(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象となる画像データについて注目画素周辺の画素間の差分値を算出する差分値算出手段と、
前記差分値算出手段が算出した差分値の分布頻度を集計する差分値頻度集計手段と、
前記差分値頻度集計手段が集計した分布頻度からその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記画像データにおける明度値、彩度値および色相値の分布から当該画像データの特徴量を抽出するとともに当該特徴量に基づいて当該画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出する補正量算出手段と、
前記補正量算出手段が算出した補正量に対し前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を反映させた調整強度による調整を行う補正量調整手段と、
前記補正量調整手段による調整後の補正量により前記画像データに対する画像補正処理を行う補正実行手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記差分値算出手段および前記差分値頻度集計手段は、画素間の明度、色相および彩度のそれぞれについて、差分値の算出および分布頻度の集計を行う
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記差分値算出手段は、注目画素周辺の画素間の差分値として、１画素分以上の間隔が空いている画素間の差分値を算出する
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記差分値頻度集計手段は、前記差分値算出手段が算出した差分値が所定の閾値を超える場合には、当該差分値を分布頻度の集計に含めない
ことを特徴とする請求項１、２または３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出手段は、特徴量の抽出にあたって、差分値が小さい領域の分布頻度を重視する
ことを特徴とする請求項１、２、３または４記載の画像処理装置。
【請求項６】
処理対象となる画像データに対して所定の画像補正処理を行うための画像処理方法であって、
前記画像データについて注目画素周辺の画素間の差分値を算出する差分値算出ステップと、
前記差分値算出ステップで算出した差分値の分布頻度を集計する差分値頻度集計ステップと、
前記差分値頻度集計ステップで集計した分布頻度からその特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記画像データにおける明度値、彩度値および色相値の分布から当該画像データの特徴量を抽出するとともに当該特徴量に基づいて当該画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出する補正量算出ステップと、
前記補正量算出ステップで算出した補正量に対し前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を反映させた調整強度による調整を行う補正量調整ステップと、
前記補正量調整ステップによる調整後の補正量により前記画像データに対する画像補正処理を行う補正実行ステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
前記差分値算出ステップおよび前記差分値頻度集計ステップでは、画素間の明度、色相および彩度のそれぞれについて、差分値の算出および分布頻度の集計を行う
ことを特徴とする請求項６記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記差分値算出ステップでは、注目画素周辺の画素間の差分値として、１画素分以上の間隔が空いている画素間の差分値を算出する
ことを特徴とする請求項６または７記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記差分値頻度集計ステップでは、前記差分値算出ステップで算出した差分値が所定の閾値を超える場合には、当該差分値を分布頻度の集計に含めない
ことを特徴とする請求項６、７または８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記特徴量抽出ステップは、特徴量の抽出にあたって、差分値が小さい領域の分布頻度を重視する
ことを特徴とする請求項６、７、８または９記載の画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
処理対象となる画像データについて注目画素周辺の画素間の差分値を算出する差分値算出手段と、
前記差分値算出手段が算出した差分値の分布頻度を集計する差分値頻度集計手段と、
前記差分値頻度集計手段が集計した分布頻度からその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記画像データにおける明度値、彩度値および色相値の分布から当該画像データの特徴量を抽出するとともに当該特徴量に基づいて当該画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出する補正量算出手段と、
前記補正量算出手段が算出した補正量に対し前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を反映させた調整強度による調整を行う補正量調整手段と、
前記補正量調整手段による調整後の補正量により前記画像データに対する画像補正処理を行う補正実行手段
として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記差分値算出手段および前記差分値頻度集計手段は、画素間の明度、色相および彩度のそれぞれについて、差分値の算出および分布頻度の集計を行う
ことを特徴とする請求項１１記載の画像処理プログラム。
【請求項１３】
前記差分値算出手段は、注目画素周辺の画素間の差分値として、１画素分以上の間隔が空いている画素間の差分値を算出する
ことを特徴とする請求項１１または１２記載の画像処理プログラム。
【請求項１４】
前記差分値頻度集計手段は、前記差分値算出手段が算出した差分値が所定の閾値を超える場合には、当該差分値を分布頻度の集計に含めない
ことを特徴とする請求項１１、１２または１３記載の画像処理プログラム。
【請求項１５】
前記特徴量抽出手段は、特徴量の抽出にあたって、差分値が小さい領域の分布頻度を重視する
ことを特徴とする請求項１１、１２、１３または１４記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、処理対象となる画像データに対して画像種別に応じて異なる内容の画像補正処理を行う画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、コンピュータ環境やアプリケーションソフトウエア等の高性能化に伴い、プリンタへ入力されるデジタル画像データが多様化しているため、プリンタへ入力された画像データに対しては、その画像種別に応じて異なる内容の画像補正処理を行って出力することが必要となっている。例えば、写真等の自然画を表す画像データについては、好ましい画質を得るために、階調補正、コントラスト補正、カラーバランス補正等の画像補正処理を行う一方、コンピュータ上で作成されたＣＧ（Computer Graphics）画像等のグラフィック画を表す画像データについては、作成意図を正しく反映させるために、余計な画像補正処理を行わないようにする、といった具合である。
【０００３】
このような画像種別に応じた画像補正処理を実現するためには、処理対象となる画像データについて、その画像種別を判別する必要がある。画像種別を判別する手法としては、従来、以下のようなものが提案されている。例えば特開平１０−２００７７８号公報には、グラフィック画は自然画に比べて利用色数が少ないことに着目し、処理対象となる画像データの利用色数を検知することで、当該画像データが自然画を表すものであるか、あるいはグラフィック画を表すものであるかを判別することが開示されている。また、例えば特開２０００−３２２８７号公報には、利用色数の分布をヒストグラム化するとグラフィック画の場合には分布に偏りや隙間等が生じることに着目し、処理対象となる画像データの利用色数を検知してその分布をヒストグラム化することで、当該画像データが自然画を表すものであるか、あるいはグラフィック画を表すものであるかを判別することが開示されている。また、例えば特開平８−２０４９５４号公報には、グラフィック画の場合には各色共に隣接する画素の差が全く同一になることに着目し、処理対象となる画像データにおいて隣接画素の差が全ての色で一致するか否かを判定することで、当該画像データが自然画を表すものであるか、あるいはグラフィック画を表すものであるかを判別することが開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来は、画像種別に応じた画像補正処理を実現する場合、処理対象となる画像データが自然画を表すものであるか、あるいはグラフィック画を表すものであるかを二値的に判別し、その判別結果に応じて画像補正処理を行うか否かを切り換えているため、以下に述べるような問題が生じてしまうおそれがある。
【０００５】
最近では、コンピュータ環境やアプリケーションソフトウエア等の高性能化が特に著しいため、グラフィック画においても、利用色数や階調数等が増え、複雑な図形形成や色付け等を容易に行えるようになり、これによって自然画に近い表現を実現することが可能になっている。そのため、上述したような二値的な画像種別の判別では、必ずしも適切な判別結果が得られるとは限らないのに加えて、判別閾値近辺の特性を持つ画像が僅かな違いで補正されたり、されなかったりといった不都合を招いてしまう。これは、グラフィック画における利用色数や階調数等が増加により、従来のような利用色数やヒストグラム分布形状等による判別では自然画とグラフィック画との区別を十分に行えないからであり、また二値的な判別では僅かな特徴の違いであっても補正結果が大きく異なってしまう可能性が生じるからである。
【０００６】
そこで、本発明は、画像種別を単に二値的に判別するのではなく、自然画らしさあるいはグラフィック画らしさを考慮することで、画像データに対する補正量を連続的に調整し得るようにし、これにより画像種別に応じた画像補正処理を適切に行うことを可能にする画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために案出された画像処理装置で、処理対象となる画像データについて注目画素周辺の画素間の差分値を算出する差分値算出手段と、前記差分値算出手段が算出した差分値の分布頻度を集計する差分値頻度集計手段と、前記差分値頻度集計手段が集計した分布頻度からその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記画像データにおける明度値、彩度値および色相値の分布から当該画像データの特徴量を抽出するとともに当該特徴量に基づいて当該画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出する補正量算出手段と、前記補正量算出手段が算出した補正量に対し前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を反映させた調整強度による調整を行う補正量調整手段と、前記補正量調整手段による調整後の補正量により前記画像データに対する画像補正処理を行う補正実行手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００８】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された画像処理方法である。すなわち、処理対象となる画像データに対して所定の画像補正処理を行うための画像処理方法であって、前記画像データについて注目画素周辺の画素間の差分値を算出する差分値算出ステップと、前記差分値算出ステップで算出した差分値の分布頻度を集計する差分値頻度集計ステップと、前記差分値頻度集計ステップで集計した分布頻度からその特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記画像データにおける明度値、彩度値および色相値の分布から当該画像データの特徴量を抽出するとともに当該特徴量に基づいて当該画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出する補正量算出ステップと、前記補正量算出ステップで算出した補正量に対し前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を反映させた調整強度による調整を行う補正量調整ステップと、前記補正量調整ステップによる調整後の補正量により前記画像データに対する画像補正処理を行う補正実行ステップとを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上記目的を達成するために案出された画像処理プログラムで、コンピュータを、処理対象となる画像データについて注目画素周辺の画素間の差分値を算出する差分値算出手段と、前記差分値算出手段が算出した差分値の分布頻度を集計する差分値頻度集計手段と、前記差分値頻度集計手段が集計した分布頻度からその特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記画像データにおける明度値、彩度値および色相値の分布から当該画像データの特徴量を抽出するとともに当該特徴量に基づいて当該画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出する補正量算出手段と、前記補正量算出手段が算出した補正量に対し前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量を反映させた調整強度による調整を行う補正量調整手段と、前記補正量調整手段による調整後の補正量により前記画像データに対する画像補正処理を行う補正実行手段として機能させることを特徴とするものである。
【００１０】
上記構成の画像処理装置、上記手順の画像処理方法、および上記構成の画像処理プログラムを実行するコンピュータでは、注目画素周辺の画素間の差分値を算出し、算出した差分値の分布頻度を集計する。この集計結果である分布頻度からは、例えば規則的な階調性の度合（階調の滑らかさ）がわかる。そのため、集計した分布頻度からその特徴量を抽出すれば、その特徴量によって、例えば処理対象となる画像データについてのグラフィック画らしさが二値的にではなく連続的に特定されることになる。したがって、この連続的な特徴量を反映させた調整強度により、画像データの明度補正量、彩度補正量および色相補正量に対する調整を行い、その調整後の補正量により画像データに対する画像補正処理を行えば、当該画像補正処理も二値的ではなく連続的なものとなり、また補正量を０に決定した場合には実質的に画像補正処理を行わないことになる。すなわち、画像補正処理を行う際には、例えば自然画／グラフィック画判別といった二値的な制御を要することなく、処理対象となる画像データの画像特性に応じた連続的な補正処理を行うことが可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づき本発明に係る画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムについて説明する。
【００１２】
先ず、はじめに、本発明に係る画像処理装置の構成について説明する。ここで説明する画像処理装置は、処理対象となる画像データに対して、階調補正、コントラスト補正、カラーバランス補正等の画像補正処理を行うものである。なお、画像補正処理の内容の詳細については公知であるため、ここではその説明を省略する。
【００１３】
また、ここで説明する画像処理装置は、画像データに対して画像補正処理を行うものであることから、例えば複写機、スキャナ装置、プリンタ装置、ＦＡＸ装置、画像処理機能を有したコンピュータ装置等のように、画像データを取り扱う各種装置に搭載されて用いられるものである。さらには、これらの各種装置を有線または無線で互いに接続したネットワークシステム上にて用いられるものであってもよい。なお、これらの各種装置等の詳細についても公知であるため、ここではその説明を省略する。
【００１４】
図１は、本発明に係る画像処理装置の概略構成例を示すブロック図である。図例のように、ここで説明する画像処理装置は、大別すると、グラフィック度算出部１０と、適応補正量算出部２０と、補正実行部３０とから構成されている。
【００１５】
グラフィック度算出部１０は、処理対象となる画像データにおける画像特性の一つであるグラフィック画像らしさ（以下「グラフィック度」という）を算出するものである。そのために、グラフィック度算出部１０は、処理対象となる画像データについて注目画素周辺の画素間の差分値を算出する差分値算出部１１と、この差分値算出部１１が算出した差分値の分布頻度を集計する差分値頻度集計部１２と、この差分値頻度集計部１２が集計した分布頻度からその特徴量を抽出する特徴量抽出部１３とを備えている。
【００１６】
適応補正量算出部２０は、グラフィック度算出部１０が算出したグラフィック度を基に、処理対象となる画像データに対する補正量を決定するものである。そのために、適応補正量算出部２０は、処理対象となる画像データにおける明度値、彩度値および色相値の分布をそれぞれヒストグラム化するヒストグラム集計部２１と、このヒストグラム集計部２１での集計結果から処理対象となる画像データにおける特徴量を抽出する特徴量抽出部２２と、この特徴量抽出部２２が抽出した特徴量に基づいて処理対象となる画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出する補正量算出部２３と、この補正量算出部２３が算出した各補正量にグラフィック度算出部１０が算出したグラフィック度を反映させる補正量調整部２４とを備えている。
【００１７】
補正実行部３０は、適応補正量算出部２０が決定した補正量により、処理対象となる画像データに対する画像補正処理、具体的には当該画像データにおける明度値、彩度値および色相値の補正を行うものである。
【００１８】
これらの各部１０〜３０は、例えばＡＳＩＣ（Application Specified Integrated Circuit）のようなハードウエアによって実現することが考えられる。ただし、ソフトウエアによって実現されたものであっても構わない。すなわち、これらの各部１０〜３０は、コンピュータとしての機能を有したマイクロプロセッサが所定の画像理プログラムを実行することによって実現されるものであってもよい。この場合、画像処理プログラムは、予めマイクロプロセッサ内またはこれと接続する記憶素子等に格納しておくことが考えられるが、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されて提供されるものであっても、または有線若しくは無線による通信手段を介して配信されるものであってもよい。
【００１９】
次に、以上のような構成の画像処理装置（または画像処理プログラムを実行するマイクロプロセッサ）における処理動作例、すなわち本発明に係る画像処理方法について説明する。図２は、本発明に係る画像処理方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【００２０】
処理対象となる画像データ（画素値の集合）の入力があると（ステップ１０１、以下ステップを「Ｓ」と略す）、画像処理装置では、その画像データに対してＨＳＬ変換等の色変換処理を行う（Ｓ１０２）。これは、通常、グラフィック画の表現に使われるグラデーション等はＲＧＢ上で作成されるが、ＨＳＬに代表される明度、彩度、色相信号に変換すると、例えば色相が一定で彩度と明度が変化したり、彩度を一定に明度だけが変化するといったように、明度、彩度、色相のうちいずれかの信号値が固定される（信号値の変化がない）という特徴を持つため、ＲＧＢ上で判断するより自然画とグラフィック画との区別がし易くなるからである。したがって、最初から入力画像データが明度、彩度、色相信号からなる場合には、色変換処理は不要である。
【００２１】
そして、画像処理装置では、このような明度、彩度、色相信号からなる画像データに対して画像補正処理を行うのに先立ち、先ず、グラフィック度算出部１０がグラフィック度の算出を行う際に用いる変数の初期化を行う（Ｓ１０３）。すなわち、変数ｇ＝０、変数all＝０とする。なお、これらの変数ｇ，allについては、その詳細を後述する。
【００２２】
変数初期化を行うと、続いて、グラフィック度算出部１０では、差分値算出部１１が注目画素周辺の領域（以下「注目領域」という）における画素間の差分値（絶対値）を算出する（Ｓ１０４）。ここで、この差分値の算出について詳しく説明する。図３は、差分値算出の概要を示す説明図である。例えば、差分値算出部１１は、図３（ａ）に示すように、注目領域内における注目画素の左右に隣接する２つの画素（図中の±１部分に位置する画素）について、その画素間の明度値、彩度値、色相値の差分を算出する。また、図３（ｂ）に示すように、注目画素の左右側に１画素分空けて位置する２つの画素（図中の±２部分に位置する画素）について、その画素間の明度値、彩度値、色相値の差分を算出してもよい。
【００２３】
このように、差分値算出部１１が注目領域における画素間の差分値として、１画素分以上（少なくとも注目画素分）の間隔が空いている画素間の差分値を算出するのは、以下に述べる理由による。ある程度離れた画素間の差分値を算出した場合には、互いに隣接する画素同士の差分値を算出するよりも画素間の関連性が低くなり、自然画であれば差分値は大きい値を示すことになる一方、グラフィック画であれば多少離していても画素間の差分値は自然画の場合ほど大きくなることがない。つまり、自然画とグラフィック画との区別がし易くなる。したがって、１画素分以上の間隔を空いている画素間の差分値を算出するのである。なお、画素間の間隔は、１〜３画素分程度空けるのが適当であると考えられる。
【００２４】
差分値算出部１１での算出によって得られた差分値に対しては、図２に示すように、差分値頻度集計部１２が予め設定されている閾値th_edgとの比較を行う（Ｓ１０５）。そして、その比較の結果、差分値が閾値th_edgを超えている場合には、差分値頻度集計部１２は、当該差分値をそれ以降に行う集計に含めないようにする。これは、閾値th_edgを超える差分値の部分は、画像上のエッジ部分に相当するものであり、自然画においてもグラフィック画においても存在し得るので、そのエッジ部分を集計に含めないようにして、自然画とグラフィック画との区別の判断材料として適切でない部分を除外するためである。
【００２５】
一方、差分値が閾値th_edg以下であれば、差分値頻度集計部１２は、当該差分値が予め設定されている差分値範囲a1〜a2に属するか否かを判断する（Ｓ１０６）。この差分値範囲a1〜a2としては、例えばグラフィック画像らしさを表すグラフィック度を集計するために、差分値が小さい領域の分布頻度を重視するように設定すること、すなわち差分値が小さい領域を設定することが考えられる。これは、グラフィック画はなだらかで規則的な階調と均一な部分とで構成されていることから画素間の差分値が小さくなる傾向にあるのに対し、自然画はそのような規則性がないためである。
【００２６】
図４は、グラフィック画と自然画における差分値の分布頻度の集計結果の一具体例を示す説明図である。図例からも明らかなように、グラフィック画の場合には、画素間の差分値が常に小さくなる傾向にあることから、差分値が小さい領域（図中におけるシャドウ部分）に分布が集中するが（図４（ａ）参照）、自然画の場合にはそのようなことがない（図４（ｂ）参照）。したがって、差分値が小さい領域の分布頻度を重視するように差分値範囲a1〜a2を設定すれば、自然画とグラフィック画との区別がし易くなるといえる。
【００２７】
なお、重視すべき差分値領域、すなわち差分値範囲a1〜a2の設定値としては、処理対象となる画像データの階調値によっても異なるが、例えば最大差分値を５０とするとその略１割の領域に相当する０〜５程度とすることが考えられる。さらに望ましくは、区別のし易さを高めるべく、a1＝０、a2＝２とすることが考えられる。
【００２８】
そして、図２において、差分値算出部１１での算出によって得られた差分値が差分値範囲a1〜a2に属していれば、差分値頻度集計部１２は、その差分値範囲a1〜a2に属する差分値の累積数を表す変数ｇをカウントアップするとともに（Ｓ１０７）、集計対象となった差分値の総数を表す変数allをカウントアップする（Ｓ１０８）。また、差分値算出部１１での算出によって得られた差分値が差分値範囲a1〜a2に属していなければ、差分値頻度集計部１２は、変数ｇのカウントアップを行わずに、変数allをカウントアップする（Ｓ１０８）。
【００２９】
差分値算出部１１および差分値頻度集計部１２は、以上のような処理を処理対象となる画像データの全画素値について終了するまで繰り返す。すなわち、全画素について終了したか否かの判断の結果（Ｓ１０９）、終了していなければ、注目領域（注目画素）を移動させた後に（Ｓ１１０）、その注目領域について再び上述した差分値算出処理および差分値頻度の集計処理を行う（Ｓ１０４〜Ｓ１１０）。ただし、このとき、必ずしも処理対象となる画像データを構成する画素値の全てについて差分値算出処理等を行う必要はない。すなわち、差分値算出部１１および差分値頻度集計部１２は、適当に画素（注目領域）を間引いて差分値算出処理等を行うものであってもよい。
【００３０】
その後、グラフィック度算出部１０では、差分値頻度集計部１２による変数ｇ，allのカウントアップの結果から、特徴量抽出部１３がその特徴量を抽出する。具体的には、変数ｇおよび変数allからｇ／allを特徴量として求める（Ｓ１１１）。この特徴量は、処理対象となる画像データのグラフィック度、すなわち処理対象となる画像データがどの程度なだらかで規則的な階調と均一な部分とで構成されているかを表すものである。したがって、規則的な階調と均一な部分とで構成されている画像データほどグラフィック度は高くなる（１に近づく）が、そうでない画像データについてはグラフィック度が低くなる（０に近くなる）。
【００３１】
そして、画像データのグラフィック度を抽出すると、さらに特徴量抽出部１３は、そのグラフィック度を基にして、処理対象となる画像データについての調整強度を算出する（Ｓ１１２）。調整強度の算出は、予め設定されている関数を用いて行えばよい。図５は、調整強度を算出するための関数の一具体例を示す説明図である。図例のように、調整強度を算出する関数としては、グラフィック度が高い（１に近い）ほど小さい調整強度（０に近い調整強度）が得られ、グラフィック度が低い（０に近い）ほど大きい調整強度（１に近い調整強度）が得られるようなものであればよい。これは、自然画については好ましい画質を得るために画像補正処理を行うべきであるのに対して、グラフィック画については作成意図を正しく反映させるためになるべく余計な画像補正処理を行わないようにすべきだからである。
【００３２】
このようにして、グラフィック度算出部１０では、処理対象となる画像データについて、そのグラフィック度を算出し、さらにそのグラフィック度から特定される調整強度を算出する。そして、その調整強度の算出結果を、グラフィック度算出部１０は、適応補正量算出部２０に通知する。
【００３３】
このとき、適応補正量算出部２０では、処理対象となる画像データについて、ヒストグラム集計部２１がその明度値、彩度値および色相値の分布をそれぞれヒストグラム化し、特徴量抽出部２２がそのヒストグラムによる集計結果の特徴量を抽出し、補正量算出部２３がその特徴量を基に処理対象となる画像データに対する明度補正量、彩度補正量および色相補正量を算出している。また、コントラスト量、シャープネス量、記憶色調整量といった補正量を算出するようにしてもよい。なお、これらの適応補正量算出部２０における処理は、従来（自然画／グラフィック画の判別後、自然画に対する補正量を決定する場合）と同様の手法を用いて行えばよいため、ここではその説明を省略する。
【００３４】
したがって、グラフィック度算出部１０から調整強度の算出結果が通知されると、適応補正量算出部２０では、処理対象となる画像データについての補正量にその画像データのグラフィック度が反映されるようにすべく、通知された調整強度を用いて、補正量調整部２４が、補正量算出部２３が算出した各補正量に対する調整を行う（Ｓ１１３）。具体的には、「調整後の補正量」＝「補正量算出部２３が算出した補正量」×「グラフィック度算出部１０から通知された調整強度」という演算を行って、補正量算出部２３が算出した各補正量に対する調整を行う。このようにして得られる調整後の補正量は、調整強度が０〜１の範囲内にあるため、０を含む所定範囲内での可変値となる。このことから、補正量調整部２４は、グラフィック度算出部１０からの調整強度を基に、０を含む所定範囲内での可変値である補正量をいずれかの値に決定するものであるといえる。
【００３５】
そして、補正量調整部２４が調整後の補正量の決定を行うと、補正実行部３０は、その調整後の補正量により、処理対象となる画像データに対して、明度値補正、彩度値補正および色相値補正を行う（Ｓ１１４）。したがって、補正量調整部２４で決定された補正量が０であれば、補正実行部３０は、画像データに対する画像補正処理を行わないことになる。なお、この補正実行部３０が行う画像補正処理は、従来と同様の手法を用いて行えばよい。
【００３６】
以上のように、本実施形態で説明した画像処理装置、その画像処理装置が実行する画像処理プログラム、およびその実行結果である画像処理方法によれば、注目領域の画素間の差分値の分布頻度を集計し、その集計結果から階調の滑らかさを判断してグラフィック度を求めるとともに、そのグラフィック度を反映させた補正量を用いて処理対象となる画像データに対する画像補正処理を行うことで、好ましい画像を得るようになっている。すなわち、自然画であるかグラフィック画であるかといった判別処理を行わず、一律に画像補正処理を行うが、その画像補正処理における補正量にグラフィック度の算出結果を反映させる。しかも、その補正量は、０を含む所定範囲内での可変値である。したがって、一律に画像補正処理を行った場合であっても、例えばグラフィック度が低い画像データについては大きい調整強度による調整を経ることで大きな補正量としたり、グラフィック度が高い画像データについては補正量を０として実質的に画像補正処理を行わない、といったことが可能となる。
【００３７】
このことから、本実施形態によれば、例えば自然画／グラフィック画といった二値的な画像判別を行うのではなく、画像特性に応じて連続的に可変する補正量を用いて一律に画像補正処理を行うので、例えば僅かな画像特性に違いによって補正結果が大きく異なってしまうといった不都合を回避することができ、結果として画像補正処理を適切化が図れるようになる。
【００３８】
また、本実施形態では、画像データに対する色変換処理を行って、その明度、色相および彩度のそれぞれの差分値分布頻度の集計結果からグラフィック度を算出するようになっているので、自然画とグラフィック画との区別がし易くなり、結果として画像特性を的確に補正量（画像補正処理）に反映させ得るようになる。さらには、明度、色相または彩度のいずれか一つのパラメータのみからグラフィック度を算出する場合に比べて、精度よく補正量を制御できることになる。なお、明度、色相および彩度の各パラメータについて集計結果を得た場合には、これらのうちで最もグラフィック度の高いパラメータの集計結果を採用したり、集計結果の平均をとったものからグラフィック度を算出する、といったことを行えばよい。ただし、必ずしもこれら全てのパラメータを基にする必要はなく、少なくとも一つのパラメータについて差分値の分布頻度を集計すれば、従来よりも画像補正処理を適切化が図れることはいうまでもない。
【００３９】
また、本実施形態では、注目領域における画素間の差分値として、１画素分以上の間隔が空いている画素間の差分値を算出するようになっているので、自然画とグラフィック画との区別がし易くなり、これによっても補正量に対する制御の精度向上を実現することができる。
【００４０】
また、本実施形態では、画素間の差分値が閾値th_edgを超えている場合には、当該差分値を分布頻度の集計に含めないようにしているので、画像上のエッジ部分等が有効に除外されることになり、この点においても補正量に対する制御の精度向上を実現することができるといえる。
【００４１】
また、本実施形態では、グラフィック度の算出にあたって、差分値が小さい領域の分布頻度を重視しているので、グラフィック画と自然画との特徴の違いが効果的に活かされるため、自然画とグラフィック画との区別がし易くなる。したがって、このことによっても補正量に対する制御の精度向上が図れるようになる。
【００４２】
なお、本実施形態では、画像データに関する特徴量としてグラフィック度を抽出する場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、例えば特徴量として自然画らしさ（自然画度）を抽出するようにしても、あるいはそれ以外の特徴量を抽出するようにしても、その抽出した特徴量を基に可変値である補正量をいずれかの値に決定して画像補正処理を行えば、二値的ではない連続的な画像補正処理を実現することができる。
【００４３】
また、本実施形態で説明した差分値集計、グラフィック度算出、調整強度算出等は、本発明の好適な一具体例を示したものに過ぎず、これらに限定されるものではないことは勿論である。
【００４４】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムによれば、画像種別を単に二値的に判別するのではなく、自然画らしさあるいはグラフィック画らしさを考慮することで、画像データに対する補正量を連続的に調整し得るようになっている。したがって、コンピュータ環境やアプリケーションソフトウエア等の高性能化によりグラフィック画においても自然画に近い表現が可能であっても、僅かな画像特性に違いによって補正結果が大きく異なってしまうといった不都合を回避することができ、画像種別に応じた画像補正処理を適切に行うことが実現可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係る画像処理装置の概略構成例を示すブロック図である。
【図２】  本発明に係る画像処理方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】  本発明における差分値算出の概要を示す説明図であり、（ａ）はその一例を示す図、（ｂ）は他の例を示す図である。
【図４】  本発明のグラフィック画と自然画における差分値の分布頻度の集計結果の一具体例を示す説明図である。
【図５】  本発明において補正量の調整強度を算出するための関数の一具体例を示す説明図である。
【符号の説明】
１…グラフィック度算出部、１１…差分値算出部、１２…差分値頻度集計部、１３…特徴量抽出部、２０…適応補正量算出部、２１…ヒストグラム集計部、２２…特徴量抽出部、２３…補正量算出部、２４…補正量調整部、３０…補正実行部
【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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