(57)【要約】【課題】  画像に対して行った階調補正の効果を適切に評価することが可能な階調補正の評価方法、および演算装置を提供する。【解決手段】  画像に対する階調補正の効果を評価する方法であって、補正前画像に含まれる画素を、その輝度値に応じて複数の輝度値レベルである暗部、中間部、明部に分類し、補正後画像に含まれる画素を、補正前画像の同一位置における画素と同一輝度値レベルになるように分類し、各輝度値レベルに含まれる画素群の各画素の輝度値を用いて、補正前画像の統計値と、補正後画像の統計値を求め、補正前画像の統計値と補正後画像の統計値を用いて評価指標を求め、この評価指標を用いて階調補正を評価する。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
階調補正前の画像である補正前画像の画素値の統計値と、階調補正後の画像である補正後画像の画素値の統計値を求め、
前記補正前画像の画素値の統計値と前記補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、
前記評価指標を用いて階調補正の評価をすることを特徴とする階調補正の評価方法。
【請求項２】
前記補正前画像および前記補正後画像から、それぞれ所定の条件を満たす画素の集合を選択画素群として選択し、当該選択画素群に属する画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする請求項１に記載の階調補正の評価方法。
【請求項３】
前記補正前画像、前記補正後画像それぞれについて前記選択画素群が複数存在し、各選択画素群に属する画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする請求項２に記載の階調補正の評価方法。
【請求項４】
前記所定の条件は画素値の範囲であることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の階調補正の評価方法。
【請求項５】
前記所定の条件は、前記補正前画像および前記補正後画像の一部である部分画像に含まれることであることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の階調補正の評価方法。
【請求項６】
前記部分画像は、前記補正前画像および前記補正後画像を格子状に分割した領域で特定されることを特徴とする請求項５に記載の階調補正の評価方法。
【請求項７】
階調補正前の画像である補正前画像に含まれる画素を、その画素値に応じて複数の画素値レベルに分類し、階調補正後の画像である補正後画像に含まれる画素を、前記補正前画像における同一位置の画素と同一画素値レベルに分類し、
前記補正前画像および前記補正後画像について、各画素値レベルに含まれる画素群の各画素の画素値の統計値を求め、
前記補正前画像の画素値の統計値と前記補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、
前記評価指標を用いて階調補正の評価をすることを特徴とする階調補正の評価方法。
【請求項８】
前記画素値の範囲は、ヒストグラムの谷となる部分に設定されるしきい値により決定されることを特徴とする請求項２、３、４、７のいずれか一項に記載の階調補正の評価方法。
【請求項９】
階調補正前の画像である補正前画像、階調補正後の画像である補正後画像をそれぞれ格子状に分割した部分画像に含まれる画素群の各画素の画素値を用いて、前記補正前画像の画素値の統計値と、前記補正後画像の画素値の統計値を求め、
前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、
前記評価指標を用いて階調補正の評価をすることを特徴とする階調補正の評価方法。
【請求項１０】
前記部分画像は、矩形状に配置された画素群単位で、画素値の範囲により分類されたものであることを特徴とする請求項５または請求項９に記載の階調補正の評価方法。
【請求項１１】
前記部分画像は、画像上の指定位置に基づいて決定されることを特徴とする請求項５または請求項９に記載の階調補正の評価方法。
【請求項１２】
前記評価指標は、前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値の比であることを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の階調補正の評価方法。
【請求項１３】
前記統計値は標準偏差に基づく値であることを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の階調補正の評価方法。
【請求項１４】
前記統計値は画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の階調補正の評価方法。
【請求項１５】
前記統計値は画素値が中央の所定割合に含まれる画素を特定し、特定された画素の画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか一項に記載の階調補正の評価方法。
【請求項１６】
階調補正前の画像である補正前画像の画素値の統計値と、階調補正後の画像である補正後画像の画素値の統計値を求める手段と、
前記補正前画像の画素値の統計値と前記補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求める手段と、
を有することを特徴とする演算装置。
【請求項１７】
前記補正前画像および前記補正後画像から、それぞれ所定の条件を満たす画素の集合を選択画素群として選択し、当該選択画素群に属する画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする請求項１６に記載の演算装置。
【請求項１８】
前記補正前画像、前記補正後画像それぞれについて前記選択画素群が複数存在し、各選択画素群に属する各画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする請求項１７に記載の演算装置。
【請求項１９】
前記所定の条件は画素値の範囲であることを特徴とする請求項１７または請求項１８に記載の演算装置。
【請求項２０】
前記所定の条件は、前記補正前画像および前記補正後画像の一部である部分画像に含まれることであることを特徴とする請求項１７または請求項１８に記載の演算装置。
【請求項２１】
前記部分画像は、前記補正前画像および前記補正後画像を格子状に分割した領域で特定されることを特徴とする請求項２０に記載の演算装置。
【請求項２２】
階調補正前の画像である補正前画像に含まれる画素を、その画素値である輝度値に応じて複数の輝度値レベルに分類し、階調補正後の画像である補正後画像に含まれる画素を、前記補正前画像における同一位置の画素と同一輝度値レベルに分類する輝度値分類手段と、
前記補正前画像および前記補正後画像について、各輝度値レベルに含まれる画素群の各画素の輝度値の統計値を求める手段と、
前記補正前画像の統計値と前記補正後画像の統計値を用いて評価指標を求める手段と、
を有することを特徴とする演算装置。
【請求項２３】
前記画素値の範囲は、ヒストグラムの谷となる部分に設定されるしきい値により決定されることを特徴とする請求項１７、１８、１９、２２のいずれか一項に記載の演算装置。
【請求項２４】
階調補正前の画像である補正前画像、階調補正後の画像である補正後画像から、それぞれ矩形状の部分画像に含まれる画素群を抽出する部分画像抽出手段と、
前記抽出された画素群の各画素の画素値を用いて、前記補正前画像の画素値の統計値と、前記補正後画像の画素値の統計値を求める手段と、
前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求める手段と、
を有することを特徴とする演算装置。
【請求項２５】
前記部分画像は、矩形状に配置された画素群単位で、画素値の範囲により分類されたものであることを特徴とする請求項２０または請求項２４に記載の演算装置。
【請求項２６】
前記部分画像は、画像上の指定位置に基づいて決定されることを特徴とする請求項２０または請求項２４に記載の演算装置。
【請求項２７】
前記評価指標は、前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値の比であることを特徴とする請求項１６から請求項２６のいずれか一項に記載の演算装置。
【請求項２８】
前記統計値は標準偏差に基づく値であることを特徴とする請求項１６から請求項２７のいずれか一項に記載の演算装置。
【請求項２９】
前記統計値は画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする請求項１６から請求項２７のいずれか一項に記載の演算装置。
【請求項３０】
前記統計値は画素値が中央の所定割合に含まれる画素を特定し、特定された画素の画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする請求項１６から請求項２７のいずれか一項に記載の演算装置。
【請求項３１】
請求項１６から請求項３０のいずれか一項に記載の演算装置として、コンピュータを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、画像に対して行った階調補正の効果を評価する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像に対しては、その画像品質を評価することが行われている。特に、機器を介して入力された場合に、人間の感覚と相関良く、鮮明性に対する評価をする技術も提案されている（特許文献１参照）。また、単に画像の鮮明性を評価するだけでなく、鮮明性の低い画像に鮮明性を与えるため、画像に対してコントラスト補正（輝度補正）等の様々な階調補正をすることも行われている。
【０００３】
特に、撮影時の設定に応じて撮影した画像が暗くなってしまった場合に、トーンカーブなどを利用したコントラスト補正を適用することによって、視認性を向上することができる。トーンカーブとは、補正前と補正後の輝度値が線グラフで規定されたものであり、このトーンカーブを変形させることにより、補正後の輝度値の調整を行うことができる。輝度値とは、純粋に輝度を表現したものだけでなく、画素の元々の値により階調を表現した様々な値を含む。一般的には画像全体に一様なトーンカーブに従った補正を適用するが、元画像の輝度値に応じてトーンカーブの傾きを適宜更新することにより、画像内に明部、暗部が存在する場合であっても、視認性が良好な画像を得ることができる。このようなコントラスト補正については、様々な手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１８８６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に示したように、画像の鮮明性自体の評価は行われているが、画像に対する階調補正の効果についての評価は行われていなかった。
【０００６】
そこで、本発明は、画像に対して行った階調補正の効果を適切に評価することが可能な階調補正の評価方法、および階調補正の評価のための演算装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明第１の態様では、
階調補正前の画像である補正前画像の画素値の統計値と、階調補正後の画像である補正後画像の画素値の統計値を求め、
前記補正前画像の画素値の統計値と前記補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、
前記評価指標を用いて階調補正の評価をすることを特徴とする階調補正の評価方法を提供する。
【０００８】
本発明第１の態様によれば、補正前画像の画素値の統計値と、補正後画像の画素値の統計値を求め、補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、求められた評価指標を用いて階調補正の評価をするようにしたので、画像に対して行った階調補正の効果を適切に評価することが可能となる。
【０００９】
また、本発明第２の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記補正前画像および前記補正後画像から、それぞれ所定の条件を満たす画素の集合を選択画素群として選択し、当該選択画素群に属する画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする。本発明第２の態様によれば、補正前画像および補正後画像から、所定の条件を満たす画素の集合を選択画素群として選択し、当該選択画素群に属する画素に対して、階調補正前と補正後の画素値を取得し、当該画素値に基づいて統計値を求めるようにしたので、画像全体だけでなく、特定の特徴をもつ画素群に対する階調補正の効果を適切に評価することが可能となる。
【００１０】
また、本発明第３の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記補正前画像、前記補正後画像それぞれについて前記選択画素群が複数存在し、各選択画素群に属する画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする。本発明第３の態様によれば、複数の選択画素群に属する画素に対して、階調補正前と補正後の画素値を取得し、統計値を求めるようにしたので、様々な特徴をもつ画素群ごとに階調補正の効果を適切に評価することが可能となる。
【００１１】
また、本発明第４の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記所定の条件は画素値の範囲であることを特徴とする。本発明第４の態様によれば、画素値の範囲により選択画素群を特定するようにしたので、明部、中間部、暗部等の画素値レベルに対して個別に階調補正の効果を評価することが可能となる。
【００１２】
また、本発明第５の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記所定の条件は、前記補正前画像および前記補正後画像の一部である部分画像に含まれることであることを特徴とする。本発明第５の態様によれば、補正前画像および補正後画像の一部である部分画像により選択画素群を特定するようにしたので、画像上の位置に応じて個別に階調補正の効果を評価することが可能となる。
【００１３】
また、本発明第６の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記部分画像は、前記補正前画像および前記補正後画像を格子状に分割した領域で特定されることを特徴とする。本発明第６の態様によれば、部分画像は、補正前画像および補正後画像を格子状に分割した画像であるので、画像の全領域について、個別に階調補正の効果を評価することが可能となる。
【００１４】
また、本発明第７の態様では、
階調補正前の画像である補正前画像に含まれる画素を、その画素値に応じて複数の画素値レベルに分類し、階調補正後の画像である補正後画像に含まれる画素を、前記補正前画像における同一位置の画素と同一画素値レベルに分類し、
前記補正前画像および前記補正後画像について、各画素値レベルに含まれる画素群の各画素の画素値の統計値を求め、
前記補正前画像の画素値の統計値と前記補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、
前記評価指標を用いて階調補正の評価をすることを特徴とする階調補正の評価方法を提供する。
【００１５】
本発明第７の態様によれば、補正前画像に含まれる画素を、その画素値に応じて複数の画素値レベルに分類し、階調補正後の画像である補正後画像に含まれる画素を、補正前画像における同一位置の画素と同一画素値レベルに分類し、補正前画像および補正後画像について、各画素値レベルに含まれる画素群の各画素の画素値の統計値を求め、補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、求められた評価指標を用いて階調補正の評価をするようにしたので、画像の明部、中間部、暗部等の複数の輝度値レベル等の画素値レベルに対して個別に階調補正の効果を評価することが可能となる。
【００１６】
また、本発明第８の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記画素値の範囲は、ヒストグラムの谷となる部分に設定されるしきい値により決定されることを特徴とする。本発明第８の態様によれば、選択画素群を特定する画素値の範囲を、ヒストグラムの谷となる部分に設定されるしきい値により決定されるようにしたので、画素値レベルへの分類分けを最適化して行うことが可能となる。
【００１７】
また、本発明第９の態様では、
階調補正前の画像である補正前画像、階調補正後の画像である補正後画像をそれぞれ格子状に分割した部分画像に含まれる画素群の各画素の画素値を用いて、前記補正前画像の画素値の統計値と、前記補正後画像の画素値の統計値を求め、
前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、
前記評価指標を用いて階調補正の評価をすることを特徴とする階調補正の評価方法を提供する。
【００１８】
本発明第９の態様によれば、補正前画像、補正後画像を格子状に分割した部分画像に含まれる画素群の各画素の画素値を用いて、補正前画像の画素値の統計値と、補正後画像の画素値の統計値を求め、補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求め、求められた評価指標を用いて階調補正の評価をするようにしたので、画像上の位置に応じて個別に階調補正の効果を評価することが可能となる。
【００１９】
また、本発明第１０の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記部分画像は、矩形状に配置された画素群単位で、画素値の範囲により分類されたものであることを特徴とする。本発明第１０の態様によれば、補正前画像および補正後画像の一部である部分画像が、矩形状に配置された画素群単位で、画素値の範囲により分類されたものであるので、画像上の位置、および明部、中間部、暗部等の画素値レベルに応じて個別に階調補正の効果を評価することが可能となる。
【００２０】
また、本発明第１１の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記部分画像は、画像上の指定位置に基づいて決定されることを特徴とする。本発明第１１の態様によれば、補正前画像および補正後画像の一部である部分画像が、画像上の指定位置に基づいて決定されるようにしたので、指定された位置付近で所定の条件を満たす最適な部分画像を取得することが可能となる。
【００２１】
また、本発明第１２の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記評価指標は、前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値の比であることを特徴とする。本発明第１２の態様によれば、評価指標が、補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値の比であるので、階調補正の効果をより適切に評価することが可能となる。
【００２２】
また、本発明第１３の態様では、前記階調補正の評価方法において、前記統計値は標準偏差に基づく値であることを特徴とする。本発明第１３の態様によれば、統計値が標準偏差に基づく値であるので、画素値の平均と分散を考慮して、階調補正の効果をより適切に評価することが可能となる。
【００２３】
また、本発明第１４の態様では、前記統計値は画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする。本発明第１４の態様によれば、統計値が画素値の最大値と最小値の差に基づく値であるので、画素値の最大範囲を考慮して、階調補正の効果をより適切に評価することが可能となる。
【００２４】
また、本発明第１５の態様では、前記統計値は画素値が中央の所定割合に含まれる画素を特定し、特定された画素の画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする。本発明第１５の態様によれば、統計値は画素値が中央の所定割合に含まれる画素の画素値の最大値と最小値の差に基づく値であるので、画素値の特に小さい値と大きい値の画素を除外して、階調補正の効果をより適切に評価することが可能となる。
【００２５】
本発明第１６の態様では、
階調補正前の画像である補正前画像の画素値の統計値と、階調補正後の画像である補正後画像の画素値の統計値を求める手段と、
前記補正前画像の画素値の統計値と前記補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求める手段と、
を有することを特徴とする演算装置を提供する。
この演算装置は、評価指標を求める装置として機能する。
【００２６】
また、本発明第１７の態様では、前記演算装置において、前記補正前画像および前記補正後画像から、それぞれ所定の条件を満たす画素の集合を選択画素群として選択し、当該選択画素群に属する画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする。
【００２７】
また、本発明第１８の態様では、前記演算装置において、前記補正前画像、前記補正後画像それぞれについて前記選択画素群が複数存在し、各選択画素群に属する各画素の画素値を取得し、当該画素値に基づいて前記統計値を求めることを特徴とする。
【００２８】
また、本発明第１９の態様では、前記演算装置において、前記所定の条件は画素値の範囲であることを特徴とする。
【００２９】
また、本発明第２０の態様では、前記演算装置において、前記所定の条件は、前記補正前画像および前記補正後画像の一部である部分画像に含まれることであることを特徴とする。
【００３０】
また、本発明第２１の態様では、前記演算装置において、前記部分画像は、前記補正前画像および前記補正後画像を格子状に分割した領域で特定されることを特徴とする。
【００３１】
また、本発明第２２の態様では、
階調補正前の画像である補正前画像に含まれる画素を、その画素値である輝度値に応じて複数の輝度値レベルに分類し、階調補正後の画像である補正後画像に含まれる画素を、前記補正前画像における同一位置の画素と同一輝度値レベルに分類する輝度値分類手段と、
前記補正前画像および前記補正後画像について、各輝度値レベルに含まれる画素群の各画素の輝度値の統計値を求める手段と、
前記補正前画像の統計値と前記補正後画像の統計値を用いて評価指標を求める手段と、
を有することを特徴とする演算装置を提供する。
【００３２】
また、本発明第２３の態様では、前記演算装置において、前記画素値の範囲は、ヒストグラムの谷となる部分に設定されるしきい値により決定されることを特徴とする。
【００３３】
また、本発明第２４の態様では、
階調補正前の画像である補正前画像、階調補正後の画像である補正後画像をそれぞれ格子状に分割した部分画像に含まれる画素群を抽出する部分画像抽出手段と、
前記抽出された画素群の各画素の画素値を用いて、前記補正前画像の画素値の統計値と、前記補正後画像の画素値の統計値を求める手段と、
前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値を用いて評価指標を求める手段と、
を有することを特徴とする演算装置を提供する。
【００３４】
また、本発明第２５の態様では、前記演算装置において、前記部分画像は、矩形状に配置された画素群単位で、画素値の範囲により分類されたものであることを特徴とする。
【００３５】
また、本発明第２６の態様では、前記演算装置において、前記部分画像は、画像上の指定位置に基づいて決定されることを特徴とする。
【００３６】
また、本発明第２７の態様では、前記評価指標は、前記補正前画像の画素値の統計値と補正後画像の画素値の統計値の比であることを特徴とする。
【００３７】
また、本発明第２８の態様では、前記統計値は標準偏差に基づく値であることを特徴とする。
【００３８】
また、本発明第２９の態様では、前記統計値は画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする。
【００３９】
また、本発明第３０の態様では、前記統計値は画素値が中央の所定割合に含まれる画素を特定し、特定された画素の画素値の最大値と最小値の差に基づく値であることを特徴とする。
【００４０】
本発明第１６〜第３０の態様によれば、本発明第１〜第１５の態様に係る階調補正の評価方法の実行に寄与する装置を実現するので、本発明第１〜第１５の態様に係る階調補正の評価方法に必要な評価指標を的確に求めることが可能となる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、画像に対して行った階調補正の効果を示す評価指標を得ることが可能となるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の一実施形態に係る補正評価装置（演算装置）のハードウェア構成を示す図である。
【図２】本発明第１の実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明第１の実施形態に係る補正評価装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図４】補正前画像と補正後画像内の画素の輝度値レベル分類の概念を示す図である。
【図５】レンジ幅の３つの定義と、画素の輝度値のヒストグラムの関係を示す図である。
【図６】ある画像についての補正前と補正後のヒストグラムおよびレンジ幅の変化の様子を示す図である。
【図７】異なるトーンカーブに基づく補正手法による補正前画像と補正後画像の輝度値の対応を示す図である。
【図８】輝度値レベルごとに異なるトーンカーブに基づく補正を行う場合における、補正前画像と補正後画像の輝度値の対応を示す図である。
【図９】本発明第２の実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】本発明第２の実施形態に係る補正評価装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１１】画像全体における部分画像の特定の例を示す図である。
【図１２】本発明第３の実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１３】本発明第３の実施形態に係る補正評価装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１４】第３の実施形態における補正前画像と補正後画像内の画素の輝度値レベル分類の概念を示す図である。
【図１５】本発明第４の実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１６】本発明第４の実施形態に係る補正評価装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図１７】第４の実施形態において、設定された部分画像の例を示す図である。
【図１８】第４の実施形態に係る補正評価装置による評価結果の一例を示す図である。
【図１９】部分画像を設定する領域の探索の様子を示す図である。
【図２０】部分画像を設定する領域の探索の様子を示す図である。
【図２１】輝度値レベルへの分類のための境界値の設定を示す図である。
【図２２】画像が黄色っぽい場合に、青色を強調させるように色調補正をする場合の補正前画像と補正後画像の各色の階調値の対応を示す図である。
【図２３】画像が青っぽい場合に、赤色と緑色を強調し、青色を減衰させるように色調補正をする場合の補正前画像と補正後画像の各色の階調値の対応を示す図である。
【図２４】オフセットで色調補正をする場合の補正前画像と補正後画像の各色の階調値の対応を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
以下、本発明の好適な実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００４４】
＜１．第１の実施形態＞
＜１．１．装置構成＞
図１は、本発明第１の実施形態に係る補正評価装置（演算装置）のハードウェア構成図である。補正評価装置１００は、汎用のコンピュータに専用のプログラムを組み込むことにより実現することができる。図１に示すように、補正評価装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１と、メインメモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）２と、ＣＰＵ１が実行するプログラムやデータを記憶するためのハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置３と、キーボード・マウス等の指示入力部４と、データ記憶媒体等の外部装置とデータ通信するためのデータ入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース）５と、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである表示部６を備え、互いにバスを介して接続されている。記憶装置３には、コントラスト補正前の画像である補正前画像と、コントラスト補正後の画像である補正後画像が記憶されている。なお、コントラスト補正は、階調補正という広い概念の一つである。本実施形態では、コントラスト補正を行うため、画素の輝度値を用いた場合を例にとって説明するが、本発明は、輝度値以外の様々な画素値を変化させることにより色調補正、ガンマ補正等の様々な階調補正を行う場合についても適用可能である。
【００４５】
図２は、本実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。図２において、１０は画像取込手段、２０は輝度値分類手段、３０はレンジ幅算出手段、４０はレンジ変化量算出手段、５０は画像記憶手段である。
【００４６】
画像取込手段１０は、画像記憶手段５０に記憶された画像の中から指定された補正前画像および補正後画像を取り込む。輝度値分類手段２０は、取り込んだ画像の各画素を、その輝度値に応じて、事前に設定された輝度値レベルに分類する。本実施形態では、画素値として輝度値を用いているため、画素値レベルの一例である輝度値レベルに分類することになる。レンジ幅算出手段３０は、各画像の輝度値レベルごとに、その輝度値レベルに属する画素のレンジ幅を算出する。レンジ変化量算出手段４０は、各輝度値レベルについて、補正前画像と補正後画像のレンジ幅の変化量を算出する。画像記憶手段５０は、コントラスト補正の対象となった補正前の画像である補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像である補正後画像を記憶している。
【００４７】
画像取込手段１０、輝度値分類手段２０、レンジ幅算出手段３０、レンジ変化量算出手段４０は、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。画像記憶手段５０は、コントラスト補正の対象となった補正前の画像データである補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像データである補正後画像を記憶した記憶手段であり、記憶装置３により実現される。画像データとしては、単色のグレースケール画像を用いることもできるし、複数色のカラー画像を用いることもできる。また、画像データの階調としては、各画素の各色が６ビット６４階調で表現されたものや、８ビット２５６階調で表現されたもの等、様々な階調のものを使用することができる。
【００４８】
図２に示した各構成手段は、現実には図１に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータだけでなく、タブレットやいわゆるスマートフォン等のデータ処理端末も含む。
【００４９】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、コンピュータを、補正評価装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１は、画像取込手段１０、輝度値分類手段２０、レンジ幅算出手段３０、レンジ変化量算出手段４０としての機能を実現することになる。また、記憶装置３は、画像記憶手段５０として機能するだけでなく、補正評価装置としての処理に必要な様々なデータを記憶する。
【００５０】
＜１．２．処理動作＞
次に、図３に示したフローチャートを用いて、本発明第１の実施形態に係るコントラスト補正の評価方法を、図１、図２に示した補正評価装置の処理動作とともに説明する。まず、画像取込手段１０が、画像記憶手段５０に記憶された補正前画像、補正後画像を取り込む（ステップＳ１１）。補正前画像、補正後画像がグレースケール画像である場合は、そのまま取り込む。補正前画像、補正後画像がカラー画像である場合は、画像取込手段１０は、グレースケール変換を行うか、または一部の値のみを抽出してグレースケール画像として取り込む。
【００５１】
例えば、補正前画像および補正後画像がＲＧＢ形式のカラー画像である場合は、画素ごとに０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂの演算を行うことによりグレースケール変換を行うか、最も重みの強いＧ成分のみを抽出してグレースケール画像として取り込む。また、補正前画像および補正後画像がＹＣｂＣｒ形式やＹＩＱ形式のカラー画像である場合は、Ｙ成分のみを抽出してグレースケール画像として取り込む。他の形式のカラー画像に対しても、画像取込手段１０は、１画素が１つの値を有する形式のグレースケール画像に変換して取り込む。このようにしてグレースケール画像として取り込んだ、明るさを表現する画素の値を輝度値とする。
【００５２】
したがって、画像取込手段１０は、各画素が輝度値を有するグレースケール画像として補正前画像および補正後画像を取り込むことになる。ここで、輝度値とは、純粋に輝度を表現したものに限定されず、なんらかの基準（画素の元々の値である「グレーレベル」等）により画素の階調を表現した値を含むものとする。以下では、画像取込手段１０により補正前画像および補正後画像が６ビット６４階調のグレースケール画像として取り込まれた場合を例にとって説明する。
【００５３】
次に、輝度値分類手段２０が、取り込んだ補正前画像、補正後画像の各画素の輝度値に応じて各画素を複数の輝度値レベルに分類する（ステップＳ１２）。具体的には、補正前画像の各画素を複数の輝度値レベルのいずれかに分類し、補正後画像については、補正前画像の画素と同一位置の画素が、同一輝度値レベルに属するように分類する。これにより、各輝度値レベルに、分類された画素が選択画素群として存在することになる。
【００５４】
複数の輝度値レベルとして、いくつのレベルに分類するかについては、適宜設定することが可能であるが、本実施形態では、暗部、中間部、明部の３つのレベルに分類している。また、どの輝度値の範囲を暗部、中間部、明部に分類するかについても適宜設定することが可能であるが、本実施形態では、０〜６３の値をとる６ビット６４階調の画素において、境界値を１６および４８と設定し、０以上１５以下（１６未満）を暗部、１６以上４７以下（４８未満）を中間部、４８以上６３以下を明部に設定している。
【００５５】
補正前画像については、各画素は、その輝度値に応じて、いずれかの輝度値レベルに分類される。補正後画像については、補正後画像の各画素の輝度値に応じて分類されるのではなく、補正後画像の各画素と同一位置（同一座標）の補正前画像の画素が分類された輝度値レベルと同一の輝度値レベルに分類される。補正後画像は、補正前画像に対してコントラスト補正を行うことにより得られた画像であるため、横と縦（ｘとｙ）の画素数は当然ながら同一であり、画素の位置も一対一で対応している。そのため、同一位置（同一座標）の画素は容易に特定できる。
【００５６】
ここで、補正前画像と補正後画像内の画素の輝度値レベル分類の概念を図４に示す。図４において、左右の大きな矩形は、それぞれ補正前画像、補正後画像の画像領域全体を示している。また、補正前画像内の小さな３つの矩形は、それぞれ１つの画素を示し、補正後画像内の小さな３つの矩形は、補正前画像内の画素と同一位置（同一座標）の画素を示している。小さい矩形のうち、黒で塗り潰されているものは、６４階調のうち０以上１５以下の輝度値の画素を示し、斜線で網掛けされているものは、６４階調のうち１６以上４７以下の輝度値の画素を示し、白で塗り潰されているものは、６４階調のうち４８以上６３以下の輝度値の画素を示している。
【００５７】
補正前画像の画素は、図４に示すように、輝度値に応じて暗部、中間部、明部に分類される。しかし、補正後画像の画素は、同一位置の補正前画像の画素と同じ輝度値レベルに分類されるため、図４の例では、白で塗り潰された４８以上６３以下の輝度値の画素であっても、暗部に分類され、黒で塗り潰された０以上１５以下の輝度値の画素であっても、中間部、明部に分類される場合がある。
【００５８】
次に、レンジ幅算出手段３０が、補正前画像、補正後画像それぞれについて、分類された各輝度値レベルのレンジ幅を算出する（ステップＳ１３）。レンジ幅は、輝度値の広がりの幅を示すものであり、統計値に基づく複数の定義により定めることができるが、本実施形態では、３つの定義により定めており、そのうちの一つを利用可能となっている。第１の定義は標準偏差である。各輝度値レベルについて、含まれる画素の輝度値の標準偏差σを算出し、標準偏差σに基づき、標準偏差σの２倍である２σをレンジ幅とする。すなわち、輝度値の統計値として標準偏差σを求め、標準偏差σに基づく２σをレンジ幅とする。
【００５９】
第２の定義は最大値と最小値の差である。各輝度値レベルについて、含まれる画素の輝度値の最大値と最小値の差を算出し、算出された差をレンジ幅とする。すなわち、輝度値の統計値として輝度値の最大値と最小値を求め、その差をレンジ幅とする。
【００６０】
第３の定義は中央の所定割合の画素数の範囲である。各輝度値レベルについて、含まれる画素の輝度値の中央の所定割合の画素数を特定し、その特定された画素の輝度値の最大値と最小値の差を算出し、算出された差をレンジ幅とする。すなわち、輝度値の統計値として中央の所定割合の画素の輝度値の最大値と最小値を求め、その差をレンジ幅とする。所定割合としては、適宜設定することが可能であるが、本実施形態では９０％としている。したがって、輝度値が小さい画素５％と輝度値が大きい画素５％を除いた画素９０％のうち最大の輝度値と最小の輝度値の差がレンジ幅となる。言い換えると、中央値から輝度値の大きい方、小さい方それぞれ４５％ずつの画素をとった場合の最大の輝度値と最小の輝度値の差がレンジ幅となる。
【００６１】
ここで、レンジ幅の上記３つの定義と、画素の輝度値のヒストグラムの関係を図５に示す。図５（ａ）（ｂ）（ｃ）のいずれも、横軸が輝度値、縦軸が画素数を示している。横軸については、６ビット６４階調であるため、０〜６３の値をとる。縦軸については、画素数が最大の場合を“１”として正規化した数値を示している。図５（ａ）（ｂ）（ｃ）のヒストグラムは、同一画像から作成されたものであるため、全て同一となっている。
【００６２】
このようなヒストグラムとレンジ幅の関係について説明する。図５（ａ）は、標準偏差σの２倍である２σをレンジ幅とした例である。図５のヒストグラムでは、平均値が２１であり、標準偏差が６であるため、１２がレンジ幅となる。
【００６３】
図５（ｂ）は、画素の輝度値の最大値と最小値の差をレンジ幅とした例である。図５のヒストグラムでは、輝度値の最大値が４１であり輝度値の最小値が４であるため、その差である３７がレンジ幅となる。
【００６４】
図５（ｃ）は、画素の輝度値の中央の９０％の画素（最小から５％と最大から５％を除いたもの）を特定し、その特定された画素の輝度値の最大値と最小値の差を算出し、算出された差をレンジ幅とする。所定割合としては、適宜設定することが可能であるが、本実施形態では９０％としている。図５のヒストグラムでは、上位５％を除いた輝度値の最大値が３２であり、下位５％を除いた輝度値の最小値が１３であるため、その差である１９がレンジ幅となる。
【００６５】
図５に示したように、レンジ幅は、どのような定義で設定されるかにより異なるが、補正前画像と補正後画像に対しては、同一の定義により設定されたレンジ幅を用いるため、公平な比較を行うことができる。レンジ幅として、いずれの定義を選択するかについては、画像の特性等を考慮して事前に設定しておくことになる。上記３つの定義以外にも、輝度値の統計値を用いたレンジ幅を設定することが可能である。
【００６６】
ステップＳ１３において補正前画像の各輝度値レベル、補正後画像の各輝度値レベルのレンジ幅が算出されたら、次に、レンジ変化量算出手段４０が、各輝度値レベルのレンジ変化量を算出する（ステップＳ１４）。具体的には、各輝度値レベルについて、補正前画像のレンジ幅、補正後画像のレンジ幅を用いて、以下の〔数式１〕に従った処理を実行することにより、各輝度値レベルのレンジ変化量ＲＶを算出する。
【００６７】
〔数式１〕
ＲＶ＝（補正後画像のレンジ幅）／（補正前画像のレンジ幅）
【００６８】
レンジ変化量ＲＶは、輝度値レベルごとに算出されるものであるため、上記〔数式１〕に示すように、各輝度値レベルについて、補正後画像のレンジ幅を、補正前画像のレンジ幅で除することにより算出される。すなわち、レンジ変化量ＲＶは、補正後画像のレンジ幅と補正前画像のレンジ幅の比で表現される。このレンジ変化量ＲＶは、コントラスト補正等の階調補正の効果を評価する評価指標として用いられる。
【００６９】
レンジ変化量ＲＶが１より大きい場合は、コントラストが改善されていることを示し、レンジ変化量ＲＶの値が大きいほど改善度が高い。レンジ変化量ＲＶ＝１の場合は、補正後においてもコントラストが維持されていることを示す。レンジ変化量ＲＶが１より小さい場合は、補正後にコントラストが劣化していることを示す。この場合、その輝度値レベルで階調潰れが発生する可能性がある。レンジ変化量ＲＶ＝０の場合は、補正後の画素値（輝度値）が一定となっていること（飽和）を示す。これは、補正により、いわゆる黒潰れや白飛びが発生したことを意味する。なお、コントラスト補正を行わず、補正前画像と補正後画像が同じである場合、レンジ変化量ＲＶ＝１となる。
【００７０】
図６に、ある画像についての補正前と補正後のヒストグラムおよびレンジ幅の変化の様子を示す。図６（ａ）は、補正前のヒストグラムを示し、図６（ｂ）は、補正後のヒストグラムを、暗部、中間部、明部の輝度値レベル単位で示している。暗部、中間部、明部それぞれについて、補正前と補正後を比較すると、図６（ａ）に示した補正前画像のレンジ幅に比較して、図６（ｂ）に示した補正後画像のレンジ幅が大きくなっているのがわかる。これは、暗部、中間部、明部それぞれにおいて、レンジ変化量ＲＶが１より大きくなり、コントラストが改善されていることを示している。
【００７１】
次に、補正処理の評価を行う（ステップＳ１５）。具体的には、ステップＳ１４において算出されたレンジ変化量ＲＶを確認し、レンジ変化量ＲＶの値が大きければ、その補正手法について高評価を与え、レンジ変化量ＲＶの値が小さければ、その補正手法について低評価を与える。評価の具体的な提示手法としては、例えば、所定のしきい値を定めておき、しきい値より大きければ「高評価」、しきい値より小さければ「低評価」等として、表示部６に表示出力することができる。また、レンジ変化量ＲＶの値を直接表示部６に表示出力することにより、評価を提示することもできる。
【００７２】
図７は、異なるトーンカーブに基づく補正手法による補正前画像（図中「入力」と表記）と補正後画像（図中「出力」と表記）の輝度値の対応を示す図である。図７（ａ）（ｂ）（ｃ）それぞれにおける左下端から右上端に向かう細めの線分は、補正がなされない場合の基準線を示しており、左上端と右上端を結ぶ太めの曲線は、補正手法を規定するトーンカーブを示している。また、横軸、縦軸において３つに区分された範囲は、それぞれ０側（左下端）から暗部、中間部、明部を示している。
【００７３】
図７（ａ）は、暗部を強調するトーンカーブに基づく補正を示しており、暗部のレンジ範囲が拡大した分だけ、明部のレンジ範囲が縮小している。すなわち、図７（ａ）に示す補正では、暗部のコントラストが改善する。図７（ａ）に示した補正前画像および補正後画像に対して本実施形態に係る補正評価装置でレンジ変化量を算出すると、暗部のレンジ変化量が＞１、中間部のレンジ変化量＜１、明部のレンジ変化量＜１となる。
【００７４】
図７（ｂ）は、明部を強調するトーンカーブに基づく補正を示しており、明部のレンジ範囲が拡大した分だけ、暗部のレンジ範囲が縮小している。すなわち、図７（ｂ）に示す補正では、明部のコントラストが改善する。図７（ｂ）に示した補正前画像および補正後画像に対して本実施形態に係る補正評価装置でレンジ変化量を算出すると、暗部のレンジ変化量が＜１、中間部のレンジ変化量＜１、明部のレンジ変化量＞１となる。
【００７５】
図７（ｃ）は、中間部を強調するトーンカーブに基づく補正を示しており、中間部のレンジ範囲が拡大した分だけ、明部と暗部のレンジ範囲が縮小している。すなわち、図７（ｃ）に示す補正では、中間部のコントラストが改善する。図７（ｃ）に示した補正前画像および補正後画像に対して本実施形態に係る補正評価装置でレンジ変化量を算出すると、暗部のレンジ変化量が＜１、中間部のレンジ変化量＞１、明部のレンジ変化量＜１となる。
【００７６】
図８は、輝度値レベルごとに異なるトーンカーブに基づく補正を行う場合における、補正前画像（図中「入力」と表記）と補正後画像（図中「出力」と表記）の輝度値の対応を示す図である。図８（ａ）は、暗部を強調するトーンカーブにより暗部のみを補正する場合を示している。図８（ｂ）は、明部を強調するトーンカーブにより明部のみを補正する場合を示している。図８（ｃ）は、中間部を強調するトーンカーブにより中間部のみを補正する場合を示している。
【００７７】
図８に示したように、補正前画像の暗部、中間部、明部に対してそれぞれ異なるトーンカーブに基づく補正を行うことにより、暗部、中間部、明部全てのコントラストが改善する。図８に示した補正前画像および補正後画像に対して本実施形態に係る補正評価装置でレンジ変化量を算出すると、暗部のレンジ変化量が＞１、中間部のレンジ変化量＞１、明部のレンジ変化量＞１となる。
【００７８】
＜２．第２の実施形態＞
＜２．１．装置構成＞
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態に係る補正評価装置のハードウェア構成は、第１の実施形態と同様、図１に示したようなものとなっており、第２の実施形態に係る補正評価装置１０１は、汎用のコンピュータに専用のプログラムを組み込むことにより実現することができる。
【００７９】
図９は、本実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。図９において、１１は画像取込手段、２１は部分画像抽出手段、３１はレンジ幅算出手段、４１はレンジ変化量算出手段、５１は画像記憶手段である。
【００８０】
画像取込手段１１は、画像記憶手段５１に記憶された画像の中から指定された補正前画像および補正後画像を取り込む。部分画像抽出手段２１は、取り込んだ画像の一部分である部分画像を抽出する。レンジ幅算出手段３１は、補正前画像および補正後画像の部分画像ごとに、その部分画像に属する画素のレンジ幅を算出する。レンジ変化量算出手段４１は、各部分画像について、補正前画像と補正後画像のレンジ幅の変化量を算出する。画像記憶手段５１は、コントラスト補正の対象となった補正前の画像である補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像である補正後画像を記憶している。上述のように、コントラスト補正は、階調補正という広い概念の一つである。本実施形態では、コントラスト補正を行うため、画素の輝度値を用いた場合を例にとって説明するが、本発明は、輝度値以外の様々な画素値を変化させることにより色調補正、ガンマ補正等の様々な階調補正を行う場合についても適用可能である。
【００８１】
画像取込手段１１、部分画像抽出手段２１、レンジ幅算出手段３１、レンジ変化量算出手段４１は、第１の実施形態と同様、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。画像記憶手段５１は、第１の実施形態と同様、コントラスト補正の対象となった補正前の画像データである補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像データである補正後画像を記憶した記憶手段であり、記憶装置３により実現される。画像データとしては、単色のグレースケール画像を用いることもできるし、複数色のカラー画像を用いることもできる。また、画像データの階調としては、各画素の各色が６ビット６４階調で表現されたものや、８ビット２５６階調で表現されたもの等、様々な階調のものを使用することができる。
【００８２】
図９に示した各構成手段は、現実には図１に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータだけでなく、タブレットやいわゆるスマートフォン等のデータ処理端末も含む。
【００８３】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、コンピュータを、補正評価装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１は、画像取込手段１１、部分画像抽出手段２１、レンジ幅算出手段３１、レンジ変化量算出手段４１としての機能を実現することになる。また、記憶装置３は、画像記憶手段５１として機能するだけでなく、補正評価装置としての処理に必要な様々なデータを記憶する。例えば、部分画像としてどの領域を特定するかについての情報も記憶されている。
【００８４】
＜２．２．処理動作＞
次に、図１０に示したフローチャートを用いて、本発明第２の実施形態に係る階調補正の評価方法を、図１、図９に示した補正評価装置の処理動作とともに説明する。まず、第１の実施形態と同様、画像取込手段１１が、画像記憶手段５１に記憶された補正前画像、補正後画像を取り込む（ステップＳ２１）。次に、取り込んだ補正前画像、補正後画像それぞれについて、部分画像抽出手段２１が部分画像を抽出する（ステップＳ２２）。具体的には、事前に設定された領域を部分画像とし、各部分画像に属する画素群を選択画素群として抽出する。
【００８５】
図１１は、部分画像の区分の例を示す図である。図１１の例では、補正対象とする画像が８×６の４８個の部分画像に区分された例を示している。図１１の例では、部分画像が、格子状に分割した領域で特定されている。何個の部分画像に区分するかについては、事前に設定しておくことができるが、補正前画像と補正後画像が同一個数、同一位置となるように設定する必要がある。
【００８６】
次に、レンジ幅算出手段３１が、補正前画像、補正後画像それぞれについて、各部分画像のレンジ幅を算出する（ステップＳ２３）。具体的には、第１の実施形態のステップＳ１３で各輝度値レベルに対して実行したのと同様にして、各部分画像に対してレンジ幅の算出を行う。したがって、第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様、標準偏差、最大値と最小値の差、中央値に近い所定割合の画素数の範囲の３つの定義のいずれかによりレンジ幅を算出する。
【００８７】
ステップＳ２３において、補正前画像の各部分画像、補正後画像の各部分画像のレンジ幅が算出されたら、次に、各部分画像のレンジ変化量を算出する（ステップＳ２４）。具体的には、各部分画像について、補正前画像のレンジ幅、補正後画像のレンジ幅を用いて、第１の実施形態でも用いた上記〔数式１〕に従った処理を実行することにより、各輝度値レベルのレンジ変化量ＲＶを算出する。
【００８８】
第２の実施形態においては、レンジ変化量ＲＶは、部分画像ごとに算出されるものであるため、上記〔数式１〕に示すように、各部分画像について、補正後画像のレンジ幅を、補正前画像のレンジ幅で除することにより算出される。このレンジ変化量ＲＶは、コントラスト補正等の階調補正の効果を評価する評価指標として用いられる。
【００８９】
第１の実施形態と同様、レンジ変化量ＲＶが１より大きい場合は、コントラストが改善されていることを示し、レンジ変化量ＲＶの値が大きいほど改善度が高い。レンジ変化量ＲＶ＝１の場合は、補正後においてもコントラストが維持されていることを示す。レンジ変化量ＲＶが１より小さい場合は、補正後にコントラストが劣化していることを示す。この場合、その輝度値レベルで階調潰れが発生する可能性がある。レンジ変化量ＲＶ＝０の場合は、補正後の画素値（輝度値）が一定となっていること（飽和）を示す。これは、補正により、いわゆる黒潰れや白飛びが発生したことを意味する。なお、コントラスト補正を行わず、補正前画像と補正後画像が同じである場合、レンジ変化量ＲＶ＝１となる。
【００９０】
次に、補正処理の評価を行う（ステップＳ２５）。具体的には、ステップＳ２４において算出されたレンジ変化量ＲＶを確認し、レンジ変化量ＲＶの値が大きければ、その補正手法について高評価を与え、レンジ変化量ＲＶの値が小さければ、その補正手法について低評価を与える。部分画像ごとの評価が高い程、画像全体に対する補正の評価も高くなる。
【００９１】
＜３．第３の実施形態＞
＜３．１．装置構成＞
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態に係る補正評価装置のハードウェア構成は、第１、第２の実施形態と同様、図１に示したようなものとなっており、第３の実施形態に係る補正評価装置１０２は、汎用のコンピュータに専用のプログラムを組み込むことにより実現することができる。
【００９２】
図１２は、本実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。図１２において、１２は画像取込手段、２２は部分画像抽出手段、２３は輝度値分類手段、３２はレンジ幅算出手段、４２はレンジ変化量算出手段、５２は画像記憶手段である。
【００９３】
画像取込手段１２は、画像記憶手段５２に記憶された画像の中から指定された補正前画像および補正後画像を取り込む。部分画像抽出手段２２は、取り込んだ画像の一部分である部分画像を抽出する。輝度値分類手段２３は、抽出した部分画像を、その輝度値に応じて、事前に設定された輝度値レベルに分類する。本実施形態では、画素値として輝度値を用いているため、画素値レベルの一例である輝度値レベルに分類することになる。レンジ幅算出手段３２は、補正前画像および補正後画像の輝度値レベルごとに、その輝度値レベルに属する画素のレンジ幅を算出する。
【００９４】
レンジ変化量算出手段４２は、各輝度値レベルについて、補正前画像と補正後画像のレンジ幅の変化量を算出する。画像記憶手段５２は、コントラスト補正の対象となった補正前の画像である補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像である補正後画像を記憶している。上述のように、コントラスト補正は、階調補正という広い概念の一つである。本実施形態では、コントラスト補正を行うため、画素の輝度値を用いた場合を例にとって説明するが、本発明は、輝度値以外の様々な画素値を変化させることにより色調補正、ガンマ補正等の様々な階調補正を行う場合についても適用可能である。
【００９５】
画像取込手段１２、部分画像抽出手段２２、輝度値分類手段２３、レンジ幅算出手段３２、レンジ変化量算出手段４２は、第１、第２の実施形態と同様、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。画像記憶手段５２は、第１、第２の実施形態と同様、コントラスト補正の対象となった補正前の画像データである補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像データである補正後画像を記憶した記憶手段であり、記憶装置３により実現される。画像データとしては、単色のグレースケール画像を用いることもできるし、複数色のカラー画像を用いることもできる。また、画像データの階調としては、各画素の各色が６ビット６４階調で表現されたものや、８ビット２５６階調で表現されたもの等、様々な階調のものを使用することができる。
【００９６】
図１２に示した各構成手段は、現実には図１に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータだけでなく、タブレットやいわゆるスマートフォン等のデータ処理端末も含む。
【００９７】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、コンピュータを、補正評価装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１は、画像取込手段１２、部分画像抽出手段２２、輝度値分類手段２３、レンジ幅算出手段３２、レンジ変化量算出手段４２としての機能を実現することになる。また、記憶装置３は、画像記憶手段５２として機能するだけでなく、補正評価装置としての処理に必要な様々なデータを記憶する。例えば、部分画像としてどの領域を特定するかについての情報も記憶されている。
【００９８】
＜３．２．処理動作＞
次に、図１３に示したフローチャートを用いて、本発明第３の実施形態に係る階調補正の評価方法を、図１、図１２に示した補正評価装置の処理動作とともに説明する。まず、第１、第２の実施形態と同様、画像取込手段１２が、画像記憶手段５２に記憶された補正前画像、補正後画像を取り込む（ステップＳ３１）。次に、取り込んだ補正前画像、補正後画像それぞれについて、部分画像抽出手段２２が部分画像を抽出する（ステップＳ３２）。具体的には、事前に設定された領域を部分画像とし、各部分画像に属する画素を抽出する。
【００９９】
図１１は、部分画像の区分の例を示す図である。第２の実施形態と同様、図１１の例では、補正対象とする画像が８×６の４８個の部分画像に区分された例を示している。図１１の例では、部分画像が、格子状に分割した領域で特定されている。何個の部分画像に区分するかについては、事前に設定しておくことができるが、補正前画像と補正後画像が同一個数、同一位置となるように設定する必要がある。
【０１００】
次に、輝度値分類手段２３が、補正前画像から抽出された部分画像の輝度値に応じて各部分画像を複数の輝度値レベルに分類する（ステップＳ３３）。具体的には、補正前画像の部分画像を複数の輝度値レベルのいずれかに分類し、補正後画像については、補正前画像の部分画像と同一位置の部分画像が、同一輝度値レベルに属するように分類する。ここで、部分画像の輝度値は、部分画像に属する全画素を代表する輝度値とすることができる。例えば、部分画像に属する全画素の輝度値の平均値、中央値等を用いることができる。これにより、各輝度値レベルに分類された画素が、選択画素群として存在することになる。
【０１０１】
複数の輝度値レベルとして、いくつのレベルに分類するかについては、適宜設定することが可能であるが、本実施形態では、暗部、中間部、明部の３つのレベルに分類している。また、どの輝度値の範囲を暗部、中間部、明部に分類するかについても適宜設定することが可能であるが、本実施形態では、０〜６３の値をとる６ビット６４階調の画素において、境界値を１６および４８と設定し、０以上１５以下（１６未満）を暗部、１６以上４７以下（４８未満）を中間部、４８以上６３以下を明部に設定している。
【０１０２】
補正前画像については、各部分画像は、その輝度値に応じて、いずれかの輝度値レベルに分類される。補正後画像については、補正後画像の各部分画像の輝度値に応じて分類されるのではなく、補正後画像の各部分画像と同一位置（同一座標）の補正前画像の部分画像が分類された輝度値レベルと同一の輝度値レベルに分類される。補正後画像は、補正前画像に対してコントラスト補正を行うことにより得られた画像であるため、横と縦（ｘとｙ）の画素数は当然ながら同一であり、画素の位置も一対一で対応している。また、部分画像の大きさ（画素サイズ）、位置も同一である。そのため、同一位置（同一座標）の部分画像は容易に特定できる。
【０１０３】
ここで、補正前画像と補正後画像内の画素の輝度値レベル分類の概念を図１４に示す。図１４において、左右の大きな矩形は、それぞれ補正前画像、補正後画像の画像領域全体を示している。図１４において、補正前画像内の小さな３つの矩形は、それぞれ図１１に示した８×６の４８個に区分した部分画像の中から、説明のために選択した部分画像を示している。また、補正後画像内の小さな３つの矩形は、補正前画像内の３つの部分画像と同一位置（同一座標）の部分画像を示している。部分画像のうち、黒で塗り潰されているものは、６４階調のうち０以上１５以下の輝度値の部分画像を示し、斜線で網掛けされているものは、６４階調のうち１６以上４７以下の輝度値の部分画像を示し、白で塗り潰されているものは、６４階調のうち４８以上６３以下の輝度値の部分画像を示している。
【０１０４】
補正前画像の部分画像は、図１４に示すように、輝度値に応じて暗部、中間部、明部に分類される。しかし、補正後画像の部分画像は、同一位置の補正前画像の部分画像と同じ輝度値レベルに分類されるため、図１４の例では、白で塗り潰された４８以上６３以下の輝度値の部分画像であっても、暗部に分類され、黒で塗り潰された０以上１５以下の輝度値の部分画像であっても、中間部、明部に分類される場合がある。ある輝度値レベルに分類された部分画像に含まれる画素は、その輝度値に関わらず、全てその部分画像の輝度値レベルに分類される。例えば、ある画素が０以上１５以下の輝度値であったとしても、その画素が含まれる部分画像の輝度値レベルが明部であった場合は、明部に分類される。このようにして、部分画像の分類と同時に、各画素の輝度値レベルへの分類も行われることになる。
【０１０５】
次に、レンジ幅算出手段３２が、補正前画像、補正後画像それぞれについて、分類された各輝度値レベルのレンジ幅を算出する（ステップＳ３４）。具体的には、第１の実施形態のステップＳ１３で各輝度値レベルに対して実行したのと同様にして、レンジ幅の算出を行う。したがって、第３の実施形態においても、第１の実施形態と同様、標準偏差、最大値と最小値の差、中央値に近い所定割合の画素数の範囲の３つの定義のいずれかによりレンジ幅を算出する。
【０１０６】
ステップＳ３４において、補正前画像の各部分画像、補正後画像の各部分画像のレンジ幅が算出されたら、次に、各輝度値レベルのレンジ変化量を算出する（ステップＳ３５）。具体的には、各輝度値レベルについて、補正前画像のレンジ幅、補正後画像のレンジ幅を用いて、第１の実施形態でも用いた上記〔数式１〕に従った処理を実行することにより、各輝度値レベルのレンジ変化量ＲＶを算出する。
【０１０７】
第３の実施形態においては、レンジ変化量ＲＶは、輝度値レベルごとに算出されるものであるため、上記〔数式１〕に示すように、各輝度値レベルについて、補正後画像のレンジ幅を、補正前画像のレンジ幅で除することにより算出される。すなわち、レンジ変化量ＲＶは、補正後画像のレンジ幅と補正前画像のレンジ幅の比で表現される。このレンジ変化量ＲＶは、コントラスト補正等の階調補正の効果を評価する評価指標として用いられる。
【０１０８】
第１、第２の実施形態と同様、レンジ変化量ＲＶが１より大きい場合は、コントラストが改善されていることを示し、レンジ変化量ＲＶの値が大きいほど改善度が高い。レンジ変化量ＲＶ＝１の場合は、補正後においてもコントラストが維持されていることを示す。レンジ変化量ＲＶが１より小さい場合は、補正後にコントラストが劣化していることを示す。この場合、その輝度値レベルで階調潰れが発生する可能性がある。レンジ変化量ＲＶ＝０の場合は、補正後の画素値（輝度値）が一定となっていること（飽和）を示す。これは、補正により、いわゆる黒潰れや白飛びが発生したことを意味する。なお、コントラスト補正を行わず、補正前画像と補正後画像が同じである場合、レンジ変化量ＲＶ＝１となる。
【０１０９】
次に、補正処理の評価を行う（ステップＳ３６）。具体的には、ステップＳ３５において算出されたレンジ変化量ＲＶを確認し、レンジ変化量ＲＶの値が大きければ、その補正手法について高評価を与え、レンジ変化量ＲＶの値が小さければ、その補正手法について低評価を与える。評価の具体的な提示手法としては、第１、第２の実施形態と同様に行うことができる。
【０１１０】
第３の実施形態においては、第１の実施形態と同様、画像全体に対して輝度値レベルごとのレンジ変化量ＲＶが得られることになる。第１の実施形態との違いは、輝度値レベルを決定する補正前画像の画素が１画素であるか、部分画像を構成する複数画素であるか、である。１画素を基準とした場合、輝度値レベルごとに得られるヒストグラムに段差が生じる傾向がある。これに対して、部分画像を構成する複数画素を基準とした場合、輝度値レベルごとに得られるヒストグラムが滑らかな形状となる。
【０１１１】
＜４．第４の実施形態＞
＜４．１．装置構成＞
次に、第４の実施形態について説明する。第４の実施形態に係る補正評価装置のハードウェア構成は、第１〜第３の実施形態と同様、図１に示したようなものとなっており、第４の実施形態に係る補正評価装置１０３は、汎用のコンピュータに専用のプログラムを組み込むことにより実現することができる。
【０１１２】
図１５は、本実施形態に係る補正評価装置の構成を示す機能ブロック図である。図１５において、１３は画像取込手段、２４は部分画像設定手段、２５は部分画像抽出手段、３３はレンジ幅算出手段、４３はレンジ変化量算出手段、５３は画像記憶手段である。
【０１１３】
画像取込手段１３は、画像記憶手段５３に記憶された画像の中から指定された補正前画像および補正後画像を取り込む。部分画像設定手段２４は、取り込んだ画像から抽出すべき部分画像を設定する。部分画像抽出手段２５は、部分画像設定手段２４により設定された部分画像を抽出する。レンジ幅算出手段３３は、補正前画像および補正後画像の部分画像ごとに、その部分画像に属する画素のレンジ幅を算出する。レンジ変化量算出手段４３は、各部分画像について、補正前画像と補正後画像のレンジ幅の変化量を算出する。画像記憶手段５３は、コントラスト補正の対象となった補正前の画像である補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像である補正後画像を記憶している。上述のように、コントラスト補正は、階調補正という広い概念の一つである。本実施形態では、コントラスト補正を行うため、画素の輝度値を用いた場合を例にとって説明するが、本発明は、輝度値以外の様々な画素値を変化させることにより色調補正、ガンマ補正等の様々な階調補正を行う場合についても適用可能である。
【０１１４】
画像取込手段１３、部分画像設定手段２４、部分画像抽出手段２５、レンジ幅算出手段３３、レンジ変化量算出手段４３は、第１〜第３の実施形態と同様、ＣＰＵ１が、記憶装置３に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。画像記憶手段５３は、第１〜第３の実施形態と同様、コントラスト補正の対象となった補正前の画像データである補正前画像と、補正前画像に対してコントラスト補正を行った後の画像データである補正後画像を記憶した記憶手段であり、記憶装置３により実現される。画像データとしては、単色のグレースケール画像を用いることもできるし、複数色のカラー画像を用いることもできる。また、画像データの階調としては、各画素の各色が６ビット６４階調で表現されたものや、８ビット２５６階調で表現されたもの等、様々な階調のものを使用することができる。
【０１１５】
図１５に示した各構成手段は、現実には図１に示したように、コンピュータおよびその周辺機器等のハードウェアに専用のプログラムを搭載することにより実現される。すなわち、コンピュータが、専用のプログラムに従って各手段の内容を実行することになる。なお、本明細書において、コンピュータとは、ＣＰＵ等の演算処理部を有し、データ処理が可能な装置を意味し、パーソナルコンピュータなどの汎用コンピュータだけでなく、タブレットやいわゆるスマートフォン等のデータ処理端末も含む。
【０１１６】
図１に示した記憶装置３には、ＣＰＵ１を動作させ、コンピュータを、補正評価装置として機能させるための専用のプログラムが実装されている。この専用のプログラムを実行することにより、ＣＰＵ１は、画像取込手段１３、部分画像設定手段２４、部分画像抽出手段２５、レンジ幅算出手段３３、レンジ変化量算出手段４３としての機能を実現することになる。また、記憶装置３は、画像記憶手段５３として機能するだけでなく、補正評価装置としての処理に必要な様々なデータを記憶する。
【０１１７】
＜４．２．処理動作＞
次に、図１６に示したフローチャートを用いて、本発明第４の実施形態に係る階調補正の評価方法を、図１、図１５に示した補正評価装置の処理動作とともに説明する。まず、第１〜第３の実施形態と同様、画像取込手段１３が、画像記憶手段５３に記憶された補正前画像、補正後画像を取り込む（ステップＳ４１）。次に、取り込んだ補正前画像について、部分画像設定手段２４が部分画像を設定する（ステップＳ４２）。具体的には、まず、表示部６に表示された補正前画像を見ながら、利用者が指示入力部４を用いて、部分画像を設定する矩形領域を指定する。マウス等の指示入力部４を用いた矩形領域の指定は、公知の手法により行うことができる。補正前画像と補正後画像で同じ位置が部分画像として指定される必要があるため、一方の画像で矩形領域を指定すると他方の画像において同一位置に矩形領域が指定される。そして、部分画像設定手段２４は、指定された矩形領域を部分画像として設定する。部分画像の設定は、他の異なる手法により行うことも可能である。他の異なる手法による部分画像の設定については、後述する。
【０１１８】
図１７は、設定された部分画像の例を示す図である。図１７の例では、補正前画像において、部分画像が３箇所設定された例を示している。この場合、利用者が３箇所の領域を指定したことになる。図１７の例では、３個の部分画像が、同一サイズ（縦、横の画素数）である例を示しているが、実際には、利用者が指定した領域のサイズになるため、必ずしも同一になるものではない。部分画像設定手段２４は、補正後画像に対しても、補正後画像と同一座標に、部分画像を設定する。次に、取り込んだ補正前画像、補正後画像それぞれについて、部分画像抽出手段２５が設定された部分画像を抽出する（ステップＳ４３）。具体的には、事前に設定された領域を部分画像とし、各部分画像に属する画素群を選択画素群として抽出する。
【０１１９】
次に、レンジ幅算出手段３３が、補正前画像、補正後画像それぞれについて、各部分画像のレンジ幅を算出する（ステップＳ４４）。具体的には、第２の実施形態のステップＳ２３で実行したのと同様にして、各部分画像に対してレンジ幅の算出を行う。したがって、第４の実施形態においても、第１〜第３の実施形態と同様、標準偏差、最大値と最小値の差、中央値に近い所定割合の画素数の範囲の３つの定義のいずれかによりレンジ幅を算出する。
【０１２０】
ステップＳ４４において、補正前画像の各部分画像、補正後画像の各部分画像のレンジ幅が算出されたら、次に、各部分画像のレンジ変化量を算出する（ステップＳ４５）。具体的には、各部分画像について、補正前画像のレンジ幅、補正後画像のレンジ幅を用いて、第１〜第３の実施形態でも用いた上記〔数式１〕に従った処理を実行することにより、各輝度値レベルのレンジ変化量ＲＶを算出する。
【０１２１】
第４の実施形態においては、レンジ変化量ＲＶは、部分画像ごとに算出されるものであるため、上記〔数式１〕に示すように、各部分画像について、補正後画像のレンジ幅を、補正前画像のレンジ幅で除することにより算出される。このレンジ変化量ＲＶは、コントラスト補正等の階調補正の効果を評価する評価指標として用いられる。
【０１２２】
第１〜第３の実施形態と同様、レンジ変化量ＲＶが１より大きい場合は、コントラストが改善されていることを示し、レンジ変化量ＲＶの値が大きいほど改善度が高い。レンジ変化量ＲＶ＝１の場合は、補正後においてもコントラストが維持されていることを示す。レンジ変化量ＲＶが１より小さい場合は、補正後にコントラストが劣化していることを示す。この場合、その輝度値レベルで階調潰れが発生する可能性がある。レンジ変化量ＲＶ＝０の場合は、補正後の画素値（輝度値）が一定となっていること（飽和）を示す。これは、補正により、いわゆる黒潰れや白飛びが発生したことを意味する。なお、コントラスト補正を行わず、補正前画像と補正後画像が同じである場合、レンジ変化量ＲＶ＝１となる。
【０１２３】
次に、補正処理の評価を行う（ステップＳ４６）。具体的には、ステップＳ４５において算出されたレンジ変化量ＲＶを確認し、レンジ変化量ＲＶの値が大きければ、その補正手法について高評価を与え、レンジ変化量ＲＶの値が小さければ、その補正手法について低評価を与える。部分画像ごとの評価が高い程、画像全体に対する補正の評価も高くなる。
【０１２４】
図１８は、本実施形態に係る補正評価装置による評価結果の一例を示す図である。図１８に示すように、補正前画像（図中、「元画像」と表記）、２つの補正手法（補正Ａ、補正Ｂ）により補正された２つの補正後画像（図中、「補正Ａ」「補正Ｂ」と表記）の計３つの画像が並べて配置されている。そして、各画像には、上述の説明のようにして、指定された４つの矩形領域が表示されている。各矩形領域には、明部、中間部（明）、中間部（暗）、暗部のいずれであるかが対応付けられているが、これは、矩形領域を指定した者の主観により設定されたものである。また、図１８に示すように、３つの画像の下部には、各矩形領域に対して、ステップＳ４５の処理により算出されたレンジ変化量が「補正Ａ」「補正Ｂ」に対応付けて配置される。図１８に示したような評価結果は、表示部６により表示出力してもよいし、データ入出力Ｉ／Ｆ５を介してプリンタに印刷出力してもよい。
【０１２５】
＜４．３．部分画像の設定＞
上述のように、ステップＳ４２における部分画像の設定は、異なる手法により行うことができる。以下、部分画像の設定について異なる３つの手法について説明する。
【０１２６】
＜４．３．１．指定領域周辺の探索による設定＞
まず、指定領域周辺の探索による設定について説明する。この場合も、上述の例と同様に、表示部６に表示された補正前画像を見ながら、利用者が指示入力部４を用いて、矩形領域を指定する。ただし、上述の例では、指定された矩形領域がそのまま部分画像として設定されたが、ここでは、指定された矩形領域を利用して、部分画像とする矩形領域を探索する。
【０１２７】
具体的には、利用者は、矩形領域を指定領域として指定するとともに、輝度値の条件を指定する。輝度値の条件としては、輝度値の範囲を特定する上限と下限を指定する。輝度値の範囲は、広すぎても良くないため、目的に応じて適切な範囲となるように指定される。
【０１２８】
指定領域と輝度値の範囲が指定されたら、部分画像設定手段２４が部分画像とする矩形領域である探索対象領域を探索する。具体的には、指定領域の周辺となる所定の範囲において、指定された条件となる輝度値をもつ探索対象領域を探索する。図１９（ａ）に指定領域と探索対象領域の関係を示す。図１９（ａ）においては、指定領域と同サイズ（同画素数）の探索対象領域を破線状の矩形で示している。探索対象領域のサイズを指定領域と異なるサイズに設定しておくことも可能である。画素の座標値を二次元座標系の（ｘ，ｙ）で表し、図面左右方向がｘ軸、図面上下方向をｙ軸とする。
【０１２９】
そして、指定領域と１画素以上重複する矩形領域を全て探索対象領域として、各探索対象領域について、輝度ヒストグラムを算出する。探索順序は、自由に設定することができるが、図１９（ａ）の例では、矢印で示したように、ｙを固定した状態でｘの値を１ずつ増加させ、ｘが最大に達したら、ｙを１増加させてｘを最小に戻すという処理を行って探索対象領域を移動していき、順次輝度ヒストグラムの算出を行う。
【０１３０】
そして、部分画像設定手段２４は、算出された輝度ヒストグラムが、指定された条件となる探索対象領域を部分画像として設定する。探索対象領域が指定された条件となるか否かについては、様々な基準を設定しておくことができる。例えば、上記指定条件である輝度値の範囲に、所定％以上の画素値が含まれることを基準として設定しておくことができる。この場合、探索対象領域に含まれる画素数の所定％以上の輝度値が指定条件の輝度値の範囲に当てはまる場合に、その探索対象領域が部分画像として設定される。
【０１３１】
指定された条件となる探索対象領域が複数存在した場合は、様々な手法により絞り込むことができる。絞り込みの手法としては、その探索対象領域を候補領域として画面に表示し、利用者に選択させるようにしてもよいし、最も条件合致度の高い探索対象領域を部分画像に設定するようにしてもよい。
【０１３２】
＜４．３．２．指定ポイント周辺の探索による設定＞
次に、指定ポイント周辺の探索による設定について説明する。この場合、表示部６に表示された補正前画像を見ながら、利用者が指示入力部４を用いて、１点を指定ポイントとして指定する。そして、指定された指定ポイントを利用して、部分画像とする矩形領域を探索する。
【０１３３】
具体的には、利用者は、補正前画像上の１点を指定ポイントとして指定するとともに、輝度値の条件を指定する。輝度値の条件としては、上述の例と同様、輝度値の範囲を特定する上限と下限を指定する。輝度値の範囲は、広すぎても良くないため、目的に応じて適切な範囲となるように指定される。
【０１３４】
指定ポイントと輝度値の範囲が指定されたら、部分画像設定手段２４が部分画像とする矩形領域を探索する。具体的には、指定ポイントの周辺となる所定の範囲において、指定された条件となる輝度値をもつ矩形領域を探索する。図１９（ｂ）に指定領域と探索対象領域の関係を示す。図１９（ｂ）においては、所定のサイズ（画素数）の探索対象領域を破線状の矩形で示している。探索対象領域のサイズは、任意のサイズに設定しておくことができる。画素の座標値を二次元座標系の（ｘ，ｙ）で表し、図面左右方向がｘ軸、図面上下方向をｙ軸とする。
【０１３５】
そして、指定ポイントと所定距離範囲内の矩形領域を全て探索対象領域として、各探索対象領域について、輝度ヒストグラムを算出する。所定距離範囲としては、例えば、矩形領域の１以上の画素が、指定ポイントと３画素以内の範囲などと設定することができる。探索順序は、自由に設定することができるが、図１９（ｂ）の例では、矢印で示したように、ｙを固定した状態でｘの値を１ずつ増加させ、ｘが最大に達したら、ｙを１増加させてｘを最小に戻すという処理を行って探索対象領域を移動していき、順次輝度ヒストグラムの算出を行う。
【０１３６】
そして、部分画像設定手段２４は、算出された輝度ヒストグラムが、指定された条件となる探索対象領域を部分画像として設定する。探索対象領域が指定された条件となるか否かについては、様々な基準を設定しておくことができる。例えば、上記指定条件である輝度値の範囲に、所定％以上の画素値が含まれることを基準として設定しておくことができる。この場合、探索対象領域に含まれる画素数の所定％以上の輝度値が指定条件の輝度値の範囲に当てはまる場合に、その探索対象領域が部分画像として設定される。
【０１３７】
指定された条件となる探索対象領域が複数存在した場合は、様々な手法により絞り込むことができる。絞り込みの手法としては、その探索対象領域を候補領域として画面に表示し、利用者に選択させるようにしてもよいし、最も条件合致度の高い探索対象領域を部分画像に設定するようにしてもよい。
【０１３８】
＜４．３．３．画像全体の中から輝度値による設定＞
次に、画像全体の中から輝度値による設定について説明する。この場合、利用者は、指示入力部４を用いて、輝度値の条件のみを指定する。輝度値の条件としては、上述の例と同様、輝度値の範囲を特定する上限と下限を指定する。輝度値の範囲は、広すぎても良くないため、目的に応じて適切な範囲となるように指定される。
【０１３９】
輝度値の範囲が指定されたら、部分画像設定手段２４が部分画像とする矩形領域を探索する。具体的には、補正前画像の全範囲において、指定された条件となる輝度値をもつ矩形領域を探索する。図２０に補正前画像と探索対象領域の関係を示す。図２０においては、所定のサイズ（画素数）の探索対象領域を破線状の矩形で示している。探索対象領域のサイズは、任意のサイズに設定しておくことができる。画素の座標値を二次元座標系の（ｘ，ｙ）で表し、図面左右方向がｘ軸、図面上下方向をｙ軸とする。
【０１４０】
そして、補正前画像の全範囲内の矩形領域を全て探索対象領域として、各探索対象領域について、輝度ヒストグラムを算出する。探索順序は、自由に設定することができるが、図２０の例では、矢印で示したように、ｙを固定した状態でｘの値を１ずつ増加させ、ｘが最大に達したら、ｙを１増加させてｘを最小に戻すという処理を行って探索対象領域を移動していき、順次輝度ヒストグラムの算出を行う。
【０１４１】
そして、部分画像設定手段２４は、算出された輝度ヒストグラムが、指定された条件となる探索対象領域を部分画像として設定する。探索対象領域が指定された条件となるか否かについては、様々な基準を設定しておくことができる。例えば、上記指定条件である輝度値の範囲に、所定％以上の画素値が含まれることを基準として設定しておくことができる。この場合、探索対象領域に含まれる画素数の所定％以上の輝度値が指定条件の輝度値の範囲に当てはまる場合に、その探索対象領域が部分画像として設定される。
【０１４２】
指定された条件となる探索対象領域が複数存在した場合は、様々な手法により絞り込むことができる。絞り込みの手法としては、その探索対象領域を候補領域として画面に表示し、利用者に選択させるようにしてもよいし、最も条件合致度の高い探索対象領域を部分画像に設定するようにしてもよい。
【０１４３】
＜５．輝度値レベルへの分類について＞
上記第１、第３の実施形態においては、画素の輝度値レベルへの分類を行う際、事前に設定された境界値を利用して複数の輝度値レベルを設定している。第１、第３の実施形態において、補正前画像全体のヒストグラムから、境界値を決定するようにすることもできる。以下、補正前画像全体のヒストグラムからの境界値の決定について説明する。
【０１４４】
図２１は、０〜２５５の値をとる８ビット２５６階調のある画像から得られたヒストグラムを示す図である。事前に境界値が６４および１９２に設定されている場合、図２１（ａ）に示すように、０以上６３以下（６４未満）が暗部、６４以上１９１以下（１９２未満）が中間部、１９２以上２５５以下が明部に設定される。
【０１４５】
しかし、図２１に示したヒストグラムの場合、暗部への画素の偏りが多く、好ましい分類であるとは言えない。このような状況を考慮して、補正前画像全体のヒストグラムから、境界値を決定する。具体的には、輝度値の度数分布を表現したヒストグラムのうち、近辺より度数の少ない箇所である、谷となる部分の輝度値を境界値とする。谷となる部分の決定は、公知の手法により行うことができる。例えば、ヒストグラムを数式化して、二回微分を行うことにより、変局点を特定し、その変局点の輝度値を境界値として決定する。境界値の数は、適宜設定しておくことができる。境界値の数を４個と設定した場合、変局点のうち、前後の度数の変化が大きい順に４個に決定する。そして決定された境界値を基準に、５つの輝度値レベルに分類する。図２１（ｂ）に、谷となる部分を境界値として設定し、５つの輝度値レベルに分類されたヒストグラムを示す。
【０１４６】
谷となる部分を決定する場合、輝度値の全範囲から所定数を選ぶのではなく、０以上６３以下で１つ、６４以上１２８以下で１つ、・・・等、別途条件を付加するようにしてもよい。
【０１４７】
＜６．変形例＞
上記実施形態では、画素の輝度値を変化させることによるコントラスト補正、明部補正、暗部補正を行った場合について説明したが、上述のように、本発明は、輝度値以外の様々な画素値を変化させることにより色調補正、明るさ補正、ガンマ補正等の様々な階調補正を行うことが可能である。その一例として、画素の各色の階調値を用いて色調補正を行う変形例について説明する。カメラ等で撮影した画像においては、撮影時の設定によっては画像が赤っぽくなったり、青っぽくなったりすることがある。その場合は、色毎の階調補正（色調補正）を適用し、バランスの良い画像を得る（補正する）ことができる。また、空や海、夕日などの好みが分かれる色を自身の好きな色に変更する場合にも色調補正が適用される。
【０１４８】
図２２〜図２４は、異なるトーンカーブに基づく補正手法による補正前画像（図中「入力」と表記）と補正後画像（図中「出力」と表記）の画素の各色の階調値の対応を示す図である。図２２〜図２４それぞれにおける左下端から右上端に向かう細めの線分は、図７、図８と同様、補正がなされない場合の基準線を示しており、基準線からずれた直線および曲線は、補正手法を規定するトーンカーブを示している。また、横軸、縦軸において３つに区分された範囲は、それぞれ０側（左下端）から暗部、中間部、明部を示している。
【０１４９】
図２２は、画像が黄色っぽい場合に、青色を強調させるように色調補正をする場合の補正前画像と補正後画像の各色の階調値の対応を示す図である。画像が黄色っぽい場合は、青色を強めるもしくは、赤色と緑色を弱めれば良い。図２２の例では青色を強めている。各色の階調値でレンジ変化量ＲＶを算出すると、
赤色  暗部ＲＶ＝１、中間部ＲＶ＝１、明部ＲＶ＝１
緑色  暗部ＲＶ＝１、中間部ＲＶ＝１、明部ＲＶ＝１
青色  暗部ＲＶ＞１、中間部ＲＶ＜１、明部ＲＶ＜１
という結果が得られる。図２２の例では、青色のみ色調補正されており、かつ青色の暗部の階調値の範囲を広げる補正がされていることが分かる。
【０１５０】
図２３は、画像が青っぽい場合に、赤色と緑色を強調し、青色を減衰させるように色調補正をする場合の補正前画像と補正後画像の各色の階調値の対応を示す図である。画像が青っぽい場合は、赤色、緑色を変更しないもしくは強め、青色を変更しないもしくは弱めれば良い。図２３の例では赤色と緑色を強め、青色を弱めている。各色の階調値でレンジ変化量ＲＶを算出すると、
赤色  暗部ＲＶ＞１、中間部ＲＶ＜１、明部ＲＶ＜１
緑色  暗部ＲＶ＞１、中間部ＲＶ＜１、明部ＲＶ＜１
青色  暗部ＲＶ＜１、中間部ＲＶ＜１、明部ＲＶ＞１
という結果が得られる。図２３の例では、赤色、緑色は暗部の階調値の範囲を広げる補正がされており、青色は明部の階調値の範囲を広げる補正がされていることが分かる。
【０１５１】
図２４は、オフセットで色調補正をする場合の補正前画像と補正後画像の各色の階調値の対応を示す図である。画像が青っぽい場合に、赤色、緑色を変更しないもしくは強め、青色を変更しないもしくは弱めれば良い。図２３の例では、画像が青っぽい場合に、オフセットで赤色と緑色を強め、青色を弱めている。各色の階調値でレンジ変化量ＲＶを算出すると、
赤色  暗部ＲＶ＝１、中間部ＲＶ＝１、明部ＲＶ＜１
緑色  暗部ＲＶ＝１、中間部ＲＶ＝１、明部ＲＶ＜１（赤の明部ＲＶよりは大きい）
青色  暗部ＲＶ＜１、中間部ＲＶ＝１、明部ＲＶ＝１
という結果が得られる。図２４の例では、赤色は、明部の範囲を狭めるようにオフセット（プラス方向）しており、緑色も同様に明部を狭めているがレンジ変化量ＲＶを比較すると赤色よりもオフセット（プラス方向）が低いことが分かる。青色は暗部のレンジ変化量ＲＶが低くなっているため、暗部を狭めるようにオフセット（マイナス方向）していることが分かる。なお、図２２、図２３に示したトーンカーブの傾き制御の補正と、図２４に示したオフセットでの補正は併用可能であり、同様に評価可能である。
【０１５２】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、画素が有する様々な値を用いて輝度値を算出し、この輝度値を用いて評価指標であるレンジ変化量を算出するようにしたが、上記変形例においても説明したように、レンジ変化量を算出するための画素値としては、輝度値に限定されず、画素が有する何等かの値を反映した値であればよい。
【０１５３】
また、上記第１の実施形態では、複数の輝度値レベルとして、暗部、中間部、明部の３つのレベルに分類したが、より多くの輝度値レベルに分類するようにしてもよい。例えば、中間部を１つだけでなく、複数設けるようにすることができる。図１８に示した例では、中間部を２つ設けている。
【０１５４】
また、上記実施形態に示した補正評価装置は、必ずしも補正評価に利用する必要はなく、レンジ変化量を算出する演算装置として用いることができる。演算装置として用いる場合、液晶ディスプレイ等の表示部を備えたタブレット等に、演算装置を組み込んでおくことにより、算出されたレンジ変化量に基づき、表示部のバックライトの明るさを調節するために用いることができる。
【符号の説明】
【０１５５】
１・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
２・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
３・・・記憶装置
４・・・指示入力部
５・・・データ入出力Ｉ／Ｆ
６・・・表示部
１０、１１、１２、１３・・・画像取込手段
２０、２３・・・輝度値分類手段
２１、２２、２５・・・部分画像抽出手段
２４・・・部分画像設定手段
３０、３１、３２、３３・・・レンジ幅算出手段（統計値を求める手段）
４０、４１、４２、４３・・・レンジ変化量算出手段（評価指標を求める手段）
５０、５１、５２、５３・・・画像記憶手段
１００、１０１、１０２、１０３・・・補正評価装置（演算装置）
【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１７】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図７】
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【図８】
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【図１８】
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