JP2000224607A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JP2000224607A JP2000224607A JP11020298A JP2029899A JP2000224607A JP 2000224607 A JP2000224607 A JP 2000224607A JP 11020298 A JP11020298 A JP 11020298A JP 2029899 A JP2029899 A JP 2029899A JP 2000224607 A JP2000224607 A JP 2000224607A
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- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【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。
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。
Description
【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。
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。
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１１
４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。
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１１
４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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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Ｒ
ＧＢ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Ｒｅｃ６０
１−２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＋０．１１４Ｇ Ｃｒ＝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。
ＧＢ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Ｒｅｃ６０
１−２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＋０．１１４Ｇ Ｃｒ＝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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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７
７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。
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７
７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。
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。
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１
３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８
６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。
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１
３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８
６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Ｈ
１＝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。
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Ｈ
１＝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＝１
３０゜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。
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＝１
３０゜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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
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
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
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
【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
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
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
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
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
布の関係図
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
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 CA01 CB01 CE17 DC16 DC25 5C066 AA03 AA05 BA20 CA17 DA01 DC01 EA05 EB03 EB07 EB11 EC02 EE02 EF02 GA02 GB01 HA06 JA02 KA13 KD03 KD06 KE01 KM11 LA02 5C077 MP08 PP35 PP37 PP43 PP46 5C079 HB06 LA02 NA01
Claims (5)
- 【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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11020298A JP2000224607A (ja) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11020298A JP2000224607A (ja) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000224607A true JP2000224607A (ja) | 2000-08-11 |
Family
ID=12023258
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11020298A Pending JP2000224607A (ja) | 1999-01-28 | 1999-01-28 | 画像処理装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000224607A (ja) |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002135559A (ja) * | 2000-10-20 | 2002-05-10 | Noritsu Koki Co Ltd | 画像形成装置、画像データ処理方法及び画像データ処理プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2002245446A (ja) * | 2001-02-20 | 2002-08-30 | Nec Corp | カラー画像処理装置及びその方法 |
| JP2003111007A (ja) * | 2001-09-27 | 2003-04-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理システム、撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| WO2003103299A1 (ja) * | 2002-06-03 | 2003-12-11 | セイコーエプソン株式会社 | 画像表示装置、画像表示方法、および画像表示プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| WO2006025120A1 (ja) * | 2004-09-01 | 2006-03-09 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | 画像表示装置および画像表示方法 |
| KR100612494B1 (ko) | 2004-06-07 | 2006-08-14 | 삼성전자주식회사 | 칼러 영상의 채도 조절 장치 및 방법 |
| JP2007219792A (ja) * | 2006-02-16 | 2007-08-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理装置およびその方法、プログラム、記録媒体 |
| KR100839959B1 (ko) | 2003-09-01 | 2008-06-20 | 삼성전자주식회사 | 디스플레이장치 |
| US7443453B2 (en) | 2005-02-15 | 2008-10-28 | Quanta Computer, Inc. | Dynamic image saturation enhancement apparatus |
| CN100473128C (zh) * | 2006-03-17 | 2009-03-25 | 广达电脑股份有限公司 | 图像处理装置及其方法 |
| CN102111546A (zh) * | 2009-12-25 | 2011-06-29 | 佳能株式会社 | 图像处理方法、图像处理设备和摄像设备 |
| JP2011135519A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP2011135511A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Canon Inc | 画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置 |
| JP2012130076A (ja) * | 2012-03-19 | 2012-07-05 | Canon Inc | 画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置 |
| JP2013013131A (ja) * | 2012-08-30 | 2013-01-17 | Canon Inc | 画像処理方法、撮像装置、その制御方法およびプログラム |
| JP2013176144A (ja) * | 2013-05-01 | 2013-09-05 | Canon Inc | 画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置 |
| US8723982B2 (en) | 2009-10-15 | 2014-05-13 | Olympus Corporation | Image processing device, storage medium, and image processing method that corrects saturation, specific color and spatial frequency of an obtained image |
| US8970746B2 (en) | 2009-10-15 | 2015-03-03 | Olympus Corporation | Image processing device, storage medium, and image processing method for correcting an image |
| CN104937918A (zh) * | 2013-01-20 | 2015-09-23 | 高通股份有限公司 | 快速矢量误差扩散 |
-
1999
- 1999-01-28 JP JP11020298A patent/JP2000224607A/ja active Pending
Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002135559A (ja) * | 2000-10-20 | 2002-05-10 | Noritsu Koki Co Ltd | 画像形成装置、画像データ処理方法及び画像データ処理プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2002245446A (ja) * | 2001-02-20 | 2002-08-30 | Nec Corp | カラー画像処理装置及びその方法 |
| JP2003111007A (ja) * | 2001-09-27 | 2003-04-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理システム、撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム |
| US7683912B2 (en) | 2002-06-03 | 2010-03-23 | Seiko Epson Corporation | Image display apparatus, image display method and computer-readable recording medium storing image display program |
| WO2003103299A1 (ja) * | 2002-06-03 | 2003-12-11 | セイコーエプソン株式会社 | 画像表示装置、画像表示方法、および画像表示プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US7088372B2 (en) | 2002-06-03 | 2006-08-08 | Seiko Epson Corporation | Image display apparatus, image display method and computer-readable recording medium storing image display program |
| KR100839959B1 (ko) | 2003-09-01 | 2008-06-20 | 삼성전자주식회사 | 디스플레이장치 |
| KR100612494B1 (ko) | 2004-06-07 | 2006-08-14 | 삼성전자주식회사 | 칼러 영상의 채도 조절 장치 및 방법 |
| WO2006025120A1 (ja) * | 2004-09-01 | 2006-03-09 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | 画像表示装置および画像表示方法 |
| US7443453B2 (en) | 2005-02-15 | 2008-10-28 | Quanta Computer, Inc. | Dynamic image saturation enhancement apparatus |
| JP2007219792A (ja) * | 2006-02-16 | 2007-08-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像処理装置およびその方法、プログラム、記録媒体 |
| CN100473128C (zh) * | 2006-03-17 | 2009-03-25 | 广达电脑股份有限公司 | 图像处理装置及其方法 |
| US8723982B2 (en) | 2009-10-15 | 2014-05-13 | Olympus Corporation | Image processing device, storage medium, and image processing method that corrects saturation, specific color and spatial frequency of an obtained image |
| US8970746B2 (en) | 2009-10-15 | 2015-03-03 | Olympus Corporation | Image processing device, storage medium, and image processing method for correcting an image |
| CN102111546A (zh) * | 2009-12-25 | 2011-06-29 | 佳能株式会社 | 图像处理方法、图像处理设备和摄像设备 |
| JP2011135519A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| JP2011135509A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Canon Inc | 画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置 |
| JP2011135511A (ja) * | 2009-12-25 | 2011-07-07 | Canon Inc | 画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置 |
| US8947554B2 (en) | 2009-12-25 | 2015-02-03 | Canon Kabushiki Kaisha | Method for processing image, image processing apparatus, and imaging apparatus |
| JP2012130076A (ja) * | 2012-03-19 | 2012-07-05 | Canon Inc | 画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置 |
| JP2013013131A (ja) * | 2012-08-30 | 2013-01-17 | Canon Inc | 画像処理方法、撮像装置、その制御方法およびプログラム |
| CN104937918A (zh) * | 2013-01-20 | 2015-09-23 | 高通股份有限公司 | 快速矢量误差扩散 |
| JP2013176144A (ja) * | 2013-05-01 | 2013-09-05 | Canon Inc | 画像処理方法、画像処理装置、及び撮像装置 |
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