(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカラープレーンから成り、全ての画素に前記複数のカラープレーンのうちの第１のカラープレーンの値と、前記第１のカラープレーンと異なる第２のカラープレーンの値とが存在するカラー画像に対し、第２のカラープレーンの値を補正する補正処理を行う画像処理装置において、
補正処理の対象となる画素を示す補正対象画素と該補正対象画素を中心とする所定範囲を示す演算対象範囲内の画素との類似性を、第１のカラープレーンの値に基づいて評価する類似性評価手段と、
前記演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を、前記類似性評価手段によって評価された類似性の強さに応じて適応的に平均化し、該平均化によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正する補正手段と、
前記全ての画素に前記第１のカラープレーンの値と前記第２のカラープレーンの値とが存在するとともに、前記補正対象画素に関しては前記補正手段により補正された前記第２のカラープレーンの値が存在するカラー画像を出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記補正手段は、
演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を、類似性の強さに応じて決定した重み係数によって加重平均し、該加重平均によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記補正手段は、
前記類似性評価手段による類似性の評価に基づき演算対象範囲内の画素から相対的に類似性が強い画素を類似画素として選択し、各々の類似画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を、各々の類似画素毎に類似性の強さに応じて決定した重み係数によって加重平均し、該加重平均によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記補正手段は、
前記類似性評価手段による類似性の評価に基づき演算対象範囲内の画素から相対的に類似性が強い画素を類似画素として選択し、該類似画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を単純平均し、該単純平均によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項２または請求項３に記載の画像処理装置において、
前記類似性評価手段は、
補正対象画素との類似性が強いほど小さな値を示す類似度を、補正対象画素と演算対象範囲内の画素とにおける第１のカラープレーンの値の差の絶対値を用いて算出し、前記補正手段は、前記類似性評価手段によって算出された類似度を分母に有する値、または、負号を付けた類似度を有する値を用いて重み係数を決定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項３または請求項４に記載の画像処理装置において、
前記類似性評価手段は、
補正対象画素との類似性が強いほど小さな値を示す類似度を、補正対象画素と演算対象範囲内の画素とにおける第１のカラープレーンの値の差の絶対値を用いて算出し、前記補正手段は、演算対象範囲内の画素の類似度の平均値もしくはメディアンを用いて類似度の閾値を決定して、演算対象範囲内の画素から類似度の値が該閾値以下となる画素を類似画素として選択する、または、演算対象範囲内の画素から類似度の値の小さい方から所定個数の画素を選択して類似画素とする
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
複数のカラープレーンから成り、全ての画素に前記複数のカラープレーンのうちの第１のカラープレーンの値と、前記第１のカラープレーンと異なる第２のカラープレーンの値とが存在するカラー画像に対し、第２のカラープレーンの値を補正する補正処理をコンピュータで実現させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体において、
コンピュータを、請求項１ないし請求項６の何れか１項に記載の類似性評価手段、補正手段として機能させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、複数のカラープレーンから成り、全ての画素に複数のカラープレーンのうちの第１のカラープレーンの値と、第１のカラープレーンと異なる第２のカラープレーンの値とが存在するカラー画像に対し、第２のカラープレーンの値を補正する補正処理を行う画像処理装置と、その補正処理をコンピュータで実現させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体とに関する。
【０００２】
【従来の技術】
単一の撮像素子を備えた単板式のカラーの撮像装置では、各々の画素から一色の色情報しか出力されない。そのため、このような撮像装置によって生成されたカラー画像に対しては、画素毎に全ての色成分の色情報を得るための補間処理を行う必要がある。しかし、一般的な補間処理では、偽色の発生の低減に限界があるので、補間処理が行われたカラー画像には、偽色を除去するための補正処理を行わなければならない場合がある。
【０００３】
また、複数の撮像素子を備えた多板式のカラーの撮像装置によって生成されるカラー画像であっても、各々の撮像素子の位置合わせを行う際の誤差や撮影光学系の色収差などによって偽色が発生する可能性があり、偽色を除去するための補正処理を行わなければならない場合がある。
従来から行われている補正処理として、例えば、カラー画像を輝度成分と色差成分とに変換して、色差成分にローパスフィルタを施したり、メディアンフィルタを施したりする処理が知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このような補正処理では、色成分には、輝度成分の構造に関係なく画一的にフィルタリングが施されることになる。したがって、例えば、図８（１）のように鋭角なエッジを含むカラー画像に対して上述したローパスフィルタやメディアンフィルタを施す場合、図８（２）のようなエッジの角部の近傍に対応する画素では、斜線が施された画素の色と、斜線が施されていない画素の色とが単純に平均されることになるため、本来のカラー画像の構造が壊れてしまう可能性が高い。
【０００５】
すなわち、従来の技術では、補正処理を行うことにより原画像の構造が失われるなどの弊害が発生し、偽色を除去する効果が充分に得られない可能性があった。
そこで、請求項１ないし請求項６に記載の発明は、カラー画像の構造を保持しつつ偽色が除去できる補正処理を行う画像処理装置を提供することを目的し、請求項７に記載の発明は、カラー画像の構造を保持しつつ偽色が除去できる補正処理をコンピュータで実現させるための画像処理プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像処理装置は、補正処理の対象となる画素を示す補正対象画素と該補正対象画素を中心とする所定範囲を示す演算対象範囲内の画素との類似性を、第１のカラープレーンの値に基づいて評価する類似性評価手段と、演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を、類似性評価手段によって評価された類似性の強さに応じて適応的に平均化し、該平均化によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正する補正手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
すなわち、請求項１に記載の画像処理装置は、第１のカラープレーンの値に基づいて評価された類似性の強さに応じて、演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値（または、色差の値）を適応的に平均化することによって、第２のカラープレーンに対して第１のカラープレーンの構造が反映されたフィルタリングを施すことができる。
【０００８】
なお、請求項１に記載の画像処理装置において、演算対象範囲内の画素は、補正対象画素を含んでも良く、演算対象範囲内の画素に補正対象画素が含まれる場合、類似性評価手段は、補正対象画素の近傍に位置する画素毎に補正対象画素に対する類似性を評価すると共に、補正対象画素については予め決められた強さの類似性が存在すると評価し、補正手段は、補正対象画素の近傍に位置する画素だけでなく補間対象画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を、類似性評価手段によって評価された類似性の強さに応じて適応的に平均化する。
【０００９】
請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、補正手段は、演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を、類似性の強さに応じて決定した重み係数によって加重平均し、該加重平均によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正することを特徴とする。
【００１０】
すなわち、請求項２に記載の画像処理装置は、第１のカラープレーンの値に基づいて評価された類似性の強さに応じて、演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値（または、色差の値）を加重平均しているので、第２のカラープレーンに施されるフィルタリングに第１のカラープレーンの構造を確実に反映させることができる。
【００１１】
請求項３に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、補正手段は、類似性評価手段による類似性の評価に基づき演算対象範囲内の画素から相対的に類似性が強い画素を類似画素として選択し、各々の類似画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を、各々の類似画素毎に類似性の強さに応じて決定した重み係数によって加重平均し、該加重平均によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正することを特徴とする。
【００１２】
すなわち、請求項３に記載の画像処理装置では、第１のカラープレーンの値に基づいて評価された類似性に基き、類似画素を選択して、その類似画素の第２のカラープレーンの値（または、色差の値）を類似性の強さに応じて加重平均しているので、第２のカラープレーンに施されるフィルタリングに第１のカラープレーンの構造を確実に反映させることができる。
【００１３】
請求項４に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、補正手段は、類似性評価手段による類似性の評価に基づき演算対象範囲内の画素から相対的に類似性が強い画素を類似画素として選択し、該類似画素における第２のカラープレーンの値または第１のカラープレーンの値と第２のカラープレーンの値とから成る色差の値を単純平均し、該単純平均によって得られる値を用いて補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正することを特徴とする。
【００１４】
すなわち、請求項４に記載の画像処理装置では、第１のカラープレーンの値に基づいて評価された類似性に基づき、類似画素を選択して、その類似画素の第２のカラープレーンの値（または、色差の値）を平均しているので、第２のカラープレーンに施されるフィルタリングに第１のカラープレーンの構造を確実に反映させることができる。
【００１５】
請求項５に記載の画像処理装置は、請求項２または請求項３に記載の画像処理装置において、類似性評価手段は、補正対象画素との類似性が強いほど小さな値を示す類似度を、補正対象画素と演算対象範囲内の画素とにおける第１のカラープレーンの値の差の絶対値を用いて算出し、補正手段は、類似性評価手段によって算出された類似度を分母に有する値、または、負号を付けた類似度を有する値を用いて重み係数を決定することを特徴とする。
【００１６】
すなわち、請求項５に記載の画像処理装置では、演算対象範囲内の画素の重み係数に第１のカラープレーンの構造を確実に反映させることができる。
請求項６に記載の画像処理装置は、請求項３または請求項４に記載の画像処理装置において、類似性評価手段は、補正対象画素との類似性が強いほど小さな値を示す類似度を、補正対象画素と演算対象範囲内の画素とにおける第１のカラープレーンの値の差の絶対値を用いて算出し、補正手段は、演算対象範囲内の画素の類似度の平均値もしくはメディアンを用いて類似度の閾値を決定して、演算対象範囲内の画素から類似度の値が該閾値以下となる画素を類似画素として選択する、または、演算対象範囲内の画素から類似度の値の小さい方から所定個数の画素を選択して類似画素とすることを特徴とする。
【００１７】
すなわち、請求項６に記載の画像処理装置では、第１のカラープレーンの構造を確実に反映しつつ、類似画素を選択することができる。
請求項７に記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、コンピュータを、請求項１ないし請求項６の何れか１項に記載の類似性評価手段、補正手段として機能させるための画像処理プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１８】
すなわち、請求項７に記載の発明によれば、請求項１ないし請求項６の何れか１項に記載の画像処理装置によって行われる補正処理をコンピュータで実現することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図面に基づき本発明に対応する実施形態について詳細を説明する。
【００２０】
《第１の実施形態》
第１の実施形態は、請求項１ないし請求項６に記載の画像処理装置の発明に対応する実施形態である。
図１は、第１の実施形態における画像処理装置の構成を示す図である。
図１において、画像処理装置１０は、後述する補正処理を行う補正処理部２０を有する画像処理部３０と、補正処理部２０によって行われる補正処理の対象となるカラー画像を入力する画像入力部３１と、画像入力部３１によって入力されたカラー画像や補正処理部２０によって行われる補正処理が行われたカラー画像を格納する画像メモリ３２と、画像メモリ３２に格納されたカラー画像を出力する画像出力部３３とを備えている。
【００２１】
なお、第１の実施形態において、補正処理の対象となるカラー画像は、ＲＧＢのカラーフィルタがベイア配列された撮像素子を備えた単板式の撮像装置によって撮像されて既存の補間処理が行われたカラー画像や、Ｇのカラーフィルタが配された撮像素子とＲＢのカラーフィルタが配された撮像素子とを備えた多板式の撮像装置によって撮像されて既存の補間処理が行われたカラー画像などである。
【００２２】
図２は、第１の実施形態における補正処理部の動作を示すフローチャートであるが、図２では、第１のカラープレーンと第２のカラープレーンとを有するカラー画像に対し、第２のカラープレーンの値を補正する補正処理の動作を示している。
なお、第１の実施形態では、上述したカラー画像において、Ｇの色情報を第１のカラープレーンの値とし、Ｒの色情報やＢの色情報（または、Ｒ−Ｇの値やＢ−Ｇの値）を第２のカラープレーンとする。ただし、上述したカラー画像を輝度成分Ｙと色差成分Ｃｒ、Ｃｂとに変換した場合には、輝度成分Ｙの値を第１のカラープレーンの値とし、色差成分Ｃｒ、Ｃｂの値を第２のカラープレーンの値としても良く、Ｌａｂ表色系で示した場合には、明度指数Ｌの値を第１のカラープレーンの値とし、知覚色度ａｂの値を第２のカラープレーンの値としても良い。
【００２３】
すなわち、第１の実施形態では、第１のカラープレーンを、補正処理の対象となるカラー画像の本来の構造が表れ易いカラープレーンとする。
また、第１の実施形態では、補正対象画素（補正処理の対象となる画素）における補正処理は、補正対象画素を中心とする所定範囲（以下、「演算対象範囲」と称する。）に位置する複数の画素（補正対象画素を含む）の第１のカラープレーンの値や第２のカラープレーンの値を用いて行い、第１のカラープレーンの値をＸ１(ｋ)で示し、第２のカラープレーンの値をＸ２(ｋ)で示す。ただし、演算対象範囲内の複数の画素のうち、補正対象画素については、ｋ＝０とし、第１のカラープレーンの値をＸ１(０)で示し、第２のカラープレーンの値をＸ２(０)で示す。
【００２４】
例えば、演算対象範囲が補正対象画素を中心とする３×３の範囲である場合、その演算対象範囲に位置する複数の画素の第１のカラープレーンの値Ｘ１(０)〜Ｘ１(８)は、図３（１）のように示すことができる。また、演算対象範囲が補正対象画素を中心とする５×５の範囲である場合、その演算対象範囲に位置する複数の画素の第１のカラープレーンの値Ｘ１(０)〜Ｘ１(２４)は、図３（１）のようになる。
【００２５】
以下、図面に基づき第１の実施形態の動作を説明するが、第１の実施形態の特徴は、補正処理部２０が行う処理にあるため、以下では、補正処理部２０の動作を説明する。
まず、補正処理部２０は、演算対象範囲内の複数の画素の第１のカラープレーンの値を用い、演算対象範囲内の各々の画素毎に、補正対象画素に対する類似度Ｃ(ｋ)を算出する（図２Ｓ１）。
【００２６】
なお、第１の実施形態において、類似度Ｃ(ｋ)は、補正対象画素に対する類似性が強いほど小さな値を示し、補正処理部２０は、式１によって類似度Ｃ(ｋ)を算出する。
Ｃ(ｋ)＝｜Ｘ１(０)−Ｘ１(ｋ)｜  ・・・式１
ただし、式１において、ｋは０〜Ｋmax（演算対象範囲内の画素数−１）である。
【００２７】
次に、補正処理部２０は、このように算出した類似度Ｃ(ｋ)を重み係数Ｗ(ｋ)（演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値を加重平均する際に用いる重み係数）に変換する（図２Ｓ２）。
なお、第１の実施形態では、後述する《変換方法１》〜《変換方法４》の何れかによって、類似度Ｃ(ｋ)を重み係数Ｗ(ｋ)に変換する。
【００２８】
次に、補正処理部２０は、重み係数Ｗ(ｋ)を用いて、演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値を加重平均して、補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正する（図２Ｓ３）。なお、第１の実施形態において、補正対象画素の第２のカラープレーンの値は、式２によって算出される。
【数１】
0004122662.tif 000002
以上説明したようにして補正対象画素における補正処理を行うと、補正処理部２０は、補正対象画素を更新し（図２Ｓ４）、全ての画素に対する補正処理が完了したか否かを判定する（図２Ｓ５）。そして、補正処理部２０は、このような判定によって全ての画素に対する補正処理が完了したことを認識するまで、補正対象画素における補正処理（図２Ｓ１〜Ｓ３）と補正対象画素の更新（図２Ｓ４）とを繰り返し行う。
【００２９】
ここで、《変換方法１》〜《変換方法４》を説明する。
《変換方法１》
補正処理部２０は、式２によって重み係数Ｗ(ｋ)を算出する。
Ｗ(ｋ)＝｛１／（Ｃ(ｋ)+ａ）｝＋ｂ  ・・・式３
ただし、式３において、ａ，ｂは、予め決められた定数とする。
【００３０】
すなわち、重み係数Ｗ(ｋ)は、類似度Ｃ(ｋ)を分母に有するので、類似度Ｃ(ｋ)が小さい値である程（補正対象画素に対する類似性が強い程）、大きな値となる。
したがって、《変換方法１》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、図２Ｓ３では、類似性の強さに応じて算出された重み係数Ｗ(ｋ)によって各々の画素における第２のカラープレーンの値を加重平均し、その加重平均によって得られた値を補正対象画素における第２のカラープレーンの値とすることができる。
【００３１】
なお、《変換方法１》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、第１の実施形態は、請求項１、請求項２および請求項５に記載の発明に対応することになる。
《変換方法２》
補正処理部２０は、類似度Ｃ(ｋ)の平均値（または、メディアン）を求めて変数Ｌ０に代入し、閾値Ｌを式４によって算出する。
【００３２】
Ｌ＝ｃ・Ｌ０＋ｄ  ・・・式４
ただし、式４において、ｃ，ｄは、予め決められた定数とする。
そして、補正処理部２０は、式５によって重み係数Ｗ(ｋ)を算出する。
Ｗ(ｋ)＝Ｌ−Ｃ(ｋ)  ・・・式５
次に、補正処理部２０は、重み係数Ｗ(ｋ)が０未満となる画素については、その重み係数Ｗ(ｋ)を０に変更する。
【００３３】
すなわち、類似度Ｃ(ｋ)が閾値Ｌを上回る画素（補正対象画素に対する類似性が相対的に弱い画素に相当する）の重み係数Ｗ(ｋ)は０とされ、類似度Ｃ(ｋ)が閾値Ｌ以下となる画素（補正対象画素に対する類似性が相対的に強い画素に相当する）の重み係数Ｗ(ｋ)は、式５の右辺（Ｌ−Ｃ(ｋ)）から明らかなように、類似度Ｃ(ｋ)が小さい値である程（補正対象画素に対する類似性が強い程）、大きな値となる。
【００３４】
したがって、《変換方法２》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、図２Ｓ３では、相対的に類似性が強い画素における第２のカラープレーンの値のみを加重平均し、その加重平均によって得られた値を補正対象画素における第２のカラープレーンの値とすることができる。
【００３５】
なお、《変換方法２》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、第１の実施形態は、請求項１、請求項３、請求項５および請求項６に記載の発明に対応することになる。
《変換方法３》
補正処理部２０は、《変換方法２》と同様に、類似度Ｃ(ｋ)の平均値（または、メディアン）を求めて変数Ｌ０に代入して式４によって閾値Ｌを算出し、式５によって重み係数Ｗ(ｋ)を算出する。
【００３６】
次に、補正処理部２０は、重み係数Ｗ(ｋ)が０未満となる画素については、その重み係数Ｗ(ｋ)を０に変更すると共に、重み係数Ｗ(ｋ)が０以上となる画素については、その重み係数Ｗ(ｋ)を１に変更する。
すなわち、類似度Ｃ(ｋ)が閾値Ｌを上回る画素（補正対象画素に対する類似性が相対的に弱い画素に相当する）の重み係数Ｗ(ｋ)は０とされ、類似度Ｃ(ｋ)が閾値Ｌ以下となる画素（補正対象画素に対する類似性が相対的に強い画素に相当する）の重み係数Ｗ(ｋ)は１とされる。
【００３７】
したがって、《変換方法３》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、図２Ｓ３では、相対的に類似性が強い画素における第２のカラープレーンの値のみを単純平均し、その単純平均によって得られた値を補正対象画素における第２のカラープレーンの値とすることができる。
なお、《変換方法３》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、第１の実施形態は、請求項１、請求項４および請求項６に記載の発明に対応することになる。
【００３８】
《変換方法４》
補正処理部２０は、演算対象範囲内の画素のうち、類似度Ｃ(ｋ)の値の小さい方から所定個数の画素（補正対象画素に対する類似性が相対的に強い画素に相当する）を選択し、このように選択した画素の重み係数Ｗ(ｋ)を、式５によって算出し（または、１にし）、残りの画素の重み係数Ｗ(ｋ)を０にする。
【００３９】
したがって、《変換方法４》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、図２Ｓ３では、相対的に類似性が強い画素における第２のカラープレーンの値のみを加重平均し（または、単純平均し）、その結果として得られた値を補正対象画素における第２のカラープレーンの値とすることができる。
なお、《変換方法４》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合、第１の実施形態は、請求項１、請求項３、請求項５および請求項６に記載の発明に対応することになる。
【００４０】
ところで、《変換方法１》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合には、類似性に関係なく全ての画素における第２のカラープレーンの値を加重平均の対象となるため、類似性が弱い画素が補正対象画素の補正に悪影響を与える可能性があるが、《変換方法２》〜《変換方法４》によって類似度Ｃ（ｋ）を重み係数Ｗ（ｋ）に変換する場合には、相対的に類似性が弱い画素における第２のカラープレーンの値が排除されるため、類似性が弱い画素による悪影響を確実に除去することができる。
【００４１】
以上説明したように、第１の実施形態では、《変換方法１》〜《変換方法４》により、第１のカラープレーンの値に基づいて算出した類似度を重み係数に変換することによって、補正対象画素と画素との類似性の強さに応じて画素における第２のカラープレーンの値を適応的に平均化し、補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正することができる。
【００４２】
すなわち、第１の実施形態では、第２のカラープレーンの値を補正する際に、第１のカラープレーンの構造を反映することができる。
したがって、第１の実施形態によれば、カラー画像の構造を保持しつつ、偽色を低減することができる。
【００４３】
ところで、第１の実施形態では、上述した式１から明らかなように、補正対象画素における類似度Ｃ(０)は０となる。しかし、このような類似度Ｃ(０)を《変換方法１》〜《変換方法４》によって重み係数Ｗ（０）に変換すると、重み係数Ｗ（０）が０となることがないため、式２の右辺の分母が０となる可能性が極めて低くなる。すなわち、第１の実施形態では、加重平均時の発散を抑制することできる。
【００４４】
なお、第１の実施形態では、演算対象範囲内の全ての画素における第２のカラープレーンの値を加重平均し、その結果として得られた値を補正対象画素における第２のカラープレーンの値としているが、演算対象範囲内の補正対象画素以外の画素における第２のカラープレーンの値のみを加重平均して得られた値を、補正対象画素における第２のカラープレーンの値としても良い。
【００４５】
また、第１の実施形態では、画像入力部３１によって入力されて画像メモリ３２に格納されたカラー画像を補正処理の対象としているが、画像入力部３１によって入力されたカラー画像に補間処理を行う補間処理部が画像処理部３０内に設けられる場合、その補間処理部によって補間処理が行われて画像メモリ３２に格納されたカラー画像を補正処理の対象としても良い。
【００４６】
《第２の実施形態》
第２の実施形態は、請求項７に記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体の発明に対応する実施形態であるが、以下では、このような記録体に記録された画像処理プログラムをコンピュータで実行する際に、コンピュータ内のＣＰＵで行われる画像処理（特に、補正処理）の動作を説明する。
【００４７】
図４は、第２の実施形態におけるＣＰＵの補正処理の動作を示すフローチャートである。
なお、図４では、第１のカラープレーンと第２のカラープレーンと第３のカラープレーンを有するカラー画像に対し、第２のカラープレーンの値と第３のカラープレーンの値とを補正する補正処理の動作を示している。また、第２の実施形態では、第１の実施形態と同様に、補正処理の対象となるカラー画像の本来の構造が表れ易いカラープレーンを第１のカラープレーンとする。
【００４８】
図５は、第２の実施形態における補正処理の対象となるカラー画像の画素の位置を示す図である。
図５において、iは、各々の画素の垂直方向の位置を示す変数であり、jは、各々の画素の水平方向の位置を示す変数である。また、Niは、ｉの最大値であり、垂直方向の画素の総数を示し、Njは、jの最大値であり、水平方向の画素の総数を示す。
【００４９】
以下、図面に基づき第２の実施形態の動作を説明する。
ＣＰＵは、iに１を代入し（図４Ｓ１１）、jに１を代入し（図４Ｓ１２）、i行目のj番目の画素を補正対象画素とし、以下に示す補正対象画素における補正処理（図４Ｓ１３〜Ｓ１９）を行う。
なお、第２の実施形態では、補正対象画素における補正処理は、演算対象範囲内の画素の第１のカラープレーンの値、第２のカラープレーンの値、第３のカラープレーンの値を用いて行う。
【００５０】
ＣＰＵは、補正対象画素における補正処理として、まず、演算対象範囲内の画素の総数を算出する（図４Ｓ１３）。
次に、ＣＰＵは、演算対象範囲内の画素毎に、第１のカラープレーンの値を用いて、補正対象画素に対する類似度を算出すると共に、類似度の総和を算出する（図４Ｓ１４）。
【００５１】
また、ＣＰＵは、類似度の平均値を算出する（図４Ｓ１５）。
さらに、ＣＰＵは、類似度の平均値と演算対象範囲内の各々の画素の類似度との差異に応じて、各々の画素の類似度を重み係数に変換すると共に、重み係数の総和を算出する（図４Ｓ１６）。
【００５２】
また、ＣＰＵは、重み係数の総和が０であるか否かを判定し（図４Ｓ１７）、重み係数の総和が０である場合、加重平均する際の発散を防止するための処理を行う（図４Ｓ１８）。
さらに、ＣＰＵは、演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値を加重平均して、補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正すると共に、演算対象範囲内の画素における第３のカラープレーンの値を加重平均して、補正対象画素における第３のカラープレーンの値を補正する（図４Ｓ１９）。
【００５３】
以上説明したようにして補正対象画素における補正処理を行うと、ＣＰＵは、jをインクリメントし（図４Ｓ２０）、jがNjを上回るか否かの判定を行う（図４Ｓ２１）。
ＣＰＵは、このような判定によって、jがNjを上回ることを認識するまで、i行目のj番目の補正対象画素における補正処理（図４Ｓ１３〜Ｓ１９）とjのインクリメント（図４Ｓ２０）とを繰り返し行う。
【００５４】
ＣＰＵは、jがNjを上回ると、iをインクリメントし（図４Ｓ２２）、iがNiを上回るか否かの判定を行う（図４Ｓ２３）。
ＣＰＵは、このような判定によって、iがNiを上回ることを認識するまで、図４Ｓ１２〜Ｓ２２に相当する処理を繰り返し行う。
すなわち、ＣＰＵは、行単位で１番目からNj番目に位置する画素を順次補正対象画素として取り扱い、補正対象画素における補正処理を行うことによって、全ての画素に対する補正処理を実現する。
【００５５】
図６は、第２の実施形態における画像処理プログラムのリストである。
図６では、各行に行番号を付与し、大まかな処理内容を｛ ｝で囲んだコメント文で示している。
なお、図６に示す画像処理プログラムでは、変数や配列などが以下のように定義される。また、図６に示す画像処理プログラムでは、第２のカラープレーンの値および第３のカラープレーンの値として、例えば、Ｒ−Ｇの値およびＢ−Ｇの値などが与えられるとし、このような２種類の値が同時に補正される。
【００５６】
i：補正対象画素の垂直方向の位置を示す変数
j：補正対象画素の水平方向の位置を示す変数
Ni：垂直方向の画素の総数を示す定数（iの最大値）
Nj：水平方向の画素の総数を示す定数（jの最大値）
nn：演算対象範囲内の画素の総数を格納する変数
nr：演算対象範囲の大きさを示す値が格納された変数
m：補正対象画素からの垂直方向の相対位置を示す変数
n：補正対象画素からの水平方向の相対位置を示す変数
C[]：演算対象範囲内の画素の類似度を格納する配列
offset：所定の定数
sum：類似度の総和を格納する変数
abs()：絶対値を算出する組み込み関数
X1[]：第１のカラープレーンの値が格納されている配列
mean：類似度の平均値を格納する変数
W[]：重み係数を格納する配列
norm：重み係数の総和を格納する変数
X2[]：第２のカラープレーンの値が格納されている配列
X20[]：第２のカラープレーンの値の補正結果を格納する配列
X3[]：第３のカラープレーンの値が格納されている配列
X30[]：第３のカラープレーンの値の補正結果を格納する配列
以下、図６に示す画像処理プログラムの内容を図４のフローチャートに対応付けて説明する。
【００５７】
0001行目のfor文は、iに1〜Niを順次代入して、0002行目〜0042行目の処理を繰り返し行うことを示し、図４Ｓ１１、Ｓ２２、Ｓ２３に対応する。また、0002行目のfor文は、jに1〜Njを順次代入して、0003行目〜0041行目の処理を繰り返し行うことを示し、図４Ｓ１２、Ｓ２０、Ｓ２１に対応する。なお、0003行目〜0041行目の処理は、i行目のj番目に位置する画素を補正対象画素として補正対象画素における補正処理を行うことに相当し、図４Ｓ１３〜Ｓ１９に対応する。
【００５８】
ところで、以下では、演算対象範囲内の画素の位置を図７のように示すことにする。なお、図７から明らかなように、演算対象範囲には、(1+2・nr)・(1+2・nr)個の画素が存在する。
0004行目の処理では、(1+2・nr)・(1+2・nr)によって演算対象範囲内の画素の総数が算出される。すなわち、0004行目の処理は、図４Ｓ１３に対応する。
【００５９】
0007行目の処理では、演算対象範囲内の画素の類似度の総和を格納する変数sumが初期化される。
0008行目のfor文は、mに-nr〜nrを順次代入して、0009行目〜0012行目の処理を繰り返し行うことを示し、0009行目のfor文は、nに-nr〜nrを順次代入して、0010行目および0011行目の処理を繰り返し行うことを示す。
【００６０】
0010行目の処理は、[i+m,j+n]に位置する画素の類似度を
|X1[i,j]-X1[i+m,j+n]|・10+offset
によって算出し、配列C[m,n]に格納する処理であり、0011行の処理は、配列C[m,n]に格納された類似度を変数sumに順次加算する処理である。
すなわち、0008行目〜0013行目の処理は、演算対象範囲内の全ての画素の類似度を第１のカラープレーンの値の絶対値によって算出すると共に、類似度の総和を算出することに相当し、図４Ｓ１４に対応する。
【００６１】
0015行目の処理では、類似度の平均値が算出される。すなわち、0015行目の処理は、図４Ｓ１５に対応する。
0017行目の処理では、重み係数の総和を格納する変数normが初期化される。
0018行目のfor文は、mに-nr〜nrを順次代入して、0019行目〜0023行目の処理を繰り返し行うことを示し、0019行目のfor文は、nに-nr〜nrを順次代入して、0020行目〜0022行目の処理を繰り返し行うことを示す。
【００６２】
0020行目の処理は、類似度の平均値から配列C[m,n]に格納された類似度を減算し、その結果を重み係数として配列W[m,n]に格納する処理であり、0021行の処理は、配列W[m,n]に格納した重み係数が０未満である場合、その重み係数を０に変更する処理である。また、0022行目の処理は、配列W[m,n]に格納された重み係数を変数normに順次加算する処理である。
【００６３】
すなわち、0018行目〜0024行目の処理は、類似度の平均値と演算対象範囲内の各々の画素の類似度との差異に応じて、各々の画素の類似度を重み係数に変換すると共に、重み係数の総和を算出することに相当し、図４Ｓ１６に対応する。
なお、第２の実施形態において、配列C[m,n]に格納された類似度は、[i+m,j+n]に位置する画素の類似度であり、配列W[m,n]に格納された重み係数は、[i+m,j+n]に位置する画素の重み係数である。
【００６４】
0026行目〜0029行目の処理は、重み係数の総和が０である場合、W[0,0]に格納された重み係数（[i,j]に位置する画素（補正対象画素）の重み係数）を１０に変更すると共に、重み係数の総和を１０に変更する処理である。すなわち、0026行目〜0029行目の処理は、重み係数の総和が０である場合、第２のカラープレーンの値を加重平均する際の発散を防止するための処理を行うことに相当し、図４Ｓ１７、Ｓ１８に対応する。
【００６５】
0034行目の処理では、第２のカラープレーンの値の補正結果を格納する配列X20[i,j]が初期化され、0035行目の処理では、第３のカラープレーンの値の補正結果を格納する配列X30[i,j]が初期化される。
0036行目のfor文は、mに-nr〜nrを順次代入して、0037行目〜0040行目の処理を繰り返し行うことを示し、0037行目のfor文は、nに-nr〜nrを順次代入して、0038行目および0039行目の処理を繰り返し行うことを示す。
【００６６】
0038行目の処理は、配列W[m,n]に格納された重み係数（[i+m,j+n]に位置する画素の重み係数）を重み係数の総和によって正規化して、[i+m,j+n]に位置する画素における２のカラープレーンの値に乗算し、その乗算結果を配列X20[i,j]に順次加算する処理である。また、0039行目の処理は、0038行目の処理と同様にして正規化した重み係数を、[i+m,j+n]に位置する画素における第３のカラープレーンの値に乗算し、その乗算結果を配列X30[i,j]に順次加算する処理である。
【００６７】
すなわち、0036行目〜0041行目の処理は、演算対象範囲内の画素における第２のカラープレーンの値を、重み係数を用いて加重平均して、補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正すると共に、演算対象範囲内の画素における第３のカラープレーンの値を、重み係数を用いて加重平均して、補正対象画素における第３のカラープレーンの値を補正することに相当し、図４Ｓ１９に対応する。
【００６８】
以上説明したように、第２の実施形態では、第１のカラープレーンの値に基づいて算出した類似度の平均値と演算対象範囲内の各々の画素の類似度との差異に応じて、各々の画素の類似度を重み係数に変換することによって、補正対象画素と演算対象範囲内の画素との類似性の強さに応じて第２のカラープレーンの値を適応的に平均化し、補正対象画素における第２のカラープレーンの値を補正することができると共に、補正対象画素と演算対象範囲内の画素との類似性の強さに応じて第３のカラープレーンの値を適応的に平均化し、補正対象画素における第３のカラープレーンの値を補正することができる
すなわち、第２の実施形態では、第２のカラープレーンの値および第３のカラープレーンの値を補正する際に、第１のカラープレーンの構造を反映されることができる。
【００６９】
したがって、第２の実施形態によれば、カラー画像の構造を保持しつつ、偽色を低減することができる。
なお、第２の実施形態では、補正対象範囲内の各々の画素の類似度を重み係数に変換する際に、類似度の平均値を用いているが、このような変換は、演算対象範囲内の画素の類似度のメディアンを用いて行っても良い。
【００７０】
また、第２の実施形態では、補正対象範囲内の全ての画素の類似度を重み係数に変換しているが、演算対象範囲内の画素のうち、類似度の値の小さい方から所定個数の画素（補正対象画素との類似性が相対的に強い画素に相当する）を選択し、このように選択した画素の類似度のみを重み係数に変換しても良い。
さらに、第２の実施形態では、0020行の処理において、類似度の平均値から補正対象範囲内の各々の画素の類似度を減算し、その結果を各々の画素の重み係数としているが、類似度の逆数を重み係数としても良い。
【００７１】
また、第２の実施形態では、0021行の処理において、重み係数が０未満である場合に限り、重み係数が０に変更されるが、重み係数が０以上である場合に、重み係数を１に変更する処理を追加しても良い。
さらに、第２の実施形態では、演算対象範囲内の全ての画素における第２のカラープレーンの値および第３のカラープレーンの値を個別に加重平均し、その結果として得られた値を、補正対象画素における第２のカラープレーンの値および第３のカラープレーンの値としているが、演算対象範囲内の補正対象画素以外の画素における第２のカラープレーンの値および第３のカラープレーンの値を個別に加重平均して得られた値を、補正対象画素における第２のカラープレーンの値および第３のカラープレーンの値としても良い。
【００７２】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の画像処理装置では、第２のカラープレーンに対して第１のカラープレーンの構造が反映されたフィルタリングを施すことができるので、請求項１に記載の画像処理装置によって行われる補正処理によれば、第１のカラープレーンの構造に関係なく画一的にフィルタリングが施されていた従来の技術と比べて、カラー画像の構造が失われにくく、偽色を低減する機能が向上する。
【００７３】
特に、補正処理の対象となるカラー画像を構成する複数のカラープレーンのうち、カラー画像の本来の構造が表れ易いカラープレーンを第１のカラープレーンとした場合、類似性評価手段によって精度良く類似性が評価できるため、偽色を低減する機能が一層向上する。
また、請求項２ないし請求項４に記載の補正処理装置では、第２のカラープレーンに施されるフィルタリングに第１のカラープレーンの構造を確実に反映させることができ、請求項５に記載の補正処理装置では、演算対象範囲内の画素の重み係数に第１のカラープレーンの構造を確実に反映させることができ、請求項６に記載の補正処理装置では、第１のカラープレーンの構造を反映しつつ、類似画素を選択することができる。そのため、これらの補正処理装置によって行われる補正処理によれば、偽色を低減する機能が確実に向上する。
【００７４】
さらに、請求項７に記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体では、請求項１ないし請求項６の何れか１項に記載した画像処理装置によって行われる補正処理をコンピュータによって実現することができる。
したがって、請求項１ないし請求項７に記載の発明によれば、原画像の構造を保持しつつ、偽色のない高品位のカラー画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態における画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態における補正処理部の動作を示すフローチャートである。
【図３】第１の実施形態における演算対象範囲内の第１のカラープレーンの値の配置を示す図である。
【図４】第２の実施形態におけるＣＰＵの補正処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】第２の実施形態における補正処理の対象となるカラー画像の画素の位置を示す図である。
【図６】第２の実施形態における画像処理プログラムのリストである。
【図７】第２の実施形態における演算対象範囲を示す図である。
【図８】エッジを含む画像を示す図である。
【符号の説明】
１０  画像処理装置
２０  補正処理部
３０  画像処理部
３１  画像入力部
３２  画像メモリ
３３  画像出力部
【図１】
0004122662.tif 000003
【図２】
0004122662.tif 000004
【図３】
0004122662.tif 000005
【図４】
0004122662.tif 000006
【図５】
0004122662.tif 000007
【図６】
0004122662.tif 000008
【図７】
0004122662.tif 000009
【図８】
0004122662.tif 000010