JP2018142352A - Image processing system, image processing method, and program - Google Patents

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

Info

Publication number
JP2018142352A
JP2018142352A JP2018082246A JP2018082246A JP2018142352A JP 2018142352 A JP2018142352 A JP 2018142352A JP 2018082246 A JP2018082246 A JP 2018082246A JP 2018082246 A JP2018082246 A JP 2018082246A JP 2018142352 A JP2018142352 A JP 2018142352A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
case
information
unit
image processing
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.)
Granted
Application number
JP2018082246A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6675594B2 (en
Inventor
鈴木 俊博
Toshihiro Suzuki
俊博 鈴木
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.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh 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 Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP2018082246A priority Critical patent/JP6675594B2/en
Publication of JP2018142352A publication Critical patent/JP2018142352A/en
Priority to JP2020001368A priority patent/JP6958641B2/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6675594B2 publication Critical patent/JP6675594B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system and a method that have intuitive and simple usability, can reach a desired result with a smaller man-hours, and can improve the degree of freedom of processing.SOLUTION: The system is an image processing system that retouches an image, and comprises: an information storage part 33 that stores a plurality of pieces of case information including reference information for retouching that is referred to for specifying the details of retouching, and case identification information with which a case where retouching is performed according to the details of retouching can be identified; an image acquisition part 31 that receives an input of an image and acquires the image; a case selection part 34 that arranges and displays the plurality of pieces of case information stored in the information storage part 33 on a display part on the basis of the case identification information included in the respective pieces of case information, and receives selection of the case information from a user; and a case application part 35 that retouches the image acquired by the image acquisition part 31 according to the details of retouching specified with the reference information for retouching included in the selected case information.SELECTED DRAWING: Figure 10

Description

本発明は、画像の修整を行う画像処理システム、画像処理方法およびその方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。   The present invention relates to an image processing system for correcting an image, an image processing method, and a program for causing a computer to execute the method.

デジタルカメラ等で撮像して得られた画像に対し、不具合のある部分に手を加えてその不具合を解消する画像の修整(補正)が行われている。この修整は、例えば、色調やシャープネス等の画像表現を変更することにより行われている。   An image obtained by taking an image with a digital camera or the like is modified (corrected) so as to eliminate the problem by touching the defective part. This modification is performed, for example, by changing image expression such as color tone and sharpness.

画像修整には、ユーザあるいは装置が、画像処理の手段やパラメータ等を指定し、それに従って修整を行う型(以下、標準型と呼ぶ。)と、目標である画像や特徴量等を指定し、その目標に向けて修整を行う型(以下、転写型と呼ぶ。)の2つの型が存在する。画像修整は、このような修整の型による区分のほか、ユーザが指定する内容によって区分する以下の3つの型も存在する。   For image modification, the user or device designates image processing means, parameters, etc., and designates the type to be modified accordingly (hereinafter referred to as the standard type), the target image, feature quantity, etc., There are two types of molds (hereinafter referred to as transfer molds) that are modified to achieve that goal. In addition to the classification based on such modification types, there are the following three types of image modification that are classified according to the contents specified by the user.

1つ目の型は、ユーザが画像修整の操作(オペレータ)やパラメータを直接指定する型(以下、手段指定型と呼ぶ。)である。2つ目の型は、ユーザが画像の形式等で目標を指定する型(以下、目標指定型と呼ぶ。)である。3つ目の型は、複数の修整画像の中からユーザが最終的に期待と合致する修整画像を指定する型(以下、結果指定型と呼ぶ。)である。   The first type is a type in which the user directly designates an image modification operation (operator) and parameters (hereinafter referred to as means designation type). The second type is a type in which the user designates a target in the form of an image (hereinafter referred to as a target designation type). The third type is a type (hereinafter referred to as a result specifying type) in which a user finally specifies a modified image that matches expectations from a plurality of modified images.

前者の2つの型と後者の3つの型との組み合わせを考えると、合計6通りの区分が考えられる。しかしながら、転写型と手段指定型を同時に満たす方法は存在しないので、実際には5通りである。   Considering the combination of the former two types and the latter three types, a total of six categories can be considered. However, since there is no method for simultaneously satisfying the transfer mold and the means designating mold, there are actually five ways.

標準型の例としては、トーンカーブ変換、シャープネス変換、エッジ強調等がある。これらの手段は公知であるので、詳細な説明は省略する。これらの手段は、パラメータを自在に変えられるので、処理自由度が高い。しかしながら、目標を達成するために試行錯誤が要求され、熟練度が必要とされる。この標準型と手段指定型とを組み合わせた例としては、指定画素の色とその所望の色とをユーザに指定させ、それらに基づいて画像全体の色調整を行う技術がある(特許文献1参照)。   Examples of standard types include tone curve conversion, sharpness conversion, and edge enhancement. Since these means are well-known, detailed description is abbreviate | omitted. Since these means can change parameters freely, the degree of freedom of processing is high. However, trial and error is required to achieve the goal, and skill is required. As an example of a combination of the standard type and the means designation type, there is a technique in which the user designates the color of the designated pixel and the desired color and adjusts the color of the entire image based on them (see Patent Document 1). ).

また、画像データの調整結果を用いて、調整前後の画素値の対応関係を色変換リストとして作成し、これを他の画像に適用して補正する技術もある(特許文献2参照)。そのほか、色変換リストを、ユーザ・インタラクションを含めて簡単に作成する技術(特許文献3参照)や、処理対象に映像を想定している同様の技術(特許文献4参照)もある。   Also, there is a technique in which the correspondence between pixel values before and after adjustment is created as a color conversion list using the adjustment result of the image data, and this is applied to other images for correction (see Patent Document 2). In addition, there is a technique for easily creating a color conversion list including user interaction (see Patent Document 3), and a similar technique assuming a video as a processing target (see Patent Document 4).

標準型と目標指定型とを組み合わせた例としては、Instagramというアプリケーションにより実行される、効果をアイコン形式でユーザに提示して選択させる技術がある。標準型と結果指定型とを組み合わせた例としては、予め代表的な処理やパラメータを少数個定めておき、それと修整画像とを対にしてユーザに提示し、選択させる技術がある(特許文献5参照)。   As an example of a combination of the standard type and the target designation type, there is a technique for presenting and selecting an effect in an icon form, which is executed by an application called Instagram. As an example of combining the standard type and the result specifying type, there is a technique in which a small number of representative processes and parameters are determined in advance, and the modified image is presented to the user and selected (Patent Document 5). reference).

転写型と目標指定型とを組み合わせた例としては、類似のシーンの写真プリントの仕上がりの色階調等を揃えるため、画像特性(ハイライト濃度、シャドー濃度、平均濃度等)を基準画像の画像特性に合わせる技術(特許文献6参照)がある。また、デジタルフォトプリンタで同一被写体の顔の色階調を合わせるため、目標とする顔画像(領域)をユーザに選択させて、入力画像の顔画像の色領域の色階調を、目標の顔画像の色領域の色階調に合わせる技術もある(特許文献7参照)。さらに、好みの画像再現を直感的に行うため、入力画像を画像再現項目(色再現、階調再現、輪郭再現)が参照する教師データの画像再現項目に近づくように補正する技術もある(特許文献8参照)。   As an example of a combination of the transfer type and the target specification type, the image characteristics (highlight density, shadow density, average density, etc.) are set to the reference image image so as to align the color gradation of the finished photo print of similar scenes. There is a technique (see Patent Document 6) that matches the characteristics. In addition, in order to match the color gradation of the face of the same subject with the digital photo printer, the user is allowed to select a target face image (area), and the color gradation of the color area of the face image of the input image is set to the target face. There is also a technique for matching the color gradation of the color area of the image (see Patent Document 7). Furthermore, in order to intuitively reproduce a desired image, there is a technique for correcting an input image so that the image reproduction item (color reproduction, gradation reproduction, contour reproduction) is referred to an image reproduction item of teacher data (patent) Reference 8).

転写型と結果指定型とを組み合わせた例としては、複数種類の第1画像の各々の第1特徴量に、画像補正対象の第2画像の第2特徴量を近づけるように補正処理した結果から、所望の第1画像を選定させる技術がある(特許文献9参照)。   As an example of the combination of the transfer type and the result specifying type, from the result of correction processing so that the second feature amount of the second image to be corrected is close to the first feature amount of each of the plurality of types of first images. There is a technique for selecting a desired first image (see Patent Document 9).

標準型と手段指定型の組み合わせは、標準型の利点である処理自由度を犠牲にして、ユーザに簡単な選択肢を与えるため、処理自由度が限定的になってしまう。また、画素単位に色変換を適用した結果が画像全体の印象にどのような変化をもたらすか、実際に実行してみないとわからないという予測困難性がある。この点、標準型と目標指定型の組み合わせも、実際の効果が入力画像に依存するため、予測困難性があり、試行錯誤が必要である。標準型と結果指定型の組み合わせは、修整画像の中から選択できるので予測困難性には問題がないが、処理自由度を犠牲にしてユーザに選択肢を与えるため、処理自由度が限定的になってしまう。   The combination of the standard type and the means specifying type gives the user a simple option at the expense of the processing freedom, which is an advantage of the standard type, so that the processing freedom is limited. In addition, there is a difficulty in predicting that the result of applying color conversion on a pixel-by-pixel basis will change the impression of the entire image unless it is actually executed. In this regard, the combination of the standard type and the target designation type also has difficulty in prediction because the actual effect depends on the input image, and trial and error are necessary. The combination of the standard type and the result specification type can be selected from the modified images, so there is no problem in predictability, but the choice of processing is given to the user at the expense of the processing freedom, so the processing freedom is limited. End up.

転写型と目標指定型の組み合わせは、手段やパラメータを自在に変えられないので、処理自由度が極めて限定的になってしまう。予測困難性についても、上記各組み合わせより緩和されるが、解消はされない。転写型と結果指定型の組み合わせは、予測困難性を解消することができるが、上記転写型と目標指定型の組み合わせと同様、処理自由度が限定的になってしまうという問題を解消することはできない。   Since the combination of the transfer type and the target designation type cannot change means and parameters freely, the degree of processing freedom becomes extremely limited. Predictability is also reduced from the above combinations, but is not resolved. The combination of the transfer type and the result specification type can eliminate the difficulty of prediction, but like the combination of the transfer type and the target specification type, the problem that the degree of freedom of processing is limited can be solved. Can not.

このように2つの型の組み合わせは、標準型のみに比べて、予測困難性を解消することができるようになるが、処理自由度が限定的になってしまう。この処理自由度を高めるために、標準型のみにすれば、予測困難性が生じてしまう。ちなみに、予測困難性が生じなければ、直観性が高まり、使い勝手が良く、より少ない工数で所望の結果に到達することができる。そこで、直観的で簡単な使い勝手をもち、より少ない工数で所望の結果に到達することができるとともに、処理自由度も高めることができるシステムや方法の提供が望まれていた。   Thus, the combination of the two types can eliminate the difficulty of prediction compared to the standard type only, but the degree of freedom of processing becomes limited. If only the standard type is used in order to increase the degree of freedom of processing, it becomes difficult to predict. By the way, if the difficulty of prediction does not occur, the intuitiveness is enhanced, the usability is good, and the desired result can be reached with less man-hours. Therefore, it has been desired to provide a system and a method that are intuitive and easy to use, can reach a desired result with less man-hours, and can increase the degree of processing freedom.

本発明は、上記課題に鑑み、画像の修整を行う画像処理システムであって、修整の内容を特定するために参照される修整時参照情報と、その修整の内容に従って修整を行った事例を識別可能な事例識別情報とを含む複数の事例情報を記憶する情報記憶部と、画像の入力を受け付け、当該画像を取得する画像取得部と、情報記憶部に記憶された複数の事例情報を、各前記事例情報に含まれる事例識別情報に基づき表示部上に配置して表示させ、ユーザから事例情報の選択を受け付ける事例選択部と、選択された事例情報に含まれる修整時参照情報により特定された修整の内容に従って、画像取得部により取得された画像を修整する事例適用部とを含む、画像処理システムが提供される。   In view of the above problems, the present invention is an image processing system for correcting an image, and identifies reference information used for specifying the content of the correction and a case where the correction is performed according to the content of the correction An information storage unit that stores a plurality of case information including possible case identification information, an image acquisition unit that receives an input of an image and acquires the image, and a plurality of case information stored in the information storage unit, Based on the case identification information included in the case information and displayed on the display unit, the case selection unit that accepts the selection of case information from the user, and the modification reference information included in the selected case information An image processing system is provided that includes a case application unit that modifies an image acquired by an image acquisition unit in accordance with the content of the modification.

本発明によれば、直観的で簡単な使い勝手をもち、より少ない工数で所望の結果に到達することができるとともに、処理自由度も高めることができる。   According to the present invention, it is intuitive and simple to use, can achieve a desired result with less man-hours, and can increase the degree of freedom of processing.

本実施形態の画像処理システムの構成例を示した図。1 is a diagram illustrating a configuration example of an image processing system according to an embodiment. 本実施形態の画像処理システムのハードウェア構成図。1 is a hardware configuration diagram of an image processing system according to an embodiment. 画像修整の型を説明する図。The figure explaining the type | mold of image correction. 事例情報を説明する図。The figure explaining example information. 標準型と転写型の事例情報を階層化した例を示した図。The figure which showed the example which hierarchized the case information of the standard type and the transcription | transfer type. 複数の事例情報の中から1つの事例情報を選択させるための画面を例示した図。The figure which illustrated the screen for selecting one case information from a plurality of case information. 事例識別情報に基づき事例情報を配置して表示させたときの画面の一例を示した図。The figure which showed an example of the screen when arrange | positioning and displaying case information based on case identification information. 事例識別情報に基づき事例情報を配置して表示させたときの画面の別の例を示した図。The figure which showed another example of the screen when arrange | positioning and displaying case information based on case identification information. 目標指定型および結果指定型の表示例を示した図。The figure which showed the example of a display of a target designation | designated type and a result designation | designated type. 本実施形態の画像処理システムの第1実施形態を示した機能ブロック図。1 is a functional block diagram illustrating a first embodiment of an image processing system according to the present embodiment. 図10に示す画像処理システムにより実行される画像処理の流れを示したフローチャート。11 is a flowchart showing a flow of image processing executed by the image processing system shown in FIG. 本実施形態の画像処理システムの第2実施形態を示した機能ブロック図。The functional block diagram which showed 2nd Embodiment of the image processing system of this embodiment. 領域選択部により修整対象の領域を選択した画面を例示した図。The figure which illustrated the screen which selected the field for modification by the field selection part. 図12に示す画像処理システムにより実行される画像処理の流れを示したフローチャート。The flowchart which showed the flow of the image processing performed by the image processing system shown in FIG. 本実施形態の画像処理システムの第3実施形態を示した機能ブロック図。The functional block diagram which showed 3rd Embodiment of the image processing system of this embodiment. 図15に示す画像処理システムにより実行される画像処理の流れを示したフローチャート。The flowchart which showed the flow of the image processing performed by the image processing system shown in FIG. 本実施形態の画像処理システムの第4実施形態を示した機能ブロック図。The functional block diagram which showed 4th Embodiment of the image processing system of this embodiment. 画像評価部によりユーザに評価させる評価指標を表示した画面の例を示した図。The figure which showed the example of the screen which displayed the evaluation parameter | index evaluated by a user by the image evaluation part. 図17に示す画像処理システムにより実行される画像処理の流れを示したフローチャート。The flowchart which showed the flow of the image processing performed by the image processing system shown in FIG.

図1は、画像処理システムの構成例を示した図である。画像処理システムは、画像処理装置10と、後述する事例情報を記憶するサーバ装置11とを含んで構成される。画像処理システムは、この事例情報をサーバ装置11に記憶するのではなく、画像処理装置10が備える記憶装置に記憶すれば、画像処理装置10のみで構成されていてもよい。また、事例情報は、画像処理装置10やサーバ装置11以外の機器に記憶させることもでき、この場合、画像処理システムは、画像処理装置10とその機器とを含んで構成される。   FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an image processing system. The image processing system includes an image processing device 10 and a server device 11 that stores case information described later. The image processing system may be configured by only the image processing device 10 as long as the case information is not stored in the server device 11 but is stored in a storage device included in the image processing device 10. In addition, the case information can be stored in devices other than the image processing device 10 and the server device 11. In this case, the image processing system includes the image processing device 10 and the devices.

図1に示す例では、画像処理装置10およびサーバ装置11のほか、原稿等を読み取り、画像処理装置10へ画像データとして画像を入力する画像読取装置12と、被写体を撮像し、画像処理装置10へ画像データとして画像を入力する撮像装置13とを含んでいる。サーバ装置11は、上記の事例情報のほか、画像としての画像データを記憶し、画像処理装置10からの要求により画像データを読み出し、送信することができる。   In the example illustrated in FIG. 1, in addition to the image processing device 10 and the server device 11, an image reading device 12 that reads a document or the like and inputs an image as image data to the image processing device 10, images a subject, and the image processing device 10. And an imaging device 13 for inputting an image as image data. In addition to the above case information, the server device 11 stores image data as an image, and can read and transmit image data in response to a request from the image processing device 10.

図1に示す画像処理システムは、画像処理装置10と撮像装置13とがケーブル14により直接接続され、画像処理装置10と画像読取装置12とサーバ装置11とがネットワーク15を介して互いに接続されている。   In the image processing system shown in FIG. 1, the image processing device 10 and the imaging device 13 are directly connected by a cable 14, and the image processing device 10, the image reading device 12, and the server device 11 are connected to each other via a network 15. Yes.

画像処理システムは、画像処理装置10、サーバ装置11、画像読取装置12、撮像装置13を2台以上含んで構成されていてもよく、他の機器をさらに含んで構成されていてもよい。図1では、ケーブル14を使用して接続しているが、無線通信により接続することもできる。また、画像処理装置10と画像読取装置12およびサーバ装置11は、ネットワーク15でなくても、直接ケーブルにより接続されていてもよい。   The image processing system may be configured to include two or more of the image processing device 10, the server device 11, the image reading device 12, and the imaging device 13, or may be configured to further include other devices. In FIG. 1, the cable 14 is used for connection, but it is also possible to connect by wireless communication. Further, the image processing apparatus 10, the image reading apparatus 12, and the server apparatus 11 may be directly connected by a cable instead of the network 15.

また、ネットワーク15には、ケーブルにより接続することもできるし、無線により接続することも可能である。無線により接続する場合、アクセスポイントと呼ばれる基地局を介してネットワーク15に接続することができる。ネットワーク15は、WAN(Wide Area Network)やインターネット等を利用することができる。   The network 15 can be connected by a cable or wirelessly. When connecting wirelessly, it can connect to the network 15 via a base station called an access point. The network 15 can use a WAN (Wide Area Network), the Internet, or the like.

画像処理装置10としては、画像の修整を行うことができるPCやタブレット端末等を使用することができる。画像処理装置10のハードウェア構成、機能、その処理内容については後述する。   As the image processing apparatus 10, a PC, a tablet terminal, or the like that can correct an image can be used. The hardware configuration, functions, and processing contents of the image processing apparatus 10 will be described later.

サーバ装置11としては、PCやワークステーション等を使用することができる。サーバ装置11のハードウェア構成は画像処理装置10のハードウェア構成と同様のものとすることができる。このため、ここでは説明を省略する。画像処理装置10は、サーバ装置11にアクセスし、サーバ装置11に対して事例情報や画像データを要求し、サーバ装置11から要求した事例情報や画像データを取得することができる。   As the server device 11, a PC, a workstation, or the like can be used. The hardware configuration of the server apparatus 11 can be the same as the hardware configuration of the image processing apparatus 10. For this reason, explanation is omitted here. The image processing device 10 can access the server device 11, request case information and image data from the server device 11, and acquire the case information and image data requested from the server device 11.

画像読取装置12としては、スキャナ装置やMFP(Multi Function Peripheral)等を使用することができる。画像読取装置12は、原稿を所定の位置にセットするための原稿台、その原稿に光を照射する光源、原稿からの光を所定の方向へ導くミラー、光を電気信号に変換する光電変換素子、電気信号をデジタルデータへ変換するA/Dコンバータ等を含む。画像読取装置12は、変換されたデジタルデータを画像データとして画像処理装置10へ出力する。   As the image reading device 12, a scanner device, an MFP (Multi Function Peripheral), or the like can be used. The image reading apparatus 12 includes a document table for setting a document at a predetermined position, a light source that irradiates light on the document, a mirror that guides light from the document in a predetermined direction, and a photoelectric conversion element that converts light into an electrical signal. In addition, an A / D converter that converts an electrical signal into digital data is included. The image reading device 12 outputs the converted digital data to the image processing device 10 as image data.

撮像装置13としては、デジタルカメラやビデオカメラ等を使用することができる。例えば、デジタルカメラは、レンズと絞り機構とを含む光学系と、レンズを通して入射された光を受光し、電気信号として出力する受光素子と、出力された電気信号をデジタルデータへ変換する等の処理を行う画像演算回路とを含む。また、デジタルカメラは、処理されたデジタルデータを画像データとして記録するメモリ、撮像された画像を表示するための表示装置、ストロボ、操作スイッチ、ケーブルを接続するためのインタフェース等を含む。画像処理装置10は、このメモリにアクセスし、このメモリに記録された画像データを読み出し、取得することができる。   As the imaging device 13, a digital camera, a video camera, or the like can be used. For example, a digital camera has an optical system including a lens and a diaphragm mechanism, a light receiving element that receives light incident through the lens and outputs it as an electrical signal, and a process that converts the output electrical signal into digital data. And an image arithmetic circuit for performing. The digital camera also includes a memory that records processed digital data as image data, a display device for displaying a captured image, a strobe, an operation switch, an interface for connecting a cable, and the like. The image processing apparatus 10 can access this memory and read out and acquire the image data recorded in this memory.

図2を参照して、画像処理装置10のハードウェア構成について説明する。画像処理装置10は、一般のPCと同様、入力I/F20、CPU21、メモリ等の記憶装置22、HDD等の補助記憶装置23、出力I/F24、記録媒体25が挿入されるドライブ26、コントローラ27を備える。入力I/F20は、例えば、撮像装置13を画像処理装置10にケーブル14により接続する際、そのケーブル14の一端を接続する。ケーブル14の他端は、撮像装置13に接続される。   A hardware configuration of the image processing apparatus 10 will be described with reference to FIG. Similar to a general PC, the image processing apparatus 10 includes an input I / F 20, a CPU 21, a storage device 22 such as a memory, an auxiliary storage device 23 such as an HDD, an output I / F 24, a drive 26 into which a recording medium 25 is inserted, a controller 27. The input I / F 20 connects, for example, one end of the cable 14 when the imaging device 13 is connected to the image processing device 10 by the cable 14. The other end of the cable 14 is connected to the imaging device 13.

CPU21は、補助記憶装置23に記憶されたプログラムを実行し、画像処理装置10を制御し、また、所定の機能を実現する。この所定の機能の実現により、画像の修整を行う。記憶装置22は、CPU21に対して作業空間を与え、また、ブートプログラムやファームウェア、設定パラメータ等を記憶する。出力I/F24は、図示しない表示装置とケーブルにより接続する際、そのケーブルの一端を接続する。ケーブルの他端は、図示しない表示装置に接続される。   The CPU 21 executes a program stored in the auxiliary storage device 23, controls the image processing apparatus 10, and realizes a predetermined function. The image is corrected by realizing the predetermined function. The storage device 22 provides a work space for the CPU 21 and stores a boot program, firmware, setting parameters, and the like. When the output I / F 24 is connected to a display device (not shown) via a cable, the output I / F 24 is connected to one end of the cable. The other end of the cable is connected to a display device (not shown).

記録媒体25は、例えば、上記の画像の修整を行うためのプログラムが記録される。このプログラムは、記録媒体25の読み書きを制御するドライブ26を介して補助記憶装置23へインストールされる。コントローラ27は、ネットワーク15に接続するネットワークI/Fとして機能し、ネットワーク15との通信を制御する。なお、上記プログラムは、独立したプログラムソフトウェアであってもよいし、プリンタドライバ内に実装されていてもよい。   On the recording medium 25, for example, a program for modifying the image is recorded. This program is installed in the auxiliary storage device 23 via the drive 26 that controls reading and writing of the recording medium 25. The controller 27 functions as a network I / F connected to the network 15 and controls communication with the network 15. Note that the above program may be independent program software or may be implemented in a printer driver.

画像処理装置10の具体的な機能やその機能により実行される処理について説明する前に、本発明の概要について説明しておく。指定された画像処理の手段やパラメータを用いて修整する標準型の欠点は、熟練を要し、試行錯誤を必要とする点である。標準型と手段指定型等の組み合わせや、目標として参照される画像に向けて修整する転写型と目標指定型等の組み合わせの欠点は、処理自由度が低い点である。これらの点は、相関関係があり、両方の欠点を解消することは、これまでの技術では出来なかった。   Before describing specific functions of the image processing apparatus 10 and processes executed by the functions, an outline of the present invention will be described. The disadvantage of the standard type that is corrected using the designated image processing means and parameters is that it requires skill and trial and error. The disadvantage of the combination of the standard type and the means designation type, or the combination of the transfer type and the target designation type that are modified for the image referred to as the target is that the degree of processing freedom is low. These points are correlated, and it has not been possible with conventional techniques to eliminate both drawbacks.

この両方の欠点を解消するために、本発明では、画像修整の粒度(単位)を、上記の標準型より大きくし、それらの登録、再利用が可能な仕組みを導入する。そして、その登録、再利用が可能な単位を、事例と定義する。事例は、熟練者が行った修整の実例であり、その事例からは、その修整の内容や使用したパラメータ、修整前後の画像等の事例情報を得ることができる。このような事例を適用すれば、熟練を要することなく、また、試行錯誤を要することなく、所望の画像に修整できる。また、多くの事例の中から所望の事例を選択して適用できれば、処理自由度も高められる。   In order to eliminate both of these drawbacks, the present invention introduces a mechanism in which the granularity (unit) of image modification is made larger than that of the above-described standard type and registration and reuse thereof are possible. A unit that can be registered and reused is defined as a case. The case is an actual example of modification performed by a skilled person, and from the case, it is possible to obtain case information such as the content of the modification, parameters used, and images before and after the modification. If such a case is applied, a desired image can be corrected without requiring skill or trial and error. In addition, if a desired case can be selected and applied from many cases, the degree of processing freedom can be increased.

そこで、事例を収集する必要があるが、事例の収集を効率良く行うことを考えた場合、転写型が有効である。これは、所望する画像のみを収集すればよく、入力された画像や途中の修整過程を記録する必要がないからである。しかしながら、以下の2点を考慮すると、標準型を排除することは得策ではない。すなわち、多くのプロ・レタッチャ(専門の写真編集を行う人)は、現実に標準型による修整を活用していること、転写型による修整は現時点で発展途上であることの2点である。   Therefore, it is necessary to collect cases, but when considering collecting cases efficiently, the transfer type is effective. This is because it is only necessary to collect a desired image, and it is not necessary to record an input image or a correction process in the middle. However, considering the following two points, it is not a good idea to eliminate the standard type. In other words, many professional retouchers (persons who specialize in photo editing) actually use standard-type retouching, and transfer-type retouching is currently under development.

詳細に説明すると、標準型による画像修整は、熟練者によってのみ適切に使いこなすことができる。熟練者は、多くの知識と経験を有していて、どのような画像処理手段を、どの程度、どのような順序で適用すれば、どのような結果が得られるかを理解している。熟練者は、画像の絵柄に応じて対応可能で、修整された画像(修整画像)の品質を評価する審美眼を有しており、これらのスキルを総合的に有するが故、標準型による画像修整を可能にしている。しかしながら、このようなスキルは、極めて貴重で、簡単に外在化させることは難しい。このため、初心者やあまり経験のない者は、熟練者に教わりつつ、試行錯誤を繰り返してスキルを身に付けているのが現状である。また、熟練者といえども、言葉で明確に表現して伝達することは難しい。   More specifically, the standard image modification can be properly used only by a skilled person. The expert has a lot of knowledge and experience and understands what kind of image processing means is applied to what degree and in what order, and what results are obtained. The skilled person can respond according to the pattern of the image, has an aesthetic eye that evaluates the quality of the modified image (modified image), and comprehensively possesses these skills. It is possible to fix it. However, such skills are extremely valuable and difficult to externalize easily. For this reason, the current situation is that beginners and those who are not experienced have acquired skills through repeated trial and error while being taught by skilled workers. Also, it is difficult for even an expert to express and communicate clearly in words.

したがって、このようなスキルを外在化させるための唯一の方法は、熟練者が行った画像修整の実例を蓄積し、それを活用していくことである。本発明では、事例という情報形式を導入することによって、熟練者が選んだ手法を蓄積し、利用する。そうすれば、標準型において蓄積した手法や画像を転写型において利用することが可能になる。   Therefore, the only way to externalize such skills is to accumulate and utilize actual examples of image modification performed by experts. In the present invention, a method selected by an expert is accumulated and used by introducing an information format called an example. If it does so, it will become possible to utilize the technique and image which were accumulate | stored in the standard type in a transfer type.

ここで、図3〜図5を参照して、各型による修整、事例情報について説明する。図3(a)は、標準型による修整を例示した図である。この修整では、事例において使用した修整前後の2つの画像(事例画像)と、その事例において適用した画像処理の手段であるトーンカーブとを使用している。トーンカーブは、画像を階調補正するための手段であり、2つの事例画像のうちの画像Aを、もう1つの画像Bとなるように階調補正する。このため、修整対象の画像が入力画像として入力されると、このトーンカーブにより変換され、変換後の画像が修整画像として出力される。トーンカーブは、階調変換関数で表すことができ、この関数を使用して変換することができる。図3(a)では、この修整により、背景、人物の顔の色や洋服の色等が変更されている。   Here, with reference to FIG. 3 to FIG. FIG. 3A is a diagram illustrating modification by the standard type. In this modification, two images before and after modification (case image) used in the case and a tone curve which is an image processing means applied in the case are used. The tone curve is a means for correcting the gradation of the image, and the gradation correction is performed so that the image A of the two case images becomes the other image B. For this reason, when an image to be modified is input as an input image, it is converted by this tone curve, and the converted image is output as a modified image. The tone curve can be expressed by a tone conversion function, and can be converted using this function. In FIG. 3A, the background, the color of the person's face, the color of the clothes, and the like are changed by this modification.

図3(b)は、転写型による修整を例示した図である。この修整では、目標として参照される画像(参照画像)のみを使用する。転写型では、参照画像に向けて修整を行うため、参照画像のみがあればよいからである。この転写型では、例えば、色彩転写(http://www.thegooch.org/Publications/PDFs/ColorTransfer.pdf)等の既知の方法を用いて修整することができる。図3(b)では、この修整により、背景、人物の顔の色や洋服の色が変更されている。   FIG. 3B is a diagram illustrating modification by a transfer mold. In this modification, only an image (reference image) referred to as a target is used. This is because in the transfer type, since the correction is performed toward the reference image, only the reference image is required. This transfer mold can be modified using a known method such as color transfer (http://www.thegooch.org/Publications/PDFs/ColorTransfer.pdf). In FIG. 3B, the background, the face color of the person, and the color of the clothes are changed by this modification.

図4(a)は、標準型の事例情報の例を、図4(b)は、転写型の事例情報の例を示した図である。事例情報は、修整の内容を特定するために参照される修整時参照情報と、その修整の内容に従って修整を行った事例を識別可能な事例識別情報とを含む。図4には、修整時参照情報として、画像処理オペレータと、画像処理パラメータとが示されている。   FIG. 4A shows an example of standard type case information, and FIG. 4B shows an example of transfer type case information. The case information includes reference information at the time of modification that is referred to in order to specify the content of modification, and case identification information that can identify a case that has been modified according to the content of the modification. FIG. 4 shows an image processing operator and image processing parameters as reference information at the time of modification.

画像処理オペレータは、画像処理の手段を表すもので、図4(a)ではオペレータ名「Lトーンカーブ」が、図4(b)では「転写オペレータ」が示されている。画像処理パラメータは、その手段に使用されるパラメータで、図4(a)ではトーンカーブを作成するのに使用される制御点情報が、図4(b)ではパラメータはないので、NULLが示されている。なお、図4(b)では、NULLに続いてかっこ書きで「画像Bを参照」と記述され、画像Bを参照画像として使用することが示されている。   The image processing operator represents a means of image processing. In FIG. 4A, the operator name “L tone curve” is shown, and in FIG. 4B, “transfer operator” is shown. The image processing parameter is a parameter used for the means. In FIG. 4A, the control point information used to create the tone curve is not shown, and in FIG. ing. In FIG. 4B, “Reference to image B” is described in parentheses following NULL, and the image B is used as a reference image.

事例識別情報は、その事例を他の事例と識別することができる情報であれば、いかなる情報であってもよい。図4では、修整の型であるタイプ、事例識別子(事例ID)、撮影位置、撮影日時、画像ファイル名、色調情報、撮影シーンのシーン名、撮影対象の対象物名、画像の印象を表す印象表現、画像内の領域を選択する場合の選択領域情報が示されている。したがって、上記の修整時参照情報も、他の事例と識別することができれば、事例識別情報に含めることができる。   The case identification information may be any information as long as the case can be identified from other cases. In FIG. 4, the type that is the modification type, the case identifier (example ID), the shooting position, the shooting date and time, the image file name, the color tone information, the scene name of the shooting scene, the name of the object to be shot, and the impression representing the impression of the image Selection area information for selecting an area in an expression or image is shown. Therefore, the reference information at the time of modification can also be included in the case identification information if it can be identified from other cases.

図4(a)は、標準型であるから、タイプは標準型とされ、画像の撮影位置として緯度、経度の情報が、対象物名として画像内の人物の氏名が、印象情報としてその人物の印象が示されている。また、標準型の場合、事例画像として2つの画像を必要とするため、画像A、画像Bのファイル名、色調情報が登録されている。   Since FIG. 4A is a standard type, the type is a standard type, information on latitude and longitude as the image capturing position, the name of the person in the image as the object name, and the person's name as impression information. Impression is shown. In addition, since the standard type requires two images as case images, the file names and color tone information of the images A and B are registered.

図4(b)は、転写型であるから、タイプは転写型とされ、それ以外は図4(a)と同様とされる。ただし、転写型の場合、参照画像のみがあればよいことから、参照画像である画像Bのみのファイル名、色調情報が登録されている。このため、もう1つのファイル名、色調情報の欄は、情報がないことを示す「NULL」が入力される。   Since FIG. 4B is a transfer mold, the type is a transfer mold, and the rest is the same as FIG. 4A. However, in the case of the transfer type, since only the reference image is required, the file name and color tone information of only the image B that is the reference image are registered. For this reason, “NULL” indicating that there is no information is input in another file name and color information column.

ここでは、事例情報がテーブル形式で表現されているが、実際には、XML(eXtensible Markup Language)等の記述方法に従って実現することができる。これは一例であるので、他の記述方法を採用してもよい。   Here, the case information is expressed in a table format, but in actuality, it can be realized according to a description method such as XML (eXtensible Markup Language). Since this is an example, other description methods may be adopted.

標準型による事例で収集された2つの事例画像は、2つの転写型の参照画像として使用することが可能である。図5(a)に示す標準型の事例情報は、図4(a)と同様であるが、この中の画像Aの情報、画像Bの情報を参照情報とし、図5(b)、(c)に示すような事例情報を作成することができる。図5では、図5(a)をルートノードとし、そのルートノードに接続される子ノードを図5(b)、(c)として、事例情報を階層化して保持することができる。このようにすることで、標準型と転写型の両方の修整を行える枠組みを提供することができる。なお、図5(b)、(c)中の矢印は、図5(a)中の対応する項目の内容と同じであることを意味する。   The two case images collected in the standard case can be used as reference images for the two transfer types. The standard case information shown in FIG. 5A is the same as that shown in FIG. 4A, but the information of the image A and the information of the image B are used as reference information, and FIGS. ) Can be created. In FIG. 5, case information can be stored in a hierarchical manner with FIG. 5A as a root node and child nodes connected to the root node as FIGS. 5B and 5C. By doing so, it is possible to provide a framework capable of modifying both the standard type and the transfer type. Note that the arrows in FIGS. 5B and 5C indicate the same contents as the corresponding items in FIG.

次に、直観的で簡単な使い勝手を実現するためには、事例を何らかの形で視覚的に表示し、ユーザに選択の余地を与えることが好適である。事例の数が少ない場合、事例情報をそのまま並べて表示することができる。   Next, in order to realize intuitive and simple usability, it is preferable to visually display the case in some form and give the user a choice. When the number of cases is small, the case information can be displayed side by side as they are.

ところが、事例の収集や登録が進むにつれて、上記のように並べて表示しても、一度に表示できる数には限界があるため、全部の事例を一度に表示することはできなくなってしまう。図6に示すように、一度に表示することができる事例としての事例画像や参照画像は数枚から数十枚であるから、スクロールバー等により画面をスクロールさせて表示しなければならない。表示に制約がなくランダムに並べられている場合、好適な事例情報を探し出すのが非常に困難である。   However, as the collection and registration of cases proceeds, there is a limit to the number of cases that can be displayed at one time even if they are displayed side by side as described above, so that all cases cannot be displayed at once. As shown in FIG. 6, there are several to several tens of case images and reference images as examples that can be displayed at one time, so the screen must be scrolled and displayed using a scroll bar or the like. When the display is not limited and is arranged at random, it is very difficult to find suitable case information.

そこで、事例情報に事例識別情報を含ませ、ランダムに並べるのではなく、事例識別情報に基づき(例えば、型や色調情報に従って並ぶように)、表示装置である表示部上に事例情報を適切に配置して表示させることができるようにする。これにより、好適な事例情報を探し出すのが困難という問題を解消することができる。   Therefore, the case identification information is not included in the case information, and the case information is appropriately displayed on the display unit, which is a display device, based on the case identification information (for example, according to the type and color tone information). It can be arranged and displayed. Thereby, the problem that it is difficult to find suitable case information can be solved.

図7を参照して、顔画像の肌色を例にとり、具体的に説明する。事例識別情報には、顔領域といった特定の領域を選択するための選択領域情報と、その選択領域情報により選択された領域の色調情報が含まれている。色調情報は、例えば、平均Lab値である。Lは、明度を示す次元、a、bは、色次元であり、図4や図5にも例示したように(80,10,10)のようなLab色空間における座標値で表される。この色調情報は、登録時に計算して登録しておいてもよいし、必要になったときに計算してもよい。   With reference to FIG. 7, the skin color of the face image will be described as an example. The case identification information includes selection area information for selecting a specific area such as a face area, and color tone information of the area selected by the selection area information. The color tone information is, for example, an average Lab value. L is a dimension indicating lightness, a and b are color dimensions, and are represented by coordinate values in a Lab color space such as (80, 10, 10) as illustrated in FIGS. 4 and 5. This color tone information may be calculated and registered at the time of registration, or may be calculated when necessary.

転写型においては、事例画像である画像Bにおける顔画像の色調情報を用いて修整が行われる。このため、標準型に対して、この色調情報を用いるというルールを設けるか、ユーザに選択させるようにすることで、事例の型によらず、両者を二次元に配置することができる。なお、表示は、アイコンやサムネイル等の画像形式であってもよいし、事例IDや撮影位置等の言語形式であってもよい。ちなみに、図7では、画像形式により事例情報の一覧が表示されている。   In the transfer type, the correction is performed using the color tone information of the face image in the image B that is the case image. For this reason, by providing a rule that this color tone information is used for the standard type or allowing the user to select it, both can be arranged two-dimensionally regardless of the type of the case. The display may be an image format such as an icon or a thumbnail, or a language format such as a case ID or a shooting position. Incidentally, in FIG. 7, a list of case information is displayed in an image format.

表示は、図7に示すような事例情報の一覧表示のほか、図8に示すようにLab空間のab平面(二次元)をマップ化し、各点を各事例として表示することができる。任意の点にカーソルを移動させ、その点上で停止させたとき、事例情報をアイコン等で表示させることができるようにされていてもよい。また、現状の入力画像を点と区別可能な形、図8では星形で示し、目標をどのように選択するかを、より直観的に行うことができるようにされていてもよい。この例では、顔画像の肌色を例に挙げたが、それ以外のシーン名や対象物名等であってもよい。   In addition to the list display of case information as shown in FIG. 7, the ab plane (two-dimensional) of the Lab space can be mapped as shown in FIG. 8, and each point can be displayed as each case. When the cursor is moved to an arbitrary point and stopped on the point, the case information may be displayed with an icon or the like. Further, the current input image may be shown as a star shape that can be distinguished from a point, in FIG. 8, a star shape, and it may be possible to more intuitively select a target. In this example, the skin color of the face image is taken as an example, but other scene names or object names may be used.

すべての事例情報を一覧表示すると、その数だけ表示しなければならないが、多くの場合は、同一カテゴリの中で事例情報を選択するので、一覧表示の対象をそのカテゴリに限定することで、表示する事例情報の数を減少させることができる。例えば、事例識別情報の中のシーン名や対象物名といった項目を、カテゴリとして選択できるようにすることで、表示する事例情報の数を減少させることができる。図8では、「空」、「芝」、「花」等をタブによって選択することができるようになっている。   When all the case information is displayed in a list, it is necessary to display only the number of cases. However, in many cases, case information is selected in the same category, so the list display is limited to that category. The number of case information to be reduced can be reduced. For example, by enabling items such as scene names and object names in the case identification information to be selected as categories, the number of case information to be displayed can be reduced. In FIG. 8, “sky”, “turf”, “flower”, and the like can be selected by tabs.

そのほか、タイプを選択すると、図9(a)に示すように、標準型は各事例情報につき2つの事例画像を表示させなければならないが、転写型は1つの参照画像のみで済むため、一度により多くの事例情報を表示することが可能となる。また、目標指定も可能となる。標準型については、図9(b)に示すように、2つの事例画像を並べて表示させるのではなく、一定時間間隔で交互に表示させることができる。これにより、転写型の場合と同様、一度により多くの事例情報を表示することが可能となる。   In addition, when the type is selected, as shown in FIG. 9A, the standard type needs to display two case images for each case information, but the transfer type needs only one reference image. A lot of case information can be displayed. It is also possible to specify a target. As for the standard type, as shown in FIG. 9B, the two case images can be displayed alternately at regular time intervals instead of displaying them side by side. As a result, as in the case of the transfer mold, more case information can be displayed once.

表示する画像は、標準型については2つの事例画像、転写型については1つの参照画像のみであってもよいが、図9(c)に示すように、その事例における修整の内容に従って修整した後の修整画像も表示させることができる。これにより、結果指定が可能となる。この場合においても、標準型については、その修整画像を含め、3つの画像を交互に表示させることができる。また、転写型についても、その修整画像を含め、2つの画像を交互に表示させることができる。これにより、一度により多くの事例情報を表示することが可能となる。   The image to be displayed may be only two case images for the standard type and only one reference image for the transfer type, but after being corrected according to the details of the correction in the case as shown in FIG. The modified image can also be displayed. As a result, the result can be specified. Even in this case, three images including the modified image can be displayed alternately for the standard type. In addition, regarding the transfer mold, two images including the modified image can be displayed alternately. This makes it possible to display more case information at a time.

これまで概略について説明してきたが、以下、上記の修整を実現するための機能構成、各機能部が行う処理について詳細に説明する。図10は、画像処理装置10の第1実施形態を示した機能ブロック図である。画像処理装置10は、機能部として、制御部30と、画像取得部31と、事例取得部32と、情報記憶部33と、事例選択部34と、事例適用部35と、画像出力部36とを含んで構成される。事例適用部35は、第一形式補正部37と、第二形式補正部38とを含んで構成される。   Although the outline has been described so far, the functional configuration for realizing the above-described modification and the processing performed by each functional unit will be described in detail below. FIG. 10 is a functional block diagram showing the first embodiment of the image processing apparatus 10. The image processing apparatus 10 includes, as function units, a control unit 30, an image acquisition unit 31, a case acquisition unit 32, an information storage unit 33, a case selection unit 34, a case application unit 35, and an image output unit 36. It is comprised including. The case application unit 35 includes a first format correction unit 37 and a second format correction unit 38.

制御部30は、画像処理装置10全体の制御を行う。画像取得部31は、図1に示した画像読取装置12、撮像装置13やサーバ装置11等から画像の入力を受け付け、その画像を取得する。ここでは、画像を取得するとしているが、実際にはその画像の画像データを取得している。画像の取得は、撮像装置13等から入力される画像データを取得してもよいし、制御部30がユーザからの指示を受けてサーバ装置11へ要求し、読み出した画像データを取得することもできる。   The control unit 30 controls the entire image processing apparatus 10. The image acquisition unit 31 receives an input of an image from the image reading device 12, the imaging device 13, the server device 11, and the like illustrated in FIG. 1, and acquires the image. Here, it is assumed that an image is acquired, but actually image data of the image is acquired. The image may be acquired by acquiring image data input from the imaging device 13 or the like, or the control unit 30 may request the server device 11 in response to an instruction from the user and acquire the read image data. it can.

事例取得部32は、画像取得部31が画像を取得したことを受けて、情報記憶部33に記憶された複数の事例情報を取得し、事例選択部34へ渡す。事例取得部32は、情報記憶部33に記憶された全ての事例情報を取得することもできるし、ユーザが上記のカテゴリを選択した場合は、そのカテゴリの事例情報のみを取得することができる。例えば、ユーザがタイプとして転写型を選択した場合、事例識別情報に転写型を含むもののみを取得することができる。   In response to the image acquisition unit 31 acquiring an image, the case acquisition unit 32 acquires a plurality of case information stored in the information storage unit 33 and passes it to the case selection unit 34. The case acquisition unit 32 can acquire all the case information stored in the information storage unit 33. When the user selects the above category, only the case information of the category can be acquired. For example, when the user selects a transfer mold as the type, only the case identification information including the transfer mold can be acquired.

事例選択部34は、事例取得部32から受け取った複数の事例情報を、各事例情報に含まれる事例識別情報に基づき表示部上に配置して表示させる。そして、事例選択部34は、ユーザからの事例情報の選択を受け付ける。事例適用部35は、ユーザにより選択された事例情報に含まれる事例識別情報から事例における修整の型、すなわちタイプを特定する。タイプが標準型であれば、第一形式補正部37に修整を依頼し、タイプが転写型であれば、第二形式補正部38に修整を依頼する。   The case selection unit 34 arranges and displays the plurality of case information received from the case acquisition unit 32 on the display unit based on the case identification information included in each case information. And the case selection part 34 receives selection of the case information from a user. The case application unit 35 specifies the type of modification in the case, that is, the type, from the case identification information included in the case information selected by the user. If the type is a standard type, the first format correction unit 37 is requested for modification, and if the type is a transfer type, the second format correction unit 38 is requested for modification.

第一形式補正部37では、依頼を受けると、ユーザにより選択された事例情報に含まれる修整時参照情報により特定された修整の内容に従って、画像取得部31が取得した画像に対して標準型による修整を行う。第二形式補正部38では、依頼を受けると、ユーザにより選択された事例情報に含まれる修整時参照情報により特定された修整の内容に従って、画像取得部31が取得した画像に対して転写型による修整を行う。   When the first format correction unit 37 receives the request, the first format correction unit 37 uses the standard type for the image acquired by the image acquisition unit 31 according to the content of the modification specified by the modification-time reference information included in the case information selected by the user. Make corrections. In response to the request, the second format correction unit 38 uses the transfer type for the image acquired by the image acquisition unit 31 according to the content of the modification specified by the modification reference information included in the case information selected by the user. Make corrections.

事例適用部35は、修整が終了し、修整画像を得ると、画像出力部36に渡す。画像出力部36は、修整画像を表示部に表示し、また、修整画像を印刷して出力し、さらには、修整画像を情報記憶部33に記憶させる。これらの出力は、予め設定された内容に応じて実行することができる。   When the modification is completed and the modified image is obtained, the case application unit 35 passes it to the image output unit 36. The image output unit 36 displays the modified image on the display unit, prints and outputs the modified image, and further stores the modified image in the information storage unit 33. These outputs can be executed according to preset contents.

これらの機能部は、図2に示したCPU21が、補助記憶装置23に記憶された画像修整を行うプログラムを、記憶装置22に読み出し実行することにより実現される。なお、情報記憶部33は、サーバ装置11が備える記憶装置とすることができるが、画像処理装置10が備える補助記憶装置23や、ケーブルあるいはネットワーク15に接続された外部記憶装置等の他の機器とすることも可能である。   These functional units are realized by the CPU 21 shown in FIG. 2 reading out and executing the image correction program stored in the auxiliary storage device 23 to the storage device 22. The information storage unit 33 can be a storage device included in the server device 11, but other devices such as the auxiliary storage device 23 included in the image processing device 10 and an external storage device connected to a cable or the network 15. It is also possible.

図11に示すフローチャートを参照して、図10に示す画像処理装置10が実行する画像を修整する処理について詳細に説明する。ステップ1100において、撮像装置13等から画像の入力を、画像取得部31が受け付けることにより開始する。ステップ1105では、画像取得部31は、その入力された画像を取得する。ステップ1110では、事例取得部32が、画像取得部31が画像を取得したことを受けて、情報記憶部33から複数の事例情報を取得する。ここでは、情報記憶部33に記憶されている全ての事例情報を取得するものとして説明する。   With reference to the flowchart shown in FIG. 11, the process which corrects the image which the image processing apparatus 10 shown in FIG. 10 performs is demonstrated in detail. In step 1100, the image acquisition unit 31 starts receiving an image input from the imaging device 13 or the like. In step 1105, the image acquisition unit 31 acquires the input image. In step 1110, the case acquisition unit 32 acquires a plurality of case information from the information storage unit 33 in response to the image acquisition unit 31 acquiring an image. Here, description will be made on the assumption that all the case information stored in the information storage unit 33 is acquired.

ステップ1115では、事例選択部34が、事例取得部32が取得した事例情報を、各事例情報に含まれる事例識別情報に基づき表示部上に配置して表示させる。最も単純な配置例は、事例IDの順に事例情報を並べるという配置である。事例IDは、数値やアルファベット等から構成されるので、数字の1から順に、あるいはアルファベット順に並べることができる。これ以外に、撮影位置や撮影日時の順に並べることもできる。   In step 1115, the case selection unit 34 arranges and displays the case information acquired by the case acquisition unit 32 on the display unit based on the case identification information included in each case information. The simplest arrangement example is an arrangement in which case information is arranged in the order of case IDs. Since the case IDs are composed of numerical values, alphabets, and the like, they can be arranged in order from the number 1 or in alphabetical order. In addition, it is also possible to arrange in order of shooting position and shooting date.

事例選択部34は、ユーザ・インタラクション、すなわちユーザとの対話により項目を指定し、その項目の順に並べることもできるし、予め定めた項目、例えば色調情報に従って配置を求め、そこに配置することもできる。   The case selection unit 34 can specify items by user interaction, that is, dialogue with the user, and arrange the items in the order of the items. Alternatively, the case selection unit 34 can obtain and arrange the items in accordance with predetermined items such as color tone information. it can.

事例情報の表示方法については、修整の型の違いを踏まえて適切に行う必要があり、標準型の場合、修整前後の2つの画像(事例画像)を並べて、または交互に表示させる。転写型の場合は、目標として参照される参照画像のみを表示させる。これにより、目標指定が可能となる。   The display method of the case information needs to be appropriately performed in consideration of the difference in the modification type. In the case of the standard type, two images before and after the modification (case image) are displayed side by side or alternately. In the case of the transfer type, only the reference image referred to as a target is displayed. As a result, target designation is possible.

また、事例情報の表示方法については、画像取得部31により取得された画像(入力画像)に対する修整画像も含めて表示することができ、標準型の場合、2つの事例画像に修整画像を含めた3つの画像を並べて、または交互に表示させる。転写型の場合は、参照画像に修整画像を含めた2つの画像を並べて、または交互に表示させる。これにより、結果指定が可能となる。   As for the display method of the case information, it is possible to display the modified image with respect to the image (input image) acquired by the image acquiring unit 31. In the case of the standard type, the modified image is included in the two case images. Three images are displayed side by side or alternately. In the case of the transfer type, two images including the modified image are displayed side by side or alternately. As a result, the result can be specified.

ステップ1115では、ユーザが、このように表示された事例情報の中から好適な事例情報を選択し、事例選択部34は、ユーザが選択した事例情報を受け付ける。ステップ1120では、事例情報が選択されたことを受けて、事例適用部35が、入力画像に対して事例情報を適用するために、まず、事例識別情報の中のタイプを参照し、型の識別を行う。型が標準型であれば、ステップ1125へ進み、転写型であれば、ステップ1130へ進む。   In step 1115, the user selects suitable case information from the displayed case information, and the case selection unit 34 receives the case information selected by the user. In step 1120, in response to selection of the case information, the case application unit 35 first refers to the type in the case identification information and applies the type identification in order to apply the case information to the input image. I do. If the mold is a standard mold, the process proceeds to step 1125. If the mold is a transfer mold, the process proceeds to step 1130.

ステップ1125では、第一形式補正部37が、標準型による修整を行い、ステップ1130では、第二形式補正部38が、転写型による修整を行う。修整は、事例情報に含まれる修整時参照情報の中の画像処理オペレータおよび画像処理パラメータを取り出し、これを適用することにより行われる。画像処理オペレータには、トーンカーブ、シャープネス、エッジ強調等が指定され、画像処理パラメータには、それらに使用される制御点情報等が指定されている。第一形式補正部37は、トーンカーブが指定されていれば、トーンカーブ変換を行い、シャープネスが指定されていれば、シャープネス変換を行う。これらの変換については、既に公知であるので、その内容については説明を省略する。なお、画像処理オペレータは、1つに限定されるものではなく、2つ以上であってもよい。   In step 1125, the first type correction unit 37 performs correction using the standard type, and in step 1130, the second type correction unit 38 performs correction using the transfer type. The modification is performed by extracting and applying the image processing operator and the image processing parameter in the modification reference information included in the case information. For the image processing operator, tone curve, sharpness, edge enhancement and the like are specified, and for the image processing parameter, control point information used for them is specified. The first format correction unit 37 performs tone curve conversion if a tone curve is specified, and performs sharpness conversion if sharpness is specified. Since these conversions are already known, the description thereof will be omitted. Note that the number of image processing operators is not limited to one, and may be two or more.

上記のトーンカーブ等は、標準型に対して指定されるもので、転写型に対しては、転写オペレータが指定される。このとき、画像処理パラメータには、参照画像が指定される。転写型による修整については、上記の色彩転写等の既知の方法を用いて行うことができる。第一形式補正部37または第二形式補正部38は、画像の修整が終ると、事例適用部35に修整結果としての修整画像を渡す。   The above tone curve or the like is specified for the standard type, and a transfer operator is specified for the transfer type. At this time, a reference image is designated as the image processing parameter. The modification using the transfer mold can be performed using a known method such as the above-described color transfer. The first format correction unit 37 or the second format correction unit 38 passes the modified image as the modification result to the case application unit 35 when the image modification is completed.

ステップ1135では、画像出力部36が、事例適用部35から修整画像を受け取り、表示部に表示する等して、修整画像をユーザに提示する。ステップ1140では、その提示された修整画像でよいかどうかを判断する。例えば、OKボタンとやり直しボタンを表示させ、ユーザがOKボタンを押下した場合は、その修整画像でよいと判断し、やり直しボタンを押下した場合は、その修整画像ではダメと判断することができる。   In step 1135, the image output unit 36 receives the modified image from the case application unit 35, displays the modified image on the display unit, and presents the modified image to the user. In step 1140, it is determined whether or not the presented modified image is acceptable. For example, if an OK button and a redo button are displayed and the user presses the OK button, it is determined that the modified image is acceptable, and if the redo button is pressed, it is determined that the modified image is not acceptable.

ステップ1140で判断した結果が、修整画像でよい場合、ステップ1145へ進み、画像出力部36は、その修整画像を情報記憶部33に記憶させ、ステップ1150でこの処理を終了する。これに対し、修整画像ではダメである場合、ステップ1115へ戻り、再びユーザが事例情報の選択を行い、事例選択部34がその選択を受け付ける。   If the result determined in step 1140 is a modified image, the process proceeds to step 1145, where the image output unit 36 stores the modified image in the information storage unit 33, and the process ends in step 1150. On the other hand, if the modified image is not good, the process returns to step 1115, the user selects the case information again, and the case selection unit 34 accepts the selection.

以上に説明した実施形態では、2つの型による修整を可能にしているが、一方の型に限定し、その型のみの修整を行うことも可能である。この場合、事例識別情報は、タイプという項目を含んでいなくてもよく、事例適用部35は、タイプを特定する判断を行う必要がなく、いずれか一方の補正部のみを保持していればよい。   In the embodiment described above, the modification by two molds is possible, but the modification is limited to only one mold and the modification of only that mold can be performed. In this case, the case identification information may not include the item of type, and the case application unit 35 does not need to make a determination to specify the type and only holds one of the correction units. Good.

次に、画像処理装置10の別の機能構成、各機能部が行う処理について説明する。図12は、画像処理装置10の第2実施形態を示した機能ブロック図である。図10に示した画像処理装置10と同様、制御部30と、画像取得部31と、事例取得部32と、情報記憶部33と、事例選択部34と、事例適用部35と、画像出力部36とを含んで構成される。事例適用部35は、第一形式補正部37と、第二形式補正部38とを含んで構成される。この図12に示す実施形態では、さらに、領域選択部40を備えている。上記の制御部30等の同じ機能部については既に説明したので、ここでは領域選択部40についてのみ説明する。   Next, another functional configuration of the image processing apparatus 10 and processing performed by each functional unit will be described. FIG. 12 is a functional block diagram showing the second embodiment of the image processing apparatus 10. Similar to the image processing apparatus 10 illustrated in FIG. 10, the control unit 30, the image acquisition unit 31, the case acquisition unit 32, the information storage unit 33, the case selection unit 34, the case application unit 35, and the image output unit. 36. The case application unit 35 includes a first format correction unit 37 and a second format correction unit 38. In the embodiment shown in FIG. 12, a region selection unit 40 is further provided. Since the same function unit such as the control unit 30 has already been described, only the region selection unit 40 will be described here.

領域選択部40も、CPU21がプログラムを実行することにより実現され、修整対象の領域の選択を行う。この領域選択部40は、入力画像における修整対象の領域を限定するものである。   The area selection unit 40 is also realized by the CPU 21 executing a program, and selects an area to be modified. This area selection unit 40 limits the area to be modified in the input image.

画像全体について事例情報に基づき修整を行うことは、標準型、転写型の両方において可能である。標準型は、例えば、色調を明るく、鮮やかにといった簡単な修整に対して好適で、転写型は、シーンとして画像全体が類似しているものに対して好適である。画像全体を対象とする修整では、このような好適な場合がある反面、必ずしも意図する画像に修整することができない場合がある。例えば、顔だけを少し明るくしたい場合や、青味成分だけを少し抑えたい場合や、高周波数成分だけを強調したい場合等である。   It is possible to modify the entire image based on the case information in both the standard type and the transfer type. For example, the standard type is suitable for simple correction such as bright and vivid colors, and the transfer type is suitable for a case where the entire image is similar as a scene. In the modification for the entire image, there is a case where such modification is preferable, but there is a case where it is not always possible to modify the intended image. For example, when it is desired to make only the face slightly brighter, when it is desired to suppress only the blue component, or when it is desired to emphasize only the high frequency component.

このような特定の領域のみを修整したい場合に、領域選択部40によりその修整したい領域を選択し、事例適用部35によりその選択された領域を修整することができる。領域の選択は、既に知られた、色相で選択する方法、領域境界をユーザがなぞる方法、ブラシにより領域面をなぞる方法、顔領域抽出、高速フーリエ変換(FFT)等を用いて行うことができる。   When it is desired to correct only such a specific area, the area selection unit 40 can select the area to be corrected, and the case application unit 35 can correct the selected area. The selection of a region can be performed by using a known method of selecting by hue, a method of tracing a region boundary by a user, a method of tracing a region surface with a brush, face region extraction, fast Fourier transform (FFT), or the like. .

図13を参照して、具体的に説明すると、図13には、入力画像41が表示され、その向かって左側にツールボックス42が表示されている。ツールボックス42内には、様々なツールがアイコン表示されていて、ここでは、自動選択ツール43が選択されている。自動選択ツール43は、マウスによりクリックした位置にある画素およびそれに隣接する近似色の画素を自動的に選択するツールである。   More specifically, with reference to FIG. 13, an input image 41 is displayed in FIG. 13, and a tool box 42 is displayed on the left side. Various tools are displayed as icons in the tool box 42, and the automatic selection tool 43 is selected here. The automatic selection tool 43 is a tool that automatically selects a pixel at a position clicked by a mouse and an approximate color pixel adjacent thereto.

図13では、顔の肌を表示している画素がクリックされたため、それに隣接する肌色の画素すべてを抽出し、抽出されたすべての画素により形成される領域が選択され、それが破線により表示されている。   In FIG. 13, since the pixel displaying the skin of the face is clicked, all the skin color pixels adjacent to it are extracted, and an area formed by all the extracted pixels is selected and displayed by a broken line. ing.

領域選択部40が選択する領域は、画像空間(平面)における領域に限定されるものではない。カラー画像の特定のチャネル、例えば赤、青、緑で示される画像信号のチャネル領域を選択してもよいし、周波数空間における特定の帯域をもつ画像信号の周波数領域を選択してもよい。領域選択部40は、これら3つの領域のうちの1つを選択することに限られるものではなく、これら3つの領域のうちの2つ以上を組み合わせた領域を選択してもよい。   The region selected by the region selection unit 40 is not limited to the region in the image space (plane). A specific channel of a color image, for example, a channel region of an image signal indicated by red, blue, or green may be selected, or a frequency region of an image signal having a specific band in a frequency space may be selected. The area selection unit 40 is not limited to selecting one of these three areas, and may select an area obtained by combining two or more of these three areas.

図14に示すフローチャートを参照して、この実施形態の画像処理装置10が実行する画像を修整する処理について説明する。ステップ1400からこの処理を開始する。この場合も、図11と同様、撮像装置13等から画像の入力を、画像取得部31が受け付けることにより開始する。ステップ1405、ステップ1415〜ステップ1455は、図11に示すステップ1105〜ステップ1150と同様であるため、ここではその説明を省略する。   With reference to the flowchart shown in FIG. 14, the process which corrects the image which the image processing apparatus 10 of this embodiment performs is demonstrated. This process starts from step 1400. Also in this case, as in FIG. 11, the image acquisition unit 31 starts receiving an image input from the imaging device 13 or the like. Steps 1405 and 1415 to 1455 are the same as steps 1105 to 1150 shown in FIG.

ステップ1410では、領域選択部40が、ユーザから領域の指定を受け付け、その指定された領域を選択する。この選択された領域の情報は、事例適用部35へ送られ、修整する領域を特定し、その領域につき修整が行われる。   In step 1410, the area selection unit 40 receives an area designation from the user and selects the designated area. The information of the selected area is sent to the case application unit 35, the area to be corrected is specified, and the correction is performed for the area.

画像処理装置10のさらに別の機能構成、各機能部が行う処理について説明する。図15は、画像処理装置10の第3実施形態を示した機能ブロック図である。図10に示した画像処理装置10と同様、制御部30と、画像取得部31と、事例取得部32と、情報記憶部33と、事例選択部34と、事例適用部35と、画像出力部36とを含んで構成される。事例適用部35は、第一形式補正部37と、第二形式補正部38とを含んで構成される。この図15に示す実施形態では、さらに、事例登録部50を備えている。上記の制御部30等の同じ機能部については既に説明したので、ここでは事例登録部50についてのみ説明する。なお、画像処理装置10は、事例登録部50と上記の領域選択部40の両方を備えていてもよい。   Still another functional configuration of the image processing apparatus 10 and processing performed by each functional unit will be described. FIG. 15 is a functional block diagram showing the third embodiment of the image processing apparatus 10. Similar to the image processing apparatus 10 illustrated in FIG. 10, the control unit 30, the image acquisition unit 31, the case acquisition unit 32, the information storage unit 33, the case selection unit 34, the case application unit 35, and the image output unit. 36. The case application unit 35 includes a first format correction unit 37 and a second format correction unit 38. In the embodiment shown in FIG. 15, a case registration unit 50 is further provided. Since the same functional unit such as the control unit 30 has already been described, only the case registration unit 50 will be described here. Note that the image processing apparatus 10 may include both the case registration unit 50 and the region selection unit 40 described above.

事例登録部50は、CPU21がプログラムを実行することにより実現され、画像修整により得られた修整画像に付加情報を加えて新しい事例情報として情報記憶部33に記憶させ、登録する。事例登録部50は、図4に示した表現形式に従って、各項目に対応する内容を特定し、1つの事例情報として登録する。したがって、修整画像を除く、各項目に対応する内容が付加情報とされる。タイプは、修整を行ったときに特定されたタイプがそのまま継承される。   The case registration unit 50 is realized by the CPU 21 executing a program, adds additional information to the modified image obtained by the image modification, and stores the new information in the information storage unit 33 for registration. The case registration unit 50 identifies the content corresponding to each item according to the expression format shown in FIG. 4 and registers it as one piece of case information. Therefore, the content corresponding to each item, excluding the modified image, is added information. As for the type, the type specified at the time of modification is inherited as it is.

タイプが標準型である場合、修整時参照情報には、修整の際に参照された画像処理オペレータ、画像処理パラメータをそのまま指定する。事例識別情報には、図4に示した画像A、画像Bの内容として、入力画像、修整画像の内容が指定される。すなわち、入力画像および修整画像のファイル名、色調情報が指定される。その他の情報は、修整の際に参照した事例情報内の各情報がデフォルト値として指定される。このため、修正が必要であれば、ユーザ・インタラクションを介して修正したい箇所の情報を修正することができる。   When the type is a standard type, the image processing operator and the image processing parameter referred to at the time of modification are designated as they are in the modification reference information. In the case identification information, the contents of the input image and the modified image are designated as the contents of the images A and B shown in FIG. That is, the file name and tone information of the input image and the modified image are designated. As other information, each information in the case information referred to at the time of modification is designated as a default value. For this reason, if correction is necessary, it is possible to correct the information of the portion to be corrected through user interaction.

タイプが転写型である場合も、修整時参照情報には、修整の際に参照された画像処理オペレータ、画像処理パラメータをそのまま指定する。そして、事例識別情報には、画像Bの内容として、修整画像の内容が指定される。その他の情報については、標準型と同様である。   Even when the type is a transfer type, the image processing operator and the image processing parameter referred to at the time of modification are designated as they are in the modification reference information. In the case identification information, the content of the modified image is designated as the content of the image B. Other information is the same as the standard type.

このようにして新しい1つの事例情報として作成し、それを追加することで、その事例情報を再利用することが可能となる。なお、標準型の場合、図5に示したように、2つの事例画像を含むため、2つの事例画像の各々を参照画像とし、2つの転写型の事例情報として登録することも可能である。これにより、標準型の事例情報のほか、転写型の事例情報も追加することができる。また、事例情報の追加により、より所望する修整画像を得ることが可能となる。   Thus, by creating as one new case information and adding it, the case information can be reused. In the case of the standard type, as shown in FIG. 5, since two case images are included, each of the two case images can be used as a reference image and registered as case information of two transfer types. Thereby, in addition to the standard type case information, the transfer type case information can also be added. Further, by adding the case information, it is possible to obtain a more desired modified image.

図16に示すフローチャートを参照して、この実施形態の画像処理装置10が実行する画像を修整する処理について説明する。ステップ1600からこの処理を開始する。この場合も、図11と同様、撮像装置13等から画像の入力を、画像取得部31が受け付けることにより開始する。ステップ1605〜ステップ1645、ステップ1655は、図11に示すステップ1105〜ステップ1150と同様であるため、ここではその説明を省略する。   With reference to the flowchart shown in FIG. 16, the process which corrects the image which the image processing apparatus 10 of this embodiment performs is demonstrated. This process starts from step 1600. Also in this case, as in FIG. 11, the image acquisition unit 31 starts receiving an image input from the imaging device 13 or the like. Steps 1605 to 1645 and 1655 are the same as steps 1105 to 1150 shown in FIG.

ステップ1650では、事例登録部50が、入力画像に対して行った修整を追加の事例とし、その事例において得られた事例情報を、情報記憶部33に追加の事例情報として記憶させ、登録する。この登録された事例情報は、次の画像修整において、ユーザに提示され、選択可能にされる。   In step 1650, the case registration unit 50 sets the modification performed on the input image as an additional case, stores the case information obtained in the case as additional case information in the information storage unit 33, and registers it. The registered case information is presented to the user and can be selected in the next image modification.

画像処理装置10のさらに別の機能構成、各機能部が行う処理について説明する。図17は、画像処理装置10の第4実施形態を示した機能ブロック図である。図10に示した画像処理装置10と同様、制御部30と、画像取得部31と、事例取得部32と、情報記憶部33と、事例選択部34と、事例適用部35と、画像出力部36とを含んで構成される。事例適用部35は、第一形式補正部37と、第二形式補正部38とを含んで構成される。この図17に示す実施形態では、さらに、画像評価部60を備えている。上記の制御部30等の同じ機能部については既に説明したので、ここでは画像評価部60についてのみ説明する。なお、画像処理装置10は、画像評価部60と、上記領域選択部40および上記事例登録部50のいずれか1つもしくはその両方を備えていてもよい。   Still another functional configuration of the image processing apparatus 10 and processing performed by each functional unit will be described. FIG. 17 is a functional block diagram showing the fourth embodiment of the image processing apparatus 10. Similar to the image processing apparatus 10 illustrated in FIG. 10, the control unit 30, the image acquisition unit 31, the case acquisition unit 32, the information storage unit 33, the case selection unit 34, the case application unit 35, and the image output unit. 36. The case application unit 35 includes a first format correction unit 37 and a second format correction unit 38. In the embodiment shown in FIG. 17, an image evaluation unit 60 is further provided. Since the same functional unit such as the control unit 30 has already been described, only the image evaluation unit 60 will be described here. Note that the image processing apparatus 10 may include an image evaluation unit 60, and one or both of the region selection unit 40 and the case registration unit 50.

画像評価部60は、CPU21がプログラムを実行することにより実現され、修整画像の品質を評価するための指標を表示部に表示させる。熟練者でない場合、鑑識眼が十分ではないため、修整画像を見ただけでは、所望の画像が得られたかどうかを判断することは難しい。このため、画像評価部60を設け、ユーザが客観的に評価を行うことができる評価指標を表示させることが望ましい。   The image evaluation unit 60 is realized by the CPU 21 executing a program, and displays an index for evaluating the quality of the modified image on the display unit. If the person is not an expert, his / her eyes are not sufficient, and it is difficult to determine whether or not a desired image has been obtained simply by looking at the modified image. For this reason, it is desirable to provide the image evaluation part 60 and to display the evaluation index which can be evaluated objectively by the user.

画像評価部60は、評価指標を提供するため、画像対評価と単一評価の少なくとも一方を利用する。図18を参照して、画像評価部60が表示させる評価指標について説明する。図18に示す画像は、向かって左側から、入力画像、修整画像、Ch差分(明度L)画像で、Ch差分画像が画像対評価により得られる評価指標の例である。Ch差分画像の下側には、ΔE(色差)が数値として示されている。このΔEも、画像対評価により得られる評価指標の例である。要するに、単一評価と画像対評価の違いは、評価指標を画像一枚から得るか、2つの画像から得るかの違いである。   The image evaluation unit 60 uses at least one of image pair evaluation and single evaluation in order to provide an evaluation index. With reference to FIG. 18, the evaluation index displayed by the image evaluation unit 60 will be described. The image shown in FIG. 18 is an example of an evaluation index from which the left side is an input image, a modified image, and a Ch difference (lightness L) image, and the Ch difference image is obtained by image pair evaluation. On the lower side of the Ch difference image, ΔE (color difference) is shown as a numerical value. This ΔE is also an example of an evaluation index obtained by image pair evaluation. In short, the difference between single evaluation and image pair evaluation is the difference between obtaining an evaluation index from one image or from two images.

画像対評価により得られる評価指標の例としては、S/N(信号対ノイズ比)、MSE(平均二乗誤差)、ΔE等が知られている。これらの評価指標により、信号レベルでどれほどの変化があるかを客観的に理解することができる。そのほか、S/NやMSEよりも主観との合致度が高いとされるSSIMと呼ばれる評価指標を導入することもできる。   As examples of evaluation indices obtained by image pair evaluation, S / N (signal to noise ratio), MSE (mean square error), ΔE, and the like are known. With these evaluation indexes, it is possible to objectively understand how much the signal level changes. In addition, it is possible to introduce an evaluation index called SSIM, which has a higher degree of matching with the subjectivity than S / N or MSE.

単一評価により得られる評価指標の例としては、明度あるいは色チャネル毎のヒストグラムが知られている。このヒストグラムは、例えば、画像を構成するR、G、Bの各画素値が何個使用されているかを棒グラフで表したものである。このため、このヒストグラムを見ることで、ユーザは、画像全体の調子を客観的に理解することができ、適切な判断を行うことが可能になる。画質を評価する要因としては、明度等のほか、コントラスト、シャープネス、鮮鋭性、粒状性等を挙げることができ、これらについての評価指標を導入することもできる。   As an example of an evaluation index obtained by a single evaluation, a histogram for each lightness or color channel is known. This histogram is, for example, a bar graph showing how many R, G, and B pixel values constituting an image are used. Therefore, by looking at this histogram, the user can objectively understand the tone of the entire image, and can make an appropriate determination. Factors for evaluating image quality include brightness, etc., contrast, sharpness, sharpness, graininess, and the like, and evaluation indexes for these can be introduced.

単一評価により得られる指標の例としては、そのほか、Saliency Map(誘目性マップ)を挙げることができる。これは、人の視覚特性に照らして目立ち度合いを、画素値を流用し、画像的に表現する方法である。このマップによれば、どの当たりに注目して評価すべきかの指針を得ることができる。これらの例は、一例であり、これ以外の評価指標を加えてもよい。   As an example of the index obtained by the single evaluation, there can be cited a Salinity Map (attractiveness map). This is a method of expressing the degree of conspicuousness in terms of human visual characteristics in an image-wise manner using pixel values. According to this map, it is possible to obtain a guideline as to which hit should be evaluated. These examples are merely examples, and other evaluation indexes may be added.

評価する対象の画像あるいは画像対としては、修整画像、修整画像と入力画像もしくは参照画像もしくは事例画像を挙げることができる。評価する対象の画像あるいは画像対は、その他の入力画像、参照画像、入力画像と参照画像等であってもよい。このうち、入力画像と参照画像または事例画像の画像対評価は、将来的に、より適した事例情報を配置するという目的に拡張するための基盤となる。修整画像の評価は、得られた結果を判断するための客観的な情報として活用される。この評価により、ユーザは安心して評価を下すことができ、同時に、画像修整に必要なスキル・レベルの向上を図ることが可能となる。   Examples of the image or image pair to be evaluated include a modified image, a modified image and an input image, a reference image, or a case image. The image or image pair to be evaluated may be another input image, a reference image, an input image and a reference image, or the like. Among these, the image pair evaluation of the input image and the reference image or the case image is a basis for expanding in the future to arrange more suitable case information. The evaluation of the modified image is used as objective information for judging the obtained result. By this evaluation, the user can make the evaluation with peace of mind, and at the same time, it is possible to improve the skill level necessary for image modification.

図19に示すフローチャートを参照して、この実施形態の画像処理装置10が実行する画像を修整する処理について説明する。ステップ1900からこの処理を開始する。この場合も、図11と同様、撮像装置13等から画像の入力を、画像取得部31が受け付けることにより開始する。ステップ1905〜ステップ1935、ステップ1945〜ステップ1655は、図11に示すステップ1105〜ステップ1150と同様であるため、ここではその説明を省略する。   With reference to the flowchart shown in FIG. 19, the process which corrects the image which the image processing apparatus 10 of this embodiment performs is demonstrated. This process starts from step 1900. Also in this case, as in FIG. 11, the image acquisition unit 31 starts receiving an image input from the imaging device 13 or the like. Steps 1905 to 1935 and steps 1945 to 1655 are the same as steps 1105 to 1150 shown in FIG.

ステップ1940では、画像評価部60が、ユーザに修整画像の品質を評価させるため、評価指標を表示させる。画像評価部60は、修整画像の品質を、修整画像の情報、例えばRGBの画素値を用いて上記のヒストグラムという指標を生成し、そのヒストグラムをユーザに提示するため、表示部に表示させる。また、画像評価部60は、修整画像と、入力画像もしくは参照画像もしくは事例画像の情報とを用いて、上記のS/N等を求め、その数値を指標としてユーザに提示するため、表示部に表示させる。   In step 1940, the image evaluation unit 60 displays an evaluation index for allowing the user to evaluate the quality of the modified image. The image evaluation unit 60 displays the quality of the modified image on the display unit in order to generate an index called the above histogram using information of the modified image, for example, RGB pixel values, and present the histogram to the user. Further, the image evaluation unit 60 uses the modified image and the input image, the reference image, or the case image information to obtain the above S / N and the like, and presents the numerical value as an index to the user. Display.

以上のように、事例識別情報に基づき事例情報を配置して表示させることにより、直観的で簡単な使い勝手をもち、より少ない工数で所望の結果に到達することができ、また、多くの事例から選択できるようにすることで、処理自由度を高めることができる。また、事例識別情報が色調情報やシーン名等を含み、それに基づいて適切に配置するので、直観的な目標指定が可能となる。型によらない事例表示が可能となり、これによっても直観的な目標指定が可能となる。   As described above, by arranging and displaying case information based on case identification information, it is intuitive and easy to use, and it can reach the desired result with less man-hours. By enabling selection, the degree of freedom in processing can be increased. In addition, since the case identification information includes color tone information, scene name, and the like and is appropriately arranged based on the information, intuitive target designation is possible. It is possible to display cases without depending on the type, and this makes it possible to intuitively specify a target.

修整画像も含めて表示することで、直観的な結果指定が可能となる。そして、領域を選択することで、処理対象を限定し、画像修整の効果を高めることができる。また、追加の事例として登録することができるようにすることで、処理自由度をさらに高めることができる。また、標準型で一定の事例の登録がなされれば、その情報から転写型の事例として使用することができるので、これによって転写型の事例収集、蓄積を加速させることができる。   By displaying the modified image, it is possible to specify an intuitive result. By selecting a region, it is possible to limit the processing target and enhance the effect of image modification. In addition, the degree of processing freedom can be further increased by enabling registration as an additional case. In addition, if a certain case is registered in the standard type, it can be used as a transfer type case from the information, and this can accelerate the collection and accumulation of the transfer type case.

画像評価のための評価指標を表示させることで、客観的な判断材料を提供できるので、ユーザはより安心して評価を下すことができ、画像修整に必要なスキル・レベルの向上を図ることができる。   By displaying the evaluation index for image evaluation, it is possible to provide objective judgment materials, so that the user can make evaluations with more peace of mind and improve the skill level required for image modification. .

これまで本発明の画像処理装置、画像処理方法およびプログラムにより実行される処理について図面に示した実施形態を参照しながら詳細に説明してきたが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。したがって、他の実施形態や、追加、変更、削除など、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、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。よって、本発明では、画像処理装置を含む画像処理システムや、コンピュータに実行させるための上記プログラムが記録された記録媒体も提供することができるものである。   So far, the image processing apparatus, the image processing method, and the processing executed by the program of the present invention have been described in detail with reference to the embodiments shown in the drawings, but the present invention is limited to the above-described embodiments. is not. Therefore, other embodiments, additions, changes, deletions, and the like can be changed within a range that can be conceived by those skilled in the art, and as long as the effects and advantages of the present invention are exhibited in any aspect, the present invention It is included in the range. Therefore, the present invention can also provide an image processing system including an image processing apparatus and a recording medium on which the above-described program to be executed by a computer is recorded.

10…画像処理装置、11…サーバ装置、12…画像読取装置、13…撮像装置、14…ケーブル、15…ネットワーク、20…入力I/F、21…CPU、22…記憶装置、23…補助記憶装置、24…出力I/F、25…記憶媒体、26…ドライブ、27…コントローラ、30…制御部、31…画像取得部、32…事例取得部、33…情報記憶部、34…事例選択部、35…事例適用部、36…画像出力部、37…第一形式補正部、38…第二形式補正部、40…領域選択部、41…入力画像、42…ツールボックス、43…自動選択ツール、50…事例登録部、60…画像評価部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image processing apparatus, 11 ... Server apparatus, 12 ... Image reading apparatus, 13 ... Imaging apparatus, 14 ... Cable, 15 ... Network, 20 ... Input I / F, 21 ... CPU, 22 ... Storage device, 23 ... Auxiliary storage Device 24 ... Output I / F 25 ... Storage medium 26 ... Drive 27 ... Controller 30 ... Control unit 31 ... Image acquisition unit 32 ... Case acquisition unit 33 ... Information storage unit 34 ... Case selection unit 35 ... Case application unit, 36 ... Image output unit, 37 ... First format correction unit, 38 ... Second format correction unit, 40 ... Region selection unit, 41 ... Input image, 42 ... Tool box, 43 ... Automatic selection tool 50 ... Case registration unit, 60 ... Image evaluation unit

特開2007−221591号公報JP 2007-221591 A 特開2004−129226号公報JP 2004-129226 A 特許第4646735号公報Japanese Patent No. 4646735 特開2008−294969号公報JP 2008-294969 A 特許第4910948号公報Japanese Patent No. 4910948 特開2002−171408号公報JP 2002-171408 A 特許第4421761号公報Japanese Patent No. 4421176 特開2006−080746号公報JP 2006-080746 A 特許第4985243号公報Japanese Patent No. 4985243

Claims (9)

画像の修整を行う画像処理システムであって、
修整の内容を特定するために参照される修整時参照情報と、前記修整の内容に従って修整を行った事例を識別可能な事例識別情報と、を含む複数の事例情報を記憶する情報記憶部と、
画像の入力を受け付け、当該画像を取得する画像取得部と、
前記情報記憶部に記憶された複数の事例情報を、各前記事例情報に含まれる前記事例識別情報に基づき表示部上に配置して表示させ、事例情報の選択を受け付ける事例選択部と、
選択された前記事例情報に基づいて、前記画像取得部により取得された前記画像を修整する事例適用部とを含み、
前記事例選択部は、前記各事例情報につき目標として参照される一の画像を表示させ、目標となる一の画像の指定を受け付け、
前記事例適用部は、指定された前記一の画像に向けて修整する、画像処理システム。
An image processing system for modifying an image,
An information storage unit that stores a plurality of case information including reference information for modification that is referred to in order to identify the content of modification, and case identification information that can identify a case that has been modified according to the content of the modification,
An image acquisition unit that receives an input of an image and acquires the image;
A plurality of case information stored in the information storage unit, arranged and displayed on a display unit based on the case identification information included in each of the case information, and a case selection unit for receiving selection of case information;
A case application unit that modifies the image acquired by the image acquisition unit based on the selected case information;
The case selection unit displays one image referred to as a target for each case information, accepts designation of one target image,
The image processing system in which the case application unit corrects the specified one image.
前記事例識別情報は、前記事例に割り当てられた事例識別子、前記事例で使用された画像の撮影位置、撮影日時、画像ファイル名、色調情報、撮影シーンのシーン名、撮影対象の対象物名、当該画像の印象を表す印象表現、当該画像内の領域を選択する場合の選択領域情報の少なくとも1つを含む、請求項1に記載の画像処理システム。   The case identification information includes a case identifier assigned to the case, a shooting position of an image used in the case, a shooting date and time, an image file name, color tone information, a scene name of a shooting scene, a target name of a shooting target, The image processing system according to claim 1, wherein the image processing system includes at least one of an impression expression representing an impression of an image and selection area information when an area in the image is selected. 前記事例選択部は、前記事例適用部により修整された前記画像を、指定された前記一の画像とともに並べて、もしくは交互に表示させる、請求項1または2に記載の画像処理システム。   The image processing system according to claim 1, wherein the case selection unit displays the images modified by the case application unit side by side or alternately with the designated one image. 前記画像取得部により取得された前記画像に対して修整を行う領域として、画像空間の領域、画像信号のチャネル領域、画像信号の周波数領域の少なくとも1つの指定を受け付け、指定された少なくとも1つの領域を選択する領域選択部をさらに含む、請求項1〜3のいずれか1項に記載の画像処理システム。   At least one specified area is received by accepting at least one designation of an area of an image space, a channel area of an image signal, and a frequency area of an image signal as an area for modifying the image acquired by the image acquisition unit. The image processing system according to claim 1, further comprising an area selection unit that selects the image. 前記画像取得部により取得された前記画像に対して行った修整を追加の事例とし、当該修整において得られた事例情報を、前記情報記憶部に追加の事例情報として記憶させる事例登録部をさらに含む、請求項1〜4のいずれか1項に記載の画像処理システム。   Further included a case registration unit that stores the case information obtained in the modification as additional case information, with the modification performed on the image acquired by the image acquisition unit as an additional case. The image processing system according to claim 1. 前記事例適用部により修整された前記画像の品質をユーザに評価させるために、修整された前記画像の情報、または修整された前記画像の情報と前記画像取得部により取得された前記画像もしくは前記一の画像の情報とを用いて評価指標を生成し、前記評価指標を表示部に表示させる画像評価部をさらに含む、請求項1〜5のいずれか1項に記載の画像処理システム。   In order to allow the user to evaluate the quality of the image modified by the case application unit, the modified image information, the modified image information and the image acquired by the image acquisition unit or the one image The image processing system according to claim 1, further comprising an image evaluation unit that generates an evaluation index using information on the image of the image and displays the evaluation index on a display unit. 画像の修整を行う画像処理システムにより実行される画像処理方法であって、前記画像処理システムは、修整の内容を特定するために参照される修整時参照情報と、前記修整の内容に従って修整を行った事例を識別可能な事例識別情報と、を含む複数の事例情報を記憶する情報記憶部を含み、
画像の入力を受け付け、当該画像を取得するステップと、
前記情報記憶部に記憶された複数の事例情報を、各前記事例情報に含まれる前記事例識別情報に基づき表示部上に配置して表示させるステップと、
前記表示部に表示された前記複数の事例情報のうちの1つの選択を受け付けるステップと、
選択された前記事例情報に基づいて、前記取得するステップで取得された前記画像を修整するステップとを含み、
前記選択を受け付けるステップでは、前記各事例情報につき目標として参照される一の画像を表示させ、目標となる一の画像の指定を受け付け、
前記修整するステップでは、指定された前記一の画像に向けて修整する、画像処理方法。
An image processing method executed by an image processing system that performs image modification, wherein the image processing system performs modification according to modification reference information that is referred to in order to identify the contents of modification and the contents of the modification. An information storage unit for storing a plurality of case information including:
Receiving an input of an image and obtaining the image;
Arranging and displaying a plurality of case information stored in the information storage unit on a display unit based on the case identification information included in each case information;
Receiving one of the plurality of case information displayed on the display unit;
Revising the image obtained in the obtaining step based on the selected case information,
In the step of accepting the selection, one image referred to as a target is displayed for each case information, and designation of a target image is accepted.
The image processing method, wherein in the modifying step, the image is modified toward the designated one image.
前記取得するステップで取得された前記画像に対して修整を行う領域として、画像空間の領域、画像信号のチャネル領域、画像信号の周波数領域の少なくとも1つの指定を受け付け、指定された少なくとも1つの領域を選択するステップと、
前記取得するステップで取得された前記画像に対して前記修整するステップで行った修整を追加の事例とし、当該修整において得られた事例情報を、前記情報記憶部に追加の事例情報として記憶させるステップと、
前記修整するステップで修整された前記画像の品質をユーザに評価させるために、修整された前記画像の情報、または修整された前記画像の情報と取得された前記画像もしくは前記一の画像の情報とを用いて評価指標を生成し、前記評価指標を表示部に表示させるステップとをさらに含む、請求項7に記載の画像処理方法。
At least one specified area is received by accepting at least one designation of an area of an image space, a channel area of an image signal, and a frequency area of an image signal as an area to be modified with respect to the image obtained in the obtaining step. A step of selecting
A step of modifying the image acquired in the step of acquiring as an additional case, and storing the case information obtained in the correction as additional case information in the information storage unit When,
In order to allow the user to evaluate the quality of the image modified in the modifying step, information on the modified image, or information on the modified image and information on the acquired image or the one image, The image processing method according to claim 7, further comprising: generating an evaluation index using, and displaying the evaluation index on a display unit.
請求項7または8に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

A program for causing a computer to execute the image processing method according to claim 7 or 8.

JP2018082246A 2018-04-23 2018-04-23 Image processing system, image processing method and program Active JP6675594B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018082246A JP6675594B2 (en) 2018-04-23 2018-04-23 Image processing system, image processing method and program
JP2020001368A JP6958641B2 (en) 2018-04-23 2020-01-08 Image processing system, image processing method and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018082246A JP6675594B2 (en) 2018-04-23 2018-04-23 Image processing system, image processing method and program

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013172216A Division JP6337430B2 (en) 2013-08-22 2013-08-22 Image processing system, image processing method, and program

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020001368A Division JP6958641B2 (en) 2018-04-23 2020-01-08 Image processing system, image processing method and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018142352A true JP2018142352A (en) 2018-09-13
JP6675594B2 JP6675594B2 (en) 2020-04-01

Family

ID=63528242

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018082246A Active JP6675594B2 (en) 2018-04-23 2018-04-23 Image processing system, image processing method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6675594B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114071016A (en) * 2021-11-11 2022-02-18 维沃移动通信有限公司 Image processing method, image processing device, electronic equipment and storage medium

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006293643A (en) * 2005-04-08 2006-10-26 Canon Inc Information processing device and method
JP2007086833A (en) * 2005-09-16 2007-04-05 Seiko Epson Corp Image processor, image processing method, and program
JP4421761B2 (en) * 1999-12-27 2010-02-24 富士フイルム株式会社 Image processing method and apparatus, and recording medium

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4421761B2 (en) * 1999-12-27 2010-02-24 富士フイルム株式会社 Image processing method and apparatus, and recording medium
JP2006293643A (en) * 2005-04-08 2006-10-26 Canon Inc Information processing device and method
JP2007086833A (en) * 2005-09-16 2007-04-05 Seiko Epson Corp Image processor, image processing method, and program

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114071016A (en) * 2021-11-11 2022-02-18 维沃移动通信有限公司 Image processing method, image processing device, electronic equipment and storage medium
CN114071016B (en) * 2021-11-11 2023-10-27 维沃移动通信有限公司 Image processing method, device, electronic equipment and storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP6675594B2 (en) 2020-04-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4285290B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
US10027903B2 (en) Method of arranging image filters, computer-readable storage medium on which method is stored, and electronic apparatus
US9015579B2 (en) Apparatus and program for efficiently generating electronic albums using templates selected based on image evaluation values
KR100667663B1 (en) Image processing apparatus, image processing method and computer readable recording medium which records program therefore
WO2000011606A1 (en) Image data processor, medium on which set of image data is recorded, medium on which image data processing program is recorded, and image data processing method
US7747074B2 (en) Selection of decorative picture suitable for input picture
JP4624248B2 (en) Image processing apparatus, skin color adjustment method, and program
US8107757B2 (en) Data correction method, apparatus and program
US20040263887A1 (en) Image processing apparatus and method
JP6337430B2 (en) Image processing system, image processing method, and program
JP2008244997A (en) Image processing system
JP6089491B2 (en) Image processing apparatus, image processing system, image processing method, program, and storage medium
JP6958641B2 (en) Image processing system, image processing method and program
JP6675594B2 (en) Image processing system, image processing method and program
KR20070086602A (en) Apparatus, method and program for information processing
JP2004234500A (en) Image layout device, image layout method, program in image layout device and image editing device
US20060227348A1 (en) Information processing method and apparatus
JP2019032654A (en) Image processing device, image processing method, and computer program
US20080025563A1 (en) Data correction method, apparatus and program
JP2022003445A (en) Image processing device, image processing method, and program
JP4507673B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
JP4168610B2 (en) Device for generating image file with processing control data
JP2001251505A (en) Image processing condition setting device and storage medium for image processing condition setting program
JP5957902B2 (en) Image processing apparatus, image processing system, program, and display method
JP2007288409A (en) Imaging apparatus with image data classifying function and program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180423

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190521

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190528

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20191008

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200108

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20200117

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200210

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200223

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 6675594

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151