(57)【要約】【課題】一連の画像全体の補正処理の安定性を図る。【解決手段】１オーダーの画像データを取得し（ステップＳ１）、各画像データの配光条件判別処理を行う（ステップＳ２）。次に、配光条件及び撮影順序に基づいて、画像データをグループ化する（ステップＳ３）。次に、Ｍ群に含まれる各画像データの顔抽出処理を行い（ステップＳ５）、抽出された顔領域の平均濃度（群平均顔濃度）を算出する（ステップＳ６）。Ｍ群のＮ番目の画像データに顔領域がある場合には（ステップＳ８；ＹＥＳ）、その画像データの顔領域の平均濃度を目標濃度値にする濃度補正処理を行い（ステップＳ１０）、Ｍ群のＮ番目の画像データに顔領域がない場合には（ステップＳ８；ＮＯ）、群平均顔濃度を目標濃度値にする濃度補正処理を行う（ステップＳ１２）。【選択図】図４
2006293898.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理方法において、
撮影時の配光条件に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化し、
２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理方法において、
撮影時の配光条件に関する情報及び主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化し、
２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定することを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像処理方法において、
前記複数の撮影画像データをグループ化する際に、さらに、撮影順序が連続している撮影画像データを同一グループとすることを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
前記主要被写体領域は、人物の顔領域であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
前記補正処理条件を決定する際に参照する主要被写体領域に関する情報は、前記主要被写体領域の有無であることを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
前記撮影時の配光条件には、逆光状態、フラッシュ光利用状態、アンダー状態のうち少なくとも１以上が含まれることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理装置において、
撮影時の配光条件に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化手段と、
２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理装置において、
撮影時の配光条件に関する情報及び主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化手段と、
２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項７又は８に記載の画像処理装置において、
前記グループ化手段は、さらに、撮影順序が連続している撮影画像データを同一グループとすることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項７〜９のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記主要被写体領域は、人物の顔領域であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項７〜１０のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記補正処理条件を決定する際に参照する主要被写体領域に関する情報は、前記主要被写体領域の有無であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項７〜１１のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記撮影時の配光条件には、逆光状態、フラッシュ光利用状態、アンダー状態のうち少なくとも１以上が含まれることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
コンピュータに、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する機能を実現させるための画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
撮影時の配光条件に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化機能と、
２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定機能と、
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する機能を実現させるための画像処理プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
撮影時の配光条件に関する情報及び主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化機能と、
２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定機能と、
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記グループ化機能を実現させる際に、さらに、撮影順序が連続している撮影画像データを同一グループとすることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１６】
請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記主要被写体領域は、人物の顔領域であることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１７】
請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記補正処理条件を決定する際に参照する主要被写体領域に関する情報は、前記主要被写体領域の有無であることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１８】
請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、
前記撮影時の配光条件には、逆光状態、フラッシュ光利用状態、アンダー状態のうち少なくとも１以上が含まれ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、画像データに対して画像処理を施す画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルスチルカメラ（一般ユーザ用の汎用用途、高機能なプロ用途、玩具用、携帯電話機やラップトップパソコン等の機器に組み込まれたものを含む。以下、ＤＳＣと略称する。）が広く普及し、ＤＳＣで撮影された画像が、カラー写真フィルムと同様に、ハードコピー画像として出力されたり、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の出力媒体に表示されたりして鑑賞されている。また、カラー写真フィルム上に形成された画像を、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサ等で光電的に読みとって画像信号に変換する技術が広く用いられている。
【０００３】
このような画像信号は、ネガポジ反転、輝度調整、カラーバランス調整、粒状除去、鮮鋭性強調に代表される種々の画像処理が施された後に、ＣＤ−Ｒ（CD-Recordable）、ＣＤ−ＲＷ（CD-ReWritable）、フロッピー（登録商標）ディスク、メモリーカード等の記録媒体に記録されたり、インターネット経由で配布されたり、銀塩印画紙、インクジェットプリンタ、サーマルプリンタ等でハードコピーとして出力されたり、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の出力媒体に表示されたりして鑑賞される。
【０００４】
ところで、どのような出力形態であっても、鑑賞者の着目度が高く、その評価基準が厳しいのは、人物が被写体として撮影されたシーンであり、特に顔部が注目される。しかしながら、実際の画像撮影では、人物の顔が適正な色、明るさ、鮮鋭感、ノイズ感、立体感を有する画像として撮影される環境になっていない場合が多い。このような背景を受けて、人物を含むシーンについて高い品質の画像とするために、撮影画像データから顔領域を抽出して補正処理を施す技術が必要とされており、顔領域の抽出・判定技術や、顔判定処理の判定精度を向上させる技術が数多く開示されている。
【０００５】
また、一般ユーザが撮影画像を自分で、または業者に依頼してプリントする際には、旅行やイベント等で撮影された一連の複数の画像を同時に依頼することがほとんどである。このような場合、上記に述べたような個々の画像における顔領域の画質はもちろんであるが、一連の複数画像を鑑賞する際に、類似した撮影シーンにおいては濃度や色再現等の仕上がりに一貫性があることが求められる。
【０００６】
例えば、関連のある複数コマの画像を処理する際に、第１コマの画像中に特定領域（人物全体、顔、衣服等）を指定し、特定領域の画像を修正するとともに、この特定領域の画像特徴量を記憶しておき、それ以降のコマの画像処理を行う際に、第１コマの特定領域の処理前の画像と画像特徴量が類似する類似領域を抽出し、この類似領域に第１コマの特定領域と同様の画像修正を行うことで、コマ間の処理のばらつきを抑える技術が開示されている（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平１１−２７５３５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記従来技術は、主要被写体、特に人物に着目し、人物の仕上がりの安定性を確保するものであるが、主要被写体以外の画像領域に対する考慮がなされていないため、同じ人物が撮影されていても、異なる環境下で撮影されている場合には撮影シーン間の安定性が得られず、ばらつきが生じるという問題があった。また、人物が撮影されていないシーンについては仕上がりの安定性を確保することが困難であった。
【０００８】
また、特に一般ユーザが撮影する画像は、露出条件をはじめとする撮影条件が良好でないシーンも数多く含まれる。このような場合は、所定の抽出アルゴリズムにしたがって行われる人物領域の抽出精度が落ちるおそれがあった。また、類似した撮影画像であっても、人物の抽出が成功した場合と失敗した場合の処理結果に大きく差がでてしまうおそれがあった。
【０００９】
本発明は、上記の従来技術における問題に鑑みてなされたものであって、一連の画像全体の補正処理の安定性を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理方法において、撮影時の配光条件に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化し、２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定することを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理方法において、撮影時の配光条件に関する情報及び主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化し、２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定することを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理方法において、前記複数の撮影画像データをグループ化する際に、さらに、撮影順序が連続している撮影画像データを同一グループとすることを特徴とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理方法において、前記主要被写体領域は、人物の顔領域であることを特徴とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理方法において、前記補正処理条件を決定する際に参照する主要被写体領域に関する情報は、前記主要被写体領域の有無であることを特徴とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像処理方法において、前記撮影時の配光条件には、逆光状態、フラッシュ光利用状態、アンダー状態のうち少なくとも１以上が含まれることを特徴とする。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理装置において、撮影時の配光条件に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化手段と、２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項８に記載の発明は、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する画像処理装置において、撮影時の配光条件に関する情報及び主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化手段と、２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１８】
請求項９に記載の発明は、請求項７又は８に記載の画像処理装置において、前記グループ化手段は、さらに、撮影順序が連続している撮影画像データを同一グループとすることを特徴とする。
【００１９】
請求項１０に記載の発明は、請求項７〜９のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記主要被写体領域は、人物の顔領域であることを特徴とする。
【００２０】
請求項１１に記載の発明は、請求項７〜１０のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記補正処理条件を決定する際に参照する主要被写体領域に関する情報は、前記主要被写体領域の有無であることを特徴とする。
【００２１】
請求項１２に記載の発明は、請求項７〜１１のいずれか一項に記載の画像処理装置において、前記撮影時の配光条件には、逆光状態、フラッシュ光利用状態、アンダー状態のうち少なくとも１以上が含まれることを特徴とする。
【００２２】
請求項１３に記載の発明は、コンピュータに、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する機能を実現させるための画像処理プログラムにおいて、前記コンピュータに、撮影時の配光条件に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化機能と、２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定機能と、を実現させることを特徴とする。
【００２３】
請求項１４に記載の発明は、コンピュータに、複数の撮影画像データに補正処理を施し、補正画像を生成する機能を実現させるための画像処理プログラムにおいて、前記コンピュータに、撮影時の配光条件に関する情報及び主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記複数の撮影画像データをグループ化するグループ化機能と、２以上の撮影画像データが含まれるグループについては、当該グループにおける基準補正処理条件及び／又は補正対象となる撮影画像データの主要被写体領域に関する情報に基づいて、前記補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定する補正処理条件決定機能と、を実現させることを特徴とする。
【００２４】
請求項１５に記載の発明は、請求項１３又は１４に記載の画像処理プログラムにおいて、前記グループ化機能を実現させる際に、さらに、撮影順序が連続している撮影画像データを同一グループとすることを特徴とする。
【００２５】
請求項１６に記載の発明は、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、前記主要被写体領域は、人物の顔領域であることを特徴とする。
【００２６】
請求項１７に記載の発明は、請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、前記補正処理条件を決定する際に参照する主要被写体領域に関する情報は、前記主要被写体領域の有無であることを特徴とする。
【００２７】
請求項１８に記載の発明は、請求項１３〜１７のいずれか一項に記載の画像処理プログラムにおいて、前記撮影時の配光条件には、逆光状態、フラッシュ光利用状態、アンダー状態のうち少なくとも１以上が含まれることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
請求項１、７、１３に記載の発明によれば、撮影時の配光条件に関する情報に基づいて撮影画像データをグループ化し、グループ内の一連の撮影画像データ全体の補正処理の安定性を図ることができる。
【００２９】
請求項２、８、１４に記載の発明によれば、撮影時の配光条件に関する情報及び主要被写体領域に関する情報に基づいて撮影画像データをグループ化し、グループ内の一連の撮影画像データ全体の補正処理の安定性を図ることができる。
【００３０】
請求項３、９、１５に記載の発明によれば、撮影順序が連続している撮影画像データを同一グループとするので、類似した画像を選出する効果が高められる。
【００３１】
請求項４、１０、１６に記載の発明によれば、鑑賞者の着目度が高い人物の顔領域に関する情報に基づいて、補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定することができる。
【００３２】
請求項５、１１、１７に記載の発明によれば、主要被写体領域の有無に基づいて、補正対象となる撮影画像データの補正処理条件を決定することができる。
【００３３】
請求項６、１２、１８に記載の発明によれば、逆光状態、フラッシュ光利用状態、アンダー状態等の配光条件に関する情報に基づいて、複数の撮影画像データをグループ化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
［第１の実施の形態］
以下、図を参照して本発明の第１の実施の形態を詳細に説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。
【００３５】
＜画像処理装置１の外観構成＞
まず、本発明の実施の形態の画像処理装置１について説明する。
図１は、画像処理装置１の概観構成を示す斜視図である。
【００３６】
図１に示すように、画像処理装置１には、本体２の一側面に感光材料を装填するためのマガジン装填部３が設けられている。本体２の内側には、感光材料に露光する露光処理部４と、露光された感光材料を現像処理して乾燥し、プリントを作成するプリント作成部５が設けられている。作成されたプリントは、本体２の他側面に設けられたトレー６に排出される。
【００３７】
また、本体２の上部には、表示装置としてのＣＲＴ（Cathode Ray Tube）８、透過原稿を読み込む装置であるフィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、操作部１１が備えられている。さらに、本体２には、各種デジタル記録媒体に記録された画像情報を読み取り可能な画像読込部１４、各種デジタル記録媒体に画像信号を書き込み（出力）可能な画像書込部１５が備えられている。また、本体２の内部には、これらの各部を集中制御する制御部７が備えられている。
【００３８】
画像読込部１４には、ＰＣカード用アダプタ１４ａ、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１４ｂが備えられ、ＰＣカード１３ａやフロッピー（登録商標）ディスク１３ｂが差し込み可能になっている。ＰＣカード１３ａは、デジタルカメラで撮像された複数の画像データが記録されたメモリを有する。フロッピーディスク１３ｂには、例えば、デジタルカメラで撮像された複数の画像データが記録されている。その他、画像データを有する記録媒体としては、マルチメディアカード、メモリースティック、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等が挙げられる。
【００３９】
画像書込部１５には、フロッピーディスク用アダプタ１５ａ、ＭＯ用アダプタ１５ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃが備えられ、各々、ＦＤ１６ａ、ＭＯ１６ｂ、光ディスク１６ｃが差し込み可能になっており、画像情報を画像記録メディアに書き込むことができるようになっている。光ディスク１６ｃとしては、ＣＤ−Ｒ（Compact Disc-Recordable）、ＤＶＤ−Ｒ（Digital Versatile Disk-Recordable）等がある。
【００４０】
なお、図１では、操作部１１、ＣＲＴ８、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、画像読込部１４が、本体２に一体的に備えられた構造となっているが、これらのいずれか１つ以上を別体として設けるようにしてもよい。
【００４１】
なお、図１に示した画像処理装置１では、感光材料に露光して現像してプリントを作成するものが例示されているが、プリント作成方式はこれに限定されず、例えば、インクジェット方式、電子写真方式、感熱方式、昇華方式等の方式を用いてもよい。
【００４２】
＜画像処理装置１の内部構成＞
図２は、画像処理装置１の内部構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、図２に示すように、制御部７、露光処理部４、プリント作成部５、ＣＲＴ８、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、操作部１１、画像読込部１４、画像書込部１５、通信手段（入力）３２、通信手段（出力）３３、データ蓄積手段７１から構成される。
【００４３】
制御部７は、マイクロコンピュータにより構成され、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶部（図示略）に記憶されている画像処理プログラム等の各種制御プログラムと、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（図示略）との協働により、画像処理装置１を構成する各部の動作を統括的に制御する。
【００４４】
制御部７は、画像処理部７０を有し、操作部１１からの入力信号（指令情報）に基づいて、フィルムスキャナ部９や反射原稿入力装置１０により取得した画像データ、画像読込部１４から読み込まれた画像データ、外部機器から通信手段（入力）３２を介して入力された画像データに対して、画像処理を施して出力用画像データを生成し、露光処理部４に出力する。また、画像処理部７０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７０の出力先としては、ＣＲＴ８、画像書込部１５、通信手段（出力）３３等がある。
【００４５】
露光処理部４は、感光材料に画像の露光を行い、この感光材料をプリント作成部５に出力する。プリント作成部５は、露光された感光材料を現像処理して乾燥し、プリントＰ１、Ｐ２、Ｐ３を作成する。プリントＰ１は、サービスサイズ、ハイビジョンサイズ、パノラマサイズ等のプリントであり、プリントＰ２は、Ａ４サイズのプリントであり、プリントＰ３は、名刺サイズのプリントである。
【００４６】
フィルムスキャナ部９は、アナログカメラにより撮像された現像済みのネガフィルムＮやリバーサルフィルム等の透過原稿に記録された画像を読み取る。
【００４７】
反射原稿入力装置１０は、図示しないフラットベッドスキャナにより、プリントＰ（写真プリント、書画、各種の印刷物）に形成された画像を読み取る。
【００４８】
操作部１１は、情報入力手段１２を有する。情報入力手段１２は、例えば、タッチパネル等により構成されており、情報入力手段１２の押下信号を入力信号として制御部７に出力する。なお、操作部１１は、キーボードやマウス等を備えて構成するようにしてもよい。ＣＲＴ８は、制御部７から入力された表示制御信号に従って、画像データ等を表示する。
【００４９】
画像読込部１４は、画像転送手段３０として、ＰＣカード用アダプタ１４ａ、フロッピーディスク用アダプタ１４ｂ等を有し、ＰＣカード用アダプタ１４ａに差し込まれたＰＣカード１３ａや、フロッピーディスク用アダプタ１４ｂに差し込まれたフロッピーディスク１３ｂに記録された画像データを読み出して制御部７に転送する。ＰＣカード用アダプタ１４ａとしては、例えばＰＣカードリーダやＰＣカードスロット等が用いられる。
【００５０】
画像書込部１５は、画像搬送部３１として、フロッピーディスク用アダプタ１５ａ、ＭＯ用アダプタ１５ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃを備えている。画像書込部１５は、制御部７から入力される書込信号に従って、フロッピーディスク用アダプタ１５ａに差し込まれたフロッピーディスク１６ａ、ＭＯ用アダプタ１５ｂに差し込まれたＭＯ１６ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃに差し込まれた光ディスク１６ｃに、生成された画像データを書き込む。
【００５１】
通信手段（入力）３２は、画像処理装置１が設置された施設内の別のコンピュータや、インターネット等を介した遠方のコンピュータから、撮像画像を表す画像データやプリント命令信号を受信する。
【００５２】
通信手段（出力）３３は、画像処理を施した後の撮影画像を表す画像データと注文情報（どの駒の画像から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、画像処理装置１が設置された施設内の他のコンピュータや、インターネット等を介した遠方のコンピュータに対して送信する。
【００５３】
データ蓄積手段７１は、画像データとそれに対応する注文情報とを記憶し、順次蓄積する。
【００５４】
＜画像処理部７０の構成＞
図３は、画像処理装置１の画像処理部７０の機能的構成を示すブロック図である。画像処理部７０は、図３に示すように、フィルムスキャンデータ処理部７０１、反射原稿スキャンデータ処理部７０２、画像データ書式解読処理部７０３、画像調整処理部７０４、ＣＲＴ固有処理部７０５、プリンタ固有処理部（１）７０６、プリンタ固有処理部（２）７０７、画像データ書式作成処理部７０８から構成される。
【００５５】
フィルムスキャンデータ処理部７０１は、フィルムスキャナ部９から入力された画像データに対し、フィルムスキャナ部９固有の校正操作・ネガ原稿の場合のネガポジ反転、ゴミキズ除去、グレーバランス調整、コントラスト調整、粒状ノイズ除去、鮮鋭化強調等を施し、画像調整処理部７０４に出力する。また、フィルムスキャンデータ処理部７０１は、フィルムサイズ、ネガポジ種別、フィルムに光学的あるいは磁気的に記録されたＩＳＯ（International Organization for Standardization）感度、メーカー名、主要被写体に関わる情報・撮影条件に関する情報（例えばＡＰＳ（Advanced Photo System）の記載情報内容）等も併せて画像調整処理部７０４に出力する。
【００５６】
反射原稿スキャンデータ処理部７０２は、反射原稿入力装置１０から入力された画像データに対し、反射原稿入力装置１０固有の校正操作、ネガ原稿の場合のネガポジ反転、ゴミキズ除去、グレーバランス調整、コントラスト調整、ノイズ除去、鮮鋭化強調等を施し、画像調整処理部７０４に出力する。
【００５７】
画像データ書式解読処理部７０３は、画像転送手段３０や通信手段（入力）３２から入力された画像データのデータ書式に従って、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を行い、画像処理部７０内の演算に適したデータ形式に変換し、画像調整処理部７０４に出力する。
【００５８】
画像調整処理部７０４は、操作部１１又は制御部７の指令に基づいて、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力装置１０、画像転送手段３０、通信手段（入力）３２から受け取った画像に対して各種画像処理を行い、ＣＲＴ固有処理部７０５、プリンタ固有処理部（１）７０６、プリンタ固有処理部（２）７０７、画像データ書式作成処理部７０８、データ蓄積手段７１へ処理済みの画像信号を出力する。
【００５９】
ＣＲＴ固有処理部７０５は、画像調整処理部７０４から入力された画像データに対して、必要に応じて画素数変更やカラーマッチング等の処理を施し、制御情報等表示が必要な情報と合成した表示用の画像データをＣＲＴ８に出力する。
【００６０】
プリンタ固有処理部（１）７０６は、画像調整処理部７０４から入力された画像データに対して、必要に応じてプリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等を行い、露光処理部４に出力する。
【００６１】
画像処理装置１に、大判インクジェットプリンタ等の外部プリンタ３４が接続されている場合には、接続されたプリンタ毎にプリンタ固有処理部（２）７０７が設けられている。このプリンタ固有処理部（２）７０７は、画像調整処理部７０４から入力された画像データに対して、適正なプリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等を行う。
【００６２】
画像データ書式作成処理部７０８は、画像調整処理部７０４から入力された画像データに対して、必要に応じてＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）、Ｅｘｉｆ（Exchangeable Image File Format）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行い、画像搬送部３１や通信手段（出力）３３に出力する。
【００６３】
なお、フィルムスキャンデータ処理部７０１、反射原稿スキャンデータ処理部７０２、画像データ書式解読処理部７０３、画像調整処理部７０４、ＣＲＴ固有処理部７０５、プリンタ固有処理部（１）７０６、プリンタ固有処理部（２）７０７、画像データ書式作成処理部７０８という区分は、画像処理部７０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におけるソフトウェア処理の種類の区分として実現されてもよい。また、本実施の形態における画像処理装置１は、上述の内容に限定されるものではなく、デジタルフォトプリンタ、プリンタドライバ、各種の画像処理ソフトのプラグイン等、種々の形態に適用することができる。
【００６４】
次に、画像処理装置１の動作について説明する。
まず、図４を参照して、画像調整処理部７０４において実行される補正処理について説明する。
【００６５】
まず、画像転送手段３０又は通信手段（入力）３２から入力された１オーダーの撮影画像データ（以下、単に画像データという。）が取得される（ステップＳ１）。１オーダーの画像データには、１回に注文される複数の画像データが含まれる。
【００６６】
ここで、画像データとともに、画像データに付加された付加情報（タグ情報等）が取得される。このような付加情報は、独自の情報フォーマットや独立した情報ファイル、データとして付加されることとしてもよいが、ＪＰＥＧ、ＴＩＦＦ、Ｅｘｉｆ等に代表される汎用画像フォーマットに規定されている既存のタグ情報を利用したり、メーカーノートやユーザノートといった自由に使用することができる領域を利用したりすることが好ましい。
【００６７】
タグ情報には、例えば、露出時間、Ｆ値、シャッタースピード、ズーム比率、撮影光源、ストロボ利用（有無、強制発光、強制無発光等）、ホワイトバランス、撮影日時、撮影場所、解像度、被写体位置・サイズ、被写体距離範囲（遠景、近景等）、撮影モード（ポートレート、夜景、風景等）、画像入力機器のメーカー名・モデル名等が記載されている。
【００６８】
次に、各画像データの配光条件判別処理が行われる（ステップＳ２）。配光条件として、順光、逆光、ストロボ（フラッシュ光利用状態）、アンダー等の撮影シーンが判別される。また、判別される配光条件として、オーバー状態を含むこととしてもよい。
【００６９】
ここで、図５を参照して、配光条件判別処理について説明する。
まず、画像データが所定の画像領域に分割され、各分割領域が画像データ全体に占める割合を示す占有率（第１の占有率、第２の占有率）を算出する占有率算出処理が行われる（ステップＳ２１）。占有率算出処理の詳細は、後に図６、図７を参照して説明する。
【００７０】
次いで、ステップＳ２１において算出された占有率（第１の占有率、第２の占有率）と、少なくとも、画像データの画面中央部における肌色の平均輝度値と、撮影条件に応じて予め設定された係数に基づいて、配光条件を特定する（光源条件及び露出条件を定量的に表す）指標（指標１〜６）が算出される（ステップＳ２２）。ステップＳ２２における各指標の算出方法については、後に詳細に説明する。
【００７１】
次いで、ステップＳ２２において算出された指標に基づいて画像データの配光条件が判別され（ステップＳ２３）、本配光条件判別処理が終了する。配光条件の判別方法は、後に詳細に説明する。
【００７２】
次に、図６を参照して、図５のステップＳ２１において実行される第１の占有率算出処理について詳細に説明する。
【００７３】
まず、画像データのＲＧＢ（Red，Green，Blue）値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ３１）。次いで、画像データが、所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ３２）。
【００７４】
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つの領域に分割される。色相(H)は、色相値が0〜39、330〜359の肌色色相領域（H1及びH2）、色相値が40〜160の緑色色相領域（H3）、色相値が161〜250の青色色相領域（H4）、赤色色相領域（H5）の４つの領域に分割される。なお、赤色色相領域（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。肌色色相領域は、さらに、肌色領域（H1）と、それ以外の領域（H2）に分割される。以下、肌色色相領域（H＝0〜39、330〜359）のうち、下記の式（２）を満たす色相’(H)を肌色領域（H1）とし、式（２）を満たさない領域を（H2）とする。ただし、入力画像データの値をInR、InG、InBとする。
【００７５】
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      （１）
として、
色相’(H)／輝度(Y) ＜ 3.0 × (彩度(S)／255) ＋ 0.7      （２）
【００７６】
したがって、画像データの分割領域の数は４×７＝２８個となる。なお、式（１）及び（２）において明度(V)を用いることも可能である。
【００７７】
２次元ヒストグラムが作成されると、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第１の占有率が算出される（ステップＳ３３）。明度領域vi、色相領域Hjの組み合わせからなる分割領域において算出された第１の占有率をRijとする。
【００７８】
次に、指標１及び指標２の算出方法について説明する。
表１に、ストロボ撮影としての確度、すなわち、ストロボ撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す指標１を算出するために必要な第１の係数を分割領域別に示す。表１に示された各分割領域の係数は、各分割領域の第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。
【表１】
2006293898.tif 000003
【００７９】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第１の係数をCijとすると、指標１は、式（３）のように定義される。
【数１】
2006293898.tif 000004
【００８０】
表２に、逆光撮影としての確度、すなわち、逆光撮影時の顔領域の明度状態を定量的に示す指標２を算出するために必要な第２の係数を分割領域別に示す。表２に示された各分割領域の係数は、各分割領域の第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。
【表２】
2006293898.tif 000005
【００８１】
明度領域vi、色相領域Hjにおける第２の係数をDijとすると、指標２は、式（４）のように定義される。
【数２】
2006293898.tif 000006
【００８２】
次に、図７を参照して、指標３を算出するために実行される第２の占有率算出処理について詳細に説明する。
【００８３】
まず、画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ４１）。次いで、画像データが、撮影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領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ４２）。
【００８４】
図８（ａ）〜（ｄ）に、画像データの画面の外縁からの距離に応じて分割された４つの領域ｎ１〜ｎ４を示す。図８（ａ）に示す領域ｎ１が外枠であり、図８（ｂ）に示す領域ｎ２が、外枠の内側の領域であり、図８（ｃ）に示す領域ｎ３が、領域ｎ２のさらに内側の領域であり、図８（ｄ）に示す領域ｎ４が、撮影画像画面の中心部の領域である。また、明度は、上述のようにv1〜v7の７つの領域に分割するものとする。したがって、画像データを、撮影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領域に分割した場合の分割領域の数は４×７＝２８個となる。
【００８５】
２次元ヒストグラムが作成されると、分割領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像全体）に占める割合を示す第２の占有率が算出される（ステップＳ４３）。明度領域vi、画面領域njの組み合わせからなる分割領域において算出された第２の占有率をQijとする。
【００８６】
次に、指標３の算出方法について説明する。
表３に、指標３を算出するために必要な第３の係数を分割領域別に示す。表３に示された各分割領域の係数は、各分割領域の第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。
【表３】
2006293898.tif 000007
【００８７】
明度領域vi、画面領域njにおける第３の係数をEijとすると、指標３は、式（５）のように定義される。
【数３】
2006293898.tif 000008
【００８８】
次に、指標４の算出方法について説明する。
まず、画像データのＲＧＢ（Red，Green，Blue）値から、式（１）を用いて輝度Ｙを算出する。また、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x1を算出する。ここで、画面中央部とは、例えば、図８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。次いで、画像データの最大輝度値と平均輝度値との差分値x2を算出する。
【００８９】
次いで、画像データの輝度の標準偏差x3を算出し、画面中央部における平均輝度値x4を算出する。また、画像データにおける肌色領域の最大輝度値Yskin_maxと最小輝度値Yskin_minの差分値と、肌色領域の平均輝度値Yskin_aveとの比較値x5を算出する。この比較値x5は、下記の式（６）のように表される。
x5＝(Yskin_max−Yskin_min)／2 −Yskin_ave （６）
【００９０】
次いで、算出された値x1〜x5のそれぞれに、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４が算出される。指標４は、下記の式（７）のように定義される。
指標４＝0.06×x1＋1.13×x2＋0.02×x3＋(−0.01)×x4＋0.03×x5−6.50      （７）
【００９１】
また、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を指標４’とする。ここでの画面中央部とは、例えば、図８の領域ｎ２、領域ｎ３及び領域ｎ４から構成される領域である。
【００９２】
また、指標５は、指標１、指標３、指標４’を用いて式（８）のように定義され、指標６は、指標２、指標３、指標４’を用いて式（９）のように定義される。
指標５＝0.46×指標１＋0.61×指標３＋0.01×指標４’−0.79        （８）
指標６＝0.58×指標２＋0.18×指標３＋(−0.03)×指標４’＋3.34      （９）
ここで、式（８）及び式（９）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。
【００９３】
次に、図５のステップＳ２３における配光条件の判別方法について説明する。
図９（ａ）は、順光、逆光、ストロボの各光源条件で６０枚ずつ撮影し、合計１８０枚のデジタル画像データについて、指標５及び指標６を算出し、各光源条件での指標５及び指標６の値をプロットしたものである。図９（ａ）によれば、指標５の値が０．５より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、指標５の値が０．５以下で、指標６の値が−０．５より大きい場合、逆光シーンが多く、指標５の値が０．５以下で、指標６の値が−０．５以下の場合、順光シーンが多いことがわかる。このように指標５及び指標６の値により撮影シーンを定量的に判別することができる。
【００９４】
図９（ｂ）は、ストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンの撮影画像各６０枚のうち、指標５が０．５より大きい画像の指標４及び指標５を算出し、プロットしたものである。図９（ｂ）によれば、指標４の値が０より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、指標４の値が０以下の場合、アンダー撮影シーンが多いことがわかる。
【００９５】
なお、撮影時の配光条件に関する情報として、撮影シーンだけでなく、さらに、その度合い（強度）で細分化してもよい（例えば、強い逆光・弱い逆光、近接ストロボ・非近接ストロボ等）。
また、輝度ヒストグラムを用いて、その形状から配光条件を判定することとしてもよい。
【００９６】
また、Ｅｘｉｆをはじめとするタグ情報（露出時間、Ｆ値、シャッタースピード、ズーム比率、撮影光源、ストロボ利用（有無、強制発光、強制無発光等）、ホワイトバランス、被写体位置・サイズ、被写体距離範囲（遠景、近景等）、撮影モード（ポートレート、夜景、風景等））から撮影時の配光条件に関する情報を取得又は類推することとしてもよい。
【００９７】
図４に戻り、配光条件判別処理が行われた後（ステップＳ２）、配光条件及び撮影順序に基づいて、画像データがグループ化される（ステップＳ３）。
【００９８】
図１０に、５枚のオーダーがあった場合の例を示す。配光条件判別処理により、１コマ目〜４コマ目の画像は逆光であると判別され、５コマ目の画像は順光であると判別されている。また、１コマ目〜４コマ目の画像は撮影順序が連続しているから、１コマ目〜４コマ目の画像が同一グループにグループ化される。
【００９９】
撮影順序については、例えば、画像ファイル名（デジタルカメラ等の撮像装置では、連番でファイル名が付与されることが多い。ユーザが付与する名前でも日付を含む場合や○○−１、○○−２等、関連する画像に番号を付与する場合が多い。）やフォルダ名、Ｅｘｉｆをはじめとするタグ情報（撮影日時・撮影場所）から推測することができる。
【０１００】
次に、複数あるグループのうちＭ群に含まれる画像データが２以上であるか否かが判断される（ステップＳ４）。
【０１０１】
Ｍ群に含まれる画像データが２以上である場合には（ステップＳ４；ＹＥＳ）、各画像データの顔抽出処理が行われる（ステップＳ５）。
【０１０２】
顔抽出処理としては、まず、画像データから各種の特性値が算出され、人物の顔候補領域（肌色領域）が抽出される。例えば、特性値として、画素信号値の平均、分散等の統計値、レンズ焦点距離、合焦位置、撮影時の光源情報等の付加情報が取得される。
【０１０３】
人物の顔候補領域が抽出されると、その顔候補領域を示す信号を入力信号として、人物の顔判定処理を学習した階層型ニューラルネットワーク（以下、単にニューラルネットワークという。）を用いることにより、当該抽出された顔候補領域から顔領域を検出するための処理が行われる。顔検出のために、例えば、肌色領域の形態を表す［領域面積／周囲長］や、［最短径／最長径］、画素信号値の分散等の各種特性値が、抽出された各々の顔候補領域について算出される。そして、ニューラルネットワークの反応強度が算出され、反応強度が所定値より大きい場合に「顔」であると判定される。
【０１０４】
なお、顔判定処理については、ニューラルネットワークを用いた方法に限らず、テンプレートマッチングや、特開平５−２８２４５７号公報、特開平６−２１４９７０号公報に記載されているコホーネンの自己組織化による学習方法を使用して学習した目や口の特徴パターンに、顔候補領域から抽出した特徴部分が含まれるか否かを判定し、さらに特徴部分の位置関係を判定することで、顔であるか否かを判定することとしてもよい。
【０１０５】
次に、Ｍ群に含まれる各画像データから抽出された顔領域の平均濃度（群平均顔濃度）が算出される（ステップＳ６）。ここでは、群平均顔濃度に基づく補正処理条件を基準補正処理条件に設定する。
【０１０６】
次に、各画像の補正処理に移る。まず、Ｍ群のＮ番目の画像データが取得され（ステップＳ７）、画像中に主要被写体としての顔領域があるか否かが判断される（ステップＳ８）。
【０１０７】
Ｍ群のＮ番目の画像データに顔領域がある場合には（ステップＳ８；ＹＥＳ）、その画像データの顔領域の平均濃度が取得され（ステップＳ９）、顔領域の平均濃度を予め定められた目標濃度値にするような階調変換曲線（補正カーブ）が作成され、この階調変換曲線に基づいて濃度補正処理が行われる（ステップＳ１０）。
【０１０８】
Ｍ群のＮ番目の画像データに顔領域がない場合には（ステップＳ８；ＮＯ）、ステップＳ６で算出された群平均顔濃度が取得され（ステップＳ１１）、群平均顔濃度を予め定められた目標濃度値にするような階調変換曲線が作成され、この階調変換曲線に基づいて濃度補正処理が行われる（ステップＳ１２）。
【０１０９】
ステップＳ１０又はステップＳ１２の後、濃度値の分布の幅が広い場合に必要であれば、階調圧縮処理が行われる（ステップＳ１３）。例えば、逆光の場合、顔をはじめとする主要被写体が暗く、背景等が明るくなる場合がほとんどであるため、階調変換曲線で補正した場合に背景部分に白トビが生じないように、当業界で汎用的に使用されている階調圧縮処理が行われる。
【０１１０】
次に、Ｍ群中に次の画像データがある場合には（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、ステップＳ７に戻り、ステップＳ７〜ステップＳ１３の処理が繰り返される。
【０１１１】
また、ステップＳ４において、Ｍ群に含まれる画像データが１つの場合には（ステップＳ４；ＮＯ）、その画像データに適した補正処理が行われる（ステップＳ１５）。
【０１１２】
Ｍ群中の画像データの処理が全て終了した場合（ステップＳ１４；ＮＯ）、又はステップＳ１５が終了した後、次の画像群があるか否かが判断される（ステップＳ１６）。次の画像群がある場合には（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、ステップＳ４に戻り、ステップＳ４〜ステップＳ１５の処理が繰り返される。
【０１１３】
全ての画像群に対して処理が終了した場合には（ステップＳ１６；ＮＯ）、本処理が終了する。
【０１１４】
図１０は、逆光と判別されたグループのうち、１，２，４コマ目の画像データは顔領域があると判定され、３コマ目の画像データは顔領域がないと判定された場合の例である。１コマ目の画像データについては、顔領域があるため、この顔領域の平均濃度を目標濃度値にする濃度補正処理が行われ、さらに、階調圧縮処理が行われる。２コマ目の画像データについても、顔領域があるため、２コマ目の顔領域の平均濃度を目標濃度値にする濃度補正処理が行われ、さらに、階調圧縮処理が行われる。３コマ目の画像データについては、顔領域がないため、群平均顔濃度（１，２，４コマ目の顔領域の平均濃度）を目標濃度値にする濃度補正処理が行われ、さらに、階調圧縮処理が行われる。４コマ目の画像データについては、顔領域があるため、この顔領域の平均濃度を目標濃度値にする濃度補正処理が行われ、さらに、階調圧縮処理が行われる。
【０１１５】
以上説明したように、第１の実施の形態の画像処理装置１によれば、顔領域がある場合には、顔領域の濃度を目標濃度値にする濃度補正処理を行うので、各画像に応じて、顔領域を目標濃度値にする補正処理を行うことができる。また、顔領域がない場合には、群平均顔濃度を目標濃度値にする補正処理（基準補正処理条件）を行うので、処理の安定性を図ることができる。したがって、一連の画像データ全体の補正処理の安定性を図ることができる。
【０１１６】
また、画像データをグループ化する際に、撮影順序が連続している画像データを同一グループとするので、類似した画像を選出する効果が高められる。
【０１１７】
なお、補正処理条件を決定する際に、グループ内の全ての画像データに対して、基準補正処理条件に基づいた処理（群平均顔濃度を目標濃度値にする補正処理）を行うこととしてもよい。また、顔領域が抽出された画像データに対しては、そのコマの顔平均濃度と群平均顔濃度の平均値を目標濃度値にする補正処理を行うこととしてもよい。
【０１１８】
また、グループ内の１コマ目の顔平均濃度を基準補正処理条件としてもよい。この場合にも、グループ内の他の全ての画像データに対して、１コマ目の顔平均濃度に基づいた処理を行うこととしてもよいし、顔領域が抽出された場合にはそのコマの顔平均濃度を用い、顔領域が抽出されなかった場合には１コマ目の顔平均濃度を用いることとしてもよいし、顔領域が抽出された画像データに対しては、そのコマの顔平均濃度と１コマ目の顔平均濃度の平均値を目標濃度値にする補正処理を行うこととしてもよい。
【０１１９】
なお、図４に示した補正処理では、１オーダー分の画像データに対してまとめて配光条件を判別し、１オーダー分まとめてグループ分けしたが、１コマずつ補正処理を行っていく場合には、補正対象となるｎコマ目の画像と、既に補正処理を行った（ｎ−１）コマ目の画像又は（ｎ−１）コマ以前の複数コマの画像とが類似しているか否かを判断し、類似している場合には、１つのグループとして扱うことができる。
【０１２０】
また、同様に、１オーダー分の画像データに対して顔抽出処理を行う場合について説明したが、１コマずつ顔抽出処理を行い、補正処理を行っていくようにしてもよい。この場合、図１０に示す例では、１コマ目及び２コマ目の画像データについては、顔領域があるため、それぞれの顔領域の平均濃度を目標濃度値にする濃度補正処理が行われるが、３コマ目の画像データについては、顔領域がないため、群平均顔濃度として、１，２コマ目の顔領域の平均濃度を目標濃度値にする濃度補正処理が行われる。
【０１２１】
また、撮影順序の連続性もグループ化の際の指標としたが、連続しない画像データ同士（例えば、１，３，５コマ目等）を同一グループとしてもよい。
【０１２２】
また、第１の実施の形態では、主要被写体に関する情報として、顔抽出処理による顔領域の有無を用いたが、Ｅｘｉｆ等のタグ情報（例えば、撮影モード（ポートレート、風景、マクロ）、焦点距離（遠景であれば人物ではない等））から類推することも可能である。
【０１２３】
＜変形例＞
第１の実施の形態では、画像内の顔領域の有無に基づいて補正処理条件を決定したが、配光条件が順光シーンの場合、出現頻度が高く、また、逆光やストロボ等に比べ人物が撮影されないシーンも多く、また、顔の向き等が不定で肌色領域は抽出しやすいが、顔判定が困難である場合も多いため、顔領域の有無に加え、顔候補領域（肌色領域）の位置に基づいて補正処理条件を決定することが好ましい。
【０１２４】
図１１は、配光条件判別処理により、１コマ目〜４コマ目の画像は順光であると判別され、５コマ目の画像はストロボであると判別された場合の例である。１コマ目〜４コマ目の画像は撮影順序が連続しているから、１コマ目〜４コマ目の画像が同一グループにグループ化される。順光と判別されたグループのうち、１，２コマ目の画像データは顔領域があると判定され、３コマ目の画像データは顔領域はないと判定されたが、１，２コマ目の画像データの顔領域と略同じ位置に肌色領域（顔候補領域）が抽出され、４コマ目の画像データは顔領域がないと判定され、１，２コマ目の画像データの顔領域と略同じ位置に肌色領域もないと判定されている。
【０１２５】
この場合、１コマ目の画像データについては、顔領域があるため、この顔領域の平均濃度を目標濃度値にする階調変換曲線が作成され、濃度補正処理が行われる。２コマ目の画像データについても、顔領域があるため、同様に、２コマ目の顔領域の平均濃度を目標濃度値にする階調変換曲線が作成され、濃度補正処理が行われる。３コマ目の画像データについては、顔領域はないが、１，２コマ目の画像データの顔領域と略同じ位置に肌色領域があるため、群平均顔濃度（１，２コマ目の顔領域の平均濃度）を目標濃度値にする階調変換曲線が作成され、濃度補正処理が行われる。４コマ目の画像データについては、顔領域も肌色領域もないため、配光条件に基づく所定の濃度補正処理が行われる。あるいは、１，２，３コマ目の画像データの平均輝度分布と類似するように、４コマ目の画像データに対して濃度補正処理を行うこととしてもよい。
【０１２６】
［第２の実施の形態］
次に、本発明を適用した第２の実施の形態について説明する。
第２の実施の形態に示す画像処理装置において、第１の実施の形態に示した画像処理装置１と同一の構成部分については同一の符号を付し、その構成については図示及び説明を省略する。以下、第２の実施の形態に特徴的な処理について説明する。
【０１２７】
第２の実施の形態では、配光条件に関する情報に加え、主要被写体情報に関する情報（顔候補領域の有無）に基づいて、画像データをグループ化する。
【０１２８】
図１２は、第２の実施の形態の画像処理装置の画像調整処理部７０４において実行される補正処理を示すフローチャートである。
【０１２９】
まず、画像転送手段３０又は通信手段（入力）３２から入力された１オーダーの画像データが取得される（ステップＳ５１）。
【０１３０】
次に、各画像データの配光条件判別処理が行われる（ステップＳ５２）。配光条件判別処理については、第１の実施の形態のステップＳ２で説明したので、説明を省略する。
【０１３１】
次に、各画像データの顔候補領域（肌色領域）の抽出処理が行われる（ステップＳ５３）。人物の顔候補領域が抽出されると、その顔候補領域を示す信号を入力信号として、人物の顔判定処理を学習したニューラルネットワークを用いることにより、当該抽出された顔候補領域が顔領域であるか否かが判定される（ステップＳ５４）。顔候補領域抽出処理及び顔判定処理については、第１の実施の形態のステップＳ５で説明したので、説明を省略する。
【０１３２】
次に、配光条件、顔候補領域の有無、及び撮影順序に基づいて、画像データがグループ化される（ステップＳ５５）。
【０１３３】
図１３は、配光条件判別処理により、１コマ目〜４コマ目の画像は順光であると判別され、５コマ目の画像はストロボであると判別された場合の例である。順光と判別されたグループのうち、１，２コマ目の画像データは顔領域があると判定され、３コマ目の画像データは顔領域はないと判定されたが、１，２コマ目の画像データの顔領域と略同じ位置に肌色領域（顔候補領域）が抽出され、４コマ目の画像データは顔領域がないと判定され、１，２コマ目の画像データの顔領域と略同じ位置に肌色領域もないと判定されている。さらに、１コマ目〜３コマ目の画像は撮影順序が連続しているから、１コマ目〜３コマ目の画像は、順光で顔候補領域があるグループとしてグループ化される。
【０１３４】
次に、Ｍ群に含まれる画像データが２以上である場合には（ステップＳ５６；ＹＥＳ）、Ｍ群に含まれる各画像データの顔領域の平均濃度（群平均顔濃度）が算出される（ステップＳ５７）。
【０１３５】
次に、各画像の補正処理に移る。まず、Ｍ群のＮ番目の画像データが取得され（ステップＳ５８）、画像中に顔領域があるか否かが判断される（ステップＳ５９）。
【０１３６】
Ｍ群のＮ番目の画像データに顔領域がある場合には（ステップＳ５９；ＹＥＳ）、その画像データの顔領域の平均濃度が取得され（ステップＳ６０）、顔領域の平均濃度を予め定められた目標濃度値にするような階調変換曲線が作成され、この階調変換曲線に基づいて濃度補正処理が行われる（ステップＳ６１）。
【０１３７】
Ｍ群のＮ番目の画像データに顔領域がない場合には（ステップＳ５９；ＮＯ）、ステップＳ５７で算出された群平均顔濃度が取得され（ステップＳ６２）、群平均顔濃度を予め定められた目標濃度値にするような階調変換曲線が作成され、この階調変換曲線に基づいて濃度補正処理が行われる（ステップＳ６３）。
【０１３８】
ステップＳ６１又はステップＳ６３の後、濃度値の分布の幅が広い場合に必要であれば、階調圧縮処理が行われる（ステップＳ６４）。
【０１３９】
次に、Ｍ群中に次の画像データがある場合には（ステップＳ６５；ＹＥＳ）、ステップＳ５８に戻り、ステップＳ５８〜ステップＳ６４の処理が繰り返される。
【０１４０】
また、ステップＳ５６において、Ｍ群に含まれる画像データが１つの場合には（ステップＳ５６；ＮＯ）、その画像データに適した補正処理が行われる（ステップＳ６６）。
【０１４１】
Ｍ群中の画像データの処理が全て終了した場合（ステップＳ６５；ＮＯ）、又はステップＳ６６が終了した後、次の画像群があるか否かが判断される（ステップＳ６７）。次の画像群がある場合には（ステップＳ６７；ＹＥＳ）、ステップＳ５６に戻り、ステップＳ５６〜ステップＳ６６の処理が繰り返される。
【０１４２】
全ての画像群に対して処理が終了した場合には（ステップＳ６７；ＮＯ）、本処理が終了する。
【０１４３】
以上説明したように、第２の実施の形態の画像形成装置によれば、鑑賞者の着目度が高い主要被写体領域（特に人物の顔）に関する情報と、画像全体の状況や雰囲気を鑑賞者に伝えることを担う画像の配光条件に関する情報の２つの情報を用いて、１オーダー内の画像データのグループを設定することで、鑑賞者が画像が類似していると感じる感性に近いグループ設定を精度良く行うことができる。
【０１４４】
また、顔領域がある場合には、顔領域の濃度を目標濃度値にする濃度補正処理を行い、顔領域がない場合には、群平均顔濃度を目標濃度値にする補正処理（基準補正処理条件）を行うので、一連の画像データ全体の補正処理の安定性を図ることができる。
【０１４５】
第２の実施の形態では、グループ化に用いる主要被写体に関する情報として、顔候補領域の有無及び顔候補領域の位置を用いたが、さらに、顔の数（０，１，２，・・・、又は、なし，１つ，数個（２〜５），６以上等）、顔の大きさ（大中小）等を用いてもよい。
【０１４６】
なお、上記各実施の形態における記述は、本発明に係る画像処理装置の例であり、これに限定されるものではない。装置を構成する各部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。
【０１４７】
例えば、画像の構図、濃度分布、色度分布に基づいて、画像データをグループ化したり、画像処理条件を決定したりすることとしてもよい。
【０１４８】
また、上記各実施の形態では、補正処理として、濃度補正処理（階調補正処理）を行う場合について説明したが、階調補正処理、濃度補正処理、コントラスト調整処理、カラーバランス調整処理、彩度調整処理、色相補正等の色補正処理、覆い焼き処理、鮮鋭性調整処理、ノイズ抑制処理等、当業界で知られる補正処理を単独で、あるいは組み合わせて行うこととしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１４９】
【図１】本発明の第１の実施の形態における画像処理装置１の概観構成を示す斜視図である。
【図２】画像処理装置１の内部構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置１の画像処理部７０の機能的構成を示すブロック図である。
【図４】画像調整処理部７０４において実行される補正処理を示すフローチャートである。
【図５】配光条件判別処理を示すフローチャートである。
【図６】第１の占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図７】第２の占有率算出処理を示すフローチャートである。
【図８】画像データの画面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９】撮影シーン（順光、ストロボ、逆光、アンダー）と指標４〜６の関係を示すプロット図である。
【図１０】第１の実施の形態における画像データの補正処理条件の決定方法を説明するための図である。
【図１１】第１の実施の形態の変形例における画像データの補正処理条件の決定方法を説明するための図である。
【図１２】第２の実施の形態の画像処理装置の画像調整処理部７０４において実行される補正処理を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施の形態における画像データの補正処理条件の決定方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１５０】
１  画像処理装置
４  露光処理部
５  プリント作成部
７  制御部
８  ＣＲＴ
９  フィルムスキャナ部
１０  反射原稿入力装置
１１  操作部
１４  画像読込部
１５  画像書込部
３０  画像転送手段
３１  画像搬送部
３２  通信手段（入力）
３３  通信手段（出力）
３４  外部プリンタ
７０  画像処理部
７０１  フィルムスキャンデータ処理部
７０２  反射原稿スキャンデータ処理部
７０３  画像データ書式解読処理部
７０４  画像調整処理部
７０５  ＣＲＴ固有処理部
７０６  プリンタ固有処理部（１）
７０７  プリンタ固有処理部（２）
７０８  画像データ書式作成処理部
７１  データ蓄積手段
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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