JP5110161B2 - 画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法に関する。

一般的に、デジタルテレビにおける暗いシーン（暗部）の再現は、黒色をいかに出力するかによって画像の締まり具合が左右される。このため、従来より、デジタル画像の補正においては、暗部が明るくなることにより生じる黒浮き、および、暗部が暗くなることにより生じる黒潰れを抑制することが要求されている。

そして、最近では、暗い画像を補正する様々な技術が開示されている。例えば、暗い画像を補正する技術としては、画像の平均明度により、当該画像が暗ければ暗いほど、より明るく補正するものがある。また、例えば、一般的なダイナミックレンジ補正技術としては、画素数が画像全体の０．１％〜１．０％程度である画像の最も暗い部分の画素をレベル「０」になるような線形補間によって補正するものがある。

また、例えば、特許文献１では、画像全体のヒストグラムを生成し、図１３に示すように、当該画像の暗部である黒領域において、基準値Ａ以下の画素の分布数と基準値Ｂ以上の画素の分布数とに基づいて補正量を算出している。なお、図１３は、従来技術に係る暗い画像を補正する技術について説明するための図である。

特開平６−３３２３９９号公報

しかしながら、上記した従来の技術は、黒浮きまたは黒潰れを抑制することができないという課題があった。

具体的には、画像全体の平均明度によって画像を補正する技術は、暗い画像であると判定された画像に対して、常に一定量で明るく補正するため、画像によっては黒浮きが発生する可能性がある。また、一般的なダイナミックレンジ補正技術は、通常の明度である画像を補正する場合に効果があるが、非常に暗い画像を補正する場合に、当該暗い画像は既に１．０％以上のレベル「０」を含むため、画像が補正されることはない。

また、特許文献１は、図１４−１に示すように、黒領域において特に明るい領域に画素が集中している場合に（黒領域において明度が高い画素数が多い場合に）、黒浮きが生じる可能性がある。さらに、特許文献１は、図１４−２に示すように、黒領域において特に暗い領域に画素が集中している場合に（黒領域において明度が低い画素数が多い場合に）、黒潰れが生じる可能性がある。

つまり、特許文献１は、図１４−１または図１４−２に示すような画像に対して、同様に補正量を算出するために、少なくとも一方の画像において黒浮きまたは黒潰れが生じる可能性がある。この結果、上記した従来の技術は、黒浮きまたは黒潰れを抑制することができない。なお、図１４−１は、明るい領域に画素が集中している画像の暗部を示す図であり、図１４−２は、暗い領域に画素が集中している画像の暗部を示す図である。

そこで、本発明は、上記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、暗い画像を補正する場合に、黒浮きまたは黒潰れを抑制することが可能である画像補正装置、画像補正プログラムおよび画像補正方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本願の開示する画像補正装置は、処理対象画像の各画素の画素値に基づいて、前記処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定する画像判定手段と、前記画像判定手段によって前記処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、第一の値よりも低い部分を示す暗部の画素の出現頻度の分布偏りを算出する暗部分布偏り算出手段と、前記暗部分布偏り算出手段によって算出された分布偏りに基づいて、前記処理対象画像に対する補正量を決定する補正量決定手段と、を備えたことを要件とする。

本願の開示する画像補正装置によれば、暗い画像を補正する場合に、黒浮きまたは黒潰れを抑制することが可能であるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る画像補正装置の構成を示す図である。 図２は、暗い画像であると判定された処理対象画像の明度と画素数との関係の例を示す図である。 図３は、黒浮きの可能性がある場合に用いられる補正カーブの例を示す図である。 図４は、黒潰れの可能性がある場合に用いられる補正カーブの例を示す図である。 図５は、パラメタ値αの決定について説明するための図である。 図６は、処理対象画像が通常の画像であると判定された場合に用いられる補正カーブの例を示す図である。 図７は、パラメタ値αの決定について説明するための図である。 図８は、実施例１に係る画像補正装置による処理全体の流れを説明するためのフローチャートである。 図９は、係数を利用して画像暗部のピークを算出する例を説明するための図である。 図１０は、画素値が高い画素を排除した部分の平均明度を利用して、画像暗部のピークを算出する例を説明するための図である。 図１１は、比を利用して暗部の分布偏りを算出する処理の流れを説明するためのフローチャートである。 図１２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。 図１３は、従来技術に係る暗い画像を補正する技術について説明するための図である。 図１４−１は、明るい領域に画素が集中している画像の暗部を示す図である。 図１４−２は、暗い領域に画素が集中している画像の暗部を示す図である。

符号の説明

１０ 画像補正装置
２０ 記憶部
３０ 制御部
３１ 画像判定部
３２ 暗部分布偏り算出部
３３ 補正量決定部
３４ 画像補正部

以下に、添付図面を参照して、本発明に係る画像補正装置の実施例を詳細に説明する。

［画像補正装置の概要］
最初に、実施例１に係る画像補正装置の概要を説明する。本願の開示する画像補正装置は、デジタルテレビなどの内部に配設され、入力される処理対象画像を補正して出力する装置である。なお、画像補正装置は、デジタルテレビだけでなく、ワンセグ（１セグメント放送）端末、ＰＣ（Personal Computer）、画像データ中継装置などにも適用可能である。

上記した構成において、画像補正装置は、処理対象画像の各画素の画素値に基づいて、当該処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定する。そして、画像補正装置は、処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、第一の値よりも低い部分を示す暗部の画素の出現頻度の分布偏りを算出する。続いて、画像補正装置は、算出された分布偏りに基づいて、処理対象画像に対する補正量を決定する。その後、画像補正装置は、決定された補正量で画像を補正する。

具体的には、画像補正装置は、入力された処理対象画像が暗い画像である場合に、暗部の画素の出現頻度の分布偏りを算出する。そして、画像補正装置は、算出された暗部の分布偏りが非常に暗い部分に偏っている場合に、黒潰れの可能性があると判定し、算出された暗部の分布偏りがやや暗い部分に偏っている場合に、黒浮きの可能性があると判定する。続いて、画像補正装置は、黒浮きまたは黒潰れの可能性があると判定された処理対象画像に応じた補正量（補正カーブ）を決定して補正する。

上記したように、画像補正装置は、処理対象画像における暗部の画素の出現頻度の分布偏りに応じて、処理対象画像に対する補正量を決定することができる結果、従来技術のように、画像の暗い部分の画素数に応じて補正量を決定し、当該画像の暗い部分全体を一定量で補正するのと比較して、黒浮きまたは黒潰れを抑制することが可能である。

［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の構成を説明する。図１は、実施例１に係る画像補正装置の構成を示す図である。図１に示すように、画像補正装置１０は、記憶部２０と、制御部３０とを有し、入力される処理対象画像を補正して出力する。

記憶部２０は、制御部３０による各種処理に必要なデータや、制御部３０による各種処理結果を記憶する。例えば、記憶部２０は、制御部３０による画像補正処理に必要な補正カーブや、制御部３０による画像補正処理結果を記憶する。

制御部３０は、制御プログラム、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するとともに、特に、画像判定部３１と、暗部分布偏り算出部３２と、補正量決定部３３と、画像補正部３４とを有し、これらによって種々の処理を実行する。

画像判定部３１は、処理対象画像の各画素の画素値に基づいて、前記処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定する。具体的に例を挙げると、画像判定部３１は、入力される処理対象画像を受け付けて、受け付けた処理対象画像のヒストグラムを算出する。ヒストグラムの算出については、処理対象画像のＲＧＢ（Red‐Green‐Blue）値から算出してもよいし、処理対象画像のＲＧＢ値から輝度値を算出してからヒストグラムを算出してもよい。

続いて、画像判定部３１は、算出されたヒストグラムを用いて、処理対象画像の各画素の明るさ度合いを示す明度から、処理対象画像全体の平均明度を算出する。例えば、算出された平均明度は、処理対象画像が暗い分布に偏る場合に小さく、処理対象画像が明るい分布に偏る場合に大きくなる。

その後、画像判定部３１は、算出された処理対象画像全体の平均明度が閾値「Ｔｈ１＝５０」以上であるか閾値未満であるかを判定する。そして、画像判定部３１は、算出された平均明度が閾値以上である場合に、暗い画像ではないと判定し、算出された平均明度が閾値未満である場合に、暗い画像であると判定する。なお、暗い画像であるか否かの判定に利用される閾値「Ｔｈ１」は、「５０」に限られるものではない。

暗部分布偏り算出部３２は、画像判定部３１によって処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、第一の値よりも低い部分を示す暗部の画素の出現頻度の分布偏りを算出する。

上記した例で具体的に例を挙げると、暗部分布偏り算出部３２は、画像判定部３１によって処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、算出された処理対象画像全体の平均明度よりも低い部分を示す暗部を分割して画素の出現頻度の分布偏りを算出する。

例えば、暗部分布偏り算出部３２は、暗い画像である処理対象画像の明度と画素数とが図２に示す関係である場合に、処理対象画像の暗部のピークに近傍な平均明度を利用して、暗部を「Ａ」と「Ｂ」とに分割（二分割）して画素数の分布偏りを算出する。なお、図２は、暗い画像であると判定された処理対象画像の明度と画素数との関係の例を示す図である。

補正量決定部３３は、暗部分布偏り算出部３２によって算出された分布偏りに基づいて、処理対象画像に対する補正量を決定する。なお、補正量決定部３３によって決定される補正カーブ（補正量）は、記憶部２０に記憶されている。

上記した例で具体的に例を挙げると、補正量決定部３３は、暗部分布偏り算出部３２によって算出された暗部「Ａ」の画素数の分布偏りと「Ｔｈ２」とを比較する。なお、「Ｔｈ２」は、例えば、処理対象画像全体の画素数の２０％の値とするが、当該２０％に限られるものではない。

そして、補正量決定部３３は、非常に暗い暗部である「Ａ」の画素数が「Ｔｈ２」よりも少ない場合に、（処理対象画像を従来技術で補正した際に）黒浮きの可能性があると判定する。続いて、補正量決定部３３は、黒浮きの可能性があると判定した場合に、図３に示す補正カーブ（１）「ｙ＝ｘ」、または、補正カーブ（２）「（式１）」を処理対象画像に対する補正量として決定する。なお、図３は、黒浮きの可能性がある場合に用いられる補正カーブの例を示す図である。

また、補正量決定部３３は、非常に暗い暗部である「Ａ」の画素数が「Ｔｈ２」よりも多い場合に、（処理対象画像を従来技術で補正した際に）黒潰れの可能性があると判定する。そして、補正量決定部３３は、黒潰れの可能性があると判定した場合に、図４に示す補正カーブ「（式２）」を処理対象画像に対する補正量として決定する。（式２）のパラメタ「α」の値は、図５に示すように、「Ｔｈ１」によって変動する。なお、図４は、黒潰れの可能性がある場合に用いられる補正カーブの例を示す図であり、図５は、パラメタ値αの決定について説明するための図である。

また、補正量決定部３３は、画像判定部３１によって通常の画像であると判定された処理対象画像（処理対象画像全体の平均明度が「Ｔｈ１」よりも高い画像）に対して、図６に示す補正カーブ「（式３）」を処理対象画像に対する補正量として決定する。（式３）のパラメタ「α」の値は、図７に示すように、「Ｔｈ１」によって変動する。図６に示す補正カーブは、上に凸である場合を示しているが、パラメタ「α」の値によって下に凸になる場合もある。なお、図６は、処理対象画像が通常の画像であると判定された場合に用いられる補正カーブの例を示す図であり、図７は、パラメタ値αの決定について説明するための図である。

つまり、補正量決定部３３は、黒浮きの可能性があると判定した場合に、処理対象画像をさらに暗く、または、弱めに明るく補正し（または、補正しない）、黒潰れの可能性があると判定した場合に、処理対象画像を明るく補正する。言い換えると、補正量決定部３３は、暗部「Ａ」が黒浮きまたは黒潰れのどちらの可能性があるかに応じて補正量（補正カーブ）を決定する。なお、黒浮きまたは黒潰れの可能性の判定については、暗部「Ａ」の画素数と「Ｔｈ２」とを比較せずに、算出された画素の出現頻度の分布偏りから、処理対象画像の暗部の非常に暗い部分に画素が集まっているか否かによって判定することとしてもよい。

画像補正部３４は、補正量決定部３３によって決定された補正量を用いて、処理対象画像を補正して出力する。上記した例で具体的に例を挙げると、画像補正部３４は、補正量決定部３３によって決定された暗部に対する補正量を用いて、入力された処理対象画像を補正して出力する。

［画像補正装置による処理全体の流れ］
次に、図８を用いて、実施例１に係る画像補正装置１０による処理全体の流れを説明する。図８は、実施例１に係る画像補正装置１０による処理全体の流れを説明するためのフローチャートである。

図８に示すように、画像補正装置１０は、処理対象画像を受け付けた場合に（ステップＳ１０１肯定）、受け付けた処理対象画像のヒストグラムを算出する。そして、画像補正装置１０は、算出されたヒストグラムを用いて、処理対象画像の各画素の明るさ度合いを示す明度から、処理対象画像全体の平均明度を算出する（ステップＳ１０２）。

続いて、画像補正装置１０は、算出された処理対象画像全体の平均明度が閾値「Ｔｈ１＝５０」以上であるか閾値未満であるかを判定する（ステップＳ１０３）。その後、画像補正装置１０は、算出された平均明度が閾値以上である場合に、暗い画像ではないと判定し（ステップＳ１０３否定）、算出された平均明度が閾値未満である場合に、暗い画像であると判定する（ステップＳ１０３肯定）。

そして、画像補正装置１０は、処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に（ステップＳ１０３肯定）、当該暗い画像である処理対象画像において、算出された処理対象画像全体の平均明度よりも低い部分を示す暗部を分割して画素の出現頻度の分布偏りを算出する（ステップＳ１０４）。なお、暗部の分割については、処理対象画像の暗部のピークに近傍な平均明度を利用して、非常に暗い暗部である「Ａ」とやや暗い暗部である「Ｂ」とに分割する。

続いて、画像補正装置１０は、算出された暗部「Ａ」の画素の出現頻度の分布偏りと「Ｔｈ２」とを比較する。その後、画像補正装置１０は、非常に暗い暗部である「Ａ」の画素数が「Ｔｈ２」よりも少ない場合に、黒浮きの可能性があると判定する（ステップＳ１０５黒浮き）。そして、画像補正装置１０は、黒浮きの可能性があると判定した場合に、図３に示す補正カーブ（１）、または、補正カーブ（２）を処理対象画像に対する補正量として決定して補正を行う（ステップＳ１０６）。

また、画像補正装置１０は、非常に暗い暗部である「Ａ」の画素数が「Ｔｈ２」よりも多い場合に、黒潰れの可能性があると判定する（ステップＳ１０５黒潰れ）。その後、画像補正装置１０は、黒潰れの可能性があると判定した場合に、図４に示す補正カーブを処理対象画像に対する補正量として決定して補正を行う（ステップＳ１０７）。

なお、画像補正装置１０は、ステップＳ１０３において、処理対象画像全体の平均明度が「Ｔｈ１」よりも高く、暗い画像ではないと判定された場合に（ステップＳ１０３否定）、図６に示す補正カーブを処理対象画像に対する補正量として決定して補正を行う（ステップＳ１０８）。

［実施例１による効果］
上記したように、画像補正装置１０は、処理対象画像の暗部における画素の出現頻度の分布偏りに基づいて、当該処理対象画像に対する補正量を決定するので、黒浮きまたは黒潰れを抑制することが可能である。

例えば、画像補正装置１０は、処理対象画像を受け付けた場合に、受け付けた処理対象画像のヒストグラムを算出する。そして、画像補正装置１０は、算出されたヒストグラムを用いて、処理対象画像の各画素の明るさ度合いを示す明度から、処理対象画像全体の平均明度を算出する。続いて、画像補正装置１０は、算出された処理対象画像全体の平均明度が閾値「Ｔｈ１＝５０」以上であるか閾値未満であるかを判定する。その後、画像補正装置１０は、算出された平均明度が閾値未満である場合に、暗い画像であると判定する。そして、画像補正装置１０は、処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、算出された処理対象画像全体の平均明度よりも低い部分を示す暗部を非常に暗い部分である「Ａ」とやや暗い部分である「Ｂ」とに分割して画素の出現頻度の分布偏りを算出する。続いて、画像補正装置１０は、算出された暗部「Ａ」の画素の出現頻度の分布偏りと「Ｔｈ２」（例えば、処理対象画像全体の画素数の２０％）とを比較する。その後、画像補正装置１０は、非常に暗い暗部である「Ａ」の画素数が「Ｔｈ２」よりも少ない場合に、黒浮きの可能性があると判定して補正量を決定し、決定された補正量を用いて補正する。また、画像補正装置１０は、非常に暗い暗部である「Ａ」の画素数が「Ｔｈ２」よりも多い場合に、黒潰れの可能性があると判定して補正量を決定し、決定された補正量を用いて補正する。この結果、画像補正装置１０は、黒浮きまたは黒潰れを抑制することができる。

また、画像補正装置１０は、処理対象画像から容易に得られる値を利用して、特に、暗い画像の暗部に対する補正量を決定するので、高速、低コストおよび高精度で補正することができる。

ところで、上記実施例１では、画像暗部のピークに近傍な処理対象画像全体の平均明度を利用して、画素の出現頻度の分布偏りを算出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、処理対象画像全体の平均明度に係数を掛けた値を利用して、画素の出現頻度の分布偏りを算出することもできる。

そこで、以下の実施例２では、図９を用いて、係数を利用して画像暗部のピークを算出する例について説明する。図９は、係数を利用して画像暗部のピークを算出する例を説明するための図である。なお、実施例２に係る画像補正装置１０の各構成や一部の機能などについては、実施例１と同様であるためその説明を省略し、特に、実施例１とは異なる画像暗部のピーク算出処理を説明する。

［実施例２に係る画像暗部のピーク算出処理］
図９に示すように、画像補正装置１０は、処理対象画像全体の平均明度「Ａｖｅ１」を算出する。そして、画像補正装置１０は、算出された平均明度「Ａｖｅ１」に係数「０．８」を掛けて、画像暗部のピーク「Ａｖｅ２」を算出する。その後、画像補正装置１０は、算出された「Ａｖｅ２」を利用して、暗部を「Ａ」と「Ｂ」とに分割して画素の出現頻度の分布偏りを算出する。

つまり、画像補正装置１０は、図９に示すように、処理対象画像が暗い画像であっても、画素が暗部だけに集中していない場合に、平均明度の値が図２に示した処理対象画像よりも高くなるために、平均明度に係数を掛けて画像暗部のピークに近づける処理を行う。画素が暗部だけに集中していない暗い画像の例としては、夜間に撮影された花火の画像などが挙げられる。

［実施例２による効果］
上記したように、画像補正装置１０は、画素が暗い部分だけに集中していない暗い画像である場合に、処理対象画像全体の平均明度を暗部のピークに近づける処理を行うので、処理対象画像に対する黒再現のための補正を高精度に実施することが可能である。

つまり、画像補正装置１０は、処理対象画像の暗部を補正する場合に、処理対象画像全体の平均明度に係数を掛けることにより、暗部の領域（暗部のピーク）を正確に抽出して精度良く補正することができる。

ところで、上記実施例１では、画像暗部のピークに近傍な処理対象画像全体の平均明度を利用して、画素の出現頻度の分布偏りを算出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、画素値が高い画素を排除した部分の平均明度を利用して、画素の出現頻度の分布偏りを算出することもできる。

そこで、以下の実施例３では、図１０を用いて、画素値が高い画素を排除した部分の平均明度を利用して、画像暗部のピークを算出する例について説明する。図１０は、画素値が高い画素を排除した部分の平均明度を利用して、画像暗部のピークを算出する例を説明するための図である。なお、実施例３に係る画像補正装置１０の各構成や一部の機能などについては、実施例１と同様であるためその説明を省略し、特に、実施例１とは異なる画像暗部のピーク算出処理を説明する。

［実施例３に係る画像暗部のピーク算出］
図１０に示すように、画像補正装置１０は、処理対象画像の画素値（明度）「０〜１２８」の平均明度を算出する。そして、画像補正装置１０は、算出された「０〜１２８」の平均明度を利用して、暗部を「Ａ」と「Ｂ」とに分割して画素の出現頻度の分布偏りを算出する。

つまり、画像補正装置１０は、図１０に示すように、処理対象画像が暗い画像であっても、画素が暗部だけに集中していない場合に、平均明度の値が図２に示した処理対象画像よりも高くなるために、明るい部分の画素を排除した部分の平均明度を算出する処理を行う。なお、利用する画素値は、「０〜１２８」に限られるものではない。

［実施例３による効果］
上記したように、画像補正装置１０は、画素が暗い部分だけに集中していない暗い画像である場合に、特に画像補正において重要となる暗部の領域をより正確に抽出するので、処理対象画像に対する黒再現のための補正をより高精度に実施することが可能である。

つまり、画像補正装置１０は、画像補正において重要となる黒再現のために、処理対象画像の明るい部分を排除した暗部の領域（暗部のピーク）を抽出するので、処理対象画像が暗い画像であると判定されれば、当該画像の特徴（例えば、明るい部分にも画素があるなど）にとらわれることなく補正することができる。

ところで、上記実施例１では、処理対象画像の暗部を「Ａ」と「Ｂ」とに分割（二等分）して画素の出現頻度の分布偏りを算出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、処理対象画像の暗部を「Ａ」と「Ｂ」とに分割して画素数の比により分布偏りを算出することもできる。

そこで、以下の実施例４では、図１１を用いて、比を利用して暗部の分布偏りを算出する処理について説明する。図１１は、比を利用して暗部の分布偏りを算出する処理の流れを説明するためのフローチャートである。なお、実施例４に係る画像補正装置１０の各構成や一部の機能などについては、実施例１と同様であるためその説明を省略し、特に、実施例１とは異なる暗部の分布偏り算出処理を説明する。

［実施例４に係る画像暗部の分布偏り算出］
図１１に示すように、画像補正装置１０は、算出された処理対象画像全体の平均明度を利用して、当該処理対象画像の非常に暗い画素に属する輝度のレベルの範囲（暗部）を算出する（ステップＳ２０１）。そして、画像補正装置１０は、算出された暗部を非常に暗い暗部「Ａ」とやや暗い暗部「Ｂ」とに分割して、暗部「Ａ」の画素数と暗部「Ｂ」の画素数とを算出する（ステップＳ２０２、ステップＳ２０３）。

続いて、画像補正装置１０は、算出された暗部「Ａ」の画素数と暗部「Ｂ」の画素数との比を算出して（ステップＳ２０４）、処理対象画像の暗部について、画素の出現頻度の分布偏りを算出する。その後、比を利用して分布偏りを算出した画像補正装置１０は、暗部「Ａ」の比率が暗部「Ｂ」よりも大きい場合に黒潰れの可能性があると判定し、暗部「Ａ」の比率が暗部「Ｂ」よりも小さい場合に黒浮きの可能性があると判定する。

なお、画像暗部のピークの算出については、処理対象画像全体の平均明度だけでなく、実施例２のように、平均明度に係数を掛けた値を利用してもよいし、実施例３のように、画素値が高い画素を排除した部分の平均明度を利用することとしてもよい。

［実施例４による効果］
上記したように、画像補正装置１０は、処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、暗部の分布偏りの比を利用して処理対象画像の補正量を決定することができる。

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、（１）画像判定処理に利用する統計量、（２）暗部の分割数、（３）暗部の分布偏り算出、（４）システム構成、（５）プログラムに区分けして異なる実施例を説明する。

（１）画像判定処理に利用する統計量
上記実施例１〜上記実施例４では、処理対象画像全体の平均明度から当該処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定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、処理対象画像の全体的な分布偏りの統計量から当該処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定することもできる。

例えば、画像補正装置１０は、処理対象画像全体の画素の最頻値や分散値などの全体的な分布偏りの統計量を算出して、当該処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定する。つまり、処理対象画像が暗い画像であるか否かの判定に利用される統計量は、処理対象画像全体の平均明度だけでなく、処理対象画像全体の明るさ度合いがわかる統計量であれば何であってもよい。

（２）暗部の分割数
また、上記実施例１〜上記実施例４では、処理対象画像の暗部を非常に暗い暗部「Ａ」とやや暗い暗部「Ｂ」との二つに分割して分布偏りを算出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、二つではない複数領域に分割して分布偏りを算出することもできる。

例えば、画像補正装置１０は、処理対象画像の暗部を三つや四つなどに分割して分布偏りを算出する。つまり、画像補正装置１０は、処理対象画像の暗部を複数領域に分割して分布偏りを算出するので、処理対象画像暗部の補正をより高精度に実施することができる。

（３）暗部の分布偏り算出
上記実施例１〜上記実施例４では、処理対象画像暗部の分布偏りの算出において、画素の出現頻度や画素数の比を利用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、数学的に分布を示す指標を利用することもできる。

例えば、画像補正装置１０は、処理対象画像全体の平均の偏差に基づいて特性を算出する「Ｓｋｅｗｎｅｓｓ」や分散値などを利用して、処理対象画像暗部の分布偏りを算出する。つまり、暗部の分布偏りに利用される計算は、処理対象画像暗部の絶対数や比などだけでなく、処理対象画像暗部の画素数の度合いがわかる統計量であれば何であってもよい。

（４）システム構成
また、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タを含む情報（例えば、図１に示した記憶部２０に保持される補正カーブなど）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。

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、例えば、補正量決定部３３と画像補正部３４とを、処理対象画像に対する補正量を決定し、決定された補正量を用いて補正して出力する「画像補正部」に統合するなど、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。さらに、各装置にて行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。

（５）プログラム
ところで、上記実施例では、ハードウェアロジックによって各種の処理を実現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、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ようにしてもよい。そこで、以下では、図１２を用いて、上記の実施例に示した画像補正装置１０と同様の機能を有する画像補正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１２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。

図１２に示すように、画像補正装置としてのコンピュータ１１０は、ＨＤＤ１３０、ＣＰＵ１４０、ＲＯＭ１５０およびＲＡＭ１６０をバス１８０などで接続される。

ＲＯＭ１５０には、上記の実施例１に示した画像補正装置１０と同様の機能を発揮する画像補正プログラム、つまり、図１２に示すように画像判定プログラム１５０ａと、暗部分布偏り算出プログラム１５０ｂと、補正量決定プログラム１５０ｃとが、あらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｃについては、図１に示した画像補正装置１０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、ＣＰＵ１４０がこれらのプログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｃをＲＯＭ１５０から読み出して実行することで、図１２に示すように、プログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｃは、画像判定プロセス１４０ａと、暗部分布偏り算出プロセス１４０ｂと、補正量決定プロセス１４０ｃとして機能するようになる。なお、プロセス１４０ａ〜プロセス１４０ｃは、図１に示した、画像判定部３１と、暗部分布偏り算出部３２と、補正量決定部３３とに対応する。

そして、ＣＰＵ１４０はＲＡＭ１６０に記録されたデータに基づいて画像補正プログラムを実行する。

なお、上記した各プログラム１５０ａ〜プログラム１５０ｃについては、必ずしも最初からＲＯＭ１５０に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ１１０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、またはコンピュータ１１０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１１０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１１０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

Claims (14)

1. 処理対象画像の各画素の画素値に基づいて、前記処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定する画像判定手段と、
   前記画像判定手段によって前記処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、第一の値よりも低い部分を示す暗部を該暗部のピークに近傍な平均明度を利用して複数の領域に分割し、該複数の領域のうち少なくとも一つの領域の画素の出現頻度の分布偏りを算出する暗部分布偏り算出手段と、
   前記暗部分布偏り算出手段によって算出された分布偏りに基づいて、前記処理対象画像に対する補正量を決定する補正量決定手段と、
   を備えたことを特徴とする画像補正装置。
2. 前記暗部分布偏り算出手段は、前記暗部を複数の領域に分割して、分割して得た複数の領域のうち、少なくとも一つの領域の画素数に基づき、当該暗部の画素の出現頻度の分布偏りを算出することを特徴とする、請求項１に記載の画像補正装置。
3. 前記補正量決定手段によって決定された補正量を用いて前記処理対象画像を補正して出力する画像補正手段をさらに備えた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。
4. 前記画像判定手段は、前記処理対象画像の各画素の明るさ度合いを示す明度から、前記処理対象画像全体の平均明度を算出して、当該平均明度が閾値以上であるか閾値未満であるかによって、前記処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像補正装置。
5. 前記第一の値は、前記処理対象画像全体の平均明度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。
6. 前記第一の値は、前記処理対象画像全体の平均明度と係数との積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。
7. 前記第一の値は、前記処理対象画像において、画素値が高い画素を排除した部分の平均明度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。
8. 前記補正量決定手段は、前記暗部分布偏り算出手段によって算出された複数領域それぞれの分布偏りに基づいて、当該分布偏りが暗部の暗い領域に偏る場合に明るく補正する補正量を決定し、当該分布偏りが暗部の明るい領域に偏る場合に暗く補正する補正量を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像補正装置。
9. 前記補正量決定手段は、前記暗部分布偏り算出手段によって算出された複数領域それぞれの分布偏りが第二の値よりも多いか否かに基づいて、補正量を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像補正装置。
10. 前記補正量決定手段は、前記暗部分布偏り算出手段によって算出された暗部の暗い領域の分布偏りが前記第二の値以上である場合に、明るく補正する補正量を決定し、前記暗部分布偏り算出手段によって算出された暗部の暗い領域の分布偏りが前記第二の値未満である場合に、暗く補正する補正量を決定することを特徴とする請求項９に記載の画像補正装置。
11. 処理対象画像の各画素の画素値に基づいて、前記処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定する画像判定手順と、
    前記画像判定手順によって前記処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、第一の値よりも低い部分を示す暗部を該暗部のピークに近傍な平均明度を利用して複数の領域に分割し、該複数の領域のうち少なくとも一つの領域の画素の出現頻度の分布偏りを算出する暗部分布偏り算出手順と、
    前記暗部分布偏り算出手順によって算出された分布偏りに基づいて、前記処理対象画像に対する補正量を決定する補正量決定手順と、
    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。
12. 前記暗部分布偏り算出手順は、前記暗部を複数の領域に分割して、分割して得た複数の領域のうち、少なくとも一つの領域の画素数に基づき、当該暗部の画素の出現頻度の分布偏りを算出することを特徴とする、請求項１１に記載の画像補正プログラム。
13. 処理対象画像の各画素の画素値に基づいて、前記処理対象画像が暗い画像であるか否かを判定する画像判定工程と、
    前記画像判定工程によって前記処理対象画像が暗い画像であると判定された場合に、当該暗い画像である処理対象画像において、第一の値よりも低い部分を示す暗部を該暗部のピークに近傍な平均明度を利用して複数の領域に分割し、該複数の領域のうち少なくとも一つの領域の画素の出現頻度の分布偏りを算出する暗部分布偏り算出工程と、
    前記暗部分布偏り算出工程によって算出された分布偏りに基づいて、前記処理対象画像に対する補正量を決定する補正量決定工程と、
    を含んだことを特徴とする画像補正方法。
14. 前記暗部分布偏り算出工程は、前記暗部を複数の領域に分割して、分割して得た複数の領域のうち、少なくとも一つの領域の画素数に基づき、当該暗部の画素の出現頻度の分布偏りを算出することを特徴とする、請求項１３に記載の画像補正方法。

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