WO2009116210A1 - 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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征啓 渡辺
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富士通株式会社
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    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20004—Adaptive image processing
    • G06T2207/20008—Globally adaptive

Definitions

  • the present invention relates to an image correction program, an image correction apparatus, and an image correction method for performing correction processing on captured image data.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and provides an image correction program, an image correction apparatus, and an image correction method that prevent image misjudgment and appropriately correct image data.
  • the purpose is to do.
  • This apparatus extracts a dark pixel region of image data, calculates an area of the extracted dark pixel region, calculates a variance of luminance values of pixels in the extracted dark pixel region, and calculates the calculated area, It is necessary to correct the brightness of the image data in accordance with the calculated variance of the luminance value.
  • the disclosed apparatus has an effect of preventing erroneous determination and appropriately correcting image data.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the configuration of the image correction apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the LUT.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the image correction processing.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining image correction processing.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining image correction processing.
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining the processing procedure of the image correction apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the image correction process performed by the image correction apparatus according to the second embodiment in accordance with the EV value.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a computer that executes an image correction program.
  • Image Correction Device 11 Digital Camera I / F 12 Printer I / F 13 processing unit 13a exposure amount calculation unit 13b dark region extraction unit 13c dark pixel area calculation unit 13d luminance value variance calculation unit 13e image state determination unit 13f image correction unit 14 storage unit 14a LUT
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an image correction apparatus 10 according to the first embodiment.
  • the image correction apparatus 10 includes a digital camera I / F 11, a printer I / F 12, a control unit 13, and a storage unit 14, and is connected to the digital camera 20 and the printer 30 via a cable, a network, or the like. Is done. The processing of each of these units will be described below.
  • the digital camera I / F 11 controls communication related to various information exchanged with the connected digital camera 20. Specifically, the digital camera I / F 11 receives captured image data from the digital camera 20.
  • the printer I / F 12 controls communication related to various information exchanged with the connected printer 30. Specifically, the printer I / F 12 transmits the corrected image data to the printer 30.
  • the storage unit 14 stores data and programs necessary for various processes performed by the control unit 13, and particularly includes a LUT (Look Up Table, hereinafter abbreviated as LUT) 14 a that is closely related to the present invention.
  • LUT Look Up Table
  • the LUT 14a is a conversion table representing the correspondence between the luminance value of the input image and the luminance value of the output image.
  • the LUT 14a holds a bright conversion LUT in which the luminance value of the output luminance is larger than the luminance value of the input luminance.
  • the control unit 13 has an internal memory for storing a program that defines various processing procedures and necessary data, and performs various processes by using these programs. Particularly, as closely related to the present invention, An exposure amount calculation unit 13a, a dark region extraction unit 13b, a dark pixel area calculation unit 13c, a luminance value variance calculation unit 13d, an image state determination unit 13e, and an image correction unit 13f are provided.
  • the exposure amount calculation unit 13a calculates the exposure amount (EV value) using information about the digital camera 20 at the time of shooting. Specifically, the exposure amount calculation unit 13b receives the captured image data from the digital camera 20, calculates the exposure amount (EV value) from the Exif information of the captured image data, and notifies the image state determination unit 13d described later. .
  • the dark area extraction unit 13b extracts a dark pixel area of the image data. For example, the dark region extraction unit 13b extracts the darker top 10% pixels in the image as a method of extracting the dark pixel region, and the extracted pixels are the most gathered (adjacent). May be extracted as a dark pixel region.
  • the dark region extraction unit 13b extracts the darkest pixel as a method for extracting the dark pixel region, determines whether the luminance of the pixel adjacent to the pixel is darker than a predetermined threshold, and if dark, Further, the process of determining whether the luminance of the pixel adjacent to the pixel is darker than a predetermined threshold is repeated to search for a dark pixel, and the set of the searched dark pixels is extracted as a dark pixel region. Also good. Then, the dark region extraction unit 13b notifies the extracted dark pixel region to a dark pixel area calculation unit 13c and a luminance value variance calculation unit 13d described later.
  • the dark pixel area calculation unit 13c calculates the area of the extracted dark pixel region. Specifically, the dark pixel area calculation unit 13c receives the dark pixel region notified from the dark region extraction unit 13b, calculates the area of the dark pixel region, and notifies the image state determination unit 13d described later.
  • the luminance value variance calculation unit 13d calculates the variance of the luminance values of the pixels in the extracted dark pixel area. Specifically, the luminance value variance calculation unit 13d receives the dark pixel region notified from the dark region extraction unit 13b, and determines whether a gradation exists in the dark pixel region.
  • the luminance value variance calculation unit 13d calculates the variance of the luminance value of the pixel from the gradation, and the luminance value of the brightest pixel and the darkest pixel in the dark pixel area. A difference value from the luminance value of the pixel is calculated. Thereafter, the luminance value variance calculation unit 13d notifies the image state determination unit 13d described later of the variance of the calculated luminance value.
  • the image state determination unit 13e determines whether the area of the dark pixel region is larger than a predetermined threshold and whether the luminance value variance of the pixels is larger than the predetermined threshold. Specifically, when the image state determination unit 13e receives the exposure amount (EV value), the area of the dark pixel region, and the variance of the luminance value, the area of the dark pixel region is larger than a predetermined threshold, It is determined whether the variance of luminance values is greater than a predetermined threshold.
  • the image state determination unit 13e determines that the area of the dark pixel region is smaller than the predetermined threshold value or the variance of the luminance values of the pixels is smaller than the predetermined threshold value, the image state determination unit 13e does not perform the correction process.
  • the image correction unit 13f is notified of a request for outputting the original image to the printer 30.
  • the exposure amount (EV value) Is smaller than a predetermined first threshold value.
  • the image state determination unit 13e notifies the image correction unit 13f of a request to output the original image to the printer 30 without performing the correction process.
  • the image data in such a case is considered to be an image of a night scene originally having a low light quantity as illustrated in FIG. 3, and therefore correction processing (bright conversion processing) is not performed (that is, low key). to decide.
  • the image state determination unit 13e determines whether the exposure amount is smaller than the predetermined second threshold value that is greater than the first threshold value (that is, the exposure amount is Determine whether it is intermediate).
  • the image state determination unit 13e determines that the exposure amount is smaller than the predetermined second threshold (that is, determines that the exposure amount is intermediate)
  • bright conversion is performed using the LUT 14a as the image correction.
  • the image correction unit 13f is notified of a request for performing the above.
  • the image data in such a case is considered to be an image photographed with backlight as illustrated in FIG. 4 (for example, photographing outside a window from a dark room), and thus correction processing (bright conversion processing) It is determined that
  • the image correction unit 13f requests the image correction unit 13f to output the original image without performing the correction process.
  • the image data in such a case is considered to be an image that has sufficient light intensity and is not backlit even if there are abundant dark gradations (for example, a flash image of a person in front of dark vegetation). (Bright conversion process) is not performed.
  • the image correction unit 13f corrects the brightness of the image data in accordance with the calculated area and the variance of the calculated luminance value. Specifically, when the image correction unit 13f receives a request for performing bright conversion using the LUT 14a from the image state determination unit 13e, the image correction unit 13f performs bright conversion using the LUT 14a and then transfers the image data to the printer. Output to 30. When the image correction unit 13 f receives a request for outputting the original image to the printer 30 from the image state determination unit 13 e, the image correction unit 13 f outputs the original image to the printer 30.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating the processing operation of the image correction apparatus 10 according to the first embodiment.
  • the image correction apparatus 10 receives image data from the digital camera 20 (step S101), and calculates an exposure amount (EV value) from the Exif information (step S102).
  • EV value exposure amount
  • the image correction apparatus 10 extracts a dark pixel region of the image data (Step S103), and calculates the area of the dark pixel region (Step S104). Subsequently, the image correction apparatus 10 calculates the variance of the luminance value of the pixel from the gradation in the extracted dark pixel region (Step S105).
  • the image correction apparatus 10 determines whether the area of the dark pixel region is larger than a predetermined threshold value and the variance of the luminance values of the pixels is larger than the predetermined threshold value (Step S106). As a result, when the image correction apparatus 10 determines that the area of the dark pixel region is smaller than the predetermined threshold value or the variance of the luminance values of the pixels is smaller than the predetermined threshold value (No in step S106), the correction is performed. The original image is output to the printer 30 without performing the process (step S110).
  • the exposure amount It is determined whether (EV value) is smaller than a predetermined first threshold (step S107).
  • the image correction apparatus 10 outputs the original image to the printer 30 without performing the correction process (Step S110).
  • the image correction device 10 determines whether the exposure amount is smaller than the predetermined second threshold value that is larger than the first threshold value (that is, Whether the exposure amount is intermediate) is determined (step S108).
  • the image correction apparatus 10 determines that the exposure amount is smaller than the predetermined second threshold (that is, determines that the exposure amount is intermediate) (Yes in step S108)
  • the image correction apparatus 10 sets the LUT 14a as image correction. Then, bright conversion is performed (step S109), and the corrected image is output to the printer 30 (step S110). If the image correction apparatus 10 determines that the exposure amount is larger than the predetermined second threshold (No at Step S108), the image correction apparatus 10 outputs the original image to the printer 30 without performing the correction process (Step S110).
  • the image correction apparatus 10 extracts the dark pixel region of the image data, calculates the area of the extracted dark pixel region, and calculates the variance of the luminance values of the pixels in the extracted dark pixel region. Since the brightness of the image data is corrected according to the calculated area and the variance of the calculated luminance value, the area of the dark pixel area and the variation in light and dark are discriminated to accurately determine whether it is backlit. As a result, it is possible to prevent erroneous determination and correct image data appropriately.
  • the first embodiment it is determined whether the calculated area of the dark pixel region is larger than the predetermined area threshold and the variance of the calculated luminance values of the pixels is larger than the predetermined threshold.
  • the brightness of the image data is corrected. Taking into account that the shooting conditions are good based on the EV value, even if the image is backlit as if it was shot toward a bright window, it is not mistakenly judged as low key, and even if the image is rich in gradation in the dark part. As a result of not erroneously determining under or backlight, it is possible to prevent erroneous determination and correct image data appropriately.
  • the exposure amount is calculated using information about the digital camera 20 at the time of shooting, the calculated area of the dark pixel region, the calculated variance of the luminance value, and the calculated exposure. Since the brightness of the image data is corrected according to the amount, it is possible to accurately determine whether or not the backlight is backed up by taking the shooting condition from the exposure amount. As a result, it is possible to prevent misjudgment and correct the image data appropriately. Is possible.
  • the predetermined exposure value is larger than the first threshold value.
  • the predetermined exposure value is larger than the first threshold value. It is determined whether the exposure amount is larger than the second threshold value. If it is determined that the exposure amount is smaller than the predetermined second threshold value, the brightness of the image data is corrected. In view of this, it is possible to prevent erroneous determination and correct image data appropriately as a result of not erroneously determining under or backlight.
  • Image Correction In the first embodiment, the case where image correction is performed only when the exposure amount is intermediate has been described. However, the present invention is not limited to this, and the exposure amount is set to an intermediate value. The closer it is, the stronger the correction strength may be to correct the brightness of the image data.
  • the image correction apparatus increases the intensity of correction and increases the exposure amount as the intermediate value between the minimum exposure amount and the maximum exposure amount is closer. Bright conversion is performed by decreasing the correction intensity as the distance from the intermediate value increases.
  • each device is functionally conceptual and need not be physically configured as illustrated.
  • the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
  • the image state determination unit 13e and the image correction unit 13f may be integrated.
  • all or any part of each processing function performed in each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
  • all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method.
  • the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above-mentioned document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
  • the predetermined threshold value for determining the image state described above can be arbitrarily changed.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a computer that executes an image correction program.
  • a computer 600 as an image correction apparatus is configured by connecting an HDD 610, a RAM 620, a ROM 630, and a CPU 640 via a bus 650.
  • an image correction program that exhibits the same function as that in the above-described embodiment, that is, as shown in FIG. 8, an exposure amount calculation program 631, a dark region extraction program 632, a dark pixel area calculation program 633, luminance A value variance calculation program 634, an image state determination program 635, and an image correction program 636 are stored in advance.
  • the programs 631 to 636 may be appropriately integrated or distributed in the same manner as each component of the image correction apparatus shown in FIG.
  • each program 631 to 636 has an exposure amount calculation process 641, a dark region extraction process 642, a dark pixel area as shown in FIG.
  • the calculation process 643, the luminance value variance calculation process 644, the image state determination process 645, and the image correction process 646 come to function.
  • Each of the processes 641 to 646 is respectively applied to the exposure amount calculation unit 13a, the dark region extraction unit 13b, the dark pixel area calculation unit 13c, the luminance value variance calculation unit 13d, the image state determination unit 13e, and the image correction unit 13f illustrated in FIG. Correspond.
  • the HDD 610 is provided with an LUT 611 as shown in FIG.
  • the LUT 611 corresponds to the LUT 14a shown in FIG.
  • the CPU 640 uses the LUT 611 to execute image correction processing.

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Abstract

　画像補正装置（１０）は、画像データの暗画素領域を抽出し、当該暗画素領域の面積を算出する。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。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。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、画像補正として、ＬＵＴ（１４ａ）を用いて明変換を行う。

Description

画像補正プログラム、画像補正装置および画像補正方法
　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、ローキーと誤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。
図１は、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。 図２は、ＬＵＴを説明するための図である。 図３は、画像の補正処理について説明するための図である。 図４は、画像の補正処理について説明するための図である。 図５は、画像の補正処理について説明するための図である。 図６は、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。 図７は、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。 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。
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
　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。

Claims (15)

  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. 　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請求項６に記載の画像補正装置。
  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請求項６または７に記載の画像補正装置。
  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請求項８に記載の画像補正装置。
  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請求項８に記載の画像補正装置。
  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。
  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請求項１１に記載の画像補正方法。
  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請求項１１または１２に記載の画像補正方法。
  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請求項１３に記載の画像補正方法。
  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請求項１３に記載の画像補正方法。
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