画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置
【課題】 入力された画像が鮮やかなシーンであるかの判別を、より人間の知覚に近づけることができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】 画像データを取得する画像取得ステップと、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正ステップと、前記第１の補正ステップで補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別ステップと、前記判別ステップでの判別結果を出力する出力ステップと、を有することを特徴とする。
【解決手段】 画像データを取得する画像取得ステップと、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正ステップと、前記第１の補正ステップで補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別ステップと、前記判別ステップでの判別結果を出力する出力ステップと、を有することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像のシーンを判別し、判別したシーンに応じた画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置及び撮像装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像のシーンや被写体の種類を判別し、判別したシーン（被写体の種類）に応じた画像処理を行う画像処理装置があった。
【０００３】
例えば、特許文献１では、入力された画像データが鮮やかなシーン（被写体）であるか判別し、鮮やかなシーンの画像は高解像度で出力する画像出力装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２５９３７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献に開示された従来技術では、彩度の高い画素が所定の閾値よりも多いか否かで鮮やかなシーンであるか判別していた。
【０００６】
しかしながら、人間の色感度や自然界の被写体の分布によって、同じ彩度であっても色味によっては鮮やかな被写体と感じやすい色と感じにくい色がある。そのため、全ての色に対して一律の彩度の閾値で処理してしまうと、画面全体に草が写っているような鮮やかな被写体と感じにくいシーンでも鮮やかなシーンと判定してしまうという課題があった。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、入力された画像が鮮やかなシーンであるかの判別を、より人間の感覚に近づけることができる画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理方法は、請求項１に記載の通り、画像データを取得する画像取得ステップと、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正ステップと、前記第１の補正ステップで補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別ステップと、前記判別ステップでの判別結果に応じて、画像データの彩度補正を行う第２の補正ステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の画像処理装置は、請求項１１に記載の通り、画像データを取得する取得手段と、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、前記判別手段での判別結果に応じて、前記画像データの彩度補正を行う第２の補正手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の撮像装置は、請求項１２に記載の通り、被写体を撮像し、画像データを出力する撮像手段と、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、前記判別手段での判別結果に応じて、前記画像データの彩度補正を行う第２の補正手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、入力画像の色相、輝度に応じて彩度を補正することで、より人間の感覚に近づけた、鮮やかなシーンであるかの判別を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】画像信号のブロック分割を示す図である。
【図３】第１の実施形態の彩度補正部の処理を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態の彩度補正部の特性を示すグラフである。
【図５】シーン判別部の処理を示すフローチャートである。
【図６】シーン判別部のシーン判別の特性を示すグラフである。
【図７】第２の実施形態の彩度補正部の処理を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態の彩度補正部の処理の例を示す図である。
【図９】第２の実施形態の彩度補正部の特性を示すグラフである。
【図１０】第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態の彩度補正部の処理を示すフローチャートである。
【図１２】第３の実施形態の彩度補正部の特性を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１の実施形態）
以下、図１〜図６を参照して、第１の実施形態による、画像処理装置の一例である撮像装置について説明する。
【００１４】
図１は撮影した画像のシーンを検出する機能を備え、シーンに応じた画像補正処理を行う撮像装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１の各ブロックについて説明する。図１において、１０１は被写体の光束を結像するレンズである。１０２はレンズからの光束を撮像素子に導く際に絞る絞りである。１０３は入射された光束を光電変換して画像信号として出力する撮像素子である。１０４は撮像素子１０３からの信号を適正レベルに増幅するオートゲインコントロールアンプ（ＡＧＣ）である。
【００１６】
１０５は輝度・色信号生成部であり、撮像素子１０３で生成された信号を輝度信号（Ｙ）及び色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に変換する。１０６はホワイトバランス増幅部であり、輝度・色信号生成部１０５から出力される色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）をホワイトバランスゲインに従って増幅し、増幅色信号（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を生成する。１０７は色差信号生成部であり、色差信号（Ｒ’−Ｙ，Ｂ’−Ｙ）を生成する。１０８は、色差信号に対してゲインをかけるなどの補正を行う色差信号補正部、１０９は標準テレビ信号等に変換するエンコーダである。
【００１７】
１１０は信号分割部であり、輝度信号（Ｙ）、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）を所定の小ブロックに分割する。１１１は、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）から色相、彩度信号（Ｈｕｅ，Ｃｈｒｏｍａ）を算出する色相・彩度算出部、１１２は撮像システム全体を制御するカメラ制御部であり、図示していないが撮像装置中の各部に指示を送り、処理を行わせることができる。１１３は入力画像のシーンを判別するシーン判別部、１１４は彩度値を補正する彩度補正部である。
【００１８】
次に、図１の撮像装置の撮影動作について説明する。撮像素子１０３に入射した光は、光電変換され、ＡＧＣアンプ１０４で適正レベルに増幅された後、輝度・色信号生成部１０５に出力される。輝度・色信号生成部１０５では、撮像素子１０３で結像した画像信号から輝度信号（Ｙ）及び色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を生成し、このうち色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）をホワイトバランス増幅部１０６に出力する。
【００１９】
ホワイトバランス増幅部１０６では、カメラ制御部１１２によって算出されたホワイトバランスゲインに基づいて色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を増幅し、増幅した色信号（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を色差信号生成部１０７に出力する。色差信号生成部１０７では、色信号（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）から色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）を生成し、色差信号補正部１０８及び信号分割部１１０に出力する。色差信号補正部１０８では、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）に対して、カメラ制御部１１２によって算出されたゲインＧ（Ｇは１以上。ゲインの強度に関しては後述する）をかけ補正する。即ち、補正後の色差は（Ｒ−Ｙ）’＝Ｇ×（Ｒ−Ｙ）、（Ｂ−Ｙ）’＝Ｇ×（Ｂ−Ｙ）となる。また、補正後の色差信号（Ｒ−Ｙ）’，（Ｂ−Ｙ）’をエンコーダ１０９に出力する。
【００２０】
エンコーダ１０９では、輝度信号（Ｙ）及び色差信号（Ｒ−Ｙ）’，（Ｂ−Ｙ）’からＮＴＳＣ等の標準テレビジョン信号を生成し、出力する。
【００２１】
以上が、撮像時の基本的な処理である。以上の処理のうち、撮影した画像のシーンを検出し、シーンに応じた画像補正処理を行う処理の概要を示したものが図１（ｂ）のフローチャート図である。この処理はカメラ制御部１１２によって、またはカメラ制御部１１２の指示によって各部で行われる。
【００２２】
ステップＳ１０１では、色差信号生成部１０７から出力された画像データを色差信号補正部１０８に取得する（画像取得ステップ）。ステップＳ１０２では、より人間の感覚に近い判別ができるよう、画像データの特性に応じて画像データから得られる彩度に重みを付ける彩度重み決定処理を行う（第１の補正ステップ）。ステップＳ１０３では、重み付けが行われた後の彩度情報と輝度情報を用いて、得られた画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かの判別を行う鮮やか判別処理を行う（判別ステップ）。ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３の判別結果に基づいて画像データの彩度を補正する鮮やか補正処理を行い（第２の補正ステップ）、処理を終了する。彩度重み決定処理、鮮やか判別処理、鮮やか補正処理の詳細については後述する。
【００２３】
ここで、本実施形態では、シーン判別結果に用いた画像データに対して、その判別結果を反映させ出力しているが、発明としては特にこれに限定されるものではない。すなわち、あるフレーム（画像データ）に対する判別結果に応じた補正処理を、その次のフレーム以降に反映させることなども当然可能である。また、複数フレーム鮮やかなシーン判別結果が続いたときに初めてシーンを特定したり、複数フレーム中、鮮やかなシーンと判別された割合が高い場合にシーンを特定したりと、複数フレームの判別結果からシーンを特定することも考えられる。このとき、判別結果に応じた補正処理は、それら複数フレームや、以降のフレームに反映させることが考えられる。
【００２４】
具体的に想定される状況としては、静止画撮影が可能な撮像装置や画像データに画像処理を施すＰＣなどの情報処理装置において、撮影された画像データ（フレーム）に対して処理を行う状況がある。また、ライブビュー表示または動画撮影が可能な撮像装置や動画に画像処理を施すＰＣなどの情報処理装置において、複数フレームにまたがった上記のような処理が想定される。
【００２５】
また、本実施形態では、シーン判別部１１４によって出力された判別結果を用いて画像データに対して彩度の補正をかけているが、判別結果の利用法としてはこれに限らない。例えば、判別結果を不図示の表示手段に表示させ、ユーザに知らしめたり、画像データを保存する際に、判別結果に対応した情報をヘッダなどに付帯して、保存後に画像データの撮影されたシーンが特定できるようにしたりもできる。また、補正１つをとってみても、彩度以外を補正することで鮮やかさを強調するようにしてもよい。このような処理には例えば、輝度を上げる補正や輪郭の強調処理などが考えられる。
【００２６】
次に、画像信号の特性の解析処理について説明する。信号分割部１１０では、画像信号を図２に示すような複数のブロック（８×８ブロック）に分割し、ブロック毎の輝度信号（Ｙ）、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）の平均値を算出し、色相・彩度算出部１１１に出力する。
【００２７】
色相・彩度算出部１１１は色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）から各ブロックの色相情報・彩度情報を演算により取得する。色相（Ｈｕｅ）および彩度（Ｃｈｒｏｍａ）は以下の式に基づき算出する。
【００２８】
【数１】
【００２９】
色相・彩度算出部１１１は算出した各ブロックの色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｃｈｒｏｍａ）を彩度補正部１１４へ出力する。また、信号分割部１１０は算出した各ブロックの輝度（Ｙ）を彩度補正部１１４へ出力する。
【００３０】
彩度補正部１１４は、入力されたブロック毎の色相（Ｈｕｅ）および輝度（Ｙ）に基づき彩度（Ｃｈｒｏｍａ）に重みをかけることで彩度を上げる方向に補正する。彩度補正部１１４の処理フローについて図３を用いて説明する（第１の補正ステップ）。
【００３１】
図３の処理では、図２に示した８×８ブロックに対してループ処理を行う。即ち、図２の全ブロックについてステップＳ３０１〜３０３の処理を行う。
【００３２】
ステップＳ３０１ではブロックの色相（Ｈｕｅ）に基づき、彩度重みの上下限を決定する。この処理について図４（ａ）を用いて説明する。図４（ａ）は色相（Ｈｕｅ）と彩度重み上下限の関係を示した図である。図４において、Ｌ４０１は重み上限値の特性、Ｌ４０２は重み下限値の特性を示している。図４に示した特性から、各色相値に対する重みと上限を算出することが可能である。例えば、色相がＨ１（赤）の時の重み下限値は１．２、重み上限値は１．４となる。図に示すとおり、人間の感覚では、色相以外のその他のパラメータが同じでも、赤の色相である場合には、青の色相である場合に比べて鮮やかと感じやすい。本実施形態では、この特性に対応するために、同じ条件下でも、色相に応じて彩度へかける重みを変えて設定し、補正を行わせている。具体的な重みのかけ方としては、波長の長短などによって規定することもできるが、本実施形態では人間の知覚特性とも照らし合わせて、経験的に色相毎の重みを設定している。
【００３３】
図３に戻り、ステップＳ３０２ではステップＳ３０３で算出した重み上限値、および下限値とブロック輝度（Ｙ）に基づき彩度重みを決定する。この処理について図４（ｂ）を用いて説明する。図４（ｂ）はブロックの輝度（Ｙ）と彩度重み上下限の関係を示した図である。図４（ｂ）において、Ｌ４０３はブロック輝度と重みの特性を示している。また、重み上限値Ｗ１はステップＳ３０１で算出した重み上限値、重み下限値Ｗ２はステップＳ３０１で算出した重み下限値である。例えば、前述の例のように図４（ａ）において色相がＨ１の時は図４（ｂ）における重み上限値Ｗ１が１．４、下限値Ｗ２が１．２となる。このとき、ブロック輝度がＹ１の場合、最終的な重みはＷ１＝１．４となる。図に示すとおり、人間の感覚では、輝度以外のその他のパラメータが同じでも、輝度の高い画像の場合は、輝度の低い画像である場合に比べて鮮やかと感じやすい。この特性に対応するために、同じ条件下では、輝度の高い画像（第１の輝度の第１のブロック）に対しては、その画像より輝度の低い画像（第２の輝度の第２のブロック）に比べて、彩度を上げる方向で重み穂設定して補正を行わせている。
【００３４】
図３に戻り、ステップＳ３０３では、決定した彩度重みを彩度（Ｃｈｒｏｍａ）に乗算し、補正彩度を算出する。前述の例では、重みが１．４となるため補正後のブロック彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）＝１．４×Ｃｈｒｏｍａとなる。
【００３５】
以上が、彩度補正部１１４における彩度の補正処理である。以上のような彩度補正処理を図２に示した全ブロックに対して行い、補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）をシーン判別部１１３へ出力する。また、シーン判別部１１３に対しては、信号分割部１１０から、各ブロックの輝度（Ｙ）、色相・彩度算出部１１１から各ブロックの色相（Ｈｕｅ）、が出力される。
【００３６】
シーン判別部１１３は、入力された、ブロック毎の輝度（Ｙ）、色相（Ｈｕｅ）、補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）に基づき、撮影したシーンが鮮やかなシーンであるか否かを判別する。以下では、シーン判別部１１３の鮮やか判別処理の流れについて図５を用いて説明する（判別ステップ）。
【００３７】
図５において、ステップＳ５０１では、彩度補正部１１４で算出された補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）を図２の全ブロックに対して平均し、平均彩度を算出する。
【００３８】
ステップＳ５０２では、図２の全ブロックの中で、補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）が所定の閾値以上であるブロックがいくつあるかをカウントする。
【００３９】
ステップ５０３では、ステップＳ５０１で求めた全ブロックの平均彩度と、ステップＳ５０２で求めた彩度が閾値以上のブロック数に基づき鮮やかなシーンであるか判定する。図６は平均彩度値と彩度が閾値以上のブロック数に対する鮮やかなシーンの判定基準を示した図である。図６に示すように平均彩度が平均彩度閾値Ｃｔ（第６の閾値）より高く、かつ彩度が閾値（第４の閾値）以上のブロック数が、閾値Ａｔ（第５の閾値）よりも大きいときに鮮やかなシーンであると判定する。
【００４０】
以上がシーン判別部１１３の処理である。シーン判別部で判定した鮮やかなシーンであるか否かの情報はカメラ制御部１１２へ出力される。
【００４１】
カメラ制御部１１２は、シーン判別部１１３で判別された鮮やかなシーンであるか否かの情報を元に色差信号補正部１０８のパラメータを制御する（第２の補正ステップ）。本実施形態では、前述の色差信号補正部１０８の色差ゲインＧを制御する。色差ゲインＧとしてＧ１、Ｇ２というパラメータがあり、Ｇ１＞Ｇ２≧１という関係である。ここで、鮮やかなシーンと判別した場合は色差ゲインをＧ１、鮮やかなシーンではないと判別した場合は色差ゲインをＧ２に設定する。即ち、鮮やかなシーンと判別した場合は、鮮やかなシーンでないと判別された場合に比べて色差信号に対するゲインをより高くすることで、より彩度を上げ、鮮やかさを強調した画像に補正する。
【００４２】
以上、説明したように、本実施形態では鮮やかなシーンか否かを判定し、判定結果に応じて画像処理を制御する画像処理装置において、画像信号の彩度、輝度、色相を算出し、色相および輝度の情報に基づき彩度を補正した。また、補正後の彩度を用いて鮮やかなシーンであるか否かを判別する構成とした。
【００４３】
これにより、人間の感覚に応じた彩度値の補正が行え、人間の感覚により近い鮮やかなシーン判別を行うことが可能となる。
【００４４】
なお、本実施形態では、輝度および色相に基づいて彩度に重みをかけたが、色相、輝度どちらかのみの情報に基づいて彩度に重みをかけてもかまわない。
【００４５】
また、本実施形態では、色相・彩度を色差信号から算出したが、色相・彩度の算出方法をこれに限定するものではない。例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間などの他の空間に一度変換してからＬ＊ａ＊ｂ＊空間での色相・彩度を算出してもよい。
【００４６】
また、本実施形態では、信号分割部１１０が８×８ブロックに画像信号を分割する例を説明したが、どのような分割数であってもかまわない。また、画素単位で彩度に重みをかける構成であっても構わない。
【００４７】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであるか否かの判別結果に基づき、色差信号にかけるゲインを制御する場合について説明したが、シーン判別結果に基づき色信号、もしくは輝度信号を補正する制御であればどのような制御を行ってもかまわない。
【００４８】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであるか否かの判別を平均彩度値と彩度が閾値以上のブロック数の２つの情報を元に行った。しかし、鮮やかなシーンの判別方法をこれに限定するものではなく、色相、輝度によって補正した彩度情報を用いて鮮やかなシーンであるか判別する構成であればどのような構成をとっても構わない。
【００４９】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであるか否かの２値で判定したが、鮮やか度合い等のように多値で算出しても構わない。この場合、平均彩度が高ければ高いほど、また、彩度が閾値以上のブロック数が多ければ多いほど鮮やか度合いが高くなる。そして、算出した鮮やか度合いに基づき、色差信号補正部１０８の信号の補正強度を制御する（鮮やか度合いが高いほど色差信号にかけるゲインを高くする）。
【００５０】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであると判別された画像データに対して彩度を上げ、鮮やかさを強調する処理について述べたが、これに限らず、鮮やかなシーンに対して逆に彩度を下げ、鮮やかさを抑えるような処理にも適用することができる。この場合、例えばＧ１＜Ｇ２≦１のようにゲインを設定してやるとよい。
【００５１】
（第２の実施形態）
以下、図７〜９を参照して、本発明の第２の実施形態による、撮像装置について説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した色相と輝度以外に、色の面積に応じて彩度を補正する例について説明する。
【００５２】
本実施形態における撮像装置のブロック構成は図１と同様であるため、説明は省略する。本実施形態では図１における、彩度補正部１１４での処理内容が第１の実施形態と異なる。具体的には、彩度補正部１１４で算出する重みを、その色が画像データ中に占める割合、すなわち面積によって変更する。
【００５３】
彩度補正部１１４の処理フローを図７に示す（第１の補正ステップ）。
【００５４】
図７において、ステップＳ７０１では、色相ヒストグラムを生成する。色相ヒストグラムは図２に示した全ブロックにおける色相毎の度数をカウントしたものである。色相を１０度単位で区切った色相ヒストグラムの例を図８（ａ）に示す。図８において、横軸が色相、縦軸が度数を示している。
【００５５】
ステップＳ７０２では、生成した色相ヒストグラムから度数が最も高いピークの色相を検出する。図８（ａ）の例では色相Ｈｐ（２０度〜３０度）がピークの色相となる。また、Ｃｐは色相Ｈｐの度数を示している。
【００５６】
ステップＳ７０３では、ピーク色相の度数が閾値以上（ピーク色相の画像中の面積が閾値以上）であるか判定する。図８（ａ）の例では、ピーク色相Ｈｐの度数Ｃｐが閾値（第１の閾値）以上あるか否かを判定する。閾値以上ある場合は、ステップＳ７０４へ進む。閾値未満の場合は、ステップＳ７０７へ進む。
【００５７】
ステップＳ７０４では、ピークの色相を持つブロックの密集度を算出する。
密集度の算出方法について図８（ｂ）（ｃ）を用いて説明する。まず、全ブロックについて、ピークの色相Ｈｐ（図８（ａ）の例では２０度〜３０度）を満たすブロックであるか否かを判定しピーク色相Ｈｐを満たすブロックにラベルをつけておく。次に、ピーク色相を持つラベルのついたブロックの上下左右ブロックが色相Ｈｐを満たしているブロックであるか確認する。色相Ｈｐを満たしている場合はそのブロック数をカウントする。この処理について、図８（ｂ）を用いて具体的に説明する。図８（ｂ）において、グレーで塗りつぶしてしているブロックが色相Ｈｐを満たすブロックである。例えば色相Ｈｐを満たす８０１のブロックについて、周辺の８０１（上）（下）（左）（右）について色相Ｈｐを満たしているか確認する。この場合８０１（上）および８０１（左）が色相Ｈｐを満たしているためブロック８０１のカウント数は２になる。同様に全ての色相Ｈｐを満たすブロックについて、上下左右にある色相Ｈｐを満たすブロックの数をカウントする。図８（ｂ）に記載された数値は、色相Ｈｐを満たす全てのブロックに関して周辺に色相Ｈｐを満たすブロックの数をカウントしたものである。これらの数値を全て加算したものを密集度とする。図８（ｂ）の例の場合、密集度は４となる。図８（ｃ）も図８（ｂ）と同様の例であり、この場合の密集度は３２となる。このように、色相Ｈｐを満たすブロックが固まっているほど密集度が高くなる。
【００５８】
図７に戻り、ステップＳ７０５では、算出した密集度が閾値（第２の閾値）以上であるか否かを判定する。閾値以上である場合はステップＳ７０６に進み、閾値未満である場合はステップＳ７０７に進む。
【００５９】
ステップＳ７０６では、色相Ｈｐを満たす色の面積に基づき彩度重み補正度Ｗｃを算出する。色相Ｈｐを満たす色の面積は、色相ヒストグラムの度数Ｃｐ（図８（ａ））となる。
【００６０】
彩度重み補正度Ｗｃの算出について説明する。まず、色相Ｈｐを満たすブロックの平均輝度Ｙａを算出する。算出した平均輝度Ｙａによって面積最大時の重み補正度を決定する。面積最大時の重み補正度と輝度の関係を示したグラフが図９（ａ）である。このグラフに従って色相Ｈｐ領域の平均輝度Ｙａ、から面積最大時の重み補正度を算出する。図９（ａ）の例では、輝度がＹ１の時の面積最大時の重み補正度は１．２、輝度がＹ２の時の、面積最大時の重み補正度は０．９５となる。また、平均輝度Ｙａが閾値Ｙ０（第３の閾値）以上であれば重み補正度は１以上となり、彩度を上げるように重み補正が行われることになる。逆に平均輝度Ｙａが閾値Ｙ０未満であれば重み補正度は１未満となり、彩度を下げるように重み補正が行われることになる。
【００６１】
次に色相Ｈｐを満たす領域の度数（面積）Ｃｐと面積最大時の重み補正度に基づき、最終的な重み補正度Ｗｃを決定する。面積最大時の重み補正度と面積の関係を示したグラフが図９（ｂ）である。図９（ｂ）のグラフに従って、最終的な重み補正度Ｗｃを算出する。
【００６２】
図９（ｂ）において、９０１は面積最大時の重み補正度が１．２の時のグラフ、９０２は面積最大時の重み補正度が０．９５の時のグラフを示している。面積が最小の場合は重みの補正度が１．０になり、面積が最大（画面全体）の場合は補正度が図９（ａ）で算出した値になる。
【００６３】
図７に戻り、ステップＳ７０７では、面積による彩度重み補正を行わない。即ち、彩度重み補正度Ｗｃ＝１．０とする。
【００６４】
ステップ７０８では、図２に示した全ブロックに対してループ処理を行う。即ち、全てのブロックに対してステップＳ７０９〜Ｓ７１３の処理を行う。
【００６５】
ステップＳ７０９、Ｓ７１０は、第１の実施形態の図３で説明したステップＳ３０２、Ｓ３０３と同様である。即ち、ブロック毎の色相および輝度によって、重みＷｆを決定する。
【００６６】
ステップＳ７１１では、処理対象のブロックの色相がピーク色相Ｈｐに含まれるか判定する。ピーク色相Ｈｐのブロックである場合はステップＳ７１２に進み、ピーク色相のブロックでない場合はステップＳ７１３に進む。
【００６７】
ステップＳ７１２では、ステップＳ７１０で算出した重みＷｆを補正する。具体的には、ステップＳ７０６、Ｓ７０７で決定した面積に基づく重み補正度Ｗｃを重みＷｆに乗算することで補正する（Ｗｆ＝Ｗｃ×Ｗｆ）。
【００６８】
ステップＳ７１３では、彩度値に重みＷｆを乗算することで補正する。この処理は第１の実施形態の図３の３０４の処理と同様である。
【００６９】
以上が、本実施形態における彩度補正部１１４の処理である。
【００７０】
以上、説明したように、本実施形態では、画像信号の彩度、輝度、色相およびの色の面積を算出し、色相および輝度、色の面積の情報に基づき彩度を補正し、補正後の彩度を用いて鮮やかなシーンであるか否かを判別する構成とした。このように制御する理由は、ある明るい色の場合は面積が広いほどより明るく彩度が高く感じられ、逆に暗い色の場合は、面積が広いほどより暗く、彩度が低く感じるという面積効果を反映するためである。
【００７１】
これにより、人間の視覚特性に応じた彩度値の補正が行え、人間の感覚により近い鮮やかなシーン判別を行うことが可能となる。
【００７２】
上記実施形態では、ある色相のブロックの密集度とその面積に応じて、重みの補正度Ｗｃを制御する例について説明したが、密集度、面積のどちらか一方の情報に基づいて重みを補正する制御を行っても構わない。
【００７３】
また、上記実施形態では、ピーク色相Ｈｐの面積によってのみ補正したが、ピーク色相以外を持つブロックも同色相を持つ面積によって彩度値を補正しても構わない。
【００７４】
また、上記実施形態では、重みを面積によって補正する構成で説明したが、第１の実施形態での変形例と同様に、彩度を面積情報に基づき直接補正する構成であっても構わない。
【００７５】
（第３の実施形態）
以下、図１０〜１２を参照して、第３の実施形態による撮像装置について説明する。
【００７６】
第３の実施形態では、第１の実施形態で説明した色相と輝度以外に、被写体の動き量に応じて彩度を補正する形態について説明する。
【００７７】
図１０は、本実施形態の撮像装置の構成を示すブロック図である。図１０において、図１と同符号のものは同じブロックであるため説明を省略する。本実施形態では図１の構成に対して、評価値メモリ１００１、動き量検出部１００２が追加されている。
【００７８】
次に、図１０に示した撮像装置の処理の流れについて説明する。画像を撮像し、エンコーダ１０９で出力するまでの流れは第１の実施形態と同様である。また、シーン判別部１１３で鮮やかなシーンであるか否かを判別し、その結果に応じてカメラ制御部１１２が色差信号補正部１０８のパラメータを制御する点も第１の実施形態と同様であるため詳細な説明は省略する。
【００７９】
信号分割部１１０は第１の実施形態と同様に、ブロック毎の輝度信号（Ｙ）、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）の平均値を算出し、評価値として色相・彩度算出部１１１に出力する。また、輝度信号（Ｙ）を評価値メモリ１００１および、動き量検出部１００２に出力する。評価値メモリ１００１は、信号分割部１１０から出力された全ブロックの輝度信号（評価値）を記憶する。評価値メモリ１００１への輝度信号（評価値）の蓄積は所定時間間隔で行われ、評価値メモリ１００１は所定フレーム分の輝度信号（評価値）を記録する。
【００８０】
動き量検出部１００２は、信号分割部１１０から出力された現在の輝度信号と、評価値メモリ１００１に記憶された過去の輝度信号から、ブロック単位の動き量を算出する。具体的には、各ブロックについて一定時間での輝度信号の時間的な分散値を算出し、この時間分散値を動き量とする。動き量検出部１００２は、算出した全ブロックの動き量情報を彩度補正部１１４に出力する（動き量検出ステップ）。
【００８１】
彩度補正部１１４は、色相と輝度、動き量に基づき彩度値を補正する。彩度補正部１１４の処理の流れを図１１に示す（第１の補正ステップ）。
【００８２】
図１１においてステップＳ１１０１では図２に示した全ブロックに対してループ処理を行う。即ち、全てのブロックに対してステップＳ１１０２〜Ｓ１１０５の処理を行う。
【００８３】
ステップＳ１１０１、Ｓ１１０２は、第１の実施形態の図３で説明したステップＳ３０２、Ｓ３０３と同様である。即ち、ブロック毎の色相および輝度によって、重みＷｆを決定する。
【００８４】
ステップＳ１１０４では、動き量に基づき重みＷｆを補正する。動き量と重み補正率Ｗｃの関係を図１２に示す。図１２に示すようにブロックの動き量が大きいほど重みが小さくなるように補正する。算出した重み補正率Ｗｃを重みＷｆに乗算することで最終的な重みを決定する（Ｗｆ＝Ｗｃ×Ｗｆ）。
【００８５】
ステップＳ１１０５では、彩度値に重みＷｆを乗算することで補正する。この処理は第１の実施形態の図３の３０４の処理と同様である。
【００８６】
以上が、彩度補正部１１４の処理である。上記のように、本実施形態では、色相、輝度だけでなく、動き量によって、彩度値を補正する構成とした。このように制御する理由は、被写体や、カメラの動きが大きい場合は、同じ彩度値の被写体であっても鮮やかな被写体と認識しにくいためである。従って、動き量に応じた彩度値の補正を行うことで、人間の感覚により近い鮮やかなシーン判別を行うことが可能となる。
【００８７】
本実施形態では、画像信号の動き量に基づき彩度信号を補正することで、動きの多いシーンで鮮やかと判定し難くするようにしたが、動き情報に基づき鮮やかシーンを判定するのであれば他の構成をとることも可能である。
【００８８】
例えば、動き情報に基づきシーン判別部１１３の鮮やか判別の閾値（図６）を変更する構成をとってもかまわない。この場合、動き量が高いほど、図６の平均彩度閾値Ｃｔや彩度が閾値以上のブロック数閾値Ａｔを上げる。これにより、動きの大きなシーンは鮮やかなシーンと判別しにくくなる。
【００８９】
また、本実施形態では動き量が求められる方法であればどのような構成であってもかまわない。例えば、輝度信号だけでなく色信号を利用して動き量を求めてもかまわない。
【００９０】
また、本実施形態では、ブロック単位の動き量を算出したが、画像全体での動き量を算出する構成であってもよい。また、ズームなどの撮像装置の光学系情報を取得して動き量算出に利用してもよい。
【００９１】
（他の実施形態）
本発明の目的は以下のようにしても達成できる。すなわち、前述した各実施形態の機能を実現するための手順が記述されたソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムまたは装置に供給する。そしてそのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ、ＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するのである。
【００９２】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体およびプログラムは本発明を構成することになる。
【００９３】
また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスクなどが挙げられる。また、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等も用いることができる。
【００９４】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行可能とすることにより、前述した各実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００９５】
更に、以下の場合も含まれる。まず記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行う。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本実施形態では、本発明を適用できる画像処理装置として、撮像装置を例として説明したが、これに限らない。撮像装置の中でも、静止画、動画の撮影が行えるものどちらにも適用可能であるし、外部から画像データを取得して処理を行うプリンタなどの画像形成装置や、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置でも、本発明は適用できる。
【符号の説明】
【００９７】
１０１ レンズ
１０２ 絞り
１０３ 撮像素子
１０４ ＡＧＣアンプ
１０５ 輝度・色信号生成部
１０６ ＷＢ増幅部
１０７ 色差信号生成部
１０８ 色差信号補正部
１０９ エンコーダ
１１０ 信号分割部
１１２ カメラ制御部
１１３ シーン判別部
１１４ 彩度補正部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された画像のシーンを判別し、判別したシーンに応じた画像処理を行う画像処理方法、画像処理装置及び撮像装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像のシーンや被写体の種類を判別し、判別したシーン（被写体の種類）に応じた画像処理を行う画像処理装置があった。
【０００３】
例えば、特許文献１では、入力された画像データが鮮やかなシーン（被写体）であるか判別し、鮮やかなシーンの画像は高解像度で出力する画像出力装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２５９３７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の特許文献に開示された従来技術では、彩度の高い画素が所定の閾値よりも多いか否かで鮮やかなシーンであるか判別していた。
【０００６】
しかしながら、人間の色感度や自然界の被写体の分布によって、同じ彩度であっても色味によっては鮮やかな被写体と感じやすい色と感じにくい色がある。そのため、全ての色に対して一律の彩度の閾値で処理してしまうと、画面全体に草が写っているような鮮やかな被写体と感じにくいシーンでも鮮やかなシーンと判定してしまうという課題があった。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、入力された画像が鮮やかなシーンであるかの判別を、より人間の感覚に近づけることができる画像処理装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理方法は、請求項１に記載の通り、画像データを取得する画像取得ステップと、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正ステップと、前記第１の補正ステップで補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別ステップと、前記判別ステップでの判別結果に応じて、画像データの彩度補正を行う第２の補正ステップと、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の画像処理装置は、請求項１１に記載の通り、画像データを取得する取得手段と、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、前記判別手段での判別結果に応じて、前記画像データの彩度補正を行う第２の補正手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の撮像装置は、請求項１２に記載の通り、被写体を撮像し、画像データを出力する撮像手段と、前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、前記判別手段での判別結果に応じて、前記画像データの彩度補正を行う第２の補正手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、入力画像の色相、輝度に応じて彩度を補正することで、より人間の感覚に近づけた、鮮やかなシーンであるかの判別を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】画像信号のブロック分割を示す図である。
【図３】第１の実施形態の彩度補正部の処理を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態の彩度補正部の特性を示すグラフである。
【図５】シーン判別部の処理を示すフローチャートである。
【図６】シーン判別部のシーン判別の特性を示すグラフである。
【図７】第２の実施形態の彩度補正部の処理を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態の彩度補正部の処理の例を示す図である。
【図９】第２の実施形態の彩度補正部の特性を示すグラフである。
【図１０】第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１１】第３の実施形態の彩度補正部の処理を示すフローチャートである。
【図１２】第３の実施形態の彩度補正部の特性を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１の実施形態）
以下、図１〜図６を参照して、第１の実施形態による、画像処理装置の一例である撮像装置について説明する。
【００１４】
図１は撮影した画像のシーンを検出する機能を備え、シーンに応じた画像補正処理を行う撮像装置の構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１の各ブロックについて説明する。図１において、１０１は被写体の光束を結像するレンズである。１０２はレンズからの光束を撮像素子に導く際に絞る絞りである。１０３は入射された光束を光電変換して画像信号として出力する撮像素子である。１０４は撮像素子１０３からの信号を適正レベルに増幅するオートゲインコントロールアンプ（ＡＧＣ）である。
【００１６】
１０５は輝度・色信号生成部であり、撮像素子１０３で生成された信号を輝度信号（Ｙ）及び色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に変換する。１０６はホワイトバランス増幅部であり、輝度・色信号生成部１０５から出力される色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）をホワイトバランスゲインに従って増幅し、増幅色信号（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を生成する。１０７は色差信号生成部であり、色差信号（Ｒ’−Ｙ，Ｂ’−Ｙ）を生成する。１０８は、色差信号に対してゲインをかけるなどの補正を行う色差信号補正部、１０９は標準テレビ信号等に変換するエンコーダである。
【００１７】
１１０は信号分割部であり、輝度信号（Ｙ）、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）を所定の小ブロックに分割する。１１１は、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）から色相、彩度信号（Ｈｕｅ，Ｃｈｒｏｍａ）を算出する色相・彩度算出部、１１２は撮像システム全体を制御するカメラ制御部であり、図示していないが撮像装置中の各部に指示を送り、処理を行わせることができる。１１３は入力画像のシーンを判別するシーン判別部、１１４は彩度値を補正する彩度補正部である。
【００１８】
次に、図１の撮像装置の撮影動作について説明する。撮像素子１０３に入射した光は、光電変換され、ＡＧＣアンプ１０４で適正レベルに増幅された後、輝度・色信号生成部１０５に出力される。輝度・色信号生成部１０５では、撮像素子１０３で結像した画像信号から輝度信号（Ｙ）及び色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を生成し、このうち色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）をホワイトバランス増幅部１０６に出力する。
【００１９】
ホワイトバランス増幅部１０６では、カメラ制御部１１２によって算出されたホワイトバランスゲインに基づいて色信号（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を増幅し、増幅した色信号（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を色差信号生成部１０７に出力する。色差信号生成部１０７では、色信号（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）から色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）を生成し、色差信号補正部１０８及び信号分割部１１０に出力する。色差信号補正部１０８では、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）に対して、カメラ制御部１１２によって算出されたゲインＧ（Ｇは１以上。ゲインの強度に関しては後述する）をかけ補正する。即ち、補正後の色差は（Ｒ−Ｙ）’＝Ｇ×（Ｒ−Ｙ）、（Ｂ−Ｙ）’＝Ｇ×（Ｂ−Ｙ）となる。また、補正後の色差信号（Ｒ−Ｙ）’，（Ｂ−Ｙ）’をエンコーダ１０９に出力する。
【００２０】
エンコーダ１０９では、輝度信号（Ｙ）及び色差信号（Ｒ−Ｙ）’，（Ｂ−Ｙ）’からＮＴＳＣ等の標準テレビジョン信号を生成し、出力する。
【００２１】
以上が、撮像時の基本的な処理である。以上の処理のうち、撮影した画像のシーンを検出し、シーンに応じた画像補正処理を行う処理の概要を示したものが図１（ｂ）のフローチャート図である。この処理はカメラ制御部１１２によって、またはカメラ制御部１１２の指示によって各部で行われる。
【００２２】
ステップＳ１０１では、色差信号生成部１０７から出力された画像データを色差信号補正部１０８に取得する（画像取得ステップ）。ステップＳ１０２では、より人間の感覚に近い判別ができるよう、画像データの特性に応じて画像データから得られる彩度に重みを付ける彩度重み決定処理を行う（第１の補正ステップ）。ステップＳ１０３では、重み付けが行われた後の彩度情報と輝度情報を用いて、得られた画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かの判別を行う鮮やか判別処理を行う（判別ステップ）。ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３の判別結果に基づいて画像データの彩度を補正する鮮やか補正処理を行い（第２の補正ステップ）、処理を終了する。彩度重み決定処理、鮮やか判別処理、鮮やか補正処理の詳細については後述する。
【００２３】
ここで、本実施形態では、シーン判別結果に用いた画像データに対して、その判別結果を反映させ出力しているが、発明としては特にこれに限定されるものではない。すなわち、あるフレーム（画像データ）に対する判別結果に応じた補正処理を、その次のフレーム以降に反映させることなども当然可能である。また、複数フレーム鮮やかなシーン判別結果が続いたときに初めてシーンを特定したり、複数フレーム中、鮮やかなシーンと判別された割合が高い場合にシーンを特定したりと、複数フレームの判別結果からシーンを特定することも考えられる。このとき、判別結果に応じた補正処理は、それら複数フレームや、以降のフレームに反映させることが考えられる。
【００２４】
具体的に想定される状況としては、静止画撮影が可能な撮像装置や画像データに画像処理を施すＰＣなどの情報処理装置において、撮影された画像データ（フレーム）に対して処理を行う状況がある。また、ライブビュー表示または動画撮影が可能な撮像装置や動画に画像処理を施すＰＣなどの情報処理装置において、複数フレームにまたがった上記のような処理が想定される。
【００２５】
また、本実施形態では、シーン判別部１１４によって出力された判別結果を用いて画像データに対して彩度の補正をかけているが、判別結果の利用法としてはこれに限らない。例えば、判別結果を不図示の表示手段に表示させ、ユーザに知らしめたり、画像データを保存する際に、判別結果に対応した情報をヘッダなどに付帯して、保存後に画像データの撮影されたシーンが特定できるようにしたりもできる。また、補正１つをとってみても、彩度以外を補正することで鮮やかさを強調するようにしてもよい。このような処理には例えば、輝度を上げる補正や輪郭の強調処理などが考えられる。
【００２６】
次に、画像信号の特性の解析処理について説明する。信号分割部１１０では、画像信号を図２に示すような複数のブロック（８×８ブロック）に分割し、ブロック毎の輝度信号（Ｙ）、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）の平均値を算出し、色相・彩度算出部１１１に出力する。
【００２７】
色相・彩度算出部１１１は色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）から各ブロックの色相情報・彩度情報を演算により取得する。色相（Ｈｕｅ）および彩度（Ｃｈｒｏｍａ）は以下の式に基づき算出する。
【００２８】
【数１】
【００２９】
色相・彩度算出部１１１は算出した各ブロックの色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｃｈｒｏｍａ）を彩度補正部１１４へ出力する。また、信号分割部１１０は算出した各ブロックの輝度（Ｙ）を彩度補正部１１４へ出力する。
【００３０】
彩度補正部１１４は、入力されたブロック毎の色相（Ｈｕｅ）および輝度（Ｙ）に基づき彩度（Ｃｈｒｏｍａ）に重みをかけることで彩度を上げる方向に補正する。彩度補正部１１４の処理フローについて図３を用いて説明する（第１の補正ステップ）。
【００３１】
図３の処理では、図２に示した８×８ブロックに対してループ処理を行う。即ち、図２の全ブロックについてステップＳ３０１〜３０３の処理を行う。
【００３２】
ステップＳ３０１ではブロックの色相（Ｈｕｅ）に基づき、彩度重みの上下限を決定する。この処理について図４（ａ）を用いて説明する。図４（ａ）は色相（Ｈｕｅ）と彩度重み上下限の関係を示した図である。図４において、Ｌ４０１は重み上限値の特性、Ｌ４０２は重み下限値の特性を示している。図４に示した特性から、各色相値に対する重みと上限を算出することが可能である。例えば、色相がＨ１（赤）の時の重み下限値は１．２、重み上限値は１．４となる。図に示すとおり、人間の感覚では、色相以外のその他のパラメータが同じでも、赤の色相である場合には、青の色相である場合に比べて鮮やかと感じやすい。本実施形態では、この特性に対応するために、同じ条件下でも、色相に応じて彩度へかける重みを変えて設定し、補正を行わせている。具体的な重みのかけ方としては、波長の長短などによって規定することもできるが、本実施形態では人間の知覚特性とも照らし合わせて、経験的に色相毎の重みを設定している。
【００３３】
図３に戻り、ステップＳ３０２ではステップＳ３０３で算出した重み上限値、および下限値とブロック輝度（Ｙ）に基づき彩度重みを決定する。この処理について図４（ｂ）を用いて説明する。図４（ｂ）はブロックの輝度（Ｙ）と彩度重み上下限の関係を示した図である。図４（ｂ）において、Ｌ４０３はブロック輝度と重みの特性を示している。また、重み上限値Ｗ１はステップＳ３０１で算出した重み上限値、重み下限値Ｗ２はステップＳ３０１で算出した重み下限値である。例えば、前述の例のように図４（ａ）において色相がＨ１の時は図４（ｂ）における重み上限値Ｗ１が１．４、下限値Ｗ２が１．２となる。このとき、ブロック輝度がＹ１の場合、最終的な重みはＷ１＝１．４となる。図に示すとおり、人間の感覚では、輝度以外のその他のパラメータが同じでも、輝度の高い画像の場合は、輝度の低い画像である場合に比べて鮮やかと感じやすい。この特性に対応するために、同じ条件下では、輝度の高い画像（第１の輝度の第１のブロック）に対しては、その画像より輝度の低い画像（第２の輝度の第２のブロック）に比べて、彩度を上げる方向で重み穂設定して補正を行わせている。
【００３４】
図３に戻り、ステップＳ３０３では、決定した彩度重みを彩度（Ｃｈｒｏｍａ）に乗算し、補正彩度を算出する。前述の例では、重みが１．４となるため補正後のブロック彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）＝１．４×Ｃｈｒｏｍａとなる。
【００３５】
以上が、彩度補正部１１４における彩度の補正処理である。以上のような彩度補正処理を図２に示した全ブロックに対して行い、補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）をシーン判別部１１３へ出力する。また、シーン判別部１１３に対しては、信号分割部１１０から、各ブロックの輝度（Ｙ）、色相・彩度算出部１１１から各ブロックの色相（Ｈｕｅ）、が出力される。
【００３６】
シーン判別部１１３は、入力された、ブロック毎の輝度（Ｙ）、色相（Ｈｕｅ）、補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）に基づき、撮影したシーンが鮮やかなシーンであるか否かを判別する。以下では、シーン判別部１１３の鮮やか判別処理の流れについて図５を用いて説明する（判別ステップ）。
【００３７】
図５において、ステップＳ５０１では、彩度補正部１１４で算出された補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）を図２の全ブロックに対して平均し、平均彩度を算出する。
【００３８】
ステップＳ５０２では、図２の全ブロックの中で、補正後の彩度（Ｃｈｒｏｍａ’）が所定の閾値以上であるブロックがいくつあるかをカウントする。
【００３９】
ステップ５０３では、ステップＳ５０１で求めた全ブロックの平均彩度と、ステップＳ５０２で求めた彩度が閾値以上のブロック数に基づき鮮やかなシーンであるか判定する。図６は平均彩度値と彩度が閾値以上のブロック数に対する鮮やかなシーンの判定基準を示した図である。図６に示すように平均彩度が平均彩度閾値Ｃｔ（第６の閾値）より高く、かつ彩度が閾値（第４の閾値）以上のブロック数が、閾値Ａｔ（第５の閾値）よりも大きいときに鮮やかなシーンであると判定する。
【００４０】
以上がシーン判別部１１３の処理である。シーン判別部で判定した鮮やかなシーンであるか否かの情報はカメラ制御部１１２へ出力される。
【００４１】
カメラ制御部１１２は、シーン判別部１１３で判別された鮮やかなシーンであるか否かの情報を元に色差信号補正部１０８のパラメータを制御する（第２の補正ステップ）。本実施形態では、前述の色差信号補正部１０８の色差ゲインＧを制御する。色差ゲインＧとしてＧ１、Ｇ２というパラメータがあり、Ｇ１＞Ｇ２≧１という関係である。ここで、鮮やかなシーンと判別した場合は色差ゲインをＧ１、鮮やかなシーンではないと判別した場合は色差ゲインをＧ２に設定する。即ち、鮮やかなシーンと判別した場合は、鮮やかなシーンでないと判別された場合に比べて色差信号に対するゲインをより高くすることで、より彩度を上げ、鮮やかさを強調した画像に補正する。
【００４２】
以上、説明したように、本実施形態では鮮やかなシーンか否かを判定し、判定結果に応じて画像処理を制御する画像処理装置において、画像信号の彩度、輝度、色相を算出し、色相および輝度の情報に基づき彩度を補正した。また、補正後の彩度を用いて鮮やかなシーンであるか否かを判別する構成とした。
【００４３】
これにより、人間の感覚に応じた彩度値の補正が行え、人間の感覚により近い鮮やかなシーン判別を行うことが可能となる。
【００４４】
なお、本実施形態では、輝度および色相に基づいて彩度に重みをかけたが、色相、輝度どちらかのみの情報に基づいて彩度に重みをかけてもかまわない。
【００４５】
また、本実施形態では、色相・彩度を色差信号から算出したが、色相・彩度の算出方法をこれに限定するものではない。例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間などの他の空間に一度変換してからＬ＊ａ＊ｂ＊空間での色相・彩度を算出してもよい。
【００４６】
また、本実施形態では、信号分割部１１０が８×８ブロックに画像信号を分割する例を説明したが、どのような分割数であってもかまわない。また、画素単位で彩度に重みをかける構成であっても構わない。
【００４７】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであるか否かの判別結果に基づき、色差信号にかけるゲインを制御する場合について説明したが、シーン判別結果に基づき色信号、もしくは輝度信号を補正する制御であればどのような制御を行ってもかまわない。
【００４８】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであるか否かの判別を平均彩度値と彩度が閾値以上のブロック数の２つの情報を元に行った。しかし、鮮やかなシーンの判別方法をこれに限定するものではなく、色相、輝度によって補正した彩度情報を用いて鮮やかなシーンであるか判別する構成であればどのような構成をとっても構わない。
【００４９】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであるか否かの２値で判定したが、鮮やか度合い等のように多値で算出しても構わない。この場合、平均彩度が高ければ高いほど、また、彩度が閾値以上のブロック数が多ければ多いほど鮮やか度合いが高くなる。そして、算出した鮮やか度合いに基づき、色差信号補正部１０８の信号の補正強度を制御する（鮮やか度合いが高いほど色差信号にかけるゲインを高くする）。
【００５０】
また、本実施形態では、鮮やかなシーンであると判別された画像データに対して彩度を上げ、鮮やかさを強調する処理について述べたが、これに限らず、鮮やかなシーンに対して逆に彩度を下げ、鮮やかさを抑えるような処理にも適用することができる。この場合、例えばＧ１＜Ｇ２≦１のようにゲインを設定してやるとよい。
【００５１】
（第２の実施形態）
以下、図７〜９を参照して、本発明の第２の実施形態による、撮像装置について説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した色相と輝度以外に、色の面積に応じて彩度を補正する例について説明する。
【００５２】
本実施形態における撮像装置のブロック構成は図１と同様であるため、説明は省略する。本実施形態では図１における、彩度補正部１１４での処理内容が第１の実施形態と異なる。具体的には、彩度補正部１１４で算出する重みを、その色が画像データ中に占める割合、すなわち面積によって変更する。
【００５３】
彩度補正部１１４の処理フローを図７に示す（第１の補正ステップ）。
【００５４】
図７において、ステップＳ７０１では、色相ヒストグラムを生成する。色相ヒストグラムは図２に示した全ブロックにおける色相毎の度数をカウントしたものである。色相を１０度単位で区切った色相ヒストグラムの例を図８（ａ）に示す。図８において、横軸が色相、縦軸が度数を示している。
【００５５】
ステップＳ７０２では、生成した色相ヒストグラムから度数が最も高いピークの色相を検出する。図８（ａ）の例では色相Ｈｐ（２０度〜３０度）がピークの色相となる。また、Ｃｐは色相Ｈｐの度数を示している。
【００５６】
ステップＳ７０３では、ピーク色相の度数が閾値以上（ピーク色相の画像中の面積が閾値以上）であるか判定する。図８（ａ）の例では、ピーク色相Ｈｐの度数Ｃｐが閾値（第１の閾値）以上あるか否かを判定する。閾値以上ある場合は、ステップＳ７０４へ進む。閾値未満の場合は、ステップＳ７０７へ進む。
【００５７】
ステップＳ７０４では、ピークの色相を持つブロックの密集度を算出する。
密集度の算出方法について図８（ｂ）（ｃ）を用いて説明する。まず、全ブロックについて、ピークの色相Ｈｐ（図８（ａ）の例では２０度〜３０度）を満たすブロックであるか否かを判定しピーク色相Ｈｐを満たすブロックにラベルをつけておく。次に、ピーク色相を持つラベルのついたブロックの上下左右ブロックが色相Ｈｐを満たしているブロックであるか確認する。色相Ｈｐを満たしている場合はそのブロック数をカウントする。この処理について、図８（ｂ）を用いて具体的に説明する。図８（ｂ）において、グレーで塗りつぶしてしているブロックが色相Ｈｐを満たすブロックである。例えば色相Ｈｐを満たす８０１のブロックについて、周辺の８０１（上）（下）（左）（右）について色相Ｈｐを満たしているか確認する。この場合８０１（上）および８０１（左）が色相Ｈｐを満たしているためブロック８０１のカウント数は２になる。同様に全ての色相Ｈｐを満たすブロックについて、上下左右にある色相Ｈｐを満たすブロックの数をカウントする。図８（ｂ）に記載された数値は、色相Ｈｐを満たす全てのブロックに関して周辺に色相Ｈｐを満たすブロックの数をカウントしたものである。これらの数値を全て加算したものを密集度とする。図８（ｂ）の例の場合、密集度は４となる。図８（ｃ）も図８（ｂ）と同様の例であり、この場合の密集度は３２となる。このように、色相Ｈｐを満たすブロックが固まっているほど密集度が高くなる。
【００５８】
図７に戻り、ステップＳ７０５では、算出した密集度が閾値（第２の閾値）以上であるか否かを判定する。閾値以上である場合はステップＳ７０６に進み、閾値未満である場合はステップＳ７０７に進む。
【００５９】
ステップＳ７０６では、色相Ｈｐを満たす色の面積に基づき彩度重み補正度Ｗｃを算出する。色相Ｈｐを満たす色の面積は、色相ヒストグラムの度数Ｃｐ（図８（ａ））となる。
【００６０】
彩度重み補正度Ｗｃの算出について説明する。まず、色相Ｈｐを満たすブロックの平均輝度Ｙａを算出する。算出した平均輝度Ｙａによって面積最大時の重み補正度を決定する。面積最大時の重み補正度と輝度の関係を示したグラフが図９（ａ）である。このグラフに従って色相Ｈｐ領域の平均輝度Ｙａ、から面積最大時の重み補正度を算出する。図９（ａ）の例では、輝度がＹ１の時の面積最大時の重み補正度は１．２、輝度がＹ２の時の、面積最大時の重み補正度は０．９５となる。また、平均輝度Ｙａが閾値Ｙ０（第３の閾値）以上であれば重み補正度は１以上となり、彩度を上げるように重み補正が行われることになる。逆に平均輝度Ｙａが閾値Ｙ０未満であれば重み補正度は１未満となり、彩度を下げるように重み補正が行われることになる。
【００６１】
次に色相Ｈｐを満たす領域の度数（面積）Ｃｐと面積最大時の重み補正度に基づき、最終的な重み補正度Ｗｃを決定する。面積最大時の重み補正度と面積の関係を示したグラフが図９（ｂ）である。図９（ｂ）のグラフに従って、最終的な重み補正度Ｗｃを算出する。
【００６２】
図９（ｂ）において、９０１は面積最大時の重み補正度が１．２の時のグラフ、９０２は面積最大時の重み補正度が０．９５の時のグラフを示している。面積が最小の場合は重みの補正度が１．０になり、面積が最大（画面全体）の場合は補正度が図９（ａ）で算出した値になる。
【００６３】
図７に戻り、ステップＳ７０７では、面積による彩度重み補正を行わない。即ち、彩度重み補正度Ｗｃ＝１．０とする。
【００６４】
ステップ７０８では、図２に示した全ブロックに対してループ処理を行う。即ち、全てのブロックに対してステップＳ７０９〜Ｓ７１３の処理を行う。
【００６５】
ステップＳ７０９、Ｓ７１０は、第１の実施形態の図３で説明したステップＳ３０２、Ｓ３０３と同様である。即ち、ブロック毎の色相および輝度によって、重みＷｆを決定する。
【００６６】
ステップＳ７１１では、処理対象のブロックの色相がピーク色相Ｈｐに含まれるか判定する。ピーク色相Ｈｐのブロックである場合はステップＳ７１２に進み、ピーク色相のブロックでない場合はステップＳ７１３に進む。
【００６７】
ステップＳ７１２では、ステップＳ７１０で算出した重みＷｆを補正する。具体的には、ステップＳ７０６、Ｓ７０７で決定した面積に基づく重み補正度Ｗｃを重みＷｆに乗算することで補正する（Ｗｆ＝Ｗｃ×Ｗｆ）。
【００６８】
ステップＳ７１３では、彩度値に重みＷｆを乗算することで補正する。この処理は第１の実施形態の図３の３０４の処理と同様である。
【００６９】
以上が、本実施形態における彩度補正部１１４の処理である。
【００７０】
以上、説明したように、本実施形態では、画像信号の彩度、輝度、色相およびの色の面積を算出し、色相および輝度、色の面積の情報に基づき彩度を補正し、補正後の彩度を用いて鮮やかなシーンであるか否かを判別する構成とした。このように制御する理由は、ある明るい色の場合は面積が広いほどより明るく彩度が高く感じられ、逆に暗い色の場合は、面積が広いほどより暗く、彩度が低く感じるという面積効果を反映するためである。
【００７１】
これにより、人間の視覚特性に応じた彩度値の補正が行え、人間の感覚により近い鮮やかなシーン判別を行うことが可能となる。
【００７２】
上記実施形態では、ある色相のブロックの密集度とその面積に応じて、重みの補正度Ｗｃを制御する例について説明したが、密集度、面積のどちらか一方の情報に基づいて重みを補正する制御を行っても構わない。
【００７３】
また、上記実施形態では、ピーク色相Ｈｐの面積によってのみ補正したが、ピーク色相以外を持つブロックも同色相を持つ面積によって彩度値を補正しても構わない。
【００７４】
また、上記実施形態では、重みを面積によって補正する構成で説明したが、第１の実施形態での変形例と同様に、彩度を面積情報に基づき直接補正する構成であっても構わない。
【００７５】
（第３の実施形態）
以下、図１０〜１２を参照して、第３の実施形態による撮像装置について説明する。
【００７６】
第３の実施形態では、第１の実施形態で説明した色相と輝度以外に、被写体の動き量に応じて彩度を補正する形態について説明する。
【００７７】
図１０は、本実施形態の撮像装置の構成を示すブロック図である。図１０において、図１と同符号のものは同じブロックであるため説明を省略する。本実施形態では図１の構成に対して、評価値メモリ１００１、動き量検出部１００２が追加されている。
【００７８】
次に、図１０に示した撮像装置の処理の流れについて説明する。画像を撮像し、エンコーダ１０９で出力するまでの流れは第１の実施形態と同様である。また、シーン判別部１１３で鮮やかなシーンであるか否かを判別し、その結果に応じてカメラ制御部１１２が色差信号補正部１０８のパラメータを制御する点も第１の実施形態と同様であるため詳細な説明は省略する。
【００７９】
信号分割部１１０は第１の実施形態と同様に、ブロック毎の輝度信号（Ｙ）、色差信号（Ｒ−Ｙ，Ｂ−Ｙ）の平均値を算出し、評価値として色相・彩度算出部１１１に出力する。また、輝度信号（Ｙ）を評価値メモリ１００１および、動き量検出部１００２に出力する。評価値メモリ１００１は、信号分割部１１０から出力された全ブロックの輝度信号（評価値）を記憶する。評価値メモリ１００１への輝度信号（評価値）の蓄積は所定時間間隔で行われ、評価値メモリ１００１は所定フレーム分の輝度信号（評価値）を記録する。
【００８０】
動き量検出部１００２は、信号分割部１１０から出力された現在の輝度信号と、評価値メモリ１００１に記憶された過去の輝度信号から、ブロック単位の動き量を算出する。具体的には、各ブロックについて一定時間での輝度信号の時間的な分散値を算出し、この時間分散値を動き量とする。動き量検出部１００２は、算出した全ブロックの動き量情報を彩度補正部１１４に出力する（動き量検出ステップ）。
【００８１】
彩度補正部１１４は、色相と輝度、動き量に基づき彩度値を補正する。彩度補正部１１４の処理の流れを図１１に示す（第１の補正ステップ）。
【００８２】
図１１においてステップＳ１１０１では図２に示した全ブロックに対してループ処理を行う。即ち、全てのブロックに対してステップＳ１１０２〜Ｓ１１０５の処理を行う。
【００８３】
ステップＳ１１０１、Ｓ１１０２は、第１の実施形態の図３で説明したステップＳ３０２、Ｓ３０３と同様である。即ち、ブロック毎の色相および輝度によって、重みＷｆを決定する。
【００８４】
ステップＳ１１０４では、動き量に基づき重みＷｆを補正する。動き量と重み補正率Ｗｃの関係を図１２に示す。図１２に示すようにブロックの動き量が大きいほど重みが小さくなるように補正する。算出した重み補正率Ｗｃを重みＷｆに乗算することで最終的な重みを決定する（Ｗｆ＝Ｗｃ×Ｗｆ）。
【００８５】
ステップＳ１１０５では、彩度値に重みＷｆを乗算することで補正する。この処理は第１の実施形態の図３の３０４の処理と同様である。
【００８６】
以上が、彩度補正部１１４の処理である。上記のように、本実施形態では、色相、輝度だけでなく、動き量によって、彩度値を補正する構成とした。このように制御する理由は、被写体や、カメラの動きが大きい場合は、同じ彩度値の被写体であっても鮮やかな被写体と認識しにくいためである。従って、動き量に応じた彩度値の補正を行うことで、人間の感覚により近い鮮やかなシーン判別を行うことが可能となる。
【００８７】
本実施形態では、画像信号の動き量に基づき彩度信号を補正することで、動きの多いシーンで鮮やかと判定し難くするようにしたが、動き情報に基づき鮮やかシーンを判定するのであれば他の構成をとることも可能である。
【００８８】
例えば、動き情報に基づきシーン判別部１１３の鮮やか判別の閾値（図６）を変更する構成をとってもかまわない。この場合、動き量が高いほど、図６の平均彩度閾値Ｃｔや彩度が閾値以上のブロック数閾値Ａｔを上げる。これにより、動きの大きなシーンは鮮やかなシーンと判別しにくくなる。
【００８９】
また、本実施形態では動き量が求められる方法であればどのような構成であってもかまわない。例えば、輝度信号だけでなく色信号を利用して動き量を求めてもかまわない。
【００９０】
また、本実施形態では、ブロック単位の動き量を算出したが、画像全体での動き量を算出する構成であってもよい。また、ズームなどの撮像装置の光学系情報を取得して動き量算出に利用してもよい。
【００９１】
（他の実施形態）
本発明の目的は以下のようにしても達成できる。すなわち、前述した各実施形態の機能を実現するための手順が記述されたソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムまたは装置に供給する。そしてそのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ、ＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するのである。
【００９２】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体およびプログラムは本発明を構成することになる。
【００９３】
また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスクなどが挙げられる。また、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等も用いることができる。
【００９４】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行可能とすることにより、前述した各実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００９５】
更に、以下の場合も含まれる。まず記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行う。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本実施形態では、本発明を適用できる画像処理装置として、撮像装置を例として説明したが、これに限らない。撮像装置の中でも、静止画、動画の撮影が行えるものどちらにも適用可能であるし、外部から画像データを取得して処理を行うプリンタなどの画像形成装置や、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置でも、本発明は適用できる。
【符号の説明】
【００９７】
１０１ レンズ
１０２ 絞り
１０３ 撮像素子
１０４ ＡＧＣアンプ
１０５ 輝度・色信号生成部
１０６ ＷＢ増幅部
１０７ 色差信号生成部
１０８ 色差信号補正部
１０９ エンコーダ
１１０ 信号分割部
１１２ カメラ制御部
１１３ シーン判別部
１１４ 彩度補正部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する画像取得ステップと、
前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正ステップと、
前記第１の補正ステップで補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別ステップと、
前記判別ステップでの判別結果を出力する出力ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記出力ステップで出力された判別結果に応じて、画像データの彩度補正を行う第２の補正ステップを有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データを複数のブロックに分割してブロック毎に前記彩度情報の補正を行い、このとき、前記ブロック毎の色相情報に対応した重みを、前記ブロック毎の彩度情報にかけることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データを複数のブロックに分割してブロック毎に前記彩度情報の補正を行い、このとき、第１の輝度である第１のブロックが、前記第１の輝度より低い第２の輝度である第２のブロックに比べて彩度を上げる方向に補正されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データ中に占める割合が第１の閾値より高い色相があり、該色相が画像中に密集している面積が第２の閾値より大きい場合、前記密集している面積に応じて補正を行われることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データ中に占める割合が第１の閾値より高い色相があり、該色相が画像データ中に密集している面積が第２の閾値より大きい場合において、
前記画像データの平均輝度が第３の閾値より高い場合、前記画像データの彩度を上げる方向に補正を行い、
前記画像データの平均輝度が第３の閾値より低い場合、前記画像データの彩度を下げる方向に補正を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記取得ステップで取得される複数の画像データから、前記画像データ中の被写体の動き量を検出する動き量検出ステップを有し、
前記第１の補正ステップでは、前記動き量検出ステップで検出された前記動き量が大きいほど、彩度を下げる方向に補正することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記判別ステップでは、前記画像データの画像全体を複数のブロックに分割し、第４の閾値より大きい彩度であるブロックの数が第５の閾値より多い場合、鮮やかなシーンであると判別することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記判別ステップでは、前記画像データの平均彩度が第６の閾値より高い場合、鮮やかなシーンであると判別することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１つに記載の画像処理方法の手順が記述されたコンピュータで実行可能なプログラム。
【請求項１１】
請求項１乃至９のいずれか１つに記載の画像処理方法の手順が記述されたプログラムが記憶された、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】
画像データを取得する取得手段と、
前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、
前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
被写体を撮像し、画像データを出力する撮像手段と、
前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、
前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする撮像装置。
【請求項１】
画像データを取得する画像取得ステップと、
前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正ステップと、
前記第１の補正ステップで補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別ステップと、
前記判別ステップでの判別結果を出力する出力ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記出力ステップで出力された判別結果に応じて、画像データの彩度補正を行う第２の補正ステップを有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データを複数のブロックに分割してブロック毎に前記彩度情報の補正を行い、このとき、前記ブロック毎の色相情報に対応した重みを、前記ブロック毎の彩度情報にかけることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データを複数のブロックに分割してブロック毎に前記彩度情報の補正を行い、このとき、第１の輝度である第１のブロックが、前記第１の輝度より低い第２の輝度である第２のブロックに比べて彩度を上げる方向に補正されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データ中に占める割合が第１の閾値より高い色相があり、該色相が画像中に密集している面積が第２の閾値より大きい場合、前記密集している面積に応じて補正を行われることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第１の補正ステップでは、前記画像データ中に占める割合が第１の閾値より高い色相があり、該色相が画像データ中に密集している面積が第２の閾値より大きい場合において、
前記画像データの平均輝度が第３の閾値より高い場合、前記画像データの彩度を上げる方向に補正を行い、
前記画像データの平均輝度が第３の閾値より低い場合、前記画像データの彩度を下げる方向に補正を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記取得ステップで取得される複数の画像データから、前記画像データ中の被写体の動き量を検出する動き量検出ステップを有し、
前記第１の補正ステップでは、前記動き量検出ステップで検出された前記動き量が大きいほど、彩度を下げる方向に補正することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記判別ステップでは、前記画像データの画像全体を複数のブロックに分割し、第４の閾値より大きい彩度であるブロックの数が第５の閾値より多い場合、鮮やかなシーンであると判別することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記判別ステップでは、前記画像データの平均彩度が第６の閾値より高い場合、鮮やかなシーンであると判別することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１つに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか１つに記載の画像処理方法の手順が記述されたコンピュータで実行可能なプログラム。
【請求項１１】
請求項１乃至９のいずれか１つに記載の画像処理方法の手順が記述されたプログラムが記憶された、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】
画像データを取得する取得手段と、
前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、
前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
被写体を撮像し、画像データを出力する撮像手段と、
前記画像データの色相情報及び輝度情報の少なくとも１つに基づいて、前記画像データの彩度情報を補正する第１の補正手段と、
前記第１の補正手段で補正された彩度情報から、前記画像データの画像が鮮やかなシーンであるか否かを判別する判別手段と、
前記判別手段の判別結果を出力する出力手段と、を有することを特徴とする撮像装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１１−１３５５０９（Ｐ２０１１−１３５５０９Ａ）
【公開日】平成２３年７月７日（２０１１．７．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２９５４３３（Ｐ２００９−２９５４３３）
【出願日】平成２１年１２月２５日（２００９．１２．２５）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年７月７日（２０１１．７．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１２月２５日（２００９．１２．２５）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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