JP4389977B2 - 画像印刷装置、画像印刷方法、画像印刷プログラム - Google Patents

Description

本発明は、容易な操作で画像補正をすることが可能な印刷装置に関する。

デジタルカメラ等の普及に伴い、個人で撮影した画像を家庭用印刷装置で印刷することが普及している。また、記憶媒体に記憶された画像を家庭用印刷装置で印刷することも普及している。このような場合、取得した画像が所望の色味や色調でない場合は、印刷前に当該画像の色変換をすることが望まれている。

ここで、下記特許文献１には、画像調整することが可能な印刷装置が開示されている。この印刷装置では、取得した画像の画質を調整するために、調整用データを入力する必要がある。

特開２００７−８９１７９号公報

上記のような印刷装置においては、画像の調整を行うために、具体的なデータを入力する必要があるため、画像に関する知識が必要となり感覚的な色調整を行うことができない。また、上記文献には、特定の領域のみを画像調整することについて何ら開示されていない。さらに、上記文献においては、調整用データを選択ないし設定する必要があるため、簡易な操作ではない。

そこで本発明は、上記課題を解決するため、容易な操作で所望の色変換が可能な画像印刷装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に係る発明は、第１の画像入力手段、第２の画像入力手段（スキャナ等）、印刷手段（プリンタ等）を備える画像印刷装置において、上記第１の画像入力手段は、処理の見本となる画像情報を第１画像として入力し、上記第２の画像入力手段は、処理対象となる画像情報を第２画像として入力し、特徴量抽出手段、補正用データ作成手段、画像変換手段、を有し、前記特徴量抽出手段は、前記第１画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第１画像を複数の領域に分割し、前記第１画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第１画像における各領域に基づく第１特徴量を抽出し、前記第２画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第２画像を複数の領域に分割し、前記第２画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第２画像における各領域に基づく第２特徴量を抽出し、前記補正データ作成手段は、前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値を抽出し、当該代表値に基いて色相補正データを作成し、前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相以外に関する特徴量の代表値を抽出し、前記画像変換手段は、前記第２画像における画素ごとの色相に関する特徴量を、前記色相補正データに基いて変換し、前記第２画像の画素ごとの色相以外に関する特徴量を、前記領域ごとの代表値に基いて変換し、前記印刷手段は、前記変換された第２画像情報を印刷し、前記第１画像全体の構成画素数に対して、前記第１画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第１の領域の構成画素数が占める第１の割合が、所定量より大きく、且つ、前記第２画像全体の構成画素数に対して、前記第２画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第２の領域の構成画素数が占める第２の割合が、所定量より大きい場合にのみ、前記第１画像における当該領域に基づいて、前記第２画像における当該領域に対して、前記画像変換手段による変換処理を実行可能とする、ことを特徴とする。

請求項２に係る発明は、請求項１の画像印刷装置において、分割される領域の数が６であることを特徴とする。

請求項３に係る発明は、請求項１の画像印刷装置において、前記第１画像に係る第１の割合が所定量以下である場合における前記第１の領域に対応する色相以外に関する特徴量、および、前記第２画像に係る第２の割合が所定量以下である場合における前記第２の領域に対応する色相以外に関する特徴量については、変換処理を行なわず、上記第１の領域又は第２の領域に対応する色相に関する特徴量については、変換量を減少させる、ことを特徴とする。

請求項４に係る発明は、請求項１の画像印刷装置において、第１画像に係る第１の割合が前記第１画像から分割された複数の領域の内で最も大きく、かつ、第２画像に係る第２の割合が前記第２画像から分割された複数の領域の内で最も大きい分割領域のみについて画像変換がされる、ことを特徴とする。

請求項５〜８に係る発明は、画像印刷方法において、上記画像印刷装置が有する機能を実現することを特徴とする。

請求項９〜１２に係る発明は、画像印刷プログラムにおいて、上記画像印刷方法を実現することを特徴とする。

請求項１に係る発明は、記録媒体から読み出した画像を、スキャナ等により読み込まれた画像の色味や色調に変換するため、容易な操作で所望の色補正ができる。また、数値入力などを必要としないため、技術的知識を持たない者であっても、所望の色補正ができる。

又、当該発明によれば、複数の領域ごとに特徴量を抽出して画像変換を行うため、より精度が高い色補正をすることができる。

そして、当該発明によれば、複数の領域が色相に基いているため、人間の知覚に基いた領域分割をすることができるためより精度が高い色補正をすることができる。

又、当該発明によれば、色相に関する特徴量と色相以外に関する特徴量とに分けて異なる画像変換処理を行うため、所望の色変換処理を容易に行うことができる。

更に、当該発明によれば、第１画像全体の構成画素数に対して、前記第１画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第１の領域の構成画素数が占める第１の割合が、所定量より大きく、且つ、第２画像全体の構成画素数に対して、前記第２画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第２の領域の構成画素数が占める第２の割合が、所定量より大きい場合にのみ、画像変換手段による変換処理を実行可能とするため、所望の領域のみに画像変換を行うことができる。

請求項２に係る発明によれば、色相に基いて６つの領域に分割して処理を行うため、計算機による処理を容易にすることができる。また、一般的に用いられる６つの色相に分割するので、より人間の知覚に合った補正が行える。

請求項３に係る発明によれば、画像に占める割合が所定以下の領域に対応する色相以外に関する特徴量については変換処理を行わず、前記領域に対応する色相に関する特徴量については変換量を減少させるため、所望の領域に画像変換を行うことができる。

請求項４に係る発明によれば、第１画像及び第２画像において最も大きい分割領域についてのみ画像変換処理がなされるから、人間にとって知覚されやすい領域のみについて色変換処理を行うことができる。

請求項５〜１２に係る発明についても、上述した効果を奏することができる。

［第１実施形態］
まず、本発明に係る画像印刷装置の外観の一例について図１に示す。また、画像印刷装置１の内部構成の一例について図２に示す。

画像印刷装置１は、多機能プリンタ等の一例であり、その上部に写真等から画像情報を読み取るためのスキャナ２を有している（なお、図１においては、スキャナはカバーされた状態である。）。スキャナによって読み取られた画像情報は、以下に示すメモリスロットより読み込まれた画像情報の色彩を変換するための見本の情報として用いられる。なお、画像変換処理の詳細については、後述する。

画像印刷装置１は、ＳＤカード（商標）、ＣＦカード（商標）などの記録媒体である外部メモリに記録された画像情報を読み取るためのＩＣカードリーダとして機能するメモリスロット３を有する。ここで、外部メモリ（記憶媒体）は、公知の媒体及び形式を適宜選択可能である。また、複数の方式の媒体に適用するよう、複数のメモリスロットを有するように構成してもよい。また、画像情報を蓄積したＰＣが接続されたＬＡＮ等のネットワークに接続可能な通信機能（例えばＬＡＮカード、図示せず）を図２に示すＣＰＵ，ＲＯＭ、ＲＡＭなどが接続された信号線に付加することで、前記外部メモリの代わりに、前記ＰＣが接続されたネットワークから所望の画像情報を読み取るよう構成してもよい。その場合は、画像印刷装置１は、通信機能を有することになる。

画像印刷装置１は、種々の操作を行うための操作パネル４を有している。

画像印刷装置１は、図２に図示されるプリンタ１０を有している。色変換された画像情報は、プリンタ１０によって印刷される。印刷された用紙は、例えば、排出口５より排出される。

画像印刷装置１は、表示手段６を有している。種々の文字情報及びイメージを表示することができる。

画像印刷装置１は、プロセッサ（ＣＰＵ９）によって全体が制御される。また、内部には、情報を一時的に記憶するためのＲＡＭ７、及び、所定の情報が記憶されたＲＯＭ８を有する。また、必要に応じてＨＤＤ等の大容量記憶手段を有してもよい。

上述した各要素は、信号線によって互いに接続されている。

また、画像印刷装置１に、種々の機能（例えば、ＦＡＸ）を画像印刷装置に付加することもできる。また、パソコン等に接続するためのインタフェース、他の印刷装置と接続するためのインタフェースを備えてもよい。

なお、上記外観は単なる一例であり、本発明が上記外観に限定されないことはいうまでもない。また、上記外観においては、全ての機能が一体化された装置を図示したが、一部の機能を外付け装置で実現してもよい。さらに、上記内部構成は単なる一例であり、本発明が上記内部構成に限定されないことはいうまでもない。

次に、本発明に係る画像印刷装置１を用いた色変換処理について、ユーザの動作及び装置本体の処理について、その概略を説明する。図３は、当該処理の概略を示したものである。まず、ユーザは、色変換対象となる画像が記憶されたメモリを、画像印刷装置のメモリスロットにセットする。上述したとおり、このメモリとしては、メモリカードをはじめ公知の記憶媒体を適宜採用可能である。

メモリがメモリスロット３にセットされることにより（１）、画像印刷装置は、セットされたメモリを認識し、ユーザに対し、メモリに記憶されている画像のうち色変換対象となる画像を選択させる（２）。なお、画像を選択させるための処理は、公知の技術（例えば、画像を順次切替表示して選択させる等）を適宜採用可能である。また、表示手段６を利用してもよい。

色変換対象の画像が決定されると（３）、画像印刷装置は当該画像を例えばＲＡＭに読み込む（４）。なお、以下において当該画像を「元画像」ということがある。

次に、ユーザは当該画像の色変換の見本となる画像（以下において、「お手本画像」ということがある。）をスキャナ上に設置（５）し、所定のボタン等を押下することによって、画像印刷装置はお手本画像を例えばＲＡＭ７に読み込む（６）。

その後、画像印刷装置は、スキャナより読み取られた画像、及び、メモリより読み取られた画像に対し後述する処理を行う（７）。

なお、上述した図３の処理においては、メモリから画像を読み込んだ後にスキャナを利用して画像を読み込むものであるが、先にスキャナを利用してお手本画像を読み込み、その後メモリから画像を読み込むよう構成してもよい。

次に、画像印刷装置における色変換処理について説明する。図４は、本実施形態における基本処理の概要を示すフローチャートである。

Ｓ１１において、元画像、及び、お手本画像が画像印刷装置１のＲＡＭ７に読み込まれる。ここで、読み込まれた画像の形式は限定されない。
Ｓ１２において、読み込まれたお手本画像の画素をそれぞれＨＳＶパラメータに変換する。前記お手本画素を構成する色のパラメータが、例えば、ＲＧＢで構成されていた場合には、ＨＳＶパラメータへの変換、もしくは、ＨＳＶからＲＧＢへの変換は、以下の公知の技術をもって変換すればよい。
（１）RGB⇒HSVの変換式
max(a,b,c)はa,b,cの中で最も大きい値を表す。
min(a,b,c)はa,b,cの中で最も小さい値を表す。
V = max(R/255,G/255,B/255)
Vが0でない時、
S = {V - min(R,G,B)} ÷ V
Vが0の時、
S = 0
{V - min(R,G,B)}が0でない時、
r = (V - R/255)÷(V-min(R,G,B)
g = (V - G/255)÷(V-min(R,G,B)
b = (V - B/255)÷(V-min(R,G,B)
{V - min(R,G,B)}が0の時、
r = 0
g = 0
b = 0
V = R/255の時
H = 60 × (b-g)
V = G/255の時
H = 60 × (2+r-g)
V = B/255の時
H = 60 × (4+g-r)
ただしH<0の時
H = H+360
として、ＲＧＢからＨＳＶへ変換される。また、ＨＳＶからＲＧＢへは、
（２）HSV⇒RGBの変換式
(以下で示すin, fl, m, nは、ＨＳＶからＲＧＢを算出する過程で利用する媒介変数であ
る）
in を(H/60)の整数部分
fl を(H/60)の小数部分とする。
in が偶数の場合
fl = 1-fl
m = V × (1-S)
n = V × (1-S×fl)
inが0の時
R = V × 255
G = n × 255
B = m × 255
inが1の時
R = n × 255
G = V × 255
B = m × 255
inが2の時
R = m × 255
G = V × 255
B = n × 255
inが3の時
R = m × 255
G = n × 255
B = V × 255
inが4の時
R = n × 255
G = m × 255
B = V × 255
inが5の時
R = V × 255
G = m × 255
B = n × 255
として変換される。

Ｓ１３において、ＨＳＶパラメータに基いてお手本画像の特徴量として第１特徴量を抽出する。第１特徴量を抽出する具体的な処理については後述する。

Ｓ１４において、読み込まれた元画像のそれぞれの画素をＨＳＶパラメータに変換する。そして、Ｓ１５において、当該ＨＳＶパラメータに基いて、元画像の特徴量として、第２特徴量を抽出する。第２特徴量を抽出する具体的な処理については後述する。

Ｓ１６において、第１特徴量及び第２特徴量に基いて元画像を補正する。補正するための具体的な処理については後述する。

Ｓ１７において、補正された元画像を印刷する。

なお、上述した処理においては、第１特徴量を抽出した後に第２特徴量を抽出したが、第２特徴量を抽出した後に第１特徴量を抽出してもよい。また、ＨＳＶパラメータではなく、Ｌ＊ｃ＊ｈ＊パラメータを抽出してもよい。また、ＲＧＢパラメータ等の公知のパラメータであっても本発明は実現可能である。なお、以下においては、ＨＳＶパラメータを抽出する場合について説明する。

上述したＳ１３の第１特徴量を抽出するための処理について図５を参照しつつ説明する。図５は、第１特徴量抽出処理のフローチャートである。なお、以下の処理においては、Ｈ値は、−３０〜３３０未満の値をとるものとする。Ｈ値が上記範囲内でない場合は、Ｈ値を適宜変換することにより（例えば、“Ｈ値＋３６０＊ｎ”もしくは“Ｈ値−３６０”、ｎは整数）、上記範囲の値をとるよう調整する。

Ｓ２１において、お手本画像の複数の領域に分割する。ここでは、一般的に用いられる６つの色相に基いて分割する。具体的には、それぞれの画素のＨ値に基き、
・Ｒ領域： −３０以上〜３０未満
・Ｙ領域： ３０以上〜９０未満
・Ｇ領域： ９０以上〜１５０未満
・C領域： １５０以上〜２１０未満
・B領域： ２１０以上〜２７０未満
・M領域： ２７０以上〜３３０未満
に分割する。ここで、上記領域とH値の対応関係は、一例であり、適宜変更可能なもので
ある。

Ｓ２２において、Ｓ２１で分割した領域ごとに、「各領域がお手本画像中に占める割合」及び「各領域の代表値（ＨＳＶ値）」を算出する。ここで、各領域の代表値（ＨＳＶ値）を、以下のように定義する。
・Ｒ領域の代表値：ｓＨｒ，ｓＳｒ，ｓＶｒ
・Ｇ領域の代表値：ｓＨｇ，ｓＳｇ，ｓＶｇ
・Ｂ領域の代表値：ｓＨｂ，ｓＳｂ，ｓＶｂ
・Ｃ領域の代表値：ｓＨｃ，ｓＳｃ，ｓＶｃ
・Ｍ領域の代表値：ｓＨｍ，ｓＳｍ，ｓＶｍ
・Ｙ領域の代表値：ｓＨｙ，ｓＳｙ，ｓＳｙ

ここで、代表値は、各領域におけるＨＳＶ値それぞれの平均値とすることができる。また、中間値を用いることができる。

次に、各領域がお手本画像中に占める割合を、以下のように定義する。
・Ｒ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＲ
・Ｇ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＧ
・Ｂ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＢ
・Ｃ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＣ
・Ｍ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＭ
・Ｙ領域がお手本画像中に占める割合：ｓＲａｔｅＹ

ここで、上記割合は、例えばＲ領域については、
ｓＲａｔｅＲ＝（お手本画像中のＲ領域の画素数）÷（お手本画像の全画素数）とすることができるが、他の式によって定義してもよい。

次に、図４中のＳ１５の第２特徴量を抽出するための処理について図６を参照しつつ説明する。図６は、第２特徴量抽出処理のフローチャートである。

Ｓ３１において、元画像を６つの領域に分割する。処理の内容は、お手本画像に対する処理と同じなので、説明を省略する。

Ｓ３２において、元画像に対し、図５のＳ２２と同様の処理を行う。また、各領域の代表値（ＨＳＶ値）を、以下のように定義する。
・Ｒ領域の代表値：ｉＨｒ，ｉＳｒ，ｉＶｒ
・Ｇ領域の代表値：ｉＨｇ，ｉＳｇ，ｉＶｇ
・Ｂ領域の代表値：ｉＨｂ，ｉＳｂ，ｉＶｂ
・Ｃ領域の代表値：ｉＨｃ，ｉＳｃ，ｉＶｃ
・Ｍ領域の代表値：ｉＨｍ，ｉＳｍ，ｉＶｍ
・Ｙ領域の代表値：ｉＨｙ，ｉＳｙ，ｉＳｙ

各領域が元画像中に占める割合を、以下のように定義する。
・Ｒ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＲ
・Ｇ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＧ
・Ｂ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＢ
・Ｃ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＣ
・Ｍ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＭ
・Ｙ領域が元画像中に占める割合：ｉＲａｔｅＹ

なお、上述した処理においては、第１特徴量を抽出するアルゴリズムと第２特徴量を抽出するアルゴリズムとが同一のものとして説明したが、異なるアルゴリズムによって、それぞれの特徴量を抽出するよう構成してもよい。

次に、図４のＳ１６において実行される、第１特徴量及び第２特徴量に基いて元画像を変換する処理について詳細を説明する。この処理は、元画像の各画素のＨ値、Ｓ値、Ｖ値をそれぞれ変換することによって行われる。

まず、Ｈ値における変換処理について説明する。元画像のＨ値の代表値をＸ軸にとり、お手本画像のＨ値の代表値をＹ軸にとって領域ごとのＨ値の代表値をプロットする。そしてプロットされた点の間を、例えば、線形補間することにより、図７に示す色相補正テーブルを作成する。ここで、Ｈ’＞３６０の場合は、Ｈ’＝Ｈ’−３６０とする。

そして、元画像のぞれぞれの画素に対し、上記色相補正テーブルを適用することによって、Ｈ値が補正される。より具体的には、補正後のＨ’は、以下の式で定義することができる。

Ｈ’＝(ｙ２-ｙ１)/(ｘ２-ｘ１)*Ｈ- (ｙ２-ｙ１)/(ｘ２-ｘ１)*ｘ２ + ｙ２
・・・（式１）
ここで、ｘ１，ｘ２，ｙ１，ｙ２は、以下のように定義される。

Ｈ＜ｉＨｒのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｍ−３６０，ｓＨｍ−３６０）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｒ，ｓＨｒ）

ｉＨｒ≦Ｈ＜ｉＨｙのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｒ，ｓＨｒ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｙ，ｓＨｙ）

ｉＨｙ≦Ｈ＜ｉＨｇのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｙ，ｓＨｙ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｇ，ｓＨｇ）

ｉＨｇ≦Ｈ＜ｉＨｃのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｇ，ｓＨｇ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｃ，ｓＨｃ）

ｉＨｃ≦Ｈ＜ｉＨｂのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｃ，ｓＨｃ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｂ，ｓＨｂ）

ｉＨｂ≦Ｈ＜ｉＨｍのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｂ，ｓＨｂ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｍ，ｓＨｍ）

ｉＨｍ≦Ｈのときは、
（ｘ１，ｙ１）= （ｉＨｍ，ｓＨｍ）
（ｘ２，ｙ２）= （ｉＨｒ＋３６０，ｓＨｒ＋３６０）

次に、Ｓ値及びＶ値における変換について説明する。Ｓ値及びＹ値は、Ｈ値によって分割された領域ごとに値が変換される。例えば、Ｒ領域について、
Ｓ ≦ ｉＳｒのときは、
Ｓ’＝Ｓ×（ｓＳｒ÷ｉＳｒ） ・・・式（２）
Ｓ ＞ ｉＳｒのときは、
Ｓ’＝１＋（Ｓ−１）×｛（１−ｓＳｒ）÷（１−ｉＳｒ）｝ ・・・式（３）
Ｖ ≦ ｉＶｒのときは、
Ｖ’＝Ｖ×（ｓＶｒ÷ｉＶｒ） ・・・式（４）
Ｖ ＞ ｉＶｒのときは、
Ｖ’＝１＋（Ｖ−１）×｛（１−ｓＶｒ）÷（１−ｉＶｒ）｝ ・・・式（５）
の式で求めることができる。また、その他の領域の計算についても同様に算出することができる。なお、以下においては、上記Ｓ値の変換式で定義される変換テーブルを彩度補正テーブルということがあり、また、上記Ｖ値の変換式で定義される変換テーブルを明度補正テーブルということがある。

その後、変換されたＨＳＶ値を、プリンタ１０に適するフォーマット（例えば、ＲＧＢ値）に変換する。なお、ＨＳＶ値からＲＧＢ値への変換は、既に述べた公知の変換技術であるので、ここでの説明を省略する。

上述した色変換処理を行うことによって、Ｈ値に基いて分割された領域ごとに、元画像の色合いをお手本画像の色合いに変換することができる。

［第２実施形態］
以下に説明する第２実施形態においては、分割されたそれぞれの領域に対し、領域の大きさに基いて色変換処理の一部を停止、また、変化量を制御することができる。これにより、利用者がお手本画像の一部の色合いのみを元画像の色合いに反映させることができる。

本実施形態の基本処理のフローチャートを図８に示す。本実施形態の基本的な処理の流れは図４と同じであるが、第２特徴量抽出処理の後に、代表値再設定処理（Ｓ４６）が追加される。以下、代表値再設定処理について、図を参照しつつ説明する。

図９は、本実施形態における代表値再設定処理のフローチャートである。Ｓ５１において、分割された領域が変換対象か否かを判別される。この処理では、当該領域が所定の条件を満たすか否かが判断される。

変換対象であると判断された場合（Ｓ５１：ＹＥＳ）は、Ｓ５３に進む。変換対象でないと判断された場合（Ｓ５１：ＮＯ）は、Ｓ５２に進む。Ｓ５２では、代表値が再設定し、その後Ｓ５３に進む。代表値の再設定の方法は後述する。

Ｓ５３においては、全ての領域（６分割した場合は６つの領域）について、変換対象か否かが判断されたか否かを判別する。判別していない領域が残っている場合（Ｓ５３：ＮＯ）は、Ｓ５１に戻り処理を繰り返す。全ての領域についての判断が終了すると（Ｓ５３：ＹＥＳ）、代表値再設定処理を終了する。

［閾値Threを用いる方法］
上述した所定の条件として、分割された領域の大きさと閾値Threとの大小関係を用いることができる。元画像、または、お手本画像に占める割合が閾値Threより小さい場合に、その領域に係る元画像及びお手本画像の代表値を同じ値に変更し、当該変更された代表値を用いて上述した画素ごとの変換処理を行う。以下、この処理について説明する。代表値を以下のように再設定することができる。

ｓＲａｔｅＲ＜Thre または ｉＲａｔｅＲ＜Thre のときは、
ｓＨｒ＝０，ｓＳｒ＝０．５，ｓＶｒ＝０．５，
ｉＨｒ＝０，ｉＳｒ＝０．５，ｉＶｒ＝０．５

ｓＲａｔｅＧ＜Thre または ｉＲａｔｅＧ＜Thre のときは、
ｓＨｇ＝１２０，ｓＳｇ＝０．５，ｓＶｇ＝０．５，
ｉＨｇ＝１２０，ｉＳｇ＝０．５，ｉＶｇ＝０．５

ｓＲａｔｅＢ＜Thre または ｉＲａｔｅＢ＜Thre のときは、
ｓＨｂ＝２４０，ｓＳｂ＝０．５，ｓＶｂ＝０．５，
ｉＨｂ＝２４０，ｉＳｂ＝０．５，ｉＶｂ＝０．５

ｓＲａｔｅＣ＜Thre または ｉＲａｔｅＣ＜Thre のときは、
ｓＨｃ＝１８０，ｓＳｃ＝０．５，ｓＶｃ＝０．５，
ｉＨｃ＝１８０，ｉＳｃ＝０．５，ｉＶｃ＝０．５

ｓＲａｔｅＭ＜Thre または ｉＲａｔｅＭ＜Thre のときは、
ｓＨｍ＝３００，ｓＳｍ＝０．５，ｓＶｍ＝０．５，
ｉＨｍ＝３００，ｉＳｍ＝０．５，ｉＶｍ＝０．５

ｓＲａｔｅＹ＜Thre または ｉＲａｔｅＹ＜Thre のときは、
ｓＨｙ＝６０，ｓＳｙ＝０．５，ｓＶｙ＝０．５，
ｉＨｙ＝６０，ｉＳｙ＝０．５，ｉＶｙ＝０．５

上述した例においては、Ｓ値及びＶ値については、そのとり得る値（０〜１）の中間値である０．５を採用した。また、Ｈ値においては、それぞれの領域の中間値を採用した。しかしながら、上述した代表値は一例であり、本発明は上記数値に限定されるものではない。

この値を利用して、画素ごとの変換を上述した変換式（式２）〜（式５）を用いることにより、Ｓ値及びＶ値においては値が変更されない。すなわち、例えばＲ領域に関して、Ｓ ≦ ｉＳｒのときは、上述した（式２）のとおり、

Ｓ’＝Ｓ＊（ｓＳｒ÷ｉＳｒ）

の式で算出されるが、当該式において、ｓＳｒ＝０．５，ｉＳｒ＝０．５となるので、上述した式は、

Ｓ’＝Ｓ＊（０．５÷０．５）＝Ｓ ・・・（式６）
となる。Ｓ＞ｉＳｒのときも同様にＳ’＝Ｓとなる。また、 Ｖ値、及び、他の領域につ
いても同様に変換されない。

また、Ｈ値においては、図７においてプロットされる点が代表値に変更されるので、その領域における変換量を小さくすることができる。すなわち、上述した変更式（式１）を利用した場合であっても、代表値を変更させることによって変換量が小さくなる。

次に、閾値Threの決定方法について説明する。この値は、官能評価に基いて決定することができる。官能評価では、約６％以上の面積を占めていれば、その領域は知覚されやすいことを確認した。したがって、閾値Threとして、６％を採用することができる。ただし、本願発明は、閾値Threとして６％のものに限定されない。

また、他の領域に対して相対的に面積が大きい領域を抽出するよう閾値Threを決定してもよい。例えば、分割される領域の数が６であれば、その逆数である１／６を閾値Threとすることもできる。
分割される領域の数が６とは、色彩を表現する色域の１つであるＲＧＢ空間（頂点数８）から、無彩色である白と黒とを除いた残りの６つの頂点である。人が色彩を識別するには、色域を前記頂点数６であれば充分であり、６より少なくすると、利用者がお手本画像のように変換されていないと感じる恐れ高くなる。また６より細かく分割すれば、より変換精度は高くなるが、人には識別できなくなる可能性が高くなり、分割数の増加に伴い計算量も増えるため、プリンタであれば、印刷結果として補正対象の画像を得るまでの時間が遅くなり、利用者の不満も増加する可能性も高くなるので、分割される領域の数は６がよい。

なお、上述した例においては、すべての領域において閾値を同一のものとしたが、領域ごとに閾値Threを変更するよう構成してもよい。

［最大領域の情報を用いる方法］
上述した手法では、閾値Threを設定し、当該閾値Threに基いて代表値の変更、すなわち、色変換処理の停止、変換量の減少の制御を行った。ここで、お手本画像の特定の色のみについて元画像に反映させるために、画像中の最大領域の情報を用いる色変換処理について以下説明する。

この場合、図９中のＳ５１において、元画像及びお手本画像のいずれにおいても最も面積が大きい領域であるか否かを所定の条件とすることができる。この場合は、以下の式によって代表値が再設定される。ここで、分割されたお手本画像の領域のうちお手本画像に占める割合が最も大きい領域の割合を、ｉＭａｘＲａｔｅとする。また、分割された元画像の領域のうち元画像に占める割合が最も大きい領域の割合を、ｓＭａｘＲａｔｅとする。

ｓＲａｔｅＲ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＲ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｒ＝０，ｓＳｒ＝０．５，ｓＶｒ＝０．５，
ｉＨｒ＝０，ｉＳｒ＝０．５，ｉＶｒ＝０．５

ｓＲａｔｅＧ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＧ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｇ＝１２０，ｓＳｇ＝０．５，ｓＶｇ＝０．５，
ｉＨｇ＝１２０，ｉＳｇ＝０．５，ｉＶｇ＝０．５

ｓＲａｔｅＢ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＢ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｂ＝２４０，ｓＳｂ＝０．５，ｓＶｂ＝０．５，
ｉＨｂ＝２４０，ｉＳｂ＝０．５，ｉＶｂ＝０．５

ｓＲａｔｅＣ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＣ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｃ＝１２０，ｓＳｃ＝０．５，ｓＶｃ＝０．５，
ｉＨｃ＝１２０，ｉＳｃ＝０．５，ｉＶｃ＝０．５

ｓＲａｔｅＭ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＭ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｍ＝３００，ｓＳｍ＝０．５，ｓＶｍ＝０．５，
ｉＨｍ＝３００，ｉＳｍ＝０．５，ｉＶｍ＝０．５

ｓＲａｔｅＹ≠ｉＭａｘＲａｔｅまたはｉＲａｔｅＹ≠ｓＭａｘＲａｔｅのとき、
ｓＨｙ＝６０，ｓＳｙ＝０．５，ｓＶｙ＝０．５，
ｉＨｙ＝６０，ｉＳｙ＝０．５，ｉＶｙ＝０．５

これにより、元画像及びお手本画像のいずれにおいても最も面積が大きい領域のみが変換対象となるから、変換対象とならなかったＳ値及びＶ値については変換が行われず、また、Ｈ値については変換量を減少させることができる。

ここで、Ｂ領域のみを変換対象とした場合、図１０に示すような色相補正テーブルが作成されることになる。この色相補正テーブルにおいては、色空間上Ｂ領域に隣接するＣ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｃ＝１８０，ｓＨｃ＝１８０）とＢ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｂ，ｓＨｂ）とが直線で結ばれ、また、色空間上Ｂ領域に隣接するＭ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｍ＝３００，ｓＨｍ＝３００）とＢ領域におけるＨ値の代表値（ｉＨｂ，ｓＨｂ）とが直線で結ばれることになる。

このため、Ｈ値が１８０＜Ｈ≦２１０のＣ領域、及びＨ値が２７０＜Ｈ≦３００のＭ領域についても、変換されることになる。この変換量は、Ｂ領域に近い値ほど大きくなる。

上記のとおり、第２実施形態においては、変換対象の領域を選択可能であり、また、変換対象ではない領域であっても、色空間上隣接するＨ値については一部変換されることになるから、変換対象の領域の変換対象ではない領域との間に擬似輪郭（階調とび）が生成されることを防ぐことができる。
［第３実施形態］
上記第２実施形態においては、変換対象としない領域のＨ値は、変換量が減少させることはできるものの、変換量をゼロとすることはできない。図７に示すように、変換対象としない領域の代表値との線形補間されるため、他の領域の代表値の影響を受けるからである。

そこで、図１１に示すような色相補正テーブルを採用することができる。図１１は、Ｂ領域のみを変換対象とした場合の色相補正テーブルである。この図においては、変換対象の領域の数は１つであるが、複数の領域を補正対象とした場合であってもよい。

図１１においては、Ｂ領域以外のＨ値は、Ｈ’＝Ｈであるから、色変換は行われない。Ｂ領域のＨ’値については、Ｂ領域中の最小値をＨmin，Ｂ領域中の最大値をＨmaxとすれば、以下の式で求めることができる。

Ｈ＜ｉＨのときは、
Ｈ’＝Ｈmin＋（ｓＨｂ−Ｈmin）＊（Ｈ−Ｈmin）÷（ｉＨｂ−Ｈmin）

Ｈ＞ｉＨのときは、
Ｈ’＝ｓＨｂ＋（Ｈmax−ｓＨｂ）＊（Ｈ−ｉＨｂ）÷ Ｈmax−ｉＨｂ）

この式を用いることにより、変換対象の領域のみを変換することができる。

上述したとおり、第３実施形態においては、変換対象のＨ値のみを変換することができるから、色変換の効果を大きくすることができる。

［第４実施形態］
上記第２実施形態においては、Ｓ値及びＶ値に対し、領域ごとに補正カーブ（変換式）を独立して用いるため、擬似輪郭（階調とび）が生成されるおそれがある。すなわち、図１２に示すように、領域ごとに、ＳとＳ’との関係を示すテーブルを有しており、隣接する領域におけるテーブルの性質を何ら考慮していない。

本実施形態においては、図１３に示すように、各色領域における補正カーブを滑らかにすることで階調とびを防止できる。

本実施形態の具体的な処理について以下に説明する。図１４及び図１５を参照しつつＣ領域の一部及びＢ領域の一部の色変換処理について説明を行うが、他の領域についても処理の内容は基本的には同じである。

本実施形態における補正されたＳ値（Ｓｂ’’）は、変換対象領域のＨ値（Ｈ）、変換対象とする領域のＨ値の中間値（Ｈｂｍｉｄ）、変換対象となる画素のＨ値の色相座標位置と、変換対象とする領域のＨ値の中間値の色相座標位置とを比較し、前記変換対象となる画素のＨ値の色相座標位置は近くに、かつ、変換対象とする領域のＨ値の中間値の色相座標位置からは遠くに隣接する領域のＨ値の代表値（Ｈｃｍｉｄ）、上記式（２）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｂ領域の彩度補正テーブルを用いて算出された）変換対象領域のＳ値（Ｓｂ’）、上記式（３）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｃ領域の彩度補正テーブルを用いて算出された）隣接する領域のＳ値（Ｓｃ’）を用いて、以下の式で求めることができる。

Ｓｂ’’ ＝ ｛（Ｈ−Ｈｃｍｉｄ）＊Ｓｂ’＋（Ｈｂｍｉｄ−Ｈ）＊Ｓｃ’｝／
｛（Ｈｂｍｉｄ−Ｈｃｍｉｄ）｝ ・・・（式７）

なお、上記Ｈｂｍｉｄ、Ｈｃｍｉｄは、上記再設定された「代表値」である。
また、本実施形態における補正されたＶ値（Ｖｂ’’）は、変換対象領域のＨ値（Ｈ）、変換対象領域のＨ値の代表値（Ｈｂｍｉｄ）、隣接する領域のＨ値の代表値（Ｈｃｍｉｄ）、上記式（４）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｂ領域の明度補正テーブルを用いて算出された）変換対象領域のＶ値（Ｖｂ’）、上記式（５）に対応する変換式で変換された（すなわち、Ｃ領域の明度補正テーブルを用いて算出された）隣接する領域のＳ値（Ｖｃ’）を用いて、以下の式で求めることができる。

Ｖｂ’’ ＝ ｛（Ｈ−Ｈｃｍｉｄ）＊Ｖｂ’＋（Ｈｂｍｉｄ−Ｈ）＊Ｖｃ’｝／
｛（Ｈｂｍｉｄ−Ｈｃｍｉｄ）｝ ・・・（式８）

上述した処理を、図１６に示されるＢ領域の一部（Ｈ値の範囲：２１０＜Ｈ≦２４０）及びＣ領域の一部（Ｈ値の範囲１８０＜Ｈ≦２１０）に対して行う。これにより、入力の色相値（Ｈ)に応じた重み付け計算により、出力の彩度値(Ｓ’’)及び明度値（Ｖ’’）
を求めることにより、各色相間の補正効果を滑らかにすることができる。

上述したとおり、本願発明は、記憶媒体より入力された画像に対し、スキャナより入力された画像の特徴を有するよう色変換を行うことにより、簡易な操作で、かつ、感覚的に色変換の操作を行うことができる。

例えば、元画像として建物と空が写っている元画像に対し、空の青を鮮やかな海の青に変換したい場合は、お手本画像として鮮やかな海の写っている写真をスキャナで読み込むという作業によって、元画像の青色が鮮やかな海の青に変換することができる。

また、人の顔が映っている画像において、肌色を明るくしたい場合は、明るい肌色として移っている手のひら等の写真をスキャナで読み込むという作業によって、元画像の肌色を明るい肌色に変換することができる。

利用者は、パラメータの入力等の必要がないので、何ら専門的な知識が必要とせず、色変換のお手本となる画像を読み取らせるだけで、所望の色変換を行うことができる。さらに、色変換を行う領域を自動的に選択可能であるので、知覚されにくい領域の変換を中止または低減し、知覚されやすい領域のみを変換することもできる。

なお、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。例えば、スキャナからお手本画像を読み取ることに代えて、記憶媒体よりお手本画像として画像を読み取ることもできる。また、記憶媒体から元画像を読み取ることに代えて、スキャナより元画像を読み込むこともできる。

また、上述した処理を実行するための画像印刷方法としても本発明は実現可能である。さらに、当該画像印刷方法をコンピュータで実行させるためのプログラム、及び、そのプログラムが記録された記録媒体としても本発明は実現可能である。

画像印刷装置の外観を示した図である。 画像印刷装置の内部構成を示した図である。 色変換処理におけるユーザの動作と画像印刷装置の処理のフローを示した図である。 第１実施形態における色変換処理のフローチャートである。 第１特徴量抽出処理のフローチャートである。 第２特徴量抽出処理のフローチャートである。 色相補正テーブルを示した図である。 第２実施形態における色変換処理のフローチャートである。 代表値再設定処理のフローチャートである。 色相補正テーブルを示した図である。 色相補正テーブルを示した図である。 彩度補正テーブルを示した図である。 彩度補正のカーブの変化を示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域における彩度補正テーブルを示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域における補正されたＳ値を示した図である。 Ｂ領域及びＣ領域の一部が変換対象となることを示した図である。

１ 画像印刷装置
２ スキャナ
３ メモリスロット
４ 操作パネル
５ 排出口
６ 表示手段
１０ プリンタ

Claims (12)

1. 第１の画像入力手段、第２の画像入力手段、印刷手段を備える画像印刷装置において、
   上記第１の画像入力手段は、処理の見本となる画像情報を第１画像として入力し、
   上記第２の画像入力手段は、処理対象となる画像情報を第２画像として入力し、
   特徴量抽出手段、補正用データ作成手段、画像変換手段、を有し、
   前記特徴量抽出手段は、
   前記第１画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第１画像を複数の領域に分割し、前記第１画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第１画像における各領域に基づく第１特徴量を抽出し、
   前記第２画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第２画像を複数の領域に分割し、前記第２画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第２画像における各領域に基づく第２特徴量を抽出し、
   前記補正データ作成手段は、
   前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値を抽出し、当該代表値に基いて色相補正データを作成し、
   前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相以外に関する特徴量の代表値を抽出し、
   前記画像変換手段は、
   前記第２画像における画素ごとの色相に関する特徴量を、前記色相補正データに基いて変換し、
   前記第２画像の画素ごとの色相以外に関する特徴量を、前記領域ごとの代表値に基いて変換し、
   前記印刷手段は、前記変換された第２画像情報を印刷し、
   前記第１画像全体の構成画素数に対して、前記第１画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第１の領域の構成画素数が占める第１の割合が、所定量より大きく、且つ、前記第２画像全体の構成画素数に対して、前記第２画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第２の領域の構成画素数が占める第２の割合が、所定量より大きい場合にのみ、
   前記第１画像における当該領域に基づいて、前記第２画像における当該領域に対して、前記画像変換手段による変換処理を実行可能とする、
   ことを特徴とする画像印刷装置。
2. 前記分割される領域の数は、６である、
   ことを特徴とする請求項１記載の画像印刷装置。
3. 前記第１画像に係る第１の割合が所定量以下である場合における前記第１の領域に対応する色相以外に関する特徴量、および、前記第２画像に係る第２の割合が所定量以下である場合における前記第２の領域に対応する色相以外に関する特徴量については、変換処理を行なわず、
   上記第１の領域又は第２の領域に対応する色相に関する特徴量については、変換量を減少させる、
   ことを特徴とする請求項１記載の画像印刷装置。
4. 第１画像に係る第１の割合が前記第１画像から分割された複数の領域の内で最も大きく、かつ、第２画像に係る第２の割合が前記第２画像から分割された複数の領域の内で最も大きい分割領域のみについて画像変換がされる、
   ことを特徴とする請求項１記載の画像印刷装置。
5. 入力画像を補正して印刷する画像印刷方法において、
   所定の情報源から処理の見本となる画像情報を第１画像として読み出す第１画像読出ステップ、
   所定の情報源から処理対象となる画像情報を第２画像として読み出す第２画像読出ステップ、
   前記第１画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第１画像を複数の領域に分割し、前記第１画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第１画像における各領域に基づく第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ステップ、
   前記第２画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第２画像を複数の領域に分割し、前記第２画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第２画像における各領域に基づく第２特徴量を抽出する第２特徴量抽出ステップ、
   前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値を抽出し、当該代表値に基いて色相補正データを作成し、
   前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相以外に関する特徴量の代表値を抽出する補正データ作成ステップ、
   前記第２画像における画素ごとの色相に関する特徴量を、前記色相補正データに基いて変換し、
   前記第２画像の画素ごとの色相以外に関する特徴量を、前記領域ごとの代表値に基いて変換する画像変換ステップ、
   前記変換された第２画像を印刷する印刷ステップ、とを有し、
   前記第１画像全体の構成画素数に対して、前記第１画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第１の領域の構成画素数が占める第１の割合が、所定量より大きく、且つ、前記第２画像全体の構成画素数に対して、前記第２画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第２の領域の構成画素数が占める第２の割合が、所定量より大きい場合にのみ、
   前記第１画像における当該領域に基づいて、前記第２画像における当該領域に対して、前記画像変換手段による変換処理を実行可能とする、
   ことを特徴とする画像印刷方法。
6. 前記分割される領域の数は、６である、
   ことを特徴とする請求項５記載の画像印刷方法。
7. 前記第１画像に係る第１の割合が所定量以下である場合における前記第１の領域に対応する色相以外に関する特徴量、および、前記第２画像に係る第２の割合が所定量以下である場合における前記第２の領域に対応する色相以外に関する特徴量については、変換処理を行なわず、
   上記第１の領域又は第２の領域に対応する色相に関する特徴量については、変換量を減少させる、
   ことを特徴とする請求項５記載の画像印刷方法。
8. 第１画像に係る第１の割合が前記第１画像から分割された複数の領域の内で最も大きく、かつ、第２画像に係る第２の割合が前記第２画像から分割された複数の領域の内で最も大きい分割領域のみについて画像変換がされる、
   ことを特徴とする請求項５記載の画像印刷方法。
9. コンピュータに、
   所定の情報源から処理の見本となる画像情報を第１画像として読み出す第１画像読出ステップ、
   所定の情報源から処理対象となる画像情報を第２画像として読み出す第２画像読出ステップ、
   前記第１画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第１画像を複数の領域に分割し、前記第１画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第１画像における各領域に基づく第１特徴量を抽出する第１特徴量抽出ステップ、
   前記第２画像の色相に関する特徴量を抽出し、当該色相に関する特徴量に基いて前記第２画像を複数の領域に分割し、前記第２画像から分割された領域ごとに、色相以外に関する特徴量を抽出すると共に、所定のアルゴリズムに従って、前記第２画像における各領域に基づく第２特徴量を抽出する第２特徴量抽出ステップ、
   前記第１特徴量及び前記第２特徴量に基いて、前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相に関する特徴量の代表値を抽出し、当該代表値に基いて色相補正データを作成し、
   前記第１画像及び前記第２画像それぞれの分割された領域ごとに、前記色相以外に関する特徴量の代表値を抽出する補正データ作成ステップ、
   前記第２画像における画素ごとの色相に関する特徴量を、前記色相補正データに基いて変換し、
   前記第２画像の画素ごとの色相以外に関する特徴量を、前記領域ごとの代表値に基いて変換する画像変換ステップ、
   前記変換された第２画像を印刷する印刷ステップ、とを実行させ、
   前記第１画像全体の構成画素数に対して、前記第１画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第１の領域の構成画素数が占める第１の割合が、所定量より大きく、且つ、前記第２画像全体の構成画素数に対して、前記第２画像から分割された領域であって、或る一の色相に関する特徴量を有する第２の領域の構成画素数が占める第２の割合が、所定量より大きい場合にのみ、
   前記第１画像における当該領域に基づいて、前記第２画像における当該領域に対して、前記画像変換手段による変換処理を実行可能と、
   させるための画像印刷プログラム。
10. 前記分割される領域の数は、６である、
    ことを特徴とする請求項９記載の画像印刷プログラム。
11. 前記第１画像に係る第１の割合が所定量以下である場合における前記第１の領域に対応する色相以外に関する特徴量、および、前記第２画像に係る第２の割合が所定量以下である場合における前記第２の領域に対応する色相以外に関する特徴量については、変換処理を行なわず、
    上記第１の領域又は第２の領域に対応する色相に関する特徴量については、変換量を減少させる、
    ことを特徴とする請求項９記載の画像印刷プログラム。
12. 第１画像に係る第１の割合が前記第１画像から分割された複数の領域の内で最も大きく、かつ、第２画像に係る第２の割合が前記第２画像から分割された複数の領域の内で最も大きい分割領域のみについて画像変換がされる、
    ことを特徴とする請求項９記載の画像印刷プログラム。

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