(57)【要約】【課題】被写体の内容にかかわらず撮影画像をデジタル化して得られる入力画像を適正画像に変換することができる画像変換を実現する技術を提供する。【解決手段】サンプル画像の画素値から生成された入力値と、サンプル画像に対応する適正画像である教師画像の画素値から生成された教師値に基づき変換種別毎の統計的学習則を構築する。入力画像の変換種別を取得すると共に、入力画像の画素値から生成された入力値を取得された変換種別に対応する前記統計的学習則に入力し、その出力を変換値として取得し、その補正値に基づき適正画像を生成する。【選択図】図４
2009135667.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像をデジタル化することにより取得される入力画像を適正画像に変換する画像変換方法において、
サンプル画像から生成された学習入力値と当該サンプル画像に対して特定種別の変換が施された適正画像の画素値から生成された教師値とから学習により統計的学習則を変換種別毎に構築する学習ステップと、
入力画像の画素値から入力値を生成する入力値生成ステップと、
前記入力画像の変換種別を取得する変換種別取得ステップと、
前記入力値生成ステップにより生成された入力値を取得した前記変換種別に対応する前記統計的学習則の入力とすることにより得られる出力値を変換値として取得する変換値取得ステップと、
取得した前記変換値に基づき適正画像を生成する適正画像生成ステップと、
を備えた画像変換方法。
【請求項２】
前記統計的学習則は、ニューラルネットワークであることを特徴とする請求項１記載の画像変換方法。
【請求項３】
前記入力値生成ステップは、前記入力画像を所定サイズのブロックに分割し、当該各ブロックに属する画素の画素値に基づき入力値を生成することを特徴とする請求項１又は２記載の画像変換方法。
【請求項４】
前記入力値生成ステップは、少なくともブロックの中心画素の画素値に基づく値と当該中心画素以外の画素値に基づく値との差分値を含む入力値を生成することを特徴とする請求項３記載の画像変換方法。
【請求項５】
前記学習入力値は、前記サンプル画像の画素値から得られる濃度値に基づき生成され、
前記入力値は、前記入力画像の画素値の１の色成分に基づき生成されることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の画像変換方法。
【請求項６】
変換強度を取得する変換強度取得ステップをさらに備え、
取得した前記変換強度に応じて前記統計的学習則を変更することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の画像変換方法。
【請求項７】
撮影画像をデジタル化することにより取得される入力画像を適正画像に変換する画像変換装置において、
サンプル画像の画素値から生成された学習入力値と当該サンプル画像に対して特定種別の変換が施された適正画像の画素値から生成された教師値とから学習により構築された統計的学習則を変換種別毎に有する統計的学習則部と、
入力画像の変換種別を取得する変換種別取得部と、
前記入力画像の画素値から生成された入力値を取得した前記変換種別に対応する前記統計的学習則の入力とすることにより得られる出力値を変換値として取得する変換値取得部と、
取得した前記変換値に基づき適正画像を生成する適正画像生成部と、
を備えた画像変換装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影画像をデジタル化することにより得られる入力画像を変換し適正画像を得るための画像変換技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年のデジタル画像処理の発展に伴い、写真プリント業界を始め、ほとんどのプリント出力はデジタル画像処理を施された写真プリントに適した画像（以下、適正画像と称する）に基づいて行われている。このデジタル画像処理としては、フィルタ処理や色補正処理をはじめ様々な画像処理技術が用いられている。このフィルタ処理は、線形演算によるものと非線形演算によるものとに分類される。線形演算とは、フィルタ係数と画素値とを畳み込み演算することによりフィルタの中央に位置する画素値を求めるものであり、係数を変更することで平滑化や鮮鋭化等、様々な機能を実現させることができる。また、フィルタのサイズや係数を変更することで、処理の強弱を変更することも可能である。一方、非線形演算によるものは、メディアンフィルタ等に代表されるものであり、一般的にフィルタサイズが処理結果に大きく影響する。
【０００３】
このように、フィルタは利用形態に応じて様々に変更することができる。しかし、様々な場面で撮影された画像は、様々な特性を有しているため、個々の画像特性に応じたフィルタの設計もしくは選択は非常に困難である。現状では、熟練したオペレータが経験則に基づき試行錯誤で適正画像を生成しており、オペレータへの負荷が問題となっている。
【０００４】
このような問題点を解決するために、画像特性に応じたフィルタ処理を行う技術の検討が行われている。例えば、各画素とその周辺画素との相関値を算出し、その相関値に基づき、フィルタ係数を変更することで、入力画像の特性に応じた適応的な補正処理を行うもの（特許文献１参照）や、入力画像の局所的な特徴量に応じてフィルタ係数を設定し、入力画像の局所領域に適応した画像補正を行うもの（特許文献２、３参照）等がある。特許文献１の技術では、入力画像全体の特性に応じて処理が行われ、特許文献２、３の技術では、入力画像の局所的な特徴に応じて、個々の局所領域に適した補正を行うことができるものである。
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１０４６４９号公報（段落番号０００８−００１０、図４）
【特許文献２】特開２００２−３６９０７１号公報（段落番号００７１、図１）
【特許文献３】特開平１０−４０３７１号公報（段落番号００２７、図３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述のように、画像特性に応じたフィルタ処理を行う技術に関する検討は行われているが、これらのフィルタ係数は経験則に基づき決定されているのが現状である。そのため、特定の特性を持つ画像に対しては有効なフィルタ設計を行うことができるが、汎用的なフィルタ設計を行うことは非常に困難である。
【０００７】
このような問題点に鑑み、本発明の課題は、被写体の内容にかかわらず撮影画像をデジタル化して得られる入力画像を適正画像に変換することができる画像変換を実現する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の画像変換方法は、撮影画像をデジタル化することにより取得される入力画像を適正画像に変換する画像変換方法において、サンプル画像から生成された学習入力値と当該サンプル画像に対して特定種別の変換が施された適正画像の画素値から生成された教師値とから学習により統計的学習則を変換種別毎に構築する学習ステップと、入力画像の画素値から入力値を生成する入力値生成ステップと、前記入力画像の変換種別を取得する変換種別取得ステップと、前記入力値生成ステップにより生成された入力値を取得した前記変換種別に対応する前記統計的学習則の入力とすることにより得られる出力値を変換値として取得する変換値取得ステップと、取得した前記変換値に基づき適正画像を生成する適正画像生成ステップと、を備えている。
【０００９】
このような構成により、本発明の画像変換方法では、予め用意されたサンプル画像から変換種別毎に教師画像としての適正画像が作成され、サンプル画像から入力値が生成され、教師画像から教師値が生成され、この入力値と教師値とに基づき変換種別毎に統計的学習則を構築している。さらに、サンプル画像とサンプル画像から生成された適正画像である教師画像との関連が統計的学習則により学習され、入力画像から生成された入力値をこの統計的学習則に入力することにより、入力値に対応する適正な出力値が得られ、この出力値から適正画像を生成することが可能となる。上述した従来手法では、経験則に基づき、画像特性からフィルタ係数を決定するため、フィルタ設計に膨大な労力が必要である。さらに、経験則の構築に用いた画像の特性と同じ特性の画像に対しては効果的であるが、異なる特性の画像が入力された場合には、得られる画像の品質は保証されない。一方、本発明は、上述のように、統計的学習則を用いているため、比較的少ない労力で統計的学習則を構築することができる。また、統計的学習則により入力画像から適正画像を生成しているため、学習時に用いた画像特性と同様の入力画像のみならず、他の画像特性を持つ入力画像に対しても、可能な限り適正な画像を得ることができる。
【００１０】
また、通常、統計的学習則を用いる場合には、様々な学習データを用いて汎用的な１つの統計的学習則を構築するが、本発明では、上述のように、変換種別毎の統計的学習則を構築している。このように構成することにより、様々な変換種別を１つの統計的学習則に学習させるのに比べ、効率的な学習が行えるため、得られる適正画像の品質を向上させることができる。さらに、適正画像を生成する際に所望の変換種別を選択することにより、対応する統計的学習則を用い、最適な適正画像を得ることができる。
【００１１】
本発明の画像変換方法の好適な実施形態の一つでは、前記統計的学習則は、ニューラルネットワークである。統計的学習則は様々な方法が存在するが、ニューラルネットワークは、モジュール化が進んでいるため扱いやすく、さらに多数の学習データの学習が容易であることから、好適である。
【００１２】
本発明の画像変換方法の好適な実施形態の一つでは、前記入力値生成ステップは、前記入力画像を所定サイズのブロックに分割し、当該各ブロックに属する画素の画素値に基づき入力値を生成する。このような構成により、画像の局所領域の画像特定に応じた学習および画像変換が可能となる。
【００１３】
本発明の画像変換方法の好適な実施形態の一つでは、前記入力値生成ステップは、少なくともブロックの中心画素の画素値に基づく値と当該中心画素以外の画素値に基づく値との差分値を含む入力値を生成する。このような差分値を用いることで、ダイナミックレンジを圧縮し、学習効率を高めることができる。さらに、中心画素に対応する入力値のみは、中心画素値を用いると、輝度に応じた感度特性を含めた学習および変換が可能となるため、さらに好適である。
【００１４】
本発明の画像変換方法の好適な実施形態の一つでは、前記学習入力値は、前記サンプル画像の画素値から得られる濃度値に基づき生成され、前記入力値は、前記入力画像の画素値の１の色成分に基づき生成される。これにより、画素値の濃度値に基づき統計的学習則を構築し、個々の色成分に基づき出力値が得られるため、効率的に画像変換を行うことが可能となる。
【００１５】
本発明の画像変換方法の好適な実施形態の一つでは、変換強度を取得する変換強度取得ステップをさらに備え、前記取得した変換強度に応じて前記統計的学習則を変更する。これにより、様々な変換強度に対して適切な変換を行うことが可能となっている。すなわち、この構成では、変換種別のみならず、変換強度毎に統計的学習則を構築しているため、適正画像の生成時には、選択された変換種別と変換強度に対応する統計的学習則を用いて適正画像が生成され、所望の適正画像を得ることができる。また、複数の変換強度に対応する適正画像から、任意の変換強度に対応する適正画像を生成するような構成とすると、好適である。さらに、取得した変換強度に応じて、統計的学習則の係数を直接変更する構成とすることも可能である。このように構成することにより、生成される適正画像の品質を保持しつつ、構築する統計的学習則の数を減らすことができる。
【００１６】
本発明の画像変換装置は、撮影画像をデジタル化することにより取得される入力画像を適正画像に変換する画像変換装置において、サンプル画像の画素値から生成された学習入力値と当該サンプル画像に対して特定種別の変換が施された適正画像の画素値から生成された教師値とから学習により構築された統計的学習則を変換種別毎に有する統計的学習則部と、入力画像の変換種別を取得する変換種別取得部と、前記入力画像の画素値から生成された入力値を取得した前記変換種別に対応する前記統計的学習則の入力とすることにより得られる出力値を変換値として取得する変換値取得部と、取得した前記変換値に基づき適正画像を生成する適正画像生成部と、を備えている。当然ながら、このような画像変換装置も、上述した画像変換方法と同様の作用効果を得ることができ、上述した付加的構成を備えることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
〔システム構成〕
本発明による画像変換技術を用いた画像変換装置の実施形態を図面に基づき説明する。図１は、本発明による画像変換技術を採用した写真プリント装置の外観図である。この写真プリント装置は、印画紙Ｐに対して露光処理と現像処理とを行う写真プリント部としてのプリントステーション１Ｂと、現像済み写真フィルム２ａやデジタルカメラ用メモリカード２ｂなどの画像入力メディアから取り込んだ撮影画像を処理してプリントステーション１Ｂで使用されるプリントデータの生成・転送などを行う操作ステーション１Ａとから構成されている。
【００１８】
この写真プリント装置はデジタルミニラボとも称せられるものであり、図２に示すように、プリントステーション１Ｂは２つの印画紙マガジン１１に納めたロール状の印画紙Ｐを引き出してシートカッター１２でプリントサイズに切断すると共に、切断された印画紙Ｐに対し、バックプリント部１３で色補正情報やコマ番号などのプリント処理情報を印画紙Ｐの裏面に印字し、プリント露光部１４で印画紙Ｐの表面に撮影画像の露光を行い、この露光後の印画紙Ｐを複数の現像処理槽を有した処理槽ユニット１５に送り込んで現像処理する。乾燥の後に装置上部の横送りコンベア１６からソータ１７に送られた印画紙Ｐ、つまり写真プリントＰは、このソータ１７の複数のトレイにオーダ単位で仕分けられた状態で集積される（図１参照）。
【００１９】
上述した印画紙Ｐに対する各種処理に合わせた搬送速度で印画紙Ｐを搬送するために、印画紙搬送機構１８が敷設されている。印画紙搬送機構１８は、印画紙搬送方向に関してプリント露光部１４の前後に配置されたチャッカー式印画紙搬送ユニット１８ａを含む複数の挟持搬送ローラ対から構成されている。
【００２０】
プリント露光部１４には、副走査方向に搬送される印画紙Ｐに対して、主走査方向に沿って操作ステーション１Ａからのプリントデータに基づいてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３原色のレーザ光線の照射を行うライン露光ヘッドが設けられている。処理槽ユニット１５は、発色現像処理液を貯留する発色現像槽１５ａと、漂白定着処理液を貯留する漂白定着槽１５ｂと、安定処理液を貯留する安定槽１５ｃを備えている。
【００２１】
前記操作ステーション１Ａのデスク状コンソールの上部位置には、写真フィルム２ａの撮影画像コマから撮影画像データ（以下、入力画像と称する）を取得するフィルムスキャナ２０が配置されており、デジタルカメラ等に装着される画像記録媒体２ｂとして用いられている各種半導体メモリやＣＤ−Ｒなどから入力画像を取得するメディアリーダ２１は、この写真プリント装置のコントローラ３として機能する汎用パソコンに組み込まれている。この汎用パソコンには、さらに各種情報を表示するモニタ２３、各種設定や調整を行う際に用いる操作入力部として利用される操作入力デバイスとしてのキーボード２４やマウス２５も接続されている。
【００２２】
この写真プリント装置のコントローラ３は、ＣＰＵを中核部材として、写真プリント装置の種々の動作を行うための機能部をハードウエア又はソフトウエアあるいはその両方で構築しているが、図３に示されているように、本発明に特に関係する機能部としては、フィルムスキャナ２０やメディアリーダ２１によって取得された入力画像を取り込んで次の処理のために必要な前処理を行う画像入力部３１、各種ウインドウや各種操作ボタンなどを含むグラフィック操作画面の作成やグラフィック操作画面を通じてのユーザ操作入力（キーボード２４やマウス２５などによる）から制御コマンドを生成するグラフィックユーザインターフェース（以下、ＧＵＩと称する）を構築するＧＵＩ部３３、ＧＵＩ部３３から送られてきた制御コマンドや直接キーボード２４等から入力された操作命令に基づいて所望のプリントデータを生成するために画像入力部３１からメモリ３０に転送された撮影画像に対する画像処理等を行うプリント管理部３２、色補正等のプレジャッジプリント作業時にプリントソース画像や予想仕上がりプリント画像としてのシミュレート画像さらにはＧＵＩ部３３から送られてきたグラフィックデータをモニタ２３に表示させるためのビデオ信号を生成するビデオ制御部３５、画像処理が完了した処理済み撮影画像に基づいてプリントステーション１Ｂに装備されているプリント露光部１４に適したプリントデータを生成するプリントデータ生成部３６、顧客の要望に応じて生の撮影画像や画像処理が完了した処理済み撮影画像などをＣＤ−Ｒに書き込むための形式にフォーマットするフォーマッタ部３７などが挙げられる。
【００２３】
画像入力部３１は、撮影画像記録媒体がフィルム２ａの場合プレスキャンモードと本スキャンモードとのスキャンデータを別々にメモリ３０に記憶させ、それぞれの目的に合わせた前処理を行う。また、撮影画像記録媒体がメモリカード２ｂの場合取り込んだ撮影画像にサムネイル画像（低解像度データ）が含まれている場合はモニタ２３での一覧表示などの目的で使用するため撮影画像の本データ（高解像度データ）とは別にメモリ３０に記憶させるが、もしサムネイル画像が含まれていない場合は本データから縮小画像を作り出してサムネイル画像としてメモリ３０に記憶させる。
【００２４】
プリント管理部３２は、プリントサイズやプリント枚数などを管理するプリント注文処理ユニット４０、メモリ３０に展開された撮影画像に対して各種画像処理を施す画像処理ユニット５０を備えている。
【００２５】
画像処理ユニット５０には、メモリ３０に展開された撮影画像に対して濃度階調補正や画像解像度（サイズ）変換などの基本的な画像処理などを行う第１画像補正ユニット６０と、後述する画像変換を行う第２画像補正ユニット７０とが実質的にはプログラムの形で組み込まれている。
【００２６】
さらに第２画像補正ユニット７０は、画像入力部３１により取得された入力画像からニューラルネットワーク部７２への入力値を生成する入力値生成部７１、入力値生成部７１により生成された入力値からニューラルネットワークにより出力値を生成するニューラルネットワーク部７２、ニューラルネットワーク部７２の重み係数を変換種別毎に記憶する係数記憶部７３、ニューラルネットワーク部７２の出力値から適正画像を生成する適正画像生成部７４から構成されている。
【００２７】
〔統計的学習則の構築〕
次に、図５を用いて、本発明の画像変換技術で用いる統計的学習則の構築方法を説明する。本実施形態では、統計的学習則としてニューラルネットワークを用いるが、これに限定されるものではなく、他の統計的学習則を用いても構わない。先ず、複数のサンプル画像が準備され、個々のサンプル画像に対して特定種別の変換が施された教師画像が生成される（＃０１）。この教師画像は、変換種別に対応した種々の画像処理を用いて、適正画像として作成される。ここでの特定種別の変換とは、ぼけ復元、ぶれ復元、鮮鋭化、拡大縮小等の処理の種類および、それらの処理の強さを表すものである。また、ぶれの場合には、ぶれの方向も含まれる。もちろん、他のフィルタ処理をはじめ、他の種別の変換を用いることも可能である。
【００２８】
次にサンプル画像と、それに対応する教師画像の画素値とから、それぞれ入力値と教師値とを生成する（＃０２〜＃０４）。先ず、サンプル画像をラスタスキャンすることにより設定される注目画素を中心とする所定サイズのブロックを設定する（＃０２）。本実施形態では、統計的学習則の学習効率や、画像サイズの差異に対応するために、ブロック化した画素値に基づいた入力値および教師値を用いているが、ブロック化せずに画像の全画素値から入力値および教師値を生成しても構わない。また、このとき学習させたい領域を指定し、その領域に属する画素のみをラスタスキャンし、目的画素としても構わない。
【００２９】
次に、＃０２の処理で設定されたブロック内の画素値（以下、カラー画素値と称する）から、公知の方法により、濃度値が求められる（＃０３）。ここで、サンプル画像および教師画像のカラー画素値をそれぞれｆ（ｉ，ｊ）、ｆ’（ｉ，ｊ）とし、カラー画素値を濃度値に変換する関数をＧ（）とすると、それぞれの濃度値は、Ｇ（ｆ（ｉ，ｊ））、Ｇ（ｆ’（ｉ，ｊ））と表される。
【００３０】
このようにして得られた濃度値から入力値および教師値が生成される（＃０４）。本実施形態では、ブロックの中心画素は、その濃度値を用い、それ以外の画素は中心画素との差分値を用いている。さらに、入力値はサンプル画像のブロック内の全画素に対応する値を用い、教師値は教師画像のブロックの中心画素を通る１ラスタの画素に対応する値を用いている。したがって、所定のブロックサイズを５×５とすると、中心画素に対応する入力値および教師値は、それぞれＧ（Ｆ（３，３））、Ｇ（Ｆ’（３，３））となり、中心画素以外の画素に対応する入力値および教師値は、それぞれＧ（Ｆ（ｉ，ｊ））−Ｇ（Ｆ（３，３））、Ｇ（Ｆ’（ｉ，ｊ））−Ｇ（Ｆ’（３，３））となる。したがって、本実施形態では２５個の入力値および５個の教師値が得られる。なお、本実施形態では、入力値および教師値の生成時に、カラー画素値を濃度値に変換しているが、サンプル画像および教師画像を濃度値に変換した後に、入力値および教師値の生成を行っても構わない。また、入力値および教師値は、上述のものに限定するものではなく、他の方法により生成しても構わないし、教師値の数も適宜変更可能である。例えば、入力値および教師値は、中心画素との差分値でなく、濃度値そのものを用いても構わないし、全ての値を中心画素との差分値とすることも可能である。さらには、濃度値ではなくカラー画素値を用いても構わない。
【００３１】
このようにして得られた入力値と教師値をニューラルネットワークに入力し、学習を行う（＃０５）。なお、ニューラルネットワークの構成は、公知の構成を用いることができ、また、ニューラルネットワークの学習は、バックプロパゲーション法や他の公知の技術を用いることができる。
【００３２】
注目画素を逐次変更しつつ、これらの処理を全ての画素値に対して行い、１の入力画像に対する学習が終了する。これら一連の処理を全ての入力画像対に対して行い、特定種別の変換を達成するためのニューラルネットワークの重み係数が得られる。ここで得られた重み係数は、変換種別と対応付けて、係数記憶部７３に記憶される。このような処理をサンプル画像と、そのサンプル画像に対して様々な変換を施した教師画像を用いて学習することにより、変換別の統計的学習則を構築することができる。なお、本実施形態では、変換種別だけでなく、異なる変換強度により変換した教師画像を用いた学習も行っておく。
【００３３】
〔画像変換〕
次に、図６を用いて、本実施形態における画像変換方法を説明する。先ず、入力画像は、ＲＧＢの各色要素のみを持つプレーン画像に分割される（＃１１）。以下の処理は、プレーン画像毎に実行されるが、以下の処理ではＲプレーン画像を用いて説明する。Ｒプレーン画像の画素をラスタスキャンすることにより注目画素を設定し、注目画素を中心とするブロックを設定する（＃１２）。このブロックサイズは、学習時のブロックサイズと同じ大きさであり、本実施形態では５×５である。次に、ブロックに含まれる画素値から入力値が生成される（＃１３）。ここで、このブロック内の画素値をｒ（ｉ，ｊ）とすると、ブロックの中心画素に対応する入力値は、その画素値が用いられ、それ以外の画素に対応する入力値は、中心画素値との差分値が入力値となる。すなわち、ｒ（１，１）−ｒ（３，３）、…、ｒ（３，３）、…、ｒ（５，５）−ｒ（３，３）の２５個の入力値が得られる。
【００３４】
このようにして得られた入力値をニューラルネットワークに入力すると、ｒ’（３，１）、…、ｒ’（３，５）の５個の出力値が得られる（＃１４）。本実施形態では、前述のように中心画素以外の画素は中心画素値との差分値を用いている。したがって、ここで得られた出力値も中心画素に対応するｒ’（３，３）は、そのまま画素値として用いることができるが、その他の出力値は中心画素に対応するｒ’（３，３）で補正する必要がある。すなわち、ｒ’（３，ｊ）＋ｒ’（３，３）が画素値となる（＃１５）。このようにして得られた５つの画素値は、適正画像のＲプレーン画像として記録される。なお、本実施形態では、ラスタスキャンにより注目画素が設定されているため、同一画素値に対する変換値が複数得られることとなる。そのため、最終的な画素値は、＃１５の処理により得られた値を平均することで取得する（＃１６）。
【００３５】
Ｒプレーン画像の全画素を注目画素として逐次設定し、上述の処理を行うことにより、適正画像のＲプレーン画像を得ることができ、同様の処理を他のプレーン画像に対して行い、全プレーンの適正画像が得られ、全てのプレーン画像を合成することで、最終的な適正画像を取得することができる。
【００３６】
次に、図７のフローチャートを用いて、本発明の画像変換技術を採用した写真プリント装置の処理の流れを説明する。まず、フィルムスキャナ２０やメディアリーダ２１を通じて撮影画像が入力されると、画像入力部３１により入力画像が取得され、メモリ３０に記憶される（＃２１）。次に、オペレータは、モニタ２３に表示されている処理一覧から、キーボード２４やマウス２５を操作し、変換種別および変換強度を選択する（＃２２）。ここで表示されている処理の一覧には、〔統計的学習則の構築〕で学習則を構築した変換種別および変換強度が少なくとも含まれている。学習則が構築されていない変換強度が選択された場合には、複数の変換強度に対する適正画像を生成し、それらの適正画像から補間により所望の変換強度に対する適正画像を得ることができる。例えば、ぼけに対して、強（５）、中（３）、弱（１）の３段階の強さの学習則が構築されており、モニタ２３には１〜５の５段階の強さが表示されている場合に、オペレータにより２の強さが選択されると、３の強さの適正画像と１の強さの適正画像を生成し、これらの画像を平均することで所望の適正画像が得られる。なお、本実施形態では個々の変換種別に対して複数の変換強度の重み係数を記憶し、所望の変換強度に応じた重み係数を利用しているが、これに限定されるものではなく、個々の変換種別に対して１の重み係数のみを記憶しておき、変換強度に応じて重み係数を補正する等、他の方法を用いても構わない。
【００３７】
上述した変換種別および変換強度の選択動作は、ＧＵＩ部３３を介して変換種別取得部７５により取得され、選択された変換種別および変換強度がプリント管理部３２を通じて、ニューラルネットワーク部７２に伝えられる。変換種別および変換強度を取得したニューラルネットワーク部７２は、係数記憶部７３に記憶されている重み係数から、これらに対応する重み係数を取得し、設定する（＃２３）。
【００３８】
入力値生成部７１は、以下の処理によりニューラルネットワーク部７２に入力する入力値を生成する。まず、入力画像を色プレーン画像に分割し、最初の処理プレーンとして、Ｒプレーン画像を設定する（＃２４）。さらに、Ｒプレーン画像の左上画素を注目画素として設定し（＃２５）、上述した＃１３の処理により入力値を生成する（＃２６）。
【００３９】
生成された入力値は、ニューラルネットワーク部７２の入力とされ、ニューラルネットワーク部７２は、設定した重み係数と入力された入力値に基づき出力値を生成し（＃２７）、メモリ３０に一時的に記憶させる。
【００４０】
入力値生成部７１は、全画素を注目画素として設定したか否かを判定し（＃２８）、未処理画素が存在する場合には（＃２８のNo分岐）、次の注目画素を設定し（＃２５）、上述の処理を繰り返す。一方、全画素が処理された場合には（＃２８のYes分岐）、メモリ３０に記憶されている出力値から、適正画像生成部７４により＃１６の処理が行われ、Ｒプレーン画像が生成される（＃２９）。次に、未処理プレーン画像の有無がチェックされ（＃３０）、未処理プレーン画像が存在する場合には（＃３０のNo分岐）、次のプレーン画像が選択され（＃２４）、上述の処理が繰り返される。一方、全プレーン画像の処理が完了している場合には（＃３０のYes分岐）、適正画像生成部７４により全プレーン画像が統合され適正画像が取得される（＃３１）。
【００４１】
このようにして取得された適正画像は、メモリ３０を介してプリントデータ生成部３６に渡され、プリントデータに変換された後、プリントステーション１Ｂに送られ、プリントされる（＃３２）。
【００４２】
なお、上述の実施形態では、入力画像の全体に対して変換処理を行うものであるが、オペレータがマウス２５等を操作し、変換処理を施す領域を指定し、その領域に属する画素のみを注目画素として設定することにより、所定の範囲のみを変換する構成とすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施形態における写真プリント装置の概観図
【図２】本発明の実施形態における写真プリント装置のプリントステーションの構成を示す模式図
【図３】本発明の実施形態における写真プリント装置のコントローラ内に構築される機能要素を示す機能ブロック図
【図４】本発明の実施形態における写真プリント装置に構成される第２画像補正ユニットの機能要素を示す機能ブロック図
【図５】本発明の実施形態における学習の原理を示す概念図
【図６】本発明の実施形態における変換処理の原理を示す概念図
【図７】写真プリント処理の流れを示すフローチャート
【符号の説明】
【００４４】
３０：メモリ
３１：画像入力部
３３：ＧＵＩ部
３６：プリントデータ生成部
７１：入力値生成部
７２：ニューラルネットワーク部
７３：係数記憶部
７４：適正画像生成部
７５：変換種別取得部
【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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