(57)【要約】【課題】写真撮影された画像から、補正を要する画像部分を選別し、その画像部分に対し、色調やコントラストの再現性精度をできるだけ高める。【解決手段】各色毎の原画像データについて階調ヒストグラムを作成するヒストグラム作成部５１と、階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外する画像データ選別部５３と、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に変更し、その変更に合わせて、上記原画像データの値を変換する自動レベル調整部５４と、変換して得た変換済画像データを基に、変換による異常色の発生率を調べ、その発生率が閾値を下回るように、上記所定割合を調節するオーバーフロー検出部５５およびコントロール部５１とを、画像データ補正装置の主要部とする。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各色毎の原画像データについて作成した階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外し、
残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、階調幅の引き延ばし又は圧縮に合わせて、上記原画像データの値を変換し、
変換して得た変換済画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記所定割合を調節する
ことを特徴とする画像データ補正方法。
【請求項２】
上記所定割合を調節しながら異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が上記閾値を上回った状態から下回った状態に変化したときの値に上記所定割合を定めることを特徴とする請求項１に記載の画像データ補正方法。
【請求項３】
異常色の発生率が閾値を下回った状態における上記変換済画像データを、その値に応じて複数グループに分け、各グループに属する変換済画像データの平均値を求め、求めた平均値のばらつきを調べることを特徴とする請求項１または２に記載の画像データ補正方法。
【請求項４】
上記変換済画像データの平均値が、許容レベルを越えてばらついている場合に、上記原画像データを用いてコントラストを補正することを特徴とする請求項３に記載の画像データ補正方法。
【請求項５】
上記各色を赤、緑、青とすると、緑の階調値をＸ軸に取り、赤または青の階調値をＹ軸に取ることにより、少なくとも２色の変換済画像データの値を（Ｘ，Ｙ）座標とする散布データを作成し、
異常色の発生率が閾値を下回った状態における上記（Ｘ，Ｙ）座標の値を、その値に応じて複数グループに分け、各グループに属する（Ｘ，Ｙ）座標の値の平均値をグループ毎に求め、
各平均値の（Ｘ，Ｙ）座標と直線Ｙ＝Ｘとの乖離状態を調べることにより、γ補正強度を決定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像データ補正方法。
【請求項６】
上記基準階調幅を、原画像をプリントする記録材の発色特性によって決まる階調幅に基づいて定めることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像データ補正方法。
【請求項７】
各色毎の原画像データについて階調ヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、
作成された階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外する画像データ選別部と、
残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、階調幅の引き延ばし又は圧縮に合わせて、上記原画像データの値を変換する自動レベル調整部と、
変換して得た変換済画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記画像データ選別部にて用いられる上記所定割合を調節する除外割合調節部と、
を有することを特徴とする画像データ補正装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像データ補正装置と、該画像データ補正装置によって補正された画像データを活用して、記録材を露光現像するプリンターとを備えていることを特徴とする写真処理装置。
【請求項９】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像データ補正方法をコンピュータに実行させるための画像データ補正プログラム。
【請求項１０】
請求項７に記載の画像データ補正装置が備えている各部として、コンピュータを機能させるための画像データ補正プログラム。
【請求項１１】
請求項９または１０に記載の画像データ補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、低コントラストおよび／またはカラーバランス不良等を有する、水中写真のような低画質の画像データを、精度良く補正するための画像データ補正方法、該方法を実施するための画像データ補正装置、該装置を搭載した写真処理装置、画像データ補正方法／装置をコンピュータで実現するための画像データ補正プログラム、および該画像データ補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
一般的に、写真は様々な状況下で撮影されるため、被写体の色調や明暗（コントラスト）の再現性が適正に得られていない画像（以下、不適正な画像と呼ぶ）として、フィルムに記録される場合がある。特に、近年では、使い捨てカメラのような性能を簡易にして扱い易くしたカメラを利用する頻度が高くなっていることにより、不適正な画像は増える傾向にある。
【０００３】
撮影条件には、シャッタースピードや絞りの設定、天候、光源の種類などが挙げられる。これらの撮影条件は、適正な写真を得る上で非常に重要であるにも拘らず、撮影者はこれらの撮影条件をあまり意識せずに、撮影しているのが実情である。
【０００４】
このような不適正な画像になり易い写真撮影シーンの１つに水中写真がある。水中は光の散乱具合や吸収具合が空気中とは異なる。特に、水による光の吸収は、波長依存性を示し、可視域では赤色光の吸収が大きくなる。このため、水中写真は、色味が青っぽくなりやすく、コントラストもまた低下する（図２７（ａ）、図２８（ａ）参照；物件提出書により参考画像として提出した物件１５・１６が対応）。さらに、水による光の吸収によって露光不足になるため、画像が暗くなる。このため、水中写真では、被写体の細部が分かりにくくなり易い。
【０００５】
また、仮にストロボ等の補助光源を併用しても、空気中に比べて光が届きにくいため、カメラに近い側と奥側とで、言い換えると、カメラのレンズと被写体との距離によって、カラーバランスやコントラストが大きく異なることがある。
【０００６】
なお、図１７（ｂ）に示すように、例えば大きな水槽の前にいる人物を水槽ごと撮影するといった状況についても、撮影条件は、水中で写真撮影する場合と同様になる。したがって、このような水による光の吸収が画像に影響を与える条件下で撮影された写真は、水中写真の範疇に含まれる。
【０００７】
このような水中写真の特殊条件を考慮して、水中写真の色再現性を向上させる技術が、例えば特開平８−７６２８７号公報（特許文献１）に開示されている。同公報に記載された発明によれば、第１に、撮影時に赤色フィルタを通してストロボ光を発光させ、赤色光を補うようになっている。第２に、写真焼き付け時には、被写体を撮影したときにフィルムに記録しておいたカメラと被写体との距離の情報を用い、焼き付け光の光路上に挿入するカラーフィルタを調整することによって、遠距離撮影された写真に対して青の発色を抑えるように、焼き付けの色補正を行うようになっている。
【０００８】
しかしながら、同公報に記載された発明では、画像全体の色調を調整することはできるが、一旦撮影された写真のコントラストを改善することはできない。したがって、青味が取れた写真にはなっても、明暗がはっきりしないので、被写体の細部は分かりにくいままである。
【０００９】
また、画像全体の色調を一様に調整するため、例えばストロボ光が充分に照射されて正常に撮影された部分（例えば人物等）についても、青色を減らさざるを得ない。このため、正常な色調から青色を減らした分、写真の色としては人物等が黄色味を帯びてしまうので、適正な補正からは程遠い写真しか得られない。
【００１０】
これに対し、水中写真の画質をデジタルプリンタにおける画像処理によって向上させる技術が、例えば特開２００２−１１８７６６号公報（特許文献２）に開示されている。
【００１１】
同公報に記載された発明によれば、第１に、現像済フィルムからスキャナで画像データを読み取り、画像処理装置で、画像全体の平均値をニュートラルにする画像補正アルゴリズムを用いて、カラーバランスを補正するようになっている。第２に、所望のカラーバランスを達成した後、画像中の最も明るい部分を白で再現し、最も暗い部分を黒で再現すると共に、白と黒の中間値は、黒から白に滑らかに移行するように引き延ばすことで、コントラストを強化するようになっている。
【００１２】
【特許文献１】
特開平８−７６２８７号公報　（１９９６年３月２２日公開）
【００１３】
【特許文献２】
特開２００２−１１８７６６号公報　（２００２年４月１９日公開）
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上記特開２００２−１１８７６６号公報に記載された発明によっても、上述した不適正な画像の色調および／またはコントラストを適正に補正することは、依然として困難であり、特に、適正な画像部分と、不適正な画像部分とが１コマに混在する画像の色調および／またはコントラストを適正に補正することは不可能ともいえる。
【００１５】
その理由を以下に説明する。理由の第１は、画像全体の平均値をニュートラルにする画像補正アルゴリズムを用いて、カラーバランスを補正するからである。この補正は、特開平８−７６２８７号公報に開示された発明のように、カラーフィルタを用いて、画像全体の色を一様に調整する手法と、アナログ処理かデジタル処理かの点で違いが有るだけであって、補正のねらいおよび結果の点で同じタイプに属する。
【００１６】
したがって、例えば、水による光の吸収によって、青っぽく、かつ暗く写った被写体と、ストロボ光が充分に照射されて正常な、または正常に近い色と明るさで写った被写体とが一緒に写り込んだ画像の場合、画像全体の平均値をニュートラルにするということは、不適正な被写体の画像データと適正な被写体の画像データとを同等に扱って平均値を求め、その平均値をニュートラルにするということである。このため、不適正な被写体のみならず、適正な被写体からも青味を取るため、適正な被写体は、黄色味を帯びてしまい、色再現性が却って悪化する。
【００１７】
このような色再現性が悪化した画像のコントラストを補正したところで、適正な画像が得られないことは、いうまでもない。
【００１８】
理由の第２は、画像中の最も明るい部分を白で再現し、最も暗い部分を黒で再現することによって、コントラストを強化するからである。写真フィルムの画像中には、図１１（ａ）に示す水槽の黒縁や、ガラスで反射されたストロボ光源のように、写らない方が良いノイズや、図６（ｂ）に示す日付情報など、水の影響とは無関係な画像を含んでいることがよくある。
【００１９】
このような水の影響とは無関係な画像、すなわち水中写真としての補正が不要な画像を含んだ状態で、画像中の最も明るい部分や最も暗い部分を定めること自体が、コントラストの補正に誤差を持ち込むことにほかならない。コントラストを強くするには、本当にコントラストを強化すべき画像部分の中で、最も明るい部分について、その濃度値を最高値（白）に上げ、最も暗い部分について、その濃度値を０（黒）に下げることが必要である。この結果、白と黒との間の中間階調が十分に引き延ばされるので、コントラストが十分強められることになる。
【００２０】
結局、同公報の発明による方法では、カラーバランスを不適正に補正した上に、コントラストを補正する基準にする白および黒が、本当にコントラストを強化すべき画像部分に基づいて定められていないために、色調およびコントラストの双方とも再現性の不十分な結果しか得られなくなる。
【００２１】
後者のコントラストの問題点は、仮に前述のアルゴリズムによってカラーバランスが適正に補正できた画像であっても、水中写真としての補正が不要な画像部分が含まれている限り、不可避的に発生することは明らかである。
【００２２】
本発明は、これらの問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、写真撮影された画像から、色調および／またはコントラストの補正を必要とする画像部分を選別し、その選別された画像部分に対し、色調および／またはコントラストの再現性の精度をできるだけ高めることのできる画像データ補正方法等を提供することにある。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明に係る画像データ補正方法は、上記の課題を解決するために、各色毎の原画像データについて作成した階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外し、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、階調幅の引き延ばし又は圧縮に合わせて、上記原画像データの値を変換し、変換して得た変換済画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記所定割合を調節することを特徴とする。
【００２４】
ここで、色調および／またはコントラストの補正を要しない黒または白に近い輝度を持つ画像データは、最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データに含まれているとみなしてよい。これは、画像から作成した階調ヒストグラムの多くが、中間調にピークを持つ山型形状を示すことにも関連している。
【００２５】
例えば、写真フィルム上に記録された画像をスキャナで読み取り、１６ビット階調のポジ画像として、階調ヒストグラムを各色毎に作成した場合、図１１（ａ）に示されたような、水槽の黒縁に対応する画像データは、階調０の近くに偏って少数度数で分布し、ガラスで反射されたストロボ光源の白色像に対応する画像データは、階調６５５３５に近い方に偏って少数度数で分布する。この他、ノイズやゴミ、被写体の撮影時に同時にフィルムに露光される日付情報なども、補正の必要が無い画像部分である。
【００２６】
したがって、各色毎の階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外すると、残りの画像データが、色調および／またはコントラストの補正を要する画像部分に対応している割合を高めることができると共に、残りの画像データの階調幅は除外前の階調幅より縮まる。
【００２７】
この状態で、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、階調幅の引き延ばし又は圧縮に合わせて、上記原画像データの値を変換すると、カラーバランスおよびコントラストのいずれかまたは両方をある程度補正することができる。
【００２８】
カラーバランスがある程度補正される理由は、補正を必要とする画像部分の各色毎の最も明るい部分の画像データの値が異なっていても、基準階調幅における同じ最高値（白）に合一させ、かつ、補正を必要とする画像部分の各色毎の最も暗い部分の画像データの値が異なっていても、基準階調幅における同じ最低値（黒）に合一させることで、全ての階調における各色画像データの値を互いに等しくなる方向に近づける効果が生まれるからである。
【００２９】
また、各色毎の画像データをそれぞれ同様に補正するので、補正が弱い色が発生しないという効果も得られる。
【００３０】
これらの効果は、前記特開２００２−１１８７６６号公報に記載されたような画像全体の平均値をニュートラルにする画像補正アルゴリズムを用いる色調補正方法では得られない本発明特有の効果である。
【００３１】
ただし、残りの画像データが、補正を要する画像部分に及んで除外され過ぎていたり、それとは逆に、補正を要しない画像部分をまだ多く含んでいたりすることがある。この場合、いずれにしても、色調および／またはコントラストの再現性が悪くなる。
【００３２】
そこで、その不要な画像データの除外の精度を高めることが必要になる。この目的は、上記の構成の内、変換した原画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記所定割合を調節する処理によって達成される。
【００３３】
すなわち、基準階調幅に合わせて、上記原画像データの値を変換するとき、全ての原画像データの値に一定倍率を乗じる演算を行う。なお、その一定倍率は、原画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばすときには、１より大きい数値となり、逆に、原画像データの階調幅を基準階調幅に圧縮するときには、１より小さい数値となる。
【００３４】
この原画像データの値を全て変換した結果、特に階調の白側において、最高値に飽和してしまう画像データが発生すると、それが異常色の発生因子となる。したがって、そのような異常色の発生率を、変換した原画像データを基にして調べ、補正を要しない画像データの除外し過ぎ、または残し過ぎを決める上記所定割合を調節することによって、異常色の発生率を、画質を劣化させないレベル（予め定めた閾値）内に抑えることができる。
【００３５】
これによって、色調および／またはコントラストの補正を本当に必要とする画像部分の抽出精度を高めることができ、色調および／またはコントラストの再現性をできるだけ適正にした補正画像を得ることができる。
【００３６】
また、上記所定割合を調節することによって、基準階調幅における白および黒に設定する画像データが変化するので、それに伴って、上記原画像データの値を変換するための上記一定倍率の数値が変化する。この一定倍率の変化は、階調幅の引き延ばし又は圧縮の程度を変化させることにつながるので、結局、上記所定割合を調節することによって、色調および／またはコントラストの補正の強度を変化させることができる。
【００３７】
なお、異常色の発生率を抑え過ぎないように、画質を劣化させないレベルぎりぎりになるように、上記所定割合を調節することが好ましい。また、異常色の発生率と比較する閾値は、理想的には０であることが好ましい。
【００３８】
請求項２の発明に係る画像データ補正方法は、上記の課題を解決するために、請求項１の手順に加えて、上記所定割合を調節しながら異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が上記閾値を上回った状態から下回った状態に変化したときの値に上記所定割合を定めることを特徴とする。
【００３９】
上記の手順によれば、所定割合が適正値より大き過ぎると、補正を要しない画像データの除外し過ぎが原因となって、異常色が多く発生する一方、所定割合が適正値より小さ過ぎると、補正を要しない画像部分が入り込む可能性が高くなるため、階調幅の引き延ばし率または圧縮率が不正確になり、カラーバランスおよび／またはコントラストの補正の精度が悪くなる。
【００４０】
したがって、異常色の発生率が上記閾値を上回った状態から下回った状態に変化したときの、ぎりぎりの値に所定割合を定めることによって、階調幅の引き延ばし率または圧縮率を最適化することができる。
【００４１】
なお、上記所定割合を大きな値から小さな値へと調節しながら、異常色の発生率を調べてもよいし、上記所定割合を小さな値から大きな値へと調節しながら、異常色の発生率を調べてもよい。また、連続的に撮影された写真は、撮影条件が似通っているので、前の画像の所定割合をメモリに記憶しておき、次の画像の所定割合の初期値に使用する形態を採用することもできる。
【００４２】
請求項３の発明に係る画像データ補正方法は、上記の課題を解決するために、請求項１または２の手順に加えて、異常色の発生率が閾値を下回った状態における上記変換済画像データを、その値に応じて複数グループに分け、各グループに属する変換済画像データの平均値を求め、求めた平均値のばらつきを調べることを特徴とする。
【００４３】
上記の手順において、前述のように、基準階調幅に合わせて原画像データの値を変換するだけで、コントラストのみならず、カラーバランスもある程度補正されることを説明したが、原画像データのカラーバランスによっては、全ての階調における各色画像データの値を互いに等しくなる方向に近づけられず、逆に各色毎の画像データがばらついてしまうことがある。このような場合、コントラストは改善されているものの、カラーバランスの補正としては不十分である。
【００４４】
したがって、基準階調幅に合わせて原画像データの値を変換した後、変換済画像データのばらつき具合を調べることが好ましい。そこで、上記構成のように、変換済画像データをグループ分けし、各グループ単位で変換済画像データの平均値を求め、その平均値のばらつきを調べることにより、変換済画像データのばらつき具合の傾向を概略的に大きく把握することができる。これにより、変換済画像データのばらつき具合の傾向を簡単に把握し易くなる。
【００４５】
また、原画像の中に全体の色調とは全く異なる色を持つ部分が局所的に存在している場合に、原画像データの対応する一部が、他の原画像データからかけ離れた値を持つ場合が有る。この場合、このかけ離れた原画像データがばらつきの検出に影響し、画像全体としては変換済画像データのばらつきは小さいと判断すべきところ、ばらつきが大きいと誤検出するおそれが有る。
【００４６】
そこで、本発明のように、変換済画像データのばらつき具合の傾向をグループ単位の平均値によって大きく把握することで、例えば複数の平均値の大部分のばらつきが小さいので、ばらつき具合は良好であるとの判断が、し易くなる。すなわち、局部的なばらつきが全体のばらつき具合の判断に影響する度合いを弱くすることができる。
【００４７】
請求項４の発明に係る画像データ補正方法は、上記の課題を解決するために、請求項３の手順に加えて、上記変換済画像データの平均値が、許容レベルを越えてばらついている場合に、上記原画像データを用いてコントラストを補正することを特徴とする。
【００４８】
上記の手順によれば、変換済画像データの平均値が、許容レベルを越えてばらついている場合には、原画像データの変換によってカラーバランスを補正することをせず、むしろ原画像データのカラーバランスを保存する。そして、原画像データのコントラストの補正を行うので、色調を大きく変えてしまうことなく、不明瞭な被写体の細部を鮮明にするという効果が得られる。
【００４９】
請求項５の発明に係る画像データ補正方法は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし４のいずれか１項の手順に加えて、上記各色を赤、緑、青とすると、緑の階調値をＸ軸に取り、赤または青の階調値をＹ軸に取ることにより、少なくとも２色の変換済画像データの値を（Ｘ，Ｙ）座標とする散布データを作成し、異常色の発生率が閾値を下回った状態における上記（Ｘ，Ｙ）座標の値を、その値に応じて複数グループに分け、各グループに属する（Ｘ，Ｙ）座標の値の平均値をグループ毎に求め、各平均値の（Ｘ，Ｙ）座標と直線Ｙ＝Ｘとの乖離状態を調べることにより、γ補正強度を決定することを特徴とする。
【００５０】
上記の手順によれば、散布データは、少なくとも２色（緑と赤の組み合わせ、もしくは緑と青の組み合わせ）の変換済画像データの値が、ＸＹ座標平面において分布する状態を表すものである。カラーバランスの理想状態は、変換済画像データの（Ｘ，Ｙ）座標の値が、直線Ｙ＝Ｘ上ないしその近辺に直線状に分布した状態である。
【００５１】
したがって、変換済画像データの（Ｘ，Ｙ）座標の値が、直線Ｙ＝Ｘから、どのように乖離しているかを調べることにより、カラーバランスの理想状態からの乖離を検知することができる。
【００５２】
この乖離状態を調べるのにあたって、請求項３の手順で説明したのと同様に、グループ分けの手法を用いる。これにより、請求項３の効果と同様の効果を得ながら、乖離状態を簡単かつ精度良く検知することができる。
【００５３】
そして、カラーバランスの理想状態からの乖離に応じて、カラーバランスを最適化するためのγ補正強度を決定するから、変換済画像データに応じてカラーバランスを最適化することができる。
【００５４】
なお、上記のような散布データを作成するには、本発明のように、Ｘ軸に緑の階調値を取ることが好ましい。なぜなら、特に水中写真においては、緑のカラーバランスが最も安定しているからである。したがって、安定している緑の階調値をＸ軸に取り、カラーバランスの崩れ易い赤または青の階調値をＹ軸に取って、その値を補正することにより、水中写真はもちろん、その他の条件で撮影された写真でも、カラーバランスを最適化することができる。
【００５５】
請求項６の発明に係る画像データ補正方法は、上記の課題を解決するために、請求項１ないし５のいずれか１項の手順における上記基準階調幅を、原画像をプリントする記録材の発色特性によって決まる階調幅に基づいて定めることを特徴とする。
【００５６】
上記の構成において、例えば写真フィルムが露光現像により発色する際の各色が取り得る階調幅（中間調の階調数）に比べて、例えば記録材としての感光紙が露光現像により発色する際の各色が取り得る階調幅の方が、狭いのが通常である。すなわち、広い階調幅に存在する原画像を狭い階調幅で表現しようとするのだから、原画像の画像データを補正する場合には、記録材の階調幅にどう合わせるかが重要になる。
【００５７】
したがって、上記基準階調幅を上記構成のように定めることで、記録材の発色特性を生かしたカラーバランスおよび／またはコントラストの補正が可能になる。
【００５８】
請求項７の発明に係る画像データ補正装置は、上記の課題を解決するために、各色毎の原画像データについて階調ヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、作成された階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外する画像データ選別部と、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、階調幅の引き延ばし又は圧縮に合わせて、上記原画像データの値を変換する自動レベル調整部と、変換して得た変換済画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記画像データ選別部にて用いられる上記所定割合を調節する除外割合調節部と、を有することを特徴とする。
【００５９】
上記の構成により、ヒストグラム作成部は、各色毎の原画像データについて、階調値毎に、原画像データの値がその階調値に該当する画素の個数（度数）を調べ、階調ヒストグラムを作成する。
【００６０】
画像データ選別部は、ヒストグラム作成部が作成した階調ヒストグラムの最高度数を検出し、除外割合調節部によって設定される所定割合を、検出した最高度数に乗算する。続いて、画像データ選別部は、求めた度数を下回る度数の画像データを各色毎に除外する。これにより、階調幅が除外前の階調幅より狭くなった画像データが残る。
【００６１】
次に、自動レベル調整部は、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮するための演算と同じ演算を、全ての原画像データに施し、原画像データの値を変換し、変換済画像データを生成する。
【００６２】
そして、除外割合調節部は、自動レベル調整部から受け取った変換済画像データについて、変換による異常色の発生率を調べ、予め定めた閾値と比較する。その比較の結果、異常色の発生率が閾値を越えている場合に、上記所定割合を調節した上で、画像データ選別部に対して、その新たな所定割合を設定する。
【００６３】
これにより、色調および／またはコントラストの再現性をできるだけ適正にした補正画像を得ることができる作用効果については、本発明の画像データ補正方法による作用効果として、既に説明したとおりである。
【００６４】
請求項８の発明に係る写真処理装置は、上記の課題を解決するために、請求項７に記載の画像データ補正装置と、該画像データ補正装置によって補正された画像データを活用して、記録材を露光現像するプリンターとを備えていることを特徴とする。
【００６５】
上記の構成によれば、色調および／またはコントラストの補正が必要な条件で撮影された写真であっても、被写体本来の色調および／またはコントラストをできるだけ適正に再現した画像を記録材に形成することが可能な写真処理装置を提供することができる。
【００６６】
より具体的には、請求項１に記載の画像データ補正装置を備えた写真処理装置は、ユーザが撮影に失敗した水中写真であっても、青味の取れた、より適正画質の写真をプリントすることができる。また、ストロボを発光させずに撮影したり、水が濁っていたりしたために、光量不足の水中写真であっても、色調および／またはコントラストを改善した、より適正画質の写真をプリントすることができる。さらに、カメラから遠い被写体と近い被写体とを同時に撮影した水中写真であっても、より実視レベルに近い画質の写真をプリントすることができる。
【００６７】
請求項９の発明に係る画像データ補正プログラムは、上記の課題を解決するために、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像データ補正方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００６８】
また、請求項１０の発明に係る画像データ補正プログラムは、上記の課題を解決するために、請求項７に記載の画像データ補正装置が備えている各部として、コンピュータを機能させることを特徴とする。
【００６９】
さらに、請求項１１の発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、請求項９または１０に記載の画像データ補正プログラムを記録したことを特徴とする。
【００７０】
これにより、上記記録媒体、またはネットワークを介して、一般的なコンピュータに画像データ補正プログラムをインストールすることによって、該コンピュータを用いて上記の画像データ補正方法を実現する、言い換えれば、該コンピュータを画像データ補正装置として機能させることができる。
【００７１】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について図面に基づいて説明すれば、以下のとおりである。
【００７２】
まず、本発明の画像データ補正方法の説明を行う前に、本発明がどのような画像を補正対象としているのかについて説明する。
【００７３】
本発明が補正の対象とする画像は、カラーバランスが悪く、全体の色調がある色味に偏った画像や、露出不足のため、コントラストが弱い画像や、そのどちらにも当てはまる画像である。
【００７４】
そのような画像の具体例を図６（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件１が対応）に示す。同図は、魚や海底等を含む被写体を水中で撮影した水中写真である。この水中写真を、後で詳述する本発明の画像データ補正方法の主要手順によって概ね補正した図９（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件４が対応）に示す補正画像と比較すると、コントラストが非常に弱く、またそのために被写体の細部が極めて不鮮明になっていることが判る。これが、本発明が補正の対象とする画像の第１の特色である。
【００７５】
また、図６（ａ）は、図６（ｂ）の画像について、横軸にＧ（緑）階調を取り、縦軸にＲ（赤）階調またはＢ（青）階調を取ったときの、画像データの散布図である。より具体的には、図６（ｂ）の画像をネガフィルムからスキャナで読み取り、ＲＧＢの各色成分について、１６ビットの画像データを取得する。続いて、図６（ｂ）の画像を構成する各画素毎に、その画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を（Ｒ，Ｇ）データと（Ｂ，Ｇ）データとに分けて、図６（ａ）の直交軸平面にプロットすると、上記散布図が得られる。
【００７６】
このような散布図を作成するには、本実施の形態のように、横軸にＧ（緑）データを取ることが好ましい。なぜなら、水中写真において、Ｇ（緑）データのカラーバランスが最も安定しているからである。したがって、安定しているＧ（緑）データを横軸に取り、カラーバランスの崩れ易いＲ（赤）データ、またはＢ（青）データを縦軸に取って、その値を補正することが好ましい。
【００７７】
なお、図６（ａ）の散布図では、０が最低階調値の黒、６５５３５が最高階調値の白に対応している。また、同散布図中のマーク■は、（Ｂ，Ｇ）データを表し、マーク△は、（Ｒ，Ｇ）データを表している。
【００７８】
この散布図は、本発明が補正の対象とする画像の第２の特色を表している。すなわち、（Ｂ，Ｇ）データと（Ｒ，Ｇ）データとが分離し、かつ（Ｒ，Ｇ）データが（Ｂ，Ｇ）データより小さい値を持って、散布図の下側に偏って分布している。このことは、Ｒデータが小さく赤味が少ないこと、裏を返せば、プリントしたときにシアン色が強くなること、したがってプリント画像全体が青味がかって見えることを裏付けている。
【００７９】
なお、水中写真の場合に、Ｒデータが小さくなる理由は、従来技術の項で既に説明したように、水が短波長側よりも長波長側の可視光をよく吸収するからである。
【００８０】
ところで、図６（ａ）の散布図では、（Ｂ，Ｇ）データと（Ｒ，Ｇ）データとが、共に狭い階調幅に局在しているが、このことはコントラストが弱いという前述の第１の特徴点を示しているにほかならない。
【００８１】
また、コントラストが弱く、画像全体が青味がかるという水中写真の特徴が特によく現れた写真およびその散布図を、図１７（ａ）（ｂ）に示す（物件提出書により参考画像として提出した物件１１が対応）。図１７（ａ）の散布図では、（Ｒ，Ｇ）データが特に小さいため、散布図の下方に殆ど寝た状態を呈している。このため、階調が大きくなる程、（Ｒ，Ｇ）データに対する（Ｂ，Ｇ）データの散布図上での開きが大きくなるという、水中写真の特徴がはっきりと出ている。
【００８２】
（画像データ補正方法の基本的な考え方）
次に、このような本発明が補正の対象とする画像を適正に補正するための画像データ補正方法の基本的な考え方を説明する。
【００８３】
補正対象である図６（ｂ）の画像には、オレンジ色の日付情報が写り込んでいる。この日付情報の画素が持つ（Ｒ，Ｇ）データは、図６（ａ）の散布図では点Ｒ１として現れている。このような日付情報は、色調および／またはコントラストの補正を要する画像部分ではない。むしろ、このような日付情報は、色調および／またはコントラストの補正に誤差を持ち込む要因となる。
【００８４】
また、［課題を解決するための手段］の項で既に説明したように、図１１（ａ）に示すような、水槽の黒縁に対応する画像データや、ガラスで反射されたストロボ光源の白色像なども、同じく本発明の補正には不要な画像部分である。
【００８５】
したがって、補正に誤差を持ち込む要因となる画像部分を除いて、本当に補正すべき画像部分を画像データ上で選別することが、本発明の画像データ補正方法の第１の主眼である。この点がうまく達成できて初めて、階調幅の変更によるコントラストの調整およびカラーバランスの調整の結果を良好にすることができる。
【００８６】
次に、本発明の画像データ補正方法の第２の主眼は、カラーバランスが崩れた画像に対し、補正を要する画像部分の最も白側に有る画素の画像データを白に置き換え、最も黒側に有る画素の画像データを黒に置き換えることによって、カラーバランスを理想状態に近づける補正を行うことである。
【００８７】
カラーバランスの理想状態とは、図６（ａ）に示すような前記データ散布図において、横軸をＸ軸、縦軸をＹ軸とした場合に、各画素の画像データが直線Ｙ＝Ｘ上、若しくはその近辺に直線状の相関を持って分布した状態のことである。各画素の画像データが、直線Ｙ＝Ｘから離れる程、あるいは直線Ｙ＝Ｘに対して湾曲するようなカーブを強く持つ程、色再現性が悪く、ある色味を帯びた画像になる。
【００８８】
このために、図１７（ｂ）に示す水中写真では、全体に青味がかってカラーバランスが悪くなるのであり、このことは、図１７（ａ）の散布図に典型的に現れている。すなわち、既に説明したように、（Ｒ，Ｇ）データが散布図の下方に寝た状態になっており、直線Ｙ＝Ｘからの乖離が著しくなっているということである。
【００８９】
一方、原画像データが分布する階調幅を引き延ばし又は圧縮して変更し、階調幅の変更に合わせて原画像データの値を変更する演算に用いる倍率を決めるとき、選別した補正すべき画像部分の白側に有るどの画素の画像データを白にすればよいのか、また、黒側に有るどの画素の画像データを黒にすればよいのかをうまく定めないと、適正倍率を定めることができない。なぜなら、不適正な倍率を用いて原画像データの値を変更すると、補正画像に異常色が出現するからである。
【００９０】
そのような異常色は、後で詳述するが、例えば図１４（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件８が対応）の画像において、上部中央付近の霜降り状態の画像部分として現れている。実際のカラープリント画像では、上部中央付近の魚に含まれた明るい赤系統の色が、魚の周囲にまで広がった色滲みとして現れる。
【００９１】
したがって、階調幅の変更に応じて原画像データの値を変換するための適正倍率を決めることが、本発明の画像データ補正方法の第３の主眼である。
【００９２】
さらに、適正倍率を定めて原画像データの値を変換しても、実際にプリントしてみると、コントラストは補正されているものの、カラーバランスが原画像とは別の色味に偏って崩れてしまう場合がある。そのような具体例については、後で詳述するが、取り敢えず図１８（ａ）（ｂ）に示す。図１８（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件１２が対応）の画像は、図１７（ｂ）の原画像を補正した一例であるが、画像全体が原画像の青味とは逆に赤味を帯びてしまう結果となった。
【００９３】
したがって、このような原画像に対しては、カラーバランスの調整を行わず、コントラストの補正だけを行う方が好ましい。そこで、上記の適正倍率を用いて原画像データの値を変換する方が良いのか否かを判定し、適切な場合に原画像データの値を変換することが、本発明の画像データ補正方法の第４の主眼である。
【００９４】
（画像データ補正方法の大きな流れ）
以上のような基本的な考え方に基づいて構築された本発明の画像データ補正方法の大きな流れを、図２のフローチャートとして示す。
【００９５】
まず初めに、写真フィルム上に現像された画像をスキャナで読み取り、１６ビット階調のポジ画像として、階調ヒストグラムを各色ＲＧＢ毎に作成する（ステップ１；以下、Ｓ１と略記する）。例えば、図１１（ａ）に示す原画像に対応する、ある色成分の階調ヒストグラムは、図１１（ｂ）のようになる。なお、階調ヒストグラムの作成に用いた各色ＲＧＢ毎の画像データを、それぞれ原画像データとする。
【００９６】
次に、色調および／またはコントラストの補正を要しない画像データを各色毎に除外するために、作成した階調ヒストグラムの最高度数に対する所定割合を設定する（Ｓ２）。この所定割合の設定にあたって、取り敢えず定めた所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外し、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、引き延ばし又は圧縮した基準階調幅に合わせて、上記原画像データの値を変換し、変換した原画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記所定割合を調節する処理を行う。
【００９７】
このＳ２の処理内容が、本発明の画像データ補正方法の最も重要な手順になる。さらに詳しい説明は後で行う。
【００９８】
Ｓ２で、上記所定割合を最適化することができたならば、色調および／またはコントラストの補正を要する画像部分を選別できるので、次に、自動レベル調整の処理を実行する（Ｓ３）。自動レベル調整の処理は、最終的に選別した画像部分の各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、引き延ばし又は圧縮した基準階調幅に合わせて、上記原画像データの値を変換し、実際に補正画像データを求める処理である。
【００９９】
例えば、前出の図６（ｂ）に示す原画像に、Ｓ１〜Ｓ３の処理を実行し、Ｓ３の自動レベル調整を終わった時点の画像は、図７（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件２が対応）のようになる。補正を要する画像部分の原画像データを、引き延ばした階調幅に合わせて変換した結果、コントラストが強調されていることがわかる。また、後で図７（ａ）の散布図に基づいて説明するが、青味がかった原画像のカラーバランスも改善されている。
【０１００】
さらに、Ｓ３では、自動レベル調整を一旦実行した後、カラーバランスが自動レベル調整によって、反対に悪くならないかどうかを、Ｓ３で求めた補正画像データに基づいて調べる。もし、却ってカラーバランスが悪くなるという判定結果を得た場合には、後で詳述するが、自動レベル調整を取り消すか、必要に応じてＳ２に戻り、Ｓ２〜Ｓ３の処理をやり直す。
【０１０１】
一方、カラーバランスが、自動レベル調整によって悪くならないという判定結果を得た場合には、Ｓ４のコントラスト調整処理へ進む。また、カラーバランスが、自動レベル調整によって悪くなるという判定結果を得た場合には、自動レベル調整を取り消して、Ｓ４のコントラスト調整処理へ進む。コントラスト調整処理は、補正を要する画像部分のコントラストを最適化するため、特に最終的に得られる補正画像の黒に締まりを出すために行う。
【０１０２】
また、それだけではなく、コントラスト調整は、Ｓ３の自動レベル調整において、階調幅を基準階調幅に圧縮した場合にも重要になる。その原因としては、写真フィルムの感度特性に対し、画像を焼き付ける（プリントする）ペーパーの感度特性の方が、表現できる階調幅（レンジ）の点で狭い（約１／４になる）ことが関係している。
【０１０３】
この点を判り易く説明するために、写真フィルムの感度特性のレンジが、０〜６５５３５の１６ビット階調であるとすると、ペーパーの感度特性のレンジは、その約１／４になるので、０〜１６３８３となる。そして、前述したＳ２・Ｓ３の処理で登場する「基準階調幅」とは、ペーパーの感度特性のレンジに相当する。
【０１０４】
そこで、もし、原画像データが、初めからペーパーの感度特性の最高値（１６３８３）を上回る階調幅に分布しているなら、この場合、Ｓ２・Ｓ３では、原画像データの階調幅を基準階調幅に圧縮する処理が行われる。階調幅の圧縮は、コントラストを弱めることを意味するから、自動レベル調整によって弱められたコントラストを強めるためのコントラスト調整をＳ４として行う。その具体的な処理内容については、後述する。
【０１０５】
なお、図７（ｂ）に示す自動レベル調整済画像に、コントラスト調整を施した画像は、図８（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件３が対応）のようになる。図７（ｂ）の画像に比べて、図８（ｂ）の画像では、暗い方の階調を潰すことで、逆に明るい方の階調がよく目立つようになるため、黒に締まりの出た画像になっている。
【０１０６】
Ｓ４までの処理によって、カラーバランスおよび／またはコントラストが調整された補正画像データに対し、カラーバランスの補正は不完全であるため、Ｓ５において、カラーバランスを理想状態にさらに近づけるγ補正を行う。つまり、既に説明したように、図６（ａ）に示すような前記データ散布図において、各画素の画像データを直線Ｙ＝Ｘ上、若しくはその近辺に直線状の相関を持って分布した状態に補正する。
【０１０７】
なお、図８（ｂ）に示すコントラスト調整済画像に、γ補正を施した画像は、図９（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件４が対応）のようになる。これによって、より自然な状態に近い色調の画像が得られている。
【０１０８】
こうして、カラーバランスおよび／またはコントラストの補正が全て完了するので、Ｓ５で得られた補正完了画像データをプリンターまたはモニターのドライバーに出力して（Ｓ６）、画像データ補正方法に関する全ての処理が終了する。
【０１０９】
（画像データ補正装置の構成）
次に、上記各処理の内容を詳しく説明する前に、本発明の画像データ補正装置の構成を説明し、上記各処理の内容は、画像データ補正装置の動作として説明することにする。
【０１１０】
本発明の画像データ補正装置は、例えば、図３０に示すような外観の写真処理装置に搭載される。本実施形態の写真処理装置は、原画像の画像データに基づいて、印画紙（感光材料）上に画像を焼き付け、現像および乾燥の各処理を施すことにより、原画像を印画紙に再現してプリントするデジタル写真プリンターである。
【０１１１】
該写真処理装置は、焼付部１（写真焼付装置）、印画紙格納部２、現像部３、乾燥部４、および画像データ補正装置として機能するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）５を備えている。なお、焼付部１（写真焼付装置）、印画紙格納部２、現像部３および乾燥部４を合わせてプリンター１０と呼ぶことにする。
【０１１２】
印画紙格納部２は、感光材料である印画紙を格納しており、プリント時に焼付部１に供給するためのものである。また、印画紙格納部２は、２種類のロール状印画紙を格納できるように、２基のペーパーマガジン２ａ・２ｂを備えている。焼付部１は、ペーパーマガジン２ａ・２ｂの一方から供給される印画紙に対して、本発明によって補正された画像データに応じて走査露光を施すことにより、画像の焼き付けを行う。
【０１１３】
現像部３は、焼き付け処理が施された印画紙に対して、各種の現像処理を施しながら搬送することによって、画像を現像する。乾燥部４は、現像処理が施された印画紙を乾燥させる。ＰＣ５は、写真処理装置における諸々の動作を制御する機能を果たしているとともに、原画像の画像データを保存する機能や、画像データに対して他のデータ処理を施す機能なども有している。
【０１１４】
図５は、上記ＰＣ５に接続される周辺機器を示している。その周辺機器としては、上記プリンター１０の他に、写真撮影され現像されたネガフィルムまたはポジフィルムから上記原画像データを取得するフィルムスキャナー１１、およびデータ処理の各段階における画像を確認したり、各種データ処理を終えた補正済画像を確認したりするためのモニター１２がある。
【０１１５】
図１は、画像データ補正装置として機能するＰＣ５の機能ブロック図である。本発明の画像データ補正装置は、コントロール部５１（除外割合調節部）、ヒストグラム作成部５２、画像データ選別部５３、自動レベル調整部５４、オーバーフロー検出部５５（除外割合調節部）、相関係数演算部５６、コントラスト調整部５７およびγ補正部５８を備えている。
【０１１６】
コントロール部５１は、各部５２〜５８と必要なデータのやり取りを行いながら、各部５２〜５８の動作を有機的に制御する。
【０１１７】
ヒストグラム作成部５２は、フィルムスキャナー１１によって取得されたＲＧＢ各色の原画像データを、コントロール部５１から受け取る。各色の原画像データは、１６ビットデータなので、ヒストグラム作成部５２は、０〜６５５３５階調の各階調にあてはまる値を持つ原画像データの個数、すなわち度数を求め、図１０（ａ）または図１１（ｂ）に示すような階調ヒストグラムを各色別に作成する。
【０１１８】
画像データ選別部５３は、ヒストグラム作成部５２で作成された階調ヒストグラムについて、度数の最高値と度数０との間を、コントロール部５１によって指示される分割数Ｄで等分し、階調ヒストグラムの左（階調値０）および右（階調値６５５３５）から、度数が最高値の１／Ｄ（所定割合）以下になる少数度数の階調をサーチする。これによって判別された少数度数の階調に属する原画像データは無いものとみなされ、Ｓ２の画像データ除外割合設定処理における階調幅の変更処理から除外される。
【０１１９】
例えば、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）に示す階調ヒストグラムの度数を１００等分し、度数が１／１００を上回るレベルとなる階調幅を切り出しているところである。この処理の結果、図１０（ｂ）に「調整したレンジ」の範囲を示したように、原画像データが元々分布していた図１０（ａ）の「通常のレンジ」に比べて、階調幅が狭まったことが判る。
【０１２０】
なお、上記１／Ｄ（所定割合）の分母（分割数Ｄ）を小さくして、階調ヒストグラムの度数を粗く等分した場合と、分母を大きくして、細かく等分した場合とを比べると、所定割合が大きい（粗い等分）ほど、除外する原画像データが増えるので、切り出す階調幅は、より狭くなる。
【０１２１】
そこで、画像データ選別部５３は、最初に粗い等分から始めるようになっている。例えば、コントロール部５１によって、等分数は５０等分に初期設定される。この等分数は、自動レベル調整部５４およびオーバーフロー検出部５５の処理結果によって、コントロール部５１において見直され、細かい等分数へと更新され、上記所定割合１／Ｄが最適化されるまで繰り返される。この処理は、後で詳述する。
【０１２２】
次に、自動レベル調整部５４は、上記のようにして画像データ選別部５３により狭められた階調幅を、前述した基準階調幅（０〜１６３８３）に引き延ばすか、あるいは圧縮する。つまり、狭めた階調幅が、基準階調幅より狭い場合には、基準階調幅まで引き延ばす一方、基準階調幅より広い場合には、基準階調幅まで圧縮する。
【０１２３】
ここで、階調幅を引き延ばすとは、画像データ選別部５３により狭められた階調幅の最低階調値を０に変換し、その後、狭められた階調幅の最高階調値を基準階調幅の最高値１６３８３に変換するデータ処理のことである。
【０１２４】
より具体的に説明すると、狭められた階調幅の最低階調値をｍ、最高階調値をＭ、狭められた階調幅内に存在する任意の画素の階調値（＝画像データの値）をｐとする。狭められた階調幅の最低階調値を０に変換するということは、全ての画素の階調値ｐから最低階調値ｍを減算すること、つまり（ｐ−ｍ）の演算を行うことである。これにより、階調ヒストグラムが全体的に階調値０の方へ、つまり黒側へｍだけシフトする。
【０１２５】
ただし、画像データ選別部５３によって除外された最低階調値ｍより小さい階調値を持つ少数度数の画素については、階調値をマイナスにするのではなく、０に丸め込む。
【０１２６】
続いて、黒側にシフトした階調ヒストグラムの最高階調値（Ｍ−ｍ）を基準階調幅の最高値１６３８３に変換すると共に、全ての画素の階調値（ｐ−ｍ）に対し、１６３８３／（Ｍ−ｍ）で求まる一定倍率を乗算する。すなわち、（ｐ−ｍ）×１６３８３／（Ｍ−ｍ）の式で表される演算を実行する。
【０１２７】
ただし、画像データ選別部５３によって除外された最高階調値Ｍより大きい階調値を持つ少数度数の画素については、階調値を最高階調値Ｍ，すなわち１６３８３に丸め込む。
【０１２８】
このような演算の結果として、例えば、図１０（ｃ）は、図１０（ｂ）で狭めた階調幅が、基準階調幅より狭い場合だったため、基準階調幅まで引き延ばした結果を示している。
【０１２９】
次に、オーバーフロー検出部５５は、自動レベル調整部５４による上記演算によって、原画像データの値が変換された画像データの値を基にして、データ変換による異常色の発生率を調べる。
【０１３０】
例えば、図１４（ａ）は、自動レベル調整部５４による上記演算によって、図１４（ｂ）の画像の原画像に対してデータ変換した画像データから作成した散布図である。同図では、マーク△で示す（Ｒ，Ｇ）データのＲの階調値が、Ｇの階調値１３８４３〜１６０５６の範囲において、飽和していることが判る。このため、図１４（ｂ）を参照して既に説明したとおり、実際のカラープリント画像では、上部中央付近の魚に含まれた明るい赤系統の色が、魚の周囲にまで広がった色滲みとして現れる。
【０１３１】
上記のように高階調側で画像データの値が飽和する現象を、本発明ではオーバーフローと呼ぶことにする。なぜ、オーバーフローが起きるかというと、画像データ選別部５３によって、少数度数の階調値を持つ画像データを除外し過ぎているからである。前述のように、除外した画像データについては、黒側は０に丸め込み、白側は１６３８３に丸め込むため、濃度の明るい部分や暗い部分で本来存在している階調変化は無視されている。このため、画像によっては、白い部分に特定の色が載ってくるという現象が発生する。
【０１３２】
なお、濃度の暗い部分で本来存在している階調変化を無視しているため、暗い部分でも擬似色が発生していることになるが、暗い部分の色味は殆ど視覚できないので、画質に対する影響を考慮しなくてもよい。
【０１３３】
少数度数の階調値を持つ画像データを除外し過ぎているということは、前記所定割合１／Ｄの設定が不適切であり、分割数Ｄが小さ過ぎるということである。したがって、所定割合１／Ｄの設定し直し処理を行うことになるが、その前に、所定割合１／Ｄの設定し直しをするかどうかの判定が必要である。
【０１３４】
この判定のために、オーバーフロー率という概念を導入する。すなわち、図１４（ａ）に示すような散布図において、Ｇ（Ｘ軸）の値が、基準階調幅の最高値（１６３８３）の８５％〜９８％（１３８４３〜１６０５６）の範囲（同図にＱ１で示す）で、ＲまたはＢの値が最高値（１６３８３）を示す画素数の、全画素数に対する比率を第１のオーバーフロー率とする。さらに、Ｇ（Ｘ軸）の値が、基準階調幅の最高値（１６３８３）のときに、ＲとＢの平均値が、基準階調幅の最高値（１６３８３）の８５％〜９８％（１３８４３〜１６０５６）の範囲（同図にＱ２で示す）に入る画素数の、全画素数に対する比率を第２のオーバーフロー率とする。
【０１３５】
そして、第１のオーバーフロー率または第２のオーバーフロー率のどちらか一方が、所定の閾値、例えば０．０００５より大きくなった場合、オーバーフロー検出部５５は、色滲みのような異常色が発生すると判定し、所定割合１／Ｄの設定し直し処理を行うように、コントロール部５１に指示をする。
【０１３６】
なお、上記の判定に用いる階調範囲８５％〜９８％は、経験値であり、画像データの変換の結果として作られた擬似色、すなわち実際には写真に写っていない色が発生する範囲と考えた。その根拠としては、まず９８％以上の範囲は、ほとんど白の範囲になるので、異常色としては出現しない範囲と考えられる。このため、判定範囲から外す。一方、８５％以下の範囲は、写真に実際に写っている色の画像データが載る範囲と考えられる。
【０１３７】
例えば、図１６（ａ）は、図１６（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件１０が対応）の画像に対応する散布図である。この画像には、赤い魚がたくさん写っているため、それらの赤色を表すＲの画像データが８５％以下の範囲で飽和した画素が、多数発生している（図１６（ａ）の「赤い魚の部分」の領域）。
【０１３８】
この場合も、オーバーフロー率が高いと判定し、所定割合１／Ｄを小さくする設定し直しをしてしまうと、階調幅の狭め方が不十分になる。したがって、補正の不要な画像データが多く入り込む結果となるため、色調および／またはコントラストの補正が不適切になる。
【０１３９】
このような経験の蓄積により、階調範囲８５％〜９８％を判定範囲とすることで、階調幅の変更に伴うデータ変換に起因する異常色だけを判定することができるようになった。
【０１４０】
所定割合１／Ｄの設定し直し処理の具体例については、後述するとして、ここでは、所定割合１／Ｄが最適値に定まったとする。この段階で、自動レベル調整部５４は、画像データ選別部５３が所定割合１／Ｄの最適値を用いて最終的に選別した画像部分の各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮する前述の演算を行い、上記原画像データの値を変換して、実際に補正画像データを求める。
【０１４１】
自動レベル調整部５４によって実際に求めた補正画像データの散布図を図７（ａ）に示す。図７（ａ）の補正画像データは、図６（ａ）の原画像データから、上記オーバーフロー率が０．０００５を下回る所定割合１／Ｄを用いて日付情報等の不要情報を除外した上で、補正を要する画像部分についてのみ、その階調値を、基準階調幅（０〜１６３８３）一杯に引き延ばすように変換することによって得られたものである。
【０１４２】
これにより、図６（ａ）における約１００００〜２３０００の階調範囲、すなわち約１３０００以内の階調幅に分布していた、補正を要する画像部分の原画像データは、図７（ａ）に示す０〜１６３８３の基準階調幅に引き延ばされ、その結果として、図７（ｂ）の自動レベル調整済画像を見れば分かるとおり、コントラストが強調されている。また、これによって、図６（ｂ）では不明瞭だった被写体のディテールが鮮明に表れている。
【０１４３】
さらに、図６（ａ）のように直線Ｙ＝Ｘを境に乖離していた（Ｂ，Ｇ）データと（Ｒ，Ｇ）データとは、図７（ａ）に示すように、直線Ｙ＝Ｘ上およびその近辺における集積度が高まったため、カラーバランスの点でも、原画像に比べて改善されている。
【０１４４】
ここで、Ｓ２の処理による効果を他のサンプル画像および画像データで確認しておく。
【０１４５】
例えば、図１１（ａ）（物件提出書により参考画像として提出した物件５が対応）の画像について、原画像データそのものの階調幅を基準階調幅に引き延ばした画像および変換済画像データの散布図を、図１２（ａ）（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件６が対応）に示す。
【０１４６】
これに対し、図１１（ａ）の画像について、Ｓ２の処理として、上記所定割合を定め、原画像データから、水槽の黒縁に対応する画像データや、ガラスで反射されたストロボ光源の白色像の一部等を除外して、階調引き延ばしをした画像および変換済画像データの散布図を、図１３（ａ）（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件７が対応）に示す。
【０１４７】
両者の比較から、補正の不要な部分を除外しないで補正した図１２（ａ）（ｂ）では、図１３（ａ）（ｂ）よりコントラストの強調が不十分であるため、主要な被写体の細部が不鮮明であり、色調の青味も殆ど取れていないことが判る。
【０１４８】
このことは、図１３（ａ）の散布図では、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが、直線Ｙ＝Ｘ上、若しくはその近辺に直線状の相関を持って分布しているのに対し、図１２（ａ）の散布図では、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが、特に低階調側で直線Ｙ＝Ｘからどちらも乖離していることや、分布している階調幅が図１３（ａ）より狭いことに、よく表れている。
【０１４９】
このように、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外し、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、引き延ばし又は圧縮した基準階調幅に合わせて、上記原画像データの値を変換するだけでも、コントラストのみならず、カラーバランスまである程度改善されることが判る。
【０１５０】
本発明の自動レベル調整によって、コントラストのみならず、カラーバランスまで改善される理由は、図２６（ａ）を見ると理解し易い。つまり、図６（ａ）のように、画像の最も明るい画素の階調値および最も暗い画素の階調値が、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データ共に、直線Ｙ＝Ｘから離れバラバラに分散した状態にあったのを、図２６（ａ）に示すように、直線Ｙ＝Ｘ上の同一最低値、すなわち座標（０，０）と、同一最高値Ｍａｘ、すなわち座標（１６３８３，１６３８３）にそれぞれ合一させる演算を行うから、各データが、直線Ｙ＝Ｘ上およびその近辺に移動する結果になるということである。
【０１５１】
このことは、後述するγ補正を良好にすることにも役に立つ。
【０１５２】
ところで、前記Ｓ３の処理の説明で触れたように、自動レベル調整によって、全ての画像の画質改善を果たせるわけではない。例えば、図１７（ｂ）の原画像に、Ｓ１〜Ｓ３の処理を実行し、自動レベル調整を終わった時点の画像は、図１８（ｂ）のようになる。原画像に比べて、コントラストが大幅に改善され、被写体のディテールもよく表れているので、一見良い補正結果が得られたように見える。
【０１５３】
しかしながら、図１８（ａ）の散布図を見ると判るように、マーク■の（Ｂ，Ｇ）データは、直線Ｙ＝Ｘの近辺に分布しているのに対して、マーク△の（Ｒ，Ｇ）データが広範囲に分散する結果になったために、補正画像全体としては、図１８（ｂ）のように赤味がかってしまう（物件提出書により参考画像として提出した物件１２が対応）。すなわち、青側に偏っていたカラーバランスが、赤側に偏って、却って不自然な色味になったので、カラーバランスの点では、良好な結果が得られていないことになる。
【０１５４】
これは、画像データを直線Ｙ＝Ｘの近辺に集まるように補正しにくい画像ということであり、その理由としては、図１７（ａ）に示すように、原画像に色の情報が元々少ない（（Ｒ，Ｇ）データがＸ軸上に寝ている）ため、と考えられる。
【０１５５】
したがって、このような画像では、自動レベル調整を行わず、コントラスト調整のみを行うようにする方がよい。図１７（ｂ）の原画像にコントラスト調整のみを行った画像を図１９（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件１３が対応）に示す。
【０１５６】
図１９（ａ）の散布図に表れているように、（Ｒ，Ｇ）データの階調幅が充分に引き延ばされていないので、図１８（ｂ）の画像に比べてコントラストが若干弱いが、カラーバランスは原画像のカラーバランスと類似している。すなわち、原画像に赤情報が少ないので、画像全体が青っぽいが、水族館の雰囲気としては、図１８（ｂ）の自動レベル調整済画像よりはるかに良い結果になっている。
【０１５７】
このように、自動レベル調整を行った結果が良好かどうかを判定できるようにした方が、本発明の目的を充分達成できることになる。そこで、自動レベル調整を行った結果が良好かどうかの判定情報を取得する相関係数演算部５６を設ける。
【０１５８】
相関係数演算部５６は、自動レベル調整部５４から、自動レベル調整済の画像データを受け取り、ＢＧＲ各色データの値が散乱していないかどうかを調べる。例えば、そのような散乱度合いを調べる手法として、相関係数を求めるやり方がある。相関係数は、画像データの分布が直線的に集まっているか否かを評価するパラメータである。以下に、相関係数の算出式を例示する。
【０１５９】
相関係数をｒ、総画素数をｎ、（Ｒ，Ｇ）データまたは（Ｂ，Ｇ）データのＹ軸値をｙｉ、Ｘ軸値をｘｉとすると、相関係数ｒは以下の式で求めることができる。
ｒ＝ＳＸＹ／（ＳＸＸ×ＳＹＹ）１／２
但し、ＳＸＹは積和を使い、ＳＸＸ，ＳＹＹは偏差平方和を使うことにより、以下の式で求まる。
ＳＸＹ＝Σｘｉ・ｙｉ−（Σｘｉ）・（Σｙｉ）／ｎ
ＳＸＸ＝Σｘｉ２−（Σｘｉ）２／ｎ
ＳＹＹ＝Σｙｉ２−（Σｙｉ）２／ｎ
図２０（ａ）の散布図について説明すると、同図では、マーク△の（Ｒ，Ｇ）データが、全体として散在しているにも拘らず、図中にサークルで示す低階調および高階調の一部領域に、（Ｒ，Ｇ）データの多くが集中している。このため、その集中領域の重みが相関係数に影響し、比較的良い結果の相関係数が得られてしまう。したがって、通常の相関係数を求めるだけでは、（Ｒ，Ｇ）データの実際の散乱状態が、相関係数に反映されない。
【０１６０】
そこで、相関係数演算部５６は、自動レベル調整済のＢＧＲ各色データについて、Ｇデータを基準にして、Ｂ，Ｇ各データをグループ分けする。具体的には、Ｇデータの階調値を２５００毎に分け、０〜１６３８３の階調幅を７つに分け、分けたＧデータに対応して、Ｂ，Ｇ各データも７つにグループ分けする。
【０１６１】
したがって、図２０（ｂ）の散布図上では、縦の罫線毎の７つの区間に、（Ｂ，Ｇ）、（Ｒ，Ｇ）各データを区切ることになる。図２０（ｂ）に示すマーク小楕円は、各グループに属する（Ｒ，Ｇ）データの平均値のおよその位置を表している。なお、各グループに属する（Ｒ，Ｇ）データの平均値を求める代わりに、Ｇデータについては、各グループの中間値を求め、ＲデータおよびＢデータについて、各グループの平均値を求めるようにしてもよい。
【０１６２】
このように、自動レベル調整済のＢＧＲ各色データをグループ化して、グループ毎の平均値（代表値）を求めると、図２０（ａ）のような局在データの影響を排除することができる。すなわち、図２０（ｂ）に示す７つのマーク小楕円は、（Ｒ，Ｇ）データの散乱状態をよく反映しており、同様に散乱している。
【０１６３】
したがって、グループ毎の平均値（代表値）を用いて相関係数を求めると、図２０（ａ）の場合には、（Ｒ，Ｇ）データの相関が悪いという判定結果を得ることができる。因みに、相関係数が０．９を下回る場合に、相関係数演算部５６は、（Ｂ，Ｇ）データまたは（Ｒ，Ｇ）データの相関が悪いと判定する。この判定結果を相関係数演算部５６からコントロール部５１に出力することによって、コントロール部５１は、自動レベル調整部５４に対し、自動レベル調整の取り消し等を指示することができる。
【０１６４】
ここで、自動レベル調整済画像データの相関を調べた他の例を図２１（ａ）（ｂ）に示す。図２１（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件１４が対応）は、潜水艇内を撮影した写真の自動レベル調整済画像であり、図２１（ａ）は、その自動レベル調整済画像の散布図である。図２１（ｂ）の画像では、潜水艇の窓から映る水中画像部分と人物等の通常画像部分とが混在している。このため、図２１（ａ）の散布図では、水中画像部分を表す画像データが、同図中にサークルで示す領域に集中する画素群として表れている。
【０１６５】
この画素群は、マーク△として局在しているので、Ｒデータの値が小さい（Ｒ，Ｇ）データが表れたものであると判る。これは、潜水艇の窓から映る水中画像部分が青色をしているため、その部分ではＢデータの値が大きく、Ｒデータの値が小さくなっていることによる。
【０１６６】
上記サークル付近の画素群を除けば、残りの（Ｂ，Ｇ）データまたは（Ｒ，Ｇ）データは大体、直線Ｙ＝Ｘの近辺に分布している。実際に、この散布図に表れた（Ｒ，Ｇ）データについて、図２０（ｂ）と同様に、７つのグループ分けを行い、各グループ内の平均値を求めてみると、その平均値を示す７つのマーク小楕円は、上記サークル付近で大きく外れた１点を除いて、直線Ｙ＝Ｘの近辺に分布している。
【０１６７】
したがって、この場合、１点だけ大きく外れているものの、７つの平均値から求めた相関係数は大きくなるので、相関係数演算部５６は、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データの相関がそれぞれ良いとの判定を下すことができる。
【０１６８】
このように、（Ｂ，Ｇ）データまたは（Ｒ，Ｇ）データの一部が直線Ｙ＝Ｘから大きく外れていても、全体としては相関が良いと判定できるところが、本発明によるグループ分けの効果である。
【０１６９】
なお、グループ分けの数を７つという粗い数にしたのは、あまり細かくすると、図２１（ｂ）のような水中・人物混在画像等では、直線Ｙ＝Ｘから大きく外れる平均値が増え、外れた平均値を多数含んだ状態で相関係数を求めると、本来、相関が良いと判定したいのに、相関係数が悪い値を示すようになるからである。
【０１７０】
次に、コントラスト調整部５７について説明する。コントラスト調整部５７は、補正を要する画像部分のコントラストを最適化するため、各色ＲＧＢデータを同じレベルで、少数の情報を削除した上で、階調幅（レンジ）を引き延ばす処理である。
【０１７１】
そのために、まず、コントラスト調整部５７は、自動レベル調整部５４から受け取った各色ＲＧＢデータを用いて、図２２（ａ）に示すような濃度ヒストグラムを作成する。濃度ヒストグラムの作成は、各画素毎のＲＧＢデータの平均値＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３を求め、各階調値に該当する平均値の度数を求めることによって行う。なお、各画素毎のＲＧＢデータの平均値を濃度データと呼ぶことにする。
【０１７２】
こうして作成した濃度ヒストグラムの最高度数と０との間を一定数（固定値；例えば７０）に等分し、ポジ画像の黒側では、図２２（ａ）に示すように、例えば１０／７０の割合に納まる度数の濃度データを捨て、白側では、例えば１／７０の割合に納まる度数の濃度データを捨てる。
【０１７３】
なお、実際の演算としては、図１０に基づいてＳ３の自動レベル調整処理において説明したのと同様、１０／７０の割合に納まる度数の濃度データを捨てる分、濃度ヒストグラム全体を黒側にシフトさせる減算と、１／７０の割合に納まる度数の濃度データを捨てたときに残る最も明るい画素の階調値が、基準階調幅の最高階調値に等しくなるのに必要な倍率の乗算とを、全ての濃度データに施す処理となる。
【０１７４】
さらに、この場合、１０／７０の割合に納まる度数の黒側の濃度データについては、その値を０（黒）に丸め込む一方、１／７０の割合に納まる度数の白側の濃度データについては、その値を最高階調値（白）に丸め込むことになる。こうして、図２２（ａ）の濃度ヒストグラムは、図２２（ｂ）の濃度ヒストグラムに変化する。
【０１７５】
このようなコントラスト調整の結果、図８（ｂ）のコントラスト調整済画像は、図７（ｂ）の自動レベル調整済画像と比べて、黒に締まりが出ている。また、この変化は、図８（ａ）の散布図においても、図７（ａ）の散布図と比べて、黒側にシフトした画素が増えていることに、よく表れている。
【０１７６】
ただし、前述したように、Ｓ３の自動レベル調整において、階調幅を基準階調幅に圧縮した場合には、上記のコントラスト調整だけでは不十分になり易い。例えば、日光がよく当たっている水中写真では、原画像データの階調幅は、基準階調幅（０〜１６３８３）を初めから越えて分布している。したがって、このような場合の自動レベル調整では、階調幅を基準階調幅に圧縮することになる。すなわち、圧縮によって、コントラストは逆に弱くなる。
【０１７７】
したがって、黒側および白側の濃度データをさらに捨て、その間の中間調データの階調幅を基準階調幅に引き延ばす第２のコントラスト調整を行うことによって、原画像の肝心な部分の細部を鮮明にすることができる。
【０１７８】
この第２のコントラスト調整において濃度データを捨てる量は、原画像データの階調幅と基準階調幅との差に、原画像データの階調幅に対する基準階調幅の比率を乗じた値とする。
【０１７９】
具体例で説明すると、原画像データの階調幅を１０００〜４１０００とし、基準階調幅として、説明を単純化するために、０〜１６０００とする。すると、原画像データの階調幅と基準階調幅との差は、（４１０００−１０００）−１６０００＝２４０００となる。また、原画像データの階調幅に対する基準階調幅の比率は１６０００／４００００＝０．４となる。したがって、濃度データを捨てる量は、２４０００×０．４＝９６００となる。
【０１８０】
この濃度データを捨てる量を、階調の黒側と白側とに、所定比率で割り当てる。例えば、その所定比率は、図２２（ｂ）に示すように、黒側で９０％、白側で１０％となるように定める。そうすると、黒側の捨てる量は８６４０、白側の捨てる量は９６０になる。
【０１８１】
これにより、この具体例では、原画像データの１０００〜４１０００の内、自動レベル調整によって選別された階調幅を０〜１６０００の基準階調幅に圧縮した後、黒側の０〜８６４０の階調幅に値を持つ画像データを全て０に丸め込み、白側の１５０４０〜１６０００の階調幅に値を持つ画像データを全て１６０００に丸め込み、８６４１〜１５０３９の階調幅に値を持つ画像データについて、０〜１６０００の基準階調幅一杯に引き延ばすことになる。
【０１８２】
その結果、図２２（ｃ）のような濃度ヒストグラムが得られ、さらに黒に締まりが出る上に、被写体の細部がよく表れるようになる。
【０１８３】
なお、白側の捨てる割合を抑えているのは、フラッシュが当たっているようなシーンの場合、白側データの捨て過ぎにより、色が飛んでしまい良い結果が得られないことがあるからである。
【０１８４】
画像データ補正装置の構成および動作の説明の最後として、γ補正部５８について説明する。γ補正部５８は、原画像データにＳ１〜Ｓ４の補正処理を施して得られた補正済画像データのカラーバランスを最適化する。
【０１８５】
今、カラーバランスを最適化する前の画像データが、図２３の散布図に示すように基準階調幅に分布しているとする。この散布図における（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データの分布の傾向を模式的に表すと、図２６（ａ）のようになる。
【０１８６】
同図に示すように、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データの最低階調値および最高階調値は、基準階調幅の０および最大値において合一している。これは、自動レベル調整のときに、補正を要する部分の各色ＢＧＲデータのそれぞれについて、最低階調値を０にシフトさせ、最高階調値を最大値まで引き延ばす処理を行ったからである。
【０１８７】
前述したように、カラーバランスの理想状態は、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが、直線Ｙ＝Ｘ上およびその近辺に直線状に分布することだから、この理想状態に比して、図２６（ａ）の分布状態は、特に下側の（Ｒ，Ｇ）データの曲がりが強過ぎる。したがって、図２６（ｃ）に示すように、この曲がりを修正して、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データの各分布状態を直線Ｙ＝Ｘに近づけるγ補正と呼ばれる処理を行う。
【０１８８】
もし、図２６（ｂ）のように、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データを、単に直線Ｙ＝Ｘに近寄せるようにシフトさせるだけとしたら、中間調部分ではカラーバランスをある程度補正できるものの、明るい側において色ずれが大きくなり、よく目立つようになる。γ補正は、このような色ずれを発生させることなく、階調幅全体にわたってカラーバランスを最適化することができる。
【０１８９】
次に、本発明のγ補正処理を、段階を追って説明する。まず、γ補正の準備段階として、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが直線Ｙ＝Ｘに対してどのように曲がっているのかを検出する。この曲がりを表す指標として差分和という概念を新たに導入する。
【０１９０】
例えば、図２４（ａ）に示すように、基準線としての直線Ｙ＝Ｘの上側の領域、つまりＢデータまたはＲデータが、Ｇデータより大きくなる領域を（＋）領域とし、反対に、直線Ｙ＝Ｘの下側の領域、つまりＢデータまたはＲデータが、Ｇデータより小さくなる領域を（−）領域とする。すると、差分和は、その値に伴う極性と、値の大きさとによって、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが直線Ｙ＝Ｘに対してどのように曲がっているのかを表すことができる。
【０１９１】
差分和の求め方について、詳細は後で説明するが、その概略は、例えば（Ｒ，Ｇ）データについて言えば、Ｒデータから、対応するＧデータを引き算した値にｃｏｓ４５°を掛け算し、求まった値の総和をさらにトータル画素数で割り算することである。（Ｂ，Ｇ）データについても同様である。直線Ｙ＝Ｘの上に画素が多く存在すれば、（＋）値の差分和が求まり、直線Ｙ＝Ｘの下に画素が多く存在すれば、（−）値の差分和が求まる。
【０１９２】
さらに、差分和の値の大小は、カラーバランスの良否を表す。つまり、差分和が小さいほど、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが直線Ｙ＝Ｘの近辺に分布していることになるので、カラーバランスはベターということになる。
【０１９３】
なお、求めた差分和を以下の計算式に代入すると、γ補正に必要なγ値を求めることができる。
【０１９４】
γ＝１−（差分和符号）×｛差分和／（定数×階調）｝２
上式と、γ補正レベル（γ補正の強度）と差分和との関係を表した図２５のグラフとから分かるように、差分和が大きくなると、γ補正の強度は急激に強くなる。したがって、差分和が大きく、カラーバランスが悪いときにはγ補正を強くかけ、差分和が小さく、カラーバランスが良いときにはγ補正を弱くかけることができる。要するに、自動レベル調整およびコントラスト調整の処理によっても、カラーバランスが良くならなかった画像について、γ補正を強くかけるという趣旨が、上式に表れている。
【０１９５】
また、上式における「定数」は、以下の表１に示すように自動レベル調整を実行する場合としない場合とに大きく分け、傾向として、自動レベル調整を実行しない場合に大きな値となるように予め定めておく。すなわち、定数が大きい場合には、小さなγ値が得られるようにする。この意味は、自動レベル調整を実行しない画像とは、図１７（ａ）（ｂ）、１８（ａ）（ｂ）を参照して説明したように、画像データを直線Ｙ＝Ｘに乗せにくい画像であり、コントラストのみを調整した方が色味が良い画像だから、小さなγ値が得られるようにすることで、基本的にカラーバランスをあまり触らないようにするためである。
【０１９６】
【表１】
2004145399.tif 000003
【０１９７】
さらに、自動レベル調整を行わない場合について、自動レベル調整後のデータのばらつきが大きいか否かで、定数を２通りに分けている。すなわち、相関係数が０．９以下で、自動レベル調整後のデータのばらつきが大きい場合、相関係数が０．９より大きい場合に比して定数を大きくし、小さなγ値を得るようにしている。
【０１９８】
なお、上式における「階調」には、読み込んだスキャナが生成するデータのビット数を代入する。例えば１６ビットデータが生成されるのであれば、階調幅は０〜６５５３５なので、６５５３５を「階調」に代入する。
【０１９９】
ここで、γ補正カーブを求めるための前記差分和の求め方を図２３に基づいて詳しく説明する。その求め方の要旨は、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが、直線Ｙ＝Ｘに対して、（＋）領域または（−）領域のどちら側に、どのくらいの距離で離れているのかを数値化しようとするものである。
【０２００】
まず、Ｘ軸、すなわちＧデータの基準階調幅と、Ｙ軸、すなわちＢデータまたはＲデータの基準階調幅とについて、それぞれ下から９５％の領域を取り出す。すなわち、最高値１６３８３の９５％は１５５６３なので、図２３に示すように、Ｘ：０〜１５５６３、Ｙ：０〜１５５６３の範囲を取り出す。これは、９５％〜１００％の範囲には、色ずれを起こした画素が含まれていると考えられるためである。
【０２０１】
次に、取り出したＸ：０〜１５５６３について、図２０（ａ）（ｂ）を参照して相関係数を求めた場合と同じ手法で、例えば７等分し、グループ化を行う。そして、各グループについて（Ｒ，Ｇ）データの平均値を求める。このとき、最大階調の７番目のグループについては、基準階調幅の最大値（Ｘ＝１６３８３、Ｙ＝１６３８３）を平均値の計算に入れる。これにより、７番目のグループの平均値が、画素の散らばりによって低くなる傾向を修正することができる。
【０２０２】
なお、グループ平均値を求めるために準備として行った、上記９５％領域を取り出すことや、基準階調幅の最大値を平均値の計算に使うことは、γ補正の精度を一層向上させるための経験的処理であって、差分和を求めるのに必須の処理ではない。
【０２０３】
こうして、７つのグループ平均値が、図２３中に７つの小楕円で示すように求まったら、次は、各平均値から水平方向に対し４５°の方向に見て、平均値と直線Ｙ＝Ｘとの差分を取る。すなわち、各平均値と直線Ｙ＝Ｘとの距離を、極性を含めて差分として求め、求めた差分を合計して差分和とする。
【０２０４】
また、別の計算方法として、例えば（Ｒ，Ｇ）データについて、各グループ毎にＲデータからＧデータを引き算した値に、ｃｏｓ４５°を掛け算した総和を、グループ内のトータル画素数で割り算し、求まった値を全グループについて足し算すると、（Ｒ，Ｇ）データに関する差分和が求まる。
【０２０５】
例えば図２３の（Ｒ，Ｇ）データの場合、殆どの平均値が（−）領域に存在しているので、（−）極性の差分和が求まることになる。
【０２０６】
以上のようにして求めたγ値を用いて、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データのカラーバランスのγ補正を行う。このγ補正を模式的に図解して示すと、図２４（ｂ）〜（ｅ）のようになる。
【０２０７】
すなわち、（Ｂ，Ｇ）データに関して求めた差分和が（＋）の値を持つ場合、図２４（ｂ）に示すように、（Ｂ，Ｇ）データが、直線Ｙ＝Ｘに対し（＋）領域に曲がりを持って分布している可能性が高い。このため、この曲がりを補正するために、（−）領域に逆の曲がりを持つγ補正曲線が、上記で求めたγ値によって定まる。そこで、直線Ｙ＝Ｘを境として各（Ｂ，Ｇ）データに向かい合うγ補正曲線上の値を、（Ｂ，Ｇ）データに乗算することによって、図２４（ｃ）に示すように、（Ｂ，Ｇ）データの分布の曲がりを直線状に近づけるように修正することができる。
【０２０８】
（Ｒ，Ｇ）データについても、上記の説明で極性が入れ替わるだけで同様の処理を実行すれば、図２４（ｄ）に示す分布の曲がりを、図２４（ｅ）に示すように直線状に修正することができる。
【０２０９】
こうして、コントラスト調整が終了した前記図８（ｂ）の画像にγ補正処理を実行した結果、図９（ｂ）に示す画像が得られる。具体的には、コントロール部５１の制御に従って、γ補正部５８からプリンター１０またはモニター１２の各ドライバーに、全ての補正を終えた画像データが送られ、図９（ｂ）に示す画像となって出力される。
【０２１０】
図８（ａ）の散布図と図９（ａ）の散布図とを比較すると、図９（ａ）の散布図の方が、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データが直線Ｙ＝Ｘ上ないしその近辺に直線状に分布しているといえる。この結果、図９（ｂ）の画像では、全体の青味がさらに減少し、海底に繁茂している水草の緑色が、より自然に表れている。
【０２１１】
【実施例】
次に、Ｓ２の画像データ除外割合設定処理、Ｓ３の自動レベル調整処理およびＳ５のγ補正処理のより具体的な処理手順を実施例として説明する。
【０２１２】
最初に、図３にＳ２の具体的な処理手順を示す。まず、Ｓ１の処理として、ヒストグラム作成部５２が作成した階調ヒストグラムの最高度数に対する所定割合１／Ｄを決めるための分割数Ｄを、画像データ選別部５３がコントロール部５１からの指示に基づいて最小分割数に設定する。本実施例では、分割数Ｄを５０〜７０００の範囲で選択して設定するので、最小分割数を５０とする。
【０２１３】
そして、Ｓ２−１の処理として、画像データ選別部５３は、階調ヒストグラムを５０等分し、最高度数の１／５０を下回る度数の画像データを各色毎に除外する。その上で、自動レベル調整部５４は、残された各色毎の画像データの階調幅を、前述したやり方で基準階調幅（０〜１６３８３）に引き延ばし又は圧縮する。
【０２１４】
続いて、Ｓ２−２の処理として、図１４（ａ）を参照して説明したように、オーバーフロー検出部５５は、自動レベル調整部５４が引き延ばし又は圧縮した画像データのオーバーフロー率を調べ、Ｓ２−３の処理として、オーバーフロー率を予め定めた閾値と比較する。オーバーフロー率が、前記のように、例えば閾値０．０００５より大きい場合、原画像データを除外する所定割合１／Ｄが大き過ぎたために、異常色が多く発生するということなので、オーバーフロー検出部５５は、所定割合１／Ｄが大き過ぎるという検出結果を、コントロール部５１に送る。
【０２１５】
コントロール部５１は、この検出結果に基づいて、分割数Ｄを１レベル大きくすることによって、所定割合１／Ｄを１レベル小さくするように、画像データ選別部５３に指示する。本実施例では、分割数Ｄを小さい順に、５０、６０、７０、８０、９０、１００、２００、３００、４００、５００、６００、７００、８００、９００、１０００、２０００、３０００、４０００、５０００、６０００、７０００と２１レベルに分けているので、Ｓ２−４の処理として、分割数Ｄを６０に設定し直す。
【０２１６】
そして、オーバーフロー率が、閾値０．０００５以下であるとの検出結果が、オーバーフロー検出部５５によって得られるまで、分割数Ｄを１レベルずつ大きくしていき、同様の処理を繰り返す（Ｓ２−４〜Ｓ２−９）。分割数Ｄが最大値（７０００）に達したら（Ｓ２−１０，Ｓ２−１１）、Ｓ２の処理を抜け、Ｓ３の自動レベル調整処理に移行する。
【０２１７】
前述した図１４（ａ）は、分割数Ｄを１００に設定し、所定割合１／１００以下の度数を持つ階調の原画像データを除外し、残りの原画像データの階調幅を引き延ばした結果に対応する散布図である。既に説明したように、同散布図において、Ｇ（Ｘ軸）の値が、基準階調幅の最高値（１６３８３）の８５％〜９８％（１３８４３〜１６０５６）の範囲（同図にＱ１で示す）で、ＲまたはＢの値が飽和しており、そのために、図１４（ｂ）の対応画像には、上部中央付近の魚に含まれた明るい赤系統の色が、魚の周囲にまで広がった色滲みとして現れている。
【０２１８】
そこで、分割数Ｄを設定し直し、オーバーフロー率が０．０００５以下になるまで、分割数Ｄの再設定、所定割合１／Ｄを基準とした原画像データの除外、階調幅の引き延ばし、オーバーフロー率の検出を繰り返す。
【０２１９】
図１５（ａ）は、分割数Ｄを５００に設定し、所定割合１／５００以下の少数度数を持つ階調の原画像データを除外し、残りの原画像データの階調幅を引き延ばした結果に対応する散布図である。この結果、オーバーフローを最小限に抑えることができ、図１５（ｂ）（物件提出書により参考画像として提出した物件９が対応）の対応画像においても、上記の魚の周囲における色滲みを最小限に抑えることができた。
【０２２０】
このようにして、本発明の画像データ補正方法では、初めに分割数Ｄを小さく設定して、原画像データの除外割合を大きくし、オーバーフローを意図的に起きやすくした状態から始めて、オーバーフローが殆ど起こらなくなるぎりぎりの状態を探すことによって、分割数Ｄの最高値を求めるようにしている。
【０２２１】
ところで、オーバーフロー率を閾値と比較する各ステップ（Ｓ２−３，Ｓ２−６，Ｓ２−９等）において、オーバーフロー率が閾値以下になった時点、すなわち分割数Ｄの最高値が求まった時点で、Ｓ３の自動レベル調整処理に移行する。
【０２２２】
以下、Ｓ３の自動レベル調整処理の具体的な処理内容について図４のフローチャートに基づいて説明する。
【０２２３】
Ｓ３−１では、自動レベル調整部５４が、分割数Ｄの最高値を用いた所定割合１／Ｄ以下の度数を持つ階調の原画像データを除外し、残りの原画像データの階調幅を、基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、それに合わせて値を変換した画像データを作成する。この処理は、各色ＲＧＢ毎に行う。この作成した画像データを基に、自動レベル調整部５４は、図２０（ｂ）または図２１（ａ）に示したような（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データの散布図を作成する。
【０２２４】
続いて、Ｓ３−２で、相関係数演算部５６は、自動レベル調整部５４から受け取った（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データについて、Ｇデータの階調幅を等分割（例えば図２１（ａ）のような７等分）することによって、グループ分けをする
。さらに、Ｓ３−３で、相関係数演算部５６は、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データのそれぞれについて、各グループ毎の平均値を求め、その平均値から、前述したように相関係数を求める。
【０２２５】
さらに、Ｓ３−４で、相関係数演算部５６は、求めた相関係数を閾値（例えば０．９）と比較し、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データのそれぞれの相関の良否を判定する。相関係数が閾値を上回っている場合、相関が良いので、自動レベル調整処理を抜け、Ｓ４のコントラスト調整処理に移行する。反対に、相関係数が閾値を下回っている場合、相関が悪いので、その判定結果を、相関係数演算部５６からコントロール部５１に送ることによって、コントロール部５１の指示により自動レベル調整の見直し処理に移行する。なぜなら、相関が悪いということは、前述のように、自動レベル調整が却ってカラーバランスを悪くしているからである（図１８（ａ）（ｂ）参照）。
【０２２６】
自動レベル調整の見直し処理として、Ｓ３−５では、コントロール部５１は、画像データ選別部５３で設定されている分割数Ｄが、所定値（例えば２０００）を越えているかどうかを確認する。この所定値は、それ以上分割数Ｄを大きくして自動レベル調整をやり直しても、階調幅変更後の画像データの相関は殆ど変化しない上限値である。
【０２２７】
そこで、現在の分割数Ｄが上記所定値を越えていれば、自動レベル調整のやり直しをせず、自動レベル調整の取り消しを、コントロール部５１が自動レベル調整部５４に指示する。これにより、Ｓ３−６で、実行済みの自動レベル調整が取り消される。
【０２２８】
一方、現在の分割数Ｄが上記所定値を越えていなければ、コントロール部５１は、画像データ選別部５３に分割数Ｄを１レベル大きくするように指示する。これを受けて、自動レベル調整部５４、オーバーフロー検出部５５および相関係数演算部５６は、Ｓ２の画像データ除外割合設定処理およびＳ３の自動レベル調整処理をやり直す。
【０２２９】
この結果、Ｓ３−４で相関が良いと相関係数演算部５６が判定すれば、Ｓ４のコントラスト調整にそのまま処理が移行し、相関が悪くて、かつ分割数Ｄが上記所定値を越えてしまえば、Ｓ３−６で自動レベル調整を取り消した上で、Ｓ４のコントラスト調整に処理が移行する。
【０２３０】
最後に、Ｓ５のγ補正処理の具体的な処理手順について説明する。Ｓ４でコントラスト調整済みの画像データを、γ補正部５８がコントラスト調整部５７から受け取る。そして、γ補正部５８は、Ｓ５−１で、コントラスト調整済みの（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データについて、前述のグループ化を行い、続いて、Ｓ５−２で、前記差分和を求め、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データそれぞれのためのγ値を算出する。さらに、Ｓ５−３で、γ補正部５８は、求まったγ値を用いて、（Ｂ，Ｇ）データおよび（Ｒ，Ｇ）データのγ補正を実行する。
【０２３１】
Ｓ５−１〜Ｓ５−３によって、１回分のγ補正処理が構成されているが、この１回分のγ補正処理をＳ５−４〜Ｓ５−６においてもう一度繰り返すことにより、１回目のγ補正処理のし過ぎ、または不足を補うことができる。したがって、γ補正処理を繰り返すことは、カラーバランスを最適化するのに効果がある。
【０２３２】
以上説明した本発明の画像データ補正処理によって、例えば、図２７（ａ）に示す原画像から、図２７（ｂ）に示す補正画像が得られた（物件提出書により参考画像として提出した物件１５が対応）。この補正画像では、青味が減少し、魚や海底の岩の色調がより自然に表現されている。また、コントラストが強調されているので、カメラに近い被写体はもちろん、遠い被写体についても、細部が判別し易くなっている。
【０２３３】
また、他の実施例として、図２８（ａ）のようにストロボを発光させずに光量不足の状態で撮影された原画像から、図２８（ｂ）に示す、より適正な画質の補正画像が得られた（物件提出書により参考画像として提出した物件１６が対応）。この補正画像では、全体的な明るさが改善されると共に、人物の肌および水着の色が、より自然に表現されている。
【０２３４】
さらに、他の実施例として、図２９（ａ）のように、水族館の水槽を撮影した結果、全体がタングステン調の黄色っぽい写真になる場合でも、図２９（ｂ）に示す適正なカラーバランスの補正画像が得られた（物件提出書により参考画像として提出した物件１７が対応）。図２９（ａ）のような写真の場合、通常の水中写真とは逆に、Ｂデータが下で、Ｒデータが上になるような散布図が得られるが、本発明の画像データ補正方法を施すと、本当に補正が必要な部分について差分和を求め、γ補正を行ったことによるカラーバランスの適正化効果がうまく働き、図２９（ｂ）の補正画像を得ることができた。
【０２３５】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０２３６】
なお、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、ＰＣ５に供給し、そのＰＣ５（またはＰＣ５に搭載されたＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納された画像データ補正プログラムのプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【０２３７】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０２３８】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，等を用いることができる。
【０２３９】
また、上記プログラムコードは、通信ネットワークのような伝送媒体を介して、他のコンピュータシステムからＰＣ５の主記憶部、または無線／有線を問わずＰＣ５に接続された外部記憶へダウンロードされるものであってもよい。
【０２４０】
また、ＰＣ５が読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、ＰＣ５上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることはいうまでもない。
【０２４１】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、ＰＣ５に挿入された機能拡張ボードや，ＰＣ５に接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることはいうまでもない。
【０２４２】
本発明を上記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードを格納することになる。
【０２４３】
【発明の効果】
請求項１の発明に係る画像データ補正方法は、以上のように、各色毎の原画像データについて作成した階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外し、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、階調幅の引き延ばし又は圧縮に合わせて、上記原画像データの値を変換し、変換して得た変換済画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記所定割合を調節することを特徴とする。
【０２４４】
それゆえ、異常色の発生率を、変換した原画像データを基にして調べ、補正を要しない画像データの除外し過ぎ、または残し過ぎを決める上記所定割合を調節することによって、異常色の発生率を、画質を劣化させないレベル（予め定めた閾値）内に抑えることができる。
【０２４５】
これによって、色調および／またはコントラストの補正を本当に必要とする画像部分の抽出精度を高めることができ、色調および／またはコントラストの再現性をできるだけ適正にした補正画像を得ることができる。
【０２４６】
また、各色毎の画像データをそれぞれ同様に補正するので、補正が弱い色が発生しないという効果も得られる上に、上記所定割合を調節することによって、色調および／またはコントラストの補正の強度を変化させることができるという効果も得られる。
【０２４７】
請求項２の発明に係る画像データ補正方法は、以上のように、請求項１の手順に加えて、上記所定割合を調節しながら異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が上記閾値を上回った状態から下回った状態に変化したときの値に上記所定割合を定めることを特徴とする。
【０２４８】
それゆえ、階調幅の引き延ばし率または圧縮率を最適化することができるので、カラーバランスおよび／またはコントラストの補正の精度を高めることができるという効果をさらに奏する。
【０２４９】
請求項３の発明に係る画像データ補正方法は、以上のように、請求項１または２の手順に加えて、異常色の発生率が閾値を下回った状態における上記変換済画像データを、その値に応じて複数グループに分け、各グループに属する変換済画像データの平均値を求め、求めた平均値のばらつきを調べることを特徴とする。
【０２５０】
それゆえ、その平均値のばらつきを調べることにより、変換済画像データのばらつき具合の傾向を概略的に大きく把握することができる。これにより、変換済画像データのばらつき具合の傾向を簡単に把握し易くなる。
【０２５１】
また、変換済画像データのばらつき具合の傾向をグループ単位の平均値によって大きく把握することで、例えば複数の平均値の大部分のばらつきが小さいので、ばらつき具合は良好であるとの判断がし易くなる。すなわち、局部的なばらつきが全体のばらつき具合の判断に影響する度合いを弱くすることができる。
【０２５２】
この結果、原画像の中に全体の色調とは全く異なる色を持つ部分が局所的に存在しているような原画像であっても、カラーバランスおよび／またはコントラストを適正に補正することができるという効果をさらに奏する。
【０２５３】
請求項４の発明に係る画像データ補正方法は、以上のように、請求項３の手順に加えて、上記変換済画像データの平均値が、許容レベルを越えてばらついている場合に、上記原画像データを用いてコントラストを補正することを特徴とする。
【０２５４】
それゆえ、原画像データのカラーバランスを触らずに、コントラストの補正を行うので、色調を大きく変えてしまうことなく、不明瞭な被写体の細部を鮮明にすることができるという効果をさらに奏する。
【０２５５】
請求項５の発明に係る画像データ補正方法は、以上のように、請求項１ないし４のいずれか１項の手順に加えて、上記各色を赤、緑、青とすると、緑の階調値をＸ軸に取り、赤または青の階調値をＹ軸に取ることにより、少なくとも２色の変換済画像データの値を（Ｘ，Ｙ）座標とする散布データを作成し、異常色の発生率が閾値を下回った状態における上記（Ｘ，Ｙ）座標の値を、その値に応じて複数グループに分け、各グループに属する（Ｘ，Ｙ）座標の値の平均値をグループ毎に求め、各平均値の（Ｘ，Ｙ）座標と直線Ｙ＝Ｘとの乖離状態を調べることにより、γ補正強度を決定することを特徴とする。
【０２５６】
それゆえ、カラーバランスの理想状態からの乖離を、請求項３の効果と同様の効果を得ながら、乖離状態を簡単かつ精度良く検知することができる。そして、カラーバランスの理想状態からの乖離に応じて、カラーバランスを最適化するためのγ補正強度を決定するから、変換済画像データに応じてカラーバランスを最適化することができるという効果をさらに奏する。
【０２５７】
請求項６の発明に係る画像データ補正方法は、以上のように、請求項１ないし５のいずれか１項の手順における上記基準階調幅を、原画像をプリントする記録材の発色特性によって決まる階調幅に基づいて定めることを特徴とする。
【０２５８】
それゆえ、記録材の発色特性を生かしたカラーバランスおよび／またはコントラストの補正が可能になるという効果をさらに奏する。
【０２５９】
請求項７の発明に係る画像データ補正装置は、以上のように、各色毎の原画像データについて階調ヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、作成された階調ヒストグラムの最高度数に対して、所定割合を下回る度数の画像データを各色毎に除外する画像データ選別部と、残された各色毎の画像データの階調幅を基準階調幅に引き延ばし又は圧縮し、階調幅の引き延ばし又は圧縮に合わせて、上記原画像データの値を変換する自動レベル調整部と、変換して得た変換済画像データを基にして、変換による異常色の発生率を調べ、異常色の発生率が予め定めた閾値を下回るように、上記画像データ選別部にて用いられる上記所定割合を調節する除外割合調節部と、を有することを特徴とする。
【０２６０】
それゆえ、本発明の画像データ補正方法による効果と同様の効果を得ることができる。
【０２６１】
請求項８の発明に係る写真処理装置は、以上のように、請求項７に記載の画像データ補正装置と、該画像データ補正装置によって補正された画像データを活用して、記録材を露光現像するプリンターとを備えていることを特徴とする。
【０２６２】
それゆえ、色調および／またはコントラストの補正が必要な条件で撮影された写真であっても、被写体本来の色調および／またはコントラストをできるだけ適正に再現した画像を記録材に形成することが可能な写真処理装置を提供することができるという効果を奏する。
【０２６３】
請求項９の発明に係る画像データ補正プログラムは、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像データ補正方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０２６４】
また、請求項１０の発明に係る画像データ補正プログラムは、請求項７に記載の画像データ補正装置が備えている各部として、コンピュータを機能させることを特徴とする。
【０２６５】
さらに、請求項１１の発明に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、請求項９または１０に記載の画像データ補正プログラムを記録したことを特徴とする。
【０２６６】
それゆえ、上記記録媒体、またはネットワークを介して、一般的なコンピュータに画像データ補正プログラムをインストールすることによって、該コンピュータを用いて上記の画像データ補正方法を実現する、言い換えれば、該コンピュータを画像データ補正装置として機能させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像データ補正装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る画像データ補正方法の概略的な処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図２のフローチャートにおけるＳ２の処理内容をより具体的に示すフローチャートである。
【図４】図２のフローチャートにおけるＳ３〜Ｓ５の処理内容をより具体的に示すフローチャートである。
【図５】図１の画像データ補正装置を組み込んだ写真処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】（ａ）は、（ｂ）に示す元画像に対応する画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）は、元画像を示す写真である。
【図７】（ａ）は、（ｂ）に示す自動レベル調整済画像に対応する画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）は、自動レベル調整済画像を示す写真である。
【図８】（ａ）は、（ｂ）に示すコントラスト調整済画像に対応する画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）は、コントラスト調整済画像を示す写真である。
【図９】（ａ）は、（ｂ）に示すγ補正済画像に対応する画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）は、γ補正済画像を示す写真である。
【図１０】（ａ）は、ある色の原画像データから作成した階調ヒストグラムを示す説明図、（ｂ）は、（ａ）の階調ヒストグラムから画像データを除外する所定割合の設定を示す説明図、（ｃ）は、除外した画像データの階調引き延ばし後の階調ヒストグラムを示す説明図である。
【図１１】（ａ）は、補正を要しない画像部分を含む画像を具体的に示す写真、（ｂ）は、（ａ）の画像の画像データから作成した階調ヒストグラムを示す説明図である。
【図１２】（ａ）は、図１１（ａ）の画像について、階調を引き延ばした画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）はその出力画像を示す写真である。
【図１３】（ａ）は、図１１（ａ）の画像について、少数度数の画像データを除外して階調を引き延ばした画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）はその出力画像を示す写真である。
【図１４】（ａ）は、階調幅変更に合わせて値を変換した画像データのオーバーフロー率を説明するための散布図、（ｂ）はその出力画像を示す写真である。
【図１５】（ａ）は、階調幅の変更率を変えて値を変換することにより、オーバーフローの発生を抑えた画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）はその出力画像を示す写真である。
【図１６】（ａ）は、オーバーフローとは異なる正常な飽和画像データを含む画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）はその出力画像を示す写真である。
【図１７】（ａ）は、色の情報が少ない水中写真の画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）はその元画像を示す写真である。
【図１８】（ａ）は、図１７（ｂ）の画像に自動レベル調整を施した結果、得られた画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）はその出力画像を示す写真である。
【図１９】（ａ）は、図１７（ｂ）の画像のカラーバランスを保存し、コントラスト調整のみを施した結果、得られた画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）はその出力画像を示す写真である。
【図２０】（ａ）（ｂ）は、ある画像データについて、その階調値によってグループ分けをし、階調分布の相関係数を求めることを説明するための散布図である。
【図２１】（ａ）は、（ｂ）の画像の画像データの階調分布を表す散布図、（ｂ）は、一部に水中部分を含む画像を示す写真である。
【図２２】（ａ）〜（ｃ）は、コントラスト調整時に捨てる画像データを、ヒストグラムによって説明するための説明図である。
【図２３】γ補正強度を決めるのに用いる差分和の求め方を説明するための散布図である。
【図２４】（ａ）〜（ｅ）は、γ補正の意味を説明するための説明図である。
【図２５】差分和とγ補正レベルとの関係を説明するグラフである。
【図２６】（ａ）〜（ｃ）は、２通りの色補正方法を説明するための説明図である。差分和とγ補正レベルとの関係を説明するグラフである。
【図２７】（ａ）は、水中で撮影した元画像を示す写真、（ｂ）は、（ａ）の元画像に本発明の画像データ補正を施して得た補正画像を示す写真である。
【図２８】（ａ）は、水中で撮影した他の元画像を示す写真、（ｂ）は、（ａ）の元画像に本発明の画像データ補正を施して得た補正画像を示す写真である。
【図２９】（ａ）は、水中で撮影したさらに他の元画像を示す写真、（ｂ）は、（ａ）の元画像に本発明の画像データ補正を施して得た補正画像を示す写真である。
【図３０】本発明の写真処理装置の外観を模式的に示す斜視図である。
【符号の説明】
５　ＰＣ（画像データ補正装置、写真処理装置）
１０　プリンター（写真処理装置）
５１　コントロール部（除外割合調節部）
５２　ヒストグラム作成部
５３　画像データ選別部
５４　自動レベル調整部
５５　オーバーフロー検出部（除外割合調節部）
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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