JP5574015B2 - Image processing apparatus, electronic camera, and image processing program - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理装置、電子カメラおよび画像処理プログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an electronic camera, and an image processing program.
従来、輝度差の大きな被写体を撮影することにより、画像データの暗部階調が暗く潰れるという現象が知られている。そこで、特許文献1の発明では、暗部階調のゲインを上げることで階調を圧縮し、暗部階調の黒つぶれを改善している。
2. Description of the Related Art Conventionally, a phenomenon is known in which a dark portion gradation of image data is darkened by photographing a subject having a large luminance difference. Therefore, in the invention of
上述した特許文献1の発明においては、階調を圧縮するための各種処理を行う。これらの処理は、通常の画像処理に加えて行う処理であり、処理対象の画像データによっては、処理時間が増大するおそれがある。そのため、処理時間をより短縮することが期待されている。
In the invention of
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、暗部階調の補正の処理時間を短縮することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to shorten the processing time for dark part gradation correction.
本発明の画像処理装置は、画像データを取得する取得部と、前記取得部により取得した画像データに第1階調変換処理を含む画像処理を施す画像処理部と、前記画像処理部による前記画像処理と並行して行われる処理であって前記取得部により取得した画像データに第2階調変換処理を施すとともに前記第2階調変換処理が施された画像データに基づいてボケ画像データを生成し、前記ボケ画像データを用いて前記画像処理部により前記画像処理が施された画像データの暗部階調の明度を向上させる補正値を算出する演算部と、前記画像処理部により前記画像処理が施された画像データと前記演算部により算出された補正値とをそれぞれ入力して前記画像処理部により前記画像処理が施された画像データの暗部階調の明度を前記補正値に応じて向上させる補正を行う補正部とを備える。 The image processing apparatus of the present invention, acquisition unit for acquiring image data and an image processing unit for performing image processing including a first gradation conversion processing on the image data acquired by the acquisition unit, the image by the image processing unit This process is performed in parallel with the process, and the image data acquired by the acquisition unit is subjected to the second gradation conversion process and the blurred image data is generated based on the image data subjected to the second gradation conversion process. and an arithmetic unit for calculating a correction value to improve the lightness of the dark area gradation of the image data to which the image processing has been performed by the image processing unit by using the blurred image data, the image processing by the image processing unit depending lightness of the dark area gradation of the image data to which the image processing has been performed by the image processing unit and the correction values calculated respectively input by the image data and the operation unit has been subjected to the correction value And a correcting unit for correcting improve.
なお、前記第1階調変換処理で用いる階調カーブと前記第2階調変換処理で用いる階調カーブとは、異なっても良い。 Note that the gradation curve used in the first gradation conversion process may be different from the gradation curve used in the second gradation conversion process .
また、前記演算部は、前記第2階調変換処理が施された画像データにローパス処理を施して前記ボケ画像データを生成しても良い。 The arithmetic unit may generate the blurred image data by performing low-pass processing on the image data on which the second gradation conversion processing has been performed .
また、前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づくR画像データ、G画像データ、B画像データのそれぞれに前記第2階調変換処理を施しても良い。 Further, the arithmetic unit, R image data based on the images data acquired by the acquisition unit, G image data, may be subjected to the second gradation conversion processing to each of the B image data.
また、前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づくY画像データ、Cb画像データ、Cr画像データのそれぞれに前記第2階調変換処理を施しても良い。 Further, the arithmetic unit, Y image data based on the images data acquired by the acquisition unit, Cb image data may be subjected to the second gradation conversion processing to each of the Cr image data.
また、前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づくY画像データ、Cb画像データ、Cr画像データのうち、Y画像データのみに前記第2階調変換処理を施しても良い。 Further, the arithmetic unit, Y image data based on the images data acquired by the acquisition unit, Cb image data, out of the Cr image data may be subjected to the second gradation conversion processing only in the Y image data .
また、前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づいて、明るさに関する第1の画像データと複数の色差に関する第2の画像データとを生成し、前記第1の画像データと前記第2の画像データとから明るさに関する第3の画像データを生成し、生成した前記第3の画像データに前記第2階調変換処理を施しても良い。 The calculation unit generates first image data related to brightness and second image data related to a plurality of color differences based on the image data acquired by the acquisition unit , and the first image data and the Third image data relating to brightness may be generated from the second image data, and the second gradation conversion process may be performed on the generated third image data.
また、被写体像を撮像して画像データを生成する撮像部と、上述した何れか画像処理装置とを備え、前記取得部は、前記撮像部から前記画像データを取得する電子カメラも本発明の具体的態様として有効である。 In addition, the image capturing unit that captures a subject image and generates image data, and any one of the above-described image processing apparatuses, and the acquisition unit includes an electronic camera that acquires the image data from the image capturing unit. It is effective as a specific embodiment.
また、上記発明に関する構成を、処理対象の画像データに対する画像処理をコンピュータで実現するための画像処理プログラムに変換して表現したものも本発明の具体的態様として有効である。 In addition, a configuration obtained by converting the configuration related to the above invention into an image processing program for realizing image processing on image data to be processed by a computer is also effective as a specific aspect of the present invention.
本発明によれば、暗部階調の補正の処理時間を短縮することができる。 According to the present invention, it is possible to shorten the processing time for dark part gradation correction.
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下の実施形態では、本発明の画像処理装置を備えた電子カメラを例に挙げて説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following embodiments, an electronic camera equipped with the image processing apparatus of the present invention will be described as an example.
まず、比較のために、従来の階調圧縮処理について説明する。 First, a conventional gradation compression process will be described for comparison.
図1は、従来の階調圧縮処理を行う電子カメラ100の構成を示す図である。図1に示すように、電子カメラ100は、撮影レンズ102、撮像素子103、アナログフロントエンド(Analog Front End)部(以下、AFE部と称する)104、画像処理部105、階調圧縮処理部106、圧縮伸長部107、記録部108の各部を備えるとともに、各部を統括的に制御する制御部109を備える。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an electronic camera 100 that performs conventional gradation compression processing. As shown in FIG. 1, an electronic camera 100 includes a photographing
また、電子カメラ100は、撮像により生成された画像などを表示する不図示の表示部、レリーズ釦や設定釦などを含む不図示の操作部を備える。制御部109は、内部に不図示のメモリを備え、各部を制御するためのプログラムを予め記録するとともに、操作部の操作状態を検知する。
The electronic camera 100 also includes a display unit (not shown) that displays an image generated by imaging, and an operation unit (not shown) that includes a release button and a setting button. The
撮影時、制御部109は、撮影レンズ102を介した被写体像を撮像素子103により撮像し、AFE部104によりディジタルの画像データを生成する。そして、制御部109は、画像処理部105により色処理や階調変換処理を施した後、階調圧縮処理部106により階調圧縮処理を施して鑑賞用の画像データを生成する。この画像データは、圧縮伸長部107により適宜圧縮され、記録部108に記録される。
At the time of shooting, the
なお、階調圧縮処理部106は、図2に示すように、ローパス演算部121とゲイン付加部122とを有する。ローパス演算部121は、例えば図3に示すガウス型のローパスフィルタを用いたローパス処理を画像データに施し、ゲイン付加部122は、ローパス処理を施した画像データの明度に応じて、各画素にゲインを付加する。このような処理により、通常つぶれがちな暗部を明瞭に再現することが可能となる。
Note that the gradation
以上説明した構成の電子カメラ100の撮影時の動作について、図4に示すフローチャートを用いて説明する。 The operation at the time of shooting of the electronic camera 100 having the above-described configuration will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
ステップS1において、制御部109は、ユーザにより不図示の操作部を介して撮影開始が指示されたか否かを判定する。そして、制御部109は、撮影開始が指示されたと判定するとステップS2に進む。
In step S <b> 1, the
ステップS2において、制御部109は、各部を制御し、撮像素子103およびAFE部104により被写体像を撮像して画像データを生成する。
In step S <b> 2, the
ステップS3において、制御部109は、画像処理部105を制御して、ステップS2で生成した画像データに色空間変換処理を行う。色空間変換処理は、以下の式1から式3により行われる。
In step S3, the
tR[x,y]=krr・R[x,y]+krg・G[x,y]+krb・B[x,y]…(式1)
tG[x,y]=kgr・R[x,y]+kgg・G[x,y]+kgb・B[x,y]…(式2)
tB[x,y]=kbr・R[x,y]+kbg・G[x,y]+kbb・B[x,y]…(式3)
なお、式1から式3中のR[x,y],G[x,y],B[x,y]は、それぞれRGB画像の画像データを示し、krr,krg,krbは、所定の係数である。
tR [x, y] = krr · R [x, y] + krg · G [x, y] + krb · B [x, y] (Formula 1)
tG [x, y] = kgr · R [x, y] + kgg · G [x, y] + kgb · B [x, y] (Formula 2)
tB [x, y] = kbr · R [x, y] + kbg · G [x, y] + kbb · B [x, y] (Equation 3)
Note that R [x, y], G [x, y], and B [x, y] in
ステップS4において、制御部109は、画像処理部105を制御して、ステップS3で色空間変換処理を施した画像データに階調変換処理を行う。階調変換処理は、以下の式4から式6により行われる。
In step S4, the
sR[x,y]=Gm[tR[x,y]]…(式4)
sG[x,y]=Gm[tG[x,y]]…(式5)
sB[x,y]=Gm[tB[x,y]]…(式6)
なお、式4から式6中のGmは、例えば、図5に示す階調カーブに相当する。
sR [x, y] = Gm [tR [x, y]] (Formula 4)
sG [x, y] = Gm [tG [x, y]] (Formula 5)
sB [x, y] = Gm [tB [x, y]] (Expression 6)
Note that Gm in
ステップS5において、制御部109は、階調圧縮処理部106を制御して、ステップS4で階調変換処理を施した画像データに階調圧縮処理を施す。
In step S5, the
制御部109は、まず、ローパス演算部121を制御して、ステップS4で階調変換処理を施した画像データに対してローパス演算を行う。ローパス演算は、以下の式7から式11により行われる。
First, the
Y[x,y]=kr・sR[x,y]+kg・sG[x,y]+kb・sB[x,y]…(式7)
Cr[x,y]=kcrr・sR[x,y]+kcrg・sG[x,y]+kcrb・sB[x,y]…(式8)
Cb[x,y]=kcbr・sR[x,y]+kcbg・sG[x,y]+kcbb・sB[x,y]…(式9)
V[x,y]=ky・Y[x,y]+kcr・|Cr[x,y]|+kcb・|Cb[x,y]|…(式10)
Y [x, y] = kr.sR [x, y] + kg.sG [x, y] + kb.sB [x, y] (Expression 7)
Cr [x, y] = kcrr · sR [x, y] + kcrg · sG [x, y] + kcrb · sB [x, y] (Equation 8)
Cb [x, y] = kcbr.sR [x, y] + kcbg.sG [x, y] + kcbb.sB [x, y] (Equation 9)
V [x, y] = ky · Y [x, y] + kcr · | Cr [x, y] | + kcb · | Cb [x, y] |
次に、制御部109は、階調圧縮処理部106のゲイン付加部122を制御して、ローパス処理を施した画像データに対してゲインを付加する。ゲインの付加は、以下の式12から式14により行われる。
Next, the
sRc[x,y]=sR[x,y]・fg(LV[x,y])…(式12)
sGc[x,y]=sG[x,y]・fg(LV[x,y])…(式13)
sBc[x,y]=sB[x,y]・fg(LV[x,y])…(式14)
なお、式12から式14中のfgは階調圧縮のパラメータである。図6は、階調圧縮のパラメータfgを示す図である。パラメータfgは、図6に示すように、V画像の画像データに応じたゲインを有する。そして、V画像の画像データが小さいほど(処理画素を含む近傍範囲が暗いほど)、パラメータfgは大きくなる。逆に、V画像の画像データが大きいほど(処理画素を含む近傍範囲が明るいほど)、パラメータfgは1に近づく。
ステップS6において、制御部109は、ステップS5で階調圧縮処理を施した画像データを、記録部108に記録し、一連の処理を終了する。なお、画像データを記録部108に記録する前に、圧縮伸長部107を介して、必要に応じて画像圧縮処理(JPEG圧縮処理など)を施しても良い。
sRc [x, y] = sR [x, y] · fg (LV [x, y]) (Equation 12)
sGc [x, y] = sG [x, y] · fg (LV [x, y]) (Equation 13)
sBc [x, y] = sB [x, y] · fg (LV [x, y]) (Expression 14)
Note that fg in Expressions 12 to 14 is a gradation compression parameter. FIG. 6 is a diagram showing the gradation compression parameter fg. The parameter fg has a gain corresponding to the image data of the V image, as shown in FIG. The parameter fg increases as the image data of the V image is smaller (the darker the neighborhood including the processing pixel is). Conversely, the larger the image data of the V image (the brighter the neighborhood including the processing pixel), the closer the parameter fg approaches 1.
In step S6, the
以上説明した従来の階調圧縮処理に対して、本実施形態では、以下の処理を行う。 In contrast to the conventional gradation compression processing described above, the present embodiment performs the following processing.
図7は、本実施形態の階調圧縮処理を行う電子カメラ1の構成を示す図である。図7に示すように、本実施形態の電子カメラ1は、従来例で説明した電子カメラ100(図1参照)の画像処理部105、階調圧縮処理部106、制御部109に代えて、画像処理部2、ローパス演算部3、ゲイン付加部4、制御部5の各部を備える。なお、その他の構成については、従来例で説明した電子カメラ100と同様であるため、同様の符号を付し、説明を省略する。
FIG. 7 is a diagram showing a configuration of the
制御部5は、内部に不図示のメモリを備え、各部を制御するためのプログラムを予め記録するとともに、操作部の操作状態を検知する。
The
撮影時、制御部5は、撮影レンズ102を介した被写体像を撮像素子103により撮像し、AFE部104によりディジタルの画像データを生成する。AFE部104の出力は、画像処理部2およびローパス演算部3の両方に供給される。処理の詳細は後述する。
At the time of shooting, the
なお、ローパス演算部3は、図8に示すように、階調変換処理部21、V画像生成部22、ローパス処理部23の各部を有する。
Note that the low-pass calculation unit 3 includes each unit of a gradation
以上説明した構成の電子カメラ1においては、画像処理部2およびローパス演算部3による処理が、並行して行われる。撮影時に、AFE部104の出力に対して、画像処理部2においては、従来例で説明した図4のフローチャートにおけるステップS3およびステップS4と同様の処理が行われる。画像処理部2における画像処理と並行して行われるローパス演算部3における処理時の動作と、その後の処理時の動作とについて、図9に示すフローチャートを用いて説明する。
In the
ステップS11において、制御部5は、ローパス演算部3の階調変換処理部21を制御して、AFE部104から出力された画像データに階調変換処理を行う。階調変換処理は、以下の式15から式17により行われる。
In step S <b> 11, the
GR[x,y]=Gm[R[x,y]]…(式15)
GG[x,y]=Gm[G[x,y]]…(式16)
GB[x,y]=Gm[B[x,y]]…(式17)
なお、式15から式17中のGmは、例えば、上述した図5に示す階調カーブに相当する。この階調カーブは、画像処理部2における階調変換処理(図4ステップS4)に用いる階調カーブと同じ階調カーブであっても良いし、異なる階調カーブであっても良い。本実施形態では、同じ階調カーブを用い、画像処理部2における階調変換処理と同様の階調変換処理を行う。
GR [x, y] = Gm [R [x, y]] (Equation 15)
GG [x, y] = Gm [G [x, y]] (Expression 16)
GB [x, y] = Gm [B [x, y]] (Expression 17)
Note that Gm in
ステップS12において、制御部5は、ローパス演算部3のV画像生成部22を制御して、ステップS11において階調変換処理が施された画像データに基づいて、明るさに関する画像であるV画像の画像データを生成する。V画像の画像データの生成は、以下の式18から式21により行われる。
In step S12, the
Y[x,y]=kr・GR[x,y]+kg・GG[x,y]+kb・GB[x,y]…(式18)
Cr[x,y]=kcrr・GR[x,y]+kcrg・GG[x,y]+kcrb・GB[x,y]…(式19)
Cb[x,y]=kcbr・GR[x,y]+kcbg・GG[x,y]+kcbb・GB[x,y]…(式20)
V[x,y]=ky・Y[x,y]+kcr・|Cr[x,y]|+kcb・|Cb[x,y]|…(式21)
なお、式18から式20中のkr,kg,kb,kcrr,kcrg,kcrb,kcbr,kcbg,kcbbは、所定の係数である。また、式21中のky,kc,kcbは、所定の係数である。
Y [x, y] = kr · GR [x, y] + kg · GG [x, y] + kb · GB [x, y] (Equation 18)
Cr [x, y] = kcrr · GR [x, y] + kcrg · GG [x, y] + kcrb · GB [x, y] (Equation 19)
Cb [x, y] = kcbr · GR [x, y] + kcbg · GG [x, y] + kcbb · GB [x, y] (Equation 20)
V [x, y] = ky · Y [x, y] + kcr · | Cr [x, y] | + kcb · | Cb [x, y] |
Note that kr, kg, kb, kcrr, kcrg, kcrb, kcbr, kcbg, and kcbb in the equations 18 to 20 are predetermined coefficients. In
ステップS13において、制御部5は、ローパス演算部3のローパス処理部23を制御して、ステップS12において生成したV画像の画像データに対してローパス処理を施す。ローパス処理は、以下の式22により行われる。
In step S13, the
ステップS14において、制御部5は、ゲイン付加部4を制御して、画像処理部2により画像処理を施した画像データに対してゲインを付加する。ゲインの付加は、以下の式23から式25により行われる。
In step S <b> 14, the
sRc[x,y]=sR[x,y]・fg(LV[x,y])…(式23)
sGc[x,y]=sG[x,y]・fg(LV[x,y])…(式24)
sBc[x,y]=sB[x,y]・fg(LV[x,y])…(式25)
なお、式23から式25中のfgは階調圧縮のパラメータであり、上述した図6と同様に、V画像の画像データに応じたゲインを有する。
sRc [x, y] = sR [x, y] · fg (LV [x, y]) (Equation 23)
sGc [x, y] = sG [x, y] · fg (LV [x, y]) (Equation 24)
sBc [x, y] = sB [x, y] · fg (LV [x, y]) (Equation 25)
Note that fg in
ステップS15において、制御部5は、ステップS14でゲインを付加した画像データを、記録部108に記録し、一連の処理を終了する。なお、画像データを記録部108に記録する前に、圧縮伸長部107を介して、必要に応じて画像圧縮処理(JPEG圧縮処理など)を施しても良い。
In step S15, the
以上説明した一連の処理により、階調圧縮処理に先立ったローパス処理を、鑑賞用画像を生成するための画像処理と並行して実行しておき、その画像処理が終わった時点ですぐに階調圧縮処理を実行することができる。したがって、従来例で説明した階調圧縮と同様の処理を、より高速化することができる。そのため処理時間を短縮することができる。 Through the series of processes described above, low-pass processing prior to gradation compression processing is executed in parallel with image processing for generating an image for viewing, and gradation is immediately obtained when the image processing is completed. A compression process can be executed. Therefore, it is possible to increase the processing speed similar to the gradation compression described in the conventional example. Therefore, the processing time can be shortened.
<変形例>
次に、図9のフローチャートを用いて説明した処理の変形例について説明する。図9のフローチャートの例では、ステップS11において、AFE部104から出力された画像データであるRGB画像の画像データに階調変換処理(式15から式17)を行い、ステップS12において、YCbCr画像を生成(式18から式20)した後にV画像を生成する(式21)例を示した。しかし、ステップS11およびステップS12の処理を以下のように変形しても良い。
<Modification>
Next, a modified example of the process described using the flowchart of FIG. 9 will be described. In the example of the flowchart of FIG. 9, in step S11, gradation conversion processing (
ステップS11において、制御部5は、ローパス演算部3の階調変換処理部21を制御して、AFE部104から出力された画像データに基づいてYCbCr画像の画像データを生成する。YCbCr画像の生成は、以下の式26から式28により行われる。
In step S <b> 11, the
Y[x,y]=kr・R[x,y]+kg・G[x,y]+kb・B[x,y]…(式26)
Cr[x,y]=kcrr・R[x,y]+kcrg・G[x,y]+kcrb・B[x,y]…(式27)
Cb[x,y]=kcbr・R[x,y]+kcbg・G[x,y]+kcbb・B[x,y]…(式28)
なお、式26から式28中のkr,kg,kb,kcrr,kcrg,kcrb,kcbr,kcbg,kcbbは、所定の係数である。
Y [x, y] = kr.R [x, y] + kg.G [x, y] + kb.B [x, y] (Equation 26)
Cr [x, y] = kcrr · R [x, y] + kcrg · G [x, y] + kcrb · B [x, y] (Equation 27)
Cb [x, y] = kcbr · R [x, y] + kcbg · G [x, y] + kcbb · B [x, y] (Equation 28)
In Expressions 26 to 28, kr, kg, kb, kcrr, kcrg, kcrb, kcbr, kcbg, and kcbb are predetermined coefficients.
次に、制御部5は、ローパス演算部3の階調変換処理部21を制御して、YCbCr画像の画像データのそれぞれに、階調変換処理を行う。階調変換処理は、以下の式29から式31により行われる。
Next, the
GY[x,y]=Gmy[Y[x,y]]…(式29)
GCr[x,y]=Gmcr[Cr[x,y]]…(式30)
GCb[x,y]=Gmcb[Cb[x,y]]…(式31)
なお、式29のGmyは、例えば、上述した図5に示した階調カーブGmと同じ階調カーブである。この階調カーブは、画像処理部2における階調変換処理(図4ステップS4)に用いる階調カーブと同じ階調カーブであっても良いし、異なる階調カーブであっても良い。本実施形態では、同じ階調カーブを用い、画像処理部2における階調変換処理と同様の階調変換処理を行う。また、式30および式31中のGmcr,Gmcbは、例えば、図10に示す階調カーブである。GmcrとGmcbとは、同じ階調カーブであっても良いし、異なる階調カーブであっても良い。
GY [x, y] = Gmy [Y [x, y]] (Equation 29)
GCr [x, y] = Gmcr [Cr [x, y]] (Equation 30)
GCb [x, y] = Gmcb [Cb [x, y]] (Equation 31)
Note that Gmy in Expression 29 is, for example, the same gradation curve as the gradation curve Gm shown in FIG. This gradation curve may be the same gradation curve as that used for the gradation conversion process (step S4 in FIG. 4) in the
ステップS12において、制御部5は、ローパス演算部3のV画像生成部22を制御して、ステップS11において階調変換処理が施された画像データに基づいて、明るさに関する画像であるV画像の画像データを生成する。V画像の画像データの生成は、以下の式32により行われる。
In step S12, the
V[x,y]=ky・GY[x,y]+kcr・|GCr[x,y]|+kcb・|GCb[x,y]|…(式32)
なお、式32中のky,kc,kcbは、所定の係数である。
V [x, y] = ky · GY [x, y] + kcr · | GCr [x, y] | + kcb · | GCb [x, y] |
In
このように、YCbCr画像を生成した後に階調変換処理を施し、階調変換処理後のYCbCr画像の画像データに基づいて、V画像を生成する構成としても良い。このような構成とすることにより、階調圧縮処理に先立ったローパス処理を、鑑賞用画像を生成するための画像処理と並行して実行しておき、その画像処理が終わった時点ですぐに階調圧縮処理を実行することができる。したがって、従来例で説明した階調圧縮と同様の処理を、より高速化することができる。そのため処理時間を短縮することができる。 As described above, the gradation conversion process may be performed after the YCbCr image is generated, and the V image may be generated based on the image data of the YCbCr image after the gradation conversion process. With such a configuration, low-pass processing prior to gradation compression processing is executed in parallel with image processing for generating an image for viewing, and immediately after the image processing is finished, The tone compression process can be executed. Therefore, it is possible to increase the processing speed similar to the gradation compression described in the conventional example. Therefore, the processing time can be shortened.
なお、ステップS11において、YCbCr画像の画像データのそれぞれに階調変換処理を行わずに、Y画像の画像データのみに階調変換処理を行っても良い。すなわち、ステップS11において、制御部5は、YCbCr画像の画像データを生成した後に、上述した式29によりY画像の画像データのみに階調変換処理を行う。
In step S11, the gradation conversion process may be performed only on the image data of the Y image without performing the gradation conversion process on each of the image data of the YCbCr image. That is, in step S11, after generating the image data of the YCbCr image, the
ステップS12において、制御部5は、ステップS11において階調変換処理が施されたY画像の画像データと、階調変換処理が施されていないCr画像およびCb画像の画像データとに基づいて、V画像の画像データを生成する。V画像の画像データの生成は、以下の式33により行われる。
In step S12, the
V[x,y]=ky・GY[x,y]+kcr・|Cr[x,y]|+kcb・|Cb[x,y]|…(式33)
このような構成とすることにより、色差成分(Cr画像およびCb画像の画像データ)には階調変換処理を施さずに、上述した実施形態と同様の処理を行うことができる。そのため、例えば、暗部が高彩度の領域における明度を向上させることができる。したがって、見た目の色の表現を鮮やかにすることができる。すなわち、暗部および明部の彩度に応じて、それぞれに適当な明度の向上量を決定することができる。
V [x, y] = ky · GY [x, y] + kcr · | Cr [x, y] | + kcb · | Cb [x, y] |
By adopting such a configuration, it is possible to perform the same processing as in the above-described embodiment without performing gradation conversion processing on the color difference components (Cr image and Cb image image data). Therefore, for example, it is possible to improve the lightness in an area where the dark portion is highly saturated. Therefore, the appearance color appearance can be made vivid. That is, it is possible to determine an appropriate amount of improvement in lightness according to the saturation of the dark part and the light part.
また、RGB画像の画像データのそれぞれ、またはYCbCr画像の画像データのそれぞれに階調変換処理を施す場合に比較して、演算負荷を軽減することができる。 In addition, the calculation load can be reduced as compared with the case where the gradation conversion processing is performed on each of the image data of the RGB image or each of the image data of the YCbCr image.
さらに、先にV画像を生成し、生成したV画像の画像データに階調変換処理を施す構成としても良い。この場合、図7および図8に示したローパス演算部3に代えて、図11に示すローパス演算部30を備えれば良い。図11に示すように、ローパス演算部30は、V画像生成部31、階調変換処理部31、ローパス処理部33の各部を有し、AFE部104の出力は、V画像生成部31に入力される。
Further, a configuration may be adopted in which a V image is generated first and gradation conversion processing is performed on the image data of the generated V image. In this case, a low-
図11に示したローパス演算部30を備えた場合の処理について図12のフローチャートを用いて説明する。
Processing when the low-
ステップS21において、制御部5は、ローパス演算部3のV画像生成部31を制御して、AFE部104から出力された画像データに基づいて、明るさに関する画像であるV画像の画像データを生成する。V画像の画像データの生成は、以下の式34から式37により行われる。
In step S <b> 21, the
Y[x,y]=kr・R[x,y]+kg・G[x,y]+kb・B[x,y]…(式34)
Cr[x,y]=kcrr・R[x,y]+kcrg・G[x,y]+kcrb・B[x,y]…(式35)
Cb[x,y]=kcbr・R[x,y]+kcbg・G[x,y]+kcbb・B[x,y]…(式36)
V[x,y]=ky・Y[x,y]+kcr・|Cr[x,y]|+kcb・|Cb[x,y]|…(式37)
なお、式34から式36中のkr,kg,kb,kcrr,kcrg,kcrb,kcbr,kcbg,kcbbは、所定の係数である。また、式37中のky,kc,kcbは、所定の係数である。
Y [x, y] = kr.R [x, y] + kg.G [x, y] + kb.B [x, y] (Formula 34)
Cr [x, y] = kcrr · R [x, y] + kcrg · G [x, y] + kcrb · B [x, y] (Formula 35)
Cb [x, y] = kcbr · R [x, y] + kcbg · G [x, y] + kcbb · B [x, y] (Equation 36)
V [x, y] = ky · Y [x, y] + kcr · | Cr [x, y] | + kcb · | Cb [x, y] |
In Expressions 34 to 36, kr, kg, kb, kcrr, kcrg, kcrb, kcbr, kcbg, and kcbb are predetermined coefficients. In Equation 37, ky, kc, and kcb are predetermined coefficients.
ステップS22において、制御部5は、ローパス演算部30の階調変換処理部32を制御して、ステップS21で生成したV画像の画像データに、階調変換処理を行う。階調変換処理は、以下の式38により行われる。
In step S22, the
GV[x,y]=Gm[V[x,y]]…(式38)
なお、式38中のGmは、例えば、上述した図5に示す階調カーブに相当する。この階調カーブは、画像処理部2における階調変換処理(図4ステップS4)に用いる階調カーブと同じ階調カーブであっても良いし、異なる階調カーブであっても良い。本実施形態では、同じ階調カーブを用い、画像処理部2における階調変換処理と同様の階調変換処理を行う。
GV [x, y] = Gm [V [x, y]] (Equation 38)
Note that Gm in Expression 38 corresponds to, for example, the gradation curve shown in FIG. This gradation curve may be the same gradation curve as that used for the gradation conversion process (step S4 in FIG. 4) in the
ステップS23において、制御部5は、ローパス演算部30のローパス処理部33を制御して、ステップS22において階調変換処理を施したV画像の画像データに対してローパス処理を施す。ローパス処理は、以下の式39により行われる。
In step S23, the
ステップS24およびステップS25において、制御部5は、図9のフローチャートのステップS4およびステップS5と同様の処理を行い、一連の処理を終了する。
In Step S24 and Step S25, the
以上説明した一連の処理により、階調変換処理が施されていない状態で、V画像を生成することができる。そのため、明るさや彩度に依存しない適当な明度の向上量を決定することができる。 Through the series of processes described above, a V image can be generated in a state where gradation conversion processing has not been performed. Therefore, it is possible to determine an appropriate brightness enhancement amount that does not depend on brightness or saturation.
また、RGB画像の画像データのそれぞれ、またはYCbCr画像の画像データのそれぞれに階調変換処理を施す場合に比較して、演算負荷を軽減することができる。 In addition, the calculation load can be reduced as compared with the case where the gradation conversion processing is performed on each of the image data of the RGB image or each of the image data of the YCbCr image.
なお、本実施形態では、階調圧縮処理に先立った階調変換処理を施すタイミングについて、RGB画像の画像データに階調変換処理を施す例と、YCbCr画像の画像データに階調変換処理を施す例(YCbCr画像のそれぞれと、Y画像のみとを含む)と、V画像の画像データに階調変換処理を施す例とを挙げて説明した。このような階調変換処理のタイミングについては、常に同じタイミングで階調変換処理を施す構成としても良いし、適宜階調変換処理のタイミングを変更する構成としても良い。階調変換処理のタイミングは、ユーザ指示にしたがって決定する構成としても良いし、自動で決定する構成としても良い。自動で決定する場合には、撮影モード(例えば、「ポートレートモード」、「風景モード」など)、画像のコントラストの強弱、画像の調整モード、シーン解析や顔認識による画像判断結果等に応じて決定すると良い。 In the present embodiment, with respect to the timing for performing gradation conversion processing prior to gradation compression processing, an example in which gradation conversion processing is performed on image data of an RGB image and gradation conversion processing is performed on image data of a YCbCr image. An example (including each YCbCr image and only the Y image) and an example in which gradation conversion processing is performed on the image data of the V image have been described. Regarding the timing of such gradation conversion processing, the gradation conversion processing may always be performed at the same timing, or the timing of gradation conversion processing may be changed as appropriate. The timing of gradation conversion processing may be determined according to a user instruction, or may be determined automatically. When determining automatically, depending on the shooting mode (for example, “Portrait Mode”, “Landscape Mode”, etc.), image contrast strength, image adjustment mode, image analysis result by scene analysis or face recognition, etc. It is good to decide.
また、本実施形態では、撮像により生成した画像に常に階調圧縮処理を施す場合を例に挙げて説明したが、階調圧縮処理を行う階調圧縮モードと、階調圧縮処理を行わない非階調圧縮モードとを選択可能に備える構成としても良い。これらのモードの選択は、ユーザ指示にしたがって行う構成としても良いし、自動で行う構成としても良い。自動でモードを選択する場合には、上述した撮影モード、画像のコントラストの強弱、画像の調整モード、シーン解析や顔認識による画像判断結果等に応じてモードを選択すると良い。 In this embodiment, the case where the gradation compression processing is always performed on the image generated by the imaging has been described as an example. However, the gradation compression mode in which the gradation compression processing is performed and the non-gradation compression processing is not performed. The gradation compression mode may be selectable. The selection of these modes may be performed in accordance with a user instruction or may be performed automatically. When the mode is automatically selected, the mode may be selected according to the above-described shooting mode, image contrast strength, image adjustment mode, image analysis result by scene analysis or face recognition, and the like.
また、本実施形態で説明した階調カーブGm(図5)や階調圧縮のパラメータfg(図6)を、上述した撮影モード、画像のコントラストの強弱、画像の調整モード、シーン解析や顔認識による画像判断結果等に応じて変更する構成としても良い。このように階調カーブGmや階調圧縮のパラメータfgを適宜変更することにより、画像に最適化した階調変換処理および暗部階調の補正を行うことができる。 Further, the gradation curve Gm (FIG. 5) and the gradation compression parameter fg (FIG. 6) described in the present embodiment are used for the above-described shooting mode, image contrast strength, image adjustment mode, scene analysis and face recognition. It is good also as a structure changed according to the image judgment result by. As described above, by appropriately changing the gradation curve Gm and the gradation compression parameter fg, it is possible to perform gradation conversion processing optimized for an image and dark part gradation correction.
また、本実施形態において、階調変換処理に用いる階調カーブGm(図5)を露出補正による影響に応じて変更する構成としても良い。例えば、露出補正により画像全体の明るさの維持をある程度実現することができる場合には、階調圧縮モード時に用いる階調カーブの変更量を少なめとしても良い。 In the present embodiment, the gradation curve Gm (FIG. 5) used for gradation conversion processing may be changed according to the influence of exposure correction. For example, when the brightness of the entire image can be maintained to some extent by exposure correction, the amount of change in the gradation curve used in the gradation compression mode may be reduced.
また、上述した実施形態では、本発明の技術を電子カメラ1において実現する例について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、コンパクトタイプの電子カメラや動画撮影を行うムービーカメラなどにも本発明を同様に適用することができる。
In the above-described embodiment, the example in which the technique of the present invention is realized in the
また、コンピュータと画像処理プログラムとにより、本実施形態で説明した画像処理装置をソフトウェア的に実現しても良い。この場合、画像処理部2、ローパス演算部3、ゲイン付加部4の各部による処理(図9のフローチャートのステップS11からステップS14の処理、および図12のフローチャートのステップS21からステップS24の処理)の一部または全部をコンピュータで実現する構成とすれば良い。このような構成とすることにより、本実施形態と同様の処理を実施することが可能になる。
Further, the image processing apparatus described in the present embodiment may be realized as software by a computer and an image processing program. In this case, the processing (steps S11 to S14 in the flowchart of FIG. 9 and steps S21 to S24 in the flowchart of FIG. 12) by the
なお、本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形で実施することができる。そのため、前述の実施例はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、すべて本発明の範囲内のものである。 The present invention can be implemented in various other forms without departing from the spirit or main features thereof. For this reason, the above-described embodiments are merely examples in all respects and should not be interpreted in a limited manner. The scope of the present invention is indicated by the scope of claims, and is not restricted by the text of the specification. Further, all modifications and changes belonging to the equivalent scope of the claims are within the scope of the present invention.
1…電子カメラ,2…画像処理部,3・30…ローパス演算部,4…ゲイン付加部,5…制御部,21・32…階調変換処理部,22・31…V画像生成部,23・33…ローパス処理部
DESCRIPTION OF
Claims (15)
前記取得部により取得した画像データに第1階調変換処理を含む画像処理を施す画像処理部と、
前記画像処理部による前記画像処理と並行して行われる処理であって前記取得部により取得した画像データに第2階調変換処理を施すとともに前記第2階調変換処理が施された画像データに基づいてボケ画像データを生成し、前記ボケ画像データを用いて前記画像処理部により前記画像処理が施された画像データの暗部階調の明度を向上させる補正値を算出する演算部と、
前記画像処理部により前記画像処理が施された画像データと前記演算部により算出された補正値とをそれぞれ入力して前記画像処理部により前記画像処理が施された画像データの暗部階調の明度を前記補正値に応じて向上させる補正を行う補正部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 An acquisition unit for acquiring image data;
An image processing unit that performs image processing including first gradation conversion processing on the image data acquired by the acquiring unit ;
The image data to which the second gradation conversion processing has been performed with performing the second gradation conversion processing on the image data acquired by the acquisition unit to a processing performed in parallel with the image processing by the image processing unit a calculation unit which generates a blurred image data, and calculates the correction value to improve the lightness of the dark area gradation of the image data to which the image processing has been performed by the image processing unit by using the blurred image data on the basis of,
Brightness of dark area gradation of the image data to which the image processing has been performed by with the calculated correction value and the inputted each of the image processing unit wherein the image processing by the image processing section and the image data subjected to by the arithmetic unit the image processing device characterized by the Ru and a correcting unit for correcting improve in accordance with the correction value.
前記第1階調変換処理で用いる階調カーブと前記第2階調変換処理で用いる階調カーブとは、異なる
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1.
An image processing apparatus , wherein a gradation curve used in the first gradation conversion process is different from a gradation curve used in the second gradation conversion process .
前記演算部は、前記第2階調変換処理が施された画像データにローパス処理を施して前記ボケ画像データを生成する
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1 or 2,
The image processing apparatus, wherein the arithmetic unit performs low-pass processing on the image data on which the second gradation conversion processing has been performed to generate the blurred image data.
前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づくR画像データ、G画像データ、B画像データのそれぞれに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 ,
The arithmetic unit, the image processing apparatus characterized by R image data based on the images data acquired by the acquisition unit, G image data, the second gradation conversion processing to each of the B image data is subjected.
前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づくY画像データ、Cb画像データ、Cr画像データのそれぞれに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 ,
The arithmetic unit, the image processing apparatus characterized by Y image data based on the images data acquired by the acquisition unit, Cb image data, the second gradation conversion processing to each of the Cr image data subjected.
前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づくY画像データ、Cb画像データ、Cr画像データのうち、Y画像データのみに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 ,
The arithmetic unit, Y image data based on the images data acquired by the acquisition unit, Cb image data, out of the Cr image data, and characterized by applying the second gradation conversion processing only in the Y image data Image processing device.
前記演算部は、前記取得部により取得した画像データに基づいて、明るさに関する第1の画像データと複数の色差に関する第2の画像データとを生成し、前記第1の画像データと前記第2の画像データとから明るさに関する第3の画像データを生成し、生成した前記第3の画像データに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 ,
The calculation unit generates first image data related to brightness and second image data related to a plurality of color differences based on the image data acquired by the acquisition unit , and the first image data and the second image data An image processing apparatus, wherein third image data relating to brightness is generated from the image data and the second gradation conversion processing is performed on the generated third image data.
請求項1から請求項7の何れか1項に記載の画像処理装置とを備え、
前記取得部は、前記撮像部から前記画像データを取得する
ことを特徴とする電子カメラ。 An imaging unit that captures a subject image and generates image data;
An image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7,
The electronic camera, wherein the acquisition unit acquires the image data from the imaging unit.
前記画像データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップにおいて取得した画像データに第1階調変換処理を含む画像処理を施す画像処理ステップと、
前記画像処理ステップにおける前記画像処理と並行して行われる処理であって前記取得ステップにおいて取得した画像データに第2階調変換処理を施すとともに前記第2階調変換処理が施された画像データに基づいてボケ画像データを生成し、前記ボケ画像データを用いて前記画像処理ステップにおいて前記画像処理が施された画像データの暗部階調の明度を向上させる補正値を算出する演算ステップと、
前記画像処理ステップにおいて前記画像処理が施された画像データと前記演算ステップにおいて算出された補正値とをそれぞれ入力して前記画像処理ステップにおいて前記画像処理が施された画像データの暗部階調の明度を前記補正値に応じて向上させる補正を行う補正ステップと
をコンピュータで実現することを特徴とする画像処理プログラム。 An image processing program for realizing image processing on image data to be processed by a computer,
An acquisition step of acquiring the image data;
An image processing step of performing image processing including first gradation conversion processing on the image data acquired in the acquiring step ;
A process performed in parallel with the image processing in the image processing step, wherein the image data acquired in the acquisition step is subjected to a second gradation conversion process and the image data subjected to the second gradation conversion process is subjected to the second gradation conversion process. a calculating step of generating a blurred image data, and calculates the correction value to improve the lightness of the dark area gradation of the image data to the image processing has been performed in the image processing step using the blurred image data on the basis of,
The image data that has been subjected to the image processing in the image processing step and the correction value that has been calculated in the calculation step are input, respectively, and the brightness of the dark portion gradation of the image data that has been subjected to the image processing in the image processing step And a correction step for performing correction to improve the value according to the correction value.
前記第1階調変換処理で用いる階調カーブと前記第2階調変換処理で用いる階調カーブとは、異なる
ことを特徴とする画像処理プログラム。 The image processing program according to claim 9.
An image processing program , wherein a gradation curve used in the first gradation conversion process and a gradation curve used in the second gradation conversion process are different .
前記演算ステップでは、前記第2階調変換処理が施された画像データにローパス処理を施して前記ボケ画像データを生成する
ことを特徴とする画像処理プログラム。 In the image processing program according to claim 9 or 10,
In the calculation step, the blurred image data is generated by performing low-pass processing on the image data on which the second gradation conversion processing has been performed .
前記演算ステップでは、前記取得ステップにおいて取得した画像データに基づくR画像データ、G画像データ、B画像データのそれぞれに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理プログラム。 The image processing program according to any one of claims 9 to 11 ,
Wherein in the calculation step, the image processing program characterized by R image data based on the images data acquired in said acquisition step, G image data, the second gradation conversion processing to each of the B image data is subjected.
前記演算ステップでは、前記取得ステップにおいて取得した画像データに基づくY画像データ、Cb画像データ、Cr画像データのそれぞれに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理プログラム。 The image processing program according to any one of claims 9 to 11 ,
Wherein in the calculation step, the image processing program characterized by Y image data based on the images data acquired in said acquisition step, Cb image data, the second gradation conversion processing to each of the Cr image data subjected.
前記演算ステップでは、前記取得ステップにおいて取得した画像データに基づくY画像データ、Cb画像データ、Cr画像データのうち、Y画像データのみに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理プログラム。 The image processing program according to any one of claims 9 to 11 ,
In the calculating step, Y image data based on the images data acquired in said acquisition step, Cb image data, out of the Cr image data, and characterized by applying the second gradation conversion processing only in the Y image data Image processing program.
前記演算ステップでは、前記取得ステップにおいて取得した画像データに基づいて、明るさに関する第1の画像データと複数の色差に関する第2の画像データとを生成し、前記第1の画像データと前記第2の画像データとから明るさに関する第3の画像データを生成し、生成した前記第3の画像データに前記第2階調変換処理を施す
ことを特徴とする画像処理プログラム。 The image processing program according to any one of claims 9 to 11 ,
Wherein in the calculating step, on the basis of images data acquired in said acquiring step to generate a second image data for the first image data and a plurality of color difference relating to the brightness, the said first image data A third image data relating to brightness is generated from the second image data, and the second gradation conversion process is performed on the generated third image data.
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