(57)【要約】【課題】複数の手法で画像を解析するのに要する時間を、解析精度を犠牲にせずに短縮する。【解決手段】互いに異なるサンプリング間隔で元画像を複数回サンプリングすることにより、複数のサンプリングデータを生成するサンプリング手段と、複数の前記サンプリングデータを複数の手法によって解析する解析手段と、複数の前記サンプリングデータの各解析結果に基づいて、前記元画像の変換に組み合わせて適用される複数の変換パラメータを設定する設定手段と、を備える画像解析装置。【選択図】図１
2007156595.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに異なるサンプリング間隔で元画像を複数回サンプリングすることにより、複数のサンプリングデータを生成するサンプリング手段と、
複数の前記サンプリングデータを複数の手法によって解析する解析手段と、
複数の前記サンプリングデータの各解析結果に基づいて、前記元画像の変換に組み合わせて適用される複数の変換パラメータを設定する設定手段と、
を備える画像解析装置。
【請求項２】
前記サンプリング手段は、少なくとも１つの前記サンプリングデータとして解析対象画像を生成し、
前記解析手段は１つの前記解析対象画像を複数の手法によって解析する、
請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項３】
統計値の算出によって解析される前記サンプリングデータのサンプリング間隔は、パターン認識よって解析される前記サンプリングデータのサンプリング間隔よりも広い、
請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項４】
前記サンプリング手段は、複数の前記サンプリングデータの１つとして１チャネルのモノトーン画像を生成し、複数の前記サンプリングデータの他の１つとして３チャネルのカラー画像を生成し、
前記解析手段は、前記モノトーン画像を輪郭のパターン認識によって解析し、前記カラー画像を統計値の算出によって解析する、
請求項１に記載の画像解析装置。
【請求項５】
前記サンプリング手段は、輪郭のパターン認識によって解析される前記モノトーン画像として縮小グレートーン画像を前記元画像をサンプリングすることによって生成し、前記縮小モノトーン画像をサンプリングすることにより二重縮小グレートーン画像を生成し、
前記解析手段は、前記二重縮小グレートーン画像を輝度の統計値の算出によって解析する、
請求項４に記載の画像解析装置。
【請求項６】
互いに異なるサンプリング間隔で元画像を複数回サンプリングすることにより、複数のサンプリングデータを生成し、
複数の前記サンプリングデータを複数の手法によって解析し、
複数の前記サンプリングデータの各解析結果に基づいて、前記元画像の変換に組み合わせて適用される複数の変換パラメータを設定する、
ことを含む画像解析方法。
【請求項７】
互いに異なるサンプリング間隔で元画像を複数回サンプリングすることにより、複数のサンプリングデータを生成するサンプリング手段と、
複数の前記サンプリングデータを複数の手法によって解析する解析手段と、
複数の前記サンプリングデータの各解析結果に基づいて、前記元画像の変換に組み合わせて適用される複数の変換パラメータを設定する設定手段と、
としてコンピュータを機能させる画像解析プログラム
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像解析装置、方法及びプログラムに関し、特に写真画像の自動補正のための変換パラメータを設定することを目的としてされる画像解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、写真画像を解析し写真画像の画質を自動的に補正するプリンタ等の画像処理装置が知られている。写真画像の画質に影響を与える要素は、露出、焦点設定、光源色温度、イメージセンサ特性、被写体の色等、様々である。画質に与えるそれぞれの要素を写真画像から特定するためには、複数の手法で繰り返し画像を解析する必要がある。ところが、近年ディジタルカメラ等の画像入力装置の解像度が高くなっているため、元の写真画像そのものを解析していたのでは解析に長い時間が掛かる。このため、プリンタのように画像処理リソースが潤沢でないデバイスでは、元の写真画像を縮小した解析対象画像を生成し、その解析対象画像に対して解析を繰り返す方法が採用されている。解析速度を上げるには、解析対象画像の解像度を下げる必要がある。しかし、解析対象画像の解像度を下げると、正確な解析が困難になる場合がある。
【０００３】
【特許文献１】特開平２００３−１９０１２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、複数の手法で画像を解析するのに要する時間を、解析精度を犠牲にせずに短縮できる画像解析装置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】
【０００５】
（１）上記目的を達成するための画像解析装置は、互いに異なるサンプリング間隔で元画像を複数回サンプリングすることにより、複数のサンプリングデータを生成するサンプリング手段と、複数の前記サンプリングデータを複数の手法によって解析する解析手段と、複数の前記サンプリングデータの各解析結果に基づいて、前記元画像の変換に組み合わせて適用される複数の変換パラメータを設定する設定手段と、を備える。
元画像の画質に影響を与える、露出、焦点設定、光源色温度、被写体の色等の様々な要素を解析するためには、複数の手法の適用が必要である。例えば、写真画像の露出を解析するには、写真画像の輝度成分の平均値を求める必要があるし、写真画像の焦点設定を解析するには、写真画像の微分画像の画素平均値を求める必要があるし、人物の顔領域を解析するには、写真画像に対するパターン認識が必要である。解析対象の母集団要素数が多くなれば母集団要素数の増加に応じて解析時間は長くなる。ところが、母集団要素数がある程度多くなると、それ以上に母集団要素数が増加しても解析精度はあまり変化しなくなる。そして、必要な解析精度が保障される母集団要素数は解析の手法によって異なる。このため本発明では、解析の手法に応じた必要十分な母集団要素数を確保しつつ、解析時間が不必要に長くならないように、元画像のサンプリング間隔が解析手法に応じて異なっている。元画像のサンプリングを繰り返すと、サンプリングに要する時間が長くなるものの、サンプリングによって生成されるサンプリングデータの解析に要する時間は短くなる。一般にサンプリングデータの解析はサンプリングに比べて複雑な処理であるため、サンプリングを繰り返したとしても、元画像の画素数が多ければ、サンプリングで余分に消費される時間より長い時間をサンプリングデータの解析で短縮することができる。
【０００６】
（２）前記サンプリング手段は、少なくとも１つの前記サンプリングデータとして解析対象画像を生成してもよい。前記解析手段は１つの前記解析対象画像を複数の手法によって解析してもよい。
複数の異なる手法で解析するために必要十分な母集団要素数が同じ場合、手法毎にサンプリングを繰り返すよりも、サンプリングによって生成されたサンプリングデータを使い回した方がサンプリングの無駄が少なくなる。そこで本発明では、複数の異なる手法で解析するために必要十分な母集団要素数が同じ場合、サンプリングデータとして解析対象画像が生成され、解析対象画像が複数の手法によって解析される。
【０００７】
（３）統計値の算出によって解析される前記サンプリングデータのサンプリング間隔は、パターン認識よって解析される前記サンプリングデータのサンプリング間隔よりも広くてもよい。
露出、焦点設定、光源色温度等の元画像全体に影響を与えている要素の解析に必要十分な母集団要素数は、元画像の一部に表れている人物の顔などの関心対象物の特定に必要十分な母集団要素数よりも一般に少ない。元画像全体に影響を与えている要素の解析では、最大値、最小値、平均値等の統計値の算出によって解析が行われる。元画像の一部に表れている人物の顔などの関心対象物の特定では、輪郭のパターン認識が行われる。パターン認識では輪郭の明瞭さが落ちたり、輪郭が歪むと認識精度が低下する。このため本発明では、統計値の算出によって解析されるサンプリングデータのサンプリング間隔はパターン認識によって解析されるサンプリングデータのサンプリング間隔よりも広くなっている。
【０００８】
（４）前記サンプリング手段は、複数の前記サンプリングデータの１つとして１チャネルのモノトーン画像を生成し、複数の前記サンプリングデータの他の１つとして３チャネルのカラー画像を生成してもよい。前記解析手段は、前記モノトーン画像をパターン認識によって解析し、前記カラー画像を統計値の算出によって解析してもよい。
【０００９】
（５）前記サンプリング手段は、輪郭のパターン認識によって解析される前記モノトーン画像として縮小グレートーン画像を前記元画像をサンプリングすることによって生成し、前記縮小モノトーン画像をサンプリングすることにより二重縮小グレートーン画像を生成してもよい。前記解析手段は、前記二重縮小グレートーン画像を輝度の統計値の算出によって解析してもよい。
元画像の各画素の色が混色系の成分で表現されている場合、各画素の輝度を求めるには元画像の各成分を重み付けして加算する加重平均値演算が必要である。露出、焦点設定、コントラストの解析では輝度成分の統計値のみを算出すれば十分である。また輪郭のパターン認識は各画素が輝度成分のみからなる画像に対して実行できる。上述したように露出、焦点設定、コントラスト等の元画像全体に影響を与えている要素の解析に必要十分な母集団要素数は、元画像の一部に表れている人物の顔などの関心対象物の特定に必要十分な母集団要素数よりも一般に少ない。そこで本発明では、輪郭のパターンに認識によって解析される縮小グレートーン画像を、元画像をサンプリングすることによって生成し、縮小グレートーン画像をサンプリングすることによって、輝度の統計値が算出される二重縮小グレートーン画像を生成する。これにより、二重縮小グレートーン画像の生成では重み付け加算する演算の必要がなくなる。
【００１０】
（６）上記目的を達成するための画像解析方法は、互いに異なるサンプリング間隔で元画像を複数回サンプリングすることにより、複数のサンプリングデータを生成し、複数の前記サンプリングデータを複数の手法によって解析し、複数の前記サンプリングデータの各解析結果に基づいて、前記元画像の変換に組み合わせて適用される複数の変換パラメータを設定する、ことを含む。
本発明では、解析の手法に応じた必要十分な母集団要素数を確保しつつ、解析時間が不必要に長くならないように、元画像のサンプリング間隔が解析手法に応じて異なっている。元画像のサンプリングを繰り返すと、サンプリングに要する時間が長くなるものの、サンプリングによって生成されるサンプリングデータの解析に要する時間は短くなる。一般にサンプリングデータの解析はサンプリングに比べて複雑な処理であるため、サンプリングを繰り返したとしても、元画像の画素数が多ければ、サンプリングで余分に消費される時間より長い時間をサンプリングデータの解析で短縮することができる。
【００１１】
（７）上記目的を達成するための画像解析プログラムは、互いに異なるサンプリング間隔で元画像を複数回サンプリングすることにより、複数のサンプリングデータを生成するサンプリング手段と、複数の前記サンプリングデータを複数の手法によって解析する解析手段と、複数の前記サンプリングデータの各解析結果に基づいて、前記元画像の変換に組み合わせて適用される複数の変換パラメータを設定する設定手段と、としてコンピュータを機能させる。
本発明では、解析の手法に応じた必要十分な母集団要素数を確保しつつ、解析時間が不必要に長くならないように、元画像のサンプリング間隔が解析手法に応じて異なっている。元画像のサンプリングを繰り返すと、サンプリングに要する時間が長くなるものの、サンプリングによって生成されるサンプリングデータの解析に要する時間は短くなる。一般にサンプリングデータの解析はサンプリングに比べて複雑な処理であるため、サンプリングを繰り返したとしても、元画像の画素数が多ければ、サンプリングで余分に消費される時間より長い時間をサンプリングデータの解析で短縮することができる。
【００１２】
尚、請求項に記載された方法の各動作の順序は、技術上の阻害要因がない限り、記載順に限定されるものではなく、どのような順番で実行されてもよく、また同時に実行されてもよい。また、本発明に備わる複数の手段の各機能は、構成自体で機能が特定されるハードウェア資源、プログラムにより機能が特定されるハードウェア資源、又はそれらの組み合わせにより実現される。また、これら複数の手段の各機能は、各々が物理的に互いに独立したハードウェア資源で実現されるものに限定されない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
（プリンタの構成）
図２は、本発明を適用したプリンタ１の概略構成を示すブロック図である。プリンタ１は、リムーバブルメモリ１０からＪＰＥＧ等の汎用フォーマットの画像を読み込み、読み込んだ画像の印刷が可能な所謂スタンドアロン型プリンタである。またプリンタ１は、ディジタルカメラ３０、ＰＣ（Personal Computer）３２、カメラ付携帯型電話端末３４等の外部システムから汎用フォーマットの画像を直接入力し、その画像の印刷が可能である。
【００１４】
外部ＩＦ（Inter Face）２０は、ディジタルカメラ３０、ＰＣ３２、カメラ付携帯型電話端末３４等の外部システムと通信するためのＵＳＢコントローラ、ＵＳＢコネクタ等を備える。通信規格はＵＳＢに限らず、ＩＥＥＥ１３９４、赤外線、イーサネット（登録商標）等のいかなる規格でもよい。
【００１５】
リムーバブルメモリコントローラ（ＲＭＣ）１２は、図示しないコネクタを介してリムーバブルメモリ１０に接続され、リムーバブルメモリ１０とＲＡＭ１４との間でデータ転送を制御し、解析対象の元画像をプリンタ１に入力する。リムーバブルメモリ１０は、カード型フラッシュメモリ（所謂メモリカード）でもよいし、その他の繰り返し書き込み可能ないかなる不揮発性記憶媒体であってもよい。
【００１６】
画像処理ユニット１６は、印刷データを生成するための分版処理、ハーフトーニング、インタレース処理等をＣＰＵ２２と協働して高速に実行するための画像処理ＬＳＩやＤＳＰで構成される。尚、これらの処理をＣＰＵ２２によるプログラム処理によって実行してもよい。
【００１７】
印刷ユニット１８は、印刷データに基づいてインクジェット方式で用紙に画像を形成するための記録ヘッド、記録ヘッドの往復移動機構、給排紙機構等を備える。尚、印刷方式は、インクジェット方式、レーザ方式、サーマル方式、ドットインパクト方式等のいかなる印刷方式でも採用し得る。
ＲＡＭ１４は、画像処理プログラムや画像処理プログラムの処理対象となるデータ、例えば画像やサンプリングデータや印刷データが一時的に格納される揮発性メモリである。
【００１８】
サンプリング手段、解析手段及び設定手段としてのＣＰＵ２２は、フラッシュメモリ２４に格納されている画像処理プログラムを実行することにより、サンプリング、解析、画像変換等の画像処理を実行したり、プリンタ１の各部を制御して印刷の実行を制御する。画像処理プログラムは、ＪＰＥＧデコードのためのデコードモジュール、サンプリングのためのサンプリングモジュール、解析と変換パラメータ設定のための解析モジュール、印刷のための印刷制御モジュールなどで構成されている。画像処理プログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体からフラッシュメモリ２４に転送してもよいし、遠隔地のサーバからネットワークを経由してフラッシュメモリ２４に転送してもよい。
【００１９】
操作ユニット２６は、ユーザのメニュー操作や印刷要求を受け付けるための各種の操作ボタンを備えている。特定のモードで特定のボタンが押されると、そのモードに応じた各種の要求がプリンタ１に入力される。例えば、設定モードにおいて写真画像の自動補正を有効にする項目が選択されると印刷要求に応じて印刷対象画像が自動補正される。また印刷対象選択モードにおいてリムーバブルメモリ１０に格納されている特定の画像が選択された後に印刷要求が発生すると、選択された画像に対する印刷が開始される。
【００２０】
表示ユニット２８は、ＬＣＤ等のＦＰＤ（Flat Panel Display）、グラフィックコントローラ等を備える。ＦＰＤに文字や画像を表示するために必要なフレームメモリ領域は表示ユニット２８の専用メモリに確保してもよいし、ＲＡＭ１４の一部領域に割り当ててもよい。フレームメモリ領域に書き込まれたデータがグラフィックコントローラによって定期的に読み出されることにより、ＦＰＤ２７に表示される文字や画像が更新される。写真画像の自動補正が有効になっている状態では、印刷対象選択モードで選択対象として表示される画像に対する自動補正結果がＦＰＤに表示される。
【００２１】
（写真画像の自動補正の流れ）
図３は写真画像の自動補正の流れを示すフローチャートである。図３に示す処理はＣＰＵ２２が画像処理プログラムを実行することによって進行する。
ステップＳ１００では印刷対象のＪＰＥＧフォーマットの画像がリムーバブルメモリから読み込まれてデコードされ、Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒの３チャネルを有する元画像がＲＡＭ１４に格納される。元画像のフォーマットはＴＩＦＦ、ＢＭＰ等のいかなるものでもよい。また元画像はカラー画像であってもモノクローム画像であってもよい。
ステップＳ１０２ではＹ、Ｃｂ、Ｃｒの色空間からＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の色空間へ元画像が変換される。具体的には３×３の行列変換が実行される。
【００２２】
ステップＳ１０４では元画像に対するサンプリングが実行され、サンプリングデータとしてほぼＱＶＧＡ(水平方向３２０画素、垂直方向２４０画素)サイズのグレートーン画像、ほぼＱＱＶＧＡサイズ(水平方向１６０画素、垂直方向１２０画素)のグレートーン画像、ほぼＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像、ほぼＱＱＶＧＡサイズのＨＳＢトーン画像が生成される。ＲＧＢトーン画像とはＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の各階調を画素毎に表す３チャネルを有するカラー画像であり、グレートーン画像とは輝度の階調を画素毎に表す１チャネルを有するモノトーン画像であり、ＨＳＢトーン画像とはＨ（色相）、Ｓ(彩度）、Ｂ（明度）の各階調を画素毎に表す３チャネルを有するカラー画像である。解析対象となるこれらの画像の解像度は例示であって、元画像よりも低い解像度の画像であればよい。また、解析対象となるこれらの画像は元画像を縮小した画像に相当し、これらの画像はＲＡＭ１４に格納されるが、必ずしもサンプリングデータを画像としてＲＡＭ１４に格納する必要はない。例えば、一部のサンプリングデータは画像としてＲＡＭ１４に格納されて複数の手法によって解析され、一部のサンプリングデータはサンプリング順に１度だけ解析され解析順に破棄されてもよい。元画像の縮小画像としてＲＡＭ１４に静的に保持させることは、そのような１つの縮小画像に対する解析を手法を変えて繰り返す必要があるか、或いは複数の近傍画素で構成される領域単位で解析が行われる場合（例えばテンプレートマッチング）に有効である。以下、サンプリングデータとしての画像の生成について詳述する。
【００２３】
・サンプリング
図４は解析内容と解析対象画像の対応関係を説明するための表である。本実施形態では、写真画像の自動補正のために複数の変換パラメータが設定される。写真画像の画質を決める要素には、露出、焦点設定、光源色温度、コントラスト、ディジタルカメラのイメージセンサ特性、被写体自体の色等がある。写真画像の画質を補正するには、これらの要素を元画像の解析によって特定し、これらの要素に応じて補正パラメータを設定する必要がある。これらの要素を特定するために必要十分な母集団要素数、すなわち解析対象画像の解像度は、要素毎に異なる。
【００２４】
露出、被写体の色等によって決まる輝度を補正するための輝度補正パラメータは、例えば輝度の平均値に応じて設定される。被写体の色、光源の強さ等に応じて決まるコントラストを補正するためのコントラスト補正パラメータは、例えばハイライトポイントとシャドーポイントに応じて設定される。焦点、露出等に応じて決まる鮮鋭度を補正するためのシャープネス補正パラメータは、例えば一次微分画像の画素値平均値に応じて設定される。ＱＱＶＧＡ以上のサイズの解析対象画像の輝度の平均値、ハイライトポイント、シャドーポイント、一次微分画像の画素値平均値は元画像のそれらとして十分信頼できる値になる。したがって輝度の平均値、ハイライトポイント、シャドーポイント及び一次微分画像の画素値の平均値を求める解析の対象画像をＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像とすることによって、解析精度を犠牲にすることなく解析速度を向上させることができる。
【００２５】
被写体の色、光源色温度、イメージセンサ特性等によって決まる記憶色を補正するための記憶色補正パラメータは、各記憶色の平均値に応じて決まる。ＱＱＶＧＡ以上のサイズの解析対象画像の各記憶色の平均値は元画像のそれらとして十分信頼できる値になる。したがって各記憶色の平均値を求める解析の対象画像をＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像とすることによって、解析精度を犠牲にすることなく解析速度を向上させることができる。
【００２６】
撮影シーン、被写体の色、光源色温度、イメージセンサ特性等によって決まる色相、彩度、彩度を補正するためのＨＳＢ補正パラメータは、解析によって特定されるＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｂ（明度）それぞれの平均値、最大値及び最小値に応じて決まる。ＱＱＶＧＡ以上のサイズの解析対象画像のＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｂ（明度）それぞれの平均値、最大値及び最小値は、元画像のそれらとして十分信頼できる値になる。したがってＨ、Ｓ、Ｂ（明度）それぞれの平均値、最大値及び最小値を求める解析の対象画像をＱＱＶＧＡサイズのＨＳＢトーン画像とすることによって、解析精度を犠牲にすることなく解析速度を向上させることができる。
【００２７】
被写体の色、光源色温度、イメージセンサ特性等によって決まる彩度を補正するための彩度補正パラメータは、彩度の平均値に応じて決まる。ＱＱＶＧＡ以上のサイズの解析対象画像の彩度の平均値は、元画像のそれとして十分信頼できる値になる。また、解析によって求める値が彩度の平均値のみであるため、解析対象としてＨＳＢトーン画像を生成するまでもない。したがって彩度の平均値を求める解析の対象画像をＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像とすることによって、解析精度を犠牲にすることなく解析速度を向上させることができる。
【００２８】
光源色温度に応じて決まるカラーバランスを補正するためのカラーバランス補正パラメータは、解析によって特定されるＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）、輝度それぞれの平均値に応じて決まる。ＱＱＶＧＡ以上のサイズの解析対象画像のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）、輝度それぞれの平均値は、元画像のそれらとして十分信頼できる値になる。したがってＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）、輝度それぞれの平均値を求める解析の対象画像はＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像とＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像とすることによって、解析精度を犠牲にすることなく解析速度を向上させることができる。
【００２９】
被写体である人物の肌色、光源色温度等によって決まる人物の肌色を補正するための肌色補正パラメータは、解析によって特定される人物の顔領域内のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）それぞれの平均値に応じて決まる。人物の顔領域は目や口や鼻の配置に応じたテンプレート等を用いたパターン認識によって特定される。目や口や鼻の輪郭が不明瞭になったり、輪郭が歪むと顔領域の誤判定が起こる。したがって、人物の顔領域内のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）それぞれの平均値を求める解析の対象画像はＱＱＶＧＡよりも大きなＱＶＧＡサイズのグレートーン画像とＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像とすることによって、解析精度を犠牲にすることなく解析速度を向上させることができる。
【００３０】
図５はサンプリングの処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ２００では、元画像のサイズと解析対象画像のサイズに応じて解析対象画像毎にサンプリング間隔が設定される。具体的には例えば水平方向２５９２画素、垂直方向１９４４画素の元画像からＱＱＶＧＡサイズの解析対象画像を生成するためのサンプリング間隔は水平方向、垂直方向それぞれ１６（１６画素毎に１画素を抽出する間隔）である。
【００３１】
ステップＳ２０２〜ステップＳ２１０では元画像の最終行まで元画像の処理対象行毎にサンプリングが実行される。
ステップＳ２０２では、元画像の処理対象行が選択される。このとき、以下に説明するように処理対象行毎に複数のサンプリング間隔でサンプリングが実行されるのであれば、垂直方向のサンプリングはステップＳ２０４、Ｓ２０６、Ｓ２０８における処理対象行の二度目の選択によって実行される。この場合、ステップＳ２０２では１行毎に処理対象行が選択されてもよいし、サンプリング間隔の最小値公倍数毎に処理対象行が選択されてもよい。尚、サンプリング間隔が異なるサンプリング毎に処理対象行が選択されてもよいのは勿論である。また、本実施形態のように処理対象行がとびとびに選択されることによって垂直方向のサンプリングが実行されてもよいし、垂直方向に並ぶ複数画素の平均値がサンプリングデータとして算出されてもよい。
【００３２】
ステップＳ２０４では元画像のサンプリングによってＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像が生成される。具体的には水平方向のサンプリング間隔に応じて処理対象行の画素が間欠的に選択される単純間引きによってＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像が生成されてもよいし、サンプリング間隔毎のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の各平均値がＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像の画素値として算出されてもよい。
【００３３】
ステップＳ２０６では元画像のサンプリングによって縮小グレートーン画像としてのＱＶＧＡサイズのグレートーン画像が生成される。具体的には水平方向のサンプリング間隔に応じて処理対象行から間欠的に抽出される画素のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）が重み付け加算された値がＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の画素値（輝度）として算出されてもよいし、処理対象行のサンプリング間隔毎のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の各平均値が重み付け加算された値がＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の画素値として算出されてもよいし、Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）を重み付け加算した値が処理対象行の画素毎に求められ、その値が処理対象行のサンプリング間隔毎に平均された値がＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の画素値として算出されてもよい。
【００３４】
ステップＳ２０８ではＱＶＧＡサイズのグレートーン画像のサンプリングによって二重縮小グレートーン画像としてのＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像が生成される。具体的にはＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の２行に１行が処理対象として選択されることによって垂直方向に単純間引きされる。水平方向については、処理対象行の２画素毎に１画素がＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の画素として抽出される。このとき、２画素の平均値がＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の画素として算出されてもよい。ＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像をＱＶＧＡサイズのグレートーン画像のサンプリングによって生成することによって、元画像から生成するよりもＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像を高速に生成することができる。
【００３５】
以上説明したサンプリングによって図１に示すようにリムーバブルメモリ１０に格納されている元画像からＱＶＧＡサイズのグレートーン画像とＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像とＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像とが生成され、それぞれの解析対象画像がＲＡＭ１４に格納される。このように解析手法に応じてサンプリング間隔を変えることにより、解析精度を落とさずに解析速度を向上させることができる。尚、ＱＱＶＧＡサイズのＨＳＢトーン画像はＨＳＢ補正パラメータの設定時に生成される。図３に戻って説明を続ける。
【００３６】
・解析と変換パラメータの設定
ステップＳ１０６ではサンプリングデータとしての各画像に対する解析が実行され、ステップＳ１０８では画像変換のための各種の変換パラメータが設定される。尚、ステップＳ１０４、Ｓ１０６、Ｓ１０８の処理は解析手法毎に実行されてもよい。すなわち例えば、ＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像を生成した直後にＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像を解析し、ＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像を解析してからＱＶＧＡサイズのグレートーン画像を生成し、ＱＶＧＡサイズのグレートーン画像を生成した後にＱＶＧＡサイズのグレートーン画像を解析してもよい。
【００３７】
以下、変換パラメータ毎の解析と設定について詳述する。
・・輝度補正パラメータ及びコントラスト補正パラメータ
輝度補正パラメータ及びコントラスト補正パラメータの設定のために、ＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の画素値である輝度についてヒストグラムが生成され、ヒストグラムに基づいて輝度の平均値、最大値、最小値がそれぞれ解析される。平均値と予め決められた固定値との差が輝度補正パラメータして設定される。輝度補正パラメータはＲＧＢトーンカーブ毎に２つある制御点を上下させる幅に相当する。最大値と予め決められた固定値との差がコントラスト補正パラメータとしてのハイライトパラメータとして設定される。ハイライトパラメータはＲＧＢトーンカーブ毎に２つある制御点のうちハイライト側の１点を上下させる幅に相当する。最小値と予め決められた固定値との差がコントラスト補正パラメータとしてのシャドーパラメータとして設定される。シャドーパラメータはＲＧＢトーンカーブ毎に２つある制御点のうちシャドー側の１点を上下させる幅に相当する。
【００３８】
・・シャープネスパラメータの設定
シャープネス補正パラメータの設定のために、ＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像の一次微分画像の画素値についてヒストグラムが生成され、ヒストグラムに基づいて一次微分画像の画素値の平均値が解析される。シャープネス補正パラメータは、先鋭化フィルタの重み付け係数に用いられる。すなわち、シャープネス補正パラメータは、元画像の二次微分画像を重み付けして元画像から差し引く先鋭化フィルタの重み付け係数として用いられる。
【００３９】
・・記憶色補正パラメータの設定
記憶色補正パラメータの設定のために、ＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像のうち、色相が葉緑色、空色、赤色、肌色の色相に近似する画素群についてＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）それぞれのヒストグラムがそれらの色相毎に生成され、各ヒストグラムに基づいて色相が葉緑色、空色、赤色、肌色の色相に近似する画素群のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の平均値が解析される。各平均値と予め決められた固定値の差がそれぞれ葉緑色の記憶色補正パラメータ、空色の記憶色補正パラメータ、赤色の記憶色補正パラメータ、肌色の記憶色補正パラメータとして設定される。各記憶色補正パラメータはＲＧＢトーンカーブ毎に２つある制御点を上下させる幅に相当する。
【００４０】
・・カラーバランス補正パラメータの設定
カラーバランス補正パラメータの設定のために、ＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像についてＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）のヒストグラムが生成され、ＱＱＶＧＡサイズのグレートーン画像について明度のヒストグラムが生成され、各ヒストグラムに基づいて明度、Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の各平均値が解析される。明度平均値とＲ（Red）の平均値の差、明度平均値とＧ（Green）の平均値の差、明度平均値とＢ（Blue）の平均値との差がそれぞれ重み付けされた値がカラーバランス補正パラメータとして設定される。カラーバランス補正パラメータはＲＧＢトーンカーブ毎に２つある制御点のうちハイライト側の制御点を上下させる幅に相当する。尚、輝度のヒストグラムは輝度補正パラメータ、コントラスト補正パラメータ及びカラーバランス補正パラメータの設定において共用されてもよい。
【００４１】
・・肌色補正パラメータの設定
肌色補正パラメータの設定のために、ＱＶＧＡサイズのグレートーン画像について人物の顔領域が特定され、人物の顔領域毎に２５６画素のＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の各平均値が求められる。各平均値と予め決められた固定値との差に応じて肌色補正パラメータが設定される。肌色補正パラメータは、Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）のトーンカーブの肌色制御点の座標と、階調とびを抑制する補間制御点の座標とに相当する。肌色制御点は好ましい肌色をピンポイントで指定するための制御点である。
【００４２】
・・ＨＳＢ補正パラメータの設定
ＨＳＢ補正パラメータの設定のために、ＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像からＱＱＶＧＡサイズのＨＳＢトーン画像が生成され、ＨＳＢトーン画像のうち色相が葉緑色、空色、コバルトブルーの色相に近似する画素について、それらの色相毎にＨ、Ｓ、Ｂの平均値、最大値、最小値が求められる。平均値、最大値、最小値と撮影シーン毎に予め決められた固定値との差に応じてＨＳＢ補正パラメータが設定される。ＨＳＢ補正パラメータはＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｂ（明度）のそれぞれを定数倍するための係数に相当する。
【００４３】
・・彩度補正パラメータの設定
彩度補正パラメータの設定のために、ＱＱＶＧＡサイズのＲＧＢトーン画像について彩度（Ｓ）のヒストグラムが生成され、ヒストグラムに基づいて、彩度の平均値が計算される。平均値と予め決められた固定値との差に応じて彩度補正パラメータが設定される。彩度補正パラメータは彩度（Ｓ）を定数倍するための係数に相当する。
以上、解析と変換パラメータの設定について説明した。図３に戻って説明を続ける。
【００４４】
ステップＳ１１０では元画像が輝度補正パラメータ、コントラスト補正パラメータ、記憶色補正パラメータ、カラーバランス補正パラメータ、肌色補正パラメータ及び彩度補正パラメータによって変換されることによってＲＧＢトーンの中間画像が生成される。注目画素毎の関数計算によって元画像の色が変換されてもよいし、注目画素毎にテーブルから変換後の色が読み込まれてもよい。関数又は色変換テーブルによって規定される元画像の色と中間画像の色との対応関係は、次のようにして定められる。
【００４５】
図６は元画像の色と中間画像の色との対応関係を規定するトーンカーブを示す図である。元画像の色と中間画像の色とが等しい対応関係をＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）のチャネル毎に規定する直線のトーンカーブに２つずつの制御点が存在している（図６の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）参照）。２つの制御点の座標は、例えばシャドー側が（６４／２５５、６４／２５５）、ハイライト側が（１９５／２５５、１９５／２５５）として予め決められている。尚、制御点の座標成分は元画像の階調（入力階調）、中間画像の階調（出力階調）の順に記載するものとする。上述した輝度補正パラメータ、シャドーパラメータ、ハイライトパラメータ、葉緑色の記憶色補正パラメータ、空色の記憶色補正パラメータ、赤色の記憶色補正パラメータ、肌色の記憶色補正パラメータ及びカラーバランス補正パラメータが制御点の出力階調成分に累積加算されることによって制御点が移動する。さらに肌色制御点及び補間制御点の座標が肌色補正パラメータによって決まる。このようにして変換パラメータによって決まる各制御点をなめらかに結ぶ曲線が入力階調と出力階調の対応関係を規定する（図６の（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）参照）。
【００４６】
ステップＳ１１２ではＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の色空間からＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｂ（明度）の色空間へ中間画像が変換される。
ステップＳ１１４では関数に従った演算によって中間画像がＨＳＢ色空間で補正されることによって彩度が補正された補正画像が生成される。このとき、ＨＳＢ補正パラメータ及び彩度補正パラメータを係数としてＨ（色相）、Ｓ（彩度）、Ｂ（明度）のそれぞれが定数倍される。
ステップＳ１１６ではＨ、Ｓ、Ｂの色空間からＲ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の色空間へ補正画像が変換される。
ステップＳ１１８では、シャープネス補正が行われる。具体的には、元画像の二次微分画像にシャープネス補正パラメータが掛け合わせられ、その結果が元画像から引かれる。
【００４７】
（他の実施形態）
以上本発明をプリンタに適用した実施形態を説明したが、本発明はパーソナルコンピュータで実行される画像解析プログラムにも適用できるし、ディジタルカメラ、プロジェクタ、スキャナ等の各種の画像処理装置に適用することもできる。また、上記実施形態ではサンプリングデータとしての画像の数、解析の手法の数を具体的に例示したが、少なくとも２つのサンプリングデータのそれぞれが少なくとも１つの手法で解析される範囲においては、サンプリングデータとしての画像の数と解析の手法の数は任意であって、画像の数と手法の数とで本発明の適用範囲が限定されることはない。また、上記実施形態ではサンプリングをＣＰＵ２２によって実行したが、サンプリングをワイヤードロジックで制御される専用回路で実行してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施の形態に係る模式図。
【図２】本発明の実施の形態に係るブロック図。
【図３】本発明の実施の形態に係るフローチャート。
【図４】本発明の実施の形態に係る表。
【図５】本発明の実施の形態に係るフローチャート。
【図６】本発明の実施の形態に係る模式図。
【符号の説明】
【００４９】
１：プリンタ（画像解析装置）、２２：ＣＰＵ（サンプリング手段、解析手段、設定手段）
【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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