(57)【要約】【課題】画像の劣化を抑制しつつ画像を補正し、また、画像を効率的に圧縮する。【解決手段】画像データが入力されると、その中から写真画像が特定される。そして写真画像であるイメージ領域について、その画素数と顔領域の認識等が行われて画像の特徴量が求められる（Ｓ２０６，２０７）。そして特徴量に応じて、たとえば階調変換や解像度変換等の画像処理がされる（Ｓ１００５，１００６）。最後に、特徴量に応じて画像全体が圧縮される。【選択図】図１０
2009027385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ中から、オブジェクトの種類が写真画像に分類される画像領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された画像領域の特徴量を計算する計算手段と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像補正処理を、前記画像領域に施す画像補正手段と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像圧縮処理を、前記画像データに施す画像圧縮手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像データを、該画像データに含まれるオブジェクトの種類に応じた画像領域に分類する像域分離手段を更に備え、
前記特定手段は、前記像域分離手段により写真画像に分類された画像領域を特定し、そのサイズを決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
画像データに、該画像データに含まれるオブジェクトの種類に対応した属性ビットマップデータが関連づけられているか判定する判定手段を更に備え、
前記属性ビットマップデータが関連づけられていないと判定された画像データについては、前記像域分離手段により画像領域を分類し、
前記属性ビットマップデータが関連づけられていると判定された画像データについては、前記特定手段により、写真画像に分類される画像領域を、前記属性ビットマップデータに基づいて特定することを特徴とすることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記計算手段は、着目画像領域について顔領域の数およびサイズを前記特徴量として計算し、
前記画像補正手段は、前記顔領域の数およびサイズがそれぞれ一定値より大きい場合には、前記着目画像領域の解像度を落とす処理と、前記着目画像領域の高周波成分を除去する処理とのいずれか或いは両方を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記計算手段は、着目画像領域について、色成分ごとに色数を前記特徴量として計算し、
前記画像補正手段は、各色成分の色数の和が一定値よりも大きい場合には、前記着目画像領域の階調を低下させる処理を行うことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記計算手段は、着目画像領域について、色成分毎に輝度または濃度ごとの画素数の分散およびサイズを前記特徴量として計算し、
前記画像補正手段は、前記分散およびサイズがそれぞれ第１の一定値より大きい場合には、前記着目画像領域の解像度を落とす処理を行い、
前記画像圧縮手段は、前記分散が第２の一定値以下の場合には、前記画像データに対して可逆圧縮処理を施し、前記分散が第２の一定値より大きい場合には、前記画像データに対して非可逆圧縮処理を施すことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像データ中から、オブジェクトの種類が写真画像に分類される画像領域を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された画像領域の特徴量を計算する計算工程と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像補正処理を、前記画像データに施す画像補正工程と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像圧縮処理を、前記画像データに施す画像圧縮工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
画像データ中から、オブジェクトの種類が写真画像に分類される画像領域を特定する特定工程と、
前記特定工程により特定された画像領域の特徴量を計算する計算工程と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像補正処理を、前記画像データに施す画像補正工程と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像圧縮処理を、前記画像データに施す画像圧縮工程と
を有する画像処理方法をコンピュータにより実現するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置とその制御方法およびコンピュータプログラムに関し、たとえば文書画像や図面などのデータに含まれるイメージの内容に基づいて適正な画像処理を行う画像処理装置とその方法およびコンピュータプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラやイメージスキャナ等の普及により、写真画像のデジタル化が簡単に行えるようになった。特に、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）にてデジタルデータとして写真調の画像を扱う機会が増え、アプリケーションにて画像ファイルの加工と編集を行うようになった。このような画像ファイルを文章や図面などにレイアウトして、ドキュメントを作成するようになっている。
【０００３】
また、ＳＣＡＮ／ＣＯＰＹ／ＰＲＩＮＴ／ＦＡＸなどの機能を有するデジタル複合機（ＭＦＰ）などはＰＣに接続できる周辺装置となっている。この種のデジタル複合機をＰＣに接続し、デジタルカメラで撮影した画像ファイルをレイアウトした文章画像や図面などを印刷したり、送信したりする環境が整っている。
【０００４】
また、銀塩写真においては、印画紙へ画像を焼き付ける手法として、画像の中で注目される画像部分（例えば人物の顔）を対象にして、好ましい色を出すような工夫が行なわれている。
【０００５】
また、デジタルカメラ等で撮影された画像データにおいては、メタデータと呼ばれる画像付属情報（抽出した画像部分の特徴情報や撮影条件等の属性情報）の内容が充実してきており、その利用方法も提案されてきている。その一つとして、付属情報をデータベースのキーとして利用するという技術がある（たとえば特許文献１等参照）。また、画像によっては、撮影された画像に合わせて好ましい調整を行うことがあり、この調整を人手で行うのは高い技術、経験が必要であったり、工数がかかりすぎたりと困難な場合が多い。そこで、自動あるいは、半自動でこれらの作業を行う方法も提案されてきている。その一つの利用方法として、画像から顔領域を抽出し、ソフトフォーカスという画像処理を施す技術が提案されている（たとえば特許文献２等参照）。
【０００６】
また、ＰＣからアプリケーションデータをデジタル複合機などに印刷する場合には、アプリケーションデータをいったん画像データとして展開する。その際に、画像中のオブジェクト（例えば、文字、イメージ、グラフィックスなど）を示す属性情報を抽出し、画像データと対応付けをして、その利用方法も提案されている。
【特許文献１】特開２００１−８４２７４号公報
【特許文献２】特開２００７−６５７８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
１枚の写真画像にはさまざまな輝度の被写体が写っている。そのため、写真画像から顔領域を抽出し、その顔を直視した際のコントラストを写真上で再現するために、顔領域を基準として画像全体に階調補正を施すと、顔領域以外の明部と暗部の階調がつぶれた写真になりやすかった。
【０００８】
また、画像データを多重解像度変換して、分割した領域ごとに異なる画像補正量を適用する場合には、画像全体を多重解像度変換するために、処理時間や処理を行うためのメモリなどの記憶装置が必要となる。そのため処理時間、処理リソースともに大きくなってしまう。なお多重解像度変換とは、画像データにウエーブレット変換を施して得られた低周波成分に対して繰り返しウエーブレット変換を施す処理をいう。
【０００９】
また、画像データに付随する画像付属情報を利用して画像補正を行う方法がある。その方法では、画像付属情報に含まれる所定の情報を利用して検出条件を決定し、その検出条件を満たす画像部分を画像データから検出して、検出された画像部分の属性値を利用して、その画像部分の画像データに補正などの処理を行う。その処理方法においては、撮影条件などが含まれた画像付属情報が必要である。そのため、撮影された画像データが編集された場合や、文書や図面などにレイアウトした場合などに画像付属情報が失われてしまうと、画像付随情報を用いた画像処理が困難になってしまう。
【００１０】
また、ＰＣからアプリケーションを使ってドキュメントや画像をデジタル複合機などの印刷装置で印刷する場合には、印刷装置が、印刷データを受信して印刷処理を行う過程で印刷データ内のオブジェクトに属性情報が付加される。そして、印刷装置により、その属性情報に応じてオブジェクト単位で異なる画像処理が施されていた。この場合、オブジェクトの種類に対して一意に画像処理の種類が決定されることや、アプリケーションからの情報を基にして属性情報が付加されることから、オブジェクトに必ずしも適切な属性情報が付加されるとは限らない。また、オブジェクトの種類にのみ依存して施される画像処理の種類も決まるために、常に当該オブジェクトに適した画像処理がされるとは限らなかった。そのため、印刷された画像は必ずしも高品質なものではなかった。
【００１１】
さらに、画像処理のみならず、圧縮処理についても、画像データに対して適切な方法が選択されていないために、画像を劣化させることがあった。
【００１２】
本発明は上記従来例に鑑みて成されたもので、上記課題を解決することを目的とする。特に、オブジェクトの種類のみならず、その特徴に応じた画像処理方法および画像圧縮方法を選択することで、画質劣化を抑えた画像処理装置とその方法およびコンピュータプログラム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】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明は以下の構成を備える。すなわち、画像データ中から、オブジェクトの種類が写真画像に分類される画像領域を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された画像領域の特徴量を計算する計算手段と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像補正処理を、前記画像データに施す画像補正手段と、
前記画像領域の特徴量に応じた種類の画像圧縮処理を、前記画像データに施す画像圧縮手段とを備える。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、画質劣化を抑えて画像処理及び画像圧縮を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
＜概略＞
本発明の実施形態を説明する前に、まず本実施形態に係る画像処理装置（実施形態ではたとえばＭＦＰである。）の概略を示す。
【００１６】
この画像処理装置は、たとえば画像データをスキャナで読み取ってドット画像データとして入力する。あるいは、ページ記述言語（ＰＤＬ）で記述されたり、電子文書として記述されたデータから生成されたドット画像データを入力する。なお、ドット画像データとは、ＲＧＢやＹＭＣＫ等の色成分を持つ画素で構成された画像データであり、単に画像データやイメージデータと呼ぶこともある。ＰＤＬや電子文書から画像データを生成する際には、画像データと共に、画像データに含まれるオブジェクトの種類に対応した属性ビットマップデータを作成する。これは属性データ作成手段に相当する。属性にはたとえばオブジェクトの種類に対応して、文字属性、イメージ属性、グラフィック属性などが含まれる。イメージ属性とは、文字コードやベクタでの表現に適せず、もともとドット画像として生成された画像オブジェクトに対応する属性である。イメージ属性を持つ画像データを写真画像と呼び、その領域を画像領域と呼ぶ。もちろん写真画像はカメラで撮影された画像だけではなく、絵画など本質的にビットマップによる表現に適した画像を指す。本実施形態ではまた、画像に含まれるオブジェクトの内、ベクタや数式で表現できるベクタ画像と、文字コードで表現できる文字画像とを除いた画像を写真画像と呼ぶ。画像処理装置は、入力された画像データに含まれるオブジェクトの種類に対応した属性ビットマップデータが関連づけられているか判定する。これが判定手段に相当する。この際には属性ビットマップデータ自体の存在の有無を判定するとは限らない。
【００１７】
画像処理装置は、属性ビットマップデータが関連づけられていないと判定された画像データ、すなわちスキャナから入力された画像データについては、画像データに含まれるオブジェクトの種類に応じた領域に分類する。これが像域分離手段に相当する。そして、写真画像に分類された画像領域を特定し、そのサイズを決定する。これが特定手段に相当する。
【００１８】
一方、属性ビットマップデータが関連づけられていると判定された画像データすなわちＰＤＬ等から生成された画像データについては、写真画像に分類される画像領域を、属性ビットマップデータに基づいて特定する。これも特定手段による動作に相当する。
【００１９】
こうして画像データ中から、オブジェクトの種類が写真画像に分類される画像領域を特定すると、画像処理装置は特定された画像領域の特徴量を計算する。これが計算手段に相当する。そして、画像領域の特徴量に応じた種類の画像補正処理を、画像領域に施す。これが画像補正手段に相当する。また、画像領域の特徴量に応じた種類の画像圧縮処理を、画像データに施す。これが画像圧縮手段に相当する。
【００２０】
なお、特徴量の計算においては、着目画像領域について顔領域の数およびサイズを前記特徴量として計算する。そして、顔領域の数およびサイズがそれぞれ一定値より大きい場合には、着目画像領域の解像度を落とす処理と、前記着目画像領域の高周波成分を除去する処理とのいずれか或いは両方を行う。
【００２１】
あるいは特徴量の計算においては、着目画像領域について、色成分ごとに色数を前記特徴量として計算する。そして、各色成分の色数の和が一定値よりも大きい場合には、前記着目画像領域の階調を低下させる処理を行う。
【００２２】
あるいは、特徴量の計算においては、着目画像領域について、色成分毎に輝度または濃度ごとの画素数の分散およびサイズを計算する。そして、計算した分散およびサイズがそれぞれ第１の一定値より大きい場合には、着目画像領域の解像度を落とす処理を行う。また、分散が第２の一定値以下の場合には、画像データに対して可逆圧縮処理を施し、分散が第２の一定値より大きい場合には、画像データに対して非可逆圧縮処理を施す。
【００２３】
このようにして、画像データに含まれるオブジェクトの種類が写真画像であるような画像領域については、その特徴を分析した上でその画像に適した画像処理を施し、その画像に適した圧縮方法で圧縮する。次に詳しい実施形態を説明する。
【００２４】
［第１実施形態］
本実施形態の画像処理装置は、例えば、ＳＣＡＮ／ＣＯＰＹ／ＰＲＩＮＴ／ＦＡＸなどの機能を有するデジタル複合機で実現できる。図１は、本実施形態の画像処理装置の概略ブロック図である。図１において、画像処理装置１００は、スキャナ部１０１、コントローラ１０２、プリンタ部１０３、操作部１０４、メモリ１０５、プロセッサ１０９等で構成される。スキャナ部１０１では、原稿の読み取り処理を行う。コントローラ１０２は、スキャナ部１０１から読み取られた画像に画像処理を施しメモリ１０５に格納したり、その他の処理の制御を行ったりする。操作部１０４は、スキャナ部１０１で読み取った画像に対する各種の印刷条件を設定したり、ユーザからの各種指示を受けたりするためのユーザインタフェースである。プリンタ部１０３は、メモリ１０５から読み出された画像データを、操作部１０４で設定された印刷設定条件に従って記録用紙に印刷（画像形成）する。また、この画像処理装置は、ネットワーク１０６を介して、画像データを管理するサーバ１０７や、この画像処理装置に対してプリントの実行を指示するパソコン（ＰＣ）１０８等と接続されている。
【００２５】
図２は、本発明の処理フローの概略を説明するものである。図２の手順は、コントローラ１０２，特にプロセッサ１０９で、図２に即した手順のプログラムを実行することで実現される。
【００２６】
ステップＳ２０１（画像入力処理）では、スキャナ部１０１で原稿を読み取って生成された画像データや、他の装置からネットワークを介して送信されてきた画像データが画像処理装置１００に入力される。また、ＰＣなどからアプリケーションを印刷命令したページ記述言語をレンダリングしてビットマップ化した画像データや画像のオブジェクトごとに付加された属性情報データも画像処理装置１００に入力される。
【００２７】
ステップＳ２０２では、スキャナ部から入力された画像データなのか、ページ記述言語をレンダリングした画像データなのかを分ける制御を行う。そのためには、たとえば画像データファイルにそれらを区別するための識別子を、入力時に付与しておけばよい。あるいは属性情報の関連づけの有無によって判定することもできる。
【００２８】
入力された画像データがページ記述言語から生成されたものであった場合には、ステップＳ２０３へ進み、画像データの大きさ（画素数）を特定する。なお、画像データにそのサイズが付加されている場合には、大きさを測定する必要はない。すなわちこの場合にはＳ２０３ではなにもしない。しかしたとえば画素とそのアドレスとが対応づけられた形式の画像データであれば、画素に関連づけられたアドレスを参照して、１行の画素の長さと１列の画素の長さとを計算する。
【００２９】
ステップＳ２０４は、画像に付加された属性情報（すなわち属性ビットマップデータ）を参照する。そして、画像データのどの領域がどの属性に関連づけられているか判定しながら属性情報を走査し、画像領域を検索する。例えば、文字の領域、イメージの領域（イメージ領域あるいは画像領域と呼ぶ）、グラフィックスの領域などを判別しつつ検索する。ただ本実施形態では画像領域以外は参照していないので、画像領域のみを検索すれば十分である。図４に入力画像データに対して、ページ記述言語をレンダリングした際に得られる属性情報の一例を示す。図４は、画像データ４００に関連づけられた属性ビットマップデータ（属性情報）４１０を示す。画像データ４００は、イメージオブジェクト（すなわち写真画像オブジェクト）、文字オブジェクト、グラフィクスオブジェクトに３種の領域に分離され、領域毎に対応する属性情報が関連づけられる。関連づけは画素毎に成されており、属性ビットマップデータは、画像データ４００の画素毎のオブジェクトの種類を示す情報となっている。したがって、属性ビットマップデータをラスタ走査してオブジェクトの種類が写真画像である場合には、そのデータに対応する画像データ４００中の画素は写真画像を構成すると判断できる。写真画像を構成する画素の集まりがイメージ領域（あるいは画像領域）である。
【００３０】
ステップＳ２０５では、イメージ領域の検索の結果、イメージ領域が見つかったか否かを判断する処理を行う。この判定の結果イメージ領域とそうでない領域に関して、次の処理を切り変える制御を行っている。
【００３１】
イメージ領域があった場合には、ステップＳ２０６へ進み、イメージ領域に属する画素数を計測する。これは、イメージ領域の大きさを計測するための処理である。なおステップＳ２０６からＳ２０９は、イメージ領域が複数あった場合には、各イメージ領域に着目しつつ全イメージ領域を対象として実行される。
【００３２】
ステップＳ２０７では、画像認識処理を行う。ここでの認識処理とは、この後説明する所定の各種特徴量を算出するための処理である。ここでは、人物の顔を含む顔領域の認識及び、色数や色成分毎の画素の分散などが算出される。また、画像データの色分布情報から撮影されたときの光源を推測する処理や、明るさの分布情報から逆光や順光などの状態を推測する処理をおこなうこともできる。
【００３３】
人物の顔の認識としては、ニューロン動機づけによるダイナミックリンク照合や、３次元顔認識や、皮膚に着目するものや、隠れマルコフモデルを使ったものなど、いくつか提案されている。ここで必要となる顔認識は、人物を特定する処理は必要ではないため、顔領域を認識するアルゴリズムを適用する。例えば、あらかじめ用意した顔のテンプレート画像を画像データ上で様々な位置、大きさと回転角度で重ねてマッチングを行うことで顔領域を抽出する方法などが提案されている。ポートレート、集合写真、風景、夜景などのシーンの違いや、逆光や順光などの違いが、認識処理によって画像の特徴として現れる。
【００３４】
色数の計測に関しては、色成分ごとに輝度のヒストグラムを作成して、いくつの色数が出現しているのかを示す出現頻度を計測する。そのヒストグラムを求めたデータから、各色成分ごとの色の分散値を算出する。本例では、画像データに含まれるイメージ領域のサイズと顔領域の数を第１の、色数を第２の、イメージ領域のサイズと色成分毎の画素数の分散を第３の特徴量として算出している。
【００３５】
ステップＳ２０８の認識結果解析処理は、ステップＳ２０７で得られた画像認識処理結果から、画像の特徴や性質を解析する処理である。ステップＳ２０７の顔領域認識処理の結果に基づき、着目するイメージ領域で検出された顔領域の数と、各顔領域の大きさ（画素数）とが数えられる。また着目イメージ領域の画素数（サイズ）との顔領域の数とに基づいて、画像補正処理及び画像圧縮処理を切り替えるための制御情報を作成する。すなわち、着目イメージ領域の画素数（サイズ）との顔領域の数とを、所定の閾値と比較して、比較結果に応じた制御情報を作成する。
【００３６】
例えば、イメージの面積が２５００００ピクセルで、抽出された顔領域の数が１つで、顔抽出された画素数が８０００ピクセルであった場合を考える。この場合には、閾値と大小関係に応じて画像補正処理及び画像圧縮処理を切り替える制御情報がセットされる。これらの制御情報をセットする方法としては、イメージ領域の大きさと顔領域の画素数と顔領域の数とを制御情報に対応づけるテーブルを作成しておき、テーブルを参照して、画像補正処理及び画像圧縮処理の切り替えのための制御情報を作成する。この方法に関しては、詳細に後述する。また、色数や分散値についても得られた数値からテーブルを使って、画像補正処理及び画像圧縮処理を切り替える情報を作成する。この方法に関しても、図１０等の説明において詳細に説明する。
【００３７】
ステップＳ２０９の画像補正処理では、周知の解像度変換処理、周知の色調補正、周知の彩度補正、周知の尖鋭性補正等を行うことが可能である。また、画像補正処理として、Ｅｘｉｆ補正で行なわれている、画像の明るさやホワイトバランスなどを補正する処理を適用することもできる。Ｅｘｉｆとは、画像データ以外に表示用画像、撮影日等のＥｘｉｓ情報を付加した画像ファイルの規格名である。Ｅｘｉｆ補正では、Ｅｘｉｆ情報を参照して行う補正処理である。また、コントラスト、肌色再現、有彩色の彩度アップなどを補正する処理も適用可能であり、画像を強調または平坦にする処理を適用可能とする。なお、これらの補正処理は、ステップＳ２０８の認識結果解析処理によって切り替わるものであり、その制御によっては、これらの補正処理自体を行わない場合もある。
【００３８】
ステップＳ２１０の圧縮処理は、画像データを圧縮処理する処理部であり、周知の非可逆符号化方式のひとつであるＪＰＥＧや、可逆符号化方式のひとつである周知のＪＰＥＧ−ＬＳを実行できる。ステップＳ２０８の画像認識結果解析の情報により、可逆符号化するか、非可逆符号化するか、非可逆符号化の量子化パラメータが設定される。すなわち、非可逆圧縮では画像の高周波成分が失われるので、高周波成分の少ない画像は量子化ステップの大きな非可逆符号化が利用できる。また、高周波成分の多い画像は、劣化防止のために可逆圧縮することが望ましい。これらの中間にある画像は、量子化ステップの小さな非可逆符号化が適用される。もちろん量子化ステップを、画像の特徴量に応じて３段階以上に切り替えることもできる。圧縮処理がどのように切り替わるかに関しては、詳細に後述する。
【００３９】
ステップＳ２１１では、圧縮された画像データを保存する場合には、所定の記憶装置に記憶する。印刷命令であった場合には、圧縮されている画像データを伸張して、プリンタ用の画像処理（色変換や、画像形成処理）を行って、プリンタエンジンで印刷を行う。
【００４０】
一方、ステップＳ２０２において、スキャン画像だと判断された場合には、ステップＳ２１３へ進む。ここで画像データの大きさ（画素数）を特定する。なお、この処理に関しては、前述したステップＳ２０３の出力画像サイズ認識と同じ処理であるであり、ここでは、ステップＳ２０３とステップＳ２１３を分けて書いてあるが、同じ処理で兼ねることも可能である。
【００４１】
ステップＳ２１４像域分離（領域分割・属性識別処理）では、２値画像に基づいて公知の領域分割処理と属性識別処理を行う。ここでは、入力された２値画像データを、文字／図／線／表などの属性ごとの領域（ブロック形状の領域）を識別し、各領域に対して属性情報を付与する。
【００４２】
例えば、次のような処理を用いて領域分割・属性識別処理とを行うことができる。まず、２値化処理で得られた２値画像より、黒画素の輪郭線追跡を行って黒画素輪郭で囲まれる画素の塊を抽出することによって領域分割する。更に、面積の大きい黒画素の塊については、内部にある白画素に対しても白画素の輪郭線追跡を行い、白画素の塊を抽出し、更に一定面積以上の白画素の塊の内部からは再帰的に黒画素の塊を抽出していく。このようにして得られた黒画素の塊を、大きさ及び形状で分類し、異なる属性を持つ領域へ分類していく。例えば、縦横比が１に近く、大きさが所定の範囲のものを文字相当の画素塊とする。そして、文字相当の画素塊同士が近接し且つ整列している場合はグループ化を行って、文字行を定め、更に所定の距離内にある同様の形状の文字行同士をグループ化して文字領域として判別する。また、扁平な画素塊を線領域とする。また、一定の大きさ以上で、かつ四角系の白画素塊を整列よく内包する黒画素塊の占める範囲を表領域とする。また、不定形の画素塊が散在している領域を写真領域とする。それ以外の形状の画素塊を図画領域などとして判別する。図３に、入力画像に対して、ステップＳ２１４の像域分離を行った一例を示す。文字画像３１１，３１３、ベクタ画像３１２，３１４、写真画像３１３という領域に分離されている。この分離結果に従って、図４に示したのと同じ属性ビットマップデータが作成される。ベクタ画像にはグラフィック属性が、文字画像には文字属性が、写真画像にはイメージ属性が与えられる。
【００４３】
またステップＳ２１４では、領域分離して特定された画像領域を検索する。
【００４４】
ステップＳ２１５では、イメージ領域の検索の結果、イメージ領域が見つかったか否かを判断する処理を行う。この判定の結果イメージ領域とそうでない領域に関して、次の処理を切り変える制御を行っている。
【００４５】
イメージ領域があった場合には、ステップＳ２１６へ進み、イメージ領域に属する画素数を計測する。これは、イメージ領域の大きさを計測するための処理である。なおステップＳ２１６からＳ２１９は、イメージ領域が複数あった場合には、各イメージ領域に着目しつつ全イメージ領域を対象として実行される。
【００４６】
ステップＳ２１７では、画像認識処理を行う。ここでの認識処理とは、この後説明する所定の各種特徴量を算出するための処理である。ここでは、人物の顔を含む顔領域の認識及び、色数や色成分毎の画素の分散などが算出される。また、画像データの色分布情報から撮影されたときの光源を推測する処理や、明るさの分布情報から逆光や順光などの状態を推測する処理をおこなうこともできる。
【００４７】
人物の顔の認識としては、ニューロン動機づけによるダイナミックリンク照合や、３次元顔認識や、皮膚に着目するものや、隠れマルコフモデルを使ったものなど、いくつか提案されている。ここで必要となる顔認識は、人物を特定する処理は必要ではないため、顔領域を認識するアルゴリズムを適用する。例えば、あらかじめ用意した顔のテンプレート画像を画像データ上で様々な位置、大きさと回転角度で重ねてマッチングを行うことで顔領域を抽出する方法などが提案されている。ポートレート、集合写真、風景、夜景などのシーンの違いや、逆光や順光などの違いが、認識処理によって画像の特徴として現れる。
【００４８】
色数の計測に関しては、色成分ごとに輝度のヒストグラムを作成して、いくつの色数が出現しているのかを示す出現頻度を計測する。そのヒストグラムを求めたデータから、各色成分ごとの色の分散値を算出する。本例では、画像データに含まれるイメージ領域のサイズと顔領域の数を第１の、色数を第２の、イメージ領域のサイズと色成分毎の画素数の分散を第３の特徴量として算出している。
【００４９】
ステップＳ２１８の認識結果解析処理は、ステップＳ２１７で得られた画像認識処理結果から、画像の特徴や性質を解析する処理である。ステップＳ２１７の顔領域認識処理の結果に基づき、着目するイメージ領域で検出された顔領域の数と、各顔領域の大きさ（画素数）とが数えられる。また着目イメージ領域の画素数（サイズ）との顔領域の数とに基づいて、画像補正処理及び画像圧縮処理を切り替えるための制御情報を作成する。すなわち、着目イメージ領域の画素数（サイズ）との顔領域の数とを、所定の閾値と比較して、比較結果に応じた制御情報を作成する。
【００５０】
例えば、イメージの面積が２５００００ピクセルで、抽出された顔領域の数が１つで、顔抽出された画素数が８０００ピクセルであった場合を考える。この場合には、閾値と大小関係に応じて画像補正処理及び画像圧縮処理を切り替える制御情報がセットされる。これらの制御情報をセットする方法としては、イメージ領域の大きさと顔領域の画素数と顔領域の数とを制御情報に対応づけるテーブルを作成しておき、テーブルを参照して、画像補正処理及び画像圧縮処理の切り替えのための制御情報を作成する。この方法に関しては、詳細に後述する。また、色数や分散値についても得られた数値からテーブルを使って、画像補正処理及び画像圧縮処理を切り替える情報を作成する。この方法に関しても、図１０等の説明において詳細に説明する。
【００５１】
ステップＳ２１９の画像補正処理では、周知の解像度変換処理、周知の色調補正、周知の彩度補正、周知の尖鋭性補正等を行うことが可能である。また、画像補正処理として、Ｅｘｉｆ補正で行なわれている、画像の明るさやホワイトバランスなどを補正する処理を適用することもできる。Ｅｘｉｆとは、画像データ以外に表示用画像、撮影日等のＥｘｉｓ情報を付加した画像ファイルの規格名である。Ｅｘｉｆ補正では、Ｅｘｉｆ情報を参照して行う補正処理である。また、コントラスト、肌色再現、有彩色の彩度アップなどを補正する処理も適用可能であり、画像を強調または平坦にする処理を適用可能とする。なお、これらの補正処理は、ステップＳ２１８の認識結果解析処理によって切り替わるものであり、その制御によっては、これらの補正処理自体を行わない場合もある。
【００５２】
ステップＳ２２０の圧縮処理は、画像データを圧縮処理する処理部であり、周知の非可逆符号化方式のひとつであるＪＰＥＧや、可逆符号化方式のひとつである周知のＪＰＥＧ−ＬＳを実行できる。ステップＳ２１８の画像認識結果解析の情報により、可逆符号化するか、非可逆符号化するか、非可逆符号化の量子化パラメータが設定される。すなわち、非可逆圧縮では画像の高周波成分が失われるので、高周波成分の少ない画像は量子化ステップの大きな非可逆符号化が利用できる。また、高周波成分の多い画像は、劣化防止のために可逆圧縮することが望ましい。これらの中間にある画像は、量子化ステップの小さな非可逆符号化が適用される。もちろん量子化ステップを、画像の特徴量に応じて３段階以上に切り替えることもできる。圧縮処理がどのように切り替わるかに関しては、詳細に後述する。
【００５３】
ステップＳ２２１では、圧縮された画像データを保存する場合には、所定の記憶装置に記憶する。印刷命令であった場合には、圧縮されている画像データを伸張して、プリンタ用の画像処理（色変換や、画像形成処理）を行って、プリンタエンジンで印刷を行う。
【００５４】
なおステップＳ２１５〜Ｓ２２１はステップＳ２０５〜Ｓ２１１と同じ処理であるから、共通の処理を行うように構成することもできる。
【００５５】
次に前述した図２のステップＳ２０６〜Ｓ２１０について更に詳細に説明する。図１０は、イメージ領域を対象として画像認識処理を行って、その結果に応じて画像補正処理および、画像圧縮処理それぞれの手順を切り替える処理を示すフローチャートである。すなわち、図２のステップＳ２０６〜Ｓ２１０に相当する処理であり、図２との対応関係は図１０のかっこ内に示した。
【００５６】
ステップＳ１００１ではイメージ領域となった画像が入力されて、ステップＳ１００２イメージ領域の大きさを計測する処理が行なわれる。
【００５７】
ステップＳ１００３では前述の顔認識処理、色数認識処理、分散値算出処理等が行なわれて、ステップＳ１００４で認識結果解析処理が行なわれる。
【００５８】
この結果に応じて、ステップＳ１００５で解像度変換されるか階調変換するか、画像に適正な明るさ、ホワイトバランスなど処理が行われるか判定される。ステップＳ１００６では、判定結果に応じた画像処理が適用される。ここでは解像度変換、階調変換、明度補正、ホワイトバランスのほか、コントラスト、肌色再現、有彩色の彩度アップなどを補正する処理も適用可能である。さらに、画像を強調または平坦にする処理の制御が行なわれる。
【００５９】
次に、圧縮処理の可否判定ステップＳ１００７により、圧縮が必要かどうかの制御が行なわれる。圧縮が行なわれる場合には、ステップＳ１００８圧縮処理が行なわれる。なお、この圧縮処理の詳細な説明は後述する。
【００６０】
図５にイメージ領域からの顔検出した結果を保持するテーブルを示している。ここで、顔を検出された顔にナンバリングをして、その顔の領域の画素数を記入する。顔が検出されなかった場合には、このテーブルに結果が入ることはない。
【００６１】
＜特徴量として顔領域を用いる場合＞
図６に、検出された顔領域の数と、イメージ領域全体のサイズとから決まる閾値と、画像補正ＩＤ：Ｋとを関連づけた、画像補正ＩＤテーブル６００の一例を示す。すなわち、本例では、着目画像領域内において検出された顔領域の数と、イメージ領域の画像サイズとがイメージデータの特徴量である。そしてその特徴量は、図６では４つの閾値で区分され、着目イメージデータがどの区分に属するかが、画像補正ＩＤテーブル６００で決定される画像補正ＩＤ：Ｋで示される。閾値は、検出された顔領域の数と、イメージ領域の画像サイズとの組み合わせで決定される。図６の例では、第１の閾値６０１は、顔領域の数が２、かつ、イメージ領域のサイズが１００００である。着目イメージデータから検出された顔領域の数が２以下であり、かつイメージ領域のサイズが１００００画素以下であれば、図６のテーブルから画像補正ＩＤ：ＫはＫ１となる。第２の閾値６０２は、顔領域の数が４、かつ、イメージ領域のサイズが２００００である。着目イメージデータから検出された顔領域の数が２より大きくかつ４以下であり、かつ、イメージ領域のサイズが１００００画素より大きくかつ２００００画素以下であれば、図６のテーブルからＫはＫ２となる。着目イメージデータから検出された顔領域の数が４より大きくかつ８以下であり、かつ、イメージ領域のサイズが４００００画素より大きくかつ８００００画素以下であれば、図６のテーブルから画像補正ＩＤ：ＫはＫ３となる。着目イメージデータから検出された顔領域の数が８より大きくかつ１２以下であり、かつ、イメージ領域のサイズが４００００画素より大きくかつ６００００画素以下であれば、図６のテーブルから画像補正ＩＤ：ＫはＫ４となる。着目イメージデータから検出された顔領域の数が１２より大きく、かつ、イメージ領域のサイズが６００００画素より大きければ、図６には図示されていないが、画像補正ＩＤ：ＫはＫ５となる。
【００６２】
なお、図６は理解のためにグラフで記載されているが、コンピュータには、たとえば閾値である特徴量の値と、対応する係数の値とを関連づけた表として保存される。たとえば図６の閾値６０１と画像補正ＩＤ：Ｋ１、閾値６０２と画像補正ＩＤ：Ｋ２、閾値６０３と画像補正ＩＤ：Ｋ３、閾値６０４と画像補正ＩＤ：Ｋ４が対応づけられたテーブルが、画像補正ＩＤテーブル６００として保存される。
【００６３】
このように、図６のテーブルにおいて、画像補正ＩＤ：Ｋの値は閾値に関連づけてテーブル化されている。画像補正ＩＤ：Ｋは、顔検出された数とそのイメージ領域の大きさによって決められるもので、どこの領域にどのような補正を行う係数に対応付けが出来るかは、あらかじめ設定しておく。例えば、画像補正ＩＤがＫ３の場合には、イメージ領域に対して、解像度を落とす処理をしても問題がないとしていた場合には、解像度を半分に落とす処理を行う。また、尖鋭性補正では、画像の高周波を落とす処理を行う。このように、各画像補正ＩＤ：Ｋに対して行うべき処理を規定しておき、それにしたがって、画像補正を行うようにする。なお、この係数に対する画像補正を変更するにあたっては、ステップＳ２０９にこの画像補正ＩＤ：を理解できる機能を持たせることにより、画像認識結果解析からは、その認識できる情報を送ることで、画像補正の切り替えが行えるようになる。これは、画像データとは別に、この情報を送ることや、画像データに対して、フォーマットを規定しておき、そのフォーマットの所定の場所に画像補正ＩＤ：を入れておくことで、画像補正を切り替えることが可能となる。
【００６４】
これを図２に適用すると、Ｓ２０８，Ｓ２１８において特徴量と閾値との比較が行われて画像補正ＩＤ：Ｋが決定される。そしてＳ２０９，２１９（図１０のＳ１００５）において画像補正ＩＤ：Ｋの値が参照され、画像の補正処理を行うか否かあるいはどの補正処理を行うかが決定される。この決定は、補正処理のプログラム自体が画像補正ＩＤ：Ｋに応じて適切な処理に分岐する工程をそなえるなどによって実現できる。また、Ｓ２０９，Ｓ２１９（図１０のＳ１００６）において、画像補正ＩＤ：Ｋに応じた上述したような画像補正処理が行われる。
【００６５】
なお、画像処理の内容を、画像補正ＩＤ：Ｋともうひとつのパラメータに対応して決定してもよい。この、もう一つのパラメータとは、画像補正ＩＤ：Ｋと画像補正処理との対応付けを固定せず、柔軟に変更するためのパラメータである。このパラメータを本例では、補正処理切り替えパラメータと呼ぶ。本実施形態では画像補正ＩＤ：Ｋと補正処理との対応付けを切り替えるために、このように補正処理切り替えパラメータを用いているが、補正処理切り替えパラメータと特徴量とに応じて画像補正ＩＤの値を決定しても良い。こうすれば、画像補正ＩＤの値と補正処理の内容とは固定化できるので、補正処理を行うプログラムは、画像補正ＩＤだけを参照して処理内容を決定すればよい。
【００６６】
＜特徴量として色数を用いる場合＞
図７に色解析テーブルを示して、色数解析の方法に関して説明を行う。この色数解析では、着目画像領域に対して、各色成分ごとに出現した輝度の数（これを色数と呼ぶ）をカウントする。図７では、コンポーネントがＲＧＢであった場合の例を挙げている。この他、ＣＭＹＫなどの色空間に関しても同様なテーブルを作成できることは示すまでもない。この場合には濃度ごとの色数を数えることとなる。この例では、各色成分は８ビットで示されるものとし、色数は４つの範囲に区切られている。たとえば、或る色成分について、０〜２５５のすべての輝度が出現していれば、色数は２５６である。またある色成分について、輝度が一様であれば、その輝度がどの値であろうと、出現した色数は１である。すなわち各値の色数は、最小値が１，最大値が２５６である。そして区切られた範囲ごとに、出現した色数が数えられる。そして、各色成分毎に、図７の色解析テーブルにしたがって、出現した色数に対応する色数区分値が決定される。例えば、ＲＧＢ値の最高出現頻度がそれぞれ３０、１００、１５０となったとする。その場合には、Ｒに対しては色数区分値が１となり、Ｇに対しては色数区分値が２となり、Ｂに対しては色数区分値が３となる。つまり、各色成分ごとに色数によって色数区分値が決定される。なおここでは、色数の区切りを４つにしているがこれに限ることはない。
【００６７】
このように色数が決定されるため、たとえば色数が多い画像領域は多階調の画像であると考えられる。逆に、色数が少ない画像領域は、階調は少ないが解像度の高い表現が望まれる画像であると考えられる。したがって色数が一定値よりも多い場合には、階調を圧縮して（低下させて）も、画質の劣化は小さいものと予想できる。そこで、色数が一定値よりも多い場合には、階調を圧縮する画像処理を施す。これによりデータ量を削減でき、しかも画質の劣化は比較的小さい。逆に色数が一定値以下の場合には、階調を保存する。もちろん閾値はひとつではなく、複数の閾と比較して圧縮する階調数を変化させても良い。
【００６８】
この色数区分値が決定したら、それぞれのコンポーネントの色数区分値の数値の合計を行う。例えば、先ほどの例の場合には、Ｒの色数区分値が１、Ｇの色数区分値が２、Ｂの色数区分値が３であるので、それぞれの数値を合計した６という数値が得られる。
【００６９】
この数値を図８に示す色数区分値点数と画像補正ＩＤ：Ｃと対応付けしたテーブルにしたがって、画像補正ＩＤ：Ｃを決定する。先ほどの例では、色数区分値点数が６であったので、画像補正ＩＤ：ＣはＣ１となる。画像補正ＩＤ：Ｃによって変化する補正処理としては、階調を落としていく処理を実施する。その落とす割合を決めているのもが画像補正ＩＤ：Ｃである。
【００７０】
諧調を補正する方法としては、ガンマ補正やヒストグラム平滑化を適用する。ここで、画像補正ＩＤ：Ｃに応じて、これら処理の実施の有無を切り替えることにする。また、ガンマ補正のガンマ値を決定する。例えば、画像補正ＩＤ：Ｃ１のときは、ガンマ補正値のガンマ１．６乗値として、ヒストグラム平滑は行わない設定にしておく。このような、画像補正Ｃの値とそれに対応する画像補正処理の実施の有無、また、処理必用なパラメータを対応つけてあらかじめ設定をしておく。
【００７１】
以上の処理を図２に適用すると、Ｓ２０８，Ｓ２１８において特徴量と閾値との比較が行われて画像補正ＩＤが決定される。そしてＳ２０９，２１９（図１０のＳ１００５）において画像補正ＩＤの値が参照され、画像の補正処理を行うか否かあるいはどの補正処理を行うかが決定される。この決定は、補正処理のプログラム自体が画像補正ＩＤに応じて適切な処理に分岐する工程をそなえるなどによって実現できる。また、Ｓ２０９，Ｓ２１９（図１０のＳ１００６）において、画像補正ＩＤに応じた上述したような画像補正処理が行われる。
【００７２】
なお、画像処理の内容を、画像補正ＩＤともうひとつのパラメータに対応して決定してもよい。この、もう一つのパラメータとは、画像補正ＩＤと画像補正処理との対応付けを固定せず、柔軟に変更するためのパラメータである。このパラメータを本例では、補正処理切り替えパラメータと呼ぶ。本実施形態では画像補正ＩＤと補正処理との対応付けを切り替えるために、このように補正処理切り替えパラメータを用いているが、補正処理切り替えパラメータと特徴量とに応じて画像補正ＩＤの値を決定しても良い。こうすれば、画像補正ＩＤの値と補正処理の内容とは固定化できるので、補正処理を行うプログラムは、画像補正ＩＤだけを参照して処理内容を決定すればよい。
【００７３】
＜特徴量として画素の分散を用いる場合＞
図９に、認識結果解析処理で得られた分散値とイメージ領域のサイズを２軸とり、イメージ領域の大きさと分散値によって、画像補正ＩＤ：Ｖを決定するための表の一例を示す。画像補正ＩＤ：Ｖによって変化する画像補正としては、解像度変換及び圧縮処理である。分散が大きい場合には、着目画像領域内の画像は細かい、すなわち高周波成分が多い画像である。この画像を印刷した場合に、細部を再現できない場合や、印刷時の画像形成処理により生じる周期パターンと干渉を起こし、良好な結果が得られない場合がある。よって、分散が大きい場合には、着目画像領域について解像度を落とす処理をして、結果的に意味をなさない情報を落としてしまう。また、この画像補正ＩＤ：Ｖを圧縮処理で使うときには、分散が小さい場合には、可逆符号化を用いても符号化効率が良くなる期待が持てることがある。そこで可逆符号化を適用するようにする。また、分散が大きい場合には、圧縮した際の符号量が大きくなってしまうことが想定される。そのために、非可逆符号化を適用するように制御すると共に、分散値の大きさに応じた圧縮パラメータ（例えば、ＪＰＥＧの場合には量子化係数を変更する）を変更する。例えば、画像補正ＩＤ：Ｖ１の時は、可逆符号化を選択する。画像補正ＩＤがＶ２のときは、非可逆符号化の量子化値が小さくなるもの、たとえばＪＰＥＧの場合Ｑファクタを９０とする。画像補正ＩＤがＶ３のときは、非可逆符号化の量子化値がＶ２より大きくなるもの、たとえばＪＰＥＧの場合Ｑファクタを７０とする。画像補正ＩＤがＶ４のときは、非可逆符号化の量子化値がＶ３より大きくなるもの、たとえばＪＰＥＧの場合Ｑファクタを５０とするように設定しておく。この圧縮方式の選択及び非可逆符号化でのパラメータの設定はあらかじめ設定しておく。もちろん選択は任意ではなく、画像補正ＩＤの値に応じて、画像劣化の少なくなる圧縮方法を選ぶ必要がある。
【００７４】
以上の処理を図２に適用すると、Ｓ２０８，Ｓ２１８において特徴量と閾値との比較が行われて画像補正ＩＤが決定される。そしてＳ２０９，２１９（図１０のＳ１００５）において画像補正ＩＤの値が参照され、画像の補正処理を行うか否かあるいはどの補正処理を行うかが決定される。この決定は、補正処理のプログラム自体が画像補正ＩＤに応じて適切な処理に分岐する工程をそなえるなどによって実現できる。また、Ｓ２０９，Ｓ２１９（図１０のＳ１００６）において、画像補正ＩＤに応じた上述したような画像補正処理が行われる。また、Ｓ２１０，Ｓ２２０において、画像補正ＩＤに応じた上述したような画像圧縮処理が行われる。
【００７５】
なお、画像処理（補正及び圧縮）の内容及び方法を、画像補正ＩＤともうひとつのパラメータに対応して決定してもよい。この、もう一つのパラメータとは、画像補正ＩＤと画像補正処理との対応付けを固定せず、柔軟に変更するためのパラメータである。このパラメータを本例では、補正処理切り替えパラメータと呼ぶ。本実施形態では画像補正ＩＤと補正処理との対応付けを切り替えるために、このように補正処理切り替えパラメータを用いているが、補正処理切り替えパラメータと特徴量とに応じて画像補正ＩＤの値を決定しても良い。こうすれば、画像補正ＩＤの値と補正処理の内容とは固定化できるので、補正処理を行うプログラムは、画像補正ＩＤだけを参照して処理内容を決定すればよい。
【００７６】
ここまでに説明を行ってきたステップＳ２０８の認識結果解析処理および、ステップＳ２０９の画像補正処理、ステップＳ２１０の画像圧縮処理は、スキャン入力画像データに対しても適用可能である。つまり、ステップＳ２１８の認識結果解析処理、ステップＳ２１９の画像補正処理、ステップＳ２２０の圧縮処理に関しては、上記と同じ処理をすることで実現が可能である。ただし、スキャナ入力の画像とページ記述言語をレンダリングした画像とでは特性が違うことから、ステップＳ２０９の画像補正処理、ステップＳ２１９の画像補正処理の内容は同じであっても、画像補正ＩＤ：Ｋ、Ｃ、Ｖのパラメータを変更しても良い。具体的な例としては、スキャナ読み込み画像は、色数や分散値が大きく出る傾向にあるので、画像補正ＩＤ：ＶのＶ１の分散の範囲を０〜３００にするなど、値の幅を大きくするなど変更することで、入力画像の特性に応じた補正を行えるようにする。このために、画像補正ＩＤを求めるためのテーブルをＰＤＬ記述言語入力用と、スキャン画像入力用と両方の入力用に持っていて、入力画像に応じて、どちらかを適応的に切り替えて適用させることで、処理をまとめることが可能になる。
【００７７】
以上の構成により、画像中に含まれる写真画像の特徴を分析し、その特徴に応じた画像処理及び画像圧縮を行うことができる。このため、画像の劣化が少なく、また効率的に圧縮できる。
【００７８】
［第２実施形態］
第２の実施形態は、第１実施形態における図２のステップＳ２０２でＰＤＬ記述言語からの入力と判定された場合に行なわれる処理の別実施形態である。つまり、図２のステップＳ２０３からステップＳ２０７までの処理を図１１のフローチャートの処理で置換したものに相当する。
【００７９】
図１１のフローチャートを説明する。ステップＳ１１１１でＰＤＬ画像データが入力された場合、レンダリング時に付加された属性情報を使わずにステップＳ１１１２の像域分離を行う。この像域分離の処理は第１実施形態で説明をした処理と同じ処理である。ここで、像域分離をすることにより、ＰＤＬで付加された属性情報が間違っていた場合にも、あらためて属性を判断することが可能になる。また、ＰＤＬデータそのものにおいて、画像全体をドット画像（すなわちイメージ属性）として記述されている場合でも、その中に文字や写真が混在しているデータの場合も考えられる。この場合にも画像全体を認識処理の対象として、画像補正を行うことになってしまうために、画像全体として所望の処理が出来ないことがある。そのために、像域分離を行って適切な属性情報をつけることにより、この後の処理を効果的に行うことが可能になる。ステップＳ１１１３でイメージ領域かの判定を行う、イメージ領域であった場合には、ステップＳ１１１４でイメージ領域の画素数を認識カウントする。
【００８０】
ステップＳ１１１５の画像認識処理は第１実施形態のＳ２１７と同様であるのでここでは省略する。ステップＳ１１１６では画像認識結果解析を行い、ステップＳ１１１７画像補正処理で、画像補正が行なわれて、ステップＳ１１１８圧縮処理へ進み、印刷処理あるいは、記憶装置に保存される。
【００８１】
なお、ここでのステップＳ１１１６〜Ｓ１１１９に関しては、第１実施形態の図２のＳ２１８〜Ｓ２２１と同様でよい。
【００８２】
このように構成することで、入力形態（スキャンまたはＰＤＬ）によらず、画像中に含まれる写真画像の特徴を分析し、その特徴に応じた画像処理及び画像圧縮を行うことができる。このため、画像の劣化が少なく、また効率的に圧縮できる。
【００８３】
［その他の実施形態］
以上、実施例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体（記録媒体）等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
【００８４】
尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。
【００８５】
従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。
【００８６】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。
【００８７】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、以下のようなものがある。フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）。
【００８８】
その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットからハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。すなわち、インテーネットから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをダウンロードする。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるサーバからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるサーバも、本発明に含まれるものである。
【００８９】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される。その他にも、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００９０】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後にも前述した実施形態の機能が実現される。すなわち、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行うことによっても前述した実施形態の機能が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明を適用できる画像処理装置の概略ブロック図である
【図２】第１実施形態の処理を説明したフローチャートである。
【図３】スキャン画像を像域分離した結果の一例である。
【図４】ＰＤＬ画像の属性情報を示した一例である。
【図５】第１実施形態の顔検出結果テーブルの一例である。
【図６】第１実施形態の顔補正ＩＤ決定の関係を示した図である。
【図７】第１実施形態の色解析テーブルの一例である。
【図８】第１実施形態の色数補正ＩＤ決定の関係を示した図である。
【図９】第１実施形態の分散からの画像補正係数決定の関係を示した図である。
【図１０】第１実施形態の画像認識、画像補正、圧縮処理の詳細のフローチャートである。
【図１１】第２実施形態の処理を説明したフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１００  デジタル複合機
１０２  コントローラ
１０３  プリンタ
１０６  メモリ
【図１】
2009027385.tif 000003
【図２】
2009027385.tif 000004
【図３】
2009027385.tif 000005
【図４】
2009027385.tif 000006
【図５】
2009027385.tif 000007
【図６】
2009027385.tif 000008
【図７】
2009027385.tif 000009
【図８】
2009027385.tif 000010
【図９】
2009027385.tif 000011
【図１０】
2009027385.tif 000012
【図１１】
2009027385.tif 000013