JP4751907B2 - 画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法 - Google Patents

画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法 Download PDF

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Description

この発明は、撮影された画像データに対して補正処理を行う撮影された画像データに対して補正処理を行う画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法に関する。
従来より、画像データを補正する技術として、ヒストグラムで著しい明暗が確認された場合や、暗レベルの画素が多く占めている場合には、アンダーや逆光の画像であると判断し、画像データを明変換する補正が実施されていた。
ここで、暗レベルの画素が多く占めている場合でも、夜景などで撮影された画像であれば、アンダーや逆光の画像ではない。そのため、画像矩形(画像が表示される領域)にタッチした暗画素の量でアンダー(明変換補正すべき画像)であるかローキー(明変換すべきでない)であるか判断する技術が知られている(特許文献1参照)。
国際公開第2007/072548号パンフレット
ところで、上記した画像矩形にタッチした暗画素の量でアンダーであるかローキーであるか判断する技術では、例えば、画像矩形に暗画素が多くタッチしていても、暗い室内から明るい外の風景が見える窓を含めて室内全体を撮影した場合などでは、ローキーとご判断してしまう結果、誤判断を行って、適切に画像データを補正することができない場合があるという課題があった。
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、誤判断を防止して、適切に画像データを補正する画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法を提供することを目的とする。
この装置は、画像データの暗画素領域を抽出し、抽出された暗画素領域の面積を算出し、抽出された暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出し、算出された面積と、算出された前記輝度値の分散とに応じて、画像データの明るさを補正することを要件とする。
開示の装置は、誤判断を防止して、適切に画像データを補正するという効果を奏する。
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法の実施例を詳細に説明する。
以下の実施例では、実施例1に係る画像補正装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例1による効果を説明する。なお、以下では、デジタルカメラで撮影された画像のデータを補正し、接続されたプリンタに出力する場合の例を説明する。
[画像補正装置の構成]
次に、図1を用いて、実施例1に係る画像補正装置10の構成を説明する。図1は、実施例1に係る画像補正装置10の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この画像補正装置10は、デジタルカメラI/F11、プリンタI/F12、制御部13、記憶部14を備え、ケーブルやネットワーク等を介してデジタルカメラ20およびプリンタ30と接続される。以下にこれらの各部の処理を説明する。
デジタルカメラI/F11は、接続されるデジタルカメラ20との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。具体的には、デジタルカメラI/F11は、デジタルカメラ20から撮影画像データを受信する。
プリンタI/F12は、接続されるプリンタ30との間でやり取りする各種情報に関する通信を制御する。具体的には、プリンタI/F12は、補正処理を行った画像データをプリンタ30に送信する。
記憶部14は、制御部13による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、LUT(Look Up Table、以下LUTと略す)14aを備える。このLUT14aとは、図2に例示するように、入力画像の輝度値と出力画像の輝度値の対応関係を表わす変換テーブルである。同図に例示するように、LUT14aでは、入力輝度の輝度値よりも出力輝度の輝度値を大きくする明変換用のLUTを保持する。
制御部13は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、露出量算出部13a、暗領域抽出部13b、暗画素面積算出部13c、輝度値分散算出部13d、画像状態判定部13e、画像補正部13fを備える。
露出量算出部13aは、撮影時におけるデジタルカメラ20に関する情報を用いて、露出量(EV値)を算出する。具体的には、露出量算出部13bは、デジタルカメラ20から撮影画像データを受信し、撮影画像データのExif情報から露出量(EV値)を算出し、後述する画像状態判別部13dに通知する。
暗領域抽出部13bは、画像データの暗画素領域を抽出する。例えば、暗領域抽出部13bは、暗画素領域を抽出する方法として、画像中の暗い輝度上位10%の画素を抽出し、抽出された画素で最も画素が集まっている(隣り合っている)ものを暗画素領域として抽出してもよい。
また、暗領域抽出部13bは、暗画素領域を抽出する方法として、最も暗い輝度の画素を抽出し、当該画素と隣り合う画素の輝度が所定の閾値よりも暗いか判定し、暗い場合には、さらにその画素と隣り合う画素の輝度が所定の閾値よりも暗いか判定するという処理を繰り返して、暗い画素を検索していき、当該検索された暗い画素の集合を暗画素領域として抽出してもよい。そして、暗領域抽出部13bは、抽出した暗画素領域を後述する暗画素面積算出部13cおよび輝度値分散算出部13dに通知する。
暗画素面積算出部13cは、抽出された暗画素領域の面積を算出する。具体的には、暗画素面積算出部13cは、暗領域抽出部13bから通知された暗画素領域を受信し、暗画素領域の面積を算出して、後述する画像状態判別部13dに通知する。
輝度値分散算出部13dは、抽出された暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出する。具体的には、輝度値分散算出部13dは、暗領域抽出部13bから通知された暗画素領域を受信し、暗画素領域に階調が存在するか判断する。
そして、輝度値分散算出部13dは、階調が存在する場合には、その階調から画素の輝度値の分散を算出する方法として、その暗画素領域内で最も明るい画素の輝度値と最も暗い画素の輝度値との差分値を算出する。その後、輝度値分散算出部13dは、算出された輝度値の分散を後述する画像状態判別部13dに通知する。
画像状態判定部13eは、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも大きく、かつ、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも大きいかを判定する。具体的には、画像状態判定部13eは、露出量(EV値)、暗画素領域の面積、輝度値の分散を受信すると、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも大きく、かつ、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも大きいかを判定する。
その結果、画像状態判定部13eは、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも小さい、または、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも小さいと判定した場合には、補正処理を行わずに元画像をプリンタ30に出力する旨の要求を画像補正部13fに通知する。また、画像状態判定部13eは、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも大きく、かつ、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも大きいと判定した場合には、露出量(EV値)が所定の第一閾値より小さいかを判定する。
その結果、画像状態判定部13eは、露出量が所定の第一閾値よりも小さい場合には、補正処理を行わずに元画像をプリンタ30に出力する旨の要求を画像補正部13fに通知する。つまり、このような場合の画像データは、図3に例示するような元々光量が少ない夜景の画像であると考えられるので、補正処理(明変換処理)を行わない(つまり、ローキーである)と判断する。
また、画像状態判定部13eは、露出量が所定の第一閾値よりも大きいと判定した場合には、第一閾値より大きい所定の第二閾値よりも露出量が小さいか(つまり、露出量が中間であるか)判定する。その結果、画像状態判定部13eは、露出量が所定の第二閾値よりも小さいと判定(つまり、露出量が中間であると判定)した場合には、画像補正として、LUT14aを用いて明変換を行う旨の要求を画像補正部13fに通知する。つまり、このような場合の画像データは、図4に例示するような逆光で撮影された画像(例えば、暗い室内から窓の外を撮影)であると考えられるので、補正処理(明変換処理)を行うと判断する。
また、画像状態判定部13eは、露出量が所定の第二閾値よりも大きいと判定した場合には、補正処理を行わずに原画像をプリンタ30に出力する旨の要求を画像補正部13fに通知する。つまり、このような場合の画像データは、暗部階調が豊富であっても光量が十分で逆光でない画像(例えば、濃い草木の前で人物をフラッシュ画像)であると考えられるので、補正処理(明変換処理)を行わないと判断する。
画像補正部13fは、算出された面積と、算出された輝度値の分散に応じて、画像データの明るさを補正する。具体的には、画像補正部13fは、画像状態判定部13eからLUT14aを用いて明変換を行う旨の要求を受け付けた場合には、LUT14aを用いて明変換を行った後、画像データをプリンタ30に出力する。また、画像補正部13fは、画像状態判定部13eから原画像をプリンタ30に出力する旨の要求を受け付けた場合には、原画像をプリンタ30に出力する。
[画像補正装置による処理]
次に、図6を用いて、実施例1に係る画像補正装置10による処理を説明する。図6は、実施例1に係る画像補正装置10の処理動作を示すフローチャートである。同図に示すように、画像補正装置10は、デジタルカメラ20から画像データを受信し(ステップS101)、Exif情報から露出量(EV値)を算出する(ステップS102)。
そして、画像補正装置10は、画像データの暗画素領域を抽出し(ステップS103)、当該暗画素領域の面積を算出する(ステップS104)。続いて、画像補正装置10は、抽出された暗画素領域内における階調から画素の輝度値の分散を算出する(ステップS105)。
続いて、画像補正装置10は、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも大きく、かつ、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも大きいかを判定する(ステップS106)。その結果、画像補正装置10は、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも小さい、または、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも小さいと判定した場合には(ステップS106否定)、補正処理を行わずに元画像をプリンタ30に出力する(ステップS110)。
また、画像補正装置10は、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも大きく、かつ、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも大きいと判定した場合には(ステップS106肯定)、露出量(EV値)が所定の第一閾値より小さいかを判定する(ステップS107)。その結果、画像補正装置10は、露出量が所定の第一閾値よりも小さい場合には(ステップS107肯定)、補正処理を行わずに元画像をプリンタ30に出力する(ステップS110)。
また、画像補正装置10は、露出量が所定の第一閾値よりも大きいと判定した場合には(ステップS107否定)、第一閾値より大きい所定の第二閾値よりも露出量が小さいか(つまり、露出量が中間であるか)判定する(ステップS108)。
その結果、画像補正装置10は、露出量が所定の第二閾値よりも小さいと判定(つまり、露出量が中間であると判定)した場合には(ステップS108肯定)、画像補正として、LUT14aを用いて明変換を行って(ステップS109)、補正後の画像をプリンタ30に出力する(ステップS110)。また、画像補正装置10は、露出量が所定の第二閾値よりも大きいと判定した場合には(ステップS108否定)、補正処理を行わずに原画像をプリンタ30に出力する(ステップS110)。
[実施例1の効果]
上述してきたように、画像補正装置10は、画像データの暗画素領域を抽出し、抽出された暗画素領域の面積を算出し、抽出された暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出し、算出された面積と、算出された輝度値の分散に応じて、画像データの明るさを補正するので、暗画素領域の面積と明暗のバラツキを判別して逆光か否かを精度良く判定できる結果、誤判断を防止して、適切に画像データを補正することが可能である。
また、実施例1によれば、算出された暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、算出された画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも大きいかを判定し、暗画素領域の面積が所定の閾値よりも大きく、かつ、画素の輝度値の分散が所定の閾値よりも大きいと判定された場合には、画像データの明るさを補正するので、例えば、暗い室内から明るい窓に向かって撮影したような逆光の画像を、ローキーと誤判断することがなく、また暗部に階調が豊富にある画像であっても、EV値から撮影条件がよいことを加味してアンダーや逆光と誤判断することがない結果、誤判断を防止して、適切に画像データを補正することが可能である。
また、実施例1によれば、撮影時におけるデジタルカメラ20に関する情報を用いて、露出量を算出し、算出された暗画素領域の面積と、算出された輝度値の分散と、算出された露出量に応じて、画像データの明るさを補正するので、露出量から撮影条件を加味して逆光か否かを精度良く判定できる結果、誤判断を防止して、適切に画像データを補正することが可能である。
また、実施例1によれば、算出された露出量が所定の第一閾値より大きいかを判定し、露出量が所定の第一閾値より大きいと判定した場合には、第一閾値より大きい所定の第二閾値よりも露出量が大きいか判定し、露出量が所定の第二閾値よりも小さいと判定された場合には、画像データの明るさを補正するので、露出量が中間で撮影条件がよいことを加味して、アンダーや逆光と誤判断することがない結果、誤判断を防止して、適切に画像データを補正することが可能である。
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例2として本発明に含まれる他の実施例を説明する。
(1)画像補正
上記の実施例1では、露出量が中間である場合にのみ画像補正を行う場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、露出量が中間の値に近いほど、補正の強度を強くして、画像データの明るさを補正してもよい。
具体的には、実施例2に係る画像補正装置は、図7に示すように、最小の露出量と最大の露出量との中間の値に近いほど、補正の強度を強くし、露出量が中間の値から離れるほど補正の強度を弱くして、明変換を行う。
(2)デジタルカメラ
また、上記の実施例1では、デジタルカメラが外部の画像補正装置に画像データを送信し、画像補正装置が当該画像データを補正する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、デジタルカメラに上記した画像補正装置を適用し、デジタルカメラ自身が撮影した画像データに補正処理を行うようにしてもよい。
(3)システム構成等
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、画像状態判定部13eと画像補正部13fを統合してもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、上記した画像状態を判別する所定の閾値は、任意に変更することができる。
(4)プログラム
ところで、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図8を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図8は、画像補正プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
同図に示すように、画像補正装置としてのコンピュータ600は、HDD610、RAM620、ROM630およびCPU640をバス650で接続して構成される。
そして、ROM630には、上記の実施例と同様の機能を発揮する画像補正プログラム、つまり、図8に示すように、露出量算出プログラム631、暗領域抽出プログラム632、暗画素面積算出プログラム633、輝度値分散算出プログラム634、画像状態判定プログラム635および画像補正プログラム636が予め記憶されている。なお、プログラム631〜636については、図1に示した画像補正装置の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。
そして、CPU640が、これらのプログラム631〜636をROM630から読み出して実行することで、図8に示すように、各プログラム631〜636は、露出量算出プロセス641、暗領域抽出プロセス642、暗画素面積算出プロセス643、輝度値分散算出プロセス644、画像状態判定プロセス645および画像補正プロセス646として機能するようになる。各プロセス641〜646は、図1に示した露出量算出部13a、暗領域抽出部13b、暗画素面積算出部13c、輝度値分散算出部13d、画像状態判定部13e、画像補正部13fにそれぞれ対応する。
また、HDD610には、図8に示すように、LUT611が設けられる。なお、LUT611は、図1に示したLUT14aに対応する。そして、CPU640は、LUT611を用いて、画像補正処理を実行する。
以上の実施例1〜2を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1)撮影部によって撮影された画像データに対して補正処理を行う画像補正方法をコンピュータに実行させる画像補正プログラムであって、
前記画像データの暗画素領域を抽出する暗画素領域抽出手順と、
前記暗画素領域抽出手順によって抽出された前記暗画素領域の面積を算出する暗画素面積算出手順と、
前記暗画素領域抽出手順によって抽出された前記暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出する輝度値分散算出手順と、
前記暗画素面積算出手順によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出手順によって算出された前記輝度値の分散に応じて、前記画像データの明るさを補正する画像補正手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像補正プログラム。
(付記2)前記暗画素面積算出手順によって算出された前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記輝度値分散算出手順によって算出された前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいかを判定する画像状態判定手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記画像補正手順は、前記画像状態判定手順によって前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記1に記載の画像補正プログラム。
(付記3)撮影時における前記撮影部に関する情報を用いて、露出量を算出する露出量算出手順をさらにコンピュータに実行させ、
前記画像補正手順は、前記暗画素面積算出手順によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出手順によって算出された前記輝度値の分散と、前記露出量算出手順によって算出された前記露出量に応じて、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記1または2に記載の画像補正プログラム。
(付記4)前記画像状態判定手順は、前記露出量算出手順によって算出された前記露出量が所定の第一閾値より大きいかを判定し、露出量が所定の第一閾値より大きいと判定した場合には、前記第一閾値より大きい所定の第二閾値よりも前記露出量が大きいか判定し、
前記画像補正手順は、前記画像状態判定手順によって前記露出量が前記所定の第二閾値よりも小さいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記3に記載の画像補正プログラム。
(付記5)前記画像補正手順は、前記露出量算出手順によって算出された前記露出量が、最小の露出量と最大の露出量との中間の値に近いほど、前記補正の強度を強くして、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記3に記載の画像補正プログラム。
(付記6)撮影部によって撮影された画像データに対して補正処理を行う画像補正装置であって、
前記画像データの暗画素領域を抽出する暗画素領域抽出手段と、
前記暗画素領域抽出手段によって抽出された前記暗画素領域の面積を算出する暗画素面積算出手段と、
前記暗画素領域抽出手段によって抽出された前記暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出する輝度値分散算出手段と、
前記暗画素面積算出手段によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出手段によって算出された前記輝度値の分散に応じて、前記画像データの明るさを補正する画像補正手段と、
を備えることを特徴とする画像補正装置。
(付記7)前記暗画素面積算出手段によって算出された前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記輝度値分散算出手段によって算出された前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいかを判定する画像状態判定手段をさらに備え、
前記画像補正手段は、前記画像状態判定手段によって前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記6に記載の画像補正装置。
(付記8)撮影時における前記撮影部に関する情報を用いて、露出量を算出する露出量算出手段をさらに備え、
前記画像補正手段は、前記暗画素面積算出手段によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出手段によって算出された前記輝度値の分散と、前記露出量算出手段によって算出された前記露出量に応じて、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記6または7に記載の画像補正装置。
(付記9)前記画像状態判定手段は、前記露出量算出手段によって算出された前記露出量が所定の第一閾値より大きいかを判定し、露出量が所定の第一閾値より大きいと判定した場合には、前記第一閾値より大きい所定の第二閾値よりも前記露出量が大きいか判定し、
前記画像補正手段は、前記画像状態判定手段によって前記露出量が前記所定の第二閾値よりも小さいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記8に記載の画像補正装置。
(付記10)前記画像補正手段は、前記露出量算出手段によって算出された前記露出量が、最小の露出量と最大の露出量との中間の値に近いほど、前記補正の強度を強くして、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記8に記載の画像補正装置。
(付記11)撮影部によって撮影された画像データに対して補正処理を行う画像補正方法であって、
前記画像データの暗画素領域を抽出する暗画素領域抽出工程と、
前記暗画素領域抽出工程によって抽出された前記暗画素領域の面積を算出する暗画素面積算出工程と、
前記暗画素領域抽出工程によって抽出された前記暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出する輝度値分散算出工程と、
前記暗画素面積算出工程によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出工程によって算出された前記輝度値の分散に応じて、前記画像データの明るさを補正する画像補正工程と、
を含んだことを特徴とする画像補正方法。
(付記12)前記暗画素面積算出工程によって算出された前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記輝度値分散算出工程によって算出された前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいかを判定する画像状態判定工程をさらに含み、
前記画像補正工程は、前記画像状態判定工程によって前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記11に記載の画像補正方法。
(付記13)撮影時における前記撮影部に関する情報を用いて、露出量を算出する露出量算出工程をさらに含み、
前記画像補正工程は、前記暗画素面積算出工程によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出工程によって算出された前記輝度値の分散と、前記露出量算出工程によって算出された前記露出量に応じて、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記11または12に記載の画像補正方法。
(付記14)前記画像状態判定工程は、前記露出量算出工程によって算出された前記露出量が所定の第一閾値より大きいかを判定し、露出量が所定の第一閾値より大きいと判定した場合には、前記第一閾値より大きい所定の第二閾値よりも前記露出量が大きいか判定し、
前記画像補正工程は、前記画像状態判定工程によって前記露出量が前記所定の第二閾値よりも小さいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記13に記載の画像補正方法。
(付記15)前記画像補正工程は、前記露出量算出工程によって算出された前記露出量が、最小の露出量と最大の露出量との中間の値に近いほど、前記補正の強度を強くして、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする付記13に記載の画像補正方法。
実施例1に係る画像補正装置の構成を示すブロック図である。 LUTを説明するための図である。 画像の補正処理について説明するための図である。 画像の補正処理について説明するための図である。 画像の補正処理について説明するための図である。 実施例1に係る画像補正装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。 実施例2に係る画像補正装置がEV値に応じて行う画像の補正処理について説明するための図である。 画像補正プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
符号の説明
10 画像補正装置
11 デジタルカメラI/F
12 プリンタI/F
13 処理部
13a 露出量算出部
13b 暗領域抽出部
13c 暗画素面積算出部
13d 輝度値分散算出部
13e 画像状態判定部
13f 画像補正部
14 記憶部
14a LUT

Claims (7)

  1. 撮影部によって撮影された画像データに対して補正処理を行う画像補正方法をコンピュータに実行させる画像補正プログラムであって、
    前記画像データの暗画素領域を抽出する暗画素領域抽出手順と、
    前記暗画素領域抽出手順によって抽出された前記暗画素領域の面積を算出する暗画素面積算出手順と、
    前記暗画素領域抽出手順によって抽出された前記暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出する輝度値分散算出手順と、
    前記暗画素面積算出手順によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出手順によって算出された前記輝度値の分散に応じて、前記画像データの明るさを補正する画像補正手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする画像補正プログラム。
  2. 前記暗画素面積算出手順によって算出された前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記輝度値分散算出手順によって算出された前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいかを判定する画像状態判定手順をさらにコンピュータに実行させ、
    前記画像補正手順は、前記画像状態判定手順によって前記暗画素領域の面積が所定の面積閾値よりも大きく、かつ、前記画素の輝度値の分散が所定の分散閾値よりも大きいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする請求項1に記載の画像補正プログラム。
  3. 撮影時における前記撮影部に関する情報を用いて、露出量を算出する露出量算出手順をさらにコンピュータに実行させ、
    前記画像補正手順は、前記暗画素面積算出手順によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出手順によって算出された前記輝度値の分散と、前記露出量算出手順によって算出された前記露出量に応じて、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする請求項1または2に記載の画像補正プログラム。
  4. 前記画像状態判定手順は、前記露出量算出手順によって算出された前記露出量が所定の第一閾値より大きいかを判定し、露出量が所定の第一閾値より大きいと判定した場合には、前記第一閾値より大きい所定の第二閾値よりも前記露出量が大きいか判定し、
    前記画像補正手順は、前記画像状態判定手順によって前記露出量が前記所定の第二閾値よりも小さいと判定された場合には、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする請求項3に記載の画像補正プログラム。
  5. 前記画像補正手順は、前記露出量算出手順によって算出された前記露出量が、最小の露出量と最大の露出量との中間の値に近いほど、前記補正の強度を強くして、前記画像データの明るさを補正することを特徴とする請求項3に記載の画像補正プログラム。
  6. 撮影部によって撮影された画像データに対して補正処理を行う画像補正装置であって、
    前記画像データの暗画素領域を抽出する暗画素領域抽出手段と、
    前記暗画素領域抽出手段によって抽出された前記暗画素領域の面積を算出する暗画素面積算出手段と、
    前記暗画素領域抽出手段によって抽出された前記暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出する輝度値分散算出手段と、
    前記暗画素面積算出手段によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出手段によって算出された前記輝度値の分散に応じて、前記画像データの明るさを補正する画像補正手段と、
    を備えることを特徴とする画像補正装置。
  7. 撮影部によって撮影された画像データに対して補正処理を行う画像補正方法であって、
    前記画像データの暗画素領域を抽出する暗画素領域抽出工程と、
    前記暗画素領域抽出工程によって抽出された前記暗画素領域の面積を算出する暗画素面積算出工程と、
    前記暗画素領域抽出工程によって抽出された前記暗画素領域内における画素の輝度値の分散を算出する輝度値分散算出工程と、
    前記暗画素面積算出工程によって算出された前記面積と、前記輝度値分散算出工程によって算出された前記輝度値の分散に応じて、前記画像データの明るさを補正する画像補正工程と、
    を含んだことを特徴とする画像補正方法。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110085021A1 (en) * 2009-10-12 2011-04-14 Capso Vision Inc. System and method for display of panoramic capsule images
US8150124B2 (en) * 2009-10-12 2012-04-03 Capso Vision Inc. System and method for multiple viewing-window display of capsule images
US8150123B2 (en) * 2009-11-25 2012-04-03 Capso Vision Inc. System and method for image enhancement of dark areas of capsule images
US8902313B2 (en) * 2011-11-02 2014-12-02 Robert Bosch Gmbh Automatic image equalization for surround-view video camera systems
JP5966899B2 (ja) * 2012-12-10 2016-08-10 富士通株式会社 撮像装置、撮影モード判定方法及び撮影モード判定プログラム
CN104299188B (zh) * 2013-07-18 2018-10-30 深圳富泰宏精密工业有限公司 图像修正方法及***
US9415095B2 (en) * 2014-08-02 2016-08-16 Gatan, Inc. Method for image outlier removal for transmission electron microscope cameras
KR20160034765A (ko) * 2014-09-22 2016-03-30 삼성전기주식회사 카메라 모듈 및 렌즈 쉐이딩 보정 방법
TWI789018B (zh) * 2021-09-17 2023-01-01 華碩電腦股份有限公司 影像擷取裝置與影像運算方法
CN115100212B (zh) * 2022-08-29 2022-11-18 卡松科技股份有限公司 一种润滑油污染程度检测方法
CN116709003A (zh) * 2022-10-09 2023-09-05 荣耀终端有限公司 一种图像处理方法和电子设备

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4310727C2 (de) * 1992-04-06 1996-07-11 Hell Ag Linotype Verfahren und Einrichtung zur Analyse von Bildvorlagen
JP3029225B2 (ja) * 1992-04-06 2000-04-04 ハイデルベルガー ドルツクマシーネン アクチエンゲゼルシヤフト 原画の解析方法及び装置
JPH07311833A (ja) * 1994-05-17 1995-11-28 Nec Corp 人物の顔の検出装置
JP4057147B2 (ja) * 1998-06-16 2008-03-05 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 逆光シーン判定方法、逆光シーン判定方法プログラムを記憶したコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体及び逆光シーン判定機能を有する画像処理装置
JP3790879B2 (ja) * 1998-08-05 2006-06-28 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを記録した記録媒体
US6643398B2 (en) * 1998-08-05 2003-11-04 Minolta Co., Ltd. Image correction device, image correction method and computer program product in memory for image correction
US7386186B2 (en) * 2004-08-27 2008-06-10 Micron Technology, Inc. Apparatus and method for processing images
JP4750801B2 (ja) 2005-12-20 2011-08-17 富士通株式会社 画像判別装置
JP4943721B2 (ja) * 2006-03-20 2012-05-30 株式会社リコー 画像データのカラーノイズ除去方法及びこの方法を用いた撮像装置

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