(57)【要約】【課題】撮影対象に応じた好適な明度に画像データを補正する。【解決手段】画像データを解析して、画像の撮影シーンの判定を行い、判定された撮影シーンに対応した特徴量を画像データから取得する。そして、取得した特徴量に基づいて明度の補正量を決定する。こうすれば、撮影シーンの特徴を適切に反映した特徴量を画像データから取得できるので、画像の撮影シーンに応じた適切な明度補正量を決定することが可能となる。この結果、撮影対象に応じた好適な明度に画像データを補正することが可能となる。【選択図】図１
2008109432.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加える画像処理
装置であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する画像データ分類手段と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する特徴量取得手段と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する明度補正量決
定手段と、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する明度補正手段と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記類別毎に定められた所定の色彩たる特徴色を記憶している特徴色記憶手段を備え、
前記特徴量取得手段は、前記特徴量として、前記画像データ中で前記類別の特徴色を有
する画素の割合あるいは該特徴色を有する画素の平均明度の少なくとも一方を算出する手
段である画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記画像データ分類手段は、前記類別毎に定められた特徴色について、前記画像データ
中で該特徴色を有する画素の割合を比較することにより、該画像データを何れかの類別に
分類する手段である画像処理装置。
【請求項４】
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加えた後、画像
を印刷する印刷装置であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する画像データ分類手段と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する特徴量取得手段と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する明度補正量決
定手段と、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する明度補正手段と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する画像印刷手段と
を備える印刷装置。
【請求項５】
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加える画像処理
方法であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する第１の工程と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する第２の工程と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する第３の工程と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する第４の工程と
を備える画像処理方法。
【請求項６】
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加えた後、画像
を印刷する印刷方法であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する工程（Ａ）と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する工程（Ｂ）と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する工程（Ｃ）と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する工程（Ｄ）と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する工程（Ｅ）と
を備える印刷方法。
【請求項７】
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加える方法を、
コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する第１の機能と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する第２の機能と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する第３の機能と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する第４の機能と
をコンピュータにより実現するプログラム。
【請求項８】
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加えた後、画像
を印刷する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する機能（Ａ）と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する機能（Ｂ）と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する機能（Ｃ）と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する機能（Ｄ）と
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する機能（Ｅ）と
をコンピュータにより実現するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを解析して補正量を算出し、算出した補正量に応じて画像データ
を補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータをはじめとする電子関連技術の進歩により、今日では画像をデジタルデー
タとして取り扱うことも容易になってきた。例えば、デジタルカメラを使用することで、
撮影した画像をデジタルデータ（画像データ）として保存しておき、必要に応じて画面上
に表示させたり、あるいは画像データを印刷装置に供給することにより、銀塩写真と同様
な高い画質で画像を印刷することも可能となっている。
【０００３】
また、画像をデジタルデータとして取り扱っていることを活用し、画像データを解析す
ることでその画像が何を撮影したものであるか（例えば、人物を撮影したものか、風景を
撮影したものかなど）を判定し、撮影対象に応じて画像データに補正を加えてから印刷す
る技術も開発されている（特許文献１など）。例えば、その画像が人物を撮影したもので
あった場合には、明度を若干高くして全体の印象が明るくなるように補正するとともに、
輪郭は少しぼかして全体的に柔らかい印象を与えるように補正する。また、風景を撮影し
た画像については、輪郭を少し際立たせてクッキリとした印象となるように補正する。こ
のように画像データを補正してから印刷することで、撮影された対象に応じて、より好ま
しい画像を印刷することが可能となる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２８１５１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、このように撮影対象に応じて画像データを補正した場合でも、適切な画像が得
られない場合があった。例えば、風景を写した画像と判定された場合でも、山を写した画
像や、海を写した画像、ビルを写した画像とでは、厳密には適切な補正内容は異なってお
り、従って、これら全ての画像を風景画像として一括りにして補正したのでは、適切な画
像を得ることはできない。もちろん、撮影対象が、山であるのか、海であるのか、ビルで
あるのかといった点まで判定して、その結果に応じて予め設定しておいた内容で補正を行
うことも考えられるが、これでは撮影対象の判定や補正を行う処理が複雑化してしまうの
で現実的ではない。
【０００６】
本発明は、従来の技術が有する上述した課題を解決する為になされたものであり、処理
を複雑化させることなく、画像の明度を迅速かつ適切に補正可能とする技術の提供を目的
とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の画像処理装置は次の構成を
採用した。すなわち、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加える画像処理
装置であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する画像データ分類手段と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する特徴量取得手段と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する明度補正量決
定手段と、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する明度補正手段と
を備えることを要旨とする。
【０００８】
また、上記の画像処理装置に対応する本発明の処理方法は、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加える画像処理
方法であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する第１の工程と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する第２の工程と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する第３の工程と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する第４の工程と
を備えることを要旨とする。
【０００９】
かかる本発明の画像処理装置および画像処理方法では、撮影対象に基づいた複数の類別
（撮影シーン）が予め設定されている（例えば、人物シーン、風景シーンなど）。そして
、画像データを受け取ると、画像データを解析することにより、いずれかの撮影シーンに
画像データを分類する。次いで、明度の補正量を決定するために用いる特徴量を画像デー
タから取得する。取得する特徴量は、撮影シーンごとに異なっており、先に分類された撮
影シーンに対応した特徴量を画像データから取得する。そして、取得した特徴量に基づい
て明度の補正量を決定し、決定した明度補正量に従って画像データに補正処理を施す。
【００１０】
この様に、画像データを解析して撮影シーンを判定し、判定された撮影シーンに対応し
た特徴量を画像データから取得することとすれば、撮影シーンの特徴（例えば、人物シー
ンであれば人、風景シーンであれば空や山など）を適切に反映した特徴量を画像データか
ら取得することができる。この特徴量に基づいて明度補正量を決定すれば、画像に写され
た内容にふさわしい明度に補正する明度補正量が得られ、その結果、画像データを適切に
補正することができる。
【００１１】
また、上述した画像処理装置では、それぞれの撮影シーンごとに所定の色彩を「特徴色
」として設定しておき、特徴量を取得する際には、判定された撮影シーンの特徴色につい
て、その特徴色を有する画素の割合、あるいは特徴色を有する画素の平均明度の少なくと
も一方を画像データから算出し、算出した値を特徴量として用いることとしてもよい。
【００１２】
例えば、人物を写した画像（人物シーン）であれば肌色、紅葉を写した画像（紅葉シー
ン）であれば赤色や黄色などの様に、撮影シーンには特徴的な色（特徴色）があり、画像
の中でこうした特徴色の部分が適切な明度になっていれば、その画像は撮影シーンにふさ
わしい明度を有した画像と考えることができる。したがって、特徴色の部分の平均明度が
適切な明度になるように明度補正量を決定してやれば、好適な画像を得ることができる。
また、特徴色の部分を適切な明度にするといっても、画像全体に特徴色が写っている画像
と一部のみに写っている画像とでは、適切な明度が異なっていることも考えられる。そこ
で、補正しようとする画像の中で特徴色部分が占める割合を考慮して明度補正量を決定し
てやれば、画像を適切な明度に補正する明度補正量が得られ、その結果、撮影シーンに応
じた適切な明度の画像に補正することが可能となる。
【００１３】
また、上述した画像処理装置では、画像データを解析して撮影シーンを判定する際には
、それぞれの撮影シーンに設定されている特徴色について、画像データ中でその特徴色を
有する画素の割合を調べ、この割合を各撮影シーンについて比べることによって撮影シー
ンの判定を行うこととしてもよい。
【００１４】
こうすれば、画像データの中で特徴色を持っている画素の割合を調べるだけでよいので
、複雑な処理をすることがなく、簡便に撮影シーンを判定することが可能となる。加えて
特徴色を有する画素の割合を調べる際に平均明度も求めておけば、直ちに特徴量を取得す
ることができるので、迅速に画像データを補正することが可能となる。
【００１５】
また、上述した本発明の画像処理方法により、画像に写された内容に応じた適切な明度
に補正された画像を印刷することが可能となる点に鑑みれば、本発明は、次のように印刷
装置として把握することも可能である。すなわち、本発明の印刷装置は、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加えた後、画像
を印刷する印刷装置であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する画像データ分類手段と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する特徴量取得手段と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する明度補正量決
定手段と、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する明度補正手段と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する画像印刷手段と
を備えることを要旨とする。
【００１６】
また、上記の印刷装置に対応する本発明の印刷方法は、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加えた後、画像
を印刷する印刷方法であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する工程（Ａ）と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する工程（Ｂ）と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する工程（Ｃ）と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する工程（Ｄ）と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する工程（Ｅ）と
を備えることを要旨とする。
【００１７】
更に本発明は、上述した画像処理方法あるいは印刷方法を実現するためのプログラムを
コンピュータに読み込ませ、所定の機能を実行させることにより、コンピュータを用いて
実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラム、あるいは該プログ
ラムを記録した記録媒体としての態様も含んでいる。すなわち、上述した画像処理方法に
対応する本発明のプログラムは、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加える方法を、
コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する第１の機能と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する第２の機能と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する第３の機能と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する第４の機能と
をコンピュータを用いて実現することを要旨とする。
【００１８】
また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加える方法を、
コンピュータを用いて実現するためのプログラムを、コンピュータで読み取り可能に記録
した記録媒体であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する第１の機能と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する第２の機能と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する第３の機能と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する第４の機能と
をコンピュータを用いて実現させるプログラムを記録していることを要旨とする。
【００１９】
更に、上述した印刷方法に対応する本発明のプログラムは、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加えた後、画像
を印刷する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する機能（Ａ）と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する機能（Ｂ）と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する機能（Ｃ）と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する機能（Ｄ）と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する機能（Ｅ）と
をコンピュータを用いて実現することを要旨とする。
【００２０】
また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
撮影対象が写った画像データを受け取って、該撮影対象に応じた補正を加えた後、画像
を印刷する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムを、コンピュータで
読み取り可能に記録した記録媒体であって、
前記画像データを解析することにより、該画像データを、前記撮影対象に基づいて設定
された所定の複数の類別に分類する機能（Ａ）と、
前記画像データの明度の補正量を決定するために用いる特徴量を、前記分類した類別に
応じて取得する機能（Ｂ）と、
前記取得した特徴量に基づいて、該画像データの明度の補正量を決定する機能（Ｃ）と
、
前記決定された明度補正量に従って前記画像データの明度を補正する機能（Ｄ）と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する機能（Ｅ）と
をコンピュータを用いて実現させるプログラムを記録していることを要旨とする。
【００２１】
これらのプログラムをコンピュータに読み込んで、上記の各機能を実現させれば、画像
に写された内容に応じて適切な明度に補正された、好適な画像を迅速に得ることが可能と
なる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施
例を説明する。
Ａ．実施例の概要：
Ｂ．装置構成：
Ｂ−１．全体構成：
Ｂ−２．内部構成：
Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成：
Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成：
Ｃ．画像印刷処理：
Ｄ．シーン明度補正処理：
【００２３】
Ａ．実施例の概要  ：
実施例の詳細な説明に入る前に、図１を参照しながら、実施例の概要について説明して
おく。図１は、本実施例の印刷装置１０の概要を示した説明図である。図示した印刷装置
１０には、インク滴を吐出する印字ヘッド１２が設けられており、印字ヘッド１２を印刷
媒体Ｐ上で往復動させながら、インク滴を吐出してインクドットを形成することによって
画像を印刷するいわゆるインクジェットプリンタである。
【００２４】
こうしたインクジェットプリンタは印刷画質が年々向上しており、高品質なカラー画像
を手軽に印刷できるようになっている。また、印刷対象となる画像データを解析して画像
が何を写したものか（例えば、人物を撮影したものか、風景を撮影したものかなど）を判
定し、判定結果に応じた補正内容で画像を補正することにより、より好ましい印刷画像を
出力する技術も取り入れられている。しかし、画像に写される対象には様々なものがあり
、厳密には、個々の画像によって適切な補正内容は異なっているため、撮影対象を判定し
て補正処理を行っても、好適な画像に補正できない場合があった。
【００２５】
こうした状況に鑑みて、図１に示した本実施例の装置１０には、「撮影シーン分類モジ
ュール」、「特徴量取得モジュール」、「明度補正量決定モジュール」、「画像データ補
正モジュール」、「画像印刷モジュール」の各モジュールが組み込まれている。尚、「モ
ジュール」とは、印刷装置１０が画像を印刷するために内部で行っている一連の処理を、
機能に着目して分類したものである。従って「モジュール」は、プログラムの一部として
実現することもできるし、あるいは、特定の機能を有する論理回路を用いて実現すること
もできる。更には、これらを組み合わせることによって実現することも可能である。
【００２６】
図示した印刷装置１０では、画像データを受け取ると、次の様に処理を行っていく。ま
ず、「撮影シーン分類モジュール」は、受け取った画像データを解析して、画像の撮影シ
ーン（例えば、人物シーン、風景シーンなど）を判定する。次いで、「特徴量取得モジュ
ール」は、画像データからその画像の特徴量を取得する。取得する特徴量は、撮影シーン
分類モジュールが判定した撮影シーンに応じて、その撮影シーンの特徴（例えば、人物シ
ーンであれば人、風景シーンであれば空や山など）を表している量を特徴量として取得す
る。そして、「明度補正量決定モジュール」は、取得した特徴量に基づいて明度補正量を
決定する。こうして決定した明度補正量を用い、「画像データ補正モジュール」は、実際
に画像データに補正処理を施す。そして、補正後の画像データは「画像印刷モジュール」
に供給され、印字ヘッド１２を駆動するための信号に変換されて、印刷媒体Ｐ上に画像が
印刷される。
【００２７】
この様に、印刷装置１０では、明度の補正量を決定するに際して、画像の撮影シーンを
判定し、判定された撮影シーンに対応した特徴量を画像データから取得している。このた
め、各撮影シーンにふさわしい（人物シーンは人物シーンらしく、風景シーンは風景シー
ンらしく補正を行う）明度補正量を決定することができ、結果として、高品質な印刷画像
を出力することが可能となっている。以下では、この印刷装置１０について、実施例に基
づいて詳しく説明する。
【００２８】
Ｂ．装置構成  ：
Ｂ−１．全体構成  ：
図２は、本実施例の印刷装置１０の外観形状を示す斜視図である。図示されるように、
本実施例の印刷装置１０は、スキャナ部１００と、プリンタ部２００と、スキャナ部１０
０およびプリンタ部２００の動作を設定するための操作パネル３００などから構成されて
いる。スキャナ部１００は、印刷された画像を読み込んで画像データを生成するスキャナ
機能を有しており、プリンタ部２００は、画像データを受け取って印刷媒体上に画像を印
刷するプリンタ機能を有している。また、スキャナ部１００で読み取った画像（原稿画像
）をプリンタ部２００から出力すれば、コピー機能を実現することも可能である。すなわ
ち、本実施例の印刷装置１０は、単独でスキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能を実現
可能な、いわゆるスキャナ・プリンタ・コピー複合装置（以下、ＳＰＣ複合装置という）
となっている。
【００２９】
図３は、原稿画像を読み込むために、印刷装置１０の上部に設けられた原稿台カバー１
０２を開いた様子を示す説明図である。図示されているように、原稿台カバー１０２を上
に開くと、透明な原稿台ガラス１０４が設けられており、その内部には、スキャナ機能を
実現するための後述する各種機構が搭載されている。原稿画像を読み込む際には、図示さ
れているように原稿台カバー１０２を開いて原稿台ガラス１０４の上に原稿画像を置き、
原稿台カバー１０２を閉じてから操作パネル３００上のボタンを操作する。こうすれば、
原稿画像を直ちに画像データに変換することが可能である。
【００３０】
また、スキャナ部１００は全体が一体のケース内に収納された構成となっており、スキ
ャナ部１００とプリンタ部２００とは、印刷装置１０の背面側でヒンジ機構２０４（図４
参照）によって結合されている。このため、スキャナ部１００の手前側を持ち上げること
により、ヒンジの部分でスキャナ部１００のみを回転させることが可能となっている。
【００３１】
図４は、スキャナ部１００の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である
。図示するように、本実施例の印刷装置１０では、スキャナ部１００の手前側を持ち上げ
ることで、プリンタ部２００の上面を露出させることが可能である。プリンタ部２００の
内部には、プリンタ機能を実現するための後述する各種機構や、スキャナ部１００を含め
て印刷装置１０全体の動作を制御するための後述する制御回路２６０、更には、スキャナ
部１００やプリンタ部２００などに電力を供給するための電源回路（図示は省略）なども
設けられている。また、図４に示されているように、プリンタ部２００の上面には、開口
部２０２が設けられており、インクカートリッジなどの消耗品の交換や、紙詰まりの処理
、その他の軽微な修理などを簡便に行うことが可能となっている。
【００３２】
Ｂ−２．内部構成  ：
図５は、本実施例の印刷装置１０の内部構成を概念的に示した説明図である。前述した
ように、印刷装置１０にはスキャナ部１００とプリンタ部２００とが設けられており、ス
キャナ部１００の内部にはスキャナ機能を実現するための各種構成が搭載され、プリンタ
部２００の内部にはプリンタ機能を実現するための各種構成が搭載されている。以下では
、初めにスキャナ部１００の内部構成について説明し、次いでプリンタ部２００の内部構
成について説明する。
【００３３】
Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成  ：
スキャナ部１００は、原稿画像をセットする透明な原稿台ガラス１０４と、セットされ
た原稿画像を押さえておくための原稿台カバー１０２と、セットされた原稿画像を読み込
む読取キャリッジ１１０と、読取キャリッジ１１０を読取方向（主走査方向）に移動させ
る駆動ベルト１２０と、駆動ベルト１２０に動力を供給する駆動モータ１２２と、読取キ
ャリッジ１１０の動きをガイドするガイド軸１０６などから構成されている。また、駆動
モータ１２２や読取キャリッジ１１０の動作は、後述する制御回路２６０によって制御さ
れている。
【００３４】
制御回路２６０の制御の下で駆動モータ１２２を回転させると、駆動ベルト１２０を介
してその動きが読取キャリッジ１１０に伝達され、その結果、読取キャリッジ１１０は、
ガイド軸１０６に導かれながら駆動モータ１２２の回転角度に応じて読取方向（主走査方
向）に移動するようになっている。また、駆動ベルト１２０は、アイドラプーリ１２４に
よって絶えず適度に張った状態に調整されており、このため、駆動モータ１２２を逆回転
させれば回転角度に応じた距離だけ読取キャリッジ１１０を逆方向に移動させることも可
能となっている。
【００３５】
読取キャリッジ１１０の内部には、光源１１２や、レンズ１１４、ミラー１１６、ＣＣ
Ｄセンサ１１８などが搭載されている。光源１１２からの光は原稿台ガラス１０４に照射
され、原稿台ガラス１０４の上にセットされた原稿画像で反射する。この反射光は、ミラ
ー１１６によってレンズ１１４に導かれ、レンズ１１４によって集光されてＣＣＤセンサ
１１８で検出される。ＣＣＤセンサ１１８は、光の強度を電気信号に変換するフォトダイ
オードが、読取キャリッジ１１０の移動方向（主走査方向）と直交する方向に列状に配置
されたリニアセンサによって構成されている。このため、読取キャリッジ１１０を主走査
方向に移動させながら、光源１１２の光を原稿画像に照射し、ＣＣＤ１１８によって反射
光強度を検出することで、原稿画像に対応する電気信号を得ることができる。
【００３６】
また、光源１１２は、ＲＧＢの３色の発光ダイオードによって構成されており、所定の
周期でＲ色、Ｇ色、Ｂ色の光を順次、照射することが可能となっており、これに応じてＣ
ＣＤ１１８では、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の反射光が順次、検出されるようになっている。一般
に、画像の赤色の部分はＲ色の光を反射するが、Ｇ色やＢ色の光はほとんど反射しないか
ら、Ｒ色の反射光は画像のＲ成分を表している。同様に、Ｇ色の反射光は画像のＧ成分を
表しており、Ｂ色の反射光は画像のＢ成分を表している。従って、ＲＧＢ３色の光を所定
の周期で切り替えながら原稿画像に照射し、これに同期してＣＣＤ１１８で反射光強度を
検出すれば、原稿画像のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を検出することができ、カラー画像を読
み込むことが可能となっている。尚、光源１１２が照射する光の色を切り替えている間も
読取キャリッジ１１０は移動しているから、ＲＧＢの各成分を検出する画像の位置は、厳
密には、読取キャリッジ１１０の移動量に相当する分だけ異なっているが、このずれは、
各成分を読み込んだ後に、画像処理によって補正することが可能である。
【００３７】
Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成  ：
次に、プリンタ部２００の内部構成について説明する。プリンタ部２００には、印刷装
置１０の全体の動作を制御する制御回路２６０と、印刷媒体上に画像を印刷するための印
刷キャリッジ２４０と、印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構と、印刷媒
体の紙送りを行うための機構などが搭載されている。
【００３８】
印刷キャリッジ２４０は、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク
、Ｍインク、Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３と、底面側に設
けられた印字ヘッド２４１などから構成されており、印字ヘッド２４１には、インク滴を
吐出するインク吐出ヘッドがインク毎に設けられている。印刷キャリッジ２４０にインク
カートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ内の各インクは図示しない導入
管を通じて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給される。
【００３９】
印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構は、印刷キャリッジ２４０を駆動
するためのキャリッジベルト２３１と、キャリッジベルト２３１に動力を供給するキャリ
ッジモータ２３０と、キャリッジベルト２３１に絶えず適度な張力を付与しておくための
張力プーリ２３２と、印刷キャリッジ２４０の動きをガイドするキャリッジガイド２３３
と、印刷キャリッジ２４０の原点位置を検出する原点位置センサ２３４などから構成され
ている。後述する制御回路２６０の制御の下でキャリッジモータ２３０を回転させると、
回転角度に応じた距離だけ印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させることが可能で
ある。また、キャリッジモータ２３０を逆回転させれば、印刷キャリッジ２４０を逆方向
に移動させることも可能となっている。
【００４０】
印刷媒体の紙送りを行うための機構は、印刷媒体を裏面側から支えるプラテン２３６と
、プラテン２３６を回転させて紙送りを行う紙送りモータ２３５などから構成されている
。後述する制御回路２６０の制御の下で紙送りモータ２３５を回転させることで、回転角
度に応じた距離だけ印刷媒体を副走査方向に紙送りすることが可能となっている。
【００４１】
制御回路２６０は、ＣＰＵを中心として、ＲＯＭや、ＲＡＭ、デジタルデータをアナロ
グ信号に変換するＤ／Ａ変換器、更には、周辺機器との間でデータのやり取りを行うため
の周辺機器インターフェースＰＩＦなどから構成されている。制御回路２６０は、印刷装
置１０全体の動作を制御しており、スキャナ部１００に搭載された光源１１２や、駆動モ
ータ１２２、ＣＣＤ１１８とデータをやり取りしながら、これらの動作を制御している。
【００４２】
また、制御回路２６０は、キャリッジモータ２３０および紙送りモータ２３５を駆動し
て印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながら、各色のインク吐出ヘッド２
４４ないし２４７に駆動信号を供給してインク滴を吐出させる制御も行っている。インク
吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する駆動信号は、コンピュータ３０や、デジタルカ
メラ２０、外部記憶装置３２などから画像データを読み込んで、後述する画像処理を行う
ことによって生成する。もちろん、スキャナ部１００で読み込んだ画像データに画像処理
を施すことにより、駆動信号を生成することも可能である。こうして制御回路２６０の制
御の下で、印刷キャリッジ２４０を主走査および副走査させながら、インク吐出ヘッド２
４４ないし２４７からインク滴を吐出して印刷媒体上に各色のインクドットを形成するこ
とによって、カラー画像を印刷することが可能となっている。もちろん、制御回路２６０
内で画像処理を行うのではなく、画像処理が施されたデータをコンピュータ２０から受け
取って、このデータに従って印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながらイ
ンク吐出ヘッド２４４ないし２４７を駆動することも可能である。
【００４３】
また、制御回路２６０は、操作パネル３００ともデータをやり取り可能に接続されてお
り、操作パネル３００上に設けられた各種のボタンを操作することにより、スキャナ機能
や、プリンタ機能の詳細な動作モードを設定することが可能となっている。更には、コン
ピュータ２０から、周辺機器インターフェースＰＩＦを介して詳細な動作モードを設定す
ることも可能である。
【００４４】
図６は、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に、インク滴を吐出する複数のノ
ズルＮｚが形成されている様子を示した説明図である。図示するように、各色のインク吐
出ヘッドの底面には、各色のインク滴を吐出する４組のノズル列が形成されており、１の
ノズル列には、４８個のノズルＮｚがノズルピッチｋの間隔を空けて千鳥状に配列されて
いる。制御回路２６０からは、これらノズルＮｚのそれぞれに駆動信号が供給され、各ノ
ズルＮｚは駆動信号に従って、それぞれのインクによるインク滴を吐出するようになって
いる。
【００４５】
以上に説明したように、印刷装置１０のプリンタ部２００は、インク吐出ノズルに駆動
信号を供給し、駆動信号に従ってインク滴を吐出して印刷媒体上にインクドットを形成す
ることによって画像を印刷している。また、インク吐出ノズルを駆動するための制御デー
タは、画像の印刷に先立って、画像データに所定の画像処理を施すことによって生成して
いる。以下では、画像データに画像処理を施して制御データを生成し、得られた制御デー
タに基づいてインクドットを形成することにより画像を印刷する処理について説明する。
【００４６】
Ｃ．画像印刷処理  ：
図７は、プリンタドライバが印刷を実行する処理（画像印刷処理）の流れを示すフロー
チャートである。かかる処理は、印刷装置１０に搭載された制御回路２６０が、内蔵した
ＣＰＵやＲＡＭ、ＲＯＭなどの機能を用いて実行する処理である。以下、図７に示すフロ
ーチャートに従って説明する。
【００４７】
図７示されている様に、画像印刷処理を開始すると、先ずはじめに、画像データの読み
込みを行う（ステップＳ１００）。ここでは、画像データはＲ、Ｇ、Ｂ各色の階調値によ
って表現されたＲＧＢ画像データであるものとする。
【００４８】
次いで、読み込んだ画像データを解析して、撮影された対象に応じて画像が適切な明度
となるように画像データを補正する処理（シーン明度補正処理）を行う（ステップＳ１０
２）。一般的な印刷装置で行われる明度補正処理では、画像の撮影シーン（例えば、風景
、夜景など）を判定し、判定された撮影シーン用に予め設定されていた補正内容で明度補
正を行うことにより、その撮影シーンにとって好ましい明度を持った画像に補正する処理
が行われている。しかし、例えば風景シーンと判定された場合であっても、山の風景、海
の風景、建物の風景など、風景シーンといっても多様であり、適切な明度もそれぞれ異な
っているので、これらの画像を風景シーンとして一括りにして同じ明度補正を行ってしま
うと、画像によっては適切な明度に補正されないことがある。そこで、本実施例のシーン
明度補正処理では、撮影シーンの判定に加えて、その撮影シーンに特徴的な量に基づいて
補正量を決定することにより、こうした様々な画像に対してより的確に明度を補正するこ
とを可能としている。かかるシーン明度補正処理の詳細については後述する。
【００４９】
シーン明度補正処理の次には、画像データの解像度を、プリンタ部２００が印刷するた
めの解像度（印刷解像度）に変換する処理を行う（ステップＳ１０４）。読み込んだ画像
データの解像度が印刷解像度よりも低い場合は、隣接する画素の間に補間演算を行って新
たな画像データを設定することで、より高い解像度に変換する。逆に、読み込んだ画像デ
ータの解像度が印刷解像度よりも高い場合は、隣接する画素の間から一定の割合で画像デ
ータを間引くことによって、より低い解像度に変換する。解像度変換処理では、読み込ん
だ画像データに対して適切な割合で画像データを生成あるいは間引くことによって、読み
込んだ解像度を印刷解像度に変換する処理を行う。
【００５０】
続いて、印刷装置１０の制御回路２６０は、画像データに対して色変換処理を行う（ス
テップＳ１０６）。ここで色変換処理とは、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色で表現された画像データを
、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の階調値によって表現された画像データに変換する処理である。色
変換処理は、色変換テーブル（ＬＵＴ）と呼ばれる３次元の数表を参照することによって
行う。
【００５１】
図８は、色変換処理のために参照される色変換テーブル（ＬＵＴ）を概念的に示した説
明図である。今、ＲＧＢ各色の階調値が０〜２５５の値を取り得るものとする。また、図
８に示すように、直交する３軸にＲ，Ｇ，Ｂ各色の階調値を取った色空間を考えると、全
てのＲＧＢ画像データは、原点を頂点として一辺の長さが２５５の立方体（色立体）の内
部の点に対応付けることができる。これを、見方を変えれば、次のように考えることもで
きる。すなわち、色立体をＲＧＢ各軸に直角に格子状に細分して色空間内に複数の格子点
を生成すると、各格子点はＲＧＢ画像データを表していると考えることができる。そこで
、各格子点に、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの階調値の組合せを予め記憶しておけば、格子点に記憶さ
れている階調値を読み出すことで、ＲＧＢ画像データを、各色の階調値によって表現され
た画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に変換することが可能となる。
【００５２】
例えば、画像データのＲ成分がＲＡ、Ｇ成分がＧＡ、Ｂ成分がＢＡであったとすると、
この画像データは、色空間内のＡ点に対応づけられる（図８参照）。そこで、色立体を格
子状に細分する小さな立方体の中から、Ａ点を内包する立方体ｄＶを検出し、この立方体
ｄＶの各格子点に記憶されているＣＭＹＫ各色の階調値を読み出してやる。そして、これ
ら各格子点の階調値から補間演算すればＡ点での階調値を求めることができる。以上に説
明したように、色変換テーブルＬＵＴとは、ＲＧＢ各色の階調値の組合せで示される各格
子点に、ＣＭＹＫ各色の階調値の組合せ（ＣＭＹＫ画像データ）を記憶した３次元の数表
と考えることができ、色変換テーブルを参照すれば、ＲＧＢ画像データをＣＭＹＫ画像デ
ータに、迅速に色変換することが可能となる。
【００５３】
制御回路２６０は、以上のようにして色変換処理を終了すると、ハーフトーン処理を開
始する（図７のステップＳ１０８）。ハーフトーン処理とは、次のような処理である。色
変換処理によって得られたＣＭＹＫ画像データは、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色について階調値
０〜階調値２５５の範囲で表現された画像データである。これに対してプリンタ部２００
は、ドットを形成することによって画像を印刷するから、２５６階調によって表現された
ＣＭＹＫ画像データを、ドットの形成有無によって表現された画像データ（ドットデータ
）に変換する処理が必要となる。ハーフトーン処理とは、このようにＣＭＹＫ各色の画像
データをドットデータに変換する処理である。
【００５４】
ハーフトーン処理を行う手法としては、誤差拡散法やディザ法などの種々の手法を適用
することができる。誤差拡散法は、ある画素についてドットの形成有無を判断したことで
その画素に発生する階調表現の誤差を、周辺の画素に拡散するとともに、周囲から拡散さ
れてきた誤差を解消するように、各画素についてのドット形成の有無を判断していく手法
である。また、ディザ法は、ディザマトリックスにランダムに設定されている閾値とＣＭ
ＹＫ各色の画像データとを画素毎に比較して、画像データの方が大きい画素にはドットを
形成すると判断し、逆に閾値の方が大きい画素についてはドットを形成しないと判断する
ことで、各画素についてのドットデータを得る手法である。ハーフトーン手法としては、
誤差拡散法またはディザ法の何れの手法を用いることも可能であるが、本実施例の印刷装
置１０では、ディザ法を用いてハーフトーン処理を行うものとする。
【００５５】
図９は、ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。図示したマトリ
ックスには、縦横それぞれ６４画素、合計４０９６個の画素に、階調値０〜２５５の範囲
から万遍なく選択された閾値がランダムに記憶されている。ここで、閾値の階調値が０〜
２５５の範囲から選択されているのは、本実施例ではＣＭＹＫ各色の画像データが１バイ
トデータであり、階調値が０〜２５５の値を取り得ることに対応するものである。尚、デ
ィザマトリックスの大きさは、図９に例示したように縦横６４画素分に限られるものでは
なく、縦と横の画素数が異なるものも含めて、種々の大きさに設定することが可能である
。
【００５６】
図１０は、ディザマトリックスを参照しながら、画素毎にドット形成の有無を判断して
いる様子を概念的に示した説明図である。尚、かかる判断は、ＣＭＹＫの各色について行
われるが、以下では説明が煩雑となることを避けるために、ＣＭＹＫ各色の画像データを
区別することなく、単に画像データと称するものとする。
【００５７】
ドット形成有無の判断に際しては、先ず、判断の対象として着目している画素（着目画
素）についての画像データの階調値と、ディザマトリックス中の対応する位置に記憶され
ている閾値とを比較する。図中に示した細い破線の矢印は、着目画素の画像データを、デ
ィザマトリックス中の対応する位置に記憶されている閾値と比較していることを模式的に
表したものである。そして、ディザマトリックスの閾値よりも着目画素の画像データの方
が大きい場合には、その画素にはドットを形成するものと判断する。逆に、ディザマトリ
ックスの閾値の方が大きい場合には、その画素にはドットを形成しないものと判断する。
図１０に示した例では、画像の左上隅にある画素の画像データは「９７」であり、ディザ
マトリックス上でこの画素に対応する位置に記憶されている閾値は「１」である。従って
、左上隅の画素については、画像データの方がディザマトリックスの閾値よりも大きいか
ら、この画素にはドットを形成すると判断する。図１０中に実線で示した矢印は、この画
素にはドットを形成すると判断して、判断結果をメモリに書き込んでいる様子を模式的に
表したものである。
【００５８】
一方、この画素の右隣の画素については、画像データは「９７」、ディザマトリックス
の閾値は「１７７」であり、閾値の方が大きいので、この画素についてはドットを形成し
ないものと判断する。このように、画像データとディザマトリックスに設定された閾値と
を比較することにより、ドットの形成有無を画素毎に決定することができる。ハーフトー
ン処理（図７のステップＳ１０８）では、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色の画像データに対して上
述したディザ法を適用することにより、画素毎にドット形成の有無を判断してドットデー
タを生成する処理を行う。
【００５９】
図７に示すように、画像印刷処理では、ハーフトーン処理を行ってＣＭＹＫ各色につい
てのドットデータを生成したら、今度は、インターレース処理を開始する（ステップＳ１
１０）。インターレース処理とは、印字ヘッド２４１がドットを形成する順序でドットデ
ータを並び替えて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する処理である。
すなわち、図６に示したように、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７に設けられたノズ
ルＮｚは副走査方向にノズルピッチｋの間隔を空けて設けられているから、印刷キャリッ
ジ２４０を主走査させながらインク滴を吐出すると、副走査方向にノズルピッチｋの間隔
を空けてドットが形成されてしまう。そこで全画素にドットを形成するためには、印刷キ
ャリッジ２４０と印刷媒体との相対位置を副走査方向に移動させて、ノズルピッチｋだけ
隔たったドット間の画素に新たなドットを形成することが必要となる。このように、実際
に画像を印刷する場合には、画像上で上方にある画素から順番にドットを形成しているわ
けではない。更に、主走査方向に同じ列にある画素についても、一回の主走査でドットを
形成するのではなく、画質上の要請から、複数回の主走査に分けてドットを形成すること
として、各回の主走査では飛び飛びの位置の画素にドットを形成することも広く行われて
いる。
【００６０】
このため、実際にドットの形成を開始するに先立って、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色について
得られたドットデータを、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７がドットを形成する順番
に並び替えておく処理が必要となる。このような処理が、インターレースと呼ばれる処理
である。
【００６１】
図７に示したように、インターレース処理を終了すると、インターレース処理によって
並べ替えられたドットデータに従って、実際に印刷媒体上にドットを形成する処理（ドッ
ト形成処理）を開始する（ステップＳ１１２）。すなわち、キャリッジモータ２３０を駆
動して印刷キャリッジ２４０を主走査させながら、順番を並び替えておいたドットデータ
をインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する。その結果、インク吐出ヘッド２４４
ないし２４７からは、ドットデータに従ってインク滴が吐出されて、各画素に適切にドッ
トが形成される。
【００６２】
そして、一回の主走査が終了したら、今度は、紙送りモータ２３５を駆動して印刷媒体
を副走査方向に紙送りした後、再びキャリッジモータ２３０を駆動して印刷キャリッジ２
４０を主走査させつつ、順番を並べ替えておいたドットデータをインク吐出ヘッド２４４
ないし２４７に供給してドットを形成する。このような操作を繰り返し行うことにより、
印刷媒体上には、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色のドットが画像データの階調値に応じて適切な分
布で形成され、その結果として画像が印刷される。
【００６３】
以上に説明した様に、画像印刷処理では、受け取った画像データに所定の処理を順次施
し、得られたドットデータに基づいて印刷媒体上にインクドットを形成することにより、
印刷画像を出力する。そして、この画像印刷処理の中では、画像データに何が写されてい
るか（撮影シーン）を判定して、その画像の撮影シーンに対応した明度補正を施す処理（
シーン明度補正処理）を行っている為、好適な明度の印刷画像を得ることが可能となって
いる。以下では、この「シーン明度補正処理」の詳細について説明する。
【００６４】
Ｄ．シーン明度補正処理  ：
図１１は、本実施例の画像印刷処理中で行われる「シーン明度補正処理」の流れを示し
たフローチャートである。フローチャートに示されている様に、「シーン明度補正処理」
では、先ず始めに、画像データを解析し、その画像の撮影シーンを判定する処理を行う（
ステップＳ２００）。本実施例では、「人物シーン」、「風景シーン」、「紅葉シーン」
、「夜景シーン」の４つの撮影シーンの内から、画像がどの撮影シーンに相当するのかを
判定する。撮影シーンを判定する方法としては、種々の方法が考えられるが、簡便には、
画像データに記録されている色に着目して行うことができる。例えば、人物シーンであれ
ば、画像データには人物の顔が映っているので、肌色が多く記録されているはずである。
従って、画像の中で肌色の部分の割合が多ければ、その画像は人物が写っている画像（人
物シーンの画像）と判断できる。また、風景シーンであれば、空、海、山などが写ってい
るので、青色や緑色が多く記録されているはずである。従って、画像の中で青色や緑色の
部分の割合が多ければ、その画像は風景シーンの画像と判断できる。同様に、紅葉シーン
であれば、紅葉した木々の葉が写っているので、黄色や赤色が多く、夜景シーンであれば
、夜空や暗い風景が写っているので、明度の低い色が多く記録されているはずである。従
って、黄色や赤色の割合が多ければ、紅葉シーンの画像であり、明度の低い色の割合が多
ければ、夜景シーンの画像と判断できる。この様に、撮影シーンを判定するには、画像デ
ータに記録されている色を調べればよい。画像データに記録されている色は、ＲＧＢ画像
データを解析することによっても調べることができるが、ＲＧＢ画像データをＨＳＢ表色
系に変換することで、より簡単に調べることができる。
【００６５】
図１２は、画像データに記録されている色を調べる為に、ＨＳＢ表色系の空間に、各撮
影シーンに対応した色の領域（色領域）を設定した様子を示した説明図である。ＨＳＢ表
色系では、画像データは色相値（Ｈ）、彩度値（Ｓ）、明度値（Ｂ）の３つの値によって
表されているので、直交する３軸に色相値（Ｈ）、彩度値（Ｓ）、明度値（Ｂ）を取ると
、画像データはこの空間（ＨＳＢ色空間）内の点で表される。また、ＨＳＢ表色系では、
色相値が大きくなるにつれて、赤色から黄色、黄色から緑色、緑色から青色へと色が連続
的に変化していくので、色相値に基づいて、黄色の領域、緑色の領域など、色の領域（色
領域）を定義することができる。そこで、各撮影シーンの特徴となる色の色領域、すなわ
ち、風景シーンに対応する青色領域および緑色領域、紅葉シーンに対応する黄色領域およ
び赤色領域を設定しておき、画像データ中でどの色領域が多く使われているかを調べるこ
とにより、画像の撮影シーンを判定することができる。また、人物シーンに対しては、赤
色と黄色との中間にあり且つ彩度が低い領域に肌色の領域を設定し、夜景シーンに対して
は、明度値が低い領域に低明度色の領域を設定しておけばよい。そして、画像データ中の
全ての画素について、各色領域に入るかどうかを調べる。その結果、例えば肌色領域に入
った画素の数が多ければ人物シーンであると判定することができ、青色領域の画素の数と
緑色領域の画素の数とが多ければ風景シーンであると判定される。同様に、黄色領域と赤
色領域とが多ければ紅葉シーンと判定され、低明度色領域が多ければ夜景シーンと判定さ
れる。この様に、画像データを解析して、各色領域に入る画素の数を調べることにより、
画像の撮影シーンが判定される。
【００６６】
画像の撮影シーンを判定したら、次いで、画像の「特徴量」を撮影シーン判定の結果に
基づいて算出する（ステップＳ２０２）。ここで、「特徴量」とは、その画像が有する特
徴を表す数値である。例えば、人物シーンの画像であれば、写された人物が占める面積や
、顔の明度値などを、その画像の特徴量として考えることができる。また、風景シーンの
画像であれば、空や山の面積や色相値、空と山との面積の比率などを、その画像の特徴量
として考えることができる。この様に、様々な量を画像の特徴量として考えることができ
るが、本実施例では、図１３に示す様に、各撮影シーンに特徴的な色（特徴色）に着目し
、特徴色の画素数および特徴色画素の平均明度を特徴量として採用することにする。例え
ば、人物シーンと判定された場合は、肌色を特徴色として、画像データ中の肌色の画素の
数と、肌色の画素の平均明度の２つの量を特徴量として採用する。風景シーンと紅葉シー
ンとは、特徴色が２色ずつあるが、この場合は、それぞれの色について別々に算出した画
素数と平均明度とを（風景シーンであれば、青色画素の数、青色画素の平均明度、緑色画
素の数、緑色画素の平均明度、の４つの量を）特徴量として採用する。
【００６７】
次いで、算出した特徴量に基づいて、明度補正量を算出する（ステップＳ２０４）。図
１４は、明度補正量を算出する方法を示した説明図である。ここで、破線で囲まれた量は
先に算出した「特徴量」を示している。また、「特徴色の最適な明度」とは、それぞれの
特徴色に対して予め設定されている明度の最適値である。各特徴色には、それぞれに最適
な明度があり、特徴色の明度を「特徴色の最適な明度」に近づけることで、より好ましい
画像に補正することができる。ここで、もし、画像全体が特徴色からなるとすれば、「特
徴色の最適な明度」と「特徴色画素の平均明度」との差の分だけ補正することにより、画
像全体を適切な明度に補正することができる。もちろん、通常は画像全体が特徴色となっ
ているわけではなく、こうした画像に対して「特徴色画素の平均明度」が「特徴色の最適
な明度」となるように画像全体の明度を補正すると、特徴色でない部分の明度が不適切に
なってしまい、結果として不自然な画像になってしまう。そこで、「特徴色画素の数」と
「画像データの全画素数」との割合を重み係数とし、この重み係数に応じて「特徴色画素
の平均明度」が「特徴色の最適な明度」に近づく様な補正量を算出し、得られた値を明度
補正量として採用する。
【００６８】
図１５は、特徴色に基づいて画像データから抽出した各種の数値を用い、明度補正量を
算出する様子を示す説明図である。画像データの全画素数に占める特徴色画素の割合「ａ
」に対して、図１４の方法により明度補正量を算出すると、図中に矢印で示した補正量が
得られる。図１５に示される様に、全画素に対する特徴色画素の割合「ａ」が大きくなる
につれて、補正後の明度が「特徴色の最適な明度」に近づき、割合「ａ」が「１」（画像
全体が特徴色）になると、補正後の明度が「特徴色の最適な明度」に補正される様に明度
補正量が算出される。
【００６９】
尚、特徴色が肌色の場合（人物シーンの場合）は、図１５の破線で示されたグラフに従
って明度補正量を算出する。すなわち、肌色画素の数が一定の割合（図中「ｃ」と表記）
に達していれば、画像全体が肌色でなくとも、補正後の明度が肌色の最適な明度となるよ
うに明度補正量を算出する。人物シーンの場合には、通常、画像の全面積を肌色が占める
ということはなく、目、口、髪などの肌色でない体の部分や、着ている服などが写されて
いる。こうした場合でも、人物の顔がある程度大きく写っているならば、やはり肌色を最
適な明度に補正するのが好ましい。この理由から、破線で示されたグラフに従い、肌色画
素の数が一定の割合「ｃ」よりも多い場合には肌色を最適な明度とする様に明度補正量を
算出している。
【００７０】
また、風景シーンや紅葉シーンでは、特徴色が２色ずつあるが（図１３参照）、こうし
た場合には、図１６に示す様に、特徴色ごとに明度補正量を算出し、それらを足し合わせ
て最終的な明度補正量を算出する。特徴色ごとの明度補正量（図中、明度補正量マル１、
明度補正量マル２と表記）は、特徴量画素の数が重み係数として掛けられているので、足
し合わせた値は特徴色の画素数を重みとした荷重平均となっている。これにより、特徴色
が２色の場合でも、２色の特徴色をバランスよく補正する明度補正量が得られる。
【００７１】
この様に、本実施例では、人物シーンならば肌色画素の数と肌色画素の平均明度、風景
シーンならば緑色および青色の画素数と平均明度、など、それぞれの撮影シーンに対応し
た特徴量を採用し、その特徴量に基づいて明度補正量を計算している。このようにシーン
に応じて異なる特徴量を採用しているために、各撮影シーンにふさわしい（人物シーンは
人物シーンらしく、風景シーンは風景シーンらしく補正を行う）明度補正量を算出するこ
とができる。そして、明度補正量を算出するために用いる特徴量は、補正の対象とする画
像データから抽出した値を用いるので、多様な画像（例えば、「風景シーン」といっても
、山の画像や海の画像など、様々な画像がある）に対しても適切な明度補正量を算出する
ことが可能になっている。
【００７２】
こうして特徴量に基づいて明度補正量を算出したら、次いで、明度補正量に対応したト
ーンカーブを設定し、画像データを補正する処理を行う（ステップＳ２０６）。トーンカ
ーブを設定する際には様々な方法を用いることができるが、次に説明するガンマ補正式に
よる方法を用いることで、好適なトーンカーブを得ることができる。
【００７３】
図１７は、ガンマ補正式によるトーンカーブを示した説明図である。ガンマ補正式では
、係数γを１つ決めることにより、入力値（補正前の階調値）と出力値（補正後の階調値
）との対応関係が一意に決定される様になっている。例えば、γが「１」よりも小さな値
を取る場合は、図１７に示したトーンカーブは上に凸の形となり、入力値はより大きな出
力値に対応付けられる。また、γの値が「１」よりも小さくなるにつれてトーンカーブの
凸が大きくなり、出力値はより大きな値となる。一方、γが「１」よりも大きな値を取る
場合は、トーンカーブが下に凸の形となり、入力値はより小さな出力値に対応付けられる
。また、γの値が「１」よりも大きくなるにつれてトーンカーブの凸が大きくなり、出力
値はより小さな値となる。この様に、γの値を定めることで、階調値を変化させるトーン
カーブを設定することができる。
【００７４】
図１８は、先に算出した明度補正量に基づいて、明度補正を行うためのトーンカーブを
ガンマ補正式により設定した様子を示した説明図である。図１８では、入力の明度値「ａ
」が、出力値「ａ＋明度補正量」に変換されるようにトーンカーブが設定されている。こ
こで「ａ」の値としては、画像データ全体の平均の明度を用いてもよいし、または、特徴
色画素の平均明度（図１３参照）を用いてもよい。「ａ」として画像データ全体の平均明
度を用いた場合には、画像データ全体の平均明度が適切な明度値に補正されることにより
、画像全体として適切な明度を持った画像に補正することができる。一方、「ａ」の値と
して特徴色画素の平均明度を用いた場合には、特徴色画素の平均明度が適切な明度値に補
正されることにより、画像の中で特に特徴色の部分をより適切な明度に補正することがで
きる。こうして「ａ」の値と明度補正量とによってトーンカーブを設定したら、トーンカ
ーブに従って実際に画像データに変換処理を施す。この結果として、適切な明度に補正さ
れた画像データが得られる。
【００７５】
以上のようにして、画像データを補正したら、図１１に示したシーン明度補正処理を終
了し、図７の画像印刷処理に復帰する。画像印刷処理に復帰した後は、前述した様に、補
正後の画像データに対し、色変換処理（図７のステップＳ１０６）、ハーフトーン処理（
ステップＳ１０８）、インターレース処理（ステップＳ１１０）を順に行う。そうして得
られたデータを元に、ドット形成処理（ステップＳ１１２）により印刷媒体上にインクド
ットを形成することで、画像を印刷する。そして、上述した「シーン明度補正処理」で適
切な補正処理がなされていることにより、撮影シーンに応じた適切な明度を持った、好適
な印刷画像が得られる。
【００７６】
以上、説明した様に、本実施例の印刷装置１０は、画像データを受け取ると、画像デー
タを解析して撮影シーンを判定し、画像の撮影シーンに対応した特徴量（本実施例では特
徴色）を画像データから取得する。そして、取得した特徴量に基づいて明度補正量を算出
し、画像データの補正を行う。この結果、画像の内容に応じて画像を適切な明度に補正す
ることができるので、好適な印刷画像を得ることが可能となる。加えて、印刷に際して、
コンピュータを立ち上げて専用のアプリケーションソフトを起動するなどの特別な操作を
何ら要しないので、ユーザーは煩わしい操作を強いられることが無く、好ましい画像を簡
便に得ることが可能となる。
【００７７】
以上、本実施例の印刷装置について説明したが、本発明は上記すべての実施例に限られ
るものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる
。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本実施例の印刷装置の概要を示した説明図である。
【図２】本実施例の印刷装置の外観形状を示す斜視図である。
【図３】原稿画像を読み込むために印刷装置の上部に設けられた原稿台カバーを開いた様子を示す説明図である。
【図４】スキャナ部の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である。
【図５】本実施例の印刷装置の内部構成を概念的に示した説明図である。
【図６】各色のインク吐出ヘッドにインク滴を吐出する複数のノズルが形成されている様子を示した説明図である。
【図７】プリンタドライバが印刷を実行する処理（画像印刷処理）の流れを示すフローチャートである。
【図８】色変換処理のために参照される色変換テーブルを概念的に示した説明図である。
【図９】ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。
【図１０】ディザマトリックスを参照しながら画素毎にドット形成の有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。
【図１１】本実施例のシーン明度補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】画像データに記録されている色を調べる為にＨＳＢ表色系の空間に色領域を設定した様子を示した説明図である。
【図１３】各撮影シーンに対応する特徴量を示した説明図である。
【図１４】明度補正量を算出する方法を示した説明図である。
【図１５】明度補正量と各特徴量との関係を示した説明図である。
【図１６】風景シーンおよび紅葉シーンの場合の明度補正量の算出方法を示した説明図である。
【図１７】ガンマ補正式によるトーンカーブを示した説明図である。
【図１８】明度補正を行う為のトーンカーブを明度補正量に基づいて設定した様子を示した説明図である。
【符号の説明】
【００７９】
１０…印刷装置、    １２…インク吐出ヘッド、    １００…スキャナ部、
２００…プリンタ部、    ２４０…印刷キャリッジ、    ２４１…印字ヘッド、
２４２…インクカートリッジ、    ２４３…インクカートリッジ、
２６０…制御回路、    ３００…操作パネル
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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