JP2009031855A - 画像処理装置、画像処理方法、および、コンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】装飾画像と対象画像とを合成して生成される出力画像の出来栄えを向上する。
【解決手段】対象画像に装飾画像を付加するための画像処理装置であって、装飾画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定部と、判定された画像タイプに応じて、複数種類の画質調整処理の中から対象画像に適用される適用処理を決定する適用処理決定部と、決定された適用処理を、対象画像に対して行う画質調整部と、画質調整後の対象画像と装飾画像とを合成して、出力画像を生成する合成部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、および、コンピュータプログラムに関する。

装飾画像、例えば、画像のフレーム枠を表すフレーム画像と、対象画像、例えば、デジタルカメラによる撮像画像とを合成して、出力画像を生成する技術が実用化されている（例えば、特許文献１）。これらの出力画像は、ディスプレイ上に表示、紙媒体上に印刷されることにより、ユーザに提供される。

ＷＯ２００３／０８５５１０号公報

しかしながら、従来の上記技術では、出力画像において、装飾画像の特徴、例えば、装飾画像が見る者に与える印象と、合成される対象画像の特徴、例えば、撮像画像が見る者に与える印象とが調和しない場合があった。かかる場合には、出力画像の出来栄えが、ユーザに十分に満足できるものとは言えないおそれがある。

本発明は、装飾画像と対象画像とを合成して生成される出力画像の出来栄えを向上することを目的とする。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するために以下の形態または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］対象画像に装飾画像を合成するための画像処理装置であって、前記装飾画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定部と、前記判定された画像タイプに応じて、複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を決定する適用処理決定部と、前記決定された適用処理を、前記対象画像に対して行う画質調整部と、前記画質調整後の対象画像と前記装飾画像とを合成して、出力画像を生成する合成部と、を備える、画像処理装置。

適用例１に係る画像処理装置によれば、装飾画像の特徴に応じた画質調整処理が、対象画像に対して施されるので、対象画像と装飾画像とが調和がした出力画像を生成することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記複数種類の画質調整処理のうちの少なくとも一部は、前記対象画像に含まれる領域を変形する変形処理と、前記対象画像に含まれる画素の画素値を調整する画素値処理とを組み合わせた処理であっても良い。こうすれば、変形処理と画素値処理を組み合わせた画質調整処理を、装飾画像の特徴に応じて、対象画像に対して施す。この結果、対象画像を、装飾画像に調和するように調節することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記装飾画像の前記画像タイプは、前記装飾画像が見る者に与える印象のタイプであっても良く、適用処理決定部は、前記画像タイプの印象を、前記対象画像に付与する画質調整処理を前記適用処理として決定しても良い。こうすれば、装飾画像が見る者に与える印象と、対象画像が見る者に与える印象とを近付けることにより、出力画像の出来栄えを向上することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記対象画像は、顔画像を含み、前記変形処理は、前記顔画像の印象を前記画像タイプの印象に近付けるように、前記顔画像を変形する処理であっても良く、前記画素値処理は、前記顔画像の印象を前記画像タイプの印象に近付けるように、前記画素値を調整する処理であっても良い。

適用例１に係る画像処理装置において、前記タイプ判定部は、前記装飾画像を表す画像データを解析して、前記画像タイプを判定しても良い。こうすれば、装飾画像を表す画像データを用いて、画像タイプを判定することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記タイプ判定部は、前記装飾画像に関連付けられた属性情報を用いて、前記画像タイプを判定しても良い。こうすれば、属性情報を用いて、容易に画像タイプを判定することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記タイプ判定部は、ユーザの指定に基づいて前記画像タイプを判定しても良い。こうすれば、ユーザの意向に基づいて、画像タイプを判定することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記ユーザの指定を学習する学習部を備え、前記タイプ判定部は、さらに、前記学習の結果を用いて前記画像タイプを判定しても良い。こうすれば、こうすれば、ユーザの選択傾向を考慮して、画像タイプを判定することができる。

［適用例２］対象画像に装飾画像を付加するための画像処理方法であって、前記装飾画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定し、前記判定された画像タイプに応じて、複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を決定し、前記決定された適用処理を、前記対象画像に対して行う、画像処理方法。

［適用例３］対象画像に装飾画像を付加するための画像処理のためのコンピュータプログラムであって、前記装飾画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定機能と、前記判定された画像タイプに応じて、複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を決定する適用処理決定機能と、前記決定された適用処理を、前記対象画像に対して行う画質調整機能と、をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。

上記適用例２に係る画像処理方法、および、適用例３に係るコンピュータプログラムは、適用例１に係る画像処理装置と同様の作用効果を得ることができる。また、上記適用例２に係る画像処理方法、および、適用例３に係るコンピュータプログラムは、適用例１に係る画像処理装置と同様にして種々の態様にて実現され得る。

さらに、本発明は、上記適用例３に係るコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の態様で実現することができる。

次に、本発明の実施態様について図面を参照しながら実施例に基づいて説明する。
Ａ．実施例：
・構成：
図１は、本発明の実施例における画像処理装置としてのプリンタ１００の構成を示すブロック図である。本実施例のプリンタ１００は、メモリカードＭＣ等から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したカラーインクジェットプリンタである。プリンタ１００は、プリンタ１００の各部を制御するＣＰＵ１１０と、例えばリードオンリメモリ（ＲＯＭ）やランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）によって構成された内部メモリ１２０と、ボタンやタッチパネルにより構成された操作部１４０と、液晶ディスプレイにより構成された表示部１５０と、プリンタエンジン１６０と、カードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１７０と、を備えている。プリンタ１００は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラ）とのデータ通信を行うためのインターフェースを備えていてもよい。プリンタ１００の各構成要素は、バスを介して互いに接続されている。

プリンタエンジン１６０は、印刷データに基づき印刷を行う印刷機構である。カードインターフェース１７０は、カードスロット１７２に挿入されたメモリカードＭＣとの間でデータのやり取りを行うためのインターフェースである。なお、本実施例において、メモリカードＭＣには、画像データとしてＲＧＢデータが格納されている。

内部メモリ１２０には、機能部として、画像データ取得部２１０と、装飾画像データ取得部２２０と、画質調整部２３０と、画像タイプ判定部２４０と、適用処理決定部２５０と、合成処理部２６０と、表示処理部２７０と、印刷処理部２８０とが格納されている。各機能部２１０〜２８０は、ＣＰＵ１１０により内部メモリ１２０から読み出され、実行されることにより、所定の機能を実現するコンピュータプログラムである。画質調整部２３０は、サブモジュールとして、変形処理部２３２と、画素値処理部２３４とを備える。機能部２１０〜２６０は、後述する画像処理を実行する。表示処理部２７０は、表示部１５０を制御して、表示部１５０上に処理メニューやメッセージを表示させるディスプレイドライバである。印刷処理部２８０は、画像データから印刷データを生成し、プリンタエンジン１６０を制御して、印刷データに基づく画像の印刷を実行するためのコンピュータプログラムである。

内部メモリ１２０には、さらに、複数のフレーム画像データ４００が格納されている。フレーム画像データは、ユーザが撮像した撮像画像などの対象画像の周囲に付加されるフレーム画像を表すデータである。フレーム画像は、対象画像を装飾するための装飾画像の１つの態様である。フレーム画像には、それぞれ、識別子（フレームＩＤ）が付与されており、本実施例では、フレームＩＤとして「＃ｎ」（ｎは自然数）を用いる。

内部メモリ１２０には、さらに、フレームイメージデータベース３１０と、処理内容データベース３２０を備えている。さらに、図１において破線で示すように、内部メモリ１２０は、フレーム解析データベース３３０を備えても良く、適用処理決定部２５０は、サブモジュールとして、選択画面生成部２５２と、選択学習部２５４を備えても良い。これらの破線で示す構成要素を備える例は、変形例として後述する。

図２は、フレームイメージデータベース３１０の内容を概念的に示す図である。フレームイメージデータベース３１０には、フレーム画像ごとに、フレーム画像の名前と、フレーム画像の特徴に応じて定まる画像タイプが、記述されている。本実施例では、フレーム画像が見る者に与える印象を表す言葉が、画像タイプの名称として用いられている。例えば、「やさしい」「きれい」「にぎやか」といった画像タイプが記述されている（図２）。

図３は、フレーム画像を例示する図である。図３（ａ）のフレーム画像４００ａは、フレームＩＤが「＃１」のフレーム画像（フレーム名：「野球」、画像タイプ：「元気」（図２参照））を示している。図３（ｂ）のフレーム画像４００ｂは、フレームＩＤが「＃２」のフレーム画像（フレーム名：「ぬいぐるみ」、画像タイプ：「やさしい」（図２参照））を示している。

図４は、処理内容データベース３２０の内容を概念的に示す図である。処理内容データベース３２０には、装飾画像の画像タイプごとに、画像タイプに対応する画質調整処理の具体的な処理内容が記述されている。一の画像タイプに対応する画質調整処理は、画素値処理と変形処理とを含んでいる。画素値処理は、画像を構成する画素の画素値を調整する処理である。画素値処理は、画像の特定の領域、本実施例では人物の顔を表す顔画像を構成する画素に対して行われる処理、例えば、肌コントラストを調整する処理や、顔の頬部分に着色する処理を含む。また、画素値処理は、画像を構成する全ての画素に対して行われる処理、例えば、コントラストや明るさを調整する処理を含む。さらに画素値処理は、画像を構成する一部の画素に対して行われる処理、例えば、エッジ領域およびその近傍の画素に対して行われるシャープネス処理を含む。変形処理は、対象画像に含まれる領域を変形する処理であり、本実施例では、上述した顔画像を変形する処理である。

各画像タイプには、画像タイプの名称として用いられている「やさしい」「かわいい」などの印象を付与するための画質調整処理が対応付けられている。従って、画像タイプに対応する画質調整処理を対象画像に施すと、対象画像の印象を、フレーム画像の印象に近付けることができる。

例えば、図４に示すように、画像タイプ「元気」に対応する画質調整処理は、画素値処理として、コントラストを「硬調」にする処理、明るさを「普通」にする処理、彩度を「高く」する処理、カラーバランスを「普通」にする処理、シャープネスを強くする処理（シャープネス）を、含む。また、画像タイプ「元気」に対応する画像処理は、顔画像に対する画素値処理として、肌コントラストを「強く」する処理、顔の頬部分に「横長の黄」の色味を付ける処理を、含む。さらに、画像タイプ「元気」に対応する画像処理は、顔画像の変形処理として、顔の輪郭を「縦に小さく」する処理、を「縦に大きく」する処理を含む。一の画像タイプに対応する画素値処理、および、変形処理は、いずれも同一または類似した印象を対象画像に付与する処理である。例えば、画像タイプ「元気」に対応する各画素値処理、および、各変形処理は、いずれも対象画像対象画像に「元気」な印象を与える変化をもたらす処理である。

・動作：
図５は、対象画像の選択を受け付けるためのユーザインターフェースの一例を示す図である。図６は、フレーム画像の選択を受け付けるためのユーザインターフェースの一例を示す図である。プリンタ１００は、メモリカードＭＣに格納された画像データに基づき、画像の印刷を行う。カードスロット１７２にメモリカードＭＣが挿入されると、表示処理部２７０により、図５に示すユーザインターフェースが表示部１５０に表示される。図５に示すユーザインターフェースは、対象画像（例えば、メモリカードＭＣに格納された画像）の一覧表示を含む。対象画像には、顔画像Ｆを含む画像と、含まない画像がある。なお、本実施例では、対象画像の一覧表示は、メモリカードＭＣに格納された画像データ（画像ファイル）に含まれるサムネイル画像を用いて実現される。

本実施例のプリンタ１００は、図５に示すユーザインターフェースにおいて、ユーザにより、１つ（または複数）の対象画像が選択されると共に印刷ボタンが選択されると、選択された対象画像をそのまま印刷する通常印刷処理を実行する。他方、当該ユーザインターフェースにおいて、ユーザにより、１つ（または複数）の画像が選択されると共にフレーム印刷ボタンが選択されると、図６に示すユーザインターフェースが表示部１５０に表示される。図６に示すユーザインターフェースは、内部メモリ１２０に格納された複数のフレーム画像データ４００が表す複数のフレーム画像の一覧表示を含む。ユーザにより、フレーム画像が選択されると共に決定ボタンが選択されると、プリンタ１００は、選択された対象画像と、選択されたフレーム画像とを合成した出力画像を生成し、生成された出力画像を印刷・保存する処理（フレーム合成処理）を実行する。出力画像を保存する場合、保存先は所定の記憶領域となる。記憶領域は、例えば、メモリカードなどの外部メモリであっても良いし、内部メモリであっても良い。また、出力画像は、新規の画像ファイルとして保存されても良いし、既存の画像ファイル（例えば、フレーム合成処理前の対象画像の画像ファイル）に上書きされても良い。

図７は、実施例のプリンタ１００によるフレーム合成処理の流れを示すフローチャートである。フレーム合成処理が開始されると、選択された対象画像と、選択されたフレーム画像とを合成した出力画像を生成する画像処理を実行する（ステップＳ１００）。

図８は、実施例における画像処理の流れを示すフローチャートである。画像処理が開始されると、画像データ取得部２１０は、選択された対象画像の画像データをカードスロット１７２から読み出して取得する（ステップＳ１１０）。装飾画像データ取得部２２０は、選択されたフレーム画像のフレーム画像データ４００を内部メモリ１２０から取得する（ステップＳ１２０）。

画像タイプ判定部２４０は、フレームイメージデータベース３１０を参照して、選択されたフレーム画像の画像タイプを判定する（ステップＳ１３０）。以下では、フレームＩＤ「＃２」のフレーム画像が選択されているものとして説明する。図２に示すように、フレームＩＤ「＃２」のフレーム画像に関連付けられている画像タイプは、「やさしい」であるので、画像タイプ判定部２４０は、選択されたフレーム画像の画像タイプは、「やさしい」であると判定する。

適用処理決定部２５０は、判定された画像タイプに応じて、対象画像に適用される画質調整処理（適用処理）を決定する（ステップＳ１４０）。具体的には、適用処理決定部２５０は、処理内容データベース３２０を参照して、判定された画像タイプに関連付けられた画質調整処理の具体的な処理内容を、適用処理として決定する。

適用処理が決定されると、画質調整部２３０は、対象画像に対する画質調整処理を実行する（ステップＳ１５０）。図９は、画質調整処理の流れを示すフローチャートである。画質調整処理が開始されると、画質調整部２３０は、対象画像における顔領域ＦＡを検出する（ステップＳ１５１）。ここで、顔領域ＦＡとは対象画像上の人物の顔に対応する領域を意味している。画質調整部２３０による顔領域ＦＡの検出は、例えばテンプレートを利用したパターンマッチングによる方法（特開２００４−３１８２０４参照）といった公知の顔検出方法を用いて実行される。

顔領域ＦＡが検出されなかった場合には（ステップＳ１５２：ＮＯ）、画素値処理のみが行われる（ステップＳ１５５）。顔領域ＦＡが検出された場合には（ステップＳ１５２：ＹＥＳ）、画素値処理（ステップＳ１５３）と、顔画像の変形処理（顔変形処理）（ステップＳ１５４）とが行われる。

画質調整部２３０の画素値処理部２３４は、ステップＳ１４０において決定された画質調整処理の具体的な処理内容（適用処理の内容）に従って、画素値処理を実行する。例えば、選択されたフレーム画像の画像タイプが、「やさしい」である場合は、画素値処理部２３４は、コントラストを「軟調」にする処理、明るさを「明るく」にする処理、彩度を「低く」する処理、カラーバランスを「普通」にする処理、シャープネスを弱くする処理（ソフトフォーカス処理）を実行する。

図１０は、画素値処理の一例を説明する図である。図１０（ａ）は、明るさを調整する処理に用いられるトーンカーブの一例を示している。図１０（ａ）において、横軸は明度の入力値に、縦軸は明度の出力値に、それぞれ対応している。明度は、例えば、ＨＳＢ色空間のＢ（Brightness）の値が用いられる。明るさの調整では、対象画像の全画素に対して、かかるトーンカーブを用いた明度の変換が行われる。明るさの調整の程度は、本実施例では、基準明度Ｂｒｅｆを入力した場合に出力される明度値の変化量により定められる。例えば、図１０（ａ）に示すように、変化量を正の値ｂ＋に設定すれば、トーンカーブは上に凸の曲線となり、ｂ＋の絶対値が大きいほど画像は明るくなる。逆に変化量を負の値ｂ−に設定すれば、トーンカーブは下に凸の曲線となり、ｂ−の絶対値が大きいほど画像は暗くなる。

図１０（ｂ）は、コントラストを調整する処理に用いられるトーンカーブの一例を示している。図１０（ａ）と同様に、図１０（ｂ）において、横軸は明度の入力値に、縦軸は明度の出力値に、それぞれ対応している。コントラストの調整では、明度の調整と同様に、対象画像の全画素に対して、かかるトーンカーブを用いた明度の変換が行われる。コントラストの調整の程度は、本実施例では、基準明度Ｂｒｅｆを入力した場合に出力される明度値の変化量により定められる。例えば、図１０（ｂ）に示すように、変化量を正の値ｋ＋に設定すれば、トーンカーブはＳ字状の曲線となり、ｋ＋の絶対値が大きいほど画像のコントラストが強く（硬調に）なる。逆に変化量を負の値ｋ−に設定すれば、トーンカーブは逆Ｓ字状の曲線となり、ｋ−の絶対値が大きいほど画像のコントラストは弱く（軟調に）なる。

彩度の調整は、例えば、彩度値（例えば、ＨＳＢ色空間のＳ（Saturation）の値）に対して、図１０（ａ）と同様のトーンカーブを用いた変換を行うことにより実行される。

カラーバランスの調整は、例えば、画像を構成する全画素の画素値（例えば、ＲＧＢ値）の平均値が所定の目標色を表す値になるように各色成分を調整する方法が用いられる。例えば、カラーバランスを「普通」に調整する場合には、目標色は、無彩色（白やグレー）に設定される。カラーバランスを「黄色」に調整する場合には、目標色は、無彩色に黄色の色味（成分）を加えた色に設定される。

シャープネス処理（シャープネスを強くする処理）は、アンシャープマスクを利用する方法を用いることができる。この方法は、明度値の変化がなまった（アンシャープ）データを用意し、原データからアンシャープデータを差し引いた差分値に係数を掛けて、原データに足し合わせる方法である。これにより、明度値の変化を鋭敏化させることができる。アンシャープデータは、原データの各画素の明度値を、その周りの画素の明度値を用いて平均化すること（平滑化処理）によって得ることができる。平滑化処理は、例えば、対象画素に近い画素の輝度値ほどより大きい重みで平均を計算する方法を用いることができる。このような重み関数として、対象画素を中心とした２次元ガウス関数を用いることがきる。

ソフトフォーカス処理（シャープネスを弱くする処理）は、上述したアンシャープデータを原データに置き換えることにより行うことができる。シャープネス処理およびソフトフォーカス処理は、対象画像の全ての画素に対して行う必要はなく、例えば、エッジ領域およびその周辺の画素に対してのみ行って良い。

ビネット処理は、画像の４隅近傍の画素の明度を低下させる処理である。ビネット処理により画像にレトロ調の印象を与えることができる。

ノイズ処理は、例えば、画像を構成する各画素の明度値に所定のノイズを加える処理である。このようなノイズには、ガウス分布によるノイズ、均等分布によるノイズが用いられ得る。ノイズ処理により画像には粒状感（ざらつき感）が付与され、例えば、ビネット処理と共に用いることにより、画像に懐かしい印象を与えることができる。

顔領域ＦＡが検出された場合には、画素値処理部２３４は、さらに、取得された処理内容に従って、顔画像に対する画素値処理を実行する。例えば、決定された絵作りタイプが「元気」である場合は、画素値処理部２３４は、肌コントラストを「強く」する処理、顔画像の頬の部分に「横長に黄」の着色を施す処理（頬着色処理）を実行する。

肌コントラストを調整する処理は、顔画像の肌に対応する画素のコントラストを調整する処理である。具体的には、画素値処理部２３４は、顔領域ＦＡの内部やその近傍の画素のうち、所定の肌色の色相を有する画素に対して、図１０（ｂ）に示すトーンカーブを用いてコントラストの調整を行う。

図１１は、頬着色処理を説明するための図である。「横長に」着色する頬着色処理は、図１１（ａ）に示すように、両目のそれぞれの下側の横長の領域Ｃｈ１の画素の画素値に所定の色味（本実施例では、赤または黄）を加える処理である。「縦長に」着色する頬着色処理は、図１１（ｂ）に示すように、両目のそれぞれの下側の縦長の領域Ｃｈ２の画素の画素値に所定の色味を加える処理である。領域Ｃｈ１およびＣｈ２は、例えば、検出された顔領域ＦＡの内部において、さらに、目や口などの器官を検出して、これらの器官との位置関係から決定される。

顔領域ＦＡが検出された場合には、画素値処理が終了すると、画質調整部２３０の変形処理部２３２は、顔変形処理を行う（ステップＳ１５４）。図１２は、顔変形処理の流れを示すフローチャートである。変形処理部２３２は、顔変形処理を開始すると、顔画像の一部または全部を含む変形領域ＴＡを設定する（ステップＳ１５４２）。

図１３は、変形領域の設定について説明する図である。図１３に示すように、本実施例では、顔領域ＦＡは、対象画像上の顔画像の目と鼻と口の画像を含む矩形の領域が顔領域ＦＡとして検出される。なお、図１３に示した基準線ＲＬは、顔領域ＦＡの高さ方向（上下方向）を定義すると共に、顔領域ＦＡの幅方向（左右方向）の中心を示す線である。すなわち、基準線ＲＬは、矩形の顔領域ＦＡの重心を通り、顔領域ＦＡの高さ方向（上下方向）に沿った境界線に平行な直線である。変形領域ＴＡは、対象画像上の領域であって顔形状補正のための画像変形処理の対象となる領域である。図１３に示すように、本実施例では、変形領域ＴＡは、顔領域ＦＡを基準線ＲＬと平行な方向（高さ方向）および基準線ＲＬに直行する方向（幅方向）に伸張（または短縮）した領域として設定される。具体的には、顔領域ＦＡの高さ方向の大きさをＨｆ、幅方向の大きさをＷｆとすると、顔領域ＦＡを、上方向にｍ１・Ｈｆ、下方向にｍ２・Ｈｆだけ伸ばすと共に、左右にそれぞれｍ３・Ｗｆだけ伸ばした領域が、変形領域ＴＡとして設定される。なお、ｍ１，ｍ２，ｍ３は、所定の係数である。

このように変形領域ＴＡが設定されると、顔領域ＦＡの高さ方向の輪郭線に平行な直線である基準線ＲＬは、変形領域ＴＡの高さ方向の輪郭線にも平行な直線となる。また、基準線ＲＬは、変形領域ＴＡの幅を半分に分割する直線となる。

図１３に示すように、変形領域ＴＡは、高さ方向に関しては、概ね顎から額までの画像を含み、幅方向に関しては、左右の頬の画像を含むような領域として設定される。すなわち、本実施例では、変形領域ＴＡが概ねそのような範囲の画像を含む領域となるように、顔領域ＦＡの大きさとの関係に基づき、上述の係数ｍ１，ｍ２，ｍ３が予め設定されている。

変形領域ＴＡが設定されると、変形処理部２３２は、変形領域ＴＡを複数の小領域に分割する（ステップＳ１５４４）。図１４は、変形領域ＴＡの小領域への分割方法の一例を示す説明図である。変形処理部２３２は、変形領域ＴＡに複数の分割点Ｄを配置し、分割点Ｄを結ぶ直線を用いて変形領域ＴＡを複数の小領域に分割する。

分割点Ｄの配置（分割点Ｄの個数および位置）は、顔画像の変形の態様に応じて予め定められたパターンで行われる。例えば、顔画像の変形の態様と対応付けて配置パターンが記録されたパターンテーブル（図示省略）を予め容易しておき、変形処理部２３２は、かかるパターンテーブルを参照して変形の態様に応じて分割点Ｄを配置する。以下では、変形の態様が、顔画像における輪郭を「横に小さく」変形する場合を具体例として説明を進める。

図１４に示すように、分割点Ｄは、水平分割線Ｌｈと垂直分割線Ｌｖとの交点と、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖと変形領域ＴＡの外枠との交点とに配置される。ここで、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖは、変形領域ＴＡ内に分割点Ｄを配置するための基準となる線である。輪郭「横に小さく」変形する場合には、図１４に示すように、基準線ＲＬと直行する３本の水平分割線Ｌｈと、基準線ＲＬに平行な４本の垂直分割線Ｌｖとが設定される。３本の水平分割線Ｌｈを、変形領域ＴＡの下方から順に、Ｌｈ１，Ｌｈ２，Ｌｈ３と呼ぶ。また、４本の垂直分割線Ｌｖを、変形領域ＴＡの左から順に、Ｌｖ１，Ｌｖ２，Ｌｖ３，Ｌｖ４と呼ぶ。

水平分割線Ｌｈ１は、変形領域ＴＡにおいて、顎の画像より下方に配置され、水平分割線Ｌｈ２は、目の画像のすぐ下付近に配置される。水平分割線Ｌｈ３は、目の画像のすぐ上付近に配置されている。また、垂直分割線Ｌｖ１およびＬｖ４は、頬のラインの画像の外側に配置され、垂直分割線Ｌｖ２およびＬｖ３は、目尻の画像の外側に配置される。なお、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖの配置は、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖと画像との位置関係が結果的に上述の位置関係となるように予め設定された変形領域ＴＡの大きさとの対応関係に従い実行される。

上述した水平分割線Ｌｈと垂直分割線Ｌｖとの配置に従い、水平分割線Ｌｈと垂直分割線Ｌｖとの交点と、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖと変形領域ＴＡの外枠との交点とに、分割点Ｄが配置される。図１４に示すように、水平分割線Ｌｈｉ（ｉ＝１または２）上に位置する分割点Ｄを、左から順に、Ｄ０ｉ，Ｄ１ｉ，Ｄ２ｉ，Ｄ３ｉ，Ｄ４ｉ，Ｄ５ｉと呼ぶものとする。例えば、水平分割線Ｌｈ１上に位置する分割点Ｄは、Ｄ０１，Ｄ１１，Ｄ２１，Ｄ３１，Ｄ４１，Ｄ５１と呼ばれる。同様に、垂直分割線Ｌｖｊ（ｊ＝１，２，３，４のいずれか）上に位置する分割点Ｄを、下から順に、Ｄｊ０，Ｄｊ１，Ｄｊ２，Ｄｊ３と呼ぶものとする。例えば、垂直分割線Ｌｖ１上に位置する分割点Ｄは、Ｄ１０，Ｄ１１，Ｄ１２，Ｄ１３と呼ばれる。

なお、図１４に示すように、本実施例における分割点Ｄの配置は、基準線ＲＬに対して対称の配置となっている。

変形処理部２３２は、配置された分割点Ｄを結ぶ直線（すなわち水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖ）により、変形領域ＴＡを複数の小領域に分割する。本実施例では、図１４に示すように、変形領域ＴＡが２０個の矩形の小領域に分割される。

変形処理部２３２は、対象画像の変形領域ＴＡを対象とした画像の変形を行う（ステップＳ１５４６）。画像の変形は、変形領域ＴＡ内に配置された分割点Ｄの位置を移動して、小領域を変形することにより行われる。

変形のための各分割点Ｄの位置の移動態様（移動方向および移動距離）は、変形の態様に応じて、予め定められている。変形処理部２３２は、予め定められた移動方向および移動距離で、分割点Ｄの位置を移動する。

図１５は、分割点Ｄの位置の移動の一例を示す説明図である。図１６は、予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第１の説明図である。図１６は、顔画像における輪郭を「横に小さく」変形する場合の移動方向および移動距離を示している。図１６には、各分割点Ｄについて、基準線ＲＬと直行する方向（Ｈ方向）および基準線ＲＬと平行な方向（Ｖ方向）に沿った移動量が示されている。かかるデータを、例えば、テーブルの形式で予め内部メモリ１２０上に記憶しておけば、変形処理部２３２は、容易に様々な態様の変形を行うことができる。なお、図１６に示す移動量の単位は、対象画像の画素ピッチＰＰである。また、Ｈ方向については、向かって右側への移動量が正の値として表され、向かって左側への移動量が負の値として表され、Ｖ方向については、上方への移動量が正の値として表され、下方への移動量が負の値として表される。例えば、分割点Ｄ１１は、Ｈ方向に沿って右側に画素ピッチＰＰの７倍の距離だけ移動され、Ｖ方向に沿っては移動されない（画素ピッチＰＰの０倍）。また、例えば分割点Ｄ２２は、Ｈ方向およびＶ方向共に移動量がゼロであるため、移動されない。

なお、本実施例では、変形領域ＴＡの内外の画像間の境界が不自然とならないように、変形領域ＴＡの外枠上に位置する分割点Ｄ（例えば図１４に示す分割点Ｄ１０等）の位置は移動されないものとしている。従って、図１６には、変形領域ＴＡの外枠上に位置する分割点Ｄについての移動態様は定義されていない。

図１５では、移動前の分割点Ｄは白抜きの丸で、移動後の分割点Ｄや位置の移動の無い分割点Ｄは黒丸で示されている。また、移動後の分割点Ｄは分割点Ｄ’と呼ばれるものとする。例えば分割点Ｄ１１の位置は、図１５において右方向に移動され、分割点Ｄ’１１となる。

なお、本実施例では、基準線ＲＬに対して対称な位置関係にある２つの分割点Ｄの組み合わせ（例えば分割点Ｄ１１とＤ４１との組み合わせ）のすべてが、分割点Ｄの移動後も、基準線ＲＬに対して対称な位置関係を維持するように、移動態様が定められている。

変形処理部２３２は、変形領域ＴＡを構成する各小領域について、分割点Ｄの位置移動前の状態における小領域の画像が、分割点Ｄの位置移動により新たに定義された小領域の画像となるように、画像の変形処理を行う。例えば、図１５において、分割点Ｄ１１，Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ１２を頂点とする小領域（ハッチングを付して示す小領域）の画像は、分割点Ｄ’１１，Ｄ’２１，Ｄ２２，Ｄ’１２を頂点とする小領域の画像に変形される。

図１７は、画像の変形方法の概念を示す説明図である。図１７では、分割点Ｄを黒丸で示している。図１７では、説明を簡略化するために、４つの小領域について、左側に分割点Ｄの位置移動前の状態を、右側に分割点Ｄの位置移動後の状態を、それぞれ示している。図１７の例では、中央の分割点Ｄａが分割点Ｄａ’の位置に移動され、その他の分割点Ｄの位置は移動されない。これにより、例えば、分割点Ｄの移動前の分割点Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃ，Ｄｄを頂点とする矩形の小領域（以下「変形前注目小領域ＢＳＡ」とも呼ぶ）の画像は、分割点Ｄａ’，Ｄｂ，Ｄｃ，Ｄｄを頂点とする矩形の小領域（以下「変形後注目小領域ＡＳＡ」とも呼ぶ）の画像に変形される。

本実施例では、矩形の小領域を小領域の重心ＣＧを用いて４つの三角形領域に分割し、三角形領域単位で画像の変形処理を行っている。図の例では、変形前注目小領域ＢＳＡが、変形前注目小領域ＢＳＡの重心ＣＧを頂点の１つとする４つの三角形領域に分割される。同様に、変形後注目小領域ＡＳＡが、変形後注目小領域ＡＳＡの重心ＣＧ’を頂点の１つとする４つの三角形領域に分割される。そして、分割点Ｄａの移動前後のそれぞれの状態において対応する三角形領域毎に、画像の変形処理が行われる。例えば、変形前注目小領域ＢＳＡ中の分割点Ｄａ，Ｄｄおよび重心ＣＧを頂点とする三角形領域の画像が、変形後注目小領域ＡＳＡ中の分割点Ｄａ’，Ｄｄおよび重心ＣＧ’を頂点とする三角形領域の画像に変形される。

図１８は、三角形領域における画像の変形処理方法の概念を示す説明図である。図１８の例では、点ｓ，ｔ，ｕを頂点とする三角形領域ｓｔｕの画像が、点ｓ’，ｔ’，ｕ’を頂点とする三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像に変形される。画像の変形は、変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中のある画素の位置が、変形前の三角形領域ｓｔｕの画像中のどの位置に相当するかを算出し、算出された位置における変形前の画像における画素値を変形後の画像の画素値とすることにより行う。

例えば、図１８において、変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中の注目画素ｐ’の位置は、変形前の三角形領域ｓｔｕの画像中の位置ｐに相当するものとする。位置ｐの算出は、以下のように行う。まず、注目画素ｐ’の位置を、下記の式（１）のようにベクトルｓ’ｔ’とベクトルｓ’ｕ’との和で表現するための係数ｍ１およびｍ２を算出する。

次に、算出された係数ｍ１およびｍ２を用いて、下記の式（２）により、変形前の三角形領域ｓｔｕにおけるベクトルｓｔとベクトルｓｕとの和を算出することにより、位置ｐが求まる。

変形前の三角形領域ｓｔｕにおける位置ｐが、変形前の画像の画素中心位置に一致した場合には、当該画素の画素値が変形後の画像の画素値とされる。一方、変形前の三角形領域ｓｔｕにおける位置ｐが、変形前の画像の画素中心位置からはずれた位置となった場合には、位置ｐの周囲の画素の画素値を用いたバイキュービック等の補間演算により、位置ｐにおける画素値を算出し、算出された画素値が変形後の画像の画素値とされる。

変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中の各画素について上述のように画素値を算出することにより、三角形領域ｓｔｕの画像から三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像への画像変形処理を行うことができる。変形処理部２３２は、図１４に示した変形領域ＴＡを構成する各小領域について、上述したように三角形領域を定義して変形処理を行い、変形領域ＴＡ内の画像を変形する。

以上、顔画像における輪郭「横に小さく」変形する場合を具体例として、顔変形処理を説明したが、他の変形の態様については、図１６に示す移動方向および移動距離を、変形の態様に応じて変更することにより、容易に実行することができる。図１９は、予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第２の説明図である。図１９には、顔画像における輪郭を「縦に小さく」変形する場合、顔画像における目を「縦に大きく」変形する場合、顔画像における目を「縦横に大きく」変形する場合、の移動方向および移動距離をそれぞれ示している。

図８に戻って説明を続ける。画質調整処理が終了すると、合成処理部２６０は、画質調整後の対象画像と、ステップＳ１２０において取得されたフレーム画像とを合成して、出力画像を生成する（ステップＳ１６０）。出力画像が生成されると、表示処理部２７０は、生成された出力画像を、表示部１５０に表示する（ステップＳ１７０）。

図２０は、出力画像が表示された表示部１５０の一例を示す説明図である。出力画像が表示された表示部１５０により、ユーザは、出力画像果を確認することができる。ユーザが出力画像に満足し、「保存」ボタンを選択した場合には（図７：ステップＳ２００）、これに応じて、画質調整後の対象画像を表す画像データの保存処理が行われる（ステップＳ４００）。例えば、画質調整後の対象画像（ビットマップデータ）を、ＪＰＥＧなどの所定の形式に圧縮し、ＥＸＩＦなどの所定のファイル形式に従って、画像ファイルとして保存する。かかる画像ファイルは、例えば、挿入されているメモリカードＭＣに保存されても良い。かかる場合、画質調整後の対象画像の画像ファイルは、画質調整前の対象画像の画像ファイルに上書きされても良いし、異なる画像ファイルとして保存されても良い。

ユーザが画質調整結果に満足し、「印刷」ボタンを選択した場合には（図７：ステップＳ２００）、印刷処理部２８０は、画質調整後の対象画像の印刷処理（ステップＳ３００）を実行する。図２１は、印刷処理の流れを示すフローチャートである。印刷処理部２８０は、画質調整後の対象画像の画像データの解像度を、プリンタエンジン１６０による印刷処理に適した解像度に変換し（ステップＳ３１０）、解像度変換後の画像データを、プリンタエンジン１６０における印刷に用いられる複数のインク色で階調表現されたインク色画像データに変換する（ステップＳ３２０）。なお、本実施例では、プリンタエンジン１６０における印刷に用いられる複数のインク色は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色であるものとする。さらに、印刷処理部２８０は、インク色画像データにおける各インク色の階調値に基づいてハーフトーン処理を実行することによって、印刷画素毎のインクドットの形成状態を示すドットデータを生成し（ステップＳ３３０）、ドットデータを配列して印刷データを生成する（ステップＳ３４０）。印刷処理部２８０は、生成された印刷データをプリンタエンジン１６０に供給し、プリンタエンジン１６０に対象画像の印刷を行わせる（ステップＳ３５０）。これにより、画質調整後の対象画像の印刷が完了する。

以上説明した実施例によれば、フレーム画像の画像タイプを判定して、画像タイプに応じた画質調整処理を、対象画像に対して行う。この結果、対象画像とフレーム画像とを合成して生成された出力画像の出来栄えを向上することができる。

画像タイプは、「かわいい」「やさしい」「にぎやか」など、フレーム画像を見る者が受ける印象に応じて定められ、フレーム画像の印象と同一または類似した印象を付与する画質調整処理が、対象画像に対して施される。この結果、対象画像とフレーム画像との調和がとれた出力画像を生成することができる。

また、顔画像を変形する変形処理と、画素値を調整する画素値処理が１つの画質調整処理として関連付けられているため、対象画像の印象をフレーム画像の印象と調和させる効果的な画像処理が実現できる。例えば、顔画像に「かわいい」印象を付与するには、肌コントラストを弱めにする画素値処理と、顔の輪郭を縦に細くする顔変形処理を組み合わせると効果的である。しかし、画像処理やカメラの知識が十分でないユーザには、このような組み合わせを適切に用いて、所望の印象を有するように対象画像に画質調整処理を施すことは容易ではない。一方、ユーザがある印象（例えば、「かわいい」）を有するフレーム画像を対象画像と合成する装飾画像として選択したということは、ユーザは対象画像に対して、かかる印象（例えば、「かわいい」）を与えたいという意志の現れであると考えることもできる。本実施例によれば、ユーザによるフレーム画像の選択に応じて、フレーム画像と同一または類似の印象を対象画像にもたらす複数の処理のセットを一の画質調整処理として実行するので、ユーザの所望の印象を有する出力画像が得られる可能性が高まる。

Ｂ．変形例：
・第１変形例：
上記実施例では、フレームイメージデータベース３１０を参照して、フレーム画像の画像タイプを判定しているが、画像タイプの判定の手法はこれに限られない。他の例として、フレーム画像を表すフレーム画像データを解析して、画像タイプを判定する例を第１変形例として説明する。第１変形例における手法は、例えば、フレームイメージデータベース３１０に画像タイプが記録されていないフレーム画像（例えば、ユーザが自ら作製した新規のフレーム画像）を、ユーザが選択した場合に用いられる。

第１変形例に係るプリンタは、実施例に係るプリンタ１００の構成に加えて、図１において破線で示すように、内部メモリ１２０にフレーム解析データベース３３０を備え、適用処理決定部２５０のサブモジュールとして、選択画面生成部２５２と、選択学習部２５４とを備える。本変形例に係るプリンタの他の構成は、実施例に係るプリンタ１００の構成と同一であるので、同一の構成要素については、実施例に係るプリンタ１００と同一の符号（図１）を用いることとし、その説明を省略する。

図２２は、フレーム解析データベースの内容の一例を示す図である。フレーム解析データベース３３０には、フレーム画像の画像特性が、フレーム画像の画像タイプと関連付けて記録されている。

図２３は、第１変形例における画像処理の流れを示すフローチャートである。第１変形例における画像処理のステップＳ１１０〜Ｓ１２０、おおびステップＳ１５０〜１７０は、図７に示す実施例における画像処理の同一符合のステップと同一であるので、説明を省略する。

本変形例における絵作り処理では、フレーム画像データが取得されると、画像タイプ判定部２４０は、フレーム画像データを解析して、フレーム画像の画像タイプを判定する（ステップＳ１３２）。具体的には、画像タイプ判定部２４０は、フレーム画像データの各画素の画素値を用いて、フレーム画像特性を算出する。本実施例では、画像タイプ判定部２４０は、フレーム解析データベース３３０にフレーム画像特性として記録されている各項目（コントラスト、明るさ、彩度、カラーバランス、色数（図２２））のパラメータを算出する。例えば、コントラストのパラメータはエッジ量、明るさのパラメータは全画素の平均明度、彩度のパラメータは全画素の平均彩度、カラーバランスのパラメータは全画素の平均色相、色数は全画素の色相のバラツキの大きさが用いられる。画像タイプ判定部２４０は、各パラメータを予め定められたしきい値と比較することにより、各項目の特性を判断する。例えば、コントラストの特性は、「硬調」「軟調」「普通」の３つのいずれかに判断される。主要色特性は、「高彩度」「暖色」「寒色」「低彩度」の４種類の色域に属する画素数をそれぞれ算出し、最も属する画素数の多い色域が、主要色特性の判断結果とされる。色域は、例えば、ＨＳＢ色空間における各成分値の範囲として規定される。画像タイプ判定部２４０は、フレーム画像についての各項目（コントラスト、明るさ、彩度、カラーバランス、色数、主要色特性）の判断結果と、フレーム解析データベース３３０に記述されている各画像タイプについての各項目の値と比較する。画像タイプ判定部２４０は、フレーム画像についての各項目の判断結果と一致する項目数が最も多い画像タイプを、当該フレーム画像の画像タイプであると判定する。

画像タイプが判定されると、適用処理決定部２５０は、判定の結果、該当する画像タイプが複数が複数あるか否かを判断する（ステップＳ１３４）。該当する画像タイプが１つである場合には（ステップＳ１３４：ＮＯ）、適用処理決定部２５０は、処理内容データベース３２０を参照して、その画像タイプに対応する画質調整処理を適用処理に決定する（ステップＳ１４０）。一方、該当する画像タイプが複数ある場合には（ステップＳ１３４：ＹＥＳ）、複数の該当する画像タイプにそれぞれ対応する複数の画質調整処理の中から、適用処理をユーザに選択させるための選択画面が表示される（ステップＳ１３６）。選択画面は、選択画面生成部２５２により生成され、表示処理部２７０により表示部１５０に表示される。

図２４は、適用処理を選択させるための選択画面の一例を示す図である。図２４では、選択されたフレーム画像と共に、画像タイプの名前が２つ（「にぎやか」「元気」）表示されている。図２４は、先のステップＳ１３２において、フレーム画像を解析した結果、当該フレーム画像は、２つの画像タイプ「やさしい」「元気」に該当すると判定された場合に表示される選択画面の例示である。

適用処理決定部２５０は、ユーザの選択結果を受け付けて、最終的にフレーム画像の画像タイプを１つに決定し、決定された画像タイプに対応する画質調整処理（図４）を、適用処理として決定する（ステップＳ１３８）。

適用処理が決定されると、実施例と同様のステップＳ１５０〜Ｓ１７０の処理（図７）が実行され、出力画像が生成・表示される。出力画像が生成・表示された後、適用処理決定部２５０の選択学習部２５４は、ユーザによる画像タイプの選択結果を学習する（ステップＳ１８０）。

図２５は、選択結果の学習について説明する図である。選択学習部２５４は、フレーム画像にフレームＩＤを付与して、フレームイメージデータベース３１０に登録すると共に、登録したフレームＩＤにユーザが選択した画像タイプを記録する。

以上説明した本変形例によれば、フレーム画像の画像データを解析して、画像タイプを判定するので、新規のフレーム画像などの画像タイプが予め記録されていないフレーム画像であっても、画像タイプを判定することができる。

さらに、本実施例では、フレーム画像の画像データの解析の結果、複数の画像タイプに該当すると判定した場合、ユーザの指定に基づいて、最終的に画像タイプを判定するので、ユーザの意向を反映して、適切な画像タイプを判定することができる。

さらに、本実施例では、ユーザの指定を学習するので、次回のフレーム合成処理では、学習の結果を用いて、ユーザの意向を反映した画像タイプの判定を行うことができる。

ユーザの指定を学習し、フレームイメージデータベース３１０を更新することにより、次回の絵作り処理では、更新後のフレームイメージデータベース３１０を参照して選択画面が生成される。この結果、選択画面生成部２５２は、ユーザの選択結果を考慮に入れた選択画面を生成することができる。従って、本変形例によれば、さらに、画質調整処理の選択のためのユーザの操作負担を軽減することができる。

・第２変形例：
なお、第１変形例において、図２４において破線で示すように、一覧表示ボタンを設けても良い。一覧表示ボタンが選択されると、フレーム画像データの解析による画像タイプの判定結果に関わらず、画像タイプの一覧を表示してユーザの指定を受け付ける選択画面が表示される。

・第３変形例：
また、第１変形例において、フレーム画像データの解析を行わず、始めから全ての画像タイプの一覧を表示して、ユーザの指定を受け付けても良い。そして、ユーザの指定結果を学習して、次回から、そのフレーム画像が選択された場合には、自動的に前回指定された画像タイプを、そのフレーム画像の画像タイプであると判定しても良い。

・第４変形例：
また、第３変形例において、フレーム画像データの画像解析を行い、フレーム画像についての各項目（コントラスト、明るさ、彩度、カラーバランス、色数、主要色特性）の判断結果と、フレーム解析データベース３３０に記述されている各画像タイプについての各項目とを比較して、各画像タイプについて優先順位を規定しても良い。そして、全ての画像タイプの一覧を表示して、ユーザの指定を受け付ける際、優先順位に従って各画像タイプを選択画面に表示しても良い。こうすれば、ユーザにとって便利な選択画面を生成できる。

・第５変形例：
上記実施例では、フレーム画像データに関連付けられた属性情報（フレーム名、画像タイプなど）は、フレームイメージデータベース３１０に記録されているが、これに代えて、フレーム画像データの画像ファイルの中に係る属性情報を記録しても良い。

図２６は、画像データと共に、画像データと関連付けられた付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図である。画像ファイル５００は、画像データを格納する画像データ格納領域５０１と、付属情報を格納する付属情報格納領域５０２を備えている。付属情報は、例えば、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）形式に従って、タグを用いて、付属情報としての各種パラメータを特定できるように格納されている。フレーム画像データ４００を画像ファイル５００の付属情報格納領域５０２に格納し、図２６に示すように付属情報格納領域５０２に、フレーム画像タイプを表す情報を含む属性情報を格納しても良い。こうすれば、画像タイプ判定部２４０は、選択されたフレーム画像のフレーム画像データを格納している画像ファイル５００の付属情報格納領域５０２を参照して、画像タイプを判定することができる。

Ｅ．その他の変形例：
上記実施例およびその変形例において、その処理内容をフローチャートで示しているが、あくまで一例であり、各ステップの順番を変更したり、一部のステップの実行を省略したりしてもよい。例えば、実施例の画像処理の前に、印刷処理の内の解像度変換や色変換（図２１のステップＳ３１０やＳ３２０）が実行されるとしても良い。

また上記実施例における画像処理では、顔領域ＦＡの検出が実行されるが、顔領域ＦＡの検出の代わりに、例えばユーザ指定を介した顔領域ＦＡの情報の取得が行われるとしてもよい。

上記実施例では、対象画像に合成される装飾画像として、対象画像の周囲を囲むように配置されるフレーム画像が用いられているが、装飾画像は、これに限らず、様々な態様の画像が用いられる。例えば、対象画像に含まれる人物の画像と、漫画や著名人などのキャラクタとのツーショット画像を合成するためのキャラクタ画像が、装飾画像として用いられても良い。

上記実施例およびその変形例では、画像処理装置としてのプリンタ１００によるフレーム合成処理を説明したが、フレーム合成処理の一部または全部は、例えば、印刷処理を除き、デジタルカメラなどの画像データ生成機器の制御コンピュータあるいは画像処理チップにより実行されても良いし、パーソナルコンピュータにより実行されても良い。また、プリンタ１００はインクジェットプリンタに限らず、他の方式のプリンタ、例えばレーザプリンタや昇華型プリンタであるとしてもよい。

上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしても良い。

以上、本発明の実施例および変形例について説明したが、本発明はこれらの実施例および変形例になんら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内において種々の態様での実施が可能である。

実施例における画像処理装置としてのプリンタの構成を示すブロック。 フレームイメージデータベースの内容を概念的に示す図。 フレーム画像を例示する図。 処理内容データベースの内容を概念的に示す図。 対象画像の選択を受け付けるためのユーザインターフェースの一例を示す図。 フレーム画像の選択を受け付けるためのユーザインターフェースの一例を示す図。 実施例のプリンタによるフレーム合成処理の流れを示すフローチャート。 実施例における画像処理の流れを示すフローチャート。 画質調整処理の流れを示すフローチャート。 画素値処理の一例を説明する図。 頬着色処理を説明するための図。 顔変形処理の流れを示すフローチャート。 変形領域の設定について説明する図。 変形領域の小領域への分割方法の一例を示す説明図。 分割点の位置の移動の一例を示す説明図。 予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第１の説明図。 画像の変形方法の概念を示す説明図。 三角形領域における画像の変形処理方法の概念を示す説明図。 予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第２の説明図。 出力画像が表示された表示部１５０の一例を示す説明図。 印刷処理の流れを示すフローチャート。 フレーム解析データベースの内容の一例を示す図。 第１変形例における画像処理の流れを示すフローチャート。 適用処理を選択させるための選択画面の一例を示す図。 選択結果の学習について説明する図。 画像データと共に画像データと関連付けられた付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図。

符号の説明

１００…プリンタ
１１０…ＣＰＵ
１２０…内部メモリ
１４０…操作部
１５０…表示部
１６０…プリンタエンジン
１７０…カードインターフェース
１７２…カードスロット
２１０…機能部
２１０…画像データ取得部
２２０…装飾画像データ取得部
２３０…画質調整部
２３２…変形処理部
２３４…画素値処理部
２４０…画像タイプ判定部
２５０…適用処理決定部
２５２…選択画面生成部
２５４…選択学習部
２６０…合成処理部
２７０…表示処理部
２８０…印刷処理部
３１０…フレームイメージデータベース
３２０…処理内容データベース
３３０…フレーム解析データベース
４００…フレーム画像データ
５００…画像ファイル
５０１…画像データ格納領域
５０２…付属情報格納領域

Claims (12)

1. 対象画像に装飾画像を合成するための画像処理装置であって、
   前記装飾画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定部と、
   前記判定された画像タイプに応じて、適用可能な複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を決定する適用処理決定部と、
   前記決定された適用処理を、前記対象画像に対して行う画質調整部と、
   前記画質調整後の対象画像と前記装飾画像とを合成して、出力画像を生成する合成部と、
   を備える、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、
   前記複数種類の画質調整処理のうちの少なくとも一部は、前記対象画像に含まれる領域を変形する変形処理と、前記対象画像に含まれる画素の画素値を調整する画素値処理とを組み合わせた処理である、画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記装飾画像の前記画像タイプは、前記装飾画像が見る者に与える印象のタイプである、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、
   前記適用処理決定部は、前記対象画像に対して前記画像タイプの印象を付与する画質調整処理を前記適用処理として決定する画像処理装置。
5. 請求項４に記載の画像処理装置であって、
   前記対象画像は、顔画像を含み、
   前記変形処理は、前記顔画像の印象を前記画像タイプの印象に近付けるように、前記顔画像を変形する処理である、画像処理装置。
6. 請求項４または請求項５に記載の画像処理装置において、
   前記対象画像は、顔画像を含み、
   前記画素値処理は、前記顔画像の印象を前記画像タイプの印象に近付けるように、前記画素値を調整する処理である、画像処理装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記タイプ判定部は、前記装飾画像を解析して、前記画像タイプを判定する画像処理装置。
8. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記タイプ判定部は、前記装飾画像に関連付けられた属性情報を用いて、前記画像タイプを判定する画像処理装置。
9. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記タイプ判定部は、ユーザの指定に基づいて前記画像タイプを判定する画像処理装置。
10. 請求項９に記載の画像処理装置は、さらに、
    前記ユーザの指定を学習する学習部を備え、
    前記タイプ判定部は、さらに、前記学習の結果を用いて前記画像タイプを判定する画像処理装置。
11. 対象画像に装飾画像を付加するための画像処理方法であって、
    前記装飾画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定し、
    前記判定された画像タイプに応じて、複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を決定し、
    前記決定された適用処理を、前記対象画像に対して行う、画像処理方法。
12. 対象画像に装飾画像を付加するための画像処理のためのコンピュータプログラムであって、
    前記装飾画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定機能と、
    前記判定された画像タイプに応じて、複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を決定する適用処理決定機能と、
    前記決定された適用処理を、前記対象画像に対して行う画質調整機能と、
    をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。

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