(57)【要約】【課題】画像の評価とプリント出力の質とが合致するような画像の評価を行う。【解決手段】ユーザが撮影した画像を取得し、取得した画像をプリント出力または表示用出力するときに画質向上のために行う補正を画像に施し、画像を補正するときの補正量に基づいて前記画像の評価を行う。【選択図】　　　　　図１
2004128700.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影した画像を評価する画像評価方法において、
撮影された画像を取得し、
取得した前記画像をプリント出力または表示用出力するときに画質向上のために行う補正を前記画像に施し、
前記画像を補正するときの補正量に基づいて前記画像の評価を行う
ことを特徴とする画像評価方法。
【請求項２】
被写体を撮影した画像を評価する画像評価装置において、
撮影された画像を取得する画像取得手段と、
取得した前記画像をプリント出力または表示用出力するときに画質向上のために行う補正を前記画像に施す画像補正手段と、
該画像補正手段において前記画像を補正するときの補正量に基づいて前記画像の評価を行う評価手段と
を備えたことを特徴とする画像評価装置。
【請求項３】
前記評価手段による評価結果を出力する情報出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の画像評価装置。
【請求項４】
前記画像取得手段により取得された前記画像のシーンの種類を識別するシーン識別手段をさらに有し、前記情報出力手段が、前記画像の評価結果とともに前記シーン識別手段により識別された前記シーンの種類を提供するものであることを特徴とする請求項３に記載の画像評価装置。
【請求項５】
前記評価手段が、評価結果を前記ユーザ毎に記憶するものであることを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の画像評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デジタルカメラ等の撮影装置を用いて撮影した画像を評価する画像評価方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、デジタルカメラの普及により、カメラに詳しい人のみならずカメラについて詳しくない人も手軽にカメラを用いて撮影を行っている。ここで、ユーザが撮影した画像は個人的に観賞する他に、撮影した画像を他人に公開してその評価を判断してもらいたい場合がある。
【０００３】
従来から、撮影した画像がうまく撮れているか否かの評価を写真コンテスト等に出品して選考委員等の人の目により写真を評価してもらうことが行われている。そのようなコンテストだけでなく、画像データから自動的に画像の評価を行い評価結果をユーザに知らせることが提案されている（特許文献１参照）。これは、評価手段が画像のボケ量やコントラスト等の所定の評価項目を評価し、評価手段の評価結果に基づいて画像の採点を行うものである。
【０００４】
【特許文献１】
特開２０００−１３７７９１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特許文献１においては、画像データから直接所定の評価項目に基づいて行われており、プリントされた画像を評価しているものではないので、画像の評価が高ければ実際に画像をプリント出力したときにきれいな写真として出力されるとは限らず、たとえば人物が中心にないシーン等の場合、特許文献１では人物が適正になるか否かの評価精度が低い。従って、画像データ上の評価項目による評価が高い画像であっても、プリント出力には必ずしも適合していない場合があり、評価と実際のプリント出力との間にギャップが生じるという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、画像の評価とプリント出力の質とが合致するような画像の評価を行うことができる画像評価方法および装置を提供することを目的とするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像評価方法は、被写体を撮影した画像を評価する画像評価方法において、撮影された画像を取得し、取得した前記画像をプリント出力または表示用出力するときに画質向上のために行う補正を前記画像に施し、前記画像を補正するときの補正量に基づいて前記画像の評価を行うことを特徴とするものである。
【０００８】
本発明の画像評価装置は、被写体を撮影した画像を評価する画像評価装置において、撮影された画像を取得する画像取得手段と、取得した前記画像をプリント出力または表示用出力するときに画質向上のために行う補正を前記画像に施す画像補正手段と、該画像補正手段において前記画像を補正するときの補正量に基づいて前記画像の評価を行う評価手段とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
ここで、「画像取得手段」は、撮影された画像を取得するものであればよく、たとえばユーザにより撮影された画像を記憶媒体から取得し、あるいはデジタルカメラからネットワークを介して取得し、もしくはネガからスキャナを用いて取得するものが挙げられる。
【００１０】
また、「画像取得手段」は、画像を１枚だけ取得する場合に限らず、一度に複数枚の画像を取得するものも含まれる。
【００１１】
さらに、「評価手段」は各画像毎の補正量に基づいて画像の善し悪しを評価するもので、その評価の結果はたとえば点数表示やランク付けにより提供される。
【００１２】
また、「評価手段」は、評価結果を画像評価装置側に記憶しておき、記憶された評価結果をインターネット等のネットワークを介して閲覧可能にすることによりユーザに提供してもよいし、たとえばユーザのＰＤＡ、パーソナルコンピュータ等に送信して評価結果を出力する情報出力手段を設けてもよい。
【００１３】
なお、「画像評価装置」は画像取得手段により取得された画像のシーンの種類を識別するシーン識別手段をさらに有するようにしてもよい。このとき、「評価手段」は、シーン識別手段により識別されたシーンの種類に分類して画像の評価を提供するものであってもよい。ここで、「画像のシーンの種類」は、たとえば海、山、雪等の風景シーンや夜景等の画像に含まれる被写体により構成される光景から分類される種類であればよい。
【００１４】
また、「評価手段」は、評価した結果をユーザ毎に記憶するものであってもよい。
【００１５】
【発明の効果】
本発明の画像評価方法及び装置によれば、画像をプリント出力または表示用出力するときに画質向上のために行う補正を画像に施すときの補正量に基づいて画像の評価を行うことにより、プリント出力または表示用出力に適した画像ほど高い評価を与えることができるため、プリントまたは表示用の出力結果と合致した評価を行うことができる。
【００１６】
なお、画像取得手段により取得された画像のシーンの種類を識別するシーン識別手段をさらに有し、評価手段が、シーン識別手段により識別されたシーンの種類に分類して画像を評価するようにすれば、シーンの種類と評価結果との関係により、ユーザやカメラの得意なシーンと不得意なシーンとの傾向を示す情報を提供することができる。
【００１７】
また、評価手段が、評価した結果をユーザ毎に記憶するようにすれば、ユーザ毎に評価の経緯がわかるようになり、ユーザの撮影テクニックの進歩状況を提供することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。図１は本発明の画像評価装置の好ましい実施の形態を示すブロック図である。図１の画像評価装置１は、ユーザが撮影した画像を取得する画像取得手段２と、画像をプリント出力するときに画質向上のために行う補正を画像に施す画像補正手段３と、画像を補正するときの補正量に基づいて画像の評価を行う評価手段４等を備えている。
【００１９】
ここで、画像取得手段２は、ユーザが撮影した画像を取得するものであり、たとえばスマートメディア（登録商標）等のデジタルカメラに装着されて画像を記憶した記憶媒体からユーザが撮影した画像を読み込むものである。そして、画像取得手段２は、取得した画像を画像補正手段３に送るようになっている。なお、画像取得手段２がインターネット等のネットワークに接続するデータ伝送手段からなり、ネットワークに接続されたデジタルカメラから撮影された画像が伝送されることにより、ユーザが撮影した画像を取得するようにしてもよい。さらに、画像取得手段２がスキャナ装置から構成されており、ネガや現像済みのプリント用紙からユーザが撮影した画像を取得するようにしてもよい。
【００２０】
また、画像補正手段３は、以下に示すようにプリント出力するときに画質向上のために補正（セットアップ）を行う。なお、ＲＧＢ３色の平均値のグレー値を使用するものとする。まず、画像信号値が、画像信号と濃度との関係を示す非線形特性の変換ルックアップテーブルを用いて濃度レベルと比例関係になるように変換される。そして、画像全体の濃度平均値Ｄｍｅａｎがプリント出力に適した所定の濃度レベルＤｂａｓｅとなるような基本補正量Ｅ０＝Ｄｂａｓｅ−Ｄｍｅａｎが算出される。
【００２１】
次に、プリント出力された際に主要被写体（たとえば顔抽出エリア）の画質をよくするための濃度補正を行うために補助補正量Ｅ１が算出される。ここで、顔抽出の精度が高いほどプリント濃度制御の品質が向上する。具体的には、顔抽出エリアの濃度平均値をＤｆａｃｅ、各種の画像特徴量をＤｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）とすると、補助補正量Ｅ１はＥ１＝ａ０×（Ｄｆａｃｅ−Ｄｍｅａｎ）＋ａ１×Ｄ１＋ａ２×Ｄ２＋・・・＋ａｎ×Ｄｎで算出される。
【００２２】
このａ０〜ａｎは統計的手法により実験的に最適化した係数であり、たとえば顔抽出エリアに係わる係数ａ０の比重が大きくなっている。また、各種の画像特徴量Ｄｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）としては、たとえばＤ１が画面中央部の平均値、Ｄ２が画面周辺部の平均値、Ｄ３が最大値、Ｄ４が最小値、Ｄ５がヒストグラム中の上位（画素数）１／５の平均値、Ｄ６がヒストグラム中の下位（画素数）１／５の平均値等が用いられる。さらに、それぞれの画像特徴量Ｄｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）とＤｍｅａｎとの相対値を用いてもよい。
【００２３】
その後、算出した基本補正量Ｅ０と補助補正量Ｅ１とを加算したグレー濃度補正量Ｅ０＋Ｅ１が算出されて、画像を構成する各画素毎の濃度レベル値に色別の係数Ｃｉを用いて画素補正量Ｃｉ×（Ｅ０＋Ｅ１）が加算される。最後に、画素補正量を加算した各画素の濃度レベル値が、濃度と画像信号との関係を示す非線形特性の変換ルックアップテーブルを用いて画像信号値に変換され出力される。そして補正された画像が、たとえばプリント装置（情報出力手段５）からプリント出力されるようになる。
【００２４】
評価手段４は、画像を補正するときの補正量に基づいて画像の評価を行うものである。具体的には、評価手段４は補助補正量Ｅ１に基づいて画像の評価を行うようになっている。これは、背景が暗く近接ストロボシーンの場合や背景が明るく顔が暗い逆光シーンの場合のように、補助補正量Ｅ１の絶対値が大きい場合には画像のプリント出力の品質が低くなる傾向があるからである。
【００２５】
評価手段４は、たとえば１００点から減点方式により評価を行うものであり、図２に示すように補助補正量Ｅ１の絶対値が所定補正量Ｅ１ｒｅｆよりも大きくなると減点が大きくなるように評価していく。よって、補助補正量Ｅ１の絶対値が少なければ少ないほど高い評価となり、プリント出力に適した画像であることを意味する。よって、プリント出力の画質がよいものほど高い評価を与えることができ、プリント出力の質と評価とを合致させることができる。
【００２６】
なお、評価手段４が補助補正量Ｅ１ではなく濃度平均値Ｄｆａｃｅと所定濃度レベルＤｂａｓｅの差の絶対値である主要被写体補正量Ｅ２＝｜Ｄｆａｃｅ−Ｄｂａｓｅ｜に基づいて評価を行ってもよい。これは、顔の濃度が極端に高いもしくは低い場合には顔抽出の精度が低下し、結果としてプリントの品質が劣化するからである。この場合、図３に示すように主要被写体補正量Ｅ２が所定補正量Ｅ２ｒｅｆよりも大きくなると減点が大きくなり評価が低くなるような評価特性により評価が行われる。
【００２７】
さらに、評価手段４がプリント出力の画質に影響を及ぼす各種画像特徴量Ｄｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ）の補正量についてそれぞれ評価特性を設定し、あるいは複数の評価特性を組み合わせて評価を行うようにしてもよい。
【００２８】
たとえば評価手段４は基本補正量Ｅ０を用いて予め用意した基本補正量Ｅ０についての評価特性により画像を評価するようにしてもよい。あるいは、評価手段４は補助補正量Ｅ１もしくは主要被写体補正量Ｅ２を組み合わせて評価を行うものであって、補助補正量Ｅ１の絶対値と主要被写体補正量Ｅ２とを加重平均したものを、図２と図３の評価特性を加重平均したものを用いて画像を評価するようにしてもよい。
【００２９】
ここで、評価手段４は評価結果をデータベース４ａに記憶するようになっている。このとき評価手段４は評価結果を各ユーザ毎に分類して記憶する。具体的には、画像取得手段２が画像とともに画像を撮影したユーザに関する情報を取得して、評価手段４がユーザ情報毎にデータベース４ａに画像の評価を記憶する。すると、ユーザに評価点数の累積を表示してユーザの撮影テクニックに関する進歩の度合いを提供することができる。
【００３０】
情報出力手段５は、評価結果をユーザに出力するものであり、たとえばユーザの記憶媒体に評価結果を記憶しておき、ユーザがデジタルカメラやパーソナルコンピュータ等を用いて表示するようにしてもよいし、ユーザのデジタルカメラやパーソナルコンピュータ等にネットワークを介して評価結果を伝送し、もしくはユーザがネットワークを介し画像評価装置１にアクセスして評価結果を閲覧できるようにしてもよい。さらに、撮影評価装置１が画像をプリントするプリント装置に組み込まれている場合には、プリント装置の表示部に評価結果を表示させもしくはプリントした画像の他に評価結果をプリントして提供するようにしてもよい。
【００３１】
なお、情報出力手段５は、画像の評価とともに画像のシーンの種類を提供するようにしてもよい。具体的には、画像補正手段３には画像取得手段２において取得された画像から画像のシーンの種類を識別するシーン識別手段３ａが設けられており、シーン識別手段３ａが、画像から画像特徴量を抽出するとともに、カメラ制御情報や位置・方位・日時情報等を抽出して、風景シーン、著名な建造物、花、人物、夜景等の画像のシーンの種類を自動的に識別するようになっている。そして、識別した画像のシーンが評価手段４を介して情報出力手段５に送られて、画像の評価と画像のシーンとがユーザに提供される。これにより、ユーザは評価の高いシーンは自分の得意なシーンであると認識することができ、評価の低いシーンは自分の不得意なシーンであることを認識することができる。
【００３２】
図４は本発明の画像評価方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート図であり、図１から図４を参照して画像評価方法について説明する。まず、画像取得手段２により画像が取得される（ステップＳＴ１）。すると、画像補正手段３において上述したような画像をプリント出力に適した画像になるような補正が施される（ステップＳＴ２）。その後、評価手段４において図２もしくは図３に示すような評価特性を用いて補正量から減点数を算出して１００点から減点数だけ引いた評価結果が出力される（ステップＳＴ３）。そして、評価結果が情報出力手段５に送られて、情報出力手段５からユーザに提供される（ステップＳＴ４）。
【００３３】
本発明の実施の形態によれば、画像をプリント出力するときに画質向上のために行う補正を画像に施すときの補正量に基づいて画像の評価を行うことにより、プリント出力に適した画像ほど高い評価を与えることができるため、プリントの出力結果と合致した評価を行うことができる。
【００３４】
また、評価手段４が、シーン識別手段３ａにより識別されたシーンの種類に分類して画像の評価結果を提供するようにすれば、シーンの種類と評価結果との関係により、ユーザやカメラの得意なシーンと不得意なシーンとの傾向を示す情報を提供することができる。
【００３５】
さらに、評価手段４が、データベース４ａに評価結果をユーザ毎に記憶するようにすれば、ユーザ毎に評価の経緯がわかるようになり、ユーザの撮影テクニックの進歩状況を提供することができる。
【００３６】
なお、上記実施形態において、プリント用セットアップについて言及しているが、表示用セットアップの考え方もプリント用セットアップと基本的に同じであるため、プリント出力の他モニタ用に画像を補正した場合であっても、補正量に基づいて画像の評価を行うことができる。
【００３７】
本発明の実施の形態は、上記実施の形態に限定されない。たとえば、データベース４ａに記憶された各ユーザの点数を累積して、一定の点数になったときにはたとえば料金割引やサンプル写真の提供等の各種サービスを行い、あるいは点数に応じてリバーサルフィルムや高級カメラの使用を推奨するようにしてもよい。また、同好会等の複数のユーザが所属するグループ内でのランキングを発表するようにしてもよい。
【００３８】
さらに、データベース４ａにユーザが使用しているカメラの機種を登録しておき、カメラ機種別さらには各カメラ機種のシーン分類別の得点分布データを作成するようにしてもよい。データベース４ａには各シーン毎にプロ撮影画像を有しており、評価結果とともに識別されたシーンの種類に合ったプロ撮影画像を提供するようにしてもよい。
【００３９】
また、図１の評価手段は、点数を採点することにより画像を評価するようにしているが、補正量の大きさによりＡランク〜Ｃランクまでランク付けするように評価してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像評価装置の好ましい実施の形態を示すブロック図。
【図２】図１の画像評価装置の評価手段における補正量と減点との評価特性を示すグラフ図
【図３】図１の画像評価装置の評価手段における補正量と減点との別の評価特性を示すグラフ図
【図４】本発明の画像評価方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート図
【符号の説明】
１　　　画像評価装置
２　　　画像取得手段
３　　　画像補正手段
３ａ　　シーン識別手段
４　　　評価手段
４ａ　　データベース
５　　　情報出力手段
【図１】
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【図２】
2004128700.tif 000004
【図３】
2004128700.tif 000005
【図４】
2004128700.tif 000006