(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理方法において、
上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換するステップと、強調を行うべき色差成分についてのオペレータからの入力を受け付けるステップと、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うステップと、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換するステップとを有していることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理方法において、
上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換するステップと、色差成分の分布状態に応じて選択される強調を行うべき色差成分を設定するステップと、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うステップと、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換するステップとを有していることを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断するステップをさらに有しており、
上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の輝度成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断するステップをさらに有しており、
上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の色差成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴とする請求項２または３記載の画像処理方法。
【請求項５】
色差成分を複数の範囲に分割するとともに、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数に基づいて、上記強調を行うべき色差成分の設定が行われることを特徴とする請求項２ないし４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
上記強調を行うべき色差成分の設定が、強調を行うべき色相を設定することによって行われることを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項７】
複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理プログラムを記録した記録媒体において、
上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換する処理と、強調を行うべき色差成分についてのオペレータからの入力を受け付ける処理と、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行う処理と、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録してなることを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項８】
複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理プログラムを記録した記録媒体において、
上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換する処理と、色差成分の分布状態に応じて選択される強調を行うべき色差成分を設定する処理と、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行う処理と、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録してなることを特徴とする画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項９】
上記プログラムが、上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断する処理をさらに有しており、
上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の輝度成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴とする請求項８記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
上記プログラムが、上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断する処理をさらに有しており、
上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の色差成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴とする請求項８または９記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
色差成分を複数の範囲に分割するとともに、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数に基づいて、上記強調を行うべき色差成分の設定が行われることを特徴とする請求項８ないし１０のいずれかに記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１２】
上記強調を行うべき色差成分の設定が、強調を行うべき色相を設定することによって行われることを特徴とする請求項７ないし１１のいずれかに記載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】
【発明の属する技術分野】
本発明は、カラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、カメラなどによって撮影された画像を、白黒などの単色の濃淡で表現したモノクローム画像として出力するモノクロプリントが行われている。モノクロプリントは、例えば２色刷りの印刷物に写真を載せる場合などに用いられる。また、モノクロプリント独特の画質をプリント画像として使いたい時などに用いられることもある。
【０００３】
このようなモノクロプリントを行う方法としては、撮影時にモノクロフィルムを用いる方法と、撮影時にはカラーフィルムを用いて撮影し、印画紙上に焼き付ける際に、モノクローム画像として焼き付ける方法とがある。
【０００４】
また、昨今では、デジタルカメラやスキャナなどの普及により、写真画像をデジタル画像データとして処理し、例えばＰＬＺＴやＬＣＤ(Liquid Crystal Display)などを用いたデジタルプリンタによって焼付を行ったり、インクジェットプリンタやレーザプリンタなどによってプリントを行うことも行われている。このようなデジタルプリントにおいても、デジタルカメラによる撮影時、スキャナによる画像読み取り時、あるいは画像処理時において、モノクローム画像データが生成され、モノクロプリントが行われる場合がある。
【０００５】
上記のいずれの方法においても、モノクロプリントを行う際には、画像に含まれる対象物の様々な色彩を無彩色の濃淡の階調で表現することによって、モノクローム画像が生成されることになる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
モノクローム画像は、上記のように、対象物の様々な色彩を無彩色の濃淡の階調で表現されたものとなっている。したがって、対象物において、互いに色相が異なる色であっても、輝度が同程度の色同士であるならば、モノクローム画像に変換すると、同じ濃度の色として表現されることになる。例えば、緑色の背景の中に赤色の物体があるような画像の場合、背景と物体との輝度が同程度である場合には、モノクローム画像にすると、両者が同じ濃度として表現されてしまい、背景と物体との区別が困難になる、という問題が生じる。
【０００７】
このような問題に対応するために、モノクロフィルムを用いて撮影を行う際に、主要な被写体を構成する色の同色のフィルターをカメラのレンズの前にセットし、モノクロフィルムの感色性を調整する方法がある。すなわち、強調したい色彩と同色のフィルターを用いることによって、強調したい色彩以外の色彩を弱め、主要な被写体を引き立たせることになる。
【０００８】
しかしながら、この方法は、フィルターを用いずに撮影を行ってしまった画像に対しては対応できないという問題や、フィルターの色の種類をある程度用意しておかなければならず、一般のアマチュアカメラマンでは対応が困難であるという問題などを有している。
【０００９】
一方、デジタル画像処理においては、上記のように、背景と物体との区別が困難となっているようなモノクローム画像に対して、例えばコントラストを上げることによって対応する方法がある。すなわち、コントラストを上げることによって濃度の差を広げることができるので、互いに異なる色彩同士の間で濃度差が小さい場合でも、両者の区別をつけやすくすることが可能となる。しかしながら、互いに異なる色彩同士の間で濃度差がほとんどない場合には、いくらコントラストを上げても濃度の差がほとんど大きくならないことになり、また、コントラストを上げ過ぎても、画像全体で不自然な濃度バランスになるという問題も生じることになる。
【００１０】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、カラー画像データを、画像内の主要な被写体と背景との区別が明確となるモノクロ画像データに変換する画像処理方法および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にある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１記載の画像処理方法は、複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理方法において、上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換するステップと、強調を行うべき色差成分を設定するステップと、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うステップと、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換するステップとを有していることを特徴としている。
【００１２】
上記の方法では、まず、例えばＲＧＢの各成分からなるカラー画像データを、輝度成分データおよび色差成分データに変換している。そして、強調を行うべき色差成分データを有する画素に対して、その輝度成分データを強調する補正を行い、この補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換している。よって、所定の色差成分データとして、元のカラー画像における主要となる被写体を主に構成している色差成分を設定することによって、この主要となる被写体の輝度成分が強調されることになり、変換されたモノクロ画像データにおいても、この被写体が強調された状態の画像となる。したがって、背景と主要となる被写体とが明確に区別されたモノクローム画像を提供することができる。
【００１３】
請求項２記載の画像処理方法は、請求項１記載の方法において、上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断するステップをさらに有していることを特徴としている。
【００１４】
上記の方法によれば、輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断するステップを有しているので、例えば輝度成分データを強調する補正を行わない方が、より自然なモノクローム画像が得られるような画像である場合に、必要以上の補正を行わないようにすることが可能となる。
【００１５】
請求項３記載の画像処理方法は、請求項２記載の方法において、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の輝度成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴としている。
【００１６】
上記の方法では、輝度成分データの分布における分散の値に応じて、補正を行うか否かを判断している。よって、例えば、輝度成分データの分布における分散が所定値よりも小さい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、輝度成分データの分布における分散の小さい画像に対しては、補正を行うことによって輝度を分散させることにより、モノクローム画像ににおける各種形状を明確に表現することが可能となる。また、輝度成分データの分布における分散が大きい場合には、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができる。
【００１７】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の輝度成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となる。
【００１８】
請求項４記載の画像処理方法は、請求項２または３記載の方法において、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の色差成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴としている。
【００１９】
上記の方法では、色差成分データの分布における分散の値に応じて、補正を行うか否かを判断している。よって、例えば、色差成分データの分布における分散が所定値よりも大きい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、上記分散が大きくなる可能性の高い、様々な色成分からなる画像に対しては、補正を行うことによって、同程度の輝度で色のみが異なる複数の領域同士の区別を明確にしたモノクローム画像を提供することが可能となる。また、色差成分データの分布における分散が小さい場合には、元の画像が似通った色の画素の割合が高く、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができる。
【００２０】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の色差成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となる。
【００２１】
請求項５記載の画像処理方法は、請求項１ないし４のいずれかに記載の方法において、色差成分を複数の範囲に分割するとともに、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数に基づいて、上記強調を行うべき色差成分の設定が行われることを特徴としている。
【００２２】
上記の方法では、色差成分を複数の範囲に分割するとともに、強調を行うべき色差成分の設定を、各範囲に含まれる画素の度数に基づいて設定している。よって、例えば、含まれる画素の度数が最も高くなる範囲の色差成分を、強調を行うべき色差成分と設定した場合、主要となる被写体は画像内で大きな面積を占めると仮定すると、この主要となる被写体を構成する画素の色差成分が、強調を行うべき色差成分と設定されることになる。したがって、この主要となる被写体に対して強調が行われることになる。
【００２３】
また、上記のように、強調を行うべき色差成分の設定が、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となる。
【００２４】
請求項６記載の画像処理方法は、請求項１ないし５のいずれかに記載の方法において、上記強調を行うべき色差成分の設定が、強調を行うべき色相を設定することによって行われることを特徴としている。
【００２５】
上記の方法によれば、強調を行うべき色相を設定し、この色相を有する画素に対して、その輝度成分データを強調する補正を行うことになる。よって、例えば、元の画像において、主要となる被写体を構成する主な色相を設定することによって、彩度の変化による影響をなくした状態で、輝度成分データを強調する画素の選択を行うことが可能となる。
【００２６】
請求項７記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理プログラムを記録した記録媒体において、上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換する処理と、強調を行うべき色差成分を設定する処理と、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行う処理と、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録してなることを特徴としている。
【００２７】
上記の記録媒体に記録されたプログラムでは、まず、例えばＲＧＢの各成分からなるカラー画像データを、輝度成分データおよび色差成分データに変換している。そして、強調を行うべき色差成分データを有する画素に対して、その輝度成分データを強調する補正を行い、この補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換している。よって、所定の色差成分データとして、元のカラー画像における主要となる被写体を主に構成している色差成分を設定することによって、この主要となる被写体の輝度成分が強調されることになり、変換されたモノクロ画像データにおいても、この被写体が強調された状態の画像となる。したがって、背景と主要となる被写体とが明確に区別されたモノクローム画像を提供することができる。
【００２８】
請求項８記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項７記載の構成において、上記プログラムが、上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断する処理をさらに有していることを特徴としている。
【００２９】
上記の記録媒体に記録されたプログラムによれば、輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断する処理を有しているので、例えば輝度成分データを強調する補正を行わない方が、より自然なモノクローム画像が得られるような画像である場合に、必要以上の補正を行わないようにすることが可能となる。
【００３０】
請求項９記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項８記載の構成において、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の輝度成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴としている。
【００３１】
上記の記録媒体に記録されたプログラムでは、輝度成分データの分布における分散の値に応じて、補正を行うか否かを判断している。よって、例えば、輝度成分データの分布における分散が所定値よりも小さい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、輝度成分データの分布における分散の小さい画像に対しては、補正を行うことによって輝度を分散させることにより、モノクローム画像ににおける各種形状を明確に表現することが可能となる。また、輝度成分データの分布における分散が大きい場合には、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができる。
【００３２】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の輝度成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となる。
【００３３】
請求項１０記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項８または９記載の構成において、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の色差成分データの分布における分散の値に応じて行われることを特徴としている。
【００３４】
上記の記録媒体に記録されたプログラムでは、色差成分データの分布における分散の値に応じて、補正を行うか否かを判断している。よって、例えば、色差成分データの分布における分散が所定値よりも大きい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、上記分散が大きくなる可能性の高い、様々な色成分からなる画像に対しては、補正を行うことによって、同程度の輝度で色のみが異なる複数の領域同士の区別を明確にしたモノクローム画像を提供することが可能となる。また、色差成分データの分布における分散が小さい場合には、元の画像が似通った色の画素の割合が高く、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができる。
【００３５】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の色差成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となる。
【００３６】
請求項１１記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項７ないし１０のいずれかに記載の構成において、色差成分を複数の範囲に分割するとともに、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数に基づいて、上記強調を行うべき色差成分の設定が行われることを特徴としている。
【００３７】
上記の記録媒体に記録されたプログラムでは、色差成分を複数の範囲に分割するとともに、強調を行うべき色差成分の設定を、各範囲に含まれる画素の度数に基づいて設定している。よって、例えば、含まれる画素の度数が最も高くなる範囲の色差成分を、強調を行うべき色差成分と設定した場合、主要となる被写体は画像内で大きな面積を占めると仮定すると、この主要となる被写体を構成する画素の色差成分が、強調を行うべき色差成分と設定されることになる。したがって、この主要となる被写体に対して強調が行われることになる。
【００３８】
また、上記のように、強調を行うべき色差成分の設定が、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となる。
【００３９】
請求項１２記載の画像処理プログラムを記録した記録媒体は、請求項７ないし１１のいずれかに記載の構成において、上記強調を行うべき色差成分の設定が、強調を行うべき色相を設定することによって行われることを特徴としている。
【００４０】
上記の記録媒体に記録されたプログラムによれば、強調を行うべき色相を設定し、この色相を有する画素に対して、その輝度成分データを強調する補正を行うことになる。よって、例えば、元の画像において、主要となる被写体を構成する主な色相を設定することによって、彩度の変化による影響をなくした状態で、輝度成分データを強調する画素の選択を行うことが可能となる。
【００４１】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態について図１ないし図７に基づいて説明すれば、以下のとおりである。
【００４２】
図２は、本発明の実施の形態に係る写真処理システムの概略を示すブロック図である。同図に示すように、該写真処理システムは、画像処理装置１と、画像処理装置１にデジタル画像データを入力するデジタルカメラ２、およびスキャナ３と、画像処理装置１において処理された画像データに基づいて、各種用紙に画像をプリントするプリンタ４とを備えた構成となっている。
【００４３】
デジタルカメラ２は、例えばＣＣＤ(Charge Coupled Device) などの撮像素子を用いて写真撮影を行い、これをデジタル画像データとして記録するものである。このデジタルカメラ２によって撮影された画像データは、フラッシュメモリーなどの各種記憶手段に記録される。
【００４４】
スキャナ３は、元画像としての各種アナログ画像をＣＣＤなどによって読み取り、これをデジタル画像データに変換するものである。このスキャナ３としては、ネガフィルムなどの写真フィルムに記録されている画像を読み取るフィルムスキャナでもよいし、例えばプリント済の銀塩写真や、その他紙状媒体に記録された画像などを読み取るスキャナでもよい。
【００４５】
プリンタ４は、画像処理装置１から送られてくる画像データをプリントすることが可能なものであれば、どのようなものを用いてもよい。このプリンタ４としては、例えば、インクジェット方式のプリンタやレーザプリンタ、あるいは、ＬＣＤ、ＤＭＤ、ＰＬＺＴなどの光変調素子を用い、印画紙などの感光材料を感光させることによって焼付を行うデジタルプリンタなどが挙げられる。
【００４６】
画像処理装置１は、例えばＰＣ(Personal Computer) ベースの装置によって構成され、図示はしないが、ＰＣ本体、モニターなどの表示手段、キーボード、マウスなどの入力手段などによって構成されている。そして、この画像処理装置１は、デジタルカメラ２およびスキャナ３からデジタル画像データを取り込む画像入力部５と、画像入力部５において取り込まれたデジタル画像データに対して種々の画像処理を行う画像処理部６と、画像処理部６において画像処理されたデジタル画像データをプリンタ４に対して出力する画像出力処理部７とを備えている。
【００４７】
画像入力部５は、上記のように、デジタルカメラ２およびスキャナ３と、画像処理装置１とのインターフェースとなる部分である。接続形態は特に限定されるものではないが、例えばデジタルカメラ２との接続は、RS-232C などによるシリアル接続、ＵＳＢ(Universal Serial Bus)接続、などが挙げられ、スキャナ３との接続は、ＳＣＳＩ(Small Computer System Interface) 接続、パラレル接続、ＵＳＢ接続などが挙げられる。なお、図２に示す例では、画像データの入力手段として、デジタルカメラ２とスキャナ３とを挙げているが、これに限定されるものではなく、例えば、画像データが記録されたハードディスクドライブや各種リムーバブルメディアドライブなどから画像データを入力するシステムとすることも可能である。
【００４８】
画像処理部６は、例えば、ＰＣにおいて動作する画像処理プログラムによって動作するものである。この画像処理部６における処理の詳細については後述する。
【００４９】
画像出力処理部７は、画像処理部６において画像処理がなされた画像データを、プリンタ４で出力するのに最適なデータ形式に変換し、これをプリンタ４に送信するものである。データ形式の変換は、例えばプリンタドライバと呼ばれるプログラムによって行われることになる。また、プリンタ４との接続形態は特に限定されるものではないが、例えば、パラレル接続、ＵＳＢ接続などが挙げられる。
【００５０】
次に、画像処理部６において行われる処理について説明する。この画像処理部６では、入力されたカラー画像データに基づいて、主要となる被写体が強調されたモノクロ画像データを作成する処理を行っている。図１は、この画像処理部６における画像処理の流れを示すフローチャートである。
【００５１】
まず、ステップ１（以下、Ｓ１のように称する）において、画像入力部５によって画像データが入力される。そして、入力された画像データからなるＲＧＢデータ（Ｂ，Ｇ，Ｒ）を、ＹＣＣ変換によって、ＹＣＣデータ（Ｃ２，ＹＹ，Ｃ１）に変換する（Ｓ２）。なお、このＹＣＣデータにおけるＹＹは輝度信号であり、該当画素の輝度を示している。また（Ｃ１，Ｃ２）は色差信号であり、該当画素の色相および彩度の状態を示している。このＲＧＢデータ（Ｂ，Ｇ，Ｒ）からＹＣＣデータ（Ｃ２，ＹＹ，Ｃ１）に変換する際の演算は、次に示すような式によって行われる。
【００５２】
【数１】
0004304846.tif 000002
【００５３】
次に、色の強調に関する各種判定を手動で行うか自動で行うかの選択が行われる（Ｓ３）。この選択は、オペレータによって行われることになる。なお、この選択は、１つの画像に対する処理ごとに行われてもよいし、一旦どちらかに設定してしまえば、設定変更指令を出さない限り、その設定で処理が行われるような設定でもよい。
【００５４】
Ｓ３において手動判定を行うように選択された場合、Ｓ４において、色の強調を行うべきか否かがオペレータによって判断される。ここでの判断は、Ｓ２でＹＣＣ変換されたＹＣＣデータのＹＹ成分に基づいて作成したモノクロ画像を表示画面上に表示し、この画像の状態をオペレータが観察することによって行われる。すなわち、このモノクロ画像において、主要となる被写体と背景との区別がわかりにくい場合などに、色の強調を行うべきであると判断されることになる。
【００５５】
そして、Ｓ４において色の強調を行うべきであると判断された場合、Ｓ５において、強調する色の指定を行う。ここでの色の選択は、Ｓ１において入力された画像データをカラー画像として表示画面上に表示し、この画像の状態をオペレータが観察することによって行われる。すなわち、このカラー画像において、主要となる被写体における、強調したい色成分を確認し、その色を強調すべき色として指定することになる。
【００５６】
一方、Ｓ３において自動判定を行うように選択された場合、Ｓ６において、画像データにおける輝度分布および色分布の解析が行われる。輝度分布は、ＹＣＣデータにおけるＹＹ成分より求められ、色分布は、ＹＣＣデータにおける（Ｃ１，Ｃ２）成分より求められる。なお、ここでの輝度分布および色分布の解析についての詳細は後述する。
【００５７】
次に、Ｓ６における解析結果に基づいて、色の強調を行うべきか否かが判断される（Ｓ７）。ここでの判断は、上記の解析結果が所定の条件を満たすか否かによって判断されるものであり、オペレータによる判断は不要となっている。この判断の詳細についても後述する。
【００５８】
そして、Ｓ７において色の強調を行うべきであると判断された場合、Ｓ８において、強調する色が指定される。ここでの色の選択は、ＹＣＣデータにおける（Ｃ１，Ｃ２）成分の分布状態に応じて選択されるものであり、オペレータによる判断は不要となっている。この色の選択の詳細についても後述する。
【００５９】
次に、手動判定が行われた場合には、Ｓ５において色の指定が行われた後に、また、自動判定が行われた場合には、Ｓ８において色の指定が行われた後に、画像データに対して、指定された色の強調処理が行われる（Ｓ９）。ここでの色の強調処理は、指定された色の輝度成分を上げることによって行われる。この色の強調処理の詳細についても後述する。
【００６０】
このようにして色の強調処理が行われた画像データに基づいて、Ｓ１０において、モノクロ画像データが生成される。ここで、生成されたモノクロ画像データを表示画面上に表示させ、強調処理後の画像の確認をオペレータが行うようにしてもよい。その後、強調処理後のモノクロ画像データが、画像出力処理部７からプリンタ４に送出され、プリンタ４によって該モノクロ画像データが出力される。
【００６１】
次に、上記のＳ６〜Ｓ９の処理の詳細について説明する。まず、Ｓ６における、画像データにおける輝度分布および色分布の解析について説明する。
【００６２】
まず、Ｓ２においてＹＣＣ変換されることによって得られたＹＣＣデータの中から、輝度成分であるＹＹ成分を該当画像における全画素分抽出する。そして、これらのＹＹ成分のデータの集合から、ＹＹ成分の平均値を算出するとともに、該集合における分散ｙを算出する。例えば、全画素のＹＹ成分のデータの集合が、図３に示すヒストグラムのような分布をしている場合、このＹＹ成分の散らばり具合を分散ｙによって数値化する。
【００６３】
この分散ｙの値が比較的大きい場合には、画像データにおける輝度が広い範囲に分散していることになり、画像内の物体の形状や輪郭などが、輝度の差異によって十分に区別することができるような画像である可能性が高いと判断できる。一方、分散ｙの値が比較的小さい場合には、画像データにおける輝度が狭い範囲に集まっていることになり、画像内の物体の形状や輪郭などが、輝度の差異だけでは十分に区別することができないような画像である可能性が高いと判断できる。
【００６４】
また、Ｓ２においてＹＣＣ変換されることによって得られたＹＣＣデータの中から、色差成分である（Ｃ１，Ｃ２）成分を該当画像における全画素分抽出する。これらの（Ｃ１，Ｃ２）成分のデータの集合をＣ１−Ｃ２平面上にプロットするとともに、これらのプロットされた点の重心位置を求める。そして、この重心位置とプロットされた各点との距離を全て算出し、この距離のデータからなる集合における分散ｃｃを算出する。
【００６５】
この分散ｃｃの値が比較的大きい場合には、元の画像が、様々な色相および彩度の色を含んでいる可能性が高いと判断することができる。すなわち、このような場合には、互いに色は異なるが、輝度値でいえば同じ程度となるような複数の領域が画像内に存在する可能性が高く、モノクロ画像にすると、これらの領域の区別が難しくなる可能性が高いと判断することができる。一方、分散ｃｃの値が比較的小さい場合には、元の画像が、特定の色相および彩度の近傍に色が集中している可能性が高いと判断することができる。すなわち、このような場合には、画像全体が同じような色だけで構成されており、輝度成分の差異によって十分に画像内の各種形状が明確になる可能性が高いと判断することができる。
【００６６】
次に、Ｓ７における、色の強調を行うか否かの判断について説明する。色の強調を行うか否かの判断は、強調を行わないと、互いに色は異なるが、輝度値でいえば同じ程度となるような複数の領域が存在し、モノクロ画像にした時に、これらの領域同士の区別が困難となるか否かによって行われることになる。本実施形態において、色の強調を行うべき条件は、Ｓ６において求められた分散ｙが所定値Ａよりも小さく、同じくＳ６において求められた分散ｃｃが所定値Ｂよりも大きいことである。
【００６７】
まず、分散ｙが所定値Ａよりも小さいということは、画像データにおける輝度が狭い範囲に集まっている状態を示しており、画像内の物体の形状や輪郭などが、輝度の差異だけでは十分に区別することができないような画像である可能性が高い状態である。また、分散ｃｃが所定値Ｂよりも大きいということは、元の画像が、様々な色相および彩度の色を含んでいる可能性が高いと判断できる状態を示しており、互いに色は異なるが、輝度値でいえば同じ程度となるような複数の領域が画像内に存在する可能性が高い状態である。すなわち、上記の条件を満たす画像は、そのままの状態でモノクロ画像に変換すると、主要な被写体の各種形状などが不明確な画像となるような状態であることになる。逆に言えば、上記の条件を満たさないのであれば、強調処理を行わなくても、十分な画像状態のモノクロ画像に変換することが可能である。このように、上記のような条件によって強調処理を行うか否かを判断することによって、不必要な強調処理を行うことによって不自然なモノクロ画像に変換してしまうことを防ぐことができる。
【００６８】
また、上記の条件によって、強調処理をすべきであると判断された場合、さらに強調の度合いについても算出される。この強調の度合いは、Ｃ１−Ｃ２平面において、画像データの全画素分をプロットした点の重心位置と、原点との距離ｄに応じて設定される。図４は、重心位置から原点までの距離ｄと、強調の度合いとの関係を示すグラフである。同図に示すように、重心位置と原点との距離ｄが大きくなればなるほど、強調の度合いが小さくなるように設定されている。また、最も強調の度合いが強くなるのは、重心位置が原点に一致した時である。このように強調の度合いが設定されているのは、以下のような理由によるものである。
【００６９】
まず、重心位置が原点近傍にある場合を考える。この場合には、各点は原点のまわりのあらゆる方向に分布していると考えられる。すなわち、このような場合の画像データは、様々な種類の色相からなる色の画素で構成されていることになる。したがって、輝度において特定のレベルの近傍となる画素が複数存在している場合に、これらの画素がそれぞれ異なる色相を有している可能性が高く、色相の異なりを輝度の差で表すために、強めの強調を行うことが好ましいと考えられる。
【００７０】
次に、重心位置が原点から離れた位置にある場合を考える。この場合には、各点は原点からみて特定の方向の範囲に多く分布していると考えられる。すなわち、このような場合の画像データは、似たような色相からなる色の画素が多く含まれていることになる。したがって、同程度の輝度からなる画素は、似たような色相からなる色の画素である可能性が高く、これらの画素同士の間では、カラー画像においても見た感じの差が少ないので、必要以上に強調する必要がないと考えられる。
【００７１】
なお、図４に示す、重心位置から原点までの距離ｄと、強調の度合いとの関係を示す曲線を示す関数は、特に限定されるものではなく、重心位置と原点との距離ｄが大きくなればなるほど、強調の度合いが小さくなるように設定されていれば、どのような関数を用いてもよい。
【００７２】
なお、上記では、色の強調を行うべき条件として、Ｓ６において求められた分散ｙが所定値Ａよりも小さく、同じくＳ６において求められた分散ｃｃが所定値Ｂよりも大きいという条件を示したが、これに限定されるものではない。例えば、分散ｙおよび分散ｃｃの値に応じて、強調の度合いを連続的に変化させるような条件としてもよい。このような条件とすれば、色の強調を行う場合と行わない場合との変化の不連続性をなくすことができる。
【００７３】
次に、Ｓ８における、強調する色の指定方法について説明する。まず、画像データをＹＣＣ変換することによって得られたＹＣＣデータの中から（Ｃ１，Ｃ２）成分を抽出し、これを各画素毎にＣ１−Ｃ２平面上にプロットする。図５は、各画素毎の（Ｃ１，Ｃ２）成分をＣ１−Ｃ２平面上にプロットした状態の例を示している。
【００７４】
そして、このＣ１−Ｃ２平面において、原点を中心に複数の角度領域、すなわち、特定の範囲からなる複数の色相領域を設け、各色相領域毎の度数分布を求める。図６は、このようにして求められた各色相毎のヒストグラムの例を示している。なお、この度数をカウントする際に、Ｃ１−Ｃ２平面において、原点を中心とする所定の半径からなる円を設け、この円の内部にプロットされている点は、対応する色相領域の度数としてカウントしないようにする方が好ましい。これは、彩度の低い画素の影響をなくすためである。つまり、彩度が低いということは、主要な被写体を構成する画素ではない可能性が高く、このような画素による、強調する色の選択に対する影響を、できるだけ小さくすることを目的としている。なお、この円の半径は、特に固定である必要はなく、画像データの状態に応じて適宜変更しても構わない。例えば、彩度の低い画素の割合が比較的多いデータである場合には、円の半径を小さめに設定するなどの処理を行ってもよい。
【００７５】
このようにして求められた、図６に示すようなヒストグラムにおいて、最も度数が高くなっている色相を、強調する色として設定する。図６に示す例においては、最も度数が高くなっている色相Ａを、強調する色として設定することになる。なお、ここでは、強調する色の色相を１つに設定しているが、これに限定されるものではなく、強調する色を複数設定してもよい。例えば、ヒストグラムにおいて、度数のピークが複数ある場合に、対応する色相をそれぞれ強調する色として設定してもよい。この際に、強調する色として設定する度数の下限値を設け、この下限値以下である場合には、度数としてピークとなっていても、これを強調する色として設定しない、というように設定してもよい。
【００７６】
次に、Ｓ９における、強調する色として指定された色の強調処理について説明する。ここでの色の強調処理は、Ｓ５あるいはＳ８において指定された色の色相に近い範囲の色相を有する画素に対して、輝度を上げる処理を行う。図７は、輝度の補正量の算出方法を説明する説明図である。この図７は、Ｃ１−Ｃ２平面に対して垂直な方向に輝度の補正量ΔＹを示した空間を示している。
【００７７】
まず、Ｃ１−Ｃ２平面上において、強調する色として指定された色の色相方向を示す直線ｈを設定する。そして、この直線ｈと、補正量ΔＹの軸からなる平面を想定し、この平面内で、直線ｈの原点からの距離に比例して輝度の補正量ΔＹが大きくなるような直線ｋを設定する。直線ｈ上の点に対応する画素に対しては、この直線ｈ上の点から補正量ΔＹの方向における直線ｋに到る距離を、その画素に対する輝度の補正量として設定することになる。
【００７８】
例えば、図７に示す例においては、直線ｈ上の点である（Ｃ１’，Ｃ２’）に対応する画素の輝度がＹ１である場合、（Ｃ１’，Ｃ２’）から補正量ΔＹの方向における直線ｋに到る距離がａとなっているので、この画素の補正後の輝度Ｙ１’は、Ｙ１’＝Ｙ１＋ａによって求められることになる。
【００７９】
また、強調する色の色相方向の近傍における補正量は、次のように設定される。すなわち、原点から直線ｈ方向を見た状態で、直線ｋを最大値とする正規分布となるような曲面を想定し、この曲面とＣ１−Ｃ２平面上の点との補正量ΔＹ方向での距離を、補正量として設定する。なお、ここでは、補正量を示す曲面として、原点から直線ｈ方向を見た状態で、直線ｋを最大値とする正規分布となるような曲面を想定したが、正規分布に限るものではなく、直線ｋを最大値とし、直線ｋから離れるにしたがって補正量が小さくなるような関数であればどのような関数を用いてもよい。また、この関数としては、直線ｋの近傍および補正量が０となる領域近傍において連続性が保たれるような関数であることが好ましい。
【００８０】
なお、上記では、強調する色の色相方向およびその近傍となる色相を有している画素に対して、輝度を上げるように補正を行っているが、強調する色の色相方向およびその近傍となる色相以外の色相を有している画素に対して、輝度を下げるような補正を行ってもよい。すなわち、この場合には、強調する色の色相方向となる色相を有する画素に対しては、輝度の補正を行わず、原点から直線ｈ方向を見た状態で、直線ｈを最大値とする正規分布となるような曲面を想定し、この曲面とＣ１−Ｃ２平面上の点との補正量ΔＹ方向での距離（負の値）を、補正量として設定する。
【００８１】
また、上記したように、強調する色を複数設定した場合、それぞれの強調する色の色相方向に対して、上記の直線ｋに相当する直線を設定してもよい。この場合、原点からそれぞれの色相方向を見た状態で、対応する直線を最大値とする正規分布となるような曲面を想定し、この曲面とＣ１−Ｃ２平面上の点との補正量ΔＹ方向での距離を、補正量として設定することになる。
【００８２】
【発明の効果】
以上のように、請求項１の発明に係る画像処理方法は、複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理方法において、上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換するステップと、強調を行うべき色差成分を設定するステップと、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うステップと、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換するステップとを有している方法である。
【００８３】
これにより、所定の色差成分データとして、元のカラー画像における主要となる被写体を主に構成している色差成分を設定することによって、この主要となる被写体の輝度成分が強調されることになり、変換されたモノクロ画像データにおいても、この被写体が強調された状態の画像となる。したがって、背景と主要となる被写体とが明確に区別されたモノクローム画像を提供することができるという効果を奏する。
【００８４】
請求項２の発明に係る画像処理方法は、上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断するステップをさらに有している方法である。
【００８５】
これにより、請求項１の方法による効果に加えて、例えば輝度成分データを強調する補正を行わない方が、より自然なモノクローム画像が得られるような画像である場合に、必要以上の補正を行わないようにすることが可能となるという効果を奏する。
【００８６】
請求項３の発明に係る画像処理方法は、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の輝度成分データの分布における分散の値に応じて行われる方法である。
【００８７】
これにより、請求項２の方法による効果に加えて、例えば、輝度成分データの分布における分散が所定値よりも小さい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、輝度成分データの分布における分散の小さい画像に対しては、補正を行うことによって輝度を分散させることにより、モノクローム画像ににおける各種形状を明確に表現することが可能となるという効果を奏する。また、輝度成分データの分布における分散が大きい場合には、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができるという効果を奏する。
【００８８】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の輝度成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となるという効果を奏する。
【００８９】
請求項４の発明に係る画像処理方法は、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の色差成分データの分布における分散の値に応じて行われる方法である。
【００９０】
これにより、請求項２または３の方法による効果に加えて、例えば、色差成分データの分布における分散が所定値よりも大きい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、上記分散が大きくなる可能性の高い、様々な色成分からなる画像に対しては、補正を行うことによって、同程度の輝度で色のみが異なる複数の領域同士の区別を明確にしたモノクローム画像を提供することが可能となるという効果を奏する。また、色差成分データの分布における分散が小さい場合には、元の画像が似通った色の画素の割合が高く、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができるという効果を奏する。
【００９１】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の色差成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となるという効果を奏する。
【００９２】
請求項５の発明に係る画像処理方法は、色差成分を複数の範囲に分割するとともに、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数に基づいて、上記強調を行うべき色差成分の設定が行われる方法である。
【００９３】
これにより、請求項１ないし４のいずれかの方法による効果に加えて、例えば、含まれる画素の度数が最も高くなる範囲の色差成分を、強調を行うべき色差成分と設定した場合、主要となる被写体は画像内で大きな面積を占めると仮定すると、この主要となる被写体を構成する画素の色差成分が、強調を行うべき色差成分と設定されることになる。したがって、この主要となる被写体に対して強調が行われることになるという効果を奏する。
【００９４】
また、上記のように、強調を行うべき色差成分の設定が、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となるという効果を奏する。
【００９５】
請求項６の発明に係る画像処理方法は、上記強調を行うべき色差成分の設定が、強調を行うべき色相を設定することによって行われる方法である。
【００９６】
これにより、請求項１ないし５のいずれかの方法による効果に加えて、例えば、元の画像において、主要となる被写体を構成する主な色相を設定することによって、彩度の変化による影響をなくした状態で、輝度成分データを強調する画素の選択を行うことが可能となるという効果を奏する。
【００９７】
請求項７の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、複数の画素からなるカラー画像データをモノクロ画像データに変換する画像処理プログラムを記録した記録媒体において、上記カラー画像データを、輝度成分データと色差成分データとに変換する処理と、強調を行うべき色差成分を設定する処理と、上記強調を行うべき色差成分に含まれる色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行う処理と、補正された輝度成分データに基づいてモノクロ画像データに変換する処理とをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録してなる構成である。
【００９８】
これにより、所定の色差成分データとして、元のカラー画像における主要となる被写体を主に構成している色差成分を設定することによって、この主要となる被写体の輝度成分が強調されることになり、変換されたモノクロ画像データにおいても、この被写体が強調された状態の画像となる。したがって、背景と主要となる被写体とが明確に区別されたモノクローム画像を提供することができるという効果を奏する。
【００９９】
請求項８の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、上記プログラムが、上記の所定の色差成分データを有する画素の輝度成分データを強調する補正を行うか否かを判断する処理をさらに有している構成である。
【０１００】
これにより、請求項７の構成による効果に加えて、例えば輝度成分データを強調する補正を行わない方が、より自然なモノクローム画像が得られるような画像である場合に、必要以上の補正を行わないようにすることが可能となるという効果を奏する。
【０１０１】
請求項９の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の輝度成分データの分布における分散の値に応じて行われる構成である。
【０１０２】
これにより、請求項８の構成による効果に加えて、例えば、輝度成分データの分布における分散が所定値よりも小さい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、輝度成分データの分布における分散の小さい画像に対しては、モノクローム画像ににおける各種形状を明確に表現することが可能となるという効果を奏する。また、輝度成分データの分布における分散が大きい場合には、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができるという効果を奏する。
【０１０３】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の輝度成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となるという効果を奏する。
【０１０４】
請求項１０の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、上記の補正を行うか否かの判断が、各画素の色差成分データの分布における分散の値に応じて行われる構成である。
【０１０５】
これにより、請求項８または９の構成による効果に加えて、例えば、色差成分データの分布における分散が所定値よりも大きい場合に補正を行うように判断するように設定すれば、上記分散が大きくなる可能性の高い、様々な色成分からなる画像に対しては、補正を行うことによって、同程度の輝度で色のみが異なる複数の領域同士の区別を明確にしたモノクローム画像を提供することが可能となるという効果を奏する。また、色差成分データの分布における分散が小さい場合には、元の画像が似通った色の画素の割合が高く、補正を行わずとも十分に各種形状が明確となったモノクローム画像に変換することができるので、上記のような判断によれば、必要以上の補正を行うことを防止することができるという効果を奏する。
【０１０６】
また、上記のように、補正を行うか否かの判断を、各画素の色差成分データの分布における分散の値という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となるという効果を奏する。
【０１０７】
請求項１１の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、色差成分を複数の範囲に分割するとともに、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数に基づいて、上記強調を行うべき色差成分の設定が行われる構成である。
【０１０８】
これにより、請求項７ないし１０のいずれかの構成による効果に加えて、例えば、含まれる画素の度数が最も高くなる範囲の色差成分を、強調を行うべき色差成分と設定した場合、主要となる被写体は画像内で大きな面積を占めると仮定すると、この主要となる被写体を構成する画素の色差成分が、強調を行うべき色差成分と設定されることになる。したがって、この主要となる被写体に対して強調が行われることになるという効果を奏する。
【０１０９】
また、上記のように、強調を行うべき色差成分の設定が、各範囲に色差成分データが含まれる画素の度数という、客観的な数値に基づいて行っているので、例えばオペレータなどの人手を介さずに、コンピュータなどによる演算処理によって判断することが可能となるという効果を奏する。
【０１１０】
請求項１２の発明に係る画像処理プログラムを記録した記録媒体は、上記強調を行うべき色差成分の設定が、強調を行うべき色相を設定することによって行われる構成である。
【０１１１】
これにより、請求項７ないし１１のいずれかの構成による効果に加えて、例えば、元の画像において、主要となる被写体を構成する主な色相を設定することによって、彩度の変化による影響をなくした状態で、輝度成分データを強調する画素の選択を行うことが可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態に係る写真処理システムの画像処理装置が備える画像処理部における処理の流れを示すフローチャートである。
【図２】上記写真処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図３】画像データのＹＣＣデータにおけるＹＹ成分の度数分布の一例を示すヒストグラムである。
【図４】Ｃ１−Ｃ２平面において、画像データの全画素分をプロットした点の重心位置から原点までの距離と、強調の度合いとの関係を示すグラフである。
【図５】各画素毎の（Ｃ１，Ｃ２）成分をＣ１−Ｃ２平面上にプロットした状態の一例を示す説明図である。
【図６】各色相毎の度数分布の一例を示すヒストグラムである。
【図７】Ｃ１−Ｃ２平面に対して垂直な方向に輝度の補正量ΔＹを示した空間を示す説明図である。
【符号の説明】
１    画像処理装置
２    デジタルカメラ
３    スキャナ
４    プリンタ
５    画像入力部
６    画像処理部
７    画像出力処理部
【図１】
0004304846.tif 000003
【図２】
0004304846.tif 000004
【図３】
0004304846.tif 000005
【図４】
0004304846.tif 000006
【図５】
0004304846.tif 000007
【図６】
0004304846.tif 000008
【図７】
0004304846.tif 000009