JP2001229375A - Image processor, image processing method and recording medium - Google Patents
Image processor, image processing method and recording mediumInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、種々の入力画像デ
ータに対して、各々の画像の特性に応じて適切な明度
（明暗）補正を行うことができる画像処理装置、画像処
理方法及び記録媒体に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and a recording medium capable of performing appropriate lightness (brightness / darkness) correction on various input image data in accordance with the characteristics of each image. About.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、デジタル複写機に関しては、単な
る忠実な画像の再現だけでなく、より質の高い画像の再
現が求められている。例えば、背景の白い部分が汚れて
いる書類をコピーする場合は、汚れのない状態で画像を
再現したほうが好ましく、鉛筆の文字がかすれている場
合は、はっきりとシャープに画像を再現する方が好まし
い。通常は、抽出した画像の特徴量と、画像の明暗など
の外部情報があればその情報を用いて、自動的に、ある
いは手動で画質補正は実行される。2. Description of the Related Art In recent years, digital copying machines have been required to reproduce not only faithful images but also higher quality images. For example, when copying a document where the white part of the background is dirty, it is preferable to reproduce the image in a clean state, and when the letters of the pencil are faint, it is preferable to reproduce the image clearly and sharply . Normally, image quality correction is performed automatically or manually using external information such as the feature amount of the extracted image and the brightness of the image, if any.
【０００３】しかし、ネットワーク化、システム化の進
展に伴い、どのような環境下で作成されたのか不明な画
像を補正処理しなければならない場合がある。そのよう
な場合は、撮影条件等の外部からの情報を補正処理に反
映できないので、画像自身からの情報を主な特徴量とし
て補正処理を実行する必要がある。[0003] However, with the progress of networking and systematization, there is a case where it is necessary to correct an image whose environment is unknown. In such a case, since information from the outside such as photographing conditions cannot be reflected in the correction processing, it is necessary to execute the correction processing using information from the image itself as a main feature amount.
【０００４】一般に、カラー画像の場合は、色の再現性
に加えて、画像全体の明るさの適正化が求められる。特
に、画像の明るさは露光量によって大きく左右されるた
め、露光不足の場合は全体に暗い画像となり、露光過剰
（露光オーバー）の場合は全体にハイライト側が飽和し
て白っぽい画像になる。In general, in the case of a color image, it is required to optimize the brightness of the entire image in addition to the color reproducibility. In particular, since the brightness of an image is greatly affected by the amount of exposure, underexposure results in a dark image as a whole, and in overexposure (overexposure), the highlight side becomes saturated and a whitish image as a whole.
【０００５】そこで入力画像に対する明度の補正方法と
して、入力画像データに対応する明度ヒストグラムか
ら、その特徴量（ヒストグラムの重心等）を抽出してヒ
ストグラム分布（画像の明暗）の偏りを検出し、分布が
明るい側に偏っている場合は暗くなる方向で、逆に暗い
側に偏っている場合は明るくなる方向で明度を補正する
ことが行われている。また、そのときの明度補正量につ
いては、ヒストグラム分布の偏りが顕著になるにつれて
補正量も大きくなるように閾値判定によって設定する手
法が採用されている。As a method of correcting the brightness of an input image, a feature amount (eg, a center of gravity of the histogram) is extracted from a brightness histogram corresponding to the input image data, and a bias of a histogram distribution (brightness and darkness of the image) is detected. The brightness is corrected in the direction of darkening when the image is biased toward the bright side, and conversely, in the direction of increasing the brightness when the image is biased toward the dark side. In addition, a method of setting a brightness correction amount at that time by threshold determination so that the correction amount becomes larger as the bias of the histogram distribution becomes more remarkable is adopted.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、種々の
画像のなかには、例えば夜景を写した画像のように明度
ヒストグラムの分布が暗い側に大きく偏っていても、適
正とされるものがある。このような夜景の画像と、単に
露光不足によって全体が極端に暗くなった画像とを比較
した場合、明度ヒストグラムの分布は共に暗い側に大き
く偏ったものとなる。また、明暗（コントラスト）がは
っきりとした画像と明暗がはっきしない画像との間で
も、ヒストグラム分布の偏りに殆ど差が現れないものが
ある。However, among various images, even if the distribution of the brightness histogram is largely biased toward the dark side, for example, an image of a night scene, the image is considered to be appropriate. When such an image of a night view is compared with an image in which the entire image is extremely dark simply due to lack of exposure, the distribution of the brightness histogram is largely biased toward the dark side. Further, there is an image in which there is almost no difference in the bias of the histogram distribution between an image in which the contrast is clear and an image in which the contrast is not clear.
【０００７】そうした場合、単純にヒストグラム分布の
偏り具合に応じて明度を補正すると、夜景画像の場合は
明るく補正しすぎてしまって全体の雰囲気が損なわれる
ことになる。また、明暗がはっきりとした画像でヒスト
グラム分布が暗い側に偏っていた場合は、これを明るく
補正しようとしたときに高輝度側の明度レベルが明度ヒ
ストグラムのレンジ範囲を超えてしまい、これによって
擬似輪郭が発生するケースや、リミッタ−がある場合は
全く補正がかけられずに所望の明るさに補正できないケ
ースが生じる。In such a case, if the brightness is simply corrected in accordance with the degree of deviation of the histogram distribution, the night scene image is corrected too brightly, and the overall atmosphere is impaired. Also, if the histogram distribution is biased to the dark side in an image where the contrast is clear, the brightness level on the high brightness side will exceed the range of the brightness histogram when trying to correct this, and this will cause a pseudo In some cases, such as when a contour is generated or when there is a limiter, no correction is applied at all and the desired brightness cannot be corrected.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
置は、入力画像データに対応する明度ヒストグラムに基
づいて、該明度ヒストグラムの分布の偏り具合を示す明
度の代表値と該明度ヒストグラムの高輝度側での分布状
態を示す明度の最大側代表値とを抽出する抽出手段と、
この抽出手段により抽出された明度の代表値に対応する
1次補正係数と明度の最大側代表値に対応する２次補正
係数とを算出する補正係数演算手段と、この補正係数演
算手段により算出された補正係数に基づいて明度補正量
を算出する補正量演算手段とを備えた構成となってい
る。An image processing apparatus according to the present invention, based on a brightness histogram corresponding to input image data, represents a representative value of brightness indicating the degree of deviation of the distribution of the brightness histogram and a high value of the brightness histogram. Extracting means for extracting a maximum representative value of lightness indicating a distribution state on the luminance side,
Corresponding to the representative value of the brightness extracted by this extracting means
Correction coefficient calculating means for calculating a primary correction coefficient and a secondary correction coefficient corresponding to the maximum representative value of lightness, and a correction amount for calculating a lightness correction amount based on the correction coefficient calculated by the correction coefficient calculating means And a calculating means.
【０００９】上記構成からなる画像処理装置において、
入力画像データが入力されると、これに対応する明度ヒ
ストグラムに基づいて、該明度ヒストグラムの分布の偏
り具合を示す明度の代表値と明度ヒストグラムの高輝度
側での分布状態を示す明度の最大側代表値とが抽出手段
によりて抽出される。そして、補正係数演算手段では、
明度の代表値に対応する1次補正係数と明度の最大側代
表値に対応する２次補正係数とが算出され、これらの補
正係数を用いて補正量演算手段により明度補正量が算出
される。In the image processing apparatus having the above configuration,
When the input image data is input, a representative value of lightness indicating the degree of bias of the distribution of the lightness histogram and the maximum value of lightness indicating the distribution state of the lightness histogram on the high luminance side based on the lightness histogram corresponding to the input image data. The representative value is extracted by the extracting means. Then, in the correction coefficient calculating means,
A primary correction coefficient corresponding to the representative value of the brightness and a secondary correction coefficient corresponding to the representative value on the maximum side of the brightness are calculated, and the brightness correction amount is calculated by the correction amount calculating means using these correction coefficients.
【００１０】[0010]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照しつつ詳細に説明する。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【００１１】図１は本発明の実施形態に係る画像処理装
置の構成として、特に、明度補正のための機能部を示す
ブロック図である。図示した画像処理装置１は、ＨＳＬ
変換部２、ヒストグラム生成部３、特徴量抽出部４、補
正係数演算部５、補正量演算部６、補正ＬＵＴ生成部
７、補正実行部８を備えて構成されている。FIG. 1 is a block diagram showing, as a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention, a functional unit for correcting brightness in particular. The illustrated image processing apparatus 1 is an HSL
It comprises a conversion unit 2, a histogram generation unit 3, a feature amount extraction unit 4, a correction coefficient calculation unit 5, a correction amount calculation unit 6, a correction LUT generation unit 7, and a correction execution unit 8.
【００１２】ＨＳＬ変換部２は、入力画像データ９であ
るＲＧＢデータを、色の三属性である色相(Hue)，彩度
(Saturation)，明度(Lightness)を表すＨＳＬデータに
変換するものである。ヒストグラム生成部３は、ＨＳＬ
変換部２によって変換されたＨＳＬデータのうち、明る
さの程度を表す明度のデータ（Ｌ）を用いて明度ヒスト
グラムを生成するものである。The HSL conversion unit 2 converts the RGB data as the input image data 9 into three attributes of color, hue (Hue) and saturation.
(Saturation) and HSL data representing lightness. The histogram generation unit 3 uses the HSL
A brightness histogram is generated by using brightness data (L) representing the degree of brightness among the HSL data converted by the conversion unit 2.
【００１３】特徴量抽出部４は、ヒストグラム生成部３
によって生成された明度ヒストグラムに基づいて、入力
画像の特徴を表わす特徴量（後述）を抽出するものであ
る。補正係数演算部５は、特徴量抽出部４によって抽出
された特徴量に基づいて、明度補正のための補正係数を
算出するものである。The feature quantity extraction unit 4 includes a histogram generation unit 3
A feature amount (described later) representing the feature of the input image is extracted based on the brightness histogram generated by the above. The correction coefficient calculation unit 5 calculates a correction coefficient for brightness correction based on the feature amount extracted by the feature amount extraction unit 4.
【００１４】補正量演算部６は、補正係数演算部５によ
って算出された補正係数を用いて明度補正量を算出する
ものである。補正ＬＵＴ生成部７は、補正量演算部６に
よって算出された明度補正量に基づいて、明度補正のた
めのルックアップテーブル（以下、ＬＵＴと略称）を生
成するものである。The correction amount calculating section 6 calculates a lightness correction amount using the correction coefficient calculated by the correction coefficient calculating section 5. The correction LUT generator 7 generates a look-up table (hereinafter abbreviated as LUT) for brightness correction based on the brightness correction amount calculated by the correction amount calculator 6.
【００１５】補正実行部８は、補正ＬＵＴ生成部７で生
成された明度補正ＬＵＴを用いて入力画像データの明度
を補正するもので、ここで明度補正が行われた画像デー
タ（ＲＧＢデータ）が出力画像データ１０となる。The correction execution section 8 corrects the brightness of the input image data using the brightness correction LUT generated by the correction LUT generation section 7, and the image data (RGB data) on which the brightness correction has been performed is Output image data 10 is obtained.
【００１６】続いて、上記構成の画像処理装置１による
処理動作につき、図２のフローチャートを参照しつつ説
明する。Next, the processing operation of the image processing apparatus 1 having the above configuration will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００１７】先ず、スキャナーや画像読み取り機能を有
するデジタル複写機あるいはデジタル多値画像入力機器
により、入力画像データであるＲＧＢデータが入力され
ると（ステップＳ１）、処理速度をアップさせるために
データの間引きが行われる（ステップＳ２)。このと
き、間引きが行われたＲＧＢデータはＨＳＬ変換部２に
送られ、間引きが行われなかったＲＧＢデータは補正実
行部８に送られる。First, when RGB data, which is input image data, is input by a scanner, a digital copying machine having an image reading function, or a digital multi-value image input device (step S1), the data is processed to increase the processing speed. Thinning is performed (step S2). At this time, the thinned RGB data is sent to the HSL conversion unit 2, and the unthinned RGB data is sent to the correction execution unit 8.
【００１８】次に、ＨＳＬ変換部２は、上記間引き後の
ＲＧＢデータを所定の変換式（ここでは省略）を用いて
ＨＳＬデータに変換する（ステップＳ３）。これによ
り、色の三属性である色相(Hue)，彩度(Saturation)，
明度(Lightness)を表すＨＳＬデータが得られるが、こ
こでは明度のデータＬのみがヒストグラム生成部５に送
られる。Next, the HSL conversion unit 2 converts the thinned RGB data into HSL data using a predetermined conversion formula (omitted here) (step S3). As a result, three attributes of color, hue (Hue), saturation (Saturation),
Although HSL data representing lightness is obtained, only the lightness data L is sent to the histogram generator 5 here.
【００１９】ただし、ヒストグラム生成部５に与えられ
る明度のデータとしては、ＨＳＬ変換によって得られる
明度データ（Ｌ）に限らず、例えばＲＧＢデータをＣＩ
Ｅで定められた表色系によりＬ*ａ*ｂ*に変換し、これ
によって得られる明度データ（Ｌ*）を採用してもよ
い。However, the brightness data provided to the histogram generation unit 5 is not limited to the brightness data (L) obtained by the HSL conversion.
The lightness data (L * ) obtained by conversion into L * a * b * according to the color system defined by E may be adopted.
【００２０】次いで、ヒストグラム生成部５は、ＨＳＬ
変換部２から与えられた明度のデータを用いて明度ヒス
トグラムを作成する（ステップＳ４）。図３（Ａ）に明
度ヒストグラムの例を示す。なお、図３においては、横
軸に明度のレベル、縦軸に各明度レベルでの頻度をとっ
ている。Next, the histogram generation unit 5
A brightness histogram is created using the brightness data provided by the conversion unit 2 (step S4). FIG. 3A shows an example of the brightness histogram. In FIG. 3, the horizontal axis represents the brightness level, and the vertical axis represents the frequency at each brightness level.
【００２１】さらに、ヒストグラム生成部５は、先に作
成した明度ヒストグラムのレンジを変換する（ステップ
Ｓ５)。レンジ変換の手法としては、ダイナミックレン
ジ変換を好適に用いることができる。この手法は、ヒス
トグラムで示される明度の分布をより広い範囲に線形的
に引き伸ばす線形変換である。Further, the histogram generator 5 converts the range of the brightness histogram created earlier (step S5). As a range conversion method, dynamic range conversion can be preferably used. This method is a linear transformation that linearly extends the lightness distribution indicated by the histogram to a wider range.
【００２２】具体的には、先に作成した明度ヒストグラ
ムにおいて、明度の最小値をＬａ、明度の最大値をＬｂ
として、そのレンジを最小値０〜最大値２５５の範囲に
引き伸ばす場合は、レンジ変換前の明度レベルをｘ、レ
ンジ変換後の明度レベルをｙとして以下の（１）式によ
りレンジ変換を行う。More specifically, in the brightness histogram created earlier, the minimum value of the brightness is La, and the maximum value of the brightness is Lb.
When the range is extended to the range of the minimum value 0 to the maximum value 255, the range conversion is performed by the following equation (1), where x is the brightness level before the range conversion and y is the brightness level after the range conversion.
【００２３】 ｙ＝２５５・ｘ／（Ｌｂ−Ｌａ）−２５５・Ｌａ／（Ｌｂ−Ｌａ）…（１）Y = 255 · x / (Lb−La) −255 · La / (Lb−La) (1)
【００２４】図３（Ｂ）にレンジ変換後の明度ヒストグ
ラムの例を示す。FIG. 3B shows an example of a brightness histogram after range conversion.
【００２５】なお、ヒストグラム生成部５における明度
ヒストグラムのレンジ変換については、変換前の処理ス
テップとして、レンジ変換の実行可否を判定する判定ス
テップを設けるようにしても良い。この判定ステップと
しては、例えば、変換前の明度ヒストグラムにおける明
度の最大値と最小値（上記のＬａ，Ｌｂ)からレンジ幅
Ｒｎｇ（Ｌｂ−Ｌａ）を算出するとともに、該算出した
レンジ幅Ｒｎｇと予め規定されたレンジ幅（例えば、Ｒ
ｎｇ−TH＝３０）とを比較し、その比較結果において
“Ｒｎｇ≦Ｒｎｇ−TH”の条件を満たす場合はレンジ変
換を行わないこととする。この理由は、変換前の明度ヒ
ストグラムのレンジ幅が規定のレンジ幅以下に狭くなる
と、これをレンジ変換した場合にノイズ成分が増加して
画像品位の低下を招く恐れがあるためである。As for the range conversion of the brightness histogram in the histogram generation unit 5, a determination step for determining whether or not the range conversion can be performed may be provided as a processing step before the conversion. In this determination step, for example, a range width Rng (Lb-La) is calculated from the maximum value and the minimum value (La, Lb) of the brightness in the brightness histogram before conversion, and the calculated range width Rng is calculated in advance. A specified range width (for example, R
ng−TH = 30), and if the result of the comparison satisfies the condition “Rng ≦ Rng−TH”, range conversion is not performed. The reason for this is that if the range width of the brightness histogram before the conversion becomes narrower than the specified range width, the range component may be converted into a noise component to increase the noise component, which may cause deterioration in image quality.
【００２６】さらに、上記判定ステップとして、“Ｒｎ
ｇ≦Ｒｎｇ−TH”の条件を満たさなかった場合でも、明
度の最大値（上記のＬａ）と最小値（上記のＬｂ）がそ
れぞれ規定の条件を満たす場合、例えばＬａ＜２００，
Ｌｂ＞１００の条件を満たす場合は、入力画像が低明度
及び高明度の情報を持たない画像であると判断されるこ
とから、レンジ変換を行わないこととする。この理由
は、中間的な明度の情報しか持たない画像は、白や黒さ
らにはそれに近い情報（低明度、高明度の情報）を画像
上に含まないことから、通常の風景画や人物画と異なる
意図的な画像である可能性が高く、そうした画像までレ
ンジ変換すると元々の意図に反してしまう恐れがあるた
めである。Further, as the above determination step, "Rn
Even if the condition of g ≦ Rng−TH ″ is not satisfied, if the maximum value (La described above) and the minimum value (Lb described above) satisfy the respective prescribed conditions, for example, La <200,
When the condition of Lb> 100 is satisfied, the range conversion is not performed because the input image is determined to be an image having no low-brightness and high-brightness information. The reason for this is that an image that has only intermediate brightness information does not contain white or black or even information (low brightness, high brightness information) on the image, so it can be used as a normal landscape image or portrait image. This is because there is a high possibility that the image is a different intentional image, and if such an image is range-converted, it may be contrary to the original intention.
【００２７】また、こうした判定ステップにおいてレン
ジ変換を実行しないと判定された場合は、その後の明度
補正にかかる処理ステップＳ６〜Ｓ１３を飛ばして（明
度補正を行わずに）、ステップＳ１４で画像データを出
力させるようにしても良い。If it is determined in this determination step that range conversion is not to be performed, the subsequent processing steps S6 to S13 relating to brightness correction are skipped (without performing brightness correction), and image data is converted in step S14. You may make it output.
【００２８】続いて、特徴量抽出部４は、先に作成した
レンジ変換後（場合によって未レンジ変換）の明度ヒス
トグラム（図３（Ｂ）参照）から、入力画像の特徴を表
わす特徴量として、明度ヒストグラムの分布（明暗）の
偏り具合を示す明度の代表値Laveと明度ヒストグラムの
高輝度側（明度レベルが高い側）での分布状態を示す明
度の最大側代表値Lmaxとを抽出する（ステップＳ６、Ｓ
７）。Subsequently, the feature quantity extraction unit 4 calculates the feature quantity representing the features of the input image from the brightness histogram (see FIG. 3B) after the range conversion (in some cases, unranged conversion) created above. A representative value Lave of the lightness indicating the degree of deviation of the distribution (brightness / darkness) of the lightness histogram and a maximum representative value Lmax of the lightness indicating the distribution state of the lightness histogram on the high luminance side (higher lightness level) are extracted (step). S6, S
7).
【００２９】このうち、明度の代表値Laveについては、
例えば、入力画像全体の明るさの程度を示す明度の平均
値（明度ヒストグラムの重心値）を求めることにより抽
出する。また、明度の最大側代表値Lmaxとしては、例え
ば、明度ヒストグラムの頻度数を明度レベルの最大（２
５５）側から最小（０）側に順に累積していったとき
に、その累積頻度数が最初に５％以上になった明度レベ
ルを求めることにより抽出する。Of these, the representative value Lave of lightness is:
For example, it is extracted by calculating the average value of the lightness indicating the degree of brightness of the entire input image (the center of gravity of the lightness histogram). As the maximum representative value Lmax of the brightness, for example, the frequency of the brightness histogram is calculated as the maximum of the brightness level (2
When the accumulation is performed sequentially from the 55) side to the minimum (0) side, the lightness level at which the accumulated frequency number becomes 5% or more first is extracted.
【００３０】なお、明度の代表値については、明度ヒス
トグラムの頻度のピーク値に対応する明度レベルを採用
してもよく、明度の最大側代表値については、明度最大
値の近傍値ではなく、明度の代表値そのものを採用して
も良い。ただし、ノイズ等の影響を抑えるには、上述の
ように明度最大値の近傍値を採用した方が好ましい。The representative value of the lightness may be a lightness level corresponding to the peak value of the frequency of the lightness histogram. The representative value on the maximum side of the lightness is not a value near the maximum lightness value but a lightness value. May be adopted as the representative value itself. However, in order to suppress the influence of noise or the like, it is preferable to use a value near the maximum lightness value as described above.
【００３１】次に、補正係数演算部５は、先に抽出した
明度の代表値Laveに対応する1次補正係数Kaveを算出す
るとともに、上記最大側代表値Lmaxに対応する２次補正
係数Kmaxを算出する（ステップＳ８、Ｓ９）。Next, the correction coefficient calculating unit 5 calculates a primary correction coefficient Kave corresponding to the representative value Lave of the brightness previously extracted, and calculates a secondary correction coefficient Kmax corresponding to the maximum representative value Lmax. It is calculated (steps S8, S9).
【００３２】1次補正係数Kaveについては、例えば図４
に示すようなパラメータ関数を用いて算出される。さら
に詳述すると、1次補正係数Kaveの値は“−１．０〜
１．０”の範囲をとり、この係数がプラス（＋）の場合
は明るく補正（以下、明補正）され、マイナス（−）の
場合は暗く補正（以下、暗補正）される。そして、1次
補正係数Kaveが１．０又は−１．０のときに最も強く明
補正又は暗補正され、かつその係数が０．０のときは補
正されない。For the primary correction coefficient Kave, see FIG.
Is calculated using a parameter function as shown in FIG. More specifically, the value of the primary correction coefficient Kave is “−1.0 to
If the coefficient is plus (+), it is corrected to be bright (hereinafter, bright correction), and if the coefficient is minus (-), it is corrected to be dark (hereinafter, dark correction). When the next correction coefficient Kave is 1.0 or -1.0, the brightest or darkest correction is made, and when the coefficient is 0.0, no correction is made.
【００３３】上記図４においては、1次補正係数Kaveを
算出する際のパラメータ制御点として、例えば、明度の
代表値Laveが０のときを暗部補正オフ点（暗部補正な
し）とし、明度の代表値Laveが８０（所定値）のとき
を最大明補正点（1次補正係数Kave＝１．０）とし、
明度の代表値Laveが１３０のときを明部補正オフ点（明
部補正なし）とし、明度の代表値Laveが２５５（所定
値）のときを最大暗補正点（1次補正係数Kave＝−１．
０）としている。In FIG. 4, as a parameter control point for calculating the primary correction coefficient Kave, for example, when the representative value Lave of lightness is 0, a dark portion correction off point (no dark portion correction) is set. When the value Lave is 80 (predetermined value), the maximum brightness correction point (primary correction coefficient Kave = 1.0)
When the representative value Lave of lightness is 130, the light-part correction off point (no light-part correction) is set. .
0).
【００３４】そして、それらのパラメータ制御点〜
を結んだかたちの線形方程式により、明度の代表値Lave
が０〜８０の範囲内にあるときは以下の（２）式で表わ
されるパラメータ関数すなわち明度の代表値Laveが０か
ら８０に徐々に大きくなるとき明補正の度合いが徐々に
大きくなるようなパラメータ関数を用い、明度の代表値
Laveが８０〜１３０の範囲にあるときは以下の（３）式
で表わされるパラメータ関数すなわち明度の代表値Lave
が８０から１３０に徐々に大きくなるときに明補正の度
合いが徐々に小さくなるようなパラメータ関数を用い、
明度の代表値Laveが１３０〜２５５の範囲内にあるとき
は以下の（４）式で表わされるパラメータ関数すなわち
明度の代表値Laveが１３０から２５５に徐々に大きくな
るときに暗補正の度合いが徐々に大きくなるようなパラ
メータ関数を用いて、1次補正係数Kaveを算出すること
としている。And those parameter control points
By the linear equation in the form of
Is within the range of 0 to 80, a parameter function represented by the following equation (2), that is, a parameter such that the degree of light correction gradually increases when the representative value Lave of lightness gradually increases from 0 to 80 Representative value of lightness using function
When Lave is in the range of 80 to 130, a parameter function represented by the following equation (3), that is, a representative value Lave of lightness
Using a parameter function such that the degree of light correction gradually decreases when the value gradually increases from 80 to 130,
When the representative value Lave of lightness is in the range of 130 to 255, the degree of the dark correction gradually increases when the representative value Lave of lightness gradually increases from 130 to 255, that is, the parameter function represented by the following equation (4). The primary correction coefficient Kave is calculated by using a parameter function that becomes larger.
【００３５】Kave＝１．０・Lave／８０…（２） ただし、０≦Lave≦８０Kave = 1.0 · Lave / 80 (2) where 0 ≦ Lave ≦ 80
【００３６】 Kave＝１．０−（Lave−８０）／（１３０−８０）…（３） ただし、８０＜Lave≦１３０Kave = 1.0− (Lave−80) / (130−80) (3) where 80 <Lave ≦ 130
【００３７】 Kave＝−０．８・（Lave−１３０）／（２５５−１３０）…（４） ただし、１３０＜Lave≦２５５Kave = −0.8 · (Lave−130) / (255−130) (4) where 130 <Lave ≦ 255
【００３８】なお、ここで挙げたパラメータ関数は、い
ずれも線形方程式によって表わされるものであるが、非
線形方程式で表わされるものであってもよい。また、パ
ラメータ制御点〜のうち、最大明補正点（1次補正
係数Kave＝１．０）に対応する明度の代表値Laveにつ
いては、明補正が必要とされる幾つかのサンプル画像
（一般的には露光不足などによって全体的に暗くなった
画像）の明度ヒストグラムから、それぞれ明度の平均値
（ヒストグラムの重心値等）を算出し、さらにそれらの
平均値をサンプル数で割った平均値を適用すればよい。
また、明部補正オフ点（明部補正なし）に対応する明
度の代表値Laveについては、明度が最適とされる幾つか
のサンプル画像の明度ヒストグラムから、それぞれ明度
の平均値を算出し、さらにそれらの平均値をサンプル数
で割った平均値を適用すればよい。Although the parameter functions mentioned here are all represented by linear equations, they may be represented by non-linear equations. In addition, among the parameter control points (1) to (4), a representative value Lave of lightness corresponding to the maximum lightness correction point (primary correction coefficient Kave = 1.0) is obtained from several sample images (general images) that need lightness correction. Calculates the average value of the brightness (eg, the center of gravity of the histogram, etc.) from the brightness histogram of the image that has become dark overall due to insufficient exposure, etc., and applies the average value obtained by dividing the average value by the number of samples do it.
Further, as for the representative value Lave of the lightness corresponding to the light portion correction off point (no light portion correction), an average value of the lightness is calculated from the lightness histograms of some sample images in which the lightness is optimized, and further, The average value obtained by dividing the average value by the number of samples may be applied.
【００３９】一方、２次補正係数Kmaxについては、例え
ば図５に示すようなパラメータ関数を用いて算出され
る。さらに詳述すると、２次補正係数Kmaxの値は“０〜
１．０”の範囲をとり、明度の最大側代表値Lmaxが高輝
度側（１２８〜２５５）に存在するときにのみ明度補正
に寄与するものとなっている。On the other hand, the secondary correction coefficient Kmax is calculated using, for example, a parameter function as shown in FIG. More specifically, the value of the secondary correction coefficient Kmax is "0
It has a range of 1.0 "and contributes to the brightness correction only when the maximum representative value Lmax of the brightness exists on the high brightness side (128 to 255).
【００４０】上記図５においては、２次補正係数Kmaxを
算出する際のパラメータ制御点として、例えば、明度レ
ンジの最大側代表値Lmaxが１２８のときを1次補正係数
使用リミット点（２次補正係数Kmax＝１．０）とし、
明度レンジの最大側代表値Lmaxが２５５のときを1次補
正係数に対する最小補正点（２次補正係数Kmax＝０．０
５）としている。In FIG. 5, as a parameter control point for calculating the secondary correction coefficient Kmax, for example, when the maximum representative value Lmax of the lightness range is 128, the primary correction coefficient use limit point (secondary correction coefficient Coefficient Kmax = 1.0)
When the maximum representative value Lmax of the lightness range is 255, the minimum correction point for the primary correction coefficient (secondary correction coefficient Kmax = 0.0
5).
【００４１】そして、それらのパラメータ制御点，
を結んだかたちの線形方程式により、明度レンジの最大
側代表値Lmaxが０〜１２８の範囲内にあるときは明度レ
ンジの最大側代表値Lmaxがいずれの値であっても２次補
正係数Kmax＝１．０とし、明度レンジの最大側代表値Lm
axが１２８〜２５５の範囲内にあるときは以下の（５）
式で表わされるパラメータ関数を用いて２次補正係数Km
axを算出することとしている。Then, those parameter control points,
When the maximum representative value Lmax of the lightness range is in the range of 0 to 128, the secondary correction coefficient Kmax = 1.0, the maximum representative value Lm of the lightness range
When ax is in the range of 128 to 255, the following (5)
Secondary correction coefficient Km using the parameter function expressed by the equation
ax is to be calculated.
【００４２】 Kmax＝１．０−（Lmax−１２８）／（２５５−１２８）…（５） ただし、１２８＜Lave≦２５５Kmax = 1.0− (Lmax−128) / (255−128) (5) where 128 <Lave ≦ 255
【００４３】さらに、補正係数演算部５では、先に算出
した1次補正係数Kaveと２次補正係数Kmaxとを用いて以
下の（６）式により、最終的な補正係数（明度補正量を
決定する補正係数）Khoseiを算出する（ステップＳ１
０）。 Khosei＝Kave×Kmax…（６）Further, the correction coefficient calculating section 5 uses the primary correction coefficient Kave and the secondary correction coefficient Kmax calculated previously to determine the final correction coefficient (determination of the brightness correction amount) according to the following equation (6). Khosei is calculated (step S1).
0). Khosei = Kave × Kmax ... (6)
【００４４】上記（６）式から明らかなように、明度補
正量決定のための最終的な補正係数Khoseiは、1次補正
係数Kaveに２次補正係数Kmaxを乗算することで求められ
る。よって、２次補正係数Kmaxが１．０のときは1次補
正係数Kaveがそのまま最終的な補正係数（最終補正係
数）Khoseiとして用いられ、２次補正係数Kmaxが０のと
きは補正が行われない。また、1次補正係数Kaveがマイ
ナスの値をとるときは、２次補正係数Kmaxを乗算せず
に、1次補正係数Kaveがそのまま最終補正係数として用
いることとしている。ただし、本実施形態においては、
２次補正係数Kmaxのとり得る最小値を０．０５とし、明
度の最大側代表値Lmaxが高輝度側（１２８〜２５５）に
存在するときに２次補正係数Kmaxが必ず明度補正に寄与
するものとしている。As is apparent from the above equation (6), the final correction coefficient Khosei for determining the brightness correction amount is obtained by multiplying the primary correction coefficient Kave by the secondary correction coefficient Kmax. Therefore, when the secondary correction coefficient Kmax is 1.0, the primary correction coefficient Kave is used as it is as a final correction coefficient (final correction coefficient) Khosei, and when the secondary correction coefficient Kmax is 0, correction is performed. Absent. When the primary correction coefficient Kave takes a negative value, the primary correction coefficient Kave is used as a final correction coefficient without multiplying the secondary correction coefficient Kmax. However, in the present embodiment,
The smallest possible value of the secondary correction coefficient Kmax is 0.05, and the secondary correction coefficient Kmax always contributes to the brightness correction when the maximum representative value Lmax of the brightness exists on the high brightness side (128 to 255). And
【００４５】その後、補正量演算部６は、先に算出され
た補正係数Khoseiを用いて明度補正量Lhoseiを算出する
（ステップＳ１１）。明度補正量Lhoseiを算出するにあ
たっては、以下の（７）式が用いられる。Thereafter, the correction amount calculating section 6 calculates the lightness correction amount Lhosei using the correction coefficient Khosei calculated previously (step S11). In calculating the brightness correction amount Lhosei, the following equation (7) is used.
【００４６】Lhosei＝Lpara×Khosei…（７）Lhosei = Lpara × Khosei (7)
【００４７】上記(７)式において、“Lpara”は、明度
補正を行うときの最大補正量を規定するものであり、こ
の最大補正量Lparaに補正係数Khoseiを乗算することに
より、明度補正量Lhoseiが求められる。これにより得ら
れた明度補正量Lhoseiは、補正ＬＵＴ生成部７に与えら
れる。In the above equation (7), “Lpara” specifies the maximum correction amount when performing the brightness correction. By multiplying this maximum correction amount Lpara by the correction coefficient Khosei, the brightness correction amount Lhosei is calculated. Is required. The lightness correction amount Lhosei thus obtained is given to the correction LUT generation unit 7.
【００４８】続いて、補正ＬＵＴ生成部７は、先に算出
された明度補正量Lhoseiを用いて、明度補正のためのＬ
ＵＴを生成する（ステップＳ１２）。このＬＵＴの生成
は、図６に示すように３点補間により行われる。すなわ
ち、横軸に明度の入力レベル、縦軸に明度の出力レベル
をとり、入力レベルの中間値（１２８）における明補正
あるいは暗補正の補正量に上記明度補正量Lhoseiを適用
して全明度レンジにおける補正量を３点補間により求め
る。Subsequently, the correction LUT generation unit 7 uses the previously calculated lightness correction amount Lhosei to calculate the L for lightness correction.
A UT is generated (Step S12). The generation of this LUT is performed by three-point interpolation as shown in FIG. That is, the horizontal axis indicates the brightness input level and the vertical axis indicates the brightness output level. The brightness correction amount Lhosei is applied to the correction amount of the light correction or the dark correction at the intermediate value (128) of the input level, and the entire lightness range is obtained. Is obtained by three-point interpolation.
【００４９】これにより、明度補正量Lhosei（補正係数
Khosei）が０の場合は、図中実線で示すように入力レベ
ルと出力レベルが１：１の関係でＬＵＴが生成される。
また、明度補正量Lhoseiがプラスの値をとる場合は、図
中上側の曲線カーブ（明補正曲線）で示すような関係で
ＬＵＴが生成され、反対にマイナスの値をとる場合は、
図中下側の曲線カーブ（暗補正曲線）で示すような関係
でＬＵＴが生成される。Thus, the brightness correction amount Lhosei (correction coefficient
When Khosei) is 0, the LUT is generated with a 1: 1 relationship between the input level and the output level as shown by the solid line in the figure.
When the brightness correction amount Lhosei takes a positive value, an LUT is generated in the relationship shown by the upper curve curve (brightness correction curve) in the figure, and when the brightness correction amount Lhosei takes a negative value,
The LUT is generated in a relationship as shown by the lower curve curve (dark correction curve) in the figure.
【００５０】続いて、補正実行部８は、先に生成された
明度補正のためのＬＵＴを用いて入力画像データ（ＲＧ
Ｂデータ）の明度補正を行う（ステップＳ１３）。これ
により、明度補正量Lhosei（補正係数Khosei）が０の場
合は実質的に明度補正が行われず、明度補正量Lhoseiが
プラスの値をとる場合は明補正が行われ、反対にマイナ
スの値をとる場合は暗補正が行われる。そして、このよ
うに明度補正処理された画像データは、出力画像データ
１０として出力される(ステップＳ１４）。Subsequently, the correction executing section 8 uses the previously generated LUT for brightness correction to input image data (RG
B data) (step S13). As a result, when the brightness correction amount Lhosei (correction coefficient Khosei) is 0, the brightness correction is not substantially performed, and when the brightness correction amount Lhosei takes a positive value, the brightness correction is performed. If so, dark correction is performed. Then, the image data subjected to the brightness correction processing as described above is output as output image data 10 (step S14).
【００５１】このような処理機能を有する画像処理装置
においては、明度補正のための補正係数として1次補正
係数Kaveと２次補正係数Kmaxとを算出し、これらの積に
よって最終の補正係数Lhoseiを求めることにより、明度
の最大側代表値Lmaxが高輝度側に存在する画像に対して
明補正の度合いを弱めるようにしているため、例えば夜
景の画像や明暗のはっきりした画像などを過剰に明るく
補正することなく、高輝度部での画像の再現性を大幅に
向上させることができる。In an image processing apparatus having such a processing function, a primary correction coefficient Kave and a secondary correction coefficient Kmax are calculated as correction coefficients for brightness correction, and the final correction coefficient Lhosei is calculated by the product of these. By calculating, the maximum value representative value Lmax of the lightness weakens the degree of light correction for an image existing on the high luminance side, so that, for example, an image of a night scene or an image with clear light and dark is corrected to be excessively bright. Without repetition, the reproducibility of an image in a high-luminance portion can be greatly improved.
【００５２】また、明度補正のための1次補正係数Kave
及び２次補正係数Kmaxをそれぞれパラメータ関数を用い
て算出しているため、例えば、明度の代表値Laveや明度
の最大側代表値Lmaxが近い複数の入力画像に対しては、
それぞれに近似した値の1次補正係数Kave及び２次補正
係数Kmaxを適用することができる。これにより、明度の
特徴量（代表値Lave、最大側代表値Lmax）が近似した画
像に対しては、ほぼ同じ値の補正係数が適用されるよう
になるため、従来のような閾値判定による補正結果の格
差を回避することが可能となる。A primary correction coefficient Kave for lightness correction
And the secondary correction coefficient Kmax are calculated using the respective parameter functions. For example, for a plurality of input images in which the representative value Lave of lightness and the maximum representative value Lmax of lightness are close,
A primary correction coefficient Kave and a secondary correction coefficient Kmax having approximate values can be applied. As a result, a correction coefficient having substantially the same value is applied to an image having similar lightness feature amounts (representative value Lave, maximum-side representative value Lmax). It is possible to avoid the disparity in the result.
【００５３】図７は本実施形態に係る明度補正の具体的
な事例を説明する図である。図７において、画像Ａは、
露光不足によって極端に暗くなった画像であり、画像Ｂ
は、一部に明かりが写っている夜景の画像であり、画像
Ｃは、明暗がはっきりしているものの若干の露光不足で
少々暗めの画像である。また、画像Ｄは、明暗がはっき
りせず露光不足によって全体的に暗くなった画像であ
り、画像Ｅは、明暗がはっきりしていて適切な露光の画
像であり、画像Ｆは、露光オーバー（過多）で全体的に
白っぽくなった画像である。FIG. 7 is a diagram for explaining a specific example of brightness correction according to the present embodiment. In FIG. 7, the image A is
An image that is extremely dark due to insufficient exposure,
Is an image of a night view partially showing light, and image C is a slightly dark image due to slight underexposure, though the contrast is clear. Further, the image D is an image darkened entirely due to lack of exposure because the contrast is not clear, the image E is an image having a clear contrast and appropriate exposure, and the image F is an overexposed (excessive) image. ) Is a whitish image as a whole.
【００５４】このような画像Ａ〜Ｆに対して上記画像処
理を行った結果、画像Ａについては、明度ヒストグラム
における明度の代表値Laveが１８で、明度の最大側代表
値Lmaxが９０であったことから、1次補正係数Kaveは
０．４、２次補正係数Kmaxは１．０と算出された。よっ
て、最終的な補正係数Khoseiは０．４（０．４×１．
０）となり、これに最大補正量Lpara＝５０と設定した
ときの明度補正量Lhoseiは２０（５０×０．４）と算出
された。これにより、画像Ａに対して明補正が行われ、
結果として画像全体が明るく補正された。As a result of performing the above-described image processing on the images A to F, as for the image A, the representative value Lave of the lightness in the lightness histogram was 18, and the maximum representative value Lmax of the lightness was 90. Therefore, the primary correction coefficient Kave was calculated to be 0.4, and the secondary correction coefficient Kmax was calculated to be 1.0. Therefore, the final correction coefficient Khosei is 0.4 (0.4 × 1.
0), and the brightness correction amount Lhosei when this is set to the maximum correction amount Lpara = 50 is calculated as 20 (50 × 0.4). Thereby, the light correction is performed on the image A,
As a result, the entire image was corrected to be bright.
【００５５】画像Ｂについては、明度ヒストグラムにお
ける明度の代表値Laveが１８で、明度の最大側代表値Lm
axが２５０であったことから、1次補正係数Kaveは０．
４、２次補正係数Kmaxは０．０５と算出された。よっ
て、最終的な補正係数Khoseiは０．０２（０．４×０．
０５）となり、これに最大補正量Lpara＝５０と設定し
たときの明度補正量Lhoseiは１（５０×０．０２）と算
出された。これにより、画像Ｂに対しては極僅かな明補
正が行われ、結果として夜景の雰囲気を損ねることなく
画像の高輝度部が僅かに強調されるかたちで補正され
た。For the image B, the representative value Lave of lightness in the lightness histogram is 18, and the representative value Lm on the maximum lightness side is Lm.
Since the value of ax was 250, the primary correction coefficient Kave was 0.1.
4. The secondary correction coefficient Kmax was calculated to be 0.05. Therefore, the final correction coefficient Khosei is 0.02 (0.4 × 0.
05), and the brightness correction amount Lhosei when the maximum correction amount Lpara = 50 is set to 1 (50 × 0.02). As a result, the image B was subjected to very slight brightness correction, and as a result, the image was corrected in such a manner that the high-luminance portion of the image was slightly emphasized without impairing the atmosphere of the night view.
【００５６】画像Ｃについては、明度ヒストグラムにお
ける明度の代表値Laveが８０で、明度の最大側代表値Lm
axが２５０であったことから、1次補正係数Kaveは１．
０、２次補正係数Kmaxは０．５と算出された。よって、
最終的な補正係数Khoseiは０．５（１．０×０．５）と
なり、これに最大補正量Lpara＝５０と設定したときの
明度補正量Lhoseiは２５（５０×０．５）と算出され
た。これにより、画像Ｃに対しては、1次補正係数Kave
をそのまま使用するよりも弱い明補正が行われ、結果と
して画像の高輝度部のオーバー補正（ディテールの消失
等）を回避しつつ画像全体が明るく補正された。For the image C, the representative value Lave of the lightness in the lightness histogram is 80, and the maximum representative value Lm of the lightness is Lm.
Since ax was 250, the primary correction coefficient Kave was 1.
0 and the secondary correction coefficient Kmax were calculated to be 0.5. Therefore,
The final correction coefficient Khosei is 0.5 (1.0 × 0.5), and when the maximum correction amount Lpara = 50 is set, the brightness correction amount Lhosei is calculated as 25 (50 × 0.5). Was. Thus, for the image C, the primary correction coefficient Kave
, A weaker brightness correction was performed than when the image was used as it was, and as a result, the entire image was corrected to be brighter while avoiding overcorrection (loss of details, etc.) in a high-luminance portion of the image.
【００５７】画像Ｄについては、明度ヒストグラムにお
ける明度の代表値Laveが８０で、明度の最大側代表値Lm
axが１２８であったことから、1次補正係数Kaveは１．
０、２次補正係数Kmaxも１．０と算出された。よって、
最終的な補正係数Khoseiは１．０（１．０×１．０）と
なり、これに最大補正量Lpara＝５０と設定したときの
明度補正量Lhoseiは５０（５０×１．０）と算出され
た。これにより、画像Ｄに対しては最も強い明補正が行
われ、結果として画像の明暗が強調されるかたちで画像
全体が明るく補正された。For the image D, the representative value Lave of lightness in the lightness histogram is 80, and the representative value Lm on the maximum lightness side is Lm.
Since ax was 128, the primary correction coefficient Kave was 1.
0 and the secondary correction coefficient Kmax were also calculated to be 1.0. Therefore,
The final correction coefficient Khosei is 1.0 (1.0 × 1.0), and the brightness correction amount Lhosei when the maximum correction amount Lpara = 50 is set to 50 (50 × 1.0). Was. As a result, the strongest light correction was performed on the image D, and as a result, the entire image was corrected to be bright in a manner that the lightness and darkness of the image were emphasized.
【００５８】画像Ｅについては、明度ヒストグラムにお
ける明度の代表値Laveが１３０で、明度の最大側代表値
Lmaxが２５０であったことから、1次補正係数Kaveは
０．０、２次補正係数Kmaxは０．０５と算出された。よ
って、最終的な補正係数Khoseiは０．０（０．０×０．
０５）となり、これに最大補正量Lpara＝５０と設定し
たときの明度補正量Lhoseiは０（５０×０．０）と算出
された。これにより、画像Ｅに対しては明度補正が行わ
れず、結果として当初の良質な画像のまま維持された。With respect to the image E, the representative value Lave of the lightness in the lightness histogram is 130, and the representative value on the maximum side of the lightness is shown.
Since Lmax was 250, the primary correction coefficient Kave was calculated as 0.0, and the secondary correction coefficient Kmax was calculated as 0.05. Therefore, the final correction coefficient Khosei is 0.0 (0.0 × 0.
05), and the brightness correction amount Lhosei when the maximum correction amount Lpara = 50 is set to 0 (50 × 0.0). As a result, the brightness correction was not performed on the image E, and as a result, the original high-quality image was maintained.
【００５９】画像Ｆについては、明度ヒストグラムにお
ける明度の代表値Laveが１９２で、明度の最大側代表値
Lmaxが２５０であったことから、1次補正係数Kaveは−
０．６と算出され、２次補正係数Kmaxは不適用とされ
た。よって、最終的な補正係数Khoseiは−０．６とな
り、これに最大補正量Lpara＝５０と設定したときの明
度補正量Lhoseiは−３０（５０×（−０．６））と算出
された。これにより、画像Ｆに対しては暗補正が行わ
れ、結果として当初の露光オーバーを解消するかたちで
画像全体の明暗が強調された。For the image F, the representative value Lave of the lightness in the lightness histogram is 192, and the maximum representative value of the lightness is shown.
Since Lmax was 250, the primary correction coefficient Kave was −
0.6 was calculated, and the secondary correction coefficient Kmax was not applied. Therefore, the final correction coefficient Khosei is -0.6, and the brightness correction amount Lhosei when the maximum correction amount Lpara is set to 50 is calculated as -30 (50 x (-0.6)). As a result, dark correction was performed on the image F, and as a result, the lightness and darkness of the entire image were emphasized in such a manner as to eliminate the initial overexposure.
【００６０】こうした補正結果からも、本実施形態に係
る画像処理装置が、様々な画像の明度補正に適切に対応
可能であることが容易に理解できる。From such correction results, it can be easily understood that the image processing apparatus according to the present embodiment can appropriately cope with the brightness correction of various images.
【００６１】なお、上記１次補正係数Kaveと２次二次補
正係数Kmaxとを算出する際の各パラメータ制御点につい
ては、所望する補正結果に応じて適宜変更可能である。The parameter control points for calculating the primary correction coefficient Kave and the secondary correction coefficient Kmax can be appropriately changed according to a desired correction result.
【００６２】また、上記実施形態においては、本発明を
画像処理装置として具現化したが、本発明の技術思想
は、かかる装置において実施される画像処理方法として
把握することも可能である。また、本発明を、画像処理
装置を制御するマイクロコンピュータによって実行され
る制御プログラムとして構成し、これをフロッピーディ
スク等の記録媒体に格納することも可能である。In the above embodiment, the present invention is embodied as an image processing apparatus. However, the technical idea of the present invention can be grasped as an image processing method implemented in such an apparatus. Further, the present invention can be configured as a control program executed by a microcomputer that controls the image processing apparatus, and can be stored in a recording medium such as a floppy disk.
【００６３】[0063]
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、明
度の代表値に対応する１次補正係数と明度の最大側代表
値に対応する２次補正係数とを用いて明度補正量を適正
化し、画像が過剰に明るく補正されるのを有効に防止す
ることができる。その結果、様々な画像の特性に応じ
て、より適切に明度を補正することが可能となる。As described above, according to the present invention, the lightness correction amount can be properly adjusted using the primary correction coefficient corresponding to the lightness representative value and the secondary correction coefficient corresponding to the lightness maximum representative value. It is possible to effectively prevent the image from being excessively brightened. As a result, it is possible to more appropriately correct the brightness according to the characteristics of various images.
【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]
【図１】 本発明の実施形態に係る画像処理装置のブロ
ック図である。FIG. 1 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図２】 本発明の実施形態に係る画像処理装置の動作
手順を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation procedure of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
【図３】 明度ヒストグラムのレンジ変換を説明する図
である。FIG. 3 is a diagram illustrating range conversion of a brightness histogram.
【図４】 1次補正係数を算出する際のパラメータ関数
を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a parameter function when calculating a primary correction coefficient.
【図５】 ２次補正係数を算出する際のパラメータ関数
を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a parameter function when calculating a secondary correction coefficient.
【図６】 明度補正のためのルックアップテーブルを説
明する図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a look-up table for brightness correction.
【図７】 明度補正の具体的な事例を説明する図であ
る。FIG. 7 is a diagram illustrating a specific example of brightness correction.
１…画像処理装置、２…ＨＳＬ変換部、３…ヒストグラ
ム生成部、４…特徴量抽出部、５…補正係数演算部、６
…補正量演算部、７…補正ＬＵＴ生成部、８…補正実行
部、９…入力画像データ、１０…出力画像データDESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image processing apparatus, 2 ... HSL conversion part, 3 ... Histogram generation part, 4 ... Feature extraction part, 5 ... Correction coefficient calculation part, 6
... Correction amount calculation unit, 7 ... Correction LUT generation unit, 8 ... Correction execution unit, 9 ... Input image data, 10 ... Output image data
Claims (5)
ラムに基づいて、該明度ヒストグラムの分布の偏り具合
を示す明度の代表値と該明度ヒストグラムの高輝度側で
の分布状態を示す明度の最大側代表値とを抽出する抽出
手段と、 前記抽出手段により抽出された前記明度の代表値に対応
する1次補正係数と前記明度の最大側代表値に対応する
２次補正係数とを算出する補正係数演算手段と、 前記補正係数演算手段により算出された補正係数に基づ
いて明度補正量を算出する補正量演算手段とを備えるこ
とを特徴とする画像処理装置。1. A brightness representative value indicating a degree of bias of distribution of a brightness histogram based on a brightness histogram corresponding to input image data, and a maximum value representative of brightness indicating a distribution state of the brightness histogram on a high brightness side. Extraction means for extracting a value and a correction coefficient calculation for calculating a primary correction coefficient corresponding to the representative value of the brightness extracted by the extraction means and a secondary correction coefficient corresponding to the maximum representative value of the brightness. An image processing apparatus comprising: a correction unit that calculates a brightness correction amount based on the correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation unit.
大側代表値が高輝度側に存在するときに、前記補正量演
算手段によって算出される前記明度補正量が小さくなる
条件で前記２次補正係数を算出することを特徴とする請
求項１記載の画像処理装置。2. The method according to claim 1, wherein the correction coefficient calculating means is configured to perform the secondary correction under a condition that the brightness correction amount calculated by the correction amount calculating means becomes small when the maximum value representative value of the brightness is on the high luminance side. 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein a correction coefficient is calculated.
表値が予め設定された所定値と一致するときに前記補正
量算出手段によって算出される前記明度補正量が最大と
なり且つ前記明度の代表値が前記所定値からずれるにし
たがって前記明度補正量が徐々に小さくなる条件で前記
1次補正係数を算出することを特徴とする請求項１記載
の画像処理装置。3. The correction coefficient calculating means, wherein the brightness correction amount calculated by the correction amount calculating means becomes maximum when the representative value of the brightness matches a predetermined value set in advance, and the representative value of the brightness is obtained. Under the condition that the brightness correction amount gradually decreases as the value deviates from the predetermined value,
2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein a primary correction coefficient is calculated.
ラムに基づいて、該明度ヒストグラムの分布の偏り具合
を示す明度の代表値と該明度ヒストグラムの高輝度側で
の分布状態を示す明度の最大側代表値とを抽出する第1
の処理ステップと、 前記抽出された前記明度の代表値に対応する1次補正係
数と前記明度の最大側代表値に対応する２次補正係数と
を算出する第２の処理ステップと、 前記算出された補正係数に基づいて明度補正量を算出す
る第３の処理ステップとを有することを特徴とする画像
処理方法。4. A representative value of lightness indicating a degree of deviation of the distribution of the brightness histogram based on a lightness histogram corresponding to the input image data, and a maximum representative value of lightness indicating a distribution state of the lightness histogram on a high luminance side. The first to extract the value
And a second processing step of calculating a primary correction coefficient corresponding to the extracted representative value of the brightness and a secondary correction coefficient corresponding to the maximum representative value of the brightness, A third processing step of calculating a lightness correction amount based on the corrected correction coefficient.
ラムに基づいて、該明度ヒストグラムの分布の偏り具合
を示す明度の代表値と該明度ヒストグラムの高輝度側で
の分布状態を示す明度の最大側代表値とを抽出する第1
の処理ステップと、 前記抽出された前記明度の代表値に対応する1次補正係
数と前記明度の最大側代表値に対応する２次補正係数と
を算出する第２の処理ステップと、 前記算出された補正係数に基づいて明度補正量を算出す
る第３の処理ステップとを画像処理装置に実行させるた
めのプログラムを記録してなることを特徴とする記録媒
体。5. A representative value of lightness indicating a degree of deviation of the distribution of the brightness histogram based on a lightness histogram corresponding to the input image data, and a maximum value representative of lightness indicating a distribution state of the lightness histogram on a high luminance side. The first to extract the value
And a second processing step of calculating a primary correction coefficient corresponding to the extracted representative value of the brightness and a secondary correction coefficient corresponding to the maximum representative value of the brightness, A third processing step of calculating a lightness correction amount based on the correction coefficient, and a program for causing the image processing apparatus to execute the third processing step.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000040761A JP2001229375A (en) | 2000-02-18 | 2000-02-18 | Image processor, image processing method and recording medium |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006197630A (en) * | 2001-12-29 | 2006-07-27 | Samsung Electronics Co Ltd | Apparatus and method for adaptively controlling luminance of image, and computer-readable recording medium |
| US8340413B2 (en) | 2006-10-25 | 2012-12-25 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Display device and method of improving flicker of image |
-
2000
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