JP2016171475A - 画像処理システム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被写体の撮影環境に応じて撮影画像を補正することができる画像処理システム、方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】本発明の画像処理システムは、校正用画像を読み取って校正用画像の読取画像データを生成し、校正用画像および被写体を撮影し、校正用画像の読取画像データと、校正用画像の撮影画像とを使用して、被写体の撮影画像を補正する画像処理パラメータを生成し、当該像処理パラメータを用いて被写体の撮影画像を補正する。
【選択図】図１

Description

本発明は、撮影画像の補正技術に関し、より詳細には、被写体の撮影環境に応じて撮影画像を補正する画像処理システム、方法およびプログラムに関する。

近年、撮影装置を備える携帯端末の普及により、ユーザが気軽に被写体を撮影し、その撮影画像を、インターネット等のネットワークを介してサーバ等の様々な装置に送信して利用することが可能になっている。

このような撮影画像の利用技術の一例として、特許文献１は、カメラで被写体を撮像させ、当該カメラが出力する画像データを、ＭＦＰ（Multifunction Peripheral）等の連携先装置に送信する画像処理システムを開示する。

しかしながら、被写体の撮影画像は、外光や照明等の撮影環境によって撮影画像の明るさや色温度、コントラスト、文字のＭＴＦ等が変化するところ、特許文献１が開示する画像処理システムでは、被写体の撮影画像をカメラから連携先装置に単に提供するものであるため、連携先装置において被写体の撮影画像の明るさや色温度、コントラスト、文字のＭＴＦ等の特性を、撮影環境に応じて補正することができないという問題があった。

本発明は上述した課題を解決するものであり、被写体の撮影環境に応じて撮影画像を補正することができる画像処理システム、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明の画像処理システムは、校正用画像を読み取って校正用画像の読取画像データを生成し、校正用画像および被写体を撮影し、校正用画像の読取画像データと、校正用画像の撮影画像とを使用して、被写体の撮影画像を補正する画像処理パラメータを生成し、当該像処理パラメータを用いて被写体の撮影画像を補正する。

本発明の画像処理システムは、上述した構成要件を採用することにより、被写体の撮影環境に応じて撮影画像を補正することができる。

本発明の画像処理システムの一実施形態を示す図。 サーバのハードウェア構成の一実施形態を示す図。 通信端末のハードウェア構成の一実施形態を示す図。 画像処理装置のハードウェア構成の一実施形態を示す図。 サーバ、通信端末および画像処理装置の機能構成の一実施形態を示す図。 校正用画像の撮影画像または読取画像の一実施形態を示す図。 本発明の画像処理システムが実行する処理の一実施形態を示すシーケンス図。

図１は、本発明の画像処理システムの一実施形態を示す図である。画像処理システム１００は、サーバ１１０と、通信端末１２０と、画像処理装置１３０とを含む。サーバ１１０、通信端末１２０および画像処理装置１３０は、インターネットやＬＡＮ等を含んで構成されるネットワーク１４０を介してデータ通信を行うことができる。

サーバ１１０は、画像データを用いて種々の処理を実行する情報処理装置である。サーバ１１０は、画像処理装置１３０が提供するキャリブレーションチャート等の校正用画像の読取画像と、通信端末１２０が提供する校正用画像の撮影画像とを使用して、被写体の撮影画像を補正するパラメータ（以下、「画像処理パラメータ」とする。）を生成し、画像処理装置１３０に提供する。また、サーバ１１０は、画像処理装置１３０によって画像処理が施された撮影画像のサムネイルの一覧を生成し、画像処理装置１３０に提供する。

通信端末１２０は、通信機能を有する可搬型の情報処理装置である。図１に示す実施形態では、通信端末１２０は撮影装置を備えており、校正用画像の撮影画像および被写体の撮影画像をサーバ１１０に送信する。他の実施形態では、通信端末１２０は、当該通信端末と独立した撮影装置が提供する撮影画像をサーバ１１０に送信することができる。

画像処理装置１３０は、スキャン処理や印刷処理、ＦＡＸ送信処理を実行可能な装置である。図１に示す実施形態では、画像処理装置１３０としてＭＦＰを採用することができる。

画像処理装置１３０は、原稿等に印刷された校正用画像をスキャンし、校正用画像の読取画像をサーバ１１０に提供する。また、画像処理装置１３０は、サーバ１１０が提供する画像処理パラメータを用いて、通信端末１２０が生成した被写体の撮影画像に画像処理を施して補正し、補正された被写体の撮影画像をサーバ１１０に提供する。さらに、画像処理装置１３０は、サーバ１１０が提供する補正された被写体の撮影画像のサムネイル一覧を、画像処理装置１３０の表示装置に表示し、印刷し、または外部装置に提供することができる。

図２は、サーバ１１０のハードウェア構成を示す図である。サーバ１１０は、ＣＰＵ２００と、ＲＯＭ２０１と、ＲＡＭ２０２と、ハードディスク装置（ＨＤＤ）２０３と、ネットワークインタフェース（Ｉ／Ｆ）２０４とを備える。

ＣＰＵ２００は、本発明のプログラムを実行する演算処理装置である。ＲＯＭ２０１は、初期プログラム等の種々のデータが保存される記憶装置である。ＲＡＭ２０２は、プログラムの実行空間を提供する記憶装置である。ＨＤＤ２０３は、本発明のプログラム等のデータが保存される記憶装置である。ＣＰＵ２００は、種々のＯＳの管理下でＨＤＤ２０３から本発明のプログラムを読み出し、ＲＡＭ２０２に展開して実行することにより、後述する機能をサーバ１１０上で実現する。ネットワークインタフェース２０４は、ネットワーク１４０と接続されるインタフェースである。

図３は、通信端末１２０のハードウェア構成を示す図である。通信端末１２０は、ＣＰＵ３００と、ＲＯＭ３０１と、ＲＡＭ３０２と、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）３０３と、無線通信部３０４と、表示装置３０５と、撮影装置３０６とを備える。

ＣＰＵ３００は、本発明のプログラムを実行する演算処理装置である。ＲＯＭ３０１は、初期プログラム等の種々のデータが保存される記憶装置である。ＲＡＭ３０２は、プログラムの実行空間を提供する記憶装置である。ＳＳＤ３０３は、本発明のプログラム等のデータが保存される記憶装置である。ＣＰＵ３００は、種々のＯＳの管理下でＳＳＤ３０３から本発明のプログラムを読み出し、ＲＡＭ３０２に展開して実行することにより、後述する機能をサーバ１１０上で実現する。

無線通信部３０４は、ネットワーク１４０を介した無線によるデータ通信を行う手段である。表示装置３０５は、種々の画像を表示すると共に、ユーザからの指示を受け付ける手段である。表示装置３０５は、タッチパネル等の装置によって構成することができる。撮影装置３０６は、校正用画像が印刷された用紙や被写体等の種々の物体を撮影可能な装置である。

図４は、画像処理装置１３０のハードウェア構成を示す図である。画像処理装置１３０は、ＣＰＵ４００と、ＲＯＭ４０１と、ＲＡＭ４０２と、ＨＤＤ４０３と、ネットワークインタフェース４０４と、表示装置４０５と、エンジン４０６とを備える。

ＣＰＵ４００は、本発明のプログラムを実行する演算処理装置である。ＲＯＭ４０１は、初期プログラム等の種々のデータが保存される記憶装置である。ＲＡＭ４０２は、プログラムの実行空間を提供する記憶装置である。ＨＤＤ４０３は、本発明のプログラム等のデータが保存される記憶装置である。ＣＰＵ４００は、種々のＯＳの管理下でＨＤＤ４０３から本発明のプログラムを読み出し、ＲＡＭ４０２に展開して実行することにより、後述する機能を画像処理装置１３０上で実現する。

ネットワークインタフェース４０４は、ネットワーク１４０と接続されるインタフェースである。表示装置４０５は、種々の画像を表示すると共に、ユーザからの指示を受け付ける手段である。表示装置４０５は、タッチパネル等の装置によって構成することができる。エンジン４０６は、印刷処理を実行する印刷エンジンと、原稿のスキャニングを行うスキャナエンジンとを含む手段である。

図５は、サーバ１１０、通信端末１２０および画像処理装置１３０の機能構成を示す図である。以下、図５を参照して、サーバ１１０、通信端末１２０および画像処理装置１３０の機能構成について説明する。

サーバ１１０は、パラメータ生成部５００と、画像処理部５０１と、通信制御部５０２とを備える。パラメータ生成部５００は、後述する画像処理パラメータの生成処理を実行し、通信端末１２０が提供する被写体の撮影画像を補正する画像処理パラメータを生成する手段である。パラメータ生成部５００は、画像処理装置１３０が提供する校正用画像の読取画像データと、通信端末１２０が提供する校正用画像の撮影画像とを使用して、通信端末１２０が提供する被写体の撮影画像を補正する画像処理パラメータを生成する。

画像処理部５０１は、通信端末１２０および画像処理装置１３０が提供する画像データに関する種々の処理を実行する手段である。通信制御部５０２は、ネットワーク１４０を介した通信端末１２０および画像処理装置１３０とのデータ通信を制御する手段である。

通信端末１２０は、撮影制御部５１０と、表示制御部５１１と、通信制御部５１２とを備える。撮影制御部５１０は、撮影装置３０６を制御する手段である。表示制御部５１１は、表示装置３０５を制御する手段である。通信制御部５１２は、無線通信部３０４を制御して、ネットワーク１４０を介したデータ通信を行う手段である。

画像処理装置１３０は、画像処理部５２０と、表示制御部５２５と、通信制御部５２６と、読取制御部５２７と、印刷制御部５２８とを備える。画像処理部５２０は、通信端末１２０が生成する撮影画像を補正する手段であり、γ変換部５２１と、色補正処理部５２２と、空間フィルタ部５２３と、像域分離部５２４とを有する。

γ変換部５２１は、画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像にガンマ変換を施す手段である。色補正処理部５２２は、画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像の色補正を行う手段である。空間フィルタ部５２３は、画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像にエッジ強調等の強調処理や平滑化処理を施す手段である。像域分離部５２４は、画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像の像域分離判定を行う手段である。

表示制御部５２５は、表示装置４０５を制御する手段である。通信制御部５２６は、ネットワーク１４０を介したデータ通信を制御する手段である。読取制御部５２７は、スキャナエンジンを制御する手段である。印刷制御部５２８は、印刷エンジンを制御する手段である。

画像処理パラメータの生成処理では、パラメータ生成部５００は、校正用画像の撮影画像または読取画像から得られる情報に基づいて、生成すべき画像処理パラメータの種類を判断し、当該画像処理パラメータを生成する。本実施形態では、パラメータ生成部５００は、校正用画像の撮影画像または読取画像に付加された、これらの画像から得られる情報を示す識別情報を用いて、生成すべき画像処理パラメータの種類を判断することができる。

例えば、グレースケールの校正用画像を使用する場合、通信端末１２０および画像処理装置１３０は、校正用画像の撮影画像または読取画像から得られる情報である濃淡差やグレーバランス、ホワイトバランスを示す識別情報を校正用画像の撮影画像または読取画像に付加する。パラメータ生成部５００は、濃淡差やグレーバランス、ホワイトバランスを示す識別情報が校正用画像の撮影画像または読取画像に付加されていると判断すると、γ変換部５２１用の画像処理パラメータを生成する。γ変換部５２１は、当該画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像に対してコントラスト補正やレベル補正、グレーバランス補正を施す。

また、カラーパッチを含む校正用画像を使用する場合、通信端末１２０および画像処理装置１３０は、校正用画像の撮影画像または読取画像から得られる情報として、色情報を示す識別情報を校正用画像の撮影画像または読取画像に付加する。パラメータ生成部５００は、色情報を示す識別情報が校正用画像の撮影画像または読取画像に付加されていると判断すると、色補正処理部５２２用の画像処理パラメータを生成する。色補正処理部５２２は、当該画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像に対して色補正を施す。

さらに、線の数が異なるラインパターンを含む校正用画像を使用する場合、通信端末１２０および画像処理装置１３０は、校正用画像の撮影画像または読取画像から得られる情報として、ＭＴＦ（Modulation Transfer Function）を示す識別情報を校正用画像の撮影画像または読取画像に付加する。パラメータ生成部５００は、ＭＴＦを示す識別情報が校正用画像の撮影画像または読取画像に付加されていると判断すると、空間フィルタ部５２３用の画像処理パラメータを生成する。空間フィルタ部５２３は、当該画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像に対して、シャープネス調整やソフト調整、エッジ強調、平滑化を行う。

さらに、サイズの異なる文字データを含む校正用画像を使用する場合、通信端末１２０および画像処理装置１３０は、校正用画像の撮影画像または読取画像から得られる情報として、文字情報を示す識別情報を校正用画像の撮影画像または読取画像に付加する。パラメータ生成部５００は、文字情報を示す識別情報が校正用画像の撮影画像または読取画像に付加されていると判断すると、像域分離部５２４用の画像処理パラメータを生成する。像域分離部５２４は、当該画像処理パラメータを用いて、被写体の撮影画像の中から文字画像と写真画像の領域を判別する。

また、パラメータ生成部５００は、校正用画像の撮影画像および読取画像のサイズに応じて、生成すべき画像処理パラメータを生成することができる。例えば、校正用画像が、グレースケールのパターンと、カラーパッチと、線の数の異なるラインパターンと、サイズの異なる文字データとを含む場合、パラメータ生成部５００は、校正用画像の撮影画像のサイズに対する校正用画像の読取画像のサイズの割合に応じて、生成すべき画像処理パラメータの種類を判断し、当該画像処理パラメータを生成することができる。

当該サイズの割合が、例えば８０〜１００％の場合は、パラメータ生成部５００は、全ての種類の画像処理パラメータを生成する。当該サイズの割合が、例えば６０〜８０％未満の場合は、パラメータ生成部５００は、γ変換部５２１、色補正処理部５２２および空間フィルタ部５２３用の画像処理パラメータを生成する。当該サイズの割合が、例えば４０〜６０％未満の場合は、パラメータ生成部５００は、γ変換部５２１および色補正処理部５２２用の画像処理パラメータを生成する。当該サイズの割合が、例えば４０％未満の場合は、パラメータ生成部５００は、γ変換部５２１用の画像処理パラメータのみを生成する。

図６に示す校正用画像の撮影画像または読取画像の場合、校正用画像の読取画像のサイズが７０１６画素×４９６０画素であり、校正用画像の撮影画像のサイズが３５０８画素×２４８０画素である場合、校正用画像の撮影画像のサイズに対する読取画像のサイズの割合は、２５％になる。このため、パラメータ生成部５００は、γ変換部５２１用の画像処理パラメータのみを生成する。このように、パラメータ生成部５００は、校正用画像の撮影画像のサイズに対する校正用画像の読取画像のサイズの割合に応じた画像処理パラメータを生成することができ、撮影画像の補正精度を向上させることができる。

さらに、パラメータ生成部５００は、通信端末１２０が校正用画像の複数の撮影画像を提供する場合、通信端末１２０が撮影画像と関連付けて提供する撮影条件の一種である被写体および撮影装置の間の距離（以下、「撮影距離」とする。）と、校正用画像および撮影装置の間の撮影距離に基づき、被写体を撮影した際の撮影距離に最も近い撮影距離で撮影された校正用画像の撮影画像と、校正用画像の読取画像データとを使用して、画像処理パラメータを生成することができる。これにより、撮影画像の補正精度を向上させることができる。

以下、画像処理パラメータの生成方法について説明する。まず、γ変換部５２１用の画像処理パラメータの生成方法について説明する。

パラメータ生成部５００は、γ変換部５２１に対してコピー動作時に設定する画像処理パラメータについて、通信端末１２０の撮影装置で原稿を撮影した撮影画像データのグレースケールのＲＧＢ値と、画像処理装置１３０で原稿を読み取った読取画像データのグレースケールのＲＧＢ値との差異を補正することにより、γ変換部５２１用の画像処理パラメータを生成する。

より詳細には、パラメータ生成部５００は、撮影画像データおよび読取画像データのＲＧＢ信号のそれぞれについて、横軸を撮影画像データの読み取り値とし、縦軸を読取画像データの読み取りとする変換特性のグラフを作成し、γ変換部５２１に対してコピー動作時に設定された画像処理パラメータを、当該変換特性のグラフを用いて変換することにより、γ変換部５２１用の画像処理パラメータを生成することができる。

次に、色補正処理部５２２用の画像処理パラメータの作成方法について説明する。パラメータ生成部５００は、色補正処理部５２２に対して、画像データのスキャン時またはコピー動作時に設定する画像処理パラメータ（例えば、マスキング係数や色空間変換テーブル等）について、通信端末１２０の撮影装置で撮影した撮影画像データのカラーパッチの各色のＲＧＢ値と、画像処理装置１３０で読み取った読取画像データのカラーパッチの各色のＲＧＢ値との差異を補正することにより、色補正処理部５２２用の画像処理パラメータを生成する。

より詳細には、パラメータ生成部５００は、画像処理パラメータ（例えば、色パッチが対応する色相の線形マスキング係数（４×４のマトリックス）またはＲＧＢそれぞれに対する色空間変換テーブル（９×９×９サイズまたは１４×１４×１４サイズの３次元のテーブル)等）に対して、ＲＧＢγ変換後の撮影画像データのＲＧＢ読み取り値（Ｒ２ｊ，Ｇ２ｊ，Ｂ２ｊ）からＲＧＢγ変換後の読取画像データのＲＧＢ読み取り値（Ｒ１ｊ，Ｇ１ｊ，Ｂ１ｊ）への変換と、ＲＧＢからＲＧＢ変換を行うことにより、色補正・ＵＣＲ処理回路（２）用の画像処理パラメータを生成することができる。ここで、読取画像データおよび撮影画像データ（ｉ＝１，２）の各色相ＲＧＢＣＭＹおよび中間の色相の１２色相と、Ｋ（黒）およびＷ（白）の合計１４色相（ｊ＝１，２，３，…，１４）のＲＧＢγ変換後のＲＧＢ読み取り値を（Ｒｉｊ,Ｇｉｊ,Ｂｉｊ）とする。

ここで、ＲＧＢからＲＧＢ変換を行うことは、通信端末１２０で読み取った画像データを、画像処理装置１３０で読み取った値に換算することを意味する。例えば、或る原稿のある濃度のパッチ(1-1)を、画像処理装置１３０で読み取った時の値が(R1,G1,B1)(例えば、(90,100,110))で、同じパッチを通信端末１２０で撮影した値が(R2,G2,B2)(例えば、(95,105,115))になった場合を想定する。別の原稿のある箇所(2-1)を、通信端末120で撮影して画像データの値が(R2,G2,B2)(上記の例で、(95,105,115))となった場合は、別の原稿のある箇所(2-1)を、画像処理装置１３０のスキャナで読み取った場合の読み取り値は、(R1,G1,B1)(上記の場合(90,100,110))になることが予想できる。上記の例は、１パッチの場合であるが、これを多くのパッチで行うと、同様の変換により、通信端末１２０で撮影した原稿を、画像処理装置１３０のスキャナで読み取った場合の画像データの値を推測することができる。

次に、空間フィルタ部５２３用の画像処理パラメータの作成方法について説明する。パラメータ生成部５００は、読取画像データから求めたＭＴＦおよび撮影画像データから求めたＭＴＦを使用して、スキャナ配信時、またはコピー動作時に設定する画像処理パラメータ（例えば、平滑化フィルタやエッジ強調フィルタ等）のＦｏｕｒｉｅｒ係数または離散Ｗａｖｅｌｅｔ変換係数を補正することにより、空間フィルタ部５２３用の画像処理パラメータを求める。このＭＴＦは、サーバ１１０が画像処理パラメータの生成時に算出することができる。

より詳細には、パラメータ生成部５００は、数式１を用いて、スキャナ配信時またはコピー動作時に設定する画像処理パラメータのＦｏｕｒｉｅｒ係数または離散Ｗａｖｅｌｅｔ変換係数を補正し、空間フィルタ部５２３用の画像処理パラメータを求める。

ここで、係数は、スキャナ配信時またはコピー動作時に設定する画像処理パラメータ（例えば、平滑化フィルタやエッジ強調フィルタ等)のＦｏｕｒｉｅｒ係数または離散Ｗａｖｅｌｅｔ変換係数である。ＭＴＦ_１は、読取画像データから求めたＭＴＦであり、ＭＴＦ_２は、撮影画像データから求めたＭＴＦである。ＭＴＦ_１とＭＴＦ_２との比（ＭＴＦ_１／ＭＴＦ_２）は、読取画像データに対応する線数の黒線部および地肌部のＲＧＢγ変換後のＲＧＢ読み取り値の差の比から算出することができる。

そして、パラメータ生成部５００は、当該Ｆｏｕｒｉｅｒ係数を逆Ｆｏｕｒｉｅｒ変換または逆離散Ｗａｖｅｌｅｔ変換することにより、空間フィルタ用の画像処理パラメータを算出する。

本実施形態では、サーバ１１０が画像処理パラメータの生成処理を実行して画像処理パラメータを生成するが、他の実施形態では、画像処理装置１３０が画像処理パラメータの生成処理を実行して画像処理パラメータを生成してもよい。

図７は、画像処理システム１００が実行する処理の一実施形態を示すシーケンス図である。以下、図７を参照して、画像処理システム１００が実行する処理について説明する。

まず、ユーザが、校正用画像のスキャンを画像処理装置１３０に指示すると、画像処理装置１３０は、校正用画像をスキャンし、校正用画像の読取画像をサーバ１１０に送信する。サーバ１１０は、画像処理装置１３０から校正用画像の読取画像を受信すると、読取画像をサーバ１１０の記憶装置に保存する。

次に、ユーザが、校正用画像の撮影を通信端末１２０に指示すると、通信端末１２０は、校正用画像を撮影装置で撮影し、校正用画像の撮影画像および撮影条件をサーバ１１０に送信する。本実施形態では、撮影条件として、撮影装置のレンズの焦点距離や絞りに関する情報、ＩＳＯ感度、被写体と撮影装置との間の撮影距離等を採用することができる。

サーバ１１０は、通信端末１２０から校正用画像の撮影画像および撮影条件を受信すると、先行して受信した読取画像と、撮影画像および撮影条件を使用して、画像処理パラメータを生成し、画像処理装置１３０に送信する。画像処理装置１３０は、サーバ１１０から画像処理パラメータを受信すると、画像処理装置１３０の記憶装置に保存する。

次に、ユーザが、被写体の撮影を通信端末１２０に指示すると、通信端末１２０は、被写体を撮影装置で撮影し、被写体の撮影画像をサーバ１１０に送信する。サーバ１１０は、被写体の撮影画像を通信端末１２０から受信すると、当該撮影画像を画像処理装置１３０に送信する。

画像処理装置１３０は、サーバ１１０から被写体の撮影画像を受信すると、画像処理装置１３０の記憶装置に保存されている画像処理パラメータを使用して、当該撮影画像に画像処理を施して補正し、補正された被写体の撮影画像をサーバ１１０に送信する。

サーバ１１０は、補正された被写体の撮影画像を画像処理装置１３０から受信すると、補正された撮影画像のサムネイルを生成してサーバ１１０の記憶装置にバッファリングし、当該サムネイルを通信端末１２０に送信する。

通信端末１２０は、補正された撮影画像のサムネイルをサーバ１１０から受信すると、ユーザからの撮影終了指示を待機する。画像処理システム１００は、ユーザが撮影終了を指示するまで、ユーザの指示に基づいて、上述した被写体の撮影から撮影画像のサムネイルの送信までの処理を実行する。

ユーザが、通信端末１２０に撮影の終了を指示すると、通信端末１２０は、終了要求をサーバ１１０に送信する。サーバ１１０は、通信端末１２０から終了要求を受信すると、バッファリングしている撮影画像のサムネイルの一覧を生成し、当該サムネイルの一覧を画像処理装置１３０に送信する。画像処理装置１３０は、補正された被写体の撮影画像の印刷することができると共に、当該撮影画像を保存し、または外部装置に送信することができる。

これまで本実施形態につき説明してきたが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の構成要素を変更若しくは削除し、または本実施形態の構成要素を他の構成要素を追加するなど、当業者が想到することができる範囲内で変更することができる。いずれの態様においても本発明の作用効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。

１００…画像処理システム、１１０…サーバ、１２０…通信端末、１３０…画像処理装置、１４０…ネットワーク

特開２０１４−６４１５１号公報

Claims (9)

1. 校正用画像を読み取って校正用画像の読取画像データを生成する読取手段と、
   前記校正用画像および被写体を撮影する撮影手段と、
   校正用画像の読取画像データと、前記撮影手段が生成した校正用画像の撮影画像とを使用して、前記撮影手段が生成した撮影画像を補正する画像処理パラメータを生成するパラメータ生成手段と、
   前記画像処理パラメータを用いて、前記被写体の撮影画像を補正する画像処理手段と
   を備える、画像処理システム。
2. 前記パラメータ生成手段は、被写体を撮影した際の撮影距離に最も近い撮影距離で撮影された前記校正用画像の撮影画像と、前記校正用画像の読取画像データとを使用して、前記画像処理パラメータを生成することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記パラメータ生成手段は、前記校正用画像の撮影画像または読取画像から得られる情報に基づいて、生成すべき画像処理パラメータの種類を判断し、当該画像処理パラメータを生成することを特徴とする、請求項１または２に記載の画像処理システム。
4. 前記パラメータ生成手段は、前記校正用画像の撮影画像のサイズに対する前記校正用画像の読取画像のサイズの割合に応じて、生成すべき画像処理パラメータの種類を判断し、当該画像処理パラメータを生成することを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理システム。
5. 画像処理システムが実行する方法であって、前記方法は、
   校正用画像を読み取って校正用画像の読取画像データを生成するステップと、
   前記校正用画像を撮影するステップと、
   被写体を撮影するステップと、
   校正用画像の読取画像データと、前記校正用画像の撮影画像とを使用して、前記被写体の撮影画像を補正する画像処理パラメータを生成するステップと、
   前記画像処理パラメータを用いて、前記被写体の撮影画像を補正するステップと
   を含む、方法。
6. 前記画像処理パラメータを生成するステップは、被写体を撮影した際の撮影距離に最も近い撮影距離で撮影された前記校正用画像の撮影画像と、前記校正用画像の読取画像データとを使用して、前記画像処理パラメータを生成するステップを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記画像処理パラメータを生成するステップは、前記校正用画像の撮影画像または読取画像から得られる情報に基づいて、生成すべき画像処理パラメータの種類を判断し、当該画像処理パラメータを生成するステップを含む、請求項５または６に記載の方法。
8. 前記画像処理パラメータを生成するステップは、前記校正用画像の撮影画像のサイズに対する前記校正用画像の読取画像のサイズの割合に応じて、生成すべき画像処理パラメータの種類を判断し、当該画像処理パラメータを生成するステップを含む、請求項５〜７のいずれか１項に記載の方法。
9. 請求項５〜８のいずれか１項に記載の方法を装置に実行させるためのプログラム。