JP2009038827A - 露出判別装置およびその方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができるようにする。
【解決手段】第１の評価値導出部が、画像データに基づいて、画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値から、そのブロックにおける基準最大輝度値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大輝度値から、画像についての第１の評価値を導き出す。露出判別部が、導き出された第１の評価値に基づいて、画像の露出が適正であるか否かを判別する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための技術に関するものである。

デジタルカメラなどによって撮影された画像（写真画像）をプリンタや複合機などを用いて印刷する場合、撮影された全ての画像を印刷したのでは無駄が多い。すなわち、撮影された画像の中には、露出が不足した画像が含まれており、それらの画像については、印刷してもあまり意味がない。

図１５は露出が適正である画像と露出が不足した画像の例をそれぞれ示す説明図である。図１５において、（ａ）は夜空に上がった花火を撮影した画像であり、背景は暗いが、画像全体に明るい部分が点在しており、露出が適正な画像であり、印刷しても意味のある画像と言える。これに対し、（ｂ）は画像の一部分だけ明るいが、それ以外の部分は暗いため、露出が不足した画像であり、印刷してもあまり意味ない画像と言える。

このように、一般に、花火や夜景などを撮影した画像は、露出が適正な画像であるのに対し、一部分だけ明るいが、それ以外の部分は暗い画像は、露出が不足した画像である。

従って、撮影された多数の画像の中から、露出が適正な画像を判別することができれば、例えば、ユーザが本来印刷を希望するような画像のみを、自動的に印刷させることも可能となる。

ところで、画像の露出が超過しているか不足しているかを判別する方法としては、例えば、下記の特許文献に記載のものが知られている。

具体的には、例えば、判別対象となる画像について、各画素の輝度値の平均値を求めて、その値に基づいて、画像の露出が超過しているか不足しているかを判別するようにしている。

特開平９−６８７６４号公報 特開２００２−２８１３３７号公報

しかしながら、このように、判別対象となる画像について、各画素の輝度値の平均値（以下、輝度平均値という場合がある）を求め、その値に基づいて、画像の露出が適正であるか否かを判別しようとした場合、画像によっては、誤判別してしまうという問題があった。

図１６は図１５における各画像について、輝度値のヒストグラムと輝度平均値とを示した説明図である。図１６において、（ａ）は、図１５（ａ）の露出が適正な画像についての輝度値のヒストグラムであり、（ｂ）は、図１５（ｂ）の露出が不足した画像についての輝度値のヒストグラムである。また、（ａ），（ｂ）において、Ａｖは、それぞれ、その画像における各画素の輝度値の平均値（輝度平均値）を示している。

図１６に示すように、図１５（ａ）に示す露出が適正な画像と、図１５（ｂ）に示す露出が不足した画像と、で各画素の輝度平均値Ａｖを比較すると、ほぼ同じであり、従って、この輝度平均値Ａｖのみを用いるだけでは、図１５（ａ）に示す画像が、露出が適正な画像であり、図１５（ｂ）に示す画像が、露出が不足した画像であると、判別することは困難であることが理解できる。

従って、本発明の目的は、上記した従来技術の問題点を解決し、画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる技術を提供することにある。

上記した目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の露出判別装置は、画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別装置であって、
前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての第１の評価値を導き出す第１の評価値導出部と、
導き出された前記第１の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する露出判別部と、
を備え、
前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを要旨とする。

このように、本発明の露出判別装置では、画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、さらに、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、画像についての第１の評価値を導き出して、その第１の評価値に基づいて、画像の露出が適正であるか否かを判別している。ここで、パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値である。例えば、基準最大輝度値（または基準最大明度値）には、最大輝度値（または最大明度値）の他、それに準ずる値、例えば、大きい方からｎ番目の値、あるいは、大きい側からヒストグラム累積ｍ％の値なども含まれる。

従って、花火や夜景などを撮影した画像、すなわち、背景は暗いが、画像全体に明るい部分が点在しているような画像については、各ブロックとも、それぞれ、基準最大パラメータ値として、或る程度の値を得ることができるため、それら基準最大パラメータ値から導き出される第１の評価値を、露出判別の指標として用いることにより、露出が適正な画像であると判別することができる。反対に、一部分だけ明るいが、それ以外の部分は暗いような画像については、一部のブロックしか、基準最大パラメータ値として、大きな値を得ることができないため、それら基準最大パラメータ値から導き出される第１の評価値を露出判別の指標として用いることにより、露出が不足した画像であると判別することができる。

よって、本発明の露出判別装置によれば、画像における各ブロック毎の基準最大パラメータ値から導き出される第１の評価値を、露出判別の指標としているため、画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる。

本発明の露出判別装置において、前記画像についての第１の評価値は、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値であると共に、
前記露出判別部は、前記第１の評価値が第１の閾値を超えた場合に、前記画像の露出が適正であると判別することが好ましい。

このように、第１の評価値として、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値を用いることにより、計算処理を複雑化することなく、画像の露出が適正であるか否かをより適切に判別することができる。

本発明の露出判別装置において、前記画像データに基づいて、前記画像の特徴量を、前記画像についての第２の評価値として導き出す第２の評価値導出部をさらに備え、
前記露出判別部は、導き出された前記第１の評価値及び前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別するようにしてもよい。

このように、基準最大パラメータ値から導き出される第１の評価値と共に、画像の特徴量である第２の評価値を露出判別の指標として用いることにより、画像の露出が適正であるか否かをより適切に判別することができる。

本発明の露出判別装置において、前記露出判別部は、第１の判別段階として、導き出された前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別し、
前記第１の判別段階において、前記画像の露出が適正でないと判別した場合に、第２の判別段階として、導き出された前記第１の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別すると共に、
前記第１の評価値導出部は、前記画像データに基づく前記第１の評価値の導出を、前記露出判別部が、前記第１の判別段階において、前記画像の露出が適正でないと判別した場合に、行うようにしてもよい。

このように構成することにより、第１の評価値導出部は、第１の判別段階において、その画像の露出が適正でない、すなわち、その画像の露出が不足していると判別された場合のみ、第１の評価値の導出を行い、その画像の露出が適正であると判別された場合には、第１の評価値の導出を行わないため、その分、処理時間を短縮することができる。

本発明の露出判別装置において、前記画像についての第１の評価値は、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値であり、前記画像の特徴量は、前記画像に属する各画素のパラメータ値の平均値であると共に、
前記露出判別部は、前記第１の判別段階において、前記第２の評価値が第２の閾値を超えた場合に、前記画像の露出が適正であると判別し、超えていない場合には、前記画像の露出が適正でないと判別し、前記第２の判別段階において、前記第１の評価値が第１の閾値を超えた場合に、前記画像の露出が適正であると判別するようにしてもよい。

このように構成することにより、処理時間を短縮することができると共に、画像の露出が適正であるか否かをより適切に判別することができる。

本発明の露出判別装置において、前記露出判別部は、前記第１及び第２の評価値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別するようにしてもよい。

このように構成することによっても、画像の露出が適正であるか否かをより適切に判別することができる。

本発明の露出判別装置において、前記画像についての第１の評価値は、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値であり、前記画像の特徴量は、前記画像に属する各画素のパラメータ値の平均値であると共に、
各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値をＡｖＲｍａｘ、各画素のパラメータ値の平均値をＡｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
であり、
前記閾値関数式を満たした場合に、前記画像の露出が適正であると判別するようにしてもよい。

このように構成することにより、画像の露出が適正であるか否かをより高精度に判別することができる。

本発明の露出判別装置において、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値は、各ブロック毎に、前記基準最大パラメータ値に重み付けを行った上で、それらの平均を取ることにより求めるようにしてもよい。

このように構成することにより、画像の特性などを加味した上で、画像の露出が適正であるか否かを判別することができる。

本発明の露出判別装置において、前記画像が所定の測光方式にて撮影された画像である場合に、前記測光方式に応じて、各ブロック毎の重み付けの値を設定するようにしてもよい。

このように構成することにより、撮影時の条件などを加味した上で、画像の露出が適正であるか否かを判別することができる。

本発明の露出判別装置において、前記画像がＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）にて圧縮されたＪＰＥＧ画像である場合に、各画素のパラメータ値の平均値は、前記ＪＰＥＧ画像の８×８画素ブロック毎に得られる離散コサイン変換（ＤＣＴ：discrete cosine transform）のＤＣ成分の平均値として求めるようにしてもよい。

このように構成することにより、画像全体について、各画素のパラメータ値の平均を求める場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。

本発明の露出判別装置において、前記ブロックにおける基準最大パラメータ値は、そのブロックに属する各画素のパラメータ値のうち、最大のパラメータ値であることが好ましい。

最大のパラメータ値は、求めやすい値であるため、処理時間の短縮化が期待できる。

本発明の露出判別装置において、前記画像についてのサムネイル画像が存在する場合には、前記画像に代えて、前記サムネイル画像を用いて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像（以下、本画像という場合がある）の露出も適正であると判別するようにしてもよい。

サムネイル画像は、本画像に比較して、画像サイズが小さいため、このように、本画像に代えて、サムネイル画像を用いることにより、処理の負荷が小さくて済み、処理時間を大幅に短縮することができる。

なお、本発明は、上記した露出判別装置などの装置発明の態様に限ることなく、露出判別方法などの方法発明としての態様で実現することも可能である。さらには、それら方法や装置を構築するためのコンピュータプログラムとしての態様や、そのようなコンピュータプログラムを記録した記録媒体としての態様や、上記コンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号など、種々の態様で実現することも可能である。

以下、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１の実施例：
Ａ−１．実施例の構成：
Ａ−２．実施例の動作：
Ａ−３．実施例の効果：
Ｂ．第２の実施例：
Ｂ−１．実施例の構成：
Ｂ−２．実施例の動作：
Ｂ−３．実施例の効果：
Ｃ．第３の実施例：
Ｃ−１．実施例の構成：
Ｃ−２．実施例の動作：
Ｃ−３．実施例の効果：
Ｄ．第４の実施例：
Ｄ−１．実施例の構成：
Ｄ−２．実施例の動作：
Ｄ−３．実施例の効果：
Ｅ．変形例：

Ａ．第１の実施例：
Ａ−１．実施例の構成：
図１は本発明の第１の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。図１に示す複合機１０は、露出判別装置として機能すると共に、後述する各種構成要素に対する制御等を行う制御回路１００と、写真などから画像を読み取って画像データに変換するためのスキャナ部１４０と、挿入されたメモリカード１５０ａに画像データなどを読み書きするためのメモリカードスロット１５０と、デジタルカメラ（図示せず）などとＵＳＢケーブル（図示せず）を介して接続し、画像データなどを読み書きするためのＵＳＢインタフェース部１６０と、画像や各種メッセージを表示するための液晶ディスプレイ１７０と、ユーザからの各種指示を受けるための操作部１８０と、画像データに基づいて用紙などに画像を印刷するためのプリンタ部１９０と、を主として備えている。なお、本実施例においては、明るさに関するパラメータ値として、輝度値を用いる。

このうち、制御回路１００は、コンピュータプログラムに従って各種処理や制御を行うＣＰＵ１１０と、ＣＰＵ１１０による処理や制御中に得られるデータなどを一時的に格納するためのＲＡＭ１２０と、ＣＰＵ１１０で用いられる上記コンピュータプログラムなどを格納するためのＲＯＭ１３０と、を備えている。また、ＣＰＵ１１０は、上記コンピュータプログラムを実行することにより、最大輝度平均値算出部１１２や、露出判別部１１４や、画像補正部１１６や、印刷制御部１１８として機能する。このうち、特に、最大輝度平均値算出部１１２と露出判別部１１４などによって、露出判別装置が構成される。

なお、図１において、最大輝度平均値算出部１１２は、請求項における第１の評価値導出部に相当し、露出判別部１１４は、請求項における露出判別部に相当する。

Ａ−２．実施例の動作：
それでは、本実施例の動作について、ユーザが、図１に示す複合機１０に対し、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示をした場合を例として、説明する。

ここで、「おまかせ印刷」とは、複合機１０が、多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した画像をいくつか選んで印刷を行う処理のことである。このような「おまかせ印刷」の一環として、印刷に適した画像を選択する際に、本実施例の露出判別装置による画像判別処理が行われる。

図２は第１の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。

ユーザが、操作部１８０を介して、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示を行うと、ＣＰＵ１１０は、それら画像データについて、順次、図２に示す露出判別処理ルーチンを実行する。

図２に示す露出判別処理ルーチンが開始されると、まず、ＣＰＵ１１０によって機能する最大輝度平均値算出部１１２が、メモリカードスロット１５０を介してメモリカード１５０ａにアクセスし、メモリカード１５０ａに記録された複数の画像データの中から、１つの画像データを読み出して取得し、ＲＡＭ１２０に書き込む（ステップＳ１０２）。次に、最大輝度平均値算出部１１２は、その画像データの示す画像をＭ×Ｎ（Ｍ，Ｎは１以上の整数）個のブロックに分割する（ステップＳ１０４）。具体的には、その画像データから、ブロックのサイズや、各ブロックの位置などを算出する。次に、最大輝度平均値算出部１１２は、その画像データに基づいて、各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の輝度値の中から最大輝度値Ｂｍａｘを、それぞれ求める（ステップＳ１０６）。

図３はブロック毎に最大輝度値Ｂｍａｘを求めた様子を模式的に示す説明図である。図３に示す例では、Ｍ＝５，Ｎ＝５として、合計２５個のブロックについて、それぞれ、最大値度値Ｂｍａｘ（ｍ，ｎ）を求めている（但し、ｍ＝１，...，５、ｎ＝１，...，５）。

続いて、最大輝度平均値算出部１１２は、それら求めた各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘの平均を求めることにより、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出する（ステップＳ１０８）。

例えば、図３に示す例の場合、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘは、式（１）に示すごとくになる。

次に、ＣＰＵ１１０によって機能する露出判別部１１４は、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが、予め定められた閾値Ｔｈ２を超えているか否かを判定し（ステップＳ１１０）、超えている場合には、その画像を、露出が適正な画像であると判別して、印刷対象画像として選択する（ステップＳ１１２）。そして、ＣＰＵ１１０によって機能する画像補正部１１６は、その印刷対象画像として選択された画像に対し、コントラスト，明度，カラーバランス，ノイズ除去などの種々の画質補正を含む画像補正処理を行い（ステップＳ１１４）、露出判別処理ルーチンを終了する。反対に、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を超えていなければ、露出判別部１１４は、その画像を、露出が不足した画像であると判別して、印刷対象画像として選択せず（ステップＳ１１６）、露出判別処理ルーチンを終了する。

こうして、ＣＰＵ１１０が、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データに対して、順次、図２に示す露出判別処理ルーチンを実行することにより、それら画像データの示す各画像を、露出の適正／不足に応じて、印刷対象となる画像と印刷対象とはならない画像とに分別し、印刷対象画像に対しては所望の画像補正を施す。

そして、ＣＰＵ１１０によって機能する印刷制御部１１８は、プリンタ部１９０を制御して、画像補正の施された印刷対象画像を、順次、印刷させる。

以上のようにして、メモリカード１５０ａに記録された多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した露出の適正な画像を選択して、印刷させることができる。

Ａ−３．実施例の効果：
図４は図１５における各画像について、輝度値のヒストグラムと最大輝度平均値とを示した説明図である。図４において、図１６と同様に、（ａ）は、図１５（ａ）の露出が適正な画像についての輝度値のヒストグラムであり、（ｂ）は、図１５（ｂ）の露出が不足した画像についての輝度値のヒストグラムである。また、（ａ），（ｂ）において、ＡｖＢｍａｘは、それぞれ、その画像における最大輝度平均値を示している。

図４に示すように、図１５（ａ）に示す露出が適正な画像では、その最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を超えているのに対し、図１５（ｂ）に示す露出が不足した画像では、その最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を大幅に下回っており、従って、このように、画像における各ブロック毎の最大輝度値の平均値である最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを露出判別の指標とすることにより、図１５（ａ）に示す画像が、露出が適正な画像であり、図１５（ｂ）に示す画像が、露出が不足した画像であると、適切に判別することが可能となる。

図５は、多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、輝度平均値についての閾値と共に示したグラフであり、図６は、同じ分布を、最大輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。これら図において、横軸は輝度平均値Ａｖであり、縦軸は最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘであり、いずれも０〜２５５の値を取り得る。また、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘと輝度平均値Ａｖとは、ＡｖＢｍａｘ≧Ａｖの関係にあるため、各画像は、グラフ上において、ＡｖＢｍａｘ＝Ａｖの直線よりも上側に位置することになる。このとき、○印は露出の適正な画像を示し、×印は露出の不足した画像を示している。さらに、中央及び右上に位置する画像のグループは、それぞれ、通常の画像であり、左下に位置する画像のグループは、それぞれ、図１５（ｂ）に示した画像に代表される、一部分だけ明るく、それ以外の部分は暗い画像であり、それらのグループの間に位置する画像のグループは、図１５（ａ）に示した画像に代表される、花火や夜景などを撮影した画像である。

従来では、前述したとおり、画像における輝度平均値Ａｖを露出判別の指標としていたため、例えば、図５に示すように、輝度平均値Ａｖに対する閾値Ｔｈ１を「６４」とすると、通常の画像については、露出が適正な画像であると判別することができ、一部だけ明るい画像については、露出が不足した画像であると判別することができるが、花火や夜景などの画像については、露出が適正な画像であると判別されるべきであるにも関わらず、露出が不足した画像であると、誤って判別してしまい、問題があった。

これに対し、本実施例では、上記のとおり、画像における最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを露出判別の指標としているため、例えば、図６に示すように、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘに対する閾値Ｔｈ２を「６４」とすると、通常の画像は、もちろんのこと、花火や夜景などの画像についても、その大部分の画像を、露出が適正な画像であると判別することができる。また、一部だけ明るい画像については、その全ての画像を、露出が不足した画像であると判別することができる。

以上のように、本実施例によれば、画像における最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを判別指標とすることにより、画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる。

Ｂ．第２の実施例：
Ｂ−１．実施例の構成：
図７は本発明の第２の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。図７に示す複合機２０が、図１に示した複合機１０と構成上異なる点は、ＣＰＵ１１０が、コンピュータプログラムを実行することにより、最大輝度平均値算出部１１２、露出判別部１１４、画像補正部１１６、及び印刷制御部１１８として機能する他、さらに、輝度平均値算出部１１３としても機能する点である。それ以外の構成については、図１に示した複合機１０と同じであるので、それらについての説明は省略する。

なお、図７において、最大輝度平均値算出部１１２は、請求項における第１の評価値導出部に相当し、輝度平均値算出部１１３は、請求項における第２の評価値導出部に相当し、露出判別部１１４は、請求項における露出判別部に相当する。

Ｂ−２．実施例の動作：
それでは、本実施例の動作について、第１の実施例の場合と同様に、ユーザが、図７に示す複合機２０に対し、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示をした場合を例として、説明する。

本実施例の動作が、第１の実施例の動作と異なる点は、まず、第１の判別段階において、判別指標として、輝度平均値Ａｖを用いて露出判別を行い、次に、第２の判別段階において、判別指標として、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを用いて露出判別を行う点である。

図８は第２の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。

ユーザが、操作部１８０を介して、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示を行うと、ＣＰＵ１１０は、それら画像データについて、順次、図８に示す露出判別処理ルーチンを実行する。

図８に示す露出判別処理ルーチンが開始されると、まず、ＣＰＵ１１０によって機能する輝度平均値算出部１１３が、メモリカードスロット１５０を介してメモリカード１５０ａにアクセスし、メモリカード１５０ａに記録された複数の画像データの中から、１つの画像データを読み出して取得し、ＲＡＭ１２０に書き込む（ステップＳ２０２）。次に、輝度平均値算出部１１３は、その画像データに基づいて、その画像を構成する各画像の輝度値の平均を求めることにより、その画像の輝度平均値Ａｖを算出する（ステップＳ２０４）。

次に、露出判別部１１４は、第１の判別段階として、算出された輝度平均値Ａｖが、予め定められた閾値Ｔｈ１を超えているか否かを判定し（ステップＳ２０６）、超えている場合には、その画像を、露出が適正な画像であると判別して、印刷対象画像として選択する（ステップＳ２１６）。

反対に、算出された輝度平均値Ａｖが閾値Ｔｈ１を超えていない場合には、次に、最大輝度平均値算出部１１２が、図２に示したステップＳ１０４〜Ｓ１０８と同様の処理を行う。すなわち、最大輝度平均値算出部１１２は、その画像をＭ×Ｎ個のブロックに分割し（ステップＳ２０８）、次に、その画像データに基づいて、各ブロック毎に、そのブロックにおける最大輝度値Ｂｍａｘをそれぞれ求め（ステップＳ２１０）、さらに、それら求めた最大輝度値Ｂｍａｘから、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出する（ステップＳ２１８）。

そして、露出判別部１１４は、今度は、第２の判別段階として、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが、予め定められた閾値Ｔｈ２を超えているか否かを判定し（ステップＳ２１４）、超えている場合には、その画像を、露出が適正な画像であると判別して、印刷対象画像として選択する（ステップＳ２１６）。画像補正部１１６は、ステップＳ２１６において印刷対象画像として選択された画像に対し、種々の画質補正を含む画像補正処理を行い（ステップＳ２１８）、露出判別処理ルーチンを終了する。

反対に、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を超えていなければ、露出判別部１１４は、その画像を、露出が不足した画像であると判別して、印刷対象画像として選択せず（ステップＳ２２０）、露出判別処理ルーチンを終了する。

こうして、ＣＰＵ１１０が、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データに対して、順次、図８に示す露出判別処理ルーチンを実行することにより、それら画像データの示す各画像を、露出の適正／不足に応じて、印刷対象となる画像と印刷対象とはならない画像とに分別し、印刷対象画像に対しては所望の画像補正を施す。そして、印刷制御部１１８は、プリンタ部１９０を制御して、画像補正の施された印刷対象画像を、順次、印刷させる。

以上のようにして、メモリカード１５０ａに記録された多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した露出の適正な画像を選択して、印刷させることができる。

Ｂ−３．実施例の効果：
図９は、多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、輝度平均値についての閾値及び最大輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。なお、横軸及び縦軸、値の取り得る範囲、各画像の分布状態、○印及び×印、各画像のグループ等についての説明は、図５や図６と同じであるので、説明は省略する。

大多数の画像は、通常の画像であって、図９に示すとおり、中央及び右上に位置する画像のグループである。これに対し、第１の判別段階では、画像における輝度平均値Ａｖを露出判別の判別指標としており、例えば、図９に示すように、その輝度平均値Ａｖに対する閾値Ｔｈ１を「６４」とすると、第１の判別段階において、大多数の画像は、露出が適正な画像であると判別されることになる。この結果、大多数の画像については、ブロック分割、ブロック毎の最大輝度値の導出、最大輝度平均値の算出（図８のステップＳ２０８〜２１２）などの時間のかかる処理が不要となるため、その分、全体としての処理時間を大幅に短縮することができる。

また、第２の判別段階では、画像における最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを露出判別の指標としているため、例えば、図９に示すように、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘに対する閾値Ｔｈ２を「６４」とすると、第１の判別段階において露出が不足した画像であると判別された画像であっても、第２の判別段階において、花火や夜景などの画像については、その大部分の画像を、露出が適正な画像であると判別することができる。そして、一部だけ明るい画像については、その全ての画像を、露出が不足した画像であると判別することができる。

以上のように、本実施例によれば、まず、第１の判別段階として、画像における輝度平均値Ａｖを判別指標とすることにより、全体としての処理時間を大幅に短縮することができると共に、露出不足と判別された画像について、次に、第２の判別段階として、画像における最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを判別指標とすることにより、画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる。

Ｃ．第３の実施例：
Ｃ−１．実施例の構成：
本発明の第３の実施例としての露出判別装置を備える複合機の構成は、図７に示す複合機２０の構成と同様であるので、それらについての説明は省略する。

Ｃ−２．実施例の動作：
それでは、本実施例の動作について、第１及び第２の実施例の場合と同様に、ユーザが、図７に示す複合機２０に対し、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示をした場合を例として、説明する。

本実施例の動作が、第２の実施例の動作と異なる点は、判別指標として、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを変数とする閾値関数式を用いて、露出判別を行う点である。

図１０は第３の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。

ユーザが、操作部１８０を介して、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示を行うと、ＣＰＵ１１０は、それら画像データについて、順次、図１０に示す露出判別処理ルーチンを実行する。

図１０に示す露出判別処理ルーチンが開始されると、まず、輝度平均値算出部１１３が、図８に示したステップＳ２０２，Ｓ２０４と同様の処理を行う。すなわち、輝度平均値算出部１１３は、メモリカード１５０ａにアクセスして、記録された複数の画像データの中から、１つの画像データを読み出して取得し、ＲＡＭ１２０に書き込み（ステップＳ３０２）、次に、その画像データに基づいて、その画像を構成する各画像の輝度値の平均を求めることにより、その画像の輝度平均値Ａｖを算出する（ステップＳ３０４）。

次に、最大輝度平均値算出部１１２が、図２に示したステップＳ１０４〜Ｓ１０８と同様の処理を行う。すなわち、最大輝度平均値算出部１１２は、その画像をＭ×Ｎ個のブロックに分割し（ステップＳ３０６）、次に、その画像データに基づいて、各ブロック毎に、そのブロックにおける最大輝度値Ｂｍａｘをそれぞれ求め（ステップＳ３０８）、さらに、それら求めた最大輝度値Ｂｍａｘから、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出する（ステップＳ３１０）。

続いて、露出判別部１１４は、算出された輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが、式（２）として示す閾値関数式を満たすか否かを判定する（ステップＳ３１２）。
ＡｖＢｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ （２）
但し、式（２）において、ａ，ｂはそれぞれ正の定数である。

閾値関数式を満たす場合には、露出判別部１１４は、その画像を、露出が適正な画像であると判別して、印刷対象画像として選択する（ステップＳ３１４）。そして、画像補正部１１６は、その印刷対象画像として選択された画像に対し、種々の画質補正を含む画像補正処理を行い（ステップＳ３１６）、露出判別処理ルーチンを終了する。

反対に、閾値関数式を満たさない場合は、露出判別部１１４は、その画像を、露出が不足した画像であると判別して、印刷対象画像として選択せず（ステップＳ３１８）、露出判別処理ルーチンを終了する。

こうして、ＣＰＵ１１０が、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データに対して、順次、図１０に示す露出判別処理ルーチンを実行することにより、それら画像データの示す各画像を、露出の適正／不足に応じて、印刷対象となる画像と印刷対象とはならない画像とに分別し、印刷対象画像に対しては所望の画像補正を施す。そして、印刷制御部１１８は、プリンタ部１９０を制御して、画像補正の施された印刷対象画像を、順次、印刷させる。

以上のようにして、メモリカード１５０ａに記録された多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した露出の適正な画像を選択して、印刷させることができる。

Ｃ−３．実施例の効果：
図１１は、多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、閾値関数式と共に示したグラフである。なお、横軸及び縦軸、値の取り得る範囲、各画像の分布状態、○印及び×印、各画像のグループ等についての説明は、図５，図６及び図９と同じであるので、説明は省略する。

本実施例では、上述したとおり、式（２）として示す閾値関数式を露出判別の指標としているため、例えば、図１１に示すように、定数ａを「１」とし、定数ｂを「８０」とすると、直線ＡｖＢｍａｘ＝−Ａｖ＋８０の直線より、右上に位置する画像は、全て、露出が適正な画像であると判別され、左下に位置する画像は、全て、露出が不足した画像であると判別されることになる。その結果、通常の画像は、もちろんのこと、花火や夜景などの画像についても、その全ての画像を、露出が適正な画像であると判別することができる。また、一部だけ明るい画像についても、ほぼ全ての画像を、露出が不足した画像であると判別することができる。

以上のように、本実施例によれば、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを変数とする閾値関数式を判別指標とすることにより、より高精度に、画像の露出が適正であるか否かを判別することができる。

Ｄ．第４の実施例：
Ｄ−１．実施例の構成：
本発明の第３の実施例としての露出判別装置を備える複合機の構成は、図１に示す複合機１０の構成と同様であるので、それらについての説明は省略する。

Ｄ−２．実施例の動作：
それでは、本実施例の動作について、第１〜第３の実施例の場合と同様に、ユーザが、図１に示す複合機１０に対し、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示をした場合を例として、説明する。

本実施例の動作が、第２の実施例の動作と異なる点は、第１の判別段階において、画像補正部が行った露出についての判断結果を利用して、露出判別を行う点である。

本実施例における露出判別処理ルーチンについて説明する前に、一般的な画像補正処理について、図１２を用いて説明する。

図１２は一般的な画像補正処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
図１２に示す画像補正処理ルーチンが開始されると、まず、画像補正部が、例えば、メモリカードにアクセスして、記録された複数の画像データの中から、１つの画像データを読み出して取得し、ＲＡＭに書き込み（ステップＳ４０２）、次に、その画像データから、画像補正に用いる画像の特徴量を抽出する（ステップＳ４０４）。特徴量としては、例えば、輝度値についてのレンジ幅、累積ヒストグラム、中央値、平均値などが該当する。

次に、画像補正部は、抽出した特徴量に基づいて、その画像が露出不足であるか露出超過であるかを判断し（ステップＳ４０６）、その判断結果に基づいて、その画像の明度を補正する（ステップＳ４０８）。さらに、画像補正部は、抽出した特徴量に基づいて、その画像について、明度以外の他の画質パラメータの補正を行い、一連の画像補正処理を完了する。

これが、一般的な画像補正処理である。これに対し、本実施例では、前述したとおり、画像補正部がステップＳ４０６で行った判断結果を利用して、露出判別を行うものである。

図１３は第４の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。図１３と図１２とを比較すれば明らかなとおり、本実施例における露出判別処理ルーチンは、図１２に示した画像補正処理を、ステップＳ４０６と、ステップＳ４０８と、を境にして、前半と後半に分け、それらの間に、新たなステップＳ５０２〜Ｓ５１４を挿入したものである。

そこで、ユーザが、操作部１８０を介して、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データを対象として、「おまかせ印刷」実行の指示を行うと、ＣＰＵ１１０は、それら画像データについて、順次、図１３に示す露出判別処理ルーチンを実行する。

図１３に示す露出判別処理ルーチンが開始されると、まず、画像補正部１１６が、図１２に示した前半のステップＳ４０２〜Ｓ４０６の処理を行う。すなわち、画像補正部１１６は、メモリカード１５０ａにアクセスして、記録された複数の画像データの中から、１つの画像データを読み出して取得し、ＲＡＭ１２０に書き込み（ステップＳ４０２）、次に、その画像データから、画像の特徴量を抽出し（ステップＳ４０４）、さらに、抽出した特徴量に基づいて、その画像が露出不足であるか露出超過であるかを判断する（ステップＳ４０６）。

次に、露出判別部１１４は、第１の判別段階として、画像補正部１１６において、その画像が露出不足であると判断されたかどうかを判定し（ステップＳ５０２）、露出不足であると判断されていない場合には、その画像を、露出が適正な画像であると判別して、印刷対象画像として選択する（ステップＳ５１２）。

反対に、露出不足であると判定されていた場合には、次に、最大輝度平均値算出部１１２が、図２に示したステップＳ１０４〜Ｓ１０８と同様の処理を行う。すなわち、最大輝度平均値算出部１１２は、その画像をＭ×Ｎ個のブロックに分割し（ステップＳ５０４）、次に、その画像データに基づいて、各ブロック毎に、そのブロックにおける最大輝度値Ｂｍａｘをそれぞれ求め（ステップＳ５０６）、さらに、それら求めた最大輝度値Ｂｍａｘから、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出する（ステップＳ５０８）。

そして、露出判別部１１４は、今度は、第２の判別段階として、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが、予め定められた閾値Ｔｈ２を超えているか否かを判定し（ステップＳ５１０）、超えている場合には、その画像を、露出が適正な画像であると判別して、印刷対象画像として選択する（ステップＳ５１２）。画像補正部１１６は、ステップＳ５１２において印刷対象画像として選択された画像に対し、図１２に示した後半のステップＳ４０８，Ｓ４１０の処理を行う。すなわち、画像補正部１１６は、ステップＳ４０６の判断結果に基づいて、その画像の明度を補正し（ステップＳ４０８）、さらに、抽出した特徴量に基づいて、その画像について、明度以外の他の画質パラメータの補正を行い、露出判別処理ルーチンを終了する。

反対に、算出された最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘが閾値Ｔｈ２を超えていなければ、露出判別部１１４は、その画像を、露出が不足した画像であると判別して、印刷対象画像として選択せず（ステップＳ５１４）、露出判別処理ルーチンを終了する。

こうして、ＣＰＵ１１０が、メモリカード１５０ａに記録された全ての画像データに対して、順次、図１３に示す露出判別処理ルーチンを実行することにより、それら画像データの示す各画像を、露出の適正／不足に応じて、印刷対象となる画像と印刷対象とはならない画像とに分別し、印刷対象画像に対しては所望の画像補正を施す。そして、印刷制御部１１８は、プリンタ部１９０を制御して、画像補正の施された印刷対象画像を、順次、印刷させる。

以上のようにして、メモリカード１５０ａに記録された多数の画像の中から、自動的に、印刷に適した露出の適正な画像を選択して、印刷させることができる。

Ｄ−３．実施例の効果：
本実施例では、上述したとおり、第１の判別段階において、画像補正部が行った露出についての判断結果を利用して、露出判別を行っているため、別途、画像の特徴量を抽出したり、露出不足の判断を行ったりする必要がなく、その分、処理工数や構成要素が少なくて済む。

また、前述したとおり、大多数の画像は通常の画像であるため、画像の特徴量に基づいて露出不足であるかどうかを判断すると、大多数の画像は、露出不足であると判断されることはない。従って、第１の判別段階として、画像補正部が行った露出についての判断結果を利用することにより、大多数の画像は、露出が適正な画像であると判別されることになる。この結果、大多数の画像については、ブロック分割、ブロック毎の最大輝度値の導出、最大輝度平均値の算出（図１３のステップＳ５０４〜５０８）などの時間のかかる処理が不要となるため、その分、全体としての処理時間を大幅に短縮することができる。

また、第２の判別段階では、画像における最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを露出判別の指標としているため、第１の判別段階において露出が不足した画像であると判別された画像であっても、第２の判別段階において、花火や夜景などの画像については、露出が適正な画像であると判別することができ、一部だけ明るい画像については、露出が不足した画像であると判別することができる。よって、画像の露出が適正であるか否かを適切に判別することができる。

Ｅ．変形例：
なお、本発明は上記した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て実施することが可能である。

Ｅ−１．変形例１：
上記した実施例においては、印刷されるべき画像自体を、露出判別の対象としていたが、その画像のサムネイル画像が存在する場合には、そのサムネイル画像を露出判別の対象としてもよい。例えば、印刷されるべき画像（以下、本画像という）がＥｘｉｆファイルとして提供される場合は、通常、そのＥｘｉｆファイル内に、サムネイル画像が存在する。従って、露出判別を行う際には、本画像に代えて、そのサムネイル画像を用いて露出判別をするようにしてもよい。そのようなサムネイル画像は、通常、１６０×１２０画素の大きさであるため、本画像に比較して、画像サイズが非常に小さいため、ブロック分割、ブロック毎の最大輝度値の導出、最大輝度平均値の算出などの処理も、負荷が小さくて済み、処理時間を大幅に短縮することができる。

また、Ｅｘｉｆファイル内に、サムネイル画像が存在しない場合や、Ｅｘｉｆファイルでない場合には、本画像から、間引き処理などによりサムネイル画像を生成し、その生成したサムネイル画像を用いて露出判別をするようにしてもよい。

Ｅ−２．変形例２：
上記した実施例においては、画像のデータ形式について、特に言及しなかったが、例えば、画像がＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）にて圧縮されたＪＰＥＧ画像である場合には、ＪＰＥＧ画像のデータ構造などに着目して、次のような処理を行うようにしてもよい。

１．ＪＰＥＧ画像は、８×８画素のブロックが一つの処理サイズとなっているので、露出判別処理において、ブロック毎の最大輝度値を求める際に、この８×８画素のブロックを単位として、その最大輝度値を求めるようにしてもよい。このようにすることにより、画像をＭ×Ｎのブロックに分割する処理を省略することができると共に、ＪＰＥＧ画像を８×８画素のブロック単位でデコードする際に、ブロック毎の最大輝度値を併せて求めることができ、効率的な処理が可能となる。

２．ＪＰＥＧ画像では、８×８画素のブロックが離散コサイン変換（ＤＣＴ：discrete cosine transform）されて、８×８個の周波数成分として表されている。そこで、露出判別処理において、画像の輝度平均値Ａｖを算出する際に、８×８画素のブロック毎に、そのブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分を取得し、それらＤＣ成分の平均値を求めて、その画像の輝度平均値Ａｖとしてもよい。各ブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分は、それぞれ、そのブロックに属する各画素の輝度値の平均値と等しいため、それらＤＣ成分の平均値を、画像の輝度平均値Ａｖとしても、意味合いとして同じであり、露出判別の精度を損なうことはないからである。例えば、輝度値は０〜２５６のスケールであり、ＤＣ成分は−１０２４〜１０２３のスケールである。このような方法を採ることにより、画像全体について、各画素の輝度値の平均を求める場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。

３．露出判別処理において、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを求める際に、８×８画素のブロック毎に、そのブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分と第３係数くらいまでのＡＣ成分とを用いて、そのブロックの最大輝度値を求めるようにしてもよい。通常、各ブロックにおけるＤＣＴのＡＣ成分のうち、高周波成分の値は極めて小さいため、それらの値をむししても、露出判別の精度を損なうことはないからである。このような方法を採ることにより、そのブロックに属する各画素の輝度値の中から最大輝度値を求める場合に比較して、処理時間を大幅に短縮することができる。

Ｅ−３．変形例３：
上記した第２及び第３の実施例では、露出判別を行うために、画像の輝度平均値Ａｖを用いるようにしていたが、本発明は、これに限定されるものではなく、画像の他の特徴量を用いるようにしてもよい。例えば、以下のような特徴量を、輝度平均値Ａｖの代わりに用いるようにしてもよい。

１．黒つぶれ画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値が０の画素数の比
２．暗い画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値が０〜ｉの画素数の比（但し、ｉは１以上の整数）
３．累積ヒストグラム：暗い側または明るい側からのヒストグラム累積ａ％の輝度値
４．明るい画素の画素数比：画像全体の画素数に対する輝度値がｉ〜２５５の画素数の比（但し、ｉは１以上の整数）
５．標準偏差：輝度値の標準偏差（ＪＰＥＧ画像の場合は、８×８画素のブロックにおけるＤＣＴのＤＣ成分の標準偏差）

Ｅ−４．変形例４：
上記した実施例では、メモリカード１５０ａに記録された画像データを、露出判別の対象としていたが、ＵＳＢインタフェース部１６０にデジタルカメラなどを接続して、そのデジタルカメラに記録された画像データを対象としてもよいし、スキャナ部１４０で読み取った画像データを対象としてもよい。

Ｅ−５．変形例５：
上記した第３の実施例においては、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出し、式（２）に示す閾値関数式を用いて露出判別を行うようにしたが、閾値関数式に代えて、ルックアップテーブルを用いて、露出判別を行うようにしてもよい。

すなわち、輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを入力とし、判別結果を出力とするようなルックアップテーブルを予め用意し、算出された輝度平均値Ａｖ及び最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを、そのルックアップテーブルに入力することにより、その値の組み合わせに対応した判別結果を、そのルックアップテーブルから得るようにするのである。

Ｅ−６．変形例６：
上記した実施例では、本発明を「おまかせ印刷」実行時に適用した場合を例として説明したが、例えば、「アシスト印刷」実行時に本発明を適用するようにしてもよい。すなわち、「おまかせ印刷」では、露出判別により、露出が不足した画像であると判別された画像については、印刷対象とせず、印刷が実行されないのに対し、「アシスト印刷」では、例えば、印刷するに先立って、露出判別により、露出が適正な画像であると判別された画像のみを、印刷候補として、液晶ディスプレイ１７０上に表示して、ユーザの許可を仰ぐようにする。或いは、露出判別の結果を表示して、どの画像が印刷に適しているかを表示するようにしてもよい。

Ｅ−７．変形例７：
上記した実施例では、画像の露出判別として、露出が適正な画像であるか、露出が不足した画像であるかを判別するようにしているが、露出が適正な画像であるか、露出が超過した画像であるかを判別するようにしてもよい。例えば、各画素の輝度値自体を反転させた上で（すなわち、輝度値０は輝度値２５５に、輝度値２５５は輝度値０に置き換える）、同様の露出判別処理を行うことにより、容易に実現することができる。

Ｅ−８．変形例８：
上記した実施例では、露出判別処理において、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを求め、さらに、それら求めた各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘの平均を求めることにより、最大輝度平均値ＡｖＢｍａｘを算出するようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、画像がＥｘｉｆファイルとして提供される場合、そのＥｘｉｆファイル内に、撮影したときの測光方式に関する情報が記録されている場合がある。そのような場合には、その測光方式に関する情報を取得して、その測光方式に応じて、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘに重み付けを施した上で、平均を求めるようにしてもよい。

図１４は測光方式の例を示す説明図である。図１４において、（ａ）は評価測光の例であり、（ｂ）は中央重点測光の例である。各々の矩形は、画像の各ブロックを示している。図では、画像を５×５個のブロックに分割した例を示しており、矩形の中の数値は重み付け値を示している。

このように、Ｅｘｉｆファイルから測光方式に関する情報を取得できる場合は、その重み付け値をそのまま重み付け関数Ｗ（ｉ，ｊ）として用いる。従って、重み付けされた最大輝度平均値Ｗ＿ＡｖＢｍａｘは、式（３）に示すごとくになる。

また、Ｅｘｉｆファイルから測光方式に関する情報を取得できない場合は、独自の重み付け関数を用いて同様の計算を行うようにしてもよい。

さらに、最大輝度平均値を求める場合だけに限らず、画像の輝度平均値を求める際にも、同様な重み付け関数を用いるようにしてもよい。

Ｅ−９．変形例９：
上記した実施例においては、露出判別処理において、各ブロック毎の最大輝度値Ｂｍａｘを用いるようにしていたが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、最大の輝度値ではなく、それに準ずる値を用いるようにしてもよい。例えば、そのブロックに属する各画素の輝度値のうち、ｎ番目に大きい値を用いるようにしてもよい。または、大きい側からヒストグラム累積ｍ％の値を用いるようにしてもよい。

Ｅ−１０．変形例１０：
上記した実施例においては、画素の輝度値の取り得る範囲を０〜２５５としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、これよりも広い範囲であってもよいし、狭い範囲であってもよい。

Ｅ−１１．変形例１１：
上記した実施例においては、明るさに関するパラメータ値として、輝度値を用いるようにしたが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、輝度値に代えて、明度値を用いるようにしてもよい。ここで、明度（ValueまたはBrightness）とは、色の属性の一つであり、その色の明暗の度合いを表す。明度を数値（すなわち、明度値）で表す場合、その数値が高いほど、色は明るみを増すことになる。明度が１００％であれば白色、０％であれば黒色となる。明度は、色相（Hue）、彩度（Saturation）と共に、ＨＳＶとして色覚系色空間を構成する。

上記した実施例の如く、明るさに関するパラメータ値として、輝度値を用いた場合、通常、輝度値Ｙは、Ｒ（赤色），Ｇ（緑色），Ｂ（青色）の各値を用いて、
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５８７×Ｇ＋０．１１４×Ｂ
として表すことができる。

従って、輝度値Ｙは、Ｂ（青色）の値についての比重が小さいので、青色の画像に対して、比較的高い値になりにくい。従って、例えば、対象となる画像が、青色の花火を撮影した画像である場合には、青色の部分については、輝度値として、それほど高い値にならないため、本来、露出が適正な画像であるにもかかわらず、露出が不足した画像であると判別される可能性がある。

これに対し、明るさに関するパラメータ値として、明度値を用いた場合、通常、明度値Ｖは、Ｒ（赤色），Ｇ（緑色），Ｂ（青色）の各値を用いて、
Ｖ＝ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
と表すことができる。但し、ＭＡＸ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、Ｒ，Ｇ，Ｂのうちの最大値である。

従って、明度値Ｖは、Ｒ（赤色），Ｇ（緑色），Ｂ（青色）の各値についての比重が等しいので、青色の画像に対しても、高い値をとることができる。従って、対象となる画像が、上記の如く、青色の花火を撮影した画像である場合には、青色の部分についても、明度値として、或る程度高い値になるため、露出が適正な画像であると、適切に判別されることになる。

Ｅ−１２．変形例１２：
上記した実施例では、本発明の露出判別装置を複合機に適用した場合について説明したが、プリンタ、デジタルカメラ、画像ビューワ、スキャナ、プロジェクタなど、各種デバイスに適用するようにしてもよいし、或いは、コンピュータに適用するようにしてもよい。

本発明の第１の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。 第１の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 ブロック毎に最大輝度値Ｂｍａｘを求めた様子を模式的に示す説明図である。 図１５における各画像について、輝度値のヒストグラムと最大輝度平均値とを示した説明図である。 多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。 多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、最大輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。 本発明の第２の実施例としての露出判別装置を備える複合機を示すブロック図である。 第２の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、輝度平均値についての閾値及び最大輝度平均値についての閾値と共に示したグラフである。 第３の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 多数の画像について、輝度平均値と最大輝度平均値とをパラメータとした各画像の分布を、閾値関数式と共に示したグラフである。 一般的な画像補正処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 第４の実施例における露出判別処理ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。 測光方式の例を示す説明図である。 露出が適正である画像と露出が不足した画像の例をそれぞれ示す説明図である。 図１５における各画像について、輝度値のヒストグラムと輝度平均値とを示した説明図である。

符号の説明

１０...複合機
２０...複合機
１００...制御回路
１１０...ＣＰＵ
１１２...最大輝度平均値算出部
１１３...輝度平均値算出部
１１４...露出判別部
１１６...画像補正部
１１８...印刷制御部
１２０...ＲＡＭ
１３０...ＲＯＭ
１４０...スキャナ部
１５０...メモリカードスロット
１５０ａ...メモリカード
１６０...ＵＳＢインタフェース部
１７０...液晶ディスプレイ
１８０...操作部
１９０...プリンタ部

Claims (21)

1. 画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別装置であって、
   前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての第１の評価値を導き出す第１の評価値導出部と、
   導き出された前記第１の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する露出判別部と、
   を備え、
   前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを特徴とする露出判別装置。
2. 請求項１に記載の露出判別装置において、
   前記画像についての第１の評価値は、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値であると共に、
   前記露出判別部は、前記第１の評価値が第１の閾値を超えた場合に、前記画像の露出が適正であると判別することを特徴とする露出判別装置。
3. 請求項１に記載の露出判別装置において、
   前記画像データに基づいて、前記画像の特徴量を、前記画像についての第２の評価値として導き出す第２の評価値導出部をさらに備え、
   前記露出判別部は、導き出された前記第１の評価値及び前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別することを特徴とする露出判別装置。
4. 請求項３に記載の露出判別装置において、
   前記露出判別部は、第１の判別段階として、導き出された前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別し、
   前記第１の判別段階において、前記画像の露出が適正でないと判別した場合に、第２の判別段階として、導き出された前記第１の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別すると共に、
   前記第１の評価値導出部は、前記画像データに基づく前記第１の評価値の導出を、前記露出判別部が、前記第１の判別段階において、前記画像の露出が適正でないと判別した場合に、行うことを特徴とする露出判別装置。
5. 請求項４に記載の露出判別装置において、
   前記画像についての第１の評価値は、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値であり、
   前記画像の特徴量は、前記画像に属する各画素のパラメータ値の平均値であると共に、
   前記露出判別部は、前記第１の判別段階において、前記第２の評価値が第２の閾値を超えた場合に、前記画像の露出が適正であると判別し、超えていない場合には、前記画像の露出が適正でないと判別し、前記第２の判別段階において、前記第１の評価値が第１の閾値を超えた場合に、前記画像の露出が適正であると判別することを特徴とする露出判別装置。
6. 請求項３に記載の露出判別装置において、
   前記露出判別部は、前記第１及び第２の評価値を変数とする閾値関数式に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別することを特徴とする露出判別装置。
7. 請求項６に記載の露出判別装置において、
   前記画像についての第１の評価値は、各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値であり、
   前記画像の特徴量は、前記画像に属する各画素のパラメータ値の平均値であると共に、
   各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値をＡｖＲｍａｘ、各画素のパラメータ値の平均値をＡｖとし、定数をａ，ｂ（但し、ａ，ｂは正の数）とした場合に、前記閾値関数式は、
   ＡｖＲｍａｘ＞−ａ・Ａｖ＋ｂ
   であり、
   前記閾値関数式を満たした場合に、前記画像の露出が適正であると判別することを特徴とする露出判別装置。
8. 請求項２，請求項５または請求項７に記載の露出判別装置において、
   各ブロック毎の基準最大パラメータ値の平均値は、各ブロック毎に、前記基準最大パラメータ値に重み付けを行った上で、それらの平均を取ることにより求めることを特徴とする露出判別装置。
9. 請求項８に記載の露出判別装置において、
   前記画像が所定の測光方式にて撮影された画像である場合に、前記測光方式に応じて、各ブロック毎の重み付けの値を設定することを特徴とする露出判別装置。
10. 請求項５ないし請求項７のうちの任意の一つに記載の露出判別装置において、
    前記画像がＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）にて圧縮されたＪＰＥＧ画像である場合に、各画素のパラメータ値の平均値は、前記ＪＰＥＧ画像の８×８画素ブロック毎に得られる離散コサイン変換（ＤＣＴ：discrete cosine transform）のＤＣ成分の平均値として求めることを特徴とする露出判別装置。
11. 請求項１ないし請求項１０のうちの任意の一つに記載の露出判別装置において、
    前記ブロックにおける基準最大パラメータ値は、そのブロックに属する各画素のパラメータ値のうち、最大のパラメータ値であることを特徴とする露出判別装置。
12. 請求項１ないし請求項１１のうちの任意の一つに記載の露出判別装置において、
    前記画像についてのサムネイル画像が存在する場合には、前記画像に代えて、前記サムネイル画像を用いて、前記サムネイル画像の露出が適正であるか否かを判別し、前記サムネイル画像の露出が適正であると判別した場合に、前記画像の露出も適正であると判別することを特徴とする露出判別装置。
13. 画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別方法であって、
    （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての評価値を導き出す工程と、
    （ｂ）導き出された前記評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する工程と、
    を備え、
    前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを特徴とする露出判別方法。
14. 画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別方法であって、
    （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像の特徴量を、前記画像についての第２の評価値として導き出す工程と、
    （ｂ）導き出された前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する工程と、
    （ｃ）前記工程（ｂ）において前記画像の露出が適正でないと判別した場合に、前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての第１の評価値を導き出す工程と、
    （ｄ）導き出された前記第１の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する工程と、
    を備え、
    前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを特徴とする露出判別方法。
15. 画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するための露出判別方法であって、
    （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての評価値を導き出す工程と、
    （ｂ）前記画像データに基づいて、前記画像の特徴量を、前記画像についての第２の評価値として導き出す工程と、
    （ｃ）導き出された前記第１の評価値及び前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する工程と、
    を備え、
    前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを特徴とする露出判別方法。
16. 請求項１３ないし請求項１５のうちの任意の一つに記載の露出判別方法において、
    前記ブロックにおける基準最大パラメータ値は、そのブロックに属する各画素のパラメータ値のうち、最大のパラメータ値であることを特徴とする露出判別方法。
17. 画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するためのコンピュータプログラムであって、
    （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての評価値を導き出す手順と、
    （ｂ）導き出された前記評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する手順と、
    をコンピュータに実行させると共に、
    前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを特徴とするコンピュータプログラム。
18. 画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するためのコンピュータプログラムであって、
    （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像の特徴量を、前記画像についての第２の評価値として導き出す手順と、
    （ｂ）導き出された前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する手順と、
    （ｃ）前記手順（ｂ）において前記画像の露出が適正でないと判別した場合に、前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての第１の評価値を導き出す手順と、
    （ｄ）導き出された前記第１の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する手順と、
    をコンピュータに実行させると共に、
    前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを特徴とするコンピュータプログラム。
19. 画像データによって表される画像の露出が適正であるか否かを判別するためのコンピュータプログラムであって、
    （ａ）前記画像データに基づいて、前記画像を複数に分割して得られる各ブロック毎に、そのブロックに属する各画素の、明るさに関するパラメータ値から、そのブロックにおける基準最大パラメータ値をそれぞれ導き出し、それら導き出された各ブロック毎の基準最大パラメータ値から、前記画像についての評価値を導き出す手順と、
    （ｂ）前記画像データに基づいて、前記画像の特徴量を、前記画像についての第２の評価値として導き出す手順と、
    （ｃ）導き出された前記第１の評価値及び前記第２の評価値に基づいて、前記画像の露出が適正であるか否かを判別する手順と、
    をコンピュータに実行させると共に、
    前記パラメータ値及び基準最大パラメータ値は、輝度値及び基準最大輝度値であるか、または、明度値及び基準最大明度値であることを特徴とするコンピュータプログラム。
20. 請求項１７ないし請求項１９のうちの任意の一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
    前記ブロックにおける基準最大パラメータ値は、そのブロックに属する各画素のパラメータ値のうち、最大のパラメータ値であることを特徴とするコンピュータプログラム。
21. 請求項１７ないし請求項２０のうちの任意の一つに記載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。

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