JP4924264B2 - 画像処理装置、画像処理方法、および、コンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、および、コンピュータプログラムに関する。

ディジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）やスキャナなどの撮像装置によって撮影された画像を、プリンタなどの画像出力装置で出力する方法が普及しつつある。これらの画像出力装置は、出力しようとする画像の画像タイプを判断し、画質を調整するための画像処理を自動的に施す場合があった。かかる画像処理としては、例えば、コントラスト、明るさ、色バランスの調整のように、画像を構成する画素の画素値を調整する処理（画素値調整処理）が挙げられる。
（例えば、特許文献１）。

また、画像データが表す画像を変形するための処理（変形処理）、例えば、顔画像の頬のラインを補正する画像処理が知られている（特許文献２）。本技術により、例えば、画像が見るものに与える印象を調整することができる。

ＷＯ２００４−０７０６５７ 特開２００４−３１８２０４

しかしながら、上述のように多様化する画像調整処理は、ユーザに新たな楽しみを提供する一方で、ユーザに煩雑な作業を課すおそれがあった。とりわけ、画像処理について十分な知識を持たない一般ユーザにとっては、かかる多様な画質調整処理を使いこなして所望の画質調整効果を得ることは困難な作業であった。かかる課題は、印刷時に限らずディスプレイなどに表示する場合も含め、種々の態様での画像出力に共通する。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するために以下の形態または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］画像処理装置であって、複数種類の画質調整処理を実行可能な画質調整部と、前記対象画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定部と、前記複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を選択させるための選択画面を、前記判定された画像タイプに応じて生成する選択画面生成部と、 を備える、画像処理装置。

適用例１における画像処理装置によれば、こうすれば、複数種類の実行可能な画質調整処理の中から、画像タイプに応じて、好ましい候補処理内容をユーザに提示することができるので、ユーザの画質調整のための操作負担を軽減することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記選択画面生成部は、前記判定された画像タイプに応じて前記複数種類の候補処理内容の優先順位を定め、前記優先順位に従って、前記選択画面を生成しても良い。こうすれば、優先順位に従って選択画面が生成されるのでユーザの画質調整のための操作負担をより軽減することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記選択画面生成部は、前記判定された画像タイプに応じて、前記複数種類の画質調整処理のうちの一部を指定し、前記指定した画質調整処理を選択可能な前記選択画面を生成しても良い。こうすれば、候補処理内容を一部に絞り込んで、ユーザに提示するので、ユーザの画質調整のための操作負担をより軽減することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記選択画面を介して行われた選択を学習する選択学習部を備え、前記選択画面生成部は、前記判定された画像タイプに加えて、前記学習の結果を用いて生成しても良い。こうすれば、ユーザの選択傾向を考慮して、選択画面を生成することができるので、ユーザの画質調整のための操作負担をより軽減することができる。

適用例１に係る画像処理装置において、前記選択画面生成部は、ユーザの指示に応じて、前記画像タイプの判定結果に関わらず、各画質調整処理を、複数種類の前記画像タイプの少なくともいずれかに対応付けて表示しても良い。

適用例１に係る画像処理装置において、前記画質調整処理は、前記対象画像に含まれる領域を変形する変形処理と前記対象画像に含まれる画素の画素値を調整する画素値処理とを組み合わせた処理を含んでも良い。こうすれば、変形処理と画素値処理を組み合わせた多様な画質調整処理を、ユーザは、より容易に利用することができる。

［適用例２］複数種類の画質調整処理を実行可能な画像処理方法であって、前記対象画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定し、前記複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を選択させるための選択画面を、前記判定された画像タイプに応じて生成し、前記選択画面を介して選択された適用処理を前記対象画像に対して行う画像処理方法。

［適用例３］画像処理のためのコンピュータプログラムであって、複数種類の画質調整処理を実行可能な画質調整機能と、前記対象画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定機能と、前記複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を選択させるための選択画面を、前記判定された画像タイプに応じて生成する選択画面生成機能と、をコンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。

上記適用例２に係る画像処理方法、および、適用例３に係るコンピュータプログラムは、適用例１に係る画像処理装置と同様の作用効果を得ることができる。また、上記適用例２に係る画像処理方法、および、適用例３に係るコンピュータプログラムは、適用例１に係る画像処理装置と同様にして種々の態様にて実現され得る。

さらに、本発明は、上記適用例３に係るコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の態様で実現することができる。

次に、本発明の実施態様について図面を参照して実施例に基づいて説明する。
Ａ．実施例：
・プリンタ１００の構成：
図１は、本発明の実施例における画像処理装置としてのプリンタ１００の構成を示すブロック図である。本実施例のプリンタ１００は、メモリカードＭＣ等から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したカラーインクジェットプリンタである。プリンタ１００は、プリンタ１００の各部を制御するＣＰＵ１１０と、例えばリードオンリメモリ（ＲＯＭ）やランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）によって構成された内部メモリ１２０と、ボタンやタッチパネルにより構成された操作部１４０と、液晶ディスプレイにより構成された表示部１５０と、プリンタエンジン１６０と、カードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１７０と、を備えている。プリンタ１００は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラ）とのデータ通信を行うためのインターフェースを備えていてもよい。プリンタ１００の各構成要素は、バスを介して互いに接続されている。

プリンタエンジン１６０は、印刷データに基づき印刷を行う印刷機構である。カードインターフェース１７０は、カードスロット１７２に挿入されたメモリカードＭＣとの間でデータのやり取りを行うためのインターフェースである。なお、本実施例において、メモリカードＭＣには、画像データとしてＲＧＢデータが格納されている。

内部メモリ１２０には、機能部として、画像データ取得部２１０と、画質調整部２２０と、画像タイプ判定部２３０と、処理内容決定部２４０と、表示処理部２５０と、印刷処理部２６０とが格納されている。各機能部２１０〜２６０は、ＣＰＵ１１０により内部メモリ１２０から読み出され、実行されることにより、所定の機能を実現するコンピュータプログラムである。画像データ取得部２１０、画質調整部２２０、画像タイプ判定部２３０、処理内容決定部２４０は、後述する画像処理を実行する。画質調整部２２０は、サブモジュールとして、変形処理部２２２と、画素値処理部２２４とを備える。処理内容決定部２４０は、サブモジュールとして、選択画面生成部２４２を備える。表示処理部２５０は、表示部１５０を制御して、表示部１５０上に処理メニューやメッセージを表示させるディスプレイドライバである。印刷処理部２６０は、画像データから印刷データを生成し、プリンタエンジン１６０を制御して、印刷データに基づく画像の印刷を実行するためのコンピュータプログラムである。

内部メモリ１２０には、さらに、画像タイプデータベース３１０と、処理内容データベース３２０を備えている。さらに、図３において破線で示すように、内部メモリ１２０は、選択学習データベース３３０を備えても良く、処理内容決定部２４０は、サブモジュールとして、選択学習部２４４を備えても良い。選択学習データベース３３０および選択学習部２４４を備える構成については、変形例として後述する。

図２は、画像タイプデータベース３１０の内容を概念的に示す図である。画像タイプデータベース３１０には、画像の特徴に応じて定まる画像タイプが記述されている。本実施例では、画像の撮影シーンに応じて定まる画像タイプが用いられる。例えば、「ポートレート」「風景」「夕景」「夜景」「花」といった画像タイプが記述されている（図２）。画像タイプデータベース３１０には、さらに、画像タイプに関連付けて、１または複数の絵作りタイプが優先順位を付けて記述されている。絵作りタイプは、画像に対して施す画質調整処理の名称であり、本実施例では、画質調整処理が画像にもたらす印象を表す言葉が名称として用いられている。具体的には、「やさしい」「きれい」「にぎやか」といった絵作りタイプが記述されている（図２）。図２において、「絵作りタイプＮ（Ｎは自然数）」のＮは、優先順位を表しており、Ｎの値が小さいほど優先順位が高いことを表している。

図３は、処理内容データベース３２０の内容を概念的に示す図である。処理内容データベース３２０には、絵作りタイプごとに、絵作りタイプに対応する画質調整処理の具体的な処理内容が記述されている。一の絵作りタイプに対応する画質調整処理は、画素値処理と変形処理とを含んでいる。画素値処理は、画像を構成する画素の画素値を調整する処理である。画素値処理は、画像の特定の領域、本実施例では人物の顔を表す顔画像を構成する画素に対して行われる処理、例えば、肌コントラストを調整する処理や、顔の頬部分に着色する処理を含む。また、画素値処理は、画像を構成する全ての画素に対して行われる処理、例えば、コントラストや明るさを調整する処理を含む。さらに画素値処理は、画像を構成する一部の画素に対して行われる処理、例えば、エッジ領域およびその近傍の画素に対して行われるシャープネス処理を含む。変形処理は、対象画像に含まれる領域を変形する処理であり、本実施例では、上述した顔画像を変形する処理である。

例えば、図３に示すように、絵作りタイプ「元気」に対応する画質調整処理は、画素値処理として、コントラストを「硬調」にする処理、明るさを「普通」にする処理、彩度を「高く」する処理、カラーバランスを「普通」にする処理、シャープネスを強くする処理（シャープネス）を、含む。また、絵作りタイプ「元気」に対応する画像処理は、顔画像に対する画素値処理として、肌コントラストを「強く」する処理、顔の頬部分に「横長の黄」の色味を付ける処理を、含む。さらに、絵作りタイプ「元気」に対応する画像処理は、顔画像の変形処理として、顔の輪郭を「縦に小さく」する処理、を「縦に大きく」する処理を含む。絵作りタイプ「元気」に対応する各画素値処理、および、各変形処理は、いずれも対象画像に「元気」な印象を与える変化をもたらす処理である。

・プリンタ１００の動作：
プリンタ１００は、メモリカードＭＣに格納された画像データに基づき、画像の印刷を行う。カードスロット１７２にメモリカードＭＣが挿入されると、表示処理部２５０により、メモリカードＭＣに格納された画像の一覧表示を含むユーザインターフェースが表示部１５０に表示される。画像には、顔画像Ｆを含む画像と、含まない画像がある。図４は、画像の一覧表示を含むユーザインターフェースの一例を示す説明図である。なお、本実施例では、画像の一覧表示は、メモリカードＭＣに格納された画像データ（画像ファイル）に含まれるサムネイル画像を用いて実現される。

本実施例のプリンタ１００は、図４に示すユーザインターフェースにおいて、ユーザにより、１つ（または複数）の画像が選択されると共に印刷ボタンが選択されると、選択された画像をそのまま印刷する通常印刷処理を実行する。他方、当該ユーザインターフェースにおいて、ユーザにより、１つ（または複数）の画像が選択されると共に絵作りボタンが選択されると、プリンタ１００は、選択された画像に対して、所定の画像処理を行い、画像処理後の画像を印刷・保存する処理（絵作り処理）を実行する。

図５は、実施例のプリンタ１００による絵作り処理の流れを示すフローチャートである。絵作り処理が開始されると、上述のユーザインターフェースにおいて選択された画像を対象画像として画像処理を実行する（ステップＳ１００）。

図６は、実施例における画像処理の流れを示すフローチャートである。画像処理が開始されると、画像データ取得部２１０は、対象画像の画像データをカードスロット１７２から読み出して取得する（ステップＳ１１０）。取得された画像データは、内部メモリ１２０の所定領域に格納される。

画像タイプ判定部２３０は、取得された画像データを解析して、対象画像の画像タイプを判定する（ステップＳ１２０）。本実施例では、画像タイプは、上述したとおり、「ポートレート」「風景」「夜景」などの撮影シーンに応じて定められる。このため、本実施例では、画像データの解析により対象画像の撮影シーンを特定する処理（シーン特定処理）により、画像タイプを判定することができる。シーン特定処理は、様々な公知または周知の方法を用いることができる。例えば、対象画像を特徴付ける色相（特徴的色相）と、特徴的色相を有する画素領域の周波数特性とを用いて撮影シーンを特定する処理を用いることができる。

具体的には、画像タイプ判定部２３０は、対象画像について、青、緑、肌色、赤の各色相に属する画素数をカウントし、全画素数に対する割合を算出する。画素値（例えば、ＨＳＢ値やＲＧＢ値）が所定の範囲内の値を有していれば、所定の色相であると判断される。画像タイプ判定部２３０は、例えば、予め用意されているマップを用いて対象画像の特徴的色相を決定する。マップには、例えば、各色相を構成する画素数の割合と特徴的色相とが対応付けて記述されている。

画像タイプ判定部２３０は、さらに、特徴的色相を構成する画素領域を特定し、特定した画素領域に対して周波数解析を実行する。特徴的色相を構成する画素領域は、色相情報に含まれている各画素の色相と座標位置の情報に基づいて特定される。特定された画素領域に対する周波数解析は、２次元フーリエ変換式を用いて画像データの水平方向（横方向）および垂直方向（縦方向）について実行される。この結果、対象画像における特徴的色相を有する画素領域の周波数特性が算出される。

画像タイプ判定部２３０は、特徴的色相と、特徴的色相領域の周波数特性を用いて、対象画像の撮影シーンを特定する。例えば、撮影シーンは、以下のように特定される。撮影シーンが特定されれば、図２から解るように、撮影画像の画像タイプを判定することができる。
（１）特徴的色相が緑であり、周波数特性として高周波成分が多い場合には、山、平原といった緑を中心とした「風景」であると特定される。
（２）特徴的色相が青であり、周波数特性として低周波が多い場合には、空を中心とした「風景」であると特定される。
（３）特徴的色相が青であり、周波数特性として高周波が多い場合には、海を中心とした「風景」であると特定される。
（４）特徴的色相が肌色であり、周波数特性として低周波が多い場合には、人を中心とした「ポートレート」であると特定される。
（５）特徴的色相が肌色であり、周波数特性として高周波が多い場合には、浜辺もしくはそれに類する「風景」であると特定される。
（６）特徴的色相がグレーであり、周波数特性として低周波が多い場合には、「夜景」であると特定される。
（７）特徴的色相が赤であり、周波数特性として低周波が多い場合には、「夕景」であると特定される。
（８）特徴的色相として特定の色相が大半を占め、周波数特性として高周波成分があまり多くない場合には、マクロ撮影（接写）であると決定され、さらに、高彩度の領域が多い場合や、緑の色相領域が見られる場合には、マクロ撮影の中でも「花」の撮影シーンであると特定される。

撮影シーンを特定することにより画像タイプが判定されると、処理内容決定部２４０の選択画面生成部２４２は、絵作りタイプの候補を取得する（ステップＳ１３０）。具体的には、選択画面生成部２４２は、画像タイプデータベース３１０を検索して、ステップＳ１２０において特定された画像タイプに関連付けられた絵作りタイプを、優先順位と共に、候補として取得する。例えば、画像タイプが「ポートレート」である場合には、取得される絵作り候補は、優先順位の高い順に、「やさしい」「かわいい」「きれい」「にぎやか」「元気」である。

絵作りの候補が取得されると、複数の絵作りの候補の中から、対象画像に対して行う絵作りを選択させるための選択画面が生成・表示される（ステップＳ１４０）。図７は、選択画面の一例を示す図である。具体的には、選択画面生成部２４２は、図７に示すように、取得された絵作り候補の名称を、優先順位の高い順番に表示する選択画面の画像データを生成する。表示処理部２５０は、生成された画像データを用いて選択画面を表示部１５０に表示する。ユーザは、前候補ボタンまたは次候補ボタンを押下することによりカーソルＣＳを操作し、所望の絵作りを選択する。図７（ａ）における矢印ＡＲ１は、表示されている絵作り候補以外に、優先順位の低い他の絵作り候補があることを表し、図７（ｂ）における矢印ＡＲ２は、表示されている絵作り候補以外に、優先順位の高い他の絵作り候補があることを表す。選択画面は、図７において、破線で示す一覧表示ボタンを備えても良い。一覧表示ボタンを有する場合については、変形例として後述する。

処理内容決定部２４０は、選択画面を介して、ユーザから１つの絵作りタイプを選択する入力を受け付けて、絵作りタイプを決定する（ステップＳ１５０）。これにより、対象画像に対して行われる画質調整処理の処理内容が決定する（図３）。

絵作りタイプが決定されると、画質調整部２２０は、対象画像に対する画質調整処理を実行する（ステップＳ１６０）。図８は、画質調整処理の流れを示すフローチャートである。画質調整処理が開始されると、画質調整部２２０は、対象画像における顔領域ＦＡを検出する（ステップＳ１６１）。ここで、顔領域ＦＡとは対象画像上の人物の顔に対応する領域を意味している。画質調整部２２０による顔領域ＦＡの検出は、例えばテンプレートを利用したパターンマッチングによる方法（特開２００４−３１８２０４参照）といった公知の顔検出方法を用いて実行される。

顔領域ＦＡが検出されなかった場合には（ステップＳ１６２：ＮＯ）、画素値処理のみが行われる（ステップＳ１６５）。顔領域ＦＡが検出された場合には（ステップＳ１６２：ＹＥＳ）、画素値処理（ステップＳ１６３）と、顔画像の変形処理（顔変形処理）（ステップＳ１６４）とが行われる。

画質調整部２２０の画素値処理部２２４は、ステップＳ１５０において決定された絵作りタイプに対応する画素値処理の処理内容を処理内容データベース３２０から取得する。画素値処理部２２４は、取得された処理内容に従って、画素値処理を実行する。例えば、決定された絵作りタイプが「元気」である場合は、画素値処理部２２４は、コントラストを「硬調」にする処理、明るさを「普通」にする処理、彩度を「高く」する処理、カラーバランスを「普通」にする処理、シャープネスを強くする処理（シャープネス処理）を実行する。例えば、明るさ「普通」に対応する明度の目標値Ｂaimが予め定められている。明るさを「普通」にする処理は、対象画像を構成する全画素の平均明度Ｂaveが目標値Ｂaimになるように、以下に示すトーンカーブを用いて各画素の明度を調整することにより、実行される。

図９は、画素値処理の一例を説明する図である。図９（ａ）は、明るさを調整する処理に用いられるトーンカーブの一例を示している。図９（ａ）において、横軸は明度の入力値に、縦軸は明度の出力値に、それぞれ対応している。明度は、例えば、ＨＳＢ色空間のＢ（Brightness）の値が用いられる。明るさの調整では、対象画像の全画素に対して、かかるトーンカーブを用いた明度の変換が行われる。明るさの調整の程度は、本実施例では、基準明度Ｂｒｅｆを入力した場合に出力される明度値の変化量により定められる。例えば、図９（ａ）に示すように、変化量を正の値ｂ＋に設定すれば、トーンカーブは上に凸の曲線となり、ｂ＋の絶対値が大きいほど画像は明るくなる。逆に変化量を負の値ｂ−に設定すれば、トーンカーブは下に凸の曲線となり、ｂ−の絶対値が大きいほど画像は暗くなる。

図９（ｂ）は、コントラストを調整する処理に用いられるトーンカーブの一例を示している。図９（ａ）と同様に、図９（ｂ）において、横軸は明度の入力値に、縦軸は明度の出力値に、それぞれ対応している。コントラストの調整では、明度の調整と同様に、対象画像の全画素に対して、かかるトーンカーブを用いた明度の変換が行われる。コントラストの調整の程度は、本実施例では、基準明度Ｂｒｅｆを入力した場合に出力される明度値の変化量により定められる。例えば、図９（ｂ）に示すように、変化量を正の値ｋ＋に設定すれば、トーンカーブはＳ字状の曲線となり、ｋ＋の絶対値が大きいほど画像のコントラストが強く（硬調に）なる。逆に変化量を負の値ｋ−に設定すれば、トーンカーブは逆Ｓ字状の曲線となり、ｋ−の絶対値が大きいほど画像のコントラストは弱く（軟調に）なる。

彩度の調整は、例えば、彩度値（例えば、ＨＳＢ色空間のＳ（Saturation）の値）に対して、図９（ａ）と同様のトーンカーブを用いた変換を行うことにより実行される。

カラーバランスの調整は、例えば、画像を構成する全画素の画素値（例えば、ＲＧＢ値）の平均値が所定の目標色を表す値になるように各色成分を調整する方法が用いられる。例えば、カラーバランスを「普通」に調整する場合には、目標色は、無彩色（白やグレー）に設定される。カラーバランスを「黄色」に調整する場合には、目標色は、無彩色に黄色の色味（成分）を加えた色に設定される。

シャープネス処理は、アンシャープマスクを利用する方法を用いることができる。この方法は、明度値の変化がなまった（アンシャープ）データを用意し、原データからアンシャープデータを差し引いた差分値に係数を掛けて、原データに足し合わせる方法である。これにより、明度値の変化を鋭敏化させることができる。アンシャープデータは、原データの各画素の明度値を、その周りの画素の明度値を用いて平均化すること（平滑化処理）によって得ることができる。平滑化処理は、例えば、対象画素に近い画素の輝度値ほどより大きい重みで平均を計算する方法を用いることができる。このような重み関数として、対象画素を中心とした２次元ガウス関数を用いることがきる。

ソフトフォーカス処理は、上述したアンシャープデータを原データに置き換えることにより行うことができる。シャープネス処理およびソフトフォーカス処理は、対象画像の全ての画素に対して行う必要はなく、例えば、エッジ領域およびその周辺の画素に対してのみ行って良い。

ビネット処理は、画像の４隅近傍の画素の明度を低下させる処理である。ビネット処理により画像にレトロ調の印象を与えることができる。

ノイズ処理は、例えば、画像を構成する各画素の明度値に所定のノイズを加える処理である。このようなノイズには、ガウス分布によるノイズ、均等分布によるノイズが用いられ得る。ノイズ処理により画像には粒状感（ざらつき感）が付与され、例えば、ビネット処理と共に用いることにより、画像に懐かしい印象を与えることができる。

顔領域ＦＡが検出された場合には、画素値処理部２２４は、さらに、取得された処理内容に従って、顔画像に対する画素値処理を実行する。例えば、決定された絵作りタイプが「元気」である場合は、画素値処理部２２４は、肌コントラストを「強く」する処理、顔画像の頬の部分に「横長に黄」の着色を施す処理（頬着色処理）を実行する。

肌コントラストを調整する処理は、顔画像の肌に対応する画素のコントラストを調整する処理である。具体的には、画素値処理部２２４は、顔領域ＦＡの内部やその近傍の画素のうち、所定の肌色の色相を有する画素に対して、図９（ｂ）に示すトーンカーブを用いてコントラストの調整を行う。

図１０は、頬着色処理を説明するための図である。「横長に」着色する頬着色処理は、図１０（ａ）に示すように、両目のそれぞれの下側の横長の領域Ｃｈ１の画素の画素値に所定の色味（本実施例では、赤または黄）を加える処理である。「縦長に」着色する頬着色処理は、図１０（ｂ）に示すように、両目のそれぞれの下側の縦長の領域Ｃｈ２の画素の画素値に所定の色味を加える処理である。領域Ｃｈ１およびＣｈ２は、例えば、検出された顔領域ＦＡの内部において、さらに、目や口などの器官を検出して、これらの器官との位置関係から決定される。

顔領域ＦＡが検出された場合には、画素値処理が終了すると、画質調整部２２０の変形処理部２２２は、顔変形処理を行う（ステップＳ１６４）。図１１は、顔変形処理の流れを示すフローチャートである。変形処理部２２２は、顔変形処理を開始すると、顔画像の一部または全部を含む変形領域ＴＡを設定する（ステップＳ１６４２）。

図１２は、変形領域の設定について説明する図である。図１２に示すように、本実施例では、顔領域ＦＡは、対象画像上の顔画像の目と鼻と口の画像を含む矩形の領域が顔領域ＦＡとして検出される。なお、図１２に示した基準線ＲＬは、顔領域ＦＡの高さ方向（上下方向）を定義すると共に、顔領域ＦＡの幅方向（左右方向）の中心を示す線である。すなわち、基準線ＲＬは、矩形の顔領域ＦＡの重心を通り、顔領域ＦＡの高さ方向（上下方向）に沿った境界線に平行な直線である。変形領域ＴＡは、対象画像上の領域であって顔形状補正のための画像変形処理の対象となる領域である。図１２に示すように、本実施例では、変形領域ＴＡは、顔領域ＦＡを基準線ＲＬと平行な方向（高さ方向）および基準線ＲＬに直行する方向（幅方向）に伸張（または短縮）した領域として設定される。具体的には、顔領域ＦＡの高さ方向の大きさをＨｆ、幅方向の大きさをＷｆとすると、顔領域ＦＡを、上方向にｍ１・Ｈｆ、下方向にｍ２・Ｈｆだけ伸ばすと共に、左右にそれぞれｍ３・Ｗｆだけ伸ばした領域が、変形領域ＴＡとして設定される。なお、ｍ１，ｍ２，ｍ３は、所定の係数である。

このように変形領域ＴＡが設定されると、顔領域ＦＡの高さ方向の輪郭線に平行な直線である基準線ＲＬは、変形領域ＴＡの高さ方向の輪郭線にも平行な直線となる。また、基準線ＲＬは、変形領域ＴＡの幅を半分に分割する直線となる。

図１２に示すように、変形領域ＴＡは、高さ方向に関しては、概ね顎から額までの画像を含み、幅方向に関しては、左右の頬の画像を含むような領域として設定される。すなわち、本実施例では、変形領域ＴＡが概ねそのような範囲の画像を含む領域となるように、顔領域ＦＡの大きさとの関係に基づき、上述の係数ｍ１，ｍ２，ｍ３が予め設定されている。

変形領域ＴＡが設定されると、変形処理部２２２は、変形領域ＴＡを複数の小領域に分割する（ステップＳ１６４４）。図１３は、変形領域ＴＡの小領域への分割方法の一例を示す説明図である。変形処理部２２２は、変形領域ＴＡに複数の分割点Ｄを配置し、分割点Ｄを結ぶ直線を用いて変形領域ＴＡを複数の小領域に分割する。

分割点Ｄの配置（分割点Ｄの個数および位置）は、顔画像の変形の態様に応じて予め定められたパターンで行われる。例えば、顔画像の変形の態様と対応付けて配置パターンが記録されたパターンテーブル（図示省略）を予め容易しておき、変形処理部２２２は、かかるパターンテーブルを参照して変形の態様に応じて分割点Ｄを配置する。以下では、変形の態様が、顔画像における輪郭を「横に小さく」変形する場合を具体例として説明を進める。

図１３に示すように、分割点Ｄは、水平分割線Ｌｈと垂直分割線Ｌｖとの交点と、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖと変形領域ＴＡの外枠との交点とに配置される。ここで、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖは、変形領域ＴＡ内に分割点Ｄを配置するための基準となる線である。図１３に示すように、輪郭「横に小さく」変形する場合には、基準線ＲＬと直行する３本の水平分割線Ｌｈと、基準線ＲＬに平行な４本の垂直分割線Ｌｖとが設定される。３本の水平分割線Ｌｈを、変形領域ＴＡの下方から順に、Ｌｈ１，Ｌｈ２，Ｌｈ３と呼ぶ。また、４本の垂直分割線Ｌｖを、変形領域ＴＡの左から順に、Ｌｖ１，Ｌｖ２，Ｌｖ３，Ｌｖ４と呼ぶ。

水平分割線Ｌｈ１は、変形領域ＴＡにおいて、顎の画像より下方に配置され、水平分割線Ｌｈ２は、目の画像のすぐ下付近に配置される。水平分割線Ｌｈ３は、目の画像のすぐ上付近に配置されている。また、垂直分割線Ｌｖ１およびＬｖ４は、頬のラインの画像の外側に配置され、垂直分割線Ｌｖ２およびＬｖ３は、目尻の画像の外側に配置される。なお、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖの配置は、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖと画像との位置関係が結果的に上述の位置関係となるように予め設定された変形領域ＴＡの大きさとの対応関係に従い実行される。

上述した水平分割線Ｌｈと垂直分割線Ｌｖとの配置に従い、水平分割線Ｌｈと垂直分割線Ｌｖとの交点と、水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖと変形領域ＴＡの外枠との交点とに、分割点Ｄが配置される。図１３に示すように、水平分割線Ｌｈｉ（ｉ＝１または２）上に位置する分割点Ｄを、左から順に、Ｄ０ｉ，Ｄ１ｉ，Ｄ２ｉ，Ｄ３ｉ，Ｄ４ｉ，Ｄ５ｉと呼ぶものとする。例えば、水平分割線Ｌｈ１上に位置する分割点Ｄは、Ｄ０１，Ｄ１１，Ｄ２１，Ｄ３１，Ｄ４１，Ｄ５１と呼ばれる。同様に、垂直分割線Ｌｖｊ（ｊ＝１，２，３，４のいずれか）上に位置する分割点Ｄを、下から順に、Ｄｊ０，Ｄｊ１，Ｄｊ２，Ｄｊ３と呼ぶものとする。例えば、垂直分割線Ｌｖ１上に位置する分割点Ｄは、Ｄ１０，Ｄ１１，Ｄ１２，Ｄ１３と呼ばれる。

なお、図１３に示すように、本実施例における分割点Ｄの配置は、基準線ＲＬに対して対称の配置となっている。

変形処理部２２２は、配置された分割点Ｄを結ぶ直線（すなわち水平分割線Ｌｈおよび垂直分割線Ｌｖ）により、変形領域ＴＡを複数の小領域に分割する。本実施例では、図１３に示すように、変形領域ＴＡが２０個の矩形の小領域に分割される。

変形処理部２２２は、対象画像の変形領域ＴＡを対象とした画像の変形を行う（ステップＳ１６４６）。画像の変形は、変形領域ＴＡ内に配置された分割点Ｄの位置を移動して、小領域を変形することにより行われる。

変形のための各分割点Ｄの位置の移動態様（移動方向および移動距離）は、変形の態様に応じて、予め定められている。変形処理部２２２は、予め定められた移動方向および移動距離で、分割点Ｄの位置を移動する。

図１４は、分割点Ｄの位置の移動の一例を示す説明図である。図１５は、予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第１の説明図である。図１５は、顔画像における輪郭を「横に小さく」変形する場合の移動方向および移動距離を示している。図１５には、各分割点Ｄについて、基準線ＲＬと直行する方向（Ｈ方向）および基準線ＲＬと平行な方向（Ｖ方向）に沿った移動量が示されている。かかるデータを、例えば、テーブルの形式で予め内部メモリ１２０上に記憶しておけば、変形処理部２２２は、容易に様々な態様の変形を行うことができる。なお、図１５に示す移動量の単位は、対象画像の画素ピッチＰＰである。また、Ｈ方向については、向かって右側への移動量が正の値として表され、向かって左側への移動量が負の値として表され、Ｖ方向については、上方への移動量が正の値として表され、下方への移動量が負の値として表される。例えば、分割点Ｄ１１は、Ｈ方向に沿って右側に画素ピッチＰＰの７倍の距離だけ移動され、Ｖ方向に沿っては移動されない（画素ピッチＰＰの０倍）。また、例えば分割点Ｄ２２は、Ｈ方向およびＶ方向共に移動量がゼロであるため、移動されない。

なお、本実施例では、変形領域ＴＡの内外の画像間の境界が不自然とならないように、変形領域ＴＡの外枠上に位置する分割点Ｄ（例えば図１３に示す分割点Ｄ１０等）の位置は移動されないものとしている。従って、図１５には、変形領域ＴＡの外枠上に位置する分割点Ｄについての移動態様は定義されていない。

図１４では、移動前の分割点Ｄは白抜きの丸で、移動後の分割点Ｄや位置の移動の無い分割点Ｄは黒丸で示されている。また、移動後の分割点Ｄは分割点Ｄ’と呼ばれるものとする。例えば分割点Ｄ１１の位置は、図１４において右方向に移動され、分割点Ｄ’１１となる。

なお、本実施例では、基準線ＲＬに対して対称な位置関係にある２つの分割点Ｄの組み合わせ（例えば分割点Ｄ１１とＤ４１との組み合わせ）のすべてが、分割点Ｄの移動後も、基準線ＲＬに対して対称な位置関係を維持するように、移動態様が定められている。

変形処理部２２２は、変形領域ＴＡを構成する各小領域について、分割点Ｄの位置移動前の状態における小領域の画像が、分割点Ｄの位置移動により新たに定義された小領域の画像となるように、画像の変形処理を行う。例えば、図１４において、分割点Ｄ１１，Ｄ２１，Ｄ２２，Ｄ１２を頂点とする小領域（ハッチングを付して示す小領域）の画像は、分割点Ｄ’１１，Ｄ’２１，Ｄ２２，Ｄ’１２を頂点とする小領域の画像に変形される。

図１６は、画像の変形方法の概念を示す説明図である。図１６では、分割点Ｄを黒丸で示している。図１６では、説明を簡略化するために、４つの小領域について、左側に分割点Ｄの位置移動前の状態を、右側に分割点Ｄの位置移動後の状態を、それぞれ示している。図１６の例では、中央の分割点Ｄａが分割点Ｄａ’の位置に移動され、その他の分割点Ｄの位置は移動されない。これにより、例えば、分割点Ｄの移動前の分割点Ｄａ，Ｄｂ，Ｄｃ，Ｄｄを頂点とする矩形の小領域（以下「変形前注目小領域ＢＳＡ」とも呼ぶ）の画像は、分割点Ｄａ’，Ｄｂ，Ｄｃ，Ｄｄを頂点とする矩形の小領域（以下「変形後注目小領域ＡＳＡ」とも呼ぶ）の画像に変形される。

本実施例では、矩形の小領域を小領域の重心ＣＧを用いて４つの三角形領域に分割し、三角形領域単位で画像の変形処理を行っている。図の例では、変形前注目小領域ＢＳＡが、変形前注目小領域ＢＳＡの重心ＣＧを頂点の１つとする４つの三角形領域に分割される。同様に、変形後注目小領域ＡＳＡが、変形後注目小領域ＡＳＡの重心ＣＧ’を頂点の１つとする４つの三角形領域に分割される。そして、分割点Ｄａの移動前後のそれぞれの状態において対応する三角形領域毎に、画像の変形処理が行われる。例えば、変形前注目小領域ＢＳＡ中の分割点Ｄａ，Ｄｄおよび重心ＣＧを頂点とする三角形領域の画像が、変形後注目小領域ＡＳＡ中の分割点Ｄａ’，Ｄｄおよび重心ＣＧ’を頂点とする三角形領域の画像に変形される。

図１７は、三角形領域における画像の変形処理方法の概念を示す説明図である。図１７の例では、点ｓ，ｔ，ｕを頂点とする三角形領域ｓｔｕの画像が、点ｓ’，ｔ’，ｕ’を頂点とする三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像に変形される。画像の変形は、変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中のある画素の位置が、変形前の三角形領域ｓｔｕの画像中のどの位置に相当するかを算出し、算出された位置における変形前の画像における画素値を変形後の画像の画素値とすることにより行う。

例えば、図１７において、変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中の注目画素ｐ’の位置は、変形前の三角形領域ｓｔｕの画像中の位置ｐに相当するものとする。位置ｐの算出は、以下のように行う。まず、注目画素ｐ’の位置を、下記の式（１）のようにベクトルｓ’ｔ’とベクトルｓ’ｕ’との和で表現するための係数ｍ１およびｍ２を算出する。

次に、算出された係数ｍ１およびｍ２を用いて、下記の式（２）により、変形前の三角形領域ｓｔｕにおけるベクトルｓｔとベクトルｓｕとの和を算出することにより、位置ｐが求まる。

変形前の三角形領域ｓｔｕにおける位置ｐが、変形前の画像の画素中心位置に一致した場合には、当該画素の画素値が変形後の画像の画素値とされる。一方、変形前の三角形領域ｓｔｕにおける位置ｐが、変形前の画像の画素中心位置からはずれた位置となった場合には、位置ｐの周囲の画素の画素値を用いたバイキュービック等の補間演算により、位置ｐにおける画素値を算出し、算出された画素値が変形後の画像の画素値とされる。

変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中の各画素について上述のように画素値を算出することにより、三角形領域ｓｔｕの画像から三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像への画像変形処理を行うことができる。変形処理部２２２は、図１３に示した変形領域ＴＡを構成する各小領域について、上述したように三角形領域を定義して変形処理を行い、変形領域ＴＡ内の画像を変形する。

以上、顔画像における輪郭「横に小さく」変形する場合を具体例として、顔変形処理を説明したが、他の変形の態様については、図１５に示す移動方向および移動距離を、変形の態様に応じて変更することにより、容易に実行することができる。図１８は、予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第２の説明図である。図１８には、顔画像における輪郭を「縦に小さく」変形する場合、顔画像における目を「縦に大きく」変形する場合、顔画像における目を「縦横に大きく」変形する場合、の移動方向および移動距離をそれぞれ示している。

画質調整処理が終了すると、画質調整部２２０は、画質調整後の対象画像を表示部１５０に表示するよう表示処理部２５０に指示する。図１９は、画質調整後の対象画像が表示された表示部１５０の一例を示す説明図である。画質調整後の対象画像が表示された表示部１５０により、ユーザは、選択した絵作りタイプに応じた画質調整の結果を確認することができる。ユーザが画質調整結果に満足し、「保存」ボタンを選択した場合には（図５：ステップＳ２００）、これに応じて、画質調整後の対象画像を表す画像データの保存処理が行われる（ステップＳ４００）。例えば、画質調整後の対象画像（ビットマップデータ）を、ＪＰＥＧなどの所定の形式に圧縮し、ＥＸＩＦなどの所定のファイル形式に従って、画像ファイルとして保存する。かかる画像ファイルは、例えば、挿入されているメモリカードＭＣに保存されても良い。かかる場合、画質調整後の対象画像の画像ファイルは、画質調整前の対象画像の画像ファイルに上書きされても良いし、異なる画像ファイルとして保存されても良い。

ユーザが画質調整結果に満足し、「印刷」ボタンを選択した場合には（図５：ステップＳ２００）、印刷処理部２６０は、画質調整後の対象画像の印刷処理（ステップＳ３００）を実行する。図２０は、印刷処理の流れを示すフローチャートである。印刷処理部２６０は、画質調整後の対象画像の画像データの解像度を、プリンタエンジン１６０による印刷処理に適した解像度に変換し（ステップＳ３１０）、解像度変換後の画像データを、プリンタエンジン１６０における印刷に用いられる複数のインク色で階調表現されたインク色画像データに変換する（ステップＳ３２０）。なお、本実施例では、プリンタエンジン１６０における印刷に用いられる複数のインク色は、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色であるものとする。さらに、印刷処理部２６０は、インク色画像データにおける各インク色の階調値に基づいてハーフトーン処理を実行することによって、印刷画素毎のインクドットの形成状態を示すドットデータを生成し（ステップＳ３３０）、ドットデータを配列して印刷データを生成する（ステップＳ３４０）。印刷処理部２６０は、生成された印刷データをプリンタエンジン１６０に供給し、プリンタエンジン１６０に対象画像の印刷を行わせる（ステップＳ３５０）。これにより、画質調整後の対象画像の印刷が完了する。

ユーザが結果に満足せず「戻る」ボタンを選択した場合には、例えば表示部１５０に図７に示した絵作りタイプの選択画面が表示され、ユーザによる絵作りタイプの選択が再度実行される（図示省略）。

以上説明した実施例によれば、顔画像を変形する変形処理と、画素値を調整する画素値処理が１つの画質調整処理として関連付けられているため、ユーザは、画質調整処理を選択するだけで、容易に画素値処理と変形処理を組み合わせた画質調整を利用することができる。

さらに、本実施例では、顔画像を変形する変形処理と、画素値を調整する画素値処理との組み合わせから成る１つの画質調整処理は、「かわいい」「やさしい」「にぎやか」など、当該画質調整処理が対象画像にもたらす印象を表す名称の絵作りタイプと関連付けられている。この結果、ユーザは、変形処理と画素値処理の好ましい組み合わせを感覚的に用いることができる。例えば、顔画像に「かわいい」印象を付与するには、肌コントラストを弱めにする画素値処理と、顔の輪郭を縦に細くする顔変形処理を組み合わせると効果的である。しかし、画像処理やカメラの知識が十分でないユーザには、このような組み合わせを適切に用いて、所望の印象を有するように対象画像に画質調整処理を施すことは容易ではない。本実施例によれば、同一または類似の印象を対象画像にもたらす複数の処理のセットを一の画質調整処理として提供するので、ユーザは、容易に、かかる画質調整処理を利用して、所望の印象を有する画像を得ることができる。

さらに、本実施例では、対象画像の画像タイプを自動的に判定して、画像タイプに適した画質調整処理を、実施可能な多数の画質調整処理の中からいくつか指定し、指定された画質調整処理（に対応する絵作りタイプ）を優先順位に従って表示する選択画面を、ユーザインターフェースとして提供する（図７）。これにより、ユーザが対象画像に適した画質調整処理を選択する負担を軽減することができる。画像処理装置では、多種多様な画質調整処理を実行可能であることが望まれる一方で、利用可能な画質調整処理が増加すると、ユーザの操作負担が増大するという不都合があるが、本実施例では、このような不都合を軽減することができる。

Ｂ．変形例：
・第１変形例：
上記実施例では、画像タイプデータベース３１０を参照して、選択画面を生成しているが、これに代えて、あるいは、これと共に、選択画面を介して行われた選択を学習し、学習結果を用いて、選択画面を生成しても良い。

本変形例に係るプリンタは、実施例に係るプリンタ１００の構成に加えて、図１において波線で示すように、選択学習部２４４と、選択学習データベース３３０とを備える。本変形例に係るプリンタの他の構成は、実施例に係るプリンタ１００の構成と同一であるので、同一の構成要素については、実施例に係るプリンタ１００と同一の符号（図１）を用いることとし、その説明を省略する。

図２１は、選択学習データベースの内容の一例を示す図である。選択学習データベース３３０には、ユーザによる絵作りタイプの選択結果が、選択回数の形で、対象画像の画像タイプと対応付けて記録されている。例えば、図２１に示す例では、画像タイプが「風景」である対象画像に対して、絵作りタイプ「やさしい」が５回、「元気」が１回選択されたことが記録されている。

図２２は、本変形例における絵作り処理の流れを示すフローチャートである。本変形例における絵作り処理のステップＳ１００〜Ｓ４００までは、図５に示す実施例における絵作り処理のステップＳ１００〜Ｓ４００までと同一であるので、説明を省略する。

本変形例における絵作り処理では、対象画像の印刷処理（ステップＳ３００）、または、保存（ステップＳ４００）終了すると、処理内容決定部２４０の選択学習部２４４は、絵作り選択結果を学習する（ステップＳ５００）。具体的には、選択学習部２４４は、ユーザにより選択され、最終的に保存または印刷された対象画像に適用された絵作りタイプを、対象画像の画像タイプと共に、選択学習データベース３３０に記録する。

処理内容決定部２４０は、絵作り選択結果を学習すると、選択学習データベース３３０の変更に伴い、必要に応じて画像タイプデータベース３１０を更新する（ステップＳ６００）。例えば、選択学習データベース３３０において、ある画像タイプについて５回以上選択された絵作りタイプがある場合には、処理内容決定部２４０は、画像タイプデータベース３１０において、その絵作りタイプを、その画像タイプに関連付けられる最も優先順位の高い絵作りタイプとして記録する。処理内容決定部２４０は、５回以上選択された絵作りタイプが複数ある場合には、選択回数が多い順に優先順位を定めて、画像タイプデータベース３１０に記録する。画像タイプデータベース３１０にデフォルトで記録されている絵作りタイプは、５回以上選択された絵作りタイプに続いて、優先順位を下げて記録される。

選択学習データベース３３０の変更に伴って、画像タイプデータベース３１０を更新することにより、次回の絵作り処理では、更新後の画像タイプデータベース３１０を参照して選択画面が生成される。この結果、選択画面生成部２４２は、ユーザの選択結果を考慮に入れた選択画面を生成することができる。従って、本変形例によれば、さらに、画質調整処理の選択のためのユーザの操作負担を軽減することができる。

上述の選択学習データベース３３０の態様は一例であり、ユーザの選択結果を学習する態様、あるいは、選択学習データベース３３０に記録された学習結果を、選択画面の生成に反映させるアルゴリズムは、様々な変形が可能である。例えば、選択学習データベース３３０には、顔画像に表される人物ごとに、ユーザに選択された絵作りタイプが記録されても良い。具体的には、選択学習データベース３３０には、人物の特徴（例えば、顔画像の目、口、輪郭などの構成要素の位置、大きさ、方向を表すベクトルで表される）と人物の識別子とが関連付けて記録される。選択学習データベース３３０には、さらに、人物の識別子と対応付けて、人物の識別子によって特定される顔画像を含む対象画像に対して選択された絵作りタイプが選択回数の形で記録される。選択学習部２４４は、対象画像に顔領域ＦＡが検出されている場合、顔領域ＦＡに対応する顔画像の目、口、輪郭などの構成要素をさらに検出し、人物の特徴を算出する。選択学習部２４４は、算出された人物の特徴と、選択学習データベース３３０に識別子が記録された人物の特徴とを比較する。同一人物が既に選択学習データベース３３０に記録されていれば、その人物の識別子と対応付けて絵作りタイプの選択結果を記録する。同一人物が選択学習データベース３３０に記録されていない場合は、新たにその人物の特徴を識別子と共に記録すると共に、その識別子と対応付けてユーザが選択した絵作りタイプを記録する。選択画面生成部２４２は、対象画像に含まれる顔画像の人物の特徴を算出して顔画像の人物を特定し、選択学習データベース３３０を参照することにより、絵作りタイプの選択の傾向を、対象画像に含まれる顔画像に表された人物ごとに考慮して、選択画面を生成することができる。

・第２変形例：
上記実施例における選択画面に、図７において破線で示すように、一覧表示ボタンを設けても良い。一覧表示ボタンは、画像タイプの判定結果に関わらず、可能な絵作りタイプの候補を、表示するため指示を受け付けるためユーザインターフェースである。かかる一覧表示ボタンをユーザが選択すると、図２３に示す選択画面が表示部１５０に表示される。

図２３は、選択画面の他の例を示す第１の図である。図２３に示す選択画面では、ユーザが選択可能な絵作りタイプの候補が、画像タイプと対応付けて一覧表示される。図２３の例では、画像タイプ「ポートレート」「風景」と対応付けられた絵作りタイプの候補が表示されている。かかる選択画面で、ユーザが次候補ボタンを選択すると、続いて、画像タイプ「夕景」「夜景」と対応付けられた絵作りタイプの候補が表示されるというように、この選択画面を操作することにより、ユーザは、画像タイプデータベース３１０に記録されている全ての絵作りタイプを選択することができる。このような選択画面をユーザの指示に応じて表示可能にすることにより、例えば、画像タイプに応じて絞り込んだ絵作りタイプ候補（図７）の中に、ユーザが望む絵作りタイプが含まれなかった場合に、対応することができる。

・第３変形例：
図６のフローチャートで示される実施例に係る画像処理に代えて、図２４のフローチャートで示される画像処理を行うこととしても良い。

図２４は、第３変形例の画像処理の流れを示すフローチャートである。図２４において、末尾が「０」であるステップＳ１１０、Ｓ１２０、Ｓ１３０、Ｓ１６０の処理は、図６に示す同名・同一符号のステップの処理と同一であるので、そのステップの説明を省略する。

本変形例における画像処理では、絵作りタイプの候補が取得される（ステップＳ１３０）と、処理内容決定部２４０は、取得された絵作りタイプの候補の中から、優先順位が高い順に採用する絵作りタイプを決定する（ステップＳ１５５）。例えば、画像タイプが「ポートレート」である場合には、取得される絵作り候補は、優先順位の高い順に、「やさしい」「かわいい」「きれい」「にぎやか」「元気」である（図２）ので、先ず、「やさしい」が採用される絵作りタイプとして決定される。

絵作りタイプが決定されると、実施例における画質調整処理（図６：ステップＳ１６０）と同様に、画質調整部２２０は、対象画像に対して、決定された絵作りタイプに対応する画質調整処理を実行する（ステップＳ１６０）。

画質調整処理が終了すると、画質調整後の対象画像と共に、絵作りタイプをユーザが選択するための選択画面が表示される（ステップＳ１７５）。具体的には、選択画面生成部２４２が、画質調整後の対象画像を含む選択画面を生成し、表示処理部２５０が生成された選択画面を表示する。

図２５は、選択画面の他の例を示す第２の図である。図２５に示す選択画面において、ユーザが決定ボタンを選択すると、本変形例における画像処理は終了され、保存または印刷処理に移る（図５）。一方、図２５に示す選択画面において、ユーザが次候補ボタンを選択すると、ステップＳ１５５に戻って、前回のステップＳ１５５において決定された絵作りタイプの次に優先順位の高い絵作りタイプの候補を、採用する絵作りタイプとして新たに決定する。以下、ユーザが選択画面において、決定ボタンを選択するまで、ステップＳ１５５〜Ｓ１８５の処理を繰り返す。

以上説明した本変形例によれば、絵作りタイプの候補に対応する画質調整処理が施された対象画像が、画像タイプに応じて定められた優先順位に従って選択画面に表示される。このため、ユーザが所望する画質調整処理が施された対象画像が、早い段階で選択画面に表示される可能性が高く、ユーザは効率良く、所望の画質調整処理を選択することができる。また、ユーザは候補である画質調整処理が施された対象画像を順次に見ながら、最終的に対象画像に施す画質調整処理を選択することができる。

なお、図２５に示す選択画面では、１つずつ画質調整後の対象画像が表示されるが、例えば、表示部１５０の大きさに応じて、任意の数ずつ異なる画質調整処理を行った対象画像を表示することとしても良い。

・第４変形例：
上記実施例では、対象画像を表す画像データを解析して、対象画像の画像タイプを判定しているが、これに代えて、様々な手法で判定することができる。例えば、対象画像の画像データの付属情報を用いても良い。図２６は、画像データと共に、画像データと関連付けられた付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図である。画像ファイル５００は、画像データを格納する画像データ格納領域５０１と、付属情報を格納する付属情報格納領域５０２を備えている。付属情報は、例えば、ＴＩＦＦ（Tagged Image File Format）形式に従って、タグを用いて、付属情報としての各種パラメータを特定できるように格納されている。図２６において拡大して示す付属情報は、ＥＸＩＦ（Exchangeable Image File Format）規格で定められた情報（ＥＸＩＦ情報）である。ＥＸＩＦ情報は、例えば、デジタルカメラなどの画像データ生成装置において、画像データが生成された時（撮影時）の画像に関する情報である。かかるＥＸＩＦ情報は、図２６に示すように、撮影シーンの種別を表す撮影シーンタイプ情報を含む場合がある。撮影シーンタイプ情報には、「人物」「風景」「夜景」などが記述される。

対象画像の画像データに、撮影シーンタイプ情報が付属情報として関連付けられている場合には、画像タイプ判定部２３０は、かかる撮影シーン情報を取得して、対象画像の撮影シーンを認識することにより、画像タイプを判定しても良い。

画像タイプの判定に用いられる付属情報は、ＥＸＩＦ情報に限られない。例えば、付属情報格納領域５０２には、プリンタなどの画像出力装置の制御情報、具体的には、シャープネスやコントラストなどの画質調整処理の補正レベルを指定するプリンタ制御情報が格納されている場合がある。このような画像出力装置の制御情報は、例えば、付属情報格納領域５０２の内部に設定されたMakerNoteデータ格納領域に格納されている。MakerNoteデータ格納領域は、画像データ生成装置あるいは画像出力装置などのメーカーに開放されている未定義領域である。このような画像出力装置の制御情報を、単独で、あるいは、画像データの解析やＥＸＩＦ情報と組み合わせて、画像タイプの判定に用いても良い。

Ｅ．その他の変形例：
上記実施例およびその変形例において、その処理内容をフローチャートで示しているが、あくまで一例であり、各ステップの順番を変更したり、一部のステップの実行を省略したりしてもよい。

画素値処理と顔変形処理との関連付けは、一方を主とし、他方を従とするように関連付けられても良いし、互いに対等に関連付けても良い。例えば、実施例では、「かわいい」「きれい」などの印象を対象画像に付与するため、画素値処理と顔変形処理は、対等に関連付けられていると考えることができるかもしれない。これに代えて、例えば、所望の変化（画像を明るくするなど）を得るために画素値処理を行った際に、付随的に対象画像にもたらされてしまう所望しない変化（顔が太く見えてしまう）を打ち消すように顔変形処理を行っても良い。このような場合は、画素値処理が主であり、顔変形処理が従であると考えることができるかもしれない。

また、実施例の絵作り処理の前に、印刷処理の内の解像度変換や色変換（図２０のステップＳ３１０やＳ３２０）が実行されるとしても良い。

また上記実施例では、顔領域ＦＡの検出が実行されるが、顔領域ＦＡの検出の代わりに、例えばユーザ指定を介した顔領域ＦＡの情報の取得が行われるとしてもよい。

上記実施例およびその変形例では、画像処理装置としてのプリンタ１００による絵作り処理を説明したが、絵作り処理の一部または全部は、例えば、印刷処理を除き、デジタルカメラなどの画像データ生成機器の制御コンピュータあるいは画像処理チップにより実行されても良し、パーソナルコンピュータにより実行されても良い。また、プリンタ１００はインクジェットプリンタに限らず、他の方式のプリンタ、例えばレーザプリンタや昇華型プリンタであるとしてもよい。

上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしても良い。

以上、本発明の実施例および変形例について説明したが、本発明はこれらの実施例および変形例になんら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内において種々の態様での実施が可能である。

実施例における画像処理装置としてのプリンタ１００の構成を示すブロック図。 画像タイプデータベースの内容を概念的に示す図。 処理内容データベースの内容を概念的に示す図。 画像の一覧表示を含むユーザインターフェースの一例を示す説明図。 実施例のプリンタによる絵作り処理の流れを示すフローチャート。 実施例の画像処理の流れを示すフローチャート。 実施例の選択画面の一例を示す図。 実施例の画質調整処理の流れを示すフローチャート。 画素値処理の一例を説明する図。 頬着色処理を説明するための図。 実施例の顔変形処理の流れを示すフローチャート。 変形領域の設定について説明する図。 変形領域の小領域への分割方法の一例を示す説明図。 分割点の位置の移動の一例を示す説明図。 予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第１の説明図。 画像の変形方法の概念を示す説明図。 三角形領域における画像の変形処理方法の概念を示す説明図。 予め定められた移動方向および移動距離の一例を示す第２の説明図。 画質調整後の対象画像が表示された表示部の一例を示す説明図。 印刷処理の流れを示すフローチャート。 選択学習データベースの内容の一例を示す図。 第１変形例における絵作り処理の流れを示すフローチャート。 選択画面の他の例を示す第１の図。 第３変形例の画像処理の流れを示すフローチャート。 選択画面の他の例を示す第２の図。 画像データと共に画像データと関連付けられた付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図。

符号の説明

１００…プリンタ
１１０…ＣＰＵ
１２０…内部メモリ
１４０…操作部
１５０…表示部
１６０…プリンタエンジン
１７０…カードインターフェース
１７２…カードスロット
２１０…画像データ取得部
２２０…画質調整部
２２２…変形処理部
２２４…画素値処理部
２３０…画像タイプ判定部
２４０…処理内容決定部
２４２…選択画面生成部
２４４…選択学習部
２５０…表示処理部
２６０…印刷処理部
３１０…画像タイプデータベース
３２０…処理内容データベース
３３０…選択学習データベース
５００…画像ファイル
５０１…画像データ格納領域
５０２…付属情報格納域
ＭＣ…メモリカード

Claims (6)

1. 画像処理装置であって、
   複数種類の画質調整処理を実行可能な画質調整部と、
   対象画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定部と、
   前記複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を選択させるための選択画面を、前記判定された画像タイプに応じて生成する選択画面生成部と、
   前記選択画面を介して行なわれた選択を学習する選択学習部と、を備え、
   前記選択画面生成部は、前記判定された画像タイプに加えて、前記学習の結果を用いて前記選択画面を生成する、画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置において、
   前記選択画面生成部は、前記判定された画像タイプに応じて前記複数種類の画質調整処理の優先順位を定め、前記優先順位に従って、前記選択画面を生成する、画像処理装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
   前記選択画面生成部は、前記判定された画像タイプに応じて、前記複数種類の画質調整処理のうちの一部を指定し、前記指定した画質調整処理を選択可能な前記選択画面を生成する、画像処理装置。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置において、
   前記選択画面生成部は、ユーザの指示に応じて、前記画像タイプの判定結果に関わらず、各画質調整処理を、複数種類の前記画像タイプの少なくともいずれかに対応付けて表示する、画像処理装置。
5. 複数種類の画質調整処理を実行可能な画像処理方法であって、
   （ａ）前記対象画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定する工程と、
   （ｂ）前記複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を選択させるための選択画面を、前記判定された画像タイプに応じて生成する工程と、
   （ｃ）前記選択画面を介して選択された適用処理を前記対象画像に対して行う工程と、
   （ｄ）前記選択画面を介して行なわれた選択を学習する工程と、を備え、
   前記工程（ｂ）は、前記判定された画像タイプに加えて、前記学習の結果を用いて前記選択画面を生成する工程である、画像処理方法。
6. 画像処理のためのコンピュータプログラムであって、
   複数種類の画質調整処理を実行可能な画質調整機能と、
   前記対象画像について、画像の特徴に応じて定まる画像タイプを判定するタイプ判定機能と、
   前記複数種類の画質調整処理の中から前記対象画像に適用される適用処理を選択させるための選択画面を、前記判定された画像タイプに応じて生成する選択画面生成機能と、
   前記選択画面を介して行なわれた選択を学習する選択学習機能と、をコンピュータに実現させ、
   前記選択画面生成機能は、前記判定された画像タイプに加え、前記学習の結果を用いて選択画面を生成する機能である、コンピュータプログラム。

Images