画像処理装置
【課題】 彩度を画像の鮮やかさに合わせて自動的に最適に補正する。
【解決手段】 入力画像を色変換手段１２により色データと、輝度データに分離し、それぞれのデータから彩度補正量算出手段１３により彩度の補正量を算出し、彩度補正手段１４にて彩度の補正を行う。彩度補正量算出手段１３では彩度の低い画像に対しては彩度補正量を抑制することにより無彩色部分に過度の補正がかかるのを防止する。また画像をいくつかの領域に分割しその中で彩度レベルが最も大きい領域の彩度レベル、もしくは輪郭の多い領域の彩度レベル、もしくは肌色の多く分布する領域の彩度レベルを基に彩度補正を行い、人間の感性にあった最適な彩度補正を行う。
【解決手段】 入力画像を色変換手段１２により色データと、輝度データに分離し、それぞれのデータから彩度補正量算出手段１３により彩度の補正量を算出し、彩度補正手段１４にて彩度の補正を行う。彩度補正量算出手段１３では彩度の低い画像に対しては彩度補正量を抑制することにより無彩色部分に過度の補正がかかるのを防止する。また画像をいくつかの領域に分割しその中で彩度レベルが最も大きい領域の彩度レベル、もしくは輪郭の多い領域の彩度レベル、もしくは肌色の多く分布する領域の彩度レベルを基に彩度補正を行い、人間の感性にあった最適な彩度補正を行う。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置に関し、特にテレビジョン、スキャナ、プリンタ、デジタルスチルカメラ等において、画像の色の彩度を調整する，彩度補正を行うものに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像の鮮やかさを補正する彩度補正の手段として、従来、例えば特開平８−３２９２１７号公報に示された，画像の彩度変換方法および画像の彩度変換装置がある。以下にこの従来例について説明する。図９はこの従来例としての彩度変換装置のブロック図である。図９において、１１１は画像入力手段、１１２はバッファ、１１３は均等知覚色空間変換手段、１１４は彩度変換量算出手段、１１５は彩度変換手段、１１６は逆均等知覚色空間変換手段、１１７は画像出力手段である。
【０００３】以下にその動作について説明する。処理すべき画像は画像入力手段１１１により入力され、バッファ１１２に一旦蓄積された後、彩度変換量算出手段１１４および均等知覚色空間変換手段１１３に入力される。彩度変換量算出手段１１４では入力画像の彩度の広がりを判断し、彩度を上げるための係数ｘを算出する。また、均等知覚色空間変換手段１１３では、入力画像データをＲＧＢ（赤、緑および青）の色空間あるいはＹＭＣ（イエロー、マゼンタおよびシアン）の色空間から均等知覚色空間（ＣＩＥ１９７６（Ｌ* ａ* ｂ* ）等）に変換する。そして、彩度変換手段１１５により、色成分を係数ｘによりｘ倍することにより彩度を強調し、逆均等知覚色空間変換手段１１６にて元の色空間に変換し、画像出力手段１１７により彩度を強調した画像を出力する。
【０００４】彩度変換量算出手段１１４では、係数ｘを算出する際に、画像の彩度が低い画像は彩度の広がりが小さいため、彩度をより強く強調するためにｘの値を大きくして彩度の補正を行う。一方、彩度が高い画像では彩度の広がりが大きくなるため、それに合わせて係数ｘを小さくして強調量を抑えている。
【０００５】彩度の広がりは各画素の彩度成分をあらわす輝度値、Ｒ＋Ｇ−２Ｇを算出して各輝度値毎の画素数をあらわすヒストグラムを作成し、輝度値の大きい方から画素数を積算してあらかじめ設定したしきい値を超えた点の輝度値とし、これを基に図１０のように彩度補正係数ｘを算出している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この従来の画像の彩度変換装置によれば、彩度が低い画像に対しては強い彩度強調を施してしまうため、例えば画像全体にビルが写っているような彩度の低い画像では、画像全体の彩度が低いと判断されてしまうため、過度の彩度強調がかかり、本来無彩色部分であるところに色がついてしまったり、また図１１のようにビルＢの前に人物Ｐが立っている場合などでは、人物Ｐに対してビルＢが画面全体に占める割合が大きいため、やはり画像全体の彩度が低いと判断されてしまい、人物Ｐに対して過度の彩度強調がなされてしまうという問題を有していた。
【０００７】この発明は、上記のような従来のものの問題を解決するためになされたもので、最適な彩度補正を行うことができる画像処理装置を得ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本願の請求項１の発明に係る画像処理装置は、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する画像処置装置において、入力画像の色データおよび輝度データから彩度の補正量を算出する彩度補正量算出手段と、該彩度補正量算出手段により算出された補正量に基づき彩度の補正を行う彩度補正手段とを備え、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分が基準値より小さい場合には彩度成分の大きさに応じて徐々に大きくなる補正量を算出し、彩度成分が基準値より大きい場合には彩度補正量を彩度成分の大きさに応じて徐々に小さくなる補正量を算出するようにしたものである。
【０００９】また、本願の請求項２の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、該彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１０】また、本願の請求項３の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１１】また、本願の請求項４の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、前記輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１２】また、本願の請求項５の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、前記肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下に、本願の請求項１ないし請求項５に記載された発明の実施の形態について図を参照しながら説明する。
（実施の形態１）図１は、請求項１に対応する、本発明の原理的構成を示す画像処理装置のブロック図である。図１において、１１は画像入力手段であり、処理すべき画像データが入力される。１２は色変換手段であり、入力画像データの表色系を、輝度データおよび色データの組に変換する。１３は彩度補正量算出手段であり、画像の色データをもとに彩度データを作成し、その彩度情報から彩度補正量を決定する。１４は彩度補正手段であり、彩度補正量算出手段１３の補正量をもとに彩度の補正を行う。１５は色変換手段であり、輝度データおよび色データの組をもとの画像データの表色系に変換する。１６は処理された画像データを出力する画像出力手段である。
【００１４】次に、動作について説明する。画像入力手段１１により、例えばビデオキャプチャーによりテレビジョン信号をキャプチャーしたデータ，スキャナからの読み取りデータ，デジタルスチルカメラからのデータ等が入力され、その入力されたデータの種類としては赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）のデータがある。
【００１５】色変換手段１２では入力した画像データＲＧＢを輝度データ（Ｙ）と色データ（Ｃｒ、Ｃｂ）とに変換する。例えば国際無線通信諮問委員会のＲｅｃ６０１−２では、この画像データＲＧＢから、輝度データ（Ｙ）と色データ（Ｃｒ、Ｃｂ）への変換は、変換式Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７＊Ｇ＋０．１１４ＧＣｒ＝０．７１３（Ｒ−Ｙ）
Ｃｂ＝０．５６４（Ｂ−Ｙ）
により変換されるものとなっている。この変換式をもとに、入力画像を輝度データおよび色データに変換する。
【００１６】彩度補正量算出手段１３では、入力された色データ（Ｃｒ、Ｃｂ）から彩度データを算出し、その彩度レベルに基づき彩度の補正量を算出する。
【００１７】図２は、この彩度補正量算出手段１３の構成を示すブロック図であり、これは本願の請求項２の発明に対応するものである。この図２の彩度補正量算出手段は、彩度データ作成手段２１および彩度レベル算出手段２２からなり、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度補正係数発生手段２３からなり、彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００１８】まず、彩度データ作成手段２１により色データＣｒおよびＣｂから彩度データＳへの変換を行うものである。その変換は、変換式Ｓ＝√（Ｃｒ2 ＋Ｃｂ2 ）
を用いて行う。
【００１９】次に、彩度レベル算出手段２２では彩度データＳから画像の彩度レベル、すなわち入力画像の鮮やかさの度合いを算出する。彩度レベルは彩度データＳの平均値または最大値にて決定する。平均値にて算出する場合には彩度レベルは、（彩度レベル）＝（全彩度データ）／（全画素数）
となる。
【００２０】また、最大値にて算出する場合には、入力彩度データの最大値をそのまま使用するのではなくて、図３に示すように入力画像の彩度データが分布している場合、各彩度データ毎の分布数があるしきい値ＴＨ１を越え、なおかつその中の最大の彩度レベルＡを最大値にすることにより、ノイズに影響されることなく彩度レベルを算出することができる。また彩度レベルの最大値からの分布の積算量があるしきい値を越える彩度レベルを最大値として算出してもよい。
【００２１】そして、彩度レベルを基に彩度補正係数を彩度補正係数発生手段２３にて算出する。彩度補正係数発生手段２３では図４に示す彩度レベルと補正係数の関係をもとに補正係数を算出する。図４において、彩度レベルが小さい場合には元々無彩色に近い画像であるとして補正量を小さくし、また彩度レベルが大きい場合にも十分鮮やかな画像であるとして補正量を抑制するような補正係数を算出する。すなわち、彩度レベルがＬ２までは彩度レベルが大きくなるにつれて補正係数が大きくなるような特性をもたせ、彩度レベルがＬ２からＬ３までは彩度レベルが大きくなるにつれて補正係数が小さくなるような特性をもたせ、彩度レベルがＬ３以上では画像の彩度レベルが十分に大きいため、補正係数を１、即ち彩度の補正を行わないような特性をもたせている。
【００２２】例えば補正係数を図４中のＫ１のように設定した場合、彩度レベルに対する補正係数は次式にて算出される。
（彩度レベル）＜Ｌ２の場合、 （補正係数）＝（彩度レベル）／Ｌ２＋１ Ｌ２≦（彩度レベル）＜Ｌ３の場合、 （補正係数）＝（彩度レベル）／（Ｌ２−Ｌ３）
＋２−Ｌ２／（Ｌ２−Ｌ３）
＝｛（彩度レベル）−Ｌ２｝／（Ｌ２−Ｌ３）＋２となり、（彩度レベル）がＬ２からＬ３に向けて増加するにつれて、補正係数は最大値（この場合は２）から次第に減少する。
Ｌ３≦（彩度レベル）の場合（補正係数）＝１．０また、図４中のＫ２に示すように補正係数を設定することにより、彩度レベルがＬ１より小さい場合には入力画像が無彩色に近い画像であると判断して補正係数＝１．０として彩度の補正を行わないようにしてもよい。このように補正係数を設定することにより、無彩色が多い画像に対して過度の彩度補正がかかるのを防止することができる。なお彩度レベルと補正係数の関係を図４に示すように決めているが、この対応付けは、補正係数の特性が、上に凸の形状をもつものであればこれに限るものではない。また補正係数の数値例についてもこの図４の例に限るものではない。
【００２３】図１の彩度補正手段１４では、図２の彩度補正係数発生手段２３から発生する補正係数により彩度の補正を行う。彩度の補正は色変換手段１２で変換された色信号に対して補正係数を乗ずることによりこれを行う。すなわち色データＣｒ，Ｃｂに対して、Ｃｒ' ＝Ｃｒ×（補正係数）
Ｃｂ' ＝Ｃｂ×（補正係数）
として補正後の色データＣｒ' およびＣｂ' を算出することにより、彩度の補正を行う。
【００２４】次に、図１の色変換手段１５において、輝度データ（Ｙ）と色データ（Ｃｒ'，Ｃｂ' ）から元のＲＧＢデータに変換する。この場合の変換式は、Ｒ＝Ｙ＋１．４０２６Ｃｒ'Ｇ＝Ｙ−０．７１４４Ｃｒ' −０．３４４４Ｃｂ'Ｂ＝Ｙ＋１．７７３０Ｃｂ'となる。変換後の画像データは画像出力手段１６にて出力される。
【００２５】このように、本実施の形態１によれば、入力された画像データを輝度データと色データとに変換し、色データから彩度データを算出し、その彩度レベルに基づき、彩度レベルが小さい間は彩度レベルが大きくなるにつれて補正係数が大きくなり、彩度レベルがある値を越えてさらに大きくなるにつれて補正係数が小さくなり、画像の彩度レベルが十分大きくなると、補正係数が１、即ち彩度の補正を行わないような補正係数を算出し、色データにこの補正係数を乗ずることにより彩度補正を行い、この彩度補正された色データと輝度データを元の入力データと同じ形式の画像データに戻すことにより、無彩色が多い画像に対して過度の彩度補正がかかるのを防止でき、最適な彩度補正を行うことができる。
【００２６】（実施の形態２）次に、入力画像を複数の領域に分割し、領域毎に彩度レベルを算出して彩度の補正を行う場合について以下に説明する。これは、本願の請求項３の発明に対応するものであり、まず入力画像を図５に示すようにいくつかの領域、この図５の例では＃１ないし＃９の領域に分割し、各領域毎に彩度補正データを作成して彩度レベルを算出し、最も大きい彩度レベルを画像全体の彩度レベルとして彩度の補正を行うようにするものである。
【００２７】入力画像が例えば図１１に示すようにビルＢの前に人物Ｐが立っているようなものの場合、画像全体にわたって彩度レベルを算出して彩度補正を行ったのでは、図５の領域＃１、＃２、＃３、＃４、＃６、＃７、＃９に相当する領域では無彩色成分が多いため、鮮やかさを増す方向、つまり大きい彩度補正がかかってしまう。これはビルの彩度レベルに合わせた形で彩度補正がなされてしまうためである。そこで、図１の彩度補正量算出手段１３を図６に示すように構成し、分割した領域毎に彩度レベルを算出し、その中で最も彩度レベルが大きい領域を基準にして画像全体の彩度補正を行うようにすると、例えば領域＃５の人物を基準にした彩度補正を行うことが可能となり、最適な彩度補正ができる。
【００２８】この図６の彩度補正量算出手段は、領域分割手段６１からなり、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、彩度データ作成手段６２および彩度レベル算出手段６３からなり、分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度レベル最大値算出手段６４および彩度補正係数発生手段６５からなり、複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００２９】まず領域分割手段６１により画像を複数の領域に分割し、各領域毎の彩度データを彩度データ作成手段６２にて作成し、領域毎の彩度レベルを彩度レベル算出手段６３にて算出する。次に彩度レベル最大値算出手段６４にて各領域毎の彩度レベルから最大の彩度レベルを算出し、その彩度レベルを基に彩度補正係数を彩度補正係数発生手段６５にて算出する。
【００３０】その際、彩度補正係数を従来例の図１０に示すような特性を用いて決定しても過度の補正がかかることはない。これは、上述のように、画像を複数の領域に分割し、各領域毎に彩度補正データを作成して彩度レベルを算出し、最も大きい彩度レベルを画像全体の彩度レベルとして彩度の補正を行うようにしているため、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像の場合、その彩度の低い部分にひきずられて、彩度の高い部分までもが過度に補正されてしまい、元々彩度の高い部分に対して過度の彩度強調がなされてしまう，という不具合が生じることはなくなるものである。また、彩度補正係数を図４に示すような特性を用いて決定することにより、さらに最適な彩度補正を行うことができる。
【００３１】このように、本実施の形態２によれば、入力画像を複数の領域に分割し、領域毎に彩度レベルを算出して、その彩度レベルの最大値を求め、この最大の彩度レベルを画像全体の彩度レベルとして彩度の補正を行うようにしているため、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像であっても、その彩度が低い部分に基づいて彩度補正係数を発生することがなくなるので、元々彩度の高い部分に対して過度の彩度強調がなされてしまうのを防止できる。
【００３２】（実施の形態３）次に、入力画像を領域分割し、領域毎に輪郭成分を抽出して彩度の補正を行う場合について以下に説明する。これは、本願の請求項４の発明に対応するものであり、この場合の彩度補正量算出手段１３は図７に示すような構成となる。この図７の彩度補正量算出手段は、領域分割手段７１からなり、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、輪郭データ算出手段７２からなり、分割された複数のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、輪郭データ平均値算出手段７３からなり、複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、作業領域指定手段７４，彩度データ作成手段７５，彩度レベル算出手段７６からなり、輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度補正係数発生手段７７からなり、抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００３３】この彩度補正量算出手段には図１の色変換手段１２から出た輝度データと色データの両方が入力される。色変換手段１２から出力された輝度データを領域分割手段７１にて領域毎に分割し、領域毎の輪郭データを輪郭データ算出手段７２にて算出する。輪郭データは注目画素とその周辺画素の差の絶対値で算出する。例えば注目画素とその上，下，左，右に位置する画素で輪郭データを求める場合は、（輪郭データ）＝｜（注目画素データ）−（上画素データ）−（下画素データ）−（左画素データ）−（右画素データ）｜となる。
【００３４】次に領域毎の輪郭データの平均値を輪郭データ平均値算出回路７３にて算出し、最も平均値の大きい領域を算出して彩度データを算出する領域を作業領域指定手段７４にて指定する。この作業領域に従ってその範囲の彩度データを彩度データ作成手段７５にて作成し、彩度レベル算出手段７６にて彩度の平均値または最大値にて彩度レベルを算出し、彩度補正係数発生手段７７にて彩度レベルを基に彩度の補正係数を発生させ、彩度の補正を行う。
【００３５】このように、本実施の形態３によれば、輪郭成分の最も多い領域の彩度レベルを基に全体の彩度を決定することにより、最も画像のなかで目立つ輪郭の多い部分を中心に彩度の補正を行うようにしたので、見た目に最適な彩度補正を行うことができる。
【００３６】その際、補正係数を従来例の図１０に示すような特性を用いて決定しても過度の補正がかかることはない。これは、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像であっても、その彩度が低い部分に基づいて彩度補正係数を発生することがなくなるからである。また彩度補正係数を図４に示すような特性を用いて決定することにより、最も画像のなかで目立つ輪郭の多い部分を中心に彩度の補正を行うので、見た目に最適な彩度補正を行うことができる。
【００３７】（実施の形態４）次に、入力画像を複数の領域に分割し、各領域毎に肌色成分を抽出して彩度の補正を行う場合について以下に説明する。これは本願の請求項５の発明に対応し、この時の彩度補正量算出手段１３は図８に示すような構成となる。この図８の彩度補正量算出手段は、領域分割手段８１からなり、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、肌色データ抽出手段８２からなり、分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、肌色データ分布数算出手段８３，作業領域指定手段８４，彩度データ作成手段８５，彩度レベル算出手段８６からなり、肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度補正係数発生手段８７からなり、抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００３８】まず、図１の色変換手段１２から出力された色データを領域分割手段８１にて複数の領域に分割し、それぞれの領域毎に肌色である画素を肌色データ抽出手段８２にて抽出する。肌色であるかどうかの判断は色データＣｒおよびＣｂから色相データＨを求め、その色相データが、ある範囲の数値である場合にその画素を肌色と判断する。この色相データは次式にて算出される。
Ｈ＝ｔａｎ-1（Ｃｒ／Ｃｂ）
図１２は色相と肌色の分布の関係を示す図であり、肌色はある特定の色相領域に分布している。従って色相データＨがＨ１からＨ２までの値であるとき、肌色であるとして抽出を行う。このＨ１、Ｈ２の値としては例えばＨ１＝１１０°、Ｈ２＝１３０°とする。肌色データ分布数算出回路８３では領域毎の肌色データの分布数を計測する。次に肌色データの最も分布数の多い領域を算出し、彩度データを算出する領域を作業領域指定手段８４にて指定する。
【００３９】この作業領域に従ってその範囲の彩度データを彩度データ作成手段８５にて作成し、彩度レベル算出手段８６にて彩度の平均値または最大値にて彩度レベルを算出し、彩度補正係数発生手段８７にて彩度レベルを基に彩度の補正係数を発生させ、彩度の補正を行う。この場合、Ｈ１，Ｈ２の値はＨ１＝１１０゜、Ｈ２＝１３０゜である必要はなく、画像処理装置の特性に合わせて設定すればよい。このように肌色の最も多く分布している領域の彩度レベルを基に全体の彩度を決定することにより、画面のなかで中心となる人物を基準に最適な彩度の補正を行うことができる。
【００４０】その際、補正係数を従来例の図１０に示すような特性を用いて決定しても過度の補正がかかることはない。これは、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像であっても、画面のなかで中心となる人物を基準に彩度補正を実行できるため、その彩度が低い部分に基づいて彩度補正係数を発生することがなくなるからである。また、彩度補正係数を図４に示すような特性を用いて決定することにより、さらに最適な彩度補正を行うことができる。
【００４１】
【発明の効果】以上のように、本願の請求項１の発明に係る画像処理装置によれば、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する画像処置装置において、入力画像の色データおよび輝度データから彩度の補正量を算出する彩度補正量算出手段と、該彩度補正量算出手段により算出された補正量に基づき彩度の補正を行う彩度補正手段とを備え、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分が基準値より小さい場合には彩度成分の大きさに応じて徐々に大きくなる補正量を算出し、彩度成分が基準値より大きい場合には彩度補正量を彩度成分の大きさに応じて徐々に小さくなる補正量を算出するようにしたので、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する際に、彩度の低い画像に対しては彩度補正量を抑制することができ、無彩色部分に過度の補正がかかるのを防止することができる効果がある。
【００４２】また、本願の請求項２の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、該彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する際に、彩度の低い画像に対しては彩度補正量を抑制することができ、無彩色部分に過度の補正がかかるのを防止することができる装置の具体的な構成が得られる効果がある。
【００４３】また、本願の請求項３の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、無彩色の画像データと、有彩色の画像データとが混在している場合においても最も彩度の大きい領域での彩度情報をもとに補正量を決定することができ、最適な彩度補正を行うことができる効果がある。
【００４４】また、本願の請求項４の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、前記輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、輪郭成分の多いところ、つまり画像の中心となる部分の彩度情報をもとに補正量を決めることができ、最適な彩度補正を行うことができる効果がある。
【００４５】また、本願の請求項５の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、前記肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、画像の中で最も注目される人物の彩度情報をもとに彩度補正量を算出でき、人間の感性にあった最適な彩度補正を行うことができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置の全体ブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における彩度補正量算出手段のブロック図
【図３】本発明の実施の形態１における彩度データの分布図
【図４】本発明の実施の形態１における彩度補正係数発生手段の特性図
【図５】本発明の実施の形態２における領域分割の説明図
【図６】本発明の実施の形態２における彩度補正量算出手段のブロック図
【図７】本発明の実施の形態３における彩度補正量算出手段のブロック図
【図８】本発明の実施の形態４における彩度補正量算出手段のブロック図
【図９】従来の画像の彩度変換装置のブロック図
【図１０】従来の画像の彩度変換方法の説明図
【図１１】本発明の実施の形態１ないし４における入力画像サンプルを示す図
【図１２】本発明の実施の形態４における色相と肌色分布の関係図
【符号の説明】
１１ 画像入力手段
１２，１５ 色変換手段
１３ 彩度補正量算出手段
１４ 彩度補正手段
１５ 色変換手段
１６ 画像出力手段
２１，６２，７５，８５ 彩度データ作成手段
２２，６３，７６，８６ 彩度レベル算出手段
２３，６５，７７，８７ 彩度補正係数発生手段
６１，７１，８１ 領域分割手段
６４ 彩度レベル最大値算出手段
７２ 輪郭データ算出手段
７３ 輪郭データ平均値算出手段
７４，８４ 作業領域指定手段
８２ 肌色データ抽出手段
８３ 肌色データ分布数算出手段
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置に関し、特にテレビジョン、スキャナ、プリンタ、デジタルスチルカメラ等において、画像の色の彩度を調整する，彩度補正を行うものに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像の鮮やかさを補正する彩度補正の手段として、従来、例えば特開平８−３２９２１７号公報に示された，画像の彩度変換方法および画像の彩度変換装置がある。以下にこの従来例について説明する。図９はこの従来例としての彩度変換装置のブロック図である。図９において、１１１は画像入力手段、１１２はバッファ、１１３は均等知覚色空間変換手段、１１４は彩度変換量算出手段、１１５は彩度変換手段、１１６は逆均等知覚色空間変換手段、１１７は画像出力手段である。
【０００３】以下にその動作について説明する。処理すべき画像は画像入力手段１１１により入力され、バッファ１１２に一旦蓄積された後、彩度変換量算出手段１１４および均等知覚色空間変換手段１１３に入力される。彩度変換量算出手段１１４では入力画像の彩度の広がりを判断し、彩度を上げるための係数ｘを算出する。また、均等知覚色空間変換手段１１３では、入力画像データをＲＧＢ（赤、緑および青）の色空間あるいはＹＭＣ（イエロー、マゼンタおよびシアン）の色空間から均等知覚色空間（ＣＩＥ１９７６（Ｌ* ａ* ｂ* ）等）に変換する。そして、彩度変換手段１１５により、色成分を係数ｘによりｘ倍することにより彩度を強調し、逆均等知覚色空間変換手段１１６にて元の色空間に変換し、画像出力手段１１７により彩度を強調した画像を出力する。
【０００４】彩度変換量算出手段１１４では、係数ｘを算出する際に、画像の彩度が低い画像は彩度の広がりが小さいため、彩度をより強く強調するためにｘの値を大きくして彩度の補正を行う。一方、彩度が高い画像では彩度の広がりが大きくなるため、それに合わせて係数ｘを小さくして強調量を抑えている。
【０００５】彩度の広がりは各画素の彩度成分をあらわす輝度値、Ｒ＋Ｇ−２Ｇを算出して各輝度値毎の画素数をあらわすヒストグラムを作成し、輝度値の大きい方から画素数を積算してあらかじめ設定したしきい値を超えた点の輝度値とし、これを基に図１０のように彩度補正係数ｘを算出している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この従来の画像の彩度変換装置によれば、彩度が低い画像に対しては強い彩度強調を施してしまうため、例えば画像全体にビルが写っているような彩度の低い画像では、画像全体の彩度が低いと判断されてしまうため、過度の彩度強調がかかり、本来無彩色部分であるところに色がついてしまったり、また図１１のようにビルＢの前に人物Ｐが立っている場合などでは、人物Ｐに対してビルＢが画面全体に占める割合が大きいため、やはり画像全体の彩度が低いと判断されてしまい、人物Ｐに対して過度の彩度強調がなされてしまうという問題を有していた。
【０００７】この発明は、上記のような従来のものの問題を解決するためになされたもので、最適な彩度補正を行うことができる画像処理装置を得ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本願の請求項１の発明に係る画像処理装置は、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する画像処置装置において、入力画像の色データおよび輝度データから彩度の補正量を算出する彩度補正量算出手段と、該彩度補正量算出手段により算出された補正量に基づき彩度の補正を行う彩度補正手段とを備え、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分が基準値より小さい場合には彩度成分の大きさに応じて徐々に大きくなる補正量を算出し、彩度成分が基準値より大きい場合には彩度補正量を彩度成分の大きさに応じて徐々に小さくなる補正量を算出するようにしたものである。
【０００９】また、本願の請求項２の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、該彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１０】また、本願の請求項３の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１１】また、本願の請求項４の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、前記輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１２】また、本願の請求項５の発明に係る画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、前記肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下に、本願の請求項１ないし請求項５に記載された発明の実施の形態について図を参照しながら説明する。
（実施の形態１）図１は、請求項１に対応する、本発明の原理的構成を示す画像処理装置のブロック図である。図１において、１１は画像入力手段であり、処理すべき画像データが入力される。１２は色変換手段であり、入力画像データの表色系を、輝度データおよび色データの組に変換する。１３は彩度補正量算出手段であり、画像の色データをもとに彩度データを作成し、その彩度情報から彩度補正量を決定する。１４は彩度補正手段であり、彩度補正量算出手段１３の補正量をもとに彩度の補正を行う。１５は色変換手段であり、輝度データおよび色データの組をもとの画像データの表色系に変換する。１６は処理された画像データを出力する画像出力手段である。
【００１４】次に、動作について説明する。画像入力手段１１により、例えばビデオキャプチャーによりテレビジョン信号をキャプチャーしたデータ，スキャナからの読み取りデータ，デジタルスチルカメラからのデータ等が入力され、その入力されたデータの種類としては赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）のデータがある。
【００１５】色変換手段１２では入力した画像データＲＧＢを輝度データ（Ｙ）と色データ（Ｃｒ、Ｃｂ）とに変換する。例えば国際無線通信諮問委員会のＲｅｃ６０１−２では、この画像データＲＧＢから、輝度データ（Ｙ）と色データ（Ｃｒ、Ｃｂ）への変換は、変換式Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７＊Ｇ＋０．１１４ＧＣｒ＝０．７１３（Ｒ−Ｙ）
Ｃｂ＝０．５６４（Ｂ−Ｙ）
により変換されるものとなっている。この変換式をもとに、入力画像を輝度データおよび色データに変換する。
【００１６】彩度補正量算出手段１３では、入力された色データ（Ｃｒ、Ｃｂ）から彩度データを算出し、その彩度レベルに基づき彩度の補正量を算出する。
【００１７】図２は、この彩度補正量算出手段１３の構成を示すブロック図であり、これは本願の請求項２の発明に対応するものである。この図２の彩度補正量算出手段は、彩度データ作成手段２１および彩度レベル算出手段２２からなり、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度補正係数発生手段２３からなり、彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００１８】まず、彩度データ作成手段２１により色データＣｒおよびＣｂから彩度データＳへの変換を行うものである。その変換は、変換式Ｓ＝√（Ｃｒ2 ＋Ｃｂ2 ）
を用いて行う。
【００１９】次に、彩度レベル算出手段２２では彩度データＳから画像の彩度レベル、すなわち入力画像の鮮やかさの度合いを算出する。彩度レベルは彩度データＳの平均値または最大値にて決定する。平均値にて算出する場合には彩度レベルは、（彩度レベル）＝（全彩度データ）／（全画素数）
となる。
【００２０】また、最大値にて算出する場合には、入力彩度データの最大値をそのまま使用するのではなくて、図３に示すように入力画像の彩度データが分布している場合、各彩度データ毎の分布数があるしきい値ＴＨ１を越え、なおかつその中の最大の彩度レベルＡを最大値にすることにより、ノイズに影響されることなく彩度レベルを算出することができる。また彩度レベルの最大値からの分布の積算量があるしきい値を越える彩度レベルを最大値として算出してもよい。
【００２１】そして、彩度レベルを基に彩度補正係数を彩度補正係数発生手段２３にて算出する。彩度補正係数発生手段２３では図４に示す彩度レベルと補正係数の関係をもとに補正係数を算出する。図４において、彩度レベルが小さい場合には元々無彩色に近い画像であるとして補正量を小さくし、また彩度レベルが大きい場合にも十分鮮やかな画像であるとして補正量を抑制するような補正係数を算出する。すなわち、彩度レベルがＬ２までは彩度レベルが大きくなるにつれて補正係数が大きくなるような特性をもたせ、彩度レベルがＬ２からＬ３までは彩度レベルが大きくなるにつれて補正係数が小さくなるような特性をもたせ、彩度レベルがＬ３以上では画像の彩度レベルが十分に大きいため、補正係数を１、即ち彩度の補正を行わないような特性をもたせている。
【００２２】例えば補正係数を図４中のＫ１のように設定した場合、彩度レベルに対する補正係数は次式にて算出される。
（彩度レベル）＜Ｌ２の場合、 （補正係数）＝（彩度レベル）／Ｌ２＋１ Ｌ２≦（彩度レベル）＜Ｌ３の場合、 （補正係数）＝（彩度レベル）／（Ｌ２−Ｌ３）
＋２−Ｌ２／（Ｌ２−Ｌ３）
＝｛（彩度レベル）−Ｌ２｝／（Ｌ２−Ｌ３）＋２となり、（彩度レベル）がＬ２からＬ３に向けて増加するにつれて、補正係数は最大値（この場合は２）から次第に減少する。
Ｌ３≦（彩度レベル）の場合（補正係数）＝１．０また、図４中のＫ２に示すように補正係数を設定することにより、彩度レベルがＬ１より小さい場合には入力画像が無彩色に近い画像であると判断して補正係数＝１．０として彩度の補正を行わないようにしてもよい。このように補正係数を設定することにより、無彩色が多い画像に対して過度の彩度補正がかかるのを防止することができる。なお彩度レベルと補正係数の関係を図４に示すように決めているが、この対応付けは、補正係数の特性が、上に凸の形状をもつものであればこれに限るものではない。また補正係数の数値例についてもこの図４の例に限るものではない。
【００２３】図１の彩度補正手段１４では、図２の彩度補正係数発生手段２３から発生する補正係数により彩度の補正を行う。彩度の補正は色変換手段１２で変換された色信号に対して補正係数を乗ずることによりこれを行う。すなわち色データＣｒ，Ｃｂに対して、Ｃｒ' ＝Ｃｒ×（補正係数）
Ｃｂ' ＝Ｃｂ×（補正係数）
として補正後の色データＣｒ' およびＣｂ' を算出することにより、彩度の補正を行う。
【００２４】次に、図１の色変換手段１５において、輝度データ（Ｙ）と色データ（Ｃｒ'，Ｃｂ' ）から元のＲＧＢデータに変換する。この場合の変換式は、Ｒ＝Ｙ＋１．４０２６Ｃｒ'Ｇ＝Ｙ−０．７１４４Ｃｒ' −０．３４４４Ｃｂ'Ｂ＝Ｙ＋１．７７３０Ｃｂ'となる。変換後の画像データは画像出力手段１６にて出力される。
【００２５】このように、本実施の形態１によれば、入力された画像データを輝度データと色データとに変換し、色データから彩度データを算出し、その彩度レベルに基づき、彩度レベルが小さい間は彩度レベルが大きくなるにつれて補正係数が大きくなり、彩度レベルがある値を越えてさらに大きくなるにつれて補正係数が小さくなり、画像の彩度レベルが十分大きくなると、補正係数が１、即ち彩度の補正を行わないような補正係数を算出し、色データにこの補正係数を乗ずることにより彩度補正を行い、この彩度補正された色データと輝度データを元の入力データと同じ形式の画像データに戻すことにより、無彩色が多い画像に対して過度の彩度補正がかかるのを防止でき、最適な彩度補正を行うことができる。
【００２６】（実施の形態２）次に、入力画像を複数の領域に分割し、領域毎に彩度レベルを算出して彩度の補正を行う場合について以下に説明する。これは、本願の請求項３の発明に対応するものであり、まず入力画像を図５に示すようにいくつかの領域、この図５の例では＃１ないし＃９の領域に分割し、各領域毎に彩度補正データを作成して彩度レベルを算出し、最も大きい彩度レベルを画像全体の彩度レベルとして彩度の補正を行うようにするものである。
【００２７】入力画像が例えば図１１に示すようにビルＢの前に人物Ｐが立っているようなものの場合、画像全体にわたって彩度レベルを算出して彩度補正を行ったのでは、図５の領域＃１、＃２、＃３、＃４、＃６、＃７、＃９に相当する領域では無彩色成分が多いため、鮮やかさを増す方向、つまり大きい彩度補正がかかってしまう。これはビルの彩度レベルに合わせた形で彩度補正がなされてしまうためである。そこで、図１の彩度補正量算出手段１３を図６に示すように構成し、分割した領域毎に彩度レベルを算出し、その中で最も彩度レベルが大きい領域を基準にして画像全体の彩度補正を行うようにすると、例えば領域＃５の人物を基準にした彩度補正を行うことが可能となり、最適な彩度補正ができる。
【００２８】この図６の彩度補正量算出手段は、領域分割手段６１からなり、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、彩度データ作成手段６２および彩度レベル算出手段６３からなり、分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度レベル最大値算出手段６４および彩度補正係数発生手段６５からなり、複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００２９】まず領域分割手段６１により画像を複数の領域に分割し、各領域毎の彩度データを彩度データ作成手段６２にて作成し、領域毎の彩度レベルを彩度レベル算出手段６３にて算出する。次に彩度レベル最大値算出手段６４にて各領域毎の彩度レベルから最大の彩度レベルを算出し、その彩度レベルを基に彩度補正係数を彩度補正係数発生手段６５にて算出する。
【００３０】その際、彩度補正係数を従来例の図１０に示すような特性を用いて決定しても過度の補正がかかることはない。これは、上述のように、画像を複数の領域に分割し、各領域毎に彩度補正データを作成して彩度レベルを算出し、最も大きい彩度レベルを画像全体の彩度レベルとして彩度の補正を行うようにしているため、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像の場合、その彩度の低い部分にひきずられて、彩度の高い部分までもが過度に補正されてしまい、元々彩度の高い部分に対して過度の彩度強調がなされてしまう，という不具合が生じることはなくなるものである。また、彩度補正係数を図４に示すような特性を用いて決定することにより、さらに最適な彩度補正を行うことができる。
【００３１】このように、本実施の形態２によれば、入力画像を複数の領域に分割し、領域毎に彩度レベルを算出して、その彩度レベルの最大値を求め、この最大の彩度レベルを画像全体の彩度レベルとして彩度の補正を行うようにしているため、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像であっても、その彩度が低い部分に基づいて彩度補正係数を発生することがなくなるので、元々彩度の高い部分に対して過度の彩度強調がなされてしまうのを防止できる。
【００３２】（実施の形態３）次に、入力画像を領域分割し、領域毎に輪郭成分を抽出して彩度の補正を行う場合について以下に説明する。これは、本願の請求項４の発明に対応するものであり、この場合の彩度補正量算出手段１３は図７に示すような構成となる。この図７の彩度補正量算出手段は、領域分割手段７１からなり、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、輪郭データ算出手段７２からなり、分割された複数のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、輪郭データ平均値算出手段７３からなり、複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、作業領域指定手段７４，彩度データ作成手段７５，彩度レベル算出手段７６からなり、輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度補正係数発生手段７７からなり、抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００３３】この彩度補正量算出手段には図１の色変換手段１２から出た輝度データと色データの両方が入力される。色変換手段１２から出力された輝度データを領域分割手段７１にて領域毎に分割し、領域毎の輪郭データを輪郭データ算出手段７２にて算出する。輪郭データは注目画素とその周辺画素の差の絶対値で算出する。例えば注目画素とその上，下，左，右に位置する画素で輪郭データを求める場合は、（輪郭データ）＝｜（注目画素データ）−（上画素データ）−（下画素データ）−（左画素データ）−（右画素データ）｜となる。
【００３４】次に領域毎の輪郭データの平均値を輪郭データ平均値算出回路７３にて算出し、最も平均値の大きい領域を算出して彩度データを算出する領域を作業領域指定手段７４にて指定する。この作業領域に従ってその範囲の彩度データを彩度データ作成手段７５にて作成し、彩度レベル算出手段７６にて彩度の平均値または最大値にて彩度レベルを算出し、彩度補正係数発生手段７７にて彩度レベルを基に彩度の補正係数を発生させ、彩度の補正を行う。
【００３５】このように、本実施の形態３によれば、輪郭成分の最も多い領域の彩度レベルを基に全体の彩度を決定することにより、最も画像のなかで目立つ輪郭の多い部分を中心に彩度の補正を行うようにしたので、見た目に最適な彩度補正を行うことができる。
【００３６】その際、補正係数を従来例の図１０に示すような特性を用いて決定しても過度の補正がかかることはない。これは、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像であっても、その彩度が低い部分に基づいて彩度補正係数を発生することがなくなるからである。また彩度補正係数を図４に示すような特性を用いて決定することにより、最も画像のなかで目立つ輪郭の多い部分を中心に彩度の補正を行うので、見た目に最適な彩度補正を行うことができる。
【００３７】（実施の形態４）次に、入力画像を複数の領域に分割し、各領域毎に肌色成分を抽出して彩度の補正を行う場合について以下に説明する。これは本願の請求項５の発明に対応し、この時の彩度補正量算出手段１３は図８に示すような構成となる。この図８の彩度補正量算出手段は、領域分割手段８１からなり、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、肌色データ抽出手段８２からなり、分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、肌色データ分布数算出手段８３，作業領域指定手段８４，彩度データ作成手段８５，彩度レベル算出手段８６からなり、肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、彩度補正係数発生手段８７からなり、抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とから構成されるものである。
【００３８】まず、図１の色変換手段１２から出力された色データを領域分割手段８１にて複数の領域に分割し、それぞれの領域毎に肌色である画素を肌色データ抽出手段８２にて抽出する。肌色であるかどうかの判断は色データＣｒおよびＣｂから色相データＨを求め、その色相データが、ある範囲の数値である場合にその画素を肌色と判断する。この色相データは次式にて算出される。
Ｈ＝ｔａｎ-1（Ｃｒ／Ｃｂ）
図１２は色相と肌色の分布の関係を示す図であり、肌色はある特定の色相領域に分布している。従って色相データＨがＨ１からＨ２までの値であるとき、肌色であるとして抽出を行う。このＨ１、Ｈ２の値としては例えばＨ１＝１１０°、Ｈ２＝１３０°とする。肌色データ分布数算出回路８３では領域毎の肌色データの分布数を計測する。次に肌色データの最も分布数の多い領域を算出し、彩度データを算出する領域を作業領域指定手段８４にて指定する。
【００３９】この作業領域に従ってその範囲の彩度データを彩度データ作成手段８５にて作成し、彩度レベル算出手段８６にて彩度の平均値または最大値にて彩度レベルを算出し、彩度補正係数発生手段８７にて彩度レベルを基に彩度の補正係数を発生させ、彩度の補正を行う。この場合、Ｈ１，Ｈ２の値はＨ１＝１１０゜、Ｈ２＝１３０゜である必要はなく、画像処理装置の特性に合わせて設定すればよい。このように肌色の最も多く分布している領域の彩度レベルを基に全体の彩度を決定することにより、画面のなかで中心となる人物を基準に最適な彩度の補正を行うことができる。
【００４０】その際、補正係数を従来例の図１０に示すような特性を用いて決定しても過度の補正がかかることはない。これは、画像全体のなかで彩度が低い部分が多くを占めるような画像であっても、画面のなかで中心となる人物を基準に彩度補正を実行できるため、その彩度が低い部分に基づいて彩度補正係数を発生することがなくなるからである。また、彩度補正係数を図４に示すような特性を用いて決定することにより、さらに最適な彩度補正を行うことができる。
【００４１】
【発明の効果】以上のように、本願の請求項１の発明に係る画像処理装置によれば、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する画像処置装置において、入力画像の色データおよび輝度データから彩度の補正量を算出する彩度補正量算出手段と、該彩度補正量算出手段により算出された補正量に基づき彩度の補正を行う彩度補正手段とを備え、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分が基準値より小さい場合には彩度成分の大きさに応じて徐々に大きくなる補正量を算出し、彩度成分が基準値より大きい場合には彩度補正量を彩度成分の大きさに応じて徐々に小さくなる補正量を算出するようにしたので、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する際に、彩度の低い画像に対しては彩度補正量を抑制することができ、無彩色部分に過度の補正がかかるのを防止することができる効果がある。
【００４２】また、本願の請求項２の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、該彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する際に、彩度の低い画像に対しては彩度補正量を抑制することができ、無彩色部分に過度の補正がかかるのを防止することができる装置の具体的な構成が得られる効果がある。
【００４３】また、本願の請求項３の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、無彩色の画像データと、有彩色の画像データとが混在している場合においても最も彩度の大きい領域での彩度情報をもとに補正量を決定することができ、最適な彩度補正を行うことができる効果がある。
【００４４】また、本願の請求項４の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、前記輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、輪郭成分の多いところ、つまり画像の中心となる部分の彩度情報をもとに補正量を決めることができ、最適な彩度補正を行うことができる効果がある。
【００４５】また、本願の請求項５の発明に係る画像処理装置によれば、請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、前記肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するようにしたので、画像の中で最も注目される人物の彩度情報をもとに彩度補正量を算出でき、人間の感性にあった最適な彩度補正を行うことができる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における画像処理装置の全体ブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における彩度補正量算出手段のブロック図
【図３】本発明の実施の形態１における彩度データの分布図
【図４】本発明の実施の形態１における彩度補正係数発生手段の特性図
【図５】本発明の実施の形態２における領域分割の説明図
【図６】本発明の実施の形態２における彩度補正量算出手段のブロック図
【図７】本発明の実施の形態３における彩度補正量算出手段のブロック図
【図８】本発明の実施の形態４における彩度補正量算出手段のブロック図
【図９】従来の画像の彩度変換装置のブロック図
【図１０】従来の画像の彩度変換方法の説明図
【図１１】本発明の実施の形態１ないし４における入力画像サンプルを示す図
【図１２】本発明の実施の形態４における色相と肌色分布の関係図
【符号の説明】
１１ 画像入力手段
１２，１５ 色変換手段
１３ 彩度補正量算出手段
１４ 彩度補正手段
１５ 色変換手段
１６ 画像出力手段
２１，６２，７５，８５ 彩度データ作成手段
２２，６３，７６，８６ 彩度レベル算出手段
２３，６５，７７，８７ 彩度補正係数発生手段
６１，７１，８１ 領域分割手段
６４ 彩度レベル最大値算出手段
７２ 輪郭データ算出手段
７３ 輪郭データ平均値算出手段
７４，８４ 作業領域指定手段
８２ 肌色データ抽出手段
８３ 肌色データ分布数算出手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】 画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する画像処置装置において、入力画像の色データおよび輝度データから彩度の補正量を算出する彩度補正量算出手段と、該彩度補正量算出手段により算出された補正量に基づき彩度の補正を行う彩度補正手段とを備え、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分が基準値より小さい場合には彩度成分の大きさに応じて徐々に大きくなる補正量を算出し、彩度成分が基準値より大きい場合には彩度補正量を彩度成分の大きさに応じて徐々に小さくなる補正量を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、該彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、前記輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、前記肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１】 画像の彩度を画像の鮮やかさに合わせて補正する画像処置装置において、入力画像の色データおよび輝度データから彩度の補正量を算出する彩度補正量算出手段と、該彩度補正量算出手段により算出された補正量に基づき彩度の補正を行う彩度補正手段とを備え、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分が基準値より小さい場合には彩度成分の大きさに応じて徐々に大きくなる補正量を算出し、彩度成分が基準値より大きい場合には彩度補正量を彩度成分の大きさに応じて徐々に小さくなる補正量を算出することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像の彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、該彩度成分抽出手段により抽出した彩度成分から彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した彩度成分から最も彩度成分の大きい領域の彩度成分をもとに画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの輪郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、前記複数の領域毎に抽出した輪郭成分の平均値を算出する輪郭成分平均化手段と、前記輪郭成分の平均値が最も大きい領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】 請求項１に記載の画像処理装置において、前記彩度補正量算出手段は、入力画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記分割された複数の領域のそれぞれに対し画像データの肌色成分を抽出する肌色成分抽出手段と、前記肌色成分が最も多く分布する領域の画像データの彩度成分を抽出する彩度成分抽出手段と、前記抽出した彩度成分から画像全体の彩度を補正する彩度補正量を演算する彩度補正量演算手段とを有するものであることを特徴とする画像処理装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図９】
【公開番号】特開２０００−２２４６０７（Ｐ２０００−２２４６０７Ａ）
【公開日】平成１２年８月１１日（２０００．８．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願平１１−２０２９８
【出願日】平成１１年１月２８日（１９９９．１．２８）
【出願人】（０００００５８２１）松下電器産業株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１２年８月１１日（２０００．８．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１１年１月２８日（１９９９．１．２８）
【出願人】（０００００５８２１）松下電器産業株式会社 (73,050)
【Ｆターム（参考）】
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