(57)【要約】【課題】処理対象とする画像の画像特性に応じたコントラスト補正を行う。【解決手段】  画像特性検出部２１は、入力される画像データＳ１の輝度のヒストグラムを検出し、補正曲線生成部２２は、検出結果に基づいて補正曲線を生成する。非線形フィルタ２３は、画像データＳ１のストラクチャ成分ＳＴ１を抽出する。ストラクチャ補正部２４は、補正曲線生成部２２によって生成された変換曲線に基づきストラクチャ成分ＳＴ１のコントラストを補正する。一方、減算部２５は、画像データＳ１からストラクチャ成分ＳＴ１を減算し、テクスチャ成分ＴＸ１を抽出する。増幅部２６は、テクスチャ成分ＴＸ１を増幅する。加算部２７は、補正済のストラクチャ成分ＳＴ２と増幅済のストラクチャ成分ＳＴ２とを加算する。本発明は、テレビジョン受像機に内蔵される、画像内のエッジのコントラストを向上させる画像処理装置に適用することができる。【選択図】図３
2005309945.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを処理する画像処理装置において、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化手段と、
前記平滑化手段によって生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算手段と、
前記画像データの画像特性を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された前記画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成手段と、
前記生成手段によって生成された前記変換曲線に基づき、前記平滑化手段によって生成された前記ストラクチャ成分を補正する補正手段と、
前記補正手段によって補正された前記ストラクチャ成分と前記テクスチャ成分とを加算する加算手段と
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記減算手段によって生成された前記テクスチャ成分を増幅する増幅手段をさらに含み、
前記加算手段は、前記補正手段によって補正された前記ストラクチャ成分と、前記増幅手段によって増幅された前記テクスチャ成分とを加算する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記画像データの輝度のヒストグラム、平均値、最大値、または最小値のうちの少なくとも１つを前記画像特性として検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像データを処理する画像処理方法において、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、
前記平滑化ステップの処理で生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、
前記画像データの画像特性を検出する検出ステップと、
前記検出ステップの処理で検出された前記画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成ステップと、
前記生成ステップの処理で生成された前記変換曲線に基づき、前記平滑化ステップの処理によって生成された前記ストラクチャ成分を補正する補正ステップと、
前記補正ステップの処理で補正された前記ストラクチャ成分と前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
画像データを処理するためのプログラムであって、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、
前記平滑化ステップの処理で生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、
前記画像データの画像特性を検出する検出ステップと、
前記検出ステップの処理で検出された前記画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成ステップと、
前記生成ステップの処理で生成された前記変換曲線に基づき、前記平滑化ステップの処理によって生成された前記ストラクチャ成分を補正する補正ステップと、
前記補正ステップの処理で補正された前記ストラクチャ成分と前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
画像データを処理するためのプログラムであって、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、
前記平滑化ステップの処理で生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、
前記画像データの画像特性を検出する検出ステップと、
前記検出ステップの処理で検出された前記画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成ステップと、
前記生成ステップの処理で生成された前記変換曲線に基づき、前記平滑化ステップの処理によって生成された前記ストラクチャ成分を補正する補正ステップと、
前記補正ステップの処理で補正された前記ストラクチャ成分と前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、画像内の物体の輪郭等に相当する画素値の急峻なエッジを検出し、エッジ以外の成分を増幅させ、画像のコントラストを向上させるようにする画像処理装置および画像処理方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像内の物体の輪郭等に相当する画素値の変化が急峻なエッジを保存した状態で、当該エッジ以外の画素値を平滑化する非線形フィルタ（非線形平滑化器）を用いる画像処理装置が存在する（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
図１は、この非線形フィルタを用いた従来の画像処理装置の一例の構成を示している。この画像処理装置には、フレーム単位で、デジタルデータである画像データＳ１が入力されるものとする。画像データＳ１は、フレームを構成する各画素の画素値（フレーム画像の画像データ)である。また、この画像処理装置では、画像データのうちの輝度信号に対して処理を施すものとする。
【０００４】
この画像処理装置において、非線形フィルタ１は、入力された画像データＳ１からフレーム画像内の物体の輪郭等に相当するストラクチャ成分ＳＴ１を抽出し、ストラクチャ補正部２および減算部３に出力する。ストラクチャ補正部２は、予め設定されている変換曲線に基づき、非線形フィルタ１から入力されたストラクチャ成分ＳＴ１のコントラストを補正し、その結果得られる補正済のストラクチャ成分ＳＴ２を加算部５に出力する。
【０００５】
減算部３は、入力された画像データＳ１から、非線形フィルタ１によって抽出されたストラクチャ成分ＳＴ１を減算することにより、フレーム画像の細部を構成するテクスチャ成分(振幅成分)ＴＸ１を生成し、増幅部４に出力する。増幅部４は、減算部３から入力されたテクスチャ成分ＴＸ１を所定の増幅ゲインで増幅し、その結果得られる増幅済のストラクチャ成分ＳＴ２を加算部５に出力する。加算部５は、補正済のストラクチャ成分ＳＴ２と増幅済のストラクチャ成分ＳＴ２とを加算することにより画像データＳ２を生成する。
【０００６】
図２は、この画像処理装置によるストラクチャ補正の手順を、画像データの振幅特性の変化で示したものである。なお、図２に示されたグラフの縦軸および横軸は、画像データのうちの輝度信号のレベルを示し、白１００％である白レベルと、黒１００％である黒レベルとの間の振幅値をとる。なお、輝度レベルの白１００％は、IRE(Institute of Radio Engineers)と称する画像信号の相対的な比を表す単位において、100IREと定められている。日本のテレビジョン放送に採用されているNTSC(National Television System Committee）規格では、白レベルが100IRE、黒レベルが0IREとされている。
【０００７】
すなわち、入力される画像データＳ１は、非線形フィルタ１および減算部３に入力され、非線形フィルタ１によりストラクチャ成分ＳＴ１が抽出される。また、減算部３により画像データＳ１からストラクチャ成分ＳＴ１が減算されて、テクスチャ成分ＴＸ１が生成される。
【０００８】
ストラクチャ成分ＳＴ１は、ストラクチャ補正部２により、予め設定されている変換曲線に基づいてストラクチャ成分ＳＴ２に補正される。図２の例では、輝度の低域側（黒側）が増加され、高域側（白側）が減少されるように補正されている。
【０００９】
一方、テクスチャ成分ＴＸ１は、増幅部４により、所定の増幅ゲインで増幅され、加算部５により、補正済のストラクチャ成分ＳＴ２と加算される。この加算結果が画像データＳ２である。
【００１０】
画像データＳ２は、ストラクチャ補正部２においてそのストラクチャ成分のコントラストが補正され、増幅部４においてそのテクスチャ成分が増幅されているので、フレーム画像全体のコントラストが向上され、かつ、フレーム画像内の細部が強調されたものとなっていることが期待される。
【００１１】
【特許文献１】特開２００３−３４８３７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上述した従来の画像処理装置では、入力データＳ１の画像特性に拘わらず、テクスチャ成分ＳＴ１にコントラスト補正を施す際に単一の変換曲線を用いているので、画像データＳ１の画像特性によってはコントラスト補正という観点で十分な効果を得られない場合があるという課題があった。
【００１３】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、処理対象とする画像の画像特性に応じたコントラスト補正を行えるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の画像処理装置は、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化手段と、平滑化手段によって生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算手段と、画像データの画像特性を検出する検出手段と、検出手段によって検出された画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成手段と、生成手段によって生成された変換曲線に基づき、平滑化手段によって生成されたストラクチャ成分を補正する補正手段と、補正手段によって補正されたストラクチャ成分とテクスチャ成分とを加算する加算手段とを含むことを特徴とする。
【００１５】
本発明の画像処理装置は、減算手段によって生成されたテクスチャ成分を増幅する増幅手段をさらに含むことができ、前記加算手段は、補正手段によって補正されたストラクチャ成分と、増幅手段によって増幅されたテクスチャ成分とを加算するようにすることができる。
【００１６】
前記検出手段は、画像データの輝度のヒストグラム、平均値、最大値、または最小値のうちの少なくとも１つを画像特性として検出するようにすることができる。
【００１７】
本発明の画像処理方法は、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、平滑化ステップの処理で生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、画像データの画像特性を検出する検出ステップと、検出ステップの処理で検出された画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成ステップと、生成ステップの処理で生成された変換曲線に基づき、平滑化ステップの処理によって生成されたストラクチャ成分を補正する補正ステップと、補正ステップの処理で補正されたストラクチャ成分とテクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
本発明の記録媒体のプログラムは、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、平滑化ステップの処理で生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、画像データの画像特性を検出する検出ステップと、検出ステップの処理で検出された画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成ステップと、生成ステップの処理で生成された変換曲線に基づき、平滑化ステップの処理によって生成されたストラクチャ成分を補正する補正ステップと、補正ステップの処理で補正されたストラクチャ成分とテクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１９】
本発明のプログラムは、画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま画像データを平滑化し、画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップと、平滑化ステップの処理で生成されたストラクチャ成分を画像データから減算し、画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップと、画像データの画像特性を検出する検出ステップと、検出ステップの処理で検出された画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成ステップと、生成ステップの処理で生成された変換曲線に基づき、平滑化ステップの処理によって生成されたストラクチャ成分を補正する補正ステップと、補正ステップの処理で補正されたストラクチャ成分とテクスチャ成分とを加算する加算ステップとを含むことを特徴とする。
【００２０】
本発明の画像処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、画像データのストラクチャ成分とテクスチャ成分が生成される。また、画像データの画像特性が検出され、検出された画像特性に対応して変換曲線が生成され、生成された変換曲線に基づいてストラクチャ成分が補正される。さらに、補正されたストラクチャ成分とテクスチャ成分とが加算される。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、処理対象とする画像の画像特性に応じたコントラスト補正を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２３】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加されたりする発明の存在を否定するものではない。
【００２４】
請求項１に記載の画像処理装置（例えば、図３の画像処理装置２０）は、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化手段（例えば、図３の非線形フィルタ２３）と、
前記平滑化手段によって生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算手段（例えば、図３の減算部２５）と、
前記画像データの画像特性を検出する検出手段（例えば、図３の画像特性検出部２１）と、
前記検出手段によって検出された前記画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成手段（例えば、図３の補正曲線生成部２２）と、
前記生成手段によって生成された前記変換曲線に基づき、前記平滑化手段によって生成された前記ストラクチャ成分を補正する補正手段（例えば、図３のストラクチャ補正部２４）と、
前記補正手段によって補正された前記ストラクチャ成分と前記テクスチャ成分とを加算する加算手段（例えば、図３の加算部２７）と
を含むことを特徴とする。
【００２５】
請求項２に記載の画像処理装置は、
前記減算手段によって生成された前記テクスチャ成分を増幅する増幅手段（例えば、図３の増幅部２６）をさらに含み、
前記加算手段は、前記補正手段によって補正された前記ストラクチャ成分と、前記増幅手段によって増幅された前記テクスチャ成分とを加算することを特徴とする。
【００２６】
請求項４に記載の画像処理方法は、
前記画像データの変化が急峻なエッジを保存したまま前記画像データを平滑化し、前記画像データの画像の輪郭を構成するストラクチャ成分を生成する平滑化ステップ（例えば、図７のステップＳ３）と、
前記平滑化ステップの処理で生成された前記ストラクチャ成分を前記画像データから減算し、前記画像データの画像の細部を構成するテクスチャ成分を生成する減算ステップ（例えば、図７のステップＳ５）と、
前記画像データの画像特性を検出する検出ステップ（例えば、図７のステップＳ１）と、
前記検出ステップの処理で検出された前記画像特性に対応して、変換曲線を生成する生成ステップ（例えば、図７のステップＳ２）と、
前記生成ステップの処理で生成された前記変換曲線に基づき、前記平滑化ステップの処理によって生成された前記ストラクチャ成分を補正する補正ステップ（例えば、図７のステップＳ４）と、
前記補正ステップの処理で補正された前記ストラクチャ成分と前記テクスチャ成分とを加算する加算ステップ（例えば、図７のステップＳ７）と
を含むことを特徴とする。
【００２７】
なお、本発明のプログラム、および本発明の記録媒体に記録されているプログラムの請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係は、上述した本発明の画像処理方法のものと同様であるので、その記載は省略する。
【００２８】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２９】
図３は、本発明の一実施の形態である画像処理装置の構成例を示している。この画像処理装置２０には、フレーム単位で、デジタルデータである画像データＳ１が入力されるものとする。画像データＳ１は、フレームを構成する各画素の画素値（フレーム画像の画像データ)である。また、画像処理装置２０では、画像データのうちの輝度信号に対して処理を施すものとする。
【００３０】
画像処理装置２０において、画像特性検出部２１は、入力される画像データＳ１の輝度を複数の帯域に分割してヒストグラムを検出し、その検出結果を示す検出信号ＣＮ１を補正曲線生成部２２に出力する。補正曲線生成部２２は、画像特性検出部２１からの検出信号ＣＮ１に基づき、ヒストグラムの帯域の数と同数の線分を連結して補正曲線を生成する。このとき、頻度が高い帯域ほど対応する線分の傾きを大きくする。
【００３１】
図４乃至図６は、検出された輝度のヒストグラム（図４Ａ乃至図６Ａ）と、それに基づいて生成される補正曲線（図４Ｂ乃至図６Ｂ）の例を示している。ただし、図４Ｂ乃至図６Ｂの横軸は補正前の輝度、縦軸は補正後の輝度を示すものとする。
【００３２】
図４Ａに示す例のように、輝度の中間帯域の頻度が高い場合、図４Ｂに示す例のように、生成される補正曲線は、中間帯域に相当する線分の傾きが大きくなり、全体としてＳ字形の曲線となる。また、図５Ａに示す例のように、輝度の頻度が高帯域になるに従って高くなる場合、図５Ｂに示す例のように、生成される補正曲線は、高帯域になるに従って傾きが大きくなり、全体として下に凸の曲線となる。さらに、図６Ａに示す例のように、輝度の頻度が高帯域になるに従って低くなる場合、図６Ｂに示す例のように、生成される補正曲線は、高帯域になるに従って傾きが小さくなり、全体として上に凸の曲線となる。
【００３３】
図３に戻る。非線形フィルタ２３は、入力される画像データＳ１からフレーム画像内の物体の輪郭等に相当するストラクチャ成分ＳＴ１を抽出し、ストラクチャ補正部２４および減算部２５に出力する。ストラクチャ補正部２４は、補正曲線生成部２２によって生成された変換曲線に基づき、非線形フィルタ２３から入力されるストラクチャ成分ＳＴ１のコントラストを補正し、その結果得られる補正済のストラクチャ成分ＳＴ２を加算部２７に出力する。減算部２５は、入力される画像データＳ１から、非線形フィルタ２３によって抽出されたストラクチャ成分ＳＴ１を減算することにより、フレーム画像の細部を構成するテクスチャ成分(振幅成分)ＴＸ１を抽出して増幅部２６に出力する。
【００３４】
増幅部２６は、減算部２５から入力されるテクスチャ成分ＴＸ１を所定の増幅ゲインで増幅し、その結果得られる増幅済のストラクチャ成分ＳＴ２を加算部２７に出力する。加算部２７は、補正済のストラクチャ成分ＳＴ２と増幅済のストラクチャ成分ＳＴ２とを加算することにより画像データＳ２を生成する。
【００３５】
次に、画像処理装置２０によるコントラスト補正処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。このコントラスト補正処理は、例えば、画像処理装置２０に、フレーム単位の画像データＳ１が入力されたときに開始される。なお、このコントラスト補正処理は、フレーム単位で行われる。
【００３６】
ステップＳ１において、画像特性検出部２１は、入力された画像データＳ１の輝度を複数の帯域に分割してヒストグラムを検出し、その検出結果を示す検出信号ＣＮ１を補正曲線生成部２２に出力する。ステップＳ２において、補正曲線生成部２２は、画像特性検出部２１からの検出信号ＣＮ１に基づき、頻度が高い帯域ほど対応する傾きが大きい線分が連結して成る補正曲線を生成する。
【００３７】
ステップＳ３において、非線形フィルタ２３は、入力された画像データＳ１からフレーム画像内の物体の輪郭等に相当するストラクチャ成分ＳＴ１を抽出し、ストラクチャ補正部２４および減算部２５に出力する。ステップＳ４において、ストラクチャ補正部２４は、補正曲線生成部２２によって生成された変換曲線に基づき、非線形フィルタ２３から入力されたストラクチャ成分ＳＴ１のコントラストを補正し、その結果得られる補正済のストラクチャ成分ＳＴ２を加算部２７に出力する。
【００３８】
ステップＳ５において、減算部２５は、入力された画像データＳ１から、非線形フィルタ２３によって抽出されたストラクチャ成分ＳＴ１を減算することにより、フレーム画像の細部を構成するテクスチャ成分(振幅成分)ＴＸ１を抽出して増幅部２６に出力する。ステップＳ６において、増幅部２６は、減算部２５から入力されたテクスチャ成分ＴＸ１を所定の増幅ゲインで増幅し、その結果得られる増幅済のストラクチャ成分ＳＴ２を加算部２７に出力する。ステップＳ７において、加算部２７は、補正済のストラクチャ成分ＳＴ２と増幅済のストラクチャ成分ＳＴ２とを加算することにより画像データＳ２を生成する。以上で、コントラスト補正処理の説明を終了する。
【００３９】
コントラスト補正処理によって生成された画像データＳ２は、画像データＳ１の画像特性（具体的には、輝度のヒストグラム）に適用的に生成された補正曲線を用いて、ストラクチャ成分のコントラスト成分が補正されているので、コントラスト補正がより効果的に作用したものとなる。
【００４０】
なお、画像特性検出部２１において、入力画像データＳ１の輝度のヒストグラムの代わりに（あるいは追加して）、例えば、入力画像データＳ１の輝度の平均値、最大値、または最小値の少なくとも１つを検出し、その検出結果に基づき、補正曲線生成部２２が補正曲線を生成するようにしてもよい。
【００４１】
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば図８に示すように構成される汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【００４２】
このパーソナルコンピュータ５０は、CPU(Central Processing Unit)５１を内蔵している。CPU５１にはバス５４を介して、入出力インタフェース５５が接続されている。バス５４には、ROM(Read Only Memory)５２およびRAM(Random Access Memory)５３が接続されている。
【００４３】
入出力インタフェース５５には、ユーザが操作コマンドを入力するキーボード、マウス等の入力デバイスよりなる入力部５６、画像データの映像等を表示するディスプレイよりなる出力部５７、プログラムや各種データを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部５８、およびLAN（Local Area Network）アダプタなどよりなり、インタネットに代表されるネットワークを介した通信処理を実行する通信部５９が接続されている。また、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ(Mini Disc)を含む）、もしくは半導体メモリなどの記録媒体６１に対してデータを読み書きするドライブ６０が接続されている。
【００４４】
このパーソナルコンピュータ５０に上述した一連の処理を実行させるプログラムは、記録媒体６１に格納された状態でパーソナルコンピュータ５０に供給され、ドライブ６０によって読み出されて記憶部５８に内蔵されるハードディスクドライブにインストールされている。記憶部５８にインストールされているプログラムは、入力部５６に入力されるユーザからのコマンドに対応するCPU５１の指令によって、記憶部５８からRAM５３にロードされて実行される。
【００４５】
なお、本明細書において、プログラムに基づいて実行されるステップは、記載された順序に従って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００４６】
また、プログラムは、単一のコンピュータにより処理されるものであってもよいし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであってもよい。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであってもよい。
【００４７】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】非線形フィルタを用いた従来の画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理装置による処理の概要を示す図である。
【図３】本発明を適用した画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】輝度のヒストグラムと、それに対応する変換曲線の例を示す図である。
【図５】輝度のヒストグラムと、それに対応する変換曲線の例を示す図である。
【図６】輝度のヒストグラムと、それに対応する変換曲線の例を示す図である。
【図７】図３の画像処理装置によるコントラスト補正処理を説明するフローチャートである。
【図８】本発明が適用される汎用コンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４９】
２１  画像特性検出部，  ２２  補正曲線生成部，  ２３  非線形フィルタ，  ２４  ストラクチャ補正部，  ２５  減算部，  ２６  増幅部，  ２７  加算部
【図１】
2005309945.tif 000003
【図２】
2005309945.tif 000004
【図３】
2005309945.tif 000005
【図４】
2005309945.tif 000006
【図５】
2005309945.tif 000007
【図６】
2005309945.tif 000008
【図７】
2005309945.tif 000009
【図８】
2005309945.tif 000010