(57)【要約】【課題】  肌部分を検出ミス、誤った箇所を検出し、誤った補正係数により肌色補正をしてしまう。【解決手段】  入力された画像に対して、複数の画像処理手段を施す画像処理装置において、そのうちの少なくとも一つの画像処理手段は、処理を実行する際に使用する係数を決定する処理係数決定手段を有する第一の画像処理手段であり、前記処理係数決定手段は、他の第二の画像処理手段を利用して決定する処理係数決定手段であり、前記処理係数決定手段により決定された処理係数を使用して、前記第一の画像処理手段を実行する構成とする。【選択図】  図１４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像に対して、複数の画像処理手段を施す画像処理装置において、
そのうちの少なくとも一つの画像処理手段は、処理を実行する際に使用する係数を決定する処理係数決定手段を有する第一の画像処理手段であり、
前記処理係数決定手段は、他の第二の画像処理手段を利用して決定する処理係数決定手段であり、
前記処理係数決定手段により決定された処理係数を使用して、前記第一の画像処理手段を実行することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記処理係数決定手段は、ある特定領域を抽出する特徴領域抽出手段を有し、抽出された領域の特性に基づいて処理係数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】
前記特徴領域抽出手段は、抽出判定に用いるデータに対し、前記第二の画像処理を施す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】
前記第二の処理手段とは、画像全体の色相または輝度を変化させることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第二の処理手段とは、周囲の画素値を利用して値を決定するフィルタ処理であることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
入力された画像に対して、複数の画像処理ステップを施す画像処理方法において、
そのうちの少なくとも一つの画像処理ステップは、処理を実行する際に使用する係数を決定する処理係数決定ステップを有する第一の画像処理ステップであり、
前記処理係数決定ステップは、他の第二の画像処理ステップを利用して決定する処理係数決定ステップであり、
前記処理係数決定ステップにより決定された処理係数を使用して、前記第一の画像処理ステップを実施することを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
前記処理係数決定方法は、ある特定領域を抽出する特徴領域抽出方法を有し、抽出された領域の特性に基づいて処理係数を決定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記特徴領域抽出方法は、抽出判定に用いるデータに対し、前記第二の画像処理を施すことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記第二の処理方法とは、画像全体の色相または輝度を変化させることを特徴とする請求項６〜請求項８のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記第二の処理手段とは、周囲の画素値を利用して値を決定するフィルタ処理であることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれかに記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像処理を施す画像処理装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ここ数年におけるパーソナルコンピュータの性能向上により、大容量のファイルでさえも容易にかつ高速に扱えるようになった。一般に容量の大きいとされる写真調の自然画像もより多くの人が取り扱うようになってきている。それに加えデジタルカメラやスキャナに代表される入力機器も普及してきたため、さまざまな画像のデジタル化が行われるようになった。
【０００３】
一口に写真画像といってもその中にはプロの撮影した高画質の画像から、あまり品位の良くない画像まで様々である。ここで言う品位の良くない画像とは露出のオーバーしているものやアンダーしているもの、画像全体に色味のつく色かぶりを起こしている画像等である。一般に悪い画像がつくられる原因として考えられるのは、撮影時の光量が適正でないことや蛍光燈下での撮影といった撮影条件によるものと、デジタルカメラのノイズや特性といったデジタル化処理の際に起こる画像の劣化等が挙げられる。これら品位の悪い画像はデジタル化処理をしてパーソナルコンピュータ等に取り込んだ後、補正を施すことによって画像品位を上げることが可能である。
【０００４】
こうした補正処理は、画像をレタッチするアプリケーションやプリンタに代表される記録装置のドライバの機能として付属しているのが一般的であった。
【０００５】
昨今、デジタルカメラとプリンタを直接接続し、記録処理を行うＰｉｃｔＢｒｉｄｇｅ（登録商標）の規格策定や、カードスロットを持ったプリンタの登場により、画像をＰＣ経由しないで記録する使い方が、広がってきている。こうした背景から、ＰＣを介さないＮｏｎＰＣ環境のプリントにおいても、ＰＣのアプリケーションやプリンタドライバと同様な補正処理の実現が求められているのが現状である。
【０００６】
一般にＰＣのＣＰＵ能力やメモリ容量、バススピードなどのシステム環境に比べ、プリンタのそれらは大きく劣るものである。これによるパフォーマンス低下を防ぐために、特許文献４ではプリンタ動作のためのＣＰＵのほか、画像処理専用のプロセッサを使用することにより対処を行っている。このほか、高速アクセス可能なメモリの採用、バススピードの高速化、専用ＡＳＩＣの搭載などによっても、画像処理時間の短縮を図ることが可能である。しかし、これら高速化を行うことはコストがかり、最終的にはユーザーにとっての負担となってしまう。つまり、高速化とコストアップは、トレードオフの関係となっている。
【０００７】
一方、画像補正については、様々な提案がされているが、一般的にこれら補正処理では、補正を施すための補正量を算出する補正量決定部と、求められた補正量に基づいて補正を実行する補正実行部に分けられる。
【０００８】
そのうちの補正量決定部では、処理内容により大きく２つに分類できる。一つは画像の累積データを生成し、それを基に補正量を決定する方法と、画像内の特定部分の特徴量を抽出し、その値により補正を行う処理である。
【０００９】
前者の累積データを使用する補正方法として、特開２０００−１３６２４号公報、特開２０００−１３６１６号公報が挙げられる。この処理では、ホワイトバランスの設定が不十分であったり露出が最適でなかったりする画像に対して色かぶりおよびレベル補正が実行されている。補正量を求める累積処理としては、画素毎の輝度値を累積しヒストグラムを作成し、それに基づいて補正の必要有無を判定および補正量の決定を行う。図１(a)に示すような生成された輝度ヒストグラムを図１(b)のように修正するような輝度変換処理を実行することにより補正を実行する。図１(a)のＨＬ、ＳＤ点に相当する輝度値の平均色相を算出し、それらが無彩色になるような変換係数を求め、それを施すことにより、適切なグレーバランスを実現している。
【００１０】
また、さらに画像をより好適にするコントラスト補正、彩度補正も可能である。取得した輝度ヒストグラムの分布から、Ｓ字カーブなどの輝度変換量を決定し、コントラスト補正を行ったり、画像の平均彩度から補正係数量を算出し、画像の色差成分に補正係数を乗じたりすることにより、各補正が行われる。
【００１１】
一方、後者の特定部分の抽出を行う処理としては、主に人肌など画像の主要部分となる検出処理が一般的である。特登録3203946号公報は、テレビのような映像信号の補正であるが、色差信号と輝度信号から肌色平均輝度レベルを検出し、全画像の輝度レベルの関連でガンマ補正回路に制御信号を加えるものである。
【００１２】
この特定部分抽出を伴う処理においては、その部位を検出する検出率が非常に重要となる。検出率が悪いと、補正が適用されないばかりか、誤った補正係数が設定されてしまい、かえって画像を悪化させる場合も発生してしまう。特登録3203946の肌色検出では、輝度・色差成分に分解されている信号値のうち、色差信号を利用して、肌色部分を検出している。
【００１３】
また、別の手段として人肌部分を検出する際、色による判定を下記式（４）
【００１４】
【数１】
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により行うものもある。ここで、Ｒ、Ｇ、Ｂは画像の画素信号のレッド、グリーン、ブルー信号を表す。色味による検出のほか、ＤＣＴ変換後の周波数特性を利用して、高精度に人肌部分を検出処理が行うことも可能である。こうした処理により、主被写体である人物が逆光で暗くなった場合やフラッシュにより色飛びを起こした場合に、適切な露出に補正することや、人肌部分にローパスフィルタを適用することにより、肌補正を実現している。
【００１５】
ローバスフィルタの一例としては、一般的な平均値フィルタやメディアンフィルタなどの平滑化フィルタが挙げられる。フィルタサイズとしては、３ｘ３や５ｘ５と言った固定サイズでも構わないし、検出した人肌領域の大きさに応じてダイナミックに変えて行く方法でも構わない。
【００１６】
また、画像全体に平滑化フィルタをかけ、人肌部分での平滑化強度を変えることで、全体のノイズを除去し、さらに人肌も滑らかにする補正も可能である。平滑化の強度を変える方法としては、フィルタの係数を切り替えることで実現出来る。
【００１７】
以上、述べたようにＮｏｎＰＣでの印刷するにおいても、単に印字を行うだけでなく、色被り除去、逆光補正などの肌補正、ノイズ除去と言った画像の補正・加工といったデジタルならではの利点を反映するようになっている。
【００１８】
また、従来の技術として、最近の特徴的な傾向となっているＮｏｎＰＣの例を挙げたが、画像補正については、ＰＣで同様の処理が可能であることは言うまでもない。
【特許文献１】特開２０００−１３６２４号公報
【特許文献２】特開２０００−１３６１６号公報
【特許文献３】特登録３２０３９４６号公報
【特許文献４】特開２００３−２００６２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
上述した従来の技術の中で、特定部分の検出を行って処理を加えるものを記述したが、もともとの画像が色被りを起こしている場合やノイズが多く出ている場合などは、特定部分の検出の際に誤検出を起こしやすい。特に特登録3203946や、上記式（４）などのように、色による判定を行っている検出処理においては、色被りは大きく判定結果をずらし、肌部分を検出しなかったり、誤った箇所を検出したりする。この結果、誤った補正係数を算出してしまい、肌色に対する補正を適切にすることが出来ず、かえって画像を悪化させてしまうことがある。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明では、上記課題を解決するためになされたものであり、
入力された画像に対して、複数の画像処理手段を施す画像処理装置において、
そのうちの少なくとも一つの画像処理手段は、処理を実行する際に使用する係数を決定する処理係数決定手段を有する第一の画像処理手段であり、
前記処理係数決定手段は、他の第二の画像処理手段を利用して決定する処理係数決定手段であり、
前記処理係数決定手段により決定された処理係数を使用して、前記第一の画像処理手段を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
以上、説明と実施例を挙げたとおり、本発明によれば、複数の画像処理を有し、その一つが画像の中から特定部分を検出する処理である場合に、予め検出処理に用いるデータに補正処理を行うことで、より検出精度の高い検出処理が実現出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２３】
［実施形態１］
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。尚、本実施の形態では、通常のＰＣから印字出来るプリンタだけでなく、ＰＣカードスロットを有し、ＰＣカードに記録されたデジタルカメラで撮影した画像もプリンタ可能である。記録方法としてインクジェット方式を採用している記録装置（フォトダイレクトプリンタ装置）を例に挙げて説明する。
【００２４】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００２５】
図２は、本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置１０００の概観斜視図である。このフォトダイレクトプリンタは、ホストコンピュータ（ＰＣ）からデータを受信して印刷する、通常のＰＣプリンタとしての機能と、メモリカードなどの記憶媒体に記憶されている画像データを直接読取って印刷したり、或いはデジタルカメラからの画像データを直接受信して印刷する機能を備えている。
【００２６】
図２において、本実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置１０００の外殻をなす本体は、下ケース１００１、上ケース１００２、アクセスカバー１００３及び排出トレイ１００４の外装部材を有している。また、下ケース１００１は、装置１０００の略下半部を、上ケース１００２は本体の略上半部をそれぞれ形成しており、両ケースの組合せによって内部に後述の各機構を収納する収納空間を有する中空体構造をなし、その上面部及び前面部にはそれぞれ開口部が形成されている。さらに、排出トレイ１００４は、その一端部が下ケース１００１に回動自在に保持され、その回動によって下ケース１００１の前面部に形成される開口部を開閉させ得るようになっている。このため、記録動作を実行させる際には、排出トレイ１００４を前面側へと回動させて開口部を開成させることにより、ここから記録シートが排出可能となると共に、排出された記録シートを順次積載し得るようになっている。また、排紙トレイ１００４には、２枚の補助トレイ１００４ａ，１００４ｂが収納されており、必要に応じて各トレイを手前に引き出すことにより、用紙の支持面積を３段階に拡大、縮小させ得るようになっている。
【００２７】
アクセスカバー１００３は、その一端部が上ケース１００２に回転自在に保持され、上面に形成される開口部を開閉し得るようになっており、このアクセスカバー１００３を開くことによって本体内部に収納されている記録ヘッドカートリッジ（図示せず）あるいはインクタンク（図示せず）等の交換が可能となる。なお、ここでは特に図示しないが、アクセスカバー１００３を開閉させると、その裏面に形成された突起がカバー開閉レバーを回転させるようになっており、そのレバーの回転位置をマイクロスイッチなどで検出することにより、アクセスカバーの開閉状態を検出し得るようになっている。
【００２８】
また、上ケース１００２の上面には、電源キー１００５が押下可能に設けられている。また、上ケース１００２の右側には、液晶表示部１００６や各種キースイッチ等を備える操作パネル１０１０が設けられている。この操作パネル１０１０の構造は、図３を参照して詳しく後述する。１００７は自動給送部で、記録シートを装置本体内へと自動的に給送する。１００８は紙間選択レバーで、記録ヘッドと記録シートとの間隔を調整するためのレバーである。１００９はカードスロットで、ここにメモリカードを装着可能なアダプタが挿入され、このアダプタを介してメモリカードに記憶されている画像データを直接取り込んで印刷することができる。１０１１はビューワ（液晶表示部）で、この装置本体に着脱可能であり、ＰＣカードに記憶されている画像の中からプリントしたい画像を検索する場合などに、１コマ毎の画像やインデックス画像などを表示するのに使用される。１０１２は後述するデジタルカメラを接続するための端子、１０１３は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を接続するためのＵＳＢバスコネクタを示す。
【００２９】
図３は、本実施の形態に係る操作パネル１０１０の概観図である。
【００３０】
図において、液晶表示部１００６には、その左右に印刷されている項目に関するデータを各種設定するためのメニュー項目が表示される。ここに表示される項目としては、印刷したい範囲の先頭写真番号、指定コマ番号（開始／−指定）、印刷を終了したい範囲の最後の写真番号（終了）、印刷部数（部数）、印刷に使用する用紙（記録シート）の種類（用紙種類）、１枚の用紙に印刷する写真の枚数設定（レイアウト）、印刷の品位の指定（品位）、撮影した日付を印刷するかどうかの指定（日付印刷）、写真を補正して印刷するかどうかの指定（画像補正）、印刷に必要な用紙枚数の表示（用紙枚数）等がある。これら各項目は、カーソルキー２００１を用いて選択、或いは指定される。従来例で述べた補正処理は、この画像補正の項目で選択される。例えば、カーソルキーにより
【００３１】
【表１】
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のように表示がトグルし、ユーザーが選択出来るようになる。
【００３２】
２００２はモードキーで、このキー２００２を押下する毎に、印刷の種類（インデックス印刷、全コマ印刷、１コマ印刷等）を切り替えることができ、これに応じてＬＥＤ２００３の対応するＬＥＤが点灯される。２００４はメンテナンスキーで、記録ヘッド１３０１のクリーニング等、プリンタのメンテナンスや印刷領域指定モードに入るためのキーである。２００５は印刷開始キーで、印刷の開始を指示する時、或いはメンテナンスの設定を確立する際に押下される。２００６は印刷中止キーで、印刷を中止させる時や、メンテナンスの中止を指示する際に押下される。
【００３３】
次に図４を参照して、本実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置１０００の制御に係る主要部の構成を説明する。３０００は制御部（制御基板）を示している。３００１はＡＳＩＣ（専用カスタムＬＳＩ）、３００２はＤＳＰ（デジタル信号処理プロセッサ）で、内部にＣＰＵを有し、後述する画像処理等を担当している。３００３はメモリで、ＤＳＰ３００２のＣＰＵの制御プログラムを記憶するプログラムメモリ３００３ａ、及び実行時のプログラムを記憶するＲＡＭエリア，画像データなどを記憶するワークメモリとして機能するメモリエリアを有している。３００４はプリンタエンジンで、ここでは、複数色のカラーインクを用いてカラー画像を印刷するインクジェットプリンタのプリンタエンジンが搭載されている。３００５はデジタルカメラ３０１２を接続するためのポートとしてのＵＳＢバスコネクタである。３００６はビューワ１０１１を接続するためのコネクタである。３００８はＵＳＢバスハブ(USB HUB)で、このプリンタ装置１０００がＰＣ３０１０からの画像データに基づいて印刷を行う際には、ＰＣ３０１０からのデータをそのままスルーし、ＵＳＢバス３０２１を介してプリンタエンジン３００４に出力する。これにより、接続されているＰＣ３０１０は、プリンタエンジン３００４と直接、データや信号のやり取りを行って印刷を実行することが出来る（一般的なＰＣプリンタとして機能する）。３００９は電源コネクタで、電源３０１３により、商用ＡＣから変換された直流電圧を入力している。ＰＣ３０１０は一般的なパーソナルコンピュータ、３０１１は前述したメモリカード（ＰＣカード）、３０１２はデジタルカメラである。尚、この制御部３０００とプリンタエンジン３００４との間の信号のやり取りは、前述したＵＳＢバス３０２１又はＩＥＥＥ１２８４バス３０２２を介して行われる。
【００３４】
図５に、本実施系における画像処理ブロック図を示す。メモリカードから画像を取得し、プリンタが出力可能なデータの形式にするまでのブロックとなっている。各ブロックにおける処理内容を説明する。
【００３５】
（ＪＰＥＧ復号化処理部）
デジタルカメラで最も利用されている画像フォーマットは、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）形式である。本実施例では、メモリカード内にＪＰＥＧ画像があることを想定する。本出願では、そのデコード方法の詳細は本質ではないので割愛するが、主要な処理として、エントロピー符号の展開（復号化）処理、逆量子化処理、逆ＤＣＴ変換処理となる。
【００３６】
（逆光補正係数決定部）
デコードされた画像データは、逆光補正が必要であれば逆光補正係数決定部で、その係数が決定される。逆光補正の処理方法は、幾つかあるが本実施例では、自動で人肌部分を検出し、その輝度値から補正量を算出する方法を挙げる。
【００３７】
図６に、逆光補正係数決定処理のフロー図を示す。ＳＴＥＰ６０１は人肌判定用データ生成部である。色判定用と周波数判定用の２つデータが生成される。色判定用データとしては、上述のデコード処理により画像の展開が実行され、輝度Y色差ＣｂＣr成分の画像データが得られる。これらはＳＴＥＰ６０２に送られ、ITU-R BT.601に準拠した下記式によりＲＧＢデータに変換される。
【００３８】
Ｒ＝Ｙ＋１．４０２（Ｃｒ−１２８）
Ｇ＝Ｙ−０．３４４１４（Ｃｂ−１２８）−０．７１４１４（Ｃｒ−１２８）
Ｂ＝Ｙ＋１．７７２（Ｃｂ−１２８）
得られたRGBデータを利用し、ＳＴＥＰ６０３において、色判定処理を実行する。判定条件としては、従来技術で記載した式（４）などが挙げられる。これらの判定処理は、後述するＳＴＥＰ６０４での処理を考慮すると、全ての画素について実行する必要はなく、８ｘ８単位での判定で構わない。８ｘ８ブロック内での、ＲＧＢ各平均値を算出ししての判定でも良いし、予め設定された点、例えば四隅の点による判定を行っても良い。このＳＴＥＰ６０３の処理により、色として人肌の条件を満たしているか否かが判定が実行される。
【００３９】
一方、ＳＴＥＰ６０１は人肌判定用データ生成部では、逆量子化後の逆ＤＣＴ変換処理を実行する前のＪＰＥＧの８ｘ８のＭＣＵ単位で格納されている輝度Ｙに関する周波数データをメモリに格納する。図７は、ＪＰＥＧにおける８ｘ８のＭＣＵを表した図である。左上のＤＣ成分のほか、ＡＣ成分のＤＣＴ係数が格納されている。左上が低周波成分を表し、右下に行くにつれ高周波成分となっている。ＳＴＥＰ６０４では、このAC成分のDCT係数と予め準備されたパラメータとの比較により、肌に適した周波数か否かの判定を行う。パラメータとしては、高周波成分がある一定以上含まれている場合は、肌に適さないと判定するように設定される。低周波成分についても、極端に強すぎる場合は、肌でないと判定するよう設定することも可能である。また、AC成分のDCT係数６３個全てについてのパラメータを用意し、比較すると処理時間を多く要したり、パラメータ数が多くなってしまったりするので、ある決められたポイント点での比較としても良い。また、一定区間の平均値を求め、その比較としても構わない。図８に、AC成分を７分割した場合を示す。各区間での平均値と予め設定された値との比較となり、この場合、７回の比較処理で人肌周波の判定が実行される。このＳＴＥＰ６０４の処理により、周波数として人肌の条件を満たしているかの判定が実行される。
【００４０】
ＳＴＥＰ６０５では、ＳＴＥＰ６０３および６０４で判定された結果を受け取り、共に人肌の条件を満たしていると判定した場合は、その８ｘ８ブロックが人肌との認定をする。
【００４１】
ＳＴＥＰ６０６で画像全体に対して人肌判定がされたかを判定し、もしされていない場合は、ＳＥＴＰ６０１からＳＴＥＰ６０６を繰り返す。
【００４２】
画像全てに対し判定処理が実行された場合は、ＳＴＥＰ６０７へと進み、補正係数を決定する。本実施例では、補正係数として輝度変換テーブルを作成する。これは例えば、輝度Ｙ成分に対し、どのような値にすればよいかを示した対応が格納されたテーブルである。入力が８ビットであればエントリが２５６のテーブルとなる。出力結果は０〜２５５の８ビットでも構わないが、階調損失を考慮すると、８ビットよりも多い出力の方が望ましい。
【００４３】
決定方法は、ＳＴＥＰ５で人肌と判定されたブロックの輝度値を利用する。人肌ブロックの輝度平均Ｙ人肌を算出することにより、画像中の人肌部分の明るさの指標を取得出来る。その値を予め設定されたあるターゲット輝度ＹＴＡＲＧＥＴ、例えば輝度を１０％アップする
ＹＴＡＲＧＥＴ＝Ｙ人肌×ｋ
（ｋ＝１．１）
となるような、テーブルを生成することにより、人肌部分を明るくする係数が求められる。より適切な係数を求めるために、人肌の輝度値に応じてターゲット輝度へのアップ率を変化させたり、画像全体の輝度値Ｙ全体輝度を考慮し、それによりターゲット輝度を変化させたりすることも可能である。
【００４４】
ＹＴＡＲＧＥＴ＝Ｙ人肌×ｋ（Ｙ全体輝度）
求められたターゲット輝度から図９に示すような変換テーブルＬＵＴＹ（逆光）を作成する。作成方法としては、直線で繋ぐ方法、またはそれにスムージング処理を行う方法、近似曲線を求める方法など、階調の急激な飛びがない作成方法が挙げられる。
【００４５】
ＹＮＥＷ＝ＬＵＴＹ（逆光）［ＹＯＲＧ］
また、輝度アップに伴い、彩度低下が発生するので、それを補正する必要がある。これは、輝度の増加率により変化し、
Ｓ（逆光）＝ｆ（ＹＮＥＷ−ＹＯＲＧ）
により、算出される、元々の色差成分ＣｂＯＲＧ、ＣｒＯＲＧに対して、下記記のように適用され、ＣｂＮＥＷ、ＣｒＮＥＷが、求められる。
【００４６】
ＣｂＮＥＷ＝ＣｂＯＲＧ×Ｓ（逆光）
ＣｒＮＥＷ＝ＣｒＯＲＧ×Ｓ（逆光）
（色かぶり補正係数決定部）
色かぶり補正の係数決定は、従来技術で述べたように、輝度ヒストグラムから移動量を求め、その移動を実現する係数の決定となる。
【００４７】
まず、画像のデコード処理を行い、ＪＰＥＧ画像を展開する。展開されたＹＣｂＣｒについて、Ｙ成分のみの累積を行い、輝度ヒストグラムを生成する。ここで画像全体のデコード処理を行うと、ヒストグラム作成までに、時間を要することになるほか、多くのメモリを消費するので、画像をＭＣＵ単位間引きながら展開することも可能である。また、ＪＰＥＧのＤＣ成分のみを利用し、逆ＤＣＴ変換を行うことを省略する方法も考えられる。
【００４８】
図１(a)は、色かぶりと露出がアンダーになっている画像の輝度ヒストグラムの一例である。この輝度ヒストグラムでは本来白であるべき点が白でないことを表している。そこで、全画素数の上から数パーセントに当たる輝度をハイライトポイント（ＹＨＬ）、下から数パーセントに当たる輝度をシャドーポイント（ＹＳＤ）と決定する。一般的にハイライトポイント、シャドーポイントは、それぞれ上（Ｙ＝２５５）および下（Ｙ＝０）から全画素数の０〜５％程度である。そして、この輝度ＹＨＬが白 、輝度ＹＳＤが黒となるように変換を行う。
【００４９】
ＹＨＬ＝２５５
ＹＳＤ＝０
また、上式のように変換を行った場合、輝度０〜ＹＳＤ、ＹＨＬ〜２５５間の階調が失われる恐れがあるので、下式に示すようにＹＨＬを２５５よりもわずかに低い値Ｙ２５５′、ＹＳＤを０よりもわずかに高い値Ｙ０′に設定することにより階調損失を防ぐことが出来る。
【００５０】
ＹＨＬ＝Ｙ２５５′  （但し、Ｙ２５５′≒２５５）
ＹＳＤ＝Ｙ０′  （但し、Ｙ０′≒０）
このようなハイライトポイントおよびシャドーポイントの輝度を設定する変換を画像全体に施すことにより、露出がアンダーやオーバーしている画像は改善される。
【００５１】
さらに画像の色差信号Ｃｂ、Ｃｒに色かぶりの補正を行う。白であるための条件は
Ｃｂ＝Ｃｒ＝０  かつ  Ｙ＝２５５
である。同様にシャドーポイントの画素は黒となるべきであり、その条件は
Ｃｂ＝Ｃｒ＝０  かつ  Ｙ＝０
となる。ハイライトポイントおよびシャドーポイントの輝度となる画素の色差信号の平均をそれぞれ（ＣｂＨＬ，ＣｒＨＬ）、（ＣｂＳＤ，ＣｒＳＤ）とすると、色かぶりのしている画像の場合
ＣｂＨＬ≠０  または  ＣｒＨＬ≠０
ＣｂＳＤ≠０  または  ＣｒＳＤ≠０
となってしまっている。そこで、色かぶりを補正するためには、（ＣｂＨＬ，ＣｒＨＬ）、（ＣｂＳＤ，ＣｒＳＤ）をそれぞれ本来の白、黒の値に変換する。その方法の一例としては図１０に示すようなハイライトポイントとシャドーポイントを通る色立体の線を考え、その線が輝度軸とに重なるようにすればよい。それは、下記式により実現出来る。
【００５２】
【数２】
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ここでＹＮＥＷ、ＣｂＮＥＷ、ＣｒＮＥＷは、それぞれ変換後の輝度、色差を表し、ＹＯＲＧ、ＣｂＯＲＧ、ＣｒＯＲＧは、それぞれ変換前の輝度、色差を表す。色かぶり補正係数決定部では上記３ｘ３マトリクスを算出する。
【００５３】
また、本実施例では、色かぶり補正が選択された場合、同時にコントラスト補正および彩度強調することにより、補正をより効果的にする。そのために、輝度ヒストグラムの分布から、コントラスト強調度を求め、コントラストを強める場合には、変換テーブルＬＵＴＹ（コントラスト）を作成し、
ＹＮＥＷ＝ＬＵＴＹ（コントラスト）［ＹＯＲＧ］
の補正を実行する。彩度補正については、画像全体の平均彩度を算出し、彩度強調係数Ｓ（強調）を求め、
ＣｂＮＥＷ＝ＣｂＯＲＧ×Ｓ（強調）
ＣｒＮＥＷ＝ＣｒＯＲＧ×Ｓ（強調）
により彩度強調を実現する。
【００５４】
（補正処理部）
補正処理部においては、上記で求められた、逆光補正に関する補正係数ＬＵＴＹ（逆光）、
彩度補正係数Ｓ（逆光）、色かぶり補正やコントラスト補正、彩度強調の補正係数、３ｘ３マトリクス、ＬＵＴＹ（コントラスト）、Ｓ（強調）、などを画像に適用する。
【００５５】
この際、逆光補正、色かぶり補正（コントラスト補正および彩度強調を含む）が同時に選択された場合、それぞれの処理を適宜施していると処理時間が多くかかってしまう。そこで、輝度および彩度に関する補正においては、処理を開始する前に、下記色によりテーブルを結合させることが可能である。
【００５６】
Ｙ（逆光＋コントラスト）＝ＬＵＴＹ（逆光）［ＹＯＲＧ］×ＬＵＴＹ（コントラスト）［ＹＯＲＧ］
Ｓ（逆光＋強調）＝Ｓ（逆光）×Ｓ（強調）
求められた、Ｙ（逆光＋コントラスト）、Ｓ（逆光＋強調）でのみ処理を施すことにより、各々の処理を施す場合と同等の効果が実現出来る。
【００５７】
（変倍処理部）
選択された画像のピクセル数、選択された用紙サイズから、拡大・縮小の変倍率が決定される。変倍方法については、単純拡大・縮小やバイリニア法、バイキュービック法など幾つか方法が挙げられる。そのどれを選択するかは、そのシステム環境および求められる処理速度により、決定される。上述の各変倍手段については、本提案の本質とはならないので割愛する。
【００５８】
（色変換処理部）
色変換処理部では、入力された信号ＹＣｂＣｒ乃至ＲＧＢのデータに対し、プリンタのデバイス色への色変換を行う。例えば、６種類のインクを積載したプリンタであれば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、淡いシアン（ＬＣ）、淡いマゼンタ（ＬＭ）の信号に変換する。入力をＲＧＢ信号値とすると、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）→（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ）の変換となる。
【００５９】
変換方法としては、いくつかの方法があるが、ここではルックアップテーブル（以下、ＬＵＴ）と補間処理を用いた方法を一例として挙げる。
【００６０】
事前に用意しておくＬＵＴは、図１１に示すようなＲＧＢ値をそれぞれ１６レベルずつに１６分割した４９１３点に対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ信号値が記述されており、入力Ｒ，Ｇ，Ｂの値に応じたＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ値が参照される。Ｒ，Ｇ，Ｂの値が１６分割した間にある場合は、補間処理によって求める。
【００６１】
補間方法の例として、四面体補間法を挙げる。四面体補間法とは、３次元空間の分割単位を四面体として、４つの格子点を用いる線形補間である。その手順として、まず図１２(a)に示すように四面体への分割を行う。そして、ターゲットとなる点pが分割されたどの四面体に属するかを決定する。その四面体の４頂点をp0、p1、p2、p3とし、図１２(b)に示すようにさらに細かい小四面体に分割される。また、拡張点の変換値をそれぞれf(p0)、f(p1)、f(p2)、f(p3)とすると、
【００６２】
【数３】
2009038582.tif 000006
より求まる。ここで、w0、w1、w2、w3は、各頂点piと反対向位置の小四面体の体積比である。これにより、インク色Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭへの変換が行われる。
【００６３】
（量子化処理部）
インク色に変換されたデータは、量子化処理が施される。これは、多ビットのデータを記録装置で記録可能なビット数に変換するものである。本実施例では、記録（１）／非記録（０）の１ビット２値であるインクジェットプリンターの場合を考える。ここで、量子化方法としては、写真画像の量子化に最適となる誤差拡散法とする。また、入力信号は８ビットの０〜２５５とする。
【００６４】
図１３は誤差拡散法における、誤差分配方法を示す図である。ターゲットピクセルの信号値をＬ（０≦Ｌ≦２５５）とした時、しきい値ＴＨと比較を行う。その大小により、
Ｌ＞ＴＨ  ・・・・・・  １（記録）
Ｌ≦ＴＨ  ・・・・・・  ０（非記録）
と判定される。その時に発生する誤差Ｅ（＝Ｌ−ＴＨ）は、図１３の分配係数に従い周囲のピクセルに分配される。この処理をすべてのピクセル、すべてのインク色色Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭに対して行うことで、１ビットの画像データ色Ｃ'，Ｍ'，Ｙ'，Ｋ'，ＬＣ'，ＬＭ'に量子化される。
【００６５】
次に各処理ブロックがどのように実行されるかを図１４に示す処理フローを使用して説明する。
【００６６】
（補正が選択されていない場合）
最初にＳＴＥＰ１４０１およびにおいて、ユーザーにより、色かぶり補正または逆光補正が選択されていないかを判別する。ここで、いずれも選択されていない場合は、補正処理は一切行われない通常のフローとなる。ＳＴＥＰ１４０２へと進み、ＪＰＥＧのデコード処理を行った後、ＳＴＥＰ１４０３の補正処理へと送られる。補正係数は、初期化処理（図示せず）において、何も施されていない値
３ｘ３マトリクス：
【００６７】
【数４】
2009038582.tif 000007
ＬＵＴ：Ｙ＝Ｘのリニアな直線
Ｓ：１．００
が記述されているので、ＳＴＥＰ１４０３が行われてもデータは不変である。処理負荷を減らしたいのであれば、ＳＴＥＰ１４０１の判定の結果により、ＳＴＥＰ１４０３をスキップすることも可能である。その後、ＳＴＥＰ１４０４の変倍処理が実行され、ＳＴＥＰ１４０５の色変換処理、続いてＳＴＥＰ１４０６の量子化処理が実行される。量子化後のデータ、プリンタに送信され、プリンタはこのデータに基づいて記録を行う（図示せず）。ＳＴＥＰ１４１３において、全ての画素が終了したかの判定を行い、もしそうでなければＳＴＥＰ１４０２へと戻る。これを全ての画素について行い、終了となる。
【００６８】
（色かぶり補正のみが選択されている場合）
同様に図１４を使用し、パネル操作で色かぶり補正のみが選択された場合のフローについて説明する。
【００６９】
ＳＴＥＰ１４０１の判定により、色かぶり補正が選択されているので、ＳＴＥＰ１４０７へと進む。
【００７０】
ＳＴＥＰ１４０７では、上述したようにデコード処理を行い、色かぶり補正係数の３ｘ３マトリクスおよびコントラスト補正係数ＬＵＴＹ（コントラスト）、彩度強調係数Ｓ（強調）を求める。
【００７１】
ＳＴＥＰ１４０８で、逆行補正の選択有無の判定を行い、本ケースであれば、ＳＴＥＰ１４０２のＪＰＥＧデコード処理へと進む。ここから先は、［補正が選択されていない場合］と同等の処理になる。但し、ＳＴＥＰ１４０３においての補正係数は、ＳＴＥＰ１４０７で求められた係数が使用される。これにより、色かぶり補正を実現し、さらにコントラスト補正、彩度強調処理を行う。
【００７２】
（逆光補正のみが選択されている場合）
同様に図１４を使用し、パネル操作で逆光補正のみが選択された場合のフローについて説明する。
【００７３】
ＳＴＥＰ１４０１の判定により、逆光補正が選択されているので、ＳＴＥＰ１４０７へと進む。
【００７４】
ＳＴＥＰ１４０７では、上述したようにデコード処理を行い、色かぶり補正係数の３ｘ３マトリクスおよびコントラスト補正係数ＬＵＴＹ（コントラスト）、彩度強調係数Ｓ（強調）を求める。
【００７５】
ＳＴＥＰ１４０８で、逆行補正の選択有無の判定を行い、本ケースであれば、ＳＴＥＰ１４０９へと進む。ここでは、逆光補正用の人肌判定に用いる色判定用データおよび周波数判定データを生成する。色判定用データについては、メモリ上に８ｘ８ブロックを表すＲＧＢデータが出力される。これらのデータは、ITU-R BT.601に準拠した下記式によりＹＣｂＣｒ変換される。
【００７６】
Ｙ＝０．９００×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
Ｃｂ＝（−０．２９９×Ｒ−０．５８７×Ｇ＋０．８８６×Ｂ）
×０．５６４＋１２８
Ｃｒ＝（０．７０１×Ｒ−０．５８７×Ｇ−０．１１４×Ｂ）
×０．７１３＋１２８
変換されたＹＣｂＣｒデータに対し、ＳＴＥＰ１４０７で生成した色かぶり補正係数の３ｘ３マトリクスおよびコントラスト補正係数ＬＵＴＹ（コントラスト）、彩度強調係数Ｓ（強調）を施し、再度、
Ｒ＝Ｙ＋１．４０２（Ｃｒ−１２８）
Ｇ＝Ｙ−０．３４４１４（Ｃｂ−１２８）−０．７１４１４（Ｃｒ−１２８）
Ｂ＝Ｙ＋１．７７２（Ｃｂ−１２８）
により、ＲＧＢ信号値に戻される。
【００７７】
ＳＴＥＰ１４１０では、上記変換されたＲＧＢデータを利用することにより、色かぶりを補正した画像に対し色判定を行い、同時に周波数成分の判定を実行する。これにより、求められた人肌輝度値から、適性に明るくする補正係数を決定する。
【００７８】
その後、ＳＴＥＰ１４１１で、色かぶり補正の判定を行い、本ケースではＳＴＥＰ１４１２へと進む。ＳＴＥＰ１４１２では、色かぶり補正が実際には実行はしないように、３ｘ３マトリクスについてはデフォルト値（単位行列）へと戻す処理が行われる。
【００７９】
この後、ＳＴＥＰ１４０２へと進み、ここから先は、［補正が選択されていない場合］と同等の処理になる。但し、本ケースの場合、ＳＴＥＰ１４０３においての補正係数は、色かぶり補正に関する係数についてはデフォルトの何もしないもの、輝度を変換する逆光補正に関する係数については、ＳＴＥＰ１４１０で求められた値が使用される。これにより、色かぶりなどを起こしている画像に対しての的確な逆光補正が実現される。
【００８０】
（色かぶり補正および逆光補正が両方選択されている場合）
同様に図１４を使用し、パネル操作で色かぶり補正および逆光補正が選択された場合のフローについて説明する。
【００８１】
ＳＴＥＰ１４０１の判定により、色かぶり補正、逆光補正が共に選択されているので、ＳＴＥＰ１４０７へと進む。
【００８２】
ＳＴＥＰ１４０７では、上述したようにデコード処理を行い、色かぶり補正係数の３ｘ３マトリクスおよびコントラスト補正係数ＬＵＴＹ（コントラスト）、彩度強調係数Ｓ（強調）を求める。
【００８３】
ＳＴＥＰ１４０８で、逆行補正の選択有無の判定を行い、本ケースであれば、ＳＴＥＰ１４０９のへと進む。ここでは、逆光補正用の人肌判定に用いる色判定用データおよび周波数判定データを生成する。色判定用データについては、メモリ上に８ｘ８ブロックを表すＲＧＢデータが出力される。これらのデータは、逆光補正のみが選択されている場合で上述のITU-R BT.601に準拠した式によりＹＣｂＣｒ変換される。変換されたＹＣｂＣｒデータに対し、ＳＴＥＰ１４０７で生成した色かぶり補正係数の３ｘ３マトリクスおよびコントラスト補正係数ＬＵＴＹ（コントラスト）、彩度強調係数Ｓ（強調）を施し、再度、上述の変換式によりＲＧＢ信号値に戻される。
【００８４】
ＳＴＥＰ１４１０では、上記変換されたＲＧＢデータを利用することにより、色かぶりを補正した画像に対し色判定を行い、同時に周波数成分の判定を実行する。これにより、求められた人肌輝度値から、適性に明るくする補正係数を決定する。
【００８５】
その後、ＳＴＥＰ１４１１で、色かぶり補正有無の判定を行い、本ケースでは色かぶり補正が選択されているので、ＳＴＥＰ１４０２へと進む。
【００８６】
ＳＴＥＰ１４０２以降は、［補正が選択されていない場合］と同等の処理になる。但し、ＳＴＥＰ１４０３においての補正係数は、ＳＴＥＰ１４０７で求められた係数が使用される。これにより、色かぶりおよび逆光補正などが実現される。
【００８７】
以上、述べたように、本発明の第一の実施形態では、ＰＣカードからのダイレクト印刷が可能なプリンタにおいて、パネルにより色かぶり補正と逆光補正が、ユーザーにより選択される場合を示した。第一の実施例の手段を行うことで、適切な人肌検出が可能となり、より適切な補正を施すことが実現出来る。
【００８８】
［実施形態２］
本発明の第二の実施形態として、上述の第一の実施形態に対し、ノイズ除去処理が加わった場合を示す。尚、記録装置としては、第一の実施形態と同様、ＰＣカードに記録されたデジタルカメラで撮影した画像もプリンタ可能なインクジェット記録装置（フォトダイレクトプリンタ装置）とする。よって、記録装置についての詳細な説明は、ここでは省略する。
【００８９】
パネルにより設定を行うが、パネルのキー操作により、
【００９０】
【表２】
2009038582.tif 000008
と表示が切り替わり、ユーザーが設定可能となっている。
【００９１】
図１５に、本実施形態における処理のブロック図を示す。第一の実施形態である図５との違いは、ＪＰＥＧ復号化処理部の次に、ノイズ除去処理部が加えられたところである。ノイズ除去処理部について説明する。
【００９２】
（ノイズ除去処理部）
ノイズ除去の方法としては、様々な方法が提案、実現されているが、ここでは一般的なノイズ除去の一つである平均値フィルタを例に挙げる。図１６は、平均値フィルタの一例である。５ｘ５のウィンドウサイズのフィルタであり、中心の＊印の画素が、ターゲット画素となる。ターゲット画素の輝度値をＹＴＧＴとしたとき、これは下記式で求められる。
【００９３】
【数５】
2009038582.tif 000009
これらを全画素について行うことで、平滑化が実行され、結果としてノイズが除去される。画像の端部については、５ｘ５のウィンドウサイズを確保出来ないので、その場合は確保可能な限りのサイズで行えばよい。同様に色差成分についても、平均化処理を行う。
【００９４】
また、単純な平均値フィルタの場合は、エッジ部分おいても平滑化をして、エッジが鈍り、画像のボケが発生してしまう。それを回避するために、エッジを検出し、エッジと判定された場合は、平滑化フィルタを施さないとして、エッジを確保する。エッジ検出には、PrewittフィルタやSobelフィルタに代表される微分フィルタを利用すればよい。
【００９５】
図１７に本実施形態におけるフロー図を示す。第一の実施形態である図１４との違いは、ノイズ処理に関するＳＴＥＰ１７０３、１７０４、１７１３が追加されたことである。主要なケースを取り上げ、説明する。
【００９６】
（ノイズ除去のみが選択されている場合）
図１７を用いて、ノイズ除去処理のみが選択されている場合を説明する。
【００９７】
ＳＴＥＰ１７０１では、ノイズ除去のみのためＳＴＥＰ１７１０の方へ判定されず、ＳＴＥＰ１７０２へと進む。ＳＴＥＰ１７０２で、ＪＰＥＧ画像の復号処理が行われた後、ＳＴＥＰ１７０３により、ノイズ除去の判定を行う。ノイズ除去が選択されている場合は、ＳＴＥＰ１７０４により上述のノイズ除去処理を実行する。それ以降、ＳＴＥＰ１７０５〜１７０９は、実施例１で説明したフローと同じになり詳細は割愛する。ＳＴＥＰ１７０８の量子化処理が終わった後に、ＳＴＥＰ１７０９において全画素について処理が終了したかの判定を行い、もしそうでなければ、ＳＴＥＰ１７０２に戻り、再度処理が繰り返される。
【００９８】
（逆光補正のみが選択されている場合）
同様に図１７を用いて、逆行補正のみが選択されている場合を説明する。
【００９９】
逆光補正が選択されているため、ＳＴＥＰ１７０１からＳＴＥＰ１７１０へと進み、ＪＰＥＧのデコード処理を行い、ヒストグラムから色かぶり補正のパラメータを決定する。ＳＴＥＰ１７１１で逆光補正の有無の判定を行い、本ケースであればＳＴＥＰ１７１２へと進む。ＳＴＥＰ１７１２では第一の実施例の図１４におけるＳＴＥＰ１４０９と同様の処理となり、人肌判定データに対して、ＳＴＥＰ１７１０で作成したパラメータを施し、色かぶりを除去する。さらにＳＴＥＰ１７１３で変換された人肌判定用の画像に対し、ノイズ除去処理を実行する。そして、ＳＴＥＰ１７１４では、その画像を使用して逆光補正係数決定の処理が実行される。これによって、人肌の判定処理を行う画像は、色かぶりがなくかつノイズ除去処理によりノイズが除去された画像となり、より精度高く人肌を検出し、その結果、より最適な逆光補正係数が決定される。
【０１００】
その後、色かぶり補正が選択されていないので、ＳＴＥＰ１７１５において色かぶり係数をデフォルト値に戻し、ＳＴＥＰ１７０２へと進む。
【０１０１】
ＳＴＥＰ１７０３では、ノイズ除去の判定が行われる、本ケースではＳＴＥＰ１７０４はスキップされ、ＳＴＥＰ１７０５へと進む。それ以降は、上述のフローと同様である。
【０１０２】
（色かぶり補正、逆光補正、ノイズ除去すべてが選択されている場合）
同様に図１７を用いて、全ての補正処理が選択されている場合を説明する。
【０１０３】
ＳＴＥＰ１７０１において、全ての補正処理が選択されている場合は、ＳＴＥＰ１７１０へと進み、ＪＰＥＧのデコード処理を行い、ヒストグラムから色かぶり補正のパラメータが決定された後、ＳＴＥＰ１７１１の判定を経て、ＳＴＥＰ１７１２で人肌判定用の画像に対し、ＳＴＥＰ１７１０の係数による色かぶりを除去、ＳＴＥＰ１７１３のノイズ除去処理を実行し、ＳＴＥＰ１７１４では、その画像を使用して逆光補正係数決定の処理が実行される。これは、色かぶりがなく、かつノイズ除去処理により、ノイズが除去された画像に対し、人肌検出されたこととなり、より精度高く検出が実現し、その結果、より最適な逆光補正係数が決定される。
【０１０４】
その後、ＳＴＥＰ１７１５の判定からＳＴＥＰ１７０２へと戻り、それ以降は上述と同様の処理が実行される。
【０１０５】
以上述べたように、第二の実施形態によれば、逆光補正のほか、色かぶり補正とノイズ除去処理が存在する場合に、より検出精度の高い人肌検出処理が実現することを説明した。なお、ノイズ除去処理ではフィルタリング処理を使用したが、その他様々な効果をもつフィルタリング処理との組み合わせにより、検出精度向上が図れることは言うまでもない。
【０１０６】
［他の実施形態］
なお、本発明の実施形態では、主としてカードからのダイレクトプリントを代表させて記述した。しかし、適用範囲はこれに限定されることなく、通常のＰＣからプリントも含まれる。また、出力装置だけでなく、スキャナといった入力機器についても、同様の処理が適用でき、効果も得ることが可能である。さらに複数の機器やスキャナ、プリンタから構成されるコピーのような複合されたシステムにおいても適用しても構わない。
【０１０７】
また、本発明の目的は、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コードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはCPUやMPU）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム(OS)などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】露出が適性でない、色かぶりをおこしている画像の輝度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置の概観斜視図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置の操作パネルの概観図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置の制御に係る主要部の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第一の実施形態に係る画像処理についてのブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る逆光補正処理の係数決定を表すフロー図である。
【図７】ＪＰＥＧ画像のＭＣＵの構成を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る人肌検出の周波数判定のＡＣ成分の取り扱い方法を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る逆光補正用の輝度変換テーブルを示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係るハイライトポイントとシャドーポイントを結ぶ線が輝度軸に重なるように回転させるＹＣＣ空間の図である。
【図１１】本実施の形態に係る色変換処理に用いられるルックアップテーブルの一例を示す図である。
【図１２】本実施の形態に係る色変換処理に用いられる四面体補間処理を示す図である。
【図１３】本実施の形態に係る誤差拡散法における分配方法を表す図である。
【図１４】本発明の第一の実施形態に係る画像処理についてのフロー図である。
【図１５】本発明の第二の実施形態に係る画像処理についてのブロック図である。
【図１６】本発明の第二の実施形態に係るフィルター処理に関する図である。
【図１７】本発明の第二の実施形態に係る画像処理についてのフロー図である。
【図１】
2009038582.tif 000010
【図２】
2009038582.tif 000011
【図３】
2009038582.tif 000012
【図４】
2009038582.tif 000013
【図５】
2009038582.tif 000014
【図６】
2009038582.tif 000015
【図７】
2009038582.tif 000016
【図８】
2009038582.tif 000017
【図９】
2009038582.tif 000018
【図１０】
2009038582.tif 000019
【図１１】
2009038582.tif 000020
【図１２】
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【図１３】
2009038582.tif 000022
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2009038582.tif 000026