(57)【要約】【課題】複数の画像処理について最適な画像処理パラメータの組み合わせを決定する。【解決手段】画像処理装置は、入力画像Ｉｉｎに対して複数の画像処理を順次実施する画像処理手段（第一の画像処理部１４３、第二の画像処理部１４４）と、入力画像Ｉｉｎの統計量に関する情報である統計情報に基づいて、画像処理手段で複数の画像処理を実施した画像処理結果を推定する推定手段と、推定手段で推定した画像処理結果に基づいて、複数の画像処理のパラメータをそれぞれ設定する設定手段と、を備える。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対して、少なくとも第１の画像処理と後続する第２の画像処理とを含む複数の画像処理を順次実施する画像処理手段と、
前記入力画像の統計量に関する情報である統計情報に基づいて、前記画像処理手段において前記入力画像に対する前記第１の画像処理後に得られる第１の画像処理結果を推定し、該第１の画像処理結果を推定した結果に基づいて、前記第１の画像処理結果に対する前記第２の画像処理後に得られる第２の画像処理結果を推定する推定手段と、
前記推定手段から得られる第２の画像処理結果を推定した結果に基づいて、前記第１の画像処理に用いられるパラメータおよび前記第２の画像処理に用いられるパラメータをそれぞれ設定する設定手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記推定手段は、
前記画像処理結果として、前記画像処理手段によって前記複数の画像処理を実施して得られる出力画像の画質に関する評価値を推定する第一の推定手段を備え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】
前記第一の推定手段は、前記複数の画像処理の複数のパラメータ組み合わせ候補について、前記評価値をそれぞれ推定し、
前記設定手段は、前記第一の推定手段で推定した複数の評価値を用いて前記出力画像の画質を比較し、その比較結果に基づいて前記パラメータを設定する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】
前記推定手段は、
前記入力画像の統計情報に基づいて、前記複数の画像処理のうち最終段の画像処理の直前の画像処理までを実施した画像の統計情報を推定する第二の推定手段をさらに備え、
前記第一の推定手段は、前記第二の推定手段で推定した統計情報に基づいて、前記評価値を推定することを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
サンプル画像の統計情報と、当該サンプル画像に対して前記最終段の画像処理を実施して得られる画像の画質に関する評価値との組を、前記最終段の画像処理のパラメータ候補と対応付けて一組以上保持する第一の保持手段をさらに備え、
前記第一の推定手段は、
前記第一の保持手段が保持する前記サンプル画像の統計情報と、前記第二の推定手段で推定した統計情報との類似度に基づいて、前記評価値を推定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
サンプル画像の統計情報と、当該サンプル画像に対して前記画像処理を実施して得られる画像の統計情報との組を、当該画像処理のパラメータ候補と対応付けて一組以上保持する第二の保持手段をさらに備え、
前記第二の推定手段は、
前記第二の保持手段が保持する前記サンプル画像の統計情報と、前記入力画像の統計情報との類似度に基づいて、前記最終段の画像処理の直前の画像処理を実施した後の画像の統計情報を推定することを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記統計情報は、少なくとも画像の輝度ヒストグラムに関する情報を含むことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記統計情報は、少なくとも画像の周波数特性に関する情報を含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記評価値は、少なくとも画像の鮮鋭性に関する評価値を含むことを特徴とする請求項２〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記評価値は、少なくとも画像のノイズに関する評価値を含むことを特徴とする請求項２〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記請求項１〜１０の何れか１項に記載の画像処理装置と、
前記入力画像を撮像する撮像手段と、を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項１２】
入力画像の統計量に関する情報である統計情報に基づいて、前記入力画像に対する第１の画像処理後に得られる第１の画像処理結果を推定し、該第１の画像処理結果を推定した結果に基づいて、前記第１の画像処理結果に対する第２の画像処理後に得られる第２の画像処理結果を推定するステップと、
前記第２の画像処理結果を推定した結果に基づいて、前記第１の画像処理に用いられるパラメータおよび前記第２の画像処理に用いられるパラメータをそれぞれ設定するステップと、
決定した前記パラメータを用いて、前記入力画像に対して、少なくとも前記第１の画像処理と後続する前記第２の画像処理とを含む複数の画像処理を順次実施するステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像に対して複数の画像処理を実施する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像に対して実施する画像処理は複雑化しており、複数の画像処理を組み合わせた一連の処理を実施するようになっている。例えば、主な処理としては、デモザイク、ホワイトバランス調整、ノイズリダクション、色変換、エッジ強調、ガンマ補正等が挙げられる。一般に、これらの処理を実施する処理ブロックはカスケードに連結されており、画像の最終画質は、これらの処理の組み合わせによって決まる。
特許文献１には、階調補正処理を行う階調補正部と、ノイズ低減処理を行うノイズ低減部とを備える映像信号処理装置が開示されている。この映像信号処理装置では、階調補正処理を行うために用いる階調特性の傾きに応じて、ノイズ低減部にて映像信号のノイズを低減している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３１２３３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１に記載の技術では、先ず、入力映像に応じて階調補正処理で用いるパラメータを決定し、その結果をもとにノイズ低減処理で用いるパラメータを決定している。すなわち、この技術は、一方の画像処理が他方の画像処理に与える影響のみを考慮して画像処理パラメータを決定する技術である。しかしながら、各画像処理は相互に依存するため、一方の画像処理が他方の画像処理に与える影響のみを考慮しただけでは、最適なパラメータの組み合わせを設定することはできず、画像の最終画質を良好なものにすることはできない。
そこで、本発明は、複数の画像処理について最適な画像処理パラメータの組み合わせを設定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置の一態様は、入力画像に対して、少なくとも第１の画像処理と後続する第２の画像処理とを含む複数の画像処理を順次実施する画像処理手段と、前記入力画像の統計量に関する情報である統計情報に基づいて、前記画像処理手段において前記入力画像に対する前記第１の画像処理後に得られる第１の画像処理結果を推定し、該第１の画像処理結果を推定した結果に基づいて、前記第１の画像処理結果に対する前記第２の画像処理後に得られる第２の画像処理結果を推定する推定手段と、前記推定手段から得られる第２の画像処理結果を推定した結果に基づいて、前記第１の画像処理に用いられるパラメータおよび前記第２の画像処理に用いられるパラメータをそれぞれ設定する設定手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、複数の画像処理について最適な画像処理パラメータの組み合わせを決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態の画像処理装置を備えるデジタルカメラの構成例である。
【図２】画像処理部の構成例を示すブロック図である。
【図３】画像処理部の動作を示すフローチャートである。
【図４】輝度ヒストグラムの一例を示す模式図である。
【図５】周波数パワースペクトルのべき乗則の一例を示す模式図である。
【図６】図３のＳ３の動作を説明するフローチャートである。
【図７】第一のデータベースの構成例を表す図である。
【図８】図３のＳ４の動作を説明するフローチャートである。
【図９】第二のデータベースの構成例を表す図である。
【図１０】動作例１の画質推定結果の一例である。
【図１１】動作例２の画質推定結果の一例である。
【図１２】動作例３の画質推定結果の一例である。
【図１３】ガンマカーブｇ１の一例を表す図である。
【図１４】ガンマカーブｇ２の一例を表す図である。
【図１５】画像処理部の別の構成例を示すブロック図である。
【図１６】図１５の画像処理部の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。
図１は、本実施形態における画像処理装置を備える撮像装置１０の構成例である。撮像装置１０は、例えば、デジタルカメラである。デジタルカメラ１０は、デジタルスチルカメラであってもデジタルビデオカメラであってもよい。デジタルカメラ１０は、撮像部１１と、Ａ／Ｄ変換部１２と、信号処理部１３と、画像処理部１４と、エンコーダ部１５と、メディアインタフェース（メディアＩ／Ｆ）１６と、を備える。さらに、デジタルカメラ１０は、ＣＰＵ１７と、ＲＯＭ１８と、ＲＡＭ１９と、撮像系制御部２０と、操作部２１と、Ｄ／Ａ変換部２２と、表示部２３と、を備える。デジタルカメラ１０の上記した構成要素は、直接または間接的に、バス２４により相互に接続されている。
【０００９】
本実施形態において、画像処理部１４が画像処理装置として動作する。また、撮像装置１０は、デジタルカメラに限定されるものではなく、例えばスマートフォン、タブレット型端末、ゲーム機等であってもよい。
撮像部１１は、ズームレンズ、フォーカスレンズ、ぶれ補正レンズ、絞り、シャッター、光学ローパスフィルタ、ｉＲ（赤外線）カットフィルタ、カラーフィルタ、ＣＭＯＳ素子やＣＣＤなどのセンサなどから構成される。撮像部１１は、被写体（図示せず）の光量を検知する。撮像部１１は、被写体の光量を検知することにより、被写体の光学像を電気信号に変換する。この電気信号はアナログ信号であり、撮像部１１は、このアナログ信号をＡ／Ｄ変換部１２に出力する。Ａ／Ｄ変換部１２は、被写体の光量に相当する上記アナログ信号をデジタル値に変換し、これを信号処理部１３に出力する。信号処理部１３は、上記デジタル値にデモザイキング処理、ホワイトバランス処理、エッジ強調処理、ガンマ処理などを行い、デジタル画像を生成する。信号処理部１３は、当該デジタル画像を画像処理部１４に出力する。
【００１０】
画像処理部１４は、上記デジタル画像を入力画像とし、当該入力画像に対して複数の画像処理を順次実施する。当該画像処理は、例えば、ノイズリダクション処理（ＮＲ処理）、シャープネス処理、階調変換処理などである。なお、上記画像処理は、デモザイキング処理、ホワイトバランス処理、エッジ強調処理、ガンマ処理などであってもよい。画像処理部１４は、複数の画像処理について、複合的に各画像処理のパラメータを設定するパラメータ設定処理を行い、当該処理において設定したパラメータを用いて各画像処理を実施する。このパラメータ設定処理については後で詳述する。画像処理部１４は、画像処理後の画像をエンコーダ部１５とＤ／Ａ変換部２２とに出力する。
エンコーダ部１５は、画像処理後のデジタル画像をＪＰＥＧ等の映像圧縮フォーマットに変換し、これをメディアＩ／Ｆ１６に出力する。メディアＩ／Ｆ１６は、デジタルカメラ１０を外部のメディア３０に接続するためのインタフェースである。外部のメディア３０は、例えば、ハードディスク、メモリーカード、ＣＦ（Compact Flash）カード、ＳＤカード、ＵＳＢメモリ等である。
【００１１】
ＣＰＵ１７は、システムバス２５を介して、デジタルカメラ１０の各構成要素の処理および動作を制御する。ＣＰＵ１７による制御は、例えば、ＣＰＵ１７がＲＯＭ１８に格納された命令（プログラム等）をＲＡＭ１９に読み出し、当該命令を実行することにより実現され得る。また、ＣＰＵ１７は、デジタルカメラ１０のユーザが入力する情報や指示に基づく処理も行う。ＲＯＭ１８は、ＣＰＵ１７が処理を実行するために必要な制御プログラム等を記憶する。ＲＡＭ１９は、ＣＰＵ１０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。また、ＲＯＭ１８やＲＡＭ１９は、ＣＰＵ１７が実行する処理に必要なデータ等を格納してもよい。
【００１２】
撮像系制御部２０は、ＣＰＵ１７からの指示に基づいて、撮像部１１を制御する。例えば、撮像系制御部２０は、撮像部１１のレンズのフォーカスを合わせる、シャッターを開く、絞りを調節するなどの制御を行う。
操作部２１は、撮像ボタン、操作ボタン、モードダイヤルなどを含む。デジタルカメラ１０のユーザは、当該ボタンやダイヤルを介して、デジタルカメラ１０へ指示を入力する（設定を行う）ことができる。ユーザから入力される指示は、例えば、撮像（撮影）のための設定であり、ＩＳＯ感度の設定、シャッター速度の設定、Ｆ値（絞り値）の設定等を含む。操作部２１から入力された撮像設定に関する情報や指示は、ＣＰＵ１７に送られる。このとき、ＣＰＵ１７は、操作部２１から入力された情報や指示に基づいて処理を行い、デジタルカメラ１０の撮像条件を決定する。撮像条件は、ＲＡＭ１９に記憶される。
Ｄ／Ａ変換部２２は、画像処理部１４が出力した画像処理後のデジタル画像に対しアナログ変換を行う。Ｄ／Ａ変換部２２は、アナログ変換した画像を表示部２３に出力する。
表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイであり、ＣＰＵ１０８の制御の下で、Ｄ／Ａ変換部２２から受け取った撮像画像を表示可能である。
【００１３】
以下、画像処理部１４の構成について具体的に説明する。
図２は、画像処理部１４の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、画像処理部１４は、図１の信号処理部１３が出力したデジタル画像を入力画像Ｉｉｎとして入力する入力端子１４１と、画像処理後の画像を出力画像Ｉｏｕｔとしてエンコーダ１５及びＤ／Ａ変換部２２に出力する出力端子１４２とを備える。また、画像処理部１４は、第一の画像処理部１４３と、第二の画像処理部１４４と、パラメータ設定部１４５と、を備える。パラメータ設定部１４５は、統計情報取得部１４６と、画像処理結果推定部（以下、単に「推定部」ともいう。）１４７と、画像処理決定部１４８と、を備える。
【００１４】
第一の画像処理部１４３は、入力端子１４１から入力された入力画像Ｉｉｎに対し、第一の画像処理を実施する。第二の画像処理部１４４は、第一の画像処理部１４３に後続して第一の画像処理部１４３による第一の画像処理後の画像に対し、第一の画像処理とは異なる第二の画像処理を実施する。なお、以下の説明では、第一の画像処理を施す前の画像を第一入力画像、第一の画像処理を施した後の画像（第二の画像処理を施す前の画像）を第一出力画像（第二入力画像）、第二の画像処理を施した後の画像を第二出力画像ともいう。また、本実施形態では、画像処理部１４は、入力画像Ｉｉｎに対して２つの画像処理を順次実施するものとし、前段の第一の画像処理をＮＲ処理、後段の第二の画像処理をシャープネス処理として説明する。但し、第一の画像処理及び第二の画像処理は、これに限定されない。また、入力画像Ｉｉｎに対して実施する画像処理の数も、これに限定されない。
【００１５】
パラメータ設定部１４５は、パラメータ設定処理を行い、第一の画像処理で用いるパラメータと、第二の画像処理で用いるパラメータとの最適な組み合わせを設定する。本実施形態では、各画像処理間の影響を複合的に考慮し、最適なパラメータの組み合わせを設定する。具体的には、パラメータ設定部１４５は、第一及び第二の画像処理を実施した画像処理結果として、出力端子１４２から出力される出力画像Ｉｏｕｔの画質を推定し、当該画質が最良となるパラメータの組み合わせを設定する。画像処理結果（画質）の推定に際し、パラメータ設定部１４５は、入力画像Ｉｉｎから当該入力画像Ｉｉｎの統計量に関する情報（以下、「統計情報」という。）を取得する。そして、パラメータ設定部１４５は、その統計情報をもとに上記の画像処理結果（画質）を推定する。
【００１６】
統計情報取得部１４６は、入力画像Ｉｉｎの統計情報を取得する。本実施形態では、統計情報として、画像の輝度のヒストグラムと周波数特性（周波数パワースペクトル）のべき乗係数との２つを取得する。なお、統計情報は少なくとも１つ取得すればよく、これに限定されるものではない。例えば、画像の平均値やエッジの曲率、コントラスト比などを用いてもよい。推定部１４７は、統計情報取得部１４６で取得した入力画像Ｉｉｎの統計情報を用いて、入力画像Ｉｉｎに対して第一の画像処理を実施した画像処理結果を推定し、さらに第一の画像処理の推定結果に対して第二の画像処理を実施した画像処理結果を推定する。画像処理決定部１４８は、推定部１４７の推定結果に基づいて、第一及び第二の画像処理の最適なパラメータを決定する。
【００１７】
次に、画像処理部１４の動作について、図３を参照しながら具体的に説明する。図３の処理は、デジタルカメラ１０のＣＰＵ１７が、必要なプログラムを読み出して実行することにより実現される。ただし、図３の処理の一部または全部が、専用のハードウェアにより実現されてもよい。図３の処理は、例えば入力画像を入力したタイミングで開始される。なお、図３の処理の開始タイミングは、上記のタイミングに限らない。
先ずＳ１において、画像処理部１４は、入力端子１４１から入力画像Ｉｉｎを取得する。次にＳ２において、統計情報取得部１４６は、入力画像Ｉｉｎから統計情報Ｉを取得する。本実施形態では、統計情報Ｉとして、画像の輝度のヒストグラムＨ及び周波数特性のべき乗係数ａを取得する。輝度ヒストグラムＨは、以下の式で表わされる。
【００１８】
【数１】
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【００１９】
ここで、ｉは階調数を表し、例えば８ｂｉｔの画像であれば０から２５５の数値をとる。Ｐ（ｘ，ｙ）は、入力画像Ｉｉｎの位置（ｘ，ｙ）における画素値を表し、ｊは、入力画像Ｉｉｎの画素数を表す。Ｈ［ｉ］は、入力画像Ｉｉｎにおける階調ｉの頻度を表し、入力画像Ｉｉｎにおいて画素値が“ｉ”である画素の数をカウントし、画素数ｊで割ることで得られる。輝度ヒストグラムＨの例を図４に示す。図４において、横軸は階調であり、縦軸は各階調の頻度である。
次に、周波数特性のべき乗係数ａの算出方法について説明する。
自然画画像の周波数パワースペクトルpは、ｐ（ｆ）≒ｋｆaと近似できる。ここで、ｆは周波数であり、ｋは定数である。すなわち、図５に示すように、横軸にｌｏｇ周波数、縦軸にｌｏｇパワーをとると、べき乗係数ａは、破線Ａで示す一次関数（ｌｏｇ（ｐ（ｆ））＝ｌｏｇ（ｋ）＋ａ・ｌｏｇ（ｆ））の傾きとして表現される。周波数特性のべき乗係数ａは、以下の式で求められる。
【００２０】
【数２】
2016206728.tif 000004
【００２１】
図３に戻って、Ｓ３では、推定部１４７は、Ｓ２において取得した統計情報Ｉをもとに、入力画像Ｉｉｎに対して第一の画像処理が実施された際に得られる出力画像（第一出力画像）の統計情報（第一の出力統計情報）Ｉ´を算出する。具体的には、統計情報Ｉを用いて、予めＲＯＭ１８等に格納している第一のデータベースを参照し、第一の出力統計情報Ｉ´を算出する。当該データベースには、第一の画像処理を施す前の第一入力画像に対応するサンプル画像の統計情報と、その第一入力画像に対して第一の画像処理を施した後の第一出力画像の統計情報とが対応付けられて複数格納されている。
推定部１４７は、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉとデータベース上の第一入力画像の統計情報とを比較し、両者の類似度に基づいて第一の出力統計情報Ｉ´を推定する。この推定処理は、同一の統計情報（画像統計量）を有する異なる入力画像に対して同一パラメータの画像処理を適用したとき、出力画像の統計情報（画像統計量）も同一になるという仮定に基づくものである。このＳ３では、図６に示す処理を実行する。
【００２２】
先ずＳ３１において、推定部１４７は、第一の画像処理のパラメータｐｒｍ１を選択する。パラメータｐｒｍ１は、予め記憶されたパラメータ候補の中から１つを選択する。次にＳ３２では、推定部１４７は、第一のデータベースから、第一の画像処理のパラメータがＳ３１において選択したパラメータｐｒｍ１であるときの、第一入力画像の統計情報Ｉnと第一出力画像の統計情報Ｉn´との組み合わせを取得する。第一のデータベースの構成例を図７に示す。
【００２３】
図７に示すように、第一のデータベースには、画像番号、画像処理パラメータ（パラメータ候補）、第一入力画像の統計情報Ｉn、及び第一出力画像の統計情報Ｉn´が格納されている。ここで、画像番号はサンプル画像の識別ＩＤである。図７に示す例では、サンプル画像である第一入力画像は、ｍ種類としている。また、統計情報Ｉnは、画像番号ｎの第一入力画像から取得した統計情報であり、ヒストグラムＨnとべき乗係数ａnとを含む。ヒストグラムＨnはベクトル値であり、例えば８ｂｉｔ画像の場合、ヒストグラムのビン数は２５６となる（Ｈ＝｛ｈ（１），ｈ（２），…ｈ（２５６）｝）。また、べき乗係数ａnはスカラー値である。さらに、統計情報Ｉn´は、画像番号ｎの第一入力画像に対して第一の画像処理を実施した後の第一出力画像から取得した統計情報であり、ヒストグラムＨn´とべき乗係数ａn´とを含む。
【００２４】
Ｓ３３では、推定部１４７は、Ｓ３２において取得した統計情報の組み合わせをもとに、入力画像Ｉｉｎに対して第一の画像処理を施した際に得られる出力画像（第一出力画像）の統計情報Ｉ´を算出する。具体的には、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉとデータベースから取得した統計情報Ｉnとの類似度を用い、データベースから取得した統計情報Ｉn´の重み付き平均をとることで、統計情報Ｉ´を算出する。すなわち、統計情報Ｉ´に含まれるヒストグラムＨ´とべき乗係数ａ´とは、次式により求められる。
【００２５】
【数３】
2016206728.tif 000005
【００２６】
ここで、ｗ（Ｉ，Ｉn）は、統計情報Ｉと統計情報Ｉnとの類似度を表す。ｗ（Ｉ，Ｉn）は、例えば次式により定義する。ただし、類似度の定義はこれに限定されない。
【００２７】
【数４】
2016206728.tif 000006
【００２８】
ここで、ｄｉｓｔ（Ｉ，Ｉn）は、統計情報Ｉと統計情報Ｉnとの距離を表すものであり、ヒストグラムのＫＬ（Kullback-Leibler）情報量とべき乗係数の絶対差との積で表される。また、ＫＬ情報量とは、確率分布の差異を表す尺度であり、両者の分布が等しいとき（上記（４）式では、ｈ＝ｈnのとき）、０をとる。
図３に戻って、Ｓ４では、推定部１４７は、Ｓ３において算出した統計情報Ｉ´をもとに、第二入力画像（第一出力画像）に対して第二の画像処理が実施された際の出力画像（第二出力画像）の画質Ｑを推定する。具体的には、統計情報Ｉ´を用いて、予めＲＯＭ１８等に格納している第二のデータベースを参照し、画質Ｑを推定する。当該データベースには、第二入力画像に対応するサンプル画像の統計情報と、その第二入力画像に対して第二の画像処理を施した後の第二出力画像の画質とが対応付けられて複数格納されている。
【００２９】
推定部１４７は、Ｓ３において算出した第二入力画像（第一出力画像）の統計情報Ｉ´とデータベース上の第二入力画像の統計情報とを比較し、両者の類似度に基づいて画質Ｑを推定する。この推定処理は、同一の統計情報（画像統計量）を有する異なる入力画像に対して同一パラメータの画像処理を適用したとき、出力画像の画質も同一になるという仮定に基づくものである。このＳ４では、図８に示す処理を実行する。
先ずＳ４１において、推定部１４７は、第二の画像処理のパラメータｐｒｍ２を選択する。パラメータｐｒｍ２は、予め記憶されたパラメータ候補の中から１つを選択する。次にＳ４２では、推定部１４７は、第二のデータベースから、第二の画像処理のパラメータがＳ４１において選択したパラメータｐｒｍ２であるときの、第二入力画像の統計情報Ｉn´と第二出力画像の画質Ｑnとの組み合わせを取得する。第二のデータベースの構成例を図９に示す。
【００３０】
図９に示すように、第二のデータベースには、画像番号、画像処理パラメータ（パラメータ候補）、第二入力画像の統計情報Ｉn´、及び第二出力画像の画質Ｑnが格納されている。ここで、第二出力画像の画質Ｑnは、画素番号ｎの第二入力画像に対して第二の画像処理を実施した後の第二出力画像から取得した画質に関する評価値（定量値）である。本実施形態では、画質Ｑnは、鮮鋭性評価値Ｓnとノイズ評価値Ｎnである。ここで、鮮鋭性評価値とノイズ評価値とは、ＰＳＮＲ（Peak Signal to Noise Ratio）などの定量評価値であってもよいし、人が目視で評価付けを行った主観評価値であってもよい。なお、画質Ｑnは、画像の画質を示す評価値であればよく、これらに限定されない。
【００３１】
Ｓ４３では、推定部１４７は、Ｓ４２において取得した統計情報の組み合わせをもとに、第二入力画像に対して第二の画像処理を施した際に得られる出力画像（第二出力画像）の画質Ｑを推定する。具体的には、第二入力画像の統計情報Ｉ´とデータベースから取得した統計情報Ｉn´との類似度を用い、データベースから取得した画質Ｑnの重み付き平均をとることで、画質Ｑを算出する。すなわち、画質Ｑに含まれる鮮鋭性評価値Ｓとノイズ評価値Ｎとは、次式により求められる。
【００３２】
【数５】
2016206728.tif 000007
【００３３】
ここで、ｗ（Ｉ´，Ｉn´）は、統計情報Ｉ´と統計情報Ｉn´との類似度を表す。ｗ（Ｉ´，Ｉn´）は、例えば、上述したｗ（Ｉ，Ｉn）と同様に定義する。
図３に戻って、Ｓ５では、推定部１４７は、第一の画像処理及び第二の画像処理の全てのパラメータ候補について画像処理結果の推定を実施したか否かを判定する。そして、画像処理結果の推定が完了していない場合にはＳ３へ戻り、画像処理結果の推定が完了している場合にはＳ６に移行する。
Ｓ６では、画像処理決定部１４８は、第一の画像処理に対して算出した統計情報の推定量Ｉnをもとに推定される、第二の画像処理を実施した後の最終的な画質Ｑの推定結果が最良となるパラメータの組み合わせを決定する。そして、画像処理決定部１４８は、決定したパラメータを第一の画像処理部１４３及び第二の画像処理部１４４にそれぞれ設定する。具体的には、次式をもとに画質Ｑ（鮮鋭性評価値Ｓとノイズ評価値Ｎ）が最良となる画像処理パラメータの組み合わせｐ*を求める。
【００３４】
【数６】
2016206728.tif 000008
【００３５】
ここで、Ｓprm1, prm2及びＮprm1, prm2は、第一の画像処理のパラメータがｐｒｍ１、第二の画像処理のパラメータがｐｒｍ２であるときの、鮮鋭性評価値とノイズ評価値である。また、βは定数であり、ノイズ及び鮮鋭性をどの程度重視するのかを決定する係数である。なお、本実施形態では、鮮鋭性評価値Ｓとノイズ評価値Ｎとは、値が小さいほど画質が良いことを意味する評価値とし、鮮鋭性評価値Ｓとノイズ評価値Ｎとの重み付き和が最小となるパラメータｐｒｍ１，ｐｒｍ２を、最適なパラメータの組み合わせとする。但し、最適なパラメータの組み合わせを決定する方法は、式（６）を用いた方法に限定されるものではない。例えば、画質Ｑが最良となるパラメータの組み合わせを対応づけたテーブルを用いて決定する方法などでもよい。また、画質Ｑが予め設定した基準以上の画質となるパラメータの組み合わせを、最適なパラメータの組み合わせとしてもよい。
Ｓ７では、第一の画像処理部１４３は、Ｓ６において設定された第一の画像処理のパラメータを用いて、入力画像Ｉｉｎに対して第一の画像処理を行う。Ｓ８では、第二の画像処理部１４４は、Ｓ６において設定された第二の画像処理のパラメータを用いて、第一の画像処理後の画像に対して第二の画像処理を行う。
【００３６】
以下、本実施形態における具体的な動作例について説明する。本動作例では、第一の画像処理としてＮＲ処理、第二の画像処理としてシャープネス処理を実施するものとする。すなわち、デジタルカメラ１０内部の画像処理では、ＮＲ処理によってぼけた画像を回復させるためにシャープネス処理を実施する。
シャープネス処理は、エッジ検出などで高周波成分を抽出し、その部分の振幅を伸長させることにより、鮮鋭性を改善する画像処理である。このため、シャープネス処理の効果は、画像のヒストグラムによって異なるという性質がある。例えば、ビルなどのコントラストが高い（ヒストグラムの幅が広い）画像では、エッジを高精度に抽出できるため、鮮鋭感の改善効果が高い。一方、森などの低コントラスト（ヒストグラムの幅が狭い）のエッジを多く含む画像では、エッジ検出が困難であり、鮮鋭感の改善効果が低い。このように、後段のシャープネス処理の画質改善効果は入力画像ごとに異なる。そのため、本実施形態では、この点を考慮して前段のＮＲ処理の最適パラメータを決定する。すなわち、入力画像に応じて、ＮＲ処理とシャープネス処理との最適なパラメータの組み合わせを決定する。
【００３７】
図１０は、ビルなどのコントラストが高い画像を入力画像Ｉｉｎとした場合（動作例１）の画質Ｑの推定結果を示す図である。この動作例１では、説明を簡略化するためにＮＲ処理のパラメータ候補を３つ（弱、中、強）とし、シャープネス処理のパラメータ候補を１つ（ｐ１）とする。
画像処理部１４は、入力画像Ｉｉｎを取得すると（図３のＳ１）、先ず、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉ（ヒストグラムＨ、べき乗係数ａ）を取得する（Ｓ２）。次に、画像処理部１４は、ＮＲ処理のパラメータ３種類それぞれに対して、ＮＲ処理後の出力画像の統計情報Ｉ´（ヒストグラムＨ´、べき乗係数ａ´）を推定する（Ｓ３）。ＮＲ処理では、ヒストグラムはほとんど変化しないため、図１０に示すように、ＮＲ出力画像のヒストグラムＨ´はパラメータによらずほぼ一定となる。一方、ＮＲ処理の強度が変化すると、高周波成分のパワーが変化するため、図１０に示すように、べき乗係数ａ´はＮＲ処理パラメータによって変化する。
【００３８】
画像処理部１４は、ＮＲ出力画像の統計情報Ｉ´を推定すると、次に、ＮＲ処理とシャープネス処理それぞれの処理の推定結果に基づいた画質Ｑの推定結果を算出する。具体的には、ＮＲ出力画像の統計情報Ｉ´に基づいて、当該ＮＲ出力画像を入力としてシャープネス処理を実施した後の出力画像の画質Ｑを推定する（図３のＳ４）。この動作例１では、シャープネス処理のパラメータは１つとしているため、第一の画像処理と第二の画像処理とのパラメータ組み合わせ候補は３種類となる。したがって、この画質推定処理の結果、図１０に示すように、３種類の出力画像の画質Ｑが推定される。ここで、各評価値は、値が小さいほど画質が良いことを意味する。
【００３９】
上述したように、画像処理対象がコントラストの高い画像である場合、シャープネス処理による鮮鋭性改善効果は高い。この動作例１では、ビルなどのコントラストが高い画像を入力画像Ｉｉｎとしており、ＮＲ出力画像のコントラストは高い。そのため、動作例１では、ＮＲ処理の強度（パラメータ）によらず、シャープネス処理によって適切に鮮鋭性が回復されるため、鮮鋭性評価値は比較的小さい値（０．３）で一定となる。一方、ノイズ評価値は、ＮＲ処理の強度が強いほど、画質が良いことを意味する値をとる。鮮鋭性評価値はＮＲ処理の強度によらず一定であるため、動作例１では、ノイズ評価値Ｎに基づいて画質が最良となる最適パラメータを決定することができる。すなわち、この動作例１では、ノイズ評価値Ｎが最小となるパラメータが最適であるとして、ＮＲ処理のパラメータを「強」とするのが最適であると判断される。
図１１は、森などのコントラストが低い画像を入力画像Ｉｉｎとした場合（動作例２）の画質Ｑの推定結果を示す図である。この動作例２でも、上記の動作例１と同様に、ＮＲ処理のパラメータ候補を３つ（弱、中、強）とし、シャープネス処理のパラメータ候補を１つ（ｐ１）とする。
【００４０】
画像処理部１４は、入力画像Ｉｉｎを取得すると（図３のＳ１）、先ず、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉ（ヒストグラムＨ、べき乗係数ａ）を取得する（Ｓ２）。次に、画像処理部１４は、ＮＲ処理のパラメータ３種類それぞれに対して、ＮＲ処理後の出力画像の統計情報Ｉ´（ヒストグラムＨ´、べき乗係数ａ´）を推定する（Ｓ３）。ＮＲ処理では、ヒストグラムはほとんど変化しないため、図１１に示すように、ＮＲ出力画像のヒストグラムＨ´はパラメータによらずほぼ一定となる。一方、ＮＲ処理の強度が変化すると、高周波成分のパワーが変化するため、図１１に示すように、べき乗係数ａ´はＮＲ処理パラメータによって変化する。
【００４１】
画像処理部１４は、ＮＲ出力画像の統計情報Ｉ´を推定すると、次に、ＮＲ処理とシャープネス処理それぞれの処理の推定結果に基づいた画質Ｑの推定結果を算出する。具体的には、ＮＲ出力画像の統計情報Ｉ´に基づいて、当該ＮＲ出力画像を入力としてシャープネス処理を実施した後の出力画像の画質Ｑを推定する（図３のＳ４）。
この動作例２では、コントラストが低い画像を入力画像Ｉｉｎとしており、ＮＲ出力画像のコントラストは低い。そのため、動作例２では、シャープネス処理による鮮鋭性改善効果が得づらい。特に、ＮＲ処理の強度（パラメータ）が強くなるほど鮮鋭性が回復されず、鮮鋭性評価値は比較的悪い値となる。一方、ノイズ評価値は、ＮＲ処理の強度が強いほど、画質が良いことを意味する値をとる。
【００４２】
この場合、上記（６）式をもとに、鮮鋭性評価値とノイズ評価値との和を用いて出力画像の総合画質を算出し、画質が最良となる最適パラメータを決定する。この動作例２では、ＮＲ処理のパラメータが「弱」のときに画質が最良となると判断される。したがって、ＮＲ処理のパラメータを「弱」とするのが最適であると判断される。
動作例１に示すように、コントラストが高い入力画像の場合、シャープネスの鮮鋭性改善効果が高いため、ノイズリダクション（ＮＲ処理）を強めにかけ、後段のシャープネス処理で鮮鋭感を改善するというパラメータの組み合わせが最適である。一方で、動作例２に示すように、コントラストが低い入力画像の場合、シャープネス処理により十分な鮮鋭性改善効果が得られない。そのため、この場合は、ノイズリダクション（ＮＲ処理）は弱めにかけておき、鮮鋭性を十分に残した後、シャープネスで若干の鮮鋭性改善効果を得るという組み合わせが最適である。
【００４３】
このように、本実施形態では、画像ごとに異なる後段処理の画質改善効果を適切に推定し、画像処理間の最適なパラメータの組み合わせを決定することができる。最適なパラメータの組み合わせが設定可能となることで、シャープネス処理によりノイズリダクション処理のボケを適切に回復することができる。
なお、上記実施形態においては、画像処理の組み合わせをＮＲ処理とシャープネス処理との組み合わせとする場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、第一の画像処理としてＮＲ処理、第二の画像処理として階調変換処理を実施してもよい。以下、この場合を例にとり、動作例３として説明する。
【００４４】
階調変換処理は、画像にガンマカーブ（トーンカーブ）をかけることで階調変換を行う処理である。階調変換処理は、露出アンダーで撮影された画像を適正露出に戻したり、画像のコントラストを高めたりするなど、さまざまな目的で実施される。例えば、フォトレタッチアプリケーションなど、ユーザが画像の階調特性を変更するためにガンマカーブを調整することで実施される。この際、画像に含まれるノイズ量も同時に変化するという副作用がある。すなわち、ガンマカーブの形状によっては画像内のノイズを増幅したり鮮鋭性を劣化させたりすることがあり、この副作用の影響を考慮したノイズリダクション処理が必要である。
【００４５】
図１２は、動作例３の画質Ｑの推定結果を示す図である。この動作例３では、ＮＲ処理のパラメータ候補を３つ（弱、中、強）とし、階調変換処理のパラメータであるガンマカーブ候補を２つ（ｇ１、ｇ２）とする。ガンマカーブｇ１及びｇ２の例を、それぞれ図１３及び図１４に示す。
画像処理部１４は、入力画像Ｉｉｎを取得すると（図３のＳ１）、先ず、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉ（ヒストグラムＨ、べき乗係数ａ）を取得する（Ｓ２）。次に、画像処理部１４は、ＮＲ処理のパラメータ３種類それぞれに対して、ＮＲ処理後の出力画像の統計情報Ｉ´（ヒストグラムＨ´、べき乗係数ａ´）を推定する（Ｓ３）。ＮＲ処理では、ヒストグラムはほとんど変化しないため、図１２に示すように、ＮＲ出力画像のヒストグラムＨ´はパラメータによらずほぼ一定となる。一方、ＮＲ処理の強度が変化すると、高周波成分のパワーが変化するため、図１２に示すように、べき乗係数ａ´はＮＲ処理パラメータによって変化する。
【００４６】
画像処理部１４は、ＮＲ出力画像の統計情報Ｉ´を推定すると、次に、ＮＲ処理と階調変換処理それぞれの処理の推定結果に基づいた画質Ｑの推定結果を算出する。具体的には、ＮＲ出力画像の統計情報Ｉ´に基づいて、当該ＮＲ出力画像を入力として階調変換処理を実施した後の出力画像の画質Ｑを推定する（図３のＳ４）。この動作例３では、階調変換処理のガンマカーブは２つとしているため、第一の画像処理と第二の画像処理とのパラメータ組み合わせ候補は６種類となる。したがって、この画質推定処理の結果、図１２に示すように、ＮＲ処理パラメータとガンマカーブとの組み合わせに対応する６種類の出力画像の画質Ｑが推定される。
【００４７】
階調変換処理では、図１３に示すガンマカーブｇ１を適用した場合、入力画像の輝度情報をそのまま出力する。一方、図１４に示すガンマカーブｇ２を適用した場合、出力画像のコントラストは高まる。そのため、ガンマカーブｇ２を適用した場合、ガンマカーブｇ１を適用した場合と比べてノイズ評価値は悪くなり、鮮鋭性評価値は良くなる。
図１２に示す結果により、階調変換処理によりノイズが増大する場合には、予めノイズリダクションを強くかけ、ノイズ量を減らしておくことが好ましいことがわかる。また、階調変換処理によりコントラストが低下する場合には、ノイズリダクションを弱くかけておき、鮮鋭性の劣化を抑えることが好ましいことがわかる。
【００４８】
本動作例３では、動作例２と同様に、上記（６）式をもとに、鮮鋭性評価値とノイズ評価値との和を用いて出力画像の総合画質を算出し、その総合画質が最良となる画像処理パラメータの組み合わせを選択する。この動作例３では、ＮＲ処理のパラメータが「強」で、階調変換処理のガンマカーブが「ｇ２」のときに画質が最良となることがわかる。したがって、動作例３では、ＮＲ処理のパラメータを「強」、階調変換処理のガンマカーブを「ｇ２」とするのが最適であると判断される。
このように、ガンマカーブの違いによる画質改善効果の変化を考慮することで、ノイズリダクション処理の最適なパラメータが設定可能である。
また、上記実施形態においては、２つの画像処理のパラメータの組み合わせを最適化する場合について説明した。しかしながら、画像処理の数は２つに限定されず、任意の数の画像処理に対応可能である。
【００４９】
以下、例えば、画像処理の数が３つの場合について説明する。
図１５は、入力画像Ｉｉｎに対して３つの画像処理を順次実施する場合の画像処理部１４の構成を示すブロック図である。この図１５に示すように、画像処理部１４は、図２に示す構成に加えて第三の画像処理部１４９を備える。
図１６は、図１５の画像処理部１４における動作を示すフローチャートである。この図１６の処理は、上述した図３と同様に、デジタルカメラ１０のＣＰＵ１７が、必要なプログラムを読み出して実行することにより実現される。ただし、図１６の処理の一部または全部が、専用のハードウェアにより実現されてもよい。図１６の処理は、例えば入力画像を入力したタイミングで開始される。なお、図１６の処理の開始タイミングは、上記のタイミングに限らない。
【００５０】
Ｓ１１及びＳ１２は、図３のＳ１及びＳ２と同様である。Ｓ１３では、推定部１４７は、Ｓ１２において取得した入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉをもとに、第一の画像処理が実施された際の出力画像（第一出力画像）の統計情報（第一の出力統計情報）Ｉ´を算出する。このＳ１３における基本動作は、図３のＳ３と同様である。
Ｓ１４では、推定部１４７は、Ｓ１３において算出した出力統計情報Ｉ´をもとに、第二入力画像（第一出力画像）に対して第二の画像処理が実施された際の出力画像（第二出力画像）の統計情報（第二の出力統計情報）Ｉ″を算出する。このＳ１４における基本動作は、図３のＳ３と同様である。Ｓ１５では、推定部１４７は、Ｓ１４において算出した出力統計情報Ｉ″をもとに、第三入力画像（第二出力画像）に対して第三の画像処理が実施された際の出力画像（第三出力画像）の画質Ｑを推定する。このＳ１５における基本動作は、図３のＳ４と同様である。Ｓ１６は、図３のＳ５と同様である。
【００５１】
このように、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉに基づいて、最終段の画像処理の直前の画像処理（第二の画像処理）までを実施した画像の統計情報Ｉ″を推定する。そして、推定した統計情報Ｉ″に基づいて、すべての画像処理（第一の画像処理から第三の画像処理）を順次実施して得られる出力画像Ｉｏｕｔの画質Ｑを推定する。
Ｓ１７では、画像処理決定部１４８は、第一の画像処理、第二の画像処理及び第三の画像処理を実施した後の最終的な出力画像Ｉｏｕｔ（第三出力画像）の画質Ｑが最良となるパラメータの組み合わせを決定する。そして、画像処理決定部１４８は、決定したパラメータを第一の画像処理部１４３、第二の画像処理部１４４及び第三の画像処理部１４９にそれぞれ設定する。このＳ１７の基本動作は、図３のＳ６と同様である。Ｓ１８及びＳ１９は、図３のＳ７及びＳ８と同様である。Ｓ２０では、第三の画像処理部１４９は、Ｓ１７において設定された第三の画像処理のパラメータを用いて、第二の画像処理後の画像に対して第三の画像処理を行う。
【００５２】
なお、上記の例では、先ず入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉから第一出力画像の統計情報Ｉ´を算出し、次にその統計情報Ｉ´から第二出力画像の統計情報Ｉ″を算出している。しかしながら、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉから第二出力画像の統計情報Ｉ″を直接算出することもできる。この場合、第一入力画像の統計情報Ｉnと第二出力画像の統計情報Ｉn″との組を、第一及び第二の画像処理のパラメータの組み合わせ候補に対応付けて格納したデータベースを用いればよい。
以上のように、画像処理装置として動作する画像処理部１４は、入力画像Ｉｉｎの統計量に関する情報である統計情報に基づいて、入力画像Ｉｉｎに対して第一の画像処理と第二の画像処理とを順に実施したときの画像処理結果を推定する。次に、画像処理部１４は、推定した画像処理結果に基づいて、第一の画像処理及び第二の画像処理のパラメータをそれぞれ設定する。そして、画像処理部１４は、設定したパラメータを用いて、入力画像Ｉｉｎに対して上記の複数の画像処理を順次実施する。
【００５３】
これにより、前段の画像処理が後段の画像処理に与える影響のみならず、後段の画像処理が前段の画像処理に与える影響も考慮して画像処理パラメータを最適化することができる。このように、各処理単体で画像処理を最適化するのではなく、相互に依存する各処理の影響を考慮するため、全体の系として最適なパラメータの組み合わせを設定することが可能である。
ここで、上記統計情報は、画像の輝度ヒストグラムに関する情報（ヒストグラムＨ）や画像の周波数特性に関する情報（周波数パワースペクトルのべき乗係数ａ）を含むことができる。これにより、画像適応的な画像処理の影響を適切に考慮したパラメータ設定処理が可能となる。
【００５４】
また、画像処理結果としては、複数の画像処理（第一及び第二の画像処理）を実施して得られる出力画像Ｉｏｕｔの画質に関する評価値（画質Ｑ）を含むことができる。これにより、後段の画像処理の画質改善効果を考慮したうえで、最適なパラメータの組み合わせを設定することができる。また、画質Ｑは、画像の鮮鋭性に関する評価値（鮮鋭性評価値Ｓ）や画像のノイズに関する評価値（ノイズ評価値Ｎ）を含むことができる。これにより、後段の画像処理の画質改善効果を適切に推定することができる。
また、画像処理部１４は、各画像処理についてそれぞれ少なくとも１つのパラメータ候補を用意しておき、これらを組み合わせた複数のパラメータ組み合わせ候補について、それぞれ画質Ｑを推定する。そして、画像処理部１４は、推定した複数の画質Ｑを比較し、その比較結果に基づいて最適な画像処理パラメータを設定する。例えば、画像処理部１４は、出力画像Ｉｏｕｔの画質が最良となるパラメータ組み合わせ候補を選出し、これを複数の画像処理のパラメータとして設定する。これにより、良好な画質を有する画像を生成可能な画像処理パラメータを設定することができる。
【００５５】
さらに、画像処理部１４は、出力画像Ｉｏｕｔの画質Ｑの推定に際し、入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉに基づいて、第一の画像処理を実施した後の画像（第一出力画像）の統計情報Ｉ´を推定する。そして、画像処理部１４は、推定した統計情報Ｉ´に基づいて画質Ｑを推定する。このように、画像処理部１４は、画像の統計情報Ｉ´に基づいて画質Ｑを推定するので、画像内容に応じて異なる画像処理効果を適切に推定することができる。また、前段の画像処理の結果が後段に伝播することを考慮し、入力画像Ｉｉｎに基づいて、最終段の画像処理の直前の画像処理までを実施した画像の統計情報Ｉ´を推定し、これを画質Ｑの推定に用いる。したがって、各画像処理間の影響を適切に考慮したパラメータ設定処理が可能である。
【００５６】
また、画像処理部１４は、統計情報Ｉn´と画質Ｑnとの組を、第二の画像処理のパラメータ候補と対応付けて一組以上、第二のデータベースに格納しておく。このように、画像処理部１４は、サンプル画像の統計情報と、当該サンプル画像に対して最終段の画像処理を実施して得られる画像の画質に関する評価値との組を、最終段の画像処理のパラメータ候補と対応付けて一組以上保持する。そして、画像処理部１４は、第二のデータベースに格納された統計情報Ｉn´と、第二の画像処理部１４４への入力画像の統計情報Ｉ´との類似度に基づいて、出力画像Ｉｏｕｔの画質Ｑを推定する。このように、最終段の画像処理の入力前の画像の統計情報と、最終段の画像処理を実施した後の画像の統計情報との組を予め記憶（記録）しておき、その情報を用いて出力画像Ｉｏｕｔの画質Ｑを推定する。したがって、容易且つ適切に画質Ｑを推定することができる。
【００５７】
さらに、画像処理部１４は、統計情報Ｉnと統計情報Ｉn´との組を、第一の画像処理のパラメータ候補と対応付けて一組以上、第一のデータベースに格納しておく。このように、画像処理部１４は、サンプル画像の統計情報と、当該サンプル画像に対して画像処理を実施して得られる画像の統計情報との組を、当該画像処理のパラメータ候補と対応付けて一組以上保持する。そして、画像処理部１４は、第一のデータベースに格納された統計情報Ｉnと、第一の画像処理部１４３への入力画像Ｉｉｎの統計情報Ｉとの類似度に基づいて、第二の画像処理部１４４への入力画像の統計情報Ｉ´を推定する。このように、画像処理の前後の画像の統計情報の組を予め記憶（記録）しておき、その情報を用いて当該画像処理を実施した後の画像の統計情報を推定する。したがって、容易且つ適切に各画像処理後の画像の統計情報を推定することができる。
また、画像処理部１４をデジタルカメラ１０に搭載するので、デジタルカメラ１０で撮像した画像対して施される複数の画像処理について、複合的に各画像処理の最適なパラメータを設定することができる。したがって、デジタルカメラ１０は良好な画像を提示することができる。
【００５８】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５９】
１０…撮像装置（デジタルカメラ）、１１…撮像部、１４…画像処理部（画像処理装置）、１７…ＣＰＵ、１４１…入力端子、１４２…出力端子、１４３…第一の画像処理部、１４４…第二の画像処理部、１４５…パラメータ設定部、１４６…統計情報取得部、１４７…画像処理結果推定部、１４８…画像処理決定部、１４９…第三の画像処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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１６】
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【図４】
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