(57)【要約】【課題】画像を類似性に応じてグルーピングし、各グループごとに、グループ内に含まれる画像の画質のばらつきを低減すること、【解決手段】類似性判定部１０４ａは、複数の画像の類似性を判定し、グルーピング部１０４ｂは、類似性の判定結果に基づいて複数の画像をグルーピングする。画像補正部１０４ｃは、グルーピング結果に基づいて同じグループに含まれる複数の画像の画質のばらつきを低減するように各画像を補正し、画像出力部１０４ｄは、補正した画像をデータファイルとして出力する。【選択図】図１
2007174015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
複数の画像の類似性を判定する類似性判定手順と、
前記類似性判定手順による判定結果に基づいて、前記複数の画像をグルーピングするグルーピング手順と、
前記グルーピング手順によるグルーピング結果に基づいて、同じグループに含まれる複数の画像の画質のばらつきを低減するように各画像を補正する補正手順と、
前記補正手順で補正した画像をデータファイルとして出力するファイル出力手順とを実行させるための画像管理プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記補正手段は、画像の明るさのばらつきを低減するように画像を補正することを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記補正手順は、画像の各色成分に同一の補正係数を掛け算することにより画像の明るさのばらつきを低減することを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項４】
請求項１に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記補正手順は、画像に階調補正処理を施すことにより画像の画質のばらつきを低減することを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項５】
請求項１に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記補正手段は、画像に彩度補正処理を施すことにより画像の彩度のばらつきを低減することを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項６】
請求項１に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記グルーピング手順は、前記複数の画像を各画像の撮影日時に基づいてグルーピングすることを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項７】
請求項１に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記グルーピング手順は、前記複数の画像を各画像が撮影された地点の位置情報に基づいてグルーピングすることを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項８】
請求項１に記載の画像管理プログラムにおいて、
各画像の傾向を判断する傾向判断手順をさらに有し、
前記グルーピング手順は、前記傾向判断手順による判断結果に基づいて前記複数の画像をグルーピングすることを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記傾向判断手順は、前記画像の傾向を画像における色の分布特性に基づいて判断することを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項１０】
請求項１に記載の画像管理プログラムにおいて、
前記グルーピング手順によるグルーピング結果に基づいて、前記複数の画像の表示順序を決定する表示順序決定手順をさらに有することを特徴とする画像管理プログラム。
【請求項１１】
請求項１〜１０に記載の画像管理プログラムを実行するための実行手段を備えることを特徴とする画像管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像された画像をグループ分けして管理するための画像管理プログラム、および画像管理プログラムを実行するための画像管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような画像処理装置が特許文献１によって知られている。この画像処理装置では、カメラによって撮像された複数コマの画像データの類似性を判定し、類似性があると判定された各コマの画像データの再生画像の品質が揃うように画像処理を施して、プリントする。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−３５２６０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の画像処理装置では、画像処理を施した結果の画像をプリンタに出力してプリントするため、一旦プリントした複数コマの画像を再度プリントする際には、その都度、類似性判定処理、および画像処理を行わなければならいという問題が生じていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、複数の画像の類似性を判定し、類似性の判定結果に基づいて複数の画像をグルーピングし、グルーピング結果に基づいて同じグループに含まれる複数の画像の画質のばらつきを低減するように各画像を補正し、補正した画像をデータファイルとして出力する。
各画像を補正するに当たっては、画像の明るさのばらつきを低減するように画像を補正することが好ましく、このために各画像の各色成分に同一の補正係数を掛け算することにより画像の明るさのばらつきを低減してもよく、画像に階調補正処理を施すことにより画像の画質のばらつきを低減にしてもよい。
また、画像に彩度補正処理を施すことにより画像の彩度のばらつきを補正してもよい。
複数の画像をグルーピングするに当たっては、各画像の撮影日時に基づいてグルーピングしてもよく、複数の画像を各画像が撮影された地点の位置情報に基づいてグルーピングしてもよい。または、各画像の傾向を判断して、その判断結果に基づいて複数の画像をグルーピングしてもよい。このとき、各画像の傾向を画像における色の分布特性に基づいて判断することが好ましい。
複数の画像のグルーピング結果に基づいて、複数の画像の表示順序を決定するようにしてもよい。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、補正した画像をデータファイルとして出力するようにしたため、各画像に対して一度処理を施すだけで、その結果をデータファイルとして保持することができる。このため、画像を繰り返し出力する場合に、その都度、画像に対して類似性判定処理や補正処理を施す必要がなく、処理の負荷を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図1は、本実施の形態における画像管理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。画像管理装置１００は、例えばパーソナルコンピュータ（パソコン）であり、入力装置１０１と、外部インターフェース１０２と、ＨＤＤ１０３と、制御装置１０４と、モニタ１０５と、プリンタ１０６とを備えている。
【０００８】
入力装置１０１は、キーボードやマウスなど、使用者によって操作される種々の入力部材を含んでいる。
【０００９】
外部インターフェース１０２は、例えばＵＳＢインターフェースや無線ＬＡＮモジュールなど、外部機器と有線通信または無線通信を行うためのインターフェースである。本実施の形態におけるパソコンは、この外部インターフェース１０２を介して外部機器、例えばカメラ（デジタルカメラ）から画像（画像データファイル）を取り込む。または、外部インターフェース１０２として、メモリカードなどの記憶媒体を挿入するためのメモリカードスロットを設け、メモリカード経由で画像データファイルを取り込むようにしてもよい。
【００１０】
なお、外部インターフェース１０２を介して取り込まれる画像データファイルは、例えばＥｘｉｆ形式の画像データファイルのように、データファイル内に画像データ部と付加情報部とを含んでいる。画像データ部には、デジタルカメラで撮像された画像データが格納されている。また、付加情報部には、画像の撮像日時情報や、画像の撮像地点の位置情報（撮像地点情報）、たとえば緯度経度情報が含まれている。なお、撮像地点情報については、画像を撮像したデジタルカメラが撮像地点情報を検出するためのＧＰＳセンサを備えている場合のみ付加情報部に記憶されることになる。
【００１１】
外部インターフェース１０２を介して取り込んだ画像データファイルは、ＨＤＤ１０３に出力されて、所定のフォルダ内に記憶される。またＨＤＤ１０３には、後述するように画像データファイルをグルーピングして、各グループごとに画像データファイルの画質のばらつきを低減する画像処理を施し、その結果を出力するための画像管理プログラムが記憶されている。
【００１２】
制御装置１０４は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他周辺回路で構成され、類似性判定部１０４ａと、グルーピング部１０４ｂと、画像補正部１０４ｃと、画像出力部１０４ｄとを機能的に備えている。なお、制御装置１０４が備える１０４ａ〜１０４ｄの機能は、ハードウェアにより実現してもよく、ソフトウェアにより実現してもよい。本実施の形態では、制御装置１０４は、ＨＤＤ１０３に記憶された画像管理プログラムを制御装置１０４が備えるメモリ内に読み込んで実行することによって、１０４ａ〜１０４ｄの各機能をソフトウェア的に実現する例について説明する。
【００１３】
類似性判定部１０４ａは、画像データファイルに含まれる付加情報部から取得可能な撮影日時情報と撮影地点情報、および画像データ部に格納されている画像データに基づいて判定される画像の撮像シーンに基づいて、ＨＤＤ１０３に記憶されている複数の画像データファイルの類似性を判定する。具体的には以下のような類似性判定処理を行う。
【００１４】
類似性判定部１０４ａは、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示された場合には、まず、ＨＤＤ１０３に記憶されている全画像データファイルを処理対象データファイルとして制御装置１０４が備えるメモリに読み込む。なお、本実施の形態ではＨＤＤ１０３に記憶されている全画像データファイルを処理対象データファイルとする例について説明するが、ＨＤＤ１０３に記憶されている画像データファイルの内、使用者によって選択された画像データファイルのみを処理対象データファイルとしてもよい。また、複数の画像データファイルがＨＤＤ１０３内にフォルダ分けされて記憶されている場合には、使用者によって選択されたフォルダ内の全画像データファイルを処理対象データファイルとしてもよい。
【００１５】
類似性判定部１０４ａは、読み込んだ処理対象データファイルを、各画像データファイルの付加情報部に記憶されている撮影日時情報に基づいて撮影日時順に並べ替える。すなわち、処理対象データファイルとして読み込んだ全ての画像データファイルが、メモリ内で撮影日時が古いものから順番に並ぶように並べ替えを行う。次に、類似性判定部１０４ａは、並べ替えを行った結果、先頭の画像データファイルから順番に隣り合う前後の画像同士の撮影日時の差分を算出する。この処理を並べ替えを行った全ての処理対象データファイルを対象として行うことによって、時系列に並んだ全画像データファイルにおける各画像の撮影時間間隔を算出することができる。
【００１６】
類似性判定部１０４ａはさらに、算出した各画像の撮影日時の差分と、あらかじめ設定された閾値とを比較する。閾値としては、並べ替えの結果、撮影日時が連続する２枚の画像が同一の被写体を同一または類似する撮影条件で連続して撮像したものであるか否かを判断するための値、例えば１０分が設定される。
【００１７】
したがって、撮影日時の差分が閾値未満であれば、その２枚の画像は同一被写体を同一または類似する撮影条件で連続して撮影したものであると推定できることから、類似性判定部１０４ａは、その２枚の画像の類似性は高いと判定する。例えば、１台のデジタルカメラで連続して同一被写体を撮影した場合や、異なる複数台のデジタルカメラで一定時間内に同一の被写体を撮影した場合がこれに該当する。
【００１８】
一方、撮影日時の差分が閾値以上であれば、その２枚の画像は異なる被写体を撮影したものであるか、あるいは同一被写体を異なる撮影条件で撮影したものであると推定できることから、類似性判定部１０４ａは、その２枚の画像の類似性は低いと判定する。例えば、１台のデジタルカメラで所定時間以上間隔を空けて同一または異なる被写体を撮影した場合や、異なる複数台のデジタルカメラで所定時間以上間隔を空けて同一または異なる被写体を撮影した場合がこれに該当する。
【００１９】
グルーピング部１０４ｂは、類似性判定部１０４ａによる画像の撮像日時に基づく類似性の判定結果に基づいて、類似性の高い画像データファイルが同一グループとなるように、画像データファイルのグルーピングを行う。このために、類似性判定部１０４ａで画像の撮影日時の差分と閾値とを比較した結果に基づいて、撮影日時の差分が閾値以上となる画像データファイルの組を抽出し、各組の画像データファイル同士の間にグループの境界を設定して、処理対象データファイルをグルーピングする。
【００２０】
これによって、ほぼ同じ時刻に撮影された画像は、類似している可能性が高いことを加味して、これら類似している可能性が高い画像が同一グループに含まれるようなグルーピングを行うことができる。なお、本実施の形態では、この画像の撮像日時に基づくグルーピングを第１のグルーピングと呼び、この第１のグルーピングによって得られるグループを第１のグループと呼ぶ。
【００２１】
次に、類似性判定部１０４ａは、処理対象データファイルの付加情報部に含まれる撮影地点情報を取得する。このとき、上述したようにデジタルカメラがＧＰＳセンサを搭載していない場合には、そのデジタルカメラから取り込んだ画像データファイルの付加情報部には撮影地点情報は含まれていない。よって、類似性判定部１０４ａは、付加情報部に撮影地点情報を含んでいない処理対象データファイルはここでの処理対象から除外し、付加情報部に撮影地点情報を含んでいる処理対象データファイルのみを対象として撮影地点情報を取得する。
【００２２】
そして、類似性判定部１０４ａは、撮影地点情報を取得した処理対象データファイルの中から、上述した第１のグルーピング結果に基づいて、各グループ内で時系列の並び順が連続する処理対象データファイルを抽出する。そして、各グループ内で撮影地点が連続する画像間の撮影地点の差分、例えば緯度経度情報の差分を算出し、この撮像地点の差分と、あらかじめ設定された閾値とを比較する。閾値としては、撮影地点で並べ替えを行った結果、それぞれの画像が同一または近接する撮影地点で撮影されたものであるか否かを判断するための値、例えば１００ｍが設定される。
【００２３】
したがって、撮影地点の差分が閾値未満であれば、その２枚の画像は一定の距離以内で撮影されたものであると推定できる。この場合、その２枚の画像は、一定時間以内に、一定距離以内の撮影地点で撮影された画像であると判定することができ、類似性判定部１０４ａは、その２枚の画像の類似性は高いと判定する。
【００２４】
一方、撮影地点の差分が閾値以上であれば、その２枚の画像は異なる地点で撮影されたものであると推定できる。この場合、その２枚の画像は、一定時間以内に撮影されたものであるが、それぞれ異なった撮影地点で撮影された画像であると判定することができ、類似性判定部１０４ａは、その２枚の画像の類似性は低いと判定する。
【００２５】
グルーピング部１０４ｂは、上述した画像の撮影日時に基づく第１のグルーピング結果に対して、さらに類似性判定部１０４ａによる画像の撮影地点に基づく類似性の判定結果を加味した第２のグルーピングを行う。すなわち、画像の撮影日時に基づく類似性が高い各グループの画像データファイルを、さらに撮影地点に基づく類似性が高い画像データファイルが同一グループとなるように、各グループ内の画像データファイルをさらにグルーピングする。
【００２６】
このために、グルーピング部１０４ｂは、画像の撮影日時に基づいてグルーピングした各第１のグループ内の画像データファイルの中から、類似性判定部１０４ａで算出した撮影地点の差分が閾値以上となる画像データファイルの組を抽出し、各組の画像データファイル同士の間にグループの境界を設定するように、処理対象データファイルをグルーピングする。
【００２７】
これによって、ほぼ同じ時刻に撮影された画像であったとしても、複数の撮影者が離れた地点で画像を撮影した場合には、それぞれの画像の類似性は低くなることから、第１のグループを撮影地点を加味してさらにグルーピングすることによって、ほぼ同じ時刻に、ほぼ同じ場所で撮影された画像を類似している可能性が高い画像として同一グループに含んだ、第２のグループに分類することができる。
【００２８】
類似性判定部１０４ａは、さらに、上述した第２のグルーピングの結果、各第２のグループに含まれる画像データファイルの画像の傾向に基づいた類似性を判定する。なお、本実施の形態では、画像の傾向として絵柄に基づいて撮像シーンの類似性を判定するものとし、絵柄は後述するように色の分布特性に基づいて判断するものとする。例えば、ほぼ同じ時刻に、ほぼ同じ場所で撮影された画像であってとしても、撮影者が撮影方向を変えて撮影した複数の画像はそれぞれ類似性が低いものとなる。したがって、類似性判定部１０４ａは、上述した第２のグルーピングにより画像の撮影日時、および撮影地点に基づいてグルーピングした結果を、さらに精度高くグルーピングするために、次のように処理する。
【００２９】
まず、類似性判定部１０４ａは、上述した第２のグルーピングを行ってグループ分けされたそれぞれのグループ内において、各画像のＲ、Ｇ、Ｂの各色成分のヒストグラムを算出する。そして、各グループ内の画像間で同一の色成分同士のヒストグラムを比較する。すなわち、グループ内の全画像のＲ成分のヒストグラム、Ｇ成分のヒストグラム、Ｂ成分のヒストグラムをそれぞれ比較し、その類似性を判定することによって、各画像の色の分布特性に基づいた撮影シーンの類似性を判定する。
【００３０】
なお、各グループ内の画像間で同一の色成分同士のヒストグラムを比較する方法としては、種々の方法が考えられるが、本実施の形態では、以下のように比較するものとする。すなわち、類似性判定部１０４ａは、ヒストグラムの最大値Ａ、および最大値から所定範囲、例えば５％の範囲σを算出し、Ａ、およびσが所定の範囲内にある画像同士を類似性が高い画像であると判定する。
【００３１】
そして、グルーピング部１０４ｂは、撮影シーンの類似性が高い画像同士を同一グループにまとめる第３のグルーピングを行い、上述した第２のグループをさらに撮影シーンの類似性が高い画像ごとに分類した第３のグループを得る。これによって、ほぼ同じ時刻に、ほぼ同じ場所で撮影され、さらに同一シーンを撮像した画像を同一のグループとする第３のグループに分類することができる。
【００３２】
グルーピング部１０４ｂは、さらに、上述した第２のグループに含まれる画像の並び順を、撮影日時順とするか、あるいは撮影シーン順とするかを決定し、画像の並べ替えを行う。いずれの順序とするかは、あらかじめ使用者によって入力装置１０１を介して設定されており、グルーピング部１０４ｂは、使用者によって設定された並び順とするように画像データファイルを並べ替える。
【００３３】
使用者によって撮影日時順とするように設定されていた場合には、グルーピング部１０４ｂは、上述した第２のグループにおける画像の並び順をそのまま使用する。すなわち、この時点では並べ替え処理を行わず、既に撮影日時に基づいて並べ替えが完了している第２のグループにおける画像の順番をそのまま使用する。
【００３４】
これに対して、使用者によって撮影シーン順とするように設定されていた場合には、グルーピング部１０４ｂは、上述した第２のグループ内で、画像が上述した第３グループ単位に並ぶように画像の並べ替えを行う。すなわち、第２のグループ内の画像の並び順を、撮影シーンの類似性が高い画像が連続して並ぶように並び替える。
【００３５】
図２は、それぞれの並べ替え結果における画像の並び順の具体例を示す図である。図２に示す例においては、処理対象画像として画像２ａ〜画像２ｆの６枚の画像があり、各画像は撮影日時および撮影地点に基づいて第２のグルーピングが行われた結果、同一のグループに含まれているものとする。なお、画像２ａ〜画像２ｆは、複数のカメラＩ〜ＩＩＩで同日に撮影されたものであり、各画像の撮影時刻、および撮像シーンの判定結果は次の（Ａ）〜（Ｆ）に示す通りである。
【００３６】
（Ａ）画像２ａ
画像２ａは、カメラＩで撮像された画像であり、その撮影時刻は１０：００、撮影シーンの判定結果はＡである。
（Ｂ）画像２ｂ
画像２ｂは、カメラＩＩで撮像された画像であり、その撮影時刻は１０：００、撮影シーンの判定結果はＢである。
（Ｃ）画像２ｃ
画像２ｃは、カメラＩで撮像された画像であり、その撮影時刻は１０：０２、撮影シーンの判定結果はＣである。
（Ｄ）画像２ｄ
画像２ｄは、カメラＩで撮像された画像であり、その撮影時刻は１０：０４、撮影シーンの判定結果はＢである。
（Ｅ）画像２ｅ
画像２ｅは、カメラＩＩで撮像された画像であり、その撮影時刻は１０：０５、撮影シーンの判定結果はＡである。
（Ｆ）画像２ｆ
画像２ｆは、カメラＩＩＩで撮像された画像であり、その撮影時刻は１０：０５、撮影シーンの判定結果はＣである。
【００３７】
図２（ａ）は、これらの画像２ａ〜画像２ｆを撮影日時順に並べた場合の具体例を示している。この図２（ａ）に示すように、画像２ａ〜画像２ｆの各画像は、撮影シーンに関係なく撮影日時（撮影時刻）の昇順に並んでいる。これに対して、図２（ｂ）は、画像２ａ〜画像２ｆを撮影シーン順に並べ替えた場合の具体例を示している。この図２（ｂ）に示すように、画像２ａ〜画像２ｆの各画像は、撮影シーンＡ〜Ｃごとに並べ替えられ、各撮影シーン内では撮影時刻順に並んでいる。
【００３８】
画像補正部１０４ｃは、グルーピング部１０４ｂによって第３のグルーピングが行われた結果に基づいて、同一のグループに含まれる画像の画質のばらつきを低減するように各画像に対して画像処理を施す。本実施の形態では、画像の画質のばらつきとして画像の明るさを低減するように各第３のグループ内の画像に対してレベル補正を行い、さらにレベル補正処理を行った画像に対して、各画像のコントラストの特性を近づけるために階調補正処理を行う例について説明する。
【００３９】
画像補正部１０４ｃは、まず、各第３のグループ内の画像に対して次のようにレベル補正を行う。画像補正部１０４ｃは、各第３のグループにおいて、画質を揃えるための基準となる基準画像を選択する。本実施の形態では、第３のグループの画像は上述したように撮影日時で並べ替えられているため、その先頭の画像、すなわち各グループ内で最も撮影日時が早い画像を基準画像として選択する。
【００４０】
画像補正部１０４ｃは、選択した基準画像について、Ｇ成分（Ｇ色）のヒストグラムを算出する。さらに、各第３のグループに含まれる基準画像以外の補正対象画像について、Ｇ成分のヒストグラムを算出する。これによって、例えば、図３（ａ）に示すような基準画像についてのＧ成分のヒストグラムと、図３（ｂ）に示すような補正対象画像についてのＧ成分のヒストグラムを得ることができる。
【００４１】
画像補正部１０４ｃは、算出した基準画像についてのＧ成分のヒストグラムに基づいて、基準画像のＧ成分の最頻度値αを算出し、補正対象画像についてのＧ成分のヒストグラムに基づいて、補正対象画像のＧ成分の最頻度値βを算出する。そして、算出したαおよびβに基づいて、次式（１）により、補正対象画像の各画素のＲ、Ｇ、Ｂ各色成分の値に掛けるゲインを算出する。
ゲイン＝α／β  ・・・（１）
【００４２】
画像補正部１０４ｃは、式（１）で算出したゲインを、補正対象画像の各画素のＲ、Ｇ、Ｂ各色成分の値に掛けて、補正対象画像に対してレベル補正処理を施す。これによって、各第３のグループに含まれる補正対象画像の明るさを基準画像の明るさに近づけるようにレベル補正を行うことができ、各第３のグループに含まれる画像の明るさのばらつきを低減することができる。
【００４３】
画像補正部１０４ｃは、このようにレベル補正処理を施した後の補正対象画像に対して、さらに以下に説明するような階調補正処理を行って、補正対象画像のコントラストを基準画像に近づける、または一致させる。具体的には、次のように処理する。
【００４４】
まず、画像補正部１０４ｃは、レベル補正処理を施した後の補正対象画像について、Ｇ成分のヒストグラムを算出する。このレベル補正処理を施した後の補正対象画像についてのＧ成分のヒストグラムは、基準画像を基準としてレベル補正を施してあるため、その最頻度値は基準画像についてのＧ成分のヒストグラムの最頻度値と一致している。すなわち、図４に示すように、基準画像についてのＧ成分のヒストグラムＨ１の最頻度値と、レベル補正処理後の補正対象画像についてのＧ成分のヒストグラムＨ２の最頻度値とは一致している。
【００４５】
この図４に示す例において、Ｈ１は、レベル０の画素数およびレベル２５５の画素数ともに少ない。このため、基準画像はコントラストの低い画像、すなわち軟調の画像であるといえる。これに対して、Ｈ２は、レベル０の画素数およびレベル２５５の画素数ともに基準画像より多い。このため、この補正対象画像は、基準画像と比較してコントラストの高い画像、すなわち硬調の画像であるといえる。
【００４６】
補正対象画像と比較して基準画像が軟調であることから、この図４に示す例では補正対象画像を軟調にするように階調補正処理を施せば、補正対象画像のコントラストを基準画像のコントラストに近づけることができる。このため、画像補正部１０４ｃは、画像を軟調にするための階調補正カーブ、例えば図５に示す特性３の階調補正カーブを使用して、補正対象画像に対して階調補正処理を施す。すなわち階調変換することによって、補正対象画像のコントラストを基準画像のコントラストに近づけることができる。
【００４７】
なお、この図５は、横軸を入力値、縦軸を出力値としたときの階調補正カーブの具体例を示す図である。本実施の形態では、この図５に示すように、階調補正処理に使用する階調補正カーブとして、画像を硬調にするための特性１の階調補正カーブ、階調補正を行わないための特性２の階調補正カーブ、および上述したように画像を軟調にするための特性３の階調補正カーブがあらかじめ設定されているものとする。
【００４８】
そして、各特性の階調補正カーブをデータ化した階調補正テーブルが定義されて、制御装置１０４が有するメモリに記憶されている。画像補正部１０４ｃは、補正対象画像のＲ、Ｇ、Ｂ各色成分の各画素のデータを、この階調補正テーブルに入力し、入力値に対応する出力値を得ることによって、補正対象画像を階調変換する。
【００４９】
なお、画像補正部１０４ｃは、具体的には、次式（２）〜（５）により、基準画像と補正対象画像のコントラストを比較して、図５に示すいずれの特性の階調補正カーブを使用するかを決定する。なお、次式（２）において、Ｍａｘ１は基準画像の最大輝度値（Ｇ色）を表し、Ｍｉｎ１は基準画像の最小輝度値（Ｇ色）を表す。また、Ｍａｘ２は補正対象画像の最大輝度値（Ｇ色）を表し、Ｍｉｎ２は補正対象画像の最小輝度値（Ｇ色）を表す。
【００５０】
Ｘ＝（Ｍａｘ２−Ｍｉｎ２）−（Ｍａｘ１−Ｍｉｎ１）  ・・・（２）
Ｘ＜−３０  ｔｈｅｎ  特性１を使用（硬調にする）  ・・・（３）
−３０≦Ｘ＜３０  ｔｈｅｎ  特性２を使用（階調変換しない）  ・・・（４）
Ｘ≧３０  ｔｈｅｎ  特性３を使用（軟調にする）  ・・・（５）
【００５１】
画像補正部１０４ｃは、このようにして決定した特性に対応する階調変換カーブを使用して、補正対象画像に対して階調補正処理を施す。これによって、各第３のグループに含まれる画像に対してレベル補正を行って画像の明るさのばらつきを低減した後に、さらに各画像間でのコントラストを一致させることができる。
【００５２】
以上の処理により、各第３のグループごとに、グループ内の画像の画質のばらつき、すなわち画像の明るさとコントラストのばらつきを低減することができる。例えば、上述した画像２ａ〜画像２ｆにおいては、撮影シーンがＡである画像２ａと画像２ｅとの間の明るさとコントラストのばらつきが低減され、撮影シーンがＢである画像２ｂと画像２ｄとの間の明るさとコントラストのばらつきが低減され、撮影シーンがＣである画像２ｃと画像２ｆとの間の明るさとコントラストのばらつきが低減される。
【００５３】
画像出力部１０４ｄは、画像補正部１０４ｃにより補正された画像データ部を画像データファイルに組み込むことにより、補正済みの画像データファイルを生成する。そして画像出力部１０４ｄは、上述したようにグルーピング部１０４ｂで設定した並び順で補正済みの画像データファイルをＨＤＤ１０３へ出力する。
【００５４】
すなわち、画像の並び順として撮影日時順が設定されている場合には、画像出力部１０４ｄは、補正済みの各画像データファイルの付加情報部に対して、第２のグループ単位の撮影日時順となるような順番情報を追加してから画像データファイルをＨＤＤ１０３へ出力する。例えば、画像出力部１０４ｄは、上述した図２（ａ）に示した順番となるように画像２ａ〜２ｆの画像データファイルの付加情報部に順番情報を追加する。
【００５５】
これに対して、画像の並び順として撮影シーン順が設定されている場合には、画像出力部１０４ｄは、補正済みの各画像データファイルの付加情報部に対して、第２のグループ単位の撮影シーン順となるような順番情報を追加してから画像データファイルをＨＤＤ１０３へ出力する。例えば、画像出力部１０４ｄは、上述した図２（ｂ）に示した順番となるように画像２ａ〜２ｆの画像データファイルの付加情報部に順番情報を追加する。
【００５６】
また、画像出力部１０４ｄは、画像データファイルをＨＤＤ１０３に出力するのではなく、その他の記憶媒体、例えばＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒへ出力するようにしてもよい。さらに画像出力部１０４ｄは、ＨＤＤ１０３に画像データファイルを出力した後、その補正後の画像をモニタ１０５またはプリンタ１０６へ上述した順番情報の順番で出力する。なお、モニタ１０５またはプリンタ１０６のいずれに画像を出力するかは使用者によってあらかじめ設定されているものとする。
【００５７】
図６は、本実施の形態における画像管理プログラムの処理を示すフローチャートである。図６に示す処理は、使用者によって入力装置１０１が操作され、画像処理の開始が指示されると、制御装置１０４によって画像管理プログラムが起動されることにより実行される。
【００５８】
ステップＳ１０において、類似性判定部１０４ａは、ＨＤＤ１０３に記憶されている画像データファイルを処理対象データファイルとして制御装置１０４が備えるメモリに読み込む。その後、ステップＳ２０へ進み、類似性判定部１０４ａは、読み込んだ処理対象データファイルを、各画像データファイルの付加情報部に記憶されている撮影日時情報に基づいて撮影日時順に並べ替えて、ステップＳ３０へ進む。
【００５９】
ステップＳ３０では、類似性判定部１０４ａは、各画像の撮影日時の差分を算出し、算出した各画像の撮影日時の差分とあらかじめ設定された閾値とを比較して、撮影日時に基づく画像の類似性を判定する。その後、ステップＳ４０へ進み、グルーピング部１０４ｂは、上述した第１のグルーピングを行う。すなわち、撮影日時の差分が閾値以上となる画像データファイルの組を抽出し、各組の画像データファイル同士の間にグループの境界を設定して、処理対象データファイルをグルーピングする。その後、ステップＳ５０へ進む。
【００６０】
ステップＳ５０では、類似性判定部１０４ａは、付加情報部に撮影地点情報を含んでいる処理対象データファイルを抽出して、ステップＳ６０へ進む。ステップＳ６０では、各グループ内で撮影地点が連続する画像間の撮影地点の差分を算出し、この撮像地点の差分とあらかじめ設定されている閾値とを比較して、撮影地点に基づく画像の類似性を判定する。
【００６１】
その後、ステップＳ７０へ進み、グルーピング部１０４ｂは、上述した第２のグルーピングを行う。すなわち、画像の撮影日時に基づいてグルーピングした各第１のグループ内の画像データファイルに対して、撮影地点の差分が閾値以上となる画像データファイルの組を抽出し、各組の画像データファイル同士の間にグループの境界を設定するように、処理対象データファイルをグルーピングする。その後、ステップＳ８０へ進む。
【００６２】
ステップＳ８０では、類似性判定部１０４ａは、さらに、上述したように、第２のグルーピングの結果、各第２のグループに含まれる画像データファイルに対して画像の傾向、すなわち画像の撮影シーンに基づく類似性を判定する。その後、ステップＳ９０へ進み、グルーピング部１０４ｂは、撮影シーンの類似性が高い画像同士をまとめる第３のグルーピングを行って、ステップＳ１００へ進む。
【００６３】
ステップＳ１００では、あらかじめ使用者によって設定された画像の並び順が撮影日時順か、あるいは撮影シーン順かを判断する。画像の並び順が撮影日時順に設定されている場合には、後述するステップＳ１２０へ進む。これに対して、画像の並び順が撮影シーン順に設定されている場合には、ステップＳ１１０へ進み、グルーピング部１０４ｂは、上述した第２のグループ内で、画像が上述した第３グループ単位に並ぶように画像の並べ替えを行って、ステップＳ１２０へ進む。
【００６４】
ステップＳ１２０では、画像補正部１０４ｃは、上述したように、グルーピング部１０４ｂによって第３のグルーピングが行われた結果に基づいて、同一のグループに含まれる画像の画質のばらつきを低減するように各画像に対して画像処理を施す。その後、ステップＳ１３０へ進み、画像出力部１０４ｄは、グルーピング部１０４ｂで設定した並び順に従って補正済みの各画像データファイルの付加情報部に順番情報を追加する。そして画像出力部１０４ｄは、画像データファイルをＨＤＤ１０３に出力して記憶した後、モニタ１０５またはプリンタ１０６へ出力する。その後、処理を終了する。
【００６５】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）画像の類似性を判定して、その類似性の判定結果に基づいて画像をグルーピングするようにした。そして、同じグループ内に含まれる画像の画質のばらつきを低減するように、各画像を補正するようにした。これによって、類似する画像間での画質のばらつきを低減して、同一グループ内に含まれる画像の画質に統一性をもたせることができる。
【００６６】
（２）画像をグルーピングするに当たっては、画像データファイルを撮影日時順に並び替えた後、この撮影日時の差分が所定の閾値未満である連続する画像は、類似性が高いものと判定するようにした。これによって、撮影日時の差分が閾値未満であれば、その２枚の画像は同一被写体を同一または類似する撮影条件で連続して撮影したものである可能性が高いことを加味して、精度高く画像の類似性を判定することができる。
【００６７】
（３）画像を撮影日時に基づいて第１のグルーピングを行った後、さらに画像を撮影した地点の位置情報、すなわち撮影地点情報に基づいて、第２のグルーピングを行うようにした。これによって、ほぼ同じ時刻に撮影された画像であったとしても、複数の撮影者が離れた地点で画像を撮影した場合には、それぞれの画像の類似性は低くなることから、第１のグループを撮影地点を加味してさらにグルーピングすることによって、ほぼ同じ時刻に、ほぼ同じ場所で撮影された画像を類似している可能性が高い画像として同一グループに含んだ、第２のグループに分類することができる。
【００６８】
（４）第２のグルーピングの結果、各第２のグループに含まれる画像データファイルに対して、さらに画像の絵柄に基づいて撮影シーンの類似性を判定して、第３のグルーピングを行うようにした。これによって、ほぼ同じ時刻に、ほぼ同じ場所で撮影された画像であってとしても、撮影者が撮影方向を変えて撮影した複数の画像はそれぞれ類似性が低いものとなるが、さらに撮影シーンを加味してグルーピングすることによって、類似性の高い画像データファイルを精度高くグルーピングすることができる。
【００６９】
（５）グルーピングを実行して、グループ内に含まれる画像の画質のばらつきを低減するように各画像を補正した後、補正後の画像データファイルをＨＤＤ１０３へ出力して記憶するようにした。これによって、補正後の画像を繰り返し使用することができ、その都度、画像に対して類似性判定処理や補正処理を施す必要がないため、処理の負荷を低減することができる。
【００７０】
（６）グルーピングを実行して、グループ内に含まれる画像の画質のばらつきを低減するように各画像を補正した後、補正後の画像をモニタ１０５またはプリンタ１０６を介して出力するようにした。これによって、類似性の高い画像の画質のばらつきを低減して出力することができるため、使用者は違和感なく画像を閲覧することができる。
【００７１】
（７）画像データファイルの並び順として撮影日時順と撮影シーン順とを選択可能にし、選択された画像の並び順で使用者に対して画像を出力するようにした。これによって、使用者は好みの出力順で画像を閲覧でき、使用者の利便性を向上することができる。
【００７２】
―変形例―
なお、上述した実施の形態の画像管理装置は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、画像補正部１０４ｃは、各第３のグループ内の画像の画質のばらつきとして画像の明るさとコントラストのばらつきを低減するように画像を補正する例について説明した。しかしこれに限定されず、画像の色合いや彩度のばらつきを低減するように画像を補正してもよい。
【００７３】
例えば、画像補正部１０４ｃは、彩度のばらつきを低減するために次のような彩度補正処理を実行する。なお、ここでは各画像データファイルはＪｐｅｇ形式のデータファイル（Ｊｐｅｇファイル）に圧縮されており、各画像データファイル中の画像データ部には、ＹＣｂＣｒ表色系で示される画像データが含まれている場合について説明する。
【００７４】
この場合、画像補正部１０４ｃは、まず上述した実施の形態と同様に各第３のグループ内から基準画像を選択する。そして、選択した基準画像のＪｐｅｇファイル中の全画素について、輝度色差信号、すなわち（Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒ）を抽出する。そして、基準画像のＪｐｅｇファイル中の全画素について、（Ｃｂ２＋Ｃｒ２）１／２を演算する。一般に、（Ｃｂ２＋Ｃｒ２）１／２の値が大きいほど、彩度が高い色であると考えられることから、ここでは仮に（Ｃｂ２＋Ｃｒ２）１／２を彩度を示す値として代用する。
【００７５】
そして、画像補正部１０４ｃは、基準画像の（Ｃｂ２＋Ｃｒ２）１／２についてのヒストグラムを基準画像の彩度に関するヒストグラムとして作成する。また、画像補正部１０４ｃは、同様に補正対象画像についても（Ｃｂ２＋Ｃｒ２）１／２を演算して、補正対象画像の彩度に関するヒストグラムを作成する。これによって、例えば図７に示すような基準画像の彩度に関するヒストグラム、および補正対象画像の彩度に関するヒストグラムが作成される。
【００７６】
画像補正部１０４ｃは、算出した基準画像についての彩度に関するヒストグラムに基づいて、基準画像の（Ｃｂ２＋Ｃｒ２）１／２の最頻度値Ｓ１を算出し、補正対象画像についての彩度に関するヒストグラムに基づいて、補正対象画像の（Ｃｂ２＋Ｃｒ２）１／２の最頻度値Ｓ２を算出する。そして、算出したＳ１およびＳ２に基づいて、次式（６）により、補正対象画像の各画素のＣｒ、Ｃｂの値に掛けるゲインを算出する。
ゲイン＝Ｓ１／Ｓ２  ・・・（６）
【００７７】
画像補正部１０４ｃは、式（６）で算出したゲインを、補正対象画像の各画素のＣｒ、Ｃｂの値に掛ける。すなわち、Ｊｐｅｇファイルの各画素の（Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒ）を（Ｙ、Ｃｂ×Ｓ１／Ｓ２、Ｃｒ×Ｓ１／Ｓ２）に変換する。そして、この変換後の値でＪｐｅｇデータを更新する。これによって、上述した各第３のグループに含まれる補正対象画像の彩度を基準画像の彩度に近づけるように補正を行うことができ、各第３のグループに含まれる画像の彩度のばらつきを低減することができる。
【００７８】
（２）上述した実施の形態では、画像補正部１０４ｃは、グループ内の画像の画質のばらつきを低減するための基準画像として、第３のグループの先頭の画像、すなわち各グループ内で最も撮影日時が早い画像を選択する例について説明した。しかしこれに限定されず、処理対象画像が複数のカメラで撮像されたものである場合には、その中の任意の１台のカメラで撮像された画像を基準画像として選択してもよい。また、複数の画像データファイルがＨＤＤ１０３内にフォルダ分けされて記憶されている場合には、任意のフォルダ内に記憶されている画像を基準画像として選択してもよい。あるいはその他の方法により基準画像を設定してもよい。
【００７９】
（３）上述した実施の形態では、画像管理装置１００を例えばパソコンに適用する例について説明したが、これに限定されず、画像管理プログラムを実行することができる他の情報機器に適用することもできる。
【００８０】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】画像管理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】画像の並び順の具体例を示す図である。
【図３】レベル補正処理を行う際に作成されるＧ成分のヒストグラムの具体例を示す図である。
【図４】レベル補正処理を行った後のＧ成分のヒストグラムの具体例を示す図である。
【図５】階調補正カーブの具体例を示す図である。
【図６】画像管理プログラムの処理を示すフローチャート図である。
【図７】彩度に関するヒストグラムの具体例を示す図である。
【符号の説明】
【００８２】
１００  画像管理装置、１０１  入力装置、１０２  外部インターフェース、１０３  ＨＤＤ、１０４  制御装置、１０４ａ  類似性判定部、１０４ｂ  グルーピング部、１０４ｃ  画像補正部、１０４ｄ  画像出力部、１０５  モニタ、１０６  プリンタ
【図１】
2007174015.tif 000003
【図２】
2007174015.tif 000004
【図３】
2007174015.tif 000005
【図４】
2007174015.tif 000006
【図５】
2007174015.tif 000007
【図６】
2007174015.tif 000008
【図７】
2007174015.tif 000009