JP2004280433A

JP2004280433A - Image processor, image processing method, and image processing program

Info

Publication number: JP2004280433A
Application number: JP2003070528A
Authority: JP
Inventors: Kiyoaki Murai; 清昭村井; Kenji Mori; 賢次森
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2003-03-14
Filing date: 2003-03-14
Publication date: 2004-10-07
Anticipated expiration: 2023-03-14
Also published as: JP4442102B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processor for performing a high speed statistics calculation, an image processing method and an image processing program. <P>SOLUTION: This image processor 100 is provided with a statistics calculation part 10, a correction parameter calculation part 20, and an image correcting part 30. The statistics calculation part 10 generates a cumulative histogram from the minimum value side and a cumulative histogram from the maximum value side without generating histogram. Then, a reference minimum value generating circuit 14 generates a reference minimum value Rmin on the basis of the counted values of counters CNT0 to CNT15, and generates a reference maximum value Rmax on the basis of the counted values of counters CNT240-CNT255. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データに画像補正を施す画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理では、１画面の画像の性質を統計的に解析して、解析結果に応じた画像補正処理を画像データに施すことがある。統計的な解析手法として、階調の頻度分布（ヒストグラム）を求め、ヒストグラムから補正パラメータを算出する手法が知られている。
【０００３】
特許文献１には、静止画であるネガフィルム等の画像を対象とする画像処理方法が開示されている。この画像処理方法は、第１に、画像データの全ての階調に対して所定の度数までカウントした頻度分布を作成し、第２に画像データの基準最小値を、頻度分布の階調の小さい方からカウントした累積度数が総点数に対する所定の割合を超えた点を検出することにより算出し、第３に、画像データの基準最大値を、頻度分布の階調の大きい方からカウントした累積度数が総点数に対する所定の割合を超えた点を検出することにより算出し、第４に算出された基準最大値及び基準最小値に基づいて画像処理を実行するものである。
【０００４】
【特許文献１】
特開平８−３２８０８号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術においては、画面を構成する全ての画素についてヒストグラムを作成し、その後、ヒストグラムの度数を最小値側と最大値側の双方から累算して累算ヒストグラムを各々生成していため、処理に時間がかかるといった不都合があった。特に、動画ではリアルタイム処理が要求されるが、上述した２段階の処理で累算ヒストグラムを生成すると、処理が間に合わないといった問題があった。
【０００６】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、高速に統計値演算を実行することが可能な画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを解決課題とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、画面を構成する各画素に表示すべき階調を示す画像データに統計処理を施して統計値を生成し、前記統計値に基づいて前記画像データに補正処理を施すものであって、画素単位で画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が所定の観測範囲にあるとき、前記画像データが前記観測範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を累算した累算値を生成する累算値生成手段と、前記累算値を予め定められた基準値と各々比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果を参照して、前記累算値が前記基準値に達したときの階調値を前記統計値として出力する統計値生成手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
この発明によれば、画素単位で画像データを取り込む度に、各階級の頻度を累算して累算値を生成するので、１画面分の画像データを取り込んでヒストグラムを生成した後、累積ヒストグラムを生成するといった２段階の処理により累算値を生成するのではなく、ヒストグラムの生成を省略して、直接、累算値を生成することができる。そして、累算値が基準値に達した時点で統計値の生成が完了するので、処理を高速化でき、リアルタイムで画像を処理することが可能となる。特に、動画像をリアルタイムに補正する画像処理に好適である。
【０００９】
ここで、前記観測範囲は、最小値から第１階調値までの第１範囲と最大値から第２階調値までの第２範囲とを含み、前記累算値生成手段は、画素単位で前記画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が前記第１範囲にあるとき、前記画像データが前記第１範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最小値側から累算した第１累算値を生成する共に、取り込んだ画像データの階調値が前記第２範囲にあるとき、前記画像データが前記第２範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最大値側から累算した第２累算値を生成し、前記比較手段は、前記第１累算値及び前記第２累算値を前記基準値と各々比較し、前記統計値生成手段は、前記比較手段の比較結果を参照して、前記第１累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最小値として生成すると共に、前記第２累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最大値として生成し、前記基準最小値及び前記基準最大値を前記統計値として出力することが好ましい。
【００１０】
この発明によれば、画素単位で画像データが取り込まれる度に、最小値側からの累積ヒストグラムと最大値側からの累積ヒストグラムを更新できるから、基準最小値と基準最大値とを高速に求めることができる。なお、第２階調値は第１階調値よりも大きいことが好ましい。
【００１１】
また、前記累算値生成手段は、前記比較手段の比較結果を参照して、前記第１累算値が前記基準値に達したとき前記第１累算値の生成を停止すると共に前記第２累算値が前記基準値に達したとき前記第２累算値の生成を停止することが好ましい。この場合には、第１累算値又は第２累算値が基準値に達した時点で、累算値の生成を停止すことができるので、処理の高速化及び処理負荷の軽減を図ることができる。
【００１２】
また、前記累算値生成手段は、画素単位で取り込んだ画素データが前記第１範囲又は前記第２範囲のどの階級に属するかを判別して、属する階級毎に階級信号を各々出力するデコード手段と、前記階級信号に基づいて、前記第１範囲の各階級毎に下位の階級からの累算値を各々計数し、最上位の階級の累算値を前記第１累算値として出力する第１計数手段と、前記階級信号に基づいて、前記第２範囲の各階級毎に上位の階級からの累算値を各々計数し、最下位の階級の累算値を前記第２累算値として出力する第２計数手段とを備えることが好ましい。この場合には、各階級の累積ヒストグラムを画素単位で更新し、第１範囲における最上位の階級の累算値を第１累算値、第２範囲における最下位の階級の累算値を第２累算値として生成できる。
【００１３】
より具体的には、前記第１計数手段は、ある階級信号を入力すると当該階級信号に対応する階級以上の総ての階級信号を出力する第１論理演算手段と、前記第１範囲の複数の階級毎に設けられ、画素単位で前記画像データが取り込まれる度に、前記階級信号の数を計数する複数のカウンタとを備え、前記複数のカウンタのうち、最上位の階級に対応するカウンタの計数値を前記第１累算値として出力し、前記第２計数手段は、ある階級信号を入力すると当該階級信号に対応する階級以下の総ての階級信号を出力する第２論理演算手段と、前記第２範囲の複数の階級毎に設けられ、画素単位で前記画像データが取り込まれる度に、前記階級信号の数を計数する複数のカウンタとを備え、前記複数のカウンタのうち、最下位の階級に対応するカウンタの計数値を前記第２累算値として出力することが好ましい。
【００１４】
デコード手段からは、画像データの階調値が第１範囲内にあるとき、どの階級に属するかを示す階級信号が出力されるが、第１論理演算手段は、ある階級信号を入力すると当該階級信号に対応する階級以上の総ての階級信号を出力するから、各カウンタは、階級信号を計数することによって、下位の階級からの累算値を計数することが可能となる。このため、下位のヒストグラムを順次加算して累積ヒストグラムを算出する必要がなくなる。このことは、第２論理演算部についても同様である。
【００１５】
また、前記第１論理演算手段は、最下位から２番目の階級から最上位の階級に各々対応する複数の論理和回路を備え、各論理和回路は、下位の階級に対応するカウンタへ入力される信号と、当該階級に対応する階級信号との論理和を演算して前記複数のカウンタに出力信号を各々出力し、前記第２論理演算手段は、最上位から２番目の階級から最下位の階級に各々対応する複数の論理和回路を備え、各論理和回路は、上位の階級に対応するカウンタへ入力される信号と、当該階級に対応する階級信号との論理和を演算して前記複数のカウンタに出力信号を各々出力することが好ましい。
【００１６】
また、前記各カウンタは計数値が前記基準値に達すると、計数を停止することが好ましい。カウンタに上限を設けることによって、カウンタの回路規模を削減するともに、必要な範囲内でのみカウンタを動作させることにより消費電力を削減できる。
【００１７】
さらに、前記階級には複数の階調値が含まれてもよい。画像補正処理の種類によっては、階級の幅が広くても適切な補正を実行できるものもある。そのような場合には、複数の階調を１つの階級に含ませることによって、より一層処理を高速化することができる。また、カウンタを削減できるので、構成を簡略化できると共に消費電力を削減できる。
【００１８】
くわえて、前記各階級は、前記観測範囲の各階調値のうち予め定められた階調値を含まないことが好ましい。文字データ等は最小値と最大値とを取ることが多いが、このような特異点を含めて統計値を演算するのは、適切な画像補正の観点から好ましくない。そこで、予め特異点が分かっている場合には、所定の階調値を階級から除くことによって、特異点を排除した統計値を得ることが可能となる。
【００１９】
次に、本発明に係る画像処理方法は、画面を構成する各画素に表示すべき階調を示す画像データに統計処理を施して統計値を生成し、前記統計値に基づいて前記画像データに補正処理を施すものであって、画素単位で画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が所定の観測範囲にあるとき、前記画像データが前記観測範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を累算した累算値を生成する第１ステップと、前記累算値を予め定められた基準値と各々比較する第２ステップと、比較結果を参照して、前記累算値が前記基準値に達したときの階調値を前記統計値として生成する第３ステップとを備えることを特徴とする。
【００２０】
この発明によれば、画素単位で画像データを取り込む度に、各階級の頻度を累算して累算値を生成するので、１画面分の画像データを取り込んでヒストグラムを生成した後、累積ヒストグラムを生成するといった２段階の処理により累算値を生成するのではなく、ヒストグラムの生成を省略して、直接、累算値を生成することができる。そして、累算値が基準値に達した時点で統計値の生成が完了するので、処理を高速化でき、リアルタイムで画像を処理することが可能となる。特に、動画像をリアルタイムに補正する画像処理に好適である。
【００２１】
ここで、前記観測範囲は、最小値から第１階調値までの第１範囲と最大値から第２階調値までの第２範囲とを含み、前記第１ステップは、画素単位で前記画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が前記第１範囲にあるとき、前記画像データが前記第１範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最小値側から累算した第１累算値を生成する共に、取り込んだ画像データの階調値が前記第２範囲にあるとき、前記画像データが前記第２範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最大値側から累算した第２累算値を生成し、前記第２ステップは、前記第１累算値及び前記第２累算値を前記基準値と各々比較し、前記第３ステップは、前記比較結果を参照して、前記第１累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最小値として生成すると共に、前記第２累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最大値として生成し、前記基準最小値及び前記基準最大値を前記統計値として出力することが好ましい。
【００２２】
この発明によれば、画素単位で画像データが取り込まれる度に、最小値側からの累積ヒストグラムと最大値側からの累積ヒストグラムを更新できるから、基準最小値と基準最大値とを高速に求めることができる。
【００２３】
また、前記第１ステップにおいて、前記第１累算値が前記基準値に達したとき前記第１累算値の生成を停止すると共に前記第２累算値が前記基準値に達したとき前記第２累算値の生成を停止することが好ましい。この場合には、第１累算値又は第２累算値が基準値に達した時点で、累算値の生成を停止すことができるので、処理の高速化及び処理負荷の軽減を図ることができる。
【００２４】
さらに、前記階級には複数の階調値が含まれてもよい。くわえて、前記各階級は、前記観測範囲の各階調値のうち予め定められた階調値を含まないことが好ましい。
【００２５】
次に、本発明に係る画像処理プログラムは、画面を構成する各画素に表示すべき階調を示す画像データに統計処理を施して統計値を生成し、前記統計値に基づいて前記画像データに補正処理を施すものであって、コンピュータを、画素単位で画像データを取り込み、取り込んだ画像データの階調値が所定の観測範囲にあるとき、前記画像データが前記観測範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を累算した累算値を生成する累算値生成手段と、前記累算値を予め定められた基準値と各々比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果を参照して、前記累算値が前記基準値に達したときの階調値を前記統計値として出力する統計値生成手段として機能させることを特徴とする。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しつつ本発明に係る画像処理装置の一実施形態を説明する。図１は、第１実施形態に係わる画像処理装置の構成を示すブロック図である。画像処理装置１００には、入力画像データＧＤｉｎが供給される。入力画像データＧＤｉｎは、１画面を構成する各画素に表示すべき階調値を示す。また、この例の入力画像データＧＤｉｎは、１画素当たり８ビットの動画像データである。従って、入力画像データＧＤｉｎは２５６階調を示すものであり、その最小値は「０」、最大値は「２５５」となる。画像処理装置１００は、入力画像データＧＤｉｎに統計処理を施して統計値を生成し、さらに、統計値を利用して入力画像データＧＤｉｎに補正処理を施して出力画像データＧＤｏｕｔを生成する。
【００２７】
画像処理装置１００は、統計値演算部１０、補正パラメータ演算部２０、及び画像補正部３０を備える。まず、統計値演算部１０は、入力画像データＧＤｉｎに所定の統計演算処理を施して、統計値データ１０Ａを生成する。図２を参照して、統計演算処理の概要を説明する。統計演算処理では、最小値（０）から第１階調値Ｄ１までの第１範囲Ｔ１、及び最大値（２５５）から第２階調値Ｄ２までの第２範囲Ｔ２について、双方向に累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２を直接生成し、生成された累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２の度数が予め定められた基準値ＲＥＦに達した点を基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘとして特定し、これらを示す統計値データ１０Ａを生成する。なお、第２階調値Ｄ２は第１階調値Ｄ１よりも大きい。
【００２８】
累積ヒストグラムは、ヒストグラムの度数を一定の方向（最小値から最大値への方向、又は、最大値から最小値への方向）へ累算した度数を各階級毎に示す。階級の幅は、任意に設定することができるが、この例の階級の幅は１階調である。また、この例では、２種類の累積ヒストグラムを同時に生成する。即ち、最小値から第１階調値Ｄ１へ向けた累積ヒストグラムＨＧ１と、最大値から第２階調値Ｄ２へ向けた累積ヒストグラムＨＧ２とが生成される。
【００２９】
次に、補正パラメータ演算部２０は、統計値データ１０Ａに基づいてルックアップテーブル（以下、ＬＵＴと称する。）を生成する。ＬＵＴには、入力画像データＧＤｉｎの各階調値と補正後の各階調値とを対応付けて記憶され、その記憶内容は統計値データ１０Ａに基づいて更新される。画像補正部３０は、ＬＵＴを参照して、出力画像データＧＤｏｕｔを生成する。具体的には、入力画像データＧＤｉｎの階調値を読み出しアドレスとしてＬＵＴにアクセスし、ＬＵＴから読み出した階調値を出力画像データＧＤｏｕｔとして出力する。
【００３０】
次に、統計値演算部１０の詳細を説明する。統計値演算部１０は、デコーダ１１と、第１論理演算部１２、第２論理演算部１３、カウンタＣＮＴ０〜ＣＮＴ１５及びＣＮＴ２４０〜ＣＮＴ２５５、第１比較回路ＣＯＰ１、第２比較回路ＣＯＰ２、基準最小値生成回路１４、並びに基準最大値生成回路１５を備える。
【００３１】
デコーダ１１は、画素単位で取り込んだ入力画像データＧＤｉｎをデコードして、第１範囲Ｔ１に対応する階級信号Ｈ０〜Ｈ１５と第２範囲Ｔ２に対応する階級信号Ｈ２４０〜Ｈ２５５とを生成する。階級信号Ｈ０〜Ｈ１５及びＨ２４０〜Ｈ２５５は、入力画像データＧＤｉｎの属する階級を各々指示する。上述したようにこの例における階級の幅は１階調であるから、入力画像データＧＤｉｎの階調値が「０」〜「１５」において各階級信号Ｈ０〜Ｈ１５は各々ハイレベルとなり、その階調値が「２４０」〜「２５５」において各階級信号Ｈ２４０〜Ｈ２５５は各々ハイレベルとなる。また、デコーダ１１は、第１範囲Ｔ１及び第２範囲Ｔ２にある入力画像データＧＤｉｎのみをデコードし、他の範囲についてはデコードしない。これによりデコーダ１１を簡易に構成することができ、さらに処理速度が向上する。
【００３２】
第１論理演算部１２は、オア回路ＯＲ１〜ＯＲ１５を備える。オア回路ＯＲ１〜ＯＲ１５は、最下位から２番目の階級から第１範囲Ｔ１の最上位の階級（階調値１５）に各々対応して設けられている。各オア回路ＯＲ１〜ＯＲ１５は、下位の階級に対応するカウンタへ入力される信号と、当該階級に対応する階級信号Ｈ０〜Ｈ１５との論理和を演算する。例えば、オア回路ＯＲ２は、第３番目の階級（階調値２）に対応しており、階級信号Ｈ２と第２番目の階級に対応するカウンタＣＮＴ１に入力されるオア回路ＯＲ１の出力信号との論理和を演算して、演算結果をカウンタＣＮＴ２に出力する。
【００３３】
第２論理演算部１３は、オア回路ＯＲ２４０〜ＯＲ２５５を備える。オア回路ＯＲ２４０〜ＯＲ２５５は、最上位から２番目の階級から第２範囲の最下位の階級に各々対応して設けられている。各オア回路ＯＲ２４０〜ＯＲ２５５は、上位の階級に対応するカウンタへ入力される信号と、当該階級に対応する階級信号Ｈ２４０〜Ｈ２５５との論理和を演算する。例えば、オア回路ＯＲ２５３は、第２５３番目の階級（階調値２５３）に対応しており、階級信号Ｈ２５３と第２５４番目の階級に対応するカウンタＣＮＴ２５４に入力されるオア回路ＯＲ２５４の出力信号との論理和を演算して、演算結果をカウンタＣＮＴ２５３に出力する。
【００３４】
カウンタＣＮＴ０〜ＣＮＴ１５は、階級信号Ｈ０又はオア回路ＯＲ１〜ＯＲ１５の出力信号を、入力画像データＤｉｎに同期して各々計数する。カウンタＣＮＴ０〜ＣＮＴ１５の各計数値は、最下位の階級からの累積度数を各々示すものとなる。従って、カウンタＣＮＴ０〜ＣＮＴ１５の各計数値は、第１範囲Ｔ１における累積ヒストグラムの各値を示す。カウンタＣＮＴ１５の計数値は、第１範囲Ｔ１の最上位の階級（階調値１５）の累積度数を示す。以下の説明では、カウンタＣＮＴ１５の計数値を第１累算値Σ１と称する。
【００３５】
また、カウンタＣＮＴ２４０〜ＣＮＴ２５５は、階級信号Ｈ２５５又はオア回路ＯＲ２４０〜ＯＲ２５４の出力信号を、入力画像データＤｉｎに同期して各々計数する。カウンタＣＮＴ２４０〜ＣＮＴ２５５の各計数値は、最上位の階級からの累積度数を各々示すものとなる。従って、カウンタＣＮＴ２４０〜ＣＮＴ２５５の各計数値は、第２範囲Ｔ２における累積ヒストグラムの各値を示す。そして、カウンタＣＮＴ２４０の計数値は、第２範囲Ｔ２の最下位の階級（階調値２４０）の累積度数を示す。以下の説明では、カウンタＣＮＴ２４０の計数値を第２累算値Σ２と称する。
【００３６】
第１比較回路ＣＯＰ１は、基準値ＲＥＦと第１累算値Σ１とを比較し、両者の値が一致したとき、出力信号をアクティブとする。また、第２比較回路ＣＯＰ２は、基準値ＲＥＦと第２累算値Σ２とを比較し、両者の値が一致したとき、出力信号をアクティブとする。
【００３７】
基準最小値生成回路１４は、複数の比較回路を備え、各カウンタＣＮＴ０〜ＣＮＴ１５の計数値を比較できるように構成されている。そして、基準最小値生成回路１４は、第１比較回路ＣＯＰ１の出力信号に基づいて、第１累算値Σ１が基準値ＲＥＦと一致したことを検知すると、基準値ＲＥＦを超えた階級（階調値）を特定し、これを基準最小値Ｒｍｉｎとして出力する。例えば、図３に示すように基準値ＲＥＦが「１０」であり、階調値１５から階調値７までの累積ヒストグラムの値が「１０」、階調値６の累積ヒストグラムの値が「１９」であるとすれば、階調値７が基準最小値Ｒｍｉｎとなる。
【００３８】
一方、基準最大値生成回路１５は、複数の比較回路を備え、各カウンタＣＮＴ２４０〜ＣＮＴ２５５の計数値を比較できるように構成されている。そして、基準最大値生成回路１５は、第２比較回路ＣＯＰ２の出力信号に基づいて、第２累算値Σ２が基準値ＲＥＦと一致したことを検知すると、基準値ＲＥＦを超えた階級（階調値）を特定し、これを基準最大値Ｒｍａｘとして出力する。例えば、図４に示すように基準値ＲＥＦが「１０」であり、階調値２４０から階調値２４９までの累積ヒストグラムの値が「１０」、階調値２５０の累積ヒストグラムの値が「９」であるとすれば、階調値２４９が基準最大値Ｒｍａｘとなる。
【００３９】
このように統計値演算部１０は、入力画像データＧＤｉｎが画素単位で取り込まれる度に最小値側及び最大値側からの累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２の各値を更新し、累積ヒストグラムの値が基準値ＲＥＦを超えた時点で、基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘを各々特定する。即ち、１画面分の入力画像データＧＤｉｎを取り込んでヒストグラムを作成した後、ヒストグラムに基づいて累積ヒストグラムを生成するのではなく、累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２を直接生成している。累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２の値が基準値ＲＥＦを超えた時点で統計値データ１０Ａを生成することができるので、少なくとも１画面分の入力画像データＧＤｉｎを取り込んだ時点で処理を完了させることができ、通常は、１画面総ての入力画像データＧＤｉｎを取り込む前に処理を完了させることができる。これにより、処理を高速化でき、動画などをリアルタイムで処理することが可能となる。
【００４０】
次に、統計値データ１０Ａに基づく画像補正処理について説明する。図５を参照して、これらの処理の一例を説明する。例えば、１画面の入力画像データＧＤｉｎの階調値が図５（Ａ）のヒストグラムに示されるように分布し、上述した統計演算処理によって基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘが得られたとする。この場合、画像補正部３０は、図５（Ｂ）に示すように階調値が基準最小値Ｒｍｉｎを下回るシャドウ部をカットすると共に、階調値が基準最大値Ｒｍａｘを上回るハイライト部をカットする。
【００４１】
このため、補正パラメータ演算部２０は、出力画像データＧＤｏｕｔの最小値が基準最小値Ｒｍｉｎとなり、その最大値が基準最大値ＲｍａｘとなるようにＬＵＴを生成する。具体的には、画像補正処理の入出力階調特性が以下の式で与えられるようにＬＵＴを生成する。
ＧＤｏｕｔ＝ｆａ＊ＧＤｉｎ−ｆｂ
ｆａ＝２５６／（Ｒｍａｘ−Ｒｍｉｎ）
ｆｂ＝ｆａ＊Ｒｍｉｎ
なお、ｆａは入出力階調特性の傾きであり、ｆｂは切片である。
【００４２】
図６に、ＬＵＴの記憶内容の一例を示す。同図において、点線は画像補正処理を実行しない場合の特性であり、実線は画像補正処理を実行する場合の入出力階調特性である。この図に示すように入力画像データＧＤｉｎの階調値が最小値「０」から基準最小値Ｒｍｉｎまでの範囲において、出力画像データＧＤｏｕｔの階調値が最小値「０」となる。また、入力画像データＧＤｉｎの階調値が最大値「２５５」から基準最大値Ｒｍａｘまでの範囲において、出力画像データＧＤｏｕｔの階調値が最大値「２５５」となる。従って、シャドウ部とハイライト部がカットされ、図に示す矢印の方向に階調全体が伸張される。
【００４３】
以上説明したように本実施形態によれば、ヒストグラムを生成する過程を省略して、双方向の累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２を生成したので、統計値演算処理を高速に実行できる。さらに、基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘが得られた時点で統計演算処理を終了させることができるので、１画面分の入力画像データＧＤｉｎを取り込む前に基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘが得られば、統計演算処理を終了させることができ、動画等をリアルタイムで処理することが可能となる。
【００４４】
次に、本発明の第２実施形態に係わる画像処理装置について説明する。第１実施形態においては階級の幅を１階調としたが、第２実施形態は階級の幅を複数階調に設定する。第２実施形態に係わる画像処理装置は、統計値演算部１０の詳細な構成を除いて、図１に示す第１実施形態の画像処理装置１００と同様である。
【００４５】
図７は、第２実施形態に係わる統計値演算部１０の詳細な構成を示すブロック図である。なお、この例では、階級の幅を２階調に設定してあり、第１階調値Ｄ１は「１５」であり、第２階調値Ｄ２は「２４０」である。この例では、カウンタＣＮＴ０〜ＣＮＴ７を用いて８階級の累積度数を各々計数し、ＣＮＴ１２０〜ＣＮＴ１２７を用いて８階級の累積度数を各々計数する。例えば、カウンタＣＮＴ０は階調値「０」及び「１」に対応しており、カウンタＣＮＴ１２７は階調値「２５４」及び「２５５」に対応している。
【００４６】
図８に累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２の一例を示す。この例では、最下位から第４番目の階級（階調値６及び７に対応）において累積ヒストグラムの値が基準値ＲＥＦと一致する。従って、基準最小値Ｒｍｉｎは当該階級の最小値「６」となる。なお、基準最小値Ｒｍｉｎを平均値である「６．５」にしてもよいし、あるいは、当該階級の最大値「７」としてもよい。また、最上位から第３番目の階級（階調値２５１及び２５０に対応）において累積ヒストグラムの値が基準値ＲＥＦと一致する。従って、基準最大値Ｒｍａｘは当該階級の最大値「２５１」となる。なお、基準最大値Ｒｍａｘを平均値である「２５０．５」にしてもよいし、あるいは、当該階級の最小値「２５０」としてもよい。
【００４７】
このように階級の幅を複数の階調に対応させると、累積ヒストグラムを入力階調に対して荒くとることになるが、カウンタやオア回路の数を低減できる。また、画像補正処理には、階調の精度に対する感度がそれ程必要ではなく、大きな特徴が分かれば十分なものもある。本実施形態は、そのような画像補正処理に適用することが好ましい。
【００４８】
例えば、ヒストグラムの分散性からコントラストを調整する場合が該当する。図９に、第２実施形態に好適な画像補正処理に用いられるＬＵＴの記憶内容の一例を示す。同図において、点線は画像補正処理を実行しない場合の特性であり、実線は画像補正処理を実行する場合の入出力階調特性である。この画像補正処理にあっては、シャドウ部において出力諧調を下げ、ハイライト部において出力階調を上げることにより、入出力階調特性がＳ字形状となるようにしている。そして、その程度を基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘに基づいて定める。これにより、中間階調のコントラストを累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２に応じて強調することができ、視認性を向上させることができる。
【００４９】
なお、本発明は累積値を高速に生成する手段を備えた点に特徴があり、それを用いた処理方法に限定されるものではない。また、累積値の生成手段に関しても、上述した第１及び第２実施形態に限定されるものではなく、例えば、以下の変形が可能である。
【００５０】
（１）上述した各実施形態において、入力画像データＧＤｉｎはＲＧＢの各色に対応する画像データであってもよい。この場合、統計値演算部１０は、ＲＧＢ各色の画像データに基づいて輝度情報を生成し、輝度情報に基づいて基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘを生成してもよい。そして、補正パラメータ演算部２０で生成したＬＵＴをＲＧＢ各色で共通に用いて出力画像データＧＤｏｕｔを生成してもよい。あるいは、輝度情報の替わりにＧ色の画像データを用いて基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘを生成してもよい。
【００５１】
（２）また、階級の幅は、１階調又は２階調に限られず自由定めてよい。さらに、３階調に階級、２階調の階級、及び１階調の階級といったように異なる幅を有する階級が混在してもよい。
【００５２】
（３）上述した各実施形態において、少なくとも統計値演算部１０は、ハードウエアで構成されることを前提としたが、これをソフトウエアで実現してもよい。この場合にも、ヒストグラムを生成することなく累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２が直接生成されるので、処理の高速化を図ることができ、ＣＰＵの負荷を軽減できる。
【００５３】
（４）上述した各実施形態において、統計値演算部１０は、基準最小値Ｒｍｉｎ及び基準最大値Ｒｍａｘが得られた時点で処理を終了したが、例えば、基準最小値Ｒｍｉｎが得られた時点で基準最小値Ｒｍｉｎを得るためのデコード及び累積ヒストグラムＨＧ１の生成処理を停止し、基準最大値Ｒｍａｘが得られた時点で基準最大値Ｒｍａｘを得るためのデコード及び累積ヒストグラムＨＧ２の生成処理を停止してもよい。
【００５４】
（５）また、上述した各実施形態におい第１階調値Ｄ１及び第２階調値Ｄ２は、入力画像データＧＤｉｎの階調数に基づいて自動的に変更してもよい。また、基準値ＲＥＦは、１画面の画素数に応じて自動的に変更してもよい。
【００５５】
（６）また、上述した各実施形態において所定の階調値を各累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２の累積度数に反映させないようにしてもよい。例えば、階調値０及び階調値２５５は、文字などを表示する場合に使われることが多いが、文字等はビデオカメラによって撮像された画像と性質が異なる。このような特異点を含めて統計値を演算するのは、適切な画像補正の観点から好ましくない。そこで、予め特異点が分かっている場合には、所定の階調値を階級から除くことによって、特異点を排除した統計値データ１０Ａを得ることが可能となる。
【００５６】
（７）また、上述した各実施形態は、液晶パネル、エレクトロルミネッセンス（ＥＬ）パネル、デジタルマイクロミラーデバイス（ＤＭＤ）パネル、プラズマ発光や電子放出による蛍光等を用いた様々な電気光学パネルを備えた電子機器に用いることが好ましい。この場合、電子機器は、出力画像データＧＤｏｕｔに基づいて電気光学パネルを制御するための制御信号を発生するタイミング信号発生回路と、出力画像データＧＤｏｕｔから電気光学パネルに供給する画像信号を生成する画像信号生成回路、電気光学パネルを駆動する駆動回路、及び電気光学パネルを備える。電子機器としては、例えば、モバイル型のパーソナルコンピュータ、携帯電話、テレビや、ビューファインダ型、モニタ直視型のビデオテープレコーダ、カーナビゲーション装置、ページャ、電子手帳、電卓、ワードプロセッサ、ワークステーション、テレビ電話、ＰＯＳ端末、タッチパネルを備えた装置等などが挙げられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】統計演算処理の概要を説明するための説明図である。
【図３】基準最小値Ｒｍｉｎの算出処理を説明するための説明図である。
【図４】基準最大値Ｒｍａｘの算出処理を説明するための説明図である。
【図５】統計値データ１０Ａに基づく画像補正処理を説明するための説明図である。
【図６】同実施形態のＬＵＴの記憶内容の一例を示すグラフである。
【図７】本発明の第２実施形態に用いる統計値演算部の構成を示すブロック図である。
【図８】同実施形態の累積ヒストグラムＨＧ１及びＨＧ２の一例を示す説明図である。
【図９】同実施形態のＬＵＴの記憶内容の一例を示すグラフである。
【符号の説明】
１０…統計値演算部（累算値生成手段、比較手段、統計値生成手段）、１０Ａ…統計値データ（統計値）、１１…デコーダ（デコード手段）、１２…第１論理演算部、１３…第２論理演算部、２０…補正パラメータ演算部、３０…画像補正部、１００…画像処理装置、ＣＮＴ０〜ＣＮＴ１５，ＣＮＴ２４０〜ＣＮＴ２５５…カウンタ、ＣＯＰ１…第１比較回路（比較手段）、ＣＯＰ２…第２比較回路（比較手段）、Ｄ１…第１階調値、Ｄ２…第２階調値、ＧＤｉｎ…入力画像データ、ＧＤｏｕｔ…出力画像データ、Ｈ０〜Ｈ１５，Ｈ２４０〜Ｈ２５５…階級信号、ＨＧ１，ＨＧ２…累積ヒストグラム、ＯＲ１〜ＯＲ１４，ＯＲ２４０〜ＯＲ２５４…オア回路、ＲＥＦ…基準値、Ｒｍａｘ…基準最大値、Ｒｍｉｎ…基準最小値、Ｔ１…第１範囲、Ｔ２…第２範囲。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing device that performs image correction on image data, an image processing method, and an image processing program.
[0002]
[Prior art]
In image processing, the properties of an image on one screen may be statistically analyzed, and image correction processing may be performed on the image data according to the analysis result. As a statistical analysis method, a method of obtaining a frequency distribution (histogram) of gradation and calculating a correction parameter from the histogram is known.
[0003]
Patent Literature 1 discloses an image processing method for a still image such as a negative film. This image processing method firstly creates a frequency distribution counted up to a predetermined frequency with respect to all the tones of the image data, and secondly, determines the reference minimum value of the image data by using the small number of the tones of the frequency distribution. Calculated by detecting points at which the cumulative frequency counted from one side exceeds a predetermined ratio with respect to the total number of points. Is calculated by detecting points that exceed a predetermined ratio with respect to the total number of points, and performs image processing based on the fourth calculated reference maximum value and reference minimum value.
[0004]
[Patent Document 1]
JP-A-8-32808
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional technique, histograms are created for all pixels constituting the screen, and thereafter, the histogram frequencies are accumulated from both the minimum value side and the maximum value side to generate accumulated histograms. However, there is an inconvenience that processing takes time. In particular, real-time processing is required for a moving image, but there is a problem in that if an accumulated histogram is generated by the above-described two-stage processing, the processing cannot be performed in time.
[0006]
SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is to provide an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program that are capable of executing a statistical value calculation at high speed.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, an image processing apparatus according to the present invention performs a statistical process on image data indicating a gradation to be displayed on each pixel constituting a screen, generates a statistical value, and generates a statistical value based on the statistical value. The image data is divided into the observation range when image data is fetched in pixel units and when the gradation value of the fetched image data is within a predetermined observation range. An accumulated value generating means for identifying which of the plurality of classes belongs to which accumulates the frequency of each class, and comparing the accumulated value with a predetermined reference value A comparison unit, and a statistic generation unit that outputs, as a statistic, a gradation value when the accumulated value reaches the reference value with reference to a comparison result of the comparison unit. .
[0008]
According to the present invention, each time image data is taken in pixel units, the frequency of each class is accumulated to generate an accumulated value. Instead of generating an accumulated value by a two-stage process such as generating an accumulated value, an accumulated value can be directly generated without generating a histogram. Then, since the generation of the statistic is completed when the accumulated value reaches the reference value, the processing can be speeded up and the image can be processed in real time. In particular, it is suitable for image processing for correcting a moving image in real time.
[0009]
Here, the observation range includes a first range from a minimum value to a first gradation value and a second range from a maximum value to a second gradation value. Capturing the image data, when the captured image data has a gradation value in the first range, specifies which class of the plurality of classes the image data belongs to by dividing the first range, A first accumulated value obtained by accumulating the frequency of the class from the minimum value side is generated, and when the gradation value of the acquired image data is in the second range, the image data is divided into a plurality of divisions of the second range. Of the classes, and generates a second accumulated value obtained by accumulating the frequency of each class from the maximum value side. The comparing means includes the first accumulated value and the second accumulated value. Comparing the calculated value with the reference value, and the statistic value generating means compares the calculated value with the reference value. With reference to the result, the tone value when the first accumulated value reaches the reference value is generated as a reference minimum value, and the tone value when the second accumulated value reaches the reference value is generated. Preferably, a value is generated as a reference maximum value, and the reference minimum value and the reference maximum value are output as the statistics.
[0010]
According to the present invention, the cumulative histogram from the minimum value side and the cumulative histogram from the maximum value side can be updated every time image data is taken in pixel units, so that the reference minimum value and the reference maximum value can be obtained at high speed. Can be. Note that the second gradation value is preferably larger than the first gradation value.
[0011]
In addition, the accumulated value generation means stops the generation of the first accumulated value when the first accumulated value reaches the reference value and refers to the comparison result of the comparison means, Preferably, the generation of the second accumulated value is stopped when the accumulated value reaches the reference value. In this case, generation of the accumulated value can be stopped when the first accumulated value or the second accumulated value reaches the reference value, so that the processing speed is increased and the processing load is reduced. Can be.
[0012]
Further, the accumulation value generation means determines which class of the first range or the second range the pixel data captured in pixel units belongs to, and outputs a class signal for each class to which the pixel data belongs. And counting the accumulated value from the lower class for each class in the first range based on the class signal, and outputting the accumulated value of the highest class as the first accumulated value. 1 counting means, based on the class signal, counting the accumulated value from the higher class for each class in the second range, and using the accumulated value of the lowest class as the second accumulated value. It is preferable to include a second counting means for outputting. In this case, the cumulative histogram of each class is updated on a pixel basis, the accumulated value of the highest class in the first range is the first accumulated value, and the accumulated value of the lowest class in the second range is the first accumulated value. It can be generated as two accumulated values.
[0013]
More specifically, the first counting means, when a certain class signal is inputted, a first logical operation means for outputting all class signals of a class or higher corresponding to the class signal, A plurality of counters provided for each class and counting the number of the class signals each time the image data is taken in pixel units; and a counter corresponding to the highest class among the plurality of counters. A second logical operation unit that outputs a numerical value as the first accumulated value, and that, when a certain class signal is input, the second counting unit outputs all class signals of a class equal to or lower than the class corresponding to the class signal; A plurality of counters provided for each of a plurality of classes in the second range and counting the number of the class signals each time the image data is taken in pixel units; Cow corresponding to It is preferable to output a count value of data as the second accumulated value.
[0014]
When the gradation value of the image data is within the first range, the decoding means outputs a class signal indicating which class the image data belongs to. When the first logical operation means inputs a certain class signal, the first logical operation means outputs the class signal. Since all the class signals higher than the class corresponding to the signal are output, each counter can count the accumulated value from the lower class by counting the class signals. Therefore, it is not necessary to calculate the cumulative histogram by sequentially adding the lower histograms. This is the same for the second logical operation unit.
[0015]
Further, the first logical operation means includes a plurality of OR circuits respectively corresponding to the second to lowest ranks from the lowest rank, and each of the OR circuits is inputted to a counter corresponding to the lower rank. And outputs the output signals to the plurality of counters, respectively, and the second logical operation means outputs the output signal to each of the plurality of counters, and A plurality of OR circuits respectively corresponding to the classes, each OR circuit calculating a logical sum of a signal input to a counter corresponding to a higher class and a class signal corresponding to the class, to calculate the plurality of OR circuits; It is preferable to output the output signals to the respective counters.
[0016]
Preferably, each of the counters stops counting when the counted value reaches the reference value. By providing an upper limit to the counter, the circuit scale of the counter can be reduced, and power consumption can be reduced by operating the counter only within a necessary range.
[0017]
Further, the class may include a plurality of gradation values. Depending on the type of the image correction processing, there are some which can execute appropriate correction even if the class width is wide. In such a case, the processing can be further speeded up by including a plurality of gradations in one class. Also, since the number of counters can be reduced, the configuration can be simplified and the power consumption can be reduced.
[0018]
In addition, it is preferable that each class does not include a predetermined gradation value among the gradation values of the observation range. Although character data or the like often takes a minimum value and a maximum value, calculating a statistical value including such a singular point is not preferable from the viewpoint of appropriate image correction. Therefore, when a singular point is known in advance, it is possible to obtain a statistical value excluding the singular point by removing a predetermined tone value from the class.
[0019]
Next, in the image processing method according to the present invention, a statistical value is generated by performing statistical processing on image data indicating a gradation to be displayed on each pixel constituting a screen, and the image data is generated based on the statistical value. The correction processing is performed, and image data is captured in pixel units, and when the gradation value of the captured image data is within a predetermined observation range, the image data is divided into a plurality of classes obtained by dividing the observation range. A first step of specifying which class belongs to, and generating an accumulated value obtained by accumulating the frequency of each class; a second step of comparing the accumulated value with a predetermined reference value; A third step of generating, as the statistical value, a gradation value when the accumulated value reaches the reference value.
[0020]
According to the present invention, each time image data is taken in pixel units, the frequency of each class is accumulated to generate an accumulated value. Instead of generating an accumulated value by a two-stage process such as generating an accumulated value, an accumulated value can be directly generated without generating a histogram. Then, since the generation of the statistic is completed when the accumulated value reaches the reference value, the processing can be speeded up and the image can be processed in real time. In particular, it is suitable for image processing for correcting a moving image in real time.
[0021]
Here, the observation range includes a first range from a minimum value to a first gradation value and a second range from a maximum value to a second gradation value, and the first step includes: When the grayscale value of the captured image data is in the first range, the data is specified, which of the plurality of classes into which the image data is divided is specified, and the class of each class is specified. A first accumulated value whose frequency is accumulated from the minimum value side is generated, and when the gradation value of the acquired image data is in the second range, the image data is divided into a plurality of classes obtained by dividing the second range. Of the classes, and generates a second accumulated value obtained by accumulating the frequency of each class from the maximum value side. The second step includes the first accumulated value and the second accumulated value. Comparing the values with the reference values, and in the third step, refer to the comparison result The tone value when the first accumulated value reaches the reference value is generated as a reference minimum value, and the tone value when the second accumulated value reaches the reference value is determined as a reference maximum value. Preferably, the statistic is generated as a value, and the reference minimum value and the reference maximum value are output as the statistical value.
[0022]
According to the present invention, the cumulative histogram from the minimum value side and the cumulative histogram from the maximum value side can be updated every time image data is taken in pixel units, so that the reference minimum value and the reference maximum value can be obtained at high speed. Can be.
[0023]
In the first step, the generation of the first accumulated value is stopped when the first accumulated value reaches the reference value, and the second accumulated value is stopped when the second accumulated value reaches the reference value. It is preferable to stop generating the two accumulated values. In this case, generation of the accumulated value can be stopped when the first accumulated value or the second accumulated value reaches the reference value, so that the processing speed is increased and the processing load is reduced. Can be.
[0024]
Further, the class may include a plurality of gradation values. In addition, it is preferable that each class does not include a predetermined gradation value among the gradation values of the observation range.
[0025]
Next, the image processing program according to the present invention performs a statistical process on image data indicating a gradation to be displayed on each pixel constituting a screen to generate a statistical value, and generates a statistical value based on the statistical value. Performing a correction process, the computer captures image data in pixel units, and when the tone value of the captured image data is within a predetermined observation range, the image data is divided into a plurality of classes obtained by dividing the observation range. Of which class belongs to, an accumulated value generating means for generating an accumulated value by accumulating the frequency of each class, and a comparing means for comparing the accumulated value with a predetermined reference value, respectively. And a function of referring to a comparison result of the comparison means and functioning as a statistic value generation means for outputting a gradation value when the accumulated value reaches the reference value as the statistic value.
[0026]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment. The image processing apparatus 100 is supplied with input image data GDin. The input image data GDin indicates a gradation value to be displayed on each pixel constituting one screen. The input image data GDin in this example is 8-bit moving image data per pixel. Therefore, the input image data GDin indicates 256 gradations, and its minimum value is “0” and its maximum value is “255”. The image processing apparatus 100 performs statistical processing on the input image data GDin to generate a statistical value, and further performs correction processing on the input image data GDin using the statistical value to generate output image data GDout.
[0027]
The image processing device 100 includes a statistic calculation unit 10, a correction parameter calculation unit 20, and an image correction unit 30. First, the statistic calculation unit 10 performs a predetermined statistic calculation process on the input image data GDin to generate statistic data 10A. An outline of the statistical calculation process will be described with reference to FIG. In the statistical calculation processing, the cumulative histogram is bidirectionally calculated for the first range T1 from the minimum value (0) to the first gradation value D1 and the second range T2 from the maximum value (255) to the second gradation value D2. HG1 and HG2 are directly generated, and the points at which the frequencies of the generated cumulative histograms HG1 and HG2 reach a predetermined reference value REF are specified as a reference minimum value Rmin and a reference maximum value Rmax, and statistical value data indicating these is specified. Generate 10A. Note that the second gradation value D2 is larger than the first gradation value D1.
[0028]
The cumulative histogram indicates the frequency obtained by accumulating the frequency of the histogram in a certain direction (the direction from the minimum value to the maximum value or the direction from the maximum value to the minimum value) for each class. The width of the class can be set arbitrarily, but the width of the class in this example is one gradation. In this example, two types of cumulative histograms are simultaneously generated. That is, a cumulative histogram HG1 from the minimum value to the first gradation value D1 and a cumulative histogram HG2 from the maximum value to the second gradation value D2 are generated.
[0029]
Next, the correction parameter calculation unit 20 generates a look-up table (hereinafter, referred to as an LUT) based on the statistical value data 10A. In the LUT, each gradation value of the input image data GDin and each corrected gradation value are stored in association with each other, and the stored content is updated based on the statistical value data 10A. The image correction unit 30 generates output image data GDout with reference to the LUT. Specifically, the LUT is accessed using the gradation value of the input image data GDin as a read address, and the gradation value read from the LUT is output as output image data GDout.
[0030]
Next, details of the statistical value calculation unit 10 will be described. The statistic operation unit 10 includes a decoder 11, a first logical operation unit 12, a second logical operation unit 13, counters CNT0 to CNT15 and CNT240 to CNT255, a first comparison circuit COP1, a second comparison circuit COP2, and a reference minimum value generation. A circuit 14 and a reference maximum value generation circuit 15 are provided.
[0031]
The decoder 11 decodes the input image data GDin taken in pixel units, and generates class signals H0 to H15 corresponding to the first range T1 and class signals H240 to H255 corresponding to the second range T2. The class signals H0 to H15 and H240 to H255 indicate the class to which the input image data GDin belongs, respectively. As described above, since the width of the class in this example is one gradation, when the gradation value of the input image data GDin is “0” to “15”, each of the class signals H0 to H15 is at a high level, and the gradation is When the value is "240" to "255", each of the class signals H240 to H255 is at a high level. The decoder 11 decodes only the input image data GDin in the first range T1 and the second range T2, and does not decode other ranges. Thereby, the decoder 11 can be simply configured, and the processing speed is further improved.
[0032]
The first logical operation unit 12 includes OR circuits OR1 to OR15. The OR circuits OR1 to OR15 are provided corresponding to the highest class (gradation value 15) of the first range T1 from the second lowest class. Each of the OR circuits OR1 to OR15 calculates the logical sum of the signal input to the counter corresponding to the lower class and the class signals H0 to H15 corresponding to the class. For example, the OR circuit OR2 corresponds to the third class (gradation value 2), and is a combination of the class signal H2 and the output signal of the OR circuit OR1 input to the counter CNT1 corresponding to the second class. The logical sum is calculated, and the calculation result is output to the counter CNT2.
[0033]
The second logical operation unit 13 includes OR circuits OR240 to OR255. The OR circuits OR240 to OR255 are provided respectively corresponding to the lowest class in the second range from the second class from the highest level to the second range. Each of the OR circuits OR240 to OR255 calculates a logical sum of a signal input to a counter corresponding to a higher class and a class signal H240 to H255 corresponding to the class. For example, the OR circuit OR253 corresponds to the 253rd class (gradation value 253), and is a combination of the class signal H253 and the output signal of the OR circuit OR254 input to the counter CNT254 corresponding to the 254th class. The logical sum is calculated, and the calculation result is output to the counter CNT253.
[0034]
The counters CNT0 to CNT15 count the class signal H0 or the output signals of the OR circuits OR1 to OR15 in synchronization with the input image data Din. Each count value of the counters CNT0 to CNT15 indicates the cumulative frequency from the lowest class. Therefore, each count value of the counters CNT0 to CNT15 indicates each value of the cumulative histogram in the first range T1. The count value of the counter CNT15 indicates the cumulative frequency of the highest class (gradation value 15) in the first range T1. In the following description, the count value of the counter CNT15 is referred to as a first accumulated value # 1.
[0035]
The counters CNT240 to CNT255 count the class signal H255 or the output signals of the OR circuits OR240 to OR254, respectively, in synchronization with the input image data Din. Each count value of the counters CNT240 to CNT255 indicates the cumulative frequency from the highest class. Therefore, each count value of the counters CNT240 to CNT255 indicates each value of the cumulative histogram in the second range T2. The count value of the counter CNT240 indicates the cumulative frequency of the lowest class (gradation value 240) in the second range T2. In the following description, the count value of the counter CNT240 is referred to as a second accumulated value # 2.
[0036]
The first comparison circuit COP1 compares the reference value REF with the first accumulated value $ 1, and when both values match, activates the output signal. Further, the second comparison circuit COP2 compares the reference value REF with the second accumulated value とする 2, and when both values match, activates the output signal.
[0037]
The reference minimum value generation circuit 14 includes a plurality of comparison circuits, and is configured to compare the count values of the counters CNT0 to CNT15. Then, when detecting that the first accumulated value 比較 1 matches the reference value REF based on the output signal of the first comparison circuit COP1, the reference minimum value generation circuit 14 determines the class (gradation) exceeding the reference value REF. Value) and outputs this as the reference minimum value Rmin. For example, as shown in FIG. 3, the reference value REF is “10”, the cumulative histogram value from the gradation value 15 to the gradation value 7 is “10”, and the cumulative histogram value from the gradation value 6 is “19”. , The gradation value 7 becomes the reference minimum value Rmin.
[0038]
On the other hand, the reference maximum value generation circuit 15 includes a plurality of comparison circuits, and is configured to be able to compare the count values of the respective counters CNT240 to CNT255. When the reference maximum value generation circuit 15 detects that the second accumulated value Σ2 matches the reference value REF based on the output signal of the second comparison circuit COP2, the class (gradation) exceeding the reference value REF is used. Value) and outputs this as the reference maximum value Rmax. For example, as shown in FIG. 4, the reference value REF is “10”, the cumulative histogram value from the gradation value 240 to the gradation value 249 is “10”, and the cumulative histogram value of the gradation value 250 is “9”. , The gradation value 249 becomes the reference maximum value Rmax.
[0039]
As described above, each time the input image data GDin is captured in pixel units, the statistical value calculation unit 10 updates the respective values of the cumulative histograms HG1 and HG2 from the minimum value side and the maximum value side, and the value of the cumulative histogram becomes the reference value. At the time point when REF is exceeded, the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax are specified. That is, after the input image data GDin for one screen is fetched and a histogram is created, the cumulative histograms HG1 and HG2 are directly generated instead of generating the cumulative histogram based on the histogram. Since the statistical value data 10A can be generated when the values of the cumulative histograms HG1 and HG2 exceed the reference value REF, the processing can be completed when at least one screen of the input image data GDin is captured. Normally, the processing can be completed before the input image data GDin of the entire screen is taken. As a result, the processing can be speeded up, and moving images and the like can be processed in real time.
[0040]
Next, an image correction process based on the statistical value data 10A will be described. An example of these processes will be described with reference to FIG. For example, it is assumed that the gradation values of the input image data GDin of one screen are distributed as shown in the histogram of FIG. 5A, and the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax are obtained by the above-described statistical operation processing. In this case, as shown in FIG. 5B, the image correction unit 30 cuts a shadow portion whose tone value is lower than the reference minimum value Rmin and cuts a highlight portion whose tone value exceeds the reference maximum value Rmax. I do.
[0041]
For this reason, the correction parameter calculation unit 20 generates the LUT such that the minimum value of the output image data GDout becomes the reference minimum value Rmin, and the maximum value becomes the reference maximum value Rmax. Specifically, the LUT is generated such that the input / output gradation characteristics of the image correction processing are given by the following equation.
GDout = fa * GDin-fb
fa = 256 / (Rmax−Rmin)
fb = fa * Rmin
Note that fa is the slope of the input / output gradation characteristic, and fb is the intercept.
[0042]
FIG. 6 shows an example of the storage contents of the LUT. In the figure, a dotted line indicates characteristics when the image correction process is not performed, and a solid line indicates input / output gradation characteristics when the image correction process is performed. As shown in this figure, the gradation value of the output image data GDout is the minimum value “0” in the range from the minimum value “0” of the input image data GDin to the reference minimum value Rmin. Further, in a range where the gradation value of the input image data GDin ranges from the maximum value “255” to the reference maximum value Rmax, the gradation value of the output image data GDout has the maximum value “255”. Therefore, the shadow part and the highlight part are cut, and the entire gradation is extended in the direction of the arrow shown in the figure.
[0043]
As described above, according to the present embodiment, since the process of generating the histogram is omitted and the bidirectional cumulative histograms HG1 and HG2 are generated, the statistical value calculation processing can be executed at high speed. Furthermore, the statistical calculation process can be terminated when the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax are obtained, so that the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax are set before the input image data GDin for one screen is captured. If it is obtained, the statistical calculation processing can be terminated, and a moving image or the like can be processed in real time.
[0044]
Next, an image processing apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment, the width of the class is set to one gradation. In the second embodiment, the width of the class is set to a plurality of gradations. The image processing apparatus according to the second embodiment is the same as the image processing apparatus 100 according to the first embodiment shown in FIG.
[0045]
FIG. 7 is a block diagram illustrating a detailed configuration of the statistic calculation unit 10 according to the second embodiment. In this example, the width of the class is set to two gradations, the first gradation value D1 is “15”, and the second gradation value D2 is “240”. In this example, the cumulative frequencies of the eight classes are counted using the counters CNT0 to CNT7, respectively, and the cumulative frequencies of the eight classes are counted using the CNTs 120 to 127, respectively. For example, the counter CNT0 corresponds to the gradation values “0” and “1”, and the counter CNT127 corresponds to the gradation values “254” and “255”.
[0046]
FIG. 8 shows an example of the cumulative histograms HG1 and HG2. In this example, the value of the cumulative histogram in the fourth class from the lowest (corresponding to gradation values 6 and 7) matches the reference value REF. Therefore, the reference minimum value Rmin is the minimum value “6” of the class. The reference minimum value Rmin may be set to the average value “6.5”, or may be set to the maximum value “7” of the class. In addition, the value of the cumulative histogram in the third class from the top (corresponding to the gradation values 251 and 250) matches the reference value REF. Therefore, the reference maximum value Rmax is the maximum value “251” of the class. Note that the reference maximum value Rmax may be set to the average value “250.5”, or may be set to the minimum value “250” of the class.
[0047]
When the width of the class corresponds to a plurality of gradations in this way, the cumulative histogram becomes coarse with respect to the input gradation, but the number of counters and OR circuits can be reduced. Further, the image correction processing does not require much sensitivity to the accuracy of gradation, and there are some which are sufficient if large features are known. This embodiment is preferably applied to such an image correction process.
[0048]
For example, the case where the contrast is adjusted based on the dispersibility of the histogram corresponds to this case. FIG. 9 shows an example of the storage contents of the LUT used for the image correction process suitable for the second embodiment. In the figure, a dotted line indicates characteristics when the image correction process is not performed, and a solid line indicates input / output gradation characteristics when the image correction process is performed. In this image correction process, the output gradation is reduced in the shadow portion and the output gradation is increased in the highlight portion, so that the input / output gradation characteristics have an S-shape. Then, the degree is determined based on the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax. Thereby, the contrast of the intermediate gradation can be enhanced according to the cumulative histograms HG1 and HG2, and the visibility can be improved.
[0049]
It should be noted that the present invention is characterized in that a means for generating a cumulative value at a high speed is provided, and the present invention is not limited to a processing method using the means. In addition, the means for generating the accumulated value is not limited to the first and second embodiments described above, and for example, the following modifications are possible.
[0050]
(1) In each of the embodiments described above, the input image data GDin may be image data corresponding to each color of RGB. In this case, the statistic calculation unit 10 may generate luminance information based on the image data of each of the RGB colors, and generate the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax based on the luminance information. Then, the output image data GDout may be generated by using the LUT generated by the correction parameter calculation unit 20 in common for each of the RGB colors. Alternatively, the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax may be generated using G color image data instead of the luminance information.
[0051]
(2) The width of the class is not limited to one gradation or two gradations, and may be freely determined. Further, classes having different widths, such as a class for the three gradations, a class for the two gradations, and a class for the one gradation, may be mixed.
[0052]
(3) In each of the embodiments described above, at least the statistical value calculation unit 10 is assumed to be configured by hardware, but this may be realized by software. Also in this case, since the cumulative histograms HG1 and HG2 are directly generated without generating a histogram, the processing can be speeded up and the load on the CPU can be reduced.
[0053]
(4) In each of the above-described embodiments, the statistic calculation unit 10 ends the process when the reference minimum value Rmin and the reference maximum value Rmax are obtained, but, for example, when the reference minimum value Rmin is obtained. The decoding process for obtaining the reference minimum value Rmin and the generation process of the cumulative histogram HG1 are stopped, and the decoding process for obtaining the reference maximum value Rmax and the generation process of the cumulative histogram HG2 are stopped when the reference maximum value Rmax is obtained. Is also good.
[0054]
(5) In each of the above-described embodiments, the first gradation value D1 and the second gradation value D2 may be automatically changed based on the number of gradations of the input image data GDin. Further, the reference value REF may be automatically changed according to the number of pixels on one screen.
[0055]
(6) In each of the above-described embodiments, a predetermined gradation value may not be reflected on the cumulative frequency of each of the cumulative histograms HG1 and HG2. For example, the gradation value 0 and the gradation value 255 are often used for displaying characters and the like, but the characters and the like have different properties from the image captured by the video camera. It is not preferable to calculate a statistical value including such a singular point from the viewpoint of appropriate image correction. Therefore, when the singular point is known in advance, it is possible to obtain the statistical value data 10A excluding the singular point by removing a predetermined gradation value from the class.
[0056]
(7) In addition, each of the above-described embodiments includes a liquid crystal panel, an electroluminescence (EL) panel, a digital micromirror device (DMD) panel, and various electro-optical panels using plasma light emission or fluorescence by electron emission. It is preferably used for electronic equipment. In this case, the electronic device includes a timing signal generating circuit that generates a control signal for controlling the electro-optical panel based on the output image data GDout, and an image that generates an image signal to be supplied to the electro-optical panel from the output image data GDout. A signal generating circuit, a driving circuit for driving the electro-optical panel, and an electro-optical panel are provided. Examples of the electronic device include a mobile personal computer, a mobile phone, a television, a viewfinder type, a monitor direct-view video tape recorder, a car navigation device, a pager, an electronic notebook, a calculator, a word processor, a workstation, a video phone, Examples include a POS terminal, a device having a touch panel, and the like.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram for describing an overview of a statistical calculation process.
FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining a calculation process of a reference minimum value Rmin.
FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining a calculation process of a reference maximum value Rmax.
FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining an image correction process based on statistical value data 10A.
FIG. 6 is a graph showing an example of stored contents of an LUT of the embodiment.
FIG. 7 is a block diagram illustrating a configuration of a statistical value calculation unit used in a second embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of cumulative histograms HG1 and HG2 of the embodiment.
FIG. 9 is a graph showing an example of stored contents of an LUT of the embodiment.
[Explanation of symbols]
Reference numeral 10: statistical value calculating unit (accumulated value generating means, comparing means, statistical value generating means), 10A: statistical value data (statistical value), 11: decoder (decoding means), 12: first logical calculating unit, 13: Second logical operation unit, 20 correction parameter operation unit, 30 image correction unit, 100 image processing device, CNT0 to CNT15, CNT240 to CNT255 counter, COP1 first comparison circuit (comparing means), COP2 second Comparison circuit (comparing means), D1: first gradation value, D2: second gradation value, GDin: input image data, GDout: output image data, H0 to H15, H240 to H255: class signals, HG1, HG2 ... Cumulative histogram, OR1 to OR14, OR240 to OR254 ... OR circuit, REF ... reference value, Rmax ... reference maximum value, Rmin ... reference minimum value, T1 ... first range T2 ... the second range.

Claims

画面を構成する各画素に表示すべき階調を示す画像データに統計処理を施して統計値を生成し、前記統計値に基づいて前記画像データに補正処理を施す画像処理装置において、
画素単位で画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が所定の観測範囲にあるとき、前記画像データが前記観測範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を累算した累算値を生成する累算値生成手段と、
前記累算値を予め定められた基準値と各々比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果を参照して、前記累算値が前記基準値に達したときの階調値を前記統計値として出力する統計値生成手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。An image processing apparatus that performs a statistical process on image data indicating a gradation to be displayed on each pixel configuring a screen to generate a statistical value, and performs a correction process on the image data based on the statistical value.
Capture the image data in pixel units, when the tone value of the captured image data is in a predetermined observation range, specify which class among the plurality of classes the image data divided the observation range, Accumulated value generating means for generating an accumulated value obtained by accumulating the frequency of each class;
Comparing means for comparing the accumulated value with a predetermined reference value,
An image processing apparatus comprising: a statistic generation unit that outputs a gradation value when the accumulated value reaches the reference value as the statistic by referring to a comparison result of the comparison unit.

前記観測範囲は、最小値から第１階調値までの第１範囲と最大値から第２階調値までの第２範囲とを含み、
前記累算値生成手段は、画素単位で前記画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が前記第１範囲にあるとき、前記画像データが前記第１範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最小値側から累算した第１累算値を生成する共に、取り込んだ画像データの階調値が前記第２範囲にあるとき、前記画像データが前記第２範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最大値側から累算した第２累算値を生成し、
前記比較手段は、前記第１累算値及び前記第２累算値を前記基準値と各々比較し、
前記統計値生成手段は、前記比較手段の比較結果を参照して、前記第１累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最小値として生成すると共に、前記第２累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最大値として生成し、前記基準最小値及び前記基準最大値を前記統計値として出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。The observation range includes a first range from a minimum value to a first gradation value and a second range from a maximum value to a second gradation value,
The accumulated value generation unit captures the image data in pixel units, and when a tone value of the captured image data is in the first range, the image data is divided into a plurality of classes obtained by dividing the first range. Of which class is specified, the frequency of each class is accumulated from the minimum value side to generate a first accumulated value, and when the gradation value of the captured image data is in the second range, Identifying which class the image data belongs to among the plurality of classes obtained by dividing the second range, and generating a second accumulated value by accumulating the frequency of each class from the maximum value side;
The comparing means compares the first accumulated value and the second accumulated value with the reference value, respectively.
The statistic generation unit generates a gradation value when the first accumulated value reaches the reference value as a reference minimum value with reference to a comparison result of the comparison unit, and generates the second accumulation value. The image processing according to claim 1, wherein a tone value when the value reaches the reference value is generated as a reference maximum value, and the reference minimum value and the reference maximum value are output as the statistical values. apparatus.

前記累算値生成手段は、前記比較手段の比較結果を参照して、前記第１累算値が前記基準値に達したとき前記第１累算値の生成を停止すると共に前記第２累算値が前記基準値に達したとき前記第２累算値の生成を停止することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。The accumulated value generation means stops the generation of the first accumulated value when the first accumulated value reaches the reference value and refers to the comparison result of the comparing means, and executes the second accumulation. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the generation of the second accumulated value is stopped when a value reaches the reference value.

前記累算値生成手段は、
画素単位で取り込んだ画素データが前記第１範囲又は前記第２範囲のどの階級に属するかを判別して、属する階級毎に階級信号を各々出力するデコード手段と、
前記階級信号に基づいて、前記第１範囲の各階級毎に下位の階級からの累算値を各々生成し、最上位の階級の累算値を前記第１累算値として出力する第１計数手段と、
前記階級信号に基づいて、前記第２範囲の各階級毎に上位の階級からの累算値を各々生成し、最下位の階級の累算値を前記第２累算値として出力する第２計数手段と
を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。The accumulation value generation means includes:
Decoding means for determining which class of the first range or the second range the pixel data captured in pixel units belongs to, and outputting a class signal for each class to which the pixel data belongs;
A first counting unit that generates an accumulated value from a lower class for each class in the first range based on the class signal and outputs the accumulated value of the highest class as the first accumulated value; Means,
A second counting unit that generates an accumulated value from a higher class for each class in the second range based on the class signal, and outputs the accumulated value of the lowest class as the second accumulated value; The image processing apparatus according to claim 2, further comprising a unit.

前記第１計数手段は、
ある階級信号を入力すると当該階級信号に対応する階級以上の総ての階級信号を出力する第１論理演算手段と、
前記第１範囲の複数の階級毎に設けられ、画素単位で前記画像データが取り込まれる度に、前記階級信号の数を計数する複数のカウンタとを備え、
前記複数のカウンタのうち、最上位の階級に対応するカウンタの計数値を前記第１累算値として出力し、
前記第２計数手段は、
ある階級信号を入力すると当該階級信号に対応する階級以下の総ての階級信号を出力する第２論理演算手段と、
前記第２範囲の複数の階級毎に設けられ、画素単位で前記画像データが取り込まれる度に、前記階級信号の数を計数する複数のカウンタとを備え、
前記複数のカウンタのうち、最下位の階級に対応するカウンタの計数値を前記第２累算値として出力する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。The first counting means includes:
First logic operation means for receiving a class signal and outputting all class signals of a class or higher corresponding to the class signal;
A plurality of counters are provided for each of a plurality of classes in the first range and count the number of the class signals each time the image data is captured in pixel units.
Outputting a count value of a counter corresponding to the highest class among the plurality of counters as the first accumulated value;
The second counting means,
A second logical operation means that, when a certain class signal is input, outputs all class signals lower than the class corresponding to the class signal;
A plurality of counters are provided for each of a plurality of classes in the second range and count the number of the class signals each time the image data is captured in pixel units.
The image processing apparatus according to claim 4, wherein a count value of a counter corresponding to a lowest class among the plurality of counters is output as the second accumulated value.

前記第１論理演算手段は、最下位から２番目の階級から最上位の階級に各々対応する複数の論理和回路を備え、各論理和回路は、下位の階級に対応するカウンタへ入力される信号と、当該階級に対応する階級信号との論理和を演算して前記複数のカウンタに出力信号を各々出力し、
前記第２論理演算手段は、最上位から２番目の階級から最下位の階級に各々対応する複数の論理和回路を備え、各論理和回路は、上位の階級に対応するカウンタへ入力される信号と、当該階級に対応する階級信号との論理和を演算して前記複数のカウンタに出力信号を各々出力する
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。The first logical operation means includes a plurality of OR circuits respectively corresponding to the second to highest ranks from the lowest rank, and each of the OR circuits is a signal input to a counter corresponding to the lower rank. And, calculating a logical sum of a class signal corresponding to the class and outputting an output signal to each of the plurality of counters,
The second logical operation means includes a plurality of OR circuits respectively corresponding to the second to lowest ranks from the highest rank, and each of the OR circuits is a signal input to a counter corresponding to the higher rank. 6. The image processing apparatus according to claim 5, wherein a logical OR of a class signal corresponding to the class and a logical sum is calculated, and an output signal is output to each of the plurality of counters.

前記各カウンタは計数値が前記基準値に達すると、計数を停止することを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置。The image processing apparatus according to claim 5, wherein each of the counters stops counting when a count value reaches the reference value.

前記階級には複数の階調値が含まれることを特徴とする請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。8. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the class includes a plurality of gradation values.

前記各階級は、前記観測範囲の各階調値のうち予め定められた階調値を含まないことを特徴とする請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の画像処理装置。9. The image processing apparatus according to claim 1, wherein each of the classes does not include a predetermined tone value among the tone values of the observation range. 10.

画面を構成する各画素に表示すべき階調を示す画像データに統計処理を施して統計値を生成し、前記統計値に基づいて前記画像データに補正処理を施す画像処理方法であって、
画素単位で画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が所定の観測範囲にあるとき、前記画像データが前記観測範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を累算した累算値を生成する第１ステップと、
前記累算値を予め定められた基準値と各々比較する第２ステップと、
比較結果を参照して、前記累算値が前記基準値に達したときの階調値を前記統計値として生成する第３ステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。An image processing method for performing a statistical process on image data indicating a gradation to be displayed on each pixel constituting a screen to generate a statistical value, and performing a correction process on the image data based on the statistical value,
Capture the image data in pixel units, when the tone value of the captured image data is in a predetermined observation range, specify which class among the plurality of classes the image data divided the observation range, A first step of generating an accumulated value by accumulating the frequency of each class;
A second step of comparing each of the accumulated values with a predetermined reference value;
Generating a gradation value when the accumulated value reaches the reference value as the statistical value with reference to a comparison result.

前記観測範囲は、最小値から第１階調値までの第１範囲と最大値から第２階調値までの第２範囲とを含み、
前記第１ステップは、画素単位で前記画像データを取り込み、取り込んだ前記画像データの階調値が前記第１範囲にあるとき、前記画像データが前記第１範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最小値側から累算した第１累算値を生成する共に、取り込んだ画像データの階調値が前記第２範囲にあるとき、前記画像データが前記第２範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を最大値側から累算した第２累算値を生成し、
前記第２ステップは、前記第１累算値及び前記第２累算値を前記基準値と各々比較し、
前記第３ステップは、前記比較結果を参照して、前記第１累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最小値として生成すると共に、前記第２累算値が前記基準値に達したときの階調値を基準最大値として生成し、前記基準最小値及び前記基準最大値を前記統計値として出力する
ことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方法。The observation range includes a first range from a minimum value to a first gradation value and a second range from a maximum value to a second gradation value,
The first step is to fetch the image data in pixel units, and when a gradation value of the fetched image data is in the first range, the image data is selected from a plurality of classes obtained by dividing the first range. Specifying whether the image data belongs to a class, generating a first accumulated value by accumulating the frequency of each class from the minimum value side, and, when the gradation value of the captured image data is within the second range, Specifies which class belongs to a plurality of classes obtained by dividing the second range, and generates a second accumulated value obtained by accumulating the frequency of each class from the maximum value side,
The second step compares the first accumulated value and the second accumulated value with the reference value, respectively,
The third step refers to the comparison result, generates a tone value when the first accumulated value reaches the reference value as a reference minimum value, and generates the gradation value when the second accumulated value is equal to the reference value. The image processing method according to claim 10, wherein a tone value when the value reaches a value is generated as a reference maximum value, and the reference minimum value and the reference maximum value are output as the statistical values.

前記第１ステップにおいて、前記第１累算値が前記基準値に達したとき前記第１累算値の生成を停止すると共に前記第２累算値が前記基準値に達したとき前記第２累算値の生成を停止することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。In the first step, the generation of the first accumulated value is stopped when the first accumulated value reaches the reference value, and the second accumulated value is stopped when the second accumulated value reaches the reference value. The image processing method according to claim 11, wherein the generation of the calculated value is stopped.

前記階級には複数の階調値が含まれることを特徴とする請求項１０乃至１２のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。13. The image processing method according to claim 10, wherein the class includes a plurality of gradation values.

前記各階級は、前記観測範囲の各階調値のうち予め定められた階調値を含まないことを特徴とする請求項１０乃至１３のうちいずれか１項に記載の画像処理方法。14. The image processing method according to claim 10, wherein each of the classes does not include a predetermined gradation value among the gradation values of the observation range.

画面を構成する各画素に表示すべき階調を示す画像データに統計処理を施して統計値を生成し、前記統計値に基づいて前記画像データに補正処理を施す画像処理プログラムにおいて、
コンピュータを、
画素単位で画像データを取り込み、取り込んだ画像データの階調値が所定の観測範囲にあるとき、前記画像データが前記観測範囲を分割した複数の階級のうちどの階級に属するかを特定し、各階級の頻度を累算した累算値を生成する累算値生成手段と、
前記累算値を予め定められた基準値と各々比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果を参照して、前記累算値が前記基準値に達したときの階調値を前記統計値として出力する統計値生成手段として
機能させることを特徴とする画像処理プログラム。In an image processing program for performing a statistical process on image data indicating a gradation to be displayed on each pixel constituting a screen to generate a statistical value, and performing a correction process on the image data based on the statistical value,
Computer
Capture image data in pixel units, when the tone value of the captured image data is within a predetermined observation range, specify which class among the plurality of classes into which the image data divided the observation range, Accumulated value generating means for generating an accumulated value obtained by accumulating the frequency of the class;
Comparing means for comparing the accumulated value with a predetermined reference value,
An image processing program for causing a computer to function as a statistic generation unit that outputs a gradation value when the accumulated value reaches the reference value as the statistic by referring to a comparison result of the comparison unit.