JP2000278524A

JP2000278524A - 写真記録要素の画像処理方法および画像形成処理装置

Info

Publication number: JP2000278524A
Application number: JP11081556A
Authority: JP
Inventors: Hiroaki Takano; 博明高野; Hideaki Haraga; 秀昭原賀; Kuniaki Uesawa; 邦明上澤
Original assignee: Konica Minolta Inc
Current assignee: Konica Minolta Inc
Priority date: 1999-03-25
Filing date: 1999-03-25
Publication date: 2000-10-06

Abstract

(57)【要約】【課題】撮影画面面積を縮小化、あるいは一部を拡大
して用いる撮影用感光材料を用いても、画質に優れ、か
つより好ましいプリントが効率良く得られ、結果として
写真システムを簡易化することが可能な方法を提供す
る。【解決手段】写真記録要素を現像処理後、前記現像処
理で顕在化した画像を複数の画素を有する画像入力媒体
を介して、画像データとして読み取り、前記画像データ
と予め記憶手段に格納されている特定の撮影シーンの特
徴抽出データとの照合による類似度に基づくシーン判別
処理手段を適応し、前記画像データを少なくとも２つの
集合に分類し、前記２つの集合のそれぞれに対し異なる
画像処理を施すことを特徴とする画像処理方法。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、撮影フィルム等の
写真記録要素の画像処理方法および画像形成処理装置に
関する。

【０００２】より詳細には、本発明は、カメラやレンズ
つきフィルムなどのコンパクト化や写真システムの簡易
化および迅速化の為に、写真記録要素の撮影画面面積の
縮小化（撮影フィルムの一コマ分の面積の縮小化）、あ
るいは前記撮影画面の一部分を高い拡大倍率で引き延ば
して使用することを前提とした写真記録要素からの撮影
記録情報の読み取り及び画像形成行程において、画像情
報をデジタル的に読み取った後、画像処理により画質を
改善すること、及びより好ましい画質に向上させる画像
処理方法およびそのための画像処理装置に関する。

【０００３】

【従来の技術】写真フィルムの中で最も一般的な撮影用
カラー感光材料の形態においては、３５ｍｍサイズ（１
３５とも称す）と呼ばれる、縦２４ｍｍ・横３６ｍｍの
撮影面積（８６４ｍｍ²）に１回分の撮影情報を光学的
に記録するものがあり、最も良く知られている。

【０００４】従来から知られている上記３５ｍｍサイズ
フィルム以外の撮影用カラー感光材料の形態としては、
アドバンスドフォトシステム（ＡＰＳ）と称される縦１
７ｍｍ・横３０ｍｍ（面積５１０ｍｍ²）のフィルムサ
イズ、１１０フィルムの縦１３ｍｍ・横１７ｍｍ（面積
２２１ｍｍ²）、ミノックスの縦８ｍｍ・横１１ｍｍ
（面積８８ｍｍ²）やディスクフィルムなどがあり、い
ずれも３５ｍｍサイズより縦横ともにサイブが縮小され
た撮影画面面積を使用し、カメラやレンズつきフィルム
のコンパクト化や写真システムの簡易化、あるいは撮影
用途を拡大させることを目的に規格され、用いられてい
る。上述のように、３５ｍｍサイズフィルムよりも撮影
画面面積を小さくしたり、一部を拡大して用いたり（高
倍率拡大プリントやトリミング）、あるいは３５ｍｍサ
イズフィルムの１コマの撮影画面領域を複数のコマに分
割して記録し、一般的な光学投影露光方式のアナログプ
リンター等で、一般的なプリントサイズに出力した場
合、情報の記録密度が低下することによるフィルム粒状
や残存銀に伴うノイズの影響の増大、フィルムサイズが
小さいことによるレンズ性能やフィルムピント面精度の
影響の増大、拡大倍率が高いことによる傷・埃などの影
響が増大し、鮮鋭感の低下、粒状感の悪化による画質の
低下だけでなく、安定した品質や高い生産効率を維持出
来ないなどの問題が生じる。

【０００５】写真フィルムの中で最も一般的な撮影用カ
ラー感光材料の撮影形態は、カメラにフィルムを撮影者
がセットして撮影する場合と、レンズ付きフィルム（ま
たは使い捨てカメラと称される）のようにレンズやカメ
ラ本体に相当する部品が付属されたフィルムを用いて、
撮影者がフィルムに手を触れることなく撮影する場合が
ある。

【０００６】上記、レンズ付きフィルムを用い撮影した
記録情報からの一般的な光学的投影露光方式のアナログ
プリンター等でプリントし得られる一般的なサイズの写
真においては、単に拡大して再生するだけであるため、
撮影記録情報の画質低下を抑制することは実質的に不可
能である。さらに撮影画面面積の縮小化あるいは一部分
を高い倍率で拡大して使用する写真システムとの組み合
わせにおいては、鮮鋭感の低下、粒状感の悪化がさらに
画質を低下させることになる。

【０００７】近年、パーソナルコンピューターの普及及
び記録メディアの高密度化により、現像済み感光材料の
記録情報をフィルムスキャナー等の装置を用いて電子画
像情報に変換し、画像処理等の加工を行った後、銀塩ペ
ーパーやその他の素材に出力するという機会が増えてい
きている。特開平１０−１１１５４８号公報には、この
ような画像情報の読み取りに適合させたカラー写真記録
要素、画像形成方法及び装置が記載されている。

【０００８】ＥＰ５２６，９３１号公報には、従来のよ
うな現像済みカラー写真フィルムからのぺーパーへの光
学的投影露光方式を用いる事を前提とぜず、デジタル的
に読み取る事による処理の迅速化の方法が記載されてい
る。同様に、特開平６−２６６０６６号公報には、色素
画像を形成せず、残存銀や現像銀の情報をデジタル的に
読み取る方法が記載されている。また特開平９−１４６
２４７号公報には、残存銀を有する現像済み感光材料
を、光学的なペーパーへの投影露光と、拡散光を読み取
り光に用いるネガフィルムスキャナーを用いたデジタル
的読み取りの両方に適応出来る方法が記載されている。

【０００９】特開平６−０２８４６８号公報には、撮影
用感光材料に記録された情報をデジタル的に読み取る
際、赤外波長領域の画像情報を用いる方法が記載されて
いる。このような方式を用いた技術として、Ａｐｐｌｉ
ｅｄＳｃｉｅｎｃｅＦｉｃｔｉｏｎ社のＤｉｇｉｔ
ａｌＩＣＥとして知られており、またこの機能を採用
した商品としては、ニコン社製ＬＳ２０００などがあ
る。この不可視画像情報の利用は、感光材料の表面の
埃、キズあるいはカビといった画質低下の要因を除去す
る事を目的とした表面欠陥補正技術であり、同様な目的
の為の技術が特公平７−０９７４０２号、特開平１０−
１１１９３０号に記載されているが、いずれにおいても
現像後の像様に得られる色素が吸収を持たない波長領
域、例えば赤外波長領域の画像情報を利用し、残存銀を
除去する事によって現像処理工程を簡易化したり、撮影
画面面積の縮小化や、一部を拡大して使用することによ
る読み取り画像の鮮鋭感や粒状感などの画質支配因子の
低下を抑制するものではない。

【００１０】デジタル画像処理により、鮮鋭感や粒状感
などの画質を改善することが出来ることは一般的に知ら
れている。空間領域で行うフィルタリングによる鮮鋭化
処理の手段としてラプラシアンフィルタ、平滑化の手段
として移動平均法やメディアンフィルタなどの平滑化フ
ィルタが知られている。このようなデジタルフィルタ処
理については、デジタル画像処理入門（酒井幸市著
コロナ社）やＣ言語で学ぶ実践画像処理（八木伸行そ
の他著オーム社）等に記載されている。

【００１１】フィルムスキャナーのように（３５ｍｍフ
ィルム専用のものに限らず）一般にフィルムに記録され
た情報を忠実に読み取ることを基本的な機能とする装置
において、入力段階で記録画像情報の画質を向上させ
る、具体的には撮影画面面積の縮小に伴う粒状感の悪化
や、画像記録面積の一部を拡大し読み込むことに伴う粒
状感の悪化を予測したり、前もって経験的に調べた情報
によって抑制する、あるいは好ましく改善させるなどの
機能を備えたものは知られていない。

【００１２】フィルムスキャナー読み取り画像に対して
の鮮鋭化処理は、表現効果での活用だけでなく、撮影記
録情報を撮影時のピント調整不良による主要な被写体の
ボケを修正したり、一部を拡大することでピントのずれ
が認識されやすくなった事を修正したり、デジタル的に
読み取る際のピント調整不良や、読み取りの解像度設定
を低く設定したり、もともと装置の光学性能が低いこと
によるボケを修正し、より正確な情報を得る為に用いら
れる。一方、デジタルカメラの撮影画像に対してのフィ
ルタリングも、同様に撮影時のピンボケやカメラレンズ
などの光学系の性能に起因する鮮鋭性の低下を改善する
目的で、オペレータが鮮鋭化処理を施す。平滑化処理同
様、オペレータが対象の画像を観察しながら施すこのよ
うな画像処理には、より構成が簡単な空間フィルタが用
いられる。

【００１３】このような空間フィルタでは、処理法や処
理パラメータの設定次第で、不要なノイズを含む特定の
周波数成分の強調を伴い、結果的にノイズ除去量も増大
し、場合によっては必要な信号の周波数領域や階調など
の情報損失を生じてしまいバランスが悪い品質の低下し
た画質となる。特開平０９−３０５７５７号公報には鮮
鋭化処理に伴い生成される画像のノイズ量判別装置及び
ノイズ量判別方法が記載されている。これは、ラプラシ
アンフィルタの応答値のヒストグラム分布形状とノイズ
量の相関から、ヒストグラム分布形状をテンプレートと
して使用し、ファジー推論部による照合処理の結果、ノ
イズ量を特定することで、鮮鋭化処理量の度合いを調整
するパターンマッチングを用いた手法である。

【００１４】つまり、処理を対象画像の被写体ごとに異
ならせたり、ノイズの周波数成分を特定し周波数領域の
フィルタリングを施すこと、ダイナミックレンジを常に
有効に利用するような濃度値ヒストグラムを保つこと、
及び非線型な濃度変換を施すことが理想的である。しか
しながら、現状においては情報を忠実に読み取る為の機
能がフィルムスキャナー（アナログ・デジタル変換装
置）に求められていたり、シーン判別機能が付与されて
いなかったり、装置に起因する画質低下要因を低減させ
る為の過度なデジタル処理が行われていたり、あるいは
オペレータが画質の向上処理を施す際の画質のばらつき
や不効率などの問題がある。

【００１５】このような問題は、撮影画面面積を縮小し
たり、一部を拡大して使用することを前提とした写真シ
ステムにおいても、読み取った画像の画質を向上させる
過程において同様に起こりうるが、情報損失の低減や画
質支配因子のバランスの維持を、”より好ましい”画質
を達成すればよいといった観点から達成する、効率的な
フィルタリングやアルゴリズムは知られていない。

【００１６】シーン判別の方法として、パターンマッチ
ング（テンプレートマッチング）法を用いることが知ら
れている。人間が視覚系を通して外界を認識している作
業をコンピュータに代行させるときに用いる手法であ
る。予め記憶手段に標準パターンを入力しておき、未知
入力パターンがどれだけ類似していているかを求める統
計的パターン認識法と呼ばれる方法の他に、構造解析的
手法やニューラルネットワークを利用する方法が知られ
ている。特開平１０−２６９３６５号公報には、位置が
不特定なサンプルのエッジ抽出処理情報を用いた特徴抽
出方法およびその方法を用いた物体認識装置、特開平１
０−２５５０４５号公報には画素を単位とする明度分布
の複数種類のモデルパターンを用いたパターンマッチン
グ法について記載されており、特開平１０−２５５０４
８号公報には、この手法を用いた物体認識装置の例が記
載されている。特開平０９−３０５７５７号公報には画
像のノイズ量判別装置及びノイズ量判別方法が記載され
ている。これは、ラプラシアンフィルタの応答値のヒス
トグラム分布形状とノイズ量の相関から、ヒストグラム
分布形状をテンプレートとして使用し、ファジー推論部
による照合処理の結果、ノイズ量を特定することで、鮮
鋭化処理量の度合いを調整する手法である。特開平０８
−１３９８３６号公報には連続撮影有無を判別する方法
が記載されている。

【００１７】特開平１０−０７５４１４号公報,特開平
１０−０２１３９４号公報,特開平０８−２７９０４４
号公報，特開平０６−２０５３５３号公報，特開平０６
−１８７４１０号公報，特開平０６−２０５３５３号公
報，特開平０６−１８７４１０号公報，特開平０５−２
６８５９９号公報，特開平０５−１９６８５８号公報に
は、パターンマッチング法を用いた、人物の識別の方法
が記載されている。この他にも特開平０９−０６９４１
１号公報には均一な背景の前の人物有無判別方法が記載
されている。一般的にパターンマッチングによる判別方
法は、特徴抽出手段、予め記憶手段のメモリーに記録し
てある複数の特徴パターン（テンプレート）と、これら
を照合する手段から構成される。このような方法は、出
来る限り単純化したテンプレートの１つがほぼ一致する
か、あるいは推論を加えた照合処理でなされる。この場
合、処理対象サンプルから特徴抽出される変数の数が少
なく、特徴抽出位置がほぼ一定であるなどの前提が必要
である。特開平１０−０２１３３８号公報，特開平１０
−０２１３３５号公報，特開平１０−０２１３３４号公
報，特開平１０−０２１３２４号公報には、文字認識装
置について記載されている。このパターンマッチング手
法においては、テンプレートに相当する評価関数を用い
ることで、照合処理において、処理対象サンプルの特徴
パターンと完全に一致する必要がなく、第一候補、第二
候補と、マッチングの程度に応じた絞込みを行ってい
る。他には、特開平０７−１５２８５５号公報にも同様
な文字認識方法及び装置が記載されている。写真記録要
素の撮影シーン判別に、パターンマッチングの手法を用
いるのは、特徴抽出される変数の数が多く、特徴抽出サ
ンプル（例えば人物などの被写体）の位置や数も不特定
であり、テンプレートや標準関数を作成すること、及び
高い精度で絞込みによる判別結果を得ることが難しい、
及び処理に要する時間が膨大であるなどの理由から、上
述のように背景が固定されたシーン内における人物の有
無以上の判別情報を得る撮影シーン判別方法や装置は知
られていない。

【００１８】上述のパターンマッチング法において、類
似度を判定するために、マハラノビスの距離を用いる方
法が知られている。特開平４−２３３５９９号公報、特
開平４−３４６１８７号公報、特開平５−６１９７７号
公報、特開平６−４４３７７号公報、特開平６−２８８
９３６号公報、特開平７−２５４０６８号公報、特開平
８−２１２４１５号公報、特開平８−３１９８７９号公
報、特開平９−１１４９８２号公報、特開平９−１６１
０６２号公報、特開平９−３０５７６８号公報、特開平
６−４４３７７号公報、特開平１０−１２４７６６号公
報、及び特開平１０−２６０７２２号公報には、マハラ
ノビスの距離を用いる識別方法が記載されている。これ
らは、パターンマッチング法の異常値検出法への応用、
識別精度の向上や計算量の軽減（識別の高速化）を目的
とした、類似度判定方法であるが、マハラノビスの距離
を用いた写真記録要素の撮影シーンの判別方法は知られ
ていない。

【００１９】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、撮影
画面面積を縮小化、あるいは一部を拡大して用いる撮影
用感光材料の読み取り及び画像形成行程において、記録
画像情報の必要以上の損失や不自然さを生じることなく
画質を改善し、さらに人物の顔の描写においてはより好
ましい画質に向上することにより、写真システムを簡易
化する新規な方法を提供することである。

【００２０】

【課題を解決するための手段】撮影画面面積を縮小化、
あるいは一部を拡大して用いる撮影用感光材料を用いて
も、画質に優れ、かつより好ましいプリントが効率良く
得られ、結果として写真システムを簡易化することが可
能な方法を提供する。

【００２１】上記の目的は、以下の手段によって達成さ
れた。

【００２２】１．写真記録要素を現像処理後、前記現像
処理で顕在化した画像を複数の画素を有する画像入力媒
体を介して、画像データとして読み取り、前記画像デー
タの特徴抽出データと予め記憶手段に格納されている特
定の撮影シーンの特徴抽出データとの照合による類似度
に基づくシーン判別処理手段を適応し、前記画像データ
を少なくとも２つの集合に分類し、前記２つの集合のそ
れぞれに対し異なる画像処理を施すことを特徴とする画
像処理方法。

【００２３】２．前記予め記憶手段に格納されている特
定の撮影シーンの特徴抽出データが、人物の撮影シーン
について少なくとも一つ作成され、前記シーン判別処理
の結果、少なくとも人物と非人物の集合に分類すること
を特徴とする上記１に記載の画像処理方法。

【００２４】３．前記予め記憶手段に格納されている特
定の撮影シーンの特徴抽出データが、少なくとも２つ以
上の特定の色域のそれぞれの色域の領域が前記画像デー
タの全領域に対して占有する割合または前記少なくとも
２つ以上の特定の色域の領域がそれぞれ占有する位置情
報により構成されることを特徴とする上記１または２に
記載の画像処理方法。

【００２５】４．前記予め記憶手段に格納されている特
定の撮影シーンの特徴抽出データが、同じシーンに分類
される複数の写真記録要素から得られる３０以上のパタ
ーンの集合体を含むことを特徴とする上記１〜３のいず
れか１つに記載の画像処理方法。

【００２６】５．前記特定の色域として、人物の肌色、
空色、葉緑、または建造物のグレーの少なくとも１つを
用いることを特徴とする上記３に記載の画像処理方法。

【００２７】６．前記人物の肌色、空色、葉の緑色、ま
たは建造物のグレーの領域が前記画像データの全領域に
対して占有する割合及び位置情報を、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色
系における下記の色域について求めることを特徴とする
上記５に記載の画像処理方法。

【００２８】人物の肌色：Ｌ＊＜８０，５≦ａ＊＜４０，５≦ｂ＊＜４０空色：ａ＊＜２０，ｂ＊＜５葉の緑色：ａ＊＜−５，５＜ｂ＊建造物のグレー：４０≦Ｌ＊＜８０，−５＜ａ＊＜５，−５＜ｂ＊＜５７．前記人物の肌色、空色、葉の緑色、または建造物の
グレーの領域が前記画像データの全領域に占有する割合
および位置情報を、前記画像データの全領域を少なくと
も２つ以上に分割・平均化して得られる領域のそれぞれ
に、前記人物の肌色、空色、葉緑、または建造物のグレ
ーを識別する記号または番号を付与することにより記述
することを特徴とする上記５または６に記載の画像処理
方法。

【００２９】８．前記シーン判別処理手段に、マハラノ
ビスの距離を用いることを特徴とする上記１から７のい
ずれか１項に記載の画像処理方法。

【００３０】９．前記画像処理が、前記写真記録要素の
撮影画面面積、前記画像データとして読み取る面積また
は前記シーン判別処理の結果に応じて鮮鋭性強調処理程
度とノイズ除去処理程度の関係を調整して施すことであ
る上記１〜８のいずれか１項に記載の画像処理方法。

【００３１】１０．前記画像データのシーン判別処理に
より得られた人物の集合Ａと非人物の集合Ｂにおいて、
集合Ａは集合Ｂに対して、鮮鋭性強調処理量を１０％以
上低下させ、かつノイズ除去処理量を１０％以上低下さ
せる画像処理を適応することを特徴とする上記９に記載
の画像処理方法。

【００３２】１１．前記撮影シーン判別処理の結果得ら
れた人物の集合Ａと非人物の集合Ｂにおいて、前記鮮鋭
性強調とノイズ除去処理を組み合わせて画像処理を施し
た後、集合Ａにのみ、粒粒状性、階調性および色再現性
のうち少なくとも一つを調整する画像処理を以下の条件
で行うことを特徴とする上記１０に記載の画像処理方
法。

【００３３】粒状性：８ビット入力値１２５のグレーチ
ャートの濃度ヒストグラム標準偏差を、５以上にするこ
とに相当するノイズ成分を均一に加える。

【００３４】階調性：８ビット入力値６５に対する出力
値を５％以上減少させ、かつ入力値１９０に対する出力
値を５％以上増加させるようトーンカーブの形状を補正
する。

【００３５】色再現性：出力プリントの肌色の色度点が
Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系で、下記条件の範囲に入る。

【００３６】Ｌ＊＜８０，５≦ａ＊＜４０，５≦ｂ＊＜４０１２．前記写真記録要素の１コマの撮影画面面積が４１
０ｍｍ²以下である上記１〜１１のいずれか１項に記載
の画像形成処理方法。

【００３７】１３．前記１コマの撮影画面面積が４１０
ｍｍ²以上である写真記録要素を現像処理後、前記現像
処理で顕在化した画像の４１０ｍｍ²以下を複数の画素
を有する画像入力媒体を介してデジタル的に読み取るこ
とを特徴とする上記１〜１２のいずれか１項に記載の画
像形成処理方法。

【００３８】１４．前記鮮鋭性強調処理が、アンシャー
プマスクにより行われることを特徴とする上記９〜１３
のいずれか１項に記載の画像処理方法。

【００３９】１５．前記ノイズ除去処理が、前記写真記
録要素のノイズ特性に基づいて、マスクサイズ、マスク
形状および閾値を変更するフィルタにより行われること
を特徴とする上記９〜１４のいずれかに記載の画像処理
方法。

【００４０】１６．前記画像入力媒体が２次元のエリア
イメージセンサーであることを特徴とする上記１〜１５
のいずれかに記載の画像処理方法。

【００４１】１７．前記画像入力媒体の画素数と前記写
真記録要素の撮影画面面積の関係が以下の式に基づくこ
とを特徴とする上記１６に記載の画像処理方法。

【００４２】

【数２】

【００４３】１８．前記写真記録要素が、少なくとも１
層の赤感光性層、緑感光性層、青感光性層、非感光性層
及び色素供与性カプラーと反応して色素を形成しうる現
像主薬を含有する層からなる写真構成層を含有し、現像
により少なくとも３色の色画像を形成する該カラー写真
記録要素であることを特徴とする上記１〜１７のいずれ
か１項に記載の画像処理方法。

【００４４】１９．前記現像処理温度が６０℃〜１５０
℃である熱現像方式であることを特徴とする上記１８に
記載の画像処理方法。

【００４５】２０．前記現像処理時に消色又は除去され
る染料を含有する写真記録要素を用いることを特徴とす
る上記１８または１９に記載の画像処理方法。

【００４６】２１．現像処理された写真記録要素の撮影
画面面積を検出する手段、前記撮影画面の画像の少なく
とも一部を複数の画素を有する画像入力媒体を介してデ
ジタル的に読み取る読み取り手段、前記読み取り手段に
より得られたデジタル画像情報に対して、予め記憶手段
に格納されている特定の撮影シーンごとの特徴抽出デー
タとの照合に基づく少なくとも２つの集合に分類するシ
ーン判別処理手段、鮮鋭性強調、次いでノイズ除去のデ
ジタル画像処理を組み合わせて行なう鮮鋭性強調・ノイ
ズ除去処理手段、前記撮影画面面積、前記読み取り手段
により読み取る面積、または前記シーン判別処理手段に
よりシーン判別された結果に応じて鮮鋭性強調処理程度
とノイズ除去処理程度の関係を調整する調整手段、得ら
れたデジタル画像情報の人物のシーンに対して、粒状
性、階調性および色再現性の少なくとも１つを下記の条
件で画像処理する粒状性・階調性・色再現性処理手段、
前記鮮鋭性・ノイズ除去処理手段または粒状性・階調性
・色再現性処理手段で画像処理された画像情報を出力す
る手段、および前記全手段を自動化する手段を有するこ
とを特徴とする画像形成処理装置。

【００４７】粒状性：８ビット入力値１２５のグレーチ
ャートの濃度ヒストグラム標準偏差を、５以上にするこ
とに相当するノイズ成分を均一に加える。

【００４８】階調性：８ビット入力値６５に対する出力
値を５％以上減少させ、かつ入力値１９０に対する出力
値を５％以上増加させるようトーンカーブの形状を補正
する。

【００４９】色再現性：出力プリントの肌色の色度点
が、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系で、下記条件の範囲に入る。

【００５０】Ｌ＊＜８０，５≦ａ＊＜４０，５≦ｂ＊＜４０

【発明の詳細な説明】

【００５１】写真記録要素（以下、「感光材料」又は単
に「フィルム」と称す）は、モノクロ、カラーのネガ、
ポジいずれでもよい。カメラは、一般に市販されている
１コマの撮影画面面積（以下、フォーマットとも称す）
の小さいフィルムを使用するもの、例えば１１０カメラ
やミノックスカメラや、８コマ連続撮影機能や立体写真
撮影機能を有したレンズ付きフィルムを用いたり、ある
いはデジタル入力を前提とした独自のフォーマットを有
したレンズ付きフィルムの形態で作成し、これに連続撮
影機能や立体撮影機能を付与してもよい。フィルムの形
態は、現行の長尺方式ではなく、ディスクフィルムのよ
うな円盤型であったり、現像時カメラからフィルムを取
り出さず、現像機にそのままセットするだけで処理可能
な設計であってもよい。

【００５２】本発明においては、画像情報を複数の画素
を有する画像入力媒体を介して読みとる方法は、特に限
定されないが、例えば、いわゆるスキャナーを用いるこ
とが出来る。市販の３５ｍｍフィルムスキャーナーとし
ては、コニカ（株）製Ｑｓｃａｎが知られている。こ
れらの装置で用いられる撮像素子（半導体イメージセン
サー）は、ＣＣＤを１列に配した１次元のラインセンサ
ー及び走査機構から構成されるものが一般的であるが、
本発明ではＣＣＤエリアセンサーを用いるのが好まし
い。

【００５３】フィルムスキャナーを用いて感光材料の画
像情報を読み取る場合には、少なくとも３つの各々の色
素の吸収が出来る波長領域の光を全面照射あるいはスリ
ット走査してその反射光、あるいは透過光の光量を測定
する方法が好ましい。この場合、拡散光を用いた方が、
平行光を用いるより、フィルムのマット剤、傷などの情
報が除去できるので好ましい。本発明では、赤・緑・青
（Ｒ・Ｇ・Ｂ）の可視色画像情報の分画をより効率的に
行うために、撮像素子と感光材料との間に、フィルター
を取り付けた回転板を設け、この回転板を回転させて読
み込みを行うのが望ましい。

【００５４】本発明においては、露光済みの感光材料の
現像処理に、熱現像方式が好ましい。

【００５５】図１に本発明の画像処理装置の画像情報読
み取り部、及び画像処理部の一形態を示す模式図を示
す。尚、図中、１は画像情報読取部、２は画像処理部、
３はメモリー、４はユーザー操作部、５はユーザー操作
用表示部を示す。

【００５６】上述の現像処理及び作成した読み取り装置
を用いて得られた、異なる色情報の各画像を合成する処
理を行う。さらに合成した画像情報から、撮影シーン判
別処理、及び画質を向上させる処理を施す。画像処理に
は、市販のソフトウェア、例えばＡｄｏｂｅ社製フォト
ショップを使用すれば容易に行う事が出来るだけでな
く、一連の操作を自動化することも可能である。

【００５７】図２に本発明の画像処理のフローを示し、
図３に階調補正の説明グラフを示す。図３の点線は、処
理前の入出力関係を示すものであり、実線は、本発明の
階調補正処理を施した入出力関係を示した例である。

【００５８】本発明におけるシーン判別処理は、単に撮
影シーンの中に人物を含むか否かのみならず、さらには
位置、大きさ、及び形状情報による高い識別精度を特徴
としている。

【００５９】図４にマハラノビス空間作成から撮影シー
ン判別結果を得るまでのフローを示す。

【００６０】図５にマハラノビス空間を作成する為のス
テップを示す。図５に示す手順は、同一シーンに分類さ
れる撮影シーンを用いて基準空間を作成しておき、シー
ン判別したいサンプルのマハラノビスの距離を計算する
ことにより類似性を判別する場合の例である。

【００６１】図６に画像処理による特徴抽出の概念図を
示す。

【００６２】図７にマハラノビス基準空間とシーン判別
サンプルのマハラノビス距離の関係を示す。

【００６３】本発明では、マハラノビス空間を定義する
為に、次の３通りの方法から選択、又は組み合わせて用
いる。

【００６４】１）特定の色域を定めた色の分布する領域
（エリア）のピクセル数（画素数）が、全画素数に占め
る割合の情報を用いる方法。

【００６５】２）画面を複数の領域（エリア）に分割・
平均化し、各領域の色を上記１）で定めた色の有無で識
別した情報を用いる方法。

【００６６】３）画面を複数の領域（エリア）に分割・
平均化し、各領域の濃度値を複数個用いて得られる濃度
値ヒストグラムの情報を用いる方法。

【００６７】上記１）は、特定の色域の分布領域を選択
する手段と、ピクセル数を求める手段を用いることで可
能である。上記２）では、画面を均一な大きさのエリア
に分割する手段と、各エリアの色として、元の情報を基
に平均化して、１つ付与する平均化手段と１）で用いる
特定の色域の分布領域を選択する手段を用いることによ
り可能となる。上記３）では、２）の手段の他に、濃度
値ヒストグラムの形状を得る手段が必要である。

【００６８】例えば、撮影画面の縦・横をそれぞれ１０
分割し、１００個の小面積のエリアを得る。そしてこの
１００個のエリアに、画面の左上から右方向に、そして
右端に達したら、一段下にずらし再び右方向の順に番号
をつける。そしてこれらナンバリングした各小面積エリ
アに、以下に示す色域が含まれるかどうか判別し、識別
する番号をつける。画面分割は、画像データの解像度を
落とすことで行っても良いし、他の手段を用いても良
い。このとき、各小面積エリアの色は、元の情報の平均
値、あるいはエリア中心の値によって均一な濃度に置換
されていることが望ましい。特定の色域のエリア抽出
は、例えばＡｄｏｂｅ社製フォトショップの色域指定で
の選択範囲抽出機能を使用すれば容易に行う事が出来る
だけでなく、一連の操作を自動化することも可能であ
る。もちろん手段は、これに限定されない。

【００６９】これを、識別したい構図の人物の撮影シーンについて作
成する。用いる撮影シーンは３０枚以上、さらにシーン
判別精度を確保するには１００枚以上が望ましい。例え
ば、一般的な人物の撮影シーンを集め、上記方法で、デ
ータを作成すれば、平均的な人物撮影シーンにおける顔
の位置、大きさ、及び形状についてのマハラノビス空間
が作成できるはずである。これは、肌色に似た色が識別
シーンに含まれていても、その占有面積率と分布領域の
形状から、人物と判断されることを防ぐことに効果を発
揮する。さらに、人物の顔の大きさごとに、マハラノビ
ス空間を定義し、比較サンプルのマハラノビスの距離を
求めることで、被写体の大きさを推定することができ、
風景シーンから人物の顔のシーンへと段階的に移り変わ
るのに合わせた、段階的な画像処理の適応が可能とな
る。人物のシーンのマハラノビス空間のみならず、風景
についても、個々のシーンの特徴に基づく基準空間を作
成し、同様の手続きにより本発明の効果を得ても良い。
これら一連の作業は、自動的に行えるよう一連の作業を
登録したり、プログラムをプラグインソフトとして作成
・添付したり、スキャナーのソフトウエアの機能として
予め組み込んでも良い。

【００７０】画像処理は、鮮鋭化処理から行い、続いて
平滑化処理を行う。

【００７１】本発明の特徴である、鮮鋭化処理、次いで
適応される平滑化処理の組み合わせの適値を求める為
に、パラメータ変更によるマトリックス表示などを予備
実験として行うのが望ましい。さらにこのようなマトリ
ックス表示を自動的に行うようプログラムをプラグイン
ソフトとして作成・添付したり、スキャナーのソフトウ
エアの機能として予め組み込んでおいても良い。図８に
マトリックス処理の表示例を示す。

【００７２】例えば鮮鋭化処理は、アンシャープマスク
を用いる。このとき、高周波のノイズを同時に強調しす
ぎないようパラメータを調整し、適応量を抑えることが
必要である。しかし、同時にある程度のノイズ（ランダ
ム雑音）も強調させることは、後の平滑化処理で、必要
以上に情報を損失することを防ぐことに効果を発揮す
る。鮮鋭化処理が終了したら平滑化処理を行う。本発明
では、フィルムのノイズに基づいて特性を変更する平滑
化フィルタを用いることで効果がより発揮される。本発
明では、ノイズに基づき特性を変化させる平滑化フィル
タを用いる。例えば、ノイズの特性に合わせてマスクの
大きさや閾値を変更するフィルタとして、フォトショッ
ププラグインソフト（コニカ（株）社製）のノイズ除去
機能がある。

【００７３】図９に本発明の画像処理において用いるマ
スクＭの一例を示す。

【００７４】図１０に注目画素のピクセル値と、マスク
Ｍのサイズとの関係を示す。

【００７５】図１１に注目画素のピクセル値と、閾値と
の関係を示す。

【００７６】図１２に形状を変えたマスクＭ１、Ｍ２、
Ｍ３を示す。

【００７７】図９に示すマスクＭのサイズ（画素の範
囲）は、ユーザーがユーザー操作部（図１）で入力した
パラメータと、後述する注目画素のピクセル値とに基づ
きリニアに変化する。

【００７８】図１０は注目画素のピクセル値と、マスク
Ｍのサイズとの関係を示した図である。図より、例えば
ユーザーがパラメータ１１を入力した場合、注目画素の
ピクセル値が２５５（最大）のときには、マスクＭは７
画素×７画素のサイズとなり、注目画素のピクセル値が
１２８（中間）のときには、マスクＭは１１画素×１１
画素サイズとなり、注目画素のピクセル値が０（最小）
の時には、マスクＭは１５画素×１５画素のサイズとな
る。

【００７９】処理対象となる注目画素ＤｔをマスクＭの
中心に定め、注目画素Ｄｔのピクセル値と、注目画素Ｄ
ｔ以外の画素（周辺画素）Ｄｎ（ｎ＝１・・・・）のピ
クセル値との差を求める。次に、この差と閾値とを比較
する。

【００８０】ここで、閾値は、ユーザがユーザ操作部４
（図１）で入力したパラメータと、注目画素Ｄｔのピク
セル値とに基づき２次曲線的に変化する。図１１は、注
目画素のピクセル値と、閾値との関係を示した図であ
る。かかる関係によれば、たとえばユーザがパラメータ
３２を入力した場合、注目画素のピクセル値が０（最
小）又は２５５（最大）のときには、閾値は２となる。

【００８１】ＣＰＵ２（図１）は、注目画素Ｄｔと周辺
画素Ｄｎのピクセル値の差を、図１１の関係に基づき決
定された閾値と比較する。かかる比較により、以下に示
す（１）乃至（３）のいずれかの場合が生じる。尚、図
９に示すように、便宜的にマスクＭ内の周辺画素を、注
目画素Ｄｔの周囲から、Ｄ１、Ｄ２・・・というように
名前を付け、比較は周辺画素Ｄ１から行うものとする。

【００８２】（１）注目画素Ｄｔに隣接する周辺画素
Ｄ１におけるピクセル値の差＞閾値かかる場合、注目画素Ｄｔのピクセル値はオリジナルの
値（入力値）を維持することにより、かかる注目画素に
対する処理を終了する。すなわち、注目画素Ｄｔと周辺
画素Ｄ１のピクセル値の差が閾値より大きければ、注目
画素Ｄｔの周辺は、たとえば画像のエッジ部に当たる可
能性があるものとして、平滑化を行わず、原画像を維持
するようにするのである。

【００８３】（２）一部の周辺画素Ｄｎにおける画素
の差＞閾値注目画素Ｄｔの左方に隣接する画素Ｄ１において、その
ピクセル値の差分が閾値以下であれば、注目画素Ｄｔの
情報に隣接する画素Ｄ２のピクセル値の差分と、閾値と
を比較する。

【００８４】ここで、画素Ｄ２のピクセル値の差分＞閾
値ならば、画素Ｄ１のピクセル値を、注目画素Ｄｔのピ
クセル値に対して置換することにより、かかる注目画素
に関する処理を終了する。一方、画素Ｄ２のピクセル値
の差分≦閾値ならば、注目画素Ｄｔの下方に隣接する画
素Ｄ３のピクセル値の差分と、閾値とを比較するように
処理を続行する。

【００８５】ここで、画素Ｄ３のピクセル値の差分＞閾
値ならば、画素Ｄ１と画素Ｄ２のピクセル値の平均を、
注目画素Ｄｔのピクセル値に対して置換することによ
り、かかる注目画素に関する処理を終了する。一方、画
素Ｄ３のピクセル値の差分≦閾値ならば、同じことを繰
り返すようにして処理を続行する。

【００８６】（３）全ての周辺画素Ｄｎにおけるピク
セル値の差＜閾値（２）の処理において、マスクＭ内全ての画素にかかわ
るピクセル値の差分が閾値より小さい場合に相当する。
かかる場合、全画素の平均値を、注目画素Ｄｔのピクセ
ル値に対して置換する。すなわち、注目画素Ｄｔの周辺
は、一様な色であるとみなせるので、上記処理を行って
色の平滑化を行うのである。

【００８７】適応の際、出来るだけノイズの周波数成分
に対し処理を施し、信号まで除去せず少しノイズを残す
ような適応量にパラメータを調整するのが望ましい。ま
た前述のように、より好ましい画質を定義する実験の結
果、ある程度の鮮鋭感の低下、ある程度の粒状感は、全
体のシーンの質感、特に人物の肌の描写に必要であるこ
とがわかった。そこで、画像処理対象であるシーンが人
物を含むか否かの判別結果に応じて、鮮鋭化処理適応
量、及びノイズ除去適応量を調整する。人物を含むシー
ンでは、鮮鋭化処理適応量、及びノイズ除去適応量を低
めに設定するのが望ましい。使用する感光材料の特性、
フィルムフォーマットサイズやシーンの種類ごとの鮮鋭
化処理と平滑化処理の設定の適値を経験的に求め、自動
的に行えるよう一連の作業を登録したり、プログラムを
プラグインソフトとして作成・添付したり、スキャナー
のソフトウエアの機能として予め組み込んでおいても良
い。

【００８８】次に、人物撮影シーンをより好ましい画質
に向上させるための処理を行う。

【００８９】粒状性：８ビット入力値１２５のグレーチ
ャートの濃度ヒストグラム標準偏差を、３以上７以下に
することに相当するノイズ成分を均等に加える。

【００９０】階調性：８ビット入力値６５に対する出力
値を５％以上減少させ、かつ入力値１９０に対する出力
値を５％以上増加させるようトーンカーブの形状を補正
する。

【００９１】色再現性：出力プリントの肌色の色度点
が、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系で、下記条件の範囲に入る。

【００９２】Ｌ＊＜８０，５≦ａ＊＜４０，５≦ｂ＊＜４０結果をフィルムの種類やフォーマットごとに登録し、ス
キャナーで読み取った後に自動的に行うようプログラム
をプラグインソフトとして作成・添付したり、スキャナ
ーのソフトウエアの機能として予め組み込んでおいても
良い。

【００９３】このようにして得られた画像データは、各
種画像表示装置を用いて見ることができる。画像表示装
置としては、カラーもしくはモノクロＣＲＴ、液晶ディ
スプレイ、プラズマ発光ディスプレイ、ＥＬディスプレ
イなど、任意の装置が用いられる。

【００９４】本発明ではこのようにして読み取られた画
像信号を出力して別の記録材料上に画像を形成すること
を前提としている。出力する材料はハロゲン化銀感光材
料の他、各種ハードコピー装置が用いられる。例えばイ
ンクジェット方式、昇華型熱転写方式、昇華型熱転写方
式、電子写真方式、サイカラー方式、サーモオートクロ
ム方式、ハロゲン化銀カラーぺーパーに露光する方法、
ハロゲン化銀熱現像方式など様々な方式が用いられる。
例えば、コニカ（株）製ＣＲＴプリンターＤＰ−８１８
０やデジタルミニラボＱＤ−２１、富士写真フィルム
（株）製フロンティア３５０システムなどの商品が知ら
れている。いずれの方法でも本発明の効果は充分に発揮
されるが、出力する材料としてはハロゲン化銀感光材料
が望ましい。

【００９５】本発明に好ましく用いる事の出来るハロゲ
ン化銀感光材料およびその現像処理方法等については、
特願平１１−７７４７号明細書のカラム〔００７７〕〜
〔０２５６〕に記載されている。

【００９６】

【実施例】以下、実施例を挙げて本発明を詳細に説明す
るが、本発明の態様はこれに限定されない。

【００９７】（実施例１）＜感光材料の作成＞下塗りを施した三酢酸セルロースフ
ィルム支持体上に、下記組成の各層より成る多層カラー
感光材料を作製し試料１０１とした。

【００９８】尚、添加剤の使用量は、特に断わりのない
限り、感光材料１ｍ²当たりのグラム数で示し、ハロゲ
ン化銀乳剤及びコロイド銀は銀換算値で示す。粒径と
は、立方体換算辺長を示す。また、増感色素は同一層中
に含まれるハロゲン化銀１モル当たりのモル数で示し
た。

【００９９】第１層：ハレーション防止層黒色コロイド銀０．１５紫外線吸収剤（ＵＶ−１）０．３０高沸点溶媒（Ｏｉｌ−１）０．１６ゼラチン１．６４第２層：中間層ゼラチン０．８０第３層：低感度赤感性層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．２０μｍ）０．４４沃臭化銀乳剤（平均粒径０．４０μｍ）０．１１増感色素（ＳＤ−１）２．６×１０^-5 増感色素（ＳＤ−２）２．６×１０^-5 増感色素（ＳＤ−３）３．１×１０^-4 増感色素（ＳＤ−４）２．３×１０^-5 増感色素（ＳＤ−５）２．８×１０^-4 シアンカプラー（Ｃ−１）０．３５カラードシアンカプラー（ＣＣ−１）０．０６５化合物（ＧＡ−１）２．０×１０^-3 高沸点溶媒（Ｏｉｌ−１）０．３３ゼラチン０．７３第４層：中感度赤感性層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．４０μｍ）０．３９増感色素（ＳＤ−１）１．３×１０^-4 増感色素（ＳＤ−２）１．３×１０^-4 増感色素（ＳＤ−３）２．５×１０^-4 増感色素（ＳＤ−４）１．８×１０^-5 シアンカプラー（Ｃ−１）０．２４カラードシアンカプラー（ＣＣ−１）０．０４０ＤＩＲ化合物（Ｄ−１）０．０２５化合物（ＧＡ−１）１．０×１０^-3 高沸点溶媒（Ｏｉｌ−１）０．３０ゼラチン０．５９第５層：高感度赤感性層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．５５μｍ）０．９１増感色素（ＳＤ−１）８．５×１０^-5 増感色素（ＳＤ−２）９．１×１０^-5 増感色素（ＳＤ−３）１．７×１０^-4 増感色素（ＳＤ−４）２．３×１０^-5 シアンカプラー（Ｃ−２）０．１０カラードシアンカプラー（ＣＣ−１）０．０１４ＤＩＲ化合物（Ｄ−１）７．５×１０^-3 化合物（ＧＡ−１）１．４×１０^-3 高沸点溶媒（Ｏｉｌ−１）０．１２ゼラチン０．５３第６層：中間層ゼラチン１．１４第７層：低感度緑感性層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．４０μｍ）０．３２沃臭化銀乳剤（平均粒径０．３０μｍ）０．７４増感色素（ＳＤ−６）５．５×１０^-4 増感色素（ＳＤ−１）５．２×１０^-5 増感色素（ＳＤ−１１）４．８×１０^-5 マゼンタカプラー（Ｍ−１）０．１５マゼンタカプラー（Ｍ−２）０．３７カラードマゼンタカプラー（ＣＭ−１）０．２０ＤＩＲ化合物（Ｄ−２）０．０２０化合物（ＧＡ−１）４．０×１０^-3 高沸点溶媒（Ｏｉｌ−２）０．６５ゼラチン１．６５第８層：高感度緑感性層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．６２μｍ）０．７９増感色素（ＳＤ−７）１．４×１０^−４増感色素（ＳＤ−８）１．５×１０^−４増感色素（ＳＤ−９）１．４×１０^-4 増感色素（ＳＤ−１１）７．１×１０^-5 マゼンタカプラー（Ｍ−２）０．０６５マゼンタカプラー（Ｍ−３）０．０２５カラードマゼンタカプラー（ＣＭ−２）０．０２５ＤＩＲ化合物（Ｄ−３）７．０×１０^-4 化合物（ＧＡ−１）１．８×１０^-3 高沸点溶媒（Ｏｉｌ−２）０．１５ゼラチン０．４６第９層：イエローフィルター層黄色コロイド銀０．１０化合物（ＳＣ−１）０．１４化合物（ＦＳ−１）０．２０高沸点溶媒（Ｏｉｌ−２）０．１８ゼラチン１．２０第１０層：低感度青感性層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．４０μｍ）０．１７沃臭化銀乳剤（平均粒径０．３０μｍ）０．２０増感色素（ＳＤ−１０）５．４×１０^-4 増感色素（ＳＤ−１１）２．０×１０^-4 イエローカプラー（Ｙ−１）０．６２イエローカプラー（Ｙ−２）０．３１化合物（ＧＡ−１）４．５×１０^-3 高沸点溶媒（Ｏｉｌ−２）０．２０ゼラチン１．２７第１１層：高感度青感性層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．６５μｍ）０．６６イエローカプラー（Ｙ−１）０．１０化合物（ＧＡ−１）２．０×１０^-3 高沸点溶媒（Ｏｉｌ−２）０．０４ゼラチン０．５７第１２層：第１保護層沃臭化銀乳剤（平均粒径０．０４μｍ、沃化銀含有率４．０モル％）０．３０紫外線吸収剤（ＵＶ−２）０．０３０紫外線吸収剤（ＵＶ−３）０．０１５紫外線吸収剤（ＵＶ−４）０．０１５紫外線吸収剤（ＵＶ−５）０．０１５紫外線吸収剤（ＵＶ−６）０．１０化合物（ＦＳ−１）０．２５高沸点溶媒（Ｏｉｌ−１）０．０７高沸点溶媒（Ｏｉｌ−３）０．０７ゼラチン１．０４第１３層：第２保護層アルカリ可溶性マット剤（平均粒径２μｍ）０．１５マット剤（ポリメチルメタクリレート、平均粒径３μｍ）０．０４滑り剤（ＷＡＸ−１）０．０４ゼラチン０．５５尚、上記の組成物の他に、塗布助剤ＳＵ−１、分散助剤
ＳＵ−２、粘度調整剤、硬膜剤Ｈ−１、Ｈ−２、染料Ａ
Ｉ−１、ＡＩ−２、安定剤ＳＴ−１、カブリ防止剤ＡＦ
−１及び防腐剤ＤＩ−１を適宜添加した。

【０１００】上記試料の作成に用いた化合物の構造を以
下に示す。

【０１０１】Ｏｉｌ−１：ジ（２−エチルヘキシル）フ
タレートＯｉｌ−２：トリクレジルホスフェートＯｉｌ−３：ジブチルフタレートＧＡ−１：没食子酸ドデシルＳＣ−１：２−メチル−５−オクタデシルハイドロキノ
ンＦＳ−１：１−（３−スルホフェニル）−３−メチル−
５−イミノ−２−ピラゾリンＳＵ−１：スルホ琥珀酸ジオクチル・ナトリウム塩ＳＵ−２：トリ−ｉ−プロピルナフタレンスルホン酸ナ
トリウムＨ−１：２，４−ジクロロ−６−ヒドロキシ−ｓ−トリ
アジン・ナトリウムＨ−２：ビス（ビニルスルホニルメチル）エーテルＳＴ−１：４−ヒドロキシ−６−メチル−１，３，３
ａ，７−テトラザインデンＡＦ−１：１−フェニル−５−メルカプトテトラゾール

【０１０２】

【化１】

【０１０３】

【化２】

【０１０４】

【化３】

【０１０５】

【化４】

【０１０６】

【化５】

【０１０７】

【化６】

【０１０８】

【化７】

【０１０９】作成した感光材料から以下のサンプルを作
成した。

【０１１０】＜試料１０１の作成＞（加工）作成した感光材料を３５ｍｍネガフィルムサイ
ズに裁断、穿孔しパトローネに加工した後、レンズ付き
フィルムにセットした。

【０１１１】（撮影）作成したレンズ付きフィルムを用
いて、異なるシーンと構図の風景と人物（顔）を全１０
シーンの撮影を行った。

【０１１２】（現像）（現像工程）発色現像（３８．０±０．１℃で３分１５
秒）→漂白（３８．０±３．０℃で６分３０秒）→水洗
（２４℃〜４１℃で３分１５秒）→定着（３８．０±
３．０℃で６３０５秒）→水洗（２４℃〜４１℃で３分
１５秒）→安定（３８．０±０．１℃で３分１５秒）→
乾燥（５０℃以下）＜発色現像液＞４−アミノ−３−メチル−Ｎ−エチル−Ｎ−（β−ヒドロキシエチル）アニリン硫酸塩４．７５ｇ無水亜硫酸ナトリウム４．２５ｇヒドロキシルアミン・１／２硫酸塩２．００ｇ無水炭酸カリウム３７．５ｇ臭化ナトリウム１．３０ｇニトリロ三酢酸・３ナトリウム（１水塩）２．５０ｇ水酸化化カリウム１．００ｇ水を加えて１リットルとし、ｐＨ１０．１に調整する。

【０１１３】＜漂白液＞エチレンジアミン四酢酸鉄アンモニウム塩１００．０ｇエチレンジアミン四酢酸２アンモニウム塩１０．０ｇ臭化アンモニウム１５０．０ｇ氷酢酸１０．０ｇ水を加えて１リットルとし、アンモニア水を用いてｐＨを６．０に調整する。＜定着液＞チオ硫酸アンモニウム１７５．０ｇ無水亜硫酸ナトリウム８．５ｇメタ亜硫酸ナトリウム２．３ｇ水を加えて１リットルとし、酢酸を用いてｐＨを６．０に調整する。

【０１１４】＜安定液＞ホルマリン（３７％水溶液）１．５ｍｌコニダックス（コニカ社製）７．５ｍｌ水を加えて１リットルとする。

【０１１５】（読み取り）モノクロＣＣＤカメラを用い
て、３波長の蛍光灯を光源に用いながら、フィルターホ
イールにコダック社製ラッテンフィルターＮｏ．２６，
Ｎｏ．９９，Ｎｏ．９８をセットし、順番に切り替えて
Ｒ・Ｇ・Ｂ３種の色分解画像の読み取りを行った。尚、
読み取り時、Ｌ版サイズプリント時の解像度を約３００
ｄｐｉに想定したＣＣＤの有効画素数とフィルムの読み
取り面積の関係の調整を行った。

【０１１６】（画像処理）読み取ったＲ・Ｇ・Ｂ３種の
画像を、Ａｄｏｂｅ社製フォトショップを用いてネガポ
ジ反転後、合成処理を施し、カラー画像を再現した。更
に表２に示す条件による画像処理を施した。

【０１１７】（プリント作成）コニカ社製デジタルミニ
ラボシステムＱＤ−２１を用いて、Ｌ版サイズの銀縁写
真サンプルプリントを作成した。

【０１１８】＜試料１０２〜１０４の作成＞試料１０２
は、試料１０１同様にレンズ付きカメラにセットし、ハ
ーフサイズ（１７×２４ｍｍ）の撮影記録面積使用で、
試料１０１とほぼ同一の構図になるよう条件を調整し、
試料１０１と同じ１０シーン撮影を行った。

【０１１９】試料１０３は、１１０カメラ用のカートリ
ッジに感光材料を加工し、１１０カメラで試料１０１と
ほぼ同一の構図になる条件で、試料１０１と同じ１０シ
ーンの撮影を行った。

【０１２０】試料１０４は、専用のフィルムカッターを
用いてＭＩＮＯＸサイズ（８×１１ｍｍ）に裁断した後
専用のパトローネに加工し、ＭＩＮＯＸカメラで試料１
０１とほぼ同一構図で、試料１０１と同じ１０シーン撮
影を行った。

【０１２１】現像処理、読み取りおよび画像処理は、試
料１０１と同様に行った。

【０１２２】尚、読み取り時の解像度（＝データ容量）
が試料１０２〜１０４と試料１０１がほぼ等しくなるよ
う光学系の調整を行った。

【０１２３】＜試料１０５〜１０８の作成＞試料１０１
〜１０４において、読み取り後、以下に示す本発明のマ
ハラノビス距離を用いたシーン判別処理を行い、それに
基づく画像処理を施し、試料１０５〜１０８のサンプル
プリントを得た。

【０１２４】（マハラノビス空間の作成）基準空間を、
以下に示す６つの撮影シーンの画像データ（各１００
枚）を用いて作成した。

【０１２５】１）人物Ａシーン全体のおよそ半分の面
積に肌色を含むシーン。

【０１２６】２）人物Ｂシーン全体の２５％の面積に
肌色を含むシーン。

【０１２７】３）人物Ｃシーン全体の５〜１０％の面
積に肌色を含むシーン。

【０１２８】４）風景Ａ風景（場合によっては、シー
ン全体の５％未満の面積に肌色を含むシーン。）５）風景Ｂ緑を多く含む風景シーン。

【０１２９】６）風景Ｃ建造物を多く含む風景シー
ン。

【０１３０】画面を縦６分割、横１０分割し、全６０個
の小面積エリアを得た。画面の左上から右方向に、そし
て右端に達したら、一段下にずらし再び右方向の順に１
から６０までの番号をつける。そしてこれらナンバリン
グした各小面積エリアに、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系で、下記
表１に示す色域が含まれるかどうか判別し、識別する番
号をつけた。

【０１３１】

【表１】

【０１３２】画面分割、及び上記の色域の占める領域選
択は、Ａｄｏｂｅ社製フォトショップのそれぞれ、解像
度変更機能、色域指定による領域選択機能を使用した。
また、各エリアの色情報識別番号データの保存は、プラ
グインソフトを作成しフォトショップに組み込むことで
行った。また、一連の作業はのフォトショップの自動処
理機能に登録することにより自動的に行った。マハラノ
ビス基準空間作成の計算には、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社製
Ｅｘｃｅｌ用プラグインソフト（オーケン社製）を使用
した。

【０１３３】（マハラノビス距離の計算）試料１０１〜
１０４の共通撮影シーン全１０シーンについて、マハラ
ノビスの距離の計算を行った。

【０１３４】前記、基準空間作成と同様に、代表して試
料１０１の撮影画像データ全１０枚のそれぞれについ
て、以下の手順により特性値を得た。

【０１３５】画面を縦６分割、横１０分割し、全６０個
の小面積エリアを得た。画面の左上から右方向に、そし
て右端に達したら、一段下にずらし再び右方向の順に１
から６０までの番号をつける。そしてこれらナンバリン
グした各小面積エリアに、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系で、上記
表１に示す色域が含まれるかどうか判別し、識別する番
号をつけた。

【０１３６】画面分割、及び上記の色域の占める領域選
択は、Ａｄｏｂｅ社製フォトショップのそれぞれ、解像
度変更機能、色域指定による領域選択機能を使用した。
また、各エリアの色情報識別番号データの保存は、プラ
グインソフトを作成しフォトショップに組み込むことで
行った。また、一連の作業はのフォトショップの自動処
理機能に登録することにより自動的に行った。マハラノ
ビスの距離の計算には、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社製Ｅｘｃ
ｅｌ用プラグインソフト（オーケン社製）を使用した。
結果を表２に示す。

【０１３７】

【表２】

【０１３８】シーン判別結果１：人物が中心に小さく位置した風景２：人物のアップ３：風景（緑）４：風景（建造物）５：人物が小さく存在する風景６：人物７：人物のアップ８：人物９：人物のアップ１０：人物が小さく存在する風景（画像処理）画像処理については、表３に示す条件で行
った。

【０１３９】

【表３】

【０１４０】注１：○は画像処理あり、×は画像処理な
し注２：試料１０１〜１１２および試料２０１〜２１２の
画面サイズは１０５１×１５００ピクセル注３：表３中の数値は、画像処理パラメータの設定値画像処理パラメータのおおよその設定は、鮮鋭化処理と
ノイズ除去処理の組み合わせ処理（マトリックス処理）
の観察により行った。ノイズ除去は、フォトショッププ
ラグインソフト（コニカ（株）社製）のノイズ除去機能
を使用した。それ以外の画像処理は、フォトショップの
各種フィルタを用いて行った。以下に示す。

【０１４１】（処理Ａ）鮮鋭強調：アンシャープマスクノイズ除去：プラグインソフト（コニカ（株）社製）（プリント作成）コニカ社製デジタルミニラボシステム
ＱＤ−２１を用いて、Ｌ版サイズの銀塩写真サンプルプ
リントを作成した。

【０１４２】＜試料１０９〜１１２の作成＞試料１０５
〜１０８の画像処理データに、更に、以下の画像処理Ｂ
を施し、試料１０９〜１１２のサンプルプリントを得
た。

【０１４３】（画像処理）画像処理については、表１に
示す条件で行った。

【０１４４】処理は、マハラノビス基準空間、人物Ａ、
人物Ｂに距離の近かったシーンに対してのみ適用した。

【０１４５】（処理Ｂ）粒状性：ノイズ（均等）階調補正：トーンカーブ色補正：色相・彩度（プリント作成）コニカ社製デジタルミニラボシステム
ＱＤ−２１を用いて、Ｌ版サイズの銀縁写真プリントを
作成した。

【０１４６】（官能評価）作成したサンプルプリント全
８０枚の官能評価を１０名のパネラーに依頼した。官能
評価は５段階評価で行った（５：非常に良い、４：良
い、３普通、２：悪い、１：非常に悪い）。結果を表４
に示す。

【０１４７】

【表４】

【０１４８】＊１フォーマットは、合わせた既存の撮
影記録面積サイズの一般的な名称。

【０１４９】＊２面積比は、３５ｍｍフィルム１コマ
の撮影記録面積を１とした場合。

【０１５０】＊３拡大倍率は、Ｌ版サイズ（８９×１
２７ｍｍ）へのプリント時のネガから換算した線倍率。

【０１５１】＊４ ○：官能評価平均点３以上 ×：官能評価平均点３未満＊５式ＭＴＳ処理ありプリントの官能評価平均点／
ＭＴＳ処理なしプリントの官能評価平均点＊６比 △：１以上１．５未満（若干効果あり） ○：１．５以上２．０未満（効果あり） ◎：２．０以上（効果大）表４より、本発明１０５〜１０８の全てにおいて、撮影
記録面積が小さいにも関わらず、画像処理のありなしで
の官能評価平均の大幅な向上がみられ、本発明が撮影記
録面積の小さい感光材料の画質改善に有効なことが確認
出来た。また、本発明１０９〜１１２の全てにおいて画
像処理の効果が確認され、本発明が“より好ましい”画
質に向上させる為に有効なことは明らかである。

【０１５２】（実施例２）〈種乳剤Ｔ−１の調製〉以下に示す方法によって、２枚
の平行な双晶面を有する種乳剤Ｔ−１を調製した。

【０１５３】（Ａ−１液）オセインゼラチン３８．０ｇ臭化カリウム１１．７ｇ水で３４．０ｌに仕上げる。

【０１５４】（Ｂ−１液）硝酸銀８１０．０ｇ水で３８１５ｍｌに仕上げる。

【０１５５】（Ｃ−１液）臭化カリウム５６７．３ｇ水で３８１５ｍｌに仕上げる。

【０１５６】（Ｄ−１液）オセインゼラチン１６３．４ｇＨＯ（ＣＨ₂ＣＨ₂Ｏ）_m（ＣＨ（ＣＨ₃）ＣＨ₂Ｏ）_19.8（ＣＨ₂ＣＨ₂Ｏ）_nＨ（ｍ＋ｎ＝９．７７）の１０％メタノール溶液５．５ｍｌ水で３９６１ｍｌに仕上げる。

【０１５７】（Ｅ−１液）硫酸（１０％）９１．１ｍｌ（Ｆ−１液）５６％酢酸水溶液必要量（Ｇ−１液）アンモニア水（２８％）１０５．７ｍｌ（Ｈ−１液）水酸化カリウム水溶液（１０％）必要量特開昭６２−１６０１２８号記載の攪拌装置を用い、３
０℃で激しく攪拌したＡ−１液にＥ−１液を添加し、そ
の後Ｂ−１液とＣ−１液とをダブルジェット法により各
々２７９ｍｌを１分間定速で添加し、ハロゲン化銀核の
生成を行った。

【０１５８】その後Ｄ−１液を添加し、３１分かけて温
度を６０℃に上げ、さらにＧ−１液を添加し、Ｈ−１液
でｐＨを９．３に調整し、６．５分間熟成を行った。そ
の後、Ｆ−１液でｐＨを５．８に調整し、その後、残り
のＢ−１液とＣ−１液とをダブルジェット法により３７
分で加速添加し、直ちに常法にて脱塩を行った。この種
乳剤を電子顕微鏡にて観察したところ、互いに平行な２
枚の双晶面をもつＥＣＤ＝０．７２μｍ、粒径分布の変
動係数１６％の単分散平板種乳剤であった。

【０１５９】〈平板状粒子乳剤Ｅｍ−１の調製〉種乳剤
Ｔ−１と以下に示す溶液を用い、乳剤Ｅｍ−１を調製し
た。

【０１６０】（Ａ−２液）オセインゼラチン５１９．９ｇＨＯ（ＣＨ₂ＣＨ₂Ｏ）_m（ＣＨ（ＣＨ₃）ＣＨ₂Ｏ）_19.8（ＣＨ₂ＣＨ₂Ｏ）_nＨ（ｍ＋ｎ＝９．７７）の１０％メタノール溶液４．５ｍｌ種乳剤Ｔ−１５．３モル相当水で１８．０ｌに仕上げる。

【０１６１】（Ｂ−２液）３．５Ｎ硝酸銀水溶液２７８７ｍｌ（Ｃ−２液）臭化カリウム１０２０ｇ沃化カリウム２９．１ｇ水で２５００ｍｌに仕上げる。

【０１６２】（Ｄ−２液）臭化カリウム６１８．５ｇ沃化カリウム８．７ｇ水で１５００ｍｌに仕上げる。

【０１６３】（Ｅ−２液）臭化カリウム２０８．３ｇ水で１０００ｍｌに仕上げる。

【０１６４】（Ｆ−２液）５６％酢酸水溶液必要量（Ｇ−２液）臭化カリウム６２４．８ｇ水で１５００ｍｌに仕上げる。

【０１６５】（Ｈ−２液）３．０重量％のゼラチンと沃化銀粒子（ＥＣＤ＝０．０５μｍ）からなる微粒子乳剤０．６７２モル相当調整法を以下に示す０．２５４モルの沃化カリウムを含む５．０％のゼラチ
ン溶液９９４２ｍｌに１０．５９モルの硝酸銀と１０．
５９モルの沃化カリウムを含む水溶液各々３０９２ｍｌ
を３５分間かけて等速添加し、微粒子を形成した。微粒
子形成中の温度は４０℃に制御し、ｐＨ、ＥＡｇは成り
行きとした。

【０１６６】（Ｊ−２液）エチルチオスルホン酸ナトリウムをハロゲン化銀１モル当たり２．３×１０^-5モル含む水溶液１００ｍｌ（Ｋ−２液）１０％水酸化カリウム水溶液必要量反応容器内にＡ−２液を添加し、７５℃にて激しく攪拌
しながら、Ｂ−２液、Ｃ−２液、Ｄ−２液を表２に示し
た組み合わせに従って同時混合法によって添加を行い、
種結晶を成長させ、Ｅｍ−１を調製した。ここで、Ｂ−
２液、Ｃ−２液、Ｄ−２液の添加速度は、臨界成長速度
を考慮し、添加時間に対して関数様に変化させ、成長し
ている種粒子以外の小粒子の発生や、成長粒子間のオス
トワルド熟成による粒径分布の劣化が起こらないように
した。

【０１６７】結晶成長はまず、第１添加を反応容器内の
溶液温度を７５℃、ｐＡｇを８．９、ｐＨを５．８にコ
ントロールして行った。この第一添加でＢ−２液の６
５．８％を添加した。その後Ｊ−２液を添加し、３０分
間で反応容器内の溶液温度を４０℃に下げ、ｐＡｇを１
０．３に調整し、Ｈ−２液を２分間定速で全量を添加
し、直ちに第二添加を行った。第二添加は反応容器内の
溶液温度を４０℃、ｐＡｇを１０．３、ｐＨを５．０に
コントロールして行い、Ｂ−２液の残りをすべて添加し
た。ｐＡｇ及びｐＨのコントロールのために、必要に応
じてＥ−２液、Ｆ−２液、Ｋ−２液を添加した。

【０１６８】粒子形成後に、特開平５−７２６５８号に
記載の方法に従い脱塩処理を行い、その後ゼラチンを加
えて分散し、４０℃においてｐＡｇ８．０６、ｐＨ５．
８の乳剤を得た。この乳剤の沃化銀含有率は５．３％で
あり、この乳剤中のハロゲン化銀粒子を電子顕微鏡にて
観察したところ、ＥＣＤ（投影面積円換算粒径）＝１．
５０μｍ、粒径分布の変動係数１４％の平均アスペクト
比７．０の六角平板状単分散ハロゲン化銀粒子であっ
た。

【０１６９】

【表５】

【０１７０】〈化学増感および分光増感〉Ｅｍ−１を少
量に分割して各々に下記分光増感色素を加え、さらに最
適量のチオシアン酸ナトリウム、チオ硫酸ナトリウム、
トリエチルチオウレア、塩化金酸、１−（３−アセトア
ミドフェニル）−５−メルカプトテトラゾール（ＡＦ−
５）を添加し、５０℃に加熱した。各々最適反応時間の
熟成を行った後冷却し、安定化剤ＳＴ−１およびカブリ
防止剤ＡＦ−５を添加して、赤感性ハロゲン化銀乳剤−
１、緑感性ハロゲン化銀乳剤−１、および青感性ハロゲ
ン化銀乳剤−１を得た。各乳剤に添加した増感色素の種
類と添加量は下記のとおりである。尚、添加量はハロゲ
ン化銀１モル当たりの添加量として示した。

【０１７１】赤感性ハロゲン化銀乳剤−１増感色素（ＳＤ−１）０．０４ミリモル増感色素（ＳＤ−２）０．０７ミリモル増感色素（ＳＤ−３）０．０４ミリモル増感色素（ＳＤ−４）０．１３ミリモル緑感性ハロゲン化銀乳剤−１増感色素（ＳＤ−５）０．０４ミリモル増感色素（ＳＤ−６）０．０３ミリモル増感色素（ＳＤ−７）０．１７ミリモル増感色素（ＳＤ−８）０．０２ミリモル増感色素（ＳＤ−９）０．０２ミリモル増感色素（ＳＤ−１０）０．０２ミリモル青感性ハロゲン化銀乳剤−１増感色素（ＳＤ−１１）０．１９ミリモル増感色素（ＳＤ−１２）０．０６ミリモル又、前記調製例と基本的には同様の方法により調製した
沃化銀含有率３モル％、ＥＣＤ（投影面積円換算粒径）
＝０．５９、平均アスペクト比３．４、粒径分布の変動
係数１６％の単分散沃臭化銀平板粒子を含むハロゲン化
銀乳剤に対し、赤感性ハロゲン化銀乳剤−１、緑感性ハ
ロゲン化銀乳剤−１、及び青感性ハロゲン化銀乳剤−１
と同様にして分光増感、化学増感を施すことにより、赤
感性ハロゲン化銀乳剤−２、緑感性ハロゲン化銀乳剤−
２、及び青感性ハロゲン化銀乳剤−２を得た。各乳剤に
添加した増感色素の種類と添加量は下記の通りである。
尚、添加量はハロゲン化銀１モル当たりの添加量として
示した。

【０１７２】赤感性ハロゲン化銀乳剤−２増感色素（ＳＤ−１）０．０８ミリモル増感色素（ＳＤ−３）０．０８ミリモル増感色素（ＳＤ−４）０．４２ミリモル緑感性ハロゲン化銀乳剤−２増感色素（ＳＤ−５）０．０４ミリモル増感色素（ＳＤ−６）０．１５ミリモル増感色素（ＳＤ−７）０．３５ミリモル増感色素（ＳＤ−９）０．０５ミリモル青感性ハロゲン化銀乳剤−２増感色素（ＳＤ−１１）０．３８ミリモル増感色素（ＳＤ−１２）０．１１ミリモルここで用いた増感色素は以下に示す。

【０１７３】

【化８】

【０１７４】

【化９】

【０１７５】〈感光材料の作製〉このようにして得られ
たハロゲン化銀乳剤乳剤及び難溶性金属塩化合物分散液
を用い、下引済透明ＰＥＮベース（厚さ８５μｍ）上に
以下に示す組成の写真構成層を順次塗設して、多層構成
の感光材料を作製した。各素材の添加量は１ｍ²当りの
塗設量としてｍｇ／ｍ²の単位で示した。但し、ハロゲ
ン化銀は銀に換算して表示した。

【０１７６】第１層（ハレーション防止層）ゼラチン８００紫外線吸収剤（ＵＶ−１）２００高沸点溶媒（ＯＩＬ−２）２００染料（ＡＩ−１）２８０染料（ＡＩ−２）２４０染料（ＡＩ−３）４００酸化亜鉛分散液２００第２層（シアン発色層）ゼラチン１０００赤感性ハロゲン化銀乳剤−１７００赤感性ハロゲン化銀乳剤−２５８０発色現像主薬（Ａ−６４）５２０シアンカプラー（Ｃ−１）２３０シアンカプラー（Ｃ−２）１６０高沸点溶媒（ＯＩＬ−１）４６０高沸点溶媒（ＯＩＬ−２）１３０カブリ防止剤（ＡＦ−６）１第３層（中間層）ゼラチン１２００染料（ＡＩ−２）１６０添加剤（ＨＱ−２）２０高沸点溶媒（ＯＩＬ−２）６０水溶性ポリマー（ＰＳ−１）６０酸化亜鉛分散液４００第４層（マゼンタ発色層）ゼラチン１８００緑感性ハロゲン化銀乳剤−１７００緑感性ハロゲン化銀乳剤−２５８０発色現像主薬（ＣＤ−１）５２０マゼンタカプラー（Ｍ−１）４００高沸点溶媒（ＯＩＬ−１）４６０高沸点溶媒（ＯＩＬ−２）９０カブリ防止剤（ＡＦ−６）１水溶性ポリマー（ＰＳ−１）２０第５層（中間層）ゼラチン１２００染料（ＡＩ−１）３２０添加剤（ＨＱ−１）６添加剤（ＨＱ−２）２０高沸点溶媒（ＯＩＬ−１）７５酸化亜鉛分散液６４０第６層（イエロー発色層）ゼラチン３２００青感性ハロゲン化銀乳剤−１１３４０青感性ハロゲン化銀乳剤−２１１００発色現像主薬（ＣＤ−１）１０４０イエローカプラー（Ｙ−１）１０６０高沸点溶媒（ＯＩＬ−１）１５０高沸点溶媒（ＯＩＬ−２）４８０カブリ防止剤（ＡＦ−６）２水溶性ポリマー（ＰＳ−１）４０第７層（中間層）ゼラチン２０００水溶性ポリマー（ＰＳ−１）６０酸化亜鉛分散液１２００第８層（保護層）ゼラチン５００マット剤（ＷＡＸ−１）２００水溶性ポリマー（ＰＳ−１）１２０尚、上記の組成物の他に、塗布助剤ＳＵ−１、ＳＵ−
２、ＳＵ−３、分散助剤ＳＵ−４、安定剤ＳＴ−１、Ｓ
Ｔ−２、カブリ防止剤ＡＦ−１、ＡＦ−２、ＡＦ−３、
ＡＦ−４、ＡＦ−５、硬膜剤Ｈ−１、Ｈ−２、Ｈ−３、
Ｈ−４を添加した。また、Ｆ−２、Ｆ−３、Ｆ−４及び
Ｆ−５をそれぞれ全量が１５．０ｍｇ／ｍ²、６０．０
ｍｇ／ｍ²、５０．０ｍｇ／ｍ²及び１０．０ｍｇ／ｍ²
になるように各層に分配して添加した。上記使用した素
材は以下の通りである。

【０１７７】

【化１０】

【０１７８】

【化１１】

【０１７９】

【化１２】

【０１８０】

【化１３】

【０１８１】

【化１４】

【０１８２】

【化１５】

【０１８３】

【化１６】

【０１８４】〔酸化亜鉛分散液の調整〕平均粒径０．０
２μｍの酸化亜鉛粉末（堺化学工業株式会社製、ＦＩＮ
ＥＸ−５０）１５ｇ、分散剤としてＴＲＩＴＯＮＸ−
２００（固形分濃度２８％；ＵＮＩＯＮＣＡＲＢＩＤ
ＥＣＨＥＭＩＣＡＬＳＡＮＤＰＬＡＳＴＩＣＳＣ
ＯＭＰＡＮＹＩＮＣ．製）５．４ｇ、オセインゼラチ
ン４ｇ、蒸留水７５ｍｌを混合し、この混合物をガラス
ビーズを用いたミルで３時間分散した。

【０１８５】分散後、ガラスビーズを濾別し、酸化亜鉛
プレ分散液を得た。このプレ分散液を超高圧ホモジナイ
ザーＧＭ−１（（株）エス・エム・テー製）を用いて５
００ｂａｒの圧力でさらに分散し、酸化亜鉛分散液
（１）を得た。

【０１８６】この分散液を用いて塗布した感光材料の切
片を電子顕微鏡観察したところ平均粒径０．０２μｍの
酸化亜鉛微粒子が均一に分布していることが確認され
た。

【０１８７】〈処理シートＰ−１の作製〉下引済透明Ｐ
ＥＮベース（厚さ８５μｍ）上に以下に示す組成の層を
順次塗設して、処理シートＰ−１を作製した。各素材の
添加量は１ｍ²当りの塗設量としてｍｇ／ｍ²の単位で示
した。又、使用素材については前記のもの、及びそこに
ないものについては下記に示した。

【０１８８】第１層添加量（ｍｇ／ｍ²）ゼラチン４６０水溶性ポリマー（ＰＳ−２）２０界面活性剤（ＳＵ−３）２３硬膜剤（Ｈ−５）３６０第２層ゼラチン２４００水溶性ポリマー（ＰＳ−３）３６０水溶性ポリマー（ＰＳ−１）７００水溶性ポリマー（ＰＳ−４）６００高沸点溶媒（ＯＩＬ−３）２０００ピコリン酸グアニジン２４００界面活性剤（ＳＵ−３）２４第３層ゼラチン２４００水溶性ポリマー（ＰＳ−１）７００界面活性剤（ＳＵ−３）２４ピコリン酸グアニジン２１５０水溶性ポリマー（ＰＳ−３）３６０水溶性ポリマー（ＰＳ−４）６００第４層ゼラチン２２０水溶性ポリマー（ＰＳ−２）６０水溶性ポリマー（ＰＳ−３）２００硝酸カリウム１２マット剤（ＰＭ−２）１０界面活性剤（ＳＵ−３）７界面活性剤（ＳＵ−５）７界面活性剤（ＳＵ−６）１０硬膜剤（Ｈ−５）３７０

【０１８９】

【化１７】

【０１９０】＜試料２０１の作成＞（加工）作成した感光材料を３５ｍｍネガフィルムサイ
ズに裁断、穿孔しパトローネに加工した後、レンズ付き
フィルムにセットした。

【０１９１】（撮影）作成したレンズ付きフィルムを用
いて、異なる風景と人物を、全１０シーンの撮影を行っ
た。

【０１９２】（処理）撮影が終了した感光材料の表面に
４０℃の温水を１５ｍｌ／ｍ²付与し、処理シートＰ−
１と互いの膜面どうしを重ね合わせた後、ヒートドラム
を用いて８０℃で３０秒間熱現像した。

【０１９３】（読み取り）モノクロＣＣＤカメラを用い
て、３波長の蛍光灯を光源に用いながら、各層の発色カ
プラーの吸収極大の色分解フィルターを用いて、Ｒ・Ｇ
・Ｂ３種の色分解画像の読み取りを行った。尚、読み取
り時、Ｌ版サイズプリント時の解像度を約３００ｄｐｉ
に想定したＣＣＤの有効画素数とフィルムの読み取り面
積の関係の調整を行った。

【０１９４】（画像処理）読み取ったＲ・Ｇ・Ｂ３種の
画像を、Ａｄｏｂｅ社製フォトショップを用いてネガポ
ジ反転後、合成処理を施し、カラー画像を再現した。更
に、上記表２に示す条件による画像処理を施した。

【０１９５】（プリント作成）コニカ社製デジタルミニ
ラボＱＤ−２１を用いて、Ｌ版サイズの銀塩写真サンプ
ルプリントを作成した。

【０１９６】＜試料２０２〜２０４の作成＞試料２０２
は、試料２０１同様にレンズ付きカメラにセットし、ハ
ーフサイズ（１７×２４ｍｍ）の撮影記録面積使用で、
試料２０１とほぼ同一の構図になるよう条件を調整し、
試料２０１と同じ１０シーン撮影を行った。

【０１９７】試料２０３は、１１０カメラ用のカートリ
ッジに感光材料を加工し、１１０カメラで試料２０１と
ほぼ同一の構図になる条件で、試料２０１と同じ１０シ
ーンの撮影を行った。

【０１９８】試料２０４は、専用のフィルムカッターを
用いてＭＩＮＯＸサイズ（８×１１ｍｍに）裁断した後
専用のパトローネに加工し、ＭＩＮＯＸカメラで試料２
０１とほぼ同一構図で、試料２０１と同じ１０シーン撮
影を行った。

【０１９９】現像処理、読み取り、および画像処理は、
試料２０１と同様に行った。尚、読み取り時の解像度
（＝データ容量）が試料２０２〜２０４と試料２０１が
ほぼ等しくなるよう光学系の調整を行った。

【０２００】＜試料２０５〜２０８の作成＞試料２０１
〜２０４に、以下に示す本発明のマハラノビス距離を用
いたシーン判別処理に基づく画像処理を施し、試料２０
５〜２０８のサンプルプリントを得た。

【０２０１】（マハラノビス空間の作成）基準空間を、
以下に示す２つの撮影シーンの画像データ（各１００
枚）を用いて作成した。

【０２０２】１）人物Ａシーン全体のおよそ半分の面
積に肌色を含むシーン。

【０２０３】２）人物Ｂシーン全体の２５％の面積に
肌色を含むシーン。

【０２０４】３）人物Ｃシーン全体の５〜１０％の面
積に肌色を含むシーン。

【０２０５】４）風景Ａ風景と、シーン全体の５％未
満の面積に肌色を含むシーン。

【０２０６】５）風景Ｂ緑を多く含む風景シーン。

【０２０７】６）風景Ｃ建造物を多く含む風景シー
ン。

【０２０８】画面を縦６分割、横１０分割し、全６０個
の小面積エリアを得た。画面の左上から右方向に、そし
て右端に達したら、一段下にずらし再び右方向の順に１
から６０までの番号をつける。そしてこれらナンバリン
グした各小面積エリアに、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系で、上記
表１に示す色域が含まれるかどうか判別し、識別する番
号をつけた。

【０２０９】画面分割及び、上記の色域の占める領域選
択は、Ａｄｏｂｅ社製フォトショップのそれぞれ、解像
度変更機能、色域指定による領域選択機能を使用した。
また、各エリアの色情報識別番号データの保存は、プラ
グインソフトを作成しフォトショップに組み込むことで
行った。また、一連の作業はのフォトショップの自動処
理機能に登録することにより自動的に行った。ＭＴＳの
計算には、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社製Ｅｘｃｅｌ用プラグ
インソフト（オーケン社製）を使用した。

【０２１０】（マハラノビス距離の計算）試料２０１〜
２０４の共通撮影シーン全１０シーンについて、マハラ
ノビスの距離の計算を行った。

【０２１１】前記、基準空間作成と同様に、代表して試
料２０１の撮影画像データ全１０枚のそれぞれについ
て、以下の手順により特性値を得た。

【０２１２】画面を縦６分割、横１０分割し、全６０個
の小面積エリアを得た。画面の左上から右方向に、そし
て右端に達したら、一段下にずらし再び右方向の順に１
から６０までの番号をつける。そしてこれらナンバリン
グした各小面積エリアに、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系で、上記
表１に示す色域が含まれるかどうか判別し、識別する番
号をつけた。

【０２１３】画面分割、及び上記の色域の占める領域選
択は、Ａｄｏｂｅ社製フォトショップのそれぞれ、解像
度変更機能、色域指定による領域選択機能を使用した。
また、各エリアの色情報識別番号データの保存は、プラ
グインソフトを作成しフォトショップに組み込むことで
行った。また、一連の作業はのフォトショップの自動処
理機能に登録することにより自動的に行った。マハラノ
ビスの距離の計算には、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社製Ｅｘｃ
ｅｌ用プラグインソフト（オーケン社製）を使用した。
結果を表６に示す。

【０２１４】

【表６】

【０２１５】シーン判別結果１：人物２：人物のアップ３：人物が小さく存在する風景４：人物５：風景（建造物）６：風景（緑）７：人物のアップ８：風景（建造物）９：風景（緑）１０：人物（画像処理）画像処理については、表２に示す条件で行
った。

【０２１６】画像処理パラメータのおおよその設定は、
鮮鋭化処理とノイズ除去処理の組み合わせ処理（マトリ
ックス処理）の観察により行った。ノイズ除去は、フォ
トショッププラグインソフト（コニカ（株）社製）のノ
イズ除去機能を使用した。それ以外の画像処理は、フォ
トショップの各種フィルタを用いて行った。以下に示
す。

【０２１７】（処理Ａ）鮮鋭強調：アンシャープマスクノイズ除去：プラグインソフト（コニカ（株）社製）（プリント作成）コニカ社製デジタルミニラボシステム
ＱＤ−２１を用いて、Ｌ版サイズの銀塩写真サンプルプ
リントを作成した。

【０２１８】＜試料２０９〜２１２の作成＞試料２０５
〜２０８の画像処理データに、更に、以下の画像処理Ｂ
を施し、試料２０９〜２１２のサンプルプリントを得
た。

【０２１９】（画像処理）画像処理については、表２に
示す条件で行った。

【０２２０】処理は、マハラノビス基準空間、人物Ａ、
人物Ｂに距離の近かったシーンに対してのみ適用した。

【０２２１】（処理Ｂ）粒状性：ノイズ（均等）階調補正：トーンカーブ色補正：色相・彩度（プリント作成）コニカ社製デジタルミニラボシステム
ＱＤ−２１を用いて、Ｌ版サイズの銀縁写真プリントを
作成した。

【０２２２】（官能評価）作成したサンプルプリント全
８０枚の官能評価を１０名のパネラーに依頼した。官能
評価は５段階評価で行った（５：非常に良い、４：良
い、３普通、２：悪い、１：非常に悪い）。結果を表７
に示す。

【０２２３】

【表７】

【０２２４】＊１フォーマットは、合わせた既存の撮
影記録面積サイズの一般的な名称。

【０２２５】＊２面積比は、３５ｍｍフィルム１コマ
の撮影記録面積を１とした場合。

【０２２６】＊３拡大倍率は、Ｌ版サイズ（８９×１
２７ｍｍ）へのプリント時のネガから換算した線倍率。

【０２２７】＊４ ○：官能評価平均点３以上 ×：官能評価平均点３未満＊５式ＭＴＳ処理ありプリントの官能評価平均点
／ＭＴＳ処理なしプリントの官能評価平均点＊６比 △：１以上１．５未満（若干効果あり） ○：１．５以上２．０未満（効果あり） ◎：２．０以上（効果大）表７より、比較試料２０１で官能評価平均点に大きな差
は見られないものの、本発明試料２０５〜２０８の全て
において、撮影記録面積が小さいにも関わらず、画像処
理のありなしでの官能評価平均の大幅な向上がみられ、
本発明が撮影記録面積の小さい感光材料の画質改善に有
効なことが確認出来た。また、本発明試料２０９〜２１
２の全てにおいて画像処理の効果が確認され、本発明が
“より好ましい”画質に向上させる為に有効なことは明
らかである。

【０２２８】

【本発明の効果】撮影画面面積を縮小化、あるいは一部
を拡大して用いる撮影用感光材料を用いても、画質に優
れ、かつより好ましいプリントが効率良く得られ、結果
として写真システムを簡易化することが可能な方法を提
供することが出来た。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理装置の画像情報読み取り部、
及び画像処理部の一形態を示す模式図である。

【図２】本発明の画像処理のフローチャートである。

【図３】本発明における階調補正の説明グラフである。

【図４】本発明におけるマハラノビス空間作成から撮影
シーン判別結果を得るまでのフローチャートである。

【図５】本発明におけるマハラノビス空間を作成する為
のステップを示したものである。

【図６】本発明の画像処理による特徴抽出の概念図であ
る。

【図７】本発明におけるマハラノビス基準空間とシーン
判別サンプルのマハラノビス距離の関係を示した概念図
である。

【図８】本発明におけるマトリックス処理の表示例であ
る。

【図９】本実施の画像処理において用いるマスクＭの一
例を示した図である。

【図１０】本発明における注目画素のピクセル値と、マ
スクＭのサイズとの関係を示したグラフである。

【図１１】本発明における注目画素のピクセル値と、閾
値との関係を示したグラフである。

【図１２】本発明における形状を変えたマスクＭ１、Ｍ
２、Ｍ３を示した図である。

【符号の説明】

１画像情報読取部２画像処理部３メモリー４ユーザー操作部５ユーザー操作用表示部

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０３Ｃ 7/407 Ｇ０３Ｃ 7/407 ５Ｃ０７９ 7/46 7/46 ５Ｌ０９６Ｇ０６Ｔ 5/00 Ｇ０６Ｆ 15/68 ３１０Ａ 5/20 ４００Ａ 7/00 15/70 ３１０Ｈ０４Ｎ 1/60 Ｈ０４Ｎ 1/40 Ｄ 1/46 1/46 ＺＦターム(参考） 2H016 AC00 AC01 BA00 BD00 BE00 BK00 2H023 AA00 AA02 CD06 HA00 2H110 BA11 CB27 CB31 CB33 CB36 CB37 CB38 CB40 CB56 CB73 CE07 5B057 BA02 BA26 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC01 CE02 CE03 CE11 CE17 DA08 DB02 DB06 DB09 DC23 DC25 DC33 DC36 5C077 LL19 MP08 NP01 PP03 PP20 PP27 PP28 PP36 PQ19 PQ20 5C079 HB08 JA23 KA09 KA15 LA02 LA06 LA15 LA37 NA01 5L096 AA02 AA06 CA14 EA05 FA15 FA37 FA66 FA69 GA10 GA38 JA03 JA11 MA03

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】写真記録要素を現像処理後、前記現像処
理で顕在化した画像を複数の画素を有する画像入力媒体
を介して、画像データとして読み取り、前記画像データ
の特徴抽出データと予め記憶手段に格納されている特定
の撮影シーンの特徴抽出データとの照合による類似度に
基づくシーン判別処理手段を適応し、前記画像データを
少なくとも２つの集合に分類し、前記２つの集合のそれ
ぞれに対し異なる画像処理を施すことを特徴とする画像
処理方法。
【請求項２】前記予め記憶手段に格納されている特定
の撮影シーンの特徴抽出データが、人物の撮影シーンに
ついて少なくとも一つ作成され、前記シーン判別処理の
結果、少なくとも人物と非人物の集合に分類することを
特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】前記予め記憶手段に格納されている特定
の撮影シーンの特徴抽出データが、少なくとも２つ以上
の特定の色域のそれぞれの色域の領域が前記画像データ
の全領域に対して占有する割合または前記少なくとも２
つ以上の特定の色域の領域がそれぞれ占有する位置情報
により構成されることを特徴とする請求項１または２に
記載の画像処理方法。
【請求項４】前記予め記憶手段に格納されている特定
の撮影シーンの特徴抽出データが、同じシーンに分類さ
れる複数の写真記録要素から得られる３０以上のパター
ンの集合体を含むことを特徴とする請求項１〜３のいず
れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】前記特定の色域として、人物の肌色、空
色、葉緑、または建造物のグレーの少なくとも１つを用
いることを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項６】前記人物の肌色、空色、葉の緑色、また
は建造物のグレーの領域が前記画像データの全領域に対
して占有する割合及び位置情報を、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系
における下記の色域について求めることを特徴とする請
求項５に記載の画像処理方法。人物の肌色：Ｌ＊＜８０，５≦ａ＊＜４０，５≦ｂ＊＜４０空色：ａ＊＜２０，ｂ＊＜５葉の緑色：ａ＊＜−５，５＜ｂ＊建造物のグレー：４０≦Ｌ＊＜８０，−５＜ａ＊＜５，−５＜ｂ＊＜５
【請求項７】前記人物の肌色、空色、葉の緑色、また
は建造物のグレーの領域が前記画像データの全領域に占
有する割合および位置情報を、前記画像データの全領域
を少なくとも２つ以上に分割・平均化して得られる領域
のそれぞれに、前記人物の肌色、空色、葉緑、または建
造物のグレーを識別する記号または番号を付与すること
により記述することを特徴とする請求項５または６に記
載の画像処理方法。
【請求項８】前記シーン判別処理手段に、マハラノビ
スの距離を用いることを特徴とする請求項１から７のい
ずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項９】前記画像処理が、前記写真記録要素の撮
影画面面積、前記画像データとして読み取る面積または
前記シーン判別処理の結果に応じて鮮鋭性強調処理程度
とノイズ除去処理程度の関係を調整して施すことである
請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１０】前記画像データのシーン判別処理によ
り得られた人物の集合Ａと非人物の集合Ｂにおいて、集
合Ａは集合Ｂに対して、鮮鋭性強調処理量を１０％以上
低下させ、かつノイズ除去処理量を１０％以上低下させ
る画像処理を適応することを特徴とする請求項９に記載
の画像処理方法。
【請求項１１】前記撮影シーン判別処理の結果得られ
た人物の集合Ａと非人物の集合Ｂにおいて、前記鮮鋭性
強調とノイズ除去処理を組み合わせて画像処理を施した
後、集合Ａにのみ、粒粒状性、階調性および色再現性の
うち少なくとも一つを調整する画像処理を以下の条件で
行うことを特徴とする請求項１０に記載の画像処理方
法。粒状性：８ビット入力値１２５のグレーチャートの濃度
ヒストグラム標準偏差を、５以上にすることに相当する
ノイズ成分を均一に加える。階調性：８ビット入力値６５に対する出力値を５％以上
減少させ、かつ入力値１９０に対する出力値を５％以上
増加させるようトーンカーブの形状を補正する。色再現性：出力プリントの肌色の色度点がＬ*ａ*ｂ*表
色系で、下記条件の範囲に入る。Ｌ＊＜８０，５≦ａ＊＜４０，５≦ｂ＊＜４０
【請求項１２】前記写真記録要素の１コマの撮影画面
面積が４１０ｍｍ²以下である請求項１〜１１のいずれ
か１項に記載の画像形成処理方法。
【請求項１３】前記１コマの撮影画面面積が４１０ｍ
ｍ²以上である写真記録要素を現像処理後、前記現像処
理で顕在化した画像の４１０ｍｍ²以下を複数の画素を
有する画像入力媒体を介してデジタル的に読み取ること
を特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の画
像形成処理方法。
【請求項１４】前記鮮鋭性強調処理が、アンシャープ
マスクにより行われることを特徴とする請求項９〜１３
のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１５】前記ノイズ除去処理が、前記写真記録
要素のノイズ特性に基づいて、マスクサイズ、マスク形
状および閾値を変更するフィルタにより行われることを
特徴とする請求項９〜１４のいずれかに記載の画像処理
方法。
【請求項１６】前記画像入力媒体が２次元のエリアイ
メージセンサーであることを特徴とする請求項１〜１５
のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１７】前記画像入力媒体の画素数と前記写真
記録要素の撮影画面面積の関係が以下の式に基づくこと
を特徴とする請求項１６に記載の画像処理方法。【数１】
【請求項１８】前記写真記録要素が、少なくとも１層
の赤感光性層、緑感光性層、青感光性層、非感光性層及
び色素供与性カプラーと反応して色素を形成しうる現像
主薬を含有する層からなる写真構成層を含有し、現像に
より少なくとも３色の色画像を形成する該カラー写真記
録要素であることを特徴とする請求項１〜１７のいずれ
か１項に記載の画像処理方法。
【請求項１９】前記現像処理温度が６０℃〜１５０℃
である熱現像方式であることを特徴とする請求項１８に
記載の画像処理方法。
【請求項２０】前記現像処理時に消色又は除去される
染料を含有する写真記録要素を用いることを特徴とする
請求項１８または１９に記載の画像処理方法。
【請求項２１】現像処理された写真記録要素の撮影画
面面積を検出する手段、前記撮影画面の画像の少なくと
も一部を複数の画素を有する画像入力媒体を介してデジ
タル的に読み取る読み取り手段、前記読み取り手段により得られたデジタル画像情報に対
して、予め記憶手段に格納されている特定の撮影シーン
ごとの特徴抽出データとの照合に基づく少なくとも２つ
の集合に分類するシーン判別処理手段、鮮鋭性強調、次いでノイズ除去のデジタル画像処理を組
み合わせて行なう鮮鋭性強調・ノイズ除去処理手段、前記撮影画面面積、前記読み取り手段により読み取る面
積、または前記シーン判別処理手段によりシーン判別さ
れた結果に応じて鮮鋭性強調処理程度とノイズ除去処理
程度の関係を調整する調整手段、得られたデジタル画像情報の人物のシーンに対して、粒
状性、階調性および色再現性の少なくとも１つを下記の
条件で画像処理する粒状性・階調性・色再現性処理手
段、前記鮮鋭性・ノイズ除去処理手段または粒状性・階調性
・色再現性処理手段で画像処理された画像情報を出力す
る手段、および前記全手段を自動化する手段を有するこ
とを特徴とする画像形成処理装置。粒状性：８ビット入力値１２５のグレーチャートの濃度
ヒストグラム標準偏差を、５以上にすることに相当する
ノイズ成分を均一に加える。階調性：８ビット入力値６５に対する出力値を５％以上
減少させ、かつ入力値１９０に対する出力値を５％以上
増加させるようトーンカーブの形状を補正する。色再現性：出力プリントの肌色の色度点が、Ｌ＊ａ＊ｂ
＊表色系で、下記条件の範囲に入る。Ｌ＊＜８０，５≦ａ＊＜４０，５≦ｂ＊＜４０