(57)【要約】【課題】画像データの自動補正処理後の補正品質チェックをより効率的に行うための補正品質チェック装置等を提供する。【解決手段】サーバ３の制御部１１は画像特徴算出手段２１において、対象画像データ５１，６１についてそれぞれ、画像特徴情報１５１、１６１を算出（ステップＳ１０２）する。自動補正処理前の画像特徴情報１５１と画像特徴情報１３１とを比較し、画像特徴情報１３１中に類似するものが存在すると判定された画像特徴情報１３１にフラグを立てる（ステップＳ１０３）。画像特徴情報１３１中にフラグが存在する場合は対象となる画像特徴情報１５１に対応する補正処理後の画像特徴情報１６１を抽出する（ステップＳ１０９）。処理後画像判定手段２３において、画像特徴情報１６１と画像特徴情報１４１とを比較し画像特徴情報１４１中に類似するものが存在すると判定された画像特徴情報１４１にフラグを立てる（ステップＳ１１０）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段と、
対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力する画像データ入力手段と、
入力された前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出手段と、
前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定手段と、
存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定手段と、
前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする補正品質チェック装置。
【請求項２】
前記画像特徴情報は、前記画像データのヒストグラム情報、ブラックポイント情報、ホワイトポイント情報、コントラスト情報、又は、空間周波数情報といった画像データの特徴を示す情報を少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の補正品質チェック装置。
【請求項３】
前記第一の判定手段、及び、前記第二の判定手段は、前記画像特徴情報に対して閾値を設けて類似性を判定する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の補正品質チェック装置。
【請求項４】
前記記憶手段に記憶された前記色補正後の画像特徴情報は、前記画像データに対し、適切な色補正をしたと認められた結果の情報である
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の補正品質チェック装置。
【請求項５】
前記補正品質チェック装置は、
前記画像データ入力手段によって、複数の前記対象画像データ及び前記補正画像データの対を入力し、
自動色補正は適切でない旨の情報が出力された前記対象画像データ又は前記補正画像データの一覧を表示する表示手段を、さらに備える
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の補正品質チェック装置。
【請求項６】
複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段、を備えるコンピュータが、
対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力する画像データ入力ステップと、
入力された前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出ステップと、
前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定ステップと、
存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定ステップと、
前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力ステップと、
を実行することを特徴とする補正品質チェック方法。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段、
対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力する画像データ入力手段、
入力された前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出手段、
前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定手段、
存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定手段、
前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力手段、
として機能させるための補正品質チェックのプログラム。
【請求項８】
操作端末とサーバとがネットワークを介して接続された補正品質チェックシステムであって、
前記操作端末は、
対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力して、前記サーバへ送信する入力手段と、
前記サーバの出力を表示する表示手段と、
を備え、
前記サーバは、
複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段と、
前記対象画像データと、前記補正画像データとを受信する手段と、
受信した前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出手段と、
前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定手段と、
存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定手段と、
前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力手段と、
を備える
ことを特徴とする補正品質チェックシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの自動補正処理後の補正品質チェックをより効率的に行うための補正品質チェック装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
印刷製版における印刷データ作成方法として、現在ではＤＴＰ（Ｄｅｓｋ  Ｔｏｐ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）が一般的であり、画像処理オペレーターはグラフィックアプリケーション、フォトレタッチアプリケーション、組版アプリケーションを利用して印刷データを作成している。そのうち画像データを取り扱うためのソフトがフォトレタッチアプリケーションと分類されるソフトウエアであり、画像処理オペレーターは当該アプリケーションによって、より好ましい、あるいは印刷に適した画像色補正を行う。
しかし、近年では得意先に対するさらなる短納期納品の実現、あるいは画像データの自動画像色補正技術の発展に伴い、画像処理オペレーターによる手動補正の代わりとして、自動画像補正技術を使った補正処理が施されるケースも増加している傾向にある。そこで、このような自動画像色補正技術が種々開発されている（特許文献１、２等）。
【０００３】
特許文献１には、対象画像データに対して自動で画像補正の補正量を決定し、さらに手動で補正量を微修正し、対象画像データへ適用する画像処理装置等の発明が開示されている。
特許文献２に記載の画像処理装置等は、対象画像データに対して、参照画像と同じ自動画像補正を適用させ、２つの画像の差が所定値を超える結果となっているかを判定する画像処理装置等の発明が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２０８８８４号公報
【特許文献２】特開２０１２−０６３９４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら上記従来技術では、補正処理を適用したい画像ごとに補正値を決定する必要があったり、施した自動画像補正処理が適切でないものであったりして、結局は画像処理オペレーターがフォトレタッチアプリケーションを用いて作業する工程が発生してしまう。
また、現状、自動画像色補正技術が「完全なオペレーターの代替」になるのは難しい。理由としては、画像処理オペレーターによる手動補正はある程度の共通ルールはあるものの、画像処理オペレーターの感覚的要素が占める割合が強く、それを自動補正で忠実に再現することは容易ではない。また、場合によっては自動補正によって誤補正（明らかな補正ミス、画像処理オペレーターや得意先の意図に沿わない補正品質）が発生するケースがある。このような場合、自動補正処理済み画像を１点１点、フォトレタッチアプリケーションを用いて、画像処理オペレーターが補正結果を再確認するという工程が発生することになる。したがって、自動画像補正処理装置を用いても、画像の補正処理にかかる時間が短縮化されないという問題がある。
【０００６】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的は、画像データの自動補正処理後の補正品質チェックをより効率的に行う補正品質チェック装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前述した目的を達成するために、第１の発明は、複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段と、対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力する画像データ入力手段と、入力された前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出手段と、前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定手段と、存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定手段と、前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする補正品質チェック装置である。
第１の発明によれは、オペレータが過去に適切に色補正した処理結果をリファレンスとし、自動色補正をした処理結果の妥当性を判定することが可能となるため、自動補正後の品質確認作業を処理画像１点１点確認することを必要とせず、作業効率が大幅に向上する。
【０００８】
第１の発明の画像特徴情報は、前記画像データのヒストグラム情報、ブラックポイント情報、ホワイトポイント情報、コントラスト情報、又は、空間周波数情報といった画像データの特徴を示す情報を少なくとも１つ含むことが望ましい。
これによって、１つ以上の画像特徴情報を用いて、補正画像データの自動色補正が適切か否か判定することができる。
【０００９】
第１の発明の第一の判定手段、及び、前記第二の判定手段は、前記画像特徴情報に対して閾値を設けて類似性を判定することが望ましい。
これによって、補正画像データの自動色補正の妥当性に幅を与えることができる。
【００１０】
第１の発明の記憶手段に記憶された前記色補正後の画像特徴情報は、前記画像データに対し、適切な色補正をしたと認められた結果の情報であることが望ましい。
これによって、適切に色補正をした色補正が妥当な画像データの画像特徴情報を、補正画像データの自動色補正が適切か否か判定に用いることができる。
【００１１】
第１の発明の補正品質チェック装置は、前記画像データ入力手段によって、複数の前記対象画像データ及び前記補正画像データの対を入力し、自動色補正は適切でない旨の情報が出力された前記対象画像データ又は前記補正画像データの一覧を表示する表示手段を、さらに備えることが望ましい。
これによって、自動色補正が適切でない対象画像データ又は補正画像データの一覧を表示することができる。
【００１２】
第２の発明は、複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段、を備えるコンピュータが、対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力する画像データ入力ステップと、入力された前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出ステップと、前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定ステップと、存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定ステップと、前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力ステップと、を実行することを特徴とする補正品質チェック方法である。
第２の発明によれは、オペレータが過去に適切に色補正した処理結果をリファレンスとし、自動色補正をした処理結果の妥当性を判定することが可能となるため、自動補正後の品質確認作業を処理画像１点１点確認することを必要とせず、作業効率が大幅に向上する。
【００１３】
第３の発明は、コンピュータを、複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段、対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力する画像データ入力手段、入力された前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出手段、前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定手段、存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定手段、前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力手段、として機能させるための補正品質チェックのプログラムである。
第３の発明を汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明の補正品質チェック装置を得て、第２の発明の補正品質チェック方法を実行することができる。
【００１４】
第４の発明は、操作端末とサーバとがネットワークを介して接続された補正品質チェックシステムであって、前記操作端末は、対象画像データと、当該対象画像データを自動色補正した補正画像データとを入力して、前記サーバへ送信する入力手段と、前記サーバの出力を表示する表示手段と、を備え、前記サーバは、複数の画像データに対して、前記画像データの色補正前の画像特徴情報と、当該画像データを適切に色補正した色補正後の画像特徴情報とを対応させて記憶する記憶手段と、前記対象画像データと、前記補正画像データとを受信する手段と、受信した前記対象画像データ及び前記補正画像データのそれぞれに対して画像特徴情報を算出する画像特徴算出手段と、前記対象画像データの前記画像特徴情報に類似する前記色補正前の画像特徴情報が存在するか否かを判定する第一の判定手段と、存在すると判定された場合、類似する前記色補正前の画像特徴情報と対応する前記色補正後の画像特徴情報と、前記補正画像データの前記画像特徴情報とが、類似するか否かを判定する第二の判定手段と、前記第一の判定手段において存在しないと判定された場合、又は、前記第二の判定手段において類似しないと判定された場合、前記補正画像データの自動色補正は適切でない旨の情報を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする補正品質チェックシステムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の補正品質チェック装置等によって、画像データの自動補正処理後の補正品質チェックをより効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る補正品質チェックシステム１の概要を示す図
【図２】サーバ３、操作端末５を実現する情報処理装置のハードウエア構成図
【図３】サーバ３の機能概要を示すブロック図
【図４】記憶部１２中のリファレンスデータベース内に保有されているデータの概要を示す図
【図５】画像ヒストグラム情報と多次元近似関数の例を示す図
【図６】対象画像データの概要を示す図
【図７】サーバ３の制御部１１の処理の概略を示すフローチャート（１）
【図８】サーバ３の制御部１１の処理の概略を示すフローチャート（２）
【図９】対象画像データの画像特徴情報を示す図
【図１０】画像ヒストグラム情報の比較の概要を示す図
【図１１】判定結果の表示例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［１．補正品質チェックシステム１の概要］
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明および添付図面において、略同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
【００１８】
最初に、図１を参照し、本発明の実施形態に係る補正品質チェックシステム１の概要について説明する。補正品質チェックシステム１は、自動補正処理を施した画像群をチェック対象とし、参照画像として画像処理オペレーター（以下、オペレーターと称する）によって適正な補正処理が施された画像（以下、参照画像と称する）群を用いて、チェック対象の画像（以下、対象画像と称する）群の補正品質をチェックするシステムである。
【００１９】
図１に示すように、補正品質チェックシステム１は、サーバ３（補正品質チェック装置）と操作端末５がネットワーク７を介して接続されて構成される。操作端末５は、パーソナルコンピュータ等のネットワーク７を介してサーバ３にアクセス可能な端末機器である。
【００２０】
補正品質チェックシステム１において、サーバ３は、操作端末５から利用者の操作および指示の情報を受信し、利用者から操作、指示を受け取るための画面の情報、および、チェックの結果を表示するための画面の情報を、操作端末５に送信する。
操作端末５は、画面の情報をサーバ３から受信して表示し、表示された画面で利用者が入力した情報を、ネットワーク７を介してサーバ３に送信する。なお、操作端末５のネットワーク７への接続方法は、無線、有線を問わない。
【００２１】
図２は、サーバ３、操作端末５を実現する情報処理装置のハードウエア構成図である。なお、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。図２に示すように、情報処理装置は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４、通信部１５等が、バス１６を介して接続される。
【００２２】
制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１６を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ３や操作端末５が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、プログラムやデータ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００２３】
記憶部１２は、フラッシュメモリやハードディスク等であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ等が格納される。これらの各プログラムコードは、制御部１１のＣＰＵにより必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、各種の手段として実行される。記憶部１２には、サーバ３の制御部１１を機能させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、補正品質チェックプログラムのほか、チェック対象画像と比較する参照画像に関するデータが予め格納されている。
【００２４】
入力部１３は、データの入力を行い、例えば、タッチパネル、キーボード等の入力装置を有する。入力部１３を介して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部１４は、液晶パネル等のディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。なお、入力部１３および表示部１４は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。
【００２５】
通信部１５は、ネットワークを用いた通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他の情報処理装置等と通信を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
バス１６は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２６】
［１−１．サーバ３の機能の概要］
図３は、サーバ３の機能概要を示すブロック図である。サーバ３は、画像特徴算出手段２１、処理前画像判定手段２２、処理後画像判定手段２３、判定結果出力手段２４を備える。これらの手段は、サーバ３の制御部１１が、記憶部１２に記憶されたプログラム（図示せず）をＲＡＭに読み出して実行することによって実現される。
【００２７】
画像特徴算出手段２１は、利用者によって操作端末５から入力された自動補正処理前の画像データおよび自動補正処理後の画像データのすべてについて、画像特徴を算出する。
処理前画像判定手段２２は、自動補正処理前の対象画像データの画像特徴情報と補正処理前の参照画像データの画像特徴情報とを比較し、類似する画像特徴情報の項目が存在すると判定した場合に、対象画像データのその画像特徴情報の項目にフラグを立てる。
【００２８】
処理後画像判定手段２３は、自動補正処理後の対象画像データの画像特徴情報と補正処理後の参照画像データの画像特徴情報とを比較し、類似する画像特徴情報の項目が存在すると判定した場合に、対象画像データの画像特徴情報のその項目にフラグを立てる。
判定結果出力手段２４は、表示部１４に補正品質チェックの結果を表示する。
【００２９】
［１−２．２つの判定手段の機能］
ところで、画像に対して補正処理が施されると、補正処理の前後で、画像の画像特徴情報が変化する。互いに類似する画像特徴をもつ２つの画像に対しては、同様の補正処理を施すことが多く、このような場合、補正処理後の２つの画像の画像特徴は、やはり互いに類似するようになる。したがって、補正処理の前後で、２つの画像特徴が類似しているなら、２つの画像にそれぞれ施された補正処理は同等のものであるといえる。
そこで、本発明の発明者はこのことを、本実施形態の補正品質チェックシステム１に適用した。特に、処理前画像判定手段２２に補正処理前の２つの画像特徴の比較を行って類似性を判定する機能を与え、処理後画像判定手段２３に補正処理後の２つの画像特徴の比較を行って類似性を判定する機能を与えた。そして、これら２つの類否の判定結果を用いて、２つの画像（本実施形態では対象画像と参照画像）にそれぞれ施された補正処理（本実施形態では自動補正処理と画像オペレーターによる補正処理）が同等であるかどうか判定することを、本発明の発明者は本実施形態の補正品質チェックシステム１で可能にし、さらに、後述する具体的な手段および方法によって、補正品質チェックをより効率的に行えるようにしたのである。
【００３０】
［２．参照画像データの準備］
本実施形態の補正品質チェックシステム１は、オペレーター等の作業者の手動画像補正結果を正解補正として参照し、自動画像補正処理の妥当性を判断する仕組みであるため、正解補正情報を持つ画像補正リファレンスをデータベース（以下、リファレンスデータベースと称する）として保有することを前提とする。
当該リファレンスデータベースは、参照画像について、オペレーターによる補正処理を施す前の参照画像データ（以下、補正処理前の参照画像データと称する）、およびオペレーターによる補正処理を施した後の参照画像データ（以下、補正処理後の参照画像データと称する）を保有する。また、これらの参照画像データから予め画像の特徴情報（以下、画像特徴情報と称する）を算出し、補正処理前の参照画像データについての画像特徴情報、および補正処理後の参照画像データについての画像特徴情報として保有しておく。各参照画像と各画像特徴情報はＩＤやファイル名等で互いに紐付けしておく。リファレンスデータベース内に保有する画像特徴情報のレコード数は任意であるが、あらゆる画像補正パターンを多数そろえることによって、判定精度が高まることが期待される。
【００３１】
図４に記憶部１２中のリファレンスデータベース内に保有されている参照画像データの概要を示す。
参照画像は、オペレーターによって補正処理が適正に施された画像で、対象画像の補正品質を判定する際に、基準となる画像である。参照画像は複数用意され、図４では、ｎ枚の参照画像のそれぞれに対し、補正処理前の参照画像データ３１および補正処理後の参照画像データ４１が用意されている。さらに、ｎ個の補正処理前の参照画像データ３１にはそれぞれ、画像特徴情報１３１が付属する。同様にｎ個の補正処理後の参照画像データ４１にもそれぞれ、画像特徴情報１４１が付属する。なお、参照画像データ３２はｎ枚目の参照画像に対応するｎ個目の補正処理前の参照画像データ、参照画像データ４２はｎ枚目の参照画像に対応するｎ個目の補正処理後の参照画像データ、画像特徴情報１３２は参照画像データ３２に対応する画像特徴情報、画像特徴情報１４２は参照画像データ４２に対応する画像特徴情報である。
【００３２】
［３．画像特徴情報］
参照画像データに関する画像特徴情報は、多数の画像特徴情報項目を保有しておき、後述する対象画像の画像特徴情報と比較する際には、これらの項目から任意に選択できることが望ましい。図４では、画像特徴情報１３１、１４１は、画像ヒストグラム情報、ブラックポイント情報、ホワイトポイント情報、コントラスト情報、空間周波数情報を有する。以下にこれらの画像特徴情報を説明する。
【００３３】
［３−１．画像ヒストグラム情報］
参照画像データの画像ヒストグラム情報は、ヒストグラム形状を示す多次元近似関数を含み、多次元近似関数はあらかじめ各階級の値から算出しておく。近似関数の算出方法としては、例えば、非線形最小二乗法が代表算出方法である。
また、近似関数を用いずに、例えば、ヒストグラムの隣り合う級数の値を使い移動平均法によってヒストグラム値を再算出、突出した級数の値を除いたヒストグラム情報を再算出してもよい。類似判定の妥当性を確保するために、おおまかなヒストグラム形状を算出することが望ましく、その手法としては上記方法の限りではない。
【００３４】
図５に、画像ヒストグラム情報と多次元近似関数の例を示す。図５（ａ）は補正処理前の参照画像データ３１の画像ヒストグラム情報と多次元近似関数の曲線１３３、図５（ｂ）は補正処理後の参照画像データ４１の画像ヒストグラム情報と多次元近似関数の曲線１４３である。
多次元近似関数の曲線１３３、１４３にはそれぞれ、閾値が与えられおり、閾値の上限が破線１３４、１４４で、閾値の下限が破線１３５、１４５で表されている。閾値は、後述する対象画像データの画像特徴情報と比較する際に、具体的な判定基準となるものである。これらの閾値は、多次元近似関数を算出する際にあらかじめ設定しておくか、後述する対象画像データの画像特徴情報と比較する際に利用者が任意の値を入力するようにしてもよい。
【００３５】
［３−２．ブラックポイント情報、ホワイトポイント情報］
ブラックポイント情報は画像データ内の最小輝度値、ホワイトポイント情報は最大輝度値で、補正処理前の参照画像データ３１および補正処理後の参照画像データ４１についてそれぞれ、輝度値を算出して求める。輝度値の代表的な算出方法として
輝度値：Ｌｕｍ（ｘ，ｙ）＝（Ｒ要素＋Ｇ要素＋Ｂ要素）／３
最小輝度値：Ｌｕｍ＿ｍｉｎ＝ＭＩＮ（Ｌｕｍ（ｘ，ｙ））
最大輝度値：Ｌｕｍ＿ｍａｘ＝ＭＡＸ（Ｌｕｍ（ｘ，ｙ））
ここで（ｘ，ｙ）は、画素の座標である。
という方法が挙げられるが、手法は特に問わない。
算出された最小輝度値および最大輝度値にはそれぞれ、閾値が与えられる。閾値は、後述する対象画像データの画像特徴情報と比較する際に、具体的な判定基準となるものである。これらの閾値は、最小輝度値および最大輝度値を算出する際にあらかじめ設定しておくか、後述する対象画像データの画像特徴情報と比較する際に利用者が任意の値を入力するようにしてもよい。
【００３６】
［３−３．コントラスト情報］
コントラスト情報は画像データのコントラスト値で、補正処理前の参照画像データ３１および補正処理後の参照画像データ４１についてそれぞれ、算出して求める。輝度値の代表的な算出方法として、上述した最小輝度値Ｌｕｍ＿ｍｉｎおよび最大輝度値Ｌｕｍ＿ｍａｘを算出し、
コントラスト値：Ｃ
＝（Ｌｕｍ＿ｍａｘ−Ｌｕｍ＿ｍｉｎ）／（Ｌｕｍ＿ｍａｘ＋Ｌｕｍ＿ｍｉｎ）
という方法が挙げられるが、特に手法は問わない。
【００３７】
算出されたコントラスト値には、閾値が与えられる。閾値は、後述する対象画像データの画像特徴情報と比較する際に、具体的な判定基準となるものである。これらの閾値は、コントラスト値を算出する際にあらかじめ設定しておくか、後述する対象画像データの画像特徴情報と比較する際に利用者が任意の値を入力するようにしてもよい。
【００３８】
［３−４．空間周波数情報］
空間周波数情報は、画像データから空間周波数分布を２次元離散フーリエ変換によって算出したもので、補正処理前の参照画像データ３１および補正処理後の参照画像データ４１についてそれぞれ、算出して求める。
【００３９】
【数１】
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【００４０】
ここで、ｕ＝０，．．．，Ｍ−１、ｖ＝０，．．．，Ｎ−１であり、Ｍは画像データのｘ方向の画素数、Ｎは画像データのｙ方向の画素数である。ｆ（ｘ，ｙ）は２次元信号（例えば画像データ）であり、ｆのｘ列ｙ行成分である。Ｆ（ｕ，ｖ）はｆ（ｘ，ｙ）の２次元周波数スペクトラムであり、ｕはｘ成分の周波数、ｖはｙ成分の周波数である。
【００４１】
以上の画像特徴情報を、すべての補正処理前の参照画像データ３１および補正処理後の参照画像データ４１について用意しておき、以下で説明する対象画像データの画像特徴情報との比較に用いる。
【００４２】
［４．補正品質チェック］
次に、サーバ３の制御部１１の処理の概略について説明する。この処理に先立って、利用者は補正品質チェックの対象となる対象画像データを用意し、サーバ３または操作端末５の入力部１３から入力する。図６に対象画像データの概要を示す。図６（ａ）の左側には、ｋ枚の対象画像のそれぞれに対応する、自動補正処理前の対象画像データ５１およびそれらを格納するフォルダ５０が、図６（ａ）の右側には自動補正処理後の対象画像データ６１およびそれらを格納するフォルダ６０が用意されている。
【００４３】
図７および図８のフローチャートを参照して、サーバ３の制御部１１の処理の概略について説明する。図７および図８は、サーバ３の制御部１１の処理の概略を示すフローチャートである。
はじめに、サーバ３の制御部１１は、利用者に対して、自動補正処理前の対象画像データ５１および自動補正処理後の対象画像データ６１の両方を入力するように表示部１４に案内画面（図６（ｂ）を参照）を表示する（ステップＳ１０１）。補正品質チェックシステム１の利用者は案内画面に従い、自動補正処理前の対象画像データ５１が格納されたフォルダ５０および自動補正処理後の対象画像データ６１が格納されたフォルダ６０を入力する。
【００４４】
次に、サーバ３の制御部１１は画像特徴算出手段２１において、入力された対象画像データ５１，６１についてそれぞれ、画像特徴情報１５１、１６１（図９を参照）を算出（ステップＳ１０２）し、それぞれをフォルダ５０、６０に格納する。画像特徴情報は、例えば、輝度（明るさ）やＲＧＢ各色のヒストグラム情報、ブラックポイント値、ホワイトポイント値、コントラスト値、空間周波数特性等、少なくとも１つの画像特徴情報で、利用者が画像特徴情報の項目を選択可能であることが望ましい。各対象画像と各画像特徴情報はＩＤやファイル名等で互いに紐付けしておく。
【００４５】
なお図６（ａ）で、対象画像データ５２はｋ枚目の対象画像に対応するｋ個目の自動補正処理前の対象画像データ、対象画像データ６２はｋ枚目の対象画像に対応するｋ個目の自動補正処理後の対象画像データ、図９で、画像特徴情報１５２は対象画像データ５２に対応する画像特徴情報、画像特徴情報１６２は対象画像データ６２に対応する画像特徴情報である。
対象画像データ５１，６１に対応する画像特徴情報１５１、１６１は、［３．画像特徴情報］で説明したのと同様にして算出されるが、閾値を与えることは行われない。なお、これらの画像特徴情報１５１、１６１は、ステップＳ１０１の前に算出しておき、あらかじめフォルダ５０、６０内に画像特徴情報として保有しておいてもよい。
【００４６】
次に、サーバ３の制御部１１は処理前画像判定手段２２において、ｋ個の対象画像データ５１に各々対応する利用者が選択した画像特徴情報１５１（１〜ｋ個）の各判定項目と、記憶部１２のリファレンスデータベースに格納されているｎ個の補正処理前の参照画像データ３１に各々対応する画像特徴情報１３１（１〜ｎ個）から画像特徴情報１５１の判定項目を抽出し比較する。
【００４７】
ここで、画像特徴情報の項目のうち画像ヒストグラム情報について比較する例を説明する。ステップＳ１０２で算出された画像ヒストグラム情報およびその多次元近似関数の曲線１５３（図９（ａ）右を参照）は、ステップＳ１０３で、画像特徴情報１３１の画像ヒストグラム情報（図５（ａ）を参照）と比較される。
【００４８】
具体的には、画像特徴情報１５１の画像ヒストグラム情報に含まれる多次元近似関数曲線１５３が、画像特徴情報１３１の画像ヒストグラム情報に含まれる多次元近似関数閾値の上限１３４と下限１３５の間に収まるか否かで、類似性を判定する（図１０（ａ）を参照）。多次元近似関数曲線１５３が上限１３４と下限１３５の間に収まれば、この画像特徴情報１５１の画像ヒストグラム情報と、この画像特徴情報１３１の画像ヒストグラム情報は、互いに類似性ありと判定される。このように画像特徴情報１５１に画像特徴情報１３１との類似性が認められた場合、比較した画像特徴情報１３１にフラグが立てられる。
【００４９】
なお、画像特徴情報の他の項目について類似性を判定する場合も、画像特徴情報が閾値内に収まるか否かで類似性を判定する。また、空間周波数情報の場合は、対象画像データ５１の空間周波数分布と参照画像データ３１の空間周波数分布との間で相関係数を求め、相関係数が任意で設定した相関性閾値以上であれば類似性ありと判定し、以下であれは類似性なしと判定する。
補正品質チェックシステム１の利用者が、算出する画像特徴情報を複数項目選択した場合は、選択した項目について閾値以内である場合に類似性ありと判定し、一つでも満たさない項目がある場合は類似性なしと判定する。
【００５０】
ステップＳ１０３でｉ個目の画像特徴情報１５１において、すべての画像特徴情報１３１との比較が済むまで、ステップＳ１０３の処理を行う（ステップＳ１０５）。ｎ個目の画像特徴情報１３２と比較が済むと（ステップＳ１０４のＹｅｓ）、サーバ３の制御部１１は、画像特徴情報１３１にフラグが存在するか否か判断する（ステップＳ１０６）。
【００５１】
画像特徴情報１３１にフラグが無い場合（ステップＳ１０６のＮｏ）、対応する対象画像データ５１は、サーバ３の判定結果出力手段２４によって、最適な自動補正処理の結果が得られていない可能性のある画像データ８１（図１１参照）として表示部１４に表示され（ステップＳ１０７）、続いて、サーバ３の制御部１１は、ｉ＋１個目の対象画像データ５１に対応する画像特徴情報１５１について、ステップＳ１０３から同様の処理を行う（ステップＳ１０８）。
【００５２】
画像特徴情報１３１にフラグがある場合（ステップＳ１０６のＹｅｓ）、サーバ３の制御部１１は、その画像特徴情報１５１に紐付く自動補正処理後の画像特徴情報１６１をフォルダ６０から抽出する。さらに、サーバ３の制御部１１は、フラグがついた画像特徴情報１３１に紐づく補正処理後の画像特徴情報１４１を記憶部１２のリファレンスデータベース内から抽出する（ステップＳ１０９）。
【００５３】
次に、サーバ３の制御部１１は処理後画像判定手段２３において、抽出された画像特徴情報１６１の画像ヒストグラム情報を、抽出された画像特徴情報１４１の画像ヒストグラム情報と比較し、画像特徴情報１４１との類似性が認められた場合、比較した一つの画像特徴情報１４１にフラグが立てられる（ステップＳ１１０）。ここでの比較は、上述した自動補正処理前の画像特徴情報１５１と画像特徴情報１３１との比較の場合と同様である（図１０（ｂ）を参照）。
【００５４】
抽出された画像特徴情報１６１において、抽出されたすべての画像特徴情報１４１との比較が済むまで、ステップＳ１１０の処理を行う（ステップＳ１１２）。
【００５５】
なお、ステップＳ１０３において、１つの画像特徴情報１５１に対して複数の画像特徴情報１３１との間に類似性あると判定された場合、ステップＳ１０９で１つの画像特徴情報１６１に対して複数の画像特徴情報１４１が抽出され、ステップＳ１１０で、１つの画像特徴情報１６１と複数の画像特徴情報１４１との間で項目の比較が行われる。この場合、すべての画像特徴情報１４１と項目を比較して、少なくとも一つ類似する特徴情報があれば、最適な自動補正処理に該当すると判定してもよいし、あるいは判断がつかない対象画像データとして、最適でないと判定してもよい。
【００５６】
ステップＳ１１０の処理が済むと（ステップＳ１１１のＹｅｓ）、サーバ３の制御部１１は、画像特徴情報１４１にフラグが存在するか否か判断する（ステップＳ１１３）。
【００５７】
画像特徴情報１４１にフラグが無い場合（ステップＳ１１３のＮｏ）、対応する対象画像データ５１は、サーバ３の判定結果出力手段２４によって、最適な自動補正処理の結果が得られていない可能性のある画像データ８１（図１１参照）として表示部１４に表示され（ステップＳ１１４）、続いて、サーバ３の制御部１１は、画像特徴情報１３１のフラグをリセットし（ステップＳ１１７）、ｉ＋１個目の対象画像データ５１に対応する画像特徴情報１５１について、ステップＳ１０３から同様の処理を行う（ステップＳ１０８）。
【００５８】
画像特徴情報１４１にフラグがある場合（ステップＳ１１３のＹｅｓ）、サーバ３の制御部１１は、画像特徴情報１３１と画像特徴情報１４１のフラグをリセットし（ステップＳ１１７）、次のｉ＋１個目の画像特徴情報１５１について、ステップＳ１０３から同様の処理を行う（ステップＳ１０８）。ｋ個目の画像特徴情報１５２についてステップＳ１１３の処理が済むと（ステップＳ１１５のＹｅｓ）と、サーバ３の制御部１１は判定結果出力手段２４により、ステップＳ１０７とステップＳ１１４をベースとした総合的な判定結果を表示部１４に表示する（ステップＳ１１６）。
【００５９】
総合的な判定結果としては、例えば、対象画像データ５１および対象画像データ６１を次のよう分別して表示することができる。
（１）ステップＳ１０３でフラグが立てられなかった自動補正処理前の画像特徴情報１５１に対応する対象画像データ５１は、参照画像データ３１中に類似するの画像特徴情報１３１が存在しないもの、すなわち、オペレーターによる画像処理実績がない新しいタイプの画像として分別する。
（２）ステップＳ１０３でフラグが立てられたが、ステップＳ１１０でフラグが立てられなかった自動補正処理後の画像特徴情報１６１に対応する対象画像データ６１は、参照画像データ４１中に類似する画像特徴情報１４１が存在しないもの、すなわち、適正でない自動補正処理が施された画像として分別する。
（３）ステップＳ１０３とステップＳ１１０の両方でフラグが立てられた画像特徴情報１６１に対応する対象画像データ６１は、自動補正処理によって適正に補正された画像として分別する。
【００６０】
また、図１１に示すように、上記分別の（１）および（２）を、最適な自動補正処理の結果が得られていない可能性のある画像データ８１として結果表示してもよい。この結果表示は、補正品質チェックシステム１の利用者に、これらの画像データがオペレーターによる補正品質チェックを必要とし、補正品質によっては、画像データにオペレーターが改めて適正な補正処理を施す必要があることを注意喚起するものである。
また、分別の（３）の画像データを、適正な画像処理が施されたものとして記憶部１２のリファレンスデータベースに新たに追加し、以降の補正品質チェックに参照画像として用いてもよい。
また、ステップＳ１０７およびステップＳ１１４で結果表示せずに、ステップＳ１１６でまとめて結果表示をしてもよい。
【００６１】
以上説明したように、本実施形態び補正品質チェックシステム１では、オペレーターが過去に適正に補正処理した画像を参照画像とし、自動補正処理を施した対象画像の補正品質を判定することが可能となり、判定の結果、対象画像を、自動補正処理によって適正に補正処理されたものと、オペレーターによる補正品質チェックや適正な補正処理が必要なものとに分別することができる。したがって、補正品質チェックや適正な補正処理が必要なものだけをオペレーターが確認すればよいので、対象画像すべてを１点１点確認することを必要とせず、補正品質チェックの作業効率が大幅に向上する。
【００６２】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る補正品質チェックシステム１等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００６３】
１・・・・・補正品質チェックシステム
３・・・・・サーバ
５・・・・・操作端末
１１・・・・制御部
１２・・・・記憶部
１３・・・・入力部
１４・・・・表示部
２１・・・・画像特徴算出手段
２２・・・・処理前画像判定手段
２３・・・・処理後画像判定手段
２４・・・・判定結果出力手段
３１・・・・補正処理前の参照画像データ
４１・・・・補正処理後の参照画像データ
５１・・・・自動補正処理前の対象画像データ
６１・・・・自動補正処理後の対象画像データ
１３１・・・画像特徴情報
１３３・・・多次元近似関数の曲線
１３４・・・閾値の上限
１３５・・・閾値の下限
１４１・・・画像特徴情報
１４３・・・多次元近似関数の曲線
１４４・・・閾値の上限
１４５・・・閾値の下限
１５１・・・画像特徴情報
１５３・・・多次元近似関数の曲線
１６１・・・画像特徴情報
１６３・・・多次元近似関数の曲線
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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