JP2001257896A - 画像処理装置、方法、記録媒体及び伝送媒体 - Google Patents
画像処理装置、方法、記録媒体及び伝送媒体Info
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- JP2001257896A JP2001257896A JP2000067780A JP2000067780A JP2001257896A JP 2001257896 A JP2001257896 A JP 2001257896A JP 2000067780 A JP2000067780 A JP 2000067780A JP 2000067780 A JP2000067780 A JP 2000067780A JP 2001257896 A JP2001257896 A JP 2001257896A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 原画像群に占める異常シーン原画像の割合が
高い場合に適正な色バランス補正条件を設定する。 【解決手段】 写真フィルムに記録された各画像のデー
タを用いて各画像毎に色バランス補正値Ｄ1jを設定し(1
00)、各画像を類似シーンを表す画像を単位としてグル
ープ分けし(102)、各グループに属する画像のデータを
用いて各グループ毎に色バランス補正値Ｄ2jを設定する
(106)と共に、各グループ毎に異常シーン画像か否かを
判定し(110)、異常シーン画像の割合を演算する(118)。
異常シーン画像の割合が高い場合(124が肯定）には、正
常シーン画像(128が否定される画像）に対し、フィルム
特性に起因する色バランス偏倚を補正するための色バラ
ンス補正値Ｄxjとして、前記正常シーン画像が属するグ
ループに設定した色バランス補正値Ｄ2jを設定する(13
0)。
高い場合に適正な色バランス補正条件を設定する。 【解決手段】 写真フィルムに記録された各画像のデー
タを用いて各画像毎に色バランス補正値Ｄ1jを設定し(1
00)、各画像を類似シーンを表す画像を単位としてグル
ープ分けし(102)、各グループに属する画像のデータを
用いて各グループ毎に色バランス補正値Ｄ2jを設定する
(106)と共に、各グループ毎に異常シーン画像か否かを
判定し(110)、異常シーン画像の割合を演算する(118)。
異常シーン画像の割合が高い場合(124が肯定）には、正
常シーン画像(128が否定される画像）に対し、フィルム
特性に起因する色バランス偏倚を補正するための色バラ
ンス補正値Ｄxjとして、前記正常シーン画像が属するグ
ループに設定した色バランス補正値Ｄ2jを設定する(13
0)。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置、方
法、記録媒体及び伝送媒体に係り、特に、一定の条件で
被写体が撮影記録されて成る原画像群の各原画像の色バ
ランス補正条件を設定する画像処理装置、該画像処理装
置に適用可能な画像処理方法、コンピュータを前記画像
処理装置として機能させるためのプログラムが記録され
た記録媒体、コンピュータを前記画像処理装置として機
能させるためのプログラムを伝送する伝送媒体に関す
る。
法、記録媒体及び伝送媒体に係り、特に、一定の条件で
被写体が撮影記録されて成る原画像群の各原画像の色バ
ランス補正条件を設定する画像処理装置、該画像処理装
置に適用可能な画像処理方法、コンピュータを前記画像
処理装置として機能させるためのプログラムが記録され
た記録媒体、コンピュータを前記画像処理装置として機
能させるためのプログラムを伝送する伝送媒体に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】カメラ等によって被写体が撮影記録され
た写真フィルムに対して現像等の処理を行うことで写真
フィルム上に可視化される画像（以下、単に写真フィル
ムに記録された画像という）の色バランスは、写真フィ
ルムそのものの特性や現像処理における処理条件等（以
下、これらをフィルム特性と総称する）の影響を受け、
撮影時の被写体の色バランスに対して偏倚している。こ
のため、写真フィルムに記録された画像を印画紙等の記
録材料に記録したり、ディスプレイ等の表示手段に表示
するにあたっては、記録材料に記録される画像や表示手
段に表示される画像（以下、これらを出力画像と総称す
る）の色バランスが撮影時の被写体の色バランスに一致
するように（撮影時の被写体のグレーの部分が出力画像
上でグレーとして再現されるように）出力画像の色バラ
ンスを補正する必要がある。
た写真フィルムに対して現像等の処理を行うことで写真
フィルム上に可視化される画像（以下、単に写真フィル
ムに記録された画像という）の色バランスは、写真フィ
ルムそのものの特性や現像処理における処理条件等（以
下、これらをフィルム特性と総称する）の影響を受け、
撮影時の被写体の色バランスに対して偏倚している。こ
のため、写真フィルムに記録された画像を印画紙等の記
録材料に記録したり、ディスプレイ等の表示手段に表示
するにあたっては、記録材料に記録される画像や表示手
段に表示される画像（以下、これらを出力画像と総称す
る）の色バランスが撮影時の被写体の色バランスに一致
するように（撮影時の被写体のグレーの部分が出力画像
上でグレーとして再現されるように）出力画像の色バラ
ンスを補正する必要がある。
【０００３】出力画像の色バランス補正方法の一例とし
て、写真フィルムに記録された画像（原画像）のハイラ
イトに相当する画素（例えばネガ画像では最大濃度の画
素、ポジ画像では最小濃度の画素）の色を白、原画像の
シャドーに相当する画素（例えばネガ画像では最小濃度
の画素、ポジ画像では最大濃度の画素）の色を黒と仮定
して、撮影時の被写体のグレー部分の原画像上での色バ
ランスを表すグレーバランスを推定し、推定したグレー
バランスを基準として出力画像の色バランスを補正する
方法が知られている。この方法では、原画像からハイラ
イトに相当する画素及びシャドーに相当する画素を各々
抽出し、グレーバランスを表すグレー軸として、例えば
ＲＧＢ濃度座標上での双方の画素に対応する点を直線で
結んだ軸を求めている。
て、写真フィルムに記録された画像（原画像）のハイラ
イトに相当する画素（例えばネガ画像では最大濃度の画
素、ポジ画像では最小濃度の画素）の色を白、原画像の
シャドーに相当する画素（例えばネガ画像では最小濃度
の画素、ポジ画像では最大濃度の画素）の色を黒と仮定
して、撮影時の被写体のグレー部分の原画像上での色バ
ランスを表すグレーバランスを推定し、推定したグレー
バランスを基準として出力画像の色バランスを補正する
方法が知られている。この方法では、原画像からハイラ
イトに相当する画素及びシャドーに相当する画素を各々
抽出し、グレーバランスを表すグレー軸として、例えば
ＲＧＢ濃度座標上での双方の画素に対応する点を直線で
結んだ軸を求めている。
【０００４】しかし、上記の補正方法では、例えばスト
ロボを使用して人物を撮影した画像において人物の顔の
頬の部分（肌色の部分）がハイライトとなっている等の
ように、原画像中のハイライトに相当する画素の色が白
でない場合に、適正なグレーバランスを表すグレー軸を
求めることができず（シャドーについても同様）、出力
画像の色バランスが前記ハイライトに相当する画素の色
の補色の色に偏倚する（ハイライトフェリアという）。
上記のようなハイライトフェリアの生じ易い原画像の出
現頻度は比較的高く、適正な色バランスの出力画像が得
られる確率が低いという問題があった。
ロボを使用して人物を撮影した画像において人物の顔の
頬の部分（肌色の部分）がハイライトとなっている等の
ように、原画像中のハイライトに相当する画素の色が白
でない場合に、適正なグレーバランスを表すグレー軸を
求めることができず（シャドーについても同様）、出力
画像の色バランスが前記ハイライトに相当する画素の色
の補色の色に偏倚する（ハイライトフェリアという）。
上記のようなハイライトフェリアの生じ易い原画像の出
現頻度は比較的高く、適正な色バランスの出力画像が得
られる確率が低いという問題があった。
【０００５】また、エバンスの理論に基づき、各色成分
（例えばＲ，Ｇ，Ｂ）毎のＬＡＴＤ（積算透過濃度）が
一定の画像を、色バランスが撮影時の被写体の色バラン
スに一致している画像（グレーバランスがとれている画
像）とみなし、原画像の各色成分（例えばＲ，Ｇ，Ｂ）
毎のＬＡＴＤ（積算透過濃度）を測定し、出力画像の各
色成分毎のＬＡＴＤが一定となるように出力画像の色バ
ランスを補正する方法も知られている。
（例えばＲ，Ｇ，Ｂ）毎のＬＡＴＤ（積算透過濃度）が
一定の画像を、色バランスが撮影時の被写体の色バラン
スに一致している画像（グレーバランスがとれている画
像）とみなし、原画像の各色成分（例えばＲ，Ｇ，Ｂ）
毎のＬＡＴＤ（積算透過濃度）を測定し、出力画像の各
色成分毎のＬＡＴＤが一定となるように出力画像の色バ
ランスを補正する方法も知られている。
【０００６】しかし、上記の補正方法では非グレーかつ
略一定の色相の領域（例えば緑の芝生や青い空・海に対
応する領域等）が原画像中の比較的広い面積を占めてい
た場合に、出力画像の各色成分毎のＬＡＴＤが一定とな
るように補正することで、出力画像の色バランスが前記
領域の色の補色の色に偏倚する（カラーフェリアとい
う）。上記のようなカラーフェリアの生じ易い原画像の
出現頻度も比較的高いので、前述した補正方法と同様に
適正な色バランスの出力画像が得られる確率が低いとい
う問題があった。
略一定の色相の領域（例えば緑の芝生や青い空・海に対
応する領域等）が原画像中の比較的広い面積を占めてい
た場合に、出力画像の各色成分毎のＬＡＴＤが一定とな
るように補正することで、出力画像の色バランスが前記
領域の色の補色の色に偏倚する（カラーフェリアとい
う）。上記のようなカラーフェリアの生じ易い原画像の
出現頻度も比較的高いので、前述した補正方法と同様に
適正な色バランスの出力画像が得られる確率が低いとい
う問題があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述した問題を解決す
るため、本願出願人は、写真フィルムに記録された単一
の画像の画像データからグレー候補画素を抽出し、ハイ
ライト−シャドー軸との濃度差に応じて各グレー候補画
素を重み付けすることを、同一の写真フィルムに記録さ
れた複数の画像について各々行い、グレー候補画素群の
ＲＧＢ濃度座標上での分布に基づき、個々の画像毎に、
個々の画像の濃度域内におけるグレーバランスを表すグ
レー軸を線形近似によって各々推定し、濃度・色変換処
理の処理条件を設定することを提案している（特願平１
１−６４９６１号）。上記技術を適用すれば、写真フィ
ルムに記録された画像の画像データからグレーバランス
を精度良くかつ安定に推定することができ、画像データ
が表す画像の色バランスを適正に補正できる適正な色バ
ランス補正条件を得ることができる。
るため、本願出願人は、写真フィルムに記録された単一
の画像の画像データからグレー候補画素を抽出し、ハイ
ライト−シャドー軸との濃度差に応じて各グレー候補画
素を重み付けすることを、同一の写真フィルムに記録さ
れた複数の画像について各々行い、グレー候補画素群の
ＲＧＢ濃度座標上での分布に基づき、個々の画像毎に、
個々の画像の濃度域内におけるグレーバランスを表すグ
レー軸を線形近似によって各々推定し、濃度・色変換処
理の処理条件を設定することを提案している（特願平１
１−６４９６１号）。上記技術を適用すれば、写真フィ
ルムに記録された画像の画像データからグレーバランス
を精度良くかつ安定に推定することができ、画像データ
が表す画像の色バランスを適正に補正できる適正な色バ
ランス補正条件を得ることができる。
【０００８】しかしながら、上記技術を以てしても、単
一の写真フィルムに記録されている画像の大多数が、カ
ラーフェリアやハイライトフェリア等のフェリアの生じ
易い画像、或いは蛍光灯やタングステン灯のような異種
光源（昼光等の一般的な光源以外の光源）で照明された
異種光源シーンを表す画像（異種光源シーンを表す画像
では、フィルム特性に起因する色バランス偏倚に加え
て、撮影光源に起因する色バランス偏倚も生じている）
であった場合（以下、これらを異常シーン画像と総称す
る）には、多数の異常シーン画像の影響を受けてグレー
候補画素として誤抽出される画素（実際には被写体のグ
レーの部分に対応していない画素）の数が大幅に増加す
ることで、グレー候補画素群の分布が本来のグレーバラ
ンスに対して偏倚するので、写真フィルムに記録されて
いる正常なシーン（例えば昼光によって照明され、画像
中の非グレーかつ略一定の色相の部分の面積が小さいシ
ーン）を表す正常シーン画像に対して適正な色バランス
補正条件を得ることができない、という問題がある。
一の写真フィルムに記録されている画像の大多数が、カ
ラーフェリアやハイライトフェリア等のフェリアの生じ
易い画像、或いは蛍光灯やタングステン灯のような異種
光源（昼光等の一般的な光源以外の光源）で照明された
異種光源シーンを表す画像（異種光源シーンを表す画像
では、フィルム特性に起因する色バランス偏倚に加え
て、撮影光源に起因する色バランス偏倚も生じている）
であった場合（以下、これらを異常シーン画像と総称す
る）には、多数の異常シーン画像の影響を受けてグレー
候補画素として誤抽出される画素（実際には被写体のグ
レーの部分に対応していない画素）の数が大幅に増加す
ることで、グレー候補画素群の分布が本来のグレーバラ
ンスに対して偏倚するので、写真フィルムに記録されて
いる正常なシーン（例えば昼光によって照明され、画像
中の非グレーかつ略一定の色相の部分の面積が小さいシ
ーン）を表す正常シーン画像に対して適正な色バランス
補正条件を得ることができない、という問題がある。
【０００９】また、写真フィルムに記録されている殆ど
の異常シーン画像がフェリアの生じ易い画像等である場
合には、該フェリアの生じ易い画像に対しても適正な色
バランス補正条件を得ることができないという問題もあ
る。
の異常シーン画像がフェリアの生じ易い画像等である場
合には、該フェリアの生じ易い画像に対しても適正な色
バランス補正条件を得ることができないという問題もあ
る。
【００１０】一例として、写真フィルムに記録されてい
る画像のうちの大多数（例えば２４コマ中の２０コマ）
が水族館の水槽の中のシーンを表す異常シーン画像（全
体に青みがかったカラーフェリアの生じ易い画像）で、
残りの画像が屋外のシーンを表す正常シーン画像であっ
た場合、水槽の中のシーンを表す大多数の画像から適正
なグレー候補画素が抽出されないことにより、抽出した
グレー候補画素群の分布が本来のグレーバランスに対し
て大きく偏倚する。これにより、グレー候補画素群の分
布に基づいて求めた色バランス補正条件に従って出力画
像の色バランスを補正したとすると、正常シーン画像
（屋外シーンを表す画像）については出力画像が黄色み
がかった色バランスとなり、異常シーン画像（水槽の中
のシーンを表すカラーフェリアの生じ易い画像）につい
ては出力画像が青みがかった色バランスとなる。
る画像のうちの大多数（例えば２４コマ中の２０コマ）
が水族館の水槽の中のシーンを表す異常シーン画像（全
体に青みがかったカラーフェリアの生じ易い画像）で、
残りの画像が屋外のシーンを表す正常シーン画像であっ
た場合、水槽の中のシーンを表す大多数の画像から適正
なグレー候補画素が抽出されないことにより、抽出した
グレー候補画素群の分布が本来のグレーバランスに対し
て大きく偏倚する。これにより、グレー候補画素群の分
布に基づいて求めた色バランス補正条件に従って出力画
像の色バランスを補正したとすると、正常シーン画像
（屋外シーンを表す画像）については出力画像が黄色み
がかった色バランスとなり、異常シーン画像（水槽の中
のシーンを表すカラーフェリアの生じ易い画像）につい
ては出力画像が青みがかった色バランスとなる。
【００１１】また、デジタルスチルカメラによって被写
体が撮影されることで情報記録媒体に記録された画像デ
ータが表す原画像の色バランスは、デジタルカメラの光
電変換素子の特性の影響を受けて撮影時の被写体の色バ
ランスに対して偏倚すると共に、撮影光源が異種光源で
あった場合にはこの影響により更に偏倚する。そして色
バランス補正に際しては、フェリアの生じ易い原画像の
画像データや、撮影光源の光源種が異なる原画像の画像
データが色バランス補正における補正精度低下の原因と
なる。従って、上述した色バランス補正に関する問題
は、デジタルスチルカメラによって被写体が撮影記録さ
れて成る原画像に対して色バランス補正を行う場合にも
共通する問題である。
体が撮影されることで情報記録媒体に記録された画像デ
ータが表す原画像の色バランスは、デジタルカメラの光
電変換素子の特性の影響を受けて撮影時の被写体の色バ
ランスに対して偏倚すると共に、撮影光源が異種光源で
あった場合にはこの影響により更に偏倚する。そして色
バランス補正に際しては、フェリアの生じ易い原画像の
画像データや、撮影光源の光源種が異なる原画像の画像
データが色バランス補正における補正精度低下の原因と
なる。従って、上述した色バランス補正に関する問題
は、デジタルスチルカメラによって被写体が撮影記録さ
れて成る原画像に対して色バランス補正を行う場合にも
共通する問題である。
【００１２】本発明は上記事実を考慮して成されたもの
で、一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群
に占める異常シーン原画像の割合が高い場合に、適正な
色バランス補正条件を得ることができる画像処理装置、
画像処理方法、記録媒体及び伝送媒体を得ることが目的
である。
で、一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群
に占める異常シーン原画像の割合が高い場合に、適正な
色バランス補正条件を得ることができる画像処理装置、
画像処理方法、記録媒体及び伝送媒体を得ることが目的
である。
【００１３】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項１記載の発明に係る画像処理装置は、一定の条
件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各原画像
を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常シーン
を表す異常シーン原画像に各々分類する分類手段と、前
記原画像群に占める異常シーン画像の割合が所定値以上
の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラン
ス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、前記異
常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件
に影響を及ぼさないように設定するか、又は前記異常シ
ーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件に及
ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が所定値未満
の場合よりも小さくなるように設定する設定手段と、を
含んで構成されている。
に請求項１記載の発明に係る画像処理装置は、一定の条
件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各原画像
を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常シーン
を表す異常シーン原画像に各々分類する分類手段と、前
記原画像群に占める異常シーン画像の割合が所定値以上
の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラン
ス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、前記異
常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件
に影響を及ぼさないように設定するか、又は前記異常シ
ーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件に及
ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が所定値未満
の場合よりも小さくなるように設定する設定手段と、を
含んで構成されている。
【００１４】請求項１記載の発明では、一定の条件（例
えばカメラによって同一の写真フィルムに撮影記録され
た、デジタルスチルカメラによって同一の情報記録媒体
に画像データが記録された、或いは同一のデジタルスチ
ルカメラによって撮影記録された等）で被写体が撮影記
録されて成る原画像群の各原画像を、分類手段により、
正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常シーンを表
す異常シーン原画像に各々分類する。
えばカメラによって同一の写真フィルムに撮影記録され
た、デジタルスチルカメラによって同一の情報記録媒体
に画像データが記録された、或いは同一のデジタルスチ
ルカメラによって撮影記録された等）で被写体が撮影記
録されて成る原画像群の各原画像を、分類手段により、
正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常シーンを表
す異常シーン原画像に各々分類する。
【００１５】なお、本発明において、正常シーン原画像
は、撮影記録特性に起因する色バランス偏倚は生じてい
るものの、撮影記録時の被写体のグレーの部分を比較的
精度良く抽出できる原画像を指す。一方、異常シーン原
画像としては、例えば昼光等の一般的な光源以外の異種
光源（例えば夕日や蛍光灯、タングステン灯）の照明下
で撮影記録されたシーンを表す原画像（以下、異種光源
シーン原画像という）のように、撮影記録特性に起因す
る色バランス偏倚に加えて、撮影光源やその他の要因で
色バランスの偏倚が生じている原画像、及び、カラーフ
ェリアやハイライトフェリア等のフェリアの生じ易い原
画像（以下、フェリア原画像という）のように、撮影記
録特性に起因する色バランス偏倚が生じていると共に、
撮影記録時の被写体のグレーの部分を抽出することが困
難な原画像が挙げられる。
は、撮影記録特性に起因する色バランス偏倚は生じてい
るものの、撮影記録時の被写体のグレーの部分を比較的
精度良く抽出できる原画像を指す。一方、異常シーン原
画像としては、例えば昼光等の一般的な光源以外の異種
光源（例えば夕日や蛍光灯、タングステン灯）の照明下
で撮影記録されたシーンを表す原画像（以下、異種光源
シーン原画像という）のように、撮影記録特性に起因す
る色バランス偏倚に加えて、撮影光源やその他の要因で
色バランスの偏倚が生じている原画像、及び、カラーフ
ェリアやハイライトフェリア等のフェリアの生じ易い原
画像（以下、フェリア原画像という）のように、撮影記
録特性に起因する色バランス偏倚が生じていると共に、
撮影記録時の被写体のグレーの部分を抽出することが困
難な原画像が挙げられる。
【００１６】また本発明において、撮影記録特性は被写
体の各色成分毎の濃度（又は輝度）と画像データ上での
各色成分毎の濃度との関係を表す特性を意味し、前記関
係に応じて変動するグレーバランスを表している。この
撮影記録特性は、カメラによって写真フィルムに画像を
撮影記録する態様においてはフィルム特性、デジタルス
チルカメラによって情報記録媒体に画像データを記録す
る態様においては光電変換素子の特性等に応じて定ま
る。
体の各色成分毎の濃度（又は輝度）と画像データ上での
各色成分毎の濃度との関係を表す特性を意味し、前記関
係に応じて変動するグレーバランスを表している。この
撮影記録特性は、カメラによって写真フィルムに画像を
撮影記録する態様においてはフィルム特性、デジタルス
チルカメラによって情報記録媒体に画像データを記録す
る態様においては光電変換素子の特性等に応じて定ま
る。
【００１７】正常シーン原画像（及びフェリア原画像）
に生じる色バランス偏倚は撮影記録特性に起因するもの
であり、この撮影記録特性に起因する色バランス偏倚
は、本願出願人が特願平１１−６４９６１号で提案して
いるように、色バランス補正条件設定対象の原画像の画
像データのみならず、一定の条件で撮影記録された複数
の原画像の画像データを用い、各原画像の画像データか
ら被写体のグレーの部分に対応する画素である可能性の
高いグレー候補画素を各々抽出し、抽出したグレー候補
画素から成るグレー候補画素群の所定の座標上での分布
に基づいて、撮影記録特性に応じて偏倚するグレーバラ
ンスを推定し、推定したグレーバランスを基準として色
バランス補正条件を設定し、設定した色バランス補正条
件を用いて補正を行うことで通常は精度良く補正でき
る。しかしながら、色バランス補正条件の演算に用いる
複数の原画像の中に異常シーン原画像が高い割合で含ま
れていた場合には、異常シーン原画像の画像特徴量（例
えば異常シーン原画像の色バランス、原画像中の広面積
を占める部分の色）が色バランス補正条件に悪影響を及
ぼし、適正な色バランス補正条件を得ることが困難とな
る。
に生じる色バランス偏倚は撮影記録特性に起因するもの
であり、この撮影記録特性に起因する色バランス偏倚
は、本願出願人が特願平１１−６４９６１号で提案して
いるように、色バランス補正条件設定対象の原画像の画
像データのみならず、一定の条件で撮影記録された複数
の原画像の画像データを用い、各原画像の画像データか
ら被写体のグレーの部分に対応する画素である可能性の
高いグレー候補画素を各々抽出し、抽出したグレー候補
画素から成るグレー候補画素群の所定の座標上での分布
に基づいて、撮影記録特性に応じて偏倚するグレーバラ
ンスを推定し、推定したグレーバランスを基準として色
バランス補正条件を設定し、設定した色バランス補正条
件を用いて補正を行うことで通常は精度良く補正でき
る。しかしながら、色バランス補正条件の演算に用いる
複数の原画像の中に異常シーン原画像が高い割合で含ま
れていた場合には、異常シーン原画像の画像特徴量（例
えば異常シーン原画像の色バランス、原画像中の広面積
を占める部分の色）が色バランス補正条件に悪影響を及
ぼし、適正な色バランス補正条件を得ることが困難とな
る。
【００１８】これに対し、請求項１記載の発明に係る設
定手段は、原画像群に占める異常シーン原画像の割合が
所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像
の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件
を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バラン
ス補正条件に影響を及ぼさないように設定するか、又は
前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補
正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が
所定値未満の場合よりも小さくなるように設定する。な
お、前記影響を小さくすることには、原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が高くなるに従って、前記影響
を段階的又は連続的に小さくすることも含まれる。
定手段は、原画像群に占める異常シーン原画像の割合が
所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像
の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件
を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バラン
ス補正条件に影響を及ぼさないように設定するか、又は
前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補
正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が
所定値未満の場合よりも小さくなるように設定する。な
お、前記影響を小さくすることには、原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が高くなるに従って、前記影響
を段階的又は連続的に小さくすることも含まれる。
【００１９】撮影記録特性に起因する色バランス偏倚を
補正するための色バランス補正条件を上記のように設定
することは、例えば請求項６に記載したように、前記色
バランス補正条件として、一定の条件で被写体が撮影記
録されて成る原画像群のうち複数の正常シーン原画像の
画像データから求めた第２の色バランス補正条件を用い
るか、又は標準的な撮影記録特性から求めた標準色バラ
ンス補正条件を用いることで実現できる。なお、第２の
色バランス補正条件は、具体的には、例えば複数の正常
シーン原画像の画像データからグレー候補画素を各々抽
出し、抽出したグレー候補画素から成るグレー候補画素
群の所定の座標上での分布に基づいてグレーバランスを
推定し、推定したグレーバランスを基準として求めるこ
とができる。
補正するための色バランス補正条件を上記のように設定
することは、例えば請求項６に記載したように、前記色
バランス補正条件として、一定の条件で被写体が撮影記
録されて成る原画像群のうち複数の正常シーン原画像の
画像データから求めた第２の色バランス補正条件を用い
るか、又は標準的な撮影記録特性から求めた標準色バラ
ンス補正条件を用いることで実現できる。なお、第２の
色バランス補正条件は、具体的には、例えば複数の正常
シーン原画像の画像データからグレー候補画素を各々抽
出し、抽出したグレー候補画素から成るグレー候補画素
群の所定の座標上での分布に基づいてグレーバランスを
推定し、推定したグレーバランスを基準として求めるこ
とができる。
【００２０】また、例えば補正条件の設定に用いる各原
画像からグレー候補画素を抽出し、抽出したグレー候補
画素から成るグレー候補画素群の所定の座標上での分布
に基づいて、撮影記録特性に応じて偏倚するグレーバラ
ンスを推定し、推定したグレーバランスを基準として色
バランス補正条件を設定する態様において、補正条件の
設定に用いる原画像に異常シーン原画像を含めると共
に、異常シーン原画像から抽出したグレー候補画素に対
する重みを、正常シーン原画像から抽出したグレー候補
画素に対する重みよりも小さくする（前記割合が高くな
るに従って段階的又は連続的に小さくしてもよい）こと
によっても実現できる。
画像からグレー候補画素を抽出し、抽出したグレー候補
画素から成るグレー候補画素群の所定の座標上での分布
に基づいて、撮影記録特性に応じて偏倚するグレーバラ
ンスを推定し、推定したグレーバランスを基準として色
バランス補正条件を設定する態様において、補正条件の
設定に用いる原画像に異常シーン原画像を含めると共
に、異常シーン原画像から抽出したグレー候補画素に対
する重みを、正常シーン原画像から抽出したグレー候補
画素に対する重みよりも小さくする（前記割合が高くな
るに従って段階的又は連続的に小さくしてもよい）こと
によっても実現できる。
【００２１】更に、例えば異常シーン原画像を含む複数
の原画像の画像データから求めた色バランス補正条件
と、異常シーンを含まない複数の原画像の画像データか
ら求めた色バランス補正条件の加重平均を、撮影記録特
性に起因する色バランス偏倚を補正するための色バラン
ス補正条件として設定する態様において、異常シーン原
画像を含む複数の原画像の画像データから求めた色バラ
ンス補正条件の重みを小さくする（前記割合が高くなる
に従って段階的又は連続的に小さくしてもよい）ことに
よっても実現することができる。
の原画像の画像データから求めた色バランス補正条件
と、異常シーンを含まない複数の原画像の画像データか
ら求めた色バランス補正条件の加重平均を、撮影記録特
性に起因する色バランス偏倚を補正するための色バラン
ス補正条件として設定する態様において、異常シーン原
画像を含む複数の原画像の画像データから求めた色バラ
ンス補正条件の重みを小さくする（前記割合が高くなる
に従って段階的又は連続的に小さくしてもよい）ことに
よっても実現することができる。
【００２２】これにより、一定の条件で被写体が撮影記
録されて成る原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が高い場合に、異常シーン原画像の画像特徴量が、撮影
記録特性に起因する各原画像の色バランス偏倚を補正す
るための色バランス補正条件に及ぼす影響を小さくする
か、又は前記色バランス補正条件に影響を及ぼすことを
阻止することができるので、請求項１記載の発明によれ
ば、前記原画像群に占める異常シーン原画像の割合が高
い場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラン
ス偏倚を精度良く補正できる適正な色バランス補正条件
を得ることができる。
録されて成る原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が高い場合に、異常シーン原画像の画像特徴量が、撮影
記録特性に起因する各原画像の色バランス偏倚を補正す
るための色バランス補正条件に及ぼす影響を小さくする
か、又は前記色バランス補正条件に影響を及ぼすことを
阻止することができるので、請求項１記載の発明によれ
ば、前記原画像群に占める異常シーン原画像の割合が高
い場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラン
ス偏倚を精度良く補正できる適正な色バランス補正条件
を得ることができる。
【００２３】ところで、原画像群の各原画像を正常シー
ン原画像又は異常シーン原画像に分類することは、例え
ば請求項２に記載したように、原画像群の各原画像を、
各々類似のシーンを表す原画像から成る複数のグループ
に分け、特定のグループに属する原画像が前記正常シー
ン原画像か前記異常シーン原画像かを判断することを、
各グループを単位として行うことで実現できる。
ン原画像又は異常シーン原画像に分類することは、例え
ば請求項２に記載したように、原画像群の各原画像を、
各々類似のシーンを表す原画像から成る複数のグループ
に分け、特定のグループに属する原画像が前記正常シー
ン原画像か前記異常シーン原画像かを判断することを、
各グループを単位として行うことで実現できる。
【００２４】各原画像を、各々類似のシーンを表す原画
像から成る複数のグループに分ける基準としては、例え
ば画像濃度を用いることができ、原画像群の各原画像の
画像濃度を比較し、画像濃度が近似している原画像を類
似のシーンを表す原画像と判断することができる。ま
た、類似のシーンを表す原画像は撮影記録された順番が
連続又は近接していることが多いので、前記基準として
撮影記録された順番等も用い、原画像群の各原画像が撮
影記録された順番を比較し、撮影記録された順番が連続
又は近接しているか否かも考慮して類似のシーンを表す
原画像を判断してもよい。
像から成る複数のグループに分ける基準としては、例え
ば画像濃度を用いることができ、原画像群の各原画像の
画像濃度を比較し、画像濃度が近似している原画像を類
似のシーンを表す原画像と判断することができる。ま
た、類似のシーンを表す原画像は撮影記録された順番が
連続又は近接していることが多いので、前記基準として
撮影記録された順番等も用い、原画像群の各原画像が撮
影記録された順番を比較し、撮影記録された順番が連続
又は近接しているか否かも考慮して類似のシーンを表す
原画像を判断してもよい。
【００２５】更に、各原画像に関連する情報（例えば撮
影日時や撮影条件等）が各原画像に付加されている場合
（例えば原画像群の各原画像が写真フィルムに記録され
ている態様において、前記情報が磁気的又はその他の形
態で写真フィルムに記録されている場合や、原画像群の
各原画像が画像データとして情報記録媒体に記録されて
いる態様において、前記情報が画像データと対応されて
情報記憶媒体に記憶されている場合）には、前記基準と
して各原画像に関連する情報も用いて類似のシーンを表
す原画像を判断してもよい。
影日時や撮影条件等）が各原画像に付加されている場合
（例えば原画像群の各原画像が写真フィルムに記録され
ている態様において、前記情報が磁気的又はその他の形
態で写真フィルムに記録されている場合や、原画像群の
各原画像が画像データとして情報記録媒体に記録されて
いる態様において、前記情報が画像データと対応されて
情報記憶媒体に記憶されている場合）には、前記基準と
して各原画像に関連する情報も用いて類似のシーンを表
す原画像を判断してもよい。
【００２６】上記のように、原画像群の各原画像を各々
類似のシーンを表す原画像から成る複数のグループに分
けることにより、原画像群の中に正常シーン原画像と異
常シーン原画像が混在していた場合、少なくとも正常シ
ーン原画像と異常シーン原画像は別々のグループに分け
られ、異常シーン原画像の中にフェリア原画像と異種光
源シーン原画像とが混在していた場合には、このフェリ
ア原画像と異種光源シーン原画像が更に別々のグループ
に分けられることになる。
類似のシーンを表す原画像から成る複数のグループに分
けることにより、原画像群の中に正常シーン原画像と異
常シーン原画像が混在していた場合、少なくとも正常シ
ーン原画像と異常シーン原画像は別々のグループに分け
られ、異常シーン原画像の中にフェリア原画像と異種光
源シーン原画像とが混在していた場合には、このフェリ
ア原画像と異種光源シーン原画像が更に別々のグループ
に分けられることになる。
【００２７】また、特定のグループに属する原画像が正
常シーン原画像か異常シーン原画像かの判断は、例えば
請求項３に記載したように、原画像群の全ての原画像の
画像データから求めた第１の特性値と、前記特定のグル
ープに属する各原画像の画像データから求めた第２の特
性値と、を比較することによって行うことができる。上
記の第１の特性値及び第２の特性値としては、グレーバ
ランスの推定結果を表す特性値や、グレーバランスの推
定結果に応じて色バランスを補正するための補正値を用
いることができる。
常シーン原画像か異常シーン原画像かの判断は、例えば
請求項３に記載したように、原画像群の全ての原画像の
画像データから求めた第１の特性値と、前記特定のグル
ープに属する各原画像の画像データから求めた第２の特
性値と、を比較することによって行うことができる。上
記の第１の特性値及び第２の特性値としては、グレーバ
ランスの推定結果を表す特性値や、グレーバランスの推
定結果に応じて色バランスを補正するための補正値を用
いることができる。
【００２８】請求項２記載の発明では、各グループが各
々類似のシーンを表す原画像で構成されており、正常シ
ーン原画像か異常シーン原画像かの判断を各グループを
単位として行うので、例えば異常シーン原画像から成る
グループについて求めた第２の特性値は、正常シーン原
画像から成るグループについて求めた第２の特性値と大
きく相違することになり、例えば各グループ毎の第２の
特性値を第１の特性値と比較する等により、各グループ
に属する原画像が正常シーン原画像か異常シーン原画像
かを精度良く判断することができる。従って、請求項２
記載の発明によれば、各原画像を正常シーン原画像又は
異常シーン原画像に分類することを精度良く行うことが
できる。
々類似のシーンを表す原画像で構成されており、正常シ
ーン原画像か異常シーン原画像かの判断を各グループを
単位として行うので、例えば異常シーン原画像から成る
グループについて求めた第２の特性値は、正常シーン原
画像から成るグループについて求めた第２の特性値と大
きく相違することになり、例えば各グループ毎の第２の
特性値を第１の特性値と比較する等により、各グループ
に属する原画像が正常シーン原画像か異常シーン原画像
かを精度良く判断することができる。従って、請求項２
記載の発明によれば、各原画像を正常シーン原画像又は
異常シーン原画像に分類することを精度良く行うことが
できる。
【００２９】なお、請求項３記載の発明のように、正常
シーン原画像か異常シーン原画像かの判断を、各グルー
プ毎に求めた第２の特性値を第１の特性値と比較するこ
とで行う態様においては、第１の特性値が判断の基準と
なるが、第１の特性値は原画像群の全ての原画像の画像
データから求めた特性値であるので、原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が高くになるに従って、第１の
特性値は異常シーン原画像の特徴を反映した値となるの
で、第１の特性値を正常シーン原画像に相当する値とし
て用いたとすると、前記割合が高くなるに従って正常シ
ーン原画像か異常シーン原画像かの判断の精度が低下す
ることも考えられる。
シーン原画像か異常シーン原画像かの判断を、各グルー
プ毎に求めた第２の特性値を第１の特性値と比較するこ
とで行う態様においては、第１の特性値が判断の基準と
なるが、第１の特性値は原画像群の全ての原画像の画像
データから求めた特性値であるので、原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が高くになるに従って、第１の
特性値は異常シーン原画像の特徴を反映した値となるの
で、第１の特性値を正常シーン原画像に相当する値とし
て用いたとすると、前記割合が高くなるに従って正常シ
ーン原画像か異常シーン原画像かの判断の精度が低下す
ることも考えられる。
【００３０】上記を考慮すると、請求項４に記載したよ
うに、原画像群の全ての原画像の画像データから求めた
第１の特性値が所定範囲から外れていた場合には、第１
の特性値に代えて、標準的な撮影記録特性から求めた標
準特性値を用いることが好ましい。なお、請求項４にお
ける所定範囲としても、標準的な撮影記録特性に基づい
て定めることができる。これにより原画像群に占める異
常シーン原画像の割合が高い場合にも、各原画像を正常
シーン原画像又は異常シーン原画像に分類することを精
度良く行うことができる。
うに、原画像群の全ての原画像の画像データから求めた
第１の特性値が所定範囲から外れていた場合には、第１
の特性値に代えて、標準的な撮影記録特性から求めた標
準特性値を用いることが好ましい。なお、請求項４にお
ける所定範囲としても、標準的な撮影記録特性に基づい
て定めることができる。これにより原画像群に占める異
常シーン原画像の割合が高い場合にも、各原画像を正常
シーン原画像又は異常シーン原画像に分類することを精
度良く行うことができる。
【００３１】なお、本発明において、原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が所定値未満の場合には、請求
項５に記載したように、撮影記録特性に起因する各原画
像の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件として、原画像群の全ての原画像の画像データから求
めた第１の色バランス補正条件を用いることが好まし
い。
異常シーン原画像の割合が所定値未満の場合には、請求
項５に記載したように、撮影記録特性に起因する各原画
像の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件として、原画像群の全ての原画像の画像データから求
めた第１の色バランス補正条件を用いることが好まし
い。
【００３２】なお、第１の色バランス補正条件は、具体
的には、例えば原画像群の全ての原画像の画像データか
らグレー候補画素を各々抽出し、抽出したグレー候補画
素から成るグレー候補画素群の所定の座標上での分布に
基づいてグレーバランスを推定し、推定したグレーバラ
ンスを基準として求めることができる。これにより、一
定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群に占め
る異常シーン原画像の割合が低い場合にも、撮影記録特
性に起因する各原画像の色バランス偏倚を精度良く補正
できる適正な色バランス補正条件を得ることができる。
的には、例えば原画像群の全ての原画像の画像データか
らグレー候補画素を各々抽出し、抽出したグレー候補画
素から成るグレー候補画素群の所定の座標上での分布に
基づいてグレーバランスを推定し、推定したグレーバラ
ンスを基準として求めることができる。これにより、一
定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群に占め
る異常シーン原画像の割合が低い場合にも、撮影記録特
性に起因する各原画像の色バランス偏倚を精度良く補正
できる適正な色バランス補正条件を得ることができる。
【００３３】ところで、原画像群に占める異常シーン原
画像の割合が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因
する各原画像の色バランス偏倚を補正するための色バラ
ンス補正条件としては、請求項６にも記載したように、
原画像群のうち複数の正常シーン原画像の画像データか
ら求めた第２の色バランス補正条件、又は標準的な撮影
記録特性から求めた標準色バランス補正条件を用いるこ
とができるが、実際の撮影記録特性は標準的な撮影記録
特性に対して変動する（この変動はフィルム特性、或い
は光電変換素子の特性の変動に起因する）ので、標準色
バランス補正条件は第２の色バランス補正条件と比較し
て若干補正精度が低い場合がある。
画像の割合が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因
する各原画像の色バランス偏倚を補正するための色バラ
ンス補正条件としては、請求項６にも記載したように、
原画像群のうち複数の正常シーン原画像の画像データか
ら求めた第２の色バランス補正条件、又は標準的な撮影
記録特性から求めた標準色バランス補正条件を用いるこ
とができるが、実際の撮影記録特性は標準的な撮影記録
特性に対して変動する（この変動はフィルム特性、或い
は光電変換素子の特性の変動に起因する）ので、標準色
バランス補正条件は第２の色バランス補正条件と比較し
て若干補正精度が低い場合がある。
【００３４】このため、補正条件設定対象の画像が正常
シーン原画像であり、原画像群に占める異常シーン原画
像の割合が所定値以上の場合には、請求項７に記載した
ように、正常シーン原画像に対して撮影記録特性に起因
する色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件として、原画像群のうち補正条件設定対象の正常シー
ン原画像を含む複数の正常シーン原画像の画像データか
ら求めた第２の色バランス補正条件を用いることが好ま
しい。これにより、一定の条件で被写体が撮影記録され
て成る原画像群に占める異常シーン原画像の割合が高い
場合に、撮影記録特性に起因する正常シーン原画像の色
バランス偏倚をより精度良く補正できる適正な色バラン
ス補正条件を得ることができる。
シーン原画像であり、原画像群に占める異常シーン原画
像の割合が所定値以上の場合には、請求項７に記載した
ように、正常シーン原画像に対して撮影記録特性に起因
する色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件として、原画像群のうち補正条件設定対象の正常シー
ン原画像を含む複数の正常シーン原画像の画像データか
ら求めた第２の色バランス補正条件を用いることが好ま
しい。これにより、一定の条件で被写体が撮影記録され
て成る原画像群に占める異常シーン原画像の割合が高い
場合に、撮影記録特性に起因する正常シーン原画像の色
バランス偏倚をより精度良く補正できる適正な色バラン
ス補正条件を得ることができる。
【００３５】なお、原画像群に占める異常シーン原画像
の割合が所定値以上の場合、異常シーン原画像に対して
撮影記録特性に起因する色バランス偏倚を補正するため
の色バランス補正条件としても、原画像群に含まれる正
常シーン原画像の数が比較的多ければ、複数の正常シー
ン原画像の画像データから求めた第２の色バランス補正
条件を用いることが好ましい。但し、原画像群に含まれ
る正常シーン原画像の数が少ない、或いは存在しない場
合には、標準色バランス補正条件を用いることが望まし
く、異常シーン原画像に対して撮影記録特性に起因する
色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件
を、前記第２の色バランス補正条件と前記標準色バラン
ス補正条件との加重平均とし、原画像群に含まれる正常
シーン原画像の数（割合）に応じて双方の補正条件の重
みを変えるようにしてもよい。
の割合が所定値以上の場合、異常シーン原画像に対して
撮影記録特性に起因する色バランス偏倚を補正するため
の色バランス補正条件としても、原画像群に含まれる正
常シーン原画像の数が比較的多ければ、複数の正常シー
ン原画像の画像データから求めた第２の色バランス補正
条件を用いることが好ましい。但し、原画像群に含まれ
る正常シーン原画像の数が少ない、或いは存在しない場
合には、標準色バランス補正条件を用いることが望まし
く、異常シーン原画像に対して撮影記録特性に起因する
色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件
を、前記第２の色バランス補正条件と前記標準色バラン
ス補正条件との加重平均とし、原画像群に含まれる正常
シーン原画像の数（割合）に応じて双方の補正条件の重
みを変えるようにしてもよい。
【００３６】ところで、異常シーン原画像のうちの異種
光源シーン原画像については、撮影記録特性に起因する
色バランス偏倚に加えて、撮影光源に起因する色バラン
ス偏倚も生じているので、異種光源シーン原画像の色バ
ランスを適正に補正するためには、撮影光源に起因する
色バランス偏倚も補正する必要がある。撮影光源に起因
する色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件は、例えば撮影光源の光源種が同一の複数の異種光源
シーン原画像の画像データから求めることも考えられる
が、撮影光源に起因する色バランス偏倚の補正について
は、撮影光源の光源種が同一であっても好ましい補正が
各原画像毎に相違していることがある。
光源シーン原画像については、撮影記録特性に起因する
色バランス偏倚に加えて、撮影光源に起因する色バラン
ス偏倚も生じているので、異種光源シーン原画像の色バ
ランスを適正に補正するためには、撮影光源に起因する
色バランス偏倚も補正する必要がある。撮影光源に起因
する色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件は、例えば撮影光源の光源種が同一の複数の異種光源
シーン原画像の画像データから求めることも考えられる
が、撮影光源に起因する色バランス偏倚の補正について
は、撮影光源の光源種が同一であっても好ましい補正が
各原画像毎に相違していることがある。
【００３７】このため、撮影光源に起因する原画像の色
バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件につ
いては、請求項８に記載したように、補正条件設定対象
の原画像の画像データに基づいて設定することが好まし
い。これにより、撮影光源に起因する色バランス偏倚を
個々の原画像毎に精度良く補正できる適正な補正条件を
得ることができる。
バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件につ
いては、請求項８に記載したように、補正条件設定対象
の原画像の画像データに基づいて設定することが好まし
い。これにより、撮影光源に起因する色バランス偏倚を
個々の原画像毎に精度良く補正できる適正な補正条件を
得ることができる。
【００３８】請求項９記載の発明に係る画像処理方法
は、一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群
の各原画像を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は
異常シーンを表す異常シーン原画像に各々分類し、前記
原画像群に占める異常シーン原画像の割合が所定値以上
の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラン
ス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、前記異
常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件
に影響を及ぼさないように設定するか、又は前記異常シ
ーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件に及
ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が所定値未満
の場合よりも小さくなるように設定するので、請求項１
記載の発明と同様に、被写体が撮影記録されて成る原画
像群に占める異常シーン原画像の割合が高い場合に、適
正な色バランス補正条件を得ることができる。
は、一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群
の各原画像を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は
異常シーンを表す異常シーン原画像に各々分類し、前記
原画像群に占める異常シーン原画像の割合が所定値以上
の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラン
ス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、前記異
常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件
に影響を及ぼさないように設定するか、又は前記異常シ
ーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件に及
ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が所定値未満
の場合よりも小さくなるように設定するので、請求項１
記載の発明と同様に、被写体が撮影記録されて成る原画
像群に占める異常シーン原画像の割合が高い場合に、適
正な色バランス補正条件を得ることができる。
【００３９】請求項１０記載の発明に係る記録媒体は、
一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各
原画像を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常
シーンを表す異常シーン原画像に各々分類する第１のス
テップ、及び、前記原画像群に占める異常シーン原画像
の割合が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する
各原画像の色バランス偏倚を補正するための色バランス
補正条件を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記
色バランス補正条件に影響を及ぼさないように設定する
か、又は前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バ
ランス補正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像
の割合が所定値未満の場合よりも小さくなるように設定
する第２のステップを含む処理をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムが記録されている。
一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各
原画像を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常
シーンを表す異常シーン原画像に各々分類する第１のス
テップ、及び、前記原画像群に占める異常シーン原画像
の割合が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する
各原画像の色バランス偏倚を補正するための色バランス
補正条件を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記
色バランス補正条件に影響を及ぼさないように設定する
か、又は前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バ
ランス補正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像
の割合が所定値未満の場合よりも小さくなるように設定
する第２のステップを含む処理をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムが記録されている。
【００４０】請求項１０記載の発明に係る記録媒体に
は、上記第１及び第２のステップを含む処理、すなわち
コンピュータを、請求項１に記載の画像処理装置として
機能させるためのプログラムが記録されているので、コ
ンピュータが前記記録媒体に記録されたプログラムを読
み出して実行することにより、請求項１記載の発明と同
様に、被写体が撮影記録されて成る原画像群に占める異
常シーン原画像の割合が高い場合に、適正な色バランス
補正条件を得ることができる。
は、上記第１及び第２のステップを含む処理、すなわち
コンピュータを、請求項１に記載の画像処理装置として
機能させるためのプログラムが記録されているので、コ
ンピュータが前記記録媒体に記録されたプログラムを読
み出して実行することにより、請求項１記載の発明と同
様に、被写体が撮影記録されて成る原画像群に占める異
常シーン原画像の割合が高い場合に、適正な色バランス
補正条件を得ることができる。
【００４１】請求項１１記載の発明に係る伝送媒体は、
一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各
原画像を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常
シーンを表す異常シーン原画像に各々分類する第１のス
テップ、及び、前記原画像群に占める異常シーン原画像
の割合が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する
各原画像の色バランス偏倚を補正するための色バランス
補正条件を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記
色バランス補正条件に影響を及ぼさないように設定する
か、又は前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バ
ランス補正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像
の割合が所定値未満の場合よりも小さくなるように設定
する第２のステップを含む処理をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムを伝送する。
一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各
原画像を、正常シーンを表す正常シーン原画像又は異常
シーンを表す異常シーン原画像に各々分類する第１のス
テップ、及び、前記原画像群に占める異常シーン原画像
の割合が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する
各原画像の色バランス偏倚を補正するための色バランス
補正条件を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記
色バランス補正条件に影響を及ぼさないように設定する
か、又は前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バ
ランス補正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像
の割合が所定値未満の場合よりも小さくなるように設定
する第２のステップを含む処理をコンピュータに実行さ
せるためのプログラムを伝送する。
【００４２】請求項１１記載の発明に係る伝送媒体は、
上記第１及び第２のステップを含む処理、すなわちコン
ピュータを、請求項１に記載の画像処理装置として機能
させるためのプログラムを伝送するので、コンピュータ
が前記伝送媒体によって伝送されたプログラムを記憶手
段に一時記憶した後に前記記憶手段から読み出して実行
することにより、請求項１記載の発明と同様に、被写体
が撮影記録されて成る原画像群に占める異常シーン原画
像の割合が高い場合に、適正な色バランス補正条件を得
ることができる。
上記第１及び第２のステップを含む処理、すなわちコン
ピュータを、請求項１に記載の画像処理装置として機能
させるためのプログラムを伝送するので、コンピュータ
が前記伝送媒体によって伝送されたプログラムを記憶手
段に一時記憶した後に前記記憶手段から読み出して実行
することにより、請求項１記載の発明と同様に、被写体
が撮影記録されて成る原画像群に占める異常シーン原画
像の割合が高い場合に、適正な色バランス補正条件を得
ることができる。
【００４３】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照し、本発明の実
施形態の一例を詳細に説明する。図１には、本発明が適
用された画像処理システム１０が示されている。画像処
理システム１０は、フィルムスキャナ１２、画像処理装
置１４及びプリンタ１６が直列に接続されて構成されて
いる。
施形態の一例を詳細に説明する。図１には、本発明が適
用された画像処理システム１０が示されている。画像処
理システム１０は、フィルムスキャナ１２、画像処理装
置１４及びプリンタ１６が直列に接続されて構成されて
いる。
【００４４】フィルムスキャナ１２は、写真フィルム２
６（例えばネガフィルムやリバーサルフィルム）等の写
真感光材料（以下単に写真フィルムと称する）に記録さ
れているフィルム画像（被写体を撮影後、現像処理され
ることで可視化されたネガ画像又はポジ画像：本発明の
原画像に相当）を読み取り、該読み取りによって得られ
た画像データを出力するものであり、光源２０から射出
され光拡散ボックス２２によって光量むらが低減された
光が、フィルムキャリア２４にセットされている写真フ
ィルム２６に照射され、写真フィルム２６を透過した光
がレンズ２８を介してラインＣＣＤセンサ３０（エリア
ＣＣＤセンサでもよい）の受光面上に結像されるように
構成されている。
６（例えばネガフィルムやリバーサルフィルム）等の写
真感光材料（以下単に写真フィルムと称する）に記録さ
れているフィルム画像（被写体を撮影後、現像処理され
ることで可視化されたネガ画像又はポジ画像：本発明の
原画像に相当）を読み取り、該読み取りによって得られ
た画像データを出力するものであり、光源２０から射出
され光拡散ボックス２２によって光量むらが低減された
光が、フィルムキャリア２４にセットされている写真フ
ィルム２６に照射され、写真フィルム２６を透過した光
がレンズ２８を介してラインＣＣＤセンサ３０（エリア
ＣＣＤセンサでもよい）の受光面上に結像されるように
構成されている。
【００４５】フィルムキャリア２４は、写真フィルム２
６上のフィルム画像が記録されている箇所が、光源２０
からの射出光の光軸上に順に位置するように写真フィル
ム２６を搬送する。これにより、写真フィルム２６に記
録されているフィルム画像がＣＣＤセンサ３０によって
順に読み取られ、ＣＣＤセンサ３０からはフィルム画像
に対応する信号が出力される。ＣＣＤセンサ３０から出
力された信号はＡ／Ｄ変換器３２によってデジタルの画
像データに変換されて画像処理装置１４に入力される。
６上のフィルム画像が記録されている箇所が、光源２０
からの射出光の光軸上に順に位置するように写真フィル
ム２６を搬送する。これにより、写真フィルム２６に記
録されているフィルム画像がＣＣＤセンサ３０によって
順に読み取られ、ＣＣＤセンサ３０からはフィルム画像
に対応する信号が出力される。ＣＣＤセンサ３０から出
力された信号はＡ／Ｄ変換器３２によってデジタルの画
像データに変換されて画像処理装置１４に入力される。
【００４６】画像処理装置１４のスキャナ補正部３６
は、入力されたスキャンデータ（フィルムスキャナ１２
から入力されるＲ、Ｇ、Ｂのデータ）から各画素毎に対
応するセルの暗出力レベルを減ずる暗補正、暗補正を行
ったデータを濃度値を表すデータに対数変換する濃度変
換、写真フィルム２６を照明する光の光量むらに応じて
濃度変換後のデータを補正するシェーディング補正、該
シェーディング補正を行ったデータのうち入射光量に対
応した信号が出力されないセル（所謂欠陥画素）のデー
タを周囲の画素のデータから補間して新たに生成する欠
陥画素補正の各処理を順に行う。スキャナ補正部３６の
出力端はＩ／Ｏコントローラ３８の入力端に接続されて
おり、スキャナ補正部３６で前記各処理が施されたデー
タはスキャンデータとしてＩ／Ｏコントローラ３８に入
力される。
は、入力されたスキャンデータ（フィルムスキャナ１２
から入力されるＲ、Ｇ、Ｂのデータ）から各画素毎に対
応するセルの暗出力レベルを減ずる暗補正、暗補正を行
ったデータを濃度値を表すデータに対数変換する濃度変
換、写真フィルム２６を照明する光の光量むらに応じて
濃度変換後のデータを補正するシェーディング補正、該
シェーディング補正を行ったデータのうち入射光量に対
応した信号が出力されないセル（所謂欠陥画素）のデー
タを周囲の画素のデータから補間して新たに生成する欠
陥画素補正の各処理を順に行う。スキャナ補正部３６の
出力端はＩ／Ｏコントローラ３８の入力端に接続されて
おり、スキャナ補正部３６で前記各処理が施されたデー
タはスキャンデータとしてＩ／Ｏコントローラ３８に入
力される。
【００４７】Ｉ／Ｏコントローラ３８の入力端は、イメ
ージプロセッサ４０のデータ出力端にも接続されてお
り、イメージプロセッサ４０からは画像処理（詳細は後
述）が行われた画像データが入力される。また、Ｉ／Ｏ
コントローラ３８の入力端はパーソナルコンピュータ４
２にも接続されている。パーソナルコンピュータ４２は
拡張スロット（図示省略）を備えており、この拡張スロ
ットには、メモリカードやＣＤ−Ｒ等の情報記憶媒体に
対してデータの読出し／書込みを行うドライバ（図示省
略）や、他の情報処理機器と通信を行うための通信制御
装置が接続される。拡張スロットを介して外部からファ
イル画像データが入力された場合、入力されたファイル
画像データはＩ／Ｏコントローラ３８へ入力される。
ージプロセッサ４０のデータ出力端にも接続されてお
り、イメージプロセッサ４０からは画像処理（詳細は後
述）が行われた画像データが入力される。また、Ｉ／Ｏ
コントローラ３８の入力端はパーソナルコンピュータ４
２にも接続されている。パーソナルコンピュータ４２は
拡張スロット（図示省略）を備えており、この拡張スロ
ットには、メモリカードやＣＤ−Ｒ等の情報記憶媒体に
対してデータの読出し／書込みを行うドライバ（図示省
略）や、他の情報処理機器と通信を行うための通信制御
装置が接続される。拡張スロットを介して外部からファ
イル画像データが入力された場合、入力されたファイル
画像データはＩ／Ｏコントローラ３８へ入力される。
【００４８】Ｉ／Ｏコントローラ３８の出力端は、イメ
ージプロセッサ４０のデータ入力端、オートセットアッ
プエンジン４４、パーソナルコンピュータ４２に各々接
続されており、更にＩ／Ｆ回路５４を介してプリンタ１
６に接続されている。Ｉ／Ｏコントローラ３８は、入力
された画像データを、出力端に接続された前記各機器に
選択的に出力する。
ージプロセッサ４０のデータ入力端、オートセットアッ
プエンジン４４、パーソナルコンピュータ４２に各々接
続されており、更にＩ／Ｆ回路５４を介してプリンタ１
６に接続されている。Ｉ／Ｏコントローラ３８は、入力
された画像データを、出力端に接続された前記各機器に
選択的に出力する。
【００４９】本実施形態では、写真フィルム２６に記録
されている個々のフィルム画像に対し、フィルムスキャ
ナ１２において異なる解像度で２回の読み取りを行う。
１回目の比較的低解像度での読み取り（以下、プレスキ
ャンという）では、フィルム画像の濃度が非常に低い場
合（例えばネガフィルムにおける露光アンダのネガ画
像）にも、ＣＣＤセンサ３０で蓄積電荷の飽和が生じな
いように決定した読取条件（写真フィルム２６に照射す
る光のＲ、Ｇ、Ｂの各波長域毎の光量、ＣＣＤセンサ３
０の電荷蓄積時間）で写真フィルム２６の全面の読み取
りが行われる。このプレスキャンによって得られたデー
タ（プレスキャンデータ）は、Ｉ／Ｏコントローラ３８
からオートセットアップエンジン４４へ入力される。
されている個々のフィルム画像に対し、フィルムスキャ
ナ１２において異なる解像度で２回の読み取りを行う。
１回目の比較的低解像度での読み取り（以下、プレスキ
ャンという）では、フィルム画像の濃度が非常に低い場
合（例えばネガフィルムにおける露光アンダのネガ画
像）にも、ＣＣＤセンサ３０で蓄積電荷の飽和が生じな
いように決定した読取条件（写真フィルム２６に照射す
る光のＲ、Ｇ、Ｂの各波長域毎の光量、ＣＣＤセンサ３
０の電荷蓄積時間）で写真フィルム２６の全面の読み取
りが行われる。このプレスキャンによって得られたデー
タ（プレスキャンデータ）は、Ｉ／Ｏコントローラ３８
からオートセットアップエンジン４４へ入力される。
【００５０】オートセットアップエンジン４４は、ＣＰ
Ｕ４６、ＲＡＭ４８（例えばＤＲＡＭ）、ＲＯＭ５０
（例えば記憶内容を書換え可能なＲＯＭ）、入出力ポー
ト５２を備え、これらがバスを介して互いに接続されて
構成されている。オートセットアップエンジン４４は、
Ｉ／Ｏコントローラ３８から入力されたプレスキャンデ
ータに基づいてフィルム画像のコマ位置を判定し、写真
フィルム２６上のフィルム画像記録領域に対応するデー
タ（プレスキャン画像データ）を抽出する。また、プレ
スキャン画像データに基づいて、フィルム画像のサイズ
を判定すると共に濃度等の画像特徴量を演算し、プレス
キャンを行った写真フィルム２６に対し、フィルムスキ
ャナ１２が比較的高解像度での再度の読み取り（以下、
ファインスキャンという）を行う際の読取条件を決定す
る。そしてコマ位置及び読取条件をフィルムスキャナ１
２に出力する。
Ｕ４６、ＲＡＭ４８（例えばＤＲＡＭ）、ＲＯＭ５０
（例えば記憶内容を書換え可能なＲＯＭ）、入出力ポー
ト５２を備え、これらがバスを介して互いに接続されて
構成されている。オートセットアップエンジン４４は、
Ｉ／Ｏコントローラ３８から入力されたプレスキャンデ
ータに基づいてフィルム画像のコマ位置を判定し、写真
フィルム２６上のフィルム画像記録領域に対応するデー
タ（プレスキャン画像データ）を抽出する。また、プレ
スキャン画像データに基づいて、フィルム画像のサイズ
を判定すると共に濃度等の画像特徴量を演算し、プレス
キャンを行った写真フィルム２６に対し、フィルムスキ
ャナ１２が比較的高解像度での再度の読み取り（以下、
ファインスキャンという）を行う際の読取条件を決定す
る。そしてコマ位置及び読取条件をフィルムスキャナ１
２に出力する。
【００５１】また、オートセットアップエンジン４４
は、プレスキャン画像データに基づいて、フィルム画像
中の主要部（例えば人物の顔に相当する領域（顔領域))
の抽出を含む画像特徴量の演算を行い、フィルムスキャ
ナ１２がファインスキャンを行うことによって得られる
画像データ（ファインスキャン画像データ）に対する各
種の画像処理の処理条件を演算により自動的に決定し
（セットアップ演算）、決定した処理条件をイメージプ
ロセッサ４０へ出力する。
は、プレスキャン画像データに基づいて、フィルム画像
中の主要部（例えば人物の顔に相当する領域（顔領域))
の抽出を含む画像特徴量の演算を行い、フィルムスキャ
ナ１２がファインスキャンを行うことによって得られる
画像データ（ファインスキャン画像データ）に対する各
種の画像処理の処理条件を演算により自動的に決定し
（セットアップ演算）、決定した処理条件をイメージプ
ロセッサ４０へ出力する。
【００５２】パーソナルコンピュータ４２には、ディス
プレイ、キーボード、及びマウスが接続されている（何
れも図示省略）。パーソナルコンピュータ４２は、オー
トセットアップエンジン４４からプレスキャン画像デー
タを取込むと共に、オートセットアップエンジン４４に
よって決定された画像処理の処理条件を取込み、取り込
んだ処理条件に基づき、ファインスキャン画像データを
対象としてイメージプロセッサ４０で行われる画像処理
と等価な画像処理をプレスキャン画像データに対して行
ってシミュレーション画像データを生成する。
プレイ、キーボード、及びマウスが接続されている（何
れも図示省略）。パーソナルコンピュータ４２は、オー
トセットアップエンジン４４からプレスキャン画像デー
タを取込むと共に、オートセットアップエンジン４４に
よって決定された画像処理の処理条件を取込み、取り込
んだ処理条件に基づき、ファインスキャン画像データを
対象としてイメージプロセッサ４０で行われる画像処理
と等価な画像処理をプレスキャン画像データに対して行
ってシミュレーション画像データを生成する。
【００５３】そして、生成したシミュレーション画像デ
ータを、ディスプレイに画像を表示するための信号に変
換し、該信号に基づいてディスプレイにシミュレーショ
ン画像を表示する。また、表示されたシミュレーション
画像に対しオペレータによって画質等の検定が行われ、
検定結果として処理条件の修正を指示する情報がキーボ
ードを介して入力されると、該情報をオートセットアッ
プエンジン４４へ出力する。これにより、オートセット
アップエンジン４４では画像処理の処理条件の再演算等
の処理が行われる。
ータを、ディスプレイに画像を表示するための信号に変
換し、該信号に基づいてディスプレイにシミュレーショ
ン画像を表示する。また、表示されたシミュレーション
画像に対しオペレータによって画質等の検定が行われ、
検定結果として処理条件の修正を指示する情報がキーボ
ードを介して入力されると、該情報をオートセットアッ
プエンジン４４へ出力する。これにより、オートセット
アップエンジン４４では画像処理の処理条件の再演算等
の処理が行われる。
【００５４】一方、フィルムスキャナ１２でフィルム画
像に対してファインスキャンが行われることによってＩ
／Ｏコントローラ３８に入力された画像データ（ファイ
ンスキャン画像データ）は、Ｉ／Ｏコントローラ３８か
らイメージプロセッサ４０へ入力される。イメージプロ
セッサ４０は、階調変換や色変換を含む濃度・色補正処
理、画素密度変換処理、画像の超低周波輝度成分の階調
を圧縮するハイパートーン処理、粒状を抑制しながらシ
ャープネスを強調するハイパーシャープネス処理等の各
種の画像処理を行う画像処理回路を各々備えており、入
力された画像データに対し、オートセットアップエンジ
ン４４によって各画像毎に決定されて通知された処理条
件に従って種々の画像処理を行う。
像に対してファインスキャンが行われることによってＩ
／Ｏコントローラ３８に入力された画像データ（ファイ
ンスキャン画像データ）は、Ｉ／Ｏコントローラ３８か
らイメージプロセッサ４０へ入力される。イメージプロ
セッサ４０は、階調変換や色変換を含む濃度・色補正処
理、画素密度変換処理、画像の超低周波輝度成分の階調
を圧縮するハイパートーン処理、粒状を抑制しながらシ
ャープネスを強調するハイパーシャープネス処理等の各
種の画像処理を行う画像処理回路を各々備えており、入
力された画像データに対し、オートセットアップエンジ
ン４４によって各画像毎に決定されて通知された処理条
件に従って種々の画像処理を行う。
【００５５】イメージプロセッサ４０で実行可能な画像
処理としては、上記以外に、例えば画像全体又は一部分
（例えば人物の顔に相当する領域）に対するシャープネ
ス補正又はソフトフォーカス処理や、画調を意図的に変
更する画像処理（出力画像をモノトーンに仕上げる画像
処理、出力画像をポートレート調に仕上げる画像処理、
出力画像をセピア調に仕上げる画像処理等）や、画像を
加工する画像処理（例えば原画像中に存在する人物を主
画像上で細身に仕上げるための画像処理、赤目を修正す
る画像処理等）や、ＬＦ（レンズ付きフィルム）によっ
て撮影された画像に対し、ＬＦのレンズの歪曲収差、倍
率色収差に起因する画像の幾何学的歪み、色ずれ、ＬＦ
のレンズの周辺減光に起因する画像の周縁部の明度低
下、ＬＦのレンズの特性に起因する画像の鮮鋭度の低下
等のように、ＬＦのレンズの特性に起因する出力画像の
画質の低下を補正する各種のＬＦ収差補正処理等が挙げ
られる。
処理としては、上記以外に、例えば画像全体又は一部分
（例えば人物の顔に相当する領域）に対するシャープネ
ス補正又はソフトフォーカス処理や、画調を意図的に変
更する画像処理（出力画像をモノトーンに仕上げる画像
処理、出力画像をポートレート調に仕上げる画像処理、
出力画像をセピア調に仕上げる画像処理等）や、画像を
加工する画像処理（例えば原画像中に存在する人物を主
画像上で細身に仕上げるための画像処理、赤目を修正す
る画像処理等）や、ＬＦ（レンズ付きフィルム）によっ
て撮影された画像に対し、ＬＦのレンズの歪曲収差、倍
率色収差に起因する画像の幾何学的歪み、色ずれ、ＬＦ
のレンズの周辺減光に起因する画像の周縁部の明度低
下、ＬＦのレンズの特性に起因する画像の鮮鋭度の低下
等のように、ＬＦのレンズの特性に起因する出力画像の
画質の低下を補正する各種のＬＦ収差補正処理等が挙げ
られる。
【００５６】イメージプロセッサ４０で画像処理が行わ
れた画像データを印画紙への画像の記録に用いる場合に
は、イメージプロセッサ４０で画像処理が行われた画像
データは、Ｉ／Ｏコントローラ３８からＩ／Ｆ回路５４
を介し記録用画像データとしてプリンタ１６へ出力され
る。また、画像処理後の画像データを画像ファイルとし
て外部へ出力する場合は、Ｉ／Ｏコントローラ３８から
パーソナルコンピュータ４２に画像データが出力され
る。これにより、パーソナルコンピュータ４２では、外
部への出力用としてＩ／Ｏコントローラ３８から入力さ
れた画像データを、拡張スロットを介して画像ファイル
として外部（前記ドライバや通信制御装置等）に出力す
る。
れた画像データを印画紙への画像の記録に用いる場合に
は、イメージプロセッサ４０で画像処理が行われた画像
データは、Ｉ／Ｏコントローラ３８からＩ／Ｆ回路５４
を介し記録用画像データとしてプリンタ１６へ出力され
る。また、画像処理後の画像データを画像ファイルとし
て外部へ出力する場合は、Ｉ／Ｏコントローラ３８から
パーソナルコンピュータ４２に画像データが出力され
る。これにより、パーソナルコンピュータ４２では、外
部への出力用としてＩ／Ｏコントローラ３８から入力さ
れた画像データを、拡張スロットを介して画像ファイル
として外部（前記ドライバや通信制御装置等）に出力す
る。
【００５７】プリンタ１６は、画像メモリ５８、Ｒ，
Ｇ，Ｂのレーザ光源６０、該レーザ光源６０の作動を制
御するレーザドライバ６２を備えている。画像処理装置
１４から入力された記録用画像データは画像メモリ５８
に一旦記憶された後に読み出され、レーザ光源６０から
射出されるＲ，Ｇ，Ｂのレーザ光の変調に用いられる。
レーザ光源６０から射出されたレーザ光は、ポリゴンミ
ラー６４、ｆθレンズ６６を介して印画紙６８上を走査
され、印画紙６８に画像が露光記録される。画像が露光
記録された印画紙６８は、プロセッサ部１８へ送られて
発色現像、漂白定着、水洗、乾燥の各処理が施される。
これにより、印画紙６８に露光記録された画像が可視化
される。
Ｇ，Ｂのレーザ光源６０、該レーザ光源６０の作動を制
御するレーザドライバ６２を備えている。画像処理装置
１４から入力された記録用画像データは画像メモリ５８
に一旦記憶された後に読み出され、レーザ光源６０から
射出されるＲ，Ｇ，Ｂのレーザ光の変調に用いられる。
レーザ光源６０から射出されたレーザ光は、ポリゴンミ
ラー６４、ｆθレンズ６６を介して印画紙６８上を走査
され、印画紙６８に画像が露光記録される。画像が露光
記録された印画紙６８は、プロセッサ部１８へ送られて
発色現像、漂白定着、水洗、乾燥の各処理が施される。
これにより、印画紙６８に露光記録された画像が可視化
される。
【００５８】次に本実施形態の作用を説明する。本実施
形態に係る濃度・色補正条件演算処理は、請求項９に記
載の画像処理方法が適用された処理であり、オートセッ
トアップエンジン４４のＣＰＵ４６により、濃度・色補
正条件演算プログラムが実行されることにより実現され
る。濃度・色補正条件演算プログラムは、その他の処理
をＣＰＵ４６で実行させるためのプログラムと共に、当
初は、情報記憶媒体７２（図１参照）に記憶されてい
る。なお、図１では情報記憶媒体７２をフロッピー（登
録商標）ディスクとして示しているが、ＣＤ−ＲＯＭや
メモリカード等の他の情報記憶媒体で構成してもよい。
形態に係る濃度・色補正条件演算処理は、請求項９に記
載の画像処理方法が適用された処理であり、オートセッ
トアップエンジン４４のＣＰＵ４６により、濃度・色補
正条件演算プログラムが実行されることにより実現され
る。濃度・色補正条件演算プログラムは、その他の処理
をＣＰＵ４６で実行させるためのプログラムと共に、当
初は、情報記憶媒体７２（図１参照）に記憶されてい
る。なお、図１では情報記憶媒体７２をフロッピー（登
録商標）ディスクとして示しているが、ＣＤ−ＲＯＭや
メモリカード等の他の情報記憶媒体で構成してもよい。
【００５９】パーソナルコンピュータ４２に接続された
情報読出装置（図示省略）に情報記憶媒体７２が装填さ
れ、情報記憶媒体７２から画像処理装置１４へのプログ
ラムの移入（インストール）が指示されると、情報読出
装置によって情報記憶媒体７２から濃度・色補正条件演
算プログラム等が読み出され、記憶内容を書換え可能な
ＲＯＭ５０に記憶される。
情報読出装置（図示省略）に情報記憶媒体７２が装填さ
れ、情報記憶媒体７２から画像処理装置１４へのプログ
ラムの移入（インストール）が指示されると、情報読出
装置によって情報記憶媒体７２から濃度・色補正条件演
算プログラム等が読み出され、記憶内容を書換え可能な
ＲＯＭ５０に記憶される。
【００６０】そして、濃度・色補正条件演算処理を実行
すべきタイミング（スキャナ１２から画像処理装置１４
にプレスキャンデータが入力され、オートセットアップ
エンジン４４において、プレスキャンデータからの画像
データの切り出し等の処理を完了したタイミング）が到
来すると、ＲＯＭ５０から濃度・色補正条件演算プログ
ラムが読み出され、濃度・色補正条件演算プログラムが
ＣＰＵ４６によって実行される。これにより、オートセ
ットアップエンジン４４は請求項１の発明に係る画像処
理装置として機能する。このように、濃度・色補正条件
演算プログラム等を記憶している情報記憶媒体７２は請
求項１０に記載の記録媒体に対応している。
すべきタイミング（スキャナ１２から画像処理装置１４
にプレスキャンデータが入力され、オートセットアップ
エンジン４４において、プレスキャンデータからの画像
データの切り出し等の処理を完了したタイミング）が到
来すると、ＲＯＭ５０から濃度・色補正条件演算プログ
ラムが読み出され、濃度・色補正条件演算プログラムが
ＣＰＵ４６によって実行される。これにより、オートセ
ットアップエンジン４４は請求項１の発明に係る画像処
理装置として機能する。このように、濃度・色補正条件
演算プログラム等を記憶している情報記憶媒体７２は請
求項１０に記載の記録媒体に対応している。
【００６１】濃度・色補正条件演算処理は、イメージプ
ロセッサ４０で実行される濃度・色補正処理における色
・濃度補正条件（最終色バランス補正量）を、単一の写
真フィルム２６に記録された各フィルム画像について各
々演算する処理であり、以下、その詳細について図２の
フローチャートを参照して説明する。なお、以下では一
例として、写真フィルム２６としてのネガフィルムに記
録されたネガ画像に対して色・濃度補正条件（最終色バ
ランス補正量）を演算する場合を説明する。
ロセッサ４０で実行される濃度・色補正処理における色
・濃度補正条件（最終色バランス補正量）を、単一の写
真フィルム２６に記録された各フィルム画像について各
々演算する処理であり、以下、その詳細について図２の
フローチャートを参照して説明する。なお、以下では一
例として、写真フィルム２６としてのネガフィルムに記
録されたネガ画像に対して色・濃度補正条件（最終色バ
ランス補正量）を演算する場合を説明する。
【００６２】ステップ１００では、写真フィルム２６に
記録されている各フィルム画像の画像データを用いて、
第１の色バランス補正値を各フィルム画像について各々
演算する第１の色バランス補正値設定処理を行う。以
下、第１の色バランス補正値設定処理処理について、図
３のフローチャートを参照して説明する。
記録されている各フィルム画像の画像データを用いて、
第１の色バランス補正値を各フィルム画像について各々
演算する第１の色バランス補正値設定処理を行う。以
下、第１の色バランス補正値設定処理処理について、図
３のフローチャートを参照して説明する。
【００６３】ステップ１６０では、処理対象のフィルム
画像の画像データを取り込む。なお、この画像データは
フィルム画像の全ての画素の各色成分（例えばＲ，Ｇ，
Ｂ）毎の濃度値を表すデータである。次のステップ１６
２では、取り込んだ画像データが表すフィルム画像の各
画素の濃度値に基づいて、各色成分毎に最大濃度ｄjmax
及び最小濃度ｄjmin （ｊは各色成分の何れかを表す）
を演算する。
画像の画像データを取り込む。なお、この画像データは
フィルム画像の全ての画素の各色成分（例えばＲ，Ｇ，
Ｂ）毎の濃度値を表すデータである。次のステップ１６
２では、取り込んだ画像データが表すフィルム画像の各
画素の濃度値に基づいて、各色成分毎に最大濃度ｄjmax
及び最小濃度ｄjmin （ｊは各色成分の何れかを表す）
を演算する。
【００６４】ステップ１６４では、画像データから各色
成分毎に求めた最大濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin に
基づいて、各成分毎の最大濃度（ｄrmax ，ｄgmax ，ｄ
bmax ）を仮のハイライト点の濃度、各成分毎の最小濃
度（ｄrmin ，ｄgmin ，ｄbmin ）を仮のシャドー点の
濃度とし、フィルム画像の各画素の濃度値を各色成分毎
に規格化する。この規格化は次式を用いて行うことがで
きる。 ｄj'＝１００×（ｄj −ｄjmin）／（ｄjmax −ｄjmi
n） 但し、ｄjは演算対象画素の色成分ｊの濃度値、ｄj'は
色成分ｊの規格化濃度値である。
成分毎に求めた最大濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin に
基づいて、各成分毎の最大濃度（ｄrmax ，ｄgmax ，ｄ
bmax ）を仮のハイライト点の濃度、各成分毎の最小濃
度（ｄrmin ，ｄgmin ，ｄbmin ）を仮のシャドー点の
濃度とし、フィルム画像の各画素の濃度値を各色成分毎
に規格化する。この規格化は次式を用いて行うことがで
きる。 ｄj'＝１００×（ｄj −ｄjmin）／（ｄjmax −ｄjmi
n） 但し、ｄjは演算対象画素の色成分ｊの濃度値、ｄj'は
色成分ｊの規格化濃度値である。
【００６５】次のステップ１６６では、規格化後の画像
データを用いて各画素の彩度を演算し、フィルム画像中
の高彩度の画素を抽出する。例として図８（Ａ）に示す
ように、Ｒ濃度ｄｒ、Ｇ濃度ｄｇ、Ｂ濃度ｄｂを座標軸
とする３次元濃度座標（ＲＧＢ濃度座標）によって規定
されるＲＧＢ濃度空間に対し、原点（０，０，０）及び
ＲＧＢ濃度空間内の点（１，１，１）を各々通る直線Ｑ
に垂直で、かつ原点（０，０，０）を含む平面ψ（Ｒ＋
Ｇ＋Ｂ＝０の平面）を設定し、各画素の各色成分毎の規
格化濃度値（ｄr'，ｄg'，ｄb'）に対応するＲＧＢ濃度
座標上での各画素の濃度点を平面ψ上に写像する。
データを用いて各画素の彩度を演算し、フィルム画像中
の高彩度の画素を抽出する。例として図８（Ａ）に示す
ように、Ｒ濃度ｄｒ、Ｇ濃度ｄｇ、Ｂ濃度ｄｂを座標軸
とする３次元濃度座標（ＲＧＢ濃度座標）によって規定
されるＲＧＢ濃度空間に対し、原点（０，０，０）及び
ＲＧＢ濃度空間内の点（１，１，１）を各々通る直線Ｑ
に垂直で、かつ原点（０，０，０）を含む平面ψ（Ｒ＋
Ｇ＋Ｂ＝０の平面）を設定し、各画素の各色成分毎の規
格化濃度値（ｄr'，ｄg'，ｄb'）に対応するＲＧＢ濃度
座標上での各画素の濃度点を平面ψ上に写像する。
【００６６】そして平面ψ上に、図８（Ｂ）に示すｘｙ
直交座標を設定する。或る画素の規格化濃度値に対応す
る濃度点の平面ψ上への写像位置が点Ｐであるとする
と、前記画素の色相はｘｙ座標の原点及び点Ｐを通る直
線とｘ軸の成す角θ（色相角θという）に対応し、前記
画素の彩度はｘｙ座標の原点と点Ｐとの距離に対応して
いる。なお参考までに、画素の明度は各色成分毎の規格
化濃度に基づき「明度＝（ｄr'＋ｄg'＋ｄb'）／３」等
の演算式によって求めることができる。
直交座標を設定する。或る画素の規格化濃度値に対応す
る濃度点の平面ψ上への写像位置が点Ｐであるとする
と、前記画素の色相はｘｙ座標の原点及び点Ｐを通る直
線とｘ軸の成す角θ（色相角θという）に対応し、前記
画素の彩度はｘｙ座標の原点と点Ｐとの距離に対応して
いる。なお参考までに、画素の明度は各色成分毎の規格
化濃度に基づき「明度＝（ｄr'＋ｄg'＋ｄb'）／３」等
の演算式によって求めることができる。
【００６７】従って、各画素毎に、規格化濃度値に対応
する濃度点の平面ψ上への写像位置（点Ｐの位置）を求
め、図８（Ｃ）にも示すように、ｘｙ座標の原点と点Ｐ
との距離を彩度の閾値Ｌthと比較することで高彩度画素
か否かを判定することができ、原点と点Ｐとの距離が彩
度の閾値Ｌthよりも大きい画素を高彩度画素として抽出
することができる。
する濃度点の平面ψ上への写像位置（点Ｐの位置）を求
め、図８（Ｃ）にも示すように、ｘｙ座標の原点と点Ｐ
との距離を彩度の閾値Ｌthと比較することで高彩度画素
か否かを判定することができ、原点と点Ｐとの距離が彩
度の閾値Ｌthよりも大きい画素を高彩度画素として抽出
することができる。
【００６８】次のステップ１６８では、ステップ１６６
で抽出した特定の高彩度画素の色相を、フィルム画像上
で前記特定の高彩度画素の近傍に存在する８個の画素
（所謂８近傍の画素）の色相と各々比較し、特定の高彩
度画素の近傍に存在している８画素の中に特定の高彩度
画素と色相が近似している画素が有れば、該画素を高彩
度画素と判定することを、ステップ１６６で抽出した全
ての高彩度画素について各々行う。
で抽出した特定の高彩度画素の色相を、フィルム画像上
で前記特定の高彩度画素の近傍に存在する８個の画素
（所謂８近傍の画素）の色相と各々比較し、特定の高彩
度画素の近傍に存在している８画素の中に特定の高彩度
画素と色相が近似している画素が有れば、該画素を高彩
度画素と判定することを、ステップ１６６で抽出した全
ての高彩度画素について各々行う。
【００６９】ステップ１７０では、ステップ１６８の処
理によって高彩度画素と判定した画素の数が増加したか
否か判定する。ステップ１７０の判定が肯定された場合
にはステップ１６８へ戻り、新たに高彩度画素と判定し
た画素を対象として、近傍に存在している画素（既に高
彩度画素と判定されている画素を除く）との色相を比較
し、近傍に存在している各画素のうち色相が近似してい
る画素を高彩度画素と判定する。このステップ１６８は
ステップ１７０の判定が否定される迄繰り返される。ス
テップ１７０の判定が否定されるとステップ１７２へ移
行し、高彩度画素と判定された画素を除外し、高彩度画
素と判定されなかった画素のみをグレー候補画素と認定
する。そして、グレー候補画素と認定した画素を記憶す
る。
理によって高彩度画素と判定した画素の数が増加したか
否か判定する。ステップ１７０の判定が肯定された場合
にはステップ１６８へ戻り、新たに高彩度画素と判定し
た画素を対象として、近傍に存在している画素（既に高
彩度画素と判定されている画素を除く）との色相を比較
し、近傍に存在している各画素のうち色相が近似してい
る画素を高彩度画素と判定する。このステップ１６８は
ステップ１７０の判定が否定される迄繰り返される。ス
テップ１７０の判定が否定されるとステップ１７２へ移
行し、高彩度画素と判定された画素を除外し、高彩度画
素と判定されなかった画素のみをグレー候補画素と認定
する。そして、グレー候補画素と認定した画素を記憶す
る。
【００７０】例えばフィルム画像が高彩度の画素を多数
含んだ画像（例えばカラーフェリアの生じ易い画像）で
あった場合、ＲＧＢ濃度座標上でフィルム画像の各画素
に対応する位置に点をプロットしたときの点の分布（以
下、単に「ＲＧＢ濃度座標上での画素の分布」という）
は、例として図９（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、グレ
ーバランスを表すと推定される画素の集合（図９（Ａ）
及び（Ｂ）における「グレー候補画素の集合」）の周囲
の若干離れた位置に、高彩度の画素の集合が現れる分布
となる。
含んだ画像（例えばカラーフェリアの生じ易い画像）で
あった場合、ＲＧＢ濃度座標上でフィルム画像の各画素
に対応する位置に点をプロットしたときの点の分布（以
下、単に「ＲＧＢ濃度座標上での画素の分布」という）
は、例として図９（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、グレ
ーバランスを表すと推定される画素の集合（図９（Ａ）
及び（Ｂ）における「グレー候補画素の集合」）の周囲
の若干離れた位置に、高彩度の画素の集合が現れる分布
となる。
【００７１】しかし、上記処理を行うことで、フィルム
画像中にカラーフェリアの原因となる可能性の高い領
域、すなわち高彩度の画素を含む特定の色相の領域が含
まれていた場合にも、該領域の殆どの画素（図９（Ａ）
及び（Ｂ）に示した「高彩度の画素の集合」に対応する
画素）を高彩度画素として除外することができ、グレー
候補画素と認定した画素の中に、被写体のグレーの部分
に対応する画素（グレーバランスを表す画素）が高い割
合で含まれることになる。
画像中にカラーフェリアの原因となる可能性の高い領
域、すなわち高彩度の画素を含む特定の色相の領域が含
まれていた場合にも、該領域の殆どの画素（図９（Ａ）
及び（Ｂ）に示した「高彩度の画素の集合」に対応する
画素）を高彩度画素として除外することができ、グレー
候補画素と認定した画素の中に、被写体のグレーの部分
に対応する画素（グレーバランスを表す画素）が高い割
合で含まれることになる。
【００７２】次のステップ１７４では、元の画像データ
から、各色成分毎にグレー候補画素中のハイライト点濃
度ｄｈj(最大濃度）及びシャドー点濃度ｄｓj(最小濃
度）を各々抽出する。なお、各色成分毎にダイナミック
レンジＩＲ＝（ｄｈr−ｄｓr）、ＩＧ＝（ｄｈg−ｄｓ
g）、ＩＢ＝（ｄｈb−ｄｓb）を求め、各色成分毎のダ
イナミックレンジの差（ＩＲ−ＩＧ）、（ＩＧ−Ｉ
Ｂ）、（ＩＢ−ＩＲ）を演算し、ダイナミックレンジの
差が所定の許容値を越えた場合にはダイナミックレンジ
ＩＲ，ＩＧ，ＩＢが互いに等しくなるようにハイライト
点濃度（ｄｈr，ｄｈg，ｄｈb）の何れかを修正するよ
うにしてもよい。
から、各色成分毎にグレー候補画素中のハイライト点濃
度ｄｈj(最大濃度）及びシャドー点濃度ｄｓj(最小濃
度）を各々抽出する。なお、各色成分毎にダイナミック
レンジＩＲ＝（ｄｈr−ｄｓr）、ＩＧ＝（ｄｈg−ｄｓ
g）、ＩＢ＝（ｄｈb−ｄｓb）を求め、各色成分毎のダ
イナミックレンジの差（ＩＲ−ＩＧ）、（ＩＧ−Ｉ
Ｂ）、（ＩＢ−ＩＲ）を演算し、ダイナミックレンジの
差が所定の許容値を越えた場合にはダイナミックレンジ
ＩＲ，ＩＧ，ＩＢが互いに等しくなるようにハイライト
点濃度（ｄｈr，ｄｈg，ｄｈb）の何れかを修正するよ
うにしてもよい。
【００７３】ステップ１７６では、グレー候補画素から
各色成分毎に求めたハイライト点濃度ｄｈj及びシャド
ー点濃度ｄｓj に基づいて、各成分毎のハイライト点濃
度（ｄｈr，ｄｈg，ｄｈb）をハイライト点の濃度、各
成分毎のシャドー点濃度（ｄｓr，ｄｓg，ｄｓb）をシ
ャドー点の濃度とし、ＲＧＢ濃度座標上でハイライト点
に対応する濃度点とシャドー点に対応する濃度点とを結
ぶ軸を設定する（図９（Ｃ）参照）。
各色成分毎に求めたハイライト点濃度ｄｈj及びシャド
ー点濃度ｄｓj に基づいて、各成分毎のハイライト点濃
度（ｄｈr，ｄｈg，ｄｈb）をハイライト点の濃度、各
成分毎のシャドー点濃度（ｄｓr，ｄｓg，ｄｓb）をシ
ャドー点の濃度とし、ＲＧＢ濃度座標上でハイライト点
に対応する濃度点とシャドー点に対応する濃度点とを結
ぶ軸を設定する（図９（Ｃ）参照）。
【００７４】写真フィルムは、鮮やかな発色を実現する
ために、露光量が同一であってもグレー露光より多色露
光の方が硬調に仕上がるように感光層が設計されている
ことが一般的であり（所謂重層効果）、フィルム画像中
の被写体のグレーの部分に対応する画像領域よりも、被
写体の非グレー色の部分（例えば赤等）に対応する画像
領域の方が最大濃度が高くなる可能性がある。
ために、露光量が同一であってもグレー露光より多色露
光の方が硬調に仕上がるように感光層が設計されている
ことが一般的であり（所謂重層効果）、フィルム画像中
の被写体のグレーの部分に対応する画像領域よりも、被
写体の非グレー色の部分（例えば赤等）に対応する画像
領域の方が最大濃度が高くなる可能性がある。
【００７５】上記に基づき本実施形態では、ステップ１
６２で求めた最大濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin に基
づいて画像データを規格化し（ステップ１６４）、高彩
度画素を除去（ステップ１６６〜ステップ１７２）した
後に、元の画像データからハイライト点濃度及びシャド
ー点濃度を求め（ステップ１７４）、ハイライト点濃度
及びシャドー点濃度に基づいてハイライト−シャドー軸
を設定している（ステップ１７６）。上記のように最大
濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin を用いてハイライト−
シャドー軸を設定することなく、ハイライト点濃度及び
シャドー点濃度を求めてハイライト−シャドー軸を設定
することで、ハイライトフェリアの発生を抑制すること
ができる。
６２で求めた最大濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin に基
づいて画像データを規格化し（ステップ１６４）、高彩
度画素を除去（ステップ１６６〜ステップ１７２）した
後に、元の画像データからハイライト点濃度及びシャド
ー点濃度を求め（ステップ１７４）、ハイライト点濃度
及びシャドー点濃度に基づいてハイライト−シャドー軸
を設定している（ステップ１７６）。上記のように最大
濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin を用いてハイライト−
シャドー軸を設定することなく、ハイライト点濃度及び
シャドー点濃度を求めてハイライト−シャドー軸を設定
することで、ハイライトフェリアの発生を抑制すること
ができる。
【００７６】ステップ１８０では、同一の写真フィルム
２６に記録された全てのフィルム画像に対して上記処理
を行ったか否か判定する。判定が否定された場合にはス
テップ１６０に戻り、ステップ１６０〜ステップ１７８
の処理を繰り返す。これにより、同一の写真フィルム２
６に記録されている全てのフィルム画像からグレー候補
画素が各々抽出され、抽出された全てのグレー候補画素
に対して各々重みが設定されることになる。
２６に記録された全てのフィルム画像に対して上記処理
を行ったか否か判定する。判定が否定された場合にはス
テップ１６０に戻り、ステップ１６０〜ステップ１７８
の処理を繰り返す。これにより、同一の写真フィルム２
６に記録されている全てのフィルム画像からグレー候補
画素が各々抽出され、抽出された全てのグレー候補画素
に対して各々重みが設定されることになる。
【００７７】ステップ１８０の判定が肯定されるとステ
ップ１８２へ移行し、ステップ１８２以降で、同一の写
真フィルム２６に記録された複数のフィルム画像から各
々抽出したグレー候補画素から成るグレー候補画素群
（図１０（Ａ）参照）に基づいて、処理対象のフィルム
画像（同一の写真フィルム２６に記録された複数のフィ
ルム画像のうちの１つ）のグレーバランスを表すグレー
軸を線形近似によって求める。
ップ１８２へ移行し、ステップ１８２以降で、同一の写
真フィルム２６に記録された複数のフィルム画像から各
々抽出したグレー候補画素から成るグレー候補画素群
（図１０（Ａ）参照）に基づいて、処理対象のフィルム
画像（同一の写真フィルム２６に記録された複数のフィ
ルム画像のうちの１つ）のグレーバランスを表すグレー
軸を線形近似によって求める。
【００７８】すなわち、ステップ１８２では処理対象の
フィルム画像の濃度域（ステップ１６２で演算した最大
濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin ）を取り込む。次のス
テップ１８４では、グレー候補画素群を構成する各グレ
ー候補画素のうち、先のステップ１８２で取り込んだ処
理対象のフィルム画像の濃度域（最大濃度ｄjmax から
最小濃度ｄjmin に至る濃度範囲）に対応するグレー候
補画素のデータを抽出する。
フィルム画像の濃度域（ステップ１６２で演算した最大
濃度ｄjmax 及び最小濃度ｄjmin ）を取り込む。次のス
テップ１８４では、グレー候補画素群を構成する各グレ
ー候補画素のうち、先のステップ１８２で取り込んだ処
理対象のフィルム画像の濃度域（最大濃度ｄjmax から
最小濃度ｄjmin に至る濃度範囲）に対応するグレー候
補画素のデータを抽出する。
【００７９】写真フィルムに記録される複数のフィルム
画像の各々の濃度域は不定であるので、複数のフィルム
画像から各々抽出したグレー候補画素から成るグレー候
補画素群のＲＧＢ濃度座標上での分布は、写真フィルム
２６の発色濃度域（一般に濃度値で３．０に近い広さ）
に対応する広がりをもっている。一方、写真フィルムに
記録される個々のフィルム画像の濃度域は濃度値で１．
０程度である。従ってステップ１８４により、図１０
（Ｂ）に「グレー軸推定対象の画像の濃度域」として一
例を示すように、グレー候補画素群の全濃度域のうちの
一部の濃度域内のグレー候補画素のデータのみが抽出さ
れる。
画像の各々の濃度域は不定であるので、複数のフィルム
画像から各々抽出したグレー候補画素から成るグレー候
補画素群のＲＧＢ濃度座標上での分布は、写真フィルム
２６の発色濃度域（一般に濃度値で３．０に近い広さ）
に対応する広がりをもっている。一方、写真フィルムに
記録される個々のフィルム画像の濃度域は濃度値で１．
０程度である。従ってステップ１８４により、図１０
（Ｂ）に「グレー軸推定対象の画像の濃度域」として一
例を示すように、グレー候補画素群の全濃度域のうちの
一部の濃度域内のグレー候補画素のデータのみが抽出さ
れる。
【００８０】次のステップ１８６では、ステップ１８４
でデータを抽出したグレー候補画素の重みを表すデータ
を取り込み、ステップ１８８では、写真フィルムに記録
されたフィルム画像の数と対応されて予め設定されたグ
レー軸の傾きの許容範囲のうち、処理対象の写真フィル
ム２６に記録されたフィルム画像の数に対応するグレー
軸の傾きの許容範囲を取り込む。なお、このグレー軸の
傾きの許容範囲は、フィルム画像の数が少なくなるに伴
って許容範囲が小さくなるように設定されている。
でデータを抽出したグレー候補画素の重みを表すデータ
を取り込み、ステップ１８８では、写真フィルムに記録
されたフィルム画像の数と対応されて予め設定されたグ
レー軸の傾きの許容範囲のうち、処理対象の写真フィル
ム２６に記録されたフィルム画像の数に対応するグレー
軸の傾きの許容範囲を取り込む。なお、このグレー軸の
傾きの許容範囲は、フィルム画像の数が少なくなるに伴
って許容範囲が小さくなるように設定されている。
【００８１】そしてステップ１９０では、ステップ１８
４で抽出したグレー候補画素のデータ及びステップ１８
６で抽出した各グレー候補画素の重みに基づいて、抽出
したグレー候補画素のＲＧＢ濃度座標上における分布
を、各グレー候補画素に付された重みも考慮して線形近
似し、傾きが、ステップ１８８で取り込んだ許容範囲内
となるように処理対象のフィルム画像のグレー軸を推定
演算する。
４で抽出したグレー候補画素のデータ及びステップ１８
６で抽出した各グレー候補画素の重みに基づいて、抽出
したグレー候補画素のＲＧＢ濃度座標上における分布
を、各グレー候補画素に付された重みも考慮して線形近
似し、傾きが、ステップ１８８で取り込んだ許容範囲内
となるように処理対象のフィルム画像のグレー軸を推定
演算する。
【００８２】なお、線形近似は、例えば線形重回帰分析
等に利用される最小２乗法等の手法を適用し、予測誤差
の平方和が最小となるように行うことができる。この場
合、グレー軸の傾きを許容範囲内とすることは、例えば
最小２乗法等による演算に際し、グレー軸を規定する変
数のうちのグレー軸の傾きを規定する変数の値を、前記
許容範囲に対応する数値範囲内の値に制限する条件式を
連立方程式に加える等によって実現できる。
等に利用される最小２乗法等の手法を適用し、予測誤差
の平方和が最小となるように行うことができる。この場
合、グレー軸の傾きを許容範囲内とすることは、例えば
最小２乗法等による演算に際し、グレー軸を規定する変
数のうちのグレー軸の傾きを規定する変数の値を、前記
許容範囲に対応する数値範囲内の値に制限する条件式を
連立方程式に加える等によって実現できる。
【００８３】また、各グレー候補画素の重みを反映した
線形近似は、例えば重みの大きい画素についてはＲＧＢ
濃度空間内の略同一の位置に存在するグレー候補画素の
数がデータ上で増加するようにグレー候補画素のデータ
を変換し（例えば１画素のデータを１００画素のデータ
に変換する等）、重みが小さい画素についてはＲＧＢ濃
度空間内の略同一の位置に存在するグレー候補画素の数
がデータ上で減少するようにグレー候補画素のデータを
変換し（たとえば１００画素のデータを１画素のデータ
に変換する等）、変換後のグレー候補画素のデータを用
いて線形近似を行うことで実現できる。
線形近似は、例えば重みの大きい画素についてはＲＧＢ
濃度空間内の略同一の位置に存在するグレー候補画素の
数がデータ上で増加するようにグレー候補画素のデータ
を変換し（例えば１画素のデータを１００画素のデータ
に変換する等）、重みが小さい画素についてはＲＧＢ濃
度空間内の略同一の位置に存在するグレー候補画素の数
がデータ上で減少するようにグレー候補画素のデータを
変換し（たとえば１００画素のデータを１画素のデータ
に変換する等）、変換後のグレー候補画素のデータを用
いて線形近似を行うことで実現できる。
【００８４】また、線形近似は３次元空間（ＲＧＢ濃度
空間）上で行ってもよいし、複数の２次元空間（例えば
Ｒ−Ｇ，Ｇ−Ｂ，Ｂ−Ｒの各濃度空間)上で行ってもよ
い。例えばＲＧＢ濃度空間上での線形近似によるグレー
軸の推定は、処理対象のフィルム画像の濃度域として特
定の色成分についてのフィルム画像の濃度域、或いはＲ
ＧＢ平均濃度についてのフィルム画像の濃度域を用い、
該濃度域内に存在するグレー候補画素のＲＧＢ濃度空間
上での分布を線形近似することで行うことができる。
空間）上で行ってもよいし、複数の２次元空間（例えば
Ｒ−Ｇ，Ｇ−Ｂ，Ｂ−Ｒの各濃度空間)上で行ってもよ
い。例えばＲＧＢ濃度空間上での線形近似によるグレー
軸の推定は、処理対象のフィルム画像の濃度域として特
定の色成分についてのフィルム画像の濃度域、或いはＲ
ＧＢ平均濃度についてのフィルム画像の濃度域を用い、
該濃度域内に存在するグレー候補画素のＲＧＢ濃度空間
上での分布を線形近似することで行うことができる。
【００８５】また、Ｒ−Ｇ，Ｇ−Ｂ，Ｂ−Ｒの各濃度空
間上での線形近似によるグレー軸の推定は、例えばＲ−
Ｇ濃度空間についてはフィルム画像のＲの濃度域内に存
在するグレー候補画素の分布を線形近似し、Ｇ−Ｂ濃度
空間についてはフィルム画像のＧの濃度域内に存在する
グレー候補画素の分布を線形近似し、Ｂ−Ｒ濃度空間に
ついてはフィルム画像のＢの濃度域内に存在するグレー
候補画素の分布を線形近似し、各空間上での線形近似に
よって得られた３本の軸の重心に相当する軸をグレー軸
として演算することができる。
間上での線形近似によるグレー軸の推定は、例えばＲ−
Ｇ濃度空間についてはフィルム画像のＲの濃度域内に存
在するグレー候補画素の分布を線形近似し、Ｇ−Ｂ濃度
空間についてはフィルム画像のＧの濃度域内に存在する
グレー候補画素の分布を線形近似し、Ｂ−Ｒ濃度空間に
ついてはフィルム画像のＢの濃度域内に存在するグレー
候補画素の分布を線形近似し、各空間上での線形近似に
よって得られた３本の軸の重心に相当する軸をグレー軸
として演算することができる。
【００８６】そしてステップ１９２では、処理対象のフ
ィルム画像のグレー軸を推定演算した結果に基づいて、
処理対象のフィルム画像に対して第１の色バランス補正
値Ｄ1j（請求項３及び請求項４に記載の第１の特性値、
請求項５に記載の第１の色バランス補正条件に相当）を
設定する。第１の色バランス補正値Ｄ1jは、一例として
以下のように設定することができる。
ィルム画像のグレー軸を推定演算した結果に基づいて、
処理対象のフィルム画像に対して第１の色バランス補正
値Ｄ1j（請求項３及び請求項４に記載の第１の特性値、
請求項５に記載の第１の色バランス補正条件に相当）を
設定する。第１の色バランス補正値Ｄ1jは、一例として
以下のように設定することができる。
【００８７】すなわち、推定演算したグレー軸が表すグ
レーバランスのうちのＧ濃度ｄｇとＲ濃度ｄｒとの関係
（グレー軸をＧ濃度及びＲ濃度を座標軸とする２次元濃
度座標に投影した結果に相当）がｄｇ＝αrg・ｄｒ＋β
rgで表され、Ｇ濃度ｄｇとＢ濃度ｄｂとの関係（グレー
軸をＧ濃度及びＢ濃度を座標軸とする２次元濃度座標に
投影した結果に相当）がｄｇ＝αbg・ｄｂ＋βbgで表さ
れるとすると、例えばＧ濃度ｄｇを無変換とし、Ｒ濃度
ｄｒをｄｒ＝αrg・ｄｒ＋βrgなる変換式に従って変換
し、Ｂ濃度ｄｂをｄｂ＝αbg・ｄｂ＋βbgなる変換式に
従って変換する変換条件を定める。
レーバランスのうちのＧ濃度ｄｇとＲ濃度ｄｒとの関係
（グレー軸をＧ濃度及びＲ濃度を座標軸とする２次元濃
度座標に投影した結果に相当）がｄｇ＝αrg・ｄｒ＋β
rgで表され、Ｇ濃度ｄｇとＢ濃度ｄｂとの関係（グレー
軸をＧ濃度及びＢ濃度を座標軸とする２次元濃度座標に
投影した結果に相当）がｄｇ＝αbg・ｄｂ＋βbgで表さ
れるとすると、例えばＧ濃度ｄｇを無変換とし、Ｒ濃度
ｄｒをｄｒ＝αrg・ｄｒ＋βrgなる変換式に従って変換
し、Ｂ濃度ｄｂをｄｂ＝αbg・ｄｂ＋βbgなる変換式に
従って変換する変換条件を定める。
【００８８】次に、ステップ１８４で抽出したグレー候
補画素の各色成分毎の平均濃度を求め、求めた各色成分
毎の平均濃度を上記の変換条件に従って変換したときの
変換前の濃度と変換後の濃度との差を、各色成分毎に第
１の色バランス補正値Ｄ1jとして設定する。これによ
り、写真フィルム２６に記録されている各フィルム画像
の画像データから、撮影記録時の被写体のグレーの部分
がグレーとして再現されるように、処理対象のフィルム
画像の濃度を各色成分毎にシフトするための第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jが得られる。
補画素の各色成分毎の平均濃度を求め、求めた各色成分
毎の平均濃度を上記の変換条件に従って変換したときの
変換前の濃度と変換後の濃度との差を、各色成分毎に第
１の色バランス補正値Ｄ1jとして設定する。これによ
り、写真フィルム２６に記録されている各フィルム画像
の画像データから、撮影記録時の被写体のグレーの部分
がグレーとして再現されるように、処理対象のフィルム
画像の濃度を各色成分毎にシフトするための第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jが得られる。
【００８９】ところで、本実施形態では、同一の写真フ
ィルム２６に記録された複数のフィルム画像からグレー
候補画素を各々抽出しているので、前記複数のフィルム
画像の中に、カラーフェリアの生じ易い画像（以下、
「カラーフェリア画像」と称する）や異種光源シーンを
表す画像（以下、「異種光源シーン画像」と称する）等
のように、グレー候補画素として適正な画素（グレーバ
ランスを表す画素）が抽出されないことが多い画像が若
干含まれていたとしても、グレー候補画素群全体では複
数のフィルム画像の画像内容のばらつきが平均化され
る。
ィルム２６に記録された複数のフィルム画像からグレー
候補画素を各々抽出しているので、前記複数のフィルム
画像の中に、カラーフェリアの生じ易い画像（以下、
「カラーフェリア画像」と称する）や異種光源シーンを
表す画像（以下、「異種光源シーン画像」と称する）等
のように、グレー候補画素として適正な画素（グレーバ
ランスを表す画素）が抽出されないことが多い画像が若
干含まれていたとしても、グレー候補画素群全体では複
数のフィルム画像の画像内容のばらつきが平均化され
る。
【００９０】しかしながら、同一の写真フィルム２６に
記録された複数のフィルム画像の大多数が、カラーフェ
リア画像や異種光源シーン画像であった場合は、大多数
の画像からグレー候補画素として適正な画素が抽出され
ないことにより、第１の色バランス補正値Ｄ1jによるグ
レーバランスの補正精度が大幅に低下する。このため、
本実施形態では、写真フィルム２６に記録されたフィル
ム画像に対する標準的な色バランス補正値（標準色バラ
ンス補正値）を、写真フィルム２６の露光量−発色濃度
特性から演算によって各濃度域毎に求めることを、写真
フィルムの各フィルム種について各々行い、各フィルム
種毎及び各濃度域毎に求めた標準色バランス補正値をＲ
ＯＭ５０等に予め記憶している。
記録された複数のフィルム画像の大多数が、カラーフェ
リア画像や異種光源シーン画像であった場合は、大多数
の画像からグレー候補画素として適正な画素が抽出され
ないことにより、第１の色バランス補正値Ｄ1jによるグ
レーバランスの補正精度が大幅に低下する。このため、
本実施形態では、写真フィルム２６に記録されたフィル
ム画像に対する標準的な色バランス補正値（標準色バラ
ンス補正値）を、写真フィルム２６の露光量−発色濃度
特性から演算によって各濃度域毎に求めることを、写真
フィルムの各フィルム種について各々行い、各フィルム
種毎及び各濃度域毎に求めた標準色バランス補正値をＲ
ＯＭ５０等に予め記憶している。
【００９１】そしてステップ１９４では、ステップ１９
２で設定した第１の色バランス補正値Ｄ1jに対応する標
準色バランス補正値（処理対象の写真フィルム２６と同
一フィルム種で処理対象のフィルム画像の濃度域に対応
する補正値）をＲＯＭ５０から取り込み、ステップ１９
２で設定した第１の色バランス補正値Ｄ1jと、ＲＯＭ５
０から取り込んだ標準色バランス補正値との差が所定値
未満か否かを判定することにより、設定した第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jが適正範囲内か否か判定する。
２で設定した第１の色バランス補正値Ｄ1jに対応する標
準色バランス補正値（処理対象の写真フィルム２６と同
一フィルム種で処理対象のフィルム画像の濃度域に対応
する補正値）をＲＯＭ５０から取り込み、ステップ１９
２で設定した第１の色バランス補正値Ｄ1jと、ＲＯＭ５
０から取り込んだ標準色バランス補正値との差が所定値
未満か否かを判定することにより、設定した第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jが適正範囲内か否か判定する。
【００９２】ステップ１９４の判定が否定された場合に
は、例えば写真フィルム２６に記録されたフィルム画像
の大多数が、カラーフェリア画像や異種光源シーン画像
であった等の理由により、第１の色バランス補正値Ｄ1j
が適正範囲外である（補正精度が低い）と判断できる。
このため、前記判定が否定された場合にはステップ１９
６へ移行し、第１の色バランス補正値Ｄ1jを、先に取り
込んだ標準色バランス補正値に書き替えた後にステップ
１９８へ移行する。このように、ステップ１９４，１９
６は請求項４に記載の分類手段に対応しており、上記の
標準色バランス補正値は請求項４に記載の標準特性値に
対応している。
は、例えば写真フィルム２６に記録されたフィルム画像
の大多数が、カラーフェリア画像や異種光源シーン画像
であった等の理由により、第１の色バランス補正値Ｄ1j
が適正範囲外である（補正精度が低い）と判断できる。
このため、前記判定が否定された場合にはステップ１９
６へ移行し、第１の色バランス補正値Ｄ1jを、先に取り
込んだ標準色バランス補正値に書き替えた後にステップ
１９８へ移行する。このように、ステップ１９４，１９
６は請求項４に記載の分類手段に対応しており、上記の
標準色バランス補正値は請求項４に記載の標準特性値に
対応している。
【００９３】また、前記判定が肯定された場合には、第
１の色バランス補正値Ｄ1jが適正範囲内（補正精度が高
い）と判断できるので、何ら処理を行うことなくステッ
プ１９８へ移行する。
１の色バランス補正値Ｄ1jが適正範囲内（補正精度が高
い）と判断できるので、何ら処理を行うことなくステッ
プ１９８へ移行する。
【００９４】ステップ１９８では、同一の写真フィルム
２６に記録された全てのフィルム画像に対して上記処理
（グレー軸の推定演算及び第１の色バランス補正値Ｄ1j
の設定）を行ったか否か判定する。判定が否定された場
合にはステップ１８２に戻り、全てのフィルム画像に対
してステップ１８２〜ステップ１９８を繰り返す。これ
により、同一の写真フィルム２６に記録された全てのフ
ィルム画像に対し、個々のフィルム画像を単位として、
グレーバランスを表すグレー軸が各々推定演算され、第
１の色バランス補正値Ｄ1jが各々設定されることにな
る。ステップ１９８の判定が肯定されると第１の色バラ
ンス補正値設定処理を終了し、濃度・色補正条件演算処
理（図２）のステップ１０２へ移行する。
２６に記録された全てのフィルム画像に対して上記処理
（グレー軸の推定演算及び第１の色バランス補正値Ｄ1j
の設定）を行ったか否か判定する。判定が否定された場
合にはステップ１８２に戻り、全てのフィルム画像に対
してステップ１８２〜ステップ１９８を繰り返す。これ
により、同一の写真フィルム２６に記録された全てのフ
ィルム画像に対し、個々のフィルム画像を単位として、
グレーバランスを表すグレー軸が各々推定演算され、第
１の色バランス補正値Ｄ1jが各々設定されることにな
る。ステップ１９８の判定が肯定されると第１の色バラ
ンス補正値設定処理を終了し、濃度・色補正条件演算処
理（図２）のステップ１０２へ移行する。
【００９５】ステップ１０２では、写真フィルム２６に
記録された各フィルム画像を、類似シーンを表すフィル
ム画像毎にグループ分けする、類似コマのグループ分け
処理を行う。この処理は本発明の分類手段（詳しくは請
求項２に記載の分類手段）に対応しており、以下、図４
のフローチャートを参照して説明する。
記録された各フィルム画像を、類似シーンを表すフィル
ム画像毎にグループ分けする、類似コマのグループ分け
処理を行う。この処理は本発明の分類手段（詳しくは請
求項２に記載の分類手段）に対応しており、以下、図４
のフローチャートを参照して説明する。
【００９６】ステップ２１０では、写真フィルム２６へ
の記録順に各フィルム画像に付与されたコマ番号を保持
するための変数ｎ、及びフィルム画像のグループ分けに
おける個々のグループを識別するための変数grpに各々
１を代入する。ステップ２１２ではｎ番目のフィルム画
像（ｎ＝１であるので、写真フィルム２６に最初に記録
されたフィルム画像）の各色成分毎の平均濃度を演算
し、次のステップ２１４ではｎ番目のフィルム画像をグ
ループgrpにグループ分けする。
の記録順に各フィルム画像に付与されたコマ番号を保持
するための変数ｎ、及びフィルム画像のグループ分けに
おける個々のグループを識別するための変数grpに各々
１を代入する。ステップ２１２ではｎ番目のフィルム画
像（ｎ＝１であるので、写真フィルム２６に最初に記録
されたフィルム画像）の各色成分毎の平均濃度を演算
し、次のステップ２１４ではｎ番目のフィルム画像をグ
ループgrpにグループ分けする。
【００９７】ステップ２１６では変数ｎの値を１だけイ
ンクリメントし、次のステップ２１８ではｎ番目のフィ
ルム画像の各色成分毎の平均濃度を演算し、ｎ−１番目
のフィルム画像（このときはステップ２１４でグループ
分けしたフィルム画像）の各色成分毎の平均濃度と比較
し、ステップ２２０では、各色成分毎の平均濃度の比較
結果に基づいて、ｎ番目のフィルム画像とｎ−１番目の
フィルム画像が類似シーンを表すフィルム画像か否か判
定する。
ンクリメントし、次のステップ２１８ではｎ番目のフィ
ルム画像の各色成分毎の平均濃度を演算し、ｎ−１番目
のフィルム画像（このときはステップ２１４でグループ
分けしたフィルム画像）の各色成分毎の平均濃度と比較
し、ステップ２２０では、各色成分毎の平均濃度の比較
結果に基づいて、ｎ番目のフィルム画像とｎ−１番目の
フィルム画像が類似シーンを表すフィルム画像か否か判
定する。
【００９８】ｎ番目のフィルム画像はｎ−１番目のフィ
ルム画像に続いて写真フィルム２６に記録されたフィル
ム画像である（写真フィルム２６に記録された順番が連
続している）ので、平均濃度の差が各色成分について各
々所定値以下であれば、ｎ番目のフィルム画像とｎ−１
番目のフィルム画像は類似のシーンを表すフィルム画像
であると判断できる。上記のような場合にはステップ２
２０の判定が肯定されてステップ２２２へ移行し、ｎ番
目のフィルム画像をグループgrp（ｎ−１番目のフィル
ム画像と同一のグループ）にグループ分けした後にステ
ップ２２８へ移行する。
ルム画像に続いて写真フィルム２６に記録されたフィル
ム画像である（写真フィルム２６に記録された順番が連
続している）ので、平均濃度の差が各色成分について各
々所定値以下であれば、ｎ番目のフィルム画像とｎ−１
番目のフィルム画像は類似のシーンを表すフィルム画像
であると判断できる。上記のような場合にはステップ２
２０の判定が肯定されてステップ２２２へ移行し、ｎ番
目のフィルム画像をグループgrp（ｎ−１番目のフィル
ム画像と同一のグループ）にグループ分けした後にステ
ップ２２８へ移行する。
【００９９】一方、各色成分の少なくとも何れかについ
て平均濃度の差が所定値以上であった場合には、ｎ番目
のフィルム画像とｎ−１番目のフィルム画像は類似のシ
ーンを表すフィルム画像ではないと判断できるので、ス
テップ２２０の判定が否定され、ステップ２２４で変数
grpを１だけインクリメントした後に、次のステップ２
２６において、ｎ番目のフィルム画像をグループgrp
（ｎ−１番目のフィルム画像と異なるグループ）にグル
ープ分けし、ステップ２２８へ移行する。
て平均濃度の差が所定値以上であった場合には、ｎ番目
のフィルム画像とｎ−１番目のフィルム画像は類似のシ
ーンを表すフィルム画像ではないと判断できるので、ス
テップ２２０の判定が否定され、ステップ２２４で変数
grpを１だけインクリメントした後に、次のステップ２
２６において、ｎ番目のフィルム画像をグループgrp
（ｎ−１番目のフィルム画像と異なるグループ）にグル
ープ分けし、ステップ２２８へ移行する。
【０１００】ステップ２２８では変数ｎの値が写真フィ
ルム２６に記録されたフィルム画像の総数Ｎに等しくな
ったか否か判定する。判定が否定された場合にはステッ
プ２１６に戻り、ステップ２２８の判定が肯定される迄
ステップ２１６〜ステップ２２８を繰り返す。これによ
り、写真フィルム２６に記録されたＮコマのフィルム画
像は、類似のシーンを表すフィルム画像を単位として、
総数grpmaxの各グループの何れかにグループ分けされ、
例えば昼光等の一般的な光源によって照明されたシーン
を表す正常シーン画像、カラーフェリア画像、及び異種
光源シーン画像は、互いに異なるグループにグループ分
けされることになる。ステップ２２８の判定が肯定され
ると類似コマのグループ分け処理を終了し、濃度・色補
正条件演算処理（図２）のステップ１０４へ移行する。
ルム２６に記録されたフィルム画像の総数Ｎに等しくな
ったか否か判定する。判定が否定された場合にはステッ
プ２１６に戻り、ステップ２２８の判定が肯定される迄
ステップ２１６〜ステップ２２８を繰り返す。これによ
り、写真フィルム２６に記録されたＮコマのフィルム画
像は、類似のシーンを表すフィルム画像を単位として、
総数grpmaxの各グループの何れかにグループ分けされ、
例えば昼光等の一般的な光源によって照明されたシーン
を表す正常シーン画像、カラーフェリア画像、及び異種
光源シーン画像は、互いに異なるグループにグループ分
けされることになる。ステップ２２８の判定が肯定され
ると類似コマのグループ分け処理を終了し、濃度・色補
正条件演算処理（図２）のステップ１０４へ移行する。
【０１０１】ステップ１０４では変数grpに１を代入す
ると共に、異常シーン画像の数を計数するための変数ｘ
に０を代入する。次のステップ１０６では、グループgr
pに属する各フィルム画像の画像データを用いて、グル
ープgrpに対して第２の色バランス補正値を演算する第
２の色バランス補正値設定処理を行う。この処理につい
て図５のフローチャートを参照して説明する。
ると共に、異常シーン画像の数を計数するための変数ｘ
に０を代入する。次のステップ１０６では、グループgr
pに属する各フィルム画像の画像データを用いて、グル
ープgrpに対して第２の色バランス補正値を演算する第
２の色バランス補正値設定処理を行う。この処理につい
て図５のフローチャートを参照して説明する。
【０１０２】ステップ２４０では、先に行われた第１の
色バランス補正値設定処理において、グループgrpに属
する単一のフィルム画像から抽出されたグレー候補画
素、及び各グレー候補画素に対して設定された重みを取
り込む。ステップ２４２では、グループgrpに属する全
てのフィルム画像に対してステップ２４０の処理を行っ
たか否か判定する。判定が否定された場合にはステップ
２４０に戻り、ステップ２４２の判定が肯定される迄、
ステップ２４０，２４２を繰り返す。
色バランス補正値設定処理において、グループgrpに属
する単一のフィルム画像から抽出されたグレー候補画
素、及び各グレー候補画素に対して設定された重みを取
り込む。ステップ２４２では、グループgrpに属する全
てのフィルム画像に対してステップ２４０の処理を行っ
たか否か判定する。判定が否定された場合にはステップ
２４０に戻り、ステップ２４２の判定が肯定される迄、
ステップ２４０，２４２を繰り返す。
【０１０３】グループgrpに属する全てのフィルム画像
についてグレー候補画素及び重みの取り込みを完了する
と、ステップ２４２の判定が肯定されてステップ２４４
へ移行し、グループgrpに属するフィルム画像の数に対
応するグレー軸の傾きの許容範囲を取り込む。グループ
grpに属する各フィルム画像は類似のシーンを表すフィ
ルム画像であるので、それぞれの濃度域も近似してい
る。このためステップ２４６では、ステップ２４０でデ
ータを取り込んだグレー候補画素のＲＧＢ濃度座標上に
おける分布を、各グレー候補画素に付された重みも考慮
して線形近似し、グレー軸の傾きがステップ２４４で取
り込んだ許容範囲内となるように、グレー軸を推定演算
する。
についてグレー候補画素及び重みの取り込みを完了する
と、ステップ２４２の判定が肯定されてステップ２４４
へ移行し、グループgrpに属するフィルム画像の数に対
応するグレー軸の傾きの許容範囲を取り込む。グループ
grpに属する各フィルム画像は類似のシーンを表すフィ
ルム画像であるので、それぞれの濃度域も近似してい
る。このためステップ２４６では、ステップ２４０でデ
ータを取り込んだグレー候補画素のＲＧＢ濃度座標上に
おける分布を、各グレー候補画素に付された重みも考慮
して線形近似し、グレー軸の傾きがステップ２４４で取
り込んだ許容範囲内となるように、グレー軸を推定演算
する。
【０１０４】そしてステップ２４８では、推定演算した
グレー軸に基づいて、グループgrpに対して第２の色バ
ランス補正値Ｄ2jを設定する。この第２の色バランス補
正値Ｄ2jについても、例えば推定演算したグレー軸が表
すグレーバランスのうちＧ濃度ｄｇとＲ濃度ｄｒとの関
係がｄｇ＝αrg・ｄｒ＋βrg、Ｇ濃度ｄｇとＢ濃度ｄｂ
との関係がｄｇ＝αbg・ｄｂ＋βbgで表されるとする
と、例えばＧ濃度ｄｇを無変換とし、Ｒ濃度ｄｒを変換
式ｄｒ＝αrg・ｄｒ＋βrgに従って変換し、Ｂ濃度ｄｂ
を変換式ｄｂ＝αbg・ｄｂ＋βbgに従って変換する変換
条件を定め、ステップ２４０でデータを取り込んだグレ
ー候補画素の各色成分毎の平均濃度を求め、求めた各色
成分毎の平均濃度を上記の変換条件に従って変換したと
きの変換前の濃度と変換後の濃度との差を各色成分毎に
第２の色バランス補正値Ｄ2jとすることで設定すること
ができる。
グレー軸に基づいて、グループgrpに対して第２の色バ
ランス補正値Ｄ2jを設定する。この第２の色バランス補
正値Ｄ2jについても、例えば推定演算したグレー軸が表
すグレーバランスのうちＧ濃度ｄｇとＲ濃度ｄｒとの関
係がｄｇ＝αrg・ｄｒ＋βrg、Ｇ濃度ｄｇとＢ濃度ｄｂ
との関係がｄｇ＝αbg・ｄｂ＋βbgで表されるとする
と、例えばＧ濃度ｄｇを無変換とし、Ｒ濃度ｄｒを変換
式ｄｒ＝αrg・ｄｒ＋βrgに従って変換し、Ｂ濃度ｄｂ
を変換式ｄｂ＝αbg・ｄｂ＋βbgに従って変換する変換
条件を定め、ステップ２４０でデータを取り込んだグレ
ー候補画素の各色成分毎の平均濃度を求め、求めた各色
成分毎の平均濃度を上記の変換条件に従って変換したと
きの変換前の濃度と変換後の濃度との差を各色成分毎に
第２の色バランス補正値Ｄ2jとすることで設定すること
ができる。
【０１０５】これにより、グループgrpに属する各フィ
ルム画像（類似のシーンを表す各フィルム画像）の画像
データから、撮影記録時の被写体のグレーの部分がグレ
ーとして再現されるように前記各フィルム画像の濃度を
各色成分毎にシフトするための第２の色バランス補正値
Ｄ2jが得られる。第２の色バランス補正値Ｄ2jの設定を
完了すると、第２の色バランス補正値設定処理を終了
し、濃度・色補正条件演算処理（図２）のステップ１０
８へ移行する。
ルム画像（類似のシーンを表す各フィルム画像）の画像
データから、撮影記録時の被写体のグレーの部分がグレ
ーとして再現されるように前記各フィルム画像の濃度を
各色成分毎にシフトするための第２の色バランス補正値
Ｄ2jが得られる。第２の色バランス補正値Ｄ2jの設定を
完了すると、第２の色バランス補正値設定処理を終了
し、濃度・色補正条件演算処理（図２）のステップ１０
８へ移行する。
【０１０６】ステップ１０８では、グループgrpに属す
る各フィルム画像の濃度域に対応する第１の色バランス
補正値Ｄ1j（グループgrpに属する何れかのフィルム画
像に対して設定された第１の色バランス設定値Ｄ1jであ
ってもよい）を取り込む。そしてステップ１１０では、
グループgrpに対して設定された第２の色バランス設定
値Ｄ2jと、ステップ１０８で取り込んだ第１の色バラン
ス補正値Ｄ1jと、の偏差の絶対値（|Ｄ2j−Ｄ1j|）が所
定値以下か否かを判定することにより、グループgrpに
属する各フィルム画像が正常シーンを表す画像（正常シ
ーン画像）か否か判定する。なお、このステップ１１０
も本発明の分類手段（詳しくは請求項２、請求項３に記
載の分類手段）に対応している。
る各フィルム画像の濃度域に対応する第１の色バランス
補正値Ｄ1j（グループgrpに属する何れかのフィルム画
像に対して設定された第１の色バランス設定値Ｄ1jであ
ってもよい）を取り込む。そしてステップ１１０では、
グループgrpに対して設定された第２の色バランス設定
値Ｄ2jと、ステップ１０８で取り込んだ第１の色バラン
ス補正値Ｄ1jと、の偏差の絶対値（|Ｄ2j−Ｄ1j|）が所
定値以下か否かを判定することにより、グループgrpに
属する各フィルム画像が正常シーンを表す画像（正常シ
ーン画像）か否か判定する。なお、このステップ１１０
も本発明の分類手段（詳しくは請求項２、請求項３に記
載の分類手段）に対応している。
【０１０７】第１の色バランス補正値Ｄ1jは、写真フィ
ルム２６に記録されている全てのフィルム画像の画像デ
ータから設定した色バランス補正値であり、該補正値が
適正範囲から外れていた場合には標準色バランス補正値
に書き替えられているので、写真フィルム２６のフィル
ム特性（撮影記録特性）に起因する色バランスの偏倚を
或る程度の精度で補正することができる。これに対し、
第２の色バランス補正値Ｄ2jは、類似のシーンを表す各
フィルム画像の画像データから設定した色バランス補正
値であるので、各フィルム画像が、例えばカラーフェリ
ア画像、或いは異種光源シーン画像等の異常シーン画像
であった場合には、第１の色バランス補正値Ｄ1jとの偏
差が所定値よりも大きくなる。
ルム２６に記録されている全てのフィルム画像の画像デ
ータから設定した色バランス補正値であり、該補正値が
適正範囲から外れていた場合には標準色バランス補正値
に書き替えられているので、写真フィルム２６のフィル
ム特性（撮影記録特性）に起因する色バランスの偏倚を
或る程度の精度で補正することができる。これに対し、
第２の色バランス補正値Ｄ2jは、類似のシーンを表す各
フィルム画像の画像データから設定した色バランス補正
値であるので、各フィルム画像が、例えばカラーフェリ
ア画像、或いは異種光源シーン画像等の異常シーン画像
であった場合には、第１の色バランス補正値Ｄ1jとの偏
差が所定値よりも大きくなる。
【０１０８】このため、ステップ１１０の判定が肯定さ
れた場合には、グループgrpに属する各フィルム画像は
正常シーン画像であると判断できるので、何ら処理を行
うことなくステップ１１４へ移行するが、ステップ１１
０の判定が否定された場合には、グループgrpに属する
各フィルム画像は何れも異常シーンを表す画像（異常シ
ーン画像）であると判断し、ステップ１１８でグループ
grpに属するフィルム画像数を変数ｘに加算した後にス
テップ１１４へ移行する。
れた場合には、グループgrpに属する各フィルム画像は
正常シーン画像であると判断できるので、何ら処理を行
うことなくステップ１１４へ移行するが、ステップ１１
０の判定が否定された場合には、グループgrpに属する
各フィルム画像は何れも異常シーンを表す画像（異常シ
ーン画像）であると判断し、ステップ１１８でグループ
grpに属するフィルム画像数を変数ｘに加算した後にス
テップ１１４へ移行する。
【０１０９】ステップ１１４では、変数grpがグループ
の総数grpmaxに等しいか否かを判定することにより、全
てのグループに対してステップ１０６以降の処理を行っ
たか否か判定する。ステップ１１４の判定が否定された
場合には、ステップ１１６で変数grpの値を１だけイン
クリメントした後にステップ１０６に戻り、ステップ１
１４の判定が肯定される迄、ステップ１０６〜ステップ
１１６を繰り返す。これにより、全てのグループに対
し、第２の色バランス補正値Ｄ2jの設定、グループに属
する各フィルム画像が異常シーン画像か否かの判定等が
行われることになる。
の総数grpmaxに等しいか否かを判定することにより、全
てのグループに対してステップ１０６以降の処理を行っ
たか否か判定する。ステップ１１４の判定が否定された
場合には、ステップ１１６で変数grpの値を１だけイン
クリメントした後にステップ１０６に戻り、ステップ１
１４の判定が肯定される迄、ステップ１０６〜ステップ
１１６を繰り返す。これにより、全てのグループに対
し、第２の色バランス補正値Ｄ2jの設定、グループに属
する各フィルム画像が異常シーン画像か否かの判定等が
行われることになる。
【０１１０】なお、上記の処理によって各グループに対
して設定された第２の色バランス補正値Ｄ2jは請求項３
及び請求項４に記載の第２の特性値に対応しており、各
グループに対して設定された第２の色バランス補正値Ｄ
2jのうち、正常シーン画像から成るグループに対して設
定された第２の色バランス補正値Ｄ2jは、請求項６及び
請求項７に記載の第２の色バランス補正条件に対応して
いる。
して設定された第２の色バランス補正値Ｄ2jは請求項３
及び請求項４に記載の第２の特性値に対応しており、各
グループに対して設定された第２の色バランス補正値Ｄ
2jのうち、正常シーン画像から成るグループに対して設
定された第２の色バランス補正値Ｄ2jは、請求項６及び
請求項７に記載の第２の色バランス補正条件に対応して
いる。
【０１１１】ステップ１１４の判定が肯定されるとステ
ップ１１８へ移行し、変数ｘ（異常シーン画像の数）を
フィルム画像の総数Ｎで除することにより、写真フィル
ム２６に記録されたフィルム画像に占める異常シーン画
像の割合F1を演算する。次のステップ１２０以降では、
写真フィルム２６に記録された各フィルム画像に対し、
色バランス最終補正値Ｄjを各々設定する。
ップ１１８へ移行し、変数ｘ（異常シーン画像の数）を
フィルム画像の総数Ｎで除することにより、写真フィル
ム２６に記録されたフィルム画像に占める異常シーン画
像の割合F1を演算する。次のステップ１２０以降では、
写真フィルム２６に記録された各フィルム画像に対し、
色バランス最終補正値Ｄjを各々設定する。
【０１１２】すなわち、ステップ１２０では変数ｎに１
を代入し、次のステップ１２２ではｎ番目のフィルム画
像（処理対象のフィルム画像）が異種光源シーン画像か
否かを判定する異種光源シーン判定処理を行う。この処
理について図６のフローチャートを参照して説明する。
を代入し、次のステップ１２２ではｎ番目のフィルム画
像（処理対象のフィルム画像）が異種光源シーン画像か
否かを判定する異種光源シーン判定処理を行う。この処
理について図６のフローチャートを参照して説明する。
【０１１３】すなわち、ステップ２６０では処理対象の
フィルム画像の画像データを取り込むと共に、処理対象
のフィルム画像に対して設定された第１の色バランス補
正値Ｄj1を取り込み、取り込んだグレーバランス補正条
件に従って、処理対象のフィルム画像の画像データを第
１の色バランス補正値Ｄj1によって補正することで画像
データの規格化を行う。この規格化により、フィルム特
性に起因する色バランスの偏倚が補正された画像データ
が得られる。
フィルム画像の画像データを取り込むと共に、処理対象
のフィルム画像に対して設定された第１の色バランス補
正値Ｄj1を取り込み、取り込んだグレーバランス補正条
件に従って、処理対象のフィルム画像の画像データを第
１の色バランス補正値Ｄj1によって補正することで画像
データの規格化を行う。この規格化により、フィルム特
性に起因する色バランスの偏倚が補正された画像データ
が得られる。
【０１１４】ステップ２６２では処理対象のフィルム画
像から抽出されたグレー候補画素のデータを取り込み、
次のステップ２６４では、取り込んだグレー候補画素の
データを対象として、処理対象のフィルム画像中のハイ
ライト部に対応すると推定される画素（ハイライト画
素）を複数抽出する。このハイライト画素の抽出は、例
えば各画素について各色成分毎の濃度の平均値（３色平
均濃度）を各々演算して３色平均濃度のヒストグラムを
作成し、高濃度側からの累積頻度が所定値に達する迄の
区間に属する画素を抽出することで行うことができる。
また、ハイライト画素として抽出する画素を、フィルム
画像上で互いに近接した位置に存在している画素に制限
してもよい。
像から抽出されたグレー候補画素のデータを取り込み、
次のステップ２６４では、取り込んだグレー候補画素の
データを対象として、処理対象のフィルム画像中のハイ
ライト部に対応すると推定される画素（ハイライト画
素）を複数抽出する。このハイライト画素の抽出は、例
えば各画素について各色成分毎の濃度の平均値（３色平
均濃度）を各々演算して３色平均濃度のヒストグラムを
作成し、高濃度側からの累積頻度が所定値に達する迄の
区間に属する画素を抽出することで行うことができる。
また、ハイライト画素として抽出する画素を、フィルム
画像上で互いに近接した位置に存在している画素に制限
してもよい。
【０１１５】なお、異種光源シーン画像については、フ
ィルム画像中のハイライト部の色が、撮影光源の光源種
に対応する特定の色相かつ高彩度の色となるが、グレー
候補画素は、該フィルム画像の最大濃度Ｄjmax 及び最
小濃度Ｄjmin を基準として規格化を行って抽出してい
るので、異種光源シーン画像であっても、ステップ２６
２で取り込んだグレー候補画素のデータの中に、実際の
ハイライトに相当する画素のデータが含まれている。
ィルム画像中のハイライト部の色が、撮影光源の光源種
に対応する特定の色相かつ高彩度の色となるが、グレー
候補画素は、該フィルム画像の最大濃度Ｄjmax 及び最
小濃度Ｄjmin を基準として規格化を行って抽出してい
るので、異種光源シーン画像であっても、ステップ２６
２で取り込んだグレー候補画素のデータの中に、実際の
ハイライトに相当する画素のデータが含まれている。
【０１１６】ステップ２６６では、ステップ２６０にお
ける規格化後の画像データから、ステップ２６４で抽出
した複数のハイライト画素のデータを各々抽出する。そ
してステップ２６８では、規格化後の画像データから抽
出した複数のハイライト画素のデータに基づき、撮影光
源の色を表す光源色データとして、複数のハイライト画
素の各色成分毎の平均濃度を演算する。光源色データは
規格化後の画像データから求めているので、フィルム特
性に起因する色バランスの偏倚は補正されており、光源
色データが表す色は、撮影光源の光源色（撮影光源によ
る照明光の色味）を精度良く表している。
ける規格化後の画像データから、ステップ２６４で抽出
した複数のハイライト画素のデータを各々抽出する。そ
してステップ２６８では、規格化後の画像データから抽
出した複数のハイライト画素のデータに基づき、撮影光
源の色を表す光源色データとして、複数のハイライト画
素の各色成分毎の平均濃度を演算する。光源色データは
規格化後の画像データから求めているので、フィルム特
性に起因する色バランスの偏倚は補正されており、光源
色データが表す色は、撮影光源の光源色（撮影光源によ
る照明光の色味）を精度良く表している。
【０１１７】ステップ２７０では、ステップ２６８で演
算した光源色データに基づいて、処理対象のフィルム画
像のハイライト部の色相及び彩度を表すハイライト色ベ
クトルＨＬを求める。このハイライト色ベクトルＨＬ
は、例えば先に説明した第１の色バランス補正値設定処
理(図３）のステップ１６６と同様に、光源色データが
表すハイライト部の各色成分毎の平均濃度に対応するＲ
ＧＢ濃度座標上での濃度点を平面ψ上に写像し、例とし
て図１１に示すように、平面ψ上に設定したｘｙ直交座
標の原点（ＲＧＢ濃度座標の原点と同一の位置に位置し
ている）から前記濃度点の平面ψ上への写像位置ＰHLへ
向かうベクトルをハイライト色ベクトルＨＬとすること
で求めることができる。ハイライト色ベクトルＨＬは、
ｘ軸の成す角度（色相角）がハイライト部の平均的な色
相を表し、ベクトルの大きさ（長さ）Ｈがハイライト部
の平均的な彩度を表している。
算した光源色データに基づいて、処理対象のフィルム画
像のハイライト部の色相及び彩度を表すハイライト色ベ
クトルＨＬを求める。このハイライト色ベクトルＨＬ
は、例えば先に説明した第１の色バランス補正値設定処
理(図３）のステップ１６６と同様に、光源色データが
表すハイライト部の各色成分毎の平均濃度に対応するＲ
ＧＢ濃度座標上での濃度点を平面ψ上に写像し、例とし
て図１１に示すように、平面ψ上に設定したｘｙ直交座
標の原点（ＲＧＢ濃度座標の原点と同一の位置に位置し
ている）から前記濃度点の平面ψ上への写像位置ＰHLへ
向かうベクトルをハイライト色ベクトルＨＬとすること
で求めることができる。ハイライト色ベクトルＨＬは、
ｘ軸の成す角度（色相角）がハイライト部の平均的な色
相を表し、ベクトルの大きさ（長さ）Ｈがハイライト部
の平均的な彩度を表している。
【０１１８】次のステップ２７２では、ステップ２７０
で求めたハイライト色ベクトルＨＬに基づいて、処理対
象のフィルム画像の撮影光源の光源色が明らかに非グレ
ーか否か判定する。平面ψ上に設定したｘｙ直交座標の
原点は、第１の色バランス補正値設定処理によって求め
られたグレーバランスを表しており、グレー（中性色）
に対する光源色の偏倚度合いはｘｙ直交座標の原点と写
像位置ＰHLとの距離に正比例する。従ってステップ２７
２の判定は、例えばハイライト色ベクトルの大きさＨが
所定値以上か否かを判断することで行うことができる。
で求めたハイライト色ベクトルＨＬに基づいて、処理対
象のフィルム画像の撮影光源の光源色が明らかに非グレ
ーか否か判定する。平面ψ上に設定したｘｙ直交座標の
原点は、第１の色バランス補正値設定処理によって求め
られたグレーバランスを表しており、グレー（中性色）
に対する光源色の偏倚度合いはｘｙ直交座標の原点と写
像位置ＰHLとの距離に正比例する。従ってステップ２７
２の判定は、例えばハイライト色ベクトルの大きさＨが
所定値以上か否かを判断することで行うことができる。
【０１１９】ステップ２７２の判定が否定された場合に
は、処理対象のフィルム画像は異種光源シーン画像では
ないと判断し、何ら処理を行うことなく異種光源シーン
判定処理を終了する。一方、ステップ２７２の判定が肯
定された場合には処理対象のフィルム画像が異種光源シ
ーン画像であると判断し、ステップ２７４で処理対象の
フィルム画像が異種光源シーン画像であることを表す情
報を設定した後に異種光源シーン判定処理を終了する。
異種光源シーン画像判定処理を終了すると、濃度・色補
正条件演算処理（図２）のステップ１２４へ移行し、写
真フィルム２６に記録されたフィルム画像に占める異常
シーン画像の割合F1が所定値よりも大きいか否か判定す
る。
は、処理対象のフィルム画像は異種光源シーン画像では
ないと判断し、何ら処理を行うことなく異種光源シーン
判定処理を終了する。一方、ステップ２７２の判定が肯
定された場合には処理対象のフィルム画像が異種光源シ
ーン画像であると判断し、ステップ２７４で処理対象の
フィルム画像が異種光源シーン画像であることを表す情
報を設定した後に異種光源シーン判定処理を終了する。
異種光源シーン画像判定処理を終了すると、濃度・色補
正条件演算処理（図２）のステップ１２４へ移行し、写
真フィルム２６に記録されたフィルム画像に占める異常
シーン画像の割合F1が所定値よりも大きいか否か判定す
る。
【０１２０】異常シーン画像の割合F1が小さい場合、処
理対象のフィルム画像が正常シーン画像か異種光源シー
ン画像かカラーフェリア画像かに拘わらず、処理対象の
フィルム画像におけるフィルム特性に起因する色バラン
ス偏倚は、処理対象のフィルム画像に対して設定された
第１の色バランス補正値Ｄ1jによって高精度に補正でき
る。このため、ステップ１２４の判定が否定された場合
にはステップ１２６へ移行し、処理対象のフィルム画像
に対してフィルム特性に起因する色バランス偏倚を補正
するためのフィルムグレーバランス補正値Ｄxj（本発明
に係る「撮影記録特性に起因する原画像の色バランス偏
倚を補正するための色バランス補正条件」に相当）に、
処理対象のフィルム画像に対して設定された第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jを代入した後に、ステップ１４２へ移
行する。
理対象のフィルム画像が正常シーン画像か異種光源シー
ン画像かカラーフェリア画像かに拘わらず、処理対象の
フィルム画像におけるフィルム特性に起因する色バラン
ス偏倚は、処理対象のフィルム画像に対して設定された
第１の色バランス補正値Ｄ1jによって高精度に補正でき
る。このため、ステップ１２４の判定が否定された場合
にはステップ１２６へ移行し、処理対象のフィルム画像
に対してフィルム特性に起因する色バランス偏倚を補正
するためのフィルムグレーバランス補正値Ｄxj（本発明
に係る「撮影記録特性に起因する原画像の色バランス偏
倚を補正するための色バランス補正条件」に相当）に、
処理対象のフィルム画像に対して設定された第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jを代入した後に、ステップ１４２へ移
行する。
【０１２１】一方、異常シーン画像の割合F1が所定値よ
りも大きい場合には、ステップ１２４の判定が肯定され
てステップ１２８へ移行し、先のステップ１１０におけ
る判定の結果に基づいて、処理対象のフィルム画像が異
常シーン画像か否か判定する。
りも大きい場合には、ステップ１２４の判定が肯定され
てステップ１２８へ移行し、先のステップ１１０におけ
る判定の結果に基づいて、処理対象のフィルム画像が異
常シーン画像か否か判定する。
【０１２２】処理対象のフィルム画像が正常シーン画像
である場合、処理対象のフィルム画像と同一のグループ
に属する各フィルム画像も正常シーン画像であり、異常
シーン画像は含まれていない。このため、処理対象のフ
ィルム画像が属するグループに対して設定された第２の
色バランス補正値Ｄ2jは、写真フィルム２６に記録され
たフィルム画像に占める異常シーン画像の割合F1が所定
値よりも大きいにも拘わらず異常シーン画像の画像特徴
量の影響を受けておらず、処理対象のフィルム画像（正
常シーン画像）におけるフィルム特性に起因する色バラ
ンス偏倚を精度良く補正可能である。
である場合、処理対象のフィルム画像と同一のグループ
に属する各フィルム画像も正常シーン画像であり、異常
シーン画像は含まれていない。このため、処理対象のフ
ィルム画像が属するグループに対して設定された第２の
色バランス補正値Ｄ2jは、写真フィルム２６に記録され
たフィルム画像に占める異常シーン画像の割合F1が所定
値よりも大きいにも拘わらず異常シーン画像の画像特徴
量の影響を受けておらず、処理対象のフィルム画像（正
常シーン画像）におけるフィルム特性に起因する色バラ
ンス偏倚を精度良く補正可能である。
【０１２３】このため、前記判定が否定された場合には
ステップ１３０へ移行し、フィルムグレーバランス補正
値Ｄxjに、処理対象のフィルム画像が属するグループに
対して設定された第２の色バランス補正値Ｄ2jを代入し
た後にステップ１４２へ移行する。これにより、異常シ
ーン画像の割合F1が所定値よりも大きい場合にも、正常
シーン画像に対し、フィルム特性に起因する色バランス
偏倚を精度良く補正できる適正な色バランス補正値を設
定することができる。このように、ステップ１３０は、
先に説明したステップ１２４，１２６，１２８と共に、
本発明の設定手段（詳しくは請求項６及び請求項７に記
載の設定手段）に対応している。また、ステップ１２６
は請求項５に記載の設定手段に対応している。
ステップ１３０へ移行し、フィルムグレーバランス補正
値Ｄxjに、処理対象のフィルム画像が属するグループに
対して設定された第２の色バランス補正値Ｄ2jを代入し
た後にステップ１４２へ移行する。これにより、異常シ
ーン画像の割合F1が所定値よりも大きい場合にも、正常
シーン画像に対し、フィルム特性に起因する色バランス
偏倚を精度良く補正できる適正な色バランス補正値を設
定することができる。このように、ステップ１３０は、
先に説明したステップ１２４，１２６，１２８と共に、
本発明の設定手段（詳しくは請求項６及び請求項７に記
載の設定手段）に対応している。また、ステップ１２６
は請求項５に記載の設定手段に対応している。
【０１２４】なお、処理対象のフィルム画像と同一のグ
ループに属する各フィルム画像の数が少なく、かつ処理
対象のフィルム画像が属するグループと別に正常シーン
画像から成る他のグループが存在している等の場合に
は、該他のグループに対して設定された第２の色バラン
ス補正値Ｄ2jとの平均値（単純平均値でも加重平均値で
もよい）を用いてもよい。
ループに属する各フィルム画像の数が少なく、かつ処理
対象のフィルム画像が属するグループと別に正常シーン
画像から成る他のグループが存在している等の場合に
は、該他のグループに対して設定された第２の色バラン
ス補正値Ｄ2jとの平均値（単純平均値でも加重平均値で
もよい）を用いてもよい。
【０１２５】また、処理対象のフィルム画像が異常シー
ン画像である場合には、ステップ１２８の判定が肯定さ
れてステップ１３２へ移行し、異種光源シーン判定処理
（ステップ１２２）の結果に基づき、処理対象のフィル
ム画像が異種光源シーン画像か否か判定する。
ン画像である場合には、ステップ１２８の判定が肯定さ
れてステップ１３２へ移行し、異種光源シーン判定処理
（ステップ１２２）の結果に基づき、処理対象のフィル
ム画像が異種光源シーン画像か否か判定する。
【０１２６】処理対象のフィルム画像が異種光源シーン
画像である場合、該異種光源シーン画像に対してフィル
ム特性に起因する色バランス偏倚のみを補正することを
考えると（撮影光源に起因する色バランス偏倚は光源グ
レーバランス補正値Ｄyj（後述）によって補正する）、
処理対象のフィルム画像が属するグループに対して設定
された第２の色バランス補正値Ｄ2jを用いることは望ま
しくない。一方、異常シーン画像の割合F1が所定値より
も大きい場合、第１の色バランス補正値Ｄ1jは標準色バ
ランス補正値に書き替わっており、この標準色バランス
補正値は異常シーン画像の画像特徴量の影響を受けてい
ないため、フィルム特性に起因する処理対象のフィルム
画像の色バランス偏倚を精度良く補正できる。このた
め、前記判定が肯定された場合にはステップ１３４へ移
行し、フィルムグレーバランス補正値Ｄxjに第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jを代入した後にステップ１４２へ移行
する。
画像である場合、該異種光源シーン画像に対してフィル
ム特性に起因する色バランス偏倚のみを補正することを
考えると（撮影光源に起因する色バランス偏倚は光源グ
レーバランス補正値Ｄyj（後述）によって補正する）、
処理対象のフィルム画像が属するグループに対して設定
された第２の色バランス補正値Ｄ2jを用いることは望ま
しくない。一方、異常シーン画像の割合F1が所定値より
も大きい場合、第１の色バランス補正値Ｄ1jは標準色バ
ランス補正値に書き替わっており、この標準色バランス
補正値は異常シーン画像の画像特徴量の影響を受けてい
ないため、フィルム特性に起因する処理対象のフィルム
画像の色バランス偏倚を精度良く補正できる。このた
め、前記判定が肯定された場合にはステップ１３４へ移
行し、フィルムグレーバランス補正値Ｄxjに第１の色バ
ランス補正値Ｄ1jを代入した後にステップ１４２へ移行
する。
【０１２７】なお、このステップ１３４において、第１
の色バランス補正値Ｄ1jに代えて、正常シーン画像から
成るグループに対して設定された第２の色バランス補正
値Ｄ2j、或いは各々正常シーン画像から成る複数のグル
ープに対して各々設定された第２の色バランス補正値Ｄ
2jの平均値を用いるようにしてもよい。上述したステッ
プ１３２，１３４も本発明の設定手段（詳しくは請求項
６に記載の設定手段）に対応している。
の色バランス補正値Ｄ1jに代えて、正常シーン画像から
成るグループに対して設定された第２の色バランス補正
値Ｄ2j、或いは各々正常シーン画像から成る複数のグル
ープに対して各々設定された第２の色バランス補正値Ｄ
2jの平均値を用いるようにしてもよい。上述したステッ
プ１３２，１３４も本発明の設定手段（詳しくは請求項
６に記載の設定手段）に対応している。
【０１２８】一方、処理対象のフィルム画像がカラーフ
ェリア画像である場合には、ステップ１３２の判定が否
定されてステップ１３６へ移行し、写真フィルム２６に
記録されたフィルム画像の中に正常シーン画像が存在す
るか否か判定する。処理対象のフィルム画像がカラーフ
ェリア画像である場合、処理対象のフィルム画像が属す
るグループに対して設定された第２の色バランス補正値
Ｄ2jを用いることは望ましくない。一方、第１の色バラ
ンス補正値Ｄ1jは前述のように標準色バランス補正値に
書き替わっており、この標準色バランス補正値は異常シ
ーン画像の画像特徴量の影響を受けていないため、フィ
ルム特性に起因する処理対象のフィルム画像の色バラン
ス偏倚を精度良く補正できる。このため、前記判定が否
定された場合（正常シーン画像が存在しない場合）には
ステップ１４０へ移行し、フィルムグレーバランス補正
値Ｄxjに第１の色バランス補正値Ｄ1jを代入した後にス
テップ１４２へ移行する。
ェリア画像である場合には、ステップ１３２の判定が否
定されてステップ１３６へ移行し、写真フィルム２６に
記録されたフィルム画像の中に正常シーン画像が存在す
るか否か判定する。処理対象のフィルム画像がカラーフ
ェリア画像である場合、処理対象のフィルム画像が属す
るグループに対して設定された第２の色バランス補正値
Ｄ2jを用いることは望ましくない。一方、第１の色バラ
ンス補正値Ｄ1jは前述のように標準色バランス補正値に
書き替わっており、この標準色バランス補正値は異常シ
ーン画像の画像特徴量の影響を受けていないため、フィ
ルム特性に起因する処理対象のフィルム画像の色バラン
ス偏倚を精度良く補正できる。このため、前記判定が否
定された場合（正常シーン画像が存在しない場合）には
ステップ１４０へ移行し、フィルムグレーバランス補正
値Ｄxjに第１の色バランス補正値Ｄ1jを代入した後にス
テップ１４２へ移行する。
【０１２９】また、前記判定が肯定された場合（正常シ
ーン画像が存在する場合）にはステップ１３８へ移行
し、フィルムグレーバランス補正値Ｄxjに、正常シーン
画像から成るグループに対して設定された第２の色バラ
ンス補正値Ｄ2j、或いは各々正常シーン画像から成る複
数のグループに対して各々設定された第２の色バランス
補正値Ｄ2jの平均値を代入した後にステップ１４２へ移
行する。上記の第２の色バランス補正値Ｄ2j及び第２の
色バランス補正値Ｄ2jの平均値も異常シーン画像の画像
特徴量の影響を受けていないため、フィルム特性に起因
する処理対象のフィルム画像の色バランス偏倚を精度良
く補正することができる。なお、上述したステップ１３
６，１３８，１４０も本発明の設定手段（詳しくは請求
項６に記載の設定手段）に対応している。
ーン画像が存在する場合）にはステップ１３８へ移行
し、フィルムグレーバランス補正値Ｄxjに、正常シーン
画像から成るグループに対して設定された第２の色バラ
ンス補正値Ｄ2j、或いは各々正常シーン画像から成る複
数のグループに対して各々設定された第２の色バランス
補正値Ｄ2jの平均値を代入した後にステップ１４２へ移
行する。上記の第２の色バランス補正値Ｄ2j及び第２の
色バランス補正値Ｄ2jの平均値も異常シーン画像の画像
特徴量の影響を受けていないため、フィルム特性に起因
する処理対象のフィルム画像の色バランス偏倚を精度良
く補正することができる。なお、上述したステップ１３
６，１３８，１４０も本発明の設定手段（詳しくは請求
項６に記載の設定手段）に対応している。
【０１３０】ステップ１４２では、処理対象のフィルム
画像に対して異種光源補正（撮影光源に起因する色バラ
ンス偏倚の補正）を行うための異種光源補正値（光源グ
レーバランス補正値）を設定する光源グレーバランス補
正値設定処理を行う。この処理は請求項８に記載の設定
手段に対応しており、以下、図７のフローチャートを参
照して説明する。
画像に対して異種光源補正（撮影光源に起因する色バラ
ンス偏倚の補正）を行うための異種光源補正値（光源グ
レーバランス補正値）を設定する光源グレーバランス補
正値設定処理を行う。この処理は請求項８に記載の設定
手段に対応しており、以下、図７のフローチャートを参
照して説明する。
【０１３１】ステップ２９０では、異種光源シーン判定
処理（図６）のステップ２６０における規格化によって
得られた処理対象のフィルム画像の規格化後の画像デー
タから単一の画素（特定画素）のデータを取り込み、異
種光源シーン判定処理（図６）のステップ２７０と同様
に色ベクトルＣＰ（図１１参照）を演算する。ステップ
２９２では、ハイライト色ベクトルＨＬと特定画素の色
ベクトルＣＰの成す角度（色相角差）を表す物理量とし
て、ハイライト色ベクトルＨＬと特定画素の色ベクトル
ＣＰの色相角差の余弦（内積）ＣＯＳを次式に従って演
算し、演算結果を記憶する。 ＣＯＳ＝ＨＬ・ＣＰ／｜ＨＬ｜｜ＣＰ｜
処理（図６）のステップ２６０における規格化によって
得られた処理対象のフィルム画像の規格化後の画像デー
タから単一の画素（特定画素）のデータを取り込み、異
種光源シーン判定処理（図６）のステップ２７０と同様
に色ベクトルＣＰ（図１１参照）を演算する。ステップ
２９２では、ハイライト色ベクトルＨＬと特定画素の色
ベクトルＣＰの成す角度（色相角差）を表す物理量とし
て、ハイライト色ベクトルＨＬと特定画素の色ベクトル
ＣＰの色相角差の余弦（内積）ＣＯＳを次式に従って演
算し、演算結果を記憶する。 ＣＯＳ＝ＨＬ・ＣＰ／｜ＨＬ｜｜ＣＰ｜
【０１３２】ステップ２９４では、処理対象のフィルム
画像中の全ての画素に対してステップ２９０，２９２の
処理を行ったか否か判定する。判定が否定された場合に
はステップ２９０に戻り、ステップ２９４の判定が肯定
される迄ステップ２９０〜ステップ２９４を繰り返す。
そしてステップ２９４の判定が肯定されるとステップ２
９６へ移行する。
画像中の全ての画素に対してステップ２９０，２９２の
処理を行ったか否か判定する。判定が否定された場合に
はステップ２９０に戻り、ステップ２９４の判定が肯定
される迄ステップ２９０〜ステップ２９４を繰り返す。
そしてステップ２９４の判定が肯定されるとステップ２
９６へ移行する。
【０１３３】色相がハイライト部と大きく相違している
画素の色ベクトルＣＰは、図１１に「ハイライト色ベク
トルとの色相角差：大」の色ベクトルＣＰとして示すよ
うに、平面ψ（２次元色座標）上でのハイライト色ベク
トルＨＬとの成す角度が大きくなり、色相角差の余弦Ｃ
ＯＳは符号が負になるか、或いは符号が正の場合にも小
さな値となる（色相角差の余弦ＣＯＳ≪１）。
画素の色ベクトルＣＰは、図１１に「ハイライト色ベク
トルとの色相角差：大」の色ベクトルＣＰとして示すよ
うに、平面ψ（２次元色座標）上でのハイライト色ベク
トルＨＬとの成す角度が大きくなり、色相角差の余弦Ｃ
ＯＳは符号が負になるか、或いは符号が正の場合にも小
さな値となる（色相角差の余弦ＣＯＳ≪１）。
【０１３４】また色相がハイライト部と近似している画
素の色ベクトルＣＰは、図１１に「ハイライト色ベクト
ルとの色相角差：小」の色ベクトルＣＰとして示すよう
に、平面ψ上でのハイライト色ベクトルＨＬとの成す角
度が小さくなり、色相角差の余弦ＣＯＳは「１」に近い
値となる。
素の色ベクトルＣＰは、図１１に「ハイライト色ベクト
ルとの色相角差：小」の色ベクトルＣＰとして示すよう
に、平面ψ上でのハイライト色ベクトルＨＬとの成す角
度が小さくなり、色相角差の余弦ＣＯＳは「１」に近い
値となる。
【０１３５】異種光源シーン画像は、撮影光源の影響を
受け、画像中のハイライト部の色が撮影光源の光源種に
対応する特定の色相かつ高彩度の色になると共に、画像
中の非ハイライト部の色についても、ハイライト部と同
一の特定の色相を帯びた色になる。従って、処理対象の
フィルム画像中の全ての画素についての色相角差の余弦
ＣＯＳの演算結果に基づき、色相角差の余弦ＣＯＳの値
が小さい側からの累積ヒストグラムを作成したとする
と、処理対象のフィルム画像が異種光源シーン画像であ
れば、殆どの画素は色相角差の余弦ＣＯＳが「１」に近
い値となり、色相角差の余弦ＣＯＳの最小値も比較的高
い値となる。
受け、画像中のハイライト部の色が撮影光源の光源種に
対応する特定の色相かつ高彩度の色になると共に、画像
中の非ハイライト部の色についても、ハイライト部と同
一の特定の色相を帯びた色になる。従って、処理対象の
フィルム画像中の全ての画素についての色相角差の余弦
ＣＯＳの演算結果に基づき、色相角差の余弦ＣＯＳの値
が小さい側からの累積ヒストグラムを作成したとする
と、処理対象のフィルム画像が異種光源シーン画像であ
れば、殆どの画素は色相角差の余弦ＣＯＳが「１」に近
い値となり、色相角差の余弦ＣＯＳの最小値も比較的高
い値となる。
【０１３６】一方、カラーフェリア画像は一定の色相の
領域が画像中の広い面積を占めているので、該一定の色
相の領域内に画像中のハイライト部が存在していた場合
には、上記と同様に多数の画素について色相角差の余弦
ＣＯＳが「１」に近い値となるが、撮影光源が昼光等の
一般的な光源であれば、異種光源シーン画像と比較し
て、色相角差の余弦ＣＯＳの最小値が明らかに小さな値
となる。またハイライトフェリアの生じ易い画像（以
下、「ハイライトフェリア画像」という）についても、
上記と同様に、異種光源シーン画像と比較して、色相角
差の余弦ＣＯＳの最小値が明らかに小さな値となる。
領域が画像中の広い面積を占めているので、該一定の色
相の領域内に画像中のハイライト部が存在していた場合
には、上記と同様に多数の画素について色相角差の余弦
ＣＯＳが「１」に近い値となるが、撮影光源が昼光等の
一般的な光源であれば、異種光源シーン画像と比較し
て、色相角差の余弦ＣＯＳの最小値が明らかに小さな値
となる。またハイライトフェリアの生じ易い画像（以
下、「ハイライトフェリア画像」という）についても、
上記と同様に、異種光源シーン画像と比較して、色相角
差の余弦ＣＯＳの最小値が明らかに小さな値となる。
【０１３７】上記に基づきステップ２９６では、フィル
ム画像中のハイライト部の色と原画像を構成する各要素
の色との相関を表す物理量（色相角相関Ｔ）として、全
ての画素について演算した色相角差の余弦ＣＯＳの最小
値を抽出する。そしてステップ２９８では、ハイライト
色ベクトルの大きさＨ及び色相角相関Ｔに基づいて異種
光源度αを演算する。なお異種光源度αは、例えば図１
２に示すようなハイライト色ベクトルの大きさＨ及び色
相角相関Ｔと異種光源度αの関係を示すマップを用いて
演算することができる。
ム画像中のハイライト部の色と原画像を構成する各要素
の色との相関を表す物理量（色相角相関Ｔ）として、全
ての画素について演算した色相角差の余弦ＣＯＳの最小
値を抽出する。そしてステップ２９８では、ハイライト
色ベクトルの大きさＨ及び色相角相関Ｔに基づいて異種
光源度αを演算する。なお異種光源度αは、例えば図１
２に示すようなハイライト色ベクトルの大きさＨ及び色
相角相関Ｔと異種光源度αの関係を示すマップを用いて
演算することができる。
【０１３８】図１２に示したマップは、色相角相関Ｔが
所定値未満（図１２では一例として０．２未満）のとき
にはハイライト色ベクトルＨＬの大きさＨに拘わらず異
種光源度αの値が「０」になり、ハイライト色ベクトル
の大きさＨが所定値未満（図１２では一例として０．１
５未満）のときにも色相角相関Ｔの値に拘わらず異種光
源度αの値が「０」になるように定められているので、
処理対象のフィルム画像が昼光等の一般的な光源を用い
て撮影記録された画像であれば、正常シーン画像、カラ
ーフェリア画像、ハイライトフェリア画像の何れについ
ても異種光源度α＝０と設定される。
所定値未満（図１２では一例として０．２未満）のとき
にはハイライト色ベクトルＨＬの大きさＨに拘わらず異
種光源度αの値が「０」になり、ハイライト色ベクトル
の大きさＨが所定値未満（図１２では一例として０．１
５未満）のときにも色相角相関Ｔの値に拘わらず異種光
源度αの値が「０」になるように定められているので、
処理対象のフィルム画像が昼光等の一般的な光源を用い
て撮影記録された画像であれば、正常シーン画像、カラ
ーフェリア画像、ハイライトフェリア画像の何れについ
ても異種光源度α＝０と設定される。
【０１３９】本実施形態に係る異種光源度αは、処理対
象のフィルム画像の撮影光源に起因する色バランス偏倚
の度合いを表しており、後述するように、異種光源補正
における補正量を異種光源度αの値に応じて設定してい
るので、処理対象のフィルム画像が昼光等の一般的な光
源を用いて撮影記録された画像であれば異種光源補正は
実質的に行なわれず、異種光源補正によって画質の低下
を招くことはない。
象のフィルム画像の撮影光源に起因する色バランス偏倚
の度合いを表しており、後述するように、異種光源補正
における補正量を異種光源度αの値に応じて設定してい
るので、処理対象のフィルム画像が昼光等の一般的な光
源を用いて撮影記録された画像であれば異種光源補正は
実質的に行なわれず、異種光源補正によって画質の低下
を招くことはない。
【０１４０】また、図１２に示したマップは、色相角相
関Ｔが所定値（例えば０．２）以上で、かつハイライト
色ベクトルＨＬの大きさＨも所定値（例えば０．１５）
以上のときには、色相角相関Ｔの値が大きくなるに伴っ
て異種光源度αの値が増加し、ハイライト色ベクトルＨ
Ｌの大きさＨが大きくなるに伴って異種光源度αの値が
増加するように定められている。従って、異種光源シー
ン画像については、撮影光源に起因するフィルム画像の
色バランス偏倚の度合いに応じた補正量で異種光源補正
が行なわれることになる。
関Ｔが所定値（例えば０．２）以上で、かつハイライト
色ベクトルＨＬの大きさＨも所定値（例えば０．１５）
以上のときには、色相角相関Ｔの値が大きくなるに伴っ
て異種光源度αの値が増加し、ハイライト色ベクトルＨ
Ｌの大きさＨが大きくなるに伴って異種光源度αの値が
増加するように定められている。従って、異種光源シー
ン画像については、撮影光源に起因するフィルム画像の
色バランス偏倚の度合いに応じた補正量で異種光源補正
が行なわれることになる。
【０１４１】次のステップ３００では、ステップ２９８
で求めた異種光源度αに基づき、いて、ハイライト色ベ
クトルＨＬが表す色バランス偏倚（撮影光源に起因する
色バランス偏倚）を補正するための光源グレーバランス
補正値Ｄyjを次式に従って演算・設定し、光源グレーバ
ランス補正値設定処理を終了する。この光源グレーバラ
ンス補正値Ｄyjは、請求項８に記載の「撮影光源に起因
する原画像の色バランス偏倚を補正するための色バラン
ス補正条件」に対応している。Ｄyj＝αＨＬ
で求めた異種光源度αに基づき、いて、ハイライト色ベ
クトルＨＬが表す色バランス偏倚（撮影光源に起因する
色バランス偏倚）を補正するための光源グレーバランス
補正値Ｄyjを次式に従って演算・設定し、光源グレーバ
ランス補正値設定処理を終了する。この光源グレーバラ
ンス補正値Ｄyjは、請求項８に記載の「撮影光源に起因
する原画像の色バランス偏倚を補正するための色バラン
ス補正条件」に対応している。Ｄyj＝αＨＬ
【０１４２】なお、異種光源シーン画像に対する光源グ
レーバランス補正値Ｄyjについては、撮影光源の光源種
が同一の異種光源シーン画像から成るグループに対して
設定された第２の色バランス補正値Ｄ2jを用いることも
考えられる。しかし、異種光源シーン画像は、通常は撮
影光源に起因する色バランス偏倚を完全に補正すること
が望ましいものの、異種光源シーン画像の中には、撮影
光源に起因する色バランス偏倚を完全に補正することが
好ましくない画像（例えば夕日のシーンを表す画像）
や、撮影光源の光源種が同一であっても光源グレーバラ
ンス補正値Ｄyjの適正値が他の画像と若干異なる画像
（例えばタングステン灯及びストロボ光によって各々照
明されたシーンを表す画像等）も存在する。このため、
異種光源シーン画像に対する光源グレーバランス補正値
Ｄyjは処理対象の画像の情報（例えば処理対象の画像の
異種光源度αやハイライト色ベクトルＨＬ）のみに基づ
いて設定することが好ましい。
レーバランス補正値Ｄyjについては、撮影光源の光源種
が同一の異種光源シーン画像から成るグループに対して
設定された第２の色バランス補正値Ｄ2jを用いることも
考えられる。しかし、異種光源シーン画像は、通常は撮
影光源に起因する色バランス偏倚を完全に補正すること
が望ましいものの、異種光源シーン画像の中には、撮影
光源に起因する色バランス偏倚を完全に補正することが
好ましくない画像（例えば夕日のシーンを表す画像）
や、撮影光源の光源種が同一であっても光源グレーバラ
ンス補正値Ｄyjの適正値が他の画像と若干異なる画像
（例えばタングステン灯及びストロボ光によって各々照
明されたシーンを表す画像等）も存在する。このため、
異種光源シーン画像に対する光源グレーバランス補正値
Ｄyjは処理対象の画像の情報（例えば処理対象の画像の
異種光源度αやハイライト色ベクトルＨＬ）のみに基づ
いて設定することが好ましい。
【０１４３】光源グレーバランス補正値設定処理を終了
すると、濃度・色補正条件演算処理（図２）のステップ
１４４へ移行し、処理対象のフィルム画像に対して設定
したフィルムグレーバランス補正値Ｄxjと光源グレーバ
ランス補正値Ｄyjを加算することで、処理対象のフィル
ム画像に対する最終色バランス補正値Ｄjを演算する
（次式参照）。 Ｄj＝Ｄxj＋Ｄyj
すると、濃度・色補正条件演算処理（図２）のステップ
１４４へ移行し、処理対象のフィルム画像に対して設定
したフィルムグレーバランス補正値Ｄxjと光源グレーバ
ランス補正値Ｄyjを加算することで、処理対象のフィル
ム画像に対する最終色バランス補正値Ｄjを演算する
（次式参照）。 Ｄj＝Ｄxj＋Ｄyj
【０１４４】次のステップ１４６では、変数ｎの値がフ
ィルム画像の総数Ｎに等しいか否かを判定することで、
写真フィルム２６に記録された全てのフィルム画像に対
してステップ１２２以降の処理を行ったか否か判断す
る。判定が否定された場合には、ステップ１４８で変数
ｎの値を１だけインクリメントした後にステップ１２２
に戻り、全てのフィルム画像に対してステップ１２２以
降の処理を繰り返す。そして、写真フィルム２６に記録
された全てのフィルム画像に対して最終色バランス補正
値Ｄjを各々設定すると、ステップ１４６の判定が肯定
されて濃度・色補正条件演算処理を終了する。
ィルム画像の総数Ｎに等しいか否かを判定することで、
写真フィルム２６に記録された全てのフィルム画像に対
してステップ１２２以降の処理を行ったか否か判断す
る。判定が否定された場合には、ステップ１４８で変数
ｎの値を１だけインクリメントした後にステップ１２２
に戻り、全てのフィルム画像に対してステップ１２２以
降の処理を繰り返す。そして、写真フィルム２６に記録
された全てのフィルム画像に対して最終色バランス補正
値Ｄjを各々設定すると、ステップ１４６の判定が肯定
されて濃度・色補正条件演算処理を終了する。
【０１４５】濃度・色補正条件演算処理によって各フィ
ルム画像毎に設定した最終色バランス補正値Ｄjは、オ
ートセットアップエンジン４４からイメージプロセッサ
４０へ出力される。写真フィルム２６に記録された各フ
ィルム画像に対してフィルムスキャナ１２がファインス
キャンを行うことで、画像処理部１４のイメージプロセ
ッサ４０にファインスキャン画像データが入力される
と、イメージプロセッサ４０は、まずファインスキャン
画像データが表すフィルム画像の平均濃度が、同一のフ
ィルム画像のプレスキャン画像データが表すフィルム画
像の平均濃度と一致するように、入力されたファインス
キャン画像データを補正するプレ・ファインスキャン間
補正を行う。
ルム画像毎に設定した最終色バランス補正値Ｄjは、オ
ートセットアップエンジン４４からイメージプロセッサ
４０へ出力される。写真フィルム２６に記録された各フ
ィルム画像に対してフィルムスキャナ１２がファインス
キャンを行うことで、画像処理部１４のイメージプロセ
ッサ４０にファインスキャン画像データが入力される
と、イメージプロセッサ４０は、まずファインスキャン
画像データが表すフィルム画像の平均濃度が、同一のフ
ィルム画像のプレスキャン画像データが表すフィルム画
像の平均濃度と一致するように、入力されたファインス
キャン画像データを補正するプレ・ファインスキャン間
補正を行う。
【０１４６】次にイメージプロセッサ４０は、フィルム
スキャナ１２の機差（例えばラインＣＣＤセンサ３０の
分光感度の素子単位でのばらつき等）を補正するスキャ
ナキャリブレーションを行う。そして上記処理を経たフ
ァインスキャン画像データの各画素の濃度を、先に入力
された最終色バランス補正値Ｄjに従って各色成分毎に
濃度をシフトする濃度・色補正処理を行う。
スキャナ１２の機差（例えばラインＣＣＤセンサ３０の
分光感度の素子単位でのばらつき等）を補正するスキャ
ナキャリブレーションを行う。そして上記処理を経たフ
ァインスキャン画像データの各画素の濃度を、先に入力
された最終色バランス補正値Ｄjに従って各色成分毎に
濃度をシフトする濃度・色補正処理を行う。
【０１４７】これにより、フィルム特性に起因する色バ
ランス偏倚、及び撮影光源に起因する色バランス偏倚が
各々高精度に補正され、処理対象のフィルム画像が正常
シーン画像、カラーフェリア画像、ハイライトフェリア
画像、異種光源シーン画像の何れであっても、被写体の
グレーの部分（昼光等の一般的な光源による照明下でグ
レーに見える部分）が画像データ上でグレーとなるよう
に、ファインスキャン画像データを補正することができ
る。
ランス偏倚、及び撮影光源に起因する色バランス偏倚が
各々高精度に補正され、処理対象のフィルム画像が正常
シーン画像、カラーフェリア画像、ハイライトフェリア
画像、異種光源シーン画像の何れであっても、被写体の
グレーの部分（昼光等の一般的な光源による照明下でグ
レーに見える部分）が画像データ上でグレーとなるよう
に、ファインスキャン画像データを補正することができ
る。
【０１４８】濃度・色補正処理を行うと、イメージプロ
セッサ４０はハイパートーン処理やハイパーシャープネ
ス処理等の他の画像処理を行う。そして、上記の画像処
理を経た画像データ（出力画像データ）は、例えばイメ
ージプロセッサ４０からプリンタ１６へとして出力され
て印画紙６８への画像の記録に用いられたり、或いはＣ
Ｄ−Ｒ等の情報記憶媒体に格納される。
セッサ４０はハイパートーン処理やハイパーシャープネ
ス処理等の他の画像処理を行う。そして、上記の画像処
理を経た画像データ（出力画像データ）は、例えばイメ
ージプロセッサ４０からプリンタ１６へとして出力され
て印画紙６８への画像の記録に用いられたり、或いはＣ
Ｄ−Ｒ等の情報記憶媒体に格納される。
【０１４９】なお、上記では写真フィルム２６に記録さ
れたフィルム画像を、類似のシーンを表すフィルム画像
のグループに分けることを、写真フィルム２６に記録さ
れた順番及び平均濃度に基づいて行っていたが、これに
限定されるものではなく、例えば各フィルム画像に関連
する情報（例えば撮影日時や撮影条件等）がＡＰＳフィ
ルム等のように写真フィルム２６に磁気記録されている
場合や、その他の形態で付加されている場合には、前記
各フィルム画像に関連する情報も用いてグループ分けを
行うようにしてもよい。
れたフィルム画像を、類似のシーンを表すフィルム画像
のグループに分けることを、写真フィルム２６に記録さ
れた順番及び平均濃度に基づいて行っていたが、これに
限定されるものではなく、例えば各フィルム画像に関連
する情報（例えば撮影日時や撮影条件等）がＡＰＳフィ
ルム等のように写真フィルム２６に磁気記録されている
場合や、その他の形態で付加されている場合には、前記
各フィルム画像に関連する情報も用いてグループ分けを
行うようにしてもよい。
【０１５０】また、上記ではフィルムグレーバランス補
正値Ｄxjに設定する補正値を、写真フィルム２６に記録
されたフィルム画像に占める異常シーン画像の割合F1が
所定値よりも大きいか否かによって切替える場合を説明
したが、これに限定されるものではなく、フィルムグレ
ーバランス補正値Ｄxjとして、各フィルム画像から抽出
したグレー候補画素に基づいて設定した第１の色バラン
ス補正値Ｄ1j（ステップ１２６）と、処理対象のフィル
ム画像（正常シーン画像）が属するグループに対して設
定された第２の色バランス補正値Ｄ2j（ステップ１３
０）、又は標準色バランス補正値（ステップ１３４，１
４０）、又は各々正常シーン画像から成る複数のグルー
プに対して各々設定された第２の色バランス補正値Ｄ2j
の平均値（ステップ１３８）と、の加重平均値を用い、
割合F1が大きくなるに従って第１の色バランス補正値Ｄ
1jに対する重みを小さく（段階的に変化させてもよい
し、連続的に変化させてもよい）して前記加重平均値
（フィルムグレーバランス補正値Ｄxj）を演算するよう
にしてもよい。
正値Ｄxjに設定する補正値を、写真フィルム２６に記録
されたフィルム画像に占める異常シーン画像の割合F1が
所定値よりも大きいか否かによって切替える場合を説明
したが、これに限定されるものではなく、フィルムグレ
ーバランス補正値Ｄxjとして、各フィルム画像から抽出
したグレー候補画素に基づいて設定した第１の色バラン
ス補正値Ｄ1j（ステップ１２６）と、処理対象のフィル
ム画像（正常シーン画像）が属するグループに対して設
定された第２の色バランス補正値Ｄ2j（ステップ１３
０）、又は標準色バランス補正値（ステップ１３４，１
４０）、又は各々正常シーン画像から成る複数のグルー
プに対して各々設定された第２の色バランス補正値Ｄ2j
の平均値（ステップ１３８）と、の加重平均値を用い、
割合F1が大きくなるに従って第１の色バランス補正値Ｄ
1jに対する重みを小さく（段階的に変化させてもよい
し、連続的に変化させてもよい）して前記加重平均値
（フィルムグレーバランス補正値Ｄxj）を演算するよう
にしてもよい。
【０１５１】また、上記では本発明に係る色バランス変
換条件として、各色成分毎に濃度をシフトさせる色バラ
ンス補正値を用いた例を説明したが、これに限定される
ものではなく、各色成分毎の濃度変化の傾き（階調）も
変化させる補正条件を本発明に係る色バランス補正条件
として用いてもよいことは言うまでもない。
換条件として、各色成分毎に濃度をシフトさせる色バラ
ンス補正値を用いた例を説明したが、これに限定される
ものではなく、各色成分毎の濃度変化の傾き（階調）も
変化させる補正条件を本発明に係る色バランス補正条件
として用いてもよいことは言うまでもない。
【０１５２】更に、上記では写真フィルムに撮影記録さ
れたフィルム画像を原画像とし、原画像を表す画像デー
タとして、前記フィルム画像を読み取ることで得られた
スキャン画像データを用いていたが、本発明は上記に限
定されるものではなく、デジタルスチルカメラによって
撮影記録された画像（情報記録媒体に記録された画像デ
ータが表す画像を原画像とし、原画像を表す画像データ
として、デジタルスチルカメラによって前記情報記録媒
体に記録された画像データを用いてもよい。
れたフィルム画像を原画像とし、原画像を表す画像デー
タとして、前記フィルム画像を読み取ることで得られた
スキャン画像データを用いていたが、本発明は上記に限
定されるものではなく、デジタルスチルカメラによって
撮影記録された画像（情報記録媒体に記録された画像デ
ータが表す画像を原画像とし、原画像を表す画像データ
として、デジタルスチルカメラによって前記情報記録媒
体に記録された画像データを用いてもよい。
【０１５３】また、上記では本発明に係る濃度・色補正
条件演算プログラムが、当初は、本発明に係る記録媒体
としての情報記憶媒体７２に記憶されており、上記の情
報記憶媒体７２から本実施形態に係る画像処理装置１４
へ前記プログラムがインストールされて実行されること
により、画像処理装置１４が本発明に係る画像処理装置
として機能する態様について説明したが、画像処理装置
１４（又は本実施形態に係る画像処理システム１０）
に、公衆電話回線やコンピュータネットワーク（例えば
ＬＡＮ、インターネット、無線通信ネットワーク等）シ
ステムにおける通信媒体（光ファイバや無線回線）を介
して他の情報処理機器（例えばネットワークサーバ）と
通信する機能を設け、前記プログラムが当初は前記情報
処理機器の記憶装置に記憶されており、前記情報処理機
器から前記通信媒体（本発明に係る伝送媒体）によって
前記プログラムが画像処理装置１４へ伝送され、伝送さ
れたプログラムを画像処理装置１４がハードディスク等
の記憶手段にインストールして実行することにより、画
像処理装置１４が本発明に係る画像処理装置として機能
するようにしてもよい。
条件演算プログラムが、当初は、本発明に係る記録媒体
としての情報記憶媒体７２に記憶されており、上記の情
報記憶媒体７２から本実施形態に係る画像処理装置１４
へ前記プログラムがインストールされて実行されること
により、画像処理装置１４が本発明に係る画像処理装置
として機能する態様について説明したが、画像処理装置
１４（又は本実施形態に係る画像処理システム１０）
に、公衆電話回線やコンピュータネットワーク（例えば
ＬＡＮ、インターネット、無線通信ネットワーク等）シ
ステムにおける通信媒体（光ファイバや無線回線）を介
して他の情報処理機器（例えばネットワークサーバ）と
通信する機能を設け、前記プログラムが当初は前記情報
処理機器の記憶装置に記憶されており、前記情報処理機
器から前記通信媒体（本発明に係る伝送媒体）によって
前記プログラムが画像処理装置１４へ伝送され、伝送さ
れたプログラムを画像処理装置１４がハードディスク等
の記憶手段にインストールして実行することにより、画
像処理装置１４が本発明に係る画像処理装置として機能
するようにしてもよい。
【０１５４】
【発明の効果】以上説明したように請求項１及び請求項
９記載の発明は、一定の条件で被写体が撮影記録されて
成る原画像群の各原画像を正常シーン原画像又は異常シ
ーン原画像に各々分類し、異常シーン画像の割合が所定
値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色
バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、
異常シーン原画像の画像特徴量が影響を及ぼさないよう
に設定するか、又は異常シーン原画像の画像特徴量が及
ぼす影響が、異常シーン原画像の割合が所定値未満の場
合よりも小さくなるように設定するので、原画像群に占
める異常シーン原画像の割合が高い場合に、撮影記録特
性に起因する各原画像の色バランス偏倚を精度良く補正
できる適正な色バランス補正条件を得ることができる、
という優れた効果を有する。
９記載の発明は、一定の条件で被写体が撮影記録されて
成る原画像群の各原画像を正常シーン原画像又は異常シ
ーン原画像に各々分類し、異常シーン画像の割合が所定
値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色
バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、
異常シーン原画像の画像特徴量が影響を及ぼさないよう
に設定するか、又は異常シーン原画像の画像特徴量が及
ぼす影響が、異常シーン原画像の割合が所定値未満の場
合よりも小さくなるように設定するので、原画像群に占
める異常シーン原画像の割合が高い場合に、撮影記録特
性に起因する各原画像の色バランス偏倚を精度良く補正
できる適正な色バランス補正条件を得ることができる、
という優れた効果を有する。
【０１５５】請求項２記載の発明は、請求項１記載の発
明において、類似のシーンを表す原画像から成る複数の
グループに各原画像を分け、特定のグループに属する原
画像が正常シーン原画像か異常シーン原画像かを判断す
ることを、各グループを単位として行うので、上記効果
に加え、各原画像を正常シーン原画像又は異常シーン原
画像に分類することを精度良く行うことができる、とい
う効果を有する。
明において、類似のシーンを表す原画像から成る複数の
グループに各原画像を分け、特定のグループに属する原
画像が正常シーン原画像か異常シーン原画像かを判断す
ることを、各グループを単位として行うので、上記効果
に加え、各原画像を正常シーン原画像又は異常シーン原
画像に分類することを精度良く行うことができる、とい
う効果を有する。
【０１５６】請求項４記載の発明は、特定のグループに
属する原画像が正常シーン原画像か異常シーン原画像か
の判断を、原画像群の全ての原画像の画像データから求
めた第１の特性値と、特定のグループに属する各原画像
の画像データから求めた第２の特性値と、を比較するこ
とによって行うに際し、第１の特性値が所定範囲から外
れていた場合には、第１の特性値に代えて、標準的な撮
影記録特性から求めた標準特性値を用いるので、上記効
果に加え、原画像群に占める異常シーン原画像の割合が
高い場合にも、各原画像を正常シーン原画像又は異常シ
ーン原画像に分類することを精度良く行うことができ
る、という効果を有する。
属する原画像が正常シーン原画像か異常シーン原画像か
の判断を、原画像群の全ての原画像の画像データから求
めた第１の特性値と、特定のグループに属する各原画像
の画像データから求めた第２の特性値と、を比較するこ
とによって行うに際し、第１の特性値が所定範囲から外
れていた場合には、第１の特性値に代えて、標準的な撮
影記録特性から求めた標準特性値を用いるので、上記効
果に加え、原画像群に占める異常シーン原画像の割合が
高い場合にも、各原画像を正常シーン原画像又は異常シ
ーン原画像に分類することを精度良く行うことができ
る、という効果を有する。
【０１５７】請求項５記載の発明は、請求項１記載の発
明において、原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が所定値未満の場合に、撮影記録特性に起因する各原画
像の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件として、原画像群の全ての原画像の画像データから求
めた第１の色バランス補正条件を用いるので、上記効果
に加え、原画像群に占める異常シーン原画像の割合が低
い場合にも、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラ
ンス偏倚を精度良く補正できる適正な色バランス補正条
件を得ることができる、という効果を有する。
明において、原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が所定値未満の場合に、撮影記録特性に起因する各原画
像の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件として、原画像群の全ての原画像の画像データから求
めた第１の色バランス補正条件を用いるので、上記効果
に加え、原画像群に占める異常シーン原画像の割合が低
い場合にも、撮影記録特性に起因する各原画像の色バラ
ンス偏倚を精度良く補正できる適正な色バランス補正条
件を得ることができる、という効果を有する。
【０１５８】請求項７記載の発明は、請求項１記載の発
明において、原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が所定値以上の場合に、正常シーン原画像に対して撮影
記録特性に起因する色バランス偏倚を補正するための色
バランス補正条件として、補正条件設定対象の正常シー
ン原画像を含む複数の正常シーン原画像の画像データか
ら求めた第２の色バランス補正条件を用いるので、上記
効果に加え、原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が高い場合に、撮影記録特性に起因する正常シーン原画
像の色バランス偏倚をより精度良く補正できる適正な色
バランス補正条件を得ることができる、という効果を有
する。
明において、原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が所定値以上の場合に、正常シーン原画像に対して撮影
記録特性に起因する色バランス偏倚を補正するための色
バランス補正条件として、補正条件設定対象の正常シー
ン原画像を含む複数の正常シーン原画像の画像データか
ら求めた第２の色バランス補正条件を用いるので、上記
効果に加え、原画像群に占める異常シーン原画像の割合
が高い場合に、撮影記録特性に起因する正常シーン原画
像の色バランス偏倚をより精度良く補正できる適正な色
バランス補正条件を得ることができる、という効果を有
する。
【０１５９】請求項８記載の発明は、請求項１記載の発
明において、撮影光源に起因する原画像の色バランス偏
倚を補正するための色バランス補正条件を、補正条件設
定対象の原画像の画像データに基づいて設定するので、
上記効果に加え、撮影光源に起因する色バランス偏倚を
個々の原画像毎に精度良く補正できる適正な補正条件を
得ることができる、という効果を有する。
明において、撮影光源に起因する原画像の色バランス偏
倚を補正するための色バランス補正条件を、補正条件設
定対象の原画像の画像データに基づいて設定するので、
上記効果に加え、撮影光源に起因する色バランス偏倚を
個々の原画像毎に精度良く補正できる適正な補正条件を
得ることができる、という効果を有する。
【０１６０】請求項１０及び請求項１１記載の発明は、
一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各
原画像を正常シーン原画像又は異常シーン原画像に各々
分類する第１のステップ、及び、異常シーン画像の割合
が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画
像の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件を、異常シーン原画像の画像特徴量が影響を及ぼさな
いように設定するか、又は異常シーン原画像の画像特徴
量が及ぼす影響が、異常シーン原画像の割合が所定値未
満の場合よりも小さくなるように設定する第２のステッ
プを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムを記録媒体に記録、又は伝送するので、被写体が撮
影記録されて成る原画像群に占める異常シーン原画像の
割合が高い場合に、適正な色バランス補正条件を得るこ
とができる、という優れた効果を有する。
一定の条件で被写体が撮影記録されて成る原画像群の各
原画像を正常シーン原画像又は異常シーン原画像に各々
分類する第１のステップ、及び、異常シーン画像の割合
が所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画
像の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条
件を、異常シーン原画像の画像特徴量が影響を及ぼさな
いように設定するか、又は異常シーン原画像の画像特徴
量が及ぼす影響が、異常シーン原画像の割合が所定値未
満の場合よりも小さくなるように設定する第２のステッ
プを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムを記録媒体に記録、又は伝送するので、被写体が撮
影記録されて成る原画像群に占める異常シーン原画像の
割合が高い場合に、適正な色バランス補正条件を得るこ
とができる、という優れた効果を有する。
【図１】 本実施形態に係る画像処理システムの概略構
成図である。
成図である。
【図２】 本実施形態に係る濃度・色補正条件設定処理
の内容を示すフローチャートである。
の内容を示すフローチャートである。
【図３】 第１の色バランス補正値設定処理の内容を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図４】 類似コマのグループ分け処理の内容を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図５】 第２の色バランス補正値設定処理の内容を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図６】 異種光源シーン判定処理の内容を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図７】 光源グレーバランス補正値設定処理の内容を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図８】 （Ａ）乃至（Ｃ）はフィルム画像中の高彩度
画素の抽出を説明するための概念図である。
画素の抽出を説明するための概念図である。
【図９】 （Ａ）及び（Ｂ）は高彩度の画素を多数含む
画像、（Ｃ）は前記画像から高彩度画素を除外した後
の、ＲＧＢ濃度座標上における各画素のデータの分布の
一例を示す概念図である。
画像、（Ｃ）は前記画像から高彩度画素を除外した後
の、ＲＧＢ濃度座標上における各画素のデータの分布の
一例を示す概念図である。
【図１０】 （Ａ）は複数の画像から各々抽出したグレ
ー候補画素から成るグレー候補画素群のＲＧＢ濃度座標
上における分布の一例を示す概念図、（Ｂ）は（Ａ）に
示したグレー候補画素群からの特定の画像のグレー軸の
推定を説明するための概念図である。
ー候補画素から成るグレー候補画素群のＲＧＢ濃度座標
上における分布の一例を示す概念図、（Ｂ）は（Ａ）に
示したグレー候補画素群からの特定の画像のグレー軸の
推定を説明するための概念図である。
【図１１】 ハイライト色ベクトルＨＬ及び特定画素の
色ベクトルＣＰの一例を示す概念図である。
色ベクトルＣＰの一例を示す概念図である。
【図１２】 色相角相関Ｔとハイライト色ベクトルの大
きさＨから異種光源度αを求めるための異種光源判定テ
ーブルの一例を示す線図である。
きさＨから異種光源度αを求めるための異種光源判定テ
ーブルの一例を示す線図である。
１０ 画像処理システム １４ 画像処理装置 ２６ 写真フィルム ４４ オートセットアップエンジン ７２ 情報記憶媒体
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA20 BA02 CA01 CA08 CA12 CB01 CB08 CB12 CC01 CE17 CH18 DB02 DB06 DB09 DC25 5C066 AA11 CA08 EA13 EC02 GA01 KE07 KE17 KM02 5C077 MM20 MP08 NP07 PP32 PP35 PP37 PP46 PP47 PP52 PP53 PQ08 PQ18 PQ20 SS06 TT09 5C079 LA01 LA05 LA11 LA23 LA31 MA11 NA03 NA29
Claims (11)
- 【請求項１】 一定の条件で被写体が撮影記録されて成
る原画像群の各原画像を、正常シーンを表す正常シーン
原画像又は異常シーンを表す異常シーン原画像に各々分
類する分類手段と、 前記原画像群に占める異常シーン原画像の割合が所定値
以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バ
ランス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、前
記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正
条件に影響を及ぼさないように設定するか、又は前記異
常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件
に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が所定値
未満の場合よりも小さくなるように設定する設定手段
と、 を含む画像処理装置。 - 【請求項２】 前記分類手段は、前記原画像群の各原画
像を、各々類似のシーンを表す原画像から成る複数のグ
ループに分け、特定のグループに属する原画像が前記正
常シーン原画像か前記異常シーン原画像かを判断するこ
とを、各グループを単位として行うことで、正常シーン
原画像と異常シーン原画像との分類を行うことを特徴と
する請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記分類手段は、前記特定のグループに
属する原画像が前記正常シーン原画像か前記異常シーン
原画像かの判断を、前記原画像群の全ての原画像の画像
データから求めた第１の特性値と、前記特定のグループ
に属する各原画像の画像データから求めた第２の特性値
と、を比較することによって行うことを特徴とする請求
項２記載の画像処理装置。 - 【請求項４】 前記分類手段は、前記原画像群の全ての
原画像の画像データから求めた第１の特性値が所定範囲
から外れていた場合には、前記第１の特性値に代えて、
標準的な撮影記録特性から求めた標準特性値を用いるこ
とを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記設定手段は、前記原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が所定値未満の場合に、撮影記
録特性に起因する各原画像の色バランス偏倚を補正する
ための色バランス補正条件として、前記原画像群の全て
の原画像の画像データから求めた第１の色バランス補正
条件を用いることを特徴とする請求項１記載の画像処理
装置。 - 【請求項６】 前記設定手段は、前記原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が所定値以上の場合に、撮影記
録特性に起因する各原画像の色バランス偏倚を補正する
ための色バランス補正条件として、前記原画像群のうち
複数の正常シーン原画像の画像データから求めた第２の
色バランス補正条件、又は標準的な撮影記録特性から求
めた標準色バランス補正条件を用いることを特徴とする
請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項７】 前記設定手段は、前記原画像群に占める
異常シーン原画像の割合が所定値以上の場合に、正常シ
ーン原画像に対して撮影記録特性に起因する色バランス
偏倚を補正するための色バランス補正条件として、前記
原画像群のうち補正条件設定対象の正常シーン原画像を
含む複数の正常シーン原画像の画像データから求めた第
２の色バランス補正条件を用いることを特徴とする請求
項１記載の画像処理装置。 - 【請求項８】 前記設定手段は、撮影光源に起因する原
画像の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正
条件を、補正条件設定対象の原画像の画像データに基づ
いて設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理
装置。 - 【請求項９】 一定の条件で被写体が撮影記録されて成
る原画像群の各原画像を、正常シーンを表す正常シーン
原画像又は異常シーンを表す異常シーン原画像に各々分
類し、 前記原画像群に占める異常シーン原画像の割合が所定値
以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像の色バ
ランス偏倚を補正するための色バランス補正条件を、前
記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正
条件に影響を及ぼさないように設定するか、又は前記異
常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補正条件
に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が所定値
未満の場合よりも小さくなるように設定する画像処理方
法。 - 【請求項１０】 一定の条件で被写体が撮影記録されて
成る原画像群の各原画像を、正常シーンを表す正常シー
ン原画像又は異常シーンを表す異常シーン原画像に各々
分類する第１のステップ、 及び、前記原画像群に占める異常シーン原画像の割合が
所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像
の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件
を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バラン
ス補正条件に影響を及ぼさないように設定するか、又は
前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補
正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が
所定値未満の場合よりも小さくなるように設定する第２
のステップを含む処理をコンピュータに実行させるため
のプログラムが記録された記録媒体。 - 【請求項１１】 一定の条件で被写体が撮影記録されて
成る原画像群の各原画像を、正常シーンを表す正常シー
ン原画像又は異常シーンを表す異常シーン原画像に各々
分類する第１のステップ、 及び、前記原画像群に占める異常シーン原画像の割合が
所定値以上の場合に、撮影記録特性に起因する各原画像
の色バランス偏倚を補正するための色バランス補正条件
を、前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バラン
ス補正条件に影響を及ぼさないように設定するか、又は
前記異常シーン原画像の画像特徴量が前記色バランス補
正条件に及ぼす影響が、前記異常シーン原画像の割合が
所定値未満の場合よりも小さくなるように設定する第２
のステップを含む処理をコンピュータに実行させるため
のプログラムを伝送する伝送媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000067780A JP2001257896A (ja) | 2000-03-10 | 2000-03-10 | 画像処理装置、方法、記録媒体及び伝送媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000067780A JP2001257896A (ja) | 2000-03-10 | 2000-03-10 | 画像処理装置、方法、記録媒体及び伝送媒体 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001257896A true JP2001257896A (ja) | 2001-09-21 |
Family
ID=18586923
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000067780A Pending JP2001257896A (ja) | 2000-03-10 | 2000-03-10 | 画像処理装置、方法、記録媒体及び伝送媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001257896A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008117221A (ja) * | 2006-11-06 | 2008-05-22 | Sony Corp | 画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラム |
| CN100442143C (zh) * | 2003-04-24 | 2008-12-10 | 诺日士钢机株式会社 | 异种光源照片图像的判定方法及照片图像处理装置 |
-
2000
- 2000-03-10 JP JP2000067780A patent/JP2001257896A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100442143C (zh) * | 2003-04-24 | 2008-12-10 | 诺日士钢机株式会社 | 异种光源照片图像的判定方法及照片图像处理装置 |
| JP2008117221A (ja) * | 2006-11-06 | 2008-05-22 | Sony Corp | 画像処理装置および画像処理方法、並びにプログラム |
| US8170296B2 (en) | 2006-11-06 | 2012-05-01 | Sony Corporation | Image processing apparatus, image processing method, and program |
| KR101408527B1 (ko) | 2006-11-06 | 2014-06-17 | 소니 주식회사 | 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법, 및 기록 매체 |
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