(57)【要約】【課題】画像に対して要求される可能性の高い画像処理を、ユーザが手動で実行する前に推定することが可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置は、画像データに加えられている画像処理の履歴を表す履歴データに基づいて、画像データに対して将来的に加えられる可能性の高い画像処理を表す推定データを生成する第１推定データ生成部を備える。【選択図】図１
2015026122.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに加えられている画像処理の履歴を表す履歴データに基づいて、前記画像データに対して将来的に加えられる可能性の高い画像処理を表す推定データを生成する第１推定データ生成部を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記画像データと、前記第１推定データ生成部により生成された前記推定データとに基づいて、新たな画像データを生成する画像データ生成部を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記画像データと共通の被写体を含む複数の他の画像データに関する前記履歴データに基づいて、前記推定データを生成する第２推定データ生成部を備え、
前記画像データ生成部は、前記画像データと、前記第１推定データ生成部により生成された前記推定データおよび／または前記第２推定データ生成部により生成された前記推定データとに基づいて、前記新たな画像データを生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記画像データから受ける感性的な印象と共通の感性的な印象を受ける複数の他の画像データに関する前記履歴データに基づいて、前記推定データを生成する第３推定データ生成部を備え、
前記画像データ生成部は、前記画像データと、前記第１推定データ生成部により生成された前記推定データおよび／または前記第３推定データ生成部により生成された前記推定データとに基づいて、前記新たな画像データを生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
前記画像データに所定の画像処理を実行する画像処理部を備え、
前記画像データ生成部は、前記画像処理部によって前記画像データに画像処理が実行される度に前記新たな画像データを生成することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラで撮影した画像を管理する装置が知られている。例えば特許文献１には、撮影画像に含まれる物体を抽出し識別し、その物体に関する情報をデータベースから検索して携帯端末で閲覧することができる画像認識用サーバが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１４５４１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術には、撮影画像を編集加工するための画像処理を、ユーザが手動で行わなければならないという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載の画像処理装置は、画像データに加えられている画像処理の履歴を表す履歴データに基づいて、前記画像データに対して将来的に加えられる可能性の高い画像処理を表す推定データを生成する第１推定データ生成部を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、画像に対して要求される可能性の高い画像処理を、ユーザが手動で実行する前に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理システムの構成を示す模式図である。
【図２】画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置１０が有する各データベースのデータ構造を示す図である。
【図４】カテゴリの階層の一例を示す図である。
【図５】制御部１１により実行される画像データ生成処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る画像処理システムの構成を示す模式図である。画像処理システム１は、ネットワーク２０に接続された画像処理装置１０と複数の電子機器３０とから構成される。
【０００９】
画像処理装置１０は、複数の電子機器３０との画像データの授受や、受信した画像データの記憶および編集等を行う装置である。複数の電子機器３０は、例えばプリンター３１、カメラ３２、スマートフォン３３、スキャナー３４、タブレット端末３５、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）３６等である。複数の電子機器３０は、それぞれ同一のユーザにより操作されてもよいし、それぞれ異なるユーザにより操作されてもよい。
【００１０】
カメラ３２、スマートフォン３３、スキャナー３４、タブレット端末３５、およびＰＣ３６は、ネットワーク２０を介して、画像処理装置１０に画像データを送信することができる。また、プリンター３１、スマートフォン３３、タブレット端末３５、およびＰＣ３６は、ネットワーク２０を介して、画像処理装置１０から画像データを受信することができる。ユーザは、スマートフォン３３、タブレット端末３５、およびＰＣ３６を用いて、画像処理装置１０に、画像データの編集加工を指示することができる。
【００１１】
図２は、画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。画像処理装置１０は、制御部１１、フラッシュメモリ１２、通信部１３、画像データベース（ＤＢ）１４、個別被写体ＤＢ１５、および被写体パターンＤＢ１６を備える。
【００１２】
制御部１１は、画像処理装置１０の各部を制御する電子回路であり、ＣＰＵとその周辺回路とから構成される。不揮発性の記憶媒体であるフラッシュメモリ１２には、予め所定の制御プログラムが書き込まれている。制御部１１は、フラッシュメモリ１２から制御プログラムを読み込んで実行することにより、各部の制御を行う。
【００１３】
通信部１３は、ネットワーク２０を介して電子機器３０と通信を行うためのインタフェースである。画像ＤＢ１４、個別被写体ＤＢ１５、および被写体パターンＤＢ１６については後に詳述する。
【００１４】
制御部１１は、被写体データ生成部１１ａ、感性データ生成部１１ｂ、画像処理部１１ｃ、履歴データ生成部１１ｄ、推定データ生成部１１ｅ、および画像データ生成部１１ｆを機能的に備える。これらの各機能部は、制御部１１が上述の制御プログラムを実行することにより、ソフトウェア的に実現されている。なお、これらの各機能部を、同等の機能を有する電子回路として構成してもよい。
【００１５】
被写体データ生成部１１ａは、画像データに含まれる被写体を検出して被写体データを生成する。感性データ生成部１１ｂは、画像データから受ける感性的な印象を表す感性データを生成する。画像処理部１１ｃは、電子機器３０から受信した信号に基づいて画像データに画像処理を施す。履歴データ生成部１１ｄは、画像処理部１１ｃが実行した画像処理の履歴を表す履歴データを生成する。推定データ生成部１１ｅは、履歴データに基づいて、画像データに将来要求される可能性の高い画像処理を推定し、その推定された画像処理を表す推定データを生成する。画像データ生成部１１ｆは、画像データと推定データとから新たな画像データを生成する。
【００１６】
図３（ａ）は、画像処理装置１０が有する画像ＤＢ１４の構成を示す図である。画像ＤＢ１４は、電子機器３０から送信された画像データや、画像データ生成部１１ｆにより生成された画像データを管理するデータベースである。画像ＤＢ１４の１行（１レコード）は、１つの画像データに対応する。画像ＤＢ１４には、画像データ１４１に、当該画像データ１４１に関する被写体データ１４２、感性データ１４３、および履歴データ１４４が１つのレコードに関連付けて格納されている。
【００１７】
被写体データ１４２は、画像データ１４１にどのような被写体が写り込んでいるかを表すデータである。以下の説明において、画像データ１４１に写り込んでいる個々の被写体を個別被写体と称する。感性データ１４３は、画像データ１４１を鑑賞した鑑賞者が抱くと推測される感情、鑑賞者が画像データ１４１から受けるであろう印象を表すデータであり、例えば「美しい」、「かわいい」などの形容詞（感性語）を１つ以上含む。履歴データ１４４は、画像データ１４１に対して過去に実行された画像処理を表すデータである。例えば画像データ１４１に３つの画像処理が実行されていた場合、履歴データ１４４は、それら３つの画像処理の各々について、画像データ１４１がその画像処理によりどのように変化したのかを表すデータを含む。
【００１８】
図３（ｂ）は、被写体データ１４２の構成を示す図である。１つの画像データ１４１に対応する１つの被写体データ１４２は、その画像データ１４１に含まれる１つの個別被写体ごとに、位置データ１４２ａ、サイズデータ１４２ｂ、カテゴリデータ１４２ｃ、および個別被写体ＩＤ１４２ｄの組を１つ有する。つまり、１つの画像データ１４１に複数の個別被写体が含まれている場合、１つの被写体データ１４２には個別被写体の数だけ上記の組が含まれることになる。位置データ１４２ａは、画像データ１４１における個別被写体の位置を表すデータであり、例えばｘ座標値とｙ座標値の組である。サイズデータ１４２ｂは、画像データ１４１における個別被写体のサイズを表すデータであり、例えば幅と高さの組である。カテゴリデータ１４２ｃは、個別被写体が属するカテゴリを表すデータである。なお、１つの個別被写体が複数のカテゴリに属することもあり、その場合カテゴリデータ１４２ｃはそれら複数のカテゴリを表す。個別被写体ＩＤ１４２ｄは、個別被写体ごとに一意なＩＤである。
【００１９】
図３（ｃ）は、画像処理装置１０が有する個別被写体ＤＢ１５の構成を示す図である。個別被写体ＤＢ１５には、複数の画像データの各々から検出された個別被写体毎に、個別被写体ＩＤ１５１と、カテゴリデータ１５２と、個別被写体画像データ１５３とが関連付けて格納される。個別被写体ＩＤ１５１は、個別被写体ごとに一意なＩＤであり、図３（ｂ）に示した個別被写体ＩＤ１４２ｄに対応する。カテゴリデータ１５２は、図３（ｂ）で説明したカテゴリデータ１４２ｃと同様のデータである。個別被写体画像データ１５３は、画像データ１４１から抽出された、個別被写体の画像データである。
【００２０】
（画像処理システム１の利用手順の説明）
以下、本実施形態の画像処理システム１の利用手順について、画像処理装置１０の動作を交えて説明する。
【００２１】
１．画像データの受信
ユーザは、例えばカメラ３２により撮影した画像データや、スキャナー３４により書類等を読み取った画像データ１４１を、ネットワーク２０を介して画像処理装置１０に送信する。制御部１１は、ネットワーク２０および通信部１３を介して画像データ１４１を受信すると、当該画像データ１４１を画像ＤＢ１４に格納する。そして、当該画像データ１４１に関する被写体データ１４２を被写体データ生成部１１ａに生成させると共に、当該画像データ１４１に関する感性データ１４３を感性データ生成部１１ｂに生成させる。生成された被写体データ１４２および感性データ１４３は、画像データ１４１に関連付けられて画像ＤＢ１４に記憶される。
【００２２】
被写体データ生成部１１ａは、周知のパターンマッチングにより、画像データ１４１に含まれる個別被写体を検出し、検出結果から被写体データ１４２を生成する。被写体パターンＤＢ１６には、予め個別被写体のカテゴリ毎にパターンマッチングに用いるためのテンプレート画像が用意されている。例えば個別被写体のカテゴリとして「山」が存在する場合、被写体パターンＤＢ１６には、典型的な山のテンプレート画像（例えば山型の形状や青・緑の色彩等から成るテンプレート画像）を複数格納しておく。被写体データ生成部１１ａは、これらのテンプレート画像に拡大・縮小・回転等の幾何学的変換や色彩の変換等を適用して画像データ１４１との相関演算を行い、相関係数の高い部分に「山」が存在すると判断する。
【００２３】
図４に、個別被写体のカテゴリの例を示す。個別被写体のカテゴリは、予め階層的に定められている。１つの個別被写体があるカテゴリに属する場合、その個別被写体は、そのカテゴリの親カテゴリにも属しているものとして扱われる。被写体データ生成部１１ａは、上述した被写体データ１４２を生成した後に、検出した個別被写体の各々について、当該個別被写体を画像データ１４１から抽出して個別被写体画像データ１５３を作成する。作成した個別被写体画像データ１５３は、一意な個別被写体ＩＤ１５１が割り当てられ、当該個別被写体が属するカテゴリを含むカテゴリデータ１５２と共に、個別被写体ＤＢ１５に格納される。
【００２４】
感性データ生成部１１ｂは、例えば特開２０１０−６７２２１号公報に記載されている技術を用いて、画像データ１４１の色彩、鮮鋭度、被写体データ等から感性データ１４３を生成する。
【００２５】
２．画像処理
ユーザは、画像処理装置１０が受信し画像ＤＢ１４に格納した画像データ１４１を、編集加工することができる。画像データ１４１の編集加工は、一般的ないわゆるフォトレタッチソフトに類似したユーザインタフェースを利用して行うことができる。ユーザがスマートフォン３３、タブレット端末３５、ＰＣ３６等の電子機器３０により、何らかの画像処理に対応する操作を行うと、当該電子機器３０から画像処理装置１０に対して、当該画像処理を指示する画像処理信号が送信される。制御部１１は、ネットワーク２０および通信部１３を介して画像処理信号を受信すると、画像処理部１１ｃに、当該画像処理信号に応じた画像処理を実行させる。
【００２６】
画像処理は、例えば明るさ、コントラスト、ガンマ値、色相、明度、彩度などの変更（調節）、画素数の変更、トリミング、変形等、いわゆるフォトレタッチソフトで利用可能な種々の画像処理である。画像処理信号には、それらの画像処理に利用されるパラメータも含まれており、画像処理部１１ｃは、当該パラメータを用いて画像処理を実行する。例えば画像処理が「明るさの変更」であれば、画像処理信号にはパラメータとして「明るさの変更量」を表す整数値が含まれている。
【００２７】
履歴データ生成部１１ｄは、画像処理部１１ｃが画像処理信号に応じて画像処理を実行する度に、当該画像処理に関する履歴データ１４４を生成する。生成された履歴データ１４４１は、画像データ１４１に関連付けられて画像ＤＢ１４に記憶される。履歴データ１４４は、例えば次式（１）に示すデータ配列Ｈである。
【００２８】
【数１】
2015026122.tif 000003
【００２９】
上式（１）において、Ｌは画像データ１４１の明るさを表す整数値、Ｃは画像データ１４１のコントラストを表す整数値、γは画像データ１４１のガンマ値を表す整数値であり、添え字は画像処理の順序を表す。例えばＬ１は、第１回目の画像処理を実行後の画像データ１４１の明るさを表す整数値であり、Ｌ０は、一切の画像処理を実行する前の画像データ１４１の明るさを表す整数値である。データ配列Ｈは、画像処理が行われるたびに１列ずつ増加する。なお、上式（１）では省略したが、データ配列Ｈには、明るさ、コントラスト、ガンマ値のみならず、例えば画像データ１４１の赤レベル、青レベル、緑レベル、色相、明度、彩度、画素数などの種々のパラメータが含まれる。
【００３０】
３．推定データの生成
制御部１１は、画像処理部１１ｃにより画像処理が実行される度に（すなわち履歴データ生成部１１ｄにより新たな履歴データ１４４が生成される度に）、推定データ生成部１１ｅに推定データの生成を行わせる。推定データは、履歴データ１４４から推定される、将来ユーザに要求される可能性の高い画像処理を表すデータである。
【００３１】
例えば、ある画像データ１４１について、画像処理部１１ｃにより最初の（第１回目の）画像処理が実行されたとする。このとき、履歴データ生成部１１ｄは、１回の画像処理に関する情報から成る履歴データ１４４を生成し、推定データ生成部１１ｅはこの履歴データ１４４から、第２回目の画像処理としてユーザに要求される可能性の高い画像処理を表す推定データを生成する。つまり、第ｎ回目の画像処理が画像処理部１１ｃにより実行されると、推定データ生成部１１ｅは、第ｎ＋１回目の画像処理としてユーザに要求される可能性の高い画像処理を表す推定データを生成する。
【００３２】
推定データ生成部１１ｅは、画像データ１４１に対応する履歴データ１４４のみから、推定データを生成する。具体的には、最適な明るさＬｏｐｔを、画像データ１４１の履歴データ１４４に含まれる、明るさの時系列的な修正履歴を表すデータ列（Ｌ０，Ｌ１，…，Ｌｎ）から、線形もしくは非線形な外挿方法により推定する。線形外挿の場合は、（Ｌ０，Ｌ１，…，Ｌｎ）から回帰直線を計算し、得られた直線を表す１次関数からＬｏｐｔを推定すればよい。非線形な外挿の場合は、１次関数でなく、適当な次数ｋのべき乗関数（例えばＬ＝ａ０＋ａ１ｉ＋ａ１ｉ＋ａ２ｉ２＋…＋ａｋｉｋ）の係数（ａ０，ａ１，…，ａｋ）を最小自乗法で求めて適用すればよい。さらに非線形の場合は、べき乗関数以外に、三角関数、指数関数、対数関数など適当な形式の関数を利用することができる。推定データ生成部１１ｅは、履歴データ１４４に含まれる各パラメータについて、上式（１）と同様の演算を行う。このようにして得られた各パラメータの最適値を含むデータが推定データである。
【００３３】
４．新たな画像データの生成
推定データ生成部１１ｅにより、画像データ１４１の推定データが生成されると、画像データ生成部１１ｆが、当該推定データにより表される画像処理を画像データ１４１に適用した新たな画像データを生成する。画像データ生成部１１ｆにより生成された新たな画像データは、まず制御部１１により利用価値の有無が判定される。
【００３４】
制御部１１は、画像データ生成部１１ｆにより新たな画像データが生成される度に、当該画像データに対して、被写体データ生成部１１ａにより被写体データ１４２の生成を行わせると共に、感性データ生成部１１ｂにより感性データ１４３の生成を行わせる。その結果、被写体が識別できない、感性データ１４３が生成不可能である、感性データ１４３が想定外や常識外などであった場合、その新たな画像データを画像ＤＢ１４に格納せず、削除する。他方、そのような問題がなかった場合には、制御部１１はその新たな画像データを画像ＤＢ１４に格納すると共に、上記の被写体データ１４２および感性データ１４３を新たな画像データに関連付けて画像ＤＢ１４に格納する。更に、元の画像データに対応する履歴データ１４４に、推定データにより表される画像処理を付け加え、新たな画像データに関連付けて画像ＤＢ１４に格納する。
【００３５】
５．画像検索
ユーザは、電子機器３０を用いて、画像ＤＢ１４に格納されている画像データから所望の画像データ１４１を検索することができる。検索により発見された画像データ１４１は、電子機器３０にダウンロードして種々の用途に利用することができる。
【００３６】
１．〜４．で説明したように、ユーザが画像処理装置１０に画像データを送信し、その画像データを従来のフォトレタッチソフトのＵＩで編集加工する度に、画像ＤＢ１４には新たな画像データが生成され格納される。従って、ユーザは、単に自身がアップロードした画像データのみならず、それらの画像データを基に加工された全く新たな画像データをもダウンロードすることが可能である。
【００３７】
画像処理装置１０は、画像データ１４１に含まれる個別被写体に関する情報を、被写体データ１４２として画像ＤＢ１４に格納している。そのため、ユーザは各画像データ１４１に含まれる被写体要素から画像データ１４１を検索することが可能である。個別被写体のカテゴリは、図４に例示したように階層的な分類となっている。図４には、複数のカテゴリ４０が為す階層構造を図示している。例えば、「生物」というカテゴリ４１の下層に「人物」、「動物」、「植物」という各カテゴリ４２，４３，４４が位置し、更に「人物」カテゴリ４２の下層には「男性」、「女性」という各カテゴリ４５，４６が位置する。そして、「女性」カテゴリ４６の下層には「子供」というカテゴリ４７を含む複数のカテゴリ４０が位置する。これにより、例えば「人物―女性―子供」のようなキーワードでカテゴリによる検索を行うことができる。さらに、複数のキーワードによるＡＮＤ検索等も可能である。
【００３８】
また画像処理装置１０は、画像データ１４１から鑑賞者が受けるであろう印象を、感性データ１４３として画像ＤＢ１４に格納している。そのため、ユーザは画像データ１４１を、例えば「明るい」「さわやかな」などの曖昧なキーワードで検索することができる。また、個別被写体のカテゴリによる検索と感性語による検索とを組み合わせることもできる。
【００３９】
図５は、制御部１１により実行される画像データ生成処理のフローチャートである。まずステップＳ１００において、制御部１１は電子機器３０からの画像処理信号を受信する。ステップＳ１０５で、画像処理部１１ｃは画像処理信号に基づく画像処理を実行する。ステップＳ１１０において、履歴データ生成部１１ｄは、新たな履歴データ１４４を生成して画像ＤＢ１４に格納する。ステップＳ１２０で推定データ生成部１１ｅが、推定データを生成する。ステップＳ１３０で画像データ生成部１１ｆが、生成された推定データに基づいて新たな画像データを生成する。ステップＳ１４０で被写体データ生成部１１ａが、新たな画像データの被写体データ１４２を生成する。ステップＳ１５０で感性データ生成部１１ｂが、新たな画像データの感性データ１４３を生成する。ステップＳ１６０で制御部１１は、ステップＳ１３０で生成された新たな画像データ１４１と、ステップＳ１４０で生成された被写体データ１４２と、ステップＳ１５０で生成された感性データ１４３とを、画像ＤＢ１４に格納する。
【００４０】
上述した第１の実施の形態による画像処理システムによれば、次の作用効果が得られる。
（１）推定データ生成部１１ｅは、画像データ１４１に加えられている画像処理の履歴を表す履歴データ１４４に基づいて、画像データ１４１に対して将来的に加えられる可能性の高い画像処理を表す推定データを生成する。このようにしたので、画像データ１４１に対して要求される可能性の高い画像処理を、ユーザが手動で実行する前に推定することができる。
【００４１】
（２）画像データ生成部１１ｆは、画像データ１４１と、推定データ生成部１１ｅにより生成された推定データとに基づいて、新たな画像データ１４１を生成する。このようにしたので、ユーザが画像処理を実行する前に、ユーザが望むであろう画像処理を適用した画像データ１４１を用意することができる。
【００４２】
（３）画像処理部１１ｃは、画像データ１４１に所定の画像処理を実行する。画像データ生成部１１ｆは、画像処理部１１ｃによって画像データ１４１に画像処理が実行される度に、その画像データ１４１に関する推定データから新たな画像データ１４１を生成する。このようにしたので、単にユーザがアップロードした画像データ１４１のみならず、その画像データ１４１に要求されるであろう画像処理を適用した画像データ１４１を、検索等により利用可能な状態にすることができる。
【００４３】
次のような変形も本発明の範囲内であり、変形例の一つ、もしくは複数を上述の実施形態と組み合わせることも可能である。
【００４４】
（変形例１）
被写体データ１４２の生成方法は、上述したものに限定されない。例えば、ユーザ（鑑賞者）がマウス等の操作部材を操作することにより、被写体の位置、サイズ、およびカテゴリを手動で入力するようにしてもよい。感性データ１４３についても同様に、感性語を手動で入力するようにしてもよいし、画像データ１４１の印刷回数、電子メールによる送信回数など、ユーザによって為されたアクションに関する情報に基づき感性データ１４３を生成するようにしてもよい。
【００４５】
（変形例２）
画像データ１４１から個別被写体画像データ１５３を生成した後、元の画像データ１４１を破棄してもよい。これは、個別被写体画像データ１５３と、対応する被写体データ１４２とがあれば、元の画像データ１４１を再現することができるためである。
【００４６】
（変形例３）
履歴データ１４４の構成および生成方法は、上述したものに限定されない。例えば、画像データ１４１のトリミングや形状変更に関するパラメータや、画像の閲覧回数、ダウンロード回数など、画像データ１４１の利用に関するパラメータを含むようにしてもよい。
【００４７】
（変形例４）
推定データの生成方法は、上述したものに限定されない。以下、カテゴリ「花」に属する個別被写体を含み、感性データ１４３に感性語「美しい」が含まれる注目画像データについて、推定データ生成部１１ｅが推定データを生成する別の方法について説明する。
【００４８】
推定データ生成部１１ｅは、まず注目画像データと共通のカテゴリ「花」に属する個別被写体が写り込み、且つ共通の感性語「美しい」を含む感性データ１４３に関連付けられた画像データ１４１を画像ＤＢ１４から検索する。これにより、「花」「美しい」に対応するｘ個の画像データ１４１が得られる。次に、検索により得られた多数の画像データ１４１の各々について、画像データ１４１に関連付けられた履歴データ１４４から、最新のパラメータを取得する。例えば、明るさＬについて、各画像データ１４１の履歴データ１４４から、最新の明るさＬｎを取得する。これにより、「花」「美しい」に対応するｘ個の画像データが、どのような明るさＬを有しているかを知ることができる。以下、これらｘ個の画像の明るさをＬｎ１，Ｌｎ２，…，Ｌｎｘと表記する。推定データ生成部１１ｅは、次式（２）により、注目画像データの最適な明るさＬｏｐｔを算出する。
【００４９】
【数２】
2015026122.tif 000004
【００５０】
ここでｎｘは、ｘ個目の画像データ１４１に対して実行された画像処理の総数である。上式（２）では、各画像データ１４１について、最新の明るさＬを過去の画像処理回数ｎにより重み付けした平均値を求め、それを注目画像データの最適な明るさＬｏｐｔとしている。推定データ生成部１１ｅは、履歴データ１４４に含まれる各パラメータについて、上式（２）と同様の演算を行い、推定データを生成する。
【００５１】
更に、上記の推定データの生成方法と、上述の実施形態で説明した推定データの生成方法とを組み合わせて利用することも可能である。例えば、まず前者の生成方法による推定データの生成を試み、それが失敗した（有用な推定データを生成できなかった）場合には後者の生成方法により推定データを生成するようにすることができる。また、推定データ生成部１１ｅが両方の生成方法を実行し、異なる２つの推定データを生成するようにしてもよい。この場合、ユーザが１回の画像処理を指示する度に、画像データ生成部１１ｆにより２つの新たな画像データが生成される。
【００５２】
また、上式（２）とは異なる重み付けを行うことにより、推定データを生成するようにしてもよい。例えば、次式（３）により最適な明るさＬｏｐｔを算出することができる。
【００５３】
【数３】
2015026122.tif 000005
【００５４】
ここでΔＬｎは、直前の画像処理による明るさＬの変化量であり、次式（４）で算出される。
ΔＬｎ＝Ｌｎ―Ｌｎ−１    …（４）
【００５５】
以上、推定データを履歴データ１４４から生成する方法について説明したが、推定データを履歴データ１４４のみならず、被写体データ１４２や感性データ１４３等から生成することも可能である。例えば、多数のカテゴリについて、そのカテゴリに対応する明るさの最適値を格納したデータベースを用意しておき、被写体データ１４２のカテゴリデータ１４２ｃに含まれる各カテゴリの明るさの最適値をそのデータベースから検索することにより、推定データを生成することができる。
【００５６】
（変形例５）
画像処理が要求されたタイミングとは異なるタイミングで、推定データの生成および新たな画像データ１４１の生成を行うようにしてもよい。例えば、画像データ１４１の検索が実行される度に、検索条件に合致した画像データ１４１から推定データの生成と新たな画像データ１４１の生成とを行うようにしてもよい。この場合、検索条件に合致した画像データ１４１を検索結果としてユーザに提示すると共に、その画像データ１４１から作成された新たな画像データ１４１を、例えば「お勧め画像」等のラベルを付してユーザに提示することができる。
【００５７】
また、画像処理が要求された画像データ１４１の再利用回数（ダウンロード回数）が所定のしきい値を超えた場合にのみ、推定データや新たな画像データ１４１を生成するようにしてもよい。あるいは、最終利用時（最終ダウンロード時）から所定時間が経過していた場合や、再利用回数（ダウンロード回数）が所定のしきい値未満である場合にのみ、推定データや新たな画像データを生成するようにしてもよい。
【００５８】
（変形例６）
一定のタイミングで、新たな画像データ１４１を生成するだけでなく、利用価値がない画像データ１４１を画像ＤＢ１４から取り除くようにしてもよい。例えば、画像データ１４１の利用頻度（画像処理回数やダウンロード回数等）を計測し、利用頻度が低い、もしくは最近低下した画像データ１４１を画像ＤＢ１４から削除するようにしてもよい。または、新たな画像データ１４１を生成する度に、その新たな画像データ１４１の評価値を調べ、評価値が低い場合には画像ＤＢ１４に格納しないようにしてもよい。ここで、新たな画像データ１４１の評価値は、例えば個別被写体が判別不能であったり、感性データ１４３の作成ができない場合に低下するような数値である。
【００５９】
（変形例７）
より多様性に富んだ画像データ１４１が生成されるよう、画像データ生成部１１ｆが上述した方法とは異なる方法により画像データ１４１を生成してもよい。例えば類似するカテゴリ、類似する感性語で検索した画像データ１４１の履歴データ１４４に基づいて新たな画像データ１４１を生成したり、逆に類似しないカテゴリ、類似しない感性語で検索した画像データ１４１の履歴データ１４４に基づいて新たな画像データ１４１を生成してもよい。また、意図的に履歴データ１４４の各パラメータに乱数を掛けたり乱数を加えるなどの変化要因を導入してもよい。
【００６０】
その他、多様性に富んだ画像データ１４１を生成する方法として、いわゆる遺伝的アルゴリズムを適用してもよい。例えば、履歴データ１４４等をビット列にエンコードし、そのビット列に交叉や突然変異等の操作を施した後、履歴データ１４４にデコードする。そして、その履歴データ１４４に基づく推定データから、新たな画像データ１４１を生成して画像ＤＢ１４に格納する。
【００６１】
以上で説明した方法は、基となる画像データ１４１に修正を加えて新たな画像データ１４１を生成する方法であるが、これ以外の方法で新たな画像データ１４１を生成してもよい。例えば、個別被写体ＤＢ１５に格納されている個別被写体画像データ１５３を適宜組み合わせて新たな画像データ１４１を生成することも可能である。
【００６２】
（変形例８）
被写体データ１４２等のデータの生成処理は、画像処理装置１０の外部に設けた外部装置が行うようにしてもよい。同様に、画像データ１４１等のデータの記憶場所は、画像処理装置１０の外部に設けた外部記憶装置であってもよい。
【００６３】
本発明の特徴を損なわない限り、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の形態についても、本発明の範囲内に含まれる。
【符号の説明】
【００６４】
１…画像処理システム、１０…画像処理装置、１１…制御部
【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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