(57)【要約】    【課題】  画像データの画像付属情報を有効利用して注目画像検出の検出精度を向上させるとともに、検出された注目画像を利用して画像補正の高度化を図るようにする。【解決手段】  画像処理部１０３において、画像付属情報の中から所定情報を抽出し、該抽出された所定情報を利用して検出条件を決定する。そして、前記画像データから、前記決定された検出条件を満たす画像部分を検出する。さらに画像処理部１０３は、前記検出された画像部分の属性値を利用して、前記画像データに対して画像補正を行う。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像付属情報を持つ画像データに対して画像処理を行う画像処理装置において、
前記画像付属情報の中から所定情報を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された所定情報を利用して検出条件を決定する決定手段と、
前記画像データから、前記決定手段によって決定された検出条件を満たす画像部分を検出する検出手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段によって検出された画像部分の属性値を利用して、前記画像データに対して画像補正を行う画像補正手段
を更に有することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像付属情報は、Ｅｘｉｆ画像ファイル形式またはＤＩＧ３５画像ファイル形式で記述されることを特徴とする請求項１または請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す露出時間情報および撮像感度情報のうちの少なくとも１つであり、
前記検出手段は、前記少なくとも１つを利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す被写体距離情報であり、
前記被写体距離情報に応じて前記検出手段の動作を禁止する禁止手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す被写体距離情報であり、
前記検出手段は、前記被写体距離情報を利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す被写体距離情報であり、
前記検出手段は、前記被写体距離情報を利用して色度比率特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す撮影シーンタイプ情報であり、
前記撮影シーンタイプ情報に応じて前記検出手段の動作を禁止する禁止手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す撮影シーンタイプ情報であり、
前記検出手段は、前記撮影シーンタイプ情報を利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表すディジタルズーム倍率情報であり、
前記ディジタルズーム倍率情報に応じて前記検出手段の動作を禁止する禁止手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表すディジタルズーム倍率情報であり、
前記検出手段は、前記ディジタルズーム倍率情報を利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記所定情報は、撮影された画像の所定部分を指定する被写体領域情報であり、
前記検出手段は、前記画像データから、前記決定手段によって決定された検出条件を満たす画像部分を検出したとき、該検出された画像部分が、前記被写体領域情報によって指定された所定部分内に存在しない場合、前記決定手段によって決定された検出条件を緩和した拡張検出条件を満たす画像部分を検出することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記所定情報は、撮影された画像の所定部分を指定する被写体領域情報であり、
前記検出手段は、前記画像データから、前記決定手段によって決定された検出条件を満たす画像部分を検出したとき、該検出された画像部分が複数存在する場合、前記被写体領域情報によって指定された所定部分を使用して、前記複数の画像部分のうちの１つを選択することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記検出手段は、前記画像データから、前記決定手段によって決定された検出条件を満たす画像部分を検出したとき、該検出された画像部分が複数存在する場合、前記被写体領域情報によって指定された所定部分内に存在する画像部分を選択することを特徴とする請求項１３記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記検出手段によって検出された画像部分の属性値を利用して、前記画像データに対する画像補正の補正量、補正対象項目、および補正実行の有無の少なくとも１つを決定する画像補正決定手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至請求項１４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記画像補正手段は、前記検出手段によって検出された画像部分の平均輝度値を利用して、前記画像データに対して露出補正を行うことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１７】
画像付属情報を持つ画像データに対して画像処理を行う画像処理方法において、
前記画像付属情報の中から所定情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出された所定情報を利用して検出条件を決定する決定ステップと、
前記画像データから、前記決定ステップによって決定された検出条件を満たす画像部分を検出する検出ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
前記検出ステップによって検出された画像部分の属性値を利用して、前記画像データに対して画像補正を行う画像補正ステップ
を更に有することを特徴とする請求項１７記載の画像処理方法。
【請求項１９】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す露出時間情報および撮像感度情報のうちの少なくとも１つであり、
前記検出ステップは、前記少なくとも１つを利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２０】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す被写体距離情報であり、
前記被写体距離情報に応じて前記検出ステップの実行を禁止する禁止ステップを更に有することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２１】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す被写体距離情報であり、
前記検出ステップは、前記被写体距離情報を利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２２】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す被写体距離情報であり、
前記検出ステップは、前記被写体距離情報を利用して色度比率特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２３】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す撮影シーンタイプ情報であり、
前記撮影シーンタイプ情報に応じて前記検出ステップの実行を禁止する禁止ステップを更に有することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２４】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表す撮影シーンタイプ情報であり、
前記検出ステップは、前記撮影シーンタイプ情報を利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２５】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表すディジタルズーム倍率情報であり、
前記ディジタルズーム倍率情報に応じて前記検出ステップの動作を禁止する禁止ステップを更に有することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２６】
前記所定情報は、前記画像データの撮影条件を表すディジタルズーム倍率情報であり、
前記検出ステップは、前記ディジタルズーム倍率情報を利用して空間周波数特性の特徴量を最適化し、該最適化された特徴量をもった画像部分を前記画像データから検出することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２７】
前記所定情報は、撮影された画像の所定部分を指定する被写体領域情報であり、
前記検出ステップは、前記画像データから、前記決定ステップによって決定された検出条件を満たす画像部分を検出したとき、該検出された画像部分が、前記被写体領域情報によって指定された所定部分内に存在しない場合、前記決定ステップによって決定された検出条件を緩和した拡張検出条件を満たす画像部分を検出することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２８】
前記所定情報は、撮影された画像の所定部分を指定する被写体領域情報であり、
前記検出ステップは、前記画像データから、前記決定ステップによって決定された検出条件を満たす画像部分を検出したとき、該検出された画像部分が複数存在する場合、前記被写体領域情報によって指定された所定部分を使用して、前記複数の画像部分のうちの１つを選択することを特徴とする請求項１７または請求項１８記載の画像処理方法。
【請求項２９】
前記検出ステップは、前記画像データから、前記決定ステップによって決定された検出条件を満たす画像部分を検出したとき、該検出された画像部分が複数存在する場合、前記被写体領域情報によって指定された所定部分内に存在する画像部分を選択することを特徴とする請求項２８記載の画像処理方法。
【請求項３０】
画像付属情報を持つ画像データに対して画像処理を行う画像処理方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
前記画像付属情報の中から所定情報を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップによって抽出された所定情報を利用して検出条件を決定する決定ステップと、
前記画像データから、前記決定ステップによって決定された検出条件を満たす画像部分を検出する検出ステップと
を有することを特徴とするプログラム。
【請求項３１】
前記検出ステップによって検出された画像部分の属性値を利用して、前記画像データに対して画像補正を行う画像補正ステップ
を更に有することを特徴とする請求項３０記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関し、特に、画像付属情報を持つ画像データに対して画像処理を行う画像処理装置、該画像処理装置に適用される画像処理方法、及び該画像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に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ディジタルカメラ等の普及により、写真画像のディジタル化が簡単に行えるようになった。特に、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）にてディジタルデータとして写真調の画像を扱う機会が増え、アプリケーションにて画像ファイルの加工と編集を行うようになった。
【０００３】
また、ＰＣに接続する印刷装置として普及しているインクジェットプリンタの性能も、銀塩写真と同等の出力性能を持つものが一般的となり、銀塩写真に変わり、ディジタルカメラ等で撮影した画像ファイルをインクジェットプリンタにて印刷する環境が整っている。
【０００４】
また、銀塩写真においては、印画紙へ画像を焼き付ける手法として、画像の中で注目される画像部分（例えば人物の顔）を対象にして、好ましい色を出すような工夫が行われている。
【０００５】
また、撮影画像データにおいては、メタデータと呼ばれる画像付属情報（抽出した画像部分の特徴情報や属性情報）の内容が充実してきており、その利用方法も提案されてきている。
【０００６】
従来、画像データに対する画像付属情報の利用方法として、例えば、ディジタルスチルカメラ用の画像ファイルフォーマット規格（Ｅｘｉｆ２．２）では、プリント処理に有用と思われる画像付属情報が新バージョンでサポートされるようになっており、この画像付属情報を利用することで、高画質なプリントを得ることが可能になっている。
【０００７】
また従来、画像付属情報を画像データとともにデータベースに記憶し、画像付属情報を検索条件として指定して、所望の画像データを検索することができるようにした画像検索方法がある（特許文献１参照）。
【０００８】
なおまた、従来、撮影画像データの中から特定の注目画像部分を検出するための注目画像検出技術として、テレビカメラで撮影された動画中から色度に基づいて人物を検出することがおこなわれている。また、静止画においては、色度もしくは色度比率により検出した領域を、人物の顔のマスクパターンと比較することによって、人物の顔の画像部分を検出する方法が知られている。
【特許文献１】特開２００１−８４２７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記従来のディジタルスチルカメラ用の画像ファイルフォーマット規格（Ｅｘｉｆ２．２）における画像付属情報の利用形態としては、画像データ全体に対して行う画像補正への利用が想定される。しかしながら、画像をより高度に補正するためには、画像データの中で、特に注目される画像部分に対して高品位な画像補正を行うことが求められる。
【００１０】
また、特許文献１においては、画像付属情報を検索条件として、画像データとともにそのまま検索用データベースに登録するものであり、画像付属情報を、より高度な有効データを取得するために利用していない。
【００１１】
上記従来例の注目画像検出処理技術においては、動画、静止画を問わず、注目画像を検出するための検索対象情報は、画像の中のデータのみである。しかしながら、画像の中から、注目画像部分である、例えば人物の顔を検出する場合、色度データだけでは、人物の肌をその他の背景にある物体から区別することが難しい。動画の場合は、連続する前後のフレームの情報を利用して検出を行ったり、静止画の場合は、マスクパターンとの比較処理によって最終候補を検出していたが、これらの方法では、検出に膨大な情報処理が必要になる。
【００１２】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであって、画像データの画像付属情報を有効利用して注目画像検出の検出精度を向上させるとともに、検出された注目画像を利用して画像補正の高度化を図るようにした画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム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】
【００１３】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明によれば、画像付属情報を持つ画像データに対して画像処理を行う画像処理装置において、前記画像付属情報の中から所定情報を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された所定情報を利用して検出条件を決定する決定手段と、前記画像データから、前記決定手段によって決定された検出条件を満たす画像部分を検出する検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置が提供される。
【００１４】
請求項２記載の発明によれば、前記画像処理装置は、前記検出手段によって検出された画像部分の属性値を利用して、前記画像データに対して画像補正を行う画像補正手段を更に有することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項１７記載の発明によれば、画像付属情報を持つ画像データに対して画像処理を行う画像処理方法において、前記画像付属情報の中から所定情報を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出された所定情報を利用して検出条件を決定する決定ステップと、前記画像データから、前記決定ステップによって決定された検出条件を満たす画像部分を検出する検出ステップとを有することを特徴とする画像処理方法が提供される。
【００１６】
さらに、上記画像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が提供される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、画像付属情報の中から所定情報を抽出し、該抽出された所定情報を利用して検出条件を決定し、前記画像データから、前記決定された検出条件を満たす画像部分を検出する。さらに、前記検出された画像部分の属性値を利用して、前記画像データに対して画像補正を行う。
【００１８】
これにより、画像データの画像付属情報を有効利用して注目画像検出の検出精度を向上させることができ、さらに、検出された注目画像を利用して画像補正の高度化を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。
【００２０】
図１は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置を有する画像処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【００２１】
図１において、１０１はディジタルカメラ等の入力デバイス（撮影用入力機器）であり、この入力デバイス１０１から出力された画像ファイル１０２には、撮影画像データ（画像データ）１０２ａと、撮影条件、カメラ情報、撮影意図、プリント命令等の、撮影データに関連する画像関連データ（画像付属情報）１０２ｂとが含まれる。
【００２２】
特に、本実施の形態においては、画像関連データ１０２ｂとして、少なくとも露出時間、ゲイン制御値、被写体距離レンジ、撮影シーンタイプ、ディジタルズーム値、被写体領域のうちのいずれかに関する情報が含まれることを必須とする。この画像関連データ１０２ｂに関しては詳しく後述する。
【００２３】
なお、画像ファイル１０２は、撮影画像データ１０２ａと画像関連データ１０２ｂとを含むが、これに代わって、画像付属情報（メタファイル情報）の定義や推奨記述方式を標準化したＤＩＧ（Digital Imaging Group）３５などを使用した場合には、図１に別ファイル１０５として示すように、撮影画像データ１０５ａが画像ファイルに含まれ、画像関連データ１０５ｂがメタファイルに含まれ、画像ファイルとメタファイルとが分離された別ファイル１０５として存在している場合もある。この場合は、入力デバイス１０１がディジタルカメラとは限らない。
【００２４】
撮影画像ファイルデータ（撮影画像データ１０２ａ及び画像関連データ１０２ｂ）は、通常、入力デバイス１０１の中のメモリーカード（コンパクトフラッシュ（登録商標）、スマートメディア、メモリースティック、ＳＤカード等）の中に記録保存されている。
【００２５】
１０４は、ＰＤ（Photo Direct）機、１０３は画像処理部、１０４はプリンタ本体、１０４ｂは表示器である。ＰＤ機１０４は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）を介在させることなく、入力デバイス１０１から撮影画像ファイルデータを受け取って、画像処理部１０３で、画像検出処理、画像補正処理、印刷データ生成処理を行って、プリンタ本体１０４ａで画像印刷を行うことができる印刷装置である。なお、ＰＤ機に代わって、画像処理部１０３の機能をＰＣによって実現して、プリンタに印刷を行わせる構成にしてもよい。
【００２６】
画像ファイル１０２に記載された撮影画像ファイルデータ（撮影画像データ１０２ａ及び画像関連データ１０２ｂ）は、ＰＤ機１０４へ渡されるが、その方法としては、入力デバイス１０１の中のメモリーカードを入力デバイス１０１から取り外し、直接ＰＤ機１０４のスロットへ接続する方法や、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＩＥＥＥ１３９４、シリアル等のケーブル接続によってデータを転送する方法や、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）等の赤外線通信による方法や、その他無線技術を利用したＢｌｕｅ／Ｔｏｏｔｈ，ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ／ａの方式による方法等がある。
【００２７】
画像処理部１０３は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等からなる情報処理装置で構成され、この情報処理装置によって画像検出補正部１０３ａおよび印刷データ生成部１０３ｂの機能を実現する。画像検出補正部１０３ａは、取り込んだ圧縮された画像ファイル１０２をアプリケーションにより伸張展開し、そこに含まれる撮影画像データ１０２ａに対して画像関連データ１０２ｂを利用して、注目画像検出処理および画像補正処理を施す。印刷データ生成部１０３ｂは、こうした処理を施された撮影画像データ１０２ａに基づき、印刷命令に従って印刷データを生成し、プリンタ本体１０４ａに出力する。
【００２８】
プリンタ本体１０４ａは、送られた印刷データを基に印刷出力を行う。表示器１０４ｂは印刷データ等を表示する。
【００２９】
本実施の形態の特徴は、画像ファイル１０２の中の画像関連データ１０２ｂを利用して、画像処理部１０３で行われるデータ解析処理、注目画像検出処理及び画像補正処理の処理精度を高めることである。
【００３０】
入力デバイス１０１の記録方式としては、一般にディジタルカメラ用の画像ファイルフォーマットとして使用されているＥｘｉｆ画像ファイル形式（Ｖｅｒ．２．２）を使用するが、これについて、以下に説明する。
【００３１】
図２は、Ｅｘｉｆ画像ファイルの構造を示す図である。
【００３２】
Ｅｘｉｆ画像ファイルの構造は、基本的にＪＰＥＧ画像ファイルの構造と同じであり、ＪＰＥＧ画像ファイルと異なる点は、サムネイル画像や撮影関連データ等のデータを、ＪＰＥＧの規約に準拠した形でＪＰＥＧ画像ファイルに埋め込んだ点である。Ｅｘｉｆ画像ファイルは、ＪＰＥＧ形式をサポートしているインターネットブラウザ、画像ビュア、フォトレタッチソフト等を使えば、通常のＪＰＥＧ画像と同様に見ることができる。
【００３３】
ＪＰＥＧ画像ファイルは、図２（Ａ）に示すように、ＳＯＩ（Start of Image）２０１ａ、ＡＰＰ１（Application Marker segment 1）２０１ｂ、ＤＱＴ（Define Quantization Table）２０１ｃ、ＤＨＴ（Define Huffman Table）２０１ｄ、ＳＯＦ（Start Of Frame）２０１ｅ、ＳＯＳ（Start of Scan）２０１ｆ、圧縮データｄａｔａ２０１ｇ、ＥＯＩ（End of image）２０１ｈの各セグメントから構成される。
【００３４】
Ｅｘｉｆ画像ファイルにおいては、撮影画像データ１０２ａ等をＪＰＥＧ画像ファイル内に格納するために、ＡＰＰ１（２０１ｂ）を使用する。ＤＱＴ２０１ｃは量子化テーブルの内容を、ＤＨＴ２０１ｄはハフマン・テーブルの内容をそれぞれ定義し、また、ＳＯＦ２０１ｅはフレームのスタートを、ＳＯＳ２０１ｆは画像データの開始を、ＥＯＩ２０１ｈは画像データの終了をそれぞれ示す。
【００３５】
ＡＰＰ１（２０１ｂ）の内部構造を、図２（Ｂ）に示す。
【００３６】
ＡＰＰ１（２０１ｂ）の内部構造は、まず、先頭にＡＰＰ１Ｍａｒｋｅｒ領域２０２ａがあり、その次にＡＰＰ１Ｌｅｎｇｔｈ領域２０２ｂがあり、その次にＡＰＰ１のデータ領域２０２ｃがある。このＡＰＰ１のデータ領域２０２ｃには、６バイトの識別コードとしてのＡＳＣＩＩ文字の「Ｅｘｉｆ」が記載される。
【００３７】
ＡＰＰ１のデータ領域２０２ｃの次に、Ｔｉｆｆ画像ファイルのタグ形式でデータが格納される。Ｔｉｆｆ形式のデータの最初の８バイトはＴｉｆｆヘッダ領域２０２ｄであり、Ｔｉｆｆヘッダ領域２０２ｄの次に、０ｔｈＩＦＤ（IFD of main image）領域２０２ｅがあり、最初のＩＦＤ（Image file directory）が格納される。
【００３８】
撮影画像データおよび画像関連データは、この０ｔｈＩＦＤ領域２０２ｅに格納される。画像関連データは、メイン情報と、サブ情報と、メーカ独自情報とからなる。
【００３９】
図３は、メイン情報の内容およびタグアドレスの一例を示す図である。
【００４０】
同図に示すように、メイン情報は、タイトル、入力デバイス１０１のメーカ名や機種名、画像方向、幅の解像度、高さの解像度、解像度単位、ソフトウェア、変更日時等からなる。
【００４１】
図４は、サブ情報の内容およびタグアドレスの一例を示す図である。
【００４２】
同図に示すように、サブ情報は、光源、レンズ焦点距離等の入力デバイスの詳細情報や、露出時間、レンズＦ値、ＩＳＯ感度、自動露出測光モード等の各種撮影条件等からなる。
【００４３】
図５は、メーカ独自情報の内容およびタグアドレスの一例を示す図である。
【００４４】
このメーカ独自情報の内容及びタグアドレスは、入力デバイスのメーカ毎に独自設定できる。サブ情報に定義されていない撮影関連データが記載される傾向がある。
【００４５】
本実施の形態における画像関連データ１０２ｂは、主に、図４のサブ情報に含まれることになるが、サブ情報に限らず、図３のメイン情報または図５のメーカ独自情報内にも含まれる。
【００４６】
次に、画像関連データの別の記述形式であるＤＩＧ（Digital Imaging Group）３５およびＪＰＥＧ２０００画像ファイル形式について説明する。
【００４７】
ＤＩＧ３５は、既存の画像フォーマットと矛盾しない標準規格であり、記述形式はＸＭＬ（eXtensible Markup Language／拡張可能なマーク付け言語）準拠になっている。
【００４８】
図６は、画像ファイルの一例（Ａ）と、この画像ファイルの画像付属情報をタグベースで記述したＸＭＬファイルの一例（Ｂ）とを示す図である。
【００４９】
このＸＭＬファイルが、既存の画像フォーマットと矛盾しない例として、図７に、図６（Ｂ）に示す画像付属情報をＥｘｉｆ画像ファイルへ追加した場合の記述例を示す。
【００５０】
図２に示したＥｘｉｆ画像ファイルの構造に比べ、図７では、ＡＰＰ１（４０１ｂ）の後にＡＰＰ４（４０１ｉ）が追加された構造になっており、ＡＰＰ４（４０１ｉ）の中のＸＭＬ  Ｄａｔａ  ｆｒａｇｍｅｎｔ（４０２ｇ）の中に画像付属情報が書き込まれる。
【００５１】
図８は、ＪＰＥＧ２０００画像ファイルの定義を示す図である。
【００５２】
図中、Ｂｏｘ識別コードは、Ｂｏｘ内にＸＭＬデータまたはＩＰＲ情報（これもＸＭＬデータ）を格納していることを表す識別コードである。
【００５３】
この他、ＴＩＦＦ形式など既存の画像フォーマットと親和性を保ちながら、画像付属情報を記録することが可能な画像フォーマット形式も存在する。
【００５４】
次に、図１の画像検出補正部１０３ａで行われる注目画像検出処理について説明する。
【００５５】
注目画像検出は一般に、画像データの中から、画像に含まれる所定の注目画像部分を検出し、特定するものである。
【００５６】
ＪＰＥＧ画像圧縮データ形式の静止画から注目画像を検出する注目画像検出方法では、８＊８画素を圧縮単位とする複数の圧縮単位領域のそれぞれにおいて圧縮画像データを伸張する過程で、圧縮単位領域ごとに２次元空間周波数情報と色度比率とを抽出し、抽出された各圧縮単位領域での２次元空間周波数情報と色度比率とによる特徴量により各圧縮単位領域をグループ化して、予め定義されている注目画像の特徴量と比較検索することで、画像データ中に注目画像が存在するか否かを判断する。
【００５７】
この注目画像検出方法においては、特徴量の設定により、画像サイズに依存はするものの、注目画像として「人物の肌領域」や「青空領域」などを検出することが可能となる。
【００５８】
図９は、２次元空間周波数情報の特徴量によって「人物の肌領域」および「青空領域」を検出する場合の特徴量適合範囲を示す図である。（Ａ）、（Ｂ）は人物の肌領域の検出に用いる特徴量適合範囲を、（Ｃ）は青空領域の検出に用いる特徴量適合範囲を示す。
【００５９】
（Ａ）は、サイズが１６００＊１２００（ＵＸＧＡ）のＪＰＥＧ画像における人物肌の検出に用いる空間周波数情報の特徴量の適合範囲を示す。空間周波数特性の検出単位は、ＪＰＥＧ圧縮での画像圧縮単位である８＊８画素のブロック単位であり、離散コサイン変換ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）により６４段階で表された各ブロックの空間周波数をグループ化することによって、この周波数特性に対する適合範囲を判定している。
【００６０】
縦軸は、後述の色度比率適合範囲に合致したブロックが空間的に連続して発生する隣接ブロック数（連続長）Ｌを表し、その連続ブロック数Ｌを３段階に分けている。すなわち、Ｌ＝０〜１２と、Ｌ＝１３〜２０と、Ｌ＝２１〜としている。
【００６１】
横軸は、ＪＰＥＧ画像の空間周波数領域への変換であるＤＣＴの結果、６４段階に分けられた値を、１０段階ごとにグループ化して、その平均値を代表値としたものであり、表の内容は、そのグループに対する空間周波数特性の適合判定を行うための値である。
【００６２】
なお、図９（Ｂ），（Ｃ）に関しては後述する。
【００６３】
図１０は、色度比率の特徴量によって「人物の肌領域」を検出する場合の特徴量適合範囲を示す図である。
【００６４】
図中「基準肌色色度域」で示される領域は、人物肌に相当する色度比率特性の適合範囲を示している。図中の縦軸は緑成分の色度比率ｇを表し、縦軸は赤成分の色度比率ｒを表す。
【００６５】
色度比率は、下記式（１）、（２）で算出される。
【００６６】
ｒ＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）      ・・・（１）
ｇ＝Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）      ・・・（２）
色度判定は、空間周波数特性の特徴量を８＊８画素のブロック単位で検出している関係で、８＊８画素のブロック単位にて実行する。
【００６７】
図１０において、人物肌色の画像は、簡易的ではあるが、赤成分の色度比率ｒが０．３５〜０．４４で、緑成分の色度比率ｇが０．２９〜０．３３の範囲におおむね収まる。この色度比率の範囲を本実施の形態では「基準肌色色度域」と呼ぶ。
【００６８】
なお「基準肌色色度域」は、標準環境下におけるすべての人物肌の色度比率範囲を網羅するものではなく、撮影条件により、環境光の差、撮影背景とのバランス、反射光などの影響を受けて、図１０に示す「基準肌色色度域」から外れることもあり、また、撮影条件によらず、被写体の肌色自体が図１０に示す範囲から外れることもある。
【００６９】
特に撮影条件に起因して人物肌色が「基準肌色色度域」から外れてしまう場合は、その撮影条件などを示すメタデータ（画像付属情報）を解析し、肌色検出条件の補正を行い、注目画像を検出するようにする。
【００７０】
図１０に示す「拡張肌色色度域」については後述する。
【００７１】
ところで、通常の画像補正処理で行われる画像補正項目としては、ホワイトバランス補正、コントラスト補正、露出補正、彩度強調、諧調補正、注目画像補正等がある。こうした項目の画像補正の方法はいろいろあり、例えば特開平１１−３１７８７３号公報、特開平１１−３１７９５９号公報などに詳細な開示がされている。
【００７２】
上記補正項目の中で露出補正方法について、以下に説明する。
【００７３】
紙へ画像の印刷を行う場合、通常、その濃度階調が８ビット（２５６段階）で設定され、段階「０」が一番高く（濃く）、段階「２５５」が一番低い（薄い）。そして、印刷画像全体の平均濃度値が、中間値１２８より少し低い（薄い）濃度の段階「１４４」近辺にある場合が、好ましい出力（印刷）結果が得られることが知られている。
【００７４】
従来の自動画像補正（濃度補正）では、画像全体の平均濃度が目標露出平均値「１４４」に一致するように、どの画像に対しても一律に濃度補正を行うので、画像によっては、例えば人物の顔や青空が不自然な色合いや明度になってしまうという問題があった。
【００７５】
図１１は、露出補正のための露出変換において使用する露出平均値の変換対応関係を示すグラフである。
【００７６】
横軸は、変換前の画像全体の露出平均値（ＡＶＥ）であり、縦軸は、変換後の画像全体の目標露出平均値（ＮＡＶＥ）である。このグラフによる露出値の補正によれば、露出平均値を一律に目標露出平均値「１４４」に一致させるのではなく、目標露出平均値「１４４」に近づけるように補正する。これによって、露出平均値を目標露出平均値「１４４」に一律に一致させる従来の自動補正にくらべ、画像悪化を防げる。
【００７７】
この図１１のグラフに従うと、例えば、画像全体が暗い画像の露出平均値「Ａ＝６４」が、変換後に目標露出平均値が１４４ではなく「ＮＡ＝９８」に変換される。画像全体が明るい画像の露出平均値「Ｂ＝１８８」は、変換後に目標露出平均値が１４４ではなく「ＮＢ＝１７０」に変換される。
【００７８】
図１２は、露出平均値「Ａ＝６４」が目標露出平均値「ＮＡ＝９８」に変換された画像における各画素の輝度値を変換するためのルックアップテーブルを示す図である。
【００７９】
横軸は補正前の輝度値であり、縦軸は補正後の輝度値である。
【００８０】
このようにして、画像全体の露出を最適化している。
【００８１】
次に、入力デバイス１０１からＰＤ機１０４に画像ファイル１０２が与えられ、ＰＤ機１０４が、画像ファイル１０２に従って行う画像印刷を説明し、特に、図１に示す画像処理部１０４で行われる注目画像検出処理、画像補正処理を説明する。
【００８２】
図１３は、ＰＤ機１０４で行われる一連の動作の手順を示すフローチャートである。
【００８３】
ステップＳ２００１において、入力デバイス１０１から印刷用に送られて来た画像ファイル１０２から画像関連データ１０２ｂ（画像付属情報、メタデータ）を抽出して、注目画像検出用の設定値を決定するための情報の有無の解析を行い、検出された場合は注目画像検出用の設定値をセットする。このステップＳ２００１については、図１４を参照して詳述する。
【００８４】
ステップＳ２００２においては、ステップＳ２００１にて注目画像検出用の設定値がセットされた場合はこの設定値を用いて、また、それ以外の場合は注目画像検出用の初期設定値を用いて、受信した撮影画像データ１０２ａの中から注目画像を検出する。
【００８５】
ステップＳ２００３においては、ステップＳ２００２にて注目画像が検出された場合は、検出された注目画像部分のデータを用いて、また、それ以外の場合は初期設定値を用いて、画像補正処理を行う。
【００８６】
ステップＳ２００２の注目画像検出処理と、ステップＳ２００３の画像補正処理とについては、図１５以降を参照して詳しく後述する。
【００８７】
ステップＳ２００４においては、印刷データ生成部１０３ｂが、画像補正の完了した最終データを、プリンタ本体１０４で印刷可能な形態の印刷データ（ｒａｗデータ）へ変換する。
【００８８】
ステップＳ２００５においては、プリンタ本体１０４が、ステップＳ２００４で生成された印刷データに従い印刷を行う。
【００８９】
図１４は、図１３に示すステップＳ２００１の詳しい内容を示すフローチャートである。
【００９０】
ステップＳ１９０１においては、印刷用の画像ファイル１０２（画像データ）を取得したか否かの判定を行い、取得した場合は次のステップＳ１９０２へ進む。
【００９１】
ステップＳ１９０２においては、取得した画像ファイル１０２に画像関連データ１０２ｂ（画像関連情報、画像付属情報）が含まれているか否かを判定する。具体的には、検出すべき注目画像を検出するために有効な検出用設定値に関する画像関連情報（画像付属情報）の有無を判定する。すなわち、検出すべき注目画像の種類が、例えば人物肌であるか青空であるかなどに応じて、必要な画像関連情報が決まり、注目画像の種類が違えばおのずと必要な画像関連情報も変わってくる。画像ファイル１０２に画像関連データ１０２ｂが含まれているならばステップＳ１９０３へ、含まれていないならばステップＳ１９０５へ進む。
【００９２】
なお以下においては、注目画像が人物肌である場合を中心に説明する。
【００９３】
ステップＳ１９０３においては、画像関連データ１０２ｂ（画像関連情報、画像付属情報）の内容を解析する。
【００９４】
ステップＳ１９０４においては、ステップＳ１９０３での解析結果に基づき、注目画像検出に必要な設定値をセットする。
【００９５】
ステップＳ１９０５では、画像関連情報（画像付属情報）が存在しないことを明示して、注目画像検出処理においては初期設定値を利用するようにさせる。
【００９６】
以上が、図１３のステップＳ２００１の詳細な説明であり、画像関連情報（画像付属情報）を利用した注目画像検出処理であるステップＳ２００２においては、画像関連情報の種類によりその利用形態が異なるため、画像関連情報の種類に応じた個々の説明を以下に行う。
【００９７】
［被写体領域情報の利用］
図１５は、Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として被写体領域（９２１４．Ｈ）情報が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【００９８】
ステップＳ２５０１においては、注目画像検出のための画像関連情報（画像付属情報）として、図１３のステップＳ２００１でセットされた注目画像検出用の設定値を読み込む。
【００９９】
ステップＳ２５０２においては、注目画像検出用の設定値の中に、被写体領域情報（画像内の例えば人物肌等が存在する所定部分領域を外部から指定した指定情報）が存在するか否かを判別して、存在すればステップＳ２５０４へ、存在しなければステップＳ２５０３へ進む。
【０１００】
ステップＳ２５０３においては、画像関連情報からの注目画像検出に対する特別な設定値を設けない注目画像検出処理、すなわち初期設定値での注目画像検出処理をセットし、該処理を実行する。
【０１０１】
また、ステップＳ２５０４では、注目画像検出用の設定値の中に存在する被写体領域情報によって指定される領域において注目画像検出処理をセットし、該処理を実行する。なお、その指定領域内に、初期設定値で注目画像が検出されなかった場合、設定値を拡張した検出条件にて２度目の検出を行う。
【０１０２】
設定値とは、人物肌が注目画像である場合、人物肌の検出用定義値として使用している色度比率の特徴量の適正範囲を示す値と、空間周波数の特徴量の適正範囲を示す値である。
【０１０３】
ここで、色度比率の特徴量の適正範囲と空間周波数の特徴量の適正範囲について、以下に説明する。
【０１０４】
まず、色度比率の特徴量の適正範囲については、図１０を参照して基準肌色色度域を前述したが、この基準肌色色度域には、すべての人物肌の色度比率が入っているわけではないので、人物がいる可能性がより高い被写体領域において、基準肌色色度域で示す適合色度比率をもつ注目画像部分が検出できなかった場合、基準肌色色度域の範囲を広げた拡張肌色色度域を検出用設定値として用意する。この拡張肌色色度域では、適合色度比率の範囲が広いので、注目画像が検出される確率が上がる。
【０１０５】
次に、空間周波数の特徴量の適正範囲について説明する。
【０１０６】
先に参照した図９において、（Ｂ）は、（Ａ）のＵＸＧＡ画像の空間周波数特性の適合特徴量範囲に対して、画像データサイズの小さいＶＧＡ（６４０＊４８０）における空間周波数特性の適合特徴量範囲を示す。これらの違いは、画像データの中に同じ面積比率で注目画像が存在した場合、ＵＸＧＡ画像とＶＧＡ画像とでは、空間周波数特性の情報元である８＊８画素の１ブロックの画像データの中における注目画像の面積比率が異なり、８＊８画素のブロック単位での空間周波数特性が異なるための違いである。
【０１０７】
図９（Ｃ）は、ＵＸＧＡ画像データにおける青空の適合色度比率にて検出した、グループ単位での空間周波数特性の適合範囲を示している。
【０１０８】
ＤＣＴ検出値による空間周波数特性の適合範囲に対して設定される拡張範囲は、適合範囲を広げた別テーブルを用意するか、ＤＣＴ特性の変動分のオフセット値を、図９のテーブル領域に加える方式などにて実現する。
【０１０９】
上記の注目画像検出処理を実行し、画像データから検出された注目画像部分の情報を、画像補正処理へ反映させるが、これを、図１１を参照して説明する。
【０１１０】
画像データを、例えば白銀のゲレンデに立つ人を撮影した画像データであるとする。ここで、画像全体の変換前平均輝度がＢ（＝１８８）であり、注目画像検出にて検出された人物肌の変換前平均輝度がＡ（＝６４）とする。注目画像検出の画像補正処理への適用を行わない場合は、画像補正（露出補正）処理では、全体画像の平均輝度をＢ（＝１８８）からＮＢ（＝１７０）へ落とす処理を行う。このため、この補正では、本来被写体として一番見たい人物の顔が、平均輝度（例えば６４）から更に暗くなる方向へ補正されるので、画像補正がかえって人物の顔の画像を悪くしてしまう。これに対して、本発明では、画像データから検出された注目画像部分の情報（例えば人物の顔だけの平均輝度）を、画像補正処理へ反映させ、注目画像部分が適正な輝度になるように補正する。すなわち、人物の顔部分の画像の平均輝度値６４を、例えば１００となるように露出補正を実行して、画像の見たい部分を、より高品位化することができる。
【０１１１】
以下に、具体的な画像を用いて注目画像検出を説明する。
【０１１２】
図１６に示す画像において、被写体領域の指定がない場合に、人物肌を注目画像として注目画像検出処理を行った結果を、図１７に示す。図１７に示すように、人物肌の注目画像部分として領域１〜領域６が検出される。領域の面積の大きい順に１から番号が付与されている。
【０１１３】
領域１〜領域６のうちで、面積が最大である領域が、通常、画像補正処理の対象となる。したがって、通常、画像補正処理の対象となる注目画像部分は領域１となり、図１６の画像において中央に位置する人物の顔に相当する注目画像部分の輝度、色度情報などが画像補正処理に用いられる。
【０１１４】
図１８は、図１６に示す画像において被写体領域１８０１が指定された場合の、図１７に対応する注目画像検出処理結果を示す図である。
【０１１５】
この場合、被写体領域１８０１内に存在する領域が、画像補正処理の対象となる注目画像部分である。
【０１１６】
ここでは、被写体領域１８０１内に、面積が最大である領域１が存在するので、被写体領域１８０１の指定がなくても、領域１が注目画像部分となるが、図１９に示すような画像では、被写体領域の指定が有効に作用する。
【０１１７】
図１９に示す画像において、被写体領域の指定がない場合に、人物肌を注目画像として注目画像検出処理を行った結果を、図２０に示す。図２０に示すように、人物肌の注目画像部分として領域１、領域２が検出される。
【０１１８】
図２０で面積が最大である領域１は、図１９の画像の左に位置する人物であり、領域２に対応する人物を注目画像の対象としたい場合、注目画像部分の誤検出となってしまう。ところが、図２１に示すように、領域２に対して被写体領域２１０１が指定されていた場合には、こうした注目画像部分の誤検出を防ぐことができる。すなわち、被写体領域情報という画像関連情報（画像付属情報）を利用することによって注目画像検出の精度を向上させることができる。
【０１１９】
図２１は、図１９に示す画像において被写体領域１８０１が指定された場合の、図２０に対応する注目画像検出処理結果を示す図である。
【０１２０】
図２２は、注目画像検出処理において注目画像部分が複数検出された場合に、被写体領域情報を用いて単一の注目画像部分を選定する処理の手順を示すフローチャートである。
【０１２１】
ステップＳ２６０１においては、注目画像検出のための設定値のセットを行う。
【０１２２】
ステップＳ２６０２においては、ステップＳ２６０１でセットされた設定値に基づく注目画像の検出処理を行う。
【０１２３】
ステップＳ２６０３においては、ステップＳ２６０２で検出された注目画像部分（人物肌候補グループ）が複数存在するか否かの判定を行う。複数存在する場合はステップＳ２６０５へ移行し、複数存在しない場合はステップＳ２６０４へ移行する。
【０１２４】
ステップＳ２６０４においては、人物肌候補グループが１つ存在する場合は、その候補グループを最終候補として決定し、そのデータを画像補正に供するようにする。また、候補グループがない場合は、注目画像検出結果に基づかない画像補正を行うようにさせる。
【０１２５】
ステップＳ２６０５においては、被写体領域を指定する被写体領域情報の有無を判定し、該情報が存在する場合はステップＳ２６０６へ移行し、存在しない場合はステップＳ２６０８へ移行する。
【０１２６】
ステップＳ２６０６においては、検出された複数の候補グループのうち、指定された被写体領域内に位置するものがあるか否かを判別する。被写体領域内に候補グループが存在する場合はステップＳ２６０７へ移行し、存在しない場合はステップＳ２６０８へ移行する。
【０１２７】
ステップＳ２６０７においては、指定された被写体領域内に位置する候補グループを最終候補として決定し、そのデータを画像補正に供するようにする。
【０１２８】
ステップＳ２６０８においては、検出された複数の候補グループのうち、最大面積を占める候補グループを最終候補として決定し、そのデータを画像補正に供するようにする。      
【０１２９】
図２３に示す複数の人物を撮影したる画像において、被写体領域の指定がない場合に、人物肌を注目画像として注目画像検出処理を行った結果を、図２４に示す。図２４に示すように、人物肌の注目画像部分として領域１〜領域８が検出される。領域の面積の大きい順に１から番号が付与されている。図２３に示す３人の人物の顔が領域１〜領域３に対応している。
【０１３０】
図２５は、図２３に示す画像において被写体領域２５０１が指定された場合の、図２４に対応する注目画像検出処理結果を示す図である。
【０１３１】
ここでも、被写体領域情報という画像関連情報（画像付属情報）を利用することによって注目画像検出の精度を向上させることができる。
【０１３２】
［露出時間とゲイン制御情報の利用］
図２６は、Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「露出時間（８２９Ａ．Ｈ）」と「ゲイン制御（Ａ４０７．Ｈ）」情報（撮像感度情報）とが検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【０１３３】
ステップＳ２１０１においては、撮影データのＣＣＤノイズの可能性をカウントするための制御値「Ｎｏｉｚｅ」を０にセットする。
【０１３４】
ステップＳ２１０２においては、画像関連情報として「露出時間（８２９Ａ．Ｈ）」のセット値が１秒よりも大きいか否かを判定する。１秒よりも大きい場合はステップＳ２１０３へ移行し、１秒以下である場合はステップＳ２１０３を迂回してステップＳ２１０４へ移行する。
【０１３５】
ステップＳ２１０３においては、露出時間が１秒よりも大きい撮影では、ＣＣＤノイズによる高周波ノイズが画像に発生する可能性が高いので、制御値「Ｎｏｉｚｅ」の値に２を加算する。
【０１３６】
ステップＳ２１０４においては、画像関連情報として「ゲイン制御（Ａ４０７．Ｈ）」情報のセット値が２（強い増感）であるか否かを判定し、セット値が２（強い増感）である場合は、ステップＳ２１０５へ移行する。それ以外である場合は、ステップＳ２１０６へ移行する。
【０１３７】
ステップＳ２１０５においては、撮像感度が高いので、ＣＣＤノイズによる高周波ノイズが画像に発生する可能性が高い。そこで、制御値「Ｎｏｉｚｅ」に２を加算し、制御値「Ｎｏｉｚｅ」を注目画像検出の設定値へ反映する。
【０１３８】
ステップＳ２１０６においては、画像関連情報として「ゲイン制御（Ａ４０７．Ｈ）」情報のセット値が１（弱い増感）であるか否かを判定し、セット値が１（弱い増感）である場合は、ステップＳ２１０７に移行する。それ以外である場合は本処理を終了する。
【０１３９】
ステップＳ２１０７においては、撮像感度がやや高いので、ＣＣＤノイズによる高周波ノイズが画像にすこし発生する可能性がある。そこで、制御値「Ｎｏｉｚｅ」に１を加算し、制御値「Ｎｏｉｚｅ」を注目画像検出の設定値へ反映する。
【０１４０】
制御値「Ｎｏｉｚｅ」は、ＣＣＤノイズの量の増大と関連があるので、値が大きい場合は注目画像部分にも広帯域ノイズの影響が出て、空間周波数特性の広帯域データが増大することが考えられる。このため、図９に示す検出テーブルの高周波域の上限範囲に対して制御値「Ｎｏｉｚｅ」の値を加える。これにより、ＣＣＤノイズを考慮した注目画像検出を実行することができる。
【０１４１】
また、制御値「Ｎｏｉｚｅ」の値が大きい場合は、画像品位が低下している可能性が高いので、こうした場合、画像補正用のノイズ軽減フィルタの効力を上げるようにする。
【０１４２】
［被写体距離レンジ情報の利用］
図２７は、Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「被写体距離レンジ（Ａ４０３．Ｈ）」情報（被写体距離情報）が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【０１４３】
ステップＳ２２０１においては、注目画像検出のための画像関連情報として被写体距離レンジ（Ａ４０３．Ｈ）情報を読み込み、ステップＳ２２０２へ移行する。
【０１４４】
ステップＳ２２０２においては、被写体距離レンジの値ＳＤＲが「０」であるか否かを判定し、「０」の場合はステップＳ２２０３へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２２０４へ移行する。
【０１４５】
ステップＳ２２０３においては、被写体距離レンジが不明（ＳＤＲ＝０）であるため、特別の処置が不可能であり、注目画像検出の設定値を初期値にセットして終了する。
【０１４６】
ステップＳ２２０４においては、被写体距離レンジの値ＳＤＲが「１」であるか否かを判定し、「１」の場合はステップＳ２２０７へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２２０５へ移行する。
【０１４７】
ステップＳ２２０７においては、被写体距離レンジの値ＳＤＲが「１」であってマクロ撮影が行われるので、人物や青空などが注目画像として存在しないと判定し、人物と青空の注目画像検出処理の実行を禁止して本処理を終了する。
【０１４８】
ステップＳ２２０５においては、被写体距離レンジの値ＳＤＲが「２」であるか否かを判定し、「２」の場合はステップＳ２２０８へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２２０６へ移行する。
【０１４９】
ステップＳ２２０８においては、被写体距離レンジの値ＳＤＲが「２」であって近景撮影が行われるので、被写体に人物が撮影されている可能性が通常より高いと判断し、人物肌検出においては基準範囲の注目画像検出後、拡張範囲において人物が注目画像検出できるように人物肌に対して拡張注目画像検出をセットする。青空検出に関しては基準範囲の注目画像検出をセットする。
【０１５０】
ステップＳ２２０６においては、被写体距離レンジの値ＳＤＲが「３」であるか否かを判定し、「３」の場合はステップＳ２２０９へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２２０３へ移行する。
【０１５１】
ステップＳ２２０９においては、被写体距離レンジの値ＳＤＲが「３」であって遠景撮影が行われるので、被写体に青空が撮影されている可能性が通常より高いと判断し、人物肌検出においては基準範囲の注目画像検出をセットし、青空検出においては基準範囲の注目画像検出後、拡張範囲で青空が注目画像検出できるように青空に対して拡張注目画像検出をセットする。青空に対する拡張範囲の注目画像検出も、色度比率範囲と空間周波数特性範囲の拡大で実現できる。
【０１５２】
このように、注目画像の出現確率情報を被写体距離レンジの値より取得することで、注目画像検出処理の不必要な実行を禁止することができ、無駄な処理をしなくても済み、全体として効率の良い画像処理が行える。また、必要に応じて注目画像検出範囲を広げることで、適正な注目画像検出を実現できる。
【０１５３】
［撮影シーンタイプ情報の利用］
図２８は、Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「撮影シーンタイプ（Ａ４０６．Ｈ）」情報が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【０１５４】
ステップＳ２３０１においては、注目画像検出のための画像関連情報として撮影シーンタイプ（Ａ４０６．Ｈ）情報を読み込み、ステップＳ２３０２へ移行する。
【０１５５】
ステップＳ２３０２においては、撮影シーンタイプの値ＳＣＴが「０」であるか否かを判定し、「０」の場合はステップＳ２３０３へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２３０４へ移行する。
【０１５６】
ステップＳ２３０３においては、撮影シーンタイプが標準であるため、特別の処置が不可能であり、注目画像検出の設定値を初期値にセットして終了する。
【０１５７】
ステップＳ２３０４においては、撮影シーンタイプの値ＳＣＴが「３」であるか否かを判定し、「３」の場合はステップＳ２３０６へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２３０５へ移行する。
【０１５８】
ステップＳ２３０６においては、撮影シーンタイプの値ＳＣＴが「３」であって夜景撮影が行われるので、青空の注目画像検出の実行は禁止する。人物肌の注目画像検出は基準範囲をセットするが、暗い画像なので、空間周波数特性の適合範囲であるＤＣＴは拡張範囲をセットして終了する。
【０１５９】
ステップＳ２３０５においては、撮影シーンタイプの値ＳＣＴが「２」であるか否かを判定し、「２」の場合はステップＳ２３０７へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２３０３へ移行する。
【０１６０】
ステップＳ２３０７においては、撮影シーンタイプの値ＳＣＴが「２」であってポートレート撮影が行われるので、基準範囲での注目画像検出後、拡張範囲で人物が検出できるように人物肌に対して拡張範囲での注目画像検出をセットする。また、青空の注目画像検出においては基準範囲をセットする。
【０１６１】
このように、撮影シーンタイプに応じて注目画像検出を行うことにより、通常の一律に行われる注目画像検出より検出精度を向上させることができる。
【０１６２】
［ディジタルズーム情報の利用］
図２９は、Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「ディジタルズーム（Ａ４０４．Ｈ）」情報（ディジタルズーム倍率情報）が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【０１６３】
ステップＳ２４０１においては、注目画像検出のための画像関連情報としてディジタルズーム（Ａ４０４．Ｈ）情報を読み込み、ステップＳ２４０２へ移行する。
【０１６４】
ステップＳ２４０２においては、ディジタルズームの倍率値ＤＺＲが「１」以下であるか否かを判定し、「１」以下の場合はステップＳ２４０３へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２４０４へ移行する。
【０１６５】
ステップＳ２４０３においては、ディジタルズームの倍率値ＤＺＲが「１」以下であってディジタルズームが未使用であるので、特別の処置が不可能であり、注目画像検出の設定値を初期値にセットして終了する。
【０１６６】
ステップＳ２４０４においては、ディジタルズームの倍率値ＤＺＲが「３」より小さいか否かを判定し、「３」より小さい場合はステップＳ２４０６へ移行し、それ以外の場合はステップＳ２４０５へ移行する。
【０１６７】
ステップＳ２４０５においては、ディジタルズームの倍率値ＤＺＲが「３」以上であってディジタルズームによる画像拡大度合いが大きく、注目画像検出に有効な情報が画像に残っていないと判断し、注目画像検出処理全般を禁止して終了する。
【０１６８】
ステップＳ２４０６においては、ディジタルズームの倍率値ＤＺＲが「１」より大きく「３」より小さい場合、ディジタルズームの影響で、画像の空間周波数特性が広帯域成分を中心にして適正範囲を下回る可能性があるので、ＤＣＴの拡張検出をセットして終了する。
【０１６９】
このように、ディジタルズームの倍率値に応じて注目画像検出を行うことにより、通常の一律に行われる注目画像検出より検出精度を向上させることができる。
【０１７０】
かくして、上記の実施の形態では、画像データに付属する情報の中から、注目画像検出処理の精度を上げ得る有効情報を検出して利用することで、注目画像検出の高精度化を実現している。さらに、注目画像検出処理で得られたデータを利用して画像補正を実行することで、注目画像に特化した画像補正ができ、良好な画像を得ることが可能となる。
【０１７１】
〔他の実施の形態〕
上記の実施の形態では、画像データ（撮影画像データ１０２ａ）と画像付属情報（画像関連データ１０２ｂ、画像関連情報）とを載せたＥｘｉｆファイル形式の画像ファイルを例に挙げて説明したが、ＤＩＧ３５形式を含む他の画像ファイル形式の画像ファイルに対しても、本発明を適用することが可能である。
【０１７２】
また、上記の実施の形態では、注目画像検出処理で検出されたデータを露出補正に利用する場合を説明し、また、人物肌に関する注目画像検出を中心に説明したが、本発明はこれに限られるものではない。例えば、注目画像を青空と定義したものでは、画像補正対象として彩度を採用して、注目画像検出処理で検出されたデータを彩度補正に利用するようにしてもよい。また、注目画像検出処理で検出されたデータに応じて、使用色空間設定をｓＲＧＢ領域から、プリンタデバイスに依存した拡張色空間へ変える補正を行うようにしてもよい。
【０１７３】
なお、本発明の目的は、前述した各実施の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、システムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵ、ＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。
【０１７４】
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本発明の新規な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およびプログラムは本発明を構成することになる。
【０１７５】
また、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、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、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。
【０１７６】
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、前述した各実施の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（オペレーティングシステム）等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各実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１７７】
更に、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き込まれた後、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または全部を行い、その処理によって前述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１７８】
【図１】本発明の一実施の形態に係る画像処理装置を有する画像処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】Ｅｘｉｆ画像ファイルの構造を示す図である。
【図３】メイン情報の内容およびタグアドレスの一例を示す図である。
【図４】サブ情報の内容およびタグアドレスの一例を示す図である。
【図５】メーカ独自情報の内容およびタグアドレスの一例を示す図である。
【図６】画像ファイルの一例（Ａ）と、この画像ファイルの画像付属情報をタグベースで記述したＸＭＬファイルの一例（Ｂ）とを示す図である。
【図７】図６（Ｂ）に示す画像付属情報をＥｘｉｆ画像ファイルへ追加した場合の記述例を示す図である。
【図８】ＪＰＥＧ２０００画像ファイルの定義を示す図である。
【図９】２次元空間周波数情報の特徴量によって「人物の肌領域」および「青空領域」を検出する場合の特徴量適合範囲を示す図である。
【図１０】色度比率の特徴量によって「人物の肌領域」を検出する場合の特徴量適合範囲を示す図である。
【図１１】露出補正のための露出変換において使用する露出平均値の変換対応関係を示すグラフである。
【図１２】露出平均値「Ａ＝６４」が目標露出平均値「ＮＡ＝９８」に変換された画像における各画素の輝度値を変換するためのルックアップテーブルを示す図である。
【図１３】ＰＤ機で行われる一連の動作の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１３に示すステップＳ２００１の詳しい内容を示すフローチャートである。
【図１５】Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として被写体領域情報が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】画像の一例を示す図である。
【図１７】図１６に示す画像において、被写体領域の指定がない場合に、人物肌を注目画像として注目画像検出処理を行った結果を示す図である。
【図１８】図１６に示す画像において被写体領域が指定された場合の、図１７に対応する注目画像検出処理結果を示す図である。
【図１９】画像の一例を示す図である。
【図２０】図１９に示す画像において、被写体領域の指定がない場合に、人物肌を注目画像として注目画像検出処理を行った結果を示す図である。
【図２１】図１９に示す画像において被写体領域が指定された場合の、図２０に対応する注目画像検出処理結果を示す図である。
【図２２】注目画像検出処理において注目画像部分が複数検出された場合に、被写体領域情報を用いて単一の注目画像部分を選定する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２３】複数の人物を撮影したる画像を示す図である。
【図２４】図２３に示す画像において、被写体領域の指定がない場合に、人物肌を注目画像として注目画像検出処理を行った結果を示す図である。
【図２５】図２３に示す画像において被写体領域が指定された場合の、図２４に対応する注目画像検出処理結果を示す図である。
【図２６】Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「露出時間」と「ゲイン制御」情報とが検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２７】Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「被写体距離レンジ」情報が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２８】Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「撮影シーンタイプ」情報が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【図２９】Ｅｘｉｆ画像ファイルの中に画像関連情報として「ディジタルズーム」情報が検出され、この情報が注目画像検出用の設定値としてセットされる場合の注目画像検出処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１７９】
１０１  入力デバイス（ディジタルカメラ）
１０２  画像ファイル
１０２ａ  撮影画像データ（画像データ）
１０２ｂ  画像関連データ（画像付属情報）
１０３  画像処理部（画像処理装置）
１０３ａ  画像検出補正部（抽出手段、決定手段、検出手段、画像補正手段）
１０３ｂ  印刷データ生成部
１０４  ＰＤ（Photo Direct）機
１０４ａ  プリンタ本体
１０４ｂ  表示器
１０５  別ファイル
【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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【図２９】
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