特開 2022-60393 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022060393

(43)【公開日】2022-04-14

(54)【発明の名称】画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/535 20190101AFI20220407BHJP

【ＦＩ】

G06F16/535

【審査請求】有

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022024872

(22)【出願日】2022-02-21

(62)【分割の表示】P 2021522915の分割

【原出願日】2020-05-29

(31)【優先権主張番号】P 2019103133

(32)【優先日】2019-05-31

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】306037311

【氏名又は名称】富士フイルム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】特許業務法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】寺田 昌弘

(57)【要約】

【課題】画像処理パラメータを指定することが可能な画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】画像データの被写体と、画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する画像データに適用された適用済みパラメータを抽出し、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値の使用頻度の度数分布を導出し、使用頻度を表す数値を、抽出された前記適用済みパラメータに対する検索条件として、度数分布に基づいて検索条件に合致する前記適用済みパラメータを検索し、検索結果を出力する。
【選択図】図１８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像データの被写体と、前記画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する前記画像データに適用された前記適用済みパラメータを抽出し、
抽出された前記適用済みパラメータのパラメータ値の使用頻度の度数分布を導出し、
前記使用頻度を表す数値を、抽出された前記適用済みパラメータに対する検索条件として、前記度数分布に基づいて前記検索条件に合致する前記適用済みパラメータを検索し、検索結果を出力する、
画像処理装置。

【請求項2】

抽出された前記適用済みパラメータに含まれる複数の項目の組み合わせに使用頻度を導出し、
前記使用頻度を表す数値を、抽出された前記適用済みパラメータに対する検索条件として、前記度数分布に基づいて前記組み合わせの使用頻度が前記検索条件に合致する前記適用済みパラメータを検索し、検索結果を出力する、
請求項１に記載の画像処理装置。

【請求項3】

端末と、画像処理装置とを備える画像処理システムであって、
画像データの被写体と、前記画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する前記画像データに適用された前記適用済みパラメータを抽出し、
抽出された前記適用済みパラメータのパラメータ値の使用頻度の度数分布を導出し、
前記使用頻度を表す数値を、抽出された前記適用済みパラメータに対する検索条件として、前記度数分布に基づいて前記検索条件に合致する前記適用済みパラメータを検索し、検索結果を前記端末に出力する、
画像処理システム。

【請求項4】

画像データの被写体と、前記画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する前記画像データに適用された前記適用済みパラメータを抽出する抽出ステップと、
抽出された前記適用済みパラメータのパラメータ値の使用頻度の度数分布を導出する導出ステップと、
前記使用頻度を表す数値を、抽出された前記適用済みパラメータに対する検索条件として、前記度数分布に基づいて前記検索条件に合致する前記適用済みパラメータを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果を出力する出力ステップと、
を備える画像処理方法。

【請求項5】

画像データの被写体と、前記画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する前記画像データに適用された前記適用済みパラメータを抽出する抽出ステップと、
抽出された前記適用済みパラメータのパラメータ値の使用頻度の度数分布を導出する導出ステップと、
前記使用頻度を表す数値を、抽出された前記適用済みパラメータに対する検索条件として、前記度数分布に基づいて前記検索条件に合致する前記適用済みパラメータを検索する検索ステップと、
前記検索ステップにおける検索結果を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ユーザからの画像処理指示に基づいて現像処理を行う画像処理装置が提案されている（特開２０１６－１４６７号公報参照）。

【発明の概要】

【0003】

本開示は、過去に使用された画像処理パラメータを考慮して、画像処理パラメータを指定することが可能な画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0004】

本開示の一態様に係る画像処理装置は、画像データの被写体と、画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する画像データに適用された適用済みパラメータを抽出し、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を導出し、使用頻度を表す数値を、抽出された適用済みパラメータに対する検索条件として、度数分布に基づいて検索条件に合致する適用済みパラメータを検索し、検索結果を出力する。

【0005】

上記態様の画像処理装置においては、抽出された適用済みパラメータに含まれる複数の項目の組み合わせ毎に使用頻度を導出し、使用頻度を表す数値を、抽出された適用済みパラメータに対する検索条件として、度数分布に基づいて組み合わせ毎の使用頻度が検索条件に合致する適用済みパラメータを検索し、検索結果を出力してもよい。

【0006】

本開示の一態様に係る画像処理システムは、端末と、画像処理装置とを備える画像処理システムであって、画像データの被写体と、画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する画像データに適用された適用済みパラメータを抽出し、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を導出し、使用頻度を表す数値を、抽出された適用済みパラメータに対する検索条件として、度数分布に基づいて検索条件に合致する適用済みパラメータを検索し、検索結果を端末に出力する。

【0007】

本開示の一態様に係る画像処理方法は、画像データの被写体と、画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する画像データに適用された適用済みパラメータを抽出する抽出ステップと、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を導出する導出ステップと、使用頻度を表す数値を、抽出された適用済みパラメータに対する検索条件として、度数分布に基づいて検索条件に合致する適用済みパラメータを検索する検索ステップと、検索ステップにおける検索結果を出力する出力ステップと、を備える。

【0008】

本開示の一態様に係る画像処理プログラムは、画像データの被写体と、画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積された格納部の中から、対象データと被写体が類似する画像データに適用された適用済みパラメータを抽出する抽出ステップと、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を導出する導出ステップと、使用頻度を表す数値を、抽出された適用済みパラメータに対する検索条件として、度数分布に基づいて検索条件に合致する適用済みパラメータを検索する検索ステップと、検索ステップにおける検索結果を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】第１の実施の形態による画像処理装置を適用した画像処理システムの概略構成図

【図2】画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図

【図3】画像処理装置の機能構成を示すブロック図

【図4】端末のハードウェア構成を示すブロック図

【図5】画像関連情報のデータテーブルの一例を示す図

【図6】過去に現像処理が行われたＲＡＷ画像データが表す画像の一例を示す図

【図7】過去に現像処理が行われたＲＡＷ画像データが表す画像の一例を示す図

【図8】画像処理システムにおける画像処理時の処理の流れを説明するフローチャート

【図9】画像処理アプリケーションにおける画像表示例を示す図

【図10】統計処理結果を示すグラフ

【図11】パラメータ値変更ウィンドウの表示例を示す図

【図12】パラメータ値変更ウィンドウの表示例を示す図

【図13】現像用ＲＡＷ画像データが表す画像の一例を示す図

【図14】パラメータ値変更ウィンドウの表示例を示す図

【図15】パラメータ値変更ウィンドウの表示例を示す図

【図16】第１の実施の形態による画像処理装置の変形例における機能構成を示すブロック図

【図17】第２の実施の形態による画像処理装置の機能構成を示すブロック図

【図18】画像処理システムにおける画像処理時の処理の流れを説明するフローチャート

【図19】画像処理アプリケーションの画面表示例を示す図

【図20】自動選択条件入力ウィンドウの表示例を示す図

【図21】画像処理装置におけるパラメータ自動検索時の処理の流れを説明するフローチャート

【図22】統計処理結果を示すグラフ

【図23】画像処理装置におけるパラメータ自動検索時の処理の流れを説明するフローチャート

【図24】統計処理結果を示すグラフ

【発明を実施するための形態】

【0010】

［第１の実施の形態］
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。図１は本開示の第１の実施の形態による画像処理装置を適用した画像処理システムの概略構成図である。図１に示す画像処理システム１は、クラウド上で管理されたＲＡＷ画像データ（画像データの一例である）に対して、ネットワークを介して接続された端末からの現像処理の依頼を受け付けて、依頼内容に応じた現像処理を行うことが可能なシステムである。

【0011】

図１に示すように、画像処理システム１は、画像処理装置１０と、画像処理装置１０と通信可能な複数の端末２０とを含む。各端末２０は、画像処理システム１に対して、ＲＡＷ画像データの現像処理を依頼するユーザが使用する端末である。端末２０のユーザは、例えば、ユーザの好みなどに応じて現像処理の内容と処理対象のＲＡＷ画像データとを指定して、現像処理を依頼する。

【0012】

画像処理装置１０と端末２０とは、インターネット等のネットワークを介して接続されており、端末２０から見ると画像処理装置１０は雲の上に存在するようにも見えることから、ネットワークを介して接続される画像処理装置１０はクラウドと呼ばれる。本明細書では、以下において、画像処理装置１０をクラウドと呼ぶ場合がある。

【0013】

図２は、画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：プロセッサ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、および通信インタフェース１５を有する。各構成は、バス１６を介して相互に通信可能に接続されている。画像処理装置１０は、いわゆるサーバを構成する。

【0014】

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２またはストレージ１４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。本実施の形態では、ＲＯＭ１２またはストレージ１４には、画像処理プログラムが格納されている。

【0015】

ＲＯＭ１２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラムまたはデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、およびＲＡＷ画像データを含む各種データを格納する。

【0016】

通信インタフェース１５は、画像処理装置１０が端末２０および他の機器と通信するためのインタフェースであり、たとえば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ（Ｆｉｂｅｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。

【0017】

上記の画像処理プログラムを実行する際に、画像処理装置１０は、上記のハードウェア資源を用いて、各種の機能を実現する。画像処理装置１０が実現する機能構成について説明する。

【0018】

図３は、画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、画像処理装置１０は、機能構成として、受付部１０１、画像認識処理部１０２、抽出部１０３、導出部１０４、出力部１０５、および画像処理部１０６を有する。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２またはストレージ１４に記憶された画像処理プログラムを読み出し、実行することにより実現される。

【0019】

受付部１０１は、画像処理の対象の画像データである対象データと、ユーザが指定した画像処理パラメータである指定パラメータとを取得して、ユーザからの画像処理の依頼を受け付ける。

【0020】

画像認識処理部１０２は、対象データから被写体を認識するため画像認識処理を施す。

【0021】

抽出部１０３は、過去に画像処理が施された処理済み画像データの被写体と、処理済み画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積されたデータテーブルの中から、対象データと被写体が類似する処理済み画像データに適用された適用済みパラメータを抽出する。なお、データテーブルは、ストレージ１４に格納されている。

【0022】

導出部１０４は、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値に基づいて、抽出された適用済みパラメータの中での指定パラメータの使用頻度を導出する。

【0023】

出力部１０５は、指定パラメータの使用頻度等の出力データを端末２０に出力する。

【0024】

画像処理部１０６は、指定パラメータに基づいて画像処理を行う。

【0025】

図４は、端末２０のハードウェア構成を示すブロック図である。図４に示すように、端末２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ストレージ２４、モニタ２５、ユーザインタフェース２６、および通信インタフェース２７を有する。各構成は、バス２８を介して相互に通信可能に接続されている。

【0026】

ＣＰＵ２１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２またはストレージ２４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ２３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２またはストレージ２４に記録されているプログラムにしたがって、上記各構成の制御および各種の演算処理を行う。

【0027】

ＲＯＭ２２は、各種プログラムおよび各種データを格納する。ＲＡＭ２３は、作業領域として一時的にプログラムまたはデータを記憶する。ストレージ２４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、および各種データを格納する。各種プログラムには、後述する画像処理アプリケーションが含まれる。

【0028】

モニタ２５は、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等の表示デバイスが用いられる。

【0029】

ユーザインタフェース２６は、編集者または閲覧者等のユーザが端末２０を使用する際のインタフェースである。ユーザインタフェース２６は、例えば、ユーザによるタッチ操作を可能とするタッチパネルを備えたディスプレイ、キーボード、およびマウス等の少なくとも一つを含む。

【0030】

通信インタフェース２７は、端末２０が画像処理装置１０および他の機器と通信するためのインタフェースであり、たとえば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。

【0031】

図５は、ストレージ１４に格納されるデータテーブルの一例を示す図である。図６および図７は、過去に現像処理が行われたＲＡＷ画像データが表す画像の一例を示す図である。なお、図５～７において、図中の「Ｐｒｏｖｉａ」、「Ｖｅｌｖｉａ」、「Ａｓｔｉａ」、「Ｅｔｅｒｎａ」、「Ａｃｒｏｓ」は、いずれも登録商標である。

【0032】

データテーブルは、過去に受け付けた画像処理、本例ではＲＡＷ画像データに対する現像処理の依頼に関する画像関連情報を記録したものである。画像関連情報は、過去に現像処理が施された処理済み画像データの一例であるＲＡＷ画像データに関する画像関連情報である。画像関連情報には、ＲＡＷ画像データの識別情報、ユーザの属性情報、ＲＡＷ画像データに写る被写体を示す被写体情報、およびＲＡＷ画像データの現像処理の際に適用された現像処理パラメータ（画像処理パラメータの一例である）が含まれる。

【0033】

データテーブルには、１件の現像処理の依頼毎に、１件分の画像関連情報が１レコード作成される。１件分の画像関連画像情報には、「画像Ｉｎｄｅｘ」、「地域コード」、「年齢区分」、「性別」、「被写体認識によるタグ」、「フィルム」、「明るさ」、「色濃度」、「色温度」・・・といった項目が含まれている。

【0034】

「画像Ｉｎｄｅｘ」は、受け付けた現像処理の依頼ごとの通し番号であり、かつ、画像処理の対象となったＲＡＷ画像データを特定するためのＲＡＷデータの識別情報として機能する。ＲＡＷ画像データそのものは、例えば、ストレージ１４において、データテーブルとは別に格納されており、「画像Ｉｎｄｅｘ」とＲＡＷ画像データとは関連付けられている。図５に示すデータテーブルには、画像Ｉｎｄｅｘが「７８，０００，０００」まであり、これは、７８００万枚の処理済みのＲＡＷ画像データがあることを示している。

【0035】

「地域コード」、「年齢区分」、および「性別」の３つの項目は、現像処理を依頼したユーザの属性情報の一例である。「地域コード」は、ユーザが居住する地域を示し、「年齢区分」は、ユーザの年齢又は年代を示す。「性別」は、ユーザの性別を示す。「地域コード」は、例えば、１が日本、２が北米地域、３が南米地域、４が欧州地域等、地域毎に対応したコードが割り当てられている。「年齢区分」は、例えば、０が０代、１が１０代、２が２０代、３が３０代、４が４０代、５が５０代等、年齢区分毎に対応したコードが割り当てられている。「性別」は、例えば、０が男性、１が女性等、性別毎に対応したコードが割り当てられている。

【0036】

「被写体認識によるタグ」は、ＲＡＷ画像データに写る被写体を示す被写体情報の一例である。本例において、この被写体情報は、本例において、ＲＡＷ画像データに付随するタグのデータ形式を有しているため、ここでは被写体タグ情報と呼ぶ。ＲＡＷ画像データの被写体は、画像認識処理によって抽出され、抽出された被写体が被写体タグ情報として記憶される。例えば、画像Ｉｎｄｅｘが「１」のレコードには、図６にも示すように、「花」、「春」、「桜」および「人物」が被写体タグ情報として設定されている。これは、ＲＡＷ画像データに写る被写体に「花」が含まれており、具体的には、「花」は「桜」であることを示している。また、「春」という被写体タグ情報は、「桜」は春の花であるため、「春」の風景が被写体となっていることを示している。さらに、被写体としては、「花」の他に「人物」が含まれることを示している。

【0037】

また、画像Ｉｎｄｅｘが「２」のレコードには、図７にも示すように、「花」、「春」、「チューリップ」および「畑」が被写体タグ情報として設定されている。これは、ＲＡＷ画像データに写る被写体に「花」が、具体的には「チューリップ」が含まれていることを示している。また、被写体は「春」の風景でもあること、さらに、被写体には「畑」および「川」が含まれていることを示している。

【0038】

同様に、画像Ｉｎｄｅｘが「３」のレコードには、「人物」、「夜景」および「クリスマス」が被写体タグ情報として設定されている。これは、ＲＡＷ画像データに写る被写体に「人物」が含まれていることを示している。また、被写体は「夜景」でもあること、さらに、「クリスマス」の風景であることを示している。

【0039】

こうした被写体タグ情報は、基本的には画像認識処理によって抽出されるが、人が画像を見ながら、被写体タグ情報を付してもよい。

【0040】

なお、本例においては、被写体タグ情報としては、人、花、春およびクリスマスなどを例示し、これらを細かく分類することなく設定した例で示しているが、これらを例えば、人物、植物、季節および風景などというように、大分類を設定してもよい。

【0041】

「フィルム」、「明るさ」、「色濃度」および「色温度」・・・といった項目は、ＲＡＷ画像データに適用される画像処理パラメータである適用済みパラメータを示す。本例では画像処理として現像処理を例にしているので、画像処理パラメータについて、現像処理パラメータと呼ぶ場合がある。「フィルム」の項目には、例えば、「Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）」、「Ａｓｔｉａ（登録商標）」、および「Ｐｒｏｖｉａ（登録商標）」といった写真フィルムの製品名が付されている。これは、こうした写真フィルムが持つ特有の色味を再現するようなパラメータ値のセットが指定されたことを示している。例えば、「Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）」が指定された場合は、「Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）」の色味を再現するようなパラメータ値のセットが指定される。本例においては、図６にも示すように、画像Ｉｎｄｅｘの「１」のＲＡＷ画像データには、「Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）」のパラメータ値のセットが適用されている。また、画像Ｉｎｄｅｘの「２」のＲＡＷ画像データには、図７にも示すように、「Ａｓｔｉａ（登録商標）」のパラメータ値のセットが適用されている。

【0042】

「明るさ」の項目は、画像の明るさのパラメータ値を示し、「色濃度」の項目は、色の濃淡を示すパラメータ値を示す。「色温度」の項目は、色温度を示すパラメータ値を示す。本例においては、図６にも示すように、画像Ｉｎｄｅｘの「１」のＲＡＷ画像データには、「明るさ」のパラメータ値として「１」が、「色濃度」のパラメータ値として「２」が、「色温度」のパラメータ値として「４５００」がそれぞれ適用されている。また、図７にも示すように、画像Ｉｎｄｅｘの「２」のＲＡＷ画像データには、「明るさ」のパラメータ値として「－１」が、「色濃度」のパラメータ値として「１」が、「色温度」のパラメータ値として「４０００」がそれぞれ適用されている。本例においては、「明るさ」および「色濃度」のパラメータ値は、例えば、基準値に対する差分を表す値である。例えば「－１」は、基準値を一段階落としたパラメータ値であることを示す。

【0043】

本例においては、図５に示すようなデータテーブルを用いて、過去の画像処理が施された処理済み画像データ（本例では、ＲＡＷ画像データ）の被写体と、処理済み画像データに適用された画像処理パラメータである適用済みパラメータとが関連付けて蓄積される。

【0044】

また、本例においては、図５に示すデータテーブルの作成は、画像処理装置１０において過去に行われた現像処理の情報を蓄積することにより作成される。データテーブルに登録される情報はすべて、画像処理装置１０が過去に受け付けた現像処理の依頼に基づく情報であるが、もちろん、データテーブルに登録される情報の全部又は一部が、他の画像処理装置が過去に受け付けた現像処理の依頼に基づく情報であってもよい。

【0045】

［処理の流れ］
次に、画像処理システム１において、ユーザが画像処理としてＲＡＷ画像データの現像処理を依頼する場合の処理手順について説明する。図８は、画像処理システム１における、受付処理なども含めた処理手順を説明するフローチャートであり、図９は、画像処理アプリケーションの画面表示例を示す図である。

【0046】

図８に示すように、現像処理を依頼する際には、端末２０の画像処理アプリケーションを用いて、ユーザは現像処理の対象となるＲＡＷ画像データ（以下、現像用ＲＡＷ画像データという）を指定する。端末２０において現像用ＲＡＷ画像データが指定されると、ＣＰＵ２１は、通信インタフェース２７等を介して、現像用ＲＡＷ画像データを画像処理装置１０に送信する（ステップＳＴ１）。ここで、現像用ＲＡＷ画像データは、画像処理の対象の画像データである「対象データ」の一例である。

【0047】

画像処理装置１０においてＣＰＵ１１は、端末２０から送信された現像用ＲＡＷ画像データについて、通信インタフェース１５等を介して取得する。これにより、ＣＰＵ１１は、ユーザからの画像処理の依頼を受け付ける。このように、ＣＰＵ１１は、受付部１０１として機能する。

【0048】

ＣＰＵ１１は、取得した現像用ＲＡＷ画像データについて、ユーザからパラメータの指定が無い場合は、初期現像処理パラメータを用いて、本画像よりも解像度を落としたプレビュー用の仮画像データを取得する仮現像処理を行う（ステップＳＳ１）。初期現像処理パラメータとは、画像処理装置１０において、ユーザからの指定が無い場合に設定される現像処理パラメータの初期値である。次に、ＣＰＵ１１は、仮現像処理の結果得られた仮画像データを端末２０に送信する（ステップＳＳ２）。

【0049】

端末２０において、画像処理装置１０から仮画像データを取得したら、ＣＰＵ２１は、取得した仮画像データに基づくプレビュー画像を、画像処理アプリケーションの画像表示領域３１に表示する（ステップＳＴ２）。ユーザは、表示されたプレビュー画像を見ながら、ユーザの好みに応じて現像処理パラメータの指定を行う。現像処理パラメータの指定は、画像処理アプリケーションのアプリケーション画面を通じて行われる。

【0050】

図９において、画像処理アプリケーションのアプリケーション画面３０の一例を示す。なお、図９において、図中の「Ｖｅｌｖｉａ」は登録商標である。図９に示すように、アプリケーション画面３０内には、現像用ＲＡＷ画像データのプレビュー画像を表示する画像表示領域３１と、現像用ＲＡＷ画像データに対する現像処理パラメータの指定を行う現像処理パラメータ指定領域３２とが設けられている。

【0051】

現像処理パラメータ指定領域３２内には、フィルムモード（図５において「フィルム」と示す）、明るさ、色濃度、および色温度の４つの現像処理パラメータについて、現像処理パラメータの項目名および現在値が表示されている。また、現像処理パラメータ指定領域３２内には、現像処理パラメータの項目毎に、パラメータ値変更ボタン３３～３６が設けられている。また、現像処理パラメータ指定領域３２内には、現像ボタン３７が設けられている。なお、図８におけるステップＳＳ１およびステップＳＴ２において、初期現像処理パラメータが適用されている段階では、現像処理パラメータの各項目の現在値は初期現像処理パラメータで規定されている初期値が設定されている。

【0052】

本実施の形態では、現像用ＲＡＷ画像データについて、チューリップを撮影した画像を例に説明する。また、初期現像処理パラメータのパラメータ値として、「フィルムモード：Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）、明るさ：０、色濃度：０、色温度：５６００」が設定されている。

【0053】

現像処理パラメータ指定領域３２のパラメータ値変更ボタン３３～３６に対して、ユーザがマウスのクリック操作などによってパラメータ値を変更する操作を行うと、ＣＰＵ２１は、パラメータ値の変更内容を、ユーザによって指定された指定パラメータとして受け付ける。本例において、画像処理は現像処理であるため、指定パラメータをユーザ指定の現像処理パラメータと呼ぶ。端末２０において、ユーザ指定の現像処理パラメータを受け付ける方法としては、初期現像処理パラメータのパラメータ値との差である変更部分のみを受け付ける方法でもよいし、初期現像処理パラメータと同じパラメータ値と変更部分の両方を受け付ける方法でもよい。

【0054】

図８に戻って、次に、端末２０のＣＰＵ２１は、ユーザ指定の現像処理パラメータを受け付けると、画像処理装置１０に送信する（ステップＳＴ３）。画像処理装置１０のＣＰＵ１１は、通信インタフェース１５を介してユーザ指定の現像処理パラメータを取得する。こうして、ＣＰＵ１１は、現像処理の対象の現像用ＲＡＷ画像データとユーザ指定の現像処理パラメータとを取得して、ユーザからの画像処理の依頼を受け付ける受付部１０１として機能する。

【0055】

画像処理装置１０において端末２０からユーザ指定の現像処理パラメータを取得したら、ＣＰＵ１１は、ユーザ指定の現像処理パラメータを用いて、仮現像処理を行う（ステップＳＳ３）。本例のステップＳＳ３３の仮現像処理では、初期現像処理パラメータに対する仮現像処理（ステップＳＳ１）と同様に、本画像よりも解像度を落としたプレビュー用の仮画像データを生成する。

【0056】

次に、ＣＰＵ１１は、抽出部１０３として機能し、ストレージ１４に格納されているデータテーブルの中から、現像用ＲＡＷ画像データと被写体が類似する、過去に画像処理が施されたＲＡＷ画像データに適用された適用済みパラメータを抽出する（ステップＳＳ４）。

【0057】

適用済みパラメータの抽出を行う際には、先ず、ＣＰＵ１１は、現像用ＲＡＷ画像データが示す画像の内容について、画像認識処理を行って被写体を認識する。認識した結果は、データテーブルに記録されている被写体タグ情報と同じ形式で設定される。次に、ＣＰＵ１１は、データテーブルの中から、現像用ＲＡＷ画像データの被写体タグ情報と一致するＲＡＷ画像データに適用された適用済みパラメータを抽出する。

【0058】

ここで、「現像用ＲＡＷ画像データの被写体タグ情報と一致するＲＡＷ画像データ」には、被写体タグ情報が全て一致する態様に限らず、被写体タグ情報が一部のみ一致する態様を含む。つまり、被写体情報が完全に同じ場合に加えて、類似する場合も含まれる。このような被写体の類似度の判定基準は予め設定される。例えば、被写体タグ情報に複数の項目がある場合には、一致する項目数が予め設定された個数以上ある場合に類似すると判定される。

【0059】

具体的には、ＣＰＵ１１は、現像用ＲＡＷ画像データが示すチューリップを撮影した画像の内容について、画像認識処理に基づいて、被写体タグ情報として「花、春、チューリップ、空」を設定したとする。また、類似の判定基準は、一致する項目数が３つ以上に設定されているとする。この場合、ＣＰＵ１１は、データテーブルの中から、現像用ＲＡＷ画像データの被写体タグ情報の項目と３つ以上と一致する過去のＲＡＷ画像データを類似画像データとして特定する。この類似画像情報には、被写体タグ情報が完全一致するＲＡＷ画像データも含まれる。

【0060】

このように、ＣＰＵ１１は、現像用ＲＡＷ画像データと被写体が類似する、過去のＲＡＷ画像データを類似画像データとして特定する。ＣＰＵ１１は、特定した類似画像データに適用された適用済みパラメータをデータテーブルから抽出する。このように、ＣＰＵ１１は、抽出部１０３として機能する。

【0061】

次に、ＣＰＵ１１は、抽出された適用済みパラメータに基づいて、ユーザ指定の現像処理パラメータの統計処理を行う（ステップＳＳ５）。この統計処理には、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を導出する処理と、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値に基づいて、抽出された適用済みパラメータの中でのユーザ指定の現像処理パラメータの使用頻度を導出する処理が含まれる。このように、ＣＰＵ１１は、導出部１０４として機能する。

【0062】

図１０は、本実施の形態における統計処理結果を示すグラフである。具体的には、グラフは、横軸にパラメータ値、縦軸に頻度（％）をとったグラフであり、このグラフは、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を示している。頻度は、パラメータ値全体の使用回数に対する、各パラメータ値の使用回数の割合を示している。上述したように、現像処理パラメータには、「明るさ」および「色濃度」といった複数の項目が含まれている。統計処理は、現像処理パラメータの項目毎に行われる。図１０のグラフは、「明るさ」についてのパラメータに関するグラフである。ＣＰＵ１１は、抽出された適用済みパラメータの各パラメータ値の使用頻度を導出する。さらに、ＣＰＵ１１は、導出した使用頻度の度数分布を導出する。こうした使用頻度および度数分布は、「明るさ」以外の項目についても導出される。

【0063】

ＣＰＵ１１は、この度数分布に基づいて、抽出された適用済みパラメータの中でのユーザ指定の現像処理パラメータ（指定パラメータの一例である）の使用頻度を導出する。ＣＰＵ１１は、ユーザ指定の現像処理パラメータのパラメータ値と同一のパラメータ値を持つ適用済みパラメータを特定する。ＣＰＵ１１は、特定した適用済みパラメータの使用頻度を、ユーザ指定の現像処理パラメータの使用頻度として導出する。このように、ＣＰＵ１１は、導出部１０４として機能する。

【0064】

導出されたユーザ指定の現像処理パラメータの使用頻度は、例えば、図１０に示すマーカー３９によって示される。図１０の例では、ユーザ指定の現像処理パラメータは「０」であり、「０」の位置にマーカー３９が表示されている。図１０の例では、「０」の位置が、度数分布における最頻値（すなわち、３０％）となっている。

【0065】

次に、ＣＰＵ１１は、ユーザ指定の現像処理パラメータが適用された仮画像データおよび統計処理結果を端末２０に送信する（ステップＳＳ６）。統計処理結果には、適用済みパラメータの度数分布に加えて、度数分布内のユーザ指定の指定パラメータの使用頻度が含まれる。つまり、統計処理結果には、図１０に示すような、適用済みパラメータの度数分布と、マーカー３９で示されるユーザ指定の現像処理パラメータの使用頻度とを、端末２０において再現可能なデータが含まれる。このように、ＣＰＵ１１は、指定パラメータの使用頻度および適用済みパラメータの使用頻度の度数分布を出力する出力部１０５として機能する。

【0066】

端末２０において、画像処理装置１０から仮画像データおよび統計処理結果を取得したら、ＣＰＵ２１は、取得した仮画像データに基づくプレビュー画像を図９に示したアプリケーション画面３０の画像表示領域３１に表示する。現像処理パラメータ指定領域３２には、ユーザ指定の現像処理パラメータのパラメータ値が表示される。

【0067】

さらに、端末２０において、ＣＰＵ２１は、取得した統計処理結果に基づいて、図１１に示すパラメータ値変更ウィンドウ４０を表示する。パラメータ値変更ウィンドウ４０には、図９において示した適用済みパラメータの度数分布を示すグラフ４１が表示される。また、グラフ４１に加えて、パラメータ値変更ウィンドウ４０には、パラメータ値を指定するためのスライダー４２と、スライダー４２が指定するパラメータ値の使用頻度の表示枠４３と、パラメータ値を決定するための決定ボタン４４と、パラメータ値を変更せずにパラメータ値変更ウィンドウ４０を閉じる取消ボタン４５とが表示される。

【0068】

上述したとおり、度数分布は、「明るさ」および「色濃度」といった画像処理パラメータ毎に導出される。図１１に示すパラメータ値変更ウィンドウ４０は、「明るさ」に対応するウィンドウである。本例においては「明るさ」のみを例示し、「明るさ」以外のパラメータのパラメータ値変更ウィンドウ４０については省略する。

【0069】

パラメータ値変更ウィンドウ４０において、スライダー４２の初期位置は、画像表示領域３１に表示されたプレビュー画像に適用されたユーザ指定の現像処理パラメータの使用頻度に対応する位置に設定されている。つまり、統計処理結果に含まれるユーザ指定の現像処理パラメータの使用頻度に基づいて、図１０に示すマーカー３９に対応する位置にスライダー４２が表示される。

【0070】

本例においては、スライダー４２は、「明るさ」のパラメータ値が「０」の位置であり、表示枠４３には、パラメータ値「０」の使用頻度が数値（すなわち、３０％）として表示される。このパラメータ値の使用頻度は、上述したとおり、度数分布における最頻値である。すなわち、これは、ユーザ指定の現像処理パラメータのパラメータ値は、同様の被写体情報を含むＲＡＷ画像データに対する適用済みパラメータの中の最頻値であることを示している。つまり、ユーザ指定の現像処理パラメータは、過去の現像処理において、多くの人が使用するパラメータと同じパラメータであることを示している。

【0071】

ユーザは、スライダー４２を左右に移動させることで、パラメータ値を変更することが可能である。スライダー４２が移動すると、表示枠４３には、移動位置に対応するパラメータ値の使用頻度が表示される。例えば、図１２に示すように、ユーザがスライダー４２をパラメータ値「－２」の位置に移動させた場合、表示枠４３には、パラメータ値「－２」の使用頻度である９．５％が表示される。グラフ４１は、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータであるので、ユーザは、グラフ４１によって、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータを考慮しながら、現像処理パラメータを指定することができる。

【0072】

図８において、ステップＳＴ４の後、端末２０および画像処理装置１０は、変更された現像処理パラメータを適用したリアルタイムプレビュー処理（ステップＳ１００）を実行することが可能である。リアルタイムプレビュー処理は、アプリケーション画面３０において、最終的に現像ボタン３７がクリックされるまでの間、パラメータ値変更ウィンドウ４０のスライダー４２の移動によりパラメータ値が変更された場合に、変更されたパラメータ値によって画像表示領域３１に表示されるプレビュー画像が更新される処理である。すなわち、端末２０において、スライダー４２の移動によりパラメータ値が変更されると、端末２０は、変更されたパラメータ値を画像処理装置１０に送信する。画像処理装置１０は、変更されたパラメータ値に基づいて現像用ＲＡＷ画像データに対して現像処理を行って仮画像データを生成する。そして、生成した仮画像データに基づくプレビュー画像が端末２０に送信される。端末２０においては、画像表示領域３１のプレビュー画像を受信したプレビュー画像に更新する。これにより、ユーザのスライダー４２の操作に対応して、プレビュー画像がリアルタイムに更新される。

【0073】

パラメータ値変更ウィンドウ４０において、決定ボタン４４がクリックされると、ＣＰＵ２１は、決定ボタン４４クリック時にスライダー４２が位置するパラメータ値で、ユーザ指定の現像処理パラメータの変更を確定する。そして、確定後、パラメータ値変更ウィンドウ４０は閉じられる。取消ボタン４５がクリックされると、ＣＰＵ２１は、パラメータ値を変更せずに、パラメータ値変更ウィンドウ４０を閉じる。

【0074】

リアルタイムプレビュー機能を用いて、パラメータ値変更後のプレビュー画像を見ながら、ユーザはパラメータ値の選択を行うことができる。すべての現像処理パラメータの項目について、同様の処理が行われる。最終的に、ユーザが満足する現像処理パラメータが設定できた段階で、パラメータ値変更ウィンドウ４０の決定ボタン４４がクリックされ、かつ、アプリケーション画面３０の現像ボタン３７がクリックされる。これにより、ＣＰＵ２１は、変更が確定した現像処理パラメータの現像指示を画像処理装置１０に送信する（ステップＳＴ５）。

【0075】

図１３は、図９に表示したチューリップを撮影した画像に対して、変更が確定した現像処理パラメータを適用した例である。なお、図１３において、図中の「Ｖｅｌｖｉａ」は登録商標である。図１３の例では、最終的な現像処理パラメータが、「フィルムモード：Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）、明るさ：－５、色濃度：－３、色温度：４５００」となっている。

【0076】

また、画像処理装置１０において端末２０から最終的な現像指示を取得したら、ＣＰＵ１１は、データテーブルについて、現像用ＲＡＷ画像データに関する情報を追加する更新を行う（ステップＳＳ８）。つまり、このデータテーブルの更新処理によって、最新の現像処理の依頼に使用された現像処理パラメータが、次回の画像処理の依頼において使用される適用済みパラメータとして順次蓄積されることになる。上述のとおり、最新の現像処理パラメータは、「フィルムモード：Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）、明るさ：－５、色濃度：－３、色温度：４５００」なので、これらのパラメータ値がデータテーブルに登録される。

【0077】

また、データテーブルの更新に際して、現像処理パラメータ以外の項目は次のように登録される。ユーザ属性情報は、例えば、画像処理装置１０を利用する際にユーザから取得したユーザのアカウント情報に基づいて登録する。また、ＣＰＵ１１は、被写体タグ情報は、ステップＳＳ４で抽出された被写体タグ情報である「花、春、チューリップ、空」を登録する。

【0078】

次に、ＣＰＵ１１は、画像処理部１０６として機能し、現在の現像処理パラメータを用いて現像処理を行う（ステップＳＳ８）。次に、ＣＰＵ１１は、現像処理の結果得られた画像データを端末２０に送信する（ステップＳＳ９）。

【0079】

端末２０において、画像処理装置１０から画像データを取得したら（ステップＳＴ６）、処理を終了する。

【0080】

［作用効果］
上述したとおり、本実施の形態の画像処理装置１０は、現像処理（画像処理の一例である）の対象である現像用ＲＡＷ画像データ（対象データの一例である）と、ユーザが指定したユーザ指定の現像処理パラメータ（指定パラメータの一例である）とを取得して、ユーザからの現像処理の依頼を受け付ける。そして、格納部の一例であるストレージ１４には、過去に現像処理が施されたＲＡＷ画像データ（処理済み画像データの一例である）の被写体と、処理済み画像データに適用された現像処理パラメータ（画像処理パラメータの一例である）である適用済みパラメータとが、例えばデータテーブルの形態で関連付けて蓄積されている。画像処理装置１０は、データテーブルから現像用ＲＡＷ画像データ（対象データの一例である）と被写体が類似するＲＡＷ画像データ（処理済み画像データの一例である）に適用された適用済みパラメータを抽出し、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値に基づいて、抽出された適用済みパラメータの中でのユーザ指定の現像処理パラメータ（指定パラメータの一例である）の使用頻度を導出し、導出した使用頻度を端末２０に出力する。

【0081】

そのため、出力された使用頻度は端末２０において表示することができる。これにより、ユーザは、ユーザ指定の現像処理パラメータが、例えば、一般的によく使用されているか、一般的にはあまり使用されていないかを把握することができる。つまり、ユーザは、他のユーザが使用する現像処理パラメータの中で、自分が指定した現像処理パラメータの位置づけを把握することができる。その上で、ユーザは、一般的によく使用されている現像処理パラメータを指定して標準的な作風の現像処理を行うことも可能であるし、一般的にあまり使用されていない現像処理パラメータを指定して独創的な作風の現像処理を行うことも可能である。すなわち、本開示の技術によれば、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータを考慮した現像処理を行うことが可能である。

【0082】

また、本実施の形態の画像処理装置１０は、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を導出し、導出結果を端末２０に送信するため、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータの傾向を、より分かり易くユーザに提示できる。

【0083】

また、本実施の形態の画像処理装置１０は、適用済みパラメータと関連付けて記憶される処理済み画像データの被写体について、被写体を表すタグ情報として記憶している。また、本実施の形態の画像処理装置１０は、現像用ＲＡＷ画像データから被写体を認識するために画像認識処理を施す画像認識処理部を備えることにより、現像用ＲＡＷ画像データと被写体が類似するＲＡＷ画像データを抽出する度に、ＲＡＷ画像データに対して画像認識処理を施す必要がなく、効率的な処理を行うことができる。

【0084】

［第１の実施の形態における変形例］
本実施の形態において、パラメータ値変更ウィンドウの表示態様は、図１１に示す態様に限らず、図１４に示すように、適用済みパラメータの度数分布を示すグラフを省略してもよい。こうした態様によっても、表示枠４３により、ユーザ指定の現像処理パラメータ（指定パラメータの一例である）の使用頻度を提示することができる。

【0085】

また、図１１および図１２においては、表示枠４３に表示する値として、スライダー４２が位置するパラメータ値の使用頻度を示している。こうした図１１および図１２の表示態様に加えて、図１５に示すように、表示枠４３に表示する値としては、度数分布の一方の端からスライダー４２が位置するパラメータ値までに存在する各パラメータ値の累積頻度を示してもよい。度数分布が、中央をピークとするガウス分布に近い形状を持つと仮定すると、度数分布の一方の端は、希少性が非常に高いパラメータ値を示す。

【0086】

図１５に示す例では、スライダー４２が位置するパラメータ値が「－３」で、その右側には「－４」と「－５」のパラメータ値がある。累積頻度は、度数分布の希少性の高い右端のパラメータ値「－５」からスライダー４２が位置するパラメータ値「－３」までの各パラメータ値の使用頻度の累積値である。この累積頻度は希少性を示す指標として用いることが可能である。累積頻度が少なければ、累積頻度の中に含まれる各パラメータ値は希少性を持っており、その中に指定パラメータが含まれていれば、指定パラメータも希少性を示すことになる。

【0087】

例えば、図１５において、スライダー４２が位置するパラメータ値「－３」の使用頻度が「３％」だとする。そして、パラメータ値「－４」の使用頻度が「１．５％」で、パラメータ値「－５」の使用頻度が「０．５％」だとすると、度数分布の右端からスライダー４２が位置するパラメータ値までの各パラメータ値の累積頻度は「５％」となる。図１５に示すような表示をすることで、指定パラメータの使用頻度そのものは把握できないが、指定パラメータは、「５％」の累積頻度の中に含まれていることを示すことにより、指定パラメータがどの程度希少であるかを把握することができる。

【0088】

また、上記例において、抽出部１０３による適用済みパラメータの抽出条件としては、被写体の類似度のみを使用している。抽出条件は、被写体の類似度に加えて、他の抽出条件を使用してもよい。例えば、図１６に示す画像処理装置１０Ａのように、抽出部１０３による適用済みパラメータの抽出条件として、被写体の類似度を第１抽出条件として使用し、第１抽出条件に加えて、被写体の類似度とは別の第２抽出条件を設定することが可能な条件設定部１０７をさらに備えてもよい。この場合、抽出部１０３は、第１抽出条件および第２抽出条件に基づいて適用済みパラメータを抽出し、導出部１０４は、第１抽出条件および第２抽出条件によって抽出された適用済みパラメータのパラメータ値に基づいて、適用済みパラメータの中での指定パラメータの使用頻度を導出する。

【0089】

第２抽出条件としては、例えば、現像処理パラメータの項目を設定することができる。例えば、フィルムモードがモノクロに設定されているといった条件が第２抽出条件として使用される。このような態様とすることにより、例えば、現像用ＲＡＷ画像データと被写体が類似するＲＡＷ画像データにおいて、フィルムモードがモノクロに設定されたＲＡＷ画像データに適用された適用済みパラメータを抽出することができる。また、データテーブルにユーザの属性情報を合わせて蓄積している場合には、第２抽出条件としては、ユーザ属性情報を用いてもよい。ユーザ属性情報を第２抽出条件として用いることで、現像用ＲＡＷ画像データと被写体が類似するＲＡＷ画像データにおいて、日本在住の５０歳代以上の人に編集されたＲＡＷ画像データに適用された適用済みパラメータを抽出することができる。すなわち、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータの傾向を、より細分化して取得することができる。

【0090】

なお、適用済みパラメータの抽出により得られる「他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータ」については、ユーザ自身が過去に使用した現像処理パラメータを含んでもよいし、必要に応じてユーザ自身が過去に使用した現像処理パラメータを除いた厳密な「他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータ」としてもよい。

【0091】

［第２の実施の形態］
次に、本開示の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態による画像処理システムは、第１の実施の形態と比較して、画像処理装置の機能構成の一部が異なる。画像処理装置および端末のハードウェア構成については、第１の実施の形態と同じであるため、第１の実施の形態と重複する内容についての説明は省略する。図１７は、第２の実施の形態による画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。

【0092】

本実施の形態の画像処理装置１０Ｂは、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータを考慮した現像処理パラメータを自動的に取得可能としている。図１７に示すように、画像処理装置１０Ｂは、機能構成として、受付部１０１、画像認識処理部１０２、抽出部１０３、導出部１０４、出力部１０５、画像処理部１０６、条件設定部１０７、およびパラメータ検索部１０８を有する。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２またはストレージ１４に記憶された画像処理プログラムを読み出し、実行することにより実現される。

【0093】

受付部１０１、画像認識処理部１０２、抽出部１０３、導出部１０４、出力部１０５、画像処理部１０６、および条件設定部１０７については、第１の実施の形態と同じである。

【0094】

パラメータ検索部１０８は、抽出された適用済みパラメータに対する検索条件として、使用頻度を表す数値を受け付け、度数分布に基づいて検索条件に合致する適用済みパラメータを検索する。

【0095】

［処理の流れ］
次に、本実施の形態において行われる処理について説明する。図１８は、画像処理システムにおける画像処理時の処理の流れを説明するフローチャートである。

【0096】

図１８に示すフローチャートにおいて、端末２０から現像用ＲＡＷ画像データを画像処理装置１０に送信し、端末２０においてプレビュー画像を画像処理アプリケーションの画像表示領域３１に表示するまでの処理（ステップＳＴ１１、ステップＳＳ１１、ステップＳＳ１２、ステップＳＴ１２）は、第１の実施の形態と同じであるため説明を省略する。

【0097】

次に、画像処理アプリケーションを介して、ユーザから現像用ＲＡＷ画像データに対する現像処理パラメータの自動選択指示が入力されると、ＣＰＵ２１は、自動選択指示を画像処理装置１０に送信する（ステップＳＴ１３）。自動選択指示は、画像処理の項目および頻度に関する情報を含む。

【0098】

図１９は、本実施の形態おける画像処理アプリケーションの画面表示例を示す図である。なお、図１９に示すアプリケーション画面３０Ａは、第１の実施の形態のアプリケーション画面３０と比較して、パラメータ自動選択ボタン３８が追加されたものである。また、図１９において、図中の「Ｖｅｌｖｉａ」は登録商標である。

【0099】

詳細には、ＣＰＵ２１は、図１９に示すアプリケーション画面３０Ａ内のパラメータ自動選択ボタン３８がクリックされると、画像処理アプリケーションにおいて自動選択条件入力ウィンドウ５０を表示させる。

【0100】

図２０は、自動選択条件入力ウィンドウ５０の表示例を示す図である。図２０に示すように、自動選択条件入力ウィンドウ５０内には、自動選択を行う画像処理の項目数を入力する項目数入力部５１と、自動選択を行う画像処理の項目を選択する選択領域５２と、頻度を入力する頻度入力領域５３と、自動選択を決定するための決定ボタン５４と、自動選択を行わずに自動選択条件入力ウィンドウ５０を閉じる取消ボタン５５とが表示される。

【0101】

項目数入力部５１は、画像処理の項目数（本例では、フィルムモード、明るさ、色濃度、または色温度の４つ）に対応して、１～４の項目数の選択入力を受け付ける入力部を備える。

【0102】

選択領域５２は、フィルムモード、明るさ、色濃度、または色温度の４つのチェックサークルを備えている。選択領域５２の４つのチェックサークルについては、最大で項目数入力部５１において入力された項目数が選択可能である。なお、選択領域５２において、項目数入力部５１において入力された項目数よりも少ない数が選択された場合、不足分についてはＣＰＵ２１においてランダムで選択する処理を行う。

【0103】

頻度入力領域５３は、頻度の数値を入力する入力部と、頻度の数値以上か以下かを選択する２つのチェックサークルを備えている。

【0104】

ユーザにより自動選択条件入力ウィンドウ５０内の各項目の入力が行われ、決定ボタン５４がクリックされると、ＣＰＵ２１は、入力された検索条件を含む自動選択指示を画像処理装置１０に送信する。本実施の形態では、自動選択を行う画像処理の項目数は「１」、自動選択を行う画像処理の項目は「明るさ」、頻度は「５％以下」の条件が入力された場合の例について説明する。

【0105】

画像処理装置１０において端末２０から自動選択指示を取得したら、ＣＰＵ１１は、ストレージ１４に格納されているデータテーブルの中から、現像用ＲＡＷ画像データと被写体が類似するＲＡＷ画像データに適用された適用済みパラメータを抽出する（ステップＳＳ１３）。

【0106】

次に、ＣＰＵ１１は、抽出された適用済みパラメータの中から、検索条件に合致する適用済みパラメータを検索する（ステップＳＳ１４）。

【0107】

ここで、ステップＳＳ１４における検索処理について詳細に説明する。図２１は、画像処理装置１０Ｂにおけるパラメータ自動検索時の処理の流れを説明するフローチャートである。

【0108】

まず、次に、ＣＰＵ１１は、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を導出する統計処理を行う（ステップＳＳ２１）。本実施の形態では、検索条件として、自動選択を行う画像処理の項目は「明るさ」、頻度は「５％以下」の条件が入力されているため、図２２のグラフに示すように、明るさについてのパラメータ値の統計処理を行う。

【0109】

次に、ＣＰＵ１１は、明るさについてのパラメータ値の中から、頻度が５％以下のパラメータ値を抽出する（ステップＳＳ２２）。ここで、抽出したパラメータ値が１つの場合は、ＣＰＵ１１は、そのパラメータ値を検索結果として取得する。また、抽出したパラメータ値が複数の場合は、ＣＰＵ１１は、複数のパラメータ値の中からランダムで１つを選択し、選択したパラメータ値を検索結果として取得する。図２２のグラフに示す例では、明るさのパラメータ値の中で頻度が５％以下のパラメータ値に枠を付けて示している。図２２のグラフでは、頻度が５％以下のパラメータ値が「＋５、－４、－５」の３つあるため、この中からランダムで１つを選択する。

【0110】

パラメータ自動検索処理が終了したら、ＣＰＵ１１は、初期現像処理パラメータから、自動検索したパラメータ値を更新し、更新した現像処理パラメータを用いて、本画像よりも解像度を落としたプレビュー用の仮画像データを取得する仮現像処理を行う（ステップＳＳ１５）。

【0111】

次に、ＣＰＵ１１は、仮現像処理の結果得られた仮画像データおよび自動選択したパラメータ値を端末２０に送信する（ステップＳＳ１６）。

【0112】

端末２０において、画像処理装置１０から仮画像データを取得したら、ＣＰＵ２１は、取得した仮画像データに基づくプレビュー画像を画像処理アプリケーションの画像表示領域３１に表示する（ステップＳＴ１５）。

【0113】

ユーザが追加のパラメータ自動選択を行うために、パラメータ自動選択ボタン３８をクリックした場合、ステップＳＴ１３からステップＳＴ１４までの処理が行われる。最終的に、ユーザの満足がいく現像処理パラメータが設定できた段階で現像ボタン３７がクリックされると、ＣＰＵ２１は、現像指示を画像処理装置１０に送信する（ステップＳＴ１５）。

【0114】

以降の、画像処理装置１０において端末２０からの現像指示を受信してから、端末２０において画像データを取得して処理を終了するまでの処理（ステップＳＳ１７、ステップＳＳ１８、ステップＳＳ１９、ステップＳＴ１６）は、第１の実施の形態と同じであるため説明を省略する。

【0115】

［作用効果］
本実施の形態の画像処理装置１０Ｂは、抽出された適用済みパラメータに対する検索条件として、使用頻度を表す数値を受け付け、パラメータ値の度数分布に基づいて検索条件に合致する適用済みパラメータを検索するパラメータ検索部１０８を備える。このような態様とすることにより、ユーザは、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータを考慮した現像処理パラメータを自動的に取得することができる。

【0116】

［第２の実施の形態における変形例］
上記実施の形態では、現像処理パラメータの１つの項目についての使用頻度を検索条件として、この１つの項目について自動選択を行っているが、現像処理パラメータの複数の項目の組み合わせ毎の使用頻度を検索条件として、複数の項目について自動選択を行ってもよい。

【0117】

現像処理パラメータの複数の項目について自動選択を行う場合の処理は、図１８に示すフローチャートの通りであるが、ステップＳＳ１４における適用済みパラメータの検索処理の内容が上記と異なる。

【0118】

現像処理パラメータの複数の項目について自動選択を行う場合の、ステップＳＳ１４における適用済みパラメータの検索処理の一例について説明する。図２３は、現像処理パラメータの複数の項目について自動選択を行う場合の自動検索時の処理の流れを説明するフローチャートである。

【0119】

ここでは、図２０に示す自動選択条件入力ウィンドウ５０において、検索条件として、自動選択を行う画像処理の項目数は「２」、自動選択を行う画像処理の項目は「ランダム」、頻度は「５％以下」の条件が入力された場合の例について説明する。

【0120】

まず、ＣＰＵ１１は、ランダムに２つの画像処理の項目を選択する（ステップＳＳ３１）。

【0121】

次に、ＣＰＵ１１は、抽出された適用済みパラメータのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を算出する統計処理を行う（ステップＳＳ３２）。ここでは、ステップＳＳ３１において、１番目の画像処理の項目として「フィルムモード」、２番目の画像処理の項目として「明るさ」の項目が選択されたものとして、説明を行う。

【0122】

図２４は、統計処理結果を示すグラフである。なお、図２４において、図中の「Ｐｒｏｖｉａ」、「Ｖｅｌｖｉａ」、「Ａｓｔｉａ」、「Ｅｔｅｒｎａ」、「Ａｃｒｏｓ」は、いずれも登録商標である。図２４のグラフに示すように、この場合、ＣＰＵ１１は、まず、１番目の画像処理の項目であるフィルムモードのパラメータ値毎の使用頻度の度数分布を算出する。

【0123】

次に、ＣＰＵ１１は、１番目の画像処理の項目であるフィルムモードについて、パラメータ値を走査して、２番目の画像処理の項目である明るさの各パラメータ値との組み合わせについて演算する（ステップＳＳ３３）。なお、１番目の画像処理の項目のパラメータ値を走査するとは、１番目の画像処理の項目の全てのパラメータ値について、１つずつ順に演算を行うことを意味する。例えば、図２４に示す例では、上段のグラフの左側から、「Ｐｒｏｖｉａ（登録商標）」、「Ｖｅｌｖｉａ（登録商標）」、「Ａｓｔｉａ（登録商標）」・・の順にパラメータ値を設定し、パラメータ値毎に２番目の画像処理の項目である明るさの各パラメータ値との組み合わせについて演算する。

【0124】

具体的には、走査パラメータ値が検索条件の頻度に合致するパラメータ値の場合、走査パラメータ値と、走査パラメータ値でフィルタした２番目の画像処理の項目の中で最も検索条件の頻度に合致するパラメータ値の組み合わせを、候補リストに登録する。

【0125】

なお、最も検索条件の頻度に合致するパラメータ値とは、頻度が入力数値以下に設定されている場合には、最も頻度が低いパラメータ値を意味し、頻度が入力数値以上に設定されている場合には、最も頻度が高いパラメータ値を意味する。

【0126】

ここで、走査パラメータ値でフィルタするとは、第１の実施の形態における変形例で説明した通り、現像用ＲＡＷ画像データと被写体が類似するＲＡＷ画像データにおいて、１番目の画像処理の項目が設定されたＲＡＷ画像データに適用された適用済みパラメータを抽出する処理を意味する。

【0127】

また、走査パラメータ値が検索条件の頻度に合致しないパラメータ値の場合、走査パラメータ値でフィルタした２番目の画像処理の項目の中で検索条件の頻度に合致するパラメータ値がある場合には、走査パラメータ値と、走査パラメータ値でフィルタした２番目の画像処理の項目の中で最も検索条件の頻度に合致するパラメータ値の組み合わせを、候補リストに登録する。

【0128】

ここでは、検索条件の頻度が５％以下に設定されているため、フィルムモードの走査パラメータ値が５％以下の場合、走査パラメータ値と、走査パラメータ値でフィルタした明るさの各パラメータ値の中で最も頻度が低いパラメータ値の組み合わせを、候補リストに登録する。また、フィルムモードの走査パラメータ値が５％以下でない場合、走査パラメータ値でフィルタした明るさの各パラメータ値の中で５％以下のパラメータ値がある場合には、走査パラメータ値と、走査パラメータ値でフィルタした明るさの各パラメータ値の中で最も頻度が低いパラメータ値の組み合わせを、候補リストに登録する。

【0129】

次に、ＣＰＵ１１は、候補リストに候補があるか判定を行う（ステップＳＳ３４）。ステップＳＳ３４において、候補リストに候補があると判定された場合（判定結果Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１１は、候補リストのパラメータ値の組み合わせの中からランダムに１つのパラメータ値の組み合わせを選択し、フィルムモードと明るさのパラメータ値として設定し、図１８に示すフローチャートのステップＳＳ１５に移行する。

【0130】

また、ステップＳＳ３４において、候補リストに候補がないと判定された場合（判定結果Ｎｏ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳＳ３１に移行し、２つの画像処理の項目の選択からやり直す。

【0131】

このように、複数の画像処理の項目について現像処理パラメータの自動選択を行う態様とすることにより、ユーザは、他のユーザが過去に使用した現像処理パラメータを考慮した現像処理パラメータについて、より希望に沿った現像処理パラメータを自動的に取得することができる。

【0132】

［変形例］
以上、本開示をその好適な実施の形態に基づいて説明したが、本開示を適用可能な実施の形態は、上述の実施の形態に限定されものではない。

【0133】

例えば、本開示の画像処理装置で扱う画像データは、ＲＡＷ画像データに限らず、例えば高解像度のレンダリング画像データ等、どのような画像データとしてもよい。また、画像処理についても、現像処理に限らず、どのような画像処理としてもよい。

【0134】

データテーブルの保存先については、画像処理装置内のストレージに保存する態様に限らず、画像処理装置とは別体のサーバに保存する態様としてもよい。

【0135】

また、上記各実施の形態でＣＰＵ１１、２１がソフトウェア（プログラムの一例である）を読み込んで実行した処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、およびＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、各処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、およびＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。

【0136】

また、上記各実施の形態では、画像表示プログラムがＲＯＭ１２またはストレージ１４に予め記憶（例えば、インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、およびＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。

【0137】

また、ＲＯＭは、書き換え可能型のＲＯＭであるフラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含む広い概念である。

【0138】

また、端末における画像処理の依頼は、画像処理アプリケーションを用いて行う態様に限らず、インターネットブラウザを用いて行う態様としてもよい。

【0139】

また、上記各実施の形態において画像処理装置が備えている機能の一部を、端末に持たせてもよい。例えば、端末側に導出部の機能を持たせ、画像処理装置側の抽出部において抽出された適用済みパラメータを端末に送信し、端末側の導出部において、抽出部により抽出された適用済みパラメータの中での指定パラメータの使用頻度を導出するようにしてもよい。

【0140】

上記以外にも、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。また、本開示の技術は、プログラムに加えて、プログラムを非一時的に記憶する記憶媒体にもおよぶ。

【0141】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願、及び技術規格は、個々の文献、特許出願、及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】