(57)【要約】【課題】対象画像に応じて日付表示を適切な位置に合成することが困難であった。【解決手段】対象画像に日付表示を合成する際に、各領域毎に画像評価を行い、その評価結果に基づいて日付表示を合成するために最もふさわしい領域を特定し、同特定した領域において日付表示データを合成する。その結果、対象画像上の人物が写っている箇所や、ピントの合っている箇所や、所定のオブジェクトが写っている箇所などの画像の重要部分を日付表示が覆ってしまうことを自動的に防ぐことができ、日付表示を行う場合でも画像の趣向を維持できる。【選択図】図２
2006285470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像を表現する画像データを入力する画像データ入力手段と、
上記画像データにおける各領域毎に所定の画像評価を行うとともに、評価結果に従って日付表示を合成するための領域を決定する合成領域決定手段と、
上記決定された画像データ上の領域に日付表示を行うための日付表示データを合成する画像合成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記合成領域決定手段は、上記画像データのヘッダ領域から、同ヘッダ領域に予め記録された上記対象画像の記録時期を示す日付情報を読み出し、同読み出した日付情報に従って上記日付表示データを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に人物が含まれているか否か判断するとともに、人物が含まれていると判断した場合には日付表示の合成に適した領域であるか否かの評価において低評価とすることを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に含まれる人物の数が多いほど低評価とすることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記合成領域決定手段は、各領域毎にピントの合致度合いを判断するとともに、合致度合いが高い場合には日付表示の合成に適した領域であるか否かの評価において低評価とすることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に含まれるエッジ画素数が多いほどピントの合致度合いが高いと判断することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に含まれるエッジ画素数が所定のしきい値を超えた場合には、上記評価を上昇させることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記合成領域決定手段は、各領域内における輝度差を求めるとともに、輝度差が大きい場合には日付表示の合成に適した領域であるか否かの評価において低評価とすることを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記合成領域決定手段は、所定の順序に従って上記対象画像の端部領域から日付表示に適した所定サイズの範囲を評価対象の領域として選択して画像評価を繰り返すことを特徴とする請求項１〜請求項８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記合成領域決定手段は、評価対象となった各領域のうち  日付表示の合成に適した領域としての評価が最も高かった領域を上記日付表示を合成するための領域とすることを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
上記合成領域決定手段は、各領域を評価する毎に評価結果を所定の評価基準と対比するとともに、最初に当該評価基準を上回った評価結果を得た領域を上記日付表示を合成するための領域とすることを特徴とする請求項１〜請求項９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
対象画像を表現する画像データを入力する画像データ入力工程と、
上記画像データにおける各領域毎に所定の画像評価を行うとともに、評価結果に従って日付表示を合成するための領域を決定する合成領域決定工程と、
上記決定された画像データ上の領域に日付表示を行うための日付表示データを合成する画像合成工程とからなることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１３】
対象画像を表現する画像データを入力する画像データ入力機能と、
上記画像データにおける各領域毎に所定の画像評価を行うとともに、評価結果に従って日付表示を合成するための領域を決定する合成領域決定機能と、
上記決定された画像データ上の領域に日付表示を行うための日付表示データを合成する画像合成機能とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象画像の所定位置に日付表示を合成する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮影した写真画像等を印刷装置にてプリントする際に日付表示を加えようとした場合、その日付表示は、例えば図９，１０に示すように、矩形画像の長辺を上下に対抗させた場合の右下位置等、決められた一定位置（日付表示エリア）に印刷されるのが通常であった。
【０００３】
また、日付表示を合成する位置を、ユーザのカーソルキー操作によって変更できる技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平２００２‐１３５５６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のように日付表示の位置が固定されていた場合には、背景となる画像の内容にかかわらず日付表示の位置が不変であるため、日付表示が画像の重要な部分を覆ってしまう等の不都合が生じていた。
また、上記文献においては、日付表示位置の変更のためにはユーザが入力操作を行う必要があったため、日付表示を適切な位置において合成するための処理が煩雑であった。
【０００５】
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、煩雑な入力操作を要することなく自動的に、日付表示を対象画像に応じた最適な位置に合成することの可能な画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明の画像処理装置においては、画像データ入力手段が対象画像を表現する画像データを入力すると、合成領域決定手段が、上記画像データにおける各領域毎に所定の画像評価を行うとともに、評価結果に従って日付表示を合成するための領域を決定する。そして、画像合成手段が、上記決定された画像データ上の領域に、日付表示を行うための日付表示データを合成する。
このように本発明によれば、各対象画像毎に、自動的に日付表示を合成するために適した領域が選択され、かつその選択された領域に日付表示データが合成される。その結果、画像の重要部分が日付表示によって隠れてしまうといったことがなくなり、対象画像が示す内容と日付表示との位置関係が最適となった画像を取得することが可能となる。
【０００７】
本発明の他の構成として、上記合成領域決定手段は、上記画像データのヘッダ領域から、同ヘッダ領域に予め記録された上記対象画像の記録時期を示す日付情報を読み出し、同読み出した日付情報に従って上記日付表示データを生成するとしてもよい。
上記ヘッダ情報には撮影日時など対象画像の記録時期を示す日付情報が保存されているのが通常であるため、かかる日付情報に従って上記日付表示データを生成し、対象画像に合成する。
【０００８】
ここで、上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に人物が含まれているか否か判断するとともに、人物が含まれていると判断した場合には日付表示の合成に適した領域であるか否かの評価において低評価とするとしてもよい。
対象画像中に人物が表現されている場合、人物を含む領域に日付表示が合成されると画像の質を著しく損なう。そこで、人物が含まれている領域については日付表示の合成に適した領域であるか否かの評価において低評価とし、日付表示を合成するための領域となり難くする。
この結果、適切な位置に日付表示がなされた画像が得られる。
【０００９】
さらに、具体的な構成として、上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に含まれる人物の数が多いほど低評価とするとしてもよい。人物を含む領域が複数ある場合、より多くの人物を含む領域ほど低評価とすることで、多くの人物を撮影した画像中においても、極力日付表示によって画像の趣向が損なわれないようにすることができる。
【００１０】
他の例として、上記合成領域決定手段は、各領域毎にピントの合致度合いを判断するとともに、合致度合いが高い場合には日付表示の合成に適した領域であるか否かの評価において低評価とするとしてもよい。すなわち、ピントの合った領域であればその対象画像における重要部分と考えられるため、ピントの合致度合いが高い領域を、日付表示を合成するための領域となり難くする。この結果、適切な位置に日付表示がなされた画像が得られる。
【００１１】
ピントの合致度合いの判断の具体例として、上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に含まれるエッジ画素数が多いほどピントの合致度合いが高いと判断するとしてもよい。ピントが合っているということは、他の領域と比較して画像が鮮鋭に写されていると考えられるため、エッジ画素の多少に応じてピントの合致度合いを判定する。
【００１２】
上記では、エッジ画素数が多い場合には、日付表示の合成には不適切な領域とする旨説明したが、ここで、一つの例外が考えられる。つまり、上記合成領域決定手段は、評価対象の領域内に含まれるエッジ画素数が所定のしきい値を超えた場合には、上記評価を上昇させるとしもよい。ある領域内におけるエッジ画素の比率がある基準を超えて高すぎる場合、その領域は、洋服の細かい模様や芝生が密集している画像など、画像の重要部分ではなく、あえて日付表示を外す必要のない画像部分である可能性もある。そこで、エッジ画素数が所定のしきい値を超える領域については逆に上記評価を上昇させ、日付表示の合成に適した領域とする。
【００１３】
さらに他の例として、上記合成領域決定手段は、各領域内における輝度差を求めるとともに、輝度差が大きい場合には日付表示の合成に適した領域であるか否かの評価において低評価とするとしてもよい。輝度差の大きい領域内には、何らかのオブジェクトが含まれると予測されるため、かかる領域は低評価とすることで、日付表示が合成される可能性を低くする。この結果、適切な位置に日付表示がなされた画像が得られる。
なお、輝度差の大きい小さいは、各領域内での輝度の分散を算出し、当該分散をあるしきい値と比較することで判断することができる。
【００１４】
ここで、対象画像中のどこに位置する領域を対象に画像評価を行うかは種々の考えがあるが、一例として上記合成領域決定手段は、所定の順序に従って上記対象画像の端部領域から日付表示に適した所定サイズの範囲を評価対象の領域として選択し、画像評価を繰り返すとしてもよい。このように、縦横が所定数の画素によって定義される所定サイズの領域を単位として、対象画像の端部領域を所定の順序で移動させながら順次画像評価を実行していけば、日付表示の合成位置の候補として適切な各領域について画像評価を行うことができる。
【００１５】
上記合成領域決定手段は、評価対象となった各領域のうち  日付表示の合成に適した領域としての評価が最も高かった領域を上記日付表示を合成するための領域としてもよい。つまり、画像評価を行った全ての領域の中から最も高評価であった領域を一つ選択し、これを日付表示を合成するための領域として決定する。その結果、対象画像中の重要な部分には影響を与えない最も適した位置に日付を合成することができる。
【００１６】
一方、上記合成領域決定手段は、各領域を評価する毎に評価結果を所定の評価基準と対比するとともに、最初に当該評価基準を上回った評価結果を得た領域を上記日付表示を合成するための領域としてもよい。この場合、画像評価の対象として予定していた全領域について画像評価する必要はなく、評価基準を上回った評価が得られたらその時点で評価作業を終了し、当該上回った評価を得た領域に日付表示データを合成する。そのため、日付表示の合成処理に要する計算負担および時間が大きく軽減される。
【００１７】
これまでは、日付表示の合成処理にかかる本願思想を実現するための画像処理装置として説明を行ったが、本願思想は、これを実現する方法の発明として把握することも可能である。つまり、対象画像を表現する画像データを入力する画像データ入力工程と、上記画像データにおける各領域毎に所定の画像評価を行うとともに、評価結果に従って日付表示を合成するための領域を決定する合成領域決定工程と、上記決定された画像データ上の領域に日付表示を行うための日付表示データを合成する画像合成工程とからなることを特徴とする画像処理方法としても把握することができる。この場合も、上記各画像処理装置と同様の作用、効果を有する。
【００１８】
さらに、画像処理装置の構成をプログラムの発明に対応させることも可能であり、対象画像を表現する画像データを入力する画像データ入力機能と、上記画像データにおける各領域毎に所定の画像評価を行うとともに、評価結果に従って日付表示を合成するための領域を決定する合成領域決定機能と、上記決定された画像データ上の領域に日付表示を行うための日付表示データを合成する画像合成機能とをコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラムとしても把握することができる。この場合も、上記各画像処理装置と同様の作用、効果を有する。
むろん、請求項２〜請求項１１の各構成と同様の構成をもって、上記方法またはプログラムの発明に従属する発明を把握することも可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
下記の順序に従って本発明の実施形態を説明する。
（１）画像処理装置の概略構成
（２）画像合成処理
（３）まとめ
【００２０】
（１）画像処理装置の概略
図１は、本発明にかかる画像処理装置であるコンピュータ１０と、これに接続したプリンタ２０等を示している。
コンピュータ１０では、演算処理の中枢をなすＣＰＵ１１がシステムバス１０ａを介してコンピュータ１０全体を制御する。同バス１０ａには、書き換え不可能な半導体メモリであるＲＯＭ１２、書き換え可能な半導体メモリであるＲＡＭ１３、ＣＤ‐ＲＯＭドライブ１５、フレキシブルディスク（ＦＤ）ドライブ１６、各種インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７ａ〜１７ｅ等が接続され、ハードディスクドライブを介して磁気ディスクであるハードディスク（ＨＤ）１４も接続されている。
【００２１】
ＨＤ１４にはオペレーティングシステム（ＯＳ）やアプリケーションプログラム（ＡＰＬ）等が記憶されており、これらはＣＰＵ１１によって適宜ＲＡＭ１３に転送され、実行される。本実施形態では、ＨＤ１４には外部から入力した画像データ１４ａ等が保存されている。画像データ１４ａは、印刷対象となる画像（対象画像）を表したデータであり、コンピュータ１０は、Ｉ／Ｆ１７ａ（例えばＵＳＢＩ／Ｆ）を介してデジタルカメラ４０等の入力機器から当該画像データ１４ａを入力することができる。
ディスプレイＩ／Ｆ１７ｂには画像データに基づいて当該データに対応する画像を表示するディスプレイ１８ａが接続され、入力Ｉ／Ｆ１７ｃにはキーボード１８ｂやマウス１８ｃが操作用入力機器として接続され、プリンタＩ／Ｆ１７ｅには例えばシリアルＩ／Ｆケーブルを介してプリンタ２０が接続されている。
【００２２】
プリンタ２０は、インクジェット式のプリンタでありＣＭＹＫ（シアン、マゼンタ、イエロー、ブラック）の各色に対応してそれぞれ設けられた４個のインクカートリッジ２８に充填された各インクを印刷ヘッド２９ａ〜２９ｄから吐出して、印刷媒体上にドットを形成することにより画像を印刷する。むろん、ライトシアン、ライトマゼンタ、ライトブラック、ダークイエロー、レッド、バイオレット、無着色インク等を使用するプリンタを採用してもよいし、インク種類数も限られない。また、インク通路内に泡を発生させてインクを吐出するバブル方式のプリンタや、トナーインクを使用して印刷媒体上に印刷画像を印刷するレーザープリンタ等、種々の印刷装置を採用可能である。プリンタ２０では、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、通信Ｉ／Ｏ２４、コントロールＩＣ２５、ＡＳＩＣ２６、Ｉ／Ｆ２７、等がバス２０ａを介して接続され、ＣＰＵ２１がＲＯＭ２２に書き込まれたプログラムに従って各部を制御する。
【００２３】
キャリッジ機構２７ａにて主走査方向に往復動するキャリッジには、各インクカートリッジ２８が装着されているとともに、印刷ヘッドユニット（印刷ヘッドの集合体）２９が搭載されている。各カートリッジ２８には、例えばＲＡＭからなるメモリチップ２８ａがそれぞれ設けられており、各メモリチップ２８ａは電気的にコントロールＩＣ２５と接続されている。通信Ｉ／Ｏ２４はコンピュータ１０のプリンタＩ／Ｆ１７ｅと接続され、プリンタ２０は通信Ｉ／Ｏ２４を介してコンピュータ１０から送信される色別のラスタデータを受信する。ＡＳＩＣ２６は、ＣＰＵ２１と所定の信号を送受信しつつヘッド駆動部２６ａに対してラスタデータに対応する印加電圧データを出力する。同ヘッド駆動部２６ａは、同印加電圧データから印刷ヘッド２９ａ〜２９ｄに内蔵されたピエゾ素子への印加電圧パターンを生成し、印刷ヘッド２９ａ〜２９ｄに各色のインクをドット単位で吐出させる。Ｉ／Ｆ２７に接続されたキャリッジ機構２７ａや紙送り機構２７ｂは、印刷ヘッドユニット２９を主走査させたり、適宜改ページ動作を行いながら印刷用紙を順次送り出して副走査を行ったりする。
【００２４】
コンピュータ１０においてはＯＳにプリンタＩ／Ｆ１７ｅを制御するプリンタドライバ（ＰＲＴＤＲＶ）が組み込まれ、当該ＰＲＴＤＲＶは、ＡＰＬから印刷指示が行われた対象画像について所定の画像処理を行って印刷を実行する。ＰＲＴＤＲＶは、印刷を実行するために画像合成モジュールと、色変換モジュールと、ハーフトーン（Ｈ／Ｔ）モジュールと、印刷データ生成モジュールとを備えている。
上記印刷指示がなされるとＰＲＴＤＲＶが駆動し、各モジュールによって画像データ１４ａの各画素値に対する処理が実施され、ラスタデータが作成される。作成されたラスタデータはプリンタＩ／Ｆ１７ｅを介してプリンタ２０に出力され、プリンタ２０は当該ラスタデータに基づいて印刷を実行する。
【００２５】
より具体的には、画像合成モジュールが画像データ１４ａをＨＤ１４から取得する。このとき、画像データ１４ａに対して後述の日付表示データの合成処理を実行するとともに、必要があれば所定の解像度変換処理を行う。画像データ１４ａはＲＧＢの各要素色を多階調（例えば、２５６階調）表現して各画素の色を規定したドットマトリクス状のデータであり、ｓＲＧＢ規格に従った表色系を採用している。むろん、ＹＣｂＣｒ表色系を採用したＪＰＥＧ画像データやＣＭＹＫ表色系を採用した画像データ等、種々のデータも採用可能である。色変換モジュールは各画素の色を示す表色系を変換するモジュールであり、ＨＤ１４に予め記録された色変換ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を適宜参照して、画像データ１４ａ（ＲＧＢデータ）を、各画素毎にＣＭＹＫ毎の階調値で表現されるインクデータに色変換する。
【００２６】
Ｈ／Ｔモジュールは、色変換によって生成されたインクデータを、各画素におけるＣＭＹＫ毎のインクの吐出／非吐出を特定したＨ／Ｔデータに変換する。Ｈ／Ｔモジュールは、誤差拡散法やディザ法等によるＨ／Ｔ処理を実行可能である。最後に、印刷データ生成モジュールは、上記Ｈ／Ｔデータに基づいて、上記ラスタデータを生成しプリンタ２０に送出する。
なお、図１ではコンピュータ１０とプリンタ２０とを個別の機体としているが、プリンタ２０が印刷処理に加えてコンピュータ１０が実行する画像処理を実行する構成としても良い。
【００２７】
（２）画像合成処理
対象画像に日付表示などの他の画像を合成する際に、各対象画像ごとに、かかる他の画像を合成することがふさわしくない領域というものが存在する。そこで、本実施例においては、以下のような画像合成処理を行うこととした。
図２は、コンピュータ１０が実行する画像合成処理の内容をフローチャートにより示している。当該処理は、主に上記ＰＲＴＤＲＶの画像合成モジュールによって実行される。
【００２８】
ステップＳ（以下、ステップの記載を省略。）９００においては、コンピュータ１０は、ＨＤ１４から対象画像を表す上記画像データ１４ａを読み出す。
Ｓ９２０では、コンピュータ１０は、画像データ１４ａが記録された時期（例えば、デジタルカメラ４０にて撮影された年月日）を示す情報（以下、日付情報）を取得する。具体的には、画像データ１４ａに付加されているヘッダ領域から当該日付情報を取得する。つまり、画像データ１４ａが所定の画像ファイル形式で記録されている場合、そのヘッダ領域には、撮影年月日や画像データのサイズなど、画像データ１４ａに関わる各種情報が記録されているため、ヘッダ領域を参照することにより日付情報を獲得できる。
【００２９】
次に、Ｓ９４０において、コンピュータ１０は対象画像の各領域毎に画像評価を実行し、評価結果に基づいて各領域に評価値αを設定する。ここで評価値αとは、日付表示データを合成するための適正を数値で表したものであり、本実施例においてはその値が大きいほど、合成に適した領域であることを示す。
【００３０】
本実施例においては、画像評価の具体的手法として、人物の有無に基づく評価と、ピントの合致度合いに基づく評価と、輝度差の大きさに基づく評価とについて説明を行う。
図６は、人物の有無に基づく画像評価の内容をフローチャートにより示している。まず、Ｓ９４１においてコンピュータ１０は、画像データ１４ａから一つの画素領域を選択する。上記のようにして選択される領域は、横縦ｍ×ｎ個の画素で表された、日付表示を行うのに適したサイズとなっており、図３〜５においては斜線を施した矩形によって一つの領域の大きさを示している。
【００３１】
ここで、領域の選択の手法としては主に２通り考えられ、いずれを採用しても良い。１つは、図３に示すように、対象画像中の所定箇所（例えば、画像の上下各辺に沿った端部領域における左右両端および略中央の計６箇所）に予め選択対象となる領域を設けておき、かかる各領域を順次選択する手法が考えられる。もう一つは、図４，５に示すように、対象画像中の所定領域内（例えば、画像の上下各辺に沿った端部領域）にて、上記領域のサイズを単位として一画素ずつある方向に領域をずらしながら順次選択していく手法が考えられる。
【００３２】
Ｓ９４２においては、コンピュータ１０は、選択した一の領域（選択領域）に人物が存在するか否か判断する。人物の検出は以下のように行う。まず、選択領域から肌色領域を抽出する。この際、まず選択領域の画像データをＨＳＶ（色相／彩度／輝度）色空間に変換し、画像の平均輝度Ｖaveを算出する。そして、平均輝度Ｖaveの所定の範囲毎に、肌色画素値の適切な範囲を設定して肌色画素の抽出を行なっている。肌色画素値の範囲の具体例は以下の通りである（Ｈ成分の範囲が０〜３５９、Ｓ，Ｖ各成分の範囲が０〜２５５の場合）。
【００３３】
１２０≦Ｖaveの場合の肌色画素値の範囲：
Ｈ成分：１０＜Ｈ＜４０
Ｓ成分：Ｓ＞６０
Ｖ成分：Ｖ＞１５０
但し、Ｖ成分が２１０以上の画素に関しては、Ｓ成分の値に無関係に、Ｈ成分が１０＜Ｈ＜４５の画素を肌色画素とする。この理由は、輝度が極めて高い画素、すなわちハイライトと考えられる画素に対しては、Ｓ（彩度）成分を無視してＨ（色相）成分のみで判断を行なう方が適切だからである。
【００３４】
９０≦Ｖave＜１２０の場合の肌色画素値の範囲：
Ｈ成分：０＜Ｈ＜４０
Ｓ成分：Ｓ＞６０
Ｖ成分：Ｖ＞１００
但し、Ｖ成分が２１０以上の画素に関しては、Ｓ成分の値に無関係に、Ｈ成分が１０＜Ｈ＜４５の画素を肌色画素とする。
【００３５】
Ｖave＜９０の場合の肌色画素値の範囲：
Ｈ成分：０＜Ｈ＜３０ 又は３５０＜Ｈ＜３６０
Ｓ成分：３０＜Ｓ＜２００
Ｖ成分：Ｖ＞８０
但し、Ｖ成分が２１０以上の画素に関しては、Ｓ成分の値に無関係に、１０＜Ｈ＜３５の画素を肌色画素とする。
【００３６】
このように、画像の平均輝度Ｖave（または平均明度）を複数の範囲に区分し、各範囲
に対して肌色画素値の範囲を設定するようにすれば、画像全体が明るいか暗いかに応じて、適切な肌色画素の範囲を設定することができる。この結果、肌色画素の検出をより正確に行うことが可能である。
【００３７】
こうして検出された肌色画素の集合が肌色領域として抽出される。この際、ある程度の数（例えば１０画素）以上の肌色画素が接した状態で集合している画像領域のみを肌色領域として抽出してもよい。また、肌色領域の中に、顔の器官（眉、目、鼻、口、耳）などが含まれている場合には、これらの器官を包含する領域を１つの肌色領域として抽出してもよい。顔器官の抽出処理は、例えば、ニューラルネットワークによる処理や、画像内の色変化や輝度変化を利用した処理、画像内の形状を利用した処理などの種々の処理を利用することができる。
【００３８】
肌色画素の判断方法としては、これ以外の任意の方法を採用することができる。例えば、Ｓ成分やＶ成分の値に無関係に、Ｈ成分が予め定められた範囲内の値を有する場合に肌色画素として検出することが可能である。また、色空間としては、ＣＩＥＬａｂ色空間やＹＩＱ色空間などの色空間を用いることも可能である。
次に、上記抽出した各肌色領域の縦横比を算出する。縦横比は、一つの肌色領域をその外周に接しつつ包含する矩形を考えた場合の同矩形の長辺Ｗlongと短辺Ｗshortとの比である、Ｗlong／Ｗshortによって表される。そして、この縦横比が所定の範囲（本実施例では１．５以上で３未満）の場合に、この肌色領域を人物の顔領域（または「人物領域」）であると判断する。
【００３９】
上記のようにして選択領域内から上記人物の顔領域が抽出された場合には、Ｓ９４２において“Ｙｅｓ”と判断し、Ｓ９４３へ進む。一方、人物の顔領域が抽出されない場合にはＳ９４６において、評価値α３をその選択領域に対して設定する。
Ｓ９４３においては、選択領域に存在する人物が複数であるか否か判断する。人物の数は、抽出された顔領域の数によって判断する。選択領域内から人物の顔領域が複数抽出されれば“Ｙｅｓ”と判断するとともに、Ｓ９４４において評価値α１を設定する。一方、選択領域内からは一人分の顔領域しか抽出されない場合は、Ｓ９４５において、評価値α２を設定する。
【００４０】
なお、選択領域のサイズは対象画像全体においてはごく小さな範囲であるため、人物の顔領域の全体が選択領域に含まれるという状況はまれである。そこで、Ｓ９４２，９４３の判断においては、顔領域の抽出処理自体は選択領域を含む大きな画素領域を対象に行い、当該大きな画素領域から顔領域が抽出され、かつ顔領域の一部が選択領域に含まれていれば、その選択領域に人物が存在すると判断してもよい。
上記では顔領域を人物領域として抽出するものとしたが、これ以外の方法で人物領域を抽出するものとしてもよい。例えば、人物を構成する複数の要素（頭部、胴体、手足）のいくつかを含む広い領域を人物領域として抽出することも可能である。
【００４１】
ここで、上記のように設定された各評価値α１〜α３は、α３＞α２＞α１の関係をもつ数値である。上述したように評価値は、その値が大きいほど日付表示の合成に適した領域であることを示す指標値であるため、人物が含まれる選択領域に対しては日付表示の合成に不適切であるとして小さな評価値が与えられ、さらに複数の人物が含まれる場合はより小さな値となる。人物が複数存在する場合に設定する評価値については、その人数が多いほどより評価値を小さい値とする。
Ｓ９４７においては、コンピュータ１０は、全ての領域を対象として評価値を設定したか否か判断し、全領域についての処理が終了していない場合はＳ９４１以下の処理を繰り返す。一方、全領域についての処理が終了している場合は、画像評価処理を終了する。
【００４２】
次に、ピントの合致度合いに基づく画像評価について説明する。つまり、ピントが合っている領域は、対象画像の中でも重要な部分であると考えられるため、ピントの合致度合いによって評価値を異ならせる。
図７は、ピントの合致度合いに基づく画像評価の内容をフローチャートにより示している。Ｓ９４８においては、図６のＳ９４１と同様に一つの領域を選択する。Ｓ９４９においては、コンピュータ１０は、選択領域内に含まれるエッジ画素の数を集計する。本実施例においては、ある選択領域に対してどれほどピントが合っているか否かを、その選択領域に含まれるエッジ画素数によって判断する。
【００４３】
ある画素がエッジ画素であるか否かは様々な公知の手法により判断できるが、ここでは、一つの注目画素の濃度（例えば、輝度）と周囲の画素の濃度との差分が所定の基準値を超える場合に当該注目画素をエッジ画素と判断する。
Ｓ９５０においては、集計したエッジ画素数が所定のしきい値Ｔｈ１より多いか否か判断する。しきい値Ｔｈ１は、選択領域を構成する全画素数（ｍ×ｎ個）のうちの数パーセントに対応する値である。集計したエッジ画素数がしきい値Ｔｈ１を超えない場合は、Ｓ９５４において、その選択領域に対して評価値α６を設定する。一方、しきい値Ｔｈ１を超える場合には、Ｓ９５１において、集計したエッジ画素数が所定のしきい値Ｔｈ２より少ないか否か判断する。しきい値Ｔｈ２はしきい値Ｔｈ１より大きな値であって選択領域を構成する全画素数のうちの数パーセントに対応する値である。
【００４４】
集計したエッジ画素数がしきい値Ｔｈ２を超えない場合は、Ｓ９５２において評価値α４を設定し、しきい値Ｔｈ２を超える場合はＳ９５３において評価値α５を設定する。
ここで、各評価値α４〜α６は、α６＞α４、α５＞α４の関係をもつ。すなわち、エッジ画素数がしきい値Ｔｈ１〜Ｔｈ２の範囲内である場合に評価値は最も小さくなり、エッジ画素数がしきい値Ｔｈ１〜Ｔｈ２の範囲外である場合には大きな評価値を与える。つまり、本実施例においては、選択領域内におけるエッジ画素比率が大きい場合には基本的にピントの合致度合いが高く日付表示の合成には適さないと判断するが、エッジ画素比率がある値を超えてより高い場合には、例外的に、日付表示の合成にある程度適していると判断する、という思想のもと評価値を設定する。
【００４５】
この結果、衣類の模様や芝生が背景として撮影されている領域など、かなり画像の濃淡変化が活発であるが、あえて日付表示の合成位置から除外する必要性の低い領域に対して低い評価値を与えてしまうことが防がれる。ただし、Ｓ９５１の判断を行うか否かは任意であり、Ｓ９５０の分岐にて“Ｙｅｓ”である場合に即座に上記α６より小さな評価値を与えるとしてもよい。
Ｓ９５５においては、コンピュータ１０は、全ての領域を対象として評価値を設定したか否か判断し、全領域についての処理が終了していない場合はＳ９４８以下の処理を繰り返す。一方、全領域についての処理が終了している場合は、画像評価処理を終了する。
【００４６】
次に、輝度差の大きさに基づく画像評価について説明する。つまり、領域内における輝度差が大きい場合には、その領域に何らかのオブジェクトが存在すると予測できるため、かかる輝度差によって評価値を異ならせる。
図８は、輝度差の大きさに基づく画像評価の内容をフローチャートにより示している。Ｓ９５６においては、図６のＳ９４１と同様に一つの領域を選択する。Ｓ９５７においては、コンピュータ１０は、選択領域内における輝度の分散を算出する。つまり、選択領域内の各画素毎にＲＧＢ階調を取得し、同ＲＧＢ階調から公知の変換式により各画素の輝度を算出する。そして、これら輝度についての分散を算出する。
【００４７】
Ｓ９５８においては、輝度差を認識する手法の一つとして、上記算出した分散と所定のしきい値Ｔｈ３とを比較する。このしきい値Ｔｈ３は輝度が取りうる範囲の数パーセントに対応する値である。そして、分散がしきい値Ｔｈ３を超えている場合には、選択領域に対して評価値α７を設定し、一方、分散がしきい値Ｔｈ３を超えない場合には評価値α８を設定する。評価値α７，α８は、α８＞α７なる関係をもつ。
つまり、輝度の分散が大きければ選択領域における輝度のばらつきが大きいと言えるため、選択領域の画像が一様で無く、なんらかのオブジェクトが含まれる可能性が高いといえる。一方、輝度の分散が小されば選択領域は冗長な画像である可能性が高いといえる。従って、上記のように分散がしきい値Ｔｈ３を超える場合には、日付表示の合成には不適切であるとして低い評価値を与え、逆にしきい値Ｔｈ３を超えない場合には、高い評価値を与える。
Ｓ９６１においては、コンピュータ１０は、全ての領域を対象として評価値を設定したか否か判断し、全領域についての処理が終了していない場合はＳ９５６以下の処理を繰り返す。一方、全領域についての処理が終了している場合は、画像評価処理を終了する。
【００４８】
コンピュータ１０は、上述した人物の有無に基づく評価と、ピントの合致度合いに基づく評価と、輝度差の大きさに基づく評価とのうち、いずれか一つの画像評価処理を実行するとしてもよいし、複数の処理を実行するとしてもよい。
このようにして各選択領域毎の評価値αを設定したら、Ｓ９７０において、コンピュータ１０は、各評価値αに基づいて日付表示を合成する領域を一つ選択する。具体的には、コンピュータ１０は、最も高い評価値αが設定されている領域を上記合成する領域として決定する。なお、複数の画像評価処理を実行した場合には、各画像評価処理の度に設定された評価値の総和を各選択領域毎に算出し、その総和が最も高い領域を上記合成する領域として決定すればよい。
【００４９】
Ｓ９８０においては、コンピュータ１０はＳ９７０において決定された領域に、日付表示データを合成する処理を行う。日付表示データは、上記ヘッダ領域から読み取った日付情報が示す日付を表示するための画像データであり、同日付情報に基づいて生成する。
日付表示データが合成された画像データ１４ａは、以降、色変換処理やＨ／Ｔ処理などの対象となる。その結果、プリンタ２０からは、対象画像上の領域であって、日付表示を合成するのに最も適した位置に日付表示が合成された画像が印刷される。
なお、日付表示データの色成分は、合成位置となる領域の色成分に応じて決定してもよい。つまり、印刷結果において表示された日付表示が背景の色に埋もれて見難くなることを防ぐため、Ｓ９７０において決定した領域の色成分（例えば、色相の平均値）を判定し、日付表示データの色成分を、この判定した色成分とは異なる色成分とする。その結果、日付表示が確実に視認できる状態にて表示された印刷結果を取得できる。
【００５０】
上記においては、全ての選択領域について画像評価を行うとともに、最も評価値αの高い領域に日付表示を合成するとしたが、必ずしも全ての選択領域について画像評価を行う必要はない。
つまり、コンピュータ１０は、日付表示の合成を許容できる評価値αのレベル（以下、基準評価値αｓ）を予め備えておき、かかる基準評価値αｓを上回る評価値が得られた時点で、残りの領域について画像評価をすることなく、当該上回る評価値を得た領域を日付表示を合成する領域として決定してもよい。
【００５１】
この場合、コンピュータ１０は、一つの選択領域についての評価値を設定する度に、その評価値を基準評価値αｓと比較する。また、複数の画像評価処理を実行する場合には、一つの選択領域について、複数の画像評価処理を実行してそれぞれ設定した各評価値の総和を算出する度に、その総和を所定の基準値（例えば、基準評価値αｓに実行する画像評価処理の数を乗算した値）と比較する。その結果、全ての選択領域を対象として画像評価を行う場合よりも、画像合成処理に要する時間と計算負担とを低減することができる。
このように、全ての領域については必ずしも画像評価を行わないという前提に立てば、画像評価の対象とする選択領域の選択順序も工夫すべきである。
【００５２】
つまり、図３に示すように、対象画像の上下各辺に沿った端部領域における左右両端および略中央の計６箇所を選択領域としうる場合には、その中でも日付表示を合成する位置としてより好ましい順序（例えば、右下、左下、右上、左上、中央下、中央上の順）で選択していく。
また、対象画像の上下各辺に沿った端部領域にて、一画素ずつ所定サイズの領域をずらしながら選択領域を把握して画像評価を行う場合には、図４に示すように、下辺に沿った右端の領域からスタートして左下の領域まで移動し、その後、上辺に沿った右端の領域から左上の領域まで移動するという順序にて、選択領域を切り替えてもよい。さらには、図５に示すように、下辺に沿った領域において、右端の領域をスタートにして、左右交互に一画素ずつ中央側に寄るように順次選択領域を切り替え、その後、上辺に沿った領域において、右端の領域をスタートにして、左右交互に一画素ずつ中央側に寄るように順次選択領域を切り替えるとしてもよい。
【００５３】
（３）まとめ
このように、本実施例によれば、対象画像に日付表示を合成する際に、各領域毎に画像評価を行い、その評価結果に基づいて日付表示を合成するために最もふさわしい領域を特定し、同特定した領域において日付表示データを合成する。その結果、対象画像上の人物が写っている箇所や、ピントの合っている箇所や、所定のオブジェクトが写っている箇所などの画像の重要部分を日付表示が覆ってしまうことを自動的に防ぐことができ、日付表示を行う場合でも画像の趣向を維持できる。
【００５４】
さらに、日付表示を合成する位置としてより好適な領域から優先的に画像評価を行い、日付表示を合成する領域としてある程度満足できるレベルの評価値が得られたら、その領域に日付表示データを合成することにより、短い時間と少ない計算負担にて、対象画像の重要部分に影響を与えない適切な位置に日付表示がなされた画像を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明にかかる画像処理装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】画像合成処理の内容を示すフローチャート。
【図３】選択領域の選択順序の一例を示した図。
【図４】選択領域の選択順序の一例を示した図。
【図５】選択領域の選択順序の一例を示した図。
【図６】人物の有無に基づく画像評価処理を示したフローチャート。
【図７】ピントの合致度合いに基づく画像評価処理を示したフローチャート。
【図８】輝度差の大きさに基づく画像評価処理を示したフローチャート。
【図９】横長に撮影された対象画像を示す図。
【図１０】縦長に撮影された対象画像を示す図。
【符号の説明】
【００５６】
１０…コンピュータ、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＯＭ、１３…ＲＡＭ、１４…ハードディスク（ＨＤ）、１４ａ…画像データ、２０…プリンタ、４０…デジタルカメラ
【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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