JP4841039B2 - デジタルフォーマットのカラー画像増強方法及び装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の分野】
本発明は、デジタルフォーマットのカラー画像増強方法及び装置に関し、さらに詳細には、スケーリング関数を適用して画像内のＲＧＢドットの強度をその画像の固有の動的範囲を超えないように変化させる方法及び装置に関する。
【０００２】
【発明の背景】
寺院のステンドグラスの入った窓を写真撮影する場合、出来あがった画像は、現代の感覚では暗すぎるのが普通であり、実際のステンドグラスの美しさが失われている。さらに、写真機の開口を減少させて画像の被写界深度を増加することができるが、集光率が損なわれ、暗い画像になることがある。さらに、スチルカメラは所定の開口と露出時間により画像を記録できるに過ぎないため、明るい部分と暗い部分の間の隔たりが大きい画像が妥協の産物として得られるだけである。細部が適当に明瞭になるようにするため、暗い領域または明るい領域の何れかに基づいて、フィルムの露出または記録が調整される。上記の任意のものによる画像は、画像改善の利益を得ることができる。
【０００３】
見る人の通常の反応は、暗い領域を明るくして、裸眼では明瞭でない細部をはっきりさせて欲しいという要望である。現在の技術では、明るさを増加する場合幾つかの望ましくない効果が発生する。即ち、カラーがぼけてグレーに近い色になるか（事実上白黒で、濃度差が少ないステンドグラスの窓を想像されたい）、または明るい領域の色が大きく歪み、一部が完全にぼけることがある。歪んだ領域は、顔の細部のように最も興味のある領域である傾向がある。
【０００４】
従来のデジタル画像処理には、明るさのレベルを実質的に増加させなければならない場合、上記のような同じ問題がある。標準的な改善方法によると、画像の明るさを増加させた（フェードアウト）後、カラーを増幅する。この方法はアバウトな解決法にすぎず、元がそれほど悪くない画像にのみ有効である。明るさの増加をかなりの程度行う場合、画像のカラーがひどく歪むことになる。
【０００５】
米国特許第５，９８２，９２６号（発明者：Kuo et al.）では、カラー画像、特にビデオから得られる画像を、最初にＲＧＢカラー空間からＨＳＶカラー空間へ変換することにより、非常に効果的に改善できることが示唆されている。その後の操作は、変換済のＨＳＶ変換カラー空間で行われる。一旦ＨＳＶカラー空間に変換されると、カラー情報（色相）が残りの画像成分（彩度及び強度）から隔離され除去される。Kuoは、彩度及び強度成分をカラーまたは色相成分を歪ませることなく増加できることを示唆している。Kuoのカラー画像は、ＨＳＶカラー空間における複数のピクセルで表される。Kuoは、一旦変換された後、ＨＳＶカラー空間からＲＧＢカラー空間へ逆変換を行うが、これば常に効率的であると主張している。好ましい実施例において、Kuoは、強度（Ｖ）と彩度（Ｓ）とを調整する。要約すると、Kuoは、先ず、ＲＧＢからＨＳＶカラー空間への変換を行い、２つの逐次変換関数をＶとＳにそれぞれ適用し、最後に、変化したＨＳＶをＲＧＢへ逆変換して表示する。
【０００６】
発明者は、彩度成分を加減するとカラーが影響を受けるため、Kuoの方式では真のカラーの改善が行えないと主張する。カラー写真はＲ、Ｇ及びＢの３つの自由度を有するが、白黒写真は１つの自由度があるにすぎない。３つの値を変換すると、各々がカラー成分だけでなく単一のカラー値（即ち、色相）と他の２つの独立構造成分（即ち、彩度及び強度）を含むさらに３つの値が得られる。色相は彩度に比べると極端な色の属性であるが、彩度は依然としてカラー成分である。ドットの彩度を調整すると、ドットのＲＧＢ比率、従ってそのカラーに変化が生じる。例えば、画像の明るさを増加する一環として彩度を変化させる場合、その結果は、記録装置またはカメラが、より明るい条件またはより長い露出時間のもとで真の世界の被写体から直接受けるであろう画像と同一ではない。
【０００７】
さらに、Kuoは、計算のオーバーヘッドまたは費用を最小限に抑えることを強調し、またしようとしていることに注意されたい。しかしながら、KuoはＨＳＶピクセルに対して行う調整（好ましくは２つ）に加えて、２つのＲＧＢ−ＨＳＶとＨＳＶ−ＲＧＢ変換を導入している。ＲＧＢからＨＳＶカラー空間への、またはその逆方向の変換には、計算を集約的に行わなければならない数学的関数が使用される。
【０００８】
従って、画像改善時、各ドットにつき真のカラーを維持できる、効率的な計算により実行可能なプロセスが要望されている。
【０００９】
本発明は、必要とされる画像の明るさ増加の程度、あるいはその明るさ増加の性質とは無関係に、画像の全ドットのカラーが如何なる状況においても維持される方法を提供することにより、これらの問題を解決するものである。
【００１０】
【発明の概要】
本発明によると、デジタルフォーマットの多数のカラードットより成る画像を、各カラードットのＲ、Ｇ及びＢ強度値のうちの最大値がデジタルフォーマットの動的範囲内に制限されるように増強する方法であって、デジタル画像から各カラードットにつき各々が動的範囲内にあるＲ、Ｇ及びＢ強度値を抽出し、各カラードットにつきスケーリング係数を求め、各カラードットのスケーリング係数を、抽出したＲ、Ｇ及びＢ強度値の各々に適用して、各カラードットにつきスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値を求め、各カラードットのスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値をデジタルフォーマットの増強済み画像として保存するステップより成り、各カラードットにつき、抽出したＲ、Ｇ及びＢ強度値のうちの最大値であるドット最大値を求め、スケーリング係数をカラードットに適用する時、スケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値の各々が動的範囲の最大値より小さいか、それに等しくなるように、ドット最大値を用いて各カラードットのスケーリング係数を求めることを特徴とするデジタルフォーマットの画像増強方法が提供される。
本発明によると、デジタルカラー画像増強装置であって、動的範囲を有し、多数のカラードットより成る画像が保存されるデジタルデータ記憶手段（１３）と、デジタルファイルから記憶された各カラードットを読み出し、記憶された各カラードットのＲ、Ｇ又はＢ強度値を抽出し、各カラードットにつきスケーリング係数を求め、スケーリング係数を各カラードットのＲ、Ｇ及びＢ強度値の各々に等しく適用して、各カラードットにつきスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値を求め、各カラードットのスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値をデジタルデータ記憶手段に記憶させるプロセッサ（１４）とより成り、プロセッサは、各カラードットにつき、Ｒ、Ｇ及びＢ強度値のうちの最大値であるドット最大値を求め、ドット最大値のうちの最大値を求め、スケーリング係数をドット最大値のうちの最大値に適用する時、その結果得られる最大値のスケーリング済み強度値がデジタルデータ記憶手段の動的範囲内にあるように、ドット最大値のうちの最大値を用いてスケーリング係数を求めることを特徴とするデジタルカラー画像増強装置をも提供される。
本発明の作用効果は、デジタル画像記録装置により捕捉した光がバーチャルで増幅されることである。これは、捕捉した画像を本発明により処理すると、処理した画像内の各ドットが、デジタル画像記録装置が、そのドットについて、例えば、開口を増加させるかまたは集光時間を長くするように、集光能力または方式を変化させたと同じように、変化することを意味する。この集光方式の改善は、処理した画像全体に亘って一様に適用するか、または、ドット毎に変えるようにしてもよい。デジタル記録装置の動的範囲を決して超えないようにし、ＲＧＢ光三原色の空間で動作させ、またカラードットの各Ｒ、Ｇ、Ｂに同一処理を施すと、バーチャルな光増幅が行われて、元の画像の真のカラーが維持される。
【００１１】
好ましい実施例では、ＲＧＢ空間内において、Ｒ、Ｇ、Ｂの３つの値が、デジタル画像の各ドットについて抽出される。Ｒ、Ｇ、Ｂの３つの値の最大値が各ドットにつき求められる。全てのドット最大値のうちの最大値、または画像最大値を求め、各ドット最大値についてスケーリング係数を与えるスケーリング関数を決定する。スケーリング係数、またはそれら係数を決定する関数を求め、ドット最大値、さらに詳細には画像最大値に適用して、その結果得られる値がシステムの既知の動的範囲を超えないようにする。ドット最大値に適用されると全く同じスケーリング係数をそのドットの残りのＲ、ＧまたはＢの各々に適用して、Ｒ、Ｇ及びＢの間の元の比率が維持され、それにより真のカラーが維持されるようにする。
【００１２】
この改善方式は非常に効率的であり、各カラードットを改善するために同じスケーリング係数を掛ける３つの簡単な乗算を必要とするにすぎない。さらに、そして好ましくは、求めたドット最大値についてスケーリング係数の探索表を形成することにより、スケーリング係数の計算をただ１度だけ行う。通常、動的範囲は０−２５５（最大２５６個の異なる光強度）であり、従って、２５万ドットのオーダーの通常の画像では、それらのうち少なくとも１０００個が同じ強度を有するため、平均１０００個のドットに同じスケーリング係数を適用することが可能であり、従って計算量がさらに節減される。一般的となりつつある大きな画像では、さらに多くの計算を節減できる。
【００１３】
従って、本発明は、広い局面では、カラーを歪ませることなく、デジタル画像を調整する方法を提供する。画像は複数のカラードットより成り、各ドットは３つの主要なカラーであるＲ、Ｇ、Ｂの強度を表す少なくとも３つの独立した値を有する。Ｒ、Ｇ、Ｂ値の各々は、システムの動的範囲の最小値と最大値の間にある。
【００１４】
この方法は、
複数のドット最大値を得るために各ドットのＲＧＢカラー空間における３つのＲＧＢ値の最大値を求め、
各ドット最大値に所定のスケーリング係数を適用して、スケーリング係数が、スケーリングされたドット最大値がシステムの動的レンジの最大値より小さいかまたはそれに等しくなるようにし、
ドットの２つの残りのＲ、ＧまたはＢ値の各々に所定のスケーリング係数を適用するステップより成る。
【００１５】
上記方法で調整すると、その調整済み画像は、各ドットについてスケーリングされた複数の新しいＲ、Ｇ、Ｂ値より成り、ドットのＲ、Ｇ、Ｂ間の比率は、スケーリング後では、スケーリング前と同一であり、このため真のカラーが維持される。
【００１６】
好ましくは、スケーリング係数は、連続スケーリング関数から得られる。スケーリング関数は、画像範囲の少なくとも一部を、動的範囲の最大値を決して超えることなく、動的範囲の一部に基準化する。その動的範囲の大きさは画像の多数のドットより小さいため、最初にスケーリング係数の探索表を形成すると、計算効率が改善される。
【００１７】
好ましいスケーリング関数は、デジタル画像の大部分の審美性を向上させるレイジー「Ｓ」(lazy "S")曲線である。
【００１８】
別の好ましい実施例では、画像の一部だけ、通常は露出過小領域を選択して、部分集合である画像範囲をシステムの実質的に動的範囲全体となるように規準化することによりその細部を改善するが、これら全てを、任意のドットについてシステムの動的範囲を決して超えることなく、また各ドットのＲ、Ｇ、Ｂの比率に注意して真のカラーを維持するようにする。
【００１９】
【好ましい実施例の詳細な説明】
最初に、或るタイプのデジタル画像記録装置を用いて、画像を捕捉する。デジタル画像記録装置には、物理的なものと、バーチャルなものとの２つのカテゴリーがある。物理的なデジタル画像記録装置は、デジタルカメラのように、光エネルギーを測定してデジタル画像を記録する装置である。従来型フィルムを用いるカメラのように、デジタルカメラは集光レンズ複合体を有し、デジタルセンサー・アレイが画像を記録し、各ドットの値は光の実測値を表す。デジタル画像はまた、従来式の写真をデジタル的に走査して得ることができる。写真では、集光が従来型カメラで行われ、画像がフィルム上に記録されている。従って、物理的なデジタル画像記録装置は、フィルム／プリント画像を形成するカメラと、それをデジタル化するスキャナーとの組み合わせであってよい。他の例には、デジタル映画、デジタル化された映画、デジタルＸ線等が含まれる。
【００２０】
バーチャルなデジタル画像記録装置は、現実を模写するコンピュータにより実現されるものである。プログラムは、コンピュータの内部で写真のプロセスを論理的に模写することによりバーチャルな画像（仮想現実におけるような）を形成する。これらのデジタル画像は、「コンピュータモデル」が実際に存在したと仮定した場合、写真が何に見えるかを示すものである。一例として、肝をつぶすような恐竜のシミュレーションを含む映画がある。
【００２１】
レンズ複合体は、種々のタイプの写真装置において光を集める装置である。少なくとも１つのレンズがあり、通常はかかるレンズの集合体が存在する。レンズ複合体は、開口絞りと、シャッターとを有し、これらは共に集光量を制限する。
【００２２】
レンズの集光能力は、対物レンズの表面領域で測定されることが多い。この面積が２倍のレンズは、２倍の光を集めることができる。実際、レンズ複合体は、実際に集光する光の量を２つの制御手段により制御できる。第１の制御手段は、単位時間当たり集光される光の量を変化させる可変開口である。この面積が２倍になるということは、単位時間に２倍の光が集光されることを意味する。第２の制御手段はシャッターと呼ばれ、カメラ本体内に光が入射する時間を変化させる。シャッターを開位置に維持する時間を２倍にすると、カメラに入射する光エネルギーは２倍になる。
【００２３】
真のカラーのデジタル画像は、各ドットが光の赤、緑及び青（ＲＧＢ）の成分の強さを表す３つの別個の測定値を有するドットの格子状配列体より成る。これは、ＲＧＢカラー空間として知られている。これらの画像には、コンピュータディスクの記憶空間を節約するために、種々の「圧縮方式」を用いる種々のコンピュータファイルフォーマットが存在する。圧縮方式とは無関係に、かかるデジタルファイルフォーマットは全て、ＲＧＢ値を有する格子状配列体のドットを記憶する。
【００２４】
かかるファイルまたはシステムにより記憶される各Ｒ、ＧまたはＢ値の共通の標準最大値は、現在、２５５である。従って、各ＲＧＢ成分の強度は０から２５５の範囲内にある。ファイルフォーマットの中には０から１０２３の範囲の値を記憶するものもあり、それよりも大きい範囲のフォーマットも考えられる。
【００２５】
動的範囲
出願人のデジタル画像記録装置を含む全ての装置は、エネルギーの相対的変動を記録する能力の目安となる動的範囲を有する。上述したように、この動的範囲は通常、記憶手段、ファイルまたはシステムにより設定され、通常は０−２５５である。写真技術における成功の秘訣は、動的範囲全体をそれを超えることなく利用することである。写真では、その秘訣は、明るい領域の細部と暗い領域の細部の両方を欠落なしに捕捉することである。
【００２６】
フィルム写真技術において、ネガの有意な領域が完全に不透明になっている場合、それは、その領域で光が強すぎるため全てのフィルム結晶が変化していることを意味する。写真のぼけた領域内では変差がなく、これはシステムの動的範囲を超えたということができる。
【００２７】
デジタル写真技術において、光エネルギーの強度は光電センサーにより測定される。これらの値は、真のカラーフォーマットのコンピュータファイルとして記憶される。システムの動的範囲は、格子状配列体内のある領域が最大値（例えば、２５５）にセットされた場合に超過する。従って、明るい領域（仮説的に、２５６−３００）内の変差は２５５として記録できるだけであり、従って、かかる領域内では細部が失われている。
【００２８】
デジタル画像の場合のように、動的範囲を制限すると、捕捉される光の量により画像が有意な影響を受けることがある。記録装置の動的範囲内にある光の１つの特定のドットを含む１つの画像を想定されたい。例えば、光は茶色の表面から来るとする。光のドットは、３つのカラーの光、即ち、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）につき測定される。露出時間を倍にして第２の画像を得る場合、上述のドットを含む各ドットにつき２倍の光が記録装置内に入る。光の範囲がシステムの動的範囲にとどまる場合、３つの値（Ｒ、Ｇ及びＢ）全ては２倍になり、元の茶色のドットの色は茶色のままである。入来する光を２倍にすることは、その強度測定値が２倍になること、即ち、Ｒも、Ｇも、Ｂも２倍になることを意味する。
【００２９】
例えば、デジタル情報の場合、光を（開口を大きくするか露出時間を長くして）２倍にすると、相対的ＲＧＢ値も２倍となる。５０、３０、２０のＲＧＢ値はそれぞれ２倍の、１００、６０、４０になる。
【００３０】
各センサーに２倍の光エネルギーが当たると、センサーは２倍の刺激を受ける。２倍の赤のエネルギーが赤のセンサーに当たるが、それ以外のエネルギーについては無関係である。２倍の緑のエネルギーが緑のセンサーに当たり、また２倍の青のエネルギーが青のセンサーに当たる。
【００３１】
集光能力が増加するにつれて、同一ドットの原色の３つの測定値は、以下の表１に示すように、比例的に増加するため、カラーは変化せず明るさだけが増加する。
【００３２】
表１ ＲＧＢ測定値に対する集光能力の増加の影響

表１において、緑と赤の比率及び青と赤の比率は、集光能力とは無関係に一定であることに注意されたい。
【００３３】
集光能力の基準レベルは便宜的に定めた人為的なものである。表１のドットのカラーの「正しい」測定値とは何であろうか。雲で覆われた屋外で集光した画像のカラードットの測定値は５０、３０、２０であり、明るい室内の設定で測定したカラードットは、集光能力が４倍となって、２００、１２０、８０かもしてない。
【００３４】
集めたエネルギーで集光能力を較正することができるが、実際にはめったに行われない。我々自身の眼の集光能力は自然に変化する。夜間に非常に明るく見える街の光は昼間の光でははっきりしないが、その理由は、眼の虹彩が、自然による光レベルの極端な変動に対処すべく、自動的に、夜間は開くが昼間は閉じるからである。発明者は、自然の昼光から人工的な夜の照明に亘る範囲に対して同じ集光設定で対処できるに十分な動的範囲を有する記憶装置を知悉しない。良好な画像を形成させる１つの方法は、記録が動的範囲外で行われないように集光能力を光と共に変化させることである。同一のカラーまたはドットについて、５０、３０、２０及び２００、１２０、８０の測定値は共に有効である。
【００３５】
赤、緑及び青の強度値のような３つの数のセットには、合計で６つの可能な比率が存在し、それらはＧ／Ｒ、Ｂ／Ｒ、Ｇ／Ｂ、Ｒ／Ｇ、Ｒ／Ｂ、及びＢ／Ｇである。これらの比率のうち２つだけが一義的であり、他の４つの比率は最初の２つの異なるバージョンであるため冗長的である。例えば、Ｇ／Ｒ及びＢ／Ｒに基づき、それ以外のものは、
緑／青＝（緑／赤）／（青／赤）
赤／緑＝１／（緑／赤）
赤／青＝１／（青／赤）
青／緑＝（青／赤）／（緑／赤）である。
【００３６】
原理的には、６つのうち任意のうち２つを選択できる。説明の目的のため、緑／赤と青／赤の比率を選択する。
【００３７】
ＲＧＢの３つの値の強度値を効果的に選択するには、３つのＲＧＢ値の中から最大値を選択するだけでよい。ＲＧＢがそれぞれ５０、３０、２０である場合、赤が最大値であり、強度と２つの比率の計算は以下のようになる。
【００３８】
強度＝赤＝５０
比率１＝緑／赤＝３０／５０＝０．６００
比率２＝青／赤＝２０／５０＝０．４００
逆に、以下のように、赤、緑及び青の値を逆算することができる。
【００３９】
赤＝強度＝５０
緑＝強度*比率１＝赤*緑／赤＝５０*０．６００＝３０
青＝強度*比率２＝赤*青／赤＝５０*０．４００＝２０
このＲＧＢの３つの値の人為的表示は有用であるが、それは任意のドットについて２つの比率が集光能力とは無関係であるためである。集光量だけが、強度成分に影響を与える。
【００４０】
集光量が多すぎると、３つの原色ＲＧＢのうち少なくとも１つが動的範囲を超え、正確に表示されなくなるため、カラーの測定値が歪む。集光能力の或る任意の基準レベルにおいて５０、３０、２０である前の例のドットを考慮する。画像を再び、しかしながら格段に大きい集光能力で記録する場合、少なくとも１つのカラーが動的範囲からはずれてしまう。
【００４１】
表２ システムの動的範囲を超える集光能力の増加

集光能力が５．１倍を超えると、緑／赤の比率も青／赤の比率も、（飽和状態であるため）一定でないことに注意されたい。（デジタルセンサーであれ、フィルムであれ）記録装置により測定可能なエネルギー量には最大値があるため、任意の被写体には集光能力に実際上の限界がある。表２において、集光能力が基準値の５倍を超えると、動的範囲はほぼいっぱいとなる。ドットの強度は２５０であり、記憶可能な最大値は２５５である。その最大値には、集光能力が正確に５．１倍になると到達する。５．１倍ではドットの強度は２５５であり、しかも２つの比率はそれぞれ依然として０．６００及び０．４００である。集光能力が５．２倍になると、さらに多くの光が記録装置に入力される。赤のセンサーは数２６０を記憶するであろうが、動的範囲を超えているため記憶することができず、その値は２５５にクリッピングされる。緑と青のセンサーについては共に正確な数が記憶されるが、全体のカラーとして不正確な数が記録される。これは、２つの比率が０．６００と０．４００の正しい比率から逸脱していることから分かるであろう。集光能力が６倍になると、さらに多くの光が流入し、それに応じて歪みも大きくなる。これらの比率も０．７０６及び０．４７１と、有意に異なって不正確となり、これらは有意に異なるカラーに相当する。集光能力が８．５倍になると、青のセンサーもクリッピングされた値となる。光は、赤と青の原色の両方で同じ強度を有するとして記憶される。青と赤の比率は１．０００であり、前の歪んだカラー（赤みがかった茶色）がさらに歪んでオレンジ色となる。最後に、集光能力が１２．２５倍では、３つのセンサー全てがクリッピングされ、カラーが３つの全幅の強度の原色として記録されるが、これは白である。
【００４２】
記録装置の能力（動的範囲）を超えた集光を回避することが重要であるが、これはカラーの歪みを生ぜしめるからである。
【００４３】
ＲＧＢの３つのカラーのうち任意の１つを基準カラーとして選択することができる。緑が最も強いカラーである場合、そのカラーを３０、５０、２０（前の赤の例と同じ基準集光能力を有する）と仮定すると、表３には同じ挙動が示されている。
【００４４】
表３ 緑を最も強いカラーとする集光能力増加の影響

図示のように、緑／赤及び青／赤の比率が非常によく似た態様で歪んだ同じ状況が存在する。この場合、赤／緑及び青／緑の比率は、赤の場合の前の５０、３０、２０の例と同じような数（０．６００及び０．４００）を発生させる。
【００４５】
従って、ＲＧＢの３つのカラーのうち何れが最大値であるかには無関係に、対称性が存在し、強度は（赤、緑、青）の値の最大強度として定義され、そしてカラーの比率（赤／強度、緑／強度、青／強度）が得られる。これら３つの比率のうちの１つは、強度は常に分子の１つに等しいため、正確に１に等しい。表１の赤の場合、ＲＧＢ＝５０、３０、２０であり、そのため、強度は（５０、３０、２０）の最大値であって、５０であり、カラーの比率は（５０／５０、３０／５０、２０／５０）であって（１、０．６００、０．４００）である。
【００４６】
従って、赤、緑、青のそれぞれにつき、

上述したように、カメラが同一の画像の別の設定と比較してより多くの光を集めると、所与のドットは、記録装置の動的範囲内である場合、３原色の測定値の比率は同じという性質を有する。ドットをＲＧＢの３つのカラーとして考えないで、ドットを強度及び比率の組合わせとして考えることもできる。再び、基準強度が５０として５０、３０、２０のドットでは、カラー比率は１、０．６００、０．４００である。
【００４７】
画像の改善
カラー比率が変化しない限り、カラーに悪影響を与えることなく画像を調節することができる。例えば、記憶装置が集める光が不充分である場合、光のパワーまたは強度をカラーを維持しながらバーチャルに増幅することができる。
【００４８】
光を補正係数２でバーチャルに増幅またはスケーリングするためには、カラー比率を変えないでその強度を２倍にする。例えば、（５０、３０、２０）のドットの強度を倍増して１００にすると、５０*２*（１、０．６、０．４）＝（１００、６０、４０）のカラードットが得られる。同じ結果を、ただＲ、Ｇ、Ｂを２倍にするだけで得ることが可能である。
【００４９】
この真のカラー光のバーチャルな増幅は、３つの原色全てに同じ数を乗算またはスケーリングすることにより行う。出力値が動的範囲内にある限り、カラーは歪まない。動的範囲は、Ｒ、ＧまたはＢの計算値が（２５５のように）画像のファイルフォーマットより使用される範囲より大きい場合、超えることになる。
【００５０】
代数的スケーリング関数から補正係数を取り出すことにより、３つのスケーリングによっていずれの値も動的範囲を決して超えないようにすることが可能である。
【００５１】
図１を参照して、Ｘ軸は、画像ドットの強度（赤、緑及び青の最大値）を表わす。０−１のスケールは、動的範囲の限界（０−２５５のような）を表わす。図示の直線状対角線では、ドットの強度である５０（５０／２５６＝０．２）は、０．２の出力値において１でスケーリングされている。従って、１の対角線は、出力が入力と同一である「動作なし」の状況に対応する。しかしながら、スケーリング関数が１をはずれると、出力値は入力値と異なるようになり、画像が変化する。
【００５２】
動的範囲を０から１．０にスケーリングするには、現在の強度値（ＲＧＢの３つのカラーの最大値）をこの動的範囲内に記録可能な最大数で割算するだけでよい。その数を２５５とする。任意のドットは、そのドット最大強度が０と２５５の間の数であろう。ドットの最大値を０及び１．０にスケーリングするには、強度を２５５で割算する。
【００５３】
入力軸と出力軸は共に、ＲＧＢの３つのカラーのうちの最大値（即ち、ドット最大値）を表わす。入力は、考慮中のドット最大値である。出力は、この方法により算定されるＲＧＢの３つのカラーの調整済みドット最大値に対応する。
【００５４】
ドット最大値
入力ＲＧＢの３つのカラーの最大値を見付ける１つの方法は、最大値として１つを選択し、それ以外をぞれぞれテストして、それ以外のものが大きければ最大値をそれに再設定することである。以下の３つの行の擬似コードは、ドット最大値の選択を示す。
【００５５】
強度＝赤
強度は赤の値にセットされる。
【００５６】
強度が緑よりも小さければ、強度は緑に等しい。
【００５７】
強度が緑より小さければ、それを緑の値に再設定する。
【００５８】
強度が青より小さければ、強度は青に等しい。
【００５９】
強度が青より小さければ、それを青の値に再設定する。
【００６０】
図１を参照して、任意のスケーリングまたは補正は、図示の１×１グラフに制限される。入力軸は０から１の領域に制限され、出力軸は０から１の範囲に制限される。これは、調整済みまたは補正済みドットの強度が動的範囲を超えないことを意味する。
【００６１】
制限されたグラフ内にプロットできる任意のスケーリング関数は、真のカラー光のバーチャルな増幅に用いることができる。特定のグラフの性質は、最終的な審美性と用途に影響を与える。特定の関数がその用途にとって適当なものとして選択されるが、それが画像全体または画像の一部の明るさの調整か、もしくは他の調整であるかには無関係である。
【００６２】
スケーリング関数による補正の２つの実施例として、補正値の探索表（動的範囲により決定される有限な数）を形成するものと、それより効率の低い、各ドットを順番に別個に計算する方法がある。１つの画像において、ある特定のドットの強度の値は、他の多くのドットについて何回も繰り返されることがわかるであろう。従って、計算を効率的に行うには、探索表の場合、補正値を１回だけ計算して、何回も適用することができる。
【００６３】
探索表によるアプローチでは、特定のスケーリング関数の特定に必要なパラメータが一旦分かると、全ての補正値（通常は、２５６で、これは動的範囲の限界による）をサブルーチンにより計算し、結果を探索表に記憶させて、各々が１回だけ計算されるようにする。補正値は、その後、このようにして探索する（擬似コード例は）
ｃｏｒｒ＝ｃｏｒｒａ（強度）
上式において、ｃｏｒｒは、現在のドットの特定の補正値であり、
ｃｏｒｒａ（）は、補正値を記憶させる探索表またはアレイであり、
強度は、現在のドットのＲＧＢのドット最大値である。
【００６４】
もう１つの（効率の低い）方法は、関数により特定のドットの補正値を計算して、各ドットについて順番に計算することである。その例は、
ｃｏｒｒ＝ｃｏｒｒｅｃ（強度）
上式において、ｃｏｒｒは、現在のドットの特定の補正値であり、
ｃｏｒｒａ（）は、その名前をこのようにただ呼ぶことにより実行される補正関数アレイであり、
強度は、現在のドットのＲＧＢのドット最大値である。
【００６５】
入力及び出力値を与える、グラフのスケーリング関数に沿う所与の点は、補正倍数または係数を取り出すために使用する。補正係数は、出力値／入力値に等しい。
【００６６】
それぞれのカラー比率を維持するように、ＲＧＢの３つのカラー値全ては、ドット最大値に対してまたはそれにより特定されたと同じ補正係数ｃｏｒｒにより乗算される。
【００６７】
従って、赤＝赤*ｃｏｒｒ；緑＝緑*ｃｏｒｒ；青＝青*ｃｏｒｒであり、赤、緑、青は最終的に、補正前後の現在のドットの値を持つようになる。これら４つの考え方を組み合わせたものが、真のカラー光のバーチャルな増幅である。動的範囲を超えることは決してなく、カラーは常に維持される。
【００６８】
実施例
画像は、種々の方法で読み取ることができる。発明者は、表示された画像情報についてのその方法により、種々のグラフィックス・コンピュータファイルフォーマットを検討する必要性を回避している。現在、Visual Basic（ウィンドウズのＯＳ上で動作可能なプログラミング言語）及び他の多くの最新プログラミング言語は、画像の読み取りを可能にする簡単な命令を有することを発明者は知悉している。Visual Basicでは、１つの命令として、pbox.Picture=LoadPicture(file_in)があり、pboxは画像の表示に使用されるpicture box objectであり、Pictureは被写体に画像を割当てる方法であり、LoadPicture()は画像ファイルを読取る関数であり、file_inは読取るファイル名である。この命令をVisual Basicが発生すると、画像ファイルはpicture box objectと呼ばれるプログラミングツールにおいてスクリーン上に読取られ表示される。画像をセーブする同様な方法がある。
【００６９】
図２を参照して、単純化されたコードは、画像に適用される真のカラーのバーチャルな増幅法のVisual Basicによる方式を示す。この単純化された方式は、最小限、１６ビットのビデオカードを必要とするが、２４ビットのビデオカードが好ましい。図２のコードは、ビデオカードそれ自体からカラー値を引き出すことに向けられている。これは最も効率の良い方法ではなく、画像を主ＲＡＭメモリに記憶させることにより有意な改善を行うことが可能である。これにより、ビデオカードへのアクセスが全く不要となり、Visual Basic機能であるpbox.Point(icccol,irow)から戻されたような組合わせのカラー変数からＲ、Ｇ及びＢ値を除去する抽出ステップがなくなる。メモリにアクセスすることにより、効率が約７倍増加する。
【００７０】
簡単に言うと、このプロセスは、ドットの矩形表示画像の調整を可能にする。例えば、画像が暗く、ドット最大値の任意のものの最大強度がたった約１２８、あるいはシステム動的範囲の半分にすぎない場合がある。最も簡単なケースとして、画像範囲を線形関数としてダイナミックレンジにスケーリングする。従って、１２８である最大値を２５５に規準化すると、全てのドット最大値の強度は２倍となる。従って、スケーリング関数は定数２に過ぎず、探索表による結果は任意のドット最大値につき２である。画像の各欄には、カラーの値が青、緑及び赤について抽出される。ドット最大値は赤としてセットされ、緑と青はその強度を３つの中の最大値にリセットするためにテストされる。補正値を表で探索するが、この場合は定数２である。ＲＧＢの各値は２によりスケーリングされ、スケーリングされた最大値は１２８*２または２５６で、動的範囲の最大値である。変更されたドットはディスプレイに書きこまれ、全てのカラーが動的範囲を超えることなく維持される。
【００７１】
用途−スケーリング関数の効果
画像に適用されるスケーリング関数には事実上無限の選択があるため、種々の異なる対象に合うような種々の効果がある。時として、画像の品質により、何れの関数を用いるか、即ち、暗い画像の輝度をただ増加するように設計された関数かまたは画像の他の部分に対する影響をほとんど考慮せずに狭い部分から細部を抽出するように、画像内の特定強度を増加させるさらに特殊な関数を用いるかが決まる。
【００７２】
用途−バーチャルなレンズ
開口とシャッターは共に、それ自体に問題がある。写真の被写体が動く場合、シャッターが開いている時間を短くすることができるだけであり、そうしないと画像はその動きによりぼける。
【００７３】
開口が開くと、被写界深度（焦点にある距離の範囲）が減少する。正しく焦点を合わせても、開口が大きいと、小さな範囲の距離だけが焦点内に入る。この「歪み」は、レンズ自体の球形の形状による。開口が小さいと、被写界深度がよくなるが、それはレンズのほぼ平らな中心部分だけを用いるからである。開口を最も小さい値にすると、最大の被写界深度が得られる。
【００７４】
実際、写真（そして集光一般）は、これら２つの効果のトレードオフである。動きのない光景は、開口を小さく、シャッター速度を遅くして、大きな被写界深度にすることができる。レーシングカーは被写界深度を犠牲にする場合に限り撮影することができ、シャッターは長い間開くことができないため、開口はより多くの光を集めるために開かなければならない。
【００７５】
「通常」品質のレンズを用いて速い速度で運動するものの撮影するのであるが、被写界深度を失いたくない場合を想定する。本発明のプロセスを使用しないと、これを行うことができない。従って、制御装置を、通常の写真家の感覚で、集光量が少なすぎるように設定すると、補正前の画像は暗すぎるが、被写界深度は維持される。動的範囲の全部を占める光の量の４分の１（２５％）を集めると仮定する。画像はほぼ黒であり、最も高い記録値は６３であるが、動的範囲の限界は２５５である。この画像は暗い領域の細部をはっきりさせるために補正することができる。
【００７６】
従って、第１の実施例では、図３を参照すると分かるように、グラフは直線であり、（ｘ、１．０）（ｘは測定画像全体の最大値）の点で終端する。この最大値は改良型ヒストグラムにより見付けることができる。この例において、ｘは０．２５であるが、１と０の間の任意の値でよい。本発明の好ましい実施例では、高品質レンズの被写界深度を持つ場合は別として開口をさらに開くと同じ方法で光が事実上増加される。このプロセスは、不適当なレンズの設定により写真が暗くなりすぎたと言うような「大失敗」をとり返すために使用することが可能である。
【００７７】
バーチャルな虹彩
第２の実施例では、図８を参照すると分かるように、画像の最も暗い部分は暗いままであり、はっきりしない部分の輝度が増加しているが、画像の明るい部分はほとんど影響を受けないように、グラフを選択することができる。図８及び同様な形状の滑らかな非線形グラフは、本発明の真のカラー光のバーチャルな増幅に用いる場合、虹彩を真似る効果がある。出力画像は、たまたま、人の視覚の経験を記憶する視覚メモリによく似ている。発明者は、この改善をバーチャルな虹彩と呼ぶ。
【００７８】
非線形グラフの穏やかな性質は、質の良い入力画像を魅力的な処理画像に確実に変える。この審美性を維持する重要な特徴は、グラフが依然として滑らかであり、グラフの勾配が決して０ではなく、滑らかに変化して、全体的に正味の明るさ増加効果がある点にある。
【００７９】
図８において、スケーリング関数は、システムの動的範囲の最小値と最大値の漸近線を近似する。関数が動的範囲の最小値及び最大値の正接に近付けば近付くほど、補正がより厳しくなる。
【００８０】
細部のバーチャルな改善
簡言すると、写真の任意のフレームは、開口及びシャッターのただ１つの設定の結果である。研究を進めるにおいて、これには、写真のある特定の領域では細部が鋭敏になるという困った問題がある。第３の実施例では、そのある特定の鋭敏な領域において細部をはっきりさせるプロセスが提供される。
【００８１】
図４を参照して、興味のある領域を選択し、ヒストグラムにより、その領域の最小強度を持つドットが０．３０であり、最大強度を持つドットが０．５０であることを見つける。この領域は、動的範囲の２０％を使用するにすぎず、これはコントラストが微妙である、眼には事実上識別不能であることを意味する。
【００８２】
図４に示すような３部分線形スケーリング関数を適用すると、これらの小さなコントラストが、その特定の領域からの出力が動的範囲の８０％に亘って変化するにつれて大きなコントラストとなる。
【００８３】
入力が０．３０以下及び０．５０以上の小勾配のラインは、画像のより暗い及びより明るい部分の細部をぼかす効果がある。各ドットにおいて得られるカラーは決してぼけたものではなく、画像の明るい部分が良好な基準を与える。
【００８４】
写真の任意の領域を選択することができる。図５を参照して、影部分のぼけた文字のような、非常に暗い領域における細部が明らかになる。図６は、雪の中の軌跡のような、明るい領域内の細部を如何にしてはっきりさせるかを説明するものである。任意数の領域における細部は、ただ興味のある領域を選択して補正を加えることにより改善することができる。
【００８５】
さらに詳説すると、画像の任意の領域または部分を最適化できる。最初に、領域を同定する必要がある。ＧＵＩでは、これは、マウスのクリック及びドラッグ操作により容易に行える。これは、ウィンドウズのＯＳにより、マウスボタンをクリックした時に指示させることにより、オブジェクト志向プログラミングで実施可能である。Visual Basicでは、マウスボタンを押すか、解放すると同時に実行されるサブルーチン（各プログラムにつき）が組み込まれている。
【００８６】
ユーザーは、画像内の任意の矩形領域を選択できる。座標は、xdwn, ydwn, xup, yupとして共通メモリに蓄積される。写真の例＃１及び＃２の画像上に重ねた矩形部分を参照されたい。
【００８７】
バーチャルレンズ及び細部のバーチャルな改善の両方において、「改善ヒストグラム方式」につき言及した。ヒストグラムは、発生回数を発生した値に対して測定するものにすぎない。
【００８８】
例えば、表４に示すように、ＲＧＢの３つのカラーのセットについては、
表４−標準的なヒストグラム方法
“赤、 緑及び青の値は別個に取る”

この例では、各々が３つの値（赤、緑、青）を有する１０個のドットがあり、これら３０個の値はそれぞれ０から５の範囲内にある。通常のヒストグラムは、各値（０、１、２、３、４、５）が発生する回数の合計を加算することにより計算する。
【００８９】
改善ヒストグラム方式（強度は最大値（赤、緑、青）に等しい）は、以下の表５に記載されている。
【００９０】
表５−改善ヒストグラム方法
“赤、緑、青の値は、最大値のヒストグラムでは、１つのユニットとして取る”

ヒストグラムの形成に利用するのは、最大強度の発生回数であって、赤、緑及び青のそれぞれの値ではない。
【００９１】
これは本願の性質に合致するものであり、それは、赤、緑及び青の値を、強度と比率を有する１つのユニットとして（３つの独立の値としてでなく）扱うものである。
【００９２】
ヒストグラムは、xdwn からxupの行範囲と、ydwn からyupの列範囲のドットだけを考慮して形成する。
【００９３】
図７ａを参照して、改善ヒストグラム方式を適用するコード例を提供する。
この時点において、ヒストグラムを形成すると、マークした領域のＲＧＢの３つのカラーの強度についてそのランニング合計値が分かる。ヒストグラムのデータに反映されるように、始め及び終わりの有意な強度を求める。
【００９４】
その領域を表さないデットなまたは飽和状態の記録要素及びそれ以外の「漂遊値」のようなエラーを回避するために、関連のドットを発生回数の２％及び９８％に制限して、最小及び最大の関連ＲＧＢ強度を表わすことができる。
【００９５】
ヒストグラムによりカウントされる強度の数は、合計で、最後のランニング合計値に等しく、従って、２％と９８％の値は容易に見付けることができる。図７ｂは、ユーザーが選択するボックス内の強度範囲に相当する強度インデックス(hmin及び hmax)の範囲を決定するコードを示す。
【００９６】
図４を参照して、改善ヒストグラム方式によると、動的範囲の最大値の０．３０と動的範囲の最大値の０．５０は、ユーザーが選択する画像部分の最小強度及び最大強度値であることが分かっている。（ボックスについては、写真の例＃１、＃２を参照されたい。）また、改善ヒストグラム方式により計算される範囲は、動的範囲の大部分に亘って可変であるように変更すべきであると仮定された。
【００９７】
そのため、hmin及び hmaxの入力範囲を何に変化させる必要があるであろう。それが動的範囲の大部分を占めることが望ましい。うまく推量すると、その値は動的範囲の８０％であり、暗い領域及び明るい領域が基準として使用できるようにそれらに亘ってわずかに残っている部分がある。
【００９８】
アプリケーションのコードでは、選択した領域の出力強度範囲は、動的範囲の最大値の０．１乃至０．９に最初に設定された。その後、０．２乃至０．９にアップでリセットされたが、その理由は、多くの画像を観察した後これらの数がよく見えるからである。
【００９９】
コードは、探索表を、改善ヒストグラム方式に基づいて計算することにより、入力強度の範囲を求めるために使用され、ほぼ任意の出力範囲０．２乃至０．９が得られた。
【０１００】
図４のグラフは、一般的に意味において、各々が２つの終点を有する３つのラインセグメントより成ると考えることができる。
【０１０１】
表６−ラインセグメント

上式において、xmin及び xmaxは改善ヒストグラム方式により計算されている。即ち、
xmin = hmin/drmx
xmax = hmax/drmx
両方の入力軸は、動的範囲で測定される。入力値は、ドット強度（ＲＧＢの最大値）に関するものである。グラフは０乃至１のボックスを離れることは決してない。これらの制限は、任意特定のプロセスにおいて任意のスケーリング関数により常に満足される必要がある。
【０１０２】
その結果、出力値は、図２について説明したものに等価のプログラムにより計算され、探索表はグラフには正確に一致しないが、出力と入力の比率を保持する。
【０１０３】
ラインの各セグメントは、「勾配切片」を有する代数式で表わすことが可能であり、その一般式はｙ＝ｍ*ｘ＋ｂである。これらのラインセグメントの各々につき、線形方程式及びスケーリング係数が求められる。３つの式から補正またはスケーリング係数のアレイを形成することができる。出力値をシステムの動的範囲で割算すると、出力と入力の比率が得られる。
【０１０４】
このバーチャル細部改善方式、または、通常はっきりしない領域を解明できるフォレンシックフラッシュ(forensic flash)は、任意の目標の動的範囲を細部が改善されるように最大にする。これは目標領域に制限されず、ユーザーの選択部分と同じ強度を有する写真の任意の部分もそのように改善される。任意の目標領域を選択することが可能であるため、同じ写真について多数の有益な補正を行なうことができる。ユーザーが選択した強度範囲よりも大きい領域の補正は、真のカラーの性質により有益な基準値として維持される。
【０１０５】
実施例
バーチャルフラッシュ−バーチャルな虹彩
図９及び１０に示す例は、物理的集光装置または画像記憶装置の制約に対する補正を説明するものである。フレーム毎に１つの開口及びシャッターの設定は、写真が実在経験についての人の記憶から変化しやすいことを意味する。眼の虹彩は、コントラストに遭遇すると、自動的な調整を行う。日当たりのいい日の公園では、日向から日陰へ移動すると虹彩が開くため、全ての芝生は緑であるように記憶されるが、写真では日陰の芝生は黒になることが多い。
【０１０６】
写真＃１（図９ａ―９ｆ）僧院の旅行者の写真
この例は、種々の従来技術の方法と本発明による画像改善方法を示す。従来技術の方法
のアプローチでは、興味のある部分につき明るさがちょうどよくなるまで、画像を「操作」する。これは主観的方法であり、熟練したユーザーとは必要な妥協点を見つけるのに習熟した者である。図９ａでは、写真を走査して得た元の画像は非常に暗いが、２５６のシステムの（５及び２５４の外側にドット最大値がある）動的範囲の全てまたは大部分を依然として利用している。
【０１０７】
図９ｂ−９ｄは、従来技術の画像明るさ増加方法を示す。図９ｂは、画像の明るさを８０％だけ増加することにより行う。図９ｂの画像は明るいが、カラーはひどくあせたものであり、空の色も変化している。図９ｃは、コントラストが５０％にセットされた、図９ｂの従来技術により明るさを増加した画像を示す。コントラストは、明るさ増加の際に失われたカラーを復元しようとして増加してある。画像の細部のどの位の部分が失われたかに注意されたい。この方法では、ドットの多くがエッジを過ぎて（動的範囲の外側に）押し出されている。図９ｄは、彩度が５０％にセットされた、図９ｂの明るさ増加画像を示す。彩度の増加は、カラーを復元させるための別のテクニックである。その結果、空はほとんど元の状態に戻っているが、画像の残りの部分にはかなりの、そして見苦しいカラーの歪みがある。
【０１０８】
本発明の方法を実施すると、写真は、図９ｆに示すように、著しく改善される。図９ｅでは、５乃至２５４の画像範囲が、０乃至２５５に線形的にマッピングされている。元の画像は、既にほとんど全範囲であったため、その効果は小さい。しかしながら、出力画像を動的範囲全体を使用するようにすることができる。図９ｆにおいて、図８のスケーリング関数は、優れた画像を得るために使用された。全てのカラーは、走査時では、その画像にとって真であり、細部のロスがないと、眼にとってに鮮やかである。
【０１０９】
写真＃２（図１０ａ−１０ｆ）巨石柱の旅行者の写真
図１０ａの元のフレームでは、非常に明るい状態のため石は影の中にある。図１０ｆにおいて、本発明のバーチャル虹彩方式は、虹彩が自動的に品質の悪い写真を良質な写真に変えると同じように補償を行う。
【０１１０】
さらに詳細には、図１０ａにおいて、被写体は非常に暗く、再び動的範囲の全て／大部分を使用する（ヒットの１％だけが６及び２５３の強度の外側にある）。この画像は細部をはっきりさせるために誰かにより「予め処理」されていた。空はほとんど白であるが、雲は依然として写っている（本願の図は、雲の実際の存在感を必ずしも保持していない）。従来技術は可能な限りの処理を行っていたが、被写体は依然として暗すぎる。図１０ｂは、従来技術の方法により画像の明るさを６０％増加したものを示す。画面が明るくなったが、色はひどくぼけており、石のカラーは全く失われている。細部の中にはこのプロセスだけで失われるものがある。グレースケールによる場合でも、「赤」の岩が石の左で白くなっており、図１０ｂの画像の左にある。図１０ｃは、コントラストが４０％にセットされた、図１０ｂの明るさ増加画像である。石は領域によってはいくらかのカラーを取り戻したところがあるが、他の領域はそうでないことに注意されたい。画像の細部が如何にたくさん失われているかについても注意されたい。図１０ｄは、彩度が１５％にセットされた、図１０ｂの明るさ増加画像である。「見方によっては正しい」と言える、カラーの改善が見られるが、幾分赤及び黄色のような人工的カラーを加えられている。多量の補正は不要である写真でも、各ドットの彩度を操作すると、記録されたものとは異なるＲＧＢ比率が得られる。せいぜい妥協的な解決が図られるだけである。
【０１１１】
本発明の方法を用いると、図１０ｅでは、６乃至２５３の画像範囲が０乃至２５５の範囲に線形にマッピングされ、このため出力画像が動的範囲の全体に亘るものとなる。図１０ｆでは、図８のスケーリング関数が、細部のロスのない卓越した真のカラー画像を得るために再び使用された。
【０１１２】
フォレンシックフラッシュ−細部のバーチャルな改善
写真＃３（図１１ａ、１１ｂ）衛星
図１１ａにおいて、衛星は影の中にあり、表面が非常に暗い。これは、宇宙空間では、光のコントラストが極端なため、しばしば起こる。重要なドッキング用開口が視認できない。第３の実施例のフォレンシックフラッシュ補正方式により、暗い領域内において窓またはボックスを選択し、ヒストグラム方式を用いて、その領域に適した補正グラフを形成した。
【０１１３】
図１１ｂの処理済み画像は、暗い部分の中の細部を示す。白い円でマークされたドッキング用開口がはっきりと見える。
【０１１４】
写真＃４（図１２ａ、１２ｂ）気球
図１２ａの元の画像では、気球の下側は影の中である。これは、レンズが空を向いている時の写真によく起こる現象である。特に、テイル部分が暗すぎるため、識別マークが見えない。
【０１１５】
第３の実施例の方式に従って、このテイル領域を選択し、ヒストグラム方式を用いてその領域に適した補正グラフを形成する。その結果、図１２ｂに示すように、処理済み画像では、以前ぼけていた暗い領域の文字が見える。気球は、コロンビアＮ３Ａと識別できる。
【０１１６】
写真＃５（図１３ａ、１３ｂ）自動車のプレート
図１３ａの元のフレームでは、自動車のライセンスプレートはほとんど影の中でぼけた状態である。プレートを読むことができないために、自動車を識別できない。第３の実施例を用いると、プレートを選択し、ヒストグラム方式によりその領域に適した補正グラフを形成する。
【０１１７】
その結果、図１３ｂに示すように、処理済の画像から、その自動車が通常のプレートでなくてクラシック・ムスタングの文字を有することが分かる。
【０１１８】
写真＃６（図１４ａ、１４ｂ、１４ｃ）雪の中の軌跡
図１４ａにおいて、２人のスキーヤーがいる。彼らの軌跡は識別できるが、はっきりしない。第３の実施例のフォレンシックフラッシュ補正方式に従って、窓またはボックスを雪の中の軌跡の過露出領域内に選択し、ヒストグラム方式によりその領域に適した補正グラフを形成した。
【０１１９】
図１４ｂの処理済画像からは、過露出領域内の細部が分かる。雪の中の軌跡をはっきりと識別できる。
【０１２０】
同様に、写真の中のスキーヤーの顔の暗い部分にウィンドウまたはボックスを設定した。図１４ｃは、写真のこの領域に特に適した補正グラフを形成するためのヒストグラム方式の結果を示す。スキーヤーの特徴は、図１４ａの元の写真にはっきりと見ることができる。
【０１２１】
概要
本願で説明した重要な思想は、以下の６つのファクターを組合わせたものである。それらは、ＲＧＢカラースペースにおける（補正グラフによる）補正；補正軸の精度；システムの動的範囲に対する領域及び範囲の制約；グラフの特性；及び３つのカラーＲ、Ｇ及びＢに対する同じ補正係数の適用である。
【０１２２】
補正は、真のカラーを維持するためにＲＧＢカラー空間で適用する必要がある。上記の特性を実現する任意の補正グラフを用いることができる。入力及び出力軸は、ＲＧＢの３つのカラーの最大値を表わす。入力は考慮するＲＧＢの３つのカラーの最大値であり、出力は真のカラー光のバーチャルな増幅の結果として計算されるＲＧＢの３つのカラーの最大値に相当する。補正は動的範囲に制限される。これは、計算したドットの強度が動的範囲に制限されることを意味する。制限範囲内にプロット可能な任意のグラフを、そのプロセスに使用できる。特定のグラフの性質は、補正の強調部分に影響を与える。再び、全て３つのＲＧＢ値をグラフから得たスケーリング係数で乗算する必要がある。グラフ上の所与の点は入力と出力値を有する。補正値はこれら２つ比率（割算）に等しく、全ての３つのＲＧＢの３つのカラー値は出力と入力の比率で乗算する。
【０１２３】
これらの思想を実現すると、全てが入力デジタル画像の各点の本質的なカラーを保持するが、ドット毎に容易に実効集光能力を変化させるプロセスが得られる。
【０１２４】
上記実施例の間の相違点は、与えられた制限の中でグラフを変更したものである。真のカラー光のバーチャルな増幅によると、新規で有用な結果は、画像の改善が必要な場所を同定し、その必要性を充足する合理的なグラフを選択することにかかっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、入力されるドットの各Ｒ、ＧまたはＢ最大値を調整済み出力ドット最大値に補正する線形関数を表わすグラフであり、これらの最大値はシステムの動的範囲に制限されている。この特定の関数は単位関数であり、ドット最大値の中の最大値を予め１．０にスケーリングすることにより入力を動的範囲に規準化しない限り、補正を行なわない。
【図２】 図２は、デジタルスクリーン画像を読み取り、カラードットを抽出し、ドット最大値を見付け、ドット最大値の補正係数を適用し、その補正係数をドットの全ＲＧＢ値に適用し、補正済みカラードットをスクリーンに書き込むVisual Basicの簡単なコード例である。
【図３】 図３は、例えば、被写界深度を改善するように小さい開口を用いることにより、意図的に露出不足になった画像を改善するように設計されたスケーリング関数を示すグラフである。
【図４】 図４は、ドット最大値の特定領域内のコントラストを、その範囲の２０％を動的範囲のほぼ１００％またはほぼ全体にスケーリングすることにより、画像の範囲の０．３乃至０．５に改善するスケーリング関数を示すグラフであり、暗い領域と明るい領域のコントラストが減少している。
【図５】 図５は、暗い領域のドット最大値を画像範囲の０．１乃至０．２になるように改善する、図４によるグラフである。
【図６】 図６は、明るい領域のドット最大値を画像範囲の０．９乃至０．１の間になるように改善する、図４によるグラフである。
【図７ａ】 図７ａは、ＧＵＩを用いてｘ1、ｙ1及びｘ2、ｙ2のウィンドウ領域を選択し、ウィンドウ内のデジタルスクリーン画像を読み取り、カラードットを抽出し、ドット最大値を見つけ、ドット最大値の補正係数を適用し、ドット最大値の発生個数のヒストグラムを形成するためのVisual Basicの簡単なコード例である。
【図７ｂ】 図７ｂは、第３の実施例に従ってヒストグラムを発生させるVisual Basicの簡単なコード例である。
【図８】 図８は、単位対角線に亘って重畳した可変スケーリング関数を示すグラフである。この可変関数は、画像の明るさ増加により審美性を向上させるものである。スケーリング関数は、暗い領域を暗くし、明るい領域を明るくする、 三次曲線のような、滑らかな曲線である。
【図９ａ】 図９ａは、元の画像である僧院の写真である。
【図９ｂ】 図９ｂは、従来技術により明るさを増加した僧院の写真である。
【図９ｃ】 図９ｃは、従来技術により明るさを増加し、コントラストを調整した僧院の写真である。
【図９ｄ】 図９ｄは、従来技術により明るさを増加し、彩度を調整した僧院の写真である。
【図９ｅ】 図９ｅは、本発明の第１の実施例により明るさを増加した僧院の写真である。
【図９ｆ】 図９ｆは、本発明の第２の実施例により明るさを増加した僧院の写真である。
【図１０ａ】 図１０ａは、元の写真である巨石柱の写真である。
【図１０ｂ】 図１０ｂは、従来技術により明るさを増加した巨石柱の写真である。
【図１０ｃｂ】 図１０ｃは、従来技術により明るさを増加し、コントラストを調整した巨石柱の写真である。
【図１０ｄ】 図１０ｄは、従来技術により明るさを増加し、彩度を調整した巨石柱の写真である。
【図１０ｅ】 図１０ｅは、本発明の第１の実施例に従って明るさを動的範囲全体に増加した巨石柱の写真である。
【図１０ｆ】 図１０ｆは、本発明の第２の実施例に従って明るさを増加した巨石柱の写真である。
【図１１ａ】 図１１ａは、衛星の元の写真である。
【図１１ｂ】 図１１ｂは、本発明の第３の実施例に従って増強した衛星の写真である。
【図１２ａ】 図１２ａは、気球の元の写真である。
【図１２ｂ】 図１２ｂは、本発明の第３の実施例に従って増強した気球の写真である。
【図１３ａ】 図１３ａは、自動車のライセンスプレートの元の写真である。
【図１３ｂ】 図１３ｂは、本発明の第３の実施例に従って増強した自動車のライセンスプレートの写真である。
【図１４ａ】 図１４ａは、雪の上のスキーヤーとスキーの軌跡を示す元の写真である。
【図１４ｂ】 図１４ｂは、本発明の第３の実施例に従って写真の一部の増強したスキーヤー及び雪の上のスキー軌跡の写真である。
【図１４ｃ】 図１４ｃは、本発明の第３の実施例に従って写真の一部の増強したスキーヤー及び雪の上のスキー軌跡の写真である。

Claims (24)

1. デジタルフォーマットの多数のカラードットより成る画像を、各カラードットのＲ、Ｇ及びＢ強度値のうちの最大値がデジタルフォーマットの動的範囲内に制限されるように増強する方法であって、
   デジタル画像から各カラードットにつき各々が動的範囲内にあるＲ、Ｇ及びＢ強度値を抽出し、
   各カラードットにつきスケーリング係数を求め、
   各カラードットのスケーリング係数を、抽出したＲ、Ｇ及びＢ強度値の各々に適用して、各カラードットにつきスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値を求め、
   各カラードットのスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値をデジタルフォーマットの増強済み画像として保存するステップより成り、
   各カラードットにつき、抽出したＲ、Ｇ及びＢ強度値のうちの最大値であるドット最大値を求め、
   スケーリング係数をカラードットに適用する時、スケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値の各々が動的範囲の最大値より小さいか、それに等しくなるように、ドット最大値を用いて各カラードットのスケーリング係数を求めることを特徴とするデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
2. 画像の強度レンジを確立するために画像に含まれるカラードットのドット最大値のうちの最大値及び最小値を求め、
   画像の強度レンジの少なくとも一部を増強して動的範囲の一部にするスケーリング係数を各カラードットにつき求めるためのスケーリング関数を確立し、
   スケーリング関数を各ドット最大値に適用して対応する複数のスケーリング係数を求める請求項１のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
3. 画像の強度レンジは動的範囲に規準化される請求項２のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
4. 画像の強度レンジの一部はスケーリング関数により動的範囲の大きい、そして実質的な部分に規準化される請求項２のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
5. デジタルフォーマットはコンピュータファイルである上記請求項のうち任意の請求項のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
6. デジタルフォーマットはＲＡＭである上記請求項のうち任意の請求項のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
7. 増強されるデジタル画像は第１の動的範囲を有する第１のデジタルフォーマットを有し、増強済み画像のデジタルフォーマットは第１の動的範囲より大きい第２の動的範囲を有し、
   画像の強度レンジを第１の動的範囲内に確立するためにドット最大値のうちの最大値及び最小値を求め、
   第１の動的範囲内の画像の強度レンジの少なくとも一部を規準化して第２の動的範囲の一部にする請求項１のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
8. スケーリング関数は線形で連続するスケーリング関数である上記請求項のうち任意の請求項のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
9. スケーリング関数は非線形で連続するスケーリング関数である上記請求項のうち任意の請求項のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
10. 画像からカラードットの副集合を選択してその副集合のドット最大値の強度レンジを求め、
    ドット最大値が副集合の強度レンジ内にあるカラードットにつき、その副集合のＲ、Ｇ及びＢ強度値を動的範囲の実質的な部分に規準化する第１のスケーリング関数を確立し、
    ドット最大値が副集合の強度レンジより暗いカラードットにつき第２のスケーリング関数を確立し、
    ドット最大値がその副集合の強度レンジより明るいカラードットにつき第３のスケーリング関数を確立し、
    第１、第２及び第３のスケーリング関数はその副集合のスケーリング済みドット最大値の強度レンジを拡張し、残りのカラードットの強度を圧縮するように作用する請求項２のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
11. 第１、第２及び第３のスケーリング関数はそれぞれ連続する関数である請求項１０のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
12. 第１、第２及び第３のスケーリング関数はそれぞれ実質的に線形である請求項１１のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
13. 第１、第２及び第３のスケーリング関数は互いに連続する請求項１０、１１または１２のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
14. 第１、第２及び第３のスケーリング関数はそれぞれ実質的に線形である請求項１３のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法
15. カラードットの選択された副集合はデジタル画像の露出不足部分である請求項１１のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
16. カラードットの副集合は画像内のカラードットの矩形領域を選択することにより選択される請求項１０のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
17. デジタル画像はドット最大値のうちの統計的に有意な最大値が動的範囲より小さい露出不足画像であり、さらに、
    画像の強度レンジをデジタル画像の実質的に全動的範囲に増強するスケーリング関数を決定し、
    画像の強度レンジを拡張するためにスケーリング関数を各ドット最大値に適用する請求項１のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
18. デジタル画像のカラードットの数に等しいか又はそれよりも少ない、動的範囲の少なくとも一部にある各ドット最大値のスケーリング係数を探索表に保存し、
    各カラードットのドット最大値に対応するスケーリング係数を探索表から探索して、各カラードットに適用する上記請求項のうち任意の請求項のデジタルフォーマットのカラー画像増強方法。
19. デジタルカラー画像増強装置であって、
    動的範囲を有し、多数のカラードットより成る画像が保存されるデジタルデータ記憶手段（１３）と、
    デジタルファイルから記憶された各カラードットを読み出し、
    記憶された各カラードットのＲ、Ｇ又はＢ強度値を抽出し、
    各カラードットにつきスケーリング係数を求め、
    スケーリング係数を各カラードットのＲ、Ｇ及びＢ強度値の各々に等しく適用して、各カラードットにつきスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値を求め、
    各カラードットのスケーリング済みＲ、Ｇ及びＢ強度値をデジタルデータ記憶手段に記憶させるプロセッサ（１４）とより成り、
    プロセッサは、
    各カラードットにつき、Ｒ、Ｇ及びＢ強度値のうちの最大値であるドット最大値を求め、
    ドット最大値のうちの最大値を求め、
    スケーリング係数をドット最大値のうちの最大値に適用する時、その結果得られる最大値のスケーリング済み強度値がデジタルデータ記憶手段の動的範囲内にあるように、ドット最大値のうちの最大値を用いてスケーリング係数を求めることを特徴とするデジタルカラー画像増強装置。
20. プロセッサ（１４）は画像の強度レンジを確立するためにさらにドット最大値のうちの最大値及び最小値を求め、画像の強度レンジの少なくとも一部をデジタルデータ画像記憶手段（１３）の動的範囲の大きな部分に拡張するスケーリング係数を求めるスケーリング関数を適用する請求項１９のデジタルカラー画像増強装置。
21. デジタル画像のカラードットの数に等しいかそれよりも少ない、動的範囲の少なくとも一部にある各ドット最大値に対応するスケーリング係数の探索表をさらに備え、各カラードットに適用されるスケーリング係数は探索表から探索される請求項１９または２０のデジタルカラー画像増強装置。
22. 画像の強度レンジが動的範囲に規準化される請求項２０のデジタルカラー画像増強装置。
23. 画像の強度レンジの一部が動的範囲の実質的な部分に規準化される請求項２１のデジタルカラー画像増強装置。
24. デジタルデータ記憶手段（１３）はＲＡＭ（１６）である上記請求項のうち任意の請求項のデジタルカラー画像増強装置。

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