JP4985243B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像補正処理を行うための画像処理装置及び画像処理プログラムに関するものである。

従来、ユーザの好みに応じた画像補正を行う画像処理装置が知られている。
例えば、あらかじめ用意されている複数種類の調整用データの中から１つの調整用データを選択したり、任意の調整用データを設定したりすることで特定された調整用データに基づき、画像調整を行う構成のものがある（特許文献１参照）。
特開２００７−８９１７９号公報

しかしながら、前述したような構成で所望の画像補正が行われるような調整用データを設定するためには、画像に関する専門知識が必要となり、直感的に設定を行うことは困難であった。また、調整用データを利用することによりどのような画像補正が施されるのかを画像補正処理前に予測することは難しく、利用する調整用データの選択や設定に関し効率のよいものではなかった。

本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、画像補正の設定を直感的に行うことが可能であり、かつ、どのような画像補正が施されるのかを画像補正処理前に予測可能で画像補正に利用するデータを効率よく選定できる画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。

上記目的を達成するためになされた本発明の請求項１に記載の画像処理装置は、複数種類の第１画像を入力可能な第１画像入力手段と、第１画像入力手段により入力された第１画像の特徴を表す第１特徴量を、入力された第１画像ごとに特定する第１特徴量特定手段と、画像補正の対象とする画像である第２画像を入力する第２画像入力手段と、第２画像入力手段により入力された第２画像の特徴を表す第２特徴量を特定する第２特徴量特定手段と、第２特徴量を第１特徴量に近づけるように第２画像に対する画像補正処理を行った場合の画像補正処理結果を表す補正イメージ画像を、複数の第１特徴量のそれぞれについて生成するイメージ画像生成手段と、イメージ画像生成手段により生成された複数の補正イメージ画像を、各補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像とそれぞれ対応付けて配置した状態で出力するイメージ画像出力手段とを備える。

このような画像処理装置によれば、ユーザは、第１画像を用いて画像補正を行う場合に、所望の補正結果が得られる第１画像を効率よく選定することができる。すなわち、画像補正の設定を直感的に行うための手法として、第１画像をユーザに指定させ、第２画像の特徴を第１画像の特徴に近づけるように画像補正処理を行う構成が考えられる。このような構成では、所望の補正結果が得られる第１画像の選定が重要となるが、本発明の画像処理装置によれば、複数の第１画像に対する補正イメージ画像が出力されるため、ユーザは、補正イメージ画像を参考にして第１画像を効率よく選定することができる。

そして、請求項２に記載の画像処理装置は、第２画像入力手段により入力された第２画像を加工した加工画像を生成する加工画像生成手段を備え、イメージ画像生成手段は、加工画像生成手段により生成された加工画像に対する画像補正処理を行うことにより補正イメージ画像を生成する。このようにすれば、第２画像に対して実際に画像補正処理を行った結果に基づき補正イメージ画像を生成する場合に比べ、補正イメージ画像を生成する処理を簡素化することが可能となる。

具体的には、例えば請求項３に記載のように、加工画像生成手段は、第２画像入力手段により入力された第２画像を縮小した画像を加工画像として生成するとよい。
ここで、請求項４に記載の画像処理装置は、イメージ画像出力手段により出力された補正イメージ画像のうちの１つを選択する選択手段と、第２特徴量を選択手段により選択された補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量に近づけるように第２画像に対する画像補正処理を行う画像補正手段とを備える。

このような画像処理装置によれば、補正イメージ画像の中から１つを選択することで、第１画像を再度入力することなく、その補正イメージ画像の表す画像補正処理を行うことができる。

特に、請求項５に記載のように、画像補正手段により画像補正処理が行われた第２画像を印刷するための印刷処理を行う印刷制御手段を備えていれば、補正イメージ画像の中から１つを選択することで、その補正イメージ画像の表す画像補正処理が行われた第２画像を印刷することができる。

一方、請求項６に記載の画像処理装置では、イメージ画像生成手段は、第２画像に対して実際に画像補正処理を行った結果に基づき補正イメージ画像を生成するものである。そして、この画像処理装置は、イメージ画像出力手段により出力された補正イメージ画像のうちの１つを選択する選択手段と、イメージ画像生成手段により画像補正処理が行われた第２画像のうち選択手段により選択された補正イメージ画像に対応するものを印刷するための印刷処理を行う印刷制御手段とを備える。

このような画像処理装置によれば、補正イメージ画像の中から１つを選択することで、その補正イメージ画像を生成した際に行われた画像補正処理結果を利用して、第１画像を再度入力することなく、その補正イメージ画像の表す画像補正処理が行われた第２画像を印刷することができる。

また、請求項７に記載の画像処理装置では、イメージ画像出力手段は、補正イメージ画像及びその補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像を、その第１特徴量の値が第２特徴量の値に近いものから順に配置する。このような画像処理装置によれば、複数の補正イメージ画像を比較しやすくすることができる。

一方、請求項８に記載の画像処理装置では、第１画像入力手段は、所定の読取位置にセットされた印刷媒体から光学的に読み取られる画像を入力するものであり、読取位置にセットされた印刷媒体から複数の画像が読み取られた場合に、各画像をそれぞれ独立した第１画像として入力可能である。

このような画像処理装置によれば、ユーザは、複数の印刷媒体を一度に読取位置にセットしたり、複数の画像が印刷された印刷媒体を読取位置にセットしたりすることで、複数の第１画像を容易に読み取らせることが可能となり、作業時間を短縮することができる。

具体的には、例えば請求項９に記載のように、第１画像入力手段は、読取位置を複数に分割した各読取領域で読み取られる画像を独立した第１画像として入力するようにすれば、複数の画像の認識を比較的正確に行うことができる。

また、請求項１０に記載の画像処理装置において、第１画像入力手段は、所定の読取位置にセットされた印刷媒体から光学的に読み取られる画像を入力するものであり、読取位置を複数に分割した各読取領域で読み取られる画像をそれぞれ独立した第１画像として入力し、イメージ画像出力手段は、補正イメージ画像及びその補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像を読取領域ごとに対応付けられた所定の位置に配置する。

このような画像処理装置によれば、請求項８及び請求項９と同様、ユーザは、複数の印刷媒体を一度に読取位置にセットしたり、複数の画像が印刷された印刷媒体を読取位置にセットしたりすることで、複数の第１画像を容易に読み取らせることが可能となり、作業時間を短縮することができる。また、複数の画像の認識を比較的正確に行うことができる。加えて、補正イメージ画像及び第１画像の配置にユーザの意思を反映させることができる。

そして特に、例えば請求項１１に記載のように、第１画像入力手段が、読取領域で読み取られた画像の平均輝度値が所定値以上の場合には、その読取領域には画像が存在しないと判定するようにすれば、画像が存在しない部分を第１画像として入力してしまうことを防ぐことができる。

また、請求項１２に記載の画像処理装置では、イメージ画像出力手段は、補正イメージ画像及びその補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像を印刷出力する。このような画像処理装置によれば、補正イメージ画像をディスプレイ等の表示手段に表示することにより出力する場合に比べ、補正イメージ画像が印刷された際の色合い等を正確に出力することができる。

次に、請求項１３に記載の画像処理プログラムは、複数種類の第１画像を入力可能な第１画像入力手段と、第１画像入力手段により入力された第１画像の特徴を表す第１特徴量を、入力された第１画像ごとに特定する第１特徴量特定手段と、画像補正の対象とする画像である第２画像を入力する第２画像入力手段と、第２画像入力手段により入力された第２画像の特徴を表す第２特徴量を特定する第２特徴量特定手段と、第２特徴量を第１特徴量に近づけるように第２画像に対する画像補正処理を行った場合の画像補正処理結果を表す補正イメージ画像を、複数の第１特徴量のそれぞれについて生成するイメージ画像生成手段と、イメージ画像生成手段により生成された複数の補正イメージ画像を、各補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像とそれぞれ対応付けて配置した状態で出力するイメージ画像出力手段としてコンピュータを機能させる。

このような画像処理プログラムによれば、請求項１に記載の画像処理装置としてコンピュータを機能させることができ、これにより前述した効果を得ることができる。

以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．全体構成］
図１は、第１実施形態の画像処理装置としての複合機１０の外観を示す斜視図である。

この複合機１０は、プリンタ機能の他、スキャナ機能やカラーコピー機能等を有したものであり、本体ケーシング１１における上部位置に、原稿の読み取りに用いられる画像読取部２０を備えている。

画像読取部２０は、原稿載置面（ガラス台）にセット（載置）された原稿から画像を光学的に読み取るいわゆるフラットベッドスキャナである。ここで、原稿載置面は、その上面が薄板状の原稿カバー２１によって覆われており、原稿カバー２１を上方へ開くことにより、原稿載置面への原稿のセット及びセットされた原稿の除去（つまり原稿の出し入れ）が可能となる。また、原稿カバー２１における原稿載置面と対向する側の面は白色となっており、原稿カバー２１が閉じられた状態（図１に示す状態）で画像の読み取りが行われた場合に、原稿載置面における原稿の載置されていない部分は白色に読み取られる。

一方、複合機１０は、画像読取部２０の前方位置（手前側の位置）に、各種操作ボタンを配置した操作部３１及びメッセージ等の画像を表示する表示部（例えば液晶ディスプレイ）３２からなる操作パネル３０を備えている。

また、複合機１０は、画像読取部２０の下方位置に、用紙等の印刷媒体にカラー画像を印刷可能な画像印刷部４０を備えている。この画像印刷部４０で画像が印刷された用紙は、本体ケーシング１１の前面に形成された開口１２から排紙される。

さらに、複合機１０は、本体ケーシング１１の前面における開口１２の上方位置に、ＳＤカードやＣＦカード等の各種メモリカード（可搬型記憶媒体）を挿入可能なカードスロット５０を備えている。また、複合機１０は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を介さずに直接メモリカードから画像（デジタルスチルカメラで撮影した画像等）を読み取ってその画像を印刷する機能（いわゆるダイレクトプリント機能）を有している。

次に、複合機１０の制御系について説明する。
図２は、複合機１０の制御系の概略構成を示すブロック図である。
同図に示すように、複合機１０は、前述した画像読取部２０、操作パネル３０、画像印刷部４０及びカードスロット５０と、通信部６０と、制御部７０とを備えており、これらは信号線８０を介して接続されている。

通信部６０は、通信ケーブル（ＬＡＮケーブル）が接続された状態でその通信ケーブルを介したデータの送受信処理を行う。つまり、外部装置との間でデータ通信を行うためのものであり、例えば、ＬＡＮに存在するパーソナルコンピュータや、インターネット上に存在するウェブサーバとの間でデータ通信が可能となっている。

制御部７０は、ＣＰＵ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３等からなるマイクロコンピュータを中心に構成されており、複合機１０を構成する各部を統括制御する。また、ＲＯＭ７２には、後述する色変換処理をＣＰＵ７１に実行させるためのプログラムが記憶されている。

［１−２．色変換処理の概要］
次に、複合機１０が行う色変換処理の概要について説明する。
本実施形態の複合機１０は、色変換対象の画像に対し、色変換の見本となる画像（以下「お手本画像」ともいう。）に基づく色変換処理を行う。ここで、まず、このような色変換処理の基本的な流れについて、図３を用いて説明する。

ユーザが、お手本画像の印刷された原稿（例えば写真）を画像読取部２０の原稿載置面にセットし、操作部３１で原稿読取操作を行うと（１）、複合機１０は、原稿載置面における設定範囲（Ｌ版サイズ、Ａ４サイズ等、ユーザによって設定された範囲）からお手本画像を読み取る（２）。これにより、原稿載置面にセットされた原稿からお手本画像が読み込まれる。

次に、ユーザが、色変換の対象とする画像が記憶されたメモリカードをカードスロット５０に挿入すると（３）、複合機１０は、挿入されたメモリカードを認識し、ユーザに対し、メモリカードに記憶されている画像のうち色変換の対象とするものを選択させる（４）。なお、ユーザに画像を選択させるための処理としては、公知の処理（例えば、メモリカードに記憶されている各画像を表示部３２に表示させて操作部３１での操作により選択させる処理）を適宜採用可能である。

そして、色変換対象の画像がユーザにより選択されると（５）、複合機１０は、選択された画像を読み込む（６）。なお、以下の説明において、当該画像を「元画像」ということがある。

その後、複合機１０は、画像読取部２０から読み込んだお手本画像を見本として、メモリカードから読み込んだ元画像を補正する処理を行う（７）。
なお、ここでは、画像読取部２０からお手本画像を読み込んだ後にメモリカードから元画像を読み込む手順を例示したが、これに限定されるものではなく、先にメモリカードから元画像を読み込み、その後に画像読取部２０からお手本画像を読み込むようにしてもよい。

このような色変換処理によれば、ユーザは、お手本画像を用いることで、元画像の色変換を簡単な操作でかつ感覚的に行うことができる。
具体的には、例えば、建物と空が写っている元画像に対し、空の青を鮮やかな海の青に変換したい場合は、鮮やかな海の写っているお手本画像を用いることによって、元画像の青色を鮮やかな海の青に変換することができる。

また、人の顔が映っている元画像に対し、肌色を明るく変換したい場合は、明るい肌色の写っているお手本画像を用いることによって、元画像の肌色を明るい肌色に変換することができる。

このように、ユーザは、何ら専門的な知識を必要とせず、お手本画像を画像読取部２０に読み取らせるだけで、所望の色変換を行うことができる。
しかしながら、ユーザが所望の補正結果を得るには、複数種類のお手本画像を何度も試すことにより所望の補正結果が得られるお手本画像を探す必要があった。

そこで、本実施形態の複合機１０では、１つの元画像に対して複数種類のお手本画像を入力可能とし、各お手本画像とそのお手本画像に対する補正結果のサムネイル画像を一覧印刷（インデックス印刷）することで、所望の補正結果が得られるお手本画像を効率よく選定できるようにしている。

［１−３．色変換処理の具体的内容］
以下、本実施形態の複合機１０が行う色変換処理の具体的内容について説明する。
［１−３−１．色変換処理］
図４は、ＣＰＵ７１が実行する色変換処理のフローチャートである。

ＣＰＵ７１は、色変換処理を開始すると、まず、Ｓ１０１で、メモリカードに記憶されている色変換対象の画像（元画像）をＲＡＭ７３に読み込む。なお、読み込む画像の形式は特に限定されないが、本実施形態ではＲＧＢ形式を前提として説明する。

続いて、Ｓ１０２では、Ｓ１０１で読み込んだ元画像のサムネイル画像を生成する。すなわち、元画像に対し、あらかじめ設定されているサムネイル画像のサイズとなるようにサイズ変更処理（縮小処理）を行う。なお、元画像はサムネイル画像よりも大きいことが通常であるため、ここではサイズ変更処理として縮小処理を行うと説明しているが、元画像がサムネイル画像のサイズよりも小さい場合には、サイズ変更処理として拡大処理を行うことになる。また、サイズ変更処理としては、例えば、ニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法、縮小に限定すれば平均画素法などを用いることができる。

続いて、Ｓ１０３では、Ｓ１０１で読み込んだ元画像（Ｓ１０２で生成したサムネイル画像ではない）を構成する各画素をＨＳＶパラメータ（Ｈ値：０〜３６０、Ｓ値及びＶ値：０〜１）に変換する処理を行う。

なお、ＲＧＢからＨＳＶパラメータへの変換や、ＨＳＶからＲＧＢへの変換は、以下に示す公知の変換式に従い行うことができる。
（１）RGB⇒HSVの変換式
max(a,b,c)はa,b,cの中で最も大きい値を表す。
min(a,b,c)はa,b,cの中で最も小さい値を表す。
V = max(R/255,G/255,B/255)
Vが0でない時、
S = [V - min(R,G,B)] ÷ V
Vが0の時、
S = 0
[V - min(R,G,B)]が0でない時、
r = (V - R/255)÷(V-min(R,G,B)
g = (V - G/255)÷(V-min(R,G,B)
b = (V - B/255)÷(V-min(R,G,B)
[V - min(R,G,B)]が0の時、
r = 0
g = 0
b = 0
V = R/255の時
H = 60 × (b-g)
V = G/255の時
H = 60 × (2+r-g)
V = B/255の時
H = 60 × (4+g-r)
ただしH<0の時
H = H+360
として、ＲＧＢからＨＳＶへ変換される。また、ＨＳＶからＲＧＢへは、
（２）HSV⇒RGBの変換式
(以下で示すin, fl, m, nは、ＨＳＶからＲＧＢを算出する過程で利用する媒介変数である)
in を (H/60)の整数部分
fl を (H/60)の小数部分とする。
in が偶数の場合
fl = 1-fl
m = V × (1-S)
n = V × (1-S×fl)
inが0の時
R = V × 255
G = n × 255
B = m × 255
inが1の時
R = n × 255
G = V × 255
B = m × 255
inが2の時
R = m × 255
G = V × 255
B = n × 255
inが3の時
R = m × 255
G = n × 255
B = V × 255
inが4の時
R = n × 255
G = m × 255
B = V × 255
inが5の時
R = V × 255
G = m × 255
B = n × 255
として変換される。

続いて、Ｓ１０４では、Ｓ１０３での変換処理により得られたＨＳＶパラメータに基づいて、元画像の特徴を表す特徴量である第２特徴量を特定する第２特徴量特定処理を行う。なお、第２特徴量特定処理の具体的な処理内容については後述する（図７）。

続いて、Ｓ１０５では、Ｓ１０１で読み込んだ元画像と、Ｓ１０４で特定した第２特徴量とを、ＲＡＭ７３における記憶維持領域に記憶させる。ここで、記憶維持領域とは、少なくとも本色変換処理が終了されるまで記憶情報が保持される領域（他の情報によって上書きされない領域）のことである。つまり、本色変換処理が終了されるまでの間、元画像及び第２特徴量の記憶状態が保証される。なお、記憶手段はＲＡＭ７３に限定されるものではなく、例えば複合機１０がハードディスクを備えている場合にはハードディスクに記憶させてもよい。

続いて、Ｓ１０６では、画像読取部２０の原稿載置面全域を１つの全体画像として読み取る。なお、読み取った画像の形式は特に限定されないが、本実施形態ではＲＧＢ形式を前提として説明する。

続いて、Ｓ１０７では、Ｓ１０６で読み取った全体画像から、お手本画像を抽出する。本実施形態では、原稿載置面を複数に分割した各読取領域で読み取られる画像を独立したお手本画像として認識するようにしている。具体的には、例えば図５（ｂ）に示すように、原稿載置面を縦横にそれぞれ二分して４つの読取領域に分割することが可能であり、この場合には、図５（ａ）に示すように複数（図の例では３枚）の写真をセットすれば、図５（ｃ）に示すように各写真の画像が独立した画像として認識される。したがって、この段階では、写真がセットされていない読取領域（図５（ｃ）でいうＩｍａｇｅ１）についても、１つの画像（白色の画像）として認識されることになる。なお、読取領域の分割数は、あらかじめ設定されていてもよく、ユーザが設定できるようにしてもよい。

続いて、Ｓ１０８では、Ｓ１０７で抽出した各お手本画像のうち、画像全体の平均輝度値meanVが、あらかじめ設定されているしきい値ThreV（例えば０．９７）以上のものが存在するか否かを判定する。ここで、しきい値ThreVは、画像読取部２０の原稿載置面に原稿がセットされているか否かの判定基準値として設定されており、平均輝度値meanVがしきい値ThreV以上の場合（白色のみの画像と判断される場合）には、原稿が存在しない可能性が高いことになる。

そして、Ｓ１０８で、平均輝度値meanVがしきい値ThreV以上のお手本画像が存在すると判定した場合には、Ｓ１０９へ移行し、そのお手本画像を排除した後、Ｓ１１０へ移行する。つまり、前述した図５の例では、４つの読取領域のうちＩｍａｇｅ１で読み取られた画像（白色の画像）が排除される。

一方、Ｓ１０８で、平均輝度値meanVがしきい値ThreV以上のお手本画像が存在しないと判定した場合には、そのままＳ１１０へ移行する。
Ｓ１１０では、Ｓ１０６〜Ｓ１０９の処理の結果として抽出された複数種類のお手本画像のうちの１つ（Ｓ１１０〜Ｓ１１４の処理をまだ行っていないもの）を処理対象として選択し、そのお手本画像のサムネイル画像を生成する。すなわち、お手本画像に対し、Ｓ１０２と同様のサイズ変更処理（縮小処理）を行う。なお、お手本画像もサムネイル画像よりも大きいことが通常であるため、ここではサイズ変更処理として縮小処理を行うと説明しているが、お手本画像がサムネイル画像のサイズよりも小さい場合には、サイズ変更処理として拡大処理を行うことになる。

続いて、Ｓ１１１では、Ｓ１１０で処理対象として選択したお手本画像（Ｓ１１０で生成したサムネイル画像ではない）を構成する各画素をＨＳＶパラメータに変換する処理を行う。

続いて、Ｓ１１２では、Ｓ１１１での変換処理により得られたＨＳＶパラメータに基づいて、お手本画像の特徴を表す特徴量である第１特徴量を特定する第１特徴量特定処理を行う。なお、第１特徴量特定処理の具体的な処理内容については後述する（図８）。

続いて、Ｓ１１３では、Ｓ１１２で特定した第１特徴量を、処理対象のお手本画像の識別情報と対応付けて、Ｓ１０５と同様、ＲＡＭ７３における記憶維持領域に記憶させる。ここで、既に別のお手本画像についての第１特徴量が記憶維持領域に記憶されている場合には、その第１特徴量の記憶状態を維持しつつ、新たに追加する形で記憶させる。したがって、Ｓ１１０〜Ｓ１１４の処理が繰り返されることにより、複数のお手本画像についての複数の第１特徴量がＲＡＭ７３に記憶されることになる。なお、ここでいうお手本画像の識別情報は、Ｓ１０６〜Ｓ１０９の処理の結果として抽出された複数種類のお手本画像の中から処理対象のお手本画像を識別可能な情報であればよく、例えば、処理対象とした順番を表す数値を識別情報とすることができる。

続いて、Ｓ１１４では、Ｓ１１２で特定した第１特徴量（処理対象のお手本画像の第１特徴量）及びＳ１０４で特定した第２特徴量に基づいて、Ｓ１０２で生成した元画像のサムネイル画像を補正する。なお、具体的な補正方法については後述する。

続いて、Ｓ１１５では、すべてのお手本画像についてＳ１１０〜Ｓ１１４の処理を行ったか否かを判定する。なお、すべてのお手本画像について処理を行ったか否かは、Ｓ１０６〜Ｓ１０９の処理の結果として抽出されたお手本画像の数だけ処理を繰り返したか否かに基づき判定することができる。

そして、Ｓ１１５で、すべてのお手本画像について処理を行っていない（未処理のお手本画像が存在する）と判定した場合には、Ｓ１１０に戻る。
一方、Ｓ１１５で、すべてのお手本画像について処理を行ったと判定した場合には、Ｓ１１６へ移行し、各お手本画像について特定した第１特徴量に基づき、インデックス印刷を行う際のサムネイル画像の配置（レイアウト位置）を決定する。なお、具体的な処理内容については後述する。

続いて、Ｓ１１７では、Ｓ１１６で決定したレイアウト位置に従い、Ｓ１１０で生成した各お手本画像のサムネイル画像と、そのお手本画像を見本としてＳ１１４で補正した補正後の元画像のサムネイル画像（以下「補正イメージ画像」ともいう。）とを、インデックス用バッファに配置する。具体的には、図６に示すように、お手本画像の右側にそのお手本画像に基づく色変換処理結果を表す補正イメージ画像を配置して１組（ワンセット）とし、各お手本画像の左側に画像番号（この例では自然数による連番）を配置する。なお、インデックス用バッファとは、インデックス印刷用の画像を一時的に記憶するためにＲＡＭ７３において用意された記憶領域のことである。

続いて、Ｓ１１８では、インデックス用バッファに配置されているインデックス印刷用の画像（図６）を画像印刷部４０に印刷させる。これにより、ユーザは、どのお手本画像によりどのような色変換処理結果が得られるかを一目で把握することができる。そして、ユーザは、所望の色変換処理結果が得られる画像番号を操作部３１で指定する操作を行うことにより、その画像番号に対応するお手本画像で元画像を補正した画像を印刷することができる。

すなわち、ＣＰＵ７１は、Ｓ１１９で、操作部３１で行われる操作に基づき画像番号を入力する。
続いて、Ｓ１２０では、Ｓ１１９で入力した画像番号のお手本画像から特定された第１特徴量（そのお手本画像の識別情報と対応付けて記憶されている第１特徴量）をＲＡＭ７３における記憶維持領域から読み出す。

続いて、Ｓ１２１では、Ｓ１２０で読み出した第１特徴量と、記憶維持領域に記憶されている第２特徴量に基づいて、記憶維持領域に記憶されている元画像（サムネイル画像ではない）を補正する。なお、具体的な補正方法については後述する。

続いて、Ｓ１２２では、Ｓ１２１で補正された補正後の元画像を画像印刷部４０に印刷させた後、本色変換処理を終了する。
［１−３−２．第２特徴量特定処理］
次に、色変換処理（図４）におけるＳ１０４で行われる第２特徴量特定処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、この第２特徴量特定処理においては、Ｈ値は、−３０〜３３０の値をとるものとし、Ｈ値がこの範囲内にない場合は、Ｈ値を適宜変換することにより（例えば、“Ｈ値＋３６０×ｎ”又は“Ｈ値−３６０×ｎ”、ｎは整数）、この範囲内に調整する。

ＣＰＵ７１は、第２特徴量特定処理を開始すると、まず、Ｓ２０１で、元画像を複数の領域に分割する。本実施形態では、一般的に用いられる６つの色相に基づいて分割する。具体的には、それぞれの画素のＨ値に基づき、
・Ｒ領域： −３０以上〜３０未満
・Ｙ領域： ３０以上〜９０未満
・Ｇ領域： ９０以上〜１５０未満
・Ｃ領域： １５０以上〜２１０未満
・Ｂ領域： ２１０以上〜２７０未満
・Ｍ領域： ２７０以上〜３３０未満
に分割する。つまり、元画像の構成画素をその色相値に応じた上記分類基準に従い、６つの分類項目に分類する処理を行う。なお、これらの領域とＨ値の対応関係はあくまでも一例であり、適宜変更可能なものである。

続いて、Ｓ２０２では、Ｓ２０１で分割した領域ごとに、各領域が元画像中に占める割合と、各領域に属する構成画素の特徴を表す代表値（ＨＳＶ値）とを、第２特徴量として算出する。

ここで、各領域の代表値（ＨＳＶ値）を、以下のように定義する。
・Ｒ領域の代表値：ｉＨｒ，ｉＳｒ，ｉＶｒ
・Ｇ領域の代表値：ｉＨｇ，ｉＳｇ，ｉＶｇ
・Ｂ領域の代表値：ｉＨｂ，ｉＳｂ，ｉＶｂ
・Ｃ領域の代表値：ｉＨｃ，ｉＳｃ，ｉＶｃ
・Ｍ領域の代表値：ｉＨｍ，ｉＳｍ，ｉＶｍ
・Ｙ領域の代表値：ｉＨｙ，ｉＳｙ，ｉＳｙ
本実施形態では、各領域に属する構成画素のＨＳＶ値それぞれの平均値を代表値として特定する。なお、代表値は平均値に限定されるものではなく、例えば中間値を用いることもできる。

また、各領域が元画像中に占める割合を、以下のように定義する。
・Ｒ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＲ
・Ｇ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＧ
・Ｂ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＢ
・Ｃ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＣ
・Ｍ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＭ
・Ｙ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＹ
例えばＲ領域については、
ｉＲａｔｅＲ＝（元画像中のＲ領域の画素数）÷（元画像の全画素数）
とすることができる。なお、他の式によって定義してもよい。

［１−３−３．第１特徴量特定処理］
次に、前述した色変換処理（図４）におけるＳ１１２で行われる第１特徴量特定処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。なお、この第１特徴量特定処理では、前述した第２特徴量特定処理（図７）で元画像に対して行った処理と同様の処理を、お手本画像に対して行う。

すなわち、ＣＰＵ７１は、第１特徴量特定処理を開始すると、まず、Ｓ３０１で、処理対象のお手本画像を６つの領域に分割する。この処理内容は、第２特徴量特定処理におけるＳ２０１の処理と同様であるので、具体的な説明については省略する。

続いて、Ｓ３０２では、お手本画像に対し、第２特徴量特定処理におけるＳ２０２の処理と同様の処理を行うことにより、第１特徴量を算出する。ここでは、各領域の代表値（ＨＳＶ値）を、以下のように定義する。
・Ｒ領域の代表値：ｓＨｒ，ｓＳｒ，ｓＶｒ
・Ｇ領域の代表値：ｓＨｇ，ｓＳｇ，ｓＶｇ
・Ｂ領域の代表値：ｓＨｂ，ｓＳｂ，ｓＶｂ
・Ｃ領域の代表値：ｓＨｃ，ｓＳｃ，ｓＶｃ
・Ｍ領域の代表値：ｓＨｍ，ｓＳｍ，ｓＶｍ
・Ｙ領域の代表値：ｓＨｙ，ｓＳｙ，ｓＳｙ
また、各領域がお手本画像中に占める割合を、以下のように定義する。
・Ｒ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＲ
・Ｇ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＧ
・Ｂ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＢ
・Ｃ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＣ
・Ｍ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＭ
・Ｙ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＹ
［１−３−４．元画像の補正処理］
次に、前述した色変換処理（図４）におけるＳ１１４及びＳ１２１で行われる元画像（Ｓ１１４では元画像のサムネイル画像。以下同様に読み替える。）の補正処理の具体的方法について説明する。この処理は、元画像の各画素のＨ値、Ｓ値、Ｖ値をそれぞれ変換することによって行われる。

まず、Ｈ値における変換処理について説明する。
第２特徴量のＨ値の代表値をＸ軸にとり、第１特徴量のＨ値の代表値をＹ軸にとって領域ごとのＨ値の代表値をプロットする。そしてプロットされた点の間を、例えば線形補間することにより、図９に示す色相補正テーブルを作成する。ここで、この色相補正テーブルによる補正後のＨ値（Ｙ軸のＨ値）をＨ’とし、Ｈ’＜０の場合は、Ｈ’＝Ｈ’＋３６０とし、Ｈ’＞３６０の場合は、Ｈ’＝Ｈ’−３６０とする。

そして、元画像のそれぞれの画素に対し、上記色相補正テーブルを適用することによって、Ｈ値を補正する。具体的には、補正後のＨ’は、以下の式で定義することができる。
Ｈ’＝(ｙ２-ｙ１)÷(ｘ２-ｘ１) × Ｈ
- (ｙ２-ｙ１)÷(ｘ２-ｘ１) × ｘ２ + ｙ２
・・・（式１）
ここで、ｘ１，ｘ２，ｙ１，ｙ２は、以下のように定義される。

Ｈ＜ｉＨｒのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｍ−３６０，ｓＨｍ−３６０）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｒ，ｓＨｒ）
ｉＨｒ≦Ｈ＜ｉＨｙのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｒ，ｓＨｒ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｙ，ｓＨｙ）
ｉＨｙ≦Ｈ＜ｉＨｇのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｙ，ｓＨｙ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｇ，ｓＨｇ）
ｉＨｇ≦Ｈ＜ｉＨｃのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｇ，ｓＨｇ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｃ，ｓＨｃ）
ｉＨｃ≦Ｈ＜ｉＨｂのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｃ，ｓＨｃ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｂ，ｓＨｂ）
ｉＨｂ≦Ｈ＜ｉＨｍのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｂ，ｓＨｂ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｍ，ｓＨｍ）
ｉＨｍ≦Ｈのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｍ，ｓＨｍ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｒ＋３６０，ｓＨｒ＋３６０）
次に、Ｓ値及びＶ値における変換について説明する。

Ｓ値及びＶ値は、Ｈ値によって分割された領域ごとに値が変換される。例えば、Ｒ領域について、
Ｓ ≦ ｉＳｒのときは、
Ｓ’＝Ｓ×（ｓＳｒ÷ｉＳｒ） ・・・（式２）
Ｓ ＞ ｉＳｒのときは、
Ｓ’＝１＋（Ｓ−１）×｛（１−ｓＳｒ）÷（１−ｉＳｒ）｝ ・・・（式３）
Ｖ ≦ ｉＶｒのときは、
Ｖ’＝Ｖ×（ｓＶｒ÷ｉＶｒ） ・・・（式４）
Ｖ ＞ ｉＶｒのときは、
Ｖ’＝１＋（Ｖ−１）×｛（１−ｓＶｒ）÷（１−ｉＶｒ）｝ ・・・（式５）
の式で求めることができる。また、その他の領域の計算についても同様に算出することができる。なお、以下においては、上記Ｓ値の変換式で定義される変換テーブルを彩度補正テーブルということがあり、また、上記Ｖ値の変換式で定義される変換テーブルを明度補正テーブルということがある。

その後、変換されたＨＳＶ値を、画像印刷部４０に適するフォーマット（例えば、ＲＧＢ値）に変換する。なお、ＨＳＶ値からＲＧＢ値への変換は、前述した公知の変換式に従い行うことができる。

このように、Ｈ値に基づいて分割された領域ごとに、第２特徴量を第１特徴量に近づけるように元画像に対する補正処理を行うことによって、元画像の色合いをお手本画像の色合いに変換することができる。

［１−３−５．レイアウト位置の決定処理］
次に、前述した色変換処理（図４）におけるＳ１１６で行われるレイアウト位置の決定処理について、２つの方法（Ａ），（Ｂ）を例に挙げて説明する。

なお、ここでは、具体例として、３つのお手本画像Ａ，Ｂ，Ｃが入力されたものとし、元画像及び各お手本画像Ａ，Ｂ，Ｃにおける各領域が占める割合は以下の値であるものとする。
＜元画像＞
・Ｒ領域が元画像に占める割合：ｉＲａｔｅＲ＝４０％、
・Ｇ領域が元画像に占める割合：ｉＲａｔｅＧ＝１５％
・Ｂ領域が元画像に占める割合：ｉＲａｔｅＢ＝２０％
・Ｃ領域が元画像に占める割合：ｉＲａｔｅＣ＝１０％
・Ｍ領域が元画像に占める割合：ｉＲａｔｅＭ＝８％
・Ｙ領域が元画像に占める割合：ｉＲａｔｅＹ＝７％
＜お手本画像Ａ＞
・Ｒ領域がお手本画像Ａに占める割合：ｓＲａｔｅＲ＿Ａ＝２５％
・Ｇ領域がお手本画像Ａに占める割合：ｓＲａｔｅＧ＿Ａ＝１５％
・Ｂ領域がお手本画像Ａに占める割合：ｓＲａｔｅＢ＿Ａ＝３０％
・Ｃ領域がお手本画像Ａに占める割合：ｓＲａｔｅＣ＿Ａ＝１０％
・Ｍ領域がお手本画像Ａに占める割合：ｓＲａｔｅＭ＿Ａ＝８％
・Ｙ領域がお手本画像Ａに占める割合：ｓＲａｔｅＹ＿Ａ＝１２％
＜お手本画像Ｂ＞
・Ｒ領域がお手本画像Ｂに占める割合：ｓＲａｔｅＲ＿Ｂ＝３０％
・Ｇ領域がお手本画像Ｂに占める割合：ｓＲａｔｅＧ＿Ｂ＝１２％
・Ｂ領域がお手本画像Ｂに占める割合：ｓＲａｔｅＢ＿Ｂ＝８％
・Ｃ領域がお手本画像Ｂに占める割合：ｓＲａｔｅＣ＿Ｂ＝１５％
・Ｍ領域がお手本画像Ｂに占める割合：ｓＲａｔｅＭ＿Ｂ＝１０％
・Ｙ領域がお手本画像Ｂに占める割合：ｓＲａｔｅＹ＿Ｂ＝２５％
＜お手本画像Ｃ＞
・Ｒ領域がお手本画像Ｃに占める割合：ｓＲａｔｅＲ＿Ｃ＝８％
・Ｇ領域がお手本画像Ｃに占める割合：ｓＲａｔｅＧ＿Ｃ＝１０％
・Ｂ領域がお手本画像Ｃに占める割合：ｓＲａｔｅＢ＿Ｃ＝１２％
・Ｃ領域がお手本画像Ｃに占める割合：ｓＲａｔｅＣ＿Ｃ＝２５％
・Ｍ領域がお手本画像Ｃに占める割合：ｓＲａｔｅＭ＿Ｃ＝３０％
・Ｙ領域がお手本画像Ｃに占める割合：ｓＲａｔｅＹ＿Ｃ＝１５％
（Ａ）各色の存在割合を比較してソートする方法
（Ａ−１）まず、元画像における各領域の割合値を大きい順にソートし、割合の大きいものから番号付けする。この例では次のように番号付けされる。

［１］ｉＲａｔｅＲ＝４０％
［２］ｉＲａｔｅＢ＝２０％
［３］ｉＲａｔｅＧ＝１５％
［４］ｉＲａｔｅＣ＝１０％
［５］ｉＲａｔｅＭ＝８％
［６］ｉＲａｔｅＹ＝７％
（Ａ−２）次に、各お手本画像Ａ，Ｂ，Ｃにおける各領域の割合値を、（Ａ−１）で特定した順番に従って番号付けする。
＜お手本画像Ａ＞
［１］ｓＲａｔｅＲ＿Ａ＝２５％
［２］ｓＲａｔｅＢ＿Ａ＝３０％
［３］ｓＲａｔｅＧ＿Ａ＝１５％
［４］ｓＲａｔｅＣ＿Ａ＝１０％
［５］ｓＲａｔｅＭ＿Ａ＝８％
［６］ｓＲａｔｅＹ＿Ａ＝１２％
＜お手本画像Ｂ＞
［１］ｓＲａｔｅＲ＿Ｂ＝３０％
［２］ｓＲａｔｅＢ＿Ｂ＝８％
［３］ｓＲａｔｅＧ＿Ｂ＝１２％
［４］ｓＲａｔｅＣ＿Ｂ＝１５％
［５］ｓＲａｔｅＭ＿Ｂ＝１０％
［６］ｓＲａｔｅＹ＿Ｂ＝２５％
＜お手本画像Ｃ＞
［１］ｓＲａｔｅＲ＿Ｃ＝８％
［２］ｓＲａｔｅＢ＿Ｃ＝１２％
［３］ｓＲａｔｅＧ＿Ｃ＝１０％
［４］ｓＲａｔｅＣ＿Ｃ＝２５％
［５］ｓＲａｔｅＭ＿Ｃ＝３０％
［６］ｓＲａｔｅＹ＿Ｃ＝１５％
（Ａ−３）次に、元画像における各領域の割合値（ｉＲａｔｅ）と、各お手本画像Ａ，Ｂ，Ｃにおける各領域の割合値（ｓＲａｔｅ）とを比較して、お手本画像Ａ，Ｂ，Ｃを元画像に近いものから順にソートする。具体的には、各お手本画像Ａ，Ｂ，Ｃにおける番号の最も若い領域の割合値を比較して、元画像の割合値に近い順にソートする。なお、割合値が同じ場合には、次に番号の若い領域の割合値を比較する。この例では、Ｒ領域が元画像に占める割合ｉＲａｔｅＲ（４０％）に近い順であるため
［１］お手本画像Ｂ：ｓＲａｔｅＲ＿Ｂ（３０％）
［２］お手本画像Ａ：ｓＲａｔｅＲ＿Ａ（２５％）
［３］お手本画像Ｃ：ｓＲａｔｅＲ＿Ｃ（８％）
という順にソートされる。

（Ｂ）お手本画像と元画像のＲＧＢ値が近いものから順にソートする方法
（Ｂ−１）まず、元画像及び各お手本画像における各領域の代表値をＨＳＶ→ＲＧＢ変換する。

（Ｂ−２）次に、元画像における各領域の割合値を大きい順にソートする。
（Ｂ−３）次に、（Ｂ−２）で一番割合値の大きかった領域について、お手本画像Ａ，Ｂ，Ｃを元画像のＲＧＢ値に近いものから順にソートする。

なお、ここでは２つの方法（Ａ），（Ｂ）を例示したが、これ以外にも様々な方法でレイアウト位置を決定することができることは言うまでもない。
［１−４．効果］
以上説明したように、本実施形態の複合機１０は、色変換の対象とする元画像をメモリカードから入力し（Ｓ１０１）、入力した元画像の特徴を表す第２特徴量を特定する（Ｓ１０３，Ｓ１０４）。また、複数種類のお手本画像を画像読取部２０から入力し（Ｓ１０６〜Ｓ１０９）、各お手本画像の特徴を表す第１特徴量を特定する（Ｓ１１１，Ｓ１１２）。さらに、第２特徴量を第１特徴量に近づけるように元画像に対する色変換処理を行った場合の色変換処理結果を表す補正イメージ画像を、各お手本画像の第１特徴量について生成する（Ｓ１１４）。こうして生成した複数の補正イメージ画像を、各補正イメージ画像の生成に用いたお手本画像とそれぞれ対応付けて配置したインデックス形式で印刷する（Ｓ１１６〜Ｓ１１８）。

このような複合機１０によれば、ユーザは、複数種類のお手本画像を用意して、お手本画像に対する補正イメージ画像を一覧印刷させることで、色変換処理の結果を事前に確認することができ、所望の補正結果が得られるお手本画像を効率よく選定することができる。このため、ユーザの意図を正確に反映した色変換処理を行うことができる。

また、この複合機１０は、入力した元画像のサムネイル画像を生成し（Ｓ１０２）、生成したサムネイル画像に対して色変換処理を行うことにより補正イメージ画像を生成する（Ｓ１１４）。このため、元画像に対して直接色変換処理を行った結果に基づき補正イメージ画像を生成する場合に比べ、補正イメージ画像を生成する処理を簡素化することができる。

さらに、この複合機１０は、ユーザにより補正イメージ画像のうちの１つが選択されると（Ｓ１１９）、選択された補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量に近づけるように元画像に対する色変換処理を行い（Ｓ１２０，Ｓ１２１）、色変換処理後の元画像を印刷する（Ｓ１２２）。このため、ユーザは、補正イメージ画像の中から１つを選択することで、お手本画像や元画像を再度読み取らせることなく、その補正イメージ画像の表す色変換処理が行われた元画像を印刷することができる。

また、この複合機１０では、お手本画像及び補正イメージ画像を、お手本画像の特徴が元画像の特徴に類似するものから順に配置して印刷するようにしているため（Ｓ１１６〜Ｓ１１８）、複数の補正イメージ画像を視覚的に比較しやすくすることができる。

一方、この複合機１０では、原稿載置面を複数に分割した各読取領域で読み取られる画像を独立したお手本画像として入力するようにしているため、ユーザは、複数のお手本画像を容易に読み取らせることが可能となり、作業時間を短縮することができる。

加えて、読取領域で読み取られた画像の平均輝度値がしきい値ThreV以上の場合には、その読取領域には画像が存在しないと判定するようにしているため、画像が存在しない部分をお手本画像として入力してしまうことを防ぐことができる。

［１−５．特許請求の範囲との対応］
なお、第１実施形態の複合機１０では、色変換処理（図４）におけるＳ１０１の処理を実行するＣＰＵ７１が、第２画像入力手段に相当し、Ｓ１０２の処理を実行するＣＰＵ７１が、加工画像生成手段に相当し、Ｓ１０３，Ｓ１０４の処理を実行するＣＰＵ７１が、第２特徴量特定手段に相当する。また、Ｓ１０６〜Ｓ１０９の処理を実行するＣＰＵ７１が、第１画像入力手段に相当し、Ｓ１１１，Ｓ１１２の処理を実行するＣＰＵ７１が、第１特徴量特定手段に相当する。また、Ｓ１１４の処理を実行するＣＰＵ７１が、イメージ画像生成手段に相当し、Ｓ１１６〜Ｓ１１８の処理を実行するＣＰＵ７１が、イメージ画像出力手段に相当する。また、Ｓ１１９の処理を実行するＣＰＵ７１が、選択手段に相当し、Ｓ１２０，Ｓ１２１の処理を実行するＣＰＵ７１が、画像補正手段に相当し、Ｓ１２２の処理を実行するＣＰＵ７１が、印刷制御手段に相当する。

［２．第２実施形態］
次に、第２実施形態の複合機１０について説明する。
第２実施形態の複合機１０は、前述した第１実施形態の色変換処理（図４）に代えて、図１０のフローチャートに示す色変換処理を行う点が第１実施形態の複合機１０と異なる。その他、共通する内容については説明を省略する。

図１０の色変換処理は、図４の色変換処理と対比すると、次の（１），（２）の点が異なる。
（１）図４の色変換処理では、元画像のサムネイル画像に対して色変換処理を行うことにより補正イメージ画像を生成するのに対し、図１０の色変換処理では、元画像に直接色変換処理を行って補正画像を実際に生成し、その補正画像から補正イメージ画像を生成する。つまり、元画像自体に対し、各お手本画像に基づく色変換処理を実際に行うことにより、各お手本画像についての補正画像を生成する。このため、インデックス印刷した画像から画像番号が選択された際には、画像補正を再度行うことなく、既に生成した補正画像をそのまま印刷する。

（２）図４の色変換処理では、お手本画像の第１特徴量に基づきレイアウト位置を決定するのに対し、図１０の色変換処理では、画像読取部２０の原稿載置面におけるどの読取領域でお手本画像が読み取られたかに応じてレイアウト位置を決定する。

具体的には、図１０の色変換処理では、図４の色変換処理におけるＳ１０２，Ｓ１０５，Ｓ１１３，Ｓ１２１の処理の代わりに、Ｓ４１１，Ｓ４１２の処理を行う。また、Ｓ１１４，Ｓ１１６，Ｓ１２０の処理に代えて、Ｓ４１３，Ｓ４１５，Ｓ４１９の処理を行う。一方、Ｓ１０１，Ｓ１０３，Ｓ１０４，Ｓ１０６〜Ｓ１１２，Ｓ１１５，Ｓ１１７〜Ｓ１１９，Ｓ１２２の各処理内容は、Ｓ４０１〜Ｓ４１０，Ｓ４１４，Ｓ４１６〜Ｓ４１８，Ｓ４２０の各処理内容と共通している。そこで、この相違点に係る処理を中心に説明し、共通する部分については説明を省略する。

Ｓ４１１では、Ｓ４１０で特定した第１特徴量（処理対象のお手本画像の第１特徴量）及びＳ４０３で特定した第２特徴量に基づいて、Ｓ４０１で読み込んだ元画像を補正する。なお、具体的な補正方法については前述したとおりである。

続いて、Ｓ４１２では、Ｓ４１１で補正された補正後の元画像（補正画像）を、処理対象のお手本画像の識別情報と対応付けて、ＲＡＭ７３における記憶維持領域に記憶させる。ここで、既に別のお手本画像についての補正画像が記憶維持領域に記憶されている場合には、その補正画像の記憶状態を維持しつつ、新たに追加する形で記憶させる。したがって、Ｓ４０８〜Ｓ４１３の処理が繰り返されることにより、複数のお手本画像についての複数の補正画像がＲＡＭ７３に記憶されることになる。なお、記憶手段はＲＡＭ７３に限定されるものではなく、例えば複合機１０がハードディスクを備えている場合にはハードディスクに記憶させてもよい。

続いて、Ｓ４１３では、Ｓ４１１で補正された補正後の元画像（補正画像）のサムネイル画像（補正イメージ画像）を生成する。すなわち、補正画像に対し、あらかじめ設定されているサムネイル画像のサイズとなるようにサイズ変更処理（縮小処理）を行う。なお、補正画像（元画像）はサムネイル画像よりも大きいことが通常であるためサイズ変更処理として縮小処理を行うと説明しているが、補正画像がサムネイル画像のサイズよりも小さい場合には、サイズ変更処理として拡大処理を行うことになる。また、サイズ変更処理としては、例えば、ニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法、縮小に限定すれば平均画素法などを用いることができる。

また、Ｓ４１５では、各お手本画像の読取位置に基づき、インデックス印刷を行う際のサムネイル画像の配置（レイアウト位置）を決定する。具体的には、原稿載置面を複数に分割した各読取領域とサムネイル画像の配置とをあらかじめ対応付けておけばよく、例えば図５に示す例では、読取領域がＩｍａｇｅ１，Ｉｍａｇｅ２，Ｉｍａｇｅ３，Ｉｍａｇｅ４の順にサムネイル画像を配置するようにする。

また、Ｓ４１９では、Ｓ４１８で入力した画像番号のお手本画像に基づき補正された補正画像（そのお手本画像の識別情報と対応付けて記憶されている補正画像）をＲＡＭ７３における記憶維持領域から読み出し、Ｓ４２０で画像印刷部４０に印刷させた後、本色変換処理を終了する。

以上のように、第２実施形態の複合機１０では、元画像に対して実際に色変換処理を行った結果に基づき補正イメージ画像を生成するようにしているため（Ｓ４１１，Ｓ４１３）、色変換処理結果を正確に表す補正イメージ画像を生成することができる。また、ユーザにより補正イメージ画像のうちの１つが選択された際に（Ｓ４１８）、再度画像補正処理を行うことなく補正画像を印刷することができる（Ｓ４１９，Ｓ４２０）。

また、この複合機１０では、各お手本画像の読取位置に基づき、インデックス印刷を行う際のサムネイル画像の配置（レイアウト位置）を決定するようにしているため、ユーザの意思でサムネイル画像の配置を決定することができる。

なお、第２実施形態の複合機１０では、色変換処理（図１０）におけるＳ４０１の処理を実行するＣＰＵ７１が、第２画像入力手段に相当し、Ｓ４０２，Ｓ４０３の処理を実行するＣＰＵ７１が、第２特徴量特定手段に相当する。また、Ｓ４０４〜Ｓ４０７の処理を実行するＣＰＵ７１が、第１画像入力手段に相当し、Ｓ４０９，Ｓ４１０の処理を実行するＣＰＵ７１が、第１特徴量特定手段に相当する。また、Ｓ４１１の処理を実行するＣＰＵ７１が、イメージ画像生成手段に相当し、Ｓ４１５〜Ｓ４１７の処理を実行するＣＰＵ７１が、イメージ画像出力手段に相当する。また、Ｓ４１８の処理を実行するＣＰＵ７１が、選択手段に相当し、Ｓ４２０の処理を実行するＣＰＵ７１が、印刷制御手段に相当する。

［３．他の形態］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、種々の形態をとり得ることは言うまでもない。

（１）上記実施形態では、複合機１０が原稿載置面を複数に分割した各読取領域で読み取られる画像を独立したお手本画像として入力する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、原稿載置面全域を１つの全体画像として読み取り、その全体画像の内容を解析して画像を抽出するようにしてもよい。このようにすれば、図１１に示すように原稿載置面における不特定の位置に配置された複数の画像を独立した画像として抽出することができる。ここで、全体画像から複数の画像を抽出する方法としては、例えば次の（ａ），（ｂ）ような方法が挙げられる。

（ａ）原稿が存在しない部分の読取色（白色）に基づいて設定されたしきい値に基づき白色でないと判定される画素値が一定以上固まって存在する場所を１つの画像として認識する方法。

（ｂ）原稿載置面において設定された特定範囲にある画像を１つの画像として認識し、その特定範囲内に上記（ａ）と同様のしきい値に基づき白色でないと判定される画素値が一定以上存在する場合に画像が存在すると判定する方法。

また、お手本画像は１枚の原稿につき１つである必要はなく、複数の画像が印刷された原稿から各画像をそれぞれ独立したお手本画像として抽出するようにしてもよい。
（２）上記実施形態では、複数のお手本画像を一度に読み取る例について説明したが、これに限定されるものではなく、お手本画像の読取操作を繰り返し行うことにより、お手本画像を１つずつ読み取るようにしてもよい。このようにすれば、１つの画像を複数の画像と誤認識したり、逆に複数の画像を１つの画像と誤認識したりすることを確実に防ぐことができる。

（３）上記実施形態では、複合機１０がお手本画像を画像読取部２０で読み取る例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、メモリカードから読み込んだ画像や、通信部６０を介して外部から受信した画像をお手本画像としてもよい。

（４）上記実施形態では、色変換の対象とする画像（元画像）をメモリカードから入力する例について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、画像読取部２０で読み取られた画像や、通信部６０を介して外部から受信した画像を色変換の対象としてもよい。

（５）上記実施形態では、色変換処理において、第１特徴量及び第２特徴量を特定するための処理を行う前に、お手本画像及び元画像の各構成画素をＨＳＶパラメータに変換する処理を行うようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、ＨＳＶパラメータに代えて、Ｌ^*ｃ^*ｈ^*パラメータやＲＧＢパラメータ等の他のパラメータに変換してもよい。

（６）上記実施形態では、色変換処理において、第２特徴量を特定した後に第１特徴量を特定しているが、これに限定されるものではなく、第１特徴量を特定した後に第２特徴量を特定してもよい。

（７）上記実施形態では、第１特徴量を特定するアルゴリズムと第２特徴量を特定するアルゴリズムとを同一のものとして説明したが、これに限定されるものではなく、異なるアルゴリズムによって特定してもよい。

（８）上記実施形態では、補正イメージ画像を印刷するようにしているが、これに限定されるものではなく、例えば、印刷に代えて、複合機１０の表示部３２や複合機１０と通信可能な状態にあるパーソナルコンピュータのディスプレイ等に表示するようにしてもよい。ただし、上記実施形態のように補正イメージ画像を印刷する場合には、補正イメージ画像を表示部３２等に表示する場合に比べ、補正画像を実際に印刷した際の色合い等を正確に判断できるという面で効果的である。

（９）上記実施形態では、ＲＡＭ７３における記憶維持領域に記憶させた情報が、色変換処理が終了されるまで保持される構成を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、ユーザによる消去操作が行われるまでは半永久的に記憶しておくようにしてもよい。

（１０）上記実施形態では、画像番号として自然数を例示したが、これに限定されるものではなく、文字や記号など、複数の画像の中から１つの画像を特定可能なものであればよい。また、画像番号を印刷せず、画像の配置（例えば上から何番目）などに基づき所望の画像を特定させることも可能である。

（１１）上記実施形態では、画像補正処理として色変換処理を例示したが、これに限定されるものではなく、上記実施形態で例示した以外の画像補正処理を行うものであってもよい。

（１２）上記実施形態では、色相に応じて分割した６つの領域すべてについて画像補正を行うようにしているが、これに限定されるものではなく、例えば、画像に占める割合の小さい領域については画像補正を行わない（又は補正量を減少させる）ようにしてもよい。具体的には、画像補正処理を行う前に、画像補正処理に用いる第１特徴量及び第２特徴量の値を条件に応じて再設定する代表値再設定処理を行う。

ここで、代表値再設定処理の一例について、図１２のフローチャートを用いて説明する。
ＣＰＵ７１は、代表値再設定処理を開始すると、まず、Ｓ５０１で、元画像において色相ごとに分割した６つの領域のうちの１つの領域について、色変換処理の対象とするか否かを判定する。ここで、その領域を色変換処理の対象とするか否かは、その領域が後述の変換対象条件を満たすか否かによって判定する。そして、色変換の対象とすると判定した場合には（Ｓ５０１：ＹＥＳ）、Ｓ５０３へ移行する。一方、色変換の対象としないと判定した場合には（Ｓ５０１：ＮＯ）、Ｓ５０２へ移行し、その領域に係る第１特徴量及び第２特徴量の代表値を再設定した後、Ｓ５０３へ移行する。なお、代表値の再設定方法については後述する。

Ｓ５０３では、６つの領域すべてについて、色変換の対象とするか否かの判定処理を行ったか否かを判定する。そして、色変換の対象とするか否かの判定処理を行っていない領域が残っていると判定した場合には（Ｓ５０３：ＮＯ）、Ｓ５０１に戻り処理を繰り返す。一方、すべての領域について判定処理を行ったと判定した場合には（Ｓ５０３：ＹＥＳ）、本代表値再設定処理を終了する。

ここで、Ｓ５０１の変換対象条件について説明する。
（Ａ）しきい値Threを用いる方法
Ｓ５０１では、第１特徴量及び第２特徴量における対象領域についての割合値（お手本画像中又は元画像中に占める割合）がしきい値Thre以上である場合に、変換対象条件を満たす（色変換の対象とする）と判定する。そして、第１特徴量及び第２特徴量の少なくとも一方における対象領域についての割合値がしきい値Thre未満の場合には、Ｓ５０２で、その領域に係る第１特徴量及び第２特徴量の代表値を同じ値に変更し、変更後の代表値を用いて補正処理が行われるようにする。具体的には、代表値を次のように再設定する。

ｓＲａｔｅＲ＜Thre 又は ｉＲａｔｅＲ＜Thre のときは、
ｓＨｒ＝０，ｓＳｒ＝０．５，ｓＶｒ＝０．５，
ｉＨｒ＝０，ｉＳｒ＝０．５，ｉＶｒ＝０．５
ｓＲａｔｅＧ＜Thre 又は ｉＲａｔｅＧ＜Thre のときは、
ｓＨｇ＝１２０，ｓＳｇ＝０．５，ｓＶｇ＝０．５，
ｉＨｇ＝１２０，ｉＳｇ＝０．５，ｉＶｇ＝０．５
ｓＲａｔｅＢ＜Thre 又は ｉＲａｔｅＢ＜Thre のときは、
ｓＨｂ＝２４０，ｓＳｂ＝０．５，ｓＶｂ＝０．５，
ｉＨｂ＝２４０，ｉＳｂ＝０．５，ｉＶｂ＝０．５
ｓＲａｔｅＣ＜Thre 又は ｉＲａｔｅＣ＜Thre のときは、
ｓＨｃ＝１８０，ｓＳｃ＝０．５，ｓＶｃ＝０．５，
ｉＨｃ＝１８０，ｉＳｃ＝０．５，ｉＶｃ＝０．５
ｓＲａｔｅＭ＜Thre 又は ｉＲａｔｅＭ＜Thre のときは、
ｓＨｍ＝３００，ｓＳｍ＝０．５，ｓＶｍ＝０．５，
ｉＨｍ＝３００，ｉＳｍ＝０．５，ｉＶｍ＝０．５
ｓＲａｔｅＹ＜Thre 又は ｉＲａｔｅＹ＜Thre のときは、
ｓＨｙ＝６０，ｓＳｙ＝０．５，ｓＶｙ＝０．５，
ｉＨｙ＝６０，ｉＳｙ＝０．５，ｉＶｙ＝０．５
本実施形態では、Ｓ値及びＶ値については、そのとり得る値（０〜１）の中間値である０．５を採用し、Ｈ値においては、それぞれの領域の中間値を採用したが、これらはあくまでも一例に過ぎず、これらの数値に限定されるものではない。

このように代表値を変更することで、補正処理において、Ｓ値及びＶ値については、前述した変換式（式２）〜（式５）から明らかなように値が変換されない。すなわち、例えばＲ領域に関して、Ｓ ≦ ｉＳｒのときは、前述した（式２）のとおり、
Ｓ’＝Ｓ×（ｓＳｒ÷ｉＳｒ）
の式で算出されるが、当該式において、ｓＳｒ＝０．５，ｉＳｒ＝０．５となるので、前述した式は、
Ｓ’＝Ｓ×（０．５÷０．５）＝Ｓ ・・・（式６）
となる。Ｓ＞ｉＳｒのときも同様にＳ’＝Ｓとなる。また、Ｖ値及び他の領域についても同様に変換されない。

一方、Ｈ値については、図９においてプロットされる点が代表値に変更されるので、その領域における変換量を小さくすることができる。すなわち、前述した変換式（式１）を利用した場合であっても、代表値を変更することによって変換量が小さくなる。

次に、しきい値Threの決定方法について説明する。この値は、例えば官能評価に基づいて決定することができる。官能評価では、約６％以上の面積を占めていれば、その領域は知覚されやすいことを確認した。したがって、しきい値Threとして、６％を採用することができる。ただし、しきい値Threは６％に限定されるものではない。

また、例えば、他の領域に対して相対的に面積が大きい領域を抽出するようにしきい値Threを決定してもよい。具体的には、分割される領域の数が６であれば、その逆数である１／６をしきい値Threとする。

ここで、分割される領域の数が６とは、色彩を表現する色域の１つであるＲＧＢ空間（頂点数８）から、無彩色である白と黒とを除いた残りの６つの頂点である。人が色彩を識別するには、色域を頂点数６に分類すれば十分であり、６より少なくすると、元画像がお手本画像のように変換されていないとユーザが感じる可能性が高くなる。逆に、６より細かく分割すれば、変換精度は高くなるが、人には識別できなくなる可能性が高くなる。また、分割数の増加に伴い計算量も増えるため、印刷結果が得られるまでの時間が長くなり、ユーザの不満も増加する可能性も高くなるので、分割される領域の数は６が好ましい。

なお、本実施形態では、すべての領域において同一のしきい値Threを用いているが、これに限定されるものではなく、領域ごとにしきい値Threを変更してもよい。
（Ｂ）最大領域の情報を用いる方法
上記（Ａ）の方法では、しきい値Threを設定し、当該しきい値Threに基づいて代表値の変更、すなわち、色変換処理の停止、変換量の減少の制御を行った。ここでは、お手本画像の特定の色のみについて元画像に反映させるために、画像中の最大領域の情報を用いる方法について説明する。

この場合、Ｓ５０１では、第１特徴量及び第２特徴量のいずれにおいても最も割合値が大きい領域である場合に、変換対象条件を満たす（色変換の対象とする）と判定する。そして、変換対象条件を満たさない領域については、Ｓ５０２で、その領域に係る第１特徴量及び第２特徴量の代表値を次のように再設定する。ここで、第１特徴量の割合値のうち最も大きい割合値を、ｓＭａｘＲａｔｅとする。また、第２特徴量の割合値のうち最も大きい割合値を、ｉＭａｘＲａｔｅとする。

ｓＲａｔｅＲ≠ｉＭａｘＲａｔｅ又はｉＲａｔｅＲ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｒ＝０，ｓＳｒ＝０．５，ｓＶｒ＝０．５，
ｉＨｒ＝０，ｉＳｒ＝０．５，ｉＶｒ＝０．５
ｓＲａｔｅＧ≠ｉＭａｘＲａｔｅ又はｉＲａｔｅＧ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｇ＝１２０，ｓＳｇ＝０．５，ｓＶｇ＝０．５，
ｉＨｇ＝１２０，ｉＳｇ＝０．５，ｉＶｇ＝０．５
ｓＲａｔｅＢ≠ｉＭａｘＲａｔｅ又はｉＲａｔｅＢ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｂ＝２４０，ｓＳｂ＝０．５，ｓＶｂ＝０．５，
ｉＨｂ＝２４０，ｉＳｂ＝０．５，ｉＶｂ＝０．５
ｓＲａｔｅＣ≠ｉＭａｘＲａｔｅ又はｉＲａｔｅＣ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｃ＝１２０，ｓＳｃ＝０．５，ｓＶｃ＝０．５，
ｉＨｃ＝１２０，ｉＳｃ＝０．５，ｉＶｃ＝０．５
ｓＲａｔｅＭ≠ｉＭａｘＲａｔｅ又はｉＲａｔｅＭ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｍ＝３００，ｓＳｍ＝０．５，ｓＶｍ＝０．５，
ｉＨｍ＝３００，ｉＳｍ＝０．５，ｉＶｍ＝０．５
ｓＲａｔｅＹ≠ｉＭａｘＲａｔｅ又はｉＲａｔｅＹ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｙ＝６０，ｓＳｙ＝０．５，ｓＶｙ＝０．５，
ｉＨｙ＝６０，ｉＳｙ＝０．５，ｉＶｙ＝０．５
このように代表値を設定することで、第１特徴量及び第２特徴量のいずれにおいても最も割合値の大きい領域のみが変換対象となるから、変換対象とならなかった領域のＳ値及びＶ値については変換が行われず、また、Ｈ値については変換量を減少させることができる。

具体的には、例えばＢ領域のみを変換対象とした場合、図１３に示すような色相補正テーブルが作成されることになる。この色相補正テーブルにおいては、色空間上Ｂ領域に隣接するＣ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｃ＝１８０，ｓＨｃ＝１８０）とＢ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｂ，ｓＨｂ）とが直線で結ばれ、また、色空間上Ｂ領域に隣接するＭ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｍ＝３００，ｓＨｍ＝３００）とＢ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｂ，ｓＨｂ）とが直線で結ばれることになる。

このため、Ｈ値が１８０＜Ｈ≦２１０のＣ領域、及びＨ値が２７０＜Ｈ≦３００のＭ領域についても変換されることになる。この変換量は、Ｂ領域に近い値ほど大きくなる。
このように、変換対象の領域を選択可能であり、また、変換対象ではない領域であっても、色空間上隣接するＨ値については一部変換されることになるから、変換対象の領域の変換対象ではない領域との間に擬似輪郭（階調とび）が生成されることを防ぐことができる。

このような代表値再設定処理を行うことにより、分割されたそれぞれの領域に対し、領域の大きさに基づいて補正処理の一部を停止したり、変換量を小さくしたりすることができるため、ユーザは、お手本画像の一部の色合いのみを元画像の色合いに反映させるといったことが可能となる。

（１３）上記（１２）では、変換対象としない領域のＨ値は、変換量を減少させることはできるものの、変換量をゼロとすることはできない。図９に示すように、変換対象としない領域の代表値との間で線形補間されるため、他の領域の代表値の影響を受けるからである。

そこで、図１４に示すような色相補正テーブルを採用することができる。図１４は、Ｂ領域のみを変換対象とした場合の色相補正テーブルである。なお、この図においては、変換対象の領域の数を１つとしているが、複数の領域を補正対象とした場合にも同様に適用できる。

図１４においては、Ｂ領域以外のＨ値は、Ｈ’＝Ｈであるから、色変換は行われない。Ｂ領域のＨ’値については、Ｂ領域中の最小値をＨmin，Ｂ領域中の最大値をＨmaxとすれば、以下の式で求めることができる。

Ｈ＜ｉＨのときは、
Ｈ’＝Ｈmin＋（ｓＨｂ−Ｈmin）×（Ｈ−Ｈmin）÷（ｉＨｂ−Ｈmin）
Ｈ＞ｉＨのときは、
Ｈ’＝ｓＨｂ＋（Ｈmax−ｓＨｂ）×（Ｈ−ｉＨｂ）÷（Ｈmax−ｉＨｂ）
この式を用いることにより、変換対象の領域のみを変換することができる。

このようにすれば、変換対象のＨ値のみを変換することができるから、色変換の効果を大きくすることができる。
（１４）上記実施形態においては、Ｓ値及びＶ値に対し、領域ごとに補正カーブ（変換式）を独立して用いるため、擬似輪郭（階調とび）が生成されるおそれがある。すなわち、図１５に示すように、領域ごとに、ＳとＳ’との関係を示すテーブルを有しており、隣接する領域におけるテーブルの性質を何ら考慮していない。

これに対し、図１６に示すように、各色領域における補正カーブを滑らかにすることで階調とびを防止できる。
ここで、具体的な処理について以下に説明する。なお、図１７及び図１８を参照しつつＣ領域の一部及びＢ領域の一部の色変換処理について説明を行うが、他の領域についても処理の内容は基本的には同じである。

補正されたＳ値（Ｓｂ’’）は、変換対象領域のＨ値（Ｈ）、変換対象とする領域のＨ値の中間値（Ｈｂｍｉｄ）、変換対象となる画素のＨ値の色相座標位置と、変換対象とする領域のＨ値の中間値の色相座標位置とを比較し、変換対象となる画素のＨ値の色相座標位置は近くに、かつ、変換対象とする領域のＨ値の中間値の色相座標位置からは遠くに隣接する領域のＨ値の代表値（Ｈｃｍｉｄ）、上記変換式（式２）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｂ領域の彩度補正テーブルを用いて算出された）変換対象領域のＳ値（Ｓｂ’）、上記変換式（式３）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｃ領域の彩度補正テーブルを用いて算出された）隣接する領域のＳ値（Ｓｃ’）を用いて、以下の式で求めることができる。

Ｓｂ’’ ＝ ｛（Ｈ−Ｈｃｍｉｄ）×Ｓｂ’＋（Ｈｂｍｉｄ−Ｈ）×Ｓｃ’｝
÷｛（Ｈｂｍｉｄ−Ｈｃｍｉｄ）｝ ・・・（式７）
なお、上記Ｈｂｍｉｄ、Ｈｃｍｉｄは、上記再設定された「代表値」である。

また、この例における補正されたＶ値（Ｖｂ’’）は、変換対象領域のＨ値（Ｈ）、変換対象領域のＨ値の代表値（Ｈｂｍｉｄ）、隣接する領域のＨ値の代表値（Ｈｃｍｉｄ）、上記変換式（式４）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｂ領域の明度補正テーブルを用いて算出された）変換対象領域のＶ値（Ｖｂ’）、上記変換式（式５）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｃ領域の明度補正テーブルを用いて算出された）隣接する領域のＳ値（Ｖｃ’）を用いて、以下の式で求めることができる。

Ｖｂ’’ ＝ ｛（Ｈ−Ｈｃｍｉｄ）×Ｖｂ’＋（Ｈｂｍｉｄ−Ｈ）×Ｖｃ’｝
÷｛（Ｈｂｍｉｄ−Ｈｃｍｉｄ）｝ ・・・（式８）
前述した処理を、図１９に示されるＢ領域の一部（Ｈ値の範囲：２１０＜Ｈ≦２４０）及びＣ領域の一部（Ｈ値の範囲１８０＜Ｈ≦２１０）に対して行う。これにより、入力の色相値（Ｈ）に応じた重み付け計算により、出力の彩度値（Ｓ''）及び明度値（Ｖ''）を求めることにより、各色相間の補正効果を滑らかにすることができる。

（１５）上記実施形態では、画像処理装置として複合機１０を例示したが、これに限定されるものではなく、例えば、パーソナルコンピュータのような情報処理装置であってもよい。

第１実施形態の複合機の外観を示す斜視図である。 複合機の制御系の概略構成を示すブロック図である。 色変換処理におけるユーザの動作及び複合機の処理の概略を示した説明図である。 第１実施形態の色変換処理のフローチャートである。 補正イメージ画像の表示画面の説明図である。 インデックス印刷用の画像の説明図である。 第２特徴量特定処理のフローチャートである。 第１特徴量特定処理のフローチャートである。 色相補正テーブルの説明図である。 第２実施形態の色変換処理のフローチャートである。 原稿載置面における不特定の位置に複数の画像が配置された状態を示す説明図である。 代表値再設定処理のフローチャートである。 Ｂ領域のみを変換対象とした場合に作成される色相補正テーブルの説明図である。 変形例における色相補正テーブルを示した図である。 彩度補正テーブルを示した図である。 彩度補正のカーブの変化を示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域における彩度補正テーブルを示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域における補正されたＳ値を示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域の一部が変換対象となることを示した図である。

符号の説明

１０…複合機、１１…本体ケーシング、１２…開口、２０…画像読取部、２１…原稿カバー、３０…操作パネル、３１…操作部、３２…表示部、４０…画像印刷部、５０…カードスロット、６０…通信部、７０…制御部、７１…ＣＰＵ、７２…ＲＯＭ、７３…ＲＡＭ、８０…信号線

Claims (13)

1. 複数種類の第１画像を入力可能な第１画像入力手段と、
   前記第１画像入力手段により入力された第１画像の特徴を表す第１特徴量を、入力された第１画像ごとに特定する第１特徴量特定手段と、
   画像補正の対象とする画像である第２画像を入力する第２画像入力手段と、
   前記第２画像入力手段により入力された第２画像の特徴を表す第２特徴量を特定する第２特徴量特定手段と、
   前記第２特徴量を前記第１特徴量に近づけるように前記第２画像に対する画像補正処理を行った場合の画像補正処理結果を表す補正イメージ画像を、前記複数の第１特徴量のそれぞれについて生成するイメージ画像生成手段と、
   前記イメージ画像生成手段により生成された複数の補正イメージ画像を、各補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像とそれぞれ対応付けて配置した状態で出力するイメージ画像出力手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記第２画像入力手段により入力された第２画像を加工した加工画像を生成する加工画像生成手段を備え、
   前記イメージ画像生成手段は、前記加工画像生成手段により生成された加工画像に対する前記画像補正処理を行うことにより前記補正イメージ画像を生成すること
   を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 加工画像生成手段は、前記第２画像入力手段により入力された第２画像を縮小した画像を前記加工画像として生成すること
   を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記イメージ画像出力手段により出力された補正イメージ画像のうちの１つを選択する選択手段と、
   前記第２特徴量を前記選択手段により選択された補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量に近づけるように前記第２画像に対する画像補正処理を行う画像補正手段と、
   を備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記画像補正手段により画像補正処理が行われた第２画像を印刷するための印刷処理を行う印刷制御手段を備えること
   を特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記イメージ画像生成手段は、前記第２画像に対して実際に前記画像補正処理を行った結果に基づき前記補正イメージ画像を生成するものであり、
   前記イメージ画像出力手段により出力された補正イメージ画像のうちの１つを選択する選択手段と、
   前記イメージ画像生成手段により画像補正処理が行われた第２画像のうち前記選択手段により選択された補正イメージ画像に対応するものを印刷するための印刷処理を行う印刷制御手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
7. 前記イメージ画像出力手段は、前記補正イメージ画像及びその補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像を、その第１特徴量の値が前記第２特徴量の値に近いものから順に配置すること
   を特徴とする請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記第１画像入力手段は、所定の読取位置にセットされた印刷媒体から光学的に読み取られる画像を入力するものであり、前記読取位置にセットされた印刷媒体から複数の画像が読み取られた場合に、各画像をそれぞれ独立した第１画像として入力可能であること
   を特徴とする請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記第１画像入力手段は、前記読取位置を複数に分割した各読取領域で読み取られる画像を独立した第１画像として入力すること
   を特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
10. 前記第１画像入力手段は、所定の読取位置にセットされた印刷媒体から光学的に読み取られる画像を入力するものであり、前記読取位置を複数に分割した各読取領域で読み取られる画像をそれぞれ独立した第１画像として入力し、
    前記イメージ画像出力手段は、前記補正イメージ画像及びその補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像を前記読取領域ごとに対応付けられた所定の位置に配置すること
    を特徴とする請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記第１画像入力手段は、前記読取領域で読み取られた画像の平均輝度値が所定値以上の場合には、その読取領域には画像が存在しないと判定すること
    を特徴とする請求項９又は請求項１０に記載の画像処理装置。
12. 前記イメージ画像出力手段は、前記補正イメージ画像及びその補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像を印刷出力すること
    を特徴とする請求項１から請求項１１までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 複数種類の第１画像を入力可能な第１画像入力手段と、
    前記第１画像入力手段により入力された第１画像の特徴を表す第１特徴量を、入力された第１画像ごとに特定する第１特徴量特定手段と、
    画像補正の対象とする画像である第２画像を入力する第２画像入力手段と、
    前記第２画像入力手段により入力された第２画像の特徴を表す第２特徴量を特定する第２特徴量特定手段と、
    前記第２特徴量を前記第１特徴量に近づけるように前記第２画像に対する画像補正処理を行った場合の画像補正処理結果を表す補正イメージ画像を、前記複数の第１特徴量のそれぞれについて生成するイメージ画像生成手段と、
    前記イメージ画像生成手段により生成された複数の補正イメージ画像を、各補正イメージ画像の生成に用いた第１特徴量が特定された第１画像とそれぞれ対応付けて配置した状態で出力するイメージ画像出力手段としてコンピュータを機能させること
    を特徴とする画像処理プログラム。