(57)【要約】【課題】処理対象画像の彩度補正が必要な領域に対して適切かつ自動的に画像処理を行う。【解決手段】処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正を行う画像処理手段（３）を有する画像処理システムとする。【選択図】    図１
2004350209.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正を行う画像処理手段を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積手段と、前記彩度補正情報に基づき前記処理対象画像の彩度補正を行う画像処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項３】
前記彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度に基づき決定される彩度補正値を含み、その彩度補正値は、前記彩度補正の効果の高い明度が中央値近傍かつ彩度が中央値以下の値となるときに最大値をとり、その最大値から所定の分布規則に従い減少することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記彩度補正値の最大値は、一定範囲の明度及び彩度の値に対して設定されることを特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度のパラメータである補正係数を含み、前記画像処理手段は、予め設定された標準彩度補正値と前記補正係数との積算により得られる彩度補正値に基づき前記処理対象画像の彩度補正を実行することを特徴とする請求項２に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記彩度補正情報は、複数のサンプル画像ごとの彩度補正の最適な処理手順に関する情報及びそのサンプル画像の彩度についての統計データを含み、
前記サンプル画像の統計データと処理対象画像について収集した統計データとを比較して、処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定し、最も類似するサンプル画像に対応する彩度補正の処理手順を選択する処理手順選択手段とを更に備え、
前記画像処理手段は、前記選択した処理手順に従って彩度補正を実行することを特徴とする請求項２若しくは請求項３に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記処理手順選択手段は、前記統計データによる各画素の彩度のヒストグラムに基づき前記処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理システム。
【請求項８】
処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積手段と、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して前記彩度補正情報に基づき彩度補正を行う画像処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項９】
処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出する検出過程と、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正を行う画像処理過程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積過程と、前記彩度補正情報に基づき前記処理対象画像の彩度補正を行う画像処理過程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
前記彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度に基づき決定される彩度補正値を含み、その彩度補正値は、前記彩度補正の効果の高い明度が中央値近傍かつ彩度が中央値以下の値となるときに最大値をとり、その最大値から所定の分布規則に従い減少することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記彩度補正値の最大値は、一定範囲の明度及び彩度の値に対して設定されることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度のパラメータである補正係数を含み、前記画像処理過程は、予め設定された標準彩度補正値と前記補正係数との積算により得られる彩度補正値に基づき前記処理対象画像の彩度補正を実行する過程を含むことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記彩度補正情報は、複数のサンプル画像ごとの彩度補正の最適な処理手順に関する情報及びそのサンプル画像の彩度についての統計データを含み、
前記サンプル画像の統計データと処理対象画像について収集した統計データとを比較して、処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定し、最も類似するサンプル画像に対応する彩度補正の処理手順を選択する処理手順選択過程を更に有し、
前記画像処理過程は、前記選択した処理手順に従って彩度補正を実行する過程を含むことを特徴とする請求項１０若しくは請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記処理手順選択過程は、前記統計データによる各画素の彩度のヒストグラムに基づき前記処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定する過程を含むことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積過程と、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して前記彩度補正情報に基づき彩度補正を行う画像処理過程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルカラー写真等の画像の彩度補正を自動的に行う画像処理システム及び画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、新聞報道などで利用するテジタルカラー写真画像に対して、紙上掲載に適するように彩度補正を行う場合には、汎用の画像処理ソフトを用いてオペレータが処理条件を指定し、表示画面で画像の出来具合を確認しながら適切な画像に仕上げることが一般的であった。この場合、新聞報道用に利用するデジタルカラー写真画像を画面に表示して、オペレータがその目でデジルタカラー写真画像の彩度を判断し、彩度が強すぎる場合は弱く、また、弱すぎる場合は強く、表示画面を見ながら手作業で調整していた。また、このような彩度補正を自動的に行う技術として、写真画像の全体について一律に彩度補正する技術や、写真画像の人物像の肌色を補正する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−１８６３２３号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記のオペレータによる彩度補正では、オペレータの作業負担が大きく相当な時間がかかる上に個々のオペレータの技能の差により均一な処理ができないという問題があった。また、写真画像の全体について一律に彩度補正する技術では、補正が不要な部分の彩度も補正されることを避けられず、画像によっては十分適切な彩度補正を行えない場合があった。例えば、人物の画像では、彩度を一律に上げて顔の肌色が赤みを帯びるように補正すると、補正が不要な背景の白色の部分が黄色がかるといった問題が生じ得る。更に、写真画像の人物像の肌色を補正する技術では、人物像の肌色に特化して彩度の自動補正を行うものであって汎用性に乏しい。
【０００５】
そこで、本発明は、このような従来技術の問題点を解消するべく案出されたものであり、画像の彩度補正を、人手を介さずに適切かつ自動的に行うことができる画像処理システム及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、画像処理システムの構成を、処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正を行う画像処理手段を有するものとした。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の第１の実施の態様に係る画像処理システムは、処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正を行う画像処理手段を備えた構成とする。これによると、彩度補正を必要としない無彩色の領域（無彩色とみなされる領域を含む）を補正対象から除外することにより、無彩色の領域を含む処理対象画像全体が一律に補正されて補正後の画像が不自然になるといった不都合を解消でき、彩度補正が必要な領域に対して適切な画像処理を行うことができる。ここで、無彩色の領域であるか否かの判定は、各画素ごとに行うことができる。特に、画素は、その彩度が０近傍の低彩度の領域（灰色領域）にある場合、その明度が０近傍の低明度の領域（黒色領域）にある場合、又はその明度が最大値近傍の高明度の領域（白色領域）にある場合の少なくとも何れか一つに該当するときは、彩度を補正することで写真画像が不自然になることがあるので、無彩色とみなすことができる。
【０００８】
本発明の第２の実施の態様に係る画像処理システムは、処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積手段と、彩度補正情報に基づき処理対象画像の彩度補正を行う画像処理手段とを備えた構成とする。これによると、各画素の色相に基づく彩度補正情報を利用することによって、処理対象画像の各画素の色相の特徴に応じて適切な彩度補正を行うことができる。
【０００９】
本発明の第３の実施の態様に係る画像処理システムは、上記第２の実施の態様に係る構成において、彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度に基づき決定される彩度補正値を含み、その彩度補正値は、彩度補正の効果の高い明度が中央値近傍かつ彩度が中央値以下の値となるときに最大値をとり、その最大値から所定の分布規則に従い減少する構成とすることができる。これによると、色の調子に基づき設定された彩度補正値によって、灰色領域で各色相の特徴と表し易い画素の中で彩度がくすんだものを最も効果的に補正し、かつ他の画素については規則的に補正量を下げて補正するので、より適切な彩度補正を行うことができる。
【００１０】
本発明の第４の実施の態様に係る画像処理システムは、上記第３の実施の態様に係る構成において、彩度補正値の最大値は、一定範囲の明度及び彩度の値に対して設定される構成とすることができる。これによると、各画素における相対的な彩度の差が補正前の処理対象画像と概ね同様のまま彩度を補正することができ、彩度補正値が大きな領域において相対的な彩度の差が拡大して不自然な画像となるのを防止できる。
【００１１】
本発明の第５の実施の態様に係る画像処理システムは、上記第２の実施の態様に係る構成において、彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度のパラメータである補正係数を含み、画像処理手段は、予め設定された標準彩度補正値と補正係数との積算により得られる彩度補正値に基づき処理対象画像の彩度補正を実行する構成とすることができる。これによると、色の調子に基づき設定された補正係数によって、彩度補正値を容易に変更でき、標準の彩度補正値では適性な補正が行えない場合でも簡易な調整で適切な彩度補正を行うことができる。
【００１２】
本発明の第６の実施の態様に係る画像処理システムは、上記第２若しくは第３の実施の態様に係る構成において、彩度補正情報は、複数のサンプル画像ごとの彩度補正の最適な処理手順に関する情報及びそのサンプル画像の彩度についての統計データを含み、サンプル画像の統計データと処理対象画像について収集した統計データとを比較して、処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定し、最も類似するサンプル画像に対応する彩度補正の処理手順を選択する処理手順選択手段とを更に備え、画像処理手段は、選択した処理手順に従って彩度補正を実行する構成とすることができる。これによると、複数の彩度補正の処理手順から処理対象画像に最適な処理手順を容易に選択することができる。特に、同一の色相に複数のサンプル画像を準備することで、色相ごとの彩度の特徴に応じてより高精度で適切な彩度補正を行うことができる。
【００１３】
本発明の第７の実施の態様に係る画像処理システムは、上記第６の実施の態様に係る構成において、処理手順選択手段は、統計データによる各画素の彩度のヒストグラムに基づき処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定する構成とすることができる。これによると、色相ごとの彩度の特徴に応じて処理対象画像とサンプル画像との類似度を容易に判定することができる。
【００１４】
本発明の第８の実施の態様に係る画像処理システムは、処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積手段と、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正情報に基づき彩度補正を行う画像処理手段とを備えた構成とすることができる。これによると、彩度補正を必要としない無彩色の領域（無彩色とみなされる領域を含む）を補正対象から除外することにより、無彩色の領域を含む処理対象画像全体が一律に補正されて補正後の画像が不自然になるといった不都合を解消でき、また、各画素の色相に基づく彩度補正情報を利用することによって、処理対象画像の各画素の色相の特徴に応じて彩度補正が必要な領域に対して適切な画像処理を行うことができる。
【００１５】
本発明の第９の実施の態様に係る画像処理方法は、処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出する検出過程と、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正を行う画像処理過程とを有する構成とする。
【００１６】
本発明の第１０の実施の態様に係る画像処理方法は、処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積過程と、彩度補正情報に基づき処理対象画像の彩度補正を行う画像処理過程とを有する構成とする。
【００１７】
本発明の第１１の実施の態様に係る画像処理方法は、上記第１０の実施の態様に係る構成において、彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度に基づき決定される彩度補正値を含み、その彩度補正値は、彩度補正の効果の高い明度が中央値近傍かつ彩度が中央値以下の値となるときに最大値をとり、その最大値から所定の分布規則に従い減少する構成とすることができる。
【００１８】
本発明の第１２の実施の態様に係る画像処理方法は、上記第１１の実施の態様に係る構成において、彩度補正値の最大値は、一定範囲の明度及び彩度の値に対して設定される構成とすることができる。
【００１９】
本発明の第１３の実施の態様に係る画像処理方法は、上記第１０の実施の態様に係る構成において、彩度補正情報は、各画素の明度及び彩度のパラメータである補正係数を含み、画像処理過程は、予め設定された標準彩度補正値と補正係数との積算により得られる彩度補正値に基づき処理対象画像の彩度補正を実行する過程を含む構成とすることができる。
【００２０】
本発明の第１４の実施の態様に係る画像処理方法は、上記第１０若しくは第１１の実施の態様に係る構成において、彩度補正情報は、複数のサンプル画像ごとの彩度補正の最適な処理手順に関する情報及びそのサンプル画像の彩度についての統計データを含み、サンプル画像の統計データと処理対象画像について収集した統計データとを比較して、処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定し、最も類似するサンプル画像に対応する彩度補正の処理手順を選択する処理手順選択過程を更に有し、画像処理過程は、選択した処理手順に従って彩度補正を実行する過程を含む構成とすることができる。
【００２１】
本発明の第１５の実施の態様に係る画像処理方法は、上記第１４の実施の態様に係る構成において、処理手順選択過程は、統計データによる各画素の彩度のヒストグラムに基づき処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定する過程を含む構成とすることができる。
【００２２】
本発明の第１６の実施の態様に係る画像処理方法は、処理対象画像に対して彩度補正を実施するにあたり、各画素の色相ごとの彩度補正情報を蓄積する情報蓄積過程と、無彩色の領域と、低彩度の領域、低明度の領域、及び高明度の領域のうちの少なくとも一つからなる無彩色とみなされる領域とを検出し、その検出された領域を除いた領域に対して彩度補正情報に基づき彩度補正を行う画像処理過程とを有する構成とする。
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
図１は、本発明による画像処理システムの概略構成を示すブロック図である。この画像処理システムは、複数のサンプル画像ごとの最適な処理手順に関するスクリプトデータ（処理手順を所定形式で記述したデータ）及びそのサンプル画像の特徴を表す統計データを蓄積するカラー知識ベース（情報蓄積手段、以下適宜にＣＫＢと略す。）１と、ここに蓄積されたサンプル画像の統計データと処理対象画像について収集した統計データとを比較して、処理対象画像とサンプル画像との類似度を判定し、最も類似するサンプル画像に対応する処理手順を選択するカラークラフト（処理手順選択手段）２と、ここで選択した処理手順に従って処理対象画像の画像処理を実行するカラーインタプリタ（画像処理手段）３とを有している。カラークラフト２は、ＣＴＳ（電算写植組版システム）の画像処理部を構成する。なお、本システムで扱われる画像は、ＴＩＦＦ及びＪＦＩＦなどのファイルフォーマットによるフルカラー画像（例えば１色当たり２５６階調）及びグレースケール画像（例えば２５６階調）である。
【００２５】
この画像処理システムで行われる画像処理方法は、換言すると、サンプル画像に代表される複数の処理グループごとに処理手順を予め指定しておくと共に、サンプル画像との類似度に基づいて処理対象画像を複数の処理グループのいずれかに振り分ける画像分類処理に要する情報をカラー知識ベース１に予め蓄積しておき、処理対象画像が入力されると、カラー知識ベース１の蓄積情報を参照して処理対象画像が属する処理グループを特定し、その処理グループに対応する処理手順にしたがって処理対象画像の画像処理を行うものである。ここで画像分類処理は、上記の最も類似するサンプル画像を抽出する類似画像検索に相当し、画像分類処理に要する情報は、上記のサンプル画像との類似度の判定に要するサンプル画像の特徴を表す統計データである。
【００２６】
さらにこの画像処理システムは、最も類似するサンプル画像に対応する処理手順による画像処理の結果が不良な場合に、別の処理手順による画像処理を試験的に実行して良好な結果が得られる処理手順を求め、この処理手順と処理対象画像の統計データとを新たなサンプル画像としてカラー知識ベース１に登録し、また良好な結果が得られる処理手順に基づいてカラー知識ベース１に蓄積された処理手順の内容を変更するカラーサポート４を有している。別の処理手順による画像処理を試験的に実行する画像処理シミュレーションでは、処理条件の入力とこれに基づく出力画像の表示とを対話型で進めて最適な処理手順を求める。カラーサポート４は、ＣＴＳの画像加工端末を構成する。
【００２７】
図２は、図１に示した画像処理システムでの画像処理の概要を示している。カラー知識ベース１は、サンプル画像の統計データを複数の処理項目ごとに蓄積し、カラークラフト２は、処理対象画像とサンプル画像との類似度の判定を複数の処理項目ごとに行う。さらにカラーインタプリタ３は、カラークラフト２により選択された処理手順の実行を複数の処理項目について順次行い、カラークラフト２は、前段の処理項目での画像処理により得られた処理済み画像（出力画像）を処理対象画像として統計データの収集並びにサンプル画像との類似度の判定を行う。
【００２８】
上記の処理項目としては、画像のカラーバランスを調整する色かぶり補正、画像の明るさ及びコントラストを調整する明るさ補正、逆光で撮影された場合に明るさを調整する逆光補正、画像の彩度補正がある。これらの処理項目の処理順位は適宜に定めることができるが、色かぶり補正、明るさ補正、逆光補正、彩度補正の順に行うことが一般的である。
【００２９】
次に、上記のような画像処理システムを用いて処理対象画像の彩度補正を適切に行うための方法について説明する。ここでは、処理対象画像をデジタルカラー写真画像（８ビットのＲＧＢ画像）とする。
【００３０】
図３は、ＨＳＬ色空間の６角錐カラーモデルを示す。処理対象となるＲＧＢ画像は、ＲＧＢ色空間から図に示すようなＨＬＳ色空間へ変換して取扱う。ＨＳＬ色空間は、Ｈ（色相：０〜３６０°）、Ｌ（明度：０〜１００％）、Ｓ（彩度：０〜１００％）の３つのパラメータで表され、これらのパラメータを本発明における彩度補正に用いる。
【００３１】
図４は、写真画像における明度Ｌ及び彩度Ｓの情報の一例を示すグラフである。ここで、斜線部は処理対象画像において彩度補正を行う必要のない無彩色の領域（無彩色とみなされる領域を含む）であり、その領域（画素）は明度Ｌ及び彩度Ｓの百分率を用いて以下のように定義することができる。
９７％≦Ｌ
Ｌ≦５％
Ｓ≦５％
即ち、通常の無彩色の領域に加え、彩度が０近傍にある場合、明度が０近傍にある場合、又は明度が最大値近傍にある場合をも無彩色の領域とみなして彩度補正の対象から除外する。
【００３２】
図に示すように、ｘ軸を彩度Ｓ（レンジ：０〜２５５）、ｙ軸を明度Ｌ（レンジ：０〜２５５）とした２次元直交座標には、写真画像の各サンプルポイントの明度Ｌ及び彩度Ｓの情報がプロットされている。記号「○」・「×」は、それぞれ彩度補正の要・不要の判定を示す。ここで、彩度補正が必要な領域は、概ねグラフの中央部に位置し、一方、彩度補正が不要な領域は、無彩色の領域に近い端部に位置する傾向にある。従って、明度及び彩度の中央値付近に最大値を有し、周辺部（明度若しくは彩度が０又は最大値に近い領域）に向かって小さくなるように彩度補正値（処理対象画像の各画素の彩度の値に加算する量）を調節することが望ましい。
この彩度補正値は、予め設定された標準彩度補正値と後述する補正係数との積算により算出される。補正係数は、例えば、ガウス分布に基づく関数を用いて設定され、ここでは、補正係数に関するガウス関数ｆ（ｘ）を、最大値が１、分布の広がりの半径がｒとなるようにして、次の式１のように表すことができる。
【００３３】
【数１】
2004350209.tif 000003
（ただし、ｇ（Ｇａｕｓｓｉａｎ）＝半径ｒ／標準偏差σ）
更に、この式１より、２変数のガウス関数ｆ（ｘ，ｙ）を求めるために、ｘ軸の半径をｒｘとし、もう一つの変数としてｙ軸方向の半径をｒｙを加えると、次の式２のように表される。
【００３４】
【数２】
2004350209.tif 000004
この関数は、（ｘ，ｙ）＝（０，０）のとき、最大値１となり、原点（０，０）から離れるに従ってより小さな値をとり、（｜ｘ｜，｜ｙ｜）＝（ｒｘ，ｒｙ）のときほぼ０となる。これより、ｘ軸及びｙ軸について、正の方向と負の方向に個別の半径を指定すると、第１象限から第４象限まで、４つの分布を設定することができる。
【００３５】
図５は、上記のようなガウス関数を用いて求めた各象限における補正係数の値の一例を示す図である。ここでは、ｘ軸を彩度Ｓ（レンジ：０〜２５５）、ｙ軸を明度（レンジ：０〜２５５）とした２次元直交座標において、ｘ軸及びｙ軸の正の方向の半径をそれぞれｒｐｘ＝３、ｒｐｙ＝４とし、負の方向の半径をそれぞれｒｍｘ＝５、ｒｍｙ＝６とした場合の例が示されており、それぞれの数値は、各座標に対応する補正係数の値である。図５においては、（ｘ，ｙ）＝（０，０）の一点（表示の便宜上、第１から第４象限の全てに示されている）において、補正係数は最大値（＝１．０）をとるが、通常は、彩度補正の効果の高い一定範囲の明度及び彩度の値に対して最大値を設定することが望ましい。その場合、例えば、最大値をとる領域（以下、Ｐｅａｋ  Ｒｅｃｔ）を矩形の領域とし、その他の領域について上記のガウス関数を用いて補正係数を設定することができる。更に、彩度補正は、図３に示したような色相の特徴を考慮して行うことが好ましく、上記のようなガウス関数において、Ｐｅａｋ  Ｒｅｃｔ及びｇを変更して色相ごとの補正係数を求めることができる。
【００３６】
図６から図９は、図３に示した１２の色相領域に対応する補正係数を示す図である。各図において、横軸を彩度Ｓ（レンジ：０〜２５５）、縦軸を明度Ｌ（レンジ：０〜２５５）とし、補正係数は、便宜上明度及び彩度の値の０から１６間隔ごとに示し、その他の値は省略してある。ここで、図６（ａ）〜（ｃ）は、各々赤、オレンジ、及び黄、図７（ａ）〜（ｃ）は、黄緑、緑、及び青緑、図８（ａ）〜（ｃ）は、シアン、シアンブルー、及び青、図９（ａ）〜（ｃ）は、紫、マゼンタ、及び赤マゼンタに対応する補正係数をそれぞれ示す。各図において、矩形で囲まれた領域は、Ｐｅａｋ  Ｒｅｃｔの範囲を示す。例えば、図６（ａ）の色相が赤の場合、Ｐｅａｋ  Ｒｅｃｔは、彩度Ｓが８０〜１０４、明度Ｌが８８〜１２０の範囲で設定（図中に、「Ｐｅａｋ  Ｒｅｃｔ：（８０，８８）−（１０４，１２０）」で表す。以下、同様。）され、ｇは３．８である。
【００３７】
図１０は、各色相に属するサンプル画像及びそれに対応する彩度補正の処理手順の一例を示す図である。図に示すように、各色相ごとに関連する１以上（通常は複数）のサンプル画像と、それらのサンプル画像の各々に対応する彩度補正情報として上述の補正係数を含む補正テーブル（彩度補正の処理手順）とが存在する。例えば、色相が赤の場合には、関連する３つのサンプル画像（彩度分布サンプル）Ｒｅｄ００、Ｒｅｄ０１、及びＲｅｄ０２と、それらに対応する４つの補正テーブルＴｂｌ  Ｒｅｄ００、Ｔｂｌ  Ｒｅｄ０１、及びＴｂｌ  Ｒｅｄ０２が存在する。
【００３８】
ここで、サンプル画像Ｒｅｄ００は、彩度分布の傾向が比較的高い彩度に偏っているサンプル画像であり、対応する補正テーブルＴｂｌ  Ｒｅｄ００における補正係数は、Ｐｅａｋ  Ｒｅｃｔの面積が比較的狭く、また、補正によるアンバランス感を抑えるために彩度が比較的大きい値についてＰｅａｋ  Ｒｅｃｔが設定される。また、サンプル画像Ｒｅｄ０３は、彩度分布の傾向が比較的低い彩度に偏っているサンプル画像であり、対応する補正テーブルＴｂｌ  Ｒｅｄ０３における補正係数は、Ｐｅａｋ  Ｒｅｃｔの面積が比較的広く、彩度が比較的に小さい値において設定され、また、補正係数は全体的に高い値となる。更に、サンプル画像Ｒｅｄ０２は、彩度分布がサンプル画像Ｒｅｄ０１とＲｅｄ０３との中間の傾向を示し、対応する補正テーブルＴｂｌ  Ｒｅｄ０２における補正係数も、補正テーブルＴｂｌ  Ｒｅｄ０１とＴｂｌ  Ｒｅｄ０３との中間の傾向を示す。他の色相についても同様であるが、各色相に属するサンプル画像の数は必ずしも同一である必要はなく、各色相の彩度補正への影響の度合に応じて、準備する補正テーブルの数を変更することができる。
【００３９】
図１１は、サンプル画像と処理対象画像との彩度ヒストグラムによる類似度の判定の概要について示す図である。ここで、図１１（ａ）は、処理対象画像及び図１０に示した色相が赤の場合の３つのサンプル画像（Ｒｅｄ０１、Ｒｅｄ０２、Ｒｅｄ０３）の彩度の分布を示すヒストグラムである。横軸の彩度は、０〜３２、３２〜６４、６４〜９６、９６〜１２８、１２８〜１６０、１６０〜１９２、１９２〜２２４、及び２２４〜２５６の各区間（以下、彩度ブロック）に区分けされている。一方、縦軸には、それらの各彩度ブロックに属する彩度を有する画素の分布数（％）を表しており、ここでは最も大きな画素数を含む区間の値が１００％となるように各ブロックの値を換算して示している。
【００４０】
また、図１１（ｂ）は、図１１（ａ）における処理対象画像と一のサンプル画像との比較を示す図である。図に示すように、サンプル画像（Ｒｅｄ０１）と処理対象画像との類似度は、各彩度ブロックにおける画素の分布数の比較を比較することによって判定される。即ち、類似度は、各彩度ブロックにおける画素の分布数の差（絶対値）の和（以下、差異の値）によって判定され、その差異の値が最も小さいサンプル画像が最も類似するサンプル画像である。従って、そのサンプル画像に対応する彩度補正の処理手順が選択され、色相が赤である画素について、その処理手順によって彩度補正が実行される。上記のようなび彩度補正は、他の色相についても同様に実行される。
【００４１】
図１２から図１５は、図１に示す画像処理システムによる彩度補正の一連の処理手順を示すフロー図である。図１２は、彩度補正の処理手順の全体フロー図である。まず、処理対象画像の色空間がＲＧＢからＨＬＳに変換される（ＳＴ１０１）。次に、処理対象画像の各画素について色相別に補正テーブルが選択され（ＳＴ１０２）、選択された補正テーブルに従って、全ての画素について彩度補正が実行され（ＳＴ１０３）、彩度補正の処理は終了する。
【００４２】
図１３は、図１２のＳＴ１０２において実行される色相別の補正テーブルの選択のフロー図である。まず、色相の番号を示すｉに１が代入され（ＳＴ２０１）、ｉが色相の分割数（ここでは、１２）以下であるか否かが判定される（ＳＴ２０２）。ｉが色相の分割数以下である場合には、処理対象画像の全画素からｉ番目の色相に分類される画素がピックアップされ（ＳＴ２０３）、それらの画素について彩度のヒストグラムが作成される（ＳＴ２０４）。
【００４３】
次に、サンプル画像の番号を示すｊに１が代入され（ＳＴ２０５）、ｊがｉ番目の色相について登録されたサンプル画像の数以下であるか否かが判定される（ＳＴ２０６）。ｊがサンプル画像の数以下である場合には、ＳＴ２０４において作成された処理対象画像のヒストグラムとｊ番目のサンプル画像のｉ番目の色相に分類される全ての画素の彩度のヒストグラムとが比較され（ＳＴ２０７）、その比較によって求められた差異の値が保存される（ＳＴ２０８）。そこで、ｊに１が加算されてＳＴ２０６に戻り、ｊがサンプル画像の数を超えるまで、ＳＴ２０６〜ＳＴ２０９が繰り返し実行される。最終的に、ＳＴ２０６においてｊがサンプル画像の数を超えたと判定されると、各サンプル画像について算出された差異の値が最小となる一のサンプル画像が選択される（ＳＴ２１０）。
【００４４】
そこで、選択されたサンプル画像に関連づけられた補正テーブルにおける補正係数がｉ番目の色相の補正係数として設定される（ＳＴ２１１）。次に、ｉに１が加算され、ＳＴ２０２に戻り、ｉが色相の分割数を超えるまで、ＳＴ２０２〜ＳＴ２１２が繰り返し実行される。最終的に、ＳＴ２０２においてｉが色相の分割数を超えたと判定されると、色相別の補正テーブルの選択の過程が終了する。
【００４５】
図１４は、図１３のＳＴ２０７において実行される彩度ヒストグラムの比較のフロー図である。まず、彩度ブロックの番号を示すｋに１が代入され（ＳＴ２２１）、ｋが予め設定された彩度の分割ブロック数以下であるか否かが判定される（ＳＴ２２２）。ｋが彩度の分割ブロック数以下である場合には、処理対象画像とサンプル画像のｋ番目のブロックにおける画素の分布数の差が算出され、保存される（ＳＴ２２３）。次に、ｋに１が加算されてＳＴ２２２に戻り、ｋが彩度の分割ブロック数を超えるまで、ＳＴ２２２〜ＳＴ２２４が繰り返し実行される。最終的に、ＳＴ２２１においてｋが彩度の分割ブロック数を超えたと判定されると、全ての彩度ブロックの差の和として差異の値が算出され、彩度ヒストグラムの比較の過程が終了する。
【００４６】
図１５は、図１２のＳＴ１０３において実行される彩度補正処理のフロー図である。まず、対象画素が無彩色の領域内にあるか否かが判定され、無彩色の画素及び予め無彩色とみなされた所定の彩度及び明度を有する画素が検出される（ＳＴ３０１）。そこで、対象画素が無彩色の領域内にある場合には、補正処理は行われずにＳＴ３０７に進む。
【００４７】
一方、無彩色領域内にない場合には、対象画素が何れかの色相に分類される（ＳＴ３０２）。そこで、分類された色相に属する補正テーブルを読出し（ＳＴ３０３）、読出された補正テーブルに従って、対象画素の明度Ｌ及び彩度Ｓの値に基づき補正係数が決定される（ＳＴ３０４）。次に、その補正係数と標準彩度彩度補正値との乗算により彩度補正値が算出され（ＳＴ３０５）、算出された彩度補正値が、対象画素の彩度の値に加算される（ＳＴ３０６）。そこで、処理対象画像の全ての画素について彩度補正が実行されたか否かが判定され（ＳＴ３０７）、全ての画素の彩度補正が終了するまで、ＳＴ３０１〜ＳＴ３０６が繰り返し実行される。最終的に、ＳＴ３０７において全ての画素の彩度補正が終了したと判定されると、彩度補正の過程が終了する。
【００４８】
【発明の効果】
このように本発明によれば、オペレータが処理対象画像についての彩度補正の処理を手作業で行う必要はなく、個々の処理対象画像の彩度の特徴に応じて適切な画像処理を自動的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による画像処理システムの概略構成を示すブロック図
【図２】図１に示した画像処理システムでの画像処理の概要を示す図
【図３】ＨＳＬ色空間の６角錐カラーモデルを示す図
【図４】写真画像における明度Ｌ及び彩度Ｓの情報の一例を示すグラフ
【図５】補正係数の値の一例を示す図
【図６】図３の各色相に対応する補正係数の値の一例を示す図
【図７】図３の各色相に対応する補正係数の値の一例を示す図
【図８】図３の各色相に対応する補正係数の値の一例を示す図
【図９】図３の各色相に対応する補正係数の値の一例を示す図
【図１０】各色相に属するサンプル画像及びそれに対応する彩度補正の処理手順の一例を示す図
【図１１】サンプル画像と処理対象画像との彩度ヒストグラムによる類似度の判定の概要を示す図
【図１２】図１の画像処理システムによる彩度補正の処理手順の全体フロー図
【図１３】図１２の色相別の補正テーブルの選択の詳細を示すフロー図
【図１４】図１３の彩度ヒストグラムの比較のの詳細を示すフロー図
【図１５】図１２の彩度補正処理の実行の詳細を示すフロー図
【符号の説明】
１  カラー知識ベース（情報蓄積手段）
２  カラークラフト（処理手順選択手段）
３  カラーインタプリタ（画像処理手段）
４  カラーサポート
【図１】
2004350209.tif 000005
【図２】
2004350209.tif 000006
【図３】
2004350209.tif 000007
【図４】
2004350209.tif 000008
【図５】
2004350209.tif 000009
【図６】
2004350209.tif 000010
【図７】
2004350209.tif 000011
【図８】
2004350209.tif 000012
【図９】
2004350209.tif 000013
【図１０】
2004350209.tif 000014
【図１１】
2004350209.tif 000015
【図１２】
2004350209.tif 000016
【図１３】
2004350209.tif 000017
【図１４】
2004350209.tif 000018
【図１５】
2004350209.tif 000019