【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理方法に係わり、特に原画像に対して彩度の補正を行う方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理系では、入力された画像の彩度を補正したい場合、彩度に一律の係数を適用することによって対処してきた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の処理では画像全体に対して一定の効果が与えられるため、デジタルカメラやスキャナ等のＣＣＤから入力された画像の暗部ノイズや、既に彩度を強調されている部分の彩度も強調されてしまうこともあり、好ましく彩度を補正することができなかった。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の問題を解決するための手段として、本発明では入力された画像から算出した彩度に対して、ルックアップテーブル等の任意の関数を適用することによって処理を行う。
【０００５】
このようにすることによって、彩度を細かくコントロールする補正処理を容易に実現することができる。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施の形態を、具体例を用いて詳細に説明する。
【０００７】
この例における画像処理装置では、入力画像信号がＲＧＢの輝度データで、彩度を算出するために色空間をＨＳＬに変換し、彩度Ｓに対して明度Ｌに応じたルックアップテーブルを適用し彩度Ｓ′を導くことによって補正を行うものとする。
【０００８】
（従来の実施形態）
図１に従来の画像処理装置を示す。
【０００９】
この装置は画像入力部３、画像出力部４、画像バッファ５、補正処理部７、色空間変換部８から構成される。
【００１０】
＜説明＞
画像入力部３は、入力画像信号１を読み込んで、画像バッファ５に書き込む。
【００１１】
画像出力部４は、画像バッファ５に格納されている画像信号を出力画像信号２として出力する。
【００１２】
画像バッファ５は、画像データを保持している。
【００１３】
補正処理部７は、入力画像信号の補正処理を行う。
【００１４】
色空間変換部８は、入力画像信号の色空間をＲＧＢからＨＳＬまたはＨＳＬからＲＧＢに変換する。
【００１５】
＜従来の補正方法＞
図２に従来の画像処理装置における画像処理部のフローチャートを示す。
【００１６】
Ｓ１０１において、画像入力部３は入力画像信号１を読み込み、画像バッファ５に格納する。
【００１７】
Ｓ１０２において、彩度補正部６は画像バッファ５に格納された入力画像信号の彩度を補正する。
【００１８】
Ｓ１０３において、画像出力部４は画像バッファ５の内容を、出力画像信号２として出力する。
【００１９】
＜彩度補正部＞
図３に従来の画像処理装置における彩度補正部６のフローチャートを示す。
【００２０】
Ｓ２０１において、補正処理部７は画像バッファ５に格納された入力画像信号を１画素分取り出す。
【００２１】
Ｓ２０２において、色空間変換部８はＳ２０１で読み込んだデータの色空間をＲＧＢからＨＳＬに変換し、当該画素の彩度Ｓを算出する。
【００２２】
Ｓ２０３において、補正処理部７は予め決めておいた補正係数をＳ２０２で算出した彩度に適用し彩度Ｓ′を導く。
【００２３】
Ｓ２０４において、色空間変換部８はＳ２０３で得られた彩度Ｓ′を用いて当該画素の色空間をＨＳＬからＲＧＢに戻す。
【００２４】
Ｓ２０５において、補正処理部７は補正されたデータを画像バッファ５に格納する。
【００２５】
上記Ｓ２０１〜Ｓ２０５を画像の全画素に適用するまで繰り返す。
【００２６】
（本発明の実施形態）
図４に本発明の画像処理装置を示す。
【００２７】
この装置は画像入力部３、画像出力部４、画像バッファ５、補正処理部７、色空間変換部８、ルックアップテーブル保持部９から構成される。
【００２８】
＜説明＞
画像入力部３は、入力画像信号１を読み込んで、画像バッファ５に書き込む。
【００２９】
画像出力部４は、画像バッファ５に格納されている画像信号を出力画像信号２として出力する。
【００３０】
画像バッファ５は、画像データを保持している。
【００３１】
補正処理部７は、入力画像信号の補正処理を行う。
【００３２】
色空間変換部８は、入力画像信号の色空間をＲＧＢからＨＳＬまたはＨＳＬからＲＧＢに変換する。
【００３３】
ルックアップテーブル保持部９は、ルックアップテーブルを保持している。
【００３４】
＜本発明での補正方法＞
図５に本発明の画像処理装置における画像処理部のフローチャートを示す。
【００３５】
Ｓ３０１において、画像入力部３は入力画像信号１を読み込み、画像バッファ５に格納する。
【００３６】
Ｓ３０２において、彩度補正部２（１０）は画像バッファ５に格納された入力画像信号の彩度を補正する。
【００３７】
Ｓ３０３において、画像出力部４は画像バッファ５の内容を、出力画像信号２として出力する。
【００３８】
＜彩度補正部２＞
図６に本発明の画像処理装置における彩度補正部２（１０）のフローチャートと示す。
【００３９】
Ｓ４０１において、補正処理部７は画像バッファ５に格納された入力画像信号を１画素分取り出す。
【００４０】
Ｓ４０２において、色空間変換部８はＳ４０１で読み込んだデータの色空間をＲＧＢからＨＳＬに変換し、当該画素の明度Ｌと彩度Ｓを算出する。
【００４１】
Ｓ４０３において、補正処理部７はＳ４０２で算出された明度に対応したルックアップテーブルをルックアップテーブル保持部９から選出する。
【００４２】
Ｓ４０４において、補正処理部７はＳ４０３で選出されたルックアップテーブルをＳ２０２で算出した彩度Ｓに適用し彩度Ｓ′を導く。
【００４３】
Ｓ４０５において、色空間変換部８はＳ４０４で得られた彩度Ｓ′を用いて当該画素の色空間をＨＳＬからＲＧＢに戻す。
【００４４】
Ｓ４０６において、補正処理部７は補正されたデータを画像バッファ５に格納する。
【００４５】
上記Ｓ４０１〜Ｓ４０６を画像の全画素に適用するまで繰り返す。
【００４６】
＜ルックアップテーブル＞
彩度を任意の関数によって細かく調整できるようになると、その関数により様々な効果を与えることができる。以下に示すのはその一例である。
【００４７】
図７に本発明の画像処理装置におけるルックアップテーブルの例を示す。
【００４８】
この例では明度Ｌを３つのエリアに分割し、それぞれのエリア毎に彩度Ｓに適用するためのルックアップテーブルを用意している。つまり、明度Ｌが０〜４０％の時はＬＵＴ−１を適用し、４０〜７０％の時はＬＵＴ−２を適用し、７０〜１００％の時はＬＵＴ−３を適用する。
【００４９】
このルックアップテーブルは、基本的には対象画像における彩度Ｓを強調することを目的としているが、高彩度の部分はあまり彩度を強調しすぎると不自然になるため、逆に彩度を下げるようにしている。また、人間の視覚特性は暗部やグレー近傍（低彩度部）の色を現実より低彩度に感じる傾向があるので、明度の高くないエリアの低彩度部も彩度を下げるようなルックアップテーブルになっている。
【００５０】
このように、彩度をただ強調するだけでなく、エリアによっては下げることができるため、効果的な補正を行うことができるようになるのである。
【００５１】
（他の実施例）
＜入力機器の設定毎の処理変更＞
画像信号は入力機器が同じ場合でも、その設定によって得られる画像の傾向が異なっている。例としては、スキャナの読みとり時の設定による違いや、デジタルカメラの機種の違いによる傾向の違い等である。
【００５２】
そのため、上記実施例では１セットのルックアップテーブルを保持していたが、特定の入力機器の設定毎にルックアップテーブルを用意して適用することによって、各機種毎の補正処理を最適化する事が可能である。
【００５３】
＜記憶色モデルに沿った彩度補正＞
人間には「記憶色」と呼ばれる、色の特徴的な部分を強調して記憶する傾向がある事が知られているが、最近では色相や青空・夕焼け・新緑などのオブジェクトによって強調のされ方が違うこともわかってきている。本発明の補正方法を用いれば、色相又は画像から認識されたオブジェクト毎に任意の関数を適用することができ、好ましい補正処理を簡便に行うことが可能である。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、彩度に任意の関数を適用して補正することにより、好ましい補正処理を容易に実現することが可能となる。
【００５５】
また、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ等の画像ファイルの色空間として使用されているＹＣｂＣｒやＹＣ１Ｃ２を使用することができる事から、色空間変換を省くことによる処理時間の短縮等によって、処理の効率化を図ることが可能となる。
【００５６】
さらに、ルックアップテーブルは原画像の傾向によらず一定であることから、原画像の傾向に依存しない結果を得ることができるため、様々な画像を一括して自動的に補正するような処理において、安定した結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の画像処理装置。
【図２】従来の画像処理装置における画像処理部のフローチャート。
【図３】従来の画像処理装置における彩度補正部のフローチャート。
【図４】本発明の画像処理装置。
【図５】本発明の画像処理装置における画像処理部のフローチャート。
【図６】本発明の画像処理装置における彩度補正部２のフローチャート。
【図７】本発明におけるルックアップテーブルの例。
【符号の説明】
１ 入力画像信号
２ 出力画像信号
３ 画像入力部
４ 画像出力部
５ 画像バッファ
６ 彩度補正部
７ 補正処理部
８ 色空間変換部
９ ルックアップテーブル保持部
１０ 彩度補正部２[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing method, and more particularly, to a method for performing saturation correction on an original image.
[0002]
[Prior art]
In a conventional image processing system, when it is desired to correct the saturation of an input image, it has been dealt with by applying a uniform coefficient to the saturation.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-described conventional processing, since a certain effect is given to the entire image, the dark part noise of the image input from the CCD such as a digital camera or a scanner, and the saturation of the part where the saturation is already emphasized are also reduced. The color was sometimes emphasized, and the saturation could not be corrected preferably.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
As means for solving the above problem, in the present invention, processing is performed by applying an arbitrary function such as a lookup table to the saturation calculated from the input image.
[0005]
By doing so, it is possible to easily realize a correction process for finely controlling the saturation.
[0006]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the invention will be described in detail using specific examples.
[0007]
In the image processing apparatus in this example, the input image signal is RGB luminance data, the color space is converted into HSL in order to calculate saturation, and a lookup table corresponding to lightness L is applied to saturation S. The correction is performed by deriving the saturation S '.
[0008]
(Conventional embodiment)
FIG. 1 shows a conventional image processing apparatus.
[0009]
This device includes an image input unit 3, an image output unit 4, an image buffer 5, a correction processing unit 7, and a color space conversion unit 8.
[0010]
<Description>
The image input unit 3 reads the input image signal 1 and writes it into the image buffer 5.
[0011]
The image output unit 4 outputs the image signal stored in the image buffer 5 as the output image signal 2.
[0012]
The image buffer 5 holds image data.
[0013]
The correction processing unit 7 performs a correction process on the input image signal.
[0014]
The color space conversion unit 8 converts the color space of the input image signal from RGB to HSL or from HSL to RGB.
[0015]
<Conventional correction method>
FIG. 2 shows a flowchart of the image processing unit in the conventional image processing apparatus.
[0016]
In step S101, the image input unit 3 reads the input image signal 1 and stores it in the image buffer 5.
[0017]
In S102, the saturation correction unit 6 corrects the saturation of the input image signal stored in the image buffer 5.
[0018]
In S103, the image output unit 4 outputs the contents of the image buffer 5 as the output image signal 2.
[0019]
<Saturation correction unit>
FIG. 3 shows a flowchart of the saturation correction section 6 in the conventional image processing apparatus.
[0020]
In step S201, the correction processing unit 7 extracts one pixel of the input image signal stored in the image buffer 5.
[0021]
In S202, the color space conversion unit 8 converts the color space of the data read in S201 from RGB to HSL, and calculates the saturation S of the pixel.
[0022]
In S203, the correction processing unit 7 applies a predetermined correction coefficient to the saturation calculated in S202 to derive the saturation S '.
[0023]
In S204, the color space conversion unit 8 returns the color space of the pixel from HSL to RGB using the saturation S ′ obtained in S203.
[0024]
In S205, the correction processing unit 7 stores the corrected data in the image buffer 5.
[0025]
The above steps S201 to S205 are repeated until it is applied to all the pixels of the image.
[0026]
(Embodiment of the present invention)
FIG. 4 shows an image processing apparatus of the present invention.
[0027]
This device includes an image input unit 3, an image output unit 4, an image buffer 5, a correction processing unit 7, a color space conversion unit 8, and a lookup table holding unit 9.
[0028]
<Description>
The image input unit 3 reads the input image signal 1 and writes it into the image buffer 5.
[0029]
The image output unit 4 outputs the image signal stored in the image buffer 5 as the output image signal 2.
[0030]
The image buffer 5 holds image data.
[0031]
The correction processing unit 7 performs a correction process on the input image signal.
[0032]
The color space conversion unit 8 converts the color space of the input image signal from RGB to HSL or from HSL to RGB.
[0033]
The look-up table holding unit 9 holds a look-up table.
[0034]
<Correction method in the present invention>
FIG. 5 shows a flowchart of the image processing unit in the image processing apparatus of the present invention.
[0035]
In step S301, the image input unit 3 reads the input image signal 1 and stores it in the image buffer 5.
[0036]
In S302, the saturation correction unit 2 (10) corrects the saturation of the input image signal stored in the image buffer 5.
[0037]
In S303, the image output unit 4 outputs the contents of the image buffer 5 as the output image signal 2.
[0038]
<Saturation correction unit 2>
FIG. 6 shows a flowchart of the saturation correction section 2 (10) in the image processing apparatus of the present invention.
[0039]
In step S401, the correction processing unit 7 extracts one pixel of the input image signal stored in the image buffer 5.
[0040]
In S402, the color space conversion unit 8 converts the color space of the data read in S401 from RGB to HSL, and calculates lightness L and chroma S of the pixel.
[0041]
In S403, the correction processing unit 7 selects a lookup table corresponding to the brightness calculated in S402 from the lookup table holding unit 9.
[0042]
In S404, the correction processing unit 7 applies the lookup table selected in S403 to the saturation S calculated in S202 to derive the saturation S '.
[0043]
In S405, the color space conversion unit 8 returns the color space of the pixel from HSL to RGB using the saturation S ′ obtained in S404.
[0044]
In S406, the correction processing unit 7 stores the corrected data in the image buffer 5.
[0045]
The above steps S401 to S406 are repeated until they are applied to all pixels of the image.
[0046]
<Lookup table>
When the saturation can be finely adjusted by an arbitrary function, various effects can be given by the function. The following is an example.
[0047]
FIG. 7 shows an example of a look-up table in the image processing apparatus of the present invention.
[0048]
In this example, the brightness L is divided into three areas, and a look-up table for applying the saturation S to each area is prepared. That is, LUT-1 is applied when the brightness L is 0 to 40%, LUT-2 is applied when the brightness L is 40 to 70%, and LUT-3 is applied when the brightness L is 70 to 100%.
[0049]
This look-up table is basically intended to enhance the saturation S in the target image, but the high-saturation part becomes unnatural if the saturation is emphasized too much. Like that. Also, since human visual characteristics tend to feel darker areas and colors near gray (lower saturation areas) with lower saturation than in reality, low-saturation areas in areas where brightness is not high also have lower saturation. It is an up table.
[0050]
In this manner, the saturation can be lowered not only in the area but also in some areas, so that effective correction can be performed.
[0051]
(Other embodiments)
<Change processing for each input device setting>
Image signals differ in the tendency of the obtained image depending on the setting even when the input device is the same. For example, there are differences due to settings at the time of reading by the scanner, differences in tendency due to differences in the type of digital camera, and the like.
[0052]
Therefore, in the above-described embodiment, one set of lookup tables is held. However, by preparing and applying a lookup table for each setting of a specific input device, it is possible to optimize the correction processing for each model. Is possible.
[0053]
<Saturation correction according to memory color model>
It is known that humans tend to memorize by emphasizing characteristic features of colors called "memory colors", but recently, the emphasis is on objects such as hue, blue sky, sunset, and fresh green. It's becoming clear that they are different. According to the correction method of the present invention, an arbitrary function can be applied to each object recognized from a hue or an image, and preferable correction processing can be easily performed.
[0054]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to easily realize a preferable correction process by performing correction by applying an arbitrary function to saturation.
[0055]
Further, since YCbCr or YC1C2 used as a color space of an image file such as JPEG or TIFF can be used, processing efficiency can be improved by shortening processing time by eliminating color space conversion. Becomes possible.
[0056]
Further, since the lookup table is constant regardless of the tendency of the original image, a result independent of the tendency of the original image can be obtained. , And stable results can be obtained.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows a conventional image processing apparatus.
FIG. 2 is a flowchart of an image processing unit in a conventional image processing apparatus.
FIG. 3 is a flowchart of a saturation correction unit in a conventional image processing apparatus.
FIG. 4 is an image processing apparatus according to the present invention.
FIG. 5 is a flowchart of an image processing unit in the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart of the saturation correction unit 2 in the image processing apparatus of the present invention.
FIG. 7 is an example of a lookup table according to the present invention.
[Explanation of symbols]
REFERENCE SIGNS LIST 1 input image signal 2 output image signal 3 image input unit 4 image output unit 5 image buffer 6 saturation correction unit 7 correction processing unit 8 color space conversion unit 9 lookup table holding unit 10 saturation correction unit 2
