JP6248863B2 - Image processing device - Google Patents

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Description

本明細書では、原画像データを用いて得られる対象データと、テンプレートデータと、を合成するための画像処理を実行する画像処理装置を開示する。   The present specification discloses an image processing apparatus that executes image processing for combining target data obtained using original image data and template data.

特許文献１〜４には、写真画像とテンプレートとを合成して、合成画像を生成する技術が開示されている。例えば、特許文献１の技術では、複数個のテンプレートの中からユーザによって１個のテンプレートが選択される。また、写真画像内の１個以上の顔領域が検出され、１個以上の顔領域の全てを含むトリミング基準領域が決定される。次いで、テンプレート内の画像挿入領域のレイアウト枠の情報、トリミング基準領域等に基づいて、写真画像のうちの一部のトリミングが実行される。そして、トリミングされた画像がテンプレート内の画像挿入領域に合成される。   Patent Documents 1 to 4 disclose techniques for generating a composite image by combining a photographic image and a template. For example, in the technique of Patent Document 1, one template is selected by a user from a plurality of templates. Further, one or more face areas in the photographic image are detected, and a trimming reference area including all of the one or more face areas is determined. Next, trimming of a part of the photographic image is executed based on the layout frame information of the image insertion area in the template, the trimming reference area, and the like. Then, the trimmed image is combined with the image insertion area in the template.

特開２００８−３０５２７５号公報JP 2008-305275 A 特開２００７−８２０８５号公報JP 2007-82085 A 特開２００７−２０００９１号公報JP 2007-200091 A 特開２００６−１２０１２８号公報JP 2006-120128 A

本明細書では、原画像からテンプレートデータに応じて、原画像から、顔領域の少なくとも一部を含む部分領域を抽出するための新規な手法を提供し、この結果、対象データとテンプレートデータとを合成して、処理済み画像データを適切に生成し得る技術を提供する。   In the present specification, a novel method for extracting a partial area including at least a part of a face area from an original image according to template data from the original image is provided. A technique capable of appropriately generating processed image data by combining the images is provided.

本明細書によって開示される画像処理装置は、テンプレートデータ取得部と、原画像データ取得部と、選択結果情報取得部と、生成部と、出力部と、を備える。テンプレートデータ取得部は、複数個のテンプレートデータを取得する。原画像データ取得部は、原画像を表わす原画像データを取得する。選択結果情報取得部は、複数個のテンプレートデータのうちのいずれがユーザによって選択されたのかを示す選択結果情報を取得する。生成部は、原画像データと、複数個のテンプレートデータのうち、選択結果情報によって示される選択済みテンプレートデータと、を利用した画像処理を実行して、処理済み画像データを生成する。出力部は、処理済み画像データを外部に出力する。生成部は、特定試行部と、部分領域抽出部と、合成部と、を備える。特定試行部は、原画像から、選択結果情報に応じた所定の条件を満たす顔領域を特定することを試行する。所定の条件は、原画像内の領域が顔領域であると特定するための条件である。選択済みテンプレートデータによって表わされる選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、所定の条件は、第１の条件である。選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、所定の条件は、第１の条件とは異なる第２の条件である。部分領域抽出部は、原画像から顔領域が特定される場合に、原画像から、顔領域の少なくとも一部を含む第１の部分領域を抽出する。合成部は、原画像から顔領域が特定される場合に、原画像データのうちの第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、選択済みテンプレートデータと、を合成するための画像処理を実行して、第１の処理済み画像を表わす第１の処理済み画像データを生成する。選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、第１の処理済み画像では、第１の対象データによって表わされる第１の対象画像が選択済みテンプレート画像内の第１種の領域に合成されている。選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、第１の処理済み画像では、第１の対象画像が選択済みテンプレート画像内の第２種の領域に合成されている。   The image processing apparatus disclosed in this specification includes a template data acquisition unit, an original image data acquisition unit, a selection result information acquisition unit, a generation unit, and an output unit. The template data acquisition unit acquires a plurality of template data. The original image data acquisition unit acquires original image data representing the original image. The selection result information acquisition unit acquires selection result information indicating which one of the plurality of template data is selected by the user. The generating unit generates processed image data by executing image processing using the original image data and selected template data indicated by the selection result information among the plurality of template data. The output unit outputs the processed image data to the outside. The generation unit includes a specific trial unit, a partial region extraction unit, and a synthesis unit. The specifying trial unit attempts to specify a face area that satisfies a predetermined condition corresponding to the selection result information from the original image. The predetermined condition is a condition for specifying that the area in the original image is a face area. When the selected template image represented by the selected template data includes the first type region, the predetermined condition is the first condition. When the selected template image includes the second type region, the predetermined condition is a second condition that is different from the first condition. When the face area is specified from the original image, the partial area extracting unit extracts a first partial area including at least a part of the face area from the original image. When the face area is specified from the original image, the synthesizing unit includes the first target data obtained using the first partial area data representing the first partial area of the original image data, and the selected template. Image processing is performed to synthesize the data and first processed image data representing the first processed image is generated. When the selected template image includes the first type region, the first target image represented by the first target data is combined with the first type region in the selected template image in the first processed image. Has been. In the case where the selected template image includes the second type region, in the first processed image, the first target image is combined with the second type region in the selected template image.

上記の構成によると、画像処理装置は、選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、原画像から第１の条件を満たす顔領域を特定することを試行し、選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、原画像から第１の条件とは異なる第２の条件を満たす顔領域を特定することを試行する。このように、画像処理装置は、原画像から顔領域を特定するための条件を選択済みテンプレートデータに応じて変えるという新規な手法を採用している。そして、画像処理装置は、原画像から顔領域が特定される場合に、当該顔領域の少なくとも一部を含む第１の部分領域を抽出する。即ち、画像処理装置は、新規な手法を利用して、原画像から選択済みテンプレートデータに応じた第１の部分領域を抽出する。この結果、画像処理装置は、原画像データのうち、抽出済みの第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、選択済みテンプレートデータと、を合成して、第１の処理済み画像データを適切に生成し得る。   According to the above configuration, when the selected template image includes the first type area, the image processing apparatus tries to specify a face area that satisfies the first condition from the original image, and the selected template image is When the second type region is included, an attempt is made to specify a face region satisfying a second condition different from the first condition from the original image. As described above, the image processing apparatus employs a novel method of changing a condition for specifying a face region from an original image according to selected template data. Then, when the face area is specified from the original image, the image processing apparatus extracts a first partial area including at least a part of the face area. In other words, the image processing apparatus extracts the first partial region corresponding to the selected template data from the original image using a novel method. As a result, the image processing apparatus synthesizes the first target data obtained by using the first partial area data representing the extracted first partial area in the original image data and the selected template data. Thus, the first processed image data can be appropriately generated.

本明細書によって開示される他の画像処理装置は、テンプレートデータ取得部と、原画像データ取得部と、選択結果情報取得部と、生成部と、出力部と、を備える。テンプレートデータ取得部は、複数個のテンプレートデータを取得する。原画像データ取得部は、原画像を表わす原画像データを取得する。選択結果情報取得部は、複数個のテンプレートデータのうちのいずれがユーザによって選択されたのかを示す選択結果情報を取得する。生成部は、原画像データと、複数個のテンプレートデータのうち、選択結果情報によって示される選択済みテンプレートデータと、を利用した画像処理を実行して、処理済み画像データを生成する。出力部は、処理済み画像データを外部に出力する。生成部は、特定試行部と、部分領域抽出部と、合成部と、を備える。特定試行部は、原画像から顔領域を特定することを試行する。部分領域抽出部は、原画像から顔領域が特定される場合に、原画像から、顔領域の少なくとも一部を含む第１の部分領域を抽出する。合成部は、原画像から顔領域が特定される場合に、原画像データのうちの第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、選択済みテンプレートデータと、を合成するための画像処理を実行して、第１の処理済み画像を表わす第１の処理済み画像データを生成する。選択済みテンプレートデータによって表わされる選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、第１の処理済み画像では、第１の対象データによって表わされる第１の対象画像が選択済みテンプレート画像内の第１種の領域に合成されている。選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、第１の処理済み画像では、第１の対象画像が選択済みテンプレート画像内の第２種の領域に合成されている。部分領域抽出部は、選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含み、かつ、原画像から顔領域が特定される場合に、顔領域と第１の部分領域との面積比が所定の第１の比に一致するように、原画像から第１の部分領域を抽出し、選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含み、かつ、原画像から顔領域が特定される場合に、顔領域と第１の部分領域との面積比が所定の第２の比であって、第１の比とは異なる第２の比に一致するように、原画像から第１の部分領域を抽出する。   Another image processing apparatus disclosed in this specification includes a template data acquisition unit, an original image data acquisition unit, a selection result information acquisition unit, a generation unit, and an output unit. The template data acquisition unit acquires a plurality of template data. The original image data acquisition unit acquires original image data representing the original image. The selection result information acquisition unit acquires selection result information indicating which one of the plurality of template data is selected by the user. The generating unit generates processed image data by executing image processing using the original image data and selected template data indicated by the selection result information among the plurality of template data. The output unit outputs the processed image data to the outside. The generation unit includes a specific trial unit, a partial region extraction unit, and a synthesis unit. The specifying trial unit tries to specify the face area from the original image. When the face area is specified from the original image, the partial area extracting unit extracts a first partial area including at least a part of the face area from the original image. When the face area is specified from the original image, the synthesizing unit includes the first target data obtained using the first partial area data representing the first partial area of the original image data, and the selected template. Image processing is performed to synthesize the data and first processed image data representing the first processed image is generated. When the selected template image represented by the selected template data includes the first type region, the first target image represented by the first target data is included in the selected template image in the first processed image. It is synthesized in the first type region. In the case where the selected template image includes the second type region, in the first processed image, the first target image is combined with the second type region in the selected template image. The partial area extraction unit has a predetermined first area ratio between the face area and the first partial area when the selected template image includes the first type area and the face area is specified from the original image. When the first partial region is extracted from the original image so as to match the ratio of the image, the selected template image includes the second type region, and the face region is specified from the original image, The first partial region is extracted from the original image so that the area ratio with the first partial region is a predetermined second ratio and matches a second ratio different from the first ratio.

上記の構成によると、画像処理装置は、選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含み、かつ、原画像から顔領域が特定される場合に、顔領域と第１の部分領域との面積比が第１の比に一致するように、原画像から第１の部分領域を抽出し、選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含み、かつ、原画像から顔領域が特定される場合に、顔領域と第１の部分領域との面積比が第１の比とは異なる第２の比に一致するように、原画像から第１の部分領域を抽出する。このように、画像処理装置は、原画像から第１の部分領域を抽出する際に、選択済みテンプレートデータに応じた面積比を利用するという新規な手法を採用している。この結果、画像処理装置は、原画像データのうち、抽出済みの第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、選択済みテンプレートデータと、を合成して、第１の処理済み画像データを適切に生成し得る。   According to the above configuration, the image processing apparatus includes an area ratio between the face area and the first partial area when the selected template image includes the first type area and the face area is specified from the original image. When the first partial region is extracted from the original image such that the selected template image includes the second type region and the face region is specified from the original image, The first partial region is extracted from the original image so that the area ratio between the face region and the first partial region matches a second ratio that is different from the first ratio. As described above, the image processing apparatus employs a novel method of using the area ratio according to the selected template data when extracting the first partial region from the original image. As a result, the image processing apparatus synthesizes the first target data obtained by using the first partial area data representing the extracted first partial area in the original image data and the selected template data. Thus, the first processed image data can be appropriately generated.

上記の各画像処理装置を実現するための制御方法、コンピュータプログラム、及び、当該コンピュータプログラムを記憶するコンピュータ読取可能記録媒体も、新規で有用である。   A control method, a computer program, and a computer-readable recording medium storing the computer program for realizing each of the image processing apparatuses described above are also novel and useful.

通信システムの構成を示す。1 shows a configuration of a communication system. サーバのメイン処理のフローチャートを示す。The flowchart of the main process of a server is shown. 部分領域抽出処理のフローチャートを示す。The flowchart of a partial region extraction process is shown. 第１の顔領域特定処理のフローチャートを示す。The flowchart of a 1st face area | region specific process is shown. 顔候補領域を特定する処理を説明するための図を示す。The figure for demonstrating the process which specifies a face candidate area | region is shown. 第１種のテンプレートデータが選択される場合の各処理の一例を示す。An example of each process when the first type of template data is selected is shown. 第２の顔領域特定処理のフローチャートを示す。The flowchart of a 2nd face area specific process is shown. 図７の続きのフローチャートを示す。FIG. 8 is a flowchart continued from FIG. 7. FIG. 第２種のテンプレートデータが選択される場合の各処理の一例を示す。An example of each process when the second type of template data is selected is shown. 図９の続きの各処理の一例を示す。An example of each process following FIG. 9 is shown. 第３種のテンプレートデータが選択される場合の各処理の一例を示す。An example of each process when the third type of template data is selected is shown. 同じ原画像に対して各テンプレートデータが選択される具体例を示す。A specific example in which each template data is selected for the same original image is shown. 同じ原画像に対して各テンプレートデータが選択される具体例を示す。A specific example in which each template data is selected for the same original image is shown. 第２実施例の比情報変更処理のフローチャートを示す。The flowchart of the ratio information change process of 2nd Example is shown.

（第１実施例）
（通信システム２の構成；図１）
通信システム２は、サーバＳＲと、プリンタＰＲと、を備える。サーバＳＲとプリンタＰＲとは、インターネットを介して、相互に通信可能である。 (First embodiment)
(Configuration of communication system 2; FIG. 1)
The communication system 2 includes a server SR and a printer PR. The server SR and the printer PR can communicate with each other via the Internet.

（サーバＳＲの構成）
サーバＳＲは、プリンタＰＲのベンダによってインターネット上に設置される。サーバＳＲは、プリンタＰＲから取得される指示に従った画像処理を実行して、処理済み画像データをプリンタＰＲに供給する。サーバＳＲは、ネットワークインターフェース２０と、制御部３０と、を備える。ネットワークインターフェース２０は、図示省略のＬＡＮを介して、インターネットに接続される。 (Configuration of server SR)
The server SR is installed on the Internet by the vendor of the printer PR. The server SR executes image processing in accordance with an instruction acquired from the printer PR, and supplies processed image data to the printer PR. The server SR includes a network interface 20 and a control unit 30. The network interface 20 is connected to the Internet via a LAN (not shown).

制御部３０は、ＣＰＵ３２と、メモリ３４と、を備える。ＣＰＵ３２は、メモリ３４に格納されているプログラム３６に従って、様々な処理を実行するプロセッサである。メモリ３４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等によって構成される。メモリ３４は、プログラム３６のみならず、テンプレート情報３８を予め格納している。なお、以下では、テンプレートのことを「ＴＰ」と記載する。   The control unit 30 includes a CPU 32 and a memory 34. The CPU 32 is a processor that executes various processes in accordance with a program 36 stored in the memory 34. The memory 34 includes a RAM, a ROM, and the like. The memory 34 stores not only the program 36 but also template information 38 in advance. Hereinafter, the template is described as “TP”.

ＴＰ情報３８は、複数個のＴＰデータ４１〜４３を含む。各ＴＰデータ４１〜４３は、プリンタＰＲから取得される原画像データを用いて得られる対象データが合成されるべきデータである。また、ＴＰ情報３８は、第１種のＴＰデータ４１に対応付けられている第１の比情報４１ａと、第２種のＴＰデータ４２に対応付けられている第２の比情報４２ａと、を含む。各比情報４１ａ，４２ａは、原画像データによって表わされる原画像から部分領域が特定される際に利用される面積比を示す情報である。なお、第３種のＴＰデータ４３には、比情報が対応付けられていない。   The TP information 38 includes a plurality of TP data 41 to 43. Each TP data 41 to 43 is data to be synthesized with target data obtained using original image data obtained from the printer PR. The TP information 38 includes first ratio information 41 a associated with the first type TP data 41 and second ratio information 42 a associated with the second type TP data 42. Including. Each ratio information 41a, 42a is information indicating an area ratio used when a partial region is specified from the original image represented by the original image data. Note that ratio information is not associated with the third type TP data 43.

第１種のＴＰデータ４１によって表わされる第１種のＴＰ画像ＴＰ１は、動物を模したオブジェクトを含むと共に、当該オブジェクト内に対象画像が合成されるべき円形の合成領域ＣＡ１を含む。合成領域ＣＡ１は、動物の顔の位置に相当する領域であり、原画像内のヒトの顔を示す対象画像が必ず合成されるべき領域である。従って、原画像内にヒトの顔が存在しない場合には、当該原画像が第１種のＴＰ画像ＴＰ１に合成されない。   The first type TP image TP1 represented by the first type TP data 41 includes an object simulating an animal and a circular synthesis area CA1 in which the target image is to be synthesized in the object. The synthesis area CA1 is an area corresponding to the position of the animal's face, and is an area where a target image indicating a human face in the original image should be synthesized. Therefore, when a human face does not exist in the original image, the original image is not combined with the first type TP image TP1.

第２種のＴＰデータ４２によって表わされる第２種のＴＰ画像ＴＰ２は、対象画像が合成されるべき矩形の合成領域ＣＡ２を含む。合成領域ＣＡ２は、合成領域ＣＡ１とは異なり、動物の顔の位置に相当する領域ではないので、原画像内のヒトの顔を示す対象画像が必ずしも合成されるべき領域でない。即ち、原画像内にヒトの顔が存在する場合には、ヒトの顔を示す対象画像が合成領域ＣＡ２に合成されるが、原画像内にヒトの顔が存在しない場合でも、原画像から得られる対象画像（例えば風景のみを示す画像）が合成領域ＣＡ２に合成される。   The second type TP image TP2 represented by the second type TP data 42 includes a rectangular synthesis area CA2 in which the target image is to be synthesized. Unlike the synthesis area CA1, the synthesis area CA2 is not an area corresponding to the position of the animal's face. Therefore, the target image indicating the human face in the original image is not necessarily an area to be synthesized. That is, when a human face is present in the original image, the target image indicating the human face is synthesized in the synthesis area CA2. However, even if there is no human face in the original image, the target image is obtained from the original image. A target image (for example, an image showing only a landscape) to be synthesized is synthesized with the synthesis area CA2.

第３種のＴＰデータ４３によって表わされる第３種のＴＰ画像ＴＰ３は、対象画像が合成されるべき矩形の合成領域ＣＡ３を含む。合成領域ＣＡ３は、合成領域ＣＡ２よりも大きく、原画像内のヒトの顔を示す対象画像が必ずしも合成されるべき領域でない。   The third type TP image TP3 represented by the third type TP data 43 includes a rectangular synthesis area CA3 in which the target image is to be synthesized. The synthesis area CA3 is larger than the synthesis area CA2, and is not necessarily an area where a target image indicating a human face in the original image is to be synthesized.

（サーバのメイン処理；図２）
続いて、図２を参照して、サーバＳＲのＣＰＵ３２が実行するメイン処理の内容について説明する。メイン処理は、サーバＳＲの電源がＯＮされることをトリガとして実行される。 (Server main processing; Fig. 2)
Next, the content of the main process executed by the CPU 32 of the server SR will be described with reference to FIG. The main process is executed with the server SR being turned on as a trigger.

Ｓ２では、サーバＳＲのＣＰＵ３２は、プリンタＰＲからの要求に応じて、複数個のＴＰデータ４１〜４３に対応する複数個のサムネイルＴＰ情報をプリンタＰＲに供給する。各サムネイルＴＰ情報は、対応するＴＰデータから生成される縮小画像データであるサムネイルＴＰデータと、対応するＴＰデータを識別するためのＴＰ識別情報（例えばＩＤ）と、を含む。   In S2, the CPU 32 of the server SR supplies a plurality of thumbnail TP information corresponding to the plurality of TP data 41 to 43 to the printer PR in response to a request from the printer PR. Each thumbnail TP information includes thumbnail TP data, which is reduced image data generated from the corresponding TP data, and TP identification information (for example, ID) for identifying the corresponding TP data.

プリンタＰＲは、サーバＳＲから複数個のサムネイルＴＰ情報を取得すると、複数個のサムネイルＴＰデータによって表わされる複数個のサムネイルＴＰ画像を含むＴＰ選択画面を表示する。そして、プリンタＰＲは、複数個のサムネイルＴＰ画像のうちの１個のサムネイルＴＰ画像がユーザによって選択される場合に、選択済みサムネイルＴＰ画像に対応するＴＰ識別情報を含む選択結果情報をサーバＳＲに供給する。即ち、選択結果情報は、複数個のＴＰデータ４１〜４３のうちのいずれがユーザによって選択されたのかを示す。以下では、ユーザによって選択されたＴＰデータ、当該ＴＰデータによって表わされるＴＰ画像のことを、それぞれ、「選択済みＴＰデータ」、「選択済みＴＰ画像」と呼ぶ。   When the printer PR acquires a plurality of thumbnail TP information from the server SR, the printer PR displays a TP selection screen including a plurality of thumbnail TP images represented by the plurality of thumbnail TP data. Then, when one thumbnail TP image of the plurality of thumbnail TP images is selected by the user, the printer PR sends selection result information including TP identification information corresponding to the selected thumbnail TP image to the server SR. Supply. That is, the selection result information indicates which one of the plurality of TP data 41 to 43 has been selected by the user. Hereinafter, the TP data selected by the user and the TP image represented by the TP data are referred to as “selected TP data” and “selected TP image”, respectively.

Ｓ４では、サーバＳＲのＣＰＵ３２は、プリンタＰＲから選択結果情報を取得するまで待機する。そして、ＣＰＵ３２は、プリンタＰＲから選択結果情報を取得する場合（Ｓ４でＹＥＳ）に、Ｓ６に進む。   In S4, the CPU 32 of the server SR stands by until selection result information is acquired from the printer PR. Then, when the CPU 32 acquires selection result information from the printer PR (YES in S4), the CPU 32 proceeds to S6.

一方、プリンタＰＲは、さらに、例えば、プリンタＰＲに挿入されている外部メモリ（例えばＵＳＢメモリ、カードメモリ等）内の１個以上の画像データに対応する１個以上のサムネイル画像を表示する。そして、プリンタＰＲは、１個以上のサムネイル画像のうちの１個のサムネイル画像がユーザによって選択される場合に、選択済みサムネイル画像に対応する画像データをサーバＳＲに供給する。以下では、当該画像データのことを「原画像データ」と呼ぶ。   On the other hand, the printer PR further displays, for example, one or more thumbnail images corresponding to one or more image data in an external memory (for example, a USB memory, a card memory, etc.) inserted in the printer PR. Then, when one thumbnail image among the one or more thumbnail images is selected by the user, the printer PR supplies image data corresponding to the selected thumbnail image to the server SR. Hereinafter, the image data is referred to as “original image data”.

Ｓ６では、サーバＳＲのＣＰＵ３２は、プリンタＰＲから原画像データを取得するまで待機する。そして、ＣＰＵ３２は、プリンタＰＲから原画像データを取得する場合（Ｓ６でＹＥＳ）に、Ｓ８に進む。なお、図２には、原画像データによって表わされる原画像ＯＩ１の一例が示されている。原画像ＯＩ１は、ヒトの顔を含む。   In S6, the CPU 32 of the server SR stands by until the original image data is acquired from the printer PR. Then, when acquiring the original image data from the printer PR (YES in S6), the CPU 32 proceeds to S8. FIG. 2 shows an example of the original image OI1 represented by the original image data. The original image OI1 includes a human face.

Ｓ８では、サーバＳＲのＣＰＵ３２は、Ｓ６で取得された原画像データに対して部分領域抽出処理（後述の図３参照）を実行して、原画像から矩形の部分領域を抽出する。図２の例では、原画像ＯＩ１からヒトの顔の一部を含む部分領域ＰＡ１が抽出される。   In S8, the CPU 32 of the server SR executes a partial area extraction process (see FIG. 3 described later) on the original image data acquired in S6, and extracts a rectangular partial area from the original image. In the example of FIG. 2, a partial area PA1 including a part of a human face is extracted from the original image OI1.

次いで、Ｓ１０では、ＣＰＵ３２は、まず、Ｓ６で取得された原画像データから、Ｓ８で抽出された部分領域を表わす部分領域データを取得する。そして、ＣＰＵ３２は、部分領域データを用いて得られる対象データと、Ｓ４で取得された選択結果情報によって示される選択済みＴＰデータと、を合成して、処理済み画像データを生成する。図２の例では、選択済みＴＰ画像が第１種のＴＰ画像ＴＰ１であり、部分領域ＰＡ１に対応する対象画像が合成領域ＣＡ１に合成される。これにより、処理済み画像ＰＩ１を表わす処理済み画像データが生成される。   Next, in S10, the CPU 32 first acquires partial area data representing the partial area extracted in S8 from the original image data acquired in S6. Then, the CPU 32 synthesizes the target data obtained using the partial area data and the selected TP data indicated by the selection result information acquired in S4 to generate processed image data. In the example of FIG. 2, the selected TP image is the first type TP image TP1, and the target image corresponding to the partial area PA1 is synthesized with the synthesis area CA1. Thereby, processed image data representing the processed image PI1 is generated.

次いで、Ｓ１２では、ＣＰＵ３２は、Ｓ１０で生成された処理済み画像データをプリンタＰＲに供給する。これにより、プリンタＰＲは、サーバＳＲから処理済み画像データを取得し、処理済み画像データによって表わされる処理済み画像の印刷を実行する。この結果、処理済み画像が印刷された印刷媒体をユーザに提供することができる。   Next, in S12, the CPU 32 supplies the processed image data generated in S10 to the printer PR. As a result, the printer PR acquires the processed image data from the server SR and executes printing of the processed image represented by the processed image data. As a result, a print medium on which the processed image is printed can be provided to the user.

（部分領域抽出処理；図３）
続いて、図３を参照して、図２のＳ８で実行される部分領域抽出処理の内容について説明する。Ｓ１０２では、ＣＰＵ３２は、図２のＳ４で取得された選択結果情報内のＴＰ識別情報を利用して、選択済みＴＰデータの種類を特定する。ＣＰＵ３２は、第１種のＴＰデータ４１を特定する場合に、Ｓ１０４に進み、第２種のＴＰデータ４２を特定する場合に、Ｓ１１４に進み、第３種のＴＰデータ４３を特定する場合に、Ｓ１２２に進む。 (Partial region extraction processing; FIG. 3)
Next, the content of the partial region extraction process executed in S8 of FIG. 2 will be described with reference to FIG. In S102, the CPU 32 specifies the type of the selected TP data using the TP identification information in the selection result information acquired in S4 of FIG. The CPU 32 proceeds to S104 when specifying the first type TP data 41, proceeds to S114 when specifying the second type TP data 42, and specifies the third type TP data 43 when specifying the second type TP data 42. The process proceeds to S122.

Ｓ１０４（Ｓ１０２で「第１種のＴＰデータ」）では、ＣＰＵ３２は、第１の顔領域特定処理（後述の図４参照）を実行して、原画像から１個以上の矩形の顔領域を特定することを試行する。   In S104 (“first type TP data” in S102), the CPU 32 executes a first face area specifying process (see FIG. 4 described later) to specify one or more rectangular face areas from the original image. Try to do.

次いで、Ｓ１０６では、ＣＰＵ３２は、Ｓ１０４で特定された顔領域の個数を特定する。ＣＰＵ３２は、Ｓ１０４で１個の顔領域も特定することができなかった場合に、Ｓ１０８に進む。また、ＣＰＵ３２は、Ｓ１０４で２個以上の顔領域を特定した場合に、Ｓ１１０に進み、Ｓ１０４で１個の顔領域のみを特定した場合に、Ｓ１１０をスキップしてＳ１１２に進む。   Next, in S106, the CPU 32 specifies the number of face areas specified in S104. If the CPU 32 cannot identify one face area in S104, the CPU 32 proceeds to S108. If the CPU 32 specifies two or more face areas in S104, the process proceeds to S110. If only one face area is specified in S104, the CPU 32 skips S110 and proceeds to S112.

Ｓ１０８では、ＣＰＵ３２は、原画像データを利用した合成処理を実行不可能であることを示すエラー通知をプリンタＰＲに供給する。上述したように、第１種のＴＰデータ４１によって表わされる第１種のＴＰ画像ＴＰ１は、ヒトの顔を示す対象画像が必ず合成されるべき合成領域ＣＡ１を含む。Ｓ１０４で１個の顔領域も特定されない場合（Ｓ１０６で「０個」の場合）には、合成領域ＣＡ１にヒトの顔を示す対象画像を合成することができない。このために、ＣＰＵ３２は、エラー通知をプリンタＰＲに供給する。Ｓ１０８が終了すると、図３の処理が終了し、図２のＳ６に戻る。   In S108, the CPU 32 supplies the printer PR with an error notification indicating that the composition process using the original image data cannot be executed. As described above, the first type TP image TP1 represented by the first type TP data 41 includes the synthesis area CA1 in which the target image representing the human face is to be synthesized. When one face area is not specified in S104 (in the case of “0” in S106), a target image indicating a human face cannot be synthesized in the synthesis area CA1. For this purpose, the CPU 32 supplies an error notification to the printer PR. When S108 ends, the process of FIG. 3 ends, and the process returns to S6 of FIG.

プリンタＰＲは、サーバＳＲからエラー通知を取得する場合に、プリンタＰＲに挿入されている外部メモリ内の１個以上の画像データに対応する１個以上のサムネイル画像を再表示する。これにより、ユーザは、前回に選択したサムネイル画像とは異なる１個のサムネイル画像を新たに選択することができる。プリンタＰＲは、ユーザによって新たに選択されたサムネイル画像に対応する画像データをサーバＳＲに供給する。この結果、サーバＳＲのＣＰＵ３２は、プリンタＰＲから取得される当該画像データを新たな原画像データとして扱って、図２のＳ８以降の処理を実行する。   When acquiring an error notification from the server SR, the printer PR redisplays one or more thumbnail images corresponding to one or more image data in the external memory inserted in the printer PR. Thus, the user can newly select one thumbnail image different from the previously selected thumbnail image. The printer PR supplies image data corresponding to the thumbnail image newly selected by the user to the server SR. As a result, the CPU 32 of the server SR handles the image data acquired from the printer PR as new original image data, and executes the processes after S8 in FIG.

Ｓ１１０では、ＣＰＵ３２は、Ｓ１０４で特定された２個以上の顔領域のうち、最大の面積を有する１個の顔領域を選択する。ここで、「面積」は、顔領域を示す画素数に相当する。即ち、ＣＰＵ３２は、上記の２個以上の顔領域のそれぞれについて、当該顔領域を示す画素数を算出し、上記の２個以上の顔領域のうち、最大の画素数を有する１個の顔領域を選択する。これにより、最大の面積を有する顔領域に対応する対象画像が第１種のＴＰ画像ＴＰ１内の合成領域ＣＡ１（図１参照）に合成される（図２のＳ１０）。詳しくは後述するが、合成領域ＣＡ１の面積に対する顔領域の面積の比は一定となる。そのため、最大の面積を有する顔領域が選択される場合、処理済み画像では、顔領域に対応する対象画像は比較的高画質となる。このために、適切な処理済み画像をユーザに提供し得る。なお、以下でも、画像又は領域の「面積」という用語を利用する場合には、当該領域の画素数を意味する。   In S110, the CPU 32 selects one face area having the maximum area from the two or more face areas specified in S104. Here, the “area” corresponds to the number of pixels indicating the face area. That is, the CPU 32 calculates the number of pixels indicating the face area for each of the two or more face areas, and one face area having the maximum number of pixels among the two or more face areas. Select. Thus, the target image corresponding to the face area having the largest area is synthesized with the synthesis area CA1 (see FIG. 1) in the first type TP image TP1 (S10 in FIG. 2). As will be described in detail later, the ratio of the area of the face area to the area of the composite area CA1 is constant. Therefore, when the face area having the maximum area is selected, the target image corresponding to the face area has a relatively high image quality in the processed image. To this end, an appropriate processed image can be provided to the user. In the following, when the term “area” of an image or a region is used, it means the number of pixels in the region.

Ｓ１１２では、ＣＰＵ３２は、第１種のＴＰデータ４１に対応付けてメモリ３４に格納されている第１の比情報４１ａ（図１参照）に従って、原画像から矩形の部分領域を抽出する。ＣＰＵ３２は、１個の顔領域のみを特定する場合（Ｓ１０６で「１個」）には、当該１個の顔領域に基づいて、原画像から部分領域を特定する。また、ＣＰＵ３２は、２個以上の顔領域を特定する場合（Ｓ１０６で「２個以上」）には、Ｓ１１０で選択された最大の面積を有する１個の顔領域に基づいて、原画像から部分領域を特定する。Ｓ１１２が終了すると、図３の処理が終了し、図２のＳ１０に進む。   In S112, the CPU 32 extracts a rectangular partial region from the original image according to the first ratio information 41a (see FIG. 1) stored in the memory 34 in association with the first type TP data 41. When specifying only one face area (“1” in S106), the CPU 32 specifies a partial area from the original image based on the one face area. Further, when the CPU 32 specifies two or more face areas (“two or more” in S106), the CPU 32 selects a part from the original image based on one face area having the maximum area selected in S110. Identify the area. When S112 ends, the process of FIG. 3 ends, and the process proceeds to S10 of FIG.

また、Ｓ１１４（Ｓ１０２で「第２種のＴＰデータ」）では、ＣＰＵ３２は、第２の顔領域特定処理（後述の図７参照）を実行して、原画像から１個以上の矩形の顔領域を特定することを試行する。   In S114 (“second type of TP data” in S102), the CPU 32 executes a second face area specifying process (see FIG. 7 described later), so that one or more rectangular face areas are obtained from the original image. Attempt to identify

次いで、Ｓ１１６では、ＣＰＵ３２は、Ｓ１１４で特定された顔領域の個数を特定する。ＣＰＵ３２は、Ｓ１１４で１個の顔領域も特定することができなかった場合、又は、２個以上の顔領域を特定した場合に、Ｓ１２２に進む。また、ＣＰＵ３２は、Ｓ１１４で１個の顔領域のみを特定した場合に、Ｓ１２０に進む。   Next, in S116, the CPU 32 specifies the number of face areas specified in S114. The CPU 32 proceeds to S122 when one face area cannot be specified in S114 or when two or more face areas are specified. If only one face area is specified in S114, the CPU 32 proceeds to S120.

Ｓ１２０では、ＣＰＵ３２は、第２種のＴＰデータ４２に対応付けてメモリ３４に格納されている第２の比情報４２ａ（図１参照）に従って、１個の顔領域に基づいて、原画像から矩形の部分領域を抽出する。Ｓ１２０が終了すると、図３の処理が終了し、図２のＳ１０に進む。   In S120, the CPU 32 generates a rectangle from the original image based on one face area according to the second ratio information 42a (see FIG. 1) stored in the memory 34 in association with the second type TP data 42. Extract a partial region of. When S120 ends, the process of FIG. 3 ends, and the process proceeds to S10 of FIG.

上述したように、選択済みＴＰデータが第２種のＴＰデータ４２である場合（Ｓ１０２で「第２種のＴＰデータ」）において、１個の顔領域も特定されない場合（Ｓ１１６で「０個」）、又は、２個以上の顔領域が特定される場合（Ｓ１１６で「２個以上」）に、Ｓ１２２が実行される。また、選択済みＴＰデータが第３種のＴＰデータ４３である場合（Ｓ１０２で「第３種のＴＰデータ」）も、Ｓ１２２が実行される。Ｓ１２２では、ＣＰＵ３２は、選択済みＴＰデータ（即ち、第２種のＴＰデータ４２又は第３種のＴＰデータ４３）に応じて、原画像から部分領域を抽出する。Ｓ１２２が終了すると、図３の処理が終了し、図２のＳ１０に進む。   As described above, when the selected TP data is the second type TP data 42 (“second type TP data” in S102), one face area is not specified (“0” in S116). ), Or when two or more face regions are specified (“two or more” in S116), S122 is executed. Further, when the selected TP data is the third type TP data 43 (“third type TP data” in S102), S122 is also executed. In S122, the CPU 32 extracts a partial region from the original image according to the selected TP data (that is, the second type TP data 42 or the third type TP data 43). When S122 ends, the process of FIG. 3 ends, and the process proceeds to S10 of FIG.

（第１の顔領域特定処理；図４〜図６）
続いて、図４〜図６を参照して、図３のＳ１０４で実行される第１の顔領域特定処理の内容について説明する。図４のＳ２０２では、ＣＰＵ３２は、原画像から１個以上の顔候補領域を特定することを試行する。具体的には、ＣＰＵ３２は、原画像から３×Ｍ（Ｍは１以上の整数）個の画素を一辺とする正方形の領域（以下では「正方形領域」と呼ぶ）を特定する。ここで、ＣＰＵ３２は、Ｍ＝１を採用し、原画像の左上の頂点を含む正方形領域を最初に特定する。次いで、ＣＰＵ３２は、正方形領域が顔候補領域であるのか否かを判断する顔判断処理を実行して、正方形領域が顔候補領域であると判断する場合に、正方形領域を顔候補領域として特定する。顔判断処理の詳細については後述する。 (First face region specifying process; FIGS. 4 to 6)
Next, the content of the first face area specifying process executed in S104 of FIG. 3 will be described with reference to FIGS. In S202 of FIG. 4, the CPU 32 tries to specify one or more face candidate areas from the original image. Specifically, the CPU 32 specifies a square area (hereinafter referred to as “square area”) having 3 × M (M is an integer of 1 or more) pixels as one side from the original image. Here, the CPU 32 adopts M = 1 and first specifies a square area including the upper left vertex of the original image. Next, the CPU 32 executes face determination processing for determining whether or not the square area is a face candidate area, and when determining that the square area is a face candidate area, specifies the square area as the face candidate area. . Details of the face determination process will be described later.

ＣＰＵ３２は、原画像内において正方形領域の位置を１画素ずつずらして、原画像内の各正方形領域について顔判断処理を実行する。ＣＰＵ３２は、Ｍ＝１の場合に、原画像内の全ての正方形領域について顔判断処理を実行すると、Ｍの値を「１」だけインクリメントして、前回の正方形領域よりも大きい新たな正方形領域を特定する。そして、ＣＰＵ３２は、原画像内の新たな各正方形領域について顔判断処理を実行する。ＣＰＵ３２は、正方形領域を特定することができなくなるまでＭの値をインクリメントして、顔判断処理を実行することを繰り返す。そして、ＣＰＵ３２は、正方形領域を特定することができなくなると、即ち、正方形領域の一辺が原画像の短辺の長さより大きくなると、Ｓ２０２を終了する。Ｓ２０２では、ＣＰＵ３２は、１個以上の顔候補領域を特定し得る。   The CPU 32 shifts the position of the square area by one pixel in the original image and executes face determination processing for each square area in the original image. When CPU 32 executes face determination processing for all square areas in the original image when M = 1, the value of M is incremented by “1”, and a new square area larger than the previous square area is obtained. Identify. Then, the CPU 32 executes face determination processing for each new square area in the original image. The CPU 32 repeats executing the face determination process by incrementing the value of M until it becomes impossible to specify the square area. Then, when the CPU 32 cannot specify the square area, that is, when one side of the square area becomes larger than the length of the short side of the original image, the CPU 32 ends. In S202, the CPU 32 can specify one or more face candidate areas.

次いで、図５を参照して、顔判断処理の内容について説明する。図５は、原画像ＯＩ１内の１個の正方形領域ＳＡを示す。ＣＰＵ３２は、まず、正方形領域ＳＡを９個の注目領域ＯＡに分割する。次いで、ＣＰＵ３２は、９個の注目領域ＯＡのうちの１個の注目領域を特定する。ＣＰＵ３２は、特定済みの注目領域を構成する全ての画素のそれぞれについて、当該画素の画素値（即ち、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値）から輝度値Ｙを算出する。輝度値Ｙは、０．２９８９１２×Ｒ値＋０．５８６６１１×Ｇ値＋０．１１４４７８×Ｂ値によって得られる。なお、以下では、原画像ＯＩ１内において、座標（ｕ，ｖ）に位置する画素の輝度値をＹ（ｕ，ｖ）と記載する。   Next, the content of the face determination process will be described with reference to FIG. FIG. 5 shows one square area SA in the original image OI1. The CPU 32 first divides the square area SA into nine attention areas OA. Next, the CPU 32 specifies one attention area among the nine attention areas OA. The CPU 32 calculates the luminance value Y from the pixel values (that is, the R value, the G value, and the B value) of each pixel that constitutes the identified attention area. The luminance value Y is obtained by 0.298912 × R value + 0.586611 × G value + 0.114478 × B value. Hereinafter, the luminance value of the pixel located at the coordinates (u, v) in the original image OI1 is described as Y (u, v).

次いで、ＣＰＵ３２は、特定済みの注目領域に含まれる全ての画素のそれぞれについて、式１に従って勾配強度ｍ（ｕ，ｖ）を算出し、さらに、式２に従って勾配方向θ（ｕ，ｖ）を算出する。ただし、ｆu（ｕ，ｖ）＝Ｙ（ｕ＋１，ｖ）−Ｙ（ｕ−１，ｖ）であると共に、ｆv（ｕ，ｖ）＝Ｙ（ｕ，ｖ＋１）−Ｙ（ｕ，ｖ−１）である。また、勾配方向θ（ｕ，ｖ）は、０°以上１８０°未満である。 Next, the CPU 32 calculates the gradient strength m (u, v) according to Equation 1 and calculates the gradient direction θ (u, v) according to Equation 2 for each of all the pixels included in the identified attention area. To do. However, f u (u, v) = Y (u + 1, v) −Y (u−1, v) and f v (u, v) = Y (u, v + 1) −Y (u, v−) 1). Further, the gradient direction θ (u, v) is 0 ° or more and less than 180 °.

次いで、ＣＰＵ３２は、特定済みの注目領域内の各画素の各輝度値の勾配方向ヒストグラムを生成する。具体的には、ＣＰＵ３２は、まず、各画素の勾配方向のそれぞれを、０〜１６０°のうちの２０°間隔の９個の値（０，２０，４０・・・１６０°）のうちの最も近い値に変換する。例えば、ある画素の勾配方向が３１°である場合には、当該画素の勾配方向が４０°に変換される。この結果、特定済みの注目領域内の各画素が、勾配方向に基づいて９個のグループに分類される。そして、ＣＰＵ３２は、各グループに属する各画素の勾配強度の和を算出することによって、勾配方向ヒストグラムを生成する。   Next, the CPU 32 generates a gradient direction histogram of each luminance value of each pixel in the identified attention area. Specifically, the CPU 32 first sets the gradient direction of each pixel to the most of 9 values (0, 20, 40... 160 °) at intervals of 20 ° of 0 to 160 °. Convert to a close value. For example, when the gradient direction of a certain pixel is 31 °, the gradient direction of the pixel is converted to 40 °. As a result, each pixel in the identified attention area is classified into nine groups based on the gradient direction. Then, the CPU 32 generates a gradient direction histogram by calculating the sum of the gradient intensities of the pixels belonging to each group.

次いで、ＣＰＵ３２は、勾配方向ヒストグラムを利用して、特定済みの注目領域のＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradientsの略）特徴量Ｖ1を算出する。勾配方向ヒストグラムにおいて、各勾配方向に対応する各勾配強度の和がｍ0，ｍ20，ｍ40，ｍ60，ｍ80，ｍ100，ｍ120，ｍ140，ｍ160である場合に、ＨＯＧ特徴量Ｖ1は、（ｍ0，ｍ20，ｍ40，ｍ60，ｍ80，ｍ100，ｍ120，ｍ140，ｍ160）で表現される。 Next, the CPU 32 calculates a HOG (abbreviation for Histograms of Oriented Gradients) feature amount V 1 of the identified attention area using the gradient direction histogram. In the gradient direction histogram, when the sum of the gradient intensities corresponding to the gradient directions is m 0 , m 20 , m 40 , m 60 , m 80 , m 100 , m 120 , m 140 , m 160 , the HOG feature The quantity V 1 is expressed by (m 0 , m 20 , m 40 , m 60 , m 80 , m 100 , m 120 , m 140 , m 160 ).

また、ＣＰＵ３２は、９個の注目領域ＯＡのうちの他の１個の注目領域を新たに特定し、特定済みの新たな注目領域について、ＨＯＧ特徴量を同様に算出する。これにより、ＣＰＵ３２は、１個の正方形領域内の９個の注目領域ＯＡに対応する９個のＨＯＧ特徴量Ｖ1〜Ｖ9を算出する。そして、ＣＰＵ３２は、AdaBoost（Adaptive Boostingの略）と呼ばれる機械学習アルゴリズムによって取得される強識別器に９個のＨＯＧ特徴量Ｖ1〜Ｖ9を入力し、出力値を取得する。ＣＰＵ３２は、出力値が所定値Ｔｈ１以上である場合に、正方形領域ＳＡが顔候補領域であると判断し、出力値が所定値Ｔｈ１未満である場合に、正方形領域ＳＡが顔候補領域でないと判断する。なお、変形例では、ＣＰＵ３２は、ＨＯＧ特徴量とは異なる指標値を利用して、顔候補領域を特定してもよい。即ち、例えば、ＣＰＵ３２は、ＳＩＦＴ（Scale-invariant Feature Transformの略）特徴量、ＰＣＡ（Principal Component Analysisの略）−ＳＩＦＴ特徴量、ＢＳＩＦＴ（Background and Scale-invariant Feature Transformの略）特徴量等の指標値を利用して顔候補領域を特定してもよい。 In addition, the CPU 32 newly specifies another one attention area among the nine attention areas OA, and similarly calculates the HOG feature amount for the specified new attention area. As a result, the CPU 32 calculates nine HOG feature values V 1 to V 9 corresponding to nine attention areas OA in one square area. Then, the CPU 32 inputs nine HOG feature values V 1 to V 9 to a strong classifier acquired by a machine learning algorithm called AdaBoost (abbreviation of Adaptive Boosting), and acquires an output value. The CPU 32 determines that the square area SA is a face candidate area when the output value is equal to or greater than the predetermined value Th1, and determines that the square area SA is not the face candidate area when the output value is less than the predetermined value Th1. To do. In the modified example, the CPU 32 may specify the face candidate region using an index value different from the HOG feature amount. That is, for example, the CPU 32 has indices such as SIFT (abbreviation of Scale-invariant Feature Transform), PCA (abbreviation of Principal Component Analysis) -SIFT feature, BSIFT (abbreviation of Background and Scale-invariant Feature Transform), etc. The face candidate area may be specified using the value.

上記のように、ＣＰＵ３２は、原画像内の正方形領域ＳＡが顔候補領域であるのか否かを判断することができ、この結果、原画像から１個以上の顔候補領域を特定し得る。図６には、ヒトの顔を示す領域を含む原画像ＯＩ２から２個の顔候補領域ＦＣ１，ＦＣ２が特定される例が示されている。   As described above, the CPU 32 can determine whether or not the square area SA in the original image is a face candidate area, and as a result, can specify one or more face candidate areas from the original image. FIG. 6 shows an example in which two face candidate areas FC1 and FC2 are specified from an original image OI2 including an area indicating a human face.

図４のＳ２０４では、ＣＰＵ３２は、Ｓ２０２で１個以上の顔候補領域を特定したのか否かを判断する。ＣＰＵ３２は、Ｓ２０２で１個以上の顔候補領域を特定した場合（Ｓ２０４でＹＥＳ）に、Ｓ２０６に進む。一方において、ＣＰＵ３２は、Ｓ２０２で１個の顔候補領域も特定することができなかった場合（Ｓ２０４でＮＯ）に、Ｓ２０６以降の処理を実行せずに、図４の処理を終了する。この場合、１個の顔領域も特定することができないので（図４のＳ２１２が実行されないので）、図３のＳ１０６で「０個」と判断される。   In S204 of FIG. 4, the CPU 32 determines whether or not one or more face candidate areas have been specified in S202. If the CPU 32 specifies one or more face candidate areas in S202 (YES in S204), the CPU 32 proceeds to S206. On the other hand, if the CPU 32 cannot identify one face candidate area in S202 (NO in S204), the CPU 32 ends the process in FIG. 4 without executing the processes in S206 and subsequent steps. In this case, since one face area cannot be specified (S212 of FIG. 4 is not executed), it is determined as “0” in S106 of FIG.

Ｓ２０６では、ＣＰＵ３２は、１組以上の重複候補領域群を特定することを試行する。ここで、Ｓ２０６の「１組の重複候補領域群」は、重複する２個以上の顔候補領域を意味する。例えば、１個の顔候補領域が他のいずれの顔候補領域にも重複していない場合には、当該１個の顔候補領域は、重複候補領域群として特定されない。また、例えば、３個の顔候補領域が互いに重複している場合には、当該３個の顔候補領域が１組の重複候補領域群として特定される。図６の例では、２個の顔候補領域ＦＣ１，ＦＣ２が重複しているので、２個の顔候補領域ＦＣ１，ＦＣ２が１組の重複候補領域群として特定される。   In S206, the CPU 32 tries to specify one or more overlapping candidate area groups. Here, “one set of overlapping candidate area group” in S206 means two or more face candidate areas that overlap. For example, when one face candidate area does not overlap with any other face candidate area, the one face candidate area is not specified as an overlapping candidate area group. For example, when three face candidate areas overlap each other, the three face candidate areas are specified as a set of overlapping candidate area groups. In the example of FIG. 6, since the two face candidate areas FC1 and FC2 overlap, the two face candidate areas FC1 and FC2 are specified as a set of overlapping candidate area groups.

Ｓ２０８では、ＣＰＵ３２は、１組以上の重複候補領域群を特定することができたのか否かを判断する。ＣＰＵ３２は、１組以上の重複候補領域群を特定することができた場合に、Ｓ２１０に進む。一方において、ＣＰＵ３２は、１組の重複候補領域群も特定することができなかった場合に、Ｓ２１０以降の処理を実行せずに、図４の処理を終了する。この場合、１個の顔領域も特定することができないので（図４のＳ２１２が実行されないので）、図３のＳ１０６で「０個」と判断される。   In S208, the CPU 32 determines whether or not one or more sets of overlapping candidate area groups can be specified. If the CPU 32 can identify one or more overlapping candidate area groups, the process proceeds to S210. On the other hand, when the CPU 32 cannot identify a set of overlapping candidate area groups, the CPU 32 ends the process of FIG. 4 without executing the processes after S210. In this case, since one face area cannot be specified (S212 of FIG. 4 is not executed), it is determined as “0” in S106 of FIG.

Ｓ２１０では、ＣＰＵ３２は、Ｓ２０８で特定された１組以上の重複候補領域群を利用して、１個以上の中間領域を特定する。具体的には、ＣＰＵ３２は、１組以上の重複領域候補群のうちの１組の重複候補領域群を選択し、選択済みの１組の重複候補領域群に含まれる２個以上の顔候補領域のそれぞれについて、左上の頂点の座標を特定する。そして、ＣＰＵ３２は、２個以上の左上の頂点の座標の平均値を算出し、算出済みの平均値の座標を中間領域の左上の頂点の座標として特定する。例えば、図６の例では、ＣＰＵ３２は、座標Ｐ１と座標Ｐ２を利用して、中間領域の左上の頂点の座標ＰＭを特定する。同様に、ＣＰＵ３２は、中間領域の右上、左下、及び、右下の各頂点の各座標を特定する。これにより、ＣＰＵ３２は、１組の重複候補領域群から１個の中間領域ＭＡ１を特定することができる。同様に、ＣＰＵ３２は、他の１組の重複候補領域群が存在する場合には、当該他の重複候補領域群から１個の中間領域を特定する。これにより、ＣＰＵ３２は、１個以上の中間領域を特定する。   In S210, the CPU 32 specifies one or more intermediate areas by using one or more sets of overlapping candidate areas specified in S208. Specifically, the CPU 32 selects one set of overlapping candidate region groups from one or more sets of overlapping region candidate groups, and two or more face candidate regions included in the selected set of overlapping candidate region groups. For each of the above, specify the coordinates of the top left vertex. Then, the CPU 32 calculates an average value of the coordinates of two or more upper left vertices, and specifies the calculated average value coordinates as the coordinates of the upper left vertex of the intermediate area. For example, in the example of FIG. 6, the CPU 32 specifies the coordinate PM of the upper left vertex of the intermediate area using the coordinates P1 and P2. Similarly, the CPU 32 specifies the coordinates of the vertices at the upper right, lower left, and lower right of the intermediate area. Thus, the CPU 32 can specify one intermediate area MA1 from a set of overlapping candidate area groups. Similarly, when there is another set of overlapping candidate region groups, the CPU 32 identifies one intermediate region from the other overlapping candidate region group. As a result, the CPU 32 identifies one or more intermediate areas.

図４のＳ２１２では、ＣＰＵ３２は、Ｓ２１０で特定された１個以上の中間領域を１個以上の顔領域として特定する。図６の例では、中間領域ＭＡ１が顔領域ＦＡ１として特定される。Ｓ２１２が終了すると、図４の処理が終了する。この場合、１個以上の顔領域が特定されるので、図３のＳ１０６で「１個」又は「２個以上」と判断される。上述したように、１個の顔領域のみが特定される場合（Ｓ１０６で「１個」）には、Ｓ１１２において、当該１個の顔領域に基づいて、原画像から部分領域が特定される。また、２個以上の顔領域が特定される場合（Ｓ１０６で「２個以上」）には、Ｓ１１０において、最大の面積を有する１個の顔領域が選択され、Ｓ１１２において、当該１個の顔領域に基づいて、原画像から部分領域が特定される。原画像から部分領域を特定するためのＳ１１２の処理の詳細について、次に説明する。   In S212 of FIG. 4, the CPU 32 identifies one or more intermediate areas identified in S210 as one or more face areas. In the example of FIG. 6, the intermediate area MA1 is specified as the face area FA1. When S212 ends, the process of FIG. 4 ends. In this case, since one or more face areas are specified, it is determined as “1” or “2 or more” in S106 of FIG. As described above, when only one face area is specified (“1” in S106), a partial area is specified from the original image based on the one face area in S112. When two or more face regions are specified (“two or more” in S106), one face region having the largest area is selected in S110, and the one face is selected in S112. A partial region is identified from the original image based on the region. Details of the process of S112 for specifying the partial area from the original image will be described next.

図６に示されるように、原画像ＯＩ２から１個の顔領域ＦＡ１のみが特定される（図３のＳ１０６で「１個」）。Ｓ１１２では、ＣＰＵ３２は、第１のＴＰデータ４１に対応付けられている第１の比情報４１ａ（図１参照）に従って、原画像ＯＩ２から部分領域ＰＡ２を抽出する。具体的には、ＣＰＵ３２は、原画像ＯＩ２から、以下の条件（１）〜（３）を満たす部分領域ＰＡ２を抽出する。条件（１）では、部分領域ＰＡ２の面積は、顔領域ＦＡ１の面積と第１の比情報４１ａとによって決定される面積である。第１の比情報４１ａは、決定されるべき部分領域の面積に対する顔領域の面積の比（例えば「１．３／１」）である。例えば、顔領域ＦＡ１の面積が１３０画素であり、かつ、第１の比情報４１ａが「１．３／１」を示す場合には、部分領域ＰＡ２の面積は、１００画素である。ここで、第１の比情報４１ａは、部分領域ＰＡ２の面積が顔領域ＦＡ１の面積よりも小さくなる面積比を示す。このように、部分領域ＰＡ２の面積が顔領域ＦＡ１の面積よりも小さくなると、部分領域ＰＡ２を用いて得られる対象画像が第１種のＴＰ画像ＴＰ１内の合成領域ＣＡ１（図１参照）に合成される場合に、合成領域ＣＡ１内において顔の各パーツ（目、鼻、口等）が大きくなる。この結果、適切な処理済み画像をユーザに提供することができる。条件（２）では、部分領域ＰＡ２の重心は、顔領域ＦＡ１の重心に一致する。条件（３）では、部分領域ＰＡ２のアスペクト比は、第１種のＴＰ画像ＴＰ１内の円形の合成領域ＣＡ１（図１参照）に外接する矩形（即ち正方形）のアクペクト比に等しい。即ち、部分領域ＰＡ２は、正方形の領域である。なお、条件（１）で部分領域ＰＡ２の面積として正方形に適合しない面積（例えば９０画素等）が算出される場合には、算出済みの面積よりも大きい面積であって、正方形に適合する最も小さい面積（例えば１００画素）が採用される。Ｓ１１２で部分領域ＰＡ２が抽出されると、図２のＳ１０で合成処理が実行される。当該合成処理の内容について、次に説明する。   As shown in FIG. 6, only one face area FA1 is specified from the original image OI2 (“1” in S106 of FIG. 3). In S112, the CPU 32 extracts the partial area PA2 from the original image OI2 according to the first ratio information 41a (see FIG. 1) associated with the first TP data 41. Specifically, the CPU 32 extracts a partial area PA2 that satisfies the following conditions (1) to (3) from the original image OI2. Under condition (1), the area of the partial area PA2 is an area determined by the area of the face area FA1 and the first ratio information 41a. The first ratio information 41a is a ratio of the area of the face region to the area of the partial region to be determined (for example, “1.3 / 1”). For example, when the area of the face area FA1 is 130 pixels and the first ratio information 41a indicates “1.3 / 1”, the area of the partial area PA2 is 100 pixels. Here, the first ratio information 41a indicates an area ratio in which the area of the partial area PA2 is smaller than the area of the face area FA1. As described above, when the area of the partial area PA2 is smaller than the area of the face area FA1, the target image obtained by using the partial area PA2 is synthesized with the synthesis area CA1 (see FIG. 1) in the first type TP image TP1. In this case, each part (eyes, nose, mouth, etc.) of the face becomes large in the synthesis area CA1. As a result, an appropriate processed image can be provided to the user. In the condition (2), the center of gravity of the partial area PA2 matches the center of gravity of the face area FA1. Under the condition (3), the aspect ratio of the partial area PA2 is equal to the aspect ratio of a rectangle (that is, a square) circumscribing the circular composite area CA1 (see FIG. 1) in the first type TP image TP1. That is, the partial area PA2 is a square area. When an area that does not match the square (for example, 90 pixels) is calculated as the area of the partial area PA2 under the condition (1), the area is larger than the calculated area and is the smallest that fits the square. An area (for example, 100 pixels) is employed. When the partial area PA2 is extracted in S112, a composition process is executed in S10 of FIG. The contents of the synthesis process will be described next.

ＣＰＵ３２は、まず、原画像データから、部分領域ＰＡ２を表わす部分領域データを取得する。次いで、ＣＰＵ３２は、部分領域データのサイズを変更して、変更済み画像を表わす変更済み画像データを生成する。具体的には、ＣＰＵ３２は、部分領域データを単純拡大又は単純縮小して、第１種のＴＰ画像ＴＰ１内の円形の合成領域ＣＡ１に外接する矩形に一致するサイズを有する変更済み画像を表わす変更済み画像データを生成する。ここで、単純拡大又は単純縮小は、部分領域ＰＡ２を対角線方向に拡大又は縮小することを意味する。そして、ＣＰＵ３２は、変更済み画像データを用いて得られる対象データを第１種のＴＰデータ４１に合成して、処理済み画像ＰＩ２を表わす処理済み画像データを生成する。当該対象データは、変更済み画像データのうち、変更済み画像の矩形に内接する円形の対象画像ＴＩ１を表わすデータである。ＣＰＵ３２は、第１種のＴＰ画像ＴＰ１内の合成領域ＣＡ１を構成する各画素の画素値を、上記の対象画像ＴＩ１を構成する各画素の各画素値に置換することによって、上記の合成処理を実行する。   First, the CPU 32 acquires partial area data representing the partial area PA2 from the original image data. Next, the CPU 32 changes the size of the partial area data and generates changed image data representing the changed image. Specifically, the CPU 32 simply enlarges or reduces the partial area data to represent a changed image having a size matching the rectangle circumscribing the circular composite area CA1 in the first type TP image TP1. Generated image data is generated. Here, simple enlargement or simple reduction means that the partial area PA2 is enlarged or reduced in the diagonal direction. Then, the CPU 32 combines the target data obtained using the changed image data with the first type TP data 41 to generate processed image data representing the processed image PI2. The target data is data representing the circular target image TI1 inscribed in the changed image rectangle among the changed image data. The CPU 32 replaces the pixel value of each pixel constituting the synthesis area CA1 in the first type TP image TP1 with each pixel value of each pixel constituting the target image TI1, thereby performing the above synthesis process. Run.

（第２の顔領域特定処理；図７〜図１０）
続いて、図７〜図１０を参照して、図３のＳ１１４で実行される第２の顔領域特定処理の内容について説明する。Ｓ３０２，Ｓ３０４は、それぞれ、図４のＳ２０２，Ｓ２０４と同様である。図９の例では、３個の顔を含む原画像ＯＩ３から、１２個の顔候補領域ＦＣ３〜ＦＣ１４が特定されるので、Ｓ３０４でＹＥＳと判断される。 (Second face region specifying process; FIGS. 7 to 10)
Next, the content of the second face area specifying process executed in S114 of FIG. 3 will be described with reference to FIGS. S302 and S304 are the same as S202 and S204 in FIG. 4, respectively. In the example of FIG. 9, since 12 face candidate areas FC3 to FC14 are specified from the original image OI3 including three faces, YES is determined in S304.

Ｓ３０６では、ＣＰＵ３２は、１組以上の重複候補領域群を特定することを試行する。ここで、上述したように、図４のＳ２０６の「１組の重複候補領域群」が重複する２個以上の顔候補領域を意味するのに対し、Ｓ３０６の「１組の重複候補領域群」は、重複する５個以上の顔候補領域を意味する。これは、図４のＳ２０６では重複候補領域群が特定され易く、Ｓ３０６では重複候補領域群が特定され難いことを意味する。その理由は、以下のとおりである。即ち、本実施例では、第１種のＴＰ画像ＴＰ１内の合成領域ＣＡ１（図１参照）には、顔を示す対象画像が必ず合成される必要がある。従って、図４の第１の顔領域特定処理のＳ２０６では、重複候補領域群を特定するための基準が緩くなっており、この結果、顔領域が特定され易くなっている。一方、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２（図１参照）には、顔を示す対象画像が必ずしも合成される必要がない。従って、正確に顔領域を特定することを目的として、Ｓ３０６では、重複候補領域群を特定するための基準が厳しくなっている。図９の例では、５個の顔候補領域ＦＣ３〜ＦＣ７が１組の重複候補領域群として特定されると共に、５個の顔候補領域群ＦＣ１０〜ＦＣ１４が１組の重複候補領域群として特定される。なお、２個の顔候補領域ＦＣ８，ＦＣ９は、５個以上の顔候補領域が重複しないので、重複候補領域群として特定されない。例えば、帽子をかぶっているヒトの顔、眼鏡をかけているヒトの顔等は、顔候補領域として特定され難い。従って、図９に示されるように、帽子をかぶっているヒトの顔を示す２個の顔候補領域ＦＣ８，ＦＣ９は、ヒトの顔を示す領域であるにも関わらず、重複候補領域群として特定されない。   In S306, the CPU 32 tries to specify one or more overlapping candidate area groups. Here, as described above, “one set of overlapping candidate region group” in S206 in FIG. 4 means two or more face candidate regions that overlap, whereas “one set of overlapping candidate region group” in S306. Means five or more face candidate regions that overlap. This means that an overlapping candidate region group is easily specified in S206 of FIG. 4, and an overlapping candidate region group is difficult to specify in S306. The reason is as follows. In other words, in this embodiment, the target image indicating the face must be synthesized in the synthesis area CA1 (see FIG. 1) in the first type TP image TP1. Therefore, in S206 of the first face area specifying process of FIG. 4, the criteria for specifying the overlap candidate area group are loosened, and as a result, the face area is easily specified. On the other hand, the target image indicating the face does not necessarily have to be synthesized in the synthesis area CA2 (see FIG. 1) in the second type TP image TP2. Therefore, for the purpose of accurately specifying the face area, in S306, the criteria for specifying the overlapping candidate area group are strict. In the example of FIG. 9, five face candidate areas FC3 to FC7 are specified as one set of overlapping candidate area groups, and five face candidate area groups FC10 to FC14 are specified as one set of overlapping candidate area groups. The The two face candidate areas FC8 and FC9 are not specified as overlapping candidate area groups because five or more face candidate areas do not overlap. For example, a human face wearing a hat, a human face wearing glasses, and the like are difficult to identify as face candidate regions. Therefore, as shown in FIG. 9, the two face candidate areas FC8 and FC9 indicating a human face wearing a hat are identified as overlapping candidate area groups even though they are areas indicating a human face. Not.

Ｓ３０８は、図４のＳ２０８と同様である。図９の例では、２組の重複候補領域群が特定されるので、Ｓ３０８でＹＥＳと判断される。また、Ｓ３１０は、図４のＳ２１０と同様である。図９の例では、２組の重複候補領域群から２個の中間領域ＭＡ２，ＭＡ３が特定される。   S308 is the same as S208 of FIG. In the example of FIG. 9, since two sets of overlapping candidate area groups are specified, YES is determined in S308. Moreover, S310 is the same as S210 of FIG. In the example of FIG. 9, two intermediate regions MA2 and MA3 are specified from two sets of overlapping candidate region groups.

Ｓ３１２では、ＣＰＵ３２は、Ｓ３１０で特定された１個以上の中間領域の中に１個以上の対象中間領域が存在するのか否かを判断する。対象中間領域は、原画像の面積に対する面積の比が所定値Ｔｈ２よりも大きい中間領域である。図９の例では、原画像ＯＩ３の面積に対する中間領域ＭＡ２の面積の比は、所定値Ｔｈ２よりも大きくなるので中間領域ＭＡ２は対象中間領域である。一方において、原画像ＯＩ３の面積に対する中間領域ＭＡ３の面積の比は、所定値Ｔｈ２以下であるので、中間領域ＭＡ３は対象中間領域ではない。この結果、中間領域ＭＡ３は、顔領域として特定されず、中間領域ＭＡ３を示す画像が、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２（図１参照）に合成されない。これにより、比較的に小さい顔を示す画像が合成されるのを抑制することができ、この結果、適切な処理済み画像をユーザに提供することができる。なお、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２には、顔を示す対象画像が必ずしも合成される必要がないため、比較的に小さい顔を示す画像が特定されなくてもよい。   In S312, the CPU 32 determines whether or not one or more target intermediate areas exist in the one or more intermediate areas specified in S310. The target intermediate region is an intermediate region in which the ratio of the area to the area of the original image is larger than a predetermined value Th2. In the example of FIG. 9, since the ratio of the area of the intermediate area MA2 to the area of the original image OI3 is larger than the predetermined value Th2, the intermediate area MA2 is the target intermediate area. On the other hand, since the ratio of the area of the intermediate area MA3 to the area of the original image OI3 is equal to or less than the predetermined value Th2, the intermediate area MA3 is not the target intermediate area. As a result, the intermediate area MA3 is not specified as a face area, and the image indicating the intermediate area MA3 is not combined with the combining area CA2 (see FIG. 1) in the second type TP image TP2. Thereby, it is possible to suppress synthesis of an image showing a relatively small face, and as a result, it is possible to provide an appropriate processed image to the user. Note that since the target image indicating the face does not necessarily need to be combined in the combining area CA2 in the second type TP image TP2, the image indicating the relatively small face may not be specified.

ＣＰＵ３２は、１個以上の対象中間領域が存在すると判断する場合（Ｓ３１２でＹＥＳ）に、Ｓ３１４において、当該１個以上の対象中間領域を１個以上の顔領域として特定する。図９の例では、中間領域ＭＡ２が顔領域ＦＡ２として特定される。次いで、図８のＳ３１６に進む。一方において、ＣＰＵ３２は、１個の対象中間領域も存在しないと判断する場合（Ｓ３１２でＮＯ）に、顔領域を特定することなく（即ちＳ３１４を実行せずに）、図８のＳ３１６に進む。   If the CPU 32 determines that one or more target intermediate areas exist (YES in S312), the CPU 32 specifies the one or more target intermediate areas as one or more face areas in S314. In the example of FIG. 9, the intermediate area MA2 is specified as the face area FA2. Next, the process proceeds to S316 in FIG. On the other hand, if the CPU 32 determines that one target intermediate area does not exist (NO in S312), the CPU 32 proceeds to S316 in FIG. 8 without specifying a face area (that is, without executing S314).

図８のＳ３１６では、ＣＰＵ３２は、図７の各処理で１個以上の顔領域を特定したのか否かを判断する。ＣＰＵ３２は、１個の顔領域も特定することができなかった場合（Ｓ３１６でＮＯ）に、図８の処理を終了する。この場合、図３のＳ１１６で「０個」と判断され、Ｓ１２２に進む。一方において、ＣＰＵ３２は、１個以上の顔領域を特定した場合（Ｓ３１６でＹＥＳ）に、Ｓ３１８に進む。Ｓ３１８以降では、特定済みの顔領域の周辺に他の顔領域が存在するのか否かが判断される。例えば、図９に示されるように、Ｓ３１４では、左側のヒトの顔を示す顔領域ＦＡ２が特定されるが、その顔領域ＦＡ２の周辺に他の顔領域（即ち中央のヒトの顔を示す顔領域）が存在する。このような状況では、ユーザは、左側のヒトの顔と中央のヒトの顔との双方を示す対象画像が合成されることを望む可能性が高い。このために、中央のヒトの顔を特定するためにＳ３１８以降が実行される。   In S316 of FIG. 8, the CPU 32 determines whether one or more face areas have been specified in each process of FIG. When the CPU 32 cannot identify one face area (NO in S316), the CPU 32 ends the process of FIG. In this case, “0” is determined in S116 of FIG. 3, and the process proceeds to S122. On the other hand, if the CPU 32 identifies one or more face areas (YES in S316), the process proceeds to S318. In S318 and subsequent steps, it is determined whether or not another face area exists around the specified face area. For example, as shown in FIG. 9, in S314, a face area FA2 indicating the left human face is specified, but another face area (that is, a face indicating the human face in the center) around the face area FA2. Area) exists. In such a situation, the user is likely to desire to synthesize a target image showing both the left human face and the central human face. For this purpose, S318 and subsequent steps are executed to identify the central human face.

Ｓ３１８は、図４のＳ２０６と同様である。即ち、「１組の重複候補領域群」は、重複する２個以上の顔候補領域を意味し、図７のＳ３０６よりも重複候補領域群を特定するための基準が緩い。なお、Ｓ３１８では、ＣＰＵ３２は、図７のＳ３０６で特定済みの重複候補領域群と同一の重複候補領域群を再び特定しない。図９の例では、Ｓ３１８において、２個の顔候補領域ＦＣ８，９が１組の重複領域群として特定される。   S318 is the same as S206 of FIG. That is, “a set of overlapping candidate area groups” means two or more face candidate areas that overlap, and the criteria for specifying the overlapping candidate area groups are looser than those in S306 of FIG. In S318, the CPU 32 does not specify the same overlapping candidate area group as the overlapping candidate area group already specified in S306 of FIG. In the example of FIG. 9, in S318, the two face candidate areas FC8 and 9 are specified as a set of overlapping areas.

Ｓ３１９では、ＣＰＵ３２は、Ｓ３１８で１組以上の重複候補領域群を特定することができたか否かを判断する。ＣＰＵ３２は、１組以上の重複候補領域群を特定することができた場合（Ｓ３１９でＹＥＳ）に、Ｓ３２０に進む。Ｓ３２０は、図４のＳ２１０と同様である。図９の例では、１個の中間領域ＭＡ４が特定される。一方において、ＣＰＵ３２は、Ｓ３１８で１組の重複候補領域群も特定することができなかった場合（Ｓ３１９でＮＯ）に、図８の処理を終了する。   In S319, the CPU 32 determines whether or not one or more overlapping candidate area groups have been identified in S318. If the CPU 32 can identify one or more overlapping candidate area groups (YES in S319), the CPU 32 proceeds to S320. S320 is the same as S210 of FIG. In the example of FIG. 9, one intermediate area MA4 is specified. On the other hand, if the CPU 32 cannot identify a set of overlapping candidate area groups in S318 (NO in S319), the CPU 32 ends the process of FIG.

Ｓ３２２では、ＣＰＵ３２は、Ｓ３２０で特定された１個以上の中間領域の中に１個以上の重複中間領域が存在するのか否かを判断する。重複中間領域は、図７のＳ３１４で特定された１個以上の顔領域の１個以上の周辺領域に重複する中間領域である。具体的には、ＣＰＵ３２は、図７のＳ３１４で特定された１個以上の顔領域のそれぞれについて、以下の条件（４）〜（６）を満たす周辺領域を特定する。条件（４）では、周辺領域の面積は、顔領域の面積を所定の倍率だけ拡大した面積である。条件（５）では、周辺領域の重心は、顔領域の重心に一致する。条件（６）では、周辺領域のアスペクト比は、顔領域のアスペクト比に等しい。図９の例では、顔領域ＦＡ２に対応する周辺領域ＮＡが特定される。次いで、ＣＰＵ３２は、Ｓ３２０で特定された１個以上の中間領域のうち、１個以上の周辺領域のいずれかに重複する中間領域が存在する場合に、当該中間領域を重複中間領域として特定する。図９の例では、周辺領域ＮＡに中間領域ＭＡ４が重複するので、中間領域ＭＡ４が重複中間領域として特定される。   In S322, the CPU 32 determines whether one or more overlapping intermediate areas exist in the one or more intermediate areas specified in S320. The overlapping intermediate area is an intermediate area that overlaps one or more peripheral areas of the one or more face areas specified in S314 of FIG. Specifically, the CPU 32 specifies peripheral areas that satisfy the following conditions (4) to (6) for each of the one or more face areas specified in S314 of FIG. In the condition (4), the area of the peripheral region is an area obtained by enlarging the area of the face region by a predetermined magnification. In condition (5), the center of gravity of the peripheral region matches the center of gravity of the face region. In condition (6), the aspect ratio of the peripheral area is equal to the aspect ratio of the face area. In the example of FIG. 9, the peripheral area NA corresponding to the face area FA2 is specified. Next, when there is an intermediate region that overlaps one of the one or more peripheral regions among the one or more intermediate regions specified in S320, the CPU 32 specifies the intermediate region as an overlapping intermediate region. In the example of FIG. 9, since the intermediate area MA4 overlaps the peripheral area NA, the intermediate area MA4 is specified as the overlapping intermediate area.

Ｓ３２４では、ＣＰＵ３２は、Ｓ３２２で特定された１個以上の重複中間領域の中に１個以上の対象中間領域が存在するのか否かを判断する。ここでの判断は、図７のＳ３１２と同様である。図９の例では、原画像ＯＩ３の面積に対する重複中間領域ＭＡ４の面積の比は、所定値Ｔｈ２よりも大きいので、重複中間領域ＭＡ４が対象中間領域として特定される。   In S324, the CPU 32 determines whether or not one or more target intermediate areas exist in the one or more overlapping intermediate areas specified in S322. The determination here is the same as S312 in FIG. In the example of FIG. 9, since the ratio of the area of the overlapping intermediate region MA4 to the area of the original image OI3 is larger than the predetermined value Th2, the overlapping intermediate region MA4 is specified as the target intermediate region.

ＣＰＵ３２は、１個以上の対象中間領域が存在すると判断する場合（Ｓ３２４でＹＥＳ）に、Ｓ３２６において、当該１個以上の対象中間領域を１個以上の顔領域として特定する。図９の例では、中間領域ＭＡ４が顔領域ＦＡ３として特定される。即ち、図７のＳ３１４で顔領域ＦＡ２が特定され、図８のＳ３２６で顔領域ＦＡ３が特定され、結果として、２個の顔領域ＦＡ２，ＦＡ３が特定される。ＣＰＵ３２は、Ｓ３２６を終えると、図８の処理を終了する。この場合、２個以上の顔領域が特定されるので、図３のＳ１１６で「２個以上」と判断されてＳ１２２が実行される。一方において、ＣＰＵ３２は、１個の対象中間領域も存在しないと判断する場合（Ｓ３２４でＮＯ）に、顔領域を特定することなく、図８の処理を終了する。この場合、１個以上の顔領域が特定されるので、図３のＳ１１６で「１個」と判断されてＳ１２０が実行されるか、Ｓ１１６で「２個以上」と判断されてＳ１２２が実行される。   When determining that one or more target intermediate areas exist (YES in S324), the CPU 32 specifies the one or more target intermediate areas as one or more face areas in S326. In the example of FIG. 9, the intermediate area MA4 is specified as the face area FA3. That is, the face area FA2 is specified in S314 of FIG. 7, the face area FA3 is specified in S326 of FIG. 8, and as a result, the two face areas FA2 and FA3 are specified. CPU32 complete | finishes the process of FIG. 8, after finishing S326. In this case, since two or more face regions are specified, it is determined as “two or more” in S116 of FIG. 3, and S122 is executed. On the other hand, when the CPU 32 determines that one target intermediate area does not exist (NO in S324), the CPU 32 ends the process of FIG. 8 without specifying the face area. In this case, since one or more face areas are specified, it is determined as “1” in S116 of FIG. 3 and S120 is executed, or “2 or more” is determined in S116 and S122 is executed. The

続いて、図３のＳ１２０において、１個の顔領域に基づいて、原画像から部分領域を特定する処理の内容を説明する。例えば、図７及び図８の処理において、図９の原画像ＯＩ３から、１個の顔領域ＦＡ２のみが特定される状況（即ち、図９の顔領域ＦＡ３が特定されない状況）を想定する。この場合、図１０に示されるように、Ｓ１２０では、ＣＰＵ３２は、第２のＴＰデータ４２に対応付けられている第２の比情報４２ａ（図１参照）に従って、原画像ＯＩ３から部分領域ＰＡ３を抽出する。具体的には、ＣＰＵ３２は、原画像ＯＩ３から、以下の条件（７）〜（９）を満たす部分領域ＰＡ３を抽出する。条件（７）では、部分領域ＰＡ３の面積は、顔領域ＦＡ２と第２の比情報４２ａとによって決定される面積である。第１の比情報４２ａは、決定されるべき部分領域の面積に対する顔領域の面積の比（例えば「０．４／１」）である。ここで、第２の比情報４２ａは、部分領域ＰＡ３の面積が顔領域ＦＡ２の面積よりも大きくなる面積比を示す。このように、部分領域ＰＡ３の面積が顔領域ＦＡ２の面積よりも大きくなると、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２（図１参照）に部分領域ＰＡ３に基づく対象画像が合成される場合に、合成領域ＣＡ２内に顎、耳等を含む顔の全体が含まれることになる。この結果、適切な処理済み画像をユーザに提供することができる。条件（８）では、部分領域ＰＡ３の重心は、顔領域ＦＡ２の重心に一致する。条件（９）では、部分領域ＰＡ３のアスペクト比は、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２（図１参照）のアクペクト比に等しい。Ｓ１２２で部分領域ＰＡ３が抽出されると、図２のＳ１０で合成処理が実行される。当該合成処理の内容について、次に説明する。   Next, the content of the process of specifying a partial area from the original image based on one face area in S120 of FIG. 3 will be described. For example, in the processing of FIGS. 7 and 8, a situation is assumed in which only one face area FA2 is specified from the original image OI3 in FIG. 9 (that is, a situation in which the face area FA3 in FIG. 9 is not specified). In this case, as shown in FIG. 10, in S120, the CPU 32 extracts the partial area PA3 from the original image OI3 according to the second ratio information 42a (see FIG. 1) associated with the second TP data 42. Extract. Specifically, the CPU 32 extracts a partial area PA3 that satisfies the following conditions (7) to (9) from the original image OI3. In the condition (7), the area of the partial area PA3 is an area determined by the face area FA2 and the second ratio information 42a. The first ratio information 42a is a ratio of the area of the face region to the area of the partial region to be determined (for example, “0.4 / 1”). Here, the second ratio information 42a indicates an area ratio at which the area of the partial area PA3 is larger than the area of the face area FA2. As described above, when the area of the partial area PA3 is larger than the area of the face area FA2, the target image based on the partial area PA3 is synthesized with the synthesis area CA2 (see FIG. 1) in the second type TP image TP2. In addition, the entire face including the chin, ears and the like is included in the synthesis area CA2. As a result, an appropriate processed image can be provided to the user. In condition (8), the center of gravity of the partial area PA3 matches the center of gravity of the face area FA2. Under condition (9), the aspect ratio of the partial area PA3 is equal to the aspect ratio of the synthesis area CA2 (see FIG. 1) in the second type TP image TP2. When the partial area PA3 is extracted in S122, the composition process is executed in S10 of FIG. The contents of the synthesis process will be described next.

ＣＰＵ３２は、まず、原画像データから、部分領域ＰＡ３を表わす部分領域データを取得する。次いで、ＣＰＵ３２は、部分領域データを単純拡大又は単純縮小して、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の矩形の合成領域ＣＡ２のサイズに一致するサイズを有する対象画像ＴＩ２を表わす対象データを生成する。そして、ＣＰＵ３２は、対象データを第２種のＴＰデータ４２に合成して、処理済み画像ＰＩ３を表わす処理済み画像データを生成する。ＣＰＵ３２は、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２を構成する各画素の画素値を、上記の対象画像ＴＩ２を構成する各画素の各画素値に置換することによって、上記の合成処理を実行する。   First, the CPU 32 acquires partial area data representing the partial area PA3 from the original image data. Next, the CPU 32 simply enlarges or reduces the partial area data to generate object data representing the object image TI2 having a size that matches the size of the rectangular composite area CA2 in the second type TP image TP2. Then, the CPU 32 combines the target data with the second type TP data 42 to generate processed image data representing the processed image PI3. The CPU 32 performs the above synthesis process by replacing the pixel value of each pixel constituting the synthesis area CA2 in the second type TP image TP2 with each pixel value of each pixel constituting the target image TI2. Run.

続いて、図３のＳ１１６で「２個以上」と判断されて実行されるＳ１２２の処理の内容を説明する。図１０に示されるように、原画像ＯＩ３から２個の顔領域ＦＡ２，ＦＡ３が特定される状況を想定する。この場合、Ｓ１２２では、ＣＰＵ３２は、第２のＴＰデータ４２に従って、原画像ＯＩ３から部分領域ＰＡ４を抽出する。具体的には、ＣＰＵ３２は、原画像ＯＩ３から、以下の条件（１０）〜（１２）を満たす部分領域ＰＡ４を抽出する。条件（１０）では、部分領域ＰＡ４のアスペクト比は、合成領域ＣＡ２のアスペクト比に一致する。条件（１１）では、部分領域ＰＡ４の重心は、原画像ＯＩ３の重心に一致する。条件（１２）では、部分領域ＰＡ４は、原画像ＯＩ３に内接する。これにより、ＣＰＵ３２は、合成領域ＣＡ２のアスペクト比に一致するという条件（１０）の下で、最大の面積を有する部分領域ＰＡ４を抽出することができる。この結果、部分領域ＰＡ４は、原画像ＯＩ３に含まれる比較的多くのオブジェクト（即ち２人のヒト）を含み得る。このために、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２（図１参照）に部分領域ＰＡ４に基づく対象画像が合成される場合に、合成領域ＣＡ２内に比較的多くのオブジェクトが含まれることになる。この結果、適切な処理済み画像をユーザに提供することができる。Ｓ１２２で部分領域ＰＡ４が抽出されると、上記と同様に、図２のＳ１０の合成処理が実行される。即ち、部分領域ＰＡ４が単純縮小された対象画像ＴＩ３が合成領域ＣＡ２に合成されて、処理済み画像ＰＩ４を表わす処理済み画像データが生成される。   Next, the content of the process of S122 that is executed when it is determined as “two or more” in S116 of FIG. 3 will be described. As shown in FIG. 10, a situation is assumed in which two face areas FA2 and FA3 are specified from the original image OI3. In this case, in S122, the CPU 32 extracts the partial area PA4 from the original image OI3 in accordance with the second TP data 42. Specifically, the CPU 32 extracts a partial area PA4 that satisfies the following conditions (10) to (12) from the original image OI3. Under condition (10), the aspect ratio of the partial area PA4 matches the aspect ratio of the composite area CA2. In condition (11), the center of gravity of the partial area PA4 matches the center of gravity of the original image OI3. In the condition (12), the partial area PA4 is inscribed in the original image OI3. Thus, the CPU 32 can extract the partial area PA4 having the maximum area under the condition (10) that matches the aspect ratio of the synthesis area CA2. As a result, the partial area PA4 may include a relatively large number of objects (that is, two humans) included in the original image OI3. For this reason, when the target image based on the partial area PA4 is synthesized with the synthesis area CA2 (see FIG. 1) in the second type TP image TP2, a relatively large number of objects are included in the synthesis area CA2. become. As a result, an appropriate processed image can be provided to the user. When the partial area PA4 is extracted in S122, the synthesizing process in S10 of FIG. 2 is executed as described above. That is, the target image TI3 obtained by simply reducing the partial area PA4 is synthesized with the synthesis area CA2, and processed image data representing the processed image PI4 is generated.

（第３種のＴＰデータ４３が選択される場合；図１１）
続いて、図１１を参照して、選択済みＴＰデータが第３種のＴＰデータ４３であるケース（図３のＳ１０２で「第３種のＴＰデータ」）を説明する。選択済みＴＰデータが第３種のＴＰデータ４３である場合には、Ｓ１２２が実行される。この場合、図１１の例では、ＣＰＵ３２は、図６の原画像ＯＩ２と同じ原画像ＯＩ２から、顔候補領域及び顔領域を特定しない（即ちＳ１０４又はＳ１１４を実行しない）。ＣＰＵ３２は、第３種のＴＰデータ４３に応じた上記の条件（１０）〜（１２）に従って、原画像ＯＩ２から部分領域ＰＡ５を抽出する（Ｓ１２２）。即ち、条件（１０）では、部分領域ＰＡ５のアスペクト比は、第３種のＴＰ画像ＴＰ３内の合成領域ＣＡ３のアスペクト比に一致する。条件（１１）では、部分領域ＰＡ５の重心は、原画像ＯＩ２の重心に一致する。条件（１２）では、部分領域ＰＡ５は、原画像ＯＩ２に内接する。Ｓ１２２で部分領域ＰＡ５が抽出されると、上記と同様に、図２のＳ１０の合成処理が実行される。即ち、部分領域ＰＡ５が単純縮小された対象画像ＴＩ４が合成領域ＣＡ３に合成されて、処理済み画像ＰＩ５を表わす処理済み画像データが生成される。 (When the third type TP data 43 is selected; FIG. 11)
Next, a case where the selected TP data is the third type TP data 43 (“third type TP data” in S102 of FIG. 3) will be described with reference to FIG. If the selected TP data is the third type TP data 43, S122 is executed. In this case, in the example of FIG. 11, the CPU 32 does not specify the face candidate area and the face area from the same original image OI2 as the original image OI2 of FIG. 6 (ie, does not execute S104 or S114). The CPU 32 extracts the partial area PA5 from the original image OI2 according to the above conditions (10) to (12) corresponding to the third type TP data 43 (S122). That is, under condition (10), the aspect ratio of the partial area PA5 matches the aspect ratio of the synthesis area CA3 in the third type TP image TP3. In the condition (11), the center of gravity of the partial area PA5 matches the center of gravity of the original image OI2. In the condition (12), the partial area PA5 is inscribed in the original image OI2. When the partial area PA5 is extracted in S122, the synthesizing process in S10 of FIG. 2 is executed as described above. That is, the target image TI4 obtained by simply reducing the partial area PA5 is synthesized with the synthesis area CA3, and processed image data representing the processed image PI5 is generated.

（同じ原画像に対して異なるＴＰデータが選択される具体例；図１２）
図１２は、ヒトの顔を含む原画像ＯＩ２に対して各ＴＰデータ４１〜４３が選択される様子を示す。選択済みＴＰデータが第１種のＴＰデータ４１である場合（図３のＳ１０２で「第１種のＴＰデータ」）には、図６を参照して説明したように、原画像ＯＩ２から２個の顔候補領域ＦＣ１，ＦＣ２が特定され（図４のＳ２０２）、この結果、原画像ＯＩ２から１個の顔領域ＦＡ１が特定される（Ｓ２１２）。次いで、原画像ＯＩ２から、顔領域ＦＡ１の少なくとも一部を含む部分領域ＰＡ２が抽出される（図３のＳ１１２）。そして、部分領域ＰＡ２のうちの円形の対象画像ＴＩ１が第１種のＴＰ画像ＴＰ１内の合成領域ＣＡ１に合成され、処理済み画像ＰＩ２が生成される（図２のＳ１０）。 (Specific example in which different TP data is selected for the same original image; FIG. 12)
FIG. 12 shows how the TP data 41 to 43 are selected for the original image OI2 including a human face. When the selected TP data is the first type TP data 41 (“first type TP data” in S102 of FIG. 3), as described with reference to FIG. Face candidate areas FC1 and FC2 are identified (S202 in FIG. 4), and as a result, one face area FA1 is identified from the original image OI2 (S212). Next, a partial area PA2 including at least a part of the face area FA1 is extracted from the original image OI2 (S112 in FIG. 3). Then, the circular target image TI1 in the partial area PA2 is synthesized with the synthesis area CA1 in the first type TP image TP1, and the processed image PI2 is generated (S10 in FIG. 2).

また、選択済みＴＰデータが第２種のＴＰデータ４２である場合（図３のＳ１０２で「第２種のＴＰデータ」）には、原画像ＯＩ２から２個の顔候補領域ＦＣ１，ＦＣ２が特定されるが（図７のＳ３０２）、５個以上の顔候補領域が重複しないので（Ｓ３０６参照）、顔領域が特定されない（Ｓ３０８でＮＯ）。従って、原画像ＯＩ２から、第２種のＴＰデータ４２に応じた部分領域ＰＡ７が抽出される（図３のＳ１２２）。そして、部分領域ＰＡ７が単純縮小された対象画像ＴＩ６が第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２に合成され、処理済み画像ＰＩ７が生成される（図２のＳ１０）。このように、原画像が同じであっても、選択済みＴＰデータが第１種のＴＰデータ４１である場合では、顔領域が特定され、選択済みＴＰデータが第２種のＴＰデータ４２である場合では、顔領域が特定されない。   When the selected TP data is the second type TP data 42 (“second type TP data” in S102 of FIG. 3), the two face candidate areas FC1 and FC2 are identified from the original image OI2. However, since five or more face candidate areas do not overlap (see S306), no face area is specified (NO in S308). Therefore, the partial area PA7 corresponding to the second type TP data 42 is extracted from the original image OI2 (S122 in FIG. 3). Then, the target image TI6, in which the partial area PA7 is simply reduced, is synthesized with the synthesis area CA2 in the second type TP image TP2, and a processed image PI7 is generated (S10 in FIG. 2). Thus, even if the original images are the same, when the selected TP data is the first type TP data 41, the face area is specified, and the selected TP data is the second type TP data 42. In some cases, the face area is not specified.

また、選択済みＴＰデータが第３種のＴＰデータ４３である場合（図３のＳ１０２で「第３種のＴＰデータ」）には、図１１を参照して説明したように、原画像ＯＩ２から顔候補領域及び顔領域が特定されない（図３のＳ１０４又はＳ１１４が実行されない）。従って、原画像ＯＩ２から、第３種のＴＰデータ４３に応じた部分領域ＰＡ５が抽出される（図３のＳ１２２）。そして、部分領域ＰＡ５が単純縮小された対象画像ＴＩ４が第３種のＴＰ画像ＴＰ３内の合成領域ＣＡ３に合成され、処理済み画像ＰＩ５が生成される（図２のＳ１０）。   If the selected TP data is the third type TP data 43 (“third type TP data” in S102 of FIG. 3), as described with reference to FIG. The face candidate area and the face area are not specified (S104 or S114 in FIG. 3 is not executed). Therefore, the partial area PA5 corresponding to the third type TP data 43 is extracted from the original image OI2 (S122 in FIG. 3). Then, the target image TI4 obtained by simply reducing the partial area PA5 is synthesized with the synthesis area CA3 in the third type TP image TP3 to generate a processed image PI5 (S10 in FIG. 2).

（同じ原画像に対して異なるＴＰデータが選択される具体例；図１３）
図１３は、ヒトの顔を含まない原画像ＯＩ４に対して各ＴＰデータ４１〜４３が選択される様子を示す。選択済みＴＰデータが第１種のＴＰデータ４１である場合（図３のＳ１０２で「第１種のＴＰデータ」）には、原画像ＯＩ４から顔候補領域及び顔領域が特定されない（図４のＳ２０４でＮＯ、図３のＳ１０６で「０個」）。このために、エラー通知がプリンタＰＲに供給され（Ｓ１０８）、原画像ＯＩ４を利用した合成処理が実行されない。 (Specific example in which different TP data is selected for the same original image; FIG. 13)
FIG. 13 shows how the TP data 41 to 43 are selected for the original image OI4 that does not include a human face. When the selected TP data is the first type TP data 41 (“first type TP data” in S102 of FIG. 3), the face candidate area and the face area are not specified from the original image OI4 (FIG. 4). NO in S204, “0” in S106 of FIG. 3). For this reason, an error notification is supplied to the printer PR (S108), and the composition process using the original image OI4 is not executed.

また、選択済みＴＰデータが第２種のＴＰデータ４２である場合（図３のＳ１０２で「第２種のＴＰデータ」）には、原画像ＯＩ４から顔候補領域及び顔領域が特定されない（図７のＳ３０４でＮＯ、Ｓ３１６でＮＯ，図３のＳ１１６で「０個」）。従って、原画像ＯＩ４から、第２種のＴＰデータ４２に応じた部分領域ＰＡ８が抽出される（図３のＳ１２２）。そして、部分領域ＰＡ８が単純縮小された対象画像ＴＩ７が第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２に合成され、処理済み画像ＰＩ８が生成される（図２のＳ１０）。   When the selected TP data is the second type TP data 42 (“second type TP data” in S102 of FIG. 3), the face candidate area and the face area are not specified from the original image OI4 (FIG. No. 7 in S304, NO in S316, “0” in S116 of FIG. Accordingly, the partial area PA8 corresponding to the second type TP data 42 is extracted from the original image OI4 (S122 in FIG. 3). Then, the target image TI7 in which the partial area PA8 is simply reduced is synthesized with the synthesis area CA2 in the second type TP image TP2, and the processed image PI8 is generated (S10 in FIG. 2).

また、選択済みＴＰデータが第３種のＴＰデータ４３である場合（図３のＳ１０２で「第３種のＴＰデータ」）には、原画像ＯＩ４から顔候補領域及び顔領域が特定されない（図３のＳ１０４又はＳ１１４が実行されない）。従って、原画像ＯＩ４から、第３種のＴＰデータ４３に応じた部分領域ＰＡ９が抽出される（図３のＳ１２２）。そして、部分領域ＰＡ９が単純縮小された対象画像ＴＩ８が第３種のＴＰ画像ＴＰ３内の合成領域ＣＡ３に合成され、処理済み画像ＰＩ９が生成される（図２のＳ１０）。   When the selected TP data is the third type TP data 43 (“third type TP data” in S102 of FIG. 3), the face candidate area and the face area are not specified from the original image OI4 (FIG. 3 S104 or S114 is not executed). Therefore, the partial area PA9 corresponding to the third type TP data 43 is extracted from the original image OI4 (S122 in FIG. 3). Then, the target image TI8 obtained by simply reducing the partial area PA9 is synthesized with the synthesis area CA3 in the third type TP image TP3, and the processed image PI9 is generated (S10 in FIG. 2).

上述したように、サーバＳＲは、選択済みテンプレート画像が合成領域ＣＡ１を含む場合に、図４の第１の顔領域特定処理で顔領域を特定するための条件を満たす顔領域を原画像から特定することを試行する。一方において、サーバＳＲは、選択済みテンプレート画像が合成領域ＣＡ２を含む場合に、上記の条件とは異なる、図７及び図８の第２の顔領域特定処理で顔領域を特定するための条件を満たす顔領域を原画像から特定することを試行する。このように、サーバＳＲは、原画像から顔領域を特定するための条件を選択済みテンプレートデータに応じて変えるという新規な手法を採用している。そして、サーバＳＲは、原画像から顔領域が特定される場合に、当該顔領域の少なくとも一部を含む部分領域を抽出する。即ち、サーバＳＲは、新規な手法を利用して、原画像から選択済みテンプレートデータに応じた部分領域を抽出する。この結果、サーバＳＲは、原画像データのうち、抽出済みの部分領域を表わす部分領域データを用いて得られる対象データと、選択済みテンプレートデータと、を合成して、処理済み画像データを適切に生成し得る。   As described above, when the selected template image includes the synthesis area CA1, the server SR specifies a face area that satisfies the conditions for specifying the face area in the first face area specifying process of FIG. 4 from the original image. Try to do. On the other hand, when the selected template image includes the composite area CA2, the server SR sets conditions for specifying a face area in the second face area specifying process of FIGS. 7 and 8 that are different from the above conditions. An attempt is made to identify the face area to be satisfied from the original image. As described above, the server SR employs a novel method of changing the condition for specifying the face area from the original image according to the selected template data. Then, when the face area is specified from the original image, the server SR extracts a partial area including at least a part of the face area. That is, the server SR extracts a partial region corresponding to the selected template data from the original image using a new method. As a result, the server SR combines the target data obtained by using the partial area data representing the extracted partial area of the original image data and the selected template data, and appropriately processes the processed image data. Can be generated.

また、上述したように、サーバＳＲは、選択済みテンプレート画像が合成領域ＣＡ１を含み、かつ、原画像から顔領域が特定される場合に、顔領域と部分領域との面積比が第１の比情報４１ａの値に一致するように、原画像から部分領域を抽出する。一方において、サーバＳＲは、選択済みテンプレート画像が合成領域ＣＡ２を含み、かつ、原画像から顔領域が特定される場合に、顔領域と部分領域との面積比が第１の比情報４１ａの値とは異なる第２の比情報４２ａの値に一致するように、原画像から部分領域を抽出する。このように、サーバＳＲは、原画像から部分領域を抽出する際に、選択済みテンプレートデータに応じた面積比を利用するという新規な手法を採用している。この結果、サーバＳＲは、原画像データのうち、抽出済みの部分領域を表わす部分領域データを用いて得られる対象データと、選択済みテンプレートデータと、を合成して、処理済み画像データを適切に生成し得る。   Further, as described above, when the selected template image includes the synthesis area CA1 and the face area is specified from the original image, the server SR determines that the area ratio between the face area and the partial area is the first ratio. A partial region is extracted from the original image so as to match the value of the information 41a. On the other hand, when the selected template image includes the synthesis area CA2 and the face area is specified from the original image, the server SR determines that the area ratio between the face area and the partial area is the value of the first ratio information 41a. A partial region is extracted from the original image so as to coincide with the value of the second ratio information 42a different from. As described above, the server SR employs a novel method of using the area ratio according to the selected template data when extracting the partial region from the original image. As a result, the server SR combines the target data obtained by using the partial area data representing the extracted partial area of the original image data and the selected template data, and appropriately processes the processed image data. Can be generated.

（対応関係）
プリンタＰＲが、「画像処理装置」の一例である。合成領域ＣＡ１、合成領域ＣＡ２が、それぞれ、「第１種の領域」、「第２種の領域」の一例である。部分領域ＰＡ２が、「第１の部分領域」の一例である。部分領域ＰＡ７，ＰＡ８が、「第２の部分領域」の一例である。図４の第１の顔領域特定処理で顔領域を特定するための条件（即ちＳ２０２〜Ｓ２１２）が、「第１の条件」の一例である。図７及び図８の第２の顔領域特定処理で顔領域を特定するための条件（即ちＳ３０２〜Ｓ３２６）が、「第２の条件」の一例である。複数個のＴＰデータ４１〜４３が、「複数個のテンプレートデータ」の一例である。第１の比情報４１ａによって示される比、第２の比情報４２ａによって示される比が、それぞれ、「第１の比」、「第２の比」の一例である。図３のＳ１１６を経て実行されるＳ１２２で抽出される部分領域のサイズが「所定のサイズ」の一例である。図７のＳ３１２及びＳ３２４のＴｈ２が、「所定値」の一例である。 (Correspondence)
The printer PR is an example of an “image processing apparatus”. The synthesis area CA1 and the synthesis area CA2 are examples of “first type area” and “second type area”, respectively. The partial area PA2 is an example of a “first partial area”. The partial areas PA7 and PA8 are examples of the “second partial area”. The conditions for specifying the face area in the first face area specifying process of FIG. 4 (ie, S202 to S212) are examples of the “first condition”. The conditions (that is, S302 to S326) for specifying the face area in the second face area specifying process of FIGS. 7 and 8 are examples of the “second condition”. The plurality of TP data 41 to 43 is an example of “a plurality of template data”. The ratio indicated by the first ratio information 41a and the ratio indicated by the second ratio information 42a are examples of the “first ratio” and the “second ratio”, respectively. The size of the partial area extracted in S122 executed through S116 of FIG. 3 is an example of “predetermined size”. Th2 of S312 and S324 in FIG. 7 is an example of “predetermined value”.

図２のＳ４の処理、Ｓ６の処理、Ｓ１０の処理が、それぞれ、「選択結果情報取得部」、「原画像データ取得部」、「合成部」によって実行される処理の一例である。図３のＳ１０４，Ｓ１１４の処理が、「特定試行部」によって実行される処理の一例である。Ｓ１１２，Ｓ１２０，Ｓ１２２の処理が、「部分領域抽出部」によって実行される処理の一例である。   The processes in S4, S6, and S10 in FIG. 2 are examples of processes executed by the “selection result information acquisition unit”, “original image data acquisition unit”, and “synthesis unit”, respectively. The processing of S104 and S114 in FIG. 3 is an example of processing executed by the “specific trial unit”. The processing of S112, S120, and S122 is an example of processing executed by the “partial region extraction unit”.

（第２実施例；図１４）
本実施例では、ＣＰＵ３２は、図３のＳ１１６で顔領域の個数が「１個」であると判断する場合に、Ｓ１１８の比情報変更処理を実行する。比情報変更処理は、第２の比情報４２ａに従って部分領域を抽出するのが不適切である場合に、第２の比情報４２ａの値を変更するための処理である。 (Second embodiment; FIG. 14)
In this embodiment, when the CPU 32 determines that the number of face areas is “1” in S116 of FIG. 3, the CPU 32 executes the ratio information change process of S118. The ratio information change process is a process for changing the value of the second ratio information 42a when it is inappropriate to extract a partial region according to the second ratio information 42a.

図１４を参照して、比情報変更処理の内容を説明する。Ｓ４０２では、ＣＰＵ３２は、拡縮率Ｒが所定値Ｔｈ３よりも大きいのか否かを判断する。具体的には、まず、ＣＰＵ３２は、図３のＳ１１４で特定された１個の顔領域の面積と第２の比情報４２ａとを利用して、候補部分領域の面積を算出する。例えば、図１４の原画像ＯＩ５内の顔領域ＦＡ４の面積が４０画素であり、メモリ３４内の第２の比情報４２ａが「０．４／１」を示す場合には、候補部分領域ＣＰＡの面積は１００画素である。次いで、ＣＰＵ３２は、第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２の面積を候補部分領域ＣＰＡの面積（例えば１００画素）で除算することによって、拡縮率Ｒを算出する。即ち、拡縮率Ｒは、合成領域ＣＡ２に対象画像を合成するために、候補部分領域ＣＰＡをどれだけ拡大又は縮小すべきかを示す値である。そして、ＣＰＵ３２は、拡縮率Ｒが所定値Ｔｈ３よりも大きいと判断する場合（Ｓ４０２でＹＥＳ）、即ち、候補部分領域ＣＰＡを比較的大きく拡大すべき場合に、Ｓ４０４に進む。一方において、ＣＰＵ３２は、拡縮率Ｒが所定値Ｔｈ３未満であると判断する場合（Ｓ４０２でＮＯ）、即ち、候補部分領域ＣＰＡを大きく拡大せずに済む場合に、Ｓ４０４を実行せずに、図１４の処理を終了する。この場合、メモリ３４内の第２の比情報４２ａに従って、第１実施例の図３のＳ１２０と同様に、部分領域が抽出される。   The content of the ratio information change process will be described with reference to FIG. In S402, the CPU 32 determines whether or not the enlargement / reduction ratio R is greater than a predetermined value Th3. Specifically, first, the CPU 32 calculates the area of the candidate partial region using the area of one face region specified in S114 of FIG. 3 and the second ratio information 42a. For example, when the area of the face area FA4 in the original image OI5 of FIG. 14 is 40 pixels and the second ratio information 42a in the memory 34 indicates “0.4 / 1”, the candidate partial area CPA The area is 100 pixels. Next, the CPU 32 calculates the enlargement / reduction ratio R by dividing the area of the composite region CA2 in the second type TP image TP2 by the area of the candidate partial region CPA (for example, 100 pixels). That is, the enlargement / reduction ratio R is a value indicating how much the candidate partial area CPA should be enlarged or reduced in order to synthesize the target image in the synthesis area CA2. If the CPU 32 determines that the enlargement / reduction ratio R is larger than the predetermined value Th3 (YES in S402), that is, if the candidate partial area CPA should be enlarged relatively large, the process proceeds to S404. On the other hand, if the CPU 32 determines that the enlargement / reduction ratio R is less than the predetermined value Th3 (NO in S402), that is, if the candidate partial area CPA does not need to be greatly enlarged, the CPU 32 does not execute S404. The process 14 is finished. In this case, a partial region is extracted in accordance with the second ratio information 42a in the memory 34, as in S120 of FIG. 3 of the first embodiment.

Ｓ４０４では、ＣＰＵ３２は、メモリ３４内の第２の比情報４２ａの値を変更する。具体的には、ＣＰＵ３２は、変更後の第２の比情報の値が、「（所定値Ｔｈ３×顔領域ＦＡ４の面積）／合成領域ＣＡ２の面積」によって得られる値に一致するように、変更後の第２の比情報の値を算出する。即ち、変更後の第２の比情報の値は、拡縮率Ｒが所定値Ｔｈ３に一致するように決定される。   In S404, the CPU 32 changes the value of the second ratio information 42a in the memory 34. Specifically, the CPU 32 changes the second ratio information value after the change so that it matches the value obtained by “(predetermined value Th3 × area of the face area FA4) / area of the composite area CA2”. The value of the second ratio information later is calculated. That is, the value of the second ratio information after the change is determined so that the expansion / contraction rate R matches the predetermined value Th3.

ＣＰＵ３２は、Ｓ４０４を経て図１４の処理を終了すると、図３のＳ１２０において、変更後の第２の比情報に従って、原画像から部分領域を抽出する。図１４の例では、ＣＰＵ３２は、変更後の第２の比情報に従って、原画像ＯＩ５から部分領域ＰＡ１０を抽出する。そして、ＣＰＵ３２は、部分領域ＰＡ１０が拡大された対象画像ＴＩ９を第２種のＴＰ画像ＴＰ２内の合成領域ＣＡ２に合成して、処理済み画像ＰＩ１０を表わす処理済み画像データを生成する。   When the processing of FIG. 14 is completed through S404, the CPU 32 extracts a partial region from the original image in accordance with the changed second ratio information in S120 of FIG. In the example of FIG. 14, the CPU 32 extracts the partial area PA10 from the original image OI5 according to the changed second ratio information. Then, the CPU 32 combines the target image TI9 in which the partial area PA10 is enlarged with the synthesis area CA2 in the second type TP image TP2, and generates processed image data representing the processed image PI10.

（本実施例の効果）
仮に、図１４の候補部分領域ＣＰＡを拡大して合成領域ＣＡ２に合成する手法を採用すると、候補部分領域ＣＰＡを比較的に大きく拡大する必要があり、処理済み画像が低画質になる可能性がある。これに対し、本実施例では、Ｓ４０４で変更後の第２の比情報が算出されるので、変更後の第２の比情報に従って抽出される部分領域ＰＡ１０の面積は、候補部分領域ＣＰＡの面積よりも大きくなる。このために、部分領域ＰＡ１０をそれほど大きく拡大しなくても、部分領域ＰＡ１０を用いて得られる対象画像ＴＩ９を合成領域ＣＡ２に合成することができる。この結果、処理済み画像ＰＩ１０が低画質になるのを抑制することができる。なお、本実施例では、図１４のＳ４０４で算出される変更後の第２の比情報の値が、「第３の比」の一例である。Ｓ４０２の判断の基準が「所定の基準」の一例である。 (Effect of this embodiment)
If the method of enlarging the candidate partial area CPA of FIG. 14 and synthesizing the candidate partial area CPA into the synthesis area CA2 is necessary, the candidate partial area CPA needs to be enlarged relatively large, and the processed image may have low image quality. is there. On the other hand, in the present embodiment, since the second ratio information after the change is calculated in S404, the area of the partial area PA10 extracted according to the second ratio information after the change is the area of the candidate partial area CPA. Bigger than. Therefore, the target image TI9 obtained using the partial area PA10 can be combined with the combining area CA2 without enlarging the partial area PA10 so much. As a result, it is possible to suppress the processed image PI10 from having a low image quality. In the present embodiment, the value of the changed second ratio information calculated in S404 of FIG. 14 is an example of the “third ratio”. The criterion of the determination in S402 is an example of “predetermined criterion”.

以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。上記の実施例の変形例を以下に列挙する。   Specific examples of the present invention have been described in detail above, but these are merely examples and do not limit the scope of the claims. The technology described in the claims includes various modifications and changes of the specific examples illustrated above. The modifications of the above embodiment are listed below.

（変形例１）上記の各実施例では、図４のＳ２０６の「１組の重複候補領域群」は、重複する２個以上の顔候補領域を意味し、図７のＳ３０６の「１組の重複候補領域群」は、重複する５個以上の顔候補領域を意味する。ただし、これらの「２個」及び「５個」という数値は、後者の数値が前者の数値よりも大きければ、適宜変更可能である。一般的に言うと、「第１の条件」と「第２の条件」とが異なるものであればよい。 (Modification 1) In each of the above-described embodiments, “one set of overlapping candidate area group” in S206 of FIG. 4 means two or more face candidate areas that overlap, and “one set of face groups” in S306 of FIG. The “overlapping candidate area group” means five or more overlapping face candidate areas. However, the numerical values “2” and “5” can be appropriately changed as long as the latter numerical value is larger than the former numerical value. Generally speaking, it is sufficient if the “first condition” and the “second condition” are different.

（変形例２）上記の各実施例では、図２のＳ１２において、ＣＰＵ３２は、処理済み画像データをプリンタＰＲに供給するが、これに代えて、例えば、サーバＳＲの図示省略の表示部に処理済み画像を表示させてもよい。即ち、「出力部」が処理済み画像データを外部に出力することは、処理済み画像データをプリンタＰＲに供給することに限られない。 (Modification 2) In each of the above-described embodiments, the CPU 32 supplies the processed image data to the printer PR in S12 of FIG. A completed image may be displayed. That is, the fact that the “output unit” outputs the processed image data to the outside is not limited to supplying the processed image data to the printer PR.

（変形例３）上記の各実施例では、ＣＰＵ３２は、第１種のＴＰデータ４１を特定する場合（図３のＳ１０２で「第１種のＴＰデータ」）に、Ｓ１０４で第１の顔領域特定処理を実行する。一方において、ＣＰＵ３２は、第２種のＴＰデータ４２を特定する場合（Ｓ１０２で「第２種のＴＰデータ」）に、Ｓ１１４で第２の顔領域特定処理を実行する。変形例では、第１の顔領域特定処理と第２の顔領域特定処理とは同一の処理であってもよい。即ち、「特定試行部」は、原画像から顔領域を特定することを試行すればよい。 (Modification 3) In each of the embodiments described above, when the CPU 32 specifies the first type TP data 41 (“first type TP data” in S102 of FIG. 3), the first facial region in S104. Execute specific processing. On the other hand, when specifying the second type TP data 42 (“second type TP data” in S102), the CPU 32 executes a second face area specifying process in S114. In the modification, the first face area specifying process and the second face area specifying process may be the same process. That is, the “specific trial unit” may try to identify the face area from the original image.

（変形例４）上記の各実施例では、ＣＰＵ３２は、第１種のＴＰデータ４１を特定する場合（図３のＳ１０２で「第１種のＴＰデータ」）に、Ｓ１１２で第１の比情報４１ａに従って、原画像から部分領域を抽出する。一方において、ＣＰＵ３２は、第２種のＴＰデータ４２を特定する場合（Ｓ１０２で「第２種のＴＰデータ」）に、Ｓ１２０で第２の比情報４２ａに従って、原画像から部分領域を抽出する。変形例では、第１の比情報４１ａの値と第２の比情報４２ａの値とが同一の値であってもよい。即ち、「部分領域抽出部」は、原画像から顔領域が特定される場合に、原画像から、顔領域の少なくとも一部を含む部分領域を抽出すればよい。 (Modification 4) In each of the above embodiments, when the CPU 32 specifies the first type TP data 41 (“first type TP data” in S102 of FIG. 3), the first ratio information in S112. A partial region is extracted from the original image according to 41a. On the other hand, when specifying the second type TP data 42 (“second type TP data” in S102), the CPU 32 extracts a partial region from the original image according to the second ratio information 42a in S120. In the modification, the value of the first ratio information 41a and the value of the second ratio information 42a may be the same value. That is, the “partial region extraction unit” may extract a partial region including at least a part of the face region from the original image when the face region is specified from the original image.

（変形例５）上記の各実施例では、第１種のＴＰデータ４１は、１個の合成領域ＣＡ１を含む。変形例では、第１種のＴＰデータ４１は、複数個の合成領域を含んでいてもよく、例えば、２個の合成領域ＣＡ１，ＣＡ２を含んでいてもよい。この場合、以下の処理が実行されてもよい。まず、ＣＰＵ３２は、第１種のＴＰデータ４１を示す選択結果情報をプリンタＰＲから取得し（図２のＳ４でＹＥＳ）、２個の原画像を表わす２個の原画像データを取得する（Ｓ６でＹＥＳ）。次いで、ＣＰＵ３２は、図３のＳ１０４〜Ｓ１１２を実行することによって、２個の原画像のうちの第１の原画像から部分領域を抽出し、Ｓ１１４〜Ｓ１２０を実行することによって、２個の原画像のうちの第２の原画像から部分領域を抽出する。次いで、ＣＰＵ３２は、第１，２の原画像から抽出済みの２個の部分領域を表わす２個の部分領域データを用いて得られる２個の対象データと、第１種のＴＰデータ４１と、を合成する（図２のＳ１０）。具体的には、ＣＰＵ３２は、第１の原画像に対応する対象画像が合成領域ＣＡ１に合成され、第２の原画像に対応する対象画像が合成領域ＣＡ２に合成されるように、各データを合成する。これにより、処理済み画像を表わす処理済み画像データが生成される。即ち、「複数個のテンプレートデータ」のうちの少なくとも１個のテンプレートデータによって表わされる少なくとも１個のテンプレート画像は、「第１種の領域」と「第２種の領域」と双方を含んでいてもよい。 (Modification 5) In each of the above embodiments, the first type TP data 41 includes one synthesis area CA1. In the modification, the first type TP data 41 may include a plurality of synthesis regions, for example, may include two synthesis regions CA1 and CA2. In this case, the following processing may be executed. First, the CPU 32 acquires selection result information indicating the first type TP data 41 from the printer PR (YES in S4 in FIG. 2), and acquires two original image data representing two original images (S6). YES) Next, the CPU 32 extracts a partial region from the first original image of the two original images by executing S104 to S112 in FIG. 3, and executes the two original images by executing S114 to S120. A partial region is extracted from the second original image of the image. Next, the CPU 32 has two target data obtained by using two partial area data representing two partial areas extracted from the first and second original images, the first type TP data 41, and Are synthesized (S10 in FIG. 2). Specifically, the CPU 32 combines each data so that the target image corresponding to the first original image is combined with the combining area CA1, and the target image corresponding to the second original image is combined with the combining area CA2. Synthesize. Thereby, processed image data representing the processed image is generated. That is, at least one template image represented by at least one template data among the “plurality of template data” includes both the “first type region” and the “second type region”. Also good.

（変形例６）上記の第２実施例では、ＣＰＵ３２は、図１４のＳ４０２において、拡縮率Ｒが所定値Ｔｈ３よりも大きいか否かを判断するが、これに代えて、例えば、原画像の長辺の長さが所定の長さよりも短いか否かを判断してもよい。ＣＰＵ３２は、原画像の長辺の長さが所定の長さよりも短いと判断する場合に、Ｓ４０４を実行し、原画像の長辺の長さが所定の長さ以上であると判断する場合に、Ｓ４０４を実行しなくてもよい。即ち、「所定の基準」は、Ｓ４０２の判断基準に限られない。 (Modification 6) In the second embodiment, the CPU 32 determines whether or not the enlargement / reduction ratio R is larger than the predetermined value Th3 in S402 of FIG. It may be determined whether the length of the long side is shorter than a predetermined length. When the CPU 32 determines that the length of the long side of the original image is shorter than the predetermined length, the CPU 32 executes S404 and determines that the length of the long side of the original image is greater than or equal to the predetermined length. , S404 may not be executed. That is, the “predetermined criterion” is not limited to the determination criterion of S402.

（変形例７）図７のＳ３１２と図８のＳ３２４とは省略してもよい。即ち、「特定試行部」は、選択済みテンプレートデータが第２種の領域を含む場合に、小面積領域を顔領域として特定してもよい。 (Modification 7) S312 in FIG. 7 and S324 in FIG. 8 may be omitted. That is, the “specific trial part” may specify the small area as the face area when the selected template data includes the second type area.

（変形例８）図８のＳ３１６〜Ｓ３２６は省略してもよい。即ち、図３のＳ１１４の第２の顔領域特定処理では、ＣＰＵ３２は、図７のＳ３０２〜Ｓ３１４のみを実行してもよい。 (Modification 8) S316 to S326 in FIG. 8 may be omitted. That is, in the second face area specifying process of S114 of FIG. 3, the CPU 32 may execute only S302 to S314 of FIG.

（変形例９）上記の各実施例では、図３のＳ１１６で「２個以上」と判断されて実行されるＳ１２２では、ＣＰＵ３２は、第２種のＴＰデータ４２に応じて、部分領域を抽出する。即ち、ＣＰＵ３２は、上述した条件（１０）〜（１２）を満たす部分領域を抽出する。変形例では、ＣＰＵ３２は、条件（１０）〜（１２）のうち、部分領域が原画像に内接するという条件（１２）に代えて、例えば、部分領域の面積が所定の面積以下となるという条件を満たす部分領域を抽出してもよい。即ち、「所定サイズ」はＳ１２２で決定されるサイズに限られない。 (Variation 9) In each of the above embodiments, in S122, which is executed after being determined as “two or more” in S116 of FIG. 3, the CPU 32 extracts a partial region according to the second type TP data 42. To do. That is, the CPU 32 extracts partial areas that satisfy the above conditions (10) to (12). In the modification, the CPU 32 replaces the condition (12) in which the partial area is inscribed in the original image among the conditions (10) to (12), for example, a condition that the area of the partial area is equal to or smaller than a predetermined area. You may extract the partial area | region which satisfy | fills. That is, the “predetermined size” is not limited to the size determined in S122.

（変形例１０）上記の各実施例では、図３のＳ１１０において、ＣＰＵ３２は、特定された２個以上の顔領域のうち、最大の面積を有する１個の顔領域を選択する。これに代えて、ＣＰＵ３２は、以下のように１個の顔領域を選択してもよい。即ち、ＣＰＵ３２は、２個以上の顔領域のそれぞれについて、当該顔領域に対応する１組の重複候補領域群（図４のＳ２０６）を構成する顔候補領域の数を特定する。そして、ＣＰＵ３２は、２個以上の顔領域のうち、特定済みの顔候補領域の数が最も多い顔領域を選択してもよい。 (Modification 10) In each of the embodiments described above, in S110 of FIG. 3, the CPU 32 selects one face area having the maximum area among the two or more specified face areas. Instead of this, the CPU 32 may select one face area as follows. That is, for each of two or more face areas, the CPU 32 specifies the number of face candidate areas constituting a set of overlapping candidate area groups (S206 in FIG. 4) corresponding to the face areas. Then, the CPU 32 may select a face area having the largest number of identified face candidate areas from two or more face areas.

（変形例１１）サーバＳＲのＣＰＵ３２によって実行される図２〜図４、図７、図８、及び、図１４の各処理は、プリンタＰＲによって実行されてもよい。この場合、プリンタＰＲが「画像処理装置」である。また、「画像処理装置」は、例えば、ＰＣ等であってもよい。一般的に言うと、「画像処理装置」は、処理済み画像データを生成し、処理済み画像データを外部に出力可能なあらゆるデバイスを含む。 (Modification 11) Each process of FIGS. 2 to 4, 7, 8, and 14 executed by the CPU 32 of the server SR may be executed by the printer PR. In this case, the printer PR is an “image processing apparatus”. The “image processing apparatus” may be a PC, for example. Generally speaking, an “image processing apparatus” includes any device that can generate processed image data and output the processed image data to the outside.

（変形例１２）上記の各実施例では、サーバＳＲのＣＰＵ３２がプログラム（即ちソフトウェア）を実行することによって、図２〜図４、図７、図８、及び、図１４の各処理が実現される。これに代えて、図２〜図４、図７、図８、及び、図１４の各処理のうちの少なくとも１つの処理は、論理回路等のハードウェアによって実現されてもよい。 (Modification 12) In each of the above embodiments, the CPU 32 of the server SR executes a program (that is, software), thereby realizing each process of FIGS. 2 to 4, 7, 8, and 14. The Instead, at least one of the processes in FIGS. 2 to 4, 7, 8, and 14 may be realized by hardware such as a logic circuit.

また、本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。   The technical elements described in this specification or the drawings exhibit technical usefulness alone or in various combinations, and are not limited to the combinations described in the claims at the time of filing. In addition, the technology illustrated in the present specification or the drawings achieves a plurality of objects at the same time, and has technical utility by achieving one of the objects.

２：通信システム、２０：ネットワークインターフェース、３０：制御部、３２：ＣＰＵ、３４：メモリ、３６：プログラム、３８：テンプレート情報、４１〜４３：テンプレートデータ、ＣＡ１〜ＣＡ３：合成領域、ＣＰＡ：候補部分領域、ＦＡ１〜ＦＡ４：顔領域、ＦＣ１〜ＦＣ１４：顔候補領域、ＭＡ１〜ＭＡ４：中間領域、ＮＡ：周辺領域、ＯＡ：注目領域、ＯＩ１〜ＯＩ５：原画像、Ｐ１〜Ｐ２，ＰＭ：座標、ＰＡ１〜ＰＡ１０：部分領域、ＰＩ１〜ＰＩ１０：処理済み画像、ＰＲ：プリンタ、ＳＡ：正方形領域、ＳＲ：サーバ、ＴＩ１〜ＴＩ９：対象画像、ＴＰ１〜ＴＰ３：テンプレート画像   2: Communication system, 20: Network interface, 30: Control unit, 32: CPU, 34: Memory, 36: Program, 38: Template information, 41-43: Template data, CA1-CA3: Composite area, CPA: Candidate part Area, FA1-FA4: face area, FC1-FC14: face candidate area, MA1-MA4: intermediate area, NA: peripheral area, OA: attention area, OI1-OI5: original image, P1-P2, PM: coordinates, PA1 ~ PA10: partial area, PI1 to PI10: processed image, PR: printer, SA: square area, SR: server, TI1 to TI9: target image, TP1 to TP3: template image

Claims (12)

画像処理装置であって、
複数個のテンプレートデータを取得するテンプレートデータ取得部と、
原画像を表わす原画像データを取得する原画像データ取得部と、
前記複数個のテンプレートデータのうちのいずれがユーザによって選択されたのかを示す選択結果情報を取得する選択結果情報取得部と、
前記原画像データと、前記複数個のテンプレートデータのうち、前記選択結果情報によって示される選択済みテンプレートデータと、を利用した画像処理を実行して、処理済み画像データを生成する生成部と、
前記処理済み画像データを外部に出力する出力部と、を備え、
前記生成部は、
前記原画像から、前記選択結果情報に応じた所定の条件を満たす顔領域を特定することを試行する特定試行部であって、前記所定の条件は、前記原画像内の領域が前記顔領域であると特定するための条件であり、前記選択済みテンプレートデータによって表わされる選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、前記所定の条件は、第１の条件であり、前記選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、前記所定の条件は、前記第１の条件とは異なる第２の条件である、前記特定試行部と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像から、前記顔領域の少なくとも一部を含む第１の部分領域を抽出する部分領域抽出部と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像データのうちの前記第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、前記選択済みテンプレートデータと、を合成するための前記画像処理を実行して、第１の処理済み画像を表わす第１の処理済み画像データを生成する合成部であって、前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象データによって表わされる第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第１種の領域に合成されており、前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第２種の領域に合成されている、前記合成部と、を備える、画像処理装置。 An image processing apparatus,
A template data acquisition unit for acquiring a plurality of template data;
An original image data acquisition unit for acquiring original image data representing the original image;
A selection result information acquisition unit for acquiring selection result information indicating which one of the plurality of template data is selected by the user;
A generation unit that executes image processing using the original image data and the selected template data indicated by the selection result information among the plurality of template data, and generates processed image data;
An output unit for outputting the processed image data to the outside,
The generator is
A specific trial unit that attempts to identify a face area that satisfies a predetermined condition corresponding to the selection result information from the original image, wherein the predetermined condition is that the area in the original image is the face area. A condition for specifying that the selected template image represented by the selected template data includes a first type area, the predetermined condition is a first condition, and the selected template When the image includes a second type of area, the predetermined condition is a second condition different from the first condition;
A partial region extraction unit that extracts a first partial region including at least a part of the facial region from the original image when the facial region is specified from the original image;
When the face area is specified from the original image, the first target data obtained by using the first partial area data representing the first partial area of the original image data, and the selected A combining unit that executes image processing for combining template data and generates first processed image data representing a first processed image, wherein the selected template image is the first processed image data; In the case of including the seed region, in the first processed image, the first target image represented by the first target data is synthesized with the first type region in the selected template image. When the selected template image includes the second type area, in the first processed image, the first target image is in the second type area in the selected template image. It is made, and a said combining unit, the image processing apparatus. 前記部分領域抽出部は、
前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が所定の第１の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出し、
前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が所定の第２の比であって、前記第１の比とは異なる前記第２の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出する、請求項１に記載の画像処理装置。 The partial region extraction unit
When the selected template image includes the first type region and the face region is specified from the original image, the area ratio between the face region and the first partial region is a predetermined first value. To extract the first partial region from the original image so as to match the ratio of
When the selected template image includes the second type area and the face area is specified from the original image, the area ratio between the face area and the first partial area is a predetermined second value. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the first partial region is extracted from the original image so as to coincide with the second ratio different from the first ratio. 前記特定試行部は、
前記原画像を表わす前記原画像データが取得される第１の場合において、前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含む場合に、前記原画像から、前記第１の条件を満たす前記顔領域を特定し、
前記第１の場合と同じ前記原画像データが取得される第２の場合において、前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含む場合に、前記原画像内に前記第２の条件を満たす顔領域が存在しないことに起因して、前記原画像から顔領域を特定しない、請求項１又は２に記載の画像処理装置。 The specific trial part is:
In the first case where the original image data representing the original image is acquired, when the selected template image includes the first type region, the face satisfying the first condition is determined from the original image. Identify the area,
In the second case where the same original image data as in the first case is acquired, the second condition is satisfied in the original image when the selected template image includes the second type region. The image processing apparatus according to claim 1, wherein no face area is specified from the original image due to the absence of a face area. 画像処理装置であって、
複数個のテンプレートデータを取得するテンプレートデータ取得部と、
原画像を表わす原画像データを取得する原画像データ取得部と、
前記複数個のテンプレートデータのうちのいずれがユーザによって選択されたのかを示す選択結果情報を取得する選択結果情報取得部と、
前記原画像データと、前記複数個のテンプレートデータのうち、前記選択結果情報によって示される選択済みテンプレートデータと、を利用した画像処理を実行して、処理済み画像データを生成する生成部と、
前記処理済み画像データを外部に出力する出力部と、を備え、
前記生成部は、
前記原画像から顔領域を特定することを試行する特定試行部と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像から、前記顔領域の少なくとも一部を含む第１の部分領域を抽出する部分領域抽出部と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像データのうちの前記第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、前記選択済みテンプレートデータと、を合成するための前記画像処理を実行して、第１の処理済み画像を表わす第１の処理済み画像データを生成する合成部であって、前記選択済みテンプレートデータによって表わされる選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象データによって表わされる第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第１種の領域に合成されており、前記選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第２種の領域に合成されている、前記合成部と、を備え、
前記部分領域抽出部は、
前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が所定の第１の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出し、
前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が所定の第２の比であって、前記第１の比とは異なる前記第２の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出する、画像処理装置。 An image processing apparatus,
A template data acquisition unit for acquiring a plurality of template data;
An original image data acquisition unit for acquiring original image data representing the original image;
A selection result information acquisition unit for acquiring selection result information indicating which one of the plurality of template data is selected by the user;
A generation unit that executes image processing using the original image data and the selected template data indicated by the selection result information among the plurality of template data, and generates processed image data;
An output unit for outputting the processed image data to the outside,
The generator is
A specific trial unit that attempts to identify a face region from the original image;
A partial region extraction unit that extracts a first partial region including at least a part of the facial region from the original image when the facial region is specified from the original image;
When the face area is specified from the original image, the first target data obtained by using the first partial area data representing the first partial area of the original image data, and the selected A synthesis unit that executes the image processing for synthesizing template data and generates first processed image data representing a first processed image, the selection represented by the selected template data When the completed template image includes a first type region, the first target image represented by the first target data in the first processed image is the first type image in the selected template image. When the selected template image includes a second type of region, the first target image is the selected target image in the first processed image. Have been synthesized in the second type of region in the plate image, and a said combining unit,
The partial region extraction unit
When the selected template image includes the first type region and the face region is specified from the original image, the area ratio between the face region and the first partial region is a predetermined first value. To extract the first partial region from the original image so as to match the ratio of
When the selected template image includes the second type area and the face area is specified from the original image, the area ratio between the face area and the first partial area is a predetermined second value. The first partial region is extracted from the original image so as to coincide with the second ratio different from the first ratio. 画像処理装置は、さらに、
前記複数個のテンプレートデータを格納するメモリであって、前記複数個のテンプレートデータのうち、前記第１種の領域を含む１個以上のテンプレートデータに対応付けて、前記第１の比を示す第１の比情報を格納し、前記複数個のテンプレートデータのうち、前記第２種の領域を含む１個以上のテンプレートデータに対応付けて、前記第２の比を示す第２の比情報を格納する、前記メモリを備え、
前記部分領域抽出部は、
前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記メモリ内の前記第１の比情報を利用して、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出し、
前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記メモリ内の前記第２の比情報を利用して、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出する、請求項４に記載の画像処理装置。 The image processing apparatus further includes:
A memory for storing the plurality of template data, the first ratio indicating the first ratio in association with one or more template data including the first type region among the plurality of template data; 1 ratio information is stored, and among the plurality of template data, second ratio information indicating the second ratio is stored in association with one or more template data including the second type region. Comprising the memory,
The partial region extraction unit
When the selected template image includes the first type area and the face area is specified from the original image, the first ratio information in the memory is used to determine the face area from the original image. Extracting the first partial region;
When the selected template image includes the second type of area and the face area is specified from the original image, the second ratio information in the memory is used to determine from the original image. The image processing apparatus according to claim 4, wherein the first partial region is extracted. 前記部分領域抽出部は、
前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定され、かつ、前記原画像が所定の基準を満たす場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が前記第２の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出し、
前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定され、かつ、前記原画像が前記所定の基準を満たさない場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が所定の第３の比であって、前記第１の比及び第２の比とは異なる前記第３の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出する、請求項４又は５に記載の画像処理装置。 The partial region extraction unit
When the selected template image includes the second type area, the face area is specified from the original image, and the original image satisfies a predetermined criterion, the face area and the first area Extracting the first partial region from the original image so that the area ratio with the partial region matches the second ratio;
When the selected template image includes the second type area, the face area is specified from the original image, and the original image does not satisfy the predetermined criterion, the face area and the first area The first ratio from the original image is such that the area ratio with respect to the first partial region is a predetermined third ratio that is different from the first ratio and the second ratio. The image processing apparatus according to claim 4, wherein the partial area is extracted. 前記部分領域抽出部は、さらに、前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定されない場合に、前記原画像から、所定サイズを有する第２の部分領域を抽出し、
前記合成部は、さらに、前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定されない場合に、前記原画像データのうちの前記第２の部分領域を表わす第２の部分領域データを用いて得られる第２の対象データと、前記選択済みテンプレートデータと、を合成するための前記画像処理を実行して、第２の処理済み画像を表わす第２の処理済み画像データを生成する、請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。 The partial area extraction unit further includes a second size having a predetermined size from the original image when the selected template image includes the second type area and the face area is not specified from the original image. Extract a partial region of
The combining unit further includes the second partial region of the original image data when the selected template image includes the second type region and the face region is not specified from the original image. The second target data obtained by using the second partial area data representing the second target data and the selected template data are subjected to the image processing to synthesize the second processed data representing the second processed image. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the processed image data is generated. 前記生成部は、前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定されない場合に、前記画像処理を実行せずに、前記処理済み画像データを生成しない、請求項１から７のいずれか一項に画像処理装置。   The generator generates the processed image data without executing the image processing when the selected template image includes the first type region and the face region is not specified from the original image. The image processing device according to claim 1, wherein the image processing device is not generated. 前記部分領域抽出部は、前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含み、かつ、前記原画像から複数個の前記顔領域が特定される場合に、前記原画像から、前記複数個の顔領域のうちの１個の顔領域を選択して、前記１個の顔領域の少なくとも一部を含む前記第１の部分領域を抽出する、請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理装置。   The partial region extraction unit includes the plurality of face regions from the original image when the selected template image includes the first type region and a plurality of the face regions are specified from the original image. 9. The method according to claim 1, wherein one face area is selected from the face areas, and the first partial area including at least a part of the one face area is extracted. Image processing device. 前記特定試行部は、前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含む場合に、前記原画像のうちの小面積領域を前記顔領域として特定せず、
前記小面積領域は、前記原画像の面積に対する面積の比が所定値以下である領域である、請求項１から９のいずれか一項に記載の画像処理装置。 The specifying trial unit does not specify a small area of the original image as the face area when the selected template image includes the second type area,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the small area area is an area in which a ratio of an area to an area of the original image is a predetermined value or less. 画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、前記画像処理装置に搭載されるコンピュータに、以下の各処理、即ち、
複数個のテンプレートデータを取得するテンプレートデータ取得処理と、
原画像を表わす原画像データを取得する原画像データ取得処理と、
前記複数個のテンプレートデータのうちのいずれがユーザによって選択されたのかを示す選択結果情報を取得する選択結果情報取得処理と、
前記原画像データと、前記複数個のテンプレートデータのうち、前記選択結果情報によって示される選択済みテンプレートデータと、を利用した画像処理を実行して、処理済み画像データを生成する生成処理と、
前記処理済み画像データを外部に出力する出力処理と、を実行させ、
前記生成処理は、
前記原画像から、前記選択結果情報に応じた所定の条件を満たす顔領域を特定することを試行する特定試行処理であって、前記所定の条件は、前記原画像内の領域が前記顔領域であると特定するための条件であり、前記選択済みテンプレートデータによって表わされる選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、前記所定の条件は、第１の条件であり、前記選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、前記所定の条件は、前記第１の条件とは異なる第２の条件である、前記特定試行処理と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像から、前記顔領域の少なくとも一部を含む第１の部分領域を抽出する部分領域抽出処理と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像データのうちの前記第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、前記選択済みテンプレートデータと、を合成するための前記画像処理を実行して、第１の処理済み画像を表わす第１の処理済み画像データを生成する合成処理であって、前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象データによって表わされる第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第１種の領域に合成されており、前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第２種の領域に合成されている、前記合成処理と、
を含む、コンピュータプログラム。 A computer program for an image processing apparatus,
The computer program stores the following processes on a computer mounted on the image processing apparatus, that is,
A template data acquisition process for acquiring a plurality of template data;
Original image data acquisition processing for acquiring original image data representing the original image;
A selection result information acquisition process for acquiring selection result information indicating which of the plurality of template data has been selected by the user;
A generation process for generating processed image data by executing image processing using the original image data and the selected template data indicated by the selection result information among the plurality of template data;
An output process for outputting the processed image data to the outside,
The generation process includes
A specific trial process for trying to specify a face area satisfying a predetermined condition according to the selection result information from the original image, wherein the predetermined condition is that the area in the original image is the face area. A condition for specifying that the selected template image represented by the selected template data includes a first type area, the predetermined condition is a first condition, and the selected template When the image includes a second type region, the predetermined condition is a second condition different from the first condition;
A partial region extraction process for extracting a first partial region including at least a part of the facial region from the original image when the facial region is specified from the original image;
When the face area is specified from the original image, the first target data obtained by using the first partial area data representing the first partial area of the original image data, and the selected The image processing for combining with template data is executed to generate first processed image data representing a first processed image, wherein the selected template image is the first processed image data. In the case of including the seed region, in the first processed image, the first target image represented by the first target data is synthesized with the first type region in the selected template image. When the selected template image includes the second type area, in the first processed image, the first target image is the second type area in the selected template image. Have been synthesized, and the synthesis processing,
Including computer programs. 画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータプログラムは、前記画像処理装置に搭載されるコンピュータに、以下の各処理、即ち、
複数個のテンプレートデータを取得するテンプレートデータ取得処理と、
原画像を表わす原画像データを取得する原画像データ取得処理と、
前記複数個のテンプレートデータのうちのいずれがユーザによって選択されたのかを示す選択結果情報を取得する選択結果情報取得処理と、
前記原画像データと、前記複数個のテンプレートデータのうち、前記選択結果情報によって示される選択済みテンプレートデータと、を利用した画像処理を実行して、処理済み画像データを生成する生成処理と、
前記処理済み画像データを外部に出力する出力処理と、を実行させ、
前記生成処理は、
前記原画像から顔領域を特定することを試行する特定試行処理と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像から、前記顔領域の少なくとも一部を含む第１の部分領域を抽出する部分領域抽出処理と、
前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記原画像データのうちの前記第１の部分領域を表わす第１の部分領域データを用いて得られる第１の対象データと、前記選択済みテンプレートデータと、を合成するための前記画像処理を実行して、第１の処理済み画像を表わす第１の処理済み画像データを生成する合成処理であって、前記選択済みテンプレートデータによって表わされる選択済みテンプレート画像が第１種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象データによって表わされる第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第１種の領域に合成されており、前記選択済みテンプレート画像が第２種の領域を含む場合に、前記第１の処理済み画像では、前記第１の対象画像が前記選択済みテンプレート画像内の前記第２種の領域に合成されている、前記合成処理と、を含み、
前記部分領域抽出処理では、
前記選択済みテンプレート画像が前記第１種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が所定の第１の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出し、
前記選択済みテンプレート画像が前記第２種の領域を含み、かつ、前記原画像から前記顔領域が特定される場合に、前記顔領域と前記第１の部分領域との面積比が所定の第２の比であって、前記第１の比とは異なる前記第２の比に一致するように、前記原画像から前記第１の部分領域を抽出する、コンピュータプログラム。 A computer program for an image processing apparatus,
The computer program stores the following processes on a computer mounted on the image processing apparatus, that is,
A template data acquisition process for acquiring a plurality of template data;
Original image data acquisition processing for acquiring original image data representing the original image;
A selection result information acquisition process for acquiring selection result information indicating which of the plurality of template data has been selected by the user;
A generation process for generating processed image data by executing image processing using the original image data and the selected template data indicated by the selection result information among the plurality of template data;
An output process for outputting the processed image data to the outside,
The generation process includes
A specific trial process that attempts to identify a face region from the original image;
A partial region extraction process for extracting a first partial region including at least a part of the facial region from the original image when the facial region is specified from the original image;
When the face area is specified from the original image, the first target data obtained by using the first partial area data representing the first partial area of the original image data, and the selected A combination process for generating first processed image data representing a first processed image by executing the image processing for combining the template data with the selection represented by the selected template data When the completed template image includes a first type region, the first target image represented by the first target data in the first processed image is the first type image in the selected template image. In the first processed image, the first target image is already selected when the selected template image includes a second type of region. Have been synthesized in the second type of region within PLATES image, wherein the said combining process,
In the partial area extraction process,
When the selected template image includes the first type region and the face region is specified from the original image, the area ratio between the face region and the first partial region is a predetermined first value. To extract the first partial region from the original image so as to match the ratio of
When the selected template image includes the second type area and the face area is specified from the original image, the area ratio between the face area and the first partial area is a predetermined second value. The computer program extracts the first partial region from the original image so as to coincide with the second ratio different from the first ratio.
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