JP2005039460A - 画像処理方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】処理するデジタル画像の画質に応じて最適に明るさの分布の改善が行う。
【解決手段】画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、前記輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換手段と、前記輝度成分と前記スケール変換手段の出力とを用いて前記画像データの輝度分布を改善する輝度改善手段と、前記輝度改善手段の出力を新たな画像の輝度分布として画像データを再生する画像再生手段とを備えた画像処理装置において、前記輝度改善手段は改善の度合いをパラメータによって調整するパラメータ調整手段とを有する。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理により画像の明るさの分布を補正するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、適正な明るさの写真を撮影する方法として、撮影するシーンの平均的な輝度を測定し、カメラのシャッター速度、絞り値などを制御する方式が知られている。また、シーンを所定の領域に分割して領域ごとに測定した輝度に重み付けして平均的な輝度を求めて適正露出を得ようとするいわゆる評価測光方式による露出制御方式が知られている。
【０００３】
しかしながら、撮影する主被写体の明るさが背景の明るさに比べて著しく暗いような、いわゆる逆光シーンにおいては、撮影した画像においてどうしても主被写体部分が暗くなってしまう。このような逆光シーンにおいて適切な明るさの写真を撮影するには、撮影時にあらかじめ平均的な写真よりも明るめに撮影されるようにカメラの露出を設定しておく必要があった。しかし、このような露出補正の操作はわずらわしいばかりでなく、カメラの設定を適正に行うための熟練を要する。また、主被写体に対して適切に露出補正を行ったとしても、逆に背景部分が明るくなりすぎてしまう。
【０００４】
本発明は、このような適切に画像の明るさを決定するのが困難な逆光等のシーンにおいても、適切な明るさの画像を得ることを目的とする。
【０００５】
アナログ写真技術においては、暗室内でいわゆる覆い焼き処理を行うことで適切な明るさのプリントを得ることができる。このようなアナログ写真技術と同様の覆い焼き処理を、容易に実現するために、デジタル画像処理で実現することが望ましい。
【０００６】
覆い焼き処理をデジタル画像処理で実現する方法として、例えば、
・ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＩＭＡＧＥ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ， ＶＯＬ．６， ＮＯ．７， ＪＵＬＹ １９９７に”Ａ Ｍｕｌｔｉｓｃａｌｅ Ｒｅｔｉｎｅｘ ｆｏｒ Ｂｒｉｄｇｉｎｇ ｔｈｅ Ｇａｐ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃｏｌｏｒ Ｉｍａｇｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ Ｈｕｍａｎ Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｃｅｎｅｓ”
と題するＪｏｂｓｏｎらの報告（従来技術１とする）がある。これは、デジタル画像を対数変換した成分とその対数変換成分の低周波成分との差分処理を行うことによって、デジタル画像の低周波領域における明るい成分を暗く、低周波領域における暗い成分を明るく処理することにより、画像の改善を行おうとするものである。
【０００７】
また、
・ａｃｍ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｇｒａｐｈｉｃｓ， ＪＵＬＹ ２００２， Ｖｏｌ．２１， Ｎｏ．３ に”Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｔｏｎｅ Ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｅｓ”
と題するＲｅｉｎｈａｒｄらの報告（従来技術２とする）においても、デジタル画像の輝度成分とその低周波成分とを用いることにより、デジタル画像処理において覆い焼きのような効果を得る方法が提案されている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例においては、処理するデジタル画像のノイズ特性が悪い場合には、改善処理により画像のノイズが強調されて目立ってしまう、また、階調数が少ない場合には、改善処理により画像の階調とびが目立ってしまう、また、コントラストや彩度が高い場合には、改善処理により画像のコントラストや彩度が強調されすぎて良好な画像が得られないといった不具合があった。
【０００９】
本発明の目的は、前記問題点を解決し、処理するデジタル画像の画質に応じて最適に明るさの分布の改善が行える画像処理システムを提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は以下の構成を有することを特徴とする。
【００１１】
本願請求項１記載の発明は、画像の画像データから低周波明るさ成分を抽出し、前記画像における明るさ成分の特徴量を検出し、前記特徴量に基づきパラメータを設定し、前記低周波明るさ成分と前記パラメータを用いて、前記画像データの明るさ成分を補正することを特徴とする。
【００１２】
本願請求項８記載の発明は、画像の画像データから低周波明るさ成分を抽出し、前記画像の撮影データに基づきパラメータを設定し、前記低周波明るさ成分と前記パラメータを用いて、前記画像データの明るさ成分を補正することを特徴とする。
【００１３】
本願請求項２０記載の発明は、画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、前記輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換手段と、前記輝度成分と前記スケール変換手段の出力とを用いて前記画像データの輝度分布を改善する輝度改善手段と、前記輝度改善手段の出力を新たな画像の輝度分布として画像データを再生する画像再生手段とを備えた画像処理装置において、前記輝度改善手段は改善の度合いをパラメータによって調整するパラメータ調整手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
図１に本実施形態の画像処理システムにおける実施形態の構成を示す。
【００１５】
図中、１は、画像入力手段であり、画像処理システムにデジタル画像データ（以後、画像データと称す）および画像撮影時の撮影データを入力する。例えば、デジタルカメラで構成される。
【００１６】
２は、輝度抽出手段であり、画像入力手段１で入力した画像データから輝度成分と色成分を抽出する。
【００１７】
３は、スケール変換手段であり、輝度抽出手段２から出力された画像データの輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求める。
【００１８】
４は、輝度改善手段であり、輝度抽出手段２から出力された画像データの輝度成分とスケール変換手段３から出力された比較的大きな尺度での輝度成分の分布を用いて画像データの輝度成分の分布を改善する。
【００１９】
５は、画像再生手段であり、輝度改善手段４から出力された改善された輝度成分と輝度抽出手段２から出力された色成分とを合成し、画像データを再構成する。
【００２０】
６は、パラメータ調整手段であり、輝度抽出手段２から出力された画像データの輝度成分から輝度改善手段４で処理する改善の度合いを画像データに応じて最適にするようにパラメータの調整を行う。
【００２１】
以上のような構成の画像処理システムは、汎用の計算機上のアプリケーションプログラムによって実行可能である。以後、本明細書では、主にアプリケーションプログラムにおいて実行される画像処理システムについて説明し、図１における画像処理システムにおける構成について補足説明する。
【００２２】
図２に本実施形態における画像処理システムの動作を汎用の計算機で実行するアプリケーションプログラムのアルゴリズムを示す。
【００２３】
まず、アプリケーションプログラムが起動するとユーザは画像データのファイル名を入力し、画像データと撮影データを計算機の記憶部に読み込む。（Ｓ１０１）
ここで読み込まれた画像データは、例えば８ビットの画素により構成されるＭ×Ｎの２次元配列（但し、Ｍは水平画素数、Ｎは垂直画素数）であり、Ｒ、Ｇ、Ｂ、３つの面により構成される。この画像データをＲ、Ｇ、Ｂ、それぞれＲ（ｘ，ｙ）、Ｇ（ｘ，ｙ）、Ｂ（ｘ，ｙ）とする（但し、（ｘ，ｙ）は画素位置を表す整数、１≦ｘ≦Ｍ、１≦ｙ≦Ｎ）。このとき、画像データがＪＰＥＧ等の方式により圧縮されている場合は、画像データを所定の解凍方式にしたがって解凍し、ＲＧＢ各画素により構成される画像データとする。
【００２４】
また、撮影データは撮影、記録時に画像データに付帯情報として付けられたデータであり、例えば、撮影日時、撮影レンズの焦点距離、絞り値などである。本実施形態では、撮影データとして感度、露出時間、撮影シーンタイプ、圧縮率、ビット数、色空間、彩度強調、コントラスト強調を利用した場合について後述する。ここで、感度とは撮影データのうちＩＳＯスピードレートやゲイン制御として付けられる情報であり、デジタルカメラのイメージセンサーが画像取得時に設定するゲインに相当し、感度を高く設定して撮影する場合には画像データのノイズ特性が悪くなる。また、露出時間は撮影データのうち露出時間やシャッタースピードとして付けられる情報であり、デジタルカメラのイメージセンサーが露光により電気信号を蓄積する時間に相当し、露出時間が長いとノイズが蓄積し、画像データのノイズ特性が悪くなる。また、撮影シーンタイプはデジタルカメラのシーンごとに最適な制御を行うためにユーザがシーンごとに設定するモードであり、撮影シーンタイプが夜景の場合には長時間の露出を行うように制御するので画像データのノイズ特性が悪くなる。また、圧縮率は撮影データのうち画像圧縮モードとして付けられる情報であり、デジタルカメラが取得した画像データを記録媒体に記録する前段で画像データを圧縮する処理のデータ容量を決めるものである。撮影データの画像縦横サイズと画像データ量から圧縮率を予測しても良い。例えばＪＰＥＧ方式の圧縮では圧縮によりノイズが発生し、圧縮率が高く設定した画像ほど画像データのノイズ特性が悪くなる。
【００２５】
ビット数はデジタルカメラが取得した画像データを記録媒体に記録する際の構成する画素のビット数であり、表現できる階調数に相当する。したがってビット数が多いほど画像データの階調再現性はよい。
【００２６】
色空間はデジタルカメラが取得した画像データが記録媒体に記録する際に表現できる色の範囲を表すものであり、色空間が広いほど画像データのＲＧＢ各画素の値で広範囲の色を区別して再現できる。但し、色空間が広いと色を識別する量子化のステップが粗くなるので階調再現性は悪くなる。
【００２７】
彩度強調はデジタルカメラで取得した画像データの彩度を強調して処理を行う場合の強調の度合いであり、強調の度合いを強く設定すると記録媒体に記録する画像データの彩度は高くなる。
【００２８】
コントラスト強調はデジタルカメラで取得した画像データのコントラストを強調して処理を行う場合の強調の度合いであり、強調の度合いを強く設定すると記録媒体に記録する画像データのコントラストは高くなる。
【００２９】
次に、画像データを構成するＲＧＢ各画素をもとに輝度成分を抽出する。（Ｓ１０２）
輝度成分の抽出は、例えば、ＲＧＢの画素成分がＩＥＣ ６１９６６−２−１に記載されているｓＲＧＢ色空間におけるデータと想定し、ＩＥＣ ６１９６６−２−１に記載されている方法に従い、ガンマ変換と３行３列のマトリクス演算により、ＣＩＥ１９３１ＸＹＺに変換する。ここで、変換後のＸＹＺのデータをそれぞれＸ（ｘ，ｙ）、Ｙ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）とすると、Ｙ（ｘ，ｙ）が抽出する輝度成分である。この輝度抽出をハードウェアで構成する場合には、例えば、ルックアップテーブルによるテーブル参照回路（ガンマ変換の部分）、マトリクス演算回路によって構成できる。
【００３０】
なお、輝度成分を抽出する方法としては、前述の処理を簡略化し、マトリクス演算のみで抽出するようにしてもよい。また、ＲＧＢからＹＣｂＣｒへの変換やＲＧＢからＬ^＊ａ^＊ｂ^＊への変換、ＲＧＢからＨＳＶへの変換を用いてもよい。
【００３１】
次に、抽出した輝度成分から比較的大きな尺度での輝度成分の分布を求める。（Ｓ１０３）
大きな尺度での輝度成分の分布（低周波輝度成分の分布）を求めるには、例えば、抽出した輝度成分とガウシアン関数との積和演算を行い、出力とする。ここで、改善された画像データの画質を向上するために、標準偏差の異なる複数のガウシアン関数との積和演算を行い、複数の尺度での輝度成分の分布を求めるようにすると、より好ましい。なお、以上説明したような大きな尺度での輝度成分の分布を求める処理を以後、スケール変換と称することとする。このスケール変換をハードウェアで構成する場合には、例えば、積和演算回路によって構成できる。
【００３２】
次に、撮影データと抽出した輝度成分から改善すべき輝度分布の度合いを決めるパラメータを調整する。（Ｓ１０４）なお、パラメータ調整は輝度分布を改善する処理と関連するので、詳細は後述する。
【００３３】
次に、画像データの輝度成分とスケール変換した輝度成分の分布を用いて画像データの輝度成分の分布を改善する。（Ｓ１０５）
処理の一例として従来技術１に基づく方法によれば、輝度成分とスケール変換した輝度成分の分布それぞれを対数変換し、その差分を出力する。さらに、異なる尺度での差分出力の重み付き平均を改善された輝度成分とする。しかしながら、この方法では、画像に応じて改善の度合いを調整できないので、スケール変換した輝度成分の対数変換出力に係数を乗ずるようにする。この係数が改善の度合いを調整するパラメータである。以上説明した処理に基づく改善された輝度成分の出力は以下に示す（式１）のようになる。
【００３４】
【外３】

【００３５】
但し、Ｙ’（ｘ，ｙ）、Ｆ_ｎ（ｘ，ｙ）、ｗ_ｎ、ｎ、γはそれぞれ改善された輝度成分の出力、ガウシアン関数、尺度間の重み、尺度を表すパラメータ、改善の度合いを表すパラメータである。また、＊は積和演算を表す。
【００３６】
なお、尺度間の重みは尺度の標準偏差を調整することで省略可能（単純な平均に置き換わる）であること、また、（式１）のように対数変換された値を出力するよりも、逆変換（ｅｘｐ演算）により元の輝度単位に戻した方が、改善された画像データの画質として好ましいことが分かっている。従って、以下の（式２）に示した出力を改善された輝度成分とすることがより好ましい。
【００３７】
【外４】

【００３８】
但し、Ａｖｇは平均値演算を表す。
【００３９】
（式２）の代わりに、以下に示す（式３）としてもよい。
【００４０】
【外５】

【００４１】
なお、複数尺度でのスケール変換出力の平均値演算をＳ１０３のスケール変換の処理で行い、複数尺度でのスケール変換出力の平均値をスケール変換された輝度成分の分布としてもよい。
【００４２】
この輝度変換をハードウェアで構成する場合には、例えば、平均値演算回路、ルックアップテーブルを作成する回路、テーブル記憶部、テーブル参照回路（ガンマ変換の部分）、除算回路によって構成できる。なお、平均値演算回路はスケール変換手段に設けてもよい。
【００４３】
次に、改善された輝度成分とＳ１０２で変換された色成分Ｘ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）とを合成し、画像データを再構成する。（Ｓ１０６）
ここで、まず、再構成後の画像データの色ができるだけ変化しないように、色成分を輝度成分の変更にしたがって修正する。例えば、色成分Ｘ（ｘ，ｙ）、Ｚ（ｘ，ｙ）にそれぞれ輝度成分の変更前後の比Ｙ’（ｘ，ｙ）／Ｙ（ｘ，ｙ）を乗算する。そして、Ｘ、Ｙ、ＺのデータからＲＧＢのデータを求める。ここでの処理はＳ１０２における処理の逆変換である。したがって、３行３列のマトリクス演算および逆ガンマ変換の処理を行い、ＲＧＢ各８ビット出力とする。この画像データの再構成をハードウェアで構成する場合には、例えば、乗算および除算回路、マトリクス演算回路、ルックアップテーブルによるテーブル参照回路（逆ガンマ変換の部分）によって構成できる。
【００４４】
なお、Ｓ１０２で輝度成分を抽出する方法としてＲＧＢからＹＣｂＣｒ変換など別方式を用いた場合には、本処理において対応する逆変換の処理を行うべきであることはいうまでもない。
【００４５】
次に、Ｓ１０４におけるパラメータ調整方法の一例をＳ１０５における（式３）で輝度変換を行う場合について説明する。
【００４６】
まず、画像データの輝度成分を所定の輝度値の範囲に分けて輝度ヒストグラムを作成する。そして、暗い方から積算したヒストグラムの頻度の全サンプリングに対する割合が所定の割合になる輝度値（この輝度値をＹ_０とする）を求める。このとき、求めた輝度値Ｙ_０が所定の輝度値（この輝度値をＹ_１とする。但し、Ｙ_０≦Ｙ_１）になるようなγを改善の度合いを表すパラメータとする。なお、このγは、（式３）の分母の［ ］内をＹ（ｘ，ｙ）とほぼ等しいと仮定すると、以下に示す（式４）により求めることができる。
【００４７】
【外６】

【００４８】
さらに、求めたγを撮影データに応じた所定の閾値と比較し、閾値を越える場合は、パラメータγとして閾値を採用するようにする。
【００４９】
例えば、撮影データとして感度を用いる場合には、画像データをデジタルカメラで撮影した感度がＩＳＯ１００以下の閾値をγ０、ＩＳＯ２００以下の閾値をγ１、それ以上感度の場合の閾値をγ２（但し、０＜γ２＜γ１＜γ０＜１）とする。この処理により、ノイズ特性の悪い元画像に対して輝度分布改善の度合いを抑えることでノイズが強調されることを抑制する。なお、画像データを撮影するデジタルカメラにより同じ感度であってもノイズ特性は異なるので撮影データとしてデジタルカメラの機種名と感度の組み合わせにおいてそれぞれ閾値を設定するとさらによい。
【００５０】
また、撮影データとして露出時間を用いる場合には、画像データをデジタルカメラで撮影した露出時間が所定の値以上の場合には小さい閾値を設定する。この処理により、ノイズ特性の悪い元画像に対して輝度分布改善の度合いを抑えることでノイズが強調されることを抑制する。同様に撮影シーンタイプが夜景の場合には長時間露出に対応すると予想されるので小さい閾値を設定する。また、逆光シーンの補正では人物が逆光である場合に必要とされる場合が多いので、撮影シーンタイプが自動や人物以外の場合には輝度改善の必要がないと判断し、閾値を０、すなわちスケール変換手段の出力を用いた輝度改善処理を行わないようにしてもよい。また、撮影データとして圧縮率を用いる場合には、画像データをデジタルカメラで撮影、記録媒体に記録した時の圧縮率のより高いものに対して小さい閾値を設定する。感度と同様にノイズ特性の悪い元画像に対して輝度分布改善の度合いを抑えることでノイズが強調されることを抑制する。また、撮影データとしてビット数を用いる場合には、画像データのビット数のより多いものに対して大きい閾値を設定する。階調再現性の悪い元画像に対して輝度分布改善の度合いを抑えることで階調とびの発生を抑制する。また、撮影データとして色空間を用いる場合には、画像データの色空間のより広いものに対して小さい閾値を設定する。ビット数と同様に階調再現性の悪い元画像に対して輝度分布改善の度合いを抑えることで階調とびの発生を抑制する。また、撮影データとして彩度強調を用いる場合には、画像データの彩度強調の度合いのより強いものに対して小さい閾値を設定する。彩度が強調された元画像に対して輝度分布改善の度合いを抑えることで彩度がさらに強調されて画質が劣化することを抑制する。また、撮影データとしてコントラスト強調を用いる場合には、画像データのコントラスト強調の度合いのより強いものに対して小さい閾値を設定する。コントラストが強調された元画像に対して輝度分布改善の度合いを抑えることでコントラストがさらに強調されて画質が劣化することを抑制する。
【００５１】
以上のパラメータ調整において、撮影データを複数組み合わせて調整すればさらに効果的であることはいうまでもない。
【００５２】
また、撮影データをパラメータの調整に用いる例として、パラメータγの閾値を各撮影データの値に応じて設定するようにしたが、輝度分布改善においてノイズ強調などの副作用の発生を抑える方式であれば他の方式を用いてもよい。例えば、撮影データとして感度を用いる場合に、（式４）の代わりに以下に示す（式５）によりパラメータγを求める方式が考えられる。
【００５３】
【外７】

【００５４】
但し、ｋは感度の値によって変る定数であり、感度の高いほど小さい値をとる。
【００５５】
なお、本実施形態では、撮影データと画像データの輝度成分をもとにパラメータを自動的に調整するようにしたが、撮影データと画像データのＲＧＢの画素値をもとにパラメータを自動的に調整するようにしてもよい。
【００５６】
以上の例では、従来技術１をもとに処理する画像データに応じて最適に明るさの分布の改善が行う方法について説明したが、以下の例では、従来技術２をもとに処理する画像データに応じて最適に明るさの分布の改善が行う方法について説明する。なお、上記実施形態との差異は主にＳ１０５での画像データの輝度成分の分布を改善する処理であるので、この部分を中心に説明する。
【００５７】
従来技術２によれば、異なる尺度の輝度成分を用いて輝度変換後のハロの発生度合いを評価し、ハロ発生による画質の不具合がないように最適な尺度を決定し、輝度変換を行うようにしている。これに本発明を適用した場合の例を以下の（式６）に示す。
【００５８】
【外８】

【００５９】
但し、Ｖ（ｘ，ｙ）は複数のスケール変換した輝度成分から選択された輝度成分、ａは輝度成分の強度を調整するパラメータ、ｅは輝度成分の改善の度合いを表すパラメータである。なお、輝度成分改善処理における調整方法の変更に伴い、Ｓ１０４での改善パラメータの調整方法も変更すべきであることはいうまでもない。
【００６０】
また、従来技術２にもとづいて説明した例において、輝度成分の改善の度合いとともに画像の輝度成分そのものを調整するようにしたが、このように本発明と画像の輝度成分そのものを調整する処理と組み合わせてもよいことはいうまでもない。
【００６１】
また、Ｓ１０５の処理において、（式３）の分母の［ ］内の値として、輝度成分に対してａｃｍ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｇｒａｐｈｉｃｓ， ＪＵＬＹ ２００２， Ｖｏｌ．２１， Ｎｏ．３ 中の”Ｆａｓｔ Ｂｉｌａｔｅｒａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｄｉｓｐｌａｙ ｏｆ Ｈｉｇｈ−Ｄｙｎａｍｉｃ−Ｒａｎｇｅ Ｉｍａｇｅｓ”と題するＤｕｒａｎｄらの報告にあるようなＢｉｌａｔｅｒａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇを適用してもよい。この場合、Ｓ１０３のスケール変換処理であらかじめ輝度成分にＢｉｌａｔｅｒａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ処理を行う。
【００６２】
上記実施形態では、ＸＹＺ信号に対して処理を行っているが、Ｌｕｖなどの他の色信号に対し対して処理を行うようにしても構わない。この場合、処理対象の信号として、輝度成分Ｙの代わりにＬ信号を使用することになる。つまり、上記実施形態は、輝度信号だけでなく、明るさを示す信号に対して適用することができる。
【００６３】
前述した実施の形態の機能を実現する様に各種のデバイスを動作させる様に該各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに、前記実施の形態の機能を実現するためのソフトウエアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）を格納されたプログラムに従って前記各種デバイスを動作させることによって実施したものも本発明の範疇に含まれる。
【００６４】
この場合、前記ソフトウエアのプログラムコード自体が前述した実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えばかかるプログラムコードを格納した記憶媒体は本発明を構成する。
【００６５】
かかるプログラムコードを格納する記憶媒体としては例えばフロッピー（Ｒ）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることが出来る。
【００６６】
またコンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、前述の実施形態の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムコードがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）、あるいは他のアプリケーションソフト等と共同して前述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれることは言うまでもない。
【００６７】
更に供給されたプログラムコードが、コンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能格納ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も本発明に含まれることは言うまでもない。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、処理するデジタル画像の画質に応じて最適に明るさの分布を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像処理システムにおける実施形態の構成を示す図。
【図２】本発明の画像処理システムにおけるアプリケーションプログラムのアルゴリズムを示す図。

Claims (20)

1. 画像の画像データから低周波明るさ成分を抽出し、
   前記画像における明るさ成分の特徴量を検出し、
   前記特徴量に基づきパラメータを設定し、
   前記低周波明るさ成分と前記パラメータを用いて、前記画像データの明るさ成分を補正することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記補正は、画像の低周波領域における領域を暗く、暗い領域を明るくする補正であることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
3. 前記補正された明るさ成分に応じて、前記画像データの色み成分を補正することを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
4. 前記特徴量は、前記低周波明るさ成分の前記画像における統計値であることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理方法。
5. 前記パラメータは、前記特徴量および前記画像の撮影データに応じて設定されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理方法。
6. 前記補正は、前記画像データの明るさ成分をＡ、前記低周波明るさ成分をＢ、前記パラメータをＣとするとき、
   【外１】
   

   

   なる特性に基づいた補正を行うことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理方法。
7. 前記補正は、前記画像データの明るさ成分をＡ、前記低周波明るさ成分をＢ、前記パラメータをＣとするとき、
   【外２】
   

   

   なる特性に基づいた補正を行うことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理方法。
8. 画像の画像データから低周波明るさ成分を抽出し、
   前記画像の撮影データに基づきパラメータを設定し、
   前記低周波明るさ成分と前記パラメータを用いて、前記画像データの明るさ成分を補正することを特徴とする画像処理方法。
9. 前記撮影データは画像撮影時の感度であり、前記感度が高い方が前記覆い焼き処理の度合いが小さくなるように、前記パラメータを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
10. 前記撮影データは圧縮率であり、前記圧縮率が高い方が前記覆い焼き処理の度合いが小さくなるように、前記パラメータを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
11. 前記撮影データはビット数であり、前記ビット数が多い方が前記覆い焼き処理の度合いが大きくなるように、前記パラメータを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
12. 前記撮影データは色空間であり、前記色空間の範囲が広い方が前記覆い焼き処理の度合いが小さくなるように、前記パラメータを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
13. 前記撮影データは彩度強調であり、前記彩度強調の度合いが強い方が前記覆い焼き処理の度合いが小さくなるように、前記パラメータを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
14. 前記撮影データはコントラストであり、前記コントラストの度合いが強い方が前記覆い焼き処理の度合いが小さくなるように、前記パラメータを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
15. 前記撮影データは露出時間であり、前記明るさ成分の補正は前記露出時間が高いほど前記補正の度合いが小さくなるように、前記パラメータを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
16. 前記撮影データは撮影シーンタイプであり、前記明るさ成分の補正は前記撮影シーンタイプに応じて前記パラメータをを設定することを特徴とする請求項８記載の画像処理方法。
17. 請求項１乃至１６のいずれかに記載の画像処理方法を、コンピュータに実現させるためのプログラム。
18. 画像の画像データから低周波明るさ成分を抽出する抽出手段と、
    前記画像における明るさ成分の特徴量を検出する検出手段と、
    前記特徴量に基づきパラメータを設定する設定手段と、
    前記低周波明るさ成分と前記パラメータを用いて、前記画像データの明るさ成分を補正する補正手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
19. 画像の画像データから低周波明るさ成分を抽出する抽出手段と、
    前記画像の撮影データに基づきパラメータを設定する設定手段と、
    前記低周波明るさ成分と前記パラメータを用いて、前記画像データの明るさ成分を補正する補正手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
20. 画像データから輝度成分を抽出する輝度抽出手段と、
    前記輝度成分の比較的大きな尺度での分布を求めるスケール変換手段と、
    前記輝度成分と前記スケール変換手段の出力とを用いて前記画像データの輝度分布を改善する輝度改善手段と、
    前記輝度改善手段の出力を新たな画像の輝度分布として画像データを再生する画像再生手段とを備えた画像処理装置において、
    前記輝度改善手段は改善の度合いをパラメータによって調整するパラメータ調整手段とを有することを特徴とする画像処理装置。

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