(57)【要約】  【課題】  色調整の対象となる対象物の属性や、カラー画像が表すシーンに応じて、目標色を決定できるようにする。  【解決手段】  カラー画像を解析し、色調整の対象の属性やカラー画像が表すシーンを数値化したシーン特徴量を算出するシーン特徴量算出部１１と、シーン特徴量と目標色とを対応付けた目標色定義を生成する目標色定義生成部２１と、算出されたシーン特徴量と生成された目標色定義とに基づいて目標色を算出する目標色算出部１２と、調整対象となる色を算出する調整対象色算出部３１と、この調整対象色を目標色に向けて調整する色調整部３２とを備えた。  【選択図】  図１０
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像の色を調整する色調整方法において、
前記カラー画像の内容に関する特徴量を取得するステップと、
取得した前記特徴量に基づいて、前記カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するステップと
を含むことを特徴とする色調整方法。
【請求項２】
前記決定するステップでは、基準となる目標色と、取得した前記特徴量とに基づいて、前記カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定することを特徴とする請求項１記載の色調整方法。
【請求項３】
前記決定するステップでは、前記カラー画像の内容に関する特徴量と当該特徴量が取得された当該カラー画像における色調整の目標とすべき目標色との対応を定義した定義情報と、取得した前記特徴量とに基づいて、当該カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定することを特徴とする請求項１記載の色調整方法。
【請求項４】
前記定義情報は、前記カラー画像の内容に関する特徴量と当該特徴量が取得された当該カラー画像における色調整の目標とすべき目標色との対応を学習したニューラルネットワークであることを特徴とする請求項３記載の色調整方法。
【請求項５】
前記定義情報は、前記カラー画像の内容に関する特徴量と当該特徴量が取得された当該カラー画像における色調整の目標とすべき目標色との対応を格納したルックアップテーブルであることを特徴とする請求項３記載の色調整方法。
【請求項６】
前記特徴量は、前記カラー画像が表すシーンを数値化したものであることを特徴とする請求項１記載の色調整方法。
【請求項７】
カラー画像の色を調整する色調整装置において、
前記カラー画像の内容に関する特徴量を取得する特徴量取得部と、
前記特徴量取得部により取得された前記特徴量に基づいて、前記カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定する目標色決定部と
を備えたことを特徴とする色調整装置。
【請求項８】
前記目標色決定部は、基準となる目標色と、前記特徴量取得部により取得された前記特徴量とに基づいて、前記カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定することを特徴とする請求項７記載の色調整装置。
【請求項９】
前記目標色決定部は、前記カラー画像の内容に関する特徴量と当該特徴量が取得された当該カラー画像における色調整の目標とすべき目標色との対応を定義した定義情報と、前記特徴量取得部により取得された前記特徴量とに基づいて、当該カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定することを特徴とする請求項７記載の色調整装置。
【請求項１０】
前記特徴量は、前記カラー画像が表すシーンを数値化したものであることを特徴とする請求項７記載の色調整装置。
【請求項１１】
コンピュータに、
カラー画像の内容に関する特徴量を取得する機能と、
取得した前記特徴量に基づいて、前記カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定する機能と
を実現させるためのプログラム。
【請求項１２】
前記特徴量は、前記カラー画像が表すシーンを数値化したものであることを特徴とする請求項１１記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像の特定の対象の色を調整する色調整方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ等で撮影された自然画像に対し、色調整を行う場合がある。画像全体のカラーバランスや明度等を補正したり、調整対象となる特定の領域や特定の色を補正したりする色調整である。このうち、後者のような部分的な色調整の典型的なものとしては、特定の対象の色を、その対象の色のイメージとして多くの人が記憶している色(以下、「記憶色」という)に近づける調整がある。例えば、人物の肌は、自然画像では黄土色等の不健康そうな色となってしまうこともあるが、そのような場合に、健康そうな肌の色にする調整を行うことがある。また、空の色は、快晴であっても、自然画像では水色に近い青色となるのが普通であるが、プリントされる画像としては、快晴の時の空の色として多くの人がイメージしているような真っ青な色にした方が見栄えがよくなるので、このような色へと補正することも多い。
【０００３】
この種の色調整については、従来技術として幾つかの手法が提案されている。
まず、階調逆転が起きたり、色の連続性が損なわれたりしないように色調整を行う従来技術がある(例えば、特許文献１参照)。この特許文献１では、調整対象となる対象色と調整目標となる目標色とを包含した調整対象色空間内で、対象色から目標色に向かって階調逆転のない点の移動を行うことにより、指定された特定の色調整を可能としている。点の移動は、調整対象色空間内のみで行われるので、他の色に影響を及ぼすことはない。
また、色調整の結果が、原画像からかけ離れたものとならないように色調整を行う従来技術もある(例えば、特許文献２参照)。この特許文献２では、与えられた目標色をそのまま用いるのではなく、原画像に対して自然な色になるように、与えられた目標色を最適な目標色に変換して、この最適目標色を色調整の目標としている。具体的には、原画像から抽出された調整対象となる領域の色と目標色との距離を算出し、距離に対する抑制関数によって、最適な目標色となるように制御している。
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−１１２６９４号公報(第７−１２頁、第１−６図)
【特許文献２】特開２００４−２５４３０３号公報(第７−９頁、第３−６図)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、色調整の目標となる目標色としては、対象物に応じて固定的に決まった色を設定すればよいといったものではない。目標色は、色調整の対象となる対象物の属性や、画像が表すシーンに応じて変化することもある。例えば、人物の肌の色は、性別や人種等の属性によって異なることもあるし、その人物の周囲の情景等のシーンによって異なることもある。
しかしながら、特許文献１、２に記載の技術は、あらかじめ与えられた目標色に対して制御を行うだけであり、目標色そのものをシーンに応じて適切に決定できないという問題点があった。
【０００６】
本発明は、以上のような技術的課題を解決するためになされたものであって、その目的は、色調整の対象となる対象物の属性や、カラー画像が表すシーンに応じて、目標色を決定できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的のもと、本発明では、カラー画像が表すシーン等に応じて目標色を決定するようにした。即ち、本発明の色調整方法は、カラー画像の色を調整する方法であって、カラー画像の内容に関する特徴量を取得するステップと、取得した特徴量に基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するステップとを含んでいる。
ここで、目標色の決定は、次のような方法により行うことができる。
第一に、基準となる目標色と、取得した特徴量とに基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するという方法である。
第二に、カラー画像の内容に関する特徴量とその特徴量が取得されたカラー画像における色調整の目標とすべき目標色との対応を定義した定義情報と、取得した特徴量とに基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するという方法である。
【０００８】
また、本発明は、カラー画像が表すシーン等に応じて目標色を決定する装置として捉えることもできる。その場合、本発明の色調整装置は、カラー画像の色を調整する装置であって、カラー画像の内容に関する特徴量を取得する特徴量取得部と、この特徴量取得部により取得された特徴量に基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定する目標色決定部とを備えている。
ここで、目標色の決定は、次のような方法により行うことができる。
第一に、目標色決定部が、基準となる目標色と、特徴量取得部により取得された特徴量とに基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するという方法である。
第二に、目標色決定部が、カラー画像の内容に関する特徴量とその特徴量が取得されたカラー画像における色調整の目標とすべき目標色との対応を定義した定義情報と、特徴量取得部により取得された特徴量とに基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するという方法である。
【０００９】
一方、本発明は、所定の機能をコンピュータに実現するためのプログラムとして捉えることもできる。その場合、本発明のプログラムは、コンピュータに、カラー画像の内容に関する特徴量を取得する機能と、取得した特徴量に基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定する機能とを実現させるためのものである。
ここで、目標色の決定は、次のような方法により行うことができる。
第一に、基準となる目標色と、取得した特徴量とに基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するという方法である。
第二に、カラー画像の内容に関する特徴量とその特徴量が取得されたカラー画像における色調整の目標とすべき目標色との対応を定義した定義情報と、取得した特徴量とに基づいて、カラー画像における色調整の目標となる目標色を決定するという方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、色調整の対象となる対象物の属性や、カラー画像が表すシーンに応じて、目標色を決定できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態(以下、「実施の形態」という)について詳細に説明する。尚、本実施の形態では、「シーン」との文言を、色調整の対象の周囲の情景に加え、その対象の属性をも包含する概念として用いるものとする。
【００１２】
(第１の実施の形態)
図１は、本発明の第１の実施の形態における色調整装置の機能構成を示した図である。
図示するように、本実施の形態の色調整装置は、シーン特徴量算出部１１と、目標色算出部１２とを備える。
シーン特徴量算出部１１は、カラー画像に関するシーンを解析し、シーンを数値化したシーン特徴量を算出する機能を有する部分であり、計算によって求めることに限定しなければ、特徴量取得部として把握することもできる部分である。また、目標色算出部１２は、シーン特徴量の度合いに応じた目標色を算出する機能を有する部分であり、計算によって求めることに限定しなければ、目標色決定部として把握することもできる部分である。
尚、これらの各機能は、ハードウェアのみによっても実現可能であるが、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによっても実現可能である。後者の場合は、色調整装置の図示しないＣＰＵが、例えば、図示しないメモリに記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより各機能が実現される。
【００１３】
次に、このような機能構成を有する色調整装置の動作について詳細に説明する。
まず、シーン特徴量算出部１１の動作について説明する。
シーン特徴量算出部１１は、初めに、カラー画像の入力を受け付ける。
図２は、このようなカラー画像の一例を示した図である。尚、色調整を行う対象としては、種々のものが考えられるが、本実施の形態では、人物の肌の色について調整を行うものとする。従って、入力されるカラー画像としては、図２に示すように、人物が写っているものを想定する。
尚、本実施の形態では、説明を簡単にするために、画像中の人物は１人だけであるとする。例えば、シーン特徴量算出部１１の前段に画像解析部を設け、入力されたカラー画像に人物が1人だけ写っているかどうかを公知の手法により判定するようにしてもよい。この場合、１人の人物が写っているカラー画像である場合のみ、そのカラー画像をシーン特徴量算出部１１に入力するようにする。
【００１４】
シーン特徴量算出部１１は、このようなカラー画像を入力し、シーンの解析を行う。シーンの解析は、領域分割とニューラルネットワークの組み合わせ等、公知の手法により部分領域ごとの判定を行えばよい。例えば、図２では、雲、空、山、人物の顔、椅子といった部分領域を抽出することにより解析を行っている。
このようなシーン解析の結果を数値化すると、図３(ａ)のようなシーン特徴量が得られる。ここでは、特徴の種類として、「性別」、「人種」、「情景」を選択している。
【００１５】
ここで、性別、人種、情景についてのシーン特徴量の算出手法について、簡単に説明しておく。
まず、性別は、例えば、顔の色、髪型によって判定することが可能である。即ち、検出すべき対象物(顔、髪の毛等)の色範囲にある画素の連結成分を抽出し、その中で連結成分内の色の勾配が所定の閾値を超えるものを除外する等により、対象物の領域を特定する。そして、例えば、顔の色が薄い方に偏っていれば女性、濃い方に偏っていれば男性、といった判定を行う。或いは、髪の毛が長ければ女性、短ければ男性、といった判定を行うことも可能である。また、顔の色、髪型その他の要素を総合的に考慮して性別を判定するようにしてもよい。
【００１６】
また、人種も、性別と同様、顔の色を手がかりにある程度判別することが可能である。
一方、情景は、図２の例であれば、雲、空、山の存在により、屋外で撮影された画像である可能性が高いことが推認される。尚、雲、空、山等の検出は、検出すべき対象物(雲、空、山等)の色範囲にある画素の連結成分を抽出し、その中で連結成分内の色の勾配が所定の閾値を超えるものを除外する等により、抽出することができる。
【００１７】
尚、シーン特徴量は、必ずしも「０」か「１」かの２値で表す必要はない。性別の場合であれば、男性である確率が１００％である場合を「０」、女性である確率が１００％である場合を「１」とし、男性である可能性、女性である可能性がどの程度であるかを、「０」と「１」の間の数値で表すようにしてよい。このような場合の性別、人種、情景に関する度合いを示す尺度を図３(ｂ)に示す。図３(ｂ)の「性別度」、「人種度」、「情景度」のそれぞれにおいて、「０」と「１」の間に、性別、人種、情景に対するシーン特徴量が存在することになる。図２では、日本人女性が屋外で写っているので、性別度は女性に近い値を示し、人種度は日本人に近い値を示し、情景度は屋外に近い値となる。
【００１８】
また、図３のように特徴の種類が３種類であれば、シーン特徴量を３次元のベクトルで表すことができる。但し、シーン特徴量は、特徴の種類の数に応じた次元で表せばよく、特徴の種類が１種類の場合は、ベクトルではなくスカラーとすればよい。
更に、特徴の種類としては、「性別」、「人種」、「情景」に限らず、原画像が意味するものであれば、どのようなものでも採用することができる。図３では、情景は、屋内であるか屋外であるかを示すものであったが、夜景であるかどうか、海での画像であるかどうか、といった細かなシーンを採用してもよい。
【００１９】
次に、目標色算出部１２の動作について説明する。
図４は、目標色算出部１２の動作の流れの一例を示したフローチャートである。
図３に示したように、シーン特徴量が複数の特徴の種類について得られている場合、まず、目標色算出部１２は、ユーザに対し、目標色の決定に用いる特徴の種類の選択を促す(ステップ１０１)。そして、特徴の種類がユーザによって選択されると、シーン特徴量算出部１１が算出したシーン特徴量の中から、その特徴の種類に対するシーン特徴量を取得する(ステップ１０２)。例えば、特徴の種類として「性別」が選択されたとすると、図３(ａ)のシーン特徴量の中から性別度「０．９５」を取得する。
【００２０】
一方、目標色算出部１２は、シーン特徴量が「０」である場合に設定すべき第１の目標色と、シーン特徴量が「１」である場合に設定すべき第２の目標色とを保持している。この保持する情報と、ステップ１０２で取得したシーン特徴量とに基づいて、第１の目標色と第２の目標色とを採用する割合を求める(ステップ１０３)。
そして、この求めた割合に応じて、目標色の値を算出する(ステップ１０４)。
【００２１】
例えば、特徴の種類として「性別」が選択されたとすると、目標色算出部１２は、図５に示すような情報に基づいて目標色の値を算出する。
図５(ａ)は、人物の肌について、男性用の目標色と女性用の目標色とを定義した情報を示した図である。ここでは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間のａ＊ｂ＊平面上に、これらの目標色の色度を設定している。
また、図５(ｂ)は、ステップ１０２で取得した性別度の値と、女性用目標色にどの程度近い目標色を採用するかを示す女性用目標色採用率との関係を示した図である。性別度が「０」であれば、女性用目標色採用率は「０」となり、男性用目標色が採用されることになる。逆に、性別度が「１」であれば、女性用目標色採用率は「１」となり、女性用目標色が採用されることになる。また、図３(ａ)のように性別度が「０．９５」であれば、図５(ｂ)に示すように、女性用目標色採用率は「Ｙ」となる。この場合、図５(ａ)において、男性用目標色を表す点と女性用目標色を表す点とを結ぶ線分を、Ｙ：１−Ｙに内分した点(黒丸で示す)に対応する色を採用すべき目標色とする。
【００２２】
そして、最後に、目標色算出部１２は、算出された目標色の値を図示しない記憶装置に出力する(ステップ１０５)。
以上により、第１の実施の形態の動作を終了する。
【００２３】
尚、本実施の形態では、性別度に着目したため、男性用目標色と女性用目標色とを基準の目標色とした。しかしながら、他の特徴の種類に着目した場合は、その種類に応じて適宜目標色も設定すればよい。特に分かり易い例で示すと、海で撮影したと考えられる度合いが高ければ小麦色に近い肌色を目標色とし、海で撮影したと考えられる度合いが低ければ薄い肌色を目標色とするといった設定等である。
また、本実施の形態では、図５の情報を目標色算出部１２が保持することとしたが、図示しない記憶装置に記憶しておき、そこから目標色算出部１２が読み出すようにしてもよい。
【００２４】
(第２の実施の形態)
図６は、本発明の第２の実施の形態における色調整装置の機能構成を示した図である。
図示するように、本実施の形態の色調整装置は、シーン特徴量算出部１１と、目標色算出部１２と、目標色定義生成部２１とを備える。
シーン特徴量算出部１１は、第１の実施の形態と同様、カラー画像に関するシーンを解析し、シーンを数値化したシーン特徴量を算出する機能を有する部分であり、計算によって求めることに限定しなければ、特徴量取得部として把握することもできる部分である。また、目標色算出部１２は、後述する目標色定義を用いて目標色を算出する機能を有する部分であり、計算によって求めることに限定しなければ、目標色決定部として把握することもできる部分である。また、目標色定義生成部２１は、シーンと目標色とを対応付けた目標色定義を生成し、図示しない記憶装置に記憶する機能を有する部分である。
尚、これらの各機能は、ハードウェアのみによっても実現可能であるが、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによっても実現可能である。後者の場合は、色調整装置の図示しないＣＰＵが、例えば、図示しないメモリに記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより各機能が実現される。
【００２５】
ここで、目標色定義生成部２１により生成される目標色定義の例を説明しておく。
図７は、シーン特徴量に対する目標色を学習するニューラルネットワークの例である。ここでは、ｎ個のシーン特徴量に対し、目標色をＬ＊ａ＊ｂ＊色空間で与えている。例えば、学習後のニューラルネットワークの結合係数を目標色定義とすることができる。
図８は、シーン特徴量と目標色との対応を格納したルックアップテーブルの例である。ここでも、ｎ個のシーン特徴量に対し、目標色をＬ＊ａ＊ｂ＊色空間で与えている。
尚、図７、８では、特に具体例を示していないが、シーン特徴量としては、図３と同様、性別、人種、情景といったものを含んでもよいし、或いは、その他のシーン特徴量を採用してもよい。
【００２６】
次に、このような機能構成を有する色調整装置の動作について詳細に説明する。尚、シーン特徴量算出部１１の動作は、第１の実施の形態と同様であるので説明を省略し、目標色算出部１２の動作についてのみ説明する。
図９は、目標色算出部１２の動作の流れの一例を示したフローチャートである。
まず、目標色算出部１２は、シーン特徴量算出部１１が算出したシーン特徴量を取得する(ステップ２０１)。シーン特徴量がｎ個あれば、それらを全て取得する。
次に、目標色算出部１２は、図示しない記憶装置から、目標色定義生成部２１が生成した目標色定義を読み込む(ステップ２０２)。
そして、ステップ２０１で取得したシーン特徴量のｎ個の組み合わせに基づいて、対応する目標色を取得する(ステップ２０３)。図７のニューラルネットワークを用いた場合であれば、ｎ個のシーン特徴量の組み合わせをニューラルネットワークに与えることにより、目標色が得られる。また、図８のルックアップテーブルを用いた場合であれば、ｎ個のシーン特徴量の組み合わせをキーとしてルックアップテーブルを検索することにより、目標色が得られる。
以上により、第２の実施の形態の動作を終了する。
【００２７】
尚、図８の例では、シーン特徴量を「０」か「１」の２値とし、これらのｎ個の組み合わせに対し、目標色を設定するようした。ところが、第１の実施の形態において、図３(ａ)に示したように、シーン特徴量は、必ずしも「０」か「１」の２値で表されるものではなく、その中間の値をとることも考えられる。
以下、この場合の目標色の求め方について簡単に説明しておく。
例えば、シーン特徴量ｉをＦｉと表記することとし、(Ｆ１，Ｆ２，…，Ｆｎ)をシーン特徴量の組み合わせとして取得したとする。この場合、まず、目標色算出部１２は、ｎ次元空間において、このシーン特徴量の組み合わせに相当する点Ｆを内包する超立方体を求める。そして、この超立方体の２ｎ個の格子点に対応する目標色を求め、線形補間によってＦに対応する目標色を算出する。
【００２８】
(第３の実施の形態)
図１０は、本発明の第３の実施の形態における色調整装置の機能構成を示した図である。
図示するように、本実施の形態の色調整装置は、シーン特徴量算出部１１と、目標色算出部１２と、目標色定義生成部２１と、調整対象色算出部３１と、色調整部３２とを備える。
シーン特徴量算出部１１、目標色算出部１２、目標色定義生成部２１については、第１の実施の形態又は第２の実施の形態で述べたものと同様であるので、説明を省略する。一方、調整対象色算出部３１は、調整対象となる色を算出する機能を有する部分である。例えば、人物の肌の色を調整する場合は、公知の技術を用いて、顔領域などの人物に関わる肌色を特定すればよい。色調整部３２は、このようにして決定された調整対象色に対し、第１の実施の形態又は第２の実施の形態で算出され、図示しない記憶装置に記憶された目標色へ向かって色調整を行う。この場合、例えば、特許文献１(特開２００２−１１２６９４号公報)に記載された方法を用いて、階調逆転のない部分的な色調整を行うことができる。
尚、これらの各機能は、ハードウェアのみによっても実現可能であるが、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによっても実現可能である。後者の場合は、色調整装置の図示しないＣＰＵが、例えば、図示しないメモリに記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより各機能が実現される。
以上により、第３の実施の形態の説明を終了する。
【００２９】
尚、以上述べた第１乃至第３の実施の形態では、簡単のために、１人の人物が写ったカラー画像を入力することとしたが、複数の人物が写ったカラー画像を入力することとしてもよい。その場合、どの人物の肌の色を調整するのかを、ユーザの指示により、又は、システムの判断により、決定するようにしてもよい。
また、人物の肌の色の他に、例えば、空の色、草の色等、様々な対象物の色を調整することが可能である。但し、人の肌の色を調整する場合と、空の色を調整する場合と、草の色を調整する場合とでは、シーン特徴量を算出する特徴の種類が異なることが考えられる。その場合、第１の実施の形態又は第２の実施の形態で述べたシーン特徴量算出部１１の動作に先立ち、ユーザの指示により、又は、システムの判断により、色調整の対象を決定し、その対象に相応しい特徴量の種類を特定する処理を行ってもよい。
【００３０】
更に、本実施の形態では、画像を解析することによりシーン特徴量を解析した。しかしながら、デジタルカメラ等での撮影時に画像データに付加される付随情報から画像の内容に関する特徴を取得し、それを数値化することによりシーン特徴量を算出してもよい。この場合の付随情報としては、Ｅｘｉｆ(Exchangeable Image File Format)ファイルにおいて本画像に付加された情報を採用することが可能である。尚、Ｅｘｉｆとは、富士写真フィルム株式会社が提唱し、ＪＥＩＤＡ(日本電子工業振興協会)によって標準化されているデジタルカメラ用の画像ファイルの規格である。
【００３１】
また、本実施の形態では、画像処理を行うハードウェアを特に限定して述べなかったが、例えば、パーソナルコンピュータ等のコンピュータにおいて実現するようにしてもよいし、画像形成装置の画像処理部(ＩＰＳ)において実現するようにしてもよい。前者の場合は、コンピュータ上で動作するアプリケーションプログラムに対し、本発明の画像処理装置の機能を組み込んで実現するようにしてもよいし、印刷対象の画像データを受けたプリンタドライバが本発明の色調整処理を行うようにしてもよい。また、後者の場合は、スキャンされた画像データ又は通信回線を介して受信した画像データを画像形成装置のＩＰＳが受け取り、色調整処理を行い、その色調整処理後の画像データに基づき画像形成を行うようにすればよい。
【００３２】
このように、本発明の第１乃至第３の実施の形態では、画像全体が表すシーンの特徴量から目標色を導き出すための情報を定義又は生成しておくことにより、そのような特徴量に相応しい目標色を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の第１の実施の形態の機能構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の第１乃至第３の実施の形態で入力するカラー画像の一例を示した図である。
【図３】本発明の第１乃至第３の実施の形態で算出されるシーン特徴量について説明するための図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における目標色算出部の動作を示したフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態における目標色算出部で保持される情報の一例を示した図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態の機能構成を示したブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態における目標色算出部が参照する目標色定義の第１の例を示した図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態における目標色算出部が参照する目標色定義の第２の例を示した図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態における目標色算出部の動作を示したフローチャートである。
【図１０】本発明の第３の実施の形態の機能構成を示したブロック図である。
【符号の説明】
【００３４】
１１…シーン特徴量算出部、１２…目標色算出部、２１…目標色定義生成部、３１…調整対象色算出部、３２…色調整部
【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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