JPH11150656A - 画像処理方法および装置、並びにその処理を実行するためのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 出力画像の品質向上のために必要な各種画像
処理を容易に実行する。 【解決手段】画像処理制御情報取得手段は、使用する画
像入力手段の入力特性情報および画像出力手段の出力特
性情報を取得する。画像入力手段から入力された入力画
像（処理対象画像）の状態を解析して、画像解析情報を
取得する。画像出力手段から出力される画像に対するオ
ペレータの希望を、意図情報として取得する。画像処理
パラメータ推論決定手段は、取得した各画像処理制御情
報に基づいて、所定の画像処理のための画像処理パラメ
ータを推論決定する。画像処理手段は、推論決定された
画像処理パラメータに応じて画像処理を実行してそのデ
ータを画像出力手段に出力する。画像出力手段は、画像
処理手段から出力された画像データを画像として出力す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、各種画像入力手
段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出
力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な
各種の画像処理を実行する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】スキャナやディジタルカメラなどの画像
入力装置によって得られた画像データを、カラープリン
タやＣＲＴなどの画像出力装置に出力する際には、通
常、ノイズ除去、色変換、階調変換、サイズ変換、鮮鋭
度強調、平滑化等の画像処理を施して、出力された画像
の品質を向上させる作業（画像処理）が行われている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、目標とする画
像品質を得るためには、上記各画像処理に習熟したオペ
レータが、自らの経験に基づいて試行錯誤を繰り返して
画像処理パラメータを調整することが必要であった。ま
た、画像品質は、入力装置や出力装置などのデバイスの
種類、上質紙や再生紙などの出力媒体の種類、ポスタや
チラシなどの用途等に依存するため、異なった条件毎
に、画像処理パラメータを調整することが必要であっ
た。従って、従来の画像処理は経験と時間を要する作業
であった。

【０００４】この発明は、従来技術における上述の課題
を解決するためになされたものであり、各種画像入力手
段によって得られた画像データを各種画像出力手段に出
力する際に、出力画像の品質を向上させるために必要な
各種の画像処理を容易に実行する技術を提供することを
目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段およびその作用・効果】上
述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の第
１の画像処理方法は、任意に選択された画像入力手段に
よって取得された入力画像に基づいて、任意に選択され
た画像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力
画像が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の
画像データに画像処理を行う画像処理方法であって、
（ａ）前記所定の画像品質を得るための画像処理におけ
る少なくとも１つの画像処理パラメータを決定するため
の画像処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響
を与える前記画像入力手段に特有の入力特性情報と、前
記出力画像の品質に影響を与える前記画像出力手段に特
有の出力特性情報とを少なくとも取得する工程と、
（ｂ）前記画像処理制御情報に基づいて、前記少なくと
も１つの画像処理パラメータを推論決定する工程と、
（ｃ）前記少なくとも１つの画像処理パラメータに応じ
て、前記入力画像の画像データを処理することによっ
て、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する工
程と、を備えることを特徴とする。

【０００６】上記第１の画像処理方法によれば、画像品
質に影響を与える画像入力手段や画像出力手段に特有の
画像処理制御情報（入力特性情報、出力特性情報）に基
づいて、出力画像が所定の画像品質を有するように、適
切な画像処理パラメータを自動的に決定して、適切な画
像処理を施した画像を出力することができる。すなわ
ち、各種画像画像入力手段によって得られた画像データ
を各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質を
向上させるために必要な各種の画像処理を容易に実行す
ることができる。

【０００７】上記画像処理方法において、前記工程
（ａ）は、さらに、前記入力画像の統計的情報を前記画
像処理制御情報として取得する工程を含むことが好まし
い。

【０００８】入力画像の統計的情報には、例えば、ノイ
ズ量、階調ヒストグラム等の入力画像に関する画像品質
情報がある。上記画像処理方法によれば、画像入力手段
や画像出力手段に特有の画像処理制御情報だけでなく、
さらに、出力画像が所定の画像品質を有するように、入
力画像の画像品質情報をも加味して適切な画像処理パラ
メータを自動的に決定し、適切な画像処理を施した画像
を出力することができる。

【０００９】また、上記各画像処理方法において、前記
工程（ａ）は、さらに、前記所定の画像品質に関するオ
ペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報
として取得する工程を含むことも好ましい。

【００１０】オペレータの意図情報は、画像出力手段か
ら出力される画像に関するオペレータの要望、例えば、
画像に対する要望、画像に対する仕上がり具合等を示し
た情報である。上記画像処理方法によれば、画像入力手
段や画像出力手段に特有の画像処理制御情報、または、
入力画像に関する画像品質情報だけでなく、さらに、オ
ペレータの意図情報をも加味して、出力画像が所定の画
像品質を有するように、適切な画像処理パラメータを自
動的に決定し、適切な画像処理を施した画像を出力する
ことができる。

【００１１】また、基準となる画像品質に対する複数の
オペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報
を前記複数のオペレータごとに予め用意する工程を含
み、前記工程（ａ）は、さらに、操作を行うオペレータ
に関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御
情報として取得する工程を含むことも好ましい。

【００１２】このようにすれば、オペレータの好みによ
って生じる出力画像のばらつきを抑制することができ
る。

【００１３】さらに、上記各方法において、前記工程
（ｂ）は、前記少なくとも１つの画像パラメータを前記
画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により決定す
る工程を含むことが好ましい。

【００１４】ファジィ推論によれば、１つの画像処理パ
ラメータに対して複数の画像処理制御情報毎に求められ
る推論結果から折衷案的な推論結果を求めることができ
る。また、オペレータの意図情報のような官能的（例え
ば、感性的、感覚的）な表現形式でしめされた曖昧な情
報も推論の条件として容易に利用することができる。

【００１５】また、本発明の第１の画像処理装置は、任
意に選択された画像入力手段によって取得された入力画
像に基づいて、任意に選択された画像出力手段から出力
画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を
有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を
行う画像処理装置であって、前記所定の画像品質を得る
ための画像処理における少なくとも１つの画像処理パラ
メータを決定するための画像処理制御情報として、前記
入力画像の品質に影響を与える前記画像入力手段に特有
の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響を与える
前記画像出力手段に特有の出力特性情報とを少なくとも
取得する画像処理制御情報取得手段と、前記画像処理制
御情報に基づいて、前記少なくとも１つの画像処理パラ
メータを推論決定する画像処理パラメータ推論決定手段
と、前記少なくとも１つの画像処理パラメータに応じ
て、前記入力画像の画像データを処理することによっ
て、前記所定の画像品質を有する出力画像を生成する画
像処理手段と、を備えることを特徴とする。

【００１６】本発明の第１の画像処理装置は、上記第１
の画像処理方法と同様な作用・効果を有しており、画像
品質に影響を与える画像入力手段や画像出力手段に特有
の画像処理制御情報に基づいて、出力画像が所定の画像
品質を有するように、適切な画像処理パラメータを自動
的に決定して、適切な画像処理を施した画像を出力する
ことができる。すなわち、各種画像画像入力手段によっ
て得られた画像データを各種画像出力手段に出力する際
に、出力画像の品質を向上させるために必要な各種の画
像処理を容易に実行することができる。

【００１７】また、本発明の第１の記録媒体は、任意に
選択された画像入力手段によって取得された入力画像に
基づいて、任意に選択された画像出力手段から出力画像
を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有す
るように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う
ためのコンピュータプログラムの少なくとも一部を記録
したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前
記所定の画像品質を得るための画像処理における少なく
とも１つの画像処理パラメータを決定するための画像処
理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える
前記画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画
像の品質に影響を与える前記画像出力手段に特有の出力
特性情報とを少なくとも取得する機能と、前記画像処理
制御情報に基づいて、前記少なくとも１つの画像処理パ
ラメータを推論決定する機能と、前記少なくとも１つの
画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画像デー
タを処理することによって、前記所定の画像品質を有す
る出力画像を生成する機能と、をコンピュータに実行さ
せるためのコンピュータプログラムを記録していること
を特徴とする。

【００１８】このような第１の記録媒体に記録されたコ
ンピュータプログラムをコンピュータが読みとって実行
することによって、上記第１の画像処理方法および第１
の画像処理装置と同様の作用・効果を得ることができ
る。

【００１９】また、本発明の第２の画像処理方法は、任
意に選択された画像入力手段によって取得された入力画
像に基づいて、任意に選択された画像出力手段から出力
画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を
有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を
行う画像処理方法であって、（ａ）前記所定の画像品質
に影響を与える画像処理条件情報を、前記所定の画像品
質を得るための画像処理に関する少なくとも１つの画像
処理パラメータを決定するための画像処理制御情報に変
換するための情報変換テーブルを用意する工程と、
（ｂ）少なくとも１つの画像処理条件情報を取得すると
ともに、前記情報変換テーブルに従って前記少なくとも
１つの画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報を
取得する工程と、（ｃ）前記画像処理制御情報に基づい
て、前記少なくとも１つの画像処理パラメータを推論決
定する工程と、（ｄ）前記少なくとも１つの画像処理パ
ラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理す
ることによって、前記所定の画像品質を有する出力画像
を生成する工程と、を備えることを特徴とする。

【００２０】上記第２の画像処理方法によれば、取得し
た画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報を情報
変換テーブルに従って容易に取得することができる。ま
た、取得した画像処理制御情報に基づいて、出力画像が
所定の画像品質を有するように、適切な画像処理パラメ
ータを自動的に決定して、適切な画像処理を施した画像
を出力することができる。すなわち、第２の画像処理方
法においても、各種画像画像入力手段によって得られた
画像データを各種画像出力手段に出力する際に、出力画
像の品質を向上させるために必要な各種の画像処理を容
易に実行することができる。

【００２１】ここで、前記画像処理条件情報は、画像入
力手段を示す情報と、画像出力手段を示す情報と、出力
媒体を示す情報と、出力画像の用途を示す情報と、画像
に含まれる対象物を示す情報との少なくとも１つを含む
情報である。

【００２２】また、前記画像処理制御情報は、少なくと
も、前記入力画像の品質に影響を与える前記画像入力手
段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品質に影響
を与える前記画像出力手段に特有の出力特性情報との一
方を含む情報であることが好ましい。

【００２３】このようにすれば、画像処理条件情報に対
応する画像処理制御情報を情報変換テーブルに従って容
易に取得することができる。例えば、画像処理条件情報
として画像入力手段を示す情報を取得すると、この画像
入力手段に特有の入力特性情報を情報変換テーブルに従
って容易に取得することができる。

【００２４】また、前記画像処理制御情報は、前記画像
処理パラメータに関連する出力画像の品質を表す画像品
質特性情報を含む情報であってもよい。

【００２５】ここで、前記画像品質特性情報は、出力画
像の鮮やかさに関する情報と、出力画像のシャープさに
関する情報と、出力画像の滑らかさに関する情報と、出
力画像の質感に関する情報と、出力画像のコントラスト
に関する情報と、出力画像の色合いに関する情報と、の
うちの少なくとも１つを含む情報である。

【００２６】上記のような画像品質特性情報を画像処理
制御情報とすれば、異なった画像処理条件情報を情報変
換テーブルに従って画像の品質を表す共通の画像品質特
性情報に変換することができる。これにより、各画像処
理条件情報に特有の情報を画像処理制御情報とする場合
に比べて、画像処理制御情報の種類を低減することがで
きる。

【００２７】上記各画像処理方法において、前記工程
（ｂ）は、さらに、前記入力画像の統計的情報を前記画
像処理制御情報として取得する工程を含むことが好まし
い。

【００２８】上記画像処理方法によれば、さらに、入力
画像の画像品質情報をも加味して適切な画像処理パラメ
ータを自動的に決定することができる。

【００２９】また、上記各画像処理方法において、前記
工程（ｂ）は、さらに、前記所定の画像品質に関するオ
ペレータの要望を表す意図情報を前記画像処理制御情報
として取得する工程を含むことも好ましい。

【００３０】上記画像処理方法によれば、さらに、オペ
レータの意図情報をも加味して適切な画像処理パラメー
タを自動的に決定することができる。

【００３１】また、基準となる画像品質に対する複数の
オペレータそれぞれの意図情報のずれ量を表す嗜好情報
を前記複数のオペレータごとに予め用意する工程を含
み、前記工程（ｂ）は、さらに、操作を行うオペレータ
に関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御
情報として取得する工程を含むことも好ましい。

【００３２】このようにすれば、オペレータの好みによ
って生じる出力画像のばらつきを抑制することができ
る。

【００３３】さらに、上記各画像処理方法において、前
記工程（ｃ）は、前記少なくとも１つの画像パラメータ
を前記画像処理制御情報に基づいてファジィ推論により
決定する工程を含むことが好ましい。

【００３４】ファジィ推論によれば、１つの画像処理パ
ラメータに対して複数の画像処理制御情報毎に求められ
る推論結果から折衷案的な推論結果を求めることができ
る。また、オペレータの意図情報のような官能的（例え
ば、感性的、感覚的）な表現形式でしめされた曖昧な情
報も推論の条件として容易に利用することができる。

【００３５】また、本発明の第２の画像処理装置は、任
意に選択された画像入力手段によって取得された入力画
像に基づいて、任意に選択された画像出力手段から出力
画像を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を
有するように、前記入力画像の画像データに画像処理を
行う画像処理装置であって、前記所定の画像品質に影響
を与える画像処理条件情報を、前記所定の画像品質を得
るための画像処理に関する少なくとも１つの画像処理パ
ラメータを決定するための画像処理制御情報に変換する
ための情報変換テーブルと、少なくとも１つの画像処理
条件情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに
従って前記少なくとも１つの画像処理条件情報に対応す
る画像処理制御情報を取得する画像処理制御情報取得手
段と、前記画像処理制御情報に基づいて、前記少なくと
も１つの画像処理パラメータを推論決定する画像処理パ
ラメータ推論決定手段と、前記少なくとも１つの画像処
理パラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処
理することによって、前記所定の画像品質を有する出力
画像を生成する画像処理手段と、を備えることを特徴と
する。

【００３６】本発明の第２の画像処理装置は、上記第２
の画像処理方法と同様な作用・効果を有しており、すな
わち、各種画像画像入力手段によって得られた画像デー
タを各種画像出力手段に出力する際に、出力画像の品質
を向上させるために必要な各種の画像処理を容易に実行
することができる。

【００３７】また、本発明の第２の記録媒体は、任意に
選択された画像入力手段によって取得された入力画像に
基づいて、任意に選択された画像出力手段から出力画像
を出力する際に、前記出力画像が所定の画像品質を有す
るように、前記入力画像の画像データに画像処理を行う
ためのコンピュータプログラムの少なくとも一部を記録
したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前
記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報を、
前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する少な
くとも１つの画像処理パラメータを決定するための画像
処理制御情報に変換するための情報変換テーブルを作成
する機能と、少なくとも１つの画像処理条件情報を取得
するとともに、前記情報変換テーブルに従って前記少な
くとも１つの画像処理条件情報に対応する画像処理制御
情報を取得する機能と、前記所定の画像品質に影響を与
える少なくとも１つの画像処理条件情報を取得するとと
もに、予め用意された当該少なくとも１つの画像処理条
件情報と、前記所定の画像品質を得るための画像処理に
おける少なくとも１つの画像処理パラメータを決定する
ための少なくとも１つの画像処理制御情報との関係を示
した情報変換テーブルに従って、前記少なくとも１つの
画像処理条件情報に応じた前記少なくとも１つの画像処
理制御情報を取得する機能と、前記画像処理制御情報に
基づいて、前記少なくとも１つの画像処理パラメータを
推論決定する機能と、前記少なくとも１つの画像処理パ
ラメータに応じて、前記入力画像の画像データを処理す
ることによって、前記所定の画像品質を有する出力画像
を生成する機能と、をコンピュータに実行させるための
コンピュータプログラムを記録していることを特徴とす
る。

【００３８】このような第２の記録媒体に記録されたコ
ンピュータプログラムをコンピュータが読みとって実行
することによって、上記第２の画像処理方法および第２
の画像処理装置と同様の作用・効果を得ることができ
る。

【００３９】

【発明の他の態様】この発明は、以下のような他の態様
も含んでいる。第１の態様は、コンピュータに上記の発
明の各工程または各手段の機能を実現させるコンピュー
タプログラムを通信経路を介して供給するプログラム供
給装置としての態様である。こうした態様では、プログ
ラムをネットワーク上のサーバなどに置き、通信経路を
介して、必要なプログラムをコンピュータにダウンロー
ドし、これを実行することで、上記の画像処理方法や画
像処理装置を実現することができる。

【００４０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を実施
例に基づいて説明する。

【００４１】Ａ．第１実施例： Ａ−１．画像処理装置の構成：図１は、本発明の第１実
施例としての画像処理装置の構成を示すブロック図であ
る。この画像処理装置２０は、バス２２に接続されたＣ
ＰＵ２４と、ＲＯＭ２６と、ＲＡＭ２８と、オペレータ
の入力手段としてのキーボード３０およびマウス３２
と、外部記憶装置（ハードディスク）３４とを備えるコ
ンピュータである。また、画像入力手段４０としては、
スキャナ４２やカメラ４４を備えている。なお、スキャ
ナ４２やカメラ４４は、画像入力手段４０の一例を示し
ているだけであり、画像を取得してコンピュータが読み
込み可能なデータを出力するものであれば良い。また、
画像出力手段５０としては、ＣＲＴ５２やカラープリン
タ５４を備えている。画像出力手段５０も、画像入力手
段４０と同様に一例を示しているだけであり、コンピュ
ータからデータを受け取って、そのデータを画像として
出力するものであれば良い。外部記憶装置としては、通
常、ハードディスク３４に限らず、フロッピディスクド
ライブ装置、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置等も備えられて
いる。通信装置３６は、通信回線を介してサーバ６０を
含む外部のネットワークに接続されている。サーバ６０
は、通信回線を介してこのコンピュータにコンピュータ
プログラムを供給するプログラム供給装置としての機能
を有する。なお、図１は、各構成要素とバス２２とを接
続するインタフェース回路を省略して示している。この
コンピュータは、あらかじめＲＯＭ２６に格納されたコ
ンピュータプログラムや、ハードディスク３４等の外部
記憶装置から内部記憶装置であるＲＡＭ２８にロードさ
れるコンピュータプログラムを実行することによって画
像処理装置として動作する。

【００４２】図２は、第１実施例としての画像処理装置
の機能的構成を示すブロック図である。この画像処理装
置２０によって画像の処理を行う場合には、上記各種プ
ログラムの作用によりＣＰＵ２４（図１）は、各処理段
階に応じて、画像処理制御情報取得手段７２、画像処理
パラメータ推論決定手段７４、画像処理手段７６として
動作する。

【００４３】これらの各部の機能を実現するコンピュー
タプログラムは、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ
等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され
た形態で提供される。コンピュータは、その記録媒体か
らコンピュータプログラムを読み取って内部記憶装置ま
たは外部記憶装置に転送する。あるいは、通信経路を介
してコンピュータにコンピュータプログラムを供給する
ようにしてもよい。コンピュータプログラムの機能を実
現する時には、内部記憶装置に格納されたコンピュータ
プログラムがコンピュータのマイクロプロセッサによっ
て実行される。また、記録媒体に記録されたコンピュー
タプログラムをコンピュータが読み取って直接実行する
ようにしてもよい。

【００４４】この明細書において、コンピュータとは、
ハードウェア装置とオペレーションシステムとを含む概
念であり、オペレーションシステムの制御の下で動作す
るハードウェア装置を意味している。また、オペレーシ
ョンシステムが不要でアプリケーションプログラム単独
でハードウェア装置を動作させるような場合には、その
ハードウェア装置自体がコンピュータに相当する。ハー
ドウェア装置は、ＣＰＵ等のマイクロプロセッサと、記
録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取る
ための手段とを少なくとも備えている。コンピュータプ
ログラムは、このようなコンピュータに、上述の各手段
の機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。な
お、上述の機能の一部は、アプリケーションプログラム
でなく、オペレーションシステムによって実現されてい
ても良い。

【００４５】なお、この発明における「記録媒体」とし
ては、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ、光磁気デ
ィスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカー
ド、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピ
ュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）
および外部記憶装置等の、コンピュータが読み取り可能
な種々の媒体を利用できる。

【００４６】Ａ−２．処理の概要：以下、第１実施例の
画像処理について、画像入力手段４０（図２）のうちス
キャナ４２から画像を入力し、画像出力手段５０のうち
カラープリンタ５４から画像を出力する場合を例に説明
する。

【００４７】図３は、第１実施例における画像処理の概
要を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１０
０〜Ｓ１０４において、画像処理制御情報取得手段７２
（図２）が、画像処理制御情報を取得する。すなわち、
ステップＳ１００においては、画像入力手段４０（例え
ば、スキャナ４２）の入力特性情報および画像出力手段
５０（例えば、カラープリンタ５４）の出力特性情報を
取得する。これらの特性情報については後述する。な
お、「取得する」とは、キーボード３０等の入力手段を
用いてオペレータが情報を直接入力することや、画像入
力手段や画像出力手段などの各接続機器に格納されてい
る情報を必要に応じて読み出すこと、等の種々の方法に
よって必要な情報を得ることをいう。以下、特に説明の
ない限り「取得する」とは、上記のような種々の方法で
必要な情報を得ることを意味する。

【００４８】ステップＳ１０２においては、画像入力手
段４０（スキャナ４２）から入力された入力画像（処理
対象画像）の状態を解析して、後述する画像解析情報を
取得する。ステップＳ１０４においては、画像出力手段
（カラープリンタ５４）から出力される画像に対するオ
ペレータ（あるいはクライアント）の要望（目標画像に
関する要求）を、意図情報として取得する。次に、ステ
ップＳ１０６において、画像処理パラメータ推論決定手
段７４（図２）が、ステップＳ１００〜Ｓ１０４におい
て取得した各画像処理制御情報に基づいて、所定の画像
処理のための画像処理パラメータを推論決定する。そし
て、ステップＳ１０８において、画像処理手段７６（図
２）が、ステップＳ１０６において求められた画像処理
パラメータに応じて画像処理を実行してそのデータを画
像出力手段５０（カラープリンタ５４）に出力する。ス
テップＳ１１０において、画像出力手段５０（カラープ
リンタ５４）は、画像処理手段７６から出力された画像
データを画像として印刷して出力する。

【００４９】出力画像の品質に係わる画像処理として
は、鮮鋭度強調、階調変換等がある。鮮鋭度強調処理
は、画像の境界を強調して画像をより鮮明にする処理で
ある。図４は、鮮鋭度強調処理の内容を示す説明図であ
る。図４（ａ）の原稿を矢印Ａの方向にスキャナ４２に
よって走査すると、図４（ｂ）の原画像信号ＳM が得ら
れる。図４（ｃ）に示すアンシャープ信号ＳU は、原画
像信号ＳM を平均化することによって得られる。図４
（ｄ）に示すアンシャープマスク信号ＳUMは、原画像信
号ＳM からアンシャープ信号ＳU を減算することによっ
て得られる。また、図４（ｅ）に示す強調後の画像信号
ＳM'は、原画像信号ＳM とアンシャープマスク信号ＳUM
とを加算することによって得られる。

【００５０】図４（ｃ）に示すアンシャープ信号ＳU を
求める際の平均化処理には、１次元または２次元の平均
化マスク（平均化フィルタ）が使用される。この平均化
マスクのサイズが鮮鋭度強調のパラメータの１つであ
る。図４（ｃ−１）は、マスクサイズを変更した場合の
アンシャープ信号ＳU の変化を示している。マスクを大
きくするとアンシャープ信号ＳU はより緩やかになり、
反対に、マスクを小さくするとアンシャープ信号ＳU は
より急峻になる。

【００５１】図４（ｄ）に示すアンシャープマスク信号
ＳUMを求める際のゲインおよびグレイニネスも、鮮鋭度
強調のパラメータとなっている。図４（ｄ−１）は、グ
レイニネスを調整した場合のアンシャープマスク信号Ｓ
UMの変化を示している。「グレイニネス」は、粒状性と
いう意味であり、画像の細かいざらつきを消して滑らか
にするために調整される画像処理パラメータである。具
体的には、図５に示すように、アンシャープマスク信号
ＳUMの絶対値が一定値以下（不感帯Ｗ）の信号値をキャ
ンセルすることにより、図４（ｄ−１）に示すように細
かなノイズを除去するものである。従って、不感帯Ｗの
範囲が広いほど滑らかさが増加する。なお、図４（ｄ）
は、グレイニネス調整を行っていないアンシャープマス
ク信号ＳUMを示している。

【００５２】図４（ｄ−２）は、アンシャープマスク信
号のゲイン（「シャープネスゲイン」とも呼ぶ）を変更
した場合のアンシャープマスク信号ＳUMの変化を示して
いる。

【００５３】図６は、階調変換処理について説明する説
明図である。階調とは、画像の明るさの段階をいい、通
常の画像処理では、図６（ａ）に示すように、入力画像
の明るさの変化に対する出力画像の明るさの変化が線形
である。階調変換は、この線形な変化を図６（ｂ）、図
６（ｃ）に示すように非線形に変換して、明るさの段階
に関して明るい側を強調したり、暗い側を強調したりす
る処理である。

【００５４】以下では、図３の各処理の内容について説
明する。

【００５５】Ａ−３．画像処理制御情報の取得：画像処
理装置２０に接続されて使用され得る各種の画像入力手
段４０や画像出力手段５０の画像処理制御情報、すなわ
ち、入力特性情報や出力特性情報は、あらかじめ、ハー
ドディスク３４などの記憶装置に記憶されている。例え
ば、市販されている主なスキャナ、デジタルカメラ、プ
リンタ、ＣＲＴ等について、その商品名（型式）毎に特
有の特性情報が格納されている。図３のステップＳ１０
０では、画像処理制御情報取得手段７２が、実際に使用
する画像入力手段４０および画像出力手段５０、例え
ば、スキャナ４２の入力特性情報およびカラープリンタ
５４の出力特性情報を、ハードディスク３４から読み出
して取得する。

【００５６】入力特性情報および出力特性情報は、画像
入力手段４０（スキャナ４２）および画像出力手段（カ
ラープリンタ５４）における画像品質を決定付ける複数
の特性情報（パラメータ）を有している。特性情報とし
ては、画像入力手段４０の場合、受光素子の種類（フォ
トマル，ＣＣＤ等），解像度，分解倍率，ＭＴＦ特性，
ノイズ特性，階調再現性，色特性等が挙げられる。ま
た、画像出力手段５０の場合、出力方式の種類（インク
ジェット，昇華転写，電子写真，銀塩光学的露光等），
解像度，階調再現方式（網点，ディザ，誤差拡散，連続
調等），階調再現性，色特性等が挙げられる。例えば、
画像の鮮鋭度に影響を与える特性情報としては、画像入
力手段の解像度およびＭＴＦ特性、画像出力手段の解像
度等が挙げられる。また、階調変換に影響を与える特性
情報としては、データの精度、階調再現性等が挙げられ
る。

【００５７】画像入力手段４０（スキャナ４２）から画
像が入力されると、画像処理制御情報取得手段７２はス
テップＳ１０２で入力画像を解析して、その解析結果を
画像解析情報として取得する。画像解析情報には、ノイ
ズ量、階調ヒストグラム（画面全体または一部につい
て、各階調の頻度を表す）等の入力画像の統計的情報が
含まれる。

【００５８】ステップＳ１０４では、画像処理制御情報
取得手段７２が、オペレータによって設定された意図情
報を取得する。意図情報は、画像出力手段５０（カラー
プリンタ５４）から出力される画像の品質に関するオペ
レータの要望を表す情報であり、官能的（定性的、感覚
的）な表現形式で示される。官能的な表現形式とは、立
体感がある、鮮やか、落ちついた、等の表現形式をい
う。例えば、「画像の鮮鋭度は、ややシャープに表現す
る」、「画像の仕上がりは、落ちついた感じがよい」、
などのキーワード情報が意図情報である。図７は、意図
情報設定の例を示す説明図である。意図情報は、ＧＵＩ
（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）によって、
オペレータの意図情報を設定する画面上で、図７（ａ）
に示すように、キーボード３０やマウス３２（図１）に
よってキーワードを選択したり、図７（ｂ）に示すよう
に、画面上に示された調整スケールの位置をキーボード
３０やマウス３２によって調整することによって設定さ
れる。

【００５９】Ａ−４．画像処理パラメータの推論決定：
ステップＳ１０６では、画像処理パラメータ推論決定手
段７４（図２）が、ステップＳ１００〜Ｓ１０４におい
て取得した各画像処理制御情報に基づいて画像処理パラ
メータを推論決定する。推論決定の方法としては、例え
ば、１つの画像処理パラメータに影響を与える各画像処
理制御情報に基づいて、その画像処理パラメータの値の
最大値，平均値，最小値等のいずれかを選択する方法
や、ファジィ推論による方法等が考えられる。すなわ
ち、取得された画像処理制御情報に基づいて各画像処理
パラメータの値を推論決定できれば、推論方法は限定さ
れない。

【００６０】以下では、鮮鋭度強調（シャープネス）処
理の画像処理パラメータの一つであるシャープネスゲイ
ンをファジィ推論によって決定する場合を一例に、画像
処理パラメータの推論決定について説明を行う。図８
は、画像の鮮鋭度に影響を与える画像処理制御情報の例
を示す説明図である。以下では、図８に示す画像処理制
御情報が、図３のステップＳ１００〜Ｓ１０４で取得さ
れた場合を仮定して説明する。画像入力手段４０として
選択されたスキャナ４２に関係する入力特性情報は、解
像度がＡ［ｄｐｉ］（例えば、６００ｄｐｉ）およびＭ
ＴＦ特性がＢ（例えば、空間周波数３０ｃｙｃｌｅ／ｍ
ｍにおいて０．８）である。画像出力手段５０として設
定されたカラープリンタ５４に関係する出力特性情報
は、解像度がＣ［ｄｐｉ］（例えば、３００ｄｐｉ）で
ある。オペレータ（またはクライアント）の意図情報
は、Ｄ（ややシャープが好み）である。入力画像の画像
解析情報の一つであるノイズ量がＧ［％］（例えば、８
０％）である。

【００６１】ファジィ推論を行うために、あらかじめ次
の３つの条件を定義しておく。第１に、各画像処理制御
情報毎に各画像処理に関するファジィルールを定義す
る。これは、例えば、各画像処理に関して、画像入力手
段のある画像処理制御情報を変数とした場合に、画像出
力手段を固定して、基準となる画像処理結果を出力させ
るために要求される画像処理パラメータの値を種々の画
像入力手段毎に求め、その結果を統計することによって
経験則的に求めることができる。

【００６２】図９は、鮮鋭度強調処理のための画像処理
パラメータであるシャープネスゲインを推論決定するた
めのファジィルールの例を示す説明図である。図９
（ａ）は、画像入力手段の解像度に対するファジィルー
ルの例を示している。図９（ｂ）は、画像入力手段のＭ
ＴＦ特性に対するファジィルールの例を示している。図
９（ｃ）は、画像出力手段の解像度に対するファジィル
ールの例を示している。図９（ｄ）は、シャープネスに
関するオペレータの意図情報に対するファジィルールの
例を示している。図９（ｅ）は、画像解析情報の一つで
あるノイズ量に対するファジィルールの例を示してい
る。

【００６３】これらのファジィルールは「ファジィＩＦ
−ＴＨＥＮ規則」で記述され、ＩＦの後ろからＴＨＥＮ
の前までの部分を前件部、ＴＨＥＮから後ろの部分を後
件部と呼ぶ。例えば、図９（ａ）に示す１つ目のルール
は、「画像入力手段の解像度がファジィ集合ＺＯに含ま
れるならば（前件部）、シャープネスゲインをファジィ
集合ＺＯにせよ（後件部）」という意味を示している。
ここで、ファジィ集合ＺＯは、例えば、画像入力手段の
解像度は「中くらいの値」であるというような、ある程
度幅を持った曖昧な集合を示している。一般に、ファジ
ィ集合は、ＮＬ，ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，ＺＯ，ＰＳ，Ｐ
Ｍ，ＰＢ，ＰＬ等の記号で表される。例えば、ファジィ
集合ＺＯを基準値（中くらいの値）とした場合に、ＰＳ
は「基準値よりも少し大きめ」、ＰＭは「基準値よりも
大きめ」、ＰＢは「基準値よりもかなり大きめ」を示し
ている。また、ＮＳは「基準値よりも少し小さめ」、Ｎ
Ｍは「基準値よりも小さめ」、ＮＢは「基準値よりもか
なり小さめ」のファジィ集合をそれぞれ示している。な
お、図９に示した各ルールは、説明を容易にするため、
単純なルール設定を例として示しているが、実際には実
施の状況に応じて経験則に基づいて決定される。

【００６４】第２に、後述する図１１（ａ），（ｂ），
（ｃ），（ｄ），（ｅ）に示すように、ファジィルール
の前件部における各画像処理制御情報に対するファジィ
集合の関係を示すメンバシップ関数を定義する。第３
に、図１１（ｆ），（ｇ），（ｈ），（ｉ），（ｊ），
（ｋ）に示すように、ファジィルールの後件部における
画像処理パラメータに対するファジィ集合の関係を示す
メンバシップ関数を定義する。

【００６５】以上の３つの条件に従って、画像処理パラ
メータ推論決定手段７４（図２）は、画像処理パラメー
タを決定するファジィ推論を、以下のように行う。図１
０は、ファジィ推論のプロセスの概要を示す説明図であ
る。図１１は、ファジィ推論の例を示す説明図である。
図１１の横軸は各画像処理制御情報または画像処理パラ
メータ（シャープネスゲイン）を正規化したスケールで
示し、縦軸はその適合度（メンバシップ値）を示してい
る。

【００６６】まず、図１０に示すステップＳ２００で
は、各画像処理制御情報（入力特性情報、出力特性情
報、意図情報、画像解析情報）に対する各ファジィルー
ルの前件部のメンバシップ値を求める。図１１（ａ）に
示すように、スキャナ４２の解像度の値Ａ［ｄｐｉ］
（図９（ａ））に対応するメンバシップ値を、画像入力
手段の解像度に関する前件部のメンバシップ関数を用い
て求める。例えば、図１１（ａ）に示すように、スキャ
ナ４２の解像度の値Ａ［ｄｐｉ］に対して、ファジィ集
合ＰＳにおけるメンバシップ値ａ１と，ファジィ集合Ｚ
Ｏにおけるメンバシップ値ａ２とが得られる。第１のメ
ンバシップ値ａ１は、解像度Ａ［ｄｐｉ］がファジィ集
合ＰＳに含まれる確からしさ（適合度）を示しており、
第２のメンバシップ値ａ２は、解像度Ａ［ｄｐｉ］がフ
ァジィ集合ＺＯに含まれる確からしさを示している。同
様に、図１１（ｂ）に示すように、画像入力手段のＭＴ
Ｆ特性に関する前件部のメンバシップ関数を用いて、ス
キャナ４２のＭＴＦ特性の値Ｂ（図９（ｂ））に対する
２つのメンバシップ値ｂ１，ｂ２が求められる。また、
図１１（ｃ）に示す画像出力手段の解像度に関する前件
部メンバシップ関数を用いて、カラープリンタ５４の解
像度の値Ｃ（図９（ｃ））に対する２つのメンバシップ
値ｃ１，ｃ２が求められる。また、図１１（ｄ）に示す
オペレータの意図情報に関する前件部のメンバシップ関
数を用いて、シャープネスに関するオペレータの意図情
報の値Ｄ（図９（ｄ））に対する２つのメンバシップ値
ｄ１，ｄ２が求められる。さらに、図１１（ｅ）に示す
入力画像の解析情報の一つであるノイズ量に関する前件
部メンバシップ関数を用いて、ノイズ量の値Ｇ（図９
（ｅ））に対する１つのメンバシップ値ｅ１が求められ
る。

【００６７】次に、ステップＳ２０２では、ステップＳ
２００で求めた各画像処理制御情報に対する各メンバシ
ップ値および各ファジィルールに基づいて、各画像処理
制御情報毎の推論結果を求める。各推論結果は、前件部
メンバシップ関数から求められたメンバシップ値に基づ
いて、後件部のメンバシップ関数上にファジィ集合とし
て示される。例えば、図１１（ｆ）は、スキャナ４２の
解像度に関する推論結果を示し、この推論結果は、図１
１（ａ）で求められたメンバシップ値ａ１，ａ２および
図９（ａ）に示したファジィルールに基づいて求められ
る。この推論結果は、各メンバシップ値の高さを頂点と
して、ファジィルールの後件部（図９（ａ）の２式目）
から求められるファジィ集合（実線で示された山の範囲
ＮＳ，ＺＯ）を高さ方向に縮小した形状（図中破線およ
び斜線で示されている部分）で示されている。なお、各
推論結果を後件部メンバシップ関数上に表現する方法と
しては、メンバシップ値の高さで、ファジィ集合を頭切
りした形状とする方法でも良い。同様に、図１１（ｇ）
はスキャナ４２のＭＴＦ特性に関する推論結果を示して
いる。図１１（ｈ）はカラープリンタ５４の解像度に関
する推論結果を示している。図１１（ｉ）はシャープネ
スに関するオペレータの意図情報に関する推論結果を示
している。図１１（ｊ）は画像解析情報の一つであるノ
イズ量に関する推論結果を示している。

【００６８】そして、ステップＳ２０４では、各画像処
理制御情報毎に求められた各画像処理パラメータに関す
る推論結果に基づいて、各画像処理パラメータに関する
最終的な推論結果を求める。各画像処理パラメータに関
する最終的な推論結果は、図１１（ｋ）に示すように、
同じ画像処理パラメータに関する各画像処理制御情報毎
の推論結果を重ね合わせてその最大値をとるように合成
し、合成された推論結果の重心を求めることによって求
められる。この場合、重心演算は、次式によって行われ
る。

【００６９】 ｚ（重心）＝∫ｙ・ｍ（ｙ）ｄｙ／∫ｍ（ｙ）ｄｙ …（１）

【００７０】ここで、ｍ（ｙ）はメンバシップ関数、ｙ
はメンバシップ値である。

【００７１】以上のようにして、求められた重心Ｚに対
応する横軸の値、すなわち、シャープネスゲインの値が
推論結果となる。画像処理手段７６（図２）は、この推
論結果であるシャープネスゲインの値を用いて画像処理
（図３に示すステップＳ１０８）を実行する。そして、
希望する鮮鋭度強調を施した画像がカラープリンタ５４
（図２）から出力される（図３に示すステップＳ１１
０）。なお、最終的な推論結果を、合成された推論結果
の重心演算ではなく、その最大値、最小値、とすること
も可能である。

【００７２】上述のように、画像処理を実行するための
画像処理パラメータを推論決定すれば、画像処理パラメ
ータの値を各画像処理制御情報毎に求められる画像処理
パラメータに関する推論結果の折衷案的な値とすること
ができ、適切な画像処理を実行することができる。すな
わち、画像処理制御情報（入力特性情報，出力特性情
報，意図情報，画像解析情報）に基づいて画像処理パラ
メータを推論決定すれば、画像処理パラメータの設定に
熟練していないオペレータであっても、出力画像の仕上
り具合に関する情報を意図情報として設定するだけで、
適切な画像処理を実行することができ、容易に希望する
画像の出力結果を得ることができる。

【００７３】図１２は、別のファジィ推論の例を示す説
明図である。図１２は、基準となる画像処理パラメータ
（基準画像処理パラメータ）を求めておき、画像処理パ
ラメータの基準画像処理パラメータに対するずれ量（オ
フセット量）を推論によって求めるようにする推論を示
している。すなわち、図１０に示すステップＳ２０２で
決定される各画像処理情報毎の推論結果は直接画像処理
パラメータであるのに対して、ステップＳ３０２で決定
される各画像処理情報毎の推論結果は基準画像処理パラ
メータに対するオフセット量である。そして、ステップ
Ｓ２０４では、最終的な推論結果として直接画像処理パ
ラメータが求められるのに対して、ステップＳ３０４で
は、最終的な推論結果として基準画像処理パラメータに
対するオフセット量が求められ、ステップＳ３０６で、
基準画像処理パラメータにこのオフセット量を加えて初
めて必要な画像処理結果を得るための画像処理パラメー
タが求められる。この場合、定義される後件部メンバシ
ップ関数の横軸は、基準画像処理パラメータに対する相
対量（オフセット量）となる。なお、ステップＳ３００
〜Ｓ３０４における具体的な推論の手順は、図１０に示
すステップＳ２００〜Ｓ２０４におけるそれと同様であ
る。図１２に示すファジィ推論によれば、オペレータや
クライアントによる意図情報が何ら取得されなくても、
まず、基準画像処理パラメータに、使用する画像入力手
段や画像出力手段の画像処理制御情報を加味した標準的
な画像処理を実行することができる。すなわち、オペレ
ータは、いつでも標準的な画像を出力して確認すること
ができる。そして、得られた画像を確認後、変更したい
画像処理内容をオペレータの意図情報として、新たに入
力し、再度画像処理を実行し、画像処理結果を確認しな
がら、希望する画像を得ることができる。

【００７４】Ｂ．第２実施例： Ｂ−１．画像処理装置の構成：図１３は、第２実施例と
しての画像処理装置の機能的構成を示すブロック図であ
る。第２実施例としての画像処理装置２０Ａは、図１お
よび図２に示す第１実施例とほぼ同様の構成を有してお
り、各種コンピュータプログラムの作用によりＣＰＵ２
４（図１）は、各処理段階に応じて、画像処理制御情報
取得手段７２Ａ、画像処理パラメータ推論決定手段７
４、画像処理制御手段７６として動作する。

【００７５】第２実施例と第１実施例の違いは、この画
像処理装置２０Ａが後述する情報変換テーブルＴＢＬ１
を備えており、使用される画像入力手段および画像出力
手段に特有の入力特性情報および出力特性情報、すなわ
ち画像処理制御情報を、この情報変換テーブルＴＢＬ１
に従って取得することにある。

【００７６】Ｂ−２．画像処理制御情報の取得：図１４
は、画像処理制御情報取得手段７２Ａが画像処理制御情
報としての入力特性情報や出力特性情報を取得する方法
について示す説明図である。情報変換テーブルＴＢＬ１
には、予め、使用可能な画像入力デバイス（画像入力手
段）や画像出力デバイス（画像出力手段）の名称等の画
像処理条件情報と、画像入力デバイスや画像出力デバイ
スそれぞれに特有の入力特性情報や出力特性情報（画像
処理制御情報）とが記憶されている。この情報変換テー
ブルＴＢＬ１は、図１に示すＲＡＭ２８やハードディス
ク３４等に記憶されている。

【００７７】画像処理装置２０Ａを最初にセットアップ
するとき、あるいは、画像処理装置２０Ａを使用し始め
るときに、キーボード等を用いて、使用される画像入力
デバイスや画像出力デバイスを指定する。画像処理を開
始すると、図３のステップＳ１００において画像処理制
御情報取得手段７２Ａは、この指定された画像入力デバ
イスや画像出力デバイスの名称を画像処理条件情報とし
て取得する。情報変換テーブルＴＢＬ１は、取得された
画像処理条件情報に対応する入力特性情報や出力特性情
報を出力する。

【００７８】従って、第２実施例においても、第１実施
例と同様に、画像処理制御情報としての入力特性情報や
出力特性情報に基づいて画像処理パラメータを推論決定
することができる。特に、第２実施例においては、画像
入力手段や画像出力手段の種類のような簡単な情報を画
像処理条件情報として取得するだけで、情報変換テーブ
ルＴＢＬ１に従って容易に画像処理制御情報（入力特性
情報，出力特性情報）を取得することができる。

【００７９】Ｃ．第３実施例： Ｃ−１．画像処理装置の構成および画像処理の概要：図
１５は、第３実施例としての画像処理装置の機能的構成
を示すブロック図である。第３実施例としての画像処理
装置２０Ｂは、図１３に示す第２実施例とほぼ同様の構
成を有しており、各種コンピュータプログラムの作用に
よりＣＰＵ２４（図１）は、各処理段階に応じて、画像
処理制御情報取得手段７２Ｂ、画像処理パラメータ推論
決定手段７４、画像処理制御手段７６として動作する。
また、この画像処理装置２０Ｂは、後述する情報変換テ
ーブルＴＢＬ２を備えている。

【００８０】第３実施例と第２実施例との違いは、画像
処理制御情報取得手段７２Ｂが取得する画像処理制御情
報としての情報が、画像入力手段の入力特性情報や画像
出力手段の出力特性情報ではなく、画像品質特性情報で
あることにある。また、画像処理装置２０Ｂが後述する
情報変換テーブルＴＢＬ２を備えており、画像処理制御
情報としての画像品質特性情報を、この情報変換テーブ
ルＴＢＬ２に従って取得することにある。

【００８１】図１６は、第３実施例における画像処理の
概要を示すフローチャートである。まず、ステップＳ４
００において、画像処理制御情報取得手段７２Ｂ（図１
５）が、画像処理制御情報として画像品質特性情報を取
得する。これらの画像品質特性情報については後述す
る。ステップＳ１０２〜Ｓ１１０の内容は、図３の第１
実施例と同じであるが、後述するように、ファジィルー
ルは第１実施例と異なるものが使用されている。

【００８２】Ｃ−２．画像品質特性情報の取得：図１７
は、画像処理制御情報取得手段７２Ｂが画像処理制御情
報として画像品質特性情報を取得する方法について示す
説明図である。情報変換テーブルＴＢＬ２には、画像処
理条件情報とこれに対応する画像品質特性情報との関係
が記憶されている。ここで、「画像処理条件情報」は、
出力画像の品質に影響を与えるような情報を意味する。
例えば、スキャナやデジタルカメラなどの画像入力手段
（画像入力デバイス）を示す情報（名称、型名等）や、
レーザプリンタやインクジェットプリンタあるいはＣＲ
Ｔなどの画像出力手段（画像出力デバイス）を示す情報
（名称、型名等）、普通紙や再生紙あるいは専用紙など
の出力媒体を示す情報、ポスタやチラシなどの用途を示
す情報、あるいは、人物画像や風景画像などの画像の対
象を示す情報などが画像処理条件情報に含まれる。「画
像品質特性情報」は、画像処理条件情報に基づき経験則
で決定される画像処理具合を表す情報であり、感覚的な
キーワードによって示される。例えば、出力画像の鮮や
かさの程度を表す情報や、出力画像のシャープさの程度
に関する情報、出力画像の質感の具合を表す情報、ある
いは出力画像の色合いの具合に関する情報等を感覚的な
キーワードによって示す情報が画像品質特性情報に含ま
れる。

【００８３】なお、これらの画像品質特性情報は、画像
処理パラメータに対応づけられている。例えば、画像処
理パラメータ「シャープネスゲイン」には「シャープネ
スの強さ」、画像処理パラメータ「マスクサイズ」には
「画像の質感」、画像処理パラメータ「グレイニネス」
には「画像の滑らかさ」の各画像品質特性情報がそれぞ
れ対応づけられている。

【００８４】情報変換テーブルＴＢＬ２には、各画像処
理条件情報が、複数の画像品質特性情報の好ましい情報
値に関係付けられている。例えば、画像処理条件情報
「画像入力デバイスＡ」は、画像品質特性情報「シャー
プさはＸ１１」、「滑らかさはＸ１２」、…と関係付け
られている。この情報変換テーブルＴＢＬ２は、図１に
示すＲＡＭ２８やハードディスク３４等に記憶されてい
る。

【００８５】画像処理装置２０Ｂを使用し始めるとき
に、ユーザは、キーボード３０等を用いて、使用される
画像入力デバイスや画像出力デバイス、出力媒体、用途
等の画像処理条件情報を指定する。なお、画像処理条件
のうちのいくつかは、所定の初期設定値をそのまま使用
するようにしてもよい。画像処理を開始すると、画像処
理制御情報取得手段７２Ｂは、これらの指定された情報
を画像処理条件情報として取得する。そして、取得され
た画像処理条件情報に対応する品質特性情報を情報変換
テーブルＴＢＬ２を参照して取得することができる。

【００８６】Ｃ−４．画像処理パラメータの推論決定：
ステップＳ１０６では、画像処理パラメータ推論決定手
段７４（図１５）が、ステップＳ４００、Ｓ１０２、Ｓ
１０４において取得した各画像処理制御情報に基づいて
画像処理パラメータを推論決定する。

【００８７】以下では、画像処理条件情報として、画像
入力デバイス「デジタルカメラＮ１」、画像出力デバイ
ス「昇華プリンタＮ２」、画像の対象「人物」が情報と
して指定されており、この場合の鮮鋭度強調（シャープ
ネス）処理の画像処理パラメータであるシャープネスゲ
イン（アンシャープマスクの強度の調整パラメータ）
と、マスクサイズ（アンシャープマスクのカットオフ周
波数の調整パラメータ）と、グレイニネス（アンシャー
プマスクの不感帯の調整パラメータ）をファジィ推論に
よって決定する場合を一例に、画像処理パラメータの推
論決定について説明を行う。

【００８８】鮮鋭度強調処理に関する画像品質特性情報
としては、「シャープネスの強さ」と、「画像の質感」
と、「画像の滑らかさ」とがあり、これらの画像品質特
性情報は、それぞれシャープネスゲインと、マスクサイ
ズと、グレイニネスの制御に関係付けることができる。
情報変換テーブルＴＢＬ２には、各画像処理条件情報ご
とに、シャープネスの強さと、画像の質感と、画像の滑
らかさのうち、各画像処理条件情報に関係する情報が示
されている。

【００８９】図１８は、画像処理条件情報と、画像の鮮
鋭度を示す画像処理制御情報としての画像品質特性情報
の例を示す説明図である。情報変換テーブルＴＢＬ２に
は、画像処理条件情報としての画像入力デバイス「デジ
タルカメラＮ１」、画像出力デバイス「昇華プリンタＮ
２」、画像の対象「人物」に対して、それぞれ画像の鮮
鋭度を示す画像品質特性情報がそれぞれ関係づけられて
いる。各画像品質特性情報の情報値は、各画像処理条件
情報における画像品質特性情報に関する画像への影響度
を考慮して、経験的に求められたスケーラブルな値で表
されている。本実施例では、以下の各条件から各画像品
質特性情報の情報値を０〜１００までの値で示してい
る。

【００９０】画像入力デバイス「デジタルカメラＮ
１」に関する条件「デジタルカメラＮ１において、すで
に若干の鮮鋭化処理が行われているので、鮮鋭化は抑え
目でよい。ダイナミックレンジが狭いので、画像の荒れ
を防ぐために滑らかに仕上げたい。」より、シャープネ
スの強さは４０、画像の滑らかさは７０としている。

【００９１】画像出力デバイス「昇華プリンタＮ２」
に関する条件「解像力３００ｄｐｉであり、階調表現は
連続調を用いているので、繊細に仕上げたい。また、昇
華転写プリンタ特有のエッジぼけがあるので鮮鋭化は強
めにしたい。」より、シャープネスの強さは６０、画像
の質感は３０としている。

【００９２】画像の対象「人物」に関する条件「鮮鋭
化は抑え目でよい。人物の肌をやわらかに仕上げたい。
質感は標準でよい。」より、シャープネスの強さは３
０、画像の質感は５０、画像の滑らかさは６５としてい
る。

【００９３】以下では、図１６のステップＳ４００にお
いて画像処理条件情報として図１８に示す画像品質特性
情報が取得された場合を仮定して説明する。なお、説明
を容易にするため、ステップＳ１０２およびステップＳ
１０４で取得された画像解析情報および意図情報につい
ては、省略する。

【００９４】ファジィ推論を実際に行うためには、第１
実施例で説明したように、予め各画像処理制御情報、す
なわち各画像品質特性情報を対応する各画像処理パラメ
ータに結びつけるファジィルールを定義しておく必要が
ある。図１９は、第３実施例における鮮鋭度強調処理の
ための画像処理パラメータに関するファジィルールの例
を示す説明図である。図１９（ａ）は、画像品質特性情
報としてのシャープネスの強さに対して要求される画像
処理パラメータ「ゲイン（シャープネスゲイン）」に関
するファジールールの例を示している。図１９（ｂ）
は、画像品質特性情報としての画像の質感に対して要求
される画像処理パラメータ「マスクサイズ」に関するフ
ァジールールの例を示している。図１９（ｃ）は、画像
品質特性情報としての画像の滑らかさに対して要求され
る画像処理パラメータ「グレイニネス」に関するファジ
ールールの例を示している。なお、図１９に示した各ル
ールは、説明を容易にするため、単純なルール設定を例
として示しているが、実際には実施の状況に応じて経験
則に基づいて決定される。

【００９５】また、第１実施例で説明したように、後述
する図２０に示すようなファジィルールの前件部、すな
わち画像品質特性情報に関するメンバシップ関数と、後
件部、すなわち画像処理パラメータに関するメンバシッ
プ関数とを定義しておく必要がある。

【００９６】上記のように定義された条件に従って、画
像処理パラメータ推論決定手段７４（図１５）は画像処
理パラメータを決定するファジィ推論を行う。図２０
は、第３実施例におけるファジィ推論の例を示す説明図
である。図２０の横軸は各画像処理制御情報または画像
処理パラメータを正規化したスケールで示し、縦軸はそ
の適合度（メンバシップ値）を示している。

【００９７】ファジィ推論のプロセスは、第１実施例に
おいて図１０を用いて説明したプロセスと同様である。
すなわち、まず、ステップＳ２００では、各画像処理制
御情報に対する各ファジィルールの前件部のメンバシッ
プ値を求める。例えば、図２０（ａ）に示すように、シ
ャープネスの強さの情報として取得された画像入力デバ
イス「デジタルカメラＮ１」の情報値ａ１＝４０（図１
８）に対して、ファジィ集合ＮＳにおけるメンバシップ
値ａ１ｈと、ファジィ集合ＺＯにおけるメンバシップ値
ａ１ｌとが求められる。また、画像出力デバイス「昇華
プリンタＮ２」の情報値ａ２＝６０（図１８）に対し
て、ファジィ集合ＰＳにおけるメンバシップ値ａ２ｈ
と、ファジィ集合ＺＯにおけるメンバシップ値ａ２ｌと
が求められる。さらに、画像の対象「人物」の情報値ａ
３＝３０（図１８）に対して、ファジィ集合ＮＭにおけ
るメンバシップ値ａ３ｈと、ファジィ集合ＮＳにおける
メンバシップ値ａ３ｌとが求められる。

【００９８】同様に、図２０（ｂ）に示すように、画像
の質感に関する前件部メンバシップ関数を用いて、画像
出力デバイス「昇華プリンタＮ２」の情報値ｂ２＝３０
（図１８）に対するメンバシップ値ｂ２ｈ，ｂ２ｌと、
画像の対象「人物」の情報値ｂ３＝５０（図１８）に対
するメンバシップ値ｂ３ｈとが求められる。また、図２
０（ｃ）に示すように、画像の滑らかさに関する前件部
メンバシップ関数を用いて、画像入力デバイス「デジタ
ルカメラＮ１」の情報値ｃ１＝７０（図１８）に対する
メンバシップ値ｃ１ｈ，ｃ１ｌと、画像の対象「人物」
の情報値ｃ３＝６５に対するメンバシップ値ｃ３ｈ，ｃ
３ｌとが求められる。

【００９９】次に、ステップＳ２０２（図１０）では、
ステップＳ２００で求めた各画像処理制御情報に対する
各メンバシップ値および各ファジィルールに基づいて、
各画像処理制御情報、すなわち各画像品質特性情報毎の
推論結果を求める。各推論結果は、前件部メンバシップ
関数から求められたメンバシップ値に基づいて、後件部
のメンバシップ関数上にファジィ集合として示される。
例えば、図２０（ｄ）は、シャープネスの強さに関する
推論結果、すなわち、画像処理パラメータとしてのシャ
ープネスゲインに関する推論結果を示している。この推
論結果は、図２０（ａ）で求められたメンバシップ値ａ
１ｈ，ａ１ｌ，ａ２ｈ，ａ２ｌ，ａ３ｈ，ａ３ｌおよび
図１９（ａ）に示したファジィルールに基づいて求めら
れる。この推論結果は、各メンバシップ値の高さを頂点
として、ファジィルールの後件部（図２０（ａ））から
求められるファジィ集合（細い実線で示された山の範
囲）を高さ方向に縮小した形状（図中太い実線および斜
線で示されている部分）で示されている。なお、各推論
結果を後件部メンバシップ関数上に表現する方法として
は、メンバシップ値の高さで、ファジィ集合を頭切りし
た形状とする方法でも良い。

【０１００】同様に、図２０（ｅ）は画像の質感に関す
る推論結果、すなわち、画像処理パラメータとしてのマ
スクサイズに関する推論結果を示している。図２０
（ｆ）は画像の滑らかさに関する推論結果、すなわち、
画像処理パラメータとしてのグレイニネスに関する推論
結果を示している。

【０１０１】そして、ステップＳ２０４では、ステップ
Ｓ２０２で求めた各画像処理制御情報（すなわち各画像
品質特性情報）毎に求められた各画像処理パラメータに
関する推論結果を総合して各画像処理パラメータに関す
る最終的な推論結果を求める。最終的な推論結果は、第
１実施例で説明したように、ステップＳ２０２で求めら
れた各メンバシップ値に対応する推論結果を重ね合わせ
てその最大値をとるように合成し、合成された推論結果
の重心を求めることによって求められる。この場合、重
心演算は、上述した（１）式によって行われる。

【０１０２】以上のようにして、求められた重心Ｚに対
応する横軸の値が、図２０（ｄ），（ｅ），（ｆ）に示
すシャープネスゲイン，マスクサイズ，グレイニネスの
最終的な推論結果となる。

【０１０３】画像処理手段７６（図２）は、この推論結
果であるシャープネスゲインの値を用いて画像処理（図
３に示すステップＳ１０８）を実行する。そして、希望
する鮮鋭度強調を施した画像がカラープリンタ５４（図
２）から出力される（図１６に示すステップＳ１１
０）。なお、最終的な推論結果を、合成された推論結果
の重心演算ではなく、その最大値、最小値、とすること
も可能である。

【０１０４】なお、第３実施例においても、第１実施例
において図１２を用いて説明したように基準画像処理パ
ラメータに対するずれ量を推論によって求めるようにし
てもよい。

【０１０５】以上説明したように、画像処理を実行する
ための画像処理パラメータを推論決定すれば、第１実施
例と同様に、画像処理パラメータの値を各画像処理制御
情報毎に求められる画像処理パラメータの値の折衷案的
な値とすることができ、適切な画像処理を実行すること
ができる。すなわち、画像処理制御情報に基づいて画像
処理パラメータを推論決定すれば、画像処理パラメータ
の設定に熟練していないオペレータであっても、出力画
像の仕上り具合に関する情報を意図情報として設定する
だけで、適切な画像処理を実行することができ、希望す
る画像の出力結果を容易に得ることができる。特に、第
３実施例においては、画像処理条件情報を画像品質特性
情報に変換する情報変換テーブルを備えており、簡単な
画像処理条件情報を指定すれば、指定された画像処理条
件情報が対応する画像品質特性情報に変換され、変換さ
れた画像品質特性情報に対応する画像処理パラメータを
推論決定することができる。

【０１０６】また、画像処理条件情報は、画像入力デバ
イスや画像出力デバイス、用紙の種類等の簡単な情報で
ある。さらに、画像品質特性情報は画像処理パラメータ
に対応する情報であるが、画像処理後の画像の品質を表
す感覚的な情報である。これにより、画像処理パラメー
タの設定に熟練していないオペレータであっても、第１
実施例に比べてより一層簡単に適切な画像処理を実行す
ることが可能となる。

【０１０７】また、第１実施例においては、画像処理制
御情報が、画像入力デバイスや画像出力デバイスに特有
の特性情報であるので、特有の特性情報ごとにそれぞ
れ、推論決定に必要なファジィルールと前件部および後
件部のメンバシップ関数等（パラメータセット）を用意
する必要がある。しかし、第３実施例においては、画像
処理制御情報が、画像の鮮やかさを示す情報や、画像の
シャープさを示す情報、画像の滑らかさを示す情報など
の各画像処理パラメータに対応する情報（画像品質特性
情報）である。従って、画像入力デバイスや画像出力デ
バイス、あるいは、用紙の種類等（画像処理条件情報）
が変更されても上記パラメータセットを変更する必要が
ない。また、新たに画像入力デバイスや画像出力デバイ
ス等の画像処理条件情報を追加したり、既存の画像処理
条件情報を変更する場合でも、情報変換テーブルの追
加、修正を行うだけでよい。

【０１０８】本実施例における画像処理パラメータの推
論決定の説明においては、説明を容易にするために、画
像処理制御情報としての画像解析情報やオペレータ等の
意図情報について省略している。しかしながら、第１実
施例と同様に、画像解析情報やオペレータ等の意図情報
に関しても画像処理制御情報として加えて画像処理パラ
メータを推論決定することができる。オペレータ等の意
図情報は、図２１に示すような画像調整用の画面を用い
て設定することができる。図２１の上半分の色調整領域
ＣＡには、画像の色調整のための種々の設定用レバーが
設けられている。また、図２１の下半分の鮮鋭度調整領
域ＳＡには、鮮鋭度調整のための種々の設定用レバーが
設けられている。ユーザは、これらのレバーの左右の位
置を設定することによって、画像の色味や鮮鋭度の好み
を設定することが可能である。

【０１０９】Ｄ．他の実施例および実施形態：なお、こ
の発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではな
く、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様にお
いて実施することが可能である。例えば次のような変形
も可能である。

【０１１０】（１）上述の各実施例では、画像処理とし
て鮮鋭度強調処理を例に説明しているが、これに限定さ
れるものではなく、階調変換、色変換等の他の画像処理
に対しても同様に、対応する画像処理制御情報に基づい
て本発明を実施可能である。

【０１１１】（２）また、上述の各実施例においては、
画像処理制御情報として代表的な情報を一例として用い
て説明しており、これらに限定されるものではない。実
際の画像処理においては、対応する画像処理制御情報を
場合に応じて取捨選択することができる。例えば、第１
実施例において、入力特性情報と出力特性情報のみを利
用する場合、画像解析情報を利用しない場合、意図情報
を利用しない場合、入力特性情報を利用しない場合等に
も本発明を適用することができる。

【０１１２】（３）上述の各実施例では、意図情報は定
性的（官能的）な表現形式で設定される。ところが、同
一の画像処理装置を複数のオペレータで共有することが
ある。そして、意図情報を設定するときに用いられる定
性的な表現に対する受け止め方は各オペレータによって
異なる。この異なり具合をここで仮に嗜好情報と呼ぶ。

【０１１３】各意図情報に対する嗜好情報を各オペレー
タ毎に予めテーブル化しておくことも可能である。画像
処理装置２０を使用し始めるときにキーボード３０等を
用いて現在のオペレータを指示しておく。キーボード３
０等にシャープネスに関する意図情報が「ややシャー
プ」と入力されると、前記テーブルはこの「ややシャー
プ」という意図情報を現在のオペレータの嗜好に応じた
ものに修正して画像処理パラメータ推論決定手段７４に
出力する。画像処理パラメータ推論決定手段７４はその
修正された意図情報等に基づいて画像処理パラメータを
決定する。

【０１１４】なお、上記では個々の意図情報毎に各オペ
レータの嗜好情報を設定したがこれに限られるものでは
なく、意図情報とは別個に嗜好情報を定めてもよく、各
オペレータが有する嗜好を全般的に表現した嗜好情報を
定めたテーブルを使用してもよい。このようにしたとき
には、キーボード３０等を用いて現在のオペレータが指
示されると別のオペレータが指示されるまでテーブルの
出力が画像処理パラメータを決定する一要因として画像
処理パラメータ推論決定手段７４に与えられる。

【０１１５】いずれの方法を用いたときでも、オペレー
タの画像処理に対する好みによって生じる出力画像のば
らつきを防止することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例としての画像処理装置の構成を示す
ブロック図である。

【図２】第１実施例としての画像処理装置の機能的構成
を示すブロック図である。

【図３】第１実施例における画像処理の概要を示すフロ
ーチャートである。

【図４】鮮鋭度強調処理の内容を示す説明図である。

【図５】グレイニネス特性について示す説明図である。

【図６】階調変換処理について示す説明図である。

【図７】意図情報設定の例を示す説明図である。

【図８】第１実施例における画像の鮮鋭度に影響を与え
る画像処理制御情報の例を示す説明図である。

【図９】第１実施例における鮮鋭度強調処理のための画
像処理パラメータであるシャープネスゲインを推論決定
するためのファジィルールの例を示す説明図である。

【図１０】ファジィ推論のプロセスの概要を示す説明図
である。

【図１１】第１実施例におけるファジィ推論の例を示す
説明図である。

【図１２】別のファジィ推論のプロセスの概要を示す説
明図である。

【図１３】第２実施例としての画像処理装置の機能的構
成を示すブロック図である。

【図１４】画像処理制御情報取得手段７２Ａが画像処理
制御情報として入力特性情報や出力特性情報を取得する
方法について示す説明図である。

【図１５】第３実施例としての画像処理装置の機能的構
成を示すブロック図である。

【図１６】第３実施例における画像処理の概要を示すフ
ローチャートである。

【図１７】画像処理制御情報取得手段７２Ｂが画像処理
制御情報として画像品質特性情報を取得する方法につい
て示す説明図である。

【図１８】画像処理条件情報と、画像の鮮鋭度を示す画
像処理制御情報としての画像品質特性情報の例を示す説
明図である。

【図１９】第３実施例における鮮鋭度強調処理のための
画像処理パラメータに関するファジィルールの例を示す
説明図である。

【図２０】第３実施例におけるファジィ推論の例を示す
説明図である。

【図２１】画像調整用の画面を示す説明図である。

【符号の説明】

２０…画像処理装置 ２２…バス ２４…ＣＰＵ ２６…ＲＯＭ ２８…ＲＡＭ ３０…キーボード ３２…マウス ３４…ハードディスク ３６…通信装置 ４０…画像入力手段 ４２…スキャナ ４４…カメラ ５０…画像出力手段 ５２…ＣＲＴ ５４…カラープリンタ ６０…サーバ ７２…画像処理制御情報取得手段 ７２Ａ…画像処理制御情報取得手段 ７２Ｂ…画像処理制御情報取得手段 ７４…画像処理パラメータ推論決定手段 ７６…画像処理手段 ＴＢＬ１…情報変換テーブル ＴＢＬ２…情報変換テーブル

Claims (30)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 任意に選択された画像入力手段によって
   取得された入力画像に基づいて、任意に選択された画像
   出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が
   所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像デ
   ータに画像処理を行う画像処理方法であって、（ａ）前
   記所定の画像品質を得るための画像処理における少なく
   とも１つの画像処理パラメータを決定するための画像処
   理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与える
   前記画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画
   像の品質に影響を与える前記画像出力手段に特有の出力
   特性情報とを少なくとも取得する工程と、（ｂ）前記画
   像処理制御情報に基づいて、前記少なくとも１つの画像
   処理パラメータを推論決定する工程と、（ｃ）前記少な
   くとも１つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画
   像の画像データを処理することによって、前記所定の画
   像品質を有する出力画像を生成する工程と、 を備える画像処理方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の画像処理方法であって、 前記工程（ａ）は、さらに、 前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報とし
   て取得する工程を含む、 画像処理方法。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２記載の画像処理
   方法であって、 前記工程（ａ）は、さらに、 前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意
   図情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含
   む、 画像処理方法。
4. 【請求項４】 請求項３記載の画像処理方法であって、
   さらに、 基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれ
   の意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレ
   ータごとに予め用意する工程を含み、 前記工程（ａ）は、さらに、操作を行うオペレータに関
   する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報
   として取得する工程を含む、 画像処理方法。
5. 【請求項５】 請求項１ないし請求項４のいずれかに記
   載の画像処理方法であって、 前記工程（ｂ）は、 前記少なくとも１つの画像パラメータを前記画像処理制
   御情報に基づいてファジィ推論により決定する工程を含
   む、 画像処理方法。
6. 【請求項６】 任意に選択された画像入力手段によって
   取得された入力画像に基づいて、任意に選択された画像
   出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像が
   所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像デ
   ータに画像処理を行う画像処理装置であって、 前記所定の画像品質を得るための画像処理における少な
   くとも１つの画像処理パラメータを決定するための画像
   処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与え
   る前記画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力
   画像の品質に影響を与える前記画像出力手段に特有の出
   力特性情報とを少なくとも取得する画像処理制御情報取
   得手段と、 前記画像処理制御情報に基づいて、前記少なくとも１つ
   の画像処理パラメータを推論決定する画像処理パラメー
   タ推論決定手段と、 前記少なくとも１つの画像処理パラメータに応じて、前
   記入力画像の画像データを処理することによって、前記
   所定の画像品質を有する出力画像を生成する画像処理手
   段と、 を備える画像処理装置。
7. 【請求項７】 請求項６記載の画像処理装置であって、 前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、 前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報とし
   て取得する手段を含む、 画像処理装置。
8. 【請求項８】 請求項６または請求項７記載の画像処理
   装置であって、 前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、 前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意
   図情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含
   む、 画像処理装置。
9. 【請求項９】 請求項８記載の画像処理装置であって、
   さらに、 基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれ
   の意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレ
   ータごとに予め用意する手段を含み、 前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、操作を行う
   オペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画
   像処理制御情報として取得する手段を含む、 画像処理装置。
10. 【請求項１０】 請求項６ないし請求項９のいずれかに
    記載の画像処理装置であって、 前記画像処理パラメータ推論決定手段は、 前記少なくとも１つの画像パラメータを前記画像処理制
    御情報に基づいてファジィ推論により決定する手段を含
    む、 画像処理装置。
11. 【請求項１１】 任意に選択された画像入力手段によっ
    て取得された入力画像に基づいて、任意に選択された画
    像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像
    が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像
    データに画像処理を行うためのコンピュータプログラム
    の少なくとも一部を記録したコンピュータ読み取り可能
    な記録媒体であって、 前記所定の画像品質を得るための画像処理における少な
    くとも１つの画像処理パラメータを決定するための画像
    処理制御情報として、前記入力画像の品質に影響を与え
    る前記画像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力
    画像の品質に影響を与える前記画像出力手段に特有の出
    力特性情報とを少なくとも取得する機能と、 前記画像処理制御情報に基づいて、前記少なくとも１つ
    の画像処理パラメータを推論決定する機能と、 前記少なくとも１つの画像処理パラメータに応じて、前
    記入力画像の画像データを処理することによって、前記
    所定の画像品質を有する出力画像を生成する機能と、 をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログ
    ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
12. 【請求項１２】 任意に選択された画像入力手段によっ
    て取得された入力画像に基づいて、任意に選択された画
    像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像
    が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像
    データに画像処理を行う画像処理方法であって、（ａ）
    前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報
    を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する
    少なくとも１つの画像処理パラメータを決定するための
    画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルを
    用意する工程と、（ｂ）少なくとも１つの画像処理条件
    情報を取得するとともに、前記情報変換テーブルに従っ
    て前記少なくとも１つの画像処理条件情報に対応する画
    像処理制御情報を取得する工程と、（ｃ）前記画像処理
    制御情報に基づいて、前記少なくとも１つの画像処理パ
    ラメータを推論決定する工程と、（ｄ）前記少なくとも
    １つの画像処理パラメータに応じて、前記入力画像の画
    像データを処理することによって、前記所定の画像品質
    を有する出力画像を生成する工程と、 を備える画像処理方法。
13. 【請求項１３】 請求項１２記載の画像処理方法であっ
    て、 前記画像処理条件情報は、 画像入力手段を示す情報と、画像出力手段を示す情報
    と、出力媒体を示す情報と、出力画像の用途を示す情報
    と、画像に含まれる対象物を示す情報との少なくとも１
    つを含む、 画像処理方法。
14. 【請求項１４】 請求項１２または請求項１３記載の画
    像処理方法であって、 前記画像処理制御情報は、 少なくとも、前記入力画像の品質に影響を与える前記画
    像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品
    質に影響を与える前記画像出力手段に特有の出力特性情
    報との一方を含む、 画像処理方法。
15. 【請求項１５】 請求項１２または請求項１３記載の画
    像処理方法であって、 前記画像処理制御情報は、 前記画像処理パラメータに関連する出力画像の品質を表
    す画像品質特性情報を含む、 画像処理方法。
16. 【請求項１６】 請求項１５記載の画像処理方法であっ
    て、 前記画像品質特性情報は、 出力画像の鮮やかさに関する情報と、出力画像のシャー
    プさに関する情報と、出力画像の滑らかさに関する情報
    と、出力画像の質感に関する情報と、出力画像のコント
    ラストに関する情報と、出力画像の色合いに関する情報
    と、のうちの少なくとも１つを含む、 画像処理方法。
17. 【請求項１７】 請求項１４ないし請求項１６のいずれ
    かに記載の画像処理方法であって、 前記工程（ｂ）は、さらに、 前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報とし
    て取得する工程を含む、 画像処理方法。
18. 【請求項１８】 請求項１４ないし請求項１７のいずれ
    かに記載の画像処理方法であって、 前記工程（ｂ）は、さらに、 前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意
    図情報を前記画像処理制御情報として取得する工程を含
    む、 画像処理方法。
19. 【請求項１９】 請求項１８記載の画像処理方法であっ
    て、さらに、 基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれ
    の意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレ
    ータごとに予め用意する工程を含み、 前記工程（ｂ）は、さらに、操作を行うオペレータに関
    する情報に応じて前記嗜好情報を前記画像処理制御情報
    として取得する工程を含む、 画像処理方法。
20. 【請求項２０】 請求項１２ないし請求項１９のいずれ
    かに記載の画像処理方法であって、 前記工程（ｃ）は、 前記少なくとも１つの画像パラメータを前記画像処理制
    御情報に基づいてファジィ推論により決定する工程を含
    む、 画像処理方法。
21. 【請求項２１】 任意に選択された画像入力手段によっ
    て取得された入力画像に基づいて、任意に選択された画
    像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像
    が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像
    データに画像処理を行う画像処理装置であって、 前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報
    を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する
    少なくとも１つの画像処理パラメータを決定するための
    画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブル
    と、 少なくとも１つの画像処理条件情報を取得するととも
    に、前記情報変換テーブルに従って前記少なくとも１つ
    の画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報を取得
    する画像処理制御情報取得手段と、 前記画像処理制御情報に基づいて、前記少なくとも１つ
    の画像処理パラメータを推論決定する画像処理パラメー
    タ推論決定手段と、 前記少なくとも１つの画像処理パラメータに応じて、前
    記入力画像の画像データを処理することによって、前記
    所定の画像品質を有する出力画像を生成する画像処理手
    段と、 を備える画像処理装置。
22. 【請求項２２】 請求項２１記載の画像処理装置であっ
    て、 前記画像処理条件情報は、 画像入力手段を示す情報と、画像出力手段を示す情報
    と、出力媒体を示す情報と、出力画像の用途を示す情報
    と、画像に含まれる対象物を示す情報とのうちの少なく
    とも１つの含む、 画像処理装置。
23. 【請求項２３】 請求項２１または請求項２２記載の画
    像処理装置であって、 前記画像処理制御情報は、 少なくとも、前記入力画像の品質に影響を与える前記画
    像入力手段に特有の入力特性情報と、前記出力画像の品
    質に影響を与える前記画像出力手段に特有の出力特性情
    報との一方を含む、 画像処理装置。
24. 【請求項２４】 請求項２１または請求項２２記載の画
    像処理装置であって、 前記画像処理制御情報は、 前記画像処理パラメータに関連する出力画像の品質を表
    す画像品質特性情報を含む、 画像処理装置。
25. 【請求項２５】 請求項２４記載の画像処理装置であっ
    て、 前記画像品質特性情報は、 出力画像の鮮やかさに関する情報と、出力画像のシャー
    プさに関する情報と、出力画像の滑らかさに関する情報
    と、出力画像の質感に関する情報と、出力画像のコント
    ラストに関する情報と、出力画像の色合いに関する情報
    と、のうちの少なくとも１つを含む、 画像処理装置。
26. 【請求項２６】 請求項２３ないし請求項２５のいずれ
    かに記載の画像処理装置であって、 前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、 前記入力画像の統計的情報を前記画像処理制御情報とし
    て取得する手段を含む、 画像処理装置。
27. 【請求項２７】 請求項２３ないし請求項２６のいずれ
    かに記載の画像処理装置であって、 前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、 前記所定の画像品質に関するオペレータの要望を表す意
    図情報を前記画像処理制御情報として取得する手段を含
    む、 画像処理装置。
28. 【請求項２８】 請求項２７記載の画像処理装置であっ
    て、さらに、 基準となる画像品質に対する複数のオペレータそれぞれ
    の意図情報のずれ量を表す嗜好情報を前記複数のオペレ
    ータごとに予め用意する手段を含み、 前記画像処理制御情報取得手段は、さらに、操作を行う
    オペレータに関する情報に応じて前記嗜好情報を前記画
    像処理制御情報として取得する手段を含む、 画像処理装置。
29. 【請求項２９】 請求項２１ないし請求項２８のいずれ
    かに記載の画像処理装置であって、 前記画像処理パラメータ推論決定手段は、前記少なくと
    も１つの画像パラメータを前記画像処理制御情報に基づ
    いてファジィ推論により決定する手段を含む、 画像処理装置。
30. 【請求項３０】 任意に選択された画像入力手段によっ
    て取得された入力画像に基づいて、任意に選択された画
    像出力手段から出力画像を出力する際に、前記出力画像
    が所定の画像品質を有するように、前記入力画像の画像
    データに画像処理を行うためのコンピュータプログラム
    の少なくとも一部を記録したコンピュータ読み取り可能
    な記録媒体であって、 前記所定の画像品質に影響を与える画像処理条件情報
    を、前記所定の画像品質を得るための画像処理に関する
    少なくとも１つの画像処理パラメータを決定するための
    画像処理制御情報に変換するための情報変換テーブルを
    作成する機能と、 少なくとも１つの画像処理条件情報を取得するととも
    に、前記情報変換テーブルに従って前記少なくとも１つ
    の画像処理条件情報に対応する画像処理制御情報を取得
    する機能と、 前記画像処理制御情報に基づいて、前記少なくとも１つ
    の画像処理パラメータを推論決定する機能と、 前記少なくとも１つの画像処理パラメータに応じて、前
    記入力画像の画像データを処理することによって、前記
    所定の画像品質を有する出力画像を生成する機能と、 をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログ
    ラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。