(57)【要約】    【課題】  同じ特徴を有する複数の画像データを円滑に処理することができる画像処理システムを提供する。    【解決手段】  処理システム１００は、補正・加工手段１０１、ユーザ検知手段１０３、データ検出手段１０４及び登録手段１０５を有し、補正・加工手段１０１は画像データ中のアイテムに補正・加工処理を施し、ユーザ検知手段１０３はユーザを検知し、データ検出手段１０４は画像データ中のアイテムを検出し、登録手段１０５は画像データに施される補正・加工処理の内容を検知されたユーザの検知情報や検出されたアイテムに関連付けてデータベース１２５に登録する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを処理する画像処理システムにおいて、
前記画像データの特徴を検出する特徴検出装置と、
前記画像データに処理を施す画像データ処理装置と、
前記画像データに施された処理の内容を、前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶装置とを備えることを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
新たな画像データに処理を施すとき、前記画像データ処理装置は、前記記憶された処理内容及び検出された前記新たな画像データの特徴に基づいて、前記新たな画像データに処理を施すことを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項３】
画像データを処理する画像処理システムにおいて、
ユーザを検知するユーザ検知装置と、
前記画像データの特徴を検出する特徴検出装置と、
前記画像データに処理を施す画像データ処理装置と、
前記画像データに対して前記検知されたユーザが指定した処理の内容を、前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶装置とを備えることを特徴とする画像処理システム。
【請求項４】
新たな画像データに処理を施すとき、前記画像データ処理装置は、前記記憶された処理内容、検出された前記新たな画像データの特徴及び前記検知されたユーザの検知情報に基づいて、前記新たな画像データに処理を施すことを特徴とする請求項３記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記画像データの特徴は、該画像データに対応する画像の全体又は一部に対応するアイテムであることを特徴とする請求項３又は４記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶される処理は、前記アイテムに施されることを特徴とする請求項５記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶される処理は、画像の色味変換処理であることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理システム。
【請求項８】
画像データを処理する画像処理方法であって、
ユーザを検知するユーザ検知ステップと、
前記画像データの特徴を検出する特徴検出ステップと、
前記画像データに処理を施す画像データ処理ステップと、
前記画像データに対して前記検知されたユーザが指定した処理の内容を、前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
画像データを処理する画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
ユーザを検知するユーザ検知モジュールと、
前記画像データの特徴を検出する特徴検出モジュールと、
前記画像データに処理を施す画像データ処理モジュールと、
前記画像データに対して前記検知されたユーザが指定した処理の内容を、前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶モジュールとを有することを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システム、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像処理装置によって記憶媒体等に格納された画像データに基づく画像をディスプレイに表示し、若しくは記録紙に印刷する場合、画像データにはユーザによる指定に基づいて種々の加工処理や補正処理が施される。このような加工処理や補正処理としては、画像データ全体に施されるコントラスト調整処理、シャープ化処理、ぼかし処理、輪郭強調処理、及び彩度アップ処理、画像データにおける人物の画像に相当する部分に施される顔検出処理、肌を綺麗に表示する美肌処理、及び赤目処理、並びに画像データにおける風景の画像に相当する部分、例えば、空、海、太陽若しくは木に相当する部分に施される色補正処理等が該当する。ユーザは、画像処理装置によって上述した加工処理や補正処理のうち自分の好みに合う処理を画像データに施す。
【０００３】
一方、画像データは、通常、該画像データに関する詳細情報と共に記憶媒体に格納されている。このような画像データに関する詳細情報を入手し、若しくは検索する方法又は装置としては下記に示す幾つかの方法又は装置が開発されている。
【０００４】
例えば、登録画像を画像特徴量及びキーワードと併せて記憶し、入力された幾つかのキーワードを組み合わせ、該組み合わされたキーワードに基づいて所望の登録画像を検索し、検索された登録画像からそのキーワード及び画像特徴量を自動的に抽出するデータ検索システムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
また、画像の付加情報として設定された微妙で曖昧な情報、又は定量化できない情報に基づいて類似の画像を検索することができる画像データ検索装置が知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００６】
また、類似の画像を検索する際に、検索条件の設定を容易に行うことができる画像データ検索装置が知られている（例えば、特許文献３参照。）。
【０００７】
さらに、原画像中の人物や物体等の被処理体の形状、及び原画像に付随する音声情報やメッセージ情報等の特定の情報をキーとして、画像検索を効率的に行う画像検索方法が知られている（例えば、特許文献４参照。）。
【０００８】
特に、特許文献４においては、画像に存在及び／又は付随する特定の情報を抽出又は認識し、抽出等された特定の情報又はその関連情報を、上記画像に対応する画像データの付属情報として画像データと共にデータベースに記憶すること、さらには、画像検索の際に、付属情報の一部を検索条件としてデータベースから画像データを検索し、検索された画像データの付属情報と検索条件との一致度を求め、所定値以上の一致度を持つ画像データを読み出すことが開示されている。
【０００９】
ところで、互いに同じような複数の画像データ、例えば、同じアイテム（空、海、太陽、人物、花（マクロ）等）を有する複数の画像データには、同じ加工処理や補正処理が施される傾向にある、特に、同じユーザによって複数の画像データに処理が施される場合、上記傾向は強くなる。
【特許文献１】特開２０００−０４８０４１号公報
【特許文献２】特開平８−３２９０９号公報
【特許文献３】特開平８−３２９０９７号公報
【特許文献４】特開２００１−０８４２７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の画像処理装置は上記傾向を参照して画像データを処理することがないため、ユーザは、例え、同じ特徴を有する複数の画像データに加工処理や補正処理を施す場合であっても、画像データ毎に施すべき加工処理や補正処理を指定する必要があった。
【００１１】
例えば、人物の画像に赤目が存在している場合、その画像には赤目補正処理を施すという傾向がユーザにあったとしても、ユーザが画像データ毎に赤目が存在しているか否かを判別し、赤目が存在している画像データ毎に赤目補正処理を指定する必要があった。
【００１２】
すなわち、従来の画像処理装置は、同じ特徴を有する複数の画像データを円滑に処理することができないという問題があった。
【００１３】
本発明の目的は、同じ特徴を有する複数の画像データを円滑に処理することができる画像処理システム、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理システムは、画像データを処理する画像処理システムにおいて、前記画像データの特徴を検出する特徴検出装置と、前記画像データに処理を施す画像データ処理装置と、前記画像データに施された処理の内容を、前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶装置とを備えることを特徴とする。
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理システムは、画像データを処理する画像処理システムにおいて、ユーザを検知するユーザ検知装置と、前記画像データの特徴を検出する特徴検出装置と、前記画像データに処理を施す画像データ処理装置と、前記画像データに対して前記検知されたユーザが指定した処理の内容を、前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶装置とを備えることを特徴とする。
【００１６】
上記目的を達成するために、本発明の画像処理方法は、画像データを処理する画像処理方法であって、ユーザを検知するユーザ検知ステップと、前記画像データの特徴を検出する特徴検出ステップと、前記画像データに処理を施す画像データ処理ステップと、前記画像データに対して前記検知されたユーザが指定した処理の内容を、前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶ステップとを有することを特徴とする。
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明のプログラムは、画像データを処理する画像処理方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、ユーザを検知するユーザ検知モジュールと、前記画像データの特徴を検出する特徴検出モジュールと、前記画像データに処理を施す画像データ処理モジュールと、前記画像データに対して前記検知されたユーザが指定した処理の内容を、前記ユーザの検知情報及び前記画像データの特徴と関連付けて記憶する画像処理関連情報記憶モジュールとを有することを特徴とする。
【００１８】
上記目的を達成するために、本発明の記憶媒体は、上記プログラムを格納することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、画像データに施された処理の内容が、検出された画像データの特徴と関連付けて記憶されるので、或る画像データに処理を施すとき、該或る画像データの特徴と同じ画像データの特徴に関連付けられて記憶された処理を選択することができ、ユーザが画像データ毎に処理を指定する必要をなくし、もって、同じ特徴を有する複数の画像データを円滑に処理することができる。
【００２０】
また、本発明によれば、画像データに施された処理の内容が、ユーザの検知情報及び検出された画像データの特徴と関連付けて記憶されるので、同じユーザが或る画像データに処理を施すとき、同じユーザの検知情報及び或る画像データの特徴と同じ画像データの特徴に関連付けられて記憶された処理を選択することができ、ユーザが画像データ毎に処理を指定する必要をなくし、もって、同じ特徴を有する複数の画像データを円滑且つユーザの好みに応じて処理することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳述する。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態に係る画像処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【００２３】
図１において、画像処理システム１００は、画像データ中の後述するアイテムに補正・加工処理を施す補正・加工手段１０１と、画像データを外部より受け取るデータ入力手段１０２（例えば、カードリーダや通信機能部）と、ユーザを検知するユーザ検知手段１０３と、画像データ中のアイテムを検出するデータ検出手段１０４と、画像データに施される補正・加工処理の内容を検知されたユーザの検知情報や検出されたアイテムに関連付けて登録する登録手段１０５と、後述する補正・加工処理候補から最適な補正・加工処理を選択する選択手段１０６と、画像データに色味変換処理を施す色味変換手段１０７と、画像データに対応する画像を記録紙等に印刷するプリンタ等の出力手段１０８と、画像データに対応する画像を表示するＬＣＤ等の表示手段１０９と、警告音や通知音を発音するスピーカやヘッドフォン等の音声出力手段１１０と、本発明のプログラムが格納されるＲＯＭ１１１と、ワークスペースや一時メモリとしてのＲＡＭ１１２と、各構成要素の動作を制御するＣＰＵ１１３とを備える。また、画像処理システム１００において、各構成要素はバス１１４を介して互いに接続される。
【００２４】
ユーザ検知手段１０３は、画像処理システム１００において画像データに所望の補正・加工処理を施すユーザを暗証番号の入力や音声認識等によって検知し、さらに、検知したユーザの検知情報を後述する登録手段１０５のユーザ登録部１２８に通知する。
【００２５】
データ検出手段１０４は、画像処理システム１００において処理が施される画像データにおいてアイテム、具体的には画像における空、海、太陽、人物、花（マクロ）等に対応する画像データの部分を抽出するアイテム抽出手段１１５と、抽出されたアイテムの種類を判別するアイテム判別手段１１６とを有し、アイテム抽出手段１１５及びアイテム判別手段１１６によって画像データにおけるアイテムの検出を行う。また、データ検出手段１０４は、検知したアイテムを後述する登録手段１０５のアイテム登録部１２９に通知する。
【００２６】
補正・加工手段１０１は、画像データ全体のコントラスト調整を行うコントラスト調整処理部１１７と、画像データ全体のシャープ処理を行うシャープ処理部１１８と、画像データ全体のぼかし処理を行うぼかし処理部１１９と、画像データ全体の輪郭を強調する輪郭強調処理部１２０と、画像データ全体の再度を向上する彩度アップ処理部１２１と、画像データにおける人物の画像に相当する部分に肌を綺麗に表示するための処理を施す美肌処理部１２２と、画像データにおける人物の目の画像に相当する部分に赤目補正処理を施す赤目補正処理部１２３とを有し、各処理部がユーザの指示や後述する画像処理における補正・加工処理候補の選択結果に応じて、画像データに補正・加工処理を施す。また、補正・加工手段１０１は、画像データに施した補正・加工処理の内容を画像処理関連情報として後述する登録手段１０５の補正・加工処理登録部１２４に通知する。
【００２７】
登録手段１０５は、画像データに施した補正・加工処理の内容等の各種情報を記憶する組み合わせ・順番登録手段（以下、「データベース」という。）１２５と、上記補正・加工手段１０１から通知された画像データに施した補正・加工処理の内容をデータベース１２５に登録する補正・加工処理登録部１２４と、ユーザによって入力された、画像データに所定の処理を施すための処理条件をデータベース１２５に登録する条件登録部１２６と、ユーザによって入力された、各補正・加工処理の優先度をデータベース１２５に登録する優先度登録部１２７と、ユーザ検知手段１０３から通知されたユーザ検知情報をデータベース１２５に登録するユーザ登録部１２８と、データ検出手段１０４から通知されたアイテムをデータベース１２５に登録するアイテム登録部１２９とを有する。
【００２８】
データベース１２５は、各登録部から通知された補正・加工処理の内容、処理条件、優先度、ユーザ検知情報及びアイテムを互いに関連付けて記憶する。
【００２９】
なお、ユーザ検知手段１０３及びデータ検出手段１０４は、それぞれユーザ登録部１２８及びアイテム登録部１２８を介さずに直接、ユーザ検知情報及びアイテムをデータベース１２５に登録してもよい。
【００３０】
下記に示す表１はデータベース１２５の具体例である。
【００３１】
【表１】
2006323580.tif 000003
【００３２】
表１において、データベース１２５は行方向のデータ列と列方向のデータ列からなるテーブル形式のデータベースであり、列方向には同一の属性（例えば、ユーザ検知情報）の情報が配列され、行方向には各属性（補正・加工処理の内容、処理条件、優先度、ユーザ検知情報及びアイテム）に対応する情報が配列される。
【００３３】
具体的には、ユーザ検知情報の欄には、画像処理システム１００において以前に検知されたユーザのユーザ検知情報（Ａ，Ｂ，全ユーザ）が配置され、アイテムの欄には、画像処理システム１００において複数の画像データから以前に検出されたアイテム（花（マクロ）、顔、青空、夜景、夕焼け、木）が配置され、処理条件の欄には、各種処理条件（全体に暗い場合、前に顔がある場合）が配置され、補正・加工処理の欄には、補正・加工処理の内容（例えば、シャープ、彩度アップ、美肌処理）が配置され、優先度の欄には、数字で表される優先順位が配置され、回数の欄には、同じ行に配置されたユーザが処理を行う場合、同じ行に配置されたアイテムに対して同じ行に配置された補正・加工処理が施された回数が配置される。
【００３４】
表１では、行方向に配置された各種情報が互いに関連付けられている。例えば、ユーザ検知情報「Ａ」と、アイテム「顔」と、処理条件「全体に暗い場合」と、補正・加工処理「コントラスト調整」と、優先度「０」と、回数「−」とが互いに関連付けられ、また、ユーザ検知情報「Ｂ」と、アイテム「木」と、補正・加工処理「シャープ」と、優先度「３」と、回数「４」とが互いに関連付けられている。
【００３５】
ここで、優先度は数字が小さいほど優先順位が高いことを示し、「０」が最も優先度が高く、「必須」は無条件で関連付けられた補正・加工処理を画像データに施すことを示す。回数の「−」は関連付けられた補正・加工処理が画像データに一度も施されていないことを示す。ユーザ検知情報の「全ユーザ」は、ユーザ検知情報に係わらず、関連付けられた補正・加工処理が画像データに施されることを示す。
【００３６】
なお、表１において条理条件、優先度の欄は空欄でもよい、すなわち、処理条件、優先度は設定されなくてもよい。
【００３７】
上述した関連付けは、データベース１２５が各登録部からの通知に応じて実行する。
【００３８】
具体的には、画像処理システム１００において、ユーザＡが木を含む画像に対応する画像データに対して、木の部分にシャープ処理を施す指示をユーザ入力手段（図示しない）によって入力し、画像処理システム１００が入力された指示に応じて当該画像データの木に相当するアイテムにシャープ処理を施した場合には、対応する行が表１に存在しないので、データベース１２５は、ユーザ検知情報「Ａ」と、アイテム「木」と、補正・加工処理「シャープ」と、回数「１」とを同じ行に配置し、該行を表１に追加する。これにより、データベース１２５は上述した各種情報の関連付けを行う。
【００３９】
また、画像処理システム１００において、ユーザＡが顔を含む画像に対応する画像データに対して、顔の部分に美肌処理を施す指示をユーザ入力手段によって入力し、画像処理システム１００が入力された指示に応じて当該画像データの顔に相当するアイテムに美肌処理を施した場合、データベース１２５は、表１における上から５行目（属性名の行を除く）の回数の欄における数を１だけインクリメントする。
【００４０】
すなわち、表１では、同じユーザによって同じアイテムに同じ補正・加工処理を施す指示が繰り返されると、回数の欄の数字が大きくなる。したがって、数が大きい回数の欄に関連付けられた補正・加工処理が、同じ回数の欄に関連付けられたユーザ検知情報のユーザが同じ回数の欄に関連付けられたアイテムに好んで施す処理を示す。これにより、画像処理システム１００では、各ユーザの好みの処理（処理の嗜好性）を知ることができる。
【００４１】
また、補正・加工処理として、ユーザによって「青→空色」や「にごった色→クリアな色」等の色味変更処理が入力された場合、これらの色味変更処理がユーザ検知情報やアイテム等と関連付けられるので、各ユーザの色味の変化に対する嗜好を知ることもできる。
【００４２】
このとき、回数の欄の数字の変動に伴い、優先度の優先順位を変更してもよい。具体的には、回数の欄の数字が大きくなるに従い、同じ回数の欄に関連付けられた優先度の優先順位を上げてもよい。
【００４３】
上述した関連付けは、上述したようにアイテムの処理の実行に伴って処理システム１００が自動的に行ってもよく、また、アイテムの処理とは別個にユーザが手動で所望の補正・加工処理を指定することによって行ってもよい。
【００４４】
また、後述する画像処理（図２）において、処理システム１００のユーザが検知され、処理対象となるアイテムが検出されると、表１のデータベース１２５に基づいて、検知されたアイテムに施される補正・加工処理が選択される。
【００４５】
具体的には、画像処理において、ユーザ「Ａ」が検知され、処理対象としてアイテム「花（マクロ）」が検知された場合、回数が「５」の欄及び優先順位が「１」の欄に関連付けられた補正・加工処理である「シャープ」が選択され、ユーザ「Ｂ」が検知され、処理対象としてアイテム「空（夜景）」が検知された場合、回数が「８」の欄及び優先順位が「１」の欄に関連付けられた補正・加工処理である「明度アップ」が選択される。
【００４６】
さらに、ユーザ「Ｂ」が検知され、処理対象としてアイテム「木」及び「顔」が検知された場合、画像データにおいて「木」の前に「顔」があるとき、優先順位が「１」の欄に関連付けられた補正・加工処理である「ぼかし」が選択される。このように、補正・加工処理の選択条件としては、ユーザ検知情報及びアイテムだけでなく、処理条件も設定されていてもよく、これにより、画像データに複数アイテムが含まれている場合等、ユーザ検知情報及びアイテムだけでは補正・加工処理を選択できない場合にも、処理条件としてアイテムの位置や大きさに関する処理条件を設定することで、補正・加工処理を選択することができる。
【００４７】
また、或るユーザが検知され、或るアイテムが検出された場合において、優先順位が「１」の補正・加工処理が２つ以上存在しているとき、各補正・加工処理（優先順位が「１」）を施した画像データのプレビュー画像を同時に表示して、所望の補正・加工処理をユーザに目視で選択させてもよい。
【００４８】
さらに、新規のユーザが検知され、もしくは既存のユーザが検知され且つ新規のアイテムが検出された場合、他のユーザ関連情報やアイテムに関連付けられた補正・加工処理を参考として選択してもよい。
【００４９】
以上のように、表１のデータベース１２５において、ユーザ検知情報、アイテム、補正・加工処理及び回数が関連付けられるので、ユーザ検知情報やアイテムに関連付けられた回数を参照することによって、ユーザ検知情報に対応するユーザがアイテムに対して施すことを好む補正・加工処理を知ることができる。
【００５０】
なお、画像処理システム１００の構成は上述した構成に限られず、必要に応じて各構成要素を削除してもよく、また、その他の構成要素を追加してもよい。
【００５１】
次に、処理システム１００が実行する本発明の実施の形態に係る画像処理方法について説明する。この画像処理方法に対応するプログラムは、ＲＯＭ１１１に格納され、ＣＰＵ１１３によって実行される。
【００５２】
図２は、図１の処理システムが実行する画像処理のフローチャートである。
【００５３】
図２において、まず、ユーザ検知手段１０３が処理システム１００のユーザを検知し（ステップＳ２０１）、データ検出手段１０４が画像データにおけるアイテムを検出し（ステップＳ２０２）、続くステップＳ２０３において、データベース１２５に基づいて、検知されたユーザに対して検出されたアイテムが関連付けられているか、すなわち、検出されたアイテムがデータベース１２５に登録されているか否かを判別する。
【００５４】
ステップＳ２０３の判別の結果、検出されたアイテムがデータベース１２５に登録されている場合、データベース１２５における検出されたアイテムに関連付けられた補正・加工処理を優先順位に応じて処理候補として選択し、例えば、優先順位に応じて整列された補正・加工処理候補の列を作成する（ステップＳ２０４）。
【００５５】
次いで、画像データにおけるアイテムに、補正・加工処理候補の列における優先順位の高い補正・加工処理を施すことによって画像データの自動補正を行い（ステップＳ２０５）、補正後の画像データを表示手段１０９に表示する（ステップＳ２０６）。
【００５６】
次いで、ステップ２０７において、表示された補正後の画像データを確認したユーザによる入力に応じて、補正後の画像データが最適か否かを判別し（ステップＳ２０７）、最適でない場合は、ステップＳ２０８に進み、最適である場合には、ステップＳ２０９に進む。
【００５７】
ステップＳ２０８では、補正・加工処理候補の列に未だ補正・加工処理の候補が残っているか否かを判別し、補正・加工処理の候補が残っている場合には、ステップＳ２０５に戻り、補正・加工処理の候補が残っていない場合には、後述するステップＳ２１０に進む。
【００５８】
ステップＳ２０３の判別の結果、検出されたアイテムがデータベース１２５に登録されていない場合、表示手段１０９に新たなアイテムが検出された旨を表示する等して新規アイテムの検出をユーザに報告する（ステップＳ２１５）。
【００５９】
次いで、ステップＳ２１０において、ユーザによって手動作業の指示が入力されたか否かを判別し、手動作業が入力された場合には、入力された手動作業に応じた補正・加工処理を画像データにおけるアイテムに施し（ステップＳ２１４）、後述するステップＳ２０９に進む。
【００６０】
ステップＳ２１０の判別の結果、手動作業が入力されていない場合には、他のユーザ関連情報やアイテムに関連付けられた補正・加工処理を参考として補正・加工処理が選択され、画像データにおけるアイテムに選択された補正・加工処理を施すことによって画像データの自動補正を行い（ステップＳ２１１）、補正後の画像データを表示手段１０９に表示し、表示された補正後の画像データを確認したユーザによる入力に応じて、補正後の画像データが最適か否かを判別し（ステップＳ２１２）、最適でない場合は、表示手段１０９に手動作業の入力をユーザに要請する旨を表示し（ステップＳ２１３）、ステップＳ２１４に進む。
【００６１】
ステップＳ２１２の判別の結果、補正後の画像データが最適である場合にはステップＳ２０９に進む。
【００６２】
ステップＳ２０９では、ステップＳ２０１で検知されたユーザ検知情報及びステップＳ２０２で検出されたアイテムと、ステップＳ２０７やＳ２１２で最適と判断された補正・加工処理、又はステップＳ２１４で施された補正・加工処理とを関連付けてデータベース１２５に登録する。
【００６３】
具体的には、関連付けられるユーザ検知情報、アイテム及び補正・加工処理に対応する行がデータベース１２５に存在していなければ、当該行をデータベース１２５に追加し、上記対応する行がデータベース１２５に存在していれば、対応する行における回数の欄の数を１だけインクリメントし、本処理を終了する。
【００６４】
図２の画像処理によれば、画像データのアイテムに施された補正・加工処理の内容が、ユーザの検知情報及び検出されたアイテムと関連付けて記憶されるので、同じユーザが或るアイテムに補正・加工処理を施すとき、同じユーザの検知情報及び或るアイテムと同じアイテムに関連付けられた補正・加工処理を選択することができ、ユーザが画像データ毎に補正・加工処理を指定する必要をなくし、もって、同じアイテムを有する複数の画像データを円滑且つユーザの好みに応じて補正・加工処理することができる。
【００６５】
また、或る補正・加工処理を繰り返せば繰り返すほど、回数の欄の数が増加し、ユーザの好みが明らかになるので、未処理の画像データに補正・加工処理を施す際、ユーザの好みに合わせた補正・加工処理を施すことができる。
【００６６】
さらに、補正・加工処理として色味変更処理がユーザ検知情報やアイテム等と関連付けられているので、ダイレクトプリント等においても色味に関する自動補正を行うことができ、もって失敗プリントの数を減少することができる。
【００６７】
なお、上述した画像処理においては、補正・加工処理を施すアイテムは画像データの一部であったが、画像データ全体であってもよい。
【００６８】
次に、ユーザによる手動の補正・加工処理の指定に応じた関連付け登録処理について説明する。
【００６９】
この関連付け登録処理は、ユーザによる所望のタイミングにおける指示に応じて、処理システム１００のＣＰＵ１１３が実行する。
【００７０】
図３は、関連付け登録処理のフローチャートである。この関連付け登録処理は上述した図２の画像処理に先行して実行されるのが好ましい。
【００７１】
図３において、まず、ユーザ検知手段１０３が処理システム１００のユーザを確認し（ステップＳ３０１）、その後、ユーザの補正・加工処理の手動による指示に応じて、画像データ全体のコントラストを調整するコントラスト調整処理を画像データ全体に施し（ステップＳ３０２）、画像データにおける「顔」のアイテムに美肌処理を施し（ステップＳ３０３）、画像データにおける「目」のアイテムに赤目補正処理を施し（ステップＳ３０４）、画像データにおける「背景」のアイテムにぼかし処理を施す（ステップＳ３０５）。
【００７２】
次いで、ステップＳ３０６では、ステップＳ３０１で確認されたユーザ検知情報及び画像データの各アイテムと、各アイテムに対応して施された補正・加工処理とを関連付けてデータベース１２５に登録する。
【００７３】
具体的には、関連付けられるユーザ検知情報、アイテム及び補正・加工処理に対応する行がデータベース１２５に存在していなければ、当該行をデータベース１２５に追加し、上記対応する行がデータベース１２５に存在していれば、対応する行における回数の欄の数を１だけインクリメントし、本処理を終了する。
【００７４】
図３の関連付け登録処理によれば、ユーザの補正・加工処理の手動による指示に応じて、ユーザ検知情報、アイテム及び対応する補正・加工処理が関連付けられてデータベース１２５に登録されるので、関連付けを容易に行うことができ、各ユーザの好みの処理（処理の嗜好性）を知ることができる。すなわち、各ユーザの好みを学習できる。また、その後、実行される図２の画像処理において補正・加工処理の候補が存在しないという状況の発生を防止でき、さらに、各ユーザの好みに関する学習結果を利用できるので、図２の画像処理を円滑に実行することができる。
【００７５】
図４は、関連付け登録の具体例を示す図であり、図４（Ａ）は色味変換処理の関連付け登録の具体例であり、図４（Ｂ）は輪郭強調処理の関連付け登録の具体例であり、図４（Ｃ）は赤目補正処理及び美肌処理の関連付け登録の具体例である。
【００７６】
図４（Ａ）において、ユーザＡが画像データ（元データ）におけるアイテムとして、風景（空と木と池のある風景）を選択し、これらに対して、Ｒ＝Ｇ＝８５，Ｂ＝２５５→Ｒ＝Ｇ＝０，Ｂ＝２４８の色味変更処理、すなわち、にごった色からクリアな色への色味変更処理を施す。このとき、処理システム１００のＣＰＵ１１３は、上述した図３の関連付け登録処理に従ってユーザ関連情報「Ａ」とアイテム「風景」と補正・加工処理「にごった色からクリアな色への色味変更処理」とを関連付けてデータベース１２５に登録する。これにより、以後の画像処理において、ユーザＡは風景に関してにごった色からクリアな色への色味変更処理を好むという学習結果を利用することができる。また、色味変更処理に関する学習結果によって他のプリンタや他の表示装置においてもユーザの好みに応じた色味の画像を印刷・表示することができる。
【００７７】
図４（Ｂ）において、ユーザＢが画像データ（元データ）におけるアイテムとして、花（マクロ）を選択し、これらに対して、輪郭強調処理を施す。このとき、処理システム１００のＣＰＵ１１３は、上述した図３の関連付け登録処理に従ってユーザ関連情報「Ｂ」とアイテム「花（マクロ）」と補正・加工処理「輪郭強調処理」とを関連付けてデータベース１２５に登録する。これにより、以後の画像処理において、ユーザＢは花（マクロ）に関して輪郭強調処理を好むという学習結果を利用することができる。
【００７８】
図４（Ｃ）において、ユーザＣが画像データ（元データ）におけるアイテムとして、顔を選択し、これらに対して、赤目補正処理及び美肌処理を施す。このとき、処理システム１００のＣＰＵ１１３は、上述した図３の関連付け登録処理に従ってユーザ関連情報「Ｃ」とアイテム「顔」と補正・加工処理「赤目補正処理、美肌処理」とを関連付けてデータベース１２５に登録する。これにより、以後の画像処理において、ユーザＣは顔に関して赤目補正処理及び美肌処理を好むという学習結果を利用することができる。
【００７９】
また、上述したように画像データのアイテムに実際に補正・加工処理を施すことなく、各ユーザが各アイテムに対して所望の補正・加工処理をユーザ入力手段に入力し、これらを処理システム１００のＣＰＵ１１３が関連付けてもよく、これにより、実際に画像データのアイテムに補正・加工処理を施すことなく、図２の画像処理の事前準備としての関連付け登録を行うことができる。
【００８０】
図５は、画像処理の具体例を示す図であり、図５（Ａ）は風景に対する画像処理の具体例であり、図５（Ｂ）は花（マクロ）に対する画像処理の具体例である。
【００８１】
図５（Ａ）において、ユーザＡが画像データ（データＡ）におけるアイテムとして、風景（空と木と池のある風景）を選択し、これらに対して、或る補正・加工処理を施したとき、これらが関連付けられてデータベース１２５に登録される。
【００８２】
その後、ユーザＡがデータＡに対して風景が左右にずれたデータＢに画像処理を施す際、処理システム１００では、データＢのアイテムとして風景（空と木と池のある風景）が検出されると、データベース１２５に基づいて上記或る補正・加工処理が選択され、該或る処理がデータＢに自動的に施される。
【００８３】
図５（Ｂ）において、ユーザＢが画像データ（データＣ）におけるアイテムとして、花を選択し、これらに対して、或る補正・加工処理を施したとき、これらが関連付けられてデータベース１２５に登録される。
【００８４】
その後、ユーザＢがデータＣに対して他の花のアイテムが追加されたデータＤに画像処理を施す際、処理システム１００では、データＤのアイテムとして花が検出されると、データベース１２５に基づいて上記或る補正・加工処理が選択され、該或る処理がデータＤに自動的に施される。
【００８５】
このように、画像データ全体としては異なるがアイテムが共通する画像データには、データベース１２５に基づいてユーザの好みに応じた補正・加工処理が施されることになる。
【００８６】
また、本発明の目的は、上述した実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。
【００８７】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、プログラムコード及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００８８】
また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、ＲＡＭ、ＮＶ−ＲＡＭ、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、ＭＯ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ）、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、他のＲＯＭ等の上記プログラムコードを記憶できるものであればよい。或いは、上記プログラムコードは、インターネット、商用ネットワーク、若しくはローカルエリアネットワーク等に接続される不図示の他のコンピュータやデータベース等からダウンロードすることにより供給されてもよい。
【００８９】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上記実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００９０】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、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、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００９１】
上記プログラムコードの形態は、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラムコード、ＯＳ（オペレーティングシステム）に供給されるスクリプトデータ等の形態から成ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の処理システムが実行する画像処理のフローチャートである。
【図３】関連付け登録処理のフローチャートである。
【図４】関連付け登録の具体例を示す図であり、図４（Ａ）は色味変換処理の関連付け登録の具体例であり、図４（Ｂ）は輪郭強調処理の関連付け登録の具体例であり、図４（Ｃ）は赤目補正処理及び美肌処理の関連付け登録の具体例である。
【図５】画像処理の具体例を示す図であり、図５（Ａ）は風景に対する画像処理の具体例であり、図５（Ｂ）は花（マクロ）に対する画像処理の具体例である。
【符号の説明】
【００９３】
１００  処理システム
１０１  補正・加工手段
１０２  データ入力手段
１０３  ユーザ検知手段
１０４  データ検出手段
１０５  登録手段
１０９  表示手段
１１１  ＲＯＭ
１１３  ＣＰＵ
１２５  組み合わせ・順番登録手段（データベース）
【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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