(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
画像データにおける着目画素について、複数の異なる階調変換特性から階調変換後の複数の値を得るパラメータ算出部と、
前記パラメータ算出部により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行う重み付け部と、
前記重み付け部による重み付け結果に基づいて、前記画像データの前記着目画素の階調補正を行う階調補正部とを備え、
前記重み付け部は、前記着目画素の近傍画素の明るさを求め、求めた前記近傍画素の明るさに応じて、前記パラメータ算出部により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行い、所定の重みづけを行った前記複数の値を合成して階調変換後の１つの値を求め、
前記階調補正部は、前記重み付け部により求めた前記階調変換後の１つの値と前記着目画素の値とに基づいて、前記着目画素のゲイン係数を算出するゲイン係数算出部を含み、前記ゲイン係数算出部で算出したゲイン係数に応じて前記画像データの前記着目画素の階調補正を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記画像データの撮像時に設定された露出補正値を取得する露出補正値取得部と、
前記露出補正値取得部による取得結果に基づいて、前記着目画素の近傍画素の明るさを補正する明るさ補正部とをさらに備え、
前記パラメータ算出部は、前記明るさ補正部により補正された画像データに基づき、前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１〜２のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記複数の階調変換特性は３種以上であり、その中から前記画像の明るさに応じて２つの階調変換特性を選択する選択部をさらに備え、
前記パラメータ算出部は、前記選択部で選択した２つの階調変換特性のそれぞれを用いて、前記着目画素の明るさ値から前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記複数の階調変換特性は、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表される特性の第１の階調変換特性、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表され、前記第１の階調変換特性より入力に対する出力値の変化が小さい特性の第２の階調変換特性、および単調増加で少なくとも一部が下に凸の曲線で表される特性の第３の階調変換特性を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記選択部は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値未満である場合に、前記第１の階調変換特性と、前記第２の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記選択部は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値以上である場合に、前記第１または第２の階調変換特性と、前記第３の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記ゲイン係数算出部は、前記画像データが原色系表現で表される場合には、前記画像データに含まれる１つの色成分に基づいて前記ゲイン係数を算出し、
前記階調補正部は、前記算出したゲイン係数を使用して、前記着目画素の前記１つの色成分の階調補正を行うとともに、他の色成分の階調補正も行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記ゲイン係数算出部は、前記画像データが輝度色差表現で表される場合には、前記画像データの輝度に基づいて、前記画像データの前記着目画素の輝度を階調変換するための前記ゲイン係数を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理装置において、
前記ゲイン係数算出部で求められた前記着目画素の前記ゲイン係数に応じて、サチュレーションが変わらないように前記着目画素の色差を補正する色差補正部をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複数の値は、複数のゲイン係数であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記画像データに基づき縮小画像の縮小画像データを生成する縮小画像生成部と、
前記縮小画像データを平滑化処理する平滑化部と、
前記平滑化処理された縮小画像データに基づき前記近傍画素の明るさを求める近傍演算部とをさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
画像処理方法であって、
画像データにおける画素について複数の異なる階調変換特性から階調変換後の複数の値を得るパラメータ算出工程と、
前記パラメータ算出工程により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行う重み付け工程と、
前記重み付け工程による重み付け結果に基づいて、前記画像データの前記着目画素の階調補正を行う階調補正工程とを有し、
前記重み付け工程では、前記着目画素の近傍画素の明るさを求め、求めた前記近傍画素の明るさに応じて、前記パラメータ算出部により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行い、所定の重みづけを行った前記複数の値を合成して階調変換後の１つの値を求め、
前記階調補正工程は、前記重み付け部により求めた前記階調変換後の１つの値と前記着目画素の値とに基づいて、前記着目画素のゲイン係数を算出するゲイン係数算出工程を含み、前記ゲイン係数算出工程で算出したゲイン係数に応じて前記画像データの前記着目画素の階調補正を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像処理方法において、
前記画像データの撮像時に設定された露出補正値を取得する露出補正値取得工程と、
前記露出補正値取得工程による取得結果に基づいて、前記着目画素の近傍画素の明るさを補正する明るさ補正工程とをさらに有し、
前記パラメータ算出工程は、前記明るさ補正工程により補正された画像データに基づき、前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
請求項１２〜１３のいずれかに記載の画像処理方法において、
３種以上の階調変換特性の中から前記画像の明るさに応じて２つの階調変換特性を選択する選択工程をさらに有し、
前記パラメータ算出工程は、前記選択工程で選択した２つの階調変換特性のそれぞれを用いて、前記画素の明るさから前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
請求項１２に記載の画像処理方法において、
前記複数の階調変換特性は、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表される特性の第１の階調変換特性、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表され、前記第１の階調変換特性より入力に対する出力値の変化が小さい特性の第２の階調変換特性、および単調増加で少なくとも一部が下に凸の曲線で表される特性の第３の階調変換特性を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像処理方法において、
前記選択工程は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値未満である場合に、前記第１の階調変換特性と、前記第２の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１５に記載の画像処理方法において、
前記選択工程は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値以上である場合に、前記第１または第２の階調変換特性と、前記第３の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
請求項１５〜１７のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記ゲイン係数算出工程は、前記画像データが原色系表現で表される場合には、前記画像データに含まれる１つの色成分に基づいて前記ゲイン係数を算出し、
前記階調補正工程は、前記算出したゲイン係数を使用して、前記着目画素の前記１つの色成分の階調補正を行うとともに、他の色成分の階調補正も行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
請求項１５〜１７のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記ゲイン係数算出工程は、前記画像データが輝度色差表現で表される場合には、前記画像データの輝度に基づいて、前記画像データの前記着目画素の輝度を階調変換するための前記ゲイン係数を算出することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の画像処理方法において、
前記ゲイン係数算出工程で求められた前記着目画素の前記ゲイン係数に応じて、サチュレーションが変わらないように前記着目画素の色差を補正する色差補正工程をさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
請求項１２に記載の画像処理方法において、
前記複数の値は、複数のゲイン係数であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２２】
請求項１２に記載の画像処理方法において、
前記画像データに基づき縮小画像の縮小画像データを生成する縮小画像生成工程と、
前記縮小画像データを平滑化処理する平滑化工程と、
前記平滑化処理された縮小画像データに基づき前記近傍画素の明るさを求める近傍演算工程とをさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２３】
画像処理方法であって、
複数の画素からなる画像を取得し、
着目画素の輝度を示す値に基づき複数の異なる特性に応じた複数の値を求め、
前記着目画素近傍の明るさを求め、
前記着目画素近傍の明るさに基づき、前記求めた複数の値の加重平均を求め、
前記着目画素の輝度を示す値と前記求めた加重平均とに基づき前記着目画素のゲイン係数を算出し、
前記算出したゲイン係数を使用して前記画像データの前記着目画素のすべての色成分の階調補正を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２４】
コンピュータ読み込み可能なプログラムであって、
請求項１２から２３のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【請求項２５】
撮像装置であって、
画像を撮像する撮像部と、
請求項２４に記載の画像処理プログラムを実行して、前記撮像部で撮像した画像データを階調補正する画像処理部とを備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項２６】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記重み付け部は、前記着目画素の近傍画素の明るさが暗ければ暗いほど、前記階調変換後の１つの値がより明るくなるように前記所定の重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２７】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記重み付け部は、前記着目画素の近傍画素の明るさが暗ければ暗いほど、前記複数の異なる階調変換特性のうちのある階調変換特性より得られた値への重みづけを小さくし、前記ある階調変換特性よりより明るく変換する他の階調変換特性より得られた値への重みづけを大きくするように前記所定の重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を画像処理する画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム製品、および画像を撮像する撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような画像処理プログラムが特許文献１によって知られている。この画像処理プログラムによれば、Ｒｅｔｉｎｅｘ処理を行って、画像の局所的な明るさに応じた階調補正を行う。【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１６５８４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のプログラムでは、階調補正を行うためにＲｅｔｉｎｅｘ処理を行う必要があるが、Ｒｅｔｉｎｅｘ処理を行った場合には、階調補正後の画像に元の画像にはなかった階調が付いてしまうという悪影響が出る可能性があるという問題が生じていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１の発明は、画像処理装置であって、画像データにおける着目画素について、複数の異なる階調変換特性から階調変換後の複数の値を得るパラメータ算出部と、前記パラメータ算出部により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行う重み付け部と、前記重み付け部による重み付け結果に基づいて、前記画像データの前記着目画素の階調補正を行う階調補正部とを備え、前記重み付け部は、前記着目画素の近傍画素の明るさを求め、求めた前記近傍画素の明るさに応じて、前記パラメータ算出部により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行い、所定の重みづけを行った前記複数の値を合成して階調変換後の１つの値を求め、前記階調補正部は、前記重み付け部により求めた前記階調変換後の１つの値と前記着目画素の値とに基づいて、前記着目画素のゲイン係数を算出するゲイン係数算出部を含み、前記ゲイン係数算出部で算出したゲイン係数に応じて前記画像データの前記着目画素の階調補正を行うことを特徴とする画像処理装置。
請求項２の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記画像データの撮像時に設定された露出補正値を取得する露出補正値取得部と、前記露出補正値取得部による取得結果に基づいて、前記着目画素の近傍画素の明るさを補正する明るさ補正部とをさらに備え、前記パラメータ算出部は、前記明るさ補正部により補正された画像データに基づき、前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理装置。
請求項３の発明は、請求項１〜２のいずれかに記載の画像処理装置において、前記複数の階調変換特性は３種以上であり、その中から前記画像の明るさに応じて２つの階調変換特性を選択する選択部をさらに備え、前記パラメータ算出部は、前記選択部で選択した２つの階調変換特性のそれぞれを用いて、前記着目画素の明るさ値から前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理装置。
請求項４の発明は、請求項３に記載の画像処理装置において、前記複数の階調変換特性は、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表される特性の第１の階調変換特性、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表され、前記第１の階調変換特性より入力に対する出力値の変化が小さい特性の第２の階調変換特性、および単調増加で少なくとも一部が下に凸の曲線で表される特性の第３の階調変換特性を含むことを特徴とする画像処理装置。
請求項５の発明は、請求項４に記載の画像処理装置において、前記選択部は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値未満である場合に、前記第１の階調変換特性と、前記第２の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理装置。
請求項６の発明は、請求項４に記載の画像処理装置において、前記選択部は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値以上である場合に、前記第１または第２の階調変換特性と、前記第３の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理装置。
請求項７の発明は、請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ゲイン係数算出部は、前記画像データが原色系表現で表される場合には、前記画像データに含まれる１つの色成分に基づいて前記ゲイン係数を算出し、前記階調補正部は、前記算出したゲイン係数を使用して、前記着目画素の前記１つの色成分の階調補正を行うとともに、他の色成分の階調補正も行うことを特徴とする画像処理装置。
請求項８の発明は、請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置において、前記ゲイン係数算出部は、前記画像データが輝度色差表現で表される場合には、前記画像データの輝度に基づいて、前記画像データの前記着目画素の輝度を階調変換するための前記ゲイン係数を算出することを特徴とする画像処理装置。
請求項９の発明は、請求項８に記載の画像処理装置において、前記ゲイン係数算出部で求められた前記着目画素の前記ゲイン係数に応じて、サチュレーションが変わらないように前記着目画素の色差を補正する色差補正部をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
請求項１０の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記複数の値は、複数のゲイン係数であることを特徴とする画像処理装置。
請求項１１の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記画像データに基づき縮小画像の縮小画像データを生成する縮小画像生成部と、前記縮小画像データを平滑化処理する平滑化部と、前記平滑化処理された縮小画像データに基づき前記近傍画素の明るさを求める近傍演算部とをさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
請求項１２の発明は、画像処理方法であって、画像データにおける画素について複数の異なる階調変換特性から階調変換後の複数の値を得るパラメータ算出工程と、前記パラメータ算出工程により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行う重み付け工程と、前記重み付け工程による重み付け結果に基づいて、前記画像データの前記着目画素の階調補正を行う階調補正工程とを有し、前記重み付け工程では、前記着目画素の近傍画素の明るさを求め、求めた前記近傍画素の明るさに応じて、前記パラメータ算出部により得られた前記複数の値に所定の重み付けを行い、所定の重みづけを行った前記複数の値を合成して階調変換後の１つの値を求め、前記階調補正工程は、前記重み付け部により求めた前記階調変換後の１つの値と前記着目画素の値とに基づいて、前記着目画素のゲイン係数を算出するゲイン係数算出工程を含み、前記ゲイン係数算出工程で算出したゲイン係数に応じて前記画像データの前記着目画素の階調補正を行うことを特徴とする画像処理方法。
請求項１３の発明は、請求項１２に記載の画像処理方法において、前記画像データの撮像時に設定された露出補正値を取得する露出補正値取得工程と、前記露出補正値取得工程による取得結果に基づいて、前記着目画素の近傍画素の明るさを補正する明るさ補正工程とをさらに有し、前記パラメータ算出工程は、前記明るさ補正工程により補正された画像データに基づき、前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理方法。
請求項１４の発明は、請求項１２〜１３のいずれかに記載の画像処理方法において、３種以上の階調変換特性の中から前記画像の明るさに応じて２つの階調変換特性を選択する選択工程をさらに有し、前記パラメータ算出工程は、前記選択工程で選択した２つの階調変換特性のそれぞれを用いて、前記画素の明るさから前記複数の値を得ることを特徴とする画像処理方法。
請求項１５の発明は、請求項１２に記載の画像処理方法において、前記複数の階調変換特性は、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表される特性の第１の階調変換特性、単調増加で少なくとも一部が上に凸の曲線で表され、前記第１の階調変換特性より入力に対する出力値の変化が小さい特性の第２の階調変換特性、および単調増加で少なくとも一部が下に凸の曲線で表される特性の第３の階調変換特性を含むことを特徴とする画像処理方法。
請求項１６の発明は、請求項１５に記載の画像処理方法において、前記選択工程は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値未満である場合に、前記第１の階調変換特性と、前記第２の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理方法。
請求項１７の発明は、請求項１５に記載の画像処理方法において、前記選択工程は、画像データの所定範囲の平均輝度が所定値以上である場合に、前記第１または第２の階調変換特性と、前記第３の階調変換特性とを選択することを特徴とする画像処理方法。
請求項１８の発明は、請求項１５〜１７のいずれかに記載の画像処理方法において、前記ゲイン係数算出工程は、前記画像データが原色系表現で表される場合には、前記画像データに含まれる１つの色成分に基づいて前記ゲイン係数を算出し、前記階調補正工程は、前記算出したゲイン係数を使用して、前記着目画素の前記１つの色成分の階調補正を行うとともに、他の色成分の階調補正も行うことを特徴とする画像処理方法。
請求項１９の発明は、請求項１５〜１７のいずれかに記載の画像処理方法において、前記ゲイン係数算出工程は、前記画像データが輝度色差表現で表される場合には、前記画像データの輝度に基づいて、前記画像データの前記着目画素の輝度を階調変換するための前記ゲイン係数を算出することを特徴とする画像処理方法。
請求項２０の発明は、請求項１９に記載の画像処理方法において、前記ゲイン係数算出工程で求められた前記着目画素の前記ゲイン係数に応じて、サチュレーションが変わらないように前記着目画素の色差を補正する色差補正工程をさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
請求項２１の発明は、請求項１２に記載の画像処理方法において、前記複数の値は、複数のゲイン係数であることを特徴とする画像処理方法。
請求項２２の発明は、請求項１２に記載の画像処理方法において、前記画像データに基づき縮小画像の縮小画像データを生成する縮小画像生成工程と、前記縮小画像データを平滑化処理する平滑化工程と、前記平滑化処理された縮小画像データに基づき前記近傍画素の明るさを求める近傍演算工程とをさらに備えることを特徴とする画像処理方法。
請求項２３の発明は、画像処理方法であって、複数の画素からなる画像を取得し、着目画素の輝度を示す値に基づき複数の異なる特性に応じた複数の値を求め、前記着目画素近傍の明るさを求め、前記着目画素近傍の明るさに基づき、前記求めた複数の値の加重平均を求め、前記着目画素の輝度を示す値と前記求めた加重平均とに基づき前記着目画素のゲイン係数を算出し、前記算出したゲイン係数を使用して前記画像データの前記着目画素のすべての色成分の階調補正を行うことを特徴とする画像処理方法。
請求項２４の発明は、コンピュータ読み込み可能なプログラムであって、請求項１２から２３のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
請求項２５の発明は、撮像装置であって、画像を撮像する撮像部と、請求項２４に記載の画像処理プログラムを実行して、前記撮像部で撮像した画像データを階調補正する画像処理部とを備えることを特徴とする撮像装置。
請求項２６の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記重み付け部は、前記着目画素の近傍画素の明るさが暗ければ暗いほど、前記階調変換後の１つの値がより明るくなるように前記所定の重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。
請求項２７の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記重み付け部は、前記着目画素の近傍画素の明るさが暗ければ暗いほど、前記複数の異なる階調変換特性のうちのある階調変換特性より得られた値への重みづけを小さくし、前記ある階調変換特性よりより明るく変換する他の階調変換特性より得られた値への重みづけを大きくするように前記所定の重みづけを行うことを特徴とする画像処理装置。
【発明の効果】
【０００６】
本発明は上記のように構成するので、画素ごとに最適な階調補正を行うことができ、補正後の画像に発生する悪影響を排除することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態における階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）の入出力特性の具体例を示す図である。
【図３】重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）の入出力特性の具体例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】第２の実施の形態における階調変換特性ｇ２（Ｖ）およびｇ３（Ｖ）の入出力特性の具体例を示す図である。
【図６】第２の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャート図である。
【図７】第３の実施の形態において入力ＲＧＢ画像の撮像面を６×４に分割した場合の具体例を示す図である。
【図８】第３の実施の形態における第一の階調変換特性ｆ（Ｇ）と第二の階調変換特性ｇ（Ｇ）の具体例を示す図である。
【図９】第３の実施の形態における第三の階調変換特性の具体例を示す図である。
【図１０】第３の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１１】Ｂａｙｅｒ配列におけるＲ、Ｇ、Ｂのカラーフィルタの配置を示す図である。
【図１２】第４の実施の形態における２つのゲイン特性の具体例を示す図である。
【図１３】第４の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１４】第５の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１５】階調変換特性ｇ２（Ｖ）およびｇ３（Ｖ）の入出力特性の変形例を示す図である。
【図１６】画像処理装置をデジタルカメラに搭載した場合の構成例を示すブロック図である。
【図１７】画像処理プログラムを画像処理装置に提供する様子を示す図である。
【図１８】画像処理部が行う処理のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
―第１の実施の形態―
図１は、第１の実施の形態における画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。画像処理装置１００は、使用者によって操作される入力装置１０１、例えばマウス、キーボード、または入力スイッチと、画像処理の対象となる画像データ、および画像処理プログラムを格納するメモリ１０２と、ＣＰＵやその他の周辺回路で構成される制御装置１０３と、画像を出力するモニタ１０４とを備えている。画像処理装置１００は、パーソナルコンピュータによって構成できる。【０００９】
メモリ１０２に記憶される画像データは、例えばデジタルカメラで撮像され、ＲＧＢ表色系（原色系表現）で示されている。画像データを構成する各々の画素には、ＲＧＢの各色成分の色情報が存在しているものとする。ここで、ＲＧＢの各色成分の色情報とは、例えば０〜２５５のレベルで表される各色の強度信号であり、ＲＧＢの各色の強度信号を基に各画素の輝度が決定される。以下では、ＲＧＢの各強度信号を単にＲＧＢで示す。【００１０】
制御装置１０３は、メモリ１０２に記憶された画像処理プログラムを読み込み、画像の階調補正処理を行う画像処理部１０３ａを有している。この画像処理部１０３ａは、使用者によって選択された画像処理対象の画像がモニタ１０４に表示された状態で、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、メモリ１０２に記憶された画像処理プログラムを読み込んで実行する。そして、画像処理対象の画像データに対して次のように処理を施して階調補正を行う。【００１１】
まず、メモリ１０２から読み込んだ画像処理対象の画像データ（入力ＲＧＢ画像）のＲＧＢデータに基づいて、次式（１）によって各画素の輝度値（明るさ）Ｖを算出する。すなわち、着目画素のＲＧＢの最大値をその着目画素の輝度値として算出する。なお、次式（１）において、Ｒ、Ｇ、Ｂ、およびＶは０以上１以下の数値に規格化されたものである。
Ｖ＝ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）  ・・・（１）【００１２】
式（１）で算出した各画素の輝度値から、あらかじめ設定された２つの階調変換特性（ゲインカーブ）ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）に基づいて、次式（２）および（３）により２つの値を求める。すなわち、特性が異なる複数の階調変換に基づいて２つの値を得る。なお、階調変換特性は変換パラメータとも言う。
Ｖ１´＝ｇ１（Ｖ）  ・・・（２）
Ｖ２´＝ｇ２（Ｖ）  ・・・（３）【００１３】
なお、階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）は、図２に示すように、いずれも単調増加で上に凸の曲線で表され、それぞれ入力に対する出力の大きさが異なる値を持つように設定されている。例えば本実施の形態では、ｇ１（Ｖ）は、ｇ２（Ｖ）よりもほとんどの値が小さい値になるように設定されている。【００１４】
次に、入力ＲＧＢ画像上の任意の着目画素の輝度値Ｖ（ｘ，ｙ）に対してその近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）を算出する。近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）は、近傍画素の明るさであり、例えば着目画素の周囲１０×１０画素の輝度値Ｖの平均値である。そして、次式（４）により、重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）を使用して、Ｖ１´およびＶ２´に対して近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じた重み付けを行って、Ｖ１´およびＶ２´の加重平均を算出する。
Ｖ´＝ｗ（Ｖａｖｇ）・Ｖ１´＋（１−ｗ（Ｖａｖｇ））・Ｖ２´  ・・・（４）【００１５】
本実施の形態で使用する重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）は、図３に示すような単調増加の直線で表される重み関数であり、近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）の入力値に対して、０〜１の重み値が出力される。これによって、式（４）においては、近傍平均Ｖａｖｇが暗いほどｗ（Ｖａｖｇ）は小さくなることからＶ２´の重みが高くなり、近傍平均Ｖａｖｇが暗いほど補正強度を強くすることができる。すなわち、近傍平均Ｖａｖｇが暗いほど、当該画素の輝度を明るく補正することができる。【００１６】
また、階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）を共に上に単調増加で上に凸の曲線で表して似通った特性としたため、近傍平均Ｖａｖｇの変化が大きく、隣接する画素間で補正の度合いが変化するような領域でも、階調変換特性ｇ１（Ｖ）とｇ２（Ｖ）との差を抑えて、ハロなどの補正に伴う悪影響を抑えることができる。【００１７】
式（４）によって得られた値Ｖ´と補正前の輝度Ｖの比（Ｖ´／Ｖ）をゲイン係数として、入力ＲＧＢ画像の各画素のＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれに掛け、入力ＲＧＢ画像を階調補正する。すなわち、次式（５）〜（７）に示すように、階調補正後のＲ´、Ｇ´、Ｂ´を算出して出力する。
Ｒ´＝Ｒ・Ｖ´／Ｖ  ・・・（５）
Ｇ´＝Ｇ・Ｖ´／Ｖ  ・・・（６）
Ｂ´＝Ｂ・Ｖ´／Ｖ  ・・・（７）【００１８】
このように、近傍平均Ｖａｖｇが暗いほど大きい値を持つＶ２´の値が強く反映されるようにＶ´が決定されたＶ´の値に基づいて、各画素のＲ、Ｇ、Ｂを階調するようにしたため、入力ＲＧＢ画像の暗い部分を明るくするように各画素を階調補正することができる。【００１９】
なお、式（５）〜（７）に代えて、次式（８）〜（１０）に示すように、階調補正後のＲ´、Ｇ´、Ｂ´を算出する際に彩度補正パラメータＳ（０＜Ｓ≦１）を設定して彩度を補正し、色差が変化しても彩度が変化しないようにしてもよい。
Ｒ´＝Ｒ＋Ｖ・（（Ｖ´／Ｖ）−１）・（Ｒ／Ｖ）Ｓ  ・・・（８）
Ｇ´＝Ｇ＋Ｖ・（（Ｖ´／Ｖ）−１）・（Ｇ／Ｖ）Ｓ  ・・・（９）
Ｂ´＝Ｂ＋Ｖ・（（Ｖ´／Ｖ）−１）・（Ｂ／Ｖ）Ｓ  ・・・（１０）【００２０】
図４は、第１の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。この図４に示す処理は、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、画像処理プログラムがメモリ１０２から制御装置１０３に読み込まれ、読み込まれた画像処理プログラムが画像処理部１０３ａによって起動されることより実行される。【００２１】
ステップＳ１０において、式（１）によって各画素の輝度値Ｖを算出して、ステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０では、上述したように、各画素の輝度値を、あらかじめ設定した２つの階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）に基づいて、式（２）および（３）により２つの値を得る。その後、ステップＳ３０へ進み、任意の着目画素の輝度値Ｖ（ｘ，ｙ）に対してその近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）を算出して、ステップＳ４０へ進む。【００２２】
ステップＳ４０では、上述したように、近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じたＶ１´およびＶ２´の加重平均を、重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）を使用して式（４）により算出して、ステップＳ５０へ進む。ステップＳ５０では、補正した輝度Ｖ´と補正前の輝度Ｖの比を、入力ＲＧＢ画像の各画素のＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれに掛けて、式（５）〜（７）により階調補正後のＲ´、Ｇ´、Ｂ´を算出する。その後、ステップＳ６０へ進み、階調補正後の画像データをモニタ１０４に出力して表示して、処理を終了する。【００２３】
以上説明した第１の実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）入力ＲＧＢ画像上の任意の着目画素の輝度値Ｖ（ｘ，ｙ）に対して、その近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）を算出する。そして、重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）を使用して近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じた重み付けを行って、単調増加で上に凸の曲線で表される２つの階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）のそれぞれにより得られる値Ｖ１´およびＶ２´の加重平均をゲインを決定する値Ｖ´として算出するようにした。これによって、画像の各領域に適した補正を行うことができる。【００２４】
（２）２種類の階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）を共に似通った特性としたため、近傍平均Ｖａｖｇの変化が大きく、隣接する画素間で補正の度合が変化するような領域でも、階調変換特性ｇ１（Ｖ）とｇ２（Ｖ）との差を抑えて、ハロなどの補正に伴う悪影響を抑えることができる。しかも、１種類の階調変換特性で一律に補正するのに比べて、領域ごとにきめ細かい補正を行うことができる。
【００２５】
（３）重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）を単調増加の直線で表される重み関数とし、近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）の入力値に対して、０〜１の重み値が出力されるようにした。これによって、近傍平均Ｖａｖｇの大きさに応じて、周囲の明るさに応じた適当な明るさに補正することができる。【００２６】
―第２の実施の形態―
第２の実施の形態では、メモリ１０２から読み込んだ画像データの縮小画像を作成し、当該縮小画像を使用して着目画素の近傍の輝度値平均を求め、階調補正を行う場合について説明する。なお、図１に示した画像処理装置のブロック図については、第１の実施の形態と同様のため説明を省略する。【００２７】
この実施の形態では、まず、メモリ１０２から読み込んだ画像データ（入力ＲＧＢ画像）に対して間引き処理を施し、例えば縦サイズ、横サイズともに１／１０に縮小する。そして、この縮小画像のＲ、Ｇ、Ｂより、第１の実施の形態で上述した式（１）によって、各画素の輝度値ｖを算出する。そして、算出した輝度値ｖの縮小画像にＬＰＦ処理を施す。すなわち、輝度値ｖの縮小画像に対して平滑化処理を行って画像をぼけさせる。【００２８】
このように画像を縮小した後にＬＰＦ処理を施すようにしたことによって、画素を間引いた状態の画像に対してＬＰＦ処理を施せばよく、入力ＲＧＢ画像に対してそのままＬＰＦ処理を施すよりも、ＬＰＦ処理にかかる負荷を低減することができる。【００２９】
次に、入力ＲＧＢ画像上の任意の位置（ｘ，ｙ）に対応する縮小画像のＬＰＦ処理後の輝度値ｖ´（ｘ，ｙ）を、例えば次式（１１）に示すｂｉｌｉｎｅａｒ補間によって算出する。これによって、ＬＰＦ処理後の縮小画像を入力ＲＧＢ画像の元のサイズに復元したときのＬＰＦ処理後の輝度値ｖ´（ｘ，ｙ）を算出することができる。すなわち、ＬＰＦ処理後の縮小画像のデータを使用して、入力ＲＧＢ画像上の任意の位置（ｘ，ｙ）に対応する輝度値ｖ´（ｘ，ｙ）を求める。この輝度値ｖ´（ｘ，ｙ）は、後に説明する着目画素に対する輝度値の近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）として使用される。
ｖ´（ｘ，ｙ）＝（１−ｗ）（１−ｕ）Ｖ（Ｘ０，Ｙ０）＋（１−ｗ）ｕＶ（Ｘ１，Ｙ０）＋ｗ（１−ｕ）Ｖ（Ｘ０，Ｙ１）＋ｕｗＶ（Ｘ１，Ｙ１）  ・・・（１１）
ただし、式（１０）においては、Ｘ０＝｜ｘ／１０｜、Ｘ１＝｜ｘ／１０｜＋１、Ｙ０＝｜ｙ／１０｜、Ｙ１＝｜ｙ／１０｜＋１、ｕ＝ｍｏｄ（ｘ，１０）／１０、ｗ＝ｍｏｄ（ｙ，１０）／１０とする。【００３０】
そして、第１の実施の形態における式（１）により、入力ＲＧＢ画像の任意の位置（ｘ，ｙ）のＲＧＢ値より各画素の輝度値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出し、算出した各画素の輝度値から、あらかじめ設定された２つの階調変換特性ｇ２（Ｖ）およびｇ３（Ｖ）に基づいて、次式（１２）および（１３）に示すように２つの値Ｖ２´、Ｖ３´を得る。ここでは、上記縮小画像ではなく、入力ＲＧＢ画像を使用する。
Ｖ２´＝ｇ２（Ｖ）  ・・・（１２）
Ｖ３´＝ｇ３（Ｖ）  ・・・（１３）【００３１】
なお、図５に示すように、階調変換特性ｇ２（Ｖ）は、第１の実施の形態における階調変換特性ｇ２（Ｖ）と同一のもの、すなわち単調増加で上に凸の曲線で表される階調変換特性であり、ｇ３（Ｖ）は、単調増加で下に凸の曲線で表される階調変換特性である。換言すれば、ｇ２（Ｖ）は暗部補正に適した入力―出力特性を有し、ｇ３（Ｖ）は明部補正に適した入力―出力特性を有する。【００３２】
次に、任意の着目画素の輝度値Ｖ（ｘ，ｙ）に対してその近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）の値を取得する。近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）は、先にＬＰＦ処理とｂｉｌｉｎｅａｒ補間によって得られたｖ´（ｘ，ｙ）の値をそのまま用いる。この実施の形態では、第１の実施の形態における算出範囲（１０×１０画素）よりも実質的に広い範囲の輝度値Ｖを少ない負荷で得ている。すなわち、１／１０に縮小した縮小画像で平滑化処理（ＬＰＦ処理）をしたデータを使用してｖ´（ｘ，ｙ）を求めているので、ｖ´（ｘ，ｙ）自体が、１０×１０画素範囲よりも実質的に広い範囲の輝度値の平均とみなすことができる。【００３３】
そして、第１の実施の形態と同様に、重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）を使用して近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じた重み付けを行って、式（１２）および（１３）で算出したＶ２´およびＶ３´の加重平均を次式（１４）により算出する。
Ｖ´＝（１−ｗ（Ｖａｖｇ））・Ｖ２´＋ｗ（Ｖａｖｇ）・Ｖ３´  ・・・（１４）【００３４】
これによって、近傍平均Ｖａｖｇが暗い画素においては、ｗ（Ｖａｖｇ）は小さくなることから、式（１４）においてはＶ２´の重みが高くなり、暗部補正に適した値Ｖ´を得ることができる。これに対して、近傍平均Ｖａｖｇが明るい画素においては、ｗ（Ｖａｖｇ）は大きくなることから、式（１４）においてはＶ３´の重みが高くなり、明部補正に適した値Ｖ´を得ることができる。すなわち、画像内の暗い箇所の輝度を上げ、明るい箇所の輝度を下げることによって、画像全体を自然な明るさに補正することができる。【００３５】
そして、第１の実施の形態と同様に、式（１４）によって補正した輝度Ｖ´と補正前の輝度Ｖの比（Ｖ´／Ｖ）をゲイン係数として、式（５）〜（７）で上述したように、入力ＲＧＢ画像の各画素のＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれに掛け、入力ＲＧＢ画像を階調補正する。これによって、画像内の暗部は明るくするように補正し、明部は暗くするように補正した輝度Ｖ´に基づいて、各画素のＲ、Ｇ、Ｂを階調補正するようにしたため、入力ＲＧＢ画像全体を自然な明るさにするように、各画素を階調補正することができる。【００３６】
なお、本実施の形態においても、式（５）〜（７）に代えて、式（８）〜（１０）によって、階調補正後のＲ´、Ｇ´、Ｂ´を算出する際に彩度補正パラメータＳ（０＜Ｓ≦１）を設定して彩度を補正し、色差が変化しても彩度が変化しないようにしてもよい。【００３７】
図６は、第２の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。この図６に示す処理は、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、画像処理プログラムがメモリ１０２から制御装置１０３に読み込まれ、読み込まれた画像処理プログラムが画像処理部１０３ａによって起動されることより実行される。【００３８】
ステップＳ１１０において、入力ＲＧＢ画像を、例えば縦サイズ、横サイズともに１／１０に縮小した縮小画像を作成する。その後、ステップ１２０へ進み、縮小画像のＲＧＢより、式（１）によって各画素の輝度値Ｖを算出して、ステップＳ１３０へ進む。ステップＳ１３０では、算出した輝度値Ｖの画像にＬＰＦ処理を施して平滑化し、画像をぼけさせる。その後、ステップＳ１４０へ進む。【００３９】
ステップＳ１４０では、例えば上述した式（１１）によるｂｉｌｉｎｅａｒ補間によって、入力ＲＧＢ画像上の位置（ｘ，ｙ）に対応する縮小画像のＬＰＦ処理後の輝度値ｖ´（ｘ，ｙ）を算出する。その後、ステップＳ１５０へ進み、式（１）により、入力ＲＧＢ画像の位置（ｘ，ｙ）のＲＧＢ値より各画素の輝度値Ｖ（ｘ，ｙ）を算出して、ステップＳ１６０へ進む。【００４０】
ステップＳ１６０では、上述したように、各画素の輝度値を、あらかじめ設定した２つの階調変換特性ｇ２（Ｖ）およびｇ３（Ｖ）に基づいて、式（１２）および（１３）によりそれぞれ補正する。その後、ステップＳ１７０へ進み、任意の着目画素の輝度値Ｖ（ｘ，ｙ）に対してその近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）を予め得ている輝度成分ｖ´（ｘ，ｙ）の値に置き換えて、ステップＳ１８０へ進む。ステップＳ１８０では、上述したように、近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じたＶ２´およびＶ３´の加重平均を、重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）を使用して式（１４）により算出して、ステップＳ１９０へ進む。【００４１】
ステップＳ１９０では、得られた値Ｖ´と補正前の輝度Ｖの比を、入力ＲＧＢ画像の各画素のＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれに掛けて、式（５）〜（７）により階調補正後のＲ´、Ｇ´、Ｂ´を算出する。その後、ステップＳ２００へ進み、階調補正後の画像データをモニタ１０４に出力して表示して、処理を終了する。【００４２】
以上説明した第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態における効果に加えて、次のような作用効果を得ることができる。
（１）重み関数ｗ（Ｖａｖｇ）を使用して近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じた重み付けを行って、単調増加で上に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ２（Ｖ）および単調増加で下に凸の階調変換特性ｇ３（Ｖ）のそれぞれにより補正した輝度Ｖ２´およびＶ３´の加重平均を補正後の輝度Ｖ´として算出するようにした。これによって、画像内の暗部は明るくするように補正し、明部は暗くするように補正した輝度Ｖ´に基づいて、各画素のＲ、Ｇ、Ｂを階調することができ、入力ＲＧＢ画像全体を自然な明るさにするように、各画素を階調補正することができる。【００４３】
（２）縮小画像のＲＧＢより各画素の輝度値ｖを算出してからＬＰＦ処理を施して画像をぼかし、その結果に基づいて階調補正を行うようにした。これによって、画素を間引いた状態の画像に対してＬＰＦ処理を施せばよくなるため、入力ＲＧＢ画像に対してそのままＬＰＦ処理を施すよりも、ＬＰＦ処理にかかる負荷を低減することができる。【００４４】
なお、第2の実施の形態では、単調増加で上に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ２（Ｖ）および単調増加で下に凸の階調変換特性ｇ３（Ｖ）というように、階調変換特性が大きく異なるものを使用しているので、補正によりハロといった不自然な悪影響が出やすくなる。このような悪影響を防ぐために、近傍平均Ｖａｖｇ（ｘ，ｙ）の画素位置による変化が第１の実施の形態に比べて小さくするのが好ましい。このためには、ＬＰＦの平滑化の度合いを強めるようにすればよい。【００４５】
―第３の実施の形態―
第３の実施の形態では、入力ＲＧＢ画像において各画素の輝度を表すＧ画素値を用いて、各画素のＲ、Ｇ、Ｂを階調補正することによって、入力ＲＧＢ画像を階調補正する場合について説明する。なお、図１に示した画像処理装置のブロック図については、第１の実施の形態と同様のため説明を省略する。入力ＲＧＢ画像の各画素には、補間処理等を経て、Ｒ、Ｇ、Ｂの各色成分の色情報、すなわち色成分値が存在している。【００４６】
画像処理部１０３ａは、入力ＲＧＢ画像における各画素の近傍画素の明るさとしての輝度評価値を算出する。このために、例えば図７に示すように撮像面を６×４に分割し、この６×４の各領域の平均輝度値を算出する。平均輝度値は、各領域内のＧの値の平均を計算する。この各領域の平均輝度値にガンマ処理を行ってもよい。そして、最小二乗法により、６×４の各領域の輝度分布に近似した次式（１５）に示すような曲面ｚ（ｘ、ｙ）を算出する。この次式（１５）で示される曲面ｚ（ｘ、ｙ）を使って、入力ＲＧＢ画像の各画素位置での輝度評価値を算出する。
ｚ（ｘ、ｙ）＝ｋ１ｘ３＋ｋ２ｘ２ｙ＋ｋ３ｘ２＋ｋ４ｘｙ２＋ｋ５ｘｙ＋ｋ６ｘ＋ｋ７ｙ３
＋ｋ８ｙ２＋ｋ９ｙ＋ｋ１０＋ｋ１１ｘ４＋ｋ１２ｘ３ｙ＋ｋ１３ｘ２ｙ２＋ｋ１４ｘｙ３＋ｋ１５ｙ４
・・・（１５）【００４７】
なお、図７に示した例では、曲面を算出する際の近似曲面の傾きが大きすぎないように、６×４のサンプル点（１）〜（２４）（（）で囲まれた数字）の外周に擬似サンプル点２５〜４８（（）で囲まれていない数字）を設定し、擬似サンプル点２５〜４８の値は、各擬似サンプル点に近いサンプル点と同じ値にした場合の例を示している。例えば、擬似サンプル点３３はサンプル点（１）と同じｚ値にし、擬似サンプル点４８はサンプル点（２４）と同じｚ値にした。また、ここでは式（１５）によって算出した曲面に基づいて、入力ＲＧＢ画像の各画素での輝度評価値を算出する例を示したが、輝度値としては、その他、Ｒ、Ｇ、Ｂの最大値を用いたり、Ｒ、Ｇ、Ｂを重み付け加算したものを用いたり、Ｇ画素値を用いたり、あるいはＲＧＢ値よりＬａｂ表色系のＬを計算して用いたりして、入力ＲＧＢ画像の各画素での輝度評価値を算出してもよい。【００４８】
次に、入力ＲＧＢ画像上の任意の着目画素での輝度Ｇを計算し、算出した輝度Ｇをあらかじめ設定された２つの階調変換特性ｆ（Ｇ）およびｇ（Ｇ）に基づいて補正して、第一補正輝度Ｇ１と第二補正輝度Ｇ２とを算出する。本実施の形態では、上述したように、着目画素の輝度をＧ画素値で評価するものとする。【００４９】
例えば、図８（ａ）に示す単調増加で上に凸の曲線で表される第一の階調変換特性ｆ（Ｇ）と、図８（ｂ）に示す単調増加で下に凸の曲線で表される第二の階調変換特性ｇ（Ｇ）を用いて、次式（１６）および（１７）により第一補正輝度Ｇ１と第二補正輝度Ｇ２とを算出する。なお、第一の階調変換特性ｆ（Ｇ）、および第二の階調変換特性ｇ（Ｇ）の少なくとも一方は恒等変換であってもよい。
Ｇ１＝ｆ（Ｇ）  ・・・（１６）
Ｇ２＝ｇ（Ｇ）  ・・・（１７）【００５０】
なお、図８に示した階調変換特性ｆ（Ｇ）およびｇ（Ｇ）を表すグラフにおいては、便宜的に入出力とも範囲が０〜１のグラフになっているが、この範囲は入出力ともに０〜２５５でも０〜４０９５でもよい。また、入力の範囲を０〜４０９５とし、出力の範囲を０〜２５５としてもよい。また、この補正はＬＵＴを用いて行ってもよい。【００５１】
上述した処理で算出した着目画素の位置（ｘ，ｙ）における輝度Ｇ（ｘ，ｙ）に対して、式（１５）を用いてその近傍平均Ｇａｖｇ（ｘ，ｙ）を算出する。Ｇａｖｇ（ｘ，ｙ）＝ｚ（ｘ、ｙ）である。そして、算出した近傍平均Ｇａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じて、Ｇ１とＧ２を加重平均する。すなわち０≦ω（Ｇａｖｇ）≦１となる単純増加な重み関数ω（Ｇａｖｇ）を使用して、次式（１８）によりＧ１およびＧ２の加重平均Ｇ´を算出する。
Ｇ´＝（１−ω（Ｇａｖｇ））・Ｇ１＋ω（Ｇａｖｇ）・Ｇ２  ・・・（１８）【００５２】
この式（１８）によって算出したＧの補正値Ｇ´によれば、近傍平均Ｇａｖｇが暗いほどｆ（Ｇ）の特性が強くなり、より暗部を明るくするような補正を行うことができる。また、近傍平均Ｇａｖｇが明るいほど、ｇ（Ｇ）の特性が強くなり、明るい部分でも階調つぶれしないような補正を行うことができる。【００５３】
なお、重み関数は、平均近傍輝度Ｇａｖｇだけでなく、着目画素輝度Ｇにも依存させてもよい。例えば、０≦Ｇａｖｇ，Ｇ≦１とし、ω（Ｇａｖｇ，Ｇ）＝（Ｇａｖｇ＋Ｇ）／２とすれば、着目画素の輝度が低いときに、より明るく補正する効果を高めることができる。また、ω（Ｇａｖｇ，Ｇ）＝（Ｇａｖｇ＋Ｇ２）／２としてもよい。さらに、図９に示すような第三の階調変換特性を設定しておき、この第三の階調変換特性に基づいて算出した第三補正輝度Ｇ３と、式（１８）で補正した補正値Ｇ´を所定の比率で加重平均して、最終補正輝度値Ｇ´´を算出してもよい。【００５４】
次に、式（１８）で算出したＧの補正値Ｇ´とＧとの比（Ｇ´／Ｇ）をゲイン係数として設定し、各画素のＲとＢを階調補正する。すなわち、次式（１９）および（２０）により、階調補正後のＲ´およびＢ´を算出する。
Ｒ´＝Ｒ・Ｇ´／Ｇ  ・・・（１９）
Ｂ´＝Ｂ・Ｇ´／Ｇ  ・・・（２０）【００５５】
このように、ＲとＢは、ＧとＧの階調補正結果Ｇ´を用いて階調補正を行うことができる。換言すれば、入力ＲＧＢ画像に含まれる１つの色成分Ｇに基づいて、他の色成分ＲおよびＢを階調補正することができる。このため、第１および第２の実施の形態において、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれを、輝度値Ｖおよびその補正値Ｖ´に基づいて階調補正するよりも、処理を軽くすることができる。【００５６】
図１０は、第３の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。この図１０に示す処理は、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、画像処理プログラムがメモリ１０２から制御装置１０３に読み込まれ、読み込まれた画像処理プログラムが画像処理部１０３ａによって起動されることより実行される。【００５７】
ステップＳ２１０において、画像処理部１０３ａは、上述したように、式（１５）で算出される曲面を使用して、入力ＲＧＢ画像の各画素での輝度評価値を算出する。すなわち、式（１５）で算出される値を輝度評価値とする。その後、ステップＳ２２０へ進み、入力ＲＧＢ画像上の任意の着目画素での輝度Ｇを計算し、算出した輝度Ｇをあらかじめ設定された２つの階調変換特性ｆ（Ｇ）およびｇ（Ｇ）に基づいて、式（１６）および（１７）により補正して、第一補正輝度Ｇ１と第二補正輝度Ｇ２とを算出する。その後、ステップＳ２３０へ進む。【００５８】
ステップＳ２３０では、着目画素の位置（ｘ，ｙ）における輝度Ｇ（ｘ，ｙ）に対して、式（１５）を用いてその近傍平均Ｇａｖｇ（ｘ，ｙ）を算出して、ステップＳ２４０へ進む。前述したように、Ｇａｖｇ（ｘ，ｙ）＝ｚ（ｘ、ｙ）とする。ステップＳ２４０では、式（１８）により算出した近傍平均Ｇａｖｇ（ｘ，ｙ）に応じたＧ１およびＧ２の加重平均Ｇ´を算出する。【００５９】
その後、ステップＳ２５０へ進み、算出したＧの補正値Ｇ´とＧとの比をゲイン係数として設定し、式（１９）および（２０）により、階調補正後のＲ´およびＢ´を算出する。その後、ステップＳ２６０へ進み、階調補正後の画像データをモニタ１０４に出力して表示して、処理を終了する。【００６０】
以上説明した第３の実施の形態によれば、入力ＲＧＢ画像において各画素の輝度を表すＧ画素値を用いて階調補正値Ｇ´を算出し、ＲとＢは、Ｇ´とＧの比で算出されるゲイン係数をかけて階調補正するようにした。これによって、第１および第２の実施の形態において、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれを、輝度値Ｖおよびその補正値Ｖ´に基づいて階調補正するよりも、処理を軽くすることができる。【００６１】
―第４の実施の形態―
第４の実施の形態では、階調補正対象の画像データとして、Ｂａｙｅｒ画像が入力される場合に、各画素の画素値を補正して階調補正する方法ついて説明する。この実施の形態で使用する画像を撮像したデジタルカメラの撮像素子は、各画素ごとにカラーフィルタが配置され、それぞれＲ、Ｇ、またはＢの光に感度がある。すなわち、Ｒ、Ｇ、ＢのカラーフィルタがＢａｙｅｒ配列されている。この撮像素子で撮像される画像データはＲＧＢ表色系で示されるＢａｙｅｒ画像であるものとし、画像データを構成する各々の画素には、ＲＧＢの何れか１つの色成分の色情報が存在しているものとする。【００６２】
なお、図１に示した画像処理装置のブロック図については、第１の実施の形態と同様のため説明を省略する。【００６３】
図１１は、Ｂａｙｅｒ配列におけるＲ、Ｇ、Ｂのカラーフィルタの配置を示す図である。この図１１に示すように、Ｂａｙｅｒ画像の各画素には、Ｒ、Ｇ、Ｂのいずれかの色成分の色情報、すなわち色成分値（ＣＣＤの信号値に対応する値）が存在している。【００６４】
画像処理部１０３ａは、使用者によって選択された画像処理対象の画像がモニタ１０４に表示された状態で、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、メモリ１０２に記憶された画像処理プログラムを読み込んで実行する。そして、メモリ１０２から画像処理対象のＢａｙｅｒ画像データ（入力Ｂａｙｅｒ画像）を読み込んで、この入力Ｂａｙｅｒ画像における２５６×２５６の解像度の輝度評価値を算出する。具体的には、撮像面を２５６×２５６の領域に分割し、各領域内のＧ画素の平均を算出し輝度評価値とする。そして、算出した輝度評価値を近似する曲面ｚ（ｘ、ｙ）を、第３の実施の形態で上述した式（１５）により算出する。なお、第３の実施の形態と同様に、近似曲面ｚ（ｘ、ｙ）を算出する前に撮像面を６×４に分割してもよい。【００６５】
次に、入力Ｂａｙｅｒ画像を２×２のブロックに分割する。すなわち、図１１において、符号１１ａに示す、Ｇ画素を２つ含み、Ｂ画素とＲ画素はそれぞれ１つずつ含む２×２のブロックに分割する。なお、各ブロックに含まれる２つのＧ画素は、Ｂ行におけるＧ画素、すなわちＧＢ画素と、Ｒ行におけるＧ画素、すなわちＧＲ画素である。そして、分割した各２×２のブロックごとに各画素の画素値の補正を行う。【００６６】
以下、任意の１ブロックを対象ブロックとして画素値の補正を行う場合について説明する。以下に示す対象ブロックに対する処理を、全ての２×２のブロックに対して実行することによって、入力Ｂａｙｅｒ画像全体の各画素について画素値の補正を行うことができる。【００６７】
まず、対象ブロックにおいて、以下の（Ａ）〜（Ｄ）のいずれかの値を対象ブロックの輝度評価値Ｇ０として算出する。
（Ａ）対象ブロック内の２つのＧ画素の輝度評価値の平均値、すなわちＧＢ画素の輝度評価値、およびＧＲ画素の輝度評価値の平均値。
（Ｂ）対象ブロック内のＧＢ画素の輝度評価値、およびＧＲ画素の輝度評価値の最大値。
（Ｃ）対象ブロック内の４つの画素の輝度評価値の最大値、すなわちＧＢ画素の輝度評価値、ＧＲ画素の輝度評価値、Ｂ画素の輝度評価値、およびＲ画素の輝度評価値の最大値。
（Ｄ）対象ブロック内のＧＢ画素の輝度評価値、ＧＲ画素の輝度評価値、Ｃ１×Ｂ画素の輝度評価値、およびＣ２×Ｒ画素の輝度評価値のそれぞれの輝度評価値の最大値。なお、Ｃ１およびＣ２はホワイトバランス係数であり、例えばＣ１＝２、Ｃ２＝１．５が設定される。【００６８】
これらの（Ａ）〜（Ｄ）のいずれの方法で対象ブロックの輝度評価値Ｇ０を算出するかは、あらかじめ画像処理プログラムで設定されている。本実施の形態では、例えば（Ａ）に示した方法で、対象ブロックの輝度評価値Ｇ０を算出する。【００６９】
そして、算出した対象ブロックの輝度評価値Ｇ０に対応した、あらかじめ設定されている２つのゲイン特性、例えば図１２（ａ）に示すｆ´（Ｇ０）、および図１２（ｂ）に示すｇ´（Ｇ０）に基づいて、次式（２１）および（２２）により、第一ゲイン係数ｍ１と、第二ゲイン係数ｍ２とを算出する。なお、ゲイン特性は変換パラメータとも言う。
ｍ１＝ｆ´（Ｇ０）  ・・・（２１）
ｍ２＝ｇ´（Ｇ０）  ・・・（２２）
なお、ゲイン特性ｆ´（Ｇ０）およびｇ´（Ｇ０）は、大きすぎないように上限を設けてもよい。【００７０】
次に、対象ブロックの中心座標と、上述した処理で算出した近似曲面ｚ（ｘ、ｙ）とに基づいて、当該対象ブロックにおける近傍平均輝度評価値Ｇ０ａｖｇを算出する。算出した近傍平均輝度評価値Ｇ０ａｖｇに応じてｍ１とｍ２を加重平均して、第三ゲイン係数ｍ３を算出する。すなわち０≦ω（Ｇ０ａｖｇ）≦１となる単純増加な重み関数ω（Ｇ０ａｖｇ）を使用して、次式（２３）により第三ゲイン係数ｍ３を算出する。
ｍ３＝ｍ１・（１−ω（Ｇａｖｇ））＋ｍ２・ω（Ｇａｖｇ）  ・・・（２３）【００７１】
式（２３）で算出した第三ゲイン係数ｍ３を、対象ブロック内のそれぞれの画素の画素値に掛けて、各画素の画素値を補正する。すなわち、次式（２４）〜（２７）により、対象ブロック内のＧＢ、ＧＲ、Ｂ、およびＲの画素値を補正して、補正後のＧ´Ｂ、Ｇ´Ｒ、Ｂ´、およびＲ´の画素値を出力する。
Ｇ´Ｂ＝ｍ３・ＧＢ  ・・・（２４）
Ｇ´Ｒ＝ｍ３・ＧＲ  ・・・（２５）
Ｂ´＝ｍ３・Ｂ  ・・・（２６）
Ｒ´＝ｍ３・Ｒ  ・・・（２７）【００７２】
上述したように、この対象ブロックに対する処理を全てのブロックに対して実行することによって、入力Ｂａｙｅｒ画像全体の各画素について画素値の補正を行って、入力Ｂａｙｅｒ画像の階調補正を行うことができる。【００７３】
図１３は、第４の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。この図１３に示す処理は、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、画像処理プログラムがメモリ１０２から制御装置１０３に読み込まれ、読み込まれた画像処理プログラムが画像処理部１０３ａによって起動されることより実行される。【００７４】
ステップＳ３１０において、上述したように、入力Ｂａｙｅｒ画像における２５６×２５６の解像度の輝度評価値を算出する。そして、算出した輝度評価値を近似する曲面ｚ（ｘ、ｙ）を算出する。その後、ステップＳ３２０へ進む。ステップＳ３２０では、入力Ｂａｙｅｒ画像をＧ画素を２つ含み、Ｂ画素とＲ画素はそれぞれ１つずつ含む２×２のブロックに分割する。その後、ステップＳ３３０へ進む。【００７５】
ステップＳ３３０では、上述した（Ａ）〜（Ｄ）のいずれかの方法によって、対象ブロックの輝度評価値Ｇ０を算出する。その後、ステップＳ３４０へ進み、図１２に示した２つのゲイン特性ｆ´（Ｇ０）、およびｇ´（Ｇ０）に基づいて、式（２１）および（２２）により、第一ゲイン係数ｍ１と、第二ゲイン係数ｍ２とを算出して、ステップＳ３５０へ進む。【００７６】
ステップＳ３５０では、対象ブロックの中心座標と近似曲面ｚ（ｘ、ｙ）とに基づいて、当該対象ブロックにおける近傍平均輝度評価値Ｇ０ａｖｇを算出する。そして、式（２３）により、算出した近傍平均輝度評価値Ｇ０ａｖｇに応じてｍ１とｍ２を加重平均して、第三ゲイン係数ｍ３を算出する。その後、ステップＳ３６０へ進む。【００７７】
ステップＳ３６０では、算出した第三ゲイン係数ｍ３を、式（２４）〜（２７）により対象ブロック内のそれぞれの画素の画素値に掛けて、各画素の画素値を補正して、補正後のＧ´Ｂ、Ｇ´Ｒ、Ｂ´、およびＲ´の画素値を得る。【００７８】
その後、ステップＳ３７０へ進み、上述したステップＳ３３０からＳ３６０までの処理を、入力Ｂａｙｅｒ画像における全てのブロックに対して実行したか否かを判断する。未完了のブロックがあると判断した場合には、ステップＳ３３０へ戻って処理を繰り返す。これに対して、全てのブロックに対する処理が完了したと判断した場合には、ステップＳ３８０へ進む。ステップＳ３８０では、補正後の画像データをモニタ１０４に出力して表示して、処理を終了する。【００７９】
以上説明した第４の実施の形態によれば、あらかじめ設定された複数のゲイン特性、すなわちゲイン特性ｆ´（Ｇ０）、およびｇ´（Ｇ０）の２つのゲイン特性を複数の値として使用し、この複数のゲイン特性に基づいて、第一ゲイン係数ｍ１と、第二ゲイン係数ｍ２とを算出した。そして、対象ブロックの近傍平均輝度評価値Ｇ０ａｖｇに応じてｍ１とｍ２を加重平均して、各画素の補正に使用する第三ゲイン係数ｍ３を算出するようにした。これによって、第１〜第３の実施の形態で上述したように、複数の値を階調変換に基づいて算出する必要がないため、処理の負荷を低減することができる。【００８０】
―第５の実施の形態―
第５の実施の形態では、第４の実施の形態と同様に、階調補正対象の画像データとしてＢａｙｅｒ画像が入力される場合について説明する。なお、図１に示した画像処理装置のブロック図については、第１の実施の形態と同様のため説明を省略する。【００８１】
この実施の形態では、入力Ｂａｙｅｒ画像は、画像データ内に画像撮像時の露出補正値のデータを含んでいる。すなわち、入力Ｂａｙｅｒ画像を撮像したデジタルカメラでは、画像撮像時に露出補正値を設定することができ、画像が撮像されると設定された露出補正値を画像データ内に含んで記憶することができるようになっている。本実施の形態では、このように画像データ内に画像撮像時の露出補正値のデータを含む場合について説明するが、画像撮像時の露出補正値のデータを、画像データと対応付けてメモリ１０２に記憶するようにしてもよい。【００８２】
画像処理部１０３ａは、第３の実施の形態と同様に、入力Ｂａｙｅｒ画像の撮像面を６×４に分割し、この６×４の各領域の輝度評価値を算出する。そして、算出した各領域の輝度評価値を、画像データ内に含まれる露出補正値に基づいて補正し、補正した輝度評価値を近似する曲面を算出する。【００８３】
このために、画像処理部１０３ａは、画像撮像時の露出補正値に基づいて、入力Ｂａｙｅｒ画像の画像形式に応じた倍数を各領域の輝度評価値にかける。例えば、入力Ｂａｙｅｒ画像の画像形式がＲＡＷデータなどの輝度値と画素値が比例関係（線形関係）にあるような画像データの場合には、露出補正値が−１段の場合には各領域の輝度評価値を２倍し、露出補正値が＋１段の場合には各領域の輝度評価値を１／２倍する。なお、入力Ｂａｙｅｒ画像の画像形式がＳＲＧＢの場合など、輝度値と画素値が比例関係にない場合には、その画像形式に応じた倍数を各領域の輝度評価値にかけるようにする。【００８４】
そして、各領域の補正した輝度評価値に基づいて、第３の実施の形態と同様に、輝度評価値を近似する曲面を算出する。そして、上述した第４の実施の形態と同様に、入力Ｂａｙｅｒ画像の各画素の画素値を補正して、入力Ｂａｙｅｒ画像の階調補正を行う。これによって、デジタルカメラにおいて露出補正を暗め、または明るめに設定して画像を撮像したにも関わらず、階調補正によりその露出補正を打ち消してしまうことを防ぐことができる。【００８５】
図１４は、第５の実施の形態における画像処理プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。この図１４に示す処理は、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、画像処理プログラムがメモリ１０２から制御装置１０３に読み込まれ、読み込まれた画像処理プログラムが画像処理部１０３ａによって起動されることより実行される。なお、図１４においては、図１３に示す第４の実施の形態における画像処理プログラムの処理と同一の処理内容については、同じステップ番号を付与し、相違点を中心に説明する。【００８６】
ステップＳ３１１において、入力Ｂａｙｅｒ画像の撮像面を６×４に分割して、ステップＳ３１２へ進む。ステップＳ３１２では、６×４の各領域の輝度評価値を算出する。その後、ステップＳ３１３へ進み、上述したように、算出した各領域の輝度評価値を、画像データ内に含まれる露出補正値に基づいて補正して、ステップＳ３１４へ進む。ステップＳ３１４では、補正した輝度評価値を近似する曲面を算出して、ステップＳ３２０へ進む。ステップＳ３２０以降は、第４の実施の形態と同様である。【００８７】
以上説明した第５の実施の形態によれば、デジタルカメラにおいて露出補正を暗め、または明るめに設定して画像を撮像したにも関わらず、階調補正によりその露出補正を打ち消してしまうことを防ぐことができる。【００８８】
―変形例―
なお、上述した実施の形態の画像処理装置は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した第１および第２の実施の形態では、式（１）によって各画素の輝度値Ｖを算出する例について説明した。しかしこれに限定されず、例えば、次式（２８）または（２９）によって算出するようにしてもよい。なお、次式（２８）、（２９）において、Ｙは、ＹＣｂＣｒ形式（輝度色差表現）の画像データにおける輝度を表し、｜Ｃｂ｜および｜Ｃｒ｜は、色差ＣｂおよびＣｒの絶対値である。
Ｖ＝Ｙ＝０．３Ｒ＋０．６Ｇ＋０．１Ｂ  ・・・（２８）
Ｖ＝Ｙ＋｜Ｃｂ｜＋｜Ｃｒ｜  ・・・（２９）
また、次式（３０）によって輝度を算出して、肌色では明るさを小さく、青空では明るさを大きく評価し、肌色を明るく補正して青色を深みのある色に補正するようにしてもよい。
Ｖ＝（Ｒ＋２Ｇ＋２Ｂ）／５  ・・・（３０）【００８９】
（２）上述した第１の実施の形態では、階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）は、図２に示すように、いずれも単調増加で上に凸の曲線で表され、それぞれ入力に対する出力の大きさが異なるように設定する例について説明した。しかしこれに限定されず、ｇ２（Ｖ）をｇ１（Ｖ）とｇ´１（Ｖ）の合成関数、すなわちｇ２（Ｖ）＝ｇ´１（ｇ１（Ｖ））としてもよい。【００９０】
（３）上述した第１の実施の形態では、それぞれ単調増加で上に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ１（Ｖ）およびｇ２（Ｖ）の組によって各画素の明るさから複数の値を取得し、第２の実施の形態では、単調増加で上に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ２（Ｖ）と、単調増加で下に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ３（Ｖ）の組によって各画素の明るさに基づいて複数の値を取得する例について説明した。【００９１】
しかしこれに限定されず、単調増加で上に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ１（Ｖ）、ｇ２（Ｖ）、および単調増加で下に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ３（Ｖ）の３つをあらかじめ設定しておき、入力ＲＧＢ画像全体の平均輝度が所定値未満であれば、単調増加で上に凸の階調特性の組、すなわちｇ１（Ｖ）とｇ２（Ｖ）の組を使用して処理を行う。また、入力ＲＧＢ画像全体の平均輝度が所定値以上であれば、単調増加で上に凸の階調特性と下に凸の階調特性の組、例えばｇ１（Ｖ）とｇ３（Ｖ）の組を使用して処理を行うようにしてもよい。これによって、入力ＲＧＢ画像が全体的に暗い場合には、暗部補正に適した単調増加で上に凸の階調特性の組を使用して画像全体を明るくする方向に補正することができ、入力ＲＧＢ画像が全体的に明るい場合には、暗部補正に適した単調増加で上に凸の階調特性と、明部補正に適した単調増加で下に凸の階調特性との組を使用して、画像全体が明るくなり過ぎないように補正することができるようになる。図１８は、画像処理部１０３ａが行う上記の処理のフローチャートを示す図である。なお、平均輝度は必ずしも入力ＲＧＢ画像全体の平均輝度でなくてもよく、一部の所定の範囲であってもよい。また、平均輝度が所定値以上の場合、ｇ２（Ｖ）とｇ３（Ｖ）の組を使用して処理を行うようにしてもよい。【００９２】
また、同様に３種類以上の階調変換特性ｇＮ（Ｖ）（Ｎ＞２）を設定しておき、それらの中から２つの組を画像全体の輝度に応じて決定するようにしてもよい。例えば、補正する画像を複数の領域に分割し、分割された領域ごとに全体的に明るい場合と暗い場合に分ける。そして、領域全体の明るさに応じて、３種類以上の階調変換特性ｇＮ（Ｖ）（Ｎ＞２）から２つの組を選び出すようにしてもよい。【００９３】
（４）上述した第２の実施の形態、および変形例（３）では、単調増加で上に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ２（Ｖ）と、単調増加で下に凸の曲線で表される階調変換特性ｇ３（Ｖ）とを、図５に示すように設定する例について説明した。しかしこれに限定されず、例えば図１５に示すように、単調増加で曲線の一部が上に凸、または単調増加で曲線の一部が下に凸となる特性になるように設定してもよい。【００９４】
（５）第１〜５の実施の形態で上述した画像処理装置１００における画像処理部１０３ａを、撮像装置２００、例えばデジタルカメラに搭載してもよい。この撮像装置２００は、図１６に示すように、入力装置２０１、例えばレリーズボタンと、メモリーカードなどの外部メモリを挿入する外部メモリＩＦ２０２と、撮像素子２０３、例えばＣＣＤと、ＣＰＵ２０４と、液晶モニタ２０５とを備えた一般的なデジタルカメラである。ＣＰＵ２０４は、撮像素子２０３による画像の撮影を制御する撮影処理部２０４ａと、画像処理部１０３ａとを有している。この画像処理部１０３ａは、撮像素子２０３で撮像された画像に対して、公知の各種画像処理を行うとともに、使用者によって選択された任意の画像に対して、第１〜５の実施の形態で上述した階調補正処理を実行する。なお、第５の実施の形態で上述した画像処理装置１００における画像処理部１０３ａをデジタルカメラに搭載する場合には、当該デジタルカメラは露出補正値を設定する機能を備えているものとする。【００９５】
（６）上述した第３の実施の形態では、入力ＲＧＢ画像に基づいて各画素の近傍画素の明るさとしての輝度評価値を算出する例について説明した。しかしこれに限定されず、入力ＲＧＢ画像の縮小画像やサムネイル画像に基づいて、輝度評価値を算出するようにしてもよい。【００９６】
（７）上述した第３の実施の形態では、補正対象画像がＲＧＢ形式の画像データ（原色系表現で表される画像データ）である場合に、入力ＲＧＢ画像に含まれる着目画素の１つの色成分Ｇと近傍平均のＧの値を基に着目画素のＧの階調補正を行い、さらに着目画素のＧと階調補正後の着目画素のＧとからゲイン係数を導き出し、他の色成分ＲやＢにもそのゲイン係数を基に、階調補正を行う例について説明した。しかしこれに限定されず、次のような例でもよい。補正対象画像がＹＣｂＣｒ形式の画像データの場合、着目画素の輝度Ｙと近傍画素の輝度Ｙに基づいてゲイン係数を算出し、着目画素の輝度Ｙを階調補正する。その際、着目画素の輝度Ｙを補正するゲイン係数に応じて、色差Ｃｂ、Ｃｒが補正前の画像データと飽和度（サチュレーション）が変わらないように補正することが好ましい。
【００９７】
（８）上述した第３の実施の形態では、式（１９）および（２０）により、画素単位でＲとＢを階調補正する例について説明した。しかしこれに限定されず、例えば撮像面を６×４に分割したときの各領域単位にＲとＢを階調補正するようにしてもよい。【００９８】
（９）上述した第５の実施の形態では、入力Ｂａｙｅｒ画像の撮像面を６×４に分割したときの各領域の輝度評価値を、画像データ内に含まれる露出補正値に基づいて補正する例について説明した。しかしこれに限定されず、露出補正値に応じて階調補正処理で使用する階調変換特性やゲイン特性を補正するようにしてもよい。【００９９】
（１０）上述した実施の形態では、画像処理プログラムはメモリ１０２に格納されているとして説明した。この画像処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じて画像処理装置（パーソナルコンピュータ）１００に提供することができる。図１７はその様子を示す図である。画像処理装置１００は、ＣＤ−ＲＯＭ３０４を介して画像処理プログラムの提供を受ける。また、画像処理装置１００は通信回線３０１との接続機能を有する。コンピュータ３０２は上記画像処理プログラムを提供するサーバーコンピュータであり、ハードディスク３０３などの記録媒体に画像処理プログラムを格納する。通信回線３０１は、インターネットなどの通信回線、あるいは専用通信回線などである。コンピュータ３０２はハードディスク３０３を使用して画像処理プログラムを読み出し、通信回線３０１を介して画像処理プログラムを画像処理装置１００に送信する。すなわち、画像処理プログラムをデータ信号として搬送波に具現化（embody）して、通信回線３０１を介して送信する。このように、画像処理プログラムは、記録媒体や搬送波などの種々の形態のコンピュータ読み込み可能なコンピュータプログラム製品として供給できる。【０１００】
（１１）上述した実施の形態では、画像処理の対象となる画像データはメモリ１０２に格納されているとして説明した。この画像データは、上述した画像処理プログラムと同様に、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体やインターネットなどのデータ信号を通じて画像処理装置１００が取得することができる。また、画像処理装置１００が、デジタルカメラとＵＳＢインターフェースケーブルなどを介して接続し取得するようにしてもよい。【０１０１】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。【０１０２】
次の優先権基礎出願の開示内容は引用文としてここに組み込まれる。
日本国特許出願２００５年第１７９０６７号（２００５年６月２０日出願）
日本国特許出願２００５年第２８４５６９号（２００５年９月２９日出願）
【図１】
0004831067.tif 000002
【図２】
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【図３】
0004831067.tif 000004
【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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