JP2009060432A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な操作で画像の画像補正が可能な画像処理装置等を提供する。
【解決手段】画像補正の補正イメージをユーザに提示し、選択された補正イメージに対応する特徴量を見本として、メモリスロット３等より取得した画像の色合いを補正する。ユーザは、お手本にさせたい画像を選択するだけの簡易の操作で、メモリスロット３等から読み取った画像の所望の画像補正を可能とする。
【選択図】図４

Description

本発明は、容易な操作で画像補正をすることが可能な画像処理装置等に関する。

デジタルカメラ等の普及に伴い、個人で撮影した画像を家庭用印刷装置で印刷することが普及している。また、印刷媒体に記憶された画像を家庭用印刷装置で印刷（複写）することも普及している。このような場合、取得した画像が所望の色味や色調でない場合は、印刷前に当該画像の画像補正をすることが望まれている。

ここで、例えば、下記特許文献１には、画像調整することが可能な印刷装置が開示されている。この印刷装置では、取得した画像の画質を調整するために、調整用データを入力する必要がある。

特開２００７−８９１７９号公報

上記のような印刷装置においては、画像の調整を行うために、具体的なデータを入力する必要があるため、画像に関する知識が必要となり感覚的な色調整を行うことができない。また、上記文献においては、調整用データを選択ないし設定する必要があるため、簡易な操作ではない。さらに、調整用データを利用したとしても、どのような画像処理が施されるのかを画像補正前に予測することは困難である。

そこで本発明は、上記課題を解決するため、どのような画像補正が施されるかについて画像補正前に予測可能であり、かつ、感覚的に所望の画像補正可能な画像処理装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、特徴量記憶手段、画像取得手段、画像記憶手段、特徴量抽出手段、画像補正手段、表示手段を備える画像処理装置において、前記特徴量記憶手段は、１又は複数種類の第１画像から抽出された１又は複数種類の第１特徴量を記憶し、前記画像取得手段は、第２画像を取得し、前記画像記憶手段は、第３画像を記憶し、前記特徴量抽出手段は、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出し、前記画像補正手段は、前記特徴量記憶手段に記憶された第１特徴量及び前記第３画像から抽出された第３特徴量に基いて、前記第３画像を画像補正し、前記表示手段は、前記画像補正された第３画像を表示し、前記画像補正手段は、ユーザによる所定の入力に応じて、１つの画像補正された第３画像を特定し、当該特定された第３画像の画像補正に用いられた前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正することを特徴とする。なお、第３特徴量は、第３画像を補正する度に特徴量抽出手段により第３画像から抽出してもよいし、予め第３画像から抽出しておき、特徴量記憶手段に記憶されていてもよい。

請求項２に係る発明は、請求項１の画像処理装置において、前記表示手段は、前記第３画像とともに、前記画像補正された第３画像を表示することを特徴とする。

請求項３に係る発明は、特徴量記憶手段、画像取得手段、特徴量抽出手段、画像生成手段、表示手段、特徴量選択手段、画像補正手段を備える画像処理装置において、前記特徴量記憶手段は、１又は複数種類の第１画像から抽出された１又は複数種類の第１特徴量を記憶し、前記画像取得手段は、第２画像を取得し、前記特徴量抽出手段は、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出し、前記画像生成手段は、前記第１特徴量に基いて第３画像を生成し、前記表示手段は、前記第３画像を表示し、前記特徴量選択手段は、ユーザによって選択された第３画像の作成に用いられた前記第１特徴量を選択し、 前記画像補正手段は、前記選択された第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正することを特徴とする。

請求項４に係る発明は、請求項３の画像処理装置において、前記第１画像から色相に関する特徴量が抽出され、当該色相に関する特徴量に基いて前記第１画像を複数の領域に分割し、当該分割した領域ごとに、色相以外に関する特徴量が抽出され、当該分割した領域ごとに、色相以外に関する特徴量の代表値が抽出され、前記第１特徴量は、前記色相に関する特徴量の代表値及び前記色相以外に関する特徴量の代表値であり、前記画像生成手段は、前記第１特徴量に基いて表示色を決定し、前記複数の領域の分割数と同じ個数の表示色からなる画像を生成することを特徴とする。

請求項５に係る発明は、請求項４の画像処理装置において、色相ごとに、当該色相の領域が前記色相に関する特徴量には、当該特徴量の基となった前記第１画像全体に占める領域の割合が含まれ、前記第３画像を構成する表示色の面積の割合は、前記第１画像全体に占める割合と同一であることを特徴とする。

請求項６に係る発明は、請求項４または５の画像処理装置において、前記色相以外に関する特徴量は、明度及び／または彩度に関する特徴量であることを特徴とする。

請求項７に係る発明は、請求項５または６の画像処理装置において、前記第１画像全体に占める領域の割合が所定量以下の領域に対応する表示色、及び、前記第２画像全体に占める領域の割合が所定量以下の領域に対応する表示色については、表示対象から除外することを特徴とする。

請求項８に係る発明は、請求項１〜７の画像処理装置において、前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基づいて、補正データを作成する補正データ作成手段を備え、前記画像補正手段は、前記補正データに基づいて前記第２画像を画像補正することを特徴とする。

請求項９に係る発明は、請求項１〜８の画像処理装置において、補正データ作成手段、をさらに有し、前記補正データ作成手段は、前記第１画像を分割した領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値、及び、前記色相以外に関する特徴量を抽出し、前記第２画像を分割した領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値、及び前記色相以外に関する特徴量を抽出し、前記第１画像の色相に関する特徴量の代表値及び前記第２画像の色相に関する特徴量の代表値に基いて色相補正データを作成し、前記画像補正手段は、前記第２画像の画素ごとの色相に関する特徴量を、前記色相補正データに基いて補正し、前記第２画像の画素ごとの色相以外に関する特徴量を、前記領域ごとの代表値に基いて補正することを特徴とする。

請求項１０に係る発明は、請求項１〜９の画像処理装置において、印刷制御手段をさらに有し、前記印刷制御手段は、前記画像補正された第２画像を印刷するための処理を行うことを特徴とする。

請求項１１に係る発明は、請求項４〜１０の画像処理装置において、前記色相に関する特徴量は、ＨＳＶ空間におけるＨ値に基いて算出されることを特徴とする。

請求項１２に係る発明は、画像処理方法において、第２画像を取得する画像取得ステップ、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、画像記憶手段に記憶されている第３画像から抽出された第３特徴量、及び、特徴量記憶手段に記憶された第１特徴量に基いて、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第３画像を補正する第３画像補正ステップ、前記補正された第３画像を表示する表示ステップ、ユーザによる所定の入力に応じて、１つの画像補正された第３画像を特定し、当該特定された第３画像の画像補正に用いられた前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する第２画像補正ステップからなることを特徴とする。

請求項１３に係る発明は、画像処理方法において、第２画像を取得する画像取得ステップ、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、特徴量記憶手段に記憶されている第１特徴量に基いて第３画像を生成する画像生成ステップ、前記第３画像を表示する表示ステップ、ユーザによって選択された第３画像の作成に用いられた前記第１特徴量を選択する特徴量選択ステップ、前記選択された第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する画像補正ステップからなることを特徴とする。

請求項１４に係る発明は、画像処理プログラムにおいて、コンピュータに、第２画像を取得する画像取得ステップ、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、画像記憶手段に記憶されている第３画像から抽出された第３特徴量、及び、特徴量記憶手段に記憶された第１特徴量に基いて、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第３画像を補正する第３画像補正ステップ、前記補正された第３画像を表示する表示ステップ、ユーザによる所定の入力に応じて、１つの画像補正された第３画像を特定し、当該特定された第３画像の画像補正に用いられた前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する第２画像補正ステップを実行させることを特徴とする。

請求項１５に係る発明は、画像処理プログラムにおいて、コンピュータに、第２画像を取得する画像取得ステップ、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、特徴量記憶手段に記憶されている第１特徴量に基いて第３画像を生成する画像生成ステップ、前記第３画像を表示する表示ステップ、ユーザによって選択された第３画像の作成に用いられた前記第１特徴量を選択する特徴量選択ステップ、前記選択された第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する画像補正ステップを実行させることを特徴とする。

請求項１に係る発明によれば、記憶している第１特徴量、及び、記憶している第３画像から抽出した第３特徴量に基いて当該第３画像に画像補正を行い、その結果を表示させ、ユーザからの選択によって特徴量を選択し、選択された特徴量及び第２画像の特徴量を利用して、第２画像の画像補正を行うから、ユーザは、画像補正の前段階で第２画像にどのような画像処理が施されるかを予測可能であるとともに、感覚的に所望の画像補正をすることができる。また、色相を特定するために種々のパラメータを用いることができる。

請求項２に係る発明によれば、補正前及び補正後の第３画像を同時に表示するから、どのような画像処理が施されるかをより明確に確認することができる。

請求項３に係る発明によれば、記憶している特徴量に基いて第３画像を生成し、選択された画像に用いられた特徴量を利用して、第２画像の補正を行うから、ユーザは、画像補正の前段階で第２画像にどのような画像処理が施されるかを予測可能であるとともに、感覚的に所望の画像補正をすることができる。また、予め表示用の画像を記憶しておく必要がないため、記憶容量を削減することができる。

請求項４に係る発明によれば、色相に関する特徴量及び色相以外に関する特徴量に基いて表示色を決定し、また、当該表示色の数が、分割された領域の数と同一であるから、どのような画像処理が行われるかを、容易に把握することができる。

請求項５に係る発明によれば、表示色の面積の割合とお手本画像の分割領域の割合とが同じであるので、どのような画像処理が行われるかを、より容易に把握することができる。

請求項６に係る発明によれば、明度及び／または彩度に関する特徴量を前記色相以外に関する特徴量とすることができる。

請求項７に係る発明によれば、お手本画像、または、入力画像に占める割合が小さい分割領域に対応する表示色を表示しないため、当該表示色を画像補正対象の色領域から除外することができる。

請求項８に係る発明によれば、上述した効果を奏することができる。

請求項９に係る発明によれば、色相に関する特徴量と色相以外に関する特徴量とに分けて異なる画像補正処理を行うため、所望の画像補正処理を容易に行うことができる。

請求項１０に係る発明によれば、ＨＳＶ空間におけるＨ値に基いて色相に関する特徴量を算出することができる。

請求項１１に係る発明によれば、さらに、印刷制御手段を有するから、画像補正された第２画像を印刷することが可能となる。

請求項１２〜１５に係る発明についても、上述した効果を奏することができる。

［本発明の第１実施形態］
まず、本発明に係る画像処理装置の外観の一例について図１に示す。また、画像処理装置１の内部構成の一例について図２に示す。

画像処理装置１は、多機能プリンタ等の一例であり、その上部に写真等から画像情報を読み取るためのスキャナ２を有している（なお、図１においては、スキャナはカバーされた状態である。）。スキャナによって読み取られた画像情報は、以下に示すメモリスロットより読み込まれた画像情報の色彩等を補正するための見本の情報として用いられる。なお、画像補正処理の詳細については、後述する。

画像処理装置１は、ＳＤカード（商標）、ＣＦカード（商標）などの記録媒体である外部メモリに記録された画像情報を読み取るためのＩＣカードリーダとして機能するメモリスロット３を有する。ここで、外部メモリ（記憶媒体）は、公知の媒体及び形式を適宜選択可能である。また、複数の方式の媒体に適用するよう、複数のメモリスロットを有するように構成してもよい。また、画像情報を蓄積したＰＣが接続されたＬＡＮ等のネットワークに接続可能な通信機能（例えばＬＡＮカード、図示せず）を図２に示すＣＰＵ，ＲＯＭ、ＲＡＭなどが接続された信号線に付加することで、前記外部メモリの代わりに、前記ＰＣが接続されたネットワークから所望の画像情報を読み取るよう構成してもよい。その場合は、画像処理装置１は、通信機能を有することになる。

画像処理装置１は、種々の操作を行うための操作パネル４を有している。操作パネル４には種々のボタン等が配置される。

画像処理装置１は、図２に図示されるプリンタ１０を有している。画像補正された画像情報は、プリンタ１０によって印刷される。印刷された用紙は、例えば、排出口５より排出される。

画像処理装置１は、表示手段６を有している。種々の文字情報及びイメージを表示することができる。また、表示手段６の前面に透明なタッチパネルを設け、操作パネル４の一部または全部の機能を代用してもよい。また、タッチパネルと操作パネル４を併用できるよう構成してもよい。

画像処理装置１は、プロセッサ（ＣＰＵ９）によって全体が制御される。また、内部には、情報を一時的に記憶するためのＲＡＭ７、及び、所定の情報が記憶されたＲＯＭ８を有する。また、必要に応じてＨＤＤ等の大容量記憶手段を有してもよい。

上述した各要素は、信号線によって互いに接続されている。

また、画像処理装置１に、種々の機能（例えば、ＦＡＸ）を画像処理装置に付加することもできる。また、パソコン等に接続するためのインタフェース、他の印刷装置と接続するためのインタフェースを備えてもよい。

なお、上記外観は単なる一例であり、本発明が上記外観に限定されないことはいうまでもない。また、上記外観においては、全ての機能が一体化された装置を図示したが、一部の機能を外付け装置で実現してもよい。さらに、上記内部構成は単なる一例であり、本発明が上記内部構成に限定されないことはいうまでもない。

次に、本発明に係る画像処理装置１を用いた基本処理について、ユーザの動作及び装置本体の処理について、その概略を説明する。図３は、当該処理の概略を示したものである。まず、ユーザは、画像補正対象となる画像が記憶されたメモリを、画像処理装置のメモリスロットにセットする。上述したとおり、このメモリとしては、メモリカードをはじめ公知の記憶媒体を適宜採用可能である。

メモリがメモリスロット３にセットされることにより（１）、画像処理装置は、セットされたメモリを認識し、ユーザに対し、メモリに記憶されている画像のうち画像補正対象となる画像を選択させる（２）。なお、画像を選択させるための処理は、公知の技術（例えば、画像を順次切替表示して選択させる等）を適宜採用可能である。また、表示手段６を利用してもよい。

画像補正対象の画像が決定されると（３）、画像処理装置は当該画像を読み出し、例えばＲＡＭに書き込む（４）。なお、以下において当該画像を「元画像」ということがある。

次に、画像処理装置１は、補正イメージを作成して提示する（５）。提示される補正イメージは、後述するようサンプル画像やパッチ画像である。

その後、ユーザは所望の補正イメージを選択する（６）。このとき、ユーザは操作パネル４またはタッチパネルを操作する。

その後、画像処理装置１は、選択された補正イメージの作成に用いられた特徴量及び選択した画像の特徴量を用いて元画像の画像補正処理を行う（７）。画像補正処理の具体的な内容については後述する。

なお、必要に応じ、補正された元画像の印刷処理を行う。

次に、画像処理装置１における基本処理について説明する。図４は、本実施形態における基本処理の概要を示すフローチャートである。

まず、Ｓ１１において、元画像を読み出し、例えば、ＲＡＭ７に書き込まれる。ここで、読み込まれた画像の形式は限定されない。
Ｓ１２において、読み込まれた元画像の画素をそれぞれＨＳＶパラメータに変換する。ＨＳＶパラメータの変換処理については後述する。

Ｓ１３において、ＨＳＶパラメータに基き、元画像の特徴量として第２特徴量を抽出する。第２特徴量を抽出する具体的な処理については後述する。

Ｓ１４において、補正イメージを生成する。補正イメージの生成の具体的な処理については後述する。

Ｓ１５において、補正イメージを表示し、所望の補正イメージをユーザに選択させ、元画像に対する画像補正のお手本となる補正イメージを特定する。補正イメージの提示処理については後述する。

Ｓ１６において、特定した補正イメージの作成に用いられた第１特徴量を特定する。第１特徴量の詳細については後述する。

Ｓ１７において、第１特徴量及び第２特徴量に基いて元画像を色補正する。補正するための具体的な処理については後述する。

Ｓ１８において、補正された元画像を印刷する。このとき、必要に応じてＨＳＶパラメータは、他のパラメータ（例えば、ＲＧＢパラメータ）に変換される。ＲＧＢパラメータへの変換処理については後述する。

なお、上述した処理においては、ＨＳＶパラメータではなく、Ｌ＊ｃ＊ｈ＊パラメータを抽出してもよい。また、ＲＧＢパラメータ等の公知のパラメータであっても本発明は実現可能である。なお、以下においては、ＨＳＶパラメータを抽出する場合について説明する。

次に、図４のＳ１２においてＨＳＶパラメータに変換するための処理の一例を説明する。元画像がＲＧＢパラメータとして取得した場合は、以下の変換式によって、ＨＳＶパラメータに変換することができる。なお、下記に示す変換式は一例であり、他の変換式で変換してもよいことはいうまでもない。

［ＲＧＢ⇒ＨＳＶ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

次に、図４のＳ１３における第２特徴量を抽出するための処理について図５を参照しつつ説明する。図５は、第２特徴量抽出処理のフローチャートである。なお、以下の処理においては、Ｈ値は、−３０〜３３０未満の値をとるものとする。Ｈ値が上記範囲内でない場合は、Ｈ値を適宜変換することにより（例えば、“Ｈ値＋３６０×ｎ”もしくは“Ｈ値−３６０×ｎ”、ｎは整数）、上記範囲の値をとるよう調整する。

Ｓ２１において、元画像の複数の領域に分割する。ここでは、一般的に用いられる６つの色相に基いて分割する。具体的には、それぞれの画素のＨ値に基き、
・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。ここで、上記領域とＨ値の対応関係は、一例であり、適宜変更可能なものである。

Ｓ２２において、Ｓ２１で分割した領域ごとに、「各領域の代表値（ＨＳＶ値）」及び「各領域が元画像中に占める割合」を算出する。ここで、各領域の代表値（ＨＳＶ値）を、以下のように定義する。
・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

ここで、代表値は、各領域におけるＨＳＶ値それぞれの平均値とすることができる。また、中間値を用いることができる。

次に、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

ここで、上記割合は、例えばＲ領域については、
ｓＲａｔｅＲ＝（元画像中のＲ領域の画素数）÷（元画像の全画素数）で定義することができるが、他の式によって定義してもよい。

次に、図４のＳ１４で生成され、Ｓ１５において特定される補正イメージについて詳細に説明する。図６に、画像処理装置１の内部メモリに記憶されている情報の例を示す。図６に示すとおり、内部メモリには、複数の第１特徴量（特徴量Ａ、特徴量Ｂ、・・・）とサンプル画像が記憶されている。ここで、第１特徴量は、所定の画像から抽出した特徴量である。内部メモリには、第１特徴量の元となる所定の画像は記憶されておらず、第１特徴量のみが記憶されるので、内部メモリの記憶容量を削減することができる。それぞれの第１特徴量は、上述した第２特徴量と同様の種類のものでよい。

内部メモリに複数記憶される第１特徴量から１つを読み出し、読み出した第１特徴量とサンプル画像から抽出された第３特徴量を用いて、サンプル画像を色補正する。ここで、第３特徴量は、第１特徴量と同様に特徴量記憶手段に事前に記憶してもよく、第３画像を補正するたびに第３特徴量を抽出してもよい。第３特徴量を記憶しておく構成によれば、画像補正するたびに第３特徴量を抽出する必要がないので、画像処理装置の処理負荷の軽減を図ることができる。また、第３特徴量を記憶しておかない構成によれば、記憶容量の削減を図ることができ、記憶容量の圧迫を防止することができる。また、第３特徴量は、上述した第２特徴量と同様の種類のものでよい。

次に、サンプル画像の色補正について説明する。読み出した第１特徴量として、以下の情報を含むものとする。
・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
・Ｒ領域が占める割合：ｓＲａｔｅＲ
・Ｇ領域が占める割合：ｓＲａｔｅＧ
・Ｂ領域が占める割合：ｓＲａｔｅＢ
・Ｃ領域が占める割合：ｓＲａｔｅＣ
・Ｍ領域が占める割合：ｓＲａｔｅＭ
・Ｙ領域が占める割合：ｓＲａｔｅＹ

また、第３特徴量として、以下の情報を含むものとする。
・Ｒ領域の代表値：ｔＨｒ，ｔＳｒ，ｔＶｒ
・Ｇ領域の代表値：ｔＨｇ，ｔＳｇ，ｔＶｇ
・Ｂ領域の代表値：ｔＨｂ，ｔＳｂ，ｔＶｂ
・Ｃ領域の代表値：ｔＨｃ，ｔＳｃ，ｔＶｃ
・Ｍ領域の代表値：ｔＨｍ，ｔＳｍ，ｔＶｍ
・Ｙ領域の代表値：ｔＨｙ，ｔＳｙ，ｔＳｙ
・Ｒ領域が占める割合：ｔＲａｔｅＲ
・Ｇ領域が占める割合：ｔＲａｔｅＧ
・Ｂ領域が占める割合：ｔＲａｔｅＢ
・Ｃ領域が占める割合：ｔＲａｔｅＣ
・Ｍ領域が占める割合：ｔＲａｔｅＭ
・Ｙ領域が占める割合：ｔＲａｔｅＹ

まず、Ｈ値における変換処理について説明する。第３特徴量中のＨ値の代表値をＸ軸にとり、第１特徴量中の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７に示す色相補正テーブルを作成する。図７に示す色相補正テーブルは、第３特徴量中のＨ値を「Ｈ」としてＸ軸にとり、第１特徴量中のＨ値を「Ｈ’」としてＹ軸にとったものである。ここで、Ｈ’＞３６０の場合は、Ｈ’＝Ｈ’−３６０とする。

そして、サンプル画像のぞれぞれの画素のＨ値に対し、上記色相補正テーブルを適用することによって、Ｈ値が補正される。より具体的には、補正後のＨ’は、以下の式で定義することができる。

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。

Ｈ＜ｉＨｒのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｔＨｍ−３６０，ｓＨｍ−３６０）
（ｘ２，ｙ２）= （ｔＨｒ，ｓＨｒ）

ｉＨｒ≦Ｈ＜ｉＨｙのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｔＨｒ，ｓＨｒ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｔＨｙ，ｓＨｙ）

ｉＨｙ≦Ｈ＜ｉＨｇのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｔＨｙ，ｓＨｙ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｔＨｇ，ｓＨｇ）

ｉＨｇ≦Ｈ＜ｉＨｃのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｔＨｇ，ｓＨｇ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｔＨｃ，ｓＨｃ）

ｉＨｃ≦Ｈ＜ｉＨｂのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｔＨｃ，ｓＨｃ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｔＨｂ，ｓＨｂ）

ｉＨｂ≦Ｈ＜ｉＨｍのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｔＨｂ，ｓＨｂ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｔＨｍ，ｓＨｍ）

ｉＨｍ≦Ｈのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｔＨｍ，ｓＨｍ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｔＨｒ＋３６０，ｓＨｒ＋３６０）

次に、サンプル画像の各画素のＳ値及びＶ値における補正について説明する。Ｓ値及びＹ値は、Ｈ値によって分割された領域ごとに値が変換される。例えば、Ｒ領域について、
Ｓ ≦ ｔＳｒのときは、
Ｓ’＝Ｓ×（ｓＳｒ÷ｔＳｒ） ・・・（式２）
Ｓ ＞ ｔＳｒのときは、
Ｓ’＝１＋（Ｓ−１）×｛（１−ｓＳｒ）÷（１−ｔＳｒ）｝ ・・・（式３）
Ｖ ≦ ｔＶｒのときは、
Ｖ’＝Ｖ×（ｓＶｒ÷ｔＶｒ） ・・・（式４）
Ｖ ＞ ｔＶｒのときは、
Ｖ’＝１＋（Ｖ−１）×｛（１−ｓＶｒ）÷（１−ｔＶｒ）｝ ・・・（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。

上記処理を、特徴量Ａ、特徴量Ｂの順に行い、画像補正されたサンプル画像を提示することにより、補正イメージが提示されることになる。このとき、図８に示すように、補正前画像と補正後画像を同時に表示してもよい。また、補正されたサンプル画像を複数同時に表示し、ユーザに選択させてもよい。

上述した処理により、ユーザの選択に基いて補正イメージが特定される。

また、図６に示した例においては、サンプル画像は１枚であったが、複数のサンプル画像を記憶しておいてもよい。

次に、図４のＳ１６における元画像の色補正処理について説明する。Ｓ１５で特定された第１特徴量及び元画像の第２特徴量を用いて、元画像を補正する。補正の方法は、上述したサンプル画像に対する補正方法と同じである。

次に、図４のＳ１７における、プリンタ１０に適するフォーマット（例えば、ＲＧＢ値）に変換するための変換式について説明する。なお、下記に示す変換式は一例であり、他の変換式で変換してもよいことはいうまでもない。

［ＨＳＶ⇒ＲＧＢ］
(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

上述した本発明の第１実施形態によれば、予め記憶しているサンプル画像に対し、予め記憶している第１特徴量及びサンプル画像から抽出した第３特徴量に基いてサンプル画像を補正し、ユーザによって選択されたサンプル画像に対応する第１特徴量を用いて画像補正を行う。また、上述した画像補正処理を行うことによって、Ｈ値に基いて分割された領域ごとに、元画像の色合いをお手本画像の色合いに画像補正することができる。また、第１特徴量の元となった画像は記憶せず、第１特徴量のみを記憶するから記憶容量を削減できる。

［画像補正処理の第２実施形態］
以下に説明する画像補正処理の第２実施形態においては、分割されたそれぞれの領域に対し、領域の大きさに基いて画像補正処理の一部を停止、また、変化量を制御することができる。これにより、ユーザがお手本画像の一部の色合いのみを元画像の色合いに反映させることができる。

本実施形態の基本処理のフローチャートを図９に示す。本実施形態の基本的な処理の流れは図４と同じであるが、第２特徴量抽出処理の後に、代表値再設定処理（Ｓ３７）が追加される。以下、代表値再設定処理について、図を参照しつつ説明する。

図１０は、本実施形態における代表値再設定処理のフローチャートである。Ｓ４１において、分割された領域が補正対象か否かを判別される。この処理では、当該領域が所定の条件を満たすか否かが判断される。

補正対象であると判断された場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）は、Ｓ４３に進む。補正対象でないと判断された場合（Ｓ４１：ＮＯ）は、Ｓ４２に進む。Ｓ４２では、代表値が再設定し、その後Ｓ４３に進む。代表値の再設定の方法は後述する。

Ｓ４３においては、全ての領域（６分割した場合は６つの領域）について、補正対象か否かが判断されたか否かを判別する。判別していない領域が残っている場合（Ｓ４３：ＮＯ）は、Ｓ４１に戻り処理を繰り返す。全ての領域についての判断が終了すると（Ｓ４３：ＹＥＳ）、代表値再設定処理を終了する。

［閾値Threを用いる方法］
上述した所定の条件として、分割された領域の大きさと閾値Threとの大小関係を用いることができる。元画像、または、お手本画像に占める割合が閾値Threより小さい場合に、その領域に係る元画像及びお手本画像の代表値を同じ値に変更し、当該変更された代表値を用いて上述した画素ごとの変換処理を行う。以下、この処理について説明する。代表値を以下のように再設定することができる。

ｓＲａｔｅＲ＜Thre または ｉＲａｔｅＲ＜Thre のときは、
ｓＨｒ＝０，ｓＳｒ＝０．５，ｓＶｒ＝０．５，
ｉＨｒ＝０，ｉＳｒ＝０．５，ｉＶｒ＝０．５

ｓＲａｔｅＧ＜Thre または ｉＲａｔｅＧ＜Thre のときは、
ｓＨｇ＝１２０，ｓＳｇ＝０．５，ｓＶｇ＝０．５，
ｉＨｇ＝１２０，ｉＳｇ＝０．５，ｉＶｇ＝０．５

ｓＲａｔｅＢ＜Thre または ｉＲａｔｅＢ＜Thre のときは、
ｓＨｂ＝２４０，ｓＳｂ＝０．５，ｓＶｂ＝０．５，
ｉＨｂ＝２４０，ｉＳｂ＝０．５，ｉＶｂ＝０．５

ｓＲａｔｅＣ＜Thre または ｉＲａｔｅＣ＜Thre のときは、
ｓＨｃ＝１８０，ｓＳｃ＝０．５，ｓＶｃ＝０．５，
ｉＨｃ＝１８０，ｉＳｃ＝０．５，ｉＶｃ＝０．５

ｓＲａｔｅＭ＜Thre または ｉＲａｔｅＭ＜Thre のときは、
ｓＨｍ＝３００，ｓＳｍ＝０．５，ｓＶｍ＝０．５，
ｉＨｍ＝３００，ｉＳｍ＝０．５，ｉＶｍ＝０．５

ｓＲａｔｅＹ＜Thre または ｉＲａｔｅＹ＜Thre のときは、
ｓＨｙ＝６０，ｓＳｙ＝０．５，ｓＶｙ＝０．５，
ｉＨｙ＝６０，ｉＳｙ＝０．５，ｉＶｙ＝０．５

上述した実施形態においては、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を採用した。また、Ｈ値においては、それぞれの領域の中間値を採用した。しかしながら、上述した代表値は一例であり、本発明は上記数値に限定されるものではない。

この値を利用して、画素ごとの変換を上述した変換式（式２）〜（式５）を用いることにより、Ｓ値及びＶ値においては値が変更されない。すなわち、例えばＲ領域に関して、Ｓ ≦ ｉＳｒのときは、上述した（式２）のとおり、

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、上述した式は、

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。

また、Ｈ値においては、図７においてプロットされる点が代表値に変更されるので、その領域における変換量を小さくすることができる。すなわち、上述した変更式（式１）を利用した場合であっても、代表値を変更させることによって変換量が小さくなる。

次に、閾値Threの決定方法について説明する。この値は、官能評価に基いて決定することができる。官能評価では、約６％以上の面積を占めていれば、その領域は知覚されやすいことを確認した。したがって、閾値Threとして、６％を採用することができる。ただし、本願発明は、閾値Threとして６％のものに限定されない。

また、他の領域に対して相対的に面積が大きい領域を抽出するよう閾値Threを決定してもよい。例えば、分割される領域の数が６であれば、その逆数である１／６を閾値Threとすることもできる。

本発明の一例として挙げた分割領域数である「６」は、色彩を表現する色域の１つであるＲＧＢ空間（頂点数８）から、無彩色である白と黒とを除いた頂点の数「６」と同じである。人が色彩を識別するには、色領域の数として６であれば充分であり、６より少なくすると、ユーザがお手本画像のように変換されていないと感じる恐れがある。また６より細かく分割すれば、より変換精度は高くなる。しかしながら、人には識別できなくなる可能性が高くなり、また、分割数の増加に伴い計算量も増える。プリンタを用いる場合、印刷結果として補正対象の画像を得るまでの時間が遅くなり、ユーザの不満も増加する可能性も高くなるので、分割される領域の数は６が好ましいと考えられる。

なお、上述した例においては、すべての領域において閾値を同一のものとしたが、領域ごとに閾値Threを変更するよう構成してもよい。

［最大領域の情報を用いる方法］
上述した手法では、閾値Threを設定し、当該閾値Threに基いて代表値の変更、すなわち、画像補正処理の停止、変換量の減少の制御を行った。ここで、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画像補正処理について以下説明する。

この場合、図１０のＳ４１において、元画像及びお手本画像のいずれにおいても最も面積が大きい領域であるか否かを所定の条件とすることができる。この場合は、以下の式によって代表値が再設定される。ここで、分割されたお手本画像の領域のうちお手本画像に占める割合が最も大きい領域の割合を、ｉＭａｘＲａｔｅとする。また、分割された元画像の領域のうち元画像に占める割合が最も大きい領域の割合を、ｓＭａｘＲａｔｅとする。

ｓＲａｔｅＲ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＲ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｒ＝０，ｓＳｒ＝０．５，ｓＶｒ＝０．５，
ｉＨｒ＝０，ｉＳｒ＝０．５，ｉＶｒ＝０．５

ｓＲａｔｅＧ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＧ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｇ＝１２０，ｓＳｇ＝０．５，ｓＶｇ＝０．５，
ｉＨｇ＝１２０，ｉＳｇ＝０．５，ｉＶｇ＝０．５

ｓＲａｔｅＢ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＢ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｂ＝２４０，ｓＳｂ＝０．５，ｓＶｂ＝０．５，
ｉＨｂ＝２４０，ｉＳｂ＝０．５，ｉＶｂ＝０．５

ｓＲａｔｅＣ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＣ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｃ＝１８０，ｓＳｃ＝０．５，ｓＶｃ＝０．５，
ｉＨｃ＝１８０，ｉＳｃ＝０．５，ｉＶｃ＝０．５

ｓＲａｔｅＭ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＭ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｍ＝３００，ｓＳｍ＝０．５，ｓＶｍ＝０．５，
ｉＨｍ＝３００，ｉＳｍ＝０．５，ｉＶｍ＝０．５

ｓＲａｔｅＹ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＹ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｙ＝６０，ｓＳｙ＝０．５，ｓＶｙ＝０．５，
ｉＨｙ＝６０，ｉＳｙ＝０．５，ｉＶｙ＝０．５

これにより、元画像及びお手本画像のいずれにおいても最も面積が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。

ここで、Ｂ領域のみを変換対象とした場合、図１１に示すような色相補正テーブルが作成されることになる。この色相補正テーブルにおいては、色空間上Ｂ領域に隣接するＣ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｃ＝１８０，ｓＨｃ＝１８０）とＢ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｂ，ｓＨｂ）とが直線で結ばれ、また、色空間上Ｂ領域に隣接するＭ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｍ＝３００，ｓＨｍ＝３００）とＢ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｂ，ｓＨｂ）とが直線で結ばれることになる。

このため、Ｈ値が１８０＜Ｈ≦２１０のＣ領域、及びＨ値が２７０＜Ｈ≦３００のＭ領域についても、変換されることになる。この変換量は、Ｂ領域に近い値ほど大きくなる。

上記のとおり、画像補正処理の第２実施形態においては、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。

［画像補正処理の第３実施形態］
上記画像補正処理の第２実施形態においては、変換対象としない領域のＨ値は、変換量が減少させることはできるものの、変換量をゼロとすることはできない。図１１に示すように、変換対象としない領域の代表値との線形補間されるため、他の領域の代表値の影響を受けるからである。

そこで、図１２に示すような色相補正テーブルを採用することができる。図１２は、Ｂ領域のみを変換対象とした場合の色相補正テーブルである。この図においては、変換対象の領域の数は１つであるが、複数の領域を補正対象とした場合であってもよい。

図１２においては、Ｂ領域以外のＨ値は、Ｈ’＝Ｈであるから、画像補正は行われない。Ｂ領域のＨ’値については、Ｂ領域中の最小値をＨmin，Ｂ領域中の最大値をＨmaxとすれば、以下の式で求めることができる。

Ｈ＜ｉＨのときは、
Ｈ’＝Ｈmin＋（ｓＨｂ−Ｈmin）×（Ｈ−Ｈmin）÷（ｉＨｂ−Ｈm in）

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。

上述したとおり、画像補正処理の第３実施形態においては、変換対象のＨ値のみを変換することができるから、画像補正の効果を大きくすることができる。

［画像補正処理の第４実施形態］
上記画像補正処理の第２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１３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。

本実施形態においては、図１４に示すように、各色領域における補正カーブを滑らかにすることで階調とびを防止できる。

本実施形態の具体的な処理について以下に説明する。図１５及び図１６を参照しつつＢ領域の一部の画像補正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。
本実施形態における補正されたＳ値（Ｓｂ’’）は、
− 変換対象領域のＨ値（Ｈ）、
− 変換対象とする領域のＨ値の代表値（Ｈｂｍｉｄ）、
− 変換対象となる画素のＨ値の色相座標位置に近い側の隣接領域（この場合は、Ｃ領域）にＨ値の代表値（Ｈｃｍｉｄ）、
− 上記式（２）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｂ領域の彩度補正テーブルを用いて算出された）変換対象領域のＳ値（Ｓｂ’、Ｈｂｍｉｄに対応するもの）、
− 上記式（３）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｃ領域の彩度補正テーブルを用いて算出された）隣接する領域のＳ値（Ｓｃ’、Ｈｃｉｄに対応するもの）、
を用いて、以下の式で求めることができる。

Ｓｂ’’ ＝ ｛（Ｈ−Ｈｃｍｉｄ）×Ｓｂ’＋（Ｈｂｍｉｄ−Ｈ）×Ｓｃ’｝÷
｛（Ｈｂｍｉｄ−Ｈｃｍｉｄ）｝ ・・・（式７）

また、本実施形態における補正されたＶ値（Ｖｂ’’）は、
− 変換対象領域のＨ値（Ｈ）、
− 変換対象とする領域のＨ値の代表値（Ｈｂｍｉｄ）、
− 変換対象となる画素のＨ値の色相座標位置に近い側の隣接領域（この場合は、Ｃ領域）にＨ値の代表値（Ｈｃｍｉｄ）、
− 上記式（４）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｂ領域の明度補正テーブルを用いて算出された）変換対象領域のＶ値（Ｖｂ’、Ｈｂｍｉｄに対応するもの）、
− 上記式（５）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｃ領域の明度補正テーブルを用いて算出された）隣接する領域のＳ値（Ｖｃ’、Ｈｃｉｄに対応するもの）、
を用いて、以下の式で求めることができる。

Ｖｂ’’ ＝ ｛（Ｈ−Ｈｃｍｉｄ）×Ｖｂ’＋（Ｈｂｍｉｄ−Ｈ）×Ｖｃ’｝÷
｛（Ｈｂｍｉｄ−Ｈｃｍｉｄ）｝ ・・・（式８）

上述した処理を、図１７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。

［補正イメージ作成の第２実施形態］
上述した本発明の第１実施形態においては、記憶したサンプル画像を用いて補正イメージを作成した。以下に示す補正イメージ作成の第２実施形態においては、サンプル画像を使用せずに、特徴量が示す画像補正の内容をユーザが直感的に把握できるよう提示するものである。基本的な処理の流れは、図４と同じであるが、Ｓ１４における補正イメージ特定の処理が異なるので、この点について詳細に説明する。

本実施形態においては、内部メモリには、図１８に示すとおり、複数の第１特徴量のみが記憶されている。すなわち、サンプル画像は記憶されていない。

次に、パッチ画像の生成方法について説明する。上述したとおり、第１特徴量には、それぞれの色領域におけるＨ値、Ｓ値、Ｖ値の代表値が含まれるのでこの情報を利用する。図１９に示すような６つの領域を有するパッチ画像を生成する。そして、６つの領域のそれぞれは、第１特徴量に含まれるＨ値、Ｓ値、Ｖ値の代表値によって決定される単色である。このパッチ画像を提示することにより、ユーザはどのような画像補正が行われるかを把握することができる。ここで、画像中に占める面積の割合が所定量より小さい領域について画像補正しない場合には、図２０に示すように、画像補正の対象ではない色領域を表示しないよう構成してもよい。

なお、図２０に示す例においては、Ｙ領域が画像補正されないことを示している。また、６つの色領域の配置は単なる一例であり、他の配置でもよい。本実施形態によれば、特徴量のみでパッチ画像を生成することができ、ユーザは画像補正のイメージを把握することができる。

また、パッチ画像の生成において、表示色の表示割合を、第１特徴量が有する領域の割合としてもよい。図２１に、第１特徴量が有する領域の割合を反映させたパッチ画像の一例を示す。図２１においては、Ｂ領域が大きく、Ｙ領域が狭いサンプル画像から取得した特徴量であることを直感的に把握することができる。

また、円グラフではなく、図２１に示すように、棒状のものでもよい。

上述したパッチ画像を利用した補正イメージの提示においては、ユーザは画像補正されるお手本の色の分布を直感的に把握することができる。

また、本発明における画像補正処理によれば、例えば、元画像として建物と空が写っている元画像に対し、空の青を鮮やかな海の青に変換したい場合は、お手本画像として鮮やかな海の写っている写真をスキャナで読み込むという作業によって、元画像の青色が鮮やかな海の青に補正することができる。

また、人の顔が映っている画像において、肌色を明るくしたい場合は、明るい肌色として移っている手のひら等の写真をスキャナで読み込むという作業によって、元画像の肌色を明るい肌色に補正することができる。

ユーザは、パラメータの入力等の必要がないので、何ら専門的な知識が必要とせず、画像補正のお手本となる画像を読み取らせるだけで、所望の画像補正を行うことができる。さらに、画像補正を行う領域を自動的に選択可能であるので、知覚されにくい領域の補正を中止または低減し、知覚されやすい領域のみを補正することもできる。

なお、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。例えば、スキャナからお手本画像を読み取ることに代えて、記憶媒体よりお手本画像として画像を読み取ることもできる。また、記憶媒体から元画像を読み取ることに代えて、スキャナより元画像を読み込むこともできる。例えば、画像処理装置として、スキャナおよびプリンタが搭載された複合機を実施形態としてあげたが、これに限らず、例えば、パーソナルコンピュータのような情報処理装置にて、画像補正を行い、情報処理装置に接続されたプリンタに印刷処理を行わせる構成であってもよい。

また、上述したフローチャートは単なる一例であり、上記処理と同等の結果を得ることできる処理であれば、他のフローチャートによって処理を実現してもよい。

また、上述した処理を実行するための画像処理方法としても本発明は実現可能である。さらに、当該画像処理方法をコンピュータで実行させるためのプログラム、及び、そのプログラムが記録された記録媒体としても本発明は実現可能である。

さらに、補正された元画像を印刷するのみならず、記憶媒体に記憶したり、他の装置に送信することも可能である。

画像処理装置の外観を示した図である。 画像処理装置の内部構成を示した図である。 ユーザの動作と画像処理装置の処理のフローを示した図である。 第１実施形態における基本処理のフローチャートである。 第２特徴量抽出処理のフローチャートである。 内部メモリに記憶される第１特徴量及びサンプル画像を示した図である。 色相補正テーブルを示した図である。 補正前及び補正後のサンプル画像の表示例を示した図である。 本発明の別の実施形態における基本処理のフローチャートである。 代表値再設定処理のフローチャートである。 色相補正テーブルを示した図である。 色相補正テーブルを示した図である。 彩度補正テーブルを示した図である。 彩度補正のカーブの変化を示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域における彩度補正テーブルを示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域における補正されたＳ値を示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域の一部が補正対象となることを示した図である。 内部メモリ記憶される第１特徴量を示した図である。 パッチ画像の一例を示した図である。 パッチ画像の一例を示した図である。 パッチ画像の一例を示した図である。 パッチ画像の一例を示した図である。

符号の説明

１ 画像処理装置
２ スキャナ
３ メモリスロット
４ 操作パネル
５ 排出口
６ 表示手段
１０ プリンタ

Claims (15)

1. 特徴量記憶手段、画像取得手段、画像記憶手段、特徴量抽出手段、画像補正手段、表示手段を備える画像処理装置において、
   前記特徴量記憶手段は、１又は複数種類の第１画像から抽出された１又は複数種類の第１特徴量を記憶し、
   前記画像取得手段は、第２画像を取得し、
   前記画像記憶手段は、第３画像を記憶し、
   前記特徴量抽出手段は、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出し、
   前記画像補正手段は、前記特徴量記憶手段に記憶された前記第１特徴量及び前記第３画像から抽出された第３特徴量に基いて、前記第３画像を画像補正し、
   前記表示手段は、前記画像補正された第３画像を表示し、
   前記画像補正手段は、ユーザによる所定の入力に応じて、１つの画像補正された第３画像を特定し、当該特定された第３画像の画像補正に用いられた前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記表示手段は、前記第３画像とともに、前記画像補正された第３画像を表示する、ことを特徴とする請求項１の画像処理装置。
3. 特徴量記憶手段、画像取得手段、特徴量抽出手段、画像生成手段、表示手段、特徴量選択手段、画像補正手段を備える画像処理装置において、
   前記特徴量記憶手段は、１又は複数種類の第１画像から抽出された１又は複数種類の第１特徴量を記憶し、
   前記画像取得手段は、第２画像を取得し、
   前記特徴量抽出手段は、前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出し、
   前記画像生成手段は、前記第１特徴量に基いて第３画像を生成し、
   前記表示手段は、前記第３画像を表示し、
   前記特徴量選択手段は、ユーザによって選択された第３画像の作成に用いられた前記第１特徴量を選択し、
   前記画像補正手段は、前記選択された第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する、
   ことを特徴とする画像処理装置。
4. 前記第１画像から色相に関する特徴量が抽出され、
   当該色相に関する特徴量に基いて前記第１画像を複数の領域に分割し、
   当該分割した領域ごとに、色相以外に関する特徴量が抽出され、
   当該分割した領域ごとに、色相以外に関する特徴量の代表値が抽出され、
   前記第１特徴量は、前記色相に関する特徴量の代表値及び前記色相以外に関する特徴量の代表値であり、
   前記画像生成手段は、前記第１特徴量に基いて表示色を決定し、前記複数の領域の分割数と同じ個数の表示色からなる画像を生成する、
   ことを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記色相に関する特徴量には、色相ごとに、当該色相の領域が当該特徴量の基となった前記第１画像全体に占める領域の割合が含まれ、
   前記第３画像を構成する表示色の面積の割合は、前記第１画像全体に占める割合と同一である、
   ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記色相以外に関する特徴量は、明度及び／または彩度に関する特徴量である、
   ことを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
7. 前記第１画像全体に占める領域の割合が所定量以下の領域に対応する表示色、及び、前記第２画像全体に占める領域の割合が所定量以下の領域に対応する表示色については、表示対象から除外する、
   ことを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理装置。
8. 前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基づいて、補正データを作成する補正データ作成手段を備え、
   前記画像補正手段は、前記補正データに基づいて前記第２画像を画像補正する、
   ことを特徴とする請求項１〜７いずれかに記載の画像処理装置。
9. 補正データ作成手段、をさらに有し、
   前記補正データ作成手段は、
   前記第１画像を分割した領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値、及び、前記色相以外に関する特徴量を抽出し、
   前記第２画像を分割した領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値、及び前記色相以外に関する特徴量を抽出し、
   前記第１画像の色相に関する特徴量の代表値及び前記第２画像の色相に関する特徴量の代表値に基いて色相補正データを作成し、
   前記画像補正手段は、
   前記第２画像の画素ごとの色相に関する特徴量を、前記色相補正データに基いて補正し、
   前記第２画像の画素ごとの色相以外に関する特徴量を、前記領域ごとの代表値に基いて補正する、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理装置。
10. 印刷制御手段をさらに有し、
    前記印刷制御手段は、前記画像補正された第２画像を印刷するための処理を行う、
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の画像処理装置。
11. 前記色相に関する特徴量は、ＨＳＶ空間におけるＨ値に基いて算出される、
    ことを特徴とする請求項４〜１０に記載の画像処理装置。
12. 第２画像を取得する画像取得ステップ、
    前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、
    画像記憶手段に記憶されている第３画像から抽出された第３特徴量、及び、特徴量記憶手段に記憶された第１特徴量に基いて、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第３画像を補正する第３画像補正ステップ、
    前記補正された第３画像を表示する表示ステップ、
    ユーザによる所定の入力に応じて、１つの画像補正された第３画像を特定し、当該特定された第３画像の画像補正に用いられた前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する第２画像ステップ、
    からなる画像処理方法。
13. 第２画像を取得する画像取得ステップ、
    前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、
    特徴量記憶手段に記憶されている第１特徴量に基いて第３画像を生成する画像生成ステップ、
    前記第３画像を表示する表示ステップ、
    ユーザによって選択された第３画像の作成に用いられた前記第１特徴量を選択する特徴量選択ステップ、
    前記選択された第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する画像補正ステップ、
    からなる画像処理方法。
14. コンピュータに、
    第２画像を取得する画像取得ステップ、
    前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、
    画像記憶手段に記憶されている第３画像から抽出された第３特徴量、及び、特徴量記憶手段に記憶された第１特徴量に基いて、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第３画像を補正する第３画像補正ステップ、
    前記補正された第３画像を表示する表示ステップ、
    ユーザによる所定の入力に応じて、１つの画像補正された第３画像を特定し、当該特定された第３画像の画像補正に用いられた前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する第２画像補正ステップ、
    を実行させるための画像処理プログラム。
15. コンピュータに、
    第２画像を取得する画像取得ステップ、
    前記第２画像に基いて第２特徴量を抽出する特徴量抽出ステップ、
    特徴量記憶手段に記憶されている第１特徴量に基いて第３画像を生成する画像生成ステップ、
    前記第３画像を表示する表示ステップ、
    ユーザによって選択された第３画像の作成に用いられた前記第１特徴量を選択する特徴量選択ステップ、
    前記選択された第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第２画像を画像補正する画像補正ステップ、
    を実行させるための画像処理プログラム。