JP2006080746A - 画像処理装置、電子カメラ、および画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 好みの画像再現を直感的かつ簡易に画像処理装置に伝達し、好みの画像再現を画像処理に反映する。
【解決手段】 本発明の画像処理装置は、入力部、教師データ抽出部、補正部、および画像処理部を備える。この入力部は、画像処理において画像再現の目標とする画像（以下『教師画像』という）の指示入力を受け付ける。教師データ抽出部は、与えられた教師画像について、予め定められた画像再現項目に関する解析または情報収集を行い、画像再現の傾向を示す教師データを抽出する。補正部は、教師データが示す画像再現の傾向に従って、画像処理のパラメータを補正する。画像処理部は、補正されたパラメータを用いて、入力画像の画像処理を実施する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、画像処理装置、電子カメラ、および画像処理プログラムに関する。

近年、電子カメラや画像処理プログラムでは、複雑かつ高度な画像処理が可能になっている。ユーザーが、この画像処理を駆使するためには、画像処理について充分な知識や習熟が必須となる。
このような知識などを必要とせずに、ユーザー好みの画像処理を実現する試みとして、特許文献１の従来技術が知られている。この特許文献１では、ユーザーは、画像再現の嗜好を左右するユーザー側の因子パラメータ（年齢、地域、季節、性別など）を入力する。装置側は、これら因子パラメータに応じて、適当と思われる画像処理パラメータを自動設定する。このような処理によって、ユーザーの年齢などを考慮した画像処理が可能になる。
特開２００１−２５１５２９号公報（請求項１，請求項４など）

ところで、画像再現の好みは、年齢差などの他、ユーザーの個人差によっても大きく変化する。また、画像の主要被写体の別（人物／風景）によっても、画像再現の好みは大きく変化する。
このように変化する画像再現の好みを画像処理に反映するには、上記の因子パラメータだけでは不可能であり、従来通り画像処理パラメータを逐一調整する必要があった。
本発明は、このような問題点に鑑みて、ユーザー好みの画像再現を直感的かつ簡易に画像処理装置に伝達し、好みに沿った画像処理を実現することを目的とする。

《１》
本発明の画像処理装置は、入力部、教師データ抽出部、補正部、および画像処理部を備える。
この入力部では、画像再現の模範とする画像（以下『教師画像』という）の指示入力を受け付ける。
教師データ抽出部は、受け付けた教師画像について、予め定められた画像再現項目に関する解析または情報収集を行い、画像再現の傾向を示す教師データを抽出する。
補正部は、教師データが示す画像再現に近づけて、画像処理のパラメータを補正する。
画像処理部は、補正されたパラメータを用いて、入力画像の画像処理を実施する。

《２》
なお好ましくは、上記の画像再現項目は、『色再現』、『階調再現』、および『輪郭再現』からなる群の少なくとも１つとする。

《３》
また好ましくは、入力部は、教師画像の指示入力を複数受け付ける機能を有する。教師データ抽出部では、指示入力された複数の教師画像から教師データをそれぞれ抽出する。
補正部は、これら複数の教師データについて重み付け合成を行って、複数の画像再現の傾向を合成した合成教師値を生成する。さらに、補正部は、この合成教師データが示す画像再現に近づけて画像処理のパラメータを補正する。

《４》
なお好ましくは、シーン取得部を備えて、教師画像および入力画像について、撮影シーンの種別を示す情報を取得する。補正部は、これら撮影シーンの情報に基づいて、入力画像と撮影シーンの合致または類似する教師画像を選ぶ。さらに、補正部は、選んだ教師画像について教師データの重み比率を増やして、重み付け合成を行う。

《５》
また好ましくは、シーン分類部を備えて、前記教師画像の主要被写体を風景／人物に分類する。この場合、補正部は、主要被写体が風景の教師画像については、青色または緑色の画像再現に関する教師データの重み比率を増やして、教師データの重み付け合成を行う。一方、主要被写体が人物の教師画像については、肌色の画像再現に関する教師データの重み比率を増やして、教師データの重み付け合成を行う。

《６》
本発明の電子カメラは、上述した《１》〜《５》のいずれかの画像処理装置と、被写体像を撮像して入力画像を生成する撮像部とを備える。この撮像部で生成された入力画像は、画像処理装置によって画像処理される。

《７》
本発明の画像処理プログラムは、コンピュータを、上述した《１》〜《５》のいずれかの画像処理装置として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。

請求項１の発明では、ユーザーは、自分の好みに合った教師画像を選んで指定するという直接的な操作によって、通常、頭の中にあって伝達の難しいイメージ（具体的な画像再現の構想）を画像処理装置に伝えることができる。一方、画像処理装置は、この教師画像から、予め定められた画像再現の傾向を抽出することで、ユーザーが所望する画像再現の傾向を適切に把握し、その画像再現に近づける方向で入力画像の画像処理を実施する。したがって、ユーザーは、画像処理の知識や習熟などを特に必要とせず、自分の好みに近い処理済み画像を得ることができる。

ところで、ユーザーは、まず見た目の第一印象から、好みの教師画像を選択する。そのため、なるべく第一印象を反映する画像再現項目について、入力画像を教師画像に近づけることが好ましい。このような観点から、請求項２の発明では、画像の第一印象を特に左右する『色再現』、『階調再現』、または『輪郭再現』などを、画像再現項目に選択する。

例えば、『色再現』を画像再現項目に選んだ場合、教師画像の『色バランス』、『特定の色が鮮やか』、『色相の偏り』等々の特徴を模範として、その特徴を反映した処理済み画像を得ることができる。

また例えば、『階調再現』を画像再現項目に選んだ場合、教師画像の『軟調な階調再現』、『硬調な階調再現』、『明部の階調感』、『陰影部の階調感』等々の特徴を模範として、その特徴を反映した処理済み画像を得ることができる。

また例えば、『輪郭再現』を画像再現項目に選んだ場合、教師画像の『鋭い輪郭再現』、『滑らかな輪郭再現』、『高域成分によるディテール感や質感』等々の特徴を模範として、その特徴を反映した処理済み画像を得ることができる。

ところで、ユーザーは、『教師画像Ａと教師画像Ｂとの中間』といった微妙な画像再現を所望するケースも想定できる。そこで、請求項３の発明では、複数の教師画像から抽出した教師データを重み付け合成し、得られた合成教師データに沿って、入力画像を画像処理する。このような機能により、ユーザーは、複数の教師画像を一遍にまたは徐々に追加しながら、あたかも絵の具をパレット上で混ぜるように、微妙で多様な画像再現を画像処理装置に指示することが可能になる。

ところで、風景中心の教師画像の画像再現は、風景中心の入力画像に反映させることが自然である。また、人物中心の教師画像の画像再現は、人物中心の入力画像に反映させることが自然である。そこで、請求項４の発明では、複数の教師データの重み付け合成において、入力画像と撮影シーンの合致または類似する教師画像の重み比率を増やす。このような重み付けによって、撮影シーンの近い教師画像の画像再現を、入力画像の画像処理に優先的に反映することができる。その結果、撮影シーン毎に異なるユーザーの好みを、うまく反映した処理済み画像を得ることが可能になる。

なお、このような重み比率の調整において、入力画像と教師画像の撮影シーンが異なる場合に、その教師画像に関連する重み比率を実質ゼロに設定してもよい。この場合、撮影シーン毎に異なるユーザーの好みを、選択的に反映した処理済み画像を得ることができる。

ところで、風景中心の教師画像Ｎと、人物中心の教師画像Ｍがあった場合、教師画像Ｎの青空や緑の色再現と、教師画像Ｎの肌色再現とを組み合わせることで、適材適所の画像再現が得られる。そこで、請求項５の発明では、主要被写体が風景の教師画像については、青色再現または緑色再現に関する教師データの重み比率を増やす。一方、主要被写体が人物の教師画像については、肌色再現に関する教師データの重み比率を増やす。このような処理により、複数の教師画像において重視すべき教師データが適宜に選択され、それらを適材適所に混合して、入力画像の画像再現に反映させることが可能になる。

請求項６の発明では、請求項１〜５のいずれか１項の画像処理装置を電子カメラに搭載する。この場合、ユーザーは電子カメラに教師画像を指示入力することにより、好みの画像再現を電子カメラに学習させることが可能になる。したがって、好みの画像再現を簡易に指定して実行できる、使い勝手に優れた電子カメラが実現する。

請求項７の画像処理プログラムにより、コンピュータを、請求項１〜５のいずれか１項の画像処理装置として機能させることができる。この場合、ユーザーはコンピュータに教師画像を指示入力することにより、好みの画像再現をコンピュータに学習させることが可能になる。したがって、好みの画像再現を簡易に指定して実行できる、使い勝手に優れた画像処理システムをコンピュータ上に構築できる。

［実施形態の構成説明］
図１は、本実施形態の電子カメラ１１を示すブロック図である。
図１において、電子カメラ１１には、撮影レンズ１２が装着される。この撮影レンズ１２の像空間には、撮像素子１３の受光面が配置される。この撮像素子１３は、タイミングジェネレータ２２ｂの出力パルスによって撮像動作が制御される。

この撮像素子１３で生成される画像は、Ａ／Ｄ変換部１５および信号処理部１６を介して、バッファメモリ１７に一時記憶される。
このバッファメモリ１７は、バス１８に接続される。このバス１８には、画像処理部１９、カードインターフェース２０、マイクロプロセッサ２２、圧縮伸張部２３、および画像表示部２４が接続される。

この内、カードインターフェース２０は、着脱自在なメモリカード２１に対してデータの読み書きを行う。
また、マイクロプロセッサ２２には、スイッチ群２２ａからユーザー操作の信号が入力される。このスイッチ群２２ａには、レリーズ釦、メニュー釦、モード操作釦、マルチセレクタ釦、コマンドダイヤルなどが含まれる。
さらに、画像表示部２４は、電子カメラ１１の背面に設けられたモニタ画面２５に画像を表示する。

［発明との対応関係］
以下、発明と本実施形態との対応関係について説明する。なお、ここでの対応関係は、参考のために一解釈を例示するものであり、本発明を徒らに限定するものではない。
請求項記載の入力部は、スイッチ群２２ａ、カードインターフェース２０、およびマイクロプロセッサ２２による『メモリカード２１内の画像ファイルを教師画像として指示入力する機能』に対応する。
請求項記載の教師データ抽出部は、マイクロプロセッサ２２による『色再現、階調再現、および輪郭再現などの項目に関して、教師画像の解析または情報収集を行い、教師データを抽出する機能』に対応する。
請求項記載の補正部は、マイクロプロセッサ２２による『教師データに応じて、画像処理パラメータを補正する機能』に対応する。
請求項記載の画像処理部は、画像処理部１９および信号処理部１６に対応する。
請求項記載のシーン取得部は、マイクロプロセッサ２２による『教師画像および入力画像について、撮影シーンの種別を示す情報を取得する機能』に対応する。
請求項記載のシーン分類部は、マイクロプロセッサ２２による『教師画像について、主要被写体の種別を取得する機能』に対応する。

［本実施形態の動作説明］
本実施形態の電子カメラ１１は、動作モードとして『学習モード』を備える。この学習モードでは、ユーザーから指示入力された教師画像を元に、ユーザーが所望する画像処理を実行する。図２は、この学習モードの動作シーケンスを説明する流れ図である。
以下、図２に示すステップ番号に沿って動作説明を行う。

ステップＳ１： マイクロプロセッサ２２は、メモリカード２１内の画像ファイルをモニタ画面２５に再生表示する。ユーザーは、この表示画像をスイッチ群２２ａの操作で切り換えて、画像再現の模範する教師画像を選択する。
マイクロプロセッサ２２は、この教師画像用の管理領域（以下『教師画像データベース』という）を内部メモリ上に設け、指示入力された教師画像の識別子（ファイル名など）を新規登録する。
また、マイクロプロセッサ２２は、メモリカード２１内の教師画像に対して、教師画像を示すフラグを設定する。
このようにフラグが設定された画像ファイル群は、電子カメラ１１の電源投入時、マイクロプロセッサ２２によってメモリカード２１内から検出され、教師画像として教師画像データベースに初期設定される。この機能により、教師画像を予め記録したメモリカード２１を電子カメラ１１に装着するだけで、教師画像の指示入力を完了することができる。
なお、ユーザーは、スイッチ群２２ａを用いて教師画像の解除操作を個別に行うこともできる。このように教師画像から解除された画像ファイルは、マイクロプロセッサ２２によって教師画像データベースから登録抹消される。さらに、マイクロプロセッサ２２は、この画像ファイルが次回の電源投入時に教師画像として選択されないよう、画像ファイル内のフラグ設定を解除する。

ステップＳ２： ユーザーは、教師画像の指示入力を全て完了すると、スイッチ群２２ａを用いて、マイクロプロセッサ２２に学習開始を指示する。
マイクロプロセッサ２２は、この学習開始の指示を受け付けるまで、ステップＳ１に動作を戻し、教師画像の更なる登録または解除を繰り返し受け付ける。
一方、マイクロプロセッサ２２は、この学習開始の指示を受け付けると、ステップＳ３に動作を移行する。

ステップＳ３： 教師画像データベースには、教師画像ごとに、予め定められた画像再現項目（本実施形態では、色再現、階調再現、輪郭再現など）のフィールドが設けられる。
マイクロプロセッサ２２は、教師画像について画像解析または情報取得を実施して、下記に列挙する教師データを抽出し、画像データベース中の空きフィールドにそれぞれ格納する。

［Ａ］色再現の教師データ
１：全体の色再現・・教師画像のＨＳＬヒストグラム解析により求める。例えば、画面全体における彩度分布（最大彩度、最小彩度、平均彩度、または最頻彩度）、および画面全体の色相分布（色相の偏り具合）を示すデータなど。
２：肌色再現・・画像内の肌色領域のＨＳＬヒストグラム解析により求める。肌色領域の彩度分布（最大彩度、最小彩度、平均彩度、または最頻彩度）、および肌色領域の色相分布（色相の偏り具合）を示すデータなど。
３：青色再現・・画像内の青色領域のＨＳＬヒストグラム解析により求める。青色領域の彩度分布（最大彩度、最小彩度、平均彩度、または最頻彩度）、および青色領域の色相分布（色相の偏り具合）を示すデータなど。
４：緑色再現・・画像内の緑色領域のＨＳＬヒストグラム解析により求める。緑色領域の彩度分布（最大彩度、最小彩度、平均彩度、または最頻彩度）、および緑色領域の色相分布（色相の偏り具合）を示すデータなど。
５：ホワイトバランス調整値・・教師画像内の情報領域から取得する。教師画像の画像処理に使用したホワイトバランス調整値（Ｒ利得，Ｂ利得など）に該当する。
６：色座標変換マトリクス値・・教師画像内の情報領域から取得する。教師画像の画像処理に使用した色座標変換マトリクス値に該当する。
７：彩度調整値・・教師画像内の情報領域から取得する。教師画像の画像処理に使用した彩度調整値に該当する。

［Ｂ］階調再現の教師データ
１：階調再現・・画像の輝度ヒストグラム解析により求める。例えば、最大輝度、最小輝度、平均輝度、最頻度輝度、またはコントラストを示すデータなど。
２：階調変換カーブのデータ・・教師画像内の情報領域から取得する。教師画像の画像処理に使用した階調変換カーブを特定するデータに該当する。

［Ｃ］輪郭再現の教師データ
１：高域変動幅・・空間周波数フィルタにより画像の高域変動を抽出し、その高域変動について分散値（高域成分とその平均値との差の二乗平均）を求める。
２：輪郭の鋭さ・・空間周波数フィルタにより画像の輪郭部を検出し、その輪郭部の傾斜の幅（立ち上がりや立ち下がりの幅）を平均して求める。
３：輪郭強調フィルタ・・教師画像内の情報領域から取得する。教師画像の画像処理に使用した輪郭強調フィルタを特定するデータに該当する。

ステップＳ４： 次に、マイクロプロセッサ２２は、教師画像が複数か否かを判定する。
教師画像が単数の場合、マイクロプロセッサ２２はステップＳ８に動作を移行する。
一方、教師画像が複数の場合、マイクロプロセッサ２２はステップＳ５に動作を移行する。

ステップＳ５： マイクロプロセッサ２２は、教師画像内の情報領域から、教師画像を撮影した際の撮影シーンの設定を読み出す。
このとき、教師画像の撮影シーンが『風景モード』や『風景きれい』であった場合、その教師画像の主要被写体は風景であると判断できる。この場合、マイクロプロセッサ２２は、図３に示すように、その教師画像における青色再現および緑色再現の重み比率を増やす。
一方、教師画像の撮影シーンが『ポートレートモード』や『人物きれい』であった場合、その教師画像の主要被写体は人物であると判断できる。この場合、マイクロプロセッサ２２は、図３に示すように、その教師画像における肌色再現の重み比率を増やす。
また、教師画像の撮影シーンが『複写モード』であった場合、その教師画像の主要被写体は文字であると判断できる。この場合、マイクロプロセッサ２２は、図３に示すように、その教師画像における輪郭再現（輪郭の鋭さ、輪郭強調フィルタ）の重み比率を増やす。
さらに、教師画像の撮影シーンが『モノクロモード』であった場合、その教師画像の階調再現が重要であると判断できる。この場合、マイクロプロセッサ２２は、図３に示すように、その教師画像における階調再現の重み比率を増やす。
ところで、カメラの撮影シーンが不明の場合、マイクロプロセッサ２２は、画像解析により、『青及び緑領域』と『肌色領域』との面積比較を行い、主要被写体が風景／人物のどちらかを検出すればよい。
なお、このような画像解析によっても撮影シーンが不明な場合、マイクロプロセッサ２２は、図３に示すように、各教師データの重み比率を等分に設定する。

ステップＳ６： 次に、マイクロプロセッサ２２は、教師画像の撮影シーンと、入力画像の撮影シーン（ここでは撮影前のため、現在の電子カメラ１１の撮影シーンを使用する）とを比較する。ここで両者の撮影シーンの類似度が高いほど、その教師画像の各教師データの重み比率を一様に引き上げる。

ステップＳ７： マイクロプロセッサ２２は、ステップＳ５およびステップＳ６によって調整された重み比率を用いて、複数の教師画像の各教師データを重み付け平均し、合成教師データを求める。

ステップＳ８： マイクロプロセッサ２２は、（合成）教師データが示す画像再現の傾向に従って、下記のように画像処理パラメータを補正する。

［Ａ］色再現の画像処理パラメータ補正
１：『全体の色再現』および『ホワイトバランス調整値』の各教師データが示す色再現に近づくように、入力画像のホワイトバランス調整値および彩度調整値を補正する。
２：『肌色再現』、『青色再現』、および『緑再現』の各教師データが示す色再現にそれぞれ近づくよう、色相域毎の色座標変換マトリクス値を補正する。

［Ｂ］階調再現の画像処理パラメータ補正
『階調再現』および『階調変換カーブのデータ』の各教師データが示す階調再現に近づくように、入力画像の階調変換カーブを補正する。

［Ｃ］輪郭再現の画像処理パラメータ補正
『高域変動幅』、『輪郭の鋭さ』、『空間周波数分布』、および『輪郭強調フィルタ』が示す輪郭再現に近づくように、入力画像の輪郭強調フィルタの強弱を補正する。

ステップＳ９： マイクロプロセッサ２２は、補正済みの画像処理パラメータを、画像処理部１９および信号処理部１６に設定する。

ステップＳ１０： この状態で、マイクロプロセッサ２２は、ユーザーからのレリーズ操作を待って撮影動作を実行する。
撮像素子１３で生成された入力画像は、Ａ／Ｄ変換部１５でデジタル化された後、上述した補正済みの画像処理パラメータを用いて、画像処理が施される。
すなわち、入力画像は、まず信号処理部１６において、ホワイトバランス調整、および階調変換などの処理が施され、バッファメモリ１７に一時記憶される。
画像処理部１９は、このバッファメモリ１７内の入力画像に対して、色補間処理、色座標変換処理、彩度調整処理、および輪郭強調処理を施す。
これら一連の画像処理により、（合成）教師データが示す画像再現に近い処理済み画像が生成される。
この処理済み画像は、圧縮伸張部２３を介して画像圧縮された後、カードインターフェース２０を介してメモリカード２１に記録される。

ステップＳ１１： ここで、ユーザーがスイッチ群２２ａを介して学習効果消去の操作を行うと、マイクロプロセッサ２２はステップＳ１２に動作を移行する。
一方、それ以外の場合、マイクロプロセッサ２２は、ステップＳ１３に動作を移行する。

ステップＳ１２： マイクロプロセッサ２２は、学習効果消去の操作に対応して、教師画像データベース中のデータを全てリセットする。さらに、マイクロプロセッサ２２は、メモリカード２１中の教師画像に付与されたフラグを全て解除する。続いて、マイクロプロセッサ２２は、画像処理部１９および信号処理部１６内の画像処理パラメータをデフォルト値に戻す。
このような解除動作の後、マイクロプロセッサ２２はステップＳ１に動作を戻し、新たな教師画像の指示入力を受け付ける。

ステップＳ１３： ここで、ユーザーがスイッチ群２２ａを介して追加学習の操作を行うと、マイクロプロセッサ２２は、ステップＳ１に動作を戻す。ここでは、既に指定済みの教師画像に追加する形で、新たな教師画像の指示入力を受け付ける。
一方、それ以外の場合、マイクロプロセッサ２２は、ステップＳ１０に動作を移行し、現時点の補正済み画像処理パラメータをそのまま使用して撮影動作を続行する。

［本実施形態の効果など］
以上説明したように、本実施形態では、ユーザーは好みの教師画像を電子カメラ１１に指示入力することによって、電子カメラ１１に好みの画像再現を学習させることができる。

特に、本実施形態では、電子カメラ１１に多種類の教師画像を学習させることができる。この場合、教師データの重み付け合成によって、２つの教師画像の中間程度といった微妙な画像再現を、電子カメラ１１に学習させることができる。

さらに、本実施形態では、教師画像の撮影シーンに応じて、人物中心ならば肌色再現、風景中心ならば緑色再現、文字中心なら輪郭再現、モノクロ画像ならば階調再現などといったように、重視すべき教師データを適宜に変更する。したがって、個々の教師画像の特徴を適切に組み合わせた画像再現を、電子カメラ１１に学習させることもできる。

さらに、本実施形態では、撮影シーンが合致または類似する教師画像の画像再現を、入力画像の画像処理に優先的に反映する。したがって、撮影シーン毎の画像再現の好みを、入力画像の画像処理に適切に反映させることが可能になる。

［実施形態の補足事項］
なお、上述した実施形態では、電子カメラ（電子カメラ内の画像処理装置）について説明した。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。ユーザーの好みの画像再現を学習して画像処理に反映させる機能を有する電子機器全般に、本発明を採用することができる。

また、図２中に示す『ユーザーの好みの画像再現を教師画像から学習して画像処理に反映させる処理シーケンス』をプログラム化して、コンピュータで実行させてもよい。

さらに、通信回線上のサーバーマシンが『ユーザーの好みの画像再現を教師画像から学習して、ユーザーから処理依頼を受けた入力画像の画像処理に反映させるサービス方法』を、クライアントマシンにサービス提供してもよい。

また、上述した実施形態では、メモリカード２１内の画像ファイルを教師画像として使用する。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、通信回線を介してアクセス可能な画像ファイルを教師画像とすることも可能である。

以上説明したように、本発明は、画像処理装置などに利用可能な技術である。

本実施形態の電子カメラ１１を示すブロック図である。 この学習モードにおける電子カメラ１１の動作を示す流れ図である。 『教師画像の主要被写体』と『教師データの重み比率』との対応例を示す図である。

符号の説明

１１ 電子カメラ
１２ 撮影レンズ
１３ 撮像素子
１５ Ａ／Ｄ変換部
１６ 信号処理部
１７ バッファメモリ
１８ バス
１９ 画像処理部
１９ａ 画像解析部
２０ カードインターフェース
２１ メモリカード
２２ マイクロプロセッサ
２２ａ スイッチ群
２２ｂ タイミングジェネレータ
２３ 圧縮伸張部
２４ 画像表示部
２５ モニタ画面

Claims (7)

1. 画像再現の模範とする画像（以下『教師画像』という）の指示入力を受け付ける入力部と、
   前記教師画像について、予め定められた画像再現項目に関する解析または情報収集を行い、前記画像再現の傾向を示すデータ（以下『教師データ』という）を抽出する教師データ抽出部と、
   前記教師データが示す画像再現に近づけて、前記画像処理のパラメータを補正する補正部と、
   補正された前記パラメータを用いて、入力画像の画像処理を実施する画像処理部と
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   予め定められた前記画像再現項目は、『色再現』、『階調再現』、および『輪郭再現』からなる群の少なくとも１つである
   ことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記入力部は、前記教師画像の指示入力を複数受け付ける機能を有し、
   前記教師データ抽出部は、複数の前記教師画像から前記教師データをそれぞれ抽出し、
   前記補正部は、複数の前記教師データを重み付け合成することにより、複数の画像再現の傾向を合成した合成した合成教師値を生成し、前記合成教師データが示す画像再現に近づけて、前記画像処理のパラメータを補正する
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項３に記載の画像処理装置において、
   前記教師画像および前記入力画像について、撮影シーンの種別を示す情報を取得するシーン取得部を備え、
   前記補正部は、複数の前記教師データの重み付け合成において、前記入力画像と撮影シーンの合致または類似する前記教師画像の重み比率を増やす
   ことを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項３または請求項４に記載の画像処理装置において、
   前記教師画像の主要被写体を風景／人物に分類するシーン分類部を備え、
   前記補正部は、前記教師データの重み付け合成するにおいて、
   主要被写体が風景の教師画像については、青色または緑色の画像再現に関する教師データの重み比率を増やし、
   主要被写体が人物の教師画像については、肌色の画像再現に関する教師データの重み比率を増やす
   ことを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
   被写体像を撮像して入力画像を生成する撮像部とを備え、
   前記撮像部で生成した前記入力画像を、前記画像処理装置を用いて画像処理する
   ことを特徴とする電子カメラ。
7. コンピュータを、
   請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置として機能させるための画像処理プログラム。

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