(57)【要約】【課題】処理するデジタル画像の主被写体、例えば、人物画像の主被写体である顔の明るさに対して最適に明るさの分布を改善する。【解決手段】画像データから明るさ成分を抽出する明るさ成分抽出工程と、前記明るさ成分の低周波成分信号を抽出する低周波明るさ成分抽出工程と、前記明るさ成分と低周波明るさ成分とを用いて前記画像データの色調整を行う色調整工程を持つ画像処理方法において、第一のパラメータを決定する第一パラメータ決定工程と、前記画像データにおける第二の領域における明るさ成分値の分布に応じて第二のパラメータを決定する第二パラメータ決定工程とを有し、前記色調整工程では色調整の度合いを前記第一のパラメータと前記第二のパラメータに応じて処理を行うことを特徴とする。【選択図】      図２
2005051407.tif 000002
【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明るさ成分抽出工程と、
前記明るさ成分の低周波成分信号を抽出する低周波明るさ成分抽出工程と、
前記明るさ成分と低周波明るさ成分とを用いて前記画像データの色調整を行う色調整工程を持つ画像処理方法において、
第一のパラメータを決定する第一パラメータ決定工程と、
前記画像データにおける第二の領域における明るさ成分値の分布に応じて第二のパラメータを決定する第二パラメータ決定工程とを有し、
前記色調整工程では色調整の度合いを前記第一のパラメータと前記第二のパラメータに応じて処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記第一のパラメータ決定工程では、画像の書誌情報に応じて第一のパラメータを決定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】
前記第一のパラメータ決定工程では、ユーザの指示により第一のパラメータを決定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】
前記第一のパラメータ決定工程では、前記画像データにおける第一の領域における明るさ成分値の分布に応じて第一のパラメータを決定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５】
前記第一の領域とは、第二の領域を含むより大きな領域であることを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第一の領域とは、第二の領域を含むより大きな領域から第二の領域を除いた領域であることを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記第二の領域を含むより大きな領域とは前記画像の全体であることを特徴とする請求項５もしくは６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記第一パラメータ決定工程とは、前記第一の領域における明るさ成分値の分布に応じて前記第一の領域を代表する第一の代表明るさ成分値を算出する第一代表明るさ成分値算出工程と、
前記第一の代表明るさ成分値から前記第一のパラメータを算出する第一パラメータ算出工程からなることを特徴とする請求項４〜７いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記第二の領域とは、前記画像中の人の顔を含む１つ以上の領域であることを特徴とする請求項１〜８いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記第二の領域とは、前記画像中の人の肌を含む１つ以上の領域であることを特徴とする請求項１〜８いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記第二の領域とは、画像の書誌情報に含まれる画像の部分領域情報により決定される領域であることを特徴とする請求項１〜８いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記画像の書誌情報とは公知のＥｘｉｆ画像フォーマットによって規定される書誌情報であって、前記画像の部分領域情報とは前記Ｅｘｉｆ画像フォーマットが規定する被写体領域タグもしくは被写体位置タグに記載されている位置情報であることを特徴とする請求項１１記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記第二パラメータ決定工程とは、前記第二の領域における明るさ詩文値の分布に応じて前記第二の領域を代表する第二の代表明るさ成分値を算出する第二代表明るさ成分値算出工程と、
前記第二の代表明るさ成分値と、前記第一のパラメータと仮決めした第二のパラメータを用いて色調整を行った場合の、第二の代表明るさ成分値の変化を予測して第二の代表明るさ成分値を修正する第二代表明るさ成分値修正工程と、
前記第一のパラメータと前記修正した第二の代表明るさ成分値から前記第二のパラメータを算出する工程からなることを特徴とする請求項１〜１２いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記第二パラメータ決定工程とは、前記第一のパラメータと、仮決めした第二のパラメータとを用いて前記第二の領域を含む前記画像の領域に対して色調整を施した仮色調整画像を生成し、前記第二の領域と対応する前記仮色調整画像の領域より第二の代表明るさ成分値を算出し、前記第一のパラメータと前記第二の代表明るさ成分値から前記第二のパラメータを算出する工程からなることを特徴とする請求項１〜１２いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記色調整工程における色調整処理は、前記輝度抽出手段の出力である輝度成分をＡ、前記低周波輝度抽出工程の出力である輝度成分の分布をＢ、前記第一のパラメータをＣ、前記第二のパラメータをＤとするとき、
【外１】
2005051407.tif 000012
なる特性に基づいて画素値変換することを特徴とする請求項１〜１４いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１乃至１５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１７】
請求項１乃至１５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を記録する記録媒体。
【請求項１８】
画像データから明るさ成分を抽出する明るさ成分抽出手段と、
前記明るさ成分の低周波成分信号を抽出する低周波明るさ成分抽出手段と、
第一のパラメータを決定する第一パラメータ決定手段と、
前記画像データにおける第二の領域における明るさ成分値の分布に応じて第二のパラメータを決定する第二パラメータ決定手段と、
前記明るさ成分と低周波明るさ成分とを用いて、前記第一のパラメータと前記第二のパラメータに応じた色調整を行う色調整手段とを有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】
また、特開平８−１１０６０３には、顔領域の位置情報と明度情報から照明光分布を推測し、推測した照明光分布に応じて色調整する方法が提案されている。
【０００９】
【特許文献１】
特開平８−１１０６０３
【非特許文献１】
”Ａ  Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ  Ｒｅｔｉｎｅｘ  ｆｏｒ  Ｂｒｉｄｇｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｇａｐ  Ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｃｏｌｏｒ  Ｉｍａｇｅｓ  ａｎｄ  ｔｈｅＨｕｍａｎ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｓｃｅｎｅｓ”ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＩＭＡＧＥ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ，ＶＯＬ．６，ＮＯ．７，ＪＵＬＹ  １９９７
【非特許文献２】
”Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｔｏｎｅ  Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｆｏｒＤｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅｓ”ａｃｍ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ，ＪＵＬＹ  ２００２，Ｖｏｌ．２１，Ｎｏ．３
【００１０】
【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主被写体の明るさに対して大きな改善が必要とされる場合においても、処理するデジタル画像の主被写体の明るさに対して微小な改善が必要とされる場合においても、改善度合いが同一であるので、特に、微小な改善が必要な場合において、画像の明るさの分布が必要以上に変更されてしまい、画像のコントラストや彩度が強調されすぎて良好な画像が得られない、画像のノイズが目立ってしまうといった不具合があった。
【００１１】
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主被写体、例えば、人物画像の主被写体である顔の明るさに対して最適に明るさの分布の改善が行えるようにすることにある。
【００１２】
特開平８−１１０６０３も顔領域の明るさに基づいて明るさの分布の改善を行う一方式と考えられるが、顔領域の位置情報と各領域の明度情報より明度分布を求めるので、画像中に顔領域が１つしかない場合に不具合が発生する。同提案には顔領域の位置情報として、顔領域の重心、もしくは顔領域の重心とその他の顔領域中の数点という言及があるが、前者の場合は１領域の１点より画像全体の照明光分布を正しく推測するのは非常に困難であり、また何らかの推測結果に応じて色調整した画像が好ましい調整結果となっているかどうかは疑問が残る。また、後者の場合においても１つの顔領域内の明度分布より画像全体の明度分布を推測して色調整した画像が好ましいかどうかはやはり疑問が残る。
【００１３】
【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ことを特徴とする。
【００１４】
本願請求項１記載の画像処理方法は、画像データから明るさ成分を抽出する明るさ成分抽出工程と、前記明るさ成分の低周波成分信号を抽出する低周波明るさ成分抽出工程と、前記明るさ成分と低周波明るさ成分とを用いて前記画像データの色調整を行う色調整工程を持つ画像処理方法において、第一のパラメータを決定する第一パラメータ決定工程と、前記画像データにおける第二の領域における明るさ成分値の分布に応じて第二のパラメータを決定する第二パラメータ決定工程とを有し、前記色調整工程では色調整の度合いを前記第一のパラメータと前記第二のパラメータに応じて処理を行うことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
以下、本実施形態の構成を、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本実施形態の画像処理方式を実現可能な画像処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【００１７】
図１の入力部１０１は、ユーザからの指示や、データを入力する装置で、キーボードやポインティング装置を含む。なお、ポインティング装置としては、マウス、トラックボール、トラックパッド、タブレット等が挙げられる。あるいは、本例を例えば公知のデジタルカメラ装置に適用した場合には、ボタンやモードダイヤル等で構成されるのであっても良い。また、キーボードをソフトウェアで構成（ソフトウェアキーボード）し、ボタンやモードダイヤル、あるいは先に挙げたポインティングデバイスを操作して文字を入力するように構成するのであっても良い。
【００１８】
データ保存部１０２は、画像データを保持する部分で、通常はハードディスク、フロッピー（Ｒ）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲやＤＶＤ、メモリーカード、ＣＦカード、スマートメディア、ＳＤカード、メモリスティック、ｘＤピクチャーカード等で構成される。データ保存部１０２に画像データの他にも、プログラムやその他のデータを保存することも可能である。
【００１９】
通信部１０７は、機器間の通信を行うためのＩ／Ｆである。これは例えば、公知のイーサネット（Ｒ）、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１２８４、ＩＥＥＥ１３９４、電話回線などの有線による通信方式であってもよいし、あるいは赤外線（ＩｒＤＡ）、ＩＥＥＥ８０２．１１ａ，ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ，ＩＥＥＥ８０２．１１ｇ，Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ，ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ  Ｗｉｄｅ  Ｂａｎｄ）等の無線通信方式であっても良い。
【００２０】
表示部１０３は、画像処理前、あるいは画像処理後の画像を表示したり、あるいはＧＵＩ等の画像を表示する装置で、一般的にはＣＲＴや液晶ディスプレイなどが用いられる。あるいは、ケーブル等で接続された装置外部のディスプレイ装置であっても構わない。
【００２１】
１０４はＣＰＵであり、上述した各構成の処理の全てに関わる。ＲＯＭ１０５とＲＡＭ１０６は、その処理に必要なプログラム、データ、作業領域などをＣＰＵ１０４に提供する。また、後述する処理に必要な制御プログラムは、データ保存部１０２に格納されているか、ＲＯＭ１０５に格納されている場合は、一旦ＲＡＭ１０６に読み込まれてから実行される。
【００２２】
あるいは、図示しないが、さらに公知のＣＣＤなどで構成される画像入力手段を設けて、画像を入力してデータ入出力部１０２に蓄える、というように変形してもよい。
【００２３】
なお、システム構成については、上記以外にも、様々な構成要素が存在するが、本願の主眼ではないので、その説明は省略する。
【００２４】
図２は、本実施形態による画像処理方式の処理の流れを表す流れ図である。
【００２５】
図２の流れ図による色調整処理の対象となる画像は、図１のＲＡＭ１０４やデータ保存部１０２に格納されている。色調整対象の画像の指定は、例えばＲＡＭ１０４、あるいはデータ保存部１０２に格納されている画像の一覧を表示部１０３に表示し、ユーザが入力部１０１を操作して指定すればよい。あるいは、例えばデータ保存部１０２が着脱可能な記憶装置（例えばリムーバブルハードディスク、フロッピー（Ｒ）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード等）であれば、データ保存部１０２の装着を検知してトリガとし、データ保存部１０２に保存されている画像を１つずつ順次、図２の流れ図で説明する処理に渡すように構成しても良い。また、先に述べたように公知のＣＣＤ装置などの画像入力手段をもつ場合には、その画像入力手段からの画像入力をトリガとし、入力された画像をＲＡＭ１０４もしくはデータ保存部１０２に保存するとともに図２の流れ図で説明する処理に入力された画像を渡して処理を行うようにしても良い。さらには、通信部１０７を介して他の機器と接続して通信を行う場合に、通信部１０７を介して接続している他の機器が画像データを送信してくるのをトリガとして、受信した画像をＲＡＭ１０４もしくはデータ保存部１０２に保存するとともに図２の流れ図で説明する処理に入力された画像を渡して処理を行うようにしても良い。
【００２６】
図２の流れ図による画像処理方式では、まず色調整対象の画像を読み込み、輝度成分と色成分を抽出する（ステップＳ２０１）。
【００２７】
輝度成分の抽出は、例えば、色調整対象の画像がＩＥＣ  ６１９６６−２−１に記載されているｓＲＧＢ色空間で表現されている場合、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、ＣＩＥ  １９３１ＸＹＺに変換する。ここで、位置が（ｘ，ｙ）の画素値（Ｒ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ），Ｂ（ｘ，ｙ））を上記変換による変換後の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、Ｘ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）が色成分である。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。
【００２８】
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、ガンマ変換を省略してマトリクス演算のみで抽出するようにしてもよい。また、ＣＩＥ１９３１ＸＹＺの変わりに
ＹＣｂＣｒ色空間のＹ値を輝度成分、Ｃｂ，Ｃｒ値を色成分
Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間のＬ＊値を輝度成分、ａ＊，ｂ＊値を色成分
ＨＳＶ色空間のＶ値を輝度成分、Ｈ，Ｓ値を色成分
ＨＳＬ色空間のＬ値を輝度成分、Ｈ，Ｓ値を色成分
とするように変形しても良い。その場合、それぞれ対応する色空間変換を用いる。
【００２９】
色空間変換は規格などで規定されたものを用いるのが好ましいが、あるいは近似計算を用いるのであっても良い。一例をあげると、ＲＧＢからＹＣｂＣｒ色空間のＹ値への変換は、次の式１による変換式であらわされるが、
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ      式１
これに対し、次の式２のような近似式を用いるのであっても良い。
【外２】
2005051407.tif 000003
【００３０】
さらには、輝度成分の近似値としてＲＧＢ信号値のＧを用いたり、ＲＧＢ各信号値の平均や最大値を輝度として用いるのであっても良い。
【００３１】
また、本例では、入力画像がｓＲＧＢ色空間で表現されているとして説明を行ったが、ｓＲＧＢ以外のＲＧＢ（例えばＡｄｏｂｅ  ＲＧＢ、ＲＩＭＭ／ＲＯＭＭ  ＲＧＢなど）であっても、それぞれの色空間の定義に応じてＣＩＥ１９３１ＸＹＺ（あるいは先に挙げた他の色空間）への変換を行えば良い。
【００３２】
色空間の変換は各色空間の定義や変換式に従い変換を行うのであっても良いし、あるいは公知のＩＣＣプロファイルなどを使って変換を行うのであっても良い。これは例えばＲＧＢが機器依存のＲＧＢ値（デバイスＲＧＢ値）で、単純な変換式で表現できない場合に有効である。
【００３３】
また、入力画像がＲＧＢではなく例えばｓＹＣＣで表現されていても、同様にｓＹＣＣからＣＩＥ１９３１ＸＹＺ（あるいは先に挙げた他の色空間）への色空間変換式、もしくはＩＣＣプロファイルによる変換などで色空間変換を行えば良い。
【００３４】
ただし、元画像がｓＹＣＣで表現されており、また輝度としてＹＣｂＣｒのＹを用いる、というように元々の色空間と輝度値の色空間が一致している場合には単に元画像ｓＹＣＣ信号のＹ値を取り出せば良く、色空間変換処理は不要である。
【００３５】
続くステップＳ２０２では、低周波輝度信号抽出を行う。
【００３６】
低周波輝度信号抽出は、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低周波輝度信号抽出を以後、スケール変換とも称することとする。このスケール変換処理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。
【００３７】
続くステップＳ２０３からステップＳ２０４では、ステップＳ２０５で行う色調整処理で用いるパラメータを決定する。パラメータ決定処理を説明するにあたり、まず色調整処理について説明を行う。
【００３８】
色調整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３のようになる。
【外３】
2005051407.tif 000004
【００３９】
但し、Ｙ’（ｘ，ｙ）、Ｆｎ（ｘ，ｙ）、ｗｎ、ｎ、γ０、γ１はそれぞれ、座標値が（ｘ，ｙ）の改善された輝度成分の出力、座標（ｘ，ｙ）におけるガウシアン関数、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０、改善の度合いを表すパラメータ１である。また、＊は積和演算を表す。
【００４０】
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３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４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４】
2005051407.tif 000005
【００４１】
但し、Ａｖｇは平均値演算を表す。
【００４２】
式４の代わりに、以下に示す式５としてもよい。
【外５】
2005051407.tif 000006
【００４３】
なお、複数尺度でのスケール変換出力の平均値演算をＳ２０２の低周波輝度信号抽出で行い、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。
【００４４】
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、平均値演算回路は低周波輝度信号抽出を実現する部分に設けてもよい。
【００４５】
色調整処理では、処理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。好ましくは例えば、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）を乗算するが、あるいは、Ｙ（ｘ，ｙ）のみ式５によるＹ’（ｘ，ｙ）に変更し、色成分Ｘ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）に対しては処理を行わないような、処理の簡略化は容易である。
【００４６】
そして、修正後のＸ，Ｙ，Ｚのデータを色空間変換しｓＲＧＢのデータを求める。ここでの処理はＳ２０１における色空間変換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い、ｓＲＧＢ各８ビット出力とする。この画像データの再構成をハードウェアで構成する場合には、例えば、乗算および除算回路、マトリクス演算回路、ルックアップテーブルによるテーブル参照回路（逆ガンマ変換の部分）によって構成できる。
【００４７】
なお、Ｓ２０１で輝度成分を抽出する方法としてｓＲＧＢ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】
また、本実施形態では修正後の画素値データをｓＲＧＢ色空間に変換したが、これは単に色修正前の色空間に戻しただけであり、修正後の画素値データを色修正前の色空間に戻すことは必須ではない。したがって、色修正後の画像処理の利便性に応じて、他の色空間（例えばＹＣｂＣｒ）に変換したり、あるいはＸＹＺのまにして例えば図１のＲＡＭ１０４もしくはデータ保存部１０２に保持してもよい。
【００４９】
輝度としてＲＧＢのＧ値やＲＧＢ各信号の平均値を使った場合には、画素のＲＧＢの各信号に輝度成分の変更前後の比Ｙ’（ｘ，ｙ）／Ｙ（ｘ，ｙ）を乗じてＲＧＢ値を修正すればよい。同様に、輝度としてＸＹＺのＹ、ＹＣｂＣｒのＹ、Ｌ＊ａ＊ｂ＊のＬ＊等を用いた場合に、元の画素ＲＧＢ値に、輝度成分の変更前後の比Ｙ’（ｘ，ｙ）／Ｙ（ｘ，ｙ）を乗じてＲＧＢ値を修正するのであっても良い。
【００５０】
以上が色修正処理であるが、この色修正処理では画像に応じて決定すべきパラメータとして、改善の度合いを表すパラメータが２つ（式５のγ０とγ１）が存在するので、色修正処理を行うステップＳ２０５の前にこれらのパラメータを決定する。
【００５１】
これらのパラメータについては、図２のステップＳ２０３で、第一のパラメータとして式５のパラメータγ０を決定し、ステップＳ２０３では第二のパラメータとして式５のパラメータγ１を決定する。
【００５２】
ステップＳ２０３での処理については図３を参照して説明を行うが、それに先んじて第一のパラメータであるγ０について説明を行う
まず、式５を変形すると、次の式６が得られる。
Ｙ’＝Ｙγ０×［Ａｖｇ｛Ｆｎ（ｘ，ｙ）＊Ｙ（ｘ，ｙ）｝］−γ１    式６
ここで特に、γ１＝０とすると、次の式７が導き出される。
Ｙ’＝Ｙγ０      式７
これは、通常のγ変換処理であり、この場合、輝度の分布状況にかかわらずγ０＜１の場合画像を明るく、逆にγ０＞１の場合暗く修正することになる。したがって、パラメータγ０は画像全体の明るさを調整するためのパラメータであると考えられる。したがって、このパラメータは画像全体の明るさに応じて調整することが望ましい。
【００５３】
ステップＳ２０３での処理については図３を参照して説明を行う。このパラメータγ０を決定するために、まず画像全体の代表輝度を算出する（ステップＳ３０１）。本実施形態では、画像全体の平均輝度を画像全体の代表輝度（第一の代表輝度）とする。画像全体の平均輝度は、画像の各画素を輝度に変換して平均すれば良い。また、この時の代表輝度は、式５による色調整処理において低周波輝度とともに用いるので、ステップＳ２０１で算出した輝度値と同じものを使用する必要がある。本実施形態ではステップＳ２０１においてＣＩＥ１９３１ＸＹＺのＹ値を輝度として用いているので、ステップＳ３０１での第一代表輝度算出においても各画素のＣＩＥ１９３１ＸＹＺのＹ値を算出して平均する。ステップＳ３０１で算出した画像全体の平均輝度をＹａｖｅ０として以下説明する。
【００５４】
続くステップＳ３０２では、ステップＳ３０１で求めた画像全体の平均輝度（第一の代表輝度）に応じて、γ０を決定する。
【００５５】
γ０を算出するためには、画像全体の平均輝度に対して、色修正後の目標輝度を決定し、それに応じてγ０を算出する。図５は、画像全体の平均輝度と、色修正後の目標輝度の対応関係の例を示す図である。図５のグラフにおいて、横軸は画像全体の平均輝度値、縦軸は色修正後の目標輝度である。図５のグラフは、画像全体の平均輝度値がβより大きい場合は、画像が暗くなるように色修正し、逆にβより小さい場合には画像が暗くなるように修正する、という対応関係を示している。図５の対応関係は例えばテーブルとしてＲＯＭ１０５かあるいはデータ保存部１０２に格納されており、画像処理実行時にＲＡＭ１０６に読み込み参照される。あるいは対応関係を表すパラメータをＲＯＭ１０５もしくはデータ保存部１０２に格納しておき、画像処理実行時にパラメータより図５の対応関係に相当するテーブルをＲＡＭ１０６上に生成し参照されるように構成してもよい。
【００５６】
今、図５にあるように、ステップＳ３０１で求めたＹａｖｅ０に対する目標の輝度がＹｔｇｔ０であるとする。この時、γ０の値は次の式８、
Ｙｔｇｔ０＝Ｙａｖｅ０γ０      式８
あるいはこれを変形して、次の式９より算出する。
【外６】
2005051407.tif 000007
【００５７】
ただし、Ｙａｖｅ０が０もしくは１の場合に式８、式９は解を持たないが、これは画像全体が真っ黒、もしくは真っ白であるということであるので、例外処理すればよい。簡単には、第一のパラメータγ０を１として処理を継続するか、あるいは表示部１０３にエラーである旨を表示して処理全体を終了するように構成しても良い。
【００５８】
以上のように、ステップＳ２０３で第一のパラメータであるγ０を算出する。なお、本実施形態では説明の便利のためにＹａｖｅ０およびＹｔｇｔ０は０〜１の範囲であるとして説明しているが、これは輝度を正規化したである。したがって、画素値、あるいは輝度値が例えば８ｂｉｔ符号無し整数（０〜２５５）で表現されているような場合には、輝度値を正規化して処理を行うか、あるいは以下の式１０〜式１１をその値域にあうように変形して処理を行えば良い。
【００５９】
続くステップＳ２０４で第二のパラメータであるγ１を算出する。ステップＳ２０４での処理については図４を参照して説明を行うが、それに先んじてパラメータγ１について説明する。
【００６０】
式６において、γ０＝１、すなわち全体的に明るさを変化させないとすると、次の式１２が得られる。
Ｙ’＝Ｙ×［Ａｖｇ｛Ｆｎ（ｘ，ｙ）＊Ｙ（ｘ，ｙ）｝］−γ１    式１２
式１２において、Ａｖｇ｛Ｆｎ（ｘ，ｙ）＊Ｙ（ｘ，ｙ）｝は、原画像の低周波輝度値である。したがってγ１をパラメータとし、注目画素とその近傍の明るさに応じて、元の輝度値Ｙを修正していることがわかる。γ１＜０の場合、注目画素とその近傍の明るさが暗いほどより暗くなり、γ１＞０の場合、注目画素とその近傍の明るさが暗いほどより大きな比率で明るくなる。
【００６１】
したがって、γ１は画像中の明暗のバランスを変化させるパラメータである。
本実施形態が主眼としている人物の逆光画像におおける明暗のバランスを変化させる場合には、このパラメータは人物の顔の明るさを基に調整されることが望ましい。
【００６２】
ステップＳ２０３ではこの第二のパラメータγ１を算出する。ステップＳ２０３での処理についてはさらに図４を参照して説明を行う。
【００６３】
まず、ステップＳ４０１では第二の代表輝度として顔領域の代表輝度を算出する。本実施形態では代表輝度として領域の平均輝度を領域の代表輝度（第二の代表輝度）とする。
【００６４】
顔領域は、補正対象となる画像中の人物の顔を含む部分領域であるが、これは画像処理に先んじて設定されていれば良い。顔領域の設定は公知の顔検出処理を行い、検出した顔領域を用いれば良い。表示部１０３に処理対象となる画像を表示して、ユーザが入力部１０１を操作して顔領域を設定するのであっても良い。
顔領域の設定方法については本件の主眼ではなく、このステップＳ４０１の処理以前に設定されていれば良い。
【００６５】
ステップＳ４０１では顔領域に属する画素の輝度値を求め、平均して領域の平均輝度を算出する。また、この時の代表輝度は、式５による色調整処理において低周波輝度とともに用いるので、ステップＳ２０１で算出した輝度値と同じものを使用する必要がある。本実施形態ではステップＳ２０１においてＣＩＥ１９３１ＸＹＺのＹ値を輝度として用いているので、ステップＳ４０１での第二代表輝度算出においても顔領域中の各画素のＣＩＥ１９３１ＸＹＺのＹ値を算出して平均する。
【００６６】
なお、画像に対して複数の顔領域が設定されている場合でも、複数の領域全体で代表輝度を一つ決定する。最も簡単には、各領域に含まれる画素の輝度値を算出して合計し、各領域に含まれる画素の数の合計で割って平均を算出すればよい。
【００６７】
ステップＳ４０１で算出した顔領域の平均輝度（第二の代表輝度）をＹａｖｅ１として以下説明する。
【００６８】
続くステップＳ４０２では、ステップＳ４０１で算出した第二の代表輝度Ｙａｖｅ１を修正する。
【００６９】
このステップＳ４０２における修正は、式５による色修正において、顔領域の明るさが好適になるようにγ１を決定するためである。これは、すでに決定したγ０による画像全体の明るさ調整のみを行った場合の顔領域の明るさの過不足を調べ、その結果よりγ１を決定するためである。従ってここでは、γ０による画像全体の明るさ調整のみを行った後の顔領域の代表輝度Ｙａｖｅ１’を推測する。このＹａｖｅ１’は、式７においてＹ＝Ｙａｖｅ１として求められたＹ’がそうである。すなわち、次の式１３によって算出する。
Ｙａｖｅ１’＝Ｙａｖｅ１γ０      式１３
続くステップＳ４０３では、ステップＳ４０２で修正した第二の代表輝度値と、ステップＳ２０２で算出した第一のパラメータより第二のパラメータを算出する。
【００７０】
第二のパラメータを算出するにあたり、まず顔領域の目標輝度を決定する。
【００７１】
まず、理想的な顔領域の明るさをＹｉｄｅａｌ０〜Ｙｉｄｅａｌ１（Ｙｉｄｅａｌ０≦Ｙｉｄｅａｌ１）とする。この値は予め決定しておく。一般に理想的な顔の明るさは明るさの最大の６０％〜９０％程度と言われているので、例えば０．６〜０．９程度（画素値、あるいは輝度値が８ｂｉｔ符号無し整数の場合は、１５３（＝０．６×２５５）〜２３０（＝０．９×２５５））に設定するのが好ましい。
【００７２】
顔領域の目標輝度は以下の式１４で算出する。
【外７】
2005051407.tif 000008
【００７３】
ただし、αは明るさ調整の度合いを決定するパラメータで、０以上１以下の値である。このαは予め定めておく。本来、ＹｔｇｔはＹｉｄｅａｌ０〜Ｙｉｄｅａｌ１の値にすべきなのであるが、特に逆光などで顔領域が暗くて修正が大きくなりすぎると画像のノイズ等が目立つ等、他の要因により画質が劣化するので、αは好ましい方向（明るい方向、暗い方向）にどのくらいの割合で近づけるかを制御するパラメータである。αは実験では、１／２〜１／４程度で良好な結果を得た。
【００７４】
次に、この顔領域の目標輝度と、第二の代表輝度、さらに第一のパラメータを用いて第二のパラメータを算出する。これはまず、式５におけるＡｖｇ｛Ｆｎ（ｘ，ｙ）＊Ｙ（ｘ，ｙ）｝は、注目画素Ｙ（ｘ，ｙ）とその近傍の明るさなので、これをＹ（ｘ，ｙ）で近似し、さらに、Ｙ（ｘ，ｙ）にＹａｖｅ１’をＹ’（ｘ，ｙ）にＹｔｇｔ１を代入すると、結局次の式１５になる。
【外８】
2005051407.tif 000009
【００７５】
あるいは、この式１５を変形した次の式１６により算出する。
【外９】
2005051407.tif 000010
【００７６】
以上のように、ステップＳ２０４で第二のパラメータであるγ１を決定する。
【００７７】
図２に戻って説明を続ける。続くステップＳ２０５では、ステップＳ２０３、Ｓ２０４でそれぞれ決定した第一のパラメータγ０、第二のパラメータγ１を用いて色修正を行う。色修正の処理については先に説明したので、ここでは割愛する。
【００７８】
色修正が終了すると、本実施形態による画像処理方式の処理は終了する。好ましくは、色修正された修正画像は表示部１０３に表示、あるいは記録部１０２に所定の画像フォーマットにしたがって格納、またあるいは通信部１０７を介して図１不図示の他の画像処理装置（例えばプリンタなど）に送信される。
【００７９】
なお、本実施形態では、第一、第二の代表輝度として輝度の平均を用いたが、また、画素の領域中の位置に応じて重み付け（例えば領域中央部の重みづけを大きくし、逆に領域の周辺については重み付けを小さく、もしくは０にする）を行い算出した重み付け平均を用いるといった変形を行ってもよい。
【００８０】
また例えば代表輝度算出処理において、輝度ヒストグラムを算出し、中央値や最頻値を算出して代表輝度とするといった変形も可能である。さらには、輝度ヒストグラムを解析して代表輝度を算出するという方法も考えられる。例えば、顔領域を含む領域が指定された場合、ヒストグラムの山と平坦部を識別し、特定の山に含まれる画素のみを用いて平均値、中央値、最頻値などを求める、という方法も考えられる。
【００８１】
また本実施形態では、第一の領域として画像全体を用いたが、第二の領域より大きな領域であれば良いので、例えば、画像全体より画像の上下左右数パーセント程度ずつを除いたような領域（周辺部を除く画像の中央部）とするような変形は容易である。
【００８２】
また、本実施形態では第一の領域である画像全体は第二の領域を含んでいるが、あるいは画像全体より第二の領域を除いた領域を第一の領域とする変形は容易である。
【００８３】
また本実施形態では複数の顔領域が設定されている場合に、各領域に含まれる画素の輝度値を算出して合計し、各領域に含まれる画素の数の合計で割って平均を算出し第二の代表輝度としたが、例えば領域により重み付け処理を行うように変形することも可能である。重み付けの例としては、領域の面積（大きな領域、すなわち大きく写っている顔領域に属する画素ほど大きな重みを与える）、領域の位置（画像中の中央に近い領域に属する画素ほど大きな重みを与える）、各領域の平均輝度、もしくは代表輝度（適正に明るく写っているものほど大きな重みを与える）というような変形も考えられる。
【００８４】
また、本実施形態では第一、第二の代表輝度としてどちらも輝度の平均を用いているが、この２つの代表輝度の算出方式が同一である必要はない。したがって例えば第一の代表輝度として画像全体の画素の位置による重み付け平均値を用い、第二の代表輝度として顔領域の最頻値を用いる、というような変形も可能である。
【００８５】
また、本実施形態では第一、第二の代表輝度算出をそれぞれステップＳ２０３、ステップＳ２０４における処理の内部で行っているが、ステップＳ２０１において輝度抽出時と同時に代表輝度算出処理を実施するように変形してもよい。またあるいはステップＳ２０１では画像全体と顔領域の輝度のヒストグラムをそれぞれ算出しておき、このステップＳ２０３、ステップＳ２０４の処理の中でそれぞれ画像全体、顔領域の輝度ヒストグラムを参照して代表輝度を算出するように構成しても良い。
【００８６】
また、第二の代表輝度修正処理ステップにおいて、顔領域の輝度ヒストグラムの各ビンに対して式７の変換処理を施すようにしてヒストグラムを修正し、その後修正したヒストグラムを元に第二の代表輝度を算出するように構成しても良い。
【００８７】
また、本実施形態においては、顔領域の目標輝度の算出において、好ましい顔の明るさＹｉｄｅａｌ０〜Ｙｉｄｅａｌ１に対して近づくよう、Ｙｔｇｔ１がＹｉｄｅａｌ０より小さい値の場合には、Ｙｉｄｅａｌ０に近づくように、Ｙｉｄｅａｌ１より大きい値の場合には、Ｙｉｄｅａｌ１に近づくようにしたが、例えば顔領域がやや明るすぎると思われる場合においても暗くはしないように、次の式１７のように変形することも考えられる。この場合、Ｙｉｄｅａｌ１を定めておく必要はない。
【外１０】
2005051407.tif 000011
【００８８】
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ビット符号無し整数データ、もしくはそれを正規化した０〜１．０の実数値として説明したが、例えば各ｎ（ｎは正の正数）ビット符号無し整数等々の場合などにも容易に適用できることは自明である。
【００８９】
（実施形態２）
第二の実施形態では第一の実施形態と異なる部分についてのみ説明を行う。
【００９０】
第一の実施形態では、第二パラメータ算出処理において、第二代表輝度値を算出した後に、第二代表輝度値を修正して第二のパラメータ算出処理を行ったが、本実施形態では、仮パラメータ適用処理を行った後に第二代表輝度値を算出して第二のパラメータ算出処理を行う点が異なる。
【００９１】
図６が本実施形態における第二パラメータ算出処理の処理の流れを示す流れ図である。図６において、第一の実施形態のパラメータ算出処理（図４）と同一の処理を行う部分については図４と同番号を付与し、説明を省略する。図６では、ステップＳ４０１による第二代表輝度値算出前にステップＳ６０１の仮パラメータによる色修正処理があり、ステップＳ４０２による第二代表輝度修正処理が省略されている部分が図４と異なる。
【００９２】
ステップＳ６０１では、すでに決定している第一パラメータγ０を用い、また第二パラメータγ１を０に仮決めして一旦色修正を適用する。色修正処理は第一の実施形態と同様なので説明は省略する。また、第二パラメータを０に仮決めした場合の色修正の式は、次の式１８である。
Ｙ’（ｘ，ｙ）＝Ｙ（ｘ，ｙ）γ０      式１８
この仮パラメータによる色修正処理は、原画像全部に対して適用する必要はなく、顔領域のみ適用すれば良い。
【００９３】
また、最終的な色修正処理は第二パラメータを決定した後に行うので、仮パラメータによる色修正後の画素値を原画像に書き戻すことは行わない。従って、原画像とは別の記憶領域を用意し、修正した画素値、さらに算出した輝度値をそちらに保存する。あるいは輝度ヒストグラムとして記憶するのであっても良い。その場合はステップＳ４０１は画素値、あるいは輝度値を参照するのではなく、ステップＳ６０１で作成した輝度ヒストグラムを参照して第二代表輝度値を算出する。また、さらには代表輝度として平均輝度を用いる場合にはステップＳ６０１では領域内の画素の仮パラメータによる色修正処理後の輝度値の合計と、領域内の画素数を計数しておき、ステップＳ４０１では仮パラメータによる色修正処理後の輝度値の合計と、領域内の画素数から平均輝度値を算出するように構成できる。
【００９４】
本実施形態による処理方式では、仮パラメータを顔領域に対して適用するため、第一の実施形態に比べ処理時間や必要メモリが増加するが、より好適に第二パラメータを算出できるという利得がある。
【００９５】
（実施形態３）
第三の実施形態では第一、第二の実施形態と異なる部分についてのみ説明を行う。
【００９６】
第一、第二の実施形態では、第一パラメータ算出処理において、第一の領域の輝度分布に応じて第一パラメータを算出したが、本実施形態では画像データの書誌情報に応じて第一パラメータを算出する点が異なる。
【００９７】
画像に関する書誌情報としては、例えば公知のＥｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ）画像フォーマットでは、デジタルカメラで画像撮影時のカメラ情報をタグ形式で画像と同一ファイルに記録することができる。
【００９８】
Ｅｘｉｆのカメラ情報には、撮影時の明るさに関するカメラ情報として例えば、
絞り値（ＡｐｅｒｔｕｒｅＶａｌｕｅ）タグ
シャッタースピード（ＳｈｕｔｔｅｒＳｐｅｅｄＶａｌｕｅ）タグ
輝度値（ＢｒｉｇｈｔｎｅｓｓＶａｌｕｅ）タグ
がある。絞り値（以下Ａｖ）、シャッタースピード（以下、Ｔｖ）、輝度値（以下Ｂｖ）をＡＰＥＸ（Ａｄｄｉｔｉｖｅ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｏｆ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｏｓｕｒｅ）単位の値が記載されている。さらにこの他ＥｘｉｆＶｅｒｓｉｏｎ２．２では定義されていないが、フィルム感度（以下Ｓｖ）の情報があった場合、露光量（以下、Ｅｖ）は次の式１９により算出される。
Ｅｖ＝Ａｖ＋Ｔｖ＝Ｂｖ＋Ｓｖ      式１９
したがって、例えば絞り値とシャッタースピードタグ情報より露光量を算出し、それに応じてそれに応じて第一のパラメータを決定し、露光量が少ないものについては明るく、露光量が多いものについては暗くするようにする。この対応関係は第一の実施形態、図５で説明したように、予め露光量と第一のパラメータ値（γ値）との対応関係を規定しておき、算出した露光量に応じて決定すれば良い。また、フィルム感度を例えばＥｘｉｆのメーカノート（ＭａｋｅｒｅＮｏｔｅ）タグ、あるいはユーザコメント（ＵｓｅｒＣｏｍｍｅｎｔ）タグに記載してある場合も考えられるが、その場合は輝度値タグ情報とともに露光量を算出するのであっても良い。あるいは、デジタルカメラのモデル名よりフィルム感度が一意に決まる場合は、モデル名（Ｍｏｄｅｌ）タグを参照してフィルム感度を求め第一のパラメータを決定するように構成しても良い。あるいはさらにフィルム感度を特定の値、予め例えばＡＳＡ１００と仮定して輝度値タグ情報より露光量を決定して第一のパラメータを決定するように構成しても良い。
【００９９】
また、この他にも例えば撮影シーンタイプ（ＳｃｅｎｅＣａｐｔｕｒｅＴｙｐｅ）タグのように、撮影時のカメラのモードとほぼ対応する情報を用い、撮影シーンタイプ毎に第一のパラメータ値を定めておいてそれを適用するようにしても良い。
【０１００】
ところで、このＥｘｉｆフォーマットには、被写体領域（ＳｕｂｊｅｃｔＡｒｅａ）、被写体位置（ＳｕｂｊｅｃｔＬｏｃａｔｉｏｎ）といったタグが規定されているので、これを第二の領域として用いることも考えられる。被写体領域、もしくは被写体位置で記載されている情報が領域でなく画像中の点である場合には、予め定めておいた画像全体のとの比率や、あるいは予め定めておいた画素数を用い、その点を中心として領域を規定すればよい。
【０１０１】
図７は図２のステップＳ２０３における、本実施形態のパラメータ決定処理の流れを示す図である。ステップＳ７０１では画像の書誌情報を読み込み、ステップＳ７０２はすでに説明したように画像の書誌情報から第一のパラメータを決定する。
【０１０２】
また、Ｅｘｉｆにはこの他にも様々なタグが規定されているのが、それらのタグを用いるのであっても良い。また、複数のタグを用いてより複雑なパラメータ決定ロジックを構成するのであっても良い。
【０１０３】
また、画像の書誌情報としてＥｘｉｆを用いるのは一例であって、この他の書誌情報を用いるのであっても良い。
【０１０４】
また、Ｅｘｉｆの場合は画像データファイルと同一のファイルに書誌情報が格納されているが、書誌情報が画像データファイルと別のファイルにあるのであっても良い。その場合、何らかの方法で書誌情報と画像データが対応づけられていればよい。書誌情報と画像データの対応関係は、例えばそれぞれをデータ保存部１０２に格納する場合の識別子（ファイル名など）の一部を書誌情報ファイルと画像データファイルで共通にしておけば良いし、あるいは公知のデータベースを設けて、この対応関係を管理するのであっても良い。また、さらには、ユーザがその対応関係を指示するように変形しても良い。この場合、例えばユーザに画像と書誌情報ファイルの一覧を表示し、画像とともに書誌情報を指示するように構成すれば良い。
【０１０５】
以上説明したように、本実施形態による画像処理方式では、画像の書誌情報によって第一のパラメータを決定するので、第一、第二の実施形態に比べ第一のパラメータ決定処理を簡易化できる利得がある。
【０１０６】
（実施形態４）
本実施形態では、第一、第二、第三の実施形態と異なる部分のみ説明を行う。
【０１０７】
第一、第二、第三の実施形態では補正対象の画像データ、もしくは書誌情報データより自動的に第一のパラメータを決定したが、第一のパラメータをユーザの指定により決定するように構成する。
【０１０８】
この場合、ステップＳ２０３において表示部１０３にユーザに第一のパラメータを入力するようにメッセージを表示し、ユーザは入力部１０１を操作して第一のパラメータを指示し設定する。入力は具体的に数値を入力させるのでも良いし、あるいはＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を構成し、スライダー、リストボックス、ラジオボタンなどを使って指示させるのであっても良い。また、ユーザに第一のパラメータを入力させるのではなく、例えば「明るい」「暗い」の選択肢を提示して、その選択結果に応じて予め定めておいたパラメータを適用するのであっても良い。
【０１０９】
本実施形態による画像処理方式では、ユーザの入力により第一のパラメータを決定するので、例えば本画像処理方式による画像処理結果を表示部１０３に提示して対話的に画像処理を行う場合に好適に画像処理を行えるという利得がある。
【０１１０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、処理する画像データに応じて最適に明るさの分布を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１の画像処理装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施形態１の画像処理方式の処理の流れを表す流れ図。
【図３】ステップＳ２０３での処理を説明する流れ図。
【図４】ステップＳ２０４での処理を説明する流れ図。
【図５】画像全体の平均輝度と、色修正後の目標輝度の対応関係の例を示す図。
【図６】実施形態２における第二パラメータ算出処理の処理の流れを示す流れ図。
【図７】実施形態３における、ステップＳ２０３のパラメータ決定処理の流れを示す図。
【図１】
2005051407.tif 000013
【図２】
2005051407.tif 000014
【図３】
2005051407.tif 000015
【図４】
2005051407.tif 000016
【図５】
2005051407.tif 000017
【図６】
2005051407.tif 000018
【図７】
2005051407.tif 000019