(57)【要約】      （修正有）【課題】高品質の画像を得ることが可能な画像処理技術を提供する。【解決手段】入力画像ＩＭ１を平滑化した第一ぼかし画像ＩＭ２を基準として暗い側の暗領域を前記入力画像ＩＭ１から抽出する暗領域抽出工程ＳＴ２と、抽出された前記暗領域の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像ＩＭ１から第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３と、前記第二ぼかし画像ＩＭ４を用いて前記入力画像ＩＭ１を鮮鋭化する鮮鋭化工程ＳＴ４と、を含む。【選択図】図３
2017107260.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を平滑化した第一ぼかし画像を基準として暗い側の暗領域を前記入力画像から抽出する暗領域抽出工程と、
抽出された前記暗領域の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像から第二ぼかし画像を生成する第二ぼかし画像生成工程と、
前記第二ぼかし画像を用いて前記入力画像を鮮鋭化する鮮鋭化工程と、を含む、画像処理方法。
【請求項２】
第一平滑化フィルターを用いて前記入力画像から前記第一ぼかし画像を生成する第一ぼかし画像生成工程をさらに含み、
前記第二ぼかし画像生成工程では、前記抽出された暗領域の重みを減らした第二平滑化フィルターを用いた平滑化処理を行って前記入力画像から前記第二ぼかし画像を生成する、請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第二平滑化フィルターよりも範囲の狭い第三平滑化フィルターを用いた平滑化処理を行って前記入力画像からハイパスフィルターを生成するハイパスフィルター生成工程と、
前記ハイパスフィルターを用いて前記入力画像から高周波成分側の領域を抽出する高周波成分抽出工程と、
抽出された前記高周波成分側の領域を表す画像を用いて、前記鮮鋭化工程で鮮鋭化された入力画像をさらに鮮鋭化する工程をさらに含む、請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第一平滑化フィルターと前記第二平滑化フィルターと前記第三平滑化フィルターの少なくとも一つがガウシアンフィルターであり、
前記ガウシアンフィルターの重み付けの分布の標準偏差σが該ガウシアンフィルターのサイズに応じた値である、請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記第一平滑化フィルター、及び、前記第二平滑化フィルターのサイズが平滑化対象の画像のサイズの８０〜１００％であり、
前記第三平滑化フィルターのサイズが平滑化対象の画像のサイズの１〜１０％である、請求項３又は請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記暗領域抽出工程では、カラーの前記入力画像から抽出した前記暗領域を含むグレーの暗領域抽出画像を生成し、
前記第二ぼかし画像生成工程では、前記グレーの暗領域抽出画像に含まれる暗領域の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像から前記第二ぼかし画像を生成する、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記暗領域抽出工程では、カラーの前記入力画像をグレーの画像に変換し、該グレーの画像から前記暗領域を抽出して前記グレーの暗領域抽出画像を生成する、請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記暗領域抽出工程では、前記入力画像を縮小し、該縮小された入力画像を平滑化した第一ぼかし画像を基準として暗い側の暗領域を前記縮小された入力画像から抽出し、
前記第二ぼかし画像生成工程では、前記縮小された入力画像に前記暗領域の重みを減らした平滑化処理を行ってから元の入力画像のサイズに拡大して前記第二ぼかし画像を生成する、請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記高周波成分抽出工程では、前記入力画像にエッジを強調する処理を施した上で前記ハイパスフィルターを用いて前記高周波成分側の領域を抽出する、請求項３〜請求項５のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
入力画像を平滑化した第一ぼかし画像を基準として暗い側の暗領域を前記入力画像から抽出する暗領域抽出機能と、
抽出された前記暗領域の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像から第二ぼかし画像を生成する第二ぼかし画像生成機能と、
前記第二ぼかし画像を用いて前記入力画像を鮮鋭化する鮮鋭化機能と、をコンピューターに実現させる、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、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】
スマートフォンやデジタルカメラ等といった撮像機器には、撮影された画像をプリンターに送信して印刷させるものがある。撮影画像には、撮影が行われた場所の環境光による色やムラが含まれていたり、撮影者や撮像機器の影等が写りこんでいたりする場合がある。
【０００３】
尚、特許文献１記載の画像処理方法は、例えば、デジタル原画像信号に対してエッジ保存平滑化フィルターによるフィルタリング処理を施して原画像のボケ画像を表すボケ画像信号を生成し、このボケ画像信号からボケ画像に対して抽出対象となる肌色画素を抽出し、これらの画素に対応する原画像の抽出対象画素の肌色領域を抽出し、この肌色領域に応じて所定画像処理を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−２６６３５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
撮影画像には、文字、線、絵、等が含まれる原稿やホワイトボードを撮像機器で撮影することにより得られるデジタル画像がある。このような撮影画像には、環境光による色やムラ、各種影、等が含まれることがある。撮影画像から環境光による色やムラ、各種影、等を除去する際には、撮影画像に含まれる文字、線、絵、等が見難くならないようにすることが望ましい。特許文献１記載の画像処理方法は、肌色領域等の特定領域を抽出することにより覆い焼き等の画像処理時にノイズや偽輪郭を目立たせないようにするものであり、画像に含まれる文字、線、絵、等を見易くすることが考慮されていない。
【０００６】
以上を鑑み、本発明の目的の一つは、高品質の画像を得ることが可能な画像処理技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的の一つを達成するため、本発明の画像処理方法は、入力画像を平滑化した第一ぼかし画像を基準として暗い側の暗領域を前記入力画像から抽出する暗領域抽出工程と、
抽出された前記暗領域の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像から第二ぼかし画像を生成する第二ぼかし画像生成工程と、
前記第二ぼかし画像を用いて前記入力画像を鮮鋭化する鮮鋭化工程と、を含む、態様を有する。
【０００８】
また、本発明の画像処理プログラムは、入力画像を平滑化した第一ぼかし画像を基準として暗い側の暗領域を前記入力画像から抽出する暗領域抽出機能と、
抽出された前記暗領域の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像から第二ぼかし画像を生成する第二ぼかし画像生成機能と、
前記第二ぼかし画像を用いて前記入力画像を鮮鋭化する鮮鋭化機能と、をコンピューターに実現させる、態様を有する。
【０００９】
例えば、入力画像に比較的暗い文字等が多い場合、単純に入力画像を平滑化すると、得られるぼかし画像が暗くなることがある。このような場合、ぼかし画像を用いて入力画像を鮮鋭化すると、得られる出力画像が明るくなり過ぎる「白飛び」が生じることがある。
上述した態様では、入力画像を平滑化した第一ぼかし画像を基準として入力画像から抽出された暗領域の重みを減らした平滑化処理が行われて入力画像から第二ぼかし画像が生成され、この第二ぼかし画像が用いられて入力画像が鮮鋭化される。これにより、本態様は、例えば、上述したような「白飛び」を抑制することができ、文字、線、絵、等の高周波成分を見易くすることができる。従って、本態様は、高品質の画像を得ることが可能な画像処理技術を提供することができる。
【００１０】
さらに、本発明は、画像処理方法を実施する画像処理装置、この画像処理装置を含む画像処理システム、画像処理プログラムを記録したコンピューター読み取り可能な媒体、等に適用可能である。前述の装置は、分散した複数の部分で構成されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】画像処理装置の構成例を模式的に示すブロック図。
【図２】画像処理装置で行われる画像処理の例を示すフローチャート。
【図３】画像処理の例を模式的に説明する図。
【図４】図４Ａは縦長の画像に用いる平滑化フィルターのサイズを模式的に示す図、図４Ｂは横長の画像に用いる平滑化フィルターのサイズを模式的に示す図。
【図５】暗領域抽出処理の例を示すフローチャート。
【図６】図６Ａ及び図６Ｂは画像処理装置で行われる画像処理の別の例を示すフローチャート。
【図７】画像処理の別の例を模式的に説明する図。
【図８】画像処理の別の例を模式的に説明する図。
【図９】画像処理装置で行われる画像処理の別の例を示すフローチャート。
【図１０】画像処理の別の例を模式的に説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を説明する。むろん、以下の実施形態は本発明を例示するものに過ぎず、実施形態に示す特徴の全てが発明の解決手段に必須になるとは限らない。
【００１３】
（１）本技術の概要：
まず、図１〜１０を参照して本技術の概要を説明する。尚、図１〜１０は模式的に示す図であり、各図は整合していないことがある。
【００１４】
［態様１］
図３等に例示される画像処理方法は、暗領域抽出工程ＳＴ２、第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３、及び、鮮鋭化工程ＳＴ４を含む。前記暗領域抽出工程ＳＴ２では、入力画像ＩＭ１を平滑化した第一ぼかし画像ＩＭ２を基準として暗い側の暗領域Ａ１を前記入力画像ＩＭ１から抽出する。前記第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３では、抽出された前記暗領域Ａ１の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像ＩＭ１から第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する。前記鮮鋭化工程ＳＴ４では、前記第二ぼかし画像ＩＭ４を用いて前記入力画像ＩＭ１を鮮鋭化する。
【００１５】
上述したように、例えば、入力画像に比較的暗い文字、線、絵、等の高周波成分が多い場合、単純に入力画像を平滑化すると、得られるぼかし画像が暗くなることがある。このような場合、ぼかし画像を用いて入力画像を鮮鋭化すると、得られる出力画像が明るくなり過ぎる「白飛び」が生じることがある。
上記態様１では、入力画像ＩＭ１を平滑化した第一ぼかし画像ＩＭ２を基準として入力画像ＩＭ１から抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした平滑化処理が行われて入力画像ＩＭ１から第二ぼかし画像ＩＭ４が生成され、この第二ぼかし画像ＩＭ４が用いられて入力画像ＩＭ１が鮮鋭化される。これにより、本態様は、例えば、上述したような「白飛び」を抑制することができ、文字、線、絵、等の高周波成分を見易くすることができる。従って、本態様は、高品質の画像を得ることが可能な画像処理方法を提供することができる。
【００１６】
［態様２］
本画像処理方法は、第一平滑化フィルターＦＳ１を用いて前記入力画像ＩＭ１から前記第一ぼかし画像ＩＭ２を生成する第一ぼかし画像生成工程ＳＴ１をさらに含んでもよい。前記第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３では、前記抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした第二平滑化フィルターＦＳ２を用いた平滑化処理を行って前記入力画像ＩＭ１から前記第二ぼかし画像ＩＭ４を生成してもよい。本態様は、文字、線、絵、等の高周波成分をさらに見易くする好適な画像処理技術を提供することができる。
【００１７】
［態様３］
図３、図４Ａ及び図４Ｂに例示するように、本画像処理方法は、前記第二平滑化フィルターＦＳ２よりも範囲の狭い第三平滑化フィルターＦＳ３を用いた平滑化処理を行って前記入力画像ＩＭ１からハイパスフィルターＦＨＰ１を生成するハイパスフィルター生成工程ＳＴ５をさらに含んでもよい。また、本画像処理方法は、前記ハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて前記入力画像ＩＭ１から高周波成分側の領域Ａ２を抽出する高周波成分抽出工程ＳＴ６をさらに含んでもよい。さらに、本画像処理方法は、抽出された前記高周波成分側の領域Ａ２を表す画像を用いて、前記鮮鋭化工程ＳＴ４で鮮鋭化された入力画像（例えば環境光除去画像ＩＭ５）をさらに鮮鋭化する第二鮮鋭化工程ＳＴ７をさらに含んでもよい。本態様は、前記鮮鋭化工程ＳＴ４で鮮鋭化された入力画像（ＩＭ５）がさらに鮮鋭化されるので、文字、線、絵、等の高周波成分をさらに見易くすることが可能な画像処理技術を提供することができる。
ここで、ハイパスフィルターは、画像を高周波成分側と低周波成分側とに分けるときに高周波成分側を抜き出すための規則を意味する。
【００１８】
［態様４］
前記第一平滑化フィルターＦＳ１と前記第二平滑化フィルターＦＳ２と前記第三平滑化フィルターＦＳ３の少なくとも一つは、ガウシアンフィルターでもよい。前記ガウシアンフィルターの重み付けの分布の標準偏差σは、該ガウシアンフィルターのサイズＳｆに応じた値でもよい。本態様は、ガウシアンフィルターのサイズＳｆに応じたぼかし画像やハイパスフィルターＦＨＰ１を生成することができるので、文字、線、絵、等の高周波成分をさらに見易くすることが可能な画像処理技術を提供することができる。
【００１９】
ここで、第一平滑化フィルターと第二平滑化フィルターと第三平滑化フィルターを含む平滑化フィルターには、ガウシアンフィルター、移動平均フィルター、メディアンフィルター、等を用いることができる。
【００２０】
［態様５］
図４Ａ及び図４Ｂに例示するように、前記第一平滑化フィルターＦＳ１、及び、前記第二平滑化フィルターＦＳ２のサイズは、平滑化対象の画像ＩＭ０のサイズの８０〜１００％でもよい。前記第三平滑化フィルターＦＳ３のサイズは、平滑化対象の画像ＩＭ０のサイズの１〜１０％でもよい。本態様は、文字、線、絵、等の暗領域Ａ１の影響を抑制して入力画像ＩＭ１からノイズに相当する低周波成分を除去するために好適な第二ぼかし画像ＩＭ４を得ることができ、第二鮮鋭化工程ＳＴ７で入力画像ＩＭ１をさらに鮮鋭化する際に文字、線、絵、等の高周波成分を鮮明に抽出するために好適なハイパスフィルターＦＨＰ１を得ることができる。従って、本態様は、文字、線、絵、等の高周波成分をさらに見易くすることが可能な画像処理技術を提供することができる。
ここで、平滑化対象の画像は、入力画像そのものでもよいし、入力画像を縮小した画像等といった入力画像を変換した画像でもよい。
【００２１】
［態様６］
図６Ａ及び図７に例示するように、前記暗領域抽出工程ＳＴ２では、カラーの前記入力画像ＩＭ１から抽出した前記暗領域Ａ１を含むグレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇを生成してもよい。前記第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３では、前記グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇに含まれる暗領域Ａ１の重みを減らした平滑化処理を行って前記入力画像ＩＭ１から前記第二ぼかし画像ＩＭ４を生成してもよい。本態様は、画像処理を高速化させることができる。
【００２２】
［態様７］
図６Ｂ及び図８に例示するように、前記暗領域抽出工程ＳＴ２では、カラーの前記入力画像ＩＭ１をグレーの画像（入力画像ＩＭ１ｇ）に変換し、該グレーの画像（ＩＭ１ｇ）から前記暗領域Ａ１を抽出して前記グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇを生成してもよい。この態様は、画像処理をさらに高速化させることができる。
【００２３】
［態様８］
図１０等に例示するように、前記暗領域抽出工程ＳＴ２では、前記入力画像ＩＭ１を縮小し、該縮小された入力画像ＩＭ１１を平滑化した第一ぼかし画像ＩＭ１２を基準として暗い側の暗領域Ａ１を前記縮小された入力画像ＩＭ１１から抽出してもよい。前記第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３では、前記縮小された入力画像ＩＭ１１に前記暗領域Ａ１の重みを減らした平滑化処理を行ってから元の入力画像ＩＭ１のサイズに拡大して前記第二ぼかし画像ＩＭ４を生成してもよい。本態様は、画像処理を高速化させることができる。
また、前記ハイパスフィルター生成工程ＳＴ５では、前記入力画像ＩＭ１を縮小し、該縮小された入力画像ＩＭ１１を前記第三平滑化フィルターＦＳ３で平滑化してから元の入力画像ＩＭ１のサイズに拡大して前記ハイパスフィルターＦＨＰ１を生成してもよい。この態様も、画像処理を高速化させることができる。
【００２４】
［態様９］
図９等に例示するように、前記高周波成分抽出工程ＳＴ６では、前記入力画像ＩＭ１にエッジを強調する処理を施した上で前記ハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて前記高周波成分側の領域Ａ２を抽出してもよい。この態様は、入力画像ＩＭ１の文字、線、絵、等のエッジ部分が強調されるので、文字、線、絵、等の高周波成分をさらに見易くすることが可能な画像処理技術を提供することができる。
【００２５】
［態様１０］
図１等に例示される画像処理プログラムＰＲ０は、暗領域抽出工程ＳＴ２に対応する暗領域抽出機能ＦＵ２、第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３に対応する第二ぼかし画像生成機能ＦＵ３、及び、鮮鋭化工程ＳＴ４に対応する鮮鋭化機能ＦＵ４をコンピューター（例えば画像処理装置１００）に実現させる。本プログラムは、第一ぼかし画像生成工程ＳＴ１に対応する第一ぼかし画像生成機能ＦＵ１をコンピューターに実現させてもよく、ハイパスフィルター生成工程ＳＴ５に対応するハイパスフィルター生成機能ＦＵ５をコンピューターに実現させてもよく、高周波成分抽出工程ＳＴ６に対応する高周波成分抽出機能ＦＵ６をコンピューターに実現させてもよく、第二鮮鋭化工程ＳＴ７に対応する第二鮮鋭化機能ＦＵ７をコンピューターに実現させてもよい。
【００２６】
［態様１１］
図１等に例示される画像処理装置１００は、暗領域抽出工程ＳＴ２に対応する暗領域抽出部、第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３に対応する第二ぼかし画像生成部、及び、鮮鋭化工程ＳＴ４に対応する鮮鋭化部を備える。本画像処理装置１００は、第一ぼかし画像生成工程ＳＴ１に対応する第一ぼかし画像生成部をさらに備えてもよく、ハイパスフィルター生成工程ＳＴ５に対応するハイパスフィルター生成部をさらに備えてもよく、高周波成分抽出工程ＳＴ６に対応する高周波成分抽出部をさらに備えてもよく、第二鮮鋭化工程ＳＴ７に対応する第二鮮鋭化部をさらに備えてもよい。
【００２７】
（２）画像処理装置の具体例：
図１は、画像処理方法を実施する画像処理装置の構成例を模式的に示している。図１に示す画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１３、記憶装置１１４、入力装置１１６、表示装置１１５、通信Ｉ／Ｆ（インターフェイス）１１８、等が接続されて互いに情報を入出力可能とされている。記憶装置１１４は、画像処理プログラムＰＲ０等を記憶している。記憶装置１１４には、フラッシュメモリー等の不揮発性半導体メモリー、ハードディスク等の磁気記憶装置、等を用いることができる。表示装置１１５には、液晶表示パネル等を用いることができる。入力装置１１６には、表示パネルの表面に貼り付けられたタッチパネル、キーボードを含むハードキー、ポインティングデバイス、等を用いることができる。撮像装置１１７は、被写体を撮影するデジタルスチルカメラの機能を有する。通信Ｉ／Ｆ１１８は、印刷装置２００の通信Ｉ／Ｆ２１０に接続され、印刷装置２００に対して情報を入出力する。通信Ｉ／Ｆ１１８，２１０の規格には、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、近距離無線通信規格、等を用いることができる。通信Ｉ／Ｆ１１８，２１０の通信は、有線でもよいし、無線でもよく、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等といったネットワーク通信でもよい。
【００２８】
画像処理装置１００には、タブレット型端末を含むパーソナルコンピューターといったコンピューター、スマートフォンといった携帯電話、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、等が含まれる。画像処理装置１００は、一つの筐体内に全構成要素１１１〜１１８を有してもよいが、互いに通信可能に分割された複数の装置で構成されてもよい。また、画像処理装置１００に撮像装置１１７等が無くても、外部装置（例えばデジタルスチルカメラやメモリーカード）から画像を入力することにより、本技術を実施可能である。さらに、印刷装置が画像処理装置１００にあっても本技術を実施可能であり、印刷機能を有するプリンター自体が本技術の画像処理を行ってもよい。
【００２９】
図１に示す画像処理プログラムＰＲ０は、第一ぼかし画像生成機能ＦＵ１、暗領域抽出機能ＦＵ２、第二ぼかし画像生成機能ＦＵ３、鮮鋭化機能ＦＵ４、ハイパスフィルター生成機能ＦＵ５、高周波成分抽出機能ＦＵ６、及び、第二鮮鋭化機能ＦＵ７を画像処理装置１００に実現させる。
【００３０】
（３）画像処理の具体例：
図２は、画像処理装置で行われる画像処理の例を示している。ここで、ステップＳ１０２は第一ぼかし画像生成工程ＳＴ１及び第一ぼかし画像生成機能ＦＵ１に対応する例であり、ステップＳ１０４は暗領域抽出工程ＳＴ２及び暗領域抽出機能ＦＵ２に対応する例であり、ステップＳ１０６は第二ぼかし画像生成工程ＳＴ３及び第二ぼかし画像生成機能ＦＵ３に対応する例であり、ステップＳ１０８は鮮鋭化工程ＳＴ４及び鮮鋭化機能ＦＵ４に対応する例であり、ステップＳ１１０はハイパスフィルター生成工程ＳＴ５及びハイパスフィルター生成機能ＦＵ５に対応する例であり、ステップＳ１１２は高周波成分抽出工程ＳＴ６及び高周波成分抽出機能ＦＵ６に対応する例であり、ステップＳ１１４は第二鮮鋭化工程ＳＴ７及び第二鮮鋭化機能ＦＵ７に対応する例である。以下、「ステップ」の記載を省略する。図３は、画像処理の例を模式的に示している。図４Ａは、縦の画素数Ｓｙが横の画素数Ｓｘよりも多い縦長の画像ＩＭ０（例えば入力画像ＩＭ１そのもの）に用いる平滑化フィルターＦＳ１，ＦＳ２のサイズＳｆを模式的に示している。図４Ｂは、横の画素数Ｓｘが縦の画素数Ｓｙよりも多い横長の画像ＩＭ０に用いる平滑化フィルターＦＳ１，ＦＳ２のサイズＳｆを模式的に示している。
【００３１】
画像処理装置１００は、環境光による色やムラ、各種影、等を抑えてカラーの入力画像ＩＭ１を鮮明化するための入力を受け付けると、第一平滑化フィルターＦＳ１を用いて入力画像ＩＭ１から第一ぼかし画像ＩＭ２を生成する（Ｓ１０２）。入力画像ＩＭ１は、例えば、撮像装置１１７が被写体を撮影することにより生成される。被写体には、文字、線、絵、等の高周波成分を有する原稿やホワイトボード等が含まれる。入力画像ＩＭ１は、例えば、図４Ａに示す画像ＩＭ０のように縦方向（ｙ方向とする）と横方向（ｘ方向とする）とへ整然と並んだ画素ＰＸ１を有し、各画素ＰＸ１に要素色ＲＧＢ（赤、緑、及び、青）のそれぞれの階調値（例えば０〜２５５の２５６階調）を有する。むろん、入力画像ＩＭ１の表色系は、ＲＧＢ表色系に限定されない。また、入力画像ＩＭ１のデータ形式は、ビットマップ形式であるものとするが、ビットマップ形式に限定されない。入力画像ＩＭ１には、撮像装置１１７による撮影が行われた場所（例えば屋外であるか屋内であるか）での環境光による色やムラ、撮影者や撮像機器（撮像装置１１７を搭載したスマートフォン、タブレット型端末、デジタルスチルカメラ、等）の影、といったごく低い周波数（空間周波数）で表現されるノイズが含まれていることがある。
【００３２】
平滑化処理では、ＲＧＢのそれぞれについて、平滑化対象の画像ＩＭ０を構成する各画素ＰＸ１を順次注目画素とし、平滑化フィルターの中央位置を注目画素に合わせ、平滑化フィルターに規定される各位置の重み付け係数と注目画素及びその周辺画素の値とを用いて畳み込み演算すればよい。平滑化フィルター（ＦＳ１，ＦＳ２，ＦＳ３）には、移動平均フィルター、メディアンフィルター、等も用いることができるが、本具体例ではガウシアンフィルターを用いるものとする。平滑化処理は、平滑化対象の画像ＩＭ０をぼかすぼかし処理ともいえる。第一ぼかし画像ＩＭ２は、入力画像ＩＭ１をぼかした画像となり、ＲＧＢのそれぞれについて入力画像ＩＭ１から高周波成分が除去され低周波成分が残った画像となる。
【００３３】
第一平滑化フィルターＦＳ１に用いられるガウシアンフィルターの２次元座標（ｘ，ｙ）で示される重み付け係数ｆ（ｘ，ｙ）は、下記式（１）で表される。
【数１】
2017107260.tif 000003
ここで、σは、ガウシアンフィルターにおける重み付け係数の分布（ガウス分布）の標準偏差である。
【００３４】
上記ガウシアンフィルターは、そのサイズが大きい程、除去する周波数成分が低周波側となり、画像をぼかす強度が高い。ここで、便宜上、入力画像ＩＭ１を高周波成分と中周波成分と低周波成分に分ける。本具体例では、入力画像ＩＭ１から高周波成分と中周波成分を排除して低周波成分（特に上述したノイズ）を残した第一ぼかし画像ＩＭ２を生成したいため、第一平滑化フィルターＦＳ１のサイズを入力画像ＩＭ１（平滑化対象の画像ＩＭ０）のサイズＳｚの８０〜１００％（好ましくは１００％程度）にしている。ガウシアンフィルターは基本的に正方形のフィルターであるため、ガウシアンフィルターのサイズとは当該フィルターの縦方向又は横方向の画素数を指す。入力画像ＩＭ１が正方形でない長方形の画像である場合、入力画像ＩＭ１のサイズとは、縦方向と横方向のうち少ない方の画素数を指す。例えば、入力画像ＩＭ１が図４Ａに示すように縦長である場合、縦方向の画素数Ｓｙが横方向の画素数Ｓｘよりも大きいため、入力画像ＩＭ１のサイズＳｚは横方向の画素数Ｓｘとなる。入力画像ＩＭ１が図４Ｂに示すように横長である場合、横方向の画素数Ｓｘが縦方向の画素数Ｓｙよりも大きいため、入力画像ＩＭ１のサイズＳｚは縦方向の画素数Ｓｙとなる。いずれの場合も、第一平滑化フィルターＦＳ１のサイズＳｆは、０．８Ｓｚ≦Ｓｆ≦Ｓｚとなる。従って、第一平滑化フィルターＦＳ１は、後述する第三平滑化フィルターＦＳ３よりも、範囲が広く、その結果、ぼかし（平滑化）の強度が高い。むろん、画像の性質等に応じてＳｆ＜０．８Ｓｚとすることも可能である。
【００３５】
ガウシアンフィルターの重み付けの分布の標準偏差σは、ガウシアンフィルターのサイズＳｆに応じた値にしている。本具体例では、ガウシアンフィルターのサイズの大小にかかわらず、ガウス分布がある標準的な分布に維持されるようにしている。このため、標準偏差σを下記式（２）によって調整している。
【数２】
2017107260.tif 000004
式（２）によれば、ガウシアンフィルターのサイズＳｆが大きい程、標準偏差σが大きくなる。
【００３６】
第一ぼかし画像ＩＭ２の画素値ＩＭ２（ｘ，ｙ）は、入力画像ＩＭ１の画素値（ＩＭ１（ｘ，ｙ）とする。）、及び、ガウシアンフィルターの重み付け係数（ｆ（ｘ，ｙ）とする。）を用いて、下記式（３）で表される。
【数３】
2017107260.tif 000005
上記式（３）の右辺は、入力画像ＩＭ１のうちガウシアンフィルターの範囲に対応するＳｆ×Ｓｆ個の画素のそれぞれについて、重み付け係数ｆ（ｘ，ｙ）と画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）との乗算値を積算することを表している。
【００３７】
入力画像ＩＭ１を平滑化した第一ぼかし画像ＩＭ２の生成後、画像処理装置１００は、第一ぼかし画像ＩＭ２を基準として暗い側の暗領域Ａ１をカラーの入力画像ＩＭ１から抽出する（Ｓ１０４）。
【００３８】
図５は、Ｓ１０４で行われる暗領域抽出処理の例を示している。この処理は、ＲＧＢのそれぞれについて行われる。
処理が開始されると、画像処理装置１００は、入力画像ＩＭ１に含まれる全画素位置の中から判定対象の画素位置（ｘ，ｙ）を設定する（Ｓ２０２）。次に、画像処理装置１００は、設定された画素位置（ｘ，ｙ）について、第一ぼかし画像ＩＭ２の画素値Ｐ２＝ＩＭ２（ｘ，ｙ）を基準として入力画像ＩＭ１の画素値Ｐ１＝ＩＭ１（ｘ，ｙ）が暗い側の値であるか否かを判断する（Ｓ２０４）。図５に示すようにＰ１＜Ｐ２であるか否かを判断する場合、Ｐ１＜Ｐ２であれば第一ぼかし画像ＩＭ２の画素を基準として入力画像ＩＭ１の画素が暗い側にあり、Ｐ１≧Ｐ２であれば第一ぼかし画像ＩＭ２の画素を基準として入力画像ＩＭ１の画素が明るい側にあることになる。Ｓ２０４では、Ｐ１≦Ｐ２であるか否かを判断してもよい。この場合、Ｐ１≦Ｐ２であれば第一ぼかし画像ＩＭ２の画素を基準として入力画像ＩＭ１の画素が暗い側にあり、Ｐ１＞Ｐ２であれば第一ぼかし画像ＩＭ２の画素を基準として入力画像ＩＭ１の画素が明るい側にあることになる。
【００３９】
第一ぼかし画像ＩＭ２の画素を基準として入力画像ＩＭ１の画素が暗い側にある場合、画像処理装置１００は、暗領域抽出画像ＩＭ３にする画素値Ｐ３＝ＩＭ３（ｘ，ｙ）を入力画像ＩＭ１の画素値Ｐ１にする（Ｓ２０６）。一方、第一ぼかし画像ＩＭ２の画素を基準として入力画像ＩＭ１の画素が明るい側にある場合、画像処理装置１００は、暗領域抽出画像ＩＭ３にする画素値Ｐ３＝ＩＭ３（ｘ，ｙ）を２５５（白）にする（Ｓ２０８）。すなわち、入力画像ＩＭ１の暗領域Ａ１の画素値は暗領域抽出画像ＩＭ３に残り、入力画像ＩＭ１の暗領域Ａ１でない画素値は残らない。このようにして、カラーの入力画像ＩＭ１からＲＧＢ別に暗領域抽出画像ＩＭ３が生成される。
【００４０】
その後、画像処理装置１００は、入力画像ＩＭ１に含まれる全画素を設定したか否かを判断する（Ｓ２１０）。設定されていない画素が入力画像ＩＭ１に残っている場合、画像処理装置１００は、Ｓ２０２〜Ｓ２１０の処理を繰り返す。全画素が設定された場合、画像処理装置１００は、暗領域抽出処理を終了させる。
【００４１】
暗領域抽出画像ＩＭ３の生成後、画像処理装置１００は、抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした平滑化処理を行って入力画像ＩＭ１から第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する（Ｓ１０６）。この平滑化処理には、ＲＧＢのそれぞれについて抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした第二平滑化フィルターＦＳ２を用いることができる。第二平滑化フィルターＦＳ２にも、移動平均フィルター、メディアンフィルター、等を用いることができるが、本具体例ではガウシアンフィルターを用いるものとする。
【００４２】
第二平滑化フィルターＦＳ２に用いられるガウシアンフィルターの２次元座標（ｘ，ｙ）で示される重み付け係数Ｇ（ｘ，ｙ）は、暗領域抽出画像ＩＭ３の画素値ＩＭ３（ｘ，ｙ）、及び、ガウシアンフィルターのサイズＳｆに応じた標準偏差σ（上記式（２））を用いて、下記式（４）によって表される。
【数４】
2017107260.tif 000006
【００４３】
ただし、正規化が必要となるため、第二平滑化フィルターＦＳ２の正規化重み付け係数ＦＳ２（ｘ，ｙ）は、正規化係数Ｋを用いて、下記式（５）によって表される。
【数５】
2017107260.tif 000007
【数６】
2017107260.tif 000008
尚、暗領域抽出画像ＩＭ３がＲＧＢ別にあるため、第二平滑化フィルターＦＳ２もＲＧＢ別に存在する。
【００４４】
本具体例では、入力画像ＩＭ１から高周波成分と中周波成分を排除して低周波成分（特に上述したノイズ）を残した第二ぼかし画像ＩＭ４を生成したいため、第二平滑化フィルターＦＳ２のサイズを入力画像ＩＭ１（平滑化対象の画像ＩＭ０）のサイズＳｚの８０〜１００％（好ましくは第一平滑化フィルターＦＳ１のサイズ）にしている。図４Ａと図４Ｂに示すように、第二平滑化フィルターＦＳ２のサイズＳｆは、０．８Ｓｚ≦Ｓｆ≦Ｓｚとなる。従って、第二平滑化フィルターＦＳ２は、後述する第三平滑化フィルターＦＳ３よりも、範囲が広く、その結果、ぼかし（平滑化）の強度が高い。むろん、画像の性質等に応じてＳｆ＜０．８Ｓｚとすることも可能である。
【００４５】
第二ぼかし画像ＩＭ４の画素値ＩＭ４（ｘ，ｙ）は、ガウシアンフィルターの正規化重み付け係数ＦＳ２（ｘ，ｙ）を用いて、下記式（７）で表される。
【数７】
2017107260.tif 000009
上記式（７）の右辺は、入力画像ＩＭ１のうちガウシアンフィルターの範囲に対応するＳｆ×Ｓｆ個の画素のそれぞれについて、正規化重み付け係数ＦＳ２（ｘ，ｙ）と画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）との乗算値を積算することを表している。
【００４６】
第三平滑化フィルターＦＳ３よりも範囲の広い第二平滑化フィルターＦＳ２を用いることにより、入力画像ＩＭ１が全体に亘って強くぼかされた（平滑化された）第二ぼかし画像ＩＭ４が得られる。この第二ぼかし画像ＩＭ４は、高周波成分と中周波成分が排除され、環境光による色やムラ、撮影者や撮像機器の影、等といったノイズにほぼ相当する低周波成分が抽出された画像である。
【００４７】
ここで、暗領域Ａ１の重みを減らした第二平滑化フィルターＦＳ２を用いる場合と、暗領域Ａ１の重みを考慮していない平滑化フィルターを用いる場合と、を比較する。入力画像ＩＭ１には、印刷用紙（被印刷物）の地色（例えば白色）と比べて文字、線、絵、等の高周波成分が暗い場合に、文字、線、等が太かったり、文字、線、絵、等が多かったりすることがある。このような場合、暗領域Ａ１の重みを考慮していない平滑化フィルターを用いると、得られるぼかし画像は比較的暗い文字、線、絵、等の影響を受けて暗くなる。暗くなったぼかし画像を用いて入力画像を正規化すると、環境光を除去することを意図して生成される画像は、「白飛び」が生じ（明るく飛び）がちになり、文字、線、絵、等が見辛くなる。
【００４８】
本技術は、入力画像ＩＭ１を正規化するための第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する際、事前に入力画像ＩＭ１から文字、線、絵、等の高周波成分を抽出して除外するといった重みを減らした第二ぼかし画像ＩＭ４を生成することで、紙白といった印刷用紙の地色に写る環境光や影の予測精度を上げている。
【００４９】
上述したように、暗領域Ａ１の重みを減らした第二平滑化フィルターＦＳ２を用いることにより、暗領域Ａ１の重みを減らした平滑化処理が入力画像ＩＭ１に行われて第二ぼかし画像ＩＭ４が生成される。得られる第二ぼかし画像ＩＭ４は、文字、線、絵、等の影響が抑えられたうえで、環境光による色やムラ、撮影者や撮像機器の影、等といったノイズにほぼ相当する低周波成分を表している。
【００５０】
第二ぼかし画像ＩＭ４の生成後、画像処理装置１００は、第二ぼかし画像ＩＭ４を用いて入力画像ＩＭ１を鮮鋭化する（Ｓ１０８）。Ｓ１０８の鮮鋭化処理は、ＲＧＢのそれぞれについて第二ぼかし画像ＩＭ４を用いて入力画像ＩＭ１を正規化する正規化処理とすることができる。この正規化処理は、入力画像ＩＭ１の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値ＩＭ１（ｘ，ｙ）を第二ぼかし画像ＩＭ４の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値ＩＭ４（ｘ，ｙ）で除算して環境光除去画像ＩＭ５の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値（ＩＭ５（ｘ，ｙ）とする。）にする処理とすることができる。
ＩＭ５（ｘ，ｙ）＝（ＩＭ１（ｘ，ｙ）／ＩＭ４（ｘ，ｙ））×255  …（８）
ここで、分母の画素値ＩＭ４（ｘ，ｙ）が０である場合、画素値ＩＭ４（ｘ，ｙ）を１に置換する等すればよい。算出された画素値ＩＭ５（ｘ，ｙ）が２５５を超える場合、画素値ＩＭ５（ｘ，ｙ）を最高階調値２５５に置換する等すればよい。尚、上記正規化処理は、入力画像ＩＭ１の画素の相対値（０〜１の値）を第二ぼかし画像ＩＭ４の画素の相対値で除算して環境光除去画像ＩＭ５の画素の相対値にする処理ともいえる。
【００５１】
上記正規化処理の結果、入力画像ＩＭ１のうち第二ぼかし画像ＩＭ４の画素値ＩＭ４（ｘ，ｙ）以上の画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）の画素は、最高階調値２５５に変換され、実質的に色が消える（白色に補正される）。一方、入力画像ＩＭ１のうち第二ぼかし画像ＩＭ４の画素値ＩＭ４（ｘ，ｙ）未満の画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）の画素は、階調値の範囲が０〜２５５に広げられる。第二ぼかし画像ＩＭ４を用いた鮮鋭化処理は入力画像ＩＭ１から低周波成分を除去するので、得られる環境光除去画像ＩＭ５は、文字、線、絵、等を含む中周波成分及び高周波成分のオブジェクトが消えずに残っている。尚、正規化処理は、入力画像ＩＭ１をある程度明るくするので、入力画像ＩＭ１を覆い焼きする覆い焼き処理ともいえる。
【００５２】
以上より、環境光除去画像ＩＭ５は、環境光による色やムラ、撮影者や撮像機器の影、等といったノイズにほぼ相当する低周波成分が除去され、且つ、入力画像ＩＭ１内のオブジェクトである文字、線、絵、等が鮮鋭化された高品質な画像である。また、比較的暗い文字、線、絵、等の高周波成分が入力画像ＩＭ１に多く含まれていても、生成される第二ぼかし画像ＩＭ４が比較的暗い文字、線、絵、等の影響を受け難い。このため、得られる環境光除去画像ＩＭ５は、「白飛び」が抑制され、文字、線、絵、等が見辛くなり難い。従って、本具体例は、文字、線、絵、等の高周波成分を見易くすることが可能となり、高品質の画像を得ることが可能な画像処理技術を提供することができる。
【００５３】
上述した環境光除去画像ＩＭ５をそのまま出力画像にしてもよく、図２において、Ｓ１１０のハイパスフィルター生成処理、Ｓ１１２の高周波成分抽出処理、及び、Ｓ１１４の第二鮮鋭化処理を省いてもよい。ただ、Ｓ１１０〜Ｓ１１４の処理を行うと、文字や線等の高周波成分をさらにくっきりと表現させることが可能である。Ｓ１１０以降の処理を行う場合、画像処理装置１００は、まず、第一平滑化フィルターＦＳ１及び第二平滑化フィルターＦＳ２よりも範囲の狭い第三平滑化フィルターＦＳ３を用いて入力画像ＩＭ１からハイパスフィルターＦＨＰ１を生成する（Ｓ１１０）。
【００５４】
ハイパスフィルターＦＨＰ１は、ガウシアンフィルター等といった第三平滑化フィルターＦＳ３を用いた平滑化処理を行うことにより生成することができる。従って、ハイパスフィルターＦＨＰ１は、入力画像ＩＭ１をぼかした画像となり、ＲＧＢのそれぞれについて入力画像ＩＭ１から高周波成分が除去され低周波成分が残った画像となる。このため、ハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて入力画像ＩＭ１を正規化すると、入力画像ＩＭ１から高周波成分側の領域Ａ２が抽出されることになる。第三平滑化フィルターＦＳ３に用いられるガウシアンフィルターの２次元座標（ｘ，ｙ）で示される重み付け係数ｆ（ｘ，ｙ）は、下記式（１）で表される。ガウシアンフィルターの重み付けの分布の標準偏差σは、上記式（２）によって調整している。
【００５５】
本具体例では、入力画像ＩＭ１から低周波成分と中周波成分を除き高周波成分（特に文字や線）を抽出して高周波成分抽出画像ＩＭ６にしたいため、ハイパスフィルターＦＨＰ１に中周波成分が残るように、第三平滑化フィルターＦＳ３のサイズを入力画像ＩＭ１（平滑化対象の画像ＩＭ０）のサイズＳｚの１〜１０％（好ましくは５％程度）にしている。図４Ａと図４Ｂに示すように、第三平滑化フィルターＦＳ３のサイズＳｆは、０．０１Ｓｚ≦Ｓｆ≦０．１Ｓｚとなる。むろん、画像の性質等に応じてＳｆ＜０．０１Ｓｚとしたり０．１Ｓｚ＜Ｓｆとしたりすることも可能である。
【００５６】
ハイパスフィルターＦＨＰ１の画素値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）は、入力画像ＩＭ１の画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）、及び、ガウシアンフィルターの重み付け係数ｆ（ｘ，ｙ）を用いて、下記式（９）で表される。
【数８】
2017107260.tif 000010
上記式（９）の右辺は、入力画像ＩＭ１のうちガウシアンフィルターの範囲に対応するＳｆ×Ｓｆ個の画素のそれぞれについて、重み付け係数ｆ（ｘ，ｙ）と画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）との乗算値を積算することを表している。
【００５７】
ハイパスフィルターＦＨＰ１の生成後、画像処理装置１００は、ハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて入力画像ＩＭ１から高周波成分側の領域Ａ２を抽出する（Ｓ１１２）。Ｓ１１２の抽出処理は、ＲＧＢのそれぞれについてハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて入力画像ＩＭ１を正規化する正規化処理とすることができる。この正規化処理は、入力画像ＩＭ１の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値ＩＭ１（ｘ，ｙ）をハイパスフィルターＦＨＰ１の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値（ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）とする。）で除算して高周波成分抽出画像ＩＭ６の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値（ＩＭ６（ｘ，ｙ）とする。）にする処理とすることができる。
ＩＭ６（ｘ，ｙ）＝（ＩＭ１（ｘ，ｙ）／ＦＨＰ１（ｘ，ｙ））×255  …（10）
ここでも、分母の画素値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）が０である場合、画素値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）を１に置換する等すればよい。算出された画素値ＩＭ６（ｘ，ｙ）が２５５を超える場合、画素値ＩＭ６（ｘ，ｙ）を最高階調値２５５に置換する等すればよい。尚、上記正規化処理は、入力画像ＩＭ１の画素の相対値（０〜１の値）をハイパスフィルターＦＨＰ１の画素の相対値で除算して高周波成分抽出画像ＩＭ６の画素の相対値にする処理ともいえる。
【００５８】
上記正規化処理の結果、入力画像ＩＭ１のうちハイパスフィルターＦＨＰ１の画素値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）以上の画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）の画素は、最高階調値２５５に変換され、実質的に色が消える（白色に補正される）。一方、入力画像ＩＭ１のうちハイパスフィルターＦＨＰ１の画素値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）未満の画素値ＩＭ１（ｘ，ｙ）の画素は、階調値の範囲が０〜２５５に広げられる。ハイパスフィルターＦＨＰ１は入力画像ＩＭ１から中周波成分と低周波成分を除去するので、得られる高周波成分抽出画像ＩＭ６は、文字、線、絵、等の高周波成分（特に文字や線）のオブジェクトが消えずに残っており、高周波成分側の領域Ａ２を表す画像となる。尚、正規化処理は、入力画像ＩＭ１をある程度明るくするので、入力画像ＩＭ１を覆い焼きする覆い焼き処理ともいえる。
【００５９】
高周波成分抽出画像ＩＭ６の生成後、画像処理装置１００は、高周波成分抽出画像ＩＭ６を用いて環境光除去画像ＩＭ５をさらに鮮鋭化し（Ｓ１１４）、画像処理を終了させる。Ｓ１１４の第二鮮鋭化処理は、ＲＧＢのそれぞれについて環境光除去画像ＩＭ５と高周波成分抽出画像ＩＭ６とを０〜１の範囲において実質的に乗算する乗算処理とすることができる。この乗算処理は、環境光除去画像ＩＭ５の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値ＩＭ５（ｘ，ｙ）と、高周波成分抽出画像ＩＭ６の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値ＩＭ６（ｘ，ｙ）と、を乗算して出力画像ＩＭ７の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値（ＩＭ７（ｘ，ｙ）とする。）にする処理とすることができる。
ＩＭ７（ｘ，ｙ）＝ＩＭ５（ｘ，ｙ）×ＩＭ６（ｘ，ｙ）／255  …（１１）
尚、上記乗算処理は、環境光除去画像ＩＭ５の画素の相対値（０〜１の値）と、高周波成分抽出画像ＩＭ６の画素の相対値と、を乗算して出力画像ＩＭ７の画素の相対値にする処理ともいえる。
【００６０】
高周波成分抽出画像ＩＭ６は、入力画像ＩＭ１の中周波成分と低周波成分が最高階調値２５５に変換されて高周波成分側の領域Ａ２が抽出された画像である。上記乗算処理の結果、環境光除去画像ＩＭ５のうち高周波成分側の領域Ａ２でない画素の画素値は、そのまま残る。一方、環境光除去画像ＩＭ５のうち高周波成分側の領域Ａ２の画素の画素値は、より暗い（小さい）画素値に変換される。その結果、得られる出力画像ＩＭ７は、印刷用紙の明るい地色に対して文字、線、絵、等の高周波成分（特に文字や線）がさらに暗くくっきりと表現される。
【００６１】
出力画像ＩＭ７は、ＲＡＭ１１３に生成され、記憶装置１１４に保存されてもよい。得られる出力画像ＩＭ７は、撮影者や撮像機器の影、等といったノイズにほぼ相当する低周波成分が除去され、「白飛び」も抑制され、入力画像ＩＭ１内のオブジェクトである文字、線、絵、等が鮮鋭化され、特に、文字や線等の高周波成分がさらにくっきりと表現された高品質な画像である。
【００６２】
画像処理装置１００は、出力画像ＩＭ７や環境光除去画像ＩＭ５を例えば印刷装置２００に送信して印刷用紙に印刷させることができる。これにより、撮像装置１１７等で撮影した原稿やホワイトボードの画像は、文字、線、絵、等の高周波成分の多寡に関わらず、撮影時の環境光による色やムラ、撮影者や撮像機器の影、といったノイズがより適切に除去され、文字、線、絵、等の高周波成分が鮮明になって、印刷される。尚、画像の読み取りに適した光源を有するスキャナーで原稿等を読み取る場合、前述のノイズは読取画像にほとんど載らない。むろん、このような読取画像に本具体例の画像処理を行って印刷を行う場合でも、文字、線、絵、等の高周波成分が鮮明となって、良好な画質の出力画像や環境光除去画像が得られる。本具体例は、スキャナーの代わりに撮像装置１１７等で原稿等を読み取った場合にも、スキャナーで読み取った場合と同様に高画質の画像を提供可能な技術であるとも言える。
【００６３】
以上説明したように、本具体例は、文字、線、絵、等の高周波成分を見易くすることが可能となり、高品質の画像を得ることが可能な画像処理技術を提供することができる。
【００６４】
（４）変形例：
本発明は、種々の変形例が考えられる。
例えば、画像の画素値は、２５６階調の階調値以外にも、２の１６乗の階調を有する階調値等でもよい。
上述した処理は、順番を入れ替える等、適宜、変更可能である。例えば、図２の画像処理において、環境光除去画像ＩＭ５を生成するＳ１０２〜Ｓ１０８の処理の前にＳ１１０〜Ｓ１１２の高周波成分抽出画像ＩＭ６の抽出処理を行うことが可能である。
第二ぼかし画像ＩＭ４を用いて入力画像ＩＭ１を鮮鋭化する処理は、除算を行う処理に限定されず、除算を行わず加算や減算を行う処理等でもよい。入力画像ＩＭ１から高周波成分側の領域Ａ２を抽出する処理も、除算を行う処理に限定されず、除算を行わず加算や減算を行う処理等でもよい。
【００６５】
図３に示す第二鮮鋭化工程ＳＴ７において、環境光除去画像ＩＭ５と高周波成分抽出画像ＩＭ６との単純な乗算以外の第二鮮鋭化処理を行ってもよい。例えば、相対値で０〜１の高周波成分抽出画像ＩＭ６を相対値でａ〜１（ａは０よりも大きく１よりも小さい数とする。）に変換し、環境光除去画像ＩＭ５と、変換後の高周波成分抽出画像ＩＭ６と、を乗算すると、上述した具体例と比べて第二鮮鋭化の度合いが低減する。また、入力画像ＩＭ１内の領域毎の特性に応じて第二鮮鋭化の度合い（変数ａ）を異ならせてもよい。この場合、画像処理装置１００は、単位領域毎に入力画像ＩＭ１を解析して特性を認定し、該認定した特性に応じた変数ａを用いて単位領域毎に乗算処理を行ってもよい。例えば、文字や線等の高周波成分を含む単位領域には変数ａを比較的小さくし、文字や線等の高周波成分を含まない単位領域には変数ａを比較的大きくすると、文字や線等の高周波成分をさらに鮮明にすることができる。むろん、第二鮮鋭化処理は、乗算以外の処理でもよい。
【００６６】
上述した全工程ＳＴ１〜ＳＴ７ではＲＧＢのそれぞれに分けて処理を行ったが、工程ＳＴ１〜ＳＴ７の一部でカラー画像をグレー画像に変換して処理を行うことが可能である。
【００６７】
図６Ａは、ＲＧＢ別の暗領域抽出画像ＩＭ３をグレー化する画像処理の例を示している。この処理は、図２で示した処理と比べてＳ１０４とＳ１０６の間にＳ２２２の処理が追加されている。尚、図２で示したＳ１０２，Ｓ１０８〜Ｓ１１４の処理は、図示が省略されているが、行われる。図７は、グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇを用いる画像処理の例を模式的に示している。
【００６８】
画像処理装置１００は、Ｓ１０４でカラーの入力画像ＩＭ１から暗領域Ａ１を抽出すると、ＲＧＢ別の暗領域抽出画像ＩＭ３からグレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇを生成する（Ｓ２２２）。例えば、暗領域抽出画像ＩＭ３のＲＧＢそれぞれの画素値をｒ，ｇ，ｂとすると、（ｒ＋ｇ＋ｂ）／３をグレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇの画素値にすることができる。むろん、画素値ｒ，ｇ，ｂをＣＩＥ（国際照明委員会）Ｌ*ａ*ｂ*表色系の明度Ｌ*に変換して明度Ｌ*に対応する階調値をグレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇの画素値にする等してもよい。図７に示すように、グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇは、入力画像ＩＭ１から抽出された暗領域Ａ１が含まれている。
【００６９】
グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇの生成後、画像処理装置１００は、抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした第二平滑化フィルターＦＳ２を用いた平滑化処理を行ってカラーの入力画像ＩＭ１から第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する。ここで、第二平滑化フィルターＦＳ２は、グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇに基づくため、ＲＧＢ共通となる。このため、第二平滑化フィルターＦＳ２に用いられるガウシアンフィルターの重み付け係数Ｇ（ｘ，ｙ）は、グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇの画素値ＩＭ３ｇ（ｘ，ｙ）、及び、標準偏差σ（上記式（２））を用いて、下記式（１２）によって表される。
【数９】
2017107260.tif 000011
第二平滑化フィルターＦＳ２の正規化重み付け係数ＦＳ２（ｘ，ｙ）は、正規化係数Ｋ（上記式（６））を用いて、上記式（５）によって表される。
【００７０】
Ｓ１０６の平滑化処理では、ＲＧＢ共通の第二平滑化フィルターＦＳ２を用いることにより、Ｒの入力画像ＩＭ１からＲの第二ぼかし画像ＩＭ４を生成し、Ｇの入力画像ＩＭ１からＧの第二ぼかし画像ＩＭ４を生成し、Ｂの入力画像ＩＭ１からＢの第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する。その後、画像処理装置１００は、Ｓ１０８以降の処理を行う。
本具体例は、第二平滑化フィルターをＲＧＢ別に生成する必要が無いので、画像処理を高速化させることができる。
【００７１】
図６Ｂは、カラーの入力画像ＩＭ１をグレー化する画像処理の例を示している。この処理は、図２で示した処理と比べてＳ１０２〜Ｓ１０４がＳ２３２〜Ｓ２３６に置き換わっている。尚、図２で示したＳ１０８〜Ｓ１１４の処理は、図示が省略されているが、行われる。ここで、Ｓ２３２，Ｓ２３４は第一ぼかし画像生成工程ＳＴ１及び第一ぼかし画像生成機能ＦＵ１に対応する例であり、ステップＳ２３２，Ｓ２３６は暗領域抽出工程ＳＴ２及び暗領域抽出機能ＦＵ２に対応する例である。図８は、グレーの入力画像ＩＭ１ｇを用いる画像処理の例を模式的に示している。
【００７２】
画像処理装置１００は、カラーの入力画像ＩＭ１を鮮明化するための入力を受け付けると、まず、入力画像ＩＭ１をグレーの入力画像ＩＭ１ｇに変換する（Ｓ２３２）。ここでも、入力画像ＩＭ１のＲＧＢそれぞれの画素値をｒ，ｇ，ｂとすると、（ｒ＋ｇ＋ｂ）／３等をグレーの入力画像ＩＭ１ｇの画素値にすることができる。グレーの入力画像ＩＭ１ｇの生成後、画像処理装置１００は、第一平滑化フィルターＦＳ１を用いてグレーの入力画像ＩＭ１ｇからグレーの第一ぼかし画像ＩＭ２ｇを生成する（Ｓ２３４）。グレーの第一ぼかし画像ＩＭ２ｇの生成後、画像処理装置１００は、グレーの第一ぼかし画像ＩＭ２ｇを基準として暗い側の暗領域Ａ１をグレーの入力画像ＩＭ１ｇから抽出する（Ｓ２３６）。図８に示すように、グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇは、入力画像ＩＭ１から抽出された暗領域Ａ１が含まれている。
【００７３】
グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇの生成後、画像処理装置１００は、抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした第二平滑化フィルターＦＳ２を用いた平滑化処理を行ってカラーの入力画像ＩＭ１から第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する。ここでも、第二平滑化フィルターＦＳ２は、グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇに基づくため、ＲＧＢ共通となる。このため、第二平滑化フィルターＦＳ２に用いられるガウシアンフィルターの重み付け係数Ｇ（ｘ，ｙ）は、グレーの暗領域抽出画像ＩＭ３ｇの画素値ＩＭ３ｇ（ｘ，ｙ）、及び、標準偏差σ（上記式（２））を用いて、上記式（１２）によって表される。第二平滑化フィルターＦＳ２の正規化重み付け係数ＦＳ２（ｘ，ｙ）は、正規化係数Ｋ（上記式（６））を用いて、上記式（５）によって表される。
【００７４】
Ｓ１０６の平滑化処理では、ＲＧＢ共通の第二平滑化フィルターＦＳ２を用いることにより、Ｒの入力画像ＩＭ１からＲの第二ぼかし画像ＩＭ４を生成し、Ｇの入力画像ＩＭ１からＧの第二ぼかし画像ＩＭ４を生成し、Ｂの入力画像ＩＭ１からＢの第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する。その後、画像処理装置１００は、Ｓ１０８以降の処理を行う。
本具体例は、暗領域抽出処理をＲＧＢ別に行う必要が無いので、画像処理をさらに高速化させることができる。
【００７５】
ところで、工程ＳＴ１〜ＳＴ７の一部で画像を縮小して処理を行った後に元のサイズに拡大してもよい。すると、画像処理を高速化させることができる。また、高周波成分抽出工程ＳＴ６において、入力画像ＩＭ１にエッジを強調する処理を施した上でハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて高周波成分側の領域Ａ２を抽出してもよい。
【００７６】
図９は、画像処理装置１００で行われる画像処理の別の例を示している。この処理は、図２で示した処理と比べて、Ｓ１０２〜Ｓ１０４がＳ３０２〜Ｓ３０６に置き換わり、Ｓ１０６がＳ３０８〜Ｓ３１０に置き換わり、Ｓ１１０がＳ３１２〜Ｓ３１４に置き換わり、Ｓ１１２がＳ３１６〜Ｓ３１８に置き換わっている。ここで、Ｓ３０２，Ｓ３０４は第一ぼかし画像生成工程ＳＴ１及び第一ぼかし画像生成機能ＦＵ１に対応する例であり、ステップＳ３０２，Ｓ３０６は暗領域抽出工程ＳＴ２及び暗領域抽出機能ＦＵ２に対応する例である。図１０は、図９に対応する画像処理の例を模式的に示している。
画像処理装置１００は、環境光による色やムラ、各種影、等を抑えてカラーの入力画像ＩＭ１を鮮明化するための入力を受け付けると、まず、入力画像ＩＭ１を縮小する（Ｓ３０２）。図１０には、Ｓ３０２の処理で縮小された入力画像ＩＭ１１が示されている。例えば、入力画像ＩＭ１を１／ｂ（ｂ＞１）に縮小する場合、ｘ方向にｂ画素、ｙ方向にｂ画素の単位領域毎に入力画像ＩＭ１の画素値を相加平均すればよい。倍率ｂは整数が好ましいものの、倍率ｂが整数でない場合、画素数の異なる単位領域が複数存在してもよい。
【００７７】
縮小状態の入力画像ＩＭ１１の生成後、画像処理装置１００は、第一平滑化フィルターＦＳ１を用いて入力画像ＩＭ１から縮小状態の第一ぼかし画像ＩＭ１２を生成する（Ｓ３０４）。入力画像ＩＭ１から高周波成分と中周波成分を排除して低周波成分を残した第一ぼかし画像ＩＭ２を生成したいため、第一平滑化フィルターＦＳ１のサイズを縮小状態の入力画像ＩＭ１１（図４Ａ及び図４Ｂに示す平滑化対象の画像ＩＭ０）のサイズＳｚの８０〜１００％（好ましくは１００％程度）にしている。例えば、入力画像ＩＭ１１が図４Ａに示すように縦長である場合、入力画像ＩＭ１１のサイズＳｚは横方向の画素数Ｓｘとなる。入力画像ＩＭ１１が図４Ｂに示すように横長である場合、入力画像ＩＭ１１のサイズＳｚは縦方向の画素数Ｓｙとなる。いずれの場合も、第一平滑化フィルターＦＳ１のサイズＳｆは、０．８Ｓｚ≦Ｓｆ≦Ｓｚとなる。むろん、画像の性質等に応じてＳｆ＜０．８Ｓｚとすることも可能である。
縮小状態の第一ぼかし画像ＩＭ１２の画素値（ＩＭ１２（ｘ，ｙ）とする。）は、縮小状態の入力画像ＩＭ１１の画素値（ＩＭ１１（ｘ，ｙ）とする。）、及び、ガウシアンフィルターの重み付け係数ｆ（ｘ，ｙ）を用いて、下記式（１３）で表される。
【数１０】
2017107260.tif 000012
【００７８】
縮小状態の第一ぼかし画像ＩＭ２の生成後、画像処理装置１００は、第一ぼかし画像ＩＭ１２を基準として暗い側の暗領域Ａ１を縮小状態の入力画像ＩＭ１１から抽出する（Ｓ３０６）。Ｓ３０６の暗領域抽出処理も、図５で示した処理と同様にして行うことができる。図５において、入力画像ＩＭ１を縮小状態の入力画像ＩＭ１１に置き換え、第一ぼかし画像ＩＭ２を縮小状態の第一ぼかし画像ＩＭ１２に置き換えると、Ｓ３０６の暗領域抽出処理を行うことができる。図１０には、Ｓ３０６の抽出処理で生成された縮小状態の暗領域抽出画像ＩＭ１３が示されている。
【００７９】
縮小状態の暗領域抽出画像ＩＭ１３の生成後、画像処理装置１００は、抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした平滑化処理を行って縮小状態の入力画像ＩＭ１１から縮小状態の第二ぼかし画像ＩＭ１４を生成する（Ｓ３０８）。この平滑化処理には、ＲＧＢのそれぞれについて抽出された暗領域Ａ１の重みを減らした第二平滑化フィルターＦＳ２を用いることができる。第二平滑化フィルターＦＳ２に用いられるガウシアンフィルターの重み付け係数Ｇ（ｘ，ｙ）は、縮小状態の暗領域抽出画像ＩＭ１３の画素値（ＩＭ１３（ｘ，ｙ）とする。）、及び、ガウシアンフィルターのサイズＳｆに応じた標準偏差σ（上記式（２））を用いて、下記式（１４）によって表される。
【数１１】
2017107260.tif 000013
ただし、正規化が必要となるため、上記式（６）の正規化係数Ｋを用いて、上記式（５）で表される第二平滑化フィルターＦＳ２の正規化重み付け係数ＦＳ２（ｘ，ｙ）を用いる。
【００８０】
本具体例では、入力画像ＩＭ１から高周波成分と中周波成分を排除して低周波成分を残した第二ぼかし画像ＩＭ４を生成したいため、第一平滑化フィルターＦＳ１のサイズを縮小状態の入力画像ＩＭ１１（図４Ａ及び図４Ｂに示す平滑化対象の画像ＩＭ０）のサイズＳｚの８０〜１００％（好ましくは１００％程度）にしている。図４Ａと図４Ｂに示すように、第二平滑化フィルターＦＳ２のサイズＳｆは、０．８Ｓｚ≦Ｓｆ≦Ｓｚとなる。むろん、画像の性質等に応じてＳｆ＜０．８Ｓｚとすることも可能である。
縮小状態の第二ぼかし画像ＩＭ１４の画素値ＩＭ１４（ｘ，ｙ）は、縮小状態の入力画像ＩＭ１１の画素値ＩＭ１１（ｘ，ｙ）、及び、ガウシアンフィルターの正規化重み付け係数ＦＳ２（ｘ，ｙ）を用いて、下記式（１５）で表される。
【数１２】
2017107260.tif 000014
【００８１】
縮小状態の第二ぼかし画像ＩＭ１４の生成後、画像処理装置１００は、第二ぼかし画像ＩＭ１４を元の入力画像ＩＭ１のサイズに拡大して第二ぼかし画像ＩＭ４を生成する（Ｓ３１０）。Ｓ３１０の拡大処理には、公知の画素補間を用いることができる。簡易な例としては、縮小状態の第二ぼかし画像ＩＭ１４の各画素をｘ方向へｂ画素、ｙ方向へｂ画素の単位領域に並べると、元の入力画像ＩＭ１と同じサイズの第二ぼかし画像ＩＭ４が生成される。倍率ｂが整数でない場合、画素数の異なる単位領域が複数存在してもよい。その後、画像処理装置１００は、第二ぼかし画像ＩＭ４を用いて入力画像ＩＭ１を鮮鋭化する（Ｓ１０８）。
【００８２】
また、画像処理装置１００は、第三平滑化フィルターＦＳ３を用いて縮小状態の入力画像ＩＭ１１から縮小状態のハイパスフィルターＦＨＰ１１を生成する（Ｓ３１２）。ハイパスフィルターＦＨＰ１１は、ガウシアンフィルター等といった第三平滑化フィルターＦＳ３を用いた平滑化処理を行うことにより生成することができる。入力画像ＩＭ１から低周波成分と中周波成分を除き高周波成分（特に文字や線）を抽出して高周波成分抽出画像ＩＭ６にしたいため、縮小状態のハイパスフィルターＦＨＰ１１に中周波成分が残るように、第三平滑化フィルターＦＳ３のサイズを縮小状態の入力画像ＩＭ１１（図４Ａ及び図４Ｂに示す平滑化対象の画像ＩＭ０）のサイズＳｚの１〜１０％（好ましくは５％程度）にしている。図４Ａと図４Ｂに示すように、第三平滑化フィルターＦＳ３のサイズＳｆは、０．０１Ｓｚ≦Ｓｆ≦０．１Ｓｚとなる。むろん、画像の性質等に応じてＳｆ＜０．０１Ｓｚとしたり０．１Ｓｚ＜Ｓｆとしたりすることも可能である。
縮小状態のハイパスフィルターＦＨＰ１１の画素値ＦＨＰ１１（ｘ，ｙ）は、縮小状態の入力画像ＩＭ１１の画素値（ＩＭ１１（ｘ，ｙ）とする。）、及び、ガウシアンフィルターの重み付け係数ｆ（ｘ，ｙ）を用いて、下記式（１６）で表される。
【数１３】
2017107260.tif 000015
【００８３】
縮小状態のハイパスフィルターＦＨＰ１１の生成後、画像処理装置１００は、ハイパスフィルターＦＨＰ１１を元の入力画像ＩＭ１のサイズに拡大してハイパスフィルターＦＨＰ１を生成する（Ｓ３１４）。Ｓ３１４の拡大処理には、Ｓ３１０の拡大処理と同様に公知の画素補間を用いることができる。
【００８４】
ハイパスフィルターＦＨＰ１の生成後、画像処理装置１００は、入力画像ＩＭ１にエッジを強調するエッジ強調処理を施す（Ｓ３１６）。図１０には、Ｓ３１６の処理でエッジが強調された入力画像ＩＭ２１が示されている。エッジ強調処理は、例えば、入力画像ＩＭ１にアンシャープマスクを適用して得られる画像と入力画像ＩＭ１との差分に基づいて入力画像ＩＭ１内のエッジを強調するシャープネス処理とすることができる。
【００８５】
エッジ強調処理後、画像処理装置１００は、ハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて入力画像ＩＭ２１から高周波成分側の領域Ａ２を抽出する（Ｓ３１８）。Ｓ３１８の抽出処理は、ＲＧＢのそれぞれについてハイパスフィルターＦＨＰ１を用いて入力画像ＩＭ２１を正規化する正規化処理とすることができる。この正規化処理は、エッジ強調された入力画像ＩＭ２１の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値（ＩＭ２１（ｘ，ｙ）とする。）をハイパスフィルターＦＨＰ１の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）で除算して高周波成分抽出画像ＩＭ６の各２次元座標（ｘ，ｙ）における画素の階調値ＩＭ６（ｘ，ｙ）にする処理とすることができる。
ＩＭ６（ｘ，ｙ）＝（ＩＭ２１（ｘ，ｙ）／ＦＨＰ１（ｘ，ｙ））×255  …（17）
ここでも、分母の画素値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）が０である場合、画素値ＦＨＰ１（ｘ，ｙ）を１に置換する等すればよい。算出された画素値ＩＭ６（ｘ，ｙ）が２５５を超える場合、画素値ＩＭ６（ｘ，ｙ）を最高階調値２５５に置換する等すればよい。
【００８６】
Ｓ３１６のエッジ強調処理により比較的暗い文字や線や絵等のエッジ部分と背景との差が際立つので、Ｓ３１８の抽出処理で文字や線や絵等のエッジ部分がより強調された高周波成分抽出画像ＩＭ６が得られる。
【００８７】
高周波成分抽出画像ＩＭ６の生成後、画像処理装置１００は、高周波成分抽出画像ＩＭ６を用いて環境光除去画像ＩＭ５をさらに鮮鋭化し（Ｓ１１４）、画像処理を終了させる。
【００８８】
以上より、第一平滑化フィルターＦＳ１を用いるＳ３０４の平滑化処理は、縮小された入力画像ＩＭ１１に対して行われる。これにより、演算量が少なくなり、第一ぼかし画像を生成する処理が高速化される。また、第二平滑化フィルターＦＳ２を用いるＳ３０８の平滑化処理も、縮小された入力画像ＩＭ１１に対して行われる。これにより、演算量が少なくなり、第二ぼかし画像を生成する処理が高速化される。さらに、第三平滑化フィルターＦＳ３を用いるＳ３１２の平滑化処理も、縮小された入力画像ＩＭ１１に対して行われる。これにより、演算量が少なくなり、ハイパスフィルターＦＨＰ１を生成する処理が高速化される。
加えて、Ｓ３１６のエッジ強調処理が行われることにより文字や線や絵等のエッジ部分がより強調された高周波成分抽出画像ＩＭ６が生成されるので、入力画像ＩＭ１の文字、線、絵、等のエッジ部分が強調され、文字、線、絵、等の高周波成分がさらに見易くなる。
【００８９】
尚、図９で示した画像処理のうち、エッジ強調処理を行わずに画像の縮小及び拡大処理を行うことも可能である。むろん、画像の縮小及び拡大処理を行わずにエッジ強調処理を行うことも可能である。また、第三平滑化フィルターＦＳ３による平滑化に入力画像ＩＭ１そのものを用いて平滑化フィルターＦＳ１，ＦＳ２による平滑化に縮小画像を用いることも可能である。平滑化フィルターＦＳ１，ＦＳ２による平滑化に入力画像ＩＭ１そのものを用いて第三平滑化フィルターＦＳ３による平滑化に縮小画像を用いることも可能である。
【００９０】
（５）結び：
以上説明したように、本発明によると、種々の態様により、高品質の画像を得ることが可能な画像処理技術等を提供することができる。むろん、従属請求項に係る構成要件を有しておらず独立請求項に係る構成要件のみからなる技術等でも、上述した基本的な作用、効果が得られる。
また、上述した例の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、公知技術及び上述した例の中で開示した各構成を相互に置換したり組み合わせを変更したりした構成、等も実施可能である。本発明は、これらの構成等も含まれる。
【符号の説明】
【００９１】
１００…画像処理装置、Ａ１…暗領域、Ａ２…高周波成分側の領域、ＦＨＰ１…ハイパスフィルター、ＦＨＰ１１…縮小状態のハイパスフィルター、ＦＳ１…第一平滑化フィルター、ＦＳ２…第二平滑化フィルター、ＦＳ３…第三平滑化フィルター、ＦＵ１…第一ぼかし画像生成機能、ＦＵ２…暗領域抽出機能、ＦＵ３…第二ぼかし画像生成機能、ＦＵ４…鮮鋭化機能、ＦＵ５…ハイパスフィルター生成機能、ＦＵ６…高周波成分抽出機能、ＦＵ７…第二鮮鋭化機能、ＩＭ０…平滑化対象の画像、ＩＭ１…入力画像、ＩＭ１ｇ…グレーの入力画像、ＩＭ２…第一ぼかし画像、ＩＭ２ｇ…グレーの第一ぼかし画像、ＩＭ３…暗領域抽出画像、ＩＭ３ｇ…グレーの暗領域抽出画像、ＩＭ４…第二ぼかし画像、ＩＭ５…環境光除去画像、ＩＭ６…高周波成分抽出画像、ＩＭ７…出力画像、ＩＭ１１…縮小された入力画像、ＩＭ１２…縮小状態の第一ぼかし画像、ＩＭ１３…縮小状態の暗領域抽出画像、ＩＭ１４…縮小状態の第二ぼかし画像、ＩＭ２１…エッジ強調された入力画像、ＰＲ０…画像処理プログラム、ＳＴ１…第一ぼかし画像生成工程、ＳＴ２…暗領域抽出工程、ＳＴ３…第二ぼかし画像生成工程、ＳＴ４…鮮鋭化工程、ＳＴ５…ハイパスフィルター生成工程、ＳＴ６…高周波成分抽出工程、ＳＴ７…第二鮮鋭化工程。
【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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