(57)【要約】【課題】  本発明は、画像データ内の画像を自動的に処理する画像データ処理装置に関し、構図の良好な画像を容易，確実に得ることを目的とする。【解決手段】  第１の画像データを入力する入力手段と、前記入力手段に入力された前記第１の画像データを予め作成された所定のルールに従い画像処理し第２の画像データを作成する処理手段と、前記処理手段で処理された第２の画像データを所定の大きさの第３の画像データとして出力する出力手段とを有することを特徴とする。また、前記ルールは、前記第１の画像データの画像内の対象物が画像の中心に位置するようにトリミング処理を行うという第１のルールを有することを特徴とする。【選択図】      図２
2006246211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像データを入力する入力手段と、
前記入力手段に入力された前記第１の画像データを予め作成された所定のルールに従い画像処理し第２の画像データを作成する処理手段と、
前記処理手段で処理された第２の画像データを所定の大きさの第３の画像データとして出力する出力手段と、
を有することを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像データ処理装置において、
前記ルールは、前記第１の画像データの画像内の対象物が画像の中心に位置するようにトリミング処理を行うという第１のルールを有することを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の画像データ処理装置において、
前記ルールは、前記第１の画像データの画像内の対象物の傾きが所定の傾きになるようにトリミング処理を行うという第２のルールを有することを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項４】
請求項３記載の画像データ処理装置において、
前記所定の傾きは、前記対象物の上下方向が前記画像の上下方向に位置するような傾きであることを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項５】
請求項１記載の画像データ処理装置において、
前記ルールは、学習型の対象物認識アルゴリズムにより学習ファイルとして取得された構図になるようにトリミング処理を行うという第３のルールを有することを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項６】
請求項５記載の画像データ処理装置において、
前記学習ファイルは、特定の人物が撮影した複数の画像を用いて取得されることを特徴とする画像データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データ内の画像を自動的に処理する画像データ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラにより例えば人物や動物等の対象物を無造作に撮影した場合には、画像を良好な構図に修正したい場合がある。従来、このような場合には市販の信号処理ソフト（画像処理ソフト）等を用いて画像データを修正することが行われている。この修正は、人間が画像データの画像内の対象物の位置、大きさ、向き、傾き等を判断し、トリミング、拡大縮小、回転等の処理を施すことにより手動で行われている。
【特許文献１】特開２００３−３３００９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述したような修正方法では、修正を人間が行っているため修正に多大な時間が必要になる。特に、画像データが大量にある場合には非常に手間のかかる作業となるため、自動的に修正を行うことができる画像データ処理装置が要望されている。
本発明は、かかる従来の問題を解決するためになされたもので、構図の良好な画像を容易，確実に得ることができる画像データ処理装置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】
【０００４】
請求項１の画像データ処理装置は、第１の画像データを入力する入力手段と、前記入力手段に入力された前記第１の画像データを予め作成された所定のルールに従い画像処理し第２の画像データを作成する処理手段と、前記処理手段で処理された第２の画像データを所定の大きさの第３の画像データとして出力する出力手段とを有することを特徴とする。
請求項２の画像データ処理装置は、請求項１記載の画像データ処理装置において、前記ルールは、前記第１の画像データの画像内の対象物が画像の中心に位置するようにトリミング処理を行うという第１のルールを有することを特徴とする。
【０００５】
請求項３の画像データ処理装置は、請求項１または請求項２記載の画像データ処理装置において、前記ルールは、前記第１の画像データの画像内の対象物の傾きが所定の傾きになるようにトリミング処理を行うという第２のルールを有することを特徴とする。
請求項４の画像データ処理装置は、請求項３記載の画像データ処理装置において、前記所定の傾きは、前記対象物の上下方向が前記画像の上下方向に位置するような傾きであることを特徴とする。
【０００６】
請求項５の画像データ処理装置は、請求項１記載の画像データ処理装置において、前記ルールは、学習型の対象物認識アルゴリズムにより学習ファイルとして取得された構図になるようにトリミング処理を行うという第３のルールを有することを特徴とする。
請求項６の画像データ処理装置は、請求項５記載の画像データ処理装置において、前記学習ファイルは、特定の人物が撮影した複数の画像を用いて取得されることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の画像データ処理装置では、第１の画像データを予め作成された所定のルールに従い画像処理し第２の画像データを作成し、第２の画像データを所定の大きさの第３の画像データとして出力するようにしたので、構図の良好な画像を容易，確実に得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の画像データ処理装置の第１の実施形態を示している。
この実施形態の画像データ処理装置は、入力手段１１、処理手段１３、出力手段１５および表示手段１７を有している。
【０００９】
入力手段１１は、メモリカード１９が装填されるメモリカードスロット１１ａを有している。メモリカード１９には、デジタルカメラで撮影された画像が第１の画像データとして格納されている。
処理手段１３は、入力手段１１に入力された第１の画像データを予め作成された所定のルールに従い画像処理し第２の画像データを作成する。この実施形態では、ルールには、第１の画像データの画像内の対象物が画像の中心に位置するようにトリミング処理を行うという第１のルールが採用されている。
【００１０】
出力手段１５は、処理手段１３で処理された第２の画像データを所定の大きさの第３の画像データとして出力する。出力手段１５は、メモリカード２１が装填されるメモリカードスロット１５ａを有している。メモリカード２１には、出力手段１５からの第３の画像データが格納される。
表示手段１７は、例えば液晶ディスプレイからなり、第１の画像データの画像、第３の画像データの画像等の各種表示を行う。
【００１１】
図２は、この実施形態の画像データ処理装置の動作を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ１において、画像データ処理装置のスタートボタン(不図示)を押すことにより画像データ処理装置をオンする。
次に、ステップＳ２において、入力手段１１および出力手段１５のメモリカードスロット１１ａ，１５ａにメモリカード１９，２１を装填して、入力手段１１に装填されたメモリカード１９の第１の画像データを入力手段１１に取り込む。
【００１２】
次に、ステップＳ３において、入力手段１１に取り込まれた第１の画像データの画像を表示手段１７に表示する。図３は表示手段１７に表示された第１の画像データの画面Ｇ１を示している。この画面Ｇ１の縦幅と横幅とのアスペクト比は３：４となっている。また、横幅がＬ１、縦幅がＬ２とされている。そして、画面Ｇ１の右側に偏って人物からなる対象物Ｍ１が位置している。
【００１３】
次に、ステップＳ４において、処理手段１３により第１の画像データの画面Ｇ１内の対象物Ｍ１を自動的に検出する。この検出は、例えば周知の人物認識手法を用いて行われる。
次に、ステップＳ５において、対象物Ｍ１の画面Ｇ１内の位置を求める。
次に、ステップＳ６において対象物Ｍ１をトリミング処理する。このトリミング処理は、第１の画像データの画面Ｇ１内の対象物Ｍ１が画像の中心に位置するようにトリミング処理を行うという第１のルールに従って行われる。この実施形態では、図３に示したように対象物Ｍ１が画面Ｇ１の右側に偏っているため、図４に点線で示す範囲の領域Ｒ１がトリミングされ第２の画像データが作成される。ここでは、対象物Ｍ１を中心にして右枠までの長さＬの背景はそのまま残される。また、対象物Ｍ１を中心にして左側に長さＬの背景が残される。
【００１４】
次に、ステップＳ７において、第２の画像データを拡大して第３の画像データを作成する。すなわち、第２の画像データの画面Ｇ２の大きさは、図４に点線で示したように第１の画像データの画面Ｇ１の大きさより小さくなっている。従って、この第２の画像データを拡大して第１の画像データの画面Ｇ１と同じ大きさの画面を作成する。この画面Ｇ２の拡大は、周知の画像拡大縮小方法を用いて行われる。なお、第２の画像データを拡大して第３の画像データを作成することになるが、近年の高解像度をもったＣＣＤを搭載したデジタルカメラでは、少々のトリミングによるサイズダウンでは写真として印刷する上での影響は比較的小さいものになる。
【００１５】
ここでは、先ず、図４に点線で示した画面Ｇ２の横幅Ｌ３と縦幅Ｌ２とが比較される。そして、横幅Ｌ３より縦幅Ｌ２が大きいため、図３に示した画面Ｇ１の横方向を上下方向にした縦長の画面Ｇ１’(図５に示す)が選択される。そして、この画面Ｇ１’内に第２の画像データの対象物Ｍ１が入るように第２の画像データが拡大される。この拡大は図４に点線で示した画面Ｇ２の横幅Ｌ３および縦幅Ｌ２を同じ比率で、横幅Ｌ３が画面Ｇ１’の横幅Ｌ２と同じになるまで拡大することにより行われる。この状態では、図５に示すように第２の画像データの画像の上下端が画面Ｇ１’の上下の外側に存在している。従って、この部分を除いてトリミングすることにより第１の画像データと同一の大きさを有する第３の画像データを得ることができる。
【００１６】
次に、ステップＳ８において、出力手段１５からの第３の画像データの画像を表示手段１７に表示する。図６は表示手段１７に表示された第３の画像データの画面Ｇ３を示している。この画面Ｇ３は縦長でそのアスペクト比は３：４となっている。そして、画面Ｇ３の中央に人物からなる対象物Ｍ１が位置している。
次に、ステップＳ９において、出力手段１５のメモリカード２１に第３の画像データを格納する。これにより一連の処理が終了する。
【００１７】
上述した画像データ処理装置では、第１の画像データを予め作成された第１のルールに従い画像処理し第２の画像データを作成し、第２の画像データを第１の画像データと同一の大きさの第３の画像データとして出力するようにしたので、構図の良好な画像を容易，確実に得ることができる。
また、ルールに、第１の画像データの画像内の対象物Ｍ１が第３の画像データの画面Ｇ３の中心に位置するようにトリミング処理を行うという第１のルールを採用したので、対象物Ｍ１を第３の画像データの画面Ｇ３の中心に確実に位置させることができる。
【００１８】
なお、この実施形態では、第１の画像データの画面Ｇ１内の対象物Ｍ１が第３の画像データの画面Ｇ３の中心に位置するようにトリミング処理を行った例について説明したが、例えば顔を認識させて顔が向いている方向の空間が大きくなるようにトリミング処理するというようなルールを設定しても良い。
(第２の実施形態)
この実施形態では、処理手段１３のルールに、第１の画像データの画面内の対象物の傾きが所定の傾きになるようにトリミング処理を行うという第２のルールが採用されている。
【００１９】
なお、この実施形態において第１の実施形態と同一の部材には、同一の符号を付して詳細な説明を省略する。
図７は、この実施形態の画像データ処理装置の動作を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ１において、画像データ処理装置のスタートボタン(不図示)を押すことにより画像データ処理装置をオンする。
【００２０】
次に、ステップＳ２において、入力手段１１および出力手段１５のメモリカードスロット１１ａ，１５ａにメモリカード１９，２１を装填して、入力手段１１に装填されたメモリカード１９の第１の画像データを入力手段１１に取り込む。
次に、ステップＳ３において、入力手段１１に取り込まれた第１の画像データの画像を表示手段１７に表示する。図８は表示手段１７に表示された第１の画像データの画面Ｇ４を示している。この画面Ｇ４のアスペクト比は４：３となっている。また、横幅がＬ１、縦幅がＬ２とされている。そして、画面Ｇ４の中央には人物からなる対象物Ｍ２が位置している。この対象物Ｍ２は、画面Ｇ４の上下方向に対して角度θだけ傾いている。
【００２１】
次に、ステップＳ４において、処理手段１３により第１の画像データの画像内の対象物Ｍ２を自動的に検出する。この検出は、例えば周知の人物認識手法を用いて行われる。
次に、ステップＳ５において、対象物Ｍ２の画面Ｇ４内の傾きθを求める。
次に、ステップＳ６において、対象物Ｍ２をトリミング処理する。このトリミング処理は、第１の画像データの画像内の対象物Ｍ２の傾きが所定の傾きになるようにトリミング処理を行うという第２のルールに従って行われる。この実施形態では、所定の傾きは、対象物Ｍ２の上下方向が画面の上下方向に位置するような傾き、すなわち、対象物Ｍ２が画面に対して垂直になるような傾きとされている。この実施形態では、図８に示したように対象物Ｍ２が角度θ傾いているため、図９に点線で示す範囲の領域Ｒ２がトリミングされる。ここでは、対象物Ｍ２を中心にして両側に長さＬ４の背景が残される。この長さＬ４は例えばトリミングにより対象物Ｍ２の中心の両側に所定の空間が存在するような長さとされている。
【００２２】
次に、ステップＳ７において、図９に点線で示したトリミング部分(領域Ｒ２)を対象物Ｍ２が上下方向に位置するように回転して第２の画像データを作成する。この回転は図９に点線で示した領域Ｒ２を角度θだけ回転することにより行われる。この回転により図１０に示すような第２の画像データの画面Ｇ５が作成される。
次に、ステップＳ８において、第２の画像データを拡大して第３の画像データを作成する。すなわち、第２の画像データの画面Ｇ５の大きさは、図９に点線で示したように第１の画像データの画面Ｇ４の大きさより小さくなっている。従って、この第２の画像データを拡大して第１の画像データの画面Ｇ４と同じ大きさの画面Ｇ４’を作成する。なお、画面Ｇ５の拡大は、周知の画像拡大縮小方法を用いて行われる。
【００２３】
ここでは、先ず、図１０に示した画面Ｇ５の横幅Ｌ５と縦幅Ｌ６とが比較される。そして、横幅Ｌ５より縦幅Ｌ６が大きいため、図８に示した画面Ｇ４の横方向を上下方向にした縦長の画面Ｇ４’(図１１に示す)が選択される。そして、この画面Ｇ４’内に第２の画像データの対象物Ｍ２が入るように第２の画像データが拡大される。この拡大は図１０に示した画面Ｇ５の横幅Ｌ５および縦幅Ｌ６を同じ比率で、横幅Ｌ５が図８に示した画面Ｇ４の縦幅Ｌ２と同じになるまで拡大することにより行われる。この状態では、図１１に示すように第２の画像データの画像の上下端が画面Ｇ４’の上下より外側に存在している。従って、この部分を除いてトリミングすることにより第１の画像データと同一の大きさを有する第３の画像データを得ることができる。
【００２４】
次に、ステップＳ９において、出力手段１５からの第３の画像データの画像を表示手段１７に表示する。図１２は表示手段１７に表示された第３の画像データの画面Ｇ６を示している。この画面Ｇ６は縦長でそのアスペクト比は３：４となっている。そして、画面Ｇの中央に人物からなる対象物Ｍ２が位置している。
次に、ステップＳ１０において、出力手段１５のメモリカード２１に第３の画像データを格納する。これにより一連の処理が終了する。
【００２５】
この実施形態では、ルールに、第１の画像データの画像内の対象物Ｍ２の傾きが所定の傾きになるようにトリミング処理を行うという第２のルールを採用したので、対象物Ｍ２の傾きを適切な傾きにすることができる。そして、人物からなる対象物Ｍ２を画面Ｇ６内において傾けることなく画面Ｇ６に垂直に位置させることができる。
また、第１の画像データにデジタルカメラを縦にして撮影した縦位置撮影の画像と、デジタルカメラを横にして撮影した横位置撮影の画像とが混存している場合には、縦位置撮影された対象物Ｍ２が第３の画像データにおいて自動的に縦に位置されるため、対象物Ｍ２が垂直に位置する画面を自動的に得ることが可能になる。これにより、対象物Ｍ２が横に位置する画面がなくなり、第３の画像データをパソコン等に取り込んだ時に非常に見やすいものになる。
【００２６】
そして、上述した第１および第２の実施形態の画像データ処理装置では、監視カメラやセンサ用に作られたカメラを撮影用カメラとして適用することが可能になる。すなわち、カメラ付きロボットや固定カメラ等によって画像を撮影した場合は、人間が撮影する場合と異なり、全く別の目的で撮影されている場合が多い。例えば監視カメラであったり、動作や確認に必要な視認用のカメラであるため写真としての機能を持ち合わせていない。しかしながら、上述した画像データ処理装置では本来写真用ではない画像に対して、カメラ付きロボットや固定カメラの機能を損なうことなく、写真としての良質な構図を持ったものを出力する機能を付加することが可能となる。
(第３の実施形態)
この実施形態では、処理手段１３のルールに、学習型の対象物認識アルゴリズムにより学習ファイルとして取得された構図になるようにトリミング処理を行うという第３のルールが採用されている。
【００２７】
なお、この実施形態において第１の実施形態と同一の部材には、同一の符号を付して詳細な説明を省略する。
図１３は、この実施形態の画像データ処理装置の動作を示すフローチャートである。
先ず、ステップＳ１において、画像データ処理装置のスタートボタン(不図示)を押すことにより画像データ処理装置をオンする。
【００２８】
次に、ステップＳ２において、入力手段１１および出力手段１５のメモリカードスロット１１ａ，１５ａにメモリカード１９，２１を装填して、入力手段１１に装填されたメモリカード１９の第１の画像データを入力手段１１に取り込む。
次に、ステップＳ３において、入力手段１１に取り込まれた第１の画像データの画像を表示手段１７に表示する。図１４は表示手段１７に表示された第１の画像データの画面Ｇ７を示している。この画面Ｇ７のアスペクト比は４：３となっている。また、横幅がＬ１、縦幅がＬ２とされている。そして、画面Ｇ７の中央に人物からなる対象物Ｍ３が位置している。
【００２９】
次に、ステップＳ４において、処理手段１３により第１の画像データの画像内の対象物Ｍ３を自動的に検出する。この検出は、例えば周知の人物認識手法を用いて行われる。
次に、ステップＳ５において、対象物Ｍ３の画面Ｇ７内の位置を求める。
次に、ステップＳ６において対象物Ｍ３をトリミング処理する。このトリミング処理は、学習型の対象物認識アルゴリズムにより学習ファイルとして取得された構図になるようにトリミング処理を行うという第３のルールに従って行われる。学習型の対象物認識アルゴリズムとしては、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）、カーネル判別分析、ニューラルネット、部分空間法、アンサンブル学習等のパターン認識で知られている手法を利用することができる。
【００３０】
この実施形態では、学習型の対象物認識アルゴリズムに、予め特定の人物、例えば著名な写真家の一人が撮影した人物写真をパラメータファイルとしてパターン認識手法にあわせた枚数(例えば数十枚から数百枚)を入力することで、特定の人物が採用する構図の特徴点が学習ファイルとして作成されている。そして、この学習ファイルを用いて特定の人物が採用する構図となるように第１の画像データがトリミングされる。
【００３１】
この実施形態では、図１４に示したように対象物Ｍ３が画面Ｇ７の中央に位置しているため、図１５に点線で示す範囲の領域Ｒ３がトリミングされ第２の画像データが作成される。すなわち、この実施形態では、特定の人物が採用する構図の特徴点は、画面Ｇ７の中央に対象物Ｍ３が位置しないような構図とされる。また、画面Ｇ７の左側および上側に比較的大きな空間(背景)が存在するような構図とされる。
【００３２】
次に、ステップＳ７において、第２の画像データを拡大して第３の画像データを作成する。すなわち、第２の画像データの画面Ｇ８の大きさは、図１５に点線で示したように第１の画像データの画面Ｇ７の大きさより小さくなっている。従って、この第２の画像データを拡大して第１の画像データの画面Ｇ７と同じ大きさの画像を作成する。なお、画像の拡大は、周知の画像拡大縮小方法を用いて行われる。
【００３３】
ここでは、先ず、図１５に点線で示した画面Ｇ８の横幅Ｌ７と縦幅Ｌ８とが比較される。そして、横幅Ｌ７が縦幅Ｌ８より大きいため、図１４に示した画面Ｇ７と同様な横長の画面Ｇ７’(図１６に示す)が選択される。そして、この画面Ｇ７’内に第２の画像データの対象物Ｍ３が入るように第２の画像データが拡大される。この拡大は図１５に点線で示した画面Ｇ８の横幅Ｌ７および縦幅Ｌ８を同じ比率で、縦幅Ｌ８が画面Ｇ７’の縦幅Ｌ２と同じになるまで拡大することにより行われる。この状態では、図１６に示すように第２の画像データの画像の左右端が画面Ｇ７’の左右の外側に存在している。従って、この部分を除いてトリミングすることにより第１の画像データと同一の大きさを有する第３の画像データを得ることができる。
【００３４】
次に、ステップＳ８において、出力手段１５からの第３の画像データの画像を表示手段１７に表示する。図１７は表示手段１７に表示された第３の画像データの画面Ｇ９を示している。この画面Ｇ９は横長でそのアスペクト比は４：３となっている。そして、画面Ｇ９の右側下部に人物からなる対象物Ｍ３が位置している。
次に、ステップＳ９において、出力手段１５のメモリカード２１に第３の画像データを格納する。これにより一連の処理が終了する。
【００３５】
この実施形態では、ルールに、学習型の対象物認識アルゴリズムにより学習ファイルとして取得された構図になるようにトリミング処理を行うという第３のルールを採用したので、自分の好みに合わせた構図の画像を得ることができる。例えば、自分の好みの写真家の写真を学習させることにより、好みの写真家の構図に近い構図の写真を容易に得ることができる。また、例えば、自分の好みの写真を学習させることにより、自分の好みの構図に近い構図の写真を容易に得ることができる。
【００３６】
なお、この実施形態では、特定の一人の人物が採用する構図を学習ファイルにした例について説明したが、例えば、複数の写真家が採用する構図をそれぞれ学習ファイルにし、好みに応じて学習ファイルを選択するようにしても良い。また、例えば、多数のポートレート写真によりポートレート用の学習ファイルを作成し、この学習ファイルによりポートレート用の画像を得るようにしても良い。このポートレート用の画像では、例えば人物の顔を中心にして十分な大きさを確保することが可能になる。また、多数の記念撮影写真により記念撮影用の学習ファイルを作成し、この学習ファイルにより記念撮影用の画像を得るようにしても良い。この記念撮影用の画像では、例えば人物の体の全体を画面内に位置させることが可能になる。
(実施形態の補足事項)
以上、本発明を上述した実施形態によって説明してきたが、本発明の技術的範囲は上述した実施形態に限定されるものではなく、例えば、以下のような形態でも良い。
【００３７】
(１)上述した実施形態では、画像データ処理装置を独立した構成にした例について説明したが、例えば、パソコン内に画像データ処理装置のソフトをインストールし画像データ処理装置をパソコンを用いて構成しても良い。また、デジタルカメラに自動写真撮影モードを組み込み、このモードの選択ボタンがオンの時に、撮影された第１の画像データを自動的に処理し第３の画像データを生成するようにしても良い。この場合には、画像データの増大を防止するため第３の画像データのみを残し第１の画像データは消去するのが望ましい。
【００３８】
(２)上述した実施形態では、第１の画像データをメモリカード１９に記憶させた例について説明したが、例えば、無線ＬＡＮや、有線のデータ転送手段（ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等）を用いて画像データ処理装置に第１の画像データを転送して処理するようにしても良い。また、処理された第３の画像データを、無線ＬＡＮや、有線のデータ転送手段（ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等）を用いてパソコンに取り込むようにしても良い。
【００３９】
(３)上述した実施形態では、第１の画像データおよび第３の画像データを表示手段１７に表示させながら１件ずつ処理した例について説明したが、必ずしも表示手段１７に表示させる必要はない。また、メモリカード１９に記憶された多数の第１の画像データを連続的に処理するようにしても良い。
(４)上述した実施形態では、第１の画像データ内に人物からなる対象物Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３が一人だけ存在する例について説明したが、複数の対象物が存在していても良い。この場合には、第１の画像データ内に複数の対象物が存在する場合のルールを作成しこのルールを適用すれば良い。また、このルールに、黄金分割に基づくように対象物を画面に配置するようなルールを採用しても良い。
【００４０】
(５)上述した第１および第２の実施形態では、第１の画像データに対して第１のルールおよび第２のルールを別々に適用した例について説明したが、第１のルールおよび第２のルールを同時に適用するようにしても良い。また、３つ以上のルールを同時に適用するようにしても良い。
(６)上述した実施形態では、二次元の画像データに対して本発明を適用した例について説明したが、本発明は３次元等の画像データにも適用することができる。
【００４１】
(７)上述した実施形態では、第３の画像データを第１の画像データと同一の大きさにした例について説明したが、必ずしも同一の大きさにする必要はなく、第１の画像データに対して予め定められた所定の大きさであれば良い。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の画像データ処理装置の第１の実施形態を示す説明図である。
【図２】図１の画像データ処理装置の動作を示す流れ図である。
【図３】第１の実施形態の第１の画像データを示す説明図である。
【図４】第１の実施形態の第１の画像データのトリミング範囲を示す説明図である。
【図５】第１の実施形態の第２の画像データを拡大した状態を示す説明図である。
【図６】第１の実施形態の第３の画像データを示す説明図である。
【図７】画像データ処理装置の第２の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図８】第２の実施形態の第１の画像データを示す説明図である。
【図９】第２の実施形態の第１の画像データのトリミング範囲を示す説明図である。
【図１０】第２の実施形態の第２の画像データを回転した状態を示す説明図である。
【図１１】第２の実施形態の第２の画像データを拡大した状態を示す説明図である。
【図１２】第２の実施形態の第３の画像データを示す説明図である。
【図１３】画像データ処理装置の第３の実施形態の動作を示す流れ図である。
【図１４】第３の実施形態の第１の画像データを示す説明図である。
【図１５】第３の実施形態の第１の画像データのトリミング範囲を示す説明図である。
【図１６】第３の実施形態の第２の画像データを拡大した状態を示す説明図である。
【図１７】第３の実施形態の第３の画像データを示す説明図である。
【符号の説明】
【００４３】
１１  入力手段
１３  処理手段
１５  出力手段
１７  表示手段
１９，２１  メモリカード
Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３  対象物
【図１】
2006246211.tif 000003
【図２】
2006246211.tif 000004
【図３】
2006246211.tif 000005
【図４】
2006246211.tif 000006
【図５】
2006246211.tif 000007
【図６】
2006246211.tif 000008
【図７】
2006246211.tif 000009
【図８】
2006246211.tif 000010
【図９】
2006246211.tif 000011
【図１０】
2006246211.tif 000012
【図１１】
2006246211.tif 000013
【図１２】
2006246211.tif 000014
【図１３】
2006246211.tif 000015
【図１４】
2006246211.tif 000016
【図１５】
2006246211.tif 000017
【図１６】
2006246211.tif 000018
【図１７】
2006246211.tif 000019