JP2010088010A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＡＰＦにおいて補正が施されない画像に対しても、一定の補正を行うことを可能とする。
【解決手段】判定部２２は、処理の対象となる対象画像が写真画像であるか否かを、画像特徴情報生成部２１により生成された画像特徴情報に基づいて判定する。補正部２３は、対象画像が写真画像であると判定された場合、対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正を行う。また補正部２３は、写真画像ではないと判定された場合、対象画像に対して、予め決められた所定の補正を行う。
【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

パーソナルコンピュータなどのホストと接続することなく、メモリカードなどの可搬性の記録媒体から画像データを読み出し、印刷を実行するダイレクトプリンタがある。

ダイレクトプリンタには、写真画像に対してその画質を自動的に補正する、ＡＰＦ（Auto Photo Fine）と呼ばれる機能を有するものがある。このＡＰＦによれば、印刷の対象となっている写真画像に対して、その特徴量に応じて、彩度、明度、コントラスト等の補正が行われる（特許文献１参照）。

特開２０００−１６５６４７号公報

ところで、ＡＰＦは写真画像を対象としているため、印刷の対象が写真画像ではないと判定された場合、エラーとなってＡＰＦは実行されない。

写真画像は、一般的に、使用されている色数が多く、彩度もある程度高い等の特徴を有することから、写真画像であるか否かの判定は、例えば印刷の対象がそれらの特徴を有しているか否かに基づいて行われる。しかしながら被写体の種類や撮像の方法によっては、この一般的な特徴を有さない写真画像もある。従ってそのような写真画像が印刷の対象となった場合、エラーとなってＡＰＦが実行されず補正が施されないことから、例えば地味な色合いのままで印刷されることがある。

本発明は、上述した従来の課題を鑑み、ＡＰＦの対象とならない画像に対しても、一定の補正が行われるようにすることを目的とする。

本発明の画像処理装置は、処理の対象となる対象画像が写真画像であるか否かを判定する判定手段と、写真画像であると判定された場合、対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正を行う第１の補正手段と、写真画像ではないと判定された場合、対象画像に対して、予め決められた所定の補正を行う第２の補正手段とを有することを特徴とする。

予め決められた所定の補正は、写真画像に対して良好な補正であるようにすることができる。

予め決められた所定の補正は、所定の補正量だけ彩度と明度を増加させる補正であるようにすることができる。

判定手段は、対象画像が写真画像ではないと判定した場合、対象画像は、グラフ画像、モノクロ画像、又はそれらのいずれでもないその他の画像であるかを判定し、第２の補正手段は、対象画像がグラフ画像であると判定された場合、対象画像に対して、所定の補正量だけ彩度を増加させる補正を行い、対象画像がモノクロ画像であると判定された場合、対象画像に対して、所定の補正量だけコントラストを増加させる補正を行い、対象画像がその他の画像であると判定された場合、対象画像に対して、所定の補正量だけ彩度と明度を増加させる補正を行うことができる。

本発明の画像処理方法は、処理の対象となる対象画像が写真画像であるか否かを判定する判定ステップと、写真画像であると判定された場合、対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正を行う第１の補正ステップと、写真画像ではないと判定された場合、対象画像に対して、予め決められた所定の補正を行う第２の補正ステップとを含むことを特徴とする。

本発明のプログラムは、対象画像が写真画像であるか否かを判定する判定ステップと、写真画像であると判定された場合、対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正を行う第１の補正ステップと、写真画像ではないと判定された場合、対象画像に対して、予め決められた所定の補正を行う第２の補正ステップとを含む画像処理をコンピュータに実現させることを特徴とする。

本発明においては、対象画像が写真画像であるか否かが判定され、写真画像であると判定された場合、対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正が行われ、写真画像ではないと判定された場合、対象画像に対して、予め決められた所定の補正が行われる。

本発明によれば、ＡＰＦの対象とならない画像に対しても、一定の補正が行われ、例えば見栄えのよい画像を提供することができる。

以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明を適用したプリンタ１のハードウェアの構成例を示すブロック図である。このプリンタ１は、メモリカード１８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。なおカラー印刷だけでなく、モノクロ印刷も可能である。

プリンタ１は、ＣＰＵ１１、内部メモリ１２、操作部１３、表示部１４、プリンタエンジン１５、及びカードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１６を備えている。

ＣＰＵ（central processing unit）１１は、各部を制御して、内部メモリ１２に格納されているプログラムに応じて各種の処理を実行する。

例えばＣＰＵ１１は、処理（この例の場合、印刷）の対象とされた画像（以下、対象画像ＴＩと称する）が写真画像である可能性が高い画像であってＡＰＦの対象となる画像（以下、ＡＰＦ対象画像と称する）であるか否かを判定し、ＡＰＦ対象画像であると判定した対象画像ＴＩに対しては、ＡＰＦを行う（即ち対象画像ＴＩの特徴量に応じた所定の補正を行う）。一方ＡＰＦ対象画像ではないと判定した対象画像ＴＩに対しては、ＣＰＵ１１は、予め定められた所定の補正を行う。以下、この一連の処理を、画像補正処理Ｚ１と称する。

例えばＡＰＦ対象画像ではないと判定された対象画像ＴＩも、写真画像である可能性があるので、このようにＡＰＦ対象画像ではないと判定された対象画像ＴＩに対しても予め決められた所定の補正を行うようにしたので、ＡＰＦ対象画像ではないと判定された対象画像ＴＩ（写真画像）に対しても、一定の補正を施すことができ、見栄えがよい写真画像を生成することができる。

内部メモリ１２は、ＣＰＵ１１が実行する各種プログラムや各種データを格納しているＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＣＰＵ１１が実行対象とするプログラムやデータを一時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）によって構成されている。

操作部１３は、ボタンやタッチパネル等から構成され、ユーザによる操作内容をＣＰＵ１１に通知する。

表示部１４は、例えば液晶ディスプレイより構成され、ＣＰＵ１１から供給されたデータに対応する画像を表示する。

プリンタエンジン１５は、ＣＰＵ１１から供給された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１６は、カードスロット１７に挿入されたメモリカード１８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、この例では、メモリカード１８にＲＧＢデータとしての画像データが格納されており、プリンタ１は、カードインターフェース１６を介してメモリカード１８に格納された画像データの取得を行う。

上述したプリンタ１の各構成要素は、バス１９を介して互いに接続されている。なおプリンタ１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るとしてもよい。

図２は、画像補正処理Ｚ１を実行するためのプリンタ１の機能的構成例を示すブロック図である。この機能は、ＣＰＵ１１が内部メモリ１２に記憶されている所定のプログラムを実行することより実現可能となる。

画像特徴情報生成部２１は、操作部１３に対するユーザ操作により選択された印刷の対象とされた対象画像ＴＩの画像データ（例えば、２５６０画素×１９２０画素の２４ｂｉｔカラーの画像データ）を、メモリカード１８から読み出すとともに、その画像データの解像度を変換することにより、ＱＶＧＡ（Quarter Video Graphics Array）（例えば、３２０画素×２４０画素）の画像データ（以下、作業画像データＷＤと称する）を生成する。そして画像特徴情報生成部２１は、作業画像データＷＤのＲＧＢデータについて、輝度値、Ｒ成分、Ｇ成分、又はＢ成分等を対象として画素数を集計し、それぞれについてヒストグラムを生成する。

判定部２２は、画像特徴情報生成部２１により生成された対象画像ＴＩについてのヒストグラム等に基づいて、対象画像ＴＩがＡＰＦ対象画像であるか否かを判定する。また判定部２２はこの例では、対象画像ＴＩがＡＰＦ対象画像ではないと判定した場合、対象画像ＴＩが、例えばコンピュータソフトウエア等により作成された図表等の画像（以下、グラフ画像と称する）であるか、若しくはモノクロ画像である否か、又はグラフ画像及びモノクロ画像のいずれでもないその他の画像であるかを判定する。

補正部２３は、対象画像ＴＩがＡＰＦ対象画像であると判定された場合、ＡＰＦを行う（即ち対象画像ＴＩの特徴量に応じた補正を行う）。補正部２３は、ＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合、グラフ画像、モノクロ画像、又はグラフ画像及びモノクロ画像のいずれでもないその他の画像のそれぞれに対して、予め決められた所定の補正を行う。

出力制御部２４は、ＡＰＦ又は予め決められた所定の補正が施された対象画像ＴＩから表示データ又は印刷データを生成し、表示データを表示部１４に供給して表示させたり、印刷データをプリンタエンジン１５に供給して、印刷データに基づく画像の印刷を実行させる。

図３は、画像補正処理Ｚ１の流れを示すフローチャートである。このフローチャートを参照して、画像補正処理Ｚ１について説明する。

ステップＳ１において、判定部２２は、対象画像ＴＩの特徴情報を取得する。この例の場合、画像特徴情報生成部２１によって生成された対象画像ＴＩのヒストグラムが取得される。

ステップＳ２において、判定部２２は、取得したヒストグラムのピーク点を検出する。なおピーク点の検出は、例えば、ヒストグラムの微分値及び２次微分値を計算することによって行われる。

図４は、ピーク点及び後述する極大点を示す図である。図４の左側には、ステップＳ１で取得された１つのヒストグラムの一部から検出されたピーク点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４が示されている。

図３に戻りステップＳ３において、判定部２２は、極大点を検出する。具体的には、各ピーク点について、隣の谷点との高さ方向の距離（即ち度数の差）が所定の閾値Ｌ以上あるか否かが判定され、閾値Ｌ以上あると判定されたピーク点が極大点とされる。

図４の例の場合、図４の左側に示すように、ピーク点Ｐ１と、隣の谷点Ｖ１との高さ方向の距離ｈ０が閾値Ｌより長いので、ピーク点Ｐ１は極大点となる。ピーク点Ｐ４も、同様に、隣の谷点Ｖ４との高さ方向の距離ｈ６が閾値Ｌより長いので、極大点となる。

一方、ピーク点Ｐ２は、隣の谷点Ｖ１及び谷点Ｖ２との高さ方向の距離ｈ１，ｈ２がいずれも閾値Ｌより短いので、極大点とはならない。同様に、ピーク点Ｐ３は、隣の谷点Ｖ２及び谷点Ｖ３との高さ方向の距離ｈ３，ｈ４がいずれも閾値Ｌより短いので、極大点とはならない。

即ち図４の例の場合、図４の右側に示すように、ピーク点Ｐ１及びピーク点Ｐ４が、極大点として検出される。なお図４における、ピーク点間や極大点間は、度数の分布状態を見やすくするために直線で結び付けられている。後述する図５においても同様である。

図３に戻りステップＳ４において、判定部２２は、対象画像ＴＩがＡＰＦ対象画像であるか否かを判定する。具体的には、「作業画像データＷＤの全画素数の２５％の数以上の度数を有している極大点が２個以上存在する」（以下、この条件を、適宜、条件Ｊ1と称する）、及び「作業画像データＷＤの全画素数の８０％以上の数の画素の彩度が０である（以下、この条件を、適宜、条件Ｊ2と称する）を満たすか否かが判定される。

「作業画像データＷＤの全画素数の２５％の数以上の度数を有している極大点が２個以上存在する」画像（即ち条件Ｊ1を満たす画像）は、使用される色が限られている画像であり、また「作業画像データＷＤの全画素数の８０％以上の数の画素の彩度が０である」画像（即ち条件Ｊ2を満たす画像）は、彩度が低い画像であるので、条件Ｊ1及び条件Ｊ2の両方を満たす画像、又はいずれか一方の条件を満たす画像は、写真画像でない可能性がある。そこで条件Ｊ1及び条件Ｊ2の両方、又はいずれか一方を満たす場合、そのときの対象画像ＴＩはＡＰＦ対象画像ではないと判定される。なおＲ，Ｇ，Ｂのいずれも０である場合、彩度は０となる。

図５は、極大点の例を示す図である。図５には、１１個の極大点Ｗ１１からＷ２１が示されている。図５中、縦軸に沿って付された「２５％の数」に対応して横軸に並行に引かれた破線は、作業画像データＷＤの全画素数の２５％の数と同じ度数の位置を示している。即ち図５の例では、度数が、全画素数の２５％の数以上となっている極大点は、極大点Ｗ１６とＷ１８の２個あるので、対象画像ＴＩはＡＰＦ対象画像ではないと判定される。

「作業画像データＷＤの全画素数の２５％の数以上の度数を有している極大点が２個以上存在する」画像でもなく、「作業画像データＷＤの全画素数の８０％以上の数の画素の彩度が０である」画像でもない画像、即ち条件Ｊ1及び条件Ｊ2のいずれも満たさない画像は、写真画像である可能性が高い。そこで条件Ｊ1及び条件Ｊ2のいずれも満たさない場合、そのときの対象画像ＴＩはＡＰＦ対象画像であると判定される。

なお輝度値、Ｒ成分、Ｇ成分、及びＢ成分の全てのヒストグラムについて、条件Ｊ1，Ｊ2の判定を行うこともできるし、所定のヒストグラムについて判定することもできる。

図３に戻りステップＳ４で、対象画像ＴＩがＡＰＦ対象画像であると判定された場合、ステップＳ５からステップＳ７の処理で、ＡＰＦのための補正量が算出される。

即ちステップＳ５において、補正部２３は、作業画像データＷＤに対して顔認識処理を施す。具体的には、例えば、人物の向き（例えば、正面、左、右、上、下のそれぞれの方向）及びサイズが異なる複数の顔のテンプレートと画像データの一部の領域とのマッチング処理を行って、マッチング率が高い部分に顔が存在すると判定される。そして、検出された顔の画像データ中の位置及び範囲を示す情報が取得される。なお、テンプレートを使用するのではなく、例えば、目、鼻、口等の特徴部分を抽出し、これらの位置関係から顔を認識するようにしてもよい。

ステップＳ６において、補正部２３は、顔認識処理結果に基づいて、シーン（画像データの主たる被写体の種類）を判定する。即ち補正部２３は、例えば、画像データの主たる被写体が人物であるか、風景であるか、又は、夜景であるかを判定する。なお、人物か否かは顔認識処理結果から判断され、風景及び夜景については、画像データを一定の割合でサンプリングして生成したデータの色相等の分布に基づいて判断される。

ステップＳ７において、補正部２３は、ステップＳ６でのシーン判定の結果、及び対象画像ＴＩの特徴量に基づいて、実行する補正を決定する。具体的には、シーンが人物である場合には、被写体の人物の肌色について、それが最適な範囲に収めるような補正量が算出される。また、シーンが風景である場合には、被写体の植物等の緑色及び空又は海の青色について、それが最適な範囲に収めるような補正量が算出される。さらに、シーンが夜景である場合には、色かぶりやコントラストについて、被写体の夜景が鮮やかになるような補正量が算出される。このように対象画像ＴＩの特徴量に基づいて実行する補正が決定される。

ステップＳ４で、対象画像ＴＩはＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合、ステップＳ８において、判定部２２は、対象画像ＴＩはグラフ画像であるか否かを判定する。具体的には、「作業画像データＷＤの全画素数の２５％の数以上の度数を有している極大点が２個以上存在する」（条件Ｊ1）を満たすか否かが判定される。

例えば図表を作成するためのコンピュータソフトウエアにより作成された図表等のグラフ画像は、使用される色が限られていることが多い。そこで「作業画像データＷＤの全画素数の２５％の数以上の度数を有している極大点が２個以上存在する」場合、使用されている色が限られているので、条件Ｊ1を満たす対象画像ＴＩはグラフ画像であると判定される。

ステップＳ８で、対象画像ＴＩがグラフ画像であると判定された場合、ステップＳ９において、補正部２３は、彩度について、その補正量を、この例の場合、３０だけ増加させるための補正量（＋３０）とする。

ステップＳ８で、対象画像ＴＩはグラフ画像ではないと判定された場合、ステップＳ１０において、判定部２２は、対象画像ＴＩはモノクロ画像であるか否かを判定する。具体的には「作業画像データＷＤの全画素数の８０％以上の数の画素の彩度が０である」（条件Ｊ2）を満たすか否かが判定される。

グレースケールの彩度は値０となるので、モノクロ画像では、彩度が０の画素が多い。そこで「作業画像データＷＤの全画素数の８０％以上の数の画素の彩度が０である」対象画像ＴＩはモノクロ画像であると判定される。

ステップＳ１０で、対象画像ＴＩがモノクロ画像であると判定された場合、ステップＳ１１において、補正部２３は、コントラストについて、その補正量を、この例の場合、３０だけ増加させるための補正量（＋３０）とする。

ステップＳ１０で、対象画像ＴＩがモノクロ画像でもないと判定された場合、ステップＳ１２において、補正部２３は、彩度及び明度について、その補正量を、この例の場合、彩度を３０だけ増加させるための補正量（＋３０）及び彩度を１５だけ増加させるための補正量（＋１５）とする。

ステップＳ７、ステップＳ９、ステップＳ１１、又はステップＳ１２で、実行する補正を決定したとき、補正部２３は、ステップＳ１３において、決定した補正を実行する。即ちＡＰＦ対象画像と判定された場合、対象画像ＴＩの特徴量等から算出された補正量に基づく明度、コントラスト、又は彩度等の補正（即ち特徴量に応じた補正）が行われる。一方、ＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合、彩度を３０だけ増加させる補正、コントラストを３０だけ増加させる補正、又は彩度を３０だけ増加させるとともに明度を１５だけ増加させる補正（即ち対象画像ＴＩの特徴量によらない、予め決められた所定の補正）が行われる。

なお彩度を増加させる補正は、例えば画素値を変換することによって行われる。具体的には、補正前の画素値をＲ，Ｇ，Ｂとし、補正後の画素値をＲ’，Ｇ’，Ｂ’とし、輝度をＹ（＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ）とし、また、補正係数をα（＞１）とすると、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’と、Ｒ，Ｇ，Ｂとの関係は以下の式で表される。補正係数αは、彩度の増加量（この例の場合、３０）に応じた値である。即ち補正係数αを、彩度の増加量である３０に応じた値にして、下記の式を満たすように画素値を変換することによって行われる。

Ｒ’＝Ｒ＋（Ｒ−Ｙ）×α ・・・（１）
Ｇ’＝Ｇ＋（Ｇ−Ｙ）×α ・・・（２）
Ｂ’＝Ｂ＋（Ｂ−Ｙ）×α ・・・（３）

コントラストを増加させる補正は、例えば、ガンマ補正を行うことにより実現できる。また明度を増加させる補正は、例えば、画像内の全画素に対して、指定された値（この例の場合、３０）だけ画素値を増加して出力することにより実現される。

以上のように、対象画像ＴＩがＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合、予め決められた所定の補正を行うようにしたので、ＡＰＦ対象画像ではないと判定された対象画像ＴＩに対しても一定の補正を行うことができ（ステップＳ９，Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）、見栄えのよい画像を生成することができる。

またグラフ画像であると判定された対象画像ＴＩには、一定量だけ彩度を増加させる補正を（ステップＳ９）、モノクロ画像であると判定された対象画像ＴＩには、一定量だけコントラストを増加させる補正を行うようにしたので（ステップＳ１１）、見栄えのよいグラフ画像及びモノクロ画像を生成することができる。

ＡＰＦは、写真画像を対象としているため、例えば中間色に補正がかかる傾向がある。グラフ画像は、中間色が少ないので、このようなグラフ画像に対してＡＰＦが実行されると、色が濁って見えにくい画像が生成される。そこでこのようにグラフ画像に対しては単に一定量だけ彩度を増加させる補正を行うことで、見栄えのよいグラフ画像を生成することができる。またモノクロ画像は、色合いによるコントラストの差がないので、このように一定量だけコントラストを増加させる補正を行うことで、見栄えのよいモノクロ画像を生成することができる。

またグラフ画像及びモノクロ画像でもないと判定された対象画像ＴＩには、一定量だけ彩度と明度を増加させる補正を行うようにしたので、被写体や撮像条件等によってＡＰＦ対象画像ではないと判定された写真画像に対しても、一定の補正を行うことができる。

例えば真っ白な壁を撮像した結果得られる写真画像は、色数が少ないのでＡＰＦ対象画像ではないと判定される可能性がある。しかしながら上述した画像補正処理Ｚ１では、そのような写真画像がＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合でも、一定の補正を施すことができるので、見栄えのよい画像を生成することができる。また所謂専門家ではないユーザによる撮像の結果得られる写真画像は、彩度と明度が低いことが多いので、このように彩度と明度を一定量増加させる補正を行うことにより、見栄えのよい写真画像を生成することができる。なお被写体が風景である場合、コントラストを上げることで見栄えの良いものとすることができるが、人物が被写体の場合は、コントラストを下げた方がよい場合が多い。そこでいまの例では、対象画像ＴＩの被写体が特定されていないことから、コントラストの調整は行わない。

なお以上においては、「作業画像データＷＤの全画素数の２５％の数以上の度数を有している極大点が２個以上存在する」画像（即ち条件Ｊ1を満たす画像）をグラフ画像としたが（ステップＳ８）、「作業画像データＷＤの全画素数の７５％以上の数の画素の輝度値が０又は２５５である」画像、又はＹＲＧＢヒストグラムのいずれかの階調数（ヒストグラムの階級の数）が６４より小さい」画像を、グラフ画像とすることもできる。

また以上においては、ＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合、グラフ画像又はモノクロ画像であるか否かが判定され、グラフ画像又はモノクロ画像毎に、予め決められた所定の補正が行われるようにしたが、ＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合には、一律的に、例えば彩度と明度を増加させる補正を行うようにすることもできる。

図６は、このようにＡＰＦ対象画像ではないと判定された場合において彩度と明度を増加させる補正を行うようにした画像補正処理Ｚ１の流れを示すフローチャートである。この処理は、図３のフローチャートにおけるステップＳ８からステップＳ１１の処理が省略されたものである。そのためその詳細な説明は省略するが、この例の場合、ステップＳ５４において、「作業画像データＷＤの全画素数の５％の数以上の度数を有している極大点が１０個以上存在する」画像が、ＡＰＦ対象画像ではないと判定される。

また以上においては、グラフ画像であると判定した画像に対しては彩度を一定量増加させる補正、モノクロ画像であると判定した画像に対してはコントラストを一定量増加させる補正を行ったが、グラフ画像又はコントラスト画像を見栄えのよいものにする補正であれば、他の補正であってもよい。またグラフ画像及びモノクロ画像でもないとした画像に対しては、彩度と明度を一定量増加させる補正を行ったが、写真画像を見栄えのよいものにする補正であれば、他の補正であってもよい。

また以上においては、インクジェット方式のプリンタ１を例として説明したが、インクジェット方式以外のプリンタにも適用するとともに、画像をユーザに提示するものであれば、デジタルカメラやフォトビューアーにも適用することができる。

また以上においては、図３及び図６に示す処理を、プリンタ１において実行するようにしたが、例えば、プリンタ１に接続されているホストコンピュータにおいて実行することも可能である。

また上記の処理機能を、コンピュータによって実現することができる。その場合、プリンタ１が有すべき上述した機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラム若しくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

なお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よい。

本発明の実施の形態に係るプリンタのハードウェアの構成例を示すブロック図である。 図１に示すプリンタにおいて画像補正処理を実行するためのプリンタの機能的構成例を示すブロック図である。 図１に示すプリンタにおいて実行される画像補正処理の流れを示すフローチャートである。 ピーク点及び極大点を説明する図である。 極大点の例を示す図である。 図１に示すプリンタにおいて実行される他の画像補正処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１ プリンタ， １１ ＣＰＵ， １２ 内部メモリ， １３ 操作部， １４ 表示部， １５ プリンタエンジン， １６ カードＩ／Ｆ， １７ カードスロット， １８ メモリカード， ２１ 画像特徴情報生成部， ２２ 判定部， ２３ 補正部， ２４ 出力制御部

Claims (6)

1. 処理の対象となる対象画像が写真画像であるか否かを判定する判定手段と、
   写真画像であると判定された場合、上記対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正を行う第１の補正手段と、
   写真画像ではないと判定された場合、上記対象画像に対して、予め決められた所定の補正を行う第２の補正手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記予め決められた所定の補正は、写真画像に対して良好な補正である
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記予め決められた所定の補正は、所定の補正量だけ彩度と明度を増加させる補正である
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記判定手段は、前記対象画像が写真画像ではないと判定した場合、前記対象画像は、グラフ画像、モノクロ画像、又はそれらのいずれでもないその他の画像であるかを判定し、
   前記第２の補正手段は、前記対象画像が上記グラフ画像であると判定された場合、前記対象画像に対して、所定の補正量だけ彩度を増加させる補正を行い、前記対象画像が上記モノクロ画像であると判定された場合、前記対象画像に対して、所定の補正量だけコントラストを増加させる補正を行い、前記対象画像が上記その他の画像であると判定された場合、前記対象画像に対して、所定の補正量だけ彩度と明度を増加させる補正を行う
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
5. 処理の対象となる対象画像が写真画像であるか否かを判定する判定ステップと、
   写真画像であると判定された場合、上記対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正を行う第１の補正ステップと、
   写真画像ではないと判定された場合、上記対象画像に対して、予め決められた所定の補正を行う第２の補正ステップと
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
6. 処理の対象となる対象画像の補正を行う画像処理をコンピュータに実現させるプログラムであって、
   上記対象画像が写真画像であるか否かを判定する判定ステップと、
   写真画像であると判定された場合、上記対象画像に対して、その画像の特徴量に応じた補正を行う第１の補正ステップと、
   写真画像ではないと判定された場合、上記対象画像に対して、予め決められた所定の補正を行う第２の補正ステップと
   を含む画像処理をコンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。

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