(57)【要約】【課題】  画像データが表わす画像を、好みが反映された、見た目に好ましい色合いの画像に容易に補正することができる画像処理装置、画像処理システム、および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】  画像データを取得する画像取得部と、画像取得部で取得された画像データが表わす画像を解析する画像解析部と、画像取得部で取得された画像データに、画像解析部で解析された解析結果と、解析結果から処理内容を導くための処理パラメータとに基づいた画像処理を施す画像処理部と、画像処理部による画像処理に先立って処理パラメータを操作に応じて調整するパラメータ調整部とを備えた。【選択図】        図４
2006303899.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを取得する画像取得部と、
前記画像取得部で取得された画像データが表わす画像を解析する画像解析部と、
前記画像取得部で取得された画像データに、前記画像解析部で解析された解析結果と、該解析結果から処理内容を導くための処理パラメータとに基づいた画像処理を施す画像処理部と、
前記画像処理部による画像処理に先立って前記処理パラメータを操作に応じて調整するパラメータ調整部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記パラメータ調整部で調整された処理パラメータを保存する保存部を備え、
前記画像処理部は、前記保存部に保存された処理パラメータに基づいた画像処理を施すものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像解析部は、前記画像データが表わす画像のシーンを解析して所定の複数のシーンタイプにおけるいずれかのシーンタイプに分類するものであり、
前記画像処理部は、前記画像解析部で分類されたシーンタイプに対応する処理パラメータに基づいて画像処理を施すものであり、
前記処理パラメータが、前記複数のシーンタイプそれぞれに対応付けられて複数用意されたものであり、
前記パラメータ調整部は、複数用意された処理パラメータを個別に調整するものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像データを取得する画像取得部と、
前記画像取得部で取得された画像データが表わす画像を解析する画像解析部と、
前記画像取得部で取得された画像データに、前記画像解析部で解析された解析結果と、該解析結果から処理内容を導くための処理パラメータとに基づいた画像処理を施す画像処理部と、
前記画像処理部による画像処理に先立って前記処理パラメータを操作に応じて調整するパラメータ調整部とを備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項５】
コンピュータシステム内で実行され、該コンピュータシステム上に、
画像データを取得する画像取得部と、
前記画像取得部で取得された画像データが表わす画像を解析する画像解析部と、
前記画像取得部で取得された画像データに、前記画像解析部で解析された解析結果と、該解析結果から処理内容を導くための処理パラメータとに基づいた画像処理を施す画像処理部と、
前記画像処理部による画像処理に先立って前記処理パラメータを操作に応じて調整するパラメータ調整部とを構成す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、画像データに画像処理を施す画像処理装置、画像処理システム、およびコンピュータシステム内で実行されることによりそのコンピュータシステムを画像処理装置として動作させる画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷等の分野において、スキャナなどで原画像を読み取って画像データを取得し、画像処理装置で画像データに所定の画像処理を施した後、プリンタなどで画像データに基づく画像を出力する画像処理システムが広く適用されている。このような画像処理システムでは、オペレータによって、ハイライト点やシャドウ点の濃度や、カラーコレクションや色調変換の度合いなどといった画像の補正量が設定され、設定された補正量に従った画像処理が行なわれる。画像の補正量が適切に設定されることによって、画像データが表わす画像を見た目に好ましい色の画像に補正することができる。
【０００３】
ところで、画像の補正量を適切な値に設定する作業は、熟練した技術が要求されるものであったが、近年では、画像データが表わす画像の色の階調などといった特性を解析し、自動的に画像処理を実行するオートセットアップが広く知られている（例えば、特許文献１、および特許文献２参照）。オートセットアップにおいては、印刷物の印象を決定する大きな要素である人物顔、青空、夕景などといったシーンごとに目標の濃度値などといった処理パラメータが予め用意されており、画像データが表わす画像のシーンが解析され、その解析結果と目標のパラメータとに基づいて画像の補正量が算出されて、その補正量に従った画像処理が実行される。オートセットアップを適用することによって、画像処理について詳しい知識がなくても、画像の色を見た目に好ましい色に補正することができるうえ、画像ごとに逐一補正量を設定する手間を省くことができる。
【特許文献１】特開２０００−１８２０４３号公報
【特許文献２】特開２０００−１９６８９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したように、オートセットアップを適用することによって、画像データが表わす画像が、一般的に好ましいと考えられている色の画像に補正されるが、オペレータによっては、「人物の顔をもう少し明るくしたい」、「空の色が明るすぎる」などと感じることもある。このような場合、オペレータが画像の補正量を手動で設定し直すとすると、熟練した技術を要するうえ、複数の画像に画像処理を施す場合には、それら複数の画像それぞれに対して補正量を設定する必要があり、大変手間がかかってしまうという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑み、画像データが表わす画像を、好みが反映された、見た目に好ましい色合いの画像に容易に補正することができる画像処理装置、画像処理システム、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本発明の画像処理装置は、画像データを取得する画像取得部と、
画像取得部で取得された画像データが表わす画像を解析する画像解析部と、
画像取得部で取得された画像データに、画像解析部で解析された解析結果と、解析結果から処理内容を導くための処理パラメータとに基づいた画像処理を施す画像処理部と、
画像処理部による画像処理に先立って処理パラメータを操作に応じて調整するパラメータ調整部とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明の画像処理装置によると、予めオペレータによって処理パラメータが調整されており、実際に画像データが取得されると、画像データが表わす画像が解析されて、その解析結果と調整後の処理パラメータとに基づいた画像処理が実行される。通常、熟練したノウハウが反映された処理パラメータが画像処理装置の製造メーカーによって用意されており、処理パラメータを好みに応じて微調整することによって、熟練した技術を有していない初心者であっても、画像データが表わす画像を所望の色合いの画像に容易に補正することができる。また、処理パラメータは画像処理に先立って調整されるため、複数の画像データに画像処理を施す場合であっても、それら複数の画像データそれぞれに対して補正量などを設定する手間を軽減することができる。
【０００８】
また、本発明の画像処理装置において、上記パラメータ調整部で調整された処理パラメータを保存する保存部を備え、
画像処理部は、保存部に保存された処理パラメータに基づいた画像処理を施すものであることが好ましい。
【０００９】
調整後の処理パラメータを保存しておくことによって、次回からも同じ処理パラメータを使って画像処理を行うことができる。
【００１０】
また、本発明の画像処理装置において、上記画像解析部は、画像データが表わす画像のシーンを解析して所定の複数のシーンタイプにおけるいずれかのシーンタイプに分類するものであり、
画像処理部は、画像解析部で分類されたシーンタイプに対応する処理パラメータに基づいて画像処理を施すものであり、
処理パラメータが、複数のシーンタイプそれぞれに対応付けられて複数用意されたものであり、
パラメータ調整部は、複数用意された処理パラメータを個別に調整するものであることが好ましい。
【００１１】
複数のシーンタイプそれぞれに対応付けられた複数の処理パラメータを個別に調整することによって、画像データが表わす画像の色合いをシーンタイプごとに補正することができる。
【００１２】
また、上記目的を達成する本発明の画像処理システムは、画像データを取得する画像取得部と、
画像取得部で取得された画像データが表わす画像を解析する画像解析部と、
画像取得部で取得された画像データに、画像解析部で解析された解析結果と、解析結果から処理内容を導くための処理パラメータとに基づいた画像処理を施す画像処理部と、
画像処理部による画像処理に先立って処理パラメータを操作に応じて調整するパラメータ調整部とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明の画像処理システムによると、画像データが表わす画像を見た目に好ましい色合いの画像に容易に補正することができる。
【００１４】
尚、画像処理システムについては、ここではその基本形態のみを示すのにとどめるが、これは単に重複を避けるためであり、本発明にいう画像処理システムには、上記の基本形態のみではなく、前述した画像処理装置の各形態に対応する各種の形態が含まれる。
【００１５】
上記目的を達成する本発明の画像処理プログラムは、コンピュータシステム内で実行され、コンピュータシステム上に、
画像データを取得する画像取得部と、
画像取得部で取得された画像データが表わす画像を解析する画像解析部と、
画像取得部で取得された画像データに、画像解析部で解析された解析結果と、解析結果から処理内容を導くための処理パラメータとに基づいた画像処理を施す画像処理部と、
画像処理部による画像処理に先立って処理パラメータを操作に応じて調整するパラメータ調整部とを構成することを特徴とする。
【００１６】
本発明の画像処理プログラムによると、所望の色合いの画像を取得することができる。
【００１７】
尚、画像処理プログラムについても、ここではその基本形態のみを示すのにとどめるが、これは単に重複を避けるためであり、本発明にいう画像処理プログラムには、上記の基本形態のみではなく、前述した画像処理装置の各形態に対応する各種の形態が含まれる。
【００１８】
また、本発明の画像処理プログラムが組み込まれるコンピュータシステムは、１台のコンピュータと周辺機器からなるものであってもよく、あるいは複数台のコンピュータを含むものであってもよい。
【００１９】
さらに、本発明の画像処理プログラムがコンピュータシステム上に構成する画像取得部などといった要素は、１つの要素が１つのプログラム部品によって構築されるものであってもよく、複数の要素が１つのプログラム部品によって構築されるものであってもよい。また、これらの要素は、そのような作用を自分自身で実行するものとして構築されてもよく、あるいはコンピュータシステムに組み込まれている他のプログラムやプログラム部品に指示を与えて実行するものとして構築されてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、画像データが表わす画像を、好みが反映された、見た目に好ましい色合いの画像に容易に補正することができる画像処理装置、画像処理システム、および画像処理プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態が適用された入力＿編集＿出力システムの全体構成図である。
【００２３】
ここには、本発明の画像処理装置の一実施形態として動作する１台の画像処理サーバ１００と、３台のクライアントマシン２００，２１０，２２０と、２台のＲＩＰ（Ｒａｓｔｅｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）サーバ３００，３１０と、１台のスキャナ４００と、３台の画像出力用のプリンタ６００，６１０，６２０とが示されている。
【００２４】
図１に示す各マシンの中で、画像処理サーバ１００、クライアントマシン２００，２１０，２２０、ＲＩＰサーバ３００，３１０、およびスキャナ４００は通信回線５００を介して相互に接続されて、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を構成している。また、プリンタ６００，６１０はＲＩＰサーバ３００に接続され、プリンタ６２０はＲＩＰサーバ３１０に接続されている。
【００２５】
スキャナ４００は、用紙上の画像を読み取り、画像を表わす画像データを生成する。生成された画像データは、通信回線５００を介してクライアントマシン２００，２１０，２２０などに送られる。
【００２６】
クライアントマシン２００，２１０，２２０は、それぞれ小型のワークステーションまたはパーソナルコンピュータなどで構成されており、スキャナ４００で原稿が読み取られて生成された画像データや、デジタルカメラ（図示しない）で撮影された撮影画像に基づく画像データなどが入力される。クライアントマシン２００，２１０，２２０では、オペレータにより、文字や図形や画像等といった要素が配置されたページや単独の画像が電子的に編集され、編集されたページや画像を表わすページデータや画像データが生成される。このように生成されたデータは、通信回線５００を介して画像処理サーバ１００に送られる。
【００２７】
画像処理サーバ１０は、クライアントマシン２００，２１０，２２０などと比べて大型なワークステーションまたはパーソナルコンピュータ等で構成されており、各クライアントマシン２００，２１０，２２０から画像データ等が送られてくると、それらのデータに画像処理を施す。画像処理の詳細は後に譲るが、画像処理サーバ１００は、いわゆるジョブチケットに従って画像処理を実行するものであり、上述の各クライアントマシン２００，２１０，２２０は、ジョブチケットを編集して画像処理サーバ１００に登録する機能も有している。画像処理サーバ１００は、送られてきたジョブの各データに対し、ジョブチケットに従った画像処理を施す。
【００２８】
ところで、このページデータや画像データは、このままではプリンタ６００，６１０，６２０などの出力デバイスでは出力することができない形式のデータである。このため、画像処理が施されたデータは、出力デバイスではなく、まずはＲＩＰサーバ３００，３１０に送られる。
【００２９】
ＲＩＰサーバ３００，３１０は、それぞれ小型のワークステーションあるいはパーソナルコンピュータなどで構成されている。画像処理サーバ１００から画像処理が施されたデータが送られてくると、ＲＩＰサーバ３００，３１０はページデータなどに網点化処理を施して、各プリンタ６００，６１０，６２０で出力可能な網点形式のビットマップデータに変換する。変換後のビットマップデータは、プリンタ６００，６１０，６２０に入力され、プリンタ６００，６１０，６２０では、その入力されたビットマップデータに基づく出力画像が作成される。
【００３０】
この図１に示す入力＿編集＿出力システムを構成する各マシンのうち、画像処理サーバ１００およびクライアントマシン２００，２１０，２２０に対して本発明の実施形態が適用されている。また、これらのマシンにおける本発明の実施形態としての特徴は、それらのマシン内で実行される処理にあるので、ここでは、これらのマシンのハードウェア構成について、画像処理サーバ１００を代表させて説明する。
【００３１】
図１に示すように、画像処理サーバ１００は、外観構成上、本体装置１０１、その本体装置１０１からの指示に応じて表示画面１０２ａ上に画像を表示する画像表示装置１０２、本体装置１０１にキー操作に応じた各種の情報を入力するキーボード１０３、および、表示画面１０２ａ上の任意の位置を指定することにより、その位置に表示された、例えばアイコン等に応じた指示を入力するマウス１０４を備えている。この本体装置１０１は、外観上、フレキシブルディスク（以下では、ＦＤと省略する）を装填するためのＦＤ装填口１０１ａ、およびＣＤ−ＲＯＭを装填するためのＣＤ−ＲＯＭ装填口１０１ｂを有する。
【００３２】
図２は、図１に示す画像処理サーバに代表されるコンピュータシステムのハードウエア構成図である。
【００３３】
図１に示す画像処理サーバ１００の本体装置１０１の内部には、図２に示すように、各種プログラムを実行するＣＰＵ１１１、ハードディスク装置１１３に格納されたプログラムが読み出されＣＰＵ１１１での実行のために展開される主メモリ１１２、各種プログラムやデータ等が保存されたハードディスク装置１１３、ＦＤ１２０が装填され、その装填されたＦＤ１２０をアクセスするＦＤドライブ１１４、ＣＤ−ＲＯＭ１３０をアクセスするＣＤ−ＲＯＭドライブ１１５、図１の通信回線５００に接続され、他のマシンとの通信を制御する通信インタフェース１１７が内蔵されており、これらの各種要素と、さらに図１にも示す画像表示装置１０２、キーボード１０３、およびマウス１０４は、バス１０５を介して相互に接続されている。
【００３４】
ここで、ＣＤ−ＲＯＭ１３０には、図１に示す入力＿編集＿出力システム上に本発明の画像処理システムの一実施形態を構築するための各プログラムが記憶されている。このＣＤ−ＲＯＭ１３０はＣＤ−ＲＯＭドライブ１１５に装填され、そのＣＤ−ＲＯＭ１３０に記憶された画像処理プログラムがこの画像処理サーバ１００にアップロードされてハードディスク装置１１３に記憶される。また、図１の通信回線５００を介して各クライアントマシン２００，２１０，２２０に、必要なプログラムがダウンロードされる。そして、各マシンに記憶された各プログラムが起動された実行されることにより、入力＿編集＿出力システムは、本発明の画像処理システムの一実施形態として動作し、各クライアントマシン２００，２１０，２２０は、本発明にいうパラメータ調整部の一例に相当するジョブチケット編集装置として動作し、画像処理サーバ１００は、ジョブチケット編集装置としての役割も兼ねた本発明の画像処理装置の一実施形態として動作する。なお、各クライアントマシン２００，２１０，２２０にプログラムを導入する方式は、ここで例示した通信回線５００を介したダウンロードの方式に限られず、例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどに記憶されて各クライアントマシン２００，２１０，２２０に直接アップロードされる方式であってもよい。
【００３５】
入力＿編集＿出力システム上に本発明の画像処理システムの一実施形態を構築するための各プログラムについて以下説明する。
【００３６】
図３は、入力＿編集＿出力システム上に本発明の画像処理システムの一実施形態を構築するための各プログラムを記憶した記憶媒体を示す概念図である。
【００３７】
この図３に示すプログラム記憶媒体１４０は、プログラムが記憶された記憶媒体であればその種類を問うものではなく、例えばＣＤ−ＲＯＭにプログラムが格納されているときはそのＣＤ−ＲＯＭを示し、そのプログラムがローディングされてハードディスク装置に記憶されたときはそのハードディスク装置を指し、あるいはそのプログラムがフレキシブルディスクに記憶されたときにはそのフレキシブルディスクを指す。
【００３８】
上述したように、本実施形態では、画像処理サーバ１００およびクライアントマシン２００，２１０，２２０をジョブチケット編集装置として動作させるジョブチケット編集プログラム１５０と、画像処理サーバ１００を本発明の画像処理装置として動作させる画像処理プログラム１６０が１つのプログラム記憶媒体１４０に記憶されている。
【００３９】
ジョブチケット編集プログラム１５０は、ジョブチケット作成・提供部１５１と、濃度調整部１５２とで構成されており、画像処理プログラム１６０は、画像取得部１６１と、画像解析部１６２と、濃度取得部１６３と、濃度補正値統合部１６４と、画像処理部１６５と、保存部１６６とで構成されている。
【００４０】
これらのプログラム１５０，１６０の各要素の詳細については後で説明する。
【００４１】
図４は、図１に示す入力＿編集＿出力システム上に構築された本発明の画像処理システムの一実施形態の機能を示す機能ブロック図である。
【００４２】
この図４には、画像処理装置１００＿１´、およびジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´で構成された画像処理システムが示されており、画像処理装置１００＿１´は、図３に示す画像処理プログラム１６０が図１に示す画像処理サーバ１００にインストールされて実行されることによって構成されるものである。また、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´は、図３に示すジョブチケット編集プログラム１５０が図１に示す画像処理サーバ１００、およびクライアントマシン２００，２１０，２２０にインストールされて実行されることにより構成されるものである。
【００４３】
図４に示す画像処理装置１００＿１´は、画像取得部１１、画像解析部１２、濃度取得部１３、濃度補正値統合部１４、画像処理部１５、確信度算出用メモリ２１、人物顔用パターンメモリ２２、および目標濃度値メモリ２３を備えている。図３に示す画像処理プログラム１６０を図１に示す画像処理サーバ１００にインストールすると、画像処理プログラム１６０の画像取得部１６１は、画像処理装置１００＿１´に示す画像取得部１１を構成し、以下同様に、画像解析部１６２は画像解析部１２を構成し、濃度取得部１６３は濃度取得部１３を構成し、濃度補正値統合部１６４は濃度補正値統合部を構成し、画像処理部１６５は画像処理部を構成し、保存部１６６は、確信度算出用メモリ２１、人物顔用パターンメモリ２２、および目標濃度値メモリ２３を構成する。
【００４４】
また、図４に示すジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´は、ジョブチケット作成・提供部２０１と、濃度調整部２０２とを備えている。図３に示すジョブチケット編集プログラム１５０を図１に示す画像処理サーバ１００、およびクライアントマシン２００，２１０，２２０にインストールすると、ジョブチケット編集プログラム１５０のジョブチケット作成・提供部１５１は、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´のジョブチケット作成・提供部２０１を構成し、濃度調整部２０２は、濃度調整部１５２を構成する。
【００４５】
図３に示す画像処理プログラム１６０の要素と図４に示す画像処理装置１００＿１´の要素、およびジョブチケット編集プログラム１５０の要素と図４に示すジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´の要素とは互いに対応しているが、図４の各要素は、コンピュータシステムのハードウェアとそのコンピュータシステムで実行されるＯＳやアプリケーションプログラムとの組み合わせで構成されているのに対し、図３の各要素は、アプリケーションプログラムのみにより構成されている点が異なる。
【００４６】
画像処理装置１００＿１´の画像取得部１１は、本発明にいう画像取得部の一例に相当し、画像解析部１３は、本発明にいう画像解析部の一例に相当し、画像処理部１５は、本発明にいう画像処理部の一例に相当し、目標濃度値メモリ２３は、本発明にいう保存部の一例に相当する。また、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´の濃度調整部２０２は、本発明にいう濃度調整部の一例に相当する。
【００４７】
以下、図４に示す各要素を説明することによって、図３に示す各プログラム１５０，１６０の各要素も合わせて説明する。
【００４８】
ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´は、画像処理装置１００＿１´で行われる画像処理において、入力画像データが格納された入力フォルダ、画像処理に使用するパラメータ、画像処理手順、画像処理後の画像データを格納する出力フォルダなどを記述したジョブチケットを編集する。画像処理装置１００＿１´は、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´で編集されたジョブチケットに従って、画像データに画像処理を施す。また、本実施形態においては、画像処理装置１００＿１´に、画像データが表わす画像の被写体種類（シーン）を解析して、画像の色を、被写体種類ごとに予め記憶された目標濃度に補正するオートセットアップ機能が搭載されている。
【００４９】
ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´を構成する濃度調整部２０２は、クライアントマシン２００，２１０，２２０のマウスやキーボードなどがその役割を担うものであり、画像処理装置１００＿１´の目標濃度値メモリ２３に予め記憶された画像の被写体種類ごとの目標濃度値を調整して、新たな目標濃度値を設定する。設定された新たな目標濃度値は、目標濃度値メモリ２３に記憶される。
【００５０】
ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´を構成するジョブチケット作成・提供部２０１は、オペレータの操作に応じてジョブチケットを編集し、編集したジョブチケットを画像処理装置１００＿１´に送って、画像処理装置１００＿１´に画像処理の実行を要求する。ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´から送られたジョブチケットは、画像処理装置１００＿１´の登録メモリ（図示しない）に登録される。
【００５１】
画像処理装置１００＿１´の画像取得部は、ジョブチケットが登録されると、そのジョブチケットに記述された入力フォルダから入力画像データを取得する。取得された入力画像データは、画像解析部１２、濃度取得部１３、および画像処理部１５のそれぞれに与えられる。
【００５２】
画像解析部１２は、与えられた入力画像データが表わす入力画像中に、あらかじめ定められた複数の被写体種類のそれぞれが、どの程度の割合（確からしさ）で含まれているかを表す確信度を、被写体種類ごとに算出する。画像解析部１２には、確信度算出用メモリ２１および人物顔用パターンデータ・メモリ２２が接続されており、これらのメモリ２１、２２に記憶されたデータが用いられて、画像解析部１２によって、入力画像データによって表される入力画像中に含まれる被写体種類ごとの確信度が算出される。画像解析部１２における確信度算出処理、ならびに確信度算出用メモリ２１および人物顔用パターンデータ・メモリ２２の詳細は後述する。
【００５３】
濃度取得部１３は、入力画像の濃度補正のための値（濃度補正値）を、入力画像データに基づいて算出する回路である。濃度取得部１３では、上述した複数の被写体種類のそれぞれについての目標濃度値が記憶された目標濃度値メモリ２３が接続されている。濃度取得部１３は、目標濃度値メモリ２３に記憶されている複数の被写体種類のそれぞれについての目標濃度値に基づいて、被写体種類ごとに濃度補正値を算出する。濃度取得部１３の処理の詳細は後述する。
【００５４】
濃度補正値統合部１４は、濃度取得部１３によって算出された、被写体種類ごとの濃度補正値を、画像解析部１２において算出された被写体種類ごとの確信度、およびクライアントマシン２００，２１０，２２０などから入力される被写体種類ごとの重要度に基づいて統合する回路である。確信度が大きい被写体種類についての濃度補正値が大きく反映され、かつ重要度が大きい被写体種類についての濃度補正値が大きく反映された、統合された濃度補正値が、濃度補正値統合部１４において算出される。濃度補正値統合部１４の処理の詳細は後述する。
【００５５】
画像処理部１５は、濃度補正値統合部１４で算出された統合濃度補正値に基づいて、入力画像データの濃度を補正する。画像処理部１５によって濃度補正された画像データが、図２の通信インタフェース１１７を介して画像処理装置１００＿１´からＲＩＰサーバ３００，３１０に送られ、さらに、プリンタ６１０，６２０で画像データに基づいた画像がプリント出力される。
【００５６】
図４に示す画像処理装置１００＿１´、およびジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´は、基本的には以上のように構成されている。
【００５７】
以下では、画像データにオートセットアップによる画像処理を施す一連の処理について説明する。
【００５８】
オートセットアップは、画像データが表わす画像が複数のシーン（被写体種類）のうちのいずれのシーンタイプに分類されるのかを解析し、そのシーンタイプに応じた画像処理を自動的に実行する機能である。
【００５９】
図５は、本実施形態において画像が分類されるシーンタイプと、そのシーンタイプの定義を示す図である。
【００６０】
図５に示すように、本実施形態では、画像データが表わす画像中が「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」、「検出対象外」のうちのいずれの被写体種類に分類されるのかが解析される。尚、本実施形態では、画像が図５に示す被写体種類のうちの複数の被写体種類に分類されると解析された場合には、その被写体種類がどの程度の確度（確信度）で含まれているかが算出されて、その確信度に応じた度合いで画像処理が実行される。
【００６１】
図４に示す目標濃度値メモリ２３には、図５に示す複数の被写体種類それぞれにおける目標濃度値が記憶されている。この目標濃度値メモリ２３に記憶された目標濃度値に従ってオートセットアップが実行されることによって、その画像が、一般的に見て好ましい色を有する画像に補正される。しかし、オペレータによっては、オートセットアップ後の画像データが表わす画像に対して、「人物の顔をもっと明るくしたい」などという印象を受けることもある。本実施形態の画像処理システムにおいては、オペレータの好みを反映させて、オートセットアップ機能を実行する。
【００６２】
まず、画像処理を実行する前に、予め、目標濃度値メモリ２３に記憶された目標濃度値が調整される。ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´には、目標濃度値を調整するための調整画面と、調整画面を起動するためのアイコンが予め用意されており、オペレータがマウス等を使ってアイコンを選択すると、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´の表示画面に調整画面が表示される。
【００６３】
図６は、調整画面の一例を示す図である。
【００６４】
テンプレート表示画面７１０には、複数の被写体種類（「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」、「検出対象外」）それぞれに対応するデフォルトの目標濃度値に従って、オートセットアップ処理を実行するオートセットアップ選択部７１０ａ、オートセットアップ処理を解除するオートセットアップ解除部７１０ｂ、新たなテンプレートを登録するための新規登録ボタン７１１、テンプレートを削除するための削除ボタン７１２、テンプレートを保存するための保存ボタン７１３、および前画面に戻るための戻るボタン７１４が用意されている。オートセットアップ選択部７１０ａが指定された状態で、新規登録ボタン７１１が選択されると、デフォルトの目標濃度値がまとめられた「デフォルトテンプレート」に基づいて新たなテンプレートを作成することができる。また、オートセットアップ解除部７１０ｂが指定されると、オートセットアップ処理を実行せずに、画像ごとに画像の補正量を設定するための補正量設定画面が表示される（図示しない）。この補正量設定画面を用いて、オペレータが、画像を確認しながら個別に補正量を設定することによって、オペレータの好みが確実に反映された画像処理が実行される。しかし、所望の画像処理を実行するための補正量を設定する作業は、かなりの熟練した技術を要するうえ、画像ごとに逐一補正量を設定する必要があり、大変な手間がかかってしまう。本実施形態においては、オートセットアップ処理に使用される目標濃度値自体を画像処理に先立って調整することによって、オペレータが自分の好みを反映させつつ、オートセットアップ処理を実行することができる。
【００６５】
オペレータが、マウスなどを使って、オートセットアップ選択部７１０ａと新規登録ボタン７１１を選択すると、「デフォルトテンプレート」に基づいて新たなテンプレートを作成するためのテンプレート作成画面が表示される。
【００６６】
図７は、テンプレート作成画面の一例を示す図である。
【００６７】
テンプレート作成画面７２０には、「人物顔」の目標濃度値を調整する人物顔調整部７２１、「海中」の目標濃度値を調整する海中調整部７２２、「高彩度」の目標濃度値を調整する高彩度調整部７２３、「夕景」の目標濃度値を調整する夕景調整部７２４、「夜景」の目標濃度値を調整する夜景調整部７２５、「青空」の目標濃度値を調整する青空調整部７２６、「ハイキー」の目標濃度値を調整するハイキー調整部７２７、および「検出対象外」の目標濃度値を調整する対象外調整部７２８とが備えられており、それら各調整部で調整された目標濃度値を確定するＯＫボタン７２９ａと、目標濃度値の調整を中止するキャンセルボタン７２９ｂとが備えられている。各調整部には、目盛りと操作子とが設けられており、操作子が目盛りの中央を指すときには、予め用意されている「デフォルトテンプレート」における目標濃度値が設定されている。例えば、「人物の顔のみ、通常のオートセットアップ時よりもさらに明るく」するときには、オペレータは、人物顔調整部７２１の操作子を「明るい」側に移動させて、ＯＫボタン７２９ａを選択する。
【００６８】
ＯＫボタン７２９ａが選択されると、図４に示す濃度調整部２０２では、図７のテンプレート作成画面７２０において、各調整部の操作子が指し示す位置に応じた、複数の被写体種類それぞれにおける複数の濃度設定値が取得される。それら複数の濃度設定値は１つの新たな「テンプレート１」としてまとめられて、図４に示す画像処理装置１００＿１´の目標濃度値メモリ２３に登録される。
【００６９】
図８は、新たなテンプレートが登録されたときのオートセットアップ設定画面７１０を示す図である。
【００７０】
図８に示すように、オートセットアップ設定画面７１０には、図６にも示すオートセットアップ選択部７１０ａ、およびオートセットアップ解除部７１０ｂに加えて、新たに登録された「テンプレート１」を使ってオートセットアップを実行するテンプレート１選択部７１０ｃが表示されている。テンプレート１選択部７１０ｃを選択すると、図７に示す「テンプレート１」の設定内容が表示され、「テンプレート１」の設定内容を修正することができる。また、テンプレート１選択部７１０ｃを指定した状態で、新規登録ボタン７１１が選択されると、テンプレート１に基づいて新たなテンプレートを作成するためのテンプレート作成画面７２０が表示される。
【００７１】
以上のように、オペレータは、予め用意されているデフォルトの濃度目標値を調整することによって、画像処理について詳しい知識がなくても、自分の好みを反映させた画像処理を実行するためのパラメータを容易に設定することができる。また、調整後のテンプレートを保存しておくことによって、次回からも同じテンプレートを使って画像処理を行うことができる。
【００７２】
実際に画像に画像処理を施すときには、オペレータは、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´を使ってジョブチケットを編集し、編集したジョブチケットを画像処理装置１００＿１´に登録する。
【００７３】
図９は、ジョブチケットを編集するための編集画面の一例を示す図である。
【００７４】
オペレータが、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´に用意されたアイコンを選択すると、ジョブチケット編集装置１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´の表示画面にジョブチケット編集画面７３０が表示される。ジョブチケット編集画面７３０には、入力画像データの色空間を変換するための入力プロファイルを指定する入力プロファイル指定部７３１、出力画像データの色空間を変換するための出力プロファイルを指定する出力プロファイル指定部７３３、オートセットアップの有無や、画像処理に使用するテンプレートを指定する画像処理指定部７３２が備えられている。画像処理指定部７３２では、図８に示す３つの画像処理状態（「デフォルトテンプレート」を使用したオートセットアップ、オートセットアップなし、「テンプレート１」を使用したオートセットアップ）を選択することができる。
【００７５】
オペレータは、画像処理指定部７３２で「テンプレート１を使用したオートセットアップ」を選択し、図示しないフォルダ選択画面で、入力画像データが格納された入力フォルダのパスを指定し、画像処理が施された出力画像データを格納する出力フォルダのパスを指定する。その結果、図４に示すジョブチケット作成・提供部２０１では、入力フォルダのパス、出力フォルダのパス、および「テンプレート１を使用したオートセットアップ」の指示が記述されたジョブチケットが作成される。作成されたジョブチケットは、画像処理装置１００＿１´に登録される。
【００７６】
図１０は、画像処理装置１００＿１´を構成する画像解析部１２、濃度取得部１３、および濃度補正値統合部１４の機能を示す機能ブロック図である。
【００７７】
ジョブチケットが登録されると、画像処理装置１００＿１´の画像取得部１１は、ジョブチケットに記述された入力フォルダから入力画像データを取得し、その入力画像データを画像解析部１２、濃度取得部１３、および画像処理部１５に与える。
【００７８】
画像解析部１２は、画像取得部１１から与えられた入力画像データが表わす入力画像中に、「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」の７種類の被写体種類のうちのいずれかの被写体種類を表す画像部分が含まれているかどうか、および含まれている場合にはどの程度の確度（確信度）で含まれているかどうかを算出する（機能ブロック１２ａ〜１２ｇ）。また、画像解析部１２は、入力画像中に、上記７種類の被写体種類のいずれもが含まれていないことおよびその確信度（被写体種類「検出対象外」についての確信度）を算出する（機能ブロック１２ｈ）。すなわち、画像解析部１２は、入力画像に、「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」および「検出対象外」の８種類の被写体種類のうちのいずれの被写体種類を表す画像部分が含まれているかどうかを識別（検出）し、含まれている場合には、それらがどの程度の割合（確信度）で含まれているかどうかを算出する。確信度算出の具体的な処理は後述する。
【００７９】
濃度取得部１３は、まず、目標濃度値メモリ２３に保存された複数のテンプレートのうち、ジョブチケットに記述された「テンプレート１」を取得する。続いて、入力画像に基づいて、画像解析部１２において確信度が算出された被写体種類それぞれについての濃度補正値を算出する。すなわち、濃度取得部１３は、「テンプレート１」に含まれる濃度目標値に基づいて、「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」および「検出対象外」の８種類の被写体種類のそれぞれについての濃度補正値を算出する（機能ブロック１３ａ〜１３ｈ）。
【００８０】
濃度補正値統合部１４は、濃度取得部１３（機能ブロック１３ａ〜１３ｈ）において算出された被写体種類ごとの濃度補正値を、画像解析部１２（機能ブロック１２ａ〜１２ｈ）によって算出された被写体種類ごとの確信度、およびクライアントマシン２００，２１０，２２０などから入力される被写体種類ごとの重要度にしたがって統合し、一つの濃度補正値（統合濃度補正値）を算出する（機能ブロック１４ａ）。
【００８１】
統合濃度補正値は、入力濃度値に対応する出力濃度値を表す関数式によって表すことができる。統合濃度補正値Ｔ（ｓ）（ｓは入力濃度値：変数）は、次に示す式１によって表される。
【００８２】
Ｔ（ｓ）＝Σ（ＳｉＶｉＴｉ（ｓ））                  ・・・  （式１）
式１において、変数ｉは、被写体種類「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」および「検出対象外」を示す。Ｓｉは、上述のように画像処理システムのオペレータによって入力される被写体種類ごとの重要度を表す。Ｔｉ（ｓ）は、濃度取得部１３によって得られる被写体種類ごとの濃度補正値を表す。Ｖｉは、画像解析部１２によって算出された被写体種類ごとの確信度に基づいて得られる、被写体種類ごとの重みを表す。この重みＶｉは次に示す式２によって算出される。
【００８３】
Ｖｉ＝Ｐｉ／Σ（Ｐｉ）                          ・・・  （式２）
式２においても、変数ｉは、被写体種類「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」および「検出対象外」を示す。Ｐｉは、画像解析部１２によって算出される被写体種類ごとの確信度を表す。
【００８４】
上述の式１および式２に示すように、統合濃度補正値Ｔ（ｓ）は、被写体種類のそれぞれについての確信度の大きさに応じた重みＶｉおよびオペレータによって与えられる被写体種類のそれぞれについての重要度Ｓｉを、その被写体種類の濃度補正値Ｔｉ（ｓ）に乗算したものを、加算することによって得られる。このため、統合濃度補正値Ｔ（ｓ）は、確信度が大きい被写体種類についての濃度補正値が強く反映されたものになり、かつ与えられた（設定された）重要度が大きい被写体種類についての濃度補正値が強く反映されたものになる。
【００８５】
画像解析部１２の処理の詳細について説明する。
【００８６】
本実施形態においては、確信度が算出される被写体種類「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」および「検出対象外」の８種類の被写体種類のうち、「人物顔」および「検出対象外」については、他の被写体種類（「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」）とは異なる方法によって確信度が算出される。被写体種類「人物顔」および「検出対象外」についての確信度算出処理についての説明は後述することにし、はじめに被写体種類「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」および「ハイキー」についての確信度算出処理について説明する。
【００８７】
図１１は、画像解析部１２による、被写体種類のそれぞれについての確信度の算出（被写体種類「人物顔」および「検出対象外」の確信度を除く）に用いられる確信度算出用メモリ２１の内容を示している。
【００８８】
確信度算出用メモリ２１には、画像解析部１２によって確信度が算出される、「人物顔」および「検出対象外」を除く被写体種類（この実施例では、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」の６種類）のそれぞれに対応して、確信度算出に用いるべき特徴量の種類および各特徴量種類の識別ポイント（複数の識別ポイントの集合）（以下、識別ポイント群という）が格納されている。
【００８９】
確信度算出に用いるべき特徴量の種類としては、一般には、一つの被写体種類に対して、複数の特徴量の種類が対応する。たとえば、図１１を参照して、被写体種類「海中」の確信度算出に用いるべき特徴量の種類として、確信度算出用メモリ２１には、「Ｂ値平均」、「Ｂ値（８０％点）−Ｂ値（２０％点）」および「Ｃｂ値７０％点」が格納されている。これは、(１)入力画像を構成する画素ごとのＢ値の平均をとった値（Ｂ値平均）と、(２)入力画像を構成する画素ごとのＢ値の累積ヒストグラムにおいて、その８０％点に対応するＢ値から、その２０％点に対応するＢ値を減算した値（Ｂ値（８０％点）−Ｂ値（２０％点））と、(３)入力画像を構成する画素ごとの色差Ｃｂ値についての累積ヒストグラムにおいて、その７０％点に対応するＣｂ値（Ｃｂ値７０％点）の３つの特徴量を、被写体種類「海中」についての確信度算出に用いるべき特徴量の種類とすることを表している。
【００９０】
識別ポイント群は、確信度算出のための識別ポイントの集合である。識別ポイント群についての詳細は、次に説明する確信度算出用メモリ２１の作成処理において明らかになるであろう。
【００９１】
確信度算出用メモリ２１の作成処理について、図１２および図１３を参照して説明する。
【００９２】
図１２は確信度算出用メモリ２１の作成処理の流れを示すフローチャートであり、図１３は、一の特徴量についての識別ポイント群の算出の具体的な流れをヒストグラムを用いて示すものである。
【００９３】
確信度算出用メモリ２１には、上述のように、被写体種類「人物顔」および「検出対象外」を除く被写体種類のそれぞれに対応して、確信度算出に用いるべき特徴量の種類と、特徴量の種類のそれぞれに対応する識別ポイント群が格納される。確信度算出用メモリ２１の作成は、次に説明する学習処理によって行われる。
【００９４】
被写体種類「海中」を具体例にして、学習処理、すなわち、確信度算出に用いるべき特徴量の種類の算出処理と、各特徴量に対応する識別ポイント群の算出処理について説明する。
【００９５】
学習の対象となる多数のサンプル画像データが用意される。用意される多数のサンプル画像データは、被写体種類が「海中」とされるべきサンプル画像（図５を参照して、海中色の面積率が５０％以上である画像）（以下、「海中サンプル画像」という）と、被写体種類が「海中」ではないとされるべきサンプル画像（海中色が存在しない、または海中色の面積率が５０％未満である画像）（以下、「非海中サンプル画像」という）とに区別しておく（図１３の左側にその様子を示す）。
【００９６】
学習の対象となるすべてのサンプル画像（海中サンプル画像および非海中サンプル画像のすべて）について、重みが付与される。はじめに、すべてのサンプル画像に付与される重みが、初期値（たとえば、「１」）に設定される（ステップ３１）。
【００９７】
複数の海中サンプル画像が用いられて、一の特徴量についての累積ヒストグラムが作成される（ステップ３２；図１３の中央上段に示すヒストグラムの作成）。たとえば、特徴量種類の一つである「Ｂ値平均」が選択され、選択された特徴量種類「Ｂ値平均」についての累積ヒストグラムが作成される。
【００９８】
同様にして、複数の非海中サンプル画像が用いられて、一の特徴量種類（上述の例の場合、「Ｂ値平均」）についての累積ヒストグラムが作成される（ステップ３３；図１３の中央下段に示すヒストグラムの作成）。
【００９９】
複数の海中サンプル画像が用いられて作成された一の特徴量種類について累積ヒストグラムと、複数の非海中サンプル画像が用いられて作成された一の特徴量種類についての累積ヒストグラムとが用いられて、対応する特徴量値ごとの頻度値の比の対数値が算出される。算出された対数値をヒストグラムで表したものが、図１３の右側に示すヒストグラム（以下、識別器と呼ぶ）である。識別器は、所定間隔の特徴量値のそれぞれに対応する対数値の集合である。
【０１００】
図１３の右側に示す識別器において、縦軸の値（上述の対数値）が「識別ポイント」（図１１参照）である。後述するように、画像解析部１２では、与えられる入力画像データについて特徴量を算出し、算出された特徴量に対応する識別ポイントを、識別器（確信度算出用メモリ２１）を用いて算出する。正の識別ポイントに対応する特徴量の値を持つ入力画像は、被写体種類を「海中」とすべき可能性が高く、その絶対値が大きいほどその可能性が高いと言える。逆に、負の識別ポイントに対応する特徴量の値を持つ入力画像は、被写体種類が「海中」ではない可能性が高く、その絶対値が大きいほどその可能性が高いと言える。
【０１０１】
同様にして、他の特徴量種類、たとえば、Ｇ値平均、Ｂ値平均、輝度Ｙ平均、色差Ｃｒ平均、色差Ｃｂ平均、彩度平均、色相平均、複数のｎ％点、複数の（ｍ％点）−（ｎ％点）等のそれぞれについて、上述の識別器が作成される（ステップ３５でＮＯ、ステップ３２から３４）。複数の特徴量種類のそれぞれに対応する複数の識別器が作成される。
【０１０２】
作成された複数の識別器のうち、被写体種類「海中」の画像であることを判断するために最も有効な識別器が選択される（ステップ３６）。最も有効な識別器の選択のために、正答率が算出される。正答率は、次に示す式３によって算出される。
【０１０３】
正答率＝正答サンプル画像数／全サンプル画像数      ・・・（式３）
上述したように、海中サンプル画像および非海中サンプル画像は、それぞれあらかじめ分かっている。たとえば、海中サンプル画像Ａについて、一の特徴量が算出され、算出された特徴量に対応する識別ポイントが、上記一の特徴量の種類に対応する識別器によって得られる。この識別ポイントが正の値であれば、その識別器は、海中サンプル画像Ａについて正しく判断できたと扱われる（正答サンプル画像）。正答サンプル画像数がインクリメントされる。逆に、海中サンプル画像Ｂについて算出された一の特徴量に対応する識別ポイントが負の値であれば、その識別器は、海中サンプル画像Ｂについては正しく判断できなかったと取り扱われる（誤答サンプル画像）。
【０１０４】
非海中サンプル画像については、算出された一の特徴量に対応する識別ポイントが負の値であれば、そのサンプル画像について、識別器は正しく判断できたと取り扱われる（正答サンプル画像）。正答サンプル画像数がインクリメントされる。識別ポイントが正の値であれば、正しく判断できなかったと取り扱われる（誤答サンプル画像）。
【０１０５】
複数種類の特徴量のそれぞれに対応して作成された複数の識別器のそれぞれについて、上述の正答率が算出され、最も高い正答率を示したものが、最も有効な識別器として選択される。
【０１０６】
次に、正答率が、所定の閾値を超えたかどうかが判断される（ステップ３７）。正答率が所定の閾値を超えている場合には（ステップ３７でＹＥＳ）、選択された識別器を用いれば、被写体種類「海中」を、十分に高い確率で選別できるものとして扱われ、学習処理は終了する。選択された識別器に対応する特徴量種類と、選択された識別器における識別ポイント群（所定間隔の特徴量の値のそれぞれに対応する識別ポイントの集合）が、確信度算出用メモリ２１に格納される（ステップ３８）。
【０１０７】
算出された正答率が所定の閾値以下の場合（ステップ３７でＮＯ）、以下の処理が行われる。
【０１０８】
まず、上述の処理において選択された特徴量種類が、処理対象から除外される（ステップ３９）。
【０１０９】
続いて、すべてのサンプル画像の重みが更新される（ステップ４０）。
【０１１０】
サンプル画像の重みの更新では、すべてのサンプル画像のうち、正答結果が得られなかったサンプル画像（誤答サンプル画像）の重みが高くなり、かつ、正答結果が得られたサンプル画像（正答サンプル画像）の重みが低くなるように、各サンプル画像の重みが更新される。これは、選択された識別器では正しく判断できなかった画像を重要視し、それらの画像を正しく判断できるようにするためである。なお、重みの更新は、誤答サンプル画像の重みと、正答サンプル画像の重みとが相対的に変化すればよいので、誤答サンプル画像の重みを高くする更新、または正答サンプル画像の重みを低くする更新のいずれか一方のみであってもよい。
【０１１１】
重みが更新されたサンプル画像が用いられて、除外された特徴量種類を除く特徴量種類のそれぞれについて、再度識別器が作成される（ステップ３２からステップ３５）。
【０１１２】
ここで、２回目以降の識別器の作成処理における累積ヒストグラムの作成処理（ステップ３２３３）では、各サンプル画像に与えられている重みが用いられる。たとえば、一のサンプル画像に付与されている重みが「２」であるとすると、そのサンプル画像によって作成されるヒストグラム（図１３の中央の上段および下段のヒストグラム）において、頻度がそれぞれ２倍にされる。
【０１１３】
新たに作成された識別器のうち、最も有効な識別器が選択される（ステップ３６）。２回目以降の最も有効な識別器の選択処理においても、サンプル画像に付与されている重みが用いられる。たとえば、一のサンプル画像の重みが「２」であるとすると、そのサンプル画像について正答結果が得られた場合には、上述の式３において、正答サンプル画像数に「１」ではなく、「２」が加算される。これにより、重みの低いサンプル画像よりも、重みの高いサンプル画像が正しく判別されることに重点が置かれる。
【０１１４】
初回の処理において最も有効な識別器として選択された識別器に対する正答率と、２回目の処理において最も有効な識別器として選択された識別器に対する正答率が加算される。加算された正答率が所定の閾値を超えている場合、その２つの識別器が、被写体種類「海中」を識別するための識別器と判断される。
【０１１５】
未だ正答率が所定の閾値以下である場合には、さらに同様の処理が繰り返されることになる（ステップ３７でＮＯ、ステップ３９、４０、ステップ３２〜３６）。
【０１１６】
このようにして、被写体種類「海中」について、Ｂ値平均、Ｂ値（８０％点）−Ｂ値（２０％点）、および色差Ｃｂの７０％点の３つの特徴量種類に対応する３つの識別器が選択されたときに、ステップ３７において正答率が閾値を超えたとすると（ステップ３７でＹＥＳ）、これらの３つの識別器が、被写体種類「海中」を識別する識別器として決定される。３つの識別器における、特徴量種類および識別ポイント群が、図１１の上から３行分に示すように、確信度算出用メモリ２１に記憶される。
【０１１７】
以上の処理が、被写体種類「人物顔」および「検出対象外」を除く被写体種類（この実施例では「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」の６種類）のそれぞれについて行われることにより、確信度算出用メモリ２１（図１１）が完成する。
【０１１８】
図１４は、確信度算出用メモリ２１を用いて、入力画像について、被写体種類「人物顔」および「検出対象外」を除く被写体種類（「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」の６種類）のそれぞれの確信度を算出する処理を示すフローチャートである。被写体種類「人物顔」および「検出対象外」を除く被写体種類（「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」）のそれぞれについての確信度算出処理は、画像解析部１２において行われる。
【０１１９】
記憶装置４から読み出された入力画像データが画像解析部１２に与えられる（ステップ５１）。
【０１２０】
一の被写体種類（たとえば、「海中」）についての特徴量種類および識別ポイント群が、確信度算出用メモリ２１から読出され、一時記憶メモリ（図示略）に記憶される（ステップ５２）。
【０１２１】
入力画像データに基づいて、一時記憶メモリに記憶された特徴量種類（複数の特徴量種類のうちのいずれか一つ）についての特徴量が算出される。たとえば、被写体種類「海中」の場合、その確信度の算出のための特徴量種類は、Ｂ値平均、Ｂ値（８０％点）−Ｂ値（２０％点）、および色差Ｃｂの７０％点の３つである。これらの３つの特徴量種類のうちの一つ（たとえば、Ｂ値平均）が、入力画像データに基づいて算出される（ステップ５３）。
【０１２２】
算出された特徴量に対応する識別ポイントが、一時記憶メモリに記憶されている識別ポイント群に基づいて決定される（ステップ５４）。
【０１２３】
一の被写体種類に対応するすべての特徴量種類について、識別ポイントが決定されたかどうかが判断される（ステップ５５）。残りの特徴量種類が存在する場合、残りの特徴量種類のうちの一つが選択され、選択された特徴量種類について、上述と同様にして、特徴量が算出され、算出された特徴量に対応する識別ポイントが決定される（ステップ５５でＮＯ、ステップ５６、ステップ５３〜５４）。
【０１２４】
一の被写体種類に対応するすべての特徴量種類についての識別ポイントが決定されると、決定された識別ポイントが加算される（以下、加算識別ポイントという）（ステップ５５でＹＥＳ、ステップ５７）。
【０１２５】
上記加算識別ポイントの値および一の被写体種類に対応する特徴量種類の数に応じて、確信度が算出される（ステップ５８）。
【０１２６】
図１５は、確信度の算出に用いられる関数の一例を、グラフによって示すものである。図１５に示す関数に基づいて、加算識別ポイントを特徴量種類の数で除算した値に応じた確信度（０から１までの間の数値）が算出される。算出された一の被写体種類に対する確信度は、一時記憶メモリに記憶される。
【０１２７】
上述の処理が、被写体種類「人物顔」および「検出対象外」を除く被写体種類（「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」の６種類）のそれぞれについて行われる（ステップ５９でＮＯ、ステップ６０）。最終的には、被写体種類「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」のそれぞれについての確信度が、一時記憶メモリに記憶される（ステップ５９でＹＥＳ）（機能ブロック１２ｂ〜１２ｇ）。
【０１２８】
次に、被写体種類「人物顔」についての確信度算出について説明する。
【０１２９】
図１６は、被写体種類「人物顔」についての確信度算出のための処理の流れを示すフローチャートである。被写体種類「人物顔」についても確信度算出処理も、画像解析部１２において行われる。
【０１３０】
入力画像データは、上述の「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」または「ハイキー」のそれぞれについての確信度の算出に用いられたものと同じものが用いられる（ステップ５１）。
【０１３１】
入力画像データによって表される画像中に、人物顔を表す画像部分が含まれているかどうかが、パターンマッチング（たとえば、典型的な人物顔の濃淡パターンを利用したパターンマッチング）によって検出される（ステップ７２）。画像解析部１２に接続された人物顔用パターンデータ・メモリ２２には、複数の大きさのパターンデータが記憶されており、複数のパターンデータのそれぞれが用いられて、入力画像中に人物顔を表す画像部分が含まれているかどうかが検出される。
【０１３２】
パターンマッチングによって入力画像中に人物顔が含まれていないことが判断された場合、被写体種類「人物顔」の確信度は「０」と決定される（ステップ７３でＮＯ、ステップ７７）。
【０１３３】
パターンマッチングによって入力画像中に人物顔が含まれていることが判断された場合（ステップ７３でＹＥＳ）、パターンマッチングによって人物顔のおおよその中心（たとえば、相対的な座標）とおおよその大きさ（パターンマッチングに用いられたパターンデータの大きさに基づく）が得られる。得られた人物顔のおおよその中心およびおおよその大きさに基づいて、入力画像から、人物顔を含む矩形領域（人物顔を含む可能性が高い矩形領域）が切出される。切出された矩形領域画像に基づいて、人物顔画像領域の抽出処理が行われる（ステップ７４）。
【０１３４】
人物顔画像領域の抽出処理には、種々の処理を採用することができる。
【０１３５】
たとえば、上記矩形領域を表す画像データに基づいて、同系色の画素の色データ（ＲＧＢ）を所定値に変換し、これにより肌色および肌色に近い色データを持つ画素、白色および白色に近い色データを持つ画素、黒色および黒色に近い色データを持つ画素等がまとめられた画像データを作成する。その後、エッジが存在しない部分を統合して、統合された画像部分のうち肌色および肌色に近い部分を、人物顔画像領域とする。
【０１３６】
上記矩形領域を表す画像データによって表される矩形領域において、その中心から周囲に向かう方向（たとえば、６４方向）のそれぞれについてエッジ位置（肌色とそれ以外の色との境界位置）を決定し、決定された６４のエッジ位置を結ぶことに規定される領域を、人物顔画像領域とすることもできる。
【０１３７】
矩形領域を表す画像データから人物顔画像領域を表す画像データが抽出されると、抽出された人物顔画像領域の円形度が算出される（ステップ７５）。円形度は、次に示す式４によって算出される。
【０１３８】
円形度＝（周囲長Ｌ×周囲長Ｌ）／面積Ｓ    ・・・（式４）
上記式４によって算出された円形度に応じた確信度が決定される（ステップ７６）。円形度に応じた確信度の決定においては、図１５に示す関数（グラフ）を用いてもよいし、他の関数を用いてもよい。
【０１３９】
決定された被写体種類「人物顔」についての確信度も、一時記憶メモリに記憶される（機能ブロック１２ａ）。
【０１４０】
なお、入力画像中に複数の人物顔が含まれている場合には、複数の人物顔のそれぞれについての確信度が算出され、その平均を算出する。算出された平均値が、被写体種類「人物顔」についての確信度とされる。
【０１４１】
被写体種類「検出対象外」を除くすべての被写体種類（「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」および「ハイキー」）のそれぞれについての確信度が算出されると、算出されたこれらの確信度が用いられて、被写体種類「検出対象外」についての確信度が算出される。被写体種類「検出対象外」についての確信度Ｐｏｔは、次に示す式５によって算出される（機能ブロック１２ｈ）。
【０１４２】
Ｐｏｔ＝１−ＭＡＸ（Ｐ１、Ｐ２、・・・、Ｐ７）          ・・・（式５）
Ｐ１、Ｐ２、・・・、Ｐ７は被写体種類「検出対象外」を除く被写体種類それぞれの確信度を表す。ＭＡＸ(Ｐ１、Ｐ２、・・・、Ｐ７)はＰ１、Ｐ２、・・・、Ｐ７の中の最大値である。
【０１４３】
ここまでの処理によって、入力画像について、すべての被写体種類（「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」および「検出対象外」）のそれぞれについての確信度（合計８つの確信度）が算出される。
【０１４４】
次に、濃度取得部１３の処理について説明する。
【０１４５】
濃度取得部１３は、入力画像データに基づいて、被写体種類（「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」、「ハイキー」および「検出対象外」）のそれぞれの濃度補正値を求める。なお、上述の確信度算出処理において、確信度が「０」であった被写体種類についての濃度補正値については必ずしも求めなくてもよい。
【０１４６】
被写体種類「人物顔」、「海中」、「高彩度」、「夕景」、「夜景」、「青空」および「ハイキー」および「検出対象外」のそれぞれについての濃度補正値の算出について説明する。
（１）被写体種類「人物顔」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ａ）
上述した画像解析部１２において、入力画像に含まれている（複数の）人物顔画像領域およびそのそれぞれに対応する確信度が求められ、濃度取得部１３に与えられる。濃度取得部１３では、与えられた（複数の）人物顔画像領域およびそのそれぞれに対応する確信度に基づいて、入力画像において人物顔を構成する画素を特定し、かつ対応する確信度で重み付けされた平均濃度を算出する。そして、算出した重み付けされた平均濃度が、「テンプレート１」に含まれる人物顔の目標濃度値となる補正係数を算出する。算出した補正係数に基づき濃度補正値（入力濃度（０〜４０９５）のそれぞれに対応する出力濃度（０〜４０９５）を規定したテーブルまたは関数）を作成する（１２ビット濃度スケールの場合）。
（２）被写体種類「海中」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ｂ）
入力画像を構成する画素のうち、青色から緑色の色範囲にある画素を検出し、その中から視覚濃度が最小となる濃度を求める。最小視覚濃度が「テンプレート１」に含まれる海中の目標濃度値となる補正係数を算出し、算出した補正係数に基づき濃度補正値を算出する。なお、視覚濃度とは、Ｃ濃度、Ｍ濃度、Ｙ濃度を３：６：１に重み付けした濃度であり、明るさに比例した濃度である。
（３）被写体種類「高彩度」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ｃ）
入力画像を構成する画素のうち、彩度が最も高い色相を持つ画素を検出し、その中から視覚濃度が最小となる濃度を求める。最小視覚濃度が「テンプレート１」に含まれる高彩度の目標濃度値となる補正係数を算出し、算出した補正係数に基づき濃度補正値を算出する。
（４）被写体種類「夕景」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ｄ）
入力画像が夕景画像である場合、オレンジ色の色範囲に属する色を持つ画素が入力画像には存在する。オレンジ色の色範囲を持つ画素を検出し、その中から視覚濃度が最小となる濃度を求める。最小視覚濃度が「テンプレート１」に含まれる夕景の目標濃度値となる補正係数を算出し、算出した補正係数に基づき濃度補正値を算出する。
（５）被写体種類「夜景」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ｅ）
入力画像が夜景画像である場合、濃度の低い画素（ハイライト部分）と、濃度の高い画素（シャドウ部分）が存在する。最小濃度が「テンプレート１」に含まれるハイライトの目標濃度値となり、かつ、最大濃度が「テンプレート１」に含まれるシャドウの目標濃度値となる濃度補正値を算出する。
（６）被写体種類「青空」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ｆ）
入力画像が青空画像である場合、シアンブルーの色範囲に属する色を持つ画素が入力画像に存在する。シアンブルーの色範囲に属する色を持つ画素を検出し、その中から視覚濃度が最小となる濃度を求める。最小視覚濃度が「テンプレート１」に含まれる青空の目標濃度値となる補正係数を算出し、算出した補正係数に基づき濃度補正値を算出する。
（７）被写体種類「ハイキー」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ｇ）
入力画像がハイキー画像である場合、白色の色範囲に属する色を持つ画素が入力画像に存在する。白色の色範囲に属する色を持つ画素を検出し、その中からＣ、Ｍ、Ｙの中の最小濃度が最小となる濃度を求める。この最小濃度が「テンプレート１」に含まれるハイキーの目標濃度値となる補正係数を算出し、算出した補正係数に基づき濃度補正値を算出する。
（８）被写体種類「検出対象外」の濃度補正値の算出（機能ブロック１３ｈ）
入力画像を構成するすべての画素の視覚濃度を算出し、その平均値が「テンプレート１」に含まれる平均値の目標濃度値となる補正係数を算出し、算出した補正係数に基づき濃度補正値を算出する。
【０１４７】
各被写体種類についての濃度補正値の算出方法は、上述したものに限られるものでないことは言うまでもない。たとえば、被写体種類「人物顔」について言えば、人物顔を構成する画素の平均濃度以外に、最小濃度および最大濃度を算出（検出）し、平均濃度、最小濃度および最大濃度のそれぞれが、対応する目標濃度（目標平均濃度、目標最小濃度および目標最大濃度）となる補正関数を算出し、算出した補正関数を、濃度補正値としてもよい。濃度補正値は、グラフによって表した場合には、直線状のものであってもよいし、曲線状のものであってもよい。
【０１４８】
濃度取得部１３によって算出された複数の被写体種類のそれぞれについての濃度補正値Ｔｉ（ｓ）、画像解析部１２において算出された複数の被写体種類のそれぞれにつての確信度Ｐｉ、および入力装置２が用いられて入力された被写体種類のそれぞれについての重要度Ｓｉが、濃度補正値統合部１４に与えられる。上述した式１、式２によって、濃度補正値統合部１４において統合濃度補正値Ｔ（ｓ）が算出される（機能ブロック１４ａ）。
【０１４９】
濃度補正値統合部１４における統合濃度補正値の作成について、図１７および図１８を参照して具体的に説明しておく。
【０１５０】
たとえば、入力画像から得られた確信度が、被写体種類「人物顔」について０．６、「青空」について０．１、その他の被写体種類についての確信度が０であった場合、上記式５により、「検出対象外」についての確信度は０．４となる（図１７）。上記の式２によって、被写体種類「人物顔」の重みＶｆａ（＝０．５５）、「青空」の重みＶｂｓ（＝０．０９）、「検出対象外」の重みＶｏｔ（＝０．３６）が、それぞれ算出される。また、画像処理システムのオペレータによって、被写体種類「人物顔」、「青空」および「検出対象外」のそれぞれについての重要度Ｓｆａ、Ｓｂｓ、Ｓｏｔが入力される。ここでは、「人物顔」の重要度Ｓｆａ＝０．６、「青空」の重要度Ｓｂｓ＝０．１、「検出対象外」の重要度Ｓｏｔ＝０．３とする。
【０１５１】
入力画像から得られた確信度に基づいて算出された被写体種類「人物顔」、「青空」および「検出対象外」のそれぞれについての重みＶｆａ、Ｖｂｓ、Ｖｏｔと、オペレータによって入力された被写体種類「人物顔」、「青空」および「検出対象外」のそれぞれについての重要度Ｓｆａ、Ｓｂｓ、Ｓｏｔが、上述した式１にしたがって、被写体種類「人物顔」、「青空」および「検出対象外」のそれぞれの濃度補正値（Ｔｆａ（ｓ）、Ｔｂｓ（ｓ）、Ｔｏｔ（ｓ）））（図１２の左側に、グラフによって濃度補正値Ｔｆａ（ｓ）、Ｔｂｓ（ｓ）、Ｔｏｔ（ｓ）を示す）に乗算される。その加算結果が統合濃度補正Ｔ（ｓ）とされる（図１８の右側に、グラフによって統合濃度補正値Ｔ（ｓ）を示す）。なお、図１８の左側に示す被写体種類「人物顔」および「青空」の濃度補正値Ｔｆａ（ｓ）、Ｔｂｓ（ｓ）のグラフにおいて、入力濃度値（ｓ）に対応する出力濃度値（Ｔｆａ（ｓ）、Ｔｂｓ（ｓ））の値が負の値（レベル）をとっている部分があるが、これは画像を明るくする方向に濃度補正値を算出するように目標値を設定していることによるものである。最終的に得られる統合濃度補正値Ｔ（ｓ）においては、出力濃度値が０〜４０９５のいずれかの濃度レベルになるように、出力濃度値が負の値をとる部分についてはクリッピングされる（図１８の右側の統合濃度補正値（Ｔ（ｓ））のグラフ参照）。
【０１５２】
このようにして作成された統合濃度補正値Ｔ（ｓ）が用いられて、画像処理部１５において、入力画像データが補正される。
【０１５３】
図１９は画像処理部１５の機能ブロック図を示している。
【０１５４】
画像処理部１５には、上述した画像解析部１２および濃度取得部１３に与えられた入力画像データと同じ入力画像データが与えられる。
【０１５５】
縮小処理が行われる（機能ブロック８１）。縮小処理は、画素数の大きい画像の画素数を少なくすることによって、次に行われる濃度変換処理、濃度補正処理およびＲＧＢ変換処理の処理時間を短縮するために行われる。なお、この縮小処理は、濃度補正後の画像データを縮小して出力する場合に処理が行われる。濃度補正後の画像データを拡大して出力する場合には、縮小処理は行われない。
【０１５６】
縮小された入力画像を構成する画素のそれぞれについての濃度が算出される（機能ブロック８２）。
【０１５７】
上述した統合濃度補正値Ｔ（ｓ）が用いられて、縮小処理された画像における各画素の濃度が補正される（機能ブロック８３）。
【０１５８】
補正後の濃度に基づいて、入力画像の各画素ごとのＲＧＢ値に変換される（機能ブロック８４）。最後に、拡大処理が行われる（機能ブロック８５）。なお、拡大処理は、濃度補正後の画像を拡大して出力する場合に行われる。濃度補正後の画像データを縮小して出力する場合には、拡大処理は行われない。
【０１５９】
画像処理部１５から出力された濃度補正後の画像データは、ジョブチケットに記述された出力フォルダに格納される。
【０１６０】
クライアントマシン２００，２１０，２２０のオペレータによって、出力フォルダに格納された画像データのプリント出力が要求されると、画像処理装置１００＿１´からＲＩＰサーバ３００，３１０に画像データが送られて、さらにプリンタ６１０，６２０に送られて、画像データが表わす画像がプリント出力される。
【０１６１】
このように、画像処理装置１００＿１´では、入力画像データによって表される画像に含まれる被写体種類が自動的に識別（検出）され、オペレータによって予め調整された濃度補正値を使用したオートセットアップ処理が行われる。このため、オペレータは、画像処理に関して特別な知識を持っていなくても、自分の好みを反映させた画像処理を行って、見た目に好ましい画像を取得することができる。
【０１６２】
ここで、上記では、本発明にいう処理パラメータの一例として、画像の濃度値を適用する例について説明したが、本発明にいう処理パラメータは、濃度値以外のものであってもよい。以下に、処理パラメータの例について追記する。
＜硬調化程度＞
硬調化係数を大きく（硬調方向）すると、メリハリのある画像に補正することができ、硬調化係数を小さく（軟調方向）すると、全体的に柔らかい印象の画像に補正することができる。
＜ハイライト（ＨＬ）階調保存＞
オートセットアップ後の画像のＨＬ側の階調がつぶれている場合などには、ＨＬ階調保存係数を大きく（ＨＬ優先方向）すると、ＨＬ側の階調が保存された画像に補正することができる。逆に、ＨＬ階調保存係数を小さく（ＳＤ優先方向）すると、中間からＳＤの階調が保存された画像に補正することができる。
＜色バランス補正目標色＞
人物顔画像やハイキー画像の場合のみ、Ｒ味やＢ味の係数を調整して、Ｒ味またはＣ味を増減させる。
＜正面顔探索サイズ＞
人物顔を探索する基準サイズを調整する。基準サイズを小さくすると、集合写真中などに小さい顔が写っている場合も、高精度に画像処理を施すことができる。逆に、基準サイズを大きくすると、処理速度を向上させることができるが、ポートレート程度の顔のみ画像処理が施される。
【図面の簡単な説明】
【０１６３】
【図１】本発明の一実施形態が適用された入力＿編集＿出力システムの全体構成図である。
【図２】図１に示す画像処理サーバに代表されるコンピュータシステムのハードウエア構成図である。
【図３】入力＿編集＿出力システム上に本発明の画像処理システムの一実施形態を構築するための各プログラムを記憶した記憶媒体を示す概念図である。
【図４】図１に示す入力＿編集＿出力システム上に構築された本発明の画像処理システムの一実施形態の機能を示す機能ブロック図である。
【図５】画像が分類されるシーンタイプと、そのシーンタイプの定義を示す図である。
【図６】調整画面の一例を示す図である。
【図７】テンプレート作成画面の一例を示す図である。
【図８】新たなテンプレートが登録されたときのオートセットアップ設定画面７１０を示す図である。
【図９】ジョブチケットを編集するための編集画面の一例を示す図である。
【図１０】画像処理装置１００＿１´を構成する画像解析部１２、濃度取得部１３、および濃度補正値統合部１４の機能を示す機能ブロック図である。
【図１１】確信度算出用メモリ２１の内容を示している。
【図１２】確信度算出用メモリ２１の作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】一の特徴量についての識別ポイント群の算出の具体的な流れをヒストグラムを用いて示すものである。
【図１４】確信度を算出する処理を示すフローチャートである。
【図１５】確信度の算出に用いられる関数の一例を、グラフによって示すものである。
【図１６】被写体種類「人物顔」についての確信度算出のための処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】濃度補正値統合部１４における統合濃度補正値の作成を説明する図である。
【図１８】濃度補正値統合部１４における統合濃度補正値の作成を説明する図である。
【図１９】画像処理部１５の機能ブロック図を示している。
【符号の説明】
【０１６４】
１１    画像取得部
１２    画像解析部
１３    濃度取得部
１４    濃度補正値統合部
１５    画像処理部
２１    確信度算出用メモリ
２２    人物顔用パターンメモリ
２３    目標濃度値メモリ
１００    画像処理サーバ
１００＿１´    画像処理装置
１０１    本体装置
１０１ａ    ＦＤ装填口
１０１ｂ    ＣＤ−ＲＯＭ装填口
１０２    画像表示装置
１０２ａ    表示
１０３    キーボード
１０４    マウス
１０５    バス
１１１    ＣＰＵ
１１２    主メモリ
１１３    ハードディスク装置
１１４    ＦＤドライブ
１１５    ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１１７    通信インタフェース
１５０    ジョブチケット編集プログラム
１５１    ジョブチケット作成・提供部
１５２    濃度調整部
１６０    画像処理プログラム
１６１    画像取得部
１６２    画像解析部
１６３    濃度取得部
１６４    濃度補正値統合部
１６５    画像処理部
１６６    保存部
２００，２１０，２２０    クライアントマシン
１００＿２´，２００´，２１０´，２２０´    ジョブチケット編集装置
３００，３１０    ＲＩＰサーバ
４００    スキャナ
５００    通信回線
６００，６１０，６２０    プリンタ
【図１】
2006303899.tif 000003
【図２】
2006303899.tif 000004
【図３】
2006303899.tif 000005
【図４】
2006303899.tif 000006
【図５】
2006303899.tif 000007
【図６】
2006303899.tif 000008
【図７】
2006303899.tif 000009
【図８】
2006303899.tif 000010
【図９】
2006303899.tif 000011
【図１０】
2006303899.tif 000012
【図１１】
2006303899.tif 000013
【図１２】
2006303899.tif 000014
【図１３】
2006303899.tif 000015
【図１４】
2006303899.tif 000016
【図１５】
2006303899.tif 000017
【図１６】
2006303899.tif 000018
【図１７】
2006303899.tif 000019
【図１８】
2006303899.tif 000020
【図１９】
2006303899.tif 000021