(57)【要約】【課題】画像構成対象に応じ、その画像構成対称に合った画像処理を自動的に行うことが可能な画像データ処理システムを提供すること。【解決手段】画像判別手段は２２、色情報を含んで構成される画像データを受けて、画像データの色情報に基づいて色の分布を求め、画像構成対象と画像構成対象に基づく色の分布を予め記憶する色分布記憶手段２５を参照して画像構成対象を判別し、画像処理手段は、処理内容記憶手段２６に予め記憶された画像判別手段により判別された画像構成対象に対応する画像処理内容に従って画像処理を行うようにした。【選択図】図１
2008015753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像構成対象と前記画像構成対象に基づく色の分布を予め記憶する色分布記憶手段と、
前記画像構成対象と前記画像構成対象に対応する画像処理内容を予め記憶する処理内容記憶手段と、
色情報を含んで構成される画像データを受けて、前記画像データの色情報に基づいて色の分布を求め、前記色分布記憶手段を参照して画像構成対象を判別する画像判別手段と、
前記画像データに対して前記処理内容記憶手段に記憶された前記判別された画像構成対象に対応する画像処理内容に従って画像処理を行う画像処理手段とを備えることを特徴とする画像データ処理システム。
【請求項２】
画像構成対象と前記画像構成対象に基づく色の分布を予め記憶する色分布記憶手段と、
前記画像構成対象と前記画像構成対象に対応する画像処理内容を予め記憶する処理内容記憶手段と、
色情報を含んで構成される画像データを１または複数含むページ相当のレイアウト画像データを受けて、前記レイアウト画像データのそれぞれの画像データについて、該画像データの色情報に基づいて色の分布を求め、前記色分布記憶手段を参照して画像構成対象を判別する画像判別手段と、
前記レイアウト画像データのそれぞれの画像データに対して、前記処理内容記憶手段に記憶された前記判別された画像構成対象に対応する画像処理内容に従って画像処理を行う画像処理手段とを備えることを特徴とする画像データ処理システム。
【請求項３】
前記色の分布は、１つまたは複数の色で示され、
前記画像判別手段は、前記画像データの前記１つまたは複数の色の分布を求め、前記判別をする請求項１または請求項２に記載の画像データ処理システム。
【請求項４】
前記色の分布は、表色系の値で表される請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像データ処理システム。
【請求項５】
前記画像判別手段は、前記色情報と前記表色系の値との関係を表すデバイスプロファイルを用いて前記色情報から表色系の値を求める請求項４に記載の画像データ処理システム。
【請求項６】
前記画像処理手段は、前記画像処理内容に従って、色補正処理、階調補正処理またはシャープネス強調処理のいずれか１つまたは複数の処理を行う請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の画像データ処理システム。
【請求項７】
前記画像構成対象は、被写体を含み、
前記色分布記憶手段は、前記被写体と前記被写体に基づく色の分布を予め記憶する請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の画像データ処理システム。
【請求項８】
入力手段と、
前記入力手段からの変更の入力に従って前記色分布記憶手段に記憶されている画像構成対象に基づく色の分布を変更するための色分布変更手段とをさらに備え、
前記画像判別手段は、前記色分布変更手段による変更がなされた場合には、前記変更された色の分布に基づいて前記判別を行う請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の画像データ処理システム。
【請求項９】
入力手段と、
前記入力手段からの変更の入力に従って前記処理内容記憶手段に記憶されている画像構成対象に対する画像処理内容を変更するための処理内容変更手段とをさらに備え、
前記画像処理手段は、前記処理内容変更手段による変更がなされた場合には、前記変更された画像処理内容に従って画像処理を行う請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の画像データ処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに対し画像処理を行う画像データ処理システムに関し、例えば画像を構成する被写体などの画像構成対象に応じて画像処理を行うものに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、印刷業界では、ポジフィルムからドラムスキャナなどを用いてスキャナ分解してデジタル化することにより得られるデジタルデータを写真原稿用の画像データとして用いていた。また、スキャナ分解して得られた画像データに対し、色や階調性などを最適化するための画像処理を行っていた。例えば、最適化を画像データの累積ヒストグラムから最適な階調補正カーブを設定し画像データを変換することにより行う方法（例えば、特許文献１参照。）などが提案されていたが精度が低いため、上記のような最適化は画像処理ソフトを用いて手作業により修正を加えることにより行われていた。
【０００３】
一方、近年のデジタルカメラの普及や、高性能化及び高画質化により、デジタルカメラにより得られたデジタルデータによる入稿が増加する傾向にある。これにより、従来のようにポジフィルムをスキャナ分解する工程が必要なくなる。しかしながら、デジタルカメラで撮像して得られた画像データによる画像は、グレーバランスがずれていたり、明るすぎ、暗すぎであったりと最適な画像にはなっていないことが多く、従来と同様に最適化が必要である。また、この場合も手作業による修正が行われており、自動化が望まれている。
【０００４】
また、上述の最適化は、画像構成対象に応じて異なる修正を行う必要がある。例えば、画像構成対象が金属やバイクのようなものと人間とではシャープネス強調のかけ方が異なる。また、青い空を含む画像では、空が空らしくなるように青を修正が行われ、人間の肌色を含む画像では、肌色の修正が行われる。そこで、例えば「食品」、「宝石」、「白陶器」、「標準の肌」、「明るい肌」、「暗い肌」、「夜景」、「機械」、または、「家電製品」などの画像構成対象により画像を分類し、それぞれにあった処理内容を予め用意しておき、この中から選択することにより画像に対して最適な処理を行うようにするものがある（例えば、特許文献２参照。）。これによれば、画像構成対象に応じて最適な画像処理を行うことができる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１３４３４１号公報
【特許文献２】特開２００４−５８４３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、処理対象の画像がどの画像構成対象に相当するものか画像を見ながら人手により選択する必要があり、この画像構成対象の判別についても自動化が望まれている。
【０００７】
また、印刷に用いられる画像データは、多くの場合、複数の画像がレイアウトされたいわゆるレイアウト画像データであり、この場合には、レイアウトされた画像の画像データのそれぞれに応じて画像構成対象を判別しなければならず、多大な労力を要することになる。
【０００８】
また、画像構成対象の分類や、処理内容は、ユーザの好み等により異なる。したがって、ユーザの好みに応じて、画像構成対象の分類や、画像構成対象に対応する画像処理が可能なシステムが望まれる。
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、画像構成対象に応じ、その画像構成対称に合った画像処理を自動的に行うことが可能な画像データ処理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために請求項１に記載の発明は、画像構成対象と前記画像構成対象に基づく色の分布を予め記憶する色分布記憶手段と、前記画像構成対象と前記画像構成対象に対応する画像処理内容を予め記憶する処理内容記憶手段と、色情報を含んで構成される画像データを受けて、前記画像データの色情報に基づいて色の分布を求め、前記色分布記憶手段を参照して画像構成対象を判別する画像判別手段と、前記画像データに対して前記処理内容記憶手段に記憶された前記判別された画像構成対象に対応する画像処理内容に従って画像処理を行う画像処理手段とを備えることを特徴としている。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明は、画像構成対象と前記画像構成対象に基づく色の分布を予め記憶する色分布記憶手段と、前記画像構成対象と前記画像構成対象に対応する画像処理内容を予め記憶する処理内容記憶手段と、色情報を含んで構成される画像データを１または複数含むページ相当のレイアウト画像データを受けて、前記レイアウト画像データのそれぞれの画像データについて、該画像データの色情報に基づいて色の分布を求め、前記色分布記憶手段を参照して画像構成対象を判別する画像判別手段と、前記レイアウト画像データのそれぞれの画像データに対して、前記処理内容記憶手段に記憶された前記判別された画像構成対象に対応する画像処理内容に従って画像処理を行う画像処理手段とを備えることを特徴としている。
【００１２】
また、請求項３に記載の発明は、前記色の分布は、１つまたは複数の色で示され、前記画像判別手段は、前記画像データの前記１つまたは複数の色の分布を求め、前記判別をすることを特徴としている。
【００１３】
また、請求項４に記載の発明は、前記色の分布は、表色系の値で表されることを特徴としている。
【００１４】
また、請求項５に記載の発明は、前記画像判別手段は、前記色情報と前記表色系の値との関係を表すデバイスプロファイルを用いて前記色情報から表色系の値を求めることを特徴としている。
【００１５】
また、請求項６に記載の発明は、前記画像処理手段は、前記画像処理内容に従って、色補正処理、階調補正処理またはシャープネス強調処理のいずれか１つまたは複数の処理を行うことを特徴としている。
【００１６】
また、請求項７に記載の発明は、前記画像構成対象は、被写体を含み、前記色分布記憶手段は、前記被写体と前記被写体に基づく色の分布を予め記憶することを特徴としている。
【００１７】
また、請求項８に記載の発明は、入力手段と、前記入力手段からの変更の入力に従って前記色分布記憶手段に記憶されている画像構成対象に基づく色の分布を変更するための色分布変更手段とをさらに備え、前記画像判別手段は、前記色分布変更手段による変更がなされた場合には、前記変更された色の分布に基づいて前記判別を行うことを特徴としている。
【００１８】
また、請求項９に記載の発明は、入力手段と、前記入力手段からの変更の入力に従って前記処理内容記憶手段に記憶されている画像構成対象に対する画像処理内容を変更するための処理内容変更手段とをさらに備え、前記画像処理手段は、前記処理内容変更手段による変更がなされた場合には、前記変更された画像処理内容に従って画像処理を行うことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の画像データ処理システムによれば、画像データを構成する色情報が示す色分布を用いて、画像構成対象を自動的に判別することが可能となり、その判別された画像構成対象に対応する予め記憶しておいた画像処理を自動的行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明の特徴は、画像データについて画像構成対象を自動的に判別し、さらに画像構成対象に応じた画像処理を自動的に行うようにした点にある。画像構成対象とは、画像を構成するもので、例えば撮影により得られた画像であれば、その撮影対象となった被写体である。被写体は、「人物」、「風景」、「機械」などのようなものである。また、被写体は、例えば「人物」において、「標準の肌の人物」、「明るい肌の人物」、「暗い肌の人物」などさらに細かく分類したものでもよい。また、画像構成対象に、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を用いて作成されたコンピュータグラフィックスなどを含んでもよい。また、「画像構成対象」は「シーン」と言われる場合がある。
【００２１】
まず、本発明について説明する前に、以下の説明で用いるＸＹＺ表色系の値及びＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値について説明しておくことにする。Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系の値とは、色を表す表色系の値の１つであり、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の３次元空間で色を表すもので、ａ＊ｂ＊平面により色あい及び彩度が表され、Ｌ＊はａ＊ｂ＊平面に直交し明度を表す色特性の値である。また、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系の値は、人間の眼の感度に相当するものとしてＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  ｌ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ；国際照明委員会）で定められたｘ（λ），ｙ（λ），ｚ（λ）（ＣＩＥ１９３１中では、このｘ，ｙ，ｚの上にはバー（−）が付けられている。）の分光特性で光量を積算して求めたＸＹＺ表色系の値に基づくものである。このＸＹＺ表色系の値のＸ値、Ｙ値及びＺ値は、色の三刺激値と呼ばれるもので、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３次元空間で色を表すもので、Ｘは赤い光の量、Ｙは緑の光の量、Ｚは青紫の光の量に相当する。また、ＸＹＺ表色系の値は上記のように分光特性で光量を積算して求められているので、光量に線形な値といってよい。
【００２２】
また、ＸＹＺ表色系の値のＸ値、Ｙ値、Ｚ値からＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値のＬ＊値、ａ＊値、ｂ＊値、または、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系の値のＬ＊値、ａ＊値、ｂ＊値からＸＹＺ表色系の値のＸ値、Ｙ値、Ｚ値は、所定の演算式により求めることができる。
【００２３】
〈第１の実施形態〉
以下、本発明に係る画像データ処理システムの第１の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２４】
＜制御構成＞
本発明にかかる一実施の形態としての画像データ処理システムについて説明する。本実施の形態の画像データ処理システムは、いわゆるＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を含んで構成される。また、ＰＣは、コンピュータ本体、キーボードおよびモニタ等を含んで構成される。また、コンピュータ本体には所定のプログラムが組み込まれ、このプログラムを実行して後述の画像構成対象の判別及び画像構成対象に応じた画像処理を行う。
【００２５】
また、本実施の形態の画像データ処理システムの有する機能について図１を用いて説明する。図１は、第１の実施の形態の画像データ処理システムの制御構成を説明するための機能ブロック図である。
【００２６】
受付手段２１は、レイアウト画像データを受け付け、画像判別手段２２に送る。また、受付手段２１は、端末装置から送信されるレイアウト画像データをネットワークを介して受信する手段、または、レイアウト画像データが記録された媒体、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（ｃｏｍｐａｃｔ  ｄｉｓｋ−ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）などの記録媒体が着脱可能になされ、装着された記録媒体に書き込まれた写真原稿ＲＧＢデータを読み取る手段等で構成される。また、画像データ処理システムで動作するアプリケーションソフトを用いて作成されるレイアウト画像データを取得する手段であってもよい。
【００２７】
本実施の形態で扱うレイアウト画像データは、色情報としてのＲ（レッド）Ｇ（グリーン）Ｂ（ブルー）で画素を示す画像データ（以下、写真原稿ＲＧＢデータという）を含んで構成されている。そして、写真原稿ＲＧＢデータに基づく画像が所望の位置に配置される構成となっている。
【００２８】
写真原稿ＲＧＢデータとは、画素をＲＧＢ各光の強度で示し、その強度を階調値として示す。ここで、階調値は、光の強度を０から１００または０から２５５の数値を用いて段階的に示す値である。例えば、黒は（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）のように示され、白は、階調値０から２５５を用いる場合には（Ｒ２５５、Ｇ２５５、Ｂ２５５）のように示される。
【００２９】
また、図２にレイアウト画像データの構成の一例を示す。図２に示すように、レイアウト画像データは、レイアウト画像データの識別情報（ファイル名など）、写真原稿ＲＧＢデータに基づく画像の配置位置を示すレイアウト情報、及び、写真原稿ＲＧＢデータを含んで構成されるページ相当のデータである。また、図３には、レイアウト画像データが示す画像の配置の一例を示す。図３に示すように、レイアウト情報に従って例えば写真原稿ＲＧＢデータに基づく画像がページ内に配置される。また、レイアウト情報は、例えば、写真原稿ＲＧＢデータの左上の角を基準点とし、その基準点が配置される座標位置で示される。また、この基準点の座標位置に限られず、例えば領域を示す情報などであってもよい。
【００３０】
ＬＵＴ記憶手段２４は、ＲＧＢとＸＹＺ表色系の値との関係を示し、ＲＧＢをＸＹＺ表色系の値に変換するためのＲＧＢディスプレイのデバイスプロファイルが記憶されている。また、ＲＧＢディスプレイのデバイスプロファイルは、階調補正カーブと係数（３×３マトリクスの値）で構成され、後述の画像判別手段２２で用いられる。
【００３１】
また、ＲＧＢディスプレイのデバイスプロファイルは、例えば、ディスプレイに複数個の色を１色ずつ表示させて測定器でＸＹＺ表色系の値のＸ値、Ｙ値、Ｚ値を測定し、その測定値に基づいて作成されたものである。また、複数個の色としては、白（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５）、黒（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝０）と、ＲＧＢの各単色について、０〜２５５までを１０等分した０、２６、５１、・・・、２３０、２５５の１０段階の色（他の色は０）などを用いればよい。
【００３２】
色分布記憶手段２５は、画像構成対象と画像構成対象に基づく色の分布（以下、色分布という場合がある）とを関連付けて記憶する。図４に、色分布記憶手段２５の構成の一例を示す。図４に示すように、画像構成対象としての被写体に、各被写体を含む画像を示す特徴的な色分布とを関連付けて記憶している。被写体は、「人物」、「風景」、「白陶器」などである。また、色分布をＬ＊ａ＊ｂ＊座標空間の範囲に含まれる画素の割合で示す。すなわち、画像構成対象の色分布は、画像構成対象を構成する色の割合により示され、言い換えれば、画像構成対象の色構成である。例えば、図４に示すように、被写体「人物」に対し、色分布が「Ｌ＊：４０〜６０，ａ＊：１０〜２０及びｂ＊：２０〜３０の画素が０．２％以上、且つＬ＊：１０〜２０，ａ＊：３０〜４０及びｂ＊：１０〜２０」の画素が０．０５％以上」というようにＬ＊ａ＊ｂ＊座標空間の範囲と画素の割合で条件が予め定めら記憶されている。
【００３３】
ここで、Ｌ＊：４０〜６０，ａ＊：１０〜２０及びｂ＊：２０〜３０は肌色を示し、Ｌ＊：１０〜２０，ａ＊：３０〜４０及びｂ＊：１０〜２０は赤すなわち唇の色を示すもので、これらの色の画素が所定の割合以上含まれていれば、肌及び唇が存在すると考えられ、人物の画像である確率が高いと判断できる。したがって、上記色分布は「人物」を示すことになる。
【００３４】
また、例えば肌色のＬ＊ａ＊ｂ＊座標空間の範囲は上記に限るものではなく、さらに広い範囲としてもよい。また、肌色の範囲を（１）Ｌ＊：４０〜６０，ａ＊：１０〜２０，ｂ＊：２０〜３０（２）Ｌ＊：２０〜４０，ａ＊：１０〜２０，ｂ＊：１０〜２０などの２つの範囲とし、２つの範囲に入る画素数を合計して判別するようにしてもよい。また、（１）により示される条件または（２）により示される条件のいずれかを満たす場合に人物と判別するようにしてもよい。またさらに、肌色及び唇の色に加えて髪の毛の黒色の分布も含めて判別するようにしてもよい。これらにより、肌色、唇の色、髪の色の個人差や化粧の違い、また撮影条件がことなる場合でも判別が可能となる。
【００３５】
また、一例として「人物」の色分布を示したが、他の被写体についても同様に、詳細には示さないが、「風景」を青や緑の画素の割合で示したり、「白陶器」を白の画素の割合で示せばよい。
【００３６】
画像判別手段２２は、レイアウト画像データに含まれるそれぞれの写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象を判別する。まず、写真原稿ＲＧＢデータの各画素のＲＧＢが示すＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値を求め、図４に示した各色分布の条件を満たすか否かを判定する判定手段としての機能を有し、各色分布を満たしたらその色分布に対応する被写体をその写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象として判別する。
【００３７】
ここで、画像判別手段２２が行う判別について具体的に説明する。初めに、各画素について、各画素のＲＧＢから次の計算手順によりＸＹＺ表色系の値を求めて、さらにＸＹＺ表色系の値からＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値を計算する。
【００３８】
まず、Ｒの値をＬＵＴ記憶手段２４に記憶されたＲＧＢディスプレイのデバイスプロファイルの階調補正カーブによってＲ２に変換する。図５に階調補正カーブの一例を示すが、横軸の画素のＲ値と縦軸の変換後のＲ２の関係を曲線で示している。Ｇ、Ｂについても同様にＧ２、Ｂ２に変換する。
【００３９】
次に、Ｒ２、Ｇ２及びＢ２から次式を用いてＸＹＺ表色系の値のＸ値、Ｙ値及びＺ値を求める。
Ｘ＝（０．４５６１×Ｒ２＋０．３２０９×Ｇ２＋０．１８７１×Ｂ２）／０．９６４１×９５．０４
Ｙ＝（０．２４４６×Ｒ２＋０．６７２０×Ｇ２＋０．０８３２×Ｂ２）／０．９９９８×１００．０
Ｚ＝（０．０１９０×Ｒ２＋０．１０６９×Ｇ２＋０．６９８８×Ｂ２）／０．８２４７×１０８．８９
ここで、０．４５６１、０．３２０９、０．１８７１、０．２４４６、０．６７２０、０．０８３２、０．０１９０、０．１０６９、０．６９８８の係数は階調補正カーブと同様にＲＧＢディスプレイのデバイスプロファイルを構成する係数（３×３マトリクスの値）を用いる。
【００４０】
さらに、ＸＹＺ表色系の値のＸ値、Ｙ値、Ｚ値からＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値のＬ＊値、ａ＊値、ｂ＊値を、以下に示すようにして求める。
Ｘ／９５．０４が０．００８８５６以下の場合、
Ｘ２＝（Ｘ／９５．０４）×７．７８７＋１６／１１６
それ以外の場合、
Ｘ２＝（Ｘ／９５．０４）＾（１／３）
Ｙ／１００．０が０．００８８５６以下の場合、
Ｙ２＝（Ｙ／１００．０）×７．７８７＋１６／１１６
それ以外の場合、
Ｙ２＝（Ｙ／１００．０）＾（１／３）
Ｚ／１０８．８９が０．００８８５６以下の場合、
Ｚ２＝（Ｚ／１０８．８９）×７．７８７＋１６／１１６
それ以外の場合、
Ｚ２＝（Ｚ／１０８．８９）＾（１／３）
と、Ｘ２、Ｙ２及びＺ２を求め、
Ｌ＊＝１１６×Ｙ２−１６
ａ＊＝５００×（Ｘ２−Ｙ２）
ｂ＊＝２００×（Ｙ２−Ｚ２）
の式によりＬ＊、ａ＊、ｂ＊の各値を求める。
【００４１】
そして、例えば図４に示す各被写体についての色分布に示される範囲に含まれる画素の割合が条件を満たすか否かを判定することにより、画像データの画像構成対象としての被写体を求める。
【００４２】
処理内容記憶手段２６は、画像構成対象と画像構成対象に対応する画像処理内容とを関連付けて記憶する。図６に、処理内容記憶手段２６の構成の一例を示す。図６に示すように、画像構成対象としての被写体に、各被写体を含む画像を最適化するための画像処理内容を関連付けて記憶している。この修正内容については、画像構成対象に応じて、例えば画像構成対象が金属やバイクのようなものと人間とでシャープネス強調のかけ方を変えるように、また、青い空を含む画像は空が空らしくなるように青の修正を行ない、人間の肌色を含む画像は肌色の修正を行なうように予め定めておく。例えば、図６に示すように、被写体「人物」に対し、画像処理内容が「階調補正カーブ（１）（図示せず）による階調補正、シャープネス強調を弱く」というような内容が予め定めら記憶されている。
【００４３】
画像処理手段２３は、レイアウト画像データに含まれるそれぞれの写真原稿ＲＧＢデータに対し、処理内容記憶手段２６に記憶された画像判別手段２２による判別結果の画像構成対象に対応する画像処理内容に従って画像処理を行う。画像処理とは、例えばＲＧＢ→ＲＧＢルックアップテーブルなどの色変換情報に基づいて行う色補正処理、階調補正カーブによるγ補正、シャープネス強調補正、コントラスト等の色にかかわる処理を含む。
【００４４】
例えば、レイアウト画像データ内の一写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象が「人物」と判定された場合には、その写真原稿ＲＧＢデータに対し、図６に示すＲＧＢを階調補正カーブ（１）により補正処理を行い、シャープネス強調を弱くするように処理を行う。
【００４５】
ＲＩＰ処理手段２９は、レイアウト画像データの写真原稿ＲＧＢデータのＲＧＢをＣＭＹＫ各色の階調値で示すように変換し、レイアウト画像データをラスターデータ（ビットマップデータ）に変換し、例えば印刷機などの画像出力装置に対して出力する。このラスターデータに変換されたデータを印刷用画像データと呼ぶ。また、ＲＩＰ処理手段２９に網点化処理を行う網点化処理手段としての機能を備え、ラスターデータに変換した後、網点化処理を行うようにしてもよい。
【００４６】
ここで、ＣＭＹＫ各色の階調値は、色を白を０、ベタを１００として、または、白を０、ベタを２５５として段階的に示す値である。例えば、白を（Ｃ０、Ｍ０、Ｙ０、Ｋ０）のように示し、黒は、階調値０から２５５を用いる場合には（Ｃ２５５、Ｍ２５５、Ｙ２５５、Ｋ２５５）のように示す。また、ＲＧＢからＣＭＹＫへの変換は、ＲＧＢとＣＭＹＫとの変換関係を示すＲＧＢ→ＣＭＹＫルックアップテーブルや、ＲＧＢとＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値との関係を示すＲＧＢ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊ルックアップテーブル、ＣＭＹＫとＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値との関係を示すＬ＊ａ＊ｂ＊→ＣＭＹＫルックアップテーブルやＣＭＹＫ→Ｌ＊ａ＊ｂ＊ルックアップテーブルなどのカラープロファイル内に記述されているルックアップテーブルを用いて行われる。また、画像処理手段２３及びＲＩＰ処理手段２９で用いるこれらのルックアップテーブルは、ＬＵＴ記憶手段２４に記憶しておく。
【００４７】
＜画像データ処理手順＞
次に、本実施の形態の画像データ処理システムにおける画像処理の手順について図７乃至図９を用いて説明する。図７は、レイアウト画像データの画像処理の手順について示すフローチャート、図８は、写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象の判別の手順について示すフローチャート、図９は写真原稿ＲＧＢデータが示す画像の一例である。
【００４８】
まず、図７に示すように、受付手段２１がレイアウト画像データを受ける。（ステップＳ１０１。以下、ステップＳ１０１をＳ１０１と省略して記載する。また、他のステップも同様に省略して記載する。）。
【００４９】
次に、画像判別手段２２は、受けたレイアウト画像データに含まれるそれぞれの写真原稿ＲＧＢデータについての画像構成対象を判別する（Ｓ１０２）。
【００５０】
ここで、図８を用いて画像構成対象の判別について説明する。レイアウト画像データに含まれる写真原稿ＲＧＢデータについて順次画像構成対象の判別を行うものとする。
【００５１】
まず、画像判別手段２２は、各画素のＸＹＺ表色系の値を求める（Ｓ２０１）。各画素について、Ｒ、Ｇ、Ｂの各値をＲ２、Ｇ２、Ｂ２に変換する。これは、図５に示した階調補正カーブを用いて行う。そして、Ｒ２、Ｇ２及びＢ２からＸＹＺ表色系の値を求める。次に、ＸＹＺ表色系の値から各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値を求める（Ｓ２０２）。
【００５２】
そして、画像判別手段２２は写真原稿ＲＧＢデータについて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊座標空間の分布を求め（Ｓ２０３）、色分布記憶手段２５に示される画像構成対象についての色の分布の条件を満たすか否か判定し、条件を満たす場合は（Ｓ２０４、Ｙ）、その色分布の画像構成対象を写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象と決定する（Ｓ２０５）。条件を満たさない場合は（Ｓ２０４、Ｎ）、他の被写体についての色のＬ＊ａ＊ｂ＊座標空間の分布を求め同様に判定を行う。
【００５３】
さらに画像判別手段２２は、未判別の写真原稿ＲＧＢデータがあれば（Ｓ２０６、Ｙ）、同様に画像構成対象の判別を行い、なければ（Ｓ２０６、Ｎ）判別を終了する。
【００５４】
ここで、図９の画像を構成する写真原稿ＲＧＢデータを例にして画像構成対象の判別を説明する。図９の画像はカラー画像とし、各画素はＲＧＢを０〜２５５階調（８ビット）で示され、サイズは横方向３０７２画素×縦方向４０９６画素である。
【００５５】
上述のようにして写真原稿ＲＧＢデータの各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値を求め、まず、図４に示す「人物」に示される色分布のＬ＊ａ＊ｂ＊座標空間の範囲Ｌ＊：４０〜６０，ａ＊：１０〜２０，ｂ＊：２０〜３０の画素が０．２％以上と、Ｌ＊：１０〜２０，ａ＊：３０〜４０，ｂ＊：１０〜２０の画素が０．０５％以上の条件を満たすか否か判定する。
【００５６】
求めた各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の値から、Ｌ＊：４０〜６０，ａ＊：１０〜２０，ｂ＊：２０〜３０について、その範囲に含まれる画素数は２２６７８３画素で、全体３０７２×４０９６画素に対する割合〔％〕は１．２％となり、条件である「０．２％以上」を満たす。また、Ｌ＊：１０〜２０，ａ＊：３０〜４０，ｂ＊：１０〜２０については、１０１０２２画素で、全体３０７２×４０９６画素に対する割合〔％〕は０．８％となり条件である「０．０５％以上」を満たす。したがって、図９に示す画像は、画像構成対象の「人物」の色分布条件を満たす。したがって画像構成対象は「人物」に決定される。
【００５７】
図７に戻り、画像処理手段２３は、レイアウト画像データに含まれるそれぞれの写真原稿ＲＧＢデータに対し、処理内容記憶手段２６に記憶された画像判別手段２２による判別結果の画像構成対象に対応する画像処理内容に従って画像処理を行う（Ｓ１０３）。
【００５８】
さらに、ＲＩＰ処理手段２９は、レイアウト画像データの写真原稿ＲＧＢデータのＲＧＢをＣＭＹＫ各色の階調値で示すように変換し、レイアウト画像データをラスターデータ（ビットマップデータ）に変換することにより、印刷用画像データを生成する（Ｓ１０４）。そして、印刷用画像データを例えば印刷機などの画像出力装置に対して出力する。
【００５９】
上述のようにして、レイアウト画像データの写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象を自動的に判別し、その判別された画像構成対象に応じて画像処理を行うことができる。
【００６０】
また、上記の説明では、レイアウト画像データを例に説明したが、例えば１つの写真原稿ＲＧＢデータで構成される画像データについて上記の画像構成対象の判別、及びその判別された画像構成対象に応じて行う画像処理を適用することができる。
【００６１】
また、画像構成対象の判別に色分布を用いたが、ＲＧＢのヒストグラムを用いてもよい。また、撮影条件を判別の条件としてもよく、その場合には、撮影時の撮影条件を写真原稿ＲＧＢデータに付帯させ、判別条件と比較することにより判別が可能である。また、色分布、ＲＧＢのヒストグラムまたは撮影条件の組み合わせにより判別するようにしてもよい。
【００６２】
また、上記説明ではＲＧＢを色情報とする写真原稿ＲＧＢデータについて画像構成対象の判別及び画像処理を行うように説明したが、ＣＭＹＫを色情報とするデータについても同様に、ＣＭＹＫから色分布を求め画像構成対象の判別及び画像処理を行うことができる。
【００６３】
〈第２の実施形態〉
次に、本発明に係る第２の実施の形態について図１０を用いて説明する。なお、以下には第１の実施の形態と実質的に同様の構成については、詳細な説明を省略し、主に異なる点について述べる。
【００６４】
本実施の形態では、写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象の判別または画像構成対象に対応する画像処理をユーザの好みに合わせて行うことを可能にするものである。
【００６５】
＜制御構成＞
入力手段２７は、各種入力や操作を行うためのもので、それらの各種入力や操作に対応する信号を出力するものである。
【００６６】
変更手段２８は、入力手段２７を用いて入力される色分布変更の入力に従って、色分布記憶手段２５に記憶された画像構成対象に対する色分布を変更する色分布変更手段としての機能を有する。
【００６７】
例えば、画像構成対象に対する色分布の変更は、色分布のＬ＊ａ＊ｂ＊座標空間の範囲の変更、別のＬ＊ａ＊ｂ＊座標空間の範囲の追加等を含む。また、ＲＧＢのヒストグラムによる判別条件の追加、撮影条件による判別条件の追加などを含む。
【００６８】
また、変更手段２８は、入力手段２７を用いて入力される画像処理内容の変更の入力に従って、処理内容記憶手段２６に記憶された画像構成対象に対する画像処理内容を変更する処理内容変更手段としての機能を有する。
【００６９】
そして、画像構成対象に対する色分布が変更された場合には、画像判別手段２２は、変更された色分布に基づいて画像構成対象の判別を行う。
【００７０】
また、画像構成対象に対する画像処理内容が変更された場合には、画像処理手段２３は、変更された画像処理内容に基づいて画像処理を行う。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】第１の実施の形態に係る画像データ処理システムの制御構成を表す機能ブロック図である。
【図２】レイアウト画像データの構成を示す図である。
【図３】レイアウト画像データに基づく画像の一例を示す図である。
【図４】色分布記憶手段の構成の一例を示す図である。
【図５】階調補正カーブの一例を示すグラフである。
【図６】処理内容記憶手段の構成の一例を示す図である。
【図７】レイアウト画像データの画像処理の手順について示すフローチャートである。
【図８】写真原稿ＲＧＢデータの画像構成対象の判別の手順について示すフローチャートである。
【図９】写真原稿ＲＧＢデータが示す画像の一例を示す図である。
【図１０】第２の実施の形態に係る画像データ処理システムの制御構成を表す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００７２】
２１  受付手段
２２  画像判別手段
２３  画像処理手段
２４  ＬＵＴ記憶手段
２５  色分布記憶手段
２６  処理内容記憶手段
２７  入力手段
２８  変更手段
２９  ＲＩＰ処理手段
【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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