(57)【要約】【課題】顔面か否かの判定が困難な画像でも適切な画像を印刷する。【解決手段】顔面であるか否かを判定するための判定基準を予め記憶しておく。画像データを受け取ると、判定基準と照合することによって顔面が写っていると思われる領域（顔面領域）を抽出する。このとき、顔面領域が判定基準にどの程度合致していたかを示す合致度も取得しておく。そして、合致度に応じて顔面領域の画像データを補正する。補正に際しては、合致度に応じて補正量を調整しても良いし、合致度に応じた内容の補正を行っても良い。こうして顔面領域が補正された画像データに基づいて画像を印刷する。こうすれば、たとえ人物の顔面か否かの判定が困難な画像であっても、合致度に応じて画像を補正することができるので、画像データを適切に補正することができ、延いては適切に画像を印刷することができる。【選択図】図１
2007219815.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも人物を含んで撮影された画像の画像データを受け取って、該画像を印刷する印刷装置であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく判定基準記憶手段と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する顔面領域抽出手段と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う顔面領域補正手段と、
前記顔面領域が補正された画像データに基づいて、前記画像を印刷する画像印刷手段と
を備える印刷装置。
【請求項２】
請求項１に記載の印刷装置であって、
前記顔面領域補正手段は、前記顔面領域に、前記合致度に応じた補正量で前記所定の補正を行う手段である印刷装置。
【請求項３】
請求項１に記載の印刷装置であって、
前記顔面領域補正手段は、
予め複数の補正項目を記憶している補正項目記憶手段と、
前記複数の補正項目の中から、前記合致度に応じた補正項目を選択する補正項目選択手段と
を備えるとともに、
前記顔面領域に、前記選択された補正項目の補正を行う手段である印刷装置。
【請求項４】
印刷装置が画像を印刷するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに対して所定の画像処理を施すことによって生成する画像処理装置であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく判定基準記憶手段と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する顔面領域抽出手段と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う顔面領域補正手段と、
前記顔面領域が補正された画像データに前記所定の画像処理を施すことにより、前記制御データを生成する制御データ生成手段と
を備える画像処理装置。
【請求項５】
少なくとも人物を含んで撮影された画像の画像データを受け取って、該画像を印刷する印刷方法であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく第１の工程と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する第２の工程と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う第３の工程と、
前記顔面領域が補正された画像データに基づいて、前記画像を印刷する第４の工程と
を備える印刷方法。
【請求項６】
印刷装置が画像を印刷するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに対して所定の画像処理を施すことによって生成する画像処理方法であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく工程（Ａ）と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する工程（Ｂ）と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う工程（Ｃ）と、
前記顔面領域が補正された画像データに前記所定の画像処理を施すことにより、前記制御データを生成する工程（Ｄ）と
を備える画像処理方法。
【請求項７】
少なくとも人物を含んで撮影された画像の画像データを受け取って、該画像を印刷する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく第１の機能と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する第２の機能と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う第３の機能と、
前記顔面領域が補正された画像データに基づいて、前記画像を印刷する第４の機能と
をコンピュータを用いて実現するプログラム。
【請求項８】
印刷装置が画像を印刷するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに対して所定の画像処理を施すことによって生成する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく機能（Ａ）と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する機能（Ｂ）と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う機能（Ｃ）と、
前記顔面領域が補正された画像データに前記所定の画像処理を施すことにより、前記制御データを生成する機能（Ｄ）と
をコンピュータを用いて実現するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人物を含んで撮影した画像を印刷する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル技術の進歩により、今日では画像を、画像データの形態で簡便に取り扱うことが可能となっている。例えば、デジタルカメラを用いて画像を撮影すれば簡単に画像データを生成することができ、この画像データを印刷装置に供給すれば、画像をフルカラーで簡単に印刷することができる。また、画像データは、スキャナを用いて画像を読み込んだり、コンピュータ上で実行される各種のアプリケーションプログラムを用いて生成することも可能である。更には、印刷技術や画像処理技術も年々改良されており、このようにして画像データから印刷した場合でも、従来のフィルムから焼き付けたカラー写真と比較して、何ら遜色のない程の画質で印刷することが可能となっている。
【０００３】
ここで、一般に、人物が写っている画像では、たとえ画像の一部に写っているに過ぎない場合でも、画像の観察者は人物の顔面を注視する傾向にある。このため、顔面が適切に写っていないと、画像全体の画質が悪いかのような印象を与えてしまうことがある。
【０００４】
こうした点に鑑みて、画像中で人物の顔面が写っている部分を自動的に検出し、顔面の部分が適切な明るさとなるように画像データを補正する技術や（特許文献１）や、顔面の部分が好ましい肌色で印刷されるように画像データを補正する技術（特許文献２）などが提案されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−２４０８２９号公報
【特許文献２】特開２００５−１４８９１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、画像中で人物の顔面だけを精度良く検出することは必ずしも容易ではないため、提案の技術では、顔面でない部分を誤検出してしまい、不適切な補正を行うことで却って不自然な画像になってしまうおそれがある。こうした問題の発生を回避するために、顔面か否かの判定基準を厳格化すると、今度は顔面として検出されずに補正されない場合が生じてしまう。特に、複数の人物が写っている画像では、補正された顔面と補正されない顔面とが混在することになり、不自然な画像となってしまうおそれが生じる。
【０００７】
この発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、顔面か否かの判定が困難な顔面が含まれている画像でも、人物の顔面を適切に印刷することが可能な技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の印刷装置は次の構成を採用した。すなわち、
少なくとも人物を含んで撮影された画像の画像データを受け取って、該画像を印刷する印刷装置であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく判定基準記憶手段と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する顔面領域抽出手段と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う顔面領域補正手段と、
前記顔面領域が補正された画像データに基づいて、前記画像を印刷する画像印刷手段と
を備えることを要旨とする。
【０００９】
また、上記の印刷装置に対応する本発明の印刷方法は、
少なくとも人物を含んで撮影された画像の画像データを受け取って、該画像を印刷する印刷方法であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく第１の工程と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する第２の工程と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う第３の工程と、
前記顔面領域が補正された画像データに基づいて、前記画像を印刷する第４の工程と
を備えることを要旨とする。
【００１０】
かかる本発明の印刷装置および印刷方法においては、顔面であるか否かを判定するための判定基準を予め記憶しておく。そして、画像データを受け取ると判定基準と照合することにより、顔面が写っていると思われる領域（顔面領域）を抽出するとともに、判定基準との合致度に応じて、顔面領域の画像データを補正する。こうして顔面領域が補正された画像データに基づいて画像を印刷する。
【００１１】
こうすれば、たとえ人物の顔面か否かの判定が困難な画像であっても、合致度に応じて画像を補正することができるので、画像データが不適切に補正されて、不自然な画像となってしまうことを回避することができる。また、複数の人物が写っている画像でも、複数の顔面領域が合致度に応じて補正されることになるので、補正の有無が際立って不自然な画像になってしまうことが無く、適切に印刷することが可能となる。
【００１２】
また、顔面領域の画像データを補正する態様としては、合致度に応じた補正量で、画像データを補正することとしても良い。
【００１３】
こうすれば、顔面が写っているのかどうか疑わしい画像については少しだけ補正することで、たとえ顔面ではなかった場合でも不自然に補正されてしまうことを回避するとともに、顔面が写っていると確信できるような画像については十分な補正を行って、好ましい画像とすることができる。従って、合致度に応じた補正量で顔面領域を補正しておけば、顔面か否かの判定が困難な画像であっても、適切に補正して印刷することが可能となる。
【００１４】
あるいは、合致度に応じて顔面領域の補正量を調整するのではなく、補正する項目を合致度に応じて変更することとしても良い。すなわち、複数の補正項目を予め記憶しておき、複数の補正項目の中から顔面領域の合致度に応じて選択した補正項目について、顔面領域を補正するようにしても良い。
【００１５】
顔面領域に対する補正項目の中には、顔面以外の部分に施しても、さほど不自然な印象を与えない補正項目と、顔面以外の部分に対しては、たとえ僅かに施しただけでも不自然な印象になってしまう項目とが存在し得る。そこで、合致度の小さな顔面領域については、前者の補正項目（顔面以外に施してもさほど不自然とはならない項目）について補正を行い、合致度の大きな顔面領域については、後者の補正項目（顔面以外の施すと不自然になる項目）について補正を行う。こうすれば、顔面か否かの判定が困難な画像であっても、適切に補正して、適切に印刷することが可能となる。
【００１６】
また、上述した本発明の印刷装置あるいは印刷方法によって画像を印刷するためには、画像データに所定の画像処理を施して、顔面領域に適切な補正を施す処理が必要になる点に着目すれば、本願発明は、次のように画像処理装置および画像処理方法として把握することも可能である。すなわち、本発明の画像処理装置は、
印刷装置が画像を印刷するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに対して所定の画像処理を施すことによって生成する画像処理装置であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく判定基準記憶手段と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する顔面領域抽出手段と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う顔面領域補正手段と、
前記顔面領域が補正された画像データに前記所定の画像処理を施すことにより、前記制御データを生成する制御データ生成手段と
を備えることを要旨とする。
【００１７】
また、上記の画像処理装置に対応する本発明の画像処理方法は、
印刷装置が画像を印刷するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに対して所定の画像処理を施すことによって生成する画像処理方法であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく工程（Ａ）と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する工程（Ｂ）と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う工程（Ｃ）と、
前記顔面領域が補正された画像データに前記所定の画像処理を施すことにより、前記制御データを生成する工程（Ｄ）と
を備えることを要旨とする。
【００１８】
かかる本発明の画像処理装置および画像処理方法においては、画像データを受け取ると、予め記憶しておいた所定の判定基準と照合することによって、画像データの中から顔面領域を抽出する。そして、顔面領域を抽出する際に得られた合致度に応じて、顔面領域に対して所定の補正を行った後、補正後の画像データに所定の画像処理を施すことによって制御データを生成する。
【００１９】
このようにしても、人物の顔面が写っていると思われる画像に対して適切な補正を行うことができるので、適切な制御データを生成することができ、延いては、このようにして得られた制御データ西多賀って画像を印刷することで、顔面が写っているのか否かの判定が困難な画像であっても適切に印刷することが可能となる。
【００２０】
更に本発明は、上述した印刷方法あるいは画像処理方法を実現するためのプログラムをコンピュータに読み込ませ、所定の機能を実行させることにより、コンピュータを用いて実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラム、あるいは該プログラムを記録した記録媒体としての態様も含んでいる。すなわち、上述した印刷方法に対応する本発明のプログラムは、
少なくとも人物を含んで撮影された画像の画像データを受け取って、該画像を印刷する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく第１の機能と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する第２の機能と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う第３の機能と、
前記顔面領域が補正された画像データに基づいて、前記画像を印刷する第４の機能と
をコンピュータを用いて実現させることを要旨とする。
【００２１】
また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
少なくとも人物を含んで撮影された画像の画像データを受け取って、該画像を印刷するプログラムを、コンピュータで読取可能に記録した記録媒体であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく第１の機能と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する第２の機能と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う第３の機能と、
前記顔面領域が補正された画像データに基づいて、前記画像を印刷する第４の機能と
をコンピュータを用いて実現させるプログラムを記録していることを要旨とする。
【００２２】
更に、上述した画像処理方法に対応する本発明のプログラムは、
印刷装置が画像を印刷するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに対して所定の画像処理を施すことによって生成する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく機能（Ａ）と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する機能（Ｂ）と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う機能（Ｃ）と、
前記顔面領域が補正された画像データに前記所定の画像処理を施すことにより、前記制御データを生成する機能（Ｄ）と
をコンピュータを用いて実現させることを要旨とする。
【００２３】
また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
印刷装置が画像を印刷するために用いる制御データを、該画像を表す画像データに対して所定の画像処理を施すことによって生成するプログラムを、コンピュータで読取可能に記録した記録媒体であって、
前記画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておく機能（Ａ）と、
前記受け取った画像データを解析して前記判定基準と照合することにより、前記画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域たる顔面領域を、該判定基準との合致度とともに抽出する機能（Ｂ）と、
前記抽出された顔面領域に対して、前記合致度に応じた所定の補正を行う機能（Ｃ）と、
前記顔面領域が補正された画像データに前記所定の画像処理を施すことにより、前記制御データを生成する機能（Ｄ）と
をコンピュータを用いて実現させるプログラムを記録していることを要旨とする。
【００２４】
これらのプログラムをコンピュータに読み込んで、上記の各種機能を実現させれば、人物の顔面が写っているか否かの判定が困難な画像でも、適切に補正することができ、延いては、適切に印刷することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施例を説明する。
Ａ．実施例の概要：
Ｂ．装置構成：
Ｂ−１．全体構成：
Ｂ−２．内部構成：
Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成：
Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成：
Ｃ．画像印刷処理：
Ｄ．画像データ補正処理：
Ｅ．変形例：
【００２６】
Ａ．実施例の概要  ：
実施例の詳細な説明に入る前に、図１を参照しながら、実施例の概要について説明しておく。図１は、本実施例の印刷装置１０の概要を示した説明図である。図示した印刷装置１０には、インク滴を吐出する印字ヘッド１２が設けられており、印字ヘッド１２を印刷媒体Ｐ上で往復動させながら、インク滴を吐出してインクドットを形成することにより画像を印刷するいわゆるインクジェットプリンタである。
【００２７】
こうしたインクジェットプリンタは印刷画質が年々向上しており、今日では、フィルムから焼き付けたいわゆるカラー写真と比べても何ら遜色のない画質で、カラー画像を印刷することが可能となっている。また、人物が写っている画像では、顔面は注視されるので、画像の中で顔面が写っている部分を検出して、この部分に補正を施すことが行われることがある。もっとも、人物の顔面を精度良く検出することは必ずしも容易ではないため、顔面でない部分を誤検出してしまったり、あるいは顔面として検出できない場合が生じて、適切な補正を行うことは困難である。また、複数の人物が写っている画像では、補正された顔面と補正されない顔面とが混在することになり、不自然な画像となってしまうおそれが生じる。こうした点に鑑みて、図１に示した本実施例の印刷装置１０では、次のようにして画像を印刷している。
【００２８】
先ず、デジタルカメラ２０や、コンピュータ３０、スキャナ４０などの画像機器からの画像データを「画像データ受取モジュール」で受け取ると、画像データを、「顔面領域抽出モジュール」に供給する。ここで、「モジュール」とは、印刷装置１０が、画像データを受け取って所定の画像処理を施した後、画像を印刷するために内部で行っている一連の処理を、機能に着目して分類したものである。従って、「モジュール」は、プログラムの一部として実現することもできるし、あるいは、特定の機能を有する論理回路を用いて実現したり、更には、これらを組合せることによって実現することが可能である。
【００２９】
「顔面領域抽出モジュール」では、受け取った画像データを解析して、所定の判定基準と照合することにより、画像の中から人物の顔面が写っていると思われる領域（顔面領域）を抽出する。ここで、判定基準とは、画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための基準であり、判定基準は「判定基準記憶モジュール」に予め記憶されている。「顔面領域抽出モジュール」は、「判定基準記憶モジュール」を参照しながら顔面領域を抽出するとともに、抽出した領域が所定の判定基準にどの程度合致しているかを示す値（合致度）も出力する。上述したように顔面領域は判定基準に基づいて抽出されていることから、合致度は、抽出された顔面領域がどの程度の確からしさで顔面と判定されたかを示す指標となっている。こうして抽出された顔面領域と、その顔面領域の合致度は、「顔面領域補正モジュール」に供給される。
【００３０】
「顔面領域補正モジュール」は、「画像データ受取モジュール」から画像データを受け取り、「顔面領域抽出モジュール」から顔面領域および合致度を受け取ると、顔面領域の画像データに対して、合致度に応じた補正を行う。顔面領域を合致度に応じて補正する態様としては、顔面領域に対する補正内容を予め定めておき、合致度に応じて補正量を調整しても良いし、あるいは、複数項目の補正内容を定めておき、何れの項目の補正を行うかを、合致度に応じて変更することとしても良い。もちろん、これらを組み合わせた態様とすることも可能である。
【００３１】
「画像印刷モジュール」は、「顔面領域補正モジュール」から、こうして顔面領域が補正された画像データを受け取ると、受け取った補正済みの画像データに従ってインク吐出ヘッド１２を駆動することにより、印刷媒体Ｐ上にインクのドットを形成して画像を印刷する。こうすれば、画像中に人物の顔面か否かの判定が難しい画像が含まれていた場合でも、合致度に応じて補正されるので、不適切な補正を行うことがない。また、複数の人物が写っている場合でも、顔面領域は合致度に応じて補正されるので、補正済みの顔面と未補正の顔面とが混在して発生することも回避することができる。このように本実施例の印刷装置１０では、どのような画像であっても、人物の顔面を適切に補正して高画質な画像を印刷することが可能となる。以下では、このような印刷装置１０について、実施例に基づいて詳しく説明する。
【００３２】
Ｂ．装置構成  ：
Ｂ−１．全体構成  ：
図２は、本実施例の印刷装置１０の外観形状を示す斜視図である。図示されるように、本実施例の印刷装置１０は、スキャナ部１００と、プリンタ部２００と、スキャナ部１００およびプリンタ部２００の動作を設定するための操作パネル３００などから構成されている。スキャナ部１００は、印刷された画像を読み込んで画像データを生成するスキャナ機能を有しており、プリンタ部２００は、画像データを受け取って印刷媒体上に画像を印刷するプリンタ機能を有している。また、スキャナ部１００で読み取った画像（原稿画像）をプリンタ部２００から出力すれば、コピー機能を実現することも可能である。すなわち、本実施例の印刷装置１０は、単独でスキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能を実現可能な、いわゆるスキャナ・プリンタ・コピー複合装置（以下、ＳＰＣ複合装置という）となっている。
【００３３】
図３は、原稿画像を読み込むために、印刷装置１０の上部に設けられた原稿台カバー１０２を開いた様子を示す説明図である。図示されているように、原稿台カバー１０２を上に開くと、透明な原稿台ガラス１０４が設けられており、その内部には、スキャナ機能を実現するための後述する各種機構が搭載されている。原稿画像を読み込む際には、図示されているように原稿台カバー１０２を開いて原稿台ガラス１０４の上に原稿画像を置き、原稿台カバー１０２を閉じてから操作パネル３００上のボタンを操作する。こうすれば、原稿画像を直ちに画像データに変換することが可能である。
【００３４】
また、スキャナ部１００は全体が一体のケース内に収納された構成となっており、スキャナ部１００とプリンタ部２００とは、印刷装置１０の背面側でヒンジ機構２０４（図４参照）によって結合されている。このため、スキャナ部１００の手前側を持ち上げることにより、ヒンジの部分でスキャナ部１００のみを回転させることが可能となっている。
【００３５】
図４は、スキャナ部１００の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である。図示するように、本実施例の印刷装置１０では、スキャナ部１００の手前側を持ち上げることで、プリンタ部２００の上面を露出させることが可能である。プリンタ部２００の内部には、プリンタ機能を実現するための後述する各種機構や、スキャナ部１００を含めて印刷装置１０全体の動作を制御するための後述する制御回路２６０、更には、スキャナ部１００やプリンタ部２００などに電力を供給するための電源回路（図示は省略）なども設けられている。また、図４に示されているように、プリンタ部２００の上面には、開口部２０２が設けられており、インクカートリッジなどの消耗品の交換や、紙詰まりの処理、その他の軽微な修理などを簡便に行うことが可能となっている。
【００３６】
Ｂ−２．内部構成  ：
図５は、本実施例の印刷装置１０の内部構成を概念的に示した説明図である。前述したように、印刷装置１０にはスキャナ部１００とプリンタ部２００とが設けられており、スキャナ部１００の内部にはスキャナ機能を実現するための各種構成が搭載され、プリンタ部２００の内部にはプリンタ機能を実現するための各種構成が搭載されている。以下では、初めにスキャナ部１００の内部構成について説明し、次いでプリンタ部２００の内部構成について説明する。
【００３７】
Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成  ：
スキャナ部１００は、原稿画像をセットする透明な原稿台ガラス１０４と、セットされた原稿画像を押さえておくための原稿台カバー１０２と、セットされた原稿画像を読み込む読取キャリッジ１１０と、読取キャリッジ１１０を読取方向（主走査方向）に移動させる駆動ベルト１２０と、駆動ベルト１２０に動力を供給する駆動モータ１２２と、読取キャリッジ１１０の動きをガイドするガイド軸１０６などから構成されている。また、駆動モータ１２２や読取キャリッジ１１０の動作は、後述する制御回路２６０によって制御されている。
【００３８】
制御回路２６０の制御の下で駆動モータ１２２を回転させると、駆動ベルト１２０を介してその動きが読取キャリッジ１１０に伝達され、その結果、読取キャリッジ１１０は、ガイド軸１０６に導かれながら駆動モータ１２２の回転角度に応じて読取方向（主走査方向）に移動するようになっている。また、駆動ベルト１２０は、アイドラプーリ１２４によって絶えず適度に張った状態に調整されており、このため、駆動モータ１２２を逆回転させれば、回転角度に応じた距離だけ読取キャリッジ１１０を逆方向に移動させることも可能となっている。
【００３９】
読取キャリッジ１１０の内部には、光源１１２や、レンズ１１４、ミラー１１６、ＣＣＤセンサ１１８などが搭載されている。光源１１２からの光は原稿台ガラス１０４に照射され、原稿台ガラス１０４の上にセットされた原稿画像で反射する。この反射光は、ミラー１１６によってレンズ１１４に導かれ、レンズ１１４によって集光されてＣＣＤセンサ１１８で検出される。ＣＣＤセンサ１１８は、光の強度を電気信号に変換するフォトダイオードが、読取キャリッジ１１０の移動方向（主走査方向）と直交する方向に列状に配置されたリニアセンサによって構成されている。このため、読取キャリッジ１１０を主走査方向に移動させながら、光源１１２の光を原稿画像に照射し、ＣＣＤ１１８によって反射光強度を検出することで、原稿画像に対応する電気信号を得ることができる。
【００４０】
また、光源１１２は、ＲＧＢの３色の発光ダイオードによって構成されており、所定の周期でＲ色、Ｇ色、Ｂ色の光を順次、照射することが可能となっており、これに応じてＣＣＤ１１８では、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の反射光が順次、検出されるようになっている。一般に、画像の赤色の部分はＲ色の光を反射するが、Ｇ色やＢ色の光はほとんど反射しないから、Ｒ色の反射光は画像のＲ成分を表している。同様に、Ｇ色の反射光は画像のＧ成分を表しており、Ｂ色の反射光は画像のＢ成分を表している。従って、ＲＧＢ３色の光を所定の周期で切り替えながら原稿画像に照射し、これに同期してＣＣＤ１１８で反射光強度を検出すれば、原稿画像のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を検出することができ、カラー画像を読み込むことが可能となっている。尚、光源１１２が照射する光の色を切り替えている間も読取キャリッジ１１０は移動しているから、ＲＧＢの各成分を検出する画像の位置は、厳密には、読取キャリッジ１１０の移動量に相当する分だけ異なっているが、このずれは、各成分を読み込んだ後に、画像処理によって補正することが可能である。
【００４１】
Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成  ：
次に、プリンタ部２００の内部構成について説明する。プリンタ部２００には、印刷装置１０の全体の動作を制御する制御回路２６０と、印刷媒体上に画像を印刷するための印刷キャリッジ２４０と、印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構と、印刷媒体の紙送りを行うための機構などが搭載されている。
【００４２】
印刷キャリッジ２４０は、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク、Ｍインク、Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３と、底面側に設けられた印字ヘッド２４１などから構成されており、印字ヘッド２４１には、インク滴を吐出するインク吐出ヘッドがインク毎に設けられている。印刷キャリッジ２４０にインクカートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ内の各インクは図示しない導入管を通じて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給される。
【００４３】
印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構は、印刷キャリッジ２４０を駆動するためのキャリッジベルト２３１と、キャリッジベルト２３１に動力を供給するキャリッジモータ２３０と、キャリッジベルト２３１に絶えず適度な張力を付与しておくための張力プーリ２３２と、印刷キャリッジ２４０の動きをガイドするキャリッジガイド２３３と、印刷キャリッジ２４０の原点位置を検出する原点位置センサ２３４などから構成されている。後述する制御回路２６０の制御の下でキャリッジモータ２３０を回転させると、回転角度に応じた距離だけ印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させることが可能である。また、キャリッジモータ２３０を逆回転させれば、印刷キャリッジ２４０を逆方向に移動させることも可能となっている。
【００４４】
印刷媒体の紙送りを行うための機構は、印刷媒体を裏面側から支えるプラテン２３６と、プラテン２３６を回転させて紙送りを行う紙送りモータ２３５などから構成されている。後述する制御回路２６０の制御の下で紙送りモータ２３５を回転させることで、回転角度に応じた距離だけ印刷媒体を副走査方向に紙送りすることが可能となっている。
【００４５】
制御回路２６０は、ＣＰＵを中心として、ＲＯＭや、ＲＡＭ、デジタルデータをアナログ信号に変換するＤ／Ａ変換器、更には、周辺機器との間でデータのやり取りを行うための周辺機器インターフェースＰＩＦなどから構成されている。制御回路２６０は、印刷装置１０全体の動作を制御しており、スキャナ部１００に搭載された光源１１２や、駆動モータ１２２、ＣＣＤ１１８とデータをやり取りしながら、これらの動作を制御している。
【００４６】
また、制御回路２６０は、キャリッジモータ２３０および紙送りモータ２３５を駆動して印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながら、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に駆動信号を供給してインク滴を吐出させる制御も行っている。インク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する駆動信号は、コンピュータ２０や、デジタルカメラ３０、外部記憶装置３２などから画像データを読み込んで、後述する画像処理を行うことによって生成する。もちろん、スキャナ部１００で読み込んだ画像データに画像処理を施すことにより、駆動信号を生成することも可能である。
【００４７】
こうして制御回路２６０の制御の下で、印刷キャリッジ２４０を主走査および副走査させながら、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７からインク滴を吐出して印刷媒体上に各色のインクドットを形成することによって、カラー画像を印刷することが可能となっている。もちろん、制御回路２６０内で画像処理を行うのではなく、画像処理が施されたデータをコンピュータ２０から受け取って、このデータに従って印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながらインク吐出ヘッド２４４ないし２４７を駆動することも可能である。
【００４８】
また、制御回路２６０は、操作パネル３００ともデータをやり取り可能に接続されており、操作パネル３００上に設けられた各種のボタンを操作することにより、スキャナ機能や、プリンタ機能の詳細な動作モードを設定することが可能となっている。更には、コンピュータ２０から、周辺機器インターフェースＰＩＦを介して詳細な動作モードを設定することも可能である。
【００４９】
図６は、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に、インク滴を吐出する複数のノズルＮｚが形成されている様子を示した説明図である。図示するように、各色のインク吐出ヘッドの底面には、各色のインク滴を吐出する４組のノズル列が形成されており、１のノズル列には、４８個のノズルＮｚがノズルピッチｋの間隔を空けて千鳥状に配列されている。制御回路２６０からは、これらノズルＮｚのそれぞれに駆動信号が供給され、各ノズルＮｚは駆動信号に従って、それぞれのインクによるインク滴を吐出するようになっている。
【００５０】
以上に説明したように、印刷装置１０のプリンタ部２００は、インク吐出ノズルに駆動信号を供給し、駆動信号に従ってインク滴を吐出して印刷媒体上にインクドットを形成することによって画像を印刷している。また、インク吐出ノズルを駆動するための制御データは、画像の印刷に先立って、画像データに所定の画像処理を施すことによって生成している。以下では、画像データに画像処理を施して制御データを生成し、得られた制御データに基づいてインクドットを形成することにより画像を印刷する処理（画像印刷処理）について説明する。
【００５１】
Ｃ．画像印刷処理  ：
図７は、本実施例の印刷装置１０で行われている画像印刷処理の流れを示すフローチャートである。かかる処理は、制御回路２６０に搭載されたＣＰＵやＲＡＭ、ＲＯＭなどの機能によって実行される処理である。
【００５２】
画像の印刷に際しては、先ず初めに、印刷しようとする画像の画像データを読み込む処理を行う（ステップＳ１００）。画像データとしては、デジタルカメラ２０で撮影した画像データや、コンピュータ３０上で稼働する各種のアプリケーションプログラムによって作成した画像データ、あるいは、スキャナ部１００で読み込んだ画像データなどを用いることができる。本実施例では、これら画像データは何れも、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色の階調値によって表現されたＲＧＢ画像データであるものとする。
【００５３】
次いで、読み込んだ画像データを補正する処理を行う（ステップＳ１０２）。詳細な内容については後述するが、かかる画像データ補正処理では、受け取った画像データを解析して、画像中で人物の顔面が写っていると思われる領域（顔面領域）を抽出し、顔面領域に対して、顔面をより好ましい印象で印刷するための所定の補正を行う。また、顔面領域の抽出に際しては、予め設定されている判定基準と照合しながら画像データを解析することによって顔面領域を抽出し、抽出された顔面領域に対しては、判定基準との合致度も出力しておく。そして、顔面領域に対して所定の補正を行うに際しては、その顔面領域についての合致度に応じて補正を行うことで、どのような画像データであっても、人物の顔面を適切に補正することが可能となっている。かかる画像データ補正処理の詳細については後述する。
【００５４】
制御回路２６０は、顔面領域の画像データを補正すると、得られた画像データに対して、今度は、色変換処理を行う（ステップＳ１０４）。色変換処理とは、ＲＧＢ画像データを、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の階調値によって表現された画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に変換する処理である。色変換処理は、色変換テーブル（ＬＵＴ）と呼ばれる３次元の数表を参照することによって行う。
【００５５】
図８は、色変換処理のために参照される色変換テーブル（ＬＵＴ）を概念的に示した説明図である。今、ＲＧＢ各色の階調値が０〜２５５の値を取り得るものとする。また、図８に示すように、直交する３軸にＲ，Ｇ，Ｂ各色の階調値を取った色空間を考えると、全てのＲＧＢ画像データは、原点を頂点として一辺の長さが２５５の立方体（色立体）の内部の点に対応付けることができる。これを、見方を変えれば、次のように考えることもできる。すなわち、色立体をＲＧＢ各軸に直角に格子状に細分して色空間内に複数の格子点を生成すると、各格子点に対応するＲＧＢ画像データが存在している。そこで、各格子点に、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの階調値の組合せを予め記憶しておく。こうすれば、格子点に記憶されている階調値を読み出すことによって、ＲＧＢ画像データを、各色の階調値によって表現された画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に迅速に変換することが可能となる。
【００５６】
例えば、画像データのＲ成分がＲＡ、Ｇ成分がＧＡ、Ｂ成分がＢＡであったとすると、この画像データは、色空間内のＡ点に対応づけられる（図８参照）。そこで、色立体を格子状に細分する小さな立方体の中から、Ａ点を内包する立方体ｄＶを検出し、この立方体ｄＶの各格子点に記憶されているＣＭＹＫ各色の階調値を読み出してやる。そして、これら各格子点の階調値から補間演算すればＡ点での階調値を求めることができる。以上に説明したように、色変換テーブルＬＵＴとは、ＲＧＢ各色の階調値の組合せで示される各格子点に、ＣＭＹＫ各色の階調値の組合せ（ＣＭＹＫ画像データ）を記憶した３次元の数表と考えることができ、色変換テーブルを参照すれば、ＲＧＢ画像データをＣＭＹＫ画像データに、迅速に色変換することが可能となる。
【００５７】
制御回路２６０は、以上のようにして色変換処理を終了すると、図７に示されているようにハーフトーン処理を開始する（ステップＳ１０６）。ハーフトーン処理とは、次のような処理である。色変換処理によって得られたＣＭＹＫ画像データは、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色毎に階調値０〜階調値２５５の範囲で表現された画像データである。これに対してプリンタ部２００は、ドットを形成することによって画像を印刷するから、２５６階調によって表現されたＣＭＹＫ画像データを、ドットの形成有無によって表現された画像データ（ドットデータ）に変換する処理が必要となる。ハーフトーン処理とは、このようにＣＭＹＫ各色の画像データをドットデータに変換する処理である。
【００５８】
ハーフトーン処理を行う手法としては、誤差拡散法やディザ法などの種々の手法を適用することができる。誤差拡散法は、ある画素についてドットの形成有無を判断したことでその画素に発生する階調表現の誤差を、周辺の画素に拡散するとともに、周囲から拡散されてきた誤差を解消するように、各画素についてのドット形成の有無を判断していく手法である。また、ディザ法は、ディザマトリックスにランダムに設定されている閾値とＣＭＹＫ各色の画像データとを画素毎に比較して、画像データの方が大きい画素にはドットを形成すると判断し、逆に閾値の方が大きい画素についてはドットを形成しないと判断することで、各画素についてのドットデータをインクの色毎に得る手法である。
【００５９】
図９は、ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。図示したマトリックスには、縦横それぞれ６４画素、合計４０９６個の画素に、階調値０〜２５５の範囲から万遍なく選択された閾値がランダムに記憶されている。ここで、閾値の階調値が０〜２５５の範囲から選択されているのは、本実施例ではＣＭＹＫ各色の画像データが１バイトデータであり、階調値が０〜２５５の値を取り得ることに対応するものである。尚、ディザマトリックスの大きさは、図９に例示したように縦横６４画素分に限られるものではなく、縦と横の画素数が異なるものも含めて、種々の大きさに設定することが可能である。
【００６０】
図１０は、ディザマトリックスを参照しながら、画素毎にドット形成の有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。尚、かかる判断は、ＣＭＹＫの各色について行われるが、以下では説明が煩雑となることを避けるために、ＣＭＹＫ各色の画像データを区別することなく、単に画像データと称するものとする。
【００６１】
ドット形成有無の判断に際しては、先ず、判断の対象として着目している画素（着目画素）についての画像データの階調値と、ディザマトリックス中の対応する位置に記憶されている閾値とを比較する。図中に示した細い破線の矢印は、着目画素の画像データを、ディザマトリックス中の対応する位置に記憶されている閾値と比較していることを模式的に表したものである。そして、ディザマトリックスの閾値よりも着目画素の画像データの方が大きい場合には、その画素にはドットを形成するものと判断する。逆に、ディザマトリックスの閾値の方が大きい場合には、その画素にはドットを形成しないものと判断する。図１０に示した例では、画像の左上隅にある画素の画像データは「９７」であり、ディザマトリックス上でこの画素に対応する位置に記憶されている閾値は「１」である。従って、左上隅の画素については、画像データの方がディザマトリックスの閾値よりも大きいから、この画素にはドットを形成すると判断する。図１０中に実線で示した矢印は、この画素にはドットを形成すると判断して、判断結果をメモリに書き込んでいる様子を模式的に表したものである。一方、この画素の右隣の画素については、画像データは「９７」、ディザマトリックスの閾値は「１７７」であり、閾値の方が大きいので、この画素についてはドットを形成しないものと判断する。このように、画像データとディザマトリックスに設定された閾値とを比較することにより、ドットの形成有無を画素毎に決定することができる。ハーフトーン処理（図７のステップＳ１０６）では、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の画像データに対して上述したディザ法を適用することにより、画素毎にドット形成の有無を判断してドットデータを生成する処理を行う。
【００６２】
以上のようにしてハーフトーン処理を行ったら、今度は、インターレース処理を開始する（ステップＳ１０８）。インターレース処理とは、印字ヘッド２４１がドットを形成する順序でドットデータを並び替えて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する処理である。すなわち、図６に示したように、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７に設けられたノズルＮｚは副走査方向にノズルピッチｋの間隔を空けて設けられているから、印刷キャリッジ２４０を主走査させながらインク滴を吐出すると、副走査方向にノズルピッチｋの間隔を空けてドットが形成されてしまう。そこで全画素にドットを形成するためには、印刷キャリッジ２４０と印刷媒体との相対位置を副走査方向に移動させて、ノズルピッチｋだけ隔たったドット間の画素に新たなドットを形成することが必要となる。このように、実際に画像を印刷する場合には、画像上で上方にある画素から順番にドットを形成しているわけではない。更に、主走査方向に同じ列にある画素についても、一回の主走査でドットを形成するのではなく、画質上の要請から、複数回の主走査に分けてドットを形成することとして、各回の主走査では飛び飛びの位置の画素にドットを形成することも広く行われている。
【００６３】
このため、実際にドットの形成を開始するに先立って、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色について得られたドットデータを、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７がドットを形成する順番に並び替えておく処理が必要となる。このような処理が、インターレースと呼ばれる処理である。
【００６４】
制御回路２６０はインターレース処理を終了すると、インターレース処理によって並べ替えられたドットデータに従って、実際に印刷媒体上にドットを形成する処理（ドット形成処理）を開始する（ステップＳ１１０）。すなわち、キャリッジモータ２３０を駆動して印刷キャリッジ２４０を主走査させながら、順番を並び替えておいたドットデータをインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する。前述したようにドットデータは、各画素にドットを形成するか否かを表したデータであるから、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７は、ドットデータに従ってインク滴を吐出すれば、各画素に適切にインクドットを形成することができる。
【００６５】
そして、一回の主走査が終了したら、今度は、紙送りモータ２３５を駆動して印刷媒体を副走査方向に紙送りした後、再びキャリッジモータ２３０を駆動して印刷キャリッジ２４０を主走査させつつ、順番を並べ替えておいたドットデータをインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給してドットを形成する。このような操作を繰り返し行うことにより、印刷媒体上には、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色のドットが画像データの階調値に応じて適切な分布で形成され、その結果として画像が印刷される。
【００６６】
以上に説明したように、本実施例の画像印刷処理では、画像データを受け取ると、人物の顔面が写っていると思われる領域（顔面領域）を抽出して、顔面がより好ましい印象となるように補正を行う。このとき、顔面領域の信頼度（すなわち、どの程度の確からしさで顔面と思われるか）に対応する指標も求めておき、確からしさに応じて補正を行う。このため、画像データに、たとえ顔面か否かの判定が困難な画像が写っている場合、あるいは複数の人物が写っている場合でも、顔面を適切に補正して良好な画像を印刷することが可能となっている。以下では、画像から顔面領域を抽出して補正を行う処理（画像データ補正処理）について詳しく説明する。
【００６７】
Ｄ．画像データ補正処理  ：
図１１は、画像印刷処理中で行われる画像データ補正処理の流れを示したフローチャートである。図７を用いて前述したように、かかる処理は、印刷しようとする画像データを受け取ると、印刷装置１０に搭載された制御回路２６０によって実行される処理である。
【００６８】
図示されるように、画像データ補正処理を開始すると、先ず初めに、画像データを解析して顔面領域を抽出するとともに、顔面領域の合致度を取得する処理を行う（ステップＳ２００）。前述したように、顔面領域とは画像中で人物の顔面が写っていると思われる領域である。画像中から顔面領域を抽出する方法としては、種々の方法が提案されているが、何れの手法も大まかに言えば、予め定められた判定基準に合致するか否かによって、顔面に相当する部分を抽出する手法ということができる。本実施例ではどのような手法を適用することも可能であるが、一例として、次のような方法によって顔面領域を抽出することができる。
【００６９】
先ず、画像データの中から、物体の輪郭に相当する部分を抽出する。輪郭の抽出に際しては、メディアンフィルタなどの二次元フィルタを用いてノイズを除去したり、コントラストの強調やエッジの強調などを行った後、二値化を行う。そして、得られた二値化像の境界部分を、物体の輪郭として抽出する。次いで、抽出した輪郭の中で、明らかに人物の顔ではないと思われるものを除外する。例えば、抽出した輪郭の中で直線の割合が大きい物体については、いわゆる人工物である可能性が高い。このように、明らかに人物の顔ではないと判断できる物体を除外しておく。
【００７０】
次いで、残った物体の中から、輪郭の形状に着目して「目」、「口」、「鼻」などと思われる物体を抽出していく。これら「目」、「口」、「鼻」などの抽出に際しては、いわゆるパターンマッチングと呼ばれる手法を適用することができる。そして、パターンマッチングの結果、それぞれの物体が、どの程度の確からしさで「目」、「口」、あるいは「鼻」と判断されたかを示す数値（目、口、鼻についての合致度）も取得しておく。
【００７１】
もし、こうして抽出された物体が本当に「目」、「口」、「鼻」などであれば、互いに所定の位置関係にあるはずである。例えば、「口」と思わしき物体が抽出されたとき、上方の適切な範囲に、「目」や「鼻」と思われる物体（あるいは明らかに「目」または「鼻」であると判断できる物体）が存在していれば、抽出された物体は「口」であると判断することができる。同様に「目」と思わしき物体についても、本当に「目」であれば、多くの場合、近くに同じ向きの「目」らしき物体が存在している筈である。このようにして、輪郭から「目」、「口」、「鼻」などと思われる物体を抽出し、抽出した物体の中から、互いの位置関係を考慮することによって「目」、「口」、「鼻」などを特定することができる。また、「目」、「口」、「鼻」などの互いの位置関係が、標準的な位置関係にどの程度合致するか、例えば「目」の位置を基準として「口」の位置が、標準的な位置にどの程度合致するかに応じて、「目」、「口」、「鼻」などについて得られている合致度を修正する。
【００７２】
そして最後に、一組ずつの「目」、「口」、「鼻」などを包含する顔の輪郭部分を抽出することによって、画像中で人物の顔が写っていると思われる領域（顔面領域）を抽出する。また、このとき、抽出した顔面領域に含まれる「目」、「口」、「鼻」について得られた合致度を加算することにより、顔面領域についての合致度も算出しておく。このようにして得られた合致度は、抽出された顔面領域が、どの程度の確からしさで顔面と思われるかを示す指標として用いることができる。
【００７３】
尚、上述した説明では、「目」、「口」、「鼻」などの各要素についての合致度や、それぞれの要素の位置関係についての合致度などを積み上げていくことによって、顔面領域全体としての合致度を求めるものとしているが、個々の合致度を積み上げるのではなく、顔面領域を抽出した後、全体としての合致度を求めることとしても良い。すなわち、予め標準的な顔面の画像を記憶しておき、顔面領域の抽出後、記憶しておいた顔面の画像と抽出した顔面領域との二次元的な相互相関係数を算出して、得られた相関係数を合致度とすることとしてもよい。
【００７４】
図１２は、以上のようにして画像データを解析することにより、複数の顔面領域と、各顔面領域についての合致度とが得られた様子を概念的に示した説明図である。尚、ここでは、合致度は「０」〜「１．０」の値を取り得るものとしている。例えば、顔面領域Ａについては合致度０．９となっており、これはほぼ間違いなく顔面が写っていることを意味している。これに対して、顔面領域Ｂについては合致度０．４となっており、顔面が写っているのか否か判断が難しく、顔面ではないとは断定できないが、どちらかと言えば顔面ではないと考えられる画像であることを意味している。また、顔面領域Ｃについては合致度０．６となっている。これは、どちらかと言えば顔面であると考えられるが、顔面でない可能性もあり得るような画像であることを意味している。
【００７５】
一般的な顔面抽出処理では、顔面領域Ｂのような画像については顔面領域として抽出されず、一方、顔面領域Ｃのような画像については顔面領域として抽出されることが多い。しかし、本実施例においては、顔面領域を合致度とともに抽出しているので、顔面領域Ｂのような多少の疑わしい領域も、顔面領域として抽出されている。図１１のステップＳ２００では、以上のようにして、画像データから顔面領域および各顔面領域についての合致度を抽出する処理を行う。
【００７６】
次いで、画像データ補正処理では、抽出した顔面領域の中から、補正の対象とする顔面領域を１つ選択する（ステップＳ２０２）。次いで、選択した顔面領域の合致度に応じて、顔面領域の明度を補正する処理（明度補正処理）を行う（ステップＳ２０４）。
【００７７】
図１３は、画像データ補正処理の中で合致度に応じて明度を補正する処理の流れを示すフローチャートである。また、図１４は、顔面領域の合致度に応じて明度を補正している様子を概念的に示した説明図である。
【００７８】
明度補正処理では、先ず初めに、顔面領域の目標とする明度（目標明度）を設定する（ステップＳ３００）。目標明度は、固定値を予め設定しておくこともできるが、好ましくは画像に応じて適切な目標明度を設定することが望ましい。目標明度の設定方法としては、種々の方法を考えることができるが、例えば次のようにすることができる。先ず、画像全体についての平均明度を求め、次いで平均明度より所定量だけ（あるいは所定比率だけ）明るい明度を、顔面領域の目標明度として設定する。画像中で人物の顔面は観察者の注意を引き易い部分なので、この部分が周囲より暗めに写っていたのでは、顔面が判別し難くなって好ましいことではない。逆に、顔面の部分は周囲より多少明るくなっていても、さほど違和感を与えることがない。そこで、顔面の部分を周囲より少しだけ明るくしておくことで、好ましい画像とすることができるのである。図１４中に示した白抜きの矢印は、このようにして設定された目標明度を示している。
【００７９】
次いで、対象としている顔面領域の平均明度を算出する（図１３のステップＳ３０２）。図１４中には、対象とする顔面領域について求めた明度のヒストグラムと、その平均明度とが示されている。仮に、顔面領域に写っている物体が間違いなく人物の顔面であれば、顔面領域の平均明度と目標明度との差に相当する分だけ、顔面領域の明度が増加するように補正することで、好ましい画像を得ることができる筈である。しかし、顔面領域に写っている物体が顔面ではなかった場合は不自然な画像となってしまう。
【００８０】
そこで、目標明度と、顔面領域について得られた平均明度および合致度に基づいて、明度補正量を決定する（ステップＳ３０４）。本実施例では、合致度に対して「０」〜「１．０」の補正係数を予め設定しておき、「目標明度」から顔面領域の「平均明度」を減算した値に補正係数を乗算することによって、明度補正量を算出している。図１５は、合致度に対して補正係数が設定されている様子が例示されている。
【００８１】
こうして、顔面領域の合致度に応じた明度補正量が得られたら、明度補正量に相当する分だけ、顔面領域の明度を補正する処理を行う（ステップＳ３０６）。図１４には、明度補正量に相当する分だけ明度を補正した結果、顔面領域の明度が増加している様子が模式的に示されている。図１４中に斜線を付して示した矢印は、補正によって顔面領域のヒストグラムが増加している様子を概念的に表したものであり、補正後の明度のヒストグラムは、図中に破線によって示されている。以上のようにして、対象とする顔面領域についての明度を、合致度に応じて補正したら、図１３に示した明度補正処理を終了して、図１１の画像データ補正処理に復帰する。
【００８２】
画像データ補正処理では、明度についての補正が終了すると、今度は色相についても、合致度に応じて補正する処理（色相補正処理）を開始する（図１１のステップＳ２０６）。
【００８３】
色相補正処理は、上述した明度補正処理とほぼ同様にして行うことができる。また、図１６は、顔面領域の合致度に応じて色相を補正している様子を概念的に示した説明図である。以下では、図１６を参照しながら、図１３のフローチャートを流用して色相補正処理について簡単に説明する。
【００８４】
色相補正処理を開始すると、先ず初めに、目標とする肌色を設定する（ステップＳ３００相当）。ここで、目標とする肌色とは、人物の顔が好ましい印象となるように設定された肌色のことである。例えば、一般的に人物の顔色は、実際よりも若干ピンクがかった色で印刷した方が好ましい印象の画像となることが知られている。このように人物の顔色には、実際の色彩とは別にこのましい肌色が存在しており、このような肌色を予め求めておいて、目標の肌色として設定するのである。図１６には、ＲＧＢ色空間に、目標とする肌色が設定されている様子が概念的に示されている。
【００８５】
次いで、対象としている顔面領域の中から皮膚（すなわち、目でも口でも無く、髪の毛でも眉でもない部分）の色彩の平均を求め、これを、顔面領域の平均的な肌色とする（図１３のステップＳ３０２相当）。図１６には、顔面領域の平均的な肌色が「×印」によって示されている。
【００８６】
そして、目標の肌色と、顔面領域の平均的な肌色と、合致度に基づいて、色相の補正量を決定する（ステップＳ３０４相当）。かかる処理も、前述した明度の補正と同様にして行う。すなわち、合致度１．０の顔面領域であれば肌色を、図１６に示した目標の肌色となるように補正すればよいのであるから、合致度に応じて補正係数を設定しておき、補正係数に応じた比率で補正してやればよい。図１６中で、斜線を付して示した矢印は、このようにして補正量を求めた様子を概念的に表している。
【００８７】
こうして、顔面領域の合致度に応じた補正量が得られたら、顔面領域の色相を補正する処理を行った後（ステップＳ３０６相当）、色相補正処理を終了する。図１１に示したＳ２０４では、以上のようにして、顔面領域の合致度に応じて色相を補正する処理を行う。尚、以上の説明では、ＲＧＢ色空間内で色相補正を行うものとして説明したが、ＲＧＢ色空間で色相を補正すると、同時に明度も補正されてしまう。そこで、ＲＧＢ色空間から測色色空間（例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間など）のように、明度と色相とを分離して取り扱うことが可能な色空間の画像データに変換した後、色相補正を行うこととしても良い。
【００８８】
こうして色相を補正する処理を終了したら（図１１のステップＳ２０６）、抽出されている全ての顔面領域について、上述した処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ２０８）。そして、未だ処理していない顔面領域が残っていると判断された場合には（ステップＳ２０８：ｎｏ）、ステップＳ２０２に戻って新たな顔面領域を選択した後、その顔面領域に対して続く一連の処理を行う。こうした操作を繰り返し、全ての顔面領域について処理が終了したと判断されたら（ステップＳ２０８：ｙｅｓ）、図１１に示した画像データ補正処理を抜けて、図７の画像印刷処理に復帰する。
【００８９】
以上に説明したように、本実施例の印刷装置１０では、画像データを受け取ると、画像中で人物の顔面が写っていると思われる領域（顔面領域）を抽出して、顔面領域に対して所定の補正を行ってから画像を印刷する。また、顔面領域の抽出に際しては、画像に写っている物体が人物の顔面であるか否かを判定するための所定の判定基準を記憶しておき、かかる判定基準と照合して顔面領域を抽出するとともに、判定基準との合致度を取得しておく。そして、合致度に応じて顔面領域の補正を行っている。このため、画像中に人物の顔面か否かの判定が難しい画像が含まれていた場合でも、補正量が合致度に応じて抑制されるので、不適切な補正を行うことを回避することができる。また、複数の人物が写っている場合でも、顔面領域は合致度に応じて補正されるので、補正済みの顔面と未補正の顔面とが混在して発生することも回避することが可能となる。
【００９０】
Ｅ．変形例  ：
以上に説明した実施例では、顔面領域について得られた合致度に応じて、補正量を調整するものとして説明した。しかし、顔面領域に着いて得られた合致度が補正に反映されるのであれば良く、必ずしも補正量に反映させる必要はない。例えば、合致度に応じて、補正する項目を変更することも可能である。以下では、こうした変形例の画像データ補正処理について説明する。
【００９１】
図１７は、変形例の画像データ補正処理の流れを示すフローチャートである。変形例の画像データ補正処理は、図１１を用いて前述した画像データ補正処理に対して、色相についての補正を行うか否かを、合致度に応じて切り換えている点が大きく異なっている。以下、かかる相違点を中心として、変形例の画像データ補正処理について簡単に説明する。
【００９２】
変形例の画像データ補正処理においても、前述した画像データ補正処理と同様に、処理を開始すると、先ず初めに、顔面領域を抽出するとともに、顔面領域の合致度を取得する処理を行う（ステップＳ４００）。次いで、抽出した顔面領域の中から、補正の対象とする顔面領域を１つ選択する（ステップＳ４０２）。
【００９３】
そして、選択した顔面領域に対して、合致度に応じて明度を補正する処理（明度補正処理）を行う（ステップＳ４０４）。かかる処理は、図１３ないし図１５を用いて前述した処理と同様であるため、ここでは説明を省略する。
【００９４】
明度に応じた補正を行ったら、変形例の画像データ補正処理では、顔面領域の合致度が所定値以上か否かを判断する（ステップS４０６）。そして、合致度が所定値以上である場合には（ステップＳ４０６：ｙｅｓ）、顔面領域の色相を補正する処理を行う（ステップＳ４０８）。かかる処理も、図１６を用いて前述した色相補正処理とほぼ同様の処理を行う。もっとも、前述した色相補正処理では、顔面領域の合致度に応じて補正量を調整して、色相を補正したが、変形例においては、顔面領域の合致度が所定値以上の場合にだけ色相の補正を行うこととしているので、色相の補正量については固定としても良い。もちろん、合致度に応じて補正量を調整することも可能である。一方、顔面領域の合致度が所定値以下であった場合は（ステップＳ４０６：ｎｏ）、顔面領域の色相を補正する処理はスキップする。
【００９５】
次いで、抽出された全ての顔面領域について、上述した処理を終了したか否かを判断する（ステップＳ４１０）。そして、未だ処理していない顔面領域が残っていると判断された場合には（ステップＳ４１０：ｎｏ）、ステップＳ４０２に戻って新たな顔面領域を選択した後、その顔面領域に対して続く一連の処理を行う。こうした操作を繰り返し、全ての顔面領域について処理が終了したと判断されたら（ステップＳ４１０：ｙｅｓ）、図１７に示した画像データ補正処理を抜けて、図７の画像印刷処理に復帰する。
【００９６】
以上に説明した変形例の顔面データ補正処理においても、画像データを受け取ると、画像データを解析して顔面領域を抽出するとともに、顔面領域に写っている対象が顔面であることの確からしさを表す指標である合致度を取得する。そして、顔面領域の合致度が所定値以上ある場合（換言すれば、十分な確からしさで顔面が写っていると思われる場合）は、全ての項目（上述した例では、明度および色相）について補正を行うことで、より好ましい画像を印刷する。一方、合致度が所定値に満たない顔面領域については、顔面以外の物体が写っているにも拘わらず、顔面と誤検出している可能性もある。そこで、仮に誤検出していた場合でも、それほど不自然な画像とならない項目（上述した例では明度）について補正を行う。このため、人物の顔面か否かの判定が難しい画像や、あるいは複数の人物が写っていてその中に顔面か否かの判定が難しい画像が含まれていた場合でも、不自然な画像に補正することなく、適切に印刷することが可能となる。
【００９７】
尚、上述した変形例では、顔面領域の合致度が高く、従って十分な確からしさで顔面が写っていると思われる場合には、全ての項目について補正し、合致度が低い場合には一部の項目について補正するものとして説明した。しかし、顔面領域の合致度に応じて補正する項目が適切に選択されるのであれば、どのようにして項目を選択することも可能である。例えば、合致度が低い顔面領域については項目Ａ（画質の大きな改善効果は期待できなかったとしても、誤って補正しても不自然な画像になり難い項目）の補正を行い、合致度が中くらいの顔面領域については項目Ｂ（中程度の画質改善効果が期待できるが、誤って補正した場合には若干、不自然な画像になり易い項目）の補正を行い、そして合致度が高い顔面領域については項目Ｃ（画質の大きな改善効果は期待できるが、誤って補正しても不自然な画像になってしまう項目）の補正を行うこととしてもよい。このようにしても、人物の顔面を好印象に見せながら不自然な画像にならないように、適切に画像を補正して印刷することが可能となる。
【００９８】
以上、本実施例の印刷装置について説明したが、本発明は上記すべての実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。
【００９９】
例えば、上述した実施例では、画像データを受け取って画像を印刷する場合について説明したが、画像の印刷媒体上に印刷する場合に限らず、例えば、液晶画面などの表示媒体上に画像を表示さる場合にも、本願発明は好適に適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】本実施例の印刷装置の概要を示した説明図である。
【図２】本実施例の印刷装置の外観形状を示す斜視図である。
【図３】原稿画像を読み込むために印刷装置の上部に設けられた原稿台カバーを開いた様子を示す説明図である。
【図４】スキャナ部の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である。
【図５】本実施例の印刷装置の内部構成を概念的に示した説明図である。
【図６】各色のインク吐出ヘッドにインク滴を吐出する複数のノズルが形成されている様子を示した説明図である。
【図７】本実施例の印刷装置で画像を印刷するために行われている画像印刷処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】色変換処理のために参照される色変換テーブルを概念的に示した説明図である。
【図９】ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。
【図１０】ディザマトリックスを参照しながら画素毎にドット形成の有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。
【図１１】画像印刷処理中で行われる画像データ補正処理の流れを示したフローチャートである。
【図１２】画像データを解析することによって複数の顔面領域、および各顔面領域についての合致度が得られた様子を概念的に示した説明図である。
【図１３】画像データ補正処理の中で合致度に応じて明度を補正する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】顔面領域の合致度に応じて明度を補正している様子を概念的に示した説明図である。
【図１５】合致度に対して補正係数が設定されている様子を例示した説明図である。
【図１６】顔面領域の合致度に応じて色相を補正している様子を概念的に示した説明図である。
【図１７】変形例の画像データ補正処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０１】
１０…印刷装置、    １２…インク吐出ヘッド、    １００…スキャナ部、
２００…プリンタ部、    ２４０…印刷キャリッジ、    ２４１…印字ヘッド、
２４２…インクカートリッジ、    ２４３…インクカートリッジ、
２６０…制御回路、    ３００…操作パネル
【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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