專利名稱：圖象處理裝置和圖象處理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及用于自動改善用數(shù)字照相機等取得的圖象對比度的圖象處理裝置和圖象處理方法。
背景技術：
數(shù)字照相機的動態(tài)范圍由于把表示由攝像元件CCD元件取得的模擬值的噪聲比率的SN水平或模擬值變換為數(shù)字值的精度等而受到很大限制。因此，在拍攝的數(shù)字圖象中，在帶影的細節(jié)的信息存在損失的傾向。特別是在明亮的區(qū)域和暗的區(qū)域混合存在的樣品中，該傾向大。
作為改善圖象的質(zhì)量的方法，能列舉出進行對比度強調(diào)，從而使數(shù)字圖象的亮度范圍從亮度更高的部分擴展到亮度更低的部分的方法。
在對比度強調(diào)的以往方法中有直方圖均衡化方法。該方法是生成表示構成原圖象的全象素的亮度分布狀態(tài)的直方圖，在亮度變換曲線中使用該直方圖的累積曲線，把原圖象中的象素的亮度變換為新值的方法。
在該方法中，為了把原圖象全部區(qū)域的象素的亮度用同一亮度變換曲線變換為新的亮度，有時局部對比度反而下降。
為了避免它，可以進行與區(qū)域匹配的對比度強調(diào)處理。作為為此的方法，提出把圖象分割為多個矩形區(qū)域，對各區(qū)域應用直方圖均衡化方法的局部直方圖均衡化方法。
例如在特開2000-285230號公報中，如圖1所示，記載著具有圖象分割部2001、直方圖生成部2002和對比度伸長部2003的對比度修正部。
圖象分割部2001把輸入的圖象分割為矩形。直方圖生成部2002為各矩形生成直方圖。對比度伸長部2003對各矩形進行對比度的伸張。
在該公報中記載的方法中，也被指出產(chǎn)生過度強調(diào)對比度的矩形區(qū)域，或在相鄰的矩形區(qū)域間的邊界，對比度變?yōu)椴贿B續(xù)等問題。
也提出不利用直方圖解決問題的技術。例如特開平6-141229號公報所述，對各畫面改變數(shù)字照相機的快門時間或光圈，分別拍攝明亮的部分和暗的部分。通過把取得的兩方圖象合成為一個圖象，實現(xiàn)中間色調(diào)濃度。據(jù)此，能取得動態(tài)范圍寬的圖象。
圖2是表示特開平6-141229號公報中記載的圖象處理裝置的概略結(jié)構的框圖。在該圖象處理裝置中，攝像元件2101對被拍攝體的光像進行光電變換。圖象合成部2102按照攝像元件中的電荷積蓄期間不同的2以上圖象的信號水平，進行加權合成。因此，在圖象合成部2102中設置有存儲器2103、乘法部件2104、水平加權部件2105和2106、加法部件2107。存儲器2103記錄圖象信號。乘法部件2104把信號水平變?yōu)槌?shù)倍，水平加權部件2105和2106按照圖象信號的水平加權，加法部件2107把信號相加。
另外，速度變換部件2108變換圖象信號的速度，水平壓縮部件2109壓縮圖象信號的水平。而且，定時控制部件2110控制各塊的定時。該裝置涉及壓縮為電視信號的基準水平的電視攝像裝置，所以為了把取得的合成圖象輸出變換為標準電視信號的速度，設置速度變換部件、水平壓縮部件。當把這樣的技術應用于數(shù)字照相機時，速度變換部件或水平壓縮部件沒必要。
如上所述，在基于在多個電荷積蓄期間中取得的圖象合成的方法中，難以產(chǎn)生合成的圖象的對比度的不連續(xù)性。但是，為了連續(xù)拍攝最少2個圖象，這些圖象在原理上不同。因此，如果合成圖象，就會影響快門速度，但是有可能生成合成圖象的細節(jié)模糊或錯位的圖象。另外，當用拍攝明亮的部分時的濃度范圍和拍攝暗的部分時的濃度范圍無法覆蓋圖象內(nèi)具有的濃度范圍的全部區(qū)域時，在中間的濃度范圍也存在產(chǎn)生不連續(xù)性的危險。
另外，在國際公開第97/45809號專題論文或特表2000-511315號公報中記載利用Retinex(レテイネツクス)理論，改善數(shù)字圖象的圖象質(zhì)量的方法。如果人進行觀察，關于帶影的區(qū)域中的細節(jié)和顏色，不發(fā)生所述問題。人能察覺圖象本來具有的寬濃度的動態(tài)或顏色。在Edwin Land的“An Alternative Technique for the Computation of theDesignator in the Retinex Theory of Color Vision”，National Academyof Science，第84卷，pp.3078～pp.3080(1986)中介紹了著眼于這樣的人的視覺的中央視野/周邊視野Retinex的概念。
該文獻說明了關于人的視覺，如果中央視野以具有2到4基礎單位的直徑的平方反比函數(shù)記述，周邊視野以具有中央視野的約200到250倍的直徑的平方反比函數(shù)記述，就說明Retinex的概念。另外，在中央視野、周邊視野各自的視野內(nèi)的信號強度在空間上的平均定義為與感覺的強度有關。上述的專題論文或公表公報中記載的是根據(jù)這樣的原理，改善暗部的顏色和明亮度表現(xiàn)的手法之一。
圖3是說明專題論文和公表公報中記載的圖象處理裝置的框圖。須指出的是，在此以灰色標度圖象為例，說明該圖象處理裝置，但是該說明也能擴展到彩色圖象。
關于由數(shù)字攝像裝置2201取得的圖象的象素(i，j)的值I(i，j)，處理器2202和濾波器2203進行調(diào)整和濾波處理。
處理器2202為每個象素計算由以下的數(shù)學式1提供的調(diào)整值I’(i，j)。
I’(i，j)＝logI(i，j)-log[I(i，j)*F(i，j)]…(1)在此，F(xiàn)(x，y)是表示周邊視野的周邊視野函數(shù)，“*”表示卷積演算處理。如果把正規(guī)化系數(shù)K決定為滿足以下的數(shù)學式2的條件，則數(shù)學式1的第二項相當于屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素值的平均值。
K∫∫F(i,j)didj=1---(2)]]>
即數(shù)學式1相當于把各象素的值對于大的區(qū)域中的象素值的平均值的比率進行對數(shù)變換。因為與人的視覺模型的對應，所以周邊視野函數(shù)F(i，j)設計為越靠近對象象素，貢獻的比例越高，應用以下的數(shù)學式3那樣的高斯函數(shù)。
在此，c是用于控制各象素的值I(i，j)的調(diào)整值I’(i，j)的常數(shù)。
如上所述，如果把對象象素的值和屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素值的平均值的比作為調(diào)整值I’(i，j)算出，則濾波器2203對該值進行濾波處理，生成Retinex輸出R(i，j)。該濾波處理是把對數(shù)區(qū)域的調(diào)整值I’(i，j)變換為由顯示器2204處理的區(qū)域中的值R(i，j)的處理，為了該處理的簡化，使用對全部象素應用同一偏移量和增益變換函數(shù)的處理。
該方法中的問題之一是控制周邊視野函數(shù)的常數(shù)c引起的影響大。例如，該常數(shù)c是大的值，當有助于改善的相當于周邊視野的區(qū)域增大時，只有大的影的顏色補償成為可能。而常數(shù)c為小值，只有對象象素附近的象素值對改善產(chǎn)生影響時，該改善局限于對于小影區(qū)域。這樣，就有必要按照處理圖象考慮適當?shù)某?shù)c。為了緩和該依存性，在同一文獻中也提出準備多個尺寸的相當于周邊視野的區(qū)域的方法。但是，并未明確應準備幾個區(qū)域的尺寸。為了提高改善精度，如果準備多個大區(qū)域或小區(qū)域，則處理時間變得龐大。
另外，在最佳偏移量和增益變換函數(shù)的設定中，把需要經(jīng)驗見識的點也作為問題列舉。
在多個由常數(shù)c設定的區(qū)域中，在最大區(qū)域中象素的值的變動非常小時，即使準備多個區(qū)域，調(diào)整值I’(i，j)也與值I(i，j)無關，變?yōu)?.0附近。位于變動小的區(qū)域的對象象素的調(diào)整值I’(i，j)常常位于輸入圖象全體的調(diào)整值I’(i，j)的平均值附近。無論偏移量和增益變換函數(shù)如何，調(diào)整值I’(i，j)聚集在直方圖的中央附近。因此，特別是在具有高亮度的一樣寬的區(qū)域中，容易象亮度下降的方向調(diào)整，在視覺上惡化。另外，在夜景等亮度低的寬的區(qū)域中，由于過度強調(diào)，有時會表現(xiàn)拍攝時產(chǎn)生的色噪聲或壓縮噪聲。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是鑒于這樣的現(xiàn)有技術中的課題而提出的，其目的在于提供能簡單地進行高質(zhì)量的對比度改善的圖象處理裝置。
為了實現(xiàn)上述目的，在本發(fā)明的圖象處理裝置中，對比度改善部件通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理。圖象合成部件把由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成。把合成后的圖象通過圖象輸出部件輸出到打印機等設備。
據(jù)此，能改善對比度，容易實現(xiàn)輸出圖象的高圖象質(zhì)量。
在該圖象處理裝置的對比度改善部件中，例如修正信息導出部件求出對于輸入圖象內(nèi)的象素的對比度改善量。抽出部件從對比度改善量的分布抽出有效的范圍。象素值變換部件根據(jù)抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素的值。
該修正信息導出部件通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，能求出對比度改善量。此時，能減少輸入圖象的影響或表示周圍區(qū)域的大小的常數(shù)的設定引起的影響。
另外，在象素值變換部件中，平均亮度計算部件計算輸入圖象內(nèi)的象素的平均亮度。變換方式分類部件根據(jù)平均亮度選擇把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的象素的值的方式。象素值推測部件根據(jù)選擇的變換方式，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值。
據(jù)此，能容易并且可靠地進行對比度的改善。
另外，在象素值變換部件中可以設置基準強度計算部件、變換曲線推測部件和象素值推測部件。基準強度計算部件計算表示輸入圖象的對比度強度基準強度值。變換曲線推測部件根據(jù)基準強度值，推測用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的變換曲線。象素值推測部件使用變換曲線，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值。
此時，使用自動推測的變換曲線，能容易地進行對比度改善。
在該變換曲線推測部件中，初始候補設定部件設定表示變換曲線的探索向量的初始的集合。象素值變換候補計算部件使用與各探索向量對應的變換曲線的候補，從對比度改善量求出強調(diào)圖象的候補中的變換值。評價值計算部件使用該基準強度值和變換值，計算用于評價各變換曲線的候補的評價值。適合度計算部件根據(jù)該評價值，計算各變換曲線的候補的適合度。改編操作部件根據(jù)各變換曲線的候補的適合度，關于選擇的探索向量進行改編操作，生成下一世代的集合。推測結(jié)束部件判定是否為變換曲線的推測結(jié)束的世代。
通過這樣用遺傳算法進行推測，能自動取得最佳的變換曲線，能簡單進行質(zhì)量好的對比度改善。
另外，關于明亮度和亮度那樣的信號，能求出對比度改善量。這樣，在對比度改善部件中，信號變換部件對包含成為對比度改善對象的信號的多個信號變換輸入圖象內(nèi)的象素的值。對象修正信息導出部件對于由信號變換部件取得的對象信號，求出對象象素的對比度改善量。抽出部件從對于對象信號的對比度改善量的分布抽出有效的范圍。對象信號變換部件根據(jù)強調(diào)圖象中的對象信號和由信號變換部件取得的對象信號以外的信號，求出強調(diào)圖象上的象素值。
該修正信息導出部件通過基于對象象素的對象信號的值和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素的對象信號的值的比較，能求出對比度改善量。據(jù)此，能進行高質(zhì)量的對比度的改善。
另外，在對象信號變換部件中可以設置平均對象信號計算部件、平均對象信號計算部件和對象信號推測部件。平均對象信號計算部件計算輸入圖象中的對象信號的平均值。平均對象信號計算部件根據(jù)該平均值，選擇用于把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的對象信號值的變換方式。對象信號推測部件根據(jù)選擇的變換方式，把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的對象信號的值。
據(jù)此，能容易并且可靠地進行對比度改善。
在所述對象信號變換部件中能設置基準強度計算部件、對象信號變換曲線推測部件和對象信號推測部件?；鶞蕪姸扔嬎悴考τ尚盘栕儞Q部件取得的對象信號，計算表示輸入圖象的對比度強度的基準強度值。對象信號變換曲線推測部件根據(jù)所述基準強度值，推測用于把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的變換曲線。對象信號推測部件使用推測的變換曲線，把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值。
當這樣關于對象信號進行處理時，在變換曲線的推測中能使用遺傳算法。此時，在對象信號變換曲線推測部件中，初始候補設定部件設定表示變換曲線的探索向量的初始集合。對象信號變換候補計算部件使用與各探索向量對應的變換曲線的候補，從對象信號中的對比度改善量求出強調(diào)圖象的候補的對象信號中的變換值。評價值計算部件使用該基準強度值和變換值，計算用于評價各變換曲線的候補的評價值。適合度計算部件根據(jù)該評價值，計算各變換曲線的候補的適合度。改編操作部件根據(jù)各變換曲線的候補的適合度，關于選擇的探索向量進行改編操作，進行下世代的集合的合成。推測結(jié)束判定部件判定是否為變換曲線的推測結(jié)束的世代。
另外，在該圖象處理裝置的圖象合成部件中，選擇基準值判定部件決定把輸入圖象和強調(diào)圖象的哪一方優(yōu)先。結(jié)合系數(shù)導出部件根據(jù)選擇基準值判定部件的決定，決定與輸入圖象以及強調(diào)圖象有關的系數(shù)。加重平均合成部件使用決定的各圖象的結(jié)合系數(shù)，生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加重平均圖象。
通過控制結(jié)合系數(shù)，能進行高質(zhì)量的對比度改善。
另外，在其他圖象處理裝置中，對比度改善部件通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，進行對比度改善處理。邊緣信息檢測部件抽出輸入圖象的邊緣信息。圖象合成部件根據(jù)由邊緣信息檢測部件取得的邊緣信息，把由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成。然后，由圖象輸出部件輸出合成后的圖象。
據(jù)此，能抑制一樣的高亮度部的濃度水平下降或陰影部的濃度水平的急劇上升，能改善對比度。顏色模糊的下降也成為可能。
在該圖象處理裝置的對比度改善部件中，例如修正信息導出部件求出對于輸入圖象內(nèi)的象素的對比度改善量。抽出部件從對比度改善量的分布抽出有效的范圍。象素值變換部件根據(jù)抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素的值。
該修正信息導出部件通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，能求出對比度改善量。此時，能不影響輸入圖象的象素值的動態(tài)范圍或陰影那樣的暗部的尺寸，自動進行輸入圖象的對比度改善。
另外，在圖象合成部件中，結(jié)合系數(shù)導出部件根據(jù)從輸入圖象取得的邊緣信息，導出與輸入圖象以及強調(diào)圖象有關的結(jié)合系數(shù)。加重平均合成部件根據(jù)導出的各圖象的結(jié)合系數(shù)，生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加重平均圖象。
如果根據(jù)邊緣信息控制結(jié)合系數(shù)，就能抑制一樣的高亮度部的濃度水平下降或陰影部的濃度水平的急劇上升，能改善對比度。顏色模糊的下降也成為可能。
在其他圖象處理裝置中，對比度改善部件通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理。濃度修正部件按照輸入圖象的濃度分布修正由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象的濃度分布。圖象合成部件把由濃度修正部件取得的修正圖象和輸入圖象合成。然后，由圖象輸出部件輸出合成后的圖象。
在該裝置中，通過濃度修正能使如強調(diào)圖象中產(chǎn)生的高亮度部的濃度下降或陰影部的過剩的濃度上升那樣大幅度變化的部分與輸入圖象在某種程度上匹配。
因此，在圖象合成部件中，加重平均合成部件生成輸入圖象和修正圖象的加重平均圖象，輸出值決定部件根據(jù)由加重平均合成部件取得的圖象和輸入圖象，決定輸出圖象的象素的值。
因為進行濃度的修正，所以在由加重平均合成部件取得的圖象中，能抑制高亮度部的濃度下降或陰影部的過剩的濃度上升。
另外，在其他圖象處理裝置中，邊緣信息檢測部件檢測輸入圖象的邊緣信息。對比度改善部件通過基于由邊緣信息檢測部件取得的對象象素的邊緣信息和對象象素的亮度的對象象素所屬區(qū)域的判定、對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素的比較，對輸入圖象進行對比度改善處理。圖象合成部件把由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成。然后由圖象輸出部件輸出合成后的圖象。
如果根據(jù)邊緣信息，進行對象象素所屬區(qū)域的判定，就能使邊緣部鮮明化，另外能抑制一樣的陰影部中存在的噪聲的強調(diào)或高亮度部的濃度下降，能改善對比度。
在該圖象處理裝置的圖象合成部件中，加重平均合成部件生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加重平均圖象，輸出值決定部件根據(jù)由加重平均合成部件取得的圖象和輸入圖象，決定輸出圖象的象素的值。
另外，在其他圖象處理裝置中，邊緣信息檢測部件抽出輸入圖象的邊緣信息。對比度改善部件通過基于由邊緣信息檢測部件取得的對象象素的邊緣信息和對象象素的亮度的對象象素所屬區(qū)域的判定、對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素的比較，對輸入圖象進行對比度改善處理。圖象合成部件根據(jù)由邊緣信息檢測部件取得的邊緣信息，把由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成。然后由圖象輸出部件輸出合成后的圖象。
如果這樣利用邊緣信息，就能使邊緣部鮮明化，另外能抑制一樣的陰影部中存在的噪聲的強調(diào)或高亮度部的濃度下降，能改善對比度。根據(jù)邊緣信息進行適當?shù)暮铣?，能減少顏色模糊。
在該圖象處理裝置的對比度改善部件中，例如區(qū)域判定部件根據(jù)邊緣信息判定對象象素所屬的區(qū)域。比較范圍設定部件根據(jù)由區(qū)域判定部件取得的區(qū)域，選擇象素比較范圍。修正信息導出部件根據(jù)由比較范圍設定部件選擇的象素比較范圍，求出對象象素的改善量。調(diào)整系數(shù)導出部件根據(jù)由區(qū)域判定部件取得的區(qū)域，導出對比度改善量的調(diào)整系數(shù)。抽出部件從修正的對比度改善量的分布抽出有效的范圍。象素值變換部件根據(jù)抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素的值。
該修正信息導出部件通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，能求出對比度改善量。據(jù)此，能抑制對區(qū)域尺寸的誤判的影響。也能減少邊緣附近的顏色躍變。
另外，在其他圖象處理裝置中，對比度改善部件具有限制屬于輸入圖象對象象素的周圍區(qū)域的象素濃度的修正信息導出濃度限制部件。而且，在存在限制的狀態(tài)下，通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，進行對比度改善處理。圖象輸出部件輸出由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象。
據(jù)此，能抑制一樣寬的高亮度部的濃度下降或一樣寬的陰影部的濃度的急劇上升，改善對比度。因為輸出強調(diào)圖象，所以能減少顏色模糊。
在該圖象處理裝置中還可以具有圖象合成部件。據(jù)此，能進一步抑制一樣寬的高亮度部的濃度下降或一樣寬的陰影部的濃度的急劇上升。
在該圖象處理裝置的對比度改善部件中，修正信息導出部件求出對象象素的對比度改善量。抽出部件從對比度的分布抽出有效的范圍。象素值變換部件根據(jù)抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素的值。
該修正信息導出部件通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，能求出改善量。此時，不影響輸入圖象的象素值的動態(tài)范圍或影那樣的暗部的尺寸，能自動進行輸入圖象的對比度改善。
另外，在其他圖象處理裝置中，前處理部件對輸入圖象進行前處理。對比度改善部件通過比較前處理的圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對圖象進行對比度改善處理。圖象合成部件把由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成。后處理部件對合成后的圖象進行后處理。然后，由圖象輸出部件輸出后處理的圖象。
據(jù)此，關于由數(shù)字照相機等預先進行灰度系數(shù)變換的輸入圖象，能抑制一樣寬的高亮度部的濃度下降或一樣寬的陰影部的濃度的急劇上升，能改善對比度。
在該圖象處理裝置的對比度改善部件中，例如比較象素決定部件在屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中決定該比較中使用的比較象素。修正信息導出部件求出對象象素的對比度改善量。變換基準值計算部件求出用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值的變換基準值。象素值變換部件根據(jù)變換基準值把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值。
通過根據(jù)變換基準值求出強調(diào)圖象上的象素的值，能抑制輸入圖象和強調(diào)圖象的合成圖象中產(chǎn)生的圖象的平坦化或輪廓部分的濃度差的減少，能簡單地改善對比度。
在該圖象處理裝置中，修正信息導出部件具有求出比較象素的濃度加權平均的周圍平均部件、從由周圍平均部件取得的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的改善量計算部件。
另外，在修正信息導出部件中可以設置周圍平均部件、邊緣信息檢測部件、修正系數(shù)計算部件、比較量修正部件和改善量計算部件。周圍平均部件求出比較象素的濃度的加權平均。邊緣信息檢測部件檢測對象象素的邊緣信息。修正系數(shù)計算部件從由邊緣信息檢測部件取得的邊緣信息，計算邊緣信息的修正系數(shù)。比較量修正部件用該修正系數(shù)修正由周圍平均部件取得的平均濃度。改善量計算部件從修正的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量。
通過這樣控制平均濃度，能強調(diào)對象象素的濃度和平均濃度的差，能改善輸入圖象和強調(diào)圖象的合成圖象中產(chǎn)生的圖象的平坦化或輪廓部分的濃度差的減少。
另外，在修正信息導出部件中可以設置周圍平均部件、改善量計算部件、強調(diào)成分計算部件和改善量修正部件。周圍平均部件求出比較象素的濃度的加權平均。改善量計算部件從由周圍平均部件求出的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量。強調(diào)成分計算部件從比較象素和對象象素的濃度差分計算強調(diào)成分。改善量修正部件在對比度改善量中加上強調(diào)成分。
這樣也能改善輸入圖象和強調(diào)圖象的合成圖象中產(chǎn)生的圖象的平坦化或輪廓部分的濃度差的減少。
另外，在圖象處理裝置中，通過在與對象象素的比較中使用屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中的一部分象素，簡化處理。此時，在對比度改善部件中，比較象素決定部件決定屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中在所述比較中使用的象素的垂直方向位置。垂直方向加法部件進行對由該決定取得的象素的垂直方向位置的加權。簡易周圍平均部件從由垂直方向加法部件取得的所述周圍區(qū)域的各水平象素位置的值計算對于對象象素的比較濃度。改善量計算部件從比較濃度和對象象素求出對比度改善量。變換基準值計算部件求出用于該對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值的變換基準值。象素值變換部件根據(jù)變換基準值，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值。
這樣不僅在周圍區(qū)域的垂直方向減少象素，在水平方向也減少，能進一步簡化處理。此時，在對比度改善部件中，比較象素決定部件決定屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中在所述比較中使用的象素的垂直方向位置和水平方向位置。減少垂直方向加法部件進行對由該決定取得的比較象素的濃度的垂直方向的加權相加。簡易周圍平均部件從由減少垂直方向加法部件取得的加法值計算對于對象象素的比較濃度。改善量計算部件從比較濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量。變換基準值計算部件求出用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值的變換基準值。象素值變換部件根據(jù)變換基準值把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值。
另外，在圖象處理裝置中，前處理部件進行對輸入圖象預先進行的灰度系數(shù)變換的逆變換，后處理部件進行灰度系數(shù)變換。
通過使用與輸入圖象的顏色成分成比例的值，能抑制合成圖象的顏色偏移，能實現(xiàn)最終輸出的圖象的高圖象質(zhì)量。此時，在后處理部件中，輸入亮度和顏色計算部件計算輸入圖象的亮度值和色差成分。亮度調(diào)整部件比較由輸入亮度和顏色計算部件取得的輸入圖象的亮度成分和合成圖象的亮度成分，調(diào)整合成圖象的亮度成分。顏色成分修正部件根據(jù)由亮度調(diào)整部件取得的合成圖象的亮度成分，修正由輸入亮度和顏色計算部件取得的輸入圖象的顏色成分。圖象再生成部件使用由亮度調(diào)整部件取得的合成圖象的亮度成分和由顏色成分修正部件取得的修正后的顏色成分，再生成合成圖象。灰度系數(shù)變換部件對由圖象再生成部件取得的合成圖象進行灰度系數(shù)變換。
另外，在其他觀點中，本發(fā)明提供與這樣的圖象處理裝置對應的圖象處理方法或圖象處理程序。該圖象處理程序可以通過因特網(wǎng)等電通信線路提供，也可以用記錄在CD-ROM等計算機可讀取記錄媒體中的狀態(tài)提供。
下面，參照附圖具體說明本發(fā)明的圖象處理裝置和圖象處理方法。


下面簡要說明附圖。
圖1是表示利用局部均衡化方法的以往的圖象處理裝置的框圖。
圖2是表示利用在多個電荷積蓄期間中取得的圖象合成的方法的以往的圖象處理裝置的框圖。
圖3是說明利用Retinex理論的以往的圖象處理裝置的框圖。
圖4是表示實施例1的圖象處理裝置的基本結(jié)構的框圖。
圖5是表示實施例1的對比度改善部件的框圖。
圖6是表示實施例1的圖象合成部件的框圖。
圖7是模式地表示人的視覺的說明圖。
圖8是說明實施例1的對比度改善處理的程序流程圖。
圖9是說明實施例1的圖象合成處理的程序流程圖。
圖10是表示實施例2的對比度改善部件的框圖。
圖11是模式地表示周邊視野區(qū)域的說明圖。
圖12是說明實施例2的對比度改善處理的程序流程圖。
圖13是表示實施例3的對比度改善部件的框圖。
圖14是說明實施例3的對比度改善處理的程序流程圖。
圖15是表示實施例4的對比度改善部件的框圖。
圖16是說明實施例4的對比度改善處理的程序流程圖。
圖17是表示實施例5的象素值變換部件的框圖。
圖18是說明實施例5的象素值變換處理的程序流程圖。
圖19是表示實施例6的對象信號變換部件的框圖。
圖20是表示實施例7的象素值變換部件的框圖。
圖21是表示實施例7的變換曲線推測部件的框圖。
圖22是說明實施例7的對比度改善處理的程序流程圖。
圖23是說明實施例7的變換曲線推測處理的程序流程圖。
圖24A和B是模式地表示遺傳算法中使用的染色體構造的模式圖。
圖25A和B是模式地表示遺傳算法的改編操作處理的模式圖。
圖26是表示實施例8的對象信號變換部件的框圖。
圖27是表示實施例8的對象信號變換曲線推測部件的框圖。
圖28是表示進行自動白平衡處理的圖象處理裝置的框圖。
圖29是表示實施例9的圖象處理裝置的全體結(jié)構的框圖。
圖30是表示實施例9的圖象合成部件的結(jié)構的框圖。
圖31是說明實施例9的邊緣信息導出處理的程序流程圖。
圖32是表示濾波器的系數(shù)的例子圖。
圖33是說明實施例9的圖象合成處理的程序流程圖。
圖34是表示邊緣信息和圖象合成處理的關聯(lián)的概念圖。
圖35是表示與輸入圖象和強調(diào)圖象有關的加權系數(shù)的模糊規(guī)則的概念圖。
圖36是表示實施例10的圖象處理裝置的全體結(jié)構的框圖。
圖37是表示實施例10的圖象處理部件的結(jié)構的框圖。
圖38是表示實施例10的強調(diào)圖象的濃度修正處理的程序流程圖。
圖39是表示實施例10的強調(diào)圖象的濃度修正處理概要的圖。
圖40是說明實施例10的圖象合成處理的程序流程圖。
圖41是表示實施例11的圖象處理裝置的全體結(jié)構的框圖。
圖42是表示實施例11的對比度改善部件的結(jié)構的框圖。
圖43是說明實施例11的對比度改善處理的程序流程圖。
圖44是表示實施例11的對比度改善部件的其他例子的框圖。
圖45是表示實施例12的對比度改善部件的結(jié)構的框圖。
圖46是說明實施例12的對比度改善處理的程序流程圖。
圖47是表示限制處理的概要的說明圖。
圖48是表示實施例12的圖象處理裝置的全體結(jié)構一例的框圖。
圖49是表示實施例12的對比度改善部件的其他例子的框圖。
圖50是表示實施例13的圖象處理裝置的結(jié)構的框圖。
圖51是表示前處理的一例的模式圖。
圖52是表示實施例13的對比度改善部件的結(jié)構的圖。
圖53是說明實施例13的對比度改善處理的程序流程圖。
圖54是表示實施例13的修正信息導出部件的結(jié)構的框圖。
圖55是表示實施例13的圖象合成部件的結(jié)構的框圖。
圖56是表示后處理的一例的模式圖。
圖57是表示實施例14的修正信息導出部件的結(jié)構的框圖。
圖58是說明實施例14的對比度改善處理的程序流程圖。
圖59是表示實施例15的修正信息導出部件的結(jié)構的框圖。
圖60是說明實施例15的對比度改善處理的程序流程圖。
圖61是表示實施例16的對比度改善部件的結(jié)構的圖。
圖62是說明實施例16的對比度改善量的計算概要的模式圖。
圖63是表示實施例17的對比度改善部件的結(jié)構的框圖。
圖64是說明實施例17的對比度改善量的計算的概要的模式圖。
圖65是說明實施例18的對比度改善處理的程序流程圖。
圖66A和B是表示后處理的概要的圖。
圖67是表示實施例18的后處理部件的結(jié)構的圖。
圖68是說明實施例18的后處理的程序流程圖。
具體實施例方式
(實施例1)圖4是表示實施例1的圖象處理裝置的概略結(jié)構的框圖。
在該圖象處理裝置中，圖象輸入部件10如果通過CCD攝像元件取得模擬圖象信號，就把它變換為數(shù)字圖象。對比度改善部件11對來自圖象輸入部件10的輸入圖象vi進行對比度改善處理。圖象合成部件12把由對比度改善部件11取得的強調(diào)圖象v和來自圖象輸入部件11的輸入圖象vi合成。然后，圖象輸出部件13把由圖象合成部件12取得的合成圖象作為最終的輸出圖象(模擬圖象信號)v0向打印機或顯示器等設備輸出。
圖5是表示對比度改善部件的概略結(jié)構的框圖。
在該對比度改善部件11中，修正信息導出部件100從對象象素Pij(i，j)的顏色3成分值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))，通過與位于對象象素Pij周圍的象素的比較，計算對比度改善量VRPij(Rr(i，j)、Rg(i，j)，Rb(i，j))。抽出部件101從由修正信息導出部件100取得的對比度改善量VRPij的分布抽出該值有效的范圍。象素值變換部件102根據(jù)由抽出部件101抽出的范圍，把對比度改善量VRPij變換為強調(diào)圖象v上的值。
圖6是表示圖象合成部件的概略結(jié)構的框圖。
在圖象合成部件12中，選擇基準值判定部件200根據(jù)輸入圖象vi內(nèi)的亮度，決定把輸入圖象vi和由對比度改善部件11取得的強調(diào)圖象v的哪個優(yōu)先。結(jié)合系數(shù)導出部件201根據(jù)選擇基準值判定部件200的判定結(jié)果，決定與輸入圖象vi有關的結(jié)合系數(shù)w0和與由對比度改善部件11取得的強調(diào)圖象v有關的結(jié)合系數(shù)w1。加重平均合成部件202使用由結(jié)合系數(shù)導出部件122取得的結(jié)合系數(shù)w0和w1，生成輸入圖象vi和由對比度改善部件11取得的強調(diào)圖象v的加重平均圖象。
進一步具體說明這樣的圖象處理裝置。在本例子中，從圖象輸入部件10向?qū)Ρ榷雀纳撇考?1輸入彩色圖象的數(shù)據(jù)。
圖象輸入部件10并不原封不動地向?qū)Ρ榷雀纳撇考?1輸入把彩色圖象的紅r、綠g、藍b各成分數(shù)字化的數(shù)據(jù)，在此，把該數(shù)據(jù)標準化后，輸入。如果用8位進行數(shù)字化，則各成分的數(shù)據(jù)由0～255的值提供，但是圖象輸入部件10把該值變換為0.0～1.0的值。
對比度改善部件11對該圖象數(shù)據(jù)進行用于改善輸入圖象的暗部的對比度的對比度改善處理。圖7是表示該對比度改善處理中使用的人的視覺模型的概念圖。
如圖7模式所示，人不是只通過對象象素Pij的象素值認識顏色、對比度等圖象信息，而是根據(jù)對象象素Pij的信息和位于其周圍的象素信息的相對關系，調(diào)整對象象素Pij的象素值，認識該圖象信息。具有這樣的視覺的人在只有一部分受到別的照明的存在不均勻照明光的景物或在強度中產(chǎn)生極端變化的景物中，也能以高精度感覺物體的顏色。在本實施例中，通過利用這樣的Retinex概念，影那樣的暗部的顏色或細節(jié)信息變得明確。
圖8是說明對比度改善處理的程序流程圖。
如果從圖象輸入部件10向?qū)Ρ榷雀纳撇考?1輸入圖象數(shù)據(jù)，則修正信息導出部件111從輸入圖象vi的各象素的值為每個成分計算最大值Vmax(rx、gx、bx)和最小值Vmin(rn，gn，bn)(S1)。如果在輸入圖象vi和輸出圖象vo中，這些值大不相同，則在兩圖象間不協(xié)調(diào)感有可能增大。當要盡可能抑制不協(xié)調(diào)感時，為了進行使兩圖象的象素值的最小值和最大值匹配的處理，可以按照該捕捉，預先求出這些值。
把對象象素Pij作為人的視覺的中央視野處理，把位于對象象素Pij周圍的c象素尺寸的矩形區(qū)域作為周邊視野處理。修正信息導出部件100求出屬于與周邊視野對應的區(qū)域的象素值的加重平均值VAPij(Ar(i，j)，Ag(i，j)，Ab(i，j))(S2)。修正信息導出部件100計算與加重平均值VAPij與對象象素Pij的象素值Vpij之間的相對關系有關的對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))(S3)。
該加重平均值VAPij相當于數(shù)學式1的第二項的值。與以往例同樣，能用與周邊視野對應的象素的值VPij(r(i，j))，g(i，j)，b(i，j))和周邊視野函數(shù)F(x，y)的卷積積分定義該值。但是，在本實施例中，為了處理的簡單化和高速化，按以下數(shù)學式4定義該值。
如數(shù)學式4所述，值VAPij作為屬于與周邊視野對應的c象素尺寸的矩形區(qū)域的象素值的平均而提供。
此時對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))能由以下的數(shù)學式5提供。
沒有象數(shù)學式(1)那樣使用對數(shù)變換值的差分。對比度改善量VRPij如數(shù)學式5所述，由各成分對于對象象素Pij的值VPij的加重平均值VAPij的比提供。
修正信息導出部件100關于輸入圖象vi內(nèi)的全部象素求出以上的對比度改善量VRPij。(S4)抽出部件101為各成分求出對比度改善量VRPij的平均值VaR(aRr，aRg，aRb)和標準偏差量VdR(dRr，dRg，dRb)(S5)。使用這些值，抽出部件101從對比度改善量VRPij的分布導出最小值emin和最大值emax(S6)。
在此，作為最大值emax的候補，求出aRr+α×dRr、aRg+α×dRg、aRb+α×dRb，把這3值內(nèi)的最大值作為emax。另外，作為最小值emin的候補，求出aRr-β×dRr、aRg-β×dRg、aRb-β×dRb，把這3值內(nèi)的最小值作為emin。通過其他方法，能導出最大值emax和最小值emin，但是通過這樣，能不破壞對比度改善量VRPij的各成分的平衡地抽出必要的范圍。
接著，象素值變換部件102使用該最大值emax和最小值emin，把VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))的各成分的值變換為0.0～1.0范圍內(nèi)的值(S7)。象素值變換部件102從該變換值求出強調(diào)圖象v上的象素的值。如上所述，當預先求出輸入圖象的最大值Vmax(rx，gx，bx)和最小值Vmin(rn，gn，bn)時，使用它們，把強調(diào)圖象v的象素值抑制在最大值Vmax(rx，gx，bx)和最小值Vmin(rn，gn，bn)內(nèi)(S8)。
如果關于各對象象素Pij，這樣取得對比度的改善的值，就根據(jù)象素值變換部件102的結(jié)束判定，對比度改善處理結(jié)束。
通過這樣的一系列的處理，對象象素的值和屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素的加重平均值的比的分布，只取出中心附近部分，強調(diào)從中心的變動量。具有大幅度偏離中心附近的比值的象素的對比度改善量VRPij變?yōu)?.0或0.0。因此，相當于中央視野的對象象素Pij和屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素的差稍微存在的區(qū)域也容易強調(diào)該差。即進行對比度強調(diào)，能明確表現(xiàn)影內(nèi)的細節(jié)或由于輸入儀器的范圍不足而埋沒的顏色信息。
如上所述，用比以往的基于Retinex概念的手法更簡易的形式進行各象素的對比度改善量的導出。另外，在以往的基于Retinex概念的手法中，問題在于在從各象素的對比度改善量變換為圖象上的實際值時的濾波器處理(偏移量、增益變換函數(shù))的設定中需要經(jīng)驗知識。在本實施例中，不需要它。
但是如果在對象象素的值和屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素值的加重平均值的比分部中，只抽出中心附近部分，使位于其前后的區(qū)域中的值在0.0或1.0飽和，則有可能發(fā)生輸出圖象vo的亮度水平全體集中在中心附近的問題。為了解決該問題，進而解決在以往的技術中說明的具有一律的顏色的非常大的高亮度區(qū)域中的亮度水平下降的問題，在本實施例中，適當?shù)匕演斎雸D象vi和強調(diào)圖象v合成。據(jù)此，抑制輸入圖象vi本來具有的亮度水平的下降或上升。
如果收到由對比度改善處理取得的強調(diào)圖象v和輸入圖象vi，圖象合成部件12就按照圖9所示的步驟，進行合成兩圖象，生成輸出圖象vo的處理。
在圖象合成部件12中，選擇基準值判定部件200計算輸入圖象的對象象素Pij的亮度y(i，j)(S11)。然后，比較預先準備的閾值Th_h以及Th_l和對象象素Pij的亮度y(i，j)(S12)。
當Th_l＞y(i，j)或y(i，j)＞Th_h時，選擇基準值判定部件200求出屬于相當于對象象素Pij的周邊視野的區(qū)域中的象素的平均亮度Ay(i，j)(S13)。
選擇基準值判定部件200判定亮度y(i，j)是否滿足|Ay(i，j)-y(i，j)|＜Th_len(S14)。
當亮度y(i，j)滿足該步驟S14的條件時，或步驟S12的比較結(jié)果表示亮度y(i，j)位于閾值Th_l和Th_h之間時，結(jié)合系數(shù)導出部件201計算輸入圖象vi中的對象象素Pij的亮度y(i，j)和強調(diào)圖象v的對應的象素中的亮度yd(i，j)的差(S15)。通過兩者的差的絕對值len＝|y(i，j)-yd(i，j)|輸入到準備的系數(shù)決定函數(shù)中，決定與強調(diào)圖象v有關的結(jié)合系數(shù)w1(S16)。在此，為了簡易目的，對該決定函數(shù)使用以下的數(shù)學式6的閾值函數(shù)g(X)。

從w0＝1.0-w1決定與輸入圖象vi有關的結(jié)合系數(shù)w0。
如果決定結(jié)合系數(shù)w0和w1，就是用它們，加重平均合成部件202求出對象象素Pij的輸入圖象vi的象素值VPij和強調(diào)圖象v的象素值VRPij的加重平均值VWPij(WRr(i，j)，WRg(i，j)，WRb(i，j))(S16)。加重平均合成部件123把求出的值設定位輸出圖象vo的對應象素的值(S17)。
另外，當亮度y(i，j)滿足步驟S14的條件時，進行把輸出圖象vo的象素Pij的VWPij(WRr(i，j)，WRg(i，j)，WRb(i，j))置換為輸入圖象vi的對象象素Pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))的處理(S18)。該處理是比相當于周邊視野的尺寸c的矩形區(qū)域大的區(qū)域中，變動非常小時，象素Pij的對比度改善量容易集中在1.0附近的處理。通過該處理把輸入圖象的一律的高亮度部(白)或黑部作為處理對象為除去。結(jié)果，在對比度改善圖象中，能抑制所述的區(qū)域中容易發(fā)生的亮度水平的大的變動。
通過對全體象素重復這樣的一系列步驟(S19)，能簡易并且以高精度生成改善了對比度的輸出圖象vo。
所述圖象處理如果根據(jù)本實施例的圖象處理方法，則通過使用計算機中使用的中央處理器(CPU)和數(shù)字信號處理器(DSP)的軟件處理，也能同樣實現(xiàn)。
須指出的是，代替數(shù)學式5，對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))也能由以下數(shù)學式7提供。
此時，通過把對象象素Pij的值VPij和加重平均值VAPij的比減去1.0的值與預先設定的正常數(shù)r相乘的值加上值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))，求出對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))。
據(jù)此，產(chǎn)生對于設定的常數(shù)r的依存性，但是當屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素的值的變動非常小時，對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))的各成分與VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))無關，能避免變?yōu)?.0附近的值。
(實施例2)本實施例2的圖象處理裝置具有與實施例1的圖象處理裝置同樣的結(jié)構，在該對比度改善部件11中，如圖10所示，具有初始設定部件103、結(jié)束判定部件104、比較范圍變更部件105。
初始設定部件103進行設定相當于周邊視野的矩形區(qū)域的尺寸的處理。結(jié)束判定部件104判定預先準備的全部相當于周邊視野的矩形區(qū)域中是否計算對比度改善量。比較范圍變更部件105當未由結(jié)束判定部件104進行結(jié)束的判定時，把現(xiàn)在的區(qū)域的尺寸c變更為下一候補。
如圖11模式所示，對相當于中央視野的對象象素Pij，根據(jù)使相當于周邊視野的區(qū)域的尺寸c在尺寸c0、c1、...ck中變化的結(jié)果，進行對比度改善，減少圖象內(nèi)存在的暗部(影)的大小引起的影響。
如圖12所示，如果進行步驟S1，則對比度改善部件11的初始設定部件103把相當于周邊視野的區(qū)域的尺寸c設定為預先準備的多個尺寸ck(k＝0、1、...、Cnum-1)中選擇的尺寸。相當于周邊視野的區(qū)域的尺寸可以從最小的尺寸開始按升序選擇，可以從最大的尺寸開始按降序選擇，但是尺寸的變更方向一致。在此，從最大的尺寸開始按降序選擇，按順序減小相當于周邊視野的區(qū)域。
修正信息導出部件100計算屬于現(xiàn)在的區(qū)域ck的象素的值的加重平均值VAPij_k(Ar_k(i，j)，Ag_k(i，j)，Ab_k(i，j))(S22)。
結(jié)束判定部件104判定關于全部尺寸，加重平均值的計算是否結(jié)束。(S23)當判定為未結(jié)束時，比較范圍變更部件105把現(xiàn)在設定的區(qū)域變更為下一候補。如果變更區(qū)域的尺寸，則修正信息導出部件100關于變更的尺寸的區(qū)域，計算加重平均值。
這樣重復加重平均值的計算，如果進行結(jié)束判定，則修正信息導出部件100求出關于各尺寸的區(qū)域ck的加重平均值VAPij_k(Ar_k(i，j)，Ag_k(i，j)，Ab_k(i，j))的加權平均值。然后，把該值設定為對象象素Pij的加重平均值VAPij(Ar(i，j)，Ag(i，j)，Ab(i，j))(S24)。此時，也考慮進行與相當于周邊視野的區(qū)域尺寸ck相應的加權，但是，在此為了簡化，把關于各尺寸ck的加重平均值VAPij_k的平均值作為對象象素Pij全加重平均值采用。
如果求出全加重平均值VAPij，則修正信息導出部件100把對象象素Pij的值VPij和全加重平均值VAPij的比作為對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))計算(S25)。
通過重復這樣的步驟，關于全體象素取得對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))后的處理與實施例1同樣。
通過進行以上的處理，充分發(fā)揮實施例1的圖象處理的特征，并且不會太影響動態(tài)范圍或影的暗部尺寸，能自動改善輸入圖象的對比度，結(jié)果能提高對比度改善的效率。
須指出的是，本實施例2的圖像處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例3)實施例3的圖象處理裝置關于對比度改善部件11的一部分，具有與實施例1的圖像處理裝置不同的結(jié)構。如圖13所示，在該對比度改善部件11中，代替修正信息導出部件100，具有信號變換部件106和對象修正信息導出部件107。另外，代替象素值變換部件102，具有對象信號變換部件108和信號逆變換部件109。
在此，信號變換部件106把彩色圖象的象素Pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))變換為其他一組信號。對象修正信息導出部件107把其中的一個信號作為對象，與實施例1同樣，計算對比度改善量。信號逆變換部件109從由對象信號變換部件108取得的信號和由信號變換部件106取得的對象信號以外的信號進行基于信號變換部件106的變換處理的逆變換處理，從而求出強調(diào)圖象v上的圖象Pij的值。
彩色圖象的象素Pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))變換為例如明亮度L(i，j)和色調(diào)a*(i，j)、b*(i，j)。該明亮度L(i，j)是改善對比度的對象的信號。一邊控制明亮度的水平，一邊原封不動地保持輸入圖象的顏色信息。這意味著用由對比度改善部件11取得的強調(diào)圖象v，原封不動地再現(xiàn)輸入圖象vi的顏色平衡。
更具體而言，對比度改善部件11按照圖14所示的步驟，進行對比度改善處理。
如果開始對比度改善處理，則信號變換部件106把輸入圖象vi的象素Pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))變換為L*a*b*空間上的值VPLij(L(i，j)，a*(i，j)，b*(i，j))(S31)。
對象修正信息導出部件107、抽出部件101和對象信號變換部件108在對于象素Pij的變換值的信號內(nèi)，關于明亮度L(i，j)進行處理。在處理期間，暫時保持色調(diào)a*(i，j)、b*(i，j)。另外，為了在強調(diào)圖象v中以高精度保持輸入圖象vi具有的顏色信息的平衡，希望明亮度L(i，j)正規(guī)化為0.0～1.0范圍的值。
對象修正信息導出部件107計算輸入圖象的象素Pij的明亮度L(i，j)的最大值Lx和最小值Ln(S32)。對于對象象素Pij，求出屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素的明亮度L(i，j)的加重平均值AL(i，j)(S33)。然后，把明亮度L(i，j)和加重平均值AL(i，j)的比作為明亮度的對比度改善量RL(i，j)計算(S34)。
如果對輸入圖象vi內(nèi)的全部象素重復計算對于對象象素Pij的明亮度的對比度改善量RL(i，j)，則抽出部件101求出明亮度的對比度改善量RL(i，j)的平均值aRL和標準偏差量dRL(S36)。根據(jù)該值，抽出部件101從明亮度的對比度改善量RL(i，j)的分布決定最小值emin和最大值emax(S37)。
對象信號變換部件108使用最小值emin和最大值emax，把明亮度的對比度改善量RL(i，j)變換為0.0～1.0范圍內(nèi)的值(S38)。對象信號變換部件108從該變換值求出圖象v上的象素的明亮度(S39)。該明亮度抑制在輸入圖象v中的最大值Lx和最小值Ln內(nèi)。
信號逆變換部件109使用這樣取得的明亮度的對比度改善量RL(i，j)和保持的色調(diào)a*(i，j)、b*(i，j)，通過信號變換部件106中使用的信號變換的逆變換，求出強調(diào)圖象v的象素Pij的值VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))(S40)。然后為了生成強調(diào)圖象v，對全部象素重復該計算(S40a)。
通過進行這樣的一系列處理，與在彩色圖象中，對3成分獨立改善對比度時相比，能保持輸入圖象內(nèi)的象素具有的色平衡，能進一步保持通過改善取得的圖象的影那樣的暗部的顏色穩(wěn)定性。代替對3成分獨立計算對比度改善量，只關于明亮度1成分進行計算，能大幅度縮短處理時間。
須指出的是，在本實施例中，信號變換部件106把輸入圖象vi的象素值Pij的值VPij變換為La*b*空間上的值VPLij，但是并不局限于此?？梢园演斎雸D象vi的象素Pij的值VPij變換為亮度y(i，j)、色差u(i，j)、v(i，j)。通過在對象信號中使用其中的亮度y(i，j)，同樣能進行圖象處理。
另外，實施例3的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例4)本實施例4的圖象處理裝置關于對比度改善部件11的一部分，具有與實施例1的圖象處理裝置不同的結(jié)構。如圖15所示，該對比度改善部件11具有組合實施例2的對比度改善部件11的結(jié)構和實施例3的對比度改善部件11的結(jié)構的結(jié)構。這意味著如圖16所示，只關于實施例3的度對象信號進行實施例2中說明的對比度改善處理。
與實施例3同樣，信號變換部件106把輸入圖象vi的象素Pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))變換為La*b*空間上的值VPLij(L(i，j)，a*(i，j)，bu(i，j))(S31)。變換的信號中，色調(diào)a*(i，j)、b*(i，j)用于后面的處理，暫時保持。
初始設定部件103計算輸入圖象的象素Pij的明亮度L(i，j)的最大值Lx和最小值Ln(S42)。初始設定部件103把相當于周邊視野的區(qū)域的尺寸c設定為多個尺寸ck(k＝0、1、...Cnum-1)中選擇的尺寸。
對象修正信息導出部件107求出屬于現(xiàn)在的區(qū)域ck的象素明亮度的加重平均值AL_k(i，j)(S43)。
結(jié)束判定部件104判定關于全部尺寸，明亮度的加重平均值的計算是否結(jié)束。當判定為未結(jié)束時，比較范圍變更部件105把現(xiàn)在設定的區(qū)域變更為下一候補。如果變更區(qū)域的尺寸，則對象修正信息導出部件107關于變更的尺寸的區(qū)域，計算明亮度的加重平均值。
這樣重復明亮度的加重平均值的計算，如果進行結(jié)束判定，則對象修正信息導出部件107求出關于各尺寸的區(qū)域ck的加重平均值的加權平均值。然后，把該值設定為全加重平均亮度AL(i，j)。對象修正信息導出部件107把對象象素Pij的明亮度L(i，j)和全加重平均亮度AL(i，j)的比作為明亮度的對比度改善量RL(i，j)計算(S46)。
通過重復這樣的步驟，關于全部象素，取得對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))后的處理與實施例3同樣。
如果進行這樣的處理，就沒必要與實施例2的處理同樣，預先決定相當于周邊視野的區(qū)域，象實施例3的處理那樣，容易保持象素具有的色平衡，能更容易保持改善的圖象的影那樣的暗部的顏色穩(wěn)定性。并且能簡化處理，縮短處理時間。
當然，實施例4的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例5)本實施例5的圖象處理裝置具有與實施例1的圖象處理裝置同樣的結(jié)構，如圖17所示，在象素值變換部件102中設置有平均亮度計算部件1020、變換方式分類部件1021和象素值推測部件1022。
在象素值變換部件102中，平均亮度計算部件1020關于輸入圖象vi內(nèi)的象素，計算平均亮度。變換方式分類部件1021根據(jù)平均亮度，選擇把由抽出部件101取得的對比度改善量變換為強調(diào)圖象v上的值的方式。象素值推測部件1022根據(jù)由變換方式分類部件1021選擇的變換方式，把由抽出部件101取得的對比度改善量變換為強調(diào)圖象v上的值。
在對比度改善部件11中，象素值變換部件102以外的修正信息導出部件100和抽出部件101與實施例1同樣進行處理。
修正信息導出部件100關于輸入圖象vi內(nèi)的全部象素Pij，求出對比度改善量。抽出部件101從關于對比度改善量的各成分的直方圖分布抽出有效范圍。如果這樣通過抽出部件101抽出范圍，則象素值變換部件102如圖18所示，執(zhí)行象素值變換處理。
平均亮度計算部件1020計算輸入圖象vi內(nèi)的各象素Pij的亮度y(i，j)，求出平均值ave_y(S61)。
變換方式分類部件1021根據(jù)平均值ave_y，選擇把對比度改善量變換為強調(diào)圖象v上的實際象素值的方式。對于該選擇方法，考慮到很多手法，但是在此設置低亮度閾值Th_low和高亮度閾值Th_high，如以下數(shù)學式8所示，選擇變換函數(shù)gg(x)(S62-S66)。
須指出的是，數(shù)學式8中，k_l、g_l、g_n、k_h、g_h是預先設定的常數(shù)，X表示變換前的對比度改善量的對象成分值。
該變換函數(shù)根據(jù)處理前的輸入圖象的平均亮度，決定在圖象質(zhì)量上應該為重點的部分。例如當輸入圖象全體為低亮度時，與全體急劇變明亮相比，盡可能留下低亮度部分時，從立體感的觀點出發(fā)，印象好。另外，輸入圖象全體為高亮度時，對高亮度部分的人的注目度高，有必要盡可能保持該部分。象自然圖象那樣，用打印機輸出具有中間亮度的圖象時，通過灰度系數(shù)變換進行使比中心亮度低的部分稍暗，使比中心亮度高的部分稍微明亮的處理。在此的變換方式是按照這樣的知識，如果是按照這樣的知識的變換方式，則在此表示的方式中不是一律決定的，能同樣使用。
如果選擇變換函數(shù)，則象素值推測部件1022使用該函數(shù)，求出對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))的各成分的變換值VRPoij(Rro(i，j)，Rgo(i，j)，Rbo(i，j))(S67，S68)。象素值推測部件1022從該變換值求出強調(diào)圖象v上的象素Pij(S69)。該值抑制在輸入圖象vi的象素Pij的各成分的最大值Vmax(rx，gx，bx)和最小值Vmin(rn，gn，bn)之間。然后，關于全部象素重復步驟S68和S69(S70)，取得強調(diào)圖象v(S70)。
如上所述，通過根據(jù)輸入圖象的平均亮度選擇變換方式，能進一步提高對比度改善的質(zhì)量。
須指出的是，本實施例的圖象處理也能與實施例2的圖象處理組合。
另外，實施例5的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例6)本實施例6的圖象處理裝置具有與實施例3的圖象處理裝置同樣的結(jié)構，如圖19所示，在對象信號變換部件108中設置有平均對象信號計算部件1080、變換方式分類部件1081和對象信號推測部件1082。
這樣的對象信號變換部件108代替實施例5的象素值，關于對象信號，選擇變換方式，根據(jù)選擇的方式，求出由抽出部件101取得的對象信號的對比度改善量的變換值。
如果從抽出部件101對對象信號變換部件108輸入對象信號的對比度改善量，則平均對象信號計算部件1080計算從輸入圖象vi內(nèi)的象素值求出的對象信號的平均值。如果對象信號是明亮度，則關于與它對應的色調(diào)，不計算平均值。在實施例5中，求出亮度的平均值，但是，在本實施例中，只關于具有與亮度相同意思的明亮度，計算平均值。
變換方式分類部件1081根據(jù)由平均對象信號計算部件1080取得的對象信號的平均值，選擇把由抽出部件101取得的對象信號的對比度改善量變換為強調(diào)圖象v上的對象信號的值的方式。如果除去平均值不是亮度，是關于明亮度取得的這一點，則選擇的步驟與實施例5同樣。
對象信號推測部件1082根據(jù)由變換方式分類部件1081取得的變換方式，求出由抽出部件101取得的對象信號的對比度改善量的變換值。
如果由對象信號推測部件1082求出變換值，則信號逆變換部件109與實施例3同樣，從變換值和保持的色調(diào)生成強調(diào)圖象v。
如果這樣關于對象信號選擇變換方式，就不僅提高顏色的穩(wěn)定，而且能進行精度更高的對比度改善。
須指出的是，在實施例4的對象信號變換部件108中也能具有平均對象信號計算部件1080、變換方式分類部件1081和對象信號推測部件1082。
另外，實施例6的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例7)本實施例7的圖象處理裝置關于象素值變換部件102的一部分，具有與實施例5的圖象處理裝置不同的結(jié)構。如圖20所示，該象素值變換部件102代替平均亮度計算部件1020和變換方式分類部件1021，具有基準強度計算部件1023和變換曲線推測部件1024。
在象素值變換部件102中，基準強度計算部件1023計算表示輸入圖象vi的對比度信息的亮度的邊緣強度。變換曲線推測部件1024用遺傳算法推測把由抽出部件101取得的對比度改善量變換為強調(diào)圖象v上的值的變換曲線。
如果推測變換曲線，則象素值推測部件1022代替選擇的變換方式，根據(jù)變換曲線，求出由抽出部件101取得的對比度改善量的變換值。
圖21是表示變換曲線推測部件的概略結(jié)構的框圖。
在變換曲線推測部件1024中，初始候補設定部件240準備表示多個變換曲線的染色體的初始集合。象素值變換候補計算部件241根據(jù)各染色體表示的變換曲線，求出強調(diào)圖象v的候補上的象素值。評價值計算部件242從各候補上的象素值，關于與各候補對應的變換曲線，計算評價值。適合度計算部件243根據(jù)由評價值計算部件242取得的評價值，計算各染色體的適合度。改編操作部件244對于染色體集合中包含的染色體，進行有選擇的淘汰、交叉或突然變異的改編操作，生成下一染色體集合。推測結(jié)束判定部件245判定變換曲線的最優(yōu)化推測是否結(jié)束，把進行結(jié)束的判定的時刻的變換曲線提供給象素值推測部件1022。
在本實施例中，使用遺傳算法，努力使強調(diào)圖象v的邊緣部分進一步明顯。另外，因為自動推測適合的變換函數(shù)，所以沒必要預先進行條件設定。
圖22是說明本實施例的對比度改善處理的程序流程圖。
與實施例1同樣，抽出部件101如果把對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))的各成分的值變換為0.0～1.0范圍內(nèi)的值，則象素值變換部件102進行包含變換曲線推測處理的象素值變換處理S78和S79。圖23是進一步詳細說明該象素值變換處理的程序流程圖。
基準強度計算部件1023計算輸入圖象vi的各象素Pij的亮度y(i，j)、色差u(i，j)、v(i，j)(S81)。從該亮度求出輸入圖象vi的邊緣強度Ec(S82)。該邊緣強度Ec能定義為以下的數(shù)學式9。

在該數(shù)學式9中，邊緣強度Ec定義為由左貝爾濾波器計算的象素Pij的邊緣強度ec(i，j)的總和。
如果通過基準強度計算部件1023，關于輸入圖象vi求出邊緣強度Ec，則變換曲線推測部件1024進行采用遺傳算法的變換曲線推測處理。
關于遺傳算法，在“Genetic Algorithms in Search，Optimizationand Machine Learning”(David E.Goldberg，Addison Wesley)等的文獻中有記載。遺傳算法是在大區(qū)域的探索能力上優(yōu)異，即使無法取得作為最佳解探索問題的對象的評價函數(shù)的微分信息，如果能取得評價值自身，就能進行探索的有用的方法。也能應用于只有人的主觀評價是判斷基準的對象問題。
在變換曲線推測部件1024中，初始候補設定部件241準備根據(jù)Nch個探索向量Vch[A]的初始集合Gv(S83)。在此，探索向量Vch[A]由n個探索參數(shù)g0～gn-1構成。從與生物的關聯(lián)，把探索向量Vch[A]稱作染色體，而把探索向量Vch[A]的各要素gk[A](k＝0，...，n-1)稱作基因。
對于來自抽出部件101的輸入值，在0.0到1.0的范圍中，使染色體與用于求出變換值的變換曲線對應。如圖24A所示，該變換曲線能由與輸入值ik和輸出值ok的組合對應的n個坐標(ik，ok)表現(xiàn)。此時，使除去基因g0的基因gk與從原點到坐標(ik，ok)的向量Ok和從原點到坐標(ik-1，ok-1)的向量Ok-1的差對應。使基因g0與從原點到坐標(i0，o0)的向量O0對應。如圖24B所示，使用原封不動排列n個基因g0、g1、...、gk、...、gn-1的實數(shù)編碼手法，能進行與變換曲線對應的探索向量的染色體記載。代替實數(shù)編碼手法，也可以使用由2進制記載各基因gk，排列該2進制數(shù)的2進制編碼手法。
為了準備由這樣的染色體構成的初始集合Gv，初始候補設定部件240在-1～1的范圍中，選擇n個由均勻隨機數(shù)生成的實數(shù)，設定一個初始探索向量v。通過準備預先設定它的染色體集合數(shù)Nch個，設定初始的集合Gv＝{Vch[A]}(A＝0，...，Nch-1)。從該初始集合Gv開始最佳解的探索。
象素值變換候補計算部件241使用與集合Gv的各染色體對應的變換曲線，從來自抽出部件101的輸入值VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))求出變換值VRPoij[A](Rro(i，j，A)，Rgo(i，j，A)，Rbo(i，j，A))。通過該變換值，構成強調(diào)圖象v的候補。象素值變換候補計算部件241關于變換值計算亮度yo(i，j，A)。
評價值導出部件242從該亮度yo，關于由各變換曲線取得的強調(diào)圖象v的候補，把邊緣強度E[A]作為評價值求出(S84)。該評價值是按照預先設定的評價尺度評價作為與各變換曲線對應的探索向量Vch[A]的解的好壞的結(jié)果。把該評價尺度稱作評價函數(shù)(fitness)。在此，評價函數(shù)由數(shù)學式9提供。這是因為在視覺上感覺良好的圖象不僅明暗分明，而且圖象的邊緣部分鮮明。
適應度計算部件243求出由變換曲線取得的強調(diào)圖象v的候補的各象素的亮度yo(i，j，A)的最大值yox[A]和最小值yon[A](S85)。從由評價值導出部件242求出的評價值E[A]計算用于觀察與各變換曲線對應的探索向量的適合性的適合度(S86)。作為導出適合度f[A]的函數(shù)，考慮到各種函數(shù)。在此，由以下數(shù)學式10提供該函數(shù)。φ是常數(shù)。
f[A]＝{E[A]+φ*(yox[a]-yon[A])}/Ec …(10)用由各變換曲線取得的強調(diào)圖象v的候補的邊緣強度E[A]加上關于候補的最大值yox[A]和最小值yon[A]間的距離的值除以輸入圖象vi的邊緣強度Ec的值提供適合度f[A]。有關最大值yox[A]與最小值yon[A]之間的距離的項，設置為不僅邊緣強度提高而且使之具有盡可能多的變換輸出區(qū)域。
該適合度f[A]的值越大，判斷為越好的探索向量即變換曲線。
改編操作部件244關于集合Gv的各染色體，按照適合度f[A]進行有選擇的淘汰(S87)，從集合Gv生成下世代的集合，對選擇的染色體實施交叉(S88)或突然變異(S89)等遺傳上的改編操作。在此，各世代的染色體個數(shù)Nch一定，但是可以增加、減少。
通過用與適合度成比例的概率選擇探索向量的轉(zhuǎn)輪選擇法進行有選擇的淘汰?；谵D(zhuǎn)輪選擇法的處理的概要如以下的(i)到(iii)。
(i)從屬于集合Gv的探索向量Vch[A](A＝0，...，Nch-1)的適合度f[A]，如以下數(shù)學式11所述，求出全探索向量的適合度的總和F。
F=Σj=1nf[A](k=1,...,Nch)---(11)]]>(ii)根據(jù)以下的數(shù)學式12，決定把探索向量Vch[A]作為產(chǎn)生下世代的探索向量的母體而選擇的選擇概率h[k]。
h[A]＝f[A]/F …(12)(iii)把各探索向量的選擇范圍I[A]，按以下的數(shù)學式13分配到
內(nèi)的區(qū)間中。
另外，在
內(nèi)產(chǎn)生均勻隨機數(shù)ra[A]的組RR＝(ra
，ra[1]，....，ra[Nch-1])。但是，0＜ra[j]＜1。
而且，對于組RR內(nèi)的隨機數(shù)ra[B]，求出滿足以下的表達式14的num[B]＝I[A]的組Num＝(num
，num[1]，...，num[Nch-1])。據(jù)此，選擇與該組Num對應的Nch個探索向量的組。
ra[B]∈I[A](A，B＝0，1，...，Nch-1)…(14)通過這樣的轉(zhuǎn)輪選擇法，從現(xiàn)在的探索向量集團Gv選擇成為下世代的探索向量的母體的探索向量Vch[A]。
如果選擇成為下世代的探索向量的母體的染色體，則如圖25A和B所示，關于它，進行交叉處理和突然變異處理。交叉是通過彼此置換由有限的符號表現(xiàn)的2個染色體的一部分，生成新的探索向量的操作。該操作相當于遠離現(xiàn)在的解向量的位置的探索。在圖25A的例子中，位于染色體Vch[A]和染色體Vch[B]的交叉點1到交叉點2之間的符號彼此置換。在此的交叉可以是1點交叉，可以是2點交叉。
另外，突然變異是以某低概率隨機選擇染色體的一部分的符號，把選擇的符號變更為其他符號的操作。該操作相當于現(xiàn)在的探索向量附近的探索。在圖25B的例子中，構成染色體的符號中，符號g4[A]突然變異為f4[A]。通過在集合的一半和剩下一半中改變進行突然變異的概率，能進一步維持探索向量的多樣性。
經(jīng)過這樣的交叉處理和突然處理，生成下世代的探索向量的集合。
推測結(jié)束判定部件245如果判定為滿足收斂條件，就重復上述的步驟S84～S89。該收斂條件是重復次數(shù)超過允許重復次數(shù)的條件。
通過該重復，進行構成最佳變換曲線的探索參數(shù)的推測。如果這樣在大區(qū)域中準備多個候補，重復進行難以陷入局部最佳解(局部最小值)的交叉或突然變異等記號的改編操作，就能以高精度并且自動推測最佳的變換曲線。
如果取得最佳的變換曲線，則象素值推測部件245使用該變換曲線，求出0.0～1.0范圍的變換值，從該變換值求出強調(diào)圖象v上的象素的值(S79)。該強調(diào)圖象v上的象素的值抑制在輸入圖象vi的象素Pij的各成分最大值Vmax(rx，gx，bx)和最小值Vmin(rn，gn，bn)內(nèi)。
如上所述，在本實施例的圖象處理中，推測變換函數(shù)時，通過把與細節(jié)的明了度關聯(lián)的邊緣強度的改善程度設置為評價值，能進一步提高對比度，能實現(xiàn)邊緣的明顯化。另外，通過在這樣的最佳變換函數(shù)的推測中使用遺傳算法，能不依存于輸入圖象，自動推測適當?shù)淖儞Q函數(shù)。
須指出的是，能把本實施例的圖象處理與實施例2的圖象處理組合。
另外，本實施例7的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例8)本實施例8的圖象處理裝置關于對象信號變換部件108的一部分，具有與實施例6的圖象處理裝置不同的結(jié)構。如圖26所示，對象信號變換部件108代替平均對象信號計算部件1080和交換方式分類部件1081，具有基準強度計算部件1083和對象信號變換曲線推測部件1084。
如果從抽出部件101對該對象信號變換部件108輸入對象信號的對比度改善量，則基準強度計算部件1083計算表示輸入圖象vi的對比度信息的對象信號的邊緣強度。對象信號例如是明亮度。
對象信號變換曲線推測部件1084用遺傳算法推測用于把明亮度的對比度改善量變換為強調(diào)圖象v的值的對象信號變換曲線。對象信號變換曲線推測部件1084如圖27所示，除了代替象素值變換候補計算部件241，具有對象信號變換候補計算部件246，具有與變換曲線推測部件1024同樣的結(jié)構。
在該對象信號變換曲線推測部件1084中，如果有初始候補設定部件246準備初始的集合，則初始候補設定部件246根據(jù)準備的染色體集合表示的對象信號變換曲線，求出強調(diào)圖象v的候補的明亮度的值。評價值計算部件242從求出的各候補的明亮度的值，關于與各候補對應的對象信號變換曲線，計算評價值。適合度計算部件243、改編操作部件244和推測結(jié)束判定部件245除了把推測結(jié)束判定部件245進行結(jié)束的判定的時刻的對象信號變換曲線提供給對象信號推測部件1082，進行與實施例7同樣的處理。
如果推測對象信號變換曲線，則對象信號推測部件1082代替選擇的變換方式，根據(jù)對象信號變換曲線，求出由抽出部件101取得的對象信號的對比度改善量的變換值。
如上所述，在本實施例的圖象處理中，通過關于對象信號即明亮度，進行與實施例8同樣的處理，不僅提高對比度，實現(xiàn)邊緣部的明顯化，而且能提高影那樣的暗部的象素的色穩(wěn)定。
須指出的是，也能把本實施例的圖象處理與實施例4的圖象處理組合。
另外，本實施例8的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例9)但是，作為由數(shù)字照相機拍攝的圖象的問題點，有時指出顏色模糊現(xiàn)象。這也根據(jù)攝影條件等，稱作比恰當?shù)臓顟B(tài)過分顯出特定顏色的現(xiàn)象。人能順應光，所以由于光源不同，幾乎不會觀察到顏色不同，但是在由數(shù)字照相機拍攝的圖象中，根據(jù)攝影時的光源，經(jīng)常會微妙地產(chǎn)生顏色模糊。在朝陽或夕陽下，紅色模糊，在熒光燈下，有拍成綠色的傾向。在池水的反射下，產(chǎn)生藍色模糊，在草木顏色的反射下，產(chǎn)生綠色模糊，被拍攝體周圍物體的顏色反射，產(chǎn)生顏色模糊。
為了除去這樣的顏色模糊，手動進行色調(diào)控制或濃度水平修正，例如當綠色G過分強時，減弱青色C和黃色Y的信號。
另外，作為自動處理，有基于埃文斯原理的自動白平衡處理。埃文斯原理是基于如果把世間的被拍攝物全部相加，就變?yōu)闊o彩色的假說，該處理的基本在于調(diào)整各色的平衡，從而輸入圖象全體的平均變?yōu)榛疑?無彩色)。
圖28是表示進行這樣的自動處理的裝置的概略結(jié)構的一例的框圖。在該裝置中，關于來自圖象輸入部件2301的輸入圖象的紅、藍、綠各信號，輸入圖象分布檢測部件2301求出平均值?；鶞噬O定部件2303關于輸入圖象，導出亮度的平均值，把該值設定為基準色。色平衡修正部件2304修正各信號，從而使由輸入圖象分布檢測部件2303取得的紅、藍、綠各信號的平均值變?yōu)榛鶞噬?。通過該修正，輸入圖象全體的平均色變?yōu)榛疑詣訙p輕顏色模糊。
但是，當對輸入圖象使用這樣的處理時，如果在輸入圖象中具有色彩鮮艷的顏色的物體占有大的區(qū)域，則該色變?yōu)槠骄膬A向增強，產(chǎn)生該顏色接近無彩色的問題。例如當草皮的綠色占圖象的大半時，草皮的綠色變?yōu)闊o彩色(顏色破壞)。
在實施例9中，說明為了改善對比度，進一步減少這樣的顏色模糊，適當合成輸入圖象和強調(diào)圖象的圖象處理。
實施例9的圖象處理裝置如圖29所示，除了圖象輸入部件10、對比度改善部件11、圖象合成部件12、圖象輸出部件13，還具有從輸入圖象vi檢測邊緣信息的邊緣信息檢測部件14。
另外，圖象合成部件12如圖30所示，除了結(jié)合系數(shù)導出部件201、加重平均合成部件202，還具有輸出值決定部件203，不具有選擇基準值判定部件200。在此，結(jié)合系數(shù)導出部件200不根據(jù)選擇基準值判定部件200的判定結(jié)果，而根據(jù)由邊緣信息檢測部件14取得的邊緣信息，決定結(jié)合系數(shù)w0和w1。輸出值決定部件203比較由加重平均合成部件202取得的合成圖象和輸入圖象vi，決定輸出圖象vo的象素的值。
圖31是說明邊緣信息的檢測處理的程序流程圖。
如果從圖象輸入部件10輸入圖象數(shù)據(jù)，邊緣信息檢測部件14把對象象素的位置初始化后，對輸入圖象vi的象素Pij計算亮度y(i，j)。關于全部象素重復該計算，對于輸入圖象vi的象素Pij，取得亮度y(i，j)。邊緣信息檢測部件14再初始化對象象素的位置后，根據(jù)計算的亮度，檢測邊緣信息。對于彩色3成分的值，可以檢測邊緣信息，但是能通過只對亮度，檢測邊緣信息，謀求處理的簡化。作為邊緣信息的檢測，存在各種方法，但是在此，利用具有圖32所示的5象素×5象素的尺寸的濾波器。把以象素Pij為中心，應用各濾波器而取得的x方向的成分量ex(i，j)和y方向的成分量ey(i，j)的平方和的平方根作為象素Pij的邊緣信息ed(i，j)。濾波器的尺寸或種類并不局限于本例子，例如也能利用3象素×3象素的左貝爾濾波器。
邊緣信息檢測部件14對于輸入圖象vi的全部象素重復上述的邊緣信息的檢測，據(jù)此，關于輸入圖象vi的全部象素Pij，取得邊緣信息。邊緣信息檢測部件14根據(jù)各象素Pij的亮度和邊緣信息，求出亮度的平均值ave_y和邊緣信息的平均值ave_ed。
與輸入到邊緣信息檢測部件14的數(shù)據(jù)相同的圖象數(shù)據(jù)也輸入到對比度改善部件11中。對比度改善部件11除了代替數(shù)學式4和5，使用以下的數(shù)學式15和16，與實施例1同樣生成強調(diào)圖象v。
Ay(i,j)=ΣiΣjy(i,j)/c2---(15)]]> 在數(shù)學式15中，定義屬于與周邊視野對應的c象素尺寸的區(qū)域的象素亮度y(i，j)的平均值Ay(i，j)。另外，在數(shù)學式16中，代替象素Pij的各成分值和加重平均值VAPij的各成分值，用與平均值Ay(i，j)定義對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))。
通過這樣定義對比度改善量，比較各成分值的值變?yōu)橄嗤闹?。在此，如?shù)學式4和5所述，能定義對比度改善量，但是與按各成分獨立計算對比度改善量相比，使用公共的值計算時，能更好地保持取得的對比度改善量的平衡。
通過對比度改善部件11生成強調(diào)圖象v，如果把該強調(diào)圖象v輸入圖象合成部件12，則如圖33所示，結(jié)合系數(shù)導出部件201把對象象素Pij的位置初始化后，決定與兩圖象有關的結(jié)合系數(shù)w0和w1。在該實施例中，根據(jù)輸入圖象vi的象素亮度和邊緣信息，控制結(jié)合系數(shù)w0和w1，從而適當合成輸入圖象vi和強調(diào)圖象v。按照以下的規(guī)則1和規(guī)則2，決定結(jié)合系數(shù)。
規(guī)則1if y(ij)is Low and ed(ij)is Low or y(i，j)is High anded(i，j)is Low then VWP(i，j)is VP(i，j)
規(guī)則2if y(ij)is High and ed(ij)is High or y(ij)is Middle anded(ij)is Middle then VWP(i，j)is VRP(i，j)在圖34所示的輸入圖象vi的例子中，規(guī)則1是對應于區(qū)域A1或A2的規(guī)則。規(guī)則2是對應于區(qū)域A3或A4的規(guī)則。在象區(qū)域A1那樣，象素的亮度低，其變化平緩的區(qū)域中，或象區(qū)域A2那樣，象素的亮度高，其變化平緩的區(qū)域中，在強調(diào)圖象v中，有可能亮度下降，或由于亮度的急劇上升，表現(xiàn)出顏色噪聲或壓縮噪聲。象區(qū)域A3和A4那樣，在上述區(qū)域以外的區(qū)域中，在強調(diào)圖象v不會那樣，在強調(diào)圖象v中，顏色模糊也減少。
因此，如果對于規(guī)則1的可靠度m1大，則與強調(diào)圖象v相比，輸入圖象vi的象素值對合成圖象的象素值造成更強的影響，抑制亮度的下降、顏色噪聲或壓縮噪聲的表現(xiàn)。另外，如果對于規(guī)則2的可靠度m2大，則與輸入圖象vi相比，強調(diào)圖象v的象素值對合成圖象的象素值造成更強的影響，改善對比度，減少顏色模糊。
如圖35所示那樣提供可靠度m1和m2?？煽慷萴1能用邊緣信息小，在亮度高的點和低的點具有2個峰值的高斯函數(shù)那樣的山形函數(shù)定義。另外，可靠度m2能由邊緣信息、亮度都以輸入圖象的邊緣信息的平均值ave_ed和亮度的平均值ave_y為中心的山形函數(shù)定義。
結(jié)合系數(shù)導出部件201根據(jù)可靠度m1和m2，按照w1＝m2/(m1+m2)決定與強調(diào)圖象v有關的結(jié)合系數(shù)w1。另外，按照w0＝1.0-w1，決定與輸入圖象vi有關的結(jié)合系數(shù)w0。
加重平均合成部件202根據(jù)決定的結(jié)合系數(shù)w0和w1，求出合成圖象的對象象素Pij的象素值VWPij(Wr(i，j)，Wg(i，j)，Wb(i，j))。
這樣控制結(jié)合系數(shù)，不是邊緣附近，在亮度高或低的區(qū)域中，把輸入圖象vi優(yōu)先，在位于邊緣附近的該區(qū)域以外的區(qū)域中，把強調(diào)圖象v優(yōu)先，從而不僅改善對比度，而且抑制顏色模糊。并且也抑制高亮度部的亮度下降或陰影部的顏色噪聲或壓縮噪聲的表現(xiàn)，能抑制合成圖象中有可能產(chǎn)生的不連續(xù)部分。
但是，即使這樣決定合成圖象的象素值，與輸入圖象的對應的象素值比較，亮度有可能下降。
因此，輸出值決定部件203比較輸入圖象vi的對象象素pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))和合成圖象的對象象素的值VWPij(Wr(i，j)，Wg(i，j)，Wb(i，j))。結(jié)果，如果VWPij比值VPij小，則輸出值決定部件203把值VWPij置換為值VPij。值VWPij如果為值VPij以上，就不進行該置換。
須指出的是，結(jié)合系數(shù)導出部件201比較輸入圖象vi的值VPij和強調(diào)圖象v的值VRPij，當值VPij的3成分都比值VRPij大時，決定為w0＝1.0，w1＝0.0。另外的時候，決定為w1＝w3＝0.5。
據(jù)此，簡化決定結(jié)合系數(shù)的處理。但是，在不是邊緣的部分中，與上述的例子相比，系數(shù)w0的值增大，在合成圖象中，輸入圖象Vi占的比例增大。因此，更受到輸出圖象具有的顏色模糊的影響。
另外，本實施例9的圖象處理能與本實施例2的圖象處理組合。
在實施例2中，作為對比度改善量，使用對象象素Pij的值VPij和全加重平均值VAPij的比，例如能使用值VPij和加重平均值的最大值的比。通過按各成分比較各尺寸ck的加重平均值，求出加重平均值的最大值。比較處理的時間增大，但是強調(diào)圖象v的象素值的變動變平緩，具有抑制值在邊緣附近的急劇上升的優(yōu)點。
本實施例9的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例10)本實施例10的圖象處理裝置如圖36所示，圖象輸入部件10除了對比度改善部件11、圖象合成部件12、圖象輸出部件13，還具有按照輸入圖象vi修正強調(diào)圖象v的濃度分布的濃度修正部件15。
另外，圖象合成部件12如圖37所示，與實施例9同樣具有加重平均合成部件202和輸出值決定部件203，但是不具有結(jié)合系數(shù)導出部件201。該簡易的圖象合成部件12把由濃度修正部件15取得的修正圖象和輸入圖象合成。
圖38是說明濃度修正處理的程序流程圖。
如果通過對比度改善部件11取得強調(diào)圖象v，則濃度修正部件15把對象象素Pij的位置初始化后，計算輸入圖象vi和強調(diào)圖象v的對象象素Pij的亮度Ry(i，j)、色差Ru(i，j)、Rv(i，j)。
如果關于輸入圖象vi和強調(diào)圖象v的全部象素，重復該計算，濃度修正部件15從這些值計算輸入圖象vi的平均亮度ave_y和強調(diào)圖象v的平均亮度ave_Ry。
如果算出平均亮度ave_y和ave_Ry，濃度修正部件15就把強調(diào)圖象v的對象象素Pij的位置初始化，進行把強調(diào)圖象v的對象象素Pij的亮度Ry(i，j)加上平均亮度的差分量ave_y-ave_Ry的修正。
如果修正亮度Ry(i，j)，濃度修正部件15就從修正的亮度Ry(i，j)、色差Ru(i，j)、Rv(i，j)計算強調(diào)圖象v的對象象素Pij的修正值VDPij(Dr(i，j)，Dg(i，j)，Db(i，j))。
關于強調(diào)圖象v的各象素，計算該修正值，從而取得修正圖象。之所以為了取得修正圖象而計算平均亮度ave_Ry是因為通過對比度改善，有可能產(chǎn)生亮度的下降或過度上升的區(qū)域中，亮度的變動少，寬闊，所以對該值造成大的影響。因此，如圖39所示，一邊保存強調(diào)細節(jié)的圖象的亮度分布，一邊計算修正值，使關于強調(diào)圖象v的的平均亮度ave_Ry和關于輸入圖象vi的平均亮度ave_y一致。據(jù)此，在修正圖象中，能抑制高亮度部的亮度下降或陰影部的過度的亮度上升。
如果從濃度修正部件15向圖象合成部件12輸入修正圖象，則如圖40所示，加重平均合成部件202把對象象素Pij的位置初始化后，使用結(jié)合系數(shù)w0和w1，從輸入圖象的值VPij和修正圖象的值VRPij計算合成圖象的值VWPij。
如上所述，寬的高亮度部的亮度的下降等在修正圖象中得到抑制，所以使用邊緣信息，導出結(jié)合系數(shù)w0和w1的必要性減少?？梢允褂妙A先設定結(jié)合系數(shù)w0和w1的值，從而使修正圖象的值比輸入圖象優(yōu)先。例如預先把與輸入圖象有關的結(jié)合系數(shù)w0設定為0.3，把與修正圖象有關的結(jié)合系數(shù)w1設定為0.7。
然后，輸出值決定部件203進行與實施例9同樣的步驟。據(jù)此，取得合成圖象。
如上所述，通過代替強調(diào)圖象，使用修正圖象，能抑制高亮度部的亮度下降或陰影部的過度的亮度上升，能更簡易地區(qū)的改善對比度的合成圖象。在輸出圖象中，輸入圖象占的比率減小，所以能抑制輸入圖象的顏色模糊的影響表現(xiàn)在輸出圖象中。
須指出的是，本實施例10的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例11)本實施例11的圖象處理裝置如圖41所示，與實施例9的圖象處理裝置同樣，具有邊緣信息檢測部件14，但是據(jù)此求出的邊緣信息不是圖象合成部件12，而是對比度改善部件11利用。
另外，對比度改善部件11如圖42所示，與實施例1的圖象處理裝置同樣，具有修正信息導出部件100、抽出部件101和象素值變換部件102，還具有區(qū)域判定部件110、比較范圍選擇部件111、調(diào)整系數(shù)導出部件112和調(diào)整部件113。
如果從邊緣信息檢測部件14輸入邊緣信息ed(i，j)，對比度改善部件11就進行按照圖43所示的步驟生成強調(diào)圖象v的處理。
在對比度改善部件11中，區(qū)域判定部件110初始化對象象素Pij的位置后，根據(jù)對象象素Pjj的邊緣信息ed(i，j)和亮度y(i，j)，判定象素所屬的區(qū)域。該區(qū)域包含圖34所示的區(qū)域A1那樣的變化平緩并且亮度低的陰影部、或區(qū)域A2那樣的變化平緩并且亮度高的高亮度部、區(qū)域A3和A4那樣的邊緣附近的區(qū)域。
比較范圍選擇部件111按照判定結(jié)果，選擇相當于周邊視野的區(qū)域的尺寸。當判定為象素屬于變化平緩并且亮度低的陰影部或變化平緩并且亮度高的高亮度部時，比較范圍選擇部件111為了抑制過剩強調(diào)或與輸入圖象相比的亮度下降，選擇大的尺寸。當判斷為象素屬于邊緣附近時，為了強調(diào)由輸入圖象埋沒的變化，選擇小的尺寸。象素所屬的區(qū)域不明時，選擇中間的尺寸。
另外，調(diào)整系數(shù)導出部件112根據(jù)區(qū)域判定部件110的判定結(jié)果，決定用于調(diào)整由修正信息導出部件100取得的對比度改善量的調(diào)整系數(shù)。在上述區(qū)域中，關于平緩變化的亮度高的區(qū)域，預想到對比度改善量VRPij容易變?yōu)?.0附近，變?yōu)楸容斎雸D象還低的值，所以決定調(diào)整系數(shù)k(i，j)，從而增大該值。在此，為了使對比度改善量增大20％，把調(diào)整系數(shù)k(i，j)設定為1.2。關于平緩變化的亮度低的區(qū)域，預想到對比度改善量VRPij容易變?yōu)?.0附近，與輸入圖象相比，更急劇地變?yōu)楦叩闹?，所以決定調(diào)整系數(shù)k(i，j)，從而減小該值。在此，為了使對比度改善量減小20％，把調(diào)整系數(shù)k(i，j)設定為0.8。關于邊緣附近的區(qū)域，可以把調(diào)整系數(shù)k(i，j)設定為1.0。
如果通過調(diào)整系數(shù)導出部件112決定調(diào)整系數(shù)k(i，j)，通過修正信息導出部件100求出對比度改善量VRPij，則調(diào)整部件113把對應的調(diào)整系數(shù)k(i，j)與對比度改善量VRPij的各成分相乘，調(diào)整該對比度改善量VRPij。
如果重復這樣的一系列處理，調(diào)整各象素的對比度改善量VRPij，則抽出部件101和象素值變換部件102進行與實施例1同樣的步驟。
通過這樣調(diào)整對比度改善量，能抑制在強調(diào)圖象的高亮度部，比輸入圖象的亮度低，在陰影部進行過剩的強調(diào)。因此，與實施力10同樣，能更簡易地進行圖象合成。因為輸出圖象中輸入圖象占的比例減小，所以能抑制輸入圖象的顏色模糊的影響出現(xiàn)在輸出圖象中。
須指出的是，與實施例9同樣進行圖象合成時，不僅對比度改善部件11，圖象合成部件12也利用由邊緣信息檢測部件14求出的邊緣信息。
另外，如圖44所示，能把本實施例的圖象處理裝置的對比度改善部件11的結(jié)構與實施例2的對比度改善部件11的結(jié)構組合。
此時，調(diào)整部件113調(diào)整使用對于多個尺寸的區(qū)域ck的加重平均值VAPij_k而計算的對比度改善量。
據(jù)此，能減少尺寸選擇錯誤的判定的影響。另外，對于邊緣區(qū)域的象素，如果只在附近的值導出對比度改善量，則由于過剩強調(diào)，有時產(chǎn)生白色跳躍，但是能減少邊緣附近的顏色跳躍。如果根據(jù)陰影尺寸選擇的區(qū)域的尺寸過小，則在對象象素和周圍的象素中該值接近，有可能變?yōu)閺娬{(diào)不充分，但是也能減小該可能性。
另外，本實施例11的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例12)實施例12的圖象處理裝置關于對比度改善部件11的一部分，具有與實施例1不同的結(jié)構。如圖45所示，在該對比度改善部件11中除了修正信息導出部件100、抽出部件101和象素值變換部件102，還具有修正信息導出濃度限制部件114。
修正信息導出濃度限制部件114限制屬于相當于對象象素的周圍視野的區(qū)域的象素。而且，修正信息導出部件100使用限制的象素的值，求出該對象象素的對比度改善量。
如圖46所示，該對比度改善處理的步驟與實施例9中的步驟幾乎相同，但是不同點在于抑制屬于相當于對象象素Pij的周邊視野的區(qū)域的象素值的上下限，并且求出對比度改善量。
在此，考慮對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))由數(shù)學式15和16計算的情形。此時，修正信息導出濃度限制部件114如圖47所示，為屬于相當于對象象素Pij的周邊視野的區(qū)域的象素的亮度y(i，j)提供下限thLow_y和上限thHigh_y。在對比度改善量的計算上，超過上限的值作為與上限相同的值處理，低于下限的值作為與下限相同的值處理。
通過這樣抑制亮度y(i，j)的上限，在對位于一樣寬的高亮度部中的象素求對比度改善量時，平均值Ay(i，j)比對象象素Pij的亮度y(i，j)受到抑制。結(jié)果，對比度改善量VRPij變?yōu)楸戎行母浇?.0還小的值。因此，由象素值變換部件102取得的強調(diào)圖象上的值變?yōu)楦叩闹怠?br> 另一方面，通過抑制亮度y(i，j)的下限，在對位于一樣寬的高亮度部中的象素求對比度改善量時，平均值Ay(i，j)比對象象素Pij的亮度y(i，j)還高。結(jié)果，對比度改善量VRPij變?yōu)楸戎行母浇?.0還小的值。因此，由象素值變換部件102取得的強調(diào)圖象上的值變?yōu)榈偷闹怠?br> 這樣，抑制或提高相當于求出對比度改善量時的分母的量，控制從該對比度改善量取得的象素的值。據(jù)此，能用非常單純的處理抑制位于一樣寬的區(qū)域中的高亮度部中的對比度改善量的下降、位于一樣寬的區(qū)域中的陰影部的對比度改善量的急劇上升。
因此，如圖48所示，在圖象處理裝置中不設置圖象合成部件12，能把由對比度改善部件11取得的強調(diào)圖象原封不動地輸出。
當然，當更可靠抑制高亮度部中的對比度改善量的下降、陰影部的對比度改善量的急劇上升，設置圖象合成部件12，適當合成輸入圖象和強調(diào)圖象。
須指出的是，在本實施例中，說明使用數(shù)學式15和16的例子，但是可以使用數(shù)學式4和5。此時，在3成分中，可以使上下限一致，但是希望在各成分中設定上下限，從而不破壞最終取得的輸出圖象的平衡。
另外，如圖49所示，本實施例的圖象處理裝置的對比度改善部件11的結(jié)構也能與實施例2的對比度改善部件11的結(jié)構組合。
另外，本實施例12的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例13)本實施例13的圖象處理裝置如圖50所示，除了圖象輸入部件10、對比度改善部件11、圖象合成部件12、圖象輸出部件13，還具有前處理部件15、后處理部件16。
前處理部件15對來自圖象輸入部件10的輸入圖象進行逆灰度系數(shù)變換那樣的前處理。近年，在成為對比度改善處理對象的圖象數(shù)據(jù)中增加由數(shù)字照相機(DSC)拍攝的圖象數(shù)據(jù)。當用個人電腦等在顯示器上顯示由DSC拍攝的圖象數(shù)據(jù)時，為了使輸入圖象更鮮明，如圖51所示，通常進行使用上凸形狀的灰度系數(shù)函數(shù)G1的變換處理。在一般使用的sRGB空間中，對該灰度系數(shù)變換中的灰度系數(shù)值使用2.2。當由打印機輸出時，以把該灰度系數(shù)函數(shù)預先與輸入圖象相乘為前提，執(zhí)行用于輸出的圖象處理。為了正確抽出由CCD等攝像元件取得的圖象數(shù)據(jù)，基于用于回到r＝2.2的效果的逆灰度系數(shù)函數(shù)的變換處理成為必要。此時，前處理部件15通過向下凸的形狀的函數(shù)G2，進行逆灰度系數(shù)變換。
對比度改善部件11不是對來自圖象輸入部件10的圖象，而對來自前處理部件15的圖象進行對比度改善處理。
在本實施例中，對比度改善部件11如圖52所示，除了修正信息導出部件100、象素值變換部件102，還具有比較象素決定部件115和變換基準值計算部件116，不具有抽出部件101。
如圖53所示，比較象素決定部件115初始化對象象素Pij的位置后，在屬于相當于對象象素Pij的周邊視野的區(qū)域的象素中，選擇對比度改善量VRPij的導出中使用的比較象素。
修正信息導出部件100使用比較象素的值，求出對比度改善量VRPij。如圖54所示，修正信息導出部件100具有周圍平均部件150、改善量計算部件151。
周圍平均部件150求出比較象素的值的平均值。改善量計算部件151從求出的平均值和對象象素Pij的值計算對比度改善量。但是，在此，代替數(shù)學式4和5，使用數(shù)學式15和16，計算對比度改善量。
如果關于各象素，求出對比度改善量，則變換基準值計算部件116求出用于把對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))變換為強調(diào)圖象v上的象素的值的變換基準值VTc(trc(i，j)，tgc(i，j)，tbc(i，j))。
象素值變換部件102根據(jù)求出的變換基準值VTc，把對比度改善量VRPij變換為強調(diào)圖象v上的象素的值。
在本實施例中，把正規(guī)化到0.0～1.0的范圍中的對比度改善量VRPij乘以變換基準值VTc，變換為0.0～1.0的范圍中的實數(shù)數(shù)據(jù)。然后，把該實數(shù)數(shù)據(jù)變換為0～255的由8位表示的整數(shù)數(shù)據(jù)。
能使用前處理的輸入圖象vi的對象象素Pij的亮度y(i，j)，象以下的數(shù)學式17那樣，提供變換基準值VTc。
在此，Cen表示變換基準值VTc的中心值，Dev表示對于亮度的變位量，Ycen表示亮度的中心值。在此，VTc＝0.5，Dev＝0.2，Ycen＝0.5。須指出的是，Ycen可以是平均亮度。
之所以象數(shù)學式17那樣提供變換基準值VTc，是因為亮度越高，變換為越高，越低，就變換為越低。雖然，把變換基準值VTc設定為VTc＝(0.5，0.5，0.5)，與能取得的值的平均值一樣，但是如上所述，通過控制變換基準值VTc，抑制來自輸入圖象的急劇變化。能抑制陰影部的急劇的亮度上升。
但是，如果數(shù)學式17的斜率過大，就會抑制暗部的對比度改善，強調(diào)存在變動差的部分，損害改善對比度的本來的特征。
另外，在本實施例中，變?yōu)?.0～1.0范圍的實數(shù)值數(shù)據(jù)后，變換為所需的象素值。因此，希望定義變換基準值VTc，從而使變換基準值VTc能取得的值變?yōu)?.0～1.0范圍。
在本例子中，使用數(shù)學式17提供變換基準值VTc，但是并不局限于此。沒必要是數(shù)學式17那樣的線性函數(shù)，也能使用非線性函數(shù)。須指出的是，在此，進行把正規(guī)化為0.0～1.0的對比度改善量VPRij乘以變換基準值VTc的處理，但是對比度改善量VPRij也可以不正規(guī)化，象Cen＝140，Dev＝0.2，Ycen＝128那樣，設定為變換基準值VTc能取0～255內(nèi)的值。此時，亮度y(i，j)定義為能取0～255內(nèi)的值，有必要進行把乘以變換基準值VTc后取得的值抑制在0～255內(nèi)的處理。
如果關于各象素，求出強調(diào)圖象上的值，則圖象合成部件12與實施例1或9同樣，適當合成取得的強調(diào)圖象和輸入圖象。在此，圖象合成部件12如圖55所示，具有結(jié)合系數(shù)導出部件201、加重平均合成部件202和輸出值決定部件203。
使用閾值TH和THComb，象數(shù)學式18那樣提供與強調(diào)圖象有關的結(jié)合系數(shù)w1，與輸入圖象有關的結(jié)合系數(shù)w0由w0＝1.0-w1提供。
w1(i，j)＝exp(-y(i，j)2/TH2)…(18)但是，對于zz＝wy(i，j)/y(i，j)ww＝THComb/(zz+THComb)if(w1(i，j)＞ww)w1(i，j)＝ww該數(shù)學式18在暗部中，與輸入圖象相比，把極力強調(diào)圖象的值優(yōu)先。根據(jù)輸入圖象的亮度和強調(diào)圖象的亮度，當改善急劇時，通過抑制結(jié)合系數(shù)w1，抑制暗部的噪聲強調(diào)。
另外，w1(i，j)也能按以下數(shù)學式19那樣定義。
w1(i，j)＝ww×exp(-y(i，j)2/TH2) …(19)此時，存在抑制對暗部的強調(diào)圖象w1(i，j)的可能性，但是w1(i，j)連續(xù)變化，所以能抑制急劇的變化。
當用數(shù)學式18提供結(jié)合系數(shù)w1時，考慮到基于exp函數(shù)的處理時間的消耗，但是，如果按照預先設定的精度，把exp函數(shù)表格化，則通過參照該表，就能抑制處理時間的消耗。
如果使用結(jié)合系數(shù)w0和w1，取得合成圖象，則后處理部件16如圖56所示，關于各合成圖象，進行原來附加在輸入圖象上的灰度系數(shù)變換那樣的后處理。
如果通過后處理部件16進行后處理，則圖象輸出部件13從該圖象生成輸出到打印機或顯示器等設備的最終輸出圖象。
在這樣的本實施例的圖象處理中，能簡易并且以高精度進行抑制對高亮度部的亮度下降和陰影部的亮度急劇上升的噪聲強調(diào)的對比度改善。不需要基于抽出部件101的抽出處理，所以能謀求處理量的減少。
須指出的是，本實施例的對比度改善部件11的結(jié)構也能與實施例2的對比度改善部件11的結(jié)構組合。
另外，本實施例13的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例14)本實施例14的圖象處理裝置與實施例13的圖象處理裝置具有同樣的結(jié)構，關于修正信息導出部件100，如圖57所示，除了周圍平均部件150、改善量計算部件151，還具有邊緣信息檢測部件152、修正系數(shù)計算部件153和比較量修正部件154。
在該圖象處理裝置中，如果前處理的輸入圖象輸入到對比度改善部件11，如圖58所示，修正信息導出部件100的比較象素決定部件115初始化對象象素Pij的位置后，選擇比較象素。
周圍平均部件150與實施例13同樣，計算比較象素的加權平均值VAPij(Ar(i，j)，Ag(i，j)，Ab(i，j))。
另外，邊緣信息檢測部件152求出對象象素Pij的亮度y(i，j)的邊緣信息ed(i，j)。
修正系數(shù)計算部件153根據(jù)邊緣信息ed(i，j)，求出修正平均值VAPij的修正系數(shù)VDAPij(dAr(i，j)，dAg(i，j)，dAb(i，j))。
比較量修正部件154根據(jù)修正系數(shù)VDAPij修正平均值VAPij。在此，對各成分，把修正系數(shù)VDAPij乘上平均值VAPij。然后，改善量計算部件151使用修正的平均值VAPij求出對比度改善量VRPij。
使用前處理的輸入圖象的各象素的邊緣信息ed(i，j)的平均值ave_ed，根據(jù)以下的數(shù)學式20提供修正系數(shù)。
在此，dAcen表示修正系數(shù)的基準值，dAdev表示修正系數(shù)的變化量，例如dAcen＝1.0，dAdev＝0.3。有必要注意dAr、dAg、dAb不要變?yōu)樨摗?br> 這樣，在本實施例中，設置控制周圍的平均值VAPij的修正系數(shù)。即在邊緣附近，修正系數(shù)變?yōu)楸?.0小的值，結(jié)果，周圍的平均值VAPij受到該影響，減少。因此，用對象象素的各成分對于平均值VAPij的比計算的對比度改善量VRPij在邊緣附近變?yōu)榇蟮闹担谂c周邊的平均亮度差以外，通過使用邊緣信息，能提高合成圖象中的抑揚感。而在平坦部，修正系數(shù)比1.0大，結(jié)果，周圍的平均值VAPij增加，所以對比度改善量下降。
為了簡化處理，也能把數(shù)學式20的平均值ave_ed設定為0.5。平均值VAPij的控制中使用的數(shù)學式并不局限于此。沒必要是數(shù)學式20那樣的線性函數(shù)，也能使用非線性函數(shù)。
通過平均值VAPij的控制，消除平坦化，所以不控制變換基準值VTc，可以設定為一律的中心值Cen。當配合平均值VAPij的控制，也控制控制變換基準值VTc時，在邊緣附近，存在過剩強調(diào)的可能性，所以按照亮度，減小dAdev，按照亮度上升，抑制平均值VAPij的修正系數(shù)的上升。
據(jù)此，在合成圖象中，在某種程度上保存抑揚，并且改善暗部的對比度。
須指出的是，本實施例的圖象處理也能與實施例2的圖象處理組合。
另外，本實施例14的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
在此，用邊緣量抑制平均值VAPij，但是也能象以下的數(shù)學式21那樣，把對比度改善量VRPij乘以由邊緣量定義的修正系數(shù)ttt，同樣能提高合成圖象中的抑揚。在此，例如能使tcen＝0.5，tdev＝0.3。
(實施例15)本實施例15的圖象處理裝置關于修正信息導出部件100，具有與實施例13的圖象處理裝置部分不同的結(jié)構。修正信息導出部件100如圖59所示，除了周圍平均部件150、改善量計算部件151，還具有亮度差分平均部件155、強調(diào)成分計算部件156、改善量修正部件157。
在該圖象處理裝置中，如果對對比度改善部件11輸入前處理的輸入圖象，則如圖60所示，比較象素決定部件115從屬于相當于輸入圖象的對象象素Pij的周邊視野的區(qū)域的象素中，選擇導出該對象象素Pij的對比度改善量時使用的比較象素。
如果由比較象素決定部件16選擇比較象素，則修正信息導出部件100的周圍平均部件150與實施例13同樣，計算比較象素值的加權平均值VAPij，改善量計算部件151求出對比度改善量VRPij。
另外，亮度差分平均部件155關于對象象素Pij的亮度y(i，j)和比較象素Q(i，j)的亮度ys(i，j)間的差分量，求出該絕對值的加權加重和Ady(i，j)。
強調(diào)成分計算部件156根據(jù)該Ady(i，j)，計算強調(diào)對比度改善量VRPij的強調(diào)成分VBRPij(BRr(i，j)，BRg(i，j)，BRb(i，j))。
改善量修正部件157根據(jù)計算的強調(diào)成分VBRPij，修正對比度改善量VRPij。
強調(diào)成分VBRPij能由以下的數(shù)學式22提供。
在數(shù)學式22中，CVal是正常數(shù)，控制邊緣量。
須指出的是，BRr(i，j)、BRg(i，j)、BRb(i，j)能象數(shù)學式23那樣，定義為由對象象素的亮度控制。在此，C’val是正常數(shù)。
數(shù)學式22把值Ady(i，j)視為對象象素Pij的變位強調(diào)量，計算用值Ady(i，j)和預先設定的強調(diào)系數(shù)強調(diào)對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))的從1.0的變位量的成分量。
例如，在亮度不均勻變化的地方，不產(chǎn)生強調(diào)成分。但是，對于對比度改善量比1.0大的對象象素，計算更強調(diào)強調(diào)圖象的象素值的成分。相反，對于對比度改善量比1.0小的對象象素，取得抑制強調(diào)圖象的象素值的成分。因此，在強調(diào)圖象中，在邊緣附近等象素值變化大的地方的抑揚感增加，能實現(xiàn)最終取得的合成圖象中的抑揚感的保存。
如上所述，在本實施例的圖象處理中，能進行暗部的對比度改善，從而在某種程度上在合成圖象中保存抑揚感。
須指出的是，也能把本實施例的圖象處理與實施例2的圖象處理組合。
另外，本實施例15的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例16)本實施例16的圖象處理裝置關于對比度改善部件11，具有與實施例13的圖象處理裝置一部分不同的結(jié)構。如圖61所示，該對比度改善部件11代替修正信息導出部件100，具有垂直方向加法部件117、簡易周圍平均部件118、比較量修正部件119和改善量計算部件151。
比較象素決定部件115從屬于相當于對象象素Pij的周邊視野的矩形區(qū)域的象素中，以某間隔在垂直方向去掉象素，決定比較象素Qij。在圖62的例子中，在屬于7×7象素尺寸的矩形區(qū)域Mi的象素中，從開始計算，在垂直方向，去掉位于第偶數(shù)個的象素，選擇另外的象素。選擇的象素數(shù)m是28。矩形區(qū)域的尺寸或減少間隔并不局限于此。
垂直方向加法部件117求出該矩形區(qū)域的各水平象素位置i的比較象素的亮度在垂直方向的相加值N[i](在此，i＝0，1，...6)。
簡易周圍平均部件118求出對矩形區(qū)域的各水平象素位置i的相加值N[k]的加重和S。然后，通過用該加重和S除以比較象素的數(shù)，計算平均比較對象亮度Asy(i，j)。
改善量計算部件151通過分別比較平均比較對象亮度Asy(i，j)和對象象素Pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))，求出對比度改善量VRPij。
如果這樣關于對象象素Pij，求出對比度改善量VRPij，對象象素Pij的水平象素位置從位置i向位置i+1移動，則周圍的矩形區(qū)域也從區(qū)域Mi移動到區(qū)域Mi+1。
如果對象象素移動，則垂直方向加法部件117在屬于新的區(qū)域Mi+1的象素中，關于在水平方向位于最后尾的比較象素，求出相加值N[7]。
簡易周圍平均部件118從以前的位置的加重和S減去關于屬于區(qū)域Mi+1的象素中在水平方向位于開始的比較象素的相加值N。在圖62的例子中，從加重和S減去相加值N
。然后，在結(jié)果中加上新計算的相加值N[7]，關于區(qū)域Mi+1，取得亮度的總和S。
通過把該值也同樣除以比較象素的數(shù)m，取得平均比較對象亮度Asy(i+1，j)。
通過加減預先準備的垂直方向的相加值N[k]，能取得平均比較對象亮度。
如上所述，在本實施例的圖象處理中，通過對處理量最多的濾波處理的計算過程下功夫、簡化，能進行邊緣的保存或?qū)Ρ榷雀纳?，并且能縮短處理時間。
須指出的是，本實施例的圖象處理也能與實施例2的圖象處理組合。如實施例2那樣，進行多重析像度處理時，處理量變得龐大，但是通過象本實施例那樣，對加權加重和的計算以及步驟下功夫，能大幅度改善處理量的問題。
另外，在本實施例的圖象處理中，也能加上實施例14的平均比較濃度VAPij的控制或?qū)嵤├?5的強調(diào)成分VBRPij的控制。
本實施例16的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例17)實施例17的的圖象處理裝置關于對比度改善部件11，具有與實施例16的圖象處理裝置一部分不同的結(jié)構。如圖63所示，該對比度改善部件11代替垂直方向加法部件117，具有減少垂直方向加法部件120。
比較象素決定部件115從屬于相當于對象象素Pij的周邊視野的矩形區(qū)域的象素中，以某間隔，在垂直方向和水平方向去掉象素，決定比較象素Qij。在圖64例子中，在屬于7×7象素尺寸的矩形區(qū)域Mi的象素中，在垂直方向和水平方向，從開始計算，去掉位于第偶數(shù)個的象素，選擇另外的象素。矩形區(qū)域的尺寸或在垂直方向和水平方向去掉的間隔并不局限于此。
減少垂直方向加法部件120該矩形區(qū)域的各水平象素位置i中，從開始計算，求出位于第奇數(shù)個的比較象素位置的比較象素的亮度在垂直方向的相加值N[h](在此，h＝0，2，4，6)。
各水平象素位置i中，從開始計算，位于第偶數(shù)個位置的比較象素的亮度在垂直方向的相加值N[h+1]由N[h+1]＝N[h]提供。例如，相加值N[1]是與相加值N
相同的值，但是在相加值N[3]中，使用與相加值N[2]相同的值。
簡易周圍平均部件118求出對于矩形區(qū)域的各水平象素位置的相加值N[k]的加重和S。然后，與實施例16同樣，通過用該加重和S除以比較象素的數(shù)，計算平均比較對象亮度Asy(i，j)。
改善量計算部件151通過分別比較平均比較對象亮度Asy(i，j)和對象象素Pij的值VPij(r(i，j)，g(i，j)，b(i，j))，求出對比度改善量VRPij。
如果對象象素Pij水平象素位置從位置i向位置i+1移動，則減少垂直方向加法部件120在屬于對應的區(qū)域Mi+1的象素中，關于在水平方向最后尾的比較象素，求出相加值N。但是，如果該位置從開始計算，位于第偶數(shù)個，則位于該位置的象素變?yōu)槿サ魧ο?，未被選擇，所以不另行求出相加值N。在圖64的例子中，不另行計算相加值N[7]，該值用與相加值N[6]相同的值插補。
簡易周圍平均部件118從以前的位置的加重和S減去關于屬于區(qū)域Mi+1的象素中在水平方向位于開始的比較象素的相加值N。在圖64的例子中，從加重和S減去相加值N
。然后，在結(jié)果中加上相加值N[7]，關于區(qū)域Mi+1，取得亮度的總和S。
通過把該值也同樣除以比較象素的數(shù)m，取得平均比較對象亮度Asy(i+1，j)。
如上所述，在本實施例的圖象處理中，通過對處理量最多的濾波處理的計算過程下功夫、簡化，能進行邊緣的保存或?qū)Ρ榷雀纳?，并且能縮短處理時間。
須指出的是，本實施例的圖象處理也能與實施例2的圖象處理組合。如實施例2那樣，進行多重析像度處理時，處理量變得龐大，但是通過象本實施例那樣，對加權加重和的計算以及步驟下功夫，能大幅度改善處理量的問題。
另外，在本實施例的圖象處理中，也能加上實施例14的平均比較濃度VAPij的控制或?qū)嵤├?5的強調(diào)成分VBRPij的控制。
本實施例17的圖象處理也能由使用CPU和DSP的軟件處理實現(xiàn)。
(實施例18)在上述實施例13中，根據(jù)數(shù)學式15和16，為各成分計算對比度改善量VRPij(Rr(i，j)，Rg(i，j)，Rb(i，j))。在實施例18中，通過代替數(shù)學式16，按照數(shù)學式22，如圖65所示，以與實施例13同樣的步驟，計算亮度的對比度改善量yRP(i，j)。
從對象象素Pij的亮度y(i，j)和屬于相當于周邊視野的區(qū)域的象素的亮度的平均Ay(i，j)的比，計算對比度改善量yRP(i，j)。另外，在此，變換基準值計算部件116求出用于把改善亮度yRP(i，j)變換為強調(diào)圖象v上的象素亮度的基準值yTc(i，j)。象素值變換部件102根據(jù)求出的基準值yTc(i，j)，把改善亮度yRP(i，j)變換為強調(diào)圖象v上的象素亮度。
圖象合成部件12為了合成強調(diào)圖象v和輸入圖象vi，不是關于兩圖象的象素值，按各成分計算，而是關于兩圖象的象素的亮度，進行計算。
這樣，在本實施例中，只用亮度進行圖象合成之前的處理。之所以不象實施例13那樣對各成分進行處理，是因為用強調(diào)圖象可靠地保持輸入圖象的色平衡。如果象實施例13那樣，對各成分進行處理，則如圖66A所示，在強調(diào)和修正處理中色平衡破壞，在輸入圖象和合成圖象中產(chǎn)生顏色偏移。而通過在輸入圖象的色差cr(i，j)和cb(i，j)中反映合成圖象的亮度wy(i，j)和亮度y(i，j)間的比Ratio(i，j)，求出改善色差wcr(i，j)和wcb(i，j)，如圖66B所示，在合成圖象中也能保持輸入圖象的色平衡。
在該實施例中，后處理部件16求出改善色差wcr(i，j)和wcb(i，j)，求出合成圖象中的象素值。因此，圖象處理裝置除了與實施例13的圖象處理裝置同樣的結(jié)構，而且，如圖67所示，在后處理部件16上具有輸入亮度和色差計算部件160、亮度比計算部件161、亮度調(diào)整部件162、色差成分修正部件163、圖象再現(xiàn)生成部件164、灰度系數(shù)變換部件165。
如果通過圖象合成部件12生成亮度的合成圖象，則后處理部件16的輸入亮度和色差計算部件160如圖68所示，初始化對象象素Pij的位置后，計算輸入圖象的對象象素的亮度y(i，j)和色差cr(i，j)和cb(i，j)。
亮度比計算部件161比較合成圖象的對象象素Pij的亮度wy(i，j)和輸入圖象的對應的亮度y(i，j)，計算其間的比Ratio(i，j)。
亮度調(diào)整部件162根據(jù)該亮度比，調(diào)整合成圖象的亮度wy(i，j)。把亮度比與輸入圖象的色差cr(i，j)和cb(i，j)相乘，合成圖象的色差wcr(i，j)和wcb(i，j)有可能飽和。因此，亮度調(diào)整部件162判定由該相乘取得的合成圖象的色差wcr(i，j)或wcb(i，j)是否飽和。當色差wcr(i，j)飽和時，用對于飽和色差的比wcr(i，j)/cr(i，j)修正Ratio(i，j)。然后，根據(jù)該值，計算合成后的改善亮度dwy(i，j)。
色差成分修正部件163根據(jù)亮度wy(i，j)和亮度y(i，j)間的修正的比Ratio(i，j)，修正輸入圖象的色差cr(i，j)和cb(i，j)，生成合成后的色差dwcr(i，j)和dwcb(i，j)。
圖象再生成部件163根據(jù)修正的色差成分和亮度，計算合成圖象的象素值VWPij(wr(i，j)，wg(i，j)，wb(i，j))。
如果求出合成圖象的象素值VWPij，則灰度系數(shù)變換部件164對于該合成圖象進行本來加在輸入圖象上的灰度系數(shù)變換處理。據(jù)此，生成由圖象輸出部件13輸出的輸出圖象。
在本實施例的圖象處理中，為了保持輸入圖象的色平衡，在對比度改善處理時，只對亮度進行處理。而且，根據(jù)改善比修正輸入圖象的色差，從而謀求合成圖象的色平衡的改善。通過考慮修正后的色差的飽和狀態(tài)，保持輸入圖象的色平衡，能改善對比度。因此，沒必要另外設置用于改善色平衡的部件或結(jié)構。
須指出的是，本實施例18的圖象處理也能由使用了CPU和DSP等的軟件處理實現(xiàn)。
權利要求
1.一種圖象處理裝置，包括通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；把由所述對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象進行合成的圖象合成部件；輸出合成后的圖象的圖象輸出部件。
2.根據(jù)權利要求1所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有求出對于輸入圖象內(nèi)的象素的對比度改善量的修正信息導出部件；根據(jù)對比度改善量的分布抽出有效范圍的抽出部件；和根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素的值的象素值變換部件。
3.根據(jù)權利要求1所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的修正信息導出部件；根據(jù)對比度改善量的分布抽出有效范圍的抽出部件；和根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素的值的象素值變換部件。
4.根據(jù)權利要求2或3所述的圖象處理裝置，其中所述象素值變換部件具有計算輸入圖象內(nèi)的象素的平均亮度的平均亮度計算部件；根據(jù)其平均亮度選擇把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的象素的值的方式的變換方式分類部件；和根據(jù)選擇的變換方式，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值的象素值推測部件。
5.根據(jù)權利要求2或3所述的圖象處理裝置，其中所述象素值變換部件具有計算表示輸入圖象的對比度強度的基準強度值的基準強度計算部件；根據(jù)所述基準強度值，推測用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的變換曲線的變換曲線推測部件；和使用所述變換曲線，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的象素值推測部件。
6.根據(jù)權利要求5所述的圖象處理裝置，其中所述變換曲線推測部件具有設定表示變換曲線的探索向量的初始的集合的初始候補設定部件；使用與各探索向量對應的變換曲線的候補，根據(jù)對比度改善量求出強調(diào)圖象的候補中的變換值的象素值變換候補計算部件；使用所述基準強度值和所述變換值，計算用于評價各變換曲線的候補的評價值的評價值計算部件；根據(jù)所述評價值，計算各變換曲線的候補的適合度的適合度計算部件；根據(jù)各變換曲線的候補的適合度，對于所選擇的探索向量進行改編操作，并進行下一代的集合的生成的改編操作部件；和判定是否為變換曲線的推測結(jié)束的一代的推測結(jié)束部件。
7.根據(jù)權利要求1所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部具有對包含成為對比度改善對象的信號的多個信號變換輸入圖象內(nèi)的象素的值的信號變換部件；對于由所述信號變換部件取得的對象信號，求出對象象素的對比度改善量的對象修正信息導出部件；從對于對象信號的對比度改善量的分布中抽出有效范圍的抽出部件；按照抽出的范圍，把對于對象信號的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對象信號的值的對象信號變換部件；根據(jù)強調(diào)圖象上的對象信號和由所述信號變換部件取得的對象信號以外的信號，求出強調(diào)圖象上的象素值的信號逆變換部件。
8.根據(jù)權利要求1所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有對成為對比度改善對象的信號變換輸入圖象內(nèi)的象素值的信號變換部件；通過比較對象象素的對象信號值和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素的對象信號值，求出對比度改善量的對象修正信息導出部件；從對于對象信號的對比度改善量的分布中抽出有效范圍的抽出部件；按照抽出的范圍，把對于對象信號的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對象信號的值的對象信號變換部件；根據(jù)強調(diào)圖象上的對象信號和由所述信號變換部件取得的對象信號以外的信號，求出強調(diào)圖象上的象素值的信號逆變換部件。
9.根據(jù)權利要求7或8所述的圖象處理裝置，其中所述對象信號變換部件具有計算輸入圖象中的對象信號的平均值的平均對象信號計算部件；根據(jù)該平均值，選擇用于把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的對象信號值的變換方式的變換方式分類部件；根據(jù)選擇的變換方式，把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的對象信號的值的對象信號推測部件。
10.根據(jù)權利要求7或8所述的圖象處理裝置，其中所述對象信號變換部件具有對由信號變換部件取得的對象信號，計算表示輸入圖象的對比度強度的基準強度值的基準強度計算部件；根據(jù)所述基準強度值，推測用于把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的變換曲線的對象信號變換曲線推測部件；使用推測的變換曲線，把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的對象信號推測部件。
11.根據(jù)權利要求10所述的圖象處理裝置，其中所述對象信號變換曲線推測部件具有設定表示變換曲線的探索向量的初始集合的初始候補設定部件；使用與各探索向量對應的變換曲線的候補，根據(jù)對象信號中的對比度改善量求出強調(diào)圖象的候補的對象信號中的變換值的對象信號變換候補計算部件；使用該基準強度值和變換值，計算用于評價各變換曲線的候補的評價值的評價值計算部件；根據(jù)該評價值，計算各變換曲線的候補的適合度的適合度計算部件；根據(jù)各變換曲線的候補的適合度，對于所選擇的探索向量進行改編操作，并進行下一代的集合的生成的改編操作部件；判定是否為變換曲線的推測結(jié)束的一代的推測結(jié)束判定部件。
12.根據(jù)權利要求1所述的圖象處理裝置，其中所述圖象合成部件具有決定輸入圖象和強調(diào)圖象中的哪一方優(yōu)先的選擇基準值判定部件；根據(jù)所述選擇基準值判定部件的決定，決定與輸入圖象以及強調(diào)圖象有關的結(jié)合系數(shù)的結(jié)合系數(shù)導出部件；使用決定的各圖象的結(jié)合系數(shù)，生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加權平均圖象的加權平均合成部件。
13.一種圖象處理裝置，包括通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；抽出輸入圖象的邊緣信息的邊緣信息檢測部件；根據(jù)由所述邊緣信息檢測部件取得的邊緣信息，把由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象合成的圖象合成部件；輸出合成后的圖象的圖象輸出部件。
14.根據(jù)權利要求13所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有求出對于輸入圖象內(nèi)的象素的對比度改善量的修正信息導出部件；從對比度改善量的分布中抽出有效范圍的抽出部件；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的象素值變換部件。
15.根據(jù)權利要求13所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的修正信息導出部件；從對比度改善量的分布中抽出有效范圍的抽出部件；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素的值的象素值變換部件。
16.根據(jù)權利要求13所述的圖象處理裝置，其中所述圖象合成部件具有根據(jù)從輸入圖象取得的邊緣信息，導出與輸入圖象以及強調(diào)圖象有關的結(jié)合系數(shù)的結(jié)合系數(shù)導出部件；根據(jù)導出的各圖象的結(jié)合系數(shù)，生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加權平均圖象的加權平均合成部件。
17.一種圖象處理裝置，包括通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；按照輸入圖象的濃度分布修正由所述對比度改善部件取得的強調(diào)圖象的濃度分布的濃度修正部件；把由所述濃度修正部件取得的修正圖象和所述輸入圖象合成的圖象合成部件；輸出合成后的圖象的圖象輸出部件。
18.根據(jù)權利要求17所述的圖象處理裝置，其中所述圖象合成部件具有生成輸入圖象和修正圖象的加權平均圖象的加權平均合成部件；根據(jù)由所述加權平均合成部件取得的圖象和輸入圖象，決定輸出圖象的象素值的輸出值決定部件。
19.一種圖象處理裝置，包括檢測輸入圖象的邊緣信息的邊緣信息檢測部件；通過基于由所述邊緣信息檢測部件取得的對象象素的邊緣信息和對象象素的亮度的對象象素所屬區(qū)域的判定、對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素的比較，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；把由所述對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象合成的圖象合成部件；輸出合成后的圖象的圖象輸出部件。
20.根據(jù)權利要求19所述的圖象處理裝置，其中所述圖象合成部件具有生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加權平均圖象的加權平均合成部件；根據(jù)由加權平均合成部件取得的圖象和輸入圖象，決定輸出圖象的象素值的輸出值決定部件。
21.一種圖象處理裝置，包括抽出輸入圖象的邊緣信息的邊緣信息檢測部件；通過基于由所述邊緣信息檢測部件取得的對象象素的邊緣信息和對象象素的亮度的對象象素所屬區(qū)域的判定、對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素的比較，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；根據(jù)由所述邊緣信息檢測部件取得的邊緣信息，把由所述對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象合成的圖象合成部件；輸出合成后的圖象的圖象輸出步驟。
22.根據(jù)權利要求19或21所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有根據(jù)邊緣信息判定對象象素所屬的區(qū)域的區(qū)域判定部件；根據(jù)由所述區(qū)域判定部件取得的區(qū)域，選擇象素比較范圍的比較范圍設定部件；根據(jù)由所述比較范圍設定部件選擇的象素比較范圍，求出對象象素的改善量的修正信息導出部件；根據(jù)由區(qū)域判定部件取得的區(qū)域，導出對比度改善量的調(diào)整系數(shù)的調(diào)整系數(shù)導出部件；用由所述調(diào)整系數(shù)導出部件取得的調(diào)整系數(shù)修正對比度改善量的調(diào)整部件；從修正的對比度改善量的分布抽出有效范圍的抽出部件；按照抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的象素值變換部件。
23.根據(jù)權利要求19或21所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有根據(jù)邊緣信息判定對象象素所屬的區(qū)域的區(qū)域判定部件；通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的修正信息導出部件；根據(jù)由區(qū)域判定部件取得的區(qū)域，導出對比度改善量的調(diào)整系數(shù)的調(diào)整系數(shù)導出部件；用由所述調(diào)整系數(shù)導出部件取得的調(diào)整系數(shù)修正對比度改善量的調(diào)整部件；從修正的對比度改善量的分布抽出有效范圍的抽出部件；和按照抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的象素值變換部件。
24.一種圖象處理裝置，包括具有限制屬于輸入圖象中的對象象素的周圍區(qū)域的象素濃度的修正信息導出濃度限制部件，并且在存在限制的狀態(tài)下，通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；輸出由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象的圖象輸出部件。
25.一種圖象處理裝置，包括具有限制屬于輸入圖象對象象素的周圍區(qū)域的象素濃度的修正信息導出濃度限制部件，并且在存在限制的狀態(tài)下，通過比較所述輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；把由所述對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象合成的圖象合成部件；輸出合成后的圖象的圖象輸出部件。
26.根據(jù)權利要求24或25所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有求出對象象素的對比度改善量的修正信息導出部件；從對比度的分布抽出有效范圍的抽出部件；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的象素值變換部件。
27.根據(jù)權利要求24或25所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的修正信息導出部件；從對比度改善量的分布抽出有效范圍的抽出部件；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的象素值變換部件。
28.一種圖象處理裝置，包括對輸入圖象進行前處理的前處理部件；通過比較前處理的圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對該圖象進行對比度改善處理的對比度改善部件；把由對比度改善部件取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象合成的圖象合成部件；對合成后的圖象進行后處理的后處理部件；輸出后處理的圖象的圖象輸出部件。
29.根據(jù)權利要求28所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有在屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中決定上述比較中使用的比較象素的比較象素決定部件；求出對象象素的對比度改善量的修正信息導出部件；求出用于把所述對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的變換基準值的變換基準值計算部件；根據(jù)所述變換基準值把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的象素值變換部件。
30.根據(jù)權利要求29所述的圖象處理裝置，其中所述修正信息導出部件具有求出比較象素的濃度加權平均的周圍平均部件、根據(jù)由所述周圍平均部件取得的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的改善量計算部件。
31.根據(jù)權利要求29所述的圖象處理裝置，其中所述修正信息導出部件具有求出比較象素的濃度的加權平均的周圍平均部件；檢測對象象素的邊緣信息的邊緣信息檢測部件；根據(jù)由邊緣信息檢測部件取得的邊緣信息，計算邊緣信息的修正系數(shù)的修正系數(shù)計算部件；用該修正系數(shù)修正由所述周圍平均部件取得的平均濃度的比較量修正部件；根據(jù)修正的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的改善量計算部件。
32.根據(jù)權利要求29所述的圖象處理裝置，其中所述修正信息導出部件具有求出比較象素的濃度的加權平均的周圍平均部件；根據(jù)由周圍平均部件求出的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的改善量計算部件；根據(jù)比較象素和對象象素的濃度差分計算強調(diào)成分的強調(diào)成分計算部件；在對比度改善量中加上強調(diào)成分的改善量修正部件。
33.根據(jù)權利要求28所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有決定屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中在所述比較中使用的象素的垂直方向位置的比較象素決定部件；進行對由該決定取得的比較象素的濃度向垂直方向的加權相加的垂直方向加法部件；根據(jù)由垂直方向加法部件取得的所述周圍區(qū)域的各水平象素位置的值計算對于對象象素的比較濃度的簡易周圍平均部件；從比較濃度和對象象素求出對比度改善量的改善量計算部件；求出用于把該對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值的變換基準值的變換基準值計算部件；根據(jù)變換基準值，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的象素值變換部件。
34.根據(jù)權利要求28所述的圖象處理裝置，其中所述對比度改善部件具有決定屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中在所述比較中使用的象素的垂直方向位置和水平方向位置的比較象素決定部件；進行對由該決定取得的比較象素的濃度的垂直方向的加權相加的減少垂直方向加法部件；從由減少垂直方向加法部件取得的加法值計算對于對象象素的比較濃度的簡易周圍平均部件；從比較濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的改善量計算部件；求出用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的變換基準值的變換基準值計算部件；根據(jù)變換基準值把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的象素值變換部件。
35.根據(jù)權利要求28所述的圖象處理裝置，其中所述前處理部件進行對輸入圖象預先進行的灰度系數(shù)變換的逆變換。
36.根據(jù)權利要求35所述的圖象處理裝置，其中所述后處理部件進行灰度系數(shù)變換。
37.根據(jù)權利要求28所述的圖象處理裝置，其中所述后處理部件具有計算輸入圖象的亮度值和色差成分的輸入亮度和顏色計算部件；比較由輸入亮度和顏色計算部件取得的輸入圖象的亮度成分和合成圖象的亮度成分，調(diào)整合成圖象的亮度成分的亮度調(diào)整部件；根據(jù)由亮度調(diào)整部件取得的合成圖象的亮度成分，修正由輸入亮度和顏色計算部件取得的輸入圖象的顏色成分的顏色成分修正部件；使用由亮度調(diào)整部件取得的合成圖象的亮度成分和由顏色成分修正部件取得的修正后的顏色成分，再生成合成圖象的圖象再生成部件；對由圖象再生成部件取得的合成圖象進行灰度系數(shù)變換的灰度系數(shù)變換部件。
38.一種圖象處理方法，包括通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善步驟；把由所述對比度改善步驟取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象合成的圖象合成步驟；輸出合成后的圖象的步驟。
39.根據(jù)權利要求38所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有求出對于輸入圖象內(nèi)的象素的對比度改善量的步驟；從對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的象素值變換步驟。
40.根據(jù)權利要求38所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的步驟；從對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的象素值變換步驟。
41.根據(jù)權利要求39或40所述的圖象處理方法，其中所述象素值變換步驟具有計算輸入圖象內(nèi)的象素的平均亮度的步驟；根據(jù)平均亮度選擇把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的象素值的方式的步驟；根據(jù)選擇的變換方式，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的步驟。
42.根據(jù)權利要求39或40所述的圖象處理方法，其中所述象素值變換步驟具有計算表示輸入圖象的對比度強度的基準強度值的步驟；根據(jù)所述基準強度值，推測用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的變換曲線的變換曲線推測步驟；使用所述變換曲線，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的步驟。
43.根據(jù)權利要求42所述的圖象處理方法，其中所述變換曲線推測步驟具有設定表示變換曲線的探索向量的初始集合的步驟；使用與各探索向量對應的變換曲線的候補，從對比度改善量求出強調(diào)圖象的候補中的變換值的步驟；使用所述基準強度值和所述變換值，計算用于評價各變換曲線的候補的評價值的步驟；根據(jù)所述評價值，計算各變換曲線的候補的適合度的步驟；根據(jù)各變換曲線的候補的適合度，對于所選擇的探索向量進行改編操作，并進行下一代的集合的生成的步驟；判定是否為變換曲線的推測結(jié)束的一代的步驟。
44.根據(jù)權利要求38所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有對包含成為對比度改善對象的信號的多個信號變換輸入圖象內(nèi)的象素的值的信號變換步驟；對于由所述信號變換步驟取得的對象信號，求出對象象素的對比度改善量的步驟；從對于對象信號的對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；按照抽出的范圍，把對于對象信號的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對象信號的值的對象信號變換步驟；根據(jù)強調(diào)圖象上的對象信號和由所述信號變換步驟取得的對象信號以外的信號，求出強調(diào)圖象上的象素值的步驟。
45.根據(jù)權利要求38所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有對成為對比度改善對象的信號變換輸入圖象內(nèi)的象素值的信號變換步驟；通過比較對象象素的對象信號值和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素的對象信號值，求出對比度改善量的步驟；從對于對象信號的對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；按照抽出的范圍，把對于對象信號的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對象信號的值的對象信號變換步驟；根據(jù)強調(diào)圖象上的對象信號和由所述信號變換步驟取得的對象信號以外的信號，求出強調(diào)圖象上的象素值的步驟。
46.根據(jù)權利要求44或45所述的圖象處理方法，其中所述對象信號變換步驟具有計算輸入圖象中的對象信號的平均值的步驟；根據(jù)該平均值，選擇用于把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的對象信號值的變換方式的步驟；根據(jù)選擇的變換方式，把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的對象信號的值的步驟。
47.根據(jù)權利要求44或45所述的圖象處理方法，其中所述對象信號變換步驟具有對由信號變換步驟取得的對象信號，計算表示輸入圖象的對比度強度的基準強度值的步驟；根據(jù)所述基準強度值，推測用于把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的變換曲線的對象信號變換曲線推測步驟；使用推測的變換曲線，把對象信號中的對比度改善量變換為強調(diào)圖象中的值的步驟。
48.根據(jù)權利要求47所述的圖象處理方法，其中所述對象信號變換曲線推測步驟具有設定表示變換曲線的探索向量的初始集合的步驟；使用與各探索向量對應的變換曲線的候補，從對象信號中的對比度改善量求出強調(diào)圖象的候補的對象信號中的變換值的步驟；使用該基準強度值和變換值，計算用于評價各變換曲線的候補的評價值的步驟；根據(jù)所述評價值，計算各變換曲線的候補的適合度的步驟；根據(jù)各變換曲線的候補的適合度，對于所選擇的探索向量進行改編操作，并進行下一代的集合的生成的步驟；判定是否為變換曲線的推測結(jié)束的一代的步驟。
49.根據(jù)權利要求38所述的圖象處理方法，其中所述圖象合成步驟具有決定輸入圖象和強調(diào)圖象中的哪一方優(yōu)先的選擇基準值判定步驟；根據(jù)所述選擇基準值判定步驟的決定，決定與輸入圖象以及強調(diào)圖象有關的結(jié)合系數(shù)的結(jié)合系數(shù)導出步驟；使用決定的各圖象的結(jié)合系數(shù)，生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加權平均圖象的步驟。
50.一種圖象處理方法，包括通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善步驟；抽出輸入圖象的邊緣信息的邊緣信息檢測步驟；根據(jù)由所述邊緣信息檢測步驟取得的邊緣信息，把由對比度改善步驟取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成的圖象合成步驟；輸出合成后的圖象的步驟。
51.根據(jù)權利要求50所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有求出對于輸入圖象內(nèi)的象素的對比度改善量的步驟；從對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的步驟。
52.根據(jù)權利要求50所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的步驟；從對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的步驟。
53.根據(jù)權利要求50所述的圖象處理方法，其中所述圖象合成步驟具有根據(jù)從輸入圖象取得的邊緣信息，導出與輸入圖象以及強調(diào)圖象有關的結(jié)合系數(shù)的步驟；根據(jù)導出的各圖象的結(jié)合系數(shù)，生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加權平均圖象的步驟。
54.一種圖象處理方法，包括通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善步驟；按照輸入圖象的濃度分布修正由所述對比度改善步驟取得的強調(diào)圖象的濃度分布的濃度修正步驟；把由所述濃度修正步驟取得的修正圖象和輸入圖象合成的步驟；輸出合成后的圖象的步驟。
55.根據(jù)權利要求54所述的圖象處理方法，其中所述圖象合成步驟具有生成輸入圖象和修正圖象的加權平均圖象的加權平均合成步驟；根據(jù)由所述加權平均合成步驟取得的圖象和輸入圖象，決定輸出圖象的象素值的步驟。
56.一種圖象處理方法，包括檢測輸入圖象的邊緣信息的邊緣信息檢測步驟；通過基于由所述邊緣信息檢測步驟取得的對象象素的邊緣信息和對象象素的亮度的對象象素所屬區(qū)域的判定、對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素的比較，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善步驟；把由所述對比度改善步驟取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成的圖象合成部件；輸出合成后的圖象的步驟。
57.根據(jù)權利要求56所述的圖象處理方法，其中所述圖象合成步驟具有生成輸入圖象和強調(diào)圖象的加權平均圖象的加權平均合成步驟；根據(jù)由加權平均合成步驟取得的圖象和輸入圖象，決定輸出圖象的象素值的步驟。
58.根據(jù)權利要求56所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有根據(jù)邊緣信息，判定對象象素所屬區(qū)域的區(qū)域判定步驟；根據(jù)由所述區(qū)域判定步驟取得的區(qū)域，選擇象素比較范圍的比較范圍設定步驟；根據(jù)由所述比較范圍設定步驟選擇的象素比較范圍，求出對象象素的對比度改善量的步驟；根據(jù)由所述區(qū)域判定步驟取得的區(qū)域，導出對比度改善量的調(diào)整系數(shù)的調(diào)整系數(shù)導出步驟；用由所述調(diào)整系數(shù)導出步驟導出的調(diào)整系數(shù)修正對比度改善量的步驟；從修正的對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；按照抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的步驟。
59.根據(jù)權利要求56所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有根據(jù)邊緣信息，判定對象象素所屬區(qū)域的區(qū)域判定步驟；通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的步驟；根據(jù)由所述區(qū)域判定步驟取得的區(qū)域，導出對比度改善量的調(diào)整系數(shù)的調(diào)整系數(shù)導出步驟；用由所述調(diào)整系數(shù)導出步驟導出的調(diào)整系數(shù)修正對比度改善量的步驟；從修正的對比度的分布抽出有效范圍的步驟；按照抽出的范圍，把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的步驟。
60.一種圖象處理方法，包括在限制屬于輸入圖象中的對象象素的周圍區(qū)域的象素濃度的狀態(tài)下，通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善步驟；輸出由對比度改善步驟取得的強調(diào)圖象的步驟。
61.一種圖象處理方法，包括在限制屬于輸入圖象中的對象象素的周圍區(qū)域的象素濃度的狀態(tài)下，通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對輸入圖象進行對比度改善處理的對比度改善步驟；把由所述對比度改善步驟取得的強調(diào)圖象和所述輸入圖象合成的步驟；輸出合成后的圖象的步驟。
62.根據(jù)權利要求60或61所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有求出對象象素的對比度改善量的步驟；從對比度的分布抽出有效范圍的步驟；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的步驟。
63.根據(jù)權利要求60或61所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有通過比較對象象素和屬于尺寸不同的多個周圍區(qū)域的象素，求出對比度改善量的步驟；從對比度改善量的分布抽出有效范圍的步驟；根據(jù)所抽出的范圍把對象象素的對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的對應的象素值的步驟。
64.一種圖象處理方法，包括對輸入圖象進行給定的前處理的前處理步驟；通過比較前處理的圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，對該圖象進行對比度改善處理的對比度改善步驟；把由所述對比度改善步驟取得的強調(diào)圖象和輸入圖象合成的步驟；對合成后的圖象進行后處理的后處理步驟；輸出后處理的圖象的步驟。
65.根據(jù)權利要求64所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有在屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中決定該比較中使用的比較象素的步驟；求出對象象素的對比度改善量的修正信息導出步驟；求出用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的變換基準值的步驟；根據(jù)所述變換基準值把所述對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的步驟。
66.根據(jù)權利要求65所述的圖象處理方法，其中所述修正信息導出步驟具有求出比較象素的濃度加權平均的周圍平均步驟、從由所述周圍平均步驟取得的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的步驟。
67.根據(jù)權利要求65所述的圖象處理方法，其中所述修正信息導出步驟具有求出比較象素的濃度的加權平均的周圍平均步驟；檢測對象象素的邊緣信息的邊緣信息檢測步驟；從由邊緣信息檢測步驟取得的邊緣信息，計算邊緣信息的修正系數(shù)的步驟；用該修正系數(shù)修正由周圍平均部件取得的平均濃度的步驟；從修正的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的步驟。
68.根據(jù)權利要求65所述的圖象處理方法，其中所述修正信息導出步驟具有求出比較象素的濃度的加權平均的周圍平均步驟；從由周圍平均步驟取得的平均濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的步驟；從比較象素和對象象素的濃度差分計算強調(diào)成分的步驟；在對比度改善量中加上強調(diào)成分的步驟。
69.根據(jù)權利要求64所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有決定屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中在所述比較中使用的象素的垂直方向位置的步驟；求出對由該決定取得的比較象素的濃度向垂直方向的加權相加值的垂直方向加法步驟；從由垂直方向加法步驟取得的所述周圍區(qū)域的各水平象素位置的相加值計算對于對象象素的比較濃度的步驟；從所述比較濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的步驟；求出用于把該對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的變換基準值的步驟；根據(jù)變換基準值，把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的步驟。
70.根據(jù)權利要求64所述的圖象處理方法，其中所述對比度改善步驟具有決定屬于對象象素的周圍區(qū)域的象素中在所述比較中使用的象素的垂直方向位置和水平方向位置的步驟；進行對由該決定取得的比較象素的濃度向垂直方向的加權相加的減少垂直方向加法步驟；從由減少垂直方向加法步驟取得的加法值計算對于對象象素的比較濃度的步驟；從比較濃度和對象象素的濃度求出對比度改善量的步驟；求出用于把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素值的變換基準值的步驟；根據(jù)變換基準值把對比度改善量變換為強調(diào)圖象上的象素的值的步驟。
71.根據(jù)權利要求64所述的圖象處理方法，其中所述前處理步驟進行對輸入圖象預先進行的灰度系數(shù)變換的逆變換。
72.根據(jù)權利要求64所述的圖象處理方法，其中所述后處理步驟進行灰度系數(shù)變換。
73.根據(jù)權利要求64所述的圖象處理方法，其中在所述后處理步驟中，具有計算輸入圖象的亮度值和色差成分的輸入亮度和顏色計算步驟；比較由輸入亮度和顏色計算步驟取得的輸入圖象的亮度成分和合成圖象的亮度成分，調(diào)整合成圖象的亮度成分的亮度調(diào)整步驟；根據(jù)由亮度調(diào)整步驟取得的合成圖象的亮度成分，修正由輸入亮度和顏色計算部件取得的輸入圖象的顏色成分的顏色成分修正步驟；使用由亮度調(diào)整步驟取得的合成圖象的亮度成分和由顏色成分修正步驟取得的修正后的顏色成分，再生成合成圖象的圖象再生成步驟；對由圖象再生成步驟取得的合成圖象進行灰度系數(shù)變換的步驟。
全文摘要
一種圖象處理裝置，用于自動改善由數(shù)字照相機取得的輸入圖象的對比度，取得更鮮明的圖象。對比度改善部件(11)通過比較輸入圖象的對象象素和屬于其周圍區(qū)域的象素，進行對比度改善處理。圖象合成部件(12)合成由該對比度改善處理取得的強調(diào)圖象和輸入圖象。合成后的圖象通過圖象輸出部件(13)向打印機等所需設備輸出。
文檔編號G06T5/00GK1613091SQ03802020
公開日2005年5月4日 申請日期2003年2月12日 優(yōu)先權日2002年2月12日
發(fā)明者渡邊辰巳, 小島章夫, 桑原康浩, 物部祐亮, 黑澤俊晴, 奧博隆 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社