(57)【要約】【課題】画像検出処理に係る負荷を低減し、例えばダイレクト・フォト・プリンタ等の処理能力の低い装置でも注目画像の検出処理を実行可能とする。【解決手段】圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを判定し（Ｓ４０２）、前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定された部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化する（Ｓ４０４）。そして、各グループの空間周波数特性を算出し（Ｓ４０５）、算出された空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記各グループ夫々について判定し（Ｓ４０６）、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定する（Ｓ４０７）。【選択図】  図４
2005062964.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置であって、
前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定する判定手段と、
前記判定手段により前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定された部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化するグループ生成手段と、
前記グループ生成手段により生成された各グループの空間周波数特性を算出する算出手段と、
前記算出手段により算出された空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記各グループ夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定する認定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置であって、
前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定する第１の判定手段と、
前記第１の判定手段により前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定された部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化するグループ生成手段と、
前記グループ生成手段により生成された第１のグループ群夫々の空間周波数特性を算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段により算出された空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを、前記第１のグループ群夫々について判定する第２の判定手段と、
前記第２の判定手段により空間周波数特性が前記予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合すると判定された第２のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段により算出された面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第２のグループ群夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定する認定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置であって、
前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定する第１の判定手段と、
前記第１の判定手段により前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定された部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化するグループ生成手段と、
前記グループ生成手段により生成された第１のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出する第１の算出手段と、
前記全画像に占める面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第１のグループ群夫々について判定する第２の判定手段と、
前記第２の判定手段により前記全画像に占める面積比率が前記所定の面積比率を上回ると判定された第２のグループ群の夫々について、グループの最外郭に属する部分画素領域を除く領域の空間周波数特性を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段により算出された空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記第２のグループ群の夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定する認定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
前記認定手段により前記注目画像に属すると認定されたグループのうちの少なくとも１つのグループ上における色度分布を解析する解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、前記圧縮画像データから復号される画像データの上下判定を行う判定手段とを更に有することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記解析手段は、色度分布の解析対象となる前記グループ上における複数方向のライン上の色度分布を解析し、前記判定手段は、前記複数方向のライン上の色度分布の解析結果に基づいて、前記圧縮画像データから復号される画像データの上下判定を行う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】
前記注目画像は、青空の画像であることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記圧縮画像データは、ＪＰＥＧ画像ファイルであることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置による画像検出処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定し、
前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定した部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化し、
前記グループ化により生成した各グループの空間周波数特性を算出するとともに、算出した空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記各グループ夫々について判定し、
前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定することを特徴とする画像検出処理方法。
【請求項９】
直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置による画像検出処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定し、
前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定した部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化し、
前記グループ化により生成した第１のグループ群夫々の空間周波数特性を算出するとともに、算出した空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを、前記第１のグループ群夫々について判定し、
空間周波数特性が前記予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合すると判定した第２のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出するとともに、算出した面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第２のグループ群夫々について判定し、
前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定することを特徴とする画像検出処理方法。
【請求項１０】
直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置による画像検出処理方法であって、
前記画像処理装置は、
前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定し、
前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定した部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化し、
前記グループ化により生成した第１のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出するとともに、前記全画像に占める面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第１のグループ群夫々について判定し、
前記全画像に占める面積比率が前記所定の面積比率を上回ると判定した第２のグループ群の夫々について、グループの最外郭に属する部分画素領域を除く領域の空間周波数特性を算出するとともに、算出した空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記第２のグループ群の夫々について判定し、
前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定することを特徴とする画像検出処理方法。
【請求項１１】
請求項８〜１０の何れか１項に記載の画像検出処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置、画像検出処理方法、プログラム及び記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、Ｊｐｅｇファイル形式で保存された撮影画像データに注目画像が存在するか否かを検出する手法として、青空領域を検出する方法としては、画像全体を設定した特定領域ごとに分解して、その領域ごとの空間周波数特性を算出し、その結果と色相にて判定する方法が知られている。また、空を検出する技術が特許文献１に開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１９５５９１号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来例の方法では、画像全体を特定領域ごとの空間周波数を計算することで、膨大な計算処理能力を必要とした。最近普及している４００万画素程度のデジタルカメラが最近普及しており、このようなデジタルカメラから出力される画像サイズの大きい画像データにつきパーソナルコンピュータで処理を実行した場合でも、大きな時間的ストレスが与えることになる。まして、最近製品が発売されている、デジタルカメラの記憶メディアを直接組み入れ印刷するダイレクト・フォト・プリンタなどの組み込み式の機器においては上記処理を実行することは実質上、使用が困難であった。
【０００５】
従って、本発明の目的は、画像検出処理に係る負荷を低減し、例えばダイレクト・フォト・プリンタ等の処理能力の低い装置でも注目画像の検出処理を実行可能とすることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
斯かる目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置であって、前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定する判定手段と、前記判定手段により前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定された部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化するグループ生成手段と、前記グループ生成手段により生成された各グループの空間周波数特性を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記各グループ夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定する認定手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の画像処理装置は、直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置であって、前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定する第１の判定手段と、前記第１の判定手段により前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定された部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化するグループ生成手段と、前記グループ生成手段により生成された第１のグループ群夫々の空間周波数特性を算出する第１の算出手段と、前記第１の算出手段により算出された空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを、前記第１のグループ群夫々について判定する第２の判定手段と、前記第２の判定手段により空間周波数特性が前記予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合すると判定された第２のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段により算出された面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第２のグループ群夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定する認定手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の画像処理装置は、直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置であって、前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定する第１の判定手段と、前記第１の判定手段により前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定された部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化するグループ生成手段と、前記グループ生成手段により生成された第１のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出する第１の算出手段と、前記全画像に占める面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第１のグループ群夫々について判定する第２の判定手段と、前記第２の判定手段により前記全画像に占める面積比率が前記所定の面積比率を上回ると判定された第２のグループ群の夫々について、グループの最外郭に属する部分画素領域を除く領域の空間周波数特性を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段により算出された空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記第２のグループ群の夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定する認定手段とを有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の画像検出処理方法は、直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置による画像検出処理方法であって、前記画像処理装置は、前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定し、前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定した部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化し、前記グループ化により生成した各グループの空間周波数特性を算出するとともに、算出した空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記各グループ夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の画像検出処理方法は、直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置による画像検出処理方法であって、前記画像処理装置は、前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定し、前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定した部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化し、前記グループ化により生成した第１のグループ群夫々の空間周波数特性を算出するとともに、算出した空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを、前記第１のグループ群夫々について判定し、空間周波数特性が前記予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合すると判定した第２のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出するとともに、算出した面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第２のグループ群夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の画像検出処理方法は、直交変換処理により圧縮画像データを復号可能な画像処理装置による画像検出処理方法であって、前記画像処理装置は、前記圧縮画像データの圧縮単位である部分画素領域の夫々について取得された色度情報及び輝度情報が予め設定される注目画像の定義に合致する範囲に適合するか否かを、前記各部分画素領域について判定し、前記注目画像の定義に合致する範囲に適合すると判定した部分画素領域のうち、互いに隣接する部分画素領域同士をグループ化し、前記グループ化により生成した第１のグループ群夫々の全画像に占める面積比率を算出するとともに、前記全画像に占める面積比率が所定の面積比率を上回るか否かを前記第１のグループ群夫々について判定し、前記全画像に占める面積比率が前記所定の面積比率を上回ると判定した第２のグループ群の夫々について、グループの最外郭に属する部分画素領域を除く領域の空間周波数特性を算出するとともに、算出した空間周波数特性が予め設定される前記注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かを前記第２のグループ群の夫々について判定し、前記判定結果に応じて前記注目画像に属するグループを認定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明のプログラムは、前記画像検出処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。さらに、本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
一般的なデジタルカメラのデータ圧縮記録形式であるＪｐｅｇ  Ｆｉｌｅ形式の画像データを印刷する際、非圧縮データへ復元する前に、ブロック（８＊８画素）ごとに輝度、色度ベースのＤＣＴ（離散コサイン変換）されたデータも取得し、その空間周波数特性などとブロックの配置及びその画像に占める比率により対象となりうる青空の有無とその領域を検出する。こうすることで、高度な計算をすることなく画像データブロックごとの交流成分情報等を取得し、その特性を利用して画像中の青空領域の検出が可能となる。
【００１４】
以下、本発明を適用した好適な実施形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
＜第１の実施形態＞
現在、最も一般的な画像圧縮ファイルの“Ｊｐｅｇ  ｆｉｌｅ”の情報省略と符号化・復号化について、説明する。
まず符号化であるが、通常、デジタルカメラやデジタルビデオなどでは、静止画をＪｐｅｇ  ファイルにて保存することが一般的になっている。この場合、入力機器の受光素子であるＣＣＤなどの入った信号をＡ／Ｄ変換後、フレームメモリに取り込み、ＲＧＢもしくはＣＭＹフィルタの情報を輝度と色度情報に変換する。その後、８＊８（６４個）正方画素ブロックに分割する。
【００１５】
図３の▲１▼は輝度データのビットマップを８＊８ブロックに分割した例を示した図である。▲２▼においては０〜２５５の画素値をレベルシフトして−１２８〜１２７の信号に変換する。▲３▼においては、ＤＣＴ（離散コサイン変換）によりＤＣＴ係数を求める。▲４▼は、視覚特性を考慮した高周波成分の省略を大きくした量子化テーブルを示した図であり、このテーブルを用いて上記▲３▼の結果であるＤＣＴ係数に対して量子化を行う。▲５▼が量子化を行った結果である。この値をエントロピー符号化してハフマン符号で表すことにより符号化信号である圧縮データを生成する。
【００１６】
次に、復号化においては、符号化の逆の工程を行う。
つまり、符号化信号を復号して、量子化ＤＣＴ係数の値に復号する。そのために、符号化信号に量子化テーブルの該当する値夫々を乗ずることでＤＣＴ係数を得る。その後、逆ＤＣＴを行うことでレベルシフトした画像が復元され、更に逆レベルシフトの値１２８を加算することで各ブロックの画像が復号される。
【００１７】
上記説明では、輝度情報と色度情報に分割したデータを合成しＲＧＢ画像に変換することを省略したが、符号化における流れとしては図２に示すように、カラー画像を輝度成分（Ｙ）と２つの色度成分（Ｃｂ、Ｃｒ）に変換し、その各々を符号化して合成することで、圧縮画像を生成している。
【００１８】
以上のような、圧縮画像データファイルであるＪｐｅｇ画像を、プリントする方法としては、入力機器からの画像データをＵＳＢや記憶メディアによって、ＰＣに取り込んで画像を展開し、必要に応じて画像補正を加えた後プリンタへデータを送る場合や、入力機器からの画像データを直接プリンタへ入力し、プリンタの中で画像を解凍し、必要に応じて画像補正を加えた後印刷を行うなど、幾種類かの選択肢がある。
【００１９】
いずれにしても良好な画像をプリントする為には、撮影画像データが、良質な撮影画像か補正が必要な画像かを判断し、忠実に印刷すべき良質な画像と、補正を行うことにより良質な画像に近付けた後に印刷を行うものとをより分ける必要がある。
【００２０】
良好な画像とは、下記のようなことが考えられる。
１）ホワイトバランスが良好である。
２）コントラストが適切である。
３）必要な部分の諧調が割り当てられている。つまり、露出設定が良好である。
４）彩度が適正である。
５）銀塩写真のような仕上がりである。
６）人物など注目される画像が中心に補正されている。
【００２１】
現在市販のＰＣプリンタやＰＣを経由しないダイレクトプリンタなどにおいても１）〜５）の項目においては程度の差も有るが行われている。ただし、その方法は設定した定義の元に、すべての画像に対して同じ処理定数を用いることが多く、それにより、各々の画像シーンに特化した定数変更の自由度がないために画像補正の効果を最大限に引き出すことが出来なかった。
【００２２】
また、６）の注目画像に対する補正が行われていないのは、その検出に多大な処理が必要であることと、その方法が確立されていないことにより、特に処理能力のひ弱なダイレクトプリンタなどにおいては実施が難しいとされているが、本実施形態はこれを解決するものである。
【００２３】
注目画像の対象としては、人物の肌や青空などが本発明の対象候補となり得るが、以下では青空領域の検出の場合についてのみ説明するが、同様に、人物肌の検出を行うことも可能である。
【００２４】
補正への反映手段としては、Ｊｐｅｇ画像ファイルから注目画像の存在の検出と、その検出した画像に対する補正の必要の確認を経て、全体画像補正へ受け渡す方法となる。
【００２５】
図１は、Ｊｐｅｇファイルを解凍する過程とその際に取得する情報について表したブロック図である。
ＪｐｅｇファイルをＲＧＢのビットマップデータへ変換する過程においては、まずエントロピー復号化部１２が符号テーブル１１を用いてエントロピー復号を行い、次に、逆量子化部１４が量子化テーブル１３を用いて逆量子化を行った後、データとして記憶する。そして、この逆量子化されたデータは、ブロック単位のデータとして周波数変換されたものであり、このデータを画像周波数特性を得る為のデータとして取得する。その後、逆ＤＣＴ部１５が逆ＤＣＴ処理と逆レベルシフトを行いＹｃｃ−ＲＧＢ変換することで、通常のＲＧＢビットマップデータに展開される。
【００２６】
図４は、撮影画像データの中に画像補正を行う為に有効なレベルの青空領域の存在判定処理と、青空領域が存在する場合の対象領域指定処理の流れを示したフローチャートである。
【００２７】
撮影画像データとして図１１に示すような画像サンプル１を想定して検出過程を説明する。画像サンプル１は２００万画素のデジタルカメラで撮影されたもので、ＵＸＧＡ（１６００＊１２００）サイズの画像である。
【００２８】
Ｓ４０１においては、図１で説明したＪｐｅｇファイルの解凍過程で、画像ファイル全体領域に対する８＊８ブロック単位でのＤＣＴ特性データを取得する。
【００２９】
Ｓ４０２においては、画像ファイル全体領域に対して、画像圧縮単位である８＊８ブロックごとの色度情報と輝度情報を取得し、予め設定している注目画像の定義に合致する色度もしくは色度比率範囲及び輝度範囲に適合するか否かを、８＊８ブロックごとに判定し、適合ブロックを記憶する。
【００３０】
色度情報の取得及び生成方法は、下記のいずれかの方法を利用することが考えられる。注目画像の特性により、より有効な方式を選択可能である。
【００３１】
図８は、本実施形態で用いている色度検出ポイントを図示したものである。８＊８ブロック全体の平均色度による判定である。このブロック内の平均色度の求め方としては、８＊８ブロック全ての画素値の平均値を取る方法の他に、解凍中の逆ＤＣＴを行う前の色度データ（Ｃｂ，Ｃｒ）の中のＤＣ成分から求めることも可能である。この方式の利点としては、ブロック全体の色調にて判定できるので、検出点の少ないものに比べて高い精度が期待できる。
【００３２】
図７は、８＊８ブロック四隅の画素の色度において、その全てが色度範囲に入っているかを確認し、全てが範囲に入っている時は、そのブロックを適合色度と判定している。図７においては上段の左から２番目と下段の左から１，２，３ブロックが該当する。上段の一番左のブロックは４ポイントのうち左上の色度は非肌色ピクセルと判定されるので、これを含むブロックは肌色の範囲外と判定される。同じように上段の右側１，２ブロックと下段の一番右のブロックが範囲外となる。図９の例は、図７の例と同じ考えではあるが、全体画像における検出間隔を等分化する為のものである。
【００３３】
また、輝度成分と色度成分の関係について説明する。
図２３は、デジタルカメラでいろいろなシーンの青空領域を含む画像データ中の青空領域の色度比率をグラフ化したものである。
横軸は、赤の色度比率で、下記式Ｆにて算出したものである。
赤の色度比率＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）・・・（式Ｆ）
縦軸は、緑の色度比率で、下記式Ｇにて算出したものである。
緑の色度比率＝Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）・・・（式Ｇ）
【００３４】
これだけでもかなり広い範囲の色度比率になりうることがわかる。この各データにおいて、輝度範囲を区切って表したものが以下の図である。図２４は、輝度範囲を２５６段階中０〜１３９の範囲に入るもののみをグラフに表したものである。図２５は、輝度範囲を２５６段階中１４０〜１７９の範囲に入るもののみをグラフに表したものである。図２６は、輝度範囲を２５６段階中１８０〜１９９の範囲に入るもののみをグラフに表したものである。図２７は、輝度範囲を２５６段階中２００〜１５５の範囲に入るもののみをグラフに表したものである。
【００３５】
上図２４〜図２７に示す分布から、輝度範囲を制限することにより色度比率範囲が狭くなっていることがわかる。この特性を利用することにより、輝度に依存しない色度比率範囲を対象とするより、より注目画像の検出精度を上げることが可能になる。
【００３６】
この特性より算出した輝度と色度比率範囲の適正設定範囲として図２８にて指定した範囲を本実施形態では使用する。ただし、輝度に依存しない色度比率範囲を設定しても、ある程度精度は落ちるが問題はない。
【００３７】
Ｓ４０３においては、Ｓ４０２において記憶された適合ブロックが存在するか否かを判定する。ここで、適合ブロックが存在しない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない旨の判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合ブロックが存在する場合は次のステップへ進む。
【００３８】
図１１の画像に対して、判定を行った結果を図１２に示す。適合ブロック領域と判定された部分と非適合ブロック領域と判定した部分とを色分けして示している。
【００３９】
Ｓ４０４においては、全ての適合ブロックにおいて、そのブロックの８方向（上下、左右、斜め）に適合ブロックが隣接しているか判定し、隣接するブロックが存在する場合は、更にそのブロックの隣接ブロックを検索して、グループを形成する。形成したグループにおいては、形成したブロック数の多い順にグループ番号をふる。一番大きいもの（含まれるブロック数が多いもの）がグループ１となる。
【００４０】
図１２のグループとしては、ほぼ画像上部の全領域を占める部分であるグループ１と電信柱で分けられた画像右上の上下２グループの合計３グループが候補グループとして形成される。
【００４１】
Ｓ４０５においては、グループ単位で、Ｓ４０１で取得した各ブロックのＤＣＴデータの平均値を算出する。ＤＣＴ特性の出し方として、ＪｐｅｇにおけるＤＣＴ特性のＡＣ成分６３個の各々を算出することで、最大の空間周波数情報を得ることもできるが、処理の簡単化と必要な特性との関係で、本実施形態においては、６３個の周波数成分に対して、周波数成分が低い方から１０個分づつまとめて６個の特性と残りの３個（６１〜６３）の特性を算出して、６３個の周波数成分を７グループの周波数成分特性として判定用データを作成する。
【００４２】
Ｓ４０６においては、予め設定してある注目画像ごとの空間周波数特性の適正範囲にＳ４０５ステップで算出した各候補グループの空間周波数特性が適合するか比較判定を行う。ここで、適合する候補グループが存在しない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合する候補グループが存在する場合は次のステップへ進む。
【００４３】
予め設定してある注目画像ごとの空間周波数特性の適正範囲は、画像サイズにより周波数特性が変わるので、サイズごとに特性が設定されるべきであり、基準画像に対して算術的に設定されたものを用いてもかまわない。
【００４４】
Ｓ４０７においては、Ｓ４０６で適合した候補グループを注目画像と認定し、その領域情報を含む各種情報をセットして、終了する。ここで、画像における青空領域の検出を、高品位な画像補正につなげる実施例としては、下記のようなものがある。
１）青空領域の特性を反映した画像補正
２）青空領域の特性を解析し利用した上下判定
【００４５】
＜第２の実施形態＞
先の第１の実施形態と同じ構成で、撮影画像データの中に画像補正を行う為に有効なレベルの青空領域の存在判定と存在する場合の対象領域指定を行う判定制御を図５のようにしたものである。
【００４６】
図５について説明する。Ｓ５０１においては、図１で説明したＪｐｅｇファイルの解凍過程で、画像ファイル全体領域に対する８＊８ブロック単位でのＤＣＴ特性データを取得する。
【００４７】
Ｓ５０２においては、画像ファイル全体領域に対して、画像圧縮単位である８＊８ブロックごとの色度情報と輝度情報を取得し、予め設定している注目画像の定義に合致する色度もしくは色度比率範囲及び輝度範囲に適合するか、８＊８ブロックごとに判定し、適合ブロックを記憶する。
【００４８】
Ｓ５０３においては、Ｓ５０２において記憶された適合ブロックが存在するか否かを判定する。ここで、適合ブロックが存在しない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない旨の判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合ブロックが存在する場合は次のステップへ進む。
【００４９】
Ｓ５０４においては、全ての適合ブロックにおいて、そのブロックの８方向（上下、左右、斜め）に適合ブロックが隣接しているか判定し、隣接するブロックが存在する場合は、更にそのブロックの隣接ブロックを検索して、グループを形成する。形成したグループにおいては、形成したブロック数の多い順にグループ番号をふる。一番大きいもの（含まれるブロック数が多いもの）がグループ１となる。
【００５０】
Ｓ５０５においては、グループ単位で、Ｓ５０１で取得した各ブロックのＤＣＴデータの平均値を算出する。ＤＣＴ特性の出し方として、ＪｐｅｇにおけるＤＣＴ特性のＡＣ成分６３個の各々を算出することで、最大の空間周波数情報を得ることもできるが、処理の簡単化と必要な特性との関係で、本実施例においては、６３個の周波数成分に対して、周波数成分が低い方から１０個分づつまとめて６個の特性と残りの３個（６１〜６３）の特性を算出して、６３個の周波数成分を７グループの周波数成分特性として判定用データを作成する。
【００５１】
Ｓ５０６においては、予め設定してある注目画像ごとの空間周波数特性の適正範囲にＳ５０５ステップで算出した各候補グループの空間周波数特性が適合するか比較判定を行う。ここで、適合する候補グループが存在しない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合する候補グループが存在する場合は次のステップへ進む。
【００５２】
予め設定してある注目画像ごとの空間周波数特性の適正範囲は、画像サイズにより周波数特性が変わるので、サイズごとに特性が設定されるべきであり、基準画像に対して算術的に設定されたものを用いてもかまわない。
【００５３】
Ｓ５０７においては、Ｓ５０６にて適合と判定した候補グループの全画像に対する面積比率を算出する。Ｓ５０８おいては、画像全体に占める各候補グループの面積比率を予め設定している認定基準面積比率より大きいか判定を行い、小さい場合は、その候補グループは注目画像としては小さ過ぎると判定する。サイズの大きい候補グループ１より各候補グループを順次判定する。候補グループ１が判定基準を満たさない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合する候補グループが存在する場合は次のステップへ進む。
【００５４】
Ｓ５０９においては、Ｓ５０８で適合した候補グループを注目画像と認定し、その領域情報を含む各種情報をセットして、終了する。
【００５５】
本実施形態は、上記第１の実施形態より処理は多くなるが、画像全体における面積比率という判定を設けたことにより画像全体から見るとほとんど影響を与えないような小さな領域しかない青空や誤検出を防ぐ性能が向上している。
【００５６】
＜第３の実施形態＞
先の第１の実施形態と同じ構成で、撮影画像データの中に画像補正を行う為に有効なレベルの青空領域の存在判定と存在する場合の対象領域指定を行う判定制御を図６のようにしたものである。
【００５７】
図６について説明する。Ｓ６０１においては、図１で説明したＪｐｅｇファイルの解凍過程で、画像ファイル全体領域に対する８＊８ブロック単位でのＤＣＴ特性データを取得する。
【００５８】
Ｓ６０２においては、画像ファイル全体領域に対して、画像圧縮単位である８＊８ブロックごとの色度情報と輝度情報を取得し、予め設定している注目画像の定義に合致する色度もしくは色度比率範囲及び輝度範囲に適合するか、８＊８ブロックごとに判定し、適合ブロックを記憶する。
【００５９】
Ｓ６０３においては、Ｓ６０２において記憶された適合ブロックが存在するか否かを判定する。ここで、適合ブロックが存在しない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない旨の判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合ブロックが存在する場合は次のステップへ進む。
【００６０】
Ｓ６０４においては、全ての適合ブロックにおいて、そのブロックの８方向（上下、左右、斜め）に適合ブロックが隣接しているか判定し、隣接するブロックが存在する場合は、更にそのブロックの隣接ブロックを検索して、グループを形成する。形成したグループにおいては、形成したブロック数の多い順にグループ番号をふる。一番大きいもの（含まれるブロック数が多いもの）がグループ１となる。
【００６１】
Ｓ６０５においては、Ｓ６０４にて適合と判定した候補グループの全画像に対する面積比率を算出する。Ｓ６０６においては、画像全体に占める各候補グループの面積比率を予め設定している認定基準面積比率より大きいか判定を行い、小さい場合は、その候補グループは注目画像としては小さ過ぎると判定する。サイズの大きい候補グループ１より判定を行い候補グループ１が判定基準を満たさない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない旨の判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合する候補グループが存在する場合は次のステップへ進む。
【００６２】
Ｓ６０７においては、面積率を算出した候補グループにおける最外郭部分の８＊８ブロックを外したものの中で空間周波数成分特性の平均値を算出する。これは、ＤＣＴ特性を判定する時に、青空の空間周波数特性は高周波成分をあまり含まないことが考えられるが、検出した候補グループにおける最外郭部分の８＊８ブロックにおいては、他の領域との境界という特性上、空間周波数成分の高周波成分を多く含む可能性があり、そのために判定を間違える可能性があることが考えられるので、候補グループにおける空間周波数成分を算出する際は、候補グループにおける最外郭の８＊８ブロックを空間周波数特性の算出対象から外すことで、検出する注目画像の空間周波数特性をより精度高く検出することが可能となる。
【００６３】
図１１の画像サンプル１に対して、この場合の作業を入れたものが、図１３となる。図１３の１３０１の部分が候補グループ１の最外郭部分の８＊８ブロックである。また、図１３の１３０２の部分が候補グループ２の最外郭部分となり、その下の１３０３の部部が候補グループ３の最外郭部分となる。
【００６４】
Ｓ６０８においては、予め設定してある注目画像ごとの空間周波数特性の適正範囲にＳ６０７ステップで算出した各候補グループの空間周波数特性が適合するか比較判定を行う。ここで、適合する候補グループが存在しない場合は、画像の中に注目画像が存在しない判定となり注目画像がない旨の判定情報をセットして、検出処理は終了する。また、適合する候補グループが存在する場合は次のステップへ進む。
【００６５】
予め設定してある注目画像ごとの空間周波数特性の適正範囲は、画像サイズにより周波数特性が変わるので、サイズごとに特性が設定されるべきであり、基準画像に対して算術的に設定されたものを用いてもかまわない。
【００６６】
Ｓ６０９においては、Ｓ６０８で適合した候補グループを注目画像と認定し、その領域情報を含む各種情報をセットして、終了する。
【００６７】
＜第４の実施形態＞
上記第１〜第３の実施形態の手法で、撮影画像ファイルの中に、青空領域の有無とその領域の指定を含む各種情報を取り出すことができると、その情報より、より高度な情報を得ることができる。具体的には、天地の判定を得る方法について説明を行う。
【００６８】
本実施形態を説明するための画像サンプル２を図１５に示す。画像サンプル２は１３０万画素のデジタルカメラで撮影されたもので、ＳＸＧＡ（１２８０＊１０２４）サイズの画像である。
【００６９】
この画像に対して、先の第３の実施形態による適合色度で検出した結果のブロック分布は図１８のようになる。グループとしては中央部を含む最も面積が大きい候補グループ１と画像の右中央付近の鉄条網で囲われた部分の候補グループ２が存在する。
【００７０】
これに空間周波数特性の最終判定を行ったものが図１４になる。候補グループ２は鉄条網の網の部分により空間周波数の高周波成分が高くなり、青空の定義である適応範囲から外れてしまったので、青空と認定されなかったものである。従って候補グループ１が青空として領域が認識されている。
【００７１】
上記検出領域に対して上空から地上近辺までの空間を２８にスライスして、上空から“Ｔｏｐ１”〜“Ｔｏｐ２８”まで分類し、その輝度及びＲＧＢの値（各８ビット）を取り出したものを図１６に示す。
【００７２】
グラフの横軸は、左の上空部“Ｔｏｐ１”から右の地上近辺の“Ｔｏｐ２８”まで２８段階に区切られ、縦軸は８ビット表現の２５６階調の目盛りをふってある。
【００７３】
輝度及びＲＧＢ各値の変移としては、上空部の青系の彩度は高く、地上に近づくにつれて相対的に赤の比率が上昇し青から白の方向へ色相が変化していることがわかる。
【００７４】
また、図１７は、同じ青空のシーンを５社（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ社）のデジタルカメラで撮影したものの青空領域における色度分布を解析した結果をグラフ化したものである。横軸は、左の上空部“Ｔｏｐ１”から右の地上近辺の“Ｔｏｐ５”まで５段階に区切られ、縦軸は、赤と緑の色度比率及び輝度値（０〜２５５）を１０００で除算したものを表している。これにおいても、先の図１６の結果と同じ傾向がうかがえる。従って、色度比率を用いても、赤色などの変移を見ることでも上下判定が可能である。また、色度の変化の変移に基づいても同様の上下判定を実行することが可能である。このような色度分布の変移傾向は、ほぼ普遍であり、青空領域における色度分布を解析することで地上における上下を判定することが可能である。
【００７５】
色度分布の解析方法について図１５の画像から青空領域検出をした結果の図１４を基に説明する。
Ｊｐｅｇ画像展開した時の元画像の水平方向（Ｈ方向）と垂直方向（Ｖ方向）について色度分布解析を行う。デジタルカメラでの撮影では、画像を縦長方向もしくは横長方向にして行われるものが多く、斜め方向についての解析まで行うと処理が煩雑になるので本実施形態においては上記図１４で示された２方向の分布解析を行う。ただし、精度を上げるために２方向より多い解析を行っても良い。
【００７６】
上記２方向への解析手法を図１０のフローチャートに示す。Ｓ１００１としては、候補グループ１におけるブロックが水平方向に最大数並ぶラインを検出する。Ｓ１００２としては、Ｓ１００１にて検出した水平方向（Ｈ方向）の最大ラインの連続ブロックを水平方向に５グループ化して、基準側（左側）からＧ１（Ｈ１），Ｇ２（Ｈ２），Ｇ３（Ｈ３），Ｇ４（Ｈ４），Ｇ５（Ｈ５）として、そのグループ内における赤の値の平均値を算出する。
【００７７】
図１４では、最大１６０ブロックのところ１４０ブロックの連続するラインが検出された。これを５グループにする為、横方向に２８個の連続としたグループを作成し、グループにおける赤の値の平均値を求める。
【００７８】
Ｓ１００３としては、候補グループ１におけるブロックが垂直方向に最大数並ぶライン検出する。Ｓ１００４としては、Ｓ１００３にて検出した垂直方向（Ｖ方向）の最大ラインの連続ブロックを水平方向に５グループ化して、基準側（左側）からＧ１（Ｖ１），Ｇ２（Ｖ２），Ｇ３（Ｖ３），Ｇ４（Ｖ４），Ｇ５（Ｖ５）として、そのグループ内における赤の値の平均値を算出する。
【００７９】
図１４では、最大１２８ブロックのところ８５ブロックの連続するラインが検出された。これを５グループにする為、縦方向に１７個の連続としたグループを作成し、グループにおける赤の値の平均値を求める。
【００８０】
図１９は、上記グループ化したものの算出値の結果をグラフ化したものである。横軸は左の方からグループ１（Ｇ１）で右はグループ５（Ｇ５）である。縦軸はグループ内の赤の平均値である。水平（Ｈ）と垂直（Ｖ）について表している。
【００８１】
Ｓ１００５としては、下記（式Ａ）のように水平方向の“Ｇ１（Ｈ１）”と“Ｇ５（Ｈ５）”の差の絶対値を求めΔＨとして保存する。
｜Ｈ１−Ｈ５｜＝ΔＨ・・・（式Ａ）
【００８２】
Ｓ１００６としては、下記（式Ｂ）のように水平方向の“Ｇ１（Ｖ１）”と“Ｇ５（Ｖ５）”の差の絶対値を求めΔＶとして保存する。
｜Ｖ１−Ｖ５｜＝ΔＶ・・・（式Ｂ）
【００８３】
図２１に、水平方向での色度分布解析処理であるフローチャートを示す。Ｓ２１０１としては、下記（式Ｃ）の条件２に合致しているか算出する。
Ｈ１≦Ｈ２＜Ｈ３＜Ｈ４、もしくは、Ｈ２＞Ｈ３＞Ｈ４≧Ｈ５・・・（式Ｃ）
【００８４】
Ｓ２１０２としては、Ｓ２１０２の条件２を満足しているか判定する。条件２を満足しない場合は、画像検索方向に色度分布変化が存在しない判定となり、Ｓ２１０９において水平判定情報“Ｈｓｅｔ”に０をセットして、検出処理は終了する。また、条件２を満足する場合は次へ進む。
【００８５】
Ｓ２１０３としては、下記（式Ｄ）を算出する。色度差が一番大きく出るグループ５（Ｈ５）とグループ１（Ｈ１）の値の差を求める。
ΔＨ‘＝Ｈ５−Ｈ１・・・（式Ｄ）
【００８６】
Ｓ２１０４としては、Ｓ２１０３の結果として、正負の符号を判定する。判定が正の場合は“Ｈ１”の方が赤の値が小さいので、グループ１が上空である可能性があるということがわかる。反対に判定が負の場合は“Ｈ５”の方が赤の値が小さいので、グループ５が上空である可能性があるということがわかる。
【００８７】
Ｓ２１０５としては、上記結果より仮の水平方向の上指定であるＨｔｏｐへ“Ｈ１”をセットする。その後Ｓ２１０７へ進む。Ｓ２１０６としては、上記結果より仮の水平方向の上指定であるＨｔｏｐへ“Ｈ５”をセットする。その後Ｓ２１０７へ進む。
【００８８】
Ｓ２１０７としては、ステップＳ１００５にて算出された、色度差が一番大きく出るグループ５（Ｈ５）とグループ１（Ｈ１）の値の差の絶対値を読み出す。
【００８９】
Ｓ２１０８としては、“ΔＨ”の値が３０以上であるかを判定する。これは、値の変化の絶対量が、上下判定する判断基準となる設定値以上の差があるかを判定するものである。従って、基準値を超えた場合は、上下判定が認められる色度分布差があると判断する。ここで、Ｙｅｓの場合はＳ２１１０へ、Ｎｏの場合はＳ２１０９へ進む。Ｓ２１１０としては、“Ｈｓｅｔ”に１をセットする。Ｓ２１０９としては、“Ｈｓｅｔ”に０をセットする。
【００９０】
次に第２の方向である垂直方向（Ｖ方向）での色度分布解析処理であるフローチャートを図２０に示す。図２１に示すフローチャートの動作は、図２０のフローチャートに示す動作と基本的に同じなので、説明は省略する。
【００９１】
図２１と図２０のフローチャートの結果を受けて図２２のフローチャートに示す処理を実行する。図２２のフローチャートに示す動作について説明する。
【００９２】
Ｓ２２０１においては、垂直方向における上下判定が認められる色度分布差があるかの判定である“Ｖｓｅｔ”の値を判別している。“１（ある）”の場合はＳ２２０２へ移行し、“０（ない）”場合はＳ２２０３へ移行する。
【００９３】
Ｓ２２０２においては、水平方向における上下判定が認められる色度分布差があるかの判定である“Ｈｓｅｔ”の値を判別している。“１（ある）”の場合は，垂直水平両方向に色度分布の差が認められるので少なくとも２方向の内のどちらが上下か判定が出来ない為Ｓ２２０４へ移行する。“０（ない）”場合は、垂直方向の分布特性のみが条件を満たすので、上下判定が可能と判断し、垂直方向におけるどちらが上かを判定する為にＳ２２０５へ移行する。
【００９４】
Ｓ２２０５においては、仮の垂直方向の上指定である“Ｖｔｏｐ”の値がＶ１かどうかを判定する。Ｖ１の場合はＳ２２０６へ、Ｖ１でない場合はＳ２２０７へ移行する。
【００９５】
Ｓ２２０６においては、画像における上下方向が垂直方向で上はＶ１側であることが確定し、Ｔｏｐとして最終的にＶ１をセットして終了する。
【００９６】
Ｓ２２０７においては、画像における上下方向が垂直方向で上はＶ１側であることが確定し、Ｔｏｐとして最終的にＶ５をセットして終了する。
【００９７】
Ｓ２２０３においては、水平方向における上下判定が認められる色度分布差があるかの判定である“Ｈｓｅｔ”の値を判別している。“０（ない）”の場合は，垂直水平両方向に色度分布の差が認められないので上下か判定が出来ない為Ｓ２２０４へ移行する。“１（ある）”場合は、水平方向の分布特性のみが条件を満たすので、上下判定が可能と判断し、水平方向におけるどちらが上かを判定する為にＳ２２０８へ移行する。
【００９８】
Ｓ２２０４においては、青空検出領域の色度分布解析の結果として、上下判定が不可能であったことになる。判定不能をセットして終了する。
【００９９】
Ｓ２２０８においては、仮の水平方向の上指定である“Ｈｔｏｐ”の値がＨ１かどうかを判定する。Ｈ１の場合はＳ２２０９へ、Ｈ１でない場合はＳ２２１０へ移行する。
【０１００】
Ｓ２２０９においては、画像における上下方向が水平方向で上はＨ１側であることが確定し、Ｔｏｐとして最終的にＨ１をセットして終了する。
【０１０１】
Ｓ２２１０においては、画像における上下方向が水平方向で上はＨ５側であることが確定し、Ｔｏｐとして最終的にＨ５をセットして終了する。
【０１０２】
以上のように、上記実施形態によれば、青空領域の色度分布を解析することで画像の上下判定を行うことが可能となり、デジタルカメラから直接プリントする場合などのように、ＰＣと比べ処理能力が低い組み込み式の機器においても製品として使用可能な範囲の処理で、印刷する圧縮画像ファイルに高度な補正処理を行うための一手段として画像中に青空領域の検出を行うことが可能となる。
【０１０３】
また、従来は、撮影画像を自動編集してアルバムなどの自動レイアウトアプリケーションで使用する場合、対象画像の上下が判定できず、レイアウトした画像が横向きや逆立ちして配置されてしまう問題があったが、上記実施形態によれば、検出された領域における色度分布を解析することで、画像の上下判定を行うことが可能となる。
【０１０４】
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、システム或いは装置に供給し、そのシステム或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み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。
【０１０５】
この場合、記憶媒体から読み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、プログラムコード自体及び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。
【０１０６】
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、フレキシブルディスク、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等を用いることができる。
【０１０７】
また、コンピュータが読み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動しているＯＳ（基本システム或いはオペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、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。
【０１０８】
さらに、記憶媒体から読み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等が実際の処理の一部又は全部を行い、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。
【０１０９】
【発明の効果】
本発明によれば、複数の部分画素領域により構成されるグループ毎に空間周波数特性を算出し、それらの空間周波数特性が注目画像の空間周波数特性の適正範囲に適合するか否かに応じて、注目画像に属するグループを検出するように構成したので、画像全体を空間周波数特性の算出対象とした従来技術と比べ画像検出処理に係る負荷が低減し、例えばダイレクト・フォト・プリンタ等の処理能力の低い装置でも注目画像の検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｊｐｅｇ画像解凍時に必要なデータを取得する流れを示す概念図である。
【図２】画像データをＪｐｅｇ形式へ変換する処理過程の流れを示す概念図である。
【図３】Ｊｐｅｇの画像圧縮単位である８＊８Ｂｌｏｃｋを例にしたＪｐｅｇ形式へ変換する処理過程を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る青空検出処理を示したフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施例に係る青空検出処理を示したフローチャートである。
【図６】本発明の第３の実施形態に係る青空検出処理を示したフローチャートである。
【図７】Ｊｐｅｇ  ｆｉｌｅ画像圧縮単位である８＊８Ｂｌｏｃｋにおける、色度検出方法を説明するための図である。
【図８】Ｊｐｅｇ  ｆｉｌｅ画像圧縮単位である８＊８ＢｌｏｃｋでのＤＣ成分を利用した色度検出方法を説明するための図である。
【図９】３ビット間引きを利用して検出をした場合の８＊８Ｂｌｏｃｋにおける検出状況を示した図である。
【図１０】本発明の第４の実施形態に係る検出した青空領域を利用した画像上下判定処理を示したフローチャートである。
【図１１】青空検出の対象になる画像サンプルを示した図である。
【図１２】図１１のサンプル画像に対して、青空検出の方法として色度比率と輝度情報のみで検出した結果を示した図である。
【図１３】図１１のサンプル画像１に対して、青空検出の方法として、部分画素領域に対して隣接するものをグループとして設定した場合に検出した領域と、その領域の最外郭の部分画素領域を検出した時の検出結果を示した図である。
【図１４】図１５の画像サンプルより青空領域を検出した結果を示した図である。
【図１５】青空検出後の上下判定処理を説明する為の画像サンプルを示した図である。
【図１６】青空検出後の上下判定処理判定のための色度比率変化の根拠となる実データを示した図ある。
【図１７】デジタルカメラ各社の製品にて青空を撮影した実データ（輝度と色度比率）を領域分布として示した図である。
【図１８】図１５の画像サンプル２より（８＊８）ブロックの適正検出を行った結果を示した図である。
【図１９】検出された領域におけるＶ（垂直方向）／Ｈ（水平方向）検出連続ブロックを５グループ化した時の例を示した図である。
【図２０】検出された青空領域を利用した画像上下判定処理を示したフローチャートである。
【図２１】検出された青空領域を利用した画像上下判定処理を示したフローチャートである。
【図２２】検出された青空領域を利用した画像上下判定処理を示したフローチャートである。
【図２３】青空領域を含む撮影画像データ中の青空領域の色度比率をグラフ化して示した図である。
【図２４】青空領域を含む撮影画像データ中の青空領域における輝度範囲が０〜１３９の範囲に入るもののみの色度比率をグラフとして表した図である。
【図２５】青空領域を含む撮影画像データ中の青空領域における輝度範囲が１４０〜１７９の範囲に入るもののみの色度比率をグラフとして表した図である。
【図２６】青空領域を含む撮影画像データ中の青空領域における輝度範囲が１８０〜１９９の範囲に入るもののみの色度比率をグラフとして表した図である。
【図２７】青空領域を含む撮影画像データ中の青空領域における輝度範囲が２００〜２５５の範囲に入るもののみの色度比率をグラフとして表した図である。
【図２８】青空領域を指定する為の輝度範囲と色度比率範囲の関係を表した図である。
【符号の説明】
１１  符号テーブル
１２  エントロピー復号化部
１３  量子化テーブル
１４  逆量子化部
１５  逆ＤＣＴ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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【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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