JP2009060389A - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ユーザからキーワードを入力し(S101)、入力したキーワードに関連するお手本画像をウェブ上で取得して(S103)、取得したお手本画像の特徴を表す第1特徴量を特定する(S111,S112)。また、色変換の対象とする元画像をメモリカードから入力し(S113)、入力した元画像の特徴を表す第2特徴量を特定する(S114,S115)。そして、第2特徴量を第1特徴量に近づけるように、元画像に対する色変換処理を行う(S116,S117)。
【選択図】図4
Description
例えば、あらかじめ用意されている複数種類の調整用データの中から1つの調整用データを選択したり、任意の調整用データを設定したりすることで特定された調整用データに基づき、画像調整を行う構成のものがある(特許文献1参照)。
次に、請求項9に記載の画像処理プログラムは、キーワードを入力するキーワード入力手段と、キーワード入力手段により入力されたキーワードに関連する第1画像を取得する第1画像取得手段と、第1画像取得手段により取得された第1画像に基づき、その画像の特徴を表す第1特徴量を特定する第1特徴量特定手段と、画像補正の対象とする画像である第2画像を入力する第2画像入力手段と、第2画像入力手段により入力された第2画像の特徴を表す第2特徴量を特定する第2特徴量特定手段と、第2特徴量特定手段により特定された第2特徴量を第1特徴量特定手段により特定された第1特徴量に近づけるように、第2画像に対する画像補正処理を行う画像補正手段としてコンピュータを機能させる。
[1.第1実施形態]
[1−1.全体構成]
図1は、第1実施形態の画像処理装置としての複合機10の外観を示す斜視図である。
図2は、複合機10の制御系の概略構成を示すブロック図である。
同図に示すように、複合機10は、前述した画像読取部20、操作パネル30、画像印刷部40及びカードスロット50と、通信部60と、制御部70とを備えており、これらは信号線80を介して接続されている。
次に、複合機10が行う色変換処理の概要について説明する。
本実施形態の複合機10は、色変換対象の画像に対し、色変換の見本となる画像(以下「お手本画像」ともいう。)に基づく色変換処理を行う。ここで、まず、このような色変換処理の基本的な流れについて、図3を用いて説明する。
なお、ここでは、画像読取部20からお手本画像を読み込んだ後にメモリカードから元画像を読み込む手順を例示したが、これに限定されるものではなく、先にメモリカードから元画像を読み込み、その後に画像読取部20からお手本画像を読み込むようにしてもよい。
しかしながら、所望の色変換結果を表すお手本画像をユーザが所持していないことも考えられる。
[1−3.色変換処理の具体的内容]
以下、本実施形態の複合機10が行う色変換処理の具体的内容について説明する。
図4は、CPU71が実行する色変換処理のフローチャートである。
CPU71は、色変換処理を開始すると、まず、S101で、お手本画像を特定するためのキーワードをユーザから入力する。具体的には、例えば、キーワードの指定を促すメッセージを表示部32に表示させ、操作部31での操作によりユーザにキーワードを指定させる。
続いて、S110では、図6に示すように、RGB空間において、S104又はS107で算出した平均値のうち、S109で算出し直した総平均値に対するユークリッド距離が最も近い平均値の画像を、色変換処理の見本とするお手本画像に決定する。つまり、キーワードに関連する画像として検索された複数のお手本画像の中から、実際に利用する1つのお手本画像を選択する。
なお、RGBからHSVパラメータへの変換や、HSVからRGBへの変換は、以下に示す公知の変換式に従い行うことができる。
(1)RGB⇒HSVの変換式
max(a,b,c)はa,b,cの中で最も大きい値を表す。
min(a,b,c)はa,b,cの中で最も小さい値を表す。
V = max(R/255,G/255,B/255)
Vが0でない時、
S = [V - min(R,G,B)] ÷ V
Vが0の時、
S = 0
[V - min(R,G,B)]が0でない時、
r = (V - R/255)÷(V-min(R,G,B)
g = (V - G/255)÷(V-min(R,G,B)
b = (V - B/255)÷(V-min(R,G,B)
[V - min(R,G,B)]が0の時、
r = 0
g = 0
b = 0
V = R/255の時
H = 60 × (b-g)
V = G/255の時
H = 60 × (2+r-g)
V = B/255の時
H = 60 × (4+g-r)
ただしH<0の時
H = H+360
として、RGBからHSVへ変換される。また、HSVからRGBへは、
(2)HSV⇒RGBの変換式
(以下で示すin, fl, m, nは、HSVからRGBを算出する過程で利用する媒介変数である)
in を (H/60)の整数部分
fl を (H/60)の小数部分とする。
in が偶数の場合
fl = 1-fl
m = V × (1-S)
n = V × (1-S×fl)
inが0の時
R = V × 255
G = n × 255
B = m × 255
inが1の時
R = n × 255
G = V × 255
B = m × 255
inが2の時
R = m × 255
G = V × 255
B = n × 255
inが3の時
R = m × 255
G = n × 255
B = V × 255
inが4の時
R = n × 255
G = m × 255
B = V × 255
inが5の時
R = V × 255
G = m × 255
B = n × 255
として変換される。
続いて、S115では、S114での変換処理により得られたHSVパラメータに基づいて、元画像の特徴を表す特徴量である第2特徴量を特定する第2特徴量特定処理を行う。なお、第2特徴量特定処理の具体的な処理内容については後述する(図8)。
続いて、S118では、S117で補正された補正後の元画像を画像印刷部40に印刷させる。
次に、色変換処理(図4)におけるS112で行われる第1特徴量特定処理について、図7のフローチャートを用いて説明する。なお、この第1特徴量特定処理においては、H値は、−30〜330の値をとるものとし、H値がこの範囲内にない場合は、H値を適宜変換することにより(例えば、“H値+360×n”又は“H値−360×n”、nは整数)、この範囲内に調整する。
・R領域: −30以上〜30未満
・Y領域: 30以上〜90未満
・G領域: 90以上〜150未満
・C領域: 150以上〜210未満
・B領域: 210以上〜270未満
・M領域: 270以上〜330未満
に分割する。つまり、お手本画像の構成画素をその色相値に応じた上記分類基準に従い、6つの分類項目に分類する処理を行う。なお、これらの領域とH値の対応関係はあくまでも一例であり、適宜変更可能なものである。
・R領域の代表値:sHr,sSr,sVr
・G領域の代表値:sHg,sSg,sVg
・B領域の代表値:sHb,sSb,sVb
・C領域の代表値:sHc,sSc,sVc
・M領域の代表値:sHm,sSm,sVm
・Y領域の代表値:sHy,sSy,sSy
本実施形態では、各領域に属する構成画素のHSV値それぞれの平均値を代表値として特定する。なお、代表値は平均値に限定されるものではなく、例えば中間値を用いることもできる。
・R領域がお手本画像中に占める割合:sRateR
・G領域がお手本画像中に占める割合:sRateG
・B領域がお手本画像中に占める割合:sRateB
・C領域がお手本画像中に占める割合:sRateC
・M領域がお手本画像中に占める割合:sRateM
・Y領域がお手本画像中に占める割合:sRateY
例えばR領域については、
sRateR=(お手本画像中のR領域の画素数)÷(お手本画像の全画素数)
とすることができる。なお、他の式によって定義してもよい。
次に、前述した色変換処理(図4)におけるS115で行われる第2特徴量特定処理について、図8のフローチャートを用いて説明する。なお、この第2特徴量特定処理では、前述した第1特徴量特定処理(図7)でお手本画像に対して行った処理と同様の処理を、元画像に対して行う。
・R領域の代表値:iHr,iSr,iVr
・G領域の代表値:iHg,iSg,iVg
・B領域の代表値:iHb,iSb,iVb
・C領域の代表値:iHc,iSc,iVc
・M領域の代表値:iHm,iSm,iVm
・Y領域の代表値:iHy,iSy,iSy
また、各領域が元画像中に占める割合を、以下のように定義する。
・R領域が元画像中に占める割合:iRateR
・G領域が元画像中に占める割合:iRateG
・B領域が元画像中に占める割合:iRateB
・C領域が元画像中に占める割合:iRateC
・M領域が元画像中に占める割合:iRateM
・Y領域が元画像中に占める割合:iRateY
[1−3−4.元画像の補正処理]
次に、前述した色変換処理(図4)におけるS117で行われる元画像の補正処理の具体的方法について説明する。この処理は、元画像の各画素のH値、S値、V値をそれぞれ変換することによって行われる。
第2特徴量のH値の代表値をX軸にとり、第1特徴量のH値の代表値をY軸にとって領域ごとのH値の代表値をプロットする。そしてプロットされた点の間を、例えば線形補間することにより、図9に示す色相補正テーブルを作成する。ここで、この色相補正テーブルによる補正後のH値(Y軸のH値)をH’とし、H’<0の場合は、H’=H’+360とし、H’>360の場合は、H’=H’−360とする。
H’=(y2-y1)÷(x2-x1) × H
- (y2-y1)÷(x2-x1) × x2 + y2
・・・(式1)
ここで、x1,x2,y1,y2は、以下のように定義される。
(x1,y1)= (iHm−360,sHm−360)
(x2,y2)= (iHr,sHr)
iHr≦H<iHyのときは、
(x1,y1)= (iHr,sHr)
(x2,y2)= (iHy,sHy)
iHy≦H<iHgのときは、
(x1,y1)= (iHy,sHy)
(x2,y2)= (iHg,sHg)
iHg≦H<iHcのときは、
(x1,y1)= (iHg,sHg)
(x2,y2)= (iHc,sHc)
iHc≦H<iHbのときは、
(x1,y1)= (iHc,sHc)
(x2,y2)= (iHb,sHb)
iHb≦H<iHmのときは、
(x1,y1)= (iHb,sHb)
(x2,y2)= (iHm,sHm)
iHm≦Hのときは、
(x1,y1)= (iHm,sHm)
(x2,y2)= (iHr+360,sHr+360)
次に、S値及びV値における変換について説明する。
S ≦ iSrのときは、
S’=S×(sSr÷iSr) ・・・(式2)
S > iSrのときは、
S’=1+(S−1)×{(1−sSr)÷(1−iSr)} ・・・(式3)
V ≦ iVrのときは、
V’=V×(sVr÷iVr) ・・・(式4)
V > iVrのときは、
V’=1+(V−1)×{(1−sVr)÷(1−iVr)} ・・・(式5)
の式で求めることができる。また、その他の領域の計算についても同様に算出することができる。なお、以下においては、上記S値の変換式で定義される変換テーブルを彩度補正テーブルということがあり、また、上記V値の変換式で定義される変換テーブルを明度補正テーブルということがある。
次に、前述した色変換処理(図4)におけるS116で行われる代表値再設定処理について、図10のフローチャートを用いて説明する。
(A)しきい値Threを用いる方法
S401では、第1特徴量及び第2特徴量における対象領域についての割合値(お手本画像中又は元画像中に占める割合)がしきい値Thre以上である場合に、変換対象条件を満たす(色変換の対象とする)と判定する。そして、第1特徴量及び第2特徴量の少なくとも一方における対象領域についての割合値がしきい値Thre未満の場合には、S402で、その領域に係る第1特徴量及び第2特徴量の代表値を同じ値に変更し、変更後の代表値を用いて補正処理が行われるようにする。具体的には、代表値を次のように再設定する。
sHr=0,sSr=0.5,sVr=0.5,
iHr=0,iSr=0.5,iVr=0.5
sRateG<Thre 又は iRateG<Thre のときは、
sHg=120,sSg=0.5,sVg=0.5,
iHg=120,iSg=0.5,iVg=0.5
sRateB<Thre 又は iRateB<Thre のときは、
sHb=240,sSb=0.5,sVb=0.5,
iHb=240,iSb=0.5,iVb=0.5
sRateC<Thre 又は iRateC<Thre のときは、
sHc=180,sSc=0.5,sVc=0.5,
iHc=180,iSc=0.5,iVc=0.5
sRateM<Thre 又は iRateM<Thre のときは、
sHm=300,sSm=0.5,sVm=0.5,
iHm=300,iSm=0.5,iVm=0.5
sRateY<Thre 又は iRateY<Thre のときは、
sHy=60,sSy=0.5,sVy=0.5,
iHy=60,iSy=0.5,iVy=0.5
本実施形態では、S値及びV値については、そのとり得る値(0〜1)の中間値である0.5を採用し、H値においては、それぞれの領域の中間値を採用したが、これらはあくまでも一例に過ぎず、これらの数値に限定されるものではない。
S’=S×(sSr÷iSr)
の式で算出されるが、当該式において、sSr=0.5,iSr=0.5となるので、前述した式は、
S’=S×(0.5÷0.5)=S ・・・(式6)
となる。S>iSrのときも同様にS’=Sとなる。また、V値及び他の領域についても同様に変換されない。
(B)最大領域の情報を用いる方法
上記(A)の方法では、しきい値Threを設定し、当該しきい値Threに基づいて代表値の変更、すなわち、色変換処理の停止、変換量の減少の制御を行った。ここでは、お手本画像の特定の色のみについて元画像に反映させるために、画像中の最大領域の情報を用いる方法について説明する。
sHr=0,sSr=0.5,sVr=0.5,
iHr=0,iSr=0.5,iVr=0.5
sRateG≠iMaxRate又はiRateG≠sMaxRateのとき、
sHg=120,sSg=0.5,sVg=0.5,
iHg=120,iSg=0.5,iVg=0.5
sRateB≠iMaxRate又はiRateB≠sMaxRateのとき、
sHb=240,sSb=0.5,sVb=0.5,
iHb=240,iSb=0.5,iVb=0.5
sRateC≠iMaxRate又はiRateC≠sMaxRateのとき、
sHc=120,sSc=0.5,sVc=0.5,
iHc=120,iSc=0.5,iVc=0.5
sRateM≠iMaxRate又はiRateM≠sMaxRateのとき、
sHm=300,sSm=0.5,sVm=0.5,
iHm=300,iSm=0.5,iVm=0.5
sRateY≠iMaxRate又はiRateY≠sMaxRateのとき、
sHy=60,sSy=0.5,sVy=0.5,
iHy=60,iSy=0.5,iVy=0.5
このように代表値を設定することで、第1特徴量及び第2特徴量のいずれにおいても最も割合値の大きい領域のみが変換対象となるから、変換対象とならなかった領域のS値及びV値については変換が行われず、また、H値については変換量を減少させることができる。
このように、変換対象の領域を選択可能であり、また、変換対象ではない領域であっても、色空間上隣接するH値については一部変換されることになるから、変換対象の領域の変換対象ではない領域との間に擬似輪郭(階調とび)が生成されることを防ぐことができる。
以上説明したように、本実施形態の複合機10は、ユーザからキーワードを入力し(S101)、入力したキーワードに関連するお手本画像をウェブ上で取得して(S103)、取得したお手本画像の特徴を表す第1特徴量を特定する(S111,S112)。また、色変換の対象とする元画像をメモリカードから入力し(S113)、入力した元画像の特徴を表す第2特徴量を特定する(S114,S115)。そして、第2特徴量を第1特徴量に近づけるように、元画像に対する色変換処理を行う(S116,S117)。
[1−5.特許請求の範囲との対応]
なお、第1実施形態の複合機10では、色変換処理(図4)におけるS101の処理を実行するCPU71が、キーワード入力手段に相当し、S103の処理を実行するCPU71が、第1画像取得手段に相当する。また、S104〜S110の処理を実行するCPU71が、選択手段に相当し、S111,S112の処理を実行するCPU71が、第1特徴量特定手段に相当し、S113の処理を実行するCPU71が、第2画像入力手段に相当する。また、S114,S115の処理を実行するCPU71が、第2特徴量特定手段に相当し、S116,S117の処理を実行するCPU71が、画像補正手段に相当し、S119の処理を実行するCPU71が、平均値記憶手段に相当する。
次に、第2実施形態の複合機10について説明する。
第2実施形態の複合機10は、前述した図4の色変換処理に代えて、図12のフローチャートに示す色変換処理を行う点が第1実施形態の複合機10と異なる。その他、共通する内容については説明を省略する。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、種々の形態をとり得ることは言うまでもない。
H’=Hmin+(sHb−Hmin)×(H−Hmin)÷(iHb−Hmin)
H>iHのときは、
H’=sHb+(Hmax−sHb)×(H−iHb)÷(Hmax−iHb)
この式を用いることにより、変換対象の領域のみを変換することができる。
(11)上記実施形態においては、S値及びV値に対し、領域ごとに補正カーブ(変換式)を独立して用いるため、擬似輪郭(階調とび)が生成されるおそれがある。すなわち、図14に示すように、領域ごとに、SとS’との関係を示すテーブルを有しており、隣接する領域におけるテーブルの性質を何ら考慮していない。
ここで、具体的な処理について以下に説明する。なお、図16及び図17を参照しつつC領域の一部及びB領域の一部の色変換処理について説明を行うが、他の領域についても処理の内容は基本的には同じである。
÷{(Hbmid−Hcmid)} ・・・(式7)
なお、上記Hbmid、Hcmidは、上記再設定された「代表値」である。
÷{(Hbmid−Hcmid)} ・・・(式8)
前述した処理を、図18に示されるB領域の一部(H値の範囲:210<H≦240)及びC領域の一部(H値の範囲180<H≦210)に対して行う。これにより、入力の色相値(H)に応じた重み付け計算により、出力の彩度値(S'')及び明度値(V'')を求めることにより、各色相間の補正効果を滑らかにすることができる。
Claims (9)
- キーワードを入力するキーワード入力手段と、
前記キーワード入力手段により入力されたキーワードに関連する第1画像を取得する第1画像取得手段と、
前記第1画像取得手段により取得された第1画像に基づき、その画像の特徴を表す第1特徴量を特定する第1特徴量特定手段と、
画像補正の対象とする画像である第2画像を入力する第2画像入力手段と、
前記第2画像入力手段により入力された第2画像の特徴を表す第2特徴量を特定する第2特徴量特定手段と、
前記第2特徴量特定手段により特定された第2特徴量を前記第1特徴量特定手段により特定された第1特徴量に近づけるように、前記第2画像に対する画像補正処理を行う画像補正手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記第1画像取得手段により複数の画像が取得された場合に、それらの中から所定の条件に従い1つの画像を選択する選択手段を備え、
前記第1特徴量特定手段は、前記選択手段により選択された画像の特徴を表す第1特徴量を特定すること
を特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記選択手段は、前記第1画像取得手段により取得された複数の画像のそれぞれについて画素値の平均値を算出し、算出した複数の平均値の平均である総平均値に最も近い平均値の画像を選択すること
を特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記選択手段は、前記第1画像取得手段により取得された複数の画像のうち、前記総平均値に近似することの判定基準となる所定の近似条件を満たす平均値の画像のみから総平均値を算出し直し、その算出し直した総平均値に最も近い平均値の画像を選択すること
を特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記選択手段により算出された総平均値を前記キーワードと対応付けて記憶する平均値記憶手段を備え、
前記選択手段は、前記平均値記憶手段に記憶されているキーワードが前記キーワード入力手段により入力された場合には、前記第1画像取得手段により取得された画像のうち、そのキーワードと対応付けて記憶されている総平均値に近似することの判定基準となる所定の近似条件を満たす平均値の画像のみから総平均値を算出し直し、その算出し直した総平均値に最も近い平均値の画像を選択すること
を特徴とする請求項3又は請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記第1特徴量特定手段により特定された第1特徴量を前記キーワードと対応付けて記憶する特徴量記憶手段を備え、
前記画像補正手段は、前記特徴量記憶手段に記憶されているキーワードが前記キーワード入力手段により入力された場合には、前記第1特徴量特定手段により特定される第1特徴量に代えて、そのキーワードと対応付けて記憶されている第1特徴量を用いること
を特徴とする請求項1から請求項4までのいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記第1画像取得手段は、インターネットを介して通信可能な記憶装置から画像を取得すること
を特徴とする請求項1から請求項6までのいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記第1特徴量特定手段は、所定の条件により第1特徴量として複数の値を特定し、
前記第2特徴量特定手段は、前記第1特徴量特定手段と同じ条件により第2特徴量として複数の値を特定し、
前記画像補正手段は、前記第1特徴量として特定された複数の値と前記第2特徴量として特定された複数の値とから算出された各画素に対する補正値に従い、前記第2画像を構成する各画素に対して画像補正処理を行うこと
を特徴とする請求項1から請求項7までのいずれか1項に記載の画像処理装置。 - キーワードを入力するキーワード入力手段と、
前記キーワード入力手段により入力されたキーワードに関連する第1画像を取得する第1画像取得手段と、
前記第1画像取得手段により取得された第1画像に基づき、その画像の特徴を表す第1特徴量を特定する第1特徴量特定手段と、
画像補正の対象とする画像である第2画像を入力する第2画像入力手段と、
前記第2画像入力手段により入力された第2画像の特徴を表す第2特徴量を特定する第2特徴量特定手段と、
前記第2特徴量特定手段により特定された第2特徴量を前記第1特徴量特定手段により特定された第1特徴量に近づけるように、前記第2画像に対する画像補正処理を行う画像補正手段としてコンピュータを機能させること
を特徴とする画像処理プログラム。
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