JP2015022659A - 画像処理装置および画像処理方法、プログラムならびに記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】過去の画像処理の履歴とそれを要因とする画像の変化をユーザに提示する。【解決手段】画像処理装置は、画像データに画像処理を実行する画像処理手段と、前記画像処理手段による画像処理によって画像データに生じる変化を示すイベントを検出する検出手段と、前記検出手段によりイベントが検出された画像データに施された画像処理に関する履歴情報を取得する取得手段と、画像データに生じるイベント内容と、そのイベントが生じる要因となりうる画像処理内容とが対応付けられたイベント解析情報を用いて、前記検出手段により検出されたイベントの要因を解析する解析手段と、前記解析手段による解析の結果得られたイベントの要因候補に関する情報を提示する提示手段と、を有する。【選択図】図６

Description

本発明は、画像処理装置および画像処理方法に関する。

近年、デジタルカメラやデジタルビデオカメラの普及、及びパーソナルコンピュータの高速化により、撮像したデジタル画像データに様々な画像処理を施し、ユーザの好みに合った一つの作品をユーザ自身が作り上げるといった機会が増えている。作品の種類は、個人が作成する短時間作品から映画などの大規模な長時間作品に至るまで多岐に渡っている。作品が完成するまでの編集作業には、複数の画像処理工程が含まれており、作業の効率化が課題となっている。近年、画像データにどのような画像処理が施されたのかという画像処理履歴情報を画像データに関連付けて記録し、この情報を利用して編集作業を効率化する技術も提案されている。

例えば特許文献１では、画像編集情報または編集操作履歴情報をテンプレートとして画像データと共に保存しておき、画像編集時にユーザが入力した検索条件と一致する編集情報を検索し、一致した編集情報があれば、その編集情報に従って画像を編集する。これにより、単なる画像データの入れ替えで同じような編集作業を繰り返し行うことによる作業負荷を軽減できるといった効果がある。

特許第３２３５２８７号公報

しかしながら、上記特許文献１では、編集操作履歴情報にはパラメータ等を含む作業履歴が記録されているだけなので、画像処理により画質の劣化などの変化が生じた場合に、どの作業工程まで遡って編集作業をやり直せば良いのか判断することができない。また、映画などの大規模な長時間作品では、編集作業に関わるユーザは一人ではなく複数人に及ぶため、他のユーザが過去に行った画像処理のうちどこの工程まで遡れば画像データの劣化を防ぐことができるのかをユーザ自身が判断することは更に難しくなる。

本発明は、上記課題に鑑みてなされ、その目的は、過去の画像処理により画像データに画質の劣化などの変化が生じた場合に、その変化の要因となりうる過去の画像処理内容を提示する技術を実現することである。

上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、画像データに画像処理を実行する画像処理手段と、前記画像処理手段による画像処理によって画像データに生じる変化を示すイベントを検出する検出手段と、前記検出手段によりイベントが検出された画像データに施された画像処理に関する履歴情報を取得する取得手段と、画像データに生じるイベント内容と、そのイベントが生じる要因となりうる画像処理内容とが対応付けられたイベント解析情報を用いて、前記検出手段により検出されたイベントの要因を解析する解析手段と、前記解析手段による解析の結果得られたイベントの要因候補に関する情報を提示する提示手段と、を有する。

本発明によれば、過去の画像処理により画像データに画質の劣化などの変化が生じた場合に、その変化の要因となりうる過去の画像処理内容を提示し、ユーザが容易に把握することができるようになる。

本発明に係る実施形態の装置構成を示すブロック図。 実施形態１の画像処理履歴情報生成／記録処理を示すフローチャート。 図２の画像処理領域情報取得処理を説明する図。 図２の画像処理強度情報取得処理を説明する図。 図２の画像処理履歴情報が生成される過程を説明する図。 実施形態１のイベント要因解析処理を示すフローチャート。 図６のイベントの要因解析処理により生成される情報リストを例示する図。 実施形態１のイベント解析情報テーブルを例示する図。 画像ファイルに埋め込まれる画像処理履歴情報を例示する図。 実施形態２のイベント予測処理を示すフローチャート。 図１０のイベント予測処理に用いられるイベント画像処理履歴情報テーブル（ａ）と現在の画像処理履歴情報（ｂ）を例示する図。

以下に、添付図面を参照して本発明を実施するための形態について詳細に説明する。尚、以下に説明する実施の形態は、本発明を実現するための一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。

以下では、本発明の画像処理装置の一例として複数の画像編集処理アプリケーションプログラム（以下、プログラム）がインストールされているパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）が画像データに生じるイベントの要因解析を行う形態について説明する。なお、本実施形態において、イベントとは画質の劣化や画質の向上、ファイルフォーマットの変換などに代表される画像データに生じる変化点を示すものとする。本実施形態では、特に画質の劣化が生じたイベントの要因解析を行う。

＜装置構成＞まず、図１を参照して、本実施形態の画像処理装置１００の構成および機能について説明する。

図１において、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、不揮発性メモリ１０３、画像処理部１０４、イベント解析情報データーベース（以下、ＤＢ）１０５、表示部１０６、操作部１０７、記録媒体Ｉ／Ｆ１０８、記録媒体１０９、外部Ｉ／Ｆ１１０、通信Ｉ／Ｆ１１１が内部バス１５０を介して接続されている。内部バス１５０に接続される各部は、内部バス１５０を介して互いにデータの授受を行える。

ＣＰＵ１０１は、不揮発性メモリ１０３に格納されたプログラムを実行することにより、後述するメモリ１０２をワークメモリとして使用して、画像処理装置１００の各部を制御する。

メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１のワークメモリとして使用され、例えばＲＡＭ（半導体素子を用いた揮発性のメモリなど）からなる。

不揮発性メモリ１０３は、画像データや音声データ、その他のデータ、ＣＰＵ１０１が実行するための各種プログラムなどを格納し、例えばハードディスク（ＨＤＤ）やフラッシュＲＯＭなどで構成される。

画像処理部１０４は、ＣＰＵ１０１からの制御に応じて、不揮発性メモリ１０３や記録媒体１０９に格納された画像データや、外部Ｉ／Ｆ１１０を介して取得した映像信号、通信Ｉ／Ｆ１１１を介して取得した画像データなどに対して各種画像処理を実行する。画像処理部１０４が実行する画像処理として、Ａ／Ｄ変換処理、Ｄ／Ａ変換処理、画像データの符号化処理、圧縮処理、デコード処理、拡大／縮小処理（リサイズ）、ノイズ低減処理、色変換処理などを含む。また画像データの編集処理として、シーンの長さやシーンの順序を入れ替えるカット編集処理、映像の色味を変更するカラーグレーディング処理、複数枚の映像を合成するＣＧ合成処理なども含む。なお、画像処理部１０４は、特定の画像処理を施すための専用の回路モジュールで構成しても良い。また、画像処理の種別によっては画像処理部１０４ではなく、ＣＰＵ１０１が画像処理を施すことも可能である。

イベント解析情報データベース１０５は、画像データに生じる代表的なイベント内容と、そのイベント要因となりうる画像処理内容が対応付けられたイベント解析情報テーブルを格納している。イベント解析情報テーブルの詳細については後述する。

表示部１０６は、ＣＰＵ１０１からの制御に応じて、画像やＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を構成するＧＵＩ画面などを表示する。ＣＰＵ１０１は、プログラムに従って表示部１０６に画像を表示するための表示制御信号を生成し、表示部１０６に出力する。表示部１０６は出力された映像信号に基づいて映像を表示する。なお、装置自体が備える構成としては表示部１０６に表示制御信号を出力するための外部Ｉ／Ｆ１１０までとし、表示部を外部機器としての外付けのモニタやテレビなどで構成しても良い。

操作部１０７は、キーボードなどの情報入力デバイスや、マウスやタッチパネルといったポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、ジョイスティック、タッチセンサ、タッチパッドなどを含む、ユーザ操作を受け付けるための入力手段である。なお、タッチパネルは、表示部１０６に重ね合わせて平面的に構成され、指やスタイラスなどでタッチされた位置に応じた座標情報がＣＰＵ１０１へ出力されるように構成されている。

記録媒体Ｉ／Ｆ１０８は、メモリーカードやＣＤ、ＤＶＤ、ＢＤ、ＨＤＤといった記録媒体１０９が装着可能であり、ＣＰＵ１０１からの制御に応じて、記録媒体１０９に対するデータの読み出しや書き込みを行う。

外部Ｉ／Ｆ１１０は、外部機器と有線や無線を介して接続され、映像信号や音声信号の入出力を行うためのインターフェースである。

通信Ｉ／Ｆ１１１は、外部機器とインターネットなどを介して通信し、ファイルやコマンドなどの各種データの送受信を行うためのインターフェースである。

＜画像処理履歴情報の生成／記録処理＞次に、図２を参照して、本実施形態の画像処理装置による画像処理履歴情報を生成し、記録する処理について説明する。

なお、図２の処理は、ＣＰＵ１０１が不揮発性メモリ１０３に格納されたプログラムをメモリ１０２に展開し、実行することにより実現される。本処理は、不揮発性メモリ１０３や記録媒体１０９に格納された画像データに対して画像処理を施すために画像編集処理アプリケーションが起動されたときに開始される。

ステップＳ２０１では、ＣＰＵ１０１は、画像処理アプリケーション情報を取得する。画像処理アプリケーション情報は、画像データに対して画像処理を施したアプリケーション名やバージョン等を示す情報である。

ステップＳ２０２では、ＣＰＵ１０１は、画像処理種類情報を取得する。画像処理種類情報は、画像データに対して実行された画像処理の種類を示す情報であり、例えば、彩度調整処理、コントラスト調整処理、階調圧縮処理、マスク処理、合成処理などがある。

ステップＳ２０３では、ＣＰＵ１０１は、画像処理領域情報を取得する。画像処理領域情報は、画像処理が実行された画像データの領域を示す情報である。例えば図３（ａ）に示すように画像データ全体の領域を１６分割した場合、各領域に対してエリア番号１〜１６が割り振られる。例えば、左上の領域に対して画像処理を実行した場合のエリア番号は１となる。また、図３（ｂ）に示すように画像データの領域を１００分割した場合は、各領域に対してエリア番号１〜１００が割り振られる。例えば、左上の領域に対して画像処理を実行した場合のエリア番号は１、２、１１、１２となる。

なお、本実施形態では画像処理領域情報を１６分割や１００分割した各領域番号で表しているが、領域の分割数はこれに限らず、ユーザが任意に領域分割数を設定可能に構成しても良い。

また、本実施形態では画像処理領域情報を番号で表しているが、これに限らず、（ｘ、ｙ）座標値や左上、左中央、左下、中央上、中央、中央下、右上、右中央、右下といった表現方法でも良い。

ステップＳ２０４では、ＣＰＵ１０１は、画像処理強度情報を取得する。画像処理強度情報は、画像処理の強度を示す情報である。画像処理強度は、画像処理に用いられるパラメータに応じた画像処理強度判定テーブルを不揮発性メモリ１０３に予め用意しておき、ＣＰＵ１０１が画像処理強度判定テーブルを参照しながら画像処理の強度を判定する。図４（ａ）は画像処理強度判定テーブルを例示し、４０１は画像処理アプリケーション名、４０２はパラメータの種類、４０３は画像処理強度が弱の設定値範囲、４０４は画像処理強度が中の設定値範囲、４０５は画像処理強度が強の設定値範囲を示している。

なお、本実施形態では画像処理強度判定テーブルを用いて画像処理強度を判定しているが、これに限らず、例えば画像処理部１０４に入出力される画像データの画素値の変化率（出力画素値／入力画素値＝画素値の変化率）を用いて判定しても良い。更に、画像処理部１０４が画像処理を実行したときに、表示部１０６に図４（ｂ）に示すようなＧＵＩを表示させ、ユーザが操作部１０７を介して任意の強度を選択できるように構成しても良い。

ステップＳ２０５では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０４で取得した各種情報をまとめて画像処理履歴情報を生成する。

ステップＳ２０６では、ＣＰＵ１０１は、画像処理を実行した画像データのヘッダ領域に、ステップＳ２０５で生成した画像処理履歴情報を付加して記録する。例えば図５（ａ）に示すように、処理ａ、処理ｂ、処理ｃ、処理ｄ、処理ｅ、処理ｆという順序で画像処理が実行された場合には、画像ファイルのヘッダ領域に記録した画像処理履歴情報は、例えば図５（ｂ）のようになる。５０７は画像処理の順序を示す番号、５０８は画像処理アプリケーション名、５０９は画像処理種類、５１０は画像処理領域、５１１は画像処理強度をそれぞれ示す。

なお、本実施形態では画像処理履歴情報として画像処理アプリケーション情報、画像処理種類情報、画像処理領域情報、画像処理強度情報などを用いているが、画像処理の内容を表す情報であればこれらに限らない。例えば、画像処理を実行した装置名、画像処理のビット深度、画像処理を施した色空間、画像処理を指示したユーザ名などの情報を追加しても良い。画像処理履歴情報としてユーザ名を記録しておけば、画像処理後にユーザ名でソート処理して、同一人物が画像処理を指示した画像データを抽出することも可能となる。

＜イベント要因解析処理＞次に、図６を参照して、画像データに生じたイベントの要因解析処理について説明する。

ステップＳ６０１では、ＣＰＵ１０１は、画像処理部１０４で画像処理を実行している画像データのイベントを検出したか判定し、イベントを検出した場合はステップＳ６０２に進む。
ここでは、例えば、画像処理を実行している画像データの階調の連続性を検出することでトーンジャンプなどの画質の劣化が生じていないか、画素値が飽和しているか否かを検出することで白飛びや黒潰れなどの画質の劣化が生じていないかを判定する。なお、ＣＰＵ１０１がイベントを検出しているが、これに限らず、ユーザが操作部１０７を介してイベント情報を入力し、その情報をＣＰＵ１０１が取得するように構成しても良い。操作部１０７を介して取得するイベント情報とは、イベントが生じた領域のイベント領域情報とイベントの内容情報である。例えば、図３（ａ）の領域番号を例に説明すると、エリア６にトーンジャンプの画質の劣化が生じた場合には、ＣＰＵ１０１は（エリア６、トーンジャンプ）といったイベント情報を取得する。

ステップＳ６０２では、ＣＰＵ１０１は、画像処理部１０４で画像処理を実行している画像データのヘッダ領域に記録されている画像処理履歴情報を取得する。図７（ａ）は取得した画像処理履歴情報に基づいて画像処理履歴情報リストを表示部１０６に出力した例を示している。７０１は画像処理の順序を示す番号、７０２は画像処理アプリケーション名、７０３は画像処理種類、７０４は画像処理領域、７０５は画像処理強度をそれぞれ示す情報である。

ステップＳ６０３では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０１で検出したイベントに含まれるイベント領域情報とステップＳ６０２で取得した画像処理履歴情報に含まれる画像処理領域情報からイベントが生じた該当領域に対して実行した画像処理工程を抽出する。例えば、ステップＳ６０１にて（エリア６、トーンジャンプ）というイベントを検出し、ステップＳ６０２にて図７（ａ）に示す画像処理領域情報リストを取得した場合は、エリア６に施した画像処理工程のみを抽出し、図７（ｂ）の結果を得る。

ステップＳ６０４では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０１で検出したイベントとステップＳ６０３で抽出した画像処理履歴情報とをイベント解析情報ＤＢ１０５を参照して照合する。図８はイベント解析情報ＤＢ１０５のイベント解析情報テーブルを示し、８０１はイベントＩＤ、８０２はイベント内容、８０３は要因となりうるアプリケーション名、８０４は要因となりうる処理をそれぞれ示している。例えば、ＩＤ０００１のイベント内容はトーンジャンプであり、トーンジャンプが生じる可能性のある画像処理アプリケーション名はＱとＲであり、画像処理は圧縮、レベル補正、トーンカーブ調整、色調補正、コントラスト補正、彩度調整処理がある。

ここで、ステップＳ６０１にてトーンジャンプを検出した場合に、ＣＰＵ１０１がイベント解析情報ＤＢ１０５に照合する処理について説明する。ＣＰＵ１０１は、トーンジャンプに該当するイベントＩＤ０００１とステップＳ６０３で抽出した画像処理履歴情報に含まれる画像処理アプリケーション名、画像処理種類をイベント解析情報ＤＢ１０５に送信する。イベント解析情報ＤＢ１０５は受信したイベントＩＤ０００１及び画像処理アプリケーション名、画像処理種類情報が存在する場合には、それの情報をＣＰＵ１０１に送信する。ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０３で抽出した画像処理履歴情報の画像処理工程ごとに同様の処理を行う。図７（ｂ）では、処理番号１、２、３、５の画像処理工程についてイベント解析情報ＤＢ１０５により照合する。

ステップＳ６０５では、ＣＰＵ１０１は、イベント解析情報ＤＢ１０５からステップＳ６０４での照合結果を取得する。例えば、ステップＳ６０１にてトーンジャンプを検出し、ステップＳ６０４にて図７（ｂ）に示す画像処理履歴情報をイベント解析情報ＤＢ１０５により照合した場合は、図８のイベント解析情報テーブルにおいてトーンジャンプに該当するイベントＩＤ０００１について、図７（ｂ）の画像処理工程リストに処理番号１と処理番号２が存在するという照合結果が得られる。ＣＰＵ１０１は例えば（イベント要因工程：処理番号１、処理番号２）といった照合結果をイベント解析情報ＤＢ１０５から取得する。

ステップＳ６０６では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０５でイベント解析情報ＤＢ１０５から取得した照合結果を用いて図７（ｃ）のようなイベント要因候補情報を生成する。

ステップＳ６０７では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０６で生成したイベント要因候補情報のうち画像処理強度が高い順にソート処理を実行し、図７（ｄ）のようなイベント要因候補画像処理工程リストを再生成する。
ステップＳ６０８では、ＣＰＵ１０１は、イベント要因の候補となる画像処理工程をユーザに提示する。具体的には、ステップＳ６０７でのソート処理の結果得られた図７（ｄ）に示すイベント要因候補画像処理工程リストを表示部１０６に出力する。

ステップＳ６０９では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ６０７で再生成したイベント要因候補画像処理工程リストを不揮発性メモリ１０３もしくは記録媒体１０９に記録する。

なお、ステップＳ６０２で取得した画像処理履歴情報には、処理番号、画像処理アプリケーション名、画像処理種類、画像処理領域、画像処理強度が含まれるが、画像処理内容を示す情報を含むものであれば、全ての情報でなくても良い。例えば、処理番号、画像処理アプリケーション名、画像処理種類のみでも構わない。

なお、本実施形態では画像処理後の画像ファイルのヘッダ領域に画像処理履歴情報を記録しているが、ヘッダ領域には記録せずにメタファイルとして画像データに関連付けて記録しても良い。画像データに関連付ける方法としては、図９（ａ）のように画像処理履歴情報の全てを画像データに埋め込む場合と、図９（ｂ）のように画像処理履歴情報の保存場所であるリンク先情報のみを画像データに付加する場合がある。

図９（ａ）の例では画像データの後ろに埋め込んでいるが、埋め込まれる位置はこれに限るものではない。図９（ａ）において、画像データ９０１は、例えばＪＰＥＧ圧縮方式のデータであり、９０２は画像処理履歴情報データのブロックヘッダ、９０３は画像処理履歴情報データのボディ、９０４は画像処理履歴情報データのフッタである。ヘッダ９０２とフッタ９０４は画像データに画像処理履歴情報データが連結されているか否かを正しく認識するために、画像処理履歴情報データブロックの識別情報、サイズ等が記録されている。図９（ｂ）において、９０５は画像データ９０５、９０６は画像処理履歴情報データのリンク先情報、９０７は画像処理履歴情報をそれぞれ示している。画像データ９０５に、画像処理履歴情報データのリンク先情報９０６を付加することにより、画像処理履歴情報データ９０７を画像データと関連付けている。リンク先情報とは、ファイル名や画像処理履歴情報の保存先などを示す情報である。

本実施形態では、画像処理の種類や領域、強度などの画像処理履歴情報を画像データに付加し、イベントが生じたときにイベント解析情報ＤＢを参照して画像データに記録されている画像処理履歴情報を解析し、有力なイベント要因候補を順番に提示する。これにより、ユーザは提示された情報を確認しながらイベント要因となりうる画像処理工程まで遡って編集をやり直すことが可能となり、編集作業の効率を高めることができる。

なお、本実施形態では、画像処理装置の一例としてＰＣに適用した例を説明したが、これに限らず、画像を撮影するデジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラなどの撮像装置により実現することも可能である。

また、本実施形態では、１台のＰＣに複数の画像編集アプリケーションがインストールされている例を説明したが、これに限られない。例えば複数台のＰＣにインストールされている複数のアプリケーションを用いて、画像データの編集を行う場合や、ネットワークを介して画像データの編集を行う場合にも適用可能である。

また、本実施形態では、イベントを検出または取得した場合に、イベント要因となりうる処理工程を有力候補順に自動的に提示する例を説明したが、これに限られない。例えば、ユーザが操作部１０７を介して設定したキーワードに基づいて要因となりうる処理工程を提示する構成としても良い。例えば、ユーザがＳ氏、イベントはトーンジャンプ、且つアプリケーション名はＲといった複数の条件を操作部１０７を介して設定し、ＣＰＵ１０１が生成したイベント要因候補情報を複数条件でソート処理した結果を提示することも可能である。

また、本実施形態では、画像データに生じるイベントとしてトーンジャンプなどの画質の劣化が生じる例を説明したが、これに限らず、例えば、画像データの画質が向上するなどといったイベントであっても良い。その場合は、画像データのＳＮ値を評価することで画像データの画質向上を検出し、ＤＢと照合し、超解像処理工程、ノイズ除去工程といった画像処理工程が画像処理履歴情報にあるか否かといった解析を行う。また、画像データのファイルフォーマットが変換されるなどといったイベントであっても良い。その場合は、画像データのファイルフォーマットの変換を検出し、ＤＢと照合し、エンコード処理工程、デコード処理工程といった画像処理工程が画像処理履歴情報にあるか否かといった解析を行う。

また、本実施形態では、画像処理装置１００がイベント解析情報ＤＢ１０５を備えているが、これに限らず、イベント解析情報ＤＢ１０５と解析手段が外部にある構成としても良い。その場合は、ＣＰＵ１０１が取得した画像処理履歴情報とイベント情報とを通信Ｉ／Ｆ１１１を介して外部のイベント解析情報ＤＢと解析手段に送信する構成となる。

［実施形態２］次に、実施形態２について説明する。

本実施形態は、生成した画像処理履歴情報およびイベント要因候補情報を、イベント解析情報ＤＢ１０５に蓄積しておき、蓄積された画像処理履歴情報やイベント要因候補情報を用いて画像データにイベントが生じる前にイベントを予測、ユーザに提示する。

なお、本実施形態では、実施形態１と同様に、本発明の画像処理装置をＰＣにより実現した例を説明する。装置構成は実施形態１と同様である。以下では、実施形態１と異なる点を中心に説明を行う。

＜イベント予測処理＞まず、図１０を参照して、イベントの予測を行う処理について説明する。

ステップＳ１００１、Ｓ１００２では、ＣＰＵ１０１は、イベント解析情報ＤＢ１０５に蓄積された過去の画像処理履歴情報とイベント要因候補情報を取得する。

ステップＳ１００３では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１００１とＳ１００２で取得した過去の画像処理履歴情報とイベント要因候補情報からイベント画像処理履歴情報テーブルを生成する。図１１（ａ）はイベント画像処理履歴情報テーブルを例示している。１１０１は過去履歴ＩＤ、１１０２は画像処理の順序を示す番号、１１０３は画像処理アプリケーション名、１１０４は画像処理種類、１１０５は画像処理領域、１１０６は画像処理強度、１１０７はイベント内容、１１０８はイベント要因候補番号を示している。１１０２〜１１０６はステップＳ１００１で取得した過去の画像処理履歴情報から生成される。１１０７〜１１０８はステップＳ１００２で取得した過去のイベント要因候補情報から生成される。

ステップＳ１００４では、ＣＰＵ１０１は、現在の画像処理履歴情報を画像データのヘッダ領域から取得する。図１１（ｂ）は現在の画像処理履歴情報リストを例示しており、１１０９は画像処理の順序を示す番号、１１１０は画像処理アプリケーション名、１１１１は画像処理種類、１１１２は画像処理領域、１１１３は画像処理強度をそれぞれ示している。

ステップＳ１００５では、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１００３で生成したイベント画像処理履歴情報テーブルを用いて過去のイベント画像処理履歴情報１１０２〜１１０６とステップＳ１００４で取得した現在の画像処理履歴情報の類似度評価値を算出する。具体的には、現在の画像処理履歴情報１１０９〜１１１３が、過去の画像処理履歴情報１１０２〜１１０６とどの程度類似するかを類似度評価値として算出する。類似度評価値の算出方法としては、どのようなアルゴリズムを用いても構わない。例えば、図１１（ｂ）の現在の画像処理履歴情報１１０９〜１１１３の各々が、図１１（ａ）のイベント画像処理履歴情報テーブルの過去の画像処理履歴情報１１０２〜１１０６の各々と一致している場合は評価値を高く、不一致である場合は低く算出する。このようにして、画像処理履歴情報に含まれる画像処理工程ごとに類似度評価値を算出し、算出した類似度評価値を加算もしくは乗算することで現時点での最終的な類似度評価値を算出する。例えば、図１１（ｂ）の場合は、処理番号１〜３まで記録されているので、３つの画像処理工程ごとの類似度評価値を算出し、算出した評価値を加算した結果を最終的な類似度評価値とする。

ステップＳ１００６では、ステップＳ１００５で決定された類似度評価値が所定の閾値以上であるか否かを判定し、所定の閾値を下回る場合は本処理を終了し、所定の閾値以上の場合はステップＳ１００７に進む。

ステップＳ１００７では、ＣＰＵ１０１は、イベント画像処理履歴情報テーブルから、今後生じる可能性の高いイベントをユーザに提示する。
具体的には、ステップＳ１００５で算出した類似度評価値が高い値となった過去の画像処理履歴情報１１０２〜１１０６と対応する過去のイベント要因候補情報１１０７〜１１０８から、今後生じる可能性の高いイベントと、要因となる画像処理工程を表示する。
例えば図１１（ｂ）の場合は、既に３工程分の画像処理を済ませており、この段階で図１１（ａ）のイベント画像処理履歴情報テーブルの中で最も近似した画像処理工程は過去履歴ＩＤ００００１となる。図１１（ａ）から、過去履歴ＩＤ００００１の中で、イベント要因候補番号１１０８の第１位が処理番号４、第２位が処理番号３、第３位が処理番号１であることが分かる。よって、次の工程にアプリケーションＲを用いてレベル補正で画像処理強度を強の処理を加えると、エリア２にトーンジャンプのイベントが生じる可能性が高いと予測し、ユーザに提示する。

以上説明したように、本実施形態によれば、過去の画像処理履歴情報およびイベント要因候補情報に基づいて、画像データに対して、今後生じる可能性の高いイベント内容及び画像処理工程をユーザに提示することができる。よって、画像処理の際に画像データに画質の劣化などのイベントが生じないようにユーザを支援することができる。

なお、本実施形態では今後生じる可能性の高いイベント内容及び画像処理工程をユーザに提示しているが、これに限られない。例えば、画像処理履歴情報に画像処理強度情報が含まれている場合に、その情報から類似度評価値を算出し、画像処理パラメータをどの程度まで変化させると今後イベントが生じる可能性が高くなるのかといった情報をユーザに提示しても良い。これにより、画質の劣化などのイベントが生じないようにパラメータを調整するなどの編集支援を行うことができる。

なお、本実施形態では、画像処理工程ごとにイベント画像処理履歴情報テーブルを作成しているが、画像処理履歴情報とイベント要因候補情報を取得するタイミングで、イベント画像処理履歴情報テーブルに現在の情報を追記するように構成しても良い。

［他の実施形態］本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上記実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する処理である。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

Claims (15)

1. 画像データに画像処理を実行する画像処理手段と、
   前記画像処理手段による画像処理によって画像データに生じる変化を示すイベントを検出する検出手段と、
   前記検出手段によりイベントが検出された画像データに施された画像処理に関する履歴情報を取得する取得手段と、
   画像データに生じるイベント内容と、そのイベントが生じる要因となりうる画像処理内容とが対応付けられたイベント解析情報を用いて、前記検出手段により検出されたイベントの要因を解析する解析手段と、
   前記解析手段による解析の結果得られたイベントの要因候補に関する情報を提示する提示手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像処理手段は、画像処理を実行した順序ごとに、画像処理手段に関する情報、画像処理の種類に関する情報、画像処理を施した領域に関する情報、画像処理の強度に関する情報の少なくともいずれかを取得し、取得した各情報から前記履歴情報を生成し、画像ファイルのヘッダ領域または保存先の情報を画像データに関連付けて記録することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記解析手段は、イベントが検出された画像データから得た画像処理に関する履歴情報から当該イベントに該当する画像の領域の履歴情報を抽出し、
   前記画像処理ごとに、検出されたイベントの要因を解析することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記取得手段は、画像ファイルのヘッダ領域または画像データに関連付けて記録されたファイルから前記履歴情報を取得することを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
5. 前記イベントは、画像処理によって生じる画質の劣化、画質の向上、画像データのファイルフォーマットの変換のいずれかを含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. ユーザがイベント情報を入力する入力手段を更に有し、
   前記検出手段は、前記入力手段により入力されたイベント情報に基づいてイベントを検出することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記解析手段は、前記取得手段により取得した履歴情報と前記イベント解析情報とに基づいて、取得した履歴情報と過去の履歴情報との類似度を示す評価値を算出し、
   前記評価値が所定の閾値以上の場合に、今後イベントが生じる可能性の高いイベント内容と画像処理工程を予測し、
   前記提示手段は、前記予測した結果を提示することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記解析手段は、前記履歴情報に含まれる画像処理ごとに前記評価値を算出し、算出した評価値を用いて最終的な評価値を決定することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記解析手段は、前記検出手段によりイベントが検出されたときに、当該イベントの要因解析を実行することを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記提示手段は、前記解析手段による解析の結果得られたイベントの要因候補に関する情報を、画像処理の強度が高い順に提示することを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に画像処理装置。
11. 前記解析手段による解析の結果をイベント解析情報として蓄積する蓄積手段を更に有することを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記解析手段は、前記検出手段により検出されたイベントの要因解析の結果を他の画像処理装置から取得することを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 画像データに画像処理を実行する画像処理方法であって、
    検出手段が、前記画像処理によって画像データに生じる変化を示すイベントを検出する検出工程と、
    取得手段が、前記検出工程にてイベントが検出された画像データに施された画像処理に関する履歴情報を取得する取得工程と、
    解析手段が、画像データに生じるイベント内容と、そのイベントが生じる要因となりうる画像処理内容とが対応付けられたイベント解析情報を用いて、前記検出工程にて検出されたイベントの要因を解析する解析工程と、
    提示手段が、前記解析工程による解析の結果得られたイベントの要因候補に関する情報を提示する提示工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。
14. コンピュータを、請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
15. コンピュータを、請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラムを記憶したコンピュータによる読み取りが可能な記憶媒体。

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