JPH10187994A

JPH10187994A - ディジタル画像コントラストを評価及び調整する方法

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Publication number: JPH10187994A
Application number: JP9338884A
Authority: JP
Inventors: Hsien-Che Lee; リーシエン−チェ; Heemin Kwon; クォンヒーミン
Original assignee: Eastman Kodak Co
Current assignee: Eastman Kodak Co
Priority date: 1996-12-10
Filing date: 1997-12-09
Publication date: 1998-07-21
Also published as: EP0848545A3; EP0848545A2; US5822453A

Abstract

(57)【要約】【課題】ディジタル画像からのシーンコントラストを
評価する方法を提供する。【解決手段】本発明の方法は、ラプラシアンヒストグ
ラム分布を形成する段階と、ラプラシアンヒストグラム
から、ディジタル画像の実質的に均一な領域又は実質的
にテキスチャのある部分を除去する第１及び第２の閾値
を決定する段階と、ディジタル画像から第１及び第２の
閾値に基づいて画素を選択する段階と、サンプリングさ
れた画素からヒストグラムを形成する段階と、サンプリ
ングされたヒストグラムの標準偏差を計算する段階と、
入力された画像のコントラストを所定のコントラストと
の関係で決定するため、計算された標準偏差を所定のコ
ントラストと比較することによりディジタル画像のコン
トラストを評価する段階とからなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はディジタル画像処理
に係わり、特に、ディジタル画像のコントラストを評価
及び調整する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】典型的なディジタル画像システムは画像
を捕捉し、種々の自動又は双方向操作後に、人が視覚的
に認識できるように画像をモニタ上に表示し、画像のハ
ードコピーを印刷する。印刷又は表示された画像がコン
トラスト元のシーンコントラストの好ましい再生物とし
て認知されるかどうかは、主として二つの要因、即ち、
シーンコントラストと、システム再生コントラストとに
依存する。

【０００３】シーンコントラストは、シーン照明（照明
コントラスト）と、対象物反射率の分布（対象物コント
ラスト）と、対象物色の分布（色コントラスト）とによ
る影響を受ける。システム再生コントラストは、センサ
校正、色調スケールマッピング、及び出力装置特性のよ
うな画像化の系列に沿った種々の段階により判定され
る。ディジタル写真判定において自動コントラスト調整
を行うため、シーンコントラストを評価する方法、並び
に、この評価に基づいて、最適な視覚的再生のため、再
生された画像コントラスト又はシステムコントラストを
調整する方法が必要とされる。

【０００４】米国特許第4,731,671 号は、ディジタル画
像処理におけるコントラスト調整方法を開示する。この
方法は、複数の所定のラプラシアン応答間隔を作成し、
入力が像の各画素に対しラプラシアンを計算する。画像
の各画素に対するコードは、幾つかのコード値ヒストグ
ラムを累積するためその対応した各ラプラシアン応答間
隔に一つずつ置かれる。次に、正規分布に最も近い形状
を有するヒストグラムが選択される。選択されたヒスト
グラムの標準偏差はシーンコントラストの評価であると
見なされる。標準偏差とシーンコントラストの間には相
関があるため、標準偏差がシーンコントラストの評価と
して使用される。即ち、大きい標準偏差は高いシーンコ
ントラストに対応し、小さい標準偏差は低いシーンコン
トラストに対応する。

【０００５】評価されたコントラストは、次に、画像の
中からの複数の無作為サンプルから予め計算されたシー
ンコントラストの分布（即ち、複数のシーンからの標準
偏差）と比較される。評価されたコントラストが母集団
平均よりも高い場合に、画像は通常よりもコントラスト
が高いと考えられ、システム再生コントラストは、印刷
された画像が平均コントラストに接近するように下方に
調整される。評価された画像コントラストが平均よりも
低いとき、システム再生コントラストはそれに応じて高
くなる。

【０００６】また、ヒストグラム変換に基づく方法が知
られている。この種の方法は入力画像内のシーンコント
ラストを明示的には評価しない。この方法は、画像ヒス
トグラムが一定の形状であるべきことを仮定し、画像ヒ
ストグラムを所望の形状に変換する処理を行うに過ぎな
い。最良の公知例はヒストグラム等化法である。さら
に、理論的なコントラストは、W.A. Richards による
“画像強度分布からの明度スケール(Lightness Scale F
rom Image Intensity Distribution) ”、応用光学(App
lied Optics)、21、14、ページ2569-2582 、1982に記載
されている。この考え方は、“無作為的に”サンプリン
グされた画像の対数露光ヒストグラム(log-exposure di
stribution) は、正規分布と類似した形状を有する筈で
あるいうことである。

【０００７】従来公知であり、かつ、利用されているデ
ィジタル画像の色調スケール調整方法は満足できるが、
欠点が無いというわけではない。米国特許第4,654,772
号の方法は殆どの画像に対しかなり巧く働くように見え
るが、しかし、欠点が存在する場合も僅かにある。第一
に、二つのパラメータ、即ち、下方閾値及びラプラシア
ン間隔の幅を予め決めなければならない。上記特許は上
記二つのパラメータを設定する自動的な方法を提供しな
い。その結果として、ある種の画像の場合に、下方閾値
はノイズ及びテクスチャを排除するため十分ではないの
で、（ノイズが下方閾値よりも高いとき）選択されたヒ
ストグラムの標準偏差を大きい均一な領域によって、若
しくは、（草又は木のような）混雑したテクスチャ領域
によって著しくバイアスさせる。第二に、選択されたヒ
ストグラムは、屡々、空が中に含まれた曇天のシーンに
対し二つに分かれる。たとえシーンコントラストが低い
としても、暗い草の画素と明るい空の画素とにより生じ
る２分性のため、選択されたヒストグラムの標準偏差は
大きい。

【０００８】更に、上記ヒストグラム変換方法には実質
的な理論的基礎が無いので、屡々、コンシューマ画像(c
onsumer image)に対し許容できない色調再生性が生じ
る。その上、W.A. Richards の方法では、本当に無作為
的なサンプリングにより構成されるものを定義する際に
欠点が生じる。また、従来技術のヒストグラム変形法の
別の欠点は、結果として生じる色調変換曲線が曲線のあ
る部分で非常に高い又は非常に低い局部コントラストを
有する。従って、処理された画像は満足には見えない。

【０００９】このため、シーンコントラストを評価し、
評価されたシーンコントラストに基づいて再生コントラ
ストを調整する改良された方法が必要である。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上記の説明から分かる
ように、画像コントラストを評価及び調整する従来技術
において以下の三つの欠点がある。（１）大きい均一領
域は、画像全体に亘って計算されることによりコントラ
スト評価上にバイアスを生じさせる可能性があり、
（２）混雑したテクスチャ領域は、エッジ画素だけで計
算されたコントラスト表かに基づいてバイアスを生成
し、（３）拘束された制限下でコントラスト調整が行わ
れる必要がある。本発明において、入力画像内の均一な
領域及び混雑したテクスチャ領域を検出する方法は最初
の二つの欠点を解決するため開発され、予め指定された
コントラスト制限範囲内の最終的な再生色調変換曲線を
構成する方法は画像コントラストを調整するため使用さ
れる。

【００１１】本発明の他の利点は、画像ヒストグラムを
一つずつ正規分布のような一定形状のターゲットヒスト
グラムに変換する代わりに、本発明は各画像毎に画像依
存性ターゲットヒストグラムを発生する。これにより本
アルゴリズムのサンプリングエラーに対する感度が低下
される。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明において、ディジ
タル画像からシーンコントラストを評価する方法は、画
像内の高コントラスト画素だけをサンプリングし、それ
らの対数露光分布を計算する。計算された標準偏差はシ
ーンコントラストの測定量としてみなされ、コンシュー
マ画像の大きい母集団から同じように計算された統計量
と比較される。入力シーンコントラストが予め作成され
た母集団シーンコントラストが平均コントラストよりも
低い場合に、入力画像のコントラストは母集団平均コン
トラストよりも高く、入力画像コントラストは僅かに削
減される。

【００１３】本発明において、コントラスト調整はヒス
トグラム変更として一般的に知られている過程により実
現される。元のヒストグラムは、色調変換曲線によって
ターゲットヒストグラムに写像される（即ち、変更され
る）。本発明は、（１）入力が像から計算された元のヒ
ストグラムから得られ、従って、元のヒストグラムに依
存した形状を有するターゲットヒストグラムと、（２）
予め与えられた下限と上限との間に局部的な勾配を有す
るよう拘束された色調変換曲線と、（３）ある入力コー
ドを同じ値の出力コードに写像する中間色調レンジ内の
固定点を含む色調変換曲線とを含む。本発明の好ましい
実施例において、この固定点は、入力ヒストグラムのメ
ジアンと、出力ターゲットヒストグラムのメジアンとに
対応する。或いは、この固定点は画像の所望のホワイト
バランスを維持するため利用者により選択され得る。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下の好ましい実施例の説明にお
いて、コンピュータ読取可能な記憶媒体は、例えば、
（フロッピーディスクのような）磁気ディスク若しくは
磁気テープの如くの磁気記憶媒体、光学式ディスク、光
学式テープ、若しくは、機械読取可能なバーコード、リ
ードオンリーメモリ（ＲＯＭ）若しくはランダムアクセ
スメモリ（ＲＡＭ）のような固体電子記憶装置、又は、
コンピュータプログラムを格納するため利用される他の
物理的装置又は媒体である。

【００１５】図１を参照するに、本発明のソフトウェア
プログラムを実施する典型的な汎用コンピュータシステ
ム５が示されている。ソフトウェアプログラムは、従来
技術において周知の如く、任意の適当なコンピュータ読
取可能記憶媒体１０を介して汎用コンピュータシステム
５上に実行するためインストールされても良い。捕捉画
像２０は、スキャナ３０のような周知の手段により汎用
コンピュータ５に取り込まれ、そこで、ディジタル化さ
れ、好ましくは、赤、緑及び青（ＲＧＢ）ディジタル画
像フォーマットに変換される。ディジタル化された画像
は中央処理装置４０に送られ、本発明のソフトウェアプ
ログラムにより処理される。ディジタル化された画像は
好ましくは中央処理装置４０によって対数露光規準(met
ric)に校正され、かかる対数露光規準への校正は従来よ
り公知である。ディジタル化された画像は、処理中又は
処理後にモニタ５０に表示される。

【００１６】図２を参照するに、入力シーンコントラス
トを評価し、出力画像コントラストを自動的に調整する
本発明のソフトウェアプログラムの概要が示されてい
る。ソフトウェアプログラムはステップ１０で初期化さ
れ、ディジタル画像は、照明に起因する色合いを補正
し、カメラ露光制御の誤差に起因した露光変動を補正す
るため、最初にいずれかの周知の色及び濃度平衡アルゴ
リズムで処理される（ステップ２０）。色及び濃度平衡
アルゴリズムの機能は、選択されたディジタルコード値
が出力媒体上に中間グレーで印刷（又は表示）されるよ
うに、入力画像の赤、緑、及び青のレコードを調整する
ことである。例えば、ディジタルコード値（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）＝（２０００，２０００，２０００）は状態Ａの濃
度（０．８，０．８，０．８）で感光紙上に印刷され
る。

【００１７】画像の色及び濃度平衡化が行われた後、Ｒ
ＧＢ信号が、明度変化を表わす一つの（輝度）成分と、
画像の色度変化を表わす二つの（色度）成分とを有する
任意の適当な色空間に変換されるように、周知の色変換
がステップ３０で行われる。以下の色空間、輝度：Ｃｌ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／√３色度：Ｃｓ＝（Ｒ−Ｂ）／√２色度：Ｃｔ＝（２Ｇ−Ｒ−Ｂ）／√６は好ましい色空間であり、但し、Ｒ、Ｇ及びＢは、夫
々、赤色対数露光量、緑色対数露光量及び青色対数露光
量を表わす。勿論、ＣＩＥＬＡＢのような他の認知に基
づく空間を使用してもよい。本発明において輝度成分の
コントラストが色度成分のコントラストとは独立に調整
される点に注意することが有益である。

【００１８】次に、シーンコントラストは、図３を参照
して詳細に説明されるように、ステップ４０において入
力画像の輝度成分から評価される。色調スケール曲線
は、評価されたシーンコントラストから作成され（ステ
ップ５０）、輝度画像は以下に説明する如く、色調スケ
ールを調整する色調スケール曲線を用いて写像される
（ステップ６０）。プログラムはステップ７０で終了
し、輝度画像が以下の逆変換、Ｒ＝Ｃｌ／√３＋Ｃｓ／√２−Ｃｔ／√６Ｇ＝Ｃｌ／√３＋２Ｃｔ／√６Ｂ＝Ｃｌ／√３−Ｃｓ／√２−Ｃｔ／√６により色度画像と適切に合成された後、ディジタル画像
が印刷される。

【００１９】或いは、プログラムの結果は、更なる画像
処理用の他の公知の画像処理プログラムによって更に処
理してもよい。図３を参照するにシーンコントラストを
評価する段階（ステップ４０）が示される。最初に、二
つの閾値（上方閾値及び下方閾値）は、図４に詳細に示
されるラプラシアン応答用のステップ８０において決定
される。次に、色調スケール曲線を最終的に判定する更
なる解析のためディジタル画像からサンプリングされる
べき画素を決定するため二つの閾値が使用される。サン
プリングされた画素から得られたヒストグラムＫ（ｘ）
がステップ１００で作成され、標準偏差（ｋ）がステッ
プ１１０で計算される。ここで、ｘは入力されたコード
値を表わす。出力ｋはシーンコントラストの評価として
使用される。出力ｋは、標準偏差とシーンコントラスト
との間の上記の相関のため標準偏差の評価として使用さ
れる。

【００２０】図４を参照するに、閾値を判定する段階
（ステップ８０）の詳細が示されている。公知のラプラ
シアン演算子は、ステップ１２０において入力輝度画像
に適用され、各画素に対するラプラシアン応答Ｌは、ラ
プラシアンヒストグラムhist(L) を形成する。典型的な
ラプラシアンカーネルがステップ１２０に示されるが、
いかなるラプラシアンカーネルを使用してもよい。より
詳細には、画像処理ハンドブック、第２版(The Image P
rocessing Handbook, Second Edition) 、ページ２２５
−２３２を参照のこと。

【００２１】ラプラシアンヒストグラムhist(L) は、以
下の混合モデル、

【００２２】

【数１】

【００２３】により巧く近似することができる。式中、
０≦ａ≦１であり、σはガウシアン成分の標準偏差であ
り、λは二重の指数関数成分の減衰定数である。第１項
は、均一領域及びテクスチャ領域からの画素を表わすの
で、閾値は実質的に±２σ乃至±３σで選択される。モ
デルの最小自乗フィットからパラメータσを判定するこ
とが可能であるが、より効率的な近似は、以下に詳述す
るように、ステップ１４０でhist(L) の２次微係数を取
り、負軸及び正軸に沿って局所最大値を見つけることで
ある。

【００２４】数学的には、次式、

【００２５】

【数２】

【００２６】の如く、３次微係数の零を見つける必要が
ある。コンシューマ画像の場合に、σはλよりもかなり
小さく、零は、ｄ₁≒√ 及びｄ₂≒√ で見つけられる。従って、本発明の好ましい実施例で
は、閾値ｔ₁及びｔ₂は、ステップ１４５において、ｔ₁＝ｆ（ｄ₁）＝１．５ｄ₁ 及びｔ₂＝ｆ
（ｄ₂）＝１．５ｄ₂ 即ち、略±２．６σに選択され、これは、全画素の中の
９９％を均一領域及びテクスチャ領域から除外し、ノイ
ズを含む画素の９９％を除外する。

【００２７】図５はコンシューマ画像のラプラシアンヒ
ストグラムの一例を示す図である。同図において、円は
データ点を表わし、太線は混合モデルを表わし、２本の
細い鎖線は混合モデルの二つの成分を表わす。図６は最
大２次微分法で見つけられた下方閾値ｔ₁及び上方閾値
ｔ₂を示す図である。２個の閾値が検出された後に、画
素がサンプリングされ、ヒストグラムＫ（ｘ）が計算さ
れるステップ１００が図７に示されている。入力画像の
コード値（ｘ）を備えた各画素に対し（ステップ１５
０）、そのラプラシアン値が計算される（ステップ１６
０）。このラプラシアン値が上方閾値よりも大きいか、
又は、下方閾値よりも小さいかどうかが判定され（ステ
ップ１７０）、画素は取り出されるか、又は、標本化さ
れ、ヒストグラムＫ（ｘ）はコード値ｘで１ずつ増やさ
れる（ステップ１８０）。このサンプリング及びインク
リメントは、全画像に対し繰り返される（ステップ１９
０）。ヒストグラムＫ（ｘ）の計算の終了後、Ｋ（ｘ）
の標準偏差ｋがシーンコントラストの評価として計算さ
れる。

【００２８】図８を参照するに、シーンコントラスト評
価ｋが計算された後、色調スケールがステップ５０にお
いて計算される。最初に、ターゲットヒストグラムＱ
（ｙ）が計算され、次に、定差ステップ状構成処理(fin
ite-difference stepwise construction procedure) 所
望の色調変換曲線ｙ（ｘ）が作成される。但し、ｙは出
力コード値を示す。

【００２９】ターゲットヒストグラムＱ（ｙ）は、サン
プルヒストグラムＫ（ｙ）をガウシアン分布Ｇ（ｙ）で
コンボリューションし、次に、得られた関数をスケーリ
ング係数ｓでスケーリングすることにより計算される。
Ｇ（ｙ）の標準偏差ｇは、ターゲット関数の形状を決定
する。ｇ≫ｋであるならば、ターゲット関数Ｑ（ｙ）は
本質的にガウシアン分布である。この場合、色調変換曲
線ｙ（ｘ）は、Ｋ（ｘ）をガウシアン分布に写像する。
ｇ≪ｋであるならば、ターゲット関数Ｑ（ｙ）はＫ
（ｘ）と本質的に同じ形状を有する。この場合、色調変
換曲線ｙ（ｘ）は本質的に直線である。その勾配は大域
的なコントラスト調整を決める。従って、単一パラメー
タｇは、ユーザが色調変換曲線の特性の所望の操作を行
うことを可能にさせる。一般的な場合に、ｇはステップ
１８０において関数ｐ（ｋ）によりヒストグラムＫ
（ｘ）の形状パラメータに従って調整される。ｇを決定
する際に、ｐ（ｋ）のアーギュメントとして他の係数を
使用してもよいことに注意することが有益である。例え
ば、Ｋ（ｘ）の歪みが大きい場合に、ｇの値は小さくす
ることができるので、ターゲットヒストグラムＱ（ｙ）
は大きい歪みを有する。簡単な実施例において、ｇはシ
ーンコントラスト評価ｋだけの関数ｐ（ｋ）から作成さ
れる。実験結果によると、簡単な関数ｇ＝ｐ（ｋ）＝ｋは、非常に好ましい画像を充分に生成し得ることが分か
った。標準偏差ｇが決定された後、関数Ｇはステップ１
９０で作成され得る。このｇ＝ｋなる選択により、ステ
ップ２００においてＫ（ｙ）とＧ（ｙ）とのコンボリュ
ーションの結果として、Ｋ（ｘ）とガウシアン分布との
中間にあるターゲット関数Ｑ（ｙ）が生成される。

【００３０】Ｋ（ｙ）とＧ（ｙ）のコンボリューション
積Ｆ（ｙ）の分散は、Ｋ（ｙ）の分散とＧ（ｙ）の分散
の合計、即ち、ｋ²＋ｇ² である。従って、Ｆ（ｙ）は入力されたサンプルヒスト
グラムＫ（ｘ）よりも広範な拡がりを有する。目標がヒ
ストグラムの拡がりではなく、形状を変更することだけ
あるならば、Ｆ（ｙ）の分散はＫ（ｘ）と同じ分散まで
スケールダウンさせる必要がある。しかし、ディジタル
印刷の目標は入力画像の好ましい再生物を生成するため
画像コントラストを調整することである。これは、ター
ゲットヒストグラムの標準偏差ｃを調整することにより
実現される。この目的のため、ステップ２１０におい
て、

【００３１】

【数３】

【００３２】で表わされるスケーリング係数がターゲッ
ト関数Ｑ（ｙ）の最終的な拡がりを制御するため使用さ
れる。スケーリング係数は、Ｑ（ｙ）を得るべく、コン
ボリューション積Ｆ（ｙ）をスケーリングするため使用
され、

【００３３】

【数４】

【００３４】のように表わされる。図９を参照するに、
ターゲットヒストグラムＱ（ｙ）の標準偏差ｃは、入力
ヒストグラムＫ（ｘ）の標準偏差の関数ｕから決定され
る。ｃ＝ｋであるならば、ターゲット関数Ｑ（ｙ）はＫ
（ｘ）と同じ標準偏差を有し、その結果として、大域的
コントラストの調整が得られる。ｃがｋよりも大きくな
るように選択されたならば、大域的コントラストは増加
される。従って、ステップ２０５において、ｃをｋの関
数、即ち、ｃ＝ｕ（ｋ）とするならば、入力画像の大域
的コントラストを適応的に調整し得る。例えば、ｋが母
集団平均コントラストｋ₀よりも小さいならば、画像コ
ントラストを増加させるため、ｃをｋよりも大きくする
べきである。本発明の好ましい実施例において、関数ｃ
＝ｕ（ｋ）は、以下の関数形式の１次元ルックアップテ
ーブルとして実現される。即ち、ｋ＜ｋ₀の場合に、ｃ＝ｋ₀（１−ｅｘｐ［−ｋ／ｋ₁］＋ｅｘｐ［−ｋ₀
／ｋ₁］）ｋ≧ｋ₀の場合に、ｃ＝ｋ₀＋ｂ＊（ｋ−ｋ₀）但し、ｋ₀、ｋ₁及びｂは母集団統計量から決定される
定数である。

【００３５】図８及び９を参照するに、入力ヒストグラ
ムＫ（ｘ）及びターゲットヒストグラムＱ（ｙ）からの
色調変換曲線ｙ（ｘ）の構成が示されている。一方のヒ
ストグラムＫ（ｘ）を他方のヒストグラムＱ（ｙ）に写
像する曲線ｙ（ｘ）を構成するための処理は、以下の
式、

【００３６】

【数５】

【００３７】により定義される。両辺を微分することに
より、Ｑ（ｙ）ｄｙ＝Ｋ（ｘ）ｄｘが得られ、これは、境界条件を備えた定差法により解法
され得る。色及び濃度が平衡化された入力画像は、通常
は出力の中間グレーに写像される限定された平衡点ｘ₀
を有するので、ｙ（ｘ）の境界条件をｙ₀＝ｙ（ｘ₀）＝ｘ₀ のように設定し得る。この境界条件は、ターゲット分布
Ｑ（ｙ）が、

【００３８】

【数６】

【００３９】のようにｙ軸方向に平行移動されることを
必要とする。従って、濃度平衡点は色調変換曲線により
変更されない。しかし、出力画像を再び平衡させるべき
であるならば、境界条件の中の特定セクションはあまり
重要ではない。ｙ（ｘ）の勾配関数をＳ（ｘ，ｙ）＝Ｋ（ｘ）／Ｑ（ｙ）のように定義することにより、ｘの関数としてのｙの定
差解はステップ２２０において、ｙ（ｘ₀）＝ｘ₀の場
合に、ｙ（ｘ₁）＝ｙ（ｘ₀）＋Ｓ（ｘ₀，ｙ（ｘ₀））（ｘ
₁−ｘ₀）から始まる以下の式、ｙ（ｘ_i+1）＝ｙ（ｘ_i）＋Ｓ（ｘ_i，ｙ（ｘ_i））
（ｘ_i+1−ｘ_i）により与えられる。

【００４０】かくして構成された色調変換曲線は、ディ
ジタルコンピュータに離散的に実装されるのであまり滑
らかではない。滑らかな曲線を得るため、ステップ２３
０において、ガウシアンフィルタのようなローパスフィ
ルタを用いて曲線を平滑化することが望ましい。色調変
換曲線を構成する定差法は、瞬時的な勾配Ｓ（ｘ_i，ｙ
（ｘ_i））に限界、即ち、最大勾配MAXIMUM SLOPE 及び
最小勾配MINIMUM SLOPE を与える簡単な方法を提供す
る。いずれかの段階において、勾配Ｓ（ｘ_i，ｙ
（ｘ_i））が限界を超えたならば、その値は限界でクリ
ッピングされる。従って、結果として得られる色調変換
曲線は、その勾配が特定の限界の範囲内で変化すること
が保証される。これは、優れた実際的な色調変換の非常
に重要な特性である。

【００４１】

【実施例】図１１乃至図１８は、本発明の一実施例にお
いて実現されたエッジ画素を選択するためラプラシアン
ヒストグラムを使用し、ヒストグラムの修正により色調
スケール曲線を構成するプログラムリストである。本プ
ログラムはＣ言語を用いて記述されている。尚、著作権
者は、本明細書及び図面についての複写に異議は唱えな
いが、その他の権利については留保しているので注意す
る必要がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実現する典型的なシステムを示す図で
ある。

【図２】本発明のソフトウェアプログラムのフローチャ
ートである。

【図３】ソフトウェアプログラムの一部分、特に、シー
ンコントラストを評価する処理を詳細に説明する図であ
る。

【図４】ソフトウェアプログラムの一部分、特に、画素
サンプリングの閾値を決定する処理を説明する図であ
る。

【図５】画像の典型的なラプラシアンヒストグラムhist
(L) の一例を示す図である。

【図６】図５のラプラシアンヒストグラムhist(L) から
決定されるような上限及び下限閾値の場所を示す図であ
る。

【図７】ソフトウェアプログラムの一部分、特に、元の
画像からの画素サンプリングを詳細に説明する図であ
る。

【図８】ソフトウェアプログラムの一部分、特に、輝度
信号用のコントラスト調整された色調スケール曲線を作
成する処理を詳細に説明する図である。

【図９】入力ヒストグラムの標準偏差からターゲットヒ
ストグラムの標準偏差を決定するため使用される関数を
説明する図である。

【図１０】入力ヒストグラムＫ（ｘ）及びターゲットヒ
ストグラムＱ（ｙ）から色調変換曲線ｙ（ｘ）の構成を
説明する図である。

【図１１】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【図１２】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【図１３】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【図１４】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【図１５】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【図１６】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【図１７】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【図１８】本発明の一実施例によるヒストグラムの修正
により色調スケール曲線を構成するプログラムリストで
ある。

【符号の説明】

５汎用コンピュータシステム１０コンピュータ読取可能記憶媒体２０捕捉画像３０スキャナ４０中央処理装置５０モニタ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ディジタル画像からのシーンコントラス
トを評価する方法において、ａ）ラプラシアンヒストグラム分布を形成する段階と、ｂ）ラプラシアンヒストグラムから、ディジタル画像の
実質的に均一な領域又は実質的にテキスチャのある部分
を除去する第１の閾値及び第２の閾値を決定する段階
と、ｃ）上記ディジタル画像から上記第１の閾値及び第２の
閾値に基づいて画素を選択する段階と、ｄ）サンプリングされた画素からヒストグラムを形成す
る段階と、ｅ）上記サンプリングされたヒストグラムの標準偏差を
計算する段階と、ｆ）入力された画像のコントラストを所定のコントラス
トとの関係で決定するため、上記計算された標準偏差を
所定のコントラストと比較することにより上記ディジタ
ル画像のコントラストを評価する段階とからなる方法。
【請求項２】ディジタル画像からのシーンコントラス
トを評価する方法において、ａ）ラプラシアンヒストグラム分布を形成する段階と、ｂ）ラプラシアンヒストグラムから第１の閾値及び第２
の閾値を決定する段階と、ｃ）上記ディジタル画像から上記第１の閾値及び第２の
閾値に基づいて画素を選択する段階と、ｄ）サンプリングされた画素からヒストグラムを形成す
る段階と、ｅ）上記サンプリングされたヒストグラムを所定の関数
とコンボリューション積することにより上記サンプリン
グされたヒストグラムからターゲットヒストグラムを形
成する段階と、ｆ）上記サンプリングされたヒストグラムを上記ターゲ
ットヒストグラムに変換することにより色調スケール曲
線を構成する段階とからなる方法。
【請求項３】瞬間的な勾配が指定された限界の範囲内
に収まるような変換曲線であって、入力ヒストグラムＫ
（ｘ）を出力ターゲットヒストグラムＱ（ｙ）に写像す
る変換曲線を構成する定差方法において、ａ）ｘ₀が上記入力ヒストグラムの所定の百分位数に対
応し、ｙ₀が上記出力ターゲットヒストグラムの同一の
所定の百分位数に対応する固定点（ｘ₀，ｙ₀）を選択
する段階と、ｂ）上記入力ヒストグラムＫ（ｘ）の上記出力ターゲッ
トヒストグラムＱ（ｘ）に対する比として勾配関数Ｓ
（ｘ，ｙ）を定義する段階と、ｃ）上記入力ヒストグラム上のＮ個の点ｘ_i、但しｉ＝
１乃至Ｎに対し、ｙ（ｘ₀）＝ｘ₀の場合に、ｙ
（ｘ_i）＝ｙ（ｘ₀）＋Ｓ（ｘ₀，ｙ（ｘ₀））（ｘ₁
−ｘ₀）から始まり、ｙ（ｘ_i+1）＝ｙ（ｘ_i）＋Ｓ（ｘ_i，ｙ（ｘ_i））
（ｘ_i+1−ｘ_i）なる式を用いて上記変換曲線を１ステップずつ計算する
段階とからなり、各ステップにおいて、勾配関数Ｓ（ｘ
_i，ｙ（ｘ_i））の値は上記指定された限界の間に維持
される方法。