JP2008072172A - 画像処理装置、印刷装置、画像処理方法、および印刷方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザーの好みに合わせた画像補正処理を、ユーザーに高度な画像補正の知識を
要求することなく簡便に行う。
【解決手段】撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、
所定の複数の類別に対する合致度、例えば、人物画像度、風景画像度などを算出する。算
出された合致度を、ユーザーの好みを反映させて修正する。各類別に対応して予め記憶さ
れている補正内容を、修正された合致度に応じた割合で反映させることで、画像データに
加える補正内容を決定する。これにより、画像を補正するに際には重視したい類別の合致
度を変更すればよいので、ユーザーに高度な知識を要求せずとも、ユーザーの好みに合致
した補正を行うことが可能となる。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像を印刷する技術に関する。

コンピュータ関連技術の進歩により、今日では、カラー画像もデジタル化された画像デ
ータとして取り扱われるようになってきた。例えばデジタルカメラを用いて画像を撮影し
た場合、撮影した画像を画像データとして記憶しておき、必要なときに画像データを選択
して印刷装置に供給することで、直ちに画像を印刷することが可能となっている。

また、このようにして画像データから画像を印刷する場合、画像データを解析して、そ
の画像が何を撮影したものであるか（例えば、人物を撮影したものか、風景を撮影したも
のかなど）を判定し、撮影対象に応じて画像データに補正を加えてから印刷する技術も開
発されている（特許文献１など）。例えば、その画像が人物を撮影したものであった場合
には、明度を若干高くして全体の印象が明るくなるように補正するとともに、輪郭は少し
ぼかして全体的に柔らかい印象を与えるように補正する。また、風景を撮影した画像につ
いては、輪郭を少し際立たせてクッキリとした印象となるように補正する。このように画
像データを補正してから印刷することで、撮影した画像に応じて、より好ましい画像を印
刷することが可能となる。

特開２００３−２８１５１４号公報

しかし、このように撮影対象に応じて画像を補正しているにも関わらず、常に好ましい
画像が得られるとは限らないという問題があった。これは、撮影対象に応じて加えるべき
補正の内容は、厳密にはユーザー毎に異なっているにも関わらず、実際には、いわば万人
向けに設定された内容で補正が行われている為と考えられる。

もちろん、各ユーザーが好みに合わせて補正内容を修正することも考えられるが、補正
内容を適切に修正するためには画像補正処理に関する高度な知識が必要となるため、実際
には容易なことではない。

本発明は、従来技術が有する上述した課題を解決するためになされたものであり、ユー
ザーの好みに合わせて適切に補正された画像を簡単に出力可能とする技術の提供を目的と
する。

上述した課題の少なくとも一部を解決するために、本発明の画像処理装置は次の構成を
採用した。すなわち、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加える画
像処理装置であって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している補正内容記憶手段と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する合致度検出手段と、
前記検出された各類別の合致度を修正する合致度修正手段と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える画像データ補正手段と
を備えることを要旨とする。

また、上記の画像処理装置に対応する本発明の画像処理方法は、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加える画
像処理方法であって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している第１の工程と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する第２の工程と、
前記検出された各類別を修正する第３の工程と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える第４の工程と
を備えることを要旨とする。

かかる本発明の画像処理装置および画像処理方法では、撮影対象に基づいた複数の類別
（人物、風景など）が予め設定されており、また、類別ごとに対応する補正内容が記憶さ
れている。そして、画像データを受け取ると、画像データを解析することにより、それぞ
れの類別に対する合致度を算出する。次いで、算出された各類別の合致度と、記憶されて
いた各類別に対応する補正内容とに基づき、画像に施す補正処理を以下の様に決定する。
先ず、ユーザーの好みを反映させるべく、各類別の合致度に修正を加える。次いで、各類
別に対応する補正内容を、修正された各類別の合致度に応じて反映させ、補正内容を決定
する。こうして決定された補正内容に従い、画像データに補正処理を施す。

こうすれば、各類別の合致度を修正することで、ユーザーの好みに応じた補正内容で画
像を補正することが可能となる。また、ユーザーの好みを補正内容に反映させる際には、
類別毎に得られた合致度を修正すればよいので、どの類別を重視するのかという形でユー
ザーの好みを捉えるだけで足りる。このため、明度補正、コントラスト補正、シャープネ
ス補正などの高度な画像補正処理に関する知識をユーザーが有していなくとも、簡便に好
ましい画像に補正することが可能である。

また、各類別の合致度の組合せと、各類別の合致度に対して加える修正量とが対応付け
られたテーブル（合致度修正テーブル）を記憶しておき、それを参照して今回の画像デー
タの各類別の合致度を修正することとしてもよい。

こうすれば、類別の合致度に加える修正量を、各類別の合致度の組合せごとに異なった
量とすることができる。一般に、ユーザーの好みは画像に写された内容に応じて異なるた
め、この様に各類別の合致度の組合せに修正量を対応させることで、より的確にユーザー
の好みを反映させることが可能となる。また、テーブルから情報を読み出すだけで補正量
を参照できるので、特別な演算処理が必要なく、簡便にユーザーの好みを反映させること
が可能となる。

また、記憶されている合致度修正テーブルを用いてユーザーの好みの補正内容を推定し
た後、推定した補正内容で補正された画像を画面や印刷用紙上に出力して、ユーザーが確
認できる様にしてもよい。そして、出力された画像を確認して、ユーザーが好みの補正内
容となる様に変更した修正値を、各類別の合致度とともに合致度修正テーブルに記憶する
こととしてもよい。

こうすることで、推定された補正内容が実際に好みに合致しているかどうかをユーザー
が確認することができる。さらに、ユーザーは各類別の合致度に対する修正量を変更する
ことで補正内容を設定することができるので、高度な画像補正の知識がなくても、簡便に
好みの画像に補正することが可能となる。また、こうした処理に伴い合致度修正テーブル
に記憶されている情報が増えてゆくので、より適切にユーザーの好みを反映した補正内容
を推定することが可能となり好適である。

また、上述した本発明の画像処理方法により、ユーザーの好みに合致した補正がなされ
た画像を印刷することが可能となる点に鑑みれば、本発明は、次のように印刷装置として
把握することも可能である。すなわち、本発明の印刷装置は、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えて画
像を印刷する印刷装置であって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している補正内容記憶手段と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する合致度検出手段と、
前記検出された各類別の合致度を修正する合致度修正手段と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える画像データ補正手段と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する画像印刷手段と
を備えることを要旨とする。

また、上記の印刷装置に対応する本発明の印刷方法は、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えて印
刷する印刷方法であって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している工程（Ａ）と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する工程（Ｂ）と、
前記検出された各類別の合致度を修正する工程（Ｃ）と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える工程（Ｄ）と
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する工程（Ｅ）と
を備えることを要旨とする。

更に本発明は、上述した画像処理方法あるいは印刷方法を実現するためのプログラムを
コンピュータに読み込ませ、所定の機能を実行させることにより、コンピュータを用いて
実現することも可能である。従って、本発明は次のようなプログラム、あるいは該プログ
ラムを記録した記録媒体としての態様も含んでいる。すなわち、上述した画像処理方法に
対応する本発明のプログラムは、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加える方
法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している第１の機能と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する第２の機能と、
前記検出された各類別の合致度を修正する第３の機能と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える第４の機能と
をコンピュータを用いて実現させることを要旨とする。

また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えるプ
ログラムを、コンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体であって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している第１の機能と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する第２の機能と、
前記検出された各類別の合致度を修正する第３の機能と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える第４の機能と
をコンピュータを用いて実現させるプログラムを記録していることを要旨とする。

更に、上述した印刷方法に対応する本発明のプログラムは、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えて画
像を印刷する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している機能（Ａ）と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する機能（Ｂ）と、
前記検出された各類別の合致度を修正する機能（Ｃ）と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える機能（Ｄ）と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する機能（Ｅ）と
をコンピュータを用いて実現させることを要旨とする。

また、上記のプログラムに対応する本発明の記録媒体は、
撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えて画
像を印刷するプログラムを、コンピュータで読み取り可能にした記録媒体であって、
前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している機能（Ａ）と、
前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
出する機能（Ｂ）と、
前記検出された各類別の合致度を修正する機能（Ｃ）と、
前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
せることにより、前記画像データに補正を加える機能（Ｄ）と、
前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する機能（Ｅ）と
をコンピュータを用いて実現させるプログラムを記録していることを要旨とする。

これらのプログラムをコンピュータに読み込んで、上記の各機能を実現させれば、ユー
ザーは自分の好みに合致する適切な画像補正処理を施すことが可能となる。それでいなが
ら、ユーザーは高度な画像補正処理の知識を要求されることがないので、好みに合致した
印刷画像を簡便に得ることが可能となる。

以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために、次のような順序に従って実施
例を説明する。
Ａ．実施例の概要：
Ｂ．装置構成：
Ｂ−１．全体構成：
Ｂ−２．内部構成：
Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成：
Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成：
Ｃ．画像印刷処理：
Ｄ．画像補正処理：
Ｅ．変形例：

Ａ．実施例の概要 ：
実施例の詳細な説明に入る前に、図１を参照しながら、実施例の概要について説明して
おく。図１は、本実施例の印刷装置１０の概要を示した説明図である。図示した印刷装置
１０には、インク滴を吐出する印字ヘッド１２が設けられており、印字ヘッド１２を印刷
媒体Ｐ上で往復動させながら、インク滴を吐出してインクドットを形成することによって
画像を印刷するいわゆるインクジェットプリンタである。

こうしたインクジェットプリンタは印刷画質が年々向上しており、高品質なカラー画像
を手軽に印刷できるようになっている。また、印刷画質をより一層改善する為に、印刷対
象となる画像データを解析し、その画像が何を撮影したものか（例えば、人物を撮影した
ものか、風景を撮影したものかなど）を判定し、撮影対象に応じて補正を加えながら印刷
をする技術が取り入れられるようになってきた。

しかし、このように撮影対象に応じて画像を補正しているにも関わらず、常に好ましい
画像が得られるとは限らないという問題があった。これは、撮影対象に応じて加えるべき
補正の内容は、厳密にはユーザー毎に異なっているにも関わらず、実際には、いわば万人
向けに設定された内容で補正が行われている為と考えられる。この問題を避ける為には、
ユーザーが個々に補正内容を設定すればよいが、適切な補正内容を設定するためには、高
度な画像補正処理に関する知識が必要となるため、実際には容易なことではない。

こうした状況に鑑み、図１に示した本実施例の装置１０には、「補正内容記憶モジュー
ル」「合致度算出モジュール」「合致度修正モジュール」「補正内容決定モジュール」「
画像補正モジュール」「画像印刷モジュール」の各モジュールが組み込まれている。尚、
「モジュール」とは、印刷装置１０が画像を印刷するために内部で行っている一連の処理
を、機能に着目して分類したものである。従って「モジュール」は、プログラムの一部と
して実現することもできるし、あるいは、特定の機能を有する論理回路を用いて実現する
こともできる。更には、これらを組み合わせることによって実現することも可能である。

図示した装置１０では、画像データを受け取ると、次のように処理を行っていく。まず
、「合致度算出モジュール」では、受け取った画像データを解析することにより、複数の
類別（人物画像、風景画像など）についての、合致度を算出する。また、それぞれの類別
には、対応した補正内容が「補正内容記憶モジュール」に記憶されている。例えば、「人
物画像」に対応した補正内容は、明るさを上げて柔らかみを出すなど、画像に応じた好ま
しい印刷画像が得られる様に補正が設定されている。

各類別の合致度を算出したら、次いで、「合致度修正モジュール」は、ユーザーの好み
を反映させるために各類別の合致度を修正する。こうして修正された各類別の合致度と、
「補正内容記憶モジュール」に記憶されている各類別に対応した補正内容とに基づいて、
「補正内容決定モジュール」は実際に画像に施す補正内容を決定する。補正内容を決定す
る方法は様々な方法が考えられるが、例えば、修正された合致度を重み係数として、各類
別に対応する補正内容を加算することで決定できる。この様にして決定された補正内容を
用いることで、ユーザーの好みを反映した補正処理を施すことが可能となる。

こうして補正処理が施された画像データは「画像印刷モジュール」に供給され、印字ヘ
ッド１２を駆動するための信号に変換されて、印刷媒体Ｐ上に画像が印刷される。

ある画像を撮影対象に応じて複数の類別に分類した時、ユーザーの好みは、いずれの類
別に対する補正を重視するかという形で把握することができる。このことから、画像から
抽出された各類別の合致度をユーザーの好みに応じて修正することによって、ユーザーの
好みを反映した補正処理が施された印刷画像を得ることが可能となっている。以下では、
こうした印刷装置１０について、実施例に基づいて詳しく説明する。

Ｂ．装置構成 ：
Ｂ−１．全体構成 ：
図２は、本実施例の印刷装置１０の外観形状を示す斜視図である。図示されるように、
本実施例の印刷装置１０は、スキャナ部１００と、プリンタ部２００と、スキャナ部１０
０およびプリンタ部２００の動作を設定するための操作パネル３００などから構成されて
いる。スキャナ部１００は、印刷された画像を読み込んで画像データを生成するスキャナ
機能を有しており、プリンタ部２００は、画像データを受け取って印刷媒体上に画像を印
刷するプリンタ機能を有している。また、スキャナ部１００で読み取った画像（原稿画像
）をプリンタ部２００から出力すれば、コピー機能を実現することも可能である。すなわ
ち、本実施例の印刷装置１０は、単独でスキャナ機能、プリンタ機能、コピー機能を実現
可能な、いわゆるスキャナ・プリンタ・コピー複合装置（以下、ＳＰＣ複合装置という）
となっている。

図３は、原稿画像を読み込むために、印刷装置１０の上部に設けられた原稿台カバー１
０２を開いた様子を示す説明図である。図示されているように、原稿台カバー１０２を上
に開くと、透明な原稿台ガラス１０４が設けられており、その内部には、スキャナ機能を
実現するための後述する各種機構が搭載されている。原稿画像を読み込む際には、図示さ
れているように原稿台カバー１０２を開いて原稿台ガラス１０４の上に原稿画像を置き、
原稿台カバー１０２を閉じてから操作パネル３００上のボタンを操作する。こうすれば、
原稿画像を直ちに画像データに変換することが可能である。

また、スキャナ部１００は全体が一体のケース内に収納された構成となっており、スキ
ャナ部１００とプリンタ部２００とは、印刷装置１０の背面側でヒンジ機構２０４（図４
参照）によって結合されている。このため、スキャナ部１００の手前側を持ち上げること
により、ヒンジの部分でスキャナ部１００のみを回転させることが可能となっている。

図４は、スキャナ部１００の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である
。図示するように、本実施例の印刷装置１０では、スキャナ部１００の手前側を持ち上げ
ることで、プリンタ部２００の上面を露出させることが可能である。プリンタ部２００の
内部には、プリンタ機能を実現するための後述する各種機構や、スキャナ部１００を含め
て印刷装置１０全体の動作を制御するための後述する制御回路２６０、更には、スキャナ
部１００やプリンタ部２００などに電力を供給するための電源回路（図示は省略）なども
設けられている。また、図４に示されているように、プリンタ部２００の上面には、開口
部２０２が設けられており、インクカートリッジなどの消耗品の交換や、紙詰まりの処理
、その他の軽微な修理などを簡便に行うことが可能となっている。

Ｂ−２．内部構成 ：
図５は、本実施例の印刷装置１０の内部構成を概念的に示した説明図である。前述した
ように、印刷装置１０にはスキャナ部１００とプリンタ部２００とが設けられており、ス
キャナ部１００の内部にはスキャナ機能を実現するための各種構成が搭載され、プリンタ
部２００の内部にはプリンタ機能を実現するための各種構成が搭載されている。以下では
、初めにスキャナ部１００の内部構成について説明し、次いでプリンタ部２００の内部構
成について説明する。

Ｂ−２−１．スキャナ部の内部構成 ：
スキャナ部１００は、原稿画像をセットする透明な原稿台ガラス１０４と、セットされ
た原稿画像を押さえておくための原稿台カバー１０２と、セットされた原稿画像を読み込
む読取キャリッジ１１０と、読取キャリッジ１１０を読取方向（主走査方向）に移動させ
る駆動ベルト１２０と、駆動ベルト１２０に動力を供給する駆動モータ１２２と、読取キ
ャリッジ１１０の動きをガイドするガイド軸１０６などから構成されている。また、駆動
モータ１２２や読取キャリッジ１１０の動作は、後述する制御回路２６０によって制御さ
れている。

制御回路２６０の制御の下で駆動モータ１２２を回転させると、駆動ベルト１２０を介
してその動きが読取キャリッジ１１０に伝達され、その結果、読取キャリッジ１１０は、
ガイド軸１０６に導かれながら駆動モータ１２２の回転角度に応じて読取方向（主走査方
向）に移動するようになっている。また、駆動ベルト１２０は、アイドラプーリ１２４に
よって絶えず適度に張った状態に調整されており、このため、駆動モータ１２２を逆回転
させれば回転角度に応じた距離だけ読取キャリッジ１１０を逆方向に移動させることも可
能となっている。

読取キャリッジ１１０の内部には、光源１１２や、レンズ１１４、ミラー１１６、ＣＣ
Ｄセンサ１１８などが搭載されている。光源１１２からの光は原稿台ガラス１０４に照射
され、原稿台ガラス１０４の上にセットされた原稿画像で反射する。この反射光は、ミラ
ー１１６によってレンズ１１４に導かれ、レンズ１１４によって集光されてＣＣＤセンサ
１１８で検出される。ＣＣＤセンサ１１８は、光の強度を電気信号に変換するフォトダイ
オードが、読取キャリッジ１１０の移動方向（主走査方向）と直交する方向に列状に配置
されたリニアセンサによって構成されている。このため、読取キャリッジ１１０を主走査
方向に移動させながら、光源１１２の光を原稿画像に照射し、ＣＣＤ１１８によって反射
光強度を検出することで、原稿画像に対応する電気信号を得ることができる。

また、光源１１２は、ＲＧＢの３色の発光ダイオードによって構成されており、所定の
周期でＲ色、Ｇ色、Ｂ色の光を順次、照射することが可能となっており、これに応じてＣ
ＣＤ１１８では、Ｒ色、Ｇ色、Ｂ色の反射光が順次、検出されるようになっている。一般
に、画像の赤色の部分はＲ色の光を反射するが、Ｇ色やＢ色の光はほとんど反射しないか
ら、Ｒ色の反射光は画像のＲ成分を表している。同様に、Ｇ色の反射光は画像のＧ成分を
表しており、Ｂ色の反射光は画像のＢ成分を表している。従って、ＲＧＢ３色の光を所定
の周期で切り替えながら原稿画像に照射し、これに同期してＣＣＤ１１８で反射光強度を
検出すれば、原稿画像のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を検出することができ、カラー画像を読
み込むことが可能となっている。尚、光源１１２が照射する光の色を切り替えている間も
読取キャリッジ１１０は移動しているから、ＲＧＢの各成分を検出する画像の位置は、厳
密には、読取キャリッジ１１０の移動量に相当する分だけ異なっているが、このずれは、
各成分を読み込んだ後に、画像処理によって補正することが可能である。

Ｂ−２−２．プリンタ部の内部構成 ：
次に、プリンタ部２００の内部構成について説明する。プリンタ部２００には、印刷装
置１０の全体の動作を制御する制御回路２６０と、印刷媒体上に画像を印刷するための印
刷キャリッジ２４０と、印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構と、印刷媒
体の紙送りを行うための機構などが搭載されている。

印刷キャリッジ２４０は、Ｋインクを収納するインクカートリッジ２４２と、Ｃインク
、Ｍインク、Ｙインクの各種インクを収納するインクカートリッジ２４３と、底面側に設
けられた印字ヘッド２４１などから構成されており、印字ヘッド２４１には、インク滴を
吐出するインク吐出ヘッドがインク毎に設けられている。印刷キャリッジ２４０にインク
カートリッジ２４２，２４３を装着すると、カートリッジ内の各インクは図示しない導入
管を通じて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給される。

印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させる機構は、印刷キャリッジ２４０を駆動
するためのキャリッジベルト２３１と、キャリッジベルト２３１に動力を供給するキャリ
ッジモータ２３０と、キャリッジベルト２３１に絶えず適度な張力を付与しておくための
張力プーリ２３２と、印刷キャリッジ２４０の動きをガイドするキャリッジガイド２３３
と、印刷キャリッジ２４０の原点位置を検出する原点位置センサ２３４などから構成され
ている。後述する制御回路２６０の制御の下でキャリッジモータ２３０を回転させると、
回転角度に応じた距離だけ印刷キャリッジ２４０を主走査方向に移動させることが可能で
ある。また、キャリッジモータ２３０を逆回転させれば、印刷キャリッジ２４０を逆方向
に移動させることも可能となっている。

印刷媒体の紙送りを行うための機構は、印刷媒体を裏面側から支えるプラテン２３６と
、プラテン２３６を回転させて紙送りを行う紙送りモータ２３５などから構成されている
。後述する制御回路２６０の制御の下で紙送りモータ２３５を回転させることで、回転角
度に応じた距離だけ印刷媒体を副走査方向に紙送りすることが可能となっている。

制御回路２６０は、ＣＰＵを中心として、ＲＯＭや、ＲＡＭ、デジタルデータをアナロ
グ信号に変換するＤ／Ａ変換器、更には、周辺機器との間でデータのやり取りを行うため
の周辺機器インターフェースＰＩＦなどから構成されている。制御回路２６０は、印刷装
置１０全体の動作を制御しており、スキャナ部１００に搭載された光源１１２や、駆動モ
ータ１２２、ＣＣＤ１１８とデータをやり取りしながら、これらの動作を制御している。

また、制御回路２６０は、キャリッジモータ２３０および紙送りモータ２３５を駆動し
て印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながら、各色のインク吐出ヘッド２
４４ないし２４７に駆動信号を供給してインク滴を吐出させる制御も行っている。インク
吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する駆動信号は、コンピュータ３０や、デジタルカ
メラ２０、外部記憶装置３２などから画像データを読み込んで、後述する画像処理を行う
ことによって生成する。もちろん、スキャナ部１００で読み込んだ画像データに画像処理
を施すことにより、駆動信号を生成することも可能である。こうして制御回路２６０の制
御の下で、印刷キャリッジ２４０を主走査および副走査させながら、インク吐出ヘッド２
４４ないし２４７からインク滴を吐出して印刷媒体上に各色のインクドットを形成するこ
とによって、カラー画像を印刷することが可能となっている。もちろん、制御回路２６０
内で画像処理を行うのではなく、画像処理が施されたデータをコンピュータ２０から受け
取って、このデータに従って印刷キャリッジ２４０の主走査および副走査を行いながらイ
ンク吐出ヘッド２４４ないし２４７を駆動することも可能である。

また、制御回路２６０は、操作パネル３００ともデータをやり取り可能に接続されてお
り、操作パネル３００上に設けられた各種のボタンを操作することにより、スキャナ機能
や、プリンタ機能の詳細な動作モードを設定することが可能となっている。更には、コン
ピュータ２０から、周辺機器インターフェースＰＩＦを介して詳細な動作モードを設定す
ることも可能である。

図６は、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に、インク滴を吐出する複数のノ
ズルＮｚが形成されている様子を示した説明図である。図示するように、各色のインク吐
出ヘッドの底面には、各色のインク滴を吐出する４組のノズル列が形成されており、１の
ノズル列には、４８個のノズルＮｚがノズルピッチｋの間隔を空けて千鳥状に配列されて
いる。制御回路２６０からは、これらノズルＮｚのそれぞれに駆動信号が供給され、各ノ
ズルＮｚは駆動信号に従って、それぞれのインクによるインク滴を吐出するようになって
いる。

以上に説明したように、印刷装置１０のプリンタ部２００は、インク吐出ノズルに駆動
信号を供給し、駆動信号に従ってインク滴を吐出して印刷媒体上にインクドットを形成す
ることによって画像を印刷している。また、インク吐出ノズルを駆動するための制御デー
タは、画像の印刷に先立って、画像データに所定の画像処理を施すことによって生成して
いる。以下では、画像データに画像処理を施して制御データを生成し、得られた制御デー
タに基づいてインクドットを形成することにより画像を印刷する処理について説明する。

Ｃ．画像印刷処理 ：
図７は、プリンタドライバが印刷を実行する処理（画像印刷処理）の流れを示すフロー
チャートである。かかる処理は、印刷装置１０に搭載された制御回路２６０が、内蔵した
ＣＰＵやＲＡＭ、ＲＯＭなどの機能を用いて実行する処理である。以下、図７に示すフロ
ーチャートに従って説明する。

図７に示されている様に、画像印刷処理を開始すると、先ずはじめに、画像データの読
み込みを行う（ステップＳ１００）。ここでは、画像データはＲ，Ｇ，Ｂ各色の階調値に
よって表現されたＲＧＢ画像データであるものとする。

次いで、読み込んだ画像データを、好ましい印刷品質が得られるように補正をする処理
（画像補正処理）を行う（ステップS１０２）。一般的な印刷装置で行われる補正処理で
は、画像に写った対象（例えば、人物か、風景か等）に応じて、より好ましい画像が得ら
れるように補正が行われている。こうした補正処理では、補正の内容はあらかじめ印刷装
置に記憶されており、ユーザーは画像補正の高度な知識がなくとも、好ましい画像を簡便
に得ることができる。しかし、その一方で、こうして得られた画像が、常にユーザーの好
みに完全に合致したものになっているかというと、必ずしもそうとは言えない場合も生じ
ていた。例えば、風景をバックに人物を撮影した画像の場合、人物を重視した補正を好ま
しいと思うユーザーもいれば、風景を重視した補正を好ましいと思うユーザーもいる。こ
うした場合、あらかじめ印刷装置に記憶されていた補正内容を用いては、個々のユーザー
の好みに沿った補正をすることができない。そこで、本実施例の画像補正処理では、特別
な補正処理を行うことにより、ユーザーの好みにより合致した画像を印刷することを可能
としている。

画像補正処理の次には、画像データの解像度を、プリンタ部２００が印刷するための解
像度（印刷解像度）に変換する処理を行う（ステップＳ１０４）。読み込んだ画像データ
の解像度が印刷解像度よりも低い場合は、隣接する画素の間に補間演算を行って新たな画
像データを設定することで、より高い解像度に変換する。逆に、読み込んだ画像データの
解像度が印刷解像度よりも高い場合は、隣接する画素の間から一定の割合で画像データを
間引くことによって、より低い解像度に変換する。解像度変換処理では、読み込んだ画像
データに対して適切な割合で画像データを生成あるいは間引くことによって、読み込んだ
解像度を印刷解像度に変換する処理を行う。

続いて、印刷装置１０の制御回路２６０は、画像データに対して色変換処理を行う（ス
テップＳ１０６）。ここで色変換処理とは、Ｒ，Ｇ，Ｂの各色で表現された画像データを
、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ各色の階調値によって表現された画像データに変換する処理である。色
変換処理は、色変換テーブル（ＬＵＴ）と呼ばれる３次元の数表を参照することによって
行う。

図８は、色変換処理のために参照される色変換テーブル（ＬＵＴ）を概念的に示した説
明図である。今、ＲＧＢ各色の階調値が０〜２５５の値を取り得るものとする。また、図
８に示すように、直交する３軸にＲ，Ｇ，Ｂ各色の階調値を取った色空間を考えると、全
てのＲＧＢ画像データは、原点を頂点として一辺の長さが２５５の立方体（色立体）の内
部の点に対応付けることができる。これを、見方を変えれば、次のように考えることもで
きる。すなわち、色立体をＲＧＢ各軸に直角に格子状に細分して色空間内に複数の格子点
を生成すると、各格子点はＲＧＢ画像データを表していると考えることができる。そこで
、各格子点に、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの階調値の組合せを予め記憶しておけば、格子点に記憶さ
れている階調値を読み出すことで、ＲＧＢ画像データを、各色の階調値によって表現され
た画像データ（ＣＭＹＫ画像データ）に変換することが可能となる。

例えば、画像データのＲ成分がＲＡ、Ｇ成分がＧＡ、Ｂ成分がＢＡであったとすると、
この画像データは、色空間内のＡ点に対応づけられる（図８参照）。そこで、色立体を格
子状に細分する小さな立方体の中から、Ａ点を内包する立方体ｄＶを検出し、この立方体
ｄＶの各格子点に記憶されているＣＭＹＫ各色の階調値を読み出してやる。そして、これ
ら各格子点の階調値から補間演算すればＡ点での階調値を求めることができる。以上に説
明したように、色変換テーブルＬＵＴとは、ＲＧＢ各色の階調値の組合せで示される各格
子点に、ＣＭＹＫ各色の階調値の組合せ（ＣＭＹＫ画像データ）を記憶した３次元の数表
と考えることができ、色変換テーブルを参照すれば、ＲＧＢ画像データをＣＭＹＫ画像デ
ータに、迅速に色変換することが可能となる。

制御回路２６０は、以上のようにして色変換処理を終了すると、ハーフトーン処理を開
始する（図７のステップＳ１０８）。ハーフトーン処理とは、次のような処理である。色
変換処理によって得られたＣＭＹＫ画像データは、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色について階調値
０〜階調値２５５の範囲で表現された画像データである。これに対してプリンタ部２００
は、ドットを形成することによって画像を印刷するから、２５６階調によって表現された
ＣＭＹＫ画像データを、ドットの形成有無によって表現された画像データ（ドットデータ
）に変換する処理が必要となる。ハーフトーン処理とは、このようにＣＭＹＫ各色の画像
データをドットデータに変換する処理である。

ハーフトーン処理を行う手法としては、誤差拡散法やディザ法などの種々の手法を適用
することができる。誤差拡散法は、ある画素についてドットの形成有無を判断したことで
その画素に発生する階調表現の誤差を、周辺の画素に拡散するとともに、周囲から拡散さ
れてきた誤差を解消するように、各画素についてのドット形成の有無を判断していく手法
である。また、ディザ法は、ディザマトリックスにランダムに設定されている閾値とＣＭ
ＹＫ各色の画像データとを画素毎に比較して、画像データの方が大きい画素にはドットを
形成すると判断し、逆に閾値の方が大きい画素についてはドットを形成しないと判断する
ことで、各画素についてのドットデータを得る手法である。ハーフトーン手法としては、
誤差拡散法またはディザ法の何れの手法を用いることも可能であるが、本実施例の印刷装
置１０では、ディザ法を用いてハーフトーン処理を行うものとする。

図９は、ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。図示したマトリ
ックスには、縦横それぞれ６４画素、合計４０９６個の画素に、階調値０〜２５５の範囲
から万遍なく選択された閾値がランダムに記憶されている。ここで、閾値の階調値が０〜
２５５の範囲から選択されているのは、本実施例ではＣＭＹＫ各色の画像データが１バイ
トデータであり、階調値が０〜２５５の値を取り得ることに対応するものである。尚、デ
ィザマトリックスの大きさは、図９に例示したように縦横６４画素分に限られるものでは
なく、縦と横の画素数が異なるものも含めて、種々の大きさに設定することが可能である
。

図１０は、ディザマトリックスを参照しながら、画素毎にドット形成の有無を判断して
いる様子を概念的に示した説明図である。尚、かかる判断は、ＣＭＹＫの各色について行
われるが、以下では説明が煩雑となることを避けるために、ＣＭＹＫ各色の画像データを
区別することなく、単に画像データと称するものとする。

ドット形成有無の判断に際しては、先ず、判断の対象として着目している画素（着目画
素）についての画像データの階調値と、ディザマトリックス中の対応する位置に記憶され
ている閾値とを比較する。図中に示した細い破線の矢印は、着目画素の画像データを、デ
ィザマトリックス中の対応する位置に記憶されている閾値と比較していることを模式的に
表したものである。そして、ディザマトリックスの閾値よりも着目画素の画像データの方
が大きい場合には、その画素にはドットを形成するものと判断する。逆に、ディザマトリ
ックスの閾値の方が大きい場合には、その画素にはドットを形成しないものと判断する。
図１０に示した例では、画像の左上隅にある画素の画像データは「９７」であり、ディザ
マトリックス上でこの画素に対応する位置に記憶されている閾値は「１」である。従って
、左上隅の画素については、画像データの方がディザマトリックスの閾値よりも大きいか
ら、この画素にはドットを形成すると判断する。図１０中に実線で示した矢印は、この画
素にはドットを形成すると判断して、判断結果をメモリに書き込んでいる様子を模式的に
表したものである。

一方、この画素の右隣の画素については、画像データは「９７」、ディザマトリックス
の閾値は「１７７」であり、閾値の方が大きいので、この画素についてはドットを形成し
ないものと判断する。このように、画像データとディザマトリックスに設定された閾値と
を比較することにより、ドットの形成有無を画素毎に決定することができる。ハーフトー
ン処理（図７のステップＳ１０８）では、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色の画像データに対して上
述したディザ法を適用することにより、画素毎にドット形成の有無を判断してドットデー
タを生成する処理を行う。

図７に示すように、画像印刷処理では、ハーフトーン処理を行ってＣＭＹＫ各色につい
てのドットデータを生成したら、今度は、インターレース処理を開始する（ステップＳ１
１０）。インターレース処理とは、印字ヘッド２４１がドットを形成する順序でドットデ
ータを並び替えて、各色のインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する処理である。
すなわち、図６に示したように、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７に設けられたノズ
ルＮｚは副走査方向にノズルピッチｋの間隔を空けて設けられているから、印刷キャリッ
ジ２４０を主走査させながらインク滴を吐出すると、副走査方向にノズルピッチｋの間隔
を空けてドットが形成されてしまう。そこで全画素にドットを形成するためには、印刷キ
ャリッジ２４０と印刷媒体との相対位置を副走査方向に移動させて、ノズルピッチｋだけ
隔たったドット間の画素に新たなドットを形成することが必要となる。このように、実際
に画像を印刷する場合には、画像上で上方にある画素から順番にドットを形成しているわ
けではない。更に、主走査方向に同じ列にある画素についても、一回の主走査でドットを
形成するのではなく、画質上の要請から、複数回の主走査に分けてドットを形成すること
として、各回の主走査では飛び飛びの位置の画素にドットを形成することも広く行われて
いる。

このため、実際にドットの形成を開始するに先立って、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色について
得られたドットデータを、インク吐出ヘッド２４４ないし２４７がドットを形成する順番
に並び替えておく処理が必要となる。このような処理が、インターレースと呼ばれる処理
である。

図７に示したように、インターレース処理を終了すると、インターレース処理によって
並べ替えられたドットデータに従って、実際に印刷媒体上にドットを形成する処理（ドッ
ト形成処理）を開始する（ステップＳ１１２）。すなわち、キャリッジモータ２３０を駆
動して印刷キャリッジ２４０を主走査させながら、順番を並び替えておいたドットデータ
をインク吐出ヘッド２４４ないし２４７に供給する。その結果、インク吐出ヘッド２４４
ないし２４７からは、ドットデータに従ってインク滴が吐出されて、各画素に適切にドッ
トが形成される。

そして、一回の主走査が終了したら、今度は、紙送りモータ２３５を駆動して印刷媒体
を副走査方向に紙送りした後、再びキャリッジモータ２３０を駆動して印刷キャリッジ２
４０を主走査させつつ、順番を並べ替えておいたドットデータをインク吐出ヘッド２４４
ないし２４７に供給してドットを形成する。このような操作を繰り返し行うことにより、
印刷媒体上には、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋの各色のドットが画像データの階調値に応じて適切な分
布で形成され、その結果として画像が印刷される。

以上に説明した画像印刷処理では、好ましい印刷画像が得られる様に、画像データに補
正を加えてから画像を印刷している。もっとも、ユーザーの好みは多岐に亘るため、全て
のユーザーの好みに合致するような補正を行うことは困難である。かと言って、個々のユ
ーザーが自らの好みに合わせて補正内様を設定するには、高度な知識が必要なので、こう
したことも現実的ではない。そこで、本実施例の画像印刷処理では、以下のような画像補
正処理を行うことにより、個々のユーザーが自らの好みに合致した補正を簡単に行うこと
を可能としている。

Ｄ．画像補正処理 ：
本実施例の画像印刷処理中で行われている画像補正処理について説明する準備として、
一般的に行われている画像補正について簡単に説明しておく。画像に加える補正の内容は
、実際には、画像に写っている対象に応じて異なっていることが通常である。例えば、風
景を撮影した画像の場合、鮮やかでくっきりとした画像が好まれるので、コントラストお
よびシャープネスを上げる一方で、これによる影響を緩和する意味から、明度をやや下げ
る処理が行われる。これに対して人物を撮影した画像の場合には、明るく柔らかな印象の
画像が好まれるので、明度を上げると共にシャープネスを下げる補正が行われる。このよ
うに、画像に加える補正の内容は、撮影対象に応じて異なっている。とは言うものの、補
正の項目（すなわち、明度、コントラスト、シャープネスなど）については、撮影対象に
依らず共通していることが通常である。そこで、基本的な補正要素である明度、コントラ
スト、シャープネスの３つの要素を成分とする補正ベクトルを定義することにより、補正
内容をひとまとめにして取り扱うことができる。

図１１には、明度、コントラスト、シャープネスの３つの補正係数を各成分として、補
正ベクトルが定義されている様子を表している。また、このような補正ベクトルを用いる
ことにより、撮影対象に応じた補正内容を補正ベクトルによって表現することができる。
図１２には、人物を撮影した画像に対する補正ベクトル（人物用補正ベクトル）と、風景
を撮影した画像に対する補正ベクトル（風景用補正ベクトル）とが例示されている。この
ように、撮影対象に応じて設定されている補正ベクトルに基づいて画像を補正することで
、撮影対象に応じた好ましい画像にするという処理方法が、近年の画像印刷装置では用い
られるようになってきた。本実施例の画像補正処理では、このような画像補正を更に発展
させることによって、ユーザーの好みの違いにも柔軟に対応して、より一層好ましい画像
を印刷することを可能としている。

図１３は、本実施例の画像補正処理の流れを示すフローチャートである。このフローチ
ャートに示されている様に、画像補正処理では、先ず始めに、「人物画像度」を算出する
処理を行う（ステップＳ２００）。ここで「人物画像度」とは、その画像にどの程度人物
が写っているのかを数値化したものであり、例えば、人物が写っている部分の面積の、画
像全体に占める割合などを人物画像度として用いることができる。この様な人物画像度を
算出するには、例えば、画像データの中から肌色の部分を探し出し、その部分には人物が
写っているものとみなして面積を求め、その面積が画像全体に占める割合を人物画像度と
して算出するといった方法をとることができる。

あるいは、単純な面積の割合を人物画像度として利用する方法の他に、人物が写ってい
る部分を次のような方法で検出することで、検出する際の確からしさ（確度）も考慮しな
がら人物画像度を算出することもできる。すなわち、先ず、画像データの中から、物体の
輪郭部分を抽出する。輪郭の抽出に際しては、メディアンフィルタなどの二次元フィルタ
を用いてノイズを除去したり、コントラストやエッジを強調した後、二値化を行い、得ら
れた二値化像の境界部分を物体の輪郭として抽出する。次いで、抽出した輪郭の中で、明
らかに人物の顔ではないと思われるものを除外する。例えば、抽出した輪郭の中で直線の
割合が大きい物体については、いわゆる人工物である可能性が高い。このように、明らか
に人物の顔ではないと判断できる物体を除外しておき、残った物体について、輪郭の形状
から「目」、「口」、「鼻筋」などと疑われる物体を抽出していく。もちろん、抽出した
物体が確実に「目」、「口」、「鼻筋」であるとは断定できないから、その確からしさを
数値化し、確度として表しておく。次いで、抽出した物体を以下の様に評価していく。も
し、抽出した物体が本当に「目」、「口」、「鼻筋」などであれば、互いに所定の位置関
係にあるはずである。例えば、「口」と思わしき物体が抽出されたとき、上方に「目」や
「鼻筋」と思われる物体（あるいは明らかに「目」または「鼻筋」であると判断できる物
体）が存在していれば、抽出された物体は「口」であると判断することができる。同様に
「目」と思わしき物体についても、本当に「目」であれば、多くの場合、近くに同じ向き
の「目」らしき物体が存在している筈である。このようにして、輪郭から「目」、「口」
、「鼻筋」などと思われる物体を抽出し、抽出した物体の中から、互いの位置関係を考慮
することによって「目」、「口」、「鼻筋」などを特定することができる。「目」、「口
」、「鼻筋」など顔の構成要素を検出したら、これらを包含する顔の輪郭部分を検出する
。また、「目」、「口」、「鼻筋」などの位置関係を考慮した「顔らしさ」を、確度とし
て数値化しておく。こうして、画像中で人物の顔が写っている部分を検出した後に、検出
した顔の部分の面積を計算する。さらに、「耳」、「口」、「鼻筋」などの顔の構成要素
を検出した際の確度と、顔を検出した際の確度とに基づいて重み係数を決定する。最後に
、先に計算しておいた顔の部分の面積と、この重み係数とを掛けて、得られた数値を人物
画像度とする。こうすれば人物検出の確からしさを含んだ数値として、人物画像度を算出
することができる。

こうした各種の方法で人物画像度を求めることができるが、本実施例においては、人物
画像度は０から１００までの値に規格化された状態で算出されるものとする。すなわち、
人物がまったく写っていないと判定された画像については人物画像度０と算出され、画像
全体にわたって人物だけが写っていると判定された画像については、人物画像度１００と
算出されるものとする。

以上のようにして人物画像度を算出したら、次は、その画像にどの程度風景が写ってい
るのか（風景画像度）を算出する処理を行う（ステップＳ２０２）。この算出方法につい
ても各種の方法が提案されているが、簡単には次のように行うことができる。すなわち、
画像データの中で、空色をしている部分が一定以上連続してあれば、その部分は空と推定
でき、同様に、緑色の部分が一定以上連続してあれば、その部分は山や木々を写した部分
と推定できる。そこで、それらの部分が画像全体に占める割合を計算することで、風景画
像度を得ることができる。尚、風景画像度も人物画像度と同様に、０から１００までの値
に規格化されているものとする。

この様に、人物画像度および風景画像度を求めておけば、人物画像用の補正ベクトル（
図１２（ａ）参照）と風景画像用の補正ベクトル（図１２（ｂ）参照）とを、人物画像度
および風景画像度との比率で足し合わせることにより、その画像に対応した補正ベクトル
を求めることが可能である。もっとも、本実施例の画像補正処理では、このようにして補
正ベクトルを求めるのではなく、ユーザーの好みに関する情報が記憶されたユーザー修正
情報ＬＵＴを参照することにより（ステップＳ２０４）、以下のようにして、ユーザーの
好みが反映された補正ベクトルを算出する。尚、ユーザー修正情報ＬＵＴは、ルックアッ
プテーブルの形式で、制御回路２６０のＲＯＭ内に記憶されている。

図１４は、ユーザー修正情報ＬＵＴを例示した説明図である。ユーザー修正情報ＬＵＴ
には、ユーザーが過去に印刷した画像について、人物画像度および風景画像度と、それに
対応した人物度修正値および風景度修正値とが記憶されている。ここで、人物画像度およ
び風景画像度は、上述した方法によって算出された値である。また、人物度修正値および
風景度修正値は、算出された人物画像度および風景画像度に対して、ユーザーが好みの画
像となるように修正を行った値である。ユーザー修正情報ＬＵＴには、この様に、人物画
像度および風景画像度の組合せと、その人物画像度および風景画像度の組み合わせに対応
する修正値という形式で、ユーザーの好みが記憶されている。

ユーザーの好みをこの様な形式で表現することができるのは、次の理由による。例えば
、風景をバックに人物を写した画像の場合、人物が小さくしか写っていないのであれば、
人物は無視して風景を重視した補正を好む場合がある。また、人物と風景が半々であれば
、風景よりも人物を重視した補正を好む場合もある。この様に、画像のどの部分を重視す
るのかという点に、ユーザーの好みが表れる。そして、画像のどの部分を重視するのかと
いう点を、人物度や風景度として捉えれば、ユーザーの好みは、画像から算出された人物
画像度および風景画像度に対する修正値として表現することができる。また、ユーザーの
好みは、先に挙げた例の様に、風景が人物より多く写っている場合は風景を重視し、風景
と人物が半々程度ならば人物を重視といった様に、その画像に写っている人物や風景の割
合、すなわち画像の人物画像度および風景画像度の組合せによって異なる。換言すれば、
ユーザーの好みは、実際には画像の人物画像度および風景画像度の組合せに依存しており
、したがって、ユーザーの好みを表した値である修正値は、そのときの人物画像度および
風景画像度の組合せと一緒に記憶されていなければならない。このような理由から、ユー
ザー修正情報ＬＵＴには、修正値と、人物画像度および風景画像度の組合せとが、対応付
けられた形で記憶されているのである。

このように、ユーザー修正情報ＬＵＴには、過去にユーザーが印刷した画像の人物画像
度度および風景画像度と、ユーザーが好みに応じて修正した情報とが記憶されている。し
たがって、今回の画像と同じ人物画像度および風景画像度を有する画像を過去にユーザー
が印刷していれば、その時のユーザー修正情報をそのまま使うことで、ユーザーの好みに
合致させることができる。もっとも、ユーザーが、過去に全く同じ人物画像度および風景
画像度を有する画像を印刷しているとは限らない。そこで、この様な場合は、記憶されて
いるユーザー修正情報の中から最適なものを選び出して利用することを考える。

図１５は、ユーザー修正情報ＬＵＴから参照するユーザー修正情報を選び出す方法を示
した説明図である。グラフの横軸は人物画像度であり、縦軸は風景画像度である。図中Ａ
で表された点は今回の画像であり、人物画像度はａ、風景画像度はｂである。これに対し
、図中で「１」から「４」の数字で示された点は、ユーザー修正情報ＬＵＴに記憶されて
いる画像である（図１４参照）。先に述べた様に、ユーザーの好みは、画像に写された内
容である人物画像度および風景画像度の組合せ（即ち図１５のグラフの平面上の位置）に
依存する。したがって、今回の画像（図中Ａ）に最も近い点を選び、その情報を参照すれ
ば、今回の画像をユーザーの好みにより近づけて補正することができる。図１５の例では
、最も近い「１」を選び出している。こうして参照するユーザー修正情報が決まったら、
これをユーザー修正情報ＬＵＴから読み出す。次に、読み出した情報に基づいて、印刷し
ようとする画像の人物画像度および風景画像度に対し、以下の様に修正を加える。

図１６は、読み出したユーザー修正情報に基づき、人物画像度および風景画像度を修正
する方法を示した説明図である。図１６に示されている様に、印刷しようとする画像の人
物画像度に、ユーザー修正情報の人物度修正値を一定の比率ｋで加味することで、人物画
像度を修正する。ここで、ＬＵＴから読み出した修正値に一定の比率を掛けて加味してい
るのは次の理由による。すなわち、先に述べたように、読み出してきたユーザー修正情報
は、今回の画像に一番近い人物画像度および風景画像度の画像に対するものではあるが、
全く同じものではないので、この修正値をそのまま用いるのは適当でない。そこで、比率
ｋを付することで、修正値を調節しているのである。

図１７は、ＬＵＴから読み出した修正値を考慮する比率ｋの算出方法を例示した説明図
である。この図で、Ｓは、図１５に示されているように、風景画像度と人物画像度の平面
上における距離である。例えば、図１７（ａ）に例示した方法で比率ｋを算出すれば、距
離Ｓが大きいときは比率ｋが小さくなり、距離Ｓが小さいときは比率ｋが大きくなる。従
って、今回の画像と過去の画像との差が大きいときには、過去の情報にあまり影響される
ことがなく、逆に差が小さいときには、過去の情報が重視されるような修正をすることが
できる。また、図１７（ｂ）の様な方法で比率ｋを算出することもできる。すなわち、今
回の画像と過去の画像との距離Ｓが一定以上である場合は、比率ｋを「０」に設定し、逆
に一定以下である場合には、比率ｋを「１」に設定する。こうすることで、今回の画像と
過去の画像が一定以上隔たっている場合は、過去の情報を一切使用せず、逆に一定以下な
らば、今回の画像を過去の画像と同じものとみなして、過去の画像と同じ修正をすること
ができる。こうした方法で算出した比率ｋを用い、図１６に示される数式に従って、修正
人物画像度（図中ではＸと表示）および修正風景画像度（図中ではＹと表示）を算出する
。次いで、得られた修正人物画像度および修正風景画像度を使いて補正ベクトルを決定す
る（ステップＳ２０６）。

図１８は、画像に対応する補正ベクトルを決定する方法を示した説明図である。図中で
ＸおよびＹは、先に算出した修正人物画像度および修正風景画像度である（図１６参照）
。ここに示されている様に、人物用の補正ベクトル（図１２（ａ）参照）と風景用の補正
ベクトル（図１２（ｂ）参照）とに、重み係数を掛け、それらを足し合わせることで補正
ベクトルを決定している。掛け合わせる重み係数は、ユーザーが過去に印刷した際の情報
を用いて修正した人物画像度および風景画像度であるから、得られる補正ベクトルはユー
ザーの好みを反映したものとなっている。このように、ユーザー補正情報ＬＵＴの情報を
使い人物画像度および風景画像度を修正し、修正後の比率で補正ベクトルを合成すること
で、ユーザーの好みを反映した補正ベクトルを算出することが可能になる。

このようにして得られた補正ベクトルを使いれば、ユーザーの好みに合致した補正を施
すことが可能である。そこで、実際に補正を行って、補正結果を確認する（ステップＳ２
０８）。ここでは補正ベクトルには「明度補正係数」「コントラスト補正係数」「シャー
プネス補正係数」の３つの補正係数が設定されているものとしているので（図１１参照）
、それぞれの補正係数に従って順番に補正処理を施していく。尚、図１３のフローチャー
トに示したステップＳ２０８において、補正ベクトルを「暫定的な」補正ベクトルと呼ん
でいる理由については後述する。

図１９は、明度補正処理を施す為に、ＲＧＢ表示で表された画像データをＹＣｒＣｂ表
示に変換する変換式である。明度補正処理を施す為には、まず、この式に従って画像デー
タをＲＧＢ表示からＹＣｒＣｂ表示に変換した後、算出された明度Ｙの値を明度補正係数
に従い補正する。Ｙの値を補正するには、簡便には明度補正係数をＹの値に掛ければよい
。こうしてＹを補正した後、図１９の変換式に従いＹＣｒＣｂ表示からＲＧＢ表示に逆変
換することで、明度補正処理が施された画像データを得ることができる。明度補正処理が
施された画像に対し、次いで、コントラスト補正処理を行う。コントラスト補正処理につ
いても様々な方法があるが、簡便にはトーンカーブを用いて補正することができる。

図２０はトーンカーブによるコントラスト補正処理を例示した説明図である。グラフの
横軸は入力値（Ｒ，Ｇ，Ｂいずれかの値）であり、縦軸は出力値である。実線で示された
トーンカーブは補正前のものであり、出力値が入力値に一致するという関係になっている
。破線で示されたトーンカーブはコントラスト補正処理を施す為のものであり、実線で示
されたトーンカーブよりも傾きが大きくなっている。このようなトーンカーブに従って入
力値を変換すると、入力値（補正前）の変化に対して出力値（補正後）の変化が大きくな
り、より鮮やかな印象の画像に補正される。このトーンカーブの傾きをコントラスト補正
係数に対応して設定しておくことで、コントラスト補正係数に従った補正処理が施された
画像データを得ることができる。

コントラスト補正処理に次いで、シャープネス補正処理を施す。この補正は、被写体の
輪郭部分や影の部分などのように、色調が急激に変化する部分、いわゆるエッジを抽出し
、それを強調（シャープネス補正係数が正の時）または目立たなくする（シャープネス補
正係数が負の時）補正である。エッジを目立たなくさせる補正は、ガウシアンフィルタな
どの二次元フィルタを作用させて、いわゆるぼかし補正を行うことによって実行すること
ができる。

図２１は、縦横３画素分の大きさを有するガウシアンフィルタを例示した説明図である
。図示するように、ガウシアンフィルタには、中心からの距離が遠くなるほど小さな値と
なるように重み係数が設定されており、このような二次元フィルタを画像データに作用さ
せると、自然な感じで画像をぼかすことができる。また、ガウシアンフィルタの重み係数
を適切に設定することで、ぼかしの程度を調整できる。例えば、図２１（ｂ）に示すガウ
シアンフィルタは、図２１（ａ）に示すガウシアンフィルタよりも周辺の重みが大きいの
で、ぼかしの程度が大きくなる。この重み係数を、シャープネス補正係数に従って適切に
設定することで、シャープネス補正係数に対応したぼかし補正を施すことができる。

一方、エッジを強調したい場合には、次のような方法で行う。すなわち、ガウシアンフ
ィルタなどの二次元フィルタを用いて得られた画像と、元の画像との差分を取り、それを
元の画像に一定の比率ｋで加えるという処理を施す。これはいわゆるアンシャープネスマ
スクという手法である。ここで、元の画像に加える比率ｋをシャープネス補正係数に比例
した値に設定しておくことで、シャープネス補正量に対応したエッジ強調補正を施すこと
ができる。

こうして、ユーザー修正情報ＬＵＴから求めた（暫定的な）補正ベクトルに従って「明
度補正処理」「コントラスト補正処理」「シャープネス補正処理」の３つの補正処理を施
した後に、得られた画像を本実施例の印刷装置１０の操作パネル３００に備えられた画面
に表示する。

図２２は、暫定的な補正ベクトルに従って補正された画像が画面に表示されている様子
を示した説明図である。このように操作パネル３００の画面によって、ユーザーは補正さ
れた画像を確認することができる。表示された画像が好みの画像となっていれば、ユーザ
ーは操作パネル３００を操作し、その画像をそのまま印刷するよう指示を出す。一方、表
示された画像が自分の好みと合致していない場合は、図２２に示されている様に、「人物
度」および「風景度」の２つの量を操作し、好みの画像となるように最終的な補正内容を
確定する。すなわち、画像の人物画像度、風景画像度、およびユーザー修正情報ＬＵＴか
ら求めた補正ベクトルは、ユーザーが過去に行った補正の内容をふまえたものとなってい
るので、ユーザーの好みと大まかには一致するものの、あくまでも推測によって算出した
補正ベクトルにすぎないので、念のために補正した画像を画面に表示させ、最終的な補正
ベクトルはユーザーが確定する様になっている。ユーザー修正情報ＬＵＴから求めた補正
ベクトルを「暫定的な」補正ベクトルと呼んでいるのは、この様に、補正画像を画面に表
示するために暫定的に決められた補正ベクトルであるということをふまえたものである。

操作パネル３００の表示を確認して、ユーザーが「人物度」または「風景度」を操作す
ると（図２２参照）、本実施例の印刷装置は、以下の手順で補正ベクトルを計算しなおし
て、補正画像を再び操作パネル３００の画面に表示する。まず、図２３に示す式に従い、
Ｘ（修正人物画像度）およびＹ（修正風景画像度）を算出しなおす。この計算では、図２
３に示される様に、暫定的な補正ベクトルを求めた際の修正人物画像度および修正風景画
像度（図１８参照）に、ユーザーが操作した量を加味する。こうして修正人物画像度およ
び修正風景画像度を計算し直したら、図１８に示す数式によって補正ベクトルを算出する
。補正ベクトルが得られたら、それに従って「明度補正処理」「シャープネス補正処理」
「コントラスト補正処理」を行い、得られた画像を操作パネル３００の画面に表示する（
図２２参照）。こうして、ユーザーが操作した「人物度」「風景度」を反映した補正画像
が表示されるので、ユーザーは好みの画像が得られたことを画面上で確認することができ
る。もし、好みの画像となっていない場合は、好みの画像となるまで「人物度」「風景度
」の操作を繰り返せばよい。好みの画像となったことを確認したら、ユーザーは操作パネ
ル３００から印刷指示を出す。こうしてユーザーからの印刷指示を受けとると、そのとき
の補正ベクトルが「最終的な補正ベクトル」として確定される。

このように、「人物度」および「風景度」を操作することで、ユーザーは好みの画像と
なるような補正ベクトルを決定することができる。また、「人物度」「風景度」を操作さ
せるという方式を採用しているために、ユーザーは、明度、コントラスト、シャープネス
などの高度な画像補正の知識を有していなくとも、補正内容を決定することができ、その
結果、ユーザーは簡便に自分の好みを反映させることが可能となっている。

こうして、ユーザーの好みに合致した補正が決まったら、次回以降の画像印刷の際に用
いるために、今回の画像についての情報をユーザー修正情報ＬＵＴに追加記憶させる（ス
テップＳ２１２）。記憶させる情報は、先に述べた様に、画像に対して算出された人物画
像度および風景画像度と、人物画像度および風景画像度に対して修正した値とである（図
１４参照）。尚、ステップＳ２０８において、ユーザーが「人物度」「風景度」を操作す
ることなく、暫定的な補正ベクトルによる補正画像をそのまま印刷するよう指示を出した
場合は、ユーザー修正情報ＬＵＴには情報を追加記憶させない（ステップＳ２１０：ｎｏ
）。なぜなら、この場合は、すでにユーザー修正情報ＬＵＴに記憶されていた情報によっ
て、ユーザーの好みを的確に反映できた（ユーザー修正情報ＬＵＴを元に算出した暫定的
な補正ベクトルが、そのまま最終的な補正ベクトルとして確定した）のであるから、新た
な情報をユーザー修正情報ＬＵＴに追加する必要がない。

一方、ユーザーが修正を加えた場合（ステップＳ２１０：ｙｅｓ）は、ユーザーの好み
に関する新たな情報が得られたのであるから、ユーザー修正情報ＬＵＴに追加記憶させて
おくことで、次回以降の画像印刷の際に、ユーザーの好みをより的確に反映させることが
可能となる。このように、ユーザーが修正を加えた場合にのみ追加記憶させることとすれ
ば、印刷する度にユーザー修正情報ＬＵＴが大きくなり、制御回路２６０のＲＯＭやＣＰ
Ｕに負担を掛けてしまうといった事態を回避しながら、ユーザーの好みに関する情報を適
切に蓄積していくことができるので、好適である。

尚、これとは逆に、制御回路２６０のＲＯＭやＣＰＵの処理能力に十分な余力がある場
合は、ユーザーが修正を加えたかどうかに拘わらず、印刷する度にユーザー修正情報ＬＵ
Ｔに情報を追加記憶させる方式を採用してもよい。この場合は、ユーザーが修正を加えた
場合にのみ追加記憶させる方式と比べて、以下のような利点がある。すなわち、ユーザー
が修正を加えた場合にのみ追加記憶させる方式では、新たな情報がユーザー修正情報ＬＵ
Ｔに追加された為に、それ以前は好みにあった画像が得られていた場合でも、追加後は好
みの画像が得られなくなってしまう場合がある。この点、印刷する度に追記する方式なら
ば、好ましい画像が得られたときの修正情報がユーザー修正情報ＬＵＴに記憶されている
ので、その情報を用いて好ましい画像を得ることが可能である。更には、ユーザー修正情
報ＬＵＴに一定の情報量が蓄積されるまでは、印刷する度に追加記憶させ、一定の情報量
が蓄積された後は、必要に応じて追加記憶するといった方式を採用してもよい。

こうした方法により、ユーザー修正情報ＬＵＴに情報を追加記憶させた後は、最終的な
補正ベクトルに従って画像データを補正処理し（ステップＳ２１４）、図１３に示した画
像補正処理を終了する。

以上説明した様に、本実施例の画像補正処理では、画像に写された対象を数値化し、「
人物画像度」「風景画像度」として算出している。また、ユーザーの好みについても、「
人物画像度」「風景画像度」の組合せと、それに対する修正値という形で記憶している。
このように、「画像に写された対象」を数値化した「人物画像度」「風景画像度」を基準
とし、それに基づいて補正処理を決定しているので、写された対象に応じた適切な補正処
理を施すことが可能となり、また、画像のどの部分を重視するのかという形で好みを反映
させることができるので、ユーザーは高度な画像補正処理の知識がなくても簡便に好まし
い画像に補正することが可能となる。

Ｅ．変形例 ：
以上に説明した画像印刷処理では、印刷しようとする画像から人物画像度および風景画
像度の２つの値を算出し、これらを修正することによって、ユーザーの好みに合致した補
正を行うものとして説明した。しかし、画像から抽出する値は、人物画像度や風景画像度
などに限られるものではなく、例えば、夜景が写っているか否かを示す「夜景画像度」を
抽出して、ユーザーの好みに応じた補正を行うことも可能である。更には、より多くの値
を画像から抽出して、画像を補正することも可能である。以下では、「人物画像度」「風
景画像度」「夜景画像度」の３つの値を抽出して、ユーザーの好みを反映した補正を行う
変形例の画像補正処理について説明する。

前述した画像補正処理では、画像から「人物画像度」「風景画像度」の２つの値を抽出
し、これらに対する修正値としてユーザーの好みを表現したが、変形例の画像補正処理で
は、「人物画像度」「風景画像度」「夜景画像度」の３つの値を抽出する関係上、ユーザ
ーの好みは、これら３つの値に対する修正値として表現されることになる。従って、変形
例の画像補正処理では、ユーザーの好みを記憶するユーザー修正情報ＬＵＴは、三次元の
ルックアップテーブルの形式となる。

図２４は、「人物画像度」「風景画像度」「夜景画像度」の３つの値を用いた変形例の
ユーザー修正情報ＬＵＴを例示した説明図である。図２４に示されている様に、変形例の
ユーザー修正情報ＬＵＴは、「人物画像度」「風景画像度」「夜景画像度」の３つの値の
組合せと、これらの修正値が記憶された３次元のルックアップテーブルとなっている。変
形例の画像補正処理では、印刷しようとする画像から「人物画像度」「風景画像度」「夜
景画像度」を抽出した後、このようなユーザー修正情報ＬＵＴを参照することにより、ユ
ーザーの好みに応じた修正値を決定する。

図２５は、変形例のユーザー修正情報ＬＵＴを参照して、画像を補正するための情報を
選択している様子を示す説明図である。図では、画像から抽出された「人物画像度」「風
景画像度」「夜景画像度」を、直交する三軸に取ることにより、画像の「人物画像度」「
風景画像度」「夜景画像度」が座標点によって表現されている。図中に示されたＡ点は今
回の画像であり、これに対し、図中で「１」から「４」の数字で示された点は、ユーザー
修正情報ＬＵＴに記憶されている画像である。仮に、今回の画像（Ａ点）が、ユーザー修
正情報ＬＵＴに記憶されている何れかの座標点と一致していれば、その座標点に対応する
修正量を用いることにより、ユーザーの好みに合った補正を行うことができる。しかし、
このようなことは稀であり、通常は、ユーザー修正情報ＬＵＴに記憶されている座標点の
中から、今回印刷しようとしている画像の座標点に最も近い座標点を選択することによっ
て、ユーザーの好みに近い補正を行うことになる。図２５では、最も近い座標点「３」が
選択された場合が示されている。こうして選び出した画像の情報をユーザー修正情報ＬＵ
Ｔから読み出すことにより、印刷しようとする画像についての「修正人物画像度」「修正
風景画像度」「修正夜景画像度」の算出を行う。

図２６は、変形例のユーザー修正情報ＬＵＴから読み出した情報に基づいて「修正人物
画像度」「修正風景画像度」「修正夜景画像度」を算出する方法を示した説明図である。
印刷しようとする画像の「修正人物画像度」「修正風景画像度」「修正夜景画像度」は、
前述した画像補正処理における場合と同様の考え方によって算出することができる。すな
わち、印刷しようとする画像から抽出された「人物画像度」「風景画像度」「夜景画像度
」に、ユーザー修正情報ＬＵＴから読み出した「人物度修正値」「風景度修正値」「夜景
度修正値」を、一定の比率ｋで加味すればよい。また、一定の比率ｋは、図１７に例示さ
れた方法により算出することができる。こうして「修正人物画像度」「修正風景画像度」
「修正夜景画像度」を求めておけば、前述した画像印刷処理と同様にして、補正ベクトル
を算出することができる。

図２７は、変形例の画像補正処理において、補正ベクトルを算出する方法を示した説明
図である。上述した方法により算出された修正人物画像度（図中Ｘと表記）、修正風景画
像度（図中Ｙと表記）、修正夜景画像度（図中Ｚと表記）は、ユーザー修正情報ＬＵＴか
ら読み出した情報に従って修正された値であるから、ユーザーの好みを反映した値となっ
ている。この値を重み係数として、人物用補正ベクトル、風景用補正ベクトル、夜景用補
正ベクトルを足し合わせることで、ユーザーの好みを反映した補正ベクトルを算出するこ
とができる。この様に、「人物画像度」「風景画像度」「夜景画像度」の３つの値を用い
た場合においても、これら３つの値の組合せとそれらの修正値とをユーザー修正情報ＬＵ
Ｔに記憶しておくことで、「修正人物画像度」「修正風景画像度」「修正夜景画像度」を
求めることができ、これらの値を用いることによってユーザーの好みを反映した補正ベク
トルを算出することが可能となる。こうして補正ベクトルが得られたら、補正ベクトルに
従って実際に画像を補正し、ユーザーが操作パネル３００でこれを確認して最終的な補正
内容を確定する処理を行う。

図２８は、変形例において、操作パネル３００に補正画像が表示されている様子を示し
た説明図である。ユーザーは操作パネル３００に表示された画像を確認し、画像が好みに
合致していない場合は、前述した画像補正処理と同様に（図２２参照）、「人物度」「風
景度」「夜景度」の３つの値を調整することで、好みの画像となるように補正内容を変更
すことができる。ユーザーが「人物度」「風景度」「夜景度」を調整すると、図２９に示
される式に従って重み係数が修正され、補正ベクトルが再度計算されて（図２７参照）、
補正画像が表示される。ユーザーは、この様にして操作パネル３００の画面で補正画像を
確認しながら、最終的な補正内容を確定することができる。こうして確定した補正内容に
より、ユーザーの好みに合致した補正処理が施される。

以上に説明した変形例では、「人物画像度」「風景画像度」に加えて、「夜景画像度」
を抽出することで、ユーザーの好みをよりいっそう適切に反映させて好ましい画像に補正
することが可能となる。例えば、「人物画像度」および「風景画像度」の値が同じでも、
その画像が夜景を写したものか否かによって、人物あるいは風景の何れを重視するのかと
いったユーザーの好みが異なる場合がある。あるいは、夜景を写した画像については、人
物や風景とは異なった画像を好む場合がある。このような場合でも、「人物画像度」「風
景画像度」に加えて「夜景画像度」を抽出することで、ユーザー修正情報ＬＵＴにユーザ
ーの好みを反映させることが可能となり、延いては、ユーザーの好みに応じて適切に画像
を補正することが可能となる。

もちろん、こうした効果は「夜景画像度」を抽出した場合に限られるものではなく、「
夜景画像度」の代わりに例えば「植物画像度」や「水中画像度」などを抽出した場合にも
同様に得ることができる。更には、「人物画像度」「風景画像度」「夜景画像度」に加え
て「植物画像度」「水中画像度」などを抽出することも可能である。抽出する値が増えた
場合でも、ユーザー修正情報ＬＵＴの次元を増やすだけで対応することが可能であり、画
像を補正するための処理が大幅に複雑化することはない。

以上、本実施例の印刷装置について説明したが、本発明は上記すべての実施例に限られ
るものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる
。

本実施例の印刷装置の概要を示した説明図である。 本実施例の印刷装置の外観形状を示す斜視図である。 原稿画像を読み込むために印刷装置の上部に設けられた原稿台カバーを開いた様子を示す説明図である。 スキャナ部の手前側を持ち上げて回転させた様子を示した斜視図である。 本実施例の印刷装置の内部構成を概念的に示した説明図である。 各色のインク吐出ヘッドにインク滴を吐出する複数のノズルが形成されている様子を示した説明図である。 プリンタドライバが印刷を実行する処理（画像印刷処理）の流れを示すフローチャートである。 色変換処理のために参照される色変換テーブルを概念的に示した説明図である。 ディザマトリックスの一部を拡大して例示した説明図である。 ディザマトリックスを参照しながら画素毎にドット形成の有無を判断している様子を概念的に示した説明図である。 本実施例の画像補正処理で用いる補正ベクトルを示した説明図である。 人物用の補正ベクトルと風景用の補正ベクトルとを例示した説明図である。 本実施例の画像補正処理の流れを示すフローチャートである。 ユーザー修正情報ＬＵＴを例示した説明図である。 ユーザー修正情報ＬＵＴから参照するユーザー修正情報を選び出す方法を示した説明図である。 読み出したユーザー修正情報に基づき人物画像度および風景画像度を修正する方法を示した説明図である。 ユーザー修正情報ＬＵＴから読み出した修正値を考慮する比率ｋの算出方法を例示した説明図である。 補正ベクトルを決定する方法を示した説明図である。 明度補正処理を施す為にＲＧＢ表示で表された画像データをＹＣｒＣｂ表示に変換する変換式である。 トーンカーブによるコントラスト補正処理を例示した説明図である。 縦横３画素分の大きさを有するガウシアンフィルタを例示した説明図である。 暫定的な補正ベクトルに従って補正された画像が画面に表示されている様子を示した説明図である。 ユーザーが修正した値に従い、「修正人物画像度」および「修正風景画像度」を変更する方法を示した説明図である。 「人物画像度」「風景画像度」「夜景画像度」の３つの値を用いた変形例のユーザー修正情報ＬＵＴを例示した説明図である。 変形例のユーザー修正情報ＬＵＴを参照して画像を補正するための情報を選択している様子を示す説明図である。 変形例のユーザー修正情報ＬＵＴから読み出した情報に基づいて「修正人物画像度」「修正風景画像度」「修正夜景画像度」を算出する方法を示した説明図である。 変形例の画像補正処理において補正ベクトルを算出する方法を示した説明図である。 変形例において、暫定的な補正ベクトルによる補正画像が画面に表示されている様子を示した説明図である。 変形例において、ユーザーが修正した値に従い「修正人物画像度」「修正風景画像度」「修正夜景画像度」を変更する方法を示した説明図である。

符号の説明

１０…印刷装置、 １２…インク吐出ヘッド、 １００…スキャナ部、
２００…プリンタ部、 ２４０…印刷キャリッジ、 ２４１…印字ヘッド、
２４２…インクカートリッジ、 ２４３…インクカートリッジ、
２６０…制御回路、 ３００…操作パネル

Claims (8)

1. 撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
   タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加える画
   像処理装置であって、
   前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している補正内容記憶手段と、
   前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
   出する合致度検出手段と、
   前記検出された各類別の合致度を修正する合致度修正手段と、
   前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
   せることにより、前記画像データに補正を加える画像データ補正手段と
   を備える画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記各類別の合致度の組と、該各々の合致度に加える修正量とが対応付けられた合致度
   修正テーブルを記憶している合致度修正テーブル記憶手段を備え、
   前記合致度修正手段は、前記画像データの各類別に対する合致度から前記合致度修正テ
   ーブルを参照することによって前記修正量を決定した後、該各類別に対する合致度を修正
   する手段である画像処理装置。
3. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記補正後の画像データに基づいて画像を出力する補正画像出力手段と、
   前記各類別の合致度に対して加えた修正量を、前記出力された画像に基づいて変更する
   修正量変更手段と、
   前記画像データから検出された各類別についての合致度と、該各々の合致度に対する変
   更後の修正量とを検出して、前記合致度修正テーブルに反映させる合致度修正テーブル反
   映手段と
   を備える画像処理装置。
4. 撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
   タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えて画
   像を印刷する印刷装置であって、
   前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している補正内容記憶手段と、
   前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
   出する合致度検出手段と、
   前記検出された各類別の合致度を修正する合致度修正手段と、
   前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
   せることにより、前記画像データに補正を加える画像データ補正手段と、
   前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する画像印刷手段と
   を備える印刷装置。
5. 撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
   タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加える画
   像処理方法であって、
   前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している第１の工程と、
   前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
   出する第２の工程と、
   前記検出された各類別の合致度を修正する第３の工程と、
   前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
   せることにより、前記画像データに補正を加える第４の工程と
   を備える画像処理方法。
6. 撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
   タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えて画
   像を印刷する印刷方法であって、
   前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している工程（Ａ）と、
   前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
   出する工程（Ｂ）と、
   前記検出された各類別の合致度を修正する工程（Ｃ）と、
   前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
   せることにより、前記画像データに補正を加える工程（Ｄ）と、
   前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する工程（Ｅ）と
   を備える印刷方法。
7. 撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
   タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加える方
   法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
   前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している第１の機能と、
   前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
   出する第２の機能と、
   前記検出された各類別の合致度を修正する第３の機能と、
   前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
   せることにより、前記画像データに補正を加える第４の機能と
   をコンピュータを用いて実現させるプログラム。
8. 撮影対象を写すことによって生成された画像データを解析することにより、該画像デー
   タを撮影対象に基づいて所定の複数の類別に分類した後、該類別に応じた補正を加えて画
   像を印刷する方法を、コンピュータを用いて実現するためのプログラムであって、
   前記画像データに加える補正内容を、前記類別毎に記憶している機能（Ａ）と、
   前記画像データを解析することにより、該画像データの前記各類別に対する合致度を検
   出する機能（Ｂ）と、
   前記検出された各類別の合致度を修正する機能（Ｃ）と、
   前記類別毎に記憶されている補正内容を、前記修正された合致度に応じた割合で反映さ
   せることにより、前記画像データに補正を加える機能（Ｄ）と、
   前記補正された画像データに基づいて画像を印刷する機能（Ｅ）と
   をコンピュータを用いて実現させるプログラム。

Images