JP2007215074A - 画像データ解析装置、画像データ生成装置、画像データ解析方法、および画像データ生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像の特徴量を、色空間の違いに関わらず統一的に扱うことを可能とする。
【解決手段】画像データと色空間変換情報とを受け取って、画像データの色空間を標準色空間に変換する。ここで色空間変換情報とは、画像データの色空間を標準色空間に変換するための情報であり、標準色空間とは、予め標準として設定された色空間である。次いで、標準色空間の画像データを解析して所定の特徴量を画像から抽出する。あるいは初めに特徴量を抽出してから色空間変換情報に従って、標準色空間の特徴量に変換しても良い。こうすれば、画像データの色空間に拘わらず標準色空間の特徴量を抽出することができるので、種々の画像データを特徴量に基づいて統一的に取り扱うことが可能となる。その結果、例えば、特徴量に基づいて画像データを補正したり、検索する処理などを適切に且つ容易に行うことが可能となる。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像データを解析して画像の特徴量を抽出する技術に関する。

コンピュータを初めとするデジタル技術に進歩により、今日では、画像が、デジタル化された画像データとして取り扱われることが多くなってきた。画像が画像データの形態で表現されていれば、画像をコンピュータに取り込んで各種の補正を加えたり、画像データを印刷装置に出力して印刷することが可能となる。このような画像データは、コンピュータ上で稼働する各種のアプリケーションプログラムを用いて生成することも可能であるが、スキャナやデジタルカメラなど、画像データを生成する各種の画像機器が開発されて、市場に供給されている。

また、画像データに補正を加えるに際しては、画像データを解析して画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に応じた補正を行うことが行われている（例えば、特許文献１、特許文献２など）。画像の特徴量としては、例えば、最小階調値、最大階調値、階調値の平均値など、種々の値が用いられる。こうした画像の特徴量は、画像データを解析することによって得られるため、得られる特徴量の数値は、画像データの色空間に依存した数値となる。

特開平５−６３９７２号公報 特開平９−２３３３３６号公報

しかし、近年では、画像データを生成する各種画像機器の性能を十分に活用して、高画質な画像データを生成可能とするために、画像機器の特性に合わせて設定された機器毎に固有の色空間が用いられる傾向にある。画像の特徴量は画像データを解析することによって得られるから、画像データが機器に固有の色空間で記述されていると、得られる特徴量の数値も異なったものとなるので、特徴量を抽出しても、種々の画像データ間で横断的な活用ができないという問題がある。

この発明は、従来の技術における上述した課題を解決するためになされたものであり、異なる色空間で記述された画像データであっても、特徴量を横断的に活用可能な状態で抽出する技術の提供を目的とする。

上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の第１の画像データ解析装置は次の構成を採用した。すなわち、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析装置であって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る画像データ受取手段と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する画像データ変換手段と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と
を備えることを要旨とする。

また、上記の画像データ解析装置に対応する本発明の第１の画像データ解析方法は、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析方法であって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る第１の工程と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する第２の工程と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する第３の工程と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する第４の工程と
を備えることを要旨とする。

かかる本発明の第１の画像データ解析装置および第１の画像データ解析方法においては、画像データおよび色空間変換情報を受け取ると、色空間変換情報に基づいて、画像データを予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換する。ここで、色空間変換情報とは、画像データの色空間のデータを、標準色空間のデータに変換するための情報であり、変換式あるいは変換マトリックスなどの種々の形態を取ることができる。また、標準色空間としては、十分に広い色域を有し且つ標準的に広く使用されている色空間であれば、どのような色空間を用いることもできる。次いで、標準色空間に変換された画像データを解析することにより、所定の特徴量を画像から抽出する。

こうすれば、画像データがどのような色空間で記述されている場合でも、標準色空間の特徴量を抽出することができる。このため、画像データを記述している色空間の違いを超えて、多数の画像データを特徴量に基づいて統一的に取り扱うことができるので、例えば、特徴量に基づいて画像データを補正する処理や、あるいは画像データを検索する処理などを、適切に且つ容易に行うことが可能となる。

また、前述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の第２の画像データ解析装置は次の構成を採用した。すなわち、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析装置であって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る画像データ受取手段と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する特徴量変換手段と
を備えることを特徴とする。

また、上記の画像データ解析装置に対応する本発明の第２の画像データ解析方法は、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析方法であって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る工程（Ａ）と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する工程（Ｂ）と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する工程（Ｃ）と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する工程（Ｄ）と
を備えることを要旨とする。

かかる本発明の第２の画像データ解析装置および第２の画像データ解析方法においては、画像データおよび色空間変換情報を受け取ると、初めに画像データを解析して、画像の特徴量を抽出する。次いで、抽出した特徴量を、色空間変換情報に基づいて標準色空間の特徴量に変換する。

このようにしても、画像データの色空間に関わらず、標準色空間の特徴量を抽出することができるので、多数の画像データを特徴量に基づいて統一的に取り扱うことが可能となり、特徴量に基づいて画像データを補正する処理や、あるいは画像データを検索する処理などを、適切に且つ容易に行うことが可能となる。

また、上述した第１の画像データ解析装置あるいは第２の画像データ解析装置においては、標準色空間として、いわゆる測色色空間を設定しておき、画像データの色空間を測色色空間に変換するための情報を、色空間変換情報として取得することとしてもよい。

Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間を初めとする測色色空間は、原理的には無限の広さの色域を有し、且つ、標準的な色区間として広く使用されているため、標準色空間として測色色空間を設定しておけば、抽出した特徴量を、より広く利用することが可能となるので好適である。

また、上述した本発明の画像データ解析装置および画像データ解析方法は、抽出された特徴量を画像データにメタデータとして付加することで、メタ画像データを生成する形態として把握することも可能である。すなわち、上述した第１の画像データ解析装置に対応する本発明の第１のメタ画像データ生成装置は、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成装置であって、
前記画像データを受け取る画像データ受取手段と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する画像データ変換手段と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記抽出した特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成するメタデータ付加手段と
を備えることを要旨とする。

また、上記のメタ画像データ生成装置に対応する本発明の第１のメタ画像データ生成方法は、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成方法であって、
前記画像データを受け取る工程（１）と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する工程（２）と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する工程（３）と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する工程（４）と、
前記抽出した特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する工程（５）と
を備えることを要旨とする。

また、上述した第２の画像データ解析装置に対応する本発明の第２のメタ画像データ生成装置は、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成装置であって、
前記画像データを受け取る画像データ受取手段と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する特徴量変換手段と、
前記変換された特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成するメタデータ付加手段と
を備えることを要旨とする。

更に、上記のメタ画像データ生成装置に対応する本発明の第２のメタ画像データ生成方法は、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成方法であって、
前記画像データを受け取る工程（ア）と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する工程（イ）と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する工程（ウ）と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する工程（エ）と、
前記変換された特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する工程（オ）と
を備えることを要旨とする。

これら本発明のメタ画像データ生成装置およびメタ画像データ生成方法によって生成されたメタ画像データには、メタデータとして画像の特徴量が付加されており、しかもこの特徴量は、予め標準として設定された色空間である標準色空間での特徴量となっている。すなわち、画像データの色空間が異なっている場合でも、メタデータとして付加されている特徴量は統一的に扱うことができるので、画像データを特徴量に基づいて補正する処理や、あるいは特徴量に基づいて画像データを検索する処理など、特徴量を利用した種々の処理を適切に且つ容易に行うことが可能となる。

更に本発明は、上述した画像データ解析方法あるいは画像データ生成方法を実現するためのプログラムをコンピュータに読み込ませ、所定の機能を実行させることにより、コンピュータを用いて実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラム、あるいは該プログラムを記録した記録媒体としての態様も含んでいる。すなわち、上述した第１の画像データ解析方法に対応する本発明のプログラムは、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る第１の機能と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する第２の機能と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する第３の機能と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する第４の機能と
をコンピュータを用いて実現することを要旨とする。

また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出するプログラムを、コンピュータで読取可能に記録した記録媒体であって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る第１の機能と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する第２の機能と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する第３の機能と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する第４の機能と
をコンピュータを用いて実現するプログラムを記録していることを要旨とする。

また、上述した第２の画像データ解析方法に対応する本発明のプログラムは、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る機能（Ａ）と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する機能（Ｂ）と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（Ｃ）と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する機能（Ｄ）と
をコンピュータを用いて実現することを要旨とする。

また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出するプログラムを、コンピュータで読取可能に記録した記録媒体であって、
前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る機能（Ａ）と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する機能（Ｂ）と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（Ｃ）と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する機能（Ｄ）と
をコンピュータを用いて実現するプログラムを記録していることを要旨とする。

更に、上述した第１の画像データ生成方法に対応する本発明のプログラムは、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データを受け取る機能（１）と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する機能（２）と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する機能（３）と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（４）と、
前記抽出した特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する機能（５）と
をコンピュータを用いて実現することを要旨とする。

また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するプログラムを、コンピュータで読取可能に記録した記録媒体であって、
前記画像データを受け取る機能（１）と、
前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する機能（２）と、
前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する機能（３）と、
前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（４）と、
前記抽出した特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する機能（５）と
をコンピュータを用いて実現するプログラムを記録していることを要旨とする。

更に、上述した第２の画像データ生成方法に対応する本発明のプログラムは、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データを受け取る機能（ア）と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する機能（イ）と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（ウ）と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する機能（エ）と、
前記変換された特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する機能（オ）と
をコンピュータを用いて実現することを要旨とする。

また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するプログラムを、コンピュータで読取可能に記録した記録媒体であって、
前記画像データを受け取る機能（ア）と、
前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する機能（イ）と、
前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（ウ）と、
前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する機能（エ）と、
前記変換された特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する機能（オ）と
をコンピュータを用いて実現するプログラムを記録していることを要旨とする。

これらのプログラムをコンピュータに読み込んで、上記の各種機能を実現させれば、画像データの色空間に影響されることなく、画像の特徴量を統一的に扱うことが可能となるので、画像データに適切な補正を行ったり、あるいは適切な画像データを検索するなど、画像データを種々に利用することが可能となる。

以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施例を説明する。
Ａ．実施例の概要：
Ｂ．装置構成：
Ｂ−１．全体構成：
Ｂ−２．内部構成：
Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成：
Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成：
Ｃ．画像印刷処理の概要：
Ｄ．画像形成処理の概要：
Ｅ．第１実施例の特徴量抽出処理：
Ｆ．第２実施例の特徴量抽出処理：
Ｇ．変形例：

Ａ．実施例の概要 ：
実施例の詳細な説明に入る前に、図１を参照しながら、実施例の概要について説明しておく。図１は、本実施例の画像データ解析装置１の概要を示した説明図である。図示した画像データ解析装置１は、デジタルカメラ２０や、コンピュータ３０、スキャナ４０などの各種画像機器から画像データを受け取って、画像データを解析することにより、画像の特徴量を抽出する。画像の特徴量としては、例えば、最小階調値、最大階調値、階調値の平均値、標準偏差、更には階調値のヒストグラムなど、種々の値を抽出することができる。こうして得られた特徴量は、画像データの例えばヘッダ部などに付加されて、メタ画像データとして、画像の出力機器（例えばプリンタ２）に供給されたり、画像サーバ３に蓄えられる。プリンタ２などの画像出力機器では、特徴量が付加されたメタ画像データを受け取ると、特徴量に応じて画像データに補正を加えることにより、より好ましい画像を印刷することが可能となる。また、画像サーバ３では、特徴量に基づいて画像を検索することで、膨大な画像データの中から所望の画像データを迅速に見つけることが可能となる。

もっとも、近年では、より高画質な画像を得るために、デジタルカメラ２０や、スキャナ４０などの画像機器では、機器の特性に合わせて固有の色空間が使用される傾向にある。画像の特徴量は、画像データを解析することによって得られるから、画像データが機器毎に固有の色空間で表現されると、得られる特徴量の数値も異なったものとなり、その結果、特徴量に基づいて画像を適切に補正したり、あるいは、膨大な画像データの中から、特徴量に基づいて所望の画像データを検索することができないという問題が生じる。こうした点に鑑みて、本実施例の画像データ解析装置１では、次のようにして画像の特徴量を抽出する。

先ず、デジタルカメラ２０や、コンピュータ３０、スキャナ４０などの画像機器からの画像データを、画像データ受取モジュールで受け取った後、画像解析モジュールに供給して、画像解析モジュール内で特徴量を抽出する。ここで、「モジュール」とは、画像データ解析装置１が特徴量を抽出するために内部で行っている一連の処理を、機能に着目して分類したものである。従って、「モジュール」は、プログラムの一部として実現することもできるし、あるいは、特定の機能を有する論理回路を用いて実現したり、更には、これらを組合せることによって実現することが可能である。

また、画像データを受け取ることと併せて、色空間変換情報取得モジュールでは、デジタルカメラ２０や、コンピュータ３０、スキャナ４０などの画像機器から、色空間変換情報を取得する。ここで、色空間変換情報とは、画像データを記述している色空間のデータを、予め標準として設定された色空間（標準色空間）のデータに変換するための情報である。色空間変換情報としては、変換式の形式で受け取ることもできるし、いわゆるカラープロファイルの形式で受け取ることもできる。また、標準色空間としては、十分な広さの色域を有し、且つ、標準的に使用されている色空間であれば、どのような色空間を用いることもできるが、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に代表されるいわゆる測色色空間であれば、原理的に無限の広さの色域を有しているので特に好適である。

画像解析モジュールの中には、特徴量抽出モジュールと、データ変換モジュールなどが設けられている。このうち、特徴量抽出モジュールは、画像データを解析して画像の特徴量を抽出し、データ変換モジュールは、画像データを記述している色空間のデータを、色空間変換情報に基づいて標準色空間のデータに変換する処理を行う。

画像解析モジュール内で特徴量を抽出する態様としては、種々の態様を取ることができる。例えば、画像データ受取モジュールから供給された画像データを、データ変換モジュールによって標準色空間の画像データに変換する。次いで、特徴量抽出モジュールによって、変換後の画像データを解析することにより特徴量を抽出することができる。このように、データ変換モジュールによって、画像データを予め標準色空間の画像データに変換しておけば、画像データがたとえ画像機器に固有の色空間で記述された画像データであっても、標準色空間の特徴量を抽出することができる。あるいは、画像データ受取モジュールから供給された画像データを解析して特徴量を抽出した後、得られた特徴量を、データ変換モジュールによって標準色空間の特徴量に変換してもよい。このようにしても、最終的には、標準色空間の特徴量を得ることができる。

メタ画像データ生成モジュールでは、このようにして得られた標準色空間の特徴量を、画像データ受取モジュールから受け取った画像データに付加することで、メタ画像データを生成した後、プリンタ２など、画像の出力機器や、画像サーバ３などに出力する。こうすれば、デジタルカメラ２０やコンピュータ３０などから受け取った画像データが、どのような色空間で記述されている場合でも、特徴量は標準色空間の特徴量となっている。このため、特徴量に基づいて画像データを適切に補正したり、あるいは、膨大な画像データの中から、所望の画像データを、特徴量に基づいて迅速に探し出したりすることが可能となる。

尚、図１では、特徴量は、画像データに付加されて、メタ画像データとして出力される場合を例示しているが、必ずしもメタ画像データの形態で出力する必要はなく、特徴量と画像データとを別々に出力するものであっても構わない。また、図１では、画像データ解析装置１は、デジタルカメラ２０などの画像機器や、プリンタ２、画像サーバ３などとは別体に設けられているものとして表示されているが、画像データ解析装置１を、デジタルカメラ２０や、プリンタ２、画像サーバ３などに組み込んだ構成とすることも可能である。以下では、このような画像データ解析装置１について、実施例に基づいて詳しく説明する。

Ｂ．装置構成 ：
Ｂ−１．全体構成 ：
図２は、本実施例の画像データ解析装置が組み込まれた印刷装置１０の外観形状を示す斜視図である。図示されるように、印刷装置１０は、スキャナ部１００と、プリンタ部２００と、スキャナ部１００およびプリンタ部２００の動作を設定するための操作パネル３００などから構成されている。スキャナ部１００は、印刷された画像を読み込んで画像データを生成するスキャナ機能を有しており、プリンタ部２００は、画像データを受け取って印刷媒体上に画像を印刷するプリンタ機能を有している。また、スキャナ部１００で読み取った画像（原稿画像）をプリンタ部２００から出力すれば、コピー機能を実現することも可能である。すなわち、本実施例の印刷装置１０は、単独でスキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能を実現可能な、いわゆるスキャナ・プリンタ・コピー複合装置（以下、ＳＰＣ複合装置という）となっている。

図３は、原稿画像を読み込むために、印刷装置１０の上部に設けられた原稿台カバー１０２を開いた様子を示す説明図である。図示されているように、原稿台カバー１０２を上に開くと、透明な原稿台ガラス１０４が設けられており、その内部には、スキャナ機能を実現するための後述する各種機構が搭載されている。原稿画像を読み込む際には、図示されているように原稿台カバー１０２を開いて原稿台ガラス１０４の上に原稿画像を置き、原稿台カバー１０２を閉じてから操作パネル３００上のボタンを操作する。こうすれば、原稿画像を直ちに画像データに変換することが可能である。

また、スキャナ部１００は全体が一体のケース内に収納された構成となっており、スキャナ部１００とプリンタ部２００とは、印刷装置１０の背面側でヒンジ機構２０４（図４参照）によって結合されている。このため、スキャナ部１００の手前側を持ち上げることにより、ヒンジの部分でスキャナ部１００のみを回転させることが可能となっている。

図４は、スキャナ部１００の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である。図示するように、本実施例の印刷装置１０では、スキャナ部１００の手前側を持ち上げることで、プリンタ部２００の上面を露出させることが可能である。プリンタ部２００の内部には、プリンタ機能を実現するための後述する各種機構や、スキャナ部１００を含めて印刷装置１０全体の動作を制御するための後述する制御回路２６０、更には、スキャナ部１００やプリンタ部２００などに電力を供給するための電源回路（図示は省略）なども設けられている。また、図４に示されているように、プリンタ部２００の上面には、開口部２０２が設けられており、インクカートリッジなどの消耗品の交換や、紙詰まりの処理、その他の軽微な修理などを簡便に行うことが可能となっている。

Ｂ−２．内部構成 ：
図５は、本実施例の印刷装置１０の内部構成を概念的に示した説明図である。前述したように、印刷装置１０にはスキャナ部１００とプリンタ部２００とが設けられており、スキャナ部１００の内部にはスキャナ機能を実現するための各種構成が搭載され、プリンタ部２００の内部にはプリンタ機能を実現するための各種構成が搭載されている。以下では、初めにスキャナ部１００の内部構成について説明し、次いでプリンタ部２００の内部構成について説明する。

Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成 ：
スキャナ部１００は、原稿画像をセットする透明な原稿台ガラス１０４と、セットされた原稿画像を押さえておくための原稿台カバー１０２と、セットされた原稿画像を読み込む読取キャリッジ１１０と、読取キャリッジ１１０を読取方向（主走査方向）に移動させる駆動ベルト１２０と、駆動ベルト１２０に動力を供給する駆動モータ１２２と、読取キャリッジ１１０の動きをガイドするガイド軸１０６などから構成されている。また、駆動モータ１２２や読取キャリッジ１１０の動作は、後述する制御回路２６０によって制御されている。

制御回路２６０の制御の下で駆動モータ１２２を回転させると、駆動ベルト１２０を介してその動きが読取キャリッジ１１０に伝達され、その結果、読取キャリッジ１１０は、ガイド軸１０６に導かれながら駆動モータ１２２の回転角度に応じて読取方向（主走査方向）に移動するようになっている。また、駆動ベルト１２０は、アイドラプーリ１２４によって絶えず適度に張った状態に調整されており、このため、駆動モータ１２２を逆回転させれば回転角度に応じた距離だけ読取キャリッジ１１０を逆方向に移動させることも可能となっている。

読取キャリッジ１１０の内部には、光源１１２や、レンズ１１４、ミラー１１６、ＣＣＤセンサ１１８などが搭載されている。光源１１２からの光は原稿台ガラス１０４に照射され、原稿台ガラス１０４の上にセットされた原稿画像で反射する。この反射光は、ミラー１１６によってレンズ１１４に導かれ、レンズ１１４によって集光されてＣＣＤセンサ１１８で検出される。ＣＣＤセンサ１１８は、光の強度を電気信号に変換するフォトダイオードが、読取キャリッジ１１０の移動方向（主走査方向）と直交する方向に列状に配置されたリニアセンサによって構成されている。このため、読取キャリッジ１１０を主走査方向に移動させながら、光源１１２の光を原稿画像に照射し、ＣＣＤ１１８によって反射光強度を検出することで、原稿画像に対応する電気信号を得ることができる。

また、光源１１２は、ＲＧＢの３色の発光ダイオードによって構成されており、所定の周期でＲ色、Ｇ色、Ｂ色の光を順次、照射することが可能となっており、これに応じてＣＣＤ１１８では、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の反射光が順次、検出されるようになっている。一般に、画像の赤色の部分はＲ色の光を反射するが、Ｇ色やＢ色の光はほとんど反射しないから、Ｒ色の反射光は画像のＲ成分を表している。同様に、Ｇ色の反射光は画像のＧ成分を表しており、Ｂ色の反射光は画像のＢ成分を表している。従って、ＲＧＢ３色の光を所定の周期で切り替えながら原稿画像に照射し、これに同期してＣＣＤ１１８で反射光強度を検出すれば、原稿画像のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を検出することができ、カラー画像を読み込むことが可能となっている。尚、光源１１２が照射する光の色を切り替えている間も読取キャリッジ１１０は移動しているから、ＲＧＢの各成分を検出する画像の位置は、厳密には、読取キャリッジ１１０の移動量に相当する分だけ異なっているが、このずれは、各成分を読み込んだ後に、画像処理によって補正することが可能である。

Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成 ：
次に、プリンタ部２００の内部構成について説明する。プリンタ部２００には、印刷装置１０の全体の動作を制御する制御回路２６０と、印刷媒体上に画像を印刷するための印刷キャリッジ２４０と、印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構と、印刷媒体の紙送りを行うための機構などが搭載されている。

印刷キャリッジ２４０は、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク，Ｍインク，Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３と、底面側に設けられた印字ヘッド２４１などから構成されており、印字ヘッド２４１には、インク滴を吐出するインク吐出ヘッドがインク毎に設けられている。印刷キャリッジ２４０にインクカートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ内の各インクは図示しない導入管を通じて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給される。

印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構は、印刷キャリッジ２４０を駆動するためのキャリッジベルト２３１と、キャリッジベルト２３１に動力を供給するキャリッジモータ２３０と、キャリッジベルト２３１に絶えず適度な張力を付与しておくための張力プーリ２３２と、印刷キャリッジ２４０の動きをガイドするキャリッジガイド２３３と、印刷キャリッジ２４０の原点位置を検出する原点位置センサ２３４などから構成されている。後述する制御回路２６０の制御の下でキャリッジモータ２３０を回転させると、回転角度に応じた距離だけ印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させることが可能である。また、キャリッジモータ２３０を逆回転させれば、印刷キャリッジ２４０を逆方向に移動させることも可能となっている。

印刷媒体の紙送りを行うための機構は、印刷媒体を裏面側から支えるプラテン２３６と、プラテン２３６を回転させて紙送りを行う紙送りモータ２３５などから構成されている。後述する制御回路２６０の制御の下で紙送りモータ２３５を回転させることで、回転角度に応じた距離だけ印刷媒体を副走査方向に紙送りすることが可能となっている。

制御回路２６０は、ＣＰＵを中心として、ＲＯＭや、ＲＡＭ、デジタルデータをアナログ信号に変換するＤ／Ａ変換器、更には、周辺機器との間でデータのやり取りを行うための周辺機器インターフェースＰＩＦなどから構成されている。制御回路２６０は、印刷装置１０全体の動作を制御しており、スキャナ部１００に搭載された光源１１２や、駆動モータ１２２、ＣＣＤ１１８とデータをやり取りしながら、これらの動作を制御している。また、制御回路２６０では、画像データを解析して特徴量を抽出する処理や、特徴量に応じて画像データを補正する処理も行っている。

更に、制御回路２６０は、印刷媒体上に画像を形成するために、キャリッジモータ２３０および紙送りモータ２３５を駆動して印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながら、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に駆動信号を供給してインク滴を吐出させる制御も行っている。インク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する駆動信号は、コンピュータ３０や、デジタルカメラ３０、外部記憶装置３２などから画像データを読み込んで、後述する画像処理を行うことによって生成する。もちろん、スキャナ部１００で読み込んだ画像データに画像処理を施すことにより、駆動信号を生成することも可能である。こうして制御回路２６０の制御の下で、印刷キャリッジ２４０を主走査および副走査させながら、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７からインク滴を吐出して印刷媒体上に各色のインクドットを形成することによって、カラー画像を形成することが可能となっている。もちろん、画像を形成するための一連の画像処理は、制御回路２６０内で行うのではなく、予め画像処理が施されたデータをコンピュータ３０などから受け取って、このデータに従って印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながらインク吐出ヘッド２４４ないし２４７を駆動することも可能である。

また、制御回路２６０は、操作パネル３００ともデータをやり取り可能に接続されており、操作パネル３００上に設けられた各種のボタンを操作することにより、スキャナ機能や、プリンタ機能の詳細な動作モードを設定することが可能となっている。更には、コンピュータ３０から、周辺機器インターフェースＰＩＦを介して詳細な動作モードを設定することも可能である。

図６は、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に、インク滴を吐出する複数のノズルＮｚが形成されている様子を示した説明図である。図示するように、各色のインク吐出ヘッドの底面には、各色のインク滴を吐出する４組のノズル列が形成されており、１組のノズル列には、４８個のノズルＮｚがノズルピッチｋの間隔を空けて千鳥状に配列されている。制御回路２６０からは、これらノズルＮｚのそれぞれに駆動信号が供給され、各ノズルＮｚは駆動信号に従って、それぞれのインクによるインク滴を吐出するようになっている。

尚、インク吐出ヘッドからインク滴を吐出する方法には、種々の方法を適用することができる。すなわち、ピエゾ素子を用いてインクを吐出する方式や、インク通路に配置したヒータでインク通路内に泡（バブル）を発生させてインク滴を吐出する方法などを用いることができる。また、インクを吐出する代わりに、熱転写などの現象を利用して印刷用紙上にインクドットを形成する方式や、静電気を利用して各色のトナー粉を印刷媒体上に付着させる方式を採用することも可能である。

上述した印刷装置１０では、デジタルカメラ２０などから画像データを受け取ったり、あるいはスキャナ部１００で原稿画像を読み取って画像データを生成すると、制御回路２６０で画像の特徴量を抽出した後、特徴量に応じた補正を行って画像を印刷する。また、特徴量を抽出するに際しては、画像データの色空間に依存しない形で抽出しているために、どのような色空間で記述された画像データであっても、特徴量に応じて適切な補正を行うことが可能となっている。以下では、画像データを受け取って画像を印刷する処理（画像印刷処理）について簡単に説明し、その後、画像印刷処理の中で画像の特徴量を抽出する処理（特徴量抽出処理）について詳しく説明する。

Ｃ．画像印刷処理 ：
図７は、本実施例の印刷装置１０で画像を印刷するために行われている画像印刷処理の流れを示すフローチャートである。かかる処理は、印刷装置１０に搭載された制御回路２６０が、内蔵したＣＰＵやＲＡＭ、ＲＯＭなどの機能を用いて実行する処理である。

画像の印刷に際しては、先ず初めに、印刷しようとする画像の画像データを読み込む処理を行う（ステップＳ１００）。画像データとしては、デジタルカメラ２０で撮影した画像データや、コンピュータ３０上で稼働する各種のアプリケーションプログラムによって作成した画像データ、あるいは、スキャナ部１００で読み込んだ画像データなどを用いることができる。また、本実施例では、これら画像データは何れも、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色の階調値によって表現されたＲＧＢ画像データであるものとするが、ＲＧＢ画像データの中にもｓＲＧＢ色空間を初めとする種々の色空間の規格が存在している。そこで、画像データの読み込みに際しては、ＲＧＢ画像データに加えて、ＲＧＢ画像データの色空間を、測色色空間（Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間）に変換するための情報も取得する。尚、本実施例では、ＲＧＢ画像データの色空間を、測色色空間に変換するものとして説明するが、実際には、十分に広い色域を有し、且つ、標準的に広く使用されている色空間であれば、測色色空間に限らず、どのような色空間を用いることもできる。

次いで、読み込んだ画像データを解析することにより、画像から所定の特徴量を抽出する処理を行う（ステップＳ１０２）。この特徴量抽出処理の詳細については、後ほど詳しく説明するが、画像データがどのような色空間で記述されているかに拘わらず、測色色空間の特徴量を抽出する処理を行う。

こうして抽出した特徴量に基づいて、デジタルカメラ２０やコンピュータ３０などから受け取った画像データを補正する（ステップＳ１０４）。特徴量に基づいて画像データを補正する処理は、種々の手法が周知となっているため、ここでは説明を省略するが、本実施例では、画像データの色空間に拘わらず、測色色空間の特徴量が得られている。このため、全ての画像データを同じ基準に従って統一的に扱うことができるので、適切に補正することが可能である。

こうして補正された画像データに対して、以下に示すような画像形成処理を行うことにより、印刷媒体上に画像を形成することが可能となる（ステップＳ１０６）。

Ｄ．画像形成処理の概要 ：
図８は、印刷媒体上にインクドットを用いて画像を形成する画像形成処理の流れを示すフローチャートである。かかる処理は、上述した画像印刷処理の中で、特徴量に応じて補正された画像データに対して制御回路２６０によって実行される処理である。

制御回路２６０は、画像形成処理を開始すると先ず初めに、画像データの解像度を、プリンタ部２００が印刷するための解像度（印刷解像度）に変換する処理を行う（ステップＳ１５０）。画像データの解像度が印刷解像度よりも低い場合は、隣接する画素の間に補間演算を行って新たな画像データを設定することで、より高い解像度に変換する。逆に、画像データの解像度が印刷解像度よりも高い場合は、隣接する画素の間から一定の割合で画像データを間引くことによって、より低い解像度に変換する。解像度変換処理では、画像データに対して適切な割合で画像データを生成あるいは間引くことによって、画像データの解像度を印刷解像度に変換する処理を行う。

こうして画像データの解像度を印刷解像度に変換したら、続いて、色変換処理を行う（ステップＳ１５２）。ここで色変換処理とは、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色で表現されたＲＧＢ画像データを、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の階調値によって表現された画像データに変換する処理である。色変換処理は、色変換テーブル（ＬＵＴ）と呼ばれる３次元の数表を参照することによって行う。

図９は、色変換処理のために参照される色変換テーブル（ＬＵＴ）を概念的に示した説明図である。今、ＲＧＢ各色の階調値が０〜２５５の値を取り得るものとする。また、図９に示すように、直交する３軸にＲ，Ｇ，Ｂ各色の階調値を取った色空間を考えると、全てのＲＧＢ画像データは、原点を頂点として一辺の長さが２５５の立方体（色立体）の内部の点に対応付けることができる。これを、見方を変えれば、次のように考えることもできる。すなわち、色立体をＲＧＢ各軸に直角に格子状に細分して色空間内に複数の格子点を生成すると、各格子点に対応するＲＧＢ画像データが存在している。そこで、各格子点に、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの階調値の組合せを予め記憶しておく。こうすれば、格子点に記憶されている階調値を読み出すことによって、ＲＧＢ画像データを、各色の階調値によって表現された画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に迅速に変換することが可能となる。

例えば、画像データのＲ成分がＲＡ、Ｇ成分がＧＡ、Ｂ成分がＢＡであったとすると、この画像データは、色空間内のＡ点に対応づけられる（図９参照）。そこで、色立体を格子状に細分する小さな立方体の中から、Ａ点を内包する立方体ｄＶを検出し、この立方体ｄＶの各格子点に記憶されているＣＭＹＫ各色の階調値を読み出してやる。そして、これら各格子点の階調値から補間演算すればＡ点での階調値を求めることができる。以上に説明したように、色変換テーブルＬＵＴとは、ＲＧＢ各色の階調値の組合せで示される各格子点に、ＣＭＹＫ各色の階調値の組合せ（ＣＭＹＫ画像データ）を記憶した３次元の数表と考えることができ、色変換テーブルを参照すれば、ＲＧＢ画像データをＣＭＹＫ画像データに、迅速に色変換することが可能となる。

制御回路２６０は、以上のようにして色変換処理を終了すると、図８に示されているようにハーフトーン処理を開始する（ステップＳ１５４）。ハーフトーン処理とは、次のような処理である。色変換処理によって得られたＣＭＹＫ画像データは、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色毎に階調値０〜階調値２５５の範囲で表現された画像データである。これに対してプリンタ部２００は、ドットを形成することによって画像を印刷するから、２５６階調によって表現されたＣＭＹＫ画像データを、ドットの形成有無によって表現された画像データ（ドットデータ）に変換する処理が必要となる。ハーフトーン処理とは、このようにＣＭＹＫ各色の画像データをドットデータに変換する処理である。

ハーフトーン処理を行う手法としては、誤差拡散法やディザ法などの種々の手法を適用することができる。誤差拡散法は、ある画素についてドットの形成有無を判断したことでその画素に発生する階調表現の誤差を、周辺の画素に拡散するとともに、周囲から拡散されてきた誤差を解消するように、各画素についてのドット形成の有無を判断していく手法である。また、ディザ法は、ディザマトリックスにランダムに設定されている閾値とＣＭＹＫ各色の画像データとを画素毎に比較して、画像データの方が大きい画素にはドットを形成すると判断し、逆に閾値の方が大きい画素についてはドットを形成しないと判断することで、各画素についてのドットデータをインクの色毎に得る手法である。

図１０は、ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。図示したマトリックスには、縦横それぞれ６４画素、合計４０９６個の画素に、階調値０〜２５５の範囲から万遍なく選択された閾値がランダムに記憶されている。ここで、閾値の階調値が０〜２５５の範囲から選択されているのは、本実施例ではＣＭＹＫ各色の画像データが１バイトデータであり、階調値が０〜２５５の値を取り得ることに対応するものである。尚、ディザマトリックスの大きさは、図１０に例示したように縦横６４画素分に限られるものではなく、縦と横の画素数が異なるものも含めて、種々の大きさに設定することが可能である。

図１１は、ディザマトリックスを参照しながら、画素毎にドット形成の有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。尚、かかる判断は、ＣＭＹＫの各色について行われるが、以下では説明が煩雑となることを避けるために、ＣＭＹＫ各色の画像データを区別することなく、単に画像データと称するものとする。

ドット形成有無の判断に際しては、先ず、判断の対象として着目している画素（着目画素）についての画像データの階調値と、ディザマトリックス中の対応する位置に記憶されている閾値とを比較する。図中に示した細い破線の矢印は、着目画素の画像データを、ディザマトリックス中の対応する位置に記憶されている閾値と比較していることを模式的に表したものである。そして、ディザマトリックスの閾値よりも着目画素の画像データの方が大きい場合には、その画素にはドットを形成するものと判断する。逆に、ディザマトリックスの閾値の方が大きい場合には、その画素にはドットを形成しないものと判断する。図１１に示した例では、画像の左上隅にある画素の画像データは「９７」であり、ディザマトリックス上でこの画素に対応する位置に記憶されている閾値は「１」である。従って、左上隅の画素については、画像データの方がディザマトリックスの閾値よりも大きいから、この画素にはドットを形成すると判断する。図１１中に実線で示した矢印は、この画素にはドットを形成すると判断して、判断結果をメモリに書き込んでいる様子を模式的に表したものである。一方、この画素の右隣の画素については、画像データは「９７」、ディザマトリックスの閾値は「１７７」であり、閾値の方が大きいので、この画素についてはドットを形成しないものと判断する。このように、画像データとディザマトリックスに設定された閾値とを比較することにより、ドットの形成有無を画素毎に決定することができる。ハーフトーン処理（図８のステップＳ１５４）では、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の画像データに対して上述したディザ法を適用することにより、画素毎にドット形成の有無を判断してドットデータを生成する処理を行う。

以上のようにしてハーフトーン処理を行ったら、今度は、インターレース処理を開始する（ステップＳ１５６）。インターレース処理とは、印字ヘッド２４１がドットを形成する順序でドットデータを並び替えて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する処理である。すなわち、図６に示したように、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７に設けられたノズルＮｚは副走査方向にノズルピッチｋの間隔を空けて設けられているから、印刷キャリッジ２４０を主走査させながらインク滴を吐出すると、副走査方向にノズルピッチｋの間隔を空けてドットが形成されてしまう。そこで全画素にドットを形成するためには、印刷キャリッジ２４０と印刷媒体との相対位置を副走査方向に移動させて、ノズルピッチｋだけ隔たったドット間の画素に新たなドットを形成することが必要となる。このように、実際に画像を印刷する場合には、画像上で上方にある画素から順番にドットを形成しているわけではない。更に、主走査方向に同じ列にある画素についても、一回の主走査でドットを形成するのではなく、画質上の要請から、複数回の主走査に分けてドットを形成することとして、各回の主走査では飛び飛びの位置の画素にドットを形成することも広く行われている。

このため、実際にドットの形成を開始するに先立って、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色について得られたドットデータを、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７がドットを形成する順番に並び替えておく処理が必要となる。このような処理が、インターレースと呼ばれる処理である。

制御回路２６０はインターレース処理を終了すると、インターレース処理によって並べ替えられたドットデータに従って、実際に印刷媒体上にドットを形成する処理（ドット形成処理）を開始する（ステップＳ１５８）。すなわち、キャリッジモータ２３０を駆動して印刷キャリッジ２４０を主走査させながら、順番を並び替えておいたドットデータをインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する。前述したようにドットデータは、各画素にドットを形成するか否かを表したデータであるから、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７は、ドットデータに従ってインク滴を吐出すれば、各画素に適切にインクドットを形成することができる。

そして、一回の主走査が終了したら、今度は、紙送りモータ２３５を駆動して印刷媒体を副走査方向に紙送りした後、再びキャリッジモータ２３０を駆動して印刷キャリッジ２４０を主走査させつつ、順番を並べ替えておいたドットデータをインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給してドットを形成する。このような操作を繰り返し行うことにより、印刷媒体上には、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色のドットが画像データの階調値に応じて適切な分布で形成され、その結果として画像が印刷される。

以上に説明したように、画像印刷処理では、予め特徴量に基づいて補正された画像データに基づいて、印刷媒体上に適切な密度でインクドットを形成することにより、画像を印刷する。また、画像データの補正に際しては、画像データの色空間で得られる特徴量ではなく、測色色空間での特徴量に基づいて補正が行われる。このため、画像データが記述された色空間が異なっていても、全ての画像データを同じ基準に従って統一的に扱うことができるので、適切に補正することが可能となっている。以下では、画像データから、測色色空間での特徴量を抽出するために行われる処理（特徴量抽出処理）について、詳しく説明する。

Ｅ．第１実施例の特徴量抽出処理 ：
図１２は、第１実施例の特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。本実施例では、かかる処理も、印刷装置１０の制御回路２６０で実行される。

第１実施例の特徴量抽出処理では、先ず初めに、画像データの色空間情報を読み込む処理を行う（ステップＳ２００）。ここで色空間変換情報とは、前述したように、デジタルカメラ２０など、画像データを生成する機器で採用されている色空間のデータを、予め標準として設定された標準色空間（ここでは、測色色空間）のデータに変換するための情報である。色空間変換情報としては、変換式の形式で受け取ることもできるし、いわゆるカラープロファイルの形式で受け取ることもできる。また、色空間変換情報は、デジタルカメラ２０などの画像データを生成する機器に対して、印刷装置１０の側から要求しても良いし、あるいは、デジタルカメラ２０などから画像データとともに、受け取ることとしても良い。

次いで、受け取った画像データのデータサイズを圧縮する（ステップＳ２０２）。かかる処理では、画像中の画素を一定間隔で間引くことにより、６４０画素×４８０画素、または３２０画素×２４０画素などの、画素数の比較的少ない画像データに圧縮する。

こうして圧縮した画像データを、予め読み込んでおいた色空間変換情報に従って、測色色空間の画像データに変換する（ステップＳ２０４）。前述したように色空間変換情報は、画像データを生成する機器で採用されている色空間のデータを、予め標準として設定された標準色空間のデータに変換するための情報であり、直接的には、変換式や、変換マトリックス、更には、いわゆるカラープロファイルなどの形式で記述される。もちろん、色空間変換情報は、これらの形式で記述された情報を、間接的に特定することができれば十分であり、例えば、印刷装置１０に予め記憶されている複数の変換式などの中から、該当するものを指定する情報であっても構わない。また、本実施例の特徴量抽出処理では、予め画像データのデータサイズが圧縮されているので、色空間変換情報に従って、画像データを標準色空間（ここでは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊測色色空間）の画像データに迅速に変換することが可能である。

こうして測色色空間に変換された画像データを解析することにより、画像の特徴量を抽出する（ステップＳ２０６）。抽出する特徴量としては、周知の種々の特徴量を抽出することができる。例えば、画像データ中の最小階調値、最大階調値、階調値の平均値、標準偏差、更には階調値のヒストグラムなどを抽出することができる。あるいは、図１３に示すように、画像を複数の領域に分割して、それぞれの領域について、これらの特徴量を抽出することとしても良い。以上のようにして特徴量が得られたら、図１２に示した第１実施例の特徴量抽出処理を終了して、図７の画像印刷処理に復帰した後、Ｓ１０４以降の処理を継続する。

上述した第１実施例の特徴量抽出処理では、受け取った画像データを、測色色空間の画像データに予め変換し、測色色空間の画像データを解析することによって特徴量を抽出している。こうして得られた特徴量は、デジタルカメラ２０などの画像機器から受け取った画像データが、どのような色空間の画像データであっても、測色色空間で得られた特徴量となっている。このため、各画像データから抽出された特徴量を、その画像データを生成する際に用いられた色空間の違いに影響されることなく、統一的に扱うことが可能となり、特徴量に応じて画像データを適切に補正して、高画質な画像を印刷することが可能となる。また、画像データを、このようにして得られた特徴量と共に、サーバに記憶しておけば、たとえ、画像データの色空間が異なっていても、特徴量については測色色空間のデータとなっているので、全ての画像データを統一的に検索することが可能となり、膨大な画像データの中から所望の画像データを迅速に見つけることが可能となる。

Ｆ．第２実施例の特徴量抽出処理 ：
以上に説明した第１実施例の特徴量抽出処理では、デジタルカメラ２０などから受け取った画像データを、一旦、測色色空間の画像データに変換した後、変換後の画像データを解析して特徴量を抽出していた。しかし、受け取った画像データの色空間を変換することなく特徴量を抽出し、抽出した特徴量だけを、測色色空間のデータに変換することも可能である。以下に説明する第２実施例の特徴量抽出処理は、このような処理となっている。

図１４は、第２実施例の特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。第２実施例の特徴量抽出処理は、図１２に示した第１実施例の処理に対して、特徴量を抽出してから、色空間の変換を行っている点が大きく異なっている。以下では、かかる相違点を中心として、第２実施例の特徴量抽出処理について説明する。

第２実施例の特徴量抽出処理を開始すると、前述した第１実施例における場合と同様に、先ず初めに、画像データの色空間情報を読み込んだ後（ステップＳ３００）、読み込んだ画像データのデータサイズを圧縮する処理を行う（ステップＳ３０２）。

第２実施例の特徴量抽出処理では、こうして画像データを圧縮すると、直ちに画像データを解析して特徴量を抽出する（ステップＳ３０４）。解析する画像データは、データサイズが圧縮されているものの、色空間については、デジタルカメラ２０などから受け取ったままの色空間なので、抽出される特徴量も画像データの色空間のデータとして得られることになる。従って、こうして得られた特徴量は、異なる色空間で生成された画像データについては統一的に扱うことができない。

そこで、第２実施例の特徴量抽出処理では、特徴量を抽出すると、測色色空間の特徴量に変換する（ステップＳ３０６）。画像データが生成された色空間のデータを、測色色空間のデータに変換するための色空間変換情報が、ステップＳ３００において予め読み込まれているので、かかる色空間変換情報に従って、抽出した特徴量を測色色空間の特徴量に変換することができる。こうして、測色色空間の特徴量が得られたら、図１４に示した第２実施例の特徴量抽出処理を終了して、図７の画像印刷処理に復帰した後、Ｓ１０４以降の処理を継続する。

上述した第２実施例の特徴量抽出処理においても、前述した第１実施例と同様に、測色色空間の特徴量が得られるので、デジタルカメラ２０などの画像機器から受け取った画像データがどのような色空間の画像データであっても、色空間の違いに影響されることなく、特徴量を統一的に扱うことが可能となる。

また、前述した第１実施例の特徴量抽出処理においては、画像データを一旦、測色色空間に変換してから特徴量を抽出しているのに対して、第２実施例では、画像データを測色色空間に変換すること無く、そのまま解析して特徴量を抽出し、得られた特徴量だけを測色色空間のデータに変換している。このため、画像データを測色色空間に変換する処理が不要となるので、処理を迅速化することが可能となる。

これに対して、前述した第１実施例の特徴量抽出処理では、画像データ全体を測色色空間に変換してから解析しているため、詳細な解析が可能となり、それだけ高度が特徴量を抽出することが可能であるという利点がある。

Ｇ．変形例 ：
以上に説明した各種実施例では、画像データ解析装置が印刷装置１０に組み込まれており、デジタルカメラ２０などの画像機器から画像データを受け取ると、測色色空間の特徴量を抽出した後、画像を印刷するものとして説明した。しかし、画像データ解析装置を、例えば、デジタルカメラ２０や、スキャナ４０などの画像データを生成する機器に組み込んでおき、特徴量が付加されたメタ画像データとして、画像データを生成することも可能である。以下では、このような変形例について説明する。

図１５は、メタ画像データを生成するために行われるメタ画像生成処理の流れを示すフローチャートである。かかる処理は、デジタルカメラ２０や、コンピュータ３０、スキャナ４０などの、画像データを生成する画像機器の中で実施される処理である。以下、フローチャートに従って、メタ画像データを生成する処理について説明する。

メタ画像データ生成処理を開始すると、先ず初めに画像データを生成する（ステップＳ４００）。メタ画像データ生成処理が、例えばデジタルカメラ２０内で実施されるのであれば、画像を撮影することによって画像データを生成する。あるいは、メタ画像データ生成処理が、コンピュータ３０上で稼働するアプリケーションプログラムの中で実施されるのであれば、アプリケーションプログラムによって画像データを生成する。更には、メタ画像データ生成処理が、スキャナ４０で原稿画像を読み取る際に実施される場合は、原稿画像を読み取ることによって画像データを生成する。

次いで、生成した画像データのデータサイズを圧縮する処理を行う（ステップＳ４０２）。すなわち、生成した画像データの中から、一定間隔で画素を間引くことにより、画素数の比較的少ない画像データに圧縮する。

その後、圧縮した画像データを、測色色空間の画像データに変換する（ステップＳ４０４）。変換に際しては、予め記憶しておいた色空間変換情報を読み出して、かかる変換情報に従って画像データを変換する。尚、前述したように色空間変換情報とは、画像データを生成した色空間のデータを、予め標準として設定された標準色空間のデータに変換するための情報であり、変換式や、変換マトリックス、更には、いわゆるカラープロファイルなどの形式で記述されている。

次いで、測色色空間に変換された画像データを解析することにより、画像の特徴量を抽出する（ステップＳ４０６）。その後、抽出した特徴量を、先に生成した画像データのヘッダ部に添付することによってメタ画像データを生成したら（ステップＳ４０８）、図１５に示したメタ画像データ生成処理を終了する。図１６は、画像データのヘッダ部に特徴量が付加されている様子を概念的に示した説明図である。

以上のようにして生成されたメタ画像データでは、測色色空間での特徴量が、ヘッダ部に添付されている。このため、どのような色空間の画像データであっても、色空間の違いに影響されることなく、特徴量を統一的に扱うことが可能となる。その結果、例えば、画像の印刷（あるいは画面上への表示）する際に、特徴量に応じて画像データを適切に補正して、高画質な画像を得ることが可能となる。また、このようなメタ画像データをサーバに記憶しておくことで、膨大な画像データの中から、特徴量に基づいて全ての画像データを統一的に検索することが可能となり、所望の画像データを迅速に見つけることが可能となる。

以上、本実施例の印刷装置について説明したが、本発明は上記すべての実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。

本実施例の画像データ解析装置の概要を示した説明図である。 本実施例の画像データ解析装置が組み込まれた印刷装置の外観形状を示す斜視図である。 原稿画像を読み込むために印刷装置１０の上部に設けられた原稿台カバーを開いた様子を示す説明図である。 スキャナ部の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である。 本実施例の印刷装置の内部構成を概念的に示した説明図である。 各色のインク吐出ヘッドにインク滴を吐出する複数のノズルが形成されている様子を示した説明図である。 本実施例の印刷装置で画像を印刷するために行われている画像印刷処理の流れを示すフローチャートである。 印刷媒体上にインクドットを用いて画像を形成する画像形成処理の流れを示すフローチャートである。 色変換処理のために参照される色変換テーブルを概念的に示した説明図である。 ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。 ディザマトリックスを参照しながら画素毎にドット形成の有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。 第１実施例の特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。 特徴量を抽出するために画像を複数の領域に分割した様子を示した説明図である。 第２実施例の特徴量抽出処理の流れを示すフローチャートである。 メタ画像データを生成するために行われるメタ画像生成処理の流れを示すフローチャートである。 画像データのヘッダ部に特徴量が付加されている様子を概念的に示した説明図である。

符号の説明

１０…印刷装置、 １２…インク吐出ヘッド、 １００…スキャナ部、
２００…プリンタ部、 ２４０…印刷キャリッジ、 ２４１…印字ヘッド、
２４２…インクカートリッジ、 ２４３…インクカートリッジ、
２６０…制御回路、 ３００…操作パネル

Claims (13)

1. 画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析装置であって、
   前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る画像データ受取手段と、
   前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
   前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する画像データ変換手段と、
   前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と
   を備える画像データ解析装置。
2. 画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析装置であって、
   前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る画像データ受取手段と、
   前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
   前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する特徴量変換手段と
   を備える画像データ解析装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像データ解析装置であって、
   前記色空間変換情報取得手段は、前記色空間変換情報として、前記画像データが記述された色空間のデータを測色色空間のデータに変換するための情報を取得する手段である画像データ解析装置。
4. 画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成装置であって、
   前記画像データを受け取る画像データ受取手段と、
   前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
   前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する画像データ変換手段と、
   前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記抽出した特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成するメタデータ付加手段と
   を備えるメタ画像データ生成装置。
5. 画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成装置であって、
   前記画像データを受け取る画像データ受取手段と、
   前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する色空間変換情報取得手段と、
   前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
   前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する特徴量変換手段と、
   前記変換された特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成するメタデータ付加手段と
   を備えるメタ画像データ生成装置。
6. 画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析方法であって、
   前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る第１の工程と、
   前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する第２の工程と、
   前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する第３の工程と、
   前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する第４の工程と
   を備える画像データ解析方法。
7. 画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する画像データ解析方法であって、
   前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る工程（Ａ）と、
   前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する工程（Ｂ）と、
   前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する工程（Ｃ）と、
   前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する工程（Ｄ）と
   を備える画像データ解析方法。
8. 画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成方法であって、
   前記画像データを受け取る工程（１）と、
   前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する工程（２）と、
   前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する工程（３）と、
   前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する工程（４）と、
   前記抽出した特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する工程（５）と
   を備えるメタ画像データ生成方法。
9. 画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成するメタ画像データ生成方法であって、
   前記画像データを受け取る工程（ア）と、
   前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する工程（イ）と、
   前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する工程（ウ）と、
   前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する工程（エ）と、
   前記変換された特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する工程（オ）と
   を備えるメタ画像データ生成方法。
10. 画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
    前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る第１の機能と、
    前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する第２の機能と、
    前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する第３の機能と、
    前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する第４の機能と
    をコンピュータを用いて実現するプログラム。
11. 画像データに対して所定の画像解析を行うことで、該画像データが表す画像から所定の特徴量を抽出する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
    前記特徴量を抽出しようとする画像の画像データを受け取る機能（Ａ）と、
    前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する機能（Ｂ）と、
    前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（Ｃ）と、
    前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する機能（Ｄ）と
    をコンピュータを用いて実現するプログラム。
12. 画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
    前記画像データを受け取る機能（１）と、
    前記受け取った画像データを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間の画像データに変換するための色空間変換情報を取得する機能（２）と、
    前記受け取った画像データを、前記色空間変換情報に基づいて、前記標準色空間の画像データに変換する機能（３）と、
    前記標準色空間に変換された画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（４）と、
    前記抽出した特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する機能（５）と
    をコンピュータを用いて実現するプログラム。
13. 画像を表す画像データに、該画像についての情報を示すメタデータを付加することにより、メタデータを伴う画像データたるメタ画像データを生成する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
    前記画像データを受け取る機能（ア）と、
    前記画像データが記述された色空間のデータを、予め標準として設定された色空間たる標準色空間のデータに変換するための色空間変換情報を取得する機能（イ）と、
    前記受け取った画像データを解析することにより、前記所定の特徴量を抽出する機能（ウ）と、
    前記抽出した特徴量を前記色空間変換情報に基づいて変換することにより、前記標準色空間での特徴量に変換する機能（エ）と、
    前記変換された特徴量を、前記受け取った画像データに前記メタデータとして付加することにより、前記メタ画像データを生成する機能（オ）と
    をコンピュータを用いて実現するプログラム。
    

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