JP4460368B2 - 画像補正装置および方法，ならびに画像補正プログラム - Google Patents

Description

この発明は，デジタル画像データに対して画像補正を施すための画像補正装置および方法，ならびに画像補正をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。

写真ネガフイルムやリバーサルフイルムに記録された画像をスキャナ等により読み取ることにより得られたデジタル画像データ，デジタルカメラにより取得されたデジタル画像データによって表される画像等をカラープリントを作成する場合において，プリント画像に含まれる人物の顔などの所望の被写体像部分の明るさ（輝度，濃度）が適切な明るさ（輝度，濃度）となるように，デジタル画像データに対して明るさ補正（輝度補正，濃度補正）が行われることがある。特許文献１では，画像に含まれる人物の顔を抽出し，顔領域平均濃度が補正目標範囲となるように，画像データに対し濃度補正を施している。
特開２０００−１９６８９０号公報

しかしながら，画像を明るく補正した場合，画像に含まれるノイズは，補正前よりも目立って視認される傾向がある。すなわち，特許文献１のように，画像に含まれる人物の顔などの所望とされる被写体像の部分の平均濃度（顔領域平均濃度）が補正目標範囲となるように，画像全体に一律に濃度補正（明るくなるような補正）を施すと，画像中の所望の被写体像部分がノイズを多く含む場合には，濃度補正によって所望の被写体像の部分が明るくなるものの，ノイズが目立つ画像になってしまう。所望の被写体像部分以外の部分がノイズを含むものであれば，その部分についてもノイズが目立ってしまう。

処理すべき画像データ中にノイズが含まれている場合，ノイズ除去フィルタ等を用いることによって，画像データ中のノイズ成分を除去することが可能である。しかしながら，完全なノイズ除去は難しい。また，解像度の大きい（表示した場合に画素数が多い）画像データに対してノイズ除去処理する場合，長い処理時間を要し，コンピュータ装置のリソースを長時間にわたって占有することになってしまう。

そこで、本発明は上記事情に鑑みなされたものであり，たとえ，画像中の着目すべき画像部分にノイズが含まれているとしても，明るさ（濃度，輝度）補正を施した後における着目すべき画像部分のノイズが，目立ってしまうことがないようにすることを目的とする。

この発明は，与えられる画像データのうちの少なくとも一部の画像データの明るさ（輝度）を補正する装置および方法を提供する。この発明では，画像の明るさを表すデータとして輝度値を用いる。輝度値は濃度値に一意に変換することができるので，この発明において輝度値は濃度値と読み替えることもできる。

この発明による画像補正装置は、与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像における代表輝度値を算出する代表輝度値算出手段，上記特定画像を表す特定画像データに含まれるノイズ量を算出するノイズ量算出手段，上記ノイズ量算出手段によって算出されたノイズ量に応じて目標輝度値を決定する目標輝度値決定手段，上記代表輝度値算出手段によって算出された代表輝度値が，上記目標輝度値決定手段によって決定された目標輝度値に補正されるように，輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータを作成する手段，および作成された輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータに基づいて，少なくとも上記特定画像を表す特定画像データを輝度補正する輝度補正手段を備えたことを特徴とするものである。

この発明による画像補正方法は，与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像における代表輝度値を算出し，上記特定画像を表す特定画像データに含まれるノイズ量を算出し，算出したノイズ量に応じて目標輝度値を決定し，算出した代表輝度値が，決定した目標輝度値に補正されるように，輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータを作成し，作成した輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータに基づいて，少なくとも上記特定画像を表す特定画像データを輝度補正することを特徴とする。

与えられるディジタル画像データは，写真ネガフイルムやリバーサルフイルムに記録された画像をスキャナ等により読み取ることにより得られたデジタル画像データ、デジタルカメラやカメラ付き携帯電話、カメラ付きPDA 等により取得されたデジタル画像データ等を含む。スキャナ，デジタルカメラ，カメラ付き携帯電話，カメラ付きPDA 等によって得られたデジタル画像データが，画像補正装置に与えられる。

特定画像は，与えられる画像データによって表される画像中に含まれる，特定の構造，形状，色等を持つ画像部分（画像領域）を意味する。特定画像は，与えられる画像データによって表される画像中に含まれる部分的な画像領域に限らず，与えられる画像データによって表される画像全体が特定画像であることを含む。特定画像としては，たとえば，人物の顔，胴体、手、足等、人物以外の動物（猫、犬、猿、鶏、蛙、蛇等）の顔、植物（桜、バラ、梅、等）における花びらや葉、背景における主要物（富士山、月、寺院等）、構造物（自動車等）などを表す画像が挙げられる。これらの特定画像は，特定の構造，形状，色等を持つので，与えられる画像データ中（全体画像を表す画像データ中）から特定画像を表す画像データ（特定画像データ）を検出する（区画する，抽出する）ことが可能である。

特定画像における代表輝度値とは、特定画像における輝度値を代表する値であり，一実施態様では，特定画像を構成する複数の画素のそれぞれの輝度値の平均値を，代表輝度値として用いることができる。もちろん，中央値、最頻値を，代表輝度値として用いてもよい。

ディジタル画像データには，カメラ内部に実装されている電子部品の影響によって生じるノイズ，写真ネガフイルムやリバーサルフイルムに記録された画像をスキャナ等により読み取る際に発生するノイズ，レンズによって捕捉されるノイズ，画像処理によって発生するノイズ等が付加されてしまうことがある。ノイズ量算出手段によって，特定画像データに含まれるノイズの量が算出される。

算出された特定画像データに含まれるノイズ量に応じて，目標輝度値が決定される。すなわち，特定画像データに含まれるノイズ量に応じて，決定される目標輝度値は変動する。

算出された代表輝度値が，決定された目標輝度値に補正されるように，輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータが作成され，作成された輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータに基づいて，少なくとも上記特定画像を表す特定画像データが輝度補正される。

輝度変換曲線または輝度変換曲線を表すデータは，代表輝度値が目標輝度値に補正されるように作成される。すなわち，作成される輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータに基づく輝度補正処理よって，輝度補正前の画像データに含まれる特定画像データから得られる代表輝度値を持つ画素は，目標輝度値を持つように補正される。

代表輝度値以外の輝度値を持つ画素についても，作成される輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータに基づいて輝度補正される。輝度変換直線または輝度変換曲線は，上記代表輝度値と目標輝度値との対応関係に基づいて作成される。たとえば，入力輝度値と出力輝度値との入出力関係を表すグラフにおいて，代表輝度値（入力輝度値である）および目標輝度値（出力輝度値である）の交点と，原点（入力輝度値「０」に対応する出力輝度値が「０」）を通る輝度変換直線を作成することができる。代表輝度値と目標輝度値の交点と，原点と，最大輝度値同士の対応点（たとえば，入力輝度値「２５５」に対応する出力輝度値を「２５５」）の３点を通る輝度変換曲線を作成することもできる。いずれにしても，作成される輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータは，代表輝度値と目標輝度値との対応関係のみならず，他の入力輝度値と出力輝度値との対応関係も規定するものである。

この発明によると，与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像における（特定画像データに含まれる）ノイズ量に応じて目標輝度値が決定され，決定された目標輝度値が，代表輝度値の補正値とされる。ノイズ量に応じて代表輝度値（補正値）が算出されるので，ノイズ量に応じた輝度値（濃度，明るさ）の補正が実現する。ノイズ量が考慮された上で輝度値が補正されるので，補正後の画像（特に特定画像）におけるノイズを目立つことがないようにして，特定画像の輝度値（濃度，明るさ）を補正することができる。

一実施態様では，画像補正装置は，所望の目標輝度値の入力を受付ける所望目標輝度値入力手段を備え，上記代表輝度値算出手段によって算出される代表輝度値，上記目標輝度値入力手段によって入力される所望目標輝度値および上記ノイズ量算出手段によって算出されるノイズ量に基づいて，輝度補正後の特定画像データに含まれるであろう予測ノイズ量を算出する予測ノイズ量算出手段をさらに備え，上記目標輝度値決定手段は，上記予測ノイズ量算出手段によって算出された予測ノイズ量に応じて，上記目標輝度値を決定するものである。

与えられる画像データによって表される画像に含まれる特定画像におけるノイズ量に代えて，輝度補正したと仮定したときの特定画像におけるノイズ量（予測ノイズ量）が，目標輝度値の決定に用いられる。予測ノイズ量を用いて目標輝度値を決定し，決定した予測ノイズ量を用いた目標輝度値に基づいて輝度変換直線または輝度変換曲線を表すデータを作成することによって，特定画像中のノイズが，輝度補正後において目立たないようにすることができる。

好ましくは，上記目標輝度値決定手段は，あらかじめ設定されるまたは入力される，輝度補正後の特定画像データに含まれるであろうノイズについての許容ノイズ量と，算出されたノイズ量または算出された予測ノイズ量に基づいて，ノイズ量または予測ノイズ量が，許容ノイズ量以下になるような，目標輝度値を決定する。許容ノイズ量を設定または入力することができ，許容ノイズ量に応じて目標輝度値が決定されるので，ユーザのノイズに対する許容度に応じた輝度補正が行われる。

一実施態様では，上記目標輝度値決定手段は，算出された予測ノイズ量が許容ノイズ量以下である場合には，上記所望目標輝度値入力手段から入力された所望目標輝度値を，目標輝度値として決定し，算出された予測ノイズ量が許容ノイズ量を超えている場合には，予測ノイズ量が許容ノイズ量と同値になるような新たな目標輝度値を，代表輝度値，許容ノイズ量およびノイズ量に基づいて算出し，算出した新たな目標輝度値を目標輝度値として決定するものである。算出された予測ノイズ量が許容ノイズ量以下である場合には，ユーザの希望通りの輝度補正が実現される。また，輝度補正後の特定画像は常に許容ノイズ量以下のノイズ量のノイズになるので，ユーザのノイズに対する要求も確実に満たされる。また，許容ノイズ量を超えている場合には，予測ノイズ量が許容ノイズ量と同値になるような新たな目標輝度値を，代表輝度値，許容ノイズ量およびノイズ量に基づいて算出することによって，ユーザのノイズに対する要求を確実に満たしつつも，代表輝度値をできるだけ変動させないような目標輝度値を算出することができる。

この発明は，画像補正処理をコンピュータに実行させるためのプログラム（コンピュータを，画像補正装置として機能させるためのプログラム）も提供している。

以下，図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は第１実施例におけるデジタルプリントシステムの構成を示すブロック図である。デジタルプリントシステムは，画像補正装置１と，画像補正装置１に接続された周辺機器（入力装置２，表示装置３，記憶装置４およびプリンタ５）とによって構成される。図２は，デジタルプリントシステムの中核的な装置である画像補正装置１の詳細な電気的構成を，データの流れとともに示すブロック図である。図２において，図１に示す周辺機器のうち表示装置３およびプリンタ５の図示は省略されている。

画像補正装置１は，与えられた画像データによって表される画像中に含まれる人物の顔を表す部分（以下，顔画像部分という）の明るさ（輝度）が，設定される目標輝度値に沿う明るさ（輝度）を持つように，画像データに対して輝度補正を施すものである。後述するように，画像補正装置１は，輝度補正後の顔画像部分を表す画像データに含まれるであろう予測ノイズ量が所定のノイズ量を超える場合（超えると予想される場合）に，輝度補正後の顔画像部分を表す画像データに含まれるであろう予測ノイズ量が所定のノイズ量を超えないように，新たに，目標輝度値を決定する機能を持つ。

画像補正装置１に接続された入力装置２（キーボード，マウス等）は，目標平均輝度値，許容ノイズ量等の入力に用いられる（目標平均輝度値および許容ノイズ量については，後述する）。表示装置３の表示画面には，入力装置２から入力される目標平均輝度値の設定のための画面，補正前および補正後の画像データによって画像等が表示される。記憶装置（ハードディスク，メモリ・カード，ＣＤ−ＲＯＭ等）４には画像データが記憶されており，記憶装置４から読出された画像データに対して，画像補正装置１において画像補正処理が行われる。プリンタ５は，補正後の画像データによって表される画像を，印画紙等にプリントする。

画像処理装置１は，顔領域区画回路11，ノイズ量算出回路12，平均輝度値算出回路13，目標平均輝度値調整回路14，補正係数算出回路15および画像補正回路16を備えている。

画像補正装置１に接続された記憶装置４から読出された画像データに対して，画像補正回路16において輝度補正が行われる。画像補正回路16において行われる輝度補正処理は，入力輝度値と出力輝度値（補正値）の対応関係を規定した補正関数にしたがう。画像補正回路16において輝度補正に用いられる補正関数の係数が，補正係数算出回路15において算出される。

はじめに，顔領域区画回路11，ノイズ量算出回路12および平均輝度値算出回路13の処理について説明する。顔領域区画回路11，ノイズ量算出回路12および平均輝度値算出回路13によって，顔画像部分に含まれるノイズ量の算出処理と，顔画像部分の平均輝度値の算出処理とが行われる。

補正処理対象の画像データによって表される画像には，人物の顔を表す画像（顔画像）が含まれているものとする。顔画像が含まれる画像を表す画像データが，記憶装置４から読出される。

記憶装置４から読出された画像データ（以下，入力画像データという）は，顔領域区画回路11，ノイズ量算出回路12，および平均輝度算出回路13のそれぞれに入力する。

顔領域区画回路11は，入力画像データによって表される画像（以下，入力画像という）中に含まれる顔画像部分を，その他の画像部分と区画する（顔画像部分を検出する，境界を画定する）回路である。

入力画像中に含まれる顔画像部分を区画する処理には，従来または新規の種々の区画（検出）手法を用いることができる。たとえば，入力画像を複数領域に分解し，分解画像ごとに得られる色相および彩度についての２次元ヒストグラムを利用して，顔画像部分を区画する（検出）する手法（特開平５−１００３２８号公報），パターンマッチングによって顔画像部分をその他の画像部分から区画（検出）する手法（特開平８−１２２９４４号公報），入力画像中の肌候補領域を検出し，検出された肌候補領域中の主な顔特徴（目，眉，毛，鼻および口）を検出することによって顔画像部分を区画（検出）する方法（特開２００２−２０３２３９号公報），入力画像内に学習枠を設定し、該学習枠により規定される画像部分を表す画像データを学習して、該学習枠を代表する１つまたは複数の代表特徴ベクトルを抽出し、同画像内に探索枠を設定するとともに、上記の代表特徴ベクトルの各々と探索枠により規定される画像部分を表す画像データから抽出された複数の特徴ベクトルとの類似度に基づき、探索枠内から顔画像部分を抽出する方法（特願２００２−３７８９８９号）などである。

顔領域区画回路11は，区画（検出）した顔画像部分（顔画像領域内）に含まれる画素のそれぞれを１（または０），顔画像部分以外の画像部分（顔画像領域外）に含まれる画素のそれぞれを０（または１）とした２値データ（画素アドレスごとに，１または０が対応付けられたデータ）を出力する。図３(A) は入力画像データによって表される入力画像を，図３(B) は顔領域区画回路11によって顔画像部分が区画（検出）された様子を，図３(C) は顔画像部分に含まれる画素のそれぞれを１，顔画像部分以外の画像部分に含まれる画素のそれぞれを０とした，顔領域区画回路11から出力される２値データ（マスクデータ）を，それぞれ模式的に示している。

顔領域区画回路11から出力される２値データは，入力画像に含まれる顔画像部分の位置および範囲（領域位置）を示す。以下，顔領域区画回路11から出力される２値データを，顔領域情報と呼ぶ。

顔領域区画回路11から出力された顔領域情報は，ノイズ量算出回路12および平均輝度値算出回路13のそれぞれに入力する。

ノイズ量算出回路12は，入力画像中に含まれる顔画像部分のノイズ量を算出する。上述したように，顔画像を含む入力画像を表す入力画像データは，記録装置４からノイズ量算出回路12に与えられる。入力画像に含まれる顔画像部分の領域位置は，顔領域区画回路12から出力される顔領域情報によって特定される。

一般に，画像のノイズは，高周波領域の成分として現れる。ノイズ量算出回路12は，顔画像部分を構成する画素のそれぞれに対してハイパスフィルタでフィルタリングし，顔画像部分を構成する画素のそれぞれの高周波領域成分を求める。たとえば，図４に示す３行３列の画素フィルタが，上記ハイパスフィルタリングに用いられる。

顔画像部分を構成する画素のそれぞれについて求められた高周波領域成分が用いられて，分散値σ²が算出される。算出された分散値σ²が，入力画像中に含まれる顔画像部分のノイズ量として扱われる。

平均輝度値算出回路13は，入力画像中に含まれる顔画像部分を構成する画素ごとの輝度値の平均値を算出する。算出された平均値が平均輝度値（Yave）である。次に示す式１によって，平均輝度値（Yave）が算出される。

(ΣYi）/ｎ ・・・式１

ここでYiは，顔画像部分を構成する画素ごとの輝度値を，ｎは顔画像部分の画素数を，それぞれ表す。

平均値に代えて，中央値または最頻値を，平均輝度値（Yave）としてもよい。

平均輝度値算出回路13に与えられる画像データが，各画素ごとのＲＧＢ値（真数値）によって表されている場合には，平均輝度値（Yave）の算出に先だって，次に示す式２によって，各画素ごとの輝度値Ｙが算出される。

Y＝0.2126・Ｒ＋0.7152・Ｇ＋0.0722・Ｂ ・・・式２

次に，目標平均輝度値決定回路14の処理について説明する。目標平均輝度決定回路14は，補正係数算出回路15に与えるべき目標平均輝度値（以下，決定目標平均輝度値（Ytarget） という）を決定するものである。目標平均輝度値決定回路14において決定される決定目標平均輝度値（Ytarget） は，次に説明するように，ノイズ量算出回路12によって算出された顔画像部分のノイズ量σ²に応じて異なる値になる。

上述したように，デジタルプリントシステムの操作者によって，入力装置２が用いられて目標平均輝度値（Ytarget）および許容ノイズ量σ ² （ノイズが含まれていると扱わない最大ノイズ量）が入力される。入力された目標平均輝度値（Ytarget） および許容ノイズ量 σ ² が目標平均輝度値決定回路14に与えられる。さらに，目標平均輝度値決定回路14には，平均輝度値算出回路13において算出された平均輝度値（Yave）も入力する。

目標平均輝度値決定回路14は，次に示す式３および式４のいずれかによって，決定目標平均輝度値（Ytarget）（平均輝度値（Yave）の補正値）を算出する。

決定目標平均輝度値(Ytarget)＝目標平均輝度値（Ytarget）
(σ≦σ(Yave / Ytarget)のとき)・・式３

決定目標平均輝度値(Ytarget)＝平均輝度値（Yave）・σ/σ
(σ＞σ・(Yave / Ytarget)のとき)・・式４

ここで，σは顔画像部分のノイズ量σ²の平方根を，σは許容ノイズ量σ ² の平方根をそれぞれ示す。顔画像部分のノイズ量σ²の平方根σおよび許容ノイズ量σ ² の平方根σは，いずれもノイズ量の大きさを表す値として用いられる。

式３および式４において，（ ）内に示す不等号を含む式は，輝度補正したときの顔画像部分に含まれるであろうノイズ量が，許容されるべきノイズ量を超えているどうかの判断に用いられる。不等号を含む式について説明する。

画像を明るく補正すると（画像データの輝度値を高い値に補正する）と補正後の画像において認識されるノイズは大きくなる。画像を暗く補正すると，補正後の画像において認識されるノイズは小さくなる。輝度補正の大きさとノイズ量の変動が比例すると考えると，輝度補正したと仮定したときの顔画像部分のノイズ量の予測値（予測ノイズ量：予測分散値）をΣ²とした場合，予測ノイズ量Σ²の平方根Σは，次に示す式５によって表される。

予測ノイズ量の平方根Σ
＝（目標平均輝度値（Ytarget）／平均輝度値（Yave）)・顔画像部分のノイズ量の平方 根σ
・・・・式５

輝度補正したときの顔画像部分の予測ノイズ量Σ²の平方根Σを上述の許容ノイズ量σ ² の平方根σ以下にすることを考えると，次に示す式６の不等式が成立する。

予測ノイズ量の平方根Σ≦許容ノイズ量σ ² の平方根σ ・・・式６

式５と式６を一つ式にまとめると，式３における（）内の条件式が成立する。式３における（）内の条件式にしたがって，式４における（）内の条件式が成立する。

単純には，ノイズ量算出回路12によって算出された顔画像部分の ノイズ量σ²（またはその平方根σ）と，設定される許容ノイズ量σ ² （ またはその平方根σ）とを比較することによって，顔画像部分のノイズ量σ²（ またはその平方根σ）が許容されるべきノイズ量σ ² （ またはその平方根σ）を超えているどうかを判断することもできる（もちろん，そのように判断してもよい）。または，上述の顔画像部分の予測ノイズ量Σ²（ またはその平方根Σ）と，設定される許容ノイズ量σ ² （ またはその平方根σ）とを比較することによって，顔画像部分の予測ノイズ量Σ²（ またはその平方根Σ）が許容されるべきノイズ量σ ² （またはその平方根σ）を超えているどうかを判断することもできる（もちろん，そのように判断してもよい）。上述の式５および式６に基づいて成立する条件式を用いることによって，輝度補正したときの顔画像部分の予測ノイズ量Σ² の平方根Σが，許容ノイズ量σ ² の平方根σ以下になるような条件（式６）を，顔画像部分のノイズ量σ²の平方根σ，許容ノイズ量σ ² の平方根σ，平均輝度値（Yave）および目標平均輝度値（Ytarget）を用いて判断することができる。輝度補正後の顔画像部分のノイズ量に着目した，比較的正確なノイズ量の判断が行われることになる。

輝度補正後において予測される顔画像部分のノイズ量が，許容されるべきノイズ量以下であることが判断されると（式３の不等式が成立），入力装置２から入力された目標平均輝度値（Ytarget）が，決定目標平均輝度値(Ytarget)とされる（式３）。決定目標平均輝度値(Ytarget)（入力された目標平均輝度値（Ytarget）と同じ輝度値）が，目標平均輝度値決定回路14から出力される。

輝度補正後において予測される顔画像部分のノイズ量が，許容されるべきノイズ量を超えると判断されると（式４の不等式が成立），式４に基づいて，入力装置２から入力された目標平均輝度値（Ytarget）とは異なる値を持つ決定目標平均輝度値(Ytarget)が算出される。

式４は，式５の左辺に，式６の右辺を代入して得られる数式であり，式４によって，補正後の顔画像部分におけるノイズ量が許容されるべきノイズ量と同じ値（限界ノイズ量という）になるような決定目標平均輝度値(Ytarget) が算出される。式４における（）内の条件式の沿う場合に算出される決定目標平均輝度値(Ytarget) は，入力される目標平均輝度値（Ytarget）よりも小さい値になる。決定される目標平均輝度値(Ytarget)が，入力される目標平均輝度値（Ytarget） よりもどの程度小さい値になるかは，あらかじめ設定される許容ノイズ量σ ² ， およびノイズ量算出回路12によって算出される顔画像部分に含まれるノイズ量σ²に よって変動する。一般には，たとえば，顔画像部分を明るくするように補正する場合には，入力される目標平均輝度値（Ytarget） からできるだけ小さくならないような許容ノイズ量σ ² が設定されよう。

算出された輝度値が，決定目標平均輝度値(Ytarget) として，目標平均輝度値決定回路14から出力される。

目標平均輝度値決定回路14から出力された決定目標平均輝度値(Ytarget) は，補正係数算出回路15に与えられる。補正係数算出回路15は，次に示す式７に基づいて，入力輝度値と出力輝度値（補正輝度値）の関係式の係数（補正係数α）を算出する。

補正係数α＝決定目標平均輝度値(Ytarget)／平均輝度値（Yave） ・・・式７

補正係数算出回路15において算出された補正係数αは，画像補正回路16に入力する。画像補正回路16は，補正係数αを用いた補正関数に基づいて，記憶装置４から読み出された画像データに対して，画素ごとに輝度補正を施す。輝度補正回路16における輝度補正に用いられる補正関数は，次に示す式８によって表される。

出力輝度値＝補正係数α・入力輝度値 ・・・式８

図５は，横軸を入力輝度値，縦軸を出力輝度値（補正値）として，式８に示す補正関数をグラフ化して示すものである。図５に示すグラフ（輝度変換直線）において，一点鎖線は，輝度変換後における顔画像部分の予測ノイズ量が許容されるべきノイズ量以下の場合（式３の場合）の補正関数を，実線は輝度変換後における顔画像部分の予測ノイズ量が許容されるべきノイズ量を超えている場合（式４の場合）の補正関数の一例を，それぞれ示す。○は，輝度変換後における顔画像部分の予測ノイズ量が許容されるべきノイズ量以下の場合の，平均輝度値（Yave）と決定目標平均輝度値（入力された目標平均輝度値（Ytarget ）と同じ値）との対応点を，●は，輝度変換後における顔画像部分の予測ノイズ量が許容されるべきノイズ量を超えている場合の，平均輝度値（Yave）と決定目標平均輝度値（Ytarget） との対応点を，それぞれ示す。なお，図５に示すグラフにおいて，輝度値（入力輝度値および出力輝度値）は，８ビットのデータによって０〜２５５の２５６レベルで表されるものする。

このように，画像補正装置１では，入力される目標平均輝度値に基づいて顔画像部分を含む画像を輝度補正した場合に予測される顔画像部分のノイズ量が，許容されるべきノイズ量を超えている場合には（式４），補正後の顔画像部分のノイズ量が許容されるべきノイズ量と同じ値となるような新たな目標平均輝度値（決定目標平均輝度値）を算出することができる。そして算出された決定目標平均輝度値にしたがう補正関数により，入力画像データが補正される。ノイズが目立たない補正後の顔画像部分を確実に得ることができる。もちろん，顔画像部分を表す画像データのノイズが少ない場合（式３の場合）には，ユーザの要求（補正後の顔画像部分を明るくするか，暗くするか）に沿う輝度補正が実現される。ノイズ量に関するユーザの要求と，輝度補正に関するユーザの要求の両方を考慮した輝度補正を行うことができる。

上述した第１実施例では，目標平均輝度値（Yave）として，数値（輝度値）を入力しているが，もちろん，「明るめ」，「暗め」といった入力を入力装置２から入力させるようにしてもよい。この場合には，「明るめ」の入力に対応して，比較的数値の大きい値が目標平均輝度値（Yave）として設定され，「暗め」の入力に対応して，比較的数値の小さい値が目標平均輝度値（Yave）として設定される。設定されるべき目標平均輝度値（Yave）は，目標平均輝度値決定回路14のメモリにあらかじめ記憶させておく。また，上述の許容ノイズ量σ ² についても，同様にして，「多め」，「少なめ」等の設定ができるようにしてもよい。このことは，後述する第２実施例においても同じである。

また，画像補正回路16に与えられる補正係数αは，上述の実施例では，記憶装置４から読出された画像データ（オリジナルの画像データ）を用いて算出されている。オリジナル画像データに代えて，オリジナル画像データを縮小した縮小画像データに基づいて，補正係数αを算出するようにしてもよい。この場合には，オリジナル画像データを縮小するための縮小回路が，画像補正装置１に設けられる。顔領域区画回路11，ノイズ量算出回路12，平均輝度算出回路13および補正係数算出回路15は，縮小画像データに基づいて，それぞれ処理を行う。画像補正回路16は，縮小画像データを用いて得られた補正係数αによって規定される補正関数にしたがって，オリジナル画像データに対して輝度補正を施す。このことは，以下に説明する第２実施例において求められる補正値（ルックアップテーブル）の算出についても同じである。

図６は，第２実施例の画像補正装置１の電気的構成を示している。図２に示す第１実施例の画像補正装置１とは，補正係数算出回路15に代えて，補正値算出回路（ルックアップテーブル作成回路）25が設けられている点が異なる。

上述した第１実施例では，補正係数算出回路15において算出された補正係数αを用いた補正関数（式８）（輝度変換直線）に基づいて，入力画像データに対して輝度補正を施している（図５参照）。第２実施例では，補正係数αを用いた補正関数（式８）（輝度変換直線）に基づく輝度補正に代えて，補間処理によって，すべての入力輝度値に対する出力輝度値の対応関係（輝度変換曲線）が得られる。

補正値算出回路（ルックアップテーブル作成回路）25は，あらかじめ得られる複数（たとえば，３つ）の入力輝度値と出力輝度値との対応関係を利用して，それ以外の入力輝度値に対応する出力輝度値を，補間処理によって算出する（ルックアップテーブル（LUT ）を作成する）回路である。上述したように目標平均輝度決定回路14において，入力輝度値の一つである平均輝度値（Yave）と，平均輝度値（Yave）に対応する出力輝度値である決定目標平均輝度値（Ytarget） の対応関係が得られる。第２実施例では，あらかじめ得ておく他の入力輝度値と出力輝度値との対応関係として，最低輝度値をそのまま最低輝度値として，かつ最高輝度値をそのまま最高輝度値とする対応関係を用いる。最低輝度値および最高輝度値は，輝度値として取り得る最低および最高の輝度値（たとえば，０〜２５５の２５６レベルの場合には０と２５５）であってもよいし，入力画像中の画素ごとの輝度値のうちの最低および最高の輝度値を，輝度値として取り得る最低および最高輝度値とするものであってもよい。

補正値算出回路（ルックアップテーブル作成回路）25において，上述の３つの入力輝度値の以外の入力輝度値に対応する出力輝度値（補正値）が，補間処理によって算出される。補間処理には，スプライン補間法，ニアレスト・ネイバー法，バイ・リニア法，バイ・キュービック法等を利用することができる。図７は，２次のスプライン補間法によって得られる輝度変換曲線（階調曲線）を示す。一点鎖線は，輝度補正後の顔画像部分の予測ノイズ量が許容されるべきノイズ量以下の場合に得られる補正値（ルックアップテーブル）に基づく輝度変換曲線を，実線は輝度補正後の顔画像部分の予測ノイズ量が許容されるべきノイズ量を超えている場合に得られる補正値（ルックアップテーブル）に基づく輝度変換曲線を，それぞれ示す。

デジタルプリントシステムの電気的構成を示すブロック図である。 画像補正装置の電気的構成を示すブロック図である。 (A) は入力画像データによって表される画像を，(B) は顔画像部分が区画された様子を，(C) は顔領域情報を，それぞれ示す。 ノイズ算出処理に用いられるフィルタの一例を示す。 輝度変換直線を示す。 第２実施例の画像補正装置の電気的構成を示すブロック図である。 輝度変換曲線を示す。

符号の説明

１ 画像補正装置
２ 入力装置
３ 表示装置
４ 記憶装置
11 顔領域区画回路
12 ノイズ量算出回路
13 平均輝度値算出回路
14 目標平均輝度値決定回路
15 補正係数算出回路
16 画像補正回路
25 補正値算出回路

Claims (8)

1. 与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像を構成する複数の画素から代表輝度値を算出する代表輝度値算出回路(13)，
   上記特定画像を構成する複数の画素を画素フィルタでフィルタリングして得られる値から演算される分散により，上記特定画像のノイズ量を算出するノイズ量算出回路(12)，
   目標輝度値および許容ノイズ量の入力を受付ける入力装置（２），
   上記目標輝度値を持つように輝度補正されたときの上記特定画像に含まれるであろう予測ノイズ量を，上記目標輝度値を上記代表輝度値によって除算した値に上記特定画像のノイズ量を乗算することによって算出し，算出された予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えているかどうかを，上記予測ノイズ量と上記許容ノイズ量を比較することによって判断し，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量以下であると判断された場合には入力された目標輝度値をそのまま用い，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えると判断された場合には，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量と同値になる輝度値を新たな目標輝度値とする目標輝度値決定回路（14），ならびに
   上記代表輝度値算出回路(13)によって算出された代表輝度値が，上記目標輝度値決定回路(14)によって決定された目標輝度値に補正されるように，特定画像データを輝度補正する輝度補正回路(16)，
   を備えた画像補正装置（１）。
2. 上記画素フィルタはハイパスフィルタであり，上記ノイズ量算出回路(12)はハイパスフィルタリングによって得られる上記複数の画素のそれぞれの高周波領域成分から演算される分散を上記特定画像のノイズ量とするものであり，
   上記目標輝度値決定回路(14)は，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えると判断された場合に，上記許容ノイズ量を上記特定画像のノイズ量で除算した値を上記代表輝度値に乗算して得られる値を，新たな目標輝度値とするものである，
   請求項１に記載の画像処理装置（１）。
3. 上記特定画像が，人物の顔画像であることを特徴とする，請求項１または２に記載の画像補正装置（１）。
4. 上記代表輝度値が，特定画像における平均輝度値であることを特徴とする，請求項１から３のいずれか一項に記載の画像補正装置（１）。
5. 代表輝度値算出回路(13)が，与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像を構成する複数の画素から代表輝度値を算出し，
   ノイズ量算出回路(12)が，上記特定画像を構成する複数の画素を画素フィルタでフィルタリングして得られる値から演算される分散により，上記特定画像のノイズ量を得，
   入力装置（２）が，目標輝度値および許容ノイズ量の入力を受付け，
   目標輝度値決定回路（14）が，上記目標輝度値を持つように輝度補正されたときの上記特定画像に含まれるであろう予測ノイズ量を，上記目標輝度値を上記代表輝度値によって除算した値に上記特定画像のノイズ量を乗算することによって算出し，算出された予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えているかどうかを，上記予測ノイズ量と上記許容ノイズ量を比較することによって判断し，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量以下であると判断された場合には入力された目標輝度値をそのまま用い，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えると判断された場合には，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量と同値になる輝度値を新たな目標輝度値とし，
   輝度補正回路(16)が，算出された代表輝度値が決定された目標輝度値に補正されるように，特定画像データを輝度補正する，
   画像補正方法。
6. 上記画素フィルタはハイパスフィルタであり，上記ノイズ量算出回路(12)はハイパスフィルタリングによって得られる上記複数の画素のそれぞれの高周波領域成分から演算される分散を上記特定画像のノイズ量とするものであり，
   上記目標輝度値決定回路(14)は，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えると判断された場合には，上記許容ノイズ量を上記特定画像のノイズ量で除算した値を上記代表輝度値に乗算して得られる値を，新たな目標輝度値とするものである，
   請求項５に記載の画像処理方法。
7. 与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像を構成する複数の画素から代表輝度値を算出する手順と，
   上記特定画像を構成する複数の画素を画素フィルタでフィルタリングして得られる値から演算される分散により，上記特定画像のノイズ量を得る手順と，
   目標輝度値および許容ノイズ量の入力を受付ける手順と，
   上記目標輝度値を持つように輝度補正されたときの上記特定画像に含まれるであろう予測ノイズ量を，上記目標輝度値を上記代表輝度値によって除算した値に上記特定画像のノイズ量を乗算することによって算出し，算出された予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えているかどうかを，上記予測ノイズ量と上記許容ノイズ量を比較することによって判断し，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量以下であると判断された場合には入力された目標輝度値をそのまま用い，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えると判断された場合には，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量と同値になる輝度値を新たな目標輝度値とする手順と，
   算出された代表輝度値が，決定された目標輝度値に補正されるように，特定画像データを輝度補正する手順と，
   をコンピュータに実行させるためのプログラム。
8. 上記画素フィルタはハイパスフィルタであり，特定画像のノイズ量を得る手順は，ハイパスフィルタリングによって得られる上記複数の画素のそれぞれの高周波領域成分から演算される分散を上記特定画像のノイズ量とするものであり，
   上記新たな目標輝度値を得る手順は，上記目標輝度値を持つように輝度補正されたときの上記特定画像に含まれるであろう予測ノイズ量を，上記目標輝度値を上記代表輝度値によって除算した値に上記特定画像のノイズ量を乗算することによって算出するものであって，上記予測ノイズ量が上記許容ノイズ量を超えると判断された場合に，上記許容ノイズ量を上記特定画像のノイズ量で除算した値を上記代表輝度値に乗算して得られる値を，新たな目標輝度値とするものである，
   請求項７に記載のプログラム。
   

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