(57)【要約】【課題】画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができるようにする。【解決手段】サムネイル画像取得部１１１と特徴量算出領域設定部１１２とが協働して、メーカーノート情報等を解析してサムネイル画像の取得・生成を行い、このサムネイル画像において、画像取得時において露出の影響を受けて得られる画像データが占める領域としての有効画像データ領域（露出関与領域）を特徴量算出領域とする。つまり、サイズ調整のために画像上下に黒色バー画像が付加されているような場合は、この黒色バー画像の占有領域を除外して特徴量算出領域とする。そして、この特徴量算出領域を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値から、そのブロックにおける基準最大輝度値の平均値を導き出し、この基準最大輝度平均値に基づいて、画像の露出が適正であるか否かを判別する。【選択図】図１
2008124890.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別装置であって、
前記画像に対応して当該画像の概要を表すサムネイル画像において、前記露出の影響を受ける特徴量の算出対象となる領域としての特徴量算出領域を設定する特徴量算出領域設定部と、
前記設定された特徴量算出領域を複数のブロックに分割し、該分割したブロックにおける前記サムネイル画像を表すサムネイル画像データから、前記分割したブロックに属する各画素の明るさを示す明るさ指標値の対比基準値である明るさ対比基準指標値を前記分割したブロックごとに導き出し、前記分割したブロックごとの前記明るさ対比基準指標値の平均値を前記特徴量の一つである第１の評価値とする第１の評価値導出部と、
前記第１の評価値に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別する露出判別部とを備え、
前記特徴量算出領域設定部は、
前記サムネイル画像における前記特徴量算出領域を設定するに当たり、画像取得時において露出の影響を受けて得られた前記画像データが占める露出関与領域を前記サムネイル画像から抽出して前記特徴量算出領域を設定する
露出判別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の露出判別装置であって、
前記特徴量算出領域設定部は、
前記画像データによって表される前記画像のアスペクト比に応じて前記露出関与領域を定めて、前記特徴量算出領域を設定する
露出判別装置。
【請求項３】
請求項１に記載の露出判別装置であって、
前記特徴量算出領域設定部は、
前記サムネイル画像を走査し、前記サムネイル画像データの推移状況に応じて前記露出関与領域を定めて、前記特徴量算出領域を設定する
露出判別装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３いずれかに記載の露出判別装置であって、
前記露出判別部は、前記第１の評価値が第１の閾値を超えた場合に、前記サムネイル画像の露出が適正であるとして、前記画像についても露出が適正であると判別する
露出判別装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項３いずれかに記載の露出判別装置であって、
前記設定された特徴量算出領域に属する前記サムネイル画像データに基づいて、前記特徴量算出領域の前記明るさ指標値の平均値を前記特徴量の一つである第２の評価値として導き出す第２の評価値導出部を備え、
前記露出判別部は、
前記第１及び第２の評価値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別する
露出判別装置。
【請求項６】
請求項５に記載の露出判別装置であって、
前記第１の評価値である前記明るさ対比基準指標値の平均値を、前記分割されたブロックに属する各画素の輝度値から前記分割されたブロックごとに導き出した最大輝度値の平均値ＡｖＲｍａｘとし、前記第２の評価値である前記明るさ指標値の平均値を、前記設定された特徴量算出領域に属する各画素の輝度値から導き出した輝度値の平均値Ａｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
であり、
前記閾値関数式を満たした場合に、前記サムネイル画像の露出が適正であるとして、前記画像についても露出が適正であると判別する
露出判別装置。
【請求項７】
請求項６に記載の露出判別装置であって、
前記画像がＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）にて圧縮されたＪＰＥＧ画像である場合に、各画素の輝度値の平均値Ａｖは、前記ＪＰＥＧ画像の８×８画素ブロック毎に得られる離散コサイン変換（ＤＣＴ：discrete cosine transform）のＤＣ成分の平均値として求める
露出判別装置。
【請求項８】
画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別方法であって、
（ａ）前記画像に対応して当該画像の概要を表すサムネイル画像において、前記露出の影響を受ける特徴量の算出対象となる領域としての特徴量算出領域を設定する工程と、
（ｂ）前記設定された特徴量算出領域を複数のブロックに分割し、該分割したブロックにおける前記サムネイル画像を表すサムネイル画像データから、前記分割したブロックに属する各画素の明るさを示す明るさ指標値の対比基準値である明るさ対比基準指標値を前記分割したブロックごとに導き出し、前記分割したブロックごとの前記明るさ対比基準指標値の平均値を前記特徴量の一つである第１の評価値とする工程と
（ｃ）前記第１の評価値に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別する工程とを備え、
前記特徴量算出領域を設定する工程（ａ）では、
前記サムネイル画像における前記特徴量算出領域を設定するに当たり、画像取得時において露出の影響を受けて得られた前記画像データが占める露出関与領域を前記サムネイル画像から抽出して前記特徴量算出領域を設定する
露出判別方法。
【請求項９】
請求項８に記載の露出判別方法であって、
前記明るさ対比基準指標値の平均値を前記特徴量の一つである第１の評価値とする工程（ａ）では、
前記第１の評価値に加え、前記設定された特徴量算出領域に属する前記サムネイル画像データに基づいて、前記特徴量算出領域の前記明るさ指標値の平均値を前記特徴量の一つである第２の評価値として導き出し、
前記露出の適正を判定する工程（Ｃ）では、
前記第１及び第２の評価値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別する
露出判別方法。
【請求項１０】
画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するためのコンピュータプログラムであって、
（ａ）前記画像に対応して当該画像の概要を表すサムネイル画像において、前記露出の影響を受ける特徴量の算出対象となる領域としての特徴量算出領域を設定する手順と、
（ｂ）前記設定された特徴量算出領域を複数のブロックに分割し、該分割したブロックにおける前記サムネイル画像を表すサムネイル画像データから、前記分割したブロックに属する各画素の明るさを示す明るさ指標値の対比基準値である明るさ対比基準指標値を前記分割したブロックごとに導き出し、前記分割したブロックごとの前記明るさ対比基準指標値の平均値を前記特徴量の一つである第１の評価値とする手順と
（ｃ）前記第１の評価値に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別する手順とをコンピュータに実行させると共に、
前記特徴量算出領域を設定する手順（ａ）では、
前記サムネイル画像における前記特徴量算出領域を設定するに当たり、画像取得時において露出の影響を受けて得られた前記画像データが占める露出関与領域を前記サムネイル画像から抽出して前記特徴量算出領域を設定する手順をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータプログラムであって、
前記明るさ対比基準指標値の平均値を前記特徴量の一つである第１の評価値とする手順（ａ）では、
前記第１の評価値に加え、前記設定された特徴量算出領域に属する前記サムネイル画像データに基づいて、前記特徴量算出領域の前記明るさ指標値の平均値を前記特徴量の一つである第２の評価値として導き出す手順をコンピュータに実行させると共に、
前記露出の適正を判定する手順（Ｃ）では、
前記第１及び第２の評価値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別する手順をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１０または請求項１１に記載のコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別する技術に関し、詳しくは、当該画像の概要を表すサムネイル画像での露出判別を経て画像の露出判別を行う技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラなどによって撮影された画像（写真画像）をプリンタや複合機などを用いて印刷する場合、撮影された全ての画像を印刷したのでは無駄が多い。すなわち、撮影された画像の中には、露出が不足した画像や露出過多が含まれており、それらの画像については、印刷してもあまり意味がない。
【０００３】
図１１は露出が適正である画像と露出が不足した画像の例をそれぞれ示す説明図である。図１１において、（ａ）は夜空に上がった花火を撮影した画像であり、背景は暗いが、画像全体に明るい部分が点在しており、露出が適正な画像であり、印刷しても意味のある画像と言える。これに対し、（ｂ）は画像の一部分だけ明るいが、それ以外の部分は暗いため、露出が不足した画像であり、印刷してもあまり意味ない画像と言える。
【０００４】
このように、一般に、花火や夜景などを撮影した画像は、露出が適正な画像であるのに対し、一部分だけ明るいが、それ以外の部分は暗い画像は、露出が不足した画像である。
【０００５】
従って、撮影された多数の画像の中から、露出が適正な画像を判別することができれば、例えば、ユーザが本来印刷を希望するような画像のみを、自動的に印刷させることも可能となる。
【０００６】
ところで、画像の露出が超過しているか不足しているかを判別する方法としては、例えば、下記の特許文献に記載のものが知られている。
【０００７】
具体的には、例えば、判別対象となる画像について、各画素の輝度値の平均値を求めて、その値に基づいて、画像の露出が超過しているか不足しているかを判別するようにしている。
【０００８】
【特許文献１】特開平９−６８７６４号公報
【特許文献２】特開２００２−２８１３３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、このように、判別対象となる画像について、各画素の輝度値の平均値（以下、輝度平均値という場合がある）を求め、その値に基づいて、画像の露出が適正であるか否かを判別しようとした場合、画像によっては、誤判別してしまうという問題があった。
【００１０】
図１２は図１１における各画像について、輝度値のヒストグラムと輝度平均値とを示した説明図である。図１２において、（ａ）は、図１１（ａ）の露出が適正な画像についての輝度値のヒストグラムであり、（ｂ）は、図１１（ｂ）の露出が不足した画像についての輝度値のヒストグラムである。また、（ａ），（ｂ）において、Ａｖは、それぞれ、その画像における各画素の輝度値の平均値（輝度平均値）を示している。
【００１１】
図１２に示すように、図１１（ａ）に示す露出が適正な画像と、図１１（ｂ）に示す露出が不足した画像と、で各画素の輝度平均値Ａｖを比較すると、ほぼ同じであり、従って、この輝度平均値Ａｖのみを用いるだけでは、図１１（ａ）に示す画像が、露出が適正な画像であり、図１１（ｂ）に示す画像が、露出が不足した画像であると、判別することは困難であることが理解できる。
【００１２】
本発明の目的は、上記した従来技術の問題点を解決し、画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記した目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の露出判別装置は、画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別装置であって、
前記画像に対応して当該画像の概要を表すサムネイル画像において、前記露出の影響を受ける特徴量の算出対象となる領域としての特徴量算出領域を設定する特徴量算出領域設定部と、
前記設定された特徴量算出領域を複数のブロックに分割し、該分割したブロックにおける前記サムネイル画像を表すサムネイル画像データから、前記分割したブロックに属する各画素の明るさを示す明るさ指標値の対比基準値である明るさ対比基準指標値を前記分割したブロックごとに導き出し、前記分割したブロックごとの前記明るさ対比基準指標値の平均値を前記特徴量の一つである第１の評価値とする第１の評価値導出部と、
前記第１の評価値に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別する露出判別部とを備え、
前記特徴量算出領域設定部は、
前記サムネイル画像における前記特徴量算出領域を設定するに当たり、画像取得時において露出の影響を受けて得られた前記画像データが占める露出関与領域を前記サムネイル画像から抽出して前記特徴量算出領域を設定することを要旨とする。
【００１４】
このように、本発明の露出判別装置では、画像の露出の適正判別に際し、当該画像に対応して画像概要を表すサムネイル画像を用いる。サムネイル画像は、その元となる画像（以下、この画像を説明の便宜上、適宜、本画像と称する）に比較して画像サイズが小さいので、サムネイル画像を表すサムネイル画像データのデータ数は、本画像を表すデータに比較して少なくなる。このため、後述する処理に処するデータ数の低減により、処理の高速化、延いては処理時間の短縮化を図ることができる。
【００１５】
この場合、露出適正の判定対象となる本画像が日本電子工業振興協会(JEIDA)制定のデジタルカメラ用画像のファイルフォーマット規格（ＤＣＦ規格）に準拠したＪｐｅｇファイル（ＤＣＦ基本ファイル）として提供されていれば、通常、そのＤＣＦ基本ファイル内にサムネイル画像（ＤＣＦ基本サムネイル）が存在する。従って、この場合には、このサムネイル画像を後述する処理に処すればよい。ＤＣＦファイルに準拠したサムネイル画像は、そのアスペクト比が４：３とされ、この場合のサムネイル画像は、通常、１６０×１２０画素の大きさであり、本画像に比較して、画像サイズが非常に小さい。よって、処理負荷の低減による処理時間の大幅な短縮化が可能となる。なお、ＤＣＦ規格に準拠していないＥｘｉｆファイルでは、サムネイル画像の有無をタグ情報から調べ、サムネイル画像が存在する場合は、そのサムネイルを用いて処理時間の短縮化が可能となる。
【００１６】
その一方、Ｅｘｉｆファイル内にサムネイル画像が存在しない場合や、露出適正の判定対象となる本画像がサムネイル画像を有しないファイル（例えば、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）ファイル）では、本画像から、間引き処理などによりサムネイル画像を生成し、その生成したサムネイル画像を用いればよい。この場合のサムネイル画像の画像サイズやサムネイル画像データの構成は、間引き処理する処理内容によって定まるので、採用する間引き処理の処理プロセスから、サムネイル画像の画像サイズやサムネイル画像データの構成を把握して後述の処理に処すればよい。
【００１７】
サムネイル画像を用いた上記の本発明の露出判別装置では、まず、本画像に対応して当該画像の概要を表すサムネイル画像において、前記露出の影響を受ける特徴量の算出対象となる領域としての特徴量算出領域を設定する。この特徴量算出領域は、当該領域に含まれるサムネイル画像データを用いた露出適正判別の対象領域であることから、サムネイル画像におけるこの特徴量算出領域を設定するに当たっては、画像取得時において露出の影響を受けて得られた前記画像データが占める露出関与領域を前記サムネイル画像から抽出して前記特徴量算出領域を設定する。
【００１８】
ここに、上記した露出関与領域は、画像取得時において露出の影響を受けて得られた前記画像データが占める領域であることから、本画像にあっては一律にその全領域であるものの、本画像から得られたサムネイル画像では、一律とはならず、本画像のアスペクト比に関連する。よって、画像のアスペクト比に応じて露出関与領域を定めて、特徴量算出領域を設定することもできる。具体的には、本画像のアスペクト比が４：３であれば、当該本画像に基づくサムネイル画像にあってはＤＣＦ規格に倣ってアスペクト比は４：３のままとなることから、本画像での上記の露出関与領域（即ち、本画像全領域）はサムネイル画像においてもそのまま推移するので、サムネイル画像の全領域を露出関与領域として当該領域を特徴量算出領域とする。
【００１９】
その一方、本画像のアスペクト比が４：３以外のアスペクト比であれば、そのアスペクト比の本画像からサムネイル画像を生成する処理に際して、ＤＣＦ規格に倣った４：３のアスペクト比のサムネイル画像に変換されるものの、この変換過程において露出と無関係なデータ（例えば、画像の上下にサイズ合わせのために付加した黒色バーを表すデータ）が通常付加される。こうした露出と無関係なデータ（サムネイル画像データ）が占めるデータ領域は、本画像はもとよりこの本画像に対応したサムネイル画像において露出の影響を受けていないものである。よって、このような露出と無関係なデータ領域をサムネイル画像から除外することを通して、上記した露出関与領域をサムネイル画像から抽出して特徴量算出領域を設定する。こうすれば、サムネイル画像において露出の影響を受けていない領域に含まれるデータ（サムネイル画像データ）を後述の処理から除外できるので、露出適正判別のための後述の処理の信頼性の向上、延いては露出判別精度の向上を図ることができる。
【００２０】
そして、露出関与領域の抽出を経た特徴量算出領域の設定に際しては、上記したようなアスペクト比に応じた設定のほか、サムネイル画像を走査して、前記サムネイル画像データの推移状況に応じて前記露出関与領域を定めるようにすることもできる。つまり、上記したサイズ合わせのための画像上下の黒色バーが占める領域ではサムネイル画像データがデータ走査の列においてほぼ完全に一律であるが、本来の画像が反映した領域では、通常、データ走査の列においてデータ値（例えば、輝度等）が変化するので、こうした走査状況の相違から、露出と無関係なデータが占める領域を除外して露出関与領域を抽出し、特徴量算出領域を設定することができる。
【００２１】
本発明の露出判別装置は、こうして設定したサムネイル画像における特徴量算出領域を複数のブロックに分割し、該分割したブロックにおける前記サムネイル画像を表すサムネイル画像データから、前記分割したブロックに属する各画素の明るさを示す明るさ指標値の対比基準値である明るさ対比基準指標値を前記分割したブロックごとに導き出し、前記分割したブロックごとの前記明るさ対比基準指標値の平均値を前記特徴量の一つである第１の評価値とする。この場合、各画素の明るさを示す明るさ指標値としては、露出の影響を受けて定まる輝度値や明度を用いることができ、対比基準指標値には、明るさ指標値を輝度値とした場合の最大輝度値の他、それに準ずる値、例えば、大きい方からｎ番目の値、あるいは、大きい側からヒストグラム累積ｍ％の値などを採用できる。明度についても同様である。
【００２２】
そして、本発明の露出判別装置は、露出の影響を受ける特徴量の一つである上記の第１の評価値（明るさ対比基準指標値の平均値）に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別するようにしている。
【００２３】
従って、花火や夜景などを撮影した画像、すなわち、背景は暗いが、画像全体に明るい部分が点在しているような画像（本画像）に対応するサムネイル画像については、特徴量算出領域の各ブロックとも、それぞれ、明るさ対比基準指標値として、或る程度の値を得ることができるため、それら明るさ対比基準指標値の平均値である第１の評価値を、露出判別の指標として用いることにより、露出が適正な画像であると判別することができる。反対に、一部分だけ明るいが、それ以外の部分は暗いような画像については、一部のブロックしか、明るさ対比基準指標値として、大きな値を得ることができないため、それら明るさ対比基準指標値の平均値としての第１の評価値を露出判別の指標として用いることにより、露出が不足した画像であると判別することができる。
【００２４】
よって、本発明の露出判別装置によれば、本画像に対応するサムネイル画像での特徴量算出領域の各ブロック毎の明るさ対比基準指標値の平均値である第１の評価値を、露出判別の指標としているため、サムネイル画像はもとより、これに対応する本画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる。しかも、既述したようにサムネイル画像を用いることから、露出の適正判別を短時間の内に行うことができる利点がある。また、第１の評価値を明るさ対比基準指標値の平均値としたので、計算処理を複雑化することなく、画像の露出が適正であるか否かをより適切に判別することができる。
【００２５】
上記した本発明の露出判別装置は、種々の態様を採ることができ、例えば、前記露出判別部は、前記第１の評価値が第１の閾値を超えた場合に、前記サムネイル画像の露出が適正であるとして、前記画像についても露出が適正であると判別することが好ましい。こうすれば、第１の評価値と第１の閾値との大小対比という簡便な手法で、画像の露出が適正であるか否か判別することができる。
【００２６】
また、前記設定された特徴量算出領域に属する前記サムネイル画像データに基づいて、前記特徴量算出領域の前記明るさ指標値の平均値を前記特徴量の一つである第２の評価値として導き出す第２の評価値導出部をさらに備え、
前記露出判別部は、前記第１及び第２の評価値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別するようにしてもよい。
【００２７】
こうすれば、特徴量算出領域を分割した各ブロックに属するサムネイル画像データから導き出された第１の評価値と共に、特徴量算出領域全体としての特徴量である第２の評価値を露出判別の指標として用いるので、画像の露出が適正であるか否かをより適切に判別することができる。
【００２８】
このように第１、第２の評価値を用いるに当たり、前記第１の評価値である前記明るさ対比基準指標値の平均値を、前記分割されたブロックに属する各画素の輝度値から前記分割されたブロックごとに導き出した最大輝度値の平均値ＡｖＲｍａｘとし、前記第２の評価値である前記明るさ指標値の平均値を、前記設定された特徴量算出領域に属する各画素の輝度値から導き出した輝度値の平均値Ａｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
であり、
前記閾値関数式を満たした場合に、前記サムネイル画像の露出が適正であるとして、前記画像についても露出が適正であると判別するようにしてもよい。
【００２９】
このように構成することにより、画像の露出が適正であるか否かをより高精度に判別することができる。
【００３０】
上記したように最大輝度値の平均値ＡｖＲｍａｘや輝度値の平均値Ａｖを用いるに当たり、前記画像がＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）にて圧縮されたＪＰＥＧ画像である場合に、各画素の輝度値の平均値Ａｖは、前記ＪＰＥＧ画像の８×８画素ブロック毎に得られる離散コサイン変換（ＤＣＴ：discrete cosine transform）のＤＣ成分の平均値として求めるようにしてもよい。
【００３１】
このように構成することにより、画像全体について、各画素の輝度値の平均を求める場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。また、最大輝度値は、求めやすい値であるため、処理時間のより一層の短縮化が期待できる。
【００３２】
なお、本発明は、上記した露出判別装置などの装置発明の態様に限ることなく、露出判別方法などの方法発明としての態様で実現することも可能である。さらには、それら方法や装置を構築するためのコンピュータプログラムとしての態様や、そのようなコンピュータプログラムを記録した記録媒体としての態様や、上記コンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号など、種々の態様で実現することも可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１の実施例：
Ａ−１．実施例の構成：
Ａ−２．実施例の動作：
Ａ−３．実施例の効果：
Ｂ．第２の実施例：
Ｂ−１．実施例の構成：
Ｂ−２．実施例の動作：
Ｂ−３．実施例の効果：
Ｃ．変形例：
【００３４】
Ａ．第１の実施例：
Ａ−１．実施例の構成：
図１は本発明の第１の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。図１に示す複合機１０は、露出判別装置として機能すると共に、後述する各種構成要素に対する制御等を行う制御回路１００と、写真などから画像を読み取って画像データに変換するためのスキャナ部１４０と、挿入されたメモリカード１５０ａに画像データなどを読み書きするためのメモリカードスロット１５０と、デジタルカメラ（図示せず）などとＵＳＢケーブル（図示せず）を介して接続し、画像データなどを読み書きするためのＵＳＢインタフェース部１６０と、画像や各種メッセージを表示するための液晶ディスプレイ１７０と、ユーザからの各種指示を受けるための操作部１８０と、画像データに基づいて用紙などに画像を印刷するためのプリンタ部１９０と、を主として備えている。
【００３５】
このうち、制御回路１００は、コンピュータプログラムに従って各種処理や制御を行うＣＰＵ１１０と、ＣＰＵ１１０による処理や制御中に得られるデータなどを一時的に格納するためのＲＡＭ１２０と、ＣＰＵ１１０で用いられる上記コンピュータプログラムなどを格納するためのＲＯＭ１３０と、を備えている。また、ＣＰＵ１１０は、上記コンピュータプログラムを実行することにより、サムネイル画像取得部１１１や、特徴量算出領域設定部１１２や、最大輝度平均値算出部１１３や、露出判別部１１４や、画像補正部１１６や、印刷制御部１１８として機能する。このうち、特に、特徴量算出領域設定部１１２と最大輝度平均値算出部１１３と露出判別部１１４などによって、露出判別装置が構成される。
【００３６】
なお、図１において、特徴量算出領域設定部１１２は、本願発明における特徴量算出領域設定部に相当し、最大輝度平均値算出部１１３は、本願発明における第１の評価値導出部に相当し、露出判別部１１４は、本願発明における露出判別部に相当する。
【００３７】
Ａ−２．実施例の動作：
次に、本実施例の複合機１０の動作について、ユーザが、図１に示す複合機１０に対し、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示をした場合を例として、説明する。
【００３８】
ここで、「おまかせ印刷」とは、複合機１０が、多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した画像をいくつか選んで印刷を行う処理のことである。このような「おまかせ印刷」の一環として、印刷に適した画像を選択する際に、本実施例の露出判別装置による画像判別処理が行われる。
【００３９】
図２は第１の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【００４０】
ユーザが、操作部１８０を介して、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示を行うと、ＣＰＵ１１０は、それら画像データについて、順次、図２に示す露出判別処理ルーチンを実行する。
【００４１】
図２に示す露出判別処理ルーチンが開始されると、まず、ＣＰＵ１１０によって機能するサムネイル画像取得部１１１が、メモリカードスロット１５０を介してメモリカード１５０ａにアクセスし、メモリカード１５０ａに記録された複数の画像データの中から、１つの画像データを読み出して取得し、ＲＡＭ１２０に書き込む（ステップＳ１０２）。この画像データは、後述するサムネイル画像に対しての本画像についてのデータである。次に、ＣＰＵ１１０によって機能する特徴量算出領域設定部１１２がサムネイル画像取得部１１１と協働して、特徴量算出領域の設定処理（ステップＳ１０３）を行う。この特徴量算出領域の設定処理は、図示するように複数の処理からなり、取得した画像データの解析（例えば、ファイル情報解析、タグ情報解析等）により本画像に対するサムネイル画像の有無を判定する（ステップＳ１３１）。
【００４２】
このステップＳ１３１でサムネイル画像がないと否定判定すれば、続くステップＳ１３２にて、データの間引きを含む所定のサムネイル画像作成処理に則って、ステップＳ１０２で取得済みの画像データからサムネイル画像およびそのサムネイル画像データを作成する。この場合、サムネイル画像作成処理の処理手順は、予めＲＯＭ１３０に記憶されているので、当該処理手順によりサムネイル画像を作成することとなる。
【００４３】
ステップＳ１３１での肯定判定（サムネイル画像あり）とステップＳ１３２でのサムネイル画像作成に続いては、本画像のアスペクト比が４：３となっているか否かを判定する（ステップＳ１３３）。このステップＳ１３３においても、上記したようなファイル情報解析、或いはメーカーノート情報解析により判定を下すことができる。そして、本画像のアスペクト比が４：３であると肯定判定すると、このアスペクト比であれば本画像はもとより当該本画像に対応したサムネイル画像についてもその画像全域が画像取得時の本来の画像を表す画像データであることから、サムネイル画像の全域を後述の処理の対象となる特徴量算出領域に設定する（ステップＳ１３４）。この場合の特徴量算出領域であるサムネイル画像の全域は、画像取得時において露出の影響を受けて得られる画像データが占める領域であることから、本願発明に云う露出関与領域に相当する。
【００４４】
その一方、本画像のアスペクト比が４：３以外であると否定判定すれば、次のようにする。本画像の画像データがＤＣＦファイルであるか否かに拘わらず、本画像のアスペクト比が４：３以外のアスペクト比であれば、そのサムネイル画像については４：３のアスペクト比に適合するようサイズ調整されることから、画像上下に黒色バーとしての画像に相当する画像データ（サムネイル画像データ）が含まれている。また、ステップＳ１３２において作成したサムネイル画像にあっても、本画像のアスペクト比が４：３以外のアスペクト比であれば、サムネイル画像作成処理の過程において、４：３のアスペクト比に適合するようサイズ調整されることから、画像上下に黒色バーとしての画像に相当する画像データ（サムネイル画像データ）が付加される。換言すれば、サイズ合わせのために画像上下に黒色バー画像が付加される。図３はアスペクト比とサムネイル画像との関係を示す説明図である。この図３に示すように、ステップＳ１３３にて本画像のアスペクト比が４：３以外であると否定判定した場合は、画像取得時の本来の画像を表す画像データに該当する有効画像データ領域を後述の処理の対象となる特徴量算出領域に設定する（ステップＳ１３５）。つまり、図３に示す画像上下の黒色バーに該当する画像データ（サムネイル画像データ）は、画像取得時の本来の画像を表す画像データに該当する有効画像データではないことから、画像上下の黒色バーに該当する画像データ（サムネイル画像データ）が含まれる画像領域をサムネイル画像から除外して有効画像データ領域を抽出し、特徴量算出領域に設定するのである。この場合の特徴量算出領域である有効画像データ領域は、画像取得時において露出の影響を受けて得られる画像データが占める領域であることから、本願発明に云う露出関与領域に相当する。
【００４５】
ところで、ステップＳ１３５での有効画像データ領域の決定に際しては、種々の手法を取ることができる。例えば、ファイル情報解析或いはメーカーノート情報解析により本画像が備えていたアスペクト比（例えば、３：２とか１６：９等のアスペクト比）が判れば、上記した４：３のアスペクト比との対比を経て、サムネイル画像の上下に付加された黒色バーが占める領域は判明する。よって、こうして求めた画像上下の黒色バーの占有領域を、サムネイル画像から除外することで有効画像データ領域を決定できる。この他、提供された本画像に対応して予め存在するサムネイル画像やステップＳ１３２にて作成したサムネイル画像を画像上端から下端に亘って横方向に走査する手法を取ることもできる。この手法では、サイズ合わせのための画像上下の黒色バーの占有領域と、当該占有領域以外の有効画像データ領域とでのデータの性質の相違を次のようにして利用するのである。つまり、サイズ合わせのための画像上下の黒色バーの占有領域では、サムネイル画像データがデータ走査の列においてほぼ完全に一律であるが、有効画像データ領域では、画像取得時の画像本来の状況がサムネイル画像データに反映しているので、通常、データ走査の列においてデータ値（例えば、輝度等）が変化する。よって、黒色バーの占有領域の走査と有効画像データ領域の走査とでは、その走査状況に相違が生じるので、こうした走査状況の相違から画像上下の黒色バーの占有領域を求め、当該占有領域をサムネイル画像から除外して有効画像データ領域を抽出し、特徴量算出領域に設定する。
【００４６】
こうして特徴量算出領域が設定されると、ＣＰＵ１１０によって機能する最大輝度平均値算出部１１３は、その設定済み特徴量算出領域をＭ×Ｎ（Ｍ，Ｎは１以上の整数）個のブロックに分割する（ステップＳ１０４）。具体的には、設定済み特徴量算出領域に属するサムネイル画像データから、ブロックのサイズや、各ブロックの位置などを算出する。次に、最大輝度平均値算出部１１３は、そのサムネイル画像データに基づいて、各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値の中から最大輝度値Ｂｍａｘを、それぞれ求める（ステップＳ１０６）。
【００４７】
図４はブロック毎に最大輝度値Ｂｍａｘを求めた様子を模式的に示す説明図である。図４に示す例では、Ｍ＝５，Ｎ＝５として、合計２５個のブロックについて、それぞれ、最大値度値Ｂｍａｘ（ｍ，ｎ）を求めている（但し、ｍ＝１，...，５、ｎ＝１，...，５）。
【００４８】
続いて、最大輝度平均値算出部１１３は、それら求めた各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘの平均を求めることにより、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出する（ステップＳ１０８）。
【００４９】
例えば、図４に示す例の場合、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘは、式（１）に示すごとくになる。
【数１】
2008124890.tif 000003
【００５０】
次に、ＣＰＵ１１０によって機能する露出判別部１１４は、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが、予め定められた閾値Ｔｈ２を超えているか否かを判定し（ステップＳ１１０）、超えている場合には、設定済み特徴量算出領域に相当するサムネイル画像を、露出が適正な画像であると判別して、当該サムネイル画像に対応する本画像を印刷対象画像として選択する（ステップＳ１１２）。そして、ＣＰＵ１１０によって機能する画像補正部１１６は、その印刷対象画像として選択された本画像の画像データに対し、コントラスト，明度，カラーバランス，ノイズ除去などの種々の画質補正を含む画像補正処理を行い（ステップＳ１１４）、露出判別処理ルーチンを終了する。反対に、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を超えていなければ、露出判別部１１４は、設定済み特徴量算出領域に相当するサムネイル画像を、露出が不足した画像であると判別して、当該サムネイル画像に対応する本画像を印刷対象画像として選択せず（ステップＳ１１６）、露出判別処理ルーチンを終了する。
【００５１】
こうして、ＣＰＵ１１０が、メモリカード１５０ａに記録された全ての本画像の画像データに対して、順次、図２に示す露出判別処理ルーチンを実行することにより、それら画像データの示す各画像を、露出の適正／不足に応じて、印刷対象となる画像と印刷対象とはならない画像とに分別し、印刷対象画像に対しては所望の画像補正を施す。
【００５２】
そして、ＣＰＵ１１０によって機能する印刷制御部１１８は、プリンタ部１９０を制御して、露出適正と判別済みで画像補正の実行済みの印刷対象画像を、順次、印刷させる。
【００５３】
以上のようにして、メモリカード１５０ａに記録された多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した露出の適正な画像を選択して、印刷させることができる。なお、ステップＳ１１６にて設定済み特徴量算出領域に相当するサムネイル画像が露出不足だとして印刷対象画像から除外した本画像については、当該本画像をメモリカード１５０ａから削除するようにすることもできる。また、ステップＳ１１２〜１１４を経て印刷対象とした本画像については、ステップＳ１１４での補正結果を反映させた画像データとしてメモリカード１５０ａに更新記憶するようにすることもできる。
【００５４】
Ａ−３．実施例の効果：
図５は図１１における各画像について、輝度値のヒストグラムと最大輝度平均値とを示した説明図である。図５において、図１２と同様に、（ａ）は、図１１（ａ）の露出が適正な画像についての輝度値のヒストグラムであり、（ｂ）は、図１１（ｂ）の露出が不足した画像についての輝度値のヒストグラムである。また、（ａ），（ｂ）において、ＡｖＢｍａｘは、それぞれ、その画像における最大輝度平均値を示している。なお、サムネイル画像は本画像の画像データの間引きを含んで作成されたものであることから、サムネイル画像における画素の輝度値分布と本画像における画素の輝度値分布とは、そのデータ数に違いがあるに過ぎずないため、図５では、本画像の輝度値分布図である図１１との対比の上で本画像における画像データの分布を示すこととした。
【００５５】
図５に示すように、図１１（ａ）に示す露出が適正な画像では、その最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を超えているのに対し、図１１（ｂ）に示す露出が不足した画像では、その最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を大幅に下回っており、従って、このように、画像における各ブロック毎の最大輝度値の平均値である最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを露出判別の指標とすることにより、図１１（ａ）に示す画像が、露出が適正な画像であり、図１１（ｂ）に示す画像が、露出が不足した画像であると、適切に判別することが可能となる。
【００５６】
図６は、多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、輝度平均値についての閾値と共に示したグラフであり、図７は、同じ分布を、最大輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。この図６と図７についても、本画像における輝度値分布を示しているが、本実施例での露出適正の判別対象となるサムネイル画像、詳しくは上記のように設定した特徴量算出領域に含まれるサムネイル画像データでの輝度値分布も、図示する図６や図７の分布となると言える。よって、特に明示しない限り、以下の説明では、本画像における輝度値分布にて説明する。
【００５７】
図６や図７において、横軸は輝度平均値Ａｖであり、縦軸は最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘであり、いずれも０〜２５５の値を取り得る。また、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘと輝度平均値Ａｖとは、ＡｖＢｍａｘ≧Ａｖの関係にあるため、各画像は、グラフ上において、ＡｖＢｍａｘ＝Ａｖの直線よりも上側に位置することになる。このとき、○印は露出の適正な画像を示し、×印は露出の不足した画像を示している。さらに、中央及び右上に位置する画像のグループは、それぞれ、通常の画像であり、左下に位置する画像のグループは、それぞれ、図１１（ｂ）に示した画像に代表される、一部分だけ明るく、それ以外の部分は暗い画像であり、それらのグループの間に位置する画像のグループは、図１１（ａ）に示した画像に代表される、花火や夜景などを撮影した画像である。
【００５８】
従来では、前述したとおり、画像における輝度平均値Ａｖを露出判別の指標としていたため、例えば、図６に示すように、輝度平均値Ａｖに対する閾値Ｔｈ１を「６４」とすると、通常の画像については、露出が適正な画像であると判別することができ、一部だけ明るい画像については、露出が不足した画像であると判別することができるが、花火や夜景などの画像については、露出が適正な画像であると判別されるべきであるにも関わらず、露出が不足した画像であると、誤って判別してしまい、問題があった。
【００５９】
これに対し、本実施例では、上記のとおり、画像（詳しくは、設定済みの特徴量算出領域のサムネイル画像）における最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを露出判別の指標としているため、例えば、図７に示すように、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘに対する閾値Ｔｈ２を「６４」とすると、通常の画像は、もちろんのこと、花火や夜景などの画像についても、その大部分の画像を、露出が適正な画像であると判別することができる。また、一部だけ明るい画像については、その全ての画像を、露出が不足した画像であると判別することができる。
【００６０】
以上のように、本実施例によれば、画像（詳しくは、設定済みの特徴量算出領域のサムネイル画像）における最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを判別指標とすることにより、画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる。そして、露出適正の判別に際して、ブロックごとの最大輝度値からの平均値（最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘ）算出と、この最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを閾値Ｔｈ２との大小対比という簡便な演算を行えばよいことから、計算処理を複雑化することなく、画像の露出適否を判別できる。
【００６１】
しかも、本実施例では、露出の適否判別の対象となる画像を、本画像に対応するサムネイル画像としたので、上記したステップＳ１０４〜１０８の露出適否判別のための処理に処すデータ数を少なくできる。よって、処理の高速化、延いては処理時間の短縮化、並びに、露出適正な本画像の迅速な印刷を図ることができる。
【００６２】
また、本実施例では、露出の適否判別の対象となるサムネイル画像において、露出の影響を受けているデータからなる画像の特徴量算出領域を設定するに当たり、本画像のアスペクト比が４：３であれば、そのサムネイル画像の全域を特徴量算出領域とし（ステップＳ１３４）、４：３以外のアスペクト比であれば、サイズ調整のために画像上下に付加される黒色バーの占有領域をサムネイル画像から除外して有効画像データ領域を抽出し、特徴量算出領域に設定することとした（ステップＳ１３５）。よって、露出適正判別のための特徴量算出領域を画像取得時の露出の影響を受けた画像データ（サムネイル画像データ）からなる画像領域とできるので、露出判別精度を向上できる。
【００６３】
Ｂ．第２の実施例：
Ｂ−１．実施例の構成：
図８は本発明の第２の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。図８に示す複合機２０が図１に示した複合機１０と構成上異なる点は、ＣＰＵ１１０が、コンピュータプログラムを実行することにより、最大輝度平均値算出部１１３、露出判別部１１４、画像補正部１１６、及び印刷制御部１１８として機能する他、さらに、輝度平均値算出部１１９としても機能する点である。それ以外の構成については、図１に示した複合機１０と同じであるので、それらについての説明は省略する。なお、図８において、輝度平均値算出部１１９は、本願発明における第２の評価値導出部に相当する。
【００６４】
Ｂ−２．実施例の動作：
それでは、本実施例の動作について、第１の実施例の場合と同様に、ユーザが、図８に示す複合機２０に対し、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示をした場合を例として、説明する。
【００６５】
本実施例の動作が、第１の実施例の動作と異なる点は、露出適否の判別指標として輝度平均値Ａｖと最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘとを用い、この両平均値を変数とする閾値関数式に基づいて露出判別を行う点である。
【００６６】
図９は第２の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【００６７】
ユーザが、操作部１８０を介して、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示を行うと、ＣＰＵ１１０は、それら画像データについて、順次、図９に示す露出判別処理ルーチンを実行する。
【００６８】
図９に示す露出判別処理ルーチンが開始されると、まず、ＣＰＵ１１０によって機能するサムネイル画像取得部１１１が、図２に示したステップＳ１０２と同様、メモリカードスロット１５０を介してメモリカード１５０ａにアクセスし、メモリカード１５０ａに記録された複数の画像データの中から、１つの画像データを読み出して取得し、ＲＡＭ１２０に書き込む（ステップＳ３０２）。次に、ＣＰＵ１１０によって機能する特徴量算出領域設定部１１２がサムネイル画像取得部１１１と協働して、既述した一連の特徴量算出領域設定処理（ステップＳ１０３／ステップＳ１３１〜１３５）を行う。
【００６９】
次に、設定済み特徴量算出領域に属するサムネイル画像データに基づいて、そのサムネイル画像を構成する各画素の輝度値の平均を求めることにより、設定済み特徴量算出領域に相当するサムネイル画像の輝度平均値Ａｖを算出する（ステップＳ３０４）。
【００７０】
この輝度平均値Ａｖの算出に際しては、本画像がＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）にて圧縮されたＪＰＥＧ画像である場合には、ＪＰＥＧ画像のデータ構造などに着目して、次のような処理を行うようにすることにした。つまり、画像データ種別をステップＳ３０２のデータ取得の際に判別し、ＪＰＥＧ画像であれば、次のような処理を行う。ＪＰＥＧ画像でなければ、設定済み特徴量算出領域に相当するサムネイル画像のサムネイル画像データから種々の手法にて輝度平均値Ａｖを算出する。
【００７１】
１．ＪＰＥＧ画像は、８×８画素のブロックが一つの処理サイズとなっているので、露出判別処理において、ブロック毎の最大輝度値を求める際に、この８×８画素のブロックを単位として、その最大輝度値を求める。このようにすることにより、画像をＭ×Ｎのブロックに分割する処理を省略することができると共に、ＪＰＥＧ画像を８×８画素のブロック単位でデコードする際に、ブロック毎の最大輝度値を併せて求めることができ、効率的な処理が可能となる。
【００７２】
２．ＪＰＥＧ画像では、８×８画素のブロックが離散コサイン変換（ＤＣＴ：discrete cosine transform）されて、８×８個の周波数成分として表されている。そこで、ステップＳ３０４にて画像の輝度平均値Ａｖを算出する際に、８×８画素のブロック毎に、そのブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分を取得し、それらＤＣ成分の平均値を求めて、その画像の輝度平均値Ａｖとしてもよい。各ブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分の平均値は画像全体の輝度平均値と意味合いとして同じであるので、ＤＣ成分の平均値を画像の輝度平均値Ａｖとしても、露出判別の精度を損なうことはないからである。例えば、輝度値は０〜２５６のスケールであり、ＤＣ成分は−１０２４〜１０２３のスケールである。このような方法を採ることにより、画像全体について、各画素の輝度値の平均を求める場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。
【００７３】
次に、最大輝度平均値算出部１１３が、図２に示したステップＳ１０４〜Ｓ１０８と同様の処理を行う。すなわち、最大輝度平均値算出部１１３は、設定済み特徴量算出領域をＭ×Ｎ個のブロックに分割し（ステップＳ３０６）、次に、その設定済み特徴量算出領域に属するサムネイル画像データに基づいて、各ブロック毎に、そのブロックにおける最大輝度値Ｂｍａｘをそれぞれ求め（ステップＳ３０８）、さらに、それら求めた最大輝度値Ｂｍａｘから、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出する（ステップＳ３１０）。
【００７４】
この場合、画像データがＪＰＥＧデータであれば、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを求める際に、８×８画素のブロック毎に、そのブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分と第３係数くらいまでのＡＣ成分とを用いて、そのブロックの最大輝度値を求めるようにしてもよい。通常、各ブロックにおけるＤＣＴのＡＣ成分のうち、高周波成分の値は極めて小さいため、それらの値を無視しても、露出判別の精度を損なうことはないからである。このような方法を採ることにより、そのブロックに属する各画素の輝度値の中から最大輝度値を求める場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。
【００７５】
続いて、露出判別部１１４は、算出された輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが、式（２）として示す閾値関数式を満たすか否かを判定する（ステップＳ３１２）。
ＡｖＢｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ                  （２）
但し、式（２）において、ａ，ｂはそれぞれ正の定数である。
【００７６】
閾値関数式を満たす場合には、露出判別部１１４は、設定済み特徴量算出領域に相当するサムネイル画像を、露出が適正な画像であると判別して、当該サムネイル画像に対応する本画像を印刷対象画像として選択する（ステップＳ３１４）。そして、画像補正部１１６は、その印刷対象画像として選択された画像に対し、種々の画質補正を含む画像補正処理を行い（ステップＳ３１６）、露出判別処理ルーチンを終了する。
【００７７】
反対に、閾値関数式を満たさない場合は、露出判別部１１４は、設定済み特徴量算出領域に相当するサムネイル画像を、露出が不足した画像であると判別して、当該サムネイル画像に対応する本画像を印刷対象画像として選択せず（ステップＳ３１８）、露出判別処理ルーチンを終了する。
【００７８】
こうして、ＣＰＵ１１０が、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データに対して、順次、図９に示す露出判別処理ルーチンを実行することにより、それら画像データの示す各画像を、露出の適正／不足に応じて、印刷対象となる画像と印刷対象とはならない画像とに分別し、印刷対象画像に対しては所望の画像補正を施す。そして、印刷制御部１１８は、プリンタ部１９０を制御して、画像補正の施された印刷対象画像を、順次、印刷させる。
【００７９】
以上のようにして、メモリカード１５０ａに記録された多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した露出の適正な画像を選択して、印刷させることができる。
【００８０】
Ｂ−３．実施例の効果：
図１０は、多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、閾値関数式と共に示したグラフである。なお、横軸及び縦軸、値の取り得る範囲、各画像の分布状態、○印及び×印、各画像のグループ等についての説明は、図６や図７と同じであるので、説明は省略する。また、この図１０についても、図６や図７と同様、本画像における輝度値分布を示しているが、本実施例での露出適正の判別対象となるサムネイル画像、詳しくは上記のように設定した特徴量算出領域に含まれるサムネイル画像データでの輝度値分布も、図示する図１０の分布となることから、特に明示しない限り、以下の説明では、本画像における輝度値分布にて説明する。
【００８１】
本実施例では、上述したとおり、式（２）として示す閾値関数式を露出判別の指標としているため、例えば、図１０に示すように、定数ａを「１」とし、定数ｂを「８０」とすると、直線ＡｖＢｍａｘ＝−Ａｖ＋８０の直線より、右上に位置する画像は、全て、露出が適正な画像であると判別され、左下に位置する画像は、全て、露出が不足した画像であると判別されることになる。その結果、通常の画像は、もちろんのこと、花火や夜景などの画像についても、その全ての画像を、露出が適正な画像であると判別することができる。また、一部だけ明るい画像についても、ほぼ全ての画像を、露出が不足した画像であると判別することができる。
【００８２】
以上のように、本実施例によれば、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを変数とする閾値関数式を判別指標とすることにより、より高精度に、画像の露出が適正であるか否かを判別することができる。
【００８３】
Ｃ．変形例：
なお、本発明は上記した実施例や実施形態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にて実施することが可能である。
【００８４】
Ｃ−１．変形例１：
上記した第２の実施例では、露出判別を行うために、画像の輝度平均値Ａｖを用いるようにしていたが、本発明は、これに限定されるものではなく、画像の他の特徴量を用いるようにしてもよい。例えば、以下のような特徴量を、輝度平均値Ａｖの代わりに用いるようにしてもよい。
【００８５】
１．黒つぶれ画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値が０の画素数の比
２．暗い画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値が０〜ｉの画素数の比（但し、ｉは１以上の整数）
３．累積ヒストグラム：暗い側または明るい側からのヒストグラム累積ａ％の輝度値
４．明るい画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値がｉ〜２５５の画素数の比（但し、ｉは１以上の整数）
５．標準偏差：輝度値の標準偏差（ＪＰＥＧ画像の場合は、８×８画素のブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分の標準偏差）
【００８６】
Ｃ−２．変形例２：
上記した実施例では、メモリカード１５０ａに記録された画像データを、露出判別の対象としていたが、ＵＳＢインタフェース部１６０にデジタルカメラなどを接続して、そのデジタルカメラに記録された画像データを対象としてもよいし、スキャナ部１４０で読み取った画像データを対象としてもよい。
【００８７】
Ｃ−３．変形例３：
上記した第２の実施例においては、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出し、式（２）に示す閾値関数式を用いて露出判別を行うようにしたが、閾値関数式に代えて、ルックアップテーブルを用いて、露出判別を行うようにしてもよい。
【００８８】
すなわち、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを入力とし、判別結果を出力とするようなルックアップテーブルを予め用意し、算出された輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを、そのルックアップテーブルに入力することにより、その値の組み合わせに対応した判別結果を、そのルックアップテーブルから得るようにするのである。
【００８９】
Ｃ−４．変形例４：
上記した実施例では、本発明を「おまかせ印刷」実行時に適用した場合を例として説明したが、例えば、「アシスト印刷」実行時に本発明を適用するようにしてもよい。すなわち、「おまかせ印刷」では、露出判別により、露出が不足した画像であると判別された画像については、印刷対象とせず、印刷が実行されないのに対し、「アシスト印刷」では、例えば、印刷するに先立って、露出判別により、露出が適正な画像であると判別された画像のみを、印刷候補として、液晶ディスプレイ１７０上に表示して、ユーザの許可を仰ぐようにする。或いは、露出判別の結果を表示して、どの画像が印刷に適しているかを表示するようにしてもよい。
【００９０】
Ｃ−５．変形例５：
上記した実施例では、画像の露出判別として、露出が適正な画像であるか、露出が不足した画像であるかを判別するようにしているが、露出が適正な画像であるか、露出が超過した画像であるかを判別するようにしてもよい。例えば、各画素の輝度値自体を反転させた上で（すなわち、輝度値０は輝度値２５５に、輝度値２５５は輝度値０に置き換える）、同様の露出判別処理を行うことにより、容易に実現することができる。
【００９１】
Ｃ−６．変形例６：
上記した実施例においては、露出判別処理において、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを用いるようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、最大の輝度値ではなく、それに準ずる値を用いるようにしてもよい。例えば、そのブロックに属する各画素の輝度値のうち、ｎ番目に大きい値を用いるようにしてもよい。または、大きい側からヒストグラム累積ｍ％の値を用いるようにしてもよい。また、輝度値に変えて明度を用いるようにすることもできる。
【００９２】
Ｃ−７．変形例７：
上記した実施例においては、画素の輝度値の取り得る範囲を０〜２５５としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、これよりも広い範囲であってもよいし、狭い範囲であってもよい。
【００９３】
Ｃ−８．変形例８：
上記した実施例では、本発明の露出判別装置を複合機に適用した場合について説明したが、プリンタ、デジタルカメラ、画像ビューワ、スキャナ、プロジェクタなど、各種デバイスに適用するようにしてもよいし、或いは、コンピュータに適用するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の第１の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。
【図２】第１の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図３】アスペクト比とサムネイル画像との関係を示す説明図である。
【図４】ブロック毎に最大輝度値Ｂｍａｘを求めた様子を模式的に示す説明図である。
【図５】図１１における各画像について、輝度値のヒストグラムと最大輝度平均値とを示した説明図である。
【図６】多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。
【図７】多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、最大輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。
【図８】本発明の第２の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。
【図９】第２の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、閾値関数式と共に示したグラフである。
【図１１】露出が適正である画像と露出が不足した画像の例をそれぞれ示す説明図である。
【図１２】図１１における各画像について、輝度値のヒストグラムと輝度平均値とを示した説明図である。
【符号の説明】
【００９５】
１０...複合機
２０...複合機
１００...制御回路
１１０...ＣＰＵ
１１１...サムネイル画像取得部
１１２...特徴量算出領域設定部
１１３...最大輝度平均値算出部
１１４...露出判別部
１１６...画像補正部
１１８...印刷制御部
１１９...輝度平均値算出部
１２０...ＲＡＭ
１３０...ＲＯＭ
１４０...スキャナ部
１５０...メモリカードスロット
１５０ａ...メモリカード
１６０...ＵＳＢインタフェース部
１７０...液晶ディスプレイ
１８０...操作部
１９０...プリンタ部
【図１】
2008124890.tif 000004
【図２】
2008124890.tif 000005
【図３】
2008124890.tif 000006
【図４】
2008124890.tif 000007
【図５】
2008124890.tif 000008
【図６】
2008124890.tif 000009
【図７】
2008124890.tif 000010
【図８】
2008124890.tif 000011
【図９】
2008124890.tif 000012
【図１０】
2008124890.tif 000013
【図１１】
2008124890.tif 000014
【図１２】
2008124890.tif 000015