JP2013131077A - Image processor, image processing method and program and image processing system - Google Patents

Image processor, image processing method and program and image processing system Download PDF

Info

Publication number
JP2013131077A
JP2013131077A JP2011280552A JP2011280552A JP2013131077A JP 2013131077 A JP2013131077 A JP 2013131077A JP 2011280552 A JP2011280552 A JP 2011280552A JP 2011280552 A JP2011280552 A JP 2011280552A JP 2013131077 A JP2013131077 A JP 2013131077A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image data
image
conversion
tone
face
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2011280552A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Motoki Kumazaki
元基 熊崎
Masaru Sakata
勝 坂田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Priority to JP2011280552A priority Critical patent/JP2013131077A/en
Priority to CN2012100860598A priority patent/CN102737369A/en
Priority to US13/435,339 priority patent/US20120250997A1/en
Priority to EP12162314A priority patent/EP2506552A1/en
Publication of JP2013131077A publication Critical patent/JP2013131077A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain an image processor and an image processing method that can appropriately perform image conversion processing for converting a photographic image in which a face of a person or the like is imaged into a painterly image.SOLUTION: An image processor comprises: a communication section 40 for receiving image data uploaded from an external terminal via a network; a face detection processing section 314 for detecting a face from an image represented by the image data received; and a picture conversion processing section 302 that sets a predetermined region corresponding to the face to the image and applies painterly conversion processing for performing first painterly conversion of the image data of the predetermined region and second painterly conversion different from the first painterly conversion of the image data of regions other than the predetermined region. The image processor transmits the image data after conversion to the terminal by the communication section 40. On account of this, by performing painterly conversion of a face portion in the image suitable for the face and performing painterly conversion of portions other than the face portion suitable for a background, the image processor realizes natural painterly conversion as a whole.

Description

本発明は、例えば人物を含む写真画像を絵画変換するにあたって人物の顔部分の変換度合いを変化させて処理するようにした画像処理装置、画像処理方法及びプログラムに関する。   The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and a program which are processed by changing the degree of conversion of a person's face part when, for example, converting a photographic image including a person into a painting.

近年、デジタルカメラの普及に伴い写真の楽しみ方が多様化している。特にデジタル画像データであるため、色々な画像処理が可能である。   In recent years, with the widespread use of digital cameras, the way to enjoy photos has become diversified. In particular, since it is digital image data, various image processing is possible.

例えば、画像処理を加えることで元の写真をベースとしつつも趣の異なる画調の画像(絵画調等)を生成して表示することができるようにした技術が提案されている(例えば、特許文献1参照)。   For example, a technique has been proposed that can generate and display an image with a different tone (such as a painting tone) based on an original photograph by adding image processing (for example, a patent) Reference 1).

特許文献1の技術を発展させ、実際に画家が描いた絵画の画像から色彩情報と筆蝕情報等の特徴を抽出し、撮影された画像に抽出した特徴を付与することにより、オリジナル画像全体を勘案して、芸術性の高い絵画調画像に変換する技術も提案されるに至っている(例えば、特許文献2参照)。   The technology of Patent Document 1 is developed, and features such as color information and brushing information are extracted from the image of the painting actually drawn by the painter, and the extracted feature is added to the photographed image, so that the entire original image can be obtained. Considering this, a technique for converting to a painting-like image with high artisticness has also been proposed (see, for example, Patent Document 2).

また、絵画調などの画質を変更することによって変化をもたせる技術も提案されている(例えば、特許文献3参照)。   In addition, a technique for changing a picture quality such as a painting style has been proposed (see, for example, Patent Document 3).

さらに、絵画調等の画調変換を、任意の端末がインターネットを介して接続可能なネットワークサービスサイトにおいて実施する技術も提案されている(例えば、特許文献4参照)。   In addition, a technique has been proposed in which image tone conversion such as a painting tone is performed at a network service site to which an arbitrary terminal can be connected via the Internet (for example, see Patent Document 4).

特開平8−44867号公報JP-A-8-44867 特開2004−213598号公報JP 2004-213598 A 特公平1−46905号公報JP-B-1-46905 特開2011−243187号公報JP 2011-243187 A

しかし、写真を絵画調の作品に変換する場合、景色や花、建築物などの写真については大胆な画調変換を行っても芸術性を得ることができるが、人間の顔の場合は、極端な変換をかけると見た目がおかしい作品になる可能性があるという課題があった。   However, when converting a photo into a painting-like work, it is possible to obtain artistic effects even when bold, such as landscapes, flowers, and buildings, but in the case of a human face, There was a problem that it might become a work that looks strange when it is subjected to various transformations.

また、画調変換をした画像データをプリントする場合に、上述した顔の不自然さが一層目立つという課題があった。   Further, when printing image data that has undergone image tone conversion, there has been a problem that the above-described unnaturalness of the face is more conspicuous.

本発明は、絵画調等の画調変換を行う際に、顔の領域を検出することによって、顔の領域と他の領域とで異なった画調変換を行うことによって、人間の顔を自然に表現できる画像処理装置、画像処理方法及びプログラム、画像処理システムを提供することを目的とする。   The present invention naturally detects a human face by performing a different tone conversion between a face area and another area by detecting a face area when performing a tone conversion such as a painting style. An object is to provide an image processing apparatus, an image processing method and program, and an image processing system that can be expressed.

前記課題を解決するため、第1の発明では、外部の端末とネットワークを介して接続される画像処理装置において、前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、前記画調変換手段により所定の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記所定の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備えたことを特徴とする画像処理装置を提供するものである。   In order to solve the above problem, in the first invention, in an image processing apparatus connected to an external terminal via a network, a receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal; Image-tone conversion means for converting into converted image-tone image data of a predetermined image tone, transmission means for transmitting the converted image-tone image data converted into a predetermined image tone by the image-tone conversion means to the terminal, and the original A face detection means for detecting a face from image data; and an area setting means for setting a predetermined area corresponding to the face detected by the face detection means for the original image data, and the image tone conversion means When the original image data is converted into the predetermined image tone, the image data of the predetermined area set by the area setting means includes a first Subjected to conversion processing, wherein the image data of a predetermined region other than the region, there is provided an image processing apparatus characterized by comprising a conversion adjusting means the second conversion process is performed.

また、第2の発明では、外部の端末とネットワークを介して接続される画像処理装置において、前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、前記所定の画調の種類を選択する選択手段と、前記画調変換手段により前記選択手段が選択した種類の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記選択手段が選択した種類の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備えたことを特徴とする画像処理装置を提供するものである。   In the second invention, in an image processing apparatus connected to an external terminal via a network, receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal; and the original image data having a predetermined image tone Image-tone conversion means for converting into converted image-tone image data, selection means for selecting the predetermined image-tone type, and a converted image converted by the image-tone conversion means into the image tone of the type selected by the selection means Transmitting means for transmitting toned image data to the terminal, face detecting means for detecting a face from the original image data, and a predetermined area corresponding to the face detected by the face detecting means is set for the original image data. An area setting unit, and the image tone conversion unit converts the original image data into a type of image tone selected by the selection unit. The image data of the predetermined area set by the area setting means is subjected to a first conversion process, and the image data of an area other than the predetermined area is provided with a conversion adjustment means for performing a second conversion process. An image processing apparatus is provided.

本発明によれば、人物が写った写真画像を絵画調等の所定の画調を有する画像に変換する場合、全体としての不自然さをなくし、人物の顔が自然に見える画調変換を実現することができる。   According to the present invention, when converting a photographic image in which a person is photographed into an image having a predetermined image tone such as a painting tone, it is possible to eliminate the unnaturalness of the entire image and realize a tone conversion in which a person's face looks natural. can do.

本発明の実施形態による画像処理システムのネットワーク系の構成を示すブロック図。1 is a block diagram showing a configuration of a network system of an image processing system according to an embodiment of the present invention. 同実施形態による端末の一例を示す図。The figure which shows an example of the terminal by the embodiment. 同実施形態による端末の概略構成を示す機能ブロック図。The functional block diagram which shows schematic structure of the terminal by the embodiment. 同実施形態による端末の画調選択画面を示す図。The figure which shows the image selection screen of the terminal by the embodiment. 同実施形態によるサーバーの概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of the server by the embodiment. 同実施形態によるユーザーIDの属性情報を示す図。The figure which shows the attribute information of the user ID by the embodiment. 同実施形態による画像IDの属性情報を示す図。The figure which shows the attribute information of image ID by the embodiment. 同実施形態による端末とサーバー間のデータのやり取りを示すための工程図。FIG. 5 is a process diagram for illustrating data exchange between the terminal and the server according to the embodiment. 同実施形態による絵画変換処理を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating the picture conversion process by the embodiment. 画調変換処理におけるきめ細かさについて説明するための図。The figure for demonstrating the fineness in an image tone conversion process. 画調変換処理におけるタッチ(筆触)の形状を説明するための図。The figure for demonstrating the shape of the touch (brush) in an image tone conversion process. 同実施形態による顔検出処理を説明するためのフローチャート。6 is a flowchart for explaining face detection processing according to the embodiment; 同実施形態による顔の領域作成を説明するための図。The figure for demonstrating creation of the area | region of the face by the embodiment. 顔領域マップを説明するための図。The figure for demonstrating a face area | region map. 顔領域マップを用いた絵画変換を説明するための図。The figure for demonstrating the picture conversion using a face area | region map. 顔領域の境界を説明するための図。The figure for demonstrating the boundary of a face area | region. 同実施形態における作品のダウンロードを説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating download of the work in the embodiment.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本発明の一実施形態における画像処理システムのネットワーク系の構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a network system of an image processing system according to an embodiment of the present invention.

図中符号10はSNS(ソーシャル・ネットワーク・サービス)機能を持った画像サービスサイトであり、インターネット500を介して複数の端末1−1、1−2、1−3・・・と接続される。   Reference numeral 10 in the figure denotes an image service site having an SNS (social network service) function, and is connected to a plurality of terminals 1-1, 1-2, 1-3,.

画像サービスサイト10は、サーバー11を有し、複数の端末1−1、1−2、1−3・・・によってユーザーからアップロードされた画像データ(主としてデジタルカメラにより撮影された写真の画像データ)の保存や、アップロードされた画像データの絵画調画像への変換、アップロードされた画像や、変換後の絵画調画像の閲覧、ダウンロード、プリント等のサービスを行うサイトである。   The image service site 10 includes a server 11 and image data uploaded from a user by a plurality of terminals 1-1, 1-2, 1-3... (Mainly image data of a photograph taken by a digital camera). This site provides services such as storage of images, conversion of uploaded image data into painting-like images, browsing of uploaded images and converted painting-like images, downloading, and printing.

また、画像サービスサイト10は、プリント装置12を有し、ユーザーから注文を受けて絵画変換した絵画調画像のプリント媒体へのプリントも行う。なお、プリント装置12は、画像サービスサイト10に設けられているものに限らず、画像データのプリントサービスを行っている他のサイトが得するものも含まれる。   Further, the image service site 10 includes a printing device 12 and prints a picture-like image, which has undergone an order from the user and converted into a painting, on a print medium. Note that the printing device 12 is not limited to that provided in the image service site 10, but also includes those obtained from other sites that provide image data print services.

端末1−1、1−2、1−3・・・は、通信機能、及び画像データにより表される画像の表示機能を備えた任意の装置であり、例えば通常のパーソナルコンピュータや、携帯電話端末である。   The terminals 1-1, 1-2, 1-3... Are arbitrary devices having a communication function and a function for displaying an image represented by image data, for example, a normal personal computer or a mobile phone terminal. It is.

図2は、画像サービスサイト10にアクセス可能な端末1−1の一例を示した図であり、より具体的には、いわゆる多機能型の携帯電話端末であるスマートフォンである。図2に示したように、この端末1−1は、任意の画像91が表示可能である比較的大きな表示画面84aを有するものである。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a terminal 1-1 that can access the image service site 10, and more specifically, a smartphone that is a so-called multifunctional mobile phone terminal. As shown in FIG. 2, the terminal 1-1 has a relatively large display screen 84a on which an arbitrary image 91 can be displayed.

また、図3は、上記端末1−1の概略構成を示した機能ブロック図である。81は図2では図示していない端末1−1の裏面に設置されたカメラであり、任意の被写体を撮影し画像データとして取得するために機能する。   FIG. 3 is a functional block diagram showing a schematic configuration of the terminal 1-1. Reference numeral 81 denotes a camera installed on the back surface of the terminal 1-1 not shown in FIG. 2, and functions to shoot an arbitrary subject and acquire it as image data.

82は送信部であり、サーバー11へアクセスし、カメラ81により撮影された写真の画像データを、必要に応じてサーバー11にアップロードするために機能する。   A transmission unit 82 functions to access the server 11 and upload image data of a photograph taken by the camera 81 to the server 11 as necessary.

83は受信部であり、サーバー11から送信されてくる制御データや、サーバー11によって絵画変換された後の絵画調画像データを受信するために機能する。   A receiving unit 83 functions to receive control data transmitted from the server 11 and painting-like image data after painting conversion by the server 11.

84は表示部であり、図2に示した表示画面84aにカメラ81が撮影した画像や、受信部83がサーバー11からダウンロードした絵画調画像データに基づく絵画調画像を表示するために機能する。また、表示画面84aはタッチパルとしても機能し、表示画面84aには種々の操作画面も表示される。   84 denotes a display unit that functions to display an image captured by the camera 81 on the display screen 84a shown in FIG. 2 and a painting-like image based on the painting-like image data downloaded from the server 11 by the receiving unit 83. The display screen 84a also functions as a touch pal, and various operation screens are displayed on the display screen 84a.

操作画面には、例えば図4に示したように、ユーザーに所望の画調を選択させるための、複数の画調選択ボタン801a、801b、801c・・・が並んだ画調選択画面801が含まれる。   For example, as shown in FIG. 4, the operation screen includes an image selection screen 801 in which a plurality of image selection buttons 801a, 801b, 801c,... Are arranged to allow the user to select a desired image adjustment. It is.

85は記憶部であり、主としてカメラが撮影した画像の画像データや、サーバー11からダウンロードした絵画調画像データ等を記憶するために機能する。   A storage unit 85 mainly functions to store image data of images taken by the camera, picture-like image data downloaded from the server 11, and the like.

86は表示制御部であり、所定の表示制御プログラムに従って表示部84に画像や操作画面等を表示部84に表示させるために機能する。   A display control unit 86 functions to cause the display unit 84 to display an image, an operation screen, or the like on the display unit 84 in accordance with a predetermined display control program.

87は通信制御部であり、所定の通信プログラムに従って送信部82や受信部83に画像データのアップロードやダウンロード等のデータ通信を行わせるために機能する。   A communication control unit 87 functions to cause the transmission unit 82 and the reception unit 83 to perform data communication such as uploading and downloading of image data in accordance with a predetermined communication program.

88は操作制御部であり、ユーザーによる表示画面84a(タッチパネル)のタッチ位置を検出し、ユーザーの指示内容を特定するとともに、特定した指示内容を表示制御部86や通信制御部87へ供給するために機能する。   Reference numeral 88 denotes an operation control unit for detecting the touch position of the display screen 84a (touch panel) by the user, specifying the instruction content of the user, and supplying the specified instruction content to the display control unit 86 and the communication control unit 87. To work.

図5は、画像サービスサイト10を実現するサーバー11の構成の要部を示すブロック図である。サーバー11には、会員エリア100、共通エリア200、制御エリア300が設けられている。   FIG. 5 is a block diagram illustrating a main part of the configuration of the server 11 that implements the image service site 10. The server 11 is provided with a member area 100, a common area 200, and a control area 300.

会員エリア100は、登録会員毎に設けられるエリアで、会員を識別するためのユーザーID102と、それに対応してユーザー毎の各種属性情報104を有する。   The member area 100 is an area provided for each registered member, and has a user ID 102 for identifying the member and various attribute information 104 for each user correspondingly.

属性情報104は、図6に示すように、氏名、ハンドルネーム、性別、年齢、地域、会員種別その他のユーザー固有の情報である。会員種別には無料登録しただけの無料会員、有料登録した有料会員、特別な会費(例えば年会費等)を払などの所定の条件を満たしたプレミアム会員がある。   As shown in FIG. 6, the attribute information 104 is user-specific information such as name, handle name, gender, age, region, membership type, and the like. The membership type includes a free member who has just registered for free, a paid member who has registered for a fee, and a premium member who satisfies a predetermined condition such as paying a special membership fee (for example, an annual membership fee).

また、106はユーザーによりアップロードされた写真の画像データが記憶されるアップロード画像エリア、108は画像サービスサイト10において絵画変換した絵画調画像(作品)が記憶される作品バッファエリア、110は他のユーザーの作品をダウンロードして記憶するダウンロード作品バッファエリアである。   Reference numeral 106 denotes an uploaded image area in which image data of a photograph uploaded by the user is stored, reference numeral 108 denotes a work buffer area in which a painting-like image (work) converted into a painting on the image service site 10 is stored, and reference numeral 110 denotes another user. This is the download work buffer area where you download and store your work.

共通エリア200は、ユーザー全体に共通して設けられるエリアで、ユーザーがアップロードした画像を絵画調に変換した多数の作品が記憶される作品エリア202を含む。   The common area 200 is an area provided in common to all users, and includes a work area 202 in which a number of works obtained by converting an image uploaded by the user into a painting style are stored.

作品エリア202に記憶される各作品には、その作品を識別する画像ID204と、その作品の属性情報206が画像データ208とともに記憶される。   Each work stored in the work area 202 stores an image ID 204 for identifying the work and attribute information 206 of the work together with image data 208.

属性情報206は、図7に示すように、その作品の投稿者を示すユーザーID、作成日付または投稿日付等の日付情報、画像データのサイズ、画調の種類等の画像種別情報、その作品が閲覧された回数を示すアクセス数情報、その作品がダウンロードされた回数を示すダウンロード数情報、その作品の評価を示すポイント情報その他の作品特有の情報である。ユーザーIDにより、作品の作者が分かり、作者が有料会員かプレミアム会員かを識別することができる。   As shown in FIG. 7, the attribute information 206 includes a user ID indicating the contributor of the work, date information such as a creation date or a posting date, image type information such as the size of the image data and the type of the image, Access number information indicating the number of times of browsing, download number information indicating the number of times the work has been downloaded, point information indicating evaluation of the work, and other information unique to the work. The user ID can identify the creator of the work and can identify whether the creator is a paid member or a premium member.

制御エリア300は、絵画変換処理部302、パラメータテーブル304、顔領域マップ306、表示制御部308、評価制御部310、会員管理部312、顔検出処理部314、プリント処理部316の各部を含んでいる。   The control area 300 includes a painting conversion processing unit 302, a parameter table 304, a face area map 306, a display control unit 308, an evaluation control unit 310, a member management unit 312, a face detection processing unit 314, and a print processing unit 316. Yes.

絵画変換処理部302は、作品バッファエリア108に記憶された画像データを絵画調画像データに変換する絵画変換処理を行う。顔検出処理部314は、作品バッファエリア108に記憶された画像データから任意の人物の顔を検出する。パラメータテーブル304は、絵画変換処理部302が絵画変換処理に際して参照する絵画変換のためのパラメータを記憶する。顔領域マップ306は、絵画変換処理部302が絵画変換処理に際して参照する、画像内の顔領域を示すデータを記憶する。表示制御部308は、作品を端末1−1、1−2、1−3・・・の画面上に表示させる制御プログラムを記憶する。   The painting conversion processing unit 302 performs a painting conversion process for converting the image data stored in the work buffer area 108 into painting-like image data. The face detection processing unit 314 detects the face of an arbitrary person from the image data stored in the work buffer area 108. The parameter table 304 stores parameters for picture conversion that the picture conversion processing unit 302 refers to in the picture conversion process. The face area map 306 stores data indicating the face area in the image that is referred to by the picture conversion processing unit 302 during the picture conversion process. The display control unit 308 stores a control program for displaying works on the screens of the terminals 1-1, 1-2, 1-3,.

評価制御部310は、会員エリア100の作品バッファエリア108に記憶されている作品に、アクセス回数等に応じた評価を行い、作品毎にポイントを付与する。会員管理部312は、ユーザーIDにより会員を管理し、無料会員、有料会員、プレミアム会員別のサービスを制御する。この会員管理部312は画像サービスサイト10のSNS機能についても司っている。プリント処理部316は、プリント装置12による作品のプリント処理を行う。   The evaluation control unit 310 evaluates the work stored in the work buffer area 108 of the member area 100 according to the number of accesses and gives points for each work. The member management unit 312 manages members based on the user ID and controls services for free members, paid members, and premium members. The member management unit 312 also manages the SNS function of the image service site 10. The print processing unit 316 performs print processing of a work by the printing apparatus 12.

また、サーバー11には、CPU20と表示バッファ30と通信部40とが設けられている。CPU20は、サーバー11全体(上述した各部)を制御するとともに、インターネット上で多数の作品を一覧表示させるために必要な各種の処理を行う。CPU20が行う処理には、絵画変換処理部302における絵画変換処理に付随する処理も含まれる。表示バッファ30は、CPU20が多数の作品を一覧表示させる際に、表示用の画像を展開するための作業用メモリである。通信部40は、CPU20の制御に従い各端末1−1、1−2、1−3・・・との間におけるデータの送受信に必要な通信処理を行う。   The server 11 is provided with a CPU 20, a display buffer 30, and a communication unit 40. The CPU 20 controls the entire server 11 (each unit described above) and performs various processes necessary for displaying a list of many works on the Internet. The processing performed by the CPU 20 includes processing accompanying the painting conversion processing in the painting conversion processing unit 302. The display buffer 30 is a working memory for developing a display image when the CPU 20 displays a large number of works as a list. The communication unit 40 performs communication processing necessary for data transmission / reception between the terminals 1-1, 1-2, 1-3,.

以下、本実施形態の画像処理システムの具体的な動作についてフローチャートを参照しながら説明する。   Hereinafter, specific operations of the image processing system of the present embodiment will be described with reference to flowcharts.

まず、図8を参照して、端末1−1、1−2、1−3、・・・と画像サービスサイト10のサーバー11との間で画像のアップロード、表示、閲覧、ダウンロード等が行われる際の工程を説明する。   First, referring to FIG. 8, image upload, display, browsing, download, and the like are performed between the terminals 1-1, 1-2, 1-3,... And the server 11 of the image service site 10. The process will be described.

ユーザーが会員(無料会員、有料会員、又はプレミアム会員)である場合、ユーザーは自己の端末1から画像サービスサイト10にアクセスする(ステップSB1)。サーバー11はユーザーのログインによりユーザーIDを認証し(ステップSC1)、会員であることが確認されるとその会員のページを送信し会員からみられるようになる(ステップSC2)。   If the user is a member (free member, paid member, or premium member), the user accesses the image service site 10 from his / her terminal 1 (step SB1). The server 11 authenticates the user ID by logging in the user (step SC1), and when it is confirmed that the user is a member, the server 11 transmits the member's page so that the member can see it (step SC2).

会員は自分のページが開かれると、端末1から画像のアップロードを行う(ステップSB2)。アップロードされた画像、すなわちオリジナル画像データは通信部40で受信された後、サーバーの会員エリア100のアップロード画像エリア106に格納される。会員が所望する画調の種類を選択して、アップロードした画像の絵画変換を要求すると(ステップSB3)、サーバー11において絵画変換処理が行われ(ステップSC3)、変換された画像、すなわち作品は作品バッファエリア108に格納される。   When the member's own page is opened, the member uploads an image from the terminal 1 (step SB2). The uploaded image, that is, the original image data is received by the communication unit 40 and then stored in the upload image area 106 of the member area 100 of the server. When the member selects the type of painting style desired and requests the picture conversion of the uploaded image (step SB3), the server 11 performs a picture conversion process (step SC3), and the converted image, that is, the work is a work. It is stored in the buffer area 108.

ここで、ステップSB3において会員がサーバーに絵画変換を要求する際、例えば会員の使用する端末が図2に示した端末1−1である場合、会員は、所定の操作で図4に示したような画調選択画面801を端末1−1に表示させることにより所望する画調の種類を選択する。会員が選択した画調の種類は、変換すべき画調の種類として端末1−1からサーバー11へ送信される。   Here, when the member requests picture conversion from the server in step SB3, for example, when the terminal used by the member is the terminal 1-1 shown in FIG. 2, the member performs the predetermined operation as shown in FIG. A desired image tone type is selected by displaying an appropriate image tone selection screen 801 on the terminal 1-1. The type of image tone selected by the member is transmitted from the terminal 1-1 to the server 11 as the type of image tone to be converted.

また、サーバー11による変換後の作品である変換画調画像データは、サーバー11から会員の端末1へ送信され、端末1において画面表示される。   Also, the converted image-tone image data, which is a work converted by the server 11, is transmitted from the server 11 to the member's terminal 1 and displayed on the terminal 1.

また、会員が変換後の作品のプリントを要求すると(ステップSB4)、作品バッファエリア108に格納された絵画変換処理後の画像データである絵画調画像データが通信部40によってサーバー11からプリント装置12へ送信され、プリント処理が行われる(ステップSC4)。プリント処理では、絵画調画像データに基づいて作品が所定のプリント媒体にプリントされる。なお、プリント媒体はオフラインで会員へ送られる。   When the member requests printing of the converted work (step SB4), the painting-like image data, which is image data after the painting conversion process stored in the work buffer area 108, is transmitted from the server 11 to the printing device 12 by the communication unit 40. And the print processing is performed (step SC4). In the print process, the work is printed on a predetermined print medium based on the painting-like image data. The print medium is sent to the member offline.

また、会員は、変換後の作品をこのまま個人で楽しんでもよいが、他のユーザーに公開したい場合は投稿する(ステップSB5)。投稿された作品は会員エリア100の作品バッファエリア108から共通エリア200の作品エリア202へ転送され格納される。なお、作品エリア202内の作品には図7で説明したような属性情報206も付加される。   In addition, the member may enjoy the converted work as it is, but if he wants to make it available to other users, he / she posts it (step SB5). The submitted work is transferred from the work buffer area 108 in the member area 100 to the work area 202 in the common area 200 and stored. Note that the attribute information 206 as described in FIG. 7 is also added to the works in the work area 202.

作品エリア202内の作品は、サーバー11が必要に応じて一覧表示を行う(ステップSC5)。なお、サーバー11は、一覧表示に際して作品エリア202内の作品を適宜リサイズする。すなわち通常は作品エリア202内の作品のサイズが一覧表示用の画像サイズよりも大きいため作品を縮小し、また、作品エリア202内の作品のサイズが一覧表示用の画像サイズよりも小さい場合には作品を拡大する。   The works in the work area 202 are displayed as a list by the server 11 as necessary (step SC5). Note that the server 11 appropriately resizes the works in the work area 202 when displaying the list. That is, since the size of the work in the work area 202 is usually larger than the image size for list display, the work is reduced, and when the size of the work in the work area 202 is smaller than the image size for list display. Enlarge the work.

また、会員は、閲覧を要求することにより(ステップSB6)、一覧表示されている任意の作品を実際のサイズで閲覧することができる。閲覧要求があるとサーバー11は、要求された作品を実際のサイズで表示するとともに(ステップSC6)、閲覧要求があった作品にポイントを加算する(ステップSC7)。   In addition, the member can browse any work displayed in a list at an actual size by requesting browsing (step SB6). When there is a viewing request, the server 11 displays the requested work in actual size (step SC6) and adds points to the work requested to be browsed (step SC7).

また、会員は閲覧した作品が気に入ったことを示すGOODボタンを押したり、感想等のコメントを書き込んだりすることができる(ステップSB7)。サーバーは、GOODボタンが押されたり、感想等のコメントが書き込まれたりすると、閲覧された作品の属性情報のポイントを加算する(ステップSC7)。これによりその作品の評価が上がる。コメント書き込みの方がGOODボタンよりポイント数は高いものとする。   In addition, the member can press a GOOD button indicating that he likes the viewed work or write a comment such as an impression (step SB7). When the GOOD button is pressed or a comment such as an impression is written, the server adds points of attribute information of the viewed work (step SC7). This increases the evaluation of the work. It is assumed that the number of points for writing comments is higher than that for the GOOD button.

また、会員は閲覧した作品のダウンロードを要求することができる(ステップSB8)。サーバー11は、会員からダウンロード要求があると、必要に応じてダウンロードを許可し(ステップSC8)、ダウンロードが許可された場合にのみ、会員は閲覧した作品をダウンロードすることができる(ステップSB9)。ダウンロードした作品は、会員エリア100のダウンロード作品バッファ110に格納される。   Further, the member can request download of the viewed work (step SB8). When the server 11 receives a download request from the member, the server 11 permits download as necessary (step SC8), and the member can download the viewed work only when the download is permitted (step SB9). The downloaded work is stored in the download work buffer 110 in the member area 100.

また、サーバー11は、ダウンロード要求があった場合にも、その作品に対してポイントを加算する(ステップSC9)。   The server 11 also adds points to the work even when there is a download request (step SC9).

一方、会員以外の他のユーザー、すなわち任意のユーザーは、画像サービスサイト10に適宜アクセスすることによって(ステップSA1)、共通エリア200の作品エリア202に格納されている作品を一覧表示した状態で閲覧することができる。さらに、任意のユーザーも、閲覧を要求することにより(ステップSA2)、一覧表示されている任意の作品を実際のサイズで閲覧することができる。   On the other hand, a user other than the member, that is, an arbitrary user, accesses the image service site 10 as appropriate (step SA1), and browses in a state in which the works stored in the work area 202 of the common area 200 are displayed as a list. can do. Furthermore, an arbitrary user can also browse an arbitrary work displayed in a list at an actual size by requesting browsing (step SA2).

そして、任意のユーザーが閲覧した作品が気に入ってGOODボタンを押すと(ステップSA3)と、その場合にも、サーバー11が、閲覧された作品に対してポイントを加算する(ステップSC7)。   When the user browses the work viewed by an arbitrary user and presses the GOOD button (step SA3), the server 11 also adds points to the viewed work (step SC7).

次に、サーバー11が、アップロードされた画像データを絵画調画像へ変換する際の絵画変換処理技術について説明する。   Next, a picture conversion processing technique when the server 11 converts uploaded image data into a picture-like image will be described.

絵画変換とは、写真等の画像を構成する各画素を所定のパラメータ(絵画変換パラメータ)に従って変換し、油絵調、水彩画調、パステル調、色鉛筆画調、クレヨン画調、イラスト画調、点描画調、エアブラシ、シルクスクリーン調、刺繍絵調、コラージュ(糊付け)調等、いわゆる絵画調に変換する画像処理技術である。これら複数の画調を画調の種類と言うものとする。   Picture conversion means that each pixel constituting an image such as a photo is converted according to predetermined parameters (painting conversion parameters), oil painting, watercolor, pastel, colored pencil painting, crayon painting, illustration painting, dot drawing. This is an image processing technique for converting into a so-called painting tone, such as a tone, an airbrush, a silk screen tone, an embroidery tone, and a collage tone. These multiple image tones are referred to as types of image tones.

絵画変換においては、基本的にフォトレタッチソフト等で知られている各種エフェクト処理のパラメータが自動的に調整・組み合わされることによって、処理対象のオリジナル画像が絵画調に見えるように変換される。   In picture conversion, parameters of various effect processes known basically by photo retouching software or the like are automatically adjusted and combined so that the original image to be processed is converted to look like a picture.

エフェクト処理としては、例えば画像にテクスチャをマッピングし、特殊な質感を与えるテクスチャ処理、画像を輪郭部・細かい模様などのテクスチャ部・平坦部に分類し、それぞれに適宜処理を施すことで、質感と解像感を高める解像度処理、色を色相(Hue)、彩度(Saturation)、明度(Value)の3要素に分類して調整するHSV処理、画像のR(赤)G(緑)B(青)各色の度合いを調整するRGB処理、R→G→Bの方向に交換するRGB交換処理、ラプラシアンフィルタと呼ばれるフィルタをかけるエッジ抽出処理、メディアンフィルタと呼ばれるフィルタをかける中間濃度抽出処理、隣接する画素のRGBのヒストグラムを抽出し、それぞれ最小/中間/最大の濃度を抽出した場合の処理を行う濃度抽出処理、画像の一番暗い部分を黒、一番明るい部分を白とし、間のヒストグラムを適宜分布させ、コントラスト修正を行ったり画像のヒストグラムを引き伸ばすイコライズ処理、明るい部分と暗い部分を維持して中間的な明るさを調節するガンマ補正処理、画像の暗い領域を明るくしたり、明るい領域を暗くしたりするシャドー処理、各ピクセルのRGB値が、しきい値以上の明るさの時に、そのRGB値を反転するソラリゼーション処理、ランダムにドットを描画し、ノイズを発生させ、ノイズの量や色を調整するノイズ付加処理、などがある。   As effect processing, for example, texture processing is performed by mapping a texture to an image to give a special texture, and the image is classified into a texture portion and a flat portion such as a contour portion, a fine pattern, etc. Resolution processing that enhances resolution, HSV processing that adjusts the color by classifying it into three elements of Hue, Saturation, and Lightness (Value), R (Red) G (Green) B (Blue) ) RGB processing for adjusting the degree of each color, RGB exchange processing for exchanging in the direction of R → G → B, edge extraction processing for applying a filter called a Laplacian filter, intermediate density extraction processing for applying a filter called a median filter, adjacent pixels The RGB histogram is extracted, and the density extraction process is performed when the minimum / intermediate / maximum density is extracted, respectively, the darkest part of the image is black, The white part is white and the histogram between them is distributed as appropriate, the contrast is corrected and the histogram of the image is expanded, the gamma correction process that adjusts the intermediate brightness while maintaining the bright and dark parts, the image Shadow processing that brightens dark areas or darkens bright areas, Solarization processing that inverts RGB values when the RGB value of each pixel is equal to or higher than the threshold value, draws dots randomly, There is noise addition processing that generates noise and adjusts the amount and color of noise.

また、HDR(High Dynamic Range)と呼ばれる通常の写真では表現できない広いダイナミックレンジの写真を、トーンマッピングにより狭いダイナミックレンジ幅内に入れ込むことで露出過多の白飛びや露出不足の黒つぶれを補正して表現力を増大するエフェクト処理もある。このHDRはエフェクト処理の1つであるが、画調の種類の1つでもある。   In addition, a photo with a wide dynamic range that cannot be represented by a normal photo called HDR (High Dynamic Range) is included in a narrow dynamic range width by tone mapping to correct overexposure and overexposure blackout. There is also an effect process that increases expressiveness. The HDR is one of effect processes, but is also one of the types of image tone.

すなわち、絵画変換処理は原理的にはエフェクト処理の一種であり、絵画変換アルゴリズムはエフェクト処理とパラメータの組み合わせにより各種絵画調を作り出し、その変換アルゴリズムをプログラミングしてあるものである。   In other words, the picture conversion process is a kind of effect process in principle, and the picture conversion algorithm creates various painting styles by combining the effect process and parameters, and the conversion algorithm is programmed.

その変換アルゴリズムの中に、オリジナル画像の画素を変換するための前記パラメータのセット(組)であるパラメータ群Pが予め用意されている。画調の種類が12種類あるとすると、パラメータ群P(1)〜P(12)と表す。パラメータの決め方により変換された画像の画調も変わってくる。油絵調に変換するためのパラメータ群をP(1)とし、P(1)の中に油絵調に見えるように画像を変換するためのエフェクト処理に必要なパラメータがm個あるとすると、パラメータはパラメータP1〜Pmと表すことができ、パラメータ群P(n)は複数のパラメータP1〜Pmを含むものとなる。   In the conversion algorithm, a parameter group P which is a set of the parameters for converting the pixels of the original image is prepared in advance. If there are 12 types of image tone types, the parameter groups are represented as P (1) to P (12). The tone of the converted image also changes depending on how the parameters are determined. Assuming that a parameter group for converting to an oil painting tone is P (1), and there are m parameters necessary for effect processing for converting an image so that it looks like an oil painting tone in P (1), the parameter is The parameters can be expressed as parameters P1 to Pm, and the parameter group P (n) includes a plurality of parameters P1 to Pm.

画素は一般的にRGB各複数ビットの階調で表現されるが、パラメータはそのビットデータに演算をかけるための要素である。例えば赤成分を強調して緑成分と青成分をやや抑えるときにR×2、G×0.9、B×0.5、のような演算をする場合の係数"2"、"0.9"、"0.5"はパラメータである。   A pixel is generally expressed by gradations of a plurality of bits for each of RGB, but a parameter is an element for performing an operation on the bit data. For example, when the red component is emphasized and the green component and the blue component are slightly suppressed, the coefficients “2” and “0.9” are used in the calculation such as R × 2, G × 0.9, and B × 0.5. "," 0.5 "is a parameter.

あるいは、予め演算要素がプログラミングされており、赤の強調度1のときはR×1.1、強調度2のときはR×1.2、強調度3のときはR×1.3のような演算をする場合の強調度もパラメータである。   Alternatively, the calculation elements are programmed in advance, and R × 1.1 when the red emphasis level is 1, R × 1.2 when the emphasis level is 2, and R × 1.3 when the emphasis level is 3. The degree of emphasis when performing simple calculations is also a parameter.

また、注目画素と隣接画素の間で所定の演算をかける場合もある。例えば図10(A)に示すように、注目画素A5(RGB)を中心に画素A1(RGB)、A2(RGB)、A3(RGB)、A4(RGB)、A5(RGB)、A6(RGB)、A7(RGB)、A8(RGB)、A9(RGB)が上下左右に並んでいるとき、A5(R)に対してA5(R)=A1(R)×q1+A2(R)×q2+A3(R)×q3+A4(R)×q4+A5(R)×q5+A6(R)×q6+A7(R)×q7+A8(R)×q8+A9(R)×q9という演算を行い、G、Bについても同様の演算を行う。ここでのqがパラメータであり、この数値(係数)を変えることにより異なったエフェクト処理ができる。   In addition, a predetermined calculation may be performed between the target pixel and adjacent pixels. For example, as shown in FIG. 10A, the pixel A1 (RGB), A2 (RGB), A3 (RGB), A4 (RGB), A5 (RGB), A6 (RGB) centering on the target pixel A5 (RGB). , A7 (RGB), A8 (RGB), and A9 (RGB) are aligned vertically and horizontally, A5 (R) = A1 (R) × q1 + A2 (R) × q2 + A3 (R) with respect to A5 (R). The calculation of * q3 + A4 (R) * q4 + A5 (R) * q5 + A6 (R) * q6 + A7 (R) * q7 + A8 (R) * q8 + A9 (R) * q9 is performed, and the same calculation is performed for G and B. Here, q is a parameter, and different effect processing can be performed by changing this numerical value (coefficient).

また、タッチ(以下、「筆触」と呼ぶ)が異なるように加工するエフェクト処理もある。   There is also an effect process that processes the touch (hereinafter referred to as “brush touch”) differently.

具体的には、画像データを構成する画素から、色などを基準として相関の高い画素を集め、グループを形成する。続いて、それぞれのグループの画素に対して、同一のグループの画素については色を該グループの代表色に置き換える。こうして色を代表色に置き換えられた画素のグループがそれぞれの筆触を形成する。かかる画像加工処理によると、グループとして集められる画素の相関の取り方、及び同一の色(代表色)の画素により構成されるグループの形状(長さ(距離)、扁平度)を変化させることによって、形成される筆触を変化させることができ、結果的に、画像データが表す画像の画調を様々な絵画調に変更することができる。そして各種画調毎に、それぞれの処理で用いる相関度、グループの形状を表す長さ、扁平度などのパラメータの最適な組み合わせが設定されている。   Specifically, pixels having high correlation are collected from pixels constituting image data on the basis of color or the like to form a group. Subsequently, for each group of pixels, for the same group of pixels, the color is replaced with the representative color of the group. A group of pixels in which the colors are replaced with the representative colors in this way form each brush stroke. According to such image processing, by changing the correlation of the pixels collected as a group and the shape (length (distance), flatness) of the group composed of pixels of the same color (representative color) The formed brush can be changed, and as a result, the tone of the image represented by the image data can be changed to various painting tone. For each image tone, an optimum combination of parameters such as the degree of correlation used in each process, the length representing the shape of the group, and the flatness is set.

例えば注目画素A5と相関の高い画素からなるグループの形状が図11(A)、図11(B)に示した形状である場合、図11(A)に示した形状は、図11(B)に示した形状よりも扁平度が大きく、長さ(距離)が短い。   For example, when the shape of the group of pixels having high correlation with the target pixel A5 is the shape shown in FIGS. 11A and 11B, the shape shown in FIG. The flatness is larger and the length (distance) is shorter than the shape shown in FIG.

複数の画像データの各々を異なる筆触に変更することは、画調を変更する際に、筆触を構成する画素を集めたグループの形状、例えば、グループの扁平度を調整することによって実現できる。筆触を表す同一の色の画素によって構成されるグループの扁平度を大きくすると、筆触は太くなり、結果として画像のタッチは荒く表示される。同一の色の画素によって構成されるグループの扁平度を小さくすると、小さな筆触を作り出すことができ、結果として、画像のタッチが細かく表示される。   Changing each of the plurality of pieces of image data to a different stroke can be realized by adjusting the shape of the group in which the pixels constituting the stroke are collected, for example, the flatness of the group when changing the image tone. When the flatness of the group composed of pixels of the same color representing the brush stroke is increased, the brush stroke becomes thick, and as a result, the touch of the image is displayed roughly. When the flatness of the group composed of pixels of the same color is reduced, a small brush can be created, and as a result, the touch of the image is displayed finely.

以上詳述した絵画変換アルゴリズムはサーバー11の制御エリア300の絵画変換処理部302に記憶されており、パラメータ群は同じく制御エリア300のパラメータテーブル304に記憶されている。   The picture conversion algorithm described in detail above is stored in the picture conversion processing unit 302 of the control area 300 of the server 11, and the parameter group is also stored in the parameter table 304 of the control area 300.

図9は、絵画変換処理部302による絵画変換処理を示すフローチャートである。サーバー11においては、図6に示したように、まず絵画変換処理部302が前処理を行う(ステップSC101)。ここは画調の種類にかかわらず共通して実行される処理である。   FIG. 9 is a flowchart showing a picture conversion process performed by the picture conversion processing unit 302. In the server 11, as shown in FIG. 6, the picture conversion processing unit 302 first performs preprocessing (step SC101). This process is executed in common regardless of the type of image tone.

上述したようなエフェクト処理は各画素に対して行うため、画像データはビットマップ形式である必要がある。そこで絵画変換処理部302は、通常はJPEG形式で表現されている画像データをビットマップ形式に変換する。   Since the effect processing as described above is performed on each pixel, the image data needs to be in a bitmap format. Therefore, the picture conversion processing unit 302 converts image data normally expressed in the JPEG format into a bitmap format.

また、絵画変換処理部302は、端末1−1、1−2、1−3・・・からアップロードされる画像データのサイズは様々なので、これを表示エリアの画素数、例えば800×600画素にリサイズする。大きい画像は縮小し、小さい画像は拡大する。これは、サイズが決まっていた方がパラメータも固定で済み、処理が効率的だからである。もちろん、後述する本画像の絵画変換の際はアップロードされた画像データのサイズそのままに対して絵画変換を行う。   The picture conversion processing unit 302 has various sizes of image data uploaded from the terminals 1-1, 1-2, 1-3..., And this is reduced to the number of pixels in the display area, for example, 800 × 600 pixels. Resize. Larger images are reduced and smaller images are enlarged. This is because the parameters are fixed when the size is determined, and the processing is efficient. Of course, at the time of picture conversion of the main image, which will be described later, the picture conversion is performed for the size of the uploaded image data as it is.

次に、絵画変換処理部302は、顔検出処理によって変換対象の画像が顔を含んでいるかどうかを確認する(ステップSC102)。これは、画像内の顔部分に極端な変換をかけると顔部分が不自然になるので、顔部分に他の部分とは異なる絵画変換処理を施すためである。より具体的には、顔部分に対して、他の部分よりも変換強度を弱く設定した絵画変換処理や、他の部分よりもきめ細かな絵画変換処理を施すためである。基本的には、変換対象の画像に対して、変換処理後の画像が、顔部分の方が他の部分よりも変換対象の画像に近くなるような絵画変換処理を施すためである。   Next, the picture conversion processing unit 302 confirms whether or not the image to be converted includes a face by face detection processing (step SC102). This is because the face portion becomes unnatural when an extreme conversion is applied to the face portion in the image, so that the face portion is subjected to painting conversion processing different from other portions. More specifically, this is because a picture conversion process in which the conversion intensity is set weaker than the other parts or a picture conversion process that is finer than the other parts is performed on the face part. Basically, this is because a picture conversion process is performed on the image to be converted so that the image after the conversion process has a face portion closer to the conversion target image than the other portions.

きめ細かい(detailed)とは、エフェクト処理するときの対象画素のグループを小さくするという意味である。例えばぼかし処理の場合、注目画素A(x、y)に対してその隣接画素の間でグループを形成し、各画素の平均値をとってそのグループ内の画素を平均値に置き換えることによってぼかした感じ(smoothing or airbrushing)を表現する。その際、例えば注目画素A5を中心に画素A1、A2、A3、A4、(A5)、A6、A7、A8、A9が隣接しているとき、画素A5の上下左右のA2、A4、A6、A8の4画素を対象にグループ化する場合(図10(B)参照)の方が、周囲A1〜A9の8画素を対象にしてグループ化したり(図10(C)参照)、更にその周囲も含めた24画素を対象にしてグループ化する場合(図10(D)参照)よりもきめ細かいと言うものとする(反対語は粗い(coarse))。   “Detailed” means that a group of target pixels is reduced when effect processing is performed. For example, in the case of blurring processing, a group is formed between adjacent pixels for the pixel of interest A (x, y), and blurring is performed by taking the average value of each pixel and replacing the pixels in the group with the average value. Expresses feeling (smoothing or airbrushing). At this time, for example, when the pixels A1, A2, A3, A4, (A5), A6, A7, A8, and A9 are adjacent to each other with the pixel of interest A5 as the center, A2, A4, A6, and A8 on the top, bottom, left, and right of the pixel A5. When the four pixels are grouped with respect to the target (see FIG. 10B), the eight pixels of the surroundings A1 to A9 are grouped (see FIG. 10C), and the surroundings are also included. In addition, it is assumed that the pixel is finer than the case of grouping for 24 pixels (see FIG. 10D) (the opposite word is coarse).

また、画調の種類によっては、グループ化は図10(E)に示すように不定形でなされることもある。この場合も、少ない1グループを少ない画素数毎に画調変換処理していく方が、多くの画素数を1グループとしてまとめて画調変換処理するよりも、きめ細かいと言うものとする。   Further, depending on the type of image tone, the grouping may be performed in an indefinite form as shown in FIG. Also in this case, it is assumed that it is finer to perform the tone conversion process for a small group for each smaller number of pixels than to perform a tone conversion process for a large number of pixels as one group.

同様に、タッチについても、図11(A)のように少ない画素数で形成されたグループで多数回処理する方が、図11(B)のように多くの画素数で形成されたグループで少数回処理するよりも、きめ細かいというものとする。   Similarly, touch processing is performed more frequently in a group formed with a smaller number of pixels as shown in FIG. 11A, and a smaller number of processes are performed in a group formed with a larger number of pixels as shown in FIG. 11B. It is more detailed than processing it once.

前記顔検出処理は図12のフローチャートを使用して後述するが、1枚の画像の中でも顔の領域と背景の領域とでは重要度が変わってくるので、顔検出処理において絵画変換処理部302は、処理対象の画像における顔の領域を示す顔領域マップのデータを作成し、それを制御エリア300の顔領域マップ306に記憶する。   The face detection process will be described later with reference to the flowchart of FIG. 12, but since the importance varies between the face area and the background area in one image, the picture conversion processing unit 302 performs the face detection process. Then, data of a face area map indicating the face area in the processing target image is created and stored in the face area map 306 of the control area 300.

続いて、絵画変換処理部302は、ユーザーに、油絵調、水彩画調、パステル調、色鉛筆画調、・・・等の中から希望する画調を選択させる(ステップSC103)。   Subsequently, the painting conversion processing unit 302 causes the user to select a desired tone from among oil painting, watercolor, pastel, colored pencil, etc. (step SC103).

絵画変換処理部302は、画調が選択されると、それぞれの絵画変換アルゴリズムのフローへ移る。例えば油絵調変換であればステップSC104へ、水彩画調変換であればステップSC105へ進む。それ以外であればその他の絵画変換アルゴリズムのフローへと進む(ステップSC106)。なお、絵画変換処理部302は、各アルゴリズムを実行する際、制御エリア300のパラメータテーブル304と顔領域マップ306とを参照する(ステップSC107、SC108、SC109、SC110)。   When the image tone is selected, the picture conversion processing unit 302 proceeds to the flow of each picture conversion algorithm. For example, if it is oil painting tone conversion, the process proceeds to step SC104, and if it is watercolor painting tone conversion, the process proceeds to step SC105. Otherwise, the flow proceeds to a flow of another picture conversion algorithm (step SC106). The painting conversion processing unit 302 refers to the parameter table 304 and the face area map 306 in the control area 300 when executing each algorithm (steps SC107, SC108, SC109, and SC110).

ステップSC104,SC105,SC106の絵画変換に際して絵画変換処理部302は、一覧表示されている表示画面サイズの画像データを対象として絵画変換する。なお、変換後の画像はユーザーの端末1へ送られるとともに、端末1において画面表示される。その後、絵画変換処理部302は、ユーザーの端末1から決定が指示されれば(ステップSC112:YES)、本画像の絵画変換へと進み(ステップSC113)、他の画調でやり直すことが指示されれば(ステップSC112:NO)、ステップSC103の処理へ戻る。   At the time of picture conversion in steps SC104, SC105, and SC106, the picture conversion processing unit 302 performs picture conversion on image data having a display screen size displayed as a list. The converted image is sent to the user's terminal 1 and displayed on the screen at the terminal 1. After that, if a decision is instructed from the user's terminal 1 (step SC112: YES), the picture conversion processing unit 302 proceeds to the picture conversion of the main image (step SC113), and is instructed to redo with another image tone. If it is (step SC112: NO), the process returns to step SC103.

ステップSC113の本画像の絵画変換に際して絵画変換処理部302は、ステップSC112で決定した絵画変換アルゴリズムでパラメータテーブル304と顔領域マップ306を参照しながら絵画変換を行う(ステップSC114,SC115)。同じ画調であっても画像サイズが異なると適切なパラメータは異なってくるので、ステップSC115で参照するパラメータテーブルはステップSC107若しくはSC108で取得したパラメータとは別のものとなる。   In the picture conversion of the main image in step SC113, the picture conversion processing unit 302 performs the picture conversion by referring to the parameter table 304 and the face area map 306 using the picture conversion algorithm determined in step SC112 (steps SC114 and SC115). Even if the image tone is the same, the appropriate parameter differs when the image size is different. Therefore, the parameter table referred to in step SC115 is different from the parameter acquired in step SC107 or SC108.

しかる後、絵画変換処理部302は、絵画変換後の本画像を再びJPEG形式に変換する後処理を行う(ステップSC116)。   Thereafter, the picture conversion processing unit 302 performs post-processing to convert the main image after the picture conversion back into the JPEG format (step SC116).

次に、図12〜図14を参照して、前述したステップSC102の顔検出処理について説明する。   Next, the face detection process of step SC102 described above will be described with reference to FIGS.

図12に示したように、顔検出処理に際して絵画変換処理部302は、まず、対象画像データを対象として顔検出処理部314で顔を検出する(ステップSC151)。ここで、顔検出技術は公知であるので詳述はしない。   As shown in FIG. 12, in the face detection process, the picture conversion processing unit 302 first detects a face with the face detection processing unit 314 using target image data as a target (step SC151). Here, since the face detection technique is known, it will not be described in detail.

次に、絵画変換処理部302は、対象画像データについて顔領域を設定する(ステップSC152)。このとき、ステップSC151で顔を検出することができても、その輪郭まで正確に抽出することは困難なので、絵画変換処理部302は、顔部分を含む楕円形(ellipse)若しくは矩形(square)の領域を顔領域として設定する。   Next, the picture conversion processing unit 302 sets a face area for the target image data (step SC152). At this time, even if the face can be detected in step SC151, since it is difficult to accurately extract the contour, the painting conversion processing unit 302 has an ellipse or a square including the face part. Set the area as the face area.

図13は、顔の領域を含む領域(emphasis area)の例を説明する図であり、図13においてsqは顔(face)F1を含む矩形(square)の領域であり、elは顔F1を含む楕円形(ellipse)の領域である。すなわちsq,elは検出した顔に対応する領域である。すなわち、検出した顔の領域を含む矩形の領域がsqであり、そのsqが内接する楕円形系の領域をelとする。   FIG. 13 is a diagram for explaining an example of an emphasis area including a face area. In FIG. 13, sq is a square area including a face F1, and el includes a face F1. This is an ellipse region. That is, sq and el are areas corresponding to the detected face. That is, a rectangular area including the detected face area is sq, and an elliptical area inscribed by the sq is defined as el.

しかる後、絵画変換処理部302は、顔領域マップを作成する(ステップSC153)。図14は、顔領域マップを説明するための概念図である。ステップSC153において絵画変換処理部302は、同図(a)に示したような画像データから、顔F1、F2、F3を検出すると、同図(b)に示したような顔領域sq1、sq2、sq3を画像データに設定する。すなわち絵画変換処理部302は、画像内における顔領域sq1、sq2、sq3を示すデータを制御エリア300の顔領域マップ306に記憶する。   Thereafter, the picture conversion processing unit 302 creates a face area map (step SC153). FIG. 14 is a conceptual diagram for explaining a face area map. In step SC153, when the picture conversion processing unit 302 detects the faces F1, F2, and F3 from the image data as shown in FIG. 10A, the face regions sq1, sq2, and so on shown in FIG. sq3 is set in the image data. That is, the picture conversion processing unit 302 stores data indicating the face areas sq1, sq2, and sq3 in the image in the face area map 306 of the control area 300.

そして、絵画変換処理部302は、前述したステップSC104,SC105,SC106,SC113の絵画変換で画像データの各画素を絵画変換処理する際、図14(b)に示したような顔領域マップに基づいて、顔領域には変換強度を弱く設定し、顔領域を除く背景領域には変換強度を強く設定して絵画変換を行ったり、顔領域には背景領域よりもきめ細かな絵画変換を行ったりする。   Then, when the picture conversion processing unit 302 performs picture conversion processing on each pixel of the image data by the picture conversion in steps SC104, SC105, SC106, and SC113 described above, the picture conversion processing unit 302 is based on the face area map as shown in FIG. Then, set the conversion strength to a low value for the face area, set the conversion strength to a high level for the background area excluding the face area, and perform painting conversion more finely than the background area for the face area. .

なお、絵画変換処理に際しては、後述するように画調の種類によってそれぞれ異なった多数のエフェクト処理を実行するので(図15参照)、各種エフェクト処理毎に適宜変換強度を弱く設定したり、きめ細かく設定したりするものである。それらを総合的に実行した結果が、顔領域には変換強度を弱く設定し、顔領域を除く背景領域には変換強度を強く設定して絵画変換を行ったり、顔領域には背景領域よりもきめ細かな絵画変換を行ったりすることになる。従って、変換強度を設定する処理ときめ細かさを設定する処理は併存するものである。   In the painting conversion process, as will be described later, a number of different effect processes are executed depending on the type of painting tone (see FIG. 15). Therefore, the conversion strength is appropriately set to be weak or finely set for each effect process. It is something to do. As a result of comprehensively executing them, the transformation strength is set to be weak for the face area, the transformation strength is set to be strong for the background area excluding the face area, and the face area is compared to the background area. It will be a fine picture conversion. Therefore, the process for setting the conversion strength and the process for setting the fineness coexist.

その結果、絵画変換後の絵画調画像においては、顔領域はオリジナル画像との差が小さく、背景領域はオリジナル画像との差が大きくなる。   As a result, in the painting-like image after painting conversion, the difference between the face region and the original image is small, and the difference between the background region and the original image is large.

従って、オリジナル画像に人物の顔が存在している場合、絵画変換後の絵画調画像において顔の雰囲気が崩れるようなことがなく、自然な絵画変換を行うことができる。もちろんこれは一例であって、顔領域sq1、sq2、sq3は顔の雰囲気を崩さないように絵画変換処理をかけないこともできる。   Therefore, when a person's face is present in the original image, natural painting conversion can be performed without the face atmosphere being disturbed in the painting-like image after the painting conversion. Of course, this is merely an example, and the face regions sq1, sq2, and sq3 may not be subjected to a painting conversion process so as not to disturb the facial atmosphere.

ここで、絵画変換処理における変換強度について詳述する。変換強度の強弱とは、基本的には先に説明したパラメータの大小のことである。すなわち変換強度の強弱とは、先に例示したエフェクト処理に必要なパラメータP1〜Pmや、各画素のRGB毎のビットデータに演算をかける要素(係数)、色の強調度、注目画素と隣接画素の間で所定の演算をかける場合の数値(係数)q、筆触を表現する場合の画素グループの形状(長さ、扁平度等)の大小のことである。つまりパラメータが大きいほど、絵画調画像におけるオリジナル画像からの差が大きくなる。   Here, the conversion intensity in the picture conversion process will be described in detail. The strength of the conversion intensity is basically the magnitude of the parameter described above. In other words, the strength of the conversion strength is the parameters P1 to Pm necessary for the effect processing exemplified above, elements (coefficients) for calculating the bit data for each RGB of each pixel, the color enhancement degree, the target pixel and the adjacent pixel The numerical value (coefficient) q when a predetermined calculation is performed between the pixel groups, and the shape (length, flatness, etc.) of the pixel group when expressing the brush stroke. That is, the larger the parameter, the greater the difference from the original image in the picture-like image.

一般論として、画像の変換とは、オリジナル画像を別の画像へ写像することである。写像する際に、所定の変換をかける。その際、変換係数(パラメータ)が小さければオリジナル画像と変換後の画像との差が小さく、変換係数が最小であればオリジナル画像と変換後の画像とには変化がなく、同じ画像が得られる。変換係数が大きければ、オリジナル画像と変換後の画像との差が際立ってくる。   In general, image conversion is the mapping of an original image to another image. When mapping, a predetermined conversion is applied. At that time, if the conversion coefficient (parameter) is small, the difference between the original image and the converted image is small, and if the conversion coefficient is minimum, the original image and the converted image are not changed, and the same image is obtained. . If the conversion coefficient is large, the difference between the original image and the converted image becomes conspicuous.

画像の変換は、オリジナル画像の画素値をA、変換された画像の画素値をB、変換アルゴリズムをfとすると、
B=f(A)
と表すことができる。
For image conversion, the pixel value of the original image is A, the pixel value of the converted image is B, and the conversion algorithm is f.
B = f (A)
It can be expressed as.

ここで、fは、例えばテクスチャ処理、HSV処理、ラプラシアンフィルタ、メディアンフィルタといった複数種類のエフェクト処理である。また、fは、例えば油絵調に変換する処理であり、水彩画調に変換する処理である。   Here, f is a plurality of types of effect processing such as texture processing, HSV processing, Laplacian filter, and median filter. Further, f is a process of converting to an oil painting tone, for example, and is a processing of converting to a watercolor painting tone.

図15(a)は、一般論としての絵画変換の処理内容を概念的に示した図である。同図に示したように、変換アルゴリズムには、実際には複数種類のエフェクト処理1〜Nの個々のアルゴリズムが含まれる。   FIG. 15A is a diagram conceptually showing the processing content of the picture conversion as a general theory. As shown in the figure, the conversion algorithm actually includes individual algorithms of a plurality of types of effect processes 1 to N.

また、図11(b)は、目標となる画調がある画調であるときの図11(a)に対応する概念図である。同図に示したように、変換アルゴリズムには、目標となる画調に応じた特定の種類のエフェクト処理1,7,9,・・・Mのアルゴリズムが含まれる。   FIG. 11B is a conceptual diagram corresponding to FIG. 11A when the target image tone is an image tone. As shown in the figure, the conversion algorithm includes algorithms of specific types of effect processing 1, 7, 9,... M according to the target image tone.

一方、変換強度の要素を取り込んだ画像の変換は、
B=f(A,I)
と表すことができる。Iはintensity(強度)である。
On the other hand, conversion of an image that incorporates elements of conversion strength
B = f (A, I)
It can be expressed as. I is intensity.

例えば一般にパーソナルコンピュータで使用されているフォトレタッチソフト等では、強度が調整可能な種々の画像処理が可能であるが、係る画像処理で調整される強度がIの値に相当する。   For example, photo retouching software or the like generally used in a personal computer can perform various image processing with adjustable intensity, and the intensity adjusted by such image processing corresponds to the value I.

また、変換アルゴリズムfには、一つの画素(x,y)の位置を維持する処理に限らず、画素の位置を移動したり、あるいは複数画素からなるグループ単位で移動する処理も含まれる。例えば(x1,y1)の画素を(x3,y4)に移動したり、その周辺の画素をまとめて移動したりすることによって、ゆがんだ画像を得ることができる。この場合は移動距離が大きいほど変換強度は強い。さらに、変換アルゴリズムfには、各種のぼかし処理も含まれる。例えば注目画素に周辺画素の平均値を設定するぼかし処理では、周辺画素数が多いほど変換強度は強い。   In addition, the conversion algorithm f is not limited to the process of maintaining the position of one pixel (x, y), but includes a process of moving the position of the pixel or moving in units of groups of a plurality of pixels. For example, a distorted image can be obtained by moving the pixel (x1, y1) to (x3, y4) or moving the surrounding pixels together. In this case, the greater the moving distance, the stronger the conversion intensity. Further, the conversion algorithm f includes various blurring processes. For example, in the blurring process in which the average value of the peripheral pixels is set for the pixel of interest, the conversion intensity increases as the number of peripheral pixels increases.

ここで、前述したステップSC104,SC105,SC106,SC113の絵画変換においては、顔領域マップに示されている顔領域と、顔領域を除く背景領域には異なる変換強度が設定される。つまり絵画変換に際しては、処理対象の注目画素に、注目画素が含まれる領域に設定した変換強度Iを適用した処理を行うことによって、オリジナル画像を、顔領域についてはオリジナル画像との差が小さく、背景領域についてはオリジナル画像との差が大きい絵画調画像に変換する。   Here, in the picture conversion in steps SC104, SC105, SC106, and SC113 described above, different conversion intensities are set for the face area shown in the face area map and the background area excluding the face area. In other words, in the picture conversion, by performing the process of applying the conversion intensity I set in the area including the target pixel to the target pixel to be processed, the difference between the face image and the original image is small. The background area is converted into a painting-like image having a large difference from the original image.

図15(c)は、注目画素に、注目画素が含まれる領域に設定した変換強度Iを適用した絵画変換の処理内容を概念的に示した、図15(b)に対応する図である。同図に示したように、絵画変換に際しては、複数の種類のエフェクト処理1,7,9,・・・Mの各々において、顔領域マップに示される領域に応じた変換強度Iが反映された処理が注目画素に対して行われる。その結果、オリジナル画像に対して、顔領域と、顔領域を除く背景領域とでは変換強度が異なる絵画変換が行われる。   FIG. 15 (c) is a diagram corresponding to FIG. 15 (b), conceptually showing the processing content of the picture conversion in which the conversion intensity I set in the region including the target pixel is applied to the target pixel. As shown in the figure, at the time of painting conversion, the conversion intensity I corresponding to the area shown in the face area map is reflected in each of a plurality of types of effect processing 1, 7, 9,. Processing is performed on the pixel of interest. As a result, the original image is subjected to painting conversion having different conversion strengths in the face area and the background area excluding the face area.

要するに、前述したステップSC104,SC105,SC106,SC113の絵画変換においては、前記B=f(A,I)の処理を画像データの全画素に対して行うわけであるが、その画素が顔領域と背景領域のどちらの領域に属しているか否かによって、Iの値を変えるわけである。なお、変換目標の画調の種類によっては、変換強度Iを反映させないエフェクト処理も存在する。   In short, in the above-described picture conversion in steps SC104, SC105, SC106, and SC113, the process of B = f (A, I) is performed on all the pixels of the image data. The value of I is changed depending on which of the background areas it belongs to. Note that there is an effect process that does not reflect the conversion intensity I depending on the type of image tone to be converted.

また、上記の絵画変換は、例えば重点度マップ306により示される領域毎の変換強度を、画像処理分野において公知(特許第4151234号公報、特許第4797039号公報等参照)のαマップを構成するα値(色表現のデータR,G,Bとは別の各画素の透過情報)に反映させて、画調に応じた変換アルゴリズムでいったん絵画変換した変換画像(絵画調画像)とオリジナル画像とをα混合(アルファブレンディング)する処理とすることもできる。   In the above picture conversion, for example, the conversion intensity for each region indicated by the importance map 306 is an α that constitutes an α map known in the image processing field (see Japanese Patent No. 4151234, Japanese Patent No. 4797039, etc.). The converted image (painting-like image) and the original image once converted into a picture by the conversion algorithm according to the painting tone, reflecting the value (transmission information of each pixel different from the data R, G, B of the color expression) It is also possible to perform a process of α mixing (alpha blending).

図15(d)は、α混合による絵画変換の処理内容を概念的に示した、図15(c)に対応する図である。   FIG. 15 (d) is a diagram corresponding to FIG. 15 (c), conceptually showing the processing content of the picture conversion by α mixing.

α混合による絵画変換は、元の画素値をA、変換された画素値B、αマップの各画素値をα(0.0〜1.0)とすれば、
B = α×A+(1.0−α)×f(A)
と表すことができる。
In the picture conversion by α mixture, if the original pixel value is A, the converted pixel value B, and each pixel value of the α map is α (0.0 to 1.0),
B = α × A + (1.0−α) × f (A)
It can be expressed as.

従って、例えばオリジナル画像の上に変換画像を重ねて混合する場合には、変換強度が低い顔領域の画素のα値を高くし、変換強度が高い背景領域の画素のα値を低くすれば、顔領域(図14(b)でsq1,sq2,sq3)は、変換画像が透けてオリジナル画像が表出する度合を大きくすることができる。つまり最終的に得られる絵画変換画像において、顔領域はオリジナル画像との差を小さくし、背景領域はオリジナル画像との差を大きくすることができる。   Therefore, for example, when the converted image is overlaid and mixed on the original image, if the α value of the pixel in the face area with low conversion intensity is increased and the α value of the pixel in the background area with high conversion intensity is decreased, In the face area (sq1, sq2, sq3 in FIG. 14B), the degree to which the original image appears through the converted image can be increased. That is, in the finally obtained picture conversion image, the difference between the face region and the original image can be reduced, and the difference between the background region and the original image can be increased.

また、図16は、顔領域sqの輪郭部分の領域(境界領域)を更に細分化したものである。例えば顔領域sqの輪郭の中と外で変換強度を変えると、絵画変換された画像に雰囲気の違いが顕在化した段差ができてしまう可能性がある。そのため、顔領域sqの外側に、図16に例示したものと同様の楕円形の領域elを設定して、さらに領域elの外側に、領域elを囲繞する一回り大きな楕円形の領域el5を設定し、各領域sq,el,el5に応じた変換強度の関係をsq>el>el5としてもよい。なお、この点については顔領域sqに背景領域よりもきめ細かな絵画変換を行う場合についても同様である。このようにすることによって、顔の輪郭部分を自然な感じで段階的に絵画変換することができる。   FIG. 16 is a further subdivision of the contour region (boundary region) of the face region sq. For example, if the conversion strength is changed between the inside and outside of the outline of the face region sq, there is a possibility that a step in which a difference in atmosphere is manifested in a picture-converted image may be formed. Therefore, an elliptical area el similar to that illustrated in FIG. 16 is set outside the face area sq, and a slightly larger elliptical area el5 surrounding the area el is set outside the area el. Then, the relationship of the conversion intensity corresponding to each region sq, el, el5 may be set as sq> el> el5. The same applies to the case where the face area sq is subjected to finer picture conversion than the background area. By doing so, it is possible to transform the picture of the contour portion of the face step by step with a natural feeling.

なお、本実施形態の画像サービスサイト10では、図17に示すようにしてダウンロードが行われる。ここで、ダウンロードするには会員登録が必要である。   In the image service site 10 of the present embodiment, downloading is performed as shown in FIG. Here, membership registration is required for downloading.

図17は、サーバー11における作品のダウンロードに関する処理を示したフローチャートである。なお、図17の処理は、サーバー11のCPU20、評価制御部310、及び会員管理部312によって行われる。   FIG. 17 is a flowchart showing processing related to downloading of works in the server 11. 17 is performed by the CPU 20 of the server 11, the evaluation control unit 310, and the member management unit 312.

サーバー11においては、会員によってダウンロードを希望する作品が指定されると(ステップSC201)、会員管理部312によりそのユーザーが有料会員(ここでは、通常の有料会員とプレミアム会員である。)か、または無料会員かを判断し(ステップSC202)、有料会員であれば、直ちに後述するステップSC207へ進む。   In the server 11, when a work to be downloaded is designated by the member (step SC 201), the user is a paying member (here, a normal paying member and a premium member) by the member management unit 312, or It is determined whether the member is a free member (step SC202). If the member is a paying member, the process immediately proceeds to step SC207 described later.

一方、無料会員の場合は、該当作品の属性情報206からその作品の評価に相当するポイントを読み出し(ステップSC203)、併せてダウンロードしようとしている会員の属性情報から保持しているポイントを読み出す(ステップSC204)。   On the other hand, in the case of a free member, the point corresponding to the evaluation of the work is read from the attribute information 206 of the corresponding work (step SC203), and the held point is read from the attribute information of the member who is going to download (step SC203). SC204).

次に、作品のポイント(価格に相当)と会員の保有しているポイントの差額から支払ポイントを算出し(ステップSC205)、それを充足していればステップSC207へ進むが、不足している場合はその作品はダウンロードできないため、ステップSC201へ戻り、他の作品をユーザーに選択させる。   Next, the payment point is calculated from the difference between the point (equivalent to the price) of the work and the point held by the member (step SC205), and if it is satisfied, the process proceeds to step SC207, but is insufficient. Since the work cannot be downloaded, the process returns to step SC201 to allow the user to select another work.

そして、サーバー11においては、CPU20がユーザーに指定された作品を、その作品の作者である他のユーザーの作品バッファエリア108から読み出し(ステップSC207)、評価制御部310が当該作品の作者、及び作品に対してポイントをそれぞれ加算する(ステップSC208)。つまり会員(無料会員、通常の有料会員、プレミアム会員)においては、自分の作品をたくさんダウンロードされるほど作品の評価が上がり、作者である会員のユーザーIDの属性情報のポイントエリアにもポイントが加算されて会員の保有ポイント数が上がる仕組みとなっている。   In the server 11, the CPU 20 reads the work designated by the user from the work buffer area 108 of another user who is the creator of the work (step SC 207), and the evaluation control unit 310 reads the work author and the work. Each point is added to (step SC208). In other words, as members (free members, regular paid members, premium members) download more of their work, the evaluation of the work increases, and points are also added to the point area of the attribute information of the user ID of the member who is the author As a result, the number of points owned by members is increased.

しかる後、サーバー11においては、CPU20が、ステップSC207で読み出した作品を、ダウンロードを要求したユーザーのダウンロード作品バッファ110に格納するタウンロード処理を行う(ステップSC209)。   Thereafter, in the server 11, the CPU 20 performs a town load process for storing the work read in step SC207 in the download work buffer 110 of the user who requested the download (step SC209).

更に、画像サービスサイト10はSNS機能を備えているので、他の会員の作品に対するコメントを書き込んだり、それに対する返事を書いたり、好みの似た会員同士でグループを作ったり、特定の作者のファンでグループを作ったりすることができる。このような仕組みは既に既存のSNSでも実施されているので詳述はしないが、前記会員管理部312が会員管理の仕組みとともにSNSの仕組みも実現している。   Furthermore, since the image service site 10 has an SNS function, a comment on another member's work can be written, a reply to it can be written, a group of members with similar preferences can be created, and a fan of a specific author You can create a group. Since such a mechanism is already implemented in an existing SNS, it will not be described in detail, but the member management unit 312 realizes the SNS mechanism together with the member management mechanism.

以上説明した本実施形態によれば、人物が写った写真画像を絵画調画像に変換する画像変換処理を好適に行うことができる。特に、人物の顔の部分と顔以外の部分とで変換強度を変えたり、きめ細かさを変えたりすることによって、絵画調画像での全体としての不自然さをなくし、人物の顔が自然に見える絵画変換を実現することができる。   According to the present embodiment described above, it is possible to suitably perform image conversion processing for converting a photographic image in which a person is photographed into a painting-like image. In particular, by changing the conversion intensity between the face part of the person and the part other than the face, or changing the fineness, the overall unnaturalness in the painting-like image is eliminated, and the face of the person looks natural. Can transform paintings.

なお、本実施形態で説明した各部の構成等は適宜変形、変更することができる。   In addition, the structure of each part demonstrated by this embodiment can be suitably changed and changed.

例えば、画像データ208から人物の顔に対応する領域を切り出し、顔に対応する領域とその他の領域を別々に絵画変換した後、合成するようにしてもよい。   For example, an area corresponding to a person's face may be cut out from the image data 208, and the area corresponding to the face and other areas may be separately transformed and then combined.

以上、本発明の実施形態、及びその変形例について説明したが、これらは本発明の作用効果が得られる範囲内であれば適宜変更が可能であり、変更後の実施形態も特許請求の範囲に記載された発明、及びその発明と均等の発明の範囲に含まれる。以下に、本出願の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
(付記)
[請求項1]
外部の端末とネットワークを介して接続される画像処理装置において、前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、前記画調変換手段により所定の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記所定の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
[請求項2]
外部の端末とネットワークを介して接続される画像処理装置において、前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、前記所定の画調の種類を選択する選択手段と、前記画調変換手段により前記選択手段が選択した種類の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記選択手段が選択した種類の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
[請求項3]
前記変換調整手段による第1の変換処理と第2の変換処理とは、前記オリジナル画像データに対する画調変換の変換強度が互いに異なることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
[請求項4]
前記第1の変換処理と第2の変換処理とは、画調変換のきめ細かさが互いに異なることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
[請求項5]
前記第1の変換処理は、前記第2の変換処理よりも、前記オリジナル画像データと前記変換画調画像データとの差が小さくなる変換処理であることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
[請求項6]
前記領域設定手段が設定する前記所定領域は、前記顔を含む矩形若しくは楕円形の領域であることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
[請求項7]
前記領域設定手段が設定する前記所定領域は、前記顔を含む顔領域と、当該第顔領域を囲繞する境界領域とを含むことを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。
[請求項8]
前記変換調整手段は、変換処理に際し、前記境界領域の画像データに対し前記第1の変換処理及び前記第2の変換処理とは異なる第3の変換処理を行うことを特徴とする請求項7記載の画像処理装置。
[請求項9]
前記変換調整手段による前記第1の変換処理と第2の変換処理と第3の変換処理とは、画調変換の変換強度がいずれも異なることを特徴とする請求項8記載の画像処理装置。
[請求項10]
前記画調変換手段による画調変換処理は、前記オリジナル画像データを、絵画調の画調を表す絵画調画像データに変換することを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
[請求項11]
前記変換調整手段による第2の変換処理は、前記第1の変換処理よりも強い変換強度で、前記オリジナル画像データを、絵画調の画像を表す絵画調画像データに変換することを特徴とする請求項10記載の画像処理装置。
[請求項12]
前記顔検出手段は、前記オリジナル画像データから人物の顔を検出することを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
[請求項13]
前記送信手段は、更に、前記画調変換手段により所定の画調に変換された変換画調画像データをプリント手段に送信することを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。
[請求項14]
外部の端末からネットワークを介してアップロードされたオリジナル画像データを受信する工程と、前記受信したオリジナル画像データから顔を検出する工程と、前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する際に、前記検出した顔に対応する所定領域を設定し、前記所定領域の画像データには第1の変換処理を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、第1の画調変換とは異なる第2の変換処理を行う変換調整処理を施して所定の画調の変換画調画像データに変換する工程と、前記変換画調画像データを前記端末へ送信する工程とを含むことを特徴とする画像処理方法。
[請求項15]
前記第1の変換処理と第2の変換処理は、前記オリジナル画像データに対する画調変換の変換強度が互いに異なることを特徴とする請求項14記載の画像処理装置方法。
[請求項16]
前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する工程は、前記オリジナル画像データを、絵画調の画調を表す絵画調画像データに変換する工程であることを特徴とする請求項15記載の画像処理方法。
[請求項17]
外部の端末とネットワークを介して接続されたサーバーが有するコンピュータに、前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する処理と、受信したオリジナル画像データから顔を検出する処理と、前記オリジナル画像データに対し、検出した顔に対応する所定領域を設定する処理と、前記所定領域の画像データに対して所定の画調変換を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、前記所定の画調変換を、前記所定領域の画像データに対する変換強度より強い変換強度で行う処理と、前記オリジナル画像データに対し、前記所定領域と前記所定領域以外の領域とに異なる前記変換強度での画調変換を行った変換画調画像データを前記端末へ送信する処理とを実行させることを特徴とするプログラム。
[請求項18]
外部の端末とネットワークを介して接続されたサーバーが有するコンピュータに、前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する処理と、受信したオリジナル画像データから顔を検出する処理と、前記検出した顔に対応する所定領域を設定する処理と、前記オリジナル画像データに対し、絵画調の画調を表す絵画調画像データに変換する処理と、前記オリジナル画像データを前記絵画調画像データに変換する処理に際し、前記所定領域の画像データに対して第1の変換を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換を行う処理と、前記第1の変換と前記第2の変換を行った絵画調画像データを前記端末へ送信する処理とを実行させることを特徴とするプログラム。
[請求項19]
オリジナル画像データから顔を検出し、オリジナル画像データに対し前記検出した顔に対応する所定領域を設定し、前記オリジナル画像データに対し、前記所定領域の画像データには第1の変換処理を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、第1の画調変換とは異なる第2の変換処理を行う変換調整処理を施すことによって、前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換するサーバーに、ネットワークを介して接続される端末が有するコンピュータに、前記オリジナル画像データを前記サーバーに送信する処理と、前記サーバーに対して変換すべき画調の種類を指定する処理と、前記サーバーから、前記オリジナル画像データが、前記指定した種類の画調に変換された変換画調画像データを受信する処理と、受信した変換画調画像データを表示する処理とを実行させることを特徴とするプログラム。
[請求項20]
ネットワークを介して接続される端末とサーバーを含む画像処理システムにおいて、前記サーバーは、前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、前記オリジナル画像データを前記端末により指定された画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、前記画調変換手段により所定の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記所定の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備え、前記端末は、オリジナル画像データを取得する手段と、前記オリジナル画像データを前記サーバーへ送信する送信手段と、前記サーバーに対して変換すべき画調の種類を指定する画調指定手段と、前記サーバーから、前記オリジナル画像データが前記画調指定手段により指定された種類の画調に変換された変換画調画像データを受信する受信手段と、前記受信手段で受信した変換画調画像データを表示する表示手段と、を備えたことを特徴とする画像処理システム。
As mentioned above, although embodiment of this invention and its modification were demonstrated, as long as these are in the range with which the effect of this invention is obtained, it can change suitably, and embodiment after change is also in a claim. It is included in the scope of the invention described and equivalent invention. The invention described in the claims of the present application will be added below.
(Appendix)
[Claim 1]
In an image processing apparatus connected to an external terminal via a network, receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal, and converting the original image data into converted image image data of a predetermined image tone A tone conversion means, a transmission means for transmitting converted tone image data converted to a predetermined tone by the tone conversion means to the terminal, a face detection means for detecting a face from the original image data, and Area setting means for setting a predetermined area corresponding to the face detected by the face detection means for the original image data, and the image tone conversion means converts the original image data into the predetermined image tone. In doing so, a first conversion process is performed on the image data of the predetermined area set by the area setting means, The image data, the image processing apparatus characterized by comprising a conversion adjusting means the second conversion process is performed.
[Claim 2]
In an image processing apparatus connected to an external terminal via a network, receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal, and converting the original image data into converted image image data of a predetermined image tone Image conversion means, selection means for selecting the predetermined image adjustment type, and converted image adjustment image data converted into the image type of the type selected by the selection means by the image adjustment conversion means is transmitted to the terminal. A transmission means for detecting a face from the original image data, and an area setting means for setting a predetermined area corresponding to the face detected by the face detection means for the original image data. The image tone conversion unit converts the original image data into the type of image tone selected by the selection unit by the area setting unit. Image processing comprising a conversion adjustment unit that performs a first conversion process on image data in a predetermined area that has been set, and performs a second conversion process on image data in an area other than the predetermined area apparatus.
[Claim 3]
3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first conversion process and the second conversion process performed by the conversion adjustment unit are different from each other in conversion intensity of image tone conversion for the original image data.
[Claim 4]
3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first conversion process and the second conversion process are different from each other in fineness of image tone conversion.
[Claim 5]
3. The conversion process according to claim 1, wherein the first conversion process is a conversion process in which a difference between the original image data and the converted image-tone image data is smaller than that of the second conversion process. 4. Image processing device.
[Claim 6]
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the predetermined area set by the area setting unit is a rectangular or elliptical area including the face.
[Claim 7]
The image processing apparatus according to claim 6, wherein the predetermined area set by the area setting unit includes a face area including the face and a boundary area surrounding the first face area.
[Claim 8]
8. The conversion adjustment unit performs a third conversion process different from the first conversion process and the second conversion process on the image data of the boundary region during the conversion process. Image processing apparatus.
[Claim 9]
The image processing apparatus according to claim 8, wherein the first conversion process, the second conversion process, and the third conversion process performed by the conversion adjusting unit are different in conversion strength of image tone conversion.
[Claim 10]
3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the tone conversion processing by the tone conversion unit converts the original image data into painting-like image data representing a painting-like painting tone.
[Claim 11]
The second conversion processing by the conversion adjusting unit converts the original image data into painting-like image data representing a painting-like image with a stronger conversion intensity than the first conversion processing. Item 15. The image processing apparatus according to Item 10.
[Claim 12]
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the face detection unit detects a human face from the original image data.
[Claim 13]
3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the transmitting unit further transmits the converted image tone image data converted into a predetermined image tone by the image tone converting unit to the printing unit.
[Claim 14]
A step of receiving original image data uploaded from an external terminal via a network; a step of detecting a face from the received original image data; and converting the original image data into a converted image image data of a predetermined image tone. At the time of conversion, a predetermined area corresponding to the detected face is set, a first conversion process is performed on the image data of the predetermined area, and a first image is applied to image data of an area other than the predetermined area. A step of performing a conversion adjustment process for performing a second conversion process different from the tone conversion to convert the converted image tone image data of a predetermined tone, and a step of transmitting the converted tone image data to the terminal An image processing method.
[Claim 15]
15. The image processing apparatus method according to claim 14, wherein the first conversion process and the second conversion process have different conversion intensities of tone conversion for the original image data.
[Claim 16]
The step of converting the original image data into converted image-tone image data having a predetermined image tone is a step of converting the original image data into image-like image data representing an image-like image tone. Item 15. The image processing method according to Item 15.
[Claim 17]
A process of receiving original image data uploaded from the terminal, a process of detecting a face from the received original image data, and a process of detecting a face from the received original image data to a computer included in a server connected to an external terminal via a network. On the other hand, processing for setting a predetermined area corresponding to the detected face, predetermined image tone conversion on the image data in the predetermined area, and image data in an area other than the predetermined area are included in the predetermined image tone. A process of performing conversion with a conversion intensity stronger than the conversion intensity for the image data of the predetermined area, and image tone conversion with different conversion intensity for the original image data in the predetermined area and an area other than the predetermined area. A program for executing the process of transmitting the converted image-tone image data to the terminal.
[Claim 18]
A process of receiving original image data uploaded from the terminal, a process of detecting a face from the received original image data, and a process of detecting a face from the received original image data to a computer included in a server connected to an external terminal via a network. In a process of setting a corresponding predetermined area, a process of converting the original image data into painting-like image data representing a painting-like image tone, and a process of converting the original image data into the painting-like image data, A first conversion is performed on the image data in the predetermined area, and a second conversion process is performed on the image data in an area other than the predetermined area, and the first conversion and the second conversion are performed. And a program for transmitting the picture-like image data to the terminal.
[Claim 19]
A face is detected from the original image data, a predetermined area corresponding to the detected face is set for the original image data, and a first conversion process is performed on the image data of the predetermined area for the original image data; The original image data is converted into a converted image with a predetermined image tone by performing a conversion adjustment process for performing a second conversion process different from the first image conversion on the image data in an area other than the predetermined area. Processing for transmitting the original image data to the server to a computer included in a terminal connected via a network to a server that converts the data; and processing for designating a type of image tone to be converted to the server Receiving from the server the converted image tone image data obtained by converting the original image data into the specified type of image tone; A program characterized by executing the processing of displaying the converted image tone image data received.
[Claim 20]
In an image processing system including a terminal and a server connected via a network, the server includes receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal, and an image tone specified by the terminal. A tone conversion means for converting the converted image tone image data to the terminal, a transmission means for transmitting the converted tone image data converted to a predetermined tone by the image tone conversion means, and a face from the original image data. And a face setting means for setting a predetermined area corresponding to the face detected by the face detection means for the original image data, and the image tone conversion means includes the original image data. When converting the data into the predetermined image tone, the image data of the predetermined area set by the area setting means A conversion adjustment unit that performs a second conversion process on image data in a region other than the predetermined region, and the terminal includes a unit that acquires original image data, and the original image data. A transmission means for transmitting to the server, an image tone designating means for designating the type of image tone to be converted to the server, and the original image data of the type designated by the image tone designating means from the server. An image processing system comprising: receiving means for receiving converted image-tone image data converted into image tone; and display means for displaying converted image-tone image data received by the receiving means.

1 端末
10 画像サービスサイト
20 CPU
30 表示バッファ
100 会員エリア
102 ユーザーID
104 属性情報
200 共通エリア
202 作品エリア
204 画像ID
206 属性情報
208 画像データ
300 制御エリア
302 絵画変換処理部
304 パラメータテーブル
306 顔領域マップ
308 表示制御部
314 顔検出処理部
310 評価制御部
500 インターネット
1 Terminal 10 Image Service Site 20 CPU
30 display buffer 100 member area 102 user ID
104 Attribute information 200 Common area 202 Work area 204 Image ID
206 Attribute Information 208 Image Data 300 Control Area 302 Painting Conversion Processing Unit 304 Parameter Table 306 Face Area Map 308 Display Control Unit 314 Face Detection Processing Unit 310 Evaluation Control Unit 500 Internet

Claims (20)

外部の端末とネットワークを介して接続される画像処理装置において、
前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、
前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、
前記画調変換手段により所定の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、
前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、
前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、
前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記所定の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
In an image processing apparatus connected to an external terminal via a network,
Receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal;
Image tone conversion means for converting the original image data into converted image image data of a predetermined image tone;
Transmitting means for transmitting the converted image-tone image data converted into a predetermined image tone by the image-tone conversion means to the terminal;
Face detection means for detecting a face from the original image data;
An area setting unit that sets a predetermined area corresponding to the face detected by the face detection unit with respect to the original image data;
When converting the original image data into the predetermined image tone, the image tone conversion unit performs a first conversion process on the image data of the predetermined region set by the region setting unit, and converts the original image data to a region other than the predetermined region. An image processing apparatus comprising conversion adjustment means for performing a second conversion process on image data of a region.
外部の端末とネットワークを介して接続される画像処理装置において、
前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、
前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、
前記所定の画調の種類を選択する選択手段と、
前記画調変換手段により前記選択手段が選択した種類の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、
前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、
前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、
前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記選択手段が選択した種類の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
In an image processing apparatus connected to an external terminal via a network,
Receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal;
Image tone conversion means for converting the original image data into converted image image data of a predetermined image tone;
Selecting means for selecting the predetermined image type;
Transmitting means for transmitting the converted image-tone image data converted into the type of image tone selected by the selection means by the image-tone converting means to the terminal;
Face detection means for detecting a face from the original image data;
An area setting unit that sets a predetermined area corresponding to the face detected by the face detection unit with respect to the original image data;
The image tone conversion unit performs a first conversion process on the image data of the predetermined area set by the area setting unit when converting the original image data into the type of image tone selected by the selection unit; An image processing apparatus comprising: a conversion adjustment unit that performs a second conversion process on image data in an area other than the predetermined area.
前記変換調整手段による第1の変換処理と第2の変換処理とは、前記オリジナル画像データに対する画調変換の変換強度が互いに異なることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。   3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first conversion process and the second conversion process performed by the conversion adjustment unit are different from each other in conversion intensity of image tone conversion for the original image data. 前記第1の変換処理と第2の変換処理とは、画調変換のきめ細かさが互いに異なることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。   3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first conversion process and the second conversion process are different from each other in fineness of image tone conversion. 前記第1の変換処理は、前記第2の変換処理よりも、前記オリジナル画像データと前記変換画調画像データとの差が小さくなる変換処理であることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。   3. The conversion process according to claim 1, wherein the first conversion process is a conversion process in which a difference between the original image data and the converted image-tone image data is smaller than that of the second conversion process. 4. Image processing device. 前記領域設定手段が設定する前記所定領域は、前記顔を含む矩形若しくは楕円形の領域であることを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 1, wherein the predetermined area set by the area setting unit is a rectangular or elliptical area including the face. 前記領域設定手段が設定する前記所定領域は、前記顔を含む顔領域と、当該第顔領域を囲繞する境界領域とを含むことを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 6, wherein the predetermined area set by the area setting unit includes a face area including the face and a boundary area surrounding the first face area. 前記変換調整手段は、変換処理に際し、前記境界領域の画像データに対し前記第1の変換処理及び前記第2の変換処理とは異なる第3の変換処理を行うことを特徴とする請求項7記載の画像処理装置。   8. The conversion adjustment unit performs a third conversion process different from the first conversion process and the second conversion process on the image data of the boundary region during the conversion process. Image processing apparatus. 前記変換調整手段による前記第1の変換処理と第2の変換処理と第3の変換処理とは、画調変換の変換強度がいずれも異なることを特徴とする請求項8記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 8, wherein the first conversion process, the second conversion process, and the third conversion process performed by the conversion adjusting unit are different in conversion strength of image tone conversion. 前記画調変換手段による画調変換処理は、前記オリジナル画像データを、絵画調の画調を表す絵画調画像データに変換することを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。   3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the tone conversion processing by the tone conversion unit converts the original image data into painting-like image data representing a painting-like painting tone. 前記変換調整手段による第2の変換処理は、前記第1の変換処理よりも強い変換強度で、前記オリジナル画像データを、絵画調の画像を表す絵画調画像データに変換することを特徴とする請求項10記載の画像処理装置。   The second conversion processing by the conversion adjusting unit converts the original image data into painting-like image data representing a painting-like image with a stronger conversion intensity than the first conversion processing. Item 15. The image processing apparatus according to Item 10. 前記顔検出手段は、前記オリジナル画像データから人物の顔を検出することを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 1, wherein the face detection unit detects a human face from the original image data. 前記送信手段は、更に、前記画調変換手段により所定の画調に変換された変換画調画像データをプリント手段に送信することを特徴とする請求項1又は2記載の画像処理装置。   3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the transmitting unit further transmits the converted image tone image data converted into a predetermined image tone by the image tone converting unit to the printing unit. 外部の端末からネットワークを介してアップロードされたオリジナル画像データを受信する工程と、
前記受信したオリジナル画像データから顔を検出する工程と、
前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する際に、前記検出した顔に対応する所定領域を設定し、
前記所定領域の画像データには第1の変換処理を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、第1の画調変換とは異なる第2の変換処理を行う変換調整処理を施して所定の画調の変換画調画像データに変換する工程と、
前記変換画調画像データを前記端末へ送信する工程と
を含むことを特徴とする画像処理方法。
Receiving original image data uploaded from an external terminal via a network;
Detecting a face from the received original image data;
When the original image data is converted into converted image data of a predetermined image tone, a predetermined area corresponding to the detected face is set,
The image data of the predetermined area is subjected to a first conversion process, and the image data of the area other than the predetermined area is subjected to a conversion adjustment process for performing a second conversion process different from the first image tone conversion. A step of converting the image into a converted image data of a predetermined image tone;
Transmitting the converted image-tone image data to the terminal.
前記第1の変換処理と第2の変換処理は、前記オリジナル画像データに対する画調変換の変換強度が互いに異なることを特徴とする請求項14記載の画像処理装置方法。   15. The image processing apparatus method according to claim 14, wherein the first conversion process and the second conversion process have different conversion intensities of tone conversion for the original image data. 前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換する工程は、前記オリジナル画像データを、絵画調の画調を表す絵画調画像データに変換する工程であることを特徴とする請求項15記載の画像処理方法。   The step of converting the original image data into converted image-tone image data having a predetermined image tone is a step of converting the original image data into image-like image data representing an image-like image tone. Item 15. The image processing method according to Item 15. 外部の端末とネットワークを介して接続されたサーバーが有するコンピュータに、
前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する処理と、
受信したオリジナル画像データから顔を検出する処理と、
前記オリジナル画像データに対し、検出した顔に対応する所定領域を設定する処理と、
前記所定領域の画像データに対して所定の画調変換を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、前記所定の画調変換を、前記所定領域の画像データに対する変換強度より強い変換強度で行う処理と、
前記オリジナル画像データに対し、前記所定領域と前記所定領域以外の領域とに異なる前記変換強度での画調変換を行った変換画調画像データを前記端末へ送信する処理と
を実行させることを特徴とするプログラム。
To a computer that has a server connected to an external terminal via a network,
Processing to receive original image data uploaded from the terminal;
Processing to detect the face from the received original image data;
A process of setting a predetermined area corresponding to the detected face for the original image data;
A predetermined tone conversion is performed on the image data of the predetermined region, and the image data of the region other than the predetermined region is subjected to a conversion strength stronger than the conversion strength for the image data of the predetermined region. With the process
A process of transmitting, to the terminal, converted image-tone image data obtained by performing image-tone conversion at different conversion intensities for the original image data in the predetermined region and a region other than the predetermined region. Program.
外部の端末とネットワークを介して接続されたサーバーが有するコンピュータに、
前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する処理と、
受信したオリジナル画像データから顔を検出する処理と、
前記検出した顔に対応する所定領域を設定する処理と、
前記オリジナル画像データに対し、絵画調の画調を表す絵画調画像データに変換する処理と、
前記オリジナル画像データを前記絵画調画像データに変換する処理に際し、前記所定領域の画像データに対して第1の変換を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換を行う処理と、
前記第1の変換と前記第2の変換を行った絵画調画像データを前記端末へ送信する処理と
を実行させることを特徴とするプログラム。
To a computer that has a server connected to an external terminal via a network,
Processing to receive original image data uploaded from the terminal;
Processing to detect the face from the received original image data;
A process of setting a predetermined area corresponding to the detected face;
A process of converting the original image data into painting-like image data representing a painting-like painting tone;
In the process of converting the original image data into the painting-like image data, a first conversion is performed on the image data in the predetermined area, and a second conversion is performed on the image data in an area other than the predetermined area. Processing,
A program for executing the first conversion and the process of transmitting the painting-like image data subjected to the second conversion to the terminal.
オリジナル画像データから顔を検出し、オリジナル画像データに対し前記検出した顔に対応する所定領域を設定し、前記オリジナル画像データに対し、前記所定領域の画像データには第1の変換処理を行い、前記所定領域以外の領域の画像データには、第1の画調変換とは異なる第2の変換処理を行う変換調整処理を施すことによって、前記オリジナル画像データを所定の画調の変換画調画像データに変換するサーバーに、ネットワークを介して接続される端末が有するコンピュータに、
前記オリジナル画像データを前記サーバーに送信する処理と、
前記サーバーに対して変換すべき画調の種類を指定する処理と、
前記サーバーから、前記オリジナル画像データが、前記指定した種類の画調に変換された変換画調画像データを受信する処理と、
受信した変換画調画像データを表示する処理と
を実行させることを特徴とするプログラム。
A face is detected from the original image data, a predetermined area corresponding to the detected face is set for the original image data, and a first conversion process is performed on the image data of the predetermined area for the original image data; The original image data is converted into a converted image with a predetermined image tone by performing a conversion adjustment process for performing a second conversion process different from the first image conversion on the image data in an area other than the predetermined area. To the computer that the terminal connected via the network to the server that converts to data,
Processing to send the original image data to the server;
Processing for designating the type of image tone to be converted to the server;
A process of receiving, from the server, converted original image data obtained by converting the original image data into the specified type of original image;
And a program for displaying the received converted image data.
ネットワークを介して接続される端末とサーバーを含む画像処理システムにおいて、
前記サーバーは、
前記端末からアップロードされたオリジナル画像データを受信する受信手段と、
前記オリジナル画像データを前記端末により指定された画調の変換画調画像データに変換する画調変換手段と、
前記画調変換手段により所定の画調に変換された変換画調画像データを前記端末へ送信する送信手段と、
前記オリジナル画像データから顔を検出する顔検出手段と、
前記オリジナル画像データに対し、前記顔検出手段が検出した顔に対応する所定領域を設定する領域設定手段と、を備えるとともに、
前記画調変換手段は、前記オリジナル画像データを前記所定の画調に変換するに際し、前記領域設定手段により設定された所定領域の画像データには第1の変換処理を施し、前記所定領域以外の領域の画像データには、第2の変換処理を施す変換調整手段を備え、
前記端末は、
オリジナル画像データを取得する手段と、
前記オリジナル画像データを前記サーバーへ送信する送信手段と、
前記サーバーに対して変換すべき画調の種類を指定する画調指定手段と、
前記サーバーから、前記オリジナル画像データが前記画調指定手段により指定された種類の画調に変換された変換画調画像データを受信する受信手段と、
前記受信手段で受信した変換画調画像データを表示する表示手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
In an image processing system including a terminal and a server connected via a network,
The server
Receiving means for receiving original image data uploaded from the terminal;
Tone conversion means for converting the original image data into converted tone image data of the tone specified by the terminal;
Transmitting means for transmitting the converted image-tone image data converted into a predetermined image tone by the image-tone conversion means to the terminal;
Face detection means for detecting a face from the original image data;
An area setting unit that sets a predetermined area corresponding to the face detected by the face detection unit with respect to the original image data;
When converting the original image data into the predetermined image tone, the image tone conversion unit performs a first conversion process on the image data of the predetermined region set by the region setting unit, and converts the original image data to a region other than the predetermined region. The image data of the area includes a conversion adjustment unit that performs a second conversion process,
The terminal
Means for obtaining original image data;
Transmitting means for transmitting the original image data to the server;
Tone design means for designating the type of tones to be converted for the server;
Receiving means for receiving, from the server, converted image-tone image data obtained by converting the original image data into a type of image tone designated by the image-tone designating means;
Display means for displaying the converted image-tone image data received by the receiving means;
An image processing system comprising:
JP2011280552A 2011-03-31 2011-12-21 Image processor, image processing method and program and image processing system Pending JP2013131077A (en)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011280552A JP2013131077A (en) 2011-12-21 2011-12-21 Image processor, image processing method and program and image processing system
CN2012100860598A CN102737369A (en) 2011-03-31 2012-03-28 Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
US13/435,339 US20120250997A1 (en) 2011-03-31 2012-03-30 Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
EP12162314A EP2506552A1 (en) 2011-03-31 2012-03-30 Image processing apparatus, image processing method, and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011280552A JP2013131077A (en) 2011-12-21 2011-12-21 Image processor, image processing method and program and image processing system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2013131077A true JP2013131077A (en) 2013-07-04

Family

ID=48908567

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011280552A Pending JP2013131077A (en) 2011-03-31 2011-12-21 Image processor, image processing method and program and image processing system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2013131077A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10264192B2 (en) 2015-01-19 2019-04-16 Sharp Kabushiki Kaisha Video processing device
US10354124B2 (en) 2016-01-27 2019-07-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and controlling method for improve the image quality preference of skin area
JP2021076927A (en) * 2019-11-05 2021-05-20 富士通株式会社 Analyzer, analysis program, and analysis method

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002024845A (en) * 2000-07-03 2002-01-25 Soriton Syst:Kk Digital picture system
JP2002374403A (en) * 2001-06-18 2002-12-26 Seiko Epson Corp Device, method and computer program for image processing
JP2008282204A (en) * 2007-05-10 2008-11-20 Seiko Epson Corp Image processor and image processing method
WO2010071189A1 (en) * 2008-12-18 2010-06-24 ソニー株式会社 Image processing device, method, and program
JP2011248821A (en) * 2010-05-31 2011-12-08 Casio Comput Co Ltd Image processing system and program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002024845A (en) * 2000-07-03 2002-01-25 Soriton Syst:Kk Digital picture system
JP2002374403A (en) * 2001-06-18 2002-12-26 Seiko Epson Corp Device, method and computer program for image processing
JP2008282204A (en) * 2007-05-10 2008-11-20 Seiko Epson Corp Image processor and image processing method
WO2010071189A1 (en) * 2008-12-18 2010-06-24 ソニー株式会社 Image processing device, method, and program
JP2011248821A (en) * 2010-05-31 2011-12-08 Casio Comput Co Ltd Image processing system and program

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10264192B2 (en) 2015-01-19 2019-04-16 Sharp Kabushiki Kaisha Video processing device
US10354124B2 (en) 2016-01-27 2019-07-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus and controlling method for improve the image quality preference of skin area
JP2021076927A (en) * 2019-11-05 2021-05-20 富士通株式会社 Analyzer, analysis program, and analysis method
JP7363384B2 (en) 2019-11-05 2023-10-18 富士通株式会社 Analysis equipment, analysis program and analysis method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5408208B2 (en) Image display system, image display apparatus and program
US11532173B2 (en) Transformation of hand-drawn sketches to digital images
US9098534B2 (en) Image display system, image display method, social network service system, and computer-readable medium
JP5594282B2 (en) Image processing device
JP2012074019A (en) Image processing apparatus, image processing method, image processing system, and image processing program
EP2506552A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
US9001376B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, print order receiving apparatus, and print order receiving method
CN105981360A (en) Image processing apparatus, image processing system, image processing method and recording medium
US9092889B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program storage medium
JP5896204B2 (en) Image processing apparatus and program
JP2013131077A (en) Image processor, image processing method and program and image processing system
JP5794476B2 (en) Image processing system, image processing apparatus, image processing method, image processing program, and printed matter
JP5652508B2 (en) Image display system, image display apparatus and program
JP5532004B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
JP2006092127A (en) Image processor, image processing method and program
JP2012134897A (en) Image tone conversion method, image tone conversion device, image tone conversion system, and program
JP5768850B2 (en) Image display control apparatus, image display system, image display method, and program
JP5375944B2 (en) Image display control apparatus, image display system, image display method, and program
Wilson Basic Skills
JP5773192B2 (en) Image display system, image display method and program
McTighe AKVIS Enhancer, coloriage, magnifier, artsuite

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20130702

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20130829

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20131008