(57)【要約】    【課題】    デジタルカラー写真画像に対して適切な色かぶり補正を自動的に行う。    【解決手段】    処理対象画像を複数のブロックに分割する分割手段と、前記処理対象画像を構成する画素の各々を所定の複数の色相グループの何れかに分類し、より多くの前記画素が属する色相グループを前記ブロックごとに抽出する色相抽出手段と、その色相抽出手段により同一の色相グループが抽出された前記ブロックの数に基づき色かぶりの発生を判定する色かぶり判定手段とを備えた構成とする。【選択図】    図１
2005078140.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像に対して色かぶり補正を実施するにあたり、処理対象画像を複数のブロックに分割する分割手段と、前記処理対象画像を構成する画素の各々を所定の複数の色相グループの何れかに分類し、より多くの前記画素が属する色相グループを前記ブロックごとに抽出する色相抽出手段と、その色相抽出手段により同一の色相グループが抽出された前記ブロックの数に基づき色かぶりの発生を判定する色かぶり判定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記色相抽出手段は、より多くの前記画素が属する上位２つの色相グループを前記各ブロックごとに抽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３】
処理対象画像に対して色かぶり補正を実施するにあたり、処理対象画像を複数のブロックに分割する分割手段と、前記処理対象画像を構成する画素から色かぶりの特定が容易な彩色を有する画素を選定する画素選定手段と、その選定された画素の各々を所定の複数の明度グループの何れかに分類し、それら各明度グループごとに、前記画素をより多く含む前記ブロックをそれぞれ抽出する明度分類手段と、その明度分類手段により抽出された各ブロックを構成する画素の各々を所定の複数の色相グループの何れかに分類する色相分類手段と、その色相分類手段により分類された各色相グループに属する前記画素の数に基づき色かぶりの発生を判定する色かぶり判定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記色かぶりの特定が容易な彩色を有する画素は、彩度が２０％以下または明度が５％以下若しくは９７％以上である低彩色の画素であることを特徴とする請求項請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記処理対象画像をＨＳＬ色空間に変換する変換手段を更に備えたことを特徴とする請求項１若しくは請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
処理対象画像に対して色かぶり補正を実施するにあたり、前記処理対象画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換する変換手段と、前記処理対象画像を構成する画素の各々を所定の複数の輝度グループの何れかに分類する輝度分類手段と、前記各輝度グループについて、予め準備された色かぶり補正係数の中から前記各画素の色差の統計データに基づき適切な補正係数をそれぞれ決定する補正係数決定手段と、その補正係数決定手段により決定された補正係数に基づき前記処理対象画像の色かぶりを補正する補正手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記各輝度グループの輝度の代表値として前記各画素の輝度の平均値をそれぞれ算出し、前記補正係数に基づき算出した補正量を前記輝度の代表値に対してそれぞれ割当て、前記輝度の代表値以外の輝度の値に対しては、前記輝度の代表値に割当てられた補正量を補間して算出した補正量を割当てることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記補正手段は、前記各画素の色差の関数である修正係数と前記補正量とを積算することにより前記補正量を修正し、前記修正係数は、前記色差の平均値に対して最大となり且つその平均値からの差が大きくなるにつれて線形に減少することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルカラー写真等の画像の色かぶり補正を自動的に行う画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、新聞報道などで利用するデジタルカラー写真画像においては、光源などの影響で本来白色のものが写真画像では黄色に写る等の色かぶり（カラーキャスト）が発生することがある。このような場合、オペレータは、対象のデジタルカラー写真画像をＰＣ上に表示して自ら写真画像の色かぶりの状態を判断し、手作業でその色かぶりを取り除く補正を行なう必要がある。或いは、そのような色かぶりの補正を自動的に行なう技術として、画像の色かぶりの発生を自動的に判定して色かぶり補正を行なう画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２００１−１６４７１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記のオペレータの手作業による色かぶり補正では、オペレータの作業負担が大きく相当な時間がかかる上に個々のオペレータの技能の差により均一な処理ができないという問題があった。
【０００４】
また、上記特許文献１に開示の画像処理装置による色かぶり補正では、画像全体を対象として色かぶりを判定するため判定の精度が十分ではなく、特に、概ね一色で構成される写真画像の場合には適切な判定が行えない可能性がある。更に、この色かぶり補正では、輝度や色差等が考慮されておらず、補正の精度は必ずしも十分とはいえない。
【０００５】
本発明は、このような従来技術の問題点を解消するべく案出されたものであり、デジタルカラー写真画像に対して適切な色かぶり補正を自動的に行うことのできる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明による画像処理装置は、請求項１に示すとおり、処理対象画像に対して色かぶり補正を実施するにあたり、処理対象画像を複数のブロックに分割する分割手段と、処理対象画像を構成する画素の各々を所定の複数の色相グループの何れかに分類し、より多くの画素が属する色相グループをブロックごとに抽出する色相抽出手段と、その色相抽出手段により同一の色相グループが抽出されたブロックの数に基づき色かぶりの発生を判定する色かぶり判定手段とを備えた構成とする。
【０００７】
これによると、処理対象画像における色かぶりの発生を自動的に判定することができる。また、色かぶりの発生を所定のブロックに分けて判定することで、処理対象画像全体にわたる色かぶりをより適切に判定することが可能となる。ここで、色相グループの種類には、無彩色（彩度が５％以下または明度が５％以下若しくは９７％以上の概ね無彩色とみなされる場合を含む）を含めることができる。
【０００８】
また、請求項２に示すとおり、上記色相抽出手段は、より多くの画素が属する上位２つの色相グループを各ブロックごとに抽出する構成とすることができる。これにより、色かぶりを生じさせる特定の色相を確実に抽出して、色かぶりの発生をより適切に判定することが可能となる。
【０００９】
また、本発明による画像処理装置は、請求項３に示すとおり、処理対象画像に対して色かぶり補正を実施するにあたり、処理対象画像を複数のブロックに分割する分割手段と、処理対象画像を構成する画素から色かぶりの特定が容易な彩色を有する画素を選定する画素選定手段と、その選定された画素の各々を所定の複数の明度グループの何れかに分類し、それら各明度グループごとに、画素をより多く含むブロックをそれぞれ抽出する明度分類手段と、その明度分類手段により抽出された各ブロックを構成する画素の各々を所定の複数の色相グループの何れかに分類する色相分類手段と、その色相分類手段により分類された各色相グループに属する画素の数に基づき色かぶりの発生を判定する色かぶり判定手段とを備えた構成とする。
【００１０】
これによると、処理対象画像における色かぶりの発生を自動的に判定することができる。特に、例えば、夕焼け、海、及び空などの概ね一色で構成されるような写真画像の場合でも色かぶりの発生を適切に判定することができる。
【００１１】
また、請求項４に示すとおり、上記色かぶりの特定が容易な彩色を有する画素は、彩度が２０％以下または明度が５％以下若しくは９７％以上である低彩色の画素である構成とすることができる。
【００１２】
これにより、処理対象画像の彩度の低い領域を色かぶり発生の判定の対象とすることで、色かぶりによって無彩色から有彩色になった領域を特定することができ、色かぶりの発生をより適切に判定することが可能となる。
【００１３】
また、請求項５に示すとおり、上記処理対象画像をＨＳＬ色空間に変換する変換手段を更に備えた構成とすることができる。これにより、色相抽出手段が画素の各々を所定の複数の色相グループの何れかに分類するに際して色相の特定が容易となる。
【００１４】
また、本発明による画像処理装置は、請求項６に示すとおり、処理対象画像に対して色かぶり補正を実施するにあたり、処理対象画像をＹＣｂＣｒ色空間に変換する変換手段と、処理対象画像を構成する画素の各々を所定の複数の輝度グループの何れかに分類する輝度分類手段と、各輝度グループについて、予め準備された色かぶり補正係数の中から各画素の色差の統計データに基づき適切な補正係数をそれぞれ決定する補正係数決定手段と、その補正係数決定手段により決定された補正係数に基づき処理対象画像の色かぶりを補正する補正手段を備えた構成とする。
【００１５】
これによると、処理対象画像における色かぶりを適切に補正することができる。この場合、色差の統計データとして、色差の平均値及び分散値を用いることができる。
【００１６】
また、請求項７に示すとおり、上記補正手段は、各輝度グループの輝度の代表値として各画素の輝度の平均値をそれぞれ算出し、補正係数に基づき算出した補正量を輝度の代表値に対してそれぞれ割当て、輝度の代表値以外の輝度の値に対しては、輝度の代表値に割当てられた補正量を補間して算出した補正量を割当てる構成とすることができる。これにより、輝度の値に応じた適当な補正量を用いて処理対象画像の色かぶりを適切に補正することができる。
【００１７】
また、請求項８に示すとおり、上記補正手段は、各画素の色差の関数である修正係数と補正量とを積算することにより補正量を修正し、修正係数は、色差の平均値に対して最大となり且つその平均値からの差が大きくなるにつれて線形に減少する構成とすることができる。これにより、より彩度の低い画素の補正を重点的に行なうことができ、より彩度の高い画素が過度に補正されて色が濁る等の問題を回避できる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、デジタルカラー写真画像に対して適切な色かぶり補正を自動的に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に添付の図面を参照して本発明の構成を詳細に説明する。
【００２０】
図１は、本発明による画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。この画像処理装置１は、デジタルカラー写真画像を処理可能であり、周辺機器を統括制御するとともに、種々の画像処理を行なう中央処理装置（ＣＰＵ）２と、画像ファイル及びその画像処理に関するデータ等を記憶するハードディスク（ＨＤ）３と、各種の処理プログラム等を記憶した読取り専用メモリ（ＲＯＭ）４と、種々のデータ等を一時的に記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）５と、画像等を表示するためのディスプレイ６と、オペレータが文字入力により指示操作を行なうためのキーボード７とから主として構成される。ここで、中央処理装置２は、メモリ４及びハードディスク等に記憶された種々の画像処理プログラムによる情報処理を実現することによって、処理対象画像の色かぶりの発生の判定し、更に、色かぶりが発生した処理対象画像を補正するための機能を有し、後述する処理対象画像の色かぶり補正に関する一連の処理を制御する。
【００２１】
次に、上記構成の画像処理装置において、処理対象画像に色かぶりが発生しているか否かを判定する方法について説明する。
【００２２】
図２は、図１の画像処理装置において第１の色かぶりの判定を行うための中央処理装置の機能概念図を示す。図に示すように、中央処理装置は、予めハードディスク３に保存された処理対象画像（ＲＧＢ画像）を複数のブロックに分割する分割部（分割手段）１０１と、処理対象画像をＨＳＬ色空間に変換する変換部（変換手段）１０２と、処理対象画像を構成する画素の各々を後述する所定の複数の色相グループの何れかに分類し、より多くの画素が属する色相グループをブロックごとに抽出する色相抽出部（色相抽出手段）１０３と、その色相抽出部１０３により同一の色相グループが抽出されたブロックの数に基づき色かぶりの発生を判定する色かぶり判定部（色かぶり判定手段）１０４とを有する。
【００２３】
図３は、処理対象画像を複数のブロックに分割した分割領域を示す。ここでは、処理対象画像を９個の領域（ブロック＃１〜＃９）に分割した場合について示すが、処理対象画像に応じて分割する領域の数を変更することが可能である。各ブロック＃１〜＃９は、画像の最小要素である複数の画素によりそれぞれ構成される。
【００２４】
図４は、処理対象画像を構成する画素を分類するためのグループ分割された色相を示す。色相グループは、後述するＨＳＬ色空間の色相を利用して、図４に示すような１２個に分割された色相に無彩色を加えた１３個の色領域で構成され、各画素の色を容易に特定可能とするものである。無彩色には、彩度が５％以下または明度が５％以下若しくは９７％以上となる概ね無彩色とみなされる場合も含まれる。
【００２５】
図５は、図１の画像処理装置による第１の色かぶり判定フローを示す。まず、処理対象画像（ＲＧＢ画像）が、Ｎ個の領域に分割される（ＳＴ１１）。次に、色相グループの種類を示す変数ｉを０とし（ＳＴ１２）、ｉが色相グループの総数Ｎ未満であるか否かが判定される（ＳＴ１３）。
【００２６】
ＳＴ１３において、ｉがＮ未満であると判定された場合は、ｉ番目の領域をＲＧＢ色空間からＨＳＬ色空間に変換し（ＳＴ１４）、ｉ番目の領域に属する各画素を何れかの色相グループに分類する（ＳＴ１５）。この色相グループへの分類では、まず、各画素について、彩度が５％以下（条件１）または明度が５％以下若しくは９７％以上（条件２）に該当するか否かが判定され、この条件１または条件２の何れかに少なくとも該当する場合は、無彩色に分類される。そこで、無彩色に該当しない残りの画素が、１２個の色相グループ（図４参照）の何れかに分類される。
【００２７】
次に、上記のような色相グループの分類に基づき各色相グループ別のヒストグラム（図６参照）が作成される（ＳＴ１６）。図６では、ブロック＃１〜＃３について作成されたヒストグラムのみ示しているが、他のブロックについても同様である。次に、それらのヒストグラムからより多くの画素が属する上位２つの色相グループを各ブロックごとにそれぞれ抽出する（ＳＴ１７）。図６に示した例では、ブロック＃１では色相グループ＃１及び＃３が抽出され、ブロック＃２では色相グループ＃２及び＃３が抽出され、ブロック＃３では色相グループ＃２及び＃３が抽出されることになり、他のブロックについても同様に上位２つの色相グループが抽出される。
【００２８】
次に、各ブロックにおいて、最も多くの画素が属する最頻度の色相グループ（Ｓ）として抽出されると、その抽出頻度を示すＨ１（Ｓ）に加算され（ＳＴ１８）、同様に、２番目に多くの画素が属する２番目の頻度数の色相グループ（Ｔ）として抽出されると、その抽出頻度を示すＨ２（Ｔ）に加算される（ＳＴ１９）。そこで、ｉがインクリメントされて（ＳＴ２０）、再びＳＴ１３に戻り、ｉがＮ以上となるまで同様のステップＳＴ１４〜ＳＴ２０が繰り返し実行される。
【００２９】
ＳＴ１３において、ｉがＮ以上であると判定された場合は、全ての色相グループについての処理が終了したと判断し、色相グループの種類（図４参照）を示す変数ｊを０とし（ＳＴ２１）、ｊが１２（無彩色を除く色相グループの総数）未満であるか否かが判定される（ＳＴ１３）。そこで、ｊが１２未満と判定された場合は、上述の２つの抽出頻度Ｈ１（Ｓ）及びＨ２（Ｔ）の和が予め設定された所定の閾値Ｘ未満であるか否かが判定される（ＳＴ２３）。
【００３０】
そこで、抽出頻度Ｈ１（Ｓ）及びＨ２（Ｔ）の和が所定の閾値Ｘ以上となった場合は、該当する色相について色かぶりが発生したと判断して色かぶり判定は終了する。一方、抽出頻度Ｈ１（Ｓ）及びＨ２（Ｔ）の和が所定の閾値Ｘ未満である場合は、ｊがインクリメントされて（ＳＴ２４）、再びＳＴ２２に戻り、ｊが１２以上となるまで同様のステップＳＴ２２〜ＳＴ２４が繰り返し実行される。
【００３１】
ＳＴ２２において、最終的にｊが１２以上と判定された場合は、全ての色相の種類について色かぶりが発生しなかったと判断して色かぶり判定は終了する。
【００３２】
尚、ＳＴ２３において、抽出頻度Ｈ１（Ｓ）及びＨ２（Ｔ）の和を閾値Ｘと比較したが、場合によっては、それぞれ適切な重み付けを行なった抽出頻度Ｈ１（Ｓ）及びＨ２（Ｔ）の和を適当な閾値と比較することで、色かぶりの発生の判定を行なうことも可能である。
【００３３】
図７は、図１の画像処理装置において第２の色かぶりの判定を行うための中央処理装置の機能概念図を示す。図に示すように、中央処理装置は、予めハードディスク３に保存された処理対象画像（ＲＧＢ画像）を複数のブロックに分割する分割部（分割手段）２０１と、処理対象画像をＨＳＬ色空間に変換する変換部（変換手段）２０２と、処理対象画像を構成する画素から色かぶりの特定が容易な彩色を有する画素を選定する画素選定部（画素選定手段）２０３と、その選定された画素の各々を後述する所定の複数の明度グループの何れかに分類し、それら各明度グループごとに、画素をより多く含むブロックをそれぞれ抽出する明度分類部（明度分類手段）２０４と、その明度分類手段により抽出された各ブロックを構成する画素の各々を所定の複数の色相グループの何れかに分類する色相分類部（色相分類手段）２０５と、その色相分類手段２０５により分類された各色相グループに属する画素の数に基づき色かぶりの発生を判定する色かぶり判定部（色かぶり判定手段）２０６とを有する。
【００３４】
図８は、図１の画像処理装置による第２の色かぶり判定フローを示す。この第２の色かぶり判定は、特に低彩色領域（彩度が２０％以下または明度が５％以下若しくは９７％以上）を対象として色かぶりの発生を判定する点において上述の第１の色かぶり判定と異なる。また、第１の色かぶり判定と共通事項については詳細な説明は省略する。
【００３５】
まず、処理対象画像（ＲＧＢ画像）が、Ｎ個の領域に分割される（ＳＴ３１）。次に、色相グループの種類を示す変数ｉを０とし（ＳＴ３２）、ｉが色相グループの総数Ｎ未満であるか否かが判定される（ＳＴ３３）。そこで、ｉがＮ未満である場合は、ｉ番目の領域をＲＧＢ色空間からＨＳＬ色空間に変換し（ＳＴ３４）、ｉ番目の領域において所定の低彩色領域に属する画素（低彩色の画素）を選出する（ＳＴ３５）。
【００３６】
次に、選出された画素を３つの明度グループ（図９参照）に分類する。まず、各画素について明度が７５％以上であるか否かが判定され（ＳＴ３６）、明度が７５％以上である場合には、ハイライト部に分類され、ハイライト部の画素の抽出頻度を示すＬ（０）に加算される（ＳＴ３７）。一方、明度が７５％未満である場合には、更に、明度が２５％以下であるか否かが判定され（ＳＴ３８）、明度が２５％以下である場合には、シャドウ部に分類され、シャドウ部の画素の抽出頻度を示すＬ（２）に加算される（ＳＴ３９）。一方、明度が２５％〜７５％の範囲内である場合には、中間部に分類され、中間部の画素の抽出頻度を示すＬ（１）に加算される（ＳＴ４０）。そこで、ｉがインクリメントされて（ＳＴ４１）、再びＳＴ３３に戻り、ｉがＮ以上となるまで同様のステップＳＴ３４〜ＳＴ４１が繰り返し実行される。
【００３７】
ＳＴ３３において、ｉがＮ以上であると判定された場合は、全ての色相グループについての処理が終了したと判断し、明度グループの種類を示す変数ｋを０とし（ＳＴ５１）、ｋが明度グループの総数３未満であるか否かが判定される（ＳＴ５２）。そこで、ｋが３未満である場合は、明度グループ（ｋ）において抽出頻度Ｌ（ｋ）が最大値をとる分割領域（Ｋ）を抽出する（ＳＴ５３）。ここで、図１０（ａ）〜（ｃ）は、それぞれハイライト部、中間部、及びシャドウ部について、各分割領域（図３のブロック＃１〜＃９に対応）の抽出頻度の一例を示すが、この場合、図１０（ａ）のハイライト部では、ブロック＃１（抽出頻度３２０）が抽出され、図１０（ｂ）の中間部では、ブロック＃５（抽出頻度３２０）が抽出され、また、図１０（ｃ）のシャドウ部では、ブロック＃９（抽出頻度３７０）が抽出されることになる。
【００３８】
次に、抽出した分割領域（Ｋ）に属する画素は、図５のＳＴ１５の場合と同様に何れかの色相グループに分類され（ＳＴ５４）、各色相グループ別のヒストグラム（図１１参照）が作成される（ＳＴ５５）。そこで、ｋがインクリメントされて（ＳＴ５６）、再びＳＴ５２に戻り、ｋが３以上となるまで同様のステップＳＴ５３〜ＳＴ５６が繰り返し実行される。
【００３９】
ＳＴ５２において、ｋが３以上であると判定された場合は、作成された色相別のヒストグラムから各明度グループごとに最も頻度の高い色相グループが抽出される（ＳＴ５７）。ここで、図１１に示した例では、各色相グループの頻度は正規化されて示されており、ハイライト部では、赤マゼンタＭＲ（頻度０．８２）が抽出され、中間部では、オレンジＲＹ（頻度０．６５）が抽出され、また、シャドウ部では、シアンブルーＣＢ（頻度約０．９）が抽出されることになる。
【００４０】
次に、それら抽出された頻度が予め設定された所定の閾値Ｘを超えるか否かが判定され（ＳＴ５８）、そこで閾値Ｘを超えている場合には、色かぶりの発生と判断され、閾値Ｘ以下の場合には、色かぶりの発生なしと判断されて色かぶり判定は終了する。
【００４１】
次に、上記構成の画像処理装置において、処理対象画像を画像の特徴別に分類する方法について説明する。本実施例では、色かぶり補正に用いる色かぶりの補正係数は、複数のサンプル画像ごとに予め準備されており、処理対象画像の色かぶり補正の際には、処理対象画像と画像の特徴が類似するサンプル画像が選択され、その選択されたサンプル画像についての補正係数Ｋ(i)が用いられる。
【００４２】
図１２は、図１の画像処理装置において色かぶり補正を実行するための中央処理装置の機能概念図を示す。図に示すように、中央処理装置は、予めハードディスク３に保存された処理対象画像（ＲＧＢ画像）をＹＣｂＣｒ色空間に変換する変換部（変換手段）３０１と、処理対象画像を構成する画素の各々を所定の複数の輝度グループの何れかに分類する輝度分類部（輝度分類手段）３０２と、各輝度グループについて、予め準備された色かぶり補正係数の中から各画素の色差の統計データに基づき適切な補正係数をそれぞれ決定する補正係数決定部（補正係数決定手段）３０３と、その補正係数決定部により決定された補正係数に基づき処理対象画像の色かぶりを補正する補正部（補正手段）３０４とを有する。
【００４３】
図１３は、画像を特徴別に分類するための分類パラメータの算出のフロー図である。まず、画像の分類パラメータ（色差の統計データ）を算出するにあたり、画像（ＲＧＢ画像）が、ＹｃＣｂＣｒ色空間に変換される（ＳＴ６１）。そこで、画像を構成する各画素が、ハイライト部（ＨＤ）、中間（明）部（ＭＤｈ）、中間（暗）部（ＭＤｓ）、及びシャドウ部（ＳＤ）からなる４つの輝度グループ（図１４参照）の何れかに分類される（ＳＴ６２）。
【００４４】
次に、輝度グループの種類を示す変数ｉを０とし（ＳＴ６３）、ｉが輝度グループの総数４未満であるか否かが判定される（ＳＴ６４）。そこで、ｉが４未満の場合は、輝度グループ(i)について色差（Ｃｒ、Ｃｂ）の平均値（μb(i)、μr(i)）を次式よりそれぞれ算出し（但し、ｉは輝度グループのインデックス、Ｃｂ（i,n）、Ｃｒ(i,n）は輝度グループｉに属する画素のＣｂ、Ｃｒの値、Ｎ(i)は輝度グループｉに属する画素の総数）、
【００４５】
【数１】
2005078140.tif 000003
これよりＣｂ及びＣｒの平均距離μ(i)を次式のように算出する（ＳＴ６５）。
【００４６】
【数２】
2005078140.tif 000004
また、各輝度グループについて、Ｃｒ、Ｃｂの分散値（σb2(i)、σr2(i)）を次式よりそれぞれ算出し、
【００４７】
【数３】
2005078140.tif 000005
これよりＣｂ及びＣｒの偏差距離σ(i)を次式のように算出する（ＳＴ６６）。
【００４８】
【数４】
2005078140.tif 000006
更に、上記Ｃｒ及びＣｂの平均距離μ(i)及び偏差距離σから距離比Ｄ(i)を次式のように算出する（ＳＴ６７）。
【００４９】
Ｄ(i)＝μ(i)／σ(i)
そこで、ｉがインクリメントされて（ＳＴ６８）、再びＳＴ６４に戻り、ｉが４以上となるまで同様のステップＳＴ６５〜ＳＴ６８が繰り返し実行される。ＳＴ６４において、ｉが４以上であると判定された場合は、全ての輝度グループについての処理が終了したと判断して分類パラメータの算出が終了する。
【００５０】
図１５は、図１３に示した分類パラメータの算出フローによる算出結果の一例を示すグラフである。図１５（ａ）、（ｂ）は、２つの異なるサンプル画像について算出された分類パラメータをそれぞれ示す。サンプル画像の分類パラメータが算出されると、各輝度グループごとの距離比Ｄ(i)の値がグラフ化されて特徴別に分類される。このように、特徴を異にする同様のサンプル画像が、処理対象画像の色かぶり補正を実施する前に多数蓄積される。
【００５１】
処理対象画像と画像の特徴が類似するサンプル画像を選択する場合には、処理対象画像について算出された分類パラメータを、このようなサンプル画像の分類パラメータと比較し、よりグラフの形状が類似するサンプル画像を選択する。具体的には、図１５（ａ）、（ｂ）に示すようなグラフの３本の直線部分の傾き（＋または−）に注目し、処理対象画像とその傾きの組合わせが同じサンプル画像を抽出し、更に、抽出された各サンプル画像について、その４点のプロットと処理対象画像のプロットとの距離が所定の閾値の範囲内にあるものを類似サンプル画像として選択する。
【００５２】
次に、上記構成の画像処理装置において、処理対象画像の色かぶり補正を実施する場合に用いる補正量の算出方法について説明する。
【００５３】
各輝度グループごとの補正量（εb(i)、εr(i)）は、補正係数Ｋ(i)及びＣｒ、Ｃｂの平均値（μb(i)、μr(i)）から次式のように求められる。
εb(i)＝Ｋ(i)×μb(i)
εr(i)＝Ｋ(i)×μr(i)
但し、ｉは輝度グループのインデックス
図１６は、各輝度グループごとの補正量の一例を示す。ここでは、補正量εb(i)について示すが、補正量εr(i)の場合も同様である。図のように、各輝度グループごとに算出した補正量εb(i)をそのまま適用した場合には、同一の輝度グループ内では一定の補正量が適用されることになり、各輝度グループ間の境界では補正値に段差が生じることになる。そこで、この補正値の段差を解消するために、後述するような適当な補間法を用いて補正量を補間する。
【００５４】
図１７は、処理対象画像の各画素についての輝度ヒストグラムの一例を示す。このような分布を示す各輝度グループについて補正の中心位置（輝度の代表値）を決定するために、各輝度グループの輝度の平均値μY(i)を次式のように求める。
【００５５】
【数５】
2005078140.tif 000007
そこで、求めた各輝度グループの輝度の平均値μY(i)に対して、各輝度グループごとの補正量（εb(i)、εr(i)）をそれぞれ割当て、その他の輝度の値に対しては、平均値μY(i)に割当てられた補正量をスプライン関数により補間して算出した補正量を割当てる。
【００５６】
図１８は、スプライン関数により補間して算出した各輝度グループごとのＣbの補正量の一例を示す。図中の矢印は、各輝度グループの補正の中心位置を示す。また、補間において輝度の最大値と最小値における補正量は０とする。
【００５７】
このような補間により算出された補正量を用いて色かぶりの補正が可能であるが、彩度の比較的高い画素にそのまま適用すると色の濁りが生じる場合がある。そこで、より彩度の低い画素の補正を重点的に行なうために補正量を修正することができる。ここでは、Ｃbの平均値μb(i)で最大となり且つその平均値からの差が大きくなるにつれて線形に減少する次式のように表される修正係数を導入する。
ａ(i)＝(Ｃb(i)+128/(μb(i)+128)        ；Ｃb(i)≦μb(i) 
ａ(i)＝1-(Ｃb(i)-μb(i))/(μb(i)+127)  ；Ｃb(i)＞μb(i)
これより、Ｃbについての修正後の補正量はεb(i)×ａ(i)となり、最終的に補正後のＣbの値Ｃb'(i)は、次式のように求められる。
Ｃb'(i)＝Ｃb(i)- εb(i)×a(i)
尚、Ｃbの補正量の修正も同様に行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本発明に係る画像処理装置は、デジタルカラー写真画像に対してより適切な色かぶり補正を自動的に行う機能を有し、デジタルカラー写真等の画像の色かぶり補正を自動的に行う装置として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明による画像処理装置の概略構成を示すブロック図
【図２】図１の画像処理装置により第１の色かぶり判定を行うための中央処理装置の機能概念図
【図３】処理対象画像を複数のブロックに分割した分割領域を示す図
【図４】処理対象画像の画素を分類するためのグループ分割された色相を示す図
【図５】図１の画像処理装置による第１の色かぶり判定のフロー図
【図６】各ブロックごとの色相ヒストグラムを示す図
【図７】図１の画像処理装置により第２の色かぶり判定を行うための中央処理装置の機能概念図
【図８】図１の画像処理装置による第２の色かぶり判定のフロー図
【図９】処理対象画像の画素を分類するための明度グループを示す図
【図１０】明度グループごとの各ブロックにおける画素の抽出頻度を示す図
【図１１】各明度グループごとの色相ヒストグラムを示す図
【図１２】図１の画像処理装置により色かぶり補正を行うための中央処理装置の機能概念図
【図１３】処理対象画像の分類パラメータの算出のフロー図
【図１４】処理対象画像の画素を分類するための輝度グループを示す図
【図１５】分類パラメータの算出結果の一例を示すグラフ
【図１６】各輝度グループごとの補正量の一例を示すグラフ
【図１７】処理対象画像の各画素についての輝度ヒストグラムの一例を示すグラフ
【図１８】補間して算出した各輝度グループごとのＣbの補正量の一例を示すグラフ
【符号の説明】
【００６０】
１  画像処理装置
２  中央処理装置
３  ハードディスク
４  ＲＯＭ
５  ＲＡＭ
６  ディスプレイ
７  キーボード
【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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【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１１】
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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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