(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、当該第２画像に含まれる領域毎に当該第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、当該第２画像の画質を調整する画像調整手段と
を備える画像処理装置であって
前記特徴量抽出手段は、さらに、前記第２画像において予め指定された領域の画像である第２指定画像と当該第２画像において当該第２指定画像を除く領域の画像である第２指定外画像との各々について、画像の特徴量を抽出し、
前記画像調整手段は、前記第１指定画像の特徴量を前記第２指定画像の特徴量に反映させる度合いである第１反映度合いと当該第１指定画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させる度合いである第２反映度合いとを異なる値にして、前記第２画像の画質を調整すること
を特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出手段は、画像を構成する各画素が有する画素値の平均および散布度を当該画像の特徴量として算出すること
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２反映度合いは、前記第１反映度合いよりも小さいこと
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画像調整手段は、前記第２指定外画像を構成する各画素の情報に基づいて、当該第２指定外画像の画素毎に前記第２反映度合いを調整すること
を特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像調整手段は、前記第２指定外画像を構成する各画素の情報として、前記第２指定画像の予め定められた位置から当該第２指定外画像の各画素までの距離により、当該第２指定外画像の画素毎に前記第２反映度合いを調整すること
を特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像調整手段は、前記第２指定外画像を構成する各画素の情報として、前記第２指定外画像内の色分布により、当該第２指定外画像の画素毎に前記第２反映度合いを調整すること
を特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像調整手段は、前記第２画像の全体に占める前記第２指定画像の割合により、前記第２反映度合いを調整すること
を特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記特徴量抽出手段は、さらに、前記第１画像において前記第１指定画像を除く領域の画像である第１指定外画像の特徴量を抽出し、
前記画像調整手段は、前記第１指定外画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させた後に、前記第１指定画像の特徴量を当該第２指定外画像の特徴量に反映させること
を特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
画像を表示する表示装置と、
前記表示装置に表示される画像の画像情報に対し画像処理を行う画像処理装置とを備え、
前記画像処理装置は、
第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、当該第２画像に含まれる領域毎に当該第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、当該第２画像の画質を調整する画像調整手段と
を備え、
前記特徴量抽出手段は、さらに、前記第２画像において予め指定された領域の画像である第２指定画像と当該第２画像において当該第２指定画像を除く領域の画像である第２指定外画像との各々について、画像の特徴量を抽出し、
前記画像調整手段は、前記第１指定画像の特徴量を前記第２指定画像の特徴量に反映させる度合いである第１反映度合いと当該第１指定画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させる度合いである第２反映度合いとを異なる値にして、前記第２画像の画質を調整すること
を特徴とする画像処理システム。
【請求項１０】
コンピュータに、
第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を抽出する機能と、
前記第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、当該第２画像に含まれる領域毎に当該第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、当該第２画像の画質を調整する機能と
を実現させるためのプログラムであって
前記特徴量を抽出する機能は、さらに、前記第２画像において予め指定された領域の画像である第２指定画像と当該第２画像において当該第２指定画像を除く領域の画像である第２指定外画像との各々について、画像の特徴量を抽出し、
前記画像を調整する機能は、前記第１指定画像の特徴量を前記第２指定画像の特徴量に反映させる度合いである第１反映度合いと当該第１指定画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させる度合いである第２反映度合いとを異なる値にして、前記第２画像の画質を調整すること
を特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラ等の普及によりデジタル画像を撮影・閲覧するユーザが増加している。また、スマートフォンやタブレットの普及によって、所望の画像を得るためにこれまでＰＣ（Personal Computer）の画像編集ソフトウェアを利用して行っていた画質調整を、より直感的な操作で行いたい、というニーズが高まっている。
デジタル画像の画質調整には、例えば、ＲＧＢ、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊、ＨＳＶなどの色空間上で色度や輝度、色相、彩度の成分値やそれらのコントラストの調整を行うものがある。その中でユーザが見本となる画像を指定し、処理対象の画像の画質をこの見本の画像の画質に合わせる画像処理を行う場合がある。
【０００３】
また、例えば、特許文献１には、入力画像を複数のブロックに分割し、各ブロックの画素値分布特徴量を算出し、画素値分布特徴量に基づき、被写体からの反射光に鏡面反射成分を多く含むブロックである有効ブロックを選択し、選択された各有効ブロックにおいて、注目画素と所定の近傍画素との画素値差分をそれぞれ算出することを当該ブロックの各画素に対して行い、画素値差分の分布を算出し、算出された分布に基づき被写体を照らしている光源の色を推定する画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−７６１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、処理対象の画像を見本の画像に合わせ画像処理する際、処理対象の画像に対して見本の画像の特徴量を一定の度合いで反映させる場合には、処理対象の画像についてユーザの意図しない画像処理結果になってしまうことがある。
本発明は、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、反映の度合いを第２画像内で変えて第２画像の画質を調整し易くする画像処理装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、当該第２画像に含まれる領域毎に当該第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、当該第２画像の画質を調整する画像調整手段とを備える画像処理装置であって前記特徴量抽出手段は、さらに、前記第２画像において予め指定された領域の画像である第２指定画像と当該第２画像において当該第２指定画像を除く領域の画像である第２指定外画像との各々について、画像の特徴量を抽出し、前記画像調整手段は、前記第１指定画像の特徴量を前記第２指定画像の特徴量に反映させる度合いである第１反映度合いと当該第１指定画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させる度合いである第２反映度合いとを異なる値にして、前記第２画像の画質を調整することを特徴とする画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記特徴量抽出手段は、画像を構成する各画素が有する画素値の平均および散布度を当該画像の特徴量として算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記第２反映度合いは、前記第１反映度合いよりも小さいことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記画像調整手段は、前記第２指定外画像を構成する各画素の情報に基づいて、当該第２指定外画像の画素毎に前記第２反映度合いを調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、前記画像調整手段は、前記第２指定外画像を構成する各画素の情報として、前記第２指定画像の予め定められた位置から当該第２指定外画像の各画素までの距離により、当該第２指定外画像の画素毎に前記第２反映度合いを調整することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置である。
請求項６に記載の発明は、前記画像調整手段は、前記第２指定外画像を構成する各画素の情報として、前記第２指定外画像内の色分布により、当該第２指定外画像の画素毎に前記第２反映度合いを調整することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置である。
請求項７に記載の発明は、前記画像調整手段は、前記第２画像の全体に占める前記第２指定画像の割合により、前記第２反映度合いを調整することを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記特徴量抽出手段は、さらに、前記第１画像において前記第１指定画像を除く領域の画像である第１指定外画像の特徴量を抽出し、前記画像調整手段は、前記第１指定外画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させた後に、前記第１指定画像の特徴量を当該第２指定外画像の特徴量に反映させることを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項９に記載の発明は、画像を表示する表示装置と、前記表示装置に表示される画像の画像情報に対し画像処理を行う画像処理装置とを備え、前記画像処理装置は、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、当該第２画像に含まれる領域毎に当該第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、当該第２画像の画質を調整する画像調整手段とを備え、前記特徴量抽出手段は、さらに、前記第２画像において予め指定された領域の画像である第２指定画像と当該第２画像において当該第２指定画像を除く領域の画像である第２指定外画像との各々について、画像の特徴量を抽出し、前記画像調整手段は、前記第１指定画像の特徴量を前記第２指定画像の特徴量に反映させる度合いである第１反映度合いと当該第１指定画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させる度合いである第２反映度合いとを異なる値にして、前記第２画像の画質を調整することを特徴とする画像処理システムである。
請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を抽出する機能と、前記第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、当該第２画像に含まれる領域毎に当該第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、当該第２画像の画質を調整する機能とを実現させるためのプログラムであって前記特徴量を抽出する機能は、さらに、前記第２画像において予め指定された領域の画像である第２指定画像と当該第２画像において当該第２指定画像を除く領域の画像である第２指定外画像との各々について、画像の特徴量を抽出し、前記画像を調整する機能は、前記第１指定画像の特徴量を前記第２指定画像の特徴量に反映させる度合いである第１反映度合いと当該第１指定画像の特徴量を前記第２指定外画像の特徴量に反映させる度合いである第２反映度合いとを異なる値にして、前記第２画像の画質を調整することを特徴とするプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１記載の発明によれば、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、反映の度合いを第２画像内で変えて第２画像の画質を調整し易くする画像処理装置を提供することができる。
請求項２記載の発明によれば、画像の特徴量の抽出がより容易になる。
請求項３記載の発明によれば、第２指定外画像に対して第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを、第２指定画像に対して第１指定画像の特徴量を反映させる度合いよりも小さくすることができる。
請求項４記載の発明によれば、第２指定外画像について、第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを画素毎に調整することができる。
請求項５記載の発明によれば、第２指定外画像の各画素について、第２指定画像からの距離に応じて第１指定画像の特徴量を反映させることができる。
請求項６記載の発明によれば、第２指定外画像の各画素について、画素が有する色に応じて第１指定画像の特徴量を反映させることができる。
請求項７記載の発明によれば、第２指定外画像について、第２指定画像の大きさに応じて第１指定画像の特徴量を反映させることができる。
請求項８記載の発明によれば、第２指定外画像について、第１指定画像とは別の画像の特徴量も反映させることができる。
請求項９記載の発明によれば、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、反映の度合いを第２画像内で変えて第２画像の画質を調整し易くする画像処理システムを提供することができる。
請求項１０記載の発明によれば、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、反映の度合いを第２画像内で変えて第２画像の画質を調整し易くする機能を、コンピュータにより実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】（ａ）、（ｂ）は、被処理画像の画質を見本画像の画質に合わせる画像処理について示した図である。
【図２】（ａ）〜（ｃ）は、被処理画像の画質を見本画像の画質に合わせる画像処理について示した図である。
【図３】本実施の形態の画像処理装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図４】（ａ）は、画像処理前における被処理指定画像および見本指定画像のヒストグラムを概念的に示した図である。（ｂ）は、画像調整部で輝度成分および色度成分を調整した後における被処理指定画像のヒストグラムを概念的に示した図である。
【図５】第１の実施形態で行われる処理の例について説明した図である。
【図６】被処理指定画像の割合から重み値βを算出する処理の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜画像処理の説明＞
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１および図２は、被処理画像の画質を見本画像の画質に合わせる画像処理について示した図である。
まず、図１（ａ）は、見本画像と画像処理前の被処理画像とを示している。ここでは図中左側に見本画像Ｍを図示し、図中右側に被処理画像Ｈを図示している。なお本実施の形態で、被処理画像とは、画像処理の対象となる画像であり、見本画像とは、ユーザが希望する印象の画像を有し、被処理画像の画像処理を行うための見本となる画像である。また、本実施の形態において、見本画像は、第１画像の一例として用いられる。また、被処理画像は、第２画像の一例として用いられる。
【００１０】
実際には、見本画像Ｍおよび被処理画像Ｈは、液晶パネルや液晶ディスプレイ等の表示装置に表示される。そしてタブレット、スマートフォン、ＰＣ等で動作する画像編集ソフトウェアにより画像情報を処理することで画像処理が行われる。ユーザは、画像編集ソフトウェアの動作により、見本画像Ｍや被処理画像Ｈとともに表示装置に表示されるメニュー等を操作することで画像処理の操作を行う。この操作は、タブレットやスマートフォンの場合は、ユーザの指やタッチペンでタッチパネルである液晶パネルをタッチ等することで行う。またＰＣの場合は、ＰＣに接続されたキーボードやマウス等を使用して行う。なおこの場合、タブレットやスマートフォンの画像処理を行う機能部、およびＰＣは、本実施の形態では、表示装置に表示される画像の画像情報に対し画像処理を行なう画像処理装置の一例として捉えることができる。また画像処理装置および表示装置は、画像処理システムの一例として捉えることができる。
【００１１】
図示する見本画像Ｍおよび被処理画像Ｈは、地上の画像である前景Ｆと空の画像である後景Ｂとからなる。
そしてユーザは、被処理画像Ｈの画像処理を行い、被処理画像Ｈを見本画像Ｍの後景Ｂと同様の印象を有する画像にしたいものとする。これは例えば、見本画像Ｍの後景Ｂが赤色の空の画像であり、被処理画像Ｈの後景Ｂが青色の空の画像であったときに、被処理画像Ｈの後景Ｂを赤色の空の画像にするような場合である。
【００１２】
図１（ｂ）は、従来の方法による画像処理後の被処理画像を示している。
図示する画像処理後の被処理画像Ｈは、後景Ｂが見本画像Ｍの後景Ｂの色に近づき、被処理画像Ｈから受ける画像の印象が、見本画像Ｍから受ける画像の印象に近いものとなる。また、画像処理後の被処理画像Ｈの画像は、被処理画像Ｈ全体が画像処理の対象となり、空の画像である後景Ｂの部分のみならず、地上の画像である前景Ｆにまで画像処理がなされている。ただし、被処理画像Ｈでは、被写体を照らす光源は外光の１種類であるため、被処理画像Ｈ全体が画像処理の対象となったとしても自然な処理結果となる。
【００１３】
次に、図２（ａ）は、図１（ａ）とは別の見本画像と画像処理前の被処理画像とを示している。ここでは図中左側に見本画像Ｍを図示し、図中右側に被処理画像Ｈを図示している。図示する見本画像Ｍおよび被処理画像Ｈは、窓が設置された室内の画像である。見本画像Ｍは、暗部領域である室内の画像である前景Ｆ１と、外光に照らされることにより明度の高い室外の画像である後景Ｂ１とからなる。また、被処理画像Ｈは、照明光に照らされることにより明度の高い室内の画像である前景Ｆ２と、外光に照らされることにより明度の高い室外の画像である後景Ｂ２とからなる。付言すると、見本画像Ｍには、被写体を照らす光源の種類として、天然光源である外光の１種類が存在する。一方、被処理画像Ｈには、被写体を照らす光源の種類として、人工光源である室内の照明光および天然光源である外光の２種類が存在する。
【００１４】
そしてユーザは、被処理画像Ｈの画像処理を行い、被処理画像Ｈの後景Ｂ２を見本画像Ｍの後景Ｂ１と同様の印象を有する画像にしたいものとする。即ち、ユーザは、被処理画像Ｈにて窓から見える室外の印象を、見本画像Ｍにて窓から見える室外の印象と同様にしたいものとする。これは例えば、見本画像Ｍの外光が夕方のもので後景Ｂ１が赤色の空の画像であり、被処理画像Ｈの外光が昼のもので後景Ｂ２が青色の空の画像であったときに、被処理画像Ｈの後景Ｂ２を赤色の空の画像にするような場合である。
【００１５】
図２（ｂ）は、従来の方法による画像処理後の被処理画像を示している。
図示する画像処理後の被処理画像Ｈでは、被処理画像Ｈ全体が画像処理の対象となっている。言い換えると、被処理画像Ｈの後景Ｂ２に画像処理がなされるとともに、被処理画像Ｈの前景Ｆ２にも画像処理がなされている。このような場合には、前景Ｆ２における室内の照明光が見本画像Ｍの外光の影響を受け、例えば前景Ｆ２の照明光が赤色に変わってしまい、室内全体の印象が大きく変化することがある。
【００１６】
そこで本実施の形態では、被処理画像の画質を見本画像の画質に合わせるのに際して、被処理画像内の領域毎に、見本画像の画質を反映させる度合いを設定して、画像処理を行う。具体的には、図２に示す例では、被処理画像Ｈの後景Ｂ２については、見本画像Ｍの後景Ｂ１と同様の印象を有するように画質の調整が行われる。一方で、被処理画像Ｈの前景Ｆ２については、見本画像Ｍの後景Ｂ１の影響を抑制するように画質の調整が行われる。このように、被処理画像内の領域毎に見本画像の画質を反映させる度合いを変えることにより、ユーザが意図する画質の調整が行われる。
以下、これを実現するための画像処理装置等の説明を行う。
【００１７】
＜画像処理装置の構成の説明＞
［第１の実施形態］
まずは第１の実施形態について説明を行う。
図３は、本実施の形態の画像処理装置１の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、画像処理装置１は、ユーザの操作の内容を受け付けるユーザ操作受付部１１と、被処理画像および見本画像の画像情報（入力画像データ）を取得し、色変換を行い色度成分と輝度成分とする色変換部１２と、色変換後の画像情報から特徴量を抽出する特徴量抽出部１３とを備える。また、画像処理装置１は、被処理画像の特徴量を見本画像の特徴量に合わせる処理を行う画像調整部１４と、見本画像の特徴量を反映させた被処理画像を表示装置に表示する画像表示部１５とを備える。
【００１８】
ユーザ操作受付部１１は、被処理画像や見本画像に対してユーザが操作を行ったときに操作内容を示す制御信号を受け付ける。詳しくは後述するが、この操作は、ユーザがタブレットやスマートフォンを操作する場合、指やタッチペンでタッチパネルに対しタッチやドラッグを行う動作が該当する。またユーザがＰＣを操作する場合、マウス等でクリックやドラッグを行う動作が該当する。
【００１９】
色変換部１２は、表示装置で被処理画像および見本画像を表示するための入力画像データに対し、色変換を行う。入力画像データは、この場合、ＲＧＢ（Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ）のビデオデータ（ＲＧＢデータ）である。そしてＲＧＢデータを例えば、ＩＰＴデータに変換する。即ち、ＲＧＢ色空間の色度をＩＰＴ色空間の色度に変換する。ＩＰＴ色空間は、明度（Ｉ）、赤−緑方向の色度（Ｐ）、黄−青方向の色度（Ｔ）、の３成分からなる直交座標色空間である。このうち本実施の形態では、明度（Ｉ）を輝度成分とし、赤−緑方向の色度（Ｐ）および黄−青方向の色度（Ｔ）を色度成分とする。
【００２０】
特徴量抽出手段の一例としての特徴量抽出部１３は、色変換後の被処理画像および見本画像の画像情報から特徴量を抽出する。ここで、特徴量抽出部１３は、見本画像においてユーザが指定した領域内の画像（以下、見本指定画像と称する）の特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部１３は、被処理画像においてユーザが指定した領域内の画像（以下、被処理指定画像と称する）の特徴量を抽出する。さらに、特徴量抽出部１３は、被処理画像においてユーザが指定していない領域の画像（以下、指定外画像と称する）、言い換えると、被処理画像において被処理指定画像を除く領域の画像である指定外画像の特徴量を抽出する。本実施の形態において、見本指定画像は、第１指定画像の一例として用いられる。被処理指定画像は、第２指定画像の一例として用いられる。指定外画像は、第２指定外画像の一例として用いられる。
【００２１】
なお、以下では、見本指定画像、被処理指定画像をユーザが指定するものとして説明するが、このような構成に限られるものではない。見本指定画像、被処理指定画像は、何らかの基準により予め指定された領域の画像であれば良く、ユーザの指定でなくても、例えば、画像内の輪郭や色分布に応じて指定されたものを見本指定画像や被処理指定画像にしても良い。
【００２２】
また、特徴量は、ユーザが画像を見たときに、画像の印象を決定づける指標である。本実施の形態では、被処理指定画像、指定外画像および見本指定画像を構成する各画素が有する画素値の平均および散布度を、特徴量とする。画素値は、輝度成分（Ｉ）および色度成分（Ｐ、Ｔ）からなる。よって特徴量は、輝度成分（Ｉ）および色度成分（Ｐ、Ｔ）のそれぞれについて抽出される。なお本実施の形態では、平均として相加平均を使用し、散布度として分散を使用する。
【００２３】
より具体的には、特徴量抽出部１３は、被処理指定画像、指定外画像および見本指定画像のそれぞれについて、これらの画像を構成する各画素が有する輝度成分（Ｉ）および色度成分（Ｐ、Ｔ）の相加平均を求める。さらに特徴量抽出部１３は、被処理指定画像、指定外画像および見本指定画像のそれぞれについて、これらの画像を構成する各画素が有する輝度成分（Ｉ）および色度成分（Ｐ、Ｔ）の分散を求める。
相加平均は、被処理指定画像、指定外画像および見本指定画像のそれぞれについて、輝度成分および色度成分であるＩ、Ｐ、Ｔ毎に求められるため、合計９つとなる。これは、以下の数１式により算出する。
【００２４】
数１式において、Ｉｉｊは、被処理指定画像や指定外画像、見本指定画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＩ値である。またＰｉｊは、被処理指定画像や指定外画像、見本指定画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＰ値である。さらにＴｉｊは、被処理指定画像や指定外画像、見本指定画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＴ値である。
【００２５】
そしてμＩｔは、被処理指定画像のＩ値の相加平均である。またμＰｔは、被処理指定画像のＰ値の相加平均である。さらにμＴｔは、被処理指定画像のＴ値の相加平均である。
またμＩtgは、指定外画像のＩ値の相加平均である。またμＰtgは、指定外画像のＰ値の相加平均である。さらにμＴtgは、指定外画像のＴ値の相加平均である。
さらにμＩｒは、見本指定画像のＩ値の相加平均である。またμＰｒは、見本指定画像のＰ値の相加平均である。さらにμＴｒは、見本指定画像のＴ値の相加平均である。
【００２６】
【数１】
0006642021.tif 000002
【００２７】
さらに分散についても、被処理指定画像、指定外画像および見本指定画像のそれぞれについて、輝度成分および色度成分であるＩ、Ｐ、Ｔ毎に求められるため、合計９つとなる。これは、以下の数２式により算出する。
【００２８】
数２式において、Ｉｉｊ、Ｐｉｊ、Ｔｉｊは、数１式と同様である。
そしてσＩｔ２は、被処理指定画像のＩ値の分散である。またσＰｔ２は、被処理指定画像のＰ値の分散である。さらにσＴｔ２は、被処理指定画像のＴ値の分散である。
またσＩtg２は、指定外画像のＩ値の分散である。またσＰtg２は、指定外画像のＰ値の分散である。さらにσＴtg２は、指定外画像のＴ値の分散である。
さらにσＩｒ２は、見本指定画像のＩ値の分散である。またσＰｒ２は、見本指定画像のＰ値の分散である。さらにσＴｒ２は、見本指定画像のＴ値の分散である。
【００２９】
【数２】
0006642021.tif 000003
【００３０】
画像調整手段の一例としての画像調整部１４は、被処理画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせ、被処理画像の画質を調整する。ここで、画像調整部１４は、被処理指定画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる度合い（以下、重み値αと称する）と、指定外画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる度合い（以下、重み値βと称する）とを設定する。言い換えると、重み値αは、見本指定画像の特徴量を被処理指定画像の特徴量に反映させる度合いと捉えることができる。また、重み値βは、見本指定画像の特徴量を指定外画像の特徴量に反映させる度合いと捉えることができる。本実施の形態において、重み値αは、第１反映度合いの一例として用いられる。重み値βは、第２反映度合いの一例として用いられる。
【００３１】
そして、画像調整部１４は、重み値αと重み値βとを異なる値に設定して、より具体的には、重み値βを重み値αよりも小さい値に設定して、被処理画像の画質を調整する。言い換えると、画像調整部１４は、見本指定画像の特徴量を被処理画像に反映させる場合に、被処理画像に含まれる領域毎に見本指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、被処理画像の画質を調整する。
【００３２】
なお、重み値αおよび重み値βは、０〜１の範囲の値であるものとする。ただし、重み値βは重み値αより小さいため、１未満の値である。これらの重み値αおよび重み値βについては、例えばユーザによる設定など、何らかの規則に従って設定される。例えば、ユーザが重み値αを設定する場合には、具体的な数値を入力したり、「高」、「中」、「低」の３段階からユーザが選択することで数値が決定されたりする。また、重み値βは、例えば、重み値αの設定値に係数を乗じたりすることにより、重み値αより小さい値に設定される。
【００３３】
画像調整部１４は、被処理指定画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる場合、被処理指定画像および見本指定画像の輝度成分および色度成分についての相加平均および分散を使用する。そして、画像調整部１４は、被処理指定画像の相加平均および分散を見本指定画像の相加平均および分散に近づける処理を行う。
また、画像調整部１４は、指定外画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる場合、指定外画像および見本指定画像の輝度成分および色度成分についての相加平均および分散を使用する。そして、画像調整部１４は、指定外画像の相加平均および分散を見本指定画像の相加平均および分散に近づける処理を行う。
【００３４】
これらの処理は、例えば、以下の数３式〜数８式により行われる。このうち数３式〜数５式は、被処理指定画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる場合のものである。数３式〜数５式において、αi,jは重み値αを示し、重み値αは被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）の画素毎に求められる。また数６式〜数８式は、指定外画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる場合のものである。数６式〜数８式において、βi,jは重み値βを示し、重み値βは指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）の画素毎に求められる。
【００３５】
なお、重み値αは、被処理指定画像の画素毎に設定されるが、本実施の形態では、被処理指定画像の各画素の重み値αは共通の値に設定されるものとする。さらに、重み値βは、指定外画像の画素毎に設定されるが、本実施の形態では、指定外画像の各画素の重み値βは共通の値に設定されるものとする。
【００３６】
数３式〜数５式のうち、数３式は、Ｉ値についての算術式である。ここでＩi,jは、調整前の被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＩ値である。またＩ’i,jは、調整後の被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＩ値である。
また数４式は、Ｐ値についての算術式である。ここでＰi,jは、調整前の被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＰ値である。またＰ’i,jは、調整後の被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＰ値である。
さらに数５式は、Ｔ値についての算術式である。ここでＴi,jは、調整前の被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＴ値である。またＴ’i,jは、調整後の被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＴ値である。
これにより被処理指定画像を構成する位置（ｉ，ｊ）の画素について、見本指定画像に合わせた輝度成分（Ｉ）および色度成分（Ｐ、Ｔ）の調整が行われる。
【００３７】
【数３】
0006642021.tif 000004
【００３８】
【数４】
0006642021.tif 000005
【００３９】
【数５】
0006642021.tif 000006
【００４０】
また、数６式〜数８式のうち、数６式は、Ｉ値についての算術式である。ここでＩi,jは、調整前の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＩ値である。またＩ’i,jは、調整後の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＩ値である。
また数７式は、Ｐ値についての算術式である。ここでＰi,jは、調整前の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＰ値である。またＰ’i,jは、調整後の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＰ値である。
さらに数８式は、Ｔ値についての算術式である。ここでＴi,jは、調整前の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＴ値である。またＴ’i,jは、調整後の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＴ値である。
これにより指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）の画素について、見本指定画像に合わせた輝度成分（Ｉ）および色度成分（Ｐ、Ｔ）の調整が行われる。
【００４１】
【数６】
0006642021.tif 000007
【００４２】
【数７】
0006642021.tif 000008
【００４３】
【数８】
0006642021.tif 000009
【００４４】
図４（ａ）は、画像処理前における被処理指定画像および見本指定画像のヒストグラムを概念的に示した図である。
図４（ａ）で横軸は、色度成分を表し、Ｉ値、Ｐ値またはＴ値である。そして縦軸は、頻度（画素数）を表す。ここで実線は、被処理指定画像のヒストグラムであり、点線は、見本指定画像のヒストグラムである。この場合、画像処理前であるため、被処理指定画像の相加平均μＩｔ（またはμＰｔ、μＴｔ）と見本指定画像の相加平均μＩr（またはμＰｒ、μＴr）とは異なる。また被処理指定画像の分散σＩｔ２（またはσＰｔ２、σＴｔ２）と見本指定画像の分散σＩr２（またはσＰr２、σＴr２）とは異なる。
ここで、被処理指定画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる処理では、被処理指定画像の相加平均を見本指定画像の相加平均に近づけるとともに、被処理指定画像の分散を見本指定画像の分散に近づける処理が行われる。
【００４５】
図４（ｂ）は、画像調整部１４で輝度成分および色度成分を調整した後における被処理指定画像のヒストグラムを概念的に示した図である。ここで、図４（ｂ）に示す例は、重み値αを１にした場合の例である。
図４（ｂ）で横軸は、色度成分を表し、Ｉ値、Ｐ値またはＴ値である。そして縦軸は、頻度（画素数）を表す。この場合、重み値αが１であるため、画像調整部１４で色度成分を調整した後では、被処理指定画像の相加平均と見本指定画像の相加平均とは一致する。また被処理指定画像の分散と見本指定画像の分散とは一致する。
【００４６】
なお、図４に示す例では、被処理指定画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる場合について説明したが、指定外画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる場合も同様である。即ち、指定外画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる処理では、指定外画像の相加平均を見本指定画像の相加平均に近づけるとともに、指定外画像の分散を見本指定画像の分散に近づける処理が行われる。ただし、重み値βは１未満であるため、図４（ｂ）に示すように、指定外画像の相加平均と見本指定画像の相加平均とが一致したり、指定外画像の分散と見本指定画像の分散とが一致したりすることはない。
【００４７】
画像表示部１５は、見本画像の特徴量を反映させた被処理画像を、表示装置に表示する。
【００４８】
図５は、第１の実施形態で行われる処理の例について説明した図である。
図５では、図２（ａ）の見本画像Ｍおよび被処理画像Ｈを示しており、図中左側に見本画像Ｍを図示し、図中右側に被処理画像Ｈを図示している。そしてユーザは、被処理画像Ｈの画像処理を行い、被処理画像Ｈを見本画像Ｍの後景Ｂ１（図２（ａ）参照）と同様の印象を有する画像にしたいものとする。
ここで、太線で囲む見本指定画像Ｍ１は、見本画像Ｍの後景Ｂ１（図２（ａ）参照）である。また、太線で囲む被処理指定画像Ｈ１は、被処理画像Ｈの後景Ｂ２（図２（ａ）参照）である。さらに、被処理指定画像Ｈ１を除く領域の画像が指定外画像Ｈ２である。なお以後、ユーザは、タブレットやスマートフォンを使用し、表示装置を指やタッチペンでタッチ等することで操作を行う場合を中心として説明を行う。
【００４９】
ユーザは、まず指やタッチペンで被処理指定画像Ｈ１の外周（縁）の何れかの箇所をタッチした後に、そのまま指やタッチペンを被処理画像Ｈ上で動かし、ドラッグする操作を行う。この操作は、被処理画像Ｈのうちの被処理指定画像Ｈ１をユーザが指定する操作となり、ユーザ操作受付部１１により受け付けられる。付言すると、ユーザ操作受付部１１は、被処理画像Ｈ上で指やタッチペンの軌道により囲まれた画像を、被処理指定画像Ｈ１として受け付ける。なおこの操作をマウス等で行う場合は、被処理指定画像Ｈ１の外周（縁）の何れかの箇所をクリックした後に、そのままドラッグする操作となる。
【００５０】
次に、ユーザは、見本指定画像Ｍ１の外周（縁）の何れかの箇所をタッチ（マウス等で行う場合は、クリック）した後に、そのまま指やタッチペンを見本画像Ｍ上で動かし、ドラッグする操作を行う。この操作は、見本画像Ｍのうちの見本指定画像Ｍ１をユーザが指定する操作となり、ユーザ操作受付部１１により受け付けられる。付言すると、ユーザ操作受付部１１は、見本画像Ｍ上で指やタッチペン等の軌道により囲まれた画像を、見本指定画像Ｍ１として受け付ける。
【００５１】
ここで、被処理指定画像Ｈ１は、窓を介して室外が映し出された後景Ｂ２（図２（ａ）参照）であり、例えば、青色の空の画像など、昼の外光の色を持った画像である。一方、指定外画像Ｈ２は、照明光により照らされた室内の画像である前景Ｆ２（図２（ａ）参照）であり、照明光の色を持った画像である。また、見本指定画像Ｍ１は、窓を介して室外が映し出された後景Ｂ１（図２（ａ）参照）であり、例えば、赤色の空の画像など、夕方の外光の色を持った画像である。
【００５２】
そして、特徴量抽出部１３は、被処理指定画像Ｈ１、指定外画像Ｈ２および見本指定画像Ｍ１の特徴量を抽出する。次に、画像調整部１４は、特徴量抽出部１３により抽出された被処理指定画像Ｈ１、指定外画像Ｈ２および見本指定画像Ｍ１の特徴量をもとに、被処理画像Ｈの特徴量を見本指定画像Ｍ１の特徴量に合わせ調整する。ここでは、上述した数３式〜数５式のＰ’i,j、Ｔ’i,j、Ｉ’i,jが画像処理後の被処理指定画像Ｈ１の画像データとなる。また、上述した数６式〜数８式のＰ’i,j、Ｔ’i,j、Ｉ’i,jが画像処理後の指定外画像Ｈ２の画像データとなる。即ち、重み値αおよび重み値βにより、見本指定画像Ｍ１の特徴量を反映させる度合いが調整される。
【００５３】
その結果、被処理指定画像Ｈ１は、見本指定画像Ｍ１の特徴量が反映されるため、被処理指定画像Ｈ１から受ける画像の印象が、見本指定画像Ｍ１から受ける画像の印象に近いものとなる。具体的には、被処理指定画像Ｈ１における外光の色は、昼のものから夕方のものに変化し、青色の空の画像から赤色の空の画像に変化する。一方で、指定外画像Ｈ２については、見本指定画像Ｍ１の特徴量を反映させる度合いが被処理指定画像Ｈ１よりも小さくなるように調整される。即ち、指定外画像Ｈ２では、指定外画像Ｈ２における室内の照明光の印象が大きく変化しないように、見本指定画像Ｍ１の外光の影響が抑制される。付言すると、本実施の形態において、被処理指定画像の特徴量は、被処理指定画像の光源の印象に基づくものであり、指定外画像の特徴量は、指定外画像の光源の印象に基づくものであり、見本指定画像の特徴量は、見本指定画像の光源の印象に基づくものと捉えることができる。
【００５４】
なお実際には、画像表示部１５は、画像処理後の画像データであるＰ’i,j、Ｔ’i,j、Ｉ’i,jを色変換部１２で取得した入力画像データの形式に再変換して表示装置に出力する。即ち、画像表示部１５は、ＩＰＴデータをＲＧＢデータに戻し、表示装置に出力し、表示装置にて画像処理後の被処理画像が表示される。
【００５５】
以上説明したように、本実施の形態では、画像調整部１４の画像処理により、被処理画像内の被処理指定画像および指定外画像のそれぞれに対して、見本指定画像の画質を反映させる度合いを設定して、画像処理が行われる。そのため、被処理指定画像の光源の印象を見本指定画像の光源の印象に合わせる一方で、指定外画像の光源の印象は見本指定画像の光源による影響を抑制したものとなる。このように、被処理画像内の領域毎に、見本指定画像の画質を反映させる度合いを変えることにより、ユーザが意図する画質の調整が行われる。
【００５６】
また、上述した例では、ユーザの操作により被処理指定画像を指定するが、手動の操作では、ユーザが画像の印象を変えたい領域を正確に指定できない場合も考えられる。このような場合を想定して、例えば、ユーザが指定した領域の周辺で、指定した領域の色に近い色を有する箇所があれば、そのような箇所も自動的に含めて被処理指定画像を設定しても良い。この場合、例えば、特徴量抽出部１３は、ユーザが指定した領域内の色度データ（例えば、ＩＰＴデータ）の平均値を算出する。そして、特徴量抽出部１３は、ユーザが指定した領域の周辺の画素であって、算出した平均値から予め定められた範囲内にある色度データを持つ画素も含めて被処理指定画像として設定し、被処理指定画像の特徴量を抽出する。
【００５７】
さらに、上述した例では、被処理画像において被写体を照らす複数種類の光源がある場合に、見本指定画像の特徴量を反映させる場合について説明したが、これに限られるものではない。本実施の形態は、被処理画像における光源が１種類の場合にも適用可能である。また、見本画像における光源は１種類でも複数種類でも良い。
【００５８】
なお、図５に示す例では、被処理指定画像Ｈ１や見本指定画像Ｍ１を四角形や六角形としたが、例えば、三角形、円形など、被処理指定画像Ｈ１や見本指定画像Ｍ１の形状はどのようなものでも良い。
【００５９】
［第２の実施形態］
次に第２の実施形態について説明を行う。
第１の実施形態では、指定外画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる際の重み値βは、指定外画像の各画素で共通の値に設定される。これに対して、本実施の形態では、指定外画像を構成する各画素の情報に基づいて、予め定められた規則に従って、指定外画像の画素毎に重み値βが算出される。具体的には、本実施の形態では、被処理指定画像からの距離に応じて、重み値βの値が算出される。
【００６０】
本実施の形態の画像処理装置１の機能構成例については、図３と同様である。そしてユーザ操作受付部１１、色変換部１２、特徴量抽出部１３および画像表示部１５の機能は、第１の実施形態と同様である。よって以下、第１の実施形態と異なる点として、画像調整部１４について説明を行う。
【００６１】
本実施の形態では、画像調整部１４は、被処理指定画像については第１の実施形態と同様の処理を行い、見本指定画像の特徴量を被処理指定画像の特徴量に反映させる。一方、画像調整部１４は、指定外画像については、被処理指定画像の予め定められた位置から指定外画像の各画素までの距離に応じて、重み値βを指定外画像の画素毎に調整する。
【００６２】
例えば、画像調整部１４は、被処理指定画像の予め定められた位置として、被処理指定画像が示す図形内に存在する重心の位置を特定する。そして、画像調整部１４は、指定外画像の各画素について、重心からの距離を計算し、計算した距離に応じて重み値βを算出する。この場合、重心からの距離が近いほど、重み値βが大きくなり、重心からの距離が遠いほど、重み値βが小さくなるように設定される。なお、重心からの距離を重み値βに変換するための計算はどのようなものでも良く、例えば、重心からの距離に特定の係数を乗じることにより、重み値βが算出される。
【００６３】
そして、指定外画像の画素毎に重み値が算出された後、指定外画像に対する画像処理が行われる。この画像処理は、第１の実施形態と同様に、上述した数６式〜数８式により行われる。即ち、数６式〜数８式のβi,jには、指定外画像の画素毎に算出された重み値が代入される。
【００６４】
このように、本実施の形態では、画像調整部１４の画像処理により、指定外画像の各画素について、被処理指定画像からの距離に応じて、見本指定画像の特徴量が反映される。即ち、指定外画像では、被処理指定画像からの距離が近いほど見本指定画像の特徴量が反映される度合いが大きくなり、被処理指定画像からの距離が遠いほど見本指定画像の特徴量が反映される度合いが小さくなる。言い換えると、指定外画像では、被処理指定画像からの距離が近いほど、見本指定画像の光源の影響がより反映される。
【００６５】
また、上述した例では、被処理指定画像の予め定められた位置を重心とし、重心からの距離に応じて重み値を設定したが、これに限られるものではない。例えば、被処理指定画像の予め定められた位置を被処理指定画像の外周（縁）とし、外周からの距離に応じて重み値を設定しても良い。
【００６６】
［第３の実施形態］
次に第３の実施形態について説明を行う。
本実施の形態では、第２の実施形態と同様に、指定外画像を構成する各画素の情報に基づいて、予め定められた規則に従って、指定外画像の画素毎に重み値βが算出される。具体的には、本実施の形態では、指定外画像内の色分布に応じて、重み値βの値が算出される。
【００６７】
本実施の形態の画像処理装置１の機能構成例については、図３と同様である。そしてユーザ操作受付部１１、色変換部１２、特徴量抽出部１３および画像表示部１５の機能は、第１の実施形態と同様である。よって以下、第１の実施形態と異なる点として、画像調整部１４について説明を行う。
【００６８】
本実施の形態では、画像調整部１４は、被処理指定画像については第１の実施形態と同様の処理を行い、見本指定画像の特徴量を被処理指定画像の特徴量に反映させる。一方、画像調整部１４は、指定外画像については、指定外画像内の色分布、言い換えると、指定外画像を構成する各画素の画素値と被処理指定画像内の画素値の平均との差に応じて、重み値βを指定外画像の画素毎に調整する。
【００６９】
例えば、画像調整部１４は、被処理画像において、色変換部１２に色変換される前のＲＧＢ色空間の色度（ＲＧＢ値）を取得する。次に、画像調整部１４は、被処理指定画像内の各画素が有するＲＧＢ値の平均を計算する。ここでは、被処理指定画像内の各画素が有するＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれについて、平均（例えば、相加平均）が計算される。次に、画像調整部１４は、指定外画像内の各画素の画素値（ＲＧＢ値）と、被処理指定画像の平均画素値（ＲＧＢ値）との差を計算し、計算した差に応じて重み値βを算出する。この場合、画素値の差が小さいほど、重み値βが大きくなり、画素値の差が大きいほど、重み値βが小さくなるように設定される。なお、画素値の差を重み値βに変換するための計算はどのようなものでも良く、例えば、画素値の差に特定の係数を乗じることにより、重み値βが算出される。
【００７０】
ここで、指定外画像内の各画素の画素値と、被処理指定画像の平均画素値との差は、以下の数９式により算出する。
数９式において、Ｌｉｊは、指定外画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）における画素値と被処理指定画像の平均画素値との差である。Ｒｉｊは指定外画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＲ値、Ｇｉｊは指定外画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＧ値、Ｂｉｊは指定外画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＢ値である。また、Ｒ０は被処理指定画像の平均のＲ値、Ｇ０は被処理指定画像の平均のＧ値、Ｂ０は被処理指定画像の平均のＢ値である。
【００７１】
【数９】
0006642021.tif 000010
【００７２】
そして、数９式により、指定外画像の各画素において画素値の差が算出された後、画素毎に重み値が算出される。そして、指定外画像に対する画像処理が行われる。この画像処理は、第１の実施形態と同様に、上述した数６式〜数８式により行われる。即ち、数６式〜数８式のβi,jには、指定外画像の画素毎に算出された重み値が代入される。
【００７３】
このように、本実施の形態では、画像調整部１４の画像処理により、指定外画像の各画素について、被処理指定画像の平均画素値との差に応じて、見本指定画像の特徴量が反映される。即ち、指定外画像では、被処理指定画像の平均画素値との差が小さいほど見本指定画像の特徴量が反映される度合いが大きくなり、被処理指定画像の平均画素値との差が大きいほど見本指定画像の特徴量が反映される度合いが小さくなる。
【００７４】
言い換えると、指定外画像では、画像処理前の被処理指定画像の色に近いほど、見本指定画像の光源の影響がより反映される。そのため、例えば、ユーザが画像の印象を変えたい領域を正確に指定していない場合であっても、ユーザが指定した領域に近い色を有する箇所について、見本指定画像の光源の影響がより反映されることとなる。また、指定外画像において、画像処理前に被処理指定画像からの光源の影響を受けて被処理指定画像と同様の印象を有するような箇所は、画像処理後にも同様に、画像処理後の被処理指定画像の印象に近くなるように調整されることとなる。
【００７５】
また、上述した例では、ＲＧＢデータの値の差に応じて重み値を設定したが、これに限られるものではない。輝度成分と色度成分とを含む色空間での色度データであれば良く、例えば、ＲＧＢデータの代わりに、ＩＰＴデータ、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊データ、Ｌαβデータ、ＣＡＭＯ２データ、ＨＳＶデータ等を用いても良い。
【００７６】
［第４の実施形態］
次に第４の実施形態について説明を行う。
本実施の形態では、重み値βは、指定外画像の各画素で共通の値に設定されるが、被処理画像の全体に占める被処理指定画像の割合に応じて算出される。
【００７７】
本実施の形態の画像処理装置１の機能構成例については、図３と同様である。そしてユーザ操作受付部１１、色変換部１２、特徴量抽出部１３および画像表示部１５の機能は、第１の実施形態と同様である。よって以下、第１の実施形態と異なる点として、画像調整部１４について説明を行う。
【００７８】
本実施の形態では、画像調整部１４は、被処理指定画像については第１の実施形態と同様の処理を行い、見本指定画像の特徴量を被処理指定画像の特徴量に反映させる。一方、画像調整部１４は、指定外画像については、被処理画像の全体に占める被処理指定画像の割合に応じて、重み値βを調整する。
【００７９】
例えば、画像調整部１４は、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合を計算し、計算した割合に応じて重み値βを算出する。この場合、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合が大きいほど、重み値βが大きくなり、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合が小さいほど、重み値βが小さくなるように設定される。なお、被処理指定画像の割合を重み値βに変換するための計算はどのようなものでも良く、例えば、割合に特定の係数を乗じることにより、重み値βが算出される。
【００８０】
図６は、被処理指定画像の割合から重み値βを算出する処理の一例を説明するための図である。図示の例では、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合に応じて、番号１〜５の５段階に分類される場合を示している。例えば番号１では、被処理指定画像は指定外画像よりもはるかに大きく、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合が番号１〜５の中でも最も大きい場合を示す。また、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合は、番号１〜５の順に小さくなる。そして、重み値βも、番号１〜５の順に小さくなる。なお、図示の例では、指定外画像への反映度合いを１〜５の５段階で表しているが、この値は一例であり、例えば、この反映度合いをもとに重み値βが算出される。
【００８１】
そして、指定外画像について重み値が算出された後、指定外画像に対する画像処理が行われる。この画像処理は、第１の実施形態と同様に、上述した数６式〜数８式により行われる。即ち、数６式〜数８式のβi,jには、算出された指定外画像の重み値が代入される。
【００８２】
このように、本実施の形態では、画像調整部１４の画像処理により、指定外画像について、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合に応じて、見本指定画像の特徴量が反映される。即ち、指定外画像では、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合が大きいほど見本指定画像の特徴量が反映される度合いが大きくなり、被処理画像全体に占める被処理指定画像の割合が小さいほど見本指定画像の特徴量が反映される度合いが小さくなる。結果として、指定外画像では、被処理画像に対して被処理指定画像が大きいほど、見本指定画像の光源の影響がより反映される。
【００８３】
なお、本実施の形態において、重み値βを指定外画像の各画素で共通の値に設定することとしたが、このような構成に限られない。本実施の形態では、第３の実施形態や第４の実施形態の処理と組み合わせることにより、指定外画像を構成する各画素の情報に基づいて、画素毎に重み値βを算出しても良い。
【００８４】
［第５の実施形態］
次に第５の実施形態について説明を行う。
第１の実施形態〜第４の実施形態では、指定外画像に対して見本指定画像の特徴量を反映させる。これに対して、本実施の形態では、指定外画像に対して、見本指定画像の特徴量だけでなく、見本画像内の他の領域の画像の特徴量も反映させる。
【００８５】
本実施の形態の画像処理装置１の機能構成例については、図３と同様である。そしてユーザ操作受付部１１、色変換部１２および画像表示部１５の機能は、第１の実施形態と同様である。よって以下、第１の実施形態と異なる点として、特徴量抽出部１３、画像調整部１４について説明を行う。
【００８６】
本実施の形態では、特徴量抽出部１３は、被処理画像において、被処理指定画像の特徴量および指定外画像の特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部１３は、見本画像において、見本指定画像の特徴量を抽出する。さらに、特徴量抽出部１３は、見本画像においてユーザが指定していない領域の画像（以下、見本指定外画像と称する）、言い換えると、見本画像において見本指定画像を除く領域の画像である見本指定外画像の特徴量を抽出する。本実施の形態において、見本指定外画像は、第１指定外画像の一例として用いられる。
【００８７】
また、画像調整部１４は、被処理指定画像については第１の実施形態と同様の処理を行い、見本指定画像の特徴量を被処理指定画像の特徴量に反映させる。一方、画像調整部１４は、指定外画像については、まず、見本指定外画像の特徴量を反映させる。その後、画像調整部１４は、指定外画像について、さらに、見本指定画像の特徴量を反映させる。
【００８８】
ここで、見本指定外画像の特徴量は、数１０式、数１１式により算出される。数１０式において、Ｉｉｊは、見本指定外画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＩ値である。またＰｉｊは、見本指定外画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＰ値である。さらにＴｉｊは、見本指定外画像を構成する各画素の位置（ｉ，ｊ）におけるＴ値である。
【００８９】
そしてμＩｒgは、見本指定外画像のＩ値の相加平均である。またμＰｒgは、見本指定外画像のＰ値の相加平均である。さらにμＴｒgは、見本指定外画像のＴ値の相加平均である。
さらにσＩｒg２は、見本指定外画像のＩ値の分散である。またσＰｒg２は、見本指定外画像のＰ値の分散である。さらにσＴｒg２は、見本指定外画像のＴ値の分散である。
【００９０】
【数１０】
0006642021.tif 000011
【００９１】
【数１１】
0006642021.tif 000012
【００９２】
そして、画像調整部１４は、まず、指定外画像の特徴量を見本指定外画像の特徴量に合わせる処理を行う。この処理は、例えば、以下の数１２式〜数１４式により行われる。数１２式〜数１４式において、γi,jは重み値γを示し、指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）の画素毎に求められる。ここで、重み値γは、０〜１の範囲の値であり、例えばユーザによる設定など、何らかの規則に従って設定される。また、例えば、重み値γについて、重み値αや重み値βとの関係を事前に定めておくことにより、重み値αや重み値βの設定値に従って重み値γが決定される。
【００９３】
数１２式〜数１４式のうち、数１２式は、Ｉ値についての算術式である。ここでＩi,jは、調整前の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＩ値である。またＩ’i,jは、調整後の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＩ値である。
また数１３式は、Ｐ値についての算術式である。ここでＰi,jは、調整前の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＰ値である。またＰ’i,jは、調整後の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＰ値である。
さらに数１４式は、Ｔ値についての算術式である。ここでＴi,jは、調整前の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＴ値である。またＴ’i,jは、調整後の指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）のＴ値である。
これにより指定外画像を構成する位置（ｉ，ｊ）の画素について、見本指定外画像に合わせた輝度成分（Ｉ）および色度成分（Ｐ、Ｔ）の調整が行われる。
【００９４】
【数１２】
0006642021.tif 000013
【００９５】
【数１３】
0006642021.tif 000014
【００９６】
【数１４】
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【００９７】
次に、画像調整部１４は、さらに、指定外画像の特徴量を見本指定画像の特徴量に合わせる処理を行う。この処理は、上述した数６式〜数８式により行われる。ここで、重み値βは、第１の実施形態〜第４の実施形態で算出される値が用いられる。
【００９８】
このように、本実施の形態では、指定外画像に対して、見本指定画像の特徴量だけでなく、見本画像内の他の領域の画像の特徴量も反映させる。即ち、指定外画像には、異なる領域の画像の特徴量が反映されて、画質の調整が行われる。
【００９９】
＜プログラムの説明＞
なお本実施の形態における画像処理装置１が行なう処理は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働することにより実現される。即ち、画像処理装置１の内部に設けられた図示しないＣＰＵが、画像処理装置１の各機能を実現するプログラムを実行し、これらの各機能を実現させる。
【０１００】
よって画像処理装置１が行なう処理は、コンピュータに、第１画像において予め指定された領域の画像である第１指定画像の特徴量を抽出する機能と、第１指定画像の特徴量を第２画像に反映させる場合に、第２画像に含まれる領域毎に第１指定画像の特徴量を反映させる度合いを変えて、第２画像の画質を調整する機能とを実現させるためのプログラム、として捉えることもできる。
【０１０１】
また上述した例では、平均として相加平均を使用したが、これに限られるものではなく、相乗平均等であってもよい。また上述した例では、散布度として分散を使用したが、これに限られるものではなく、二乗平均平方根、標準偏差など種々の指標を用いてもよい。
【０１０２】
さらに上述した例では、色変換部１２で、ＲＧＢデータをＩＰＴデータに変換したが、輝度成分と色度成分とを含む色空間での色度データであれば良く、ＩＰＴデータに限られるものではない。例えば、ＩＰＴデータの代わりにＲＧＢデータをそのまま用いても良い。また、例えば、ＩＰＴデータの代わりにＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊データ、Ｌαβデータ、ＣＡＭＯ２データ、ＨＳＶデータ等に変換してもよい。ただしＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊色空間などのユーザの知覚量と均等な色空間を利用したり、ユーザの心理物理的な見えを考慮したＣＩＥＣＡＭ２やｉＣＡＭによる色変換を利用することで、画像処理後の印象がより自然となりやすい。
【０１０３】
また上述した例では、光源の種類として、人工光源である室内の照明光および天然光源である外光を挙げたが、これに限られるものではない。例えば、室内の照明光であっても、暖色光や寒色光等の種類が存在する。例えば、被処理画像内に暖色光の照明光および寒色光の照明光が含まれる場合に、画像調整部１４の処理により、暖色光の色を変化させたり、寒色光の色を変化させたりして、色変換を行うこととしても良い。
【０１０４】
さらに上述した例では、被処理画像は、被処理指定画像と指定外画像とからなるものとしたが、これに限られるものではない。言い換えると、指定外画像は、被処理画像において、被処理指定画像を除く領域の全部の画像でも良いし、被処理指定画像を除く領域の一部の画像でも良い。そして、上述した例では、指定外画像は、ユーザ等により指定されていない領域の画像としたが、被処理画像において被処理指定画像を除く領域の一部の画像である場合には、指定外画像もユーザ等により指定が行われるものとしても良い。
また上述した例では、見本画像の一部を見本指定画像としたが、見本画像の全体を見本指定画像としても良い。
【０１０５】
なお、本発明の実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【０１０６】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【０１０７】
１…画像処理装置、１１…ユーザ操作受付部、１２…色変換部、１３…特徴量抽出部、１４…画像調整部、１５…画像表示部
【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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