JP2008227898A - Unit and method for processing image - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、画像データを補正する技術に関する。 The present invention relates to a technique for correcting image data.
今日では、画像はデジタルデータの形態（すなわち画像データ）で取り扱われることが多くなっており、これに伴って、画像データを画像として出力する際にも、そのまま出力するのではなく、より好ましい印象の画像となるように、何らかの補正処理を施して出力されることが通常となっている。そして近年では更に進んで、画像を出力する際に画像データに施された補正処理の内容は、画像の構図や描かれた（あるいは撮影された）対象と並んで、画像の印象を決定づける重要な要素となっている。 Nowadays, images are often handled in the form of digital data (that is, image data). Accordingly, when image data is output as an image, it is not output as it is, but a more favorable impression. In general, the image is output after being subjected to some correction processing so as to be an image. In recent years, the content of correction processing applied to image data when outputting an image is important in determining the impression of the image along with the composition of the image and the drawn (or photographed) object. It is an element.
尚、本明細書では、好ましい印象の画像とするために、画像データに施される補正処理のことを「絵作り」と称することがあるものとする。画像データを出力する際には、例えば機器の特性の違いを吸収するために、画像データに何らかの変換が行われることが通常であるが、ここでいう「絵作り」とは、このように画像データを正しく再現するために行われる変換を越えて、より好ましい印象の画像とするために施される全ての画像変換を含んだ広い概念である。 In this specification, in order to obtain a preferable impression image, the correction processing applied to the image data may be referred to as “picture making”. When outputting image data, for example, some conversion is usually performed on the image data in order to absorb differences in the characteristics of the device. It is a broad concept that includes all image transformations that are performed to produce a more favorable image beyond the transformations that are performed to correctly reproduce the data.
このように絵作りは、画像の印象を決定づける重要な要素となっているにも拘わらず、適切な絵作りを行うためには高度な専門知識や経験が必要であり、プロのカメラマンやクリエータなどの専門家でなければ、画像に応じた適切な絵作りを行うことは困難である。そこで、専門家がいろいろな画像に対して行った絵作りの内容を記憶しておき、出力しようとする画像に近い画像を選択して、選択した画像に対して記憶されている内容で絵作りを行う技術が提案されている（特許文献１）。また、専門家が行った絵作りの内容を正確に抽出するための技術も提案されている（特許文献２）。 Despite the fact that picture making is an important factor that determines the impression of an image, advanced expertise and experience are required to make an appropriate picture. Professional photographers, creators, etc. If you are not an expert, it is difficult to make an appropriate picture according to the image. Therefore, memorize the contents of the picture making performed by various experts on various images, select an image close to the image to be output, and make the picture making with the contents stored for the selected image. A technique for performing the above has been proposed (Patent Document 1). In addition, a technique for accurately extracting the contents of picture making performed by an expert has been proposed (Patent Document 2).
しかし、提案されている技術では、一般的なユーザーが好みの絵作りを自由に行うことは依然として困難であった。というのは、提案の技術では、専門家が行った絵作りの内容が予め記憶されているか、若しくは、専門家の絵作りの内容を抽出可能なように、絵作り前の画像データと絵作り後の画像データとを入手可能であることが前提となる。ところが実際には、絵作りの内容は多分にノウハウ的な要素が強く、多数の絵作りの内容が選択可能に記憶されていることは稀であり、また、絵作り前後の画像データを入手できることも稀である。このため、一般的なユーザーが好みの絵作りを行って画像を出力することは依然として困難であるという問題があった。 However, with the proposed technology, it was still difficult for general users to freely create their favorite pictures. This is because in the proposed technology, the contents of the picture making performed by the expert are stored in advance, or the picture data before making the picture and the picture making so that the contents of the picture making by the expert can be extracted. It is assumed that later image data can be obtained. In reality, however, the content of painting is often a know-how element, and it is rare that a large number of painting content is stored in a selectable manner, and image data before and after painting can be obtained. Is rare. For this reason, there is a problem that it is still difficult for a general user to make a favorite picture and output an image.
本発明は、従来技術が有する上述した課題を解決するためになされたものであり、一般的なユーザーが、好みの絵作りの画像を簡便に出力可能とする技術の提供を目的とする。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems of the prior art, and an object of the present invention is to provide a technique that allows a general user to easily output an image of a favorite picture creation.
上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の画像処理装置は次の構成を採用した。すなわち、
出力対象の画像データたる出力画像データを受け取って補正を加える画像処理装置であって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する検査領域設定手段と、
予め選択しておいた参照画像の画像データたる参照画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する参照画像データ解析手段と、
前記出力画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する出力画像データ解析手段と、
前記検査領域毎に得られた前記出力画像データの使用頻度が、前記参照画像データの使用頻度に近付くように、該出力画像データの補正量を決定する補正量決定手段と、
前記決定された補正量に基づいて、前記出力画像データの補正を実行する補正実行手段と
を備えることを要旨とする。
In order to solve at least a part of the problems described above, the image processing apparatus of the present invention employs the following configuration. That is,
An image processing apparatus that receives and corrects output image data that is image data to be output,
Inspection area setting means for setting a plurality of inspection areas in a predetermined color space;
Reference image data analyzing means for analyzing reference image data as image data of a reference image selected in advance, and detecting the frequency of use of colors in the inspection region for each inspection region;
Analyzing the output image data, output image data analysis means for detecting the use frequency of the color in the inspection area for each inspection area;
A correction amount determining means for determining a correction amount of the output image data so that the use frequency of the output image data obtained for each inspection region approaches the use frequency of the reference image data;
And a correction execution unit that executes correction of the output image data based on the determined correction amount.
また、上記の画像処理装置に対応する本発明の画像処理方法は、
出力対象の画像データたる出力画像データを受け取って補正を加える画像処理方法であって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する工程と、
予め選択しておいた参照画像の画像データたる参照画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する工程と、
前記出力画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する工程と、
前記検査領域毎に得られた前記出力画像データの使用頻度が、前記参照画像データの使用頻度に近付くように、該出力画像データの補正量を決定する工程と、
前記決定された補正量に基づいて、前記出力画像データの補正を実行する工程と
を備えることを要旨とする。
The image processing method of the present invention corresponding to the above image processing apparatus is
An image processing method for receiving and correcting output image data as image data to be output,
A step of setting a plurality of inspection areas in a predetermined color space;
Analyzing reference image data which is image data of a reference image selected in advance, and detecting the use frequency of the color in the inspection region for each inspection region;
Analyzing the output image data, detecting the use frequency of the color in the inspection region for each inspection region;
Determining the correction amount of the output image data so that the use frequency of the output image data obtained for each inspection region approaches the use frequency of the reference image data;
And a step of correcting the output image data based on the determined correction amount.
かかる本発明の画像処理装置および画像処理方法においては、予め参照画像を選択しておく。画像の出力に際しては、出力対象の画像データ（出力画像データ）および参照画像の画像データ（参照画像データ）の各々について、色彩の使用頻度を、色空間内に設定された複数の検査領域内で検出する。そして、検査領域毎に得られた出力画像データの使用頻度が、検査領域毎に得られた参照画像データの使用頻度に近付くように、出力画像データの補正量を決定した後、決定した補正量に基づいて出力画像データを補正して、画像を出力する。 In the image processing apparatus and the image processing method of the present invention, a reference image is selected in advance. When outputting an image, for each of the image data to be output (output image data) and the image data of the reference image (reference image data), the use frequency of the color is set within a plurality of inspection areas set in the color space. To detect. Then, after determining the correction amount of the output image data so that the use frequency of the output image data obtained for each inspection region approaches the use frequency of the reference image data obtained for each inspection region, the determined correction amount The output image data is corrected based on the above and an image is output.
一般に、画像に対して絵作り（画像補正）を行うと、その影響は色彩の使用頻度に表れる。従って、色空間内に適切な検査領域を複数設定しておけば、それぞれの検査領域での色彩の使用頻度を検出することにより、その画像に対して加えられた絵作りの特徴的な結果を抽出することが可能であると考えられる。このことから、検査領域で検出した出力画像データの使用頻度が、参照画像データの使用頻度に近づくように、出力画像データを補正してやれば、画像の印象を参照画像の印象に近付けた状態で出力することが可能となる。その結果、写真家や芸術家などが絵作りした参照画像から、その参照画像の印象に近づくように絵作りを行って画像を出力することができるので、一般的なユーザーでも、好みの絵作りが施された画像を簡単に出力することが可能となる。 In general, when picture making (image correction) is performed on an image, the influence appears in the use frequency of the color. Therefore, if a plurality of appropriate inspection areas are set in the color space, the characteristic results of picture creation added to the image can be obtained by detecting the frequency of color use in each inspection area. It is considered possible to extract. Therefore, if the output image data is corrected so that the use frequency of the output image data detected in the inspection area approaches the use frequency of the reference image data, the image impression is output in a state close to the impression of the reference image. It becomes possible to do. As a result, it is possible to create a picture from a reference image created by a photographer or artist and bring it closer to the impression of the reference image. It is possible to easily output an image subjected to.
また、かかる本発明の画像処理装置においては、複数の検査領域を、色空間内に少なくとも色相を異ならせて設定しておき、参照画像データおよび出力画像データの各々について、各検査領域での使用頻度を検出することで、色相についての補正量を決定して画像データを補正することとしても良い。ここで色空間としては、明度、色相、彩度の３つの要素を、直接的あるいは間接的に表現可能であれば、どのような色空間であってもよく、例えば、ＲＧＢ色空間、Ｌａｂ色空間、ＣＭＹ色空間、ＨＳＶ色空間、ＨＳＬ色空間、ＹＣＣ色空間Ｌｕｖ色空間、ＸＹＺ色空間などを用いることができる。 Further, in the image processing apparatus of the present invention, a plurality of inspection areas are set with at least different hues in the color space, and each of the reference image data and the output image data is used in each inspection area. By detecting the frequency, the correction amount for the hue may be determined to correct the image data. Here, the color space may be any color space as long as the three elements of lightness, hue, and saturation can be expressed directly or indirectly, for example, RGB color space, Lab color, and the like. Space, CMY color space, HSV color space, HSL color space, YCC color space Luv color space, XYZ color space, and the like can be used.
色相を補正すると、画像の印象に大きく影響を与えることから、少なくとも色相を異ならせて設定した複数の検査領域に基づいて補正量を決定してやれば、好ましい印象が得られるように画像データを補正することが可能となる。 Correcting the hue greatly affects the impression of the image. Therefore, if the correction amount is determined based on at least a plurality of inspection areas set with different hues, the image data is corrected so that a favorable impression is obtained. It becomes possible.
かかる本発明の画像処理装置および画像処理方法においては、ある検査領域内の色相が、参照画像では多く使用されていて十分な使用頻度が検出されるものの、出力しようとしている画像ではあまり使用されておらず、十分な使用頻度が検出できない場合も生じ得る。このような場合には、参照画像データから得られた使用頻度の偏りに基づいて、出力画像データの補正量を決定することとしてもよい。 In the image processing apparatus and the image processing method according to the present invention, the hue in a certain inspection region is frequently used in the reference image, and a sufficient frequency of use is detected. However, the hue is rarely used in the image to be output. In some cases, sufficient usage frequency cannot be detected. In such a case, the correction amount of the output image data may be determined based on the use frequency bias obtained from the reference image data.
検査領域で十分な使用頻度が検出できなかった場合、そのような使用頻度に基づいて画像の補正量を決定したのでは、不適切な補正を行ってしまうおそれがある。しかし、参照画像データの検査領域での使用頻度の偏りは、参照画像データに加えられた補正内容を反映しているものと考えられる。そこで、このような場合には、参照画像データの検査領域での使用頻度の偏りから、参照画像データに加えられた補正量を推定することで、出力画像データを適切に補正することが可能となる If a sufficient use frequency cannot be detected in the inspection area, an inappropriate correction may be performed if the correction amount of the image is determined based on such a use frequency. However, the bias in the frequency of use of the reference image data in the inspection area is considered to reflect the correction content added to the reference image data. Therefore, in such a case, it is possible to appropriately correct the output image data by estimating the correction amount added to the reference image data from the bias in use frequency in the inspection area of the reference image data. Become
かかる本発明の画像処理装置においては、次のようにして補正量を決定しても良い。先ず、検査領域としては、光の三原色に相当する赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）の各色相についての検査領域を設定しておく。また、参照画像データおよび出力画像データをＲＧＢ画像データの形態で受け取って、ＲＧＢの各色相の検査領域での頻度分布を検出する。そして、ＲＧＢの各色相についての補正量を決定して、出力画像データを補正することとしてもよい。 In the image processing apparatus of the present invention, the correction amount may be determined as follows. First, as the inspection area, inspection areas for the red (R), green (G), and blue (B) hues corresponding to the three primary colors of light are set. Also, the reference image data and the output image data are received in the form of RGB image data, and the frequency distribution in the inspection region of each hue of RGB is detected. The output image data may be corrected by determining a correction amount for each hue of RGB.
画像データは、通常、ＲＧＢの各成分によって表現されることが多いから、画像データの補正量もＲＧＢの各成分について求めておけば、画像データを簡単に補正することが可能となるので好ましい。 Since image data is usually often expressed by RGB components, it is preferable to obtain the correction amount of image data for each RGB component because the image data can be easily corrected.
更に本発明は、上述した画像処理方法を実現するためのプログラムをコンピュータに読み込ませ、所定の機能を実行させることにより、コンピュータを用いて実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラムとしての態様も含んでいる。すなわち、上述した画像処理方法に対応する本発明のプログラムは、
出力対象の画像データたる出力画像データを受け取って補正を加える画像処理方法を、コンピュータを用いて実現させるプログラムであって、
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する機能と、
予め選択しておいた参照画像の画像データたる参照画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する機能と、
前記出力画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する機能と、
前記検査領域毎に得られた前記出力画像データの使用頻度が、前記参照画像データの使用頻度に近付くように、該出力画像データの補正量を決定する機能と、
前記決定された補正量に基づいて、前記出力画像データの補正を実行する機能と
をコンピュータにより実現させることを要旨とする。
Furthermore, the present invention can be realized using a computer by causing a computer to read a program for realizing the above-described image processing method and executing a predetermined function. Therefore, the present invention also includes the following aspects as a program. That is, the program of the present invention corresponding to the image processing method described above is
A program for realizing, using a computer, an image processing method for receiving and correcting output image data as image data to be output,
A function for setting a plurality of inspection areas in a predetermined color space;
A function of analyzing reference image data, which is image data of a reference image selected in advance, and detecting the frequency of use of colors in the inspection area for each inspection area;
A function of analyzing the output image data and detecting the frequency of use of colors in the inspection area for each inspection area;
A function of determining a correction amount of the output image data so that the use frequency of the output image data obtained for each inspection region approaches the use frequency of the reference image data;
The gist of the present invention is that a computer implements a function of correcting the output image data based on the determined correction amount.
かかるプログラムをコンピュータに読み込んで、上記の各機能を実現させれば、一般的なユーザーであっても、好みの絵作りの画像を簡便に出力することが可能となる。 If such a program is read into a computer and each of the above functions is realized, even a general user can easily output a favorite picture-making image.
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施例を説明する。
Ａ．装置構成：
Ｂ．画像出力処理：
Ｃ．変形例：
Hereinafter, in order to clarify the contents of the present invention described above, examples will be described in the following order.
A. Device configuration:
B. Image output processing:
C. Variation:
Ａ．装置構成 ：
図１は、本実施例の画像処理装置を搭載した印刷装置１０の外観形状を示す斜視図である。図示されるように、本実施例の印刷装置１０は、スキャナ部１００と、プリンタ部２００と、スキャナ部１００およびプリンタ部２００の動作を制御する制御部３００などから構成されている。スキャナ部１００は、印刷された画像を読み込んで画像データを生成するスキャナ機能を有しており、プリンタ部２００は、画像データを受け取って印刷媒体上に画像を印刷するプリンタ機能を有している。制御部３００は、ＣＰＵを中心として、ＲＯＭや、ＲＡＭ、デジタルデータをアナログ信号に変換するＤ／Ａ変換器、更には、周辺機器との間でデータのやり取りを行うための周辺機器インターフェースＰＩＦなどから構成されており、スキャナ部１００やプリンタ部２００の動作を制御する機能を有している。また、制御部３００は、スキャナ部１００で読み取った画像の画像データや、外部から供給された画像データに対して所定の画像処理を施して、プリンタ部２００から画像を出力することが可能である。
A. Device configuration :
FIG. 1 is a perspective view showing an external shape of a
Ｂ．画像出力処理 ：
図２は、印刷装置１０で画像を出力する際に行われる画像出力処理の流れを示したフローチャートである。かかる処理は、印刷装置１０内の制御部３００によって実行される処理である。
B. Image output processing:
FIG. 2 is a flowchart showing the flow of image output processing performed when the
図示されるように、本実施例の画像出力処理では、先ず初めに参照画像の画像データを取得する（ステップＳ１００）。ここで参照画像とは、画像を出力しようとする者によって、好ましい画像として予め選択された画像である。また、参照画像の画像データ（参照画像データ）は、参照画像をスキャナ部１００によって読み込むことによって取得しても良いし、あるいは予め取得して記憶されている画像データを読み込んで取得することも可能である。
As shown in the figure, in the image output process of this embodiment, first, image data of a reference image is acquired (step S100). Here, the reference image is an image selected in advance as a preferable image by a person who intends to output the image. Further, the image data of the reference image (reference image data) may be acquired by reading the reference image with the
次いで、取得した参照画像データを解析することにより、サンプリング色域でのヒストグラムを取得する（ステップＳ１０２）。ここでサンプリング色域とは、色空間（ここでは、Ｌａｂ色空間とする）内に予め設定されている色域である。カラー画像データは、通常、ＲＧＢ各色成分によって表現されることを考慮して、本実施例では、赤（Ｒ）色を表す色域、緑（Ｇ）色を表す色域、青（Ｂ）色を表す色域に、それぞれサンプリング色域が設定されている。もちろん、サンプリング色域は、このような色の色域に限らず、例えばシアン（Ｃ）色や、マゼンタ（Ｍ）色、イエロ（Ｙ）色の色域や、紫色、オレンジ色の色域など、画像の印象を作用するような色彩の部分に設定することができる。尚、これらサンプリング色域は、明度や彩度があまりに高い領域や低い領域を避けて、設定しておくことが望ましい。 Next, a histogram in the sampling color gamut is acquired by analyzing the acquired reference image data (step S102). Here, the sampling color gamut is a color gamut preset in a color space (here, referred to as a Lab color space). In consideration of the fact that color image data is usually expressed by RGB color components, in this embodiment, a color gamut representing a red (R) color, a color gamut representing a green (G) color, and a blue (B) color. Sampling color gamuts are respectively set in the color gamuts representing Of course, the sampling color gamut is not limited to such a color gamut. For example, a cyan (C) color, a magenta (M) color, a yellow (Y) color gamut, a purple or orange color gamut, or the like. , It can be set to a color portion that affects the impression of the image. Note that it is desirable to set these sampling color gamuts avoiding regions where the lightness and saturation are too high and low.
また、サンプリング色域を設定する色空間についても、Ｌａｂ色空間に限られるものではなく、例えば、ＲＧＢ色空間、ＣＭＹ色空間、ＨＳＶ色空間、ＨＳＬ色空間、ＹＣＣ色空間、Ｌｕｖ色空間、ＸＹＺ色空間など、種々の色空間内にサンプリング色域を設定することも可能である。 Also, the color space for setting the sampling color gamut is not limited to the Lab color space. For example, the RGB color space, CMY color space, HSV color space, HSL color space, YCC color space, Luv color space, XYZ It is also possible to set a sampling color gamut in various color spaces such as a color space.
図３には、Ｌａｂ色空間内にＲＧＢ各色用の３つのサンプリング色域が設定されている様子が概念的に示されている。本実施例では、これらサンプリング色域でのヒストグラムを、次のようにして取得する。先ず、参照画像データを取得して、各画素の色彩をＬａｂ色空間内にプロットすることにより、参照画像で使用されている色彩のヒストグラムを生成する。次いで、生成したヒストグラムから、サンプリング色域の部分を切り出すことにより、それぞれのサンプリング色域でのヒストグラムを取得する。もちろん、参照画像データを解析して、初めからサンプリング色域の部分だけのヒストグラムを生成するようにしても良い。 FIG. 3 conceptually shows how three sampling color gamuts for each color of RGB are set in the Lab color space. In this embodiment, histograms in these sampling color gamuts are acquired as follows. First, reference image data is acquired, and the color of each pixel is plotted in the Lab color space, thereby generating a histogram of the colors used in the reference image. Next, by extracting a portion of the sampling color gamut from the generated histogram, a histogram in each sampling color gamut is acquired. Of course, it is also possible to analyze the reference image data and generate a histogram of only the sampling color gamut from the beginning.
図４は、Ｒ用のサンプリング色域で参照画像データから取得されたヒストグラムの一例を概念的に示した説明図である。図示した例では、参照画像に用いられている赤色は、少しだけ黄色がかった赤色が多用されていることが分かる。Ｇ用のサンプリング色域や、Ｂ用のサンプリング色域についてもヒストグラムを取得することにより、参照画像にはどのような緑色が態様されているか、青色についてはどのような青色が多用されているかを知ることができる。 FIG. 4 is an explanatory diagram conceptually illustrating an example of a histogram acquired from reference image data in the R sampling color gamut. In the illustrated example, it can be seen that the red color used for the reference image is often a slightly yellowish red color. By acquiring histograms for the sampling color gamut for G and the sampling color gamut for B as well, what kind of green color is used in the reference image, and what kind of blue color is frequently used for blue I can know.
図２に示した画像出力処理では、このようにして参照画像データから各サンプリング色域でのヒストグラムを取得すると、出力しようとしている画像の画像データ（出力画像データ）の読み込みを行う（ステップＳ１０４）。例えばユーザーがデジタルカメラなどで撮影した画像を印刷しようとするのであれば、デジタルカメラから直接あるいはメモリーカードなどの記録媒体を介して、撮影した画像データを読み込む処理を行う。もちろん、コンピュータで作成した画像やスキャナ部１００で取り込んだ画像データを読み込んでも良い。
In the image output process shown in FIG. 2, when the histogram in each sampling color gamut is acquired from the reference image data in this way, the image data (output image data) of the image to be output is read (step S104). . For example, if the user wants to print an image taken with a digital camera or the like, a process of reading the taken image data directly from the digital camera or via a recording medium such as a memory card is performed. Of course, an image created by a computer or image data captured by the
次いで、出力画像データについても、参照画像データと同様にして、それぞれのサンプリング色域でのヒストグラムを取得する（ステップＳ１０６）。図５は、出力画像データからＲ用のサンプリング色域で取得されたヒストグラムの一例を概念的に示した説明図である。図示されているように、出力画像データで用いられている赤色は、サンプリング色域のほぼ中央にある標準的な赤色に近い色（僅かに青色がかった赤色）が多く使用されている。このように、参照画像データと出力画像データとでは、多く使用される色彩も微妙に異なっており、これに伴って、各サンプリング色域で得られるヒストグラムも、出力画像データから得られたものと参照画像データから得られたものとでは、一致していないことが通常である。 Next, for the output image data, a histogram in each sampling color gamut is acquired in the same manner as the reference image data (step S106). FIG. 5 is an explanatory diagram conceptually showing an example of a histogram acquired from the output image data in the R sampling color gamut. As shown in the figure, the red color used in the output image data is often a color close to the standard red color (slightly bluish red color) at the approximate center of the sampling color gamut. In this way, the reference image data and the output image data have slightly different colors that are used, and accordingly, the histogram obtained in each sampling color gamut is also obtained from the output image data. In general, the image obtained from the reference image data does not match.
そこで、出力画像データから得られたヒストグラムが、参照画像データから得られたヒストグラムに近付くように、出力画像データの補正量を決定する（ステップＳ１０８）。図６は、参照画像データのヒストグラムおよび出力画像データのヒストグラムから、出力画像データの補正量を決定している様子を概念的に示した説明図である。前述したように、参照画像データでは黄色みがかった赤色が多用されており、これに対して出力画像データではほぼ標準的な（少しだけ青色がかった）赤色が多用されているから、赤色については若干、黄色がかった色となるように、出力画像データを補正してやる。 Therefore, the correction amount of the output image data is determined so that the histogram obtained from the output image data approaches the histogram obtained from the reference image data (step S108). FIG. 6 is an explanatory diagram conceptually showing how the correction amount of the output image data is determined from the histogram of the reference image data and the histogram of the output image data. As described above, yellowish red is frequently used in the reference image data, and almost standard red (slightly blue) red is frequently used in the output image data. The output image data is corrected so that the color becomes slightly yellowish.
また、このときの補正量は次のようにして決定する。先ず、参照画像データで多用されている赤色、および出力画像データ（補正前）で多用されている赤色の色相を決定する。多用されている色相としては、最も使用頻度の高い色彩の色相を採用しても良いし、あるいは、使用頻度が一定以上の色彩を抽出し、抽出した色彩範囲の中央（あるいは重心）の色相を採用しても良い。図６では、図４および図５に示したヒストグラムで、一定以上の使用頻度の色彩範囲を抽出し、抽出した範囲の重心を求めることによって、参照画像データおよび出力画像データのそれぞれの色相を決定している。 The correction amount at this time is determined as follows. First, the red hue frequently used in the reference image data and the red hue frequently used in the output image data (before correction) are determined. The most frequently used hue may be the hue of the most frequently used hue, or the hue that is used more than a certain frequency is extracted, and the hue at the center (or center of gravity) of the extracted color range is used. It may be adopted. In FIG. 6, the hues of the reference image data and the output image data are determined by extracting the color range having a certain usage frequency or more from the histograms shown in FIGS. 4 and 5 and obtaining the center of gravity of the extracted range. is doing.
こうして、それぞれの色相を決定したら、出力画像データの色相が、参照画像データの色相と一致するように（図６に示した例では、赤色を黄色方向に回すように）、画像データの補正量を決定する。尚、図６では、出力画像データの色相が参照画像データの色相と一致するように補正量を決定した。しかし、出力画像データの色相が参照画像データの色相に近付くように補正するのであれば、必ずしも一致させなくてもよい。例えば、色相の差に相当する値に１未満の係数（場合によっては１を越える係数）をかけた値だけ、色相を補正するようにしても良い。１未満の係数をかければ、控えめな補正となるため、不自然な補正となってしまうことを回避することが可能となる。 After each hue is determined in this way, the correction amount of the image data is set so that the hue of the output image data matches the hue of the reference image data (in the example shown in FIG. 6, the red color is turned in the yellow direction). To decide. In FIG. 6, the correction amount is determined so that the hue of the output image data matches the hue of the reference image data. However, if correction is made so that the hue of the output image data approaches the hue of the reference image data, it is not always necessary to match. For example, the hue may be corrected by a value obtained by multiplying a value corresponding to the difference in hue by a coefficient less than 1 (in some cases, a coefficient exceeding 1). If a coefficient less than 1 is applied, it becomes a conservative correction, and it is possible to avoid an unnatural correction.
あるいは、決定した補正量を用いて補正した画像データと、補正していないオリジナルの画像データとを一定の比率で合成して、最終的な補正後の画像データとしてもよい。このように、補正後の画像データと補正前の画像データとを合成して最終的な画像データとすれば、結果的に補正量が抑制されるので、不自然な補正となることを回避することができる。 Alternatively, final corrected image data may be obtained by combining image data corrected using the determined correction amount and original image data that has not been corrected at a certain ratio. In this way, if the corrected image data and the uncorrected image data are combined to obtain final image data, the correction amount is suppressed as a result, so that an unnatural correction is avoided. be able to.
以上のようにして、色空間内に設定されたそれぞれのサンプリング色域について、出力画像データに対する補正量を決定したら（ステップＳ１０８）、決定した補正量に従って、出力画像データを補正する（ステップＳ１１０）。このとき、補正される領域と補正されない領域との境界で、色の不連続が発生しないように、補正量を徐々に減らすようにしても良い。そして、補正後の出力画像データに基づいて、画像を出力する（ステップＳ１１２）。画像を出力する形態は、例えば印刷媒体上にインクドットを形成して画像を印刷する形態とすることもできるし、印刷媒体上にトナーを付着させて画像を印刷する形態とすることもできる。あるいは、印刷媒体ではなく、モニターやスクリーン上に色光による画像を表示する形態とすることも可能である。 As described above, when the correction amount for the output image data is determined for each sampling color gamut set in the color space (step S108), the output image data is corrected according to the determined correction amount (step S110). . At this time, the correction amount may be gradually reduced so that color discontinuity does not occur at the boundary between the corrected region and the uncorrected region. Then, an image is output based on the corrected output image data (step S112). The form of outputting an image may be, for example, a form in which ink dots are formed on a print medium and the image is printed, or a form in which toner is attached to the print medium and the image is printed. Alternatively, it is also possible to display an image with colored light on a monitor or screen instead of a print medium.
以上に説明したように、本実施例の画像出力処理では、参照画像の画像データ（参照画像データ）を入手することができれば、出力しようとしている画像を、参照画像と同じような印象となるように補正して出力することが可能となる。また、参照画像データは、少なくとも参照画像があれば、スキャナなどで読み込んで簡単に生成することができる。このため、一般的なユーザーであっても、写真家やデザイナーなど同じように絵作りした画像を簡単に出力することが可能となる。この点について、若干補足して説明しておく。 As described above, in the image output process of the present embodiment, if the image data (reference image data) of the reference image can be obtained, the image to be output will have the same impression as the reference image. It is possible to output the signal after correction. Further, if there is at least a reference image, the reference image data can be easily generated by reading with a scanner or the like. For this reason, even a general user can easily output an image created in the same manner as a photographer or designer. This point will be described with some supplementation.
例えば、図４に示した例では、参照画像に多用されている赤色は、少し黄色がかった赤色である。そして、このような赤色が最も多く使用されていることが、参照画像の印象に大きな影響を与えていると考えることができる。同様に、緑色や青色についても、最も多く使用されている緑色がどのような緑色なのか、あるいは最も多く使用されている青色がどのような青色なのかということが、参照画像の印象に大きな影響を与えていると考えることができ、これらの効果が組み合わさって、参照画像の印象を決定づけていると考えられる。そこで、今から出力しようとしている画像についても、同じような色が多用されるように補正してから出力すれば、参照画像に近い印象の画像として出力することが可能となる。 For example, in the example shown in FIG. 4, the red color frequently used in the reference image is a slightly yellowish red color. Then, it can be considered that the most frequently used red color has a great influence on the impression of the reference image. Similarly, for green and blue, what kind of green is the most used green, or what is the most used blue is a big influence on the impression of the reference image. It is considered that these effects combine to determine the impression of the reference image. Therefore, an image to be output now can be output as an image having an impression close to that of the reference image by correcting the image so that similar colors are frequently used.
一般的に、画像の印象は、施された絵作りの内容（補正内容）によって大きく影響されるから、参照画像に近い印象の画像を出力するためには、参照画像と同じような絵作りを行う必要があると考えるものである。そして、絵作りの内容を知るためには、絵作り前の画像と後の画像とを比較しなければならないところ、たまたま気に入った参照画像の絵作り前の画像を入手することは、ほとんど不可能である。このため、手持ちの画像データを参照画像のような印象の画像に補正して出力しようとすると、独自に絵作りのやり方を見つけなければならず、このことは、絵作りについての十分な知識や経験を持たない一般的なユーザーにとっては、ほとんど不可能なことである。 In general, the impression of an image is greatly influenced by the contents of the applied picture making (correction contents). Therefore, in order to output an image with an impression close to the reference image, the same picture making as the reference image is used. This is what you think needs to be done. And in order to know the contents of the picture making, it is necessary to compare the image before the picture making and the image after the making, it is almost impossible to get the pre-picture image of the reference image you happened to like It is. For this reason, if you try to correct the image data on hand to an image that looks like a reference image and output it, you have to find out how to make your own painting. For a general user who has no experience, it is almost impossible.
これに対して、本実施例の画像出力処理では、少なくとも参照画像（あるいは参照画像データ）を入手できれば、出力しようとしている画像を、参照画像と同じような印象となるように補正して出力することが可能となる。 On the other hand, in the image output process of this embodiment, if at least a reference image (or reference image data) can be obtained, the image to be output is corrected and output so as to have the same impression as the reference image. It becomes possible.
Ｃ．変形例 ：
上述した実施例では、予め設定しておいたサンプリング色域で、参照画像データのヒストグラムと、出力画像データのヒストグラムとを検出しておき、出力画像データのヒストグラムが、参照画像データのヒストグラムに近付くように、出力画像データを補正するものとして説明した。しかし、サンプリング色域で出力画像データの十分なヒストグラムが検出できない場合も生じ得る。仮に、出力画像データには、そのサンプリング色域の周辺の色彩が全く使われていないのであれば、その色域については補正不要となるが、たまたまサンプリング色域内の色彩はあまり使われていないものの、サンプリング色域の直ぐ外側には多用されている色彩が存在している場合や、あるいはサンプリング色域内の色彩も十分ではないにせよある程度は使用されている場合などには、その色域についても補正しておくことが望ましい。そこで、このような場合には、次のようにして、参照画像データのみから補正量を決定して、出力画像データを補正することとしても良い。
C. Modified example:
In the above-described embodiment, the histogram of the reference image data and the histogram of the output image data are detected in the preset sampling color gamut, and the histogram of the output image data approaches the histogram of the reference image data. As described above, the output image data is corrected. However, there may be a case where a sufficient histogram of output image data cannot be detected in the sampling color gamut. If the color around the sampling gamut is not used at all in the output image data, no correction is necessary for that gamut, but it happens that the color in the sampling gamut is rarely used. If there is a frequently used color just outside the sampling color gamut, or if the color in the sampling color gamut is used to some extent, It is desirable to correct it. Therefore, in such a case, the output image data may be corrected by determining the correction amount only from the reference image data as follows.
図７は、変形例の画像出力処理において、参照画像データから補正量を決定する様子を概念的に示した説明図である。図示した例では、Ｒ用のサンプリング色域内では、参照画像データについては十分なヒストグラムが検出されているが、出力画像データについては十分なヒストグラムが検出されていない場合が示されている。また、出力画像データには、その代わりにＲ用のサンプリング色域の少し外側の色彩が多く使用されている。 FIG. 7 is an explanatory diagram conceptually showing how the correction amount is determined from the reference image data in the image output process of the modification. In the illustrated example, a sufficient histogram is detected for the reference image data in the sampling color gamut for R, but a sufficient histogram is not detected for the output image data. In addition, in the output image data, a color slightly outside the sampling color gamut for R is often used instead.
このようなサンプリング色域では、参照画像データのヒストグラムの偏りから、出力画像データに加えるべき補正量を決定する。すなわち、サンプリング色域内に基準の色相を予め設定しておき、参照画像データから得られたヒストグラムが、その基準の色相に対して、どの程度ずれているかによって、出力画像データに加える補正量を決定するのである。図７に示した例では、基準の赤色として、ＲＧＢ画像データの規格であるｓＲＧＢ規格に規定されたＲが設定されている。ｓＲＧＢ規格のＲＧＢ画像データは、規格に規定されたＲ，Ｇ，Ｂの組合せによって表現されているから、ｓＲＧＢ画像データの画像で用いられている赤色は、常識的には規格に規定されたＲを中心として分布している場合が多いものと考えられる。従って、参照画像データも、元々はｓＲＧＢ規格の画像データであったとすれば、三相画像データのヒストグラムと、ｓＲＧＢ規格に規定されたＲとのズレは、参照画像データに加えられた絵作りによって生じたものということになる。そこで、ｓＲＧＢ規格のＲが、参照画像データのヒストグラムに近付くように、出力画像データの赤色を少し黄色側の赤色に補正することで、全体として参照画像の印象に近づけることが可能となる。 In such a sampling color gamut, the correction amount to be added to the output image data is determined from the bias of the histogram of the reference image data. That is, a standard hue is set in advance within the sampling color gamut, and a correction amount to be added to the output image data is determined depending on how much the histogram obtained from the reference image data is deviated from the standard hue. To do. In the example shown in FIG. 7, R defined in the sRGB standard, which is the standard for RGB image data, is set as the standard red color. Since the RGB image data of the sRGB standard is expressed by a combination of R, G, and B specified in the standard, the red color used in the image of the sRGB image data is commonly R based on the standard. It is thought that there are many cases where the distribution is centered around. Therefore, if the reference image data was originally sRGB standard image data, the difference between the histogram of the three-phase image data and the R defined in the sRGB standard is due to the picture creation added to the reference image data. That is what happened. Therefore, by correcting the red color of the output image data to slightly red on the yellow side so that the R of the sRGB standard approaches the histogram of the reference image data, the overall impression of the reference image can be obtained.
また、画像データは、例えばホワイトバランスを取る場合のように、色の偏りを補正して、より自然な印象の画像となるように自動的に補正された状態で、出力されることが通常である。同様に、表現可能な階調範囲のごく一部しか使われていない場合には、コントラストを調整する補正が自動的に行われた状態で、出力されることが通常である。結局、特に意図して画像データを補正しない限りは、ＲＧＢ画像データのヒストグラムは自ずから一定の傾向を呈するようになる。そこで、単純に、ｓＲＧＢに規格のＲ，Ｇ，Ｂを基準の色相として用いるのではなく、これら規格の色に対して、半ば自動的に行われる各種の補正を考慮することにより、各サンプリング色域の基準の色相を設定しておくこととしても良い。そして、このようにして設定しておいた基準の色が、それぞれのサンプリング色域内で得られた参照画像データのヒストグラムに近付くように補正してやれば、参照画像により近い印象の画像を得ることが可能となる。 Also, the image data is usually output in a state in which the color deviation is corrected and the image is automatically corrected so as to obtain a more natural impression image, for example, when white balance is taken. is there. Similarly, when only a small part of the representable gradation range is used, it is usually output in a state in which correction for adjusting the contrast is automatically performed. As a result, unless the image data is corrected specifically, the histogram of the RGB image data naturally exhibits a certain tendency. Therefore, instead of simply using the standard R, G, B as the standard hue for sRGB, each sampling color is considered by taking into account various corrections that are performed semi-automatically for these standard colors. It is also possible to set a standard hue of the area. If the standard color set in this way is corrected so as to approach the histogram of the reference image data obtained within each sampling color gamut, an image with an impression closer to the reference image can be obtained. It becomes.
尚、上述した説明では、ｓＲＧＢの規格のＲＧＢ、あるいは、これら規格のＲＧＢに対して半ば自動的に行われる各種の補正を考慮した色を、基準の色として用いることにより、参照画像に加えられた補正量を推定するものとした。しかし、必ずしもｓＲＧＢ規格のＲＧＢに限らず、その他の規格のＲＧＢや、ユーザーが独自に設定したＲＧＢ（更には、これらＲＧＢに各種補正を考慮した色）を基準の色として用いることも可能である。更に加えて、事前にユーザーが、自分の好みの色を設定しておき、その色を基準の色として用いることも可能である。 In the above description, sRGB standard RGB or colors that take into account various corrections that are automatically performed on these standard RGB colors are used as the reference color, thereby being added to the reference image. The amount of correction was estimated. However, it is not necessarily limited to the RGB of the sRGB standard, and other standard RGB or RGB uniquely set by the user (further, these RGB colors that take various corrections into account) can be used as reference colors. . In addition, it is also possible for the user to set his / her favorite color in advance and use that color as the reference color.
以上、本実施例の印刷装置について説明したが、本発明は上記すべての実施例および変形例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で実施することができる。 Although the printing apparatus of the present embodiment has been described above, the present invention is not limited to all the embodiments and modifications described above, and can be implemented in various modes without departing from the spirit of the present invention.
１０…印刷装置、 １００…スキャナ部、 ２００…プリンタ部、
３００…制御部
DESCRIPTION OF
300 ... control unit
Claims (6)
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する検査領域設定手段と、
予め選択しておいた参照画像の画像データたる参照画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する参照画像データ解析手段と、
前記出力画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する出力画像データ解析手段と、
前記検査領域毎に得られた前記出力画像データの使用頻度が、前記参照画像データの使用頻度に近付くように、該出力画像データの補正量を決定する補正量決定手段と、
前記決定された補正量に基づいて、前記出力画像データの補正を実行する補正実行手段と
を備える画像処理装置。 An image processing apparatus that receives and corrects output image data that is image data to be output,
Inspection area setting means for setting a plurality of inspection areas in a predetermined color space;
Reference image data analyzing means for analyzing reference image data as image data of a reference image selected in advance, and detecting the frequency of use of colors in the inspection region for each inspection region;
Analyzing the output image data, output image data analysis means for detecting the use frequency of the color in the inspection area for each inspection area;
A correction amount determining means for determining a correction amount of the output image data so that the use frequency of the output image data obtained for each inspection region approaches the use frequency of the reference image data;
An image processing apparatus comprising: a correction execution unit that executes correction of the output image data based on the determined correction amount.
前記検査領域設定手段は、前記色空間内に少なくとも色相を異ならせて、前記複数の検査領域を設定する手段であり、
前記補正量決定手段は、前記検査領域毎に得られた前記使用頻度に基づいて、色相についての補正量を決定する手段である画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1,
The inspection area setting means is a means for setting the plurality of inspection areas with at least different hues in the color space,
The correction amount determination means is an image processing apparatus which is a means for determining a correction amount for a hue based on the use frequency obtained for each inspection region.
前記補正量決定手段は、前記出力画像データから得られた使用頻度が所定頻度に達していない前記検査領域が存在する場合には、該検査領域については、前記参照画像データから得られた使用頻度の偏りに基づいて、該出力画像データの補正量を決定する手段である画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1,
When there is the inspection area in which the use frequency obtained from the output image data does not reach a predetermined frequency, the correction amount determination unit uses the use frequency obtained from the reference image data for the inspection area. An image processing apparatus as means for determining a correction amount of the output image data based on the bias of the output image data.
前記検査領域設定手段は、光の三原色に相当する赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）の各色相について前記検査領域を設定する手段であり、
前記前記参照画像データ解析手段および前記出力画像データ解析手段は、それぞれの画像データを、ＲＧＢの各成分によって表されたＲＧＢ画像データの形態で受け取って解析する手段であり、
前記補正量決定手段は、ＲＧＢの各色相についての補正量を決定する手段である画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2, wherein:
The inspection area setting means is a means for setting the inspection area for each hue of red (R), green (G), and blue (B) corresponding to the three primary colors of light,
The reference image data analysis means and the output image data analysis means are means for receiving and analyzing each image data in the form of RGB image data represented by RGB components,
The correction amount determining means is an image processing apparatus that is a means for determining a correction amount for each hue of RGB.
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する工程と、
予め選択しておいた参照画像の画像データたる参照画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する工程と、
前記出力画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する工程と、
前記検査領域毎に得られた前記出力画像データの使用頻度が、前記参照画像データの使用頻度に近付くように、該出力画像データの補正量を決定する工程と、
前記決定された補正量に基づいて、前記出力画像データの補正を実行する工程と
を備える画像処理方法。 An image processing method for receiving and correcting output image data as image data to be output,
A step of setting a plurality of inspection areas in a predetermined color space;
Analyzing reference image data which is image data of a reference image selected in advance, and detecting the use frequency of the color in the inspection region for each inspection region;
Analyzing the output image data, detecting the use frequency of the color in the inspection region for each inspection region;
Determining the correction amount of the output image data so that the use frequency of the output image data obtained for each inspection region approaches the use frequency of the reference image data;
A step of correcting the output image data based on the determined correction amount.
所定の色空間内に複数の検査領域を設定する機能と、
予め選択しておいた参照画像の画像データたる参照画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する機能と、
前記出力画像データを解析して、前記検査領域内での色彩の使用頻度を、該検査領域毎に検出する機能と、
前記検査領域毎に得られた前記出力画像データの使用頻度が、前記参照画像データの使用頻度に近付くように、該出力画像データの補正量を決定する機能と、
前記決定された補正量に基づいて、前記出力画像データの補正を実行する機能と
をコンピュータにより実現させるプログラム。 A program for realizing, using a computer, an image processing method for receiving and correcting output image data as image data to be output,
A function for setting a plurality of inspection areas in a predetermined color space;
A function of analyzing reference image data, which is image data of a reference image selected in advance, and detecting the frequency of use of colors in the inspection area for each inspection area;
A function of analyzing the output image data and detecting the frequency of use of colors in the inspection area for each inspection area;
A function of determining a correction amount of the output image data so that the use frequency of the output image data obtained for each inspection region approaches the use frequency of the reference image data;
A program that causes a computer to realize a function of correcting the output image data based on the determined correction amount.
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| JP2015226164A (en) * | 2014-05-27 | 2015-12-14 | 富士ゼロックス株式会社 | Image processing apparatus and program |
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