JP2010173323A - 印刷装置 - Google Patents

Abstract

【課題】類似する複数の画像の中から評価の高い好ましい画像を選択するのは大変煩雑であった。また、かかる画像を選択して印刷が完了するまでに比較的長時間を要していた。
【解決手段】複数の画像の中から、推奨画像を選択して印刷するための印刷装置であって、各画像について、所定の評価項目に基づき第１の評価値を定める評価値決定部と、複数の画像を、類似する画像のグループに分類する分類処理をするグループ化処理部と、各グループについて、そのグループに属する画像の中から、第１の評価値に基づき、推奨画像を決定する推奨画像決定部と、決定された推奨画像を印刷する印刷処理部と、を備える印刷装置。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数の画像を類似する画像のグループに分類すると共に、各グループの推奨画像を印刷するための技術に関する。

近年、デジタルカメラや携帯電話に用いられる記憶媒体として、大容量のメモリカードが普及している。この大容量のメモリカードは多数の画像を記憶し得るため、メモリカードに多数の画像が記憶されている場合に、これら多数の画像の中から所望する画像を選択するのは、ユーザにとって煩雑であった。そこで、メモリカードに記憶されている多数の画像の中から、ユーザの所望する画像を抽出して印刷する印刷装置が提案されている（下記特許文献１参照）。

特開２００５−３０１００８号公報

上記特許文献１に記載の印刷装置（写真プリンタ装置）は、メモリカードに記録されている画像の中から人物が写っている画像を抽出して表示部に表示すると共に、ユーザが表示部に表示された画像を見ながら所望の画像を選択した場合に、かかる選択された画像を印刷するようにしている。

ここで、メモリカードに多数の画像データを記憶させることができる気軽さから、ユーザは、同一の被写体を同じような構図で何度も撮影する場合がある。かかる場合、例えば、被写体が人物であれば、メモリカードには、同じ人物を同じような構図で撮影した類似する画像が何枚も記憶されることとなる。

このように、同じ人物を撮影した類似する画像がメモリカードに多数記憶されている場合、上記特許文献１に記載の印刷装置では、これら類似する多数の画像が全て表示部に表示されることとなる。従って、ユーザは、これら類似する多数の画像の中から、印刷に値する好ましい画像を選択しなければならず、大変煩雑であるという問題があった。

また、上記特許文献１に記載の印刷装置では、メモリカードに記録されている各画像について、人物が写っているか否かを判定し、かかる判定を全ての画像について行った後に、人物が写っていると判定した画像を表示するようにしている。

ここで、人物が写っているか否かの判定は、各画像の画像データを解析して行うので、全ての画像について判定が終わるまでに比較的長時間を要することとなる。それ故、人物が写っていると判定した画像を表示するまでの待ち時間が比較的長くなってしまい、その結果、好ましい画像（人物が写っている画像）の印刷が完了するまでに比較的長時間を要するといった問題がある。

上述した問題は、メモリカードを利用する場合に限らず、一般に、複数の画像の中から好ましい画像のみを選択して印刷しようとする場合に共通する問題であった。

本発明は、複数の画像の中から好ましい画像のみを選択して印刷する処理を容易に実現できる技術を提供することを目的とする。

前述の課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の印刷装置は、複数の画像の中から、推奨画像を選択して印刷するための印刷装置であって、各画像について、所定の評価項目に基づき第１の評価値を定める評価値決定部と、前記複数の画像を、類似する画像のグループに分類する分類処理を実行するグループ化処理部と、各グループについて、そのグループに属する画像の中から、前記第１の評価値に基づき、前記推奨画像を決定する推奨画像決定部と、前記決定された推奨画像を印刷する印刷処理部と、を備えることを要旨とする。

このように、本発明の印刷装置では、複数の画像が類似する画像のグループに分類され、各グループについて、そのグループに属する画像の中から、所定の評価項目に基づき定められた第１の評価値に基づき、推奨画像が決定されて印刷されることとなるので、類似する複数の画像の中から好ましい画像のみを選択して印刷する処理を容易に実現することができる。

上記印刷装置において、前記複数の画像が時系列に並んだ複数の画像であり、前記グループ化処理部は、時間的に前記複数の画像を区切ることによって、前記分類処理を実行するようにしてもよい。

このようにすることで、複数の画像を類似する画像のグループに分類することができる。これは、以下の理由による。すなわち、同一人物などの同じ被写体について同じような構図で何度も撮影された場合、撮影日時が比較的近い類似する画像が多数得られることとなるので、上記のように、時間的に複数の画像を区切ることによって各グループに分類することができる。

上記印刷装置において、前記推奨画像決定部は、処理対象とする１つのグループについて前記推奨画像を決定するたびに、前記印刷処理部に対し、前記推奨画像の印刷処理を開始させると共に、前記グループ化処理部に対し、前記印刷処理部による前記推奨画像の印刷と並行して、次の処理対象とするグループを決定するための前記分類処理を実行させることが好ましい。

このようにすることで、全ての画像を対象に分類処理を行って、全ての画像を各グループに分類した上で、各グループの推奨画像を決定して印刷するといった逐次処理に比べて、印刷処理部が印刷処理を開始するまでの待ち時間を短縮することができる。その結果、全ての推奨画像の印刷が完了するまでに要する時間を、より短時間とすることができる。

上記印刷装置において、前記グループ化処理部は、前記分類処理を実行する場合に、時系列に並んだ順番で各画像を判定対象画像として、各画像の１つ前の前画像に類似するか否かを判定し、前記グループ化処理部は、前記判定対象画像が前記前画像に類似すると判定した場合に、前記判定対象画像を前記前画像の属する直前グループに分類し、前記判定対象画像が前記前画像に類似しないと判定した場合に、前記判定対象画像を前記直前グループとは異なる新たな新規グループに分類するようにしてもよい。

このようにすることで、各画像について、他の全ての画像とそれぞれ類似するか否かを判定してグループに分類する場合に比べて、より短時間で分類処理を完了することができる。

上記印刷装置において、前記グループ化処理部は、前記判定対象画像を前記直前グループに分類しようとする場合に、前記直前グループに属する画像の合計画像数を導出すると共に、前記合計画像数がＮａ個（Ｎａは２以上の所定の整数）よりも少ないか否かを更に判定し、前記合計画像数が前記Ｎａ個よりも少ないと判定した場合に、前記判定対象画像を前記直前グループに分類し、前記合計画像数が前記Ｎａ個以上であると判定した場合に、前記判定対象画像を前記直前グループに代えて前記新規グループに分類するようにしてもよい。

このようにすることで、各グループに属する画像の合計画像数を、最大でもＮａ個とすることができる。その結果、Ｎａ個を超える数の類似する画像群を２つ以上のグループに分類することができるので、かかる類似する画像群から２枚以上の推奨画像を決定して印刷することができる。そして、より多くの類似する画像群からは、より多くの推奨画像を決定して印刷することができるので、類似する画像を多数撮影した場合には、少数撮影した場合に比べて、より多くの推奨画像を印刷したいとするユーザの希望に応えることができる。

上記印刷装置において、前記グループ化処理部は、前記合計画像数が前記Ｎａ個以上であると判定した場合に、前記判定対象画像と共に、前記直前グループに属する画像のうち、所定数の画像を、前記直前グループに代えて前記新規グループに分類するようにしてもよい。

このようにすることで、１枚の画像のみが属するグループが生成されることを抑制することができる。従って、第１の評価値の高低に関わらず推奨画像が決定されてしまうことを抑制することができ、推奨画像として、より評価の高い画像を決定して印刷することができる。

上記印刷装置において、前記複数の画像は、それぞれ、本画像と前記本画像に対応するサムネイル画像とを含んでおり、前記グループ化処理部は、各画像のサムネイル画像に基づき、前記分類処理を実行し、前記評価値決定部は、各画像の本画像に基づき、前記第１の評価値を定めるようにしてもよい。

このようにすることで、本画像に比べて解像度が低くよりデータ量の少ないサムネイル画像に基づき分類処理が実行されるので、分類処理に要する時間を、本画像に基づき実行する場合に比べてより短時間とすることができる。その結果、推奨画像の決定に要する時間をより短時間とすることができる。

上記印刷装置において、前記複数の画像は、それぞれ、本画像と前記本画像に対応するサムネイル画像とを含んでおり、前記グループ化処理部は、各画像のサムネイル画像に基づき、前記分類処理を実行し、前記評価値決定部は、各画像のサムネイル画像に基づき、前記第１の評価値を定め、前記推奨画像決定部は、各グループに属する画像のうち、前記第１の評価値に基づき、前記推奨画像の候補となる推奨候補画像を決定すると共に、前記推奨候補画像の本画像を解析することにより第２の評価値を決定し、前記第２の評価値に基づいて前記推奨候補画像を前記推奨画像として決定するか否かを判定するようにしてもよい。

このようにすることで、本画像に比べて解像度が低くよりデータ量の少ないサムネイル画像に基づき、分類処理が実行され、また、第１の評価値が算出されるので、これらの分類処理や第１の評価値の算出処理に要する時間を、本画像に基づき実行される場合に比べてより短時間とすることができる。また、サムネイル画像に比べて解像度が高い本画像を解析して得られた第２の評価値に基づき、推奨候補画像を推奨画像として決定するか否かを判定するようにしているので、例えば、ピントぼやけ画像や露出不良の画像やコントラスト不良の画像など、高解像度でないと識別困難な失敗画像を、推奨画像として選択することを抑制することができる。

上記印刷装置において、前記所定の評価項目は、各画像の構図を評価するための項目と、各画像のピントぼやけの度合いを評価するための項目と、のうち、少なくともいずれか一方の項目を含むようにしてもよい。

このようにすることで、より構図の良い画像や、よりピントぼやけの度合いの低い画像を、推奨画像として決定して印刷することができる。

なお、本発明は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、推奨画像印刷方法及び印刷装置、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、その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、等の形態で実現することができる。

本発明の一実施例としてのプリンタの概要構成を示す説明図。 第１の実施例における推奨画像印刷処理によって推奨画像が選択される様子を模式的に示す説明図。 第１の実施例における推奨画像印刷処理の手順を示すフローチャート。 ＥＥＰＲＯＭ２８に記憶されている評価値テーブルＴＢＬを模式的に示す説明図。 カラーヒストグラムの差分積算値を算出する方法を模式的に示す説明図。 第２の実施例における推奨画像印刷処理の手順を示すフローチャート。 第３の実施例における推奨画像印刷処理の手順を示すフローチャート。 第３の実施例における推奨画像印刷処理によって推奨画像が選択される様子を模式的に示す説明図。 図６のステップＳ３００において実行されるピントぼやけ判定処理の手順を示すフローチャート。 ステップＳ４０４の処理で得られたＤＣＴ係数を模式的に示す説明図。 各周波数成分の積算係数値を示すグラフ。

以下、本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１の実施例：
Ｂ．第２の実施例：
Ｃ．第３の実施例：
Ｄ．ピントぼやけ判定処理：
Ｅ．変形例：

Ａ．第１の実施例：
Ａ１．プリンタの概要構成：
図１は、本発明の一実施例としてのプリンタの概要構成を示す説明図である。このプリンタ１００は、制御回路２０と、制御回路２０に接続されたプリンタエンジン１０，液晶ディスプレイ３０，操作パネル３１，メモリカードスロット３２，外部インタフェース部３３と、を備える。

プリンタエンジン１０は、図示せざるインクカートリッジを搭載したキャリッジ（図示省略）や、キャリッジ（図示省略）を駆動するモータなどを備えており、実際に印刷を実行する機能部である。液晶ディスプレイ３０は、各種メニュー画面を表示する機能部である。操作パネル３１は、ユーザが各種設定を行うために用いる操作ボタン（図示省略）を備えている。メモリカードスロット３２は、挿入されたメモリカードからデータを読み出すための機能部である。外部インタフェース部３３は、デジタルスチルカメラやコンピュータなどの機器を、ケーブルを介してプリンタ１００に接続するためのインタフェース群から成る。

制御回路２０は、ＣＰＵ２２と、ＲＯＭ２４と、ＲＡＭ２６と、ＥＥＰＲＯＭ２８と、を備えている。ＲＯＭ２４には、プリンタ１００の動作を全般的に制御するための制御プログラムが記憶されている。ＥＥＰＲＯＭ２８には、後述する評価値テーブルＴＢＬが記憶されている。

ＣＰＵ２２は、ＲＯＭ２４に記憶されている制御プログラムを実行することにより、グループ化処理部２２ａ，評価値決定部２２ｂ，推奨画像決定部２２ｃ，印刷制御部２２ｄ，デコード部２２ｅとして機能することとなる。なお、破線で示すピントぼやけ判定部２２ｆについては、第２の実施例において説明する。

印刷制御部２２ｄは、各種メニュー画面を液晶ディスプレイ３０に表示させ、また、メモリカードスロット３２に挿入されたメモリカードや、外部インタフェース部３３を介して接続された機器などから、画像データを読み込む機能部である。さらに、印刷制御部２２ｄは、操作パネル３１を用いて指定された印刷用紙サイズや、読み込んだ画像データに基づき、プリンタエンジン１０を制御して印刷を実行させる機能も有している。

デコード部２２ｅは、メモリカードなどから読み込んだ画像データが、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）などの圧縮方式で圧縮されている場合に、展開して元の画像を得るための機能部である。なお、グループ化処理部２２ａ，評価値決定部２２ｂ，推奨画像決定部２２ｃについては後ほど詳しく説明する。

以上の構成のプリンタ１００では、推奨画像印刷処理が実行されることにより、メモリカードなどに記憶されている複数の画像が、類似する画像のグループに分類されると共に、それぞれのグループの中から評価の高い画像が推奨画像として選択されて印刷される。

そして、前述のグループ化処理部２２ａは、複数の画像を類似する画像のグループに分類する機能部であり、評価値決定部２２ｂは、各画像の評価値を定める機能部であり、推奨画像決定部２２ｃは、各グループの推奨画像を選択する機能部である。

Ａ２．推奨画像印刷処理の概要：
図２は、第１の実施例における推奨画像印刷処理によって推奨画像が選択される様子を模式的に示す説明図である。図２では、メモリカードなどに記憶されている複数の画像が撮影日時の順序で並べられている。なお、これら複数の画像を、説明の便宜上、撮影日時の順序で「画像１」，「画像２」，「画像３」・・・と呼ぶものとする。また、太い実線の画像は推奨画像を示す。

同じ被写体を同じような構図で何枚も撮影した場合、撮影日時が比較的近い類似する画像が多数得られることとなる。従って、複数の画像を撮影日時で並び替えると、図２に示すように類似する画像が並ぶこととなる。そこで、推奨画像印刷処理では、メモリカードなどに記憶されている複数の画像を、撮影日時の順序で並べると共に、撮影日時の早いものから順番に１枚ずつ、１つ前の画像と類似するか否かを判定するようにする。そして、類似する場合には、１つ前の画像が属するグループに処理対象の画像を分類し、一方、類似しない場合には、処理対象の画像を新たなグループに分類するようにする。

具体的には、例えば、図２に示す画像１をグループ「001」に分類した後に、画像２について、１つ前の画像１に類似すると判定した場合、画像２を画像１が属するグループ「001」に分類するようにする。また、例えば、画像３について、１つ前の画像２に類似しないと判定した場合に、画像３を画像２が属するグループ「001」ではなく、新たなグループ「002」に分類するようにする。このようにして各画像を分類していくと、画像が新たなグループに分類された段階で、１つ前の画像が属するグループの画像は全て決定することとなる。

そして、各画像について、評価値を算出し、前述のようにして１つのグループの画像が決定された段階で、そのグループの画像の中から、評価値の最も高い画像を推奨画像として選択する。

具体的には、例えば、前述のようにして画像３が新たなグループ「002」に分類されると、グループ「001」に属する画像は、画像１及び画像２の２枚に決定することとなる。そして、これら画像１及び画像２の評価値を比較して、画像２の評価値が、画像１の評価値に比べてより高い場合には、画像２がグループ「001」の推奨画像として選択されることとなる。そして、グループ「001」の推奨画像として画像２が選択されると、この画像２の印刷処理を行いつつ、画像４，画像５，・・・と、順次上述したグループの分類を行っていく。その結果、各グループ「001」，「002」，「003」，・・・の画像が順次決定され、図２に示すように、各グループの推奨画像が選択されて印刷されていくこととなる。

Ａ３．推奨画像印刷処理の詳細手順：
本実施例における推奨画像印刷処理の前提として、図１に示すように、メモリカードスロット３２にメモリカードＭＣが挿入されているものとする。そして、このメモリカードＭＣには、デジタルスチルカメラで撮影された類似する画像の画像データが複数記憶されている。

なお、これらの画像データは、全てＥｘｉｆ（Exchangeable Image File Format）形式のデータとして記憶されており、ＪＰＥＧ方式で圧縮された本画像の画像データ及び本画像に対応するサムネイル画像の画像データを含むものとする。また、これらの画像データの表す画像を、図２と同様に、撮影日時の順序で画像１、画像２、画像３・・・と呼ぶものとする。そして、これら画像データのファイル名は、それぞれ「画像１.jpg」，「画像２.jpg」，「画像３.jpg」，・・・と命名されているものとする。なお、本画像を「非縮小画像」とも呼び、サムネイル画像を「縮小画像」とも呼ぶ。

かかる前提の下、ユーザが、液晶ディスプレイ３０に表示されたメニュー画面（図示省略）から、操作パネル３１を操作して「推奨画像印刷メニュー」を選択すると共に、画像の読み出し元としてメモリカードＭＣを指定し、また、印刷用紙サイズを指定すると、推奨画像印刷処理が実行される。

図３は、第１の実施例における推奨画像印刷処理の手順を示すフローチャートである。図３に示す推奨画像印刷処理が開始されると、図１に示す印刷制御部２２ｄは、指定されたメモリカードＭＣに記憶されている各画像データの中から、最も撮影日時が早い画像データ（「画像１.jpg」）に含まれる本画像の圧縮画像データを読み出してＲＡＭ２６に記憶させる（ステップＳ２０２）。

次に、グループ化処理部２２ａは、最も撮影日時が早い画像（画像１）を、最初のグループ「001」に分類する（ステップＳ２０４）。

次に、デコード部２２ｅは、読み出された圧縮画像データを展開（デコード）して、得られた本画像の画像データ（以下、「処理対象本画像データ」と呼ぶ。）をＲＡＭ２６に記憶させる（ステップＳ２０６）。次に、グループ化処理部２２ａは、処理対象本画像に関する、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の各色のヒストグラムを算出してＲＡＭ２６に記憶させる（ステップＳ２０８）。次に、評価値決定部２２ｂは、処理対象本画像データに基づき、所定の評価値を算出してＲＡＭ２６に記憶させる（ステップＳ２１０）。本実施例では、この評価値として、各画像の構図の良否、特に人物についての構図の良否を評価項目として定められる評価値を使用するものとする。

ここで、評価値の算出の手順について簡単に説明する。評価値決定部２２ｂは、まず、処理対象本画像データを解析して、その画像に含まれる顔の大きさと、位置と、を検出する。なお、顔の大きさ及び位置の検出は、例えば、画像データから肌色の画素を有する領域を抽出して、かかる領域と顔の形状を表す所定のテンプレートとのパターンマッチングを行うことによって実現することができる。次に、評価値決定部２２ｂは、ＥＥＰＲＯＭ２８から評価値テーブルＴＢＬを読み出し、検出された顔の大きさ及び位置と、読み出した評価値テーブルＴＢＬと、を照らし合わせ、評価値を算出する。

図４は、ＥＥＰＲＯＭ２８に記憶されている評価値テーブルＴＢＬを模式的に示す説明図である。この評価値テーブルＴＢＬは、顔の相対サイズ（横軸）及び顔の相対位置（縦軸）によって評価値を定めるものである。ここで、「顔の相対サイズ」とは、画像の縦の長さに対する顔の縦の長さの割合を示し、「顔の相対位置」とは、顔の中心位置が、画像の縦方向のいずれの位置にあるかを示す。評価値決定部２２ｂは、前述のようにして検出した顔の大きさ及び位置から、「顔の相対サイズ」及び「顔の相対位置」を算出して、評価値テーブルＴＢＬを用いて評価値を決定する。

図３に戻って、グループ化処理部２２ａは、処理対象の画像が１枚目の画像であるか否かを判定する（ステップＳ２１２）。そして、処理対象画像が１枚目の画像である場合には、印刷制御部２２ｄは、次の画像データ（「画像２.jpg」）に含まれる本画像の圧縮画像データを読み出してＲＡＭ２６に記憶させる（ステップＳ２１４）。

次に、この画像２を処理対象の画像として、前述のステップＳ２０６〜ステップＳ２１２の処理を行う。この場合、処理対象の画像２は２枚目の画像であるので、ステップＳ２１２からステップＳ２１６に移行する。

かかる場合、グループ化処理部２２ａは、ＲＡＭ２６から、処理対象の画像（画像２）のカラーヒストグラム及び１つ前の画像（画像１）のカラーヒストグラムを読み出し、これらカラーヒストグラムの差分積算値を算出する（ステップＳ２１６）。

図５は、カラーヒストグラムの差分積算値を算出する方法を模式的に示す説明図である。図５において、横軸は画素値を、縦軸は画素数を、それぞれ示す。また、実線は画像２の赤色についてのヒストグラムを、１点鎖線は画像１の赤色についてのヒストグラムを、それぞれ示す。赤色についてのヒストグラムの差分積算値Ｄ（Ｒ）は、実線と１点鎖線とで囲まれた部分の面積に相当する。そこで、グループ化処理部２２ａは、各画素値における画素数の差分の絶対値を積算することで、かかる差分積算値Ｄ（Ｒ）を算出する。同様にして、グループ化処理部２２ａは、緑色及び青色についても、それぞれヒストグラムの差分積算値を算出する。

このようにしてカラーヒストグラム差分積算値を算出すると、グループ化処理部２２ａは、算出したカラーヒストグラム差分積算値に基づき、処理対象の画像が１つ前の画像に類似するか否かを判定する（ステップＳ２１８）。具体的には、予め各色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のヒストグラムの差分積算値にはしきい値が設定されており、グループ化処理部２２ａは、各色の差分積算値がいずれも、それぞれのしきい値よりも小さいか否かを判定する。そして、グループ化処理部２２ａは、いずれの差分積算値も、しきい値よりも小さいと判定した場合に、処理対象の画像が１つ前の画像に類似すると判定し、いずれか１色の差分積算値でもしきい値以上であると判定した場合に、処理対象の画像が１つ前の画像に類似しないと判定する。

そして、図２に示すように、処理対象の画像（画像２）が１つ前の画像（画像１）に類似すると判定した場合（ステップＳ２１８：ＹＥＳ）、グループ化処理部２２ａは、処理対象の画像を１つ前の画像が属するグループ（以下、「直前グループ」と呼ぶ。）に分類する（ステップＳ２２０）。

次に、グループ化処理部２２ａは、全ての画像についてグループ化が完了したか否かを判定する（ステップＳ２２２）。前述のように、処理対象の画像が画像２であり、いずれのグループにも分類されていない画像が未だ残っている場合には、ステップＳ２１４に戻り、次の順序の画像（画像３）を処理対象の画像として、上述したステップＳ２１４〜ステップＳ２１８の処理が実行される。

そして、図２に示すように、ステップＳ２１８の処理において、処理対象の画像（画像３）が１つ前の画像（画像２）に類似しないと判定した場合（ステップＳ２１８：ＮＯ）、グループ化処理部２２ａは、処理対象の画像（画像３）を新たな新規グループに分類する（ステップＳ２２４）。

そして、新たなグループが生成された場合には、グループ化処理部２２ａは、直前グループにおける推奨画像を、各画像の評価値に基づき決定する（ステップＳ２２６）。図２の例では、画像３が新規グループ「002」に分類された場合、直前グループであるグループ「001」に属する画像１及び画像２の評価値が比較され、最も評価値の高い画像２がグループ「001」の推奨画像として決定される。

推奨画像が決定されると、推奨画像決定部２２ｃから印刷制御部２２ｄに対して、その推奨画像の印刷処理を開始することを指示する命令（印刷指示）が発行される。印刷制御部２２ｄは、この印刷指示に応じて、推奨画像の本画像の圧縮画像データをメモリカードＭＣからＲＡＭ２６に読み込み（ステップＳ２２８）、デコード部２２ｅは、読み込まれた圧縮画像データをデコードして、本画像の画像データをＲＡＭ２６に記憶させる（ステップＳ２３０）。次に、印刷制御部２２ｄは、この画像データに基づき、プリンタエンジン１０に印刷を指示する（ステップＳ２３２）。その結果、前述のように、グループ「001」の推奨画像として画像２が決定された場合、かかる画像２がプリンタエンジン１０によって印刷されることとなる。

そして、グループ「001」についての推奨画像が決定し、推奨画像の印刷指示をプリンタエンジン１０に行った後、グループ化処理部２２ａは、上述したステップＳ２２２の処理を行い、全ての画像についてグループ化が完了したか否かを判定し、残存画像がある場合には、次の処理対象の画像について上述したステップＳ２１４〜ステップＳ２３２の処理を実行する。このようにして、次々と画像が類似するグループに分類されつつ、１つのグループの後端が決定される度にそのグループの推奨画像が決定されて印刷されていくこととなる。

以上のように、本実施例における推奨画像印刷処理では、メモリカードＭＣに記憶されている複数の画像が類似する画像のグループに分類され、それぞれのグループの中から評価値の高い画像が推奨画像として決定されて印刷されることとなる。従って、多数の画像を類似する画像に自動的にグループ分けすることができ、また、各グループの中から推奨画像を自動的に選択することができる。

また、同じ被写体を同じような構図で何枚も撮影した場合には、撮影日時が比較的近い類似する画像が多数得られることとなる。従って、上述したように、撮影日時の順序で１枚ずつ、１つ前の画像と類似するか否かを判定することで、１つ前の画像と類似しないと判定した場合に、直前グループに属する最後の画像を決定することができる。それ故、全ての画像についてメモリカードＭＣから読み出さずに、直前グループの推奨画像を決定することができる。また、かかる推奨画像の印刷と並行して、次の新規グループに属する画像の選択を行っていくことができる。その結果、例えば、全ての画像を各グループに分類した上で、各グループの推奨画像を選択し、選択した各推奨画像を印刷するといった逐次処理に比べて、全ての推奨画像の印刷が完了するまでに要する時間を、より短時間とすることができる。

Ｂ．第２の実施例：
上述した第１の実施例では、グループ内での推奨画像の決定を構図の良否を示す評価値に基づいて判断するようにしていた。しかしながら、構図は良いが、ピントぼやけであるといった失敗画像を、推奨画像として決定するおそれがある。そこで、本実施例では、後述するピントぼやけ判定処理を行って、ピントぼやけでない画像を推奨画像として決定する。また、グループ分けの処理を、サムネイル画像を利用して実行することによって高速化している。

図６は、第２の実施例における推奨画像印刷処理の手順を示すフローチャートである。図６の手順は、図３のステップＳ２０２〜Ｓ２２６の内容を変更し、また、ステップＳ２２６とステップＳ２２８との間に、ステップＳ３００，Ｓ３５０，Ｓ３５２，Ｓ３５４を追加したものであり、他は図３の手順と同じである。なお、図６のステップＳ２０２ａ〜Ｓ２２４ａは、処理対象の画像として本画像に代えてサムネイル画像を用いる点が、図３のステップＳ２０２〜Ｓ２２４と異なるだけなので、説明を省略する。

第２の実施例では、サムネイル画像を用いて推奨画像が決定される（ステップＳ２２６ａ）。但し、この時点では、第１の実施例のステップＳ２２６とは異なり、いきなり推奨画像として決定するのではなく、とりあえず推奨候補画像として決定される（ステップＳ２５０）。

次に、図１に示すピントぼやけ判定部２２ｆ及び印刷制御部２２ｄは、決定した推奨候補画像を処理対象として、後述するピントぼやけ判定処理を行う（ステップＳ３００）。詳細は後述するが、かかるピントぼやけ判定処理では、推奨候補画像の本画像の圧縮画像データがメモリカードＭＣから読み出されて、かかる本画像がピントぼやけの画像であるか否かが判定される。

そして、グループ化処理部２２ａは、このピントぼやけ判定処理によって、ピントぼやけの画像であると判定された場合（ステップＳ３５０：ＹＥＳ）、先に決定された推奨候補画像に代えて、次に評価値の高い画像を、新たな推奨候補画像として決定する（ステップＳ３５２）。例えば、グループ「001」において推奨候補画像として決定した画像２がピントぼやけの画像であると判定された場合、今度は、画像１が推奨候補画像として決定される。このようにして新たな推奨候補画像が決定されると、この新たな推奨候補画像（画像１）を処理対象として再びピントぼやけ判定処理（ステップＳ３００）が実行される。一方、ステップＳ３５０の処理において、推奨候補画像がピントぼやけの画像でないと判定された場合、グループ化処理部２２ａは、このときの推奨候補画像を、直前グループにおける推奨画像として決定する（ステップＳ３５４）。なお、直前グループの全ての推奨画像がピントぼやけである場合には、最も評価値が高い画像を直前グループの推奨画像として決定してもよい。このようにして推奨画像が決定されると、第１の実施例と同様にステップＳ２２８〜Ｓ２３２の処理が実行されて、決定された推奨画像が印刷されることとなる。

以上説明した第２の実施例では、本画像に代えてサムネイル画像を用いて、類似判定や推奨候補画像の決定を行うようにしている。従って、本画像に比べてよりデータ量の少ないサムネイル画像を用いるので、かかる判定や決定を比較的短時間で行うことができる。

また、評価値の高い順にピントぼやけの画像であるか否かを判定し、ピントぼやけの画像でないと判定した画像を推奨画像として決定するようにしている。従って、ピントぼやけの画像を印刷することを防止できる。

また、ピントぼやけ判定処理は、比較的データ量の多い本画像の画像データを用いて行われるため、その処理に比較的長時間を要することとなる。しかしながら、上述したように、推奨候補画像についてのみ、かかるピントぼやけ判定処理を行うようにしているので、全ての画像についてピントぼやけ判定処理を行う場合に比べて、より短時間で処理を完了させることができる。

Ｃ．第３の実施例：
図７は、第３の実施例における推奨画像印刷処理の手順を示すフローチャートである。図７は、図３のステップＳ２１８とステップＳ２２０との間にステップＳ５０２を追加したものであり、他は図３の手順と同じである。

ステップＳ２１８の処理において、処理対象の画像が１つ前の画像に類似すると判定した場合（ステップＳ２１８：ＹＥＳ）、グループ化処理部２２ａは、第１の実施例と異なり、直前グループに属する画像数Ｎがしきい値Ｎａ（Ｎａは２以上の整数）よりも少ないか否かを、更に判定するようにする。ここで、「直前グループに属する画像数Ｎ」とは、処理対象画像を含めず、それ以前までに直前グループに分類されている画像数をいう。なお、本実施例では、しきい値Ｎａは「５」であるものとするが、２以上の任意の整数に設定可能である。

そして、グループ化処理部２２ａは、画像数ＮがＮａよりも少ないと判定した場合（ステップＳ５０２：ＹＥＳ）、処理対象の画像を直前グループに分類し（ステップＳ２２０）、一方、画像数ＮがＮａ以上であると判定した場合（ステップＳ５０２：ＮＯ）、処理対象の画像を新規グループに分類するようにする（ステップＳ２２４）。

このようにすることで、処理対象の画像が１つ前の画像に類似する場合であっても、直前グループに属する画像の枚数がＮａ以上のときは、処理対象の画像は新規グループに分類される。そして、処理対象の画像が新規グループに分類されると、第１の実施例と同様に推奨画像が決定されて印刷されることとなる。

図８は、第３の実施例における推奨画像印刷処理によって推奨画像が選択される様子を模式的に示す説明図である。なお、図８に示す画像は、図２に示す画像と同じである。

第１の実施例では、図２に示すように、類似する６枚の画像３〜画像８は、１つのグループ「002」に属することとなる。しかしながら、本実施例では、図８に示すように、画像３〜画像８は、画像３〜画像７のグループ「002」と、画像８のグループ「003」と、の２つのグループに属することとなる。

具体的には、画像８が処理対象の画像である場合に、ステップＳ２１８の処理の結果、画像８が１つ前の画像７に類似すると判定されると、グループ「002」に属する画像数Ｎはしきい値Ｎａ（＝５）以上であるので、画像８は新規グループ「003」に分類される。その結果、類似する画像３〜画像８は２つのグループ「001」，「002」に分かれて属することとなるので、それぞれのグループ「001」，「002」から１枚ずつ推奨画像が決定されて印刷される。従って、これら類似する画像３〜画像８の中から合計２枚が推奨画像として決定して印刷されることとなる。

以上説明した第３の実施例では、処理対象の画像が１つ前の画像と類似であると判定した場合に、さらに、直前グループに属する画像数Ｎが所定のしきい値Ｎａよりも少ないか否かを判定し、画像数Ｎがしきい値Ｎａ以上であると判定した場合には、処理対象の画像を直前グループではなく、新規グループに分類するようにしている。従って、各グループに属する画像数Ｎは、最大でもＮａ枚となる。

それ故、類似する画像がＮａ＋１枚以上メモリカードＭＣに記憶されている場合には、これら類似する画像群が２以上のグループに分類され、各グループから１枚ずつ推奨画像が印刷されることにより、これら類似する画像群から、グループ数だけ推奨画像が印刷されることとなる。その結果、類似する画像群の画像数がより多い場合には、より多くの推奨画像を印刷することができ、同じような画像を多数撮影した場合には、同じような画像を少数撮影した場合に比べて、より多くの推奨画像を印刷したいとするユーザの希望に応えることができる。

Ｄ．ピントぼやけ判定処理：
図９は、図６のステップＳ３００において実行されるピントぼやけ判定処理の手順を示すフローチャートである。図９に示すピントぼやけ判定処理が開始されると、図１に示す印刷制御部２２ｄは、メモリカードＭＣから圧縮された本画像の画像データをＲＡＭ２６に読み込む（ステップＳ４０２）。次に、ピントぼやけ判定部２２ｆは、ＲＡＭ２６から画像データを読み出し、ＪＰＥＧ方式で圧縮された画像を展開するための周知の手順の一部である、エントロピー復号化及び逆量子化を行い、各画像ブロックについての離散コサイン変換（ＤＣＴ）係数を取得する（ステップＳ４０４）。次に、ピントぼやけ判定部２２ｆは、所定の低周波交流成分のＤＣＴ係数の絶対値を全ブロックにわたって積算する（ステップＳ４０６）。

図１０は、ステップＳ４０４の処理で得られたＤＣＴ係数を模式的に示す説明図である。図１０において、下部は圧縮された画像データの一部を示し、上部は画像データのうち最初のブロック（Ｂ１１）に基づき算出されたＤＣＴ係数を模式的に示す。

図１０の下部に示すように、圧縮された画像データがブロックＢ１１，Ｂ１２，Ｂ１３，・・・から成る場合に、図１０の上部に示すように、ステップＳ４０４の処理の結果、ブロックＢ１１について８×８のＤＣＴ係数が得られる。ここで、水平方向成分のみを有する各交流成分をＡＣ１，ＡＣ２，ＡＣ３，・・・ＡＣ７とする。

そして、ピントぼやけ判定部２２ｆは、各ブロックＢ１１，Ｂ１２，Ｂ１３，・・・について得られたＤＣＴ係数ＡＣ１の絶対値の和（以下、「積算係数値ＡＣＮ１」と呼ぶ。）を算出する。同様にして、ＤＣＴ係数ＡＣ２の絶対値の和（以下、「積算係数値ＡＣＮ２」）及び各ＤＣＴ係数ＡＣ３の絶対値の和（以下、「積算係数値ＡＣＮ３」）を算出する。

図９に戻って、ピントぼやけ判定部２２ｆは、算出した積算係数値ＡＣＮ１，ＡＣＮ２，ＡＣＮ３の各値に基づき、下記式（１）で算出される値Ｆが所定の数値範囲内に収まっているか否かを判定する（ステップＳ４０８）。

Ｆ＝（ＡＣＮ２−ＡＣＮ１）／（ＡＣＮ３−ＡＣＮ２） ・・・（１）

そして、ピントぼやけ判定部２２ｆは、値Ｆが所定の数値範囲内に収まっていると判定した場合には、処理対象の画像をピントぼやけの画像でないと判定し（ステップＳ４１０）、一方、収まっていないと判定した場合には、ピントぼやけの画像であると判定する（ステップＳ４１２）。

ここで、前述の値Ｆ及び所定の数値範囲について、図１１を用いて説明する。図１１は、各周波数成分の積算係数値を示すグラフである。図１１において、横軸は水平方向の各周波数成分を、縦軸は各ブロックのＤＣＴ係数の積算係数値ＡＣＮｉを、それぞれ示す。また、ピントぼやけの画像のグラフの一例を１点鎖線で、ピントぼやけでない正常な画像のグラフの一例を実線で、それぞれ示している。

図１１に示す各グラフのうち、成分ＡＣ１〜ＡＣ３の部分に着目すると、ピントぼやけの画像は、ＡＣＮ１とＡＣＮ２との差は正常な画像に比べて大きいが、ＡＣＮ２とＡＣＮ３との差は正常な画像に比べて小さい。そして、発明者は、かかる傾向が、多くのピントぼやけの画像と正常な画像との間に認められることを実験により発見した。

そこで、上記式（１）で算出される値Ｆは、ピントぼやけの画像である場合に、正常な画像である場合に比べてより大きな値となる。そこで、実験によって人がピントぼやけであると感じる画像について前述の値Ｆを求め、その値以上であれば、対象の画像はピントぼやけであると判定するようにしている。

また、ピントぼやけの画像の場合、正常な画像と異なり、ＡＣＮ２に比べて、ＡＣＮ３がより大きくなる場合が起こり得ることも実験により発見した。そして、かかる場合、前述の値Ｆは、マイナスの値となる。従って、前述の値がマイナスの値となった場合にもピントぼやけの画像である判定することができる。

なお、実験の結果、ＡＣＮ２とＡＣＮ３とがほぼ同じ程度の値の場合にも、ピントぼやけと感じる場合があることも発見したので、所定の数値範囲は、例えば、１．２＜Ｆ＜５．２として、下限値を「０」としないように設定するようにしてもよい。

なお、上述した例では、水平方向成分のみを有する交流成分ＡＣ１〜ＡＣ３を用いていたが、この代わりに、垂直方向成分のみを有する交流成分を用いてもよい。また、これら以外の交流成分を用いて同様な判定を行うことも可能である。

Ｅ．変形例：
なお、本発明は、前述の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々の態様において実施することが可能であり、例えば以下のような変形も可能である。

Ｅ１．変形例１：
上述した第２の実施例では、まず構図の良否に基づく評価値により推奨候補画像を決定し、かかる推奨候補画像がピントぼやけの画像であるか否かを判定して推奨画像を決定するようにしていた。本発明はこれに限定されるものではなく、各画像について、ピントぼやけについてもその度合いを評価値化して、構図の良否に基づく評価値と併せて、かかるピントぼやけの度合いの評価値に基づき、推奨画像を決定するようにしてもよい。

具体的には、例えば、第１又は第３の実施例におけるステップＳ２１０において、構図の良否に基づく評価値の他に、ピントぼやけの度合いに基づく評価値を算出し、ステップＳ２２６の処理において、これら評価値の合算値をその画像の評価値として算出し、得られた評価値に基づき推奨画像を決定するようにしてもよい。このようにしても、ピントぼやけの度合いがより低く、構図のより良い画像を、推奨画像として決定して印刷することができる。

また、上述した第２の実施例では、ピントぼやけである画像を推奨画像として選択しないようにしていたが、ピントぼやけである画像以外にも、例えば、露出過多や露出不足といった露出不良の画像も、推奨画像として選択しないようにしてもよい。この場合、上述したピントぼやけ判定処理と同様に、推奨候補画像として決定した画像について、露出不良の画像であるか否かをさらに判定し、露出不良でないと判定した場合に、推奨候補画像を推奨画像として決定するようにすればよい。なお、この場合には、露出が適正な画像について、露出に関する評価値が高い値に決定されると考えることも可能である。

なお、推奨画像を選択するための評価値は、構図やピントぼやけ，露出以外の評価項目を用いて算出するようにしてもよい。例えば、画像のコントラストに関する評価値を使用してもよい。これらの例から理解できるように、推奨画像を選択するための評価値としては、１つ以上の任意の評価項目に関して画像を解析することによって得られるものを使用することが可能である。

Ｅ２．変形例２：
１つ前の画像との類似判定の処理及び評価値の算出処理は、上述した第１の実施例では、いずれも本画像の画像データに基づき実行され、第２の実施例では、いずれもサムネイル画像の画像データに基づき実行されていたが、本発明は、これに限定されるものではない。例えば、類似判定の処理はサムネイル画像の画像データを用いて実行するものとし、評価値の算出処理は本画像の画像データを用いて実行するようにしてもよい。このようにすることで、いずれの処理も本画像の画像データを用いて実行した場合に比べて、処理を高速化することができる。

Ｅ３．変形例３：
上述した第３の実施例では、直前グループに属する画像数Ｎがしきい値Ｎａ以上である場合に、処理対象の画像を新規グループに分類するようにしていたが、このとき処理対象の画像に加えて、直前グループに属する画像のうち撮影順序の遅い順にＮｂ個の画像も、直前グループに代えて新規グループに分類し直すようにしてもよい。このとき、このＮｂを、１以上かつＮａ／２以下の整数に設定することが好ましい。この場合、例えば、Ｎａ＝５，Ｎｂ＝２と設定することにより、図８に示すように、画像８が処理対象の画像のときに、グループ「002」に属する画像数が「５」であり、Ｎａ（＝５）以上であると判定された場合に、画像８の他に、例えばグループ「002」に属する画像３〜画像７のうち、撮影順序の最も遅い２枚の画像６，７が新規グループ「003」に変更されることとなる。

第２の実施例では、類似する画像が６枚のように、しきい値Ｎａ（５枚）＋１枚である場合には、図８に示すように１枚のみのグループができてしまう。その結果、この画像は、たとえ構図が悪くとも、他の画像と評価値を比較されることがないので、推奨画像として選ばれてしまうこととなる。一方、前述のようにすることで、画像８と共に、画像６，７も新規グループ「003」に属することとなり、これらの画像の中から推奨画像が選択されるので、より構図の良い画像を推奨画像として選択することが可能となる。

なお、処理対象の画像と共に、新規グループに属することとする直前グループの画像は、撮影順序の遅い順の所定数の画像でなくとも、例えば、直前グループに属する画像のうち、撮影順序の早い順の所定数の画像など、直前グループに属する他の画像であっても構わない。

Ｅ４．変形例４：
上述した第１〜第３の実施例では、処理対象の画像が１つ前の画像に類似するか否かを判定する際に、全ての色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）のヒストグラム差分積算値を用いて判定していたが、これに代えて、いずれか１色又は２色のヒストグラム差分積算値を用いて判定するようにしてもよい。また、カラーヒストグラム差分積算値を用いずに、かかる類似判定を行うようにしても構わない。例えば、画像同士のパターンマッチングを行い、そのマッチング度に従って、類似判定を行ってもよい。また、処理対象の画像の撮影日時と、１つ前の画像の撮影日時と、の間隔が、所定の間隔よりも短い場合には、類似すると判定するようにしてもよい。短時間のうちに撮影された画像は類似する画像であるものと考えられるからである。また、このように撮影間隔によって類似判定を行った後に、前述のカラーヒストグラム差分値によって類似判定を行うようにしてもよい。

Ｅ５．変形例５：
上述した第１〜第３の実施例では、推奨画像が決定されると、推奨画像についての本画像の圧縮画像データをメモリカードＭＣから読み出してデコードして印刷指示をするようにしていたが、本画像の圧縮画像データをデコードした後に、コントラストやシャープネスなどの補正を行った上で、印刷指示をするようにしても構わない。

Ｅ６．変形例６：
上述した第１〜第３の実施例では、各画像をグループに分類するのに、撮影日時の順序で、分類するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、ファイル名で並び替えて、その順序で、１枚ずつ他の全ての画像とのカラーヒストグラムの差分値を算出し、算出した差分値に基づきグループに分類するようにしてもよい。このようにしても、グループ分けを自動的に行うことができる。

Ｅ７．変形例７：
上述した第１〜第３の実施例では、各グループの推奨画像が決定される度に、決定された推奨画像を印刷するものとしたが、これに代えて、全てのグループについて推奨画像を決定した後に、これら推奨画像を印刷するようにしてもよい。このようにしても、グループ分けや推奨画像の選択を大変簡便に行うことができる。

Ｅ８．変形例８：
上述した第１〜第３の実施例では、メモリカードＭＣに記憶されている複数の画像について、推奨画像印刷処理を行って推奨画像を印刷するものとしたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、外部インタフェース部３３を介して接続されたコンピュータ（図示省略）のハードディスクドライブに記憶されている複数の画像について、上述した推奨画像印刷処理を実行して、推奨画像を印刷することもできる。

１０…プリンタエンジン ２０…制御回路 ２２…ＣＰＵ ２２ａ…グループ化処理部 ２２ｂ…評価値決定部 ２２ｃ…推奨画像決定部 ２２ｄ…印刷制御部 ２２ｅ…デコード部 ２２ｆ…判定部 ３０…液晶ディスプレイ ３１…操作パネル ３２…メモリカードスロット ３３…外部インタフェース部 １００…プリンタ ＭＣ…メモリカード ＴＢＬ…評価値テーブル。

Claims (10)

1. 複数の画像の中から、推奨画像を選択して印刷するための印刷装置であって、
   各画像について、所定の評価項目に基づき第１の評価値を定める評価値決定部と、
   前記複数の画像を、類似する画像のグループに分類する分類処理をするグループ化処理部と、
   各グループについて、そのグループに属する画像の中から、前記第１の評価値に基づき、前記推奨画像を決定する推奨画像決定部と、
   前記決定された推奨画像を印刷する印刷処理部と、
   を備える印刷装置。
2. 請求項１に記載の印刷装置において、
   前記複数の画像が時系列に並んだ複数の画像であり、
   前記グループ化処理部は、時間的に前記複数の画像を区切ることによって、前記分類処理を実行する、
   印刷装置。
3. 請求項２に記載の印刷装置において、
   前記推奨画像決定部は、処理対象とする１つのグループについて前記推奨画像を決定するたびに、前記印刷処理部に対し、前記推奨画像の印刷処理を開始させると共に、前記グループ化処理部に対し、前記印刷処理部による前記推奨画像の印刷と並行して、次の処理対象とするグループを決定するための前記分類処理を実行させる、
   印刷装置。
4. 請求項２または請求項３に記載の印刷装置において、
   前記グループ化処理部は、前記分類処理を実行する場合に、時系列に並んだ順番で各画像を判定対象画像として、各画像の１つ前の前画像に類似するか否かを判定し、
   前記グループ化処理部は、前記判定対象画像が前記前画像に類似すると判定した場合に、前記判定対象画像を前記前画像の属する直前グループに分類し、前記判定対象画像が前記前画像に類似しないと判定した場合に、前記判定対象画像を前記直前グループとは異なる新たな新規グループに分類する、
   印刷装置。
5. 請求項４に記載の印刷装置において、
   前記グループ化処理部は、前記判定対象画像を前記直前グループに分類しようとする場合に、前記直前グループに属する画像の合計画像数を導出すると共に、前記合計画像数がＮａ個（Ｎａは２以上の所定の整数）よりも少ないか否かを更に判定し、前記合計画像数が前記Ｎａ個よりも少ないと判定した場合に、前記判定対象画像を前記直前グループに分類し、前記合計画像数が前記Ｎａ個以上であると判定した場合に、前記判定対象画像を前記直前グループに代えて前記新規グループに分類する、
   印刷装置。
6. 請求項５に記載の印刷装置において、
   前記グループ化処理部は、前記合計画像数が前記Ｎａ個以上であると判定した場合に、前記判定対象画像と共に、前記直前グループに属する画像のうち、所定数の画像を、前記直前グループに代えて前記新規グループに分類する、
   印刷装置。
7. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の印刷装置において、
   前記複数の画像は、それぞれ、本画像と前記本画像に対応するサムネイル画像とを含んでおり、
   前記グループ化処理部は、各画像のサムネイル画像に基づき、前記分類処理を実行し、
   前記評価値決定部は、各画像の本画像に基づき、前記第１の評価値を定める、
   印刷装置。
8. 請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の印刷装置において、
   前記複数の画像は、それぞれ、本画像と前記本画像に対応するサムネイル画像とを含んでおり、
   前記グループ化処理部は、各画像のサムネイル画像に基づき、前記分類処理を実行し、
   前記評価値決定部は、各画像のサムネイル画像に基づき、前記第１の評価値を定め、
   前記推奨画像決定部は、各グループに属する画像のうち、前記第１の評価値に基づき、前記推奨画像の候補となる推奨候補画像を決定すると共に、前記推奨候補画像の本画像を解析することにより第２の評価値を決定し、前記第２の評価値に基づいて前記推奨候補画像を前記推奨画像として決定するか否かを判定する、
   印刷装置。
9. 請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の印刷装置において、
   前記所定の評価項目は、各画像の構図を評価するための項目と、各画像のピントぼやけの度合いを評価するための項目と、のうち、少なくともいずれか一方の項目を含む、
   印刷装置。
10. 複数の画像の中から、推奨画像を決定して印刷するための推奨画像印刷方法であって、
    （ａ）各画像について、所定の評価項目に基づき第１の評価値を定める工程と、
    （ｂ）前記複数の画像を、類似する画像のグループに分類する分類処理を実行する工程と、
    （ｃ）各グループについて、そのグループに属する画像の中から、前記第１の評価値に基づき、前記推奨画像を決定する工程と、
    （ｄ）前記決定された推奨画像を印刷する工程と、
    を備える推奨画像印刷方法。

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