(57)【要約】【課題】連続する静止画像群で構成される動画像に対する色変換処理を高速化する。【解決手段】ステップＳ５０１で、連続する静止画像群で構成される動画像をシーンごとに分割し、ステップＳ５０２で、該分割されたシーンを構成する複数の静止画像を解析して、シーンにおける画素ごとの移動量を検出する。そしてステップＳ５０３で、まず、シーンにおける１枚目の静止画像ではカラーマッチング結果をキャッシュとして保持する。さらに２枚目以降の静止画像では、画素ごとに移動量に基づいて設定されたキャッシュ検索範囲を検索し、キャッシュデータがなければカラーマッチングを行うが、あれば該キャッシュデータをカラーマッチング結果とする。このように、シーン毎に異なるキャッシュを用い、画素の移動量に応じて検索範囲を設定することで、高速な色変換処理が可能となる。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続する静止画像群で構成される動画像を処理する画像処理装置であって、
前記動画像をシーンごとに分割するシーン分割手段と、
該分割されたシーンを構成する複数の静止画像を解析して、画素ごとに、シーン内での移動量を検出する画像解析手段と、
前記シーンにおける１枚目の静止画像に対してカラーマッチングを施し、該カラーマッチング結果としての画素ごとの値をキャッシュとして保持するキャッシュ生成手段と、
前記シーンにおける２枚目以降の静止画像に対して、前記画像解析手段で検出された画素ごとの移動量に基づき、画素ごとのキャッシュ検索範囲を設定する設定手段と、
前記シーンにおける２枚目以降の静止画像に対して、画素ごとに、前記キャッシュにおける前記キャッシュ検索範囲を検索することによってカラーマッチングを施すカラーマッチング手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記シーン分割手段は、前記静止画像ごとのヒストグラムの変化量に基づいて、前記静止画像群を複数のシーンに分割することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像解析手段は、画素ごとに、シーン内において予め定められた移動量を超えた動きがあるか否かを検出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記カラーマッチング手段は、前記キャッシュ検索範囲において当該画素に対応するキャッシュデータが検出された場合に、該キャッシュデータを該画素に対するカラーマッチング結果とすることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記カラーマッチング手段は、前記キャッシュ検索範囲において当該画素に対応するキャッシュデータが検出されない場合に、該画素に対するカラーマッチングを施すことを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記カラーマッチング手段は、前記キャッシュ検索範囲において当該画素に対応するキャッシュデータが検出されない場合に、該画素に対するカラーマッチングを施した結果で前記キャッシュを更新することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
連続する静止画像群で構成される動画像を処理する画像処理方法であって、
シーン分割手段が、前記動画像をシーンごとに分割するシーン分割ステップと、
画像解析手段が、該分割されたシーンを構成する複数の静止画像を解析して、画素ごとに、シーン内での移動量を検出する画像解析ステップと、
キャッシュ生成手段が、前記シーンにおける１枚目の静止画像に対してカラーマッチングを施し、該カラーマッチング結果としての画素ごとの値をキャッシュとして保持するキャッシュ生成ステップと、
設定手段が、前記シーンにおける２枚目以降の静止画像に対して、前記画像解析ステップで検出された画素ごとの移動量に基づき、画素ごとのキャッシュ検索範囲を設定する設定ステップと、
カラーマッチング手段が、前記シーンにおける２枚目以降の静止画像に対して、画素ごとに、前記キャッシュにおける前記キャッシュ検索範囲を検索することによってカラーマッチングを施すカラーマッチングステップと、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータ上で実行されることにより、該コンピュータを請求項１乃至６のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像処理装置および画像処理方法に関し、特に、動画像における高速色変換処理を行う画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、パーソナルコンピュータの普及に加え、ディジタルカメラやディジタルビデオといった画像ディジタイズ機器の普及が著しい。また、ＣＡＤやＣＧソフトといった高機能化するアプリケーションの普及につれ、ハイエンドユーザのみならず、一般のユーザにおいても動画コンテンツを容易に作成することが可能となってきている。作成された動画コンテンツは、映画、ゲーム、テレビＣＭ、Ｗｅｂ上での商用コンテンツのほか、オフィス環境におけるプレゼンテーションシーン等、多くの場面で活用される。
【０００３】
また、動画コンテンツの急速な普及に伴い、現在、それらコンテンツを表示するための高精度プロジェクタ、モニタ、テレビといった画像表示デバイスの開発も著しい。それに伴い、従来静止画像において実現されてきたカラーマッチング技術を、動画像においても実現したいという要望が高まってきている。
【０００４】
動画コンテンツの代表形態として、動画ファイル化されているコンテンツと、連続静止画像から構成されたコンテンツ、の２種類が存在する。
【０００５】
特に前者の動画ファイル化されたコンテンツについては、その非常に膨大なデータに対する高速処理を実現するためには高速演算を可能とする高精度なハードウェアが必要であり、高コスト化が必至であった。したがって、特に一般のユーザにとっては、動画ファイル化されたコンテンツを扱うことは困難であった。
【０００６】
一方、後者の連続静止画像群からなる動画コンテンツについては、基本的に静止画像に対する処理と同様の処理を施すことが可能であるため、一般ユーザであっても比較的扱いが容易である。しかしながら、このような連続静止画像群からなる動画コンテンツに対してディジタル処理を施すためには、動画コンテンツを構成する数千から数万枚という膨大な静止画像ファイルのそれぞれに対して、同様のディジタル処理を繰り返し行うす必要がある。よって、各静止画像の高解像度化、およびコンテンツのフレームレートの増加に伴ってコンテンツを構成するファイル数が増加し、膨大なデータ量となった場合、処理時間が増大してしまう。
【０００７】
静止画像に対して、処理速度の短縮を目的としたカラーマッチング技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載された、静止画像に関するカラーマッチング技術によれば、隣接画素との値判定処理を行い、キャッシュにヒットした場合にはキャッシュテーブルを用いることで、色変換処理の高速化を実現している。
【特許文献１】特開２００２−５７９１０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記特許文献１に記載されたような静止画像に対するカラーマッチング技術を、連続静止画像群からなる動画像コンテンツに対してそのまま適用することはできなかった。すなわち、動きがあることを前提とした静止画像の場合、隣接画素が同じ状態にあることはほとんどないため、キャッシュにヒットする可能性は極めて低い。したがって、結果として、動画コンテンツを構成する静止画像については、ほぼ全ての画素に対して負荷の高い色変換処理計算を行うこととなり、処理時間の短縮は望めないという問題があった。
【０００９】
本発明は上述した問題を解決するためになされたものであり、静止画像群によって構成された動画像に対し、高速な色変換処理を可能とする画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。
【００１１】
すなわち、連続する静止画像群で構成される動画像を処理する画像処理装置であって、前記動画像をシーンごとに分割するシーン分割手段と、該分割されたシーンを構成する複数の静止画像を解析して、画素ごとに、シーン内での移動量を検出する画像解析手段と、前記シーンにおける１枚目の静止画像に対してカラーマッチングを施し、該カラーマッチング結果としての画素ごとの値をキャッシュとして保持するキャッシュ生成手段と、前記シーンにおける２枚目以降の静止画像に対して、前記画像解析手段で検出された画素ごとの移動量に基づき、画素ごとのキャッシュ検索範囲を設定する設定手段と、前記シーンにおける２枚目以降の静止画像に対して、画素ごとに、前記キャッシュにおける前記キャッシュ検索範囲を検索することによってカラーマッチングを施すカラーマッチング手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
以上の構成からなる本発明によれば、静止画像群によって構成された動画像に対し、高速な色変換処理を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１４】
＜第１実施形態＞
図１は、本実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。同図において、１０１はパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）であり、カラーモニタ１２４が接続されている。ＰＣ１０１は、アプリケーション格納部１０２、シーン分割部１０３、画像キャッシュ生成部１０５、カラーマネジメント処理部１０７、画像処理部１０９を有する。そして、上記各処理部によって生成された、または利用されるデータを格納するための、シーン分割情報格納部１０４、画像キャッシュ格納部１０６、カラーマッチングテーブル格納部１０８、変換済み画像格納部１１０、を有する。そしてさらに、各種パラメータを格納するパラメータ格納部１１１を有する。パラメータ格納部１１１は、画像数カウント格納部１１２、閾値Ａ格納部１１３、閾値Ｂ格納部１１４、閾値Ｃ格納部１１５、シーン数格納部１１６、シーン分割情報用配列格納部１１７、を有する。そしてさらに、移動カウント格納部１１８、ピクセル情報格納部１１９、キャッシュ格納部１２０、検索範囲格納部１２１、入力フォルダパス格納部１２２、出力フォルダパス格納部１２３、を有する。
【００１５】
●カラーマッチング処理概要
以下、本実施形態の画像処理装置におけるカラーマッチング処理の全体的な流れについて、図２のフローチャート、および図３，図４を用いて説明する。
【００１６】
まず図２のステップＳ２０１において、アプリケーション格納部１０２に記憶された画像処理アプリケーションが起動される。図３は、ここで起動された画像処理アプリケーションによるＵＩ画面例である。
【００１７】
そしてステップＳ２０２において、ユーザが、画像変換対象となる動画像ファイルの元となる、連続静止画像ファイル群（以下、入力連続静止画像群と記す）が格納されているフォルダ（以下、入力フォルダと記す）を指定する。この指定は、図３に示す入力フォルダ設定部３０１において行われ、指定された入力フォルダのパスは、入力フォルダパス格納部１２２に記憶される。
【００１８】
ここで、入力フォルダパスによって示されるフォルダ内に格納されている入力連続静止画像群は、図４に示すように動きに連続性があるように整列されており、かつ、特徴量の異なる複数の画像群（以下、シーンと記す）により構成されているものとする。例えば図４の例では、鳥が飛び立つシーン、月が移動するシーン、鳥が降り立つシーン、の３つのシーンから構成されている入力連続静止画像群を示している。
【００１９】
次にステップＳ２０３において、カラーマッチング処理後の連続静止画像群（以下、出力連続静止画像群と記す）を保存するフォルダ（以下、出力フォルダと記す）を、図３の３０２より指定する。出力フォルダにはすなわち、ステップＳ２０２で指定した入力フォルダ内に格納されている入力連続静止画像群に対してカラーマッチング処理を施した結果である出力連続静止画像群が保存される。指定された出力フォルダのパスは、出力フォルダパス格納部１２３に記憶される。
【００２０】
ステップＳ２０４では、入力連続静止画像群に対してカラーマッチング処理を施す際に使用するカラーマッチングテーブルを指定する。この指定は、図３に示すマッチングテーブル設定部３０３においてぉこなれ、指定されたカラーマッチングテーブルは、カラーマッチングテーブル格納部１０８に記憶される。
【００２１】
そしてステップＳ２０５において、ユーザが図３に示す変換ボタン３０４を押下することにより、入力連続静止画像群に対し、カラーマッチングテーブル格納部１０８に格納されているカラーマッチングテーブル用いたカラーマッチング処理が開始される。なお、処理対象となる入力連続静止画像群は、入力フォルダパス格納部１２２に格納された入力フォルダパスによって指定される入力フォルダ内に格納されている。カラーマッチング処理が終了することによって作成された出力連続静止画像群は、出力フォルダパス格納部１２３に格納された出力フォルダパスによって指定されるフォルダ内に保存される。なお、ステップＳ２０５におけるカラーマッチング処理については、その概要および詳細について後述する。
【００２２】
そしてステップＳ２０６において、ユーザが図３に示す終了ボタン３０５を押下することによって、本実施形態におけるカラーマッチング処理を終了する。
【００２３】
●カラーマッチング処理詳細
図５は、上述したステップＳ２０５におけるカラーマッチング処理の概要を示すフローチャートである。
【００２４】
まずステップＳ５０１において、入力フォルダパス格納部１２２に格納されたフォルダパスで示されるフォルダ内に格納されている入力連続静止画像群を、ｎ個のシーンに分割する。例えば、図４に示すような入力連続静止画像群であれば、図６に示すように鳥が飛び立つシーン１と、月が移動するシーン２と、鳥が降り立つシーン３、の３つのシーンに分割される。なお、ステップＳ５０１におけるシーン分割処理の詳細については後述する。シーン分割後の処理（Ｓ５０２，Ｓ５０３）は、分割されたシーンを単位として、ｎ個のシーン全てに対して実行される。
【００２５】
ステップＳ５０２では、シーンを構成する全ての画像に対して画像解析を行い、後段のステップＳ５０３で行うカラーマッチング処理におけるキャッシュ検索範囲を決定するために、全ピクセルの移動量を検出する。なお、ステップＳ５０２における画像解析処理の詳細については後述する。
【００２６】
ステップＳ５０３では、ステップＳ５０２で検出されたピクセル移動量に基づき、各シーンにおけるキャッシュの検索範囲を判定して、シーンを構成する全ての入力静止画像群に対するカラーマッチング処理を行う。カラーマッチング処理によって得られた出力静止画像群は、出力フォルダパス格納部１２３に格納された出力フォルダパスによって示されるフォルダ内に保存され、処理を終了する。なお、ステップＳ５０３におけるカラーマッチング処理の詳細については、後述する。
【００２７】
●シーン分割処理
図７は、上述したステップＳ５０１におけるシーン分割処理の詳細を示すフローチャートである。
【００２８】
まずステップＳ７０１において、シーン数格納部１１６に格納されているシーン数を初期化する。そしてステップＳ７０２において、画像数カウント格納部１１２に格納されている画像数カウントを初期化する。ここで画像数カウントとは、シーンにおける最後の静止画像が入力連続静止画像群の何枚目であるかを指す値であり、図６の例であれば、シーン１の画像数カウントは４となり、シーン２の画像数カウントは８となる。
【００２９】
そしてステップＳ７０３では、シーン分割部１０３でのシーン分割演算時に使用されるヒストグラムを作成する。なお、本実施形態ではヒストグラムを用いたシーン分割処理を説明するが、その他の任意の方法を用いて分割を行ってもよい。なお、ステップＳ７０３におけるヒストグラム作成処理の詳細については後述する。
【００３０】
ステップＳ７０４では、ヒストグラムを作成した画像が、入力連続静止画像群の中で１枚目、すなわち最初の静止画像であるか否かを判定する。１枚目の静止画像であった場合はステップＳ７０５に進み、２枚目以降の静止画像である場合はステップＳ７０６に進む。
【００３１】
ステップＳ７０５では、ステップＳ７０３で作成されたヒストグラムをシーン分割情報格納部１０４に格納する。
【００３２】
一方ステップＳ７０６では、静止画像ごとのヒストグラムの変化量として、シーン分割情報格納部１０４に格納されている１枚前の静止画像のヒストグラムとの誤差Ｄを算出する。誤差Ｄの算出方法は任意であるが、一例としては、ステップＳ７０３で作成されたヒストグラムと、シーン分割情報格納部１０４に格納されている１枚前の静止画像のヒストグラムの面積をそれぞれ計算し、その面積の差を誤差Ｄとする方法がある。
【００３３】
そしてステップＳ７０７において、ステップＳ７０６で算出した誤差Ｄと、閾値Ａ格納部１１３に格納されている閾値Ａを比較し、誤差Ｄが閾値Ａより大きい場合にはシーンが切り替わったと判定し、ステップＳ７０８に進む。一方、誤差Ｄが閾値Ａ以下である場合にはシーンが切り替わっていないと判定し、ステップＳ７０５に進む。ここで閾値Ａの値としては、入力静止画像群を構成するシーンの数が多い場合には小さく、シーンの数が少ない場合には大きくなるように、予め設定しておいても良い。
【００３４】
ステップＳ７０８では、シーン数格納部１１６に格納されているシーン数をインクリメントする。詳細には、シーン数格納部１１６に格納されているシーン数を取り出し、該シーン数に対して１を加算し、加算後のシーン数をシーン数格納部１１６に記憶する。
【００３５】
ステップＳ７０９では、シーンが切り替わった時点における画像数カウントを、前シーン、すなわちシーン数格納部１１６に格納されたシーン数に対応するシーンにおける画像数カウントとして、画像数カウント格納部１１２に登録する。図６に示す例では、シーン１からシーン２に切り替わる際に、シーン１に対するの画像数カウントが４として登録される。
【００３６】
そしてステップＳ７１０では、画像数カウント格納部１１２に格納されている変数としての画像数カウントをインクリメントする。詳細には、画像数カウント格納部１１２に格納されている画像数カウントを取り出し、該画像数カウントに対して１を加算し、加算後の画像数カウントを画像数カウント格納部１１２に再び記憶する。
【００３７】
そしてステップＳ７１１において、入力連続静止画像群を構成する全ての静止画像に対して、シーン分割処理が終了したか否かを判定する。全ての静止画像に対してシーン分割処理が終了していればシーンの分割処理を終了するが、未終了であればステップＳ７０３に進んで次の静止画像についてのヒストグラムの作成を開始する。
【００３８】
●ヒストグラム作成処理
図８は、上述したステップＳ７０３におけるヒストグラム作成処理の詳細を示すフローチャートである。図８においては、対象画像がＲＧＢ画像である場合を例として示しているが、他の要素によって構成される画像においても同様の処理が可能である。
【００３９】
まずステップＳ８０１において、シーン分割情報用配列格納部１１７に格納されているヒストグラム用配列Ｒ[２５５]，Ｇ[２５５]，Ｂ[２５５]を初期化する。そしてステップＳ８０２において、ヒストグラムを作成する静止画像のピクセルデータ（Ｒｄ，Ｇｄ，Ｂｄ）を取得する。
【００４０】
そしてステップＳ８０３において、ステップＳ８０２で取得したＲ色の濃度値をインデックスＲｄとして持つヒストグラム用配列Ｒ[Ｒｄ]に対して、１を加算する。例えば、ステップＳ８０２で取得したＲ色の濃度値が１００だった場合は、Ｒ[１００]＝Ｒ[１００]＋１の加算処理を行う。そしてステップＳ８０４，Ｓ８０５でも同様に、それぞれＧ色，Ｂ色について、Ｒ色と同様のヒストグラム用配列への加算処理を行う。
【００４１】
そしてステップＳ８０６において、ヒストグラム作成処理が静止画像の全てのピクセルデータについて終了したか否かを判定し、全てのピクセルデータについて終了した場合には処理を終了するが、未終了であればステップＳ８０２に戻る。
【００４２】
ここで図９に、図８に示したヒストグラム作成処理によって生成された一次色（ここではＲＧＢ）のうち、Ｒ色のヒストグラム例を示す。図９に示すヒストグラムはすなわち、第１要素が濃度値、第２要素が該濃度値を有するピクセル数を表す（０，Ｒ[０]），・・・，（２５５，Ｒ[２５５]）を棒グラフ化したものである。
【００４３】
●画像解析処理（ピクセル移動量検出）
図１０は、上述したステップＳ５０２における、各シーンのキャッシュ検索範囲を決定するための画像解析処理を示すフローチャートである。図１０のフローチャートに示す処理は、ステップＳ５０１において分割された各シーンのそれぞれに対して実施され、シーン内における各ピクセルの動きを解析し、個々のピクセルについて、シーン内における最終的な移動量を検出する。
【００４４】
まずステップＳ１００１において、移動カウント格納部１１８に格納された移動カウントを初期化する。ここで移動カウントとは、各ピクセルのシーン内における移動量の大きさを示す値であり、シーン内の１枚目の画像を構成する全てのピクセルについて保持される。そしてステップＳ１００２〜Ｓ１００６において、シーンを構成する全ての画像を解析することにより、ピクセル毎の移動カウントを決定する。
【００４５】
ステップＳ１００２では、画像解析の実施対象である静止画像がシーンの１枚目であるか否かを判定する。この判定は、画像数カウント格納部１１２にシーン毎に登録されている画像数カウントを参照することによって行われる。該判定により、静止画像がシーンの１枚目の画像である場合はステップＳ１００３に進むが、静止画像がシーンの１枚目でない、すなわち２枚目以降である場合にはステップＳ１００４に進む。
【００４６】
ステップＳ１００３では、１枚目の静止画像において各座標に対応付けられたピクセルについて、その移動量を判定するための閾値Ｂを決定し、閾値Ｂ格納部１１４に格納する。すなわち閾値Ｂは、１枚目の静止画像における座標毎に設定される。ここで閾値Ｂの決定方法としては、例えばＲＧＢ画像であれば、１枚目の静止画像における座標（ｉ，ｊ）のピクセル情報（Ｒi,j，Ｇi,j，Ｂi,j）に対して、所定の変化量を設定する。例えば、（Ｒi,j−１０，Ｇi,j−１０，Ｂi,j−１０）や、（Ｒi,j＋１０，Ｇi,j＋１０，Ｂi,j＋１０）の様に、当該ピクセルに対して変化量１０を加算もしくは減算した値を、閾値Ｂとしてもよい。
【００４７】
一方、ステップＳ１００４では、各座標のピクセル情報と、ステップＳ１００３で作成した閾値Ｂとの比較を行う。該比較の結果、ピクセル情報が閾値Ｂより大きい場合には、そのピクセルはシーンの先頭画像からの動きが大きいと判定してステップＳ１００５に進むが、ピクセル情報が閾値Ｂ以下であれば、そのピクセルは動きが小さいと判定してステップＳ１００６に進む。
【００４８】
ステップＳ１００５では、当該ピクセルの動きが大きいため、移動カウントをインクリメントする。詳細には、移動カウント格納部１１８に格納されている移動カウントを取り出し、該移動カウントに１を加算した後、該加算後の移動カウントを移動カウント格納部１１８に格納する。
【００４９】
ステップＳ１００６では、当該ピクセルについての移動カウントの計算処理が、シーンを構成する全ての静止画像について終了したか否かを判定する。全ての静止画像に対して移動カウントの計算処理が終了していればステップＳ１００７に進むが、未終了であれば、次の静止画像における処理を行うためにステップＳ１００２に進む。
【００５０】
次に、ステップＳ１００７〜Ｓ１００９においては、上述したように決定されたピクセル毎の移動カウントに基づいて、ピクセル毎に変化量の大小を決定する。
【００５１】
まずステップＳ１００７において、ピクセル毎の移動カウントが、閾値Ｃ格納部１１５に格納された、任意の定数である閾値Ｃより大きいか否かを判定する。移動カウントが閾値Ｃより大きい場合には、そのピクセルはシーン内での動きが大きいと判定し、ステップＳ１００８に進む。一方、移動カウントが閾値Ｃ以下である場合には、そのピクセルはシーン内での動きが小さいと判定し、ステップＳ１００９に進む。
【００５２】
ステップＳ１００８では、当該ピクセルが変化量の大きい動的ピクセルである旨を、ピクセル情報格納部１１９にピクセル情報として登録する。一方、ステップＳ１００９では、当該ピクセルが変化量の小さい静的ピクセルである旨を、ピクセル情報格納部１１９にピクセル情報として登録する。
【００５３】
上記ステップＳ１００１〜Ｓ１００９で行った、各ピクセルに対する移動カウントの決定、および変化量の登録は、シーン内の１枚目の静止画像内の全ピクセルに対して行われる。ここで登録された各ピクセルの変化量に基づいて、後述するカラーマッチング処理時に参照されるキャッシュの検索範囲が決定される。
【００５４】
ステップＳ１０１０では、ステップＳ１００１で移動カウントが割り当てられた全てのピクセル（すなわち、シーン内の１枚目の静止画像内における全てのピクセル）について、動的または静的ピクセルの判定が終了したか否かを判定する。終了していれば処理を終了するが、未終了であれば、次のピクセルの判定を行うためにステップＳ１００１に移動する。
【００５５】
●カラーマッチング処理
図１１は、上述したステップＳ５０３におけるカラーマッチング処理の詳細を示すフローチャートである。図１１のフローチャートに示す処理は、ステップＳ５０１において分割された各シーンのそれぞれに対して実施される。
【００５６】
まずステップＳ１１０１において、カラーマッチング対象となる静止画像が、シーンの１枚目の画像であるか否かを判定する。この判定は、画像数カウント格納部１１２にシーン毎に登録されている画像数カウントを参照することによって行われる。１枚目であれば、全てのピクセル情報に対してカラーマッチング処理を行ってキャッシュデータを作成するためにステップＳ１１０２に進む。一方、１枚目でない、すなわち２枚目以降である場合には、キャッシュデータを参照したカラーマッチング処理を行うためにステップＳ１１０６に進む。
【００５７】
まず、シーン内の１枚目の静止画像に対するカラーマッチング処理について説明する。
【００５８】
ステップＳ１１０２では、カラーマネジメント処理部１０７において、カラーマッチングテーブル格納部１０８に格納されたカラーマッチングテーブルを使用して、カラーマッチングの演算を行う。ここでカラーマッチングの演算とは、図１２に示すように、入力ピクセルのＲＧＢ値に対し、所望の色再現が可能となる出力ピクセルのＲＧＢ値を算出する処理である。なお、具体的なカラーマッチング方法は任意であって構わない。
【００５９】
そしてステップＳ１１０３では画像キャッシュ生成部１０５において、ステップＳ１１０２で行ったカラーマッチング結果をキャッシュデータとして、画像キャッシュ格納部１０６に登録する。画像キャッシュ格納部１０６に格納された画像キャッシュは、例えばＲＧＢ画像であれば図１２に示すように、座標情報と入力ＲＧＢデータ、およびステップＳ１１０２で算出された出力ＲＧＢデータで構成されているものとする。
【００６０】
そしてステップＳ１１０４では画像処理部１０９において、カラーマッチング済みのピクセルデータを、変換済み画像格納部１１０に格納する。
【００６１】
そしてステップＳ１１０５では、１枚目の画像内の全てのピクセルに対し、カラーマッチング処理が終了したか否かを判定する。全てのピクセルに対してカラーマッチング処理が終了していればステップＳ１１１４に進むが、未終了であれば、次のピクセルの処理を行うためにステップＳ１１０２に進む。
【００６２】
次に、シーンの２枚目以降の静止画像に対する、キャッシュデータを用いたカラーマッチング処理について説明する。
【００６３】
ステップＳ１１０６では、ピクセル情報格納部１１９に格納されているピクセル情報に基づき、カラーマッチング対象であるピクセルデータが静的ピクセルであるか動的ピクセルであるかを判定する。静的ピクセルであればステップＳ１１０７に進み、動的ピクセルであればステップＳ１１０８に進む。
【００６４】
ステップＳ１１０７では、キャッシュ検索範囲を任意の領域Ｓに設定し、検索範囲格納部１２１に格納する。一方、ステップＳ１１０８では、キャッシュ検索範囲を任意の領域Ｌに設定し、検索範囲格納部１２１に格納する。なお、キャッシュ検索範囲として設定される領域Ｓおよび領域Ｌはそれぞれ、シーンによって異なる値であり、Ｓ＜Ｌの関係がある。すなわち、動的ピクセルに対する検索領域Ｌのほうが、静的ピクセルの検索領域Ｓよりも広くなるように設定される。
【００６５】
そしてステップＳ１１０９において、キャッシュ格納部１２０に、カラーマッチング処理対象のピクセルデータに対するキャッシュデータが格納されているか否かを判定する。この判定は、キャッシュ格納部に格納されたキャッシュデータにおいて、まずは当該ピクセルの座標に対応する位置に、該ピクセルのデータ値（入力ＲＧＢ値）が設定されているか否かを検証する。設定されていない場合には、該ピクセルには動きがあったので、上述したように設定された検索範囲内で、キャッシュデータ内に当該ピクセルのデータ値が存在するか否かを検証する。すなわち、キャッシュデータ内の検索は、ステップＳ１１０７またはＳ１１０８で検索範囲格納部１２１に格納した領域Ｓまたは領域Ｌを検索範囲として行われる。
【００６６】
ステップＳ１１０９において、検索範囲内にキャッシュデータが存在する場合はステップＳ１１１０に進み、キャッシュデータが存在しない場合はステップＳ１１１１に進む。
【００６７】
ステップＳ１１１０では画像処理部１０９において、カラーマッチング済みのピクセルデータを、変換済み画像格納部１１０に格納する。このとき、ステップＳ１１０９でキャッシュデータが存在した場合には当該キャッシュデータの値を格納するが、キャッシュデータが存在しなかった場合には、後述するステップＳ１１１１でのカラーマッチング結果として得られるピクセルデータの値を格納する。
【００６８】
ステップＳ１１１１ではカラーマネジメント処理部１０７において、上述したステップＳ１１０２と同様のカラーマッチング処理を行う。次にステップＳ１１１２では画像キャッシュ生成部１０５において、ステップＳ１１１１でのマッチング計算結果を、画像キャッシュ格納部１０６に格納されている同座標のキャッシュデータに上書きすることにより、キャッシュデータを更新する。
【００６９】
ステップＳ１１１３では、全てのピクセルに対してキャッシュデータを参照したカラーマッチング処理が終了したか否かを判定する。全てのピクセルに対するカラーマッチング処理が終了した場合にはステップＳ１１１４に進むが、未終了であれば、次のピクセルの処理を行うためにステップＳ１１０６に進む。
【００７０】
以上により、１枚の静止画像に対し、シーン内での順番に応じたカラーマッチング処理が終了する。すると次にステップＳ１１１４で画像処理部１０９において、変換済み画像格納部１１０に格納されているカラーマッチング済みのピクセルデータを、画像ファイル化して保存する。このとき、画像ファイルは、出力フォルダパス格納部１２３に格納された出力フォルダパスによって示されるフォルダ内に保存される。
【００７１】
そしてステップＳ１１１５において、シーンを構成する全ての静止画像に対し、カラーマッチングが終了したか否かを判定する。全ての静止画像に対してカラーマッチングが終了した場合には処理を終了するが、未終了であれば、次の静止画像に対してカラーマッチングを施すためにステップＳ１１０１に進む。
【００７２】
以上説明したように本実施形態によれば、動画コンテンツを構成する静止画像群に対し、各静止画像における特徴量の変化量に基づいてシーンに分割し、該シーン毎に異なるキャッシュを用いたカラーマッチング処理を行う。このとき、動きの大きさに応じてキャッシュ検索範囲を変更することによって、より高速なカラーマッチング処理が可能とする。
【００７３】
＜他の実施形態＞
以上、実施形態例を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(記憶媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、webアプリケーション等）から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００７４】
尚本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給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。なお、この場合のプログラムとは、コンピュータ読取可能であり、実施形態において図に示したフローチャートに対応したプログラムである。
【００７５】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００７６】
その場合、プログラムの機能を有していれば、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、OSに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。
【００７７】
プログラムを供給するための記録媒体としては、以下に示す媒体がある。例えば、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、MO、CD-ROM、CD-R、CD-RW、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM、DVD(DVD-ROM，DVD-R)などである。
【００７８】
プログラムの供給方法としては、以下に示す方法も可能である。すなわち、クライアントコンピュータのブラウザからインターネットのホームページに接続し、そこから本発明のコンピュータプログラムそのもの(又は圧縮され自動インストール機能を含むファイル)をハードディスク等の記録媒体にダウンロードする。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるWWWサーバも、本発明に含まれるものである。
【００７９】
また、本発明のプログラムを暗号化してCD-ROM等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせることも可能である。すなわち該ユーザは、その鍵情報を使用することによって暗号化されたプログラムを実行し、コンピュータにインストールさせることができる。
【００８０】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。さらに、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOSなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００８１】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、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、実行されることによっても、前述した実施形態の機能が実現される。すなわち、該プログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部または全部を行うことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明に係る一実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態におけるカラーマッチング処理の全体概要を示すフローチャートである。
【図３】本実施形態におけるユーザーインターフェース例を示す図である。
【図４】本実施形態における動画像群の一例を示す図である。
【図５】本実施形態におけるカラーマッチング処理の概要を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態における動画像群のシーン分割例を示す図である。
【図７】本実施形態におけるシーン分割処理を示すフローチャートである。
【図８】本実施形態におけるヒストグラム作成処理を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態において作成された１次色のヒストグラム例を示す図である。
【図１０】本実施形態における画像解析処理を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態におけるカラーマッチング処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態における画像キャッシュ例を示す図である。
【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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