(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
前記作成された明度ヒストグラムの所定の明度に対する頻度を変更することで前記明度ヒストグラムを修正する修正手段とを備え、
前記修正手段は、
前記所定の明度に対する頻度が、前記所定の明度に対して予め設定されているしきい値よりも大きいか否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により大きいと判断された場合、前記所定の明度に対する頻度を前記しきい値に変更する変更手段とを含み、
前記修正された明度ヒストグラムを明度に関して積分したものに、補正用テーブルを加えた明度変換テーブルを作成する変換テーブル作成手段と、
前記作成された明度変換テーブルを用いて前記画像を補正する補正手段とを備えた、画像補正装置。
【請求項２】
前記補正用テーブルは、線形関数またはＳ字関数により表わされるものであることを特徴とする、請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項３】
前記補正された画像の彩度を強調する彩度強調手段をさらに備えた、請求項１または２に記載の画像補正装置。
【請求項４】
前記ヒストグラム作成手段は、
画像を複数画素単位のブロックにブロック化するブロック化手段と、
前記ブロック化された各ブロックの複数画素の平均値をとる平均値化手段とを含み、
前記平均値化された各ブロックの平均値を用いて、全ブロックの明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の画像補正装置。
【請求項５】
前記所定の明度は、最小明度および最大明度の少なくとも一方であることを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の画像補正装置。
【請求項６】
画像の明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、
前記作成された明度ヒストグラムの所定の明度に対する頻度が、前記所定の明度に対して予め設定されているしきい値よりも大きいか否かを判断し、大きいと判断された場合、前記所定の明度に対する頻度を前記しきい値に変更することで前記明度ヒストグラムを修正する修正ステップと、
前記修正された明度ヒストグラムを明度に関して積分したものに、補正用テーブルを加えた明度変換テーブルを作成する変換テーブル作成ステップと、
前記作成された変換テーブルを用いて前記画像を補正する補正ステップとを備えた、画像補正方法。
【請求項７】
画像の明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、
前記作成された明度ヒストグラムの所定の明度に対する頻度が、前記所定の明度に対して予め設定されているしきい値よりも大きいか否かを判断し、大きいと判断された場合、前記所定の明度に対する頻度を前記しきい値に変更することで前記明度ヒストグラムを修正する修正ステップと、
前記修正された明度ヒストグラムを明度に関して積分したものに、補正用テーブルを加えた明度変換テーブルを作成する変換テーブル作成ステップと、
前記作成された変換テーブルを用いて前記画像を補正する補正ステップと、をコンピュータに実行させるための画像補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像補正装置および画像補正方法ならびに画像補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、特に、色再現性の狭い液晶などの表示デバイスにおいても画像の種類によらずに見えやすく鮮明な画像が表示されるための画像補正装置および画像補正方法ならびに画像補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、液晶による表示デバイスが普及しているが、それらの色再現域は、従来のＣＲＴモニタなどに比べ狭い場合が多い。したがって、このような液晶による表示デバイスを用いて画像を出力すると、表示される画像はＣＲＴで表示されるものよりも見難いものとなる。このため、画像そのものを鮮明な画像に補正することにより液晶の表示デバイスのような色再現域の狭いデバイスにおいても見易い鮮明な画像を出力させるという方法が考えられる。
【０００３】
このような画像補正技術として、明度ヒストグラムに基づいて補正テーブルを作成し、そのテーブルを用いて画像データを補正するという方法が従来から知られている。この方法は、画像データの明度に着目し、明度ヒストグラムの値が全明度に分布するように変換することで、たとえば明度が一部分に集中し、ほとんど階調を持っていないような画像に対しても、階調表現を鮮明にしコントラストを明瞭にすることができる。
【０００４】
図１０は、この従来技術における画像補正方法により、明度のヒストグラムが平均化される例を示した図である。図１０（ａ）は、補正前の画像の明度ヒストグラムを表わしており、図１０（ｂ）は、補正後の画像の明度ヒストグラムを表わしている。いずれの図も横軸には明度がとられており、縦軸には頻度がとられている。
【０００５】
本図に示すように、補正後の明度ヒストグラムは補正前の明度ヒストグラムと比較して、平均化されていることがわかる。このように、従来の補正技術によると、一部に集中した明度分布を幅広く平均化することができる。
【０００６】
続いて、この従来技術における画像補正方法の内容について簡単に説明する。図１１は、従来技術における画像補正方法の処理の流れを示したフローチャートである。本図に示すように、まずステップＳ１１０１において、画像の明度ヒストグラムが作成される。すなわち、画像の各画素のＲＧＢデータから明度成分Ｌが取り出される。そして、全画素についての明度分布を明度別の頻度で示すことにより、明度ヒストグラムが作成される。
【０００７】
具体例を挙げて説明すると次のようになる。図１２は、補正の対象となる２種類のサンプル画像の例を示した図である。図１２（ａ）は、人物についてのサンプル画像であり（以下「人物画」という）、図１２（ｂ）は、オフィスなどで用いられるビジネス文書についてのサンプル画像である（以下「ビジネス画」という）。
【０００８】
図１３は、図１２に示した各画像サンプルについての明度ヒストグラムを示した図である。図１３（ａ）は、図１２の人物画（ａ）についての明度ヒストグラムを表わしており、図１３（ｂ）は、図１２のビジネス画（ｂ）についての明度ヒストグラムを表わしている。
【０００９】
なお、本図に示すように、人物画についての明度ヒストグラムは比較的広範囲な明度領域に分布していることがわかるが、ビジネス画についての明度ヒストグラムは、用紙の色である白に対応する明度２５５に頻度が集中していることがわかる。
【００１０】
このようにして画像の明度ヒストグラムが作成されると、再び図１１に戻って、ステップＳ１１０３において、明度ヒストグラムを平均化するための補正テーブルの作成が行なわれる。補正テーブルは、通常、画像の特性を考慮してその特性に応じた補正を行なうため、補正対象となる画像の明度ヒストグラムをもとに作成される。
【００１１】
たとえば、作成された明度ヒストグラムのデータｈ（ｘ）をもとにして、次式より画像補正用のテーブルｔ（ｘ）が作成される。
【００１２】
ｔ（ｘ）＝∫ｈ（ｘ）ｄｘ
（０≦ｔ（ｘ）≦２５５）
この補正テーブルを用いて画像を補正すると原画像を明瞭な画像へと変換することが可能となる。ただし、使用する補正テーブルが、画像の明度ヒストグラムのみに基づいて作成される場合、補正された後の画像の分布が極端なものとなってしまう場合がある。このため、それを補正するための適当な関数ｉ（ｘ）が補正用テーブルとして用意される。
【００１３】
図１４は、このような補正用のテーブルである関数ｉ（ｘ）の一例を示した図である。本図に示すように、たとえばｉ（ｘ）としてリニアな関数が用いられることがある。このような関数は処理が比較的容易であるためよく用いられる。ただし、原画像の特性を考慮した補正を行なうため、明度ヒストグラムの積分により求めた補正テーブルｈ（ｘ）と、補正用テーブルｉ（ｘ）との比率を決定するためのパラメータα（０＜α＜１）が用意され、これを用いて次式のような補正テーブルｔ′（ｘ）が用いられる。
【００１４】
ｔ′（ｘ）＝αｔ（ｘ）＋（１−α）ｉ（ｘ）
図１５は、このようにして作成された補正テーブルｔ′（ｘ）の例を示した図である。ここで、点線で示した曲線は人物画についての補正テーブルであり、実線で示した曲線はビジネス画についての補正テーブルである。
【００１５】
このようにして補正テーブルｔ′（ｘ）が作成されると、最後に図１１のステップＳ１１０５において、作成された補正テーブルに基づいて各画素毎の明度補正が行なわれる。すなわち、補正テーブルの横軸が入力値となり、縦軸が出力値となるため、各画素ごとに明度Ｌの入力値に対する出力値が求められることになる。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来技術における画像補正方法によると、以下に示すような問題があった。すなわち、図１５で示した補正テーブルからも分かるように、たとえば、ビジネス画のテーブル値は、補正用テーブルｉ（ｘ）を用いたとしても、明度が２５５のときに極端に変動している。
【００１７】
このため、原画像は白が多く全体として明るい画像であるのに対して、補正テーブルを用いて補正される画像は明度が２５５になって初めて２５５（白）となるため、全体的に暗い画像に変換される。
【００１８】
また、補正テーブルに、ある明度において極端な変動があると、その変動幅分の明度（階調）が再現されないことになり、かつ、その明度前後で出力値が大きく異なることになるため、不自然で極端な画像が得られるおそれがある。
【００１９】
これを回避するために原画像の明度ヒストグラムとは無関係に所望の補正テーブルを用いることも考えられる。しかしながら、そのようにすると原画像の特性が考慮に入れられず、適切な補正を行なうことができなくなる。
【００２０】
本発明は、これらの実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、入力画像の特性に応じた適切な補正を行なうことで、画像の種類に因らず明瞭で見やすい画像を得ることのできる画像補正装置およびその方法ならびに画像補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像補正装置は、画像の明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、作成された明度ヒストグラムの所定の明度に対する頻度を変更することで明度ヒストグラムを修正する修正手段と、修正された明度ヒストグラムに基づいて、明度変換テーブルを作成する変換テーブル作成手段と、作成された明度変換テーブルを用いて画像を補正する補正手段とを備える。
【００２２】
この発明に従うと、作成された明度ヒストグラムのうち、最小明度、最大明度等の所定の明度に対する頻度を変更することで明度ヒストグラムが修正される。画像の種類によっては一部分に明度分布が偏る場合もある。たとえば、ビジネス文書等は紙の色である白データ（最大明度）が多く、作成される明度ヒストグラムは最大明度においてピーク値をとる。このような明度ヒストグラムを用いて補正処理を行なうと、不自然で極端な画像に変換される恐れがあるため、たとえばピーク値を適当に変更することにより、明度ヒストグラムが修正される。
【００２３】
変換テーブルは、修正された明度ヒストグラムに基づいて作成される。このため、元の画像（明度ヒストグラム）の特性を活かしつつ、より自然かつ適正な変換テーブルが得られることになる。よって、この変換テーブルにより補正される画像も、補正前の画像と比較して鮮明で見易い画像となる。
【００２４】
したがって、入力画像の特性に応じた適切な補正を行なうことで、画像の種類に因らず明瞭で見やすい画像を得ることのできる画像補正装置を提供することが可能となる。
【００２５】
好ましくは、修正手段は、所定の明度に対する頻度が、所定の明度に対して予め設定されているしきい値よりも大きいか否かを判断する判断手段と、判断手段により大きいと判断された場合、所定の明度に対する頻度を前記しきい値に変更する変更手段とを含む。
【００２６】
この発明に従うと、明度ヒストグラムの所定の明度に対する頻度が、その明度に対して予め設定されているしきい値よりも大きい場合に、その明度に対する頻度がしきい値に変更される。このため、偏った明度分布を示すような画像であっても適切にその明度ヒストグラムが修正される。また、しきい値を適当に設定することにより所望の画像を容易に得ることが可能となる。
【００２７】
好ましくは、作成される明度変換テーブルは、明度ヒストグラムを明度に関して積分したものを用いることを特徴とする。
【００２８】
この発明に従うと、画像の明度ヒストグラムを明度について積分したものが明度変換テーブルとして用いられる。このため、明度変換テーブルに画像の特性が適切に反映されることになる。
【００２９】
好ましくは、作成される明度変換テーブルは、明度ヒストグラムを明度に関して積分したものに、補正用テーブルを加えたものを用いることを特徴とする。
【００３０】
この発明に従うと、画像の明度ヒストグラムを明度について積分したものに、さらに補正用テーブルを加えたものが、明度変換テーブルとして用いられる。このため、画像の特性が考慮されつつ、さらに、補正画像が極端な画像分布となることが回避できるような適切な明度変換テーブルが作成される。
【００３１】
好ましくは、補正用テーブルは、線形関数またはＳ字関数により表わされるものであることを特徴とする。
【００３２】
補正用テーブルが線形関数で表わされる場合は処理が容易となり、Ｓ字関数で表わされる場合はよりコントラストの明確な画像に変換されることになる。
【００３３】
好ましくは、画像補正装置は、補正された画像の彩度を強調する彩度強調手段をさらに備える。
【００３４】
この発明に従うと、補正された画像の彩度が強調されるため、より鮮明な画像を得ることができる。
【００３５】
好ましくは、ヒストグラム作成手段は、画像を複数画素単位のブロックにブロック化するブロック化手段と、ブロック化された各ブロックの複数画素の平均値をとる平均値化手段とを含み、平均値化された各ブロックの平均値を用いて、全ブロックの明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成することを特徴とする。
【００３６】
この発明に従うと、各ブロックの複数画素の平均値がとられ、その平均値が各ブロックの値（代表画素値）とされる。このため、画素単位で存在するノイズが平均化され緩和される。そして、この平均値を用いて、全ブロックについての明度別の頻度がとられる。したがって、作成される明度ヒストグラムもノイズによる影響が低減されたものとなる。しかも、明度ヒストグラムの作成に要する画像データ量も圧縮されることになる。
【００３７】
好ましくは、所定の明度は、最小明度および最大明度の少なくとも一方であることを特徴とする。
【００３８】
最小明度および最大明度、すなわち、黒および白はビジネス文書等においては占める割合が大きい。したがって、これらの明度に対する頻度を考慮して明度変換テーブルが作成されると、極端で好ましくない画像が出力されることになる。よって、最小明度および最大明度の少なくとも一方についての頻度を変更することにより、適切な明度変換テーブルが作成され、上記不都合を防止することが可能となる。
【００３９】
上記目的を達成するために本発明の別の局面に従うと、画像補正方法は、画像の明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、作成された明度ヒストグラムの所定の明度に対する頻度を変更することで明度ヒストグラムを修正する修正ステップと、修正された明度ヒストグラムに基づいて、明度変換テーブルを作成する変換テーブル作成ステップと、作成された変換テーブルを用いて前記画像を補正する補正ステップとを備える。
【００４０】
この発明に従うと、作成された明度ヒストグラムのうち、最小明度、最大明度等の所定の明度に対する頻度を変更することで明度ヒストグラムが修正される。そして、変換テーブルは、この修正された明度ヒストグラムに基づいて作成される。このため、元の画像（明度ヒストグラム）の特性を活かしつつ、より自然かつ適正な変換テーブルが得られることになる。よって、この変換テーブルにより補正される画像も、補正前の画像と比較して鮮明で見易い画像となる。
【００４１】
したがって、入力画像の特性に応じた適切な補正を行なうことで、画像の種類に因らず明瞭で見やすい画像を得ることのできる画像補正方法を提供することが可能となる。
【００４２】
本発明のさらに別の局面に従うと、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、画像の明度に対する頻度をとることで明度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、作成された明度ヒストグラムの所定の明度に対する頻度を変更することで明度ヒストグラムを修正する修正ステップと、修正された明度ヒストグラムに基づいて、明度変換テーブルを作成する変換テーブル作成ステップと、作成された変換テーブルを用いて画像を補正する補正ステップと、をコンピュータに実行させるための画像補正プログラムを記録する。
【００４３】
この発明に従うと、入力画像の特性に応じた適切な補正を行なうことで、画像の種類に因らず明瞭で見やすい画像を得ることのできる画像補正プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することが可能となる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４５】
（第１の実施の形態）
本発明の実施の形態における画像補正方法は、画像補正プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータ上で実行させることにより実現される。なお、ここではソフトウェアにより画像補正方法が実行される場合について説明するが、ハードウェア回路により実行される場合を除外するものではない。
【００４６】
図１は、本発明の第１の実施の形態における画像補正装置１００の一例であるコンピュータの外観を示した図である。図１を参照して、画像補正装置１００は、本体１１と、磁気テープ装置１３と、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）装置１７と、液晶デバイス等の表示装置１２と、キーボード１５と、マウス１６と、モデム１９とを含んでいる。磁気テープ装置１３には磁気テープ１４が装着され、ＣＤ−ＲＯＭ装置１７にはＣＤ−ＲＯＭ１８が装着される。
【００４７】
図２に、このコンピュータの構成を機能ブロック図形式にて示す。本図を参照して、周知のようにコンピュータの本体１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、ハードディスク装置２３とを含んでいる。なお、これらは相互にバスで接続されている。
【００４８】
画像補正プログラムは、予めコンピュータ内のハードディスクにインストールされたものであってもよいし、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープのような取外し可能な記録媒体に記録されたものであってもよい。いずれにせよ、画像補正プログラムはコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されている。
【００４９】
取外し可能な記録媒体に記録されたものである場合、記録されたプログラムは、磁気テープ装置１３、ＣＤ−ＲＯＭ装置１７などにより記録媒体から読み取られてハードディスク装置２３に一旦格納される。その後は予めハードディスク装置２３からＲＡＭ２２にロードされて、ＣＰＵ２０によるプログラムの実行制御がなされる。
【００５０】
なお、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、磁気テープやカセットテープなどのテープ系、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスク装置等）や光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等）などのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）や光カードなどのカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリ等の、固定的にプログラムを担持する媒体が考えられる。
【００５１】
さらに、通信モデム１９を介してネットワークからプログラムがダウンロードされるように、流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なおこのようにネットワークからプログラムがダウンロードされる場合には、そのダウンロード用のプログラムは予めコンピュータ本体１１に格納されているか、あるいは別の記録媒体等から予め本体１１にインストールされている。
【００５２】
記録媒体に格納された内容としては、プログラムに限定されずデータであってもよい。
【００５３】
次に、画像補正装置１００の行なう画像補正処理について説明する。図３は、画像補正装置１００における画像補正処理の流れを示したフローチャートである。本図に示すように、まず、ステップＳ３０１において、補正対象となる画像の明度ヒストグラムが作成される。すなわち、画像の全画素の明度分布を、明度別の頻度で示すことにより明度ヒストグラムが作成される。
【００５４】
具体的には、前述したように、図１２に示される各画像に対しては、図１３で示す明度ヒストグラムがそれぞれ作成される。
【００５５】
続いて、ステップＳ３０３において、明度ヒストグラムの修正処理が行なわれる。ここでは、作成された明度ヒストグラムの中の白および黒についての頻度が変更されることによって修正される。詳細については後述する。
【００５６】
次に、ステップＳ３０５において、補正テーブル（明度変換テーブル）の作成処理が行なわれる。すなわち、まず、修正された明度ヒストグラムのデータｈ′（ｘ）を基にして、次式により最初の画像補正テーブルｔ（ｘ）が作成される。
【００５７】
ｔ（ｘ）＝∫ｈ′（ｘ）ｄｘ
（０≦ｔ（ｘ）≦２５５）
そして、補正後の画像分布が極端なものとなることを回避するために、画像補正テーブルｔ（ｘ）を補正するための補正用テーブルｉ（ｘ）が用いられる。ここでも、ｉ（ｘ）に、図１４で示したようなリニアな関数が用いられる。そして、次式により、最終的な補正テーブルｔ′（ｘ）が作成される。
【００５８】
ｔ′（ｘ）＝αｔ（ｘ）＋（１−α）ｉ（ｘ）
なお、αはｈ′（ｘ）とｉ（ｘ）の比率を決定するためのパラメータである（０＜α＜１）。
【００５９】
そして最後に、ステップＳ３０７において、作成された補正テーブルを用いた各画素ごとの明度補正が行なわれる。すなわち、補正対象となる画像の全ての画素の明度データに対して、それぞれ補正テーブルｔ′（ｘ）から対応する出力明度が求められる。このようにして、明度を変換することで画像の補正処理が行なわれる。
【００６０】
図４は、図３の明度ヒストグラムの修正処理（ステップＳ３０３）の詳細を示したフローチャートである。本図を参照して、明度ヒストグラムの修正処理は、まず、ステップＳ４０１において、画像の明度のヒストグラムから、白の頻度ｈ（２５５）がしきい値ＴｈWより大きいか否かが判断される。（ｈ（２５５）＞ＴｈW?）。
【００６１】
そして、白の頻度ｈ（２５５）がしきい値ＴｈWより大きいと判断された場合は、ステップＳ４０３において、白の頻度ｈ（２５５）がしきい値ＴｈWに変更される（ｈ（２５５）＝ＴｈW ）。一方、しきい値以下であると判断された場合は、ステップＳ４０３の処理がスキップされる。
【００６２】
次に、ステップＳ４０５において、黒の頻度ｈ（０）が、しきい値ＴｈBより大きいか否かが判断される（ｈ（０）＞ＴｈB?）。そして、黒の頻度ｈ（０）がしきい値より大きいと判断された場合は、ステップＳ４０７において、黒の頻度ｈ（０）がしきい値ＴｈBに変更される（ｈ（０）＝ＴｈB ）。一方、しきい値以下であると判断された場合は、ステップＳ４０７の処理がスキップされる。
【００６３】
このように、明度ヒストグラムの修正は、明度が最大である白、および明度が最小である黒の頻度が必要に応じてそれぞれのしきい値に変更されることにより、行なわれる。
【００６４】
したがって、白や黒が極端に多いビジネス文書等の画像に対しては、しきい値以上の頻度がカウントされずに補正テーブルが作成されることになる。このため、補正後の画像が必要以上に暗くなったり明るくなったり、また、画像分布が極端なものになったりするという不都合を回避することができる。
【００６５】
図５は、図１２に示したサンプル画像について、補正テーブルの作成処理（図３のステップＳ３０５）により作成された補正テーブルを示した図である。ここでは、白に対するしきい値ＴｈWと黒に対するしきい値ＴｈBがそれぞれ０に設定された場合の補正テーブルｔ′（ｘ）が示されている（ＴｈW＝ＴｈB＝０）。
【００６６】
したがって、まず、図１３で示したような明度ヒストグラムについては、明度が０および２５５の場合の頻度が０であるとして、それぞれの明度ヒストグラムが修正される。そして、補正テーブルｔ′（ｘ）は、この修正された明度ヒストグラムをもとに作成されている。
【００６７】
このため、図５に示されるように、それぞれの補正テーブルは、人物画およびビジネス画のそれぞれの特性が活かされた状態で、かつ、連続的に明度が変化したものとなっている。図１５で示されたように、ビジネス画の明度２５５において急激な変化が現われるといった現象も見られない。
【００６８】
したがって、ビジネス画、人物画にかかわらずどのような画像に対しても適切な補正テーブルが作成されるため、これに基づき適切な補正が行なわれることになる。よって、例えばＴＶモニタに表示された画像を液晶モニタで表示するような場合であっても、入力された画像をもとにより鮮明な出力画像を得ることができる。しかも、元の画像の明度ヒストグラムが考慮されるため、元の画像の特徴を活かした補正を行なうことが可能となる。
【００６９】
（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。本実施の形態における画像補正装置２００は、図１および図２で示した第１の実施の形態における画像補正装置１００とその外観および内部構造については同様である。ただし、画像補正処理を行なう際に、画像に生じるノイズを除去することができるという点において第１の実施の形態と異なる。
【００７０】
図６は、画像補正装置２００における画像補正処理の流れを示したフローチャートである。本図を参照して、本実施の形態における画像補正装置２００では、まず、ステップＳ６００において、画像のノイズ除去処理が行なわれる。画像データには、何らかのノイズが含まれている場合も考えられるため、そのような画像をもとに作成されるヒストグラムにもノイズの影響が含まれることが予想される。
【００７１】
そこで、ノイズによる影響を除去するために、ここではある大きさのブロックが設定され、ブロック毎にその中に含まれる画素の値の平均が求められる。そして求められた平均値がそのブロックの値とされる。
【００７２】
図７は、４×４の１６画素が１ブロックとして設定される場合を示した図である。本図に示すように、画像データの全画素が４×４の１６画素ごとのブロックにブロック化され、各ブロック内において画素値の平均がとられる。すなわち、１６画素の画素値の平均値が、そのブロックの値（代表画素値）とされる。したがって、明度ヒストグラムを作成する際の画像データは、全画素のデータを用いる場合の１６分の１に圧縮されることになる。
【００７３】
このように、ブロックごとの平均値をそのブロックの代表画素値とすることで、画素単位で生じるノイズの緩和を図ることが可能となる。
【００７４】
図６に戻って、ブロック毎の代表画素値が求められると、次に、ステップＳ３０１において明度ヒストグラムの作成が行なわれる。ここで作成される明度ヒストグラムは、第１の実施の形態における明度ヒストグラムの作成とは異なり、画素単位ではなくブロック単位で、明度別の頻度がとられる。このため、画素単位で作成されたヒストグラムと比較して、ノイズによる影響を受け難い。
【００７５】
ブロック毎の明度ヒストグラムが作成されると、第１の実施の形態における画像補正装置１００の行なう処理と同様に、ステップＳ３０３において、その明度ヒストグラムの修正処理が行なわれる。処理の詳細は、図４で示したフローチャートと同様である。すなわち、白および黒の頻度がしきい値より大きければ、該当する頻度がしきい値に変更される。
【００７６】
このようにして明度ヒストグラムが修正されると、次に、ステップＳ６０５において、その修正された明度ヒストグラムに基づいて補正テーブルの作成が行なわれる。
【００７７】
ここでは、補正用テーブルとして、すなわち、修正された明度ヒストグラムから求められる補正テーブルを補正するための関数ｉ（ｘ）として、図８に示すようなＳ字関数が用いられる。図１４で示したようなリニアな関数を用いる場合と異なり、画像の明るい点はより明るくそして暗い点はより暗く変換されることになり、中央に位置する部分が強調されるようになる。
【００７８】
このようなＳ字関数ｉ（ｘ）を用いて補正テーブルｔ′（ｘ）＝αｔ（ｘ）＋（１−α）ｉ（ｘ）が作成されると、次に、ステップＳ３０７において、この補正テーブルｔ′（ｘ）を用いて、各画素ごとの明度補正が行なわれる。
【００７９】
以上の処理に従うと、まず、補正対象となる画像そのものからノイズが除去され、ノイズが除去された画像に基づいてその後の処理が行なわれる。このため、補正処理が適切に行なわれ、最終的に得られる補正画像もノイズの影響を受けないより鮮明で見やすい画像となる。
【００８０】
なお、ここでは補正用のテーブルとして図８に示すようなＳ字関数ｉ（ｘ）をを用いたが、これに限られず、たとえば図１４で示したようなリニアな関数を用いてもよいし、他の関数を用いてもよい。
【００８１】
（第３の実施の形態）
最後に、本発明の第３の実施の形態における画像補正装置３００について説明する。本実施の形態における画像補正装置３００も、その外観においては、図１および図２で示したような第１の実施の形態における画像補正装置１００と同様である。そして、画像補正処理の方法についても図３で示した処理の流れとほぼ同様である。ただし、最後に彩度に関する補正を行なう点について異なる。
【００８２】
図９は、画像補正装置３００における画像補正処理の流れを示したフローチャートである。本図を参照して、ここで行なわれるステップＳ３０１からステップＳ３０７までの処理は、図３で示したステップＳ３０１からステップＳ３０７までの処理と同様である。
【００８３】
ただし、ステップＳ３０７による各画素毎の明度補正が行なわれた後に、ステップＳ９０９において、各画素毎の彩度補正が行なわれるという点について図３のフローチャートと異なる。なお、ここで行なわれる彩度補正処理は、彩度が強調されるという処理である。
【００８４】
ＲＧＢ空間で表わされるＲＧＢ画像データは、あるデータ値（Ｒ0，Ｇ0，Ｂ0）に関して、明度ベクトル成分Ｌ0および彩度ベクトル成分Ｓ0は次のように表わされる。
【００８５】
Ｌ0＝（ｌ0，ｌ0，ｌ0），Ｓ0＝（Ｒ0−ｌ0，Ｇ0−ｌ0，Ｂ0−ｌ0）
ｌ0＝（Ｒ0＋Ｇ0＋Ｂ0）／３
本実施の形態においては、彩度成分Ｓ0をｋ倍することにより彩度補正が行なわれる。すなわち、変換後のデータ値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）とすると、
【００８６】
【数１】
0004114319.tif 000002
【００８７】
という操作が行なわれる。ここで、彩度の補正係数ｋは一定値である。このようにして、全ての画素について、各画素ごとに彩度補正が行なわれる。
【００８８】
以上の処理に従うと、画像の明度が補正されるのに加えて、さらに彩度の補正も行なわれるため、画像の種類にかかわらずコントラストのはっきりとした鮮やか画像を得ることが可能となる。
【００８９】
なお、ここでは画像のノイズ除去が行なわれていないが、たとえば図６で示したステップＳ６００のような画像のノイズ除去処理を図９のステップＳ３０１の前に行なうことにより、さらにノイズによる影響を抑制することもできる。
【００９０】
また、今回示した実施の形態においては、いずれも白（明度２５５）および黒（明度０）についてのみの頻度を変更することにより明度ヒストグラムの修正処理が行なわれていたが、これに限られるものではない。したがって、異なる明度についての頻度変更を行なうことにより適正な明度ヒストグラムの修正を行なうようにしてもよい。
【００９１】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施の形態における画像補正装置１００の一例であるコンピュータの外観を示した図である。
【図２】  図１のコンピュータの構成を示した機能ブロック図である。
【図３】  画像補正装置１００における画像補正処理の流れを示したフローチャートである。
【図４】  図３の明度ヒストグラムの修正処理（ステップＳ３０３）の詳細を示したフローチャートである。
【図５】  図１２に示したサンプル画像について、補正テーブルの作成処理（図３のステップＳ３０５）により作成された補正テーブルを示した図である。
【図６】  画像補正装置２００における画像補正処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】  ４×４の１６画素が１ブロックとして設定される場合を示した図である。
【図８】  修正された明度ヒストグラムから求められる補正テーブルを補正するためのＳ字関数ｉ（ｘ）を示した図である。
【図９】  画像補正装置３００における画像補正処理の流れを示したフローチャートである。
【図１０】  従来技術における画像補正方法により、明度のヒストグラムが平均化される例を示した図である。
【図１１】  従来技術における画像補正方法の処理の流れを示したフローチャートである。
【図１２】  補正の対象となる２種類のサンプル画像の例を示した図である。
【図１３】  図１２に示した各画像サンプルについての明度ヒストグラムを示した図である。
【図１４】  補正用のテーブルである関数ｉ（ｘ）の一例を示した図である。
【図１５】  補正テーブルｔ′（ｘ）の例を示した図である。
【符号の説明】
１１  コンピュータの本体、１２  表示装置、１３  磁気テープ装置、１４  磁気テープ、１７  ＣＤ−ＲＯＭ装置、１８  ＣＤ−ＲＯＭ、２０  ＣＰＵ、２１  ＲＯＭ、２２  ＲＡＭ、２３  ハードディスク装置。
【図１】
0004114319.tif 000003
【図２】
0004114319.tif 000004
【図３】
0004114319.tif 000005
【図４】
0004114319.tif 000006
【図５】
0004114319.tif 000007
【図６】
0004114319.tif 000008
【図７】
0004114319.tif 000009
【図８】
0004114319.tif 000010
【図９】
0004114319.tif 000011
【図１０】
0004114319.tif 000012
【図１１】
0004114319.tif 000013
【図１２】
0004114319.tif 000014
【図１３】
0004114319.tif 000015
【図１４】
0004114319.tif 000016
【図１５】
0004114319.tif 000017