JP2008072231A - 画像形成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】画像データのアスペクト比と異なるアスペクト比で記録媒体に画像を形成するに際して、記録媒体に余白が生じたり、画像が欠落したりすることなく、画像の全体を記録媒体に形成できるようにするとともに、重要な被写体の部分の変形を最小限に抑制する。
【解決手段】画像データのアスペクト比を規定する第１アスペクト比を記憶するための記憶手段と、記録媒体のアスペクト比である第２アスペクト比を検知又は設定するための検知設定手段と、画像データ中に存在する重要度の高い高重要度オブジェクト領域を抽出するためのオブジェクト領域抽出手段と、オブジェクト領域抽出手段によって抽出された高重要度オブジェクト領域に基づいて、検知設定手段によって検知又は設定された第２アスペクト比の範囲内となるように、記憶手段に記憶された第１アスペクト比を変換するアスペクト比変換手段とを備える。
【選択図】図８

Description

本発明は、画像データのアスペクト比と異なるアスペクト比で記録媒体に画像を形成可能な画像形成装置に係るものであり、詳しくは、画像データのアスペクト比を変換しても記録媒体に形成される画像の歪曲感を軽減することが可能で、自然な状態に近い画像を形成できるようにした技術に関するものである。

従来より、画像データのレイアウトに関する情報に基づいて、記録媒体に画像を形成するようにした画像形成装置が知られている。すなわち、画像データ中には、レイアウトに関する情報として、画像を形成すべき記録媒体のアスペクト比、画像の重点情報等が含まれており、画像形成装置は、このような情報によってレイアウトを規定し、記録媒体に画像を形成する。

ここで、画像データのアスペクト比と異なるアスペクト比を有する記録媒体に画像を形成する場合、例えば、アスペクト比が９：１６に規定されている画像を７：１０の記録媒体に形成しようとする場合、アスペクト比の変換すると、それに伴って画像データのレイアウトそのものを規定しなおさなければならなくなる。

そこで、例えば、下記の特許文献１には、記録媒体よりも大きい描画領域の全体に、アスペクト比を維持してオブジェクトを拡大又は縮小して割り付けた印刷対象画像を形成したり、記録媒体よりも小さい描画領域に、アスペクト比を維持してオブジェクトを拡大又は縮小して割り付けた印刷対象画像を形成したりして、その形成した印刷対象画像を記録媒体に印刷するようにした印刷システムが開示されている。この印刷システムによれば、アスペクト比を変換することなく、オブジェクトに付属する重点情報を用いて記録媒体からはみ出す描画領域を設定し、オブジェクトの要部が印刷されないことを防止することができる。
特開２００４−２２０３２７号公報

また、下記の特許文献２には、第１のアスペクト比を有する第１のデジタル画像データを、第１のアスペクト比とは異なる第２のアスペクト比を有する第２のデジタル画像データに変換し、デジタルカメラから出力されるデジタル画像データを銀塩写真のサイズでプリントすることを可能にする画像処理システムが開示されている。そして、重要な被写体は、画像のほぼ中央部に集中することから、第１のデジタル画像データの左右端のそれぞれ１／４を変換が施される領域としている。
特開平１１−３３１７５３号公報

しかし、上記の特許文献１に記載の技術では、オブジェクトを縮小して割り付けた場合には、記録媒体の本来のアスペクト比にしたがって印刷したときよりも小さく印刷されてしまう。しかも、記録媒体のアスペクト比によっては、余白部分が大きくなって無駄な上に、美感が著しく損なわれることがある。逆に、オブジェクトを拡大して割り付けた場合には、たとえオブジェクトの要部が印刷されようとも、端部における画像の欠落を免れないという問題がある。

また、上記の特許文献２に記載の技術では、一般的なユーザの使用によるデジタルカメラやビデオカメラの画像において、重要な被写体が常に画像の中央部に位置するとは限らない。そのため、重要な被写体の部分のアスペクト比が変換されてしまうことがあり、そのような場合には、画像の歪曲感を感じて不自然さが生じてしまう。そこで、複数の画像データにわたって特定の被写体に注目したり、ビデオカメラのような動画像では、動画像中の特定の被写体に注目したりして、特定の被写体に重きをおき、より自由で機動的に変換領域を抽出することによって画像の歪曲感を軽減し、自然な状態に近い画像を形成できるようにする技術が望まれている。

したがって、本発明が解決しようとする課題は、画像データのアスペクト比と異なるアスペクト比で記録媒体に画像を形成するに際して、記録媒体に余白が生じたり、画像が欠落したりすることなく、画像の全体を記録媒体に形成できるようにするとともに、重要な被写体の部分の変形を最小限に抑制することである。

本発明は、以下の解決手段によって、上述の課題を解決する。
本発明の１つである請求項１に記載の発明は、画像データのアスペクト比と異なるアスペクト比で記録媒体に画像を形成可能な画像形成装置であって、前記画像データのアスペクト比を規定する第１アスペクト比を記憶するための記憶手段と、前記記録媒体のアスペクト比である第２アスペクト比を検知又は設定するための検知設定手段と、前記画像データ中に存在する重要度の高い高重要度オブジェクト領域を抽出するためのオブジェクト領域抽出手段と、前記オブジェクト領域抽出手段によって抽出された前記高重要度オブジェクト領域に基づいて、前記検知設定手段によって検知又は設定された前記第２アスペクト比の範囲内となるように、前記記憶手段に記憶された前記第１アスペクト比を変換するアスペクト比変換手段とを備えることを特徴とする。

（作用）
上記の請求項１に記載の発明は、オブジェクト領域抽出手段が画像データ中に存在する重要度の高い高重要度オブジェクト領域を抽出する。そして、記憶手段に記憶された第１アスペクト比（画像データのアスペクト比）は、アスペクト比変換手段により、抽出された高重要度オブジェクト領域に基づいて、検知設定手段によって検知又は設定された第２アスペクト比（記録媒体のアスペクト比）の範囲内となるように変換される。すなわち、オブジェクト領域抽出手段によって画像データ中に存在する重要度の高い高重要度オブジェクト領域を自動的又はユーザ設定によって抽出し、例えば、その高重要度オブジェクト領域の位置、面積、及び形状に基づいて、高重要度オブジェクト領域以外の領域のアスペクト比が変更される。

上記の発明によれば、アスペクト比変換手段を備え、オブジェクト領域抽出手段によって抽出された高重要度オブジェクト領域に基づいて、検知設定手段によって検知又は設定された第２アスペクト比（記録媒体のアスペクト比）の範囲内となるように、記憶手段に記憶された第１アスペクト比（画像データのアスペクト比）を変換する。そのため、第２アスペクト比の範囲内で第１アスペクト比が変換されることとなり、記録媒体に余白が生じたり、画像が欠落したりすることなく、画像の全体を記録媒体に形成できる。また、高重要度オブジェクト領域に基づいて第１アスペクト比が変換されるので、画像データ中に存在する重要度の高い被写体の部分の変形を最小限に抑制することができる。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本実施形態のプリンタ１０（本発明における画像形成装置に相当するもの）におけるハードウェアの構成を示すブロック図である。
図１に示すように、プリンタ１０は、ＣＰＵ（本発明におけるオブジェクト領域抽出手段及びアスペクト比変換手段に相当するもの）、ＲＯＭ（本発明における変換パターン格納手段に相当するもの）、メモリコントローラ、メモリ（本発明における記憶手段に相当するもの）、操作キー、用紙サイズセンサ（本発明における検知設定手段に相当するもの）、メカコントローラ、プリントエンジン、サーマルヘッドコントローラ、サーマルヘッド、ディスプレイコントローラ、及びＬＣＤ（本発明における指定手段及び表示手段に相当するもの）から構成されている。なお、このプリンタ１０は、デジタルカメラの静止画の画像データを印刷するものであるが、図１に示すように、ビデオ及びビデオデコーダをメモリコントローラに接続することにより、ビデオプリンタとして用いることもできるようになっている。

図１において、操作キーがユーザによって操作されると、その操作情報を含む信号がＣＰＵに送られる。また、ＣＰＵには、形成すべき画像データが送信され、ＣＰＵは、画像データ中に存在する重要度の高い高重要度オブジェクト領域を抽出する。そして、ＣＰＵは、メモリコントローラを介して、ユーザの操作情報、画像データ、画像データのアスペクト比を規定する第１アスペクト比、及び高重要度オブジェクト領域に関する情報をメモリに一時的に記憶させる。

このようにしてメモリに記憶されたユーザの操作情報や画像データに基づく画像は、ＬＣＤに表示される。すなわち、ＬＣＤは、液晶ディスプレイであり、メモリコントローラ及びディスプレイコントローラを介して、メモリに記憶された各種の情報及び第１アスペクト比の画像を表示する。ここで、ＬＣＤは、タッチパネル式のものであり、ＬＣＤ自体が操作キーにもなっている。そのため、ユーザは、ＬＣＤによってプリンタ１０の各種の操作を行えるだけでなく、ＬＣＤに表示された画像に基づいて、ＣＰＵが高重要度オブジェクト領域として抽出すべきオブジェクト領域を指定することもできる。

また、ＣＰＵには、用紙サイズセンサにより、画像を形成する記録媒体のアスペクト比である第２アスペクト比の情報が送信される。すなわち、用紙サイズセンサは、用紙トレイに載置された記録媒体のサイズを自動的に検知できるようになっており、この用紙サイズセンサによって第２アスペクト比が検知される。そして、第２アスペクト比は、メモリに一時的に記憶される。なお、第２アスペクト比は、操作キーによってユーザが設定することもできる。

一方、ＲＯＭには、複数のアスペクト比変換パターンが格納されている。そして、ＣＰＵは、ＲＯＭに格納されている複数のアスペクト比変換パターンのうちの少なくとも１つを選択し、メモリに記憶された高重要度オブジェクト領域に関する情報に基づいて、第２アスペクト比の範囲内となるように、選択されたアスペクト比変換パターンによって第１アスペクト比を変換する。

このように、第１アスペクト比は、第２アスペクト比の範囲内となるように変換され、第２アスペクト比の画像は、ＬＣＤに表示される。また、ＣＰＵは、メモリに記憶されているプログラムに記述された処理を実行し、記録媒体に第２アスペクト比の画像を形成する。すなわち、ＣＰＵは、サーマルヘッドコントローラによってサーマルヘッドを駆動するとともに、メカコントローラによってプリントエンジンを駆動するが、この際、プリントエンジンは、メカコントローラを介して送信されるプリント用の制御データに基づき、サーマルヘッドと共同して、記録媒体に印刷処理を施す。

図２は、本実施形態のプリンタ１０における画像形成の流れを示すフローチャートである。
ユーザによって操作キー（図１参照）が操作されると開始となり、最初のステップＳ１０において、第１アスペクト比（画像データのアスペクト比）及び第２アスペクト比（記録媒体のアスペクト比）が取得される。すなわち、ＣＰＵ（図１参照）は、予め記憶されている画像データのアスペクト比である第１アスペクト比を読み出すとともに、用紙トレイに載置されている記録媒体のアスペクト比を検知するか、ユーザの指定によって第２アスペクト比を取得する。

このようにしてステップＳ１０で取得した第１アスペクト比及び第２アスペクト比は、次のステップＳ２０において、第１アスペクト比と第２アスペクト比とが比較される。そして、その次のステップＳ３０において、アスペクト比が異なるかどうかが判断され、もし、Ｎｏ（第１アスペクト比と第２アスペクト比とが同じ）であれば、ステップＳ４０に分岐し、画像データのアスペクト比（第１アスペクト比）が変換されることなしに、そのままのアスペクト比で画像が形成され、その後、終了となる。

一方、ステップＳ３０でＹｅｓ（第１アスペクト比と第２アスペクト比とが異なっている）ならば、ステップＳ５０に分岐し、ＣＰＵ（図１参照）は、ＲＯＭ（図１参照）に格納されている複数のアスペクト比変換パターンのうちの１つを選択する。そして、続くステップＳ６０において、画像データ中に存在する最も重要度の高い１つの高重要度オブジェクト領域を抽出する。

ステップＳ６０で高重要度オブジェクト領域が抽出されると、次のステップＳ７０で第１アスペクト比が変換される。すなわち、ステップＳ７０では、抽出された高重要度オブジェクト領域の位置、面積、及び形状に基づいて、第２アスペクト比の範囲内となるように、高重要度オブジェクト領域のアスペクト比を維持するとともに、高重要度オブジェクト領域以外の領域のアスペクト比を変更し、高重要度オブジェクト領域の変形が最小限度に抑えられるように、第１アスペクト比を変換する。そして、続くステップＳ８０において、変換後のアスペクト比で画像が形成され、その後、終了となる。

次に、図２に示すステップＳ５０におけるアスペクト比変換パターンの選択、ステップＳ６０における高重要度オブジェクト領域の抽出、ステップＳ７０における第１アスペクト比の変換について、詳細に説明する。

前述したように、ＲＯＭ（図１参照）には、規定の用紙サイズ等にしたがって、予め複数のアスペクト比変換パターンが格納されている。そして、メモリ（図１参照）に記憶されている第１アスペクト比と、用紙サイズセンサ（図１参照）によって検知されるかユーザによって設定された第２アスペクト比とに基づいて、所定のアスペクト比変換パターンが選択される。なお、アスペクト比変換パターンは、規定の用紙サイズ同士等によるアスペクト比変換パターンに加え、用紙サイズセンサによる検知又はユーザの設定によって再設定することが可能であり、再設定されたアスペクト比変換パターンは、ＲＯＭに記憶される。

アスペクト比変換パターンは、大きく２つに分けられ、画像データの縦：横のアスペクト比（第１アスペクト比）をａ：ｂとし、記録媒体の縦：横のアスペクト比（第２アスペクト比）をｃ：ｄとしたとき、ａ、ｂ、ｃ、ｄが（ａ／ｂ）＜（ｃ／ｄ）の関係にあるならば、画像データを水平方向に圧縮するアスペクト比変換パターンが用いられ、（ａ／ｂ）＞（ｃ／ｄ）の関係にあるならば、画像データを垂直方向に圧縮するアスペクト比変換パターンが用いられる。

図３は、本実施形態のプリンタ１０における水平方向の圧縮のアスペクト比変換パターンを示す概念図である。
図３（ａ）に示すように、画像データの縦：横のアスペクト比（第１アスペクト比）が９：１６であり、記録媒体の縦：横のアスペクト比（第２アスペクト比）が７：１０である場合には、図２に示すステップＳ５０において、ＣＰＵ（図１参照）は、画像データを水平方向に圧縮するアスペクト比変換パターンを選択する。

ここで、図２に示すステップＳ６０において、図３（ｂ）に示すように、画像データの水平方向の右寄りの領域が高重要度オブジェクト領域（図３（ｂ）の斜線部）として抽出されると、９：１６の第１アスペクト比は、図２に示すステップＳ７０において、抽出された高重要度オブジェクト領域のアスペクト比を維持するとともに、高重要度オブジェクト領域から遠くなる（図３（ｂ）の左に行く）にしたがってアスペクト比の変更程度が大きくなるように、高重要度オブジェクト領域以外の領域のアスペクト比を徐々に変更し、７：１０の第２アスペクト比となるようにする。そのため、画像データを水平方向に圧縮しても、高重要度オブジェクト領域の変形が最小限度に抑えられることとなる。

また、図４は、本実施形態のプリンタ１０における垂直方向の圧縮のアスペクト比変換パターンを示す概念図である。
図４（ａ）に示すように、画像データの縦：横のアスペクト比（第１アスペクト比）が７：１０であり、記録媒体の縦：横のアスペクト比（第２アスペクト比）が９：１６である場合には、図２に示すステップＳ５０において、ＣＰＵ（図１参照）は、上記した図３に示す場合とは逆に、画像データを垂直方向に圧縮するアスペクト比変換パターンを選択する。

ここで、図２に示すステップＳ６０において、図４（ｂ）に示すように、画像データの垂直方向の下寄りの領域が高重要度オブジェクト領域（図４（ｂ）の斜線部）として抽出されると、７：１０の第１アスペクト比は、図２に示すステップＳ７０において、抽出された高重要度オブジェクト領域のアスペクト比を維持するとともに、高重要度オブジェクト領域から遠くなる（図４（ｂ）の上に行く）にしたがってアスペクト比の変更程度が大きくなるように、高重要度オブジェクト領域以外の領域のアスペクト比を徐々に変更し、９：１６の第２アスペクト比となるようにする。そのため、画像データを垂直方向に圧縮しても、高重要度オブジェクト領域の変形が最小限度に抑えられることとなる。

ところで、図２に示すステップＳ６０の高重要度オブジェクト領域の抽出には、入力設定モード及び自動設定モードの２つの設定モードが設けられている。このうち、入力設定モードでは、ユーザの設定によって抽出された高重要度オブジェクト領域に基づいて、第１アスペクト比の変換が行われ、自動設定モードでは、所定の方法によって自動的に抽出された高重要度オブジェクト領域に基づいて、第１アスペクト比の変換が行われる。そして、抽出された高重要度オブジェクト領域に対し、画像内のそれ以外の領域は、高重要度オブジェクト領域から離れるほど重要度が低い領域と規定され、高重要度オブジェクト領域のアスペクト比の変化量を０とすれば、高重要度オブジェクト領域から離れるほど大きな変化量が割り当てられる。

ここで、入力設定モードの場合には、ユーザによって指定されたオブジェクト抽出条件により、高重要度オブジェクト領域の抽出が行われる。例えば、タッチパネル式のＬＣＤ（図１参照）に表示された第１アスペクト比の画像の任意の一点をユーザが指定すれば、そこがオブジェクトの中心点となるので、その中心点を含む所定の領域を高重要度オブジェクト領域として抽出することができる。なお、ユーザのドラッグ操作によってオブジェクト領域の指定を行い、その指定された領域を高重要度オブジェクト領域として抽出することもできる。

また、入力設定モードの場合、ユーザが指定するオブジェクト抽出条件として、予めデータベース等に登録された画像を用いることもできる。すなわち、登録された画像をユーザが指定し、それをオブジェクト抽出条件とするのである。さらにまた、画像中の位置、形状、色、エッジの強度等のパラメータの中から特定のパラメータをユーザが指定し、それをオブジェクト抽出条件としたり、各種のパラメータを組み合わせて、それをオブジェクト抽出条件とすることもできる。

さらに、ユーザによって一度指定されたオブジェクト抽出条件や高重要度オブジェクト領域をメモリ（図１参照）に記憶させておけば、他の複数の画像データにわたって、オブジェクト抽出条件や高重要度オブジェクト領域として、ユーザの指定に利用することができる。このようにすれば、複数の画像データについて、特定の同一の被写体に基づくアスペクト比の連続的な変換が可能となる。

一方、自動設定モードの場合には、例えば、領域分割・統合法を用いて第１アスペクト比の画像を複数の領域に分割し、分割されたそれぞれの領域について重み付けを行い、その結果に基づいて、重要度の高いオブジェクト領域を高重要度オブジェクト領域として抽出することができる。

図５は、本実施形態のプリンタ１０における自動設定モードによる高重要度オブジェクト領域の抽出から第１アスペクト比の変換までの流れを示すフローチャートである。すなわち、図５は、図２に示すフローチャートのステップＳ６０（高重要度オブジェクト領域の抽出）における自動設定モードの高重要度オブジェクト領域の抽出と、それに基づく第１アスペクト比の変換（図２に示すフローチャートのステップＳ７０）との詳細を示すフローチャートである。

また、図６から図９は、図５に示すフローチャートの各ステップに対応する画像等を示す図である。すなわち、図６（ａ）は、図５に示すフローチャートの開始時における第１アスペクト比の画像を示す図、図６（ｂ）は、高重要度オブジェクト領域を抽出する図５のステップＳ６１に対応する画像を示す図、図７（ａ）は、高重要度オブジェクト領域を抽出する図５のステップＳ６２に対応する画像を示す図、図７（ｂ）は、高重要度オブジェクト領域を抽出する図５のステップＳ６３に対応する状態を示す図、図８は、第１アスペクト比を変換する図５のステップＳ７１に対応する状態の説明図（画像の変化量分布を示す図）、図９は、第１アスペクト比の画像が第２アスペクト比の画像に変換された図５の開始時と終了時との比較図である。

ここで、図５に示すフローチャートの開始時における画像データの縦：横のアスペクト比（第１アスペクト比）は、図６（ａ）に示すように、９：１６となっている。そして、図５に示すフローチャートは、図６（ａ）に示す９：１６の第１アスペクト比の画像を、自動設定モードによって抽出された高重要度オブジェクト領域に基づいて、７：１０の第２アスペクト比（記録媒体の縦：横のアスペクト比）に変換する流れを示している。

図５に示すように、自動設定モードによる高重要度オブジェクト領域の抽出が開始されると、最初のステップＳ６１において、図６（ａ）に示す９：１６の第１アスペクト比の画像がＭ×Ｎの複数部分（例えば、９×１６）に分割される。そして、分割された図６（ｂ）に示す画像のＭ×Ｎ（９×１６）の各分割部分における平均濃度値等の性質が割り出される。

次に、図５に示すステップＳ６２において、各分割部分における類似部分を統合する。この類似部分の統合には、領域統合法が用いられる。すなわち、比較する２つの分割部分の性質（平均濃度値等）の差が、あるしきい値以下ならば、その２つの部分を１つに統合する。すると、Ｍ×Ｎ（９×１６）の分割部分の類似部分が統合され、図７（ａ）に示すように分割された画像が得られる。

続いて、図５に示すステップＳ６３において、図７（ａ）に示すように分割された画像の各部分の重み付けを行う。すなわち、各分割部分ごとに、位置、形状、輝度、色、エッジ強度等のパラメータを用いて重み付けを行い、図７（ｂ）に示すように、重要度の高低を導き出す。そして、画像データ中に存在する最も重要度の高い１つの部分（図７（ｂ）の白抜き部分）を高重要度オブジェクト領域として抽出する。
に注目する。

このようにして高重要度オブジェクト領域を抽出した後、９：１６の第１アスペクト比を７：１０の第２アスペクト比に変換する。この場合、図２に示すステップＳ５０において、図３（ｂ）に示すように、画像データを水平方向に圧縮するアスペクト比変換パターンが選択されており、図７（ｂ）に示すような重要度の高低があれば、図５に示す次のステップＳ７１において、高重要度オブジェクト領域（図７（ｂ）の白抜き部分）のアスペクト比を維持し、高重要度オブジェクト領域の変形が最小限となるように、第１アスペクト比を変換する。すなわち、図８に示すように、高重要度オブジェクト領域から遠くなるにしたがってアスペクト比の変化量（圧縮量）が大きくなるように、高重要度オブジェクト領域以外の領域のアスペクト比を徐々に変更することで、第１アスペクト比（９：１６）の画像の横幅が第２アスペクト比（７：１０）の画像の横幅になるようにする。

ここで、第１アスペクト比の変換は、高重要度オブジェクト領域の位置、面積、及び形状のうちの１つ又は２つ以上の組合せに基づいて行われる。すなわち、高重要度オブジェクト領域（図７（ｂ）の白抜き部分）を抽出すると、その領域にしたがって矩形又は所定形状のマスキングが施される。例えば、画像を水平方向にのみ分割した際の矩形領域であって、高重要度オブジェクト領域を含む矩形領域がマスキングされる。

このマスキングには、指定領域が一定で変化しない固定式と、モーフィングによる形の変化に基づいて領域が自動的に変化する輪郭式とがあるが、ここでは、領域が変化する輪郭式のマスキングを用いることにより、高重要度オブジェクト領域とそれ以外の領域との境界部分の歪曲感を軽減し、自然に近づくようにしている。

モーフィングは、ある静止画を別の静止画へと変化させるアニメーションをワーピングの手法を用いて表現するものである。ワーピングは、各画素の色を順次線形補間するのみならず、物体の輪郭やバランスを考慮して変化させる手法であり、画像データには、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）形式、ＢＭＰ（Ｂｉｔ Ｍａｐ）形式、ＰＮＧ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｇｒａｐｈｉｃｓ）形式等が使用される。

また、画像は、予めメッシュにマッピングされている。そして、このメッシュを変形させてアスペクト比を変換することで、高重要度オブジェクト領域から離れた領域ほど大きく変形するが、マスキングを施した高重要度オブジェクト領域は、わずかにそれ以外の領域との境界が変形するだけで、その他の部分は、ほとんど変形しないようになされる。すなわち、高重要度オブジェクト領域を抽出し、画像内における高重要度オブジェクト領域の位置、面積、形状に応じて、高重要度オブジェクト領域から離れるほど大きな変化量を自動的に割り振り、図８に示すように、高重要度オブジェクト領域の変化量を０とし、それ以外の領域は、高重要度オブジェクト領域から離れるにしたがって変化量が大きくなるようにする。

したがって、図５に示すフローチャートによって高重要度オブジェクト領域を抽出し、第１アスペクト比を変換すると、図９に示すように、重要度の高い高重要度オブジェクト領域がほとんど縮小されることなく、端部に至るまで画像を欠落させることなしに印刷することができ、画像の歪曲感が軽減され、より自然に近いアスペクト比の変換が可能になる。そして、このような自然に近いアスペクト比の変換は、高重要度オブジェクト領域の位置、面積、及び形状により、高重要度オブジェクト領域以外の領域の変化量分布が自動的に決定されることによって実現される。

図１０は、高重要度オブジェクト領域の位置の相違による画像の変化量分布の比較図である。
また、図１１は、高重要度オブジェクト領域の面積の相違による画像の変化量分布の比較図である。
さらにまた、図１２は、高重要度オブジェクト領域の形状の相違によるアスペクト比変換パターンを示す概念図である。

図１０から図１２に示すように、９：１６の第１アスペクト比を７：１０の第２アスペクト比に変換する場合、高重要度オブジェクト領域の位置、面積、又は形状が相違していれば、それに応じて、アスペクト比を変換した際の画像の端部領域の変化量分布がそれぞれ異なるようになる。すなわち、２つの画像間の位置、面積、形状の差異は、それぞれ高重要度オブジェクト領域以外の領域の変化量分布によって決定される。そのため、高重要度オブジェクト領域の位置、面積、又は形状が相違していても、画像の歪曲感が軽減されることとなり、自然に近いアスペクト比の変換が可能となっている。

このように、本実施形態のプリンタ１０によれば、第１アスペクト比（画像データのアスペクト比）を第２アスペクト比（記録媒体のアスペクト比）に変換するに際して、高重要度オブジェクト領域の位置、面積、及び形状に配慮し、高重要度オブジェクト領域が複数の画像にわたって画像内の異なる位置に配置されていようとも、高重要度オブジェクト領域を自動的に抽出し、第１アスペクト比の画像を欠落させることなく、第２アスペクト比に変換することができる。そのため、余白を設けることなく、記録媒体の本来の大きさ全体に画像を形成することができる。

また、本実施形態のプリンタ１０をビデオプリンタとして用いた場合（図１に示すブロック図において、ビデオ及びビデオデコーダをメモリコントローラに接続した場合）であっても、同様の効果を得ることができる。すなわち、動作検出処理を行うことにより、ビデオ画像データの前後のフレーム間で何らかの動きがあったことを検出し、動きが検出されたオブジェクト領域を高重要度オブジェクト領域として抽出する。例えば、固定式の監視カメラによるビデオ画像をＨＤ画像（第１アスペクト比＝９：１６）として取り込み、そのビデオ画像内の何らかの変化が動きとして検出されたとき、その動きが検出された領域を高重要度オブジェクト領域として抽出する。そして、その高重要度オブジェクト領域のアスペクト比を維持するとともに、高重要度オブジェクト領域以外の領域のアスペクト比を変更すれば、Ｌサイズの記録媒体（第２アスペクト比＝７：１０）に自然な状態で印刷することができる。

本実施形態のプリンタにおけるハードウェアの構成を示すブロック図である。 本実施形態のプリンタにおける画像形成の流れを示すフローチャートである。 本実施形態のプリンタにおける水平方向の圧縮のアスペクト比変換パターンを示す概念図である。 本実施形態のプリンタにおける垂直方向の圧縮のアスペクト比変換パターンを示す概念図である。 本実施形態のプリンタにおける自動設定モードによる高重要度オブジェクト領域の抽出から第１アスペクト比の変換までの流れを示すフローチャートである。 図５に示すフローチャートの開始時における第１アスペクト比の画像及びステップＳ６１に対応する画像を示す図である。 図５に示すフローチャートのステップＳ６２に対応する画像及びステップＳ６３に対応する状態を示す図である。 図５に示すフローチャートのステップＳ７１に対応する状態の説明図（画像の変化量分布を示す図）である。 図５に示すフローチャートの開始時と終了時との比較図である。 高重要度オブジェクト領域の位置の相違による画像の変化量分布の比較図である。 高重要度オブジェクト領域の面積の相違による画像の変化量分布の比較図である。 高重要度オブジェクト領域の形状の相違によるアスペクト比変換パターンを示す概念図である。

符号の説明

１０ プリンタ（画像形成装置）

Claims (7)

1. 画像データのアスペクト比と異なるアスペクト比で記録媒体に画像を形成可能な画像形成装置であって、
   前記画像データのアスペクト比を規定する第１アスペクト比を記憶するための記憶手段と、
   前記記録媒体のアスペクト比である第２アスペクト比を検知又は設定するための検知設定手段と、
   前記画像データ中に存在する重要度の高い高重要度オブジェクト領域を抽出するためのオブジェクト領域抽出手段と、
   前記オブジェクト領域抽出手段によって抽出された前記高重要度オブジェクト領域に基づいて、前記検知設定手段によって検知又は設定された前記第２アスペクト比の範囲内となるように、前記記憶手段に記憶された前記第１アスペクト比を変換するアスペクト比変換手段と
   を備えることを特徴とする画像形成装置。
2. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   前記アスペクト比変換手段は、前記高重要度オブジェクト領域の位置、面積、及び形状のうちの１つ又は２つ以上の組合せに基づいて、前記第１アスペクト比を変換する
   ことを特徴とする画像形成装置。
3. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   前記オブジェクト領域抽出手段は、前記画像データ中に存在する最も重要度の高い１つの高重要度オブジェクト領域を抽出し、
   前記アスペクト比変換手段は、前記高重要度オブジェクト領域のアスペクト比を維持するとともに、前記高重要度オブジェクト領域以外の領域のアスペクト比を変更することにより、前記第１アスペクト比を変換する
   ことを特徴とする画像形成装置。
4. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   複数のアスペクト比変換パターンを格納した変換パターン格納手段を備え、
   前記アスペクト比変換手段は、前記変換パターン格納手段に格納された複数の前記アスペクト比変換パターンのうちの少なくとも１つを選択し、選択された前記アスペクト比変換パターンに基づいて、前記第１アスペクト比を変換する
   ことを特徴とする画像形成装置。
5. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   前記画像データ中のオブジェクト領域を指定するための指定手段を備え、
   前記オブジェクト領域抽出手段は、前記指定手段によって指定された前記オブジェクト領域を前記高重要度オブジェクト領域として抽出する
   ことを特徴とする画像形成装置。
6. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   前記オブジェクト領域抽出手段は、連続する前記画像データの前後を比較し、その前後で動きのあるオブジェクト領域を前記高重要度オブジェクト領域として抽出する
   ことを特徴とする画像形成装置。
7. 請求項１に記載の画像形成装置において、
   前記画像データの表示手段を備え、
   前記表示手段は、前記記憶手段に記憶された前記第１アスペクト比のままの画像データと、前記アスペクト比変換手段によって前記第１アスペクト比が変換された後の画像データとを表示可能である
   ことを特徴とする画像形成装置。

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