JPH10243240A

JPH10243240A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH10243240A
Application number: JP9284891A
Authority: JP
Inventors: Nobuo Suzuki; 信雄鈴木; Yuji Kobayashi; 裕二小林; Nobuyuki Takeo; 信行竹尾
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1996-12-27
Filing date: 1997-10-17
Publication date: 1998-09-11
Anticipated expiration: 2017-10-17
Also published as: US6064775A; JP3975530B2

Abstract

(57)【要約】【課題】特性が異なるさまざまな画像データに対し
て、画像処理を実行する際に、画像解析から得られた結
果に基づいて画像処理オペレータおよび画像処理パラメ
ータを決定し、適切な画像処理を実施する。【解決手段】質感向上、あるいは立体感向上を目的と
するような画像処理を実行する際に、まず被処理画像の
特徴を分析する。例えば、明度、彩度、エッジ量につい
て平均値、ヒストグラム中心値、分散等の特徴量を得
る。これらの特徴量から、画像がテクスチャものである
か、あるいは色ものであるか等の判定を行う。この画像
解析の結果から得られた画像の判定に基づいて、画像処
理の目的に応じた画像処理オペレータおよび画像処理パ
ラメータを決定する。画像処理手段が、決定されたオペ
レータおよびパラメータに基づいて画像処理を実行する
ことにより、被処理画像に最適な処理を実行できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データに対し
て画質調整等の画像処理を行う画像処理装置に関し、特
に質感向上あるいは立体感向上のような画像処理の目的
および処理対象となる画像の特性に応じて実際の処理オ
ペレーションを決定し、処理対象となる画像データに最
も適切な画像処理を選択し実行することにより操作者の
意図する画像を容易に得ることができる画像処理装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】昨今、画像データを編集、加工、解析す
るための画像処理装置が各種開発されている。画像処理
の実現形態にはさまざまなものがあるが、基本的には対
象となる画像を画像表示装置で表示し、画像処理を加え
たい領域を指定するとともに、コントラスト、シヤープ
ネス、エッジ等の画像表現を変化させる画像処理オペレ
ータを指定し、さらに場合によっては処理パラメータで
細かな設定を行い、画像処理を実行することにより、所
望の画像を得るのが一般的である。

【０００３】これら一般的な画像処理装置には多数の例
えば、「濃度反転」、「画像回転」、「シヤープネス調
整」、「エッジ強調」「コントラスト向上」等の画像お
よび画質の変化をもたらす画像処理オペレータがあり、
操作者が、これら多数の画像処理オペレータを用いて画
像処理を実行し、さらに場合によっては各オペレータご
とに設定された所定の画像処理パラメータを設定しなが
ら、より微妙な調整を実行することによって所望の画像
を得ている。そのため、これらの画像処理プロセスは、
操作者の試行錯誤の繰り返しのプロセスが多くを占める
こととなる。すなわち、所定のオペレータ、およびパラ
メータを操作者が設定し、設定されたパラメータに基づ
いて画像処理を実行し、その処理結果を操作者が確認
し、所望の結果が得られない場合には、再度異なるオペ
レータ、パラメータ設定によって繰り返し画像処理を実
行するということになる。

【０００４】これら従来の画像処理装置は画像処理を実
行する際、所定のオペレータの指示を与えることが必要
となる。例えば「エッジ強調」あるいは「コントラスト
向上」等である。しかしながら、被処理画像によっては
操作者の指定したオペレータが不適切な場合が生じる。
すなわち画像データには、例えばカメラ、ラジオ、ガラ
ス等の光沢のある製品、風景、植物、生鮮食品、果物、
そして、日光あるいはその他の光のあたる物品および風
景、陰のある物等、さまざまな画質を有するものがあ
る。これら各種の画像データに対して、同一のオペレー
タによる処理を実行すると、その結果はそれぞれの被処
理画像データによって異なる結果をもたらすこととな
る。よって画像処理が操作者の意図した目的、例えば質
感の向上、立体感の向上等が十分に達成されない場合が
発生する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】これまでの画像処理装
置は、操作者が画像処理の目的に応じて適切と思われる
オペレータを指定し、指定された所定の画像処理オペレ
ータに対して画像処理パラメータを設定し、その指定さ
れた画像処理オペレータおよび画像処理パラメータをも
とに画像処理が実行されていた。被処理画像の画像特性
は操作者の感覚に基づいて判断され、その操作者の判断
によって適切と判断した画像処理オペレータおよびパラ
メータが設定されていた。従って、適切なオペレータ、
パラメータの設定は操作者の感覚に依存するものとなっ
てしまい、画像処理に不慣れな操作者にとっては試行錯
誤の繰り返しとなり、適切な画像処理を容易に行うこと
は困難であった。

【０００６】本発明は上記の問題を解決するためになさ
れたものである。本発明の目的は、特性が異なるさまざ
まな画像データに対して画像処理を実施する際に、処理
目的に応じて被処理画像がどのような画像特性を有する
かを判断し、その画像特性に応じて画像処理オペレータ
およびパラメータを設定して、適切な画像処理を実行す
るようにした画像処理装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、画像データを入力する画像入力手段と、画像データ
に対する画質調整の指示情報を認識する画質調整指示情
報認識手段と、画像データの属性情報を認識する画像デ
ータ認識手段と、画質調整指示情報認識手段によって認
識された画質調整指示情報および画像データ認識手段に
よって認識された画像データの属性情報に基づき、画像
処理オペレータを決定する画像処理オペレータ決定手段
と、画像処理オペレータ決定手段によって決定された画
像処理オペレータの実行態様を設定するための画像処理
パラメータを決定する画像処理パラメータ決定手段と、
画像処理オペレータおよび画像処理パラメータに基づい
て画像データの画像処理を実行する画像処理手段とを有
することを特徴とする。

【０００８】また、本発明の画像処理装置中の画像デー
タ認識手段は、前記画像データに対する画像データの解
析を実行する画像データ解析手段を有し、画像処理パラ
メータ決定手段は、前記画像データ解析手段による画像
解析情報に基づいて画像処理パラメータを決定する。

【０００９】また、本発明の画像処理装置中の画像解析
手段は画像データのテクスチャの有無を解析し、テクス
チャを有するときは該画像をテクスチャものと判別し、
画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定手段
は、テクスチャものと判別された画像データに対して、
シャープネスを向上させる画像処理オペレータおよび画
像処理パラメータを決定し、画像処理手段は該決定され
たシャープネス向上用の画像処理オペレータおよび画像
処理パラメータに基づいて画像処理を実行して前記画像
データの質感を向上させる。

【００１０】また、本発明の画像処理装置中の画像解析
手段は画像データのテクスチャの有無および色分布の解
析を実行し、該画像データがテクスチャを有さず、かつ
略無彩色の場合は該画像データを黒ものと判別し、画像
処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定手段は、
黒ものと判別された画像データに対して、明度コントラ
ストを向上させる画像処理オペレータおよび画像処理パ
ラメータを決定し、画像処理手段は該決定された明度コ
ントラスト向上用の画像処理オペレータおよび画像処理
パラメータに基づいて画像処理を実行して前記画像デー
タの質感を向上させる。

【００１１】また、本発明の画像処理装置中の画像解析
手段は前記画像データのテクスチャの有無および色分布
を解析し、該画像データがテクスチャを有さず、かつ略
有彩色の場合は該画像データを色ものと判別し、画像処
理オペレータおよび画像処理パラメータ決定手段は、色
ものと判別された画像データに対して、彩度を強調させ
る画像処理オペレータおよび画像処理パラメータを決定
し、画像処理手段は該決定された彩度強調用の画像処理
オペレータおよび画像処理パラメータに基づいて画像処
理を実行して前記画像データの質感を向上させる。

【００１２】また、本発明の画像処理装置中の画像解析
手段は前記画像データのキャッチライトの有無を解析
し、該画像データがキャッチライトを有するときは該画
像をキャッチライト系画像として判別し、画像処理オペ
レータおよび画像処理パラメータ決定手段は、キャッチ
ライト系画像と判別された画像データに対して、明度コ
ントラストを強調させる画像処理オペレータおよび画像
処理パラメータを決定し、画像処理手段は該決定された
明度コントラスト強調用の画像処理オペレータおよび画
像処理パラメータに基づいて画像処理を実行して前記画
像データの立体感を向上させる。

【００１３】また、本発明の画像処理装置中の画像解析
手段は画像データのキャッチライトの有無および色分布
を解析し、該画像データがキャッチライトを有さず、か
つ略無彩色の場合は該画像データを低彩度系画像と判別
し、画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定
手段は、低彩度系画像と判別された画像データに対し
て、エッジコントラストを向上させる画像処理オペレー
タおよび画像処理パラメータを決定し、画像処理手段は
該決定されたエッジコントラスト向上用の画像処理オペ
レータおよび画像処理パラメータに基づいて画像処理を
実行して前記画像データの立体感を向上させる。

【００１４】また、本発明の画像処理装置中の画像解析
手段は前記画像データのキャッチライトの有無および色
分布を解析し、該画像データがキャッチライトを有さ
ず、かつ略有彩色の場合は該画像データを高彩度系画像
と判別し、画像処理オペレータおよび画像処理パラメー
タ決定手段は、高彩度系画像と判別された前記画像デー
タに対して、彩度コントラストを強調させる画像処理オ
ペレータおよび画像処理パラメータを決定し、画像処理
手段は該決定された彩度コントラスト強調用の画像処理
オペレータおよび画像処理パラメータに基づいて画像処
理を実行して前記画像データの立体感を向上させる。

【００１５】また、本発明の他の実施態様の画像処理装
置中の画像データ認識手段は、外部よりに入力された画
像データの属性情報として認識することを特徴とする。

【００１６】

【発明の実施の形態】以下、本発明を実施例に基づい
て、図面を参照して具体的に説明する。図１は、本発明
の一実施例の画像処理装置の全体構成を示すブロック図
である。図１における画像処理装置は、画像入力手段
１、画像データ解析手段２、画質調整指示情報認識手段
３、画像処理オペレータ決定手段４、画像処理パラメー
タ決定手段５、および、画像処理手段６によって構成さ
れている。これら各構成部は相互にデータ転送が可能な
ように所定のバスによって連結されている。

【００１７】図１の構成をデータの流れに沿って表現し
たものが図２である。図２を用いて、以下各手段の処理
について説明する。画像入力手段１は、スキャナ、デジ
タルビデオ、デジタルカメラのようなさまざまな機器か
ら出力された画像情報をデジタルデータとして入力する
ものである。画像データ解析手段２は、画像入力部１に
入力された画像情報について各種画像解析を行い解析結
果を出力する。画質調整指示情報認識手段３は画質調整
として操作者からどのような指示があったかについての
情報を認識する。画像処理オペレータ決定手段４は、画
像データ解析手段２と画質調整指示情報認識手段３の情
報に基づいて処理オペレータの決定を行う。画像処理パ
ラメータ決定手段５は、決定されたオペレータの各処理
係数を決定する。決定された画像処理オペレータおよび
画像処理パラメータは、画像処理手段６に入力される。
画像処理部６は、入力された画像処理オペレータと画像
処理パラメータおよび画像処理パラメータ適用領域情報
をもとに、画像データに対して画像処理を行う。

【００１８】ここで画像データの解析結果は、画像デー
タ解析手段２による実際の解析結果を使用するのみなら
ず、例えば、外部から所定の画像の属性情報を入力する
ようにしてもよい。この場合は操作者等によって入力さ
れた画像に関する特徴データが画像解析データと同様に
取り扱われる。

【００１９】次に、本発明の画像処理装置の一実施例の
動作について図面を参照して具体的に説明する。図３は
画像処理の手順をフローで示したものである。まず、処
理対象となる画像に対してどのような処理を実行する
か、例えば「質感」等のユーザの調整指示をステップ３
０１で受領する。次にステップ３０２において画像の分
類ルールを選択する。ステップ３０１のユーザ調整指示
は図４に示すように分類ルール情報選択手段４０３へ入
力され、指示に従って分類ルール情報保持手段４０４か
ら所定の分類情報を選択する。分類ルール情報は図５に
示すように、ユーザの指示に対応した各種の分類手段を
持っている。図６に各種の分類手段の例を示す。図６
（ａ）はユーザ指示が「質感」、図６（ｂ）はユーザ指
示が「明るく」の場合に対応する分類手段である。図５
の分類ルール情報を用いて、図３のステップ３０１のユ
ーザ調整指示に基づいて図６（ａ）または図６（ｂ）に
示すような分類手段を選択する。

【００２０】一方、図３において入力された画像データ
３０６は、ステップ３０７において画像解析特徴量算出
が実行される。画像解析特徴量として得られる値の例を
画像データ属性パラメータと対応させて示したのが図７
である。図７に示すように画像データの属性パラメータ
には、明度情報：Ｌ^*、彩度情報：Ｃ^*、エッジ量（空間
周波数情報）があり、これらのパラメータに対応してそ
れぞれ図７の右欄のような平均値、ヒストグラム中心
値、分散等の値を画像データの解析特徴量として得る。
これらの特徴量は入力された画像データの解析によって
算出する。ただし、ユーザの指示内容によっては、図７
に示すすべての特徴量を必要とするとは限らないので、
その場合には画像データの解析を選択的に実行し、必要
な特徴量のみを得るようにしてもよい。

【００２１】ステップ３０２で選択された分類ルールに
ステップ３０７で得られた画像解析特徴量を付与し、画
像データの分類を行うステップがステップ３０３であ
る。図６に基づいて、このステップ３０３を説明する。
ユーザ指示が「質感」であった場合は、図６（ａ）の分
類手段「質感」を使用し、これにステップ３０７で得ら
れた特徴量が付与される。特徴量としてはエッジ量、彩
度Ｃ^*についての各特徴量、すなわち前述した図７に示
す平均値、ヒストグラム中心値等が付与される。これら
各特徴量に応じてテクスチャの有無、および色分布の判
定が実行される。これらの判定結果に基づいてフラグが
作成される。図６（ａ）に示すようにテクスチャ判定結
果を０，１で分類し、色分布を０，１で分類し、その結
果に分類ルール情報（ここでは質感）を付加したものを
分類フラグとしている。

【００２２】一方、ユーザ指示が画像を「明るく」等の
ような処理であり、画像処理が画像の特徴量に依存しな
い場合には、図６（ｂ）に示すように特徴量の付与は実
施されない。フラグはユーザ指示にしたがって生成され
る。

【００２３】分類フラグの生成が終了すると、図３にお
けるステップ３０４に移行する。ステップ３０４では、
生成された分類フラグにしたがって処理オペレータ・特
性テーブルから処理オペレータを選択する。処理オペレ
ータ・特性テーブルの例を図８に示す。図８に示す処理
オペレータ・特性テーブルは、カテゴリ名、基本的処理
方針、および処理オペレータの項目を有し、処理オペレ
ータは、さらに属性パラメータ、演算方法、および処理
特性の各項目を有する。基本的処理方針とはカテゴリに
対する処理の基本を示すものである。処理オペレータは
その基本的処理を実行する際に処理すべき属性パラメー
タ、画像処理を行う際に用いるＤＦ（デジタルフイル
タ）、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）などの演算方
法、およびそれぞれの処理特性の候補（フイルタ形状、
トーンカーブ形状等）が記述されている。ＬＵＴの種類
としては例えば図８の下欄に示すようなＡ，Ｂ，Ｃ，
Ｄ，Ｅの種類を有する。

【００２４】図３のステップ３０３で生成された分類フ
ラグに応じて、この処理オペレータ・特性テーブルか
ら、まず処理オペレータセットを選択する。例えば分類
フラグが「テクスチャもの」、「黒もの」、「色も
の」、あるいは「明るく」であるかによってその選択す
べき処理オペレータセットがそれぞれのカテゴリ名から
選択される。この処理オペレータセット選択は、図４に
示した処理オペレータ選択手段４０６によって実行され
る。図４の処理オペレータ選択手段４０６が、処理オペ
レータ・特性テーブル保持手段４０７をアクセスし、所
定の処理オペレータセットと基本的処理方針が選択され
る。

【００２５】所定の処理オペレータセットが選択される
と、次に図３のステップ３０５において、処理オペレー
タ中の処理特性が特徴量より決定される。これは図４の
処理特性決定手段４０８によって実行される。この処理
特性決定手段の詳細を図９に示す。図９中、特徴量選択
手段９０２は、画像解析によって得られた特徴量を入力
し、入力された各種の特徴量の中から、どの特徴量を用
いて処理特性を決定するかを選択する。この選択はステ
ップ３０４で選択された処理オペレータセット中の属性
パラメータと演算方法を用いて実行される。入力される
特徴量は図７で示したように明度Ｌ^*、彩度Ｃ^*、エッジ
量に関する平均値、ヒストグラム中心値等多数あり、こ
の複数の特徴量から、特徴量選択手段９０２に入力され
る選択済みのオペレータセットに含まれる属性パラメー
タ、演算方法を用いて選択される。次に選択された特徴
量である例えばヒストグラム等を用いて処理特性の候補
の中から最適な処理特性が処理特性選択手段９０３によ
って選択される。選択された処理特性は処理オペレータ
セットの属性パラメータと演算方法とともに最終的な選
択処理オペレータとして出力される。

【００２６】次に複数の処理特性候補から画像の特徴量
を用いて最適なものを選択する方法を述べる。図７の画
像データ解析項目中には図３のステップ３０３で分類す
るために用いる特徴量なども含まれている。処理特性を
決定するために用いる特徴量はこの中から選択する。処
理オペレータセット中の属性パラメータがＬ^*の場合に
はＬ^*ヒストグラム分散、Ｃ^*の場合にはａ^*およびｂ^*ヒ
ストグラム分散、エッジ量の場合にはエッジ量ヒストグ
ラム分散をそれぞれ選択する。

【００２７】図８において、処理特性の候補が各カテゴ
リ毎に挙げられている。これら候補から最適なものを選
択するには、前述のヒストグラム分散の特徴量と基本的
処理方針を用いる。図８では各カテゴリ別にその基本的
処理方針と処理オペレータの概略を記したが、さらに特
徴量の情報が加わることによってどのような処理特性が
対応するかを詳細に記すると図１０のようになる。異な
るカテゴリに属する基本的処理方針とその処理オペレー
タが同じものもある。例えば「黒もの」カテゴリと「キ
ャッチライト系」カテゴリはどちらもＬ^*のコントラス
トを強調する画像処理（図１０での一番上の欄）とな
る。

【００２８】図３のステップ３０８において、画像処理
パラメータ（オペレータ強度を設定するもの）の決定が
実行される。各「属性パラメータ／処理方針」ごとにま
ず前述の図１０を用いて処理特性を選択した理由につい
て述べ、次にどのように特徴量から画像処理パラメータ
を算出するかについて具体的に説明する。

【００２９】まず、基本的処理方針のうち色処理に関す
るものから説明する。ここで用いる画像データはＬ^*ａ^*
ｂ^*空間で表わされているとする。また、Ｌ^*ヒストグラ
ム分散の特徴量とは、例えば図１１に示すように画像中
のＬ^*値のヒストグラムをとり、Ｌ^*＝０から見て全体の
５％，９５％の画素が含まれるＬ^*値をそれぞれ特徴量
Ｈ₅，Ｈ₉₅として算出したもののことを言う。

【００３０】（１）「Ｌ^*／コントラストｕｐ」の場合＜処理特性＞コントラストをアップさせるということを
一言で言えば、「暗い部分はより暗く、明るい部分はよ
り明るく」することである。基本的にはトーンを立てて
やればよい。それにはＥ＋型のＬＵＴを用いる。（図１
１−右）

【００３１】但し、画素値がＬ^*ダイナミックレンジの
一方領域（暗いまたは明るい領域）にのみ分布している
場合（図１１−左，図１１−中）には、まず全体のレン
ジを広げることが必要である。ある程度広いダイナミッ
クレンジを確保できたら、さらにＥ型のＬＵＴでトーン
を立てることも有効である。

【００３２】図１１の３つのパターンのどれに属するか
はＨ₅，Ｈ₉₅の値とＬ^*＝５０との大小関係で判定するこ
とができる。閾値を例えばＨ_low＝３０、Ｈ_high＝７０
などすると、以下のようになる。

【００３３】

【数１】Ｈ₅＜Ｈ_low且つＨ₉₅＜Ｈ_high・・・・・図１１−左Ｈ_low＜Ｈ₅且つＨ_high＜Ｈ₉₅・・・・・図１１−中その他・・・・・図１１−右

【００３４】＜処理パラメータ＞図１１に処理パラメー
タ強度０（Ｍｉｎ：破線）と強度１００（Ｍａｘ値：太
い実線）を示す。図１７中、（２）特徴量から算出の最
適値にはこのＭａｘ値を設定すればよい。強度１００
は、ＬＵＴの数学的な限界および一般的な色再現におけ
る画像欠陥を生じさせない常識的なトーン形状というも
のなどから制約を受ける。

【００３５】まず図１１−左，図１１−中では強度１０
０は、それぞれＨ₅，Ｈ₉₅の値から（破線のように作図
することで）一意に求められる。

【００３６】次に図１１−右のＥ型ＬＵＴの場合には数
学的にはＭａｘは１点鎖線のようになるがこれは現実的
ではない。図１１−右のちょうど中間調のＬＵＴの２次
微分が変化する部分で最もトーンが立っているが、その
付近でのトーンジャンプや、シャドー部でのつぶれなど
の画像欠陥を発生しないようにすることが大前提であ
る。例えばトーンジャンプを発生させないためにはＬＵ
Ｔの傾きｔａｎ＜１．５に抑えたほうが好ましい。

【００３７】非常に単純化してＥ＋型ＬＵＴを２つの２
次曲線で作るとすると、２次多項式の３つの係数は、両
端点（それぞれ（０，０）と（ｐ，ｑ）、（ｐ，ｑ）と
（１００，１００））の２点を通ることと、２つの２次
曲線の接点（ｐ，ｑ）における微分係数が等しく且つ
１．５以下であるという条件より数学的に求めることが
できる。

【００３８】以上のように求めたＬＵＴを用いて画像処
理を施し、処理後の画像の有効階調数を算出して元画像
の有効階調数よりも所定の割合（例えば２０％）以上減
っていたならばＬＵＴの最大傾斜をさらに小さく制限し
て強度１００ＬＵＴを算出しなおす。以上のステップを
上記条件を満たすまで繰り返すことで最適な処理パラメ
ータを求めることができる。

【００３９】しかし実際には強度１００ＬＵＴでは処理
後の画像によっては人の目に違和感を生じることもあり
うる。このような場合には、図１７中、項目４の「バリ
エーション」に示すように強度２５、５０、７５、１０
０というような複数個のＬＵＴを強度０と強度１００Ｌ
ＵＴから線形補間により求め、それらによって処理を行
なった画像をバリエーションとしてユーザに提示して選
択させることも有効である。

【００４０】（２）「Ｌ^*／明るく」の場合＜処理特性＞単純に「明るく」という場合には、画像中
の対象領域のＬ^*ヒストグラムを見て（明るい領域にあ
ることはないと思われるが）暗い領域部分をＡ型ＬＵＴ
を用いて明るい方向にシフトしてやればよい（図１２−
左）。対象領域のヒストグラム分散が既に十分広い場合
には中間調部分を明るい方向に押し上げてやるＣ型のＬ
ＵＴを用いる（図１２−右）。どちらを用いるかの判定
は、例えばＨ₉₅＞５０％か否かで行なうことができる。

【００４１】＜処理パラメータ＞図１２−左では図１１
−左，図１１−中と同様、Ｈ₉₅の値から強度１００につ
いては数学的に決定される。また図１２−右についても
図１１−右と同様、画像欠陥を生じないギリギリのＬＵ
Ｔ形状というものに制約を受ける。中間調の持ち上げす
ぎはハイライト部での急峻なトーンの立ち上がりとなり
これはトーンジャンプを引き起こす。経験的にはハイラ
イト部のＬＵＴの立ち上がりの傾きは最大１．５程度に
するのがよい。

【００４２】上記のように算出したＣ＋型のＬＵＴを用
い（１）と同様に最適値を求める。画像処理後の画像ヒ
ストグラム分布においてハイライト部に画素数０の階調
が連続して２階調あったらトーンジャンプが発生したと
見なし、ＬＵＴ立ち上がり傾斜を小さく制限して算出し
直す。以上のステップを上記条件を満たすまで繰り返す
ことで強度１００ＬＵＴを求めることができる。（図１
３）

【００４３】さらに（１）と同様に、求めた強度１００
ＬＵＴをベースにバリエーション表示を行ない、ユーザ
の好みに合わせた処理強度を選択させることが実際のシ
ステムとしては有効である。

【００４４】（３）「Ｃ^*／対象色を強調」の場合＜処理特性＞ＬＣＨ画像ならば図１１，図１２の手法で
Ｌ^*をＣ^*と読み替えればよいが、ここでは画像はＬａｂ
空間としているので、ａ^*／アップ、ｂ^*／アップを同時
に行なうという例を示す。ここではシンプルにａ^*，ｂ^*
各２本のＬＵＴで処理を行なう方法を示す。ただしａ^*
ＬＵＴとｂ^*ＬＵＴは同じもの、且つ、原点を通る直線
ＬＵＴであることが必要である。さもないと色相が変化
してしまう。

【００４５】本発明において「色もの」と判定されるよ
うな対象物は、経験的にａ^*−ｂ^*面上で占める色域は比
較的狭い。つまり通常２本のＢ型ＬＵＴを用いて処理を
行なう。色域が広い面積を占めるような場合、所定の閾
値Ｈ_low，Ｈ_highに対して、

【００４６】

【数２】（Ｈ_95-a＞Ｈ_high 且つＨ_5-a＜Ｈ_low）又は（Ｈ_95-b＞Ｈ_high 且つＨ_5-b＜Ｈ_low）が成り立つ場合には色相が多少変化してしまうことに目
をつぶってＥ型を用いる。

【００４７】また彩度を上げる処理をした場合、明度も
同時に上げた方が一般的によい結果が得られることが知
られているがここでは触れない。

【００４８】＜処理パラメータ＞２本のＢ型ＬＵＴを用
いて処理を行なう場合を例に説明する。彩度アップ処理
後の対象物の色域が帯域（Ｇａｍｕｔ）からはみ出して
しまうと、それは色のつぶれとなって画像欠陥を生じ
る。これを起こさないためには、Ｈ_95-aとＨ_95-b、さら
には帯域（Ｇａｍｕｔ）形状との関係から処理強度（Ｌ
ＵＴの傾き）を求めなければならない。

【００４９】まず色域の中で最大Ｃ^*の点Ｍを見つけ出
し、点Ｍの色相方向のＧａｍｕｔのへりの値（Ｇａ，Ｇ
ｂ）を求める。次にＨ_95-a、Ｈ_95-bとＧａ、Ｇｂから最
大倍率をそれぞれ算出し小さいほうを採用する。（図１
４および下式参照）

【００５０】

【数３】強度１００ＬＵＴ（傾き）＝ｍｉｎ（Ｇａ／Ｈ
_95-a，Ｇｂ／Ｈ_95-b）×Ｓ

【００５１】一般的にＧａｍｕｔ形状はプリンタによっ
て異なった複雑な形状をしているので、処理後画像がＧ
ａｍｕｔ内に収まっているかどうかをチェックする。例
えばＧａｍｕｔ外画素数が対象物画素数の例えば５％以
上の場合には倍率Ｓ（Ｓ＜１．０）を所定のステップだ
け小さくし再度ＬＵＴ傾きを算出する。これを繰り返す
ことで、最適の処理パラメータを得ることができる。

【００５２】さらに、（１）、（２）と同様に、この処
理パラメータ（最大値）をベースにユーザにバリエーシ
ョン提示を行なう。

【００５３】Ｅ型ＬＵＴを用いる場合も（１）で述べた
ようにトーンジャンプに留意して同様に算出することが
可能である。

【００５４】次に、空間周波数処理に関して、処理パラ
メータを特徴量から算出する方法を説明する。

【００５５】（４）「エッジ量／エッジ強調」の場合例えば、属性パラメータ＝エッジ量、演算方法＝ＤＦ、
処理特性＝高域強調、からなる処理オペレータセットに
対する処理パラメータ算出は、処理対象画像のエッジ量
に関連する特徴量を用いて、予め用意された基本高域強
調フィルタの処理強度を算出することにより行う。

【００５６】エッジ量特徴量は、画像データ中の各注目
画素を注目画素値およびその周辺画素値の重み付和によ
り算出される値に変換する２次元ＦＩＲフィルタ（ＦＩ
ＲＦ：ＦｉｎｉｔｅＩｍｐｕｌｓｅＲｅｓｐｏｎｓ
ｅＦｉｌｔｅｒ：有限インパルス応答フィルタ）を用
いて算出する。例えば図１５に示すように高周波成分に
のみ空間周波数伝達特性Ｆｅｄ（ｆｒｑ）を有する２次
元ＦＩＲフィルタをエッジ量検出フィルタとして用い、
対象画像を該エッジ量検出フィルタでフィルタ処理した
値の絶対値をエッジ量とする。次に対象画像に対して算
出されたエッジ量のヒストグラムを作成し、図１６に示
すよう例えば９５％の画素が含まれるエッジ量Ｅ₉₅を特
徴量として算出する。

【００５７】＜処理特性＞予め用意された基本高域強調
フィルタは、エッジ量検出フィルタ同様に２次元ＦＩＲ
フィルタであり、例えば図１５に示すような空間周波数
伝達特性Ｆｈｐ（ｆｒｑ）を有している。

【００５８】ここで、例えば、エッジ量検出フィルタと
基本高域強調フィルタの関係を、空間周波数ｆｒｑ＝ｘ
に対する伝達特性が、Ｆｈｐ（ｘ）＝Ｆｅｄ（ｘ）＋１
となるようにする。つまり、エッジ量検出フィルタは係
数の和が０となる２次元ＦＩＲフィルタであり、基本高
域強調フィルタは注目画素に対するフィルタ係数は該エ
ッジ量検出フィルタのフィルタ係数に１加算した値で他
のフィルタ係数は該エッジ量検出フィルタと等しく、和
が１となる２次元ＦＩＲフィルタである。

【００５９】＜処理パラメータ＞基本高域強調フィルタ
の処理強度を算出するに際しては、まず、図１６に示す
ように、予め鮮鋭さが感じられる一般的画像から統計的
に算出した目標エッジ量Ｅｔと前述した処理対象画像の
エッジ量の特徴量Ｅ₉₅の比較を行う。

【００６０】Ｅ₉₅≧Ｅｔの場合には、強度値Ｇを予め設
定した基準処理強度値αに設定する。Ｅ₉₅＜Ｅｔの場合
には、Ｇ＝（Ｅｔ−Ｅ₉₅）／Ｅ₉₅に設定する。

【００６１】基本高域強調フィルタに対して処理強度が
Ｇ倍となる高域強調フィルタのフィルタ係数は、前述し
たエッジ量検出フィルタと基本高域強調フィルタの関係
から、前記エッジ量検出フィルタ係数より算出すること
ができる。注目画素に対しては前記エッジ量検出フィル
タのフィルタ係数をＧ倍し１加算した値が、他は前記エ
ッジ量検出フィルタのフィルタ係数を各々Ｇ倍した値
が、それぞれ該高域強調フィルタのフィルタ係数とな
る。これによりパラメータの算出が完了する。

【００６２】このようにエッジ量の特徴量から自動的に
算出された処理強度を用いて高域強調フィルタ処理をす
ることにより、処理後の画像のエッジ量の特徴量Ｅ₉₅は
前述した目標エッジ量Ｅｔと等しくなり、適度にエッジ
強調された画像を取得できる。

【００６３】図１７および図１８を用いて上述のパラメ
ータ決定について簡単に説明する。図１７に処理パラメ
ータの決定方法を表で示した。デフォルト（ｄｅｆａｕ
ｌｔ）値に基づくもの、特徴量から算出する方法、外部
からの情報（ユーザ指示）に基づく場合、これらの組み
合わせによるバリエーション（複数候補提示）などがあ
る。デフォルト値は、処理オペレータの演算方法（Ｄ
Ｆ，ＬＵＴ）ごとに設定されている。例えばＬＵＴのタ
イプＡなら「１／２５６ステップ刻みにシフトする。」
をデフォルト値とする。ＬＵＴのタイプＢ，Ｃについて
も振り幅の最小ステップを決めてデフォルト値として保
持しておく。ＤＦ（デジタルフィルタ）については平滑
化フイルタ、広域強調フィルタなどそれぞれのフィルタ
に対して最小の振り幅のテンプレートを用意して保持し
ておく。これらデフォルト値の設定は一例であり、これ
ら以外のデフォルト値を用いることも可能である。

【００６４】図１８は処理パラメータ決定においてデフ
ォルト値を使用し、図１７中のユーザ指示のない場合の
処理を説明するものである。処理オペレータがデフォル
ト（ｄｅｆａｕｌｔ）値参照手段１１０１に入力される
と、デフォルト（ｄｅｆａｕｌｔ）値保持手段１１０２
から入力処理オペレータに対応して設定されたデフォル
ト値を引き出し、これを係数変数手段１１０３に出力す
る。ここでユーザが強度の指示、例えばデフォルトのｋ
倍の処理を指定すると、デフォルト×ｋが処理パラメー
タとして出力される。デフォルト値そのままの値を出力
する場合はｋ＝１．０と設定すればよい。

【００６５】次に、質感の向上、および立体感の向上を
本発明の画像処理装置において実行する場合の複数の具
体例を説明する。まず、質感の向上の画像解析、分類、
処理について説明したものを図１９および図２０を用い
て説明する。図１９は被処理画像の具体例として「いく
ら」、「カメラ」、および「カーペット」をとりあげて
その画像解析について説明したものである。図１９の上
段に示すごとく、画像処理の対象として「いくら」の画
像があるとする。まず、この「いくら」の画像について
空間周波数の解析により、この画像データには高周波に
おけるパワーがないと判断される。その結果、この画像
データはテクスチャ物ではないと判定され、次に色分布
の解析に移る。色分布解析では色空間Ｌ^*ａ^*ｂ^*におけ
る分布が個別に解析され、この色分布の解析結果、（ａ
^*／ｂ^*）からこの画像データは色ものと判定される。

【００６６】さらに、被処理画像が「カメラ」である場
合を図１９中段に示す。上述の「いくら」の場合と同様
に、まず「カメラ」の画像に対する空間周波数解析を実
行し、高周波におけるパワー有無の判定がなされる。こ
の「カメラ」の画像の場合、高周波のパワーが有ると判
断され、テクスチャものである可能性がある。次に、こ
の高周波のパワーがテクスチャによるものであるか、エ
ッジによるものであるかを判定する。そのためにエッジ
ヒストグラムによる分析が実行される。この分析の結
果、この「カメラ」の画像におけるエッジヒストグラム
の分散は大きいことから、空間周波数解析の高周波のパ
ワーはエッジによるものであったと判断される。次に、
色分布の解析を実行する。色空間Ｌ^*ａ^*ｂ^*における分
布が個別に解析され、この色分布の解析結果、（ａ^*／
ｂ^*）からこの画像データは黒ものと判定される。

【００６７】図１９下段は、被処理画像が「カーペッ
ト」である場合を示したものである。上記の場合と同様
に、まず「カーペット」の画像に対する空間周波数解析
を実行し、高周波におけるパワー有無の判定がなされ
る。この「カーペット」の画像の場合も、高周波のパワ
ー有りと判断され、テクスチャものである可能性があ
る。次に、カメラの場合と同様にこの高周波のパワーが
テクスチャによるものであるか、エッジによるものであ
るかをエッジヒストグラムによって判定する。この分析
の結果、この「カーペット」の画像におけるエッジヒス
トグラムの分散は小さくこの画像はテクスチャ物である
と判断される。

【００６８】以上の画像解析と分類、そしてその画像処
理の形態を表としてまとめたものが図２０である。図２
０は被処理画像の質感を向上させる処理についてまとめ
たものである。図２０の中央部分が各対象物をテクスチ
ャもの、色もの、黒ものと分類した分類分けを示し、左
側の欄が、これらの画像について画像解析を行った場合
のエッジ、コントラスト、色についての判定を○および
×で示してある。＊は解析不要、すなわち、質感の向上
に関する処理においては解析を必要としないものであ
る。右側の欄は各画像に対する処理を示したものであ
り、処理を画像処理要点とメインオペレータで示してあ
る。この表から理解されるように、同じ質感向上という
指示であっても、被処理画像が異なれば適切な処理は、
それぞれ異なってくる。

【００６９】次に画像の立体感の向上に関する処理につ
いて図２１および図２２を用いて具体的に説明する。図
２１は、被処理画像が「プリン」、「人参」、「お地蔵
様」の場合の処理について示したものである。まず、解
析１として、被処理画像についての明度分布を解析す
る。この明度分布ではハイライト部の局所ピークが調査
される。「プリン」の場合、局所ピークがあり、この画
像はキャッチライト系であると判断される。「人参」お
よび「お地蔵様」の明度分布の分析結果にはハイライト
部における局所ピークが見当たらずキャッチライト系で
はないと判断される。次に、解析２として色分布ａ^*お
よびｂ^*が解析される。この解析された色分布から人参
の場合は高彩度系画像、お地蔵様の場合は低彩度系画像
であると判断される。

【００７０】以上の立体感向上に関する画像解析と分
類、そしてその画像処理の形態を表としてまとめたもの
が図２２である。図２２の中央部分が各対象物をキャッ
チライト系、高彩度系、低彩度系と分類した分類分けを
示し、左側の欄が、これらの画像について画像解析を行
った場合のエッジ、キャツチライト、色についての判定
を○および×で示してある。＊は解析不要項目である。
表中、右の欄は処理の形態を示してある。質感向上の場
合と同様、立体感向上の指示においても被処理画像によ
って適切な処理が異なる。

【００７１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像処理
装置によれば、画像処理の指示および画像データの特徴
にしたがって、適切な画像処理オペレータ、および画像
処理パラメータを選択して実行するので、画像に応じた
適切な画像処理が容易に実行でき、操作者の希望する画
像を効率よく得ることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像処理装置の構成を示すブロ
ック図である。

【図２】本発明に係る画像処理装置の構成をデータの
流れにそって説明する図である。

【図３】本発明における、画像処理のフローを示す図
である。

【図４】本発明に係る画像処理装置の処理オペレータ
決定手段の構成を示す図である。

【図５】分類ルール情報を示す図である。

【図６】分類手段の構成を示す図である。

【図７】画像データ解析項目を示す図である。

【図８】処理オペレータ・特性テーブルを示す図であ
る。

【図９】処理特性決定手段の構成を示す図である。

【図１０】属性パラメータおよび処理方針とヒストグ
ラム分散、処理特性の対応を示す図てある。

【図１１】コントラストアップ処理における使用ルッ
クアップテーブルの型を説明する図である。

【図１２】処理「明るく」における使用ルックアップ
テーブルの型を説明する図である。

【図１３】処理「明るく」における使用ルックアップ
テーブルの最適形態の求めかたを説明する図である。

【図１４】処理「対象色を強調」における使用ルック
アップテーブルの導出方法を説明する図である。

【図１５】エッジ量特徴量を求める際に使用される２
次元ＦＩＲフィルタの周波数特性を示す図である。

【図１６】エッジ量ヒストグラムからエッジ量特徴量
を求める手法を説明する図である。

【図１７】処理パラメータ決定方法を示す図である。

【図１８】処理パラメータ決定手段の構成を示す図で
ある。

【図１９】質感向上を目的とする画像処理における画
像解析の具体例を説明する図である。

【図２０】質感向上を目的とする画像処理における画
像解析、分類、画像処理についての相関を示す図であ
る。

【図２１】立体感向上を目的とする画像処理における
画像解析の具体例を説明する図である。

【図２２】立体感向上を目的とする画像処理における
画像解析、分類、画像処理についての相関を示す図であ
る。

【符号の説明】

１画像入力手段２画像データ解析手段３画質調整指示情報認識手段４画像処理オペレータ決定手段５画像処理パラメータ決定手段６画像処理手段４０３分類ルール情報選択手段４０４分類ルール情報保持手段４０５分類情報生成手段４０６処理オペレータ選択手段４０７処理オペレータ・特性テーブル保持手段４０８処理特性決定手段９０２特徴量選択手段９０３処理特性選択手段１１０１デフォルト値参照手段１１０２デフォルト値保持手段１１０３係数変換手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像データを入力する画像入力手段と、画像データに対する画質調整の指示情報を認識する画質
調整指示情報認識手段と、画像データの属性情報を認識する画像データ認識手段
と、前記画質調整指示情報認識手段によって認識された画質
調整指示情報および前記画像データ認識手段によって認
識された画像データの属性情報に基づき、画像処理オペ
レータを決定する画像処理オペレータ決定手段と、前記画像処理オペレータ決定手段によって決定された画
像処理オペレータの実行態様を設定するための画像処理
パラメータを決定する画像処理パラメータ決定手段と、前記画像処理オペレータおよび前記画像処理パラメータ
に基づいて前記画像データの画像処理を実行する画像処
理手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】前記画像データ認識手段は前記画像デー
タの解析を実行する画像データ解析手段を有することを
特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】前記画像処理パラメータ決定手段は、前
記画像データ解析手段による画像解析情報に基づいて画
像処理パラメータを決定することを特徴とする請求項２
記載の画像処理装置。
【請求項４】前記画像解析手段は前記画像データのテ
クスチャの有無を解析し、テクスチャを有するときは該
画像をテクスチャものと判別し、前記画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定
手段は、テクスチャものと判別された前記画像データに
対して、シャープネスを向上させる画像処理オペレータ
および画像処理パラメータを決定し、前記画像処理手段は該決定されたシャープネス向上用の
画像処理オペレータおよび画像処理パラメータに基づい
て画像処理を実行して前記画像データの質感を向上させ
ることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】前記画像解析手段は前記画像データのテ
クスチャの有無および色分布を解析し、該画像データが
テクスチャを有さず、かつ略無彩色の場合は該画像デー
タを黒ものと判別し、前記画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定
手段は、黒ものと判別された前記画像データに対して、
明度コントラストを向上させる画像処理オペレータおよ
び画像処理パラメータを決定し、前記画像処理手段は該決定された明度コントラスト向上
用の画像処理オペレータおよび画像処理パラメータに基
づいて画像処理を実行して前記画像データの質感を向上
させることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】前記画像解析手段は前記画像データのテ
クスチャの有無および色分布を解析し、該画像データが
テクスチャを有さず、かつ略有彩色の場合は該画像デー
タを色ものと判別し、前記画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定
手段は、色ものと判別された前記画像データに対して、
彩度を強調させる画像処理オペレータおよび画像処理パ
ラメータを決定し、前記画像処理手段は該決定された彩度強調用の画像処理
オペレータおよび画像処理パラメータに基づいて画像処
理を実行して前記画像データの質感を向上させることを
特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項７】前記画像解析手段は前記画像データのキ
ャッチライトの有無を解析し、該画像データがキャッチ
ライトを有するときは該画像をキャッチライト系画像と
して判別し、前記画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定
手段は、キャッチライト系画像と判別された前記画像デ
ータに対して、明度コントラストを強調させる画像処理
オペレータおよび画像処理パラメータを決定し、前記画像処理手段は該決定された明度コントラスト強調
用の画像処理オペレータおよび画像処理パラメータに基
づいて画像処理を実行して前記画像データの立体感を向
上させることを特徴とする請求項２記載の画像処理装
置。
【請求項８】前記画像解析手段は前記画像データのキ
ャッチライトの有無および色分布を解析し、該画像デー
タがキャッチライトを有さず、かつ略無彩色の場合は該
画像データを低彩度系画像と判別し、前記画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定
手段は、低彩度系画像と判別された前記画像データに対
して、エッジコントラストを向上させる画像処理オペレ
ータおよび画像処理パラメータを決定し、前記画像処理手段は該決定されたエッジコントラスト向
上用の画像処理オペレータおよび画像処理パラメータに
基づいて画像処理を実行して前記画像データの立体感を
向上させることを特徴とする請求項２記載の画像処理装
置。
【請求項９】前記画像解析手段は前記画像データのキ
ャッチライトの有無および色分布を解析し、該画像デー
タがキャッチライトを有さず、かつ略有彩色の場合は該
画像データを高彩度系画像と判別し、前記画像処理オペレータおよび画像処理パラメータ決定
手段は、高彩度系画像と判別された前記画像データに対
して、彩度コントラストを強調させる画像処理オペレー
タおよび画像処理パラメータを決定し、前記画像処理手段は該決定された彩度コントラスト強調
用の画像処理オペレータおよび画像処理パラメータに基
づいて画像処理を実行して前記画像データの立体感を向
上させることを特徴とする請求項２記載の画像処理装
置。
【請求項１０】前記画像データ認識手段は外部の入力
手段から入力された属性情報を画像データ属性情報とし
て認識することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
置。