JP5089797B2 - 画像処理装置及びその制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及びその制御方法に関する。

従来、入力画像信号の特徴に応じて階調変換処理（例えば、γ変換処理）を実行する画像処理方法がある（以後、このようなγ変換処理をダイナミックγ処理と表記する）。そのような方法は、例えば、特許文献１〜３に開示されている。

具体的には、特許文献１には、１フレーム分の輝度ヒストグラムから累積ヒストグラムを作成し、累積ヒストグラムからγカーブを生成してダイナミックγ処理を行う方法が開示されている。特許文献２，３には、入力画像信号の輝度ヒストグラムにおける低階調側と高階調側のピーク値（極大値となる度数）から暗部と明部の基準値を設定し、設定した基準値に応じたダイナミックγ処理を行う方法が開示されている。特許文献４には、輝度ヒストグラムにおいて度数が所定の上限値以上となる階調値、所定の下限値以下となる階調値に対し、それぞれ、度数を上限値、下限値として階調補正を行う手法が開示されている。

特開平０３−１２６３７７号公報 特開平０８−２０４９６３号公報 特開平０６−３５０８７３号公報 特開２００１−１２５５３５号公報

しかしながら、累積ヒストグラムからγカーブを生成する従来の方法では、度数が多い階調値周辺の階調範囲の階調性が高められる。そのため、階調性を高めることが望ましい階調値（画像内の物体の階調値）であっても、当該階調値の度数が他の階調値の度数に比べて少ない場合には階調性をあまり高めることができない虞がある。
具体的には、図１８（ａ）のように、主な階調値が階調値ａであるレターボックス、主な階調値が階調値ｂである物体Ｂ、主な階調値が階調値ｃである物体Ｃを含む画像（入力画像信号）が入力されたとする。輝度ヒストグラムにおける階調値ａの度数が、階調値ｂ，ｃの度数よりもはるかに多い場合には、階調値ａ周辺で累積度数が大きく変化し、階調値ｂ，ｃ周辺では累積度数があまり変化しないような累積ヒストグラムが作成される。そのような累積ヒストグラムからγカーブを生成すると、階調値ａ周辺の階調範囲の階調性が高められ、階調値ｂ，ｃ周辺の階調範囲の階調性はあまり高められない。

低階調側と高階調側のピーク値から暗部と明部の基準値を設定する方法においても同様である。例えば、画像が同一色の領域（例えば、レターボックスや、データ放送などの図形や文字）を含む場合に、輝度ヒストグラムにおいてその領域の階調値の度数が大きくなってしまう（そのような階調値は大きなピーク値を示す）。そのため、最適な基準値を設定すること、ひいては、最適なγカーブを生成することができず、小さいピーク値を示す階調値周辺の階調範囲の階調性を高めることができない。

輝度ヒストグラムにおいて度数を所定の値に制限して階調補正を行う手法においても同様である。例えば、図１８（ａ）のような画像が入力されたとする。図１８（ｂ）に示す
ように、そのような画像から得られた輝度ヒストグラムにおいて、レターボックスの階調値ａの度数が予め定められた制限値を上回っていた場合には、階調値ａの度数は予め定められた制限値に補正される。その結果、図１８（ｃ）のような累積ヒストグラム（輝度ヒストグラムの低階調側から高階調側へ向かって度数を累積して作成したヒストグラム）が得られる。階調値ｃの度数は階調値ｂよりも比較的多い。そのため、階調値ａの度数を制限値にしたことにより、階調値ａ周辺の階調範囲と階調値ｃ周辺の階調範囲の階調性を高めるγカーブを生成することが可能となる。しかしながら、このような方法を用いたとしても、比較的度数が多い階調値周辺の階調範囲の階調性を高めるγカーブが生成されるため、比較的度数の少ない階調値周辺の階調範囲の階調性はあまり高められない。例えば、図１８の例では、階調値ｂ周辺の階調範囲の階調性はあまり高められない。

そこで、本発明は、階調性を高めることが望ましい階調値の度数が他の階調値の度数に比べて少ない場合であっても、その階調値周辺の階調範囲の階調性を高める階調補正パラメータを生成することのできる技術を提供することを目的とする。

本発明の画像処理装置は、入力された画像を複数の領域に分割し、領域毎のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、領域毎に、その領域のヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値を該領域の注目階調として検出する検出手段と、領域毎に、その領域の注目階調を含む予め定められる階調範囲の階調性を高める入出力階調変換特性を有する階調補正パラメータを生成する階調補正パラメータ生成手段と、階調補正パラメータを用いて画像の階調を補正する補正手段と、を有し、前記補正手段は、画素毎に、その画素の属する第１の領域に対して生成された階調補正パラメータと、前記第１の領域に隣接する第２の領域に対して生成された階調補正パラメータとを用い、その画素と、前記第１の領域及び前記第２の領域との位置関係に基づいた重み付け合成処理をすることにより、前記画像の階調を補正する。

本発明の画像処理装置の制御方法は、入力された画像を複数の領域に分割し、領域毎のヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、その領域のヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値を該領域の注目階調として検出する検出ステップと、注目階調を含む予め定められる階調範囲の階調性を高める入出力階調変換特性を有する階調補正パラメータを生成する階調補正パラメータ生成ステップと、階調補正パラメータを用いて画像の階調を補正する補正ステップと、を有し、補正ステップでは、画素毎に、その画素の属する第１の領域に対して生成された階調補正パラメータと、第１
の領域に隣接する第２の領域に対して生成された階調補正パラメータとを用いた、その画素と、第１の領域及び第２の領域との位置関係に基づいた重み付け合成処理が行われることにより、画像の階調が補正される。

本発明によれば、階調性を高めることが望ましい階調値の度数が他の階調値の度数に比べて少ない場合であっても、その階調値周辺の階調範囲の階調性を高める階調補正パラメータを生成することのできる技術を提供することができる。

実施例１に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図。 入力された画像と分割された領域の一例を示す図。 暗部注目階調を検出する際の処理の流れの一例を示すフローチャート。 輝度ヒストグラムの一例を示す図。 図４の輝度ヒストグラムにおける各階調値と度数を示す表。 明部注目階調を検出する際の処理の流れの一例を示すフローチャート。 各領域の暗部注目階調と明部注目階調の一例を示す図。 実施例１において生成されるγカーブの一例を示す図。 実施例２に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図。 実施例２における輝度値の補正方法を説明するための図。 実施例３に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図。 注目階調が検出されない画像の輝度ヒストグラムの一例を示す図。 実施例３における暗部γカーブ選択処理の一例を示すフローチャート。 予め記憶されている階調補正パラメータの一例を示す図。 階調値０の度数が多い画像の輝度ヒストグラムの一例を示す図。 実施例４に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図。 ヒストグラム前処理部による処理前後のヒストグラムの一例を示す図。 従来技術を説明する図。

＜実施例１＞
以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置及びその制御方法の具体的な実施例１について説明する。
図１は本実施例に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施例に係る画像処理装置１００は、ヒストグラム作成部１０１、注目階調検出部１０２、γカーブ生成部１０３、γ変換部１０４、入力端子１０５、出力端子１０６を有する。

ヒストグラム作成部１０１は、入力された画像（入力画像信号）から輝度ヒストグラムを作成する（ヒストグラム作成手段）。本実施例では、ヒストグラム作成部１０１は、入力された画像を複数の領域に分割し、領域毎の輝度ヒストグラムを作成するものとする。具体的には、１９２０×１０８０の画像が入力され、当該画像が、図２に示すように、４×４の領域（互いに大きさの等しい１６の領域）に分割されるものとする。また、図２に示すように、ヒストグラム作成部１０１は、各領域を識別情報（番号など；図中ｂｌｋ１〜ｂｌｋ１６）により区別することができるものとする。

なお、本実施例では、作成される輝度ヒストグラムにおいて、階調は、階調値０〜２５５の２５６カテゴリに分類されているものとする。但し、カテゴリの数はこれに限らず、例えば１２８や５１２であってもよい。また、図２の例では入力された画像を１６の領域に分割する場合について示しているが、領域の数はこれに限らない。例えば、入力された画像を１０×５や５×３の領域に分割してもよいし、分割しなくてもよい。

注目階調検出部１０２は、ヒストグラム作成部１０１で作成された輝度ヒストグラムから注目階調を検出する（検出手段）。具体的には、領域毎の輝度ヒストグラムからそれぞれ注目階調を検出する。注目階調とは、階調性を高めることが望ましい階調値であり、輝度ヒストグラムにおいて以下の条件を満たす階調値である。
条件１．度数が所定の閾値以上である。
条件２．度数が極大値（ピーク値）である。
条件３．その階調値（注目階調か否かの判断の対象とする階調値）を含む所定範囲内の度数の変動量（局所的な度数の変化量）が所定の基準よりも小さい。

条件１は、度数が極めて少ない階調値をノイズとして除外するための条件である。
階調性を高めることが望ましい階調値では、輝度ヒストグラムにおいて度数がピークとして現れる。条件２は、そのような階調値を検出するための条件である。度数が極大値か否かは、例えば、注目階調か否かの対象とする階調値の度数と、その前後それぞれｍ個の
階調値（ｍは１以上の整数）の度数とを比較することにより判断すればよい。なお、対象とする階調値の前後それぞれｍ個の階調値とは、対象とする階調値よりも小さなｍ個の階調値と、対象とする階調値よりも大きなｍ個の階調値を意味する。
また、画像が同一色（同一の階調値）の領域（例えば、レターボックスや、データ放送などの図形や文字）を含む場合に、そのような領域の階調値の度数は、その階調値の前後の階調値の度数に比べ極端に多くなる。即ち、その階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が大きくなる（前の階調値や後の階調値からの度数の変化が急峻となる）。そのような領域（そのような領域の階調値）は、階調性を高める必要が無いため、除外する必要がある。条件３はそのような領域を除外するための条件である（即ち、所定の基準とは、同一色の領域を除外するための基準である）。条件３を満たすか否かは、例えば、注目階調とするか否かの判断の対象とする階調値の度数と、その階調値を除く前後それぞれｎ個の階調値（ｎは１以上の整数）の度数の総和に所定値を乗算した値とを比較することにより判断すればよい。

例えば、注目階調か否かの判断の対象とする階調値をｉ、階調値ｉの度数をｈ（ｉ）、所定の閾値をｔｈ、ｍをｒａ１、ｎをｒａ２、所定値をｋとすると、条件１〜３は、それぞれ、以下の式１〜３のように表すことができる。

閾値ｔｈは、例えば、１つの輝度ヒストグラムの総度数（即ち、１つの領域内の総画素数）の１％の値である。本実施例では、１９２０×１０８０の画像を互いに大きさの等しい１６の領域に分割しているため、閾値ｔｈを１９２０×１０８０÷１６×０．０１＝１２９６とする。なお、閾値ｔｈは、総度数の１％に限らず、階調性を高めることが望ましい階調値を検出することができれば、どのような値であってもよい（例えば、総度数の３％や５％など）。

式２において、本実施例では、ｒａ１を２とする。即ち、度数ｈ（ｉ）と、その前後それぞれ２つの階調値の度数ｈ（ｉ−２），ｈ（ｉ−１），ｈ（ｉ＋１），ｈ（ｉ＋２）とを比較し、度数ｈ（ｉ）が最も大きかった場合に階調値ｉが条件２を満たすものとする（度数ｈ（ｉ）を極大値とみなす）。なお、ｒａ１は２に限らず、度数ｈ（ｉ）が極大値であるか否か判断することができれば、どのような値であってもよい（例えば、３や５など）。

式３において、本実施例では、ｒａ２を２、ｋを１．２とする。即ち、度数ｈ（ｉ）が、階調値ｉを除く前後それぞれ２つの階調値の度数の総和の１．２倍（＝１．２×（ｈ（ｉ−２）＋ｈ（ｉ−１）＋ｈ（ｉ＋１）＋ｈ（ｉ＋２）））より小さい場合に階調値ｉが条件３を満たすものとする（階調値ｉを含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さいものとみなす）。なお、ｒａ２やｋはこの値に限らず、同一色の領域の階調を除外することができれば、どのような値であってもよい（例えば、ｒａ２＝３や５、ｋ＝１．５や２など）。なお、本実施例では、度数ｈ（ｉ）と、階調値ｉを除く前後それぞれｎ個の階調値の度数の総和に所定値ｋを乗算した値とを比較するものとしたが、度数ｈ（ｉ
）と、階調値ｉを含む前後それぞれｎ個の階調値の度数の総和に所定値ｋを乗算した値とを比較してもよい。同一色の領域の階調値を除外することができれば、どのように判断してもよい。

また、本実施例では、注目階調検出部１０２は、階調を暗部と明部に分けて、暗部の注目階調（暗部注目階調）と明部の注目階調（明部注目階調）を検出するものとする。具体的には、階調２〜１２６を暗部とする。暗部の低階調側から条件１〜３を満たす階調値を探索し、最初に検出された条件１〜３を満たす階調値を暗部注目階調とする。即ち、条件１〜３を満たす階調値が複数存在する場合には、最も低階調側の階調値を暗部注目階調とする。また、階調２〜１２６の中に条件１〜３を満たす階調値が無い場合には、注目階調検出部１０２は階調１２８を暗部注目階調とする。なお、本実施例では、前後それぞれ２つの階調値の度数を注目階調の検出に用いるため、階調値０，１を探索範囲から除いている。

そして、階調値１３０〜２５３を明部とする。明部の高階調側から条件１〜３を満たす階調値を探索し、最初に検出された条件１〜３を満たす階調値を明部注目階調とする。即ち、条件１〜３を満たす階調値が複数存在する場合には、最も高階調側の階調値を明部注目階調とする。また、階調値１３０〜２５３の中に条件１〜３を満たす階調値が無い場合には、注目階調検出部１０２は階調値１２８を明部注目階調とする。なお、本実施例では、前後それぞれ２つの階調値の度数を注目階調の検出に用いるため、階調値２５４，２５５を探索範囲から除いている。

以下、暗部注目階調を検出する際の処理の流れについて、図３〜５を用いて説明する。図３は暗部注目階調を検出する際の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図４は輝度ヒストグラムの一例を示す図であり、以下では、図４の輝度ヒストグラムから注目階調を検出する場合について説明する。図５は、図４の輝度ヒストグラムにおける各階調値と度数を示す表である。上述したように、本実施例では暗部注目階調を検出する際に、低階調側（階調値２）から順に処理対象の階調値ｉとする。なお、図５において省略されている階調値２〜１３は条件１〜３を満たしていないものとし、以下では階調値１４以降に対する処理について詳しく説明する。

まず、ステップＳ１１では、注目階調検出部１０２が階調値ｉが階調値１２７か否かを判定する。階調値ｉが階調値１２７である場合には（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、注目階調検出部１０２は階調値１２８を注目階調とし、処理を終了する。階調値１４は階調値１２７ではないため（ステップＳ１１：ＮＯ）、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２では、注目階調検出部１０２が階調値ｉが条件１（式１）を満たすか否かを判定する。階調値１４の度数は５００（＜１２９６）であり、階調値１４は条件１を満たしていないため（ステップＳ１２：ＮＯ）、ステップＳ１１へ戻る。また、ステップＳ１１へ戻る際に、注目階調検出部１０２はｉに１を加算する。即ち、階調値１４の次には、階調値１５が処理対象の階調値とされる。

ステップＳ１１において、階調値１５は階調値１２７ではないと判定されるため、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２において、階調値１５の度数は２５００であり、階調値１５は条件１を満たしているため（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、注目階調検出部１０２が階調値ｉが条件２（式２）を満たすか否かを判定する。階調値１５の度数２５００は階調値１６の度数１２０００より小さく、階調値１５は条件２を満たしていないため（ステップＳ１３：ＮＯ）、注目階調検出部１０２がｉに１を加算し、ステップＳ１１へ戻る。

ステップＳ１１において、階調値１６は階調値１２７ではないと判定されるため、ステ
ップＳ１２に進む。階調値１６は条件１，２を満たしているため（ステップＳ１２，１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、注目階調検出部１０２が階調値ｉが条件３（式３）を満たすか否かを判定する。階調値１４，１５，１７，１８の度数の総和は６０００であり、この値に１．２を乗算した値は７２００である。階調値１６の度数は７２００より大きく、階調値１６は条件３を満たしていないため（ステップＳ１４：ＮＯ）、注目階調検出部１０２がｉに１を加算し、ステップＳ１１へ戻る。

このように条件１〜３を満たしている（度数が式１〜３を満たしている）階調が探索される。図４，５に示す輝度ヒストグラムの場合には、条件１〜３を満たす階調として、最初に階調値３２が検出される。そのため、階調値３２が暗部注目階調とされる。

次に、明部注目階調を検出する際の処理の流れについて、図６を用いて説明する。図６は明部注目階調を検出する際の処理の流れの一例を示すフローチャートである。上述したように、本実施例では明部注目階調を検出する際に、高階調側（階調値２５３）から順に処理対象の階調値ｉとする。

まず、注目階調検出部１０２が階調値ｉが階調値１２９か否かを判定する（ステップＳ２１）。階調値ｉが階調値１２９である場合には（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、注目階調検出部１０２は階調値１２８を注目階調とし、処理を終了する。処理対象の階調値ｉが階調１２９でない場合には、ステップＳ２２へ進む。ステップＳ２２〜Ｓ２４の処理は、それぞれ、図３のステップＳ１２〜Ｓ１４の処理と同様のため、説明は省略する。階調値ｉが条件１〜３の少なくともいずれか１つを満たさない場合には、注目階調検出部１０２がｉから１を減算し、ステップＳ２１へ戻る。

以上述べた方法で、各領域の暗部注目階調及び明部注目階調が検出される。
本実施例では、各領域の暗部注目階調が図７（ａ）のように検出され、明部注目階調が図７（ｂ）のように検出されたとする。

γカーブ生成部１０３は、注目階調周辺の階調範囲の階調性を高めるための階調補正パラメータ（γカーブ）を生成する（階調補正パラメータ生成手段）。本実施例では、入力された画像について、１つのγカーブを生成する。具体的には、領域毎に検出された複数の暗部注目階調のうち、最も低階調側の階調周辺の階調範囲、及び、領域毎に検出された複数の明部注目階調のうち、最も高階調側の階調周辺の階調範囲の階調性を高めるためのγカーブが生成されるものとする。それにより、黒つぶれや白とびを抑制することが可能となる。

本実施例では、図７（ａ）に示すように、最も低階調側の暗部注目階調（暗部注目階調の最小値）は、領域ｂｌｋ６の階調値２５である。また、図７（ｂ）に示すように、最も高階調側の明部注目階調（明部注目階調の最大値）は、領域ｂｌｋ２の階調値２３０である。そのため、図８に示すように、暗部に対しては階調値２５周辺の階調範囲の階調性を高くし、明部に対しては階調値２３０周辺の階調範囲の階調性を高めるためのγカーブが生成される（図８の実線）。なお、図８の破線は、入力された画像をそのまま出力する場合のγカーブ（変換直線）である。ここでは、中間階調値１２７付近におけるγカーブを直線的なγカーブとする例を示している。ただし、中間階調値１２７付近におけるγカーブは、直線的なγカーブではなく、中間階調値１２７付近の度数に応じたγカーブであってもよい。例えば、図４に示したように中間階調値１２７付近の度数が大きい場合（度数が所定の閾値よりも大きく、かつピーク値となっている場合）は、中間階調値１２７周辺の階調範囲の階調性を高めるようなγカーブとしてもよい。

γ変換部１０４は、階調補正パラメータを用いて、入力された画像の階調を補正する（
補正手段）。そして、補正後の信号（画像信号）を表示装置（不図示）に出力する。表示装置は、例えば、複数の電子放出素子を備えるディスプレイ、プラズマディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイなどである。なお、図１では、画像処理装置１００と表示装置とが別体の構成を例示したが、画像処理装置１００と表示装置とが一体型の構成であってもよい。

以上述べたように、本実施例によれば、階調性を高めることが望ましい階調値（条件１〜３を満たす階調値）の度数が他の階調の度数に比べて少ない場合であっても、その階調値周辺の階調範囲の階調性を高めるための階調補正パラメータを生成することができる。また、同一色の領域の階調値は条件３を満たさないため、注目階調から除外される。それにより、良好なコントラストで入力された画像を表示することができる。

また、本実施例では、暗部注目階調周辺の階調範囲と明部注目階調周辺の階調範囲の階調性を高める階調補正パラメータを生成することにより、暗部や明部の微妙なコントラスト（陰影などのコントラスト）を良好に表現することができる。さらに、本実施例では、入力された画像を複数の領域に分割して領域毎に注目階調を検出するため、コントラストを表現する必要がある領域が画像内の一部であったとしても、その部分のコントラストを良好に表現することができる。

なお、本実施例では、領域毎に検出された複数の注目階調の内、最も低階調側の注目階調周辺の階調範囲および最も高階調側の注目階調周辺の階調範囲の階調性を高めるための階調補正パラメータを生成する構成とした。しかしながら、階調補正パラメータの生成方法はこれに限らない。領域毎に検出された複数の注目階調の内、少なくとも最も低階調側の注目階調周辺の階調範囲の階調性を高めるための階調補正パラメータを生成すれば、黒つぶれを抑制することができる。領域毎に検出された複数の注目階調の内、少なくとも最も高階調側の注目階調周辺の階調範囲の階調性を高めるための階調補正パラメータを生成すれば、白とびを抑制することができる。入力された画像を複数の領域に分割しない場合には、入力された画像の輝度ヒストグラムにおいて、条件１〜３を満たす複数の階調値の内、少なくとも最も低階調側の階調値や最も高階調側の階調値を注目階調とすればよい。それにより黒つぶれや白とびを抑制することができる。また、最も低階調側の階調値や最も高階調側の階調値に限らず、条件１〜３を満たす階調値を注目階調とすれば、従来階調性を高めることができなかった階調値（階調性を高めることが望ましい階調値）周辺の階調範囲の階調性を高めることができる。
また、本実施例では、ヒストグラム作成部１０１が輝度ヒストグラムを生成する場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、横軸を輝度値の階調ではなく、Ｒ（赤）画素値とＧ（緑）画素値とＢ（青）画素値の平均値の階調としたヒストグラムや、Ｒ（赤）画素値とＧ（緑）画素値とＢ（青）画素値のうちの最大値の階調としたヒストグラムであってもよい。また、横軸をＧ（緑）画素値の階調としたヒストグラム等、Ｒ（赤）画素値とＧ（緑）画素値とＢ（青）画素値のうちのいずれかの画素値の階調としたヒストグラムであってもよい。このような画像の特徴を表すヒストグラムであれば、本実施例を適用可能である。

＜実施例２＞
以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置及びその制御方法の具体的な実施例２について説明する。
図９は本実施例に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。図９に示すように、本実施例に係る画像処理装置２００は、ヒストグラム作成部１０１、注目階調検出部１０２、領域γカーブ生成部２０１、補間部２０２、入力端子１０５、出力端子１０６を有する。なお、実施例１と同様の機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。

領域γカーブ生成部２０１は、領域毎に、その領域の注目階調周辺の階調範囲の階調性を高めるための階調補正パラメータを生成する（階調補正パラメータ生成手段）。例えば、図７（ａ），（ｂ）に示すように、領域ｂｌｋ１では階調値１００が暗部注目階調とされ、階調１２８が明部注目階調とされる。そのため、領域ｂｌｋ１に対しては、階調値１００周辺の階調範囲と階調値１２８周辺の階調範囲の階調性を高めるためのγカーブが生成される。同様に領域ｂｌｋ２〜ｂｌｋ１６の夫々に対してγカーブが生成される（即ち、合計１６のγカーブが生成される）。

補間部２０２は、入力された画像の画素毎に、第１の輝度値と第２の輝度値とを合成し、合成された輝度値をその画素の最終的な輝度値とすることにより、入力された画像の階調を補正する。第１の輝度値は、処理対象の画素の属する領域（第１の領域）に対して生成された階調補正パラメータを用いて算出された輝度値である。第２の輝度値は、第１の領域に隣接する領域（第２の領域）に対して生成された階調補正パラメータを用いて算出された輝度値である。そして、補間部２０２は、第１の輝度値と第２の輝度値を、その画素と、第１の領域及び第２の領域との位置関係に基づいた重みで合成する。処理対象の画素の輝度値をその画素の属する領域に対して生成された階調補正パラメータで補正すると、即ち、領域毎に異なるγカーブで輝度値を補正すると、隣接する２つの領域間で輝度値の不連続による境界線が生じる虞がある。本実施例では、上述した方法で輝度値を補正することにより、そのような境界線の発生を抑制することができる。

なお、第２の領域は１つであってもよいし複数であってもよい。本実施例では、第１の領域に隣接する全ての領域を第２の領域とする。即ち、領域ｂｌｋ１が第１の領域である場合には、領域ｂｌｋ２，ｂｌｋ５，ｂｌｋ６が第２の領域とされる。また、領域ｂｌｋ６が第１の領域である場合には、領域ｂｌｋ１，ｂｌｋ２，ｂｌｋ３，ｂｌｋ５，ｂｌｋ７，ｂｌｋ９，ｂｌｋ１０，ｂｌｋ１１が第２の領域とされる。

以下、具体例について、図１０を用いて説明する。
図１０のように領域ｂｌｋ１に属する画素Ｐの輝度値は、領域ｂｌｋ１とその周囲の領域ｂｌｋ２，ｂｌｋ５，ｂｌｋ６にそれぞれ対応する４つのγカーブを用いて補正される。具体的には、領域ｂｌｋ１の中心座標から画素Ｐの位置までの横方向の距離ｘ、縦方向の距離ｙを用いて、それらのγカーブにより得られる輝度値を重み付けし、合成する。距離ｘ＝ｘ１のときの合成率を０．７、距離ｙ＝ｙ１のときの合成率を０．６とする。領域ｂｌｋ１，ｂｌｋ２，ｂｌｋ５，ｂｌｋ６に対して、各領域の中心座標から画素Ｐの位置までの距離を用いて生成されたγカーブを、それぞれ、γ１，γ２，γ５，γ６とする。そして、それぞれのγカーブで画素Ｐの輝度値を補正したときの、補正後の輝度値をＯＰ１，ＯＰ２，ＯＰ５，ＯＰ６とすると、画素Ｐの最終的な輝度値ＯＰは式４で表される。

なお、上述した合成率はテーブルや数式から得られるものとする。

以上述べたように、本実施例によれば、領域毎に階調補正パラメータが生成されるため、領域毎の特徴に応じた階調補正（ダイナミックγ処理）を行うことができる。つまり、暗部に注目階調がある領域に対しては暗部の階調性を高め、暗部に注目階調がない領域に対しては暗部を沈めることで良好なコントラストを表現することができる。明部に注目階調がある領域に対しては明部の階調性を高め、明部に注目階調がない領域に対しては明部を浮かせることで良好なコントラストを表現することをできる。また、本実施例では、上述した第１の輝度値と第２の輝度値とを合成して最終的な輝度値を得る、即ち、隣接領域の階調補正パラメータを考慮した輝度値を得ることにより、隣接する２つの領域間での境界線の発生を抑制することができる。

なお、本実施例では、第１の領域に隣接する全ての領域を第２の領域とするものとしたが、第２の領域の選択方法はこれに限らない。第１の領域の上下左右に隣接する４つの領域を第２の領域としてもよい。それによっても上述した効果を得ることができる。また、第１の領域の上下左右のいずれかに隣接する１つの領域を第２の領域としてもよい。少なくとも、第１の領域の上下左右のいずれかに隣接する１つの領域を第２の領域とすれば、１方向に隣接する２つの領域間での境界線の発生を抑制することができる。

また、第１の領域に隣接する領域の内、処理対象の画素に近い領域の階調補正パラメータを考慮すれば、境界線の発生は抑制できる。例えば、処理対象の画素の第１の領域内での位置に応じて、第２の領域を選択してもよい。具体的には、第１の領域を２×２の４つの領域に区分し、処理対象の画素が当該４つの領域のうち、右下の領域に属する場合には、第１の領域の右、下、右下に隣接する領域を第２の領域としてもよい。
また、輝度ヒストグラムを用いる場合を例示したが、横軸を輝度値以外の画素値の階調としたヒストグラム等、画像の特徴を表すヒストグラムであれば、本実施例を適用可能である。輝度値以外の画素値を用いる場合、補間部２０２は輝度値の代わりに画素値を補正する。なお、画素値とは、Ｒ（赤）画素値、Ｇ（緑）画素値、Ｂ（青）画素値の他、Ｒ（赤）画素値とＧ（緑）画素値とＢ（青）画素値の平均値、輝度値等、画素の色や輝度を表す値を包含するものとする。

＜実施例３＞
以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置及びその制御方法の具体的な実施例３について説明する。具体的には、実施例１で説明した条件１〜３を満たす階調値（注目階調）が検出できない画像が入力された場合であっても、その画像に適した階調補正パラメータを設定する方法について説明する。

まず、注目階調が検出できない画像について説明する。そのような画像は、例えば、アニメーションのように同一色の領域の組み合わせで構成されている画像である。そのような画像では、図１２に示すような輝度ヒストグラムが得られる。このような輝度ヒストグラムでは、（画像が同一色の領域の組み合わせで構成されているため、）前後の階調値からピークの階調値までの度数の変動が激しくなる（図１２の矢印）。即ち、そのような画像では、条件３を満たす階調値が存在しないため、注目階調は検出されないことになる。その結果、暗い画像であっても、暗部の階調性を高めることができず、黒つぶれが生じてしまう。また、明るい画像であっても、明部の階調性を高めることができず、白とびが生じてしまう。

図１１は本実施例に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施例に係る画像処理装置３００は、ヒストグラム作成部１０１、注目階調検出部１０２、度数算出部３０１、領域γカーブ選択部３０２、補間部２０２を有する。なお、実施例１や実施例２と同様の機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。

度数算出部３０１は、輝度ヒストグラムの最小階調値から所定の階調値までの度数の総和を低階調側（暗部）の度数（暗部度数）として算出する（算出手段）。また、輝度ヒストグラムの所定の階調値から最大階調値までの度数の総和を高階調側（明部）の度数（明部度数）として算出する。本実施例では、図１２に示すように、階調値０〜階調値１２７までの度数の積分値ａを暗部度数とし、階調値１２８〜階調値２５５までの度数の積分値ｂを明部度数とする。

領域γカーブ選択部３０２は、実施例２の領域γカーブ生成部２０１の機能のほかに、不図示の記憶部（記憶手段）に記憶された複数の階調補正パラメータのいずれかを選択す
る機能を有する。具体的には、領域γカーブ選択部３０２は、注目階調検出部１０２で注目階調が検出されなかった場合に、暗部度数や明部度数に応じて記憶されている複数の階調補正パラメータのいずれかを選択する。なお、本実施例では、実施例２と同様に領域毎に階調補正パラメータが決定されるものとする。
そして、補間部２０２は、注目階調検出部１０２で注目階調が検出されなかった場合に、上記選択された階調補正パラメータを用いて、入力された画像の階調を補正する。なお、本実施例での階調の補正方法は実施例２と同様とする。

記憶部に記憶されている複数の階調補正パラメータは、例えば、暗部度数や明部度数に応じた複数の階調補正パラメータである。本実施例では、図１４に示すように階調値０から階調値１２８の暗部γカーブＢ（０）〜Ｂ（４）、階調値１９２から階調値２５５の明部γカーブＷ（０）〜Ｗ（４）が記憶されているものとする。図１４の例では、低階調側の階調性を高くする順に、暗部γカーブＢ（４），Ｂ（３），Ｂ（２），Ｂ（１），Ｂ（０）が設定されている。また、高階調側の階調性を高くする順に、明部γカーブＷ（４），Ｗ（３），Ｗ（２），Ｗ（１），Ｗ（０）が設定されている。領域γカーブ選択部３０２は、暗部γカーブと明部γカーブをそれぞれ選択する。階調値１２８から階調値１９１までのγカーブは、暗部γカーブと明部γカーブを直線で繋ぐことにより生成してもよいし、階調値１２８，１９１で不連続にならないような関数で暗部γカーブと明部γカーブを繋ぐことにより生成してもよい。それにより、最終的に１つのγカーブが生成される。

以下、領域γカーブ選択部３０２で行われる処理について詳しく説明する。特に、暗部γカーブを選択する処理（暗部γカーブ選択処理）について詳しく説明する。図１３は、領域γカーブ選択部３０２が暗部γカーブを選択するまでの処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、領域γカーブ選択部３０２は、注目階調検出部１０２で注目階調が検出されたか否かを判断する（ステップＳ３１）。注目階調が検出された場合には（ステップＳ３１：ＹＥＳ）、ステップＳ３３へ進む。注目階調が検出されなかった場合には（ステップＳ３１：ＮＯ）、ステップＳ３２へ進む。ステップＳ３３では、実施例２と同様に階調補正パラメータを生成し、処理を終了する。ステップＳ３２では、領域γカーブ選択部３０２が、度数算出部３０１で算出された暗部度数と閾値Ｂｔｈを比較する。即ち、分割された領域の画像がどれくらい暗い画像であるかを判断する。

本実施例では、この閾値Ｂｔｈは領域内の総画素数の１６分の１とする。本実施例では実施例１や実施例２と同様に、１９２０×１０８０を１６分割しているので、分割された１つの領域内の総画素数は（１９２０×１０８０）÷１６＝１２９６００画素である。この総画素数の１６分の１、即ち、８１００が閾値Ｂｔｈの値となる。暗部度数が閾値Ｂｔｈ以上（例えば、暗部度数が１００００）であった場合には（ステップＳ３２：Ｙｅｓ）、領域γカーブ選択部３０２は、処理対象の領域の画像が暗い画像であると判断する。そのため、領域γカーブ選択部３０２は、低階調側の階調性を高めるための暗部γカーブＢ（１）を選択し、処理を終了する（ステップＳ３４）。暗部度数が閾値Ｂｔｈ未満（例えば、暗部度数が１０００）であった場合には（ステップＳ３２：ＮＯ）、領域γカーブ選択部３０２は、処理対象の領域の画像が暗い画像でないと判断する。そのため、領域γカーブ選択部３０２は、低階調側の階調性をあまり高くしない暗部γカーブＢ（０）を選択し、処理を終了する（ステップＳ３５）。

明部γカーブを選択する処理は、暗部γカーブを選択するのと同様である。具体的には、注目階調検出部１０２で注目階調が検出されていた場合には、実施例２と同様に階調補正パラメータを生成する。そして、注目階調検出部１０２で注目階調が検出されなかった場合には、明部度数と閾値を比較する。明部度数が閾値以上である場合には、処理対象の
領域の画像が明るい画像であると判断され、白とびしないように高階調側の階調性を高めるための明部γカーブ（例えば明部γカーブＷ（４））が選択される。明部度数が閾値未満であれば、処理対象の領域の画像が明るい画像ではないと判断され、高階調側の階調性をあまり高くしない明部γカーブ（例えば、明部γカーブＷ（２））が選択される。
そして、補間部２０２では実施例２のように領域ごとのγカーブから出力される輝度値を補間する。

以上述べたように、本実施例によれば、アニメのような同一色の領域の組み合わせで構成された画像など、注目階調が検出できない画像が入力された場合でも、暗部度数や明部度数に応じてγカーブが決定されるため、良好なコントラストを表現することができる。

なお、本実施例では、実施例１や実施例２と同様に入力された画像が複数の領域に分割されている場合について説明したが、入力された画像が分割されていなくても本実施例の構成を適用することができる。具体的には、画像全体の暗部度数や明部度数に応じて階調補正パラメータを選択すればよい。
また、本実施例では、階調の補正方法として実施例２の方法を適用して説明したが、階調は実施例１の方法で補正してもよい。

なお、本実施例では、暗部度数に応じて暗部γカーブＢ（１），Ｂ（０）、明部度数に応じて明部γカーブＷ（４），Ｗ（２）を選択する構成としたが、選択するγカーブはこれに限らない。暗部度数に応じて予め記憶されている複数の暗部γカーブのいずれかを選択すればよいし、明部度数に応じて予め記憶されている複数の明部γカーブのいずれかを選択すればよい。また、本実施例では、暗部γカーブと明部γカーブがそれぞれ５つずつ記憶されているものとしたが、それらの数はこれに限らない。暗部γカーブと明部γカーブがそれぞれ３つや１０個ずつ記憶されていてもよい。暗部γカーブと明部γカーブの数は同じでなくてもよい。γカーブは暗部と明部に分けて記憶されていなくてもよい。

また、本実施例では、暗部度数と明部度数のそれぞれに応じて２つのγカーブを選択するものとしたが、そのような構成でなくてもよい。少なくとも、暗部度数または明部度数に応じてγカーブを選択すればよい。暗部度数に応じてγカーブを選択すれば、暗部のコントラストを良好に表現することができる。明部度数に応じてγカーブを選択すれば、暗部のコントラストを良好に表現することができる。
また、輝度ヒストグラムを用いる場合を例示したが、横軸を輝度値以外の画素値の階調としたヒストグラム等、画像の特徴を表すヒストグラムであれば、本実施例を適用可能である。

＜実施例４＞
以下、本発明の実施形態に係る画像処理装置及びその制御方法の具体的な実施例４について説明する。具体的には、８ビット（２５６）階調で階調値０や階調値２５５の度数が多い画像が入力された場合であっても、その画像に適した階調補正パラメータを設定する方法について説明する。

例えば、デジタルカメラで夜景を撮影した場合、階調値０の度数が多い画像となり、図１５に示すような輝度ヒストグラムが得られる場合がある。実施例１や実施例２で説明した方法では、暗部の注目階調を探索する際に階調値０，１は探索範囲から除かれる。そのため、このように階調値０に度数のピークがある輝度ヒストグラムでは、暗部注目階調として階調値０（またはその付近の階調）が検出されないため、黒つぶれが生じてしまう。また、明るい画像（階調値２５５に度数のピークがある画像）であっても明部の階調性（階調値２５５周辺の階調性）を高めることができず、白とびが生じてしまう。

図１６は、本実施例に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。図１６に示すように、本実施例に係る画像処理装置４００は、ヒストグラム作成部１０１、ヒストグラム前処理部４０１、注目階調検出部１０２、γカーブ生成部１０３、γ変換部１０４、入力端子１０５、出力端子１０６を有する。なお、実施例１と同様の機能には同じ符号を付し、その説明は省略する。

ヒストグラム前処理部４０１は、ヒストグラム作成部１０１で作成された輝度ヒストグラムを解析し、階調値０または階調値２５５の度数が多い場合には輝度ヒストグラムのデータを書き換えて出力する（ヒストグラム前処理手段）。注目階調検出部１０２は、ヒストグラム前処理部４０１から出力された輝度ヒストグラムのデータから注目階調を検出する。注目階調検出部１０２は、実施例１で説明したように、階調を暗部と明部に分けて、暗部の注目階調（暗部注目階調）と明部の注目階調（明部注目階調）を検出する。

以下、輝度ヒストグラムの暗部の階調に対する書き換え処理の流れについて具体的に説明する。図１７（ａ）は、図１５に示した輝度ヒストグラムにおける各階調値の度数を示す図である。ヒストグラム前処理部４０１は、階調値０の度数が階調値２の度数よりも多いか否かを判定する。図１７（ａ）に示すように、階調値０の度数（３５００）が階調値２の度数（２３００）よりも多い場合は、階調値２の度数（２３００）を階調値０の度数（３５００）に書き換える。図１７（ｂ）は、ヒストグラム前処理部４０１により書き換えられた後の輝度ヒストグラムのデータを示す図である。なお、ヒストグラム前処理部４０１は、階調値０の度数が階調値２の度数よりも少ない場合は、階調値２の度数を書き換える処理は行わない。

同様に、ヒストグラム前処理部４０１は、輝度ヒストグラムの暗部の階調に対する書き換え処理を行う。具体的には、階調値２５５の度数が階調値２５３の度数よりも多いか否かを判定し、階調値２５５の度数が階調値２５３の度数よりも多い場合は、階調値２５３の度数を階調値２５５の度数に書き換える。なお、ヒストグラム前処理部４０１は、階調値２５５の度数が階調値２５３の度数よりも多くない場合は、階調値２５３の度数を書き換える処理は行わない。

注目階調検出部１０２は、ヒストグラム前処理部４０１により書き換えられた輝度ヒストグラムから注目階調を検出する処理を行う。このため、階調値０や階調値２５５に度数のピークがある画像が入力された場合であっても、注目階調検出部１０２は、階調値２や階調値２５３を注目階調として検出することができるようになる。

以上述べたように、本実施例によれば、８ビット階調で階調値０（最小階調値）や階調値２５５（最大階調値）の度数が多い画像が入力された場合であっても、適切なγカーブ（階調値２や階調値２５３を注目階調としたγカーブ）を決定することができる。このため、画像に適した階調補正パラメータを適用することができ、良好なコントラストを実現することができる。なお、入力画像が８ビット階調の場合を例に挙げて説明したが、入力画像が何ビットの階調であっても適用可能である。また、ここでは注目階調検出部１０２が、対象とする階調値の度数と、その階調値を除く前後それぞれ２個の階調値の度数とを比較する場合について説明したが、これに限定されるものではない。つまり、対象とする階調値の度数と、その階調値を除く前後それぞれｎ個の階調値（ｎは１以上の整数）の度数とを比較する場合も適用可能である。ヒストグラム前処理部４０１は、最小階調値（階調値０）の度数が最小階調値＋ｎの階調値の度数よりも多い場合は、最小階調値＋ｎの階調値の度数を最小階調値の度数に書き換えればよい。また、最大階調値（８ビット階調の場合は階調値２５５）の度数が最大階調値−ｎの階調値の度数よりも多い場合は、最大階調値−ｎの階調値の度数を最大階調値の度数に書き換えればよい。なお、本実施例では、階調の補正方法として実施例１の方法を適用して説明したが、階調は実施例２の方法で補
正してもよい。また、入力された画像を複数の領域に分割して領域毎の輝度ヒストグラムを作成する場合であっても、入力された画像を複数の領域に分割しないで画像全体の輝度ヒストグラムを作成する場合であっても、本実施例は適用可能である。分割しない場合は、画像全体の輝度ヒストグラムに応じて階調補正パラメータを決定すればよい。
また、輝度ヒストグラムを用いる場合を例示したが、横軸を輝度値以外の画素値の階調としたヒストグラム等、画像の特徴を表すヒストグラムであれば、本実施例を適用可能である。
また、ヒストグラム前処理部４０１により輝度ヒストグラムのデータを書き換える機能を使用するかしないかを設定可能な構成としてもよい。ヒストグラム前処理部４０１の機能を使用しない設定とした場合は、実施例１で説明したように、ヒストグラム作成部１０１で生成されたヒストグラムがそのまま注目階調検出部１０２に入力される。

以上述べたように、上記実施例１〜４に係る画像処理装置及びその制御方法によれば、階調性を高めることが望ましい階調値を注目階調として検出することができる。それにより、注目階調の度数が他の階調値の度数に比べて少ない場合であっても、注目階調周辺の階調範囲の階調性を高める階調補正パラメータを生成することができる。
なお、上記実施例１〜４は組み合わせ可能である。

１００ 画像処理装置
１０１ ヒストグラム作成部
１０２ 注目階調検出部
１０３ γカーブ生成部
１０４ γ変換部

Claims (20)

1. 入力された画像を複数の領域に分割し、領域毎のヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、
   前記領域毎に、その領域のヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値を該領域の注目階調として検出する検出手段と、
   前記領域毎に、その領域の注目階調を含む予め定められる階調範囲の階調性を高める入出力階調変換特性を有する階調補正パラメータを生成する階調補正パラメータ生成手段と、
   前記階調補正パラメータを用いて前記画像の階調を補正する補正手段と、
   を有し、
   前記補正手段は、画素毎に、その画素の属する第１の領域に対して生成された階調補正パラメータと、前記第１の領域に隣接する第２の領域に対して生成された階調補正パラメータとを用い、その画素と、前記第１の領域及び前記第２の領域との位置関係に基づいた重み付け合成処理をすることにより、前記画像の階調を補正する
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記検出手段は、注目階調とするか否かの判断の対象とする階調値の度数が、その階調値を除く前後それぞれｎ個の階調値（ｎは１以上の整数）の度数の総和に所定値を乗算した値よりも小さい場合に、前記所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さいものとみなす
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラムを解析し、最小階調値の度数が最小階調値＋ｎの階調値の度数よりも多い場合は、最小階調値＋ｎの階調値の度数を最小階調値の度数に書き換え、最大階調値の度数が最大階調値−ｎの階調値の度数よりも多い場合は、最大階調値−ｎの階調値の度数を最大階調値の度数に書き換えるヒストグラム前処理手段
   をさらに備える請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記補正手段は、画素毎に、その画素の属する第１の領域に対して生成された階調補正
   パラメータを用いて算出された画素値と、前記第１の領域に隣接する第２の領域に対して生成された階調補正パラメータを用いて算出された画素値とを、その画素と、前記第１の領域及び前記第２の領域との位置関係に基づいた重みで合成し、合成された画素値をその画素の最終的な画素値とすることにより、前記画像の階調を補正する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
5. 予め定められた複数の階調補正パラメータを記憶する記憶手段と、
   前記ヒストグラムの最小階調値から所定の階調値までの度数の総和を低階調側の度数として算出する算出手段を更に有し、
   前記検出手段によって前記注目階調が検出されなかった場合に、
   前記階調補正パラメータ生成手段は、前記低階調側の度数に応じて前記複数の階調補正パラメータのいずれかを選択し、
   前記補正手段は、選択された階調補正パラメータを用いて前記画像の階調を補正する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 予め定められた複数の階調補正パラメータを記憶する記憶手段と、
   前記ヒストグラムの所定の階調値から最大階調値までの度数の総和を高階調側の度数として算出する算出手段を更に有し、
   前記検出手段によって前記注目階調が検出されなかった場合に、
   前記階調補正パラメータ生成手段は、前記高階調側の度数に応じて前記複数の階調補正パラメータのいずれかを選択し、
   前記補正手段は、選択された階調補正パラメータを用いて前記画像の階調を補正する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記階調補正パラメータ生成手段は、前記注目階調を含む予め定められる階調範囲の階調性を高める入出力階調変換特性を有するγカーブを、前記階調補正パラメータとして生成する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記ヒストグラム作成手段は、前記領域毎の輝度ヒストグラムを作成する
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記検出手段は、前記ヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値との条件を満たす階調値が複数存在する場合に、前記条件を満たす複数の階調値のうち少なくとも最も低階調側の階調値を前記注目階調とする
   ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記検出手段は、前記ヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値との条件を満たす階調値が複数存在する場合に、前記条件を満たす複数の階調値のうち少なくとも最も高階調側の階調値を前記注目階調とする
    ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 入力された画像を複数の領域に分割し、領域毎のヒストグラムを作成するヒストグラム作成ステップと、
    前記領域毎に、その領域のヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値を該領域の注目階調として検出する検出ステップと、
    前記領域毎に、その領域の注目階調を含む予め定められる階調範囲の階調性を高める入
    出力階調変換特性を有する階調補正パラメータを生成する階調補正パラメータ生成ステップと、
    前記階調補正パラメータを用いて前記画像の階調を補正する補正ステップと、
    を有し、
    前記補正ステップでは、画素毎に、その画素の属する第１の領域に対して生成された階調補正パラメータと、前記第１の領域に隣接する第２の領域に対して生成された階調補正パラメータとを用いた、その画素と、前記第１の領域及び前記第２の領域との位置関係に基づいた重み付け合成処理が行われることにより、前記画像の階調が補正される
    ことを特徴とする画像処理装置の制御方法。
12. 前記検出ステップでは、注目階調とするか否かの判断の対象とする階調値の度数が、その階調値を除く前後それぞれｎ個の階調値（ｎは１以上の整数）の度数の総和に所定値を乗算した値よりも小さい場合に、前記所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さいものとみなされる
    ことを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置の制御方法。
13. 前記ヒストグラム作成ステップにより作成されたヒストグラムを解析し、最小階調値の度数が最小階調値＋ｎの階調値の度数よりも多い場合は、最小階調値＋ｎの階調値の度数を最小階調値の度数に書き換え、最大階調値の度数が最大階調値−ｎの階調値の度数よりも多い場合は、最大階調値−ｎの階調値の度数を最大階調値の度数に書き換えるヒストグラム前処理ステップ
    をさらに有する請求項１２に記載の画像処理装置の制御方法。
14. 前記補正ステップでは、画素毎に、その画素の属する第１の領域に対して生成された階調補正パラメータを用いて算出された画素値と、前記第１の領域に隣接する第２の領域に対して生成された階調補正パラメータを用いて算出された画素値とが、その画素と、前記第１の領域及び前記第２の領域との位置関係に基づいた重みで合成され、合成された画素値がその画素の最終的な画素値とされることにより、前記画像の階調が補正される
    ことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
15. 前記ヒストグラムの最小階調値から所定の階調値までの度数の総和を低階調側の度数として算出する算出ステップを更に有し、
    前記検出ステップによって前記注目階調が検出されなかった場合に、
    前記階調補正パラメータ生成ステップでは、前記低階調側の度数に応じて、記憶部が記憶している予め定められた複数の階調補正パラメータのいずれかが選択され、
    前記補正ステップでは、選択された階調補正パラメータを用いて前記画像の階調が補正される
    ことを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
16. 前記ヒストグラムの所定の階調値から最大階調値までの度数の総和を高階調側の度数として算出する算出ステップを更に有し、
    前記検出ステップによって前記注目階調が検出されなかった場合に、
    前記階調補正パラメータ生成ステップでは、前記高階調側の度数に応じて、記憶部が記憶している予め定められた複数の階調補正パラメータのいずれかが選択され、
    前記補正ステップでは、選択された階調補正パラメータを用いて前記画像の階調が補正される
    ことを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
17. 前記階調補正パラメータ生成ステップでは、前記注目階調を含む予め定められる階調範囲の階調性を高める入出力階調変換特性を有するγカーブが、前記階調補正パラメータと
    して生成される
    ことを特徴とする請求項１１〜１６のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
18. 前記ヒストグラム作成ステップでは、前記領域毎の輝度ヒストグラムが作成される
    ことを特徴とする請求項１１〜１７のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
19. 前記検出ステップでは、前記ヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値との条件を満たす階調値が複数存在する場合に、前記条件を満たす複数の階調値のうち少なくとも最も低階調側の階調値が前記注目階調とされる
    ことを特徴とする請求項１１〜１８のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。
20. 前記検出ステップでは、前記ヒストグラムにおいて、度数が所定の閾値以上かつ極大値である階調値であって、当該階調値を含む所定範囲内の度数の変動量が所定の基準よりも小さい階調値との条件を満たす階調値が複数存在する場合に、前記条件を満たす複数の階調値のうち少なくとも最も高階調側の階調値が前記注目階調とされる
    ことを特徴とする請求項１１〜１８のいずれか１項に記載の画像処理装置の制御方法。

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