JP3490559B2 - 画像の主要部判定方法及び複写条件決定方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像の主要部判定方
法及び複写条件決定方法に係り、特に、原画像中の主要
部に相当する領域である確度の高い領域を判定する主要
部判定方法、及び原画像中の主要部が適正に複写される
ように複写条件を決定する複写条件決定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】写真の
観賞においては、例えば人物写真では人物の顔が最も注
目される等のように、画像中の特定の部分（以下、主要
部という）が注目されることが殆どであり、フィルム等
の記録材料に記録された原画像を印画紙等の複写材料に
複写する場合には、人物の顔等の主要部が適正に焼付け
されるように複写条件を決定する必要がある。

【０００３】このため、本出願人は、特開平4-346332号
公報において、カラー原画像を多数画素に分割し各画素
毎に３色に分解して測光し、測光により得られたデータ
に基づいて色相値（及び彩度値）についてのヒストグラ
ムを求め、求めたヒストグラムを山毎に分割し、各画素
が分割した山の何れに属するかを判断して各画素を分割
した山に対応する群に分け、各群毎にカラー原画像を複
数の領域に分割し、該複数の領域のうち主要部としての
人物の顔に相当する領域を推定し、推定した領域の測光
データに基づいて露光量を決定することを提案してい
る。

【０００４】しかし、上記技術では、原画像に存在して
いる地面や木の幹等の肌色の非人物領域が人物の顔に相
当する領域と隣接していた場合、人物の顔に相当する領
域と非人物領域とを分離することは困難であった。

【０００５】また、特開平6-160993号公報には、上記技
術において、人物の顔に相当する領域を抽出する確度を
向上させるために、画像の外縁に接している領域を背景
領域と判断して除去したり、抽出した領域を線図形化
し、抽出した領域の周辺に位置している近傍領域の形状
及び抽出した領域の形状に基づいて、抽出した領域が人
物の顔に相当する領域であるか否かを判断することも提
案されている。

【０００６】しかしながら、上記では、原画像に例えば
地面や木の幹等の肌色領域が存在しており、該肌色領域
の色相及び彩度が原画像中の人物の顔に相当する領域の
色相及び彩度と近似していた場合、この領域を人物の顔
に相当する領域と誤判定する可能性がある。また、この
肌色領域が人物の顔に相当する領域と隣接していた場
合、肌色領域と人物の顔に相当する領域とを分離でき
ず、人物の顔に相当する領域を適正に抽出することがで
きない。

【０００７】上述した各方式における問題は、主に、写
真処理を依頼される画像の内容が不定であり、様々な内
容の画像が持ち込まれることに起因している。すなわ
ち、上述した各種の主要部抽出方式、或いは本出願人が
特願平6-265850号、特願平6-266598号で提案している主
要部抽出方式の何れにおいても、様々な内容の画像の全
てに対し画像の主要部に相当する領域を確実に抽出する
ことは困難であるのが現状であり、何れの方式において
も非主要部を主要部として誤抽出したり、非主要部と主
要部とが混在している領域を主要部として誤抽出した
り、逆に主要部を非主要部に相当する領域であると判断
して抽出しなかったり、等のように主要部を誤抽出する
可能性のある画像が存在している。

【０００８】従って、上記の何れの方式を用いて主要部
を抽出して複写条件（露光量）を自動的に決定しようと
しても、主要部を誤抽出することによって適正な複写条
件が得られないことが所定値以上の確率で発生するの
で、適正な露光量の得率を向上させることは困難であっ
た。

【０００９】本発明は上記事実を考慮して成されたもの
で、原画像中の主要部に相当する領域を高い確率で適正
に判定することができる画像の主要部判定方法を得るこ
とが目的である。

【００１０】また本発明は、画像の主要部に相当する領
域を適正に複写できる複写条件を高い得率で得ることが
できる複写条件決定方法を得ることが目的である。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本願発明者は、従来より
提案されている各種の主要部抽出方式において、各々主
要部を誤抽出する可能性のある画像について、比較検討
した。その結果、主要部を誤抽出する可能性のある画像
は、各抽出方式で必ずしも同じではないことが判明し
た。上記事実より本願発明者は、ある方式では主要部が
誤抽出される画像が、他の方式では主要部が正しく抽出
されることが多く、各抽出方式を併用すると共に、各抽
出方式の各々の欠点を他の抽出方式で補完するようにす
れば、画像中の主要部を正しく判定できる確率が向上す
る可能性があることに想到して本発明を成すに至った。

【００１２】このため請求項１記載の発明に係る画像の
主要部判定方法は、原画像から主要部に相当すると推定
される領域を抽出する互いに異なる複数の抽出方式によ
り、同一の原画像から主要部に相当すると推定される領
域を各々抽出し、前記各抽出方式により同一の原画像か
ら各々抽出した主要部に相当すると推定される領域と、
前記同一の原画像中の主要部に相当する領域又は前記各
抽出方式により各々抽出した主要部に相当すると推定さ
れる領域に基づいて判定した前記同一の原画像中の主要
部に相当する領域である確度の高い領域と、を比較する
ことを複数の原画像に対して各々行って前記各抽出方式
を評価し、評価結果に応じて前記各抽出方式に対する重
みを各々定めておき、主要部を抽出すべき原画像から前
記各抽出方式により主要部に相当すると推定される領域
を各々抽出し、前記抽出した領域を各抽出方式毎に定め
た重みにより各々重み付けし、重み付けした結果に基づ
いて前記原画像中の主要部に相当する領域である確度の
高い領域を判定する。

【００１３】なお、上記における抽出方式としては、具
体的には請求項５にも記載したように、原画像中の特定
の色の領域を主要部に相当すると推定される領域として
抽出する抽出方式、主要部に特有の形状パターンを検出
して主要部に相当すると推定される領域を抽出する抽出
方式、背景に相当すると推定される領域を除去して主要
部に相当すると推定される領域を抽出する抽出方式の少
なくとも何れかを用いることができる。

【００１４】また、上記において、各抽出方式の評価は
人間が行っても、装置により自動的に行ってもよいが、
前記評価を人間が行う場合は、各抽出方式により同一の
原画像から各々抽出した主要部に相当すると推定される
領域を、人間が認識した前記同一の原画像中の実際の主
要部に相当する領域と比較することが好ましく、前記評
価を自動的に行う場合には、各抽出方式により各々抽出
した主要部に相当すると推定される領域に基づいて主要
部に相当する領域である確度の高い領域を自動的に判定
（この判定は、例えば上記と同様に、各抽出方式によっ
て抽出した領域の各々を重み付けした結果に基づいて行
うことができる）し、各抽出方式により同一の原画像か
ら各々抽出した主要部に相当すると推定される領域を、
前記判定した同一の原画像中の主要部に相当する領域で
ある確度の高い領域と比較することにより実現できる。
また、原画像の主要部に相当する領域の指定のみを人間
が行い、その他の処理は自動的に行うようにしてもよ
い。

【００１５】また、各抽出方式の評価にあたっては、主
要部を抽出すべき複数の原画像に対し、主要部の抽出を
行いながら、並行して前記評価を行うために必要な情報
を記憶していくことにより、前記主要部を抽出すべき複
数の原画像を用いて各抽出方式の評価を行ってもよい
し、各抽出方式の評価用に別に用意した複数の原画像を
用いて行ってもよいが、評価用に別に用意した複数の原
画像を用いる場合には、該複数の原画像における各種画
像内容の画像の割合を、主要部を抽出すべき原画像にお
ける各種画像内容の画像の割合と等しく、又は略等しく
することが望ましい。

【００１６】上記により、主要部を抽出すべき原画像に
おいて各種の画像内容の画像の割合（具体的には、各抽
出方式において主要部を確実かつ適正に抽出することが
できる画像内容の画像の割合）に応じて各抽出方式が評
価され、各抽出方式に対し前記割合に即した重みが定ま
ることになる。なお、各抽出方式の評価及び重みの決定
に際しては、比較対象としての領域（主要部に相当する
領域又は各抽出方式により各々抽出した主要部に相当す
ると推定される領域に基づいて判定した主要部に相当す
る領域である確度の高い領域）に対し、主要部に相当す
ると推定される領域として抽出した領域の位置、形状、
大きさ、或いは平均濃度、濃度の最大値、最小値、中間
値、濃度ヒストグラムのピークにおける濃度値や、濃度
の最大値又は最小値からの累積頻度が所定値のときの濃
度値等の画像特徴量の一致している度合い（一致度）が
高く、かつ複数の画像に亘って高い一致度が得られる確
率の高い抽出方式の重みが大きくなるように定めること
が好ましい。

【００１７】そして請求項１の発明では、原画像から主
要部に相当する確度の高い領域を抽出するにあたり、主
要部を抽出すべき原画像から各抽出方式により各々抽出
した主要部に相当すると推定される領域を各抽出方式毎
に定めた重みにより各々重み付けし、重み付けした結果
に基づいて前記原画像中の主要部に相当する領域である
確度の高い領域を判定するので、大きな重みが付与され
た抽出方式により、原画像中の主要部に相当する領域を
高い確率で適正に判定することができる。

【００１８】また、大きな重みが付与された抽出方式に
おいて、主要部に相当すると推定される領域として、前
記実際の主要部に相当する領域を抽出できなかった場合
にも、他の抽出方式により前記領域が主要部に相当する
と推定される領域として抽出され、該領域が重み付けさ
れることにより、前記領域が主要部に相当する領域であ
る確度が高い領域であると判定される可能性が高くな
る。

【００１９】また、大きな重みが付与された抽出方式に
おいて、主要部に相当すると推定される領域として、非
主要部に相当する領域と主要部に相当する領域とが混在
している領域が抽出された場合、或いは非主要部に相当
する領域のみから成る領域が抽出された場合にも、前記
非主要部に相当する領域が他の抽出方式によっても主要
部に相当すると推定される領域として抽出される可能性
は低いので、重み付けした結果、前記非主要部に相当す
る領域の重みが大きくなる可能性は低く、非主要部に相
当する領域が主要部に相当する領域である確度が高い領
域であると判定される可能性は低くなる。

【００２０】従って、大きな重みが付与された抽出方式
で主要部に相当する領域を適正に抽出できなかった場合
にも、他の抽出方式による抽出結果より、主要部に相当
する領域を適正に判定できる確率は高いので、各抽出方
式の決定が他の抽出方式によって互いに補完され、原画
像中の主要部に相当する領域を高い確率で適正に判定す
ることができる。

【００２１】請求項２記載の発明は、請求項１の発明に
おいて、原画像中の主要部に相当する領域である確度の
高い領域を判定した際に、前記各抽出方式によって抽出
した領域に関連する情報及び前記判定した領域に関連す
る情報を記憶し、所定のタイミングで、前記記憶した情
報に基づいて各抽出方式を再評価し、各抽出方式に対す
る重みを修正することを特徴としている。

【００２２】なお、主要部に相当すると推定される領域
に関連する情報、主要部に相当する領域である確度の高
い領域に関連する情報としては、各抽出方式の評価、重
みの決定を行うための情報、例えば原画像中の前記領域
の位置、形状、大きさを表す情報や、原画像中の前記領
域における画像特徴量（例えば平均濃度、濃度の最大
値、最小値、中間値、濃度ヒストグラムのピークにおけ
る濃度値や、濃度の最大値又は最小値からの累積頻度が
所定値のときの濃度値、濃度ヒストグラムにおいて特定
の濃度範囲における頻度等）を表す情報等を用いること
ができる。また、上記の情報の記憶は、主要部に相当す
る領域である確度の高い領域を判定する毎に毎回行って
もよいし、前記判定を所定回行う毎に１回行うようにし
てもよい。また、前記所定のタイミングは、例えば一定
期間が経過する毎、或いは一定数の情報が記憶される毎
とすることができる。

【００２３】請求項２の発明によれば、所定のタイミン
グで、前記記憶した情報に基づいて各抽出方式が再評価
され、各抽出方式に対する重みが修正されるので、主要
部を抽出すべき原画像における各種の画像内容の画像の
割合が変化した等により、実際の主要部に相当する領域
に対し一致度の高い領域を主要部に相当すると推定され
る領域として高い確率で抽出できる抽出方式、すなわち
重みを大きくすべき抽出方式が変化したとしても、この
変化に応じて各抽出方式に対する重みが修正される。従
って、主要部を抽出すべき原画像における各種の画像内
容の画像の割合の変化等に拘わらず、原画像中の主要部
に相当する領域を高い確率で適正に判定することができ
る。

【００２４】請求項３記載の発明に係る画像の主要部判
定方法は、原画像から主要部に相当すると推定される領
域を抽出する互いに異なる複数の抽出方式により、同一
の原画像から主要部に相当すると推定される領域を各々
抽出し、前記各抽出方式により同一の原画像から各々抽
出した主要部に相当すると推定される領域と、前記同一
の原画像中の主要部に相当する領域又は前記各抽出方式
により各々抽出した主要部に相当すると推定される領域
に基づいて判定した前記同一の原画像中の主要部に相当
する領域である確度の高い領域と、を比較することを複
数の原画像に対して各々行って前記各抽出方式を評価
し、評価結果に応じて前記各抽出方式に対する優先度を
各々定めておき、主要部を抽出すべき原画像から、優先
度の高い抽出方式により主要部に相当すると推定される
領域を抽出し、前記優先度の高い抽出方式による抽出結
果に基づいて、前記原画像中の主要部に相当する領域で
ある確度の高い領域を判定し、前記判定した領域から、
優先度の低い抽出方式により主要部に相当すると推定さ
れる領域を更に抽出し、前記優先度の低い抽出方式によ
る抽出結果に基づいて、前記原画像中の主要部に相当す
る領域である確度の高い領域を再度判定する。

【００２５】上記では、請求項１と同様にして各抽出方
式を評価し、各抽出方式に対する優先度を定めている。
なお、前記優先度は、請求項１における重みと同様の基
準で定めてもよいし、比較対象としての領域（原画像中
の主要部に相当する領域又は各抽出方式により各々抽出
した主要部に相当すると推定される領域に基づいて判定
した原画像中の主要部に相当する領域である確度の高い
領域）を主要部に相当すると推定される領域として抽出
できない確率の低い抽出方式（主要部に相当すると推定
される領域として抽出した領域の中に前記比較対象とし
ての領域が含まれている確率の高い抽出方式）に高い優
先度が付与されるようにしてもよい。また、評価結果が
同程度であった抽出方式が複数存在していた場合には、
これらの抽出方式に同レベルの優先度を定めてもよい。

【００２６】請求項３の発明では、原画像から主要部に
相当する確度の高い領域を抽出するにあたり、主要部を
抽出すべき原画像から、優先度の高い抽出方式により主
要部に相当すると推定される領域を抽出し、優先度の高
い抽出方式による抽出結果に基づいて原画像中の主要部
に相当する領域である確度の高い領域を判定している。
なお上記において、単一の抽出方式に対してのみ前記高
い優先度を定めていた場合には、該単一の抽出方式によ
り主要部に相当すると推定される領域を抽出し、抽出し
た領域を主要部に相当する領域である確度の高い領域と
判定することができる。

【００２７】また複数の抽出方式に対し前記高い優先度
を定めていた場合は、前記複数の抽出方式により主要部
に相当すると推定される領域を各々抽出し、前記複数の
抽出方式による抽出結果に基づいて、例えば前記複数の
抽出方式により各々主要部に相当すると推定される領域
として抽出された領域のみを、主要部に相当する領域で
ある確度の高い領域と判定したり、請求項１と同様に、
複数の抽出方式により抽出された領域を各々重み付け
し、重み付けした結果に基づいて主要部に相当する領域
である確度の高い領域を判定することができる。

【００２８】そして請求項３の発明では、判定した主要
部に相当する領域である確度の高い領域から、優先度の
低い抽出方式により主要部に相当すると推定される領域
を更に抽出し、優先度の低い抽出方式による抽出結果に
基づいて、原画像中の主要部に相当する領域である確度
の高い領域を再度判定する。なお前記と同様に、単一の
抽出方式に対してのみ前記低い優先度を定めていた場合
には、該単一の抽出方式により前記判定した領域から主
要部に相当すると推定される領域を抽出し、抽出した領
域を主要部に相当する領域である確度の高い領域と判定
することができる。また複数の抽出方式に対し前記低い
優先度を定めていた場合は、前記複数の抽出方式により
主要部に相当すると推定される領域を各々抽出し、前記
複数の抽出方式による抽出結果に基づいて主要部に相当
する領域である確度の高い領域を判定することができ
る。

【００２９】これにより、優先度の高い抽出方式による
抽出結果に基づいて、原画像中の主要部に相当する領域
を高い確率で適正に判定できると共に、例えば優先度の
高い抽出方式による抽出結果に基づいて、非主要部に相
当する領域と主要部に相当する領域とが混在している領
域、或いは非主要部に相当する領域のみから成る領域
を、主要部に相当する領域である確度の高い領域と判定
した場合であっても、前記非主要部に相当する領域が優
先度の低い抽出方式によっても主要部に相当すると推定
される領域として抽出される可能性は低いので、非主要
部に相当する領域が主要部に相当する領域である確度が
高い領域であると判定される可能性は低くなる。

【００３０】従って、優先度の高い抽出方式による抽出
結果に基づいて主要部に相当する領域を適正に判定でき
なかった場合にも、優先度の低い抽出方式による抽出結
果に基づいて、主要部に相当する領域が適正に判定でき
る確率は高いので、優先度の高い抽出方式の欠点が優先
度の低い抽出方式によって補完され、原画像中の主要部
に相当する領域を高い確率で適正に判定することができ
る。

【００３１】また請求項３の発明において、優先度の低
い抽出方式は、優先度の高い抽出方式によって抽出され
た領域に基づいて判定された領域から、主要部に相当す
ると推定される領域を抽出するので、原画像全体を対象
として主要部に相当すると推定される領域を抽出する場
合と比較して、処理時間を短縮することができる。ま
た、各抽出方式の優先度のレベルが３段階以上に分かれ
ている場合には、前段階で判定された領域から前段階よ
りも優先度の低い抽出方式により主要部に相当すると推
定される領域を抽出する処理を、実行する抽出方式の優
先度の高い順に複数回繰り返すようにしてもよい。

【００３２】また、同一かつ優先度の高い抽出方式が複
数存在していると、例えば優先度の高い特定の抽出方式
で実際の主要部に相当する領域を抽出できなかった場合
にも、優先度の高い他の抽出方式で前記領域が抽出さ
れ、前記領域が主要部に相当する領域である確度が高い
領域であると判定される可能性が高いので好ましい。

【００３３】請求項４記載の発明は、請求項３の発明に
おいて、第１の所定のタイミングで、原画像から前記各
抽出方式により主要部に相当すると推定される領域を各
々抽出し、抽出結果に基づいて原画像中の主要部に相当
する領域である確度の高い領域を判定すると共に、各抽
出方式によって抽出した領域に関連する情報及び前記判
定した領域に関連する情報を記憶し、第２の所定のタイ
ミングで、前記記憶した情報に基づいて各抽出方式を再
評価し、各抽出方式に対する優先度を修正することを特
徴としている。

【００３４】なお、第１の所定のタイミングは、例えば
所定数の原画像に対し主要部に相当する領域である確度
の高い領域を判定する毎とすることができ、第２の所定
のタイミングは、例えば一定期間が経過する毎、或いは
一定数の情報が記憶される毎とすることができる。

【００３５】上記によれば、第２の所定のタイミング
で、前記記憶した情報に基づいて各抽出方式が再評価さ
れ、各抽出方式に対する優先度が修正されるので、主要
部を抽出すべき原画像における各種の画像内容の画像の
割合が変化した等により、実際の主要部に相当する領域
に対し一致度の高い領域を主要部に相当すると推定され
る領域として高い確率で抽出できる抽出方式、或いは実
際の主要部に相当する領域を主要部に相当すると推定さ
れる領域として抽出できない確率の低い抽出方式、すな
わち高い優先度を付与すべき抽出方式が変化したとして
も、この変化が各抽出方式に対する優先度に反映され
る。従って、主要部を抽出すべき原画像における各種の
画像内容の画像の割合の変化等に拘わらず、原画像中の
主要部に相当する領域を高い確率で適正に判定すること
ができる。

【００３６】請求項６記載の発明に係る複写条件決定方
法は、複写材料に複写すべき原画像に対し、請求項１乃
至請求項５の何れか１項記載の主要部判定方法によって
主要部に相当する領域である確度の高い領域を判定し、
前記判定した主要部に相当する領域である確度の高い領
域が適正に複写されるように前記原画像の複写条件を決
定することを特徴としている。

【００３７】前述したように、請求項１乃至請求項５の
何れか１項の主要部抽出方法によれば、原画像中の主要
部に相当する領域を高い確率で適正に判定することがで
きる。そして上記では、判定した主要部に相当する領域
である確度の高い領域が適正に複写されるように、複写
材料に複写すべき原画像の複写条件を決定するので、画
像の主要部に相当する領域を適正に複写できる複写条件
を高い得率で得ることができる。

【００３８】なお、主要部に相当する領域である確度の
高い領域を適正に複写できる複写条件は、例えば、複写
条件を求めるための複写条件演算式の変数としての複写
すべき原画像の画像特徴量（例えば平均濃度）として、
複写すべき原画像の各部における画像特徴量を、前記判
定した主要部に相当する領域である確度の高い領域にお
ける画像特徴量の重みが大きくなるように演算し、演算
結果を複写条件演算式に代入することにより得ることが
できる。また例えば、主要部に相当する領域である確度
の高い領域における画像特徴量を用いて複写条件を補正
するための補正量を求め、前記複写条件演算式によって
求めた複写条件を前記補正量により補正することによっ
ても得ることができる。

【００３９】ところで、上記のようにして複写条件を決
定しても、主要部に相当する領域を適正に複写できる複
写条件が得られない場合がある。例えば原画像が、濃度
の極端に高い或いは低い領域の面積が大きい画像、所謂
濃度フェリアが生じている画像であった場合、複写条件
に対する補正量は、正確には濃度の極端に高い或いは低
い領域の面積によって変化する。前述のようにして複写
条件を決定しても、濃度フェリア等をある程度は補正す
ることができるが、濃度の極端に高い或いは低い領域の
面積が極端に大きい等の場合には、適正な複写条件が得
られず、決定した複写条件がオペレータ等によって更に
補正されることも生じ得る。このため、複写条件を補正
するための補正量は、この補正量を、請求項７に記載の
方法によって求めることが好ましい。

【００４０】 すなわち請求項７記載の発明は、請求項
６の発明において、複数の原画像について、原画像中の
主要部に相当する領域又は主要部に相当する領域である
確度の高い領域における画像特徴量を含む複数種の画像
特徴量を求め、求めた複数種の画像特徴量及び前記複数
の原画像の各々の複写条件に対する補正量に基づいて、
前記複数種の画像特徴量と前記補正量との関係を求めて
おき、複写材料に複写すべき原画像に対し、請求項１乃
至請求項５の何れか１項記載の主要部判定方法によって
主要部に相当する領域である確度の高い領域を判定した
後に、前記判定した主要部に相当する領域である確度の
高い領域における画像特徴量を含む、前記原画像の前記
複数種の画像特徴量を求め、求めた複数種の画像特徴量
と前記関係とに基づいて前記補正量を演算し、該補正量
を用いて前記原画像の複写条件を決定すると共に、前記
求めた原画像の複数種の画像特徴量を表す情報、及び、
画像を検定し必要に応じて補正量を入力する検定工程を
経て最終的に用いた複写条件の補正量を表す情報を記憶
し、所定のタイミングで、複数の原画像について記憶し
た複数種の画像特徴量を表す情報及び複写条件の補正量
を表す情報に基づいて前記関係を更新することを特徴と
している。

【００４１】 なお、画像を検定し必要に応じて補正量
を入力する検定工程を経て最終的に用いた複写条件の補
正量は、検定工程で補正量が入力されなかった場合に
は、前記求めた複数種の画像特徴量、及び、複数種の画
像特徴量と前記補正量との関係に基づいて演算した補正
量を意味し、検定工程で補正量が入力された場合には、
前記演算した補正量に前記入力された補正量を加え合わ
せた補正量を意味している。

【００４２】上記の複数種の画像特徴量と複写条件の補
正量との関係を求めるにあたっては、複写条件を決定す
べき複数の原画像に対し、複写条件の決定を行いなが
ら、並行して、複数種の画像特徴量を表す情報及び最終
的に用いた複写条件の補正量を表す情報を記憶していく
ことにより、複写条件を決定した複数の原画像の情報を
用いて行ってもよいし、前記関係を求めるために複写す
べき原画像と別に用意した複数の原画像を用いて行って
もよいが、前記関係を求めるために別に用意した複数の
原画像を用いる場合は、該複数の原画像における各種画
像内容の画像の割合を、主要部を抽出すべき原画像にお
ける各種画像内容の画像の割合と等しく、又は略等しく
することが望ましい。

【００４３】また、複数種の画像特徴量と複写条件の補
正量との関係を、複写すべき原画像と別に用意した複数
の原画像を用いて求める場合には、複数種の画像特徴量
のうちの少なくとも１種を、人間が認識した原画像中の
主要部に相当する領域における画像特徴量とするか、又
は請求項１や請求項３と同様に、各抽出方式により各々
抽出した主要部に相当すると推定される領域に基づいて
自動的に判定した、原画像中の主要部に相当する領域で
ある確度の高い領域における画像特徴量とすることがで
きる。また、この場合の複写条件の補正量については、
実験等により理想的な補正量を求めておくことが好まし
い。

【００４４】一方、複数種の画像特徴量と複写条件の補
正量との関係を、複写すべき原画像を用いて求める場合
には、複数種の画像特徴量のうちの少なくとも１種は、
各抽出方式により各々抽出した主要部に相当すると推定
される領域に基づいて自動的に判定した、原画像中の主
要部に相当する領域である確度の高い領域における画像
特徴量とすることができる。また、この場合の複写条件
の補正量としては、前記最終的に用いた複写条件の補正
量を用いることができる。

【００４５】また、複数種の画像特徴量としては、例え
ば原画像中の主要部に相当する領域又は主要部に相当す
る領域である確度の高い領域、原画像の全領域、原画像
中の非主要部に相当する領域等の各領域における平均濃
度、濃度の最大値、最小値、中間値、濃度ヒストグラム
のピークにおける濃度値や、濃度の最大値又は最小値か
らの累積頻度が所定値のときの濃度値、濃度ヒストグラ
ムにおいて特定の濃度範囲における頻度等を適用するこ
とができる。また、複数種の画像特徴量と複写条件の補
正量との関係は、例えば複数の原画像に対して各々求め
た複数種の画像特徴量と、前記複数の原画像の複写条件
に対する補正量とに基づいて重回帰分析等の周知の手法
により求めることができる。

【００４６】そして請求項７記載の発明では、原画像中
の主要部に相当する領域又は主要部に相当する領域であ
る確度の高い領域における画像特徴量を含む複数種の画
像特徴量と複写条件の補正量との関係を求め、複写すべ
き原画像の複数種の画像特徴量と該関係とに基づいて補
正量を演算するので、原画像中の主要部に相当する領域
以外の領域の画像特徴量も考慮され、主要部に相当する
領域をより適正に複写できるように補正する補正量を得
ることができ、該補正量を用いて複写条件を決定するこ
とにより、主要部に相当する領域を適正に複写できる複
写条件を高い得率で得ることができる。

【００４７】また、複写条件を決定した原画像に対して
求めた複数種の画像特徴量を表す情報及び最終的に用い
た複写条件の補正量を表す情報を記憶し、所定のタイミ
ングで（例えば一定期間が経過する毎、或いは一定数の
情報が記憶される毎に）、複数の原画像について記憶し
た複数種の画像特徴量を表す情報及び複写条件の補正量
を表す情報に基づいて前記関係を更新するので、決定し
た複写条件が更に補正されると、該補正量も最終的に用
いた複写条件の補正量として記憶され、前記関係の更新
時に、決定した複写条件に対する補正量が前記関係に反
映される。

【００４８】従って、決定した複写条件が更に補正され
ることのない適正な複写条件の得率が向上するように前
記関係が更新されるので、複写すべき原画像における各
種画像内容の画像の割合が変化した等により、決定した
複写条件が更に補正される確率が高くなった場合にも、
決定した複写条件に対する補正量が前記関係に反映され
ることにより、決定した複写条件が更に補正される確率
は低下することになり、複写すべき原画像における各種
の画像内容の画像の割合の変化に拘らず、原画像中の主
要部に相当する領域を適正に複写できる複写条件を高い
得率で得ることができる。

【００４９】 請求項８記載の発明は、請求項７の発明
において、原画像を所定の画像特徴量に基づいて複数の
群に分類し、前記複数種の画像特徴量と複写条件に対す
る補正量との関係を各群毎に各々求めておき、複写すべ
き原画像が前記各群の何れに属するかを前記原画像の前
記所定の画像特徴量に基づいて判断し、判断した群に対
応する前記関係を用いて複写条件の補正量を演算すると
共に、前記原画像の複数種の画像特徴量を表す情報及び
前記検定工程を経て最終的に用いた複写条件の補正量を
表す情報を各群毎に分けて記憶し、所定のタイミングで
前記関係を各群毎に更新することを特徴としている。

【００５０】一般に、複写条件に対する補正量は画像内
容によって異なっており、例えば背景が暗い画像と背景
が明るい画像とでは、統計的に、複写条件に対する補正
の方向が逆であることが多いことが知られている。これ
に対し請求項８では、原画像を所定の画像特徴量（例え
ば、上記の例では背景部分の濃度）に基づいて複数の群
に分類し、複数種の画像特徴量と複写条件に対する補正
量との関係を各群毎に各々求めておき、複写すべき原画
像が各群の何れに属するかを所定の画像特徴量に基づい
て判断し、判断した群に対応する前記関係を用いて複写
条件の補正量を演算するので、複写すべき原画像の画像
内容に応じて、複写条件をより精度良く補正できる補正
量を得ることができ、適正な複写条件が得られる得率を
更に向上させることができる。

【００５１】ところで、複写すべき原画像における各種
の画像内容の画像の割合の変化が無い場合、決定した複
写条件が更に補正される原画像は、画像内容が互いに近
似した画像であることが多い。しかし、複写すべき原画
像におけるこの種の画像の割合が低く、決定した複写条
件が更に補正される確率がかなり低い場合、上記では複
数種の特徴量と複写条件の補正量との関係に、決定した
複写条件に対する補正量が関与する度合いがかなり低く
なるので、決定した複写条件が更に補正される確率を更
に低くすることは困難である。

【００５２】 このため、請求項９記載の発明は、請求
項７の発明において、複写条件を決定した原画像の複数
種の画像特徴量を表す情報及び前記検定工程を経て最終
的に用いた複写条件の補正量を表す情報を、決定した複
写条件が更に補正された群と決定した複写条件が補正さ
れなかった群とに分けて記憶し、所定のタイミングで、
記憶している情報に基づいて、決定した複写条件が更に
補正される原画像と決定した複写条件が補正されない原
画像とを前記複数種の画像特徴量の少なくとも１つに基
づいて予め判別できるか否か判断し、予め判別できると
判断した場合には、記憶している情報に基づいて、決定
した複写条件が更に補正された原画像についての複数種
類の画像特徴量と複写条件の補正量との関係を求めてお
き、複写条件の決定に際し、複写材料に複写すべき原画
像が、決定した複写条件が更に補正される原画像か否か
を、前記原画像の複数種の画像特徴量の少なくとも１つ
に基づいて判断し、決定した複写条件が更に補正される
と判断した場合には、前記決定した複写条件が補正され
た原画像について求めた前記関係を用いて複写条件の補
正量を求め、複写条件を決定することを特徴としてい
る。

【００５３】請求項９の発明によれば、決定した複写条
件が更に補正される原画像と決定した複写条件が補正さ
れない原画像とを前記複数種の画像特徴量の少なくとも
１つに基づいて予め判別できるか否か判断し、予め判別
できると判断した場合には、決定した複写条件が更に補
正された原画像についての複数種類の画像特徴量と複写
条件の補正量との関係を求めている。この関係は、決定
した複写条件が更に補正された原画像についての情報の
みを用いて求めているので、前記関係に、決定した複写
条件に対する補正量が関与する度合いが非常に高く、決
定した複写条件が更に補正される確率がかなり低い場合
にも、決定した複写条件が更に補正されると推定される
原画像に対し、決定した複写条件が修正されなくなるよ
うに前記関係が求められることになる。

【００５４】そして、請求項９の発明では、複写すべき
原画像のうち、決定した複写条件が更に補正されると判
断した原画像については、決定した複写条件が補正され
た原画像について求めた前記関係を用いて複写条件を決
定するので、決定した複写条件が更に補正されると推定
される原画像に対し、複写条件をより精度良く補正でき
る補正量を得ることができる。従って、決定した複写条
件が更に補正される確率を非常に低くすることができ
る。

【００５５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態の一例を詳細に説明する。

【００５６】〔第１実施形態〕図１には本発明を適用可
能な写真焼付装置１０が示されている。写真焼付装置１
０は、ネガフィルム１２に記録された画像を焼付けるた
めの露光光を射出する光源１６を備えている。光源１６
の光射出側には、調光フィルタ等の色補正フィルタ１
８、拡散ボックス２０、分配用プリズム２２が順に配列
されている。

【００５７】写真フィルムとしてのネガフィルム１２の
搬送路は拡散ボックス２０と分配用プリズム２２との間
に形成されており、分配用プリズム２２はネガフィルム
１２を透過した光を２方向に分配する。光源１６の光軸
を挟んで両側には、ネガフィルム１２の搬送路に沿って
搬送ローラ対１４Ａ、１４Ｂが設けられている。搬送ロ
ーラ対１４Ａ、１４Ｂは各々モータ５２Ａ、５２Ｂの駆
動軸に連結されており、モータ５２Ａ、５２Ｂの駆動力
が伝達されることにより回転し、ネガフィルム１２を搬
送する。

【００５８】分配用プリズム２２によって２方向に分配
された光の一方の光路上には、投影光学系２４、ブラッ
クシャッタ２６、及び複写材料としてのカラーペーパ
（印画紙）２８が順に配置されており、他方の光路上に
は投影光学系３０、ＣＣＤイメージセンサ３２が順に配
置されている。ＣＣＤイメージセンサ３２はネガフィル
ム１２に記録された画像（１コマ）全体を多数の画素
（例えば２５６×２５６画素）に分割し、各画素をＲ
（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色に分解して測光す
る。

【００５９】ＣＣＤイメージセンサ３２の信号出力端に
は、ＣＣＤイメージセンサ３２から出力された信号を増
幅する増幅器３４、アナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換
器３６、ＣＣＤイメージセンサ３２の感度補正用の３×
３マトリクス回路３８が順に接続されている。３×３マ
トリクス回路３８は、マイクロコンピュータ及びその周
辺機器で構成された制御部４０の入出力ポート４０Ｄに
接続されている。制御部４０は、ＣＰＵ４０Ａ、ＲＯＭ
４０Ｂ、ＲＡＭ４０Ｃ及び入出力ポート４０Ｄを備えて
おり、これらがバスを介して互いに接続されている。

【００６０】また制御部４０は、ＥＥＰＲＯＭやバック
アップ電源に接続されたＲＡＭ等のように記憶内容を書
換え可能な不揮発性の記憶手段４０Ｅを備えており、こ
の記憶手段４０Ｅは入出力ポート４０Ｄに接続されてい
る。なお、記憶手段４０Ｅは上記に限定されるものでは
なく、フロッピーディスク、ハードディスク、光磁気デ
ィスク、メモリカード等のように記憶内容を書換え可能
な不揮発性の記憶媒体と、該記憶媒体に対し情報の書込
み及び読出しを行うドライバと、で構成することも可能
である。

【００６１】制御部４０の入出力ポート４０Ｄには、色
補正フィルタ１８を駆動するドライバ４６を介して色補
正フィルタ１８が接続されており、ドライバ５０Ａ、５
０Ｂを介してモータ５２Ａ、５２Ｂが各々接続されてい
る。また入出力ポート４０Ｄには、ＬＣＤ又はＣＲＴか
ら成るディスプレイ４２と、オペレータが各種情報を入
力するためのテンキー等のキーボード４４と、光源１６
の光軸を挟んで両側に配置されネガフィルム１２の透過
光量を検出する画面検出センサ４８が接続されている。

【００６２】次に本実施形態の作用を説明する。制御部
４０は、概念的に図２に示すような構成となっており、
ｎ個の抽出部５６₁ 〜５６_n を備えている。抽出部５６
₁ 〜５６_n は、各々互いに異なるｎ種類の抽出方式（抽
出方式１〜ｎ）の何れかにより、入力された画像データ
が表す画像から、本発明の主要部としての人物の顔に相
当すると推定される領域（顔候補領域）を抽出する。抽
出部５６₁ 〜５６_n は顔領域判定部５８に各々接続され
ている。

【００６３】なお、抽出部５６₁ 〜５６_n で実行される
ｎ種類の抽出方式には、画像中の人物の顔に相当すると
推定される領域を判断し、該領域を顔候補領域として抽
出する顔候補抽出方式、及び画像中の背景に相当すると
推定される領域（背景領域）を判断し、背景領域以外の
領域を顔候補領域として抽出する背景部除去方式が各々
複数種類含まれており、具体的には、従来より公知の、
以下のような顔候補抽出方式、背景除去方式のうちの少
なくとも何れかを採用することができる。

【００６４】〔顔候補抽出方式の例１〕画像を多数の測
定点に分割しすると共に各測定点をＲ、Ｇ、Ｂの３色に
分解することにより得られたデータ（画像データ）に基
づいて、各測定点が色座標上で肌色の範囲内に含まれて
いるか否か判定し、肌色の範囲内と判断した測定点のク
ラスタ（群）が存在している領域を顔候補領域として抽
出する（特開昭 52-156624号公報、特開昭 52-156625号
公報、特開昭53-12330号公報、特開昭 53-145620号公
報、特開昭 53-145621号公報、特開昭 53-145622号公報
等参照）。

【００６５】〔顔候補抽出方式の例２〕前記画像データ
に基づいて、色相値（及び彩度値）についてのヒストグ
ラムを求め、求めたヒストグラムを山毎に分割し、各測
定点が分割した山の何れに属するかを判断して各測定点
を分割した山に対応する群に分け、各群毎に画像を複数
の領域に分割し、該複数の領域のうち人物の顔に相当す
る領域を推定し、推定した領域を顔候補領域として抽出
する（特開平4-346333号公報参照）。

【００６６】〔顔候補抽出方式の例３〕前記画像データ
に基づいて、画像中に存在する人物の各部に特有の形状
パターン（例えば頭部の輪郭、顔の輪郭、顔の内部構
造、胴体の輪郭等を表す形状パターン）の何れか１つを
探索し、検出した形状パターンの大きさ、向き、検出し
た形状パターンが表す人物の所定部分と人物の顔との位
置関係に応じて、人物の顔に相当すると推定される領域
を設定する。また、検出した形状パターンと異なる他の
形状パターンを探索し、先に設定した領域の、人物の顔
としての整合性を求め、顔候補領域を抽出する（特願平
6-265850号、特願平6-266598号）。

【００６７】〔背景部除去方式の例１〕前記画像データ
に基づいて、各測定点が、色座標上で明らかに背景に属
する特定の色（例えば空や海の青、芝生や木の緑等）の
範囲内に含まれているか否か判定し、前記特定の色範囲
内と判断した測定点のクラスタ（群）が存在している領
域を背景領域と判断して除去し、残った領域を非背景領
域（人物の顔に相当する領域が含まれている可能性の高
い領域：これも本発明の顔候補領域）として抽出する。

【００６８】〔背景部除去方式の例２〕前記画像データ
に基づき、先の主要部抽出方式の例２と同様にして画像
を複数の領域に分割した後に、各領域毎に背景に相当す
る領域としての特徴量（輪郭に含まれる直線部分の比
率、線対称度、凹凸数、画像外縁との接触率、領域内の
濃度コントラスト、領域内の濃度の変化パターンの有無
等）を求め、求めた特徴量に基づいて各領域が背景領域
か否か判定し背景部と判断した領域を除去し、残った領
域を非背景領域（顔候補領域）として抽出する（特願平
6-265850号、特願平6-266598号）。

【００６９】なお上記の抽出方式は単なる一例であり、
画像から主要部を抽出する抽出方式であれば、どのよう
な方式であっても適用可能であることは言うまでもな
い。

【００７０】顔領域判定部５８は、各抽出部５６₁ 〜５
６_n に対し画像データを出力すると共に、抽出処理の実
行を指示する。また、抽出部５６₁ 〜５６_n による処理
結果に基づいて、ネガフィルム１２の画像中における人
物の顔に相当する領域である確度の高い領域（顔領域）
を判定し、判定結果を露光制御部６０に出力する。露光
制御部６０は写真焼付装置１０の各部の制御を行うと共
に、顔領域判定部５８の判定結果に基づき、判定された
顔領域を印画紙２８に適正に焼付けるための露光量（本
発明の複写条件に相当）を演算し、演算した露光量に従
って、ネガフィルム１２に記録されている画像の印画紙
２８への焼付けを制御する。

【００７１】次に図３のフローチャートを参照し、第１
実施形態における焼付処理について説明する。なお、図
３に示した処理は図２の露光制御部６０に対応する処理
であり、写真焼付装置１０に現像等の処理が行われたネ
ガフィルム１２がセットされると制御部４０で実行され
る。ステップ１００では、ネガフィルム１２を搬送す
る。ステップ１０２では、画面検出センサ４８から出力
される信号を監視することによりネガフィルム１２に記
録された画像の位置を判断し、ネガフィルム１２に記録
された画像が露光位置に到達したか否か判定する。判定
が否定された場合にはステップ１００に戻り、ネガフィ
ルム１２の搬送を継続する。

【００７２】ステップ１０２の判定が肯定されるとステ
ップ１０４でネガフィルム１２の搬送を停止させ、露光
位置に到達した画像を露光位置に位置決めする。ステッ
プ１０６では露光位置に位置決めした画像をＣＣＤイメ
ージセンサ３２によって測光し、ＣＣＤイメージセンサ
３２から増幅器３４、Ａ／Ｄ変換器３６、３×３マトリ
クス回路３８を介して出力されるＲ、Ｇ、Ｂ毎の画像デ
ータを取込み、更に取込んだ画像データをＲＡＭ４０Ｃ
等のメモリに記憶する。次のステップ１０８では顔領域
判定処理を行う。この顔領域判定処理について、図４の
フローチャートを参照して説明する。なお、この顔領域
判定処理は図２の顔領域判定部５８に対応する処理であ
る。

【００７３】ステップ１５０では、全ての抽出部５６₁
〜５６_n に対し、先のステップ１０６で記憶した全画像
データ（画像全画面分の画像データ）を出力し、更に抽
出処理の実行を指示する。これにより抽出部５６₁ 〜５
６_n の各々において、先に測光が行われた画像の全画面
を処理対象範囲として、互いに異なる抽出方式により顔
候補領域の抽出が並列に行われる。次のステップ１５２
では抽出部５６₁ 〜５６_n のうち抽出処理を終了した抽
出部５６が有るか否か判定し、何れかの抽出部５６で抽
出処理が終了する迄待機する。

【００７４】ステップ１５２の判定が肯定されるとステ
ップ１５４へ移行し、抽出処理を終了した抽出部５６に
よる抽出結果を表す情報を前記抽出部５６から取込み、
取込んだ情報のうち、抽出された顔候補領域を表す情報
を、前記抽出部５６で実行される抽出方式（抽出方式１
〜ｎの何れか）と対応させて記憶手段４０Ｅに記憶す
る。ところで、本第１実施形態では各抽出部５６に対
し、各抽出部５６によって抽出された顔候補領域とそれ
以外の非顔候補領域（抽出部５６の抽出方式が背景部除
去方式の場合は非背景領域と背景領域）に対し、各々重
み係数が予め定められている（表１参照）。

【００７５】

【表１】

【００７６】上記の重み係数は、各抽出方式の評価用と
して各種画像内容の多数の画像を用意すると共に、該多
数の画像における各種画像内容の画像の割合を、写真焼
付装置１０で実際に焼付される画像における各種画像内
容の画像の割合と略等しくし、各抽出方式により前記評
価用に用意した多数の画像から各々顔候補領域を抽出
し、抽出された顔候補領域と実際の顔に相当する領域と
を各抽出方式毎に比較して一致度を求め、各抽出方式毎
に顔領域抽出性能を評価（評価方法は後述）し、評価結
果に応じて予め定められている。

【００７７】また評価結果に基づく重み係数の決定は、
前提条件として例えば顔候補領域、非顔候補領域、非背
景領域、背景領域の各領域毎の重み係数を、〔顔候補領
域の重み係数＞非背景領域の重み係数＞非顔候補領域の
重み係数＞背景領域の重み係数〕とし、前提条件を満足
する範囲内で各抽出方式に対する評価結果に応じて、評
価の高い抽出方式（顔候補領域として、実際の顔に相当
する領域に対し一致度の高い領域を抽出した抽出方式）
の重みが大きくなるように定めている。

【００７８】なお、上記の前提条件において、顔候補領
域の重み係数＞非背景領域の重み係数としているのは、
背景部除去方式により顔候補領域として抽出される非背
景領域は、該領域内に実際の顔領域が存在している確率
は高いものの、実際の顔領域と一致している確率は低い
ためである。

【００７９】ステップ１５６では、抽出処理を終了した
抽出部５６で実行される抽出方式に対応して定められた
重み係数を取込み、次のステップ１５８では、ステップ
１５４で取込んだ情報が表す顔候補領域及び非顔候補領
域を、ステップ１５６で取込んだ重み係数により重み付
けする。ステップ１６０では全ての抽出部５６で抽出処
理を終了したか否か判定し、判定が否定された場合はス
テップ１５２へ戻る。これにより、抽出部５６₁ 〜５６
_n の何れかで抽出処理が終了する毎にステップ１５４〜
１５８の処理が行われることになる。

【００８０】ステップ１６０の判定が肯定されるとステ
ップ１６２へ移行する。この時点では、一例として図５
（Ｂ）に示すように、図５（Ａ）に示す原画像から各抽
出部により各々顔候補領域が抽出され、各領域が各抽出
方式毎に定めた重み係数により各々重み付けされてい
る。ステップ１６２では、上記で重み付けした結果に基
づいて顔領域を最終的に判定し、判定した顔領域を表す
情報を記憶手段４０Ｅに記憶する。

【００８１】この判定は、例えば各抽出部による抽出結
果に応じて画像中の各部分の総合的な重み係数（各抽出
部における抽出結果に応じて各々付与された重み係数を
加算或いは乗算することにより求める）を求め、総合的
な重み係数が同一の領域毎に画像を分割する。そして、
総合的な重み係数が最も高い領域（図５の例では（Ｃ）
にハッチングで示す領域）を、人物の顔領域に相当する
領域である確度が最も高い領域（顔領域）として判定す
る。なお、図５（Ｃ）では単一の領域が顔領域と判定さ
れた場合を示しているが、画像内容によっては複数の領
域が顔領域と判定される場合も有り得ることは言うまで
もない。

【００８２】なお、総合的な重み係数を、重み係数の加
算により求める場合には、表１に示した各領域に対する
重み係数を、顔候補領域の重み係数及び非背景領域の重
み係数＞０、背景領域の重み係数＜０との前提条件を満
足するように定めることが望ましい。例えば、ある抽出
部による顔候補抽出方式において顔候補領域として抽出
された所定領域が、他の抽出部による背景部除去方式に
おいて背景領域と判定された場合、前記所定領域の人物
の顔に相当する領域としての信頼性は低いが、上記のよ
うに背景領域の重み係数＜０としておけば、前記所定領
域の総合的な重み係数が低い値となり、顔領域と誤判定
されることが防止される。

【００８３】また、総合的な重み係数を、重み係数の乗
算により求める場合、表１に示した各領域に対する重み
係数のうち、非顔候補領域の重み係数及び背景領域の重
み係数＝０としてもよい。この場合、抽出部５６₁ 〜５
６_n の何れかで非顔候補領域又は背景領域と判定された
領域については、他の抽出部における抽出処理の結果に
拘らず総合的な重み係数が０となることになる。

【００８４】前述したように、各抽出方式に対する重み
係数は、顔領域抽出性能の高い抽出方式の重みが大きく
なるように定めているので、重みの大きい抽出方式によ
り実際の顔領域を高い確率で適正に判定できると共に、
重みの大きい抽出方式で実際の顔領域を適正に抽出でき
なかった場合にも、他の抽出方式による抽出結果より実
際の顔領域を適正に判定できる確率は高く、実際の顔領
域を高い確率で適正に判定することができる。

【００８５】以上により顔領域判定処理を終了し、図３
のフローチャートのステップ１１０へ移行する。ステッ
プ１１０では、ステップ１０６で記憶した画像データに
基づいて画面平均濃度Ｄ_i （ｉ＝Ｒ、Ｇ、Ｂの何れか）
を演算し、先の顔領域判定処理によって判定された顔領
域のＲ、Ｇ、Ｂの測光データと画面平均濃度Ｄ_i とを用
い、以下の（１）式に従って露光量Ｅ_i を演算する。

【００８６】 ｌogＥ_i ＝ＬＭ_i ・ＣＳ_i ・（ＤＮ_i −Ｄ_i ）＋ＰＢ_i ＋ＬＢ_i ＋ＭＢ_i ＋ＮＢ_i ＋Ｋ₁ ＋Ｋ₂ …（１） 但し、各記号の意味は次の通りである。

【００８７】ＬＭ：倍率スロープ係数。ネガフィルムの
種類とプリントサイズとで定まる引き伸ばし倍率に応じ
て予め設定されている。

【００８８】ＣＳ：カラースロープ係数。ネガフィルム
の種類毎に用意されており、アンダ露光用とオーバ露光
用とがある。プリントすべき画像コマの平均濃度が標準
ネガ濃度値に対してアンダかオーバかを判定してアンダ
露光用とオーバ露光用の何れかを選択する。

【００８９】ＤＮ：標準ネガ濃度値。 Ｄ ：プリントすべき画像コマの濃度値。

【００９０】ＰＢ：標準カラーペーパに対する補正バラ
ンス値。カラーペーパの種類に応じて決定される。

【００９１】ＬＢ：標準焼付レンズに対する補正バラン
ス値。焼付けに用いるレンズの種類に応じて決定され
る。

【００９２】ＭＢ：光源光量の変動やペーパ現像性能の
変化に対する補正値（マスタバランス値）。

【００９３】ＮＢ：ネガフィルムの特性によって定まる
ネガバランス（カラーバランス）値。

【００９４】Ｋ₂ ：カラー補正量。 Ｋ₁ ：以下の式で表される濃度補正量。

【００９５】

【数１】

【００９６】ここで、Ｋａ、Ｋｂは定数であり、ＦＤは
顔領域平均濃度である。また、上記（８）式の濃度補正
量Ｋ₁ をフィルム検定装置によって求められた補正値と
し、カラー補正量Ｋ₂ を次のように顔領域平均濃度を用
いて表してもよい。

【００９７】

【数２】

【００９８】但し、Ｋｃは定数である。更に、上記
（１）式の濃度補正量Ｋ₁ 、カラー補正量Ｋ₂ をフィル
ム検定装置によって求められた補正量とし、（１）式の
プリントコマの平均濃度Ｄを顔領域の平均濃度ＦＤに置
き換えて露光量を求めてもよい。また、顔領域判定処理
において顔領域と判定された領域の各画素毎の濃度（又
は色）に対し前記重み係数に応じて重み付けを行って加
重平均値を求め、該加重平均値を画面平均濃度Ｄの代わ
りに用いて露光量Ｅを演算することにより、顔領域と判
定された領域に対して付与された重み係数を露光量Ｅに
反映させるようにしてもよい。

【００９９】更に、顔領域判定結果として、図４のフロ
ーチャートのステップ１６２で求めた画像中の各部分毎
の総合的な重み係数のみを用い、画素毎の濃度、又は１
画素よりも大きい単位エリアの濃度に基づいて、総合的
な重み係数が同一の部分毎に平均濃度、濃度の最大値、
最小値、中間値、濃度ヒストグラムのピークにおける濃
度値、濃度の最大値又は最小値からの累積頻度が所定値
のときの濃度値、濃度ヒストグラムにおいて特定の濃度
範囲における頻度等の画像特徴量を求め、各部分毎に求
めた画像特徴量を総合的な重み係数により重み付けして
累積し、累積した結果を（１）式における濃度Ｄ又は補
正量Ｋ₁ 、Ｋ₂ として用いて露光量Ｅ_iを演算するよう
にしてもよい。この場合、露光量Ｅに対し、画像中の特
定部分（総合的な重み係数による重みが大きい部分）の
画像特徴量の及ぼす影響が大きくなり過ぎないようにす
るために、図４のフローチャートのステップ１６２にお
ける総合的な重み係数の演算に際し、総合的な重み係数
が所定のしきい値を越えた場合には切捨てを行ったり、
総合的な重み係数に対し上限値及び下限値を設けてクリ
ッピング等を行うことが好ましい。

【０１００】上記のようにして露光量Ｅを演算すると、
ステップ１１２では上記で演算した露光量Ｅをドライバ
４６に出力する。これにより、ドライバ４６では入力さ
れた露光量Ｅに基づいて、露光量Ｅに対応する位置に色
補正フィルタ１８を移動させる。また、制御部４０はブ
ラックシャッタ２６を上記の露光量Ｅによって定まる所
定時間だけ開放する。これにより、露光位置に位置決め
された画像が、上記の露光量Ｅで印画紙２８に焼付けさ
れる。次のステップ１１４では、ネガフィルム１２に記
録されている全ての画像の焼付けを行ったか否か判定す
る。判定が否定された場合にはステップ１００へ戻り、
上記処理を繰り返す。ステップ１１４が肯定されるとス
テップ１１６へ移行する。

【０１０１】ステップ１１６では重み係数の更新タイミ
ング（請求項２の所定のタイミング）が到来したか否か
判定する。この判定は、先に重み係数を更新してから、
所定期間が経過するか又はネガフィルム１２の処理本数
が所定本に達したか、又は印画紙２８に焼付けた画像の
数が所定数に達すると、更新タイミングが到来したと判
断されて肯定される。上記判定が否定された場合には処
理を終了するが、上記判定が肯定された場合には、ステ
ップ１１８へ移行する。

【０１０２】ステップ１１８では、記憶手段４０Ｅに記
憶されている情報から、所定の画像に対し抽出部５６₁
〜５６_n によって各々抽出された顔候補領域を表す情
報、及び前記所定の画像に対し最終的に判定した顔領域
を表す情報を取込む。次のステップ１２０では、上記で
取込んだ情報に基づいて、最終的に判定した顔領域に対
し、抽出部５６₁ 〜５６_n によって各々抽出された顔候
補領域の数、位置、形状が一致している度合い（一致
度）を各々求め、結果を記憶する。

【０１０３】ステップ１２２では、記憶手段４０Ｅに情
報が記憶されている全ての画像に対してステップ１１
８、１２０の処理を行ったか否か判定する。判定が否定
された場合にはステップ１１８に戻り、記憶手段４０Ｅ
に情報が記憶されている全ての画像に対しステップ１１
８、１２０の処理を繰り返し行う。ステップ１２２の判
定が肯定されるとステップ１２４へ移行し、各画像毎に
演算した一致度に基づいて、抽出部５６₁ 〜５６_n の各
抽出方式による顔領域抽出性能を評価し、次のステップ
１２６で評価結果に応じて各抽出方式に対する重み係数
を更新する。

【０１０４】なお、顔領域抽出性能の評価、重み係数の
更新は、具体的には、多数画像に亘って高い確率で高い
一致度が得られている抽出方式に対しては顔領域抽出性
能が高いと評価し、該抽出方式によって抽出された顔候
補領域の重みがより大きくなるように重み係数を微調整
する。また、多数画像に亘って一致度が低かった抽出方
式に対しては顔領域抽出性能が低いと評価し、該抽出方
式によって抽出された顔候補領域の重みが小さくなるよ
うに重み係数を微調整する。

【０１０５】次のステップ１２８では、上記で更新した
重み係数を記憶手段４０Ｅに記憶すると共に、各抽出方
式の顔領域抽出性能を評価するために記憶していた記憶
手段４０Ｅに記憶していた情報（ステップ１１８で取込
んだ情報）を消去し、処理を終了する。

【０１０６】写真処理が依頼され写真焼付装置１０によ
る焼付け等の処理が行われる画像における各種画像内容
の画像の割合は、例えば夏には顔が日焼けした人物を撮
影した画像が多くなる等のように季節等により変動し、
写真焼付装置１０が設置されている国や地域によっても
異なる可能性がある。これに対し上記では、各抽出方式
による顔領域抽出性能を定期的に評価して重み係数を更
新しているので、写真焼付装置１０によって処理される
画像における各種画像内容の画像の割合が変化したり、
前記割合が他の国や地域と異なっていたとしても、顔候
補領域として、多数画像に亘って高い確率で実際の顔領
域に対し一致度の高い領域を抽出できる抽出方式の重み
が大きくなるように重み係数が更新され、図３のステッ
プ１０８の顔領域判定処理において、各種画像内容の画
像の割合に拘らず、高い確度で画像中の人物の顔に相当
する領域を判定できる。そして、判定した顔領域の色又
は濃度を重視して露光量を演算しているので、画像中の
人物の顔に相当する部分が適正に焼付けされる露光量を
得ることができる。

【０１０７】なお、上記では各抽出方式によって抽出さ
れた顔候補領域及び最終的に判定した顔領域を表す情報
を記憶しておき、前記情報に基づいて、最終的に判定し
た顔領域に対し、各抽出方式によって各々抽出された顔
候補領域の数、位置、形状が一致している度合い（一致
度）を各々求めて各抽出方式の顔領域抽出性能を評価し
ていたが、これに限定されるものではなく、各抽出方式
によって抽出された顔候補領域及び最終的に判定した顔
領域の画像特徴量を表す情報を記憶しておき、前記情報
に基づいて、最終的に判定した顔領域の画像特徴量と、
各抽出方式によって各々抽出された顔候補領域の画像特
徴量を比較し、この画像特徴量の一致度を求めて各抽出
方式の顔領域抽出性能を評価するようにしてもよい。

【０１０８】また、上記では焼付けを行った全ての画像
に対し、各抽出方式の顔領域抽出性能を評価するための
情報（上記では顔候補領域を表す情報、最終的に判定し
た顔領域を表す情報）を記憶するようにしていたが、こ
れに限定されるものではなく、例えば所定数の画像を焼
付ける毎に前記情報を記憶するようにしてもよい。これ
により、前記情報を記憶するために必要な記憶手段４０
Ｅの記憶容量を小さくすることができる。また、定期的
に、記憶手段４０Ｅに記憶されている情報に基づいて各
抽出方式の顔領域抽出性能の中間評価を行うと共に記憶
手段４０Ｅに記憶されている情報を消去し、前記中間評
価を所定回行う毎にこれまでの中間評価を統合して各抽
出方式の顔領域抽出性能の評価を行うようにしても、記
憶手段４０Ｅの記憶容量を小さくすることができる。

【０１０９】また、上記では各抽出部５６₁ 〜５６_n に
よる抽出処理を並列に実行する例を説明したが、これに
限定されるものではなく、各抽出部５６₁ 〜５６_n によ
る抽出処理を逐次実行するようにしてもよい。

【０１１０】〔第２実施形態〕次に本発明の第２実施形
態について説明する。なお、第２実施形態は第１実施形
態と同一構成であるので、各部分に同一の符号を付して
構成の説明を省略し、以下では第２実施形態の作用につ
いて、第１実施形態と異なる部分についてのみ説明す
る。

【０１１１】本第２実施形態では、抽出部５６₁ 〜５６
_n で実行される各抽出方式に対し、第１実施形態と同様
に重み係数が定められていると共に、各抽出方式の実行
の優先度が予め定められている。この優先度は、第１実
施形態で説明した重み係数の決定と同様にして各抽出方
式の顔領域抽出性能を評価し、顔領域抽出性能の高い抽
出方式の優先度が高くなるように定めている。従って、
顔領域抽出性能が同程度の抽出方式が複数存在していた
場合には、該複数の抽出方式に対し同じ優先度が付与さ
れている。

【０１１２】次に図６のフローチャートを参照し、第２
実施形態における焼付処理について説明する。ステップ
１００〜１０６では、第１実施形態と同様に、ネガフィ
ルム１２を搬送してネガフィルム１２に記録された画像
を露光位置に位置決めし、位置決めした画像をＣＣＤイ
メージセンサ３２によって測光し、測光によって得られ
た画像データをＲＡＭ４０Ｃ等に記憶する。次のステッ
プ１０９では顔領域判定処理を行う。この顔領域判定処
理について、図７のフローチャートを参照して説明す
る。

【０１１３】図７のステップ１４８では、各抽出方式の
顔領域抽出性能の評価、重み係数及び優先度の更新に用
いるためのデータの蓄積タイミング（請求項４の第１の
所定タイミング）が到来したか否か判定する。なお、こ
の判定は先に上記データの蓄積を行ってから、所定期間
が経過するか又はネガフィルム１２の処理本数が所定本
に達したか、又は印画紙２８に焼付けた画像の数が所定
数に達すると、蓄積タイミングが到来したと判断されて
肯定される。

【０１１４】データ蓄積タイミングが到来していない通
常時には、ステップ１４８の判定が否定され、ステップ
１７０へ移行する。ステップ１７０では、各抽出部に対
して各々付与されている優先度を取り込む。次のステッ
プ１７２では最も高い優先度が付与されている全ての抽
出部（該当する抽出部は、単一の場合も複数の場合も全
ての抽出部である場合も有り得る）に対し、画像全画面
分の画像データを出力し、抽出処理の実行を指示する。
これにより、最も高い優先度が付与された抽出部５６で
のみ、画像の全画面を処理対象範囲として抽出処理が行
われる。

【０１１５】次のステップ１７４では抽出処理の実行を
指示した抽出部で抽出処理を終了したか否か判定し、抽
出処理が終了する迄待機する。ステップ１７４の判定が
肯定されると、ステップ１７６で抽出処理を終了した抽
出部５６による抽出結果を表す情報を前記抽出部５６か
ら取込み、次のステップ１７８では、抽出処理を終了し
た抽出部５６で実行される抽出方式に対応して定められ
た重み係数の取込みを行う。ステップ１８０では、ステ
ップ１７６で取込んだ情報が表す顔候補領域及び非顔候
補領域を、ステップ１７８で取込んだ重み係数により重
み付けする。

【０１１６】ステップ１８２では抽出処理の実行を指示
した全ての抽出部５６で抽出処理を終了したか否か判定
し、判定が否定された場合はステップ１７４へ戻る。な
お、この判定は単一の抽出部５６に対してのみ抽出処理
の実行を指示していた場合には、無条件で肯定される。
一方、抽出処理を実行中の他の抽出部５６が存在してい
た場合には判定が否定されてステップ１７４に戻り、抽
出処理が終了するとステップ１７６〜１８０の処理が再
度行われる。

【０１１７】ステップ１８２の判定が肯定されるとステ
ップ１８４へ移行する。この時点では、一例として図８
（Ｂ）に示すように、図８（Ａ）に示す原画像から最も
高い優先度が付与された抽出部により顔候補領域が抽出
され、抽出された顔候補領域及び非顔候補領域が前記抽
出部における抽出方式に対応して定められた重み係数に
より各々重み付けされている。なお、図８は最も高い優
先度が付与されている抽出部の数が「１」であった場合
を示している。

【０１１８】ステップ１８４では、画像中の各領域を重
み付けした結果に基づいて顔領域を判定する。このステ
ップ１８４では、先に抽出処理を実行した抽出部の数が
「１」であれば、前記抽出部による抽出結果に基づいて
各領域に重み付けした結果に従って顔領域を判定する
が、先に複数の抽出部で抽出処理が行われていた場合に
は、各抽出部による抽出結果に応じて画像中の各部分の
総合的な重み係数を求め、総合的な重み係数が同一の領
域毎に画像を分割し、総合的な重み係数が所定値以上の
領域を顔領域として判定する。

【０１１９】次のステップ１８６では、先に抽出処理を
行った抽出部よりも低い優先度が付与されている抽出部
が有るか否か判定する。判定が肯定された場合には、先
に処理を行った抽出部の次に高い優先度が付与されてい
る抽出部を判定し、該当する全ての抽出部に対し、先の
ステップ１８４で判定した顔領域の画像データ（顔領域
の範囲内に存在する測定点のデータ）のみを出力し、抽
出処理の実行を指示する。これにより、抽出処理の実行
が指示された抽出部では、優先度の高い抽出方式による
抽出結果に基づいて判定された顔領域内（例えば図８
（Ｂ）にハッチングで示す範囲内）のみを処理対象とし
て抽出処理が行われ、画像全面を処理対象として抽出処
理を行う場合と比較して短時間で抽出処理が完了する。

【０１２０】この場合、優先度の低い抽出方式は、優先
度の高い抽出方式の補助として用いられ、例として図８
（Ｃ）に示すように、先に判定した顔領域よりも狭い範
囲が顔候補領域として抽出されることになる。

【０１２１】ステップ１８８の処理を行った後はステッ
プ１７４に戻り、前記と同様にしてステップ１７４〜１
８６の処理が行われる。そして、再びステップ１８６の
判定が肯定された場合には、ステップ１８８において、
更に優先度の低い抽出部に対し、更に絞り込まれた範囲
を処理対象範囲として抽出処理の実行が指示されること
になる。上記処理が繰り返されてステップ１８６の判定
が否定されると、例として図８（Ｄ）に示すような顔領
域が抽出され、顔領域判定処理を終了して図６のフロー
チャートのステップ１１０へ移行する。

【０１２２】前述のように、各抽出方式に対する優先度
は、顔領域抽出性能の高い抽出方式の優先度が高くなる
ように定めているので、優先度の高い抽出方式により実
際の顔領域を高い確率で適正に判定できると共に、優先
度の高い抽出方式で実際の顔領域を適正に抽出できなか
った場合にも、優先度の低い他の抽出方式による抽出結
果より実際の顔領域を適正に判定できる確率は高く、実
際の顔領域を高い確率で適正に判定することができる。

【０１２３】一方、ステップ１４８でデータ蓄積タイミ
ングが到来したと判断されて判定が肯定された場合に
は、ステップ１５０へ移行し、ステップ１５０〜１６２
において、第１実施形態で説明した顔領域判定処理（図
４参照）と同一の処理が行われる。この場合、全ての抽
出部において画像全面を処理対象として抽出処理が行わ
れ、各抽出部によって抽出された顔候補領域を表す情報
が記憶手段４０Ｅに記憶されると共に、各抽出部による
抽出処理により重み付けした結果に基づいて顔領域が判
定され、判定された顔領域を表す情報が記憶手段４０Ｅ
に記憶される。

【０１２４】図６においてステップ１１０以降の処理
は、第１実施形態で説明した図３の焼付処理と殆ど同じ
であるが、ステップ１１６では重み係数及び優先度の更
新タイミング（請求項４の第２の所定タイミング）が到
来したか否か判定している。そして、この判定が肯定さ
れた場合には、先に説明した顔領域判定処理においてス
テップ１５０〜１６２の処理が定期的に実行されること
により記憶手段４０Ｅに蓄積された情報に基づいて、ス
テップ１１８〜１２６で第１実施形態と同様に重み係数
の更新が行われる。

【０１２５】次のステップ１２７では、ステップ１２４
における各抽出方式に対する顔領域抽出性能の評価結果
に従って優先度の更新を行う。この優先度についても、
重み係数と同様に、顔領域抽出性能が高いと評価した抽
出方式に対しては高い優先度を付与し、顔領域抽出性能
が低いと評価した抽出方式に対しては低い優先度を付与
する。そして次のステップ１２８で、上記で更新した重
み係数及び優先度を記憶手段４０Ｅに記憶すると共に、
各抽出方式の顔領域抽出性能を評価するために記憶して
いた記憶手段４０Ｅに記憶していた情報を消去し、処理
を終了する。

【０１２６】上記では、各抽出方式による顔領域抽出性
能を定期的に評価して重み係数及び優先度を更新してい
るので、写真焼付装置１０によって処理される画像にお
ける各種画像内容の画像の割合が変化したり、前記割合
が他の国や地域と異なっていたとしても、顔候補領域と
して、多数画像に亘って高い確率で実際の顔領域に対し
一致度の高い領域を抽出できる抽出方式の重みが大きく
なるように重み係数が更新されると共に、前記抽出方式
に高い優先度が付与されるように優先度が更新され、図
６のステップ１０９の顔領域判定処理において、各種画
像内容の画像の割合に拘らず、高い確度で画像中の人物
の顔に相当する領域が抽出されると共に、第１実施形態
における顔領域判定処理と比較して、より短時間で顔領
域を判定することができる。そして、判定した顔領域の
色又は濃度を重視して露光量を演算しているので、画像
中の人物の顔に相当する部分が適正に焼付けされる露光
量を得ることができる。

【０１２７】なお、重み係数と優先度を併用していた
が、優先度のみを用い、各抽出方式を優先度に従って逐
次実行するようにしてもよい。

【０１２８】また、第１実施形態及び第２実施形態では
重み係数、優先度を定期的に更新していたが、これに限
定されるものではなく、重み係数、優先度の最適値を実
験等によって定めて写真焼付装置１０に記憶しておき、
これを更新することなく固定的に用いるようにしてもよ
い。

【０１２９】〔第３実施形態〕次に本発明の第３実施形
態について説明する。なお、本第３実施形態は第１実施
形態及び第２実施形態と同一の構成であるので、各部分
に同一の符号を付して構成の説明を省略し、以下では第
３実施形態の作用について説明する。

【０１３０】本第３実施形態では、抽出部５６₁ 〜５６
_n で実行される各抽出方式に対し、第２実施形態と同様
に、重み係数及び優先度が定められていると共に、各抽
出方式の実行の優先度が予め定められている。

【０１３１】また、本第３実施形態では露光量Ｅを、第
１実施形態で説明した（１）式と同様の次の（２）式に
従って演算しているが、（２）式における補正量Ｅ１
を、次の（３）式によって求めている。

【０１３２】 ｌogＥ＝Ｅ０＋Ｅ１ …（２） 但し、Ｅ０：基本露光量 ((1)式右辺の補正量Ｋ₁ 、Ｋ
₂ を除いた項に相当） Ｅ１：露光補正量 ((1)式右辺の補正量Ｋ₁ 、Ｋ₂ に相
当） Ｅ１＝Ａ１・ｘ１＋Ａ２・ｘ２＋・・・＋Ａｍ・ｘｍ＋ｂ …（３） 但し、ｘ１〜ｘｍ ：処理対象の画像から求めたｍ種
類の画像特徴量 Ａ１〜Ａｍ，ｂ：係数 上記の（３）式の補正量演算式における係数Ａ１〜Ａ
ｍ，ｂは、以下のようにして実験的に予め求められてい
る。すなわち、焼付けを行う画像の撮影シーンを大雑把
に複数種類の撮影シーンに分類する所定の画像特徴量
（例えば背景に相当する部分の濃度）を定め、各種撮影
シーン毎に補正量Ｅ１導出用のＭ個のサンプル画像群
（例えば背景が明るいシーンを撮影した画像群、及び背
景が暗いシーンを撮影した画像群）を各々用意する。な
お各種撮影シーン毎のサンプル画像は、その統計的性質
が、焼付けする画像のうち対応する撮影シーンに分類さ
れる各画像群の統計的性質と類似するように、各種撮影
シーン毎のサンプル画像群の内容及びサンプル画像の数
が決定される。

【０１３３】次に、用意したサンプル画像の各々につい
て、理想的な露光補正量Ｚを実験により求めると共に、
予め定めたｍ種類の画像特徴量を求める。なおｍ種類の
画像特徴量としては、サンプル画像中の顔領域及びその
他の領域、例えば非背景部に相当する領域（顔領域を含
んでいても含んでいなくてもよい）や背景部に相当する
領域の画像特徴量を用いることができ、具体的には平均
濃度、濃度の最大値、最小値、中間値、濃度ヒストグラ
ムのピークにおける濃度値、濃度の最大値又は最小値か
らの累積頻度が所定値のときの濃度値、濃度ヒストグラ
ムにおいて特定の濃度範囲における頻度や、その他公知
の画像特徴量を用いることができる。

【０１３４】そして、各種撮影シーン毎（各サンプル画
像群毎）に、同一のサンプル画像群に属する各サンプル
画像の理想的な露光補正量Ｚを目的変数、前記各サンプ
ル画像のｍ種類の画像特徴量を説明変数として、重回帰
演算により補正量演算式における係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを
決定する。上記のようにして決定した補正量演算式の係
数Ａ１〜Ａｍ，ｂを用い、焼付けすべき画像のｍ種類の
画像特徴量を補正量演算式に代入して露光補正量Ｅ１を
求めれば、理想的な露光補正量Ｚとの残差が統計的に最
小となる露光補正量Ｅ１が得られることになる。本第３
実施形態では、上記のようにして各種撮影シーン毎に決
定した係数Ａ１〜Ａｍ，ｂが、記憶手段４０Ｅに予め記
憶されている。

【０１３５】次に図９のフローチャートを参照し、本第
３実施形態における焼付処理について説明する。ステッ
プ２００〜２０８では、第２実施形態で説明した図６の
フローチャートのステップ１００〜１０９と同様に、ネ
ガフィルム１２を搬送してネガフィルム１２に記録され
た画像を露光位置に位置決めし、位置決めした画像をＣ
ＣＤイメージセンサ３２によって測光し、測光によって
得られた画像データをＲＡＭ４０Ｃ等に記憶し、ステッ
プ２０８で顔領域判定処理（図７参照）を行う。

【０１３６】次のステップ２１０では、ステップ２０８
における顔領域判定処理の処理結果と、記憶した画像デ
ータとに基づいて、焼付けすべき画像についてのｍ種類
の画像特徴量を演算する。ステップ２１２では、上記で
演算した複数種類の画像特徴量のうち、焼付けする画像
の撮影シーンを大雑把に分類するための予め定めた所定
の画像特徴量（例えば背景に相当する部分の濃度）に基
づき、焼付けすべき画像の撮影シーンを分類する。

【０１３７】ステップ２１４では、露光量の再補正有
（決定した露光量がオペレータにより更に補正される）
と推定される画像用の補正量演算式が導出されているか
否か判定する。この再補正有と推定される画像用の補正
量演算式については後述するが、写真焼付装置１０の初
期状態（出荷状態）では再補正有の画像用の補正量演算
式は導出されていないので、この場合は前記判定は否定
され、ステップ２１８へ移行する。ステップ２１８で
は、先に分類した焼付すべき画像の撮影シーンに対応す
る補正量演算式の係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを取り込み、ステ
ップ２２２へ移行する。

【０１３８】ステップ２２２では、先に演算した焼付す
べき画像のｍ種類の画像特徴量を、先に取り込んだ係数
Ａ１〜Ａｍ，ｂによって定まる補正量演算式に代入し、
露光補正量Ｅ１を演算する。これにより、顔領域判定処
理によって判定された顔領域以外の領域における画像特
徴量も考慮された露光補正量Ｅ１が得られると共に、各
種撮影シーン毎に補正量演算式（の係数）を求めている
ので、各種撮影シーン毎に露光量を精度良く補正できる
露光補正量Ｅ１を得ることができる。

【０１３９】ステップ２２４では、焼付すべき画像の平
均濃度Ｄ等をに基づいて基本露光量Ｅ０を演算し、演算
した基本露光量Ｅ０と先に演算した露光補正量Ｅ１を
（２）式の露光量演算式に代入することにより、焼付す
べき画像の露光量Ｅを演算する。ステップ２２６では先
に演算した露光量Ｅで印画紙２８に画像を焼付け、現像
等の処理を行って得られるプリント画像を推定し、推定
したプリント画像を表すシミュレーション画像を求め、
ディスプレイ４２に表示する。

【０１４０】ここで、オペレータはディスプレイ４２に
表示されたシミュレーション画像を参照し、シミュレー
ション画像の各部の濃度、色等が適正か否か判断する画
像の検定を行う。そしてオペレータは、シミュレーショ
ン画像が適正であると判断した場合には、検定結果が
「合格」であることを表す情報をキーボード４４等を介
して入力する。前述したように、本第３実施形態では画
像を撮影シーン毎に分類し、撮影シーン毎に予め求めた
補正量演算式に係数を用いて露光補正量Ｅ１を演算し、
露光量Ｅを演算しているので、高い確率で検定結果「合
格」となる。

【０１４１】次のステップ２２８ではオペレータによる
シミュレーション画像に対する検定結果を判定してお
り、「合格」を表す情報が入力されるとステップ２２８
からステップ２３０へ移行し、ステップ２２２で演算し
た露光補正量Ｅ１、ステップ２１０で演算したｍ種類の
画像特徴量を、再補正無しの画像（決定した露光量がオ
ペレータによって補正されなかった画像）のデータとし
て、ステップ２１２で分類した撮影シーンと対応させて
記憶手段４０Ｅに記憶する。

【０１４２】一方、ディスプレイ４２に表示されたシミ
ュレーション画像に対しオペレータが適正でないと判断
した場合、オペレータは、先のステップ２２４で演算さ
れた適正なプリント画像が得られるように現在設定され
ている露光量を更に補正するための補正量を表す情報を
キーボード４４等を介して入力する。これにより、ステ
ップ２２８からステップ２３２へ移行し、現在設定され
ている露光量Ｅを入力された補正量により更に補正し、
次のステップ２３４では補正した露光量Ｅに基づき、先
のステップ２２６と同様にしてシミュレーション画像を
求め、ディスプレイ４２に再表示する。そしてステップ
２３６でオペレータによる再表示したシミュレーション
画像に対する検定結果を判定する。

【０１４３】オペレータにより再び補正量が入力された
場合にはステップ２３２へ戻り、ステップ２３２〜２３
６を繰り返す。また、オペレータにより「合格」を表す
情報が入力されるとステップ２３８へ移行し、ステップ
２２２で演算した露光補正量Ｅ１にオペレータにより入
力された補正量を加えた露光補正量Ｅ１、及びステップ
２１０で演算したｍ種類の画像特徴量を、再補正有りの
画像のデータとして、ステップ２１２で分類した撮影シ
ーンと対応させて記憶手段４０Ｅに記憶する。

【０１４４】次のステップ２４０では露光量Ｅ（オペレ
ータによって補正量が入力された場合は、入力された補
正量を加えた露光量Ｅ）をドライバ４６に出力すると共
に、露光量Ｅによって定まる所定時間だけブラックシャ
ッタ２６を開放する。これにより、露光位置に位置決め
された画像が露光量Ｅで印画紙２８に焼付けされる。ス
テップ２４２では、ネガフィルム１２に記録されている
全ての画像の焼付けを行ったか否か判定する。判定が否
定された場合にはステップ２００へ戻り、上記処理を繰
り返す。ステップ２４２が肯定されるとステップ２４４
へ移行する。

【０１４５】ステップ２４４では重み係数及び優先度の
更新タイミングが到来したか否か判定する。判定が否定
された場合にはステップ２４８へ移行するが、判定が肯
定された場合には、ステップ２４６へ移行し、図６のフ
ローチャートのステップ１１８〜ステップ１２８と同様
にして重み係数及び優先度の更新処理を行った後にステ
ップ２４８へ移行する。

【０１４６】ステップ２４８では補正量演算式更新タイ
ミング（請求項８、９における所定のタイミング）が到
来したか否か判定する。この判定は、所定期間が経過す
る毎、或いは記憶手段４０Ｅに一定数のデータが記憶さ
れる毎に肯定される。前記判定が否定された場合には焼
付処理を終了するが、前記判定が肯定された場合には、
ステップ２５０で補正量演算式更新処理を行う。この補
正量演算式更新処理について、図１０のフローチャート
を参照して説明する。

【０１４７】ステップ３００では、記憶手段４０Ｅに記
憶されているデータに基づいて、再補正有りの画像と再
補正無しの画像との画像特徴量の統計的性質の差異をチ
ェックする。このチェックは、例えば多数の画像につい
て各々演算し記憶手段４０Ｅに記憶しているｍ種類の画
像特徴量について、再補正有りの画像群と、再補正無し
の画像群と、で分けて平均μ及び分散σを求め、ｍ種類
の画像特徴量のうちの何れかのうち下記の（４）式を満
足している画像特徴量が有るか否かを判断することによ
り行うことができる。

【０１４８】 μ０＞μ１の場合：（μ１＋ｋ１・σ１）＜（μ０−ｋ０・σ０） μ０＜μ１の場合：（μ１−ｋ１・σ１）＞（μ０＋ｋ０・σ０） …（４） 但し、μ０：再補正無しの画像の所定の画像特徴量の平
均値 σ０：再補正無しの画像の所定の画像特徴量の分散 μ１：再補正有りの画像の所定の画像特徴量の平均値 σ１：再補正有りの画像の所定の画像特徴量の分散 なおｋ０及びｋ１は定数であり、実験等により定めるこ
とができる。

【０１４９】次のステップ３０２では、ステップ３００
の処理の結果に基づいて、決定した露光量が更に補正さ
れる画像と、決定した露光量が補正されない画像と、を
判別可能か否か、すなわち再補正有りの画像と再補正無
しの画像とで統計的性質の差異が生じている画像特徴量
が有ったか否か判定する。これは、ｍ種類の画像特徴量
のうち（４）式を満足する画像特徴量が有ったか否かに
基づいて判断することができる。

【０１５０】上記判定が否定された場合にはステップ３
０４へ移行し、再補正有りの画像のデータ及び再補正無
しの画像のデータを含む全ての画像のデータのうち、特
定の撮影シーンに分類した画像のデータ（ｍ種類の画像
特徴量、露光補正量Ｅ１）を全て取り込む。次のステッ
プ３０６では、取り込んだデータの露光補正量Ｅ１を目
的変数、ｍ種類の画像特徴量を説明変数として、前記特
定の撮影シーンに分類される画像用の補正量演算式
((３）式）の係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを重回帰演算により導
出し、導出した係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを前記特定の撮影シ
ーンと対応させて記憶手段４０Ｅに記憶する。

【０１５１】次のステップ３０８では、予め定めた撮影
シーンの全種類について上記処理を行ったか否か判定す
る。判定が否定された場合には、ステップ３０４へ戻っ
てステップ３０４、３０６の処理を繰り返し行い、予め
定めた各種撮影シーン用の補正量演算式の係数Ａ１〜Ａ
ｍ，ｂを各々導出し、記憶手段４０Ｅに記憶する。そし
て、予め定めた全ての撮影シーンについて上記処理を行
うとステップ３０８の判定が肯定され、処理に用いてデ
ータを消去して補正量演算式更新処理を終了する。

【０１５２】一方、先のステップ３０２の判定が肯定さ
れた場合にはステップ３１０へ移行し、再補正有りと推
定される画像（決定した露光量がオペレータにより更に
補正されると推定される画像）と、再補正無しと推定さ
れる画像（決定した露光量がオペレータにより補正され
ないと推定される画像）と、を画像特徴量から判別する
ためのしきい値ｔｈを演算する。このしきい値ｔｈは、
例として先の（４）式を満足した画像特徴量について、
次の（５）式又は（６）式に従って求めることができ
る。

【０１５３】 μ０＞μ１かつ（μ１＋ｋ１・σ１）＜（μ０−ｋ０・σ０）の場合 ｔｈ＝μ１＋ｋ２・σ１ …（５） μ０＜μ１かつ（μ１−ｋ１・σ１）＞（μ０＋ｋ０・σ０）の場合 ｔｈ＝μ１−ｋ２・σ１ …（６） ステップ３１２では、再補正有りの画像のデータのみを
取込み、取り込んだデータに基づいて、先のステップ３
０６と同様にして再補正有りと推定される画像用の補正
量演算式の係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを重回帰演算により導出
し、導出した係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを記憶手段４０Ｅに記
憶する。ステップ３１４では、記憶手段４０Ｅに記憶さ
れている再補正無しの画像のデータのうち、特定の撮影
シーンに分類した画像のデータを全て取り込み、次のス
テップ３１６では、取り込んだデータに基づいて、先の
ステップ３０６と同様にして再補正無しと推定されかつ
前記特定の撮影シーンに分類される画像用の補正量演算
式の係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを導出し、導出した係数Ａ１〜
Ａｍ，ｂを前記特定の撮影シーンと対応させて記憶手段
４０Ｅに記憶する。

【０１５４】次のステップ３１８では、予め定めた撮影
シーンの全種類について上記処理を行ったか否か判定す
る。判定が否定された場合には、ステップ３１４へ戻っ
てステップ３１４、３１６の処理を繰り返し行い、予め
定めた各種撮影シーン用の補正量演算式の係数Ａ１〜Ａ
ｍ，ｂを各々導出し、記憶手段４０Ｅに記憶する。そし
て、予め定めた全ての撮影シーンについて上記処理を行
うとステップ３１８の判定が肯定され、処理に用いたデ
ータを消去して補正量演算式更新処理を終了する。

【０１５５】上記のようにして再補正有りの画像用の補
正量演算式の係数Ａ１〜Ａｍ，ｂが導出されると、焼付
けすべき画像を印画紙２８に焼付ける際に実行される焼
付処理（図９参照）におけるステップ２１４の判定が肯
定され、ステップ２１６へ移行する。ステップ２１６で
は、焼付けする画像の所定の画像特徴量（先の補正量演
算式更新処理において（４）式を満足した画像特徴量）
をしきい値ｔｈと比較し、焼付けする画像は再補正有
（決定した露光量がオペレータにより更に補正される）
と推定されるか否か判定する。

【０１５６】判定が否定された場合にはステップ２１８
へ移行するが、判定が肯定された場合にはステップ２２
０へ移行し、再補正有りと推定される画像用の補正量演
算式の係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを取り込む。これにより、ス
テップ２２２では、取り込んだ再補正有りと推定される
画像用の補正量演算式の係数Ａ１〜Ａｍ，ｂを用いて露
光補正量Ｅ１が演算されることになる。

【０１５７】ところで、肌色をどの程度の濃度に仕上げ
ることが最適かは、人種構成が異なるため国や地域毎に
異なる。また、同一地域であっても、例えば夏には顔が
日焼けした人物を撮影した画像が多くなる等のように、
焼付けすべき画像における各種画像の割合は季節により
変化する。また、人物を撮影した画像に限らず、風景を
撮影した画像についても、適正な露光量は地域性や季節
性により変動する（例えば熱帯地方とその他地域での日
差しの表現の違い、夏と冬の日差しの表現の違い等）。

【０１５８】これに対し上記では、オペレータによって
入力された補正量も用いて補正量演算式における係数を
定期的に更新しているので、上述した地域性や季節性に
依存する適正な露光量の変動に応じてオペレータが露光
量に対する補正量を入力すると、該補正量が補正量演算
の係数に反映され、地域性や季節性に応じて適正に露光
量を補正できる露光補正量Ｅ１が求められることにな
る。また、上記では補正量演算式（の係数）を撮影シー
ン毎に求めているので、撮影シーン毎に露光量を精度良
く補正できる露光補正量Ｅ１を得ることができる。従っ
て、画像の主要部に相当する領域を適正に焼付けできる
露光量を高い確率で得ることができる。

【０１５９】また上記では、演算した露光量がオペレー
タによって更に補正されると推定される画像と、補正さ
れないと推定される画像を判別できるか否か判定し、判
別できると判定した場合には、演算した露光量がオペレ
ータによって更に補正された（再補正された）画像のデ
ータのみを用いて、再補正されると推定される画像用の
補正量演算式（の係数）を求めているので、オペレータ
によって再補正される画像の割合がかなり低い場合に
も、再補正されると推定される画像に対し、露光量をよ
り精度良く補正できる露光補正量Ｅ１を得ることがで
き、演算した露光量がオペレータによって更に補正され
る確率を更に低減することができる。

【０１６０】なお、第３実施形態では、１種類の画像特
徴量から、再補正有と推定される画像と再補正無しと推
定される画像とを判別するようにしていたが、複数種類
の画像特徴量について、再補正有の画像と再補正無しの
画像とで統計的性質の差異が認められた場合には、前記
複数種類の画像特徴量の各々についてしきい値ｔｈを求
め、前記複数種類の画像特徴量の組み合わせに基づい
て、再補正有と推定される画像と再補正無しと推定され
る画像とを判別するようにしてもよい。

【０１６１】また、第３実施形態では、再補正有りの画
像用として単一の補正量演算式（の係数）を求めていた
が、これに限定されるものではなく、再補正有りの画像
用として、各種撮影シーン毎に補正量演算式を求めるよ
うにしてもよい。

【０１６２】更に、第３実施形態では、各種撮影シーン
毎の補正量演算式の更新と、再補正有りの画像と再補正
無しの画像の判別が可能か否かの判定と、を同一のタイ
ミングで行うようにしていたが、これに限定されるもの
ではなく、別々のタイミングで行うようにしてもよい。
例えば、再補正有りの画像と再補正無しの画像の判別が
可能か否かの判定については、例えば記憶している画像
のデータに占める、決定した露光量が更に補正された画
像のデータの割合が所定値以上となった場合に行うよう
にしてもよい。

【０１６３】また、上記では写真フィルムとしてのネガ
フィルム１２に記録された画像から主要部に相当する領
域を抽出し、前記画像を複写材料としての印画紙２８へ
焼付ける際の露光量を決定するようにしていたが、これ
に限定されるものではなく、画像の記録媒体としてはリ
バーサルフィルム等の他の写真フィルムや紙等の各種の
記録媒体を適用でき、また電子写真式方式等により複写
材料としての紙等に画像を複写する際の複写条件の決定
に本発明を適用することも可能である。

【０１６４】更に、上記では写真フィルムに記録された
画像から、主要部としての人物の顔に相当する領域を判
定する場合を説明したが、これに限定されるものではな
く、一例として、部品や製品等の大量生産において、生
産された部品や製品等が順に搬送されている状況を撮像
すると共に、前記搬送されている状況を表す画像を撮像
信号から所定のタイミングで抽出し、抽出した画像か
ら、主要部としての前記部品や製品等に相当する領域を
判定することも可能である。この場合、判定した抽出対
象図形が存在する領域は、例えば生産した部品や製品等
を自動的に検査するために用いることができる。

【０１６５】

【発明の効果】以上説明したように請求項１記載の発明
は、原画像中の主要部に相当する領域を高い確率で適正
に判定することができる、という優れた効果を有する。

【０１６６】請求項２記載の発明は、上記効果に加え、
主要部を抽出すべき原画像における各種の画像内容の画
像の割合の変化等に拘わらず、原画像中の主要部に相当
する領域を高い確率で適正に判定することができる、と
いう優れた効果を有する。

【０１６７】請求項３記載の発明は、原画像中の主要部
に相当する領域を高い確率で適正に判定することができ
る、という優れた効果を有する。

【０１６８】請求項４記載の発明は、上記効果に加え、
主要部を抽出すべき原画像における各種の画像内容の画
像の割合の変化等に拘わらず、原画像中の主要部に相当
する領域を高い確率で適正に判定することができる、と
いう優れた効果を有する。

【０１６９】請求項６記載の発明は、原画像中の主要部
に相当する領域を適正に複写できる複写条件を高い得率
で得ることができる、という優れた効果を有する。

【０１７０】請求項７記載の発明は、上記効果に加え、
複写すべき原画像における各種の画像内容の画像の割合
が変化した等の場合にも、決定した複写条件が更に補正
される確率を低くすることができる、という効果を有す
る。

【０１７１】請求項８記載の発明は、上記効果に加え、
複写条件をより精度良く補正できる補正量を得ることが
でき、適正な複写条件が得られる得率を更に向上させる
ことができる、という効果を有する。

【０１７２】請求項９記載の発明は、上記効果に加え、
決定した複写条件が更に補正される確率を非常に低くす
ることができる、という効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施形態に係る写真焼付装置の概略構成を示
すブロック図である。

【図２】写真焼付装置の制御部の構成を概念的に示すブ
ロック図である。

【図３】第１実施形態に係る写真焼付処理を示すフロー
チャートである。

【図４】第１実施形態に係る顔領域判定処理を示すフロ
ーチャートである。

【図５】第１実施形態に係る顔領域判定処理において、
（Ａ）は原画像の一例、（Ｂ）は各抽出部による顔候補
領域の抽出結果の一例、（Ｃ）は顔領域判定結果の一例
を各々示すイメージである。

【図６】第２実施形態に係る写真焼付処理を示すフロー
チャートである。

【図７】第２実施形態に係る顔領域判定処理を示すフロ
ーチャートである。

【図８】第２実施形態に係る顔領域判定処理において、
（Ａ）は原画像の一例、（Ｂ）は優先度の高い抽出部に
よる顔候補領域の抽出結果の一例、（Ｃ）は優先度の低
い抽出部による顔候補領域の抽出結果の一例、（Ｄ）は
顔領域の領域の判定結果の一例を各々示すイメージ図で
ある。

【図９】第３実施形態に係る写真焼付処理を示すフロー
チャートである。

【図１０】第３実施形態に係る補正量演算式更新処理を
示すフローチャートである。

【符号の説明】

１０ 写真焼付装置 １２ ネガフィルム １８ 色補正フィルタ ２８ 印画紙 ３２ ＣＣＤイメージセンサ ４０ 制御部 ４４ キーボード

Claims (9)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原画像から主要部に相当すると推定され
   る領域を抽出する互いに異なる複数の抽出方式により、
   同一の原画像から主要部に相当すると推定される領域を
   各々抽出し、前記各抽出方式により同一の原画像から各
   々抽出した主要部に相当すると推定される領域と、前記
   同一の原画像中の主要部に相当する領域又は前記各抽出
   方式により各々抽出した主要部に相当すると推定される
   領域に基づいて判定した前記同一の原画像中の主要部に
   相当する領域である確度の高い領域と、を比較すること
   を複数の原画像に対して各々行って前記各抽出方式を評
   価し、 評価結果に応じて前記各抽出方式に対する重みを各々定
   めておき、 主要部を抽出すべき原画像から前記各抽出方式により主
   要部に相当すると推定される領域を各々抽出し、 前記抽出した領域を各抽出方式毎に定めた重みにより各
   々重み付けし、 重み付けした結果に基づいて前記原画像中の主要部に相
   当する領域である確度の高い領域を判定する画像の主要
   部判定方法。
2. 【請求項２】 原画像中の主要部に相当する領域である
   確度の高い領域を判定した際に、前記各抽出方式によっ
   て抽出した領域に関連する情報及び前記判定した領域に
   関連する情報を記憶し、 所定のタイミングで、前記記憶した情報に基づいて各抽
   出方式を再評価し、各抽出方式に対する重みを修正する
   ことを特徴とする請求項１記載の画像の主要部判定方
   法。
3. 【請求項３】 原画像から主要部に相当すると推定され
   る領域を抽出する互いに異なる複数の抽出方式により、
   同一の原画像から主要部に相当すると推定される領域を
   各々抽出し、前記各抽出方式により同一の原画像から各
   々抽出した主要部に相当すると推定される領域と、前記
   同一の原画像中の主要部に相当する領域又は前記各抽出
   方式により各々抽出した主要部に相当すると推定される
   領域に基づいて判定した前記同一の原画像中の主要部に
   相当する領域である確度の高い領域と、を比較すること
   を複数の原画像に対して各々行って前記各抽出方式を評
   価し、 評価結果に応じて前記各抽出方式に対する優先度を各々
   定めておき、 主要部を抽出すべき原画像から、優先度の高い抽出方式
   により主要部に相当すると推定される領域を抽出し、 前記優先度の高い抽出方式による抽出結果に基づいて、
   前記原画像中の主要部に相当する領域である確度の高い
   領域を判定し、 前記判定した領域から、優先度の低い抽出方式により主
   要部に相当すると推定される領域を更に抽出し、 前記優先度の低い抽出方式による抽出結果に基づいて、
   前記原画像中の主要部に相当する領域である確度の高い
   領域を再度判定する画像の主要部判定方法。
4. 【請求項４】 第１の所定のタイミングで、原画像から
   前記各抽出方式により主要部に相当すると推定される領
   域を各々抽出し、抽出結果に基づいて原画像中の主要部
   に相当する領域である確度の高い領域を判定すると共
   に、各抽出方式によって抽出した領域に関連する情報及
   び前記判定した領域に関連する情報を記憶し、 第２の所定のタイミングで、前記記憶した情報に基づい
   て各抽出方式を再評価し、各抽出方式に対する優先度を
   修正することを特徴とする請求項３記載の画像の主要部
   判定方法。
5. 【請求項５】 前記抽出方式は、原画像中の特定の色の
   領域を主要部に相当すると推定される領域として抽出す
   る抽出方式、主要部に特有の形状パターンを検出して主
   要部に相当すると推定される領域を抽出する抽出方式、
   背景に相当すると推定される領域を除去して主要部に相
   当すると推定される領域を抽出する抽出方式の少なくと
   も何れかを含むことを特徴とする請求項１乃至請求項４
   の何れか１項記載の画像の主要部判定方法。
6. 【請求項６】 複写材料に複写すべき原画像に対し、請
   求項１乃至請求項５の何れか１項記載の主要部判定方法
   によって主要部に相当する領域である確度の高い領域を
   判定し、 前記判定した主要部に相当する領域である確度の高い領
   域が適正に複写されるように前記原画像の複写条件を決
   定することを特徴とする複写条件決定方法。
7. 【請求項７】 複数の原画像について、原画像中の主要
   部に相当する領域又は主要部に相当する領域である確度
   の高い領域における画像特徴量を含む複数種の画像特徴
   量を求め、求めた複数種の画像特徴量及び前記複数の原
   画像の各々の複写条件に対する補正量に基づいて、前記
   複数種の画像特徴量と前記補正量との関係を求めてお
   き、 複写材料に複写すべき原画像に対し、請求項１乃至請求
   項５の何れか１項記載の主要部判定方法によって主要部
   に相当する領域である確度の高い領域を判定した後に、 前記判定した主要部に相当する領域である確度の高い領
   域における画像特徴量を含む、前記原画像の前記複数種
   の画像特徴量を求め、 求めた複数種の画像特徴量と前記関係とに基づいて前記
   補正量を演算し、該補正量を用いて前記原画像の複写条
   件を決定すると共に、 前記求めた原画像の複数種の画像特徴量を表す情報、及
   び、画像を検定し必要に応じて補正量を入力する検定工
   程を経て最終的に用いた複写条件の補正量を表す情報を
   記憶し、 所定のタイミングで、複数の原画像について記憶した複
   数種の画像特徴量を表す情報及び複写条件の補正量を表
   す情報に基づいて前記関係を更新することを特徴とする
   請求項６記載の複写条件決定方法。
8. 【請求項８】 原画像を所定の画像特徴量に基づいて複
   数の群に分類し、前記複数種の画像特徴量と複写条件に
   対する補正量との関係を各群毎に各々求めておき、 複写すべき原画像が前記各群の何れに属するかを前記原
   画像の前記所定の画像特徴量に基づいて判断し、判断し
   た群に対応する前記関係を用いて複写条件の補正量を演
   算すると共に、前記原画像の複数種の画像特徴量を表す
   情報及び前記検定工程を経て最終的に用いた複写条件の
   補正量を表す情報を各群毎に分けて記憶し、 所定のタイミングで前記関係を各群毎に更新することを
   特徴とする請求項７記載の複写条件決定方法。
9. 【請求項９】 複写条件を決定した原画像の複数種の画
   像特徴量を表す情報及び前記検定工程を経て最終的に用
   いた複写条件の補正量を表す情報を、決定した複写条件
   が更に補正された群と決定した複写条件が補正されなか
   った群とに分けて記憶し、 所定のタイミングで、記憶している情報に基づいて、決
   定した複写条件が更に補正される原画像と決定した複写
   条件が補正されない原画像とを前記複数種の画像特徴量
   の少なくとも１つに基づいて予め判別できるか否か判断
   し、 予め判別できると判断した場合には、記憶している情報
   に基づいて、決定した複写条件が更に補正された原画像
   についての複数種類の画像特徴量と複写条件の補正量と
   の関係を求めておき、複写条件の決定に際し、複写材料
   に複写すべき原画像が、決定した複写条件が更に補正さ
   れる原画像か否かを、前記原画像の複数種の画像特徴量
   の少なくとも１つに基づいて判断し、決定した複写条件
   が更に補正されると判断した場合には、前記決定した複
   写条件が補正された原画像について求めた前記関係を用
   いて複写条件の補正量を求め、複写条件を決定すること
   を特徴とする請求項７記載の複写条件決定方法。