JPH1032723A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JPH1032723A JPH1032723A JP8185073A JP18507396A JPH1032723A JP H1032723 A JPH1032723 A JP H1032723A JP 8185073 A JP8185073 A JP 8185073A JP 18507396 A JP18507396 A JP 18507396A JP H1032723 A JPH1032723 A JP H1032723A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 調整対象となる領域を容易に指示でき、指示
された領域に対してのみ所定の画像調整を施すことがで
きるようにする。 【解決手段】 領域指示部２は、入力された画像データ
に対して、画像調整を行いたい所定領域の輪郭をおおま
かに指示する。領域特定部４は、おおまかに指示された
所定領域を略特定する、所定領域の周縁部で徐々に立ち
上がる多値マスクＭ１を作成する。次に、特徴量認識部
５は、画像データの各属性パラメータについてヒストグ
ラムを算出し、上記所定領域をより効果的に分離可能な
ヒストグラムに基づいて、特徴量に基づく多値マスクＭ
２ｉを作成する。調整ゲイン算出部７は、画像調整指示
に従って調整ゲインＧを算出する。画像処理部１０は、
上記多値マスクＭ１および多値マスクＭ２ｉで特定され
る領域内で、上記画像調整指示で指示される部分に対し
て上記調整ゲインＧで所定の画像調整を施す。
された領域に対してのみ所定の画像調整を施すことがで
きるようにする。 【解決手段】 領域指示部２は、入力された画像データ
に対して、画像調整を行いたい所定領域の輪郭をおおま
かに指示する。領域特定部４は、おおまかに指示された
所定領域を略特定する、所定領域の周縁部で徐々に立ち
上がる多値マスクＭ１を作成する。次に、特徴量認識部
５は、画像データの各属性パラメータについてヒストグ
ラムを算出し、上記所定領域をより効果的に分離可能な
ヒストグラムに基づいて、特徴量に基づく多値マスクＭ
２ｉを作成する。調整ゲイン算出部７は、画像調整指示
に従って調整ゲインＧを算出する。画像処理部１０は、
上記多値マスクＭ１および多値マスクＭ２ｉで特定され
る領域内で、上記画像調整指示で指示される部分に対し
て上記調整ゲインＧで所定の画像調整を施す。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、カラー複写機等
に係り、入力された画像の特定領域に対して画像調整を
施す画像処理装置に関する。
に係り、入力された画像の特定領域に対して画像調整を
施す画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、カラー複写機等の画像処理装
置では、入力された画像の一部（特定領域）に対して色
合いや、明度等を変更する画像調整を施す場合、何らか
の手段・手法により、画像調整を施す領域を指示する必
要がある。そこで、従来のカラー画像処理装置では、例
えば、オペレータが操作するマウスやタブレットによっ
て指示された輪郭で囲まれている領域以外をマスクする
一方、指示された輪郭で囲まれた領域に対してのみ画像
調整を行う。しかしながら、このような画像処理装置で
は、対象となる領域が複雑な入り組んだ形状を有してい
る場合には、所望する領域の輪郭を指示することは、熟
練を要し、非常に時間のかかる作業となるという問題が
あった。
置では、入力された画像の一部（特定領域）に対して色
合いや、明度等を変更する画像調整を施す場合、何らか
の手段・手法により、画像調整を施す領域を指示する必
要がある。そこで、従来のカラー画像処理装置では、例
えば、オペレータが操作するマウスやタブレットによっ
て指示された輪郭で囲まれている領域以外をマスクする
一方、指示された輪郭で囲まれた領域に対してのみ画像
調整を行う。しかしながら、このような画像処理装置で
は、対象となる領域が複雑な入り組んだ形状を有してい
る場合には、所望する領域の輪郭を指示することは、熟
練を要し、非常に時間のかかる作業となるという問題が
あった。
【０００３】そこで、上述したような問題を解決するた
めに、オペレータが画像処理の対象に所望する領域を自
動的に切り出すためのさまざまな手法が提案されてい
る。例えば、特開平５−２１６９９２号には、画像の空
間周波数的な特徴によるクラスタリングと色空間でのク
ラスタリング（グループ分け）による領域分割を組み合
わせることで、自動的に画像処理の対象となる領域を抽
出する手法が開示されている。
めに、オペレータが画像処理の対象に所望する領域を自
動的に切り出すためのさまざまな手法が提案されてい
る。例えば、特開平５−２１６９９２号には、画像の空
間周波数的な特徴によるクラスタリングと色空間でのク
ラスタリング（グループ分け）による領域分割を組み合
わせることで、自動的に画像処理の対象となる領域を抽
出する手法が開示されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の画像処理装置（特開平５−２１６９９２号）に
おいても、オペレータが意図した領域をどのような場合
にも抽出することが可能というわけではない。例えば、
対象となる領域が該領域と類似する画像特徴を有する背
景部に乗っている場合、あるいは、例えば、対象となる
領域の色やテクスチャなどが背景部のそれと類似してい
る場合などでは、対象となる領域を正確に、かつ、自動
的に抽出することは非常に困難である。また、対象とな
る領域を正確に抽出する（切り出す）という目的を前提
としているため、膨大な計算量が必要となり、通常のシ
ステムでは処理速度の向上が抑えられるという問題があ
り、処理速度を向上させるためには、高速なＣＰＵ、メ
モリ等を用いなければならず、コストアップにつながる
という問題があった。
た従来の画像処理装置（特開平５−２１６９９２号）に
おいても、オペレータが意図した領域をどのような場合
にも抽出することが可能というわけではない。例えば、
対象となる領域が該領域と類似する画像特徴を有する背
景部に乗っている場合、あるいは、例えば、対象となる
領域の色やテクスチャなどが背景部のそれと類似してい
る場合などでは、対象となる領域を正確に、かつ、自動
的に抽出することは非常に困難である。また、対象とな
る領域を正確に抽出する（切り出す）という目的を前提
としているため、膨大な計算量が必要となり、通常のシ
ステムでは処理速度の向上が抑えられるという問題があ
り、処理速度を向上させるためには、高速なＣＰＵ、メ
モリ等を用いなければならず、コストアップにつながる
という問題があった。
【０００５】この発明は上述した事情に鑑みてなされた
もので、調整対象となる領域を容易に指示でき、調整対
象となる領域以外に影響を与えることなく、指示された
領域に対して所定の画像調整を施すことができる画像処
理装置を提供することを目的としている。
もので、調整対象となる領域を容易に指示でき、調整対
象となる領域以外に影響を与えることなく、指示された
領域に対して所定の画像調整を施すことができる画像処
理装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上述した問題点を解決す
るために、この発明では、画像データを入力する入力手
段と、前記入力手段によって入力された画像データの所
定領域を略指示する領域指示手段と、前記領域指示手段
によって略指示された所定領域の範囲を略特定する第１
の領域特定手段と、前記第１の領域特定手段によって略
特定された範囲内にある画像データの画像特徴量を略特
定する第２の領域特定手段と、 前記第１の領域特定手
段によって略特定された範囲内で、かつ前記第２の領域
特定手段によって略特定された画像特徴量を有する画像
データに対して所定の画像調整を施す画像調整手段とを
具備することを特徴とする。
るために、この発明では、画像データを入力する入力手
段と、前記入力手段によって入力された画像データの所
定領域を略指示する領域指示手段と、前記領域指示手段
によって略指示された所定領域の範囲を略特定する第１
の領域特定手段と、前記第１の領域特定手段によって略
特定された範囲内にある画像データの画像特徴量を略特
定する第２の領域特定手段と、 前記第１の領域特定手
段によって略特定された範囲内で、かつ前記第２の領域
特定手段によって略特定された画像特徴量を有する画像
データに対して所定の画像調整を施す画像調整手段とを
具備することを特徴とする。
【０００７】この発明によれば、ユーザが入力手段から
入力された画像データの所定領域を領域指示手段によっ
て略指示すると、まず、第１の領域特定手段によって、
その範囲が略特定された後、第２の領域特定手段によっ
て、該範囲内にある画像データの画像特徴量が略特定さ
れる。画像調整手段は、第１の領域特定手段によって略
特定された範囲内で、かつ第２の領域特定手段によって
略特定された画像特徴量を有する画像データに対して所
定の画像調整を施す。この結果、所定領域の範囲内で、
その範囲内の画像特徴量を有する画像データに対しての
み、画像調整が施されることになる。したがって、調整
対象となる領域をおおまかに指示しても、調整対象とな
る領域以外に影響を与えることなく、指示された所定領
域に対して所定の画像調整を施すことが可能となる。
入力された画像データの所定領域を領域指示手段によっ
て略指示すると、まず、第１の領域特定手段によって、
その範囲が略特定された後、第２の領域特定手段によっ
て、該範囲内にある画像データの画像特徴量が略特定さ
れる。画像調整手段は、第１の領域特定手段によって略
特定された範囲内で、かつ第２の領域特定手段によって
略特定された画像特徴量を有する画像データに対して所
定の画像調整を施す。この結果、所定領域の範囲内で、
その範囲内の画像特徴量を有する画像データに対しての
み、画像調整が施されることになる。したがって、調整
対象となる領域をおおまかに指示しても、調整対象とな
る領域以外に影響を与えることなく、指示された所定領
域に対して所定の画像調整を施すことが可能となる。
【０００８】
【発明の実施の形態】次に図面を参照してこの発明の実
施形態について説明する。
施形態について説明する。
【０００９】Ａ．実施形態の構成 Ａ−１．カラー画像処理装置の主要部分の構成 図１は本発明の実施形態によるカラー画像処理装置の構
成を示すブロック図である。図において、画像入力部１
は、副走査方向に直角に配置されたラインセンサからな
り、プラテンガラス上に載置された原稿画像を読み取る
スキャナや、コンピュータから送出される画像データを
受信するインターフェースである。領域指示部２は、ユ
ーザによって操作されるマウスやデジタイザ等のポイン
ティングデバイスからなり、入力した画像データに対し
て画像調整を施す閉領域を指定する。ユーザは、領域指
示部２を操作し、後述する表示部に表示されている画像
データを見ながら、目的の対象物の輪郭をおおまかに指
示することができるように、所定の幅を有し、マウスと
連動するブラシのようなカーソルでなぞり、領域上の一
点をクリックすることで、画像調整を行いたい領域を指
示する。画像調整指示部３は、後述する表示部に表示さ
れる調整メニューに従って、指定された領域に対する画
像調整、および指定した領域の画像特徴をユーザから受
け付ける。
成を示すブロック図である。図において、画像入力部１
は、副走査方向に直角に配置されたラインセンサからな
り、プラテンガラス上に載置された原稿画像を読み取る
スキャナや、コンピュータから送出される画像データを
受信するインターフェースである。領域指示部２は、ユ
ーザによって操作されるマウスやデジタイザ等のポイン
ティングデバイスからなり、入力した画像データに対し
て画像調整を施す閉領域を指定する。ユーザは、領域指
示部２を操作し、後述する表示部に表示されている画像
データを見ながら、目的の対象物の輪郭をおおまかに指
示することができるように、所定の幅を有し、マウスと
連動するブラシのようなカーソルでなぞり、領域上の一
点をクリックすることで、画像調整を行いたい領域を指
示する。画像調整指示部３は、後述する表示部に表示さ
れる調整メニューに従って、指定された領域に対する画
像調整、および指定した領域の画像特徴をユーザから受
け付ける。
【００１０】領域特定部４は、ユーザによって指示され
た領域に対してのみ画像調整を行うために、指示された
領域を特定するための多値マスクＭ１を作成する。特徴
量認識部５は、上記領域特定部４で作成された多値マス
クＭ１で特定された領域に対して画像データの属性パラ
メータ毎の画像特徴を認識し、指示された領域をさらに
色や空間周波数等で特定するための特徴量に基づく多値
マスクＭ２を作成する。パラメータ選択部６は、上記特
徴量認識部５による属性パラメータでの画像特徴の認識
において、指定された領域を画像特徴に基づいて他から
分離するのに、最も適した属性パラメータを選択する。
た領域に対してのみ画像調整を行うために、指示された
領域を特定するための多値マスクＭ１を作成する。特徴
量認識部５は、上記領域特定部４で作成された多値マス
クＭ１で特定された領域に対して画像データの属性パラ
メータ毎の画像特徴を認識し、指示された領域をさらに
色や空間周波数等で特定するための特徴量に基づく多値
マスクＭ２を作成する。パラメータ選択部６は、上記特
徴量認識部５による属性パラメータでの画像特徴の認識
において、指定された領域を画像特徴に基づいて他から
分離するのに、最も適した属性パラメータを選択する。
【００１１】次に、調整ゲイン算出部７は、ユーザによ
って入力された調整指示や上記多値マスクＭ１、多値マ
スクＭ２、優先順位付けされた属性パラメータに基づい
て、特定した領域に対して施す画像調整の調整ゲインＧ
を算出する。記憶・制御部８は、ＣＰＵ（図示略）、Ｒ
ＯＭ、ＲＡＭ等から構成されており、画像データ、指定
された領域の特徴量、領域を特定するための多値マスク
Ｍ１、多値マスクＭ２などを記憶するとともに、当該装
置の各部を制御する。表示部９は、入力された画像デー
タ、調整過程における画像データ、調整後の画像データ
等を表示する。画像処理部１０は、記憶・制御部８によ
る制御に従って、画像データの指定された領域（＝特定
した領域）に対して、指示された画像調整を施す。
って入力された調整指示や上記多値マスクＭ１、多値マ
スクＭ２、優先順位付けされた属性パラメータに基づい
て、特定した領域に対して施す画像調整の調整ゲインＧ
を算出する。記憶・制御部８は、ＣＰＵ（図示略）、Ｒ
ＯＭ、ＲＡＭ等から構成されており、画像データ、指定
された領域の特徴量、領域を特定するための多値マスク
Ｍ１、多値マスクＭ２などを記憶するとともに、当該装
置の各部を制御する。表示部９は、入力された画像デー
タ、調整過程における画像データ、調整後の画像データ
等を表示する。画像処理部１０は、記憶・制御部８によ
る制御に従って、画像データの指定された領域（＝特定
した領域）に対して、指示された画像調整を施す。
【００１２】Ｂ．実施形態の動作 次に、本実施形態によるカラー画像処理装置の動作につ
いて説明する。ここで、図２は、カラー画像処理装置の
全体動作を説明するためのフローチャートである。ま
ず、ステップＳａ１において、画像入力部１によって読
み取った画像データを表示部９に表示する。ここで、画
像データが、例えば、図６（ａ）に示すように、りんご
（領域Ａ）、みかん（領域Ｂ）、背景（領域Ｃ）からな
っているとする。次に、ステップＳａ２において、ユー
ザは、領域指示部２を操作し、表示部９に表示されてい
る画像データを見ながら、画像調整を行いたい領域（例
えば、領域Ａのりんご）に対して、図６（ｂ）に示すよ
うに、その輪郭を所定の幅を有するブラシのような、マ
ウスと連動するカーソルでなぞり、さらに、対象となる
領域が輪郭の内外のどちらであるかを指示するために、
画像調整を行いたい側（この場合、領域Ａ）の一点
（★）をクリックし、領域を指定する。このとき、ユー
ザは、りんごの輪郭を正確になぞる必要はなく、おおま
かでよい。なお、ユーザの利便のために、ブラシの幅を
指定できるようにしてもよいし、幅を持たないマウス軌
跡で輪郭付近をなぞるようにしてもよい。
いて説明する。ここで、図２は、カラー画像処理装置の
全体動作を説明するためのフローチャートである。ま
ず、ステップＳａ１において、画像入力部１によって読
み取った画像データを表示部９に表示する。ここで、画
像データが、例えば、図６（ａ）に示すように、りんご
（領域Ａ）、みかん（領域Ｂ）、背景（領域Ｃ）からな
っているとする。次に、ステップＳａ２において、ユー
ザは、領域指示部２を操作し、表示部９に表示されてい
る画像データを見ながら、画像調整を行いたい領域（例
えば、領域Ａのりんご）に対して、図６（ｂ）に示すよ
うに、その輪郭を所定の幅を有するブラシのような、マ
ウスと連動するカーソルでなぞり、さらに、対象となる
領域が輪郭の内外のどちらであるかを指示するために、
画像調整を行いたい側（この場合、領域Ａ）の一点
（★）をクリックし、領域を指定する。このとき、ユー
ザは、りんごの輪郭を正確になぞる必要はなく、おおま
かでよい。なお、ユーザの利便のために、ブラシの幅を
指定できるようにしてもよいし、幅を持たないマウス軌
跡で輪郭付近をなぞるようにしてもよい。
【００１３】次に、ステップＳａ３において、領域特定
部４によって、画像データ上の指定された領域を特定す
るための多値マスクＭ１を作成する。多値マスクＭ１
は、例えば、指定された領域上の一点（★）から周知の
画素結合法などを用いて領域を拡大していき、背景に接
する部分で多値化することで作成する。また、上述した
ように、ブラシによって領域Ａ（りんご）のおおまかな
輪郭が指示されている場合には、図３に示すフローチャ
ートに従ってブラシ領域を多値化することで作成しても
よい。すなわち、ステップＳｂ１において、特徴量認識
部５によってブラシ幅領域の画像特徴を解析し、ステッ
プＳｂ２で、画像特徴の変化に応じて重みを付加する。
通常、画像データにおいては、対象物の輪郭は、徐々に
周囲の背景にとけ込むような特徴がある。したがって、
ブラシ幅部分の画像特徴の変化に応じて重みを付加する
ことで、図６（ｃ）に示すように、ブラシ幅の部分が多
値化され、領域内で１００％のゲインとなる多値マスク
Ｍ１が作成される。
部４によって、画像データ上の指定された領域を特定す
るための多値マスクＭ１を作成する。多値マスクＭ１
は、例えば、指定された領域上の一点（★）から周知の
画素結合法などを用いて領域を拡大していき、背景に接
する部分で多値化することで作成する。また、上述した
ように、ブラシによって領域Ａ（りんご）のおおまかな
輪郭が指示されている場合には、図３に示すフローチャ
ートに従ってブラシ領域を多値化することで作成しても
よい。すなわち、ステップＳｂ１において、特徴量認識
部５によってブラシ幅領域の画像特徴を解析し、ステッ
プＳｂ２で、画像特徴の変化に応じて重みを付加する。
通常、画像データにおいては、対象物の輪郭は、徐々に
周囲の背景にとけ込むような特徴がある。したがって、
ブラシ幅部分の画像特徴の変化に応じて重みを付加する
ことで、図６（ｃ）に示すように、ブラシ幅の部分が多
値化され、領域内で１００％のゲインとなる多値マスク
Ｍ１が作成される。
【００１４】次に、ステップＳａ４において、指定され
た領域上の一点（★）の座標に基づいて、特徴量認識部
５によって領域分離のための特徴解析を行い、多値マス
クＭ１で特定される領域の特徴空間に関する多値マスク
Ｍ２ｉ（ｉ＝１，２，…：特徴量の数だけ）を作成す
る。例えば、本実施例では、画像データの色相、彩度等
について特徴解析を行い、色や空間周波数による特徴に
従って、指定された領域をより効果的に分離するための
特徴量に基づく多値マスクＭ２ｉを作成している。以下
に、多値マスクＭ２ｉを作成する手順をより詳細に説明
する。
た領域上の一点（★）の座標に基づいて、特徴量認識部
５によって領域分離のための特徴解析を行い、多値マス
クＭ１で特定される領域の特徴空間に関する多値マスク
Ｍ２ｉ（ｉ＝１，２，…：特徴量の数だけ）を作成す
る。例えば、本実施例では、画像データの色相、彩度等
について特徴解析を行い、色や空間周波数による特徴に
従って、指定された領域をより効果的に分離するための
特徴量に基づく多値マスクＭ２ｉを作成している。以下
に、多値マスクＭ２ｉを作成する手順をより詳細に説明
する。
【００１５】ここで、図４は、特徴量認識部５の動作を
説明するためのフローチャートである。特徴量認識部５
は、まず、ステップＳｃ１において、全ての属性パラメ
ータＣｉ（色空間、彩度等）について、ヒストグラムを
算出し、それぞれにおいて、多値マスクＭ１で特定され
る領域Ｒ１の特徴解析を行う。次に、ステップＳｃ２〜
Ｓｃ４で、属性パラメータＣｉの各々について、特徴量
に基づく多値マスクＭ２ｉを作成する。
説明するためのフローチャートである。特徴量認識部５
は、まず、ステップＳｃ１において、全ての属性パラメ
ータＣｉ（色空間、彩度等）について、ヒストグラムを
算出し、それぞれにおいて、多値マスクＭ１で特定され
る領域Ｒ１の特徴解析を行う。次に、ステップＳｃ２〜
Ｓｃ４で、属性パラメータＣｉの各々について、特徴量
に基づく多値マスクＭ２ｉを作成する。
【００１６】例えば、図６（ａ）に示す画像データは、
色相に関して、図７（ａ）に示すような色空間分布を有
するものとする。そこで、指定された領域上の一点
（★）を通る回転軸上の色相Ｈ＊についてヒストグラム
を算出すると、図７（ｂ）に示すような分布となる。一
方、彩度に関しては、図７（ｃ）に示すような彩度分布
を有するものとする。そこで、原点と指定された領域上
の一点（★）を結ぶ直線上の彩度Ｃ＊についてヒストグ
ラムを算出すると、図７（ｄ）に示すような分布とな
る。
色相に関して、図７（ａ）に示すような色空間分布を有
するものとする。そこで、指定された領域上の一点
（★）を通る回転軸上の色相Ｈ＊についてヒストグラム
を算出すると、図７（ｂ）に示すような分布となる。一
方、彩度に関しては、図７（ｃ）に示すような彩度分布
を有するものとする。そこで、原点と指定された領域上
の一点（★）を結ぶ直線上の彩度Ｃ＊についてヒストグ
ラムを算出すると、図７（ｄ）に示すような分布とな
る。
【００１７】次に、上述した色相のヒストグラムまたは
彩度のヒストグラムと、領域指定時の一点（★）におけ
る情報とに基づいて、各ヒストグラムの局所的なかたま
り、つまり「似たものどおし」を１つに集めるようなク
ラスタリングを行う。このとき、ユーザによって指定さ
れた領域（クラス１）に属するか、それ以外の領域（ク
ラス２）に属するかを多値で表現すると、例えば、色相
に関しては、図７（ｂ）に示す特徴量に基づく多値マス
クＭ２１が作成される。また、彩度に関しては、図７
（ｄ）に示す多値マスクＭ２２が作成される。
彩度のヒストグラムと、領域指定時の一点（★）におけ
る情報とに基づいて、各ヒストグラムの局所的なかたま
り、つまり「似たものどおし」を１つに集めるようなク
ラスタリングを行う。このとき、ユーザによって指定さ
れた領域（クラス１）に属するか、それ以外の領域（ク
ラス２）に属するかを多値で表現すると、例えば、色相
に関しては、図７（ｂ）に示す特徴量に基づく多値マス
クＭ２１が作成される。また、彩度に関しては、図７
（ｄ）に示す多値マスクＭ２２が作成される。
【００１８】そして、全ての属性パラメータＣｉに関
し、多値マスクＭ２ｉの作成が終了すると、ステップＳ
ｃ５において、どの多値マスクＭ２ｉを採用するかを決
定する。例えば、色相に関しては、彩度に比べると、そ
のヒストグラムが領域Ａ（りんご）の部分が他の領域Ｃ
（背景）から比較的分離しているので、指定された領域
がより分離し易いと判定される。したがって、この場合
には、色相について作成した多値マスクＭ２１を採用す
る。
し、多値マスクＭ２ｉの作成が終了すると、ステップＳ
ｃ５において、どの多値マスクＭ２ｉを採用するかを決
定する。例えば、色相に関しては、彩度に比べると、そ
のヒストグラムが領域Ａ（りんご）の部分が他の領域Ｃ
（背景）から比較的分離しているので、指定された領域
がより分離し易いと判定される。したがって、この場合
には、色相について作成した多値マスクＭ２１を採用す
る。
【００１９】このように、領域分離に関しては、まず、
指定された領域を位置的に分離するための多値マスクＭ
１を作成し、次に、色や空間周波数の特徴により分離す
るための特徴量に基づく多値マスクＭ２ｉを作成する。
指定された領域を位置的に分離するための多値マスクＭ
１を作成し、次に、色や空間周波数の特徴により分離す
るための特徴量に基づく多値マスクＭ２ｉを作成する。
【００２０】次に、図２のステップＳａ５において、ユ
ーザによって、指定した領域に対してどの程度の画像調
整を行うかを指示するための画像調整指示および同領域
の特徴を指定するための特徴指示を画像調整指示部３か
ら入力させる。例えば、画像調整指示においては、ユー
ザは、『彩度をアップする』というように指示する。ま
た、特徴指示においては、例えば、『テクスチャが有る
／無い（レベル）』、『色域が広い／狭い』、『彩度が
高い／低い』もの、というような指定を複数用意し、ユ
ーザは、適宜、その中から選択する。
ーザによって、指定した領域に対してどの程度の画像調
整を行うかを指示するための画像調整指示および同領域
の特徴を指定するための特徴指示を画像調整指示部３か
ら入力させる。例えば、画像調整指示においては、ユー
ザは、『彩度をアップする』というように指示する。ま
た、特徴指示においては、例えば、『テクスチャが有る
／無い（レベル）』、『色域が広い／狭い』、『彩度が
高い／低い』もの、というような指定を複数用意し、ユ
ーザは、適宜、その中から選択する。
【００２１】このとき、表示部９に図８に示す入力メニ
ューを表示させ、該入力メニューにおいて、彩度、色
相、明度、テクスチャの４つのパラメータに対し、三角
形のマークを適宜移動させ、０〜１００％の範囲で、ど
の領域に対して画像調整するかを入力させるようにして
もよい。なお、黒い三角形は、デフォルト（初期値）に
よる設定値であることを示している。図示の例では、彩
度が７０〜１００％、色相が「赤」、明度が「デフォル
ト（０〜１００％）」、テクスチャが「２０」の領域に
対して、『彩度をアップする』という指示となる。これ
らのユーザ指示内容は、図９に示すテーブルに保持され
る。なお、本実施形態では、『領域指示』→「領域特
定」→『調整指示』の順としたが、これに限らず、『領
域指示』および『調整指示』を最初に一度に行ってもよ
い。
ューを表示させ、該入力メニューにおいて、彩度、色
相、明度、テクスチャの４つのパラメータに対し、三角
形のマークを適宜移動させ、０〜１００％の範囲で、ど
の領域に対して画像調整するかを入力させるようにして
もよい。なお、黒い三角形は、デフォルト（初期値）に
よる設定値であることを示している。図示の例では、彩
度が７０〜１００％、色相が「赤」、明度が「デフォル
ト（０〜１００％）」、テクスチャが「２０」の領域に
対して、『彩度をアップする』という指示となる。これ
らのユーザ指示内容は、図９に示すテーブルに保持され
る。なお、本実施形態では、『領域指示』→「領域特
定」→『調整指示』の順としたが、これに限らず、『領
域指示』および『調整指示』を最初に一度に行ってもよ
い。
【００２２】次に、図２に示すステップＳａ６におい
て、上記ユーザ指示内容に従って、解析すべき「画像属
性パラメータ」に優先順位付けを施し、画像属性パラメ
ータＴｉとして図１０に示すテーブルに保持する。図示
の例では、テクスチャ、彩度（Ｃ＊）、色相（Ｈ＊）の
順に優先順位付けがなされる。
て、上記ユーザ指示内容に従って、解析すべき「画像属
性パラメータ」に優先順位付けを施し、画像属性パラメ
ータＴｉとして図１０に示すテーブルに保持する。図示
の例では、テクスチャ、彩度（Ｃ＊）、色相（Ｈ＊）の
順に優先順位付けがなされる。
【００２３】次に、ステップＳａ７に進み、多値マスク
Ｍ１および多値マスクＭ２ｉによって特定された領域に
対し、上記画像属性パラメータＴｉに従って画像解析を
行う。ここで、図５は、画像解析の動作を説明するため
のフローチャートである。まず、ステップＳｄ１におい
て、画像データに対して、多値マスクＭ１および多値マ
スクＭ２ｉによって特定される領域Ｒ２を求める。すな
わち、多値マスクＭ１だけを用いた段階では、図６
（ｄ）に示すように、ブラシ幅の一部分に領域Ｂ（みか
ん）の一部が含まれていたが、特徴量に基づく多値マス
クＭ２ｉを用いると、図７（ｅ）に示すように、領域Ｂ
（みかん）を除き、背景の一部と領域Ａ（りんご）とか
らなる領域Ｒ２を抽出することができる。
Ｍ１および多値マスクＭ２ｉによって特定された領域に
対し、上記画像属性パラメータＴｉに従って画像解析を
行う。ここで、図５は、画像解析の動作を説明するため
のフローチャートである。まず、ステップＳｄ１におい
て、画像データに対して、多値マスクＭ１および多値マ
スクＭ２ｉによって特定される領域Ｒ２を求める。すな
わち、多値マスクＭ１だけを用いた段階では、図６
（ｄ）に示すように、ブラシ幅の一部分に領域Ｂ（みか
ん）の一部が含まれていたが、特徴量に基づく多値マス
クＭ２ｉを用いると、図７（ｅ）に示すように、領域Ｂ
（みかん）を除き、背景の一部と領域Ａ（りんご）とか
らなる領域Ｒ２を抽出することができる。
【００２４】次に、ステップＳｄ２で、上記画像属性パ
ラメータＴｉに従って、上記領域Ｒ２の画像特徴を解析
し、さらに、画像調整を施すべき領域を特定する。すな
わち、領域Ｒ２の中で、さらに、「テクスチャ２０」、
「彩度７０〜１００」辺りの部分を特定することで、領
域Ｒ２の周囲に含まれる背景部分（図７（ｅ）のＣ’）
を排除することが可能となる。そして、ステップＳｄ３
において、上記解析結果および領域指定時の一点（★）
の座標に従って、各画像属性パラメータＴｉ毎の調整ゲ
インＧ１ｉを算出する。
ラメータＴｉに従って、上記領域Ｒ２の画像特徴を解析
し、さらに、画像調整を施すべき領域を特定する。すな
わち、領域Ｒ２の中で、さらに、「テクスチャ２０」、
「彩度７０〜１００」辺りの部分を特定することで、領
域Ｒ２の周囲に含まれる背景部分（図７（ｅ）のＣ’）
を排除することが可能となる。そして、ステップＳｄ３
において、上記解析結果および領域指定時の一点（★）
の座標に従って、各画像属性パラメータＴｉ毎の調整ゲ
インＧ１ｉを算出する。
【００２５】具体的には、領域Ｒ２のテクスチャ度とユ
ーザが指定したテクスチャ度との差分に応じて、図１１
（ａ）に示すテーブルを参照し、調整ゲインＧ１１を決
定する。また、彩度に関しても、同様に、図１１（ｂ）
に示すように、ユーザの指示「彩度７０〜１００」の度
合いに応じて、ゲインをアップする位置Ｐｃを求め、彩
度アップ処理を行うための処理強度を、Ｃ＊に応じて変
更するような調整ゲインＧ１２を決定する。すなわち、
彩度に関しては、図１１（ｃ）に示すように、位置Ｐｃ
以上の彩度を有する部分が彩度アップされることにな
る。トータルの調整ゲインＧは、Ｇ＝ＡＮＤｉ・Ｇ１ｉ
（全ゲインの論理積）となる。
ーザが指定したテクスチャ度との差分に応じて、図１１
（ａ）に示すテーブルを参照し、調整ゲインＧ１１を決
定する。また、彩度に関しても、同様に、図１１（ｂ）
に示すように、ユーザの指示「彩度７０〜１００」の度
合いに応じて、ゲインをアップする位置Ｐｃを求め、彩
度アップ処理を行うための処理強度を、Ｃ＊に応じて変
更するような調整ゲインＧ１２を決定する。すなわち、
彩度に関しては、図１１（ｃ）に示すように、位置Ｐｃ
以上の彩度を有する部分が彩度アップされることにな
る。トータルの調整ゲインＧは、Ｇ＝ＡＮＤｉ・Ｇ１ｉ
（全ゲインの論理積）となる。
【００２６】次に、ステップＳａ８において、上述した
処理で算出した多値マスクＭ１、多値マスクＭ２ｉおよ
び調整ゲインＧを画像処理部１０に送出する。画像処理
部１０では、上記多値マスクＭ１および多値マスクＭ２
ｉで特定される領域Ｒ２内で、ユーザが指示した「テク
スチャ２０」、「彩度７０〜１００」辺りの部分に対し
てのみ、上記調整ゲインＧで彩度をアップする。この結
果、図７（ｅ）に示す領域Ｒ２に含まれていた、画像調
整を施したくない背景部分Ｃ’（低彩度画素）に対して
は、画像調整がかかり難くなり、図１１（ｄ）に示すよ
うに、ユーザが意図した領域Ａ（りんご）の部分に対し
ては、彩度をアップする画像調整がより強調されて行わ
れることになる。
処理で算出した多値マスクＭ１、多値マスクＭ２ｉおよ
び調整ゲインＧを画像処理部１０に送出する。画像処理
部１０では、上記多値マスクＭ１および多値マスクＭ２
ｉで特定される領域Ｒ２内で、ユーザが指示した「テク
スチャ２０」、「彩度７０〜１００」辺りの部分に対し
てのみ、上記調整ゲインＧで彩度をアップする。この結
果、図７（ｅ）に示す領域Ｒ２に含まれていた、画像調
整を施したくない背景部分Ｃ’（低彩度画素）に対して
は、画像調整がかかり難くなり、図１１（ｄ）に示すよ
うに、ユーザが意図した領域Ａ（りんご）の部分に対し
ては、彩度をアップする画像調整がより強調されて行わ
れることになる。
【００２７】
【発明の効果】以上、説明したように、この発明によれ
ば、領域指示手段によって入力手段から入力された画像
データの所定領域を略指示すると、まず、第１の領域特
定手段によって、その範囲が略特定された後、第２の領
域特定手段によって、該範囲内にある画像データの画像
特徴量が略特定され、次いで、画像調整手段によって、
第１の領域特定手段によって略特定された範囲内で、か
つ第２の領域特定手段によって略特定された画像特徴量
を有する画像データに対して所定の画像調整を施すよう
にしたので、調整対象となる領域を容易に指示でき、調
整対象となる領域以外に影響を与えることなく、指示さ
れた領域に対して所定の画像調整を施すことができると
いう利点が得られる。
ば、領域指示手段によって入力手段から入力された画像
データの所定領域を略指示すると、まず、第１の領域特
定手段によって、その範囲が略特定された後、第２の領
域特定手段によって、該範囲内にある画像データの画像
特徴量が略特定され、次いで、画像調整手段によって、
第１の領域特定手段によって略特定された範囲内で、か
つ第２の領域特定手段によって略特定された画像特徴量
を有する画像データに対して所定の画像調整を施すよう
にしたので、調整対象となる領域を容易に指示でき、調
整対象となる領域以外に影響を与えることなく、指示さ
れた領域に対して所定の画像調整を施すことができると
いう利点が得られる。
【図１】 本発明の実施形態によるカラー画像処理装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】 カラー画像処理装置の全体動作を説明するた
めのフローチャートである。
めのフローチャートである。
【図３】 多値マスクＭ１の作成手順を説明するための
フローチャートである。
フローチャートである。
【図４】 特徴量認識部の動作を説明するためのフロー
チャートである。
チャートである。
【図５】 画像解析の動作を説明するためのフローチャ
ートである。
ートである。
【図６】 カラー画像処理装置の動作における各段階で
の画像データ、多値マスクＭ１等の概念図である。
の画像データ、多値マスクＭ１等の概念図である。
【図７】 特徴量認識部による特徴解析を説明するため
の概念図である。
の概念図である。
【図８】 画像調整指示における表示部に表示されるメ
ニュー画面を示す概念図である。
ニュー画面を示す概念図である。
【図９】 ユーザ指示内容が保持されるテーブルを示す
概念図である。
概念図である。
【図１０】 優先順位付けされた画像属性パラメータＴ
ｉが保持されるテーブルを示す概念図である。
ｉが保持されるテーブルを示す概念図である。
【図１１】 画像調整のゲイン算出および最終的な画像
調整を説明するための概念図である。
調整を説明するための概念図である。
１ 画像入力部（入力手段） ２ 領域指示部（領域指示手段） ３ 画像調整指示部（画像調整指示手段） ４ 領域特定部（第１の領域特定手段） ５ 特徴量認識部（第２の領域特定手段） ７ 調整ゲイン算出部（調整ゲイン算出手段） １０ 画像処理部（画像調整手段） Ｍ１ 多値マスク（第１の多値マスク） Ｍ２ 多値マスク（第２の多値マスク）
Claims (8)
- 【請求項１】 画像データを入力する入力手段と、 前記入力手段によって入力された画像データの所定領域
を略指示する領域指示手段と、 前記領域指示手段によって略指示された所定領域の範囲
を略特定する第１の領域特定手段と、 前記第１の領域特定手段によって略特定された範囲内に
ある画像データの画像特徴量を略特定する第２の領域特
定手段と、 前記第１の領域特定手段によって略特定された範囲内
で、かつ前記第２の領域特定手段によって略特定された
画像特徴量を有する画像データに対して所定の画像調整
を施す画像調整手段とを具備することを特徴とする画像
処理装置。 - 【請求項２】 前記領域指示手段は、所定領域の輪郭を
略指定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
置。 - 【請求項３】 前記第１の領域特定手段は、所定領域と
なる度合いを多値によって表現する第１の多値マスクを
生成し、該第１の多値マスクにより前記領域指示手段に
よって略指示された所定領域の範囲を特定することを特
徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項４】 前記第２の領域特定手段は、所定領域と
なる度合いを多値によって表現する第２の多値マスクを
生成し、該第２の多値マスクにより前記第１の領域特定
手段によって略特定された範囲内にある画像データの画
像特徴量を特定することを特徴とする請求項１記載の画
像処理装置。 - 【請求項５】 前記第２の領域特定手段は、複数の画像
属性パラメータのうち、少なくとも１つの画像属性パラ
メータに基づいて、前記第１の領域特定手段によって略
特定された範囲内にある画像データの画像特徴量を特定
することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記第２の領域特定手段は、複数の画像
属性パラメータのうち、前記第１の領域特定手段によっ
て略特定された範囲内にある画像データに依存する画像
属性パラメータを自動的に選択し、該画像属性パラメー
タに基づいて、前記範囲内にある画像データの画像特徴
量を特定することを特徴とする請求項１記載の画像処理
装置。 - 【請求項７】 前記領域指示手段によって略指示された
所定領域に対して画像調整を指示する画像調整指示手段
と、 前記画像調整指示手段による画像調整指示に基づいて、
画像調整ゲインを算出する調整ゲイン算出手段とを具備
し、 前記画像調整手段は、前記第１の領域特定手段によって
略特定された範囲内で、かつ前記第２の領域特定手段に
よって略特定された画像特徴量を有する画像データに対
し、前記調整ゲイン算出手段によって算出された調整ゲ
インに従って所定の画像調整を施すことを特徴とする請
求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項８】 前記画像属性パラメータは、少なくと
も、画像データの色、および空間周波数であることを特
徴とする請求項５または６記載の画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8185073A JPH1032723A (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8185073A JPH1032723A (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1032723A true JPH1032723A (ja) | 1998-02-03 |
Family
ID=16164348
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8185073A Pending JPH1032723A (ja) | 1996-07-15 | 1996-07-15 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1032723A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003058878A (ja) * | 2001-08-17 | 2003-02-28 | Ricoh Co Ltd | 合成画像形成プログラム |
| JP2007158824A (ja) * | 2005-12-06 | 2007-06-21 | Fujifilm Corp | 画像処理装置、肌色調整方法及びプログラム |
| JP2010193375A (ja) * | 2009-02-20 | 2010-09-02 | Nikon Corp | 画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラム |
| JP2012216179A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Casio Comput Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
-
1996
- 1996-07-15 JP JP8185073A patent/JPH1032723A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003058878A (ja) * | 2001-08-17 | 2003-02-28 | Ricoh Co Ltd | 合成画像形成プログラム |
| JP2007158824A (ja) * | 2005-12-06 | 2007-06-21 | Fujifilm Corp | 画像処理装置、肌色調整方法及びプログラム |
| JP2010193375A (ja) * | 2009-02-20 | 2010-09-02 | Nikon Corp | 画像処理装置、撮像装置、画像処理プログラム |
| JP2012216179A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Casio Comput Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
| US9020255B2 (en) | 2011-03-31 | 2015-04-28 | Casio Computer Co., Ltd. | Image processing apparatus, image processing method, and storage medium |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040921 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20041005 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041206 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050105 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050303 |
|
| A911 | Transfer of reconsideration by examiner before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20050308 |
|
| A912 | Removal of reconsideration by examiner before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20050408 |