(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像および画像補正項目を表示する画像表示手段と、
前記補正項目に応じて第１補正情報を入力または算出する手段と、
前記補正項目毎に予め第２補正情報を記憶または保持する第２補正情報記憶手段と、
第１補正情報と、第２補正情報との類似度を判定する補正類似度判定手段とを有し、
前記補正類似度判定手段は、補正項目毎に記録されている前記第２補正情報の中から検索領域を限定し、前記第１補正情報に含まれる第１特徴量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２特徴量から第１類似度判定を行い、前記第１補正情報に含まれる第１補正量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２補正量から第２類似度判定を行い、前記第１類似度判定および前記第２類似度判定の２つの判定結果により、第２補正量を特定することを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
前記第１の類似判定は、第１特徴量と第２特徴量との差が最小であること、および、前記第２の類似判定は、第１補正量と第２補正量との差が最小であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
ユーザー認識を行うユーザーＩＤ検出手段をさらに有し、
検出されたユーザーＩＤと、前記補正類似度判定手段によって特定された第２補正情報を前記第２補正情報記憶手段によって記録し、
ユーザーＩＤと、補正項目と、画像の第１特徴量とから記録されている第２補正情報を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
画像および画像補正項目を表示する画像表示工程と、
前記補正項目に応じて第１補正情報を入力または算出する工程と、
前記補正項目毎に予め第２補正情報を記憶または保持する第２補正情報記憶工程と、
第１補正情報と、第２補正情報との類似度を判定する補正類似度判定工程とを有し、
前記補正類似度判定工程は、補正項目毎に記録されている前記第２補正情報の中から検索領域を限定し、前記第１補正情報に含まれる第１特徴量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２特徴量から第１類似度判定を行う工程と、前記第１補正情報に含まれる第１補正量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２補正量から第２類似度判定を行う工程と、前記第１類似度判定および前記第２類似度判定の２つの判定結果により、第２補正量を特定する工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
画像および画像補正項目を表示する画像表示処理と、
前記補正項目に応じて第１補正情報を入力または算出する処理と、
前記補正項目毎に予め第２補正情報を記憶または保持する第２補正情報記憶処理と、
第１補正情報と、第２補正情報との類似度を判定する補正類似度判定処理とを画像処理システムに実行させ、
前記補正類似度判定処理は、補正項目毎に記録されている前記第２補正情報の中から検索領域を限定し、前記第１補正情報に含まれる第１特徴量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２特徴量から第１類似度判定を行う処理と、前記第１補正情報に含まれる第１補正量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２補正量から第２類似度判定を行う処理と、前記第１類似度判定および前記第２類似度判定の２つの判定結果により、第２補正量を特定する処理とを含むことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理プログラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、原画像に対するユーザーの手動補正に基づく情報を基に、画像補正を行う画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラ、携帯電話などで撮影した画像は、通常、それ自身の表示画面やパソコン等の画面に表示し、画像の良し悪しを判断することが多い。その際、昼間や夜間、屋内外、逆行などの多様な条件により、意図した画像が撮影できていないことがある。
【０００３】
この様な場合、パソコン等を介してフォトレタッチソフト用の画像処理ソフトを立ち上げ、画像補正を施すことになる。その画像補正項目は多岐に渡るが、調整次第では格段に画質が向上する。そこで、下記に示す幾つかの装置等が開発されている。
【０００４】
特許文献１は、ネットワークを介し、所望する画像と類似した画像をオークション用の画像データベースから検索する特許である。
【０００５】
特許文献２は、大量の画像を効率よく補正するために開発されたものである。概要は、原画像の特徴量を算出し、予め用意されているＤＢ内にある画像の特徴量と比較し、最も類似している画像を抽出する。抽出された画像には単一の画像補正がリンクされており、リンクされた画像補正が適用される。この工程を複数繰り返すことで、所望の画像を得るものである。
【０００６】
特許文献３は、画像を顔、花、青空などのアイテムに分割し、夫々にユーザーがどの様な処理を施すかを計数し、記録する。次回、補正対象となる画像が入力された場合、この計数結果の頻度が高い処理を施すものである。
【特許文献１】特開２００３−３０３１８８号公報
【特許文献２】特開２００４−５４７５１号公報
【特許文献３】特開２００６−３２３５８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１は、類似した画像を検索するもので、検索結果に基づき画像補正を行う手段がない。
【０００８】
特許文献２は、大量の画像を自動で補正する点に着目した出願であるため、複数のユーザーが使用する場合、個々の好みを反映した画像補正を行いにくいという課題がある。
【０００９】
特許文献３は、画像をアイテムに分割し、アイテム毎に各ユーザーの好みの処理回数を計数し、優先順位を付与し、画像補正を行う出願である。そのため、１ユーザーは処理回数を重ね、好みの手順を形成していく必要がある。このシステムを新規で使うユーザーは適切な補正が得られない。また、処理回数の計数は処理対象の画像に大きく影響される。つまり、通常から逸脱した画像を処理する機会が増加したりすると、優先順位が極端に変化するという課題がある。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、原画像に対するユーザーの手動補正に基づく情報を基に、予め登録されている補正情報との類似度を判定し、適切な補正情報を選択し、画像補正を行う画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するため、請求項１に記載の画像処理システムは、画像および画像補正項目を表示する画像表示手段と、前記補正項目に応じて第１補正情報を入力または算出する手段と、前記補正項目毎に予め第２補正情報を記憶または保持する第２補正情報記憶手段と、第１補正情報と、第２補正情報との類似度を判定する補正類似度判定手段とを有し、前記補正類似度判定手段は、補正項目毎に記録されている前記第２補正情報の中から検索領域を限定し、前記第１補正情報に含まれる第１特徴量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２特徴量から第１類似度判定を行い、前記第１補正情報に含まれる第１補正量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２補正量から第２類似度判定を行い、前記第１類似度判定および前記第２類似度判定の２つの判定結果により、第２補正量を特定することを特徴とする。
【００１３】
請求項２に記載の画像処理システムは、請求項１に記載の画像処理システムにおいて、前記第１の類似判定は、第１特徴量と第２特徴量との差が最小であること、および、前記第２の類似判定は、第１補正量と第２補正量との差が最小であることを特徴とする。
【００１４】
請求項３に記載の画像処理システムは、請求項１又は２に記載の画像処理システムにおいて、ユーザー認識を行うユーザーＩＤ検出手段をさらに有し、検出されたユーザーＩＤと、前記補正類似度判定手段によって特定された第２補正情報を前記第２補正情報記憶手段によって記録し、ユーザーＩＤと、補正項目と、画像の第１特徴量とから記録されている第２補正情報を特定することを特徴とする。
【００１５】
請求項４に記載の画像処理方法は、画像および画像補正項目を表示する画像表示工程と、前記補正項目に応じて第１補正情報を入力または算出する工程と、前記補正項目毎に予め第２補正情報を記憶または保持する第２補正情報記憶工程と、第１補正情報と、第２補正情報との類似度を判定する補正類似度判定工程とを有し、前記補正類似度判定工程は、補正項目毎に記録されている前記第２補正情報の中から検索領域を限定し、前記第１補正情報に含まれる第１特徴量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２特徴量から第１類似度判定を行う工程と、前記第１補正情報に含まれる第１補正量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２補正量から第２類似度判定を行う工程と、前記第１類似度判定および前記第２類似度判定の２つの判定結果により、第２補正量を特定する工程とを含むことを特徴とする。
【００１６】
請求項５に記載の画像処理プログラムは、画像および画像補正項目を表示する画像表示処理と、前記補正項目に応じて第１補正情報を入力または算出する処理と、前記補正項目毎に予め第２補正情報を記憶または保持する第２補正情報記憶処理と、第１補正情報と、第２補正情報との類似度を判定する補正類似度判定処理とを画像処理システムに実行させ、前記補正類似度判定処理は、補正項目毎に記録されている前記第２補正情報の中から検索領域を限定し、前記第１補正情報に含まれる第１特徴量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２特徴量から第１類似度判定を行う処理と、前記第１補正情報に含まれる第１補正量および前記第２補正情報に含まれる限定した中にある第２補正量から第２類似度判定を行う処理と、前記第１類似度判定および前記第２類似度判定の２つの判定結果により、第２補正量を特定する処理とを含むことを特徴とする。
【００１７】
請求項６に記載の記録媒体は、請求項５に記載の画像処理プログラムが記録されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、原画像に対するユーザーの手動補正に基づく情報を基に、予め登録されている補正情報との類似度を判定し、適切な補正情報を選択し、画像補正を行う画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラムおよび記録媒体を提供することを可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明を以下に記載する実施の形態を用いて説明していく。
以下に記載する実施の形態は、本発明を好適にもしくは最適に実施する形態であり、これに限定されることはなく、当業者が容易に想到できる範囲内において、変形、修正可能とする。
【００２０】
（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態の画像処理装置（破線枠内の１）および画像表示手段１０２を有する画像処理システムの一例を示すブロック図である。
【００２１】
画像処理装置（破線枠内の１）は、手動補正入力手段１００、画像処理手段１０１、画像表示手段１０２、画像特徴量算出手段１０３、補正類似度判定手段１０４および第２補正情報ＤＢ（データべース）１０５を有する。
【００２２】
手動補正入力手段１００は、補正対象である原画像に対し、補正項目に応じてユーザーが手動補正した第１補正量を入力する。
【００２３】
画像処理手段１０１は、補正項目と第１補正量に基づいた画像処理を施し、画像処理結果を画像表示手段１０２へ送出し、画像を表示する。
【００２４】
画像表示手段１０２は、補正項目や第1補正量の入力を支援するための各種情報を表示する。
【００２５】
画像特徴量算出手段１０３は、補正項目ごとに、原画像の特徴量を算出する手段である。
【００２６】
補正類似度判定手段１０４は、補正項目ごとに、第１と第２の補正量と第１と第２の特徴量から補正の類似度を判定し、後段の第２補正情報ＤＢ１０５からユーザーの手動補正に近い第２補正量ｂが特定される。
【００２７】
第２補正量ｂは、画像処理手段１０１へフィードバックされ、原画像に対し、補正項目に応じた第２補正量ｂで画像処理が実行され、画像表示装置１０２にその補正画像が表示される。
【００２８】
上述した画像処理装置および画像表示手段の構成を有する画像処理システムの処理について、図２、図３および図４に示す。
図２は、本実施形態の画像処理システムにおいて行う処理の一例を示すフローチャート図である。
図３は、本実施形態の画像処理システムにおいて扱う情報を示す図である。（ａ）は、画像表示手段に入力する原画像例であり、（ｂ）は、画像表示手段に表示される原画像と画像の明るさを補正するスライドバーであり、（ｃ）は、画像処理部において、ツマミをスライドした方向および移動量に応じ、入出力明度変換特性を生成した一の結果を示す図であり、（ｄ）は、画像処理部において、ツマミをスライドした方向及び移動量に応じ、入出力明度変換特性を（ｃ）の様に生成し、原画像に対し明度変換を施す一の結果を示す図である。
図４は、本実施形態の画像処理システムにおいて、第２補正情報ＤＢに記録されている情報例を示す図である。
【００２９】
＜Ｓ１００＞
まず、Ｓ１００の処理について説明する。図３（ａ）は、画像処理手段１０１に入力する原画像例である。原画像が画像処理装置１０１に入力されると、画像処理装置１０１は、それを検知し、手動補正入力手段１００へ補正項目番号を要求する。
【００３０】
補正項目としては、明るさ補正、コントラスト補正、肌色の色相補正、肌色の彩度補正、グレーの色相補正、グレーの彩度補正、青空や海の色相補正、青空や海の彩度補正、スムージング補正、エッジ強調など多種多様である。
【００３１】
これら補正項目にはユニークな番号が付与されており、補正項目の番号により、容易に補正項目が特定できる。
【００３２】
本処理では補正項目番号＝１を明るさ補正として、以下説明する。手動補正入力手段１００は画像処理手段１０１へ補正項目番号＝１を送出する。
【００３３】
＜Ｓ１０１＞
Ｓ１０１の処理において、画像表示手段１０２は、第1補正量の入力を促す情報を表示する。
【００３４】
＜Ｓ１０２＞
Ｓ１０２の処理において、画像表示手段１０２に表示された画像及び情報を参照しながら、手動補正入力手段１００から第１補正量を入力する。補正項目番号＝１の第１補正量については後述する。画像処理手段１０１では第１補正量で原画像を補正し、補正画像を画像表示手段１０２に表示する。
【００３５】
（補正項目番号＝１の明るさ補正とその第１特徴量）
画像表示手段１０２には原画像（図３（ａ））と画像の明るさを補正するスライドバー（図３（ｂ））が表示される。ユーザーはスライドバー左側の“暗い”から右側の“明るい”までの範囲内で、画像を見ながら好ましいと感じる明るさになる様にツマミをスライドする。
【００３６】
画像処理部１０１では、ツマミをスライドした方向及び移動量に応じ、入出力明度変換特性を図３（ｃ）の様に生成し、原画像に対し明度変換を施す。スライドバーの“そのまま”は、明度Ｌ１を持つ点であり、入出力明度変換特性は、２．である。ツマミを右に動かすと明度Ｌ１は明度Ｌ２の方へ移動し、（０，０）、（１００，１００）を固定とした入出力明度変換特性として１．の曲線を生成する。
【００３７】
このツマミをスライドした方向及び移動量が第1補正量である。こここで明度Ｌについて補足する。本処理の原画像は国際規格  であるｓＲＧＢに準拠しているものとして説明する。
ｓＲＧＢ                                                              
ＩＥＣ（国際電気標準会議）が１９９８年に策定した色空間の国際標準規格
ｓＲＧＢデータは適切なγ補正と基準白色に基づいて予め決められた３×３の行列で三刺激値ＸＹＺデータに変換する。γ変換後のＲＧＢは、下記式（１）で三刺激値ＸＹＺに変換できる。
Ｘ＝α００×Ｒ＋α０１×Ｇ＋α０２×Ｂ
Ｙ＝α１０×Ｒ＋α１１×Ｇ＋α１２×Ｂ
Ｚ＝α２０×Ｒ＋α２１×Ｇ＋α２２×Ｂ・・・・・・・・式（１）
【００３８】
さらに、三刺激値ＸＹＺをＣＩＥＬＡＢ均等色空間として、定義されている変換式でＬ＊ａ＊ｂ＊データに変換する。下記式（２）に示す。
ＣＩＥＬＡＢは、国際照明学会（ＣＩＥ）が定め、ＪＩＳにも規定されている均等色空間の国際標準である。
Ｌ＊＝１１６×（Ｙ／Ｙ０）＾（１／３）−１６（ただし、Ｙ／Ｙ０＞０．００８８５６）
ａ＊＝５００×〔（Ｘ／Ｘ０）＾（１／３）−（Ｙ／Ｙ０）＾（１／３）〕
ｂ＊＝２００×〔（Ｙ／Ｙ０）＾（１／３）−（Ｚ／Ｚ０）＾（１／３）
（Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０は基準反射面の値）・・・・・・・・式（２）
このＬ＊が知覚的な明度Ｌを表す。
【００３９】
＜Ｓ１０３＞
Ｓ１０３の処理を説明する。画像表示手段１０２に補正項目に関する第１補正量の入力が完了したかの情報が表示され、入力が完了したら手動補正入力手段１００から完了を入力する。完了した場合は次段Ｓ１０４へ進み、未完の場合はＳ１０２へ戻り、第１補正量を入力する。
【００４０】
＜Ｓ１０４＞
Ｓ１０４の処理を説明する。完了を受け取った画像処理手段１０１は原画像を画像特徴量算出手段１０３へ送出し、手動補正入力手段１００から補正項目番号を受け取り、その補正項目に基づいた第１特徴量を算出する。
【００４１】
以下、第１特徴量について説明する。前述のＲＧＢからＬ＊ａ＊ｂ＊への変換を原画像の全画素に対して行っても良いし、画像の解像度を落として変換しても良い。いずれにしろ、変換対象である全画素Ｎ個のＬ＊を求め、全画素数Ｎで割り、画像の平均明度Ｌａｖｅを下記式（５）で求める。
Ｌａｖｅ＝ΣＬ＊／Ｎ・・・・・・・・式（５）
このＬａｖｅが画像図３（ａ）の第一特徴量、つまり画像の平均明度を表している。暗い画像はＬａｖｅは小さく、明るい画像ではＬａｖｅは大きくなる。
【００４２】
この他の第１特徴量算出方法としては、Ｌ＊の明度レンジを等分割し、各分割した明度に該当する画素数を計数することで画像の明度分布を求め、その分布形状を活用しても良い。例えば、明度レンジを３分割し、それぞれ、高明度、中明度、低明度としたとき、各明度領域が画像全体に占める割合とその分散を求め、最も割合が高い明度領域の割合と分散を第１特徴量とするなどである。
【００４３】
＜Ｓ１０５＞
Ｓ１０５の処理を説明する。補正類似度判定手段１０４は、手動補正入力手段１００から補正項目番号、第１補正量を受け取る。さらに、画像特徴量算出手段１０３から第１特徴量を受け取る。補正類似度判定手段１０４は第２補正情報ＤＢ１０５へアクセスし、補正項目番号で記録されている第２補正情報の中から検索領域を限定する。
【００４４】
第１特徴量と限定した中にある第２特徴量とで第１類似度判定を行い、第２特徴量を限定する。
【００４５】
さらに、第１補正量と限定した中にある第２補正量とで第２類似度判定を行い、第２補正量ｂを特定する。第２補正量ｂを画像処理手段１０１へ送出し、画像処理手段１０１で補正し、補正画像が得られる。画像表示手段１０２に補正画像と次の補正項目を表示する。
【００４６】
ここで、第２補正情報ＤＢ１０５に記録されている情報例を図４に示す。補正項目ごとに第２特徴量と第２補正量ａ，ｂの組み合わせからなっている。
【００４７】
手動補正入力手段１００から入力された第１補正量は、どの補正項目かは既知であるから（本処理では補正項目番号＝１：明るさ補正）、第２補正情報ＤＢ１０５内から同一の補正項目番号＝１と特定できる。第２補正情報ＤＢ１０５は、補正項目ごとに何かしらの画像に対して算出した第２特徴量と画像処理の専門家などの手による第２補正量ａ，ｂが対となって、予め記録されている。
【００４８】
補正項目番号＝１の第２特徴量は（１，１）から（１，Ｍ１)までのＭ１個に分かれている。さらに、第２特徴量（１，１）は第２補正量として（１，１，１）ａ，ｂから（１，１，５）ａ，ｂの５つが設定されている。同様な構造で補正項目がＴ種類記録されていることを表している。
【００４９】
補正項目番号＝１、かつ第２特徴量（１，１）の第２補正量（１，１，１）ａ，ｂから（１，１，５）ａ，ｂまでの例を図３（ｄ）に示す。画像処理手段１０１へ送出される第２補正量bは入出力変換特性の番号１から５であることを示している。これを受けて画像処理手段１０１内部では、下記式（６）で画像処理が特定され、処理が実行される。
ｆ（補正項目番号，第２補正量ｂ）・・・・・式（６）
【００５０】
次に、第２補正量ａ，ｂを特定する類似判定方法について説明する。
原画像図３（ａ）の第１特徴量は、式（５）から算出した画像の平均明度Ｌａｖｅである。まず、どの第２特徴量に該当するかの第１類似判定を行う。第１類似判定は下記式（７）から、Ｌａｖｅと全ての第２特徴量との差の絶対値を求め、最小値を有する第２特徴量を選択する。
Δ１＝ａｂｓ（Ｌａｖｅ−第２特徴量（１，１））
Δ２＝ａｂｓ（Ｌａｖｅ−第２特徴量（１，２））
・
・
・
ΔＭ１＝ａｂｓ（Ｌａｖｅ−第２特徴量（１，Ｍ１））・・・・・式（７）
【００５１】
本処理ではΔ１が最小値であったものと仮定する。第２特徴量（１，１）の中の第２
補正量は（１，１，１）ａ，ｂから（１，１，５）ａ，ｂの５つが存在していることがわかる。次に、第２類似判定でその中の１つを特定する。手動補正入力手段１００から第１補正量が図３（ｃ）のＬ２として入力されたと仮定する。
【００５２】
第２補正量ａには図３（ｄ）に示す様に、それぞれＬｓ４からＬｓ０までの第２補正量ａが記録されている。そこで、式（７）を用い、下記式（８）を求める。
Δｔ１＝ａｂｓ（Ｌ２−Ｌｓ４）
Δｔ２＝ａｂｓ（Ｌ２−Ｌｓ３）
Δｔ３＝ａｂｓ（Ｌ２−Ｌｓ２）
Δｔ４＝ａｂｓ（Ｌ２−Ｌｓ１）
Δｔ５＝ａｂｓ（Ｌ２−Ｌｓ０）・・・・・式（８）
【００５３】
式（８）を求めたら、差の最小値を示す第２補正量ｂを特定する。例でΔｔ２が最小
値であったとすると、第２補正値（１，１，２）ｂにある”２”が第２補正値ｂとして第２補正情報ＤＢ１０５から出力される。
【００５４】
画像処理手段１０１では、下記式（９）となり、図３（ｄ）の入出力明度変換特性”２”で原画像が補正される。
ｆ(１，２)・・・・・式（９）
【００５５】
図３に項目番号＝１：明るさ補正を例にあげ、第1補正量、第２補正量ａ、第２補正量ｂを説明した。明るさ補正は、入出力明度変換特性による補正であったが、補正項目によって第1補正量、第２補正量ａ、第２補正量ｂが違うことは言うまでもない。
【００５６】
＜Ｓ１０６＞
Ｓ１０６の処理において、次の補正項目を実行する場合はＳ１０７、実行しない場合は補正を完了する。
【００５７】
＜Ｓ１０７＞
Ｓ１０７の処理において、Ｓ１０５で補正された画像を原画像として画像処理手段１０１にセットし、手動補正入力手段１００では次の補正項目に移行し、Ｓ１０１へ戻る。
【００５８】
画像処理に不慣れなユーザーにとって、画像処理に慣れた専門化の様な高度な処理を施すことは、非常に困難な作業である。そこで、本実施形態の画像処理システムでは、ユーザーは表示された補正項目に従って大凡の手動補正を行い、その補正量と画像の特徴量から補正類似度の近い補正情報を選び出し、予め登録されている画像処理に慣れた専門化の様な補正を施すことで、ユーザー自身の好みを活かしつつ、高度な補正を行うことができる。
【００５９】
（第２の実施の形態）
図５は、本実施の形態の画像処理装置（破線枠内の１）および画像表示手段１０２を有する画像処理システムの一例を示すブロック図である。
第１の実施形態の画像処理装置との（構成の）相違点は、ユーザーを特定することができるユーザーＩＤ検出手段１０６を有する点にある。
【００６０】
画像処理装置（破線枠内の１）は、手動補正入力手段１００、画像処理手段１０１、画像表示手段１０２、画像特徴量算出手段１０３、補正類似度判定手段１０４および第２補正情報ＤＢ（データべース）１０５およびユーザーＩＤ検出手段１０６を有する。
【００６１】
手動補正入力手段１００は、補正対象である原画像に対し、補正項目に応じてユーザーが手動補正した第１補正量を入力する。
【００６２】
画像処理手段１０１は、補正項目と第１補正量に基づいた画像処理を施し、画像処理結果を画像表示手段１０２へ送出し、画像を表示する。
【００６３】
画像表示手段１０２は、補正項目や第1補正量の入力を支援するための各種情報を表示する。
【００６４】
画像特徴量算出手段１０３は、補正項目ごとに、原画像の特徴量を算出する手段である。
【００６５】
補正類似度判定手段１０４は、補正項目ごとに、第１と第２の補正量と第１と第２の特徴量から補正の類似度を判定し、後段の第２補正情報ＤＢ１０５からユーザーの手動補正に近い第２補正量ｂが特定される。
【００６６】
第２補正量ｂは、画像処理手段１０１へフィードバックされ、原画像に対し、補正項目に応じた第２補正量ｂで画像処理が実行され、画像表示装置１０２にその補正画像が表示される。
【００６７】
補正項目毎に、原画像の第１特徴量で特定された第２補正情報、つまり、第２特徴量と第２補正量ａ，ｂを保存しておく。次回、改めて補正したい画像が同じ様な第１特徴量を持つ場合、この保存情報を利用すれば、第１補正量を繰り返し入力する手間が省けて効率が良くなる。
【００６８】
ユーザーＩＤ検出手段１０６は、ユーザーを特定することができる。検出したユーザーＩＤで第２補正情報ＤＢ１０５にアクセスする。ユーザーを特定する情報はＩＤ番号の入力、ＲＦＩＤタグ、ＩＣカードなどがあるが限定はしない。
【００６９】
上述した画像処理装置および画像表示手段の構成を有する画像処理システムの処理について、図６、図７および図８を用いて説明していく。
図６は、本実施形態の画像処理システムにおいてユーザーエリアに登録されている情報の一例を示す。
図７および図８は、本実施形態の画像処理システムにおいて行う処理の一例を示すフローチャートである。
図７および図８のフローチャートにおいて、Ｓ１０１からＳ１０７の処理は、第１の実施形態のそれと共通する。
【００７０】
＜Ｓ２００＞
まず、Ｓ２００の処理では、ユーザーＩＤ検出手段１０６でユーザーＩＤを検出する。
【００７１】
＜Ｓ２０１＞
Ｓ２０１の処理について説明する。ユーザーＩＤ検出手段１０６は第２補正情報ＤＢ１０５にアクセスし、ユーザーエリア内にユーザーＩＤと一致する第２補正情報が記録されているかを検索する。図６にユーザーエリアに登録されている情報の一例を示す。ユーザーＡの補正項目番号＝１には第２特徴量（１，１）、第２補正量（１，１，３）ａ，ｂと第２補正量（１，１，４）ａ，ｂの２つ、補正項目番号＝２には第２特徴量（２，２）、第２補正量（２，２，１）ａ，ｂの１つが登録されている。
【００７２】
＜Ｓ２０２＞
Ｓ２０２の処理について説明する。検索の結果、登録された第２補正情報がある場合はＳ２０３、ない場合はＳ２０３を飛ばす。
【００７３】
＜Ｓ２０３＞
Ｓ２０３の処理では、ユーザーＩＤ検出手段１０６は記録されている補正項目順に補正項目番号を手動補正入力手段１００に送出する。
【００７４】
＜Ｓ２０４＞
Ｓ２０４の処理では、登録された第２補正情報がある場合はＳ１０４へ飛び、ない場合はＳ１０１を実行する。
【００７５】
＜Ｓ２０５＞
Ｓ２０５の処理では、登録された第２補正情報がある場合はＳ２０７、ない場合はＳ１０５とＳ２０６とを実行する。
【００７６】
＜Ｓ２０６＞
Ｓ２０６の処理では、ユーザーエリアにユーザーＩＤと一致するエリアの同じ補正項目内に第２補正情報を記録する。
【００７７】
＜Ｓ２０７＞
Ｓ２０７の処理について説明する。補正類似度判定手段１０４は画像特徴量算出手段１０３から第１特徴量を受け取る。また、第２補正情報ＤＢ１０５のユーザーエリア内にあるユーザーＩＤと一致する箇所にアクセスし、補正項目番号で検索領域を限定する。第１特徴量と限定した中にある第２特徴量とで第１類似度判定を行い、第２特徴量を限定し、その限定した中にある全ての第２補正量ｂを画像処理手段１０１へ送出する。
【００７８】
画像処理手段１０１で全ての第２補正量ｂで補正した画像を画像表示手段１０２に表示する。その表示された画像を参照し、手動補正入力手段１００から画像を選択する。
【００７９】
本実施形態の画像処理システムでは、第１の画像処理システムが有する効果に加え、過去に登録した補正情報を登録しておくことができ、手動補正の入力付加を軽減することができるという効果をさらに有する。
【００８０】
第１の実施形態および第２の実施形態の画像処理システムは、画像補正方法（画像処理方法）にも適用可能である。また、画像補正方法（画像処理方法）は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより、実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】第１の実施形態にかかる画像処理システムの一例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態にかかる画像処理システムの処理を示すフローチャート図である。
【図３】第１の実施形態にかかる画像処理システムにおいて扱う情報を示す図である。（ａ）は、画像表示手段に入力する原画像例であり、（ｂ）は、画像表示手段に表示される原画像と画像の明るさを補正するスライドバーであり、（ｃ）は、画像処理部において、ツマミをスライドした方向および移動量に応じ、入出力明度変換特性を生成した一の結果を示す図であり、（ｄ）は、画像処理部において、ツマミをスライドした方向及び移動量に応じ、入出力明度変換特性を（ｃ）の様に生成し、原画像に対し明度変換を施す一の結果を示す図である。
【図４】第１の実施形態にかかる画像処理システムにおいて、第２補正情報ＤＢに記録されている情報例を示す図である。
【図５】第２の実施形態にかかる画像処理システムの一例を示すブロック図である。
【図６】第２の実施形態にかかる画像処理システムにおいて、ユーザーエリアに登録されている情報の一例を示す。
【図７】第２の実施形態にかかる画像処理システムにおいて、行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施形態にかかる画像処理システムにおいて、行う処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８２】
１    画像処理装置
１００    手動補正入力手段
１０１    画像処理手段
１０２    画像表示手段
１０３    画像特徴量算出手段
１０４    補正類似度判定手段
１０５    第２補正情報ＤＢ
１０６    ユーザーＩＤ検出手段
【図１】
0004974968.tif 000002
【図２】
0004974968.tif 000003
【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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