JP7414564B2 - 情報処理装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及び方法に関し、更に詳しくは、外部画像処理装置を用いて画像処理を行うシステムにおける情報処理装置及び方法に関する。

従来、デジタルカメラやスマートフォン等の撮像装置は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子から入力されたデータを、ＪＰＥＧやＴＩＦＦ等の画像フォーマットに基づいて圧縮し、メモリカード等の記憶媒体に画像データとして記録している。前述の圧縮処理は一般的に非可逆符号化であるため、ユーザは画像データに対して、後から大きく再調整することができない。

しかし近年、スマートフォンやデジタルカメラ等の一部の撮像装置では、撮像素子から読み出した電気信号をそのままデジタル化し、画像データとして記録することができるようになってきている。以下、このように記録した画像データを「ＲＡＷ画像データ」と呼ぶ。ユーザはこのＲＡＷ画像データをＰＣ等で現像することにより、撮像装置で現像するよりもより意図に近い画像に仕上げることができる。特許文献１には、ＲＡＷ画像データの現像処理方法が開示されている。

また、特許文献２には、上記のような画像処理による効果を可視化する技術が開示されており、画像処理内容が固定であれば、画像データの特徴量を示す情報を抽出し、その抽出された情報と画像データとを合成して表示画像を生成することができる。

さらに、近年では、いわゆるクラウドサービスを利用することで、ユーザはクラウドにあるサーバ（以降、「クラウドサーバ」と呼ぶ。）を利用してＲＡＷ画像データを比較的短い時間で現像することができる。

特開２００５－２５１１６６号公報 特開２００７－２８８５５５号公報

一方で、ユーザには、クラウドサーバ上で実行される画像処理（以降、「クラウド画像処理」と呼ぶ。）の効果を予測可能な範囲で事前に確認してから、クラウドサーバに画像データを送信したい、という要求がある。例えば、クラウド画像処理サービスが従量課金サービスの場合や処理画像の枚数制限がある場合等に、このような要求が生じる。

しかしながら、クラウド画像処理では、クラウドサービスの運用開始後に処理内容を変更したり、あるいはクラウド画像処理実行時にユーザが現像処理を含む複数の画像処理候補の中から実行機能を選択実行したりすることが考えられる。このように、画像処理内容は固定ではないため、特許文献２に記載された技術を適用することができない。

本発明は上記問題点を鑑みてなされたものであり、ユーザがクラウド画像処理を実施する前に、予測可能な範囲で効果を確認できるようにすることを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、第１の画像データを外部画像処理装置に送信すると共に、前記外部画像処理装置により処理された第２の画像データを受信する接続手段と、前記第１の画像データから、前記外部画像処理装置における画像処理の内容に応じた特徴量を抽出する抽出手段と、前記抽出された特徴量を、表示可能な情報に変換して表示する表示手段とを有する。

本発明によれば、ユーザがクラウド画像処理を実施する前に、予測可能な範囲で効果を確認することができる。

本発明の実施形態における画像情報処理システムのシステム構成の一例を示す図。 実施形態におけるパーソナルコンピュータ（ＰＣ）の構成の一例を示すブロック図。 実施形態におけるサーバの構成の一例を示すブロック図。 実施形態における画像情報処理システムのソフトウェア構成の一例を示すブロック図。 実施形態におけるデータ管理情報の一例を示す図。 実施形態における画像処理効果提示処理の一例を示すフローチャート。 実施形態におけるＲＡＷ現像処理の一例を示すフローチャート。 実施形態におけるサーバによる画像処理のアップデート処理の一例を示すフローチャート。 実施形態におけるサーバによる画像処理のアップデート処理に伴うＰＣの処理の一例を示すフローチャート。 実施形態における画像処理効果の可視化方法の一例を示す説明図。

以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。なお、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態には複数の特徴が記載されているが、これらの複数の特徴の全てが発明に必須のものとは限らず、また、複数の特徴は任意に組み合わせられてもよい。さらに、添付図面においては、同一若しくは同様の構成に同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。

＜システム構成図＞
図１は、本実施形態における画像情報処理システムのシステム構成の一例を示す図である。ＰＣ１００は、公衆回線２００を介してサーバ３００（外部画像処理装置）とデータ通信する。なお、各装置の構成については後述する。このデータ通信では特に、静止画像データや動画像データ等のデジタルカメラ等によって撮像された画像データが送受信される。例えば、ＰＣ１００はそれぞれ画像データを公衆回線２００を介してサーバ３００へ送信し、サーバ３００はＰＣ１００から受信した画像データを現像する。そして、サーバ３００はその現像した画像データを、公衆回線２００を介してＰＣ１００へ返送する。このようにＰＣ１００はサーバ３００を利用して画像データを現像することができる。

＜ＰＣ１００の構成＞
図２は、本実施形態におけるＰＣ１００の構成の一例を示すブロック図である。本実施形態では、パーソナルコンピュータのように据え置いて使う装置を例に説明するが、本発明はこれに限られるものでは無く、サーバ３００と通信可能な端末であればよく、例えばノートＰＣやタブレット、スマートフォン等であってもよい。

制御部１０１は、入力された信号や、後述のプログラムに従ってＰＣ１００の各部を制御する。なお、制御部１０１が装置全体を制御する代わりに、複数のハードウェアが処理を分担することで、装置全体を制御してもよい。

不揮発性メモリ１０３は、例えばＨＤＤ，ＳＳＤ等の、電気的に消去・記録可能な不揮発性のメモリである。不揮発性メモリ１０３には、制御部１０１が実行する基本的なソフトウェアであるオペレーティングシステム（ＯＳ）や、このＯＳと協働して応用的な機能を実現するアプリケーションが記録されている。また、不揮発性メモリ１０３には、ＲＡＷ画像データ等の画像データを画像処理可能なアプリケーション（以下、「画像処理アプリ」と呼ぶ。）が格納されている。ＲＡＷ画像データについては後述する。
作業用メモリ１０４は揮発性メモリであり、制御部１０１のワーク領域、エラー処理時のデータの退避領域等として使用される。

操作部１０５は、ＰＣ１００に対する指示をユーザから受け付けるために用いられ、例えば、ユーザがＰＣ１００の電源のオン／オフを指示するための電源ボタンや、キーボードやマウス等の入力装置等を含む。また、後述する表示部１０６に形成されるタッチパネルも操作部１０５に含まれる。なお、操作部１０５は必ずしもＰＣ１００が内蔵する必要はなく、ＰＣ１００は、内部または外部の操作部１０５と接続することができる。

表示部１０６は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等であり、対話的な操作のための文字や画像表示等を行う。また、画像処理アプリのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）も表示部１０６に表示される。なお、表示部１０６も必ずしもＰＣ１００が内蔵する必要はなく、ＰＣ１００は内部または外部の表示部１０６と接続することができ、表示部１０６による表示を制御する機能を少なくとも有していればよい。

ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０８は、画像処理に特化した画像処理部である。制御部１０１は、ＧＰＵ１０８を利用することで、表示部１０６に画像データを表示したり、画像データの現像処理等の画像処理を実行することができる。

外部記録装置１１０は、ＰＣ１００に着脱可能な外部記録媒体（不図示）に対して読み出し及び書き込みを行う装置である。プログラムや画像データが外部記録媒体に記録されている場合、これらは外部記録装置１１０を介して作業用メモリ１０４に読み込まれる。外部記録媒体は、例えば、ＤＶＤ－ＲＷ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＡＭ等の光ディスクや、フレキシブルディスク、ＭＯ等の磁気ディスクや光磁気ディスクや、フラッシュメモリ等の、ＰＣ１００に着脱可能な不揮発性メモリである。

接続部１１１は、外部装置と接続するためのインターフェースであり、ＰＣ１００は、この接続部１１１を介して、外部装置とデータを送受信することができる。例えば、ＰＣ１００は、接続部１１１を介してデジタルカメラ等の撮像装置と接続し、データの送受信を行うことができる。接続部１１１による通信は、有線通信及び無線通信のどちらであってもよい。

＜サーバ３００の構成＞
図３は、本実施形態におけるサーバ３００の構成の一例を示すブロック図である。

制御部３０１は、入力された信号や後述のプログラムに従って、サーバ３００の各部を制御する。なお、制御部３０１が装置全体を制御する代わりに、複数のハードウェアが処理を分担することで、装置全体を制御してもよい。

不揮発性メモリ３０３は、例えばＨＤＤ，ＳＳＤ，ＲＯＭ，フラッシュメモリ、及び光ディスク等の、電気的に消去・記録可能な不揮発性のメモリである。不揮発性メモリ３０３には、制御部３０１が実行する基本的なソフトウェアであるＯＳ（オペレーティングシステム）や、このＯＳと協働して応用的な機能を実現するアプリケーションが記録されている。また、本実施形態では、不揮発性メモリ３０３には、画像処理アプリが格納されている。
作業用メモリ３０４は、揮発性メモリであり、制御部３０１のワーク領域、エラー処理時のデータの退避領域等として使用される。

操作部３０５は、サーバ３００に対する指示をユーザから受け付けるために用いられ、例えば、ユーザがサーバ３００の電源のオン／オフを指示するための電源ボタンや、キーボードやマウス等の入力装置等を含む。なお、操作部３０５は必ずしもサーバ３００が内蔵する必要はなく、サーバ３００は、内部または外部の操作部３０５と接続することができる。

ＧＰＵ３０８は、画像処理に特化した画像処理部である。制御部３０１は、ＧＰＵ３０８を利用することで、表示部（不図示）への画像表示や計算処理を実行することできる。

接続部３１１は、外部装置と接続するためのインターフェースである。サーバ３００は、この接続部３１１を介して、外部装置とデータを送受信することができる。例えば、サーバ３００は、接続部３１１を介してデジタルカメラ等の撮像装置や外部コンピュータ等と接続し、データの送受信を行うことができる。接続部３１１による通信は、有線通信及び無線通信のどちらであってもよい。

＜システムのソフトウェア構成＞
図４は、本実施形態における画像情報処理システムのソフトウェア構成の一例を示す図である。画像情報処理システムは、ＰＣ１００（クライアント端末）とサーバ３００（クラウド端末）とからなり、それぞれ少なくとも１端末以上からなる。特に、サーバ３００はクラウドサーバであるため、複数の物理サーバや仮想サーバに機能を分散配置し、クラウド画像処理機能を提供してもよい。

サーバ３００は、画像処理モジュール４０１、ジョブ制御モジュール４０２、データ管理モジュール４０３、未処理データ受信モジュール４０４、データ記憶モジュール４０５を備える。更に、サーバ３００は、処理済データ送信モジュール４０６、更新情報送信モジュール４０７、画像処理更新モジュール４０８を備える。サーバ３００を構成する各モジュール４０１～４０８は、不揮発性メモリ３０３に記録されたプログラムを作業用メモリ３０４に展開して制御部３０１が実行することによって実現される。

ＰＣ１００は、データ記憶モジュール４０９、未処理データ送信モジュール４１０、データ管理モジュール４１１、ジョブ制御モジュール４１２を備える。更に、ＰＣ１００は、画像処理効果提示モジュール４１３、画像処理効果提示方法更新モジュール４１４、更新情報受信モジュール４１５、処理済データ受信モジュール４１６を備える。ＰＣ１００を構成する各モジュール４１０～４１６は、不揮発性メモリ１０３に記録されたプログラムを作業用メモリ１０４に展開して制御部１０１が実行することによって実現される。画像処理効果提示モジュール４１３は、被写体解析モジュール４１７、効果領域推定モジュール４１８、効果提示モジュール４１９を備える。

＜クラウド現像＞
クラウド現像処理は、ジョブ制御モジュール４１２が、画像処理効果提示モジュール４１３に、画像処理効果提示指示と共に、データ管理モジュール４１１経由でデータ記憶モジュール４０９が記憶するＲＡＷ画像データを送信することをトリガとして開始される。なお、画像処理効果提示指示とＲＡＷ画像データは、ユーザがＰＣ１００の操作部１０５を操作することで出力されるＲＡＷ画像データの送信指示に応じて送信される。

画像処理効果提示モジュール４１３は、画像処理効果提示指示と共にＲＡＷ画像データを受信すると、後述する画像処理効果提示処理を実施する。その後、ユーザから画像をサーバ３００に送信するよう指示があった場合には、ジョブ制御モジュール４１２が、データ管理モジュール４１１経由で、データ記憶モジュール４０９が記憶するＲＡＷ画像データを、未処理データ送信モジュール４１０を用いて、後述するＲＡＷ現像処理を行う指示と共にサーバ３００に送信する。

サーバ３００は、ＰＣ１００からＲＡＷ画像データを未処理データ受信モジュール４０４で受信すると、データ記憶モジュール４０５に記憶する。その際、データ管理モジュール４０３にＲＡＷ画像データに関する情報も記憶しておく。ジョブ制御モジュール４０２は、データ管理モジュール４０３経由でデータ記憶モジュール４０５に記憶したＲＡＷ画像データを読み出し、画像処理モジュール４０１を用いて後述するＲＡＷ現像処理を実施し、その結果をデータ管理モジュール４０３経由でデータ記憶モジュール４０５に記憶する。

その後、データ記憶モジュール４０５に記憶されたＲＡＷ現像処理の結果を、処理済データ送信モジュール４０６を用いてＰＣ１００に送信する。そして、予め設定されたデータ削除ポリシーに基づき、データ管理モジュール４０３は必要に応じてデータ記憶モジュール４０５に記憶されているＲＡＷ画像データやＲＡＷ現像処理の結果を削除する。データ削除ポリシーには、適宜削除条件を設定すればよいが、例えば、ＲＡＷ現像処理の結果を他端末に送信してから予め決められた日数後に、ＲＡＷ画像データ及びＲＡＷ現像処理の結果を削除するという設定がされ得る。

ＰＣ１００では、ＲＡＷ現像処理の結果を処理済データ受信モジュール４１６によって受信し、データ記憶モジュール４０９に記憶する。その際、データ管理モジュール４１１では、ＲＡＷ画像データとＲＡＷ現像処理の結果とを紐づける情報を記憶しておく。例えば、図５に示すように、ＲＡＷ画像データのＩＤ（図中のＲＡＷ画像ＩＤ）と、ＲＡＷ現像処理の結果のＩＤ（図中のＲＡＷ現像結果ＩＤ）とを対にして記憶しておくこと等が考えられる。

＜画像処理効果提示処理＞
図６は、画像処理効果提示モジュール４１３を用いて実行される、本実施形態における画像処理効果提示処理の一例を示すフローチャートである。画像処理効果提示処理は、画像処理モジュール４０１を用いて実行される後述するＲＡＷ現像処理の内、少なくとも一つ以上の画像処理の効果を、画像処理モジュール４０１によるＲＡＷ現像処理の実行前に推定し、ユーザに提示するものである。

Ｓ６０１において、画像処理効果提示モジュール４１３は、画像処理効果提示指示と共にＲＡＷ画像データを受信するまで待機し、受信するとＳ６０２へ進む。

Ｓ６０２では、画像処理効果提示モジュール４１３では、被写体解析モジュール４１７に、被写体解析指示とＲＡＷ画像データとを入力する。そして、被写体解析モジュール４１７は、画像処理モジュール４０１による処理の効果が高いかどうかを判断するために、ＲＡＷ画像データから画像処理モジュール４０１の内容に応じた特徴量を抽出する。例えば、画像処理モジュール４０１におけるノイズ低減処理の場合は、特徴量としては各画像領域における低コントラスト度合いを抽出するため、各画像領域に対して離散フーリエ変換処理した結果の分布を解析することにより、特徴量の抽出を行う。

なお、対象データはＲＡＷ画像データでなくともよい。例えば、ＲＡＷ画像データのプレビュー画像やＲＡＷ画像データをＰＣ１００内の図示していない画像処理モジュールを用いて簡易ＲＡＷ現像した結果画像を対象としてもよい。また、効果を可視化する対象となる画像処理によって抽出したい特徴量が異なるため、抽出したい特徴量に応じて、特徴量の抽出方法も変える必要がある。

特徴量の抽出方法としては、他にも、空間フィルタ処理や空間周波数領域への変換処理等を行い、低コントラスト画素の強調やエッジ強調等を伴う抽出方法が考えられる。より具体的な例として、空間フィルタ処理では、Ｎ×Ｍ画素のフィルタ処理により、ハイパスフィルタやローパスフィルタ等のフィルタを実現してもよい。また、空間周波数領域への変換では、ＤＣＴやＷａｖｅｌｅｔ変換等を用いた変換により、低周波数領域や高周波数領域を強調したり低減したりしてもよい。

被写体解析モジュール４１７は、抽出した特徴量と共に、効果領域推定指示とＲＡＷ画像データとを効果領域推定モジュール４１８に出力する。

Ｓ６０３において、効果領域推定モジュール４１８は、効果領域推定指示と特徴量とＲＡＷ画像データとを受信すると、効果領域がユーザに分かり易くなるような画像処理を実施し、表示可能な画像を生成する。例えば、特徴量を所定の閾値で二値化したり、孤立点を除去したり、効果領域の輪郭を平滑化したりする画像処理等を行う。その後、効果領域推定モジュール４１８は、ＲＡＷ画像データをＰＣ１００内の不図示の画像処理モジュールを用いて簡易ＲＡＷ現像した結果画像をベース画像とし、処理後の画像データをオーバーレイ処理して、重畳画像を作成する。

オーバーレイ処理では、例えば効果領域を分かりやすくした画像の画素値が所定の閾値未満の場合には、ベース画像の画素値とし、閾値以上の場合には効果領域を分かりやすくした画像の画素値とすることが考えられる。例えば、ベース画像が図１０（ａ）であるとき、重畳画像は図１０（ｂ）のように効果領域の輪郭が強調されたり、効果がより高い領域の輝度を高くしたりすることが考えられる。また、より効果領域の表現を簡略化し、図１０（ｃ）のように効果領域の輪郭強調やクロスハッチングを施すこと等も考えられる。そして、効果領域推定モジュール４１８は、重畳画像と画像処理効果提示指示とを効果提示モジュール４１９に送る。

Ｓ６０４において、効果提示モジュール４１９は画像処理効果提示指示と重畳画像とを受信すると、ジョブ制御モジュール４１２を介して、表示部１０６に重畳画像を表示する。

なお、上記では画像処理モジュール４０１で実行される画像処理の数に言及していなかったが、複数の画像処理が実行されてもよい。その場合はＳ６０２及びＳ６０３において、次のような処理を行う。

Ｓ６０２において、被写体解析モジュール４１７は、ＲＡＷ画像データから画像処理モジュール４０１の内容に応じた特徴量を、画像処理の種類数分抽出する。

次に、Ｓ６０３において、効果領域推定モジュール４１８は、効果領域推定指示と、画像処理の種類数分の特徴量と、ＲＡＷ画像データとを受信すると、効果領域がユーザに分かり易くなるような画像処理を実施し、各画像処理についてそれぞれ画像を生成する。その後、効果領域推定モジュール４１８は、ＲＡＷ画像データをＰＣ１００内の不図示の画像処理モジュールを用いて簡易ＲＡＷ現像した結果画像をベース画像とし、処理後の画像データをオーバーレイ処理して、重畳画像を作成する。

オーバーレイ処理では、例えばベース画像を最下層とし、新たに重畳しようとしている効果領域を分かりやすくした画像を新規層とすると、所定の優先度に基づいて最下層に対して下層から順に新規層を重畳していく。例えば、新規層の画素値が所定の閾値未満の場合に、重畳済の画像の画素値とし、閾値以上の場合には新規層の画素値とすることが考えられる。その際、所定の閾値は画像処理モジュール４０１内で実行される画像処理毎に独立の値が設定される。その後、効果領域推定モジュール４１８は、重畳画像と画像処理効果提示指示とを効果提示モジュール４１９に送る。

また、オーバーレイ処理に用いるベース画像は、簡易ＲＡＷ現像した結果画像でなくともよい。例えば、ＲＡＷ画像データに内包されるプレビュー画像データやＲＡＷ画像データとは別データである同時撮影されたＪＰＥＧ画像データを用いてもよい。

なお、ユーザがベース画像を確認するために、重畳画像を非表示とする仕組みがあってもよい。例えば、効果領域を非表示にするボタンをユーザが押すと、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）に示す画像を図１０（ａ）に示す画像に置き換えるようにしてもよい。これにより、画像処理効果の高い領域が重畳表示されたことで、ベース画像が見え難くなる問題を回避することができる。

＜ＲＡＷ現像処理＞
図７は、画像処理モジュール４０１を用いて実行される、本実施形態におけるＲＡＷ現像処理の一例を示すフローチャートである。本実施形態では画像処理モジュール４０１は、ＲＡＷ画像データに含まれる属性情報に基づいてＲＡＷ画像データを処理する。

画像処理モジュール４０１は、まず、Ｓ７０１において、ＲＡＷ画像データの収差や不図示のカメラの撮像素子に起因する傷データに対する補正等を行う。次に、Ｓ７０２においてＲＡＷ画像データの黒レベルを調整し、Ｓ７０３においてＲＡＷ画像データのホワイトバランスを調整する。ここで、本実施形態では、ＲＡＷ画像データに対してオートホワイトバランス機能によってホワイトバランスを調整する。

次に、画像処理モジュール４０１は、Ｓ７０４において、ＲＡＷ画像データにおける不図示の撮像素子に起因するノイズを低減する。更に、Ｓ７０５において、ＲＡＷ画像データに対して画素補間処理を実行する。
そして、Ｓ７０６において、画像処理モジュール４０１はＳ７０１～Ｓ７０５で処理されたＲＡＷ画像データを中間画像データとしてデータ管理モジュール４０３経由でデータ記憶モジュール４０５に記憶して、処理を終了する。

＜ＲＡＷ現像処理の更新＞
図８は、本実施形態における画像処理のアップデートの一例を示すフローチャートである。本処理は、サーバ３００の管理者が操作部３０５を操作するか、もしくは接続部３１１を介して接続する管理用端末からの通信をトリガとして実行される。

Ｓ８０１において、サーバ３００の画像処理更新モジュール４０８は、画像処理更新指示を受信するまで待機する。画像処理更新指示を受けると、画像処理更新モジュール４０８はジョブ制御モジュール４０２に対し、画像処理更新指示を送信する。
Ｓ８０２において、画像処理更新指示を受信したジョブ制御モジュール４０２は、先に受信していたＲＡＷ現像処理を伴うジョブ群の処理後に、画像処理更新指示に基づき、画像処理モジュール４０１を更新する。

Ｓ８０３において、ジョブ制御モジュール４０２は、接続部３１１経由で不図示のログイン管理端末からクラウド現像サービスにログイン中の端末のリストを取得する。そして、取得したリスト上の端末に対して、ジョブ制御モジュール４０２が更新情報送信モジュール４０７を用いて、画像処理更新情報を送信する。

図９は、本実施形態における画像処理モジュール４０１のアップデートに伴う画像処理効果提示方法の更新処理の一例を示すフローチャートである。本処理は、サーバ３００からの画像処理更新情報をＰＣ１００が受信することをトリガとして実行される。

Ｓ９０１において、ＰＣ１００の更新情報受信モジュール４１５は、接続部３１１を介して画像処理更新情報を受信するまで待機する。

Ｓ９０２において、更新情報受信モジュール４１５が画像処理更新情報を受信すると、ジョブ制御モジュール４１２を介して画像処理効果提示方法更新モジュール４１４に画像処理効果提示方法更新指示と画像処理更新情報とを送信する。画像処理効果提示方法更新モジュール４１４は、画像処理効果提示方法更新指示と画像処理更新情報とを受信すると、画像処理効果提示モジュール４１３を更新する。

画像処理効果提示モジュール４１３を更新する際には、例えば画像処理更新情報が、被写体解析モジュール４１７と効果領域推定モジュール４１８及び効果提示モジュール４１９の内、少なくとも１つ以上のモジュールに関する更新後のソフトウェアを含んでいてもよい。その場合、画像処理更新情報に含まれる更新後のソフトウェアを既存の各モジュールのソフトウェアと置き換えることで、画像処理効果提示方法を更新する。

また、ＰＣ１００で実行されているソフトウェア全体（モジュール４１０～４１９）をまとめて更新してもよい。例えば、まとめて更新可能なインストーラを画像処理更新情報として更新情報送信モジュール４０７から受信しておき、画像処理効果提示方法更新モジュール４１４で実行すること等が考えられる。

他にも、まとめて更新するためのインストーラをダウンロードするためのＵＲＬや、インストーラを特定するためのバージョン情報を、更新情報送信モジュール４０７から受信してもよい。画像処理効果提示方法更新モジュール４１４は、受信したＵＲＬやバージョン情報を用いて、ＰＣ１００の接続部１１１経由でインストーラをダウンロードし、画像処理効果提示方法更新モジュール４１４がインストーラを実行することが考えられる。

もしくは、被写体解析モジュール４１７や効果領域推定モジュール４１８や効果提示モジュール４１９では、それぞれ画像処理モジュール４０１で実行される画像処理の内容に応じた、着脱可能なモジュールを実行することで各モジュールを実現していることも考えられる。その場合、各モジュールを画像処理更新情報として更新情報送信モジュール４０７から受信しておく。その後、画像処理効果提示方法更新モジュール４１４が必要に応じて、各モジュールを既存のモジュールと置き換えることが考えられる。

なお、上述した実施形態では、画像処理の効果が高いことを表現するために図１０（ｂ）及び図１０（ｃ）のようにベース画像に効果の高い領域を重畳表示していたが、重畳表示しなくともよい。例えば、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）の効果領域のみの画像（図１０（ｃ）のクロスハッチング領域画像）と、図１０（ａ）のベース画像とを、それぞれ重ねずに表示してもよい。重ねない利点としては、ベース画像が隠れないため、ベース画像を確認しやすいことが挙げられる。

他にも、画像処理効果が高いと判断された領域の画素数が所定の閾値以上であった場合に、図１０（ｄ）のように画像処理効果が高いことを示す情報を重畳表示してもよいし、当該情報を図１０（ａ）の近くに表示することで、ベース画像を隠さないようにしてもよい。

上記の通り本実施形態によれば、ユーザは、クラウド画像処理を実行した場合に予測される効果を事前に把握することができる。そして、ユーザは、予測される効果に応じて、クラウド画像処理を行うかどうかを判断することが可能になる。

発明は上記実施形態に制限されるものではなく、発明の精神及び範囲から離脱することなく、様々な変更及び変形が可能である。従って、発明の範囲を公にするために請求項を添付する。

１００：ＰＣ、１０１：制御部、１０３：不揮発性メモリ、１０４：作業用メモリ、１０５：操作部、１０６：表示部接続部、１０８：ＧＰＵ、１１０：外部記録装置、１１１：接続部、２００：公衆回線、３００：サーバ、３０１：制御部、３０３：不揮発性メモリ、３０４：作業用メモリ、３０５：操作部、３０８：ＧＰＵ、３１１：接続部、４０１：画像処理モジュール、４０２：ジョブ制御モジュール、４０３：データ管理モジュール、４０４：未処理データ受信モジュール、４０５：データ記憶モジュール、４０６：処理済データ送信モジュール、４０７：更新情報送信モジュール、４０８：画像処理更新モジュール、４０９：データ記憶モジュール、４１０：未処理データ送信モジュール、４１１：データ管理モジュール、４１２：ジョブ制御モジュール、４１３：画像処理効果提示モジュール、４１４：画像処理効果提示方法更新モジュール、４１５：更新情報受信モジュール、４１６：処理済データ受信モジュール、４１７；被写体解析モジュール、４１８：効果領域推定モジュール、４１９：効果提示モジュール

Claims (12)

1. 第１の画像データを外部画像処理装置に送信すると共に、前記外部画像処理装置により処理された第２の画像データを受信する接続手段と、
   前記第１の画像データから、前記外部画像処理装置における画像処理の内容に応じた特徴量を抽出する抽出手段と、
   前記抽出された特徴量を、表示可能な情報に変換して表示する表示手段と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記表示手段は、前記第１の画像データに前記情報を重畳表示することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記表示手段は、前記第１の画像データと前記情報とをそれぞれ表示することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記情報は、前記特徴量が予め決められた第１の閾値以上である領域を示す情報であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記情報は、前記特徴量が予め決められた第１の閾値以上である領域に含まれる画素数が予め決められた第２の閾値以上の場合に、前記画像処理により得られる効果が高いことを示す情報であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記外部画像処理装置における画像処理の種類が複数である場合に、前記抽出手段は、各種類の画像処理の内容に応じてそれぞれ特徴量を抽出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 画像データに対して予め決められた画像処理を行う画像処理手段を更に有し、
   前記第１の画像データは、前記画像処理手段により前記予め決められた画像処理が行われる前の画像データであることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 画像データに対して予め決められた画像処理を行う画像処理手段を更に有し、
   前記第１の画像データは、前記画像処理手段により前記予め決められた画像処理が行われた後の画像データであることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記接続手段は、更に、前記外部画像処理装置における画像処理が変更された場合に、前記変更した後の画像処理に関する情報を受信し、
   前記抽出手段は、前記変更した後の画像処理の内容に応じた特徴量を抽出することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 第１の画像データを外部画像処理装置に送信すると共に、前記外部画像処理装置により処理された第２の画像データを受信する情報処理装置における情報処理方法であって、
    抽出手段が、前記第１の画像データから、前記外部画像処理装置における画像処理の内容に応じた特徴量を抽出する抽出工程と、
    表示手段が、前記抽出された特徴量を、表示可能な情報に変換して表示する表示工程と
    を有することを特徴とする情報処理方法。
11. コンピュータを、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。

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