JP6358198B2 - 画像形成装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、印刷（画像形成）対象である画像データに基づいてその画像データと同時に印刷される広告を選択する画像形成装置及びプログラムに関する。

コンビニエンスストア等に設置され、ユーザーからの操作に基づいて特定の店舗の広告等の画像を形成（印刷）する画像形成装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。また、公衆環境に設置され、ユーザーが所望する情報の画像に加えてスポンサー広告の画像も形成する画像形成装置が知られている（例えば、特許文献２参照。）。

特開２００４−２５２６７７号公報 特開２００６−３３１４２７号公報

画像形成装置が個々のユーザーに対して直接提供する広告は、個々のユーザーの嗜好に合ったものであることが、商業上効果的である。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、個々のユーザーの嗜好にあった広告の画像を形成することが可能な、画像形成装置及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る画像形成装置は、
第１の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記第１の画像データに含まれる主な色を解析する解析部と、
前記解析された色に基づき、第２の画像データを生成する画像データ生成部と
を具備する。

本形態によれば、第１の画像データに含まれる主な色に基づき、第２の画像データを生成する。これにより、ユーザーの嗜好に合うと考えられる色に基づき、第２の画像データを生成することができる。

前記解析部は、前記第１の画像データを分割して得られた複数の領域それぞれに重要度に応じて割り当てられた点数と、前記複数の領域それぞれに含まれる色とに基づき、前記第１の画像データに含まれる主な色を解析する。

本形態によれば、複数の領域それぞれに重要度に応じて点数が割り当てられるため、より正確に、第１の画像データの主な色を解析することができる。

前記解析部は、前記第１の画像データを分割して得られた位置的に区別される複数の領域それぞれに、位置的な重要度に応じて割り当てられた点数と、前記複数の領域それぞれに含まれる色とに基づき、前記第１の画像データに含まれる主な色を解析する。

本形態によれば、複数の領域それぞれに位置的な重要度に応じて点数が割り当てられるため、より正確かつ容易に、第１の画像データの主な色を解析することができる。

前記解析部は、
前記第１の画像データを、相対的に大きいサイズの文字を含み、相対的に高い点数が割り当てられる第１の領域と、少なくとも前記第１の領域を除く、相対的に低い点数が割り当てられる第２の領域とに分割し、
前記複数の領域に割り当てられた点数と、前記複数の領域それぞれに含まれる色とに基づき、前記第１の画像データに含まれる主な色を解析する。

本形態によれば、重要度が高いと考えられる相対的に大きいサイズの文字に相対的に高い点数を割り当てるので、益々正確に、第１の画像データの主な色を解析することができる。

前記解析部は、
前記第１の画像データが文書データであるかイメージデータであるかを判断し、
文書データの場合、前記第１の画像データを分割して得られた複数の領域それぞれに重要度に応じて割り当てられた点数と、前記複数の領域それぞれに含まれる色とに基づき、前記第１の画像データに含まれる主な色を解析し、
イメージデータの場合、前記第１の画像データに含まれる色の面積に基づき、前記第１の画像データに含まれる主な色を解析する。

本形態によれば、画像データが文書データであるかイメージデータであるかを解析し、解析結果に基づき、異なる手法で解析を行うことで、より正確に、原稿画像の主な色を解析することができる。

前記画像データ生成部は、
前記第２の画像データの素材としての画像データを取得し、
前記取得した画像データを、前記解析された色を主に含むように改変することにより、前記第２の画像データを生成する。

本形態によれば、同一の第２の画像データの素材を複数のユーザー向けに画像形成する場合に、同一の第２の画像データの素材を、個々のユーザーの嗜好に合った色に改変することができる。

前記画像データ生成部は、前記解析された色を主に含む画像データを、前記第２の画像データとして選択する。

本形態によれば、ユーザーの嗜好に合うと考えられる色を主に含む第２の画像データを生成することができる

前記画像データ生成部は、前記解析された色からイメージされるジャンルの画像データを、前記第２の画像データとして選択する。

本形態によれば、ユーザーの嗜好に合うと考えられる色からイメージされるジャンルの画像データを選択することができる。

前記第２の画像データは、広告の画像データである。

本形態によれば、ユーザーの嗜好に合うと考えられる広告を画像形成することができる。

上記目的を達成するため、本発明の一形態に係るプログラムは、
画像形成装置を、
第１の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記第１の画像データに含まれる主な色を解析する解析部と、
前記解析された色に基づき、第２の画像データを生成する画像データ生成部と
して機能させる。

本発明によれば、個々のユーザーの嗜好にあった広告の画像を形成することが可能な、画像形成装置及びプログラムが提供される。

実施形態に係るＭＦＰのハードウェア構成を示すブロック図である。 ＭＦＰの機能的構成を示すブロック図である。 ＭＦＰの動作を示すフローチャートである。 原稿画像データの色解析の具体例を説明するための図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。

（１．実施形態）
（１−１．画像形成装置のハードウェア構成）
図１は、実施形態に係る画像形成装置（Multifunction Peripheral、以下ＭＦＰと称する。）のハードウェア構成を示すブロック図である。
ＭＦＰ１０は、制御部１１を備える。制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及び専用のハードウェア回路等から構成され、ＭＦＰ１０の全体的な動作制御を司る。ＭＦＰ１０を各機能部（後述）として機能させるコンピュータプログラムは、ＲＯＭ等の非一過性の記憶媒体に記憶される。

制御部１１は、原稿読取部１２、画像処理部１４、画像メモリー１５、画像形成部１６、操作部１７、記憶部１８、通信制御部１９等と接続されている。制御部１１は、接続されている上記各部の動作制御や、各部との間での信号又はデータの送受信を行う。

制御部１１は、ユーザーから、操作部１７またはネッワーク接続されたパーソナルコンピュータ（図示せず）等を通じて入力されるジョブの実行指示に従って、スキャナ機能、印刷機能及びコピー機能機能などの各機能についての動作制御を実行するために必要な機構の駆動及び処理を制御する。

原稿読取部１２は、原稿から画像を読み取る。

画像処理部１４は、原稿読取部１２で読み取られた画像の画像データを必要に応じて画像処理する。例えば、画像処理部１４は、原稿読取部１２により読み取られた画像が画像形成された後の品質を向上させるために、シェーディング補正等の画像処理を行う。

画像メモリー１５は、原稿読取部１２による読み取りで得られた原稿画像のデータを一時的に記憶したり、画像形成部１６での印刷対象となるデータを一時的に記憶したりする領域である。

画像形成部１６は、原稿読取部１２で読み取られた画像データ等の画像形成を行う。

操作部１７は、ＭＦＰ１０が実行可能な各種動作及び処理についてユーザーからの指示を受け付けるタッチパネル部および操作キー部を備える。タッチパネル部は、タッチパネルが設けられたＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部１７ａを備えている。

通信制御部１９は、ネットワークＮに接続するためのインタフェースである。

記憶部１８は、原稿読取部１２によって読み取られた原稿画像等を記憶する、ＨＤＤなどの大容量の記憶装置である。

（１−２．ＭＦＰの機能的構成）
図２は、ＭＦＰ１０の機能的構成を示すブロック図である。
ＭＦＰ１０は、原稿画像解析部１０１と、広告画像生成部１０２と、画像形成指示部１０３とを有する。

原稿画像解析部１０１は、画像メモリー１５に記憶された原稿画像データを読み出し、読み出した原稿画像データに含まれる主な色を解析する。原稿画像解析部１０１は、解析により得られた、原稿画像データに含まれる主な色を、広告画像生成部１０２に通知する。

広告画像生成部１０２は、記憶部１８に設けられた広告画像データ記憶部１８１から、広告画像データを読み出す。一方、広告画像生成部１０２は、原稿画像解析部１０１から、原稿画像データに含まれる主な色の通知を受ける。広告画像生成部１０２は、読み出した広告画像データを、通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含むように改変する。広告画像生成部１０２は、改変した広告画像データを、画像メモリー１５に記憶する。広告画像生成部１０２は、広告画像データを画像メモリー１５に記憶したことを、画像形成指示部１０３に通知する。

画像形成指示部１０３は、広告画像生成部１０２から通知を受けると、原稿画像データ及び広告画像データを、画像メモリー１５から読み出す。画像形成指示部１０３は、読み出した原稿画像データ及び広告画像データを、画像形成部１６に供給して画像形成（印刷）させる。

（１−３．ＭＦＰの動作）
図３は、ＭＦＰ１０の動作を示すフローチャートである。
原稿読取部１２は、原稿画像を読み取る（スキャンする）（ステップＳ１）。原稿読取部１２は、得られた原稿画像データ（第１の画像データ）を画像メモリー１５に記憶する（ステップＳ２）。

原稿画像解析部１０１は、画像メモリー１５に記憶された原稿画像データを読み出し、読み出した原稿画像データに含まれる主な色を解析する（ステップＳ３）。原稿画像解析部１０１の色解析動作（ステップＳ３）をより詳細に説明する。

図４は、原稿画像データの色解析の具体例を説明するための図である。
原稿画像解析部１０１は、原稿画像データを、予め設定された複数の領域Ａ１〜Ａ５に分割する。一具体例としては、原稿画像データは、中心点から同心状に、内側から外側へと５つの領域Ａ１〜Ａ５に分割される。領域Ａ１〜Ａ５それぞれに、重要度に応じて異なる点数（スコア）が割り当てられる。例えば、最も外側の領域Ａ５の点数が最高（＋５点）、最も内側の領域Ａ１の点数が最低（＋１点）となるように、領域Ａ１〜Ａ５それぞれに、１点刻みで異なる点数が割り当てられる。最も外側ほど点数が高くなっているのは、文書原稿の場合、外側にはロゴや見出しなど重要性が高い情報が配置されると想定されるためである。

原稿画像解析部１０１は、原稿画像データに含まれる異なる複数の色ごとに、「面積（ドット数）×点数」を算出する。原稿画像解析部１０１は、異なる複数の色ごとの算出値を比較し、算出値が最大である色を判断する。このようにして、原稿画像解析部１０１は、原稿画像データに含まれる主な色を解析する。なお、少なくとも白色及び黒色は、算出対象から除外される。白色（背景色）及び黒色（一般的な文字色）は、重要であるか否かに関わらず文書原稿に多用されるためである。原稿画像解析部１０１は、解析により得られた、原稿画像データに含まれる主な色を、広告画像生成部１０２に通知する。

広告画像生成部１０２は、記憶部１８に設けられた広告画像データ記憶部１８１から、広告画像データ（第２の画像データ）を読み出す。例えば、広告画像データは、ネットワークＮを介して画像形成装置１０が取得したものである。一方、広告画像生成部１０２は、原稿画像解析部１０１から、原稿画像データに含まれる主な色の通知を受ける。広告画像生成部１０２は、読み出した広告画像データを、通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含むように改変する（ステップＳ４）。広告画像生成部１０２は、改変した広告画像データを、画像メモリー１５に記憶する。広告画像生成部１０２は、広告画像データを画像メモリー１５に記憶したことを、画像形成指示部１０３に通知する。

画像形成指示部１０３は、広告画像生成部１０２から通知を受けると、原稿画像データ及び広告画像データを、画像メモリー１５から読み出す。画像形成指示部１０３は、読み出した原稿画像データ及び広告画像データを、画像形成部１６に供給して画像形成（印刷）させる（ステップＳ５）。画像形成部１６は、例えば、１枚の用紙の表面に原稿画像を形成し、裏面に広告画像を形成する。

（１−４．まとめ）
本実施形態によれば、原稿画像解析部１０１は、原稿画像データに含まれる主な色を解析し、広告画像生成部１０２は、解析された主な色を含むように、広告画像データを改変する。これにより、同一の広告を複数のユーザー向けに印刷する場合に、同一の広告を、個々のユーザーの嗜好に合った色に改変（色を変更）することができる。ユーザーの嗜好に合った色で広告画像が形成されることにより、ユーザーが好感や興味をもってその広告を閲覧する可能性が高まる。また、原稿と同種の色で広告画像が形成されることにより、ユーザーが違和感なくその広告を閲覧する可能性が高まる。

近年、インターネットを介して個々のユーザーの情報処理装置のディスプレイに広告を表示する場合、ウェブサイトの閲覧履歴に基づき個々のユーザーの嗜好に合った広告を選択することが、極めて一般的である。これに対して、本実施形態のように、ＭＦＰが原稿をスキャンしてそれを印刷する場合には、インターネットの閲覧履歴のような情報はなく、広告にユーザーの嗜好を反映することは困難である。加えて、原稿の印刷には即時性が求められるため、スキャンした原稿を内容的に解析し、それに基づきユーザーの嗜好を反映して広告を一から選択することも、また困難である。これに対して、本実施形態によれば、原稿画像の主な色を解析し、特定の広告画像の色を改変する。これにより、過度な時間を掛けずに、ユーザーの嗜好を反映した色を主に含む広告画像を生成することができる。

本実施形態によれば、最も外側の領域Ａ５の点数が最高（＋５点）、最も内側の領域Ａ１の点数が最低（＋１点）となるように、領域Ａ１〜Ａ５それぞれに、１点刻みで異なる点数が割り当てられる。最も外側ほど点数が高くなっているのは、文書原稿の場合、外側にはロゴや見出しなど重要性が高い情報が配置されると想定されるためである。これにより、より正確に、原稿画像の主な色を解析することができる。

本実施形態によれば、原稿画像の主な色に基づき広告画像の主な色が決まるので、原稿画像の色変換（ＲＧＢからＣＭＹＫ）を行えば、広告画像の色変換を省略することが可能となる。これにより、処理時間の短縮が図れる。

本実施形態によれば、１枚の用紙の表面に原稿画像を形成し、裏面に広告画像を形成する場合でも、原稿画像及び広告画像の主な色が同じであるため、インクの裏移りが目立ちにくいと考えられる。

（２．変形例１）
以下、既に説明した構成、機能及び動作等については説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

上記実施形態によれば、原稿画像解析部１０１は、原稿画像データを、中心点から同心状に複数の領域に分割し、文書原稿の場合外側には重要性が高い情報が配置されると想定して、領域それぞれに異なる点数を割り当てた。これに対して、変形例１によれば、原稿画像解析部１０１は、文字解析を行い、解析結果に基づき、前記第１の画像データに含まれる主な色を解析する。

原稿画像解析部１０１は、既存のＯＣＲ（光学文字認識、optical character recognition）技術により、原稿画像データの文字認識を行う。原稿画像解析部１０１は、文字認識結果に基づき、原稿画像データ、相対的に大きいサイズの文字（ロゴや見出し）を含む第１の領域と、見出し領域を除く第２の領域とに分割する。第１の領域には、相対的に高い点数が割り当てられる。第２の領域には、相対的に低い点数が割り当てられる。原稿画像解析部１０１は、原稿画像データに含まれる異なる複数の色ごとに、「面積（ドット数）×点数」を算出する。原稿画像解析部１０１は、異なる複数の色ごとの算出値を比較し、算出値が最大である色を判断する。このようにして、原稿画像解析部１０１は、原稿画像データに含まれる主な色を解析する。

なお、原稿画像データに使用されている文字のサイズが３つ以上ある場合、原稿画像解析部１０１は、文字をサイズが大きい順に並べ、上位の文字（例えば、最上位から特定順位までの文字、全体の５０％よりも上位の文字等）を含む第１の領域と、下位の文字（上位ではない文字）を含む第２の領域とに分割してもよい。

変形例１によれば、ＯＣＲ技術により解析された、相対的に大きいサイズの文字（ロゴや見出し）を含む領域に高い点数を割り当てるため、より正確に、原稿画像の主な色を解析することができる。

（３．変形例２）
上記実施形態及び変形例１によれば、原稿画像解析部１０１による原稿画像データに含まれる主な色の解析は、文書原稿を想定して行われた。これに対して、変形例２によれば、原稿が文書ではなく、イメージ（写真や絵画）であることを想定する。

原稿画像解析部１０１は、原稿画像データを複数の領域に分割することなく、原稿画像データに含まれる異なる複数の色ごとに、面積（ドット数）を算出する。原稿画像解析部１０１は、異なる複数の色ごとの算出値を比較し、算出値が最大である色を判断する。このようにして、原稿画像解析部１０１は、原稿画像データに含まれる主な色を解析する。

変形例２によれば、文書原稿と異なり重要性が高い情報の位置を特定することが難しいイメージ原稿であっても、正確に、原稿画像の主な色を解析することができる可能性が向上する。

（４．変形例３）
原稿画像解析部１０１による原稿画像データに含まれる主な色の解析は、上記実施形態及び変形例１によれば、文書原稿を想定して行われ、変形例２によれば、イメージ（写真や絵画）原稿であることを想定して行われた。これに対して、変形例３によれば、原稿画像解析部１０１は、原稿が文書原稿であるかイメージ原稿であるかを解析し、解析結果に基づき、異なる手法で解析を行う。

原稿画像解析部１０１は、既存のＯＣＲ技術により原稿画像データの文字認識を行い、原稿が文書かイメージ化を判断する。原稿画像解析部１０１は、文書原稿と判断すると実施形態の手法で解析を行い、イメージ原稿と判断すると変形例２の手法で解析を行う。あるいは、原稿画像解析部１０１は、文書原稿と判断すると変形例１の手法で解析を行い、イメージ原稿と判断すると変形例２の手法で解析を行う。

変形例３によれば、原稿が文書原稿であるかイメージ原稿であるかを解析し、解析結果に基づき、異なる手法で解析を行うことで、より正確に、原稿画像の主な色を解析することができる。

（５．変形例４）
上記実施形態では、広告画像生成部１０２は、広告画像データ記憶部１８１から読み出した広告画像データを、原稿画像解析部１０１から通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含むように改変した（ステップＳ４）。これに対して、変形例４によれば、広告画像生成部１０２は、原稿画像解析部１０１から通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含む広告画像データを選択する。

記憶部１８には、広告画像データ記憶部１８１に記憶された複数の広告画像データの識別情報と、各広告画像データが主に含む色とが、互いに関連付けられて、テーブルとして記憶されている。広告画像生成部１０２は、このテーブルを参照し、通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含む広告画像データの識別情報を選択する。広告画像生成部１０２は、選択した識別情報により識別される広告画像データを、広告画像データ記憶部１８１から読み出す。広告画像生成部１０２は、読み出した広告画像データを、改変することなく、画像メモリー１５に記憶する。画像形成指示部１０３は、この広告画像データの画像を形成する。

変形例４によれば、個々のユーザーの嗜好に合った色を主に含む広告を選択することができる。ユーザーの嗜好に合った色を主に含む広告画像が形成されることにより、ユーザーが好感や興味をもってその広告を閲覧する可能性が高まる。また、原稿と同種の色で広告画像が形成されることにより、ユーザーが違和感なくその広告を閲覧する可能性が高まる。また、原稿画像の主な色を解析し、その色を主に含む広告を選択する。これにより、過度な時間を掛けずに、ユーザーの嗜好を反映した色を主に含む広告画像を生成することができる。

（６．変形例５）
変形例４によれば、広告画像生成部１０２は、原稿画像解析部１０１から通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含む広告画像データを選択した。これに対して、変形例５によれば、原稿画像解析部１０１から通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）からイメージされるジャンルの広告画像データを選択する。

記憶部１８には、広告画像データ記憶部１８１に記憶された複数の広告画像データの識別情報と、各広告画像データのジャンルをイメージさせる色とが、互いに関連付けられて、テーブルとして記憶されている。例えば、このテーブルには、スポーツ用品メーカーの広告画像データの識別情報と、スポーツ用品メーカーのジャンル（情熱的）をイメージさせる色として赤色とが、互いに関連付けられて記憶されている。広告画像生成部１０２は、このテーブルを参照し、通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）からイメージされるジャンルの広告画像データの識別情報を選択する。広告画像生成部１０２は、選択した識別情報により識別される広告画像データを、広告画像データ記憶部１８１から読み出す。広告画像生成部１０２は、読み出した広告画像データを、改変することなく、画像メモリー１５に記憶する。画像形成指示部１０３は、この広告画像データの画像を形成する。

変形例５によれば、個々のユーザーの嗜好に合った色からイメージされるジャンルの広告を選択することができる。ユーザーの嗜好に合った色からイメージされるジャンルの広告画像が形成されることにより、ユーザーが好感や興味をもってその広告を閲覧する可能性が高まる。また、原稿画像の主な色を解析し、その色からイメージされるジャンルの広告を選択する。これにより、過度な時間を掛けずに、ユーザーの嗜好を反映した広告画像を生成することができる。

（７．他の変形例）
上記実施形態では、用紙に広告画像を形成した。これに替えて、広告画像データを、ＭＦＰ１０の表示部１７ａに表示しても良い。

上記実施形態では、広告画像生成部１０２は、広告画像データ記憶部１８１から読み出した広告画像データを、原稿画像解析部１０１から通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含むように改変した。これに代えて、広告画像生成部１０２は、原稿画像データに含まれる主な色とは異なる色を含むように、広告画像データを改変してもよい。例えば、広告画像生成部１０２は、原稿画像データに含まれる主な色の補色を含むように、広告画像データを改変してもよい。これにより、広告画像データをより目立たせることができる。

変形例４によれば、広告画像生成部１０２は、原稿画像解析部１０１から通知された色（原稿画像データに含まれる主な色）を主に含む広告画像データを選択した。これに代えて、広告画像生成部１０２は、原稿画像データに含まれる主な色とは異なる色を主に含む広告画像データを選択してもよい。例えば、広告画像生成部１０２は、原稿画像データに含まれる主な色の補色を主に含む広告画像データを選択してもよい。これにより、広告画像データをより目立たせることができる。

１０…ＭＦＰ
１１…制御部
１５…画像メモリー
１６…画像形成部
１８…記憶部
１０１…原稿画像解析部
１０２…広告画像生成部
１０３…画像形成指示部
１８１…広告画像データ記憶部

Claims (5)

1. 異なる複数の色を含む原稿画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記原稿画像データを、中心点から同心状に内側から外側へと分割することにより、位置的な重要度が異なる複数の領域に分割し、
   前記複数の領域それぞれに、最も内側の領域から最も外側の領域に向かって順に点数が高くなるように、前記位置的な重要度に応じて異なる点数を割り当て、
   前記複数の領域それぞれに含まれる色の面積と、前記複数の領域それぞれの点数とを乗算することにより、白色及び黒色を除外した前記異なる複数の色ごとの算出値を求め、
   前記原稿画像データに含まれる主な色として、前記算出値が最大である色を解析する
   解析部と、
   前記解析された色に基づき、広告画像データを生成する画像データ生成部と
   を具備する画像形成装置。
2. 請求項１に記載の画像形成装置であって、
   前記画像データ生成部は、
   前記広告画像データの素材としての画像データを取得し、
   前記取得した画像データを、前記解析された色を主に含むように改変することにより、前記広告画像データを生成する
   画像形成装置。
3. 請求項１に記載の画像形成装置であって、
   前記画像データ生成部は、前記解析された色を主に含む画像データを、前記広告画像データとして選択する
   画像形成装置。
4. 請求項１に記載の画像形成装置であって、
   前記画像データ生成部は、前記解析された色からイメージされるジャンルの画像データを、前記広告画像データとして選択する
   画像形成装置。
5. 画像形成装置を、
   異なる複数の色を含む原稿画像データを取得する画像データ取得部と、
   前記原稿画像データを、中心点から同心状に内側から外側へと分割することにより、位置的な重要度が異なる複数の領域に分割し、
   前記複数の領域それぞれに、最も内側の領域から最も外側の領域に向かって順に点数が高くなるように、前記位置的な重要度に応じて異なる点数を割り当て、
   前記複数の領域それぞれに含まれる色の面積と、前記複数の領域それぞれの点数とを乗算することにより、白色及び黒色を除外した前記異なる複数の色ごとの算出値を求め、
   前記原稿画像データに含まれる主な色として、前記算出値が最大である色を解析する
   解析部と、
   前記解析された色に基づき、広告画像データを生成する画像データ生成部と
   して機能させるプログラム。

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