(57)【要約】【課題】異なる機種（例えば、デジタルカメラやスキャナ等）によって取得された画像データ中の被写体人物の所定部分（例えば、顔）の色の違いを簡便な方法で軽減可能な画像処理システムを提供すること。【解決手段】  本発明の一実施形態は、複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理システム１００である。画像処理システム１００は、複数の画像データから目標画像を選択して（ステップＳ１００）、目標画像に含まれる対象被写体の顔領域を検出する（ステップＳ１０１）。次いで、目標画像以外の画像データから対象画像を特定して、対象画像に含まれる被写体の顔領域を検出する（ステップＳ１０３）。対象目標の人物が対象被写体かを判断し（ステップＳ１０５）、そうである場合は、対象画像の顔領域の色を、目標画像の顔領域の色に近づけるように色補正を行う（ステップＳ１０６〜Ｓ１０８）。【選択図】図３
2008244996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理システムであって、
前記複数の画像データから、基準とすべき人物を含む目標画像を選択する手段と、
前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、
前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段と
を備えることを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
前記目標画像における一部分の、Ｒ、Ｇ、Ｂ色成分の各々に対するヒストグラムをそれぞれ作成する第１のヒストグラム作成手段と、
前記対象画像における一部分の、Ｒ、Ｇ、Ｂ色成分の各々に対するヒストグラムをそれぞれ作成する第２のヒストグラム作成手段と、
前記第１のヒストグラム作成手段にて作成されたヒストグラムの各々に基づいて、該ヒストグラムの各々のパラメータを算出する第１のパラメータを算出する手段と、
前記第２のヒストグラム作成手段にて作成されたヒストグラムの各々に基づいて、該ヒストグラムの各々のパラメータを算出する第２のパラメータを算出する手段とをさらに備え、
前記色補正手段は、前記Ｒ、Ｇ、Ｂ色成分の各々について、前記第２のパラメータを算出する手段にて算出されたパラメータを、前記第１のパラメータを算出する手段にて算出されたパラメータに合わせるようにトーンカーブを作成し、該トーンカーブに基づいて、前記対象画像における一部分の色を色補正することを特徴とする請求項１記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記パラメータは、前記ヒストグラムの累積度数が全画素数の半分の割合を示す成分値あるいは前記ヒストグラムの平均を示す成分値であることを特徴とする請求項２記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記パラメータを示すＲＧＢ値から、ＣＩＥで定義されたＬａｂ色空間、あるいはＬｕｖ色空間のうちいずれか一つの色空間に色変換し、前記対象画像のパラメータを前記目標画像のパラメータに合わせるように色相、彩度、明度に関する変換定義を作成することを特徴とする請求項２または３記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記複数の画像データは、異なる機種の画像入力装置から入力されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記一部分は、前記人物の顔領域であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記目標画像および前記対象画像には、前記基準とすべき人物が２人以上含まれることを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記複数の画像データを表示する表示部をさらに備え、
前記表示部において、前記選択された目標画像、および前記特定された対象画像それぞれのサムネイル表示画像周辺の背景色を変更することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項９】
前記特定された対象画像のサムネイル表示画像周辺の背景色を、前記選択された目標画像のサムネイル表示画像周辺の背景色とは異なる色に変更することを特徴とする請求項８記載の画像処理システム。
【請求項１０】
前記複数の画像データを表示する表示部をさらに備え、
前記表示部において、前記選択された目標画像、および前記特定された対象画像それぞれのサムネイル表示画像の外枠に、枠線を表示することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項１１】
前記特定された対象画像のサムネイル表示画像の外枠に表示される枠線は、前記選択された目標画像のサムネイル表示画像の外枠に表示される枠線とは異なる種類の枠線であることを特徴とする請求項１０記載の画像処理システム。
【請求項１２】
前記特定された対象画像のサムネイル表示画像の外枠に表示される枠線の色は、前記選択された目標画像のサムネイル表示画像の外枠に表示される枠線の色とは異なることを特徴とする請求項１０記載の画像処理システム。
【請求項１３】
前記複数の画像データを表示する表示部をさらに備え、
前記表示部において、前記特定された対象画像のサムネイル表示画像領域に、ポインティングデバイスの操作によって前記表示部の画面上の表示位置が移動するポインタを近づけた時に、前記サムネイル表示画像が対象画像であることを告知するためのメッセージをポップアップ表示することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項１４】
前記複数の画像データを表示する表示部をさらに備え、
前記表示部において、前記特定された対象画像のサムネイル表示画像領域の周辺に、該サムネイル表示画像が対象画像であることを告知するためのメッセージをテキスト表示することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項１５】
前記複数の画像データを表示する表示部をさらに備え、
前記表示部において、前記対象画像を補正した後に、前記目標画像と前記対象画像夫々のサムネイル表示画像をグレーアウトすることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかにに記載の画像処理システム。
【請求項１６】
前記複数の画像データを表示する表示部をさらに備え、
前記対象画像を補正した後に、前記目標画像と前記対象画像夫々のサムネイル表示画像を消去することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理システム。
【請求項１７】
複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理システムであって、
前記複数の画像データの入力元となる複数の機種から、基準とすべき目標機種を特定する手段と、
前記特定された目標機種により入力された画像データから、基準とすべき目標画像を選択する手段と、
前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、
前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段と
を備えることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１８】
前記複数の画像データの各々には、それぞれの入力元の機種を識別するための機種情報が添付されており、
前記機種情報に基づいて、前記複数の画像データの各々の入力元となる機種を列挙する機種リストを作成する手段をさらに備え、
前記目標機種を特定する手段は、前記機種リストに基づいて、前記目標機種を特定することを特徴とする請求項１７記載の画像処理システム。
【請求項１９】
複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理装置であって、
前記複数の画像データから、基準とすべき人物を含む目標画像を選択する手段と、
前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、
前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２０】
複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理装置であって、
前記複数の画像データの入力元となる複数の機種から、基準とすべき目標機種を特定する手段と、
前記特定された目標機種により入力された画像データから、基準とすべき目標画像を選択する手段と、
前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、
前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、
前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、
前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システムに関し、より詳細には、機種間によって色処理の特性の異なる画像入力装置により記録された複数の画像データ間や、撮影条件が異なる画像データ間で、その入力色を限りなく近づけるための画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、安価で高性能なイメージスキャナやデジタルスチルカメラの普及により写真画像のデジタル化が手軽になり、特にパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）上において、写真調の画像をデジタル画像データとして手軽に扱う機会が増えてきた。具体的には、コンピュータ上で各種のアプリケーションソフトウェアを使用することで、写真調のデジタル画像データに好みの加工及び編集処理を容易に行うことができるようになった。こうした手軽さと高画質化により、益々、デジタル画像データを取り扱う機会が増えている。
【０００３】
一方、フルカラーハードコピー技術に関しても急速に発展しており、特に、インクジェット方式による印刷技術では、インクドットによる粒状感を低減する技術の向上により、その印刷出力結果の画質が銀塩写真での画質と同等以上のものとなりつつある。また、比較的簡易な印刷技術であることにより、インクジェット方式は広く普及している。
【０００４】
上記の背景の下、最近ではデジタルスチルカメラの機種数の増加に伴い、複数のユーザによって夫々異なる機種で記録された画像データを編集する機会が増えている。さらに、これら編集した画像データをインクジェットプリンタなどの画像出力装置によって、例えばデジタルアルバムや組写真形式で印刷出力する機会が増えてきている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−０６２６５１号公報
【特許文献２】特開２００５−０５６３８７号公報
【特許文献３】特開２００３−１１０８６８号公報
【特許文献４】特開２００５−１３６４９７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、デジタルスチルカメラの色作りは、機種間で異なっている場合が多い。また撮影者によって異なる機種で撮影されることがある。更には、紙焼き写真またはフィルム等に記録された画像をイメージスキャナによって光学的に取り込んだデジタル画像データは、デジタルスチルカメラで記録される色と異なる。
【０００７】
そのため、収集される画像は類似の撮影環境下、シーンにて記録されているにも関わらず、撮影機種間による色の違いが表れることにより、出力物の閲覧者からすると不快な印象を持つことがあった。例えば、異なる機種のデジタルスチルカメラで同一人物を撮影した場合、上記機種同士で色作りが異なると、上記異なる機種のそれぞれにて作成されるデジタル画像データにおいて、上記人物の色が異なる場合があった。
【０００８】
そこで、この問題を改善するために、例えば同一ページあるいはフォルダ内の複数画像を印刷する際に、複雑な作業を要せずに機種（例えば、デジタルカメラ、スキャナ等）間の色の違いを吸収するように色合わせをする仕組みが求められていた。
【０００９】
また、同一機種にて同一人物を撮影した場合であっても、撮影環境によっては、白飛びや黒つぶれが生じる場合があり、この白飛びや黒つぶれの影響により、作成されるデジタル画像データにおいて、上記人物の顔の色が異なる場合がある。
【００１０】
そこで、撮影環境の影響により、意図せずに劣化してしまったデジタル画像データに含まれる所定の領域（例えば、人物の顔）の色を、所望の色に近づけて、上記劣化を抑えることが望まれている。また、上記撮影環境の影響により偶然作成された、デジタル画像データ中の被写体人物の所定部分の色を、他の画像に反映したい場合もある。
【００１１】
本発明は、このような問題を鑑みてなされたものである。その目的とするところは、異なる機種（例えば、デジタルカメラやスキャナ等）によって取得された画像データ中の被写体人物の所定部分（例えば、顔）の色の違いを簡便な方法で軽減可能な画像処理システムを提供することにある。
【００１２】
また、別の目的は、複数のデジタル画像データのうちの１つに含まれる、被写体人物の所定部分（例えば、顔）の色を、他のデジタル画像データの上記所定部分に反映可能な画像処理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
このような目的を達成するために、本発明は、複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理システムであって、前記複数の画像データから、基準とすべき人物を含む目標画像を選択する手段と、前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理システムであって、前記複数の画像データの入力元となる複数の機種から、基準とすべき目標機種を特定する手段と、前記特定された目標機種により入力された画像データから、基準とすべき目標画像を選択する手段と、前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理装置であって、前記複数の画像データから、基準とすべき人物を含む目標画像を選択する手段と、前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、複数の画像データにおける同一人物の色の違いを補正する画像処理装置であって、前記複数の画像データの入力元となる複数の機種から、基準とすべき目標機種を特定する手段と、前記特定された目標機種により入力された画像データから、基準とすべき目標画像を選択する手段と、前記複数の画像データのうち、前記目標画像以外の画像データから、前記人物を含む対象画像を特定する手段と、前記選択された目標画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記特定された対象画像に含まれる人物の一部分を検出する手段と、前記目標画像における一部分と、前記対象画像における一部分とに基づいて、前記目標画像に含まれる人物と、前記対象画像に含まれる人物とが同一人物か否かを判断する判断手段と、前記判断手段により同一人物であると判断される場合、前記対象画像における一部分の色を、前記目標画像における一部分の色に近づけるように、前記対象画像における一部分の色を色補正する色補正手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、複数の画像データの中から選択した目標画像に色を合わせたい対象画像中の人物の色を、目標画像中の人物の色に近づける色補正を行う。よって、例えば同一人物を同じ撮影条件、撮影環境下で、かつ異なる機種で撮影された画像が混在することにより、画像データ毎に人物の色が異なる場合であっても、対象画像の人物の色を目標画像の人物の色に近づけることができる。よって、同一ページ内の複数の写真を閲覧する際に違和感を抱くことなく、あるいは違和感を低減して出力再現することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、以下で説明する図面で、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。  
（第１の実施形態）  
図１は、本実施形態に係る画像処理システム１００の概略構成を示すブロック図である。  
１０１は、ＣＣＤ撮像素子等により撮影によって取得された画像をデジタル画像データに変換する画像入力部を示す。当該画像入力部１０１の画像入力装置として、デジタルスチルカメラが所定インターフェース（Ｉ／Ｆ）を介して接続されている。画像入力部１０１は、ケーブル接続、赤外線通信又は無線通信によりシステム１００に接続する。画像入力部１０１によりデジタル化した画像データは、後述するＲＯＭ１０５及びハードディスク（ＨＤ）１０９に記憶可能である。
【００１９】
なお、本実施形態において、画像入力部１０１には、複数の画像入力装置を接続することができる。すなわち、画像入力部１０１には、少なくとも１つの画像入力装置が接続されることになる。また、画像入力部１０１に接続される画像入力装置は、デジタルカメラに限定されるものではない。本実施形態では、画像処理システム１００が入力画像データとしてデジタル画像データを取得することが重要であって、該デジタル画像データの作成方法はいずれであっても良い。例えば、スキャナにより写真や画像を読み込んでデジタル画像データを作成し、スキャナの画像入力部１０１を接続することにより該デジタル画像データを画像処理システム１００に入力するようにしても良い。このように、本実施形態において画像入力装置とは、例えば、デジタルカメラやスキャナ等、その装置で画像を取り込み、色変換等の画像処理を行ってデジタル画像データを取得できる手段であればいずれを用いても良い。
【００２０】
１０２は、各種処理動作を指示する指令あるいはデータ等を入力するための各種キーを備えるキーボード、及び、指示カーソルを操作するマウス等からなる操作部である。  
１０３は、ＲＯＭ１０５及び／又はＨＤ１０９に記憶される各種プログラムに従って本システム１００の全体を制御し、目的の画像データ処理を行うＣＰＵである。すなわち、ＣＰＵ１０３が、格納するＲＯＭ１０５及び／又はＨＤ１０９に記憶された本実施形態に係る処理などの制御プログラムに従って、種々の演算、制御、判別などの処理動作を実行する。  
１０４は、ＲＯＭ１０５及び／またはＨＤ１０９に記憶される各種プログラムのワークエリア及びエラー処理時の一時退避エリアとして用いられるＲＡＭである。  
ＲＯＭ１０５及びＨＤ１０９には、本システム１００を動作させるための各種プログラム等が格納されている。ＲＯＭ１０５及びＨＤ１０９には、プログラム以外にも、本実施形態で利用する画像ファイル及び作成した画像ファイルを格納することもできる。
【００２１】
リーダ１０６には、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＭＯドライブ、ＣＤドライブ、及びメモリーカードリーダ等の、種々の記録媒体から記録データを読み取る装置がＩ／Ｆを介して接続する。システム１００に接続されていないスキャナまたはデジタルカメラによってデジタル画像データを記録された記録媒体をリーダ１０６に接続することにより、そのデジタル画像データをシステム１００に取り込むことが出来る。
【００２２】
１０７はＣＲＴ又は液晶ディスプレイ等からなる表示部である。表示部１０７は、各種プログラムの進行状況、デジタル画像データの画像、及び各種操作に必要なユーザインターフェースを表示するのに使用される。この表示部は、画像処理システム１００が備えるＰＣ等のコンピュータのディスプレイとすることもできるし、プリンタ１１０のディスプレイとすることもできる。
【００２３】
画像データ処理部１０８は、被写体検出部１０８ａ、被写体判定処理部１０８ｂ、ヒストグラム作成部１０８ｃ、ヒストグラム情報保持部１０８ｄ、トーンカーブ作成部（カラーテーブル作成部）１０８ｅ、色変換処理部１０８ｆを有する。画像データ処理部１０８は、説明の便宜上、システムのハードウェア構成の一部のように記述しているが、ＲＡＭ１０５又はＨＤ１０９中に格納されたプログラムによって動作するソフトウェアであってもよい。
【００２４】
１１０は、印刷のために画像信号処理を施した画像信号にもとづいてドット画像を形成するプリンタである。プリンタ１１０としては、例えば、シリアルスキャン形式、ライン形式のインクジェット方式のプリンタ、電子写真方式のプリンタ、サーマルヘッド方式のプリンタ等を適用可能である。  
１１１は、本システム１００内のアドレス信号、データ及び制御信号等を伝送するバスラインである。
【００２５】
尚、本実施形態の画像処理システム１００は、パーソナルコンピュータ上で動作する各種ソフトウェアの起動により実現するものとしても良いし、これに限られることはなく、その一部又は全部をハードウェアにより実現してもよい。画像データ処理部１０８を画像入力部１０１やプリンタ１１０に設けるように構成してもよい。このように、画像データ処理部１０８を単一の装置に組み込むことにより、例えば図３に示す本発明に特徴的な処理を画像処理装置内で行うことができる。
【００２６】
本実施形態では、画像入力部１０１にて入力されたり、リーダ１０６から読み込まれたり、ＲＯＭ１０５やＨＤ１０９から読み出したりして、取得した複数のデジタル画像データ（以下、単に“画像データ”とも言う）における同一人物の色の違いを補正する。すなわち、本実施形態では、画像処理システム１００が取得した複数の画像データにおいて、予め基準とすべき人物を含む目標画像を選択し、残りの画像データの中から上記人物と同一人物を含む画像（対象画像）を特定する。次いで、対象画像に含まれる同一人物の色を、目標画像に含まれる同一人物の色に近づける、あるいはほぼ同一にする補正を行う。
【００２７】
このように、複数の画像データの中から、目標画像を決定し、かつ対象画像を特定し、対象画像に含まれる同一人物の色を目標画像に含まれる同一人物の色に近づけるように色補正を対象画像のそれぞれに行う。よって、画像データが異なる機種から入力されても、データ上で色補正を行うことができ、印刷前段階（プリンタ１１０に送信される前）のデータにおいて、入力元の機種が異なることにより生じる可能性のある所望の人物の色の違いを軽減することができる。また、入力元の機種が同一であっても、撮影条件によっては白飛びや黒つぶれが生じることがあり、人物の色が画像データにおいて異なる場合がある。しかしながら、本実施形態によれば、上述のように色補正を行うので、撮影条件による色の変化を緩和することができる。
【００２８】
なお、本明細書において、「目標画像」とは、本実施形態に係る色補正の対象となる人物（以下、「対象人物」とも呼ぶ）を含む画像であって、上記色補正の目標とすべき（色補正の基準となる）画像を指す。例えば、１つのフォルダ内に複数の画像データがあり、それらの画像データから所定の人物（対象人物）を含む画像データを印刷する場合、他の画像データに含まれる対象人物の色を近づける基準（目標）となる色の対象人物を含む画像が目標画像となる。
【００２９】
また、本明細書において、「対象画像」とは、目標画像に含まれる対象人物を含む画像であって、本実施形態に係る色補正の対象となる画像を指す。例えば、上述のように、１つのフォルダ内に複数の画像データがあり、それらの画像データから所定の人物（対象人物）を含む画像データを印刷する場合、上記フォルダ内の画像データのうち、対象人物を含み、目標画像以外の画像が対象画像となる。
【００３０】
また、本明細書において、「人物」とは、ある特定の人を指すものではない。よって、「少なくとも１人以上の人物」とは、別個の人が少なくとも１人以上存在することを指す。
【００３１】
なお、画像処理システム１００に入力された画像データには、複数の人物が存在することがある。よって、各画像データにおいて、複数人の人物がいる場合は、目標画像を選択して、該目標画像の中から、対象となる対象人物を選択すれば良い。この対象人物は一人でも良いし、２人以上でも良い。すなわち、目標画像には、所望に応じて、１人、または２人以上の対象人物が含まれることになり、少なくとも１人以上の対象人物を特定すれば良い。目標画像に対象人物が２人以上含まれる場合は、対象画像にも、対応する２人以上の対象人物が含まれることになる。
【００３２】
図２、図３は、画像データ処理部１０８の処理動作を示すフローチャートである。また、図４は本実施形態を実現するためのアプリケーションのユーザインターフェースの一例を示す。尚、読み取る（入力された）画像データは、画像入力部１０１によりアナログ画像からデジタル画像へ変換しながら、直接、読み込んだものでも、リーダ１０６で読み取ったものでも良い。もちろん、ＲＯＭ１０５又はＨＤ１０９に格納される画像ファイルから読み取った画像データでもよい。すなわち、画像処理システム１００が画像データを取得できればいずれの方法であっても良い。
【００３３】
以下では、デジタルカメラにて作成された画像データを画像入力部１０１から画像処理システム１００に入力し、上記入力された画像データに対して色補正を行う形態について説明する。よって、入力された画像データには、被写体を含む画像データが含まれている。
【００３４】
なお、本明細書において、「被写体」とは、デジタルカメラなどによって撮影された対象のうち、人物を指す。よって、画像データによっては被写体が複数人存在するものもある。それら少なくとも１人以上の被写体のうち、色補正の対象となる被写体が、対象被写体（対象人物）となる。
【００３５】
ステップＳ１００では、画像データ処理部１０８は、本実施形態の画像処理の目標にするべき画像（目標画像）の画像データを指定する。具体的には、ユーザが所定ユーザインターフェース（ＵＩ）１０００を介して表示部１０７に表示された画像１００１を選択する。選択された画像１００１は、画像１００１´のように、プレビュー表示される。画像１００１には、被写体が１人存在しており、この被写体が、ユーザが色補正の目標としたい対象被写体である。このように、ユーザにより目標画像として画像１００１を選択することにより、画像処理システム１００は、取得された複数の画像データの中から、基準とすべき目標画像を選択する。
【００３６】
ステップＳ１０１では、ステップＳ１００で指定された目標画像データに対して、被写体検出部１０８ａが被写体の人物領域部分を検出する処理をする。本実施形態では、上記人物領域部分を顔領域とする。被写体の顔領域を検出する処理方法に関しては、特許文献１に開示されており、当業者によく知られた技術である。
【００３７】
すなわち、被写体検出部１０８ａは、目標画像に含まれる対象被写体の顔領域を抽出し、目標画像データから顔領域に関する顔領域データを取得し、取得された顔領域データをＲＡＭ１０４に記憶する。
【００３８】
なお、画像１００１には、被写体が１人だったので該被写体を対象被写体として顔領域を検出しているが、被写体が複数存在する場合は、複数人いる被写体の中から対象被写体を選択すれば良い。このとき選択する対象被写体の数は１人でも良いし、複数人でも良い。
【００３９】
また、目標画像の中から対象被写体を決定する方法としては、目標画像を指定し、目標画像から顔領域を取得する際に、表示部１０７に少なくとも１人以上の対象被写体を選択させるウィンドウ等を表示し、ユーザに選択させても良い。この形態では、ユーザによって対象被写体が選択されると、被写体検出部１０８ａは、上記選択された対象被写体に基づいて顔領域データを取得する。
【００４０】
また、目標画像が指定されると自動的に１人分の顔領域データを取得するアルゴリズムを用いるようにしても良い。この形態では、目標画像に被写体が１人存在する場合は、自動的に顔領域データが取得される。目標画像に被写体が複数存在する場合は、ユーザに対象被写体を選択させれば良い。すなわち、被写体検出部１０８ａは、目標画像から顔領域を検出する際に画像データ中に複数の被写体が存在すると判断すると、表示部１０７に少なくとも１人以上の対象被写体を選択させるウィンドウ等を表示し、ユーザに選択させる。ユーザによって対象被写体が選択されると、被写体検出部１０８ａは、上記選択された対象被写体に基づいて、上記選択された対象被写体の各々に対する顔領域データを取得する。
【００４１】
本発明で重要なことは、色補正の基準となる対象被写体（対象人物）を特定し、該対象被写体の一部分（例えば、顔領域）を検出することであり、この検出の方法が本質ではない。よって、上記検出が行えれば、いずれの方法を用いても良い。
【００４２】
ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で検出された顔領域に関してヒストグラム作成部１０８ｃがヒストグラムを作成し、ヒストグラム情報保持部１０８ｄが当該ヒストグラム情報をＲＡＭ１０４に記憶する。
【００４３】
すなわち、ヒストグラム作成部１０８ｃは、検出された顔領域に基づいて、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色成分毎に顔領域のヒストグラムを作成する。次いで、ヒストグラム作成部１０８ｃは、上記作成された各色成分毎のヒストグラムから、顔領域のＲ成分に関するＲ成分ヒストグラム情報、顔領域のＧ成分に関するＧ成分ヒストグラム情報、および顔領域のＢ成分に関するＢ成分ヒストグラム情報を取得する。次いで、ヒストグラム情報保持部１０８ｄは、取得された、Ｒ成分ヒストグラム情報、Ｇ成分ヒストグラム情報、およびＢ成分ヒストグラム情報をＲＡＭ１０４に記憶する。
【００４４】
次に、上記ユーザインターフェース１０００を介して表示部１０７に表示されている上記目標画像以外の画像データに対して、本実施形態に係る図３の処理を行う。ユーザがＦｉｔｔｉｎｇボタン１００５を選択することにより、図３に従って処理が開始される。
【００４５】
ステップＳ１０３では、被写体検出部１０８ａは、ステップＳ１０１と同様にユーザインターフェース１０００に表示された画像データの１つ（例えば、画像１００２）に対して被写体の人物領域部分（顔領域）を検出する処理を行う。画像データにおいて、複数人の被写体が存在する場合は、該複数人それぞれの顔領域を抽出し、それぞれの顔領域データを取得する。この取得された顔領域データは、ＲＡＭ１０４に記憶される。
【００４６】
以下では、ステップＳ１０３にて画像１００２が選択された場合について説明する。  
ステップＳ１０４では、画像データ処理部１０８は、ステップＳ１０３にて処理される画像１０２の被写体の顔領域の検出が終了したか否か、すなわち、顔領域データが取得されたか否かを判断する。画像処理データ部１０８は、顔領域データが取得されなかったと判断する場合は、画像１００２には被写体が存在していないと判断し、ステップＳ１０９に進む。顔領域データが取得されたと判断する場合は、ステップＳ１０５に進む。
【００４７】
ステップＳ１０５では、被写体判定部１０８ｂは、ステップＳ１０３にて処理した画像１００２に含まれる被写体が、ステップＳ１０１で検出された目標画像の被写体と同一人物であるかを判定する。当該技術に関しては、画像中の被写体のカテゴリ判別、例えば被写体が顔である場合に、それが誰のものであるかの判定や、この顔の表情の判別を簡便に行う方法として、特許文献２に開示されており、当業者によく知られた技術である。
【００４８】
具体的には、被写体判定部１０８ｂは、ステップＳ１０１にて取得された目標画像である画像１００１´の顔領域データがステップＳ１０３にて取得された画像１００２の顔領域データと一致するか否かを判断する。すなわち、被写体判定部１０８ｂは、画像１００１´の顔領域データとステップＳ１０３にて取得された画像１００２の顔領域データとに基づいて、目標画像に含まれる対象被写体と、画像１００２に含まれる被写体とが同一人物か否かを判断する。
【００４９】
なお、画像１００２に複数の被写体が含まれており、複数の顔領域データが取得されている場合は、それら顔領域データそれぞれと、目標画像の顔領域データとを比較して、上述の同一人物であるか否かの判断を行えば良い。また、目標画像の顔領域データが複数ある場合は、ステップＳ１０３にて処理される画像データから取得された顔領域データが、複数の目標画像の顔領域データそれぞれを含んでいるか否かを判断すれば良い。
【００５０】
すなわち、被写体判定部１０８ｂは、目標画像から取得された少なくとも１つ以上の顔領域データと、ステップＳ１０３にて取得された少なくとも１つ以上の顔領域データとに基づいて、上述の同一人物であるか否かの判断を行っている。
【００５１】
同一人物ではないと判断されると、画像データ処理部１０８は、ステップＳ１０９に進む。同一人物であると判断すると、画像データ処理部１０８は、ステップＳ１０６に進む。このとき、ステップＳ１０３にて処理された画像データである画像１００２には、対象被写体が含まれていることになるので、画像１００２は対象画像となる。すなわち、画像データ処理部１０８は、ユーザインターフェース１０００に表示された複数の画像データのうち、目標画像以外の画像データから、対象被写体を含む対象画像を取得する。このようにして、画像データ処理部１０８は、複数の画像データの目標画像以外の画像データのうち、対象被写体を含まない画像データを省き、対象被写体を含む画像データを抽出することになる。よって、画像データ処理部１０８は、複数の画像データの目標画像以外の画像データから対象画像を特定することになる。
【００５２】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０２と同様にして、ステップＳ１０３で検出された、画像１００２に関する顔領域に関してヒストグラム作成部１０８ｃがヒストグラムを作成する。次いで、ヒストグラム情報保持部１０８ｄが当該ヒストグラム情報をＲＡＭ１０４に記憶する。
【００５３】
すなわち、ヒストグラム作成部１０８ｃは、検出された画像１００２に関する顔領域に基づいて、Ｒ、Ｇ、Ｂ各色成分毎に顔領域のヒストグラムを作成する。次いで、ヒストグラム作成部１０８ｃは、上記作成された各色成分毎のヒストグラムから、顔領域のＲ成分に関する対象画像Ｒ成分ヒストグラム情報を取得する。同様に、顔領域のＧ成分に関する対象画像Ｇ成分ヒストグラム情報、および顔領域のＢ成分に関する対象画像Ｂ成分ヒストグラム情報も取得される。次いで、ヒストグラム情報保持部１０８ｄは、取得された、対象画像Ｒ成分ヒストグラム情報、対象画像Ｇ成分ヒストグラム情報、および対象画像Ｂ成分ヒストグラム情報をＲＡＭ１０４に記憶する。
【００５４】
ステップＳ１０７では、カラーテーブル作成部１０８ｅは、ステップＳ１０２とステップＳ１０６で得られた夫々のヒストグラム情報を基に、目標画像の対象被写体の色（例えば、肌色）に、対象画像の対象被写体の色を近づけるテーブルを作成する。このテーブルの一例は、トーンカーブである。このステップＳ１０７の処理の詳細は後述する。
【００５５】
ステップＳ１０８では、色変換処理部１０８ｆは、ステップＳ１０７において作成されたトーンカーブに基づいて、対象画像の対象被写体の顔領域の色を目標画像の対象被写体の顔領域の色に近づけるように色変換処理（色補正）を実行する。
【００５６】
ステップＳ１０９では、画像データ処理部１０８は、対象画像の画像解析が終了しているか否かを調べる。すなわち、画像データ処理部１０８は、ユーザインターフェース１０００に表示された画像データのうち、目標画像以外の画像の全てについて対象画像の特定を行い、対象画像に対して色補正を行う処理が終了したか否かを判定する。
【００５７】
終了していないと判断される場合、画像データ処理部１０８は、ステップＳ１０３へ戻ってステップＳ１０３からステップＳ１０８の処理を繰り返す。このとき、例えばステップＳ１０３において、画像１００３が選択され、該画像１００３に対してステップＳ１０３〜ステップＳ１０８の処理が行われる。終了したと判断される場合には、画像データ処理部１０８は、一連の動作を終了する。
【００５８】
このような処理によって、本実施形態では、対象被写体を含む画像データ、すなわち対象画像として、画像１００２〜１００４が特定され、該画像１００２〜１００４についてステップＳ１０４で被写体検出部１０８ａにより対象被写体の顔領域が検出される。
【００５９】
上述のように本実施形態では、複数の画像からなる所定の画像データセットの中から目標画像を設定し、上記画像データセットのうちの目標画像以外の画像データの各々に対してステップＳ１０３〜ステップＳ１０８を行う。よって、例えば上記画像データセットが図４に示した９個の画像データからなる場合、目標画像に含まれる対象被写体を含む画像１００２〜１００４を自動的に対象画像として特定することができる。さらに、色変換の目標（基準）となる対象被写体を含む画像を目標画像として指定するという簡単な方法により、自動的に対象画像を抽出して色補正を行うことができる。
【００６０】
ステップＳ１０７において、目標画像に含まれる対象被写体の顔領域の色に対象画像に含まれる対象被写体の顔領域の色を近づける、あるいはほぼ一致させるためのテーブル（トーンカーブ）を作成する方法について説明する。
【００６１】
ヒストグラム作成部１０８ｃは、ステップＳ１０２、Ｓ１０６において、検出された、目標画像、対象画像の顔領域のＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの信号成分に関してヒストグラム（度数分布）を作成する。図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分についての対象画像の対象被写体における顔領域のヒストグラムを示す。図５（ａ′）、（ｂ′）、（ｃ′）は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分についての目標画像の対象被写体における顔領域のヒストグラムを示す。
【００６２】
ヒストグラム作成部１０８ｃは、ステップＳ１０２、ステップＳ１０６において、作成されたＲ、Ｇ、Ｂ色成分のヒストグラムの所定のパラメータを色成分毎に求める。次いで、カラーテーブル作成部１０８ｅは、ステップＳ１０６にて求められた対象画像に関するパラメータをステップＳ１０２にて求められた目標画像に関するパラメータに合わせるようなトーンカーブを作成する。これを各色成分毎に行い、各色成分毎にトーンカーブを作成して、各色成分毎のトーンカーブ情報を取得し、ＲＡＭ１０４に記憶する。
【００６３】
上記パラメータの一例は、ヒストグラムの累積度数が全画素数の半分の割合を示す成分値、すなわち累積度数の全画素数に占める割合が半分（５０％）の信号値である中間値である。以下では、上記パラメータとして中間値を用いる例について説明する。ヒストグラム作成部１０８ｃは、ステップＳ１０２において、作成された、目標画像に関する、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分毎のヒストグラムから、中間値Ｘｄｓｔをそれぞれ算出する。同様に、ヒストグラム作成部１０８ｃは、ステップＳ１０６において、作成された、対象画像に関する、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分毎のヒストグラムから、中間値Ｘｓｒｃをそれぞれ算出する。対象画像の顔領域のヒストグラムの中間値を目標画像の顔領域のヒストグラムの中間値に近づけることにより、対象画像の顔領域の色（例えば、肌色）を目標画像の顔領域の色に全体的に近づけることができる、あるいはほぼ一致させることができる。
【００６４】
具体的には、カラーテーブル作成部１０８ｅは、例えば、対象画像の顔領域の肌色を目標画像の顔領域の肌色に近づけるために、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分夫々において、対象画像のヒストグラムの中間値Ｘｓｒｃを目標画像のヒストグラムの中間値Ｘｄｓｔに合わせる。
【００６５】
図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）では、それぞれＲ、Ｇ、Ｂ成分についてのＸｓｒｃをＸｄｓｔに合わせるためのトーンカーブ曲線を示す。  
各色成分のうち、Ｒ成分に対するトーンカーブの作成について図５（ａ）、図６（ａ）に沿って説明する。Ｒ成分においてＸｓｒｃ＝１７３、Ｘｄｓｔ＝２１５であり、ＸｓｒｃをＸｄｓｔに変換するためのトーンカーブを作成する。手順として、点（１７３、２１５）を通るように（０、０）、（２５５、２５５）を結び、トーンカーブ曲線を設定する。例えば、スプライン補間法によって、非線形的に滑らかに曲線を作成する。
【００６６】
本実施形態では、対象画像、目標画像のヒストグラムの中間値に着目してトーンカーブを作成したが、特に中間値に限らないことは言うまでもない。例えば、ヒストグラムの平均を示す成分値、すなわちヒストグラムの平均値に着目して、トーンカーブ曲線を作成しても良い。
【００６７】
以上の処理結果、対象画像１００２〜１００４はそれぞれ該当するトーンカーブを充てられることにより、対象画像１００２〜１００４中の対象被写体の肌色はそれぞれ目標画像１００１中の対象被写体の肌色に近づく、あるいはほぼ一致するように変換される。
【００６８】
本実施形態では、画像処理システムが有する複数の画像からなる所定の画像データセットから、ユーザが所望の目標画像を選択し、該目標画像に含まれる対象人物を含む対象画像を自動的に特定する。次いで、目標画像に含まれる対象人物の所定部分（例えば、顔領域）の色（例えば、肌色）に、対象画像に含まれる対象人物の所定部分の色を近づける、あるいはほぼ一致させるような色補正を行う。従って、画像データの取得先となる画像入力装置（デジタルカメラやスキャナ等）が異なる機種であっても、上述の補正を、プリンタ等の画像形成装置に送信する前のデータ上で行うことができる。よって、入力された画像データの入力元が異なる場合であっても、印刷される画像においては、上記機種間の違いによる色のずれを抑えることができる。
【００６９】
また、入力元の機種が同じであり、同一人物を撮影した場合であっても、太陽光の量の違いなど撮影条件が異なると、白飛びや黒つぶれが生じることがあり、印刷される画像毎において、所定の色（例えば、肌色）にずれが生じることがある。しかしながら、本実施形態によれば、目標画像を選択した後に、画像データに基づいて（画像ベースで）対象画像が選択されるので、機種に関係無く、対象画像の人物の所定部分の色を、目標画像の人物の所定部分の色に近づけることができる。よって、撮影条件によって生じる可能性のある色のずれを抑制することができる。
【００７０】
また、場合によっては、上記撮影条件によって偶然生じた色のずれを、意図的にユーザが他の画像データに含まれる同一人物に反映させたい場合がある。このような場合であっても、上記偶然生じた色のずれを含む画像データを目標画像に選択することにより、上記反映を簡単に行うことができる。
【００７１】
また、上記色補正を、ヒストグラムとトーンカーブとを用いて行うので、目標画像の対象人物のサイズ（画素数）と、対象画像の対象人物のサイズ（画素数）とが異なる場合であっても、簡単にかつ良好に色補正を行うことができる。本実施形態では、同一人物か否かの判断をし、同一人物である場合に、対象画像の色を目標画像の色に近づける補正を行う。このとき、画素毎に色変換を行う場合、対象画像と目標画像とに含まれる対象人物のサイズが異なると、正確な色補正は複雑な工程を要してしまう。しかしながら、本実施形態によれば、対象画像と目標画像との間で画素ベースにより色を変換するのではなく、ヒストグラムにより色の分布ベースで色の変換を行う。従って、対象画像と目標画像のそれぞれのサイズを気にすることなく、簡単な方法でより良好に色補正を行うことができる。
【００７２】
そして、この方法の簡便化のために、自動的に対象画像を特定しているが、本実施形態では、目標画像を選択して該目標画像の対象人物の所定部分（例えば、顔領域）の照合を、他の画像データに対して行っているので、自動的に対象画像を選択することができる。つまり、目標画像以外の画像データに含まれる人物が、目標画像に含まれる対象人物か否かの判断を、画像データ処理部に行わせているので、自動的に対象画像を選択することができる。すなわち、対象画像の対象人物と目標画像の対象人物とのサイズが異なる場合であっても、簡単に上記色補正を行うことができるのである。
【００７３】
（第２の実施形態）  
第１の実施形態では、ＲＧＢ成分夫々のトーンカーブを作成する方法を示したが、当該方法は簡単な構成であり、さらに一次元テーブルのため処理速度が速い。  
しかし、第１の実施形態では、各信号成分のトーンカーブに基づいて変換することにより、例えば、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２１０，１７０，１７０）の肌色に対し、Ｒ成分のトーンカーブによりＲ０＝２１０をＲ１＝２３０に変換する場合、以下のようになる。すなわち、青空など肌色以外の色のＲ成分がＲ０であれば、その色もＲ成分のトーンカーブに基づいてＲ０からＲ１に、意図しない変換をしてしまうことが考えられる。
【００７４】
第１の実施形態により、十分高品位に色変換を行うことができるが、本実施形態では、より高品位な色変換を行うために、対象人物の一部分について局所的に色を変換する。そのため、局所的に色（例えば、肌色）を近づける一例として、ヒストグラムの中間値のＲＧＢ値（第１のパラメータ）を作業色空間に従って中間の色空間（第２のパラメータ）に変換する。中間の色空間としては、例えば、ＣＩＥ（国際照明委員会）で定められているＸＹＺ（ＣＩＥ／ＸＹＺ）やＬ＊ａ＊ｂ＊（ＣＩＥ／Ｌａｂ）、Ｌ＊ｕ＊ｖ＊（ＣＩＥ／Ｌｕｖ）などのうちいずれか１つを利用できる。本実施形態では、目標画像および対象画像のそれぞれに対して第２のパラメータ（中間の色空間）を取得し、対象画像に関する第２のパラメータを目標画像の第２のパラメータに合わせるように色相、彩度、明度を変換する。すなわち、色相、彩度、明度に関する変換定義を作成し、該変換定義に基づいて色合わせ処理を行う。
【００７５】
なお、本明細書において、「変換定義」とは、対象画像に関する第２のパラメータを目標画像に関する第２のパラメータに近づける、あるいはほぼ一致させるのに要する色相、彩度、明度の変化量を定義するものである。すなわち、対象画像に関する第２のパラメータが目標画像に関する第２のパラメータに合うように、色相、彩度、明度に関する成分の値を独立に変化させるための定義である。
【００７６】
なお、ＲＧＢ値は画像入力装置の作業色空間によって定義されるものとする。例えば、デジタルスチルカメラであれば、ｓＲＧＢを作業色空間としていることが多い。本実施形態では、Ｌａｂ色空間に変換して以下の処理を行うものとする。Ｌｕｖ色空間に変換する場合も以下と同様の処理を行えることは言うまでも無い。Ｌａｂに変換して本発明の処理を行うことにより、第１の実施形態よりも局所的に対象画像の肌色を目標画像の肌色に近づけることができる。また、本実施形態では、上記中間値のＬａｂ値周辺の色も、中間値のＬａｂ値と同様に変換する。
【００７７】
図７に、本実施形態に係る、画像データ処理部１０８の動作処理のフローチャートを示す。図７では、局所的に変換させたい色を肌色としている。  
まずは、画像データ処理部１０８は、図３にて説明したステップＳ１００〜Ｓ１０６までを行い、目標画像および対象画像を選択し、それぞれについて、Ｒ、Ｇ、Ｂ色成分のヒストグラムを求める。
【００７８】
ステップＳ２００では、画像データ処理部１０８は、図３にて説明したステップＳ１００〜Ｓ１０６と同様の処理を行い、目標画像および対象画像を選択し、それぞれについて、Ｒ、Ｇ、Ｂ色成分のヒストグラムを作成する。  
ステップＳ２０１では、画像データ処理部１０８は、ステップＳ２００にて作成された各ヒストグラムに基づいて、目標画像、対象画像のそれぞれに対して、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分毎にヒストグラムの中間値を算出する。  
ステップＳ２０２では、画像データ処理部１０８は、ステップＳ２０１にて算出された各中間値（中間値ＲＧＢとも呼ぶ）を、Ｌａｂ値に変換する。
【００７９】
ステップＳ２０３では、画像データ処理部１０８は、対象画像の対象人物に含まれる、Ｌａｂ値を含む肌色領域を、目標画像の対象人物に含まれる、Ｌａｂ値を含む肌色領域に合わせるように、色相、彩度、明度に関する変換定義を作成する。この作成された変換定義に関する変換定義情報はＲＡＭ１０４に記憶される。上述の色相、彩度、明度に関する変換定義に従って、各要素を独立に変換する方法としては、特許文献３に開示されており、当業者に周知の技術である。  
ステップＳ２０４では、画像データ処理部１０８は、ステップＳ２０３にて作成された変換定義に基づいて、対象画像データの色変換を行う。
【００８０】
ステップＳ２０４における対象画像データの色変換処理について、詳細に説明する。  
図８に、当該色変換処理の構成図を示す。対象画像データのＲＧＢ値は、作業色空間に従って中間の色空間のＬａｂ値に変換される（Ｂ２００）。Ｂ２００により出力されたＬａｂ値をステップＳ２０３で作成した変換定義に基づいて、色変換（色合わせ）処理をする（Ｂ２０１）。Ｂ２０１により出力されたＬａｂ値（Ｌ´ａ´ｂ´）を作業色空間のＲＧＢ値に変換し（Ｂ２０２）、出力デバイスとしての画像形成装置（プリンタなど）の色処理フローへ送る。
【００８１】
または、この方法に限らず、例えば、一般的なＣＭＳ（カラーマネジメントシステム）を利用してもよい。例えば、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）はＩＣＭ、ＭａｃではＣｏｌｏｒＳｙｎｃがＯＳ標準のＣＭＳとして提供されている。入力プロファイルは、作業色空間に基づいてＬａｂに変換する。ステップＳ２０２より算出された中間値ＲＧＢを、当該入力プロファイルによって変換し、出力されたＬａｂ値をステップＳ２０３において作成された変換定義に基づいて色変換する。当該色変換後のＬａｂに画像形成装置（出力デバイス）の出力プロファイルを利用することにより、画像形成装置の色再現範囲内であれば、作業色空間の色再現範囲を超える色を欠落することなく出力することができる。
【００８２】
以上のステップにより、対象画像に含まれる対象人物の肌色を目標画像に含まれる対象人物の肌色に近づけるカラーテーブルを作成する。  
なお、対象画像、目標画像夫々のヒストグラムから抽出するＲＧＢ値は中間値に限らず、平均値を用いてもよいことは言うまでも無い。
【００８３】
（第３の実施形態）  
上述の実施形態では、検出した顔領域のヒストグラムを取得するため、作成されるヒストグラムには、目や口など肌色以外の部位も含む顔領域の画素値を含んでいる。  
本実施形態では、検出された顔領域から特定の色（例えば、肌色）のみを抽出し、ヒストグラムを作成して色合わせ処理を行うことによって、一層精度の高い処理を行うことができる。特許文献４では、被写体の顔領域を検出し、検出された顔領域の中から肌色領域を抽出する方法が開示されている。
【００８４】
具体的には、画像データ処理部１０８は、検出された顔領域の中から肌色領域を抽出し、抽出した肌色の画素値から、ＲＧＢそれぞれのヒストグラムを作成する。次いで、画像データ処理部１０８は、第１の実施形態と同様に、ヒストグラムの中間値を合わせるように、ＲＧＢ信号夫々のトーンカーブを作成する。
【００８５】
あるいは、画像データ処理部１０８は、第２の実施形態と同様に、ヒストグラムの中間値のＬａｂ値を合わせるように、変換定義を作成し、当該変換定義に基づいて、対象画像の色変換を行ってもよい。
【００８６】
以上の処理によって、第１および第２の実施形態よりも高い精度で被写体の肌色を合わせることができる。なお、対象画像、目標画像夫々のヒストグラムから抽出するＲＧＢ値は中間値に限らず、平均値を用いてもよい。
【００８７】
（第４の実施形態）  
本発明の一実施形態では、目標画像、対象画像がどの画像かをユーザに種々の形態で告知することができる。目標画像、対象画像がどの画像であるかを明示することにより、ユーザは目標画像、対象画像の確認を一目で行うことができる。
【００８８】
第１の実施形態では、図４に示すように選択された目標画像は別の領域にプレビュー表示されるが、特に上記の表示形式に限定しなくてもよい。本実施形態では、目標画像として選択された画像データと、検出される人物が目標画像から検出された対象人物と同一人物であると判定された対象画像データ夫々のサムネイル表示画像との背景に所定の背景色が配色される。かつ、配色される背景色は、目標画像と対象画像において異なる。すなわち、本実施形態では、選択された目標画像のサムネイル表示画像周辺の背景色を変更し、特定された対象画像のサムネイル表示画像周辺の背景色を目標画像のサムネイル表示画像周辺の背景色とは異なる色の背景色に変更する。
【００８９】
図９に、本実施形態を実現するためのアプリケーションＵＩを示す。  
ステップＳ１００にて、画像データ処理部１０８は、目標画像１１０２を選択すると、サムネイル表示画像の周辺の背景色を配色する。次に、対象画像検出ボタン１１０１をユーザによりクリックされることによって、第１の実施形態のステップＳ１０３以降の被写体検出、同一人物判定処理が行われる。同一人物判定結果（ステップＳ１０５）、Ｙｅｓの場合は対象画像として認識され、対象画像１１０３〜１１０５には、目標画像１１０２と異なる背景色が配色される。ここで、１１０６は、目標画像、対象画像夫々の背景色の凡例を示す。
【００９０】
（第５の実施形態）  
目標画像、対象画像がどの画像かをユーザに告知する方法は、目標画像と対象画像に背景色を配色する第４の実施形態の手順に限らないことは、言うまでもない。他の一例としては、サムネイル表示画像の外枠に、枠線を表示させてもよい。本実施形態では、目標画像と対象画像とにおいて、夫々異なる種類の枠線が夫々表示される。図１０（ａ）に、本実施形態を実現するためのアプリケーションＵＩを示す。
【００９１】
ステップＳ１００にて、画像データ処理部１０８は、目標画像１２０２を選択すると、サムネイル表示画像１２０２の周辺に枠線を表示する。次に、対象画像検出ボタン１２０１をユーザによりクリックされることによって、第１の実施形態のステップＳ１０３以降の被写体検出、同一人物判定処理が行われる。同一人物判定結果（ステップＳ１０５）、Ｙｅｓの場合は対象画像として認識され、対象画像１２０３〜１２０５には、目標画像１２０２と異なる種類の枠線が表示される。凡例１２０６は、目標画像、対象画像夫々の枠線の種類を示す。
【００９２】
また、目標画像、対象画像がどの画像かをユーザに告知する方法は、目標画像と対象画像夫々の外枠に表示される枠線の種類で分別する以外にも、例えば枠線の色で分別しても良い。図１０（ｂ）に、本実施形態の別の形態を実現するためのアプリケーションＵＩを示す。
【００９３】
ステップＳ１００にて、画像データ処理部１０８は、目標画像１３０２を選択すると、サムネイル表示画像１３０２の周辺に枠線を表示する。次に、対象画像検出ボタン１３０１をユーザによりクリックされることによって、第１の実施形態のステップＳ１０３以降の被写体検出、同一人物判定処理が行われる。同一人物判定結果（ステップＳ１０５）、Ｙｅｓの場合は対象画像として認識され、対象画像１３０３〜１３０５には、目標画像１３０２と異なる色の枠線が表示される。凡例１３０６は、目標画像、対象画像夫々の枠線の色を示す。
【００９４】
（第６の実施形態）  
目標画像、対象画像がどの画像かをユーザに告知する方法は、第４、５の実施形態の他にも、以下に示す形態によって実行してもよい。  
本実施形態では、目標画像、対象画像夫々のサムネイル表示画像に、ポインティングデバイスの操作によって表示部１０７の画面上の表示位置が移動するポインタを近づけた時に、目標画像、対象画像である旨を促すメッセージをポップアップ表示する。すなわち、特定された対象画像のサムネイル表示画像領域に、上記ポインタを近づけた時に、上記近づける対象となる画像が対象画像であることを告知するためのメッセージをポップアップ表示する。  
なお、目標画像、対象画像ともにポップアップ表示する形態に限定されるものではなく、第３〜５の実施形態の表示方法を組み合わせて本実施形態の方法を実行してもよい。
【００９５】
図１１に、本実施形態に係る動作処理を実行するアプリケーション１４００を示す。目標画像１４０２は、第５の実施形態の表示方法に従って、サムネイル表示画像に周辺に枠線が表示される。対象画像検出ボタン１４０１をユーザによりクリックされることによって、第１の実施形態のステップＳ１０３以降の被写体検出、同一人物判定処理が行われる。同一人物判定結果（ステップＳ１０５）、Ｙｅｓの場合は対象画像として認識され、例えばポインタ１４０４を対象画像１４０３に近づけると、ポップアップ表示１４０５が表示される。  
なお、凡例１４０６は、目標画像の枠線を示す。  
以上の方法により、ポインタをサムネイル表示画像に近づけた時のみ情報が表示されるので、通常のＵＩ画面表示時は全体的にすっきりする。
【００９６】
（第７の実施形態）  
目標画像、対象画像がどの画像かをユーザに告知する方法は、第４〜第６の実施形態の他にも、例えば、サムネイル表示画像の下部に目標画像、対象画像であるという変換目的情報をテキスト表示してもよい。すなわち、特定された対象画像のサムネイル表示画像領域の周辺に、該サムネイル表示画像が対象画像であることを告知するためのメッセージをテキスト表示する。第４〜第６の実施形態のような告知方法よりも、本実施形態のようにテキストを表示する方が、目標画像、対象画像の確認を一層簡単にできる。
【００９７】
本実施形態においても、なお、目標画像、対象画像ともに当該変換目的情報をテキスト表示する形態に限定されるものではなく、第４〜第６の実施形態の表示方法を組み合わせて本実施形態の方法を実行してもよい。
【００９８】
図１２に、本実施形態に係る動作処理を実行するアプリケーション１５００を示す。  
目標画像１４０２は、第５の実施形態の表示方法に従って、サムネイル表示画像に周辺に枠線が表示される。対象画像検出ボタン１５０１をユーザによりクリックされることによって、第１の実施形態のステップＳ１０３以降の被写体検出、同一人物判定処理が行われる。同一人物判定結果（ステップＳ１０５）、Ｙｅｓの場合は対象画像として認識され、対象画像１５０３〜１５０５のサムネイル表示画像の下部に、変換目的情報をテキスト表示する。
なお、凡例１５０６は、目標画像の枠線の色を示す。
【００９９】
（第８の実施形態）  
本実施形態では、第１の実施形態において、色変換処理部１０８ｆが対象画像の被写体部分の色を目標画像の被写体の色に近づけるように色変換処理（色補正）を実行した後に、目標画像、対象画像のサムネイル表示画像をグレーアウトまたは消去してもよい。目標画像、対象画像のサムネイル表示画像をグレーアウトまたは消去することにより、次に目標画像の選択などアプリケーションの操作をする際に、閲覧すべき画像が少なくて済むため、操作を効率的に行うことが出来る。
【０１００】
図１３（ａ）〜（ｃ）に、本実施形態に係る動作処理を実行するアプリケーション１６００を示す。始めに、図１３（ａ）について説明する。  
本実施形態では、第５の実施形態と同様に、目標画像と対象画像とのサムネイル表示画像の外枠に、夫々異なる色の枠線を夫々表示する。本実施形態では、アプリケーション１６００は、対象画像検出ボタン１６０１、当該色変換処理を実行するFittingボタン１６０８を有する。画像データ処理部１０８は、目標画像１６０２を選択し、対象画像検出ボタン１６０１をユーザによってクリックされると、対象画像１６０３〜１６０５を認識する。なお、右下の画像データ１６０６は、選択される目標画像１６０２から検出される対象被写体と同一人物ではないため、対象画像として認識されない。ゆえに、画像データ１６０６には外枠は表示されない。  
また、画像データ１６０９〜１６１２は被写体が検出されない画像を示す。
【０１０１】
図１３（ｂ）は、アプリケーション１６００上で目標画像、対象画像のサムネイル表示画像をグレーアウトするＵＩを示す。Fittingボタン１６０８をユーザによりクリックされることにより、本発明に係る色変換処理を行った後、目標画像１６０２、対象画像１６０３〜１６０５のサムネイル表示画像をグレーアウトする。
【０１０２】
ただし、色変換処理を行った後に目標画像、対象画像のサムネイル表示画像をグレーアウトする形態に限定されるものではなく、他の方法としては、本発明に係る色変換処理を行った後、目標画像、対象画像のサムネイル表示画像を消去する形態であっても良い。
【０１０３】
図１３（ｃ）は、図１３（ａ）にて目標画像、対象画像のサムネイル表示画像を消去した後のアプリケーションＵＩを示す。  
Fittingボタン１６０８をユーザによりクリックされることにより、本発明に係る色変換処理を行った後、目標画像１６０２、対象画像１６０３〜１６０５のサムネイル表示画像を消去することにより、空白になった箇所が発生する。当該空白箇所を埋めるために、画像データ１６０８〜１６１１、１６０６が図に示すようにシフトされる。
【０１０４】
なお、画像データ１６０９は、画像データ１６０６の被写体と同一人物の画像である。上記消去処理によってできた空白を埋めるために新たに表示される。  
次の処理として、例えば、画像データ１６０６を目標画像に設定して対象画像検出を行うと、画像データ１６０９は対象画像として認識される。
【０１０５】
本実施形態に係る処理により、処理された画像データのサムネイル表示画像は消去されるため、次に目標画像を選択する時には、閲覧すべき画像が少なくて済む。そのため、ユーザはアプリケーションの操作を効率的に行うことが出来る。
【０１０６】
（第９の実施形態）  
第１の実施形態では、サムネイル表示画像を選択することによって目標画像を選択するが、サムネイル画像の代わりに目標にしたい機種（目標機種とも呼ぶ）を選択してもよい。目標にしたい機種を選択することによって、例えば、全ての入力画像を最新の機種やハイエンドモデルの機種によって入力される色で合わせたいという希望を持つユーザが、その思想に従ってアプリケーションを操作しやすいという利点がある。
【０１０７】
なお、本明細書において、「目標機種」とは、画像処理システム１００に接続される複数の画像入力装置（機種）の機種うち、他の画像入力装置の機種にて取得された画像データの色を近づける目標となる色を含む画像データを作成する画像入力装置の機種を指す。
【０１０８】
入力された画像データの各々について、それらの入力元である画像入力装置の機種と上記各々の画像データとが関連付けられた機種リストから、上記目標機種を選択すると、目標機種から入力された画像データを特定する。この特定された画像データは目標画像となる。次いで、目標画像から対象人物を特定し、第１の実施形態と同様にして、対象人物の一部分（例えば、顔領域）に対する各色成分毎のヒストグラムを作成する。また、対象画像を特定し、本発明に係る色補正処理を行う。
【０１０９】
具体的には、以下のような処理を行えば良い。図１４に、本実施形態に係る動作処理を実行するアプリケーション１７００を示す。  
目標機種選択ボックス１７０１をユーザによりクリックされると選択すると、機種リストが表示される。この機種リストには、アプリケーション１７００にて表示された画像データの入力元となる画像入力装置の機種が全て列挙されている。なお、各画像入力装置は、撮影した画像または取り込んだ画像に基づいて作成された画像データに、画像入力装置の機種を示す情報、すなわち各画像データの入力元の機種を識別するための機種情報を含むタグ情報を付加する。各画像入力装置は、上記タグ情報をそれぞれの画像データに添付するので、画像処理システム１００に入力される複数の画像データの各々には、機種情報が添付されることになる。
【０１１０】
よって、画像処理システム１００が、上記画像データを取得する（入力する）と、各画像データとその入力元の機種とが関連付けられることになる。後述するように、画像データ処理部１０８は、上記各タグ情報に含まれる機種情報に基づいて、機種リストを作成する。
【０１１１】
次いで、ユーザにより当該機種リストの中から目標機種としたい機種がクリックされると、画像データ処理部１０８は、機種リストから、選択された機種を抽出して、該抽出した機種を目標機種として特定する。画像データ処理部１０８は、上記特定された目標機種に対応する画像データを抽出して、目標画像を特定する。すなわち、上記抽出した画像データに基づいて目標画像を決定する。ここで、抽出された画像データが１つの場合は、その画像データがそのまま目標画像になる。一方、抽出された画像データが複数の場合は、その旨を表示するウィンドウを表示部１０７に表示し、複数の画像データの中から目標画像をユーザに選択させれば良い。この場合は、ユーザによって選択された画像が目標画像として特定される。
【０１１２】
目標画像が決まったら、画像データ処理部１０８は、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０９を行い、本発明に係る色補正を行う。
【０１１３】
このように、本実施形態にて重要なことは、対象人物が含まれる他の画像データ（対象画像）の所定部分（例えば、顔領域）の色を近づける基準を、画像ベースで決定するのではなく、機種ベースで決めることである。しかしながら、機種ベースで上記基準を決定したとしても、本実施形態の本質は、第１の実施形態と同様に、対象画像に含まれる対象人物の顔領域の色を、所望の画像に含まれる対象人物の顔領域の色に近づける、またはほぼ一致させることである。本実施形態では、上記所望の画像を機種ベースで決定しているのである。よって、機種リストから選択された目標機種により入力された画像の１つが所望の画像となり、目標画像となるのである。すなわち、本実施形態では、目標機種から入力された画像データから目標画像を決定する。
【０１１４】
なお、目標機種選択ボックス１７０１は本実施形態のようなコンボボックス形式に限らず、ラジオボタンから選択するようにしてもよいし、テキストボックスに手入力するようにしてもよい。  
また、当該機種リストは、予め本実施形態のアプリケーションに付随の機種リストであるか、あるいは、取得された機種情報を基に機種名リストを新規作成しても良い。
【０１１５】
図１５に、当該機種リストの作成処理についてのフローチャートを示す。  
ステップＳ２００では、画像データ処理部１０８は、画像入力部１０１から入力された、各機種に対する画像データから１つの画像データを選択する。  
ステップＳ２０１では、画像データ処理部１０８は、ステップＳ２００にて選択された画像データに対し、被写体の検出処理を行う。  
ステップＳ２０２では、画像データ処理部１０８は、ステップＳ２０１にて被写体が検出されたか否かの判断を行う。被写体人物が検出された場合は、ステップＳ２０３に進み、検出されなかった場合は、機種情報を取得／保持を行わずにステップＳ２０５に進む。
【０１１６】
ステップＳ２０３では、画像データ処理部１０８は、上記画像データに添付されたタブ情報（撮影情報）を解析することによって、機種情報を取得する。  
ステップＳ２０４では、画像データ処理部１０８は、取得した機種情報をＲＡＭ１０４に記憶して保持する。  
ステップＳ２０５では、処理すべき次の画像データが存在するか否かの判断を行い、存在する場合は、ステップＳ２００に戻り、処理すべき画像データが存在しなくなるまで、ステップＳ２００〜Ｓ２０５を繰り返す。処理すべき次の画像データが存在しない場合は、ステップＳ２０６に進む。
【０１１７】
ステップＳ２０５において、新たに画像データが存在しない場合は、画像データ処理部１０８は、ステップＳ２０４において保持された機種情報に基づいて、機種名リストを作成する。
【０１１８】
本方法に基づいて作成された機種リストは、入力画像データを撮影した機種のリストであるため、例えば、当該機種リストから選択された目標機種によって撮影された画像データが存在しないというエラーを防ぐことができる。
【０１１９】
なお、本実施形態では、目標機種を特定するために、機種リストを表示部１０７に表示し、ユーザに選択させているが、これに限らない。例えば、アプリケーション１７００に入力バーを設け、上記作成された機種リストをＲＡＭ１０４に保持しておき、ユーザに上記入力バーに目標機種とした機種を入力させても良い。この場合は、画像データ処理部１０８は、機種リストを参照して、入力された機種情報に対応する機種を抽出し、該抽出した機種を目標機種とする。本実施形態では、目標機種を特定できれば、いずれの方法を用いても良い。
【０１２０】
（本発明の他の実施形態）  
上述の実施形態では、複数の機器を備える画像処理システムに、本発明に特徴的な処理を適用しているが、１つの機器（例えば、ＰＣ、ＭＦＰ、プリンタなど）に適用しても良い。
【０１２１】
前述した実施形態の機能を実現するように前述した実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記憶させ、該記憶媒体に記憶されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も上述の実施形態の範疇に含まれる。また、前述のプログラムが記憶された記憶媒体はもちろんそのプログラム自体も上述の実施形態に含まれる。
【０１２２】
かかる記憶媒体としてはたとえばフロッピー（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、ＣＤ―ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。
【０１２３】
また前述の記憶媒体に記憶されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウエア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作し前述の実施形態の動作を実行するものも前述した実施形態の範疇に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理システムの概略構成ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像データ処理部の処理フローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に係る画像データ処理部の処理フローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る画像データのヒストグラムの一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係るトーンカーブの一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る画像データ処理部の処理フローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態に係る色変換処理の構成図である
【図９】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの一例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの一例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの一例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの一例を示す図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの一例を示す図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係るアプリケーションの一例を示す図である。
【図１５】本発明の一実施形態に係る機種名リストを作成する処理フローチャートである。
【符号の説明】
【０１２５】
１００  画像処理システム
１０１  画像入力部
１０２  操作部
１０３  ＣＰＵ
１０４  ＲＡＭ
１０５  ＲＯＭ
１０６  リーダ部
１０７  表示部
１０８  画像データ処理部
１０９  ＨＤ
１１０  プリンタ
１１１  バスライン
【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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