(57)【要約】【課題】好ましいと感じる画像から、同じように絵作りして画像を簡単に出力する。【解決手段】参照画像に使用されている色彩の使用頻度の偏りを、色空間内に複数設定された検査領域内で、検査領域毎に検出する。そして、検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、参照画像に加え垂れた補正量を推定し、推定した補正量補正量に基づいて画像データの補正を行う。こうすれば、補正前の画像データがなくとも、参照画像に加えられた補正量を推定することができるので、手持ちの画像データを参照画像と同じような印象の画像に補正して出力することが可能となる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを受け取って補正を加える画像処理装置であって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する検査領域設定手段と、
予め選択された参照画像の画像データを解析することにより、前記検査領域内の色彩の使用頻度の偏りを、該検査領域毎に検出する参照画像解析手段と、
前記検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、前記画像データに加える補正量を決定する補正量決定手段と、
前記決定された補正量に基づいて、前記受け取った画像データの補正を実行する補正実行手段と
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、
前記検査領域設定手段は、前記色空間内に少なくとも色相を異ならせて、前記複数の検査領域を設定する手段であり、
前記補正量決定手段は、前記検査領域毎に検出した前記使用頻度の偏りに基づいて、色相についての補正量を決定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、
前記検査領域設定手段は、光の三原色に相当する赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）の各色相について前記検査領域を設定する手段であり、
前記参照画像解析手段は、前記参照画像の画像データを、ＲＧＢの各成分によって表されたＲＧＢ画像データの形態で受け取って解析する手段であり、
前記補正量決定手段は、前記Ｒ，Ｇ，Ｂの各色相の検査領域で検出された使用頻度と、前記ＲＧＢ画像データのＲＧＢ各成分との偏差に基づいて、ＲＧＢの各色相についての補正量を決定する手段である画像処理装置。
【請求項４】
画像データを受け取って補正を加える画像処理方法であって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する工程と、
予め選択された参照画像の画像データを解析することにより、前記検査領域内の色彩の使用頻度の偏りを、該検査領域毎に検出する工程と、
前記検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、前記画像データに加える補正量を決定する工程と、
前記決定された補正量に基づいて、前記受け取った画像データの補正を実行する工程と
を備える画像処理方法。
【請求項５】
画像データを受け取って補正を加える画像処理方法を、コンピュータを用いて実現させるプログラムであって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する機能と、
予め選択された参照画像の画像データを解析することにより、前記検査領域内の色彩の使用頻度の偏りを、該検査領域毎に検出する機能と、
前記検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、前記画像データに加える補正量を決定する機能と、
前記決定された補正量に基づいて、前記受け取った画像データの補正を実行する機能と
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、画像データを補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日では、画像はデジタルデータの形態（すなわち画像データ）で取り扱われることが多くなっており、これに伴って、画像データを画像として出力する際にも、そのまま出力するのではなく、より好ましい印象の画像となるように、何らかの補正処理を施して出力されることが通常となっている。そして近年では更に進んで、画像を出力する際に画像データに施された補正処理の内容は、画像の構図や描かれた（あるいは撮影された）対象と並んで、画像の印象を決定づける重要な要素となっている。
【０００３】
尚、本明細書では、好ましい印象の画像とするために、画像データに施される補正処理のことを「絵作り」と称することにする。画像データを出力する際には、例えば機器の特性の違いを吸収するために、画像データに何らかの変換が行われることが通常であるが、ここでいう「絵作り」とは、このように画像データを正しく再現するために行われる変換を越えて、より好ましい印象の画像とするために施される全ての画像変換を含んだ広い概念である。
【０００４】
このように絵作りは、画像の印象を決定づける重要な要素となっているにも拘わらず、適切な絵作りを行うためには高度な専門知識や経験が必要であるため、画像に応じた適切な絵作りを行うことは、プロのカメラマンやクリエータなどの専門家でなければ難しい。そこで、専門家がいろいろな画像に対して行った絵作りの内容を記憶しておき、出力しようとする画像に近い画像を選択して、選択した画像に対して記憶されている内容で絵作りを行う技術が提案されている（特許文献１）。また、専門家が行った絵作りの内容を正確に抽出するための技術も提案されている（特許文献２）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−００５７６６号公報
【特許文献２】特許２００１−０４５３１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、提案されている技術では、一般的なユーザーが好みの絵作りを自由に行うことは依然として困難であった。というのは、提案の技術では、専門家が行った絵作りの内容が予め記憶されているか、若しくは、専門家の絵作りの内容を抽出するために、絵作り前の画像データと絵作り後の画像データとを入手可能であることが前提となる。ところが実際には、絵作りの内容は多分にノウハウ的な要素が強く、多数の絵作りの内容が選択可能に記憶されていることは稀であり、また、絵作り前後の画像データを入手できることも稀である。このため、一般的なユーザーが好みの絵作りを行って画像を出力することは依然として困難であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、従来技術が有する上述した課題を解決するためになされたものであり、一般的なユーザーが、好みの絵作りの画像を簡便に出力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】
【０００８】
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、
画像データを受け取って補正を加える画像処理装置であって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する検査領域設定手段と、
予め選択された参照画像の画像データを解析することにより、前記検査領域内の色彩の使用頻度の偏りを、該検査領域毎に検出する参照画像解析手段と、
前記検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、前記画像データに加える補正量を決定する補正量決定手段と、
前記決定された補正量に基づいて、前記受け取った画像データの補正を実行する補正実行手段と
を備えることを要旨とする。
【０００９】
また、上記の画像処理装置に対応する本発明の画像処理方法は、
画像データを受け取って補正を加える画像処理方法であって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する工程と、
予め選択された参照画像の画像データを解析することにより、前記検査領域内の色彩の使用頻度の偏りを、該検査領域毎に検出する工程と、
前記検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、前記画像データに加える補正量を決定する工程と、
前記決定された補正量に基づいて、前記受け取った画像データの補正を実行する工程と
を備えることを要旨とする。
【００１０】
かかる本発明の画像処理装置および画像処理方法においては、参照画像に使用されている色彩の使用頻度の偏りを、色空間内に複数設定された検査領域内で、検査領域毎に検出する。そして、検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、参照画像に加えられた補正量を推定し、推定した補正量補正量に基づいて、画像データの補正を行う。
【００１１】
このようにして参照画像の補正量を推定してやれば、補正前の画像データがなくとも、参照画像に加えられた補正量を推定することができる。通常は、好ましい印象に補正された参照画像を見つけても、補正前の画像データがなければ、どのように補正されているのかは分からないので、手持ちの画像データを同じような印象が得られるように補正することはできないところを、本発明の画像処理装置および画像処理装置では、手持ちの画像データを参照画像と同じような印象の画像に補正することが可能となる。
【００１２】
また、かかる本発明の画像処理装置においては、色空間内に少なくとも色相を異ならせて設定された複数の検査領域について、参照画像で使用されている色彩の使用頻度の偏りを、検査領域毎に検出した後、検出した使用頻度の偏りに基づいて、色相についての補正量を決定して、画像データを補正することとしても良い。ここで色空間としては、明度、色相、彩度の３つの要素を、直接的あるいは間接的に表現可能であれば、どのような色空間であってもよく、例えば、ＲＧＢ色空間、Ｌａｂ色空間、ＣＭＹ色空間、ＨＳＶ色空間、ＨＳＬ色空間、ＹＣＣ色空間Ｌｕｖ色空間、ＸＹＺ色空間などを用いることができる。
【００１３】
色相を補正すると、画像の印象に大きく影響を与えることから、少なくとも色相を異ならせて設定した複数の検査領域に基づいて補正量を推定すれば、好ましい印象が得られるように画像データを補正することが可能となる。
【００１４】
また、かかる本発明の画像処理装置においては、次のようにして補正量を決定しても良い。先ず、検査領域としては、光の三原色に相当する赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）の各色相についての検査領域を設定しておく。また、参照画像の画像データは、ＲＧＢの各成分によって表されたＲＧＢ画像データの形態で受け取って、ＲＧＢの各色相の検査領域での頻度分布を検出する。そして、Ｒの検査領域で検出された頻度分布と、ＲＧＢ画像データのＲ成分との偏差に基づいて、Ｒの色相についての補正量を決定する。同様に、Ｇの検査領域で検出された頻度分布とＲＧＢ画像データのＧ成分との偏差に基づいて、Ｇの色相についての補正量を決定し、Ｂの検査領域での頻度分布と、ＲＧＢ画像データのＢ成分との偏差からＢの色相についての補正量を決定してもよい。
【００１５】
画像データは、通常、ＲＧＢの各成分によって表現されることが多いから、画像データの補正量もＲＧＢの各成分について求めておけば、画像データを簡単に補正することが可能となるので好ましい。
【００１６】
更に本発明は、上述した画像処理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、
画像データを受け取って補正を加える画像処理方法を、コンピュータを用いて実現させるプログラムであって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する機能と、
予め選択された参照画像の画像データを解析することにより、前記検査領域内の色彩の使用頻度の偏りを、該検査領域毎に検出する機能と、
前記検査領域毎に検出した使用頻度の偏りに基づいて、前記画像データに加える補正量を決定する機能と、
前記決定された補正量に基づいて、前記受け取った画像データの補正を実行する機能と
をコンピュータにより実現することを要旨とする。
【００１７】
かかる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、一般的なユーザーであっても、好みの絵作りの画像を簡便に出力することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
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．装置構成：
Ｂ．画像出力処理：
Ｃ．変形例：
【００１９】
Ａ．装置構成  ：
図１は、本実施例の画像処理装置を搭載した印刷装置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１００およびプリンタ部２００の動作を制御する制御部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。制御部３００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おり、スキャナ部１００やプリンタ部２００の動作を制御する機能を有している。また、制御部３００は、スキャナ部１００で読み取った画像の画像データや、外部から供給された画像データに対して所定の画像処理を施して、プリンタ部２００から画像を出力することが可能である。
【００２０】
Ｂ．画像出力処理  ：
図２は、印刷装置１０で画像を出力する際に行われる画像出力処理の流れを示したフローチャートである。かかる処理は、印刷装置１０内の制御部３００によって実行される処理である。
【００２１】
図示されるように、本実施例の画像出力処理では、先ず初めに参照画像の画像データを取得する（ステップＳ１００）。ここで参照画像とは、画像を出力しようとする者によって、好ましい画像として予め選択された画像である。また、参照画像の画像データは、参照画像をスキャナ部１００によって読み込むことによって取得しても良いし、あるいは予め取得して記憶されている画像データを読み込んで取得することも可能である。
【００２２】
次いで、取得した参照画像の画像データを解析することにより、サンプリング色域でのヒストグラムを取得する（ステップＳ１０２）。ここでサンプリング色域とは、色空間（ここでは、Ｌａｂ色空間とする）内に予め設定されている色域である。カラー画像データは、通常、ＲＧＢ各色成分によって表現されることを考慮して、本実施例では、赤（Ｒ）色を表す色域、緑（Ｇ）色を表す色域、青（Ｂ）色を表す色域に、それぞれサンプリング色域が設定されている。もちろん、サンプリング色域は、このような色の色域に限らず、例えばシアン（Ｃ）色や、マゼンタ（Ｍ）色、イエロ（Ｙ）色の色域や、紫色、オレンジ色の色域など、画像の印象を作用するような色彩の部分に設定することができる。尚、これらサンプリング色域は、明度や彩度があまりに高い領域や低い領域を避けて、設定しておくことが望ましい。
【００２３】
また、サンプリング色域を設定する色空間についても、Ｌａｂ色空間に限られるものではなく、例えば、ＲＧＢ色空間、ＣＭＹ色空間、ＨＳＶ色空間、ＨＳＬ色空間、ＹＣＣ色空間、Ｌｕｖ色空間、ＸＹＺ色空間など、種々の色空間内にサンプリング色域を設定することも可能である。
【００２４】
図３には、Ｌａｂ色空間内にＲＧＢ各色用の３つのサンプリング色域が設定されている様子が概念的に示されている。本実施例では、これらサンプリング色域でのヒストグラムを、次のようにして取得する。先ず、参照画像の画像データを取得して、各画素の色彩をＬａｂ色空間内にプロットすることにより、参照画像で使用されている色彩のヒストグラムを生成する。次いで、生成したヒストグラムから、サンプリング色域の部分を切り出すことにより、それぞれのサンプリング色域でのヒストグラムを取得する。もちろん、参照画像の画像データを解析して、初めからサンプリング色域の部分だけのヒストグラムを生成するようにしても良い。
【００２５】
図４は、Ｒ用のサンプリング色域で取得されたヒストグラムの一例を概念的に示した説明図である。図示した例では、参照画像に用いられている赤色は、少しだけ黄色がかった赤色が多用されている。Ｇ用のサンプリング色域や、Ｂ用のサンプリング色域についてもヒストグラムを取得することにより、参照画像にはどのような緑色が態様されているか、青色についてはどのような青色が多用されているかを知ることができる。
【００２６】
図２に示した画像出力処理では、このようにサンプリング色域毎にヒストグラムを取得すると、それぞれのサンプリング色域について、ヒストグラムの偏りを取得する（ステップＳ１０４）。ヒストグラムの偏りは、本実施例では、次のような方法によって算出する。先ず、サンプリング色域内で、最も使用頻度の高い色彩の座標値を検出する。図４に示した例では、少しだけ黄色がかった赤色に対応する座標値が検出される。そして、サンプリング色域内に予め設定しておいた基準の赤色の座標値との偏差を算出する。基準の赤色としては、サンプリング色域内の中央にある色彩を用いることができる。あるいは、カラー画像データの規格によって規定されているＲの色を、基準の赤色として用いることもできる。
【００２７】
こうしてサンプリング色域毎に得られたヒストグラムの偏りに基づいて、参照画像に、どのような補正が施されているのか、換言すれば、参照画像の補正量を推定する（ステップＳ１０６）。ここで、本実施例の画像出力処理の中で、サンプリング色域毎に得られたヒストグラムの偏りから、参照画像に加えられた補正量を推定している原理について説明する。
【００２８】
参照画像に加えた補正量を知るためには、通常は、補正前の画像データと補正後の画像データとが分かっていなければならないと考えるものである。そして、こう考えると、たとえ大まかな補正量を推定するのであっても、何らかの形で補正前の画像データを推定する必要があると考えるものである。しかし見方を変えて、次のように考えれば、補正前の画像データを推定せずとも、参照画像に加えられた大まかな補正量を推定することが可能である。例えば、図４に示した例では、参照画像に多用されている赤色は、少し黄色がかった赤色である。そして、このような赤色が最も多く使用されていることが、参照画像の印象に大きな影響を与えていると考えることができる。同様に、緑色や青色についても、最も多く使用されている緑色がどのような緑色なのか、あるいは最も多く使用されている青色がどのような青色なのかということが、参照画像の印象に大きな影響を与えていると考えることができ、これらの効果が組み合わさって、参照画像の印象を決定づけていると考えられる。そこで、例えば赤色であれば、少し黄色がかった赤色となるように画像データを補正してやる。具体的な補正量は、Ｒ用のサンプリング色域内に予め設定しておいた基準の赤色が、参照画像から得られた少し黄色がかった赤色となるように決めてやればよい。
【００２９】
図５には、このようにして赤色についての補正量を決定している様子が概念的に示されている。図示した例では、基準の赤色として、ＲＧＢ画像データの規格であるｓＲＧＢ規格に規定されたＲが用いられている。ｓＲＧＢ規格のＲＧＢ画像データは、規格に規定されたＲ，Ｇ，Ｂの組合せによって表現されているから、ｓＲＧＢ画像データの画像で用いられている赤色は、常識的には規格に規定されたＲを中心として分布している場合が多いものと考えられる。そこで、ｓＲＧＢ規格のＲが、参照画像から得られた少し黄色がかった赤色と一致するように補正することで、全体として参照画像の印象に近づけることが可能である。他の色（緑色、青色）についても、同様にして決定した補正量して、それぞれの色を補正することで、もちろん正確ではないにしろ、全体として参照画像の印象に近付くように画像を補正することが可能となる。
【００３０】
また、画像データは、例えばホワイトバランスを取る場合のように、色の偏りを補正して、より自然な印象の画像となるように自動的に補正された状態で、出力されることが通常である。同様に、表現可能な階調範囲のごく一部しか使われていない場合には、コントラストを調整する補正が自動的に行われた状態で、出力されることが通常である。結局、特に意図して画像データを補正しない限りは、ＲＧＢ画像データのヒストグラムは自ずから一定の傾向を呈するようになる。そこで、単純に、ｓＲＧＢに規格のＲ，Ｇ，Ｂを基準の色として用いるのではなく、これら規格の色に対して、半ば自動的に行われる各種の補正を考慮することにより、各サンプリング色域の基準の色を設定しておくこととしても良い。そして、このようにして設定しておいた基準の色が、それぞれのサンプリング色域内で得られた参照画像を特徴付ける色と一致するように補正してやれば、参照画像により近い印象の画像を得ることが可能となる。
【００３１】
更に、逆の見方をすれば、このことは次のように考えることもできる。すなわち、特に意図した補正が加えられていなければ、各サンプリング色域のヒストグラムは、予め設定しておいた基準の色から大きくはズレない筈である。ところが、基準の色から大きなズレが発生しているのであれば、そのズレ量に近い補正が加えられていると考えられる。そして、このように考えれば、補正後の画像（すなわち参照画像）の画像データだけから、大まかな補正内容を推定することが可能となるのである。
【００３２】
図２に示した画像出力処理のステップＳ１０６では、以上のような原理に基づいて、各サンプリング色域で検出されたヒストグラムの偏りから、図５に例示したようにして、参照画像に加えられた補正量を推定する。
【００３３】
尚、上述した説明では、ｓＲＧＢの規格のＲＧＢ、あるいは、これら規格のＲＧＢに対して半ば自動的に行われる各種の補正を考慮した色を、基準の色として用いることにより、参照画像に加えられた補正量を推定するものとした。しかし、必ずしもｓＲＧＢ規格のＲＧＢに限らず、その他の規格のＲＧＢや、ユーザーが独自に設定したＲＧＢ（更には、これらＲＧＢに各種補正を考慮した色）を基準の色として用いることも可能である。更に加えて、事前にユーザーが、自分の好みの色を設定しておき、その色を基準の色として用いることも可能である。
【００３４】
こうして参照画像に加えられた補正量を推定したら、その後は、通常の画像を出力する場合と同様な処理を行えばよい。以下、簡単に説明すると、出力しようとする画像データを取得する（ステップＳ１０８）。次いで、推定した補正量を用いて、画像データを補正する（ステップＳ１１０）。例えば、図５に示した例では、赤色の色相については、若干、黄色側の方向に色相を補正する。このとき、補正される領域と補正されない領域との境界で、色の不連続が発生しないように、補正量を徐々に減らすようにしても良い。
【００３５】
あるいは、参照画像から推定された補正量をそのまま用いるのではなく、一定の比率で補正量を減じて、画像データを補正することとしても良い。更には、推定した補正量を用いて補正した画像データと、補正していないオリジナルの画像データとを一定の比率で合成して、最終的な補正後の画像データとしてもよい。このように、推定した補正量を一定の比率で減じたり、補正後の画像データと補正前の画像データとを合成して最終的な画像データとすれば、結果的に補正量が抑制されるので、たとえ推定した補正量が不適切であった場合でも、大きく破綻することなく画像データを補正することが可能となる。
【００３６】
こうして画像データを補正したら、補正後の画像データに従って画像を出力する（ステップＳ１１２）。画像を出力する形態は、例えば印刷媒体上にインクドットを形成して画像を印刷する形態とすることもできるし、印刷媒体上にトナーを付着させて画像を印刷する形態とすることもできる。あるいは、印刷媒体ではなく、モニターやスクリーン上に色光による画像を表示する形態とすることも可能である。
【００３７】
以上に説明したように、本実施例の画像出力処理では、参照画像に加えられた補正量を、補正前の画像データを入手せずとも推定して、補正された画像を出力することができる。このため、たとえば好ましい印象の画像を入手するだけで、手持ちの画像データを、その画像に近い印象の画像となるように補正して出力することが可能となる。
【００３８】
Ｃ．変形例  ：
上述した実施例では、画像データを色相方向に補正するものとして説明したが、画像データを彩度方向あるいは明度方向に補正することも可能である。例えば、サンプリング色域を、色相方向ではなく彩度方向に複数設定しておき、各サンプリング色域内でのヒストグラムを求めることにより、彩度方向の補正量を推定しても良い。あるいは、図６に例示するように、サンプリング色域を色相毎に彩度方向に分割することによって、複数のサンプリング色域を設定しても良い。こうすれば、参照画像から、その画像に施された彩度方向の補正量を推定することが可能となる。もちろん、彩度方向および色相方向の両方の補正量を推定することも可能である。
【００３９】
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および変形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】
【００４０】
【図１】本実施例の画像処理装置を搭載した印刷装置の外観形状を示す斜視図である。
【図２】印刷装置で画像を出力する際に行われる画像出力処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】Ｌａｂ色空間内にＲＧＢ各色用の３つのサンプリング色域が設定されている様子を概念的に示した説明図である。
【図４】Ｒ用のサンプリング色域で取得されたヒストグラムの一例を概念的に示した説明図である。
【図５】赤色についての補正量を決定している様子を概念的に示した説明図である。
【図６】彩度方向に複数のサンプリング色域を設定した様子を例示した説明図である。
【符号の説明】
【００４１】
１０…印刷装置、    １００…スキャナ部、
２００…プリンタ部、    ３００…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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【図６】
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