(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像中にあるむらを修正する画像補正方法であって、
前記カラー画像の背景色を検出するステップと、
前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なうステップとを含み、
前記カラー画像の背景色を検出する前記ステップは、
色空間中において、複数の代表色の各々について、予め定められた類似度以上の色を有する画素を同じクラスタに分類するステップと、
各クラスタを画素数順に並べるステップと、
クラスタの並び順およびクラスタの画素数に基づいて、前記背景色を検出するステップとを含み、
前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なう前記ステップは、
前記背景色のクラスタに属する各画素に補正倍率を設定するステップと、
各画素の補正倍率に対し、畳み込み演算を行なうステップと、
前記背景色以外のクラスタに属する画素のうち、補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップと、
設定した補正倍率で各画素の輝度補正を行なうステップとを含み、
前記補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップは、該未定な画素の周辺に存在し、補正倍率が既に設定されている複数の画素の各補正倍率を平均した値を該未定な画素の補正倍率として設定する、画像補正方法。
【請求項２】
前記畳み込み演算を行なうステップは、
注目画素周辺の所定範囲内に存在する複数画素の各補正倍率を該注目画素毎にそれぞれ加算した、該注目画素毎の積算補正倍率を要素とするテーブルを予め作成するステップと、
前記テーブルに基づいて、畳み込み演算値を求めるステップとを含む、請求項１に記載の画像補正方法。
【請求項３】
カラー画像中にあるむらを修正する画像補正装置であって、
前記カラー画像の背景色を検出する背景色検出部と、
前記背景色検出部に接続され、前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なう輝度補正部とを含み、
前記背景色検出部は、
色空間中において、複数の代表色の各々について、予め定められた類似度以上の色を有する画素を同じクラスタに分類する手段と、
各クラスタを画素数順に並べる手段と、
クラスタの並び順およびクラスタの画素数に基づいて、前記背景色を検出する手段とを含み、
前記輝度補正部は、
前記背景色のクラスタに属する各画素に補正倍率を設定する手段と、
各画素の補正倍率に対し、畳み込み演算を行なう手段と、
前記背景色以外のクラスタに属する画素のうち、補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定する手段と、
設定した補正倍率で各画素の輝度補正を行なう手段とを含み、
前記補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定する手段は、該未定な画素の周辺に存在し、補正倍率が既に設定されている複数の画素の各補正倍率を平均した値を該未定な画素の補正倍率として設定する、画像補正装置。
【請求項４】
カラー画像の背景色を検出するステップと、
前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なうステップとを含む、カラー画像中にあるむらを修正する画像補正方法をコンピュータに実行させる画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
前記カラー画像の背景色を検出するステップは、
色空間中において、複数の代表色の各々について、予め定められた類似度以上の色を有する画素を同じクラスタに分類するステップと、
各クラスタを画素数順に並べるステップと、
クラスタの並び順およびクラスタの画素数に基づいて、前記背景色を検出するステップとをコンピュータに実行させ、
前記輝度補正を行なうステップは、
前記背景色のクラスタに属する各画素に補正倍率を設定するステップと、
各画素の補正倍率に対し、畳み込み演算を行なうステップと、
前記背景色以外のクラスタに属する画素のうち、補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップと、
設定した補正倍率で各画素の輝度補正を行なうステップとをコンピュータに実行させ、
前記補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップは、該未定な画素の周辺に存在し、補正倍率が既に設定されている複数の画素の各補正倍率を平均した値を該未定な画素の補正倍率として設定する、画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像補正方法および装置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取可能な記録媒体に関し、特に、カラーで表現された画像をむらのない見やすい画像に補正する画像補正方法および装置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取可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル画像の取り扱いにおいて厄介なものの１つに、「むら」の問題がある。「むら」とは、画像中において本来同一輝度で均一であるはずの箇所に存在する輝度変化であり、ノイズの一種でもある。これは画像信号を取得するＣＣＤ（Charge-Coupled Devices）カメラや画像信号を表示するＬＣＤ（Liquid Crystal Display）における各素子の特性の違いや、被写体を撮影したり原稿を読み取ったりする際の光量のむらにより発生する。原稿読取装置において発生するむらに対しては、標準白板によるシェーディング補正が一般に行われている。これは、均一濃度の標準白色板をあらかじめ読取り、その読取値に基づく各画素の補正係数を入力画像信号に乗じて、均一濃度の原稿を読取った際には全画素の読取値が等しくなるように補正するものである。
【０００３】
しかし、一般にカメラを用いて被写体を撮影する際には光源が一定ではないため、光量によるむらを防ぐことはできない。また、バックライトの光量にむらがあるＬＣＤの表示画面を撮影した際にもむらが生じる。このような場合には、光量や素子に関する情報を用いることなく、すでにむらが生じている画像からむらを除去する補正方法が必要となる。
【０００４】
このような問題に対し、例えば特開平９−２５９２８１号公報では、画像情報内のむら成分を検出し、処理を行う方法が提案されている。これによると、まず入力画像にメディアンフィルタの一種をかけ、むら成分を含むノイズ成分を取除いた、均一濃度の画像を得る。この画像と入力画像との差を求めると、むら成分のみ分離することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特開平９−２５９２８１号公報で提案されるむらの検出方法では、画像全体に平滑化フィルタをかけるため、全体的にぼけた画像になってしまう。そのため、画像を用いて対象物を検査する画像検査装置等にはよいが、補正後の画像を画面に表示したり、印刷物に印刷したりして利用する際には見た目に不都合が生じる。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、その目的は、カラー画像を自動でむらのない自然な画像に補正する画像補正方法および装置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取可能な記録媒体を提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のある局面に従う画像補正方法は、
カラー画像中にあるむらを修正する画像補正方法であって、
前記カラー画像の背景色を検出するステップと、
前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なうステップとを含み、
前記カラー画像の背景色を検出する前記ステップは、
色空間中において、複数の代表色の各々について、予め定められた類似度以上の色を有する画素を同じクラスタに分類するステップと、
各クラスタを画素数順に並べるステップと、
クラスタの並び順およびクラスタの画素数に基づいて、前記背景色を検出するステップとを含み、
前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なう前記ステップは、
前記背景色のクラスタに属する各画素に補正倍率を設定するステップと、
各画素の補正倍率に対し、畳み込み演算を行なうステップと、
前記背景色以外のクラスタに属する画素のうち、補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップと、
設定した補正倍率で各画素の輝度補正を行なうステップとを含み、
前記補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップは、該未定な画素の周辺に存在し、補正倍率が既に設定されている複数の画素の各補正倍率を平均した値を該未定な画素の補正倍率として設定する。
【０００８】
カラー画像の背景色を自動的に検出し、背景画素の輝度が均一になるように自動的に輝度補正し、画像中にむらのない自然な画像に補正することができる。
【００１１】
好ましくは、前記畳み込み演算を行なうステップは、
注目画素周辺の所定範囲内に存在する複数画素の各補正倍率を該注目画素毎にそれぞれ加算した、該注目画素毎の積算補正倍率を要素とするテーブルを予め作成するステップと、
前記テーブルに基づいて、畳み込み演算値を求めるステップとを含む。
【００１２】
これにより、畳み込み演算の高速化が図られる。
本発明の他の局面に従う画像補正装置は、
カラー画像中にあるむらを修正する画像補正装置であって、
前記カラー画像の背景色を検出する背景色検出部と、
前記背景色検出部に接続され、前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なう輝度補正部とを含み、
前記背景色検出部は、
色空間中において、複数の代表色の各々について、予め定められた類似度以上の色を有する画素を同じクラスタに分類する手段と、
各クラスタを画素数順に並べる手段と、
クラスタの並び順およびクラスタの画素数に基づいて、前記背景色を検出する手段とを含み、
前記輝度補正部は、
前記背景色のクラスタに属する各画素に補正倍率を設定する手段と、
各画素の補正倍率に対し、畳み込み演算を行なう手段と、
前記背景色以外のクラスタに属する画素のうち、補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定する手段と、
設定した補正倍率で各画素の輝度補正を行なう手段とを含み、
前記補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定する手段は、該未定な画素の周辺に存在し、補正倍率が既に設定されている複数の画素の各補正倍率を平均した値を該未定な画素の補正倍率として設定する。
【００１３】
カラー画像の背景色を自動的に検出し、背景画素の輝度が均一になるように自動的に輝度補正し、画像中にむらのない自然な画像に補正することができる。
【００１４】
本発明のさらに他の局面に従う、画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体は、
カラー画像の背景色を検出するステップと、
前記カラー画像の背景色の輝度が均一になるように輝度補正を行なうステップとを含む、カラー画像中にあるむらを修正する画像補正方法をコンピュータに実行させる画像補正プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
前記カラー画像の背景色を検出するステップは、
色空間中において、複数の代表色の各々について、予め定められた類似度以上の色を有する画素を同じクラスタに分類するステップと、
各クラスタを画素数順に並べるステップと、
クラスタの並び順およびクラスタの画素数に基づいて、前記背景色を検出するステップとをコンピュータに実行させ、
前記輝度補正を行なうステップは、
前記背景色のクラスタに属する各画素に補正倍率を設定するステップと、
各画素の補正倍率に対し、畳み込み演算を行なうステップと、
前記背景色以外のクラスタに属する画素のうち、補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップと、
設定した補正倍率で各画素の輝度補正を行なうステップとをコンピュータに実行させ、
前記補正倍率が未定な画素に補正倍率を設定するステップは、該未定な画素の周辺に存在し、補正倍率が既に設定されている複数の画素の各補正倍率を平均した値を該未定な画素の補正倍率として設定する。
【００１５】
カラー画像の背景色を自動的に検出し、背景画素の輝度が均一になるように自動的に輝度補正し、画像中にむらのない自然な画像に補正することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る画像補正装置は、カラー画像を入力する画像入力部１と、画像入力部１に接続され、画像の背景色を検出する背景色検出部２と、画像入力部１および背景色検出部２に接続され、背景画素の輝度が均一になるように入力画像の輝度を補正する輝度補正部３と、輝度補正部３に接続され、輝度補正後の画像を出力する画像出力部４とを含む。
【００１７】
画像入力部１は例えばスキャナ、複写機、カメラなどの画像読取装置であり、あらかじめ読み取った画像が格納されたＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ハードディスク、光磁気ディスクなどのメディアを読み取る装置や、半導体メモリなどであってもよい。
【００１８】
画像出力部４は例えばＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイやＬＣＤなどの画像表示装置であり、プリンタなどの画像出力装置であってもよいし、ＦＡＸ（ファクシミリ）などの通信装置であってもよいし、ＣＤ−Ｒ（Compact Disc Recordable）、ハードディスク、フロッピーディスク、光磁気ディスクなどのメディアに画像を書き込む装置や半導体メモリなどであってもよい。
【００１９】
背景色検出部２および輝度補正部３はコンピュータ（図示せず）とそのコンピュータ上で実行されるソフトウェアプログラムにより実現される。
【００２０】
図２を参照して、画像補正装置による画像補正処理について説明する。ユーザは、画像入力部１を利用して、カラー画像をデジタルカメラ等で入力する（Ｓ１）。背景色検出部２は、入力画像の背景色を検出する（Ｓ２）。輝度補正部３は、背景画素の輝度が均一になるように輝度を補正する（Ｓ３）。画像出力部４は、輝度補正後の画像を出力する（Ｓ４）。
【００２１】
図３を参照して、図２のＳ２の処理について詳細に説明する。背景色検出部２は、色情報をもとに画像をクラスタリングし、類似した色同士を同じクラスタに分類する（Ｓ２１）。背景色検出部２は、各クラスタを画素数の多い順に並べる（Ｓ２２）。並べる方法は一般的に知られた方法であるので、その説明はここでは繰返さない。背景色検出部２は、画素数で上位一定割合に属するクラスタの色を背景色とする（Ｓ２３）。
【００２２】
図４を参照して、図３のＳ２１の処理について詳細に説明する。背景色検出部２は、画像中の各画素に対し、色情報を用いてヒストグラムを作成する（Ｓ２１１）。これにより、出現頻度の高い色はヒストグラム中でピークとなって現れる。
【００２３】
図５を参照して、各画素のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）成分はそれぞれ４ビット、すなわちそれぞれ１６階調で表現される。すると画像中すべての画素はそれぞれ１２ビット、すなわち４０９６色で表される。一般的なカラー画像はＲ、Ｇ、Ｂ各成分８ビットで表現されていることが多いが、このような前処理を行うことにより、色の細かいばらつきを吸収するとともに、ヒストグラム作成の処理時間を短縮することができる。この色情報を用いてヒストグラムを作成する。
【００２４】
背景色検出部２は、ヒストグラム中のピークを検出し、該当する色を１つのクラスタとして分類する（Ｓ２１２）。この色をＣ１とする。
【００２５】
背景色検出部２は、ヒストグラム中のほかの色すべてをＣ１と比較し、その類似度を計算する。類似度には、各画素をＲ、Ｇ、Ｂ各成分を要素とする３次元ベクトルとしたときの２つのベクトルがなす角度および２つのベクトル間のユークリッド距離を用いる。次式（１）は２つのベクトルａ、ｂのなす角度θのｃｏｓθを計算する式である。
【００２６】
【数１】
0004369030.tif 000002
【００２７】
ここで、（ａ，ｂ）は２つのベクトルの内積、|ａ|および|ｂ|はそれぞれのベクトルの大きさである。式（１）の値が大きいほど類似度は高くなる。
【００２８】
次式（２）は２つのベクトルａ、ｂのユークリッド距離Ｄを計算する式である。
【００２９】
【数２】
0004369030.tif 000003
【００３０】
ここで、ｒa、ｇa、ｂaはベクトルａのＲ、Ｇ、Ｂ成分をそれぞれ表わし、ｒb、ｇb、ｂbはベクトルｂのＲ、Ｇ、Ｂ成分をそれぞれ表わす。式（２）の値が小さいほど類似度は高くなる。
【００３１】
背景色検出部２は、ｃｏｓθがあるしきい値ｈ１より大きく、かつユークリッド距離Ｄがあるしきい値ｈ２より小さければ、色Ｃ１との類似度が高いとみなし（Ｓ２１３でＹＥＳ）、その色をＣ１と同じクラスタに分類する（Ｓ２１４）。しきい値ｈ１、ｈ２はオペレータが指定する。すべての色と色Ｃ１との比較が終了して、まだクラスタに分類されていない色があれば（Ｓ２１３でＮＯ、Ｓ２１５でＹＥＳ）、出現頻度の高い色をヒストグラムから新たに検出し、該当する色を新たに１つのクラスタとして分類し、同様の処理を行う。これをすべての色がいずれかのクラスタに分類されるまで繰り返す。
【００３２】
なお、ここではＲ、Ｇ、Ｂ各成分を要素とする３次元ベクトルのなす角度とユークリッド距離とを類似度として用いたが、各色成分の差の絶対値をそれぞれ求め、その和を類似度として用いてもよいし、その他の統計量を用いてもよい。また、他の色空間において類似度の計算を行ってもよい。
【００３３】
図６を参照して、Ｓ２３について説明する。これはＳ２２でクラスタを並べた結果を表にしたものである。「画素数（％）」は、画像全体の画素数に対するクラスタに含まれる画素数の割合を示している。ここで、上位一定割合の画素を背景色と決定する。ただし、その割合はオペレータが指定する。図６では上位８０％を背景色とし、クラスタ１およびクラスタ２に属する色が背景色として決定されている。このようにして、背景色が複数であっても背景画素を決定することができる。なお、画像の背景色を検出する装置は背景色検出部２に限らず、他の装置を用いてもよいし、オペレータが背景色を指定してもよい。
【００３４】
図７を参照して、図２のＳ３の処理について詳細に説明する。
輝度補正部３は、背景色検出部２で検出された背景色のクラスタに属する画素の輝度がクラスタ内で均一になるように、各画素に補正倍率を設定する（Ｓ３１）。各画素の輝度はＲ，Ｇ，Ｂ成分から計算される。Ｒ，Ｇ，Ｂ成分のうち最大値を輝度値としてもよいし、最大の成分と最小の成分を足して２で割った値を輝度値としてもよい。次式（３）は各画素に補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）を設定するための式である。
【００３５】
Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｇ／Ｉ（ｘ，ｙ）                …（３）
ただし、Ｇは目標輝度、Ｉ（ｘ，ｙ）は各画素の輝度値である。目標輝度はクラスタ内の画素の平均輝度でもよいし、最大輝度または最小輝度でもよいし、オペレータが指定してもよい。各画素のＲ，Ｇ，Ｂ各成分にこの補正倍率をかけることにより、背景色のクラスタに属する画素の輝度は均一になる。
【００３６】
輝度補正部３は、輝度の局所的な変化に左右されないようにするため、決定した背景色の補正倍率に対し、たたみ込み演算を行う（Ｓ３２）。輝度補正部３は、背景色以外の画素で補正倍率が未定の画素に補正倍率を設定する（Ｓ３３）。輝度補正部３は、設定した補正倍率で各画素の輝度を計算し、輝度補正を行う（Ｓ３４）。次式（４）は各画素の補正後の輝度値Ｉ′（ｘ，ｙ）を計算する式である。
【００３７】
Ｉ′（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ，ｙ）×Ｉ（ｘ，ｙ）  …（４）
図８および図９を参照して、図７のＳ３２の処理について詳細に説明する。図８を参照して、輝度補正部３は、Ｓ３１で求めた補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）を要素とするセルからなるテーブルＴｌを作成する。各セルの配置は画素の並びと同一とし、背景色のクラスタに属さない画素に対応するセルは空白にしておく。次に、図９を参照して、輝度補正部３は、テーブル中の各セルに対して周辺（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）セルの補正倍率の平均を求め、その値をそれぞれセルの値としたテーブルＴ２を新たに作成する。次式（５）は補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）の平均値Ｐ′（ｘ，ｙ）を求めるための式である。
【００３８】
【数３】
0004369030.tif 000004
【００３９】
ただし、ｗは各セルの周辺（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）セルのうち空白であるセルの数であり、空白セルの補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）は０として計算する。テーブルＴ１において空白であったセルについてもこの処理は行われる。周辺（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）セルがすべて空白であったセルは、テーブルＴ２でも空白にしておき、Ｓ３３で補正倍率を求める。
【００４０】
図１０を参照して、Ｓ３２の処理は以下の手法により処理時間を短縮することができる。図１０（ａ）を参照して、まず図８と同様に、Ｓ３１で求めた補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）を要素とするセルからなるテーブルＴｌを作成する。図１０（ｂ）を参照して、次に、テーブルＴｌと同じ大きさの高速化用テーブルＴ３を作成する。次式（６）はテーブルＴ３の各セルの値Ｌ（ｘ，ｙ）を求める式である。
【００４１】
【数４】
0004369030.tif 000005
【００４２】
すなわち注目セルと、その左側のセルすべての補正倍率Ｐを加算したものがＬとなり、図１０（ａ）に示す斜線部分のセルの補正倍率Ｐを加算したものに相当する。ただし、空白セルの補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）は０として計算する。また、このとき注目セルとその左側すべてのセルのうち、空白でないセルの数ＮＬ（ｘ，ｙ）をカウントし、テーブルＴ１と同じ大きさの高速化用テーブルＴ５（図示せず）を作成しておく。
【００４３】
続いて、テーブルＴｌの各セルに対して周辺（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）セルの平均をテーブルＴ３およびテーブルＴ５を用いて求め、その値をそれぞれセルの値としたテーブルＴ２を新たに作成する。式（７）は補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）の平均値Ｐ′（ｘ，ｙ）を求める式である。
【００４４】
【数５】
0004369030.tif 000006
【００４５】
これを図示したものが図１０（ｂ）である。この手法を用いることにより、計算量を少なくすることができ、処理時間を短縮することができる。
【００４６】
また、ステップＳ３２は以下の手法によっても処理時間を短縮することができる。図１１（ａ）を参照して、まず図８と同様に、Ｓ３１で求めた補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）を要素とするセルからなるテーブルＴ１を作成する。図１１（ｂ）を参照して、次に、テーブルＴ１と同じ大きさの高速化用テーブルＴ４を作成する。式（８）はテーブルＴ４の各セルの値Ｓ（ｘ，ｙ）を求める式である。
【００４７】
【数６】
0004369030.tif 000007
【００４８】
すなわち注目セルと、その左側かつ上側のセルすべての補正倍率Ｐを加算したものがＳとなり、図１１（ａ）で示す斜線部分を加算したものに相当する。ただし、空白セルの補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）は０として計算する。また、このとき注目セルとその左側かつ上側のすべてのセルのうち、空白でないセルの数ＮＳ（ｘ，ｙ）をカウントし、テーブルＴ１と同じ大きさの高速化用テーブルＴ６（図示せず）を作成しておく
続いて、テーブルＴ１の各セルに対して周辺（２ｍ＋１）×（２ｎ＋１）セルの平均を、テーブルＴ４およびテーブルＴ６を用いて求め、その値をそれぞれセルの値としたテーブルＴ２を新たに作成する。式（９）は補正倍率Ｐ（ｘ，ｙ）の平均値Ｐ′（ｘ，ｙ）を求める式である。
【００４９】
【数７】
0004369030.tif 000008
【００５０】
これを図で示したものが図１１（ｂ）である。この手法を用いることにより、さらに計算量を少なくすることがでさ、処理時間を短縮することができる。
【００５１】
図１２を参照して、図７のＳ３３の処理について説明する。補正倍率が未定のセルに対し、その周辺で補正倍率が設定されているセルを探索し、上下左右４方向それぞれについて最も近いセルに設定された補正倍率Ｐ′（ｘ，ｙ−ｉ）、Ｐ′（ｘ，ｙ＋ｊ）、Ｐ′（ｘ−ｋ，ｙ）、Ｐ′（ｘ＋ｌ，ｙ）の平均をそのセルの補正倍率Ｐ′（ｘ，ｙ）とする。
【００５２】
Ｓ３３の処理の代わりに、他の手法を用いて補正倍率を求めてもよい。例えば、注目セルの上下左右および斜め方向の計８方向それぞれについて最も近いセルに設定された補正倍率を求め、それらの平均を補正倍率としてもよいし、周辺ｍ×ｎセルの平均値を補正倍率としてもよいし、補正倍率が設定されている最近隣のセルの値を補正倍率としてもよい。
【００５３】
以上説明したように、本実施の形態によると、カラー画像の背景色が自動的に検出され、背景画素の輝度が均一になるように自動的に輝度補正し、画像中にむらのない自然な画像に補正することができるようになる。
【００５４】
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。
【００５５】
【発明の効果】
本発明によると、カラー画像の背景色を自動的に検出し、背景画素の輝度が均一になるように自動的に輝度補正し、画像中にむらのない自然な画像に補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態に係る画像補正装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】  画像補正処理のフローチャートである。
【図３】  図２のステップＳ２の詳細フローチャートである。
【図４】  図３のステップＳ２１の詳細フローチャートである。
【図５】  図４のステップＳ２１１を説明する図である。
【図６】  図３のステップＳ２３を説明する図である。
【図７】  図２のステップＳ３の詳細フローチャートである。
【図８】  図７のステップＳ３２を説明する図である。
【図９】  図７のステップＳ３２を説明する図である。
【図１０】  図７のステップＳ３２の処理時間を短縮する方法を説明する図である。
【図１１】  図７のステップＳ３２の処理時間を短縮する方法を説明する図である。
【図１２】  図７のステップＳ３３を説明する図である。
【符号の説明】
１  画像入力部、２  背景色検出部、３  輝度補正部、４  画像出力部。
【図１】
0004369030.tif 000009
【図２】
0004369030.tif 000010
【図３】
0004369030.tif 000011
【図４】
0004369030.tif 000012
【図５】
0004369030.tif 000013
【図６】
0004369030.tif 000014
【図７】
0004369030.tif 000015
【図８】
0004369030.tif 000016
【図９】
0004369030.tif 000017
【図１０】
0004369030.tif 000018
【図１１】
0004369030.tif 000019
【図１２】
0004369030.tif 000020