JP2002230546A - 画像処理プログラム、画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体、画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】操作者の労力を大幅に軽減しつつ画質を改善す
る。 【解決手段】画像特徴量の平均値及び標準偏差を抽出す
る画像統計量抽出部１６と、画像特徴量の平均値及び標
準偏差を変量とした２次元正規分布確率関数を用いて画
像が属する画像状態を判定する画像状態判定部１８と、
画像特徴量の平均値及び標準偏差に基づいて、判定され
た画像状態における画像補正情報を作成する画像補正情
報作成部２０と、作成された画像補正情報に基づいて画
像を補正する画像補正部２２と、を含んで画像処理装置
を構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像補正処理のた
めのパラメータを自動的かつ高精度に決定し、画像の画
質を改善する画像処理技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、画質改善が必要な画像に対し
て、画像処理装置を用いて、その明るさ又はコントラス
トを変更する等の諧調補正処理が行われている。かかる
画像処理装置では、操作者が主観的に画像の不具合を認
識し、その不具合を改善するためのパラメータを経験等
に基づいて決定し、諧調補正処理が試行錯誤的に行われ
ていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、諧調補
正処理が試行錯誤的に行われるため、操作者が目的とす
る画質が得られるまで、パラメータを種々変更しつつ諧
調補正処理を繰り返し行わなければならないことがあっ
た。この場合、画質改善に要する操作者の労力が大であ
り、特に、フォトレタッチソフトウエア等を利用する一
般ユーザでは、画像処理に関する知識不足からその問題
が顕著であった。

【０００４】また、近年では、操作者の労力を軽減する
ため、画像補正処理を自動的に行う技術も開発されてい
る。しかし、かかる技術では、画像中の主要物体を認識
することなく画像補正処理のためのパラメータが決定さ
れていたため、操作者が目的とする画質と大きく異なる
画像となってしまうことが多かった。そこで、本発明は
以上のような従来の問題点に鑑み、画像の特徴量に応じ
て画像補正処理のためのパラメータを自動的かつ高精度
に決定することで、操作者の労力を大幅に軽減しつつ画
質を改善することができる画像処理技術を提供すること
を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】このため、本発明に係る
画像処理技術では、画像特徴量の平均値及び標準偏差に
基づいて画像状態を判定すると共に、その画像状態にお
ける画像補正情報を平均値及び標準偏差に応じて作成
し、作成された画像補正情報によって画像を補正するこ
とを特徴とする。ここで、「画像状態」とは、例えば、
画像の明るさに関して「明るい」，「ふつう」又は「暗
い」、コントラストに関して「高い」，「ふつう」又は
「低い」などと分類する指標のことをいう。

【０００６】このようにすれば、画像の特徴量に応じて
画像補正処理のためのパラメータが自動的かつ高精度に
決定され、そのパラメータによって画像補正処理が行わ
れる。このため、画像処理を行う操作者の労力を大幅に
軽減しつつ、画質を改善することができるようになる。
また、画像状態の判定は、画像特徴量の平均値及び標準
偏差を変量とした２次元正規分布確率関数により演算さ
れた各画像状態に属する確率から判定することが望まし
い。この場合、確率の最大値が所定値より大であるとき
に、最大確率となる画像状態が画像の画像状態であると
判定することが望ましい。一方、確率の最大値が所定値
以下のときには、画像が複数の画像状態に属する、即
ち、中間状態にあるち判定することが望ましい。そし
て、画像が複数の画像状態に属していると判定されたと
きには、各画像状態における画像補正情報を確率に応じ
て統合して画像補正情報を作成することが望ましい。

【０００７】かかる構成において、２次元正規分布確率
関数から画像状態を判定するようにすれば、２次元正規
分布確率関数を適切に設定することで、画像の画像状態
を高精度に判定することができる。また、確率の最大値
が所定値より大であるときに、最大確率となる画像状態
が画像の画像状態であると判定するようにすれば、画像
状態を一意に判定することができる。一方、確率の最大
値が所定値以下のときに、画像が複数の画像状態に属す
ると判定するようにすれば、複数の画像状態の中間にあ
る画像も高精度に処理可能となる。そして、この場合に
は、各画像状態における画像補正情報を確率に応じて統
合して画像補正情報を作成することで、中間状態を考慮
した画像補正情報を作成することができる。

【０００８】さらに、画像を複数領域に分割した各領域
における画像特徴量の平均値及び標準偏差に対して、夫
々、各領域における画像特徴量の最高値と最低値との差
に応じた重み値を積算し、積算値の総和を画像特徴量の
平均値及び標準偏差としてもよい。このようにすれば、
画像の中から主要部分と思われる領域に重点を置き、画
像特徴量の平均値及び標準偏差が抽出されるため、画像
全体から画像特徴量の平均値及び標準偏差を抽出する方
法に比べて、画像状態の判定をより高精度に行うことが
できる。

【０００９】この他には、補正画像が目的とする画像で
あるか否かを入力させると共に、入力結果を保存し、保
存された入力結果に応じて補正画像が目的とする画像で
ある確率を表示するようにしてもよい。このようにすれ
ば、バッチ処理等により一括して大量の画像を処理する
場合、確率が低いものについてのみ、その補正結果を目
視により確認するだけで済み、操作者の労力をより軽減
することができる。

【００１０】

【発明の実施の形態】先ず、本発明に係る画像処理技術
の概要について説明する。本発明では、画像補正処理の
ためのパラメータを決定すべく、データベースが構築さ
れる。即ち、参考画像として、画像状態が異なる複数の
画像を用意し、各画像の濃度が全濃度範囲に亘って分布
するように、レンジ変換を行って濃度の正規化を行い、
これらを正規化画像とする。次に、正規化画像をディス
プレイ等の表示装置に表示し、操作者の目視によって各
画像状態に分類する。ここで、「画像状態」とは、例え
ば、明るさに関して「明るい」，「ふつう」又は「暗
い」、コントラストに関して「高い」，「ふつう」又は
「低い」などと分類する指標のことをいう。なお、操作
者が画像処理に関して十分な知識，経験等を有している
場合には、濃度の正規化を行わずに、参考画像そのもの
を表示するようにしてもよい。

【００１１】次に、各画像状態に分類された正規化画像
について、全画素の輝度成分Ｙを抽出し、次式により輝
度平均値μ及び輝度標準偏差σを夫々算出する。ここ
で、ｎは、画像の画素数を示す。

【００１２】

【式１】 各画像状態に含まれる画像の輝度平均値μ及び輝度標準
偏差σを変量として、各画像状態ごとに２次元正規分布
確率関数を作成し、これを次式のような画像状態確率関
数Ｆ_i（ｘ，ｙ）とする。ここで、μ_x及びμ_yは、夫
々、各画像状態における正規化画像の輝度平均値μ及び
輝度標準偏差σの平均値、σ_x及びσ_yは、夫々、各画像
状態における正規化画像の輝度平均値μ及び輝度標準偏
差σの標準偏差を示す。また、ρ_xyは、各画像状態にお
ける正規化画像の輝度平均値μと輝度標準偏差σとの相
関係数を示す。

【００１３】

【式２】 このようにして作成された画像状態確率関数Ｆ_i（ｘ，
ｙ）は、各画像状態ごとにデータベースに保存される。
また、各画像状態確率関数Ｆ_i（ｘ，ｙ）について、確
率値が等しい点の集合である等確率楕円を統合して、予
め定めておいた複数の確率区分に分ける。このとき、各
確率区分間の確率値は、全て等しくなるようにする。さ
らに、画像状態確率関数を中心部から周辺部に向かって
分割した確率区分ごとに一意な番号を付し、これらを各
画像状態の確率区分番号とする。これらの確率区分番号
に対応して、夫々、「採用画像数」と「不採用画像数」
とを計数するカウンタを設け、初期化としてそれらの内
容を０に設定する。

【００１４】このような一連の処理を経て、画像状態が
未知である画像に対する画像処理の準備が完了する。な
お、画像補正処理のためのパラメータを決定するデータ
ベースは、デフォルトとして、代表的な画像状態を示す
複数の画像を用いて設定しておいてもよい。画像状態が
未知である画像に対する画像処理は、次のようにして行
われる。

【００１５】先ず、画像の濃度が全濃度範囲に亘って分
布するように、レンジ変換を行って濃度の正規化を行
い、これを正規化画像Ｐとする。正規化画像Ｐから全画
素の輝度成分Ｙを抽出し、輝度平均値μ及び輝度標準偏
差σを夫々算出する。ここで、正規化画像Ｐの輝度平均
値μ及び輝度標準偏差σは、正規化画像Ｐをｍ個の複数
領域に分割し、各領域における輝度平均値μ_m及び輝度
標準偏差σ_mを統合して算出するようにしてもよい。即
ち、正規化画像Ｐをｍ個の複数領域に分割し、各領域ご
とに輝度成分Ｙを抽出し、輝度平均値μ_m及び輝度標準
偏差σ_mを夫々算出する。そして、各領域における最高
輝度と最低輝度との輝度差を算出し、輝度差に応じて一
意的に決まる重み値を決定する。このとき、輝度差の大
きい領域は、コントラストに変化があるため明度，色相
及び彩度が異なる画素が複数存在し、また、輪郭も他の
領域に比べて多く存在すると判断できる。一方、輝度差
の小さい領域は、コントラストの変化が少なく、輝度差
の大きな領域と比べて相対的に明度，色相及び彩度が異
なる画素が少ないと判断できる。このため、重み値は、
輝度差の大きな領域では大に、輝度差の小さな領域では
小に設定される。

【００１６】次に、各領域ごとに、輝度平均値μ_m及び
輝度標準偏差σ_mに対して重み値を積算し、各積算値の
総和を求めることで、正規化画像Ｐにおける輝度平均値
μ及び輝度標準偏差σを算出する。このようにすると、
画像中に存在する注目すべき主要物体が強調され、画像
補正処理のためのパラメータがより高精度に決定される
ようになる。

【００１７】正規化画像Ｐの輝度平均値μ及び輝度標準
偏差σを算出できたら、これらを各画像状態における画
像状態確率関数Ｆ_i（ｘ，ｙ）に代入し、各画像状態に
おける確率値を算出する。ここで、最大確率値が所定値
αより大きな場合には、最大確率値をとる画像状態を正
規化画像Ｐの画像状態とみなす。そして、正規化画像Ｐ
の画像状態を一意に決定すべく、最大確率値をとる画像
状態の確率値割合を１、その他の画像状態の確率値割合
を０に設定する。一方、最大確率値が所定値α以下であ
る場合には、正規化画像Ｐの画像状態が一意に決定でき
ないと判断し、次のようにして、各画像状態における確
率値割合を算出する。即ち、各画像状態における確率値
の合計を算出し、各画像状態の確率値を確率値合計で除
算することで、各画像状態における確率値割合を算出す
る。

【００１８】各画像状態における確率値割合が算出でき
たら、画像補正情報を作成する。画像補正情報には、画
像状態を示す輝度平均値μと輝度標準偏差σについて、
最適な画像状態に補正するためのパラメータが含まれ
る。即ち、正規化画像Ｐの画像状態が一意に決まってい
る場合には、確率値割合が１である画像状態についての
画像補正情報を正規化画像Ｐの画像補正情報とする。一
方、正規化画像Ｐの画像状態が一意に決まっていない場
合には、各画像状態における確率値割合に応じて確率値
割合を統合し、これを正規化画像Ｐの画像補正情報とす
る。

【００１９】そして、正規化画像Ｐに対して、画像補正
情報を用いて画像補正を行う。このようにすれば、正規
化画像Ｐは、最適な画像状態に補正される。以下の説明
では、補正された画像を補正画像Ｐ’と呼ぶ。次に、各
画像状態について、正規化画像Ｐの確率値が所属する確
率区間を算出する。そして、算出された確率区間につい
て、採用画像数の総和を各画像状態における採用画像数
と不採用画像数との総和で除算し、これを正規化画像Ｐ
の「確からしさ」として操作者に通知する。但し、各画
像状態における採用画像数と不採用画像数との総和が０
である場合には、確からしさを算出せずに、操作者には
確からしさは不明であると通知する。

【００２０】確からしさが通知されたら、補正画像Ｐ’
を画面に表示し、操作者の目視によって、目的とする画
像状態に補正された採用画像であるか否かが判断され
る。そして、補正画像Ｐ’が採用画像である場合には、
各画像状態の該当する確率区間において、採用画像カウ
ンタに確率値割合を加算する。一方，補正画像Ｐ’が不
採用画像である場合には、各画像状態の該当する確率区
間において、不採用画像カウンタに確率値割合を加算す
る。

【００２１】なお、確からしさの表示以降の処理は、操
作者の指定に応じて行うようにしてもよい。次に、添付
された図面を参照して本発明の具体例を詳述する。図１
は、本発明に係る画像処理技術を具現化した画像処理装
置の構成を示す。画像処理装置は、少なくとも、中央処
理装置（ＣＰＵ）とメモリとを備えたコンピュータ上に
構築され、メモリにロードされたプログラムに従って作
動する。

【００２２】画像処理装置は、画像状態ＤＢ１０と、画
像補正ＤＢ１２と、採用・不採用画像ＤＢ１４と、画像
統計量抽出部１６と、画像状態判定部１８と、画像補正
情報作成部２０と、画像補正部２２と、採用画像情報通
知部２４と、採用画像情報作成部２６と、を含んで構成
される。画像状態ＤＢ１０には、画像状態ごとに、画像
状態確率関数Ｆ_i（ｘ，ｙ）が保存される。なお、画像
状態確率関数Ｆ_i（ｘ，ｙ）は、前述したような工程を
経て作成される。

【００２３】画像補正ＤＢ１２には、画像補正処理のた
めのパラメータとして、画像状態ごとに、輝度平均値μ
及び輝度標準偏差σに応じたガンマ値γ_iが保存され
る。採用・不採用画像ＤＢ１４には、ガンマ補正された
画像を受け入れるか否かを示す指標として、採用画像カ
ウンタＡＣ_in及び不採用画像カウンタＲＣ_inが保存され
る。採用画像カウンタＡＣ_in及び不採用画像カウンタＲ
Ｃ_inは、画像が複数の画像状態に属する場合があること
を考慮し、実数値が計数可能なように構成される。

【００２４】画像統計量抽出部１６では、画像処理対象
たる画像（以下「入力画像」という）の画像特徴量とし
て、輝度平均値μ及び輝度標準偏差σが抽出される。即
ち、入力画像に対してレンジ変換により濃度の正規化が
行われた後、全画素の輝度成分に対する輝度平均値μ及
び輝度標準偏差σが夫々算出される。なお、画像統計量
抽出部１６により、統計量抽出機能，統計量抽出工程及
び統計量抽出手段が実現される。

【００２５】画像状態判定部１８では、正規化画像Ｐの
輝度平均値μ及び輝度標準偏差σに基づいて、入力画像
の各画像状態における確率値割合Ｇ_iが算出される。こ
こで、「確率値割合」とは、入力画像が各画像状態に属
する割合のことをいい、例えば、明るさが多少暗い場合
には、明るい状態，ふつうの状態及び暗い状態における
確率値割合が、夫々、０．０，０．５及び０．５のよう
になる。なお、画像状態判定部１８により、画像状態判
定機能，画像状態判定工程及び画像状態判定手段が実現
される。

【００２６】画像補正情報作成部２０では、入力画像の
画像状態を最適に補正するための画像補正情報が作成さ
れる。即ち、正規化画像Ｐの輝度平均値μ及び輝度標準
偏差σに基づいて、画像補正ＤＢ１２から各画像状態に
おける画像補正情報が読み込まれ、確率値割合Ｇ_iに応
じて画像全体に対する画像補正情報が作成される。な
お、画像補正情報作成部２０により、補正情報作成機
能，補正情報作成工程及び補正情報作成手段が実現され
る。

【００２７】画像補正部２２では、画像補正情報作成部
２０により作成された画像補正情報に基づいて、入力画
像が補正される。なお、画像補正部２２により、画像補
正機能，画像補正工程及び画像補正手段が実現される。
採用画像情報通知部２４では、操作者に対して、「確か
らしさ」が通知される。ここで、「確からしさ」とは、
補正画像Ｐ’が操作者の目的とする画像状態に補正され
た確率を示す指標である。なお、採用画像情報通知部２
４により、確率表示機能が実現される。

【００２８】採用画像情報作成部２６では、入力画像に
対して操作者の目的とする補正がなされたか否かを入力
させることで、採用・不採用画像ＤＢ１４に保存される
採用画像カウンタＡＣ_in又は不採用画像カウンタＲＣ_in
の更新が行われる。なお、採用画像情報作成部２６によ
り、入力機能及び入力結果保存機能が実現される。図２
は、画像統計量抽出部１６において実行される画像特徴
量の抽出処理を示す。

【００２９】ステップ１（図では「Ｓ１」と略記する。
以下同様）では、入力画像が入力される。入力画像は、
ＲＧＢを色空間とするカラー画像であって、例えば、銀
塩写真をスキャナで走査した画像、デジタルカメラで撮
影した画像が用いられる。ステップ２では、入力画像に
対して、濃度の正規化を行った正規化画像Ｐが作成され
る。即ち、入力画像の画素の濃度が、濃度として取り得
る全範囲（例えば、各色８ビットの画像では０〜２５
５）に分布されるように、入力画像のレンジ変換が行わ
れ、正規化画像Ｐが作成される。

【００３０】ステップ３では、正規化画像Ｐの全画素に
対して、例えば、次式により輝度成分Ｙが抽出される。
ここで、Ｒ，Ｇ及びＢは、画素のＲＧＢ成分の値を示
す。輝度Ｙ＝０．３０×Ｒ＋０．５９×Ｇ＋０．１１×
Ｂステップ４では、画像特徴量を画像全体から抽出する
か否かが判定される。画像特徴量を画像全体から抽出す
るか否かは、例えば、画像処理装置の操作を行う画面上
で任意に設定可能に構成されることが望ましい。そし
て、画像特徴量を画像全体から抽出するのであればステ
ップ５へと進み（Ｙｅｓ）、画像特徴量を画像全体から
抽出しないのであればステップ６へと進む（Ｎｏ）。

【００３１】ステップ５では、正規化画像Ｐの全画素に
ついて、次式により輝度平均値μ及び輝度標準偏差σが
算出される。ここで、ｎは、正規化画像Ｐの画素数を示
す。

【００３２】

【式３】 ステップ６では、正規化画像Ｐが複数の領域に分割され
る。例えば、正規化画像Ｐが、図３（Ａ）及び（Ｂ）に
示すように、縦方向及び横方向について夫々均等に３分
割され、略均一な面積を有する９個の領域Ａ_m（１≦ｍ
≦９）に分割される。

【００３３】ステップ７では、領域Ａ_mごとに、次式に
より輝度平均値μ_m及び輝度標準偏差σ_mが算出される。
ここで、ｎ_mは、領域Ａ_mの画素数を示す。

【００３４】

【式４】 ステップ８では、領域Ａ_mごとに、画素の最高輝度Ｙ_max
及び最低輝度Ｙ_minを求め、次式により両者の輝度差Ｄ_m
が算出される。 輝度差Ｄ_m＝Ｙ_max−Ｙ_min ステップ９では、領域Ａ_mごとに、図３（Ｃ）に示すよ
うに、輝度差Ｄ_mに対応して一意的に決定される重み値
Ｃ_mが算出される。ここで、重み値Ｃ_mは、最大の輝度差
を有する領域の重み値を１．０とし、それ以外の領域の
重み値を１．０未満の値（例えば、０．０）とする。

【００３５】ステップ１０では、各領域Ａ_mの特徴を考
慮して、次式により画像全体の輝度平均値μ及び輝度標
準偏差σが算出される。

【００３６】

【式５】 以上説明したステップ１〜ステップ１０の処理によれ
ば、入力画像に対して濃度の正規化を行った正規化画像
Ｐが作成され、その全画素について輝度Ｙが抽出され
る。そして、画像特徴量を画像全体から抽出する場合に
は、正規化画像Ｐの全画素について、輝度平均値μ及び
輝度標準偏差σが算出される。一方、画像特徴量を画像
全体から抽出しない場合には、正規化画像Ｐが複数の領
域Ａ_mに分割され、領域Ａ_mごとに画素の輝度平均値μ_m
及び輝度標準偏差σ_mが算出される。そして、各領域Ａ_m
の輝度差Ｄ_mに対応した重み値Ｃ_mを用いて、画像全体の
輝度平均値μ及び輝度標準偏差σが算出される。

【００３７】従って、正規化画像Ｐを複数の領域Ａ_mに
分割した場合には、輝度差の大きな領域は、コントラス
トに変化があるため明度，色相及び彩度が異なる画素が
複数存在し、輪郭も他の領域に比べて多く存在すると予
想される。このため、注目すべき主要物体を含む領域に
重点を置いて画像統計量が抽出され、画像の特徴が高精
度に抽出されることとなる。

【００３８】図４は、画像状態判定部１８において実行
される確率値割合の算出処理を示す。ステップ１１で
は、輝度平均値μ及び輝度標準偏差σが入力される。ス
テップ１２では、輝度平均値μ及び輝度標準偏差σが、
画像状態ＤＢ１０に保存された画像状態確率関数Ｆ
_i（ｘ，ｙ）（１≦ｉ≦３）に代入され、各画像状態に
おける確率値Ｆ_i（μ，σ）が算出される。

【００３９】ステップ１３では、確率値の最大値Ｆ_max
が所定値αより大きいか否かが判定される。そして、最
大値Ｆ_maxが所定値αより大きければステップ１４へと
進み（Ｙｅｓ）、最大値Ｆ_maxが所定値α以下であれば
ステップ１５へと進む（Ｎｏ）。ステップ１４では、確
率値が最大値となった画像状態における確率値割合Ｇ_i
が１．０、その他の確率値割合Ｇ_iが０．０に設定され
る。

【００４０】ステップ１５では、次式のように、全画像
状態の確率値の合計を算出し、各画像状態における確率
値を確率値合計で除算して、これを確率値割合Ｇ_i（１
≦ｉ≦３）とする。

【００４１】

【式６】 以上説明したステップ１１〜ステップ１５の処理によれ
ば、正規化画像Ｐの輝度平均値μ及び輝度標準偏差σに
基づいて、各画像状態における確率値割合Ｇ_iが算出さ
れる。このため、入力画像が各画像状態に属する割合
が、確率値割合Ｇ _iを介して把握されることとなる。

【００４２】図５は、画像補正情報作成部２０において
実行される画像補正情報の作成処理を示す。ステップ２
１では、各画像状態における確率値割合Ｇ_iが入力され
る。ステップ２２では、画像補正ＤＢ１２から、正規化
画像Ｐの輝度平均値μ及び輝度標準偏差σに応じた画像
補正情報、具体的には、ガンマ値γ_i（１≦ｉ≦３）が
読み込まれる。

【００４３】ステップ２３では、入力画像を補正するた
めのガンマ値γ_pが求められる。即ち、次式のように、
正規化画像Ｐの各画像状態における確率値割合Ｇ_iとガ
ンマ値γ_iとを積算し、これらの総和を画像補正のため
のガンマ値γ_pとする。

【００４４】

【式７】 以上説明したステップ２１〜ステップ２３の処理によれ
ば、正規化画像Ｐの輝度平均値μ及び輝度標準偏差σに
対応した各画像状態におけるガンマ値γ_iが読み込まれ
る。そして、正規化画像Ｐの各画像状態における確率値
割合Ｇ_iに応じて、読み込まれたガンマ値γ_iが分配統合
され、入力画像を補正するためのガンマ値γ_pが求めら
れる。

【００４５】図６は、画像補正部２２において実行され
る入力画像の画像補正処理を示す。ステップ３１では、
入力画像及び画像補正情報が入力される。ステップ３２
では、画像補正情報たるガンマ値γ_pを用い、次式によ
り、入力画像に対してガンマ補正が実行される。ガンマ
補正では、入力画像の画素値ｘがガンマカーブによって
出力画素値ｙに変換される。ここでは、入力画像のＲＧ
Ｂ各成分に対してガンマ補正を実行し、その出力画像を
補正画像Ｐ’とする。

【００４６】

【式８】 ステップ３３では、補正画像Ｐ’が表示装置を介して表
示される。以上説明したステップ３１〜ステップ３３の
処理によれば、画像補正情報としてのガンマ値γ_pによ
り、入力画像に対してガンマ補正が実行される。そし
て、補正画像Ｐ’が、表示装置を介して表示される。

【００４７】図７は、採用画像情報通知部２４において
実行される「確からしさ」の通知処理を示す。ステップ
４１では、各画像状態における正規化画像Ｐの確率値Ｆ
_i（μ， p）（１≦ｉ≦３）が入力される。ステップ４
２では、各画像状態における正規化画像Ｐの確率値Ｆ_i
（μ，σ）が所属する確率区間ｎが算出される。

【００４８】ステップ４３では、算出された確率区間ｎ
について、採用・不採用画像ＤＢ１４から、各画像状態
における採用画像カウンタＡＣ_in及び不採用画像カウン
タＲＣ_inとを取り出し、次式によって、入力画像の確か
らしさＲが算出される。但し、次式において、分母＝０
となるときには、確からしさＲを算出せず、操作者に対
して確からしさＲは不明であると通知する。

【００４９】

【式９】 ステップ４４では、確からしさＲが表示装置を介して表
示される。以上説明したステップ４１〜ステップ４４の
処理によれば、画像処理装置の操作者に対して、目的と
する補正が行われた確率を示す指標としての確からしさ
Ｒが通知される。このため、例えば、バッチ処理により
大量の画像を一括処理する場合であっても、確からしさ
Ｒが所定値以下であるものについてのみ、その補正結果
を目視により確認するだけで済み、操作者の労力をより
軽減することができる。

【００５０】図８は、採用画像情報作成部２６において
実行される採用画像カウンタ及び不採用画像カウンタの
更新処理を示す。ステップ５１では、各画像状態におけ
る確率区間ｎが入力される。ステップ５２では、操作者
の目視によって、補正画像Ｐ’が目的とする画像状態に
近い「採用画像」とするか、目的とする画像状態に及ば
ない「不採用画像」とするか、の判別結果が入力され
る。

【００５１】ステップ５３では、補正画像Ｐ’は採用画
像であるか否かが判定される。そして、補正画像Ｐ’が
採用画像であればステップ５４へと進み（Ｙｅｓ）、補
正画像Ｐ’が不採用画像であればステップ５５へと進む
（Ｎｏ）。ステップ５４では、各画像状態ごとに、次式
により、採用・不採用画像ＤＢに保存される確率区間ｎ
の採用画像カウンタＡＣ_inが更新される。

【００５２】ＡＣ_in＝ＡＣ_in＋Ｇ_i ステップ５５では、各画像状態ごとに、次式により、採
用・不採用画像ＤＢに保存される確率区間ｎの不採用画
像カウンタＲＣ_inが更新される。 ＲＣ_in＝ＲＣ_in＋Ｇ_i 以上説明したステップ５１〜ステップ５５の処理によれ
ば、補正画像Ｐ’を受け入れるか否かを示す「採用画
像」又は「不採用画像」の判別結果により、採用画像カ
ウンタ又は不採用画像カウンタが更新される。このた
め、画像処理装置の使用回数が増加するに伴って、補正
画像Ｐ’の確からしさＲを算出する資料が充実し、その
算出精度を向上することができる。

【００５３】かかる構成からなる画像処理装置によれ
ば、入力画像の特徴量を示す輝度平均値μ及び輝度標準
偏差σに基づいて、予め用意された画像状態確率関数Ｆ
_iにより、入力画像が属する各画像状態における確率値
割合Ｇ_iが算出される。そして、各画像状態における画
像補正情報としてのガンマ値γ_iが算出され、算出され
た確率値割合Ｇ_iに応じてガンマ値γ_iを分配統合したガ
ンマ値γ_pが算出される。その後、入力画像がガンマ値
γ_pによりガンマ補正される。このため、各画像状態に
おける画像状態確率関数Ｆ_iを適切に設定することで、
画像補正のためのパラメータが自動設定され、操作者の
介在なしに入力画像が補正されることとなる。従って、
画像の特徴量に応じて画像補正処理のためのパラメータ
が自動的かつ高精度に決定されるため、操作者の労力を
大幅に軽減しつつ画質を改善することができるようにな
る。

【００５４】また、補正画像を表示する際、操作者が目
的とする画像である確率を示す指標としての「確からし
さ」を併せて表示することで、操作者の労力をより軽減
することができる。即ち、操作者が全ての補正画像に対
して監視，検査等を行わなくとも、確からしさが低いも
のについて重点的に監視，検査等を行えばよい。ここ
で、確からしさは、操作者の目視による判別結果を蓄積
した採用画像カウンタ及び不採用画像カウンタに基づい
て算出されるため、画像処理装置の使用回数の増加に伴
って、算出のための資料が充実され、精度を向上するこ
とができる。

【００５５】このような機能を実現するプログラムを、
例えば、磁気テープ，磁気ディスク，磁気ドラム，ＩＣ
カード，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュー
タ読取可能な記録媒体に記録しておけば、本発明に係る
画像処理プログラムを市場に流通させることができる。
そして、かかる記録媒体を取得した者は、一般的なコン
ピュータを利用して、本発明に係る画像処理装置を容易
に構築することができる。

【００５６】（付記１）画像特徴量の平均値及び標準偏
差を抽出する統計量抽出機能と、該統計量抽出機能によ
り抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、画像状態
を判定する画像状態判定機能と、前記統計量抽出機能に
より抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、前記画
像状態判定機能により判定された画像状態における画像
補正情報を作成する補正情報作成機能と、該補正情報作
成機能により作成された画像補正情報に基づいて、画像
を補正する画像補正機能と、をコンピュータに実現させ
るための画像処理プログラム。（１）

【００５７】（付記２）前記画像状態判定機能は、画像
が各画像状態に属する確率を演算する、画像特徴量の平
均値及び標準偏差を変量とした２次元正規分布確率関数
を介して、前記画像の画像状態を判定することを特徴と
する付記１記載の画像処理プログラム。（２）

【００５８】（付記３）前記画像状態判定機能は、前記
確率の最大値が所定値より大きいときに、該確率となる
画像状態が前記画像の画像状態であると判定することを
特徴とする付記２記載の画像処理プログラム。

【００５９】（付記４）前記画像状態判定機能は、前記
確率の最大値が所定値以下のときに、前記画像が複数の
画像状態に属すると判定することを特徴とする付記２又
は付記３に記載の画像処理プログラム。

【００６０】（付記５）前記補正情報作成機能は、前記
画像状態判定機能により画像が複数の画像状態に属する
と判定されたときに、各画像状態における画像補正情報
を前記確率に応じて統合して画像補正情報を作成するこ
とを特徴とする付記４記載の画像処理プログラム。

【００６１】（付記６）前記統計量抽出機能は、画像を
複数領域に分割した各領域における画像特徴量の平均値
及び標準偏差に対して、夫々、各領域における画像特徴
量の最高値と最低値との差に応じた重み値を積算し、該
積算値の総和を画像特徴量の平均値及び標準偏差とする
ことを特徴とする付記１〜付記５のいずれか１つに記載
の画像処理プログラム。

【００６２】（付記７）前記画像補正機能により補正さ
れた画像が目的とする画像であるか否かを入力させる入
力機能と、該入力機能を介して入力された結果を保存す
る入力結果保存機能と、該入力結果保存機能により保存
された入力結果に基づいて、前記補正画像が目的とする
画像である確率を表示する確率表示機能と、を備えたこ
とを特徴とする付記１〜付記６のいずれか１つに記載の
画像処理プログラム。

【００６３】（付記８）画像特徴量の平均値及び標準偏
差を抽出する統計量抽出機能と、該統計量抽出機能によ
り抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、画像状態
を判定する画像状態判定機能と、前記統計量抽出機能に
より抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、前記画
像状態判定機能により判定された画像状態における画像
補正情報を作成する補正情報作成機能と、該補正情報作
成機能により作成された画像補正情報に基づいて、画像
を補正する画像補正機能と、をコンピュータに実現させ
るための画像処理プログラムを記録したコンピュータ読
取可能な記録媒体。（３）

【００６４】（付記９）前記画像状態判定機能は、画像
が各画像状態に属する確率を演算する、画像特徴量の平
均値及び標準偏差を変量とした２次元正規分布確率関数
を介して、前記画像の画像状態を判定することを特徴と
する付記８記載の画像処理プログラムを記録したコンピ
ュータ読取可能な記録媒体。

【００６５】（付記１０）前記画像状態判定機能は、前
記確率の最大値が所定値より大きいときに、該確率とな
る画像状態が前記画像の画像状態であると判定すること
を特徴とする付記９記載の画像処理プログラムを記録し
たコンピュータ読取可能な記録媒体。

【００６６】（付記１１）前記画像状態判定機能は、前
記確率の最大値が所定値以下のときに、前記画像が複数
の画像状態に属すると判定することを特徴とする付記９
又は付記１０に記載の画像処理プログラムを記録したコ
ンピュータ読取可能な記録媒体。

【００６７】（付記１２）前記補正情報作成機能は、前
記画像状態判定機能により画像が複数の画像状態に属す
ると判定されたときに、各画像状態における画像補正情
報を前記確率に応じて統合して画像補正情報を作成する
ことを特徴とする付記１１記載の画像処理プログラムを
記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

【００６８】（付記１３）前記統計量抽出機能は、画像
を複数領域に分割した各領域における画像特徴量の平均
値及び標準偏差に対して、夫々、各領域における画像特
徴量の最高値と最低値との差に応じた重み値を積算し、
該積算値の総和を画像特徴量の平均値及び標準偏差とす
ることを特徴とする付記８〜付記１２のいずれか１つに
記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取
可能な記録媒体。

【００６９】（付記１４）前記画像補正機能により補正
された画像が目的とする画像であるか否かを入力させる
入力機能と、該入力機能を介して入力された結果を保存
する入力結果保存機能と、該入力結果保存機能により保
存された入力結果に基づいて、前記補正画像が目的とす
る画像である確率を表示する確率表示機能と、を備えた
ことを特徴とする付記８〜付記１３のいずれか１つに記
載の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読取可
能な記録媒体。

【００７０】（付記１５）画像特徴量の平均値及び標準
偏差を抽出する統計量抽出工程と、該統計量抽出工程に
より抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、画像状
態を判定する画像状態判定工程と、前記統計量抽出工程
により抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、前記
画像状態判定工程により判定された画像状態における画
像補正情報を作成する補正情報作成工程と、該補正情報
作成工程により作成された画像補正情報に基づいて、画
像を補正する画像補正工程と、を備えたことを特徴とす
る画像処理方法。（４）

【００７１】（付記１６）画像特徴量の平均値及び標準
偏差を抽出する統計量抽出手段と、該統計量抽出手段に
より抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、画像状
態を判定する画像状態判定手段と、前記統計量抽出手段
により抽出された平均値及び標準偏差に基づいて、前記
画像状態判定手段により判定された画像状態における画
像補正情報を作成する補正情報作成手段と、該補正情報
作成手段により作成された画像補正情報に基づいて、画
像を補正する画像補正手段と、を含んで構成されたこと
を特徴とする画像処理装置。（５）

【００７２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る画像
処理技術によれば、画像の特徴量に応じて画像補正処理
のためのパラメータが自動的かつ高精度に決定され、そ
のパラメータによって画像補正処理が行われる。このた
め、画像処理を行う操作者の労力を大幅に軽減しつつ、
画質を改善することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を具現化した画像処理装置の構成図であ
る。

【図２】画像統計量抽出部における処理内容のフローチ
ャートである。

【図３】入力画像を分割して画像統計量を算出する手順
を示し、（Ａ）は入力画像の説明図、（Ｂ）は分割した
入力画像の説明図、（Ｃ）は各領域における重み値の説
明図

【図４】画像状態認識部における処理内容のフローチャ
ートである。

【図５】画像補正情報作成部における処理内容のフロー
チャートである。

【図６】画像補正部における処理内容のフローチャート
である。

【図７】採用画像情報判別部における処理内容のフロー
チャートである。

【図８】採用画像情報作成部における処理内容のフロー
チャートである。

【符号の説明】

１０ 画像状態ＤＢ １２ 画像補正ＤＢ １４ 採用・不採用画像ＤＢ １６ 画像統計量抽出部 １８ 画像状態判定部 ２０ 画像補正情報作成部 ２２ 画像補正部 ２４ 採用画像情報通知部 ２６ 採用画像情報作成部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2C262 AA24 AB11 AC02 AC04 BA09 BA16 BA19 BB03 BB36 BC11 BC13 EA02 EA06 FA14 GA19 5B057 CA08 CA12 CA16 CB08 CB16 CE01 DA16 DB02 DB09 DC30 5L096 AA06 CA22 FA32 FA33 JA11 KA04 MA01 MA03

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像特徴量の平均値及び標準偏差を抽出す
   る統計量抽出機能と、 該統計量抽出機能により抽出された平均値及び標準偏差
   に基づいて、画像状態を判定する画像状態判定機能と、 前記統計量抽出機能により抽出された平均値及び標準偏
   差に基づいて、前記画像状態判定機能により判定された
   画像状態における画像補正情報を作成する補正情報作成
   機能と、 該補正情報作成機能により作成された画像補正情報に基
   づいて、画像を補正する画像補正機能と、 をコンピュータに実現させるための画像処理プログラ
   ム。
2. 【請求項２】前記画像状態判定機能は、画像が各画像状
   態に属する確率を演算する、画像特徴量の平均値及び標
   準偏差を変量とした２次元正規分布確率関数を介して、
   前記画像の画像状態を判定することを特徴とする請求項
   １記載の画像処理プログラム。
3. 【請求項３】画像特徴量の平均値及び標準偏差を抽出す
   る統計量抽出機能と、 該統計量抽出機能により抽出された平均値及び標準偏差
   に基づいて、画像状態を判定する画像状態判定機能と、 前記統計量抽出機能により抽出された平均値及び標準偏
   差に基づいて、前記画像状態判定機能により判定された
   画像状態における画像補正情報を作成する補正情報作成
   機能と、 該補正情報作成機能により作成された画像補正情報に基
   づいて、画像を補正する画像補正機能と、 をコンピュータに実現させるための画像処理プログラム
   を記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
4. 【請求項４】画像特徴量の平均値及び標準偏差を抽出す
   る統計量抽出工程と、 該統計量抽出工程により抽出された平均値及び標準偏差
   に基づいて、画像状態を判定する画像状態判定工程と、 前記統計量抽出工程により抽出された平均値及び標準偏
   差に基づいて、前記画像状態判定工程により判定された
   画像状態における画像補正情報を作成する補正情報作成
   工程と、 該補正情報作成工程により作成された画像補正情報に基
   づいて、画像を補正する画像補正工程と、 を備えたことを特徴とする画像処理方法。
5. 【請求項５】画像特徴量の平均値及び標準偏差を抽出す
   る統計量抽出手段と、 該統計量抽出手段により抽出された平均値及び標準偏差
   に基づいて、画像状態を判定する画像状態判定手段と、 前記統計量抽出手段により抽出された平均値及び標準偏
   差に基づいて、前記画像状態判定手段により判定された
   画像状態における画像補正情報を作成する補正情報作成
   手段と、 該補正情報作成手段により作成された画像補正情報に基
   づいて、画像を補正する画像補正手段と、 を含んで構成されたことを特徴とする画像処理装置。