JP3877385B2 - 画像処理パラメータ決定装置およびその方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する画像処理パラメータ決定装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置では、ノイズ除去、色変換、階調変換、サイズ変換、画像の鮮鋭化等の各種の画像処理を原画の画像に対して施すことにより、高品質の画像を得ている。これら各種の画像処理の内容は、固定的なものではなく、原画によっても、あるいはどの様な出力画像としたいかという要望によっても異なってくる。画像処理の内容を定めるこれら条件は画像処理パラメータの形で画像処理装置に設定されており、画像処理パラメータを最適に調整することにより高品質な画像出力が可能となる。
【０００３】
従来、この種の画像変換装置においては、出力画像の品質の向上を目的として、次のような装置が提案されていた。この装置は、所定のパラメータ変換規則から求めた画像処理パラメータを画像変換装置に設定して画像変換を行ない、その結果得られた記録用画像によってオペレータに画像の評価を促し、オペレータからのその評価に基づく修正画像処理パラメータの入力があると、その修正画像処理パラメータとなるように上記パラメータ変換規則を修正するものである（特開平４−１４４３６１号公報）。この構成によれば、一度求めた画像処理パラメータに対してユーザからの入力に基づく補正を行なうことができ、ユーザの好みを細かく反映した高品質の画像を得ることが可能である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の装置は、修正された画像処理パラメータの値を直接入力する構成であることから、オペレータに対して画像処理の熟練者としての能力を課すものであった。というのは、記録用画像から必要と感じる画質の調整量と実際に必要な修正画像処理パラメータの値との相関は、例えば原画の被写体の種類（人物、静物、風景等の区別）等によって微妙な違いがあり、こうした違いを見分けるにはある程度の熟練を必要とするからである。
【０００５】
この発明の画像処理パラメータの決定装置およびその方法は、画像処理に習熟していないオペレータでも高品質な画像を得ることができるようにすることを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
前述した課題の少なくとも一部を解決するための手段として、以下に示す構成をとった。
【０００７】
本発明の画像処理パラメータ決定装置は、
原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する装置であって、
前記原画の画像データを分析することによって、前記原画の画像についての各種情報を生成する画像情報生成手段と、
前記原画の画像を記録する際に参照すべき条件を表現したキーワードを得る第１入力手段と、
前記画像情報生成手段により生成された各種情報と前記第１入力手段により得られたキーワードとに基づいて、前記画像処理パラメータを推論する推論手段と、
前記推論手段により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する設定手段と、
該設定手段による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する表示制御手段と、
前記表示手段から前記記録用画像データを見た操作者による操作を受けて前記推論手段により求められた画像処理パラメータの増減の程度を指示する操作スイッチの操作量を得る第２入力手段と、
前記第２入力手段により得られた操作量と前記第１入力手段により得られたキーワードとを受けて、前記推論手段により求められた画像処理パラメータの補正量を推論する補正量推論手段と、
該補正量推論手段により求められた補正量に基づき、前記推論手段により求められた画像処理パラメータを補正して、前記画像変換装置に設定される画像処理パラメータを定める補正手段と を備えることを、その要旨としている。
【０００８】
上記画像処理パラメータ決定装置（以下、基本構成の画像処理パラメータ装置とも呼ぶ）によれば、原画の画像についての各種情報とキーワードとから、推論手段により画像処理パラメータが推論される。さらに、その求められた画像処理パラメータの増減が操作スイッチから指示されると、その操作スイッチの操作量と上記キーワードとから、補正量推論手段により上記画像処理パラメータの補正量が推論される。この補正量は、操作スイッチの操作量に加えて上記キーワードも反映するものであり、画像処理パラメータは、この補正量に基づき、補正手段により補正される。
【０００９】
したがって、オペレータにとっては操作スイッチによって画像処理パラメータの増減を指示するだけで、原画の画像についてのキーワードを反映した画像処理パラメータを決定することができる。この結果、画像処理に習熟していないオペレータでも最適な画像処理パラメータを決定することができる。
【００１１】
また、操作者は、表示手段に表示された記録用画像データを見ることにより、その記録用画像データの画像処理パラメータの強弱を知ることができることから、この強弱に応じて操作スイッチを操作すればすむ。
【００１２】
上記構成の画像処理パラメータ決定装置において、前記補正手段により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する第２設定手段と、該第２設定手段による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する第２表示制御手段と、外部からの操作指令を得る指令入力手段と、該指令入力手段により得られた操作指令に応じて前記表示制御手段と第２表示制御手段とを切り替えて実行する切替制御手段とを備える構成とすることもできる。
【００１３】
この構成によれば、外部から操作指令を送るだけで、画像処理パラメータを補正後の画像と補正前の画像とを表示手段に切り替えて表示することができる。このため、オペレータにとって変換前後の画像の比較が容易となり、変換後の画像の評価を正確に行なうことができる。
【００１４】
また、基本構成の画像処理パラメータ決定装置において、前記キーワード単位で前記補正の実行回数を管理するとともに、前記補正量推論手段により求められた補正量に対して前記補正の実行回数の重みを与え、新たに求められた前記補正量に対して値１の重みを与える重み付き平均の演算を行ない、その演算結果を前記補正手段に送る重み付き平均演算手段を備える構成とすることもできる。
【００１５】
この構成によれば、キーワード毎に区別して過去の補正量の平均を求めることができる。この平均値は操作回数が多くなるにつれ収束し、これによりユーザの好みの傾向を学習することができる。
【００１６】
さらに、基本構成の画像処理パラメータ決定装置において、前記推論手段はファジー推論を行なうものである構成としてもよい。この構成によれば、複合的な情報から折衷案的な結論を得ることができ、高精度の推論が可能となる。
【００１７】
この発明の画像処理パラメータ決定方法は、
原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する方法であって、
（ａ） 前記原画の画像データを分析することによって、前記原画の画像についての各種情報を生成する工程と、
（ｂ） 前記原画の画像を記録する際に参照すべき条件を表現したキーワードを得る工程と、
（ｃ） 前記工程（ａ）により生成された各種情報と前記工程（ｂ）により得られたキーワードとに基づいて、前記画像処理パラメータを推論する工程と、
（ｇ） 前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する工程と、
（ｈ） 該工程（ｇ）による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する工程と、
（ｄ） 前記表示手段から前記記録用画像データを見た操作者による操作を受けて前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータの増減の程度を指示する操作スイッチの操作量を得る工程と、
（ｅ） 前記工程（ｄ）により得られた操作量と前記工程（ｂ）により得られたキーワードとを受けて、前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータの補正量を推論する工程と、
（ｆ） 該工程（ｅ）により求められた補正量に基づき、前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータを補正して、前記画像処理装置に設定される画像処理パラメータを定める工程と を備えることを、その要旨としている。
【００１８】
この構成の画像処理パラメータ決定方法は、前述した画像処理パラメータ決定装置と同様な作用・効果を有しており、画像処理に習熟していないオペレータでも最適な画像処理パラメータを決定することができる。
【００１９】
【発明の他の態様】
この発明は、次のような他の態様も含んでいる。この態様は、コンピュータシステムのマイクロプロセッサによって実行されることによって、上記の発明の各工程または各手段を実現するソフトウェアプログラムを格納した携帯型記憶媒体である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。
【００２１】
Ａ．装置の構成と概略動作
図１は、本発明の実施例を適用する画像処理パラメータ決定装置を組み込んだ画像処理システムの構成を示すブロック図である。この画像処理システムは、画像読取装置１０と、画像処理装置２０と、画像記録装置５０とで構成されている。画像読取装置１０は、カラー画像の画像データを読み取る入力スキャナやデジタルカメラ等によって実現される。ここでは、原画の画像を画素ごとに読み取った色成分ごとの画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ信号）ＤR ，ＤG，ＤBを出力する。なお、画像読取装置１０は、画像データを記憶する磁気ディスク、あるいは他の装置との通信回線等によって実現される構成としてもよい。
【００２２】
画像処理装置２０は、ワークステーションまたはパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムによって実現される。ここでは、画像読取装置１０から受け取った画像データＤR，ＤG，ＤB を記録用のＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの画像データＤY ，ＤM，ＤC，ＤK に変換する。また、この変換後の画像データＤY，ＤM，ＤC ，ＤKを画像記録装置５０に送る。
【００２３】
画像記録装置５０は、画像データを記録するイメージセッタやカラープリンタ等によって実現される。例えば、イメージセッタの場合、画像処理装置２０で変換した記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKを網点画像信号に変換して、露光用レーザビームをＯＮ／ＯＦＦ変調することによって感光フィルム等に露光・記録して、Y,M,C,K のそれぞれについての画像を記録した色分解フィルムを作成する。なお、画像記録装置５０は、磁気ディスクあるいは通信回線等によって実現される構成として、記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKをそのまま記録もしくは転送するようにしてもよい。
【００２４】
画像処理装置２０のＣＰＵ２２には、バス２４を介してフレームメモリ２６、補正データメモリ２７およびメインメモリ２８が接続されている。また、入出力インタフェイス３０を介して、キーボード３２と、ポインティングデバイスとしてのマウス３４と、表示手段としてのカラーＣＲＴ３６と、各種データを一時的に記憶するハードディスク装置３８およびフレキシブルドライブ装置４０が接続されている。キーボード３２とマウス３４は、固定点や移動点の座標を指定する座標点入力手段として使用され、また、後述するキーワード情報の入力を行なうため入力手段としても使用される。さらに、画像入出力インタフェイス４２を介して画像読取装置１０と画像記録装置５０に接続されている。
【００２５】
メインメモリ２８は、画像処理装置２０の各機能（詳細には、この発明の推論手段、補正量推論手段および補正手段の各機能と画像変換装置の機能）を実現するためのソフトウェアプログラム（アプリケーションプログラム）を記憶している。これらの各部の機能は、後ほど詳しく説明するが、ＣＰＵ２２がソフトウェアプログラムを実行することによってそれぞれ実現される。
【００２６】
これらの各部の機能を実現するソフトウェアプログラムは、フロッピディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供される。コンピュータは、その記録媒体からソフトウェアプログラムを読み取って内部記憶装置（上記メインメモリ２８が該当する）または外部記憶装置（ハードディスク装置３８、フレキシブルドライブ装置４０等が該当する）に転送する。あるいは、通信経路を介してコンピュータにソフトウェアログラムを供給するようにしてもよい。詳しくは、画像処理装置２０をモデムが接続された構成とし、モデムは通信回線に接続され、通信回線はサーバを含むネットワークに接続された構成とする。これにより、サーバは、通信回線を介してソフトウェアプログラムを画像処理装置２０に供給するプログラム供給装置としての機能を有することになる。
【００２７】
コンピュータプログラムの機能を実現する時には、内部記憶装置に格納されたコンピュータプログラムがＣＰＵ２２によって実行される。また、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータが読み取ってＣＰＵ２２によって直接実行するようにしてもよい。
【００２８】
図２は、画像処理装置２０の各機能を示す機能ブロック図である。なお、この図２における画像変換部１０２、分析部１０４、画像処理パラメータ推論部１０６、パラメータ補正値推論部１０８、重み付き平均演算部１１０、パラメータ補正演算部１１２などは、ＣＰＵ２２がソフトウェアプログラムを実行することによってそれぞれ実現される。画像読取装置１０の出力信号ＤR，ＤG，ＤB （読取り画素数低減のためにプリスキャンされた画像データ）はフレームメモリ２６に格納された後、分析部１０４によって自動分析され、原画の画像の特徴を示す情報（画像特徴情報）ｄ１、ここでは、ヒストグラム情報、画像周波数情報、ノイズ量情報、原稿倍率情報が求められる。
【００２９】
一方、オペレータは、原画の画像を記録する際に個々の画像に適した画像補正条件を決定し、それらを被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３といった２つのキーワードとして入力する。この入力は、この発明の第１入力手段に相当し、ＣＲＴ３６に表示された操作画面からマウス３４を操作して行なわれる。
【００３０】
上記画像特徴情報ｄ１、被写体キーワードｄ２および仕上がりキーワードｄ３は、この発明の推論手段に相当する画像処理パラメータ推論部１０６に送られ、ファジー推論により各種の画像処理パラメータＰが決定される。画像処理パラメータＰは、補正データメモリ２７に格納された後述するパラメータ補正データに基づく補正演算を、この発明の補正手段に相当するパラメータ補正演算部１１２により受ける。パラメータ補正演算部１１２の補正結果は、補正済みの画像処理パラメータＰとして、画像変換部（画像変換装置）１０２に送られる。
【００３１】
画像変換部１０２では、フレームメモリ２６に格納された画像データＤR，ＤG，ＤBに対して、画像処理パラメータＰに基づく調整がなされた色分解処理等が行なわれる。色分解処理等の結果、記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKが生成されるが、この画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKは、一旦、ＣＲＴ３６に送られ、画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKに基づく画像の表示がなされる。オペレータはこの画像の表示を見ることで、画像の色、階調、鮮鋭度等を確認し、ＣＲＴ３６に表示された操作画面から微調整データｄ４を入力する（この発明の第２入力手段に相当する）。
【００３２】
微調整データｄ４と前述した被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３とは、この発明の補正量推論手段に相当するパラメータ補正値推論部１０８に送られる。パラメータ補正値推論部１０８では、ファジー推論により、画像処理パラメータ推論部１０６で決定される各種画像処理パラメータＰに対する微調整量が決定される。この微調整量は、パラメータ補正データＣＰとして重み付き平均演算部１１０に送られ、重み付き平均演算の処理が施された値が補正データメモリ２７に格納される。
【００３３】
補正データメモリ２７に格納されたパラメータ補正データは、前述したように、パラメータ補正演算部１１２に送られ、画像処理パラメータＰに反映される。この結果、画像変換部１０２により生成される記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKは、操作画面から入力した微調整データｄ４の補正を受けたものとなり、オペレータによる意図が反映された画像を画像記録装置５０に記録することが可能となる。
【００３４】
Ｂ．詳細動作
図３および図４は、画像処理装置２０のＣＰＵ２２で実行される画像処理ルーチンを示すフローチャートである。図示するように、ＣＰＵ２２は、処理が開始されると、まず、画像読取装置１０がスキャナの場合、この画像読取装置１０により原画をプリスキャンして得られた画像データＤR ，ＤG，ＤBをフレームメモリ２６から読み込む処理を行なう（ステップＳ２１０）。次いで、その画像データＤR，ＤG，ＤB を分析して、原画の画像の特徴を示す画像特徴情報ｄ１を求める処理を行なう（ステップＳ２２０）。この分析処理は、図２で示した分析部１０４に相当し、画像特徴情報ｄ１として、ヒストグラム情報、画像周波数情報、ノイズ量情報、原稿倍率情報が求められる。
【００３５】
次いで、原画の画像を記録する際に個々の画像に適した画像補正条件である被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３とを読み込む処理を行なう（ステップＳ２３０，Ｓ２４０）。両キーワードｄ２，ｄ３は、オペレータによって、ＣＲＴ３６に表示された操作画面からマウス３４を用いて、次のようにして入力されたものである。
【００３６】
図５は、両キーワードｄ２，ｄ３を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢを示す説明図である。オペレータは、［被写体の選択］のボタンＢＴ１をマウス３４を用いてクリックすることにより、図６に示すような、「一般」、「肌物」、「風景」、「機械物」といった言葉の中から、被写体の主題を表わす被写体キーワードｄ２を選択する。また、［仕上がりの選択］のボタンＢＴ２をクリックすることにより、図７に示すような、「標準」、「明るく」、「暗く」、「シャープに」、「ソフトに」といった一般的な形容詞を用いた言葉の中から、仕上がりの状態を表わす仕上がりキーワードｄ３を選択する。
【００３７】
図３に戻り、続いて、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２３０で読み込まれた被写体キーワードｄ２が配列中の何番目に当たるかを変数ｉにセットし（ステップＳ２４２）、また、ステップＳ２４０で読み込まれた仕上がりキーワードｄ３が配列中の何番目に当たるかを変数ｊにセットする（ステップＳ２４４）。例えば、図６に示す例で被写体キーワードｄ２として「肌物」が読み込まれたときには、変数ｉは値２となる。図７に示す例で仕上がりキーワードｄ３として「シャープに」が読み込まれたときには、変数ｊは値４となる。その後、ＣＰＵ２２は、ファジー推論により各種画像処理パラメータＰを決定する処理を行なう（ステップＳ２５０）。
【００３８】
ステップＳ２５０の処理の詳細について次に説明する。この処理は、図２の画像処理パラメータ推論部１０６に相当し、ステップＳ２２０で求めた画像特徴情報ｄ１と、ステップＳ２３０，Ｓ２４０で入力した両キーワードｄ２，ｄ３を入力情報として、適切な処理済み画像を得るために必要な各種画像処理パラメータＰをファジー推論により決定する。ここで、画像処理パラメータＰを導出決定する画像処理としては、▲１▼ノイズ除去等の前処理、▲２▼画像のダイナミックレンジ変更（ハイライト／シャドー点の変更、トーンの変更）、▲３▼カラーコレクション等の色修正処理、▲４▼ＵＳＭ（Un Sharp Masking）等の画像鮮鋭化処理、等がある。
【００３９】
入力情報である画像特徴情報ｄ１，被写体キーワードｄ２および仕上がりキーワードｄ３は、抽象度の高い情報であり、出力情報である上記画像処理パラメータＰは、具体的な情報である。したがって、ステップＳ２５０の処理は、抽象度の高い情報から具体的情報へのインタープリッタ（翻訳機）の役割を果たす。このインタープリッタには、熟練者としてのオペレータの判断プロセスを移植する必要があり、それらがファジープロダクションルールによって示されている。なお、このファジープロダクションルールはメインメモリ２８に予め記憶されている。
【００４０】
ファジープロダクションルールの一例について次に説明する。推論する画像処理パラメータがシャープネスの強さ（ゲイン）であるとする。今、被写体キーワードｄ２として「肌物」が、仕上がりキーワードｄ３として「シャープに」が入力されたとする。これら入力情報に対する画像処理パラメータＰを決定するファジープロダクションルールは、例えば次のように記述されている。
【００４１】
IF 被写体が「肌物」 THEN シャープネスゲインを「やや弱め」にせよ
IF 仕上がりが「シャープに」 THEN シャープネスゲインを「やや強め」にせよ
【００４２】
また、画像特徴情報ｄ１のノイズ量情報が「やや多い」というように入力されたとすると、ファジープロダクションルールは、例えば次のように記述されている。
【００４３】
IF ノイズ量が「やや多い」 THEN シャープネスゲインを「弱め」にせよ
【００４４】
ステップＳ２５０では、一例として、以上のルールから折衷的にシャープネスゲインの画像処理パラメータが推論されることになる。
【００４５】
ステップＳ２５０で画像処理パラメータＰが決定されると、次いで、その画像処理パラメータＰを、メインメモリ２８内の所定のデータ領域に格納する処理を行なう（ステップＳ２６０）。メインメモリ２８には、被写体キーワードｄ２の種類の数ｍと仕上がりキーワードｄ３の種類の数ｎとを掛けて得られるｍ×ｎ個のデータ配列Ｅ11，Ｅ12，…，Ｅ1n，Ｅ21，Ｅ22，…，Ｅ2n，…，Ｅm1，Ｅm2，…，Ｅmnが予め用意されている。ステップＳ２６０では、このデータ配列Ｅ11〜Ｅmnの中から、上記ステップＳ２４２、Ｓ２４４でセットした変数ｉ，ｊにより定まる配列要素（データ領域）Ｅijを選択して、そのデータ領域Ｅijに上記画像処理パラメータＰを格納する。なお、データ領域Ｅijに格納された画像処理パラメータを以下「Ｐij」と記すことにする。
【００４６】
続いて、図４に示すように、ＣＰＵ２２は、データ領域Ｅijに格納された画像処理パラメータＰijに、パラメータ補正データＣＰijを加算する処理を行なう（ステップＳ２７０）。パラメータ補正データＣＰijは、補正データメモリ２７に格納されるｍ×ｎ個のデータ配列の内の上記変数ｉ，ｊにより定まる配列要素に格納されるデータであり、後述するステップＳ３３０により更新される。なお、ステップＳ２６０からこのステップＳ２７０に処理が移ってきた時点では、パラメータ補正データＣＰijは、この画像処理が起動した際の初期値である値０のままであり、ステップＳ２７０の加算処理が実行されてもパラメータＰijの値に変化はない。
【００４７】
その後、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２８０に処理を移して、画像変換処理を実行する。この画像変換処理は、図２の画像変換部１０２に相当し、ステップＳ２１０で読み取った画像データＤR，ＤG，ＤB に対して、画像処理パラメータＰijに基づく調整がなされた色分解処理が行なわれる。ここで、色分解処理の結果、記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKが生成されるが、この画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKは、その後、ＣＲＴ３６に送られ、記録用画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKに基づく画像の表示がなされる（ステップＳ２９０）。
【００４８】
オペレータはＣＲＴ３６に表示された画像を見て、画像の色、階調、鮮鋭度等を確認し、微調整が必要であるか否かを判断する。この判断結果は、オペレータによって、図５に示したダイアログボックスＤＢ中の「微調整」のボタンＢＴ３がクリックされたか、あるいは「確定」のボタンＢＴ４がクリックされたかから、ＣＰＵ２２は判定している（ステップＳ３００）。即ち、「確定」のボタンＢＴ４がクリックされた場合には、オペレータは微調整が不要であると判断したとし、一方、「微調整」のボタンＢＴ３がクリックされた場合には、オペレータは微調整が必要であると判断したとする。ステップＳ３００で、微調整が必要であると判定されると、ＣＰＵ２２は、ステップＳ３１０に処理を進める。
【００４９】
ステップＳ３１０では、ＣＰＵ２２は、その微調整データｄ４を入力するための操作画面をＣＲＴ３６に表示する。図８は、微調整データｄ４を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢ２の一例を示す説明図である。オペレータは、スライドキーＫＹをマウス３４を用いてスライドすることにより、シャープネスゲインを強い側もしくは弱い側にどの程度変化させるかを設定する。ＣＰＵ２２は、このシャープネスゲインの強弱を微調整データｄ４として読み込む（ステップＳ３１０）。続いて、ファジー推論によりパラメータ補正データ（計算用パラメータ補正データ）Ａijを決定する処理を行なう（ステップＳ３２０）。
【００５０】
ステップＳ３２０の処理の詳細について次に説明する。この処理は、図２のパラメータ補正値推論部１０８に相当し、ステップＳ２３０，Ｓ２４０で読み込んだ被写体キーワードｄ２，仕上がりキーワードｄ３と、ステップＳ３１０で読み込んだ微調整データｄ４とを入力情報として、ステップＳ２５０で決定した画像処理パラメータを補正するために必要なパラメータ補正データをファジー推論により決定する。
【００５１】
このファジー推論により記述されているファジープロダクションルールは次のようなものである。このファジープロダクションルールでは、前件部として上記微調整データｄ４が用いられる。図９は、微調整データｄ４のメンバシップ関数を、スライドキーＫＹの操作量と共に示す説明図である。図９に示すように、今、スライドキーＫＹの操作量が７５［％］の位置とすると、この値をメンバシップ関数を示すグラフの横軸に照らし合わせると、「Ｇ」と「Ｆ」といった定義関数の値を得ることができる。この定義関数を前件部に用いて、被写体キーワードｄ２が「肌物」が選択された場合を例にあげると、ファジープロダクションルールは、例えば次のように記述される。
【００５２】
IF 微調整量が「Ｆ」 AND 被写体が「肌物」
THEN シャープネスゲイン補正値を「＋１」にせよ
IF 微調整量が「Ｇ」 AND 被写体が「肌物」
THEN シャープネスゲイン補正値を「＋２」にせよ
【００５３】
ステップＳ３２０では、一例として、以上の２つのルールから折衷的に計算用パラメータ補正データＡijが推論決定されることになる。なお、計算用パラメータ補正データＡijは、パラメータ補正データＣＰijと同様に、ｍ×ｎ個のデータ配列の内の上記変数ｉ，ｊにより定まる配列要素に格納されている。
【００５４】
ステップＳ３２０で計算用パラメータ補正データＡijが決定されると、続いて、補正データメモリ２７に格納されたパラメータ補正データＣＰijに重み付けをして、その計算用パラメータ補正データＡijとの平均値を求める重み付け平均処理を実行する（ステップＳ３３０）。以下、この重み付け平均処理の詳細について説明する。
【００５５】
図１０は、図４のステップＳ３３０でサブルーチンコールされて実行される重み付け平均処理を示すフローチャートである。図示するように、この重み付け平均処理が開始されると、ＣＰＵ２２は、まず、前回の実行時に補正データメモリ２７に格納されたパラメータ補正データＣＰijを読み出す（ステップＳ３３２）。なお、補正データメモリ２７には、各パラメータ補正データＣＰijに対となって、パラメータ補正データＣＰijの更新回数（操作回数）ｋが後述するステップ３３８により格納されるようになっており、このステップＳ３３２では、補正データメモリ２７からパラメータ補正データＣＰijとともに、操作回数ｋの値も読み出している。
【００５６】
その後、補正データメモリ２７から読み出したパラメータ補正データＣＰijおよび操作回数ｋと、ステップＳ３２０で求めた計算用パラメータ補正データＡijとを、次式（１）に代入することにより、新たなパラメータ補正データＣＰijを算出する（ステップＳ３３４）。
【００５７】
ＣＰij＝（ｋ×ＣＰij＋Ａij）／（ｋ＋１） …（１）
【００５８】
上式（１）は、旧のパラメータ補正データＣＰijに対して操作回数ｋの重み付けを、ステップＳ３２０で求めた計算用パラメータ補正データＡijに対して値１の重み付けをして両者の平均値を求めるものである。この平均値は新たなパラメータ補正データＣＰijとして、値１だけインクリメントした操作回数ｋの値（ステップＳ３３６）とともに、補正データメモリ２７内の変数ｉ，ｊで特定されるデータ領域に格納される（ステップＳ３３８）。その後、この重み付け平均処理を抜ける。
【００５９】
図４に処理は戻って、ステップＳ３３０の重み付け平均処理を終えると、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２７０に処理を戻す。ステップＳ２７０では、ステップＳ３３０で求めたパラメータ補正データＣＰijを画像処理パラメータＰijに加算することにより、新たな画像処理パラメータＰを決定する。その後、ステップＳ２８０，Ｓ２９０と処理を進めて、この新たな画像処理パラメータを用いた画像変換処理が実行され、この変換後の記録用画像データは再びＣＲＴ３６に表示されることになる。これにより、図５に示したダイアログボックスＤＢ２で微調整後の画像についても、オペレータは評価することができる。
【００６０】
そこで、オペレータは微調整後の画像に再度、不満があれば、ステップＳ３１０以降に処理を進めて、再び画像の調整を行なうことができ、一方、微調整後の画像に満足した場合には、ステップＳ３００で、ＣＰＵ２２は微調整は必要ないと判定して、この画像処理ルーチンの実行を終了する。
【００６１】
なお、このフローチャートには、特に明示しなかったが、図５に示したダイアログボックスＤＢ２で、「変換前」のボタンＢＴ５がクリックされたときには、変換前の記録用画像データがＣＲＴ３６に表示される構成となっている。また、「変換後」のボタンＢＴ６がクリックされたときには、変換後の記録用画像データがＣＲＴ３６に表示される構成となっている。
【００６２】
この構成によれば、ボタンをクリックするだけで、変換前後の画像を切り替えて表示することができることから、変換前後の画像の比較が容易となる。この結果、変換後の画像の評価を正確に行なうことができる。
【００６３】
以上詳述してきた、この実施例の画像処理画像処理パラメータ決定装置によれば、原画の画像についての画像特徴情報ｄ１と、被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３の両キーワードとから、画像処理パラメータＰijが推論される。さらに、その求められた画像処理パラメータＰijの増減がオペレータによってダイアログボックスＤＢ２から指示されると、その微調整量と上記両キーワードｄ１，ｄ２とから、画像処理パラメータの補正量が推論される。微調整量と推論決定される補正量とは、被写体等によって異なる場合があり、例えば、肌物ではシャープネスを大幅に強く入れることは画像の荒れ等が発生して好ましくないので、微調整量に対する補正変化量を、他の被写体が選択されている場合よりも小さくする必要がある。この実施例では、微調整量から定まる補正量が、被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３とに基づいて推論決定されていることから、上述したように被写体に応じて補正変化量を調整することができる。
【００６４】
したがって、オペレータにとってはダイアログボックスＤＢ２等の操作画面から画像処理パラメータの増減を指示するだけで、原画の画像についてのキーワードを反映した画像処理パラメータを決定することができる。この結果、画像処理に習熟していないオペレータでも最適な画像処理パラメータを決定することができる。
【００６５】
また、この実施例では、旧のパラメータ補正データＣＰijに対して操作回数ｋの重み付けを、新たに推論したパラメータ補正データＡijに対して値１の重み付けをして両者の平均値を求めることにより、新たなパラメータ補正データＣＰijを求めている。この構成によれば、キーワードｄ２，ｄ３毎に区別して過去の補正量の平均を求めることができる。この平均値は操作回数が多くなるにつれ収束し、これによりユーザの傾向を学習することができる。このため、微調整データｄ４の入力を切り替えてやるだけで、ユーザの好みに細かく反映した高品質の画像を得ることができる。
【００６６】
さらに、この実施例での推論決定はファジー推論によりなされている。この構成によれば、複合的な情報から折衷案的な結論を得ることができ、高精度の推論が可能となる。従来のＡＩセットアップでは、原稿に忠実なセットアップを行なうことが前提であったために、オーバ露光やアンダー露光の原稿のように、セットアップ時に大幅なトーン補正が必要とされる原稿はセットアップがうまくできなかった。これは、セットアップに必要なパラメータが複雑に絡んでいて、オペレータが設定することは困難であり、また自動セットアップ化を重視するために多くのパラメータが固定化されていたためである。この実施例では、オペレータが簡単なキーワードを入力するだけで、画像処理パラメータをファジー推論することで、原稿によってはオリジナルに忠実なセットアップが、また原稿によっては、劇的に変更された画像処理パラメータを設定することが可能となる。
【００６７】
さらに、画像読取装置１０や画像記録装置の変更等、処理対象が変更となる場合には、ファジー推論におけるファジープロダクションルールを入れ替えるだけで対応することができる。
【００６８】
なお、この発明は上記の実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しないような範囲において種々の態様において実施することが可能である。
【００６９】
例えば、前記実施例では、第１入力手段として得るキーワードを、被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３との２つのキーワードとしていたが、これに替えて、いずれか一方のキーワードとしてもよく、あるいは、アンダー露光、オーバ露光等の露光状態を示すキーワード等、他のキーワードを付加した３つ以上のキーワードとする構成としてもよい。また、この実施例のように製版用スキャナに限るものではなく、原画の画像を記録用画像データに変換して画像再生を行なう装置、例えば、プリンタ、ファクシミリ装置、複写機や電子黒板等の装置にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例を適用する画像処理パラメータ決定装置を組み込んだ画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置２０の各機能を示す機能ブロック図である。
【図３】画像処理装置２０のＣＰＵ２２で実行される画像処理ルーチンの前半部分を示すフローチャートである。
【図４】その画像処理ルーチンの後半部分を示すフローチャートである。
【図５】被写体キーワードｄ２および仕上がりキーワードｄ３を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢを示す説明図である。
【図６】被写体キーワードｄ２の選択肢を示す説明図である。
【図７】仕上がりキーワードｄ３の選択肢を示す説明図である。
【図８】微調整データｄ４を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢ２の一例を示す説明図である。
【図９】微調整データｄ４のメンバシップ関数を、スライドキーＫＹの操作量と共に示す説明図である。
【図１０】図４のステップＳ３３０でサブルーチンコールされて実行される重み付け平均処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０…画像読取装置
２０…画像処理装置
２２…ＣＰＵ
２４…バス
２６…フレームメモリ
２７…補正データメモリ
２８…メインメモリ
３０…入出力インタフェイス
３２…キーボード
３４…マウス
３６…カラーＣＲＴ
３８…ハードディスク装置
４０…フレキシブルドライブ装置
４２…画像入出力インタフェイス
５０…画像記録装置
１０２…画像変換部
１０４…分析部
１０６…画像処理パラメータ推論部
１０８…推論部
１１０…平均演算部
１１２…パラメータ補正演算部
Ｐ…画像処理パラメータ
ＣＰ…パラメータ補正データ
ｄ１…画像特徴情報
ｄ２…被写体キーワード
ｄ３…キーワード
ｄ４…微調整データ
【発明の属する技術分野】
この発明は、原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する画像処理パラメータ決定装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置では、ノイズ除去、色変換、階調変換、サイズ変換、画像の鮮鋭化等の各種の画像処理を原画の画像に対して施すことにより、高品質の画像を得ている。これら各種の画像処理の内容は、固定的なものではなく、原画によっても、あるいはどの様な出力画像としたいかという要望によっても異なってくる。画像処理の内容を定めるこれら条件は画像処理パラメータの形で画像処理装置に設定されており、画像処理パラメータを最適に調整することにより高品質な画像出力が可能となる。
【０００３】
従来、この種の画像変換装置においては、出力画像の品質の向上を目的として、次のような装置が提案されていた。この装置は、所定のパラメータ変換規則から求めた画像処理パラメータを画像変換装置に設定して画像変換を行ない、その結果得られた記録用画像によってオペレータに画像の評価を促し、オペレータからのその評価に基づく修正画像処理パラメータの入力があると、その修正画像処理パラメータとなるように上記パラメータ変換規則を修正するものである（特開平４−１４４３６１号公報）。この構成によれば、一度求めた画像処理パラメータに対してユーザからの入力に基づく補正を行なうことができ、ユーザの好みを細かく反映した高品質の画像を得ることが可能である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の装置は、修正された画像処理パラメータの値を直接入力する構成であることから、オペレータに対して画像処理の熟練者としての能力を課すものであった。というのは、記録用画像から必要と感じる画質の調整量と実際に必要な修正画像処理パラメータの値との相関は、例えば原画の被写体の種類（人物、静物、風景等の区別）等によって微妙な違いがあり、こうした違いを見分けるにはある程度の熟練を必要とするからである。
【０００５】
この発明の画像処理パラメータの決定装置およびその方法は、画像処理に習熟していないオペレータでも高品質な画像を得ることができるようにすることを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
前述した課題の少なくとも一部を解決するための手段として、以下に示す構成をとった。
【０００７】
本発明の画像処理パラメータ決定装置は、
原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する装置であって、
前記原画の画像データを分析することによって、前記原画の画像についての各種情報を生成する画像情報生成手段と、
前記原画の画像を記録する際に参照すべき条件を表現したキーワードを得る第１入力手段と、
前記画像情報生成手段により生成された各種情報と前記第１入力手段により得られたキーワードとに基づいて、前記画像処理パラメータを推論する推論手段と、
前記推論手段により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する設定手段と、
該設定手段による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する表示制御手段と、
前記表示手段から前記記録用画像データを見た操作者による操作を受けて前記推論手段により求められた画像処理パラメータの増減の程度を指示する操作スイッチの操作量を得る第２入力手段と、
前記第２入力手段により得られた操作量と前記第１入力手段により得られたキーワードとを受けて、前記推論手段により求められた画像処理パラメータの補正量を推論する補正量推論手段と、
該補正量推論手段により求められた補正量に基づき、前記推論手段により求められた画像処理パラメータを補正して、前記画像変換装置に設定される画像処理パラメータを定める補正手段と を備えることを、その要旨としている。
【０００８】
上記画像処理パラメータ決定装置（以下、基本構成の画像処理パラメータ装置とも呼ぶ）によれば、原画の画像についての各種情報とキーワードとから、推論手段により画像処理パラメータが推論される。さらに、その求められた画像処理パラメータの増減が操作スイッチから指示されると、その操作スイッチの操作量と上記キーワードとから、補正量推論手段により上記画像処理パラメータの補正量が推論される。この補正量は、操作スイッチの操作量に加えて上記キーワードも反映するものであり、画像処理パラメータは、この補正量に基づき、補正手段により補正される。
【０００９】
したがって、オペレータにとっては操作スイッチによって画像処理パラメータの増減を指示するだけで、原画の画像についてのキーワードを反映した画像処理パラメータを決定することができる。この結果、画像処理に習熟していないオペレータでも最適な画像処理パラメータを決定することができる。
【００１１】
また、操作者は、表示手段に表示された記録用画像データを見ることにより、その記録用画像データの画像処理パラメータの強弱を知ることができることから、この強弱に応じて操作スイッチを操作すればすむ。
【００１２】
上記構成の画像処理パラメータ決定装置において、前記補正手段により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する第２設定手段と、該第２設定手段による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する第２表示制御手段と、外部からの操作指令を得る指令入力手段と、該指令入力手段により得られた操作指令に応じて前記表示制御手段と第２表示制御手段とを切り替えて実行する切替制御手段とを備える構成とすることもできる。
【００１３】
この構成によれば、外部から操作指令を送るだけで、画像処理パラメータを補正後の画像と補正前の画像とを表示手段に切り替えて表示することができる。このため、オペレータにとって変換前後の画像の比較が容易となり、変換後の画像の評価を正確に行なうことができる。
【００１４】
また、基本構成の画像処理パラメータ決定装置において、前記キーワード単位で前記補正の実行回数を管理するとともに、前記補正量推論手段により求められた補正量に対して前記補正の実行回数の重みを与え、新たに求められた前記補正量に対して値１の重みを与える重み付き平均の演算を行ない、その演算結果を前記補正手段に送る重み付き平均演算手段を備える構成とすることもできる。
【００１５】
この構成によれば、キーワード毎に区別して過去の補正量の平均を求めることができる。この平均値は操作回数が多くなるにつれ収束し、これによりユーザの好みの傾向を学習することができる。
【００１６】
さらに、基本構成の画像処理パラメータ決定装置において、前記推論手段はファジー推論を行なうものである構成としてもよい。この構成によれば、複合的な情報から折衷案的な結論を得ることができ、高精度の推論が可能となる。
【００１７】
この発明の画像処理パラメータ決定方法は、
原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する方法であって、
（ａ） 前記原画の画像データを分析することによって、前記原画の画像についての各種情報を生成する工程と、
（ｂ） 前記原画の画像を記録する際に参照すべき条件を表現したキーワードを得る工程と、
（ｃ） 前記工程（ａ）により生成された各種情報と前記工程（ｂ）により得られたキーワードとに基づいて、前記画像処理パラメータを推論する工程と、
（ｇ） 前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する工程と、
（ｈ） 該工程（ｇ）による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する工程と、
（ｄ） 前記表示手段から前記記録用画像データを見た操作者による操作を受けて前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータの増減の程度を指示する操作スイッチの操作量を得る工程と、
（ｅ） 前記工程（ｄ）により得られた操作量と前記工程（ｂ）により得られたキーワードとを受けて、前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータの補正量を推論する工程と、
（ｆ） 該工程（ｅ）により求められた補正量に基づき、前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータを補正して、前記画像処理装置に設定される画像処理パラメータを定める工程と を備えることを、その要旨としている。
【００１８】
この構成の画像処理パラメータ決定方法は、前述した画像処理パラメータ決定装置と同様な作用・効果を有しており、画像処理に習熟していないオペレータでも最適な画像処理パラメータを決定することができる。
【００１９】
【発明の他の態様】
この発明は、次のような他の態様も含んでいる。この態様は、コンピュータシステムのマイクロプロセッサによって実行されることによって、上記の発明の各工程または各手段を実現するソフトウェアプログラムを格納した携帯型記憶媒体である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。
【００２１】
Ａ．装置の構成と概略動作
図１は、本発明の実施例を適用する画像処理パラメータ決定装置を組み込んだ画像処理システムの構成を示すブロック図である。この画像処理システムは、画像読取装置１０と、画像処理装置２０と、画像記録装置５０とで構成されている。画像読取装置１０は、カラー画像の画像データを読み取る入力スキャナやデジタルカメラ等によって実現される。ここでは、原画の画像を画素ごとに読み取った色成分ごとの画像データ（Ｒ，Ｇ，Ｂ信号）ＤR ，ＤG，ＤBを出力する。なお、画像読取装置１０は、画像データを記憶する磁気ディスク、あるいは他の装置との通信回線等によって実現される構成としてもよい。
【００２２】
画像処理装置２０は、ワークステーションまたはパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムによって実現される。ここでは、画像読取装置１０から受け取った画像データＤR，ＤG，ＤB を記録用のＹ，Ｍ，Ｃ，Ｋの画像データＤY ，ＤM，ＤC，ＤK に変換する。また、この変換後の画像データＤY，ＤM，ＤC ，ＤKを画像記録装置５０に送る。
【００２３】
画像記録装置５０は、画像データを記録するイメージセッタやカラープリンタ等によって実現される。例えば、イメージセッタの場合、画像処理装置２０で変換した記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKを網点画像信号に変換して、露光用レーザビームをＯＮ／ＯＦＦ変調することによって感光フィルム等に露光・記録して、Y,M,C,K のそれぞれについての画像を記録した色分解フィルムを作成する。なお、画像記録装置５０は、磁気ディスクあるいは通信回線等によって実現される構成として、記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKをそのまま記録もしくは転送するようにしてもよい。
【００２４】
画像処理装置２０のＣＰＵ２２には、バス２４を介してフレームメモリ２６、補正データメモリ２７およびメインメモリ２８が接続されている。また、入出力インタフェイス３０を介して、キーボード３２と、ポインティングデバイスとしてのマウス３４と、表示手段としてのカラーＣＲＴ３６と、各種データを一時的に記憶するハードディスク装置３８およびフレキシブルドライブ装置４０が接続されている。キーボード３２とマウス３４は、固定点や移動点の座標を指定する座標点入力手段として使用され、また、後述するキーワード情報の入力を行なうため入力手段としても使用される。さらに、画像入出力インタフェイス４２を介して画像読取装置１０と画像記録装置５０に接続されている。
【００２５】
メインメモリ２８は、画像処理装置２０の各機能（詳細には、この発明の推論手段、補正量推論手段および補正手段の各機能と画像変換装置の機能）を実現するためのソフトウェアプログラム（アプリケーションプログラム）を記憶している。これらの各部の機能は、後ほど詳しく説明するが、ＣＰＵ２２がソフトウェアプログラムを実行することによってそれぞれ実現される。
【００２６】
これらの各部の機能を実現するソフトウェアプログラムは、フロッピディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供される。コンピュータは、その記録媒体からソフトウェアプログラムを読み取って内部記憶装置（上記メインメモリ２８が該当する）または外部記憶装置（ハードディスク装置３８、フレキシブルドライブ装置４０等が該当する）に転送する。あるいは、通信経路を介してコンピュータにソフトウェアログラムを供給するようにしてもよい。詳しくは、画像処理装置２０をモデムが接続された構成とし、モデムは通信回線に接続され、通信回線はサーバを含むネットワークに接続された構成とする。これにより、サーバは、通信回線を介してソフトウェアプログラムを画像処理装置２０に供給するプログラム供給装置としての機能を有することになる。
【００２７】
コンピュータプログラムの機能を実現する時には、内部記憶装置に格納されたコンピュータプログラムがＣＰＵ２２によって実行される。また、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータが読み取ってＣＰＵ２２によって直接実行するようにしてもよい。
【００２８】
図２は、画像処理装置２０の各機能を示す機能ブロック図である。なお、この図２における画像変換部１０２、分析部１０４、画像処理パラメータ推論部１０６、パラメータ補正値推論部１０８、重み付き平均演算部１１０、パラメータ補正演算部１１２などは、ＣＰＵ２２がソフトウェアプログラムを実行することによってそれぞれ実現される。画像読取装置１０の出力信号ＤR，ＤG，ＤB （読取り画素数低減のためにプリスキャンされた画像データ）はフレームメモリ２６に格納された後、分析部１０４によって自動分析され、原画の画像の特徴を示す情報（画像特徴情報）ｄ１、ここでは、ヒストグラム情報、画像周波数情報、ノイズ量情報、原稿倍率情報が求められる。
【００２９】
一方、オペレータは、原画の画像を記録する際に個々の画像に適した画像補正条件を決定し、それらを被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３といった２つのキーワードとして入力する。この入力は、この発明の第１入力手段に相当し、ＣＲＴ３６に表示された操作画面からマウス３４を操作して行なわれる。
【００３０】
上記画像特徴情報ｄ１、被写体キーワードｄ２および仕上がりキーワードｄ３は、この発明の推論手段に相当する画像処理パラメータ推論部１０６に送られ、ファジー推論により各種の画像処理パラメータＰが決定される。画像処理パラメータＰは、補正データメモリ２７に格納された後述するパラメータ補正データに基づく補正演算を、この発明の補正手段に相当するパラメータ補正演算部１１２により受ける。パラメータ補正演算部１１２の補正結果は、補正済みの画像処理パラメータＰとして、画像変換部（画像変換装置）１０２に送られる。
【００３１】
画像変換部１０２では、フレームメモリ２６に格納された画像データＤR，ＤG，ＤBに対して、画像処理パラメータＰに基づく調整がなされた色分解処理等が行なわれる。色分解処理等の結果、記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKが生成されるが、この画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKは、一旦、ＣＲＴ３６に送られ、画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKに基づく画像の表示がなされる。オペレータはこの画像の表示を見ることで、画像の色、階調、鮮鋭度等を確認し、ＣＲＴ３６に表示された操作画面から微調整データｄ４を入力する（この発明の第２入力手段に相当する）。
【００３２】
微調整データｄ４と前述した被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３とは、この発明の補正量推論手段に相当するパラメータ補正値推論部１０８に送られる。パラメータ補正値推論部１０８では、ファジー推論により、画像処理パラメータ推論部１０６で決定される各種画像処理パラメータＰに対する微調整量が決定される。この微調整量は、パラメータ補正データＣＰとして重み付き平均演算部１１０に送られ、重み付き平均演算の処理が施された値が補正データメモリ２７に格納される。
【００３３】
補正データメモリ２７に格納されたパラメータ補正データは、前述したように、パラメータ補正演算部１１２に送られ、画像処理パラメータＰに反映される。この結果、画像変換部１０２により生成される記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKは、操作画面から入力した微調整データｄ４の補正を受けたものとなり、オペレータによる意図が反映された画像を画像記録装置５０に記録することが可能となる。
【００３４】
Ｂ．詳細動作
図３および図４は、画像処理装置２０のＣＰＵ２２で実行される画像処理ルーチンを示すフローチャートである。図示するように、ＣＰＵ２２は、処理が開始されると、まず、画像読取装置１０がスキャナの場合、この画像読取装置１０により原画をプリスキャンして得られた画像データＤR ，ＤG，ＤBをフレームメモリ２６から読み込む処理を行なう（ステップＳ２１０）。次いで、その画像データＤR，ＤG，ＤB を分析して、原画の画像の特徴を示す画像特徴情報ｄ１を求める処理を行なう（ステップＳ２２０）。この分析処理は、図２で示した分析部１０４に相当し、画像特徴情報ｄ１として、ヒストグラム情報、画像周波数情報、ノイズ量情報、原稿倍率情報が求められる。
【００３５】
次いで、原画の画像を記録する際に個々の画像に適した画像補正条件である被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３とを読み込む処理を行なう（ステップＳ２３０，Ｓ２４０）。両キーワードｄ２，ｄ３は、オペレータによって、ＣＲＴ３６に表示された操作画面からマウス３４を用いて、次のようにして入力されたものである。
【００３６】
図５は、両キーワードｄ２，ｄ３を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢを示す説明図である。オペレータは、［被写体の選択］のボタンＢＴ１をマウス３４を用いてクリックすることにより、図６に示すような、「一般」、「肌物」、「風景」、「機械物」といった言葉の中から、被写体の主題を表わす被写体キーワードｄ２を選択する。また、［仕上がりの選択］のボタンＢＴ２をクリックすることにより、図７に示すような、「標準」、「明るく」、「暗く」、「シャープに」、「ソフトに」といった一般的な形容詞を用いた言葉の中から、仕上がりの状態を表わす仕上がりキーワードｄ３を選択する。
【００３７】
図３に戻り、続いて、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２３０で読み込まれた被写体キーワードｄ２が配列中の何番目に当たるかを変数ｉにセットし（ステップＳ２４２）、また、ステップＳ２４０で読み込まれた仕上がりキーワードｄ３が配列中の何番目に当たるかを変数ｊにセットする（ステップＳ２４４）。例えば、図６に示す例で被写体キーワードｄ２として「肌物」が読み込まれたときには、変数ｉは値２となる。図７に示す例で仕上がりキーワードｄ３として「シャープに」が読み込まれたときには、変数ｊは値４となる。その後、ＣＰＵ２２は、ファジー推論により各種画像処理パラメータＰを決定する処理を行なう（ステップＳ２５０）。
【００３８】
ステップＳ２５０の処理の詳細について次に説明する。この処理は、図２の画像処理パラメータ推論部１０６に相当し、ステップＳ２２０で求めた画像特徴情報ｄ１と、ステップＳ２３０，Ｓ２４０で入力した両キーワードｄ２，ｄ３を入力情報として、適切な処理済み画像を得るために必要な各種画像処理パラメータＰをファジー推論により決定する。ここで、画像処理パラメータＰを導出決定する画像処理としては、▲１▼ノイズ除去等の前処理、▲２▼画像のダイナミックレンジ変更（ハイライト／シャドー点の変更、トーンの変更）、▲３▼カラーコレクション等の色修正処理、▲４▼ＵＳＭ（Un Sharp Masking）等の画像鮮鋭化処理、等がある。
【００３９】
入力情報である画像特徴情報ｄ１，被写体キーワードｄ２および仕上がりキーワードｄ３は、抽象度の高い情報であり、出力情報である上記画像処理パラメータＰは、具体的な情報である。したがって、ステップＳ２５０の処理は、抽象度の高い情報から具体的情報へのインタープリッタ（翻訳機）の役割を果たす。このインタープリッタには、熟練者としてのオペレータの判断プロセスを移植する必要があり、それらがファジープロダクションルールによって示されている。なお、このファジープロダクションルールはメインメモリ２８に予め記憶されている。
【００４０】
ファジープロダクションルールの一例について次に説明する。推論する画像処理パラメータがシャープネスの強さ（ゲイン）であるとする。今、被写体キーワードｄ２として「肌物」が、仕上がりキーワードｄ３として「シャープに」が入力されたとする。これら入力情報に対する画像処理パラメータＰを決定するファジープロダクションルールは、例えば次のように記述されている。
【００４１】
IF 被写体が「肌物」 THEN シャープネスゲインを「やや弱め」にせよ
IF 仕上がりが「シャープに」 THEN シャープネスゲインを「やや強め」にせよ
【００４２】
また、画像特徴情報ｄ１のノイズ量情報が「やや多い」というように入力されたとすると、ファジープロダクションルールは、例えば次のように記述されている。
【００４３】
IF ノイズ量が「やや多い」 THEN シャープネスゲインを「弱め」にせよ
【００４４】
ステップＳ２５０では、一例として、以上のルールから折衷的にシャープネスゲインの画像処理パラメータが推論されることになる。
【００４５】
ステップＳ２５０で画像処理パラメータＰが決定されると、次いで、その画像処理パラメータＰを、メインメモリ２８内の所定のデータ領域に格納する処理を行なう（ステップＳ２６０）。メインメモリ２８には、被写体キーワードｄ２の種類の数ｍと仕上がりキーワードｄ３の種類の数ｎとを掛けて得られるｍ×ｎ個のデータ配列Ｅ11，Ｅ12，…，Ｅ1n，Ｅ21，Ｅ22，…，Ｅ2n，…，Ｅm1，Ｅm2，…，Ｅmnが予め用意されている。ステップＳ２６０では、このデータ配列Ｅ11〜Ｅmnの中から、上記ステップＳ２４２、Ｓ２４４でセットした変数ｉ，ｊにより定まる配列要素（データ領域）Ｅijを選択して、そのデータ領域Ｅijに上記画像処理パラメータＰを格納する。なお、データ領域Ｅijに格納された画像処理パラメータを以下「Ｐij」と記すことにする。
【００４６】
続いて、図４に示すように、ＣＰＵ２２は、データ領域Ｅijに格納された画像処理パラメータＰijに、パラメータ補正データＣＰijを加算する処理を行なう（ステップＳ２７０）。パラメータ補正データＣＰijは、補正データメモリ２７に格納されるｍ×ｎ個のデータ配列の内の上記変数ｉ，ｊにより定まる配列要素に格納されるデータであり、後述するステップＳ３３０により更新される。なお、ステップＳ２６０からこのステップＳ２７０に処理が移ってきた時点では、パラメータ補正データＣＰijは、この画像処理が起動した際の初期値である値０のままであり、ステップＳ２７０の加算処理が実行されてもパラメータＰijの値に変化はない。
【００４７】
その後、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２８０に処理を移して、画像変換処理を実行する。この画像変換処理は、図２の画像変換部１０２に相当し、ステップＳ２１０で読み取った画像データＤR，ＤG，ＤB に対して、画像処理パラメータＰijに基づく調整がなされた色分解処理が行なわれる。ここで、色分解処理の結果、記録用の画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKが生成されるが、この画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKは、その後、ＣＲＴ３６に送られ、記録用画像データＤY，ＤM，ＤC，ＤKに基づく画像の表示がなされる（ステップＳ２９０）。
【００４８】
オペレータはＣＲＴ３６に表示された画像を見て、画像の色、階調、鮮鋭度等を確認し、微調整が必要であるか否かを判断する。この判断結果は、オペレータによって、図５に示したダイアログボックスＤＢ中の「微調整」のボタンＢＴ３がクリックされたか、あるいは「確定」のボタンＢＴ４がクリックされたかから、ＣＰＵ２２は判定している（ステップＳ３００）。即ち、「確定」のボタンＢＴ４がクリックされた場合には、オペレータは微調整が不要であると判断したとし、一方、「微調整」のボタンＢＴ３がクリックされた場合には、オペレータは微調整が必要であると判断したとする。ステップＳ３００で、微調整が必要であると判定されると、ＣＰＵ２２は、ステップＳ３１０に処理を進める。
【００４９】
ステップＳ３１０では、ＣＰＵ２２は、その微調整データｄ４を入力するための操作画面をＣＲＴ３６に表示する。図８は、微調整データｄ４を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢ２の一例を示す説明図である。オペレータは、スライドキーＫＹをマウス３４を用いてスライドすることにより、シャープネスゲインを強い側もしくは弱い側にどの程度変化させるかを設定する。ＣＰＵ２２は、このシャープネスゲインの強弱を微調整データｄ４として読み込む（ステップＳ３１０）。続いて、ファジー推論によりパラメータ補正データ（計算用パラメータ補正データ）Ａijを決定する処理を行なう（ステップＳ３２０）。
【００５０】
ステップＳ３２０の処理の詳細について次に説明する。この処理は、図２のパラメータ補正値推論部１０８に相当し、ステップＳ２３０，Ｓ２４０で読み込んだ被写体キーワードｄ２，仕上がりキーワードｄ３と、ステップＳ３１０で読み込んだ微調整データｄ４とを入力情報として、ステップＳ２５０で決定した画像処理パラメータを補正するために必要なパラメータ補正データをファジー推論により決定する。
【００５１】
このファジー推論により記述されているファジープロダクションルールは次のようなものである。このファジープロダクションルールでは、前件部として上記微調整データｄ４が用いられる。図９は、微調整データｄ４のメンバシップ関数を、スライドキーＫＹの操作量と共に示す説明図である。図９に示すように、今、スライドキーＫＹの操作量が７５［％］の位置とすると、この値をメンバシップ関数を示すグラフの横軸に照らし合わせると、「Ｇ」と「Ｆ」といった定義関数の値を得ることができる。この定義関数を前件部に用いて、被写体キーワードｄ２が「肌物」が選択された場合を例にあげると、ファジープロダクションルールは、例えば次のように記述される。
【００５２】
IF 微調整量が「Ｆ」 AND 被写体が「肌物」
THEN シャープネスゲイン補正値を「＋１」にせよ
IF 微調整量が「Ｇ」 AND 被写体が「肌物」
THEN シャープネスゲイン補正値を「＋２」にせよ
【００５３】
ステップＳ３２０では、一例として、以上の２つのルールから折衷的に計算用パラメータ補正データＡijが推論決定されることになる。なお、計算用パラメータ補正データＡijは、パラメータ補正データＣＰijと同様に、ｍ×ｎ個のデータ配列の内の上記変数ｉ，ｊにより定まる配列要素に格納されている。
【００５４】
ステップＳ３２０で計算用パラメータ補正データＡijが決定されると、続いて、補正データメモリ２７に格納されたパラメータ補正データＣＰijに重み付けをして、その計算用パラメータ補正データＡijとの平均値を求める重み付け平均処理を実行する（ステップＳ３３０）。以下、この重み付け平均処理の詳細について説明する。
【００５５】
図１０は、図４のステップＳ３３０でサブルーチンコールされて実行される重み付け平均処理を示すフローチャートである。図示するように、この重み付け平均処理が開始されると、ＣＰＵ２２は、まず、前回の実行時に補正データメモリ２７に格納されたパラメータ補正データＣＰijを読み出す（ステップＳ３３２）。なお、補正データメモリ２７には、各パラメータ補正データＣＰijに対となって、パラメータ補正データＣＰijの更新回数（操作回数）ｋが後述するステップ３３８により格納されるようになっており、このステップＳ３３２では、補正データメモリ２７からパラメータ補正データＣＰijとともに、操作回数ｋの値も読み出している。
【００５６】
その後、補正データメモリ２７から読み出したパラメータ補正データＣＰijおよび操作回数ｋと、ステップＳ３２０で求めた計算用パラメータ補正データＡijとを、次式（１）に代入することにより、新たなパラメータ補正データＣＰijを算出する（ステップＳ３３４）。
【００５７】
ＣＰij＝（ｋ×ＣＰij＋Ａij）／（ｋ＋１） …（１）
【００５８】
上式（１）は、旧のパラメータ補正データＣＰijに対して操作回数ｋの重み付けを、ステップＳ３２０で求めた計算用パラメータ補正データＡijに対して値１の重み付けをして両者の平均値を求めるものである。この平均値は新たなパラメータ補正データＣＰijとして、値１だけインクリメントした操作回数ｋの値（ステップＳ３３６）とともに、補正データメモリ２７内の変数ｉ，ｊで特定されるデータ領域に格納される（ステップＳ３３８）。その後、この重み付け平均処理を抜ける。
【００５９】
図４に処理は戻って、ステップＳ３３０の重み付け平均処理を終えると、ＣＰＵ２２は、ステップＳ２７０に処理を戻す。ステップＳ２７０では、ステップＳ３３０で求めたパラメータ補正データＣＰijを画像処理パラメータＰijに加算することにより、新たな画像処理パラメータＰを決定する。その後、ステップＳ２８０，Ｓ２９０と処理を進めて、この新たな画像処理パラメータを用いた画像変換処理が実行され、この変換後の記録用画像データは再びＣＲＴ３６に表示されることになる。これにより、図５に示したダイアログボックスＤＢ２で微調整後の画像についても、オペレータは評価することができる。
【００６０】
そこで、オペレータは微調整後の画像に再度、不満があれば、ステップＳ３１０以降に処理を進めて、再び画像の調整を行なうことができ、一方、微調整後の画像に満足した場合には、ステップＳ３００で、ＣＰＵ２２は微調整は必要ないと判定して、この画像処理ルーチンの実行を終了する。
【００６１】
なお、このフローチャートには、特に明示しなかったが、図５に示したダイアログボックスＤＢ２で、「変換前」のボタンＢＴ５がクリックされたときには、変換前の記録用画像データがＣＲＴ３６に表示される構成となっている。また、「変換後」のボタンＢＴ６がクリックされたときには、変換後の記録用画像データがＣＲＴ３６に表示される構成となっている。
【００６２】
この構成によれば、ボタンをクリックするだけで、変換前後の画像を切り替えて表示することができることから、変換前後の画像の比較が容易となる。この結果、変換後の画像の評価を正確に行なうことができる。
【００６３】
以上詳述してきた、この実施例の画像処理画像処理パラメータ決定装置によれば、原画の画像についての画像特徴情報ｄ１と、被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３の両キーワードとから、画像処理パラメータＰijが推論される。さらに、その求められた画像処理パラメータＰijの増減がオペレータによってダイアログボックスＤＢ２から指示されると、その微調整量と上記両キーワードｄ１，ｄ２とから、画像処理パラメータの補正量が推論される。微調整量と推論決定される補正量とは、被写体等によって異なる場合があり、例えば、肌物ではシャープネスを大幅に強く入れることは画像の荒れ等が発生して好ましくないので、微調整量に対する補正変化量を、他の被写体が選択されている場合よりも小さくする必要がある。この実施例では、微調整量から定まる補正量が、被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３とに基づいて推論決定されていることから、上述したように被写体に応じて補正変化量を調整することができる。
【００６４】
したがって、オペレータにとってはダイアログボックスＤＢ２等の操作画面から画像処理パラメータの増減を指示するだけで、原画の画像についてのキーワードを反映した画像処理パラメータを決定することができる。この結果、画像処理に習熟していないオペレータでも最適な画像処理パラメータを決定することができる。
【００６５】
また、この実施例では、旧のパラメータ補正データＣＰijに対して操作回数ｋの重み付けを、新たに推論したパラメータ補正データＡijに対して値１の重み付けをして両者の平均値を求めることにより、新たなパラメータ補正データＣＰijを求めている。この構成によれば、キーワードｄ２，ｄ３毎に区別して過去の補正量の平均を求めることができる。この平均値は操作回数が多くなるにつれ収束し、これによりユーザの傾向を学習することができる。このため、微調整データｄ４の入力を切り替えてやるだけで、ユーザの好みに細かく反映した高品質の画像を得ることができる。
【００６６】
さらに、この実施例での推論決定はファジー推論によりなされている。この構成によれば、複合的な情報から折衷案的な結論を得ることができ、高精度の推論が可能となる。従来のＡＩセットアップでは、原稿に忠実なセットアップを行なうことが前提であったために、オーバ露光やアンダー露光の原稿のように、セットアップ時に大幅なトーン補正が必要とされる原稿はセットアップがうまくできなかった。これは、セットアップに必要なパラメータが複雑に絡んでいて、オペレータが設定することは困難であり、また自動セットアップ化を重視するために多くのパラメータが固定化されていたためである。この実施例では、オペレータが簡単なキーワードを入力するだけで、画像処理パラメータをファジー推論することで、原稿によってはオリジナルに忠実なセットアップが、また原稿によっては、劇的に変更された画像処理パラメータを設定することが可能となる。
【００６７】
さらに、画像読取装置１０や画像記録装置の変更等、処理対象が変更となる場合には、ファジー推論におけるファジープロダクションルールを入れ替えるだけで対応することができる。
【００６８】
なお、この発明は上記の実施例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しないような範囲において種々の態様において実施することが可能である。
【００６９】
例えば、前記実施例では、第１入力手段として得るキーワードを、被写体キーワードｄ２と仕上がりキーワードｄ３との２つのキーワードとしていたが、これに替えて、いずれか一方のキーワードとしてもよく、あるいは、アンダー露光、オーバ露光等の露光状態を示すキーワード等、他のキーワードを付加した３つ以上のキーワードとする構成としてもよい。また、この実施例のように製版用スキャナに限るものではなく、原画の画像を記録用画像データに変換して画像再生を行なう装置、例えば、プリンタ、ファクシミリ装置、複写機や電子黒板等の装置にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例を適用する画像処理パラメータ決定装置を組み込んだ画像処理システムの構成を示すブロック図である。
【図２】画像処理装置２０の各機能を示す機能ブロック図である。
【図３】画像処理装置２０のＣＰＵ２２で実行される画像処理ルーチンの前半部分を示すフローチャートである。
【図４】その画像処理ルーチンの後半部分を示すフローチャートである。
【図５】被写体キーワードｄ２および仕上がりキーワードｄ３を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢを示す説明図である。
【図６】被写体キーワードｄ２の選択肢を示す説明図である。
【図７】仕上がりキーワードｄ３の選択肢を示す説明図である。
【図８】微調整データｄ４を入力するための操作画面に現われるダイアログボックスＤＢ２の一例を示す説明図である。
【図９】微調整データｄ４のメンバシップ関数を、スライドキーＫＹの操作量と共に示す説明図である。
【図１０】図４のステップＳ３３０でサブルーチンコールされて実行される重み付け平均処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０…画像読取装置
２０…画像処理装置
２２…ＣＰＵ
２４…バス
２６…フレームメモリ
２７…補正データメモリ
２８…メインメモリ
３０…入出力インタフェイス
３２…キーボード
３４…マウス
３６…カラーＣＲＴ
３８…ハードディスク装置
４０…フレキシブルドライブ装置
４２…画像入出力インタフェイス
５０…画像記録装置
１０２…画像変換部
１０４…分析部
１０６…画像処理パラメータ推論部
１０８…推論部
１１０…平均演算部
１１２…パラメータ補正演算部
Ｐ…画像処理パラメータ
ＣＰ…パラメータ補正データ
ｄ１…画像特徴情報
ｄ２…被写体キーワード
ｄ３…キーワード
ｄ４…微調整データ
Claims (5)
- 原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する装置であって、
前記原画の画像データを分析することによって、前記原画の画像についての各種情報を生成する画像情報生成手段と、
前記原画の画像を記録する際に参照すべき条件を表現したキーワードを得る第１入力手段と、
前記画像情報生成手段により生成された各種情報と前記第１入力手段により得られたキーワードとに基づいて、前記画像処理パラメータを推論する推論手段と、
前記推論手段により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する設定手段と、
該設定手段による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する表示制御手段と、
前記表示手段から前記記録用画像データを見た操作者による操作を受けて前記推論手段により求められた画像処理パラメータの増減の程度を指示する操作スイッチの操作量を得る第２入力手段と、
前記第２入力手段により得られた操作量と前記第１入力手段により得られたキーワードとを受けて、前記推論手段により求められた画像処理パラメータの補正量を推論する補正量推論手段と、
該補正量推論手段により求められた補正量に基づき、前記推論手段により求められた画像処理パラメータを補正して、前記画像変換装置に設定される画像処理パラメータを定める補正手段と
を備える画像処理パラメータ決定装置。 - 請求項１記載の画像処理パラメータ決定装置であって、
前記補正手段により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する第２設定手段と、
該第２設定手段による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する第２表示制御手段と、
外部からの操作指令を得る指令入力手段と、
該指令入力手段により得られた操作指令に応じて前記表示制御手段と第２表示制御手段とを切り替えて実行する切替制御手段と
を備える画像処理パラメータ決定装置。 - 請求項１記載の画像処理パラメータ決定装置であって、
前記キーワード単位で前記補正の実行回数を管理するとともに、
前記補正量推論手段により求められた補正量に対して前記補正の実行回数の重みを与え、新たに求められた前記補正量に対して値１の重みを与える重み付き平均の演算を行ない、その演算結果を前記補正手段に送る重み付き平均演算手段を備える画像処理パラメータ決定装置。 - 前記推論手段はファジー推論を行なうものである請求項１記載の画像処理パラメータ決定装置。
- 原画の画像データを記録用画像データへと変換する画像変換装置に対して設定される画像処理パラメータを決定する方法であって、
（ａ） 前記原画の画像データを分析することによって、前記原画の画像についての各種情報を生成する工程と、
（ｂ） 前記原画の画像を記録する際に参照すべき条件を表現したキーワードを得る工程と、
（ｃ） 前記工程（ａ）により生成された各種情報と前記工程（ｂ）により得られたキーワードとに基づいて、前記画像処理パラメータを推論する工程と、
（ｇ） 前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータを前記画像変換装置に設定する工程と、
（ｈ） 該工程（ｇ）による設定により前記画像変換装置から得られる記録用画像データを、表示手段に表示する工程と、
（ｄ） 前記表示手段から前記記録用画像データを見た操作者による操作を受けて前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータの増減の程度を指示する操作スイッチの操作量を得る工程と、
（ｅ） 前記工程（ｄ）により得られた操作量と前記工程（ｂ）により得られたキーワードとを受けて、前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータの補正量を推論する工程と、
（ｆ） 該工程（ｅ）により求められた補正量に基づき、前記工程（ｃ）により求められた画像処理パラメータを補正して、前記画像処理装置に設定される画像処理パラメータを定める工程と を備える画像処理パラメータ決定方法。
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