(57)【要約】【課題】ハイライト又はシャドウをニュートラルに維持しつつ、カラーバランスを調整できるようにする。【解決手段】デジタル画像を補正する方法であって、代表的ではないピクセルを除去し、各チャネルの残りのピクセルの平均レベルを計測し、計測した目標平均値から各チャネルの目標平均値を決定し、補正レベルを決定し、目標平均値及び補正レベルから各チャネルのべき乗則補正を算出し、べき乗則補正を入力画像データに適用して補正済みの出力画像を得るステップを有する。【選択図】　　　図１
2004030635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のチャネルを有する入力デジタル画像を補正する方法であって、
代表的ではないピクセルを除去し、
各チャネルの残りのピクセルの平均レベルを計測し、
前記計測した平均レベルから各チャネルの目標平均値を決定し、
補正レベルを決定し、
前記目標平均レベル及び前記補正レベルから各チャネルのべき乗則補正を算出し、
前記べき乗則補正を前記入力画像データに適用して補正済みの出力画像を得るステップを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記代表的ではないピクセルは、少なくとも１つのマスクを利用して除去される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
デジタル画像を補正するためのコンピュータプログラムプロダクトであって、
代表的ではないピクセルを除去し、
各チャネルの残りのピクセルの平均レベルを計測し、
前記計測した平均レベルから各チャネルの目標平均値を決定し、
補正レベルを決定し、
前記目標平均レベル及び前記補正レベルから各チャネルのべき乗則補正を算出し、
前記べき乗則補正を前記入力画像データに適用して補正済みの出力画像を得るステップを実行するためのコンピュータプログラムが記憶された読取可能な記憶媒体を有するコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項４】
複数のチャネルを有するデジタル画像を補正する装置であって、
代表的ではないピクセルを除去する手段と、
各チャネルの残りのピクセルの平均レベルを計測する手段と、
前記計測した平均レベルから各チャネルの目標平均値を決定する手段と、
補正レベルを決定する手段と、
各チャネルのべき乗則補正を算出する手段と、
前記べき乗則補正を前記入力画像データに適用して補正済みの出力画像を得る手段とを有することを特徴とする装置。
【請求項５】
デジタル画像を入力し、前記画像を処理し、処理済みの前記画像を保存又は出力するデジタル画像データの処理システムであって、
前記画像の処理の少なくとも一部は請求項１に記載の方法を有することを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデジタル画像の操作に関し、更に詳しくはデジタル画像のカラーバランス調整に関する。
【０００２】
【従来の技術】
家庭やオフィス、そしてインターネットにおいてデジタル画像の使用量が増えるに従い、印刷や表示を要するデジタル画像の比率が増加している。通常、デジタル画像はデジタルカメラ又はスキャナーで生成される。デジタルカメラの場合には、撮影時の照度が理想的ではないことが多く、この結果、最終的な画像のカラーバランスが崩れることになる。一方、プリントスキャナーの場合にも、オリジナルのプリントのカラーキャスト（ｃｏｌｏｕｒ　ｃａｓｔ）により、スキャニング結果が容認できないものになる場合がある。又、これらのデジタル画像生成機器が正確な「バランスのとれた」画像を供給した場合にも、後続の処理段階で補正を要するカラーキャストが発生することがある。
【０００３】
デジタル及びビデオカメラの白バランスに関する特許は多数存在しているが、それらの特許は非線形処理及び後続のクリッピングの前に光の色をサンプリングするという利点を有している。米国特許第４，８８３，３６０号及び米国特許第４，９５４，８８４号はデジタルカメラ用であり、米国特許４，６３８，３５０号はビデオカメラ用である。
【０００４】
一方、写真プリンタのカラーバランスに関連する特許も多数のものが存在しているが、この場合には、カラーネガフィルムの広範囲な露光に対応しなければならない。多くのものは欧州特許第１，０１４，６９５号に開示されているものなどのように画像内のトーンスケール統計情報を利用しており、米国特許４，６７７，４６５号及び米国特許４，７２９，０１６号に開示されているものなどのように更に複雑な方法を利用しているものも存在する。結果的に、これらの方式は、デジタルカメラが必要とするもの以上に強力なものにならざるを得ず、このため、カラーバランス範囲が限定された場合と比べて、より多くのカラーバランス問題が発生する可能性がある。これらの特許はいずれも印刷用に提出されるデジタル画像では得られない正確でクリッピングされていない画像データを処理できることに基づいている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
デジタルカメラのカラーバランス調整に伴う課題は、ミッドレンジの画像データにカラーバランス調整が必要な場合にも、クリッピングされたハイライトとシャドウがニュートラルに維持されることである。本発明は、デジタル画像を取得し、ハイライト又はシャドウのニュートラル性を維持しつつ補正してカラーバランスを調整できるようにすることである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、複数のチャネルを有するデジタル画像を補正する方法が提供され、この方法は、代表的ではないピクセルを除去し、各チャネルの残りのピクセルの平均レベルを計測し、計測された平均レベルから各チャネルの目標平均値を決定し、補正レベルを決定し、目標平均レベル及び補正レベルから各チャネルのべき乗則補正を算出し、べき乗則補正を入力画像データに適用して補正済みの出力画像を得るステップを有している。
【０００７】
代表的ではないピクセルは、少なくとも１つのマスクを利用して除去されることが好ましい。
【０００８】
【発明の実施の形態】
一例として以下の添付図面を参照し、本発明について説明する。
以下の説明において、通常はソフトウェアプログラムとして実動化されるという観点で本発明の好適な実施例について説明している。当業者であれば、ハードウェアによってもこのようなソフトウェアの等価物を容易に構築可能であることを認識するであろう。画像操作のアルゴリズム及びシステムについては周知であるため、以下の説明では、特に本発明によるシステム及び方法の一部を形成する、又は、それらと直接的に協働するアルゴリズム及びシステムについて説明する。本明細書中に具体的に図示又は説明されていないアルゴリズム及びシステムのその他の側面、及びそれらと関連する画像信号を生成或いは処理するハードウェア及び／又はソフトウェアは、当技術分野において既知のそれらのシステム、アルゴリズム、コンポーネント、及び要素の中から選択可能である。本発明に従って以下に説明するシステムにおいて、本明細書に具体的に図示、示唆、又は説明されていない本発明の実装に有用なソフトウェアは、従来型のものでありそれら技術分野の通常の技術に属するものである。
【０００９】
更に、本明細書において使用するコンピュータプログラムは、コンピュータによって読取り可能な記憶媒体に保存可能であり、この媒体は、例えば、磁気ディスク（例：ハードドライブ又はフロッピーディスク）や磁気テープなどの磁気記憶媒体；光ディスク、光テープ、又は機械によって読取可能なバーコードなどの光記憶媒体；ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）や読出し専用メモリ（ＲＯＭ）などの半導体電子記憶デバイス；又はコンピュータプログラムの保存に使用されるその他の物理デバイスや媒体から構成される。
【００１０】
本発明についての説明を開始するに当たり、本発明はパーソナルコンピュータなどの既存のコンピュータシステム上で利用することが好ましいという点に留意すれば、理解が容易になる。従って、本明細書では、コンピュータシステムに関する詳細な説明は行わない。更に、画像は、コンピュータシステムに直接入力されるか（例：デジタルカメラによる）、或いはコンピュータシステムへの入力の前にデジタル化される（例：ハロゲン化銀フィルムなどのオリジナルをスキャニングすることによる）という点に留意することも有益である。
【００１１】
図１は、本発明に係る方法を示している。
【００１２】
この方法は、３つの段階に分割することができる。画像データを分析してカラーバランス情報を抽出する第１の段階は、図１のブロック１、２、３、及び４において実行される。抽出した情報を使用して補正した数値を得る算出段階である第２の段階は、ブロック５において実行される。その補正値を画像データに適用し、画像データを補正する最後のアプリケーションである第３段階は、ブロック６において実行される。以下、これらの段階のそれぞれについて詳細に説明する。
【００１３】
ブロック１において、分析プロセスでは、いくつかのマスクを使用して代表的ではないピクセルを色分析の対象から除去する。通常、これらのマスクが除去するのは、クリッピングされた或いは高度に飽和したピクセルである。これについては、図２を参照して後程詳細に説明する。このブロック１では、更に、ニュートラルのハイライトとシャドウのレベルを計測し、この情報をブロック６に渡す。ブロック２においては、ブロック１のマスク処理の後に残ったピクセルの平均レベルを測定し、画像のカラーバランスの尺度を取得する。ブロック４においては、重み生成器によって２つの空間重み関数が生成される。これらの重み関数を使用し、画像の中央部方向に、或いは画像の周辺部方向に、入力画像の平均レベル計測値に対して重み付けする。ブロック２で計測されたカラーバランスの計測値については、画像の被写体が存在する可能性が高い場所に向かって大きなバイアスを付与するべく、画像の中央部方向に重み付けする。尚、これらの重み関数は、好ましいものではあるが、本発明に不可欠なものではない。
【００１４】
ブロック３において、入力画像の２つの平均レベル（中央部重み付けを有するものと周辺部重み付けを有するもの）が計測される。そして、これら２つの計測値の比率がブロック３から出力され、これを使用し、ブロック５で使用される補正レベルが設定される。算出ブロック５においては、ブロック２からのカラーバランス計測値をブロック３からの計測値と合成し、それぞれの色又はチャネルの新しい目標平均レベルが生成される。そして、平均レベルに必要なシフト量に基づいた、べき乗則補正（ｐｏｗｅｒ　ｌａｗ　ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）がそれぞれの色又はチャネルごとに算出され、出力実動化ブロック（ブロック６）に送付される。ブロック６においては、入力データを正規化し、ニュートラルレベルをマスク処理で除去する。そして、残りのデータの各色分解は、それぞれに対応するべき乗則補正が適用されて、それぞれの分解の平均レベルを新しい目標平均レベルに移動させる。そして、補正済みのデータを再度スケーリングしてニュートラルのハイライト及びシャドウデータに加えて戻し、色補正済みの出力を得る。
【００１５】
図２は、図１のブロック１の詳細を示している。この図示の実施例においては、分析用の入力データは、演算時間を短縮するべく、まずブロック７においてサブサンプリングされた後に、ブロック８でローパスフィルタ処理によって雑音が除去される。但し、これらは本発明に不可欠な段階ではない。その後、平均レベル分析の前に、画像のカラーバランスを判定するべく、この調整（即ち、サブサンプリング及びフィルタ処理）されたデータに対して様々なマスク（ブロック９、１０、１１、及び１２）を適用する。
【００１６】
エッジピクセルの平均レベルを計測するべく（即ち、これによって画像のディテールが検出される）、ブロック９においてエッジ包含マスクを生成する。このマスクにより、画像の均一な領域が計測対象から除去される。図３は、このブロック９の詳細を示している。ブロック８からの出力は、更にブロック１８においてローパスフィルタ処理される。そして、ブロック１９において、分析データからローパスフィルタの処理結果を減算してハイパスフィルタ処理された信号を生成する。ブロック２０において、このハイパスフィルタ処理信号の標準偏差を計測する。この標準偏差を使用し、ブロック２１において、エッジディテールマスク生成用の適応可能なしきい値を設定する。標準偏差用の式１のスケーリング係数「Ｓｃａｌｅ」は、その結果生成されるマスクを最適化するべく設定可能である。これは、例えば、０．５でありうる。
【００１７】
ＥｄｇｅＭａｓｋ＝１、｜Ｄｅｔａｉｌ｜＞（Ｓｔｄ＊Ｓｃａｌｅ）の場合　（１）
【００１８】
ブロック１０において、ハイライト除外マスクが生成される。このハイライト除外マスクは、三重にクリッピングされた及び略三重にクリッピングされたピクセルを分析対象から除去するものである。これらのピクセルは常にニュートラルであり、色計測の対象から外すことができる。このマスクは、３つのチャネルのすべてが白のしきい値を上回っている場合に真となる。ハイライトがニュートラルであるコードの最小値は経験に基づいて設定される。通常、これはデジタルデータの最大値となり、この値が実動化ブロック（ブロック６）において使用されることになる。デジタルカメラの画像に固有の状況であるが、カメラの処理によってシャドウが既にニュートラルになっている場合がある。すべてのデジタルカメラがこのようになっているわけではないが、シャドウが既にニュートラルになっている場合には、それらは、本発明のカラーバランス調整プロセスによって着色されない。
【００１９】
ブロック１１において、シャドウ除外マスクが生成される。このシャドウ除外マスクは、ニュートラルのシャドウを検出し、それらのピクセルを分析対象から除外する。シャドウがニュートラルであるコードの最大値が判定されるが、一般的にこれはデータの最小値となる。この値は、通常、ゼロであるが、例えば、８ビットシステムの場合には、最大２０になる場合がある。この値は、後程、実動化ブロック（ブロック６）において使用される。ブロック１０及び１１は、共にニュートラルレベルを判定するものである。
【００２０】
ブロック１２において、第３の除外マスクである飽和マスクが生成される。これは本発明に不可欠なものではないが、好ましい態様である。このマスクは、画像の高度に飽和した領域を分析対象から除外するものである。飽和のしきい値は適応可能である。この飽和マスクを導出するための例として、次の式２、３、及び４が示されている。この例においては、式２及び３に示されているように、等しい重み付けのニュートラルとそれぞれの色の間の絶対差の合計を取得することにより、マスクが導出されている。式３の飽和の最大レベルを使用して、飽和マスク生成用の適応可能なしきい値が設定される（式４）。
【００２１】
Ｎｅｕｔｒａｌ＝（Ｒｅｄ＋Ｇｒｅｅｎ＋Ｂｌｕｅ）／３　　　（２）
【００２２】
Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ＝（｜Ｎｅｕｔｒａｌ−Ｒｅｄ｜＋｜Ｎｅｕｔｒａｌ−Ｇｒｅｅｎ｜＋｜Ｎｅｕｔｒａｌ−Ｂｌｕｅ｜）　　　（３）
【００２３】
Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ　Ｍａｓｋ＝１、（｜Ｎｅｕ−Ｒｅｄ｜＞ｔｈｒｅｓｈ）ＡＮＤ（｜Ｎｅｕ−Ｇｒｅｅｎ｜＞ｔｈｒｅｓｈ）ＡＮＤ（｜Ｎｅｕ−Ｂｌｕｅ｜＞ｔｈｒｅｓｈ）の場合　　　（４）
【００２４】
ここで、Ｎｅｕは式２のＮｅｕｔｒａｌであり、ｔｈｒｅｓｈ＝「飽和スケール係数」＊「式３の最大飽和」である。
【００２５】
尚、「飽和スケール係数」は開発の際に最適化されるが、代表的な値としては、例えば、０．４でありえる。
【００２６】
ブロック１７において、ブロック１０、１１、及び１２の３つの除外マスクが合成除外マスクとして合成される。そして、ブロック１３及び１４において、このマスクを画像データに適用する。ブロック１３においては、画像全体の平均レベルが計測される。ブロック１４においては、画像のエッジ（即ち、ディテール）の平均レベルが計測される。ブロック１３及び１４の出力は、中央部重み付け平均レベル計測ブロック（図１のブロック２）に渡され、画像のカラーバランスを表す２組の平均レベルデータが生成される。中央部重み付け平均レベルの計測のためにブロック２４に渡す前に、また周辺部平均レベルの計測のためにブロック２５に渡す前に、ブロック３２において、任意選択的にハイライト及びシャドウクリップマスクによって色補正レベル用の画像データをマスク処理することも可能である。ブロック２４及び２５について図４を参照して更に説明する。
【００２７】
図４は、図１のブロック２及び３の詳細を示している。ブロック４において生成された重み関数を使用し、オフセットガウス（ｏｆｆｓｅｔ　ｇａｕｓｉａｎ）又はコサイン関数によって重み付け平面（ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ　ｐｌａｎｅ）を生成する。オフセットレベルを使用し、周辺部重み付け（即ち、画像の周辺部用の重み付け）を設定し、スケーリング係数を使用して中央部重み付け（即ち、画像の中央部用の重み付け）を設定する。このスケールは、中央領域に均一な重み付けが付与されるように中央領域をクリッピングするべく設定することができる。
【００２８】
ブロック２２において、エッジ（即ち、ディテール）マスク処理された画像のそれぞれの色の平均値を中央部加重ヒストグラムを使用して判定する。ブロック２３においては、全体マスク処理された画像のそれぞれの色の平均値を中央部重み付けヒストグラムを使用して判定する。尚、このブロック２３は好ましいものではあるが、本発明に不可欠のものではない。これらの平均値は、画像のカラーバランスの尺度であり、算出ブロック（ブロック５）において、これらを使用して目標平均値が判定される。ヒストグラムにおける空間重み付けは、画像内での位置に応じたピクセルと同等の値を変化させる、即ち特定データ値のピクセルは、常に同一のヒストグラムビン（ｈｉｓｔｏｇｒａｍ　ｂｉｎ）に寄与するが、画像の中央部に存在しない限り、それはフルピクセル（ｆｕｌｌ　ｐｉｘｅｌ）の価値はない。ブロック２４及び２５において、中央部重み付けヒストグラム（ブロック２４）及び周辺部重み付けヒストグラム（ブロック２５）を使用し、ブロック３２からのフィルタ処理済みの画像データの平均値を判定する。そして、算出ブロック（ブロック５）において、これらの平均値（即ち、ブロック２４及び２５からの出力）を使用し、ブロック２２及び２３の出力から算出された目標平均値の色補正レベルを判定する。
【００２９】
図５は、図１のブロック５の詳細を示している。ブロック２６において、ブロック２２及び２３の出力とパラメータによって設定された好ましいカラーバランス（例えば、Ｒｅｄｐｒｅｆ及びＢｌｕｅｐｒｅｆ）を使用し、それぞれの色の目標平均レベルが判定される。ブロック２７においては、ブロック２４及び２５の出力を使用して色補正レベルが判定される。そして、ブロック２８において、これらの目標平均レベル及び色補正レベルが合成され、実動化ブロック（図１のブロック６）用のべき乗則補正が得られる。
【００３０】
ブロック２６において、それぞれのカラーチャネルの平均レベルは、エッジピクセル平均値（ｅｄｇｅｍｅａｎ）と画像全体をマスク処理した平均値（ｍａｓｋｅｄＭｅａｎ）の組合せから構成されている。式５は、赤チャネルに使用するこの計算例である。その他のカラーチャネルについても同様に算出されることを理解されたい。
【００３１】
Ｒｍｅａｎ＝Ａ＊Ｒｅｄｇｅｍｅａｎ＋Ｂ＊ＲｍａｓｋｅｄＭｅａｎ　　　（５）
【００３２】
ここで、「Ａ」及び「Ｂ」はそれぞれ０〜１の間の数値であるが、Ａ＋Ｂ＝１である。
【００３３】
色平均レベルの平均値を算出し、これをニュートラルの目標レベルＡｉｍａｖｅｒａｇｅとして使用する。このニュートラルの目標レベルは、必ずしも等しく重み付けされた中間色ではない。この例が次の式６に示されている。
【００３４】
Ａｉｍａｖｅｒａｇｅ＝（Ｒｍｅａｎ＋Ｇｍｅａｎ＋Ｇｍｅａｎ＋Ｂｍｅａｎ）／４　　　（６）
【００３５】
この時点では、それぞれの色の目標平均レベルは、最終的に画像にニュートラルなカラーバランスを付与するべく同一になっている。しかしながら、より暖かいバランスを画像に付与するほうが好ましい場合がある。この場合には、Ｒｅｄｐｒｅｆ及びＢｌｕｅｐｒｅｆを使用することができる。
【００３６】
赤チャネルを変更するには、次の式を使用する。
【００３７】
Ｒｅｄａｉｍ＝Ａｉｍａｖｅｒａｇｅ＊Ｒｅｄｐｒｅｆ　　　（７）
【００３８】
同様の式を使用し、Ｂｌｕｅａｉｍを決定する。
【００３９】
Ｒｅｄｐｒｅｆの値は、例えば、１．０５であり、Ｂｌｕｅｐｒｅｆの値は０．９５である。
【００４０】
ブロック２７において、色補正レベルが算出される。これは、式５において算出された色の平均値が式６又は７のＡｉｍａｖｅｒａｇｅに向かって移動するレベルを設定するものであり、それぞれの色の中央部重み付け平均値と周辺部重み付け平均値間の平均レベルの差によって設定される。この差は、いくつかの方法で計測することができる。次の式８には、正規化した差に基づく例が示されている。ブロック２４及び２５から得られた画像データの中央部及び周辺部平均の間の正規化された差によって色補正のレベルが設定される。差が大きいほど、補正値は小さくなる。この式は緑に対して加重されているが、バランス調整対象の画像の範囲に適するようにあらゆる組み合わせを使用できることを理解されたい。
【００４１】
【数１】
2004030635.tif 000003
【００４２】
この「Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ」係数は、処理対象の画像の母集団に対してアルゴリズムを最適化する際に、スケーリングされてべき乗され、最終的な色補正係数Ｃｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎが得られる。
【００４３】
例えば、Ｃｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ＊Ｓｃａｌｅ）ｐｏｗｅｒ　　　（９）
【００４４】
ブロック２８において、目標平均レベルと色補正レベルが合成され、対応する差分べき乗則補正が得られる。この時点で、処理対象の母集団画像に適するようにそれぞれの色の補正レベルを変化させることも可能である。べき乗則補正は正規化されたデータから算出されるが、その例が式１０に示されている。
【００４５】
Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝（ｌｏｇ１０Ａｉｍａｖｅｒａｇｅ）／（Ｌｏｇ１０（（Ｇｍｅａｎ＋Ｃｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＊Ａｉｍａｖｅｒａｇｅ）／（１＋Ｃｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）））　　　（１０）
【００４６】
赤及び青チャネルについても同様の補正が実行される。
【００４７】
図６は、図１のブロック６の詳細を示している。
【００４８】
このブロック６においては、ブロック２９におけるニュートラルレベルの除去と適切な色マスクの後に、ブロック２８から得られたべき乗則補正が入力データに適用される。色マスクはブロック３１において生成される。この生成のために次の式１１が使用される。緑を例として使用する。
【００４９】
Ｇｍａｓｋ＝１、（Ｇｉｎ＜ｎｌｅｖ）の場合　　　（１１）
【００５０】
ここで、ｎｌｅｖはニュートラルレベルであり、Ｇｉｎは緑の入力データである。
【００５１】
ブロック２９において、ニュートラルレベルのデータが減算され、残りのデータがべき乗則補正される。
【００５２】
【数２】
2004030635.tif 000004
【００５３】
最後にブロック３０において、補正済みのデータ、マスク処理された緑のデータ、及びニュートラルデータが再び合成され、色補正済みの出力が得られる。
【００５４】
【数３】
2004030635.tif 000005
【００５５】
ここで、Ｇｉｎは緑の入力データであり、ｎｌｅｖはニュートラルレベルであり、Ｇｍａｓｋは緑のマスクである。
【００５６】
同様の補正を赤及び青チャネルに対しても実行し、色補正された赤および青の出力を得ることを理解されたい。
【００５７】
任意選択により、ブロック３３において補正データをローパスフィルタ処理し、この補正の非線形特性による雑音の追加やコードの消失を軽減することができる。補正データをローパスフィルタ処理する場合には、フィルタ処理されたＧｉｎからＧｏｕｔ（式１３）を減算して補正データを得た後に、ブロック３０において、これをフルバンドの画像データに追加する。
【００５８】
本発明は、デジタル画像の入力、画像のデジタル的な取得、又はフィルム画像のスキャニング；デジタル画像処理の実行；デジタル画像の出力、保存、又は印刷を行う様々なアプリーションに、スタンドアロンアルゴリズムとして或いは広範なアルゴリズムの構成要素として含めることができる。これらのアプリケーションには、デジタル現像ラボ（ミニ又は大規模）、キオスク、インターネット関連サービス、並びに適切な周辺機器やデジタルカメラなどを有する商用又は家庭用のコンピュータシステムが含まれる。
【００５９】
図７を参照すれば、本発明を実動化するためのコンピュータシステム１１０が示されている。尚、このコンピュータシステム１１０は、好適な実施例を例示するために図示されているものであって、本発明は、この図示のコンピュータシステム１１０に限定されず、あらゆる電子処理システム上で使用することができる。コンピュータシステム１１０は、ソフトウェアプログラムを取得して処理すると共に、その他の処理機能も実行するマイクロプロセッサベースのユニット１１２を含んでいる。ソフトウェアに関連付けられたユーザー関連情報を、例えば、グラフィカルユーザーインターフェイスによって表示するべく、ディスプレイ１１４がマイクロプロセッサベースのユニット１１２に電子的に接続されている。又、マクロプロセッサベースのユニット１１２には、ユーザーが情報をソフトウェアに入力できるようにキーボード１１６が接続されている。キーボード１１６を使用して入力する代わりに、当技術分野において周知のように、マウス１１８を使用してディスプレイ１１４上のセレクタ１２０を移動させ、セレクタ１２０がオーバーラップしている項目を選択することも可能である。
【００６０】
通常ソフトウェアプログラムが含まれているコンパクトディスク１２４を介してソフトウェアプログラムを取得すると共に、ソフトウェアプログラム及びその他の情報をマイクロプロセッサベースのユニット１１２に入力する手段を提供するべく、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）１２２がマイクロプロセッサベースのユニット１１２に接続されている。更に、ソフトウェアプログラムはフロッピーディスク１２６に格納することも可能であり、ソフトウェアプログラムを入力するには、フロッピーディスクをマイクロプロセッサベースのユニット１１２に挿入する。更には、当技術分野において周知のように、ソフトウェアプログラムを内部的に保存するようにマイクロプロセッサベースのユニット１１２をプログラムすることも可能である。マイクロプロセッサベースのユニット１１２は、ローカルエリアネットワークやインターネットなどの外部ネットワークに対する電話回線などのネットワーク接続１２７を有することも可能である。コンピュータシステム１１０の出力のハードコピーを印刷するべく、プリンタ１２８がマイクロプロセッサベースのユニット１１２に接続されている。電子的に実施されたデジタル化画像を格納するパーソナルコンピュータカード（ＰＣカード）１３０、従来、ＰＣＭＣＩＡカード（例えば、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会の仕様に基づく）と呼ばれているもの、を介して画像をディスプレイ１１４上に表示することも可能である。最終的にＰＣカード１３０は、画像を視覚的にディスプレイ１１４上に表示できるよう、マイクロプロセッサベースのユニット１１２に挿入される。コンパクトディスク１２４、フロッピーディスク１２６、又はネットワーク接続１２７を介して画像を入力することもできる。ＰＣカード１３０、フロッピーディスク１２６、又はコンパクトディスク１２４に保存された画像、或いはネットワーク接続１２７から入力された画像は、デジタルカメラ（図示せず）やスキャナー（図示せず）など様々なソースから得たものであってよい。本発明によるアルゴリズムは、画像のカラーバランスを調整するべく、前述の記憶装置のいずれかに保存し画像に適用することができる。
【００６１】
以上、本発明についてその好適な実施例を参照して詳細に説明した。当業者であれば、本発明の範囲内で様々な変形と変更が可能であることを理解するであろう。
【００６２】
【発明の効果】
本発明によれば、ニュートラルのシャドウ及びハイライトを維持しつつ、どんなデジタル画像もカラーバランスすることができる。画像源を知ることなく、画像をカラーバランスすることができる。オペレーターの介入は不要である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法を示すブロックダイアグラムである。
【図２】図１のブロック１で実行される段階を示すブロックダイアグラムである。
【図３】図２のブロック９で実行される段階を示すブロックダイアグラムである。
【図４】図１のブロック２及び３で実行される段階を示すブロックダイアグラムである。
【図５】図１のブロック５で実行される段階を示すブロックダイアグラムである。
【図６】図１のブロック６で実行される段階を示すブロックダイアグラムである。
【図７】本発明を実動化するコンピュータシステムの図である
【図１】
2004030635.tif 000006
【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】
2004030635.tif 000012