JPH09149257A - 画像コントラスト強化方法 - Google Patents

画像コントラスト強化方法

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JPH09149257A
JPH09149257A JP8268050A JP26805096A JPH09149257A JP H09149257 A JPH09149257 A JP H09149257A JP 8268050 A JP8268050 A JP 8268050A JP 26805096 A JP26805096 A JP 26805096A JP H09149257 A JPH09149257 A JP H09149257A
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  • Transforming Electric Information Into Light Information (AREA)
  • Processing Of Color Television Signals (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】デジタル画像処理において、計算ロードが少な
く、かつ、出力画像に望ましくない人為的加工が施され
ることのないコントラスト強化技術を提供する。 【解決手段】先ず、例えば輝度のような測定可能な属性
に対応する第１の軸および上記測定可能な属性に関する
特定の値を持つピクセルのカウント数に対応する第２の
軸を持つ度数分布を作成する。この度数分布を複数のク
ラスターに分割し、分割されたクラスター各々に対して
度数分布等化または伸張化を実行して、度数分布を修正
する。修正された度数分布を基に、上記輝度のような第
１の測定可能属性の値を調整する。これによって、コン
トラストが強化された画像が生成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理に関する
もので、特に、度数分布活用による画像のコントラスト
強化に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】デジタル画像は、ピクセルのアレイであ
って、通常はピクセルの長方形マトリックスである。各
ピクセルは、１つの画素であり、画像における特定の位
置に対応するアレイ上の位置における画像の属性を表す
値すなわちデジタル量である。典型的には、連続階調白
黒画像において、ピクセル値はグレースケール値を表現
する。
【０００３】ある１つの画像に関するピクセル値は、指
定された範囲に従わなければならない。例えば、各アレ
イのエレメントが１バイトすなわち８ビットである場合
がある。この例においては、ピクセル値は０から２５５
までの範囲でなければならない。グレースケール画像に
おいては、２５５は絶対的白を表現し、０は全くの黒を
表現する。
【０００４】カラー画像は、一般的にレッド、グリーン
およびブルー(以下これらをＲＧＢと総称する)に対応す
る３色平面からなる。特定のピクセルについて、これら
カラー平面の各々に対して１つの値がある（例えばレッ
ド・コンポーネントを表現する１つの値、グリーン・コ
ンポーネントを表現する１つの値、そしてブルー・コン
ポーネントを表現する１つの値がある）。これらの３つ
のコンポーネントの強度を変えることによって、カラー
・スペクトルにおけるすべてのカラーが作成される。
【０００５】プリンタおよびディスプレイのような出力
装置もまたピクセル値に関して特定の範囲を持つ。その
ような装置の中には、８ビットの画像データすなわち０
から２５５までの範囲のピクセル値を受け取りそして出
力することができる装置がある。しかしながら、画像の
多くは、出力装置上で利用できるピクセル値の範囲全体
を効果的に活用するピクセル値を持っていない。例え
ば、８ビットのケースについて述べれば、特定の画像
が、そのデジタル形式において１００から１５０までの
範囲のピクセル値だけを含むことがあり、この場合、こ
れらピクセルはグレイスケールの中央値付近に対応する
こととなる。同様に、８ビットのカラー画像が、出力装
置において使用できる値の範囲の中央付近に対応するこ
ととなるＲＧＢ値を持つかもしれない。いずれのケース
の結果も、出力表現は相対的にぼんやりする。
【０００６】画像の視覚的様相は、出力に可能な範囲全
体を活用するようにピクセル値を再マップすることによ
って向上させることができる場合が多い。そのようなプ
ロシージャはコントラスト強化と呼ばれる。
【０００７】いくつかの既存のコントラスト強化技術が
ある。これらの技術は、（ＣＡＴスキャン、Ｘ線および
超音波などの）医療およびレーダー分野の画像のような
モノクロ（すなわちグレースケール）画像に関して特に
普及している。そのような応用分野では、コントラスト
強化は、さもなければ識別するのが難しい画像細部を検
出するために使用される。
【０００８】コントラスト強化技術は、しばしば、度数
分布等化法に基づく。度数分布等化法においては、画像
のグレーレベル分布の度数分布が作成される。図１は、
そのような度数分布の１例である。度数分布は、ピクセ
ル値の範囲内の値の各々に対応するアレイ・エレメント
を持つ１次元アレイである。度数分布のエレメントの各
々は、そのエレメントに対応する特定のピクセル値を持
つピクセル数のカウントを含む。度数分布等化法では、
画像のピクセル値は、グレーレベル値の分布ができる限
り均一となるように変えられる。度数分布等化法は、A.
K. Jain氏著"Fundamentals of Digital Image Process
ing, Prentice-Hall, Inc., 1989, pp.241-243"に記載
されている。
【０００９】度数分布等化法のバリエーションとして知
られる適応度数分布等化または局所領域度数分布等化と
いう技法は、各ピクセルに対する画像範囲を定義するた
め移動式窓を使用する。次に、定義された範囲の度数分
布が、そのピクセルに関する出力値を決定するために等
化される。適応度数分布等化法は、John B. Zimmerman
氏ら共著の"An evaluation of the effectiveness of a
daptive histogram equalization for contrast enhanc
ement, IEEE Trans. On Medical imaging, 7(4):304-31
2, December 1988"に記載されている。適応度数分布等
化プロシージャは、画像ピクセル各々毎に別々の度数分
布が作成されるので、計算処理上非常に高価なものであ
る。範囲を基にする適応度数分布等化法のいくつかのバ
リエーションが、Stephen Pizer氏その他による"Adapti
ve histogram equalization and its variations, Comp
uter Vision, Graphics, and image Processing, 39
(3):355-368, September 1987"、S. S. Y. Lau氏著の"G
lobal image enhancement usinglocal information, El
ectronics Letters, 30(2):122-123, January 1994"お
よびJ. A. StarkならびにW. J. Fitzgerald両氏著の"Mo
del-based adaptive histogram equalization, Signal
Processing, 37:193-200, 1994"などに記載されてい
る。これらの技術は、計算量を減少させながら適応度数
分布等化法に匹敵する結果を与えている。
【００１０】これら適応度数分布等化法バリエーション
に共通する欠点は、適応度数分布等化の完全実施型に比
較して必要計算量を大幅に減少するとはいえ、多くの応
用分野において実際に活用する上でその必要計算量はな
お大きすぎることである。更に別の欠点は、これらの技
法が画像ピクセル値を局所的に調整するため、処理され
た画像は、オリジナルの画像に対してピクセルの相対的
明度を保持しない。例えば、日陰部分の細部を明るくす
る場合に、同じ画像の日当たり部分より明るくなるほと
まで日陰部分が明るくされることがある。画像の不均等
な明暗化は、写真画像において容認できないほどの視覚
的表現を生む。度数分布特定化として知られている度数
分布等化の一般化は、出力される度数分布がある所望の
分布に近い分布を持つように、データを調節する。度数
分布特定化は上記Jain氏著の文献に記述されている。
【００１１】カラー画像の強化はかなり複雑である。カ
ラー画像は、一般的にレッド、グリーンおよびブルー
(すなわちＲＧＢ)に対応する３色平面からなる。(P. E.
TrahaniasおよびA. N. Venetsanopoulos両氏著の"Colo
r image enhancement through3-d histogram equalizat
ion, 11th IAPR Conference on Pattern Recognition,C
onference C: Image, Speech, and Signal Analysis, p
p. 545-548, September 1992"に記載されている)カラー
画像強化技術は、各カラーに関する度数分布等化を独立
して実行する。しかし、その技術は、画像の大規模な色
ずれやその他の望ましくない人為的加工を引き起こす。
【００１２】そのような人為的加工を避けることを意図
する度数分布型コントラスト強化技術の１つに、３次元
度数分布を構築して、３次元すべてにおける修正を合同
して実行するものがある。この技法は、上記P. E. Trah
aniasおよびA. N. Venetsanopoulos両氏著の文献、およ
びPhillip A. MlsnaならびにJeffrey J. Rodriguez両氏
著の"Explosion of multidimensional image histogram
s.IEEE InternationalConference on Image Processin
g, Vol Ill, pp. 958-962, Austin, Texas, November 1
994"に記載されている。あいにく、３次元度数分布の合
同修正技術に必要な計算量は、少なくとも度数分布のビ
ン(項目)の数のオーダーであり、通常の大型画像におい
ては、そのビン数は百万のオーダーに及ぶ。従って、こ
のアプローチは計算量集約的であって全く実際的でな
い。
【００１３】本発明の好ましい実施形態を含む他のアプ
ローチは、画像データを一定の輝度−クロミナンス・カ
ラー空間へ変換して、その領域において強化を実行す
る。それらの技術の中には、輝度度数分布だけを調節す
るものがあり、一方、輝度およびクロミナンス両方の度
数分布を調節するものもある。輝度コンポーネントのみ
の単純な度数分布等化は、出力画像に望ましくない人為
的加工が含まれる結果につながる。特に、輝度が均一な
大きい範囲は、輪郭部分の加工が目立ち、特に暗い（あ
るいは明るい）背景は、前景オブジェクトを過度に明る
く（あるいは暗く）させる結果となる。計算の複雑性を
増加させる処理を行う前に画像データを非線形変換にか
けることを必要とする一層複雑な強化プロシージャがい
くつかある。輝度またはクロミナンス度数分布等化技術
は、Robin N. Strickland氏その他著の" Digital color
image enhancement based on the saturation compone
nt,Optical Engineering, 26(7):609-616, July 1987"
およびIlia M. Bockstein氏著の"Color equalization m
ethod and its application to color image processin
g,Journal of the Optical Society of America A, 3
(5):735-737,May 1986"に記載されている。
【００１４】度数分布は、コントラスト強化以外の目的
のためにも使用されて来た。例えば、白黒画像に関し
て、度数分布を複数クラスタに分割する複数しきい値適
応技術が開発された。この技術では、作成されたクラス
ターを使用して、画像が種々のオブジェクトおよび背景
に対応する領域に細分化される。そのようなクラスター
化技術は、P. K. Sahoo氏その他著の"A survey of thre
sholding techniques, computer vision, Graphics, an
d image Processing, 41(2):233-260, February1988"に
記述されている。例えば、度数分布が比較的高い頂点の
間に低い振幅の平坦な領域を含む場合、平坦領域のいず
れの箇所でしきい値を適応してもほとんど同じ細分化部
分が作成される。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】コントラスト強化のた
めには、高活動性領域と低活動性領域を区別することが
望ましいので、低い振幅の平坦な領域が独立したクラス
ターを形成するように度数分布を分割することが望まし
い。従って、上記複数しきい値適用のクラスター化技術
は、コントラスト強化にとって適切ではない。このよう
に、計算量集約的でなく、出力画像に望ましくない人為
的加工が施されることのないコントラスト強化技術が必
要とされている。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の実施形態
は、コントラストが強化されたデジタル画像を生成する
ようにコンピュータを動作させる方法である。この方法
は、（例えば輝度のような）測定可能な属性に対応する
第１の軸および上記測定可能な属性に関する特定の値を
持つピクセルのカウント数に対応する第２の軸を持つ度
数分布を作成するステップから始まる。この度数分布
は、(複数の)クラスター(cluster)に分割され、各クラ
スターに対して度数分布等化または伸張化が実行され
て、その結果、修正された度数分布が作成される。修正
された度数分布を使用して、上記デジタル形式の上記第
１の測定可能属性の値が調整され、それによって、コン
トラスト強化の画像が生成される。
【００１７】本発明の１つの実施形態において、度数分
布はパターン・マッチ技術を使用してクラスターに分割
される。例えば、ガウス分布に類似する度数分布のパタ
ーンおよび一様分布に類似するパターンは、それぞれ別
々のクラスターに分けられる。本発明の更に別の実施形
態において、度数分布をクラスターに分割する作業に続
いて、クラスターの範囲、その範囲内のピクセルの数、
画像におけるピクセルの総数および度数分布範囲限界に
比例して、クラスター境界が再マップされる。本発明の
また別の実施形態において、（例えばクロミナンスのよ
うな）その他の画像属性が、修正された度数分布の値を
制限するために使用される。
【００１８】更に別の実施形態において、本発明は、コ
ンピュータ・システムのメモリに度数分布データ構造を
作成するように動作する度数分布作成装置を備えた画像
処理用コンピュータ・システム上で実施される。このコ
ンピュータ・システムは、度数分布データ構造に接続し
て度数分布データ構造を複数のクラスターに分割するよ
うに動作するクラスター作成器を含む。次に、度数分布
データ構造に接続した度数分布クラスター境界調整器
が、クラスター幅(Ｒo)、クラスター内のピクセルのカ
ウント(Ｎｉ)、画像内のピクセルのカウント(Ｎｔ)、オ
リジナルの度数分布範囲限界(Ｅｏ)および所望の度数分
布範囲限界(Ｅｄ)というパラメータを持つ関数にクラス
ター境界が準拠するように、上記データ構造の各クラス
ターの境界を調整する動作を実行する。更に、上記度数
分布データ構造に接続した度数分布調整器が、所望の特
性に従ってクラスターの各々に関して度数分布を修正す
る動作を実行する。
【００１９】発明の課題を解決する手段として、本発明
は、コンピュータを動作させて、複数ピクセルからなる
画像のコントラストを強化させるため、上記コンピュー
タの記憶装置にオリジナルの画像をデジタル形式で入力
するステップ、第１の測定可能属性に対応する第１の軸
および上記第１の測定可能属性に関する特定の値を持つ
ピクセルのカウント数に対応する第２の軸を有する上記
デジタル形式画像の度数分布を作成するステップ、上記
度数分布を複数クラスターに分割するステップ、各クラ
スターに対して度数分布等化を実行することによって修
正された度数分布を作成するステップ、および上記修正
された度数分布を使用して、上記デジタル形式の上記第
１の測定可能属性の値を調節し、それによって上記コン
トラストが強化された画像を作成するステップからなる
画像コントラスト強化方法を含む。
【００２０】
【発明の実施の形態】本発明は、汎用コンピュータ・シ
ステム上または専用画像処理システム上で、あるいは画
像処理用ソフトウエアの形態で、またはデジタル画像処
理を含むデバイス・ドライバおよび他のアプリケーショ
ンの形態で、実施することができる。例示の目的のた
め、画像がデバイス・ドライバによって制御される特定
の装置上に出力される場合に汎用コンピュータに実行の
ためロードされるデバイス・ドライバの観点から、本発
明の以下の記述は行われる。
【００２１】A. コンピュータ・システム 図２は、デジタル画像のコントラストを強化するために
本発明が使用されるコンピュータ・システム１００のブ
ロック図である。コンピュータ・システム１００は、例
えば、スキャナ１１３、プリンタ１１５、モニタ１１７
および１つまたは複数のディスク・ドライブ１１９など
のいくつかの入出力装置(Ｉ／Ｏ)を接続したコンピュー
タ１０１を含む。コンピュータ１０１は、その他の入力
装置１２１を接続することもある。その他の入力装置に
は、枠取り機(frame grabber)、ＣＣＤカメラ、ＣＤ−
ＲＯＭドライブ、デジタル・カメラ、および、ＣＡＴス
キャナ、Ｘ線ならびに超音波のような医療画像装置が含
まれる。コンピュータ１０１は、ＣＰＵ１０３およびラ
ンダム・アクセス・メモリ(ＲＡＭ)１０５を含む。コン
ピュータ１０１は、更に読み取り専用メモリ(ＲＯＭ)１
０７を含む場合もある。これら諸装置は、バスを介して
相互に接続される。コンピュータ１０１は、また、入出
力装置１１３ないし１１９に接続される入出力制御装置
１１１ａないし１１１ｆを含む場合もある。
【００２２】デジタル画像処理システムとしての動作に
おいて、デジタル画像は、コンピュータ１０１へ入力さ
れる。画像源は、スキャナ１１３であるかもしれない
し、フォトＣＤ、(ＣＣＤカメラのような)デジタル・カ
メラ、あるいは枠取り機のような他のデジタル画像源で
あることもある。更に、コンピュータ・システム１００
は、ネットワーク１２３を通して別のコンピュータ・シ
ステム１００'および１００"に接続されることもある。
デジタル画像が、これら別のコンピュータ・システム１
００'および１００"の１つまたは複数からシステム１０
０へダウンロードされる場合がある。
【００２３】画像は、走査されてコンピュータのＲＡＭ
１０５に直接読み込まれるか、または、ディスク・ドラ
イブ１１９のような補助記憶装置に記憶されている画像
１０９であるかもしれない。そのサイズに従って、ディ
スク・ドライブ１１９は、多数のデジタル画像を記憶す
ることができる。ディスク・ドライブ１１９は、また、
１つまたは複数の出力ドライバ１２５を含む。各出力装
置１１５に関連して１つのドライバ１２５がある。出力
装置は、例えば、米国カリフォルニア州パロアルト所在
のヒューレット・パッカード・カンパニーによって製造
されたカラー・インクジェット・プリンタやカラー・レ
ーザ・プリンタのようなプリンタである。出力装置は、
また、Kodak Coloreaseプリンタのような染料純化(dye
sublimation)プリンタを含むこともある。コンピュータ
１０１のオペレーティング・システム・ソフトウェア
(図示されてない)は、出力装置１１５の１つに画像１０
９を出力するコマンドに出会うと、該当する出力ドラバ
１２５をＲＡＭ１０５にロードする。代替的実施形態に
おいては、出力ドライバはＲＯＭ１０７に記憶されてい
る。そのような実施形態では、出力ドライバをロードす
るステップは必要でない。
【００２４】図３は、画像処理システムの処理の流れを
示すブロック図である。オブジェクト３０１の画像が画
像捕捉装置３０３によって捕捉される。デジタイザ３０
５が画像をデジタル表現に変換する。デジタル表現され
た画像が、例えばＲＡＭ１０５のような記憶装置に記憶
される(ブロック３０７)。次に画像は記憶装置から取り
出され処理される(ブロック３０９)。処理３０９は、Ｃ
ＰＵ１０３によって、あるいは、入力装置または出力装
置に装備されるプロセッサによって実行されることがあ
る。処理３０９は、入力、出力および主コンピュータ・
システムのプロセッサ間に更に分散される場合もある。
最後に、処理された画像が、プリンタ１１９のような一
定の形式の出力装置上に出力される(ブロック３１１)。
本発明のコントラスト強化機構は図３の動作の流れのど
の段階においても使用することができる点注意する必要
がある。
【００２５】B. デバイス・ドライバ 図４は、本発明に従うコントラスト強化機構を備えた画
像処理システムのブロック図である。図４には、ＲＡＭ
１０５にロードされたデバイス・ドライバ１２５が示さ
れている。出力ドライバ１２５は、コントラスト強化機
構２０５および出力制御機構２０３からなる。出力制御
機構２０３はデジタル画像を入力として受け取り、出力
制御命令を出力装置１１５へ出力する。プリンタ・ドラ
イバに関しては、（出力ドライバである）プリンタ・ド
ライバは、出力媒体上への種々のカラーのインクの量お
よび配置を制御する命令を含む。
【００２６】コントラスト強化機構２０５は、画像１０
９の一定の属性の度数分布２１１を記憶するデータ構造
に接続される。本発明の１つの実施形態において、度数
分布属性が輝度であって、すなわち、度数分布２１１
は、特定出力装置１１５に関する可能な輝度値の各々に
ついてのエントリを含み、そのような輝度値エントリの
各々は、その特定輝度値を持つピクセルの数である。
【００２７】コントラスト強化機構２０５は、いくつか
のモジュールを含む。第１のモジュールは、画像変換器
２０７である。画像変換器２０７は画像１０９を１つの
形式で入力として受け取り、コントラスト強化のために
使用される少くとも１つの属性を持つ画像にそれを変換
する。本発明の１つの実施形態において、輝度がコント
ラスト強化のために使用されるので、画像変換器２０７
は、入力された画像を例えばＹＣｒＣｂまたはＣＩＥＬ
ａｂカラー座標系のような輝度コンポーネントを持つ表
現に変換する。画像変換器２０７の機能性の詳細は、図
５を参照して後述される。
【００２８】コントラスト強化機構２０５は、度数分布
生成器２０９を含む。度数分布生成器２０９は、画像の
コントラスト調節のために使用される特定の属性に関し
て許容され得る値の範囲における値の各々を持つピクセ
ルの数をカウントする。これらのピクセル・カウント
は、ＲＡＭ１２５の１次元度数分布アレイ２１１に記憶
される。本発明の１つの実施形態において、輝度がコン
トラスト強化のために使用される。従って、この実施形
態では、度数分布は各有効輝度値を持つピクセルのカウ
ントを含む。
【００２９】コントラスト強化機構２０５は、度数分布
２１１におけるクラスターを決定するクラスター作成器
２１３を含む。クラスター作成器２１３の詳細は後述さ
れる。度数分布２１１のクラスターを確立した後、コン
トラスト強化機構２０５は、種々のクラスターの境界を
調節するためクラスター調整器２１５を呼び出す。次
に、度数分布等化／伸張器２１９によって、度数分布等
化または度数分布伸張が調節されたクラスターに対して
実行される。そして、出力された度数分布を使用して、
ピクセル値は輝度度数分布再マップ器２１７によって再
マップされる。
【００３０】データ検査器２２１が、出力値が本発明の
実施形態によって使用される特定のカラー空間に関して
許容される境界内にとどまっていることを検証する。コ
ントラスト強化機構２０５の種々のモジュールは、制御
プログラム２２３によって制御される。制御プログラム
２２３は、図５の動作の流れを実施する。
【００３１】C. コントラスト強化機構 図５は、本発明に従うコントラスト強化機構２０５の動
作を示すブロック図である。コントラスト強化機構２０
５は先ず輝度度数分布を(複数)クラスターに分割する。
コントラスト強化機構２０５は、次に、各クラスター毎
に度数分布等化または伸張を実行し、クラスター全体
が、クラスター幅、クラスター内のピクセル数およびオ
リジナル度数分布範囲限界に基づいて新しい輝度領域に
再マップされる。飽和による色ずれを避けるため、ピク
セル値の再マップを行う前に、クロミナンス情報を使用
して修正された輝度値が制限される。
【００３２】D. カラー変換 本発明の第１の実施形態において、コントラスト強化は
輝度値に基づく。従って、第１の実施形態において、先
ず、コントラスト強化機構２０５は、入力画像１０９の
ＲＧＢ画像データを輝度−クロミナンス表現に変換する
(ステップ５０１)。
【００３３】一般的には、本発明はすべてのカラー画像
表現に等しく適用することが可能である。しかし、使用
する特定の方法を画像表現毎に変えることもできる。例
えば、以下に記述の本発明の好ましい実施形態は、入力
画像がSociety of Motion Picture and Television Eng
ineers(動画／ＴＶ技術者協会)が規定の ＲＧＢコンポ
ーネント(略称ＳＭＴＥ−Ｃ ＲＧＢ)を使用して記憶さ
れているものと仮定する。白色点は、標準のＣＩＥ Ｄ
６５白色点であり、ガンマは、１(線形ＲＧＢ)あるいは
２.２(ＮＴＳＣに対して補正されたガンマ)であると仮
定される。異なる基礎値が仮定されれば、変換およびコ
ントラスト強化の結果の間になにがしかの相違が起きる
であろうが、上記のような仮定は、コンピュータ・モニ
タ上で見られるように設計されたカラー画像に関しては
うまくはたらくことが確認されている。これらのパラメ
ータに関する詳細は、 R.W.G. Hunt氏著の"The Reprodu
ction of Colour in Photography, Printing & Televis
ion, Fountain Press, Tolworth, England,1987"に記載
されている。
【００３４】当然のことながら、カラー画像１０９は輝
度コンポーネントを含む形式で記憶されることもあり、
その場合には、コントラスト強化機構２０５は変換ステ
ップ５０１をスキップすることができる。１つの実施形
態がＹＣｒＣｂカラー空間を使用し、代替実施形態がＣ
ＩＥＬａｂ、ＹＵＶまたはＹＩＱカラー空間を使用す
る。
【００３５】本発明の１つの実施形態において、クロミ
ナンス・コンポーネントが実際に最大および最小の値を
簡単に計算したことに基づいてデジタル処理に便利な表
現であるという理由で、ＹＣｒＣｂが選択される。例え
ば、ＲＧＢコンポーネントの各々が０から２５５まで許
容可能範囲を持つならば、Ｙもまた０と２５５の間にあ
り、ＣｒとＣｂは−１２７と１２８の間の値となる。ガ
ンマ補正されたＲＧＢ画像は、単純な線形変換を使用し
てＹＣｒＣｂに変換されることができる。具体的には、 Y = .299R + .587G + .114B Cr = .713(R-Y) Cb = .564(B-Y) である。
【００３６】ほぼ許容できるほどに一様となるように設
計されたＣＩＥＬａｂカラー空間が、デジタル画像の圧
縮および伝送のためしばしば使用される。ＣＩＥＬａｂ
カラー空間が標準のＣＩＥ ＸＹＺカラー空間の観点か
ら定義されているので、ＣＥＩＬabへの変換は若干複雑
である。ガンマ補正ＲＣＢに関して、この変換は３つの
段階で計算される。第１の段階は次のような線形ＲＧＢ
へ変換する。 R1=255(R/255)2.2 G1=255(G/255)2.2 B1=255(B/255)
2.2 次に、次式数１の線形変換を使用して、ＣＩＥ ＸＹＺ
へ変換する。
【００３７】
【数１】
【００３８】最後に、次の表１の式を用いて、データを
CIELabへ変換する。
【００３９】
【表１】 L = 116f(Y/100)-16 a = 500(f(X/95.4)-f(Y/100)) b = 200(f(Y/100)-f(Z/108.89)) 但し、f(t) ={ｔ1/3 t> .008856 7.7867t + .13793 t ≦ .008856
【００４０】本発明の１つの実施形態において、これら
の変換は、すべてのカラー・コンポーネントに関して０
と２５５の間の整数値を生成するように尺度付けされ変
換される。代替的実施形態では、画像を、例えば１４あ
るいは１６ビット等のようにピクセル当たり８ビット以
外のビット数形式にデジタル化することも可能である。
それらの実施形態では、変換は、そのような形式に適し
た範囲に尺度づけされる。
【００４１】E. 輝度ヒストグラムのクラスター作成 カラー変換の後、データは、輝度コンポーネント５０３
および２つのカラー信号５０５、５０７からなる(図
５)。次に、コントラスト強化機構２０５は、度数分布
生成器２０９を呼び出して、輝度データ５０３を基に輝
度度数分布２１１を作成する。次に、度数分布２１１
は、クラスター作成器２１３に入力され、クラスターに
分割される(ステップ５１１)。輝度がピクセル当たり１
バイトを使用して記録されていると仮定すれば、度数分
布２１１は、２５６のエレメントを持つ１次元アレイで
あり、従って、クラスター化に必要とされる計算は、画
像サイズと無関係である。
【００４２】輝度値の再マップ作業はクラスター範囲限
界に部分的に基づく。従って、正確なしきい値の位置は
非常に重要である。クラスター作成器２１３は、図６に
示されているように平坦な領域が独立したラスターであ
るように度数分布を分割する。図６には、低輝度範囲に
ある頂点６０１および高輝度範囲にある頂点６０３とい
う２つの頂点を持つ典型的輝度度数分布６００が示され
ている。これらの２つの頂点６０１および６０３は、ピ
クセル頻度数が小さい平坦領域６０５によって隔てられ
ている。クラスター作成器２１３は、平坦領域６０５が
独立したクラスターであるように度数分布６００を分割
する。
【００４３】クラスター作成器２１３は、次に分割すべ
きクラスターを決定するツリー成長アルゴリズムと連係
してクラスターを分割する最尤法技術を使用する。初期
的には、クラスター作成器１２３は度数分布２１１を単
一のクラスターと見なし、その後既存クラスターを複数
クラスターに分割することを繰り返して最終的にいくつ
かのクラスターへ分割する。
【００４４】図７はクラスター作成器２１３によって使
用されるプロシージャであり、図８はそのプロシージャ
の流れ図である。初期的に、度数分布２１１は単一のク
ラスターと見なされる(ステップ８０１)。クラスター７
０１は分割ツリー７０３においてノード７０１'として
表される。次に、クラスター７０１は、分割ツリー７０
３においてそれぞれノード７０２ａ'および７０２ｂ'と
して表される７０２ａおよび７０２ｂという２つのクラ
スターに分割される。数回の反復処理の後、分割ツリー
７０３における葉ノード７０５ａ'ないし７０５ｅ'に対
応する複数クラスター７０５ａないし７０５ｅに分割さ
れる結果となる。
【００４５】どのクラスターを分割するかを決定するた
め、クラスター作成器２１３は既存クラスターを探索し
て、頂点または平坦領域に最も類似してないクラスター
を探す（ステップ８０３）。その決定を行うため、クラ
スター作成器２１３は、既存クラスターの各々につい
て、最初にガウス分布(Gaussian distribution)、次に
一様分布(uniform distribution)を仮定して、２つの異
なる指数蓋然性(log likelihood)を計算する。ガウス分
布は頂点との類似を、一様分布は平坦領域との類似を判
断するため適応される。従って、ガウス分布および一様
分布から大きく乖離するクラスターがクラスター分割の
有力候補となる。
【００４６】各クラスターにおけるデータ値は相互に独
立しかつ同一形態で分布(このような分布をｉｉｄと呼
ぶ)していると仮定され、ガウス分布のパラメータは、
指数蓋然性を最大にする値に設定される。ガウス分布お
よび一様分布の仮定の下、所与のクラスターに関する指
数蓋然性方程式が次の数２の式(1)および(2)によってそ
れぞれ計算される。下記の式においてアレイ値hist[i]
は度数分布ビンｉにおける画像ピクセルの数である。
【００４７】
【数２】
【００４８】各クラスターに対する指数蓋然性として、
上式(1)および(2)の大きい方の値が取られ、複数クラス
ターのうち最小の指数蓋然性をもつクラスターが次に分
割すべきクラスターとして選択される。このように、本
アルゴリズムは、ガウス分布または一様分布のいずれに
も最も近くない既存クラスターを選択する。選択された
クラスターの（ピクセル当たりの）平均蓋然性が各分割
毎に記憶される。この値が前回分割の値に比較して十分
大きい場合、クラスタ化プロシージャは終了する(ステ
ップ８０４)。正確な終了基準は、以下の表１に示され
る疑似コードのように定められる。
【００４９】
【表２】 度数分布のクラスター分割アルゴリズムの疑似コード initialize(初期化) old11 = ∞, New11 = 0, M = 1 while (M < MaxM) { for i = 1 to M 上式(1)を使用してLLG(i)を計算 上式(2)を使用してLLU(i)を計算 LL(i) = max(LLG(i), LLu(i)) N(i) = クラスターiのピクセル数 } c = arg min.i=1...M ( LL(i)) New11 = LL(c)/N(c) if (New11 > 0.8*Old11) Stop(終了) クラスターc+1...Mをc+2...M+１に再インデックス 式(5)を使用してクラスターcをcおよびC+1という２つのクラスターに分割 if (c > 1) 式(5)を使用してc-1とcの間の境界を再計算 if (c < M) 式(5)を使用してc+1とc+2の間の境界を再計算 M = M + 1 old11 = New11 終了(Ｍ個のクラスター生成)
【００５０】分割すべきクラスターを選択した後、クラ
スター作成器２１３は、クラスターによって表現された
範囲内のどの点でそのクラスターを分割するか決定する
(ステップ８０５)。境界点を選択するため、クラスター
作成器２１３は、境界の両側における度数分布パターン
の一様性を観察する。例えば図７のクラスター７０１に
おいて、分割線７０７の左側の度数分布ビンのピクセル
・カウントは相対的に低く、分割線７０７の右側の度数
分布ビンのピクセル・カウントは相対的に高い。従っ
て、分割線７０７におけるインデックスが分割境界とし
て選択される。
【００５１】２つの新しいクラスターの間の境界を選択
する第１のステップとして、クラスター作成器２１３
は、選択されたクラスターの範囲内のデータを混合分布
からのｉｉｄランダム・サンプルとしてモデル化する。
混合分布は、度数分布ビンｌからビンｍ−１まで展開す
る第１の分布および度数分布ビンｍからビンｒ−１まで
展開する第２の分布を持つ離散的一様分布ｕである。こ
の場合クラスターは、ｌからｒ−１まで展開し、ｍはｌ
とｒの間にある。クラスターにおけるデータ値の各々
は、ある確率Ｄを持つＵ(ｌ，ｍ)および確率(１−Ｄ)を
持つＵ(ｍ，ｒ)である。従って、そのクラスターにおけ
る度数分布データｙの蓋然性は、次の数３の式(3)で表
される。
【００５２】
【数３】
【００５３】選択されたクラスターを分割する境界を選
択するため、クラスター作成器２１３は、上式(3)を最
大にするようなｍおよびＤの値を追求する。その結果、
値ｍが２つの新しいクラスターの間の境界となる。式
(3)の指数を取れば、次式(4)が得られる。 log p (Y|m,D) = N1 log(D/(m-l))+(N-N1)log((1-d)/(r-m)) (4) Ｄの推定最尤値は、式(4)のＤに関する偏導関数をゼロ
にセットすることによって計算される。これによって、
D = N1/Nが与えられる(但しＮ1はｍの関数である)。こ
れを式(4)に代入すれば、次式(5)のｍの関数を最大化す
ることによって、境界点の選択が行われる。 log p(Y|m,D) = N1 log(N1/N(m-l))+(N-N1)log((N-N1)/N((r-m))) (5) = -N log(r-1)+N D((N 1/N)||((m-l)/(r-l))) 但し、D(p||q) = p log(p/q) + (1-p)log((1-p)/(1-q))
は、それぞれ確率ｐおよびｑを持つ２つの２項分布の間
のクルバック−ライブラ距離(Kullback-Leiblerdistanc
e)である(クルバック−ライブラ距離の詳細は、S. Kull
backおよびR. A.Leibler両氏著の"on information and
sufficiency. Annals of mathematicalStatistics, 22:
79-86,1951"に記載されている)。
【００５４】クラスター作成器２１３は、ｌ＋
１，．．．，ｒ−１に対する全数探索を使用して式(5)
を最大にする。この探索によって２つの新しいクラスタ
ーの間の境界が与えられる。最後に、分割結果を所与と
して、オリジナルのクラスターのいずれかの側に対する
クラスター境界が再計算される(ステップ８０７)。上述
の処理終了ステップ８０４にに加えて、オリジナルの度
数分布がクラスターの最大数まで分割された場合にもプ
ロシージャは終了する(ステップ８０９)。
【００５５】F. 輝度再マップ クラスター作成器２１３が輝度度数分布をクラスターに
分割した後、コントラスト強化機構２０５は、度数分布
輝度再マップ器２１７を呼び出して、クラスター幅、各
クラスターにおけるピクセル数およびオリジナルの度数
分布範囲限界に基づいて、輝度値を新しい値へ再マップ
する(図５のステップ５１３)。この再マップは、 N(i) = クラスタｉにおけるピクセル数 Nt = 画像のピクセル総数 l(i), r(i) = 修正前のクラスターｉの左右の限界 l'(i),r'(i) = 修正後のクラスターｉの左右の限界 a, b = 修正前の度数分布の左右の限界 a', b' = 修正後の度数分布の所望の左右の限界 とし、但しａおよびｂは画像ピクセルの１％未満がイン
タバル［ａ，．．．，ｂ−１］のいずれかの側に属する
ような最もきつい境界であるように定義されるとし、
ａ'およびｂ'について所望の値を所与とすれば、輝度度
数分布再マップ器２１７は、次の数４の式(6)および(7)
に従って、クラスター境界を再マップする。
【００５６】
【数４】
【００５７】但し、パラメータｗは０と１の間の加重係
数である。ａ'およびｂ'を、通常はそれぞれ０および２
５６である許容可能限度に設定することによって、最大
動態範囲が得られる。しかしながら、ほとんどのコンピ
ュータ・モニタおよびプリンタは、それ以下のすべての
値を黒にマップするオフセット値を含む。このオフセッ
ト値は、おおよそ３０から７０であって、出力装置によ
って変わる。そのような応用分野では、これらのパラメ
ータは、所望の範囲としてａ'＝３０、ｂ'＝２５６'の
ように設定される。
【００５８】G. クラスターに対する度数分布等化 式(6)および(7)を使用して度数分布再マップ器２１７が
新しいクラスター境界を計算した後、各クラスター毎
に、度数分布等化／伸張器２１９によって度数分布等化
が実行され(図５のステップ５１５) 、各クラスターの
範囲内の再マップされたデータを可能な限り均一になる
ように分布させる(図５のステップ５１７)。代替的方法
として、再マップされたデータがクラスター境界へ拡張
するがクラスター内の度数分布形状は変わらないよう
に、度数分布等化／伸張器２１９がデータを拡張するこ
ともできる。
【００５９】図９は、所与の画像度数分布に関してこの
修正を実行する結果を示す。この例において、再マップ
化は、０、０.５および１という加重係数を使用して実
行されている。修正された度数分布に現れる棘波は、ピ
クセルの再マップ化処理(ステップ５１７)の間の量子化
の効果による。どの度数分布ビンにおけるデータも異な
る値に再マップすることはできるが、複数のビンに分割
することができない。例えば、ビン１００からビン１０
２が初期的に各々１０００ピクセルを含むと仮定する。
この範囲をビン１１０からビン１１３までに再マップす
ることを望む場合、３つの入力ビンを４つの出力ビンに
再マップすることになる。従って、出力されるビンの１
つ(すなわち１１０、１１１、１１２または１１３)は空
でなくてはならず、その他の３つのビンの各々は１００
０ピクセルを含む。このため、出力度数分布に下方への
棘波が生まれる。同様に、所与の入力範囲がより小さい
出力範囲にマップされると、上方向棘波が生じる。これ
ら２つの効果は図９のａないしｄに示されている。
【００６０】式(7)においてｗ＝０という加重係数を使
用すると、再マップの後、相対的クラスター幅は不変の
ままとなる点注意する必要がある。このため、図９の
(ｂ)に示されるように、明るい輝度レベルおよび暗い輝
度レベル両方におけるクラスターについて、コントラス
ト強化の量があまりに穏やかなレベルに制限される。
【００６１】一方、ｗ＝１の加重係数は、度数分布全体
に対して実行される度数分布等化と同じマップ化を行
う。従ってクラスターはマップ化に影響を及ぼさない。
これは、前述のように、画像によっては輝度変化の原因
となる。本発明の好ましい実施形態においては、０.５
という加重係数が画像の大部分にわたって良好な画像品
質を生み出すことが判明したので、加重係数０.５が使
用される。
【００６２】H. オーバーフローを防ぐためのクロミナ
ンス値の使用 上記において、ピクセル値の再マップは、輝度コンポー
ネントだけに依存した。しかし、ある１つのピクセルに
関する最大許容輝度値はそのピクセルのクロミナンスに
も依存する。輝度値がこの最大値を越えると、少くとも
カラー・コンポーネントの１つは、その値がＲＧＢへ変
換される時、(通常は２５５である)飽和レベルより大き
くなる。このオーバーフロー発生を防止するため、コン
トラスト強化機構２０５は、図５のステップ５１９にお
いて、データ検査器２２１を呼び出し、各ピクセル毎に
クロミナンス値を使用して輝度しきい値を設定する。所
与のピクセルについて再マップされた輝度がこのしきい
値を越えると、データ検査器２２１はピクセル輝度をし
きい値に設定する。
【００６３】ＹＣｒＣｂカラー空間に関しては、Ｃｒが
Ｒ−Ｙに対して比例的であり、ＣｂがＢ−Ｙに対して比
例的であるので、クロミナンス値を所与とする輝度しき
い値の計算は簡単である。ＹＣｒＣｂカラー空間につい
て、レッドおよびブルー・コンポーネントは飽和点に向
かわないことが確認されている。実際問題として、色ず
れは、赤が支配的である肌の階調表示、および青が支配
的である空の表現において顕著に見える。しかし、グリ
ーン・コンポーネントの飽和は、レッドおよびグリーン
の場合に比較して一般的に少なく見えるので、計算量を
減少させる本発明の実施形態の１つにおいて、グリーン
・コンポーネントのオーバーフロー検査はＹＣｒＣｂ実
施形態の場合必要とされない。
【００６４】ＣＩＥＬａｂカラー空間の場合オーバーフ
ロー検査はそれほど簡単ではない。特定のＲＧＢコンポ
ーネントのオーバーフローをＬａｂ値に関連づける簡単
な方法はない。従って、本発明のＣＩＥＬａｂ実施形態
においては、量子化された値ａおよびｂをインデックス
として使用し、輝度しきい値を含む２次元照合テーブル
を使用する。照合テーブルを作成するため、先ず、 Ｒ
ＧＢ = (0, 0, 0), (0, 0, 255), (0, 255, 0)等のＲ
ＧＢ空間の８隅をＣＩＥＬａｂカラー空間に変換した。
上記隅の値が照合テーブルの８つの値を構成する。テー
ブルは、これらの隅の値の間で、２次線形補間を使用し
て埋められる。結果のしきい値は完全に正確ではない
が、それでもなお発生するオーバーフロー誤差は非常に
わずかであって重大な色ずれを起こさない程度のもので
ある。従って、視覚上の劣化が少なく保たれる。このプ
ロシージャは無符号文字の２５６×２５６照合テーブル
を必要とするが、その動作は非常に速い。代替的形態と
して、２次線形補間を、画像ピクセル毎に実行して必要
メモリを節約することもできるが、速度が遅い。
【００６５】I. ＲＧＢカラー空間への変換 画像１０９の中のすべてのピクセルに関する再マップさ
れた値を計算した後、最後に、画像は、ＲＧＢ空間へ戻
すため変換される(ステップ５２１)。変換結果の画像
が、元のＲＡＭ１０５に記憶されるか、またはハード・
ディスク１１９上に書き込まれる。代替的形態として、
画像はプリンタ１１５に印刷されるかまたは別の出力装
置に出力される。
【００６６】J. 結論 本発明のコントラスト強化機構２０５は、図３のプロセ
スの流れのどの段階においても、画像品質を向上させる
ため使用することができる。例えばデジタル・カメラの
ような入力装置がコントラスト強化機構２０５を備え、
コンピュータ１０１への画像転送に先立ち、画像のコン
トラストを向上させることができる。別の形態として、
コンピューター１０１がコントラスト強化機構２０５を
備え、画像の印刷または表示に先立ち画像品質を向上さ
せることができる。コントラスト強化機構２０５は、ま
た、「コンピュータ暗室」のような画像処理ソフトウェ
ア・パッケージに組み入れることもできる。更にまた、
本発明に従うコントラスト強化機構２０５をプリンタ・
ドライバ１２５の一部として使用する代替形態も可能で
ある。更にまた、コントラスト強化機構２０５をプリン
タのような出力装置の内部制御メカニズムに搭載するこ
ともできる。
【００６７】本発明には、例として次のような実施様態
が含まれる。 （１）コンピュータを動作させて、複数ピクセルからな
る画像のコントラストを強化させる方法であって、上記
コンピュータの記憶装置にオリジナルの画像をデジタル
形式で入力するステップと、第１の測定可能属性に対応
する第１の軸および上記第１の測定可能属性に関する特
定の値を持つピクセルのカウント数に対応する第２の軸
を有する上記デジタル形式画像の度数分布を作成するス
テップと、上記度数分布を複数クラスターに分割するス
テップと、各クラスターに対して度数分布等化を実行す
ることによって修正された度数分布を作成するステップ
と、上記修正された度数分布を使用して、上記デジタル
形式の上記第１の測定可能属性の値を調節し、それによ
って上記コントラストが強化された画像を作成するステ
ップと、を含む画像コントラスト強化方法。 （２）上記クラスター分割ステップが、度数分布を等し
いサイズの複数クラスターに細分化するステップを含
む、上記（１）に記載の画像コントラスト強化方法。 （３）上記クラスター分割ステップが、度数分布におけ
るパターンを検出して、それらパターンに基づいて度数
分布を複数クラスターに分割するステップを含む、上記
（１）に記載の画像コントラスト強化方法。 （４）上記検出したパターンに基づいて度数分布を分割
するステップが、ガウス分布に類似する上記度数分布の
領域を検出し、一様分布に類似する別の領域を検出する
ステップを含む、上記（３）に記載の画像コントラスト
強化方法。 （５）画像を入力する上記ステップにおいて上記画像が
ＲＧＢ画像であり、上記ＲＧＢ画像を輝度コンポーネン
トを持つ形式に変換するステップを更に含む、上記
（１）に記載の画像コントラスト強化方法。 （６）上記形式が、Ｙ−Ｃｂ−Ｃｒ、ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊
ｂ、ＣＩＥ ＸＹＺおよびＹ−Ｕ−Ｖの中から選択され
る、上記（５）に記載の画像コントラスト強化方法。
【００６８】（７）上記第１の測定可能属性が光強度測
定値であり、上記ピクセルのカウント数が光強度測定値
毎にその特定の光強度測定値を持つピクセルのカウント
数であり、上記度数分布が上記オリジナル画像の中の最
高および最低光強度値に等しい範囲限界を持ち、各クラ
スターが上記度数分布における１つの範囲を表し、該範
囲に対する度数分布値の合計が、該クラスター範囲内に
おける光強度を持つピクセルの数に対応し、更に、クラ
スター境界を、クラスター範囲(Ro)、上記範囲内のピク
セル数(Ni)、画像内のピクセル総数(Nt)および度数分布
範囲限界(Eo)に比例させて再マップするステップを含
む、上記（１）に記載の画像コントラスト強化方法。 （８）上記再マップするステップが、上記出力画像の度
数分布(Ed)に関する所望の範囲を選択するステップ、お
よびｗを０から１.０までの範囲内の加重係数として、R
n=(W(Ni/Nt)+(1-W)(Ro/Eo))Edという関係式に従って各
クラスターの幅を伸張するステップを含む、上記（７）
に記載の画像コントラスト強化方法。 （９）上記画像の上記デジタル形式が第２の測定可能属
性を含み、上記度数分布作成ステップが、上記コントラ
ストが強化された画像における各ピクセルについて、上
記第２の測定可能属性の値の関数として上記第１の測定
可能属性の値を制限するステップを更に含む、上記
（１）に記載の画像コントラスト強化方法。 （１０）上記画像コントラスト強化方法が更に上記第２
の測定可能属性の関数として上記第１の測定可能属性の
最大値のテーブルを生成するステップを含み、上記制限
するステップが、上記第２の測定可能属性の値Ｖの各々
について上記値Ｖに対応する上記第１の測定可能属性に
関する最大値Ｍを上記テーブルから取り出し、上記値Ｖ
が上記最大値Ｍを越える場合値Ｖを最大値Ｍに設定する
ステップを含む、上記（９）に記載の画像コントラスト
強化方法。
【００６９】（１１）メモリを備え、コントラストが強
化された画像を作成する画像処理システムであって、複
数のピクセルからなる画像に対応し、上記複数ピクセル
の第１の属性の各レベル毎に上記レベルに対応する上記
第１の属性に関する値を持つピクセル・カウウント数を
含む度数分布の構造を上記メモリに作成し、上記カウン
トがゼロではない下限と上記カウントがゼロでない上限
によって表される範囲に対応する上記度数分布の範囲限
界を規定するように動作する度数分布作成装置と、上記
度数分布データ構造に接続して、上記度数分布データ構
造を複数クラスターに分割するように動作するクラスタ
ー作成器と、上記度数分布データ構造に接続して、上記
境界がクラスター幅(Ro)、クラスター内のピクセルのカ
ウント数(Ni)、画像におけるピクセルのカウント数(N
t)、オリジナル度数分布の範囲限界(Eo)および所望の度
数分布範囲限界(Ed)という諸パラメータを持つ関数に従
って上記度数分布データ構造におけ各クラスターの境界
を調整するように動作する度数分布クラスター境界調整
器と、上記度数分布データ構造に接続し、所望の特性に
従って各クラスター毎に上記度数分布を修正するように
動作する度数分布調整器と、を備える画像処理システ
ム。 （１２）上記度数分布調整器が度数分布等化器であり、
上記所望の特性が上記クラスターに含まれるピクセルの
一様分布である、上記（１１）に記載の画像処理システ
ム。 （１３）上記度数分布調整器が度数分布伸張器であり、
上記所望の特性が各クラスター毎に上記所望の度数分布
範囲限界(Ed)まで展開する度数分布に相当する、上記
（１１）に記載の画像処理システム。 （１４）第１の画像形式と上記第１の属性を含む第２の
画像形式の間の変換動作を含む画像変換器を更に備え
る、上記（１１）に記載の画像処理システム。 （１５）上記度数分布データ構造および上記オリジナル
画像に接続して、上記度数分布データ構造および上記オ
リジナル画像からコントラストが強化された画像を生成
するように動作する画像生成器を更に備える、上記（１
１）に記載の画像処理システム。 （１６）上記関数が、ｗを０から１.０までの範囲内の
加重係数としたRn=(W(Ni/Nt)+(1-W)(Ro/Eo))Edである、
上記（１１）に記載の画像処理システム。 （１７）上記クラスター作成器が上記度数分布を等しい
サイズの複数クラスターに分割する、上記（１１）に記
載の画像処理システム。 （１８）上記クラスター作成器が、一様分布に近い領域
およびガウス分布に近い領域を検出して、それら領域の
間の境界上で上記度数分布を細分化するように動作する
パターン認識器を含む、上記（１１）に記載の画像処理
システム。
【００７０】（１９）画像データ構造に記憶されている
デジタル画像の視覚表現をコントラスト強化によって向
上させる装置であって、度数分布データ構造と、上記度
数分布データ構造に接続して、上記画像の第１の属性に
関する度数分布データを上記度数分布データ構造に記憶
するように動作する度数分布生成器と、上記度数分布デ
ータ構造に接続して、上記度数分布内にそれぞれが１つ
の範囲を持つ複数のクラスターを定義するように動作す
る度数分布クラスター作成器と、上記度数分布データ構
造に接続して、クラスター各々の上記範囲を調節するよ
うに動作する度数分布再マップ器と、上記度数分布デー
タ構造に接続して、各クラスターの度数分布を調節する
ように動作する度数分布調整装器と、を備える画像視覚
表現向上装置。 （２０）上記度数分布調整器が度数分布等化器である、
上記（１９）に記載の画像視覚表現向上装置。 （２１）上記度数分布調整器が度数分布伸張器である、
上記（１９）に記載の画像視覚表現向上装置。 （２２）上記画像データ構造に接続して、第１のデータ
形式から上記第１の属性を持つ第２のデータ形式へ上記
画像を変換するように動作する画像変換器を更に備え
る、上記（１９）に記載の画像視覚表現向上装置。
【００７１】
【発明の効果】本発明によって、コンピュータ画像処理
において、計算量集約的でなく、かつ出力画像に望まし
くない人為的加工が施されることのないコントラスト強
化処理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】有効グレー・レベル値の各々を持つ画像ピクセ
ルの数を示す典型的な度数分布図である。
【図２】デジタル画像のコントラストを強化するため本
発明が使用されるコンピュータ・システムのブロック図
である。
【図３】画像処理システムの処理の流れを示すブロック
図である。
【図４】本発明に従うコントラスト強化機構を持つ画像
処理システムのブロック図である。
【図５】本発明に従うコントラスト強化機構の動作のブ
ロック図である。
【図６】平らな領域によって分離された２つのピークを
持つ典型的な輝度度数分布図である。
【図７】いくつかのクラスターへの度数分布の分割を示
す図である。
【図８】本発明に従うクラスター化プロシージャの流れ
図である。
【図９】異なるパラメータ値を使用して本発明のコント
ラスト強化機構によって修正された状態を示す輝度度数
分布図である。
【符号の説明】
１００、１００' １００' コンピュータ・システム １０１ コンピュータ １０９ 画像 １１５ 出力装置 １１９ ディスク・ドライバ １２３ ネットワーク １２５ 出力ドライバ ２０３ 出力制御機構 ２０５ コントラスト強化機構 ２０７ 画像変換器 ２０９ 度数分布生成器 ２１１ 度数分布 ２１３ クラスター作成器 ２１５ クラスター調整器 ２１７ 輝度度数分布再マップ器 ２１９ 度数分布等化／伸張器 ２２１ データ検査器 ２２３ 制御プログラム ３０３ 画像捕捉装置 ５０１ ＣＩＥＬあｂ変換回路 ５０３ Ｙ(Ｌ)信号 ５０５ Ｃｒ(ａ)信号 ５０７ Ｃｂ(ｂ)信号 ５０９ 度数分布計算回路 ５１１ クラスター分割回路 ５１３ クラスター境界再マップ回路 ５１５ 度数分布等化回路 ５１７ 輝度値更新回路 ５１９ オーバーフロー検査回路 ５２１ ＲＧＢ変換回路 ６００ 輝度度数分布 ６０１ 低輝度範囲頂点 ６０３ 高輝度範囲頂点 ６０５ 平坦領域 ７０１、７０２ａ、７０２ｂ、７０５ａ，７０５ｂ，７
０５ｃ，７０５ｄ，７０５ｅ クラスター ７０１'、７０２ａ'、７０２ｂ'、７０５ａ'，７０５
ｂ'，７０５ｃ'，７０５ｄ'，７０５ｅ' クラスタ
ー・ノード

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】コンピュータを動作させて、複数ピクセル
    からなる画像のコントラストを強化させる方法であっ
    て、 上記コンピュータの記憶装置にオリジナルの画像をデジ
    タル形式で入力するステップと、 第１の測定可能属性に対応する第１の軸および上記第１
    の測定可能属性に関する特定の値を持つピクセルのカウ
    ント数に対応する第２の軸を有する上記デジタル形式画
    像の度数分布を作成するステップと、 上記度数分布を複数クラスターに分割するステップと、 各クラスターに対して度数分布等化を実行することによ
    って修正された度数分布を作成するステップと、 上記修正された度数分布を使用して、上記デジタル形式
    の上記第１の測定可能属性の値を調節し、それによって
    上記コントラストが強化された画像を作成するステップ
    と、 を含む画像コントラスト強化方法。
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