(57)【要約】      （修正有）【課題】画像中にコントラストが低い領域と高い領域とが混在している場合にも自然なコントラスト改善を行うことができる画像処理装置を提供する。【解決手段】入力画像に対して階調変換処理を行う画像処理装置１０１は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割部１１と、入力画像の各画素について、領域分割部にて分割された各領域を参照範囲として、参照範囲のコントラストを示す特徴量を抽出する特徴量抽出部２１と、特徴量によって示されるコントラストが所定の閾値より低い画素について、特徴量によって示されるコントラストが所定の閾値より高い画素よりも、参照範囲を大きくして特徴量を再抽出することで、特徴量抽出部１１にて抽出した特徴量を更新する特徴量更新部３１と、入力画像の各画素に対して、特徴量抽出部２１にて抽出された特徴量もしくは特徴量更新部３１にて更新された特徴量を用いて階調変換処理を行う階調変換処理部４１とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対して階調変換処理を行う画像処理装置であって、
前記入力画像の各画素について、各画素を含む所定の大きさの参照範囲のコントラストを示す特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量によって示されるコントラストが所定の閾値より低い画素について、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値より高い画素よりも、前記参照範囲を大きくして前記特徴量を再抽出することで、前記特徴量抽出部にて抽出した前記特徴量を更新する特徴量更新部と、
前記入力画像の各画素に対して、前記特徴量抽出部にて抽出された前記特徴量もしくは、前記特徴量更新部にて更新された前記特徴量を用いて階調変換処理を行う階調変換処理部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割部をさらに備え、
前記特徴量抽出部は、前記領域分割部にて分割された各領域を前記参照範囲として、各領域内の画素の前記特徴量を抽出する
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】
前記階調変換処理部は、前記入力画像中の注目画素の周囲の、前記領域分割部によって分割された複数の領域内の画素の前記特徴量を用いて、当該注目画素の位置に応じた補間処理によって前記注目画素の補間特徴量を算出し、前記補間特徴量を用いて、前記注目画素の階調変換処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記入力画像の各画素について、各画素を中心とする所定の大きさの領域を設定する領域設定部をさらに備え、
前記特徴量抽出部は、前記領域設定部にて設定された領域を前記参照範囲として、各画素の前記特徴量を抽出する
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５】
前記特徴量更新部は、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値より低い場合に、前記特徴量抽出部にて抽出された特徴量によって示されるコントラストの高さに応じた大きさに前記参照範囲を拡大することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴量更新部は、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値よりも大きくなるまで、前記参照範囲を段階的に拡大することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力画像に対して階調変換処理を行う画像処理方法であって、
前記入力画像の各画素について、各画素を含む所定の大きさの参照範囲のコントラストを示す特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量によって示されるコントラストが所定の閾値より低い画素について、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値より高い画素よりも、前記参照範囲を大きくして前記特徴量を再抽出することで、前記特徴量を更新する特徴量更新ステップと、
前記入力画像の各画素に対して、更新された前記特徴量を用いて階調変換処理を行う階調変換処理ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップをさらに含み、
前記特徴量抽出ステップは、前記領域分割ステップにて分割された各領域を前記参照範囲として、各領域内の画素の前記特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記入力画像の各画素について、各画素を中心とする所定の大きさの領域を設定する領域設定ステップをさらに含み、
前記特徴量抽出ステップは、前記領域設定ステップにて設定された領域を前記参照範囲として、各画素の前記特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
入力画像に対して階調変換処理を行う画像処理装置であって、
前記入力画像の各画素について、各画素を含む所定の大きさの参照範囲のコントラストを示す特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量によって示されるコントラストが所定の閾値より低い画素について、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値より高い画素よりも、前記参照範囲を大きくして前記特徴量を再抽出することで、前記特徴量抽出部にて抽出した前記特徴量を更新する特徴量更新部と、
前記入力画像の各画素に対して、前記特徴量抽出部にて抽出された前記特徴量もしくは、前記特徴量更新部にて更新された前記特徴量を用いて階調変換処理を行う階調変換処理部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置として機能させるための画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記コンピュータを、さらに前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割部として機能させ、
前記特徴量抽出部は、前記領域分割部にて分割された各領域を前記参照範囲として、各領域内の画素の前記特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記コンピュータを、さらに前記入力画像の各画素について、各画素を中心とする所定の大きさの領域を設定する領域設定部として機能させ、
前記特徴量抽出部は、前記領域設定部にて設定された領域を前記参照範囲として、各画素の前記特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像を処理する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関し、より詳しくは、入力画像に対して階調変換処理を行ってコントラストを改善する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像をより鮮明に見えるようにするための画像処理として、画像の濃度レベルを変更する階調変換処理が知られている。例えば、霧が発生した状況で撮影されて、全体的に白っぽくなっている画像や、撮影時の露光量が少なく、全体的に黒っぽくなっている画像に対しては、階調変換処理を行うことにより、画像のコントラストを高くし、視認性の向上を図ることが望ましい。
【０００３】
画像のコントラストとして例えば入力画像全体の最大値と最小値との差を用い、コントラストが低い場合、すなわち最大値と最小値との差が小さい場合は、この最大値と最小値の出力値の範囲を最大範囲に広げるようコントラストを大きく上げ、コントラストが高い場合、すなわち最大値と最小値との差が大きい場合は、この最大値と最小値の出力値の範囲を最大範囲に広げるようコントラストを少し上げることで、視認性を向上させることが一般的に行われている。
【０００４】
階調変換処理として、例えば、特許文献１では、入力画像全体に対して、同一の階調変換特性を用いて階調変換処理を行う方法が提案されている。このように入力画像全体に対して、均一の階調変換処理を行うと、入力画像内において明るい部分はより明るくなり、暗い部分はより暗くなり、明るい部分の階調と暗い部分の階調が反転することなく、自然で、かつ画像全体のコントラストが向上した出力結果を得ることができる。
【０００５】
また、階調変換処理の他の例として、特許文献２では、入力画像を複数の領域に分割し、分割された領域ごとのコントラストを用いて階調変換処理を行う方法が提案されている。このように分割された領域ごとに階調変換処理を行うと、明るい領域や暗い領域など、局所的な領域ごとのコントラストを考慮して処理されるため、入力画像の全ての領域において、局所的にコントラストが向上して、コントラスト改善効果の高い出力結果を得ることができる。
【０００６】
階調変換処理のさらに別の例として、特許文献３では、特徴情報の類似性に基づいて領域分割を行い、分割された領域ごとのコントラストを用いて処理を行う方法が提案されている。このように特徴の類似性に基づいて、分割された領域ごとに階調変換処理を行うと、それぞれのコントラストに応じた処理が可能なため、入力画像の全ての領域において、補正効果の高い出力結果を得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１２０５８９号公報
【特許文献２】特開２００８−０９２０５２号公報
【特許文献３】特開２００４−２８２６６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１では、入力画像全体に対して同一の階調変換処理を行うため、自然な出力結果は得られるが、入力画像の中で、コントラスト改善効果が無い又は弱い領域が存在したり、入力画像全体のコントラストが高い場合は、コントラスト改善効果が弱かったりする場合がある。
【０００９】
また、上記特許文献２では、分割された領域ごとの階調変換処理を行うため、局所的なコントラストの効果はあるが、明るい領域の階調と暗い領域の階調とが反転したり、領域内でコントラストが低い場合、局所的にコントラスト改善効果が強くなりすぎたりして、不自然に見える場合がある。
【００１０】
また、上記特許文献３では、特徴の類似性により分割された領域ごとに階調変換処理を行うため、各領域ではコントラスト改善効果はあるが、コントラストが低い場合、局所的に階調変換効果（コントラスト改善効果）が強くなりすぎる場合があり、また特徴の異なる領域との境界付近において、不自然に見える場合もある。更に階調変換効果が強くかかり過ぎないように、同一の領域とする特徴の類似範囲を広げると、他の領域で、局所的に階調変換効果が無くなってしまう場合もある。
【００１１】
本発明は、前記従来の問題点を解決するもので、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、自然なコントラスト改善を行うことが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】
【００１２】
本発明の画像処理装置は、コントラストが低い領域ほど、より自然な出力結果を得るように、コントラストを抽出する参照範囲を広くし、コントラストが高い領域ほど、より階調変換効果が得られるよう、コントラストを抽出する参照範囲を狭くすることで、領域ごとの階調変換効果をユーザーが指定したり、階調変換処理を行う領域かどうかを判定したりすることなく、周囲領域との繋がりを考慮して、自然な出力結果と階調変換効果の両立を実現する。
【００１３】
本発明の画像処理装置は、入力画像に対して階調変換処理を行う画像処理装置であって、前記入力画像の各画素について、各画素を含む所定の大きさの参照範囲のコントラストを示す特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量によって示されるコントラストが所定の閾値より低い画素について、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値より高い画素よりも、前記参照範囲を大きくして前記特徴量を再抽出することで、前記特徴量抽出部にて抽出した前記特徴量を更新する特徴量更新部と、前記入力画像の各画素に対して、前記特徴量抽出部にて抽出された前記特徴量もしくは、前記特徴量更新部にて更新された前記特徴量を用いて階調変換処理を行う階調変換処理部とを備えた構成を有している。
【００１４】
この構成により、コントラストが低い画素については、コントラストが高い画素よりも広い範囲を参照範囲として、コントラストを示す特徴量が得られるので、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、自然なコントラスト改善を行うことができる。なお、コントラストを示す特徴量は、例えば、参照範囲内の複数の画素のうちの画素値の最大値及び最小値であってよい。この場合には、最大値と最小値との差がコントラストとなる。
【００１５】
上記の画像処理装置は、前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割部をさらに備えていてよく、前記特徴量抽出部は、前記領域分割部にて分割された各領域を前記参照範囲として、各領域内の画素の前記特徴量を抽出してよい。
【００１６】
この構成により、特徴量抽出部は、分割された領域内のすべての画素について、同一の特徴量を与える。
【００１７】
上記の画像処理装置において、前記階調変換処理部は、入力画像中の注目画素の周囲の、前記領域分割部によって分割された複数の領域内の画素の前記特徴量を用いて、前記注目画素の位置に応じた補間処理によって前記注目画素の補間特徴量を算出し、前記補間特徴量を用いて、前記注目画素の階調変換処理を行ってよい。
【００１８】
この構成により、上記のように領域分割部によって分割された領域内のすべての画素に与えられた同一の特徴量を、画素の位置に応じて、周囲の領域の特徴量を用いて特徴量を補間した上で階調変換処理を行なうことできる。
【００１９】
上記の画像処理装置は、前記入力画像の各画素について、各画素を中心とする所定の大きさの領域を設定する領域設定部をさらに備えていてよく、前記特徴量抽出部は、前記領域設定部にて設定された領域を前記参照範囲として、各画素の前記特徴量を抽出してよい。
【００２０】
この構成により、画素ごとに特徴量を抽出できる。
【００２１】
上記の画像処理装置において、前記特徴量更新部は、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値より低い場合に、前記特徴量抽出部にて抽出された特徴量によって示されるコントラストの高さに応じた大きさに前記参照範囲を拡大してよい。
【００２２】
この構成により、コントラストが低いほど、参照領域が大きくされるので、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、好適に自然なコントラスト改善を行うことができる。
【００２３】
上記の画像処理装置において、前記特徴量更新部は、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値よりも大きくなるまで、前記参照範囲を段階的に拡大してよい。
【００２４】
この構成により、コントラストが閾値よりも大きくなるまで参照範囲が段階的に拡大されるので、参照範囲の拡大を必要最小限に抑えることができるとともに、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、好適に自然なコントラスト改善を行うことができる。
【００２５】
本発明の別の態様は、入力画像に対して階調変換処理を行う画像処理方法であって、この画像処理方法は、前記入力画像の各画素について、各画素を含む所定の大きさの参照範囲のコントラストを示す特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量によって示されるコントラストが所定の閾値より低い画素について、前記特徴量によって示されるコントラストが前記閾値より高い画素よりも、前記参照範囲を大きくして前記特徴量を再抽出することで、前記特徴量を更新する特徴量更新ステップと、前記入力画像の各画素に対して、更新された前記特徴量を用いて階調変換処理を行う階調変換処理ステップとを含んでいる。
【００２６】
この構成によっても、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、自然なコントラスト改善を行うことができる。
【００２７】
上記の画像処理方法は、前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割ステップをさらに含んでいてよく、前記特徴量抽出ステップは、前記領域分割ステップにて分割された各領域を前記参照範囲として、各領域内の画素の前記特徴量を抽出してよい。
【００２８】
この構成により、コントラストが低いほど、参照領域が大きくされるので、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、好適に自然なコントラスト改善を行うことができる。
【００２９】
上記の画像処理方法は、前記入力画像の各画素について、各画素を中心とする所定の大きさの領域を設定する領域設定ステップをさらに含み、前記特徴量抽出ステップは、前記領域設定ステップにて設定された領域を前記参照範囲として、各画素の前記特徴量を抽出してよい。
【００３０】
この構成により、コントラストが閾値よりも大きくなるまで参照範囲が段階的に拡大されるので、参照範囲の拡大を必要最小限に抑えることができるとともに、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、好適に自然なコントラスト改善を行うことができる。
【００３１】
本発明のさらに別の態様は、画像処理プログラムであって、この画像処理プログラムは、コンピュータを上記の画像処理装置として機能させる。
【００３２】
この構成によっても、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、自然なコントラスト改善を行うことができる。
【発明の効果】
【００３３】
本発明は、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、自然なコントラスト改善を行うことができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の第１の実施の形態の画像処理装置のブロック図
【図２】本発明の第１の実施の形態の領域分割部における処理のフロー図
【図３】本発明の第１の実施の形態の領域分割部によって複数の領域に分割される画像の例を示す図
【図４】本発明の第１の実施の形態の領域特徴量抽出部における処理のフロー図
【図５】本発明の第１の実施の形態の領域特徴量抽出部によって抽出されてバッファに出力された各領域の特徴量を示す図
【図６】本発明の第１の実施の形態の特徴量更新部における第１の特徴量更新方法のフロー図
【図７】本発明の第１の実施の形態の処理領域の特徴量を更新するために参照する周囲領域を説明する図
【図８】本発明の第１の実施の形態の処理領域の特徴量を更新するために参照する周囲領域を説明する図
【図９】本発明の第１の実施の形態の処理領域の特徴量を更新するために参照する周囲領域を説明する図
【図１０】本発明第１の実施の形態の特徴量更新部における第２の特徴量更新方法のフロー図
【図１１】本発明の第１の実施の形態の参照周囲領域の範囲を拡大しながら処理領域の特徴量を更新する処理を説明する図
【図１２】本発明の第１の実施の形態の参照周囲領域の範囲を拡大しながら処理領域の特徴量を更新する処理を説明する図
【図１３】本発明の第１の実施の形態の参照周囲領域の範囲を拡大しながら処理領域の特徴量を更新する処理を説明する図
【図１４】本発明の第１の実施の形態の特徴量の更新処理を行った結果を示す図
【図１５】本発明の第１の実施の形態の階調変換処理部における階調変換処理のフロー図
【図１６】本発明の第１の実施の形態の階調変換処理部における補間処理を説明する図
【図１７】本発明の第１の実施の形態の階調変換処理部による処理の例を説明する図
【図１８】本発明の第１の実施の形態の階調変換処理部による処理の例を説明する図
【図１９】本発明の第１の実施の形態の階調変換処理部による処理の例を説明する図
【図２０】本発明の第１の実施の形態の階調変換処理部による処理の例を説明する図
【図２１】本発明の第２の実施の形態の画像処理装置のブロック図
【図２２】本発明の第２の実施の形態の注目画素に対して設定される領域を示す図
【図２３】本発明の第２の実施の形態の特徴量更新部における領域の拡大方法を説明する図
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。以下では、本発明の実施の形態として、第１及び第２の２種類の実施の形態を説明する。
【００３６】
〔第１の実施の形態〕
図１は、本発明の第１の実施の形態の画像処理装置のブロック図である。図１に示すように、画像処理装置１０１には、入力画像の信号（入力信号）が入力されて、その入力画像に対して階調変換処理等の処理を施した後に、それを出力信号として出力する。
【００３７】
画像処理装置１０１は、撮像部、表示部、及び記録部を備えたデジタルカメラに組み込まれてよい。この場合に、撮像部における撮像によって得られた画像が画像処理装置１０１に入力画像として入力され、画像処理装置１０１からの出力画像がデジタルカメラの表示部に表示され、又は記録部によって記録媒体に記録されてよい。また、画像処理装置１０１は、撮影部を備えないコンピュータによって構成されてよい。この場合には、コンピュータには、デジタルカメラ等によって取得された画像が入力される。
【００３８】
図１に示すように、画像処理装置１０１は、領域分割部１１と、領域特徴量抽出部２１と、特徴量更新部３１と、階調変換処理部４１とを備えている。これらの構成部分を含む画像処理装置１０１は、その構成部分の一部又は全部がハードウェアによって構成されてよく、全部又は一部が、コンピュータが所定の画像処理プログラムを実行することで実現されてもよい。以下、領域分割部１１、領域特徴量抽出部２１、特徴量更新部３１、及び階調変換処理部４１について、順に説明する。
【００３９】
［領域分割部１１］
領域分割部１１は、入力画像を所定の大きさの複数の領域に分割する。本実施の形態では、領域分割部１１は、入力画像を垂直方向の直線及び水平方向の直線で、二次元方向に並んだ複数の正方形の領域に分割する。
【００４０】
図２は、領域分割部１１における処理のフロー図であり、図３は、領域分割部１１によって複数の領域に分割される画像の例を示す図である。図２に示すように、領域分割部１１は、画像が入力されると、入力画像全体をＮ×Ｍ個の領域に分割する（ステップＳ２１）。ここで、Ｎ＝（入力画像の幅方向の画素数）／Ｒｘであり、Ｍ＝（入力画像の高さ方向の画素数）／Ｒｙであり、Ｒｘは長方形の各領域における水平方向の画素数であり、Ｒｙは長方形の各領域における垂直方向の画素数である。
【００４１】
図３に示すように、入力画像ＩＭは、水平方向Ｎ個、垂直方向Ｍ個の合計Ｎ×Ｍ個の領域に分割される。以下の説明では、図３に示すように画像の最左上の領域を０番目の領域とし、最右上の領域を（Ｎ−１）番目の領域とし、最右下の領域を（Ｎ×Ｍ−１）番目の領域とする。
【００４２】
領域分割部１１による領域の分割数（Ｎ及びＭの値）は、任意の値であってよい。例えば、入力画像の画素数が１０２４×１２８０である場合に、１つの領域の水平方向の画素数（Ｒｘ）を１２８とし、垂直方向の画素数（Ｒｙ）を１２８として、８×１０個（Ｎ＝８、Ｍ＝１０）の領域に分割してよい。分割数はこれに限らず、例えば、Ｎ＝３〜３０、Ｍ＝３〜３０であってよい。分割数（Ｎ×Ｍ）は、１×２であっても、２×１であってもよいが、分割数があまりに小さいと、本発明の効果が小さくなるので、分割数は３×４以上であることが望ましい。また、分割数があまりに大きいと、処理負担が増大するが、その増大した分の本発明の効果の増大を視認できなくなるので、分割数は３０×４０であれば十分である。このように複数の領域に分割された入力画像は、領域特徴量抽出部２１に出力される。
【００４３】
［領域特徴量抽出部２１］
領域特徴量抽出部２１は、複数の領域に分割された入力画像を取得して、領域分割部１１にて分割された各領域を参照範囲として領域ごとの特徴量を抽出し、バッファに出力する。ここで、特徴量とは、各領域のコントラストの大きさを示す特徴量であり、本実施の形態では、該当領域内の複数の画素の画素値の最大値及び最小値である。領域特徴量抽出部２１は、分割された領域（Ｒｘ画素×Ｒｙ画素）内の画素の画素値の最大値及び最小値を当該領域の特徴量として抽出する。
【００４４】
ここで、各画素の画素値としては、１つの画素がＲＧＢからなる場合には、当該ＲＧＢの３つの値全てを採用できる。これに代えて、ＲＧＢの平均値もしくは合計値、又は各画素の輝度など、ＲＧＢから１つの値を抽出し、当該画素の画素値としてもよい。
【００４５】
このように、本実施の形態では、各領域において、当該領域内の画素の最大値及び最小値を領域の特徴量としているが、特徴量は、コントラストの大きさを示すものであれば、領域内の画素の画素値の最大値及び最小値には限られない。例えば、領域内において画素値が大きい上位１０個の画素の画素値の平均を最大代表値とし、画素値が小さい下位１０個の画素の画素値の平均を最小代表値とし、これらの最大代表値及び最小代表値を特徴量としてよい。また、上位１０番目の画素値を最大代表値とし、下位１０番目の画素値を最小代表値とし、これらの最大代表値及び最小代表値を特徴量としてよい。さらに、各領域内の複数の画素値の中心値及びその領域内の画素値の広がり（分散）を特徴量としてもよい。
【００４６】
図４は、領域特徴量抽出部２１における処理のフロー図である。領域特徴量抽出部２１は、まず、領域の番号を示すｉを０として、先頭（最左上）の領域を処理の対象とする領域（処理領域）とする（ステップＳ４１）。次に、すべての領域を処理対象領域として最大値と最小値、即ち特徴量の抽出を行ったか、即ち、ｉ＞（Ｎ×Ｍ−１）であるか否かを判断する（ステップＳ４２）。
【００４７】
すべての領域で特徴量を抽出していない場合は（ステップＳ４２でＮＯ）、ｉ番目の領域内の最大値と最小値、即ち特徴量を抽出する（ステップＳ４３）。  そして、ｉをインクリメントして（ステップＳ４４）、ステップＳ４２に戻って、再びすべての領域で特徴量を抽出したか、即ち、ｉ＞（Ｎ×Ｍ−１）であるか否かを判断する（ステップＳ４２）。まだすべての領域で特徴量を抽出していない場合、即ち、ｉ≦（Ｎ×Ｍ−１）である場合は（ステップＳ４２でＮＯ）、再びステップＳ４３及びステップＳ４４の処理を繰り返す。すべての領域で特徴量を抽出した場合、即ち、ｉ＝Ｎ×Ｍとなっている場合は（ステップＳ４２でＹＥＳ）、処理を終了する。
【００４８】
図５は、領域特徴量抽出部２１によって抽出されてバッファに出力された各領域の特徴量（最大値と最小値）を示す図である。各領域の上段は最大値を示しており、下段は最小値を示している。本実施の形態において、入力画像の各画素は、０〜２５５の値をとる。各領域において、最大値と最小値の差が小さいことは、当該領域におけるコントラストが低いことを意味している。
【００４９】
［特徴量更新部３１］
特徴量更新部３１は、領域特徴量抽出部２１で抽出された図５に示すような各領域の特徴量を用いて、各領域のコントラストを求め、必要に応じて当該領域の周辺の領域の特徴量を参照して、各領域の特徴量を更新する。以下、第１及び第２の２種類の特徴量更新方法を説明する。
【００５０】
（第１の特徴量更新方法）
図６は、特徴量更新部３１における第１の特徴量更新方法のフロー図である。特徴量更新部３１は、まず、領域の番号を示すｉを０として、先頭の領域を処理領域とする（ステップＳ６１）。次に、すべての領域を処理領域として最大値と最小値、即ち特徴量の更新処理を行ったか、即ち、ｉ＝（Ｎ×Ｍ−１）であるか否かを判断する（ステップＳ６２）。
【００５１】
すべての領域で特徴量の更新処理を行っていない場合は（ステップＳ６２でＮＯ）、ｉ番目の領域内の最大値と最小値との差（最大値−最小値）を当該領域のコントラスト（ｃｏｎｔ）として抽出し、そのコントラスト（ｃｏｎｔ）が所定の閾値（ＴＨ１）より大きいか否かを判断する（ステップＳ６４）。ここでは例として、閾値（ＴＨ１）を３２とする。コントラストが前記閾値（ＴＨ１）以下である場合には（ステップＳ６４にてＮＯ）、下式（１）により、当該処理領域の特徴量の更新のために参照する周囲領域の範囲ｋを決定する（ステップＳ６５）。
ｋ＝ｋｍａｘ−ｃｏｎｔ×（ｋｍａｘ−１）／ＴＨ１    ・・・（１）
ここで、ｋの値は整数とする。上式（１）の処理結果における小数点以下の扱い方は、切り上げ、切り捨て、四捨五入など、どの方法でも構わない。ここでは、小数点以下を切り上げる方法を採用する。
【００５２】
上式（１）において、特徴量の更新のために参照する周囲領域（参照周囲領域）の範囲ｋはｋｍａｘ個の段階に分かれている。この段階数ｋｍａｘは、領域分割部１１で複数領域に分割したときのＮ及びＭのうちの大きいほうから１を引いた値に等しく設定してある。即ち、ｋの段階数ｋｍａｘは、下式（２）で求められる。
ｋ ｍａｘ ＝ｍａｘ（Ｎ，Ｍ）−１    ・・・（２）
本実施の形態では、Ｎ＝８、Ｍ＝１０であるので、ｋｍａｘ＝９となる。
【００５３】
式（１）より、２８＜ｃｏｎｔ≦３２の場合はｋ＝１、２４＜ｃｏｎｔ≦２８の場合はｋ＝２、２０＜ｃｏｎｔ≦２４の場合はｋ＝３、１６＜ｃｏｎｔ≦２０の場合はｋ＝４、１２＜ｃｏｎｔ≦１６の場合はｋ＝５、８＜ｃｏｎｔ≦１２の場合はｋ＝６、４＜ｃｏｎｔ≦８の場合はｋ＝７、０＜ｃｏｎｔ≦４の場合はｋ＝８、ｃｏｎｔ＝０の場合はｋ＝９となる。即ち、各領域において、コントラストが低いほど、当該処理領域の特徴量を更新するために参照する周囲領域の範囲を大きくし、コントラストが大きいほど、当該処理領域の特徴量を更新するために参照する周囲領域の範囲を小さくする。
【００５４】
ｋを求めると、特徴量更新部３１は、当該処理領域の外側のｋ番目までの参照周囲領域群を用いて、当該処理領域の特徴量（即ち、最大値及び最小値）を再度抽出することで更新し、もとの特徴量が保存されているバッファとは別のバッファに出力して（ステップＳ６６）、その処理領域の特徴量の更新を終了する。
【００５５】
図７〜図９は、処理領域の特徴量を更新するために参照する周囲領域、即ち処理領域に対する参照周囲領域群を説明する図である。図７は、１番目（最左上）の領域ＰＡ１を処理領域とする場合の参照周囲領域群の分布を示しており、図８は、２番目（最左上の右側）の領域ＰＡ２を処理領域とする場合の参照周囲領域群の分布を示しており、図９は、３４番目（左から５番目かつ上から４番目）の領域ＰＡ３４を処理領域とする場合の参照周囲領域群の分布を示している。
【００５６】
図７〜図９に示すように、第１段階（ｋ＝１）の参照周囲領域群は、処理領域に接するように処理領域を囲う領域であり、第２段階（ｋ＝２）の参照周囲領域群は、第１段階（ｋ＝１）の参照周囲領域群に接するように第１段階の参照周囲領域群を囲う領域であり、以下同様にしてｋの値が大きくなるにつれて、参照周囲領域も処理領域を中心に大きくなる。
【００５７】
特徴量更新部３１は、ステップＳ６５にて求めたｋに対応する参照周囲領域群及びそれより内側の参照領域群を用いて、処理領域の特徴量を再び抽出することで、当該処理領域に含まれる画像の特徴量を更新する。例えば、ｋ＝４であるときは、図７〜図９に示す第１段階（ｋ＝１）の参照周囲領域群、第２段階（ｋ＝２）の参照周囲領域群、第３段階（ｋ＝３）の参照周囲領域群、及び第４段階（ｋ＝４）の参照周囲領域群を用いて、処理領域の特徴量を更新する。
【００５８】
特徴量更新部３１は、処理領域及びすべての参照周囲領域を対象として、領域特徴量抽出部２１で当該処理領域の特徴量を求めたのと同じ方法で特徴量を抽出し、この特徴量をもって当該処理領域の特徴量とすることで、当該処理領域の特徴量を更新する。本実施の形態では、領域特徴量抽出部２１は各領域の画素の最大値及び最小値を特徴量として抽出するので、特徴量更新部３１もこれと同様に、処理領域及びすべての参照周囲領域における画素の最大値及び最小値を抽出して、それらを当該処理領域の最大値及び最小値とすることで、当該処理領域の特徴量を更新する。
【００５９】
一方、処理領域において、コントラストが前記閾値（ＴＨ１）より大きい場合は（ステップＳ６４にてＹＥＳ）、周囲領域を参照した特徴量の再抽出は行わず、もとの特徴量をそのまま別のバッファに出力して（ステップＳ６７）、その処理領域の特徴量の更新処理を終了する。
【００６０】
処理領域の特徴量の更新処理を終了すると（ステップＳ６６又はステップＳ６７）、ｉをインクリメントして（ステップＳ６８）、ステップＳ６２に戻って、再びすべての領域を処理領域として特徴量の更新を行ったか、即ち、ｉ＞（Ｎ×Ｍ−１）であるか否かを判断する（ステップＳ６２）。まだすべての領域で特徴量の更新処理を行っていない場合、即ち、ｉ≦（Ｎ×Ｍ−１）である場合は（ステップＳ６２でＮＯ）、再びステップＳ６３〜Ｓ６８の特徴量更新処理を繰り返す。すべての領域で特徴量の更新処理を行った場合、即ち、ｉ＝Ｎ×Ｍとなっている場合は（ステップＳ６２でＹＥＳ）、処理を終了する。
【００６１】
（第２の特徴量更新方法）
図１０は、特徴量更新部３１における第２の特徴量更新方法のフロー図である。特徴量更新部３１は、まず、領域の番号を示すｉを０として、先頭の領域を処理領域とする（ステップＳ１０１）。次に、すべての領域を処理領域として最大値と最小値、即ち特徴量の更新処理を行ったか、即ち、ｉ＝（Ｎ×Ｍ−１）であるか否かを判断する（ステップＳ１０２）。
【００６２】
すべての領域で特徴量の更新処理を行っていない場合は（ステップＳ１０２でＮＯ）、ｉ番目の領域内の最大値と最小値との差（最大値−最小値）を当該領域のコントラストとして抽出し（ステップＳ１０３）、参照周囲領域群の番号ｋ＝１とする（ステップＳ１０４）。そして、そのコントラストが所定の閾値（ＴＨ２）以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。
【００６３】
コントラストが前記閾値（ＴＨ２）未満である場合には（ステップＳ１０５にてＮＯ）、処理領域の外側のｋ番目までの参照周囲領域群の中で、最大値と最小値との差が前記閾値（ＴＨ２）以上となるか否かを判断し、最大値−最小値≧前記閾値（ＴＨ２）の条件を満たすものがあれば、最初にその条件を満たした最大値及び最小値（即ち、処理領域の最大値及び最小値に最も近いもの）を当該処理領域の最大値及び最小値とすることで、当該処理領域の特徴量を更新する。その後、ｋをインクリメントして（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０５に戻って、再びそのときの最大値と最小値との差が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。なお、第２の特徴量更新方法においても、特徴量の更新のために参照する周囲領域の範囲ｋはｋｍａｘ個の段階に分かれており、即ち、ｋｍａｘ種類の参照周囲領域群が用意されている。
【００６４】
このように、ステップＳ１０５〜ステップＳ１０７を繰り返すことで、参照周囲領域を拡大していくことで、最大値と最小値との差が前記閾値（ＴＨ２）以上になった場合には（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、ｉ番目の処理領域内の特徴量または、それまでのステップＳ１０６での更新によって得られているその時点での特徴量（最大値及び最小値）を別のバッファに出力して（ステップＳ１０８）、その領域の特徴量の更新処理を終了する。
【００６５】
処理領域の特徴量の更新処理を終了すると（ステップＳ１０８）、ｉをインクリメントして（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０２に戻って、再びすべての領域を処理領域として特徴量の更新を行ったか、即ち、ｉ＞（Ｎ×Ｍ−１）であるか否かを判断する（ステップＳ１０２）。まだすべての領域で特徴量の更新処理を行っていない場合、即ち、ｉ≦（Ｎ×Ｍ−１）である場合は（ステップＳ１０２でＮＯ）、再びステップＳ１０３〜Ｓ１０９の特徴量更新処理を繰り返す。すべての領域で特徴量の更新処理を行った場合、即ち、ｉ＝Ｎ×Ｍとなっている場合は（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、処理を終了する。
【００６６】
図１１〜１３は、参照周囲領域の範囲を拡大しながら処理領域の特徴量を更新する処理を説明する図である。図１１〜図１３は、図５で示したのと同じ画像を例として、ｉ＝０番目の領域を処理領域として特徴量を更新する処理を示している。図１１〜図１３の例では、閾値（ＴＨ２）＝３２としている。
【００６７】
まず、最初にステップＳ１０５の処理を行なう際には、処理領域自身の最大値及び最小値でもって、最大値−最小値≧前記閾値（ＴＨ２）の条件を満たすか否かを判断する。図１１に示すように、最大値−最小値の値は、２５５−２５４＝１となり、ステップＳ１０５における判断はＮＯとなる。そして、ステップＳ１０６において、参照周囲領域を処理領域の外側の１番目（ステップＳ１０４にてｋ＝１とされている。）の参照周囲領域群まで拡大して、図１２に示す範囲で、最大値−最小値≧前記閾値（ＴＨ２）の条件を満たすか否かを判断する。図１２に示すように、処理領域を含む４つの領域の中の最大値−最小値の値は、依然として２５５−２５４＝１であり、前記閾値（ＴＨ２）以上とはなっていないため、特徴量を更新することなく、ステップＳ１０７においてｋをインクリメントして、ｋ＝２とする。
【００６８】
ステップＳ１０５に戻ると、依然として最大値−最小値≧前記閾値（ＴＨ２）の条件は満たされていないので、再びステップＳ１０６に移行し、参照周囲領域を処理領域の外側の２番目（ステップＳ１０７にてｋ＝２とされている。）の参照周囲領域群まで拡大して、図１３に示す範囲で、最大値−最小値≧前記閾値（ＴＨ２）の条件を満たすか否かを判断する。図１３に示すように、処理領域を含む９つの領域の中で、最初に最大値−最小値≧前記閾値（ＴＨ２）の条件を満たすのは、２５５−１７０＝８５であるので、この処理領域の最大値及び最小値を２５５及び１７０とする。
【００６９】
その後、ステップＳ１０７を経てステップＳ１０５に戻ると、最大値−最小値の値は、２５５−１７０＝８５であるので、最大値−最小値≧前記閾値（ＴＨ２）の条件を満たすこととなり、ステップＳ１０８に移行して、この最大値２５５及び最小値１７０を当該処理領域の特徴量として更新する。そして、ステップＳ１０９にて、次の領域を処理領域として、同じ処理を繰り返す。
【００７０】
図１４は、上記のようにして、各領域を処理領域として、特徴量の更新処理を行った結果を示す図である。参照周囲領域の変更の後に特徴量が再抽出された領域については、その特徴量に下線を付してその旨を示している。図１４に示す各領域の更新された特徴量は、階調変換処理部４１に出力される。
【００７１】
以上、第１及び第２の特徴量更新方法を説明した。第２の特徴量更新方法では、最大値と最小値との差が閾値以上になるまで参照周囲領域を拡大していき、最大値と最小値との差が閾値以上になった時点でその最大値と最小値を当該処理領域の特徴量として更新するので、不必要に参照周囲領域を拡大することがなく、かつ、必要な大きさまで参照周囲領域を拡大することができる。一方、第１の特徴量更新方法によれば、第２の特徴量更新方法のように、参照周囲領域を拡大しながらの最大値と最小値の差が閾値を越えるか否かの判断の繰り返しの演算処理が不要であるため、特徴量の更新処理にかかる演算コストを小さくして、処理を高速化できるという利点がある。
【００７２】
［階調変換処理部４１］
階調変換処理部４１は、入力画像の各画素に対して、特徴量に応じた階調変換処理を行なう。階調変換処理部４１は、注目画素が属する領域の特徴量（最大値及び最小値）を用いて階調変換処理を行なうが、この際に、注目画素が属する領域の周囲の領域の特徴量も利用して、当該注目画素の位置に応じた補間処理を行なって補間特徴量を算出し、その補間特徴量を用いて当該注目画素の階調変換処理を行う。
【００７３】
図１５は、階調変換処理部４１における階調変換処理のフロー図である。階調変換処理部４１は、まず、画素の番号を示すｊを０として、先頭の画素を注目画素とする（ステップＳ１５１）。次に、すべての画素を注目画素として階調変換処理を行ったか否かを判断する（ステップＳ１５２）。
【００７４】
すべての画素で階調変換処理を行っていない場合は（ステップＳ１５２でＮＯ）、ｊ番目の画素について階調変換処理を行なう。まず、領域分割部１１にて分割された領域の中で、注目画素に近い近傍領域を抽出する。近傍領域は、各領域の水平方向の辺の長さ（水平方向の領域間のピッチ）をＲｘ画素とし、各領域の垂直方向の辺の長さ（垂直方向の領域間のピッチ）をＲｙ画素とすると、その重心から注目画素までの垂直方向の距離がＲｙ画素以内、及び水平方向の距離がＲｘ画素以内となる領域である。注目画素が属する領域も当然にこの条件を満たすので、近傍領域となる。注目画素が画像の縁の部分にある場合を除くと、近傍領域は、注目画素から最も近い４つの近傍領域（注目画素が属する領域を含む）となる。階調変換処理部４１は、抽出された各近傍領域の特徴量、即ち最大値及び最小値を抽出する（ステップＳ１５３）。
【００７５】
次に、注目画素の位置に応じて、抽出された各近傍領域の最大値及び最小値により補間処理を行い、注目画素位置の最大値及び最小値を算出する（ステップＳ１５４）。
【００７６】
図１６は、補間処理を説明する図である。注目画素ＴＰに近い４つの近傍領域は、注目画素ＴＰが属する領域ＮＲ１及びその右、右下、下の３つの領域ＮＲ２、ＮＲ３、ＮＲ４である。各領域の水平方向の辺の長さ（水平方向の領域間のピッチ）をＲｘ、各領域の垂直方向の辺の長さ（垂直方向の領域間のピッチ）をＲｙとし、近傍領域ＮＲ１、ＮＲ２、ＮＲ３、ＮＲ４の重心位置をそれぞれＣＰ１、ＣＰ２、ＣＰ３、ＣＰ４とし、いま、注目画素ＴＰと領域ＮＲ１の重心ＣＰ１との間の水平方向及び垂直方向の距離をそれぞれｐ、ｑであるとすると、注目画素の補間特徴量である最大値Ｍａｘ及び最小値Ｍｉｎは、それぞれ下式（３）、（４）によって補間処理を行なうことで求められる。
【００７７】
Ｍａｘ＝（  Ｍａｘ１×（Ｒｙ−ｑ）×（Ｒｘ−ｐ）
＋  Ｍａｘ２×（Ｒｙ−ｑ）×ｐ
＋  Ｍａｘ３×  ｑ      ×（Ｒｘ−ｐ）
＋  Ｍａｘ４×  ｑ      ×ｐ        ）
÷（Ｒｘ×Ｒｙ）                                  ・・・（３）
Ｍｉｎ＝（  Ｍｉｎ１×（Ｒｙ−ｑ）×（Ｒｘ−ｐ）
＋  Ｍｉｎ２×（Ｒｙ−ｑ）×ｐ
＋  Ｍｉｎ３×  ｑ      ×（Ｒｘ−ｐ）
＋  Ｍｉｎ４×  ｑ      ×ｐ        ）
÷（Ｒｘ×Ｒｙ）                                  ・・・（４）
ここで、Ｍａｘ１、Ｍａｘ２、Ｍａｘ３、Ｍａｘ４は、それぞれ領域ＮＲ１、ＮＲ２、ＮＲ３、ＮＲ４の最大値であり、Ｍｉｎ１、Ｍｉｎ２、Ｍｉｎ３、Ｍｉｎ４は、それぞれ領域ＮＲ１、ＮＲ２、ＮＲ３、ＮＲ４の最小値である。
【００７８】
補間処理によって注目画素位置の最大値及び最小値が算出されると、階調変換処理部４１は、補間処理によって求めた注目画素位置での最大値及び最小値を用いて、当該注目画素の画素値の階調変換処理を行う（ステップＳ１５５）。注目画素の画素値（入力値）をｘとし、その注目画素に対する階調変換処理の結果（出力値）をｙとすると、階調変換処理部４１は、下式（５）により、画素値の変換を行う。式（５）から明らかなように、階調変換処理部４１は、線形変換を行う。
ｙ＝（ｘ−Ｍｉｎ）×２５５／（Ｍａｘ−Ｍｉｎ）    ・・・（５）
【００７９】
以下、図１７〜図１９を参照して、図５の例の画像を用いて、階調変換処理部４１による処理の例を説明する。図１７〜図１９の説明において、最左上の領域（０番目の領域）を領域Ａ１、その右隣の領域（１番目の領域）を領域Ａ２、さらにその右隣の領域（２番目の領域）を領域Ａ３とし、領域Ａ１、領域Ａ２、領域Ａ３のそれぞれの下の領域（１０番目、１１番目、１２番目の領域）を領域Ａ４、領域Ａ５、領域Ａ６という。領域Ａ１〜領域Ａ６は、画素値が高い（白っぽい）上にコントラストが低い領域である。
【００８０】
図１７は、注目画素が領域Ａ１内において重心の左上の領域（図１７において、円で示した領域）にある場合の処理例を示している。注目画素がこの領域にある場合には、重心が当該注目画素から水平方向の距離Ｒｘ画素内、及び垂直方向の距離Ｒｙ画素内にある領域は、当該注目画素が属する領域Ａ１のみとなる。
【００８１】
図５より、領域Ａ１内において重心の左上の領域の画素値は、２５４〜２５５の範囲にある。図１４より、領域Ａ１の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１７０，２５５）である。よって、式（５）を用いて計算すると、領域Ａ１内において重心の左上の領域の画素がとりうる画素値の範囲（ｙｍｉｎ〜ｙｍａｘ）は、以下のようにして求めることができる。
ｙｍｉｎ＝（２５４−１７０）×２５５／（２５５−１７０）＝２５２
ｙｍａｘ＝（２５５−１７０）×２５５／（２５５−１７０）＝２５５
この計算により、領域Ａ１内において重心の左上の領域の画素が階調変換処理後の取りうる値の範囲は２５２〜２５５となる（階調変換処理前は２５４〜２５５）。
【００８２】
図１８は、注目画素が領域Ａ２内において重心の右上の領域又は領域Ａ３内において重心の左上の領域（図１８において、楕円で示した領域）にある場合の処理例を示している。注目画素がこの領域にある場合には、重心が当該注目画素から水平方向の距離Ｒｘ画素内、及び垂直方向の距離Ｒｙ画素内にある領域は、領域Ａ２及び領域Ａ３となる。
【００８３】
図５より、領域Ａ２内において重心の右上の領域の画素値は、２５４〜２５５の範囲にあり、領域Ａ３内において重心の左上の領域の画素値も２５４〜２５５の範囲にある。図１４より、領域Ａ２の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１７０，２５５）であり、領域Ａ３の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１３０，２５５）である。よって、図１８の楕円で示した領域内の画素の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１３０，２５５）〜（１７０，２５５）である。
【００８４】
式（５）を用いて計算すると、図１８において楕円で示した領域内の画素がとりうる画素値の範囲（ｙｍｉｎ〜ｙｍａｘ）は、以下のようにして求めることができる。
ｙｍｉｎ１＝（２５４−１７０）×２５５／（２５５−１７０）＝２５２
ｙｍｉｎ２＝（２５４−１３０）×２５５／（２５５−１３０）＝２５２．９６
ｙｍａｘ１＝（２５５−１７０）×２５５／（２５５−１７０）＝２５５
ｙｍａｘ２＝（２５５−１３０）×２５５／（２５５−１３０）＝２５５
この計算により、図１８において楕円で示した領域内の画素が階調変換処理後の取りうる画素値の範囲は２５２又は２５３〜２５５となる（階調変換処理前は２５４〜２５５）。
【００８５】
図１９は、注目画素が領域Ａ２内において重心の右下の領域、領域Ａ３内において重心の左下の領域、領域Ａ５内において重心の右上の領域、領域Ａ６内において重心の左上の領域（図１９において、円で示した領域）にある場合の処理例を示している。注目画素がこの領域にある場合には、重心が当該注目画素から水平方向の距離Ｒｘ画素内、及び垂直方向の距離Ｒｙ画素内にある領域は、領域Ａ２、領域Ａ３、領域Ａ５、及び領域Ａ６となる。
【００８６】
図５より、領域Ａ２内において重心の右下の領域の画素値は２５４〜２５５の範囲にあり、領域Ａ３内において重心の左下の領域の画素値は２５４〜２５５の範囲にあり、領域Ａ５内において重心の右上の領域の画素値は２５４〜２５５の範囲にあり、領域Ａ６内において重心の左上の領域の画素値は２５４〜２５５の範囲にある。図１４より、領域Ａ２の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１７０，２５５）であり、領域Ａ３の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１３０，２５５）であり、領域Ａ５の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１７０，２５５）であり、領域Ａ６の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１５０，２５５）である。図１９の円で示した領域内の画素の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（１３０，２５５）〜（１７０，２５５）である。
【００８７】
式（５）を用いて計算すると、図１９において円で示した領域内の画素がとりうる画素値の範囲（ｙｍｉｎ〜ｙｍａｘ）は、以下のようにして求めることができる。
ｙｍｉｎ１＝（２５４−１７０）×２５５／（２５５−１７０）＝２５２
ｙｍｉｎ２＝（２５４−１３０）×２５５／（２５５−１３０）＝２５２．９６
ｙｍａｘ１＝（２５５−１７０）×２５５／（２５５−１７０）＝２５５
ｙｍａｘ２＝（２５５−１３０）×２５５／（２５５−１３０）＝２５５
この計算により、図１９において円で示した領域内の画素が階調変換処理後の取りうる画素値の範囲は２５２又は２５３〜２５５となる（階調変換処理前は２５４〜２５５）。
【００８８】
以上、図１７〜図１９の例で示したように、画素値が２５４〜２５５であったコントラストの低い領域に対して階調変換処理を行っても、不自然な結果にはならない。
【００８９】
図２０は、注目画素が画像の最左下の領域（領域Ａ１０という。）内において重心の左下の領域（図２０において、円で示した領域）にある場合の階調変換処理部４１の処理例を示している。注目画素がこの領域にある場合には、重心が当該注目画素から水平方向の距離Ｒｘ画素内、及び垂直方向の距離Ｒｙ画素内にある領域は、当該注目画素が属する領域Ａ１０のみとなる。
【００９０】
図５より、領域Ａ１０の左下の領域の画素値は、５０〜１６０の範囲にある。図１４より、領域Ａ１０の更新後の最小値及び最大値は、（ｍｉｎ，ｍａｘ）＝（５０，１６０）である。よって、式（５）を用いて計算すると、領域Ａ１０の左下の領域の画素がとりうる画素値の範囲（ｙｍｉｎ〜ｙｍａｘ）は、以下のようにして求めることができる。
ｙｍｉｎ＝（５０−５０）×２５５／（１６０−５０）＝０
ｙｍａｘ＝（１６０−５０）×２５５／（１６０−５０）＝２５５
この計算により、領域Ａ１０の左下の領域の画素が階調変換処理後の取りうる画素値の範囲は０〜２５５となる（階調変換処理前は５０〜１６０）。
【００９１】
この図２０の例のように、領域ごとに抽出した特徴量（最大値及び最小値）の値が特徴量更新手段による処理の後にも変わらない領域、即ち、もともとコントラストが低くない領域では、階調変換処理によって階調範囲が最大の０〜２５５に広げられ、コントラスト改善の効果が大きくなる。
【００９２】
以上のように、第１の実施の形態の画像処理装置１０１によれば、領域分割部１１にて画像を複数の領域に分割した上で、コントラストが低い領域については、その領域の最大値と最小値との差を広げる。そして、差が広がった最大値と最小値がその画像の画素値の最大範囲（上記の実施の形態の場合は、０〜２５５）の最大値及び最小値になるように、階調変換処理を行う。よって、コントラストが低い領域に階調変換処理の効果が強くかかりすぎることを防止できる。
【００９３】
また、コントラストが低い領域について、その領域の最大値と最小値との差を広げるに当たって、その領域の周囲の領域を参照するので、領域同士の境界付近において、階調変換処理によって不自然に見えることが避けられる。
【００９４】
更に、コントラストが低くない領域については、そのままの最大値及び最小値を用いて階調変換処理が行われ、コントラストが低い領域のように最大値と最小値との差が広げられることはない。よって、コントラストが低くない領域については、十分な階調変換処理の効果が得られる。
【００９５】
以上より、本実施の形態によれば、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、画像全体として、自然なコントラスト改善を行うことができる。
【００９６】
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。第１の実施の形態では、領域分割部１１にて入力画像を領域に分割し、その領域内のすべての画素に対して共通のコントラストに関する特徴量（最大値及び最小値）を与えて、コントラストに応じて特徴量を更新し、更新された特徴量を当該領域内のすべての画素に適用した。そして、更新された特徴量を用いて階調変換処理を行う際には、画素の位置に応じて周囲の領域の特徴量を補間して当該画素位置の特徴量を求めて、その特徴量で階調変換処理を行った。
【００９７】
これに対して、本実施の形態では、画素ごとに、当該画素のコントラストに関する特徴量を求めて、それを更新し、更新された画素ごとの特徴量を用いて、階調変換処理を行う。以下、具体的に説明する。
【００９８】
図２１は、本発明の第２の実施の形態の画像処理装置のブロック図である。図２１に示すように、画像処理装置１０２は、領域設定部１２と、領域特徴量抽出部２２と、特徴量更新部３２と、階調変換処理部４２とを備えている。
【００９９】
領域設定部１２は、入力画像の各画素に対して、各画素を中心とする所定サイズの領域を抽出する。図２２は、注目画素ＴＰに対して設定された領域ＡＲを示している。領域ＡＲは、水平方向の一辺の長さがＲｘ画素、及び垂直方向の一辺の長さがＲｙ画素である長方形の領域である。第１の実施の形態と同様に、入力画素の画素数が１０２４×１２８０であるときに、例えばＲｘ＝１２８、Ｒｙ＝１２８であってよい。
【０１００】
領域特徴量抽出部２２は、設定された領域のコントラストを示す特徴量を抽出する。特徴量は、第１の実施の形態と同様に、当該領域のコントラストを示す種々の量であってよいが、本実施の形態では、第１の実施の形態と同様に、当該領域に含まれる複数の画素の画素値の最大値及び最小値を特徴量として抽出する。
【０１０１】
特徴量更新部２３は、領域特徴量抽出部２２において抽出された特徴量が示すコントラストに応じて、隣接する周囲の画素を含むように、特徴量を抽出する領域を拡大して、特徴量を再抽出することにより、各画素の特徴量を更新する。具体的には、注目画素のコントラストが低い場合、即ち最大値と最小値との差が小さい場合に、特徴量を抽出する領域を拡大する。
【０１０２】
特徴量更新部２３における更新方法は、第１の実施の形態で説明した第１の特徴量更新方法又は第２の特徴量更新方法を援用できる。即ち、第１の実施の形態で説明した第１及び第２の特徴量更新方法において、領域ごとに処理を行っていたものを画素ごとに行なえばよい。
【０１０３】
図２３は、特徴量更新部２３における領域の拡大方法を説明する図である。図２３の例では、領域設定部２１にて設定される領域の水平方向の一辺の長さＲｘに等しい幅で、かつ垂直方向の一辺の長さＲｙに等しい高さで、段階的に領域を拡大していく。即ち、第１の参照周囲領域群は、領域設定部２１で設定された領域ＰＡを囲む水平方向の一辺の長さ３Ｒｘ、及び垂直方向の一辺の長さ３Ｒｙの長方形の領域であり、第２の参照周囲領域群は、第１の参照周囲領域群を囲む水平方向の一辺の長さ５Ｒｘ、及び垂直方向の一辺の長さ５Ｒｙの長方形の領域であり、以下同様である。
【０１０４】
階調変換処理部４２は、各画素について、特徴量更新部２３によって更新された特徴量を用いて、階調変換処理を行う。但し、ここでは、既に各画素には、その前の領域設定処理、領域特徴量の抽出及び更新の処理によって、その位置に応じた特徴量が与えられているので、第１の実施の形態のような補間処理は必要なく、従って、既に求められている特徴量を利用して、式（５）によって出力値ｙ（階調変換処理後の画素値）を得る。
【０１０５】
以上のように、第２の実施の形態によれば、入力画像の各画素についてそれぞれ領域を設定して、コントラストを示す特徴量を求め、それを必要に応じて参照領域を拡大して更新するので、各画像について周囲の画素を考慮して更新された特徴量を得ることができ、この特徴量を用いて階調変換処理を行なうことで、第１の実施の形態と同様に、コントラストが低い領域に階調変換処理の効果が強くかかりすぎることを防止できるとともに、コントラストが高い領域についても、階調変換処理の効果を得ることができる。
【０１０６】
なお、第１の実施の形態では、特徴量を求めるための参照領域を拡大する際に、領域分割部１１で分割された領域を単位として参照領域を段階的に拡大していき、第２の実施の形態でも領域設定部２１にて設定された領域の幅と同じ幅で参照領域を段階的に拡大していったが、参照領域の拡大は領域分割部１１で分割された領域を単位としなくてもよい。例えば、１画素幅で参照領域を拡大していってもよい。
【０１０７】
また、上記の実施の形態では、階調変換処理部４１及び４２が、式（５）を用いた線形変換による階調変換処理を行ったが、階調変換処理は非線形変換であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
以上のように、本発明の画像処理装置は、画像中にコントラストが低い領域とコントラストが高い領域とが混在している場合にも、自然なコントラスト改善を行うことができるという効果を有し、入力画像に対して階調変換処理を行ってコントラストを改善する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム等として有用である。
【符号の説明】
【０１０９】
１０１  画像処理装置
１１  領域分割部
２１  領域特徴量抽出部
３１  特徴量更新部
４１  階調変換処理部
１０２  画像処理装置
１２  領域設定部
２２  領域特徴量抽出部
３２  特徴量更新部
４２  階調変換処理部
【図１】
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【図２】
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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２１】
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【図２３】
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【図３】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２２】
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