(57)【要約】【課題】入力画像の明度を適切に補正することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置１００は、複数の原画像および複数の補正画像に基づいて、原画像の明度の平均値と補正画像の明度の補正値との間の第１の関係を単回帰分析により推定する第１分析部１０１と、複数の原画像および複数の補正画像に基づいて、原画像をランダムに分割して得られる複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される複数の画像特徴量と、補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定する第２分析部１０２と、第１の関係に基づいて、入力画像の明度の平均値に対応する第１の補正値を算出する第１算出部１０３と、第１の関係に基づく第１の補正値と第２の関係に基づく第２の補正値とを合成することにより合成補正値を算出する合成部１０６と、合成補正値を用いて入力画像の明度を補正する補正部１０７とを備える。【選択図】図１
2015154177.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の原画像と前記複数の原画像をそれぞれ補正して得られた複数の補正画像とに基づいて、入力画像の明度を補正する画像処理装置であって、
前記複数の原画像および前記複数の補正画像に基づいて、原画像の明度の平均値と補正画像の明度の補正値との間の第１の関係を単回帰分析により推定する第１分析部と、
前記複数の原画像および前記複数の補正画像に基づいて、原画像をランダムに分割して得られる複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される複数の画像特徴量と、補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定する第２分析部と、
前記第１分析部によって推定された前記第１の関係に基づいて、前記入力画像の明度の平均値に対応する第１の補正値を算出する第１算出部と、
前記入力画像をランダムに分割して得られる複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から複数の画像特徴量を抽出する抽出部と、
前記第２分析部によって推定された前記第２の関係に基づいて、前記抽出部によって抽出された前記複数の画像特徴量に対応する第２の補正値を算出する第２算出部と、
前記第１の補正値と前記第２の補正値とを合成することにより合成補正値を算出する合成部と、
前記合成補正値を用いて前記入力画像の明度を補正する補正部とを備える
画像処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記入力画像の複数の領域から前記少なくとも１つの領域をランダムに選択し、選択された前記少なくとも１つの領域から前記複数の画像特徴量を抽出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像処理装置は、さらに、
前記第１の関係を用いて原画像から算出される第１の補正値、および、前記第２の関係を用いて原画像から算出される第２の補正値と、補正画像の明度の補正値との間の第３の関係を重回帰分析により推定する第３分析部を備え、
前記合成部は、前記第３の関係に基づいて前記第１の補正値と前記第２の補正値とを合成する
請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２分析部は、前記原画像の前記複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される複数の画像特徴量セットであって互いに異なる組合せの複数の画像特徴量を含む複数の画像特徴量セットの各々について、前記複数の画像特徴量と前記補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定し、
前記抽出部は、前記入力画像の前記複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から、互いに異なる組合せの複数の画像特徴量をそれぞれ含む複数の画像特徴量セットを抽出し、
前記第２算出部は、前記第２分析部によって推定された複数の前記第２の関係に基づいて、前記抽出部によって抽出された前記複数の画像特徴量セットに対応する複数の第２の補正値を算出し、
前記合成部は、前記第１の補正値と前記複数の第２の補正値とを合成する
請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記複数の画像特徴量は、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値のうちの少なくとも１つを含む
請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
補正された前記入力画像を印刷する印刷部とを備える
プリンタ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の原画像と前記複数の原画像を補正して得られた複数の補正画像とに基づいて、入力画像の明度を補正する画像処理装置および当該画像処理装置を備えるプリンタに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像を補正するための技術として、エバンスの原理に基づくＬＡＴＤ（Ｌａｒｇｅ  Ａｒｅａ  Ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ  Ｄｅｎｓｉｔｙ）補正が一般的に知られている。エバンスの原理とは、「世の中に存在する色を全て混ぜ合わせると、灰色に近くなる」というものである。
【０００３】
ＬＡＴＤ補正では、画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の平均値がグレーを示すように画像を補正する。このＬＡＴＤ補正は、世の中に存在する画像のうち、５割〜６割程度の画像に対して有効に作用する。
【０００４】
逆に言えば、ＬＡＴＤ補正は、４割〜５割の画像に対して有効に作用しない。例えば、ＬＡＴＤ補正によって、カラーフェリア（ｃｏｌｏｒ  ｆａｉｌｕｒｅ）およびデンシティフェリア（ｄｅｎｓｉｔｙ  ｆａｉｌｕｒｅ）が生じてしまう場合がある。
【０００５】
カラーフェリアとは、画像中に「ある特定の色」の占める割合が多い場合に、ＬＡＴＤ補正によって画像全体にその特定の色の補色が強く表れる現象である。また、デンシティフェリアとは、画像中に「ある特定の濃度（つまり明るさ）」の占める割合が多い場合に、ＬＡＴＤ補正によって画像全体が極端に明るくなったり、逆に暗くなったりする現象である。
【０００６】
このようなＬＡＴＤ補正の欠点を補うための補正方法として様々な補正方法が提案されている。例えば、特許文献１では、画像の高周波成分により重み付けした画像データの平均値を用いて画像の濃度を補正することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−２５７８８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記従来の方法では、画像の明度を適切に補正できない場合がある。
【０００９】
そこで、本発明は、入力画像の明度を適切に補正することができる画像処理装置およびプリンタを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様に係る画像処理装置は、複数の原画像と前記複数の原画像をそれぞれ補正して得られた複数の補正画像とに基づいて、入力画像の明度を補正する画像処理装置であって、前記複数の原画像および前記複数の補正画像に基づいて、原画像の明度の平均値と補正画像の明度の補正値との間の第１の関係を単回帰分析により推定する第１分析部と、前記複数の原画像および前記複数の補正画像に基づいて、原画像をランダムに分割して得られる複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される複数の画像特徴量と、補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定する第２分析部と、前記第１分析部によって推定された前記第１の関係に基づいて、前記入力画像の明度の平均値に対応する第１の補正値を算出する第１算出部と、前記入力画像をランダムに分割して得られる複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から複数の画像特徴量を抽出する抽出部と、前記第２分析部によって推定された前記第２の関係に基づいて、前記抽出部によって抽出された前記複数の画像特徴量に対応する第２の補正値を算出する第２算出部と、前記第１の補正値と前記第２の補正値とを合成することにより合成補正値を算出する合成部と、前記合成補正値を用いて前記入力画像の明度を補正する補正部とを備える。
【００１１】
この構成によれば、単回帰分析により推定された第１の関係に基づく第１の補正値と、重回帰分析により推定された第２の関係に基づく第２の補正値とを合成して算出された合成補正値を用いて入力画像の明度を補正することができる。したがって、第１の補正値および第２の補正値の一方のみを用いる補正よりも、入力画像の特徴をより反映することが可能となり、入力画像の明度を適切に補正することができる。
【００１２】
また、この構成によれば、第２の関係は、ランダムに分割された領域から抽出された複数の画像特徴量を用いて推定される。したがって、複数の画像特徴量のバリエーションを増加させることができ、より適切な第２の関係を推定することが可能となる。また、例えば、複数の原画像および複数の補正画像の特徴が領域の大きさに依存性を有する場合、ランダムに画像を分割することにより、その依存性を減少させることができる。つまり、複数の原画像および複数の補正画像のセットの数が少なく、分割された領域の大きさによって第２の関係が大きく変化してしまう場合でも、ランダムに画像を分割することにより安定的に適切な第２の関係を推定することが可能となる。
【００１３】
例えば、前記抽出部は、前記入力画像の複数の領域から前記少なくとも１つの領域をランダムに選択し、選択された前記少なくとも１つの領域から前記複数の画像特徴量を抽出してもよい。
【００１４】
この構成によれば、ランダムに選択された領域から複数の画像特徴量を抽出することができる。したがって、複数の画像特徴量のバリエーションをさらに増加させることができ、より適切な第２の関係を推定することが可能となる。
【００１５】
例えば、前記画像処理装置は、さらに、前記第１の関係を用いて原画像から算出される第１の補正値、および、前記第２の関係を用いて原画像から算出される第２の補正値と、補正画像の明度の補正値との間の第３の関係を重回帰分析により推定する第３分析部を備え、前記合成部は、前記第３の関係に基づいて前記第１の補正値と前記第２の補正値とを合成してもよい。
【００１６】
この構成によれば、第１の補正値および第２の補正値と、補正画像の明度の補正値との間の第３の関係を重回帰分析により推定することができ、その第３の関係に基づいて第１の補正値と第２の補正値とを合成することができる。したがって、複数の原画像および複数の補正画像の関係を、第１の補正値と第２の補正値との合成に反映させることができ、より適切な合成補正値を算出することができる。
【００１７】
例えば、前記第２分析部は、前記原画像の前記複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される複数の画像特徴量セットであって互いに異なる組合せの複数の画像特徴量を含む複数の画像特徴量セットの各々について、前記複数の画像特徴量と前記補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定し、前記抽出部は、前記入力画像の前記複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から、互いに異なる組合せの複数の画像特徴量をそれぞれ含む複数の画像特徴量セットを抽出し、前記第２算出部は、前記第２分析部によって推定された複数の前記第２の関係に基づいて、前記抽出部によって抽出された前記複数の画像特徴量セットに対応する複数の第２の補正値を算出し、前記合成部は、前記第１の補正値と前記複数の第２の補正値とを合成してもよい。
【００１８】
この構成によれば、複数の第２の関係に基づいて複数の第２の補正値を算出することができる。したがって、補正値のバリエーションを増やすことができ、合成補正値の精度を向上させることが可能となる。
【００１９】
例えば、前記複数の画像特徴量は、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００２０】
この構成によれば、複数の画像特徴量が、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値のうちの少なくとも１つを含むことができる。発明者は、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値が、明度の補正値に対して高い依存性を有することを発見した。したがって、複数の画像特徴量が、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値のうちの少なくとも１つを含むことより、より適切な第２の補正値を算出することができ、入力画像の明度をより適切に補正することが可能となる。
【００２１】
本発明の一態様に係るプリンタは、上記の画像処理装置と、補正された前記入力画像を印刷する印刷部とを備える。
【００２２】
この構成によれば、適切に補正された入力画像（補正結果）を印刷することができる。
【００２３】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の一態様に係る画像処理装置およびプリンタは、入力画像の明度を適切に補正することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】実施の形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る画像処理装置の分析処理を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１に係る画像処理装置の分析処理を説明するための図である。
【図４】実施の形態１に係る画像処理装置の分析処理を説明するための図である。
【図５】実施の形態１に係る画像処理装置の補正処理を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】実施の形態２に係る画像処理装置の分析処理を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態３に係るプリンタの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００２７】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００２８】
（実施の形態１）
［画像処理システムの構成］
まず、本実施の形態に係る画像処理システムの構成について説明する。
【００２９】
図１は、実施の形態１に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。画像処理システムは、画像処理装置１００と、画像処理装置１００に接続された記憶装置１１０とを備える。
【００３０】
画像処理装置１００は、複数の原画像と、複数の原画像をそれぞれ補正して得られた複数の補正画像とに基づいて、入力画像の明度（濃度と呼ばれる場合もある）を補正する。言い換えると、画像処理装置１００は、複数の原画像および複数の補正画像から得られた原画像と補正画像との関係を用いて入力画像の明度を補正する。
【００３１】
記憶装置１１０は、複数の原画像と複数の補正画像とを記憶している。つまり、記憶装置１１０は、原画像および補正画像のセットを複数記憶している。補正画像は、例えば、ユーザによってマニュアルで適切に補正された画像である。
【００３２】
記憶装置１１０に記憶されている原画像および補正画像のセット数は、例えば、１万セット以上であることが好ましい。このセット数が多いほど、後ほど説明する回帰分析の有効性が向上する。
【００３３】
［画像処理装置の構成］
図１に示すように、画像処理装置１００は、第１分析部１０１と、第２分析部１０２と、第１算出部１０３と、抽出部１０４と、第２算出部１０５と、合成部１０６と、補正部１０７とを備える。
【００３４】
第１分析部１０１は、複数の原画像および複数の補正画像に基づいて、原画像の明度の平均値と補正画像の明度の補正値との間の第１の関係を単回帰分析により推定する。つまり、第１分析部１０１は、原画像の明度の平均値を独立変数（説明変数）として用いて、従属変数（目的変数）である補正画像の明度の補正値を表す式を統計的手法により推定する。
【００３５】
明度とは、画像の明るさの尺度あるいは値である。明度としては、例えば、ＣＩＥ  １９７６（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）色空間（ＣＩＥＬＡＢ）におけるＬ＊を用いることができる。ＣＩＥＬＡＢは、ＸＹＺ色空間よりも知覚的に均等である。つまり、ＣＩＥＬＡＢは、より人間の感覚に近い均等な色空間である。したがって、明度としてＬ＊を用いることにより、よりユーザの感覚に適した明度の補正を行うことができる。
【００３６】
第２分析部１０２は、複数の原画像および複数の補正画像に基づいて、複数の画像特徴量と補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定する。この複数の画像特徴量は、原画像をランダムに分割して得られる複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される。つまり、第２分析部１０２は、原画像の複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される複数の画像特徴量を複数の独立変数として用いて、従属変数である補正画像の明度の補正値を表す式を統計的手法により推定する。
【００３７】
画像特徴量とは、画像の特徴を示す値である。画像特徴量としては、例えば、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値などが用いられる。
【００３８】
彩度とは、色の鮮やかさの尺度あるいは値である。彩度としては、例えば、ＣＩＥＬＡＢにおける（（ａ＊）2＋（ｂ＊）2）1/2を用いることができる。
【００３９】
画像をランダムに分割するとは、規則性を有しない複数の領域に分割することである。例えば、複数の画像をランダムに分割した場合、複数の画像に含まれる複数の領域の大きさあるいは位置は不規則になる。
【００４０】
第１算出部１０３は、第１分析部１０１によって推定された第１の関係に基づいて、入力画像の明度の平均値に対応する第１の補正値を算出する。具体的には、第１算出部１０３は、例えば、入力画像全体の明度の平均値を第１の関係を表す式に代入することにより第１の補正値を算出する。
【００４１】
抽出部１０４は、入力画像をランダムに分割して得られる複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から複数の画像特徴量を抽出する。ここで抽出される複数の画像特徴量の種類は、第２分析部１０２において用いられたものと同じである。
【００４２】
第２算出部１０５は、第２分析部１０２によって推定された第２の関係に基づいて、抽出部１０４によって抽出された複数の画像特徴量に対応する第２の補正値を算出する。具体的には、第２算出部１０５は、例えば、入力画像から抽出された複数の画像特徴量を第２の関係を表す式に代入することにより第２の補正値を算出する。
【００４３】
合成部１０６は、第１の補正値と第２の補正値とを合成することにより合成補正値を算出する。具体的には、合成部１０６は、例えば、第１の補正値と第２の補正値との平均を合成補正値として算出する。
【００４４】
補正部１０７は、合成補正値を用いて入力画像の明度を補正する。具体的には、補正部１０７は、例えば、入力画像の各画素の明度に補正値を加算することにより、入力画像の明度を補正する。そして、補正部１０７は、補正された入力画像（補正結果）を出力する。
【００４５】
［画像処理装置の動作］
次に、以上のように構成された画像処理装置の動作について説明する。まず、複数の原画像および複数の補正画像に基づく分析処理について説明する。
【００４６】
図２は、実施の形態１に係る画像処理装置の分析処理を示すフローチャートである。また、図３および図４は、実施の形態１に係る画像処理装置の分析処理を説明するための図である。
【００４７】
図２に示すように、まず、画像処理装置１００は、記憶装置１１０から、複数の原画像および複数の補正画像を取得する（Ｓ１０１）。
【００４８】
続いて、第１分析部１０１は、複数の原画像および複数の補正画像に基づいて、原画像の明度の平均値と補正画像の明度の補正値との間の第１の関係を単回帰分析により推定する（Ｓ１０２）。具体的には、第１分析部１０１は、例えば図３に示すように、原画像１５１の明度の平均値Ｘを用いて補正画像１５２の明度の補正値Ｙを表す第１の関係式（Ｙ＝ａＸ＋ｂ）における係数ａ、ｂの最適解を最小二乗法により算出する。
【００４９】
次に、第２分析部１０２は、複数の原画像および複数の補正画像に基づいて、複数の画像特徴量と補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定する（Ｓ１０３）。
【００５０】
具体的には、第２分析部１０２は、例えば図４に示すように、原画像１５１をランダムに複数のブロックに分割する。そして、第２分析部１０２は、例えば、原画像１５１の複数のブロックのうちの予め定められた条件を満たすブロック（ブロック１５１ａ〜１５１ｄ）から、明度の平均値Ｘ1〜Ｘ4を抽出する。
【００５１】
ここでは、ブロック１５１ａは、原画像１５１の中央に位置するブロックである。ブロック１５１ｂは、複数のブロックのうち、最も大きい明度分散値を有するブロックである。ブロック１５１ｃは、最も大きい彩度平均値を有するブロックである。ブロック１５１ｄは、最も大きい彩度分散値を有するブロックである。
【００５２】
第２分析部１０２は、原画像１５１に含まれるブロック１５１ａ〜１５１ｄから抽出された明度の平均値Ｘ1〜Ｘ4を用いて補正画像１５２の明度の補正値Ｙを表す第２の関係式（Ｙ＝ａ1Ｘ1＋ａ2Ｘ2＋ａ3Ｘ3＋ａ4Ｘ4＋ｂ）における係数ａ1〜ａ4、ｂの最適解を最小二乗法により算出する。
【００５３】
以上のように、第１分析部１０１および第２分析部１０２は、第１の関係および第２の関係を回帰分析により推定する。
【００５４】
次に、入力画像の補正処理について説明する。
【００５５】
図５は、実施の形態１に係る画像処理装置の補正処理を示すフローチャートである。
【００５６】
まず、画像処理装置１００は、入力画像を取得する（Ｓ１１１）。例えば、画像処理装置１００は、ネットワークを介して、携帯端末（例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータなど）から入力画像を取得する。
【００５７】
第１算出部１０３は、ステップＳ１０２において推定された第１の関係に基づいて、入力画像の明度の平均値に対応する第１の補正値を算出する（Ｓ１１２）。具体的には、第１算出部１０３は、例えば、入力画像の明度の平均値を第１の関係式に代入することにより第１の補正値を算出する。
【００５８】
抽出部１０４は、入力画像から複数の画像特徴量を抽出する（Ｓ１１３）。具体的には、抽出部１０４は、まず、入力画像をランダムに複数の領域に分割する。そして、抽出部１０４は、複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から複数の画像特徴量を抽出する。この複数の画像特徴量の種類は、ステップＳ１０３において用いられたものと同じものである。例えば、抽出部１０４は、予め定められた条件を満たす複数の領域（例えば、入力画像の中央に位置する領域、あるいは、最も大きい明度の分散値を有する領域など）から明度の平均値をそれぞれ算出する。
【００５９】
第２算出部１０５は、ステップＳ１０３において推定された第２の関係に基づいて、ステップＳ１１３において抽出された複数の画像特徴量に対応する第２の補正値を算出する（Ｓ１１４）。具体的には、第２算出部１０５は、例えば、図４に示すように定まる４つのブロックにおける明度の平均値を第２の関係式に代入することにより第２の補正値を算出する。
【００６０】
合成部１０６は、ステップＳ１１２において算出された第１の補正値と、ステップＳ１１４において算出された第２の補正値とを合成することにより合成補正値を算出する（Ｓ１１５）。
【００６１】
補正部１０７は、ステップＳ１１５で算出された合成補正値を用いて入力画像の明度を補正する（Ｓ１１６）。具体的には、補正部１０７は、例えば、入力画像の各画素の明度に合成補正値を加算することにより入力画像の明度を補正する。
【００６２】
［効果］
以上のように、本実施の形態に係る画像処理装置によれば、単回帰分析により推定された第１の関係に基づく第１の補正値と、重回帰分析により推定された第２の関係に基づく第２の補正値とを合成して算出された合成補正値を用いて入力画像の明度を補正することができる。したがって、第１の補正値および第２の補正値の一方のみを用いる補正よりも、入力画像の特徴をより反映することが可能となり、入力画像の明度を適切に補正することができる。
【００６３】
また、本実施の形態に係る画像処理装置によれば、第２の関係は、ランダムに分割された領域から抽出された複数の画像特徴量を用いて推定される。したがって、複数の画像特徴量のバリエーションを増加させることができ、より適切な第２の関係を推定することが可能となる。また、例えば、複数の原画像および複数の補正画像の特徴が領域の大きさに依存性を有する場合、ランダムに画像を分割することにより、その依存性を減少させることができる。つまり、複数の原画像および複数の補正画像のセットの数が少なく、分割領域の大きさによって第２の関係が大きく変化してしまう場合でも、ランダムに画像を分割することにより、安定的に適切な第２の関係を推定することが可能となる。
【００６４】
（実施の形態２）
次に、実施の形態２について図面を参照しながら具体的に説明する。本実施の形態では、第１の補正値と複数の第２の補正値とを合成する際に重み付けを行う点が実施の形態１と異なる。なお、本実施の形態の説明では、説明が冗長となるのを避けるために、実施の形態１と実質的に同一の構成要素については、図示および説明を省略する。
【００６５】
［画像処理装置の構成］
図６は、実施の形態２に係る画像処理システムの構成を示すブロック図である。図６に示すように、画像処理装置２００は、第３分析部２０１を備える。さらに、画像処理装置２００は、実施の形態１における合成部１０６の代わりに合成部２０２を備える。
【００６６】
第３分析部２０１は、第１分析部１０１によって推定された第１の関係を用いて原画像から算出される第１の補正値、および、第２分析部１０２によって推定された第２の関係を用いて原画像から算出される第２の補正値と、補正画像の明度の補正値と、の間の第３の関係を重回帰分析により推定する。これにより、第１の補正値および第２の補正値を合成する際に用いられる係数（重み）が決定される。
【００６７】
合成部２０２は、第３分析部２０１によって推定された第３の関係に基づいて、第１の補正値と第２の補正値とを合成する。つまり、合成部２０２は、第３の関係によって定まる係数（重み）を用いて、第１の補正値および第２の補正値を合成する。すなわち、合成部２０２は、第１の補正値および第２の補正値を重み付けして合成する。
【００６８】
［画像処理装置の動作］
次に、以上のように構成された画像処理装置の動作について説明する。まず、複数の原画像および複数の補正画像に基づく分析処理について説明する。
【００６９】
図７は、実施の形態２に係る画像処理装置の分析処理を示すフローチャートである。
【００７０】
図２と同様にステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理が行われた後に、第３分析部２０１は、第３の関係を重回帰分析により推定する（Ｓ２０１）。具体的には、第３分析部２０１は、第１の関係を用いて原画像から算出される第１の補正値、および、第２の関係を用いて原画像から算出される第２の補正値と、補正画像の明度の補正値と、の間の第３の関係を重回帰分析により推定する。
【００７１】
例えば、第３分析部２０１は、第３の関係式（Ｙ＝ａ1Ｘ1＋ａ2Ｘ2＋ｂ）における係数ａ1、ａ2、ｂの最適解を最小二乗法により算出する。ここで、従属変数Ｙは、補正画像の明度の補正値であり、独立変数Ｘ1は、原画像から算出される第１の補正値であり、独立変数Ｘ2は、原画像から算出される第２の補正値である。
【００７２】
次に、入力画像の補正処理について説明する。なお、本実施の形態に係る補正処理は、実施の形態１と、図５のステップＳ１１５の処理の内容が異なる。したがって、図示を省略し、本実施の形態におけるステップＳ１１５の処理の内容を説明する。
【００７３】
合成部２０２は、ステップＳ２０１において推定された第３の関係に基づいて第１の補正値と第２の補正値とを合成することにより、合成補正値を算出する。具体的には、合成部２０２は、例えば、ステップＳ１１２において算出された第１の補正値と、ステップＳ１１４において算出された第２の補正値とを、第３の関係式に代入することにより、合成補正値を算出する。
【００７４】
［効果］
以上のように、本実施の形態に係る画像処理装置によれば、第１の補正値および第２の補正値と、補正画像の明度の補正値との間の第３の関係を重回帰分析により推定することができ、その第３の関係に基づいて第１の補正値と第２の補正値とを合成することができる。したがって、複数の原画像および複数の補正画像の関係を、第１の補正値と第２の補正値との合成に反映させることができ、より適切な合成補正値を算出することができる。
【００７５】
（実施の形態３）
次に、実施の形態３について図面を参照しながら具体的に説明する。本実施の形態は、実施の形態１または実施の形態２に係る画像処理装置を備えるプリンタに関する。
【００７６】
図８は、実施の形態３に係るプリンタの構成を示すブロック図である。図８に示すように、プリンタ３００は、画像処理装置１００または２００と、印刷部３０１とを備える。
【００７７】
印刷部３０１は、画像処理装置１００または２００によって補正された入力画像（補正結果）を印刷する。そして、印刷部３０１は、印刷結果を出力する。
【００７８】
例えば、印刷部３０１は、インクをノズルから吐出することにより、補正された入力画像を紙などの記録媒体に印刷する。また例えば、印刷部３０１は、トナーを記録媒体に定着させることにより、補正された入力画像を紙などの記録媒体に印刷してもよい。
【００７９】
以上のように、本実施の形態に係るプリンタによれば、適切に補正された入力画像（補正結果）を印刷することができる。
【００８０】
（実施の形態の変形例）
以上、本発明の一態様に係る画像処理装置およびプリンタについて、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も本発明の範囲内に含まれる。
【００８１】
（変形例１）
なお、上記各実施の形態では、１つの第２の関係が推定され、１つの第２の補正値が算出されていたが、これに限られない。つまり、複数の第２の関係が推定され、複数の第２の補正値が算出されてもよい。この場合、例えば以下のように、複数の第２の関係が推定され、複数の第２の補正値が算出されればよい。
【００８２】
まず、第２分析部は、原画像の複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から抽出される複数の画像特徴量セットであって互いに異なる組合せの複数の画像特徴量を含む複数の画像特徴量セットの各々について、複数の画像特徴量と補正画像の明度の補正値との間の第２の関係を重回帰分析により推定してもよい。例えば、第２分析部は、図４に示すような４つの明度の平均値を第１の画像特徴量セットとして用い、４つの彩度の平均値を第２の画像特徴量セットとして用いて、２つの第２の関係を推定してもよい。
【００８３】
さらに、抽出部は、入力画像の複数の領域のうちの少なくとも１つの領域から、互いに異なる組合せの複数の画像特徴量を含む複数の画像特徴量セットを抽出してもよい。第２算出部は、第２分析部によって推定された複数の第２の関係に基づいて、抽出部によって抽出された複数の画像特徴量セットに対応する複数の第２の補正値を算出してもよい。そして、合成部は、第１の補正値と複数の第２の補正値とを合成することにより、合成補正値を算出してもよい。
【００８４】
このように、本変形例によれば、複数の第２の関係に基づいて複数の第２の補正値を算出することができる。したがって、補正値のバリエーションを増やすことができ、合成補正値の精度を向上させることが可能となる。
【００８５】
（変形例２）
上記各実施の形態において、抽出部は、予め定められた条件を満たす複数の領域から複数の画像特徴量を抽出していたが、これに限られない。例えば、抽出部は、入力画像の複数の領域から少なくとも１つの領域をランダムに選択し、選択された少なくとも１つの領域から複数の画像特徴量を抽出してもよい。つまり、画像特徴量を抽出するための少なくとも１つの領域は無作為にサンプリングされてもよい。
【００８６】
このように、本変形例によれば、ランダムに選択された領域から複数の画像特徴量を抽出することができる。したがって、複数の画像特徴量のバリエーションをさらに増加させることができ、より適切な第２の関係を推定することが可能となる。
【００８７】
（変形例３）
上記各実施の形態では、複数の画像特徴量がすべて明度の平均値である例を説明したが、複数の画像特徴量は明度の平均値に限らない。複数の画像特徴量は、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００８８】
このように、本変形例によれば、複数の画像特徴量が、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値のうちの少なくとも１つを含むことができる。発明者は、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値が、明度の補正値に対して高い依存性を有することを発見した。したがって、複数の画像特徴量が、明度の平均値、明度の分散値、彩度の平均値および彩度の分散値のうちの少なくとも１つを含むことより、より適切な第２の補正値を算出することができ、入力画像の明度をより適切に補正することが可能となる。
【００８９】
（その他の変形例）
なお、上記各実施の形態では、複数の領域から１種類の画像特徴量（明度の平均値）が抽出される例を説明したが、１つの領域から複数種類の画像特徴量が抽出されてもよい。例えば、１つの領域から明度の平均値と彩度の平均値とが抽出されてもよい。つまり、複数の画像特徴量が抽出されればよく、画像特徴量が抽出される領域の数が限定される必要はない。
【００９０】
なお、上記各実施の形態において、複数の原画像および複数の補正画像を記憶している記憶装置は、画像処理装置に含まれていなかったが、画像処理装置に含まれてもよい。
【００９１】
なお、上記各実施の形態において、画像処理装置は、補正部による補正結果をそのまま出力していたが、例えば、補正結果に対する修正指示をユーザから受け付けるユーザインタフェース部を備えてもよい。つまり、画像処理装置は、補正部による補正結果を補正の初期値としてユーザに提示してもよい。そして、ユーザによって補正結果が修正された場合、入力画像および修正された補正結果は、原画像および補正画像として記憶装置に格納されてもよい。そして、入力画像および修正された補正結果を含む、複数の原画像および複数の補正画像を用いて第１の関係および第２の関係が推定されることにより、推定精度を向上させることができる。
【００９２】
なお、上記各実施の形態では、ＣＩＥＬＡＢに基づく明度等を画像特徴量として用いる例を説明したが、これに限定されない。例えば、明度として、ＹＣｂＣｒ色空間におけるＹが用いられてもよい。また、明度として、ＲＧＢ色空間におけるＲＧＢの和あるいは平均値が用いられてもよい。
【００９３】
なお、上記各実施の形態において、ランダムに分割された領域は矩形状を有していたが、他の形状を有してもよい。例えば、領域の形状は六角形であってもよい。また、複数の領域は、複数の形状を有してもよい。
【００９４】
なお、上記各実施の形態では、第１の関係および第２の関係が線形式（１次式）で表される例について説明したが、これに限られない。例えば、第１の関係および第２の関係は、２次以上の高次式で表わされてもよい。
【００９５】
なお、上記各実施の形態では、合成補正値は、第１の補正値と第２の補正値との平均値あるいは重み付き平均値である場合を例に説明したが、これに限定されない。例えば、複数の第２の補正値が算出される場合は、第１の補正値および複数の第２の補正値の中央値が合成補正値として算出されてもよい。つまり、合成補正値は、統計的な代表値であればどのように算出されてもよい。
【００９６】
なお、上記各実施の形態において、原画像の分割は、１回だけではなく、複数回行われてもよい。つまり、１つの原画像から得られる複数の分割結果の各々から、複数の画像特徴量が抽出されてもよい。これにより、複数の画像特徴量のバリエーションをさらに増やすことができる。
【００９７】
なお、上記の画像処理装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブ、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムとして構成されてもよい。ＲＯＭまたはハードディスクドライブには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、画像処理装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【００９８】
さらに、上記の画像処理装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【００９９】
さらにまた、上記の画像処理装置を構成する構成要素の一部または全部は、画像処理装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０１００】
また、本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、本発明は、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記上記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【０１０１】
さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの非一時的な記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしてもよい。
【０１０２】
また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０１０３】
また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。
【０１０４】
また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【０１０５】
さらに、上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０６】
本発明は、入力画像の明度を補正する画像処理装置および当該画像処理装置を備えるプリンタとして利用することができる。
【符号の説明】
【０１０７】
１００、２００  画像処理装置
１０１  第１分析部
１０２  第２分析部
１０３  第１算出部
１０４  抽出部
１０５  第２算出部
１０６、２０２  合成部
１０７  補正部
１１０  記憶装置
１５１  原画像
１５１ａ、１５１ｂ、１５１ｃ、１５１ｄ  ブロック
１５２  補正画像
２０１  第３分析部
３００  プリンタ
３０１  印刷部
【図１】
2015154177.tif 000003
【図２】
2015154177.tif 000004
【図５】
2015154177.tif 000005
【図６】
2015154177.tif 000006
【図７】
2015154177.tif 000007
【図８】
2015154177.tif 000008
【図３】
2015154177.tif 000009
【図４】
2015154177.tif 000010