(57)【要約】【課題】複数の画像データを、「良く撮れている」画像データの順にソートすることで、当該複数の画像データの中から出力すべき画像データを抽出する際の作業負荷の低減を図ることを目的とする。【解決手段】出力される複数の画像データの出力順序を変更するための画像データ処理方法であって、前記画像データを補正する補正工程と、前記補正工程により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出工程（ステップＳ８０３）と、前記算出された補正量の小さい順に前記複数の画像データを出力するための、出力順序を変更する変更工程（ステップＳ８０６）とを備える。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像データの順序を変更するための画像データ処理方法であって、
前記画像データを補正する補正工程と、
前記補正工程により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出工程と、
前記算出された補正量の小さい順に順序を変更する変更工程と
を備えることを特徴とする画像データ処理方法。
【請求項２】
出力される複数の画像データの出力順序を変更するための画像データ処理方法であって、
前記画像データを補正する補正工程と、
前記補正工程により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出工程と、
前記算出された補正量の小さい順に前記複数の画像データを出力するための、出力順序を変更する変更工程と
を備えることを特徴とする画像データ処理方法。
【請求項３】
複数の画像データの中から所定の画像データを出力するための画像データ処理方法であって、
前記複数の画像データを、複数の画像データ群に分類する分類工程と、
前記分類された画像データ群ごとに、該画像データ群に含まれる複数の画像データを補正する補正工程と、
前記補正工程により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出工程と、
前記分類された画像データ群ごとに、前記算出された補正量の最も小さい画像データを出力する出力工程と
を備えることを特徴とする画像データ処理方法。
【請求項４】
前記補正量は、
前記補正される前の画像データにおける輝度ヒストグラムに対する、前記補正された後の画像データの輝度ヒストグラムのハイライトポイントの変化量、シャドウポイントの変化量、または平均輝度の変化量のいずれかを含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像データ処理方法。
【請求項５】
前記補正量は、
前記補正工程において前記画像データをガンマ補正した場合の、ガンマ値であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像データ処理方法。
【請求項６】
前記補正量は、
前記補正工程において前記画像データのＲＧＢ値に所定の要素値を掛け合わせた場合の、補正前のＲＧＢ値に対する補正後のＲＧＢ値の変化量を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像データ処理方法。
【請求項７】
前記分類工程は、前記複数の画像データを類似画像ごとに分類することを特徴とする請求項３に記載の画像データ処理方法。
【請求項８】
前記分類工程は、前記複数の画像データを、該各画像データが有する撮影時の情報に基づいて分類することを特徴とする請求項３に記載の画像データ処理方法。
【請求項９】
前記撮影時の情報は、撮影モード、撮影日時を含むことを特徴とする請求項８に記載の画像データ処理方法。
【請求項１０】
前記出力工程は、
前記分類工程により分類された画像データのうち、撮影モードが人物モードの画像データを更に出力することを特徴とする請求項９に記載の画像データ処理方法。
【請求項１１】
複数の画像データの順序を変更するための画像データ処理装置であって、
前記画像データを補正する補正手段と、
前記補正手段により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出手段と、
前記算出された補正量の小さい順に順序を変更する変更手段と
を備えることを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項１２】
出力される複数の画像データの出力順序を変更する画像データ処理装置であって、
前記画像データを補正する補正手段と、
前記補正手段により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出手段と、
前記算出された補正量の小さい順に前記複数の画像データを出力するための、出力順序を変更する変更手段と
を備えることを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項１３】
複数の画像データの中から所定の画像データを出力する画像データ処理装置であって、
前記複数の画像データを、複数の画像データ群に分類する分類手段と、
前記分類された画像データ群ごとに、該画像データ群に含まれる複数の画像データを補正する補正手段と、
前記補正手段により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出手段と、
前記分類された画像データ群ごとに、前記算出された補正量の最も小さい画像データを出力する出力手段と
を備えることを特徴とする画像データ処理装置。
【請求項１４】
前記補正量は、
前記補正される前の画像データにおける輝度ヒストグラムに対する、前記補正された後の画像データの輝度ヒストグラムのハイライトポイントの変化量、シャドウポイントの変化量、または平均輝度の変化量のいずれかを含むことを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれかに記載の画像データ処理装置。
【請求項１５】
前記補正量は、
前記補正手段において前記画像データをガンマ補正した場合の、ガンマ値であることを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれかに記載の画像データ処理装置。
【請求項１６】
前記補正量は、
前記補正手段において、前記画像データのＲＧＢ値に所定の要素値を掛け合わせた場合の、補正前のＲＧＢ値に対する補正後のＲＧＢ値の変化量を含むことを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれかに記載の画像データ処理装置。
【請求項１７】
前記分類手段は、前記複数の画像データを類似画像ごとに分類することを特徴とする請求項１３に記載の画像データ処理装置。
【請求項１８】
前記分類手段は、前記複数の画像データを、該各画像データが有する撮影時の情報に基づいて分類することを特徴とする請求項１３に記載の画像データ処理装置。
【請求項１９】
前記撮影時の情報には、撮影モード、撮影日時を含むことを特徴とする請求項１８に記載の画像データ処理装置。
【請求項２０】
前記出力手段は、
前記分類手段により分類された画像データのうち、撮影モードが人物モードの画像データを更に出力することを特徴とする請求項１９に記載の画像データ処理装置。
【請求項２１】
請求項１乃至１０のいずれか１つに記載の画像データ処理方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラム。
【請求項２２】
請求項１乃至１０のいずれか１つに記載の画像データ処理方法をコンピュータによって実現させるための制御プログラムを格納する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データの処理技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラを用いて画像データを撮影し、それをＰＣを介して、もしくはダイレクトでプリンタにデータ転送して、印刷を実行するという系は既に一般化しつつある。それに伴い、メモリーカードの容量が増加し、その結果、一度に大量の画像データをデジタルカメラにおいて撮影することが可能となった。
【０００３】
しかし、それらの画像データ全てを印刷するには、多大なコストがかかる。そこで、ユーザは、大量に撮影した画像データの中から印刷すべき画像データを抽出し、当該抽出した画像データのみを印刷することで、印刷コストの削減を図ってきた。
【０００４】
しかし、何百枚もある画像の中から、数枚の画像データを抽出するという作業には多大な労力を要する。そのため、大量に撮影した画像データを、印刷すべき画像データの順に自動的にソートする機能の実現が望まれている。
【０００５】
画像データを自動的にソートする技術としては、例えば、特開２０００ー２０７４０５号公報が挙げられる。同公報によれば、輝度のような画像の特徴量に応じて、画像データを自動的にソートすることが可能となる。
【０００６】
【特許文献１】
特開２０００−２０７４０５号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例に示した画像データのソート方法は、画像データの所定の特徴量に応じて画像データをソートするものであり、必ずしもユーザの望む順序にソートがなされるわけではない。
【０００８】
ユーザにとって印刷すべき画像データとは、一般的に「良く撮れている」画像データのことであり、このため、画像データの印刷または表示等の出力を行うにあたっては、予め「良く撮れている」画像データの順にソートされることが求められる。
【０００９】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、複数の画像データを、「良く撮れている」画像データの順にソートすることで、当該複数の画像データの中から出力すべき画像データを抽出する際の作業負荷の低減を図ることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために本発明に係る画像データ処理方法は以下のような構成を備える。即ち、
出力される複数の画像データの出力順序を変更するための画像データ処理方法であって、
前記画像データを補正する補正工程と、
前記補正工程により補正される前の画像データと、補正された後の画像データとに基づいて、補正量を算出する補正量算出工程と、
前記算出された補正量の小さい順に前記複数の画像データを出力するための、出力順序を変更する変更工程とを備える。
【００１１】
【発明の実施の形態】
【第１の実施形態】
本実施形態では、指定された画像データ群に対して、補正量を算出し、当該補正量に基づいてソート処理を実行する方法について説明する。
【００１２】
（１）システム構成
図１は、本発明の実施形態にかかる画像データ処理装置のシステム構成を示すブロック図である。入力装置１０１は、ユーザからの指示や、データを入力する装置で、キーボードやマウスなどのポインティングシステムを含む。表示装置１０２は、ＧＵＩなどを表示する装置で、通常はＣＲＴや、液晶ディスプレイなどが用いられる。
【００１３】
蓄積装置１０３は、画像データやプログラム等を蓄積する装置で、通常は、ハードディスクが用いられる。１０４はＣＰＵで、上述した各構成の処理の全てに関わる。ＲＯＭ１０５と、ＲＡＭ１０６は、その処理に必要なプログラム、データ、作業領域などをＣＰＵ１０４に提供する。また、以降のフローチャートの処理に必要な制御プログラムは、蓄積装置１０３に格納されているか、ＲＯＭ１０５に格納されているものとする。蓄積装置１０３に格納されている場合は、一旦ＲＡＭ１０６に読み込まれてから実行される。
【００１４】
なお、本発明の実施形態にかかる画像データ処理装置のシステム構成としては、上記以外にも、様々な構成要素が存在するが、本発明の主眼ではないので、その説明は省略する。
【００１５】
（２）補正量の算出方法
次に補正量の算出方法について説明する。本実施形態では代表的な補正量の算出方法として、３つの方法について述べる（ただし、本発明は、かかる３つの算出方法に限定するものではない）。
【００１６】
▲１▼第１の補正量算出方法
図５は、第１の補正量算出方法について説明したフローチャートである。ステップＳ５０１では、画像データを蓄積装置１０３より読み取り、ＲＡＭ１０６に格納する。ステップＳ５０２では、読み込んだ画像データに対して、デコード処理を行い、各８ビットのＲＧＢデータを得る。
【００１７】
ステップＳ５０３では、画像テータの中から、サンプリング点のＲＧＢ値を読み取る。サンプリング点とは、図２Ａの画像データ２０１に記載してあるように、画像データの中から、ある一定の割合で抽出した点である（図中の○印の部分（２０２）がサンプリング点である）。このように、サンプリング点を取ることによって、画像データ全体に処理をかける必要がなくなり、処理速度の高速化が図れる。
【００１８】
ステップＳ５０４では、読み取ったサンプリング点のＲＧＢデータ値から輝度を算出し、輝度ヒストグラムを作成する。ステップＳ５０５では、作成した輝度ヒストグラムから、画像データのハイライトポイントＨ０、シャドウポイントＳ０、平均輝度Ｙ０を算出する。ハイライトポイントＨ０とは、図２Ｂの（ａ）に示す輝度ヒストグラム２０３に記載しているように、最も輝度の高い部分である。一方、シャドウポイントＳ０とは、図２Ｂの（ａ）に示す輝度ヒストグラム２０３に記載しているように、最も輝度の低い部分である。
【００１９】
ステップＳ５０６では、画像データの理想的な（補正後の）ハイライトポイントＨ１、シャドウポイントＳ１、平均輝度Ｙ１を求める。これらの値の設定は、画像データが人間の目に対し、好ましく感じられるように設定し、その程度は画像データの特徴（輝度）から、経験的に決定する。
【００２０】
ステップＳ５０７では、図２Ｃの補正量算出式２０５を用いて、各変化量を算出する。ステップＳ５０８では、各変化量の平均値（ＡＶＧ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＹ））を算出し、それをこの画像データの補正量とする。
【００２１】
このように、輝度ヒストグラムを用いることによって、画像データの補正量（ＡＶＧ（ΔＨ、ΔＳ、ΔＹ））を算出することができる。
【００２２】
▲２▼第２の補正量算出方法
図６は、第２の補正量算出方法について説明したフローチャートである。ステップＳ６０１では、画像データを蓄積装置１０３より読み取り、ＲＡＭ１０６に格納する。ステップＳ６０２では、読み込んだ画像データに対して、デコード処理を行い、各８ビットのＲＧＢデータを得る。
【００２３】
ステップＳ６０３では、画像テータの中から、サンプリング点のＲＧＢ値を読み取る。ステップＳ５０４では、読み取ったサンプリング点のＲＧＢデータ値からＲＧＢ値ヒストグラムを作成する。
【００２４】
ステップＳ６０５では、ＲＧＢ値ヒストグラムを用いて、ＲＧＢ値を補正すべきガンマ値を算出する。ガンマ値とは、図３Ａの（ａ）に示すガンマ変換式３０１に使われる定数のことで、同図（ｂ）のガンマ曲線３０２のようにＲＧＢ値を補正するための曲線を描く。このガンマ曲線を用いた補正は、画像データの補正においては一般的に用いられる手法である。ガンマ値の設定は、画像データが人間の目に対し、好ましく感じられるように設定し、その程度は画像データの特徴（ＲＧＢ値の分布）から、経験的に決定する。
【００２５】
ステップＳ６０６では、図３Ｂの補正量算出式３０３を用いて、補正量であるΔγを算出する。このように、画像データを補正するためのガンマ値を求めることによって補正量（Δγ）を算出することができる。
【００２６】
▲３▼第３の補正量算出方法
図７は、第３の補正量算出方法について説明したフローチャートである。ステップＳ６０１では、画像データを蓄積装置１０３より読み取り、ＲＡＭ１０６に格納する。ステップＳ７０２では、読み込んだ画像データに対して、デコード処理を行い、各８ビットのＲＧＢデータを得る。
【００２７】
ステップＳ７０３では、画像テータの中から、サンプリング点のＲＧＢ値を読み取る。ステップＳ７０４では、図５の場合と同様に、輝度ヒストグラムを求め、また平均彩度も算出する。ステップＳ６０５では、輝度ヒストグラム、平均彩度から、画像データのＲＧＢ値にかける３×３のマトリクス値を算出する（図４Ａの（ａ）に示すマトリクス４０１）。
【００２８】
そして同図に示すように、３×３のマトリクス値４０１をＲＧＢ値（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）に掛け合わせることによる画像補正は、一般的に行われており、マトリクスの各要素値（ａ、ｂ、ｃ、・・・ｉ）は、画像データの特徴（輝度、彩度）から、経験的に算出される。
【００２９】
ステップＳ７０６では、算出されたマトリクス値４０１を用いて、各サンプリング点のＲＧＢ値（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）に対し、マトリクス演算を実行し（図４（ａ）のマトリクス演算式４０２）、補正後のＲＧＢ値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）を得る。ステップＳ７０７では、全てのサンプリング点のＲＧＢ値（Ｒ０、Ｇ０、Ｂ０）の平均値と、補正後のＲＧＢ値（Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１）の平均値とを求め、図４の（ｂ）に示す補正量算出式４０３を用いて、各ＲＧＢ値の変化量（ΔＲ、ΔＧ、ΔＢ）を算出する。
【００３０】
ステップＳ７０８では、変化量ΔＲ、ΔＧ、ΔＢの平均値を算出し、それをこの画像データの補正量とする。このように、補正用のマトリクスを算出することによって、画像データの補正量（ＡＶＧ（ΔＲ、ΔＧ、ΔＢ））を算出することができる。
【００３１】
（３）ソート処理
次に上記（２）で求められた補正量に基づいて実行されるソート処理について説明する。
【００３２】
図８は、補正量を使って画像データをソートする過程について説明したフローチャートである。ステップＳ８０１では、まず、ソートすべき画像データ群を指定する。ステップＳ８０２では、指定された画像データ群の中の、何番目の画像データかを示す整数Ｎを、０に初期化する。
【００３３】
ステップＳ８０３では、図５、６、７のいずれかの処理により、Ｎ番目の画像データの補正量を算出する。ステップＳ８０４では、Ｎの値を１つ進める。ステップＳ８０５では、指定した画像データ群の全ての画像データに対して、補正量を算出したかどうかを判断する。全ての画像データに対して補正量を算出している場合は、ステップＳ８０６に進み、そうでない場合は、ステップＳ８０３に戻る。
【００３４】
ここで、画像データが「良く撮れている」か否かは補正量の大小に依存することから、ステップＳ８０６では、算出した全ての画像データの補正量を比較し、補正量の少ない順に画像データをソートしていく。その結果、印刷、表示等のい出力にあたっては、当該ソートされた順序で行うことが可能となる。
【００３５】
以上の説明から明らかように、画像データを補正量の少ない順にソートしていくことで、うまく撮影された画像データを簡単に見つけ出すことができ（つまり、出力すべき画像データの抽出作業の負荷が低減され）、画像データを取り扱う際の利便性を向上させることが可能となる。
【００３６】
【第２の実施形態】
本実施形態では、大量の画像データを所定のグループに分類し、各グループの中から、最も良好に撮影できている画像データを自動的に選び出し、印刷する方法を説明する。なお、本実施形態にかかる画像データ処理装置のシステム構成等は、上記第１の実施形態と同じであるので、説明を省略する。
【００３７】
図９は、本実施形態の処理の流れを説明したフローチャートである。ステップＳ９０１では、印刷したい画像データ群を指定する。ステップＳ８０２では、類似画像検索を用いて、指示された画像データ群の各画像データを同一シーン毎に分類する（図１０の▲１▼の処理）。類似画像検索とは、画像データのＲＧＢ値の分布などを調べ、似たようなシーンで撮影された画像を検索する技術である。なお、この技術の詳細な説明は、本発明とは直接関係なので省略する。
【００３８】
ステップＳ９０２では、類似画像検索でグルーピングされた画像グループに対し、撮影日時を調査し、撮影日時の同じ（または近い）画像毎に更にグルーピングする（図１０の▲２▼の処理）。これは、似たようなシーンで撮影されているが、撮影場所が違う画像データを分けておくための処理である（例えば、同じ海のシーンでも違う海岸であるような場合）。撮影日時の情報は、図１２にあるように、画像データ１１０１のヘッダ部分のヘッダ情報１２０２に記載されているので、それを読み取ることにより、取得できる。
【００３９】
ステップＳ９０４では、それぞれグルーピングされた画像グループに対し、上記第１の実施形態で記述したようなソート処理を、グループ毎に実行する（図１０の▲３▼の処理）。ステップＳ９０５では、グループ毎に最も補正量の少ない画像データを抽出する（図１０の▲４▼の処理）。ステップＳ９０６では、各グループ毎に抽出された１つの画像データを印刷する。
【００４０】
このように、画像データを分類し、各グループごとに補正量によるソート処理を実行することによって、大量の画像データ群の中から、各グループごとに最も良好に撮影できている画像データを自動的に抽出し、印刷を実行することが可能になる。
【００４１】
【第３の実施形態】
上記第２の実施形態においては、シーン毎に、良好に撮影できている画像データのみを印刷する手法について説明した。しかし、ユーザによっては、人物が被写体となっている画像データについては、全部の印刷を希望する場合がある。そこで、本実施形態では、大量の画像データ群の中から、人物以外が被写体となっている画像データのみをソート処理し、人物が被写体となっている画像データについては、ソート処理を行うことなく印刷する方法について説明する。なお、システム構成等は、上記第１の実施形態と同じであるので、説明を省略する。
【００４２】
図１２は、画像データ１２０１にヘッダ情報１２０２として付加されている撮影情報について説明した図である。同図に示すようにヘッダ情報１２０２には撮影時の各種情報が記述されている。Ｅｘｉｆなどのファイルフォーマットがそれにあたる。撮影情報には、撮影日時、撮影モード（自動モード、人物モード、風景モード、夜景モードなど）、フラッシュのＯＮ／ＯＦＦなどの情報がある。この中の、撮影モードを見ることで、画像データの被写体が何であるかを判定できる。
【００４３】
図１１は、人物以外が被写体となっている画像データのみをソート処理する過程を説明したフローチャートである。ステップＳ１１０１では、印刷すべき画像データ群を指定する。ステップＳ１１０２では、指定された画像データ群の各画像データのヘッダ情報から撮影モードを読み込む。
【００４４】
ステップＳ１１０３では、撮影モードが人物モードかどうかを判断し、人物モード以外である場合には、ステップＳ１１０４に進み、人物モードである場合には、ステップＳ１１０６に進む。
【００４５】
ステップＳ１１０４では、上記第２の実施形態で説明したような、グルーピング、ソート処理を行う。ステップＳ１１０５では、各グループの中から、最も補正量の少ない画像データを抽出する。ステップＳ１１０６では、印刷を実行する。
【００４６】
このように、撮影情報と、補正量によるソート処理を併用することで、適切な画像データのみを印刷することが可能になる。つまり、被写体が人物以外の場合には、分類されたグループにおいてソート処理が行われ、各グループごとに最も良好に撮影できている画像データのみが印刷され、被写体が人物の場合には、ソート処理を行うことなくすべて印刷されることとなる。
【００４７】
なお、本実施形態では、被写体の判別を撮影情報を用いて行っているが、例えば顔認識処理を用いるなど、その方法は何でもよい。
【００４８】
【他の実施形態】
なお、本発明は、複数の機器（例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置など）に適用してもよい。
【００４９】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【００５０】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００５１】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピ（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、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００５２】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５３】
さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、複数の画像データを、「良く撮れている」画像データの順にソートすることで、当該複数の画像データの中から出力すべき画像データを抽出する際の作業負荷の低減を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態にかかる画像データ処理装置のシステム構成を示す図である。
【図２Ａ】画像データのサンプリング点を示す図である。
【図２Ｂ】補正前および補正後の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図２Ｃ】第１の補正量算出方法における補正量算出式を示す図である。
【図３Ａ】ガンマ変換式およびガンマ曲線を示す図である。
【図３Ｂ】第２の補正量算出方法における補正量算出式を示す図である。
【図４】第３の補正量算出方法におけるマトリックス演算式および補正量算出式を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態にかかる画像データ処理装置における、第１の補正量算出方法による処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態にかかる画像データ処理装置における、第２の補正量算出方法による処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施形態にかかる画像データ処理装置における、第３の補正量算出方法による処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施形態にかかる画像データ処理装置における、ソート処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態にかかる画像データ処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施形態にかかる画像データ処理装置における処理の流れを示す概念図である。
【図１１】本発明の第３の実施形態にかかる画像データ処理装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】画像データのヘッダ情報について説明した概念図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
2004236170.tif 000005
【図２Ｃ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
2004236170.tif 000008
【図４】
2004236170.tif 000009
【図５】
2004236170.tif 000010
【図６】
2004236170.tif 000011
【図７】
2004236170.tif 000012
【図８】
2004236170.tif 000013
【図９】
2004236170.tif 000014
【図１０】
2004236170.tif 000015
【図１１】
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【図１２】
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