(57)【要約】【課題】処理するデジタル画像の明るさの分布を改善する処理を施しても階調とびや色調のずれの発生を抑える。【解決手段】画像データから明るさ成分を抽出する抽出工程と、前記明るさ成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換工程と、前記明るさ成分と前記スケール変換工程の出力とを用いて、前記画像データの明るさ成分分布を改善する改善工程と、前記改善された明るさ成分に応じて再構成された画像データが所定の色範囲内にか否かを判定し、該所定の色範囲該外の画像データを含む場合には階調圧縮処理を行う階調圧縮工程とを有する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから明るさ成分を抽出する抽出工程と、
前記明るさ成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換工程と、
前記明るさ成分と前記スケール変換工程の出力とを用いて、前記画像データの明るさ成分分布を改善する改善工程と、
前記改善された明るさ成分に応じて再構成された画像データが所定の色範囲内か否かを判定し、該所定の色範囲該外の画像データを含む場合には階調圧縮処理を行う階調圧縮工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記階調圧縮工程は対象画像の色範囲に応じて階調圧縮度合いを調整することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記階調圧縮工程は対象画像の画像データにおける最大値に基づいて階調圧縮度合いを調整することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記階調圧縮工程は所定量以下の度合いで前記階調圧縮の度合いを調整することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記改善工程は改善する明るさ成分分布が所定の範囲に収まるかを判定し、前記範囲外の明るさ成分を含む場合には明るさ成分の圧縮を行うことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記階調圧縮処理された画像データに対して明るさを補正することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項７】
画像データから明るさ成分を抽出する抽出工程と、
前記明るさ成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換工程と、
前記明るさ成分と前記スケール変換工程の出力とを用いて前記画像データの明るさ分布を改善する改善工程と、
前記改善された画像データの飽和度合いを判定する判定工程と、
前記判定された飽和度合いに応じて、前記改善工程の改善度合いを調整する調整工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理方法をコンピュータを用いて実現するためのプログラム。
【請求項９】
画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、
前記輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換手段と、
前記輝度成分と前記スケール変換手段の出力とを用いて前記画像データの輝度分布を改善する輝度改善手段と、
前記輝度改善手段の出力を新たな画像の輝度分布として画像データを再生する画像再生手段とを備えた画像処理装置において、
前記画像再生手段は再生する画像データが所定の色空間に収まるかを判定し、再生する画像データが前記色空間外の色を含む場合には階調圧縮を行って前記色空間内で画像データを再生することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、
前記輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換手段と、
前記輝度成分と前記スケール変換手段の出力とを用いて前記画像データの輝度分布を改善する輝度改善手段と、
前記輝度改善手段の出力を新たな画像の輝度分布として画像データを再生する画像再生手段とを備えた画像処理装置において、
前記輝度改善手段は改善する輝度分布が所定の範囲に収まるかを判定し、改善する輝度分布が前記範囲外の輝度を含む場合には輝度圧縮を行って前記範囲内で輝度分布を改善することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、
前記輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換手段と、
前記輝度成分と前記スケール変換手段の出力とを用いて前記画像データの輝度分布を改善する輝度改善手段と、
前記輝度改善手段の出力を新たな画像の輝度分布として画像データを再生する画像再生手段とを備えた画像処理装置において、
前記画像再生手段は再生する画像データの飽和度合いを判定し、前記飽和度合いが所定の値を超える場合には前記輝度改善手段の改善の度合いが小さくなるように調整することを特徴とする画像処理装置。
【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明るさの分布を改善するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、適正な明るさの写真を撮影する方法として、撮影するシーンの平均的な輝度を測定し、カメラのシャッター速度、絞り値などを制御する方式が知られている。また、シーンを所定の領域に分割して領域ごとに測定した輝度に重み付けして平均的な輝度を求めて適正露出を得ようとするいわゆる評価測光方式による露出制御方式が知られている。
【０００３】
しかしながら、撮影する主被写体の明るさが背景の明るさに比べて著しく暗いような、いわゆる逆光シーンにおいては、撮影した画像においてどうしても主被写体部分が暗くなってしまう。このような逆光シーンにおいて適切な明るさの写真を撮影するには、撮影時にあらかじめ平均的な写真よりも明るめに撮影されるようにカメラの露出を設定しておく必要があった。しかし、このような露出補正の操作はわずらわしいばかりでなく、カメラの設定を適正に行うための熟練を要する。また、主被写体に対して適切に露出補正を行ったとしても、逆に背景部分が明るくなりすぎてしまう。
【０００４】
本発明の目的は、このような適切に画像の明るさを決定するのが困難な逆光等のシーンにおいても、適切な明るさの画像を得ることである。
【０００５】
本発明の目的を達成するために、アナログ写真技術においては、暗室内でいわゆる覆い焼き処理を行うことで適切な明るさのプリントを得ることができる。このような覆い焼き処理を容易に実現するためには、デジタル画像処理において、覆い焼き処理を実現することが望ましい。
【０００６】
このような処理を実現する方法として、例えば、ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＩＭＡＧＥ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ，  ＶＯＬ．６，  ＮＯ．７，  ＪＵＬＹ  １９９７に”Ａ  Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  Ｒｅｔｉｎｅｘ  ｆｏｒ  Ｂｒｉｄｇｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｇａｐ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｃｏｌｏｒ  Ｉｍａｇｅｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｃｅｎｅｓ”と題するＪｏｂｓｏｎらの報告（従来技術１とする）がある。これは、デジタル画像を対数変換した成分とその対数変換成分の低周波成分との差分処理を行うことによって、デジタル画像の低周波領域における明るい成分を暗く、低周波領域における暗い成分を明るく処理することにより、画像の改善を行おうとするものである。
【０００７】
また、ａｃｍ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ，  ＪＵＬＹ  ２００２，  Ｖｏｌ．２１，  Ｎｏ．３  に”Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｔｏｎｅ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅｓ”と題するＲｅｉｎｈａｒｄらの報告（従来技術２とする）においても、デジタル画像の輝度成分とその低周波成分とを用いることにより、デジタル画像処理において覆い焼きのような効果を得る方法が提案されている。
【０００８】
【非特許文献１】
”Ａ  Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  Ｒｅｔｉｎｅｘ  ｆｏｒ  Ｂｒｉｄｇｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｇａｐ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｃｏｌｏｒ  Ｉｍａｇｅｓ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｃｅｎｅｓ”ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＩＭＡＧＥ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ，  ＶＯＬ．６，  ＮＯ．７，  ＪＵＬＹ  １９９７
【非特許文献２】
”Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｔｏｎｅ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅｓ”  ａｃｍ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ，  ＪＵＬＹ  ２００２，  Ｖｏｌ．２１，  Ｎｏ．３
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例においては、処理するデジタル画像の明るさに対して改善処理を施した画像データが所定の色空間の範囲に収まらない場合、画像データのうち色空間外の色について色空間の境界領域の色に置き換えて出力するために階調とびや色調のずれが発生してしまうといった不具合があった。
【００１０】
本発明の目的は、前記問題点を解決し、処理するデジタル画像の明るさの分布を改善する処理を施しても階調とびや色調のずれの発生を抑えることにある。
【００１１】
【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以下の構成を有する。
【００１２】
請求項１記載の発明は、画像データから明るさ成分を抽出する抽出工程と、前記明るさ成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換工程と、前記明るさ成分と前記スケール変換工程の出力とを用いて、前記画像データの明るさ成分分布を改善する改善工程と、前記改善された明るさ成分に応じて再構成された画像データが所定の色範囲内にか否かを判定し、該所定の色範囲該外の画像データを含む場合には階調圧縮処理を行う階調圧縮工程とを有することを特徴とする。
【００１３】
請求項７記載の発明は、画像データから明るさ成分を抽出する抽出工程と、前記明るさ成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換工程と、前記明るさ成分と前記スケール変換工程の出力とを用いて前記画像データの明るさ分布を改善する改善工程と、前記改善された画像データの飽和度合いを判定する判定工程と、前記判定された飽和度合いに応じて、前記改善工程の改善度合いを調整する調整工程とを有することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図１に本実施形態の画像処理システムの構成を示す。
【００１５】
図中、１は、画像入力手段であり、画像処理システムにデジタル画像データ（以後、画像データと称す）を入力する。例えば、デジタルカメラ、スキャナなどで構成される。
【００１６】
２は、輝度抽出手段であり、画像入力手段１で入力した画像データから輝度成分と色成分を抽出する。３は、スケール変換手段であり、輝度抽出手段２から出力された画像データの輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求める。４は、輝度改善手段であり、輝度抽出手段２から出力された画像データの輝度成分とスケール変換手段３から出力された比較的大きな尺度での輝度成分の分布を用いて画像データの輝度成分の分布を改善する。
【００１７】
５は、画像再生手段であり、輝度改善手段４から出力された改善された輝度成分と輝度抽出手段２から出力された色成分とを合成し、画像データを再構成する。画像再生手段５はまた、ＲＧＢ変換手段５１、色域判定手段５２、圧縮パラメータ調整手段５３、階調圧縮手段５４より構成される。ＲＧＢ変換手段５１は改善された輝度成分と色成分とを合成し、ＲＧＢ画像データに変換する。色域判定手段５２は変換されたＲＧＢ画像データが所定の色空間に収まるかどうかを判定する。圧縮パラメータ調整手段５３はＲＧＢ画像データが所定の色空間に収まらない場合にＲＧＢ画像データの色域に応じて階調圧縮を行う際の圧縮パラメータを求める。階調圧縮手段５４は圧縮パラメータを用いてＲＧＢ画像データに対して階調圧縮を行い、所定の色空間の画像データとして符号化する。
【００１８】
６は、パラメータ調整手段であり、輝度抽出手段２から出力された画像データの輝度成分から輝度改善手段４で処理する改善の度合いを画像データに応じて最適にするようにパラメータの調整を行う。
【００１９】
以上のような構成の画像処理システムは、また、アプリケーションプログラムによって汎用の計算機おいても実行可能である。以後、本明細書では、主にアプリケーションプログラムにおいて実行される画像処理システムについて説明し、図１における画像処理システムにおける構成について補足説明する。
【００２０】
図２に本実施形態における画像処理システムの動作を汎用の計算機で実行するアプリケーションプログラムのアルゴリズムを示す。
【００２１】
まず、アプリケーションプログラムが起動するとユーザは画像データのファイル名を入力し、画像データを計算機の記憶部に読み込む（Ｓ１０１）。
【００２２】
ここで読み込まれた画像データは、例えば８ビットの画素により構成されるＭ×Ｎの２次元配列（但し、Ｍは水平画素数、Ｎは垂直画素数）であり、Ｒ、Ｇ、Ｂ、３つの面により構成される。この画像データをＲ、Ｇ、Ｂ、それぞれＲ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）とする（但し、（ｘ，ｙ）は画素位置を表す整数、１≦ｘ≦Ｍ、１≦ｙ≦Ｎ）。このとき、画像データがＪＰＥＧ等の方式により圧縮されている場合は、画像データを所定の解凍方式にしたがって解凍し、ＲＧＢ各画素により構成される画像データとする。
【００２３】
次に、画像データを構成するＲＧＢ各画素をもとに輝度成分を抽出する（Ｓ１０２）。
【００２４】
輝度成分の抽出は、例えば、ＲＧＢの画素成分がＩＥＣ  ６１９６６−２−１に記載されているｓＲＧＢ色空間におけるデータと想定し、ＩＥＣ  ６１９６６−２−１に記載されている方法に従い、ガンマ変換と３行３列のマトリクス演算により、ＣＩＥ１９３１ＸＹＺに変換する。ここで、変換後のＸＹＺのデータをそれぞれＸ（ｘ，ｙ）、Ｙ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）とすると、Ｙ（ｘ，ｙ）が抽出する輝度成分である。この輝度抽出をハードウェアで構成する場合には、例えば、ルックアップテーブルによるテーブル参照回路（ガンマ変換の部分）、マトリクス演算回路によって構成できる。
【００２５】
なお、輝度成分を抽出する方法としては、前述の処理を簡略化し、マトリクス演算のみで抽出するようにしてもよい。また、ＲＧＢからＹＣｂＣｒへの変換やＲＧＢからＬ＊ａ＊ｂ＊への変換、ＲＧＢからＨＳＶへの変換を用いてもよい。
【００２６】
次に、抽出した輝度成分から比較的大きな尺度での輝度成分の分布を求める（Ｓ１０３）。
【００２７】
大きな尺度での輝度成分の分布を求めるには、例えば、従来技術１にあるように抽出した輝度成分とガウシアン関数との積和演算を行い、出力とする。（但し、従来技術１では画像データの輝度成分ではなく直接画像データのＲＧＢ各画素に対して積和演算を行うようにしている）ここで、改善された画像データの画質を向上するために、標準偏差の異なる複数のガウシアン関数との積和演算を行い、複数の尺度での輝度成分の分布を求めるようにすると、より好ましい。なお、以上説明したような大きな尺度での輝度成分の分布を求める処理を以後、スケール変換と称することとする。このスケール変換をハードウェアで構成する場合には、例えば、積和演算回路によって構成できる。
【００２８】
大きな尺度での輝度成分を求めることは、輝度成分の低周波成分を求めることに相当する。また、複数の尺度での輝度成分を求めることは異なる輝度成分の周波数成分を求めることになる。また、大きな尺度の輝度成分は、注目画素を含む複数画素の平均値でも構わない。
【００２９】
次に、抽出した輝度成分から改善すべき輝度分布の度合いを決めるパラメータを調整する。（Ｓ１０４）なお、パラメータ調整は輝度分布を改善する処理と関連するので、詳細は後述する。
【００３０】
次に、画像データの輝度成分とスケール変換した輝度成分の分布を用いて画像データの輝度成分の分布を改善する（Ｓ１０５）。
【００３１】
処理の一例として従来技術１に基づく方法によれば、輝度成分とスケール変換した輝度成分の分布それぞれを対数変換し、その差分を出力する。さらに、異なる尺度での差分出力の重み付き平均を改善された輝度成分とする。しかしながら、この方法では、画像に応じて改善の度合いを調整できないので、スケール変換した輝度成分の対数変換出力に係数を乗ずるようにする。この係数が改善の度合いを調整するパラメータである。以上説明した処理に基づく改善された輝度成分の出力は以下に示す（式１）のようになる。
【外１】
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【００３２】
但し、Ｙ’（ｘ，ｙ）、Ｆｎ（ｘ，ｙ）、ｗｎ、ｎ、γはそれぞれ改善された輝度成分の出力、ガウシアン関数、尺度間の重み、尺度を表すパラメータ、改善の度合いを表すパラメータである。また、＊は積和演算を表す。
【００３３】
なお、尺度間の重みは尺度の標準偏差を調整することで省略可能（単純な平均に置き換わる）であること、また、（式１）のように対数変換された値を出力するよりも、逆変換（ｅｘｐ演算）により元の輝度単位に戻した方が、改善された画像データの画質として好ましいことが分かっている。従って、以下の（式２）に示した出力を改善された輝度成分とすることがより好ましい。
【外２】
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【００３４】
但し、Ａｖｇは平均値演算を表す。
【００３５】
（式２）の代わりに、以下に示す（式３）としてもよい。
【外３】
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【００３６】
なお、複数尺度でのスケール変換出力の平均値演算をＳ１０３のスケール変換の処理で行い、複数尺度でのスケール変換出力の平均値をスケール変換された輝度成分の分布としてもよい。
【００３７】
この輝度変換をハードウェアで構成する場合には、例えば、平均値演算回路、ルックアップテーブルを作成する回路、テーブル記憶部、テーブル参照回路（ガンマ変換の部分）、除算回路によって構成できる。なお、平均値演算回路はスケール変換手段に設けてもよい。
【００３８】
ここで、Ｓ１０４におけるパラメータ調整方法の一例をＳ１０５における（式３）で輝度変換を行う場合について説明する。
【００３９】
まず、画像データの輝度成分を所定の輝度値の範囲に分けて輝度ヒストグラムを作成する。そして、暗い方から積算したヒストグラムの頻度の全サンプリングに対する割合が所定の割合になる輝度値（この輝度値をＹ０とする）を求める。このとき、求めた輝度値Ｙ０が所定の輝度値（この輝度値をＹ１とする。但し、Ｙ０≦Ｙ１）になるようなγを改善の度合いを表すパラメータとする。なお、このγは、（式３）の分母の［  ］内をＹ（ｘ，ｙ）とほぼ等しいと仮定すると、以下に示す（式４）により求めることができる。
【外４】
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【００４０】
なお、本実施形態では、画像データの輝度成分をもとにパラメータを自動的に調整するようにしたが、画像データのＲＧＢの画素値をもとにパラメータを自動的に調整するようにしてもよい。また、パラメータを入力インターフェースによって変更可能とし、変更したパラメータの値にしたがって輝度分布を変換し、画像データを再構成し、改善後の画像データをディスプレイに表示するようにして、対話的に調整するようにしてもよい。
【００４１】
以上の例では、従来技術１をもとに処理する画像データに応じて最適に明るさの分布の改善が行う方法について説明したが、以下の例では、従来技術２をもとに処理する画像データに応じて最適に明るさの分布の改善が行う方法について説明する。なお、上記実施形態との差異は主にＳ１０５での画像データの輝度成分の分布を改善する処理であるので、この部分を中心に説明する。
【００４２】
従来技術２によれば、異なる尺度の輝度成分を用いて輝度変換後のハロの発生度合いを評価し、ハロ発生による画質の不具合がないように最適な尺度を決定し、輝度変換を行うようにしている。これに本発明を適用した場合の例を以下の（式５）に示す。
【外５】
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【００４３】
但し、Ｖ（ｘ，ｙ）は複数のスケール変換した輝度成分から選択された輝度成分、ａは輝度成分の強度を調整するパラメータ、ｅは輝度成分の改善の度合いを表すパラメータである。なお、輝度成分改善処理における調整方法の変更に伴い、Ｓ１０４での改善パラメータの調整方法も変更すべきであることはいうまでもない。
【００４４】
また、従来技術２にもとづいて説明した例において、輝度成分の改善の度合いとともに画像の輝度成分そのものを調整するようにしたが、このように本発明と画像の輝度成分そのものを調整する処理と組み合わせてもよいことはいうまでもない。
【００４５】
また、Ｓ１０５の処理において、（式３）の分母の［  ］内の値として、輝度成分に対してａｃｍ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ，  ＪＵＬＹ  ２００２，  Ｖｏｌ．２１，  Ｎｏ．３  中の”Ｆａｓｔ  Ｂｉｌａｔｅｒａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｄｉｓｐｌａｙ  ｏｆ  Ｈｉｇｈ−Ｄｙｎａｍｉｃ−Ｒａｎｇｅ  Ｉｍａｇｅｓ”と題するＤｕｒａｎｄらの報告にあるようなＢｉｌａｔｅｒａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇを適用してもよい。この場合、Ｓ１０３のスケール変換処理であらかじめ輝度成分にＢｉｌａｔｅｒａｌ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ処理を行う。
【００４６】
次に、改善された輝度成分とＳ１０２で変換された色成分Ｘ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）とを合成し、画像データを再構成する。（Ｓ１０６）
画像データの再構成についての詳細アルゴリズムを図３に示す。
【００４７】
まず、画像データをＲＧＢのデータに変換する。（Ｓ６１）
ここで、再構成後の画像データの色ができるだけ変化しないように、色成分を輝度成分の変更にしたがって修正する。例えば、色成分Ｘ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）にそれぞれ輝度成分の変更前後の比Ｙ’（ｘ，ｙ）／Ｙ（ｘ，ｙ）を乗算する。そして、Ｘ、Ｙ、ＺのデータからＲＧＢのデータを求める。ここでの処理はＳ１０２における処理の逆変換である。したがって、３行３列のマトリクス演算および逆ガンマ変換の処理を行う。なお、Ｓ１０２で輝度成分を抽出する方法としてＲＧＢからＹＣｂＣｒ変換など別方式を用いた場合には、本処理において対応する逆変換の処理を行うべきであることはいうまでもない。
【００４８】
次に、ＲＧＢ画像データに対し、最大値を求める。（Ｓ６２）
次に、求めた最大値が１を越えるかどうか判定する。（Ｓ６３）
求めた最大値が１を越えない場合は、ＲＧＢデータがｓＲＧＢの範囲の画像データで表現できるので、ＲＧＢ各８ビットに量子化し、出力する。（Ｓ６６）
このように、Ｓ６６では、輝度改善されたデータが所定の色範囲を越えた際に、輝度改善されたデータの色範囲に応じて階調圧縮を行う。
【００４９】
一方、求めた最大値が１を越える場合は、ＲＧＢデータがｓＲＧＢの範囲の画像データで表現できないので、１を越えた画素値を１に置き換える方式などでＲＧＢ各８ビットに量子化すると階調とびや色調ずれの原因となる。そこで、ＲＧＢ画像データに対して階調圧縮を行うべく、まずは階調圧縮のパラメータを決定し（Ｓ６４）、パラメータに基づいて階調圧縮を行う。（Ｓ６５）
階調圧縮は、ＲＧＢデータの最大値をｐ（ｐ＞１）とすると、画素値ｐがｓＲＧＢ色空間での最大値１になるように行う。例えば、階調圧縮前のＲＧＢデータをそれぞれＲ１、Ｇ１、Ｂ１、階調圧縮後のＲＧＢデータをそれぞれＲ２、Ｇ２、Ｂ２とするとき、
Ｒ２＝ｋ・Ｒ１、Ｇ２＝ｋ・Ｇ１、Ｂ２＝ｋ・Ｂ１  （式６）
にて、画像中の全ＲＧＢデータについて階調圧縮する。但し、ｋは階調圧縮のパラメータで、ｋ＝１／ｐである。但し、ｐが所定の値（ｐｍ＞１とする）よりも大きい場合には、階調圧縮の度合いが大きくなりすぎ、画像全体が暗くなってしまうので、その場合はｋ＝１／ｐｍを用いて階調圧縮を行う。
【００５０】
また、上記の例では階調圧縮を１次変換で行ったが、２次変換で行うようにしてもよい。例えば、ＲＧＢデータの最大値をｐ（ｐ＞１）とすると、画素値ｐがｓＲＧＢ色空間での最大値１になるように行う。また、画素値が１の場合に所定の値、例えば、１と１／ｐとの平均値になるように定めると、
Ｒ２＝（ｋ２・Ｒ１＋ｋ１）Ｒ１    、
Ｇ２＝（ｋ２・Ｇ１＋ｋ１）Ｇ１    、
Ｂ２＝（ｋ２・Ｂ１＋ｋ１）Ｂ１      （式７）
にて、画像中の全ＲＧＢデータについて階調圧縮する。但し、ｋ２、ｋ１は階調圧縮のパラメータで、ｋ２＝（ｐ−１）／（２ｐ・（ｐ＋１））、ｋ１＝（ｐ＋１）／２ｐ−ｋ２である。但し、ｐが所定の値（ｐｍ＞１とする）よりも大きい場合には、階調圧縮の度合いが大きくなりすぎ、画像全体が暗くなってしまうので、その場合はｋ２＝（ｐｍ−１）／（２ｐｍ・（ｐｍ＋１））、ｋ１＝（ｐｍ＋１）／２ｐｍ−ｋ２を用いて階調圧縮を行う。
【００５１】
その他、階調圧縮を以下の（式８）に示すようなγ変換による方式で行ってもよい。
【００５２】
Ｒ２＝（ｋ３・Ｒ１）γ    、
Ｇ２＝（ｋ３・Ｇ１）γ    、
Ｂ２＝（ｋ３・Ｂ１）γ      （式８）
但し、ｋ３、γは階調圧縮のパラメータである。
【００５３】
以上、ＲＧＢデータの最大値が１を越える場合は、階調圧縮を行い、ＲＧＢデータがｓＲＧＢの範囲の画像データで表現できるように変換して、ＲＧＢ各８ビットに量子化し、出力する。（Ｓ６６）
なお、Ｓ６２〜Ｓ６５で説明した階調圧縮による階調とび、色調のずれの抑制処理はＳ１０５における輝度改善処理にも適用することができる。例えば、（式３）によって輝度変換を行った前後の輝度分布の範囲を比較してみると、輝度変換前の輝度分布の範囲は０〜１の範囲内であるのに対し、輝度変換後の輝度分布の範囲は１を越える可能性がある。このような場合、輝度分布を圧縮して０〜１の範囲に収めることでＳ１０６におけるＲＧＢ変換後の画像データにおいて前もってＲＧＢデータが１を越える確率を抑えることができる。例えば、Ｓ１０５の処理と同様に、改善処理後の輝度分布の最大値を求め、最大値が１を越える場合に対して、（式６）〜（式８）に示したような同形式の方法にてパラメータを決定、輝度圧縮を行うようにすればよい。
【００５４】
以上説明したような階調圧縮や輝度圧縮による階調とび、色調のずれの抑制処理を行うと改善処理で明るく改善された画像が暗くなってしまう。このような場合には階調圧縮や輝度圧縮による階調とび、色調のずれの抑制処理を行った画像データに対して元の画像の平均的な明るさが維持できるように明るさの補正を行うようにすればよい。例えば、元画像の輝度平均値をＹｏｒｇ、輝度平均値Ｙｏｒｇに対して（式６）〜（式８）に示したような同形式の方法にて輝度圧縮を行った場合の出力値をＹｃｏｍｐとするとき、明るさの補正によってＹｃｏｍｐをＹｏｒｇに戻すようなパラメータγ０を（式９）のように求めることができる。
【外６】
2005039456.tif 000008
【００５５】
そして、求まったパラメータγ０に従い、階調圧縮や輝度圧縮による階調とび、色調のずれの抑制処理を行ったＲＧＢ各画像データに対してＲγ０  、Ｇγ０、  Ｂγ０を出力するようなガンマ補正を行うようにすればよい。但し、γ０の値が小さすぎると画像のうち必要以上に明るくなりすぎる領域が生じてしまうので所定の範囲になるように制限する方がよい。
【００５６】
また、以上説明した階調圧縮や輝度圧縮による階調とび、色調のずれの抑制処理は画像データに輝度改善処理を施した場合の階調とびや色調のずれを抑制することが目的であるので、輝度改善処理を行った後の画像データを所定の色空間に収めたときに階調とびや色調のずれが目立つかどうかを判定して、階調とびや色調のずれが目立つと判断した画像に対してのみ階調とび、色調のずれの抑制処理を行うようにしてもよい。例えば、輝度改善処理を行った後、所定の色空間に収めた画像データと元の画像データの画素ごとの色相の変化を算出し、色相の変化が所定量以上の画素の全画素に対する比率が所定の値を超える場合に色調のずれが目立つと判断するようにする。
【００５７】
また、以上説明した例においては、処理する画像データとしてＲＧＢ各８ビットのデータを想定して説明したが、ＲＧＢ各１６ビットの画像データから最適なＲＧＢ各８ビットの画像データを再生する場合においても適用できる。
【００５８】
（実施形態２）
図４に実施形態２にかかる画像処理システムの構成を示す。実施形態１と同一の構成については実施形態１と同様の符号を付け、説明を割愛する。
【００５９】
実施形態１では輝度改善結果が色域を越える場合は、輝度改善結果に対して階調圧縮を行っていた、これに対して本実施形態では輝度改善で用いるパラメータを変更し、再度、輝度改善を行う。
【００６０】
５は、画像再生手段であり、輝度改善手段４から出力された改善された輝度成分と輝度抽出手段２から出力された色成分とを合成し、画像データを再構成する。画像再生手段５はまた、ＲＧＢ変換手段５１、飽和度判定手段５２、符号化手段２３より構成される。ＲＧＢ変換手段５１は改善された輝度成分と色成分とを合成し、ＲＧＢ画像データに変換する。飽和度判定手段２１は変換されたＲＧＢ画像データの色の飽和の度合いを判定する。符号化手段２３はＲＧＢ画像データを所定形式の画像データとして符号化する。
【００６１】
２２は、パラメータ調整手段であり、輝度抽出手段２から出力された画像データの輝度成分、および一旦輝度改善を行った画像データの飽和度から輝度改善手段４で処理する改善の度合いを画像データに応じて最適にするようにパラメータの調整を行う。
【００６２】
次に、本実施形態の画像処理システムの動作を汎用の計算機で実行するアプリケーションプログラムのアルゴリズムを説明する。
【００６３】
Ｓ１０１〜Ｓ１０６では、実施形態１（図２）と同様に輝度改善処理を行う。
【００６４】
Ｓ１０６で得られたＲＧＢデータに対して、飽和度の判定を行う。（Ｓ２０７）
Ｓ１０６でＲＧＢに変換した画像データのＲＧＢ各成分に対し、１を越える（飽和する）かを判定し、飽和する成分がある画素数（飽和度）をカウントする。そして飽和する画素数が所定の値を越えるかどうか判定する。この処理は、実施形態１と同様に画像データが所定の色範囲内にあるか否かを判定する処理に相当する。
【００６５】
飽和度を判定する手段としては、上記のような単純にデータが飽和する画素数をカウントする方法の他に、飽和する量を次の（式１０）の左辺Ｓのように定量化し、その値を所定値と比較するようにしてもよい。
【００６６】
Ｓ＝Σ｛ｐｓ（Ｒ−１）＋ｐｓ（Ｇ−１）＋ｐｓ（Ｂ−１）｝（式１０）
但し、ｘ＜０のときｐｓ（ｘ）＝０、ｘ＞＝０のときｐｓ（ｘ）＝ｘ
Ｒ、Ｇ、Ｂは各画素のＲＧＢデータ
また、以上の飽和度は画像の総画素数で正規化してもよい。
【００６７】
Ｓ２０７で飽和度が所定の値を越える場合は、輝度改善後のＲＧＢデータの飽和度が所定の範囲に収まるように輝度改善の度合いを弱める必要があると判断し、処理をＳ１０４に移し、Ｓ１０４で決定した改善パラメータを所定量だけ弱めるようにする。例えば、（式４）で示したＹ１の代わりに（Ｙ０＋Ｙ１）／２、等を用いるようにしてγを求める。
【００６８】
一方、Ｓ２０７で飽和度が所定の値を越えない場合は、Ｓ１０６で変換したＲＧＢデータをＲＧＢ各８ビットに量子化し、出力する。（Ｓ２０８）このとき、ＲＧＢデータが１を越える画素は１に置き換えた後、ＲＧＢ各８ビットに量子化する。
【００６９】
本実施形態では輝度改善処理を施した後の画像データの飽和度が所定の値を越えた場合に目立ってくる色の飽和をパラメータ調整手段において輝度改善の度合いを小さくすることで抑制するようにしたが、抑制後の飽和度を再度判定して、所定の値を越えているような場合には輝度改善処理を適用しないようにしてもよい。
【００７０】
また、以上説明した例においては、処理する画像データとしてＲＧＢ各８ビットのデータを想定して説明したが、ＲＧＢ各１６ビットの画像データから最適なＲＧＢ各８ビットの画像データを再生する場合においても適用できる。
【００７１】
【発明の効果】
本発明によれば、明るさの分布を改善する処理を施した際に生じる階調とびや色調のずれの発生を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１にかかる画像処理システムの構成を示す図。
【図２】実施形態１にかかる画像処理システムにおけるアプリケーションプログラムのアルゴリズムを示す図。
【図３】実施形態１にかかる画像処理システムにおける画像データ再構成のアルゴリズムを示す図。
【図４】実施形態２にかかる画像処理システムの構成を示す図。
【図５】実施形態２にかかる画像処理システムにおけるアプリケーションプログラムのアルゴリズムを示す図。
【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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