(57)【要約】【課題】  ベターショットを抽出する画像選定方法において、類似画像の選定並びに所定の基準に基づく合格及び不合格の判定精度が高く、ユーザにとって貴重な画像を確実に効率よく残すことができる画像折方法を提供する。【解決手段】  画像データの撮影条件を判別し、該撮影条件に基づいて画像データに対し補正処理を施した後に、所定の判定基準に基づいて補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定する。【選択図】        図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮像することにより生成された画像データを入力する入力工程と、
入力された画像データの撮影条件を判別する撮影条件判別工程と、
判別された撮影条件に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施す補正処理工程と、
所定の判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定する合否判定工程と、
前記合否判定工程における合格又は不合格の判定に基づいて、画像データを分別する分別工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記補正処理工程で補正処理が施された画像データを類似撮影環境毎に分類する分類工程を含み、
前記合否判定工程は、前記分類工程で分類された分類毎に定められた判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記分類工程は、前記撮影条件判別工程で判別された撮影条件に基づいて、画像データを類似撮影環境毎に分類することを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記撮影条件判別工程は、入力された画像データの撮影条件を表す指標を算出するものであり、
前記補正処理工程は、算出された指標に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施すことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記撮影条件判別工程は、入力された画像データを所定領域毎に、所定の明度と色相とで分割された複数の階級に分類したときの、当該分類された階級に属する画像データが画像データ全体に占める割合を示す占有率に基づいて、撮影条件を表す指標を算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記補正処理工程は、前記撮影条件判別工程で判別された撮影条件に基づいて、予め定められた複数の補正処理の中から所定の補正処理を選択し、入力された画像データに対し選択された補正処理を施すことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項７】
補正処理レベルを設定する補正処理設定工程を有し、
前記補正処理工程は、前記補正処理設定工程で設定された補正処理レベルの補正処理を、入力された画像データに対して施すことを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記補正処理設定工程は、前記合否判定工程における判定基準に基づいて補正処理レベルを設定することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記合否判定工程は、前記補正処理工程で補正された画像データの撮影条件を判別し、判別された撮影条件に基づいて、画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
被写体を撮像することにより生成された画像データを入力する入力手段と、
入力された画像データの撮影条件を判別する撮影条件判別手段と、
判別された撮影条件に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施す補正処理手段と、
所定の判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定する合否判定手段と、
前記合否判定手段により判定された結果に基づいて、画像データを分別する分別手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
前記補正処理手段で補正処理が施された画像データを類似撮影環境毎に分類する分類手段を有し、
前記合否判定手段は、前記分類手段で分類された分類毎に予め定められた判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記分類手段は、前記撮影条件判別手段で判別された撮影条件に基づいて、画像データを類似撮影環境毎に分類することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記撮影条件判別手段は、入力された画像データの撮影条件を表す指標を算出するものであり、
前記補正処理手段は、前記撮影条件判別手段で算出された指標に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施すことを特徴とする請求項１０乃至１２の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記撮影条件判別手段は、入力された画像データを所定の明度と色相とで分割された複数の領域に分類したときの、当該分類された領域に属する画像データが画像データ全体に占める割合を示す占有率に基づいて、撮影条件を表す指標を算出することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記補正処理手段は、前記撮影条件判別手段で判別された撮影条件に基づいて、予め定められた複数の補正処理の中から所定の補正処理を選択し、入力された画像データに対し選択された補正処理を施すことを特徴とする請求項１０乃至１４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
補正処理レベルを設定する補正処理設定手段を有し、
前記補正処理手段は、前記補正処理設定手段で設定された補正処理レベルの補正処理を、入力された画像データに対して施すことを特徴とする請求項１０乃至１５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記補正処理設定手段は、前記合否判定手段で用いられる判定基準に基づいて補正処理レベルを設定することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記合否判定手段は、前記撮影条件判別手段で判別された撮影条件に基づいて、画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１０乃至１７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
請求項１乃至９の何れか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項２０】
請求項１０乃至１８の何れか１項に記載の各手段としてコンピュータを機能させるための画像処理プログラム。
【請求項２１】
請求項１０乃至１８の何れか１項に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム及び撮像装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＣＤなどの固体撮像素子を用いたデジタルカメラは、画素数が飛躍的に増加し、銀塩写真と遜色ない画質が得られるまでに、著しい進歩を見せている。その一方、画像データを記録保存する内蔵メモリや、メモリカードなどのメディアの大容量化及び低価格化に伴って、デジタルカメラを使用した撮影が気軽に行われ、撮影ショット数が飛躍的に増える傾向にある。したがって、これら多量の画像データの中から、ユーザが気に入った特定の画像データ（ベターショット）を探索するには、非常に時間がかかるという問題があった。
【０００３】
上記の課題に対して、複数の写真画像に対して解析処理を行い、所定の判定基準を満たす写真画像（合格画像）と他の写真画像（不合格画像）とを区別できるように保存する、ベターショット選択方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の方法によれば、ユーザに代わって自動的にベターショットを他の写真画像とを分別することができるので、例えば、プリントするプリント装置側において、合格画像のみを印刷したり、あるいは合格画像を本印刷すると共に、不合格画像をインデックス印刷したりするなど、作業効率が向上するものである。
【０００４】
また、複数の写真画像を類似画像群に分け、各類似画像群から合格写真画像を抽出すると共に、これらの合格写真画像と他の写真画像とを分別して処理する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。特許文献２に記載の方法によれば、例えば、スポーツ写真画像を撮影する際に、あるタイミング（例えばゴールした瞬間）で１コマしか撮影できなかった場合、画質の良し悪しにかかわらず、撮影者としてはこのコマの画像を残したい場合に、撮影者が欲しいコマを不合格画像として判断してしまうことで、撮影者にとって貴重なシーンの画像が印刷されなかったり、インデックス印刷しかされなかったりするなどの問題を防止することができるものである。
【特許文献１】特開２００１−２５６４９８号公報
【特許文献２】特開２００４−２３６１２０号公報
【発明の開示】
【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及び特許文献２に記載の方法において、撮影時の光源条件や、露出条件などの撮影条件の影響を補正する処理が適切であれば、合格とすることができるにもかかわらず、不合格と判定された画像データが多数存在することが判明した。
【０００６】
特に、特許文献２においては、１つの類似画像群において通常の判定基準では合格と判定される画像がない場合に、少なくとも１つの合格画像を抽出するようにしていたが、本来ならばベターショットとして抽出されるべき画像に代えて、ピンぼけ、手ぶれ、被写体の一部が画面に収まっていない等の撮影者や観察者にとって不満が残る画像がベターショットとして抽出されることがあった。
【０００７】
また、特許文献２においては、類似画像の分類が適切でなく、分類数が非常に多くなってしまい、合格、不合格の判定作業がかえって非効率になることがあった。これは、撮影時の光源条件や、露出条件などの撮影条件の影響により、本来ならば類似画像と判定されるべき画像群が、それぞれ異なる分類に属する画像と判定されたことによって発生するものと推定される。
【０００８】
一方、近年では多数の画像群の中から選別された画像のみを記録媒体に永年にわたって格納することで、不慮の事故や不注意による貴重な画像の消失を防止するストレージサービスも提案されており、多数の画像群の中からベターショットを選別するために補助的に行われる合否判定作業の精度は、より高いものが要求されるようになっている。
【０００９】
そこで本発明は上記の課題に鑑みて、ベターショットを抽出する画像選定方法において、類似画像の選定並びに所定の基準に基づく合格及び不合格の判定精度が高く、ユーザにとって貴重な画像を確実に効率よく残すことができる画像折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】
【００１０】
本発明の目的は、下記構成により達成することができる。
【００１１】
請求項１に係る発明は、被写体を撮像することにより生成された画像データを入力する入力工程と、
入力された画像データの撮影条件を判別する撮影条件判別工程と、
判別された撮影条件に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施す補正処理工程と、
所定の判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定する合否判定工程と、
前記合否判定工程における合格又は不合格の判定に基づいて、画像データを分別する分別工程とを含むことを特徴とする画像処理方法である。
【００１２】
請求項２に係る発明は、前記補正処理工程で補正処理が施された画像データを類似撮影環境毎に分類する分類工程を含み、
前記合否判定工程は、前記分類工程で分類された分類毎に定められた判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１３】
請求項３に係る発明は、前記分類工程は、前記撮影条件判別工程で判別された撮影条件に基づいて、画像データを類似撮影環境毎に分類することを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法である。
【００１４】
請求項４に係る発明は、前記撮影条件判別工程は、入力された画像データの撮影条件を表す指標を算出するものであり、
前記補正処理工程は、算出された指標に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施すことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理方法である。
【００１５】
請求項５に係る発明は、前記撮影条件判別工程は、入力された画像データを所定領域毎に、所定の明度と色相とで分割された複数の階級に分類したときの、当該分類された階級に属する画像データが画像データ全体に占める割合を示す占有率に基づいて、撮影条件を表す指標を算出することを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法である。
【００１６】
請求項６に係る発明は、前記補正処理工程は、前記撮影条件判別工程で判別された撮影条件に基づいて、予め定められた複数の補正処理の中から所定の補正処理を選択し、入力された画像データに対し選択された補正処理を施すことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理方法である。
【００１７】
請求項７に係る発明は、補正処理レベルを設定する補正処理設定工程を有し、
前記補正処理工程は、前記補正処理設定工程で設定された補正処理レベルの補正処理を、入力された画像データに対して施すことを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理方法である。
【００１８】
請求項８に係る発明は、前記補正処理設定工程は、前記合否判定工程における判定基準に基づいて補正処理レベルを設定することを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法である。
【００１９】
請求項９に係る発明は、前記合否判定工程は、前記補正処理工程で補正された画像データの撮影条件を判別し、判別された撮影条件に基づいて、画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の画像処理方法である。
【００２０】
請求項１０に係る発明は、被写体を撮像することにより生成された画像データを入力する入力手段と、
入力された画像データの撮影条件を判別する撮影条件判別手段と、
判別された撮影条件に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施す補正処理手段と、
所定の判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定する合否判定手段と、
前記合否判定手段により判定された結果に基づいて、画像データを分別する分別手段とを有することを特徴とする画像処理装置である。
【００２１】
請求項１１に係る発明は、前記補正処理手段で補正処理が施された画像データを類似撮影環境毎に分類する分類手段を有し、
前記合否判定手段は、前記分類手段で分類された分類毎に予め定められた判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１０に記載の画像処理装置である。
【００２２】
請求項１２に係る発明は、前記分類手段は、前記撮影条件判別手段で判別された撮影条件に基づいて、画像データを類似撮影環境毎に分類することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置である。
【００２３】
請求項１３に係る発明は、前記撮影条件判別手段は、入力された画像データの撮影条件を表す指標を算出するものであり、
前記補正処理手段は、前記撮影条件判別手段で算出された指標に基づいて、入力された画像データに対し補正処理を施すことを特徴とする請求項１０乃至１２の何れか１項に記載の画像処理装置である。
【００２４】
請求項１４に係る発明は、前記撮影条件判別手段は、入力された画像データを所定の明度と色相とで分割された複数の領域に分類したときの、当該分類された領域に属する画像データが画像データ全体に占める割合を示す占有率に基づいて、撮影条件を表す指標を算出することを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置である。
【００２５】
請求項１５に係る発明は、前記補正処理手段は、前記撮影条件判別手段で判別された撮影条件に基づいて、予め定められた複数の補正処理の中から所定の補正処理を選択し、入力された画像データに対し選択された補正処理を施すことを特徴とする請求項１０乃至１４の何れか１項に記載の画像処理装置である。
【００２６】
請求項１６に係る発明は、補正処理レベルを設定する補正処理設定手段を有し、
前記補正処理手段は、前記補正処理設定手段で設定された補正処理レベルの補正処理を、入力された画像データに対して施すことを特徴とする請求項１０乃至１５の何れか１項に記載の画像処理装置である。
【００２７】
請求項１７に係る発明は、前記補正処理設定手段は、前記合否判定手段で用いられる判定基準に基づいて補正処理レベルを設定することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理装置である。
【００２８】
請求項１８に係る発明は、前記合否判定手段は、前記撮影条件判別手段で判別された撮影条件に基づいて、画像データの合格又は不合格を判定することを特徴とする請求項１０乃至１７の何れか１項に記載の画像処理装置である。
【００２９】
請求項１９に係る発明は、請求項１乃至９の何れか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムである。
【００３０】
請求項２０に係る発明は、請求項１０乃至１８の何れか１項に記載の各手段としてコンピュータを機能させるための画像処理プログラムである。
【００３１】
請求項２１に係る発明は、請求項１０乃至１８の何れか１項に記載の画像処理装置を備えたことを特徴とする撮像装置である。
【発明の効果】
【００３２】
請求項１又は請求項１０に記載の発明によれば、画像データの撮影条件を判別し、該撮影条件に基づいて画像データに対し補正処理を施した後に、所定の判定基準に基づいて補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定するので、所定の基準に基づく合格及び不合格の判定精度が高く、ユーザにとって貴重な画像を確実に効率よく残すことができる。
【００３３】
請求項２又は請求項１１に記載の発明によれば、画像データの撮影条件を判別し、該撮影条件に基づいて画像データに対し補正処理を施した後に、補正処理が施された画像データを類似撮影環境毎に分類し、該分類毎に補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定するので、類似画像の分類並びに所定の基準に基づく合格及び不合格の判定精度が高く、ユーザにとって貴重な画像を確実に効率よく残すことができる。
【００３４】
請求項３又は請求項１２に記載の発明によれば、画像データに基づいて判別された撮影条件を類似撮影環境ごとの分類の分類基準とするので、類似画像の分類精度を高いものとすることができる。
【００３５】
請求項４又は請求項１３に記載の発明によれば、画像データの撮影条件を表す指標を算出し、該指標に基づいて補正処理を施すので、多様な撮影条件に対応した高度な補正処理が可能となり、類似画像の分類又は合格及び不合格の判定精度を高いものとすることができる。
【００３６】
請求項５又は請求項１４に記載の発明によれば、明度と色相とで分類された領域に属する画像データの占有率に基づいて撮影条件を表す指標を算出するので、撮影条件の判別精度を高いものとすることができ、多様な撮影条件に対応したより高度な補正処理が可能となる。
【００３７】
請求項６又は請求項１５に記載の発明によれば、予め定められた複数の補正処理の中から所定の補正処理を選択するようにしたので、多様な撮影条件に対応した高度な補正処理を迅速に行うことが可能となる。
【００３８】
請求項７又は請求項１６に記載の発明によれば、補正処理レベルを設定できるようにしたので、撮影者や観察者の多様な要求に対応できる補正処理が可能となる。
【００３９】
請求項８又は請求項１７に記載の発明によれば、画像データの合否判定における判定基準に基づいて補正処理レベルを設定するようにしたので、多様な要求に対応できる補正処理が可能となる。
【００４０】
請求項９又は請求項１８に記載の発明によれば、補正された画像データに基づいて判別された撮影条件を、画像データの合格又は不合格を判定するための一パラメータとしたので、合格及び不合格の判定精度を高いものとできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下、図面に基づき本発明の実施の形態を説明する。
【００４２】
図１は本発明に係る画像処理装置が適用されたプリント装置の主要な機能的構成を示すブロック図である。
【００４３】
プリント装置１０は例えば業務用カラープリンタであり、全体制御部１１、画像処理部１２、プリント部１３、スキャナ部１４、記録媒体読み書き部１５、通信部１６、記憶部１７、操作部１８、表示部１９により構成される。
【００４４】
全体制御部１は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やワークメモリ等により構成され、記憶部１７に記憶されている各種制御プログラムをワークメモリに読み出し、プリント装置１０を構成する各部の動作を制御する。
【００４５】
本発明に係る画像処理装置である画像処理部１２は、全体制御部１１と同様にＣＰＵやワークメモリ等から構成されており、全体制御部１１からの命令に基づいて、スキャナ部１４から読み取られた画像データ、記録媒体読み書き部１５から読み込まれた画像データ、図示しないホストコンピュータやサーバから、通信部１６を介して入力された画像データに対して、画像処理を施して、プリント部１３に出力する。また、画像処理部１２は、画像処理された画像データに対して出力形態に応じた変換処理を施して出力する。画像処理部１２の出力先としては、表示部１９、記録媒体読み書き部１５、通信部１６等がある。
【００４６】
プリント部１３は、図示しない電子写真方式やインクジェット方式による画像記録機構、記録紙搬送機構等からなり、画像ファイルに含まれるデジタル画像データに基づく画像を記録紙上に顕像化する。
【００４７】
スキャナ部１４は、フィルムスキャナやフラットベッドスキャナからなり、現像済みのネガフィルム等の透過原稿に記録された画像や、写真プリント、書画、各種の印刷物等の反射原稿上の画像を読み取り、デジタル画像データを取得する。
【００４８】
記録媒体読み書き部１５は、リムーバブルメモリ１５ａやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）１５ｂ等の記録媒体に記録されたデジタル画像データを含む各種データを読み出して全体制御部１１に転送し、また本発明に係る画像処理方法によって生成されたデジタル画像データを含む各種データを記録媒体に書き込む。なお、記録媒体の一実施形態であるリムーバブルメモリ１５ａは、図示しない撮像装置やプリント装置１等に対して着脱可能なメモリであり、例えばフラッシュメモリ等の着脱自在のカード形状若しくはスティック形状の半導体メモリ等が適用され、デジタル画像データを含む各種データを記憶する。
【００４９】
通信部１７は、例えばＵＳＢ端子や無線ＬＡＮカード等で構成された外部入手出力端子であり、図示しないコンピュータや撮像装置等とインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等有線又は無線の通信媒体Ｎを介して接続され、デジタル画像データを含む各種データの授受等の通信を行う。
【００５０】
記憶部１７は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の半導体メモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）等の大容量記録媒体により構成され、プリント装置１で実行可能な各種プログラムや機能に応じた設定内容などを記憶するとともに、デジタル画像データとそれに対応するプリント情報（どの画像データを何枚プリントを作成するかの情報、プリントサイズの情報等）を記憶し、蓄積する。また、プリント時に画像データと合成する背景画像、イラスト画像等のテンプレート定法等も記憶する。
【００５１】
操作部１８は、図示しないテンキーボタン、電源のＯＮ／ＯＦＦボタン、ズームボタン等の各種機能ボタン、カーソルキー等が設けられ、各ボタンやキーに対応する操作信号を入力信号として全体制御部１１に出力する。表示部１９はＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等からなり、全体制御部１１から入力された表示制御信号にしたがって、画像情報等を表示する。
【００５２】
図２は、図１に示したプリンタ装置１０の外観を模式的に示す斜視図である。
【００５３】
プリンタ装置１０は、スキャナ部１４、プリント排出口１３１、メモリカードスロット１５１、キーボード１８１、タッチパネル１９１を備え、これらは筐体１０１に保持されている。なお、図１に示したものと同一の構成には同符号を付して説明を省略する。
【００５４】
プリント排出口１３１は、図１のプリント部１３の一部を構成するもので、プリント部１３で画像がプリントされた印刷媒体を排出し、積載する。
【００５５】
メモリスロット１５１は、図１のリムーバブルメモリ１５ａとのインタフェースとして機能し、マルチメディアカード（登録商標）、メモリースティック（登録商標）等の図示しないリムーバブルメモリが差し込み可能になっている。
【００５６】
タッチパネル１９１及びキーボード１８１は、図１の操作部１８及び表示部１９を構成する。タッチパネル１９１は、読み出された画像データを表示し、ユーザに各種の案内表示や状態表示を行ったり、ユーザから各種の操作入力を受け付ける。キーボード１８１は、ユーザから各種の操作入力を受け付ける。
【００５７】
本発明に係る画像処理装置について、図３を用いて説明する。図３は、図１及び図２に示したプリント装置１０の画像処理部１２の内部構成を示すブロック図である。
【００５８】
画像処理部１２は、画像回転、ホワイトバランス処理等、従来公知の画像処理に加えて、画像処理制御部１００、入力部１０１、スキャンデータ処理部１０２、入出力処理部１０３、撮影条件判別部１０４、補正処理部１０５、類似画像分類部１０６、合否判定部１０７、記憶部１０８及び出力部１０９により構成される。
【００５９】
画像処理制御部１００は、画像処理部１２の各部の動作を制御し、画像処理制御手段として機能する。
【００６０】
入力手段として機能する入力部１０１へは、図１のスキャナ部１４や記録媒体読み書き部１５、通信部１６から出力された画像データや、全体制御部１１から出力された各種制御データが入力される。
【００６１】
スキャンデータ処理部１０２は、図１のスキャナ部１４から入力された画像データに対し、ネガポジ反転（ネガ原稿の場合）、ゴミキズ除去、コントラスト調整、粒状ノイズ除去、鮮鋭化強調等の処理を施す。
【００６２】
入出力処理部１０３は、図１の記録媒体読み書き部１５、通信部１６から入力された画像データに対し、その画像データのデータ書式にしたがって、必要に応じて圧縮符号の復元、色データの表現方法の変換等の処理を施し、画像処理部１２内の演算に適したデータ形式に変換する。
【００６３】
また、入出力処理部１０３は、画像処理部１２内の各部で処理された画像データに対して、その出力先に応じて校正処理、画素数変更、カラーマッチング等の処や、必要に応じてＪＰＥＧ、ＴＩＦＦ等に代表される各種の汎用画像フォーマットへの変換を施し、処理済みの画像データを出力部１０９に出力する。また、必要に応じて記憶部１０８に記憶された情報（例えば、撮影条件判別部１０４の判別結果や、合否判定部１０７の判定結果等）を画像データのヘッダ部にタグデータとして付加したり、該情報に基づいて画像データと対応付けられたメタファイルを作成する。すなわち、入出力処理部１０３は画像データを分別する分別手段として機能する。
【００６４】
撮影条件判別部１０４は、占有率演算部１０４１、指標算出部１０４２により構成され、入出力処理部１０３で変換された画像データに基づいて撮影条件（以下、撮影シーンともいう）を判別する撮影条件判別手段として機能する。
【００６５】
占有率演算部１０４１は、例えば明度、色相、画像データで再現される画像（以下、単に画像ともいう）の外縁からの距離等の画像データに係わるパラメータの組み合わせによって分割された階級毎に、累積画素数の全画素数（画像データ全体）に占める割合を示す占有率を算出する占有率演算手段として機能する。
【００６６】
指標算出部１０４２は、撮影シーンを特定するための、例えば、下記に示す指標１乃至６を算出する指標算出手段として機能する。なお、指標１乃至６の具体的な算出方法は、後述の本実施形態の動作説明において詳細に説明する。
【００６７】
（指標１）
屋内撮影度、近接撮影度、顔色高明度等のストロボ撮影時の特徴を示す指標。
【００６８】
（指標２）
屋外撮影度、空色高明度、顔色低明度等の逆光撮影時の特徴を複合的に示す指標で、「逆光」と判別されるべき画像を他の撮影シーンから分離するためのものである。
【００６９】
（指標３）
逆光とストロボ間における、画像データの画面の中心と外側の明暗関係の差異を示す指標であり、逆光又はストロボと判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。
【００７０】
（指標４、５）
順光、逆光、ストロボの各撮影シーンを判別するための指標である。
【００７１】
（指標６）
ストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンにおける、画像データの画面の中心と外側の明暗関係の差異を示すだけでなく、輝度ヒストグラムにおける分布情報を示す指標であり、ストロボ撮影シーン又はアンダー撮影シーンと判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。
【００７２】
補正処理部１０５は、補正処理選択部１０５１、補正処理量調整部１０５２、補正処理実行部１０５３から構成され、撮影条件判別部１０４で判別された撮影シーンに応じた補正処理を画像データに対して行う。
【００７３】
補正処理選択部１０５１は、撮影条件判別部１０４で判別された撮影シーンに応じた補正処理方法を例えば記憶部１０８に予め記憶されている既定の補正処理の中から選択する。
【００７４】
具体的には、例えば、指標算出部１０４２において算出された指標４、指標５及び指標６の値に基づいて、画像データの撮影シーン（光源条件及び露出条件）を判別し、判別された撮影シーンに応じて、予め設定されている画像データに対する階調調整の方法を決定する。
【００７５】
補正処理量調整部１０５２は、指標算出部１０４２において算出された指標４、指標５、指標６の値に基づいて、例えば画像データに対する階調調整量を算出（決定）する。具体的には、補正処理選択部１０５１において決定された階調調整方法に対応して、オフセット値やガンマ値が設定される。
【００７６】
類似画像分類部１０６は、画像データで再現される画像が互いに類似する類似画像群に分類する分類手段として機能する。類似画像分類部１０６で分類された分類結果は、分類の対象となった画像データと対応付けられ、例えば記憶部１０８に一時的に記憶される。
【００７７】
類似画像分類部１０６で分類される互いに類似する画像とは、類似した被写体を撮影して得た画像であることが望ましく、被写体の色や形等の特徴が類似していることはもちろん、撮影の日時、場所、カメラの向きなどに加え、レンズの焦点距離若しくは焦点位置、オートフォーカスの距離、ストロボ使用の有無などの撮影条件も類似した画像であることが好ましい。
【００７８】
合否判定部１０７は、所定の判定基準に基づいて、補正処理が施された画像データの合格又は不合格を判定する合否判定手段として機能する。合否判定部１０７で判定された判定結果は、判定の対象となった画像データと対応付けられ、例えば記憶部１０８に一時的に記憶される。
【００７９】
合否判定部１０７において画像データを合格又は不合格に判定する判定基準は、例えば予め記憶部１０８に記憶されており、画質レベル条件を含むものであることが好ましい。ここで、画質レベルとは、画像データで再現される画像全体の質を意味し、例えば、露出アンダー又はオーバーの有無、ピンぼけ又は手ぶれ画像であるか否かなどを例として挙げることができる。また、被写体が人物の場合、顔部分のピントが合っているか否か、目が開いているか否かなども画質のレベルを示すものである。顔部分のピントの良し悪しを判断するには、顔抽出技術を用いて顔部分の画像を抽出して判断することができ、目が開いているか否かの判断は、例えば、赤目抽出技術を適用することができる。これらの技術には特に限定はなく、公知の種々の技術を適用することが可能である。
【００８０】
さらに、ストロボ発光ミスで撮り直した画像であるか否かも画質レベルの１つの例として挙げることができ、この場合、例えば、撮影時刻が近接し、かつ背景が類似した２つの画像データでは、例えばＥｘｉｆ規格で規定されるタグ情報に含まれるストロボの使用情報が相違する（１つはストロボ使用、１つは使用していない）場合は、ストロボ使用した写真画像を合格画像とするか、後に撮影して得た画像を合格画像とするかのように合格写真画像を抽出することができる。
【００８１】
記憶部１０８は、画像処理部１２の各部で実行される処理で必要となるパラメータやテーブル等を記憶する。具体的には、撮影条件判別部１０４で撮影シーンを判別するための、指標算出部１０４２で算出された各種指標の閾値と撮影シーンとの対応付けテーブル、撮影条件判別部１０４で判別された撮影シーンや指標の値と補正処理選択部１０５１で選択される階調調整方法との対応付けテーブル、合否判定部１０７で使用される合格又は不合格を判定する判定基準である高周波成分積算値の閾値や平均輝度の閾値、画像データを管理するための管理テーブル等が記憶される。
【００８２】
記憶部１０８に記憶される管理テーブルの一例を示す模式図を図４に示す。管理テーブル１０８１は、例えば、画像処理部１２により画像データに対して処理が行われる毎に作成されるものであり、処理実行日時１０８２、プリンタ識別符号１０８３、処理識別符号１０８４が管理テーブル毎に付与される。
【００８３】
処理実行日時１０８２は、処理が行われた時刻が書き込まれる。装置識別符号１０８３は、プリンタ装置１０を識別するための固有の符号で、例えば製造シリアル番号である。なお、画像処理部１２がソフトウェアプログラムとして供給されている場合には、ソフトウェアプログラムのシリアル番号が装置識別符号１０８３として適用される。管理テーブル識別符号１０８４は、管理テーブルを識別するための符号である。
【００８４】
管理テーブル１０８１には、１つの画像を表示するための画像データ単位（例えば画像ファイル、以下コマともいう）毎に、管理情報が対応付けられている。管理情報には、画像データを特定するための画像ファイル名１０８５、類似画像分類部１０６で分類された類似画像分類グループの識別子１０８６、類似画像分類部１０６で判定された合否レベルの識別子１０８７、撮影条件判別部１０４で判別された撮影シーンの識別子１０８８、合否判定部１０７で判定された合格又は不合格の識別子１０８９等が含まれている。
【００８５】
図３に戻って、出力部１０９は、画像処理部１２の各部で処理された画像データや各種制御データを、画像処理部１２と接続している各部へと出力する。
【００８６】
なお、図３に示した各部は、画像処理部１２の機能の理解を助けるために設けた区分であり、必ずしも物理的に独立したデバイスとして実現される必要はなく、例えば、単一のＣＰＵによるソフトウエア処理の種類の区分として実現されてもよい。
【００８７】
次に、本発明に係る画像処理装置の動作の一例を、図１及び図２に示したプリント装置１０におけるプリント処理を例に説明する。
【００８８】
図５は、図１及び図２に示したプリント装置１０で実行されるプリント処理の流れを示すフローチャートである。
【００８９】
なお、図５のフローチャートは、プリント装置１０の電源は投入された状態であり、図１の操作部１８から画像データの読み込み及び合格画像のみプリントする旨を指示する操作を行ってからのものである。
【００９０】
ステップＳ１では、図１の操作部１８により、画像処理部１２で実行される画像データの補正処理の補正レベルの設定が行われる。補正レベルの設定は例えば、「高い」「普通」「低い」の３段階から選択される。また、画像処理制御部１００により記憶部１７に記憶された管理テーブルを参照して、画像や類似画像分類毎に補正処理レベルの設定を自動的に行うようにしてもよい。
【００９１】
ステップＳ２では、図１のスキャナ部１４、記録媒体読み書き部１５、通信部１６の何れかから１コマ分に相当する画像データが入力される。併せて、図３のスキャンデータ処理部１０２、入出力処理部１０３により入力された画像データが変換される。
【００９２】
ステップＳ３では、図３の撮影条件判別部１０４により、ステップＳ２で入力された画像データの撮影条件判別が行われる。
【００９３】
ステップＳ４では、図３の補正処理部１０５により、ステップＳ３で判別された撮影条件に対応する補正処理が画像データに対して施される。
【００９４】
ステップＳ５では、プリント処理に係る全てのコマに相当する画像データ、例えば、リムーバブルメモリ１５ａやＤＶＤ１５ｂ等の記録媒体に記録された複数の画像ファイルのうち、合否判定付きでプリント注文された全ての画像ファイルが入力されたか否かが判断される。プリント処理に係る画像データが全て入力されたと判断された場合（ステップＳ５；ＹＥＳ）、ステップＳ６の処理が実行され、プリント処理に係る未入力の画像データがまだ残っていると判断された場合（ステップＳ５；ＮＯ）ステップＳ２の処理に戻り、次のコマに相当する画像データの入力が行われる。
【００９５】
ステップＳ６では、図３の類似画像分類部１０６により、ステップＳ２乃至ステップＳ５で入力された全ての画像データを対象として、類似画像の分類がコマ毎に行われ、分類されたグループ毎にステップＳ７で実行される合否判定レベルの判定基準である合否レベルが設定される。
【００９６】
ステップＳ７では、図３の合否判定部１０７により、ステップＳ２乃至ステップＳ５で入力された全ての画像データを対象として、それぞれの画像データの合格又は不合格がコマ毎に判定される。
【００９７】
ステップＳ８では、図１のプリント部１３によりプリントが実行され、処理を終了する。ステップＳ８でプリントされるのは、ステップＳ７で合格と判定された画像であり、不合格と判定された画像は、プリントされないか、インデックス画像プリントに不合格である旨のコメントとともにプリントされる。
【００９８】
図５のステップＳ３で実行される撮影条件判別処理について、図６を用いて説明する。図６は、図３の撮影条件判別部１０４により実行される撮影条件判別処理の流れを示すフローチャートである。図６のフローチャートにおいて、ステップＳ１０１乃至ステップＳ１０５では占有率の算出が行われ、ステップＳ１０６乃至ステップＳ１１０では指標の算出が行われ、ステップＳ１１１乃至ステップＳ１２１では撮影条件の判別が行われる。
【００９９】
ステップＳ１０１では、図３の占有率演算部１０４１により、画像データのＲＧＢ（Ｒｅｄ，  Ｇｒｅｅｎ，  Ｂｌｕｅ）値がＨＳＶ表色系に変換される。
【０１００】
なお、上記においてＨＳＶ表色系とは、画像データを、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（Ｖａｌｕｅ又はＢｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）の３つの要素で表すものであり、マンセルにより提案された表色体系を元にして考案されたものである。また、本実施形態において、「明度」は特に注釈を設けない限り一般に用いられる「明るさ」の意味である。以下の記載において、ＨＳＶ表色系のＶ（０〜２５５）を「明度」として用いるが、他の如何なる表色系の明るさを表す単位系を用いてもよい。その際、本実施形態で記載する各種係数等の数値を、改めて算出し直すことは言うまでもない。また、本実施形態における画像データは、人物を主要被写体とする画像データであるものとする。
【０１０１】
ステップＳ１０２では、占有率演算部１０４１により、ステップＳ１０１でＨＳＶ表色系に変換された画像データが、所定の領域毎例えば画素毎に、所定の明度範囲と色相範囲との組み合わせからなる階級に分類され、分類された階級毎に累積画素数を算出することにより第１の２次元ヒストグラムが作成される（第１のヒストグラム作成工程）。
【０１０２】
明度（Ｖ）は、明度値が０〜２５（ｖ１）、２６−５０（ｖ２）、５１〜８４（ｖ３）、８５〜１６９（ｖ４）、１７０〜１９９（ｖ５）、２００〜２２４（ｖ６）、２２５〜２５５（ｖ７）の７つの階級に分類される。色相（Ｈ）は、色相値が０〜３９、３３０〜３５９の肌色色相階級（Ｈ１及びＨ２）、色相値が４０〜１６０の緑色色相階級（Ｈ３）、色相値が１６１〜２５０の青色色相階級（Ｈ４）、赤色色相階級（Ｈ５）の４つの階級に分類される。なお、赤色色相階級（Ｈ５）は、撮影シーンの判別への寄与が少ないとの知見から、以下の計算では用いていない。肌色色相階級は、さらに、肌色階級（Ｈ１）と、それ以外の階級（Ｈ２）に分割される。以下、肌色色相階級（Ｈ＝０〜３９、３３０〜３５９）のうち、下記の式（１）を満たす色相’（Ｈ）を肌色階級（Ｈ１）とし、式（１）を満たさない階級を（Ｈ２）とする。
【０１０３】
１０＜彩度（Ｓ）＜１７５、
色相’（Ｈ）＝色相（Ｈ）＋６０    （０≦色相（Ｈ）＜３００のとき）、
色相’（Ｈ）＝色相（Ｈ）−３００  （３００≦色相（Ｈ）＜３６０のとき）、
輝度（Ｙ）＝ＩｎＲ×０．３０＋ＩｎＧ×０．５９＋ＩｎＢ×０．１１  （Ａ）
として、
色相’（Ｈ）／輝度（Ｙ）＜３．０×（彩度（Ｓ）／２５５）＋０．７      （１）
したがって、画像データの階級の数は４×７＝２８個となる。なお、式（Ａ）及び（１）において明度（Ｖ）を用いることも可能である。
【０１０４】
ステップＳ１０３では、占有率演算部１０４１により、ステップＳ１０２で作成された第１の２次元ヒストグラムに分類された階級毎に、算出された累積度数の全度数（画像全体）に占める割合を示す第１の占有率が算出される（第１の占有率算出工程）。明度階級ｖｉ、色相階級Ｈｊの組み合わせからなる階級において算出された第１の占有率をＲｉｊとすると、各階級における第１の占有率は表１のように表される。
【０１０５】
【表１】
2006190154.tif 000003
【０１０６】
ステップＳ１０４では、占有率演算部１０４１により、ステップＳ１０１でＨＳＶ表色系に変換された画像データが、所定の領域毎例えば画素毎に、画像画面の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類され、分類された階級毎に累積画素数を算出することにより第２の２次元ヒストグラムが作成される（第２のヒストグラム作成工程）。
【０１０７】
画像の外縁からの距離は、例えば図７（ａ）乃至（ｄ）に示したように、画像データで再現される１つの画像の外縁からの距離に応じて４つの領域ｎ１〜ｎ４に分類される。図７（ａ）に示す領域ｎ１が外枠であり、図７（ｂ）に示す領域ｎ２が、外枠の内側の領域であり、図７（ｃ）に示す領域ｎ３が、領域ｎ２のさらに内側の領域であり、図７（ｄ）に示す領域ｎ４が、画像の中心部の領域である。また、明度は、ステップＳ１０２で作成された第１の２次元ヒストグラムと同様にｖ１〜ｖ７の７つの階級に分類するものとする。したがって、画像データを、画像の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる階級に分類した場合の階級の数は４×７＝２８個となる。
【０１０８】
図６に戻って、ステップＳ１０５では、占有率演算部１０４１により、ステップＳ１０４で作成された第２の２次元ヒストグラムに分類された階級毎に、算出された累積度数の全度数（画像全体）に占める割合を示す第２の占有率が算出される（第２の占有率算出工程）。明度階級ｖｉ、画面領域ｎｊの組み合わせからなる階級において算出された第２の占有率をＱｉｊとすると、各階級における第２の占有率は表２のように表される。
【０１０９】
【表２】
2006190154.tif 000004
【０１１０】
ステップＳ１０６では、指標算出部１０４２により、ステップＳ１０３において各階級毎に算出された第１の占有率に、撮影シーンに応じて予め設定された第１の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標１が算出される（指標１算出工程）。ここで、撮影シーンとは、順光、逆光、ストロボ等の、被写体を撮影する時の光源条件及びアンダー撮影等の露出条件を示す。指標１は、屋内撮影度、近接撮影度、顔色高明度等のストロボ撮影時の特徴を示すもので、「ストロボ」と判別されるべき画像データを他の撮影シーンから分離するためのものである。
【０１１１】
表３に、第１の係数の例を階級別に示す。表３に示された各階級の係数は、表１に示した各階級の第１の占有率Ｒｉｊに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１１２】
【表３】
2006190154.tif 000005
【０１１３】
表３に示した第１の係数のうち、肌色階級（Ｈ１）における第１の係数と、その他の階級（緑色色相階級（Ｈ３））における第１の係数を、明度全体にわたって連続的に変化する曲線（係数曲線）として図８に示す。表２及び図８に示したように、本実施の形態においては、高明度の階級Ｖ５、Ｖ６では、肌色階級（Ｈ１）における第１の係数の符号は正（＋）であり、その他の階級（例えば、緑色色相階級（Ｈ３））における第１の係数の符号は負（−）となるように設定されている。
【０１１４】
明度階級ｖｉ、色相階級Ｈｊにおける第１の係数をＣｉｊとすると、指標１を算出するためのＨｋ階級の和は、式（２）のように定義される。
【０１１５】
【数１】
2006190154.tif 000006
【０１１６】
したがって、Ｈ１〜Ｈ４階級の和は、下記の式（２−１）〜（２−４）のように表される。
H1階級の和＝R11×(-44.0)＋R21×(-16.0)＋（中略）...＋R71×(-11.3)    (2-1)
H2階級の和＝R12×0.0＋R22×8.6＋（中略）... ＋R72×(-11.1)           (2-2)
H3階級の和＝R13×0.0＋R23×(-6.3)＋（中略）...＋R73×(-10.0)         (2-3)
H4階級の和＝R14×0.0＋R24×(-1.8)＋（中略）...＋R74×(-14.6)         (2-4)
指標１は、式（２−１）〜（２−４）で示されたＨ１〜Ｈ４階級の和を用いて、式（３）のように定義される。
【０１１７】
指標１＝H1階級の和＋H2階級の和＋H3階級の和＋H4階級の和＋4.424    （３）
図６に戻って、ステップＳ１０７では、指標算出部１０４２により、ステップＳ１０６で各階級毎に算出された第１の占有率に、撮影シーンに応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第２の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標２を算出する。指標２は、屋外撮影度、空色高明度、顔色低明度等の逆光撮影時の特徴を複合的に示すもので、「逆光」と判別されるべき画像を他の撮影シーンから分離するためのものである。
【０１１８】
表４に、第２の係数の一例を階級別に示す。表３に示された各階級の係数は、表１に示した各階級の第１の占有率Ｒｉｊに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１１９】
【表４】
2006190154.tif 000007
【０１２０】
表４に示した第２の係数のうち、肌色色相階級（Ｈ１）における第２の係数を、明度全体にわたって連続的に変化する曲線（係数曲線）として図９に示す。表４及び図９に示したように、肌色色相階級の、中間明度階級Ｖ４の第２の係数の符号は負（−）であり、低明度（シャドー）階級Ｖ２、Ｖ３の第２の係数の符号は正（＋）であり、両階級での係数の符号が異なるように設定されている。
【０１２１】
明度階級ｖｉ、色相階級Ｈｊにおける第２の係数をＤｉｊとすると、指標２を算出するためのＨｋ階級の和は、式（４）のように定義される。
【０１２２】
【数２】
2006190154.tif 000008
【０１２３】
したがって、Ｈ１〜Ｈ４階級の和は、下記の式（４−１）〜（４−４）のように表される。
H1階級の和＝R11×(-27.0)＋R21×4.5＋（中略）...＋R71×(-24.0)    (4-1)
H2階級の和＝R12×0.0＋R22×4.7＋（中略）... ＋R72×(-8.5)        (4-2)
H3階級の和＝R13×0.0＋R23×0.0＋（中略）...＋R73×0.0            (4-3)
H4階級の和＝R14×0.0＋R24×(-5.1)＋（中略）...＋R74×7.2         (4-4)
指標２は、式（４−１）〜（４−４）で示されたＨ１〜Ｈ４階級の和を用いて、式（５）のように定義される。
【０１２４】
指標２＝H1階級の和＋H2階級の和＋H3階級の和＋H4階級の和＋1.554    （５）
指標１及び指標２は、画像データの明度と色相の分布量に基づいて算出されるため、画像データがカラー画像である場合の撮影シーンの判別に有効である。
【０１２５】
図６に戻って、ステップＳ１０８では、指標算出部１０４２により、ステップＳ１０５において各階級毎に算出された第２の占有率に、撮影シーンに応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第３の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標３を算出する。指標３は、逆光とストロボ間における、画像データの画面の中心と外側の明暗関係の差異を示すものであり、逆光又はストロボと判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。
【０１２６】
表５に、第３の係数の一例を階級別に示す。表５に示された各階級の係数は、表２に示した各階級の第２の占有率Ｑｉｊに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１２７】
【表５】
2006190154.tif 000009
【０１２８】
表５に示した第３の係数のうち、画面領域ｎ１〜ｎ４における第３の係数を、明度全体にわたって連続的に変化する曲線（係数曲線）として図１０示す。第３の係数は、画像データの画面の外縁からの距離に応じて異なる値の係数となっている。
【０１２９】
明度階級ｖｉ、画像領域ｎｊにおける第３の係数をＥｉｊとすると、指標３を算出するためのｎｋ階級（画像領域ｎｋ）の和は、式（６）のように定義される。
【０１３０】
【数３】
2006190154.tif 000010
【０１３１】
したがって、ｎ１〜ｎ４階級の和は、下記の式（６−１）〜（６−４）のように表される。
n1階級の和＝Q11×40.1＋Q21×37.0＋（中略）...＋Q71×22.0         (6-1)
n2階級の和＝Q12×(-14.8)＋Q22×(-10.5)＋（中略）...＋Q72×0.0    (6-2)
n3階級の和＝Q13×24.6＋Q23×12.1＋（中略）...＋Q73×10.1         (6-3)
n4階級の和＝Q14×1.5＋Q24×(-32.9)＋（中略）...＋Q74×(-52.2)    (6-4)
指標３は、式（６−１）〜（６−４）で示されたＮ１〜Ｎ４階級の和を用いて、式（７）のように定義される。
【０１３２】
指標３＝n1階級の和＋n2階級の和＋n3階級の和＋n4階級の和−12.6201    （７）
指標３は、画像データの明度の分布位置による構図的な特徴（画像データで再現される画像の外縁からの距離）に基づいて算出されるため、カラー画像だけでなくモノクロ画像の撮影シーンを判別するのにも有効である。
【０１３３】
図６に戻って、ステップＳ１０９では、指標算出部１０４２により、画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値に、撮影シーンに応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標６が算出される（指標６算出工程）。
【０１３４】
より好ましくは、画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値だけでなく、画像データの最大輝度値と平均輝度値との差分値、輝度標準偏差、画面中央部における平均輝度値、画像の肌色最大輝度値と肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値の各々に、撮影シーンに応じて予め設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標６が算出される。ここで、用いる変数によって第４の係数を変えることは言うまでもない。
【０１３５】
指標６は、ストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンにおける、画像の中心と外側の明暗関係の差異を示すだけでなく、輝度ヒストグラムにおける分布情報を示すものであり、ストロボ撮影シーン又はアンダー撮影シーンと判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。
【０１３６】
指標６の算出は、下記の手順により行われる。
【０１３７】
まず、画像データのＲＧＢ（Ｒｅｄ，Ｇｒｅｅｎ，Ｂｌｕｅ）値から、ステップＳ１０２で使用された式（Ａ）を用いて各画素の輝度Ｙ（明るさ）が算出され、輝度の標準偏差（ｘ１）が算出される。輝度の標準偏差（ｘ１）は、式（８）のように表される。
【０１３８】
【数４】
2006190154.tif 000011
【０１３９】
式（８）において、画素輝度値とは、画像データの各画素の輝度であり、平均輝度値とは、画像データの輝度の平均値である。また、全体画素数とは、画像データ全体の画素数である。
【０１４０】
次いで、式（９）に示すように、輝度差分値（ｘ２）が算出される。
【０１４１】
輝度差分値（ｘ２）＝（最大輝度値−平均輝度値）／２５５      （９）
式（９）において、最大輝度値とは、画像データの輝度の最大値である。
【０１４２】
次いで、画像データの画面中央部における肌色領域の平均輝度値（ｘ３）が算出され、さらに、当該画面中央部における平均輝度値（ｘ４）が算出される。ここで、画面中央部とは、例えば、図７において、領域ｎ３及び領域ｎ４により構成される領域である。
【０１４３】
次いで、肌色輝度分布値（ｘ５）が算出される。画像データの肌色領域の最大輝度値をＹｓｋｉｎ＿ｍａｘ、肌色領域の最小輝度値をＹｓｋｉｎ＿ｍｉｎ、肌色領域の平均輝度値をＹｓｋｉｎ＿ａｖｅとすると、肌色輝度分布値（ｘ５）は、式（１０）のように表される。
【０１４４】
x5＝(Yskin＿max−Yskin＿min)／2 −Yskin＿ave      （１０）
次いで、上記で算出された値ｘ１〜ｘ５の各々に、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数を乗算し、和をとることにより、指標６が算出される。指標６は、式（１１）のように表される。なお、ｘ１〜ｘ５の各値に乗算される重み係数は、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１４５】
指標６＝x1×0.02＋x2×1.13＋x3×0.06＋x4×(-0.01)＋x5×0.03−6.49    （１１）
この指標６は、画像データの画面の構図的な特徴だけでなく、輝度ヒストグラム分布情報を持ち合わせており、特にストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンの判別に有効である。
【０１４６】
なお、指標６を算出する際、指標算出部１０４２では、画像中央部における肌色の平均輝度値、画像の最大輝度値と平均輝度値との差分値、輝度標準偏差、画面中央部における平均輝度値、画像の肌色最大輝度値と肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値を用いているが、ここでいう輝度値とは、明るさを表す指標であり、他の明るさを表す指標（例えば、ＨＳＶ表色系の明度値等）を用いてもよい。また、最大輝度値、肌色最大輝度値、肌色最小輝度値には、最大輝度値及び最小輝度値からの累積画素数が全画素に対して所定の割合に達した画素の輝度値を用いてもよい。
【０１４７】
ステップＳ１１０では、指標算出部１０４２により、指標４及び指標５が算出される。
【０１４８】
指標４は、ステップＳ１０６で算出された指標１、ステップＳ１０８で算出された指標３に、それぞれ、撮影シーンに応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された係数を乗算して和をとることにより算出される。なお、指標１、指標３及び画面中央部（例えば、図７の領域ｎ２、領域ｎ３及び領域ｎ４から構成される領域）における肌色の平均輝度値ｘ６に、それぞれ、撮影シーンに応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより指標４を算出してもよい。
【０１４９】
指標５は、ステップＳ１０６で算出された指標２、ステップＳ１０７で算出された指標３に、それぞれ、撮影シーンに応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより算出される。指標２、指標３及びｘ６に、それぞれ、撮影シーンに応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより指標５を算出してもよい。
【０１５０】
例えば、指標４は、指標１、指標３、ｘ６を用いて式（１２）のように定義され、指標５は、指標２、指標３、ｘ６を用いて式（１３）のように定義される。
【０１５１】
指標４＝0.46×指標１＋0.61×指標３＋0.01×x6−0.79        （１２）
指標５＝0.58×指標２＋0.18×指標３＋(-0.03)×x6＋3.34     （１３）
ここで、式（１２）及び式（１３）において各指標に乗算される重み係数は、撮影条件に応じて予め設定されている。
【０１５２】
ステップＳ１１１では、図５のステップＳ１で設定された補正レベルに応じて、シーン判別を行うための５つの閾値ＬＡ1乃至ＬＡ5が設定される。閾値ＬＡ1乃至ＬＡ5は、補正レベルが「高い」のときには、大幅な画像データの補正が行われる撮影シーンであると判定されやすいように設定され、補正レベルが「低い」のときには、画像データの補正があまり行われない撮影シーンである判定されやすいように設定される。補正レベルに応じて設定される閾値ＬＡ1乃至ＬＡ5の一例を表６に示す。
【０１５３】
【表６】
2006190154.tif 000012
【０１５４】
なお、閾値ＬＡ1乃至閾値ＬＡ5は、各種の光源条件及び露光条件と、該光源条件及び露光条件で撮像された画像データから算出される各指標の値から経験的に定められるものであって、本発明に係る画像処理装置毎に定められ、例えば記憶部１０８に記憶されている。また、前記閾値は、図１に示した操作部１８の操作により任意に設定できるようにすることもできる。
【０１５５】
ステップＳ１１２では、撮影条件判別部１０４により、ステップＳ１１０で算出された指標４がステップＳ１１１で設定された閾値ＬＡ1よりも大きいか否かが判断される。指標４がＬＡ1より大きい場合（ステップＳ１１２；ＹＥＳ）、ステップＳ１１３の処理が実行され、指標４がＬＡ1以下である場合（ステップＳ１１２；ＮＯ）、ステップＳ１１８の処理が実行される。
【０１５６】
ステップＳ１１３では、ステップＳ１０９で算出された指標６がステップＳ１１１で設定された閾値ＬＡ2より大きいか否か、すなわち高確度で撮影シーンが「ストロボ」と判別できる否かが判断される。指標６がＬＡ2より大きい場合（ステップＳ１１３；ＹＥＳ）、ステップＳ１１４の処理が実行され、指標６がＬＡ2以下である場合（ステップＳ１１３；ＮＯ）、ステップＳ１１５の処理が実行される。
【０１５７】
ステップＳ１１４では、撮影シーンが高確度である「ストロボ」と判定され、処理を終了する。
【０１５８】
ステップＳ１１５では、ステップＳ１０９で算出された指標６がステップＳ１１１で設定された閾値ＬＡ3以下であるか否か、すなわち高確度で撮影シーンが「アンダー」と判別できるか否かが判断される。指標６がＬＡ3以下である場合（ステップＳ１１５；ＹＥＳ）、ステップＳ１１６の処理が実行され、指標６がＬＡ3より大きい場合（ステップＳ１１５；ＮＯ）、「ストロボ」とも「アンダー」とも低確度であると判断され、ステップＳ１１７の処理が実行される。
【０１５９】
ステップＳ１１６では撮影シーンが高確度である「アンダー」と判定され、ステップＳ１１７では撮影シーンが低確度である「ストロボ・アンダー間」と判定され、処理を終了する。
【０１６０】
ステップＳ１１８では、ステップＳ１１０で算出された指標５がステップＳ１１１で設定された閾値ＬＡ4より大きいか否かすなわち高確度で撮影シーンが「逆光」と判別できる否かが判断される。指標５がＬＡ4より大きい場合（ステップＳ１１８；ＹＥＳ）、ステップＳ１１９の処理が実行され、指標５がＬＡ4以下である場合（ステップＳ１１８；ＮＯ）、ステップＳ１２０の処理が実行される。
【０１６１】
ステップＳ１１９では、撮影シーンが高確度である「逆光」と判定され、処理を終了する。
【０１６２】
ステップＳ１２０では、ステップＳ１１０で算出された指標５がステップＳ１１１で設定された閾値ＬＡ5以下であるか否か、すなわち高確度で撮影シーンが「順光」と判別できるか否かが判断される。指標５がＬＡ5以下である場合（ステップＳ１２０；ＹＥＳ）、ステップＳ１２１の処理が実行され、指標５がＬＡ5より大きい場合（ステップＳ１２０；ＮＯ）、「逆光」とも「順光」とも低確度であると判断され、ステップＳ１２２の処理が実行される。
【０１６３】
ステップＳ１２１では撮影シーンが高確度である「順光」と判定され、ステップＳ１２２では撮影シーンが低確度である「順光・逆光間」と判定され、処理を終了する。
【０１６４】
以上、ステップＳ１１１乃至ステップＳ１２１の処理により、指標４及び指標５の値により光源条件を定量的に判別することができ、指標４及び指標６の値により露出条件を定量的に判別することができる。
【０１６５】
なお、指標４の閾値について、逆光とストロボの間の低確度領域等、他の低確度領域も存在するが、本実施形態では省略している。
【０１６６】
図５のステップＳ４で実行される補正処理について、図１１を用いて説明する。図１１は、図３の補正処理部１０５で実行される補正処理の流れを示すフローチャートである。
【０１６７】
ステップＳ２０１では、補正処理選択部１０５１により、図５のステップＳ３で判別された撮影シーンに応じて、予め設定されている補正処理方法が決定される。以下、画像データに対する階調調整処理を例に説明する。
【０１６８】
撮影シーンが「順光」又は「ストロボ」の場合、図１２（ａ）に示すように平行移動（オフセット）補正する方法が適用される（ステップＳ２０１ａ）。オフセット補正は、図１２（ａ）の横軸に示す入力された画像データの値に対して、縦軸に示す出力される画像データの値の関係を、例えば直線Ａ１（オフセット値＝＋１０）やＡ２（オフセット値＝−５）となるように調整する。このとき、調整される補正処理量は、オフセット値となる。
【０１６９】
ここで、図１２は、各階調調整方法に対応する階調変換曲線を示す図であり、横軸に入力される画像データの値、縦軸に出力される画像データの値を、０乃至２５５の８ビットで示してある。また、図１２（ａ）、図１２（ｂ）、図１２（ｃ）それぞれにおいて直線Ａ（オフセット値＝０、ガンマ値＝１．０）は、入力された画像データの値を補正しないときの、入力された画像データの値と出力される画像データの値の関係を示している。
【０１７０】
撮影シーンが「逆光」又は「アンダー」の場合、図１２（ｂ）に示すようにガンマ補正する方法が適用される（ステップＳ２０１ｂ）。ガンマ補正において、入力された画像データの値と出力される画像データの値との関係は、例えば曲線Ｂ１（ガンマ値＝１．５）や曲線Ｂ２（ガンマ値＝１．７）で示されたものとなる。このとき、調整される補正処理量はガンマ値となる。
【０１７１】
撮影シーンが「順光・逆光間」又は「ストロボ・アンダー間」の場合、図１２（ｃ）に示すように、ガンマ補正及びオフセット補正する方法が適用される（ステップＳ２０１ｃ）。ガンマ補正及びオフセット補正において、入力された画像データと出力される画像データの値との関係は例えば曲線Ｃ１（オフセット値＝＋５、ガンマ値＝０．８）やＣ２（オフセット値＝−５、ガンマ値＝０．７）で示されたものとなる。このとき、調整される補正処理量はオフセット値及びガンマ値となる。
【０１７２】
ステップＳ２０２では、補正処理量調整部１０５２により、図５のステップＳ２で算出された各種の指標に基づいて、階調調整に必要なパラメータ（階調調整パラメータ）が算出される。以下、ステップＳ２０２において算出される階調調整パラメータの算出方法について説明する。なお、以下では、８ｂｉｔの画像データは１６ｂｉｔへと事前に変換されているものとし、画像データの値の単位は１６ｂｉｔであるものとする。
【０１７３】
ステップＳ２０２では、階調調整パラメータとして、例えば下記のＰ１〜Ｐ５のパラメータが算出される。
【０１７４】
Ｐ１：撮影画面全体の平均輝度、
Ｐ２：ブロック分割平均輝度、
Ｐ３：輝度補正値１＝Ｐ１−Ｐ２、
Ｐ４：再現目標修正値＝輝度再現目標値（３０３６０）−Ｐ３、
Ｐ５：輝度補正値２＝（指標４／指標６）×１７５００
パラメータＰ１（撮影画面全体の平均輝度）は、画像データ全体の輝度の平均値であり、例えば図６のステップＳ１０２で作成された第１のヒストグラムから算出できる。
【０１７５】
パラメータＰ２（ブロック分割平均輝度）は、例えば下記の手順で算出される。
【０１７６】
まず、画像データを正規化するために、ＣＤＦ（累積密度関数）を作成する。次いで、得られたＣＤＦから最大値と最小値を決定する。この最大値と最小値は、ＲＧＢ毎に求める。ここで、求められたＲＧＢ毎の最大値と最小値を、それぞれ、Ｒｍａｘ、Ｒｍｉｎ、Ｇｍａｘ、Ｇｍｉｎ、Ｂｍａｘ、Ｂｍｉｎとする。
【０１７７】
次いで、画像データの任意の画素（Ｒｘ，Ｇｘ，Ｂｘ）に対する正規化画像データを算出する。ＲプレーンにおけるＲｘの正規化データをＲpoint、ＧプレーンにおけるＧｘの正規化データをＧpoint、ＢプレーンにおけるＢｘの正規化データをＢpointとすると、正規化データＲpoint、Ｇpoint、Ｂpointは、それぞれ、式（１４）〜（１６）のように表される。
Ｒpoint＝｛（Ｒｘ−Ｒｍｉｎ）／（Ｒｍａｘ−Ｒｍｉｎ）｝×６５５３５    （１４）
Ｇpoint＝｛（Ｇｘ−Ｇｍｉｎ）／（Ｇｍａｘ−Ｇｍｉｎ）｝×６５５３５    （１５）
Ｂpoint＝｛（Ｂｘ−Ｂｍｉｎ）／（Ｂｍａｘ−Ｂｍｉｎ）｝×６５５３５    （１６）
次いで、式（１７）により画素（Ｒｘ，Ｇｘ，Ｂｘ）の輝度Ｎｐｏｉｎｔを算出する。
【０１７８】
Ｎpoint＝（Ｂpoint＋Ｇpoint＋Ｒpoint）／３      （１７）
図１３（ａ）は、正規化する前のＲＧＢ画素の輝度の度数分布（ヒストグラム）である。図１３（ａ）において、横軸は輝度、縦軸は画素の頻度である。このヒストグラムは、ＲＧＢ毎に作成する。輝度のヒストグラムが作成されると、式（１４）〜（１６）により、画像データに対し、プレーン毎に正規化を行う。図１３（ｂ）は、式（１７）により算出された輝度のヒストグラムを示す。画像データが６５５３５で正規化されているため、各画素は、最大値が６５５３５で最小値が０の間で任意の値をとる。
【０１７９】
図１３（ｂ）に示す輝度ヒストグラムを所定の範囲で区切ってブロックに分割すると、図１３（ｃ）に示すような度数分布が得られる。図１３（ｃ）において、横軸はブロック番号（輝度）、縦軸は頻度である。
【０１８０】
次いで、図１３（ｃ）に示された輝度ヒストグラムから、ハイライト、シャドー領域を削除する処理を行う。これは、白壁や雪上シーンでは、平均輝度が非常に高くなり、暗闇のシーンでは平均輝度は非常に低くなっているため、ハイライト、シャドー領域は、平均輝度制御に悪影響を与えてしまうことによる。そこで、図１３（ｃ）に示した輝度ヒストグラムのハイライト領域、シャドー領域を制限することによって、両領域の影響を減少させる。図１３（ｃ）に示す輝度ヒストグラムにおいて、高輝度領域（ハイライト領域）及び低輝度領域（シャドー領域）を削除すると、図１３（ｄ）のようになる。
【０１８１】
次いで、図１３（ｅ）に示すように、輝度ヒストグラムにおいて、頻度が所定の閾値より大きい領域を削除する。これは、頻度が極端に多い部分が存在すると、この部分のデータが、画像全体の平均輝度に強く影響を与えてしまうため、誤補正が生じやすいことによる。そこで、図１３（ｅ）に示すように、輝度ヒストグラムにおいて、閾値以上の画素数を制限する。図１３（ｆ）は、画素数の制限処理を行った後の輝度ヒストグラムである。
【０１８２】
正規化された輝度ヒストグラムから、高輝度領域及び低輝度領域を削除し、さらに、累積画素数を制限することによって得られた輝度ヒストグラム（図１３（ｆ））の各ブロック番号と、それぞれの頻度に基づいて、輝度の平均値を算出したものがパラメータＰ２である。
【０１８３】
パラメータＰ３（輝度補正値１）は、便宜的に算出されるパラメータであり、画像全体でパラメータＰ１からパラメータＰ２を減算した値である。例えば輝度に偏りがあるシーンなどにおいて平均輝度値を修正する値として用いられる。
【０１８４】
パラメータＰ４（再現目標修正値）は、オフセット補正する場合に用いられるパラメータであり、予め定めた輝度再現目標値（１６ビット画像データでは３０３６０）からパラメータＰ３を減算した値である。
【０１８５】
パラメータＰ５（輝度補正値２）は、便宜的に算出されるパラメータであり、指標４を指標４の最大値６で正規化した値に定数（例えば１６ビット画像データでは１７５００）を乗算した値である。撮影シーンがストロボである場合、指標４によってストロボらしさ（ストロボ度）が決められるため、指標４の値に応じて再現目標修正値をさらに修正することが可能となり、より精度の高い補正を行うことができるようになる。
【０１８６】
ステップＳ２０３では、補正処理量調整部１０５２により、ステップＳ２０１で選択された補正処理方法毎に補正処理量が決定される。
【０１８７】
ステップＳ２０１でオフセット補正が選択された場合（ステップＳ２０３ａ）、下記の如く補正処理量が決定される。
【０１８８】
撮影シーンが「順光」の場合、オフセット値＝Ｐ１−Ｐ２（ステップＳ２０３ｂ）。
【０１８９】
撮影シーンが「ストロボ」の場合、オフセット値＝Ｐ４−Ｐ５−Ｐ１（ステップＳ２０３ｃ）。
【０１９０】
ステップＳ２０１でガンマ補正が選択された場合（ステップＳ２０３ｄ）、下記の手順で補正処理量が決定される。
【０１９１】
まず、図５のステップＳ２で判別された撮影シーンに基づいて、本実施形態に係る補正処理で目標とするパラメータ（肌色平均輝度など）の再現目標値の修正値Δの最小値Δｍｉｎと最大値Δｍａｘが決定される（ステップＳ２０３ｅ）。図１４に示すように、この修正値Δの最小値Δｍｉｎは、該当する指標の最小値Ｉｍｉｎに対応する修正値であり、修正値Δの最大値Δｍａｘは、該当する指標の最大値Ｉｍａｘに対応する修正値である。この最大値Δｍａｘと最小値Δｍｉｎとの差分（Δｍａｘ−Δｍｉｎ）は、少なくとも、８ｂｉｔ値で３５であることが好ましい。
【０１９２】
次いで、図６のステップＳ１０９又はステップＳ１１０で算出された指標５又は指標６の値が０乃至１の範囲で正規化される（ステップＳ２０３ｆ）。図５のステップＳ２で判別された撮影シーンが「逆光」の場合は指標５、「アンダー」の場合は指標６が正規化される。指標をＩとすると、正規化指標は下記の式（１８）のように表される。なお、指標の最小値Ｉminと最大値Ｉmaxは、撮影条件に応じて、例えば下記表７に示したように予め設定されているものとする。
【０１９３】
正規化指標＝（Ｉ−Ｉｍｉｎ）／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）      （１８）
【０１９４】
【表７】
2006190154.tif 000013
【０１９５】
正規化指標と、再現目標値の修正値Δの最小値Δｍｉｎと最大値Δｍａｘから、当該指標５又は指標６の値（Ｉ）に対応する再現目標値の修正値Δｍｏｄが算出される（ステップＳ２０３ｇ）。再現目標値の修正値Δｍｏｄは、下記の式（１９）のように表される。
【０１９６】
修正値Δｍｏｄ＝（Δｍａｘ−Δｍｉｎ）×（正規化指標）＋Δｍｉｎ  （１９）
次いで、再現目標値とその修正値Δｍｏｄから、式（２０）に示すように修正再現目標値が算出される（ステップＳ２０３ｈ）。
【０１９７】
修正再現目標値＝再現目標値＋Δｍｏｄ      （２０）
次いで、式（２１）に示すように、画像データの肌色領域（Ｈ１）の輝度平均値（肌色平均輝度値）と修正再現目標値との差分から、階調調整量Ｐ６が算出される（ステップＳ２０３ｉ）。
【０１９８】
階調調整量（Ｐ６）＝肌色平均輝度値−修正再現目標値      （２１）
式（１８）乃至式（２１）において、例えば、肌色平均輝度の再現目標値を３０３６０（１６ｂｉｔ）とし、肌色平均輝度値を２１５００（１６ｂｉｔ）とする。また、判別された撮影条件を逆光とし、指標算出処理で算出された指標５の値を２．７とする。このとき、正規化指標、修正値Δｍｏｄ、修正再現目標値、階調調整量Ｐ６は、下記のようになる。
【０１９９】
正規化指標＝（２．７−１．６）／（６．０−１．６）＝０．２５、
Δｍｏｄ＝（９６４０＋２８６０）×０．２５−２８６０＝２６５、
修正再現目標値＝３０３６０＋２６５＝３０６２５、
階調調整量Ｐ６＝２１５００−３０６２５＝−９１２５
次いで、階調調整量Ｐ６から、下記の式（２２）のようにキー補正値Qが算出され、キー補正値Qに対応するガンマ値が補正処理量として決定される（ステップＳ２０３ｊ）。
【０２００】
キー補正値Q＝Ｐ６／キー補正係数      （２２）
ここで、式（２２）のキー補正係数の値は２４．７８である。図１２（ｂ）の階調変換曲線の具体例を図１５に示す。キー補正値Qの値と、図１５で選択される階調変換曲線及びガンマ値の対応関係を下記表８に示す。
【０２０１】
【表８】
2006190154.tif 000014
【０２０２】
例えば、階調調整量４＝−９１２５である場合、キー補正値Ｑ＝−９１２５／２４．７８＝−３６８ゆえ、図１５で選択される階調変換曲線はＬ１（ガンマ値＝１．４）となる。
【０２０３】
なお、撮影シーンが「逆光」の場合、この階調変換処理とともに、覆い焼き処理を併せて行うことが好ましい。この場合、逆光度を示す指標５に応じて覆い焼き処理の程度も調整されることが望ましい。
【０２０４】
ステップＳ２０１でオフセット補正及びガンマ補正が選択された場合（ステップＳ２０３ｋ）、下記の手順で補正処理量が決定される。
【０２０５】
まず、図６のステップＳ１０９又はステップＳ１１０で算出された指標５又は指標６の値が０乃至１の範囲で正規化される（ステップＳ２０３ｌ）。例えば図５のステップＳ２で判別された撮影シーンが「順光・逆光間」であれば指標５が、「ストロボ・アンダー間」であれば指標６が０乃至１の範囲で正規化された正規化指標へ変換される。正規化指標は、式（２３）のように定義される。
【０２０６】
正規化指標＝（基準指標−指標最小値）／（指標最大値−指標最小値）    （２３）
式（２３）において、指標最大値、指標最小値は、それぞれ正規化される指標のとりうる最大値、最小値であり、本実施の形態では指標５、指標６とも、指標最大値は１．５であり、指標最小値は−０．５である。
【０２０７】
次いで、オフセット値が算出される（ステップＳ２０３ｍ）。オフセット値は、式（２３）の正規化指標と、本実施形態に係る補正処理で目標とするパラメータ（肌色平均輝度など）の再現目標値を用いて予め算出された補正量α、βを用いて式（２４）のように表される。
【０２０８】
オフセット値＝（β−α）×正規化指標＋α      （２４）
なお、本実施形態では、正規化指標と補正量との相関を１次の線形関係としたが、補正量をさらに緩やかに移行させるべく、曲線関係としてもよい。
【０２０９】
次いで、ステップＳ２０３  乃至ステップＳ２０３  で実行された処理と同様にしてキー補正値Ｑが算出され、ガンマ値が補正処理量として決定される（ステップＳ２０３ｎ）。
【０２１０】
ステップＳ２０４では、補正処理実行部１０５３により、ステップＳ２０１で選択され、ステップＳ２０３で決定された補正処理量が適用された補正方法で画像データが補正された後、補正画像データが出力されて（ステップＳ２０５）、処理が終了する。
【０２１１】
図５のステップＳ６で実行される類似画像分類処理について、図１６を用いて説明する。図１６は、図３に示した類似画像分類部１０６により実行される類似画像分類処理の流れを示すフローチャートである。
【０２１２】
ステップＳ３０１では、図５のステップＳ２で入力された全てのコマに付与された情報がコマ毎に読み取られる。具体的には、例えばディジタルスチルカメラ用画像ファイルフォーマット規格（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ  ｆｏｒ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｔｉｌｌ  ｃａｍｅｒａｓ  ：  Ｅｘｉｆ）Ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．２（社団法人電子情報技術産業協会）で規定されている「タグ」が読み取られる。「タグ」には、例えば撮影時刻（ＤａｔｅＴｉｍｅＯｒｉｇｉｎａｌ）、被写体距離（ＳｕｂｊｅｃｔＤｉｓｔａｎｃｅ）、光源（ＬｉｇｈｔＳｏｕｒｃｅ）、フラッシュ（Ｆｌａｓｈ）、ＧＰＳに関する付属情報等が含まれる。
【０２１３】
ステップＳ３０２では、ステップＳ３０１で読み取られた情報に基づいて、図５のステップＳ２で入力された全ての画像データを撮影時刻でコマ単位で分類する。撮影時刻による分類は、例えば異なる２つのコマに付与された「タグ」に含まれる撮影時刻（ＤａｔｅＴｉｍｅＯｒｉｇｉｎａｌ）の差異が予め定めた閾値以下である場合に類似画像として分類する。
【０２１４】
ステップＳ３０３では、図５のステップＳ３で判別された撮影条件を参照する。
【０２１５】
ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で分類された類似画像群を、さらにステップＳ３０３で参照した撮影条件で分類する。
【０２１６】
ステップＳ３０５では、ステップＳ３０４で分類された類似画像群を、さらに撮影場所で分類する。撮影場所による分類は例えば、異なる２つのコマに付与された「タグ」に含まれる撮影場所の緯度、経度の差異が予め定めた閾値以下である場合に類似画像として分類する。
【０２１７】
ステップＳ３０６では、ステップＳ３０５で分類された類似画像群を、さらに撮影方向で分類する。撮影方向による分類は例えば、異なる２つのコマに付与された「タグ」に含まれる撮影した画像の方向（ＧＰＳＩｍｇＤｉｒｅｃｔｉｏｎ）の差異が予め定めた閾値以下である場合に類似画像として分類する。
【０２１８】
ステップＳ３０７では、ステップＳ３０２乃至ステップＳ３０６で分類された類似分類画像群毎に、画像枚数（コマ数）が計数される。以下、ステップＳ３０８乃至ステップＳ３１２の処理については、すべての類似分類画像群についてそれぞれ実行される。
【０２１９】
ステップＳ３０８では、ステップＳ３０７で計数されたコマ数が１であるか否か、すなわち他に類似画像がないか否かが判断される。コマ数が１である場合（ステップＳ３０８；ＹＥＳ）、他に類似画像がないと判断され、ステップＳ３０９の処理が実行され、コマ数が１でない場合（ステップＳ３０８；ＮＯ）、ステップＳ３１０の処理が実行される。
【０２２０】
ステップＳ３０９では、合否レベルが最も緩い「Ｃ」に設定され、例えば図４に示した管理テーブルに、画像と対応付けて書き込まれる。
【０２２１】
ステップＳ３１０では、ステップＳ３０７で計数されたコマ数が１よりも大きく５以下であるか否か、すなわち他に類似画像はあるがその枚数は少ないか否かが判断される。コマ数が１よりも大きく５以下である場合（ステップＳ３１０；ＹＥＳ）、他に類似画像はあるがその枚数は少ないと判断され、ステップＳ３１１の処理が実行され、コマ数が５よりも大きい場合（ステップＳ３１０；ＮＯ）、他に類似画像が多数あると判断されてステップＳ３１２の処理が実行される。
【０２２２】
ステップＳ３１１では、合否レベルが比較的緩い「Ｂ」に設定され、ステップＳ３１２では、合否レベルが最も厳しい「Ａ」に設定され、各々の類似分類画像群に属する画像それぞれについて、図４に示した管理テーブルに、画像と対応付けて書き込まれる。
【０２２３】
なお、図１６に示した本実施の形態では、類似画像の分類を、撮影時刻、撮影場所、撮像装置の向き、撮影条件に基づいて順次分類するものとしたが、上記の各項目の類似度を数値化し、類似度が予め定められた閾値よりも高いものを類似画像群に分類するものとしてもよい。また、画像データに含まれる被写体と背景を分離し、それぞれを数値化して類似画像群に分類することも可能である。
【０２２４】
図５のステップＳ７で実行される画像データの合否判定処理について、図１７を用いて説明する。図１７は、図３に示した合否判定部１０７により実行される合否判定処理の流れを示すフローチャートである。なお本実施の形態において、図１７に示した処理は、図５のステップＳ６で分類された類似画像分類毎に行われるものである。
【０２２５】
ステップＳ４０１では、図５のステップＳ６で分類された類似画像分類の合否レベルが最も緩い「Ｃ」であるか否かが判断される。合否レベルがＣである場合（ステップＳ４０１；ＹＥＳ）、ステップＳ４１０の処理が実行され、合否レベルがＣでない場合（ステップＳ４０１；ＮＯ）、ステップＳ４０２の処理が実行される。
【０２２６】
ステップＳ４０２では、合否レベルに応じた合否条件の設定が行われる。合否条件には例えば、図５のステップＳ４で補正された画像データに基づいて判別される撮影シーン、Ｅｘｉｆタグに含まれる情報、人物の画像の場合において「目つぶり」がないか否か等が含まれ、合否レベルに応じてその項目と閾値が設定される。本実施の形態では一例として、撮影シーン、高周波成分及び平均輝度が項目として選択され、高周波成分の閾値はＴ0、平均輝度の閾値はＹａ0及びＹｂ0に設定されている。
【０２２７】
ステップＳ４０３では、図５のステップＳ４で補正された画像データの撮影条件すなわち撮影シーンが判別される。撮影シーンの判別は、図６に示した処理と同様に行われる。
【０２２８】
ステップＳ４０４では、ステップＳ４０３で判別された撮影条件すなわち撮影シーンが、ステップＳ４０２で設定された合否条件に照らして好ましいものであるか否かが判断される。好ましいものであると判断された場合（ステップＳ４０４；ＹＥＳ）、ステップＳ４０５の処理が実行され、好ましくない撮影シーンであると判断されると（ステップＳ４０４；ＮＯ）、ステップＳ４１２の処理が実行される。
【０２２９】
ステップＳ４０５では、合否判定の対象となる画像に対して注目領域が設定される。
【０２３０】
注目領域は、例えば予め図１の操作部１８で設定される。ユーザが特に注目領域を設定しないデフォルトの状態は、図１８（ａ）に示すように、画像全体が注目画像に設定されている。ユーザが画像の中心を注目領域として設定した場合、図１８（ｂ）に示すように、中央のひとつのブロック３０１が注目領域として設定される。ユーザが中央及び四隅の合計５つのブロックを注目領域に設定した場合、図１８（ｃ）に示すように５つのブロック３０２が注目領域に設定される。
【０２３１】
なお、図１８（ｂ）及び図１８（ｃ）の注目領域設定は、重要な被写体が存在する確率の高い領域を経験則によって導いたものであり、図１８（ａ）のごとく画像全体を注目領域とする場合に比べ、計算処理の負荷を減らすことができる。また、デジタルカメラ等のカメラは、中央重点測光を行う場合が多く、図１８（ｂ）及び図１８（ｃ）のように画像の中央部分を含むブロックについて合焦又は明暗を判定することに合理性がある。ただし、注目領域の設定は他の任意のブロックであってもよく、例えば、画像を縦横ともに３分割したときに得られる４つの格子点を含む領域を注目領域としてもよい。
【０２３２】
ステップＳ４０６では、ステップＳ４０５で設定された注目領域にハイパスフィルタ（ＨＰＦ）処理が施される。ハイパスフィルタ処理は、画像データに含まれる高周波成分を抽出するための画像処理であり、既知の任意の処理を採用することができる。画像データの高周波成分を抽出する前処理として、例えば画像データを空間周波数領域へ変換する離散直交変換、例えば離散コサイン変換を用いてもよい。この変換により、画像データが空間周波数スペクトルへ変換されるため、そのスペクトルの高周波成分のみを取り出せばよい。
【０２３３】
ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６で抽出された高周波成分の積算値Ｔが算出される。
【０２３４】
ステップＳ４０８では、ステップＳ４０５で設定された注目領域の輝度データが取得され、輝度データから注目領域の全画素の輝度データの平均値である平均輝度値Ｙが算出される。
【０２３５】
ステップＳ４０９では、ステップＳ４０７で算出された高周波成分の積算値ＴがステップＳ４０２で設定された閾値Ｔ0よりも大きいか否かが判断される。一般に、画像において合焦の度合いが高いほど、すなわちピントがより正確にあっているほど、画像に含まれる高周波成分は増加する。したがって、ピントがある程度合っている画像を合格画像、あまり合っていない画像を不合格画像とする場合、この積算値Ｔを閾値Ｔ0と比較することにより、合否を判定することができる。積算値Ｔが閾値Ｔ0よりも大きい場合（ステップＳ４０９；ＹＥＳ）、ステップＳ４１０の処理が実行され、積算値Ｔが閾値Ｔ0以下である場合（ステップＳ４０９；ＮＯ）、ステップＳ４１２の処理が実行される。
【０２３６】
ステップＳ４１０では、ステップＳ４０８で算出された平均輝度値Ｙが、ステップＳ４０２で設定された閾値Ｙａ0とＹｂ0の範囲内であるか否か、すなわち画像の明るさが所定の許容範囲にあるか否かが判断される。すなわち、平均輝度値Ｙが下限値Ｙａ0以下の場合、黒つぶれ画像として不合格とするものであり、上限値Ｙｂ0以上の場合、白飛び画像として不合格とするものである。
【０２３７】
平均輝度値Ｙが閾値Ｙａ0とＹｂ0の範囲内であると判断された場合（ステップＳ４１０；ＹＥＳ）、ステップＳ４１１の処理が実行され、平均輝度値Ｙが閾値Ｙａ0以下又は閾値Ｙｂ0以上であると判断された場合（ステップＳ４１０；ＮＯ）、ステップＳ４１２の処理が実行される。なお、ステップＳ４１０の処理では、２つの閾値を用いて、画像の明るさが所定の許容範囲にあるか否かで合否を判定したが、例えば黒つぶれ画像のみの判定や白飛び画像のみの判定でもよい。
【０２３８】
なお、ステップＳ４０９及びステップＳ４１０で用いられる閾値は、経験則により、又は実験的に設定することができる。また一般に、被写体が複雑なほど画像の高周波成分は増え、輝度分布は広範なものとなる傾向にあるため、閾値を画像に応じて適応的に定めてもよい。
【０２３９】
ステップＳ４１１では、当該画像データを「合格」と判定し、図４に示した管理テーブル１０８１に、当該画像データと対応付けられた不合格の識別子１０８９として「ＳＵＣＣＥＳＳ（合格）」が書き込まれる。
【０２４０】
ステップＳ４１２では、当該画像データを「不合格」と判定し、図４に示した管理テーブル１０８１に、当該画像データと対応付けられた不合格の識別子１０８９として「ＦＡＩＬ（不合格）」が書き込まれる。
【０２４１】
ステップＳ４１３では、当該類似画像分類に分類された全ての画像データ（コマ）に対する合否判定が終了したか否かが判断される。全てのコマに対する合否判定が終了した場合（ステップＳ４１３；ＹＥＳ）、ステップＳ４１４の処理が実行され、合否判定が終了していないコマがまだあると判断された場合（ステップＳ４１３；ＮＯ）、次のコマを対象としてステップＳ４０３の処理が実行される。
【０２４２】
ステップＳ４１４では、当該類似画像分類において「合格」と判定された画像が１つ以上あるか否かが判断される。「合格」と判定された画像が１つ以上ある場合（ステップＳ４１４；ＹＥＳ）、ステップＳ４１５の処理が実行され、「合格」と判定された画像がない場合（ステップＳ４１４；ＮＯ）、合否条件を緩和するべくステップＳ４０２の処理が実行されたのち、緩和された合否条件での当該類似画像分類に分類された全てのコマに対する合否判定が再び行われる。
【０２４３】
ステップＳ４１５では、全ての類似画像分類に対する合否判定が終了したか否かが判断される。全ての類似画像分類に対する合否判定が終了した場合（ステップＳ４１５；ＹＥＳ）、合否処理が終了され、合否判定が終了していない類似画像分類がまだあると判断された場合（ステップＳ４１５；ＮＯ）、次の類似画像分類を対象としてステップＳ４０１の処理が実行される。
【０２４４】
なお本実施の形態では、合否条件として、撮影シーン、ピント合焦を近似する注目領域の高周波成分及び露光過不足を近似する注目領域の平均輝度に基づいて行っているが、これらに加えて目つぶり等の新たな合否条件を付加したり、撮影シーンを合否条件としない等の合否条件の緩和により適宜に変更が可能である。
【０２４５】
本発明に係る画像処理装置はデジタルカメラ等の撮像装置にも適用可能である。以下、本発明に係る画像処理装置が適用された撮像装置の一実施形態としてデジタルカメラを例に説明する。
【０２４６】
図１９は、本発明に係る画像処理装置が適用されたデジタルカメラ２０の回路ブロック図である。
【０２４７】
制御部であるカメラコントローラ２０１は、図示しないＣＰＵ（中央処理装置）、ワークメモリ等から構成され、図示しない記憶部に記憶されているプログラムをワークメモリに読み出し、当該プログラムに従ってデジタルカメラ２０の各部を集中制御する。具体的には、カメラコントローラ２０１は、電源スイッチであるメインスイッチ２４１，図示しないレリーズボタンに内蔵されたＡＦスイッチＳＷ１及びレリーズスイッチＳＷ２、カメラの動作モードを設定するモード設定ダイアル２４２、モニタへの表示のオン／オフを制御するモニタスイッチ２４３等からの入力を受けてデジタルカメラ２０各部の動作を制御する。
【０２４８】
また、カメラコントローラ２０１は、画像処理部２０２と連携してレンズ制御部２５３を介したＡＦ（オートフォーカス）制御、絞り制御、フラッシュ２５４の発光制御を行う。さらに、カメラコントローラ２０１は、図示しないファインダ接眼部に備えられた接眼表示部２３２に各種情報を表示する。
【０２４９】
本発明に係る画像処理装置である画像処理部２０２は、Ａ／Ｄ変換部２１３から出力された画像データに対して画像処理を施して出力する。なお、画像処理部２０２は、図３に示した画像処理部１２と同様の内部構造を有しており、その詳細な説明は省略する。
【０２５０】
撮影レンズ２５１で集光された被写体からの光は撮像素子２１１上に結像される。撮像素子２１１で撮像された画像出力は、アナログ処理部２１２で所定の処理が施された後、Ａ／Ｄ変換部２１３でデジタルデータに変換され、画像処理部２０２で所定の信号処理、画像処理が施されて画像データとして画像メモリ２２１に一旦蓄えられると共に、モニタ２３１上にライブビュー画像として表示される。
【０２５１】
レリーズスイッチＳＷ２がオンされると、記録のための撮像（以下、撮影という）が行われ、画像データが画像メモリ２２１に一旦蓄えられた後、モニタ２３１上に撮影済み画像としてアフタービュー表示され、メモリカード２２２に保存される。撮像素子２１１、アナログ処理部２１２、Ａ／Ｄ変換部２１３の動作は、タイミングジェネレータ２１４とＶドライバ２１５によって制御される。撮像素子２１１、アナログ処理部２１２、Ａ／Ｄ変換部２１３、タイミングジェネレータ２１４、Ｖドライバ２１５を総称して撮像部２１０という。
【０２５２】
次に、撮像装置における動作の一例を説明する。図２０は、図１９に示したデジタルカメラ２０で実行される撮影処理の流れを示すフローチャートである。なお、図２０に示したフローチャートにおいては、デジタルカメラ２０のメインスイッチ２４１はオンされた状態であり、モード設定ダイアル２４２により撮影モードに設定されているものとする。
【０２５３】
ステップＳ５０１では、撮像部２１０による撮像が開始され、モニタ２３１上にライブビュー表示が行われる。
【０２５４】
ステップＳ５０２では、ＡＦスイッチＳＷ１がオンされたかどうかが判断され、ＡＦスイッチＳＷ１がオンされるまでステップＳ５０２で待機する。ＡＦスイッチＳＷ１がオンされると（ステップＳ５０２；ＹＥＳ）、ステップＳ５０３の処理が実行される。
【０２５５】
ステップＳ５０３では、カメラコントローラ２０１により、オートフォーカス制御（ＡＦ）と露光量制御（ＡＥ）が行われ、ステップＳ５０４では、レリーズスイッチＳＷ２がオンされたかどうかが判断される。レリーズスイッチＳＷ２がオンされるまでステップＳ５０２からＳ５０４の処理が繰り返される。レリーズスイッチＳＷ２がオンされると（ステップＳ５０４；ＹＥＳ）、ステップＳ５０５の処理が実行される。
【０２５６】
ステップＳ５０５では、撮像部２１０により撮影が行われ、ステップＳ５０６では、ステップＳ５０５で撮影された画像データが画像メモリ２２１に一旦蓄えられる。
【０２５７】
ステップＳ５０７では、図５のステップＳ３と同様に、ステップＳ５０６で画像メモリ２２１に蓄えられた画像データの撮影条件判別が行われる。
【０２５８】
ステップＳ５０８では、図５のステップＳ４と同様に、ステップＳ５０７で判別された撮影条件に対応する補正処理が画像データに対して施される。
【０２５９】
ステップＳ５０９では、モニタ２３１上に撮影された画像の表示（アフタービュー表示）が行われ、ステップＳ５１０では、撮影された画像データがメモリカード２２２に記録される。
【０２６０】
ステップＳ５１１では、モニタ２３１上のアフタービュー表示が消灯されて、ステップＳ５１２では、モニタ２３１上に再度ライブビュー表示が行われ、１画像（１コマ）相当の撮影が終了する。
【０２６１】
ステップＳ５１３では、メインスイッチ２４１がオフされていないかどうかが判断される。なお、メインスイッチ２４１のオフには、規定の時間、何の操作も行われなかった場合に自動的に電源をオフするオートパワーオフ機能によりオフされる場合も含まれる。メインスイッチ２４１がオフされていない場合（ステップＳ５１３；ＮＯ）、ステップＳ５１４の処理が実行され、オフされた場合（ステップＳ５１３；ＹＥＳ）、モニタ２３１上のライブビューが消灯され（ステップＳ５１５）、撮影処理を終了する。
【０２６２】
ステップＳ５１４では、撮影モードが終了されていないか否か、すなわち動作モードが撮影モードから他のモードに変更されていないか否かが判断される。変更されていなければ（ステップＳ５１４；ＮＯ）、ステップＳ５０１に戻って上述のシーケンスを繰り返す。動作モードが変更されている場合は（ステップＳ５１４；ＹＥＳ）、モニタ２３１上のライブビューが消灯され（ステップＳ５１５）、変更されたモードでの制御に移行する。
【０２６３】
なお、図２０に示したフローチャートにおいて、ステップＳ５０７の撮影条件判別処理は、図６に示したものと同じであり、ステップＳ５０８の補正処理は、図１１に示したものと同じであるので、詳細な説明は省略する。
【０２６４】
撮像装置における他の動作について、図２１を用いて説明する。図２１は、図１９に示したデジタルカメラ２０で実行される画像出力処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態において画像出力処理とは、図示しない通信手段を用いてメモリカード２３１に保存された画像データを、図示しないコンピュータやサーバに出力する処理のことをいう。なお、図２１に示したフローチャートにおいては、デジタルカメラ２０のメインスイッチ２４１はオンされた状態であり、モード設定ダイアル２４２により出力モードに設定されているものとする。
【０２６５】
ステップＳ６０１では、合格画像のみ出力する設定がされているか否かが判断される。合格画像のみ出力する設定は、予め図示しない操作部で行われている。合格画像のみ出力する設定がされている場合（ステップＳ６０１；ＹＥＳ）、ステップＳ６０２の処理が実行され、全ての画像を出力する設定がされている場合（ステップＳ６０１；ＮＯ）、ステップＳ６０８の処理が実行される。
【０２６６】
ステップＳ６０２では、図５のステップＳ６と同様に、画像メモリ２２１に蓄えられた全ての画像データを対象として、類似画像の分類が行われ、分類されたグループ毎にステップＳ６０３で実行される合否判定レベルの判定基準である合否レベルが設定される。
【０２６７】
ステップＳ６０３では、図５のステップＳ７と同様に、画像メモリ２２１に蓄えられた全ての画像データを対象として、それぞれの画像の合格又は不合格が判定される。
【０２６８】
ステップＳ６０４では、画像処理部２０２の記憶部に記憶されている、図４に示した管理テーブルが参照される。
【０２６９】
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０４で参照された管理テーブルに「合格」の識別子が記録されている画像データに出力フラグを付与する。一方、ステップＳ６０６では、画像メモリ２２１に蓄えられた全ての画像データに出力フラグを付与する。
【０２７０】
ステップＳ６０７では、出力フラグが付与された全ての画像データを出力し、処理を終了する。
【０２７１】
なお、図２１に示したフローチャートにおいて、ステップＳ６０２の類似画像分類処理は、図１６に示したものと同じであり、ステップＳ６０３の合否判定処理は、図１７に示したものと同じであるので、詳細な説明は省略する。
【０２７２】
図２１に示した実施の形態では、合格と判定された画像データのみ出力するものであったが、画像データの出力に代えて、モニタ２３１上でのスライドショー表示でも同様の処理が行われる。
【０２７３】
以上により、本実施の形態においては、類似画像の選定並びに所定の基準に基づく合格及び不合格の判定精度が高く、ユーザにとって貴重な画像（ベターショット）を確実に効率よく出力あるいは表示することが可能である。
【０２７４】
なお、本実施の形態において、画像処理装置が適用された例としてプリンタ及びデジタルカメラを例にとり説明したが、液晶ディスプレイ装置やプラズマディスプレイ装置等の画像表示装置、複合機や証明写真用人物撮影装置等の画像形成装置、画像データを保存する画像ストレージ装置等の情報記録装置に対しても適用可能である。
【０２７５】
また、本発明の目的は前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵ若しくはＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【０２７６】
この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラム及び該プログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。
【０２７７】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えばフロッピー（登録商標）ディスク，ハードディスク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭなどを用いることができる。
【０２７８】
また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０２７９】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０２８０】
その他、本発明に係る画像処理装置を構成する各構成の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２８１】
【図１】本発明に係る画像処理装置が適用されたプリント装置の主要な機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示したプリンタ装置の外観を模式的に示す斜視図である。
【図３】画像処理部の内部構成を示すブロック図である。
【図４】画像処理部の記憶部に記憶された管理テーブルのデータ構成を概念的に示す模式図である。
【図５】本発明に係る画像処理装置が適用されたプリント装置で実行されるプリント処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図５で実行される撮影条件判別処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】画像データの画像の外縁からの距離に応じて決定される領域ｎ１〜ｎ４を示す図である。
【図８】指標１を算出するための、第１の占有率に乗算する第１の係数を表す曲線を示す図である。
【図９】指標２を算出するための、第１の占有率に乗算する第２の係数を表す曲線を示す図である。
【図１０】指標３を算出するための、第２の占有率に乗算する第３の係数を表す曲線を領域別（ｎ１〜ｎ４）に示す図である。
【図１１】図５で実行される補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】図１１で選択される階調調整方法に対応する階調変換曲線を示す図である。
【図１３】輝度の度数分布（ヒストグラム）（ａ）、正規化されたヒストグラム（ｂ）、ブロック分割されたヒストグラムからの低輝度領域及び高輝度領域の削除を説明する図（（ｃ）及び（ｄ））と、輝度の頻度の制限を説明する図（（ｅ）及び（ｆ））である。
【図１４】指標と、階調調整量算出処理で使用されるパラメータ（再現目標値、肌色平均輝度値等）の修正値Δとの関係を示す図である。
【図１５】撮影条件が逆光又はアンダーである場合の階調処理条件を表す階調変換曲線を示す図である。
【図１６】図５で実行される類似画像分類処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】図５で実行される合否判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】図１８で設定される注目領域の例を示す図である。
【図１９】本発明に係る画像処理装置が適用された撮像装置の主要な機能的構成を示すブロック図である。
【図２０】本発明に係る画像処理装置が適用された撮像装置で実行される撮影処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】本発明に係る画像処理装置が適用された撮像装置で実行される画像出力処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０２８２】
１０  プリント装置
１１  全体制御部
１２  画像処理部
１３  プリント部
１４  スキャナ部
１５  記録媒体読み書き部
１６  通信部
１７  記憶部
１８  操作部
１９  表示部
１００  画像処理制御部
１０１  入力部
１０２  スキャンデータ処理部
１０３  入出力処理部
１０４  撮影条件判別部
１０５  補正処理部
１０６  類似画像分類部
１０７  合否判定部
１０８  記憶部
１０９  出力部
１０８１  管理テーブル
２０  デジタルカメラ
２１０  撮像部
２１１  撮像素子
２１２  アナログ処理部
２１３  Ａ／Ｄ変換部
２２１  画像メモリ２２１
２２２  メモリカード
２３１  モニタ
２４１  メインスイッチ
２４２  モード設定ダイアル
【図１】
2006190154.tif 000015
【図２】
2006190154.tif 000016
【図３】
2006190154.tif 000017
【図４】
2006190154.tif 000018
【図５】
2006190154.tif 000019
【図６】
2006190154.tif 000020
【図７】
2006190154.tif 000021
【図８】
2006190154.tif 000022
【図９】
2006190154.tif 000023
【図１０】
2006190154.tif 000024
【図１１】
2006190154.tif 000025
【図１２】
2006190154.tif 000026
【図１３】
2006190154.tif 000027
【図１４】
2006190154.tif 000028
【図１５】
2006190154.tif 000029
【図１６】
2006190154.tif 000030
【図１７】
2006190154.tif 000031
【図１８】
2006190154.tif 000032
【図１９】
2006190154.tif 000033
【図２０】
2006190154.tif 000034
【図２１】
2006190154.tif 000035