JP2007312005A - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮影シーンに応じた画像出力の色再現性の向上と、色歪みの低減を図ること
のできる効率的且つ高精度な色再現を実現すること。
【解決手段】色変換定義補正方法決定部７１９は、シーン判別部７１８により判別さ
れた撮影シーンが風景撮影シーンである場合に、彩度圧縮補正を選択し、人物撮影
シーンである場合に、色相圧縮補正を選択して、基準色変換定義の補正方法を決定す
る。補正割合算出部７２０は、決定された補正方法での補正を、基準色変換定義に対
してどの程度の度合いで加えるかを示す補正割合を算出する。色変換定義補正部７２
３は、決定された補正方法で、基準色変換定義の色再現特性を補正する。この補正の
際に、補正方法に従ってシーン別色変換定義を選択し、そのシーン別色変換定義の色
再現特性を補正割合の度合いで基準色変換定義に作用させるように補正する。
【選択図】図４

Description

本発明は、画像データを色変換定義データに基づいて色変換して出力する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

近年、コンピュータの発達、通信ネットワークの整備、大容量の記憶媒体の出現等に加えて、スキャナやデジタルカメラ等が普及するに伴い、デジタルの画像データを高画質でプリントアウトしたいという要求が高まってきている。

一方で、従来の銀塩フィルムからのプリントや、フィルムスキャンによって得られるプリントでは、画像全体の平均輝度をユーザが希望に合わせて補正した後に、視覚的に好ましい明るさ若しくは濃度になるよう、プリント出力の際に、露光時間の調整や画像処理を行って対応してきた。

同様に一般デジタルスチルカメラ（以下「ＤＳＣ」という）等で撮影された画像に何の画像処理も施さずに出力を行っても、好ましい画像を得ることはできないため、ＤＳＣ内で適切な画像処理を行うことが切望されている。

視覚的に好ましくない明るさの画像データが発生する原因は、通常の撮影では、順光、逆光、ストロボ等の光源条件が様々に変動し、画像中に輝度の偏りの大きい大面積の領域が生じるためである。このため、平均輝度の補正に加えて、判別分析、重回帰分析により算出される値を用いた追加補正が必要であった。しかし、判別回帰分析方法では、ストロボ撮影シーンと逆光シーンから算出されるパラメータが非常に類似しているため、撮影シーンの判別が困難である。

そこで、特許文献１の技術では、輝度の累積画素数（頻度数）を示す輝度ヒストグラムから、高輝度領域と抵輝度領域を削除し、更に、頻度数を制限したものを用いて、輝度の平均値を算出し、この平均値と基準輝度との差分を補正値として求めている。

また、特許文献２の技術では、抽出した顔候補領域の平均輝度の画像全体に対する偏りを算出し、偏倚量が大きい場合に、撮影シーン（逆光撮影かストロボ近接撮影か）の判別を行って、顔領域としての判断基準の許容幅を調整している。

また、特許文献３には、画像データのシーン判別を行い明度の補正をとしてフラッシュ撮影画像かを判別し明るさを変えることで所望のプリントを得る技術が開示されている。更に、特許文献４には、画像データの解析を行い、そのヒストグラムからシャドー、ハイライト及び露出を算出しそれに基づいて補正用のルックアップテーブルを作成して画像補正をする技術が開示されている。

また、撮影されたデジタルの画像データをプリントする場合、アナログ出力とは異なり、画像処理を行うことにより、画像中の特徴的な色領域となる人間の肌の色、空の青、草の緑というような記憶色の部分を、視覚的に好ましい明るさや所望の色に再現したいという高画質化の要求がある。

これに対し、特許文献５には、画像データをプリントする場合に抽出した記憶色の領域について、マスキング処理を行うことで、他の領域と異なった色補正処理を行って、記憶色を視覚的に好ましい色に再現する技術が開示されている。
特開２００２−２４７３９３号公報 特開２０００−１４８９８０号公報 特開２００４−３４３８０９号公報 特開２００６−０１８７３９号公報 特開平６−１２１１５９号公報

しかし、フィルムを用いた撮影では、人物撮影用のフィルムや風景撮影用のフィルムを用いて写真撮影することで、撮影シーンに応じた色再現特性で画像出力されたが、デジタルの画像データを画像出力する場合に、撮影シーンに応じた色再現特性で画像出力することは困難であった。

即ち、特許文献１の技術は、逆光やストロボ撮影シーンでの、輝度の偏りの大きい領域の影響を低減することはできるが、人物を主要被写体とする撮影シーンでは、顔領域の明度が不適切になってしまうと共に、明度変化に伴う彩度や色相の変化が大きく、色歪が発生し実用に耐えなかった。また、特許文献２の技術は、逆光やストロボ近接の撮影により得られた画像データが、典型的な構図に当てはまらない場合に、顔領域の特定を補償する効果が得られなくなるという問題があった。

また、特許文献３の技術は、画像処理後にカラープリンタ等の色を扱う色処理装置において出力を行うと、人物の肌色の明るいところから陰周りへの色相のつながりが劣化し、所望のプリントを得ることが困難であった。これはカラープリンタ等の画像処理装置において出力を行う際、基準になる色空間を定義して、各画像処理装置をその色空間へ合わせるといった方法がとられているが、画像処理装置固有の特性によってローカルな色空間を持つので、その固有特性に合わせた補正を各装置で行う必要があり、またカラープリンタの出力特性には、強い非線型性があり正確な写像は困難であるためである。

そこで最近は、デジタル化したカラー画像データを正確に再現するためおよび異なるデバイス間の色情報を相互に変換するために、３次元ルックアップテーブル（以下「３Ｄ−ＬＵＴ」という）やカラープロファイルといった色変換定義データを用いた色変換がよく用いられている。この色変換定義データを用いて色変換を行うことにより、撮影シーンに応じた階調調整を行うことが可能になる。しかし、実際の画像は色々なシチュエーションで撮影され様々な露光条件が存在するため、そのシチュエーションの明るさに合わせた色変換を行わなければならず、全ての条件に対応するような色変換定義データを作成して用いることは非現実的であった。

そのため、ヒストグラムからシャドー、ハイライト及び露出を算出し、その算出結果に基づいて補正用のルックアップテーブルを作成して画像補正をするという特許文献４の技術によっても、色相のつながりが劣化して実用に耐えられる画質ではなかった。

一方、プリントアウトする場合に記憶色を視覚的に好ましい色に再現する特許文献５の技術においても、抽出した記憶色の画像領域について他の領域と異なった色補正処理を行うために、記憶色の画像領域と他の色の画像領域との間に不連続が生じて擬似輪郭が発生してしまい、実用に耐えなかった。

本発明は、上述した課題に鑑みて為されたものであり、その目的は、撮影シーンに応じた画像出力の色再現性の向上と、色歪みの低減を図ることのできる効率的且つ高精度な色再現を実現することである。

以上の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、
画像データを色変換定義データに基づいて色変換して出力する画像処理装置において、
前記画像データにシーン判別処理を施して撮影シーンを判別する判別手段と、
前記判別手段により判別された撮影シーンに基づいて補正割合を算出する算出手段と、
前記色変換定義データが有する色再現特性に対する前記撮影シーンに応じた補正を、前記補正割合に基づいた度合いで加える補正手段と、
前記補正手段により補正が加えられた色変換定義データに基づいて前記画像データを色変換する色変換手段と、
を備えることを特徴としている。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
色再現特性が相異なる複数の色変換定義データを記憶する記憶手段を更に備え、
前記補正手段は、
予め規定された前記色変換定義データの色再現特性に、前記撮影シーンに応じた色変換定義データの色再現特性を前記補正割合に基づいた度合いで作用させることで前記規定された色変換定義データの色再現特性を補正することを特徴としている。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、
前記補正手段は、
前記判別手段により判別された撮影シーンの被写体の構成要件が所定の基準シーンと異なる場合、色相圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴としている。

請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の発明において、
前記補正手段は、
前記判別手段により判別された撮影シーンの輝度構成が所定の基準シーンと異なる場合、彩度圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴としている。

請求項５に記載の発明は、請求項１〜４の何れか一項に記載の発明において、
前記判別手段は、
所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に前記画像データを分割し、当該分割した領域が当該画像データ全体に占める割合を占有率として当該領域毎に算出する占有率算出手段と、
前記占有率算出手段により算出された領域毎の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標を算出する指標算出手段と、
前記指標算出手段により算出された指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別手段と、
を有することを特徴としている。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、
前記指標算出手段は、前記撮影シーンを特定するための指標を複数算出し、
前記シーン判別手段は、
前記算出された複数の指標毎に前記画像データの撮影シーンの判別を行うことを特徴としている。

請求項７に記載の発明は、請求項６又は７に記載の発明において、
前記指標算出手段は、
前記撮影シーンがストロボ撮影シーンであることを定量的に示す第１の指標を算出する第１指標算出手段と、
前記撮影シーンが逆光シーンであることを定量的に示す第２の指標を算出する第２指標算出手段と、
前記撮影シーンが人物撮影シーンであることを定量的に示す第３の指標を算出する第３指標算出手段と、
を有し、
前記シーン判別手段は、
前記第１の指標、第２の指標及び第３の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別することを特徴としている。

請求項８に記載の発明は、
画像データを色変換定義データに基づいて色変換して出力する画像処理方法において、
前記画像データにシーン判別処理を施して撮影シーンを判別する判別工程と、
前記判別工程において判別された撮影シーンに基づいて補正割合を算出する算出工程と、
前記色変換定義データが有する色再現特性に対する前記撮影シーンに応じた補正を、前記補正割合に基づいた度合いで加える補正工程と、
前記補正工程において補正が加えられた色変換定義データに基づいて前記画像データを色変換する色変換工程と、
を含むことを特徴としている。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の発明において、
前記補正工程は、
予め規定された前記色変換定義データの色再現特性に、前記撮影シーンに応じた色変換定義データの色再現特性を前記補正割合に基づいた度合いで作用させることで前記規定された色変換定義データの色再現特性を補正することを特徴としている。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の発明において、
前記補正工程は、
前記判別工程において判別された撮影シーンの被写体の構成要件が所定の基準シーンと異なる場合、色相圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴としている。

請求項１１に記載の発明は、請求項９又は１０に記載の発明において、
前記補正工程は、
前記判別工程において判別された撮影シーンの輝度構成が所定の基準シーンと異なる場合、彩度圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴としている。

請求項１２に記載の発明は、請求項８〜１１の何れか一項に記載の発明において、
前記判別工程は、
所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に前記画像データを分割し、当該分割した領域が当該画像データ全体に占める割合を占有率として当該領域毎に算出する占有率算出工程と、
前記占有率算出工程において算出された領域毎の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標を算出する指標算出工程と、
前記指標算出工程において算出された指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別工程と、
を含むことを特徴としている。

請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、
前記指標算出工程は、前記撮影シーンを特定するための指標を複数算出し、
前記シーン判別工程は、
前記算出された複数の指標毎に前記画像データの撮影シーンの判別を行うことを特徴としている。

請求項１４に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の発明において、
前記指標算出工程は、
前記撮影シーンがストロボ撮影シーンであることを定量的に示す第１の指標を算出する第１指標算出工程と、
前記撮影シーンが逆光シーンであることを定量的に示す第２の指標を算出する第２指標算出工程と、
前記撮影シーンが人物撮影シーンであることを定量的に示す第３の指標を算出する第３指標算出工程と、
を有し、
前記シーン判別工程は、
前記第１の指標、第２の指標及び第３の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別することを特徴としている。

請求項１５に記載の発明は、コンピュータを、
画像データにシーン判別処理を施して撮影シーンを判別する判別手段、
前記判別手段により判別された撮影シーンに基づいて補正割合を算出する算出手段、
前記画像データの色変換に用いる色変換定義データが有する色再現特性に対する前記撮影シーンに応じた補正を、前記補正割合に基づいた度合いで加える補正手段、
前記補正手段により補正が加えられた色変換定義データに基づいて前記画像データを色変換する色変換手段、
として機能させることを特徴としている。

請求項１６に記載の発明は、請求項１５に記載の発明において、
色再現特性が相異なる複数の色変換定義データを記憶する記憶手段として更に機能させ、
前記補正手段は、
予め規定された前記色変換定義データの色再現特性に、前記撮影シーンに応じた色変換定義データの色再現特性を前記補正割合に基づいた度合いで作用させることで前記規定された色変換定義データの色再現特性を補正することを特徴としている。

請求項１７に記載の発明は、請求項１６に記載の発明において、
前記補正手段は、
前記判別手段により判別された撮影シーンの被写体の構成要件が所定の基準シーンと異なる場合、色相圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴としている。

請求項１８に記載の発明は、請求項１６又は１７に記載の発明において、
前記補正手段は、
前記判別手段により判別された撮影シーンの輝度構成が所定の基準シーンと異なる場合、彩度圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴としている。

請求項１９に記載の発明は、請求項１５〜１８の何れか一項に記載の発明において、
前記判別手段は、
所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に前記画像データを分割し、当該分割した領域が当該画像データ全体に占める割合を占有率として当該領域毎に算出する占有率算出手段と、
前記占有率算出手段により算出された領域毎の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標を算出する指標算出手段と、
前記指標算出手段により算出された指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別手段と、
を有することを特徴としている。

請求項２０に記載の発明は、請求項１９に記載の発明において、
前記指標算出手段は、前記撮影シーンを特定するための指標を複数算出し、
前記シーン判別手段は、
前記算出された複数の指標毎に前記画像データの撮影シーンの判別を行うことを特徴としている。

請求項２１に記載の発明は、請求項１９又は２０に記載の発明において、
前記指標算出手段は、
前記撮影シーンがストロボ撮影シーンであることを定量的に示す第１の指標を算出する第１指標算出手段と、
前記撮影シーンが逆光シーンであることを定量的に示す第２の指標を算出する第２指標算出手段と、
前記撮影シーンが人物撮影シーンであることを定量的に示す第３の指標を算出する第３指標算出手段と、
を有し、
前記シーン判別手段は、
前記第１の指標、第２の指標及び第３の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別することを特徴としている。

本発明によれば、撮影シーンに基づいて算出した補正割合の度合いで、色変換定義データが有する色変換特性に当該撮影シーンに応じた補正を加えるため、色変換定義データの色再現特性を撮影シーンに応じて変動的に調整することができる。このため、撮影シーンに応じた画像出力の色再現性の向上を図ることができる。

また、被写体の構成要件が基準シーンと異なる場合は、予め規定された色変換定義データに、色相圧縮率の高い色変換定義データを作用させるため、例えば、主要な被写体が人物の撮影シーンである場合には、肌色領域の色相を圧縮した色変換を行う。また、輝度構成が基準シーンと異なる場合は、彩度圧縮率の高い色変換定義データを作用させるため、例えば、輝度の高い風景が主要な被写体の撮影シーンである場合には、記憶色の青色や緑色の領域の彩度を圧縮した色変換を行う。このため、被写体のカラーバランスの変化を抑制することができる。

また、撮影シーンに応じて色再現特性を補正して色変換定義データを作成するため、撮影シーン毎の色変換定義データを予め設ける必要がなくなる。従って、効率的且つ高精度の色再現を実現することができる。

以下、本発明の画像処理装置の実施形態について図１〜図２２を参照して詳細に説明する。先ず、本実施形態における画像処理装置の構成について説明する。

図１は、画像処理装置１の外観の一例を示す斜視図である。画像処理装置１は、図１に示すように、筐体２の一側面に、感光材料を装填するためのマガジン装填部３が備えられている。筐体２の内側には、感光材料に露光する露光処理部４と、露光された感光材料を現像処理して乾燥し、プリントを作成するためのプリント作成部５とが備えられている。筐体２の他側面には、プリント作成部５で作成されたプリントを排出するためのトレー６が備えられている。

また、筐体２の上部には、表示部としてのＣＲＴ（Cathode Ray Tube）８、透過原稿を読み込む装置であるフィルムスキャナ部９、反射原稿入力部１０、操作部１１が設けられている。ＣＲＴ８は、プリントを作成しようとする画像データを表示画像上に再生表示する。更に、筐体２には、各種デジタル記録媒体に記録された画像データの読み取り可能な画像読込部１４と、各種デジタル記録媒体に画像データの書き込み（出力）が可能な画像書込部１５とが設けられている。

画像読込部１４には、ＰＣカード用アダプタ１４ａ、フロッピー（登録商標）ディスク用アダプタ１４ｂが備えられ、ＰＣカード１３ａやフロッピーディスク１３ｂが差し込み可能になっている。ＰＣカード１３ａ及びフロッピーディスク１３ｂは、デジタルカメラで撮像された複数の駒画像データが記録される。

画像書込部１５には、フロッピーディスク用アダプタ１５ａ、ＭＯ用アダプタ１５ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃが備えられ、フロッピーディスク１６ａ、ＭＯ１６ｂ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ等の光ディスク１６ｃがそれぞれ装填可能に構成されている。尚、図１では、感光材料に露光して現像してプリントを作成する画像処理装置１を一例として上げているが、そのプリント作成方式はこれに限定されず、例えば、インクジェット方式、電子写真方式、感熱方式、昇華方式等の方式を用いてもよい。

＜画像処理装置１の主要部構成＞
図２に、画像処理装置１の主要部構成を示す。画像処理装置１は、図２に示すように、制御部７、露光処理部４、プリント作成部５、フィルムスキャナ部９、反射原稿入力部１０、画像読込部１４、通信部（入力）３２、画像書込部１５、データ蓄積部７１、操作部１１、表示部８及び通信部（出力）３３を備えて構成される。

制御部７は、マイクロコンピュータにより構成され、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶部に記憶されている各種制御プログラムと、ＣＰＵ（Central Processing Unit）との協働により、画像処理装置１を構成する各部の動作を制御する。

制御部７は、操作部１１からの入力信号に基づいて、フィルムスキャナ部９や反射原稿入力部１０から読み取られた画像データ、画像読込部１４から読み込まれた画像データ、外部機器から通信部３２を介して入力された画像データに対して、画像処理を施して露光用画像データを生成し、露光処理部４に出力する。また、画像処理部７０は、画像処理された画像データに対して出力形態に応じた変換処理を施して出力する。

露光処理部４は、感光材料に画像の露光を行い、この感光材料をプリント作成部５に出力する。プリント作成部５は、露光された感光材料を現像処理して乾燥して、サービスサイズ、ハイビジョンサイズ、パノラマサイズ等のプリントＰ１や、Ａ４サイズのプリントＰ２、名刺サイズのプリントＰ３を作成する。

フィルムスキャナ部９は、アナログカメラにより撮像された現像済みのネガフィルムＮ、リバーサルフィルム等の透過原稿に記録された駒画像を読み取り、駒画像のデジタル画像データに変換する。反射原稿入力部１０は、フラットベットスキャナによってプリントＰ上の画像を読み取り、デジタル画像データに変換する。

画像読込部１４は、ＰＣカード１３ａやフロッピーディスク１３ｂに記録された駒画像情報を読み出して制御部７に転送する。この画像読込部１４は、画像転送部３０として、ＰＣカード用アダプタ１４ａ、フロッピーディスク用アダプタ１４ｂ等を有する。画像読込部１４は、ＰＣカード１３ａやフロッピーディスク１３ｂに記録された駒画像データを読み取り、制御部７に転送する。

画像書込部１５は、画像搬送部３１として、フロッピーディスク用アダプタ１５ａ、ＭＯ用アダプタ１５ｂ、光ディスク用アダプタ１５ｃを備えて構成され、制御部７からの指示に従って、フロッピーディスク１６ａやＭＯ１６ｂ、光ディスク１６ｃに画像データを書き込む。

データ蓄積部７１は、画像データとそれに対応する注文情報（どの駒の画像から何枚プリントを作成するかを示す情報、プリントサイズの情報等）とを記憶し、順次蓄積する。

操作部１１は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等を備えて構成され、押下されたキーや指定された表示部８上の座標位置に対応する信号を入力信号として制御部７に出力する。表示部８は、制御部７から入力された表示制御信号に従って、画像情報等を表示する。

通信部（入力）３２は、外部機器から撮像画像を表す画像データやプリント命令信号等を受信し、通信部（出力）３３は、画像処理を施した後の撮影画像を表す画像データと、それに付帯する注文情報を、外部機器に送信する。

＜画像処理部７０の内部構成＞
図３に、画像処理部７０の内部構成を示す。画像処理部７０は、図３に示すように、画像調整処理部７０１、フィルムスキャンデータ処理部７０２、反射原稿スキャンデータ処理部７０３、画像データ書式解読処理部７０４、ＣＲＴ固有処理部７０６、プリンタ固有処理部Ａ７０７、プリンタ固有処理部Ｂ７０８及び画像データ書式作成処理部７０９を備えて構成される。

フィルムスキャンデータ処理部７０２及び反射原稿スキャンデータ処理部７０３は、フィルムスキャナ部９及び反射原稿入力部１０からそれぞれ入力された画像データに対し、フィルムスキャナ部９固有の校正操作、ネガポジ反転（ネガ原稿の場合）、ゴミキズ除去、コントラスト調整、粒状ノイズ除去、鮮鋭化強調等の処理を施し、処理済の画像データを画像調整処理部７０１に出力する。また、フィルムサイズ、ネガポジ種別、フィルムに光学的或いは磁気的に記録された主要被写体に関わる情報、撮影条件に関する情報（例えば、ＡＰＳの記載情報内容）等も併せて画像調整処理部７０１に出力する。

画像データ書式解読処理部７０４は、画像転送部３０や通信部（入力）３２から入力された画像データに対し、その画像データのデータ書式に従って、必要に応じた圧縮符号の復元、色データの表現方法の変換等の処理を施して、画像処理部７０内の演算に適したデータ形式に変換し、画像調整処理部７０１に出力する。

画像調整処理部７０１は、入力された画像データに対し、後述の画像処理を施して、出力デバイス上での鑑賞に最適化された画像形成用のデジタル画像データを生成して、ＣＲＴ固有処理部７０６、プリンタ固有処理部Ａ７０７、プリンタ固有処理部Ｂ７０８、画像データ書式作成処理部７０９、データ蓄積部７１に出力する。

最適化処理においては、例えば、ｓＲＧＢ規格に準拠したＣＲＴディスプレイモニタへの表示を前提とした場合、ｓＲＧＢ規格の色域内で最適な色再現が得られるように処理される。また、銀塩印画紙への出力を前提とした場合、銀塩印画紙の色域内で最適な色再現が得られるように処理される。また、色域の圧縮の以外にも、１６ｂｉｔから８ｂｉｔへの階調圧縮、出力画素数の低減及び出力デバイスの色再現特性への対応処理等も含まれる。更に、ノイズ抑制、鮮鋭化、グレーバランス調整、彩度調整、或いは覆い焼き処理等の階調圧縮処理が行われることは言うまでもない。

ＣＲＴ固有処理部７０６は、画像調整処理部７０１から入力された画像データに対して、必要に応じて画素数変更やカラーマッチング等の処理を施し、制御情報等表示が必要な情報と合成した表示用の画像データをＣＲＴ８に出力する。

プリンタ固有処理部Ａ７０７は、必要に応じてプリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等の処理を行い、処理済の画像データを露光処理部４に出力する。また、画像処理装置１に、大判インクジェットプリンタ等の外部プリンタ５１が接続可能な場合には、その接続するプリンタ装置毎にプリンタ固有処理部Ｂ７０８が備えられている。このプリンタ固有処理部Ｂ７０８は、プリンタ固有の校正処理、カラーマッチング、画素数変更等の処理を施し、処理済の画像データを外部プリンタ５１に出力する。

画像データ書式作成処理部７０９は、画像調整処理部７０１から入力された画像データに対して、必要に応じてＪＰＥＧ、ＴＩＦＦ、Ｅｘｉｆ等に代表される各種の汎用画像フォーマットへの変換を施し、処理済の画像データを画像搬送部３１や通信部（出力）３３に出力する。

尚、図３に示したフィルムスキャンデータ処理部７０２、反射原稿スキャンデータ処理部７０３、画像データ書式解読処理部７０４、画像調整処理部７０１、ＣＲＴ固有処理部７０６、プリンタ固有処理部Ａ７０７、プリンタ固有処理部Ｂ７０８、画像データ書式作成処理部７０９、という区分は、画像処理部７０の機能の理解を助けるために設けた区分であり、必ずしも物理的に独立したデバイスとして実現される必要はなく、例えば、単一のＣＰＵによるソフトウエア処理の種類の区分として実現されてもよい。

画像調整処理部７０１は、図３に示すように、シーン解析部７１０と、色変換定義作成部７１１と、色変換定義記憶部７３０とを備えて構成される。色変換定義記憶部７３０は、ＨＤＤや半導体メモリ等の読み書き可能なメモリ領域を備えて構成され、後述する標準色変換定義作成部７２１やシーン別色変換定義作成部７２２により作成された３Ｄ−ＬＵＴや、予め設定された３Ｄ−ＬＵＴを記憶する。尚、本実施形態において、色変換定義作成部７１１は、３Ｄ−ＬＵＴを作成・補正することとして説明するが、カラープロファイルを色変換定義データとして作成することとしてもよい。

図４（ａ）に、シーン解析部７１０の内部構成を示す。シーン解析部７１０は、図４（ａ）に示すように、割合算出部７１２、指標算出部７１３及び画像処理条件算出部７１４を備えて構成される。割合算出部７１２は、図４（ｂ）に示すように、表色系変換部７１５、ヒストグラム作成部７１６及び占有率演算部７１７を備えて構成される。

表色系変換部７１５は、撮影画像データのＲＧＢ値をＨＳＶ表色系に変換する。ＨＳＶ表色系とは、画像データを、色相、彩度及び明度の３つの要素で表すものである。尚、本実施形態において、「明度」は特に注釈を設けない限り一般に用いられる「明るさ」を表す。また、以下の説明では、ＨＳＶ表色系のＶ（０〜２５５）を「明度」として用いるが、他の如何なる表色系の明るさを表す単位系を用いてもよい。

ヒストグラム作成部７１６は、撮影画像データを、所定の色相と明度の組み合わせからなる領域に分割し、分割された領域毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムを作成する。また、ヒストグラム作成部７１６は、撮影画像データを、当該撮影画像データの画像の外縁からの距離と明度との組み合わせからなる所定の領域に分割し、分割された領域毎に累積画素数を算出することによって２次元ヒストグラムを作成する。尚、撮影画像データを、画像の外縁からの距離、明度及び色相の組み合わせからなる領域に分割し、その領域毎に累積画素数を算出することで、３次元ヒストグラムを作成するようにしてもよい。

占有率演算部７１７は、明度と色相の組み合わせによって分割された領域毎に算出された累積画素数の全画素数（撮影画像データ全体）に占める割合を示す第１の占有率（表１参照）を算出する。また、占有率演算部７１７は、撮影画像データの画像の外縁からの距離と明度の組み合わせによって分割された領域毎に算出された累積画素数の全画素数に占める割合を示す第２の占有率（表４参照）を算出する。

指標算出部７１３は、領域毎に算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め（例えば、判別分析によって）設定された第１の係数（表２参照）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標１を算出する。ここで、撮影シーンとは、順光、逆光、ストロボ等の、被写体を撮影する時の光源条件及びアンダー撮影等の露出条件を示す。

第１の指標としての指標１は、撮影シーンとして「ストロボ撮影シーン」と判別されるべき画像を他の撮影シーンから分離するためのものである。ストロボを用いた撮影は、光源の不足する屋内での撮影や近接撮影といった場合に行われることが多い。また、ストロボを用いた撮影が行われると、撮影画像中の人物の顔等の主要な被写体が背景よりも明るくなるという輝度構成を有することが多い。このため、指標１は、ストロボ撮影シーンでの撮影固有の特徴を複合的に示す指針となる。

指標１の算出の際、指標算出部７１３は、所定の高明度の肌色色相領域と、当該高明度の肌色色相領域以外の色相領域とで、異なる符号の係数を用いる。ここで、所定の高明度の肌色色相領域には、ＨＳＶ表色系の明度値で１７０〜２２４の領域が含まれる。また、所定の高明度の肌色色相領域以外の色相領域には、青色色相領域（色相値１６１〜２５０）、緑色色相領域（色相値４０〜１６０）の少なくとも一方の高明度領域が含まれる。

また、指標算出部７１３は、領域毎に算出された第１の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された第２の係数（表３参照）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標２を算出する。

第２の指標としての指標２は、撮影シーンとして「逆光シーン」と判別されるべき画像を他の撮影シーンから分離するためのものである。また、逆光時の撮影は、屋外での撮影が多い。また、逆光時の撮影により得られた画像は、空等の背景の色が明るく撮影されたり、人物の顔等の主要な被写体が背景より暗く撮影されるといった輝度構成を有することが多い。このため、指標２は、逆光シーンでの撮影固有の特徴を複合的に示す指針となる。

指標２の算出の際、指標算出部７１３は、肌色色相領域（色相値０〜３９、３３０〜３５９）の中間明度領域と、当該中間明度領域以外の明度領域とで、異なる符号の係数を用いる。この肌色色相領域の中間明度領域には、明度値８５〜１６９の領域が含まれる。また、当該中間明度領域以外の明度領域には、例えば、シャドー領域（明度値２６〜８４）が含まれる。

更に、指標算出部７１３は、領域毎に算出された第２の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された第３の係数（表５参照）を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標３を算出する。

指標３は、撮影シーンとして「ストロボ撮影シーン」又は「逆光シーン」と判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。また、指標３は、逆光時の撮影とストロボ撮影との間における、撮影画像の中心と外縁側との明暗の差異を示す。指標３の算出の際、指標算出部７１３は、撮影画像の画像の外縁側からの距離に応じて異なる値の係数を用いる。

また、指標算出部７１３は、少なくとも、撮影画像データの全画像領域の中央付近における肌色の平均輝度値に、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、撮影シーンを特定するための指標４を算出する。より好ましくは、撮影画像データの画像中央部における肌色の平均輝度値だけでなく、撮影画像データの最大輝度値と平均輝度値との差分値、輝度標準偏差、画像中央部における平均輝度値、画像の肌色最大輝度値と肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値（後述の式（８）参照）の各々に、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数を乗算して和をとることにより、指標４を算出する。

指標４は、撮影シーンとして「ストロボ撮影シーン」又は「アンダー撮影シーン」と判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。また、指標４は、ストロボ撮影とアンダー撮影との間における、撮影画像の中心と外縁側の明暗関係の差異を示すと共に、輝度ヒストグラムにおける分布情報を示す。

指標４を算出する際、指標算出部７１３では、撮影画像データの画像中央部における肌色の平均輝度値、画像の最大輝度値と平均輝度値との差分値、輝度標準偏差、画像中央部における平均輝度値、画像の肌色最大輝度値と肌色最小輝度値の差分値と肌色平均輝度値との比較値を用いているが、ここでいう輝度値とは、明るさを表す指標であり、他の明るさを表す指標（例えば、ＨＳＶ表色系の明度値等）を用いてもよい。

また、指標算出部７１３は、撮影画像データの全画像領域中の人物の顔に相当すると推定される領域（顔候補領域）を抽出する顔候補領域抽出処理を行って、その顔候補領域の全画像領域に占める割合を指標５として算出する。顔候補領域抽出方式の例としては、人物の各部に特有の形状パターン（例えば、頭部の輪郭や顔の輪郭等を表す形状パターン）を撮影画像データに基づいて探索し、検出した形状パターンの大きさ、向き、当該形状パターンが表す人物の各部と人物の顔との位置関係に応じて、人物の顔に相当すると推定される領域を設定する。

また、検出した形状パターンと異なる他の形状パターンを探索し、先に検出した領域の人物の顔としての整合性を求め、顔画像の候補となる領域を抽出して、当該顔画像の撮影画像の全領域に対する比率を算出する。尚、撮影画像データから顔画像を抽出する顔画像抽出方式の他に、撮影画像データから背景画像を除去する背景除去方式を用いて顔画像と推定される領域を抽出することとしてもよい。尚、撮影画像データの全画像領域内の少なくとも中心部分における肌色の平均輝度値を指標５として算出することとしてもよい。

第３の指標としての指標５は、撮影シーンとして「人物撮影シーン」、「風景撮影シーン」又は「人物＋風景撮影シーン」と判別されるべき画像のみを定量的に示すものである。例えば、指標５が０．８以上であれば、「人物撮影シーン」であると判別し、０．２〜０．８であれば、「人物＋風景撮影シーン」、０．２未満であれば「風景撮影シーン」と判別する。ここで、撮影画像を構成する被写体や背景等の撮影対象を本実施形態では「オブジェクト」という。

指標算出部７１３は、指標１及び指標３それぞれに、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより指標６を算出してもよく、より好ましくは指標１、指標３及び指標５それぞれに、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより指標６を算出してもよい（式（１０）参照）。

更に、指標算出部７１３は、指標２及び指標３それぞれに、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより指標７を算出してもよく、より好ましくは指標２、指標３及び指標５それぞれに、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算して和をとることにより指標７を算出してもよい（式（１１）参照）。

図４（ｃ）に、画像処理条件算出部７１４の内部構成を示す。画像処理条件算出部７１４は、図４（ｃ）に示すように、シーン判別部７１８、色変換定義補正方法決定部７１９及び補正割合算出部７２０を備えて構成される。

シーン判別部７１８は、指標算出部７１３において算出された指標１〜７に基づいて、撮影画像データの撮影シーン（光源条件及び露出条件の輝度構成、人物や風景のオブジェクト構成）を判別する。

色変換定義補正方法決定部７１９は、シーン判別部７１８において判別された撮影シーンに応じて、色変換定義記憶部７３０に記憶された３Ｄ−ＬＵＴ（色変換定義データ）の補正方法を決定する。ここで、色再現特性とは、出力デバイスの再現出力可能な色空間の明度及び彩度の特性であり、同種の出力デバイスであっても、出力媒体が異なればその色再現特性に差異が生じてくる。

出力デバイスが有する色再現特性に対応した３Ｄ−ＬＵＴは、後述する標準色変換定義作成部７２１により作成される。また、後述するシーン別色変換定義作成部７２２により、撮影シーン別の３Ｄ−ＬＵＴが作成される。以下、標準色変換定義作成部７２１が作成する３Ｄ−ＬＵＴを「標準色変換定義」、シーン別色変換定義作成部７２２が作成する３Ｄ−ＬＵＴを撮影シーン毎に「人物用色変換定義」、「風景用色変換定義」等という。

このような各種３Ｄ−ＬＵＴは、色変換定義記憶部７３０に記憶されており、ユーザ設定や初期設定等により、撮影時の基準となる３Ｄ−ＬＵＴ（以下、「基準色変換定義」という）が予め設定される。例えば、人物を被写体とする撮影が多いユーザであれば、人物用色変換定義が基準色変換定義として設定され、風景の撮影が多いユーザであれば、風景用色変換定義が設定される。

色変換定義補正方法決定部７１９は、撮影シーンに応じて基準色変換定義の補正方法を決定する。 具体的には、例えば、人物の顔候補領域が撮影画像全体に対して狭く、風景を中心とした撮影画像である、即ち、「風景撮影シーン」であると判別された場合、基準色変換定義の彩度を圧縮する彩度圧縮補正をＬＵＴの補正方法として選択する。また、人物の顔候補領域が撮影画像全体に対して広いく「人物撮影シーン」であると判別された場合には、基準色変換定義の色相を圧縮する色相圧縮補正を補正方法として選択する。

また、色変換定義補正方法決定部７１９は、シーン判別部７１８において判別された撮影シーンに応じて、撮影画像データに対する階調変換の方法を決定する。例えば、順光シーンであると判別した場合は、入力された撮影画像データの画素値を平行移動（オフセット）補正する階調変換方法Ａを選択する。また、逆光シーン又はアンダー撮影シーンであると判別した場合は、入力された撮影画像データの画素値をガンマ補正する階調変換方法Ｂを選択する。また、ストロボ撮影シーンであると判別した場合、入力された撮影画像データの画素値をガンマ補正及び平行移動補正する階調変換方法Ｃを選択する。

画像調整処理部７０１は、予め設定された複数の階調変換曲線（１Ｄ−ＬＵＴ）の中から、決定した階調変換方法に対応する階調変換曲線を選択して、その階調変換曲線に従って撮影画像データに階調変換を施す。尚、階調変換の方法については、公知技術であるためその説明は省略する。

補正割合算出部７２０は、色変換定義補正方法決定部７１９において選択・決定された補正方法での補正を、基準色変換定義に対してどの程度の度合いで加えるかを示す補正割合を撮影シーンに基づいて算出する。

図４（ｄ）に、色変換定義作成部７１１の内部構成を示す。色変換定義作成部７１１は、図４（４）に示すように、標準色変換定義作成部７２１、シーン別色変換定義作成部７２２及び色変換定義補正部７２３を備えて構成される。

標準色変換定義作成部７２１は、ＣＲＴ８や外部プリンタ５１等の出力デバイスの色再現特性に対応した３Ｄ−ＬＵＴを作成する機能部であり、色度を測定する測色計や濃度計等を備えて構成される。標準色変換定義作成部７２１は、ＣＲＴ８に表示される色パッチや、外部プリンタ５１によりプリントされた色パッチを測色し、その測色結果と、そのカラーパッチの元となる画像データとに基づいて標準色変換定義を作成する（図２０の標準色変換定義作成処理）。

この標準色変換定義は、露出条件の変化の少ない良好な環境化での作成が可能であるため、撮影シーンが順光シーン且つ人物＋風景撮影シーンであり、適切な露出で撮影された撮影画像データの色変換に用いられる。標準色変換定義には、指標１〜６を予め設定しておく。

シーン別色変換定義作成部７２２は、標準色変換定義作成部７２１により作成された標準色変換定義に、各種調整処理を施すことにより、シーン別色変換定義を作成する。例えば、人物撮影シーンに対応する人物用色変換定義は、被写体（オブジェクト）である人物の肌色が明度変化に応じて視覚的に好ましい肌色で色再現されるような調整が予め施されている。また、風景撮影シーンに対応する風景用色変換定義は、空の青色や、草木の緑色等の風景画像に占める割合の大きいオブジェクトの色が明度変化に応じて視覚的に好ましい色で色再現されるような調整が予め施されている。

尚、標準色変換定義作成部７２１及びシーン別色変換定義作成部７２２が３Ｄ−ＬＵＴを作成するタイミングは、特に限定はされず、例えば、撮影画像データが入力される以前に作成しておくことが望ましい。

色変換定義補正部７２３は、色変換定義補正方法決定部７１９において決定された補正方法で、基準色変換定義の色再現特性を補正する。この補正の際に、補正方法に従ってシーン別色変換定義を選択し、そのシーン別色変換定義の色再現特性を補正割合算出部７２０により算出された補正割合の度合いで基準色変換定義に作用させるように補正する。このため、色変換定義補正部７２３により補正されて新たに作成された補正色変換定義は、出力デバイスの色再現特性を有していると共に、撮影画像に合わせた色再現特性が撮影シーンに応じた割合で反映されることとなる。

画像調整処理部７０１は、色変換定義補正部７２３により作成された補正色変換定義、即ち、入力される撮影画像データの撮影シーンに基づいて色再現特性を補正した補正色変換定義に基づいて当該撮影画像データの色変換を行って出力する。

＜画像処理装置の具体的な動作＞
次に、画像処理装置１の具体的な動作について図５〜２２を参照して説明する。図５は、画像調整処理部７０１が実行するシーン判別処理の処理内容を示すフローチャートである。

図５に示すように、画像調整処理部７０１は、先ず、撮影画像データが所定の画像領域に分割し、その分割領域が撮影画像データ全体に占める割合を示す第１及び第２の占有率を算出する占有率算出処理を行う（ステップＳ１）。

そして、割合算出部７１２において算出された占有率と、少なくとも、撮影画像データの画像中央部における肌色の平均輝度値と、撮影条件に応じて予め設定された係数に基づいて、撮影シーンを特定する指標１〜７が算出する（ステップＳ２）。次いで、ステップＳ２において算出された指標に基づいて撮影シーンを判別し、判別結果に応じて撮影画像データに対する画像処理条件を決定する（ステップＳ３）。

図６及び図１１は、ステップＳ１において実行される占有率算出処理の処理内容を示すフローチャートである。

先ず、図６の第１の占有率算出処理において、入力された撮影画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換される（ステップＳ１０）。次いで、撮影画像データが、所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に分割され、分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ１１）。ここで、撮影画像データの領域分割について詳細に説明する。

明度（Ｖ）は、明度値が０〜２５（ｖ１）、２６〜５０（ｖ２）、５１〜８４（ｖ３）、８５〜１６９（ｖ４）、１７０〜１９９（ｖ５）、２００〜２２４（ｖ６）、２２５〜２２５（ｖ７）の７つの領域に分割される。色相（Ｈ）は、色相値が０〜３９、３３０〜３５９の肌色色相領域（Ｈ１及びＨ２）、色相値が４０〜１６０の緑色色相領域（Ｈ３）、色相値が１６１〜２５０の青色色相領域（Ｈ４）、赤色色相領域（Ｈ５）の４つの領域に分割される。

尚、赤色色相領域（Ｈ５）は、撮影シーンの判別への寄与が少ないとの知見から、以下の計算で用いていない。肌色色相領域は、更に、肌色領域（Ｈ１）と、それ以外の領域（Ｈ２）に分割される。以下、肌色色相領域（Ｈ＝０〜３９、３３０〜３５９）のうち、下記の式（１）を満たす色相'（Ｈ）を肌色領域（Ｈ１）とし、式（１）を満たさない領域を（Ｈ２）とする。

10 ＜ 彩度(S) ＜175、
色相'(H) = 色相(H) + 60 (0 ≦ 色相(H) < 300のとき)、
色相'(H) = 色相(H) -300 (300 ≦ 色相(H) < 360のとき)、
輝度(Y) = InR × 0.30 + InG × 0.59 + InB × 0.11 ・・・（Ａ）
として、
色相'(H)／輝度(Y) ＜ 3.0 ×(彩度(S)／255)＋0.7 ・・・（１）
従って、撮影画像データの分割領域の数は４×７＝２８個となる。尚、式（Ａ）及び（１）において明度（Ｖ）を用いることも可能である。また、InR、InG、InBは、入力画像データのＲＧＢ値である。

ヒストグラム作成部７１６により２次元ヒストグラムが作成されると、占有率演算部７１７は、第１の占有率を算出する（ステップＳ１２）。明度領域ｖｉ、色相領域Ｈｊの組み合わせからなる分割領域において算出された第１の占有率をＲｉｊとすると、各分割領域における第１の占有率は表１のように表される。

＜指標１及び指標２の算出方法＞
次に、指標１及び指標２の算出方法について説明する。表２に、ストロボ撮影としての確度、即ち、ストロボ撮影時の顔候補領域の明度状態を定量的に示す指標１を算出するために必要な第１の係数を分割領域別に示す。表２に示された各分割領域の係数は、表１に示した各分割領域の第１の占有率Ｒｉｊに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

図７に、明度（Ｖ）−色相（Ｈ）平面を示す。表２によると、図７において高明度の肌色色相領域に分布する領域（ｒ１）から算出される第１の占有率には、正の係数が用いられ、それ以外の色相である青色色相領域（ｒ２）から算出される第１の占有率には、負の係数が用いられる。

図９は、肌色領域（Ｈ１）における第１の係数と、その他の領域（緑色色相領域（Ｈ２））における第１の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する係数曲線として示したものである。表２及び図９によると、高明度領域（Ｖ＝１７０〜２２４）では、肌色領域（Ｈ１）における第１の係数の符号は正であり、その他の領域における符号は負であり、両者の符号が異なっていることがわかる。

明度領域ｖｉ、色相領域Ｈｊにおける第１の係数をＣｉｊとすると、指標１を算出するためのＨｋ領域の和は、式（２）のように定義される。

従って、Ｈ１〜Ｈ４領域の和は、下記の式（２−１）〜（２−４）のように表される。
H1領域の和＝R11×(-44.0)＋R21×(-16.0)＋・・・＋R71×(-11.3) ・・・（２−１）
H2領域の和＝R12×0.0＋R22×8.6＋・・・＋R72×(-11.1) ・・・（２−２）
H3領域の和＝R13×0.0＋R23×(-6.3)＋・・・＋R73×(-10.0) ・・・（２−３）
H4領域の和＝R14×0.0＋R24×(-1.8)＋・・・＋R74×(-14.6) ・・・（２−４）

指標１は、式（２−１）〜（２−４）で示されたＨ１〜Ｈ４領域の和を用いて、式（３）のように定義される。
指標１＝H1領域の和＋H2領域の和＋H3領域の和＋H4領域の和＋4.424 ・・・（３）

表３に、逆光撮影としての確度、即ち、逆光撮影時の顔候補領域の明度状態を定量的に示す指標２を算出するために必要な第２の係数を分割領域別に示す。表３に示された各分割領域の係数は、表１に示した各分割領域の第１の占有率Ｒｉｊに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

図８に、明度（Ｖ）−色相（Ｈ）平面を示す。表３によると、図８において肌色色相領域の中間明度に分布する領域（ｒ４）から算出される占有率には負の係数が用いられ、肌色色相領域の低明度（シャドー）領域（ｒ３）から算出される占有率には正の係数が用いられる。図１０は、肌色領域（Ｈ１）における第２の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する係数曲線として示したものである。表３及び図１０によると、肌色色相領域の、明度値が８５〜１６９（ｖ４）の中間明度領域の第２の係数の符号は負であり、明度値が２６〜８４（ｖ２，ｖ３）の低明度領域の符号は正であり、両領域での係数の符号が異なっていることがわかる。

明度領域ｖｉ、色相領域Ｈｊにおける第２の係数をＤｉｊとすると、指標２を算出するためのＨｋ領域の和は、式（４）のように定義される。

従って、Ｈ１〜Ｈ４領域の和は、下記の式（４−１）〜（４−４）のように表される。
H1領域の和＝R11×(-27.0)＋R21×4.5＋・・・＋R71×(-24.0) ・・・（４−１）
H2領域の和＝R12×0.0＋R22×4.7＋・・・ ＋R72×(-8.5) ・・・（４−２）
H3領域の和＝R13×0.0＋R23×0.0＋・・・＋R73×0.0 ・・・（４−３）
H4領域の和＝R14×0.0＋R24×(-5.1)＋・・・＋R74×7.2 ・・・（４−４）

指標２は、式（４−１）〜（４−４）で示されたＨ１〜Ｈ４領域の和を用いて、式（５）のように定義される。
指標２＝H1領域の和＋H2領域の和＋H3領域の和＋H4領域の和＋1.554 ・・・（５）
指標１及び指標２は、撮影画像データの明度と色相の分布量に基づいて算出されるため、撮影画像データがカラー画像である場合の撮影シーンの判別に有効である。

＜指標３の算出方法＞
次に、指標３の算出方法について説明する。指標３の算出においては、図１１のフローチャートに従った第２の占有率算出処理が行われる。

先ず、撮影画像データのＲＧＢ値がＨＳＶ表色系に変換され（ステップＳ２０）、当該撮影画像データが、撮影画像の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる領域に分割され、その分割領域毎に累積画素数を算出することにより２次元ヒストグラムが作成される（ステップＳ２１）。

図１２（ａ）〜（ｄ）に、撮影画像データの画像の外縁からの距離に応じて分割された４つの領域ｎ１〜ｎ４を示す。図１２（ａ）に示す領域ｎ１が外枠であり、図１２（ｂ）に示す領域ｎ２が、外枠の内側の領域であり、図１２（ｃ）に示す領域ｎ３が、領域ｎ２の更に内側の領域であり、図１２（ｄ）に示す領域ｎ４が、撮影画像の中心部の領域である。また、明度は、上述のようにｖ１〜ｖ７の７つの領域に分割するものとする。従って、撮影画像データを、撮影画像の外縁からの距離と明度の組み合わせからなる領域に分割した場合の分割領域の数は４×７＝２８個となる。

２次元ヒストグラムが作成されると、占有率演算部７１７は、第２の占有率を算出する（ステップＳ２２）。明度領域ｖｉ、画像領域ｎｊの組み合わせからなる分割領域において算出された第２の占有率をＱｉｊとすると、各分割領域における第２の占有率は表４のように表される。

表５に、指標３を算出するために必要な第３の係数を分割領域別に示す。表５に示された各分割領域の係数は、表４に示した各分割領域の第２の占有率Ｑｉｊに乗算する重み係数であり、撮影条件に応じて予め設定されている。

図１３は、画像領域ｎ１〜ｎ４における第３の係数を、明度全体に渡って連続的に変化する係数曲線として示したものである。明度領域ｖｉ、画像領域ｎｊにおける第３の係数をＥｉｊとすると、指標３を算出するための画像領域ｎｋの和は、式（６）のように定義される。

従って、ｎ１〜ｎ４領域の和は、下記の式（６−１）〜（６−４）のように表される。
n1領域の和＝Q11×40.1＋Q21×37.0＋・・・＋Q71×22.0 ・・・（６−１）
n2領域の和＝Q12×(-14.8)＋Q22×(-10.5)＋・・・＋Q72×0.0 ・・・（６−１）
n3領域の和＝Q13×24.6＋Q23×12.1＋・・・＋Q73×10.1 ・・・（６−１）
n4領域の和＝Q14×1.5＋Q24×(-32.9)＋・・・＋Q74×(-52.2) ・・・（６−１）

指標３は、式（６−１）〜（６−４）で示されたｎ１〜ｎ４領域の和を用いて、式（７）のように定義される。
指標３＝n1領域の和＋n2領域の和＋n3領域の和＋n4領域の和−12.6201・・・（７）
指標３は、撮影画像データの明度の分布位置による構図的な特徴（撮影画像データの画像の外縁からの距離）に基づいて算出されるため、カラー画像だけでなくモノクロ画像の撮影シーンを判別するのにも有効である。

＜指標４の算出方法＞
次に、図１４のフローチャートを参照して、指標算出部７１３において実行される指標４の算出処理について説明する。

先ず、撮影画像データのＲＧＢ値から、式（Ａ）を用いて輝度Ｙが算出され、当該撮影画像データの画像中央部における肌色領域の平均輝度値ｘ１が算出される（ステップＳ２３）。ここで、画像中央部とは、例えば、図１２において、領域ｎ３及び領域ｎ４により構成される領域である。次いで、撮影画像データの最大輝度値と平均輝度値との差分値ｘ２が算出される（ステップＳ２４）。

次いで、撮影画像データの輝度の標準偏差ｘ３が算出され（ステップＳ２５）、画像中央部における平均輝度値ｘ４が算出される（ステップＳ２６）。次いで、撮影画像データにおける肌色領域の最大輝度値Yskin_maxと最小輝度値Yskin_minの差分値と、肌色領域の平均輝度値Yskin_aveとの比較値ｘ５が算出される（ステップＳ２７）。この比較値ｘ５は、下記の式（８）のように表される。
x5＝(Yskin_max−Yskin_min)/2 −Yskin_ave ・・・（８）

次いで、ステップＳ２３〜Ｓ２７で算出された値ｘ１〜ｘ５の各々に、撮影条件に応じて予め設定された第４の係数を乗算し、和をとることにより、指標４が算出される（ステップＳ２８）。指標４は、下記の式（９）のように定義される。
指標４＝0.06×x1＋1.13×x2＋0.02×x3＋(-0.01)×x4＋0.03×x5−6.50・・・（９）
この指標４は、撮影画像データの画像の構図的な特徴だけでなく、輝度ヒストグラム分布情報を持ち合わせており、特にストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンの判別に有効である。

＜指標５〜７の算出方法＞
また、指標算出部７１３は、上述したように撮影画像の全領域中の人物の顔に相当すると推定される顔候補領域の占める割合を指標５として算出する。また、指標６を、指標１、指標３、指標５を用いて式（１０）のように定義し、指標７を、指標２、指標３、指標５を用いて式（１１）のように定義してそれぞれ算出する。
指標６＝0.46×指標１＋0.61×指標３＋0.01×指標５−0.79 ・・・（１０）
指標７＝0.58×指標２＋0.18×指標３＋(-0.03)×指標５＋3.34 ・・・（１１）
ここで、式（１０）及び式（１１）において各指標に乗算される重み係数は、撮影条件に応じて予め設定されている。

＜画像処理条件の決定＞
次に、図１５のフローチャートを参照して、画像処理条件算出部７１４において実行される画像処理条件決定処理（図５のステップＳ３）について説明する。

先ず、指標算出部７１３において算出された指標１〜７の値に基づいて、撮影画像データの撮影シーンが判別される（ステップＳ３０）。ここで、撮影シーンの判別方法について説明する。

図１６（ａ）は、順光、逆光、ストロボの各光源条件で６０枚ずつ撮影し、合計１８０枚のデジタル画像データについて、指標６及び指標７を算出し、各光源条件での指標６及び指標７の値をプロットしたものである。図１６（ａ）によれば、指標５の値が０．５より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、指標５の値が０．５以下で、指標６の値が−０．５より大きい場合、逆光シーンが多いことがわかる。このように指標６及び指標７の値により撮影シーンを定量的に判別することができる。

更に、順光、逆光、ストロボの各撮影シーンを判別できる指標５及び指標６に、指標４を加えることで、３次元的に撮影シーンが判別可能となり、撮影シーンの判別精度を一層向上させることが可能となる。指標４は、特に、画像全体を暗くする色変換調整が行われるストロボ撮影シーンと、画像全体を明るくする色変換調整が行われるアンダー撮影シーンとを判別するのに有効である。

図１６（ｂ）は、ストロボ撮影シーンとアンダー撮影シーンの撮影画像各６０枚のうち、指標６が０．５より大きい画像の指標４及び指標６を算出し、プロットしたものである。図１６（ｂ）によれば、指標４の値が０より大きい場合、ストロボ撮影シーンが多く、指標４の値が０以下の場合、アンダー撮影シーンが多いことがわかる。表６に、指標４、指標６及び指標７の値による撮影シーンの判別内容を示す。

ストロボ撮影シーンで撮影された撮影画像は、被写体にストロボ光は照射されるため、被写体の画像領域が背景よりも輝度が高くなる。また、逆光シーンやアンダー撮影シーンでの撮影画像は、その画像内で輝度の低い領域が生じる。このため、ストロボ撮影シーンや逆光シーン、アンダー撮影シーンで撮影された撮影画像は、その画像領域内で輝度の変動が高い画像となる。

このように、画像領域内には、撮影シーンに応じて輝度の高低差のある領域が生ずる。本実施形態において、撮影画像データが有する輝度の高低差がある画像領域の分布を「輝度構成」といい、この輝度構成が予め定めた基準の撮影シーン（以下「基準シーン」という）と異なる場合には、３Ｄ−ＬＵＴ等の色変換定義データの補正を行う。

また、指標５の値が例えば、０．２以下であれば、撮影画像に対する顔候補領域が狭く、風景を主な被写体とした風景撮影シーンであると判別し、０．８以上でれば、顔候補領域が広く、人物を主な被写体とした人物シーンであると判別する。また、指標５が０．２〜０．８の間であれば、主な被写体として人物と風景が混在する人物＋風景撮影シーンであると判別することができる。このように、指標５から、撮影画像内に含まれる被写体の画像領域の広さにより撮影シーンを判別することができる。

撮影シーンを判別することにより、撮影画像を構成する被写体の色や分布が判定可能になる。この被写体の画像領域の色や分布を本実施形態において「被写体の構成要件」という。この被写体の構成要件が基準シーンと異なる場合には、色変換定義データの補正を行う。

ステップＳ３０において撮影シーンが判別されると、その判別された撮影シーンに応じて、上述したように撮影画像データに対する階調変換の方法が決定される（ステップＳ３１）。そして、撮影シーンに応じて基準色変換定義の補正方法を決定する。

具体的には、シーン判別部７１８により判別された撮影シーンが風景撮影シーンである場合には、彩度圧縮補正を選択する。彩度圧縮補正は、基準色変換定義が有する彩度特性を彩度方向及び明度方向に圧縮する補正である。図１７に彩度特性の一例を図示する。図１７は、Ｌ＊Ｃ＊ｈ表色系における明度（Ｌ＊）を縦軸に、彩度（Ｃ＊）を横軸にとったグラフである。

例えば、基準色変換定義が図１７に示す彩度特性ｃ１を有している場合、この彩度特性ｃ１を彩度方向に所定レベル低めると共に、彩度特性ｃ１が最高彩度をとる高彩度ポイントｃ１０を明度方向に所定レベル低める。これにより、基準色変換定義の彩度特性ｃ１は、彩度方向及び明度方向に圧縮した彩度特性ｃ２に補正され、彩度圧縮率の異なる補正色変換定義が作成される。また、風景を主な被写体とした撮影画像は、中明度領域が彩度の高い画像に色変換されるようになり、高明度領域で色が飛んでしまうことが防止される。

また、シーン判別部７１８により判別された撮影シーンが人物撮影シーンである場合には、色相圧縮補正を選択する。色相圧縮補正は、基準色変換定義が有する色相特性を圧縮する補正である。図１８に色相特性の一例を図示する。図１８は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系における色度ａ＊及びｂ＊を横軸及び縦軸それぞれにとったグラフである。

例えば、基準色変換定義のオレンジ色（５ＹＲ）の色相特性ｃ３と、赤色（５Ｒ）の色相特性ｃ４とが図１８のようになったとする。この色相特性ｃ３及びｃ４は、一次直線によって表されるため、人間の肌色を含むオレンジ色〜赤色の一定色相を有する撮影画像データは、そのデータの色相を忠実にそのまま色再現することを示している。

図１８の破線ＢＬは、ａ＊軸及びｂ＊軸の角二等分線を示しており、色相圧縮補正では、色相特性ｃ３及びｃ４とを破線ＢＬ側に向けて圧縮する。このとき、彩度が低い低彩度領域においては、色相特性ｃ３及びｃ４を圧縮する度合いを高める。これにより、基準色変換定義の色相特性ｃ３及びｃ４は、破線ＢＬ方向に圧縮した彩度特性ｃ４及びｃ５に補正され、色相圧縮率の異なる補正色変換定義が作成される。また、人物を主な被写体とした撮影画像は、肌色領域の画像の濃度が高められて色変換されるようになり、顔画像をより鮮明にすることができる。

尚、彩度圧縮補正及び色相圧縮補正における圧縮の度合いは、人間がカラーバランスの変化を許容できる度合いに応じて定めることが望ましく、実験的又は経験的に具体的な値が求められる。

ステップＳ３２において基準色変換定義の補正方法が決定されると、次にその基準色変換定義にシーン別色変換定義の色再現特性をどの程度作用させるかを示す補正割合が算出される（ステップＳ３３）。補正割合は、基準シーンに対するシーン判別部７１８により判別された撮影シーンの被写体の構成要件の差異及び輝度構成の差異とから算出する。

補正割合は、基準シー及び撮影シーン毎に図１９（ａ）に示すような曲線ｆ１及びｆ２で予め設定しておく。曲線ｆ２は、シーン判別部７１８により判別された撮影シーンのオブジェクト構成及び輝度構成が、基準シーンに対して大きく異なる場合は、補正割合を大きくし、基準シーンに近いほど補正割合を小さく遷移させることを示している。一方、曲線ｆ１は、基準シーンのオブジェクト構成及び輝度構成が撮影シーンに対して大きく異なる場合は、補正割合を大きくし、基準シーンに近いほど補正割合を小さく遷移させることを示している。

補正割合算出部７２０は、基準シーンに対する撮影シーンのオブジェクト構成及び輝度構成の差異の度合いに対応する曲線ｆ１及びｆ２上の値から補正割合Ｆ１及びＦ２を算出する。この補正割合Ｆ１及びＦ２は、次の式（１２）により算出する。

例えば、基準色変換定義として人物用色変換定義が設定されている場合に、撮影シーンが逆光シーン、ストロボ撮影シーン又はアンダー撮影シーンであって風景撮影シーンであると判別された場合、撮影画像内のオブジェクト構成の差異を数値化する。この値は、基準色変換定義に設定された指標５を基準として、上述したように撮影画像データから算出した指標５との差異から算出する。即ち、人物用色変換定義の指標５が１であり、算出した指標５が０．２であった場合は、その差異は０．８と算出される。

そして、図１９（ａ）の基準シーンと撮影シーンとの間を４：１（０．８：０．２）で分割する境界上の曲線ｆ１及びｆ２の値から補正割合Ｆ１及びＦ２を算出する。このとき、補正割合Ｆ１が０．２５、補正割合Ｆ２が０．７５と算出されたとすると、基準色変換定義には風景用色変換定義に加えられている彩度圧縮補正を７５％の割合で作用させて、補正色変換定義を作成することとなる。このため、補正色変換定義には、基準色変換定義の彩度特性が２５％分残したまま、彩度圧縮補正が７５％加えられることとなる。

また、基準色変換定義として標準色変換定義が設定されている場合に、撮影シーンが人物撮影シーンであると判別された場合、撮影画像内のオブジェクト構成の差異の度合いを数値化する。即ち、標準色変換定義の指標５が０．５であり、算出した人物撮影シーンの指標５が０．９であった場合は、その差異は０．８（（０．９−０．５）／（１−０．５））と算出される。

このとき、上述例と同様に補正割合Ｆ１が０．２５、補正割合Ｆ２が０．７５と算出されたとすると、基準色変換定義には人物用色変換定義に加えられている色相圧縮補正を７５％分作用させて、補正色変換定義を作成することとなる。このため、補正色変換定義には、基準色変換定義の色相特性を２５％分残したまま、色相圧縮補正が７５％加えられることとなる。

図１９（ｂ）に色相圧縮補正を７５％分加えた際の、補正色変換定義の色相特性ｃ７の一例を示している。図１９（ｂ）に示すように、補正色変換定義の色相特性ｃ７は、人物用色変換定義の色相特性ｃ６に近い特性を有している一方で、基準色変換定義の色相特性ｃ７側の特性も有するようになり、２つの色相特性が混合したものになっている。

また、例えば、撮影シーンが逆光シーン、人物撮影シーン且つアンダー撮影シーンであると判別された場合は、肌色の色相圧縮をすると共に背景の緑色等の領域には彩度圧縮する補正色変換定義が作成される。また、ストロボ撮影シーン、人物撮影シーン且つアンダー撮影シーンであると判別された場合は、肌色の色相圧縮をすると共に、背景の部分の彩度圧縮は抑えた補正色変換定義が作成される。

このように、基準色変換定義と、撮影シーンに応じたシーン別色変換定義との組み合わせから補正色変換定義を作成することで、少なくとも２つ以上の３Ｄ−ＬＵＴの色再現特性を有する補正色変換定義が作成される。

尚、補正割合は、基準色変換定義と、それに対するシーン別色変換定義の割合を、一次線形の割合で設定して、新たな補正用ＬＵＴを作成してもよく、その割合は滑らかさを損ねないようにして設定することが望ましい。また、補正割合の算出を図１９（ａ）の曲線ｆ１及びｆ２から行うこととして説明したが、一次線形の直線を予め設定しておき、この直線に基づいて算出することとしてもよい。

＜ＬＵＴ作成＞
次に、色変換定義作成部７１１の具体的な動作について図２０〜図２３を参照して説明する。図２０は、標準色変換定義作成部７２１が実行する標準色変換定義作成処理の処理内容を示すフローチャートである。

先ず、標準色変換定義作成部７２１は、図２０のフローチャートの処理を開始するに当たって、図２１に示すカラーパッチＣＰをＣＲＴ８や外部プリンタ５１に表示及び印刷出力させる。具体的には、図２１に示すような９ｘ９ｘ９の均等分割され、３２ｂｉｔ刻みのＲＧＢから構成された７２９点の格子点データを有するパッチ画像データ（ｓＲＧＢ）を作成して、当該パッチ画像データに基づいてカラーパッチＣＰを出力させる。

標準色変換定義作成部７２１は、パッチ画像データに対応する一次独立な３色についての入力信号値（Ｒ_ｊ，Ｇ_ｊ，Ｂ_ｊ，（ｊ＝１〜Ｎ））を取得する（ステップＳ４０）。そして、カラーパッチＰ２の測色を行い（ステップＳ４１）、その測色結果をｘｙｚ色空間の出力信号値として取得する（ステップＳ４２）。

次いで、パッチ画像データの入力信号値（ｒ_ｉ，ｇ_ｉ，ｂ_ｉ、（ｉ＝１〜Ｎ））と、測色して得られた出力信号値（Ｒ_ｊ，Ｇ_ｊ，Ｂ_ｊ，（ｊ＝１〜Ｎ））とを対応付けて３Ｄ−ＬＵＴ２４を作成する（ステップＳ４３）。

続いて、標準色変換定義作成部７２１は、Ｎ×Ｎ×Ｎ段の３Ｄ−ＬＵＴを体積補間やスプライン補間等の３次元補間によって補間して、各色相についての分割レベル数をＮ段からＭ段（Ｍ＞Ｎ）に増大させる。このＭ段は、Ｍ＝（Ｎ−１）×Ｌ＋１によって求められ、例えば、分割レベル数を９段から３３段に増大させて３Ｄ−ＬＵＴを作成する。

ここで、３Ｄ−ＬＵＴ２４の補完方法としては、公知技術の３次元補間や線型補間、面積補間、体積補間等が適用可能であり、体積補間がより好ましい。体積補間としては、例えば、四面体補間、三角柱（プリズム）補間、六面体（立方体）補間、ピラミッド補間及びスプライン補間等が採用可能であり、色再現性の精度の点から、スプライン補間がより好ましい。

この標準色変換定義作成処理により得られた３Ｄ−ＬＵＴを標準色変換定義として色変換定義記憶部７３０に記憶する。尚、標準色変換定義の作成方法は、特に限定されるわけではなく公知の方法を用いて作成してよい。

シーン別色変換定義作成部７２２は、標準色変換定義作成部７２１により作成された標準色変換定義の色再現特性を撮影シーンに応じて調整して、撮影シーン別の３Ｄ−ＬＵＴを作成して色変換定義記憶部７３０に記憶する。

次に、補正色変換定義作成部７１１の具体的な動作について説明する。補正色変換定義作成部７１１は、補正方法に応じたシーン別色変換定義と、基準色変換定義との組み合わせから補正色変換定義を作成する。例えば、基準色変換定義が図２３に示す入力信号値２４０と、出力信号値２４２とを対応付けて記憶しているとする。

このとき、図２２に示すように上述した色相圧縮補正を行う場合、例えば、肌色〜赤色領域ＡＲにおいて、基準色変換定義の出力信号値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の色度データに換算する（出力信号値２４４）。そして、色味のない無彩度色に近い色度データの色相を圧縮して、出力信号値２４６を得る。次いで、その出力信号値２４６の色度データをｘｙｚ値に戻す。

そして、その出力信号値２４６に補正割合Ｆ２を乗算した信号値と、基準色変換定義の出力信号値２４２に補正割合Ｆ１を乗算した信号値とを加算することで、補正色変換定義の出力信号値２４８を生成する。そして、当該出力信号値２４８と、入力信号値２４０とを対応付けて補正色変換定義を作成する。

尚、色再現に必要な色域を得るために、人物の肌色や空の青色、木々の緑色といった重要色の入力信号として色域の境界、シーン別色変換定義のグレー出力値の値を正確に算出するために、当該重要色を調整データとして用いて、補正色変換定義を作成してもよい。

また、シーン別色変換定義は、基準色変換定義をスプライン補間等の３次元補間で再補間して、各色相についてそれぞれ分割レベル数をＮからＭ（Ｍ＞Ｎ、例えばＭ＝（Ｎ−１）×Ｌ＋１）に増大させた高精度（Ｍ×Ｍ×Ｍ段）の３Ｄ−ＬＵＴを作成後に、求めるシーン別色変換定義の出力信号値になるように色修正を行って作成することとしてもよい。

以上、本実施形態によれば、撮影画像データから判別した撮影シーンに基づいて補正割合を算出し、シーン別色変換定義の色相特性や彩度特性を当該補正割合で基準色変換定義に対して作用させることで、補正色変換定義を作成する。このため、標準色変換定義やシーン別色変換定義を撮影シーンに応じて補正することができるため、人物の顔や風景等の被写体の色再現性の向上を図ることができる。

また、撮影シーンに応じて予め記憶・設定された３Ｄ−ＬＵＴを補正して新たな補正色変換定義を作成するため、膨大な数の３Ｄ−ＬＵＴを設定しておく必要がない。また、色再現特性を補正した一つの補正色変換定義を用いて色変換を行うため、撮影画像内の色相の繋がりや、顔画像と背景画像との間に不連続が生じてしまうことを防止できる。従って、効率的且つ高精度な色再現を実現することができる。

尚、上述した実施形態は、本発明を適用した一例であり、その適用可能な範囲は上述したものに限られない。例えば、入力された撮影画像データに縮小処理を施して作成した縮小画像から指標１〜７を求めることとしてもよい。画像サイズを縮小する方法としては、公知の方法（例えば、バイリニア法、バイキュービック法、ニアレストネ−バー法等）を用いることができる。縮小率としては特に限定はないが、処理速度の観点及びシーン判別工程の精度の観点で、元画像の１／２〜１／１０程度が好ましい。このように画像サイズを縮小してシーン判別を行うことにより、元画像データを用いてシーン判別を行う場合より、処理時間を短縮することが可能である。

画像処理装置の外観例を示す斜視図。 画像処理装置の内部構成例を示すブロック図。 画像処理部の主要部構成の一例を示すブロック図。 シーン解析部（ａ）、割合算出部（ｂ）、画像処理条件算出部（ｃ）及び色変換定義作成部（ｄ）それぞれの内部構成の一例を示す図。 画像調整処理部において実行される処理内容を示すフローチャート。 第１の占有率算出処理の処理内容を示すフローチャート。 明度−色相平面と、領域ｒ１及び領域ｒ２とを示す図。 明度−色相平面と、領域ｒ３及び領域ｒ４とを示す図。 第１の係数の一例を表す曲線を示す図。 第２の係数の一例を表す曲線を示す図。 第２の占有率算出処理の処理内容を説明するためのフローチャート。 撮影画像データの画像の外縁からの距離に応じて決定される領域を示す図。 第３の係数の一例を表す曲線を領域別に示す図。 指標４算出処理の処理内容を示すフローチャート。 画像処理条件決定処理の処理内容を示すフローチャート。 撮影シーンと指標４〜７の関係を示すプロット図。 彩度圧縮方法を説明するための図。 色相圧縮方法を説明するための図。 （ａ）補正割合の算出方法を説明するための図、（ｂ）補正色変換定義の彩度特性の一例を示す図。 標準色変換定義作成処理の処理内容を説明するためのフローチャート。 カラーパッチの一例を示す図。 基準色変換定義の補正工程を説明するための図。

符号の説明

１ 画像処理装置
５ プリント作成部
８ 表示部
５１ 外部プリンタ
７０ 画像処理部
７０１ 画像調整処理部
７１０ シーン解析部
７１１ 色変換定義作成部
７１２ 割合算出部
７１３ 指標算出部
７１４ 画像処理条件算出部
７１５ 表色系変換部
７１６ ヒストグラム作成部
７１７ 占有率演算部
７１８ シーン判別部
７１９ 補正方法決定部
７２０ 補正割合算出部
７２１ 標準色変換定義作成部
７２２ シーン別作成部
７２３ 色変換定義補正部
７３０ 色変換定義記憶部

Claims (21)

1. 画像データを色変換定義データに基づいて色変換して出力する画像処理装置において、
   前記画像データにシーン判別処理を施して撮影シーンを判別する判別手段と、
   前記判別手段により判別された撮影シーンに基づいて補正割合を算出する算出手段と、
   前記色変換定義データが有する色再現特性に対する前記撮影シーンに応じた補正を、前記補正割合に基づいた度合いで加える補正手段と、
   前記補正手段により補正が加えられた色変換定義データに基づいて前記画像データを色変換する色変換手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 色再現特性が相異なる複数の色変換定義データを記憶する記憶手段を更に備え、
   前記補正手段は、
   予め規定された前記色変換定義データの色再現特性に、前記撮影シーンに応じた色変換定義データの色再現特性を前記補正割合に基づいた度合いで作用させることで前記規定された色変換定義データの色再現特性を補正することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記補正手段は、
   前記判別手段により判別された撮影シーンの被写体の構成要件が所定の基準シーンと異なる場合、色相圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記補正手段は、
   前記判別手段により判別された撮影シーンの輝度構成が所定の基準シーンと異なる場合、彩度圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
5. 前記判別手段は、
   所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に前記画像データを分割し、当該分割した領域が当該画像データ全体に占める割合を占有率として当該領域毎に算出する占有率算出手段と、
   前記占有率算出手段により算出された領域毎の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標を算出する指標算出手段と、
   前記指標算出手段により算出された指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別手段と、
   を有することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項に記載の画像処理装置。
6. 前記指標算出手段は、前記撮影シーンを特定するための指標を複数算出し、
   前記シーン判別手段は、
   前記算出された複数の指標毎に前記画像データの撮影シーンの判別を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記指標算出手段は、
   前記撮影シーンがストロボ撮影シーンであることを定量的に示す第１の指標を算出する第１指標算出手段と、
   前記撮影シーンが逆光シーンであることを定量的に示す第２の指標を算出する第２指標算出手段と、
   前記撮影シーンが人物撮影シーンであることを定量的に示す第３の指標を算出する第３指標算出手段と、
   を有し、
   前記シーン判別手段は、
   前記第１の指標、第２の指標及び第３の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別することを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
8. 画像データを色変換定義データに基づいて色変換して出力する画像処理方法において、
   前記画像データにシーン判別処理を施して撮影シーンを判別する判別工程と、
   前記判別工程において判別された撮影シーンに基づいて補正割合を算出する算出工程と、
   前記色変換定義データが有する色再現特性に対する前記撮影シーンに応じた補正を、前記補正割合に基づいた度合いで加える補正工程と、
   前記補正工程において補正が加えられた色変換定義データに基づいて前記画像データを色変換する色変換工程と、
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
9. 前記補正工程は、
   予め規定された前記色変換定義データの色再現特性に、前記撮影シーンに応じた色変換定義データの色再現特性を前記補正割合に基づいた度合いで作用させることで前記規定された色変換定義データの色再現特性を補正することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記補正工程は、
    前記判別工程において判別された撮影シーンの被写体の構成要件が所定の基準シーンと異なる場合、色相圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記補正工程は、
    前記判別工程において判別された撮影シーンの輝度構成が所定の基準シーンと異なる場合、彩度圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴とする請求項９又は１０に記載の画像処理方法。
12. 前記判別工程は、
    所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に前記画像データを分割し、当該分割した領域が当該画像データ全体に占める割合を占有率として当該領域毎に算出する占有率算出工程と、
    前記占有率算出工程において算出された領域毎の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標を算出する指標算出工程と、
    前記指標算出工程において算出された指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別工程と、
    を含むことを特徴とする請求項８〜１１の何れか一項に記載の画像処理方法。
13. 前記指標算出工程は、前記撮影シーンを特定するための指標を複数算出し、
    前記シーン判別工程は、
    前記算出された複数の指標毎に前記画像データの撮影シーンの判別を行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理方法。
14. 前記指標算出工程は、
    前記撮影シーンがストロボ撮影シーンであることを定量的に示す第１の指標を算出する第１指標算出工程と、
    前記撮影シーンが逆光シーンであることを定量的に示す第２の指標を算出する第２指標算出工程と、
    前記撮影シーンが人物撮影シーンであることを定量的に示す第３の指標を算出する第３指標算出工程と、
    を有し、
    前記シーン判別工程は、
    前記第１の指標、第２の指標及び第３の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別することを特徴とする請求項１２又は１３に記載の画像処理方法。
15. コンピュータを、
    画像データにシーン判別処理を施して撮影シーンを判別する判別手段、
    前記判別手段により判別された撮影シーンに基づいて補正割合を算出する算出手段、
    前記画像データの色変換に用いる色変換定義データが有する色再現特性に対する前記撮影シーンに応じた補正を、前記補正割合に基づいた度合いで加える補正手段、
    前記補正手段により補正が加えられた色変換定義データに基づいて前記画像データを色変換する色変換手段、
    として機能させるための画像処理プログラム。
16. 色再現特性が相異なる複数の色変換定義データを記憶する記憶手段として更に機能させ、
    前記補正手段は、
    予め規定された前記色変換定義データの色再現特性に、前記撮影シーンに応じた色変換定義データの色再現特性を前記補正割合に基づいた度合いで作用させることで前記規定された色変換定義データの色再現特性を補正することを特徴とする請求項１５に記載の画像処理プログラム。
17. 前記補正手段は、
    前記判別手段により判別された撮影シーンの被写体の構成要件が所定の基準シーンと異なる場合、色相圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴とする請求項１６に記載の画像処理プログラム。
18. 前記補正手段は、
    前記判別手段により判別された撮影シーンの輝度構成が所定の基準シーンと異なる場合、彩度圧縮率の高い色変換定義データを前記規定された色変換定義データに作用させることで補正することを特徴とする請求項１６又は１７に記載の画像処理プログラム。
19. 前記判別手段は、
    所定の明度と色相の組み合わせからなる領域に前記画像データを分割し、当該分割した領域が当該画像データ全体に占める割合を占有率として当該領域毎に算出する占有率算出手段と、
    前記占有率算出手段により算出された領域毎の占有率に、撮影条件に応じて予め設定された係数を乗算することにより、撮影シーンを特定するための指標を算出する指標算出手段と、
    前記指標算出手段により算出された指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別するシーン判別手段と、
    を有することを特徴とする請求項１５〜１８の何れか一項に記載の画像処理プログラム。
20. 前記指標算出手段は、前記撮影シーンを特定するための指標を複数算出し、
    前記シーン判別手段は、
    前記算出された複数の指標毎に前記画像データの撮影シーンの判別を行うことを特徴とする請求項１９に記載の画像処理プログラム。
21. 前記指標算出手段は、
    前記撮影シーンがストロボ撮影シーンであることを定量的に示す第１の指標を算出する第１指標算出手段と、
    前記撮影シーンが逆光シーンであることを定量的に示す第２の指標を算出する第２指標算出手段と、
    前記撮影シーンが人物撮影シーンであることを定量的に示す第３の指標を算出する第３指標算出手段と、
    を有し、
    前記シーン判別手段は、
    前記第１の指標、第２の指標及び第３の指標に基づいて、前記画像データの撮影シーンを判別することを特徴とする請求項１９又は２０に記載の画像処理プログラム。

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