画像処理装置および方法
【課題】入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができる画像処理装置および方法を提供する。
【解決手段】領域分割部１０１は、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割し、類似判定部１０２は、小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定し、ガンマ変換テーブル生成部１０４は、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成し、画像変換部１０５は、中領域画像を、ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成し、不連続補正部１０６は、互いに隣接する変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する。
【解決手段】領域分割部１０１は、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割し、類似判定部１０２は、小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定し、ガンマ変換テーブル生成部１０４は、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成し、画像変換部１０５は、中領域画像を、ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成し、不連続補正部１０６は、互いに隣接する変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を補正する画像処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラや撮影機能付き携帯電話等の普及により、プロではなくアマチュアの人々も手軽にデジタル画像を撮影できるようになってきた。しかしながら、アマチュアの撮影した画像は、プロの撮影したものよりも撮影環境等に左右されやすく、撮影者の意図した画像が撮影されていない場合が多い。
【０００３】
そのような場合に、撮影後に画像を高画質なものに変換する色々な方法が知られているが、例えば画像の階調性を向上させたい場合は、入力画像の信号の階調レベルを変換する技術として、ヒストグラム均等法が知られている。ヒストグラム均等法は、画像の輝度ヒストグラムを均一にするようなレベル変換を施すことで、画像の持つ輝度情報量を効率よく増やすことができる。
【０００４】
ここで、このようなレベル変換を画像の種類によらずに画面全体に一度に適用すると、例えば画像の左側は撮影者の意図した変換ができているが、画像の右側は雑音がひどく強調されてしまうなど、出力画像が部分によっては劣化してしまう場合があった。
【０００５】
その解決法のひとつとして、画像のヒストグラムの分布から主要な被写体を探索し、その被写体が一番よく変換されるように変換することによって、出力画像の劣化を抑制する撮像装置が開示されている（特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２２１６７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、主要部分のみの補正を重視するため、他の領域では使用者の望まないレベルに変換されてしまうことがある。例えば、画像中に２つ以上の主要と思われる物体が存在している場合などである。このような場合、同じ変換で複数の主要部分のすべてに対して視認性が高くなる方向に変換される保障はなく、多くの場合は、一つの主要な被写体を含む画像の画質は向上しているが、他の被写体を含む画像の画質は劣化してしまうという問題があった。
【０００８】
また、視認性を向上するために、画像全体に一律の画像変換を施すのではなく、画像の領域の画質に応じた画像変換を行うと、画像変換処理の違いから異なる画像変換を行った領域の境目が不連続な画像となってしまうという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができる画像処理装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換部と、互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成部と、前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、画像処置装置で実行される画像処理方法であって、領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、画像変換部が、前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換工程と、補正部が、互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正工程と、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、画像処置装置で実行される画像処理方法であって、領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、補正ガンマ変換テーブル生成部が、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成工程と、画像変換部が、前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換工程と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、類似する領域ごとに最適な画像変換を行い、領域の境界近傍の画素は補正されるため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【００１５】
また、本発明によれば、類似する領域ごとに適切で、かつ、領域の境界近傍の画像に不連続が生じない画像変換を行うため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる画像処理装置および方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。
【００１７】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。まず、本発明が適用される画像処理装置の構成例について説明する。
【００１８】
図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる画像処理装置１００は、領域分割部１０１と、類似判定部１０２と、中領域生成部１０３と、ガンマ変換テーブル生成部１０４と、画像変換部１０５と、不連続補正部１０６とを主に備えている。
【００１９】
領域分割部１０１は、入力画像を小領域画像に分割する。なお、画像の分割方法に、特に制限はない。ただし、後述する類似判定部１０２において、類似度を算出するのに十分な大きさを持つ小領域画像とする。
【００２０】
図２は、入力画像を小領域画像に分割した一例を示す説明図である。ここで、説明のために、処理を行う画像の左上すみに原点２２を設け、横方向にｘ軸、縦方向にｙ軸を設定する。図２に示す例では、入力画像２１をｘ軸方向、ｙ軸方向にそれぞれ８等分して、６４の小領域画像２３に分割している。なお、図２は一例であり、実際に入力画像を小領域画像に分割する場合は、等分割しなくともよいし、領域を矩形としなくてもよい。また、入力画像をすべて均一に同じ形に分割するといった制限もない。例えば、画像中に特に注目したい領域は細かく分割し、それ以外の範囲では荒く分割してもよい。
【００２１】
類似判定部１０２は、領域分割部１０１で分割された小領域画像間の画素値の類似度を算出し、算出された類似度から小領域画像が類似しているか否かを判定する。ここで、類似度とは、小領域画像間の画素値（例えば輝度やＲＧＢの値など画像の明るさ成分）の分布を比較し、それがどの程度似通っているかを表す指標である。類似度を求める手段は、一般に知られている例えば輝度などの分布を比較する方法であれば、どのようなものでもかまわない。
【００２２】
例えば、輝度を用いて対比する画像の類似度を求める手段として、次のような方法（１）〜（９）がある。（１）対比する画像の輝度の平均値の差が小さいとき類似度を大とする。（２）対比する画像の輝度の最大値の差が小さいとき類似度を大とする。（３）対比する画像の輝度の最小値の距離の差が小さいとき類似度を大とする。（４）対比する画像の輝度の最大値を最小値の距離の差が小さいとき類似度を大とする。（５）輝度の分散の差が小さいとき類似度を大とする。（６）対比する画像の輝度の最頻値のレベルの差が小さいとき類似度を大とする。（７）対比する画像の輝度の中央値のレベルの差が小さいとき類似度を大とする。（８）対比する画像の輝度のヒストグラム同士を重ね合わせ、その重なりの面積が大きいとき類似度を大とする。（９）対比する画像の輝度のヒストグラムの最頻値を０にシフトしたシフトヒストグラム同士を重ね合わせ、その重なりの面積が大きいとき類似度を大とする。
【００２３】
また、輝度を用いる比較に限らず、ＲＧＢ値など明るさがわかる値を用いた比較であれば同様の手法が考えられる。また、上述した類似度の算出方法をいくつか組み合わせてもよい。このほかにも色、エッジの分布、コーナー点など画像の輝度分布がわかるような指標であればどのようなものを用いて類似度を求めてもよい。こうして求めた類似度と予め設定された閾値を比較して小領域が類似しているか否かを判定する。なお、対比する小領域は、隣接していてもよいし、していなくてもよい。
【００２４】
図３は、類似判定部１０２が行う類似判定処理手順の一例を示すフローチャートである。これは、上述した類似度を求める方法（６）と（９）を組み合わせたものである。
【００２５】
まず、類似判定部１０２は、類似度を求める小領域の画像から輝度のヒストグラムを生成する（ステップＳ３０１）。図４−１、図４−２は、小領域画像から生成された輝度値のヒストグラムの一例を示す説明図である。図４−１に示すヒストグラムでは、輝度値Ｋ１でピーク４１を示し、図４−２に示すヒストグラムでは、輝度値Ｋ２でピーク４２を示している。
【００２６】
類似判定部１０２は、生成したヒストグラムの最頻値を算出する（ステップＳ３０２）。図４−１で示した画像では、ヒストグラムの最頻値として輝度値Ｋ１が算出され、図４−２で示した画像では、ヒストグラムの最頻値として輝度値Ｋ２が算出される。次に、類似判定部１０２は、最頻値の差が閾値より小さいか否かを判断する（ステップＳ３０３）。最頻値の差が閾値より小さいと判断した場合は（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、類似判定部１０２は輝度値のヒストグラムの最頻値を０にシフトしたヒストグラム同士を重ね合わせ、重なりの面積を算出する（ステップＳ３０４）。図５は、輝度値のヒストグラムの最頻値を０にシフトし、重ね合わせたヒストグラムの一例を示す説明図である。図５に示すような２つのヒストグラムが重なった部分５１の面積は、同一の横軸の値において２つのヒストグラムのうち小さいほうの縦軸の値を積算していくことによって求められる。
【００２７】
類似判定部１０２は、重なり面積が所定の値より大きいか否かを判断する（ステップＳ３０５）。重なり面積が所定の値より大きいと判断した場合は（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、類似判定部１０２は対比している小領域画像は類似していると判断する（ステップＳ３０６）。
【００２８】
ステップＳ３０３において、最頻値の差が閾値以上であると判断した場合は（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、または、ステップＳ３０５において、重なり面積が所定の値以下であると判断した場合は（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、類似判定部１０２は対比している小領域画像は類似していないと判断する（ステップＳ３０７）。
【００２９】
図１に戻り、中領域生成部１０３について説明する。中領域生成部１０３は、類似判定部１０２によって２つもしくは複数の小領域画像が類似しているか否かの判定結果に基づいて、類似している画像の小領域を１つにまとめた新たな領域を生成する。以下、２つもしくは複数の小領域画像を１つにまとめた新たな領域の画像を中領域画像という。なお、中領域画像は、類似判定部１０２によって類似していると判定された小領域画像であれば、注目する小領域画像と隣接していても離れていてもよい。
【００３０】
図６は、類似判定部１０２によって類似していると判定された小領域画像の一例を示す説明図である。図６に示す例では、小領域画像６１それぞれに対して類似しているか否かを判定した結果として、類似している小領域画像間に、類似を示す双方向の矢印６２を表している。図６に示す場合は、ある小領域画像に対して上下左右の４つの領域画像に対して類似判定部１０２で類似を判定している。
【００３１】
図７は、類似判定の結果から中領域生成部１０３が中領域画像を生成した結果の一例を示す説明図である。図７に示すように、図６に示した類似する複数の小領域画像は、中領域画像としてまとめられている。図７に示す例では、路面、空、山、建物、人、車といった被写体ごとに中領域画像７１が生成されている。
【００３２】
ガンマ変換テーブル生成部１０４は、中領域生成部１０３で生成した中領域画像それぞれに対し、中領域画像の画素値に基づいて信号変換用のガンマ変換テーブルを生成する。信号変換用のガンマ変換テーブルの生成方法は、一般に知られているどのような画像変換方法でもよい。例えば、ヒストグラム均等法や出力＝(入力)^γなどといった変換方法があげられる。
【００３３】
画像変換部１０５は、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成した信号変換用のガンマ変換テーブルを用いて中領域画像それぞれに対して信号変換を行う。なお、本実施の形態では、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成した信号変換用のガンマ変換テーブルを用いて信号変換を行う場合について説明するが、ガンマ変換テーブルを用いた信号変換に限る必要はなく、中領域画像ごとに全く異なる画像変換方法を用いてもよい。
【００３４】
不連続補正部１０６は、画像変換部１０５で変換された中領域画像の境界近傍の画素を補正する。画像変換部１０５で変換された画像では、中領域画像ごとに画像変換が異なるため、中領域画像の境界に階調が不連続な画像が発生してしまう場合がある。そこで、不連続性補正部１０６では、この不連続な境界を除去する処理を行う。境界の除去は、一般に広く知られているデブロッキングの方法を境界部分あるいは画像全体に用いて不連続な画像を補正する。一例としては、ガウシアンフィルタなどを用いて境界をぼかすことにより画像の不連続性を除去することができる。
【００３５】
また、他の方法として、次のような方法によっても不連続な画像を補正することができる。ある画素Ａ（座標（Ｘ，Ｙ），画素値Ｐ）を変換する場合を例にとって説明する。ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成された中領域画像ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ、Ｉ：生成された中領域画像の数）での入出力の変換テーブルをｆｉ（Ｐ）とする。このとき画素Ａでの変換後の画素値Ｐ´は、次の数式（１）で表される重み付き線形補間で求められる。
【００３６】
【数１】
【００３７】
ここで、Ｗｉ（Ｐ，Ｘ，Ｙ）は、変換する画素Ａの画素値、入力画像における画素Ａの位置、画素Ａと中領域画像それぞれとの距離、中領域画像それぞれの面積、中領域画像それぞれの輝度分布などによって決定する重み係数である。
【００３８】
この重み係数は、変換しようとする画素と中領域画像それぞれとの関係によって決定される。重み係数には、様々な設計方法が考えられる。基本的な設計方針としては、中領域画像と画素Ａとの距離や、中領域画像の面積を用いて重み係数にするのが好ましい。
【００３９】
例えば、（１）中領域画像の重心Ｇと画素Ａの距離に応じて重み付けする。具体的には、中領域画像の重心Ｇと画素Ａとの距離が短い程重み係数を大きくし、長い程重み係数を小さくして重み付けする。（２）中領域画像の面積に応じて重み付けする。具体的には、中領域画像それぞれの面積の大きさに応じて、面積が大きい程重み係数を大きく、面積が小さい程重み係数を小さくして重み付けする。また、画素Ａを中心とした半径Ｒ内の円内部に含まれる中領域画像の面積を用いた重み係数で重み付けする。また、（１）の例の場合は画素Ａと各中領域画像の境界との最小距離を用いてもよいし、（２）の例の場合は円ではなく正方形や長方形などでもよい。さらに、（１）や（２）の方法に代えて、または加えて中領域画像の輝度分布に応じた重み係数を付け加えてもよい。例えば、中領域画像中に所定範囲の輝度値の画素を多く含む程重み係数を大きくし、所定範囲の輝度値の画素が少ない程重み係数を小さくするといったものである。これらの方法によって境界部の不連続性を補正することができる。
【００４０】
このように、入力画像を分割して類似する画像をまとめた中領域画像ごとにガンマ変換を行うことにより、入力画像の各部分ごとに最適なガンマ変換を行うことができるとともに、さらに中領域画像の境界近傍の画素に対して変換テーブルで補正することにより、変換後の中領域画像の境界近傍の画素に対して画像の不連続性を低減する補正を行うため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【００４１】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。本発明が適用される画像処理装置の構成例について説明する。図８は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００４２】
本実施の形態にかかる画像処理装置２００は、領域分割部１０１と、類似判定部１０２と、中領域生成部１０３と、ガンマ変換テーブル生成部１０４と、補正ガンマ変換テーブル生成部２０７と、補正画像変換部２０８とを主に備えている。ここで、領域分割部１０１と、類似判定部１０２と、中領域生成部１０３と、ガンマ変換テーブル生成部１０４の構成、機能は、第１の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。
【００４３】
補正ガンマ変換テーブル生成部２０７は、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成された信号変換用のガンマ変換テーブルを中領域画像間の境界部分に不連続性が発生しないようにそれぞれを補正し、補正ガンマ変換テーブルを生成する。このように、補正ガンマ変換テーブル生成部２０７では、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成されたガンマ変換テーブルをそのまま用いて画像変換した場合に発生してしまう中領域画像間の階調の不連続性を、ガンマ変換テーブルを補正することによって抑制する。ここで、補正されたガンマ変換テーブルを補正ガンマ変換テーブルという。
【００４４】
具体的には、ある注目する中領域画像のガンマ変換テーブルをそれぞれのレベルにおいて、注目する中領域画像および他の中領域画像のガンマ変換テーブルの同じレベルの出力値を使って平滑化を行い、補正された出力値を求める。すべてのレベルで求めることによって補正ガンマ変換テーブルを生成する。これを中領域画像のすべてで行うことによって、中領域画像間の階調の不連続性は抑制される。
【００４５】
ある注目する中領域のガンマ変換テーブルの平滑化の方法は、色々考えられる。ある中領域画像Ｂでの補正ガンマ変換テーブルＦＢ（Ｘ）を生成する場合を例にとって説明する。各中領域画像のガンマ変換テーブルをｆｉ（Ｘ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ、Ｉ：生成された中領域画像の数）とすると、ＦＢ（Ｘ）は次の数式（２）で表される重み付き線形補間で求められる。
【００４６】
【数２】
【００４７】
ここで、Ｗ（Ｂ，ｉ）は、中領域画像Ｂと中領域画像ｉの位置、面積、距離、輝度分布などによって決定する重み係数である。基本的な設計方針としては、中領域画像間の距離を用いて重み係数にするのが好ましい。
【００４８】
重み係数の設計方法は、たとえば中領域画像の重心ＧＢと中領域画像ｉの重心Ｇｉとの距離に応じて設計する方法がある。中領域画像の重心ＧＢと中領域画像ｉの重心Ｇｉとの距離が短い程重み係数を大きくし、長い程重み係数を小さくして重み付けする。さらに、これらの距離に代えて、または加えて中領域画像の面積の大きさや中領域画像の輝度分布の類似度等によって重み係数を補正してもよい。例えば、中領域画像Ｂと中領域画像ｉとの輝度分布の類似度が大きい程重み係数を大きくし、類似度が小さい程重み係数を小さくして重み付けする。類似度の算出方法は、類似判定部１０２で挙げた方法などを用いてもよい。これらの方法によってガンマ変換テーブルを補正し、補正された補正ガンマ変換テーブルを用いることにより、境界部の不連続性を補正することができる。
【００４９】
補正画像変換部２０８は、補正ガンマ変換テーブル生成部２０７で生成した信号変換用の補正ガンマ変換テーブルを用い、中領域画像それぞれに対して信号変換を行う。
【００５０】
このように、入力画像を分割して類似する画像をまとめた中領域画像ごとにガンマ変換テーブルを生成し、さらに生成されたガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と他の中領域画像との関係に基づく重み係数で重み付けされたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成し、補正ガンマ変換テーブルによって中領域画像を変換することにより、入力画像の各部分ごとによりよいガンマ変換を行われ、かつ、中領域画像それぞれが隣接する中領域画像と画質の不連続を低減されてガンマ変換されるため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【００５１】
図９は、上述した実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図９に示すように、上述した実施の形態の画像処理装置（１００および２００）は、ハードウェア構成として、上述した処理を行う画像処理プログラムなどが格納されているＲＯＭ９０２と、ＲＯＭ９０２内のプログラムに従って画像処理装置（１００および２００）の各部を制御するＣＰＵ９０１と、データの格納領域となるＲＡＭ９０３と、動画像の入出力を行うためにネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ９０４と、各部を接続するバス９０５とを備えている。
【００５２】
画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで光学ディスク、磁気ディスクおよびＳＳＤ（Solid State Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００５３】
この場合には、画像処理プログラムは、画像処理装置（１００および２００）において上記記録媒体から読み出して実行することによりＲＡＭ９０３上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部がＲＡＭ９０３上に生成されるようになっている。
【００５４】
また、上述した実施の形態の画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
【００５５】
なお、本発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上述した実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】第１の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】入力画像を小領域に分割した一例を示す説明図である。
【図３】類似判定部が行う類似判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４−１】小領域画像から生成された輝度値のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図４−２】小領域画像から生成された輝度値のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図５】輝度値のヒストグラムの最頻値を０にシフトし、重ね合わせたヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図６】類似判定部によって類似していると判定された小領域の一例を示す説明図である。
【図７】類似判定の結果から中領域生成部が中領域を生成した結果の一例を示す説明図である。
【図８】第２の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】上述した実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５７】
１００ ２００ 画像処理装置
１０１ 領域分割部
１０２ 類似判定部
１０３ 中領域生成部
１０４ ガンマ変換テーブル生成部
１０５ 画像変換部
１０６ 不連続補正部
２０７ 補正ガンマ変換テーブル生成部
２０８ 補正画像変換部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を補正する画像処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラや撮影機能付き携帯電話等の普及により、プロではなくアマチュアの人々も手軽にデジタル画像を撮影できるようになってきた。しかしながら、アマチュアの撮影した画像は、プロの撮影したものよりも撮影環境等に左右されやすく、撮影者の意図した画像が撮影されていない場合が多い。
【０００３】
そのような場合に、撮影後に画像を高画質なものに変換する色々な方法が知られているが、例えば画像の階調性を向上させたい場合は、入力画像の信号の階調レベルを変換する技術として、ヒストグラム均等法が知られている。ヒストグラム均等法は、画像の輝度ヒストグラムを均一にするようなレベル変換を施すことで、画像の持つ輝度情報量を効率よく増やすことができる。
【０００４】
ここで、このようなレベル変換を画像の種類によらずに画面全体に一度に適用すると、例えば画像の左側は撮影者の意図した変換ができているが、画像の右側は雑音がひどく強調されてしまうなど、出力画像が部分によっては劣化してしまう場合があった。
【０００５】
その解決法のひとつとして、画像のヒストグラムの分布から主要な被写体を探索し、その被写体が一番よく変換されるように変換することによって、出力画像の劣化を抑制する撮像装置が開示されている（特許文献１参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２２１６７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に記載された技術では、主要部分のみの補正を重視するため、他の領域では使用者の望まないレベルに変換されてしまうことがある。例えば、画像中に２つ以上の主要と思われる物体が存在している場合などである。このような場合、同じ変換で複数の主要部分のすべてに対して視認性が高くなる方向に変換される保障はなく、多くの場合は、一つの主要な被写体を含む画像の画質は向上しているが、他の被写体を含む画像の画質は劣化してしまうという問題があった。
【０００８】
また、視認性を向上するために、画像全体に一律の画像変換を施すのではなく、画像の領域の画質に応じた画像変換を行うと、画像変換処理の違いから異なる画像変換を行った領域の境目が不連続な画像となってしまうという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができる画像処理装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換部と、互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成部と、前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、画像処置装置で実行される画像処理方法であって、領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、画像変換部が、前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換工程と、補正部が、互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正工程と、を含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、画像処置装置で実行される画像処理方法であって、領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、補正ガンマ変換テーブル生成部が、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成工程と、画像変換部が、前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換工程と、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、類似する領域ごとに最適な画像変換を行い、領域の境界近傍の画素は補正されるため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【００１５】
また、本発明によれば、類似する領域ごとに適切で、かつ、領域の境界近傍の画像に不連続が生じない画像変換を行うため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる画像処理装置および方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。
【００１７】
（第１の実施の形態）
第１の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。まず、本発明が適用される画像処理装置の構成例について説明する。
【００１８】
図１は、第１の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる画像処理装置１００は、領域分割部１０１と、類似判定部１０２と、中領域生成部１０３と、ガンマ変換テーブル生成部１０４と、画像変換部１０５と、不連続補正部１０６とを主に備えている。
【００１９】
領域分割部１０１は、入力画像を小領域画像に分割する。なお、画像の分割方法に、特に制限はない。ただし、後述する類似判定部１０２において、類似度を算出するのに十分な大きさを持つ小領域画像とする。
【００２０】
図２は、入力画像を小領域画像に分割した一例を示す説明図である。ここで、説明のために、処理を行う画像の左上すみに原点２２を設け、横方向にｘ軸、縦方向にｙ軸を設定する。図２に示す例では、入力画像２１をｘ軸方向、ｙ軸方向にそれぞれ８等分して、６４の小領域画像２３に分割している。なお、図２は一例であり、実際に入力画像を小領域画像に分割する場合は、等分割しなくともよいし、領域を矩形としなくてもよい。また、入力画像をすべて均一に同じ形に分割するといった制限もない。例えば、画像中に特に注目したい領域は細かく分割し、それ以外の範囲では荒く分割してもよい。
【００２１】
類似判定部１０２は、領域分割部１０１で分割された小領域画像間の画素値の類似度を算出し、算出された類似度から小領域画像が類似しているか否かを判定する。ここで、類似度とは、小領域画像間の画素値（例えば輝度やＲＧＢの値など画像の明るさ成分）の分布を比較し、それがどの程度似通っているかを表す指標である。類似度を求める手段は、一般に知られている例えば輝度などの分布を比較する方法であれば、どのようなものでもかまわない。
【００２２】
例えば、輝度を用いて対比する画像の類似度を求める手段として、次のような方法（１）〜（９）がある。（１）対比する画像の輝度の平均値の差が小さいとき類似度を大とする。（２）対比する画像の輝度の最大値の差が小さいとき類似度を大とする。（３）対比する画像の輝度の最小値の距離の差が小さいとき類似度を大とする。（４）対比する画像の輝度の最大値を最小値の距離の差が小さいとき類似度を大とする。（５）輝度の分散の差が小さいとき類似度を大とする。（６）対比する画像の輝度の最頻値のレベルの差が小さいとき類似度を大とする。（７）対比する画像の輝度の中央値のレベルの差が小さいとき類似度を大とする。（８）対比する画像の輝度のヒストグラム同士を重ね合わせ、その重なりの面積が大きいとき類似度を大とする。（９）対比する画像の輝度のヒストグラムの最頻値を０にシフトしたシフトヒストグラム同士を重ね合わせ、その重なりの面積が大きいとき類似度を大とする。
【００２３】
また、輝度を用いる比較に限らず、ＲＧＢ値など明るさがわかる値を用いた比較であれば同様の手法が考えられる。また、上述した類似度の算出方法をいくつか組み合わせてもよい。このほかにも色、エッジの分布、コーナー点など画像の輝度分布がわかるような指標であればどのようなものを用いて類似度を求めてもよい。こうして求めた類似度と予め設定された閾値を比較して小領域が類似しているか否かを判定する。なお、対比する小領域は、隣接していてもよいし、していなくてもよい。
【００２４】
図３は、類似判定部１０２が行う類似判定処理手順の一例を示すフローチャートである。これは、上述した類似度を求める方法（６）と（９）を組み合わせたものである。
【００２５】
まず、類似判定部１０２は、類似度を求める小領域の画像から輝度のヒストグラムを生成する（ステップＳ３０１）。図４−１、図４−２は、小領域画像から生成された輝度値のヒストグラムの一例を示す説明図である。図４−１に示すヒストグラムでは、輝度値Ｋ１でピーク４１を示し、図４−２に示すヒストグラムでは、輝度値Ｋ２でピーク４２を示している。
【００２６】
類似判定部１０２は、生成したヒストグラムの最頻値を算出する（ステップＳ３０２）。図４−１で示した画像では、ヒストグラムの最頻値として輝度値Ｋ１が算出され、図４−２で示した画像では、ヒストグラムの最頻値として輝度値Ｋ２が算出される。次に、類似判定部１０２は、最頻値の差が閾値より小さいか否かを判断する（ステップＳ３０３）。最頻値の差が閾値より小さいと判断した場合は（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、類似判定部１０２は輝度値のヒストグラムの最頻値を０にシフトしたヒストグラム同士を重ね合わせ、重なりの面積を算出する（ステップＳ３０４）。図５は、輝度値のヒストグラムの最頻値を０にシフトし、重ね合わせたヒストグラムの一例を示す説明図である。図５に示すような２つのヒストグラムが重なった部分５１の面積は、同一の横軸の値において２つのヒストグラムのうち小さいほうの縦軸の値を積算していくことによって求められる。
【００２７】
類似判定部１０２は、重なり面積が所定の値より大きいか否かを判断する（ステップＳ３０５）。重なり面積が所定の値より大きいと判断した場合は（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、類似判定部１０２は対比している小領域画像は類似していると判断する（ステップＳ３０６）。
【００２８】
ステップＳ３０３において、最頻値の差が閾値以上であると判断した場合は（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、または、ステップＳ３０５において、重なり面積が所定の値以下であると判断した場合は（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、類似判定部１０２は対比している小領域画像は類似していないと判断する（ステップＳ３０７）。
【００２９】
図１に戻り、中領域生成部１０３について説明する。中領域生成部１０３は、類似判定部１０２によって２つもしくは複数の小領域画像が類似しているか否かの判定結果に基づいて、類似している画像の小領域を１つにまとめた新たな領域を生成する。以下、２つもしくは複数の小領域画像を１つにまとめた新たな領域の画像を中領域画像という。なお、中領域画像は、類似判定部１０２によって類似していると判定された小領域画像であれば、注目する小領域画像と隣接していても離れていてもよい。
【００３０】
図６は、類似判定部１０２によって類似していると判定された小領域画像の一例を示す説明図である。図６に示す例では、小領域画像６１それぞれに対して類似しているか否かを判定した結果として、類似している小領域画像間に、類似を示す双方向の矢印６２を表している。図６に示す場合は、ある小領域画像に対して上下左右の４つの領域画像に対して類似判定部１０２で類似を判定している。
【００３１】
図７は、類似判定の結果から中領域生成部１０３が中領域画像を生成した結果の一例を示す説明図である。図７に示すように、図６に示した類似する複数の小領域画像は、中領域画像としてまとめられている。図７に示す例では、路面、空、山、建物、人、車といった被写体ごとに中領域画像７１が生成されている。
【００３２】
ガンマ変換テーブル生成部１０４は、中領域生成部１０３で生成した中領域画像それぞれに対し、中領域画像の画素値に基づいて信号変換用のガンマ変換テーブルを生成する。信号変換用のガンマ変換テーブルの生成方法は、一般に知られているどのような画像変換方法でもよい。例えば、ヒストグラム均等法や出力＝(入力)^γなどといった変換方法があげられる。
【００３３】
画像変換部１０５は、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成した信号変換用のガンマ変換テーブルを用いて中領域画像それぞれに対して信号変換を行う。なお、本実施の形態では、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成した信号変換用のガンマ変換テーブルを用いて信号変換を行う場合について説明するが、ガンマ変換テーブルを用いた信号変換に限る必要はなく、中領域画像ごとに全く異なる画像変換方法を用いてもよい。
【００３４】
不連続補正部１０６は、画像変換部１０５で変換された中領域画像の境界近傍の画素を補正する。画像変換部１０５で変換された画像では、中領域画像ごとに画像変換が異なるため、中領域画像の境界に階調が不連続な画像が発生してしまう場合がある。そこで、不連続性補正部１０６では、この不連続な境界を除去する処理を行う。境界の除去は、一般に広く知られているデブロッキングの方法を境界部分あるいは画像全体に用いて不連続な画像を補正する。一例としては、ガウシアンフィルタなどを用いて境界をぼかすことにより画像の不連続性を除去することができる。
【００３５】
また、他の方法として、次のような方法によっても不連続な画像を補正することができる。ある画素Ａ（座標（Ｘ，Ｙ），画素値Ｐ）を変換する場合を例にとって説明する。ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成された中領域画像ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ、Ｉ：生成された中領域画像の数）での入出力の変換テーブルをｆｉ（Ｐ）とする。このとき画素Ａでの変換後の画素値Ｐ´は、次の数式（１）で表される重み付き線形補間で求められる。
【００３６】
【数１】
【００３７】
ここで、Ｗｉ（Ｐ，Ｘ，Ｙ）は、変換する画素Ａの画素値、入力画像における画素Ａの位置、画素Ａと中領域画像それぞれとの距離、中領域画像それぞれの面積、中領域画像それぞれの輝度分布などによって決定する重み係数である。
【００３８】
この重み係数は、変換しようとする画素と中領域画像それぞれとの関係によって決定される。重み係数には、様々な設計方法が考えられる。基本的な設計方針としては、中領域画像と画素Ａとの距離や、中領域画像の面積を用いて重み係数にするのが好ましい。
【００３９】
例えば、（１）中領域画像の重心Ｇと画素Ａの距離に応じて重み付けする。具体的には、中領域画像の重心Ｇと画素Ａとの距離が短い程重み係数を大きくし、長い程重み係数を小さくして重み付けする。（２）中領域画像の面積に応じて重み付けする。具体的には、中領域画像それぞれの面積の大きさに応じて、面積が大きい程重み係数を大きく、面積が小さい程重み係数を小さくして重み付けする。また、画素Ａを中心とした半径Ｒ内の円内部に含まれる中領域画像の面積を用いた重み係数で重み付けする。また、（１）の例の場合は画素Ａと各中領域画像の境界との最小距離を用いてもよいし、（２）の例の場合は円ではなく正方形や長方形などでもよい。さらに、（１）や（２）の方法に代えて、または加えて中領域画像の輝度分布に応じた重み係数を付け加えてもよい。例えば、中領域画像中に所定範囲の輝度値の画素を多く含む程重み係数を大きくし、所定範囲の輝度値の画素が少ない程重み係数を小さくするといったものである。これらの方法によって境界部の不連続性を補正することができる。
【００４０】
このように、入力画像を分割して類似する画像をまとめた中領域画像ごとにガンマ変換を行うことにより、入力画像の各部分ごとに最適なガンマ変換を行うことができるとともに、さらに中領域画像の境界近傍の画素に対して変換テーブルで補正することにより、変換後の中領域画像の境界近傍の画素に対して画像の不連続性を低減する補正を行うため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【００４１】
（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。本発明が適用される画像処理装置の構成例について説明する。図８は、第２の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００４２】
本実施の形態にかかる画像処理装置２００は、領域分割部１０１と、類似判定部１０２と、中領域生成部１０３と、ガンマ変換テーブル生成部１０４と、補正ガンマ変換テーブル生成部２０７と、補正画像変換部２０８とを主に備えている。ここで、領域分割部１０１と、類似判定部１０２と、中領域生成部１０３と、ガンマ変換テーブル生成部１０４の構成、機能は、第１の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。
【００４３】
補正ガンマ変換テーブル生成部２０７は、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成された信号変換用のガンマ変換テーブルを中領域画像間の境界部分に不連続性が発生しないようにそれぞれを補正し、補正ガンマ変換テーブルを生成する。このように、補正ガンマ変換テーブル生成部２０７では、ガンマ変換テーブル生成部１０４で生成されたガンマ変換テーブルをそのまま用いて画像変換した場合に発生してしまう中領域画像間の階調の不連続性を、ガンマ変換テーブルを補正することによって抑制する。ここで、補正されたガンマ変換テーブルを補正ガンマ変換テーブルという。
【００４４】
具体的には、ある注目する中領域画像のガンマ変換テーブルをそれぞれのレベルにおいて、注目する中領域画像および他の中領域画像のガンマ変換テーブルの同じレベルの出力値を使って平滑化を行い、補正された出力値を求める。すべてのレベルで求めることによって補正ガンマ変換テーブルを生成する。これを中領域画像のすべてで行うことによって、中領域画像間の階調の不連続性は抑制される。
【００４５】
ある注目する中領域のガンマ変換テーブルの平滑化の方法は、色々考えられる。ある中領域画像Ｂでの補正ガンマ変換テーブルＦＢ（Ｘ）を生成する場合を例にとって説明する。各中領域画像のガンマ変換テーブルをｆｉ（Ｘ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ、Ｉ：生成された中領域画像の数）とすると、ＦＢ（Ｘ）は次の数式（２）で表される重み付き線形補間で求められる。
【００４６】
【数２】
【００４７】
ここで、Ｗ（Ｂ，ｉ）は、中領域画像Ｂと中領域画像ｉの位置、面積、距離、輝度分布などによって決定する重み係数である。基本的な設計方針としては、中領域画像間の距離を用いて重み係数にするのが好ましい。
【００４８】
重み係数の設計方法は、たとえば中領域画像の重心ＧＢと中領域画像ｉの重心Ｇｉとの距離に応じて設計する方法がある。中領域画像の重心ＧＢと中領域画像ｉの重心Ｇｉとの距離が短い程重み係数を大きくし、長い程重み係数を小さくして重み付けする。さらに、これらの距離に代えて、または加えて中領域画像の面積の大きさや中領域画像の輝度分布の類似度等によって重み係数を補正してもよい。例えば、中領域画像Ｂと中領域画像ｉとの輝度分布の類似度が大きい程重み係数を大きくし、類似度が小さい程重み係数を小さくして重み付けする。類似度の算出方法は、類似判定部１０２で挙げた方法などを用いてもよい。これらの方法によってガンマ変換テーブルを補正し、補正された補正ガンマ変換テーブルを用いることにより、境界部の不連続性を補正することができる。
【００４９】
補正画像変換部２０８は、補正ガンマ変換テーブル生成部２０７で生成した信号変換用の補正ガンマ変換テーブルを用い、中領域画像それぞれに対して信号変換を行う。
【００５０】
このように、入力画像を分割して類似する画像をまとめた中領域画像ごとにガンマ変換テーブルを生成し、さらに生成されたガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と他の中領域画像との関係に基づく重み係数で重み付けされたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成し、補正ガンマ変換テーブルによって中領域画像を変換することにより、入力画像の各部分ごとによりよいガンマ変換を行われ、かつ、中領域画像それぞれが隣接する中領域画像と画質の不連続を低減されてガンマ変換されるため、入力画像のどの部分においても視認性がよく、不連続とならない画像を生成することができるという効果を奏する。
【００５１】
図９は、上述した実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図９に示すように、上述した実施の形態の画像処理装置（１００および２００）は、ハードウェア構成として、上述した処理を行う画像処理プログラムなどが格納されているＲＯＭ９０２と、ＲＯＭ９０２内のプログラムに従って画像処理装置（１００および２００）の各部を制御するＣＰＵ９０１と、データの格納領域となるＲＡＭ９０３と、動画像の入出力を行うためにネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ９０４と、各部を接続するバス９０５とを備えている。
【００５２】
画像処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで光学ディスク、磁気ディスクおよびＳＳＤ（Solid State Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供されてもよい。
【００５３】
この場合には、画像処理プログラムは、画像処理装置（１００および２００）において上記記録媒体から読み出して実行することによりＲＡＭ９０３上にロードされ、上記ソフトウェア構成で説明した各部がＲＡＭ９０３上に生成されるようになっている。
【００５４】
また、上述した実施の形態の画像処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。
【００５５】
なお、本発明は、上述した実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上述した実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】第１の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】入力画像を小領域に分割した一例を示す説明図である。
【図３】類似判定部が行う類似判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４−１】小領域画像から生成された輝度値のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図４−２】小領域画像から生成された輝度値のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図５】輝度値のヒストグラムの最頻値を０にシフトし、重ね合わせたヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図６】類似判定部によって類似していると判定された小領域の一例を示す説明図である。
【図７】類似判定の結果から中領域生成部が中領域を生成した結果の一例を示す説明図である。
【図８】第２の実施の形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図９】上述した実施の形態にかかる画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５７】
１００ ２００ 画像処理装置
１０１ 領域分割部
１０２ 類似判定部
１０３ 中領域生成部
１０４ ガンマ変換テーブル生成部
１０５ 画像変換部
１０６ 不連続補正部
２０７ 補正ガンマ変換テーブル生成部
２０８ 補正画像変換部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、
前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、
互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、
前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換部と、
互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正部は、前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの距離が短い程重み係数を大きくして重み付けた変換テーブルを用いて補正すること、を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記補正部は、前記変換中領域画像の境界近傍の画素を、前記変換中領域画像それぞれの面積の大きさに応じた重み係数で重み付けした変換テーブルを用いて補正すること、を特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正部は、前記変換中領域画像の境界近傍の画素を、前記変換中領域画像それぞれの輝度の分布に応じた重み係数で重み付けした変換テーブルを用いて補正すること、を特徴とする請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、
前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、
互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、
生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成部と、
前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記補正ガンマ変換テーブル生成部は、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する前記中領域画像と、当該中領域画像以外の中領域画像との距離が短い程重み係数を大きくして重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成すること、を特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記補正ガンマ変換テーブル生成部は、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する前記中領域画像と、当該中領域画像以外の中領域画像との輝度分布の類似度に応じた重み係数で重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成すること、を特徴とする請求項５または請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処置装置で実行される画像処理方法であって、
領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、
類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、
ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、
画像変換部が、前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換工程と、
補正部が、互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
画像処置装置で実行される画像処理方法であって、
領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、
類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、
ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、
補正ガンマ変換テーブル生成部が、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成工程と、
画像変換部が、前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１】
入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、
前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、
互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、
前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換部と、
互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正部は、前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの距離が短い程重み係数を大きくして重み付けた変換テーブルを用いて補正すること、を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記補正部は、前記変換中領域画像の境界近傍の画素を、前記変換中領域画像それぞれの面積の大きさに応じた重み係数で重み付けした変換テーブルを用いて補正すること、を特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正部は、前記変換中領域画像の境界近傍の画素を、前記変換中領域画像それぞれの輝度の分布に応じた重み係数で重み付けした変換テーブルを用いて補正すること、を特徴とする請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割部と、
前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定部と、
互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成部と、
生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成部と、
前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記補正ガンマ変換テーブル生成部は、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する前記中領域画像と、当該中領域画像以外の中領域画像との距離が短い程重み係数を大きくして重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成すること、を特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記補正ガンマ変換テーブル生成部は、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する前記中領域画像と、当該中領域画像以外の中領域画像との輝度分布の類似度に応じた重み係数で重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成すること、を特徴とする請求項５または請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処置装置で実行される画像処理方法であって、
領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、
類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、
ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、
画像変換部が、前記中領域画像を、前記ガンマ変換テーブルで変換した変換中領域画像を生成する画像変換工程と、
補正部が、互いに隣接する前記変換中領域画像の境界近傍の画素の画素値を、当該画素と前記変換中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けした変換テーブルを用いて補正する補正工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
画像処置装置で実行される画像処理方法であって、
領域分割部が、入力画像を所定のサイズの複数の小領域画像に分割する領域分割工程と、
類似判定部が、前記小領域画像の画素値に基づいて、分割された複数の小領域画像それぞれが互いに類似するか否かを判定する類似判定工程と、
ガンマ変換テーブル生成部が、互いに類似すると判定された複数の小領域画像からなる中領域画像の画素値に基づいて、ガンマ変換テーブルを生成するガンマ変換テーブル生成工程と、
補正ガンマ変換テーブル生成部が、生成された前記ガンマ変換テーブルに対応する中領域画像と、前記中領域画像それぞれとの関係に基づく重み係数によって重み付けしたガンマ変換テーブルを用いて補正ガンマ変換テーブルを生成する補正ガンマ変換テーブル生成工程と、
画像変換部が、前記中領域画像を、生成された前記補正ガンマ変換テーブルで変換する画像変換工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４−１】
【図４−２】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４−１】
【図４−２】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２００９−２１２７５０（Ｐ２００９−２１２７５０Ａ）
【公開日】平成２１年９月１７日（２００９．９．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−５２９３８（Ｐ２００８−５２９３８）
【出願日】平成２０年３月４日（２００８．３．４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年９月１７日（２００９．９．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月４日（２００８．３．４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
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