関連する画像処理システムであって、
デジタル画像のソースと、
前記デジタル画像のソースに接続され、デジタル画像を記憶する画像メモリと、
前記画像メモリに接続されたガンマ変換モジュールであって、記憶した前記デジタル画像のガンマを予め定義したテストガンマ値の集合から選択した新しいガンマ値に変換する、ガンマ変換モジュールと、
前記ガンマ変換モジュールに接続された画像評価モジュールであって、ガンマを変換した前記画像の第１のパラメータ及び第２のパラメータを測定し、該第１のパラメータ及び第２のパラメータが互いに異なる、画像評価モジュールと、
前記画像評価モジュールから前記パラメータ値を受け取り、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータ、ならびに該パラメータの予め定義した関数に基づいて画質値を計算する画質関数計算モジュールと、
前記画像メモリ、前記ガンマ変換モジュール、前記画像評価モジュール及び前記画質関数モジュールに接続された制御マイクロプロセッサであって、使用する前記テストガンマ値を設定し、各テストガンマ値の前記画質関数の値を記憶し、前記予め定義したテストガンマ値の集合に含まれる前記テストガンマ値を全て評価したと判断すると最良の画質値を有するガンマ値を用いて前記画像をプリントするように前記ガンマ値をプリンタに送る、制御マイクロプロセッサと、
を含む前記画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
デジタル画像の処理方法及び装置、より詳細には、デジタルカメラから生じ、デジタルカメラにおいて前処理されたデジタル画像の外観の改善に有効な方法及び装置が開示される。
【背景技術】
【０００２】
最近、主にデジタルカメラが普及したためにデジタル画像がよく使われている。デジタル画像のプリントの際は、プリントされる画像の外観を良くするために何らかの自動処理に頼るのが一般的である。このような自動補正システムは、画像がデジタルカメラによって既に処理されていると処理を怠る場合がある。
【０００３】
画像の再現によくある問題は、デジタルファイル内の色空間の定義とシーンデータの実際の色空間との不整合である。この不整合は、後処理や様々な他の理由によって生じうる。最も明らかな不整合は色空間座標のガンマ(gamma)の不整合である。例えばプリントにはガンマ＝１でディスプレイにはガンマ＝１．８というように異なるガンマを意図的に用いるデバイスもあれば、シーンの内容や照明設定に基づいて異なった有効ガンマを用いるデバイスもある。
【特許文献１】米国特許第５，４１４，５３８号明細書
【特許文献２】米国特許第５，５８１，３７０号明細書
【特許文献３】米国特許第６，１９２，１４９Ｂ１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
デジタルカメラによって処理された画像を自動的に改善することのできる方法及び装置を本明細書に述べる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
デジタル画像の処理方法が本明細書の実施の形態に開示される。この方法は、（ａ）プリントするデジタル画像を受け取ることと、（ｂ）目標ガンマ値の所定のセットのうち１つの目標ガンマ値を選択することと、（ｃ）ガンマが前記目標ガンマ値の所定のセットのうち１つの目標ガンマ値と等しくなるように前記デジタル画像を変換することと、（ｄ）変換した前記デジタル画像の少なくとも第１の画像パラメータの測定を含む第１の画像評価テストをその変換画像に適用することと、（ｅ）変換した前記デジタル画像の少なくとも第２の画像パラメータの測定を含む第２の画像評価テストをその変換画像に適用することであって、前記第２の画像パラメータが前記第１の画像パラメータと異なる第２の画像評価テストを前記変換画像に適用することと、（ｆ）前記第１の画像パラメータ及び前記第２の画像パラメータの値を用いて予め規定した関数を使用して画像の品質尺度を計算することと、（ｇ）前記目標ガンマ値の所定のセットに含まれる前記目標ガンマ値の各々に対してステップ（ｃ）からステップ（ｆ）を繰り返すことと、（ｈ）前記品質尺度の最良値を有する目標ガンマ値を選択することと、（ｉ）選択した前記目標ガンマ値を用いて前記画像をプリントすることと、を含む。
【０００６】
また、画像処理システムが本明細書の実施の形態に開示される。このシステムは、（ａ）デジタル画像のソースと、（ｂ）前記デジタル画像のソースに接続された画像メモリと、（ｃ）前記画像メモリに接続されたガンマ変換モジュールであって、記憶した前記デジタル画像のガンマを予め規定したテストガンマ値のセットから選択した新しいガンマ値に変換する、ガンマ変換モジュールと、（ｄ）前記ガンマ変換モジュールに接続された画像評価モジュールであって、ガンマを変換した前記画像の第１のパラメータを測定し、そのガンマ変換画像の第２のパラメータを測定し、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータが互いに異なる、画像評価モジュールと、（ｅ）前記画像評価モジュールから前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータのパラメータ値を受け取り、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータ、ならびに該パラメータの予め規定した関数に基づいて画像の品質尺度を計算する画質関数計算モジュールと、（ｆ）前記画像メモリ、前記ガンマ変換モジュール、前記画像評価モジュール及び前記画質関数モジュールに接続された制御モジュールであって、使用する前記テストガンマ値を設定し、各テストガンマ値の前記画像の品質尺度を記録し、前記予め規定したテストガンマ値のセットに含まれる前記テストガンマ値を全て評価したと判断すると最良の前記画像の品質尺度を有するガンマ値を用いて前記画像をプリントするように前記ガンマ値をプリンタに送る、制御モジュールと、を含む。
【０００７】
更に、画像処理システムが本明細書の実施の形態に開示される。このシステムは、デジタル画像のソースと、前記デジタル画像のソースに接続され、デジタル画像を記憶する画像メモリと、前記画像メモリに接続されたガンマ変換モジュールであって、記憶した前記デジタル画像のガンマを予め定義したテストガンマ値の集合から選択した新しいガンマ値に変換する、ガンマ変換モジュールと、前記ガンマ変換モジュールに接続された画像評価モジュールであって、ガンマを変換した前記画像の第１のパラメータ及び第２のパラメータを測定し、該第１のパラメータ及び第２のパラメータが互いに異なる、画像評価モジュールと、前記画像評価モジュールから前記パラメータ値を受け取り、前記第１のパラメータ及び前記第２のパラメータ、ならびに該パラメータの予め定義した関数に基づいて画質値を計算する画質関数計算モジュールと、前記画像メモリ、前記ガンマ変換モジュール、前記画像評価モジュール及び前記画質関数モジュールに接続された制御マイクロプロセッサであって、使用する前記テストガンマ値を設定し、各テストガンマ値の前記画質関数の値を記憶し、前記予め定義したテストガンマ値の集合に含まれる前記テストガンマ値を全て評価したと判断すると最良の画質値を有するガンマ値を用いて前記画像をプリントするように前記ガンマ値をプリンタに送る、制御マイクロプロセッサと、を含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下に示す図面は、種々の実施の形態を例示するためのものにすぎず、限定するとみなすものではない。
【０００９】
本明細書に述べる方法によって用いられる方策は、画像を改善する方法の識別に基づいている。例えばデジタルカメラによって画像が前処理されていると公知の方法ではうまくいかない場合があるため、本発明の実施の形態は画像に適したガンマ値をより効果的に識別するために方法の組み合わせを用いる。この識別を行うために、いくつかの異なったガンマテスト値を用いて画像を変換し、これらの値の各々にいくつかの改善方法を適用する。各方法に対し、画像の改善度を示す１つ以上のパラメータを、その方法を用いて計算する。各ガンマテスト値に対し、いくつかの方法からのパラメータを組み合わせてそのガンマ値の品質尺度を生成する。テストガンマ値のセットを全て試した後、最良の品質尺度のガンマ値を画像の再現に適切なガンマとして選択する。
【００１０】
図１はデジタル画像の処理方法を示すフローチャートである。この方法は、画像のプリント版の外観を最大限に改善するガンマの最適値を自動的に見出そうと試みる。この方法は、説明する処理を施す前に、例えばデジタルカメラによって何らかの方法で以前に処理された画像にとりわけ有効である。
【００１１】
図１を参照すると、ステップＳ１０２では、試験ガンマ値（目標ガンマ値）のセット（複数の試験ガンマ値で構成される集まり）を規定する。この試験ガンマ値のセットは、通常のプリント状況で期待される値の範囲をカバーする。この試験ガンマ値のセットはさほど大きくなくてよく、約１．０乃至３．０の範囲の適当に間隔をとった値で十分である。例えば、ガンマ＝｛１．０，１．４，１．８｝を含む試験ガンマ値のセットは殆どのニーズには十分である。処理対象の画像と画像に関連するプリンタの範囲が更に大きな値をサポートできる場合は、必要であれば２．０及び２．２を含むガンマ値を加えてもよい。試験ガンマ値のセットの規定は、説明する方法の実施の初めに１度行えば十分である。
【００１２】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で規定した試験ガンマ値のセットの中の１つに等しいテストガンマ値を設定することで処理を開始する。ステップＳ１０６では、選択した試験ガンマ値を用いて画像を新しいガンマに変換する。この変換を下記の式によって説明する。
【００１３】
【数１】
2008118641.tif 000003
【００１４】
式中、Ｉｉｎは入力画素値、Ｉｏｕｔは変換後に生じた画素値、そしてγはテストのために選択したガンマの値である。
【００１５】
以後の処理は全てこの変換画像を用いて行う。
【００１６】
ステップＳ１０８では、テストガンマ値を用いた画像変換の影響を評価することによってプロセスが続く。画像変換の影響を多数の方法で評価することができる。一般に、このプロセスの目的は、１つ以上の画像パラメータを評価して適切に処理された画像と比較することである。これらのパラメータの一部としては、例えば、画素値の範囲、画像の全体的なコントラスト、画像の有効輝度及び有効彩度を用いた画像ガンマの直接的な尺度、又は他のテストを挙げることができる。
【００１７】
ステップＳ１１０では、第２の画像評価テストを行うことによってプロセスが続く。この第２のテストはステップＳ１０８と同一の試験ガンマ値のセットから生じることができるが、選択された第１の評価テストとは異なるべきである。より具体的には、テストするパラメータはテストの各々において意図的に異なっている。
【００１８】
必要に応じて行うステップＳ１１２では、プロセスはガンマ変換画像の更なる画像パラメータを評価し続けることができる。実際には、正しいガンマ値を明確に示す画像パラメータを識別するには約４つの異なる評価テストが十分であると考えられる。
【００１９】
ステップＳ１１４では、これらのテストから決定した、関連するパラメータを組み合わせて変換画像の品質尺度を生成する。このような品質尺度は、ガンマ変換画像が理想的な画像のパラメータにどのくらい近いかを測定するように意図されたものである。ステップＳ１０８乃至ステップＳ１１２からの画像評価パラメータの予め定義した関数を用いて画質の尺度を計算する。画像の品質尺度を、使用した試験ガンマ値と一緒にメモリに記憶する。
【００２０】
ステップＳ１１６は、ステップＳ１０６乃至ステップＳ１１４を試験ガンマ値のセットの全てに対して行ったかを確認する。行っていない場合、プロセスはステップＳ１１８に続き、次の試験ガンマ値をセットから選択し、評価・品質尺度生成プロセスを繰り返す。
【００２１】
目標ガンマ値のセットの要素の各々を用いて評価プロセスを行った場合は、ステップＳ１１６からステップＳ１２０に進む。このステップでは、生成した品質尺度のセット（複数の品質尺度で構成される集まり）を調べ、これらのセットから、最も大きな値即ち最良の値の品質尺度を有するガンマ値を選択する。次に、例えばステップＳ１２２の後続の画像の処理又はレンダリングにこのガンマ値を用い、選択したガンマ値を用いて画像をプリントする。
【００２２】
図２を参照すると、前述のプロセスの態様の実施に好適な装置と、特に画像のプリントに用いるガンマの適切な値を識別できる装置のブロック図が示されている。評価段階の際に使用するために入力画像２２０を画像メモリ２０２に記憶する。目標ガンマ値のセットを制御ユニット２１２に記憶する。制御ユニット２１２は、プリンタを作動させる制御マイクロプロセッサ上で動くソフトウェアエレメントでもよいし、高度に集積された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として実施してもよい。
【００２３】
制御ユニット２１２は目標ガンマ値をガンマ変換ユニット２２２に送る。このユニットは、出力時の画像のガンマ値が目標ガンマ値に等しくなるように画像を変換する。次に、ガンマ変換画像を多数の画像評価ユニット（ここでは２０４、２０６及び２０８で示す）に送る。画像評価ユニットの各々は画像の１つ以上のパラメータを計算し、これらのパラメータを記憶して理想的な画像の特性値と比較する。これらの特性値は、例えば、画像の画素値の階調範囲や全体的な画像コントラストを含むことができる。
【００２４】
各画像評価ユニットの出力を、信号経路２１０ａ、２１０ｂ及び２１０ｃを介して制御ユニット２１２に送る。制御ユニット２１２は目標ガンマの品質尺度を計算する。各画像評価テストを特徴づけ、例えば制御ユニット２１２上のソフトウェアエレメントとして実施可能なパラメータの関数として品質尺度を設定することができる。
【００２５】
次に、制御ユニット２１２は他の目標ガンマ値を用いて評価プロセスに再び指令を出し、所望のガンマ値を全て評価するまで各ガンマ値の品質尺度を記憶する。次に、制御ユニット２１２は、最も大きな値の画質関数を有するガンマ値を最適なガンマ値として選択し、この最適ガンマ値を制御信号２１８を介してプリンタに送る。あるいは、制御ユニット２１２は最適ガンマ値を用いて画像を変換し、この変換画像をプリンタに送ることができる。
【００２６】
後述する画像評価テストの詳細を述べるにあたって、画像が三成分輝度−クロミナンス空間（a three component luminance−chrominance space）で構成されているとテストはより効果的になる。この空間を、例えば「ゼロックスカラー符号化基準(Xerox Color Encoding Standard)」（ＸＮＳＳ２８９００５、１９８９年）に記載のＸｅｒｏｘ  ＹＥＳ空間としてもよい。例えばＬ＊ａ＊ｂ＊など、他の三色空間を使用することもできる。入力画像がこのような空間にない場合は、後述する画像評価テストのいずれかを実行する前に画像を三成分空間に変換すると想定する。残りの例に関しては、この空間をＸｅｒｏｘ  ＹＥＳとして特徴づけると想定する。
【００２７】
実施するサブテストの数を決定する際に、より多くのテストを加えることによってもたらされる改善の程度と、余分なテストを行うためにかかる余分な計算費用とのバランスをうまくとらなくてはならない。約４つのサブテストによってバランスがうまくとれることが見出されており、これらのテストはこれまでの画像の評価及び改善方法に基づいている。
【００２８】
第１のサブテストは、画像の全体的な露光品質に関連するパラメータを得るために画像を評価する。ここで述べる評価方法は、最初に米国特許第５，４１４，５３８号に記載されたものである。この評価は画像のヒストグラムＨ（Ｉ）を生成することによって開始し、次にヒストグラム内の露光値の範囲を評価してこの範囲が露光状態の良い画像に求められる範囲に対応するかを確認する。画像のヒストグラムを生成し、次に画像の色の最も暗い(dark)レベルと最も明るい（light）レベルを予め選択した閾値と比較する。ヒストグラムのいずれかの極値における偏差によってこのプロセスが誤った方向に導かれないことを確実にするために、画像の中央の９０％をカバーする範囲とヒストグラムの全範囲に対してこのプロセスを繰り返す。１００％テストと９０％テストには異なる閾値レベルがあってもよいし、閾値レベルは同じでもよい。
【００２９】
各範囲に対して４つのケースが生じうる。
【００３０】
【表１】
2008118641.tif 000004
【００３１】
表において、Ｉｌｉｇｈｔはヒストグラム内の最も明るいレベルであり、Ｔｌｉｇｈｔは最も明るい値の閾値である。同様に、Ｉｄａｒｋはヒストグラム内の最も暗いレベルであり、Ｔｄａｒｋは対応する暗さの閾値である。
【００３２】
米国特許第５，４１４，５３８号から抜粋した図３は典型的なヒストグラムを示している。Ｉｄａｒｋ及びＩｌｉｇｈｔの値と閾値Ｔｄａｒｋ及びＴｌｉｇｈｔの値が示されている。示されるヒストグラムでは、ＩｄａｒｋはＴｄａｒｋよりも大きいため、この画像は所望の強度範囲を下回る範囲を用いている。よって、ガンマを変更してＩｄａｒｋをＴｄａｒｋに移動することでこの画像を改善することができる。同様に、ＩｌｉｇｈｔがＴｌｉｇｈｔを下回る画像は、ガンマ変換を適用して最も明るいピクセルをＴｌｉｇｈｔに移動させることで改善可能である。
【００３３】
応答００は、良好な画像、即ち全露光範囲を利用した画像の特性を示している。応答１１は、開示される方法による補正の対象とならない問題を有する画像を示している。応答０１又は１０は、暗すぎる（応答０１）か又は明るすぎる（応答１０）画像を示している。これら２つのケースでは、ヒストグラム内の最も暗い（又は最も明るい）値を対応する閾値に変換するガンマの値を得る。例えば、Ｔｄａｒｋを暗さの閾値とし、Ｉｄａｒｋをヒストグラムからの暗さの値とした場合、ガンマ値は下記の式によって示される。
γ＝Ｉｎ（Ｔｄａｒｋ／２５５）／Ｉｎ（Ｉｄａｒｋ／２５５）‥‥式２
【００３４】
この評価は全ヒストグラムとヒストグラムの９０％中央の双方に適用され、これらはそれぞれγ１００とγ９０の値を生じる。
【００３５】
第２のサブテストは、画像の全体的なコントラストを調節することによって改善可能な画像を検出するようにデザインされたテストから生じる。用いることのできる１つの評価方法は、最初に米国特許第５，５８１，３７０号に詳しく記載されたものである。この評価では、サブサンプリングしてＹＥＳに変換した画像を２つの同様の並行プロセスにおいて評価する。まず、画像全体のヒストグラムを計算し、ヒストグラムの分散(variance)を計算する。この分散は下記の式によって示される。
Ｖ＝ｃ＊Σ（Ｈ（Ｉ）−Ｈｂａｒ）２ ‥‥式３
式中、Ｃは適切な規格化定数、Ｈ（Ｉ）は点Ｉにおけるヒストグラムの値、そしてＨｂａｒは全ヒストグラムの平均値である。
【００３６】
この分散は画像のコントラストの尺度である。小さな値は低コントラストの画像に対応し、大きな値は高コントラストの画像に対応する。
【００３７】
次に、画像をＮ個の個別の領域に分割し、各領域のヒストグラムとその分散を個別に評価することにより、この評価プロセスを類似した方法で拡張する。各局所的ヒストグラムの分散を大域分散と比較し、ある一定の値×大域ヒストグラムよりも小さい局所的ヒストグラムの数を数える。一定の値は約２であることがわかっている。即ち、大域ヒストグラムの分散の２倍未満である局所的ヒストグラム全てに印をつける。よって、この評価手順の出力は、大域分散値と、この比較基準内に入る局所的ヒストグラムの数である。
【００３８】
米国特許第５，５８１，３７０号から抜粋した図４は、１６のサブ領域に分割した画像の略図を示している。各領域のヒストグラムを個別に計算し、各サブ領域のヒストグラムの平均及び分散を計算する。
【００３９】
第３のサブテストは更に直接的なγ検出プロセスから生じる。用いる評価方法は、最初に米国特許第６，１９２，１４９Ｂ１号に詳しく記載されたものである。この評価では、サブサンプリングした画像をいわゆる「有効輝度」及び「有効彩度」に更に変換した。米国特許第６，１９２，１４９Ｂ１号に記載のように、この変換を達成することのできるアルゴリズムは以下の通りである。
有効彩度＝ｍａｘ（ｒ，ｇ，ｂ）−ｍｉｎ（ｒ，ｇ，ｂ）−１／２
＋｜１／２−ｍｉｄ（ｒ，ｇ，ｂ）｜  ‥‥式４
有効輝度＝１／２＊［ｍａｘ（ｒ，ｇ，ｂ）＋ｍｉｎ（ｒ，ｇ，ｂ）］‥‥式５
式中、ｍａｘ（ｒ，ｇ，ｂ）はｒ，ｇ，ｂトリプレットの各々の最大値であり、ｍｉｎ（ｒ，ｇ，ｂ）はｒ，ｇ，ｂトリプレットの各々の最小値であり、ｍｉｄ（ｒ，ｇ，ｂ）はｒ，ｇ，ｂトリプレットの各々の中央値である。
【００４０】
続いて、有効輝度対有効彩度の交差プロットを形成し、次にこの交差プロットから累積ヒストグラムを得る。累積ヒストグラムを約８乃至１０の少数のセグメントに分割する。このようにして得た累積ヒストグラムを下記の形式の閾値ラインと比較する。
Ｈ＝（有効輝度−３２）／２５５‥‥式６
【００４１】
画像に対して想定した目標よりもガンマ値が大きい画像のヒストグラムは多くのバンドに関して閾値ラインを下回り、想定した目標よりもガンマ値が小さい画像では反対のことが生じる、といった原理がこの比較の裏にある。本実施の形態では、最も低い輝度バンドと最も高い輝度バンドを取り除き、閾値ラインを下回るバンドの数を数える。この総計を後述する画像評価関数に用いる。
【００４２】
図５、図６も米国特許第６，１９２，１４９Ｂ１号から抜粋したものであり、生じうるヒストグラムバンド対閾値ラインのプロットをいくつか示している。図５（Ａ）及び図５（Ｂ）はバンドの殆どが閾値ラインを上回ったヒストグラムを示しており、テストしている目標ガンマ値はこの画像には小さすぎることを示している。同様に、図６（Ａ）及び図６（Ｂ）はバンドの殆どが閾値ラインを下回ったヒストグラムを示しており、これらの図では、目標ガンマ値が大きすぎることを示している。
【００４３】
最後である第４のサブテストは、画像の最も暗い色の輝度値を検討するためのものである。このサブテストを行うために、サブサンプリングしてＹＥＳに変換した画像を色空間においてある形式のクラスタリング分析にかける。このようなクラスタリング分析は、３次元のＹＥＳ空間においてサンプリングしたピクセルの表現を所定数のクラスタ(cluster)に分割する。クラスタを識別する方法は用いる特定のクラスタリングアルゴリズムによって異なるが、一般に、これらの方法は全て画像内のピクセルの分離したグループを識別しようとする。例として、ヘックバートタイプの中央値分割アルゴリズムを画像に適用することができる。「フレームバッファディスプレイのためのカラー画像の量子化(Color Image Quantization for Frame Buffer Display)」（ＳＩＧＧＲＡＰＨ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ、１９８２年、第２９７−３０７頁）を参照のこと。画像を１６のクラスタに分割するヘックバートの中央値分割分析はこのテストの詳細を明らかにするのに十分なものであることがわかった。このクラスタリング分析から各クラスタのＹ値の平均をとり、更なる分析のためにＹ０及びＹ１と呼ばれる最も小さな２つの平均Ｙ値を保持する。
【００４４】
この時点で７つのパラメータが得られる。即ち、露光サブテストからのγ及びγ１００、コントラストサブテストからのＶａｒｉａｎｃｅ及びＮｕｍＨｉｓｔｏ、直接的なガンマテストからのＮｕｍＧａｍｍａ、そしてカラークラスタリング分析からのＹ０及びＹ１である。
【００４５】
これら７つのパラメータを組み合わせて下記のような画像の関数値を生じることができる。
得点＝Ｇａｍｍａ＿ｓｃｏｒｅ＋Ｖａｒｉａｎｃｅ＿ｓｃｏｒｅ＋
ＮｕｍＨｉｓｔｏ＿ｓｃｏｒｅ＋Ｃｌｕｓｔｅｒ＿ｓｃｏｒｅ＋
ｍａｘ（０，Ｇａｍｍａ＿ｓｃｏｒｅ）＋
ｍａｘ（０，Ｖａｒｉａｎｃｅ＿ｓｃｏｒｅ）＋
ｍａｘ（０，ＮｕｍＨｉｓｔｏ＿ｓｃｏｒｅ）＋
ｍａｘ（０，Ｃｌｕｓｔｅｒ＿ｓｃｏｒｅ）‥‥式７
【００４６】
他の関数の形も可能であるが、上記の簡潔な組み合わせが適切であり、計算費用が最小である。
【００４７】
まず、個々の得点（Ｇａｍｍａ＿ｓｃｏｒｅ、Ｖａｒｉａｎｃｅ＿ｓｃｏｒｅ、ＮｕｍＨｉｓｔｏ＿ｓｃｏｒｅ及びＣｌｕｓｔｅｒ＿ｓｃｏｒｅ）をゼロに設定し、それから下記のように調節する。
【００４８】
γ１００又はγが負であるとわかった（画像が「暗すぎる」）場合はＧａｍｍａ＿ｓｃｏｒｅを２だけ増加し、γ又はγ１００が「良好である」と報告された場合はＧａｍｍａ＿ｓｃｏｒｅを１だけ減少させる。
【００４９】
分散が低コントラスト画像の特性を示す場合、Ｖａｒｉａｎｃｅ＿ｓｃｏｒｅを実際の分散に応じて２又は４に設定する。範囲１及び範囲２（３０及び７５など、範囲１は範囲２よりも小さい）といった２つの範囲を定義することで、いくつかの分散ペナルティを加えることができる。分散が範囲１よりも大きくかつ２×最良分散よりも大きい場合、２の追加分散ペナルティを課す。分散が範囲１よりも大きい場合、２の追加ペナルティを課す。分散が範囲２よりも大きい場合、４の追加ペナルティを課す。よって、実際の追加ペナルティを０、２、４又は６とすることができる。選択した画像がテスト画像の最良分散を有する場合、そのＶａｒｉａｎｃｅ＿ｓｃｏｒｅを１だけ減少させる。更に、コントラストの良好な画像領域の数が最大である（最大のＮｕｍＨｉｓｔｏを有する）画像のＶａｒｉａｎｃｅ＿ｓｃｏｒｅを１だけ減少させる。
【００５０】
ＮｕｍＧａｍｍａ値が最も小さい画像は、そのＧａｍｍａ＿ｓｃｏｒｅを１だけ増加する。
【００５１】
各画像のＹ０及びＹ１の値を前述の予め選択した閾値と比較し、Ｃｌｕｓｔｅｒ＿ｓｃｏｒｅを３だけ増加する。Ｙ０には１０、Ｙ１には２０の閾値が良好な結果をもたらすことがわかった。このテストをＹ０及びＹ１の各々に対して別々に行う。
【００５２】
候補ガンマ値を有する各画像に前述の採点手順を順に適用する。全ての候補ガンマ値に前述のテストを行った後、最も低い得点の画像を適切なガンマの画像として選択する。そして、適切に変更したオリジナル画像に更なる処理を施し、プリントする。
【００５３】
画像に適切なガンマをこの手順によって識別した後に更なる画像調整を行い、プリント画質を更に改善できることに注意されたい。これらのサブテストは、これらの更なる強化の機会をテストするようデザインされたプロセスから得られたため、ガンマテスト段階の際に得たテスト情報を保持し、ガンマの決定後にこの情報を用いて画像を更に補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】デジタル画像の処理方法の概略的な流れを示す図である。
【図２】図１に示す方法に基づいたデジタル画像処理装置を示す図である。
【図３】画像の範囲及び閾値を示す画像のヒストグラムを示す図である。
【図４】１６のサブ画像に細分された一般的な画像を示す図である。
【図５Ａ】いくつかの異なるタイプの画像の有効輝度対有効彩度のプロットから作成された累積ヒストグラムをいくつか示す図である。
【図５Ｂ】いくつかの異なるタイプの画像の有効輝度対有効彩度のプロットから作成された累積ヒストグラムをいくつか示す図である。
【図６Ａ】いくつかの異なるタイプの画像の有効輝度対有効彩度のプロットから作成された累積ヒストグラムをいくつか示す図である。
【図６Ｂ】いくつかの異なるタイプの画像の有効輝度対有効彩度のプロットから作成された累積ヒストグラムをいくつか示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
２２０    入力画像
２０２    画像メモリ
２０４、２０６、２０８    画像評価ユニット（モジュール）
２１０ａ、２１０ｂ、２１０ｃ    信号経路
２１２    制御ユニット（モジュール）
２１８    制御信号
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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