JP4433040B2 - Image data management apparatus, image data management method, and image data management program - Google Patents
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Description
本発明は、画像データを適宜修整して利用可能な画像データ管理装置、画像データ管理
方法および画像データ管理プログラムを記録した媒体に関する。
The present invention relates to an image data management apparatus, an image data management method, and a medium on which an image data management program is recorded that can be used by appropriately modifying image data.
近年、デジタルスチルカメラが急速に利用されはじめている。ディジタルスチルカメラ
で撮影した場合、画像をデータとして管理できるようになり、ちょっとした修整などが簡
単に行われるようになっている。例えば、画像が暗く写ってしまった場合に明るく修整す
るとか、空の色をより青っぽくして美しくさせるといったことも、画像データであれば容
易に行える。
In recent years, digital still cameras have begun to be used rapidly. When taking a picture with a digital still camera, the image can be managed as data, and a slight modification can be easily performed. For example, if the image is dark, it can be easily corrected if it is image data, such as making bright corrections or making the sky color more bluish and beautiful.
このような処理は画像処理として広く利用されているが、入力される画像データに処理
を施せば新たな画像データとなり、これが元の記憶領域に上書きされていくことになる。
Such processing is widely used as image processing. However, if processing is performed on input image data, new image data is obtained, which is overwritten in the original storage area.
上述した従来の画像データ管理装置においては、次のような課題があった。
まず、オリジナルの画像データが変更されていってしまうが、オリジナルの画像データ
を重視するものにとっては利用しがたい。むろん、オリジナルの画像データを保存してお
いた上で別名で保存するといった処理を行うことも可能であるが、煩雑であるし、必要な
記憶領域が増えていってしまう。また、そのような場合のオリジナルと修整後の画像デー
タを個別に管理していくこと自体も極めて煩雑である。
The conventional image data management apparatus described above has the following problems.
First, the original image data is changed, but it is difficult to use for those who place importance on the original image data. Of course, it is possible to perform processing such as saving the original image data and saving it under a different name. In such a case, managing the original and the modified image data individually is extremely complicated.
また、ある種の画像フォーマットにおいては書き換えを行うたびに画質が劣化していく
ものもあるため、この意味ではたとえ修整がわずかであっても画質は劣化していってしま
う。
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、画像データのオリジナル性を確保し
ながらも、容易に画像処理した結果を楽しむことが可能な画像データ管理装置、画像デー
タ管理方法および画像データ管理プログラムを記録した媒体の提供を目的とする。
In addition, in some image formats, image quality deteriorates every time rewriting is performed, and in this sense, even if the modification is slight, the image quality deteriorates.
The present invention has been made in view of the above problems. An image data management apparatus, an image data management method, and image data management that can easily enjoy image processing results while ensuring originality of image data. The purpose is to provide a medium on which the program is recorded.
上記目的を達成するため、第一の画像データ管理装置にかかる発明は、入力される画像データに対して画像処理内容を表すパラメータに基づいて画像処理する画像処理手段と、複数の画像データとともにそれぞれに対応するパラメータを関連づけて記憶しつつ所望の画像データとパラメータについて適宜管理可能なデータ記憶手段と、画像データの管理操作を入力して上記データ記憶手段にて対応する管理処理を実行させるとともに当該データ記憶手段にて互いに関連づけて記憶されている上記画像データと上記パラメータとを読み出させつつ当該パラメータに基づいて上記画像処理手段にて当該画像データについて画像処理させる操作指示手段とを具備する構成としてある。 In order to achieve the above object, the invention according to the first image data management apparatus includes image processing means for performing image processing on input image data based on a parameter representing the content of image processing, and a plurality of image data, respectively. The data storage means that can manage the desired image data and parameters as appropriate while storing the parameters corresponding to each other, and the management operation of the image data is input by executing the management processing corresponding to the data storage means An operation instruction means for causing the image processing means to perform image processing on the image data based on the parameters while reading the image data and the parameters stored in association with each other in the data storage means It is as.
上記のように構成した第一の画像データ管理装置にかかる発明においては、データ記憶手段が複数の画像データとともにそれぞれに対応するパラメータを関連づけて記憶可能となっており、所望の画像データとパラメータについて適宜変更、追加、削除などといった管理が行われる。そして、操作指示手段によって画像データの管理操作が入力され、これに基づいて対応する管理処理が指示されることにより、同データ記憶手段は対応する管理処理を実行する。この場合、当該データ記憶手段では上記画像データと上記パラメータとが互いに関連づけて記憶されているため、これらが読み出されたときには上記画像処理手段において当該パラメータに基づいて当該画像データについて画像処理を実行する。 In the invention according to the first image data management apparatus configured as described above, the data storage means can store a plurality of image data in association with the corresponding parameters, and the desired image data and parameters. Management such as change, addition, and deletion is performed as appropriate. Then, a management operation for the image data is input by the operation instruction unit, and a corresponding management process is instructed based on this operation, whereby the data storage unit executes the corresponding management process. In this case, since the image data and the parameter are stored in association with each other in the data storage unit, the image processing unit executes image processing on the image data based on the parameter when they are read out. To do.
すなわち、画像データに関連づけて画像処理内容を表すパラメータを記憶する。例えば、画像処理した場合でも元の画像データを変更せずにパラメータとして管理するようにし、画像処理結果を利用可能としながらも元の画像データはそのままにしておくことになる。むろん、必ずしも画像データに変更を加えることができないわけではない。
画像処理手段はパラメータに基づいて画像処理するが、このパラメータには各種のものを採用することができる。その一例として、第二の画像データ管理装置にかかる発明は、第一の画像データ管理装置に記載の画像データ管理装置において、上記画像処理手段は、上記パラメータに基づいて画像の処理対象エリアを特定する構成としてある。
That is, a parameter representing the image processing content is stored in association with the image data. For example, even when image processing is performed, the original image data is managed as a parameter without being changed, and the original image data is left as it is while the image processing result can be used. Of course, it is not always impossible to change image data.
The image processing means performs image processing based on a parameter, and various parameters can be adopted as this parameter. As an example thereof, the invention relating to the second image data management device is the image data management device described in the first image data management device, wherein the image processing means specifies an image processing target area based on the parameters. It is as composition to do.
上記のように構成した請求項2にかかる発明においては、パラメータに基づいて画像の
処理対象エリアを特定する。例えば、画像処理の一つとしてある部分の周りを取り除いて
しまうトリミングがあるが、従来であれば、このようなトリミングを実行してしまうと画
像データの一部が無くなってしまうことに相当する。
これに対してパラメータを与えて処理対象エリアを特定することにより、あくまでもそ
の範囲内だけが処理対象となっているものとして処理すれば、残りの画像データがあって
も同様の結果を得ることが可能となる。
In the invention according to
On the other hand, by specifying parameters and specifying the processing target area, it is possible to obtain the same result even if there is remaining image data if processing is performed only within that range. It becomes possible.
また、画像処理手段が利用可能なパラメータの他の態様として、第三の画像データ管理装置にかかる発明は、第一の画像データ管理装置または第二の画像データ管理装置のいずれかに記載の画像データ管理装置において、上記画像処理手段は、上記パラメータに基づいて上記画像データにおける各要素色毎の強調度を変更する構成としてある。
上記のように構成した第三の画像データ管理装置にかかる発明においては、上記画像データにおける各要素色毎の強調度を変更する。例えば、要素色がRGBであったとすると、赤っぽくしたいときに赤の要素色について強調処理をかけることがある。従来であれば、このような強調処理を掛けてしまうと元の画像データは変更を受けるので、その後に逆の強調処理をしたとしても元通りになるわけではない。これに対して強調処理における強調度をパラメータとすることにより、元の画像データとパラメータとを利用して強調処理を施した画像データを利用可能となる。
Further, as another aspect of the parameters that can be used by the image processing means, the invention according to the third image data management device is the image described in either the first image data management device or the second image data management device. In the data management apparatus, the image processing means is configured to change the enhancement degree for each element color in the image data based on the parameter.
In the invention according to the third image data management apparatus configured as described above, the enhancement degree for each element color in the image data is changed. For example, if the element color is RGB, the red element color may be emphasized when it is desired to be reddish. Conventionally, if such an emphasis process is applied, the original image data is changed, so even if the reverse emphasis process is performed thereafter, the original image data is not restored. On the other hand, by using the enhancement degree in the enhancement process as a parameter, it is possible to use the image data that has been subjected to the enhancement process using the original image data and parameters.
むろん、このような強調度は各要素色毎に異なっていても良いが、全ての要素色について同様に強調処理すれば明るくなるので、明度の強調処理ということも実現できることはいうまでもない。また、強調処理といっても必ずしも成分値を強調するだけではなく、弱める場合をも含むものであることはいうまでもない。
さらに、画像処理手段が利用可能なパラメータの他の態様として、第四の画像データ管理装置にかかる発明は、第一の画像データ管理装置〜第三の画像データ管理装置のいずれかに記載の画像データ管理装置において、上記画像処理手段は、予め用意された個別の画像処理に対してそれぞれを実行するか否かを上記パラメータに基づいて判断する構成としてある。
Of course, the degree of emphasis may be different for each element color, but it goes without saying that lightness emphasis processing can be realized because all element colors are brightened if the emphasis processing is performed in the same manner. Needless to say, enhancement processing does not necessarily emphasize component values but also includes weakening.
Furthermore, as another aspect of the parameters that can be used by the image processing means, the invention according to the fourth image data management device is the image according to any one of the first image data management device to the third image data management device. In the data management apparatus, the image processing means determines whether to execute each of the individual image processes prepared in advance based on the parameters.
上記のように構成した第四の画像データ管理装置にかかる発明においては、パラメータが表すのは予め用意された個別の画像処理に対してそれぞれを実行するか否かである。例えば、各種の特殊効果をかけるためのフィルタリング処理が利用されるが、必ずしも可逆的ではない。従って、元の画像データを変更してしまうと元には戻らないことがある。このような場合でも元の画像データを残しつつパラメータで実行させたり実行させないことを指示して処理結果を利用できる。 In the invention according to the fourth image data management apparatus configured as described above, the parameter represents whether to execute each of the individual image processes prepared in advance. For example, a filtering process for applying various special effects is used, but it is not necessarily reversible. Therefore, if the original image data is changed, the original image data may not be restored. Even in such a case, it is possible to use the processing result by instructing that the original image data is left and not executed with parameters.
このように、パラメータはアナログ量を表すようにしてもよいし、この態様のようにいわばフラグとして利用するようにしても構わない。また、段階的な指示量であってもよい。
さらに、このようなパラメータは画像処理に対応して一組分だけである必要はない。その一例として、第五の画像データ管理装置にかかる発明は、第一の画像データ管理装置〜第四の画像データ管理装置のいずれかに記載の画像データ管理装置において、上記画像処理手段は、複数の時系列的な上記パラメータに基づいてそれぞれを履歴として古い順から適用して画像処理を実施する構成としてある。
In this way, the parameter may represent an analog amount, or may be used as a flag so to speak as in this aspect. Further, it may be a stepped instruction amount.
Further, such a parameter need not be for only one set corresponding to image processing. As an example thereof, the fifth image data management device is an image data management device according to any one of the first image data management device to the fourth image data management device, wherein the image processing means includes a plurality of image processing means. Based on the above time-sequential parameters, each is applied as a history from the oldest to perform image processing.
画像処理が時系列的に行われるのに対応し、各操作毎にパラメータを残しておけば、かかるパラメータは複数の時系列的な履歴を表すことになる。上記のように構成した第五の画像データ管理装置にかかる発明においては、このようにして複数の時系列的なパラメータがある場合に、それぞれを履歴として古い順から適用することにより、最終的な画像処理結果を得られるようになる。
むろん、この場合のパラメータは一体としてデータ記憶手段に記憶させるようにしても良いし、適用時が分かるようにしつつ複数のパラメータを別個にデータ記憶手段に記憶させるようにしても良い。例えば、一つの画像データに対して複数のパラメータがデータ記憶手段にて管理され、このデータ記憶手段は時系列的にパラメータを並べて読み出せるようにすればよい。
Corresponding to image processing being performed in time series, if parameters are left for each operation, such parameters represent a plurality of time series histories. In the invention according to the fifth image data management apparatus configured as described above, in the case where there are a plurality of time-series parameters in this way, each is applied as the history from the oldest, so that the final Image processing results can be obtained.
Of course, the parameters in this case may be integrally stored in the data storage means, or a plurality of parameters may be separately stored in the data storage means so that the time of application can be known. For example, a plurality of parameters are managed by the data storage unit for one image data, and the data storage unit may read the parameters side by side in time series.
パラメータの管理と画像データの管理とは必ずしも同じ管理である必要はない。特に、画像データのようにファイルサイズが大きい場合には、データベースのようにして一つの構造体とするとファイルが大きくなる。このため、個々のファイルサイズが大きい画像データについては通常のデータベースのような管理を行わないようにすることも可能である。その一例として、第六の画像データ管理装置にかかる発明は、第一の画像データ管理装置〜第五の画像データ管理装置のいずれかに記載の画像データ管理装置において、上記データ記憶手段は、その記憶領域を階層構造として区画化可能であるとともに、上記画像データを階層構造の所定区画に記憶しつつ、記憶させた区画とを対応づけて各画像データの管理を行う構成としてある。 The management of parameters and the management of image data are not necessarily the same management. In particular, when the file size is large as in the case of image data, the file becomes large if a single structure is formed as in the database. For this reason, it is possible not to perform management as in a normal database for image data having a large file size. As an example thereof, the invention relating to the sixth image data management device is the image data management device according to any one of the first image data management device to the fifth image data management device, wherein the data storage means comprises: The storage area can be partitioned into a hierarchical structure, and the image data is stored in a predetermined partition of the hierarchical structure, and each image data is managed in association with the stored partition.
上記のように構成した第六の画像データ管理装置にかかる発明においては、記憶領域を階層構造として区画でき、画像データを階層構造の所定区画に記憶することによって管理する。この管理は画像データと記憶された区画の対応付けで行われるが、この対応付け自体はどの領域において記録されるものであっても良い。また、画像データとパラメータとの対応付けもこの階層構造を利用することは可能であり、例えば、同じ区画にパラメータを記憶しても良いし、対応する階層構造を別の領域に設けて同パラメータを記憶するようにしてもよい。 In the invention according to the sixth image data management apparatus configured as described above, the storage area can be partitioned as a hierarchical structure, and the image data is managed by being stored in a predetermined partition of the hierarchical structure. This management is performed by associating the image data with the stored section, but this association itself may be recorded in any region. In addition, this hierarchical structure can also be used for associating image data and parameters. For example, parameters may be stored in the same section, or the corresponding hierarchical structure may be provided in another area and the same parameter may be stored. May be stored.
また、階層構造は単一の記憶領域に限られる必要はなく、その一例として、第七の画像データ管理装置にかかる発明は、第一の画像データ管理装置〜第六の画像データ管理装置のいずれかに記載の画像データ管理装置において、上記データ記憶手段は、複数の着脱可能な記憶領域に跨って階層構造に基づく画像データを管理しつつ、書き込み不能な記憶領域については書き込み可能な記憶領域において上記パラメータを管理する構成としてある。
上記のように構成した第七の画像データ管理装置にかかる発明においては、複数の着脱可能な記憶領域に跨って階層構造に基づく画像データを管理する。この場合、記憶領域によっては必ずしも書き込み可能であるとは限らない。そこで、書き込み不能な記憶領域については、書き込み可能な記憶領域において上記パラメータを管理する。
Further, the hierarchical structure need not be limited to a single storage area. For example, the invention relating to the seventh image data management device is any of the first image data management device to the sixth image data management device . In the image data management apparatus described above, the data storage means manages image data based on a hierarchical structure across a plurality of removable storage areas, and in a writable storage area, a non-writable storage area The above parameters are managed.
In the invention according to the seventh image data management apparatus configured as described above, image data based on a hierarchical structure is managed across a plurality of removable storage areas. In this case, writing is not always possible depending on the storage area. Therefore, for a storage area that cannot be written, the above parameters are managed in the writable storage area.
また、書き込みは不能ではないものの、書き込みに不適な記憶領域というものもある。
例えば、ネットワークを介して数人で共有することも多く、誰かが勝手に共有の画像デー
タを書き換えてしまうのは避けるべきである。このような場合、上記データ記憶手段は、
共有領域に跨って画像データを管理しつつ、書き込みに不適な記憶領域については書き込
み可能な記憶領域において上記パラメータを管理する構成とすればよい。むろん、ネット
ワークや共有領域以外にも同様の問題が生じることはあり、いずれの場合でも書き込みに
適した記憶領域において上記パラメータを管理すればよい。
There is also a storage area that is not impossible to write but is inappropriate for writing.
For example, it is often shared by several people over a network, and someone should avoid rewriting shared image data without permission. In such a case, the data storage means
A configuration may be adopted in which the above parameters are managed in a writable storage area for a storage area unsuitable for writing while managing image data across the shared area. Of course, the same problem may occur in areas other than the network and the shared area. In any case, the above parameters may be managed in a storage area suitable for writing.
ところで、画像処理手段がパラメータに基づいて画像処理可能であるのであれば、パラメータを生成することによって任意の画像処理を実現することができ、そのような態様として、第八の画像データ管理装置にかかる発明は、第一の画像データ管理装置〜第七の画像データ管理装置のいずれかに記載の画像データ管理装置において、上記操作指示手段は、上記画像処理手段で実行可能な画像処理内容についての選択操作を入力して上記パラメータを生成し、生成後のパラメータを上記データ記憶手段にて管理させる構成としてある。 By the way, if the image processing means can perform image processing based on the parameters, arbitrary image processing can be realized by generating the parameters. As such an aspect, the eighth image data management apparatus can This invention is the image data management device according to any one of the first image data management device to the seventh image data management device, wherein the operation instructing means relates to image processing contents executable by the image processing means. The configuration is such that the parameter is generated by inputting a selection operation, and the generated parameter is managed by the data storage means.
上記のように構成した第八の画像データ管理装置にかかる発明においては、上記画像処理手段で実行可能な画像処理内容について上記操作指示手段にて選択操作を入力するようにしており、選択操作された場合に上記パラメータを生成し、生成後のパラメータを上記データ記憶手段にて管理させる。このデータ記憶手段にてパラメータが管理されれば上述したようにして画像処理手段は同パラメータに基づいて画像データに対して画像処理を実施する。 In the invention according to the eighth image data management apparatus configured as described above, a selection operation is input by the operation instruction unit for the image processing contents executable by the image processing unit, and the selection operation is performed. In this case, the parameter is generated, and the generated parameter is managed by the data storage means. If the parameters are managed by this data storage means, the image processing means performs image processing on the image data based on the parameters as described above.
このように、画像データに対して直に画像処理を施すのではなく、画像処理の内容を表すパラメータを用意して管理する手法は必ずしも実体のある装置に限られる必要はなく、その方法としても機能することは容易に理解できる。このため、画像データ管理方法にかかる発明は、複数の画像データを記憶して適宜管理するとともに、所望の画像データに対して所望の画像処理を実行可能とした画像データ管理方法であって、上記画像処理を画像処理内容を表すパラメータに基づいて実行するとともに、各画像データとともにそれぞれに対応する上記パラメータを関連づけて記憶して管理し、互いに関連づけて記憶されている上記画像データと上記パラメータに基づいて当該画像データについて画像処理する構成としてある。 As described above, the method for preparing and managing the parameters representing the contents of the image processing is not necessarily limited to the actual apparatus, instead of directly performing the image processing on the image data. It's easy to understand that it works. For this reason, the invention according to the image data management method is an image data management method capable of storing and appropriately managing a plurality of image data, and capable of executing desired image processing on the desired image data. The image processing is executed based on the parameters representing the image processing contents, and the corresponding parameters are stored and managed in association with each image data, and the image data and the parameters stored in association with each other are stored. Thus, the image data is subjected to image processing.
すなわち、必ずしも実体のある装置に限らず、その方法としても有効であることに相違
はない。
ところで、このような画像データ管理装置は単独で存在する場合もあるし、ある機器に
組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種
の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりする
など、適宜、変更可能である。
発明の思想の具現化例として画像データ管理装置のソフトウェアとなる場合には、かか
るソフトウェアを記録した記録媒体上においても当然に存在し、利用されるといわざるを
えない。
That is, it is not necessarily limited to a substantial apparatus, and there is no difference that the method is also effective.
By the way, such an image data management apparatus may exist independently, or may be used in a state of being incorporated in a certain device, but the idea of the invention is not limited to this and includes various aspects. It is a waste. Therefore, it can be changed as appropriate, such as software or hardware.
When the software of the image data management apparatus is embodied as an embodiment of the idea of the invention, it naturally exists on a recording medium in which such software is recorded, and must be used.
その一例として、画像データ管理プログラムを記録した媒体にかかる発明は、コンピュータにて複数の画像データを記憶して適宜管理するとともに、所望の画像データに対して所望の画像処理を実行可能としたデータ管理プログラムを記録した媒体であって、入力される画像データに対して画像処理内容を表すパラメータに基づいて画像処理する画像処理ステップと、複数の画像データとともにそれぞれに対応するパラメータを関連づけて記憶しつつ所望の画像データとパラメータについて適宜管理可能なデータ記憶ステップと、画像データの管理操作を入力して上記データ記憶ステップにて対応する管理処理を実行させるとともに当該データ記憶ステップにて互いに関連づけて記憶されている上記画像データと上記パラメータとを読み出させつつ当該パラメータに基づいて上記画像処理ステップにて当該画像データについて画像処理させる操作指示ステップとを具備する構成としてある。 As an example thereof, the invention relating to the medium on which the image data management program is recorded is a data which allows a plurality of image data to be stored and managed as appropriate by a computer and desired image processing to be performed on the desired image data. A medium storing a management program, which stores image processing steps for performing image processing on input image data based on parameters representing image processing contents, and a plurality of image data in association with corresponding parameters. In addition, a data storage step capable of appropriately managing desired image data and parameters, and a management operation of the image data are input to execute a corresponding management process in the data storage step, and are stored in association with each other in the data storage step. Read the image data and the parameters While it is constituted comprising an operation instruction step of image processing for the image data in the image processing step based on the parameters.
むろん、その記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよ
いし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。また
、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。その
他、供給方法として通信回線を利用して行う場合でも本発明が利用されていることにはか
わりない。
さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合にお
いても発明の思想において全く異なるものではなく、一部を記録媒体上に記憶しておいて
必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものとしてあってもよい。
Of course, the recording medium may be a magnetic recording medium, a magneto-optical recording medium, or any recording medium to be developed in the future. In addition, the duplication stages such as the primary duplication product and the secondary duplication product are the same without any question. In addition, even when the communication method is used as a supply method, the present invention is not used.
Further, even when a part is software and a part is realized by hardware, the idea of the invention is not completely different, and a part is stored on a recording medium and is appropriately changed as necessary. It may be in the form of being read.
以上説明したように本発明は、画像データに画像処理を施すにあたって元の画像データを残しつつ画像処理結果を容易に利用することが可能な画像データ管理装置を提供することができる。
また、第二の画像データ管理装置にかかる発明によれば、ある領域にだけを利用するような場合の画像処理においても有効に利用可能となる。
さらに、第三の画像データ管理装置にかかる発明によれば、要素色毎に強調処理をかけるような画像処理においても有効に利用可能となる。
As described above, the present invention can provide an image data management apparatus that can easily use the image processing result while leaving the original image data when performing image processing on the image data.
Further, according to the invention relating to the second image data management apparatus , it can be effectively used in image processing when only a certain area is used.
Furthermore, according to the invention relating to the third image data management apparatus , it can be effectively used in image processing in which enhancement processing is performed for each element color.
さらに、第四の画像データ管理装置にかかる発明によれば、予め用意された画像処理を実施するか否かといった指定自体についての利用可能となる。
さらに、第五の画像データ管理装置にかかる発明によれば、実行履歴に基づいて画像処理を実行可能となる。
さらに、第六の画像データ管理装置にかかる発明によれば、階層構造で画像データを管理するので、管理が容易となるし、既存のコンピュータにおいて利用されている構造管理を利用しやすく、操作性も向上する。
理を利用しやすく、操作性も向上する。
Furthermore, according to the invention relating to the fourth image data management apparatus , it is possible to use the designation itself as to whether or not to execute image processing prepared in advance.
Furthermore, according to the invention relating to the fifth image data management apparatus , image processing can be executed based on the execution history.
Further, according to the sixth image data management apparatus , since the image data is managed in a hierarchical structure, the management becomes easy, the structure management used in the existing computer is easy to use, and the operability is improved. Will also improve.
It is easy to use science and improves operability.
さらに、第七の画像データ管理装置にかかる発明によれば、着脱可能な記憶領域で書き込み不能な場合であっても利用可能となる。
さらに、第八の画像データ管理装置にかかる発明によれば、画像処理のパラメータを生成して任意の画像処理を実現できるようになる。
さらに、画像データ管理方法にかかる発明によれば、同様の効果を奏することが可能な画像データ管理方法を提供でき、画像データ管理プログラムを記録した媒体にかかる発明によれば、画像データ管理プログラムを記録した媒体を提供できる。
Furthermore, according to the seventh aspect of the image data management device , it can be used even in a case where writing is impossible in a removable storage area.
Further, according to the invention relating to the eighth image data management apparatus , it is possible to generate image processing parameters and realize arbitrary image processing.
Furthermore, according to the invention of the image data management method, it can provide an image data management method capable of the same effect, according to the invention the recorded medium image data management program, an image data management program A recorded medium can be provided.
以下、図面にもとづいて本発明の実施形態を説明する。
図1は、本発明の一実施形態にかかる画像データ管理装置をクレーム対応図により示し
ている。
デジタルスチルカメラなどで撮影した画像データは、コンピュータなどの外部記憶装置
などを利用して管理することになる。かかる外部記憶装置などに該当するデータ記憶手段
A1がこれらの複数の画像データとともにそれぞれに対応するパラメータを関連づけて記
憶し、コンピュータによるデータベース管理などによって適宜変更、追加、削除などとい
った管理が行われる。また、コンピュータ自身における入出力機器などに対応する操作指
示手段A2によって画像データの管理操作を入力すると、このデータ記憶手段A1はデー
タベース管理を介して対応する管理処理を実行することになる。ここにおいて、データ記
憶手段A1では上記画像データと上記パラメータとが互いに関連づけて記憶されているた
め、これらが読み出されたときにはコンピュータの一処理として実現される画像処理手段
A3において当該パラメータに基づいて当該画像データについて画像処理を実行する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows an image data management apparatus according to an embodiment of the present invention in a correspondence diagram.
Image data captured by a digital still camera or the like is managed using an external storage device such as a computer. The data storage means A1 corresponding to such an external storage device stores these plural pieces of image data in association with the corresponding parameters, and performs management such as change, addition, deletion, etc. as appropriate by database management by a computer. When an image data management operation is input by the operation instruction unit A2 corresponding to an input / output device or the like in the computer itself, the data storage unit A1 executes a corresponding management process through database management. Here, since the image data and the parameters are stored in association with each other in the data storage means A1, the image processing means A3, which is realized as one process of the computer when these are read, is based on the parameters. Image processing is executed for the image data.
本実施形態においてはこのような画像データ管理装置を実現するハードウェアの一例と
してコンピュータシステム10を採用している。
図2は、同コンピュータシステム10をブロック図により示している。
本コンピュータシステム10は、画像データを直接的に入力する画像入力デバイスとし
て、スキャナ11aとデジタルスチルカメラ11bとビデオカメラ11cとを備えており
、コンピュータ本体12に接続されている。それぞれの入力デバイスは画像をドットマト
リクス状の画素で表現した画像データを生成してコンピュータ本体12に出力可能となっ
ており、ここで同画像データはRGBの三原色においてそれぞれ256階調表示すること
により、約1670万色を表現可能となっている。
In the present embodiment, a
FIG. 2 is a block diagram showing the
The
コンピュータ本体12には、外部補助記憶装置としてのフロッピー(登録商標)ディス
クドライブ13aとハードディスク13bとCD−ROMドライブ13cとが接続されて
おり、ハードディスク13bにはシステム関連の主要プログラムが記録されており、フロ
ッピー(登録商標)ディスクやCD−ROMなどから適宜必要なプログラムなどを読み込
み可能となっている。
また、コンピュータ本体12を外部のネットワークなどに接続するための通信デバイス
としてモデム14aが接続されており、外部のネットワークに同公衆通信回線を介して接
続し、ソフトウェアやデータをダウンロードして導入可能となっている。この例ではモデ
ム14aにて電話回線を介して外部にアクセスするようにしているが、LANアダプタを
介してネットワークに対してアクセスする構成とすることも可能である。
A floppy (registered trademark)
In addition, a
ここで、外部補助記憶装置のうち、フロッピー(登録商標)ディスクドライブ13aや
CD−ROMドライブ13cについては、記録媒体自身が交換可能であり、この記録媒体
に画像データが記録された状態で供給されることにより、画像入力デバイスの一手段とも
なりうる。また、モデム14aやLANアダプタを介してネットワークにアクセスした場
合、このネットワークから画像データが供給されることもあり、このような場合も画像入
力デバイスの一手段となりうる。
Here, among the external auxiliary storage devices, the floppy (registered trademark)
この他、コンピュータ本体12の操作用にキーボード15aやポインティングデバイス
としてのマウス15bも接続され、さらに、マルチメディア対応のためにスピーカ18a
やマイク18bを備えている。
さらに、画像出力デバイスとして、ディスプレイ17aとカラープリンタ17bとを備
えている。ディスプレイ17aについては水平方向に800画素と垂直方向に600画素
の表示エリアを備えており、各画素毎に上述した1670万色の表示が可能となっている
。むろん、この解像度は一例に過ぎず、640×480画素であったり、1024×76
8画素であるなど、適宜、変更可能である。
In addition, a
And a
Furthermore, a
It can be changed as appropriate, such as 8 pixels.
また、印刷装置としてのカラープリンタ17bはインクジェットプリンタであり、CM
YKの四色の色インクを用いて記録媒体たる印刷用紙上にドットを付して画像を印刷可能
となっている。画像密度は360×360dpiや720×720dpiといった高密度
印刷が可能となっているが、階調表限については色インクを付すか否かといった2階調表
現となっている。色インクについては、かかる四色のものに限らず、色の薄いライトシア
ンやライトマゼンタを加えた六色によってドットの目立ちを低減させることも可能である
し、インクジェット方式に限らずカラートナーを利用した静電写真方式などを採用するこ
とも可能である。
また、印刷装置は必ずしもカラープリンタである必要はなく、白黒のプリンタであって
も良い。後述するように白黒再現においてはそれに応じた最適な画像処理がありえるし、
かかる画像処理を画像データに施してしまうと再度カラーで再現したい場合には不都合な
ことが生じる。しかしながら、本発明においては、あくまでも元の画像データは残される
ことになり、そのような画像処理も容易に実行してしまうことが可能となる。
The
An image can be printed using dots of YK four-color ink on a printing paper as a recording medium. The image density can be printed at a high density such as 360 × 360 dpi or 720 × 720 dpi, but the gradation table has a two gradation expression such as whether or not color ink is applied. The color inks are not limited to those of the four colors, and it is possible to reduce the conspicuousness of dots by adding six light colors such as light cyan and light magenta. It is also possible to employ an electrostatic photographic method.
The printing apparatus is not necessarily a color printer, and may be a monochrome printer. As will be described later, in black and white reproduction, there can be optimal image processing according to that,
If such image processing is applied to the image data, it is inconvenient if it is desired to reproduce it again in color. However, in the present invention, the original image data is left, and such image processing can be easily executed.
一方、このような画像入力デバイスを使用して画像を入力しつつ、画像出力デバイスに
表示あるいは出力するため、コンピュータ本体12内では所定のプログラムが実行される
ことになる。そのうち、基本プログラムとして稼働しているのはオペレーティングシステ
ム(OS)12aであり、このオペレーティングシステム12aにはディスプレイ17a
での表示を行わせるディスプレイドライバ(DSP DRV)12bとカラープリンタ1
7bに印刷出力を行わせるプリンタドライバ(PRT DRV)12cが組み込まれてい
る。これらのドライバ12b,12cの類はディスプレイ17aやカラープリンタ17b
の機種に依存しており、それぞれの機種に応じてオペレーティングシステム12aに対し
て追加変更可能である。また、機種に依存して標準処理以上の付加機能を実現することも
できるようになっている。すなわち、オペレーティングシステム12aという標準システ
ム上で共通化した処理体系を維持しつつ、許容される範囲内での各種の追加的処理を実現
できる。
On the other hand, in order to display or output to the image output device while inputting an image using such an image input device, a predetermined program is executed in the computer
Display driver (DSP DRV) 12b and
A printer driver (PRT DRV) 12c that causes 7b to perform printing output is incorporated. These
The
この基本プログラムとしてのオペレーティングシステム12a上でアプリケーション1
2dが実行される。アプリケーション12dの処理内容は様々であり、操作デバイスとし
てのキーボード15aやマウス15bの操作を監視し、操作された場合には各種の外部機
器を適切に制御して対応する演算処理などを実行し、さらには、処理結果をディスプレイ
17aに表示したり、カラープリンタ17bに出力したりすることになる。
2d is executed. The processing contents of the
かかるコンピュータシステム10では、画像入力デバイスであるスキャナ11aなどで
写真などを読み取って画像データを取得することができる他、デジタルスチルカメラ11
bで撮影した画像データを取得したり、ビデオカメラ11cで撮影した動画としての画像
データを取得することができる。また、予め撮影された各種の画像データがCD−ROM
ソフトとして提供されることも多々あるし、予め画像データを一つの記憶領域に保存して
おいた上で複数の人間がネットワークを介してアクセスすることも多い。
In such a
The image data photographed in b can be acquired, or the image data as a moving image photographed by the
In many cases, software is provided, and image data is stored in advance in one storage area, and a plurality of people access via a network in many cases.
デジタルスチルカメラ11bで撮影した画像データはハードディスク13bにまとめて
保存しておくことが多く、このような画像データはディスプレイ17a上で鑑賞して楽し
むばかりでなく、カラープリンタ17bで出力して楽しむことも多い。画像データの利点
として、写りが悪くても容易に修整できる点がある。
すなわち、カラープリンタ17bで印刷するにあたって元の画像データのままでは写り
が悪いなど、フォトレタッチなどで修整が行われる。このようにして、画像データの管理
と画像の修整を行う画像データ管理装置の必要性が生じ、アプリケーション12dとコン
ピュータシステム10とが有機一体化して画像データ管理装置を実現することになる。
Image data taken with the digital
That is, when printing with the
この意味で、画像データ管理ソフトであるアプリケーション12dは、デジタルスチル
カメラ11bで撮影された画像データをハードディスク13bに記憶して管理したり、C
D−ROMドライブ13cを介してCD−ROMによって供給される画像データを適宜入
力できるようにして管理しつつ、後述するようにパラメータも併せて管理する。従って、
この意味で関連するソフトウェアとハードウェアとによってデータ記憶手段A1を構成す
る。
In this sense, the
The image data supplied by the CD-ROM via the D-
In this sense, the data storage means A1 is configured by related software and hardware.
また、このようにして記憶されている画像データについては、アプリケーション12d
によって処理対象を特定した上で上述したような対応するパラメータと共に内部の画像処
理ルーチンによって画像処理することになり、この意味で関連するソフトウェアとハード
ウェアとによって画像処理手段A3を構成する。
そして、アプリケーション12dは、オペレーティングシステム12aを介してキーボ
ード15aやマウス15bの操作を入力しつつ所定の対応画面を生成してディスプレイ1
7a上に表示するが、このようなGUI処理を経て対象とする画像データを選定したり、
実行する画像処理を特定して適宜処理を選択していくという意味で関連するソフトウェア
とハードウェアとによって操作指示手段A2を構成する。
For the image data stored in this way, the
In this sense, the image processing means A3 is constituted by related software and hardware.
Then, the
7a, but the target image data is selected through such GUI processing,
The operation instruction means A2 is configured by related software and hardware in the sense that the image processing to be executed is specified and the processing is appropriately selected.
なお、このようなソフトウェアは、ハードディスク13bに記憶されており、コンピュ
ータ本体12にて読み込まれて稼働する。また、導入時にはCD−ROMであるとかフロ
ッピー(登録商標)ディスクなどの媒体に記録されてインストールされる。
従って、これらの媒体は画像評価プログラムを記録した媒体を構成する。
図3は上記画像データ管理ソフトによる制御内容をブロック化して表しており、各種の
総合的な制御を行うメイン制御部60と、各種の共通的な制御を行う共通機能部20と、
画像データの管理を行うフィルムデータ管理部30と、各画像データについて画像修整を
実行する画像修整制御部40と、一連の印刷処理を実行するDPE印刷制御部50から構
成されている。
Such software is stored in the
Therefore, these media constitute a medium on which an image evaluation program is recorded.
FIG. 3 shows the control contents of the image data management software in a block form, a
The film
メイン制御部60は、後述する各種フローを適宜選択して実行するものであり、その他
、他に分類されない各種の機能も実行する。そのうちの一つが環境設定部60aであり、
本画像データ管理ソフトにおいて共通の設定などを設定情報ファイル60bとしてハード
ディスク13b上に記録し、適宜他の機能部から読み出し可能としている。この設定情報
ファイル60bは、各種のデフォルト指定、例えば、新たな画像データの取り込み元の指
定であるとか、後述するような印刷処理で次回に引き継ぐためのページのパラメータであ
るといったような類のものが記録されることになる。
The
In the image data management software, common settings and the like are recorded on the
共通機能部20については、図4にその詳細ブロックを示しており、そのいくつかは他
の機能部からも共通して呼び出せるようになっている。例えば、画像選択部20aはサム
ネール作成部20iにて各画像データについてサムネールを作成させつつ画像表示部20
mにてディスプレイ17aに複数のサムネール画像を表示させ、その状態でキーボード1
5aやマウス15bによる選択操作を受け付けることによって各画像についての選択の有
無を入力する。むろん、選択操作に伴って表示を変えたりする場合には適宜画像表示部2
0mにて表示を変更させるし、選択の結果は他の機能部に受け渡すことになる。また、表
示指定部20bは画面上での表示を指定するものであり、GUI操作に応じてウィンドウ
領域の大きさなどを変更したときに対応して画像の表示を適宜指定することになる。
Detailed blocks of the
m to display a plurality of thumbnail images on the
By accepting a selection operation using 5a or
The display is changed at 0 m, and the selection result is transferred to another function unit. The
ファイル編集部20cは画像データの保存領域を適宜変更する操作などを実行し、検索
部20dは画像ファイルと併せて管理されるパラメータに基づいてコメントであるとか日
付などによって検索を実行するものである。一括コメント部20eでは複数の画像データ
に対するコメント付けを一括して処理するものであり、一括整理部20fは画像データや
パラメータを一括して同時に処理するものである。
The
画像処理部20gと画像編集部20hは、画像修整制御部40が主に画像処理の自動実
行をするにあたって各種のパラメータを生成するのに対して、実際に画像処理を実行する
部分であり、さらに手動にて指定される画像処理も実行する。
この処理結果は原則的に仮のデータとして扱われ、実際の処理時にオリジナル画像デー
タに変更を加える指定がなされている場合は元の画像データに反映される。また、表示や
処理時間の便宜上から必ずしも元の画像データに基づいて実行する必要はなく、操作中は
サムネールの画像データに基づいて画像処理部20gや画像編集部20hが各種の処理を
実行する。
The
In principle, this processing result is treated as temporary data, and if the original image data is specified to be changed during actual processing, it is reflected in the original image data. For convenience of display and processing time, it is not always necessary to execute the process based on the original image data. During the operation, the
画像入力部20jは画像データの記憶領域がファイル編集部20cによって既に登録さ
れている場合に、画像処理や印刷処理の際に同画像データを読み込んでくる処理を行い、
また、画像データとして各種のデータフォーマットが存在するのに対応し画像出力部20
kは形式を変換して出力するといった処理を実行する。
次に、フィルムデータ管理部30について説明する。図5は、本フィルムデータ管理部
30が管理する画像データである画像ファイル30aと、パラメータを含む写真データ3
0bと、画像データのグループ化において利用するフィルムデータ30cの管理構造をブ
ロック図により示している。ここで、画像データはコンピュータシステム10においてフ
ァイルとして扱われることにより、画像ファイルとして示しているし、パラメータはそれ
ぞれの画像データに対応する各種の情報とともに写真データ30bとして示している。ま
た、フィルムデータ30cは画像データをグループ化して管理するための情報であり、図
6にはフィルムメタファとして示している。ここで写真データ30bのデータベースは、
コンピュータシステム10上における書き換え可能な記憶領域に保存されるものとし、ま
た、複数存在するフィルムメタファに関わらず一定の領域に保存される。むろん、物理的
に複数のデータベースとすることは可能であるが、要は必ずしも画像データが現実に記憶
されている媒体に形成される必要はないということである。
When the image data storage area is already registered by the
The
k executes a process of converting the format and outputting.
Next, the film
A management structure of 0b and film data 30c used for grouping image data is shown in a block diagram. Here, the image data is handled as a file in the
The information is stored in a rewritable storage area on the
同図では、画像ファイルの物理的記録形態を同図の左方に示しており、オペレーティン
グシステム12aによってフォルダ単位で階層構造が形成され、各フォルダの中に画像フ
ァイルを記憶するようになっている。本実施形態における画像データのグループ化は、物
理的にはまさにこのフォルダ単位の階層構造を利用しており、このフォルダ単位で情報を
付加して管理している。すなわち、フィルムデータ30cを構成する最低限の情報は、任
意につけることが可能なフィルム名、このフォルダの物理的配置情報としての実際の記憶
領域を示すリンク先、作成した日付、コメント、媒体属性、媒体ラベル、フィルム属性、
収容画像ファイル数などである。また、図に示すように各フォルダは管理上においてフィ
ルムのパトローネと同視しており、別の視点からすれば実際の記憶領域を個別に意識する
ことなくパトローネとして同一視してしまうので、エリアス管理にも近くなっている。な
お、パトローネには物理的な記憶領域が交換可能な媒体であるか否かを示すマークを表示
して利用者に分かりやすくしている。すなわち、画像ファイルがCD−ROMによって供
給されているような場合は交換可能であるが、この場合はCD−ROMを交換することに
よって実際のCD−ROMドライブ13cに装着されていない場合もあり得る。このよう
な場合にそのCD−ROMが装着されていなければ非表示としまうのではなく、フィルム
データ30cとして登録した以上は同データに基づいて表示が行われるし、その場合には
交換可能なマークがあることによって操作者はCD−ROMをセットしなければ参照でき
ないことが容易に理解できるようになる。
In the figure, the physical recording form of the image file is shown on the left side of the figure, and a hierarchical structure is formed in folder units by the
The number of stored image files. In addition, as shown in the figure, each folder is administratively equated with a film patrone, and from another viewpoint, the actual storage area is identified as a patrone without having to be aware of it individually. Is also close. Note that a mark indicating whether the physical storage area is a replaceable medium is displayed on the cartridge for easy understanding by the user. That is, if the image file is supplied by a CD-ROM, the image file can be exchanged. In this case, the CD-ROM may be exchanged so that it is not attached to the actual CD-
この例では、交換可能なマークを示しているだけであるが、このようなマークを適宜変
更して情報を表示するようにしても良い。例えば、交換可能な記憶領域であるとしてその
CD−ROMが装着されている場合と装着されていない場合とでマークを変えても良い。
また、ネットワークで複数人が共有する記憶領域に画像データが保存されている場合には
、各人で勝手に書き換えてしまうと収拾がつかなくなってしまうため、ネットワークドラ
イブを表すマークを表示するようにしても良い。むろん、ネットワークドライブであれば
書き込み可能であっても書き込み不能の扱いをするようにしても良い。なお、マークを変
化させるのではなく、パトローネ自体の形状を変更するようにしても良い。
In this example, only replaceable marks are shown, but information may be displayed by appropriately changing such marks. For example, the mark may be changed depending on whether the CD-ROM is attached or not attached as an exchangeable storage area.
Also, if image data is stored in a storage area shared by multiple people on the network, it will not be able to be picked up if it is rewritten by each person, so a mark representing the network drive is displayed. May be. Of course, if it is a network drive, it may be handled as being writable but not writable. Instead of changing the mark, the shape of the cartridge itself may be changed.
写真データ30bの具体的構成は、図5および図6に示している。ここで、索引情報は
ファイル名とファイル日時とファイルサイズと撮影日時とから構成されており、画像ファ
イルを縮尺したサムネールデータをサムネールとして表示している。コメントは各画像フ
ァイル毎に付すことができるようにしており、表示順序などを表す整理情報や、実際の記
憶領域を示す位置情報や、マイク18bなどを介して付された音声情報とともに写真デー
タ30bを構成している。
A specific configuration of the photographic data 30b is shown in FIGS. Here, the index information includes a file name, a file date and time, a file size, and a shooting date and time, and thumbnail data obtained by reducing the scale of the image file is displayed as a thumbnail. The comment can be attached to each image file. The photo data 30b is arranged together with the arrangement information indicating the display order, the position information indicating the actual storage area, and the audio information added via the
さらに、写真データ30bは修整情報と特徴情報と色合せ情報も備えている。
上述したように本画像データ管理ソフトでは画像データの管理と画像の修整を行うが、
画像の修整によって元の画像データを直に変更してしまうのではなく、これらのパラメー
タによって修整する指針だけを修整情報として管理し、これに併せて特徴情報や色合わせ
情報を管理できるようにしている。図7は修整情報を管理するための具体的な変数宣言例
を示しており、トリミングに関する修整情報を表すトリミング開始X座標(m_x1)と
トリミング開始Y座標(m_y1)とトリミング終了X座標(m_x2)とトリミング終
了Y座標(m_y2)と、回転処理を実行する場合の回転角度(m_nRotation
)と、自動画像修整(m_nApf)と、赤成分の強調度(m_nRed)と、緑成分の
強調度(m_nGreen)と、青成分の強調度(m_Blue)と、明るさ成分の強調
度(m_nBrightness)と、コントラストの強調度(m_nContrast
)とから構成されている。
Furthermore, the photo data 30b also includes modification information, feature information, and color matching information.
As mentioned above, this image data management software manages image data and corrects images.
Instead of directly changing the original image data due to image modification, only the guidelines for modification based on these parameters are managed as modification information, and feature information and color matching information can be managed accordingly. Yes. FIG. 7 shows a specific variable declaration example for managing the modification information. The trimming start X coordinate (m_x1), the trimming start Y coordinate (m_y1), and the trimming end X coordinate (m_x2) representing the modification information related to trimming. , Trimming end Y coordinate (m_y2), and rotation angle (m_nRotation) when the rotation process is executed
), Automatic image modification (m_nApf), red component enhancement level (m_nRed), green component enhancement level (m_nGreen), blue component enhancement level (m_Blue), and brightness component enhancement level (m_nBrightness) And contrast enhancement degree (m_nContrast
).
ここで、本画像データ管理ソフトで実行可能な画像処理、特に自動画像修整にについて
説明する。自動画像修整において核となるのは図8に示す画像修整制御部40であり、画
像特徴抽出部40aが画像データに基づいて画像の特徴を抽出すると、修整情報作成部4
0bが修整に必要なパラメータを作成し、修整指定部40cは同パラメータを使って上述
した画像処理部20gに対して実際の処理を実行させることになる。
Here, image processing that can be executed by the image data management software, particularly automatic image correction will be described. The core of the automatic image modification is the image
0b creates a parameter necessary for the modification, and the
図9はこの画像修整制御部40が実行する概略の手続の流れを模式的に示しており、以
下にこの流れを参照しつつ自動画像修整処理について説明する。
手順1では画像データを入力する。画像データはオペレーティングシステム12aを介
して読み込み、所定のワークエリアに保存する。ただし、既にサムネイルデータを作成し
てある場合には、写真データ30bの中からサムネイルデータを読み込んで画像データと
する。特徴抽出は画像データの各画素についての集計処理であるため、画素の量に応じて
演算時間は変化する。サムネイルデータを使用するのはこのような画素の量の圧倒的な差
異を考慮したものであり、本来の画像データを使用する場合に比べて処理時間を短くする
ことができる。なお、画像データ自体は一つのファイルであり、図10に示すように先頭
部分に画像のサイズであるとか色数などのプロファイルデータを備えるとともに、その後
には個々の画素についてRGB256階調で表現するべく3バイトのエリアが画素数分だ
け確保されている。
FIG. 9 schematically shows a flow of a schematic procedure executed by the image
In
画像データをワークエリアに読み込んだら、手順2〜4にて図11に示すようにして対
象画素を移動させつつ同対象画素の画像データについて加工を行って集計処理を行う。集
計処理の内容は画像の特徴量に応じて様々であるが、本実施形態においては、「コントラ
スト」、「明度」、「カラーバランス」、「彩度」、「シャープネス」の5つの特徴量を
得るための集計処理を行う。また、全画素について集計処理を終えたら、手順5では集計
結果に基づいて特徴量を算出する。
以下、これらの集計処理とともにそれに基づいて導出する特徴量について説明する。
When the image data is read into the work area, the processing is performed on the image data of the target pixel while moving the target pixel as shown in FIG. The contents of the tabulation process vary depending on the feature amount of the image. In this embodiment, five feature amounts of “contrast”, “lightness”, “color balance”, “saturation”, and “sharpness” are included. Perform aggregation processing to obtain. In addition, when the aggregation process is completed for all the pixels, in
In the following, feature values derived based on these tabulation processes will be described.
コントラストは画像全体としての輝度の幅を示し、コントラストを修整したいと感じる
場合、コントラストの幅を広げたいという要望が主である。ある画像の各画素における輝
度の分布をヒストグラムとして集計したものを図12で実線にて示している。実線に示す
分布を取る場合、明るい画素の輝度と暗い画素の輝度との差が少ないが、輝度の分布が一
点鎖線に示すように広がれば明るい画素の輝度と暗い画素の輝度との差が大きくなり、コ
ントラストの幅が広がることになる。ここで、図13はコントラストを拡大するための輝
度変換を示している。変換元の輝度yと変換後の輝度Yとの間において、
Y=ay+b
なる関係で変換させるとすると、変換元の最大輝度Ymaxと最小輝度Yminの画素
の差はa>1の場合において変換後において大きくなり、図12に示すように輝度の分布
が広がることになる。従って、このようなヒストグラムを作成するとして輝度の最大値か
ら輝度の最小値までの間隔をコントラストの幅として集計処理することが必要である。た
だし、この場合はあくまでも輝度の変換であり、画像データが輝度を要素として備えてい
れば直接に集計が可能であるが、上述したように画像データはRGB256階調で表現さ
れてているので、直接には輝度の値を持っていない。輝度を求めるためにLuv表色空間
に色変換する必要があるが、演算量などの問題から得策ではないため、テレビジョンなど
の場合に利用されているRGBから輝度を直に求める次式の変換式を利用する。
y=0.30R+0.59G+0.11B
すなわち、対象画素を移動させながら各画素の画像データである3バイトを読み込み、
同式に基づいて輝度yを演算する。この場合、輝度yも256階調であらわすものとし、
演算された輝度yに対する度数を1つずつ加えていくことになる。なお、白黒への変換は
この輝度を利用すればよく、求められた輝度の階調値をRGBの各成分値に一致させるこ
とで実現する。また、セピア調などの単色カラーについては輝度の階調値を求めた後でR
GBの成分比に応じてRGBの各成分値を求めればよい。
Contrast indicates the width of the brightness of the entire image, and when it is desired to correct the contrast, there is mainly a desire to increase the width of the contrast. The brightness distribution in each pixel of an image is tabulated as a histogram and is shown by a solid line in FIG. When the distribution shown by the solid line is taken, the difference between the brightness of the bright pixel and the brightness of the dark pixel is small, but if the brightness distribution is widened as shown by the dashed line, the difference between the brightness of the bright pixel and the brightness of the dark pixel is large. As a result, the range of contrast is widened. Here, FIG. 13 shows luminance conversion for increasing the contrast. Between the luminance y after conversion and the luminance Y after conversion,
Y = ay + b
Therefore, the difference between the pixels of the maximum luminance Ymax and the minimum luminance Ymin of the conversion source becomes large after the conversion when a> 1, and the luminance distribution is widened as shown in FIG. Therefore, in order to create such a histogram, it is necessary to tabulate the interval from the maximum luminance value to the minimum luminance value as the contrast width. However, in this case, it is only luminance conversion, and if the image data has luminance as an element, it can be directly counted, but as described above, the image data is expressed in RGB 256 gradations. It does not have a luminance value directly. In order to obtain the luminance, it is necessary to perform color conversion to the Luv color space. However, since this is not a solution because of problems such as the amount of computation, conversion of the following equation that directly obtains the luminance from RGB used in the case of a television or the like Use an expression.
y = 0.30R + 0.59G + 0.11B
That is, reading 3 bytes that are image data of each pixel while moving the target pixel,
The luminance y is calculated based on the same equation. In this case, the luminance y is also expressed by 256 gradations.
The frequencies for the calculated luminance y are added one by one. The conversion to black and white may be performed by using this luminance, and is realized by matching the obtained luminance gradation value with each component value of RGB. In addition, for a monochromatic color such as a sepia tone, R is obtained after the luminance gradation value is obtained.
What is necessary is just to obtain | require each component value of RGB according to component ratio of GB.
このようにして輝度分布のヒストグラムを得るのが手順2の画像データ集計処理であり
、このヒストグラムに基づいて手順5の特徴量抽出処理では輝度分布の両端を求める。写
真画像の輝度分布は図14に示すように概ね山形に表れる。むろん、その位置、形状につ
いてはさまざまである。輝度分布の幅はこの両端をどこに決めるかによって決定されるが
、単に裾野が延びて分布数が「0」となる点を両端とすることはできない。裾野部分では
分布数が「0」付近で変移する場合があるし、統計的に見れば限りなく「0」に近づきな
がら推移していくからである。
In this way, the histogram of the luminance distribution is obtained in the image data totaling process of the
このため、分布範囲において最も輝度の大きい側と小さい側からある分布割合だけ内側
に寄った部分を分布の両端とする。本実施形態においては、同図に示すように、この分布
割合を0.5%に設定している。むろん、この割合については、適宜、変更することが可
能である。このように、ある分布割合だけ上端と下端をカットすることにより、ノイズな
どに起因して生じている白点や黒点を無視することもできる。すなわち、このような処理
をしなければ一点でも白点や黒点があればそれが輝度分布の両端となってしまうので、2
55階調の輝度値であれば、多くの場合において最下端は階調「0」であるし、最上端は
階調「255」となってしまうが、上端部分から0.5%の画素数だけ内側に入った部分
を端部とすることにより、このようなことが無くなる。そして、実際に得られたヒストグ
ラムに基づいて画素数に対する0.5%を演算し、再現可能な輝度分布における上端の輝
度値と下端の輝度値から順番に内側に向かいながらそれぞれの分布数を累積し、0.5%
の値となった輝度値が最大輝度Ymaxと最小輝度Yminとなる。
For this reason, in the distribution range, portions that are closer to the inside by a certain distribution ratio from the side with the highest luminance and the side with the lowest luminance are defined as both ends of the distribution. In this embodiment, as shown in the figure, this distribution ratio is set to 0.5%. Of course, this ratio can be appropriately changed. In this way, by cutting the upper end and the lower end by a certain distribution ratio, it is possible to ignore white spots and black spots caused by noise or the like. That is, if such a process is not performed, if there is even a single white point or black point, it will be at both ends of the luminance distribution.
If the luminance value is 55 gradations, in many cases, the bottom end is gradation “0” and the top end is gradation “255”, but the number of pixels is 0.5% from the top end. Such a thing is eliminated by setting the part which entered only the inside as an end. Then, 0.5% of the number of pixels is calculated based on the actually obtained histogram, and the number of distributions is accumulated while going inward in order from the luminance value at the upper end and the luminance value at the lower end in the reproducible luminance distribution. 0.5%
The luminance values that have become the maximum luminance Ymax and the minimum luminance Ymin.
輝度分布の幅Ydifは最大輝度Ymaxと最小輝度Yminの差であり、
Ydif=Ymax−Ymin
となる。
コントラストを拡大する画像処理としては、輝度の分布に応じて傾きaとオフセットb
を決定すればよい。例えば、
a=255/(Ymax−Ymin)
b=−a・Yminあるいは255−a・Ymax
とおくとすると、せまい幅を持った輝度分布を再現可能な範囲まで広げることができる
。ただし、再現可能な範囲を最大限に利用して輝度分布の拡大を図った場合、ハイライト
部分が白く抜けてしまったり、ハイシャドウ部分が黒くつぶれてしまうことが起こる。こ
れを防止するには再現可能な範囲の上端と下端に拡大しない範囲として輝度値で「5」ぐ
らいを残すようにすればよい。この結果、変換式のパラメータは次式のようになる。
a=245/(Ymax−Ymin)
b=5−a・Yminあるいは250−a・Ymax
そして、この場合にはY<Yminと、Y>Ymaxの範囲においては変換を行わない
ようにするとよい。
The width Ydif of the luminance distribution is the difference between the maximum luminance Ymax and the minimum luminance Ymin.
Ydif = Ymax−Ymin
It becomes.
Image processing for enlarging contrast includes slope a and offset b depending on the luminance distribution.
Can be determined. For example,
a = 255 / (Ymax−Ymin)
b = −a · Ymin or 255−a · Ymax
If this is the case, the luminance distribution with a narrow width can be expanded to a reproducible range. However, when the luminance distribution is expanded by making full use of the reproducible range, the highlight portion may be whitened or the high shadow portion may be blackened. In order to prevent this, it is only necessary to leave “5” as a luminance value as a range that does not expand to the upper end and the lower end of the reproducible range. As a result, the parameters of the conversion equation are as follows:
a = 245 / (Ymax−Ymin)
b = 5-a · Ymin or 250-a · Ymax
In this case, it is preferable not to perform conversion in the range of Y <Ymin and Y> Ymax.
また、このように変換するにあたって、毎回計算する必要はない。輝度の範囲が「0」
〜「255」という値をとるとすれば、各輝度値について予め変換結果を予めておき、図
15に示すように変換テーブルを形成しておく。ただ、この場合はあくまでも輝度の変換
であり、RGB256階調の画像データの適用については別に考える必要がありそうであ
る。しかしながら、実際には、変換前の画像データ(R0,G0,B0)と変換後の画像デー
タ(R1,G1,B1)との間には輝度と同じ変換関係を適用可能であり、
R1=aR0+b
G1=aG0+b
B1=aB0+b
なる関係で求めることができるから、結果として図15に示す変換テーブルを利用して
変換すればよいことが分かる。
Moreover, it is not necessary to calculate every time in this conversion. The brightness range is "0"
If the value of “255” is assumed, a conversion result is previously set for each luminance value, and a conversion table is formed as shown in FIG. However, in this case, it is merely a luminance conversion, and it seems that it is necessary to consider separately the application of image data of RGB 256 gradations. However, in practice, the same conversion relationship as the luminance can be applied between the image data before conversion (R0, G0, B0) and the image data after conversion (R1, G1, B1).
R1 = aR0 + b
G1 = aG0 + b
B1 = aB0 + b
As a result, it is understood that the conversion should be performed using the conversion table shown in FIG.
すなわち、手順5にて特徴抽出する作業は上述した最大輝度Ymaxと最小輝度Ymi
nを求める作業が該当するし、手順6の修整情報作成処理ではこれらから輝度分布の幅Y
difを求めつつ変換式のパラメータa,bを求めて変換テーブルを作成する処理が該当
する。そして、手順7の修整指定処理ではこのような変換テーブルを指定して変換前の画
像データ(R0,G0,B0)から変換後の画像データ(R1,G1,B1)を生成させることにな
る。
That is, the work of extracting features in the
n corresponds to the operation for obtaining n, and the correction information creation process in step 6 determines the width Y of the luminance distribution from these.
This corresponds to the process of obtaining the conversion formula parameters a and b while obtaining the dif and creating a conversion table. Then, in the modification specifying process of the procedure 7, such a conversion table is specified, and post-conversion image data (R1, G1, B1) is generated from the pre-conversion image data (R0, G0, B0).
次に、明度について説明する。ここでいう画像の特徴量としての明度は画像全体の明暗
の指標を意味しており、上述したヒストグラムから求められる分布の中央値(メジアン)
Ymedを使用する。従って、この場合における集計処理は手順2にてコントラストのた
めの集計処理と同時に行われる。
一方、手順5にて特徴量を分析する際には明度の理想値であるYmed_target
との差(Ymed_target−Ymed)を算出すればよい。なお、理想値Ymed
_targetの実際の値は「106」を使用するが、固定的なものではない。また、好
みを反映して変更できるようにしても良い。
Next, brightness will be described. The lightness as the feature amount of the image here means an index of lightness and darkness of the entire image, and the median (median) of the distribution obtained from the above-described histogram.
Use Ymed. Accordingly, the aggregation process in this case is performed simultaneously with the aggregation process for contrast in the
On the other hand, when analyzing the feature value in
What is necessary is just to calculate the difference (Ymed_target-Ymed). The ideal value Ymed
The actual value of _target uses “106”, but is not fixed. Further, it may be changed to reflect the preference.
この特徴量を利用して明度を修整する場合は次のようにする。中央値Ymedが理想値
Ymed_targetと比較して大きいか小さいかで画像が明るいか否かを評価できる
。例えば、中央値Ymedが「85」であるとすれば理想値Ymed_targetの「
106」よりも小さいので、第一次的に「暗い」と評価されるし、第二次的に暗さの程度
は「106−85」と数値的に表現される。
When correcting the brightness using this feature amount, the following is performed. Whether the image is bright or not can be evaluated based on whether the median value Ymed is larger or smaller than the ideal value Ymed_target. For example, if the median value Ymed is “85”, the ideal value Ymed_target “
Therefore, the degree of darkness is numerically expressed as “106-85”.
図16は輝度のヒストグラムを示しているが、実線で示すように輝度分布の山が全体的
に暗い側に寄っている場合には波線で示すように全体的に明るい側に山を移動させると良
いし、逆に、図17にて実線で示すように輝度分布の山が全体的に明るい側に寄っている
場合には波線で示すように全体的に暗い側に山を移動させると良い。このような場合には
図13に示すような直線的な輝度の変換を施すのではなく、図18に示すようないわゆる
γ曲線を利用した輝度の変換を行えばよい。
FIG. 16 shows a luminance histogram. If the peaks of the luminance distribution are on the dark side as shown by the solid line, the peaks are moved to the bright side as shown by the wavy line. On the contrary, when the peak of the luminance distribution is on the whole bright side as shown by the solid line in FIG. 17, it is preferable to move the mountain to the whole dark side as shown by the wavy line. In such a case, instead of performing linear luminance conversion as shown in FIG. 13, luminance conversion using a so-called γ curve as shown in FIG. 18 may be performed.
γ曲線による補正ではγ<1において全体的に明るくなるし、γ>1において全体的に
暗くなる。上の例では中央値Ymedが「21」上がれば理想値Ymed_target
と一致することになるが、γ曲線を利用してぴったりと「21」上げるというのは容易で
はない。このため、図19に示すように評価値である(Ymed_target−Yme
d)について「5」刻み毎に対応するγの値を設定しておけばよい。
In the correction using the γ curve, the entire image becomes bright when γ <1, and the entire image becomes dark when γ> 1. In the above example, if the median value Ymed increases by “21”, the ideal value Ymed_target
However, it is not easy to raise “21” exactly by using the γ curve. For this reason, as shown in FIG. 19, it is an evaluation value (Ymed_target−Yme
For d), the value of γ corresponding to every increment of “5” may be set.
また、コントラストの修整の場合と同様に自動的にγの値を設定することも可能である
。例えば、
γ=Ymed/106
あるいは、
γ=(Ymed/106)**(1/2)
としてγの値を求めるようにしてもよい。むろん、γ曲線による輝度の変換についても
図15に示すような変換テーブルを形成しておけばよい。
すなわち、手順5にて特徴抽出する作業は中央値Ymedを求める作業が該当するし、
手順6の修整情報作成処理ではこれからγ補正値を求めつつ変換テーブルを作成する処理
が該当する。そして、手順7の修整指定処理ではこのような変換テーブルを指定して各画
素の変換前の画像データ(R0,G0,B0)から変換後の画像データ(R1,G1,B1)を生成
させることになる。
It is also possible to automatically set the value of γ as in the case of contrast correction. For example,
γ = Ymed / 106
Or
γ = (Ymed / 106) ** (1/2)
The value of γ may be obtained as Of course, it is sufficient to form a conversion table as shown in FIG.
That is, the work for extracting features in
The modification information creation process in step 6 corresponds to a process for creating a conversion table while obtaining a γ correction value. Then, in the modification specifying process of step 7, such a conversion table is specified to generate image data (R1, G1, B1) after conversion from image data (R0, G0, B0) before conversion of each pixel. become.
次にカラーバランスについて説明する。ここでいうカラーバランスとは画像データを構
成するR成分、G成分、B成分の間に一定のアンバランス傾向があるか否かを指すものと
する。例えば、写真が赤っぽく見えるとして、それが撮影時の本当の状況を表しているの
であれば構わないが、そうではない場合には何らかの悪影響が表れていると言える。ただ
し、このようなアンバランスは実際のところ本当の状況と比較しなければ分からないとも
言えるので、事後的に評価すること自体が不可能であるとも考えられる。
Next, color balance will be described. Here, the color balance indicates whether or not there is a certain unbalance tendency between the R component, the G component, and the B component constituting the image data. For example, if a photograph looks reddish, it does not matter as long as it represents the real situation at the time of shooting, but if it is not, it can be said that some adverse effect appears. However, it can be said that such an imbalance cannot be understood unless it is actually compared with the real situation, so it is considered impossible to evaluate it after the fact.
本実施形態において、これを各色毎の度数分布の均一さから評価することにする。撮影
時の状況によっては各色成分の度数分布が不均一となることの方が自然な状況もあり得、
そのような場合においては色修整すべきではない。しかしながら、結果から逆を辿るとす
ると、各色成分の度数分布がある程度似ている状況では度数分布が均一となっているべき
であろうし、度数分布が似ていなければ均一にすべきでないだろうと判断できる。
In the present embodiment, this is evaluated from the uniformity of the frequency distribution for each color. Depending on the situation at the time of shooting, it may be more natural that the frequency distribution of each color component is non-uniform,
In such cases, the color should not be corrected. However, if the results are reversed, the frequency distribution should be uniform when the frequency distribution of each color component is somewhat similar, and if the frequency distribution is not similar, it should be determined that it should not be uniform. it can.
このため、手順2の画像データ集計処理においては、後で各色成分毎の度数分布の類似
度をチェックするために、各色成分毎のヒストグラムを作成する。このとき、全階調値に
ついて度数分布を求めるのではなく、256階調の領域を8〜16分割(n分割)し、各
領域に属する度数を集計していく。8分割する場合であれば、図20に示すように、「0
〜31」、「32〜63」…「224〜255」という8つの領域について度数分布を求
めていく。
For this reason, in the image data totaling process in
˜31 ”,“ 32-63 ”...“ 224-255 ”, the frequency distribution is obtained.
一方、全画素を対象として各色成分毎に上述したヒストグラムを作成したら、手順5に
おける特徴量の分析では各色毎に各領域に属する画素数(r1、r2…rn)、(g1、
g2…gn)、(b1,b2…bn)(ここではn=8)を成分としてベクトル化する。
RGBのそれぞれについて、特徴ベクトルVR,VG,VBを次のように表すとし、
VR=(r1、r2…rn) Σri=1
VG=(g1、g2…gn) Σgi=1
VB=(b1,b2…bn) Σbi=1
これらの特徴ベクトルの相互相関を求める。相互相関は、内積として
corr_rg=(VR・VG)/|VR|・|VG|
corr_gb=(VG・VB)/|VG|・|VB|
corr_br=(VB・VR)/|VB|・|VR|
で表されるが、ベクトルの内積自体は両ベクトルの類似度を表すといえ、その値は「0
」〜「1」となる。ここでは、その最小値corr_xに基づいてカラーバランスを評価
する。
On the other hand, when the above-described histogram is created for each color component for all the pixels, the number of pixels (r1, r2... Rn), (g1,
g2... gn) and (b1, b2... bn) (here, n = 8) are vectorized as components.
For each of RGB, the feature vectors VR, VG, VB are expressed as follows:
VR = (r1, r2,...) Σri = 1
VG = (g1, g2... Gn) Σgi = 1
VB = (b1, b2... Bn) Σbi = 1
The cross correlation between these feature vectors is obtained. The cross-correlation is calculated as an inner product: corr_rg = (VR · VG) / | VR | · | VG |
corr_gb = (VG · VB) / | VG | · | VB |
corr_br = (VB · VR) / | VB | · | VR |
It can be said that the inner product of the vector itself represents the similarity of both vectors, and its value is “0”.
"To" 1 ". Here, the color balance is evaluated based on the minimum value corr_x.
なお、カラーバランスの修整はn分割した各領域毎に行うようにしても良いが、概略的
には各色成分毎に全体的に明るくするか暗くするという対応で対処できるので、γ曲線を
利用したRGB値の修整を行えばよい。
すなわち、手順5にて特徴抽出する作業は最小値corr_xを求める作業が該当する
し、手順6の修整情報作成処理ではこれに基づいてバランスを修整するためのγ補正値を
求めつつ変換テーブルを作成する処理が該当する。そして、手順7の修整指定処理ではこ
のような変換テーブルを指定して各画素の変換前の画像データ(R0,G0,B0)から変換
後の画像データ(R1,G1,B1)を生成させることになる。
The color balance adjustment may be performed for each of the n divided areas, but generally, it can be dealt with by making the entire color component brighter or darker, so a γ curve is used. The RGB values may be corrected.
In other words, the feature extraction operation in
次に、彩度について説明する。ここでいう彩度は画像全体としての色鮮やかさを指すも
のとする。例えば、原色のものが色鮮やかに写っているかグレーっぽく写っているかとい
った評価である。彩度自体はLuv表色空間におけるuv平面内での基準軸からの大きさ
で表されるものの、上述したように表色空間を変換する演算量は多大であるため、画素の
彩度を簡略化して求めることにする。これには彩度の代替値Xとして次のように演算する
。
X=|G+B−2×R|
本来的には彩度は、R=G=Bの場合に「0」となり、RGBの単色あるいはいずれか
二色の所定割合による混合時において最大値となる。この性質から直に彩度を適切に表す
のは可能であるものの、簡略化した上式によっても赤の単色および緑と青の混合色である
黄であれば最大値の彩度となり、各成分が均一の場合に「0」となる。また、緑や青の単
色についても最大値の半分程度には達している。むろん、
X’=|R+B−2×G|
X”=|G+R−2×B|
という式にも代替可能である。
Next, saturation will be described. The saturation here refers to the vividness of the entire image. For example, the evaluation may be whether the primary color is vividly reflected or grayish. Although the saturation itself is represented by the size from the reference axis in the uv plane in the Luv color space, the amount of calculation for converting the color space is large as described above, so that the pixel saturation is simplified. I will ask for it. For this purpose, a saturation substitution value X is calculated as follows.
X = | G + B-2 × R |
Originally, the saturation is “0” when R = G = B, and becomes the maximum value when mixing at a predetermined ratio of a single color of RGB or one of the two colors. Although it is possible to express the saturation appropriately from this property, even if it is yellow, which is a single color of red and a mixed color of green and blue, even according to the simplified formula, the maximum saturation is obtained. Becomes “0” when is uniform. In addition, green and blue single colors reach about half of the maximum value. Of course,
X ′ = | R + B−2 × G |
X ″ = | G + R−2 × B |
It is also possible to substitute for this formula.
手順2での画像データ集計処理では、この彩度の代替値Xについてのヒストグラムの分
布を求めることになる。この彩度の代替値Xについてのヒストグラムの分布を求めるとす
ると彩度が最低値「0」〜最大値「511」の範囲で分布するので、概略的には図21に
示すような分布となる。
一方、手順5で特徴量を分析する際には、このヒストグラムに基づいて行う。
すなわち、集計されたヒストグラムに基づいてこの画像についての彩度指数というもの
を決定する。この彩度の代替値Xの分布から上位の「16%」が占める範囲を求め、この
範囲内での最低の彩度「S」がこの画像の彩度を表すものとする。
In the image data totaling process in the
On the other hand, when the feature amount is analyzed in
That is, a saturation index for this image is determined based on the aggregated histogram. The range occupied by the upper “16%” is obtained from the distribution of the alternative value X of saturation, and the lowest saturation “S” within this range represents the saturation of this image.
この彩度「S」が低ければ彩度強調を望むことになるが、自動修整する場合には次のよ
うにする。
RGB表色空間のように各成分が概略対等な関係にある色相成分の成分値であるときに
は、R=G=Bであればグレイであって無彩度となる。RGBの各成分における最小値と
なる成分については各画素の色相に影響を与えることなく単に彩度を低下させているにす
ぎないと考えれば、各成分における最小値をすべての成分値から減算し、その差分値を拡
大することによって彩度を強調できるといえる。いま、画像データの各成分(R,G,B
)における青(B)の成分値が最小値であったとすると、この彩度強調パラメータSrati
oを使用して次のように変換できる。
R’=B+(R−B)×Sratio
G’=B+(G−B)×Sratio
B’=B
この例は無彩度の成分について単純に最小値の成分を他の成分値から減算する手法であ
るが、無彩度の成分を減算するにあたって他の手法も採用可能である。
特に、この変換を行う場合には彩度を強調すると輝度も向上して全体的に明るくなると
いう傾向がある。従って、各成分値から輝度の相当値を減算した差分値を対象として変換
を行うことにする。
彩度強調が、
R’=R+ΔR
G’=G+ΔG
B’=B+ΔB
となるとすると、この加減値ΔR,ΔG,ΔBは輝度との差分値に基づいて次式のよう
に求める。すなわち、
ΔR=(R−Y)×Sratio
ΔG=(G−Y)×Sratio
ΔB=(B−Y)×Sratio
となり、この結果、
R’=R+(R−Y)×Sratio
G’=G+(G−Y)×Sratio
B’=B+(B−Y)×Sratio
として変換可能となる。なお、輝度の保存は次式から明らかである。
Y’=Y+ΔY
ΔY=0.30ΔR+0.59ΔG+0.11ΔB
=Sratio{(0.30R+0.59G+0.11B)−Y}
=0
すなわち、変換前後で輝度が保存され、彩度を強調しても全体的に明るくなることはな
い。また、入力がグレー(R=G=B)のときには、輝度Y=R=G=Bとなるので、加
減値ΔR=ΔG=ΔB=0となり、無彩色に色が付くこともない。
If the saturation “S” is low, saturation enhancement is desired, but in the case of automatic correction, the following is performed.
When each component is a component value of a hue component in which the respective components are roughly equivalent as in the RGB color space, if R = G = B, the color is gray and achromatic. Assuming that the minimum component in each RGB component is merely reducing the saturation without affecting the hue of each pixel, the minimum value in each component is subtracted from all component values. It can be said that the saturation can be enhanced by enlarging the difference value. Now, each component of image data (R, G, B
) Is the minimum value of the blue (B) component value, the saturation enhancement parameter Srati
You can use o to convert:
R ′ = B + (R−B) × Sratio
G ′ = B + (GB) × Sratio
B '= B
This example is a method of simply subtracting the minimum value component from the other component values for the achromatic component, but other methods can be employed for subtracting the achromatic component.
In particular, when this conversion is performed, there is a tendency that when the saturation is emphasized, the luminance is improved and the entire image becomes brighter. Therefore, the conversion is performed on the difference value obtained by subtracting the luminance equivalent value from each component value.
Saturation enhancement
R ′ = R + ΔR
G ′ = G + ΔG
B ′ = B + ΔB
Then, the addition / subtraction values ΔR, ΔG, and ΔB are obtained as follows based on the difference values from the luminance. That is,
ΔR = (R−Y) × Sratio
ΔG = (G−Y) × Sratio
ΔB = (BY) × Sratio
And as a result,
R ′ = R + (R−Y) × Sratio
G ′ = G + (G−Y) × Sratio
B ′ = B + (BY) × Sratio
Can be converted as In addition, the preservation | save of a brightness | luminance is clear from following Formula.
Y ′ = Y + ΔY
ΔY = 0.30ΔR + 0.59ΔG + 0.11ΔB
= Sratio {(0.30R + 0.59G + 0.11B) -Y}
= 0
That is, the luminance is preserved before and after the conversion, and even if the saturation is emphasized, it does not become bright overall. Further, when the input is gray (R = G = B), luminance Y = R = G = B, so that the addition / subtraction value ΔR = ΔG = ΔB = 0, and the achromatic color is not colored.
ここで、彩度強調パラメータSratioは評価値Psatuが小さくなるときに大きくな
ればよく、上述した最低の彩度「S」との関係で
S<92なら
S’=−S×(10/92)+50
92≦S<184なら
S’=−S×(10/46)+60
184≦S<230なら
S’=−S×(10/23)+100
230≦Sなら
S=0
というように彩度強調指数S’を決定し、この彩度指数S’から彩度強調指数Sratio
への変換を、
Sratio=(S+100)/100
として求めればよい。この場合、彩度強調指数S=0のときに彩度強調パラメータSra
tio=1となって彩度強調されない。図22はこの彩度「S」と彩度強調指数S’との関
係を示している。
Here, the saturation emphasis parameter Sratio only needs to increase when the evaluation value Psatur becomes small. +50
If 92 ≦ S <184, S ′ = − S × (10/46) +60
If 184 ≦ S <230, S ′ = − S × (10/23) +100
If 230 ≦ S, S = 0
Thus, the saturation emphasis index S ′ is determined, and the saturation emphasis index Sratio is determined from the saturation index S ′.
Conversion to
Sratio = (S + 100) / 100
As long as you ask. In this case, the saturation enhancement parameter Sra when the saturation enhancement index S = 0.
The saturation is not enhanced because tio = 1. FIG. 22 shows the relationship between the saturation “S” and the saturation enhancement index S ′.
すなわち、手順5にて特徴抽出する作業は彩度「S」を求める作業が該当するし、手順
6の修整情報作成処理では彩度指数S’を経て彩度強調指数Sratioを求める処理が該当
する。そして、手順7の修整指定処理ではこのような彩度強調指数Sratioを使用しなが
ら各画素の変換前の画像データ(R0,G0,B0)から輝度を求めつつ変換後の画像データ
(R1,G1,B1)を生成させることになる。
In other words, the feature extraction operation in
最後に、シャープネスについて説明する。画像の特徴量としてのシャープネスについて
は以下に述べるエッジ度で評価する。画像データがドットマトリクス状の画素から構成さ
れるものとすると、画像のエッジ部分では隣接する画素間での画像データの差分は大きく
なる。この差分は輝度勾配であり、これをエッジ度と呼ぶことにする。図23に示すよう
なXY直交座標を考察する場合、画像の変化度合いのベクトルはX軸方向成分とY軸方向
成分とをそれぞれ求めれば演算可能となる。ドットマトリクス状の画素からなるディジタ
ル画像においては、図24に示すように縦軸方向と横軸方向に画素が隣接しており、その
明るさをf(x,y)で表すものとする。この場合、f(x,y)は輝度Y(x,y)で
あってもよいし、RGBの各輝度であるR(x,y),G(x,y),B(x,y)であ
ってもよい。図24に示すものにおいて、X方向の差分値fxとY方向の差分値fyは、
fx=f(x+1,y)−f(x,y)
fy=f(x,y+1)−f(x,y)
のように表される。従って、これらを成分とするベクトルg(x,y)の大きさDdi
fは、
Ddif=|g(x,y)|=(fx**2+fy**2)**(1/2)
のように表される。エッジ度はこのDdifで表される。なお、本来、画素は図25に
示すように縦横に升目状に配置されており、中央の画素に注目すると八つの隣接画素があ
る。従って、同様にそれぞれの隣接する画素との画像データの差分をベクトルで表し、こ
のベクトルの和を画像の変化度合いと判断しても良い。
さらに、単に横並びのがその間でのみ比較するということも演算量の低減という面では
効果がある。
Finally, sharpness will be described. Sharpness as an image feature is evaluated by the edge degree described below. If the image data is composed of pixels in a dot matrix shape, the difference in image data between adjacent pixels is large at the edge portion of the image. This difference is a luminance gradient, which is referred to as an edge degree. When considering XY orthogonal coordinates as shown in FIG. 23, the vector of the degree of change of the image can be calculated by obtaining the X-axis direction component and the Y-axis direction component, respectively. In a digital image composed of dot matrix pixels, as shown in FIG. 24, the pixels are adjacent to each other in the vertical axis direction and the horizontal axis direction, and the brightness is represented by f (x, y). In this case, f (x, y) may be luminance Y (x, y), or R (x, y), G (x, y), B (x, y), which are the luminances of RGB. It may be. 24, the difference value fx in the X direction and the difference value fy in the Y direction are
fx = f (x + 1, y) −f (x, y)
fy = f (x, y + 1) −f (x, y)
It is expressed as Accordingly, the magnitude Ddi of the vector g (x, y) having these as components.
f is
Ddif = | g (x, y) | = (fx ** 2 + fy ** 2) ** (1/2)
It is expressed as The edge degree is represented by Ddif. In addition, the pixels are originally arranged in a grid pattern vertically and horizontally as shown in FIG. 25, and there are eight adjacent pixels when attention is paid to the center pixel. Accordingly, similarly, the difference between the image data of each adjacent pixel may be represented by a vector, and the sum of the vectors may be determined as the degree of image change.
Further, simply comparing the horizontal arrangements between them is also effective in reducing the amount of calculation.
以上のようにして各画素についてエッジ度が求められるとしても、全画素のエッジ度を
求めて平均化するだけでは画像のシャープ度合いは求められない。図26は空を飛ぶ飛行
機の写真を示しており、背景の空については画像の変化度合いが大きくないことは容易に
分かる。このような場合、空の部分をトリミングする状況を想定すると、中央の被写体で
ある飛行機の画像データが変わらないにも関わらず、空の画素が多くなると平均値が下が
って画像はシャープでないことになり、空の画素か少なくなると平均値が上がって画像は
シャープであることになる。このような場合、本来の被写体である飛行機のシャープさに
基づいて画像のシャープさを判断するのが普通であるから、平均化は好適ではないといえ
る。
Even if the edge degree is obtained for each pixel as described above, the sharpness of the image cannot be obtained only by obtaining the edge degree of all the pixels and averaging them. FIG. 26 shows a photograph of an airplane flying in the sky, and it can be easily understood that the degree of change in the image is not large in the background sky. In such a case, assuming a situation in which the sky part is trimmed, the average value decreases and the image is not sharp when the number of empty pixels increases, even though the image data of the airplane as the center subject does not change. When the number of empty pixels decreases, the average value increases and the image becomes sharp. In such a case, since it is normal to determine the sharpness of the image based on the sharpness of the airplane that is the original subject, it can be said that averaging is not suitable.
このため、全画像のエッジ度を平均化するのではなく、画像の中の輪郭部分がどれくら
いシャープであるかを判断すべく、輪郭部分だけのエッジ度を平均化することにする。よ
り具体的には、対象画素を移動させながら手順2にて画像データを集計処理する際に、上
述したようにエッジ度を算出した上であるしきい値Th1と比較することにより、その画
素がエッジ部分であるか否かを判定し、エッジ部分である場合にのみ、同エッジ度Ddi
fを積算する(ΣDdif)とともに、エッジ部分の画素数を積算する(ΣEdge_P
ixel)。
Therefore, instead of averaging the edge degree of all the images, the edge degree of only the contour portion is averaged in order to determine how sharp the contour portion in the image is. More specifically, when the image data is aggregated in
f is integrated (ΣDdif) and the number of pixels in the edge portion is integrated (ΣEdge_P
ixel).
一方、手順5で特徴抽出する際には、手順2にて積算しておいたエッジ度(ΣDdif
)を画素数(ΣEdge_Pixel)で割り、エッジ部分におけるエッジ度の平均値D
dif_aveを算出する。むろん、このエッジ度の平均値Ddif_aveが大きいほ
どシャープな画像ということになる。エッジ度の平均値Ddif_aveが小さければエ
ッジ強調を望むことになるが、本実施形態においては以下のようにする。まず、エッジ強
調度Eenhanceをエッジ度の平均値Ddif_aveから求める。一例として、
Eenhance=4×Ddif_ave/100
といった演算式で構わない。
On the other hand, when performing feature extraction in
) By the number of pixels (ΣEdge_Pixel), and the average value D of the edge degree at the edge portion
Calculate dif_ave. Of course, the larger the average value Ddif_ave of the edge degree, the sharper the image. If the average value Ddif_ave of the edge degree is small, edge enhancement is desired. In the present embodiment, the following is performed. First, the edge enhancement degree Eenhance is obtained from the average value Ddif_ave of the edge degree. As an example,
Eenhance = 4 × Ddif_ave / 100
An arithmetic expression such as
エッジ強調処理自体は図27に示すようなアンシャープマスクを利用する。
エッジ強調度Eenhanceを求めたら、全画素について図27に示すようなアンシャープ
マスクを利用してエッジ強調処理を実行する。強調前の各画素の輝度Yに対して強調後の
輝度Y’は、
Y’=Y+Eenhance・(Y−Yunsharp)
として演算される。ここで、Yunsharpは各画素の画像データに対してアンシャープマ
スク処理を施したものであり、アンシャープマスクは、中央の「100」の値をマトリク
ス状の画像データにおける処理対象画素Y(x,y)の重み付けとし、その周縁画素に対
して同マスクの升目における数値に対応した重み付けをして積算するのに利用される。図
27に示すアンシャープマスクを利用するのであれば、
The edge enhancement process itself uses an unsharp mask as shown in FIG.
When the edge enhancement degree Eenhance is obtained, edge enhancement processing is executed for all pixels using an unsharp mask as shown in FIG. The luminance Y ′ after enhancement with respect to the luminance Y of each pixel before enhancement is
Y '= Y + Eenhance (Y-Yunsharp)
Is calculated as Here, Yunsharp is obtained by performing unsharp mask processing on the image data of each pixel. The unsharp mask uses a central value of “100” as a processing target pixel Y (x, The weighting of y) is used for weighting and integrating the peripheral pixels corresponding to the numerical values in the cells of the same mask. If the unsharp mask shown in FIG. 27 is used,
計値である。また、Mijはアンシャープマスクの升目に記載されている重み係数であり
、Y(x,y)は各画素の画像データであり、ijについてはアンシャープマスクにおけ
る横列と縦列の座標値で示している。
アンシャープマスクを利用して演算されるエッジ強調演算の意味するところは次のよう
になる。Yunsharp(x,y)は注目画素に対して周縁画素の重み付けを低くして加算し
たものであるから、いわゆる「なまった(アンシャープ)」画像データとしていることに
なる。このようにしてなまらせたものはいわゆるローパスフィルタをかけたものと同様の
意味あいを持つ。従って、「Y(x,y)−Yunsharp(x,y)」とは本来の全成分か
ら低周波成分を引いたことになってハイパスフィルタをかけたものと同様の意味あいを持
つ。そして、ハイパスフィルタを通過したこの高周波成分に対してエッジ強調度Eenhanc
eを乗算して「Y(x,y)」に加えれば同エッジ強調度Eenhanceに比例して高周波成分
を増したことになり、エッジが強調される結果となる。
The meaning of the edge enhancement calculation calculated using the unsharp mask is as follows. Since Yunsharp (x, y) is obtained by lowering the weight of the peripheral pixel with respect to the target pixel and adding it, so-called “unsharp” image data is obtained. What is smoothed in this way has the same meaning as that obtained by applying a so-called low-pass filter. Therefore, “Y (x, y) −Yunsharp (x, y)” has the same meaning as that obtained by applying the high-pass filter by subtracting the low-frequency component from the original all components. The edge enhancement degree Eenhanc is applied to the high frequency component that has passed through the high pass filter.
When e is multiplied and added to “Y (x, y)”, the high frequency component is increased in proportion to the edge enhancement degree Eenhance, and the edge is enhanced.
なお、エッジの強調度合いは、アンシャープマスクの大きさによっても変化するため、
エッジ強調度Eenhanceをクラス分けするとともに対応するサイズのアンシャープマスク
を用意しておき、対応するサイズのアンシャープマスクを利用するようにしても良い。ま
た、エッジ強調が必要になるのは当然のことながら画像のエッジ部分であるから、上述し
たように隣接する画素同士の間で画像データが大きく異なる場所においてのみ演算するよ
うにしてもよい。このようにすれば、殆どのエッジ部分でない画像データ部分でアンシャ
ープマスクの演算を行う必要がなくなり、処理が激減する。
Note that the degree of edge enhancement also changes depending on the size of the unsharp mask.
The edge enhancement degree Eenhance may be classified and an unsharp mask having a corresponding size may be prepared and an unsharp mask having a corresponding size may be used. In addition, since it is a matter of course that edge enhancement is necessary at the edge portion of the image, as described above, calculation may be performed only at a place where image data greatly differs between adjacent pixels. In this way, it is not necessary to perform an unsharp mask operation on image data portions that are not almost edge portions, and the processing is drastically reduced.
以上、シャープネスについてまとめると、手順5にて特徴抽出する作業はエッジ度の平
均値Ddif_aveを求める作業が該当するし、手順6の修整情報作成処理ではエッジ
強調度Eenhanceを求める処理が該当する。そして、手順7の修整指定処理ではこのよう
なエッジ強調度Eenhanceを使用しながら各画素の変換前の画像データ(R0,G0,B0)か
ら輝度強調された変換後の画像データ(R1,G1,B1)を生成させることになる。
As described above, when the sharpness is summarized, the work of extracting the feature in the
以上が本実施形態における画像修整制御部40における処理を概略的に説明したもので
ある。ただ、同様の修整処理であっても目標値を変えることによって修整結果が変化する
。従って、スタンダードな自動画像修整処理の他、色を記憶色に近づけて「きれい」な感
じにする自動画像修整処理や、シャープネス強調や彩度強調を強めにしたりする「DPE
」調の自動画像修整処理といったものを選択できるようにしておいても良い。記憶色に合
わせる自動画像修整では、標準値としてユーザーの好みを設定できるようにしておくこと
により、各人が「きれい」と感じるような自動画像修整を行えるようにすることもできる
。
The above is a schematic description of the processing in the image
It may be possible to select an automatic image modification process of “tone”. In the automatic image adjustment to match the memory color, the user's preference can be set as a standard value, so that it is possible to perform the automatic image correction so that each person feels “beautiful”.
この画像修整制御部40はいわゆる画像修整エンジンとして利用され、本画像データ管
理ソフトにおいてはかかる画像修整エンジンを使用しつつ図28〜図33のフローチャー
トに従ってメイン制御部60が画像修整処理を総括的に制御している。なお、JPEG方
式データフォーマットは、書き換えを行う都度、画質が劣化していってしまう。これはJ
PEG特有の8×8のブロックを基準とする処理のゆえであるが、このブロックに起因す
る歪みの低減処理を合わせて行っている。より具体的には、平滑化処理のフィルタを適用
しており、ただしエッジ部分については平滑化しない手法である。このようなエッジ保存
平滑化処理を弱めに架けることにより、エッジの箇所は強調される一方、8×8のブロッ
ク歪みやノイズについては平滑化されて滑らかになる。そして、折角、8×8ブロック歪
みの低減をしても、JPEGなど劣化する方式で保存しては再度歪んでしまうし、BMP
(ビットマップ)などの劣化しない方式では記録サイズが増大してしまう。一方、本実施
形態のようにパラメータを管理する方式においては、表示や印刷という出力のときに低減
処理を行うため、ベストな画質での画像表現が可能となっている。
The image
This is because the processing is based on the 8 × 8 block unique to PEG, and the processing for reducing distortion caused by this block is also performed. More specifically, a smoothing filter is applied, but the edge portion is not smoothed. By applying such edge preserving smoothing processing weakly, the edge portion is emphasized, while 8 × 8 block distortion and noise are smoothed and smoothed. And even if the corners and 8x8 block distortion are reduced, they will be distorted again if they are stored in a degrading manner such as JPEG, and BMP
A recording size increases in a method such as (bitmap) that does not deteriorate. On the other hand, in the method for managing parameters as in the present embodiment, since reduction processing is performed at the time of output such as display or printing, image representation with the best image quality is possible.
このメイン制御部60によって行われる一連の画像データ管理処理として同時プリント
処理がある。図34はこの同時プリント処理における画面表示を示している。この場合、
メイン制御部60は共通機能部20の表示指定部20bに対して適宜指令を出力してディ
スプレイ17a上に同画面を表示させつつ、キーボード15aやマウス15bの操作入力
を受け付けることになる。
この同時プリント処理画面においては、画面上の左寄り部分が操作表示エリアとなって
おり、ここには一連のデータ処理の流れに沿ってタブが表示されている。この例では「写
真の入力」、「写真の修整」、「プリント指定」、「印刷」というタブが表示され、それ
ぞれの間に下向きの「Δ」マークを表示している。むろん、データ処理は「写真の入力」
処理、「写真の修整」処理、「プリント指定」処理、「印刷」処理という順序を経て、所
望の画像データを綺麗に印刷できるようになる。従来でも、同様の処理を実行することは
当然に可能であったのだが、その場合には自分自身で手続の流れを想定して作業を進めて
いかなければならない。
There is a simultaneous print process as a series of image data management processes performed by the
The
In the simultaneous print processing screen, the left-hand portion on the screen is an operation display area, and tabs are displayed along a series of data processing flows. In this example, tabs of “photo input”, “photo correction”, “print designation”, and “print” are displayed, and a downward “Δ” mark is displayed therebetween. Of course, data processing is "photo input"
Desired image data can be printed neatly through the order of processing, “photo modification” processing, “print designation” processing, and “printing” processing. In the past, it was naturally possible to execute the same processing, but in that case, it is necessary to proceed by assuming the flow of the procedure.
すなわち、1:ファイルメニューの中から画像データをオープンし、2:ツールメニュ
ーの中から画像修整操作を指定して必要なパレットなどを表示させつつ所望の修整を行っ
た後で保存し、3:ファイルメニューの中の印刷レイアウトで印刷したいフォーマットを
指定し、4:ファイルメニューの中の印刷プレビューで確認し、5:最後にファイルメニ
ューの中の印刷を実行する。むろん、複数の画像データを印刷したい場合には、この処理
の中でファイルメニューの中から印刷対象を決定するという作業が必要になる。
That is, 1: Open the image data from the file menu, 2: Specify the image modification operation from the tool menu, display the necessary palette, etc., perform the desired modification, save, and 3: The format to be printed is designated by the print layout in the file menu, 4: the print preview in the file menu is confirmed, and finally, the printing in the file menu is executed. Of course, when printing a plurality of image data, it is necessary to determine the print target from the file menu in this process.
これに対して、デジタルスチルカメラ11bで撮影した写真を印刷しようとするのは通
常の写真撮影の場合と比較するとDPEにて同時プリントを指定することに対応するわけ
であり、一連のデータ処理を同時プリントの作業に対応させて進行させるようにし、アプ
リケーションに精通していなくても一連のデータ処理を実行可能となる。
図34の同時プリント処理画面では「写真の入力」という表示をしているが、実質的に
はフィルムデータ管理部30による画像データ管理を行うことになる。
表示エリアの内の左寄り部分は操作表示エリアとなっているが、残りの表示エリアは主
表示エリアとなり、さらにそのうちの左寄り部分が画像データをグループ化して表示する
ためのグループ表示領域となっており、残りの部分はあるグループが選択された場合にそ
のグループに属する画像データをサムネールで表示するための画像表示領域となっている
。
On the other hand, printing a photograph taken with the digital
In the simultaneous print processing screen of FIG. 34, the display of “photo input” is displayed, but the image data management by the film
The left part of the display area is the operation display area, but the remaining display area is the main display area, and the left part of it is a group display area for grouping and displaying image data. The remaining portion is an image display area for displaying image data belonging to a group as a thumbnail when a group is selected.
このグループ表示領域は上述したようなフォルダ単位に対応したフィルムメタファを表
示するための領域であり、フィルムのパトローネを枠として表示しつつ、その中にフィル
ム名とコメントと日付と収容画像ファイル数を表示している。
むろん、各フィルムメタファのプロパティを表示させれば、フィルム名、リンク先、日
付、コメント、媒体属性、媒体ラベル、フィルム属性、収容画像ファイル数といった全て
の情報を表示することになる。また、グループ表示領域はGUIを使用して適宜表示領域
を増減させることができ、表示領域に表示しきれなくなればスクロール表示を付加したり
、縮小表示するようになる。むろん、表示された複数のフィルムメタファの内のいずれか
一つを選択操作することにより、画像表示領域には選択されたフィルムメタファに対応す
るフォルダ内に保存された画像ファイル30aがサムネール表示されることになる。
This group display area is an area for displaying the film metaphor corresponding to the folder unit as described above. While displaying the film cartridge as a frame, the film name, comment, date, and number of accommodated image files are displayed therein. it's shown.
Of course, if the properties of each film metaphor are displayed, all information such as the film name, link destination, date, comment, medium attribute, medium label, film attribute, and number of stored image files are displayed. In addition, the group display area can be appropriately increased or decreased using a GUI, and if the display area cannot be displayed, a scroll display is added or a reduced display is performed. Of course, by selecting and operating any one of the displayed film metaphors, the image file 30a stored in the folder corresponding to the selected film metaphor is displayed as a thumbnail in the image display area. It will be.
本実施形態においては、オペレーティングシステム12aが採用しているフォルダの階
層構造を利用して画像データの管理を行っているため、操作者がコンピュータシステム1
0を直に操作してフォルダ内に画像ファイル30aを収容することも可能であり、この場
合にはフォルダ内の画像ファイル30aの有無と写真データ30bとにずれが生じる場合
があるが、この場合にはフォルダ内の画像ファイル30aの有無を優先して写真データ3
0bを適宜増減させることにする。
In the present embodiment, since the image data is managed using the hierarchical structure of folders adopted by the
It is also possible to store the image file 30a in the folder by directly operating 0. In this case, there may be a difference between the presence or absence of the image file 30a in the folder and the photo data 30b. In the photo data 3, the presence or absence of the image file 30a in the folder is given priority.
0b is increased or decreased as appropriate.
この意味でもフィルムメタファに対応するフォルダ内に存在する画像ファイル30aに
基づいて対応する写真データ30bがあるか否かを判断し、写真データ30bがあればそ
のサムネイルデータを使用して表示を行うし、写真データ30bがなければサムネール作
成部20iにてサムネールデータを作成後、表示を行う。写真自体は縦長あるいは横長で
あり、一つのサムネール表示領域は両方を収容可能な正方形であるとともにその枠外には
連番と実際のファイル名を表示している。
In this sense as well, it is determined whether or not the corresponding photo data 30b exists based on the image file 30a existing in the folder corresponding to the film metaphor. If there is the photo data 30b, the thumbnail data is used for display. If there is no photo data 30b, thumbnail data is created by the thumbnail creation unit 20i and then displayed. The photo itself is vertically long or horizontally long, and one thumbnail display area is a square that can accommodate both, and a serial number and an actual file name are displayed outside the frame.
なお、同時プリントを選択する場合は、既にデータ管理を行っているものである場合の
みならず、撮影したばかりの画像データを取り込んで印刷にかけるときもあるし、あらか
じめ画像データ自体は一定の記憶領域に取り込んであって新たにデータ管理を開始する場
合とが考えられる。撮影したばかりの画像データを取り込む手法は、例えば、デジタルス
チルカメラ11bからケーブル接続して取り込む場合であるとか、所定の交換可能な記録
媒体を利用する場合であるとかが考えらえる。いずれにおいても、図34に示す画面にお
いて主表示エリアの上部にコマンドボタンとして用意されている「新しいフィルム」を実
行する。すると、図35に示すように「いつもの入力」と「入力方法を選択」という二つ
のコマンドボタンを実行可能となるとともに、併せて「入力の設定」というコマンドボタ
ンを実行可能となる。一般の操作者は単一のデジタルスチルカメラ11bを持っていると
すると画像データの取り込みは一定であると考えられ、あらかじめ「入力の設定」で選択
しておいた画像データの転送手法を実行することになる。むろん、複数のデジタルスチル
カメラ11bを所有している場合であるとか、たまたま別の手法で取り込む必要がある場
合もあるから「入力方法を選択」のコマンドボタンを実行させれば取り込み可能な複数の
手法を表示して選択することになる。なお、これらの場合において外部アプリケーション
を実行させる必要がある場合もあるが、これらは入力の設定にて設定しておくことによっ
て適宜実行される。なお、入力の指定方法などは適宜変更可能であることはいうまでもな
い。
In addition, when selecting simultaneous printing, not only the case where data management has already been performed, there are times when image data just taken is taken in for printing and the image data itself is stored in a certain amount in advance. It can be considered that the data management is newly started in the area. The method of capturing image data that has just been photographed may be, for example, the case of capturing by connecting a cable from the digital
このような状態で、操作者はグループ表示領域に表示されるパトローネ内の表示を見て
グループを判断しつつその画像データを画像表示領域に表示させ、さらに印刷対象とした
い画像データを選択する。この選択操作は画像選択部20aによって受け付けられる。選
択された画像データについてはそのサムネール表示領域の枠部分の色を変えて表示するこ
とにより、選択の有無が容易に判断できる。そして、選択結果は以後の「写真の修整」は
もとより、「プリント指定」を経て「印刷」の処理での出力対象として反映されることに
なる。なお、これらの場合に各処理で参照されるのは物理的配置情報であり、選択対象と
した画像データを仮領域に移動させて実際の処理を行うわけではない。
In this state, the operator looks at the display in the cartridge displayed in the group display area, determines the group, displays the image data in the image display area, and further selects image data to be printed. This selection operation is accepted by the
「写真の入力」において印刷したい画像データを選択したとして、操作表示エリアでの
表示に依れば次の処理が「写真の修整」であることが一目瞭然である。
この「写真の修整」では選択された画像データだけについて画像修整を実行することが
できる。図36は自動画像修整を行う場合の主表示エリアでの表示を示している。同図に
は選択された画像データについて修整前の画像をサムネールで上段に表示し、上述した自
動修整を施した修整後の画像をサムネールで下段に表示している。操作者は両者を見て比
較し、どちらが良いか選択する。むろん、選択は好みの側のサムネールをマウス15bで
クリックすることにより行え、クリックした側については表示指定部20bが枠部分を反
転表示するなどして判別できるようにする。なお、デフォルトは修整前を選択状態として
おき、マウスでクリックした側についてだけ修整後のものを選択状態としても良いし、殆
どの場合は画質を修整されたものについて選択されるであろうとの想定のもとでデフォル
トを修整後のものを選択状態とするようにしても良い。
If image data to be printed is selected in “photo input”, it is obvious that the next process is “photo modification” according to the display in the operation display area.
In this “photo correction”, image correction can be executed only for selected image data. FIG. 36 shows the display in the main display area when automatic image correction is performed. In the figure, an image before modification of the selected image data is displayed in the upper part as a thumbnail, and an image after the above-described automatic modification is displayed in the lower part as a thumbnail. The operator looks at both and compares them, and selects which is better. Of course, the selection can be made by clicking on the thumbnail on the desired side with the
この場面において、最下部には「実行」のコマンドボタンと、「キャンセル」のコマン
ドボタンが用意されており、「実行」のコマンドボタンをマウスでクリックすると、各画
像データごとに用意されている写真データ30bの修整情報が更新される。図7に示すよ
うに自動画像修整(m_nApf)の管理パラメータが用意されており、修整後の画像デ
ータを選択して「実行」コマンドボタンをクリックしたときには同自動画像修整(m_n
Apf)の管理パラメータにフラグをセットする。すなわち、修整後の画像データを選択
するとしても、この元の画像データに置き換えて修整後の画像データを上書きしてしまう
のではなく、単に管理パラメータのフラグをセットするにすぎない。しかし、以後の処理
においてはこの管理パラメータを参照し、本画像データについては自動修整された画像デ
ータについて処理を実行すべきものと判断できるようになる。むろん、その際には画像デ
ータを読み込み、画像修整制御部40によって自動画像修整しなければならない場合もあ
るが、写真データ30b内のサムネールデータについては修整後の画像データに基づくサ
ムネールデータに更新しておき、表示程度であればこのサムネールデータを表示するだけ
でも良い。なお、画面下には「オリジナルデータに反映させる」というチェックボックス
を用意してあり、このチェックボックスをチェックしておいたときには修整後の画像デー
タで元の画像データを上書きする。
In this scene, a command button for "execute" and a command button for "cancel" are prepared at the bottom, and if the command button for "execute" is clicked with the mouse, a photo prepared for each image data The modification information of the data 30b is updated. As shown in FIG. 7, management parameters for automatic image modification (m_nApf) are prepared. When the image data after modification is selected and the “execute” command button is clicked, the automatic image modification (m_n) is performed.
A flag is set in the management parameter of Apf). That is, even if the modified image data is selected, it is not replaced with the original image data and the modified image data is overwritten, but only a management parameter flag is set. However, in the subsequent processing, this management parameter is referred to, and it can be determined that the processing should be executed for the automatically corrected image data for the main image data. Of course, in such a case, it may be necessary to read the image data and automatically modify the image by the image
この例では、自動画像修整を選択的に実施するようにしているものの、かかる機能を利
用しない手はなく、特に操作の未熟なものにおいてはかかる機能があっても選択操作を知
りえないという問題もある。従って、写真の入力時にデフォルトで自動画像修整を行って
しまい、写真の修整という処理を表さないようにすることも便利である。
図37は、そのような場合の画面表示の一例を示している。同図に示すものでは、操作
として「写真の入力」の前に「フィルムの選択」という処理を加えるとともに、「写真の
入力」の後は「プリント指定」の処理を実行するようにしている。図34に示すもののよ
うに「写真の入力」の処理で新しいフィルムを選択できるようにしつつ、写真を選択する
ようにしても良いが、図37に示すものでは最初に「フィルムの選択」の画面表示を行う
ことにより、パトローネ単位での写真データの選択であるとか新しいフィルムの選択を先
に実行して分かりやすくしている。また、この画面表示では処理を進めたり戻したりする
ための指示を行うために画面右寄り部分の上段に「前のステップ」と「次のステップ」と
いうコマンドボタンを用意し、「前のステップ」を実行させると処理を戻し、「次のステ
ップ」を実行させると処理を先に進めるようにしている。さらに、画面上段部分には各段
階の処理の簡単な説明を表示できるようにしている。例えば、「フィルム選択」の段階で
は「フィルムを選んで次に進んで下さい。新しいフィルムは『フィルムの追加』で作れま
す」と表示している。
In this example, although automatic image modification is selectively performed, there is no hand that does not use such a function, and in particular, when there is such an inexperienced user, the selection operation cannot be known. There is also. Therefore, it is also convenient that automatic image correction is performed by default when a photo is input, and the process of correcting the photo is not represented.
FIG. 37 shows an example of the screen display in such a case. In the figure, as the operation, a “film selection” process is added before “photo input”, and a “print designation” process is executed after “photo input”. As shown in FIG. 34, it is possible to select a photo while allowing a new film to be selected in the “photo input” process, but in the case shown in FIG. 37, the “film selection” screen is displayed first. By performing the display, it is easy to understand by selecting the photographic data in a cartridge unit or selecting a new film first. Also, in this screen display, command buttons called “Previous Step” and “Next Step” are prepared on the upper right part of the screen in order to give instructions to advance or return processing, and “Previous Step” is displayed. When executed, the process is returned, and when the “next step” is executed, the process is advanced. Furthermore, a simple explanation of the process at each stage can be displayed on the upper part of the screen. For example, in the “Select Film” stage, “Select a film and go to the next step. A new film can be created with“ Add Film ”” is displayed.
一方、手動画像修整を選択することも可能であり、修整度合いをGUIを利用して指示
することになる。すなわち、GUI表示をマウス15bで操作して手動修整の結果を反映
させる。本実施形態においては、画像処理部20gにおいて明るさとコントラストについ
て段階的な強調処理を実行可能で、その前提のもとに各強調程度を表すパラメータを用意
してあり、選択された修整結果を表すパラメータを明るさ成分の強調度(m_nBrig
htness)の管理パラメータと、コントラストの強調度(m_nContrast)
の管理パラメータとに反映させるようにしている。
On the other hand, manual image modification can be selected, and the degree of modification is instructed using the GUI. That is, the result of manual correction is reflected by operating the GUI display with the
htness) and contrast enhancement level (m_nContrast)
To be reflected in the management parameters.
手動画像修整は、明るさとコントラストに限られるものではなく、赤成分と緑成分と青
成分とにおいてそれぞれ強調処理を実行可能であり、それぞれの強調程度を表すパラメー
タが赤成分の強調度(m_nRed)の管理パラメータと、緑成分の強調度(m_nGr
een)の管理パラメータと、青成分の強調度(m_Blue)の管理パラメータとにそ
れぞれ反映されるようになっている。
画像修整は広い意味で画像データの表示に反映される各種の処理を含むものであり、広
義の意味で画像のトリミングや回転も含めている。画像データを選択した状態でトリミン
グを実行させると図38に示すように現時点での管理パラメータに基づく画像データを所
定の大きさの枠内に表示する。ここで、マウス15bを操作してトリミング開始位置とト
リミング終了位置を指定し、「実行」コマンドボタンをクリックすると開始位置と終了位
置を対角とする矩形領域以外を取り除いて表示する。むろん、この場合に元の画像データ
の一部を削除するわけではなく、トリミング開始X座標(m_x1)とトリミング開始Y
座標(m_y1)とトリミング終了X座標(m_x2)とトリミング終了Y座標(m_y
2)の管理パラメータに座標値を設定するだけであり、これに基づいてサムネール作成部
20iが新たにサムネールを作成し、写真データ30b内においてのみ更新する。
Manual image modification is not limited to brightness and contrast, but can perform enhancement processing for each of the red component, the green component, and the blue component, and the parameter representing the degree of enhancement is the enhancement degree of the red component (m_nRed). Management parameters and green component enhancement (m_nGr
een) and the management parameter of the blue component enhancement level (m_Blue).
Image modification includes various processes reflected in the display of image data in a broad sense, and includes image trimming and rotation in a broad sense. When the trimming is executed with the image data selected, the image data based on the current management parameter is displayed in a frame of a predetermined size as shown in FIG. Here, the
Coordinate (m_y1), trimming end X coordinate (m_x2), and trimming end Y coordinate (m_y)
Only the coordinate value is set in the management parameter 2), and the thumbnail creation unit 20i newly creates a thumbnail based on the coordinate value and updates it only in the photo data 30b.
一方、画面の回転も広い意味で画像修整と呼び、カメラを横にして写した縦型の写真を
表示上でも縦長とする場合に利用する。図39はこのような回転処理の場合の主表示エリ
アの表示画面を示しており、左上部分に元の画像データをサムネール表示するとともに、
その下に90度毎の三つの回転角度と、任意の回転角度を選択するための操作入力ボタン
を用意してある。また、右中央部部分には選択された回転角度だけ回転させたサムネール
を表示できるようになっている。むろん、選択された回転角度は回転角度(m_nRot
ation)の管理パラメータにセットされる。
On the other hand, screen rotation is also called image modification in a broad sense, and is used when a portrait photograph taken with the camera lying horizontally is displayed vertically. FIG. 39 shows a display screen of the main display area in the case of such rotation processing, displaying the original image data in the upper left part as thumbnails,
Below that, three rotation angles every 90 degrees and operation input buttons for selecting an arbitrary rotation angle are prepared. Further, a thumbnail rotated by a selected rotation angle can be displayed in the right center portion. Of course, the selected rotation angle is the rotation angle (m_nRot
ation) management parameters.
図40と図41はこれらの画像修整を指定する際のメニュー操作を示している。図40
は自動画像修整を行う場合のメニュー操作例であり、メニューバー上で画像修整をクリッ
クするとドロップダウンメニューが表示され、その中で自動画像修整を選択すると、更に
詳細なオプションが表示される。むろん、このときに「きれい」をクリックすれば自動画
像修整を「きれい」のオプションで起動させることになる。この場合、選択されている画
像データの全てについて図36に示すように表示される。また、図41は手動画像修整を
行う場合のメニュー操作例であり、画像修整をクリックしつつドロップダウンメニューの
手動画像修整を選択すると、「明るさ・コントラスト」についての修整か「色強調」の修
整かを選択可能となる。手動画像修整については自動画像修整を実行しても未だ改善され
ないようなものについて個別的に実行することが多いと考えられ、手動画像修整の対象と
する画像データを選択しておいた上で起動した場合にのみこれらを実行できるようにして
おく。
40 and 41 show menu operations when designating these image modifications. FIG.
Is an example of a menu operation in the case of performing automatic image correction. Clicking on image correction on the menu bar displays a drop-down menu, and selecting automatic image correction in that menu displays more detailed options. Of course, if you click "clean" at this time, automatic image modification will be activated with the "clean" option. In this case, all the selected image data are displayed as shown in FIG. FIG. 41 shows an example of a menu operation when manual image correction is performed. When manual image correction is selected from the drop-down menu while clicking image correction, correction of “brightness / contrast” or “color enhancement” is selected. It becomes possible to select whether to modify. Regarding manual image modification, it is considered that there are many cases that individual image correction is not yet improved even if automatic image modification is executed, and it is activated after selecting image data to be manually modified. You can only run them if you do.
この他、トリミングであるとか回転であるとか白黒変換やセピア変換についても画像デ
ータを選択しておいた上でこのドロップダウンメニューから画像処理を選択して実行させ
ることになる。なお、白黒変換やセピア調変換は個別に行うものではあっても変換結果は
画一的であり、手動画像修整のように操作者の主観で調整しなければならないものではな
い。従って、実際には白黒変換やセピア調変換については自動画像修整(m_nApf)
の管理パラメータをセットすることにしている。
In addition, image processing is selected from the drop-down menu and executed for trimming, rotation, black-and-white conversion, and sepia conversion after image data has been selected. Note that even if black and white conversion and sepia tone conversion are performed individually, the conversion results are uniform and do not have to be adjusted by the operator's subjectivity like manual image correction. Therefore, automatic image correction (m_nApf) is actually used for black and white conversion and sepia tone conversion
It is decided to set the management parameters.
これまでは、同時プリントの処理を選択したときに画像データに対して各種の修整を行
っていく過程でパラメータがセットされていく状況を説明した。次に、実際にこのような
操作を実現するためのコンピュータシステム10内での処理について説明する。
図28〜図31は各処理をフローチャートにより示している。図28は自動画像修整を
実行する場合の処理を示しており、自動画像修整を実行する画像データを読み込む際、ス
テップS100にて写真データ30bのデータベース構造を参照し、修整情報を読み取る
。この修整情報は、上述した各種のパラメータを意味しており、これらのパラメータによ
って自動画像修整や手動画像修整を実行すべき旨の指定があれば以下の自動画像修整は行
うことなく本処理を終了する。これは自動画像修整を重ねて実行する意味がないことと、
手動画像修整によって好みが反映されている以上はこれを自動的に修整することはできな
いからである。
So far, the situation has been described in which parameters are set in the process of performing various modifications to image data when the simultaneous printing process is selected. Next, processing in the
FIG. 28 to FIG. 31 show each processing in a flowchart. FIG. 28 shows processing when automatic image modification is executed. When reading image data for executing automatic image modification, the modification information is read by referring to the database structure of the photo data 30b in step S100. This modification information means the various parameters described above, and if these parameters specify that automatic image modification or manual image modification should be executed, the process ends without performing the following automatic image modification. To do. This means that there is no point in performing automatic image retouching,
This is because it cannot be automatically corrected as long as the preference is reflected by manual image correction.
次に、ステップ110にて画像データを読み込み、ステップ115にて画像の特徴を抽
出し、ステップ120にて特徴情報の保存を行い、ステップ125にて自動修整の修整情
報を作成し、ステップ130にて自動修整の贈処理を実行する。むろん、これらは図9に
て説明したような手順1〜手順6に該当する。一方、トリミング開始X座標(m_x1)
とトリミング開始Y座標(m_y1)とトリミング終了X座標(m_x2)とトリミング
終了Y座標(m_y2)の管理パラメータにトリミングの位置情報が設定されている場合
にはステップ135の判断を経てステップ140にてトリミングする画像処理を実行する
し、回転角度(m_nRotation)の管理パラメータに回転の修整情報が設定され
ている場合にはステップ145の判断を経てステップ150にて画像を回転させる回転の
画像処理を実行することになる。
Next, the image data is read in step 110, the feature of the image is extracted in
If the trimming position information is set in the management parameters of the trimming start Y coordinate (m_y1), the trimming end X coordinate (m_x2), and the trimming end Y coordinate (m_y2), the determination in
以上の処理を経ることにより自動画像修整後の画像を得ることができるようになるため
、ステップ155では図36に示すように修整前と修整後のサムネールを表示するととも
に、この自動画像修整処理の結果を採用するか否かの入力を待機することになる。すなわ
ち、自動画像修整後のものの方が望ましければそれを選択状態とし、「実行」コマンドボ
タンをクリックする。この場合、ステップ170では「オリジナルデータに反映」という
チェックボックスにおける選択状況を取り込み、チェックしてあると判断するとステップ
175にて画像データを上書き保存することになる。
As a result of the above processing, an image after automatic image modification can be obtained. Therefore, in
オリジナルを書き換える場合には修整情報を参照することは必要なくなり、書き換えな
い場合にのみステップ180にて修整情報を保存する。一方、「標準」の画像自動処理で
は物足りないような場合には、図40に示すように「きれい」だととか「DPE調」など
を選択したときには当該設定に応じた自動画像修整を実行させるべく、予めステップステ
ップ165にて自動画像処理の動作条件値を変更し、ステップ115にて上述した処理を
繰り返す。なお、「キャンセル」のコマンドボタンをクリックされたときには「中止」と
判断して本処理を終了する。
When the original is rewritten, it is not necessary to refer to the modification information, and the modification information is stored in
次に、手動画像修整を実行する場合の処理を説明する。図29は手動画像修整の処理を
示しており、手動画像修整を実行されたときには、処理対象となっている画像データを読
み込む前にステップ200にて修整情報を読み込み、続いてステップ205にて同画像デ
ータを読み込む。続いてステップ210にて自動画像修整(m_nApf)の管理パラメ
ータを参照し、同管理パラメータが設定されている場合にはステップ210の判断を経て
ステップ215にて自動画像修整の画像処理を実行する。
Next, processing when manual image modification is executed will be described. FIG. 29 shows manual image modification processing. When manual image modification is executed, modification information is read in
この後、ステップ220では、既に設定されている手動画像修整についての管理パラメ
ータを読み込んで指定どおりの画像処理を実行し、その後でトリミングについての処理と
回転についての処理をそれぞれ管理パラメータに基づいてステップ225〜240にて実
行する。
以上の処理を経ることにより既に設定されている手動画像調整後の画像を得ることがで
きるようになるため、ステップ245で上述したようにしてさらに手動調整の操作を実行
すればステップ255にて修整情報を変更し、ステップ220〜240の処理を経て画像
修整を実行する。
Thereafter, in
Since the image after the manual image adjustment that has already been set can be obtained by performing the above processing, if the manual adjustment operation is further executed as described above in
また、「実行」のコマンドボタンをクリックされたら「確定」を意味するものと判断し
、「オリジナルデータに反映」のチェックボックスにおける選択状況に応じてステップ2
65にて元の画像データを書き換えたりステップ270にて最終的な修整情報を表す管理
パラメータを書き換えたりすることになる。なお、「キャンセル」のコマンドボタンをク
リックされたときには「中止」と判断して本処理を終了する。
If the “execute” command button is clicked, it is determined to mean “confirm”, and
In 65, the original image data is rewritten, or in
次に、トリミングを実行する場合の処理を説明する。図30はトリミングの処理を示し
ており、処理対象となっている画像データを読み込む前にステップ300にて修整情報を
読み込み、続いてステップ305にて同画像データを読み込む。続いてステップ310に
て自動画像修整(m_nApf)の管理パラメータを参照し、同管理パラメータが設定さ
れている場合にはステップ315にて自動画像修整の画像処理を実行する。また、ステッ
プ320にて既に設定されている手動画像修整についての各種の管理パラメータを参照し
、それぞれ管理パラメータが設定されている場合にはステップ325にて対応する画像処
理を実行する。
Next, processing when trimming is executed will be described. FIG. 30 shows the trimming process. Before the image data to be processed is read, the modification information is read in
この後、ステップ330では既に設定されているトリミングについての管理パラメータ
を参照し、ステップ335にてトリミングの画像処理を実行するし、ステップ340では
既に設定されている回転についての管理パラメータを参照し、ステップ345にて回転の
画像処理を実行する。
以上の処理を経ることにより既に設定されている全ての画像修整後の画像を得ることが
できるようになるため、ステップ355では図38に示す画面表示でトリミングの操作を
受け付け、新たにトリミングの操作が行われた場合にはステップ360にて修整情報を変
更し、ステップ335の処理を経て画像修整を実行する。なお、この場合はステップ34
0にて回転についての管理パラメータを参照するが、回転については重複するか否かを判
断し、重複して実行するわけではない。
Thereafter, in
Through the above processing, all the already set images after image modification can be obtained. In
Although the management parameter for rotation is referred to at 0, it is determined whether or not the rotations are duplicated, and they are not executed redundantly.
この場合も、「実行」のコマンドボタンをクリックされたら「確定」を意味するものと
判断し、「オリジナルデータに反映」のチェックボックスにおける選択状況に応じてステ
ップ365にて元の画像データを書き換えたり、ステップ370にて最終的な修整情報を
表す管理パラメータを書き換えたりすることになる。
なお、「キャンセル」のコマンドボタンをクリックされたときには「中止」と判断して
本処理を終了する。
Also in this case, if the “execute” command button is clicked, it is determined to mean “confirm”, and the original image data is rewritten in
Note that when the “Cancel” command button is clicked, it is determined to be “Cancel” and this processing is terminated.
最後、回転を実行する場合の処理を説明する。図31は回転の処理を示しており、処理
対象となっている画像データを読み込む前にステップ400にて修整情報を読み込み、続
いてステップ405にて同画像データを読み込む。続いてステップ410にて自動画像修
整(m_nApf)の管理パラメータを参照し、同管理パラメータが設定されている場合
にはステップ415にて自動画像修整の画像処理を実行する。また、ステップ420にて
既に設定されている手動画像修整についての各種の管理パラメータを参照し、それぞれ管
理パラメータが設定されている場合にはステップ425にて対応する画像処理を実行する
。
Finally, a process for executing rotation will be described. FIG. 31 shows a rotation process. Before the image data to be processed is read, the modification information is read in
この後、ステップ430では既に設定されているトリミングについての管理パラメータ
を参照し、ステップ435にてトリミングの画像処理を実行するし、ステップ440では
既に設定されている回転角度(m_nRotation)についての管理パラメータを参
照し、ステップ445にて回転の画像処理を実行する。
以上の処理を経ることにより既に設定されている全ての画像修整後の画像を得ることが
できるようになるため、ステップ455では図39に示す画面表示で回転の操作を受け付
け、新たに回転の操作が行われた場合にはステップ460にて修整情報を変更し、ステッ
プ445の処理を経て画像修整を実行する。
Thereafter, in
Through the above processing, it becomes possible to obtain all the images that have already been set, and in
この場合も、「実行」のコマンドボタンをクリックされたら「確定」を意味するものと
判断し、「オリジナルデータに反映」のチェックボックスにおける選択状況に応じてステ
ップ465にて元の画像データを書き換えたり、ステップ470にて最終的な修整情報を
表す回転角度(m_nRotation)の管理パラメータを書き換えたりすることにな
る。なお、「キャンセル」のコマンドボタンをクリックされたときには「中止」と判断し
て本処理を終了する。
Also in this case, if the “execute” command button is clicked, it is determined to mean “confirm”, and the original image data is rewritten in
このようにして管理パラメータを利用する一つのメリットとして元の画像データに変更
を加える必要が無くなることがあげられ、元の画像データを活かすためには管理パラメー
タを修整する必要が生じてくる。
図40や図41に示すようにファイルメニューの画像修整を選択した際に表示されるド
ロップダウンメニューには、最下段に画像修整取消のコマンドが用意されており、同コマ
ンドを選択して実行させると図32のフローチャートに従って処理が実行される。
One advantage of using the management parameters in this way is that it is not necessary to change the original image data, and it is necessary to modify the management parameters in order to make use of the original image data.
As shown in FIGS. 40 and 41, in the drop-down menu displayed when image modification is selected from the file menu, an image modification cancellation command is prepared at the bottom, and this command is selected and executed. The process is executed according to the flowchart of FIG.
この場合も画像データを選択した状態で画像修整取消を実行させるものとし、ステップ
500において当該画像データについての写真データ30bの修整情報を読み込み、ステ
ップ505において図42に示す操作メニューを主表示エリアに表示して操作入力を待機
する。この操作メニューでは取消対象として「自動画像修整」、「手動画像調整」、「回
転」、「トリミング」、「白黒」、「セピア調」といった取消対象の項目とともにそれぞ
れの項目の前にチェックボックスを表示している。ここで、操作者は取り消したい画像修
整項目の前のチェックボックスをマウス15bでクリックすることによりチェックマーク
がトグル表示されるとともに、内部的にはそれぞれのチェックマークの有無をフラグで表
して記憶する。また、下段には「実行」コマンドボタンと「キャンセル」コマンドボタン
とを用意してあり、操作者は必要なチェックボックスをチェックしたら「実行」のコマン
ドボタンをクリックする。
Also in this case, it is assumed that the image modification / cancellation is executed with the image data selected, the modification information of the photo data 30b for the image data is read in
すると、ステップ510以下において各チェックボックスにチェックマークが付されて
いるか否かを判断しながら対応する修整情報を削除していく。むろん、ここでいう修整情
報の削除とは管理パラメータの修整に他ならず、元の画像データを加工するようなことは
一切不要である。具体的に説明していくと、ステップ510では「自動画像修整」の項目
にチェックマークが付されているか否かを判断し、付されていればステップ515にて「
自動画像修整」の修整情報を削除する。次に、ステップ520では「白黒」の項目にチェ
ックマークが付されているか否かを判断し、付されていればステップ525にて「白黒」
の修整情報を削除する。次に、ステップ530では「セピア調」の項目にチェックマーク
が付されているか否かを判断し、付されていればステップ535にて「セピア調」の修整
情報を削除する。次に、ステップ540では「手動画像調整」の項目にチェックマークが
付されているか否かを判断し、付されていればステップ545にて「手動画像調整」の修
整情報を削除する。手動画像調整には明度やコントラストや色強調といったものが含まれ
、この例では全部を取り消すようにしているが、それらを個別に取り消せるようにしても
良い。
Then, in
Delete the correction information of "Automatic image correction". Next, in
Delete the modification information of. Next, in
次に、ステップ550では「トリミング」の項目にチェックマークが付されているか否
かを判断し、付されていればステップ555にて「トリミング」の修整情報を削除する。
次に、ステップ560では「回転」の項目にチェックマークが付されているか否かを判断
し、付されていればステップ565にて「回転」の修整情報を削除する。
以上の結果を経ていくつかの修整情報が削除された状態でステップ570ではその修整
情報を保存する。ここでいう保存作業は、写真データ30bの更新を意味し、図5に示す
写真データ30bのデータベース構造にアクセスして最新の修整情報に更新する。なお、
図42に示す操作メニューで「キャンセル」のコマンドボタンをクリックすると、内部的
には全てのチェックマークを削除して以上の処理を実行するため、結局は何も修整情報を
削除することなく本処理を終了することになる。なお、この例では一旦、作成した修整情
報を削除することによって元に戻す手法を採用しているが、修整情報自体に日時の情報を
付加することにより一つの画像データについて時系列に対応した複数の修整情報を管理す
るようにしてもよい。このようにすれば、単に修整情報を削除することによって元に戻す
だけでなく、任意の段階の修整情報まで遡って修整情報を削除することも可能であり、途
中の段階での良好だった修整結果を復元するといったことも可能となる。
Next, in
Next, in
In a state where some modification information has been deleted through the above results, the modification information is stored in
When the “Cancel” command button in the operation menu shown in FIG. 42 is clicked, all the check marks are internally deleted and the above processing is executed, so this processing is performed without deleting any modification information after all. Will end. In addition, in this example, the technique of temporarily restoring the created modification information by deleting it is adopted, but by adding date and time information to the modification information itself, a plurality of time series corresponding to one image data is added. The modification information may be managed. In this way, it is possible not only to restore the original by simply deleting the correction information, but also to delete the correction information retroactively to the correction information at any stage. It is also possible to restore the result.
これまで、各画像データに対応して用意されている管理パラメータを設定し、あるいは
取り消す作業について説明したが、この管理パラメータを利用しつつ、実際に修整された
画像データを利用できるようにする処理について図33のフローチャートを参照しながら
説明する。
修整された画像データを利用する場面は、表示指定部20bによる指示に従ってサムネ
ール作成部20iがサムネールを更新して画面表示する場合であるとか、画像出力部20
kによって画像データのデータフォーマットの形式を変換して出力する場合であるとか、
後述するようにDPE印刷制御部50によって印刷を実行する場合にその元の印刷データ
を作成する場合などである。従って、それぞれの場合において微細な処理の相違はあるも
のの、概ね図33のフローチャートと一致している。
Up to now, the management parameter prepared for each image data has been set or canceled, but the processing to make it possible to use the actually modified image data while using this management parameter Will be described with reference to the flowchart of FIG.
The scene where the modified image data is used is when the thumbnail creation unit 20i updates the thumbnail and displays it on the screen in accordance with an instruction from the
k to convert the data format of the image data and output it,
As will be described later, when the DPE
ステップ600で対象となる画像データの修整情報を読み込むとともに、ステップ60
5で画像データを読み込み、以下の処理において修整情報に従いながら同画像データに基
づいて画像修整を行っていき、この画像データを書き換えることなく新たな画像データを
作成していく。ステップ610では自動画像修整の修整情報があるか判断し、ある場合に
はステップ615にて自動画像修整を行う。この場合、自動画像修整(m_nApf)の
管理パラメータには単に自動画像修整を行うという情報だけではなく、「標準」、「きれ
い」、「DPE調」といったどの自動画像修整を行うのかを判断して処理を進める。また
、白黒やセピア調への変換は修整結果が1通りにしか過ぎないことからこの自動画像修整
の管理パラメータで表せるようにしており、同時あるいは択一的に実施する。
In
The image data is read in
続いてステップ620では手動調整の修整情報があるか否かを判断し、あればステップ
625にて手動調整の画像処理を実行する。手動調整の修整情報は上述したように、明る
さ成分の強調度(m_nBrightness)と、コントラストの強調度(m_nCo
ntrast)と、赤成分の強調度(m_nRed)と、緑成分の強調度(m_nGre
en)と、青成分の強調度(m_Blue)とから構成されており、いずれか一つでも修
整情報があれば対応する画像処理を実行するし、明るさとコントラストについての修整情
報と、色強調の修整情報とがある場合には、前者についての修整を行った上で後者の修整
を行うことにする。むろん、かかる修整順序を反映した結果が得られる場合には一度の修
整で実行することも可能である。
Subsequently, in
ntrast), red component enhancement level (m_nRed), and green component enhancement level (m_nGre)
en) and the blue component enhancement level (m_Blue). If any one of the correction information is present, the corresponding image processing is executed, the correction information on brightness and contrast, and the color enhancement If there is correction information, the latter is corrected after the former is corrected. Of course, if a result reflecting such a modification order is obtained, it is also possible to perform the modification once.
この後、ステップ630ではトリミングの修整情報があるか判断し、ある場合にはステ
ップ635にてトリミングの画像処理を実行する。トリミングの画像処理では、トリミン
グ開始X座標(m_x1)とトリミング開始Y座標(m_y1)とトリミング終了X座標
(m_x2)とトリミング終了Y座標(m_y2)に囲まれるエリアを残して周囲の画像
データを削除することになる。
また、ステップ640では回転の修整情報があるか判断し、ある場合にはステップ64
5にて回転の画像処理を実行する。回転の画像処理では、回転角度(m_nRotati
on)の管理パラメータに基づいて回転角度を参照し、画像データを回転させる処理を実
行することになる。
Thereafter, in
In
In
on) on the basis of the management parameter, and a process of rotating the image data is executed.
以上の画像処理は最初に元画像データをワークエリアに保存し直した上、そのワークエ
リア状の画像データに変更を加えていく。従って、元画像データには変更は加えられない
。
以上は、操作者の選択操作に応じて実行されたりされなかったりするオプション的な画
像処理であるが、ステップ650とステップ655ではハードウェア環境の相違に基づい
て必須の画像処理を実行している。ステップ650では出力機器に応じた色再現の画像処
理を実行する。カラー出力の再現機器では基準とのずれがあるのは否めない。すなわち、
同じ画像データを入力しながら出力結果が相違することは多々ある。また、このずれを画
一化して画像データと出力結果とが必ず標準状態と一致することは単純に費用対コストの
面でも無理な話であり、それよりはずれを見越して修整するための色合わせ情報を利用す
るのが得策である。
In the above image processing, the original image data is first saved in the work area, and the work area-like image data is changed. Accordingly, no change is made to the original image data.
The above is optional image processing that may or may not be executed according to the selection operation of the operator. In
There are many cases where the output results are different while inputting the same image data. In addition, it is simply impossible for the cost and cost to be uniform because the image data and the output result must be consistent with the standard state by unifying this shift, and color matching for correction in anticipation of the shift. It is a good idea to use information.
上述した画像データの場合であれば、撮影した側での色ずれ情報と出力する側での色ず
れ情報があれば出力結果において大きな色ずれは発生しないと言える。
本実施形態においては、前者の色ずれ情報を色合わせ情報として写真データ30bのデ
ータベース構造内で管理するとともに、本コンピュータシステム10とカラープリンタ1
7bとにおいて生じる色ずれ情報として設定情報内で管理し、ステップ650において両
者の色ずれ情報に基づいてワークエリア上の画像データを修整する。
In the case of the image data described above, it can be said that if there is color misregistration information on the photographing side and color misregistration information on the output side, no large color misregistration occurs in the output result.
In the present embodiment, the former color misregistration information is managed as color matching information in the database structure of the photo data 30b, and the
7b is managed in the setting information as color misregistration information generated in step 7b. In
また、ステップ655では出力機器に応じた解像度の画像処理を実行するものであり、
画像データの解像度に対して出力する際の解像度とを対比して対応する解像度変換を行う
。例えば、カラーディスプレイ17aでの表示が70dpiであってその大きさ通りに印
刷しようとする場合、カラープリンタ17bの解像度が720dpiであるとすると、縦
横方向に10倍の解像度変換が必要になる。
In
Corresponding resolution conversion is performed by comparing the output resolution with respect to the resolution of the image data. For example, when the display on the
図34に示す同時プリントの処理の説明に戻ると、写真の修整の次に行われるのは「プ
リント指定」の処理である。既に、「写真の入力」と「写真の修整」を経ており、印刷し
たい画像データの選択と、それに施すべき画像処理が選択されている。この「プリント指
定」では選択されている画像データをどのようなフォーマットで印刷するかを指定する。
図43は「プリント指定」での主表示エリアでの表示を示しており、上段部分には横方
向にスクロール可能な表示エリアを配してレイアウトのパターンを表示可能となっている
。同図においては、「4枚ずつのレイアウト」、「アルバム印刷」、「シール印刷」のレ
イアウトが表示されている。むろん、これ以外にもレイアウトのパターンを実装すること
は可能である。また、オプションとして、切断する際の位置の目安となるトンボを印刷し
たり、日付を印刷したり、タイトルを印刷させるのを選択できるようにチェックボックス
を設けている。さらに、用紙については「A4」、「B5」、「シール」などに対応して
おり、これらについてはいずれかだけを排他的に選択できるラジオボタンを設けてある。
Returning to the explanation of the simultaneous printing process shown in FIG. 34, the "print designation" process is performed after the photo correction. Already through “photo input” and “photo correction”, selection of image data to be printed and image processing to be performed on it are selected. This “print designation” designates in what format the selected image data is to be printed.
FIG. 43 shows the display in the main display area in the “print designation”. A display area that can be scrolled in the horizontal direction is arranged in the upper portion so that a layout pattern can be displayed. In the drawing, layouts of “layout of four sheets”, “album print”, and “sticker print” are displayed. Of course, other layout patterns can be implemented. In addition, as an option, a check box is provided so that a register mark that serves as an indication of the position for cutting, a date, or a title can be selected. Furthermore, the paper corresponds to “A4”, “B5”, “seal”, etc., and for these, a radio button that can exclusively select any one is provided.
印刷する際には、カラープリンタ17bの機種に応じて印刷データを生成させる必要が
あるから、下段左方にはプリンタ装置の選択表示エリアを設けてある。
ここでプリンタ装置を選択することにより、それぞれに対応した設定情報が読み出され
、上述した色ずれを修整したり、出力解像度を一致させることになる。
レイアウトの中には「アルバム印刷」のレイアウトが用意されており、「アルバム詳細
」のコマンドボタンをクリックすると主表示エリアには図44に示す操作画面が表示され
る。この表示画面においても上段部分には横方向にスクロール可能な表示エリアを配して
アルバムのパターンを表示可能となっており、この例ではA4用紙を横二列縦四段に配し
て市松様に画像を印刷するものと、左側半分に縦四段に配して画像を印刷するものと、上
下に二段に分けて画像を印刷するものとを示している。また、アルバム印刷用のオプショ
ンとして、コメントを印刷したり、日付を印刷したり、ページタイトルを印刷させるのを
選択できるようにチェックボックスを設けてあるとともに、アルバム印刷においては日を
おいて順次印刷していくことから通しのページ番号を印刷できるようにページ番号の指定
覧も設けてある。なお、このページ番号は前回のアルバム印刷の後続ページ番号を自動的
にセットするようにしても良い。そして、この表示通りで良ければ「OK」のコマンドボ
タンをクリックすればよいし、気に入らなければ「キャンセル」のコマンドボタンをクリ
ックすればよい。
When printing, since it is necessary to generate print data according to the model of the
Here, by selecting a printer device, setting information corresponding to each is read, and the above-described color misregistration is corrected or output resolutions are matched.
The layout of “album print” is prepared in the layout, and when the “album details” command button is clicked, an operation screen shown in FIG. 44 is displayed in the main display area. Also in this display screen, an album pattern can be displayed by arranging a display area that can be scrolled horizontally in the upper part. In this example, A4 paper is arranged in two horizontal rows and four vertical rows. In the figure, an image is printed, an image is printed in four columns on the left half, and an image is printed in two stages on the top and bottom. Also, as an option for album printing, check boxes are provided so that you can choose to print comments, print the date, or print the page title. Therefore, a page number designation list is also provided so that a continuous page number can be printed. The page number may be automatically set to the subsequent page number of the previous album printing. Then, if the display is acceptable, the “OK” command button may be clicked. If the user does not like the display, the “Cancel” command button may be clicked.
図34に示す同時プリントの最後の処理は「印刷」であるが、この主表示エリアには図
45に示すように現在指定されているプリンタ装置の機種と、印刷する用紙のサイズと、
必要な枚数を含めて確認用のメッセージを表示し、さらに印刷を開始させるための「実行
」のコマンドボタンと、「キャンセル」のコマンドボタンを用意してある。むろん、この
状態で「実行」のコマンドボタンをクリックすれば印刷が開始される。カラープリンタ1
7bによっては印刷に時間を要することが少なくないため、予め指定しておくべき操作を
全て完了した上でこの「実行」ボタンをクリックすれば風呂上がりには印刷を全て完了さ
せておくということが容易になる。
The last process of the simultaneous printing shown in FIG. 34 is “printing”, but in this main display area, as shown in FIG.
A confirmation message including the required number of sheets is displayed, and an “execute” command button and a “cancel” command button for starting printing are prepared. Of course, if you click the "execute" command button in this state, printing will start.
Depending on 7b, it often takes time to print, so if you complete all the operations that should be specified in advance and click this "execute" button, all the printing will be completed after the bath. It becomes easy.
ところで、図46はこのような「プリント指定」と「印刷」の処理を実行するDPE印
刷制御部50の具体的構成を示している。印刷画像指定部50aは上述したようにして選
択された画像データの指定を受け継ぐものであり、フレーム指定部50bとレイアウト指
定部50cとによって「プリント指定」の処理を実行し、プリント指定部50dによる制
御の下で印刷スタイル作成部50eと印刷画像処理部50fとで実際の印刷データを生成
する。一般に画像データはRGBの多階調表示で表されている反面、印刷はCMYKの二
階調表示が多い。このため、印刷画像処理部50fは上述した指定に応じた画像処理を実
行させた上でRGB→CMYKの色空間の変更ととともに多階調→二階調の階調変換処理
も併せて実行する。
Incidentally, FIG. 46 shows a specific configuration of the DPE
なお、一つの画像データに対して複数の修整情報を時系列的に保存するようにする場合
、修整の削除を行う際には履歴を表示し、一つ一つ遡って削除するようにしていけばよい
。むろん、事例列的な修整データがある場合には最古のものから順番に画像処理を施して
いって利用したい画像データを再現することになる。
また、修整を追加したい場合には新たに修整情報を生成し、以前の修整情報を残したま
ま保存する。
If you want to save multiple revision information for one image data in time series, display the history when deleting revisions, and delete them one by one. That's fine. Needless to say, if there is case sequence modification data, the image data to be used is reproduced by performing image processing in order from the oldest.
In addition, when it is desired to add corrections, new correction information is generated and stored with the previous correction information remaining.
このように、画像データをフィルムメタファとして管理されるフォルダに収容しつつ、
各画像データに対応した写真データ30bのデータベースを用意しておき、所望の画像デ
ータについて所望の画像処理を選択すると、この選択した画像処理を上記データベース構
造における修整情報として更新するようにし、実際に表示したり出力したり印刷する必要
が生じたときには元の画像データを残したままワークエリア上でのみ修整情報を参照して
各種の画像処理を実行するようにしたため、オリジナルとしての画像データを残したまま
容易に画像修整などを楽しむことが可能となる。
In this way, while storing the image data in a folder managed as a film metaphor,
A database of photographic data 30b corresponding to each image data is prepared, and when a desired image processing is selected for the desired image data, the selected image processing is updated as modification information in the database structure. When it is necessary to display, output, or print, various image processing is performed by referring to the modification information only on the work area while leaving the original image data, so that the original image data remains. This makes it possible to easily enjoy image modification and the like.
10…コンピュータシステム、11a…スキャナ、11b…デジタルスチルカメラ、1
1c…ビデオカメラ、12…コンピュータ本体、12a…オペレーティングシステム、1
2b…ディスプレイドライバ、12c…プリンタドライバ、12d…アプリケーション、
13a…フロッピー(登録商標)ディスクドライブ、13b…ハードディスク、13c…
CD−ROMドライブ、14a…モデム、15a…キーボード、15b…マウス、17a
…ディスプレイ、17b…カラープリンタ、18a…スピーカ、18b…マイク、20…
共通機能部、20a…画像選択部、20b…表示指定部、20c…ファイル編集部、20
d…検索部、20e…一括コメント部、20f…一括整理部、20g…画像処理部、20
h…画像編集部、20i…サムネール作成部、20j…画像入力部、20k…画像出力部
、20m…画像表示部、30…フィルムデータ管理部、30a…画像ファイル、30b…
写真データ、30c…フィルムデータ、40…画像修整制御部、40a…画像特徴抽出部
、40b…修整情報作成部、40c…修整指定部、50…DPE印刷制御部、50a…印
刷画像指定部、50b…フレーム指定部、50c…レイアウト指定部、50d…プリント
指定部、50e…印刷スタイル作成部、50f…印刷画像処理部、60…メイン制御部、
60a…環境設定部、60b…設定情報ファイル。
DESCRIPTION OF
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1c ... Video camera, 12 ... Computer main body, 12a ... Operating system, 1
2b ... display driver, 12c ... printer driver, 12d ... application,
13a ... floppy disk drive, 13b ... hard disk, 13c ...
CD-ROM drive, 14a ... modem, 15a ... keyboard, 15b ... mouse, 17a
Display, 17b Color printer, 18a Speaker, 18b Microphone, 20
Common function unit, 20a ... image selection unit, 20b ... display designation unit, 20c ... file editing unit, 20
d ... Search unit, 20e ... Batch comment unit, 20f ... Batch organization unit, 20g ... Image processing unit, 20
h ... Image editing unit, 20i ... Thumbnail creation unit, 20j ... Image input unit, 20k ... Image output unit, 20m ... Image display unit, 30 ... Film data management unit, 30a ... Image file, 30b ...
Photo data, 30c ... film data, 40 ... image modification control unit, 40a ... image feature extraction unit, 40b ... modification information creation unit, 40c ... modification designation unit, 50 ... DPE print control unit, 50a ... print image designation unit, 50b ... Frame designation part, 50c ... Layout designation part, 50d ... Print designation part, 50e ... Print style creation part, 50f ... Print image processing part, 60 ... Main control part,
60a: Environment setting unit, 60b: Setting information file.
Claims (3)
前記画像データを格納するフォルダと対応付けた該フォルダへのリンク情報を備え、複数の前記画像データを一つのグループとして管理し、該グループの名前を表示する管理表示手段と、
前記グループの指定を受け付けた場合に、前記リンク情報に基づいて前記グループに対応するフォルダを特定し、該フォルダに格納された複数の前記画像データに基づいて、複数の前記画像データのそれぞれに対応する前記写真データ情報を特定し、特定した前記写真データ情報に対応する前記サムネイル画像を取得して表示する手段と、
表示された前記サムネイル画像を選択することにより出力対象となる画像データの指定を受け付けし、前記位置情報に基づいて、前記サムネイル画像に対応する前記画像データを取得して前記格納場所とは異なる前記記憶領域のワークエリアに保存し、該ワークエリアに保存した画像データに前記パラメータで表される画像処理を施す画像処理再現手段と、
修正履歴として複数の前記パラメータを時系列で表示する修正履歴表示手段と、
前記修正履歴表示手段に表示された複数の前記パラメータを時系列に遡って削除する修正履歴削除手段と、
前記修正履歴削除手段で削除しなかった前記パラメータのうち、最古のパラメータから順に再度前記画像処理再現手段により画像処理を施す画像処理再現修正手段と、
を備えることを特徴とする画像データ管理装置。 And thumbnail images corresponding to the respective image data, and the parameter indicating the content of a predetermined image processing to be performed on each of the image data, and position information indicating the storage location of the image data, associated with said image data Storage means for storing in the storage area as photo data information;
A management display unit for the provided link information to the folder associated with the folder for storing the image data, and manages a plurality of the image data as a group, display the name of the group,
When receiving the designation of the group to identify a folder corresponding to the group on the basis of the link information, a plurality of the stored in the folder on the basis of the image data, corresponding to each of the plurality of said image data means the specified photographic data information, acquires and displays the thumbnail images corresponding to the specified the photo data information to be,
The designation of image data to be output is accepted by selecting the displayed thumbnail image, and the image data corresponding to the thumbnail image is acquired based on the position information and is different from the storage location. stored in word Kueria storage area, and an image processing reproduction means for performing image processing represented by the parameter to the image data stored in the work area,
Correction history display means for displaying a plurality of the parameters in a time series as a correction history;
Correction history deletion means for deleting a plurality of the parameters displayed on the correction history display means in a time series; and
Among the parameters that have not been deleted by the correction history deletion means, image processing reproduction correction means for performing image processing again by the image processing reproduction means in order from the oldest parameter;
An image data management apparatus comprising:
前記画像データを格納するフォルダと対応付けた該フォルダへのリンク情報を備え、複数の前記画像データを一つのグループとして管理し、該グループの名前を表示手段に表示する工程Bと、
前記グループの指定を受け付けた場合に、前記リンク情報に基づいて前記グループに対応するフォルダを特定し、該フォルダに格納された複数の前記画像データに基づいて、複数の前記画像データのそれぞれに対応する前記写真データ情報を特定し、特定した前記写真データ情報に対応する前記サムネイル画像を取得して前記表示手段に表示する工程Cと、
表示された前記サムネイル画像を選択することにより出力対象となる画像データの指定を受け付けし、前記位置情報に基づいて、前記サムネイル画像に対応する前記画像データを取得して前記格納場所とは異なる前記記憶領域のワークエリアに保存し、該ワークエリアに保存した画像データに前記パラメータで表される画像処理を施す手段により画像処理を再現する工程Dと、
修正履歴として複数の前記パラメータを前記表示手段により時系列で表示する工程Eと、
前記工程Eで表示された複数の前記パラメータを削除する手段により時系列に遡って削除する工程Fと、
前記工程Fで削除しなかった前記パラメータのうち、最古のパラメータから順に再度前記工程Dにより画像処理を施す工程Eと、
を備えることを特徴とする画像データ管理方法。 And thumbnail images corresponding to the respective image data, and the parameter indicating the content of a predetermined image processing to be performed on each of the image data, and position information indicating the storage location of the image data, associated with said image data Step A for storing photo data information in a storage area ;
Includes link information to the folder associated with the folder for storing the image data, a step B of managing a plurality of image data as a group, are displayed on the display means the name of the group,
When receiving the designation of the group to identify a folder corresponding to the group on the basis of the link information, a plurality of the stored in the folder on the basis of the image data, corresponding to each of the plurality of said image data a step C of displaying on the display means the specified photographic data information, and acquires the thumbnail images corresponding to the specified the photo data information to be,
The designation of image data to be output is accepted by selecting the displayed thumbnail image, and the image data corresponding to the thumbnail image is acquired based on the position information and is different from the storage location. a step D for reproducing the image processed by and stored in the word Kueria storage area, performs image processing represented by the parameter to the image data stored in the work area means,
A step E of displaying a plurality of the parameters as correction history in time series by the display means;
A step F of deleting a plurality of the parameters displayed in the step E in a time series by means of deleting;
Among the parameters that have not been deleted in the step F, a step E that performs image processing again in the step D in order from the oldest parameter;
An image data management method comprising:
前記画像データを格納する所定のフォルダと対応付けた該フォルダへのリンク情報を備え、複数の前記画像データを一つのグループとして管理し、該グループの名前を表示する管理表示手段と、
前記グループの指定を受け付けた場合に、前記リンク情報に基づいて前記グループに対応するフォルダを特定し、該フォルダに格納された複数の前記画像データに基づいて、複数の前記画像データのそれぞれに対応する前記写真データ情報を特定し、特定した前記写真データ情報に対応する前記サムネイル画像を取得して表示する手段と、
表示された前記サムネイル画像を選択することにより出力対象となる画像データの指定を受け付けし、前記位置情報に基づいて、前記サムネイル画像に対応する前記画像データを取得して前記格納場所とは異なる前記記憶領域のワークエリアに保存し、該ワークエリアに保存した画像データに前記パラメータで表される画像処理を施す画像処理再現手段と、
修正履歴として複数の前記パラメータを時系列で表示する修正履歴表示手段と、
前記修正履歴表示手段に表示された複数の前記パラメータを時系列に遡って削除する修正履歴削除手段と、
前記修正履歴削除手段で削除しなかった前記パラメータのうち、最古のパラメータから順に再度前記画像処理再現手段により画像処理を施す画像処理再現修正手段と、
をコンピュータに実現させるための画像データ管理プログラム。 And thumbnail images corresponding to the respective image data, and the parameter indicating the content of a predetermined image processing to be performed on each of the image data, and position information indicating the storage location of the image data, associated with said image data Storage means for storing in the storage area as photo data information;
Management display means comprising link information to the folder associated with the predetermined folder for storing the image data, managing a plurality of the image data as one group, and displaying the name of the group;
When receiving the designation of the group to identify a folder corresponding to the group on the basis of the link information, a plurality of the stored in the folder on the basis of the image data, corresponding to each of the plurality of said image data means the specified photographic data information, acquires and displays the thumbnail images corresponding to the specified the photo data information to be,
The designation of image data to be output is accepted by selecting the displayed thumbnail image, and the image data corresponding to the thumbnail image is acquired based on the position information and is different from the storage location. stored in word Kueria storage area, and an image processing reproduction means for performing image processing represented by the parameter to the image data stored in the work area,
Correction history display means for displaying a plurality of the parameters in a time series as a correction history;
Correction history deletion means for deleting a plurality of the parameters displayed on the correction history display means in a time series; and
Among the parameters that have not been deleted by the correction history deletion means, image processing reproduction correction means for performing image processing again by the image processing reproduction means in order from the oldest parameter;
Image data management program for causing a computer to realize the above.
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JP5422282B2 (en) * | 2009-07-14 | 2014-02-19 | 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 | Image forming apparatus and image information storage method |
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2007
- 2007-11-15 JP JP2007296379A patent/JP4433040B2/en not_active Expired - Lifetime
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