JP5288961B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像群から画像を選択する画像処理装置および画像処理方法に関するものである。

近年では、メモリやハードディスクの容量が増加し、大量の画像を蓄積することが可能となった。その結果、プリンタ、複合機、パーソナルコンピュータ等のメモリやハードディスクに大量の画像を記憶することができるようになり、この場合、大量の画像から出力条件に適する画像を選択する際に、ユーザにかかる負担が大きくなった。そのため、大量の画像から出力に適する画像選択に関する技術が必要となった。

特許文献１には、複数画像から自動的に出力推奨画像を選択する技術が開示されている。上記出力推奨画像は逆光やボケ画像などの失敗画像を除いた画像であり、画像の手ブレ、ピントのボヤケ、露出不良等の撮影画像に関する所定項目についての評価を行い、評価の低い画像を上記失敗画像としている。ユーザは、出力推奨画像から出力設定等の変更を行い、出力作業を実行することができる。

一方、特許文献２には、画像のサイズに基づき出力に適するか否かを判定する技術が開示されている。判定結果から出力に適さない場合は、モニタ上に警告を出してユーザに示す。

これら画像選択に関する技術により、大量の画像から出力に適する画像を選択することは容易になった。

特開２００７−１６４２４９号公報 特開２００８−７２５２４号公報

しかしながら、特許文献１および２に開示された画像選択方法では、出力色を考慮した画像選択が行われておらず、出力結果がユーザの意図に反する場合がある。

例えば、ディジタルカメラで撮影した画像からオリジナルのフォトアルバムを作成する「フォトブック」が流行している。フォトブックの仕上がりはデザイン性が重要であるため、予め用意されているレイアウトで指示されている条件を満たす画像を選択しなければならない。定められたレイアウト通りの画像を配置することにより、仕上がり度の高いフォトブックが完成する。

レイアウト指定で出力色が指示されている場合、上記画像選択方法による選択結果では出力色を考慮していないため、ユーザが意図した出力色に適した画像が得られないことがある。

また、画像を異なる出力色に変換した場合に、変換結果画像が出力に適した画像か否かを判断する作業は初心者には負荷が大きく処理時間もかかる。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ユーザの意図した色で出力される画像を選択可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。

このような目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は画像選択を行う画像群を指定する手段と、画像のモノクロ出力が設定された場合、前記指定された画像群に含まれる画像の輝度のヒストグラムの幅を判定し、前記判定した結果に基づいて前記指定された画像群からモノクロ出力を行う画像を選択する手段と、前記選択された画像をモノクロ出力する手段とを備え、前記選択する手段は、前記画像群において輝度のヒストグラムの幅が広い画像を優先的に選択することを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理方法は、画像選択を行う画像群を指定する工程と、画像のモノクロ出力が設定された場合、前記指定された画像群に含まれる画像の輝度のヒストグラムの幅を判定し、前記判定した結果に基づいて前記指定された画像群からモノクロ出力を行う画像を選択する工程と、前記選択された画像をモノクロ出力する工程とを有し、前記選択する工程において、前記画像群において輝度のヒストグラムの幅が広い画像を優先的に選択することを特徴とする。

本発明は、出力色に適した画像選択条件に基づいて、所定の画像群から画像を選択するので、ユーザの意図した色で出力される画像を選択することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、以下で説明する図面で、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。

（第１の実施形態）
図1は、本発明の第1の実施形態による画像処理装置の構成を示す概略ブロック図である。ここでは、説明のために出力装置（後述する出力部106）が、プリンタや複合機等の印刷装置の場合を例に挙げる。他の出力装置でも良いことはいうまでもない。

図1に示すように、本実施形態による画像処理装置は、記録媒体に画像を形成する出力部の出力色に応じて画像選択条件を設定し、該設定した画像選択条件に基づいて画像選択を行うものである。

また、本実施形態に係る画像処理装置は、該画像処理装置全体を制御する制御部（不図示）を備えている。該制御部は、制御を実行するＣＰＵとこのＣＰＵの制御プログラムを格納したＲＯＭと、ＣＰＵの作業領域を提供するＲＡＭとを有し、図１および図７に示す各構成もこの制御部によって統合して制御される。

さらに、上記制御部には、所定の指令あるいはデータなどを入力するキーボード、マウスあるいは各種スイッチなどを含む入力操作部（不図示）、画像処理装置の入力・設定状態などをはじめとする種々の表示を行う表示部が接続されている。

出力設定部101は、出力部の出力色を含む、画像を出力する条件を設定する。設定に関しては、図2を用いて説明する。

図２は、表示部に表示される出力設定を行うユーザインターフェイス（UI）の一例を示す図である。
符号201は、出力設定Windowである。本件で提案する画像選択に関する設定項目を行うUIである。符号202は、出力設定タブである。出力設定タブでは、用紙サイズや種類等の出力に関する設定が行われる。

符号203は、画像選択DBに関する設定タブである。該画像選択DB設定タブにより、複数の画像群の中から画像を選択する際の選択範囲を指定する。このタブに含まれる機能に関しては、後述する。ここでは出力設定タブ202に関して説明を行う。
符号204は、用紙の種類に関する設定である。出力部１０６で出力する際の用紙種類に関して設定する。符号205は、用紙の給紙方法に関する設定である。出力用紙を給紙する方式が設定される。

符号206は、用紙サイズに関する設定である。出力用紙のサイズが設定される。
符号207は、出力部数に関する設定である。
符号208は、出力品位に関する設定である。ここでは、出力の品質が、「きれい」、「標準」、「速い」の3種類から選択される。

符号209は、印刷時の出力色に関する設定である。ここでは、「自動」と「モノクロ出力」の2種類が選択できる。自動では、選択画像の色空間に応じて自動的に出力色が決定される。出力する画像がカラー画像の場合、出力色はカラーが選択される。モノクロ画像の場合、出力色はモノクロが選択される。

符号210は、モノクロに関する設定である。出力色設定209で出力色が「モノクロ出力」に設定された場合に、この設定は有効になる。モノクロ設定は、「通常」、「冷黒」、「温黒」を設定する。UI上のスライダにより設定することにより、出力するモノクロの設定が行われる。もちろん、冷黒及び温黒に関してレベルを設定しても良いことはいうまでもない。

本実施形態では、ユーザが入力操作部を介して出力色設定209やモノクロ設定210にて所望の設定を行うと、出力設定部101は、該設定を入力として受付けて、出力部106における出力色に関する設定（出力設定）を行う。

なお、本実施形態では、印刷時の出力色をユーザが任意に設定する形態について説明するが、印刷時の出力色を予め所定の色（カラー出力、特定色の出力、モノクロ出力）に設定するようにしても良い。

ここでは、説明のために、各項目を次のように設定する。
用紙の種類 ： 写真用紙
給紙方法 ： オートシートフィーダー
用紙サイズ ： A4
出力部数 ： 1部
出力品質 ： 標準
色 ： モノクロ出力
符号102は、選択条件設定部である。該選択条件設定部102は、出力設定部101で設定された出力設定から、画像を選択する際の条件（画像選択条件）を設定する。本実施形態では出力色に応じて選択条件が設定される。設定は、温黒のモノクロ出力が設定されている。

本実施形態では、「出力色がモノクロである」と設定されているので、画像処理装置は、上記設定された選択条件から、画像選択条件としての「モノクロ価値（モノクロ評価値）」を評価する。このモノクロ価値は、設定条件下で画像を出力した際の評価値を表すものである。モノクロ価値が高い場合、設定条件下での出力適正が高いと判断する。逆に、モノクロ価値が低い場合、設定条件下での出力適正が低いと判断する。以下、モノクロ価値に関して詳細に説明する。

ここでは、モノクロ価値は、輝度分布と彩度分布と撮影シーンの解析結果を統合した値により設定する。各項目の解析方法及び評価値に関しては、以下詳細に説明する。もちろん、解析項目は上記に限られることは無く、他にも色相分布、コントラスト強度等であっても良い。さらに、解析項目は、上記例示した単項目、またはそれらの組み合わせもしくは上記以外の組み合わせであっても良いことはいうまでもない。すなわち、輝度分布、彩度分布、撮影シーン、色相分布、コントラスト強度の少なくとも１つを解析することを画像選択条件として決定することができる。

なお、本実施形態で重要なことは、選択条件設定部102が、出力設定部101にて設定された印刷時の出力色に基づいて、画像選択条件を決定することである。すなわち、出力色がカラー（特定色）であれば、該カラー（特定色）で印刷するのに適した画像を選択するように画像選択条件が決定される。同様に、出力色がモノクロであれば、該モノクロで印刷するのに適した画像を選択するように画像選択条件が決定される。

該画像選択条件は、各出力色と関連付けて予め設定されているとする。本実施形態では、上述のように、出力色がモノクロの場合は、輝度分布解析、彩度分布解析、および撮影シーン解析を行い、それらの結果を統合した値であるモノクロ価値（モノクロ評価値）による比較が画像選択条件となる。従って、本実施形態では、選択条件設定部102は、出力設定部101にて設定された出力色がモノクロであると判断すると、それに応じた画像選択条件を設定することができる。
なお、上記各出力色に対する画像選択条件は、予め設定されていても良いし、画像選択の度にユーザが入力操作部を介して入力するようにしても良い。

まず、輝度分布の解析方法に関して説明する。一般的にダイナミックレンジが広い方がモノクロ出力には適している。そこで、図７に示す輝度分布解析部703は、輝度分布の解析については、画像のヒストグラムの幅の判定により行う。輝度分布解析部703は、ヒストグラムの幅が広いほど、ダイナミックレンジが広いと判断し、モノクロ価値として高い評価値を設定する。他の解析方法により、輝度分布を解析しても良いことはいうまでもない。

図３は、画像全体の輝度に関するヒストグラムを表したものである。異なる画像それぞれのヒストグラムが、符号311、321のようになったと想定する。Range1、Range2はそれぞれヒストグラムの幅を表している。ヒストグラム311と321とでは、ヒストグラム321の方がヒストグラムの幅が広い。つまり、ダイナミックレンジが広い。つまり、ヒストグラム312の画像がモノクロ出力に適している。

本実施形態の場合、輝度レンジは0〜255と想定しているので、輝度分布解析結果から判定されるモノクロ価値（V_l）は、以下の評価式で設定される。Rangeは、評価画像のヒストグラムのレンジである。
V_l = Range / ２５６
このように、輝度分布解析部703は、輝度分布の解析結果から輝度分布に関するモノクロ評価値（V_l）を算出することができる。

次に、彩度分布の解析方法に関して説明する。一般的に彩度が高い場合はモノクロで出力するよりカラーで出力したほうが好ましい。そこで、図７に示す彩度分布解析部704は、高彩度が画像中に占める割合を算出し、割合が高いほど、モノクロ出力には不適切と判定し、モノクロ評価値として低い評価値を設定する。

入力画像の幅をW[pixel]、高さをH[pixel]とする。また、高彩度判定基準として、ここでは所定の閾値以上の彩度を有する高彩度の画素数がW×H画素数に対し70％以上のものと設定する。この基準は、70%に限られるものではなく、所望に応じて適宜決めることができることは言うまでも無い。また前述の所定の閾値は、複数の画像をサンプルとした主観評価で決定しておいても良いし、出力設定を行う操作者が不図示の設定部で設定しても良い。

彩度分布解析部704は、画像領域内の各画素に対して、高彩度判定処理を行い、高彩度と判定された画素数（N_S）をカウントする。次いで、高彩度と判定された画素数が画像全体に占める割合を算出し、彩度分布解析結果から判定されたモノクロ価値（V_s）とする。V_sは以下の評価式で設定される。
V_s = N_s / ( W × H )
このように、彩度分布解析部704は、彩度分布の解析結果から彩度分布に関するモノクロ評価値（V_s）を算出することができる。もちろん、他の解析方法により彩度分布を解析しても良いことはいうまでもない。

次に、撮影シーンの解析方法に関して説明する。一般的に、建物等の風景画像は冷黒モノクロ出力が適しているとされ、人物画像は温黒モノクロ出力が適しているとされている。そこで、図７に示す撮影シーン解析部705は、画像ファイル付属の撮影情報（Exchangeable Image File Formatなど）に記述されている撮影シーン情報もしくは物体認識からモノクロ価値を設定する。

ここで、物体認識として顔検出を用いて説明する。顔検出技術は、公知の技術を用いて行う。また、他の物体を認識して評価値を設定しても良いことはいうまでもない。
本実施形態では、温黒モノクロが設定されているため、撮影シーン解析部705は、人物画像に対して高いモノクロ価値を設定する。画像内の顔サイズが大きいほど温黒モノクロ出力に適していると判断する。

撮影シーン解析部705は、画像に対して顔検出処理を行う。検出結果は矩形領域として得られ、その矩形幅をW_f、矩形高をH_ｆとする。ここでは説明の簡略化のため、W_f＝H_fとする。撮影シーンの解析結果から判定されるモノクロ価値（V_f）は、以下の評価式で設定される。
V_f = W_f / min( W, H )
式中のmin(A,B)は、AとBの小さい方を出力する演算である。つまり上色では、撮影シーン解析部705は、画像の短辺に対する検出顔サイズの割合を算出して、撮影シーンに関するモノクロ評価値（V_f）として設定している。もちろん、他の解析方法により、撮影シーンを解析しても良いことはいうまでもない。

すなわち、撮影シーン解析部705は、画像に含まれる被写体（例えば、顔等）を抽出して該抽出された被写体を解析し、該解析結果から選択画像の決定のためのモノクロ評価値を取得することができる。

図７に示す評価値統合部706は、上記3項目の各モノクロ価値（モノクロ評価値）を統合し、最終的なモノクロ価値が算出される。統合されたモノクロ価値（V）は、以下の評価式で設定される。
V = V_l V_s + V_f
上記評価値が高いほど温黒モノクロ出力に適していると判定することができる。

符号103は、選択DB指定部である。該選択DB指定部103は、画像選択を行う画像群を指定することができる。選択DB指定方法に関しては、図4を利用して詳細に説明する。

図４は、選択DB指定するためのUIであり、表示部に表示される。
符号401は、フォルダ階層表示Windowである。使用中のコンピュータ内のフォルダ構成を表示するWindowである。
符号402は、フォルダ内画像表示Windowである。
符号403は、選択マウスである。入力操作部を介してユーザが移動させた選択マウスで選択されたフォルダ内の画像が、フォルダ内画像表示Window内に表示される。
符号404は、選択フォルダ内の画像である。
符号405は、選択DB設定完了ボタンである。画像選択を行う、画像群としてのDBを選択マウス403で指定して決定する場合、このボタンを押す。
符号406は、選択DB設定キャンセルボタンである。画像選択を行うDBの指定をキャンセルする場合、このボタンを押す。

このように、本実施形態では、ユーザが入力操作部を介して画像選択DB設定203にて所望の画像群（DB）の選択を行うと、選択DB指定部103は、該選択を入力として受付けて、後に画像選択を行う画像群の指定を行う。

符号104は、画像選択部である。該画像選択部104は、選択DB指定部103により指定されたDB内の全画像に対して、選択条件設定部102で設定された画像選択条件に基づいて画像選択を行い、該条件に合う画像を抽出する。本実施形態では、出力色が温黒モノクロであるので、画像選択部104は、上記DB内の画像の全てに対して、選択条件設定部102で設定された温黒モノクロ価値を算出する。各画像に対して、行う温黒モノクロ価値算出処理は、図7を用いて説明する。

図７は、画像選択を行う画像群に含まれる全画像に対してモノクロ価値を算出する装置のブロック図である。
符号701は、画像入力部である。該画像入力部701は、選択DB指定部103にて指定されたDB（画像群）に含まれる、温黒モノクロ価値を算出する対象となる画像を読み込む。ここでは、入力画像の色空間はRGB空間とする。
符号702は、画像色変換部である。該画像色変換部702は、画像入力部701にて入力された画像の色空間を変換する。ここでは、RGB空間の入力画像を、HSB（もしくはHSV、HはHue、Sはsaturation、BはBrightness、VはValue）空間及びYCC（sYCCやxvYCC等）空間に変換する。

符号703は、輝度分布解析部である。該輝度分布解析部703は、YCC色変換後の画像に対する輝度分布を解析する。輝度分布の解析方法に関しては上述した通りであるので、割愛する。
符号704は、彩度分布解析部である。該彩度分布解析部704は、HSB色変換後の画像に対する彩度分布を解析する。彩度分布の解析方法に関しては上述した通りであるので、割愛する。
符号705は、撮影シーン解析部である。該撮影シーン解析部705は、画像入力部701にて入力された入力画像が撮影されたシーンを解析する。撮影シーンの解析方法に関しては上述した通りであるので、割愛する。
符号706は、評価値統合部である。該評価値統合部706は、輝度分布解析部703により算出されたモノクロ評価値（V_l）と、彩度分布解析部704により算出されたモノクロ評価値（V_s）と、撮影シーン解析部705により算出されたモノクロ評価値（V_f）と、を統合する。統合方法に関しては、上述した通りであるので、ここでは割愛する。

画像選択部104では、図７に示す処理を指定されたDB内の全画像に対して行い、温黒モノクロ価値が高い順に画像をソートする。

符号105は、選択結果表示部である。画像選択装置104で評価した結果、温黒モノクロ価値が高い画像を表示部においてUI上に表示する。表示した画像からユーザが入力操作部を介して出力する画像を選択する。詳細に関しては、図5を利用して詳細に説明する。

図５は、選択結果表示装置の一例である。画像選択装置104で処理された温黒モノクロ価値が高い画像をUI上に表示する。
符号501は、選択結果表示Windowである。
符号502は、選択結果画像である。算出された温黒モノクロ価値の高順に表示する。ここでは、説明のために温黒モノクロ価値が高い上位6枚の画像を表示している。なお、表示される画像の枚数は６枚に限定されないことは言うまでも無い。例えば、表示される画像の枚数を１枚に設定することにより、最もモノクロ出力に適した画像をユーザが負荷を負うことなく自動で選択することができる。また、枚数を多く設定することにより、印刷時の出力色に適した画像を自動的に大量に抽出することができる。従って、レイアウト性やデザイン性が重要であるフォトブックを作成したい場合、高品位なレイアウト性やデザイン性を保った大量の画像を用意することができる。よって、フォトブックに載せる画像の候補を大量に得ることができ、ユーザの利便性を図ることができる。
符号503は、チェックボックスである。複数表示された選択結果画像の中からユーザが入力操作部を介して出力する画像を選択し、出力する画像に関してはチェックボックスにチェックを入れる。
符号504は、選択マウスである。選択マウスにより、チェックボックスにチェックを入れる。
符号505は、出力ボタンである。チェックされた画像が、このボタンを押すと出力される。
符号506は、キャンセルボタンである。選択結果画像の中に出力したい画像が含まれていなかった場合、キャンセルボタンを押す。

モノクロ画像選択条件として、この他にもコントラスト、画像付属のタグ情報であるExifタグのシーン情報などを利用しても良い。画像選択条件が画像付属のタグ情報を解析することである場合は、画像選択部104は、画像に付属されたタグ情報を解析し、該解析結果から選択画像を決定すれば良い。

また、コントラストが低い画像の場合、一般的に陰影がない画像はモノクロ出力には適さない。そのため、画像の輝度成分のハイライトポイント及びシャドーポイントを算出し、その2ポイント間の距離が広いほどコントラストが高く、モノクロ出力に適すると判断することができる。

これら複数の基準を組み合わせて、総合的に画像選択を行ってよいことはいうまでもない。また、ユーザにより各基準に重み付けされ、ユーザの意図を反映させた画像選択を行ってもよいことはいうまでもない。

次に、上述した画像処理装置の動作手順に関して説明する。図6は、画像処理装置の処理フロー図である。

まず、出力設定部101は、入力操作部を介したユーザ入力に基づいて出力設定を取得する（ステップ601）。ここでは出力設定として、温黒モノクロ出力が設定される。

なお、印刷時の出力色として予めデフォルトで所定の色（カラー出力、特定色の出力、モノクロ出力等）に設定されている場合は、該予め設定されている色を出力色として設定すれば良い。すなわち、この場合は、ユーザにより設定された出力色にて印刷されるのではなく、予め設定されている色にて印刷が行われることになる。

このように、印刷時の出力色は、ユーザによって設定されても良いし、予め設定された色にて設定されても良い。本実施形態で重要なことは、所定の出力色に応じて画像選択条件を設定することにあり、該出力色の設定方法はいずれの方法であっても良いのである。ただし、ユーザが任意に出力色を設定可能とすれば、ユーザの意図する印刷が行うことができるので、好ましい形態である。

選択条件設定部102は、出力設定により設定された印刷時の出力色（温黒モノクロ）に基づき、画像選択条件を設定する（ステップ602）。ここでは画像選択条件として、画像内に顔領域が含まれていること、及び輝度ヒストグラムの幅の2種類を画像選択条件とする。よって、出力色が温黒モノクロである場合に顔領域が含まれていること、および輝度分布解析を行うこと、の２つが画像選択条件となるように、例えばテーブル等により管理されている。すなわち、各出力色と該出力色に適した画像選択条件とが関連付けて管理されている。

次に、選択DB指定部103は、入力操作部を介したユーザ入力に基づいて選択画像を探索するDBを指定する（ステップ603）。ここでは、ユーザは、表示部に表示されたUIを用いて入力操作部に含まれるポインティングディバイスにより、上記DBを指定することができる。

画像選択部104は、ステップ603にて指定されたDB内から、ステップ602にて設定された画像選択条件に適する画像を選択する（ステップ604）。ここでは、画像選択部104は、設定された画像選択条件に基づいて、画像を評価し、評価値を設定する。

画像選択部104は、ステップ603にて指定されたDB内の全画像に対して、画像選択条件に基づいた評価値が割り当てられたか否かを判断する（ステップ605）。指定DB内の全画像に対して評価値が割り当てられた場合は、次の処理に移行する。指定DB内の全画像に対して評価値が割り当てられていない場合は、全画像に対して評価値が割り当てられるまでステップ604、605の処理を繰り返す。

ここでモノクロ評価値の算出フローの詳細に関して、図8を用いて説明する。
まず、画像入力部701は、ステップ603にて指定されたDBから解析する画像を読み込む（ステップ801）。ここでは、RGBの画像が入力画像として読み込まれる。
次に画像色変換部702は、ステップ801にて入力された入力画像の色空間を変換する（ステップ802）。ここでは、RGB空間からYCC空間及びHSB空間の画像に色変換を行う。

次に輝度分布解析部703は、ステップ802にてYCCに色変換された画像の輝度成分に関する解析を行い、その結果に基づいてモノクロ評価値V_lを算出する（ステップ803）。
次に彩度分布解析部704は、ステップ802にてHSBに色変換された画像の彩度成分に関する解析を行い、その結果に基づいてモノクロ価値V_sを算出する（ステップ804）。
次に撮影シーン解析部705は、入力画像が撮影されたシーンに関する解析を行い、その結果に基づいてモノクロ価値V_fを算出する（ステップ805）。なお、ここでは、画像検出条件が顔領域の検出を行うことなので、撮影シーン解析部705は、入力画像から顔領域の抽出を行い、該抽出結果により解析を行う。
次に評価値統合部706は、各解析部で算出されたモノクロ価値を統合する（ステップ806）。
このような処理フローにより、モノクロ評価値が算出される。

画像選択部104は、評価値が割り当てられた全画像に対して、評価値の高い順にソート処理を行う。その後、選択結果表示部105は、評価値の高い方から任意の数だけ、選択結果画像として表示する（ステップ606）。

画像処理装置は、ユーザに対して、表示された選択結果画像の中に出力したい画像があるか否かの判断を行わせる（ステップ607）。

出力したい画像がある場合、ユーザは入力操作部を介して出力したい画像を選択して「出力ボタン」を押す。その結果、出力部106により、画像が設定した出力条件で出力（印刷）される。また、出力したい画像がない場合、「キャンセルボタン」を押すことにより処理を中断することができる。
以上が、第1の実施形態の画像出力装置に関する説明である。

本実施形態によれば、画像選択時に出力部の出力色を考慮することにより、ユーザが意図した出力色に適した画像を選択することが可能となる。すなわち、出力時の出力色に応じて画像選択条件を設定し、該画像選択条件に基づいて画像選択を行うので、出力色に適した画像を選択することができる。

また、画像を出力色に変換した結果が出力に適する画像か否かを判断する作業は、出力色から設定した画像選択条件により自動で判定することができる。そのため、大量の画像であっても自動で出力色に適した画像を選択することができる。更に、判定条件が自動で設定されるため、経験の浅いユーザであっても出力色に適した画像を選択することができる。フォトブックなど出力色を含むレイアウトが重要な場合、本実施形態を利用することにより、ユーザが意図した画像が簡単に選択することができ、利便性が向上する。

なお、本実施形態に係る画像処理装置は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）といった情報処理装置であっても良い。この場合は、ＰＣ等の装置にプリンタや複合機といった出力部106をネットワーク等を介して接続すれば良い。また、上記画像処理装置は、プリンタや複合機といった画像形成装置自体であっても良い。またデジタル画像を観察するためのフォトビューワ機能を有する携帯電話、フォトビューワでもよい。

（その他の実施形態）
本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インターフェース機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用することも、１つの機器からなる装置（複合機、プリンタ、ファクシミリ装置など）に適用することも可能である。

前述した実施形態の機能を実現するように前述した実施形態の構成を動作させるプログラムを記憶媒体に記憶させ、該記憶媒体に記憶されたプログラムをコードとして読み出し、コンピュータにおいて実行する処理方法も上述の実施形態の範疇に含まれる。即ちコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も実施例の範囲に含まれる。また、前述のコンピュータプログラムが記憶された記憶媒体はもちろんそのコンピュータプログラム自体も上述の実施形態に含まれる。

かかる記憶媒体としてはたとえばフロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性メモリカード、ＲＯＭを用いることができる。

また前述の記憶媒体に記憶されたプログラム単体で処理を実行しているものに限らず、他のソフトウエア、拡張ボードの機能と共同して、ＯＳ上で動作し前述の実施形態の動作を実行するものも前述した実施形態の範疇に含まれる。

本発明の一実施形態における画像処理装置のシステム構成図である。 本発明の一実施形態における画像選択設定に関する説明図である。 本発明の一実施形態における輝度ヒストグラム幅に関する説明図である。 本発明の一実施形態における選択画像探索DB指定方法に関する説明図である。 本発明の一実施形態における選択結果画像表示に関する説明図である。 本発明の一実施形態におけるにおける画像出力のフローチャート図である。 本発明の一実施形態における画像評価のシステム構成図である。 本発明の一実施形態における画像評価のフローチャート図である。

符号の説明

１０１ 出力設定部
１０２ 選択条件設定部
１０３ 選択ＤＢ指定部
１０４ 画像選択部
１０５ 選択結果表示部
１０６ 出力部
７０１ 画像入力部
７０２ 画像色変換部
７０３ 輝度分布解析部
７０４ 彩度分布解析部
７０５ 撮影シーン解析部
７０６ 評価値統合部

Claims (7)

1. 画像選択を行う画像群を指定する手段と、
   画像のモノクロ出力が設定された場合、前記指定された画像群に含まれる画像の輝度のヒストグラムの幅を判定し、前記判定した結果に基づいて前記指定された画像群からモノクロ出力を行う画像を選択する手段と、
   前記選択された画像をモノクロ出力する手段とを備え、
   前記選択する手段は、前記画像群において輝度のヒストグラムの幅が広い画像を優先的に選択することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記選択する手段は、該画像の撮影時の撮影モードを含む該画像に付属のタグ情報にさらに基づいて前記モノクロ出力を行う画像を選択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. 前記画像選択の結果を表示する手段をさらに備えることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記選択する手段は、前記画像群に含まれる画像の色相分布、彩度分布、コントラスト強度の少なくとも一つの解析結果にさらに基づいて前記モノクロ出力を行う画像を選択することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
5. 前記画像群に含まれる画像の被写体を検出する手段をさらに備え、
   前記選択する手段は、さらに前記被写体の検出結果に基づいて画像を選択することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 画像選択を行う画像群を指定する工程と、
   画像のモノクロ出力が設定された場合、前記指定された画像群に含まれる画像の輝度のヒストグラムの幅を判定し、前記判定した結果に基づいて前記指定された画像群からモノクロ出力を行う画像を選択する工程と、
   前記選択された画像をモノクロ出力する工程とを有し、
   前記選択する工程において、前記画像群において輝度のヒストグラムの幅が広い画像を優先的に選択することを特徴とする画像処理方法。
7. コンピュータを請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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