画像処理方法および装置並びにプログラム
【課題】画像を観察した際に人間が知覚するコントラスト感を定量化し、これにより画像データに対して適切な画像処理を施す。
【解決手段】コントラスト感定量化手段１において画像データＳ０のボケ画像データを作成しこれのヒストグラムを作成する。画像データＳ０のヒストグラムは、詳細な部分の明暗情報などを含むため、その分布幅画像データＳ０により表される画像を観察した際の大局的なコントラストを表すものではないが、ボケ画像データのヒストグラムは画像中の詳細な部分が除去されるため、その分布幅は画像の大局的なコントラストを表すものとなる。そしてボケ画像データのヒストグラムの分布幅をコントラスト感Ｃ０として求め、これを処理手段２に入力する。処理手段２においてはコントラスト感Ｃ０に基づいて画像データＳ０を階調変換する際の階調変換ＬＵＴを切り替えて画像データＳ０に対して階調変換処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【解決手段】コントラスト感定量化手段１において画像データＳ０のボケ画像データを作成しこれのヒストグラムを作成する。画像データＳ０のヒストグラムは、詳細な部分の明暗情報などを含むため、その分布幅画像データＳ０により表される画像を観察した際の大局的なコントラストを表すものではないが、ボケ画像データのヒストグラムは画像中の詳細な部分が除去されるため、その分布幅は画像の大局的なコントラストを表すものとなる。そしてボケ画像データのヒストグラムの分布幅をコントラスト感Ｃ０として求め、これを処理手段２に入力する。処理手段２においてはコントラスト感Ｃ０に基づいて画像データＳ０を階調変換する際の階調変換ＬＵＴを切り替えて画像データＳ０に対して階調変換処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を見た人が実際にその画像から受けるコントラストに対する感覚を定量化し、さらには定量化されたコントラスト感に基づいて画像データに対して画像処理を施す画像処理方法および装置並びに画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラにおいて取得したデジタル画像データや、フイルムに記録された画像を読み取ることにより得られたデジタル画像データを、プリント等のハードコピーとしてあるいはディスプレイ上にソフトコピーとして再現することが行われている。このように、デジタル画像データを再現する場合においては、ネガフイルムからプリントされた写真と同様の高品位な画質を有するものとするために、階調処理や周波数処理等の種々の画像処理を画像データに対して施すことが行われている。
【０００３】
例えば、画像データのヒストグラムを作成し、このヒストグラムの分布幅から画像データにより表される画像のコントラストを求め、このコントラストに基づいて、画像データの階調を変換するための階調曲線を補正することにより、階調がつぶれたり、ノイズが目立たないように画像データを変換する画像処理方法が種々提案されている（例えば特許文献１参照）。なお、ここでいうコントラストとは、画像中における暗い部分と明るい部分の比のことをいうものである。したがって、ヒストグラムの分布に広がりがあるものはコントラストがあり、ヒストグラムの分布が狭いものはコントラストがないというように、ヒストグラムの分布幅から画像のコントラストを判断することができる。例えば、晴天下において撮影を行うことにより得られた画像では、日向から日陰までの明暗が反映されて分布幅が広いヒストグラムとなり、曇天下において撮影を行うことにより得られた画像では、日向と日陰との区別が付きにくく狭い幅で分布するヒストグラムとなる。
【０００４】
また、画像を観察したときの鮮鋭度や粒状性等の人間の感覚を数値として表し、この数値に基づいて画像処理の内容を変更することにより、人間にとって好ましい画像を得るようにした画像処理方法も提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平６−２５３１７６号公報
【特許文献２】特開平７−１９３７６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように画像データから作成されるヒストグラムは、画像中に含まれる全ての被写体や画像細部における様々な情報を含んでいることから形状が複雑なものとなり、その複雑な形状の中に人間が実際に画像を観察した際に知覚するコントラストの情報が埋もれてしまうため、人間が知覚するコントラスト感が必ずしも反映されていないものとなる。例えば、人間の顔を被写体とした画像の場合、この画像を観察する者がコントラストを知覚するのは顔の部分のみであり、画像に含まれる顔以外の被写体については、その画像から受けるコントラストとしては知覚しないものである。しかしながら、画像データから作成されたヒストグラムには、顔以外の被写体についての情報も含まれているため、このヒストグラムは、画像を観察する者が知覚しているコントラストを反映していないものとなる。したがって、このようなヒストグラムに基づいて画像データに対して画像処理を行ったのでは、必ずしも画像を観察する人が望むような処理済み画像を得ることができない。
【０００６】
また、画像に含まれる鮮やかな色と鮮やかでない色との対比によっても人間が知覚するコントラスト感が異なるものとなる。例えば、鮮やかな色が多く含まれる画像についてはコントラスト感があるものとして知覚されるが、鮮やかでない色が多く含まれている画像については、コントラスト感がないものとして知覚される。このように、画像に含まれる色によってもコントラスト感が異なるため、画像の色も考慮して画像処理を行う必要もある。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像を実際に観察することにより人間が知覚するコントラストの感覚をコントラスト感として定量化し、さらにこのコントラストの感覚に基づいて画像に対して適切に画像処理を施すことができる画像処理方法および装置並びに画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することを目的とするものである。
【０００８】
また、本発明は、画像の色情報を用いて画像に対して適切に画像処理を施すことができる画像処理方法および装置並びに画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することをも目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
人間が画像を観察してその画像のコントラストを判断する場合には、画像に含まれる全ての被写体を統合した明暗差のみならず、画像全体の大局的な明暗差、画像中における明部と暗部の分布、さらには注目する被写体のみの明暗の分布等、ヒストグラムに反映されない情報に基づいて、画像のコントラストを判断しているものである。本発明はこの点に着目してなされたものである。
【００１０】
すなわち、本発明による第１の画像処理方法は、変換手段が、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出し、
ボケ画像作成手段が、該色データのボケ画像データを作成し、
ヒストグラム作成手段が、該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成し、
コントラスト感算出手段が、該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出し、
処理手段が、該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明による第１の画像処理装置は、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出する変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像作成手段と、
該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出するコントラスト感算出手段と、
該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施す処理手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
本発明による第２の画像処理方法は、画像データに基づいて、該画像データにより表される画像のコントラスト感を定量化することを特徴とするものである。
【００１３】
ここで、「コントラスト感」とは、画像全体の大局的な明暗差、画像中における明部と暗部の分布、注目する被写体における明暗の分布等、画像そのもののヒストグラムには直接反映されていない、画像を観察した人間が実際に画像から受けるコントラストに関する主観的な感覚全般のことであり、具体的には画像データのボケ画像データのヒストグラム、ボケ画像データにより表されるボケ画像の明部および／または暗部の位置情報、画像データを多重解像度に変換することにより得られる周波数帯域毎の多重解像度画像データから得られたヒストグラム等に基づいて、定量化することができる。
【００１４】
なお、ボケ画像データからヒストグラムを作成するには、ボケ画像データそのものから作成してもよく、例えば画像データが８ビット（２５６）の情報を有するものである場合にボケ画像データを例えば３２値化、１６値化、８値化等し、この３２値化等したボケ画像データからヒストグラムを作成してもよい。
【００１５】
また、画像データから画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得、輝度データおよび／または色データのボケ画像データである輝度ボケ画像データおよび／または色ボケ画像データを作成し、輝度ボケ画像データおよび／または色ボケ画像データから輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成し、輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムに基づいてコントラスト感を定量化してもよい。なお、「色情報」とは画像に含まれる色の鮮やかさを表す情報のことをいう。
【００１６】
なお、色ボケ画像データを作成した場合には、色ボケ画像データの２次元の頻度分布を表す色ヒストグラムを作成するようにしてもよい。
【００１７】
さらに、「明部および／または暗部の位置情報」としては、例えば画像の中央から明部および／または暗部までの距離の標準偏差を用いることができる。
【００１８】
さらに、「多重解像度画像データから得られたヒストグラム等に基づいて」とは、具体的には画像データから高周波帯数帯域、中周波数帯域および低周波数帯域の多重解像度画像データを作成した場合に、低周波数帯域の解像度画像データにより表される低周波数帯域画像から求められた画像の大まかな明度分布、中周波数帯域あるいは高周波数帯域の解像度画像データにより表される中周波数帯域画像あるいは高周波数帯域画像のヒストグラム等に基づいて、の意である。
【００１９】
また、画像データから画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得、輝度データおよび／または色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の輝度多重解像度画像データおよび／または色多重解像度画像データを得、各輝度多重解像度画像データおよび／または各色多重解像度画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成し、各輝度ヒストグラムおよび／または各色ヒストグラムに基づいてコントラスト感を定量化してもよい。
【００２０】
なお、本発明による第２の画像処理方法においては、前記コントラスト感に基づいて、前記画像データに対して画像処理を施すことが好ましい。
【００２１】
この場合、前記画像処理は階調変更処理、周波数強調処理、ＡＥ処理および彩度変更処理のうち少なくとも１つの処理であることが好ましい。
【００２２】
本発明による第３の画像処理方法は、画像データから該画像データにより表される画像の色情報に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とするものである。
【００２３】
なお、本発明による第３の画像処理方法においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得、
該色データのボケ画像データを作成し、
該ボケ画像データのヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施すことが好ましい。
【００２４】
この場合、前記ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成することが好ましい。
【００２５】
また、本発明による第３の画像処理方法においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得、
該色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の多重解像度画像データを得、
該各多重解像度画像データのうち最低周波数帯域の多重解像度データのヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施すことが好ましい。
【００２６】
本発明による第２の画像処理装置は、画像データに基づいて、該画像データにより表される画像のコントラスト感を定量化するコントラスト感定量化手段を備えたことを特徴とするものである。
【００２７】
なお、本発明による第２の画像処理装置においては、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データのボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該ボケ画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００２８】
また、本発明による第２の画像処理装置においては、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データから前記画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得る変換手段と、
該輝度データおよび／または該色データのボケ画像データである輝度ボケ画像データおよび／または色ボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該輝度ボケ画像データおよび／または該色ボケ画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該輝度ヒストグラムおよび／または該色ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００２９】
この場合、前記ボケ画像データ作成手段が前記色ボケ画像データを作成した場合、前記ヒストグラム作成手段は、前記色ボケ画像データの２次元の頻度分布を表す色ヒストグラムを作成する手段であることが好ましい。
【００３０】
さらに、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データのボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該ボケ画像データにより表されるボケ画像における明部および／または暗部の位置情報に基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００３１】
さらに、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の多重解像度画像データを得る多重解像度変換手段と、
該各多重解像度画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該各ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００３２】
さらにまた、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データから前記画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得る変換手段と、
該輝度データおよび／または該色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の輝度多重解像度画像データおよび／または色多重解像度画像データを得る多重解像度変換手段と、
該各輝度多重解像度画像データおよび／または該各色多重解像度画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該各輝度ヒストグラムおよび／または該各色ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００３３】
なお、本発明による第２の画像処理装置においては、前記コントラスト感に基づいて、前記画像データに対して画像処理を施す処理手段をさらに備えることが好ましい。
【００３４】
この場合、前記処理手段は、前記画像処理として階調変更処理、周波数強調処理、ＡＥ処理および彩度変更処理のうち少なくとも１つの処理を行う手段であることが好ましい。
【００３５】
本発明による第３の画像処理装置は、画像データから該画像データにより表される画像の色情報に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とするものである。
【００３６】
なお、本発明による第３の画像処理装置においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得る変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該ボケ画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施す処理手段とを備えることが好ましい。
【００３７】
この場合、前記ヒストグラム作成手段は、前記ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成する手段であることが好ましい。
【００３８】
また、本発明による第３の画像処理装置においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得る変換手段と、
該色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の多重解像度画像データを得る多重解像度変換手段と、
該各多重解像度画像データのうち最低周波数帯域の多重解像度画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施す処理手段とを備えることが好ましい。
【００３９】
なお、本発明による第１から第３の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、画像データにより表される画像のコントラスト感を定量化するようにしたため、画像そのもののヒストグラムから求められるコントラストのように、画像全体の種々の情報を含んだコントラストではなく、画像の大局的な明暗差、画像中における明部と暗部の分布や、注目する被写体における明暗の分布、画像に含まれる色情報などの人間が実際に画像を観察した際に画像から受ける主観的な感覚を定量化して求めることができる。
【００４１】
また、画像データにより表される画像中には、画像を観察する者が知覚する情報のみならず非常に多くの情報が含まれているため、画像データから作成されたヒストグラムには、画像の大局的な明暗の情報が埋もれてしまっていることとなる。一方、画像データからボケ画像データを作成することにより、このボケ画像データにより表される画像は、元の画像データのように被写体の詳細な画素値の変化が含まれないため、人間が画像を観察した際に実際に知覚する、画像全体の大局的な明暗差を明確に表すものとなる。したがって、画像データのボケ画像データ、あるいは画像データから得られた輝度データおよび／または色データのヒストグラムに基づくことにより、実際に画像を観察した際にその画像から受けるコントラスト感を良好に定量化することができる。
【００４２】
また、ボケ画像における明部および／または暗部の位置情報は、画像中における明るい被写体および／または暗い被写体の位置を表すものであるため、この位置情報に基づくことにより、画像中の明暗の分布状態をコントラスト感として得ることができる。
【００４３】
さらに、画像データを多重解像度画像データに変換して各解像度画像データのヒストグラムを作成した場合、低周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムはボケ画像データのヒストグラムと同様に画像全体の明暗の分布を、中高周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムは、その周波数帯域に応じた周波数成分の振幅を表すものとなる。例えば、鼻や目のくぼみによる顔の明暗、建物や被写体による陰影は中周波数成分により、木の枝や草花の細かさ、人物の服の模様、質感、物体間の境界（エッジ）等は高周波数成分により構成されている。このため、これら画像中の局所的なコントラストがある画像ほど、中高周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムの分布幅が大きくなる。したがって、低周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムにより画像データの全体的なコントラスト感を定量化することができ、さらに中高周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムに基づいて画像中の局所的なコントラスト感を定量化することができ、これにより、画像の全体的な明暗の分布のみならず、局所的な明暗の分布をコントラスト感として求めることができる。
【００４４】
一方、画像データから輝度データおよび色データを得、輝度データおよび／または色データを多重解像度画像データに変換して各解像度画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成した場合、低周波数帯域の輝度ヒストグラムは画像全体の明暗の分布を、中高周波数帯域の輝度ヒストグラムは、その周波数帯域に応じた周波数成分の振幅を表すものとなる。したがって、低周波数帯域の輝度ヒストグラムに基づいて画像データの全体的なコントラスト感を定量化することができ、さらに中高周波数帯域の輝度ヒストグラムに基づいて画像中の局所的なコントラスト感を定量化することができる。
【００４５】
また、低周波数帯域の色ヒストグラムは画像全体の彩度の分布を、中高周波数帯域の色ヒストグラムは、その周波数帯域に応じた彩度の分布を表すものとなる。したがって、低周波数帯域の色ヒストグラムに基づいて、画像の色に基づく画像データの全体的なコントラスト感を定量化することができ、さらに中高周波数帯域の色ヒストグラムに基づいて画像中の局所的なコントラスト感を定量化することができる。
【００４６】
さらにまた、求められたコントラスト感に基づいて画像データに対して所定の画像処理を施すことにより、画像を観察する者が知覚するコントラスト感を反映させた処理済み画像データを得ることができる。
【００４７】
また、画像データからこの画像データにより表される画像の色情報に基づいて画像データに対して輝度情報を変更する画像処理を施すことにより、画像を観察する者が画像の色から知覚するコントラスト感を反映させた処理済み画像データを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００４９】
図１は本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による画像処理装置は、画像データＳ０により表される画像におけるコントラスト感Ｃ０を定量化するコントラスト感定量化手段１と、コントラスト感定量化手段１において定量化されたコントラスト感Ｃ０に基づいて、画像データＳ０に対して画像処理を施して処理済み画像データＳ１を得る処理手段２と、処理済み画像データＳ１を可視像として出力するプリンタ、ＣＲＴモニタ等の出力手段３とを備える。
【００５０】
図２はコントラスト感定量化手段１の具体的な構成を示す概略ブロック図である。なお、図２に示すコントラスト感定量化手段１を第１の実施形態として説明する。図２に示すように、第１の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、画像データＳ０のボケ画像データＳusを作成するボケ画像作成手段１１と、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusを作成するヒストグラム作成手段１２と、ヒストグラムＨusに基づいて画像データＳ０により表される画像のコントラスト感Ｃ０を定量化して求める定量化手段１３とを備える。
【００５１】
図２に示すコントラスト感定量化手段１においては下記のようにしてコントラスト感Ｃ０が定量化して求められる。まず、ボケ画像作成手段１１において画像データＳ０のボケ画像データＳusが作成される。このボケ画像データＳusの作成は、例えば画像データＳ０に対してボケマスクフィルタによるフィルタリング処理を施すことにより行われる。画像データＳ０により表される画像およびボケ画像データＳusにより表されるボケ画像の例を図３に示す。なお、図３においては画像データＳ０およびボケ画像データＳusにより表される画像にはそれぞれ対応する符号Ｓ０およびＳusを付している。また、このボケ画像データＳusは画像データＳ０のナイキスト周波数に対して数％の周波数帯域が残る程度のものとなっており、具体的には画像データＳ０により表される画像中０．５〜３cycle/cm程度の周波数成分を表すものとなっている。
【００５２】
次に、ヒストグラム作成手段１２において、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusが作成される。図４はボケ画像データＳusのヒストグラムＨusを画像データＳ０のヒストグラムＨ０とともに示す図である。なお、図４においては画素値は０−１００に正規化してある。図４に示すように、ヒストグラムＨ０は、画像全体の明暗の分布のみならず、画像中に含まれる全ての被写体や画像細部における様々な情報を含んでいるため、複雑な形状を有するものとなり、ヒストグラムＨ０から求められる明暗差すなわちコントラストは、０−１００という非常に広い範囲に亘っているものとなる。なお、図５は画像データＳ０とは異なる画像データＳ０′およびこれから作成されたボケ画像データＳus′のヒストグラムＨ０′、Ｈus′を示す図である。図４と図５とを比較すると、ヒストグラムの形状は明らかに異なるが、図５のヒストグラムＨ０′から求められるコントラストは、図４のヒストグラムＨ０から求められるコントラストと同様に０−１００という広い範囲に亘るものとなるため、画像によってコントラストの差異がないものとなってしまう。
【００５３】
一方、ヒストグラムＨusは、その分布幅も２７−９２とヒストグラムＨ０より狭くなっているが、画像中に含まれる詳細な情報が除去されており、この分布幅は画像全体の大局的な明暗差すなわちコントラストを表すものとなる。また、図５に示すヒストグラムＨ０′から求められるコントラストは図４に示すヒストグラムと同一であったが、ヒストグラムＨus′とヒストグラムＨusとを比較すると、ヒストグラムＨus′の分布幅は１７−７５となり、両者は明らかに分布幅およびその分布位置が異なるため、画像によりコントラストの差異が現れるものとなる。ここで、人間が画像を観察する際には、画像中の詳細な部分ではなく、まず画像全体を観察してコントラストを判断するものである。したがって、第１の実施形態においては、定量化手段１３においてボケ画像データＳusのヒストグラムＨusの分布幅、すなわち、ヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘと最小値Ｈusｍｉｎとの差ｗを求め、これを人間が画像を観察した際に知覚する画像全体のコントラストを表すコントラスト感Ｃ０とするものである。
【００５４】
処理手段２においてはコントラスト感定量化手段１において定量化されたコントラスト感Ｃ０に基づいて、画像データＳ０に対して画像処理が施される。まず、コントラスト感Ｃ０、すなわちヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘと最小値Ｈusｍｉｎとの差ｗについて、これを予め設定した閾値Ｔｈ１と比較して画像データＳ０により表される画像のコントラスト種別を求める。ここで、閾値Ｔｈ１は図４および図５に示すように、ヒストグラム全体の画素値が１−１００に分布する場合、例えば５０程度の値に設定されるがこれに限定されるものではない。そして、Ｃ０≧Ｔｈ１である場合は画像データＳ０により表される画像はハイコントラスト画像、Ｃ０＜Ｔｈ１である場合はローコントラスト画像という判別を行う。なお、この場合、０＜Ｔｈ２＜Ｔｈ１＜１００というように２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を設定し、Ｃ０＞Ｔｈ１である場合はハイコントラスト画像、Ｔｈ２≦Ｃ０≦Ｔｈ１である場合は標準画像、Ｃ０＜Ｔｈ２である場合はローコントラスト画像というような判別を行ってもよい。この場合、Ｔｈ１は８０程度、Ｔｈ２は４０程度の値に設定されるがこれに限定されるものではない。
【００５５】
そして、このように画像のコントラスト種別が求められると、このコントラスト種別に応じて予め準備されている階調変換ＬＵＴが選択され、選択された階調変換ＬＵＴにより画像データＳ０に対して階調変換処理が施される。図６は階調変換ＬＵＴを示す図である。本実施形態においては、ＬＵＴ１〜ＬＵＴ５の５つの階調変換ＬＵＴを用意し、ハイコントラスト画像と判別された場合にはＬＵＴ５、ローコントラスト画像と判別された場合にはＬＵＴ１、標準画像と判別された場合にはＬＵＴ３の階調変換ＬＵＴを用いて画像データＳ０の階調を変換して処理済み画像データＳ１を得る画像処理を行う。なお、コントラスト感Ｃ０すなわち上記差ｗの値に応じてＬＵＴ１〜ＬＵＴ５の階調変換ＬＵＴを選択するようにしてもよい。
【００５６】
なお、階調曲線を例えばｙｏｕｔ＝ａ・ｙｉｎ＋ｂ（ｙｏｕｔ：出力、ｙｉｎ：入力）というような関数により表現し、画像のコントラスト種別あるいはコントラスト感Ｃ０（差ｗの値）に応じてａ，ｂのパラメータを変更して階調曲線を設定してもよい。
【００５７】
次いで、第１の実施形態の動作について説明する。
【００５８】
図７は第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートにおいては、コントラスト感Ｃ０は２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２と比較されるものとする。まず、コントラスト感定量化手段１のボケ画像作成手段１１において、画像データＳ０のボケ画像データＳusが作成され（ステップＳ１）、さらにヒストグラム作成手段１２において、このボケ画像データＳusのヒストグラムＨusが作成される（ステップＳ２）。そして定量化手段１３においてこのヒストグラムＨusに基づいてコントラスト感Ｃ０が定量化されて求められる（ステップＳ３）。そして求められたコントラスト感Ｃ０は処理手段２に入力され、まず、Ｃ０＞Ｔｈ１であるか否かが判断される（ステップＳ４）。ステップＳ４が肯定された場合には、ハイコントラスト画像であるとして階調変換ＬＵＴ５が選択され（ステップＳ５）、これに基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理が施され（ステップＳ６）、処理済み画像データＳ１が得られる。得られた処理済み画像データＳ１は出力手段３において可視像として出力される（ステップＳ７）。
【００５９】
一方、ステップＳ４が否定された場合には、Ｃ０＜Ｔｈ２であるか否かが判断される（ステップＳ８）。ステップＳ８が肯定された場合には、ローコントラスト画像であるとして階調変換ＬＵＴ１が選択され（ステップＳ９）、これに基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理が施される（ステップＳ６）。さらに、ステップＳ８が否定された場合には、Ｔｈ２≦Ｃ０≦Ｔｈ１となる標準画像であるとして階調変換ＬＵＴ３が選択され（ステップＳ１０）、これに基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理が施される（ステップＳ６）。
【００６０】
ここで、画像データＳ０により表される画像中には、画像を観察する者が知覚する情報のみならず非常に多くの情報が含まれているため、図４および図５に示すように、画像データＳ０から作成されたヒストグラムＨ０には、画像全体の明暗の情報が埋もれてしまっていることとなる。一方、画像データＳ０のボケ画像データＳusにより表される画像は、画像データＳ０のように被写体の詳細な画素値の変化が含まれないため、人間が画像を観察した際に実際に知覚する、画像全体の大局的な明暗差を表すものとなる。したがって、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusに基づくことにより、実際に画像を観察した際にその画像から受けるコントラスト感Ｃ０を良好に定量化することができ、このコントラスト感Ｃ０に基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理を施すことにより、画像を観察する者が知覚するコントラスト感Ｃ０を反映した画像を表す処理済み画像データＳ１を得ることができる。
【００６１】
なお、上記第１の実施形態においては、ボケ画像データＳusそのものからヒストグラムＨ０を作成しているが、例えばボケ画像データＳusが８ビット（０−２５５）のデータ値を有するものである場合に、ボケ画像データＳusを１６値化し、１６値化したボケ画像データＳusからヒストグラムを作成してもよい。この際、ボケ画像データＳusには画像データＳ０のように画像中の詳細な情報は含まれないため、１６値化した後にヒストグラムＨusを作成したとしても、図８に示すようにその分布幅は８ビットのボケ画像データＳusから作成した場合と比較してそれほど変化しないため、得られるコントラスト感Ｃ０としては１６値化の前後でそれほど差異はないものとなる。また、１６値化した方が画素値のデータ量が少なくなるため、ヒストグラムを簡易に作成することができる。したがって、ボケ画像データＳusを１６値化した後にヒストグラムを作成することにより、処理を高速に行うことができる。なお、この場合、ボケ画像データＳusのデータ値を１６値化しているが、８ビットよりも小さい値とするものであれば、例えば８値化、３２値化等してからヒストグラムを作成してもよい。
【００６２】
また、上記第１の実施形態においてはヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘおよび最小値Ｈusｍｉｎとの差ｗをコントラスト感Ｃ０としているが、例えばヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘから（Ｈusｍａｘ−Ｈusｍｉｎ）の１０％値が小さい位置の値、およびヒストグラムＨusの最小値Ｈusｍｉｎから（Ｈusｍａｘ−Ｈusｍｉｎ）の１０％値が大きい位置の値を求め、これらの位置における値の差をコントラスト感Ｃ０として求めるようにしてもよい。
【００６３】
さらに、上記第１の実施形態においては、画像データＳ０からボケ画像データＳusを作成し、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusからコントラスト感Ｃ０を定量化しているが、画像データＳ０を画像データＳ０により表される画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データに変換し、輝度データおよび／または色データのヒストグラムからコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。以下、これを第２の実施形態として説明する。
【００６４】
図９は、コントラスト感定量化手段１の第２の実施形態の構成を示す概略ブロック図である。図９に示すように、第２の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、第１の実施形態におけるボケ画像作成手段１１、ヒストグラム作成手段１２および定量化手段１３に加えて、画像データＳ０を輝度データＬ*および色データＣ*に変換する変換手段１５を備え、ボケ画像作成手段１１において輝度データＬ*または色データＣ*のボケ画像データである輝度ボケ画像データＬusまたは色ボケ画像データＣusを作成し、ヒストグラム作成手段１２において、輝度ボケ画像データＬusのヒストグラムである輝度ヒストグラムＨＬus、または色ボケ画像データＣusのヒストグラムである色ヒストグラムＨＣusを作成するようにしたものである。
【００６５】
変換手段１５においては、画像データＳ０が以下のようにして、輝度データＬ*および色データＣ*に変換される。なお、第２の実施形態においては、画像データＳ０はＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．７０９（ＲＥＣ．７０９）に準拠したＲＧＢの色データＲ０，Ｇ０，Ｂ０からなるものとする。変換手段１５においては、下記の式（１）から（３）に基づいて画像データＳ０を構成する色データＲ０，Ｇ０，Ｂ０がＣＩＥ１９３１三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚに変換される。
【００６６】
Ｐｒ＝Ｒ０／２５５
Ｐｇ＝Ｇ０／２５５ （１）
Ｐｂ＝Ｂ０／２５５
Ｒ１′＝((Pr+0.099)/1.099)2.222
Ｇ１′＝((Pg+0.099)/1.099)2.222 （Pr,Pg,Pb≧0.081） （２）
Ｂ１′＝((Pb+0.099)/1.099)2.222
Ｒ１′＝Ｐｒ／４．５
Ｇ１′＝Ｐｇ／４．５ （Pr,Pg,Pb＜0.081） （２′）
Ｂ１′＝Ｐｂ／４．５
Ｘ Ｒ０′
Ｙ ＝｜Ａ｜・ Ｇ０′ （３）
Ｚ Ｂ０′
ここで、マトリクス｜Ａ｜は、色データＲ０′，Ｇ０′，Ｂ０′を三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚに変換するためのマトリクスであり、例えば以下のような値を用いることができる。
【００６７】
0.4124 0.3576 0.1805
｜Ａ｜ ＝ 0.2126 0.7152 0.0722 （４）
0.0193 0.1192 1.0571
なお、マトリクス｜Ａ｜に代えて、ルックアップテーブルにより三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを求めるようにしてもよい。
【００６８】
次に、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚから下記の式（５）〜（７）によりＣＩＥ１９７６Ｌ*、ａ*、ｂ*を求める。
【００６９】
ａ*＝５００｛ｆ（Ｘ／Ｘｎ）−ｆ（Ｙ／Ｙｎ）｝ （５）
ｂ*＝２００｛ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−ｆ（Ｚ／Ｚｎ）｝ （６）
Ｌ*＝１１６（Ｙ／Ｙｎ）1/3−１６（Ｙ／Ｙｎ＞0.008856のとき）（７）
Ｌ*＝９０３．２５（Ｙ／Ｙｎ）（Ｙ／Ｙｎ≦0.008856のとき）
ここで、
Ｘ／Ｘｎ，Ｙ／Ｙｎ，Ｚ／Ｚｎ＞0.008856のとき
ｆ（ａ／ａｎ）＝（ａ／ａｎ）1/3（ａ＝Ｘ，Ｙ，Ｚ）
Ｘ／Ｘｎ，Ｙ／Ｙｎ，Ｚ／Ｚｎ≦0.008856のとき
ｆ（ａ／ａｎ）＝７．７８７（ａ／ａｎ）＋１６／１１６
なお、Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎは白色に対する三刺激値であり、ＣＩＥ−Ｄ６５（色温度が６５００Ｋの光源）に対応する三刺激値とする。さらに、下記の式（８）により彩度Ｃ*を求める。
【００７０】
Ｃ*＝（ａ*2＋ｂ*2）1/2 （８）
そして、Ｌ*を輝度データ、Ｃ*を色データとして出力する。
【００７１】
輝度データＬ*または色データＣ*からは、ボケ画像作成手段１１において第１の実施形態と同様に輝度データＬ*または色データＣ*のボケ画像データである輝度ボケ画像データＬusまたは色ボケ画像データＣusが作成される。なお、色データＣ*については、大局的な色の変化のみでなく、細かい草花のような中周波数成分からの影響をも考慮して輝度データＬ*よりもボケの程度を緩くするようにしてもよい。具体的には、色ボケ画像データＣusが、画像データＳ０により表される画像中０．５〜１０cycle/mm程度の周波数成分を表すものとすることが好ましい。
【００７２】
ヒストグラム作成手段１２においては、第１の実施形態と同様に、輝度ボケ画像データＬusから輝度ヒストグラムＨＬusが作成され、または色ボケ画像データＣusから色ヒストグラムＨＣusが作成される。
【００７３】
そして、定量化手段１３においては、輝度ヒストグラムＨＬusまたは色ヒストグラムＨＣusの分布幅を求め、これをコントラスト感Ｃ０として出力する。
【００７４】
このようにして求められたコントラスト感Ｃ０に基づいて、処理手段２において画像データＳ０に対して画像処理が施される。具体的には、上記第１の実施形態と同様にコントラスト感Ｃ０に基づいて画像データＳ０により表される画像のコントラストの種別を判別し、この判別結果に応じて予め準備されている階調変換ＬＵＴを選択し、選択した階調変換ＬＵＴにより画像データＳ０に対して階調変換処理を施す。
【００７５】
なお、第２の実施形態において色データＣ*からコントラスト感Ｃ０を求めた場合、このコントラスト感Ｃ０から求められたコントラスト種別がローコントラスト画像であった場合には、画像データＳ０により表される画像の彩度を高くする彩度変更処理を施すようにしてもよい。具体的には、上記式（８）により求められた彩度Ｃ*に強調係数αｃを乗算して彩度を向上させる。なお、強調係数αｃの値としては１．２程度であることが好ましいが、これに限定されるものではない。また、階調変換処理と彩度変更処理とを同時に行うようにしてもよい。
【００７６】
また、彩度を向上させる場合には、画像データＳ０により表される画像全体に一律の強調係数αｃを乗じるのみならず、画像中の低彩度の部分ほどより彩度が向上されるように、強調係数αｃを彩度の関数として設定してもよい。また、強調係数αｃを色相角Ｈ（＝ｔａｎ-1（ｂ*／ａ*））に応じて変化させてもよい。
【００７７】
なお、第２の実施形態においては、変換手段１５において上記式（８）により彩度Ｃ*を求め、これを色データとしているが、式（５）、（７）により求めたａ*，ｂ*を色データとしてもよい。この場合、ボケ画像作成手段１１においては、ａ*，ｂ*の色ボケ画像データａus，ｂusが求められ、ヒストグラム作成手段１２においては、色ボケ画像データａusおよびｂusから２次元ヒストグラムＨａｂが作成される。図１０は２次元ヒストグラムＨａｂの例を示す図である。図１０においては、原点からの距離が彩度を表しており、鮮やかな色ほど原点から離れた座標に存在する。このため、画像データＳ０により表される画像に鮮やかな色が多いと、２次元ヒストグラムＨａｂの分布が広がることとなる。例えば、図１０（ａ）と図１０（ｂ）とでは、図１０（ｂ）の方が２次元ヒストグラムＨａｂの分布が広がっているため、図１０（ｂ）に示す２次元ヒストグラムＨａｂを得た画像ほど鮮やかな色が多く含まれていることとなる。
【００７８】
したがって、２次元ヒストグラムＨａｂの分布面積Ａｃを求め、この分布面積Ａｃをコントラスト感Ｃ０とすることができる。そして、このコントラスト感Ｃ０に基づいて、上記第１の実施形態と同様に画像データＳ０により表される画像のコントラスト種別を判別し、画像データＳ０に対して階調処理、彩度強調処理等の画像処理を施すことができる。
【００７９】
なお、第２の実施形態において、色データＣ*が所定の閾値以上となる画素数Ｐをカウントし、この画素数と画像データＳ０により表される画像の全画素数Ｐａｌｌに対する比率Ｒ＝Ｐ／Ｐａｌｌを求め、これをコントラスト感Ｃ０として求めてもよい。具体的には、図１０に示すａus−ｂus平面において、原点を中心とする所定の半径（所定の閾値に応じた値を有する）円形領域を設定し、この円形領域内に含まれない画素数を画素数Ｐとし、この画素数Ｐの全画素数Ｐａｌｌに対する割合Ｒを求め、これをコントラスト感Ｃ０とするものである。
【００８０】
なお、上記第１の実施形態においては、画像データＳ０のボケ画像データＳusのヒストグラムＨusを作成し、このヒストグラムＨusに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化しているが、画像中における明部および／または暗部の分布状態をコントラスト感Ｃ０として定量化して求めてもよい。以下、これを第３の実施形態として説明する。図１１はコントラスト感定量化手段１の第３の実施形態の構成を示す概略ブロック図である。図１１に示すように、第３の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、画像データＳ０のボケ画像データＳusを作成するボケ画像作成手段２１と、ボケ画像データＳusを０−１５の値に１６値化して１６値化ボケ画像データＳus１６を得る１６値化手段２２と、１６値化ボケ画像データＳus１６により表される画像において、最大画素値である１５の値を有する画素位置を検出する位置検出手段２３と、図１２に示すように、位置検出手段２３において検出された画素の位置と画像中心Ｏとの距離を求め、この距離の標準偏差σを算出してこれをコントラスト感Ｃ０とする演算手段２４とを備える。このように算出されるコントラスト感Ｃ０は、人間が画像を観察したときに明るい領域が画像上においてどのように分布しているかの知覚状態を定量化して表すものとなる。
【００８１】
ここで、演算手段２４において算出された標準偏差σが比較的小さい場合は、明るい領域が画像の中央付近に集中している画像（例えばストロボを使用して撮影を行うことにより得られたストロボ画像）であるとして、これに適した画像処理を処理手段２において行う。第３の実施形態においては、処理手段２において、コントラスト感定量化手段１にて求められたコントラスト感Ｃ０すなわち標準偏差σが予め定められた所定の閾値Ｔｈ５より小さいか否かが判断され、σ＜Ｔｈ５である場合には、画像の中央付近に明るい領域が集中したストロボ画像であると判断し、これに適した画像処理を画像データＳ０に対して施す。なお、σ≧Ｔｈ５である場合には、標準的な画像としてこれに適した画像処理を画像データＳ０に対して施す。
【００８２】
ここで、ストロボ画像においては、被写体に強い光が照射されるためにコントラストが高くなり、被写体が白く飛んでしまったものとなっている。このため、処理手段２においては、σ＜Ｔｈ５と判断された場合には、画像データＳ０により表される画像から明るい領域を抽出し、この領域内の画像データＳ０に対して例えば図６に示すＬＵＴ５を用いてコントラストを抑制するように階調変換処理を施す。これにより、明るい領域の部分のコントラストを抑制して、飛びのない画像を表す処理済み画像データＳ１を得ることができる。
【００８３】
なお、上記第３の実施形態においては、位置検出手段２３において検出された画素の位置と画像の中心Ｏとの距離を求め、この距離の標準偏差σをコントラスト感Ｃ０としているが、図１３に示すように、画像の中心付近に所定の大きさを有する領域Ａ１を設定し、この領域Ａ１内において１５の値を有する画素数をカウントし、この画素数をコントラスト感Ｃ０としてもよい。この場合、処理手段２においてはコントラスト感Ｃ０すなわち領域Ａ１内の１５の値を有する画素数が予め定められた所定の閾値Ｔｈ６より大きいか否かが判断され、Ｃ０＞Ｔｈ６と判断された場合には、明るい領域が画像の中央付近に集中している画像であるとして、領域Ａ１内についてはコントラストを抑制するように階調変換処理を施す。なお、Ｃ０≦Ｔｈ６と判断された場合には、標準的な画像であるとして、これに適した画像処理を施す。これにより、上記と同様に明るい領域の部分のコントラストを抑制して、飛びのない画像を表す処理済み画像データＳ１を得ることができる。
【００８４】
また、上記第１の実施形態においては画像データＳ０のボケ画像データＳusを作成し、このボケ画像データＳusのヒストグラムを求め、これに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化して求めているが、画像データＳ０を複数の周波数帯域毎の多重解像度空間に変換し、各周波数帯域毎の解像度データのヒストグラムを作成し、これに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。以下、これを第４の実施形態として説明する。
【００８５】
図１４はコントラスト感定量化手段１の第４の実施形態の具体的な構成を示す概略ブロック図である。図１４に示すように、第４の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、画像データＳ０をウェーブレット変換やラプラシアンピラミッドの手法等により多重解像度空間に変換して、低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の多重解像度画像データ（以下解像度データとする）ＲＬ，ＲＭ，ＲＨを得る多重解像度変換手段３１と、低周波数帯域の解像度データＲＬから画素値が所定の閾値Ｔｈ７以上の領域を明部領域Ｍ１として抽出する領域抽出手段３２と、中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨについて、明部領域Ｍ１に対応する領域のヒストグラムＨＭ，ＨＨを作成するヒストグラム作成手段３３と、画像データＳ０により表される画像のコントラスト感Ｃ０を定量化して求める定量化手段３４とを備える。
【００８６】
第４の実施形態によるコントラスト感定量化手段１においては下記のようにしてコントラスト感Ｃ０が定量化して求められる。まず、画像データＳ０が多重解像度変換手段３１において多重解像度空間に変換されて、低中高周波数帯域の解像度データＲＬ，ＲＭ，ＲＨが得られる。なお、各周波数帯域の解像度データにおいて、低解像度解像度データＲＬは明暗の情報をも含むものであるが、中高解像度データＲＭ，ＲＨは周波数成分のみを表すものである。図１５は各解像度データにより表される画像を模式的に示す図であり、図１５（ａ）が低周波数帯域の解像度データＲＬ、図１５（ｂ）が中周波数帯域の解像度データＲＭ、図１５（ｃ）が高周波数帯域の解像度データＲＨにより表される画像を示すものである。
【００８７】
次いで、低周波数帯域の解像度データＲＬが領域抽出手段３２に入力され、ここで画素値が所定の閾値Ｔｈ７以上の領域が明部領域Ｍ１として抽出され、ヒストグラム作成手段３３に入力される。一方、明部領域Ｍ１の画素数ｎが定量化手段３４に入力される。そして、ヒストグラム作成手段３３においては中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨについて、明部領域Ｍ１に対応する領域のヒストグラムＨＭ，ＨＨが作成される。このヒストグラムＨＭ，ＨＨは定量化手段３４に入力される。
【００８８】
ここで、低周波数帯域の解像度データＲＬのヒストグラムＨＬの分布幅ＢＬは図１６（ａ）に示すように画素値の分布を表し、図４および図５に示したヒストグラムと同様に画像の大局的な明暗を表すものであるが、中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨの分布幅ＢＭ，ＢＨは、図１６（ｂ）、（ｃ）に示すように、０を中心とした周波数の振幅を表すものである。
【００８９】
一方、例えば鼻や目のくぼみによる顔の明暗、建物や被写体による陰影は、低周波数帯域より高い中周波数帯域の周波数成分により構成される。したがって、顔等の被写体に局所的なコントラストがある画像ほど局所的な陰影が大きくなり、その結果中周波数帯域の解像度データＲＭの振幅が大きくなる。また、例えば木の枝や草花の細かさ、人物の服の模様や質感、物体間の境界（エッジ）等の詳細な構造物は高周波数成分により構成されている。このため、詳細な構造物に対応する局所的な領域においてコントラストが大きい画像ほどこれらの詳細な構造物がはっきりと見えることから、高周波数帯域の解像度データＲＨの振幅が大きくなる。
【００９０】
定量化手段３４においては、ヒストグラムＨＭ，ＨＨに基づいて、コントラスト感Ｃ０が定量化される。まず、中周波数帯域の解像度データＲＭのヒストグラムＨＭにおける分布幅ＢＭが、所定の閾値Ｔｈ８と比較される。そして、ヒストグラムＨＭの分布幅ＢＭが所定の閾値Ｔｈ８よりも大きい場合（ＢＭ＞Ｔｈ８）には、中周波数帯域の情報を比較的多く含む標準画像、所定の閾値Ｔｈ８以下（ＢＭ≦Ｔｈ８）である場合には中周波数帯域の情報をそれほど多く含まないローコントラスト画像と判別される。なお、ここで標準画像と判別された場合には、高周波数帯域の解像度データＲＨのヒストグラムＨＨにおける分布幅ＢＨを所定の閾値Ｔｈ９と比較し、分布幅ＢＨが所定の閾値Ｔｈ９よりも大きい場合（ＢＨ＞Ｔｈ９）には、高周波の情報を比較的多く含むハイコントラスト画像、所定の閾値Ｔｈ９以下の場合（ＢＨ≦Ｔｈ９）には高周波の情報をそれほど含まない標準画像であると判別してもよい。一方、領域抽出手段３２において抽出された明部領域Ｍ１の画素数ｎを所定の閾値Ｔｈ１０と比較し、この画素数ｎが所定の閾値Ｔｈ１０よりも小さい場合（ｎ＜Ｔｈ１０）にはローコントラスト画像であると判別するようにしてもよい。この場合画素数ｎが所定の閾値Ｔｈ１０以上の場合には、中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨを用いて上述したように判別を行うものとする。
【００９１】
このように画像のコントラストの種別が求められると、このコントラストの種別がコントラスト感Ｃ０として出力される。この場合、コントラスト感Ｃ０は、例えばローコントラスト画像は１、ハイコントラスト画像は２、標準画像は３のように、コントラスト種別に応じた値を有する信号となる。
【００９２】
そして、処理手段２においては、コントラスト感定量化手段１において定量化されたコントラスト感Ｃ０に基づいて、上記第１の実施形態と同様にして階調変換ＬＵＴを切り替えて、画像データＳ０に対して階調を変換する画像処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【００９３】
なお、上記第４の実施形態において、上記第２の実施形態と同様に画像データＳ０の輝度データＬ*または色データＣ*を求め、輝度データＬ*または色データＣ*を多重解像度空間に変換して輝度データＬ*または色データＣ*についての解像度データを得、この解像度データからコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。以下、これを第５の実施形態として説明する。
【００９４】
図１７はコントラスト感定量化手段１の第５の実施形態の具体的な構成を示す概略ブロック図である。図１７に示すように、第５の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、第４の実施形態における多重解像度変換手段３１、領域抽出手段３２、ヒストグラム作成手段３３および定量化手段３４に加えて、上記第２の実施形態と同様の変換手段１５を備え、多重解像度変換手段３１において輝度データＬ*または色データＣ*を多重解像度空間に変換して低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬまたは色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣを得るようにしたものである。
【００９５】
ここで、輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬのみを得た場合は、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬから上記第４の実施形態と同様に領域抽出手段３２において明部領域Ｍ１を抽出し、中高周波数帯域の輝度解像度データＲＭＬ，ＲＨＬについて、明部領域Ｍ１に対応する領域の輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬをヒストグラム作成手段３３において作成し、定量化手段３４において、輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化する。
【００９６】
一方、色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣのみを得た場合は、領域抽出手段３２において低周波数帯域の色解像度データＲＬＣにより表される画像から所定の閾値以上となる領域を高彩度領域Ｍ２として抽出する。
【００９７】
ここで、中周波数帯域の色解像度データＲＭＣは、画像データＳ０の中周波数帯域の解像度データＲＭと同様に、例えば鼻や目のくぼみによる顔の明暗、建物や被写体による陰影を表すものとなる。また、高周波数帯域の色解像度データＲＨＣも画像データＳ０の高周波数帯域の解像度データＲＨと同様に、例えば木の枝や草花の細かさ、人物の服の模様や質感、物体間の境界（エッジ）等の詳細な構造物を表すものとなる。
【００９８】
したがって、ヒストグラム作成手段３３において、領域抽出手段３２にて抽出された高彩度領域Ｍ２について、中高周波数帯域の色解像度データＲＭＣ，ＲＨＣの色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣを作成し、定量化手段３４において上記第４の実施形態と同様に、これら色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣの振幅を所定の閾値と比較してコントラスト種別を判別し、判別結果をコントラスト感Ｃ０として得ることができる。
【００９９】
また、第５の実施形態において色データＣ*からコントラスト感Ｃ０を求めた場合、このコントラスト感Ｃ０から求められたコントラスト種別がローコントラスト画像であった場合には、画像データＳ０により表される画像の彩度を高くする彩度変更処理を施すようにしてもよい。具体的には、上記式（８）により求められた彩度Ｃ*に強調係数αｃを乗算して彩度を向上させる。なお、強調係数αｃの値としては１．２程度であることが好ましいが、これに限定されるものではない。
【０１００】
さらに、第５の実施形態において、輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬおよび色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣを得た場合、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬに基づいて明部領域Ｍ１を抽出し、中高周波数帯域の色解像度データＲＭＣ，ＲＨＣについて、明部領域Ｍ１に対応する領域の色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣを作成し、色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化して求めてもよい。また、低周波数帯域の色解像度データＲＬＣに基づいて高彩度領域Ｍ２を抽出し、中高周波数帯域の輝度解像度データＲＭＬ，ＲＨＬについて、高彩度領域Ｍ２に対応する領域の輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬを作成してコントラスト感Ｃ０を定量化して求めてもよい。
【０１０１】
なお、上記第１および第３の実施形態においては、画像データＳ０、輝度データＬ*、色データＣ*のヒストグラムの分布幅、第２の実施形態においては画像データＳ０の標準偏差をコントラスト感Ｃ０として求めているが、１つの画像データＳ０について画像データＳ０、輝度データＬ*、色データＣ*ヒストグラムの分布幅および標準偏差さらには画像データＳ０のコントラスト感を求めることが可能な種々の情報を特徴量として求め、下記の式（９）に示すように、各特徴量を重み付け加算してコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。
【数１】
【０１０２】
但し、ｖｎ：特徴量
ａｎ：重み係数
ｎ：特徴量の数
なお、重み係数ａｎは実験的に求めればよい。すなわち、重み係数を種々変更してコントラスト感Ｃ０を定量化し、このコントラスト感Ｃ０に応じて異なる画像処理を施した複数の画像を生成して視覚評価を行い、視覚的なコントラスト感と一致する画像を生成した際の重み係数を選択し、選択した重み係数ａｎを式（９）の演算において用いればよい。
【０１０３】
また、上記第１から第３の実施形態においては、コントラスト感Ｃ０を定量化して求めているが、第４および第５の実施形態と同様に画像のコントラストの種別をコントラスト感Ｃ０として求めてもよい。
【０１０４】
さらにまた、上記第１から第３の実施形態において、下記の式（１０）に示すように、特徴量ｖｎの重み付け加算結果に応じて画像のコントラストの種別を判別し、この判別結果をコントラスト感Ｃ０としてもよい。
【数２】
【０１０５】
ここで、ｈｎ，ｓｎ，ｌｎはＰｈ，Ｐｓ，Ｐｌをそれぞれハイコントラスト画像、標準画像およびローコントラスト画像である確率を表す指標となるように算出する重み係数である。例えばある画像ではＰｈ，Ｐｓ，Ｐｌが１０％、３０％、７０％と算出され、他の画像では８０％、４０％、５％と算出された場合、前者はローコントラスト画像、後者はハイコントラスト画像であると判別することができる。この場合、コントラスト感Ｃ０は、例えばローコントラスト画像は１、ハイコントラスト画像は２、標準画像は３のように、コントラスト種別に応じた値を有する信号とすればよく、コントラスト感Ｃ０により表されるコントラスト種別に応じて階調変換ＬＵＴを選択して画像データＳ０に対して階調変換処理を施せばよい。
【０１０６】
また、上記第４の実施形態においては、低周波数帯域の解像度データＲＬから得られる明部領域Ｍ１の画素数ｎおよび中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨのヒストグラムＨＭ，ＨＨの分布幅ＢＭ，ＢＨに基づいて、コントラスト感Ｃ０を定量化しているが、各周波数帯域の解像度データＲＬ，ＲＭ，ＲＨについて、明部領域の画素数、ヒストグラムの分布幅、あるいは上記第３の実施形態において求めたような標準偏差を各周波数帯域毎に特徴量として求め、この特徴量を上記式（９）により重み付け加算して各周波数帯域毎のコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。さらに、下記の式（１１）に示すように各周波数帯域毎に個別に求められたコントラスト感をさらに重み付け加算することにより、コントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。なお、特徴量には、上記第５の実施形態における低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬから得られる明部領域Ｍ１の画素数ｎおよび中高周波数帯域の輝度解像度データＲＭＬ，ＲＨＬの輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬの分布幅、および／または低周波数帯域の色解像度データＲＬＣから得られる高彩度領域Ｍ２内における中高周波数帯域の色解像度データＲＭＣ，ＲＨＣの色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣの分布幅を含めるようにしてもよい。
【数３】
【０１０７】
但し、ｌｉ，ｍｊ，ｈｋ：各周波数帯域毎の特徴量
αｉ，βｊ，γｋ：上記式（９）におけるａｎに対応する重み係数
Ｌ，Ｍ，Ｈ：各周波数帯域毎の重み係数
ｉ，ｊ，ｋ：各周波数帯域における特徴量の数
なお、重み係数αｉ，βｊ，γｋ，Ｌ，Ｍ，Ｈは、式（９）における重み係数ａｎと同様に実験的に求めればよい。また、式（１１）においてＬ＝１，Ｍ＝０，Ｈ＝０とすれば、実質的に式（９）と等価となる。
【０１０８】
さらに、この場合、上記式（９）、（１１）において算出されたコントラスト感Ｃ０の値に応じて、画像をハイコントラスト画像、標準画像、ローコントラスト画像のような種別へ分類し、この分類結果をコントラスト感Ｃ０としてもよい。この場合、コントラスト感Ｃ０は、ハイコントラスト画像、標準画像、ローコントラスト画像を数値により表したものとすればよい。
【０１０９】
また、第４および第５の実施形態において上記式（１０）のようにコントラスト種別の確率を求め、この確率に基づいて画像のコントラスト種別を判別してその判別結果をコントラスト感Ｃ０として求めるようにしてもよい。
【０１１０】
なお、上記各実施形態においては、処理手段２において、画像データＳ０に対してコントラスト感Ｃ０に応じて階調変換ＬＵＴを切り替えることによる階調変換処理および／または彩度変更処理を施しているが、画像処理としてはこれに限定されるものではない。例えば、コントラスト感Ｃ０を所定の閾値Ｔｈ１１と比較し、Ｃ０＜Ｔｈ１１の場合には、図１８に示すように斜線部分の周波数成分を下記の式（１２）により強調することにより、コントラスト感を高めるような周波数処理を画像データＳ０に対して施すようにしてもよい。なお、図１８においてはＦｘ軸およびＦｙ軸はフーリエ平面上における周波数を表すものであり、斜線部分は画像データＳ０における高周波成分に対応するものである。
【数４】
【０１１１】
但し、Ｆ（ｘ，ｙ）：画像データＳ０
Ｆ′（ｘ，ｙ）：処理済み画像データＳ１
ｄ（Ｃ０）：ボケの程度を定める関数
β：強調係数
さらに、画像データＳ０が人物の顔を含む画像を表すものである場合に、画像データＳ０から顔に対応する顔領域を抽出し、顔領域の濃度および定量化されたコントラスト感Ｃ０に応じて顔領域の明るさを変化させるようにＡＥ処理（自動露出制御処理）を行って処理済み画像データＳ１を得るようにしてもよい。以下、このＡＥ処理を行う処理手段について説明する。図１９はＡＥ処理を行う処理手段２の構成を示す概略ブロック図である。図１９に示すように、この処理手段２は、画像データＳ０により表される画像から人物の顔領域を抽出する顔抽出手段４１と、顔抽出手段４１において抽出された顔領域の濃度ｔfaceを求める濃度算出手段４２と、コントラスト感Ｃ０および顔領域の濃度ｔfaceに基づいて画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得るＡＥ処理手段４３とを備える。
【０１１２】
顔抽出手段４１における顔領域の抽出方法としては、例えば特開平６−６７３２０号公報に記載されているように、画像データＳ０により表される画像の色相および彩度値の分布に基づいて画像を領域分割して顔候補領域を抽出し、さらに顔候補領域の近傍に位置する近傍領域の形状から顔領域を検出して抽出する方法や、単純に抽出された顔候補領域に外接する楕円を求め、その楕円により囲まれる領域を顔領域とする方法等を採用することができる。さらには、例えば特開平５−２７４４３８号公報、同５−３０７６０５号公報などに記載されたニューラルネットワークにより顔領域を抽出する方法を用いてもよい。
【０１１３】
濃度算出手段４２においては、顔抽出手段４１において抽出された顔領域内における画素値の平均値などを顔領域濃度ｔfaceとして算出する。
【０１１４】
なお、ＡＥ処理を行う場合に、処理手段２に入力されるコントラスト感Ｃ０としては、上記第１の実施形態において定量化したようなヒストグラムＨusの分布幅を表すものとする。
【０１１５】
そして、顔抽出手段４１においては画像データＳ０により表される画像から顔領域が抽出され、さらに濃度算出手段４２において顔領域の濃度ｔfaceが算出される。ＡＥ処理手段４３においてはコントラスト感Ｃ０および顔領域の濃度ｔfaceに基づいて、画像データＳ０に対してＡＥ処理が施される。なお、ＡＥ処理手段４３においては一旦画像データＳ０の全体に対してＡＥ処理を施した後、さらに顔の濃度を適切なものとするために顔領域についてのみさらにＡＥ処理が行われる。図２０はＡＥ処理を説明するための図である。ＡＥ処理手段４３においては、まずコントラスト感Ｃ０を所定の閾値Ｔｈ１２およびＴｈ１４（Ｔｈ１２＜Ｔｈ１４）と比較する。そして、Ｃ０＜Ｔｈ１２である場合にはローコントラスト画像であるとして、さらに、顔領域濃度ｔfaceを所定の閾値Ｔｈ１３と比較する。そして、ｔface＜Ｔｈ１３である場合には、顔領域が暗すぎるものとして、図２０（ａ）に示すように顔領域濃度ｔfaceがＴｈ１３と一致するように画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【０１１６】
Ｃ０＜Ｔｈ１２かつｔface≧Ｔｈ１３の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１１７】
Ｃ０≧Ｔｈ１２かつｔface＜Ｔｈ１３の場合には、コントラスト感Ｃ０は適正であるが顔領域が暗すぎるものとして、顔領域濃度ｔfaceが（Ｔｈ１３＋ｔface）／２となるように画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【０１１８】
Ｃ０≧Ｔｈ１２かつｔface≧Ｔｈ１３の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１１９】
一方、Ｃ０＞Ｔｈ１４である場合には、ハイコントラスト画像であるとして、さらに、顔領域濃度ｔfaceを所定の閾値Ｔｈ１５と比較する。そして、ｔface＞Ｔｈ１５である場合には、顔領域が明るすぎるものとして、図２０（ｂ）に示すように顔領域濃度ｔfaceがＴｈ１５と一致するようにＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。なお、この場合も顔領域についてのみＡＥ処理を施すことが好ましい。
【０１２０】
Ｃ０＞Ｔｈ１４かつｔface≦Ｔｈ１５の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１２１】
Ｃ０≦Ｔｈ１４かつｔface＞Ｔｈ１５の場合には、コントラスト感Ｃ０は適正であるが顔領域が明るすぎるものとして、顔領域濃度ｔfaceが（Ｔｈ１５＋ｔface）／２となるように画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【０１２２】
Ｃ０≦Ｔｈ１４かつｔface≦Ｔｈ１５の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１２３】
なお、上記第３の実施形態において、σ＜Ｔｈ５と判断された場合に顔領域が白く飛んでいるストロボ画像であるとして、顔領域の濃度ｔfaceが小さくなるようにＡＥ処理を施すようにしてもよい。
【０１２４】
また、上記各実施形態においては、処理手段２において、階調変換処理、彩度変更処理、周波数強調処理あるいはＡＥ処理を施しているが、例えば階調変換処理とＡＥ処理とのように、これらの処理を組み合わせて行うようにしてもよい。また、画像処理の内容は階調変換処理、彩度変更処理、周波数強調処理およびＡＥ処理に限定されるものではなく、他の種々の画像処理を行うことが可能である。
【０１２５】
次いで、本発明による他の実施形態について説明する。図２１は本発明の他の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図２１に示すように本発明の他の実施形態による画像処理装置は、第２の実施形態における変換手段１５と同様に画像データＳ０を輝度データＬ*および色データＣ*に変換する変換手段５１と、輝度データＬ*および色データＣ*を多重解像度変換して低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬおよび色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣを得る多重解像度変換手段３１と、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬの輝度ヒストグラムＨＬＬおよび低周波数帯域の色解像度データＲＬＣの色ヒストグラムＨＬＣを作成するヒストグラム作成手段５３と、輝度ヒストグラムＨＬＬおよび色ヒストグラムＨＬＣに基づいて、画像データＳ０に施すべき画像処理のパターンＪを設定する処理パターン設定手段５４と、設定された処理パターンＪにより画像データＳ０に対して画像処理を施して処理済み画像データＳ１を得る処理手段５５と、処理済み画像データＳ１を可視像として出力する出力手段５６とを備える。
【０１２６】
なお、色データＣ*が彩度として得られる場合には１次元の色ヒストグラムＨＬＣが作成され、色データがａ*，ｂ*として得られる場合には、図１０に示すような２次元の色ヒストグラムＨＬＣが作成される。
【０１２７】
処理パターン設定手段５４においては、図６に示す階調変換ＬＵＴおよび彩度Ｃ*を向上させるための強調係数αｃの値が処理パターンＪとして設定される。まず、輝度ヒストグラムＨＬＬおよび色ヒストグラムＨＬＣからヒストグラムの分布を表す特徴量が求められる。輝度ヒストグラムＨＬＬについてはその分布幅が特徴量Ｐ１として求められる。また、色ヒストグラムＨＬＣが１次元であればその分布幅が、色ヒストグラムＨＬＣが２次元であればその分布面積が特徴量Ｐ２として求められる。そして、特徴量Ｐ２が予め定められた所定の閾値Ｔｈ１６と比較され、Ｐ２≧Ｔｈ１６であった場合には、例えば図６に示す階調変換ＬＵＴのうちＬＵＴ３が階調変換のためのＬＵＴとして選択され、さらに強調係数αｃ＝１．０と設定される。
【０１２８】
一方、Ｐ２＜Ｔｈ１６であった場合には、輝度ヒストグラムＨＬＬから得られた特徴量Ｐ１が所定の閾値Ｔｈ１７と比較され、Ｐ１≧Ｔｈ１７であった場合には、ハイコントラスト画像であるとしてＬＵＴ５が選択され、強調係数αｃ＝１．０と設定される。また、Ｐ１＜Ｔｈ１７であった場合には、ローコントラスト画像であるとしてＬＵＴ１が選択され、強調係数αｃ＝１．２と設定される。
【０１２９】
このようにして設定された処理パターンＪにより処理手段５５において画像データＳ０に対して画像処理が施される。
【０１３０】
次いで、他の実施形態の動作について説明する。図２２は他の実施形態の動作を示すフローチャートである。まず、変換手段５１において、画像データＳ０が輝度データＬ*および色データＣ*に変換され（ステップＳ１１）、多重解像度変換手段５２において、輝度データＬ*および色データＣ*が多重解像度変換されて低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬおよび色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣが得られる（ステップＳ１２）。ヒストグラム作成手段５３においては、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬから輝度ヒストグラムＨＬＬが、低周波数帯域の色解像度データＲＬＣから色ヒストグラムＨＬＣが作成される（ステップＳ１３）。
【０１３１】
そして、輝度ヒストグラムＨＬＬおよび色ヒストグラムＨＬＣの特徴量Ｐ１，Ｐ２が算出され（ステップＳ１４）、Ｐ２≧Ｔｈ１６であるか否かが判断される（ステップＳ１５）。ステップＳ１５が肯定された場合には、ＬＵＴ３が選択されるとともに強調係数αｃ＝１．０に設定されて（ステップＳ１６）、処理パターンＪが設定される。ステップＳ１５が否定された場合には、Ｐ１≧Ｔｈ１７であるか否かが判断され（ステップＳ１７）、ステップＳ１７が肯定された場合にはＬＵＴ５が選択されるとともに強調係数αｃ＝１．０に設定されて（ステップＳ１８）、処理パターンＪが設定される。ステップＳ１７が否定された場合には、ＬＵＴ１が選択されるとともに強調係数αｃ＝１．２に設定されて（ステップＳ１９）、処理パターンＪが設定される。そして、設定された処理パターンＪにより画像データＳ０に対して画像処理が施され（ステップＳ２０）、処理済み画像データＳ１が得られる。得られた処理済み画像データＳ１は出力手段５６において可視像として出力される（ステップＳ２１）。
【０１３２】
なお、上記他の実施形態においては、輝度データＬ*および色データＣ*を多重解像度変換し、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬのヒストグラムＨＬＬおよび低周波数帯域の色解像度データＲＬＣのヒストグラムＨＬＣを作成しているが、図２３に示すように、多重解像度変換手段５２に代えて、輝度データＬ*および色データＣ*のボケ画像データである輝度ボケ画像データＬusおよび色ボケ画像データＣusを作成するボケ画像作成手段５７を設け、輝度ボケ画像データＬusから輝度ヒストグラムＨＬusおよび色ボケ画像データＣusから色ヒストグラムＨＣusを作成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３３】
【図１】本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】コントラスト感定量化手段の第１の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図３】ボケ画像データの作成状態を示す図
【図４】ボケ画像データのヒストグラムの例を示す図
【図５】ボケ画像データのヒストグラムの例を示す図
【図６】階調変換ＬＵＴを示す図
【図７】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図８】ボケ画像データを１６値化した後のヒストグラムを示す図
【図９】コントラスト感定量化手段の第２の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１０】２次元ヒストグラムを示す図
【図１１】コントラスト感定量化手段の第３の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１２】第３の実施形態において行われる処理を説明するための図
【図１３】第３の実施形態の変形例において行われる処理を説明するための図
【図１４】コントラスト感定量化手段の第４の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１５】各周波数帯域の解像度データにより表される画像を示す図
【図１６】各周波数帯域の解像度データのヒストグラムを示す図
【図１７】コントラスト感定量化手段の第５の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１８】周波数強調処理を説明するための図
【図１９】ＡＥ処理を行う処理手段の構成を示す概略ブロック図
【図２０】ＡＥ処理を説明するための図
【図２１】本発明の他の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図２２】他の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図２３】本発明のさらに他の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【符号の説明】
【０１３４】
１ コントラスト感定量化手段
２，５５ 処理手段
３，５６ 出力手段
１１，２１ ボケ画像作成手段
１２，５３ ヒストグラム作成手段
１３，３４ 定量化手段
１５，５１ 変換手段
２２ １６値化手段
２３ 位置検出手段
２４ 演算手段
３１，５２ 多重解像度変換手段
３２ 領域抽出手段
３３ ヒストグラム作成手段
４１ 顔抽出手段
４２ 濃度算出手段
４３ ＡＥ処理手段
５４ 処理パターン設定手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を見た人が実際にその画像から受けるコントラストに対する感覚を定量化し、さらには定量化されたコントラスト感に基づいて画像データに対して画像処理を施す画像処理方法および装置並びに画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラにおいて取得したデジタル画像データや、フイルムに記録された画像を読み取ることにより得られたデジタル画像データを、プリント等のハードコピーとしてあるいはディスプレイ上にソフトコピーとして再現することが行われている。このように、デジタル画像データを再現する場合においては、ネガフイルムからプリントされた写真と同様の高品位な画質を有するものとするために、階調処理や周波数処理等の種々の画像処理を画像データに対して施すことが行われている。
【０００３】
例えば、画像データのヒストグラムを作成し、このヒストグラムの分布幅から画像データにより表される画像のコントラストを求め、このコントラストに基づいて、画像データの階調を変換するための階調曲線を補正することにより、階調がつぶれたり、ノイズが目立たないように画像データを変換する画像処理方法が種々提案されている（例えば特許文献１参照）。なお、ここでいうコントラストとは、画像中における暗い部分と明るい部分の比のことをいうものである。したがって、ヒストグラムの分布に広がりがあるものはコントラストがあり、ヒストグラムの分布が狭いものはコントラストがないというように、ヒストグラムの分布幅から画像のコントラストを判断することができる。例えば、晴天下において撮影を行うことにより得られた画像では、日向から日陰までの明暗が反映されて分布幅が広いヒストグラムとなり、曇天下において撮影を行うことにより得られた画像では、日向と日陰との区別が付きにくく狭い幅で分布するヒストグラムとなる。
【０００４】
また、画像を観察したときの鮮鋭度や粒状性等の人間の感覚を数値として表し、この数値に基づいて画像処理の内容を変更することにより、人間にとって好ましい画像を得るようにした画像処理方法も提案されている（特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平６−２５３１７６号公報
【特許文献２】特開平７−１９３７６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように画像データから作成されるヒストグラムは、画像中に含まれる全ての被写体や画像細部における様々な情報を含んでいることから形状が複雑なものとなり、その複雑な形状の中に人間が実際に画像を観察した際に知覚するコントラストの情報が埋もれてしまうため、人間が知覚するコントラスト感が必ずしも反映されていないものとなる。例えば、人間の顔を被写体とした画像の場合、この画像を観察する者がコントラストを知覚するのは顔の部分のみであり、画像に含まれる顔以外の被写体については、その画像から受けるコントラストとしては知覚しないものである。しかしながら、画像データから作成されたヒストグラムには、顔以外の被写体についての情報も含まれているため、このヒストグラムは、画像を観察する者が知覚しているコントラストを反映していないものとなる。したがって、このようなヒストグラムに基づいて画像データに対して画像処理を行ったのでは、必ずしも画像を観察する人が望むような処理済み画像を得ることができない。
【０００６】
また、画像に含まれる鮮やかな色と鮮やかでない色との対比によっても人間が知覚するコントラスト感が異なるものとなる。例えば、鮮やかな色が多く含まれる画像についてはコントラスト感があるものとして知覚されるが、鮮やかでない色が多く含まれている画像については、コントラスト感がないものとして知覚される。このように、画像に含まれる色によってもコントラスト感が異なるため、画像の色も考慮して画像処理を行う必要もある。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像を実際に観察することにより人間が知覚するコントラストの感覚をコントラスト感として定量化し、さらにこのコントラストの感覚に基づいて画像に対して適切に画像処理を施すことができる画像処理方法および装置並びに画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することを目的とするものである。
【０００８】
また、本発明は、画像の色情報を用いて画像に対して適切に画像処理を施すことができる画像処理方法および装置並びに画像処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することをも目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
人間が画像を観察してその画像のコントラストを判断する場合には、画像に含まれる全ての被写体を統合した明暗差のみならず、画像全体の大局的な明暗差、画像中における明部と暗部の分布、さらには注目する被写体のみの明暗の分布等、ヒストグラムに反映されない情報に基づいて、画像のコントラストを判断しているものである。本発明はこの点に着目してなされたものである。
【００１０】
すなわち、本発明による第１の画像処理方法は、変換手段が、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出し、
ボケ画像作成手段が、該色データのボケ画像データを作成し、
ヒストグラム作成手段が、該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成し、
コントラスト感算出手段が、該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出し、
処理手段が、該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とするものである。
【００１１】
本発明による第１の画像処理装置は、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出する変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像作成手段と、
該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出するコントラスト感算出手段と、
該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施す処理手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１２】
本発明による第２の画像処理方法は、画像データに基づいて、該画像データにより表される画像のコントラスト感を定量化することを特徴とするものである。
【００１３】
ここで、「コントラスト感」とは、画像全体の大局的な明暗差、画像中における明部と暗部の分布、注目する被写体における明暗の分布等、画像そのもののヒストグラムには直接反映されていない、画像を観察した人間が実際に画像から受けるコントラストに関する主観的な感覚全般のことであり、具体的には画像データのボケ画像データのヒストグラム、ボケ画像データにより表されるボケ画像の明部および／または暗部の位置情報、画像データを多重解像度に変換することにより得られる周波数帯域毎の多重解像度画像データから得られたヒストグラム等に基づいて、定量化することができる。
【００１４】
なお、ボケ画像データからヒストグラムを作成するには、ボケ画像データそのものから作成してもよく、例えば画像データが８ビット（２５６）の情報を有するものである場合にボケ画像データを例えば３２値化、１６値化、８値化等し、この３２値化等したボケ画像データからヒストグラムを作成してもよい。
【００１５】
また、画像データから画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得、輝度データおよび／または色データのボケ画像データである輝度ボケ画像データおよび／または色ボケ画像データを作成し、輝度ボケ画像データおよび／または色ボケ画像データから輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成し、輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムに基づいてコントラスト感を定量化してもよい。なお、「色情報」とは画像に含まれる色の鮮やかさを表す情報のことをいう。
【００１６】
なお、色ボケ画像データを作成した場合には、色ボケ画像データの２次元の頻度分布を表す色ヒストグラムを作成するようにしてもよい。
【００１７】
さらに、「明部および／または暗部の位置情報」としては、例えば画像の中央から明部および／または暗部までの距離の標準偏差を用いることができる。
【００１８】
さらに、「多重解像度画像データから得られたヒストグラム等に基づいて」とは、具体的には画像データから高周波帯数帯域、中周波数帯域および低周波数帯域の多重解像度画像データを作成した場合に、低周波数帯域の解像度画像データにより表される低周波数帯域画像から求められた画像の大まかな明度分布、中周波数帯域あるいは高周波数帯域の解像度画像データにより表される中周波数帯域画像あるいは高周波数帯域画像のヒストグラム等に基づいて、の意である。
【００１９】
また、画像データから画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得、輝度データおよび／または色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の輝度多重解像度画像データおよび／または色多重解像度画像データを得、各輝度多重解像度画像データおよび／または各色多重解像度画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成し、各輝度ヒストグラムおよび／または各色ヒストグラムに基づいてコントラスト感を定量化してもよい。
【００２０】
なお、本発明による第２の画像処理方法においては、前記コントラスト感に基づいて、前記画像データに対して画像処理を施すことが好ましい。
【００２１】
この場合、前記画像処理は階調変更処理、周波数強調処理、ＡＥ処理および彩度変更処理のうち少なくとも１つの処理であることが好ましい。
【００２２】
本発明による第３の画像処理方法は、画像データから該画像データにより表される画像の色情報に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とするものである。
【００２３】
なお、本発明による第３の画像処理方法においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得、
該色データのボケ画像データを作成し、
該ボケ画像データのヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施すことが好ましい。
【００２４】
この場合、前記ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成することが好ましい。
【００２５】
また、本発明による第３の画像処理方法においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得、
該色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の多重解像度画像データを得、
該各多重解像度画像データのうち最低周波数帯域の多重解像度データのヒストグラムを作成し、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施すことが好ましい。
【００２６】
本発明による第２の画像処理装置は、画像データに基づいて、該画像データにより表される画像のコントラスト感を定量化するコントラスト感定量化手段を備えたことを特徴とするものである。
【００２７】
なお、本発明による第２の画像処理装置においては、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データのボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該ボケ画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００２８】
また、本発明による第２の画像処理装置においては、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データから前記画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得る変換手段と、
該輝度データおよび／または該色データのボケ画像データである輝度ボケ画像データおよび／または色ボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該輝度ボケ画像データおよび／または該色ボケ画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該輝度ヒストグラムおよび／または該色ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００２９】
この場合、前記ボケ画像データ作成手段が前記色ボケ画像データを作成した場合、前記ヒストグラム作成手段は、前記色ボケ画像データの２次元の頻度分布を表す色ヒストグラムを作成する手段であることが好ましい。
【００３０】
さらに、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データのボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該ボケ画像データにより表されるボケ画像における明部および／または暗部の位置情報に基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００３１】
さらに、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の多重解像度画像データを得る多重解像度変換手段と、
該各多重解像度画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該各ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００３２】
さらにまた、前記コントラスト感定量化手段は、前記画像データから前記画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データを得る変換手段と、
該輝度データおよび／または該色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の輝度多重解像度画像データおよび／または色多重解像度画像データを得る多重解像度変換手段と、
該各輝度多重解像度画像データおよび／または該各色多重解像度画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該各輝度ヒストグラムおよび／または該各色ヒストグラムに基づいて前記コントラスト感を定量化する定量化手段とを備えることが好ましい。
【００３３】
なお、本発明による第２の画像処理装置においては、前記コントラスト感に基づいて、前記画像データに対して画像処理を施す処理手段をさらに備えることが好ましい。
【００３４】
この場合、前記処理手段は、前記画像処理として階調変更処理、周波数強調処理、ＡＥ処理および彩度変更処理のうち少なくとも１つの処理を行う手段であることが好ましい。
【００３５】
本発明による第３の画像処理装置は、画像データから該画像データにより表される画像の色情報に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とするものである。
【００３６】
なお、本発明による第３の画像処理装置においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得る変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像データ作成手段と、
該ボケ画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施す処理手段とを備えることが好ましい。
【００３７】
この場合、前記ヒストグラム作成手段は、前記ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成する手段であることが好ましい。
【００３８】
また、本発明による第３の画像処理装置においては、前記画像データから前記画像の色情報を表す色データを得る変換手段と、
該色データを多重解像度に変換して複数の周波数帯域毎の多重解像度画像データを得る多重解像度変換手段と、
該各多重解像度画像データのうち最低周波数帯域の多重解像度画像データのヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムに基づいて前記画像データに対して前記画像処理を施す処理手段とを備えることが好ましい。
【００３９】
なお、本発明による第１から第３の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、画像データにより表される画像のコントラスト感を定量化するようにしたため、画像そのもののヒストグラムから求められるコントラストのように、画像全体の種々の情報を含んだコントラストではなく、画像の大局的な明暗差、画像中における明部と暗部の分布や、注目する被写体における明暗の分布、画像に含まれる色情報などの人間が実際に画像を観察した際に画像から受ける主観的な感覚を定量化して求めることができる。
【００４１】
また、画像データにより表される画像中には、画像を観察する者が知覚する情報のみならず非常に多くの情報が含まれているため、画像データから作成されたヒストグラムには、画像の大局的な明暗の情報が埋もれてしまっていることとなる。一方、画像データからボケ画像データを作成することにより、このボケ画像データにより表される画像は、元の画像データのように被写体の詳細な画素値の変化が含まれないため、人間が画像を観察した際に実際に知覚する、画像全体の大局的な明暗差を明確に表すものとなる。したがって、画像データのボケ画像データ、あるいは画像データから得られた輝度データおよび／または色データのヒストグラムに基づくことにより、実際に画像を観察した際にその画像から受けるコントラスト感を良好に定量化することができる。
【００４２】
また、ボケ画像における明部および／または暗部の位置情報は、画像中における明るい被写体および／または暗い被写体の位置を表すものであるため、この位置情報に基づくことにより、画像中の明暗の分布状態をコントラスト感として得ることができる。
【００４３】
さらに、画像データを多重解像度画像データに変換して各解像度画像データのヒストグラムを作成した場合、低周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムはボケ画像データのヒストグラムと同様に画像全体の明暗の分布を、中高周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムは、その周波数帯域に応じた周波数成分の振幅を表すものとなる。例えば、鼻や目のくぼみによる顔の明暗、建物や被写体による陰影は中周波数成分により、木の枝や草花の細かさ、人物の服の模様、質感、物体間の境界（エッジ）等は高周波数成分により構成されている。このため、これら画像中の局所的なコントラストがある画像ほど、中高周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムの分布幅が大きくなる。したがって、低周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムにより画像データの全体的なコントラスト感を定量化することができ、さらに中高周波数帯域の解像度画像データのヒストグラムに基づいて画像中の局所的なコントラスト感を定量化することができ、これにより、画像の全体的な明暗の分布のみならず、局所的な明暗の分布をコントラスト感として求めることができる。
【００４４】
一方、画像データから輝度データおよび色データを得、輝度データおよび／または色データを多重解像度画像データに変換して各解像度画像データのヒストグラムである輝度ヒストグラムおよび／または色ヒストグラムを作成した場合、低周波数帯域の輝度ヒストグラムは画像全体の明暗の分布を、中高周波数帯域の輝度ヒストグラムは、その周波数帯域に応じた周波数成分の振幅を表すものとなる。したがって、低周波数帯域の輝度ヒストグラムに基づいて画像データの全体的なコントラスト感を定量化することができ、さらに中高周波数帯域の輝度ヒストグラムに基づいて画像中の局所的なコントラスト感を定量化することができる。
【００４５】
また、低周波数帯域の色ヒストグラムは画像全体の彩度の分布を、中高周波数帯域の色ヒストグラムは、その周波数帯域に応じた彩度の分布を表すものとなる。したがって、低周波数帯域の色ヒストグラムに基づいて、画像の色に基づく画像データの全体的なコントラスト感を定量化することができ、さらに中高周波数帯域の色ヒストグラムに基づいて画像中の局所的なコントラスト感を定量化することができる。
【００４６】
さらにまた、求められたコントラスト感に基づいて画像データに対して所定の画像処理を施すことにより、画像を観察する者が知覚するコントラスト感を反映させた処理済み画像データを得ることができる。
【００４７】
また、画像データからこの画像データにより表される画像の色情報に基づいて画像データに対して輝度情報を変更する画像処理を施すことにより、画像を観察する者が画像の色から知覚するコントラスト感を反映させた処理済み画像データを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４８】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【００４９】
図１は本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図１に示すように、本実施形態による画像処理装置は、画像データＳ０により表される画像におけるコントラスト感Ｃ０を定量化するコントラスト感定量化手段１と、コントラスト感定量化手段１において定量化されたコントラスト感Ｃ０に基づいて、画像データＳ０に対して画像処理を施して処理済み画像データＳ１を得る処理手段２と、処理済み画像データＳ１を可視像として出力するプリンタ、ＣＲＴモニタ等の出力手段３とを備える。
【００５０】
図２はコントラスト感定量化手段１の具体的な構成を示す概略ブロック図である。なお、図２に示すコントラスト感定量化手段１を第１の実施形態として説明する。図２に示すように、第１の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、画像データＳ０のボケ画像データＳusを作成するボケ画像作成手段１１と、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusを作成するヒストグラム作成手段１２と、ヒストグラムＨusに基づいて画像データＳ０により表される画像のコントラスト感Ｃ０を定量化して求める定量化手段１３とを備える。
【００５１】
図２に示すコントラスト感定量化手段１においては下記のようにしてコントラスト感Ｃ０が定量化して求められる。まず、ボケ画像作成手段１１において画像データＳ０のボケ画像データＳusが作成される。このボケ画像データＳusの作成は、例えば画像データＳ０に対してボケマスクフィルタによるフィルタリング処理を施すことにより行われる。画像データＳ０により表される画像およびボケ画像データＳusにより表されるボケ画像の例を図３に示す。なお、図３においては画像データＳ０およびボケ画像データＳusにより表される画像にはそれぞれ対応する符号Ｓ０およびＳusを付している。また、このボケ画像データＳusは画像データＳ０のナイキスト周波数に対して数％の周波数帯域が残る程度のものとなっており、具体的には画像データＳ０により表される画像中０．５〜３cycle/cm程度の周波数成分を表すものとなっている。
【００５２】
次に、ヒストグラム作成手段１２において、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusが作成される。図４はボケ画像データＳusのヒストグラムＨusを画像データＳ０のヒストグラムＨ０とともに示す図である。なお、図４においては画素値は０−１００に正規化してある。図４に示すように、ヒストグラムＨ０は、画像全体の明暗の分布のみならず、画像中に含まれる全ての被写体や画像細部における様々な情報を含んでいるため、複雑な形状を有するものとなり、ヒストグラムＨ０から求められる明暗差すなわちコントラストは、０−１００という非常に広い範囲に亘っているものとなる。なお、図５は画像データＳ０とは異なる画像データＳ０′およびこれから作成されたボケ画像データＳus′のヒストグラムＨ０′、Ｈus′を示す図である。図４と図５とを比較すると、ヒストグラムの形状は明らかに異なるが、図５のヒストグラムＨ０′から求められるコントラストは、図４のヒストグラムＨ０から求められるコントラストと同様に０−１００という広い範囲に亘るものとなるため、画像によってコントラストの差異がないものとなってしまう。
【００５３】
一方、ヒストグラムＨusは、その分布幅も２７−９２とヒストグラムＨ０より狭くなっているが、画像中に含まれる詳細な情報が除去されており、この分布幅は画像全体の大局的な明暗差すなわちコントラストを表すものとなる。また、図５に示すヒストグラムＨ０′から求められるコントラストは図４に示すヒストグラムと同一であったが、ヒストグラムＨus′とヒストグラムＨusとを比較すると、ヒストグラムＨus′の分布幅は１７−７５となり、両者は明らかに分布幅およびその分布位置が異なるため、画像によりコントラストの差異が現れるものとなる。ここで、人間が画像を観察する際には、画像中の詳細な部分ではなく、まず画像全体を観察してコントラストを判断するものである。したがって、第１の実施形態においては、定量化手段１３においてボケ画像データＳusのヒストグラムＨusの分布幅、すなわち、ヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘと最小値Ｈusｍｉｎとの差ｗを求め、これを人間が画像を観察した際に知覚する画像全体のコントラストを表すコントラスト感Ｃ０とするものである。
【００５４】
処理手段２においてはコントラスト感定量化手段１において定量化されたコントラスト感Ｃ０に基づいて、画像データＳ０に対して画像処理が施される。まず、コントラスト感Ｃ０、すなわちヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘと最小値Ｈusｍｉｎとの差ｗについて、これを予め設定した閾値Ｔｈ１と比較して画像データＳ０により表される画像のコントラスト種別を求める。ここで、閾値Ｔｈ１は図４および図５に示すように、ヒストグラム全体の画素値が１−１００に分布する場合、例えば５０程度の値に設定されるがこれに限定されるものではない。そして、Ｃ０≧Ｔｈ１である場合は画像データＳ０により表される画像はハイコントラスト画像、Ｃ０＜Ｔｈ１である場合はローコントラスト画像という判別を行う。なお、この場合、０＜Ｔｈ２＜Ｔｈ１＜１００というように２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を設定し、Ｃ０＞Ｔｈ１である場合はハイコントラスト画像、Ｔｈ２≦Ｃ０≦Ｔｈ１である場合は標準画像、Ｃ０＜Ｔｈ２である場合はローコントラスト画像というような判別を行ってもよい。この場合、Ｔｈ１は８０程度、Ｔｈ２は４０程度の値に設定されるがこれに限定されるものではない。
【００５５】
そして、このように画像のコントラスト種別が求められると、このコントラスト種別に応じて予め準備されている階調変換ＬＵＴが選択され、選択された階調変換ＬＵＴにより画像データＳ０に対して階調変換処理が施される。図６は階調変換ＬＵＴを示す図である。本実施形態においては、ＬＵＴ１〜ＬＵＴ５の５つの階調変換ＬＵＴを用意し、ハイコントラスト画像と判別された場合にはＬＵＴ５、ローコントラスト画像と判別された場合にはＬＵＴ１、標準画像と判別された場合にはＬＵＴ３の階調変換ＬＵＴを用いて画像データＳ０の階調を変換して処理済み画像データＳ１を得る画像処理を行う。なお、コントラスト感Ｃ０すなわち上記差ｗの値に応じてＬＵＴ１〜ＬＵＴ５の階調変換ＬＵＴを選択するようにしてもよい。
【００５６】
なお、階調曲線を例えばｙｏｕｔ＝ａ・ｙｉｎ＋ｂ（ｙｏｕｔ：出力、ｙｉｎ：入力）というような関数により表現し、画像のコントラスト種別あるいはコントラスト感Ｃ０（差ｗの値）に応じてａ，ｂのパラメータを変更して階調曲線を設定してもよい。
【００５７】
次いで、第１の実施形態の動作について説明する。
【００５８】
図７は第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートにおいては、コントラスト感Ｃ０は２つの閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２と比較されるものとする。まず、コントラスト感定量化手段１のボケ画像作成手段１１において、画像データＳ０のボケ画像データＳusが作成され（ステップＳ１）、さらにヒストグラム作成手段１２において、このボケ画像データＳusのヒストグラムＨusが作成される（ステップＳ２）。そして定量化手段１３においてこのヒストグラムＨusに基づいてコントラスト感Ｃ０が定量化されて求められる（ステップＳ３）。そして求められたコントラスト感Ｃ０は処理手段２に入力され、まず、Ｃ０＞Ｔｈ１であるか否かが判断される（ステップＳ４）。ステップＳ４が肯定された場合には、ハイコントラスト画像であるとして階調変換ＬＵＴ５が選択され（ステップＳ５）、これに基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理が施され（ステップＳ６）、処理済み画像データＳ１が得られる。得られた処理済み画像データＳ１は出力手段３において可視像として出力される（ステップＳ７）。
【００５９】
一方、ステップＳ４が否定された場合には、Ｃ０＜Ｔｈ２であるか否かが判断される（ステップＳ８）。ステップＳ８が肯定された場合には、ローコントラスト画像であるとして階調変換ＬＵＴ１が選択され（ステップＳ９）、これに基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理が施される（ステップＳ６）。さらに、ステップＳ８が否定された場合には、Ｔｈ２≦Ｃ０≦Ｔｈ１となる標準画像であるとして階調変換ＬＵＴ３が選択され（ステップＳ１０）、これに基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理が施される（ステップＳ６）。
【００６０】
ここで、画像データＳ０により表される画像中には、画像を観察する者が知覚する情報のみならず非常に多くの情報が含まれているため、図４および図５に示すように、画像データＳ０から作成されたヒストグラムＨ０には、画像全体の明暗の情報が埋もれてしまっていることとなる。一方、画像データＳ０のボケ画像データＳusにより表される画像は、画像データＳ０のように被写体の詳細な画素値の変化が含まれないため、人間が画像を観察した際に実際に知覚する、画像全体の大局的な明暗差を表すものとなる。したがって、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusに基づくことにより、実際に画像を観察した際にその画像から受けるコントラスト感Ｃ０を良好に定量化することができ、このコントラスト感Ｃ０に基づいて画像データＳ０に対して階調変換処理を施すことにより、画像を観察する者が知覚するコントラスト感Ｃ０を反映した画像を表す処理済み画像データＳ１を得ることができる。
【００６１】
なお、上記第１の実施形態においては、ボケ画像データＳusそのものからヒストグラムＨ０を作成しているが、例えばボケ画像データＳusが８ビット（０−２５５）のデータ値を有するものである場合に、ボケ画像データＳusを１６値化し、１６値化したボケ画像データＳusからヒストグラムを作成してもよい。この際、ボケ画像データＳusには画像データＳ０のように画像中の詳細な情報は含まれないため、１６値化した後にヒストグラムＨusを作成したとしても、図８に示すようにその分布幅は８ビットのボケ画像データＳusから作成した場合と比較してそれほど変化しないため、得られるコントラスト感Ｃ０としては１６値化の前後でそれほど差異はないものとなる。また、１６値化した方が画素値のデータ量が少なくなるため、ヒストグラムを簡易に作成することができる。したがって、ボケ画像データＳusを１６値化した後にヒストグラムを作成することにより、処理を高速に行うことができる。なお、この場合、ボケ画像データＳusのデータ値を１６値化しているが、８ビットよりも小さい値とするものであれば、例えば８値化、３２値化等してからヒストグラムを作成してもよい。
【００６２】
また、上記第１の実施形態においてはヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘおよび最小値Ｈusｍｉｎとの差ｗをコントラスト感Ｃ０としているが、例えばヒストグラムＨusの最大値Ｈusｍａｘから（Ｈusｍａｘ−Ｈusｍｉｎ）の１０％値が小さい位置の値、およびヒストグラムＨusの最小値Ｈusｍｉｎから（Ｈusｍａｘ−Ｈusｍｉｎ）の１０％値が大きい位置の値を求め、これらの位置における値の差をコントラスト感Ｃ０として求めるようにしてもよい。
【００６３】
さらに、上記第１の実施形態においては、画像データＳ０からボケ画像データＳusを作成し、ボケ画像データＳusのヒストグラムＨusからコントラスト感Ｃ０を定量化しているが、画像データＳ０を画像データＳ０により表される画像の輝度情報および色情報を表す輝度データおよび色データに変換し、輝度データおよび／または色データのヒストグラムからコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。以下、これを第２の実施形態として説明する。
【００６４】
図９は、コントラスト感定量化手段１の第２の実施形態の構成を示す概略ブロック図である。図９に示すように、第２の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、第１の実施形態におけるボケ画像作成手段１１、ヒストグラム作成手段１２および定量化手段１３に加えて、画像データＳ０を輝度データＬ*および色データＣ*に変換する変換手段１５を備え、ボケ画像作成手段１１において輝度データＬ*または色データＣ*のボケ画像データである輝度ボケ画像データＬusまたは色ボケ画像データＣusを作成し、ヒストグラム作成手段１２において、輝度ボケ画像データＬusのヒストグラムである輝度ヒストグラムＨＬus、または色ボケ画像データＣusのヒストグラムである色ヒストグラムＨＣusを作成するようにしたものである。
【００６５】
変換手段１５においては、画像データＳ０が以下のようにして、輝度データＬ*および色データＣ*に変換される。なお、第２の実施形態においては、画像データＳ０はＩＴＵ−Ｒ ＢＴ．７０９（ＲＥＣ．７０９）に準拠したＲＧＢの色データＲ０，Ｇ０，Ｂ０からなるものとする。変換手段１５においては、下記の式（１）から（３）に基づいて画像データＳ０を構成する色データＲ０，Ｇ０，Ｂ０がＣＩＥ１９３１三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚに変換される。
【００６６】
Ｐｒ＝Ｒ０／２５５
Ｐｇ＝Ｇ０／２５５ （１）
Ｐｂ＝Ｂ０／２５５
Ｒ１′＝((Pr+0.099)/1.099)2.222
Ｇ１′＝((Pg+0.099)/1.099)2.222 （Pr,Pg,Pb≧0.081） （２）
Ｂ１′＝((Pb+0.099)/1.099)2.222
Ｒ１′＝Ｐｒ／４．５
Ｇ１′＝Ｐｇ／４．５ （Pr,Pg,Pb＜0.081） （２′）
Ｂ１′＝Ｐｂ／４．５
Ｘ Ｒ０′
Ｙ ＝｜Ａ｜・ Ｇ０′ （３）
Ｚ Ｂ０′
ここで、マトリクス｜Ａ｜は、色データＲ０′，Ｇ０′，Ｂ０′を三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚに変換するためのマトリクスであり、例えば以下のような値を用いることができる。
【００６７】
0.4124 0.3576 0.1805
｜Ａ｜ ＝ 0.2126 0.7152 0.0722 （４）
0.0193 0.1192 1.0571
なお、マトリクス｜Ａ｜に代えて、ルックアップテーブルにより三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚを求めるようにしてもよい。
【００６８】
次に、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚから下記の式（５）〜（７）によりＣＩＥ１９７６Ｌ*、ａ*、ｂ*を求める。
【００６９】
ａ*＝５００｛ｆ（Ｘ／Ｘｎ）−ｆ（Ｙ／Ｙｎ）｝ （５）
ｂ*＝２００｛ｆ（Ｙ／Ｙｎ）−ｆ（Ｚ／Ｚｎ）｝ （６）
Ｌ*＝１１６（Ｙ／Ｙｎ）1/3−１６（Ｙ／Ｙｎ＞0.008856のとき）（７）
Ｌ*＝９０３．２５（Ｙ／Ｙｎ）（Ｙ／Ｙｎ≦0.008856のとき）
ここで、
Ｘ／Ｘｎ，Ｙ／Ｙｎ，Ｚ／Ｚｎ＞0.008856のとき
ｆ（ａ／ａｎ）＝（ａ／ａｎ）1/3（ａ＝Ｘ，Ｙ，Ｚ）
Ｘ／Ｘｎ，Ｙ／Ｙｎ，Ｚ／Ｚｎ≦0.008856のとき
ｆ（ａ／ａｎ）＝７．７８７（ａ／ａｎ）＋１６／１１６
なお、Ｘｎ，Ｙｎ，Ｚｎは白色に対する三刺激値であり、ＣＩＥ−Ｄ６５（色温度が６５００Ｋの光源）に対応する三刺激値とする。さらに、下記の式（８）により彩度Ｃ*を求める。
【００７０】
Ｃ*＝（ａ*2＋ｂ*2）1/2 （８）
そして、Ｌ*を輝度データ、Ｃ*を色データとして出力する。
【００７１】
輝度データＬ*または色データＣ*からは、ボケ画像作成手段１１において第１の実施形態と同様に輝度データＬ*または色データＣ*のボケ画像データである輝度ボケ画像データＬusまたは色ボケ画像データＣusが作成される。なお、色データＣ*については、大局的な色の変化のみでなく、細かい草花のような中周波数成分からの影響をも考慮して輝度データＬ*よりもボケの程度を緩くするようにしてもよい。具体的には、色ボケ画像データＣusが、画像データＳ０により表される画像中０．５〜１０cycle/mm程度の周波数成分を表すものとすることが好ましい。
【００７２】
ヒストグラム作成手段１２においては、第１の実施形態と同様に、輝度ボケ画像データＬusから輝度ヒストグラムＨＬusが作成され、または色ボケ画像データＣusから色ヒストグラムＨＣusが作成される。
【００７３】
そして、定量化手段１３においては、輝度ヒストグラムＨＬusまたは色ヒストグラムＨＣusの分布幅を求め、これをコントラスト感Ｃ０として出力する。
【００７４】
このようにして求められたコントラスト感Ｃ０に基づいて、処理手段２において画像データＳ０に対して画像処理が施される。具体的には、上記第１の実施形態と同様にコントラスト感Ｃ０に基づいて画像データＳ０により表される画像のコントラストの種別を判別し、この判別結果に応じて予め準備されている階調変換ＬＵＴを選択し、選択した階調変換ＬＵＴにより画像データＳ０に対して階調変換処理を施す。
【００７５】
なお、第２の実施形態において色データＣ*からコントラスト感Ｃ０を求めた場合、このコントラスト感Ｃ０から求められたコントラスト種別がローコントラスト画像であった場合には、画像データＳ０により表される画像の彩度を高くする彩度変更処理を施すようにしてもよい。具体的には、上記式（８）により求められた彩度Ｃ*に強調係数αｃを乗算して彩度を向上させる。なお、強調係数αｃの値としては１．２程度であることが好ましいが、これに限定されるものではない。また、階調変換処理と彩度変更処理とを同時に行うようにしてもよい。
【００７６】
また、彩度を向上させる場合には、画像データＳ０により表される画像全体に一律の強調係数αｃを乗じるのみならず、画像中の低彩度の部分ほどより彩度が向上されるように、強調係数αｃを彩度の関数として設定してもよい。また、強調係数αｃを色相角Ｈ（＝ｔａｎ-1（ｂ*／ａ*））に応じて変化させてもよい。
【００７７】
なお、第２の実施形態においては、変換手段１５において上記式（８）により彩度Ｃ*を求め、これを色データとしているが、式（５）、（７）により求めたａ*，ｂ*を色データとしてもよい。この場合、ボケ画像作成手段１１においては、ａ*，ｂ*の色ボケ画像データａus，ｂusが求められ、ヒストグラム作成手段１２においては、色ボケ画像データａusおよびｂusから２次元ヒストグラムＨａｂが作成される。図１０は２次元ヒストグラムＨａｂの例を示す図である。図１０においては、原点からの距離が彩度を表しており、鮮やかな色ほど原点から離れた座標に存在する。このため、画像データＳ０により表される画像に鮮やかな色が多いと、２次元ヒストグラムＨａｂの分布が広がることとなる。例えば、図１０（ａ）と図１０（ｂ）とでは、図１０（ｂ）の方が２次元ヒストグラムＨａｂの分布が広がっているため、図１０（ｂ）に示す２次元ヒストグラムＨａｂを得た画像ほど鮮やかな色が多く含まれていることとなる。
【００７８】
したがって、２次元ヒストグラムＨａｂの分布面積Ａｃを求め、この分布面積Ａｃをコントラスト感Ｃ０とすることができる。そして、このコントラスト感Ｃ０に基づいて、上記第１の実施形態と同様に画像データＳ０により表される画像のコントラスト種別を判別し、画像データＳ０に対して階調処理、彩度強調処理等の画像処理を施すことができる。
【００７９】
なお、第２の実施形態において、色データＣ*が所定の閾値以上となる画素数Ｐをカウントし、この画素数と画像データＳ０により表される画像の全画素数Ｐａｌｌに対する比率Ｒ＝Ｐ／Ｐａｌｌを求め、これをコントラスト感Ｃ０として求めてもよい。具体的には、図１０に示すａus−ｂus平面において、原点を中心とする所定の半径（所定の閾値に応じた値を有する）円形領域を設定し、この円形領域内に含まれない画素数を画素数Ｐとし、この画素数Ｐの全画素数Ｐａｌｌに対する割合Ｒを求め、これをコントラスト感Ｃ０とするものである。
【００８０】
なお、上記第１の実施形態においては、画像データＳ０のボケ画像データＳusのヒストグラムＨusを作成し、このヒストグラムＨusに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化しているが、画像中における明部および／または暗部の分布状態をコントラスト感Ｃ０として定量化して求めてもよい。以下、これを第３の実施形態として説明する。図１１はコントラスト感定量化手段１の第３の実施形態の構成を示す概略ブロック図である。図１１に示すように、第３の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、画像データＳ０のボケ画像データＳusを作成するボケ画像作成手段２１と、ボケ画像データＳusを０−１５の値に１６値化して１６値化ボケ画像データＳus１６を得る１６値化手段２２と、１６値化ボケ画像データＳus１６により表される画像において、最大画素値である１５の値を有する画素位置を検出する位置検出手段２３と、図１２に示すように、位置検出手段２３において検出された画素の位置と画像中心Ｏとの距離を求め、この距離の標準偏差σを算出してこれをコントラスト感Ｃ０とする演算手段２４とを備える。このように算出されるコントラスト感Ｃ０は、人間が画像を観察したときに明るい領域が画像上においてどのように分布しているかの知覚状態を定量化して表すものとなる。
【００８１】
ここで、演算手段２４において算出された標準偏差σが比較的小さい場合は、明るい領域が画像の中央付近に集中している画像（例えばストロボを使用して撮影を行うことにより得られたストロボ画像）であるとして、これに適した画像処理を処理手段２において行う。第３の実施形態においては、処理手段２において、コントラスト感定量化手段１にて求められたコントラスト感Ｃ０すなわち標準偏差σが予め定められた所定の閾値Ｔｈ５より小さいか否かが判断され、σ＜Ｔｈ５である場合には、画像の中央付近に明るい領域が集中したストロボ画像であると判断し、これに適した画像処理を画像データＳ０に対して施す。なお、σ≧Ｔｈ５である場合には、標準的な画像としてこれに適した画像処理を画像データＳ０に対して施す。
【００８２】
ここで、ストロボ画像においては、被写体に強い光が照射されるためにコントラストが高くなり、被写体が白く飛んでしまったものとなっている。このため、処理手段２においては、σ＜Ｔｈ５と判断された場合には、画像データＳ０により表される画像から明るい領域を抽出し、この領域内の画像データＳ０に対して例えば図６に示すＬＵＴ５を用いてコントラストを抑制するように階調変換処理を施す。これにより、明るい領域の部分のコントラストを抑制して、飛びのない画像を表す処理済み画像データＳ１を得ることができる。
【００８３】
なお、上記第３の実施形態においては、位置検出手段２３において検出された画素の位置と画像の中心Ｏとの距離を求め、この距離の標準偏差σをコントラスト感Ｃ０としているが、図１３に示すように、画像の中心付近に所定の大きさを有する領域Ａ１を設定し、この領域Ａ１内において１５の値を有する画素数をカウントし、この画素数をコントラスト感Ｃ０としてもよい。この場合、処理手段２においてはコントラスト感Ｃ０すなわち領域Ａ１内の１５の値を有する画素数が予め定められた所定の閾値Ｔｈ６より大きいか否かが判断され、Ｃ０＞Ｔｈ６と判断された場合には、明るい領域が画像の中央付近に集中している画像であるとして、領域Ａ１内についてはコントラストを抑制するように階調変換処理を施す。なお、Ｃ０≦Ｔｈ６と判断された場合には、標準的な画像であるとして、これに適した画像処理を施す。これにより、上記と同様に明るい領域の部分のコントラストを抑制して、飛びのない画像を表す処理済み画像データＳ１を得ることができる。
【００８４】
また、上記第１の実施形態においては画像データＳ０のボケ画像データＳusを作成し、このボケ画像データＳusのヒストグラムを求め、これに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化して求めているが、画像データＳ０を複数の周波数帯域毎の多重解像度空間に変換し、各周波数帯域毎の解像度データのヒストグラムを作成し、これに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。以下、これを第４の実施形態として説明する。
【００８５】
図１４はコントラスト感定量化手段１の第４の実施形態の具体的な構成を示す概略ブロック図である。図１４に示すように、第４の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、画像データＳ０をウェーブレット変換やラプラシアンピラミッドの手法等により多重解像度空間に変換して、低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の多重解像度画像データ（以下解像度データとする）ＲＬ，ＲＭ，ＲＨを得る多重解像度変換手段３１と、低周波数帯域の解像度データＲＬから画素値が所定の閾値Ｔｈ７以上の領域を明部領域Ｍ１として抽出する領域抽出手段３２と、中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨについて、明部領域Ｍ１に対応する領域のヒストグラムＨＭ，ＨＨを作成するヒストグラム作成手段３３と、画像データＳ０により表される画像のコントラスト感Ｃ０を定量化して求める定量化手段３４とを備える。
【００８６】
第４の実施形態によるコントラスト感定量化手段１においては下記のようにしてコントラスト感Ｃ０が定量化して求められる。まず、画像データＳ０が多重解像度変換手段３１において多重解像度空間に変換されて、低中高周波数帯域の解像度データＲＬ，ＲＭ，ＲＨが得られる。なお、各周波数帯域の解像度データにおいて、低解像度解像度データＲＬは明暗の情報をも含むものであるが、中高解像度データＲＭ，ＲＨは周波数成分のみを表すものである。図１５は各解像度データにより表される画像を模式的に示す図であり、図１５（ａ）が低周波数帯域の解像度データＲＬ、図１５（ｂ）が中周波数帯域の解像度データＲＭ、図１５（ｃ）が高周波数帯域の解像度データＲＨにより表される画像を示すものである。
【００８７】
次いで、低周波数帯域の解像度データＲＬが領域抽出手段３２に入力され、ここで画素値が所定の閾値Ｔｈ７以上の領域が明部領域Ｍ１として抽出され、ヒストグラム作成手段３３に入力される。一方、明部領域Ｍ１の画素数ｎが定量化手段３４に入力される。そして、ヒストグラム作成手段３３においては中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨについて、明部領域Ｍ１に対応する領域のヒストグラムＨＭ，ＨＨが作成される。このヒストグラムＨＭ，ＨＨは定量化手段３４に入力される。
【００８８】
ここで、低周波数帯域の解像度データＲＬのヒストグラムＨＬの分布幅ＢＬは図１６（ａ）に示すように画素値の分布を表し、図４および図５に示したヒストグラムと同様に画像の大局的な明暗を表すものであるが、中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨの分布幅ＢＭ，ＢＨは、図１６（ｂ）、（ｃ）に示すように、０を中心とした周波数の振幅を表すものである。
【００８９】
一方、例えば鼻や目のくぼみによる顔の明暗、建物や被写体による陰影は、低周波数帯域より高い中周波数帯域の周波数成分により構成される。したがって、顔等の被写体に局所的なコントラストがある画像ほど局所的な陰影が大きくなり、その結果中周波数帯域の解像度データＲＭの振幅が大きくなる。また、例えば木の枝や草花の細かさ、人物の服の模様や質感、物体間の境界（エッジ）等の詳細な構造物は高周波数成分により構成されている。このため、詳細な構造物に対応する局所的な領域においてコントラストが大きい画像ほどこれらの詳細な構造物がはっきりと見えることから、高周波数帯域の解像度データＲＨの振幅が大きくなる。
【００９０】
定量化手段３４においては、ヒストグラムＨＭ，ＨＨに基づいて、コントラスト感Ｃ０が定量化される。まず、中周波数帯域の解像度データＲＭのヒストグラムＨＭにおける分布幅ＢＭが、所定の閾値Ｔｈ８と比較される。そして、ヒストグラムＨＭの分布幅ＢＭが所定の閾値Ｔｈ８よりも大きい場合（ＢＭ＞Ｔｈ８）には、中周波数帯域の情報を比較的多く含む標準画像、所定の閾値Ｔｈ８以下（ＢＭ≦Ｔｈ８）である場合には中周波数帯域の情報をそれほど多く含まないローコントラスト画像と判別される。なお、ここで標準画像と判別された場合には、高周波数帯域の解像度データＲＨのヒストグラムＨＨにおける分布幅ＢＨを所定の閾値Ｔｈ９と比較し、分布幅ＢＨが所定の閾値Ｔｈ９よりも大きい場合（ＢＨ＞Ｔｈ９）には、高周波の情報を比較的多く含むハイコントラスト画像、所定の閾値Ｔｈ９以下の場合（ＢＨ≦Ｔｈ９）には高周波の情報をそれほど含まない標準画像であると判別してもよい。一方、領域抽出手段３２において抽出された明部領域Ｍ１の画素数ｎを所定の閾値Ｔｈ１０と比較し、この画素数ｎが所定の閾値Ｔｈ１０よりも小さい場合（ｎ＜Ｔｈ１０）にはローコントラスト画像であると判別するようにしてもよい。この場合画素数ｎが所定の閾値Ｔｈ１０以上の場合には、中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨを用いて上述したように判別を行うものとする。
【００９１】
このように画像のコントラストの種別が求められると、このコントラストの種別がコントラスト感Ｃ０として出力される。この場合、コントラスト感Ｃ０は、例えばローコントラスト画像は１、ハイコントラスト画像は２、標準画像は３のように、コントラスト種別に応じた値を有する信号となる。
【００９２】
そして、処理手段２においては、コントラスト感定量化手段１において定量化されたコントラスト感Ｃ０に基づいて、上記第１の実施形態と同様にして階調変換ＬＵＴを切り替えて、画像データＳ０に対して階調を変換する画像処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【００９３】
なお、上記第４の実施形態において、上記第２の実施形態と同様に画像データＳ０の輝度データＬ*または色データＣ*を求め、輝度データＬ*または色データＣ*を多重解像度空間に変換して輝度データＬ*または色データＣ*についての解像度データを得、この解像度データからコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。以下、これを第５の実施形態として説明する。
【００９４】
図１７はコントラスト感定量化手段１の第５の実施形態の具体的な構成を示す概略ブロック図である。図１７に示すように、第５の実施形態によるコントラスト感定量化手段１は、第４の実施形態における多重解像度変換手段３１、領域抽出手段３２、ヒストグラム作成手段３３および定量化手段３４に加えて、上記第２の実施形態と同様の変換手段１５を備え、多重解像度変換手段３１において輝度データＬ*または色データＣ*を多重解像度空間に変換して低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬまたは色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣを得るようにしたものである。
【００９５】
ここで、輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬのみを得た場合は、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬから上記第４の実施形態と同様に領域抽出手段３２において明部領域Ｍ１を抽出し、中高周波数帯域の輝度解像度データＲＭＬ，ＲＨＬについて、明部領域Ｍ１に対応する領域の輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬをヒストグラム作成手段３３において作成し、定量化手段３４において、輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化する。
【００９６】
一方、色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣのみを得た場合は、領域抽出手段３２において低周波数帯域の色解像度データＲＬＣにより表される画像から所定の閾値以上となる領域を高彩度領域Ｍ２として抽出する。
【００９７】
ここで、中周波数帯域の色解像度データＲＭＣは、画像データＳ０の中周波数帯域の解像度データＲＭと同様に、例えば鼻や目のくぼみによる顔の明暗、建物や被写体による陰影を表すものとなる。また、高周波数帯域の色解像度データＲＨＣも画像データＳ０の高周波数帯域の解像度データＲＨと同様に、例えば木の枝や草花の細かさ、人物の服の模様や質感、物体間の境界（エッジ）等の詳細な構造物を表すものとなる。
【００９８】
したがって、ヒストグラム作成手段３３において、領域抽出手段３２にて抽出された高彩度領域Ｍ２について、中高周波数帯域の色解像度データＲＭＣ，ＲＨＣの色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣを作成し、定量化手段３４において上記第４の実施形態と同様に、これら色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣの振幅を所定の閾値と比較してコントラスト種別を判別し、判別結果をコントラスト感Ｃ０として得ることができる。
【００９９】
また、第５の実施形態において色データＣ*からコントラスト感Ｃ０を求めた場合、このコントラスト感Ｃ０から求められたコントラスト種別がローコントラスト画像であった場合には、画像データＳ０により表される画像の彩度を高くする彩度変更処理を施すようにしてもよい。具体的には、上記式（８）により求められた彩度Ｃ*に強調係数αｃを乗算して彩度を向上させる。なお、強調係数αｃの値としては１．２程度であることが好ましいが、これに限定されるものではない。
【０１００】
さらに、第５の実施形態において、輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬおよび色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣを得た場合、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬに基づいて明部領域Ｍ１を抽出し、中高周波数帯域の色解像度データＲＭＣ，ＲＨＣについて、明部領域Ｍ１に対応する領域の色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣを作成し、色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣに基づいてコントラスト感Ｃ０を定量化して求めてもよい。また、低周波数帯域の色解像度データＲＬＣに基づいて高彩度領域Ｍ２を抽出し、中高周波数帯域の輝度解像度データＲＭＬ，ＲＨＬについて、高彩度領域Ｍ２に対応する領域の輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬを作成してコントラスト感Ｃ０を定量化して求めてもよい。
【０１０１】
なお、上記第１および第３の実施形態においては、画像データＳ０、輝度データＬ*、色データＣ*のヒストグラムの分布幅、第２の実施形態においては画像データＳ０の標準偏差をコントラスト感Ｃ０として求めているが、１つの画像データＳ０について画像データＳ０、輝度データＬ*、色データＣ*ヒストグラムの分布幅および標準偏差さらには画像データＳ０のコントラスト感を求めることが可能な種々の情報を特徴量として求め、下記の式（９）に示すように、各特徴量を重み付け加算してコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。
【数１】
【０１０２】
但し、ｖｎ：特徴量
ａｎ：重み係数
ｎ：特徴量の数
なお、重み係数ａｎは実験的に求めればよい。すなわち、重み係数を種々変更してコントラスト感Ｃ０を定量化し、このコントラスト感Ｃ０に応じて異なる画像処理を施した複数の画像を生成して視覚評価を行い、視覚的なコントラスト感と一致する画像を生成した際の重み係数を選択し、選択した重み係数ａｎを式（９）の演算において用いればよい。
【０１０３】
また、上記第１から第３の実施形態においては、コントラスト感Ｃ０を定量化して求めているが、第４および第５の実施形態と同様に画像のコントラストの種別をコントラスト感Ｃ０として求めてもよい。
【０１０４】
さらにまた、上記第１から第３の実施形態において、下記の式（１０）に示すように、特徴量ｖｎの重み付け加算結果に応じて画像のコントラストの種別を判別し、この判別結果をコントラスト感Ｃ０としてもよい。
【数２】
【０１０５】
ここで、ｈｎ，ｓｎ，ｌｎはＰｈ，Ｐｓ，Ｐｌをそれぞれハイコントラスト画像、標準画像およびローコントラスト画像である確率を表す指標となるように算出する重み係数である。例えばある画像ではＰｈ，Ｐｓ，Ｐｌが１０％、３０％、７０％と算出され、他の画像では８０％、４０％、５％と算出された場合、前者はローコントラスト画像、後者はハイコントラスト画像であると判別することができる。この場合、コントラスト感Ｃ０は、例えばローコントラスト画像は１、ハイコントラスト画像は２、標準画像は３のように、コントラスト種別に応じた値を有する信号とすればよく、コントラスト感Ｃ０により表されるコントラスト種別に応じて階調変換ＬＵＴを選択して画像データＳ０に対して階調変換処理を施せばよい。
【０１０６】
また、上記第４の実施形態においては、低周波数帯域の解像度データＲＬから得られる明部領域Ｍ１の画素数ｎおよび中高周波数帯域の解像度データＲＭ，ＲＨのヒストグラムＨＭ，ＨＨの分布幅ＢＭ，ＢＨに基づいて、コントラスト感Ｃ０を定量化しているが、各周波数帯域の解像度データＲＬ，ＲＭ，ＲＨについて、明部領域の画素数、ヒストグラムの分布幅、あるいは上記第３の実施形態において求めたような標準偏差を各周波数帯域毎に特徴量として求め、この特徴量を上記式（９）により重み付け加算して各周波数帯域毎のコントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。さらに、下記の式（１１）に示すように各周波数帯域毎に個別に求められたコントラスト感をさらに重み付け加算することにより、コントラスト感Ｃ０を定量化してもよい。なお、特徴量には、上記第５の実施形態における低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬから得られる明部領域Ｍ１の画素数ｎおよび中高周波数帯域の輝度解像度データＲＭＬ，ＲＨＬの輝度ヒストグラムＨＭＬ，ＨＨＬの分布幅、および／または低周波数帯域の色解像度データＲＬＣから得られる高彩度領域Ｍ２内における中高周波数帯域の色解像度データＲＭＣ，ＲＨＣの色ヒストグラムＨＭＣ，ＨＨＣの分布幅を含めるようにしてもよい。
【数３】
【０１０７】
但し、ｌｉ，ｍｊ，ｈｋ：各周波数帯域毎の特徴量
αｉ，βｊ，γｋ：上記式（９）におけるａｎに対応する重み係数
Ｌ，Ｍ，Ｈ：各周波数帯域毎の重み係数
ｉ，ｊ，ｋ：各周波数帯域における特徴量の数
なお、重み係数αｉ，βｊ，γｋ，Ｌ，Ｍ，Ｈは、式（９）における重み係数ａｎと同様に実験的に求めればよい。また、式（１１）においてＬ＝１，Ｍ＝０，Ｈ＝０とすれば、実質的に式（９）と等価となる。
【０１０８】
さらに、この場合、上記式（９）、（１１）において算出されたコントラスト感Ｃ０の値に応じて、画像をハイコントラスト画像、標準画像、ローコントラスト画像のような種別へ分類し、この分類結果をコントラスト感Ｃ０としてもよい。この場合、コントラスト感Ｃ０は、ハイコントラスト画像、標準画像、ローコントラスト画像を数値により表したものとすればよい。
【０１０９】
また、第４および第５の実施形態において上記式（１０）のようにコントラスト種別の確率を求め、この確率に基づいて画像のコントラスト種別を判別してその判別結果をコントラスト感Ｃ０として求めるようにしてもよい。
【０１１０】
なお、上記各実施形態においては、処理手段２において、画像データＳ０に対してコントラスト感Ｃ０に応じて階調変換ＬＵＴを切り替えることによる階調変換処理および／または彩度変更処理を施しているが、画像処理としてはこれに限定されるものではない。例えば、コントラスト感Ｃ０を所定の閾値Ｔｈ１１と比較し、Ｃ０＜Ｔｈ１１の場合には、図１８に示すように斜線部分の周波数成分を下記の式（１２）により強調することにより、コントラスト感を高めるような周波数処理を画像データＳ０に対して施すようにしてもよい。なお、図１８においてはＦｘ軸およびＦｙ軸はフーリエ平面上における周波数を表すものであり、斜線部分は画像データＳ０における高周波成分に対応するものである。
【数４】
【０１１１】
但し、Ｆ（ｘ，ｙ）：画像データＳ０
Ｆ′（ｘ，ｙ）：処理済み画像データＳ１
ｄ（Ｃ０）：ボケの程度を定める関数
β：強調係数
さらに、画像データＳ０が人物の顔を含む画像を表すものである場合に、画像データＳ０から顔に対応する顔領域を抽出し、顔領域の濃度および定量化されたコントラスト感Ｃ０に応じて顔領域の明るさを変化させるようにＡＥ処理（自動露出制御処理）を行って処理済み画像データＳ１を得るようにしてもよい。以下、このＡＥ処理を行う処理手段について説明する。図１９はＡＥ処理を行う処理手段２の構成を示す概略ブロック図である。図１９に示すように、この処理手段２は、画像データＳ０により表される画像から人物の顔領域を抽出する顔抽出手段４１と、顔抽出手段４１において抽出された顔領域の濃度ｔfaceを求める濃度算出手段４２と、コントラスト感Ｃ０および顔領域の濃度ｔfaceに基づいて画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得るＡＥ処理手段４３とを備える。
【０１１２】
顔抽出手段４１における顔領域の抽出方法としては、例えば特開平６−６７３２０号公報に記載されているように、画像データＳ０により表される画像の色相および彩度値の分布に基づいて画像を領域分割して顔候補領域を抽出し、さらに顔候補領域の近傍に位置する近傍領域の形状から顔領域を検出して抽出する方法や、単純に抽出された顔候補領域に外接する楕円を求め、その楕円により囲まれる領域を顔領域とする方法等を採用することができる。さらには、例えば特開平５−２７４４３８号公報、同５−３０７６０５号公報などに記載されたニューラルネットワークにより顔領域を抽出する方法を用いてもよい。
【０１１３】
濃度算出手段４２においては、顔抽出手段４１において抽出された顔領域内における画素値の平均値などを顔領域濃度ｔfaceとして算出する。
【０１１４】
なお、ＡＥ処理を行う場合に、処理手段２に入力されるコントラスト感Ｃ０としては、上記第１の実施形態において定量化したようなヒストグラムＨusの分布幅を表すものとする。
【０１１５】
そして、顔抽出手段４１においては画像データＳ０により表される画像から顔領域が抽出され、さらに濃度算出手段４２において顔領域の濃度ｔfaceが算出される。ＡＥ処理手段４３においてはコントラスト感Ｃ０および顔領域の濃度ｔfaceに基づいて、画像データＳ０に対してＡＥ処理が施される。なお、ＡＥ処理手段４３においては一旦画像データＳ０の全体に対してＡＥ処理を施した後、さらに顔の濃度を適切なものとするために顔領域についてのみさらにＡＥ処理が行われる。図２０はＡＥ処理を説明するための図である。ＡＥ処理手段４３においては、まずコントラスト感Ｃ０を所定の閾値Ｔｈ１２およびＴｈ１４（Ｔｈ１２＜Ｔｈ１４）と比較する。そして、Ｃ０＜Ｔｈ１２である場合にはローコントラスト画像であるとして、さらに、顔領域濃度ｔfaceを所定の閾値Ｔｈ１３と比較する。そして、ｔface＜Ｔｈ１３である場合には、顔領域が暗すぎるものとして、図２０（ａ）に示すように顔領域濃度ｔfaceがＴｈ１３と一致するように画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【０１１６】
Ｃ０＜Ｔｈ１２かつｔface≧Ｔｈ１３の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１１７】
Ｃ０≧Ｔｈ１２かつｔface＜Ｔｈ１３の場合には、コントラスト感Ｃ０は適正であるが顔領域が暗すぎるものとして、顔領域濃度ｔfaceが（Ｔｈ１３＋ｔface）／２となるように画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【０１１８】
Ｃ０≧Ｔｈ１２かつｔface≧Ｔｈ１３の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１１９】
一方、Ｃ０＞Ｔｈ１４である場合には、ハイコントラスト画像であるとして、さらに、顔領域濃度ｔfaceを所定の閾値Ｔｈ１５と比較する。そして、ｔface＞Ｔｈ１５である場合には、顔領域が明るすぎるものとして、図２０（ｂ）に示すように顔領域濃度ｔfaceがＴｈ１５と一致するようにＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。なお、この場合も顔領域についてのみＡＥ処理を施すことが好ましい。
【０１２０】
Ｃ０＞Ｔｈ１４かつｔface≦Ｔｈ１５の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１２１】
Ｃ０≦Ｔｈ１４かつｔface＞Ｔｈ１５の場合には、コントラスト感Ｃ０は適正であるが顔領域が明るすぎるものとして、顔領域濃度ｔfaceが（Ｔｈ１５＋ｔface）／２となるように画像データＳ０に対してＡＥ処理を施して処理済み画像データＳ１を得る。
【０１２２】
Ｃ０≦Ｔｈ１４かつｔface≦Ｔｈ１５の場合には、顔領域の明るさは適正なものであるとしてＡＥ処理は行わない。
【０１２３】
なお、上記第３の実施形態において、σ＜Ｔｈ５と判断された場合に顔領域が白く飛んでいるストロボ画像であるとして、顔領域の濃度ｔfaceが小さくなるようにＡＥ処理を施すようにしてもよい。
【０１２４】
また、上記各実施形態においては、処理手段２において、階調変換処理、彩度変更処理、周波数強調処理あるいはＡＥ処理を施しているが、例えば階調変換処理とＡＥ処理とのように、これらの処理を組み合わせて行うようにしてもよい。また、画像処理の内容は階調変換処理、彩度変更処理、周波数強調処理およびＡＥ処理に限定されるものではなく、他の種々の画像処理を行うことが可能である。
【０１２５】
次いで、本発明による他の実施形態について説明する。図２１は本発明の他の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。図２１に示すように本発明の他の実施形態による画像処理装置は、第２の実施形態における変換手段１５と同様に画像データＳ０を輝度データＬ*および色データＣ*に変換する変換手段５１と、輝度データＬ*および色データＣ*を多重解像度変換して低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬおよび色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣを得る多重解像度変換手段３１と、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬの輝度ヒストグラムＨＬＬおよび低周波数帯域の色解像度データＲＬＣの色ヒストグラムＨＬＣを作成するヒストグラム作成手段５３と、輝度ヒストグラムＨＬＬおよび色ヒストグラムＨＬＣに基づいて、画像データＳ０に施すべき画像処理のパターンＪを設定する処理パターン設定手段５４と、設定された処理パターンＪにより画像データＳ０に対して画像処理を施して処理済み画像データＳ１を得る処理手段５５と、処理済み画像データＳ１を可視像として出力する出力手段５６とを備える。
【０１２６】
なお、色データＣ*が彩度として得られる場合には１次元の色ヒストグラムＨＬＣが作成され、色データがａ*，ｂ*として得られる場合には、図１０に示すような２次元の色ヒストグラムＨＬＣが作成される。
【０１２７】
処理パターン設定手段５４においては、図６に示す階調変換ＬＵＴおよび彩度Ｃ*を向上させるための強調係数αｃの値が処理パターンＪとして設定される。まず、輝度ヒストグラムＨＬＬおよび色ヒストグラムＨＬＣからヒストグラムの分布を表す特徴量が求められる。輝度ヒストグラムＨＬＬについてはその分布幅が特徴量Ｐ１として求められる。また、色ヒストグラムＨＬＣが１次元であればその分布幅が、色ヒストグラムＨＬＣが２次元であればその分布面積が特徴量Ｐ２として求められる。そして、特徴量Ｐ２が予め定められた所定の閾値Ｔｈ１６と比較され、Ｐ２≧Ｔｈ１６であった場合には、例えば図６に示す階調変換ＬＵＴのうちＬＵＴ３が階調変換のためのＬＵＴとして選択され、さらに強調係数αｃ＝１．０と設定される。
【０１２８】
一方、Ｐ２＜Ｔｈ１６であった場合には、輝度ヒストグラムＨＬＬから得られた特徴量Ｐ１が所定の閾値Ｔｈ１７と比較され、Ｐ１≧Ｔｈ１７であった場合には、ハイコントラスト画像であるとしてＬＵＴ５が選択され、強調係数αｃ＝１．０と設定される。また、Ｐ１＜Ｔｈ１７であった場合には、ローコントラスト画像であるとしてＬＵＴ１が選択され、強調係数αｃ＝１．２と設定される。
【０１２９】
このようにして設定された処理パターンＪにより処理手段５５において画像データＳ０に対して画像処理が施される。
【０１３０】
次いで、他の実施形態の動作について説明する。図２２は他の実施形態の動作を示すフローチャートである。まず、変換手段５１において、画像データＳ０が輝度データＬ*および色データＣ*に変換され（ステップＳ１１）、多重解像度変換手段５２において、輝度データＬ*および色データＣ*が多重解像度変換されて低周波数帯域、中周波数帯域および高周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬ，ＲＭＬ，ＲＨＬおよび色解像度データＲＬＣ，ＲＭＣ，ＲＨＣが得られる（ステップＳ１２）。ヒストグラム作成手段５３においては、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬから輝度ヒストグラムＨＬＬが、低周波数帯域の色解像度データＲＬＣから色ヒストグラムＨＬＣが作成される（ステップＳ１３）。
【０１３１】
そして、輝度ヒストグラムＨＬＬおよび色ヒストグラムＨＬＣの特徴量Ｐ１，Ｐ２が算出され（ステップＳ１４）、Ｐ２≧Ｔｈ１６であるか否かが判断される（ステップＳ１５）。ステップＳ１５が肯定された場合には、ＬＵＴ３が選択されるとともに強調係数αｃ＝１．０に設定されて（ステップＳ１６）、処理パターンＪが設定される。ステップＳ１５が否定された場合には、Ｐ１≧Ｔｈ１７であるか否かが判断され（ステップＳ１７）、ステップＳ１７が肯定された場合にはＬＵＴ５が選択されるとともに強調係数αｃ＝１．０に設定されて（ステップＳ１８）、処理パターンＪが設定される。ステップＳ１７が否定された場合には、ＬＵＴ１が選択されるとともに強調係数αｃ＝１．２に設定されて（ステップＳ１９）、処理パターンＪが設定される。そして、設定された処理パターンＪにより画像データＳ０に対して画像処理が施され（ステップＳ２０）、処理済み画像データＳ１が得られる。得られた処理済み画像データＳ１は出力手段５６において可視像として出力される（ステップＳ２１）。
【０１３２】
なお、上記他の実施形態においては、輝度データＬ*および色データＣ*を多重解像度変換し、低周波数帯域の輝度解像度データＲＬＬのヒストグラムＨＬＬおよび低周波数帯域の色解像度データＲＬＣのヒストグラムＨＬＣを作成しているが、図２３に示すように、多重解像度変換手段５２に代えて、輝度データＬ*および色データＣ*のボケ画像データである輝度ボケ画像データＬusおよび色ボケ画像データＣusを作成するボケ画像作成手段５７を設け、輝度ボケ画像データＬusから輝度ヒストグラムＨＬusおよび色ボケ画像データＣusから色ヒストグラムＨＣusを作成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３３】
【図１】本発明の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】コントラスト感定量化手段の第１の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図３】ボケ画像データの作成状態を示す図
【図４】ボケ画像データのヒストグラムの例を示す図
【図５】ボケ画像データのヒストグラムの例を示す図
【図６】階調変換ＬＵＴを示す図
【図７】第１の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図８】ボケ画像データを１６値化した後のヒストグラムを示す図
【図９】コントラスト感定量化手段の第２の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１０】２次元ヒストグラムを示す図
【図１１】コントラスト感定量化手段の第３の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１２】第３の実施形態において行われる処理を説明するための図
【図１３】第３の実施形態の変形例において行われる処理を説明するための図
【図１４】コントラスト感定量化手段の第４の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１５】各周波数帯域の解像度データにより表される画像を示す図
【図１６】各周波数帯域の解像度データのヒストグラムを示す図
【図１７】コントラスト感定量化手段の第５の実施形態の構成を示す概略ブロック図
【図１８】周波数強調処理を説明するための図
【図１９】ＡＥ処理を行う処理手段の構成を示す概略ブロック図
【図２０】ＡＥ処理を説明するための図
【図２１】本発明の他の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【図２２】他の実施形態において行われる処理を示すフローチャート
【図２３】本発明のさらに他の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図
【符号の説明】
【０１３４】
１ コントラスト感定量化手段
２，５５ 処理手段
３，５６ 出力手段
１１，２１ ボケ画像作成手段
１２，５３ ヒストグラム作成手段
１３，３４ 定量化手段
１５，５１ 変換手段
２２ １６値化手段
２３ 位置検出手段
２４ 演算手段
３１，５２ 多重解像度変換手段
３２ 領域抽出手段
３３ ヒストグラム作成手段
４１ 顔抽出手段
４２ 濃度算出手段
４３ ＡＥ処理手段
５４ 処理パターン設定手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
変換手段が、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出し、
ボケ画像作成手段が、該色データのボケ画像データを作成し、
ヒストグラム作成手段が、該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成し、
コントラスト感算出手段が、該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出し、
処理手段が、該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出する変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像作成手段と、
該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出するコントラスト感算出手段と、
該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施す処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
コンピュータを、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出する変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像作成手段と、
該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出するコントラスト感算出手段と、
該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施す処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
変換手段が、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出し、
ボケ画像作成手段が、該色データのボケ画像データを作成し、
ヒストグラム作成手段が、該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成し、
コントラスト感算出手段が、該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出し、
処理手段が、該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出する変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像作成手段と、
該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出するコントラスト感算出手段と、
該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施す処理手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
コンピュータを、画像データから該画像データにより表される画像の色情報を表す色データを算出する変換手段と、
該色データのボケ画像データを作成するボケ画像作成手段と、
該ボケ画像データの２次元の頻度分布を表すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
該ヒストグラムの分布面積をコントラスト感として算出するコントラスト感算出手段と、
該コントラスト感に基づいて前記画像データに対して前記画像の輝度情報を変更する画像処理を施す処理手段として機能させることを特徴とするプログラム。
【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１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【公開番号】特開２００８−２８３７２４（Ｐ２００８−２８３７２４Ａ）
【公開日】平成２０年１１月２０日（２００８．１１．２０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２１４８１６（Ｐ２００８−２１４８１６）
【出願日】平成２０年８月２５日（２００８．８．２５）
【分割の表示】特願２０００−１７３２７９（Ｐ２０００−１７３２７９）の分割
【原出願日】平成１２年６月９日（２０００．６．９）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１１月２０日（２００８．１１．２０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年８月２５日（２００８．８．２５）
【分割の表示】特願２０００−１７３２７９（Ｐ２０００−１７３２７９）の分割
【原出願日】平成１２年６月９日（２０００．６．９）
【出願人】（３０６０３７３１１）富士フイルム株式会社 (25,513)
【Ｆターム（参考）】
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