(57)【要約】【課題】  ドキュメントに含まれるオブジェクトを補正する際、補正を行わないオブジェクトの指定を効率的に行うことのできる処理装置及び処理方法を提供する。【解決手段】  ドキュメントに含まれるオブジェクトデータを補正する処理装置であって、メタデータとオブジェクトデータが含まれるファイルの入力を行う入力部１０と、ファイルからオブジェクトデータの取得を行うオブジェクト情報取得部１５と、ドキュメントに付加されたメタデータを取得するドキュメント情報取得部１３と、ドキュメント情報取得部から得られたメタデータに基づいてオブジェクトデータへの補正の適用・非適用を判定する処理適用判定を少なくとも一種類実行する情報解析部１４と、情報解析部が実行した少なくとも一種類の処理適用判定の結果に基づいて各オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を決定する適用処理判定部１６と、決定された結果に基づいて各オブジェクトデータへの補正を実行する処理実行部１７とを備えた。【選択図】図１
2010118049.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドキュメントに含まれるオブジェクトデータを補正するドキュメント処理装置であって、
メタデータとオブジェクトデータが含まれるドキュメントファイルの入力を行うドキュメントファイル入力部と、
上記ドキュメントファイルからオブジェクトデータの取得を行うオブジェクト情報取得部と、
上記ドキュメントに付加されたメタデータを取得するドキュメント情報取得部と、
上記ドキュメント情報取得部から得られたメタデータに基づいて上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を判定する処理適用判定を少なくとも一種類実行するドキュメント情報解析部と、
上記ドキュメント情報解析部が実行した少なくとも一種類の処理適用判定の結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を決定する適用処理判定部と、
上記適用処理判定部によって決定された結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正を実行する処理実行部と
を備えたことを特徴とするドキュメント処理装置。
【請求項２】
上記ドキュメント情報解析部が用いるメタデータは、上記オブジェクトデータの属性、サイズ、位置情報の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１に記載のドキュメント処理装置。
【請求項３】
上記ドキュメント情報解析部は、上記オブジェクトデータの属性がテンプレートのときは、当該オブジェクトデータへの補正を非適用と判定することを特徴とする請求項２に記載のドキュメント処理装置。
【請求項４】
上記ドキュメント情報解析部は、上記オブジェクトデータのサイズが第１の閾値よりも小さいか第２の閾値よりも大きいときは、当該オブジェクトデータへの補正を非適用と判定し、
上記第２の閾値は、上記第１の閾値よりも大きいことを特徴とする請求項２に記載のドキュメント処理装置。
【請求項５】
上記ドキュメント情報解析部は、上記オブジェクトデータの位置情報から当該オブジェクトデータが全て設定した領域内に存在しているのではないときは、当該オブジェクトデータへの補正を非適用と判定することを特徴とする請求項２に記載のドキュメント処理装置。
【請求項６】
上記適用処理判定部は、上記オブジェクトデータ毎に複数種類の上記処理適用判定の結果を演算して補正の適用・非適用を決定することを特徴とする請求項１に記載のドキュメント処理装置。
【請求項７】
上記演算は、重み付け演算、論理和演算又は論理積演算であることを特徴とする請求項６に記載のドキュメント処理装置。
【請求項８】
上記オブジェクトデータの特徴量を算出して、当該オブジェクトデータへの画質補正の適用・非適用を判定する特徴量算出部を更に有し、
上記適用処理判定部は、上記特徴量算出部が画質補正を非適用と判定したオブジェクトデータを、補正の適用・非適用を決定する対象から除外することを特徴とする請求項１に記載のドキュメント処理装置。
【請求項９】
補正の対象としないオブジェクトデータを指定する維持指定部を更に有し、
上記適用処理判定部は、上記維持指定部が指定したオブジェクトデータを、補正の適用・非適用を決定する対象から除外することを特徴とする請求項１に記載のドキュメント処理装置。
【請求項１０】
上記維持指定部は、補正の対象としないオブジェクトデータとして、オブジェクトの属性、サイズ、位置情報、色の少なくとも一つを指定するようになされていることを特徴とする請求項９に記載のドキュメント処理装置。
【請求項１１】
補正の対象としないオブジェクトデータを指定する維持指定部を更に有し、
上記適用処理判定部は、上記維持指定部が指定したオブジェクトデータを、補正の適用・非適用を決定する対象から除外することを特徴とする請求項８に記載のドキュメント処理装置。
【請求項１２】
ドキュメントに含まれるオブジェクトデータを補正するドキュメント処理方法であって、
メタデータとオブジェクトデータが含まれるドキュメントファイルを入力し、
上記ドキュメントファイルからオブジェクトデータを取得し、
上記ドキュメントに付加されたメタデータを取得し、
得られたメタデータに基づいて上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を判定する処理適用判定を少なくとも一種類実行し、
実行した少なくとも一種類の処理適用判定の結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を決定し、
決定された結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正を実行すること
を特徴とするドキュメント処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドキュメントに含まれるオブジェクトを補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等で撮影された画像に対し補正を行う技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１に開示された技術では、ドキュメントファイル中から画像部分が取り出され、この画像部分の画像データに基づいてヒストグラムが作成される。次に作成されたヒストグラムが解析されて特徴量が算出され、どのような補正を行うかが決定される。そして画像部分に対して決定された補正が自動で実行される。
【０００４】
特許文献２に開示された技術では、タッチパネルやキーボード，音声入力装置などを用いてキーワードなどが入力される。入力されたキーワードなどから補正領域、補正手段、補正量などが選択され、その選択結果を反映した補正が実行される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、ロゴマークなどそのままの色を維持することが重要視される領域の画像についても補正がなされてしまうという問題がある。
【０００６】
また特許文献２に開示された技術では、色の維持を最重要とする領域それぞれについて、ユーザは指示を入力するなど、すべて手動で指定しなければならず操作が煩雑であった。
【０００７】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであって、ドキュメントに含まれるオブジェクトを補正する際、補正を行わないオブジェクトの指定を効率的に行うことのできるドキュメント処理装置及びドキュメント処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するための本発明は、ドキュメントに含まれるオブジェクトデータを補正するドキュメント処理装置であって、メタデータとオブジェクトデータが含まれるドキュメントファイルの入力を行うドキュメントファイル入力部と、上記ドキュメントファイルからオブジェクトデータの取得を行うオブジェクト情報取得部と、上記ドキュメントに付加されたメタデータを取得するドキュメント情報取得部と、上記ドキュメント情報取得部から得られたメタデータに基づいて上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を判定する処理適用判定を少なくとも一種類実行するドキュメント情報解析部と、上記ドキュメント情報解析部が実行した少なくとも一種類の処理適用判定の結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を決定する適用処理判定部と、上記適用処理判定部によって決定された結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正を実行する処理実行部とを備えた。
【０００９】
また本発明は、ドキュメントに含まれるオブジェクトデータを補正するドキュメント処理方法であって、メタデータとオブジェクトデータが含まれるドキュメントファイルを入力し、上記ドキュメントファイルからオブジェクトデータを取得し、上記ドキュメントに付加されたメタデータを取得し、得られたメタデータに基づいて上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を判定する処理適用判定を少なくとも一種類実行し、実行した少なくとも一種類の処理適用判定の結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正の適用・非適用を決定し、決定された結果に基づいて各上記オブジェクトデータへの補正を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ドキュメントに含まれるオブジェクトを補正する際、補正を行わないオブジェクトの指定を効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施の形態のドキュメント処理装置を備えたドキュメント処理システムの構成を示す図。
【図２】ドキュメントデータを示す図。
【図３】第１の実施の形態のドキュメント処理装置が取り扱うドキュメントデータの構成を示す図。
【図４】メタデータを例示する図。
【図５】属性データによるオブジェクト補正処理の適用・非適用を判定する手順を示すフロー図。
【図６】メタデータから抽出される属性データを示す図。
【図７】座標位置によるオブジェクト補正適用・非適用を判定する手順を示すフロー図。
【図８】メタデータから抽出される座標位置データを示す図。
【図９】座標位置データによるオブジェクト補正の適用・非適用を判定する方法を説明する図。
【図１０】オブジェクトサイズによるオブジェクト補正の適用・非適用を判定する手順を示すフロー図。
【図１１】テンプレート情報による判定処理を実行した場合の出力結果例を示す図。
【図１２】複数の判定処理を実行した場合の出力結果例を示す図。
【図１３】重みを用いた最終判定結果を示す図。
【図１４】論理和を用いた最終判定結果を示す図。
【図１５】論理積を用いた最終判定結果を示す図。
【図１６】第２の実施の形態のドキュメント処理装置を備えたドキュメント処理システムの構成を示す図。
【図１７】濃度ヒストグラムを表す図。
【図１８】オブジェクトデータの画像を複数のブロックに分割した図。
【図１９】第３の実施の形態のドキュメント処理装置を備えたドキュメント処理システムの構成を示す図。
【図２０】維持指定部の設定画面を示す図。
【図２１】明部と暗部が含まれる画像の例を示す図。
【図２２】本発明の第４の実施形態の画像処理装置を備えた画像処理システムの構成を示す概略ブロック図。
【図２３】画像処理装置の処理手順を示すフロー図。
【図２４】ＤＣＴを用いて明るさ推定値を求める手続きを示すフロー図。
【図２５】ＤＣＴの窓を８×８にした際の低周波数帯域の例を示す図。
【図２６】シグモイド関数の特性を表す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
[第１の実施の形態]
図１は、第１の実施の形態のドキュメント処理装置を備えたドキュメント処理システムの構成を示す図である。  
ドキュメント処理システムは、ドキュメントファイル入力部１０、ドキュメント処理装置１１及びオブジェクト出力部１２を備えている。そして、ドキュメント処理装置１１には、ドキュメント情報取得部１３、ドキュメント情報解析部１４、オブジェクト情報取得部１５、適用処理判定部１６及び処理実行部１７が設けられている。
【００１３】
ドキュメントファイル入力部１０はドキュメントデータを取得する。  
図２は、ドキュメントデータ２０を示す図である。図２に示すドキュメントデータ２０は、海の風景を表した画像２１、外枠を表した画像２２、ロゴマークを表した画像２３及び飾りの線を表した画像２４を含んでいる。そして、ドキュメントデータ２０は、２頁で構成されている。
【００１４】
図３は、第１の実施の形態のドキュメント処理装置が取り扱うドキュメントデータの構成を示す図である。  
図３に示すように、ドキュメントデータはオブジェクトデータおよびメタデータを含んでいる。ここで、オブジェクトデータは、登録されているオブジェクトの仕様に関するデータである。オブジェクトデータの例として画像のビットマップデータ、画像の幅、高さのデータ、解像度情報、カラースペース、ＩＣＣプロファイル情報、Ｅｘｉｆデータなどが挙げられる。
【００１５】
メタデータは、オブジェクトデータを描写（出力）する際の状態を記述したデータである。  
図４はメタデータを例示する図である。メタデータには、オブジェクトの描写ページ、オブジェクト名、データ属性（メインデータ、テンプレートデータ）、テンプレート情報（ヘッダーやフッター、スタイルシート、デザインテンプレートなど）、オブジェクトの描写位置情報、オブジェクトの描写解像度、オブジェクトの描写サイズなどが含まれる。
【００１６】
第１の実施の形態のドキュメント処理装置が取り扱うドキュメントデータの例としては、ＸＰＳファイル、ＰＰＴファイル、Ｗｏｒｄファイル、ｐｄｆファイル、Ｐｏｓｔｓｃｒｉｐｔで生成されたファイルなどがあげられる。
【００１７】
ドキュメントファイル入力部１０が取得するドキュメントデータは、例えば、外部に設けられたＰＣ（パーソナルコンピュータ）の出力アプリを介して取得したデータ、あるいはスキャナで読取られた画像データから生成されたファイルデータである。
【００１８】
ドキュメント情報取得部１３は、ドキュメントファイル入力部１０が取得したドキュメントデータからメタデータを抽出する。ドキュメント情報解析部１４は、オブジェクトの補正処理を行うか否かを複数の基準毎に判定する。適用処理判定部１６は、ドキュメント情報解析部１４から得られた複数の結果に基づき各オブジェクトにオブジェクト補正処理を適用するかどうかの最終判定を行う。
【００１９】
オブジェクト情報取得部１５は、ドキュメントファイル入力部１０が取得したドキュメントデータからオブジェクトデータを取得する。処理実行部１７は、適用処理判定部１６がオブジェクト補正を適用すべきと判定したオブジェクトに対してオブジェクト補正処理を行った後、オブジェクト出力部１２へ出力する。
【００２０】
続いて、ドキュメント情報解析部１４によるオブジェクトの補正処理を行うか否かの判定方法について説明する。判定方法には、上述のようにメタデータを用いた複数の基準があり、例えば属性データであるテンプレート情報を用いる方法、座標位置情報を用いる方法、画像の大きさを用いる方法などがある。
【００２１】
図５は、属性データによるオブジェクト補正処理の適用・非適用を判定する手順を示すフロー図である。この手順は、オブジェクト毎に繰り返して実行される。
【００２２】
アクト０１において、ドキュメント情報解析部１４は、オブジェクトの属性データを抽出する。  
図６は、メタデータから抽出される属性データを示す図である。例えば、海の風景を表したオブジェクト名Ｉｍａｇｅ１の属性データは「ｍａｉｎ」であり、外枠、ロゴマーク、飾り線を表したオブジェクト名Ｉｍａｇｅ２、３、４の属性データは「Ｔｅｍｐｌａｔｅ」である。
【００２３】
図５のアクト０２においてＹｅｓの場合、即ちデータ属性がテンプレートの場合は、アクト０３において、オブジェクト補正を非適用とする。アクト０２においてＮｏの場合、即ちデータ属性がテンプレートでない場合は、アクト０４において、オブジェクト補正を適用とする。
【００２４】
このフローに従えば、一般に補正を必要としないテンプレートに用いられるオブジェクトに対し、ユーザーが指定しなくとも自動でオブジェクト補正を非適用とすることができる。なお、オブジェクト補正の適用・非適用は、後述するドキュメント情報解析部１４が、この結果を参照して補正処理を適用するか否かを最終判断する。
【００２５】
図７は、座標位置によるオブジェクト補正適用・非適用を判定する手順を示すフロー図である。
【００２６】
アクト１１において、ドキュメント情報解析部１４は、ドキュメント情報取得部１３で得られたメタデータからオブジェクトの座標位置データを抽出する。  
図８は、メタデータから抽出される座標位置データを示す図である。座標位置データには、左上座標（ｘ、ｙ）、幅（ｗｉｄｔｈ）、高さ（ｈｅｉｇｈｔ）が含まれる。例えば、オブジェクト名Ｉｍａｇｅ１の座標位置データは、左上座標（ｘ１、ｙ１）、幅＝ｗｉｄｔｈ１、高さ＝ｈｅｉｇｈｔ１である。
【００２７】
図９は、座標位置データによるオブジェクト補正の適用・非適用を判定する方法を説明する図である。図９は、出力される１頁全体を表している。図９のオブジェクト補正適用領域６にのみオブジェクトが存在するときは、そのオブジェクトには補正が適用される。しかし、オブジェクト補正非適用領域７にオブジェクトが存在するときは、そのオブジェクトには補正が適用されない。
【００２８】
図７のアクト１２において、オブジェクトの上端座標ｙがＴｈｒｅｓｈｏｌｄ１よりも小さいかどうかを調べる。ここで、図９に示す矩形５の左上の点が座標の原点（０、０）であり、右の方向にｘが増加し、下の方向にｙが増加する。
【００２９】
アクト１２でＹｅｓの場合、オブジェクトの上端座標ｙがオブジェクト補正非適用領域７に属しているため、アクト１７において、オブジェクト補正を非適用とする。  
アクト１２でＮｏの場合、オブジェクトの上端座標ｙがオブジェクト補正適用領域６に属しているため、アクト１３において、オブジェクトの下端座標（ｙ＋ｈｅｉｇｈｔ）がＴｈｒｅｓｈｏｌｄ２よりも大きいかどうかを調べる。
【００３０】
アクト１３でＹｅｓの場合、オブジェクトの下端座標（ｙ＋ｈｅｉｇｈｔ）がオブジェクト補正非適用領域７に属しているため、アクト１７において、オブジェクト補正を非適用とする。  
アクト１３でＮｏの場合、オブジェクトの下端座標（ｙ＋ｈｅｉｇｈｔ）がオブジェクト補正適用領域６に属しているため、アクト１４において、オブジェクトの左端座標ｘがＴｈｒｅｓｈｏｌｄ３よりも小さいかどうかを調べる。
【００３１】
アクト１４でＹｅｓの場合、オブジェクトの左端座標ｘがオブジェクト補正非適用領域７に属しているため、アクト１７において、オブジェクト補正を非適用とする。  
アクト１４でＮｏの場合、オブジェクトの左端座標ｘがオブジェクト補正適用領域６に属しているため、アクト１５において、オブジェクトの右端座標（ｘ＋ｗｉｄｔｈ）がＴｈｒｅｓｈｏｌｄ４よりも大きいかどうかを調べる。
【００３２】
アクト１５でＹｅｓの場合、オブジェクトの右端座標（ｘ＋ｗｉｄｔｈ）がオブジェクト補正非適用領域７に属しているため、アクト１７において、オブジェクト補正を非適用とする。  
アクト１５でＮｏの場合、オブジェクトの右端座標（ｘ＋ｗｉｄｔｈ）がオブジェクト補正適用領域６に属しているため、アクト１６において、オブジェクト補正を適用とする。
【００３３】
この図７に示すフローでは、オブジェクトが全て補正適用領域６に含まれるときは補正が適用され、そうでないときは補正は適用されない。
【００３４】
図７のフローを用いて判定した具体例を説明する。オブジェクト１の座標データをｘ＝０、ｙ＝０、ｗｉｄｔｈ＝１０、ｈｅｉｇｈｔ＝１０、オブジェクト２の座標データをｘ＝１００、ｙ＝１００、ｗｉｄｔｈ＝１００、ｈｅｉｇｈｔ＝１００、オブジェクト３の座標データをｘ＝１０００、ｙ＝１０００、ｗｉｄｔｈ＝２５０、ｈｅｉｇｈｔ＝１００とする。Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１、Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２、Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ３、Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ４をそれぞれ５０、１５００、３０、１２００と定める。
【００３５】
入力オブジェクト１のオブジェクト補正処理は、ｙの値がＴｈｒｅｓｈｏｌｄ１より小さいため非適用と判定される。入力オブジェクト２のオブジェクト補正処理は、適用と判定される。入力オブジェクト３のオブジェクト補正処理は、ｘとｗｉｄｔｈを足し合わせた結果がＴｈｒｅｓｈｏｌｄ４の値を越えるので非適用と判定される。
【００３６】
上述の判定処理を行うことで、ヘッダ部やフッタ部に位置するオブジェクトやデザインが施された枠のようなオブジェクトに対しては、ユーザーが指定しなくとも自動でオブジェクト補正を非適用とすることができる。
【００３７】
図１０は、オブジェクトサイズによるオブジェクト補正の適用・非適用を判定する手順を示すフロー図である。
【００３８】
アクト２１において、ドキュメント情報解析部１４は、ドキュメント情報取得部１３が得たメタデータからオブジェクトのサイズ情報を抽出する。サイズ情報には、幅（ｗｉｄｔｈ）、高さ（ｈｅｉｇｈｔ）が含まれる。例えば、図８に示すオブジェクト名Ｉｍａｇｅ１のサイズ情報は、幅＝ｗｉｄｔｈ１、高さ＝ｈｅｉｇｈｔ１である。
【００３９】
そして、抽出したオブジェクトのサイズ情報が、予め定めてある最小オブジェクトサイズを示す閾値以下の場合、または予め定めてある最大オブジェクトサイズを示す閾値以上の場合は、オブジェクト補正は適用されない。
【００４０】
図１０のアクト２２において、オブジェクトの幅がＴｈｒｅｓｈｏｌｄ１よりも大きく、Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ２よりも小さいかどうかを調べる。
【００４１】
アクト２２でＮｏの場合、オブジェクトの幅サイズが、予め定めてあるオブジェクト幅サイズの範囲内にないため、アクト２５において、オブジェクト補正を非適用とする。  
アクト２２でＹｅｓの場合、オブジェクトの幅サイズは、予め定めてあるオブジェクト幅サイズの範囲内にあるため、アクト２３において、オブジェクトの高さがＴｈｒｅｓｈｏｌｄ３よりも大きく、Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ４よりも小さいかどうかを調べる。
【００４２】
アクト２３でＮｏの場合、オブジェクトの高さサイズが、予め定めてあるオブジェクト高さサイズの範囲内にないため、アクト２５において、オブジェクト補正を非適用とする。  
アクト２３でＹｅｓの場合、オブジェクトの高さサイズは、予め定めてあるオブジェクト高さサイズの範囲内にあるため、アクト２４において、オブジェクト補正を適用とする。
【００４３】
図１０のフローを用いて判定する具体例を説明する。入力オブジェクト１の描写サイズが１０ｘ１０、入力オブジェクト２の描写サイズが１００ｘ１００、入力オブジェクト３の描写サイズが１００ｘ２０００である。閾値となる幅最小オブジェクトサイズ（図１０におけるＴｈｒｅｓｈｏｌｄ１）、幅最大オブジェクトサイズ（図１０におけるＴｈｒｅｓｈｏｌｄ２）、高さ最小オブジェクトサイズ（図１０におけるＴｈｒｅｓｈｏｌｄ３）、高さ幅最大オブジェクトサイズ（図１０におけるＴｈｒｅｓｈｏｌｄ４）がそれぞれ２０、１５００、２０、１５００である。
【００４４】
この場合、入力オブジェクト１については、ｗｉｄｔｈ＝１０に対し幅の最小閾値＝２０のためオブジェクト補正処理は非適用である。入力オブジェクト２については、ｗｉｄｔｈとｈｅｉｇｈｔの値が閾値内のため補正処理は適用である。入力オブジェクト３については、ｈｅｉｇｈｔ＝２０００に対し高さの最大閾値＝１５００のためオブジェクト補正処理は非適用である。
【００４５】
上記判定処理を行うことで、オブジェクト補正処理の効果が判別できないほど小さなオブジェクトについては自動でオブジェクト補正処理を非適用とすることができる。また、オブジェクト処理を行うと多大な処理時間を要する大きなオブジェクトに対して指定しなくとも自動でオブジェクト補正処理を非適用とすることができる。
【００４６】
ドキュメント情報解析部１４は、上述の処理を一つだけ実行してその結果を適用処理判定部１６に出力しても良く、上述の複数の処理を実行してその複数の判断結果を適用処理判定部１６に出力しても良い。
【００４７】
図１１は、テンプレート情報による判定処理を実行した場合の出力結果例を示す図である。図１２は、複数の判定処理を実行した場合の出力結果例を示す図である。
【００４８】
適用処理判定部１６は、ドキュメント情報解析部１４が出力した結果に基づきオブジェクト毎にオブジェクト補正処理を適用するかどうかの最終判定を行う。一つのオブジェクトに対する判定結果が複数である場合、ドキュメント情報解析部１４は、最終判定方法として種々の方法を用いることができる。例えば、各判定結果に判定優先度となる重みをつける方法、論理和を用いる方法、論理積を用いる方法などが挙げられる。そして、適用処理判定部１６は、最終判定結果を処理実行部１７へ出力する。
【００４９】
次に、重み付けによる判定方法について説明する。図１２に示した判定結果が、ドキュメント情報解析部１４が出力した結果であると仮定し、判定結果が「適用」の場合には“１”、「非適用」の場合には“０”と置き換えて計算する。そして、テンプレート情報による判定に適用する重みを０．５、座標位置情報による判定に適用する重みを０．３、オブジェクトサイズによる判定に適用する重みを０．２とする。このようにして重みを付けた値の合計値が０．５以上のとき、オブジェクト補正処理を適用と最終判定する。
【００５０】
図１３は、重みを用いた最終判定結果を示す図である。また上述のように判定結果が「適用」の場合には“１”、「非適用」の場合には“０”と置き換えることで論理和、論理積を計算することができる。図１４は、論理和を用いた最終判定結果を示す図である。また図１５は、論理積を用いた最終判定結果を示す図である。
【００５１】
処理実行部１７は、適用処理判定部１６でオブジェクト補正を非適用と判断されたオブジェクトに対してオブジェクト補正処理を行わず、オブジェクト補正を適用すべきと判定されたオブジェクトに対してオブジェクト補正処理を行う。そして、処理実行部１７は、オブジェクト補正処理を施したオブジェクト及びオブジェクト補正処理を施さなかったオブジェクトをオブジェクト出力部１２へ出力する。オブジェクト出力部１２は、メタデータに基づいてオブジェクトデータを編集して出力する。
【００５２】
なお、オブジェクト補正の例として、オブジェクトが画像である場合は画質補正が挙げられる。画質補正の例としてヒストグラムなどを用いて解析し自動で補正を行う補正方法（特開２００２−２３２７２８）などが挙げられる。グラフなどオブジェクトに文字が含まれる場合は文字を見え易く色変換して描写する補正方法（特願平１１−３３８８２７）などが挙げられる。また、画質補正には、例えば、コントラスト補正、逆光補正、彩度補正、顔色補正などが含まれる。これらの画質補正には公知の技術を適用しても良い。
【００５３】
以上に述べたように、メタデータに基づいてオブジェクト補正を行うか否かを判定することにより、オブジェクト補正処理を行う必要がないオブジェクトを自動で判断することができる。この結果、オブジェクト補正処理を非適用とするユーザの指定作業を軽減することができる。
【００５４】
なお、本実施の形態ではドキュメントファイル内のオブジェクトを補正処理して、描写出力（印刷、表示など）する実施例を説明した。しかし、本発明はこの形態に限られず、ドキュメントファイル内のオブジェクトを補正処理し、その後、補正されたオブジェクトをドキュメントファイルに保存（置き換え）するようなアプリケーションソフトにも応用可能である。
【００５５】
[第２の実施の形態]
第２の実施の形態では、メタデータ以外に画像特徴量を用いてオブジェクト補正を行うか否かを判定する点が第１の実施の形態と異なっている。
【００５６】
図１６は、第２の実施の形態のドキュメント処理装置を備えたドキュメント処理システムの構成を示す図である。  
ドキュメント処理システムは、ドキュメントファイル入力部２０、ドキュメント処理装置２１及びオブジェクト出力部２２を備えている。そして、ドキュメント処理装置２１には、ドキュメント情報取得部２３、ドキュメント情報解析部２４、オブジェクト情報取得部２５、適用処理判定部２６、処理実行部２７及び特徴量算出部２８が設けられている。
【００５７】
ドキュメントファイル入力部２０、ドキュメント情報取得部２３、ドキュメント情報解析部２４は、それぞれ第１の実施の形態のドキュメントファイル入力部１０、ドキュメント情報取得部１３、ドキュメント情報解析部１４と同一であるため詳細の説明は省略する。
【００５８】
オブジェクト情報取得部２５は、ドキュメントファイル入力部２０が取得したドキュメントデータからオブジェクトデータを取得する。そして、オブジェクト情報取得部２５は、オブジェクトデータを処理実行部２７と特徴量算出部２８とに出力する。
【００５９】
特徴量算出部２８はオブジェクト情報取得部２５が出力したオブジェクトデータから画質補正量を決める特徴量を算出し、画質補正の適用・非適用を判断する。  
特徴量の算出例としてオブジェクトデータからヒストグラムなどを用いて解析する手法（特開２００２−２３２７２８号公報）などがある。そのほかに画像を複数のブロックに区分してその各ブロックでの輝度を用いて解析する手法が知られている。
【００６０】
ヒストグラムを用いて画質補正の適用・非適用を判断する方法を説明する。図１７は、横軸を濃度、縦軸をその濃度の出現頻度とした濃度ヒストグラムを表している。図１７Ａでは、オブジェクトデータの濃度範囲は狭い。従って、当該オブジェクトデータはコントラスト補正が必要であると判断され、画質補正が適用と判断される。図１７Ｂでは、オブジェクトデータの濃度範囲は広い。従って、当該オブジェクトデータはコントラスト補正が不必要であると判断され、画質補正が非適用と判断される。
【００６１】
ブロックでの輝度を用いて画質補正の適用・非適用を判断する方法を説明する。図１８は、オブジェクトデータの画像を複数のブロックに分割した図である。この複数のブロックの内、中央部にあるブロックの平均の輝度値ＩＤと周辺部にあるブロックの平均の輝度値ＩＢを算出する。そして、両輝度値の差と閾値ＴＨとを比較する。ＩＢ−ＩＤ≧ＴＨの場合は、逆光補正が必要であると判断され、逆光補正が適用と判断される。ＩＢ−ＩＤ＜ＴＨの場合は、逆光補正が不必要であると判断され、逆光補正が非適用と判断される。
【００６２】
同様にして公知の技術を用いて、例えば、彩度補正、顔色補正の適用・非適用が判断される。
【００６３】
そして、特徴量算出部２８は、算出した画質補正パラメータ群と画質補正の適用・非適用判定結果を適用処理判定部２６に出力する。
【００６４】
適用処理判定部２６は、ドキュメント情報解析部２４および特徴量算出部２８から得られた結果に基づき各オブジェクトにオブジェクト補正処理を適用するか否かの最終判定を行う。
【００６５】
この際、適用処理判定部２６は、特徴算出部２８で画質補正処理が非適用と判断されたオブジェクト以外のオブジェクトに対して第１の実施の形態で説明した判定方法を適用する。例えば、各判定結果に判定優先度となる重みをつける方法や論理和を用いる方法、論理積を用いる方法などが適用される。そして適用処理判定部２６は、最終判定結果と画質補正パラメータ群とを処理実行部２７へ出力する。
【００６６】
処理実行部２７は、適用処理判定部２６でオブジェクト補正を適用すべきと判定されたオブジェクトにオブジェクト補正処理を実行する。この際、特徴算出部２８が算出した画質補正パラメータを用いて補正を実行することで処理を効率化することができる。
【００６７】
そして、処理実行部２７は、オブジェクト補正処理を施したオブジェクト及びオブジェクト補正処理を施さなかったオブジェクトをオブジェクト出力部２２へ出力する。オブジェクト出力部２２は、メタデータに基づいてオブジェクトデータを編集して出力する。
【００６８】
以上述べたように、メタデータと特徴量とに基づいてオブジェクト補正を行うか否かを判定することにより、オブジェクト補正処理を行う必要がないオブジェクトを自動で判断することができる。この結果、ユーザーが実施するオブジェクト補正処理を非適用とする指定作業を軽減することができる。
【００６９】
また、この動作に併せて、予め特徴算出部２８が画質補正パラメータを算出することで、画質補正処理を効率化することができる。
【００７０】
[第３の実施の形態]  
第３の実施の形態では、オブジェクト補正を非適用とするユーザの指定を可能とする点が第２の実施の形態と異なっている。
【００７１】
図１９は、第３の実施の形態のドキュメント処理装置を備えたドキュメント処理システムの構成を示す図である。  
ドキュメント処理システムは、ドキュメントファイル入力部３０、ドキュメント処理装置３１、維持指定部４０及びオブジェクト出力部３２を備えている。そして、ドキュメント処理装置３１には、ドキュメント情報取得部３３、ドキュメント情報解析部３４、オブジェクト情報取得部３５、適用処理判定部３６、処理実行部３７及び特徴量算出部３８が設けられている。
【００７２】
維持指定部４０は、オブジェクト補正を行わない対象をドキュメント処理装置に対して指定する。適用処理判定部３６は、維持指定部４０からの指示を充足するように最終判定を行う。  
なお、適用処理判定部３６と維持指定部４０以外は第２の実施の形態と同一であるためその詳細の説明は省略する。
【００７３】
第３の実施の形態では、維持指定部４０は、外部装置であるパーソナルコンピュータ（ＰＣ）のプリンタドライバに対応している。しかし、この形態に限定されず、維持指定部４０は、ドキュメント処理装置３１に接続されるコントロールパネルであっても良い。
【００７４】
図２０は、維持指定部４０の設定画面を示す図である。  
維持指定部４０に設けられたチェックボックス欄４１の各チェックボックスにチェックを入れることで、オブジェクト補正の非適用の指定を設定することができる。
【００７５】
「メタデータを用いた補正対象オブジェクト判定を行う」チェックボックス４１ａにチェックを入れると、その設定は適用処理判定部３６に入力される。適用処理判定部３６は、第１の実施の形態で説明したようなメタデータを用いた複数の判定処理結果に基づいて最終判定を実行する。
【００７６】
チェックボックス４１ａにチェックが入った状態で、更に「テンプレートを補正対象から除外する」チェックボックス４１ｂにチェックを入れると、その設定は適用処理判定部３６に入力される。適用処理判定部３６は、テンプレート情報による判定（図５）において適用と判定されたオブジェクトを補正対象から除外する。
【００７７】
チェックボックス４１ａにチェックが入った状態で、更に「ヘッダー／フッター／左右余白のオブジェクトを補正対象から除外する」チェックボックス４１ｃにチェックを入れ、数値入力欄４２にデータを設定すると、その設定データは適用処理判定部３６に入力される。この設定されたデータは、図９のＴｈｒｅｓｈｏｌｄ１〜４に対応した値であり、ドキュメント情報解析部１４もこの値を参照する。適用処理判定部３６は、座標位置情報による判定（図７）において適用と判定されたオブジェクトを補正対象から除外する。
【００７８】
チェックボックス４１ａにチェックが入った状態で、更に「大きすぎる／小さすぎるオブジェクトを補正対象から除外する」チェックボックス４１ｄにチェックを入れると、その設定は適用処理判定部３６に入力される。適用処理判定部３６は、オブジェクトサイズによる判定（図１０）において適用と判定されたオブジェクトを補正対象から除外する。
【００７９】
なお、チェックボックス４１ｂ〜４１ｄには重複してチェックを入れることができる。
【００８０】
適用処理判定部３６は、ドキュメント情報解析部３４、特徴量算出部３８および維持指定部４０から得られた結果に基づき各オブジェクトにオブジェクト補正処理を適用するか否かの最終判定を行う。
【００８１】
この際、適用処理判定部３６は、維持指定部４０からオブジェクト補正処理が非適用と指定されたオブジェクトを除外し、さらに特徴算出部３８でオブジェクト補正処理が非適用と判断されたオブジェクトを除外する。そして残りのオブジェクトに対して第１の実施の形態で説明した判定方法を適用する。例えば、各判定結果に判定優先度となる重みをつける方法や論理和を用いる方法、論理積を用いる方法などが適用される。そして適用処理判定部２６は、最終判定結果と画質補正パラメータ群とを処理実行部２７へ出力する。
【００８２】
なお、維持指定部４０で設定できる内容は、図２０に示す項目に限られない。例えば、色見本であるパントーンカラーの情報を指定して、その色については補正しないように設定することができる。また、ロゴマークの情報を指定して、当該ロゴマークを表すオブジェクトを補正しないように設定することができる。さらに、特定の文字列の情報を指定して、当該文字列を表すオブジェクトを補正しないように設定することができる。
【００８３】
以上述べたように、第２の実施の形態の効果に加え、オブジェクト補正の対象としないオブジェクトをその属性、色、サイズ、位置情報などの特性に基づいて指定することができるので、ユーザが実施するオブジェクト補正処理を非適用とする指定作業を更に軽減することができる。
【００８４】
なお、第３の実施の形態では、第２の実施の形態に維持指定部４０を設けたが、第１の実施の形態に維持指定部４０を設けても良い。第１の実施の形態の効果に加え、ユーザが実施するオブジェクト補正処理を非適用とする指定作業を更に軽減することができる。
【００８５】
以上説明した各実施の形態によれば、文章ファイルなどに含まれるオブジェクト位置情報やアプリケーションのテンプレートなどのメタデータ情報を用いてオブジェクトに対する処理方法を制御することでユーザの指定作業を軽減することができる。
【００８６】
また、オブジェクト補正の対象としないオブジェクトをその属性、色、サイズ、位置情報などの特性に基づいて指定することができ、補正すべき部分は自動補正を適用することができる。従来であれば色を維持すべき色や領域をすべて指定する必要があったが、より手軽に自動画質補正の適用を実現することができる。
【００８７】
[第４の実施の形態]  
近年，デジタルカメラや携帯カメラなどの普及が著しい。一方でそれらの装置によって撮影された画像は実際のダイナミックレンジよりも狭いレンジに制限されてしまうため，暗部における階調が十分でない場合がある。  
図２１は、明部と暗部が含まれる画像の例を示す図である。野外の風景は明るく十分な階調が得られているが、室内の被写体は暗くなり階調が十分でないことが確認できる。
【００８８】
このような不具合を改善するため、デジタルカメラ等で撮影された画像に対し補正を行う技術が開示されている。  
特開２００２−２０９１１５に開示された技術では、画質はヒストグラムを用いて改善される。画像データから輝度値の分布を表すヒストグラムが生成される。次に、そのヒストグラムが均等化されるように画像が補正される。これにより輝度値の出現頻度に応じた画像が生成される。  
特開２００６−１１４００５、特開２００１−３１３８４４で提案された技術では、局所領域毎に入力画像の輝度値を用いて明度補正が行われる。
【００８９】
しかし、特開２００２−２０９１１５に開示された技術では、画像全体を一つのトーンカーブで変換するため，局所領域においては階調不良やコントラストの低下が生じるなどの問題がある。
【００９０】
また特開２００６−１１４００５、特開２００１−３１３８４４で提案された技術では、局所領域毎に明度補正が行われるが、明度のみを補正の対象としているため補正後において、彩度が低下したように視認される問題がある。特に彩度値の高い領域において提案された手法を適用すると、白っぽくなったように見える場合がある。  
一般的に彩度が高い領域において彩度値の低下が発生した場合は、画質が劣化したとの印象を与え易い。
【００９１】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであって、彩度の高い領域に対して画質を補正した場合でも、彩度低下の影響を低減することのできる画像処理装置を提供することを目的とする。
【００９２】
図２２は、本発明の第４の実施形態の画像処理装置を備えた画像処理システムの構成を示す概略ブロック図である。  
画像処理システムは、画像データ入力部１１０、画像処理装置１００及び画像データ出力部１２０を有している。そして、画像処理装置１００には、明るさ推定部１０１、明度補正部１０２、補正画像調整部１０３及び彩度値算出部１０４が設けられている。
【００９３】
画像データ入力部１１０は、原稿画像を入力して画像データを生成するカメラ、スキャナなどである。明るさ推定部１０１は、入力画像データの注目画素について明るさ推定値を計算する。明度補正部１０２は、明るさ推定値と入力画像データの画素値をもとに局所明度補正値を算出して明度を補正する。
【００９４】
彩度値算出部１０４は、画像データの注目画素について彩度値を算出する。補正画像調整部１０３は、算出された彩度値、及び算出された局所明度補正値を用いて入力画像データの画素値を補正して最終出力画像を計算する。
【００９５】
続いて、第４の実施の形態に係る画像処理装置１００の動作を詳細に説明する。なお、本実施の形態の画像処理装置は、カラー（Ｒ，Ｇ，Ｂ）画像信号を取り扱う。
【００９６】
図２３は、画像処理装置１００の処理手順を示すフロー図である。  
以下、画像データ入力部１１０から出力される２次元データである画像の画素の座標を（ｘ、ｙ）とする。座標を（ｘ、ｙ）の画素のＲＧＢ空間における輝度値をＩ（ｘ、ｙ）とする。Ｒ空間での処理の場合、輝度値をＩＲ（ｘ、ｙ）と表す。Ｂ空間での処理の場合、輝度値をＩＢ（ｘ、ｙ）と表す。Ｇ空間での処理の場合、輝度値をＩＧ（ｘ、ｙ）と表す。
【００９７】
アクト０１において、画像処理装置１００は、画像データを入力する。  
アクト０２において、明るさ推定部１０１は注目画素（ｘ、ｙ）の明るさ推定値を求める。
【００９８】
明るさ推定値を求める手法として、平滑化処理がある。平滑化処理は局所領域毎に平滑化フィルタを用いて畳み込み演算を行う処理である。平滑化フィルタの例として式１に示すガウシアンフィルタが挙げられる。  
【数１】
2010118049.tif 000003
【００９９】
ここでｘ，ｙは画像の座標，σはガウシアンパラメータを表す。
【０１００】
上記式１にて得られたガウシャンフィルタと入力画像との畳み込み演算を行うことで平滑化画像を得ることができる。
【０１０１】
平滑化画像、即ち、ＲＧＢ空間における明るさ推定値は、式２で表すことができる。
【数２】
2010118049.tif 000004
【０１０２】
この他、平滑化画像を求める方法には周波数解析による低周波数帯域を用いる手法がある。周波数解析手法としては、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）やＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）などがある。
【０１０３】
図２４は、ＤＣＴを用いて明るさ推定値を求める手続きを示すフロー図である。
【０１０４】
アクト１１において、入力された画像データをＤＣＴ空間に変換する。式３は、ＤＣＴ空間への変換式である。
【数３】
2010118049.tif 000005
【０１０５】
アクト１２において、低周波数帯域以外の値を０とすることで、ＤＣＴ空間において低周波数帯域の値を抽出する。  
図２５は、ＤＣＴの窓を８×８にした際の低周波数帯域の例を示す図である。
【０１０６】
図２５の矩形の左上の点が原点を表している。右方向には、局所画像を横方向に走査したときの周波数が低周波数から高周波数まで８つの帯域に区分されている。例えば、横縞の画像を走査したときの周波数は低周波数帯域に区分され、縦縞の画像を走査したときの周波数は高周波数帯域に区分される。
【０１０７】
下方向には、局所画像を縦方向に走査したときの周波数が低周波数から高周波数まで８つの帯域に区分されている。例えば、縦縞の画像を走査したときの周波数は低周波数帯域に区分され、横縞の画像を走査したときの周波数は高周波数帯域に区分される。
【０１０８】
図２５で黒く表した帯域は、縦方向の周波数と横方向の周波数を考慮して選択した低周波数帯域を表している。従って、図２５で示される帯域の内、白く表される帯域の値を０とすることで、低周波数帯域を抽出することができる。
【０１０９】
図２４のアクト１３において、抽出した低周波数帯域の値をＤＣＴ逆変換することで平滑化画像を得る。  
式４は、ＤＣＴ逆変換を表す式である。
【数４】
2010118049.tif 000006
【０１１０】
図２３のアクト０３において、明度補正部１０２は、局所γ補正を実行する。即ち、明度補正部１０２は、明るさ推定部１０１が求めた明るさ推定値を用いて、入力画像データに対して局所的な明度補正を実行する。ここで用いる補正方法の一例としては、特開２００１−３１３８４４に開示された手法がある。
【０１１１】
式５は、明るさ推定値として平滑化画像を用いた場合の、局所的な明度補正値を表す式である。
【数５】
2010118049.tif 000007
【０１１２】
次に局所明度補正によって得られた出力結果を元に彩度値に応じて補正効果を調節する。
【０１１３】
アクト０４において、彩度値算出部１０４は注目画素Ｉ（ｘ、ｙ）の彩度値を求める。式６は、彩度値を求める方法を示す式である。  
【数６】
2010118049.tif 000008
【０１１４】
ここで
Ｃ（ｘ，ｙ）：彩度値  
ａ（ｘ，ｙ）：Ｌａｂ空間におけるａの値  
ｂ（ｘ，ｙ）：Ｌａｂ空間におけるｂの値
ここで、式６では、彩度値はＬａｂ空間におけるａ、ｂの値を用い表わされ、Ｌの値には依存していない。即ち、ａ＝ｂ＝０を表すグレー軸であるＬ軸上の値はこの彩度計算には用いられていない。従って、式６は入力画像信号のグレー軸からの距離を彩度値として算出する式である。  
なお、上述のＬａｂ空間のａｂ値を用いる方法以外に、ＹＣｂＣｒ空間におけるＣｂＣｒ値を用いても良い。
【０１１５】
アクト０５において、補正画像調整部１０３は、入力画像の画素値、局所明度補正値、彩度値を用いて最終出力画像を計算する。  
式７は、最終出力画像を計算する式の一例である。
【数７】
2010118049.tif 000009
【０１１６】
ここでＦｃ（Ｃ（ｘ、ｙ））は彩度値の影響度を決める関数である。本実施の形態では式８に示すシグモイド関数を使用する。
【数８】
2010118049.tif 000010
【０１１７】
ここで、Ｋ１：乗算パラメータ定数、Ｋ２：加算パラメータ定数。
【０１１８】
図２６は、シグモイド関数の特性を表す図である。このシグモイド関数は、彩度値が増加するにつれて０〜１までの値を単調に増加する特性を示している。この式８で示される特性を式７に当てはめると次のように作用することがわかる。
【０１１９】
彩度値が低いときは、シグモイド関数の値が小さい。従って、式７に示す最終出力画像では、局所明度補正値の影響が高められる。これに対して、彩度値が高いときは、シグモイド関数の値が大きい。従って、式７に示す最終出力画像では、局所明度補正値の影響が低く抑えられる。
【０１２０】
アクト０６において、画像処理装置は、画像処理後の画像データを画像データ出力部１２０に出力する。
【０１２１】
[第５の実施の形態]  
第５の実施の形態に係る画像処理装置は、入力画像として輝度画像を取り扱う点が、カラー画像を取り扱う第４の実施の形態の画像処理装置と異なっている。従って、第４の実施の形態と同一の部位については同一の符号を付してその詳細の説明は省略する。
【０１２２】
本発明の第５の実施形態の画像処理装置を備えた画像処理システムの構成は、図２２に示す構成と同じであるためその詳細の説明は省略する。
【０１２３】
続いて、第５の実施の形態に係る画像処理装置１００の動作を図２３に示す処理手順を参照しつつ説明する。なお、本実施の形態の画像処理装置は、輝度画像信号を取り扱う。
【０１２４】
以下、画像データ入力部１１０から出力される２次元データである画像の画素の座標を（ｘ、ｙ）とし、座標を（ｘ、ｙ）の画素の輝度値をＩ（ｘ、ｙ）とする。
【０１２５】
アクト０１において、画像処理装置１００は、画像データを入力する。  
アクト０２において、明るさ推定部１０１は注目画素Ｉ（ｘ、ｙ）の明るさ推定値を求める。
【０１２６】
明るさ推定値を求める手法として、平滑化処理が挙げられる。平滑化処理は局所領域毎に平滑化フィルタを用いて畳み込み演算を行う処理である。平滑化フィルタの例として式９に示すようなガウシャンフィルタが挙げられる。  
【数９】
2010118049.tif 000011
【０１２７】
ここでｘ，ｙは画像の座標，σはガウシアンパラメータを表す。
【０１２８】
上記式にて得られたフィルタと入力画像との畳み込み演算を行うことで平滑化画像を得ることができる。
【０１２９】
平滑化画像、即ち、ＲＧＢ空間における明るさ推定値は、式１０で表すことができる。
【数１０】
2010118049.tif 000012
【０１３０】
この他、平滑化画像を求める方法には周波数解析による低周波数帯域を用いる手法がある。周波数解析手法としては、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）やＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）などがある。ＤＣＴを用いて明るさ推定値を求める手続きを示すフローは図２４と同じであるためその詳細の説明は省略する。
【０１３１】
図２３のアクト０３において、明度補正部１０２は、局所γ補正を実行する。即ち、明度補正部１０２は、明るさ推定部１０１が求めた明るさ推定値を用いて、入力画像データに対して局所的な明度補正を実行する。
【０１３２】
式１１は、明るさ推定値として平滑化画像を用いた場合の、局所的な明度補正値を表す式である。  
【数１１】
2010118049.tif 000013
【０１３３】
次に局所明度補正によって得られた出力結果を元に彩度値に応じて補正効果を調節する。
【０１３４】
アクト０４において、彩度値算出部１０４は注目画素Ｉ（ｘ、ｙ）の彩度値を求める。式１２は、彩度値を求める方法を示す式である。  
【数１２】
2010118049.tif 000014
【０１３５】
ここで
Ｃ（ｘ，ｙ）：彩度値  
ａ（ｘ，ｙ）：Ｌａｂ空間におけるａの値  
ｂ（ｘ，ｙ）：Ｌａｂ空間におけるｂの値
ここで、式６では、彩度値はＬａｂ空間におけるａ、ｂの値を用い表わされ、Ｌの値には依存していない。即ち、ａ＝ｂ＝０を表すグレー軸であるＬ軸上の値はこの彩度計算には用いられていない。従って、式６は入力画像信号のグレー軸からの距離を彩度値として算出する式であると把握することができる。  
なお、上述のＬａｂ空間のａｂ値を用いる方法以外に、ＹＣｂＣｒ空間におけるＣｂＣｒ値を用いても良い。
【０１３６】
アクト０５において、補正画像調整部１０３は、入力画像画素値、局所明度補正値、彩度値を用いて最終出力画像を計算する。  
式１３は、最終出力画像を計算する式の一例である。
【数１３】
2010118049.tif 000015
【０１３７】
ここでＦｃ（Ｃ（ｘ、ｙ））は彩度値の影響度を決める関数である。本実施の形態では式１４に示すシグモイド関数を使用する。
【数１４】
2010118049.tif 000016
【０１３８】
ここで、Ｋ１：乗算パラメータ定数、Ｋ２：加算パラメータ定数。
【０１３９】
第４の実施の形態で述べたように、彩度値が低いときは、シグモイド関数の値が小さい。従って、式１３に示す最終出力画像では、局所明度補正値の影響が高められる。これに対して、彩度値が高いときは、シグモイド関数の値が大きい。従って、式１３に示す最終出力画像では、局所明度補正値の影響が低く抑えられる。
【０１４０】
アクト０６において、画像処理装置は、画像処理後の画像データを画像データ出力部１２０に出力する。
【０１４１】
[第４、第５の実施の形態の効果]  
従来技術を用いた場合、明度補正によって彩度が高い領域では彩度が低下し、例えば、白っぽくなってしまう現象がみられた。彩度が高い領域は人に良く好まれるため、その領域の画質が低下することは、補正の評価を低下させることにつながる。  
以上説明した、第４、第５の実施の形態によれば、彩度の高い領域に対して明度補正処理の影響力を低減することができる。
【０１４２】
なお、第４、第５の実施の形態では、彩度値の影響度を決める関数として単調に増加する連続関数であるシグモイド関数を用いることで、強く処理をかける領域から弱く処理をかける領域の階調を円滑に変化させることができる。なお、彩度値の影響度を決める関数には、シグモイド関数に限られず、単調に増加または減少する連続関数を用いることができる。
【０１４３】
なお、第４、第５の実施の形態で説明した画像処理装置は、次のように規定することができる。
【０１４４】
付記１
入力された画像信号に対し、入力画像信号の特徴に応じて明度の補正を行う明度補正部と、入力画像信号の彩度値を算出する彩度値算出部と、前記彩度値によって前記明度補正部より算出された結果を調節する補正画像調整部とを備えた画像処理装置。
【０１４５】
付記２
入力された画像信号に対し、入力画像信号の平滑化を行う明るさ推定部と、入力画像信号と前記明るさ推定部から算出される信号値によって局所毎に補正結果を算出する明度補正部と、入力画像信号の彩度値を算出する彩度値算出部と、前記彩度値によって前記明度補正部より算出された結果を調節する補正画像調整部とを備えた画像処理装置。
【０１４６】
付記３
入力された画像信号に対し、入力画像信号の平滑化を行う明るさ推定部と、入力画像信号を指数関数の底および指数として、前記明るさ推定部から算出される信号値を指数の変数として局所毎に最適なトーンカーブを生成して補正結果を算出する明度補正部と、入力画像信号の彩度値を算出する彩度値算出部と、前記彩度値によって前記明度補正部より算出された結果を調節する補正画像調整部とを備えた画像処理装置。
【０１４７】
付記４
入力された画像信号に対し、入力画像信号の特徴に応じて明度の補正を行う明度補正部と、入力画像信号のグレー軸からの距離を彩度値として算出する彩度値算出部と、前記彩度値によって前記明度補正部より算出された結果を彩度値が高い場合は明度補正効果が低下し、彩度値が低い場合は明度補正効果が高まるように調節する補正画像調整部とを備えた画像処理装置。
【０１４８】
付記５
入力された画像信号に対し、入力画像信号の平滑化を行う明るさ推定部と、入力画像信号と前記明るさ推定部から算出される信号値によって局所毎に補正結果を算出する明度補正部と、入力画像信号のグレー軸からの距離を彩度値として算出する彩度値算出部と、前記彩度値によって前記明度補正部より算出された結果を彩度値が高い場合は明度補正効果が低下し、彩度値が低い場合は明度補正効果が高まるように調節する補正画像調整部と備えたカラー画像処理装置。
【０１４９】
付記６
入力された画像信号に対し、入力画像信号の平滑化を行う明るさ推定部と、入力画像信号を指数関数の底および指数として、前記明るさ推定部から算出される信号値を指数の変数として局所毎に最適なトーンカーブを生成して補正結果を算出する明度補正部と、入力画像信号のグレー軸からの距離を彩度値として算出する彩度値算出部と、前記彩度値によって前記明度補正部より算出された結果を彩度値が高い場合は明度補正効果が低下し，彩度値が低い場合は明度補正効果が高まるように調節する補正画像調整部とを備えた画像処理装置。
【０１５０】
付記７
前記付記４，５，６において、前記補正画像調整部は、前記彩度値によって前記明度補正部より算出された結果を彩度値が高い場合は明度補正効果が低下し，彩度値が低い場合は明度補正効果が高まるように単調に増加あるいは減少する連続関数を用いて調節する。
【０１５１】
付記８
前記付記７において、単調に増加あるいは減少する連続関数はシグモイド関数である。
【０１５２】
尚、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。  
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【０１５３】
１０…ドキュメントファイル入力部、１１…ドキュメント処理装置、１２…オブジェクト出力部、１３…ドキュメント情報取得部、１４…ドキュメント情報解析部、１５…オブジェクト情報取得部、１６…適用処理判定部、１７…処理実行部、２０…ドキュメントファイル入力部、２１…ドキュメント処理装置、２２…オブジェクト出力部、２３…ドキュメント情報取得部、２４…ドキュメント情報解析部、２５…オブジェクト情報取得部、２６…適用処理判定部、２７…処理実行部、２８…特徴量算出部、３０…ドキュメントファイル入力部、３１…ドキュメント処理装置、３２…オブジェクト出力部、３３…ドキュメント情報取得部、３４…ドキュメント情報解析部、３５…オブジェクト情報取得部、３６…適用処理判定部、３７…処理実行部、３８…特徴量算出部、４０…維持指定部、１００…画像処理装置、１０１…推定部、１０２…明度補正部、１０３…補正画像調整部、１０４…彩度値算出部、１１０…画像データ入力部、１２０…画像データ出力部。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１５４】
【特許文献１】特開２００２−２３２７２８号公報
【特許文献２】特開２００３−２３４９１６号公報
【図１】
2010118049.tif 000017
【図２】
2010118049.tif 000018
【図３】
2010118049.tif 000019
【図４】
2010118049.tif 000020
【図５】
2010118049.tif 000021
【図６】
2010118049.tif 000022
【図７】
2010118049.tif 000023
【図８】
2010118049.tif 000024
【図９】
2010118049.tif 000025
【図１０】
2010118049.tif 000026
【図１１】
2010118049.tif 000027
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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