专利名称：相片图像处理装置、方法以及相片处理装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种对利用扫描仪和数字相机所获得的数字图像数据进行补正，特别使其主要被拍摄体具有适当浓度的相片图像处理装置、方法以及相片处理装置。
作为该补正浓度的方法，有对于数字图像数据的RGB各色，求全部图像数据的浓度平均值，补正RGB各色成分的直方图，使该浓度平均值与预先设置的浓度基准值一致的方法。
但是，当用所述方法，对在明亮的背景下不使用闪光灯，拍摄的作为主要拍照景物的人物的图像，或在暗的背景下，使用闪光灯拍摄的作为主要拍照景物的人物的图像等在画面整体上的浓度分布有偏差的图像进行浓度补正时，存在受背景的影响，而无法恰当地补正拍摄的作为主要拍照景物的人物的浓度的课题。
例如，因为在暗的背景下，使用闪光灯拍摄的人物的图像数据，其浓度平均值大，所以当用所述方法补正该图像数据时，进行了降低整体的浓度的补正，导致作为主要拍照景物的人物的浓度过低，从而无法得到具有恰当浓度的输出图像。
本发明1的相片图像处理装置，其特征在于包括把从拍摄的胶片图像分离为RGB的颜色成分而得到的RGB数据按每个象素来进行储存的图像存储部件；从所述RGB数据按每个象素来算出色调的色调计算部件；从所述RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素的第一抽出部件；算出表示了由所述第一抽出部件抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量的第一特征量计算部件；抽出位于图像区域的中央部的象素的第二抽出部件；算出表示了由所述第二抽出部件抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量的第二特征量计算部件；使用所述第一特征量和所述第二特征量算出浓度补正量的补正量计算部件；使用所述浓度补正量进行RGB数据的浓度补正的浓度补正部件。
根据所述的发明，通过所述图像存储部件，把从拍摄的胶片图像分离为RGB的颜色成分而得到的RGB数据储存在各象素中，通过色调计算部件，从RGB数据为各象素算出色调，通过第一抽出部件，从RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素，通过第一特征量计算部件，算出表示了由第一抽出部件抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量，通过第二抽出部件，从RGB数据中抽出位于图像区域的中央部的象素，通过第二特征量计算部件，算出表示了由第二抽出部件抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量，通过补正量计算部件，使用第一特征量和所述第二特征量算出浓度补正量，通过浓度补正部件，使用浓度补正量进行RGB数据的浓度补正。这样，通过根据具有相当于作为主要拍照景物的人物的肤色的色调的象素的RGB数据特征量和包含作为主要拍照景物的人物的可能性高的象素的RGB数据特征量，进行浓度补正，恰当地补正了作为主要拍照景物的人物的浓度。
本发明2的相片图像处理装置，其特征在于所述补正量计算部件把多个标准拍摄的各图像的RGB数据的第一特征量群和第二特征量群分别正规化，对正规化了的两个群进行施密特正交化，根据通过对正交化的两个群分别再次进行正规化而求出的系数和由所述第一特征量以及所述第二特征量构成的变量定义的表达式，算出浓度补正量。
根据所述发明，通过补正量计算部件，把多个标准拍摄的各图像的RGB数据的第一特征量群和第二特征量群分别正规化，对正规化了的两个群进行施密特正交化，用通过对正交化的两个群分别再次进行正规化而求出的系数和由所述第一特征量以及所述第二特征量构成的变量定义的表达式，算出浓度补正量。因此，能进行以标准拍摄的图像为基准的浓度补正。
本发明3的相片图像处理装置，其特征在于所述第一特征量计算部件把横轴为RGB数据的值，纵轴为象素数的直方图与把标准拍摄的图像的RGB数据的平均值作为基准的偏差作为第一特征量算出。
根据所述发明，通过第一特征量计算部件，把横轴为RGB数据的值，纵轴为象素数的直方图与标准拍摄的图像的RGB数据的平均值作为基准的偏差作为第一特征量算出。因此，把具有相当于作为主要拍照景物的人物的肤色的色调的象素的RGB数据与把标准拍摄的图像的RGB数据的平均值作为基准的偏差作为第一特征量算出。
本发明4的相片图像处理装置，其特征在于所述第二特征量计算部件把RGB数据内R数据的平均值作为第二特征量算出。
根据所述发明，因为通过第二特征量计算部件，把RGB数据内R数据的平均值作为第二特征量算出，所以能容易地算出包含了作为主要拍照景物的人物的可能性高的象素的RGB数据的特征量。
本发明5的相片图像处理装置，其特征在于所述浓度补正部件通过在RGB数据中加入浓度补正量，进行浓度补正。
根据所述发明，通过浓度补正部件，通过在RGB数据中加入浓度补正量，进行浓度补正。因此，能容易地进行浓度补正。
本发明6的相片图像处理方法，其特征在于从由拍摄的胶片图像分离为RGB的颜色成分而得到的按象素储存在存储部件中的RGB数据为各象素算出色调，进行从所述RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素的第一抽出处理，算出表示了由所述第一抽出处理抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量，进行抽出位于图像区域的中央部的象素的第二抽出处理，算出表示了由所述第二抽出处理抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量，使用所述第一特征量和所述第二特征量算出浓度补正量，使用所述浓度补正量进行RGB数据的浓度补正。
根据所述发明，从RGB数据为各象素算出色调，在第一抽出处理中，从所述RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素，算出表示了在所述第一抽出处理中抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量，在第二抽出处理中，抽出位于图像区域的中央部的象素，算出表示了在所述第二抽出处理中抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量，使用所述第一特征量和所述第二特征量算出浓度补正量，使用所述浓度补正量进行RGB数据的浓度补正。这样，通过根据具有相当于作为主要拍照景物的人物的肤色的色调的象素的RGB数据特征量和包含作为主要拍照景物的人物的可能性高的象素的RGB数据特征量，进行浓度补正，恰当地补正了作为主要拍照景物的人物的浓度。
本发明7的相片处理装置，其特征在于包括本发明1～5中任意一项所述相片图像处理装置；包含把RGB数据变换为光信号，把印相纸曝光的图像曝光头的图像曝光装置。
根据所述发明，因为具有本发明1～5中任意一项所述相片处理装置，和包含把RGB数据变换为光信号，并且把印相纸曝光的图像曝光头的图像曝光装置，所以实现了恰当地补正了作为主要拍照景物的人物的浓度的相片处理装置。
图1是表示适用本发明的相片图像处理方法的相片处理装置的简要结构的图。
图2是适用本发明的相片图像处理方法的处理部22的主要部分结构图。
图3是表示胶片特性变换部221和灰度系数变换部222的处理概要的曲线图。
图4是表示适用本发明的图像处理部220的处理概要的曲线图。
图5是本发明的图像处理部220的框图。
图6是表示由第一抽出部2202抽出的象素C1、C2数据的区域的曲线图。
图7是表示由第二抽出部2204抽出的象素的范围的一个例子的图。
图8是表示由本发明的图像处理部220进行的处理步骤的程序流程图。
图9是表示构成进行施密特正交化的对象即基准事件群的第一特征量YS1和第二特征量YS2的图表。
图10是计算浓度补正量的处理的具体程序流程图。
下面简要说明附图符号。
10—RGB数据取入部；139—图像存储器；20—图像数据处理部；21—表格存储器；22—处理部；220—图像处理部(图像处理装置)；221—胶片特性变换部；222—灰度系数变换部；2201—色调计算部(色调计算部件)；2202—第一抽出部(第一抽出部件)；2203—第一特征量计算部(第一特征量计算部件)；2204—第二抽出部(第二抽出部件)；2205—第二特征量计算部(第二特征量计算部件)；2206—补正量计算部(补正量计算部件)；2207—浓度补正部(浓度补正部件)；23—处理图像存储器；30—图像曝光部；40—显影处理部；50—剪切部；60—控制器。
RGB数据取入部10由以下部分构成把显影了的胶片11的各片断移送到读取位置上的胶片移送部12；读取胶片11的各片断的图像的图像读取部13。
胶片移送部12由以下部分构成卷绕滚筒121；驱动卷绕滚筒121的驱动电机122；控制驱动电机122的驱动的胶片移送控制部123；在胶片11的下部设置的光源用的灯124；控制灯124的发光量的灯控制部125。根据来自胶片移送控制部123的控制信号，使驱动电机122回转，通过卷绕滚筒121把胶片11按一个一个片断的尺寸间歇地移送，按顺序使各片断和灯124分别相对。
图像读取部13由以下部分构成为了读取胶片的各片断的图像，由排列为矩阵状的CCD等构成的摄像元件131；控制基于摄像元件131的图像的读取的读取控制部132；使胶片11的各片断的图像在摄像元件131的受光面成像的透镜133；插入在胶片11和透镜133之间，把胶片11的图像分离为R、G、B三色的滤光片134；使滤光片134的位置移动的滤光片驱动电机135；控制滤光片驱动电机135的滤光片移动控制部136；取入由摄像元件131读取的图像信号的存储部137。
存储部137由以下部分构成把用摄像元件131读取的模拟图像信号用例如12位的灰度水平，变换为数字RGB数据的A/D转换器138；存储从A/D转换器138输出的RGB数据的由RAM等构成的图像存储器139。该图像存储器139由R、G、B三色的部分构成，在由图中省略的地址控制器指定的地址中，关于R、G、B各颜色，按象素分别存储了各片断的RGB数据。例如，构成各片断的图像的象素数为6291456(3072×2048)。
图像数据处理部20由以下部分构成存储了应该曝光的各片断的版面、印刷放大率等编辑信息的表格存储器21；根据表格存储器21的编辑信息，读出所述图像存储器139中存储的RGB数据，进行所定的处理即例如RGB数据的压缩、解压处理或用于地址分配的地址指定，并且具有后述的胶片特性变换部221、灰度系数变换部222和图像处理部220的处理部22；把根据处理部22的所定处理应该曝光的片断的RGB数据储存在与R、G、B各颜色对应的存储区中的处理图像存储器23；临时存储应该曝光的图像的一行RGB数据的行缓存器24。
图像曝光部30由以下部分构成驱动后述的曝光头的曝光控制部35；由曝光控制部35驱动的曝光头33；把卷绕到滚筒R上的长尺状的卷印相纸31移送到曝光头33的印相纸移送部32构成。曝光头33把RGB数据变换为光信号，在卷印相纸31上输出。曝光头控制部34用于驱动曝光头33。曝光控制部35根据从行缓存器24传来的R、G、B三色RGB数据，同步控制印相纸移送部32和曝光头控制部34，使各片断的图像按R、G、B各颜色在卷印相纸31上正确地曝光。
显影处理部40具有填充了显影液的液槽41。在曝光头33曝光的卷印相纸31被配置在液槽41的下流一侧的图中省略的曝光完印相纸移送部移送，通过在液槽41内的显影液中浸泡，使通过对卷印相纸31的曝光而形成的潜像显示出来。
剪切部50由把在显影处理部40被显影，然后干燥了的卷印相纸31在宽度方向切开的刀具51构成，把由配置在刀具51的上流一侧的图中省略的曝光完印相纸移送部移送到剪切部50的卷印相纸31分割成一个一个片断。
系统控制器60具有图中省略的CPU和存储了控制用程序的ROM等，根据该控制程序，对各控制部发出指令，集中控制各控制部的动作。
图2是适用了本发明的相片图像处理方法的处理部22的主要部分结构图。处理部22包括读出图像存储器139中存储的12位的RGB数据，进行适应胶片11的特性的图像补正，例如变换为16位的RGB数据的胶片特性变换部221；对通过胶片特性变换部221得到的16位的RGB数据进行灰度变换处理，变换为例如8位的RGB数据的灰度系数变换部222；对于灰度系数变换部222提供浓度补正量的图像处理部220。另外，基于胶片特性变换部221、灰度系数变换部222和图像处理部220的处理在由处理部22进行的RGB数据的压缩、解压处理或用于地址分配的地址指定等处理之前进行。
图3是表示胶片特性变换部221和灰度系数变换部222的处理概要的曲线图。(a)是表示胶片特性变换部221的处理的概要的曲线图。曲线图的横轴是向胶片特性变换部221的输入即12位的RGB数据的值，纵轴是来自胶片特性变换部221的输入即16位的RGB数据的值。例如，当12位的RGB数据的值是XA时，通过胶片特性变换部221，值被变换为XB即16位的RGB数据。
(b)是表示灰度系数变换部222的处理的概要的曲线图。曲线图的横轴是向灰度系数变换部222的输入即16位的RGB数据的值，纵轴是来自灰度系数变换部222的输入即8位的RGB数据的值。例如，当16位的RGB数据的值是XB时，通过灰度系数变换部222，值被变换为XC即8位的RGB数据。用表格查询方式进行上述的胶片特性变换部221以及灰度系数变换部222的处理。
图4是表示适用了本发明的图像处理部220的处理概要的曲线图。曲线图的横轴是向灰度系数变换部222的输入即16位的RGB数据的值，纵轴是来自灰度系数变换部222的输入即8位的RGB数据的值。标准曲线GA是以决定了不进行浓度补正时的变换条件的基准点CA为中心的曲线，当通过图像处理部220选择了标准曲线GA时，对于16位的RGB数据的输入范围RI，8位的RGB数据的输出的范围是标准输出范围ROA。
低浓度曲线GB是以决定了进行使浓度降低的浓度补正时的变换条件的基准点CB为中心的曲线，当通过图像处理部220选择了低浓度曲线GB时，对于16位的RGB数据的输入范围RI，8位的RGB数据的输出的范围是低浓度输出范围ROB。
高浓度曲线GC是以决定了进行使浓度升高的浓度补正时的变换条件的基准点CC为中心的曲线，当通过图像处理部220选择了高浓度曲线GC时，对于16位的RGB数据的输入范围RI，8位的RGB数据的输出的范围是高浓度输出范围ROC。另外，图像处理部220通过提供决定变换条件的曲线的基准点的位置，进行浓度补正。即通过选择把标准曲线GA的基准点CA的坐标值减去后述的浓度补正量ΔC得到的值为坐标值的点作为基准点的浓度曲线，进行浓度补正。通过所述处理，在16位的RGB数据中加上了浓度补正量ΔC。
图5是本发明的图像处理部220的框图。图像处理部220包括从RGB数据为每个象素算出色调的色调计算部2201；从RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素的第一抽出部2202；算出表示了由第一抽出部2202抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量的第一特征量计算部2203；抽出图像区域的中央部的象素的第二抽出部2204；算出表示了由第二抽出部2204抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量的第二特征量计算部2205；使用第一特征量和第二特征量，算出浓度补正量的补正量计算部2206；使用浓度补正量，进行RGB数据的浓度补正的浓度补正部2207。
色调计算部2201选择图4所示的标准曲线GA(不进行浓度补正)用表达式1的①把从灰度系数变换部222输出的8位RGB数据变换为C1、C2数据，用表达式1的②算出色调Hue。在此，Y是表示亮度的数据，C1、C2是表示颜色的数据。
YC1C2=0.3330.3330.333-0.1340.500-0.3660.500-0.134-0.366RGB......(1)]]>Hue＝tan-1(C1/C2)-----②第一抽出部2202抽出由色调计算部2201算出的色调Hue的值为所定的范围(在此，是270°～360°)的象素。图6是表示由第一抽出部2202抽出的象素的C1、C2数据的区域的曲线图。曲线图的横轴是颜色C1的值，纵轴是颜色C2的数据。在此，抽出了与C1、C2数据对应的坐标点存在于色调Hue的值为270°～360°的区域即第四象限SCA的象素。即抽出了C1数据的值为正，C2数据的值为负的象素。
第一特征量计算部2203对于由第一抽出部2202抽出的象素所对应的12位的RGB数据(图像存储器139中存储的RGB数据)，把横轴为RGB数据的值，纵轴为象素数的直方图与标准拍摄的图像的RGB数据的平均值DEFC为基准的偏差作为第一特征量。
具体而言，首先，从12位的RGB数据I(0～4095)、RGB数据值为i的象素数hist[i]和标准拍摄的图像的RGB数据的平均值DEFC(例如，1000)，求出由表达式2的①定义的每种颜色的参数PA1的值。参数PA1的值是以标准拍摄的图像的RGB数据的平均值DEFC为基准，把横轴为RGB数据的值、纵轴为象素数的直方图与该基准的偏离程度(称作乖离度)定量化。并且，在此，在表达式2的①中，作为(i-DEFC)的指数，为了接近人的视觉导致的差异的识别，选择了“2”。
接着，对于参数PA1的值为最大的颜色(即直方图的偏差最大的颜色)，求出由表达式2的②定义的参数PA2的值。参数PA2的值是以标准拍摄的图像的RGB数据的平均值DEFC为基准，把横轴为RGB数据的值、纵轴为象素数的直方图与该基准的偏离方向(称作乖离方向)定量化。并且，因为参数PA2是表示分隔方向的参数，所以有必要使表达式2的②中(i-DEFC)的指数为奇数。在此，因为在表达式2的①中，作为(i-DEFC)的指数选择了“2”，所以在表达式2的②中的指数选择了“3”。然后，使用参数PA1以及参数PA2，根据表达式2的③，算出第一特征量T1。即第一特征量T1是表示最大乖离度最大的颜色成分的乖离方向和乖离度的特征量。
PA1=Σi=04095{(i-DEFC)2×hist[i]}.......(1)]]>PA2=Σi=04095{(i-DEFC)3×hist[i]}.......(2)]]>Y1＝PA2/PA1………………③因为主要拍照景物多在图像区域的中央部，所以第二抽出部2204是用于抽出图像区域的中央部的象素的。图7是表示由第二抽出部2204抽出的象素的范围的一个例子。在此，把从纵向长度MH和横向长度ML的图像区域AGA的象素(即所有象素)中，去掉从上端或下端开始的所定区域(例如，距离为MH/8的区域)和从左端或右端开始的所定区域(例如，距离为ML/8的区域)后，得到的斜线部分的中央部区域SGA中的象素作为由第二抽出部2204抽出的象素抽出。
第二特征量计算部2205对于由第二抽出部2204抽出的象素所对应的12位的RGB数据(在图像存储器139中存储的RGB数据)，与作为主要拍照景物而假设的与人物的肤色相近的R数据的平均值作为第二特征量算出。
补正量计算部2206把多个标准拍摄的各图像的RGB数据的第一特征量群和第二特征量群分别正规化，对正规化了的两个群进行施密特正交化，根据通过对正交化的两个群分别再次进行正规化而求出的系数和由所述第一特征量以及所述第二特征量构成的变量定义的表达式，算出浓度补正量。后面，将用图10的程序流程图，就具体的计算方法加以说明。
浓度补正部2207通过在RGB数据中加上由补正量计算部2206算出的浓度补正量，进行浓度补正。具体而言，通过选择把标准曲线GA的基准点CA的坐标值中减去后述的浓度补正量ΔC后得到的值作为坐标值的点作为基准点的浓度曲线，进行浓度补正。通过所述处理，16位的RGB数据中加上了浓度补正量ΔC。
图8是表示由本发明的图像处理部220进行的处理步骤的程序流程图。首先，由色调计算部2201计算色调Hue(步骤S1)。接着，由第一抽出部2202抽出具有相当于肤色的色调Hue的象素(步骤S3)。然后，由第一特征量计算部2203算出表示了由第一抽出部2202抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量(步骤S5)。
接着，由第二抽出部2204抽出图像区域中央部的象素(步骤S7)。然后，由第二特征量计算部2205算出表示了由第二抽出部2204抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量(步骤S9)。接着，由补正量计算部2206使用由第一特征量计算部2203算出的第一特征量和由第二特征量计算部2205算出的第二特征量，算出浓度补正量(步骤S11)。接着，由浓度补正部2207使用由补正量计算部2206算出的浓度补正量进行RGB数据的浓度补正(步骤S13)。
图9是表示后述的施密特正交化的对象即基准事件群的第一特征量YS1的群和第二特征量YS2的群的图表。通过n组(n至少为2以上，例如212)的第一特征量YS1和第二特征量YS2，构成进行所述施密特正交化的对象的两个群。把第j组的第一特征量YS1和第二特征量YS2分别记述为YS1j、YS2j。并且，在此，预先求出n组的第一特征量YS1和第二特征量YS2，储存在存储部件中。另外，所述n组的第一特征量YS1和第二特征量YS2是通过对标准拍摄的n组的图像的RGB数据进行图8所示程序流程图的步骤S1～步骤S9的处理而算出的。
在此，对于图9所示的n组的第一特征量YS1和第二特征量YS2，预先进行以下的处理，算出后述的平均值MIDi、标准偏差SIGi、正交化系数b21、分散V1以及V2，存储到存储部件中。
首先，n组的第一特征量YS1和第二特征量YS2被正规化。具体而言，根据表达式3的①，算出MIDi(i＝1、2)，根据表达式3的②，算出标准偏差，使用平均值MIDi和标准偏差SIGi，根据表达式3的③，算出正规化的特征量YSNij(j＝1，2，…，n)。
MIDi=1nΣj=1nYSij(i=1,2)......(1)]]> YSNij=YSij-MIDiSIGi...........(3)]]>(i＝1，2，j＝1，2，…，n)接着，使用施密特正交化法，把正规化的特征量正交化。具体而言，通过表达式4的①算出正交化后的第一特征量XS1j，通过表达式4的②算出正交化系数b21，使用正交化后的第一特征量XS1j和正交化系数b21，用表达式4的③算出正交化后的第一特征量XS2j。
XS1j＝YSN1j(j＝1，2，…，n)-----①b2l=Σj=1n(YSN1j×YSN2j)Σj=1nYSN1j2.....(2)]]>XS2j＝YSN2j-b21×XS1j-----③(j＝1，2，…，n)然后，算出正交化后的特征量进行正规化的分散。具体而言，根据表达式5的①，算出第一特征量XS1j的分散V1，根据表达式5的②，算出第一特征量XS1j的分散V2。[表达式5]V1=1nΣj=1n×S1j2.......(1)]]>V2=1n-1Σj=1n×S2j2........(2)]]>图10是计算图8的程序流程图中的浓度补正量的步骤S11的处理的具体程序流程图。以下的处理都由补正量计算部2206进行。
首先，通过表达式6把进行浓度补正的对象图像的RGB数据中的第一特征量Y1和第二特征量Y2正规化，算出正规化的特征量YNi(i＝1，2)(步骤S15)。
YNi=Y1-MIDiSIGi]]>接着，根据表达式7所示①式以及②式，用施密特正交化法把正规化的特征量YN1正交化，算出正交化后的特征量XS1(步骤S17)。
X1＝YN1-----①X2＝YN2-b21×X1-----②然后，用表达式8把把正交化后的特征量正规化，算出正规化后的特征量XNI(步骤S19)。
XNi=Xi/Vi.....(i=1,2)]]>接着，用正规化后的特征量XNI，算出用表达式9定义的施密特距离DS(步骤S21)。
DS＝XN1+XN2然后，通过按需要在施密特距离DS中乘上所定的系数β，算出浓度补正量ΔC。
如上所述，通过使用施密特正交化法，正确地设置了对第一特征量Y1和第二特征量Y2的浓度补正量ΔC的影响系数，并且根据标准拍摄的图像的RGB数据，决定了所述影响系数，所以使为了设置影响系数而收集数据的作业变得容易。
下面，就所述相片处理装置的动作概要加以说明。首先，根据来自系统控制器60的指令，用图像读取部13的摄像元件131读取把由RGB数据取入部10的胶片移送部12移送的胶片11的各图像按顺序分离为R、G、B三色的RGB数据，用A/D转换器138转换为数字数据，储存在图像存储器139中。此时，胶片11的移送由胶片移送控制部123控制，滤光片134把各图像分离为R、G、B三色、取入，其位置由滤光片移动控制部136按顺序切换。
接着，从表格存储器读出在卷印相纸31上应该曝光的片断的图像的版面、印刷放大率等预先指定的处理乃至编辑信息。然后，根据该处理乃至编辑信息，由处理部22从图像存储器139读出RGB数据，处理并编辑应该曝光的RGB数据，并且进行了适应胶片11的特性的图像补正以及包含本发明的浓度补正处理的灰度系数变换处理，把处理了的RGB数据储存在处理存储器23中。该处理存储器23中记录的RGB数据，是作为对于各片断的图像分散为R、G、B三色的三种RGB数据被记录。
接着，从处理存储器23读出应该曝光的片断的RGB数据，把该RGB数据对于R、G、B各色，以一行部分送到行缓存器24中。曝光控制部35对于R、G、B各色，例如B色，从行缓存器24读出一行部分的RGB数据，把该读出的B色的RGB数据送到曝光控制部34。曝光控制部34用滤色镜控制部341使圆板状滤色镜333回转，控制B色区域，使其来到与白色光源332相对的位置。另外，曝光控制部34驱动控制快门阵列331，使卷印相纸31曝光。
把结束了曝光的卷印相纸31按顺序送入显影处理部40，通过所定的显影液进行显影处理，把干燥了的卷印相纸31送入剪切部50。在剪切部50，用刀具51在宽度方向切开卷印相纸31，在曝光前为长尺状的卷印相纸31被分割为一片断单位。
另外，本发明能采用以下的形态。
(A)在本实施例中，虽然说明了用施密特正交化法，算出浓度补正量的情形，但是也可以是使用了其它的方法例如重回归法、判别分析法的形态。
(B)在本实施例中，虽然使用表达式2算出了第一特征量Y1，但是，也可以是使用把横轴为RGB数据的值，纵轴为象素数的直方图的面积分成两份的与纵轴平行的直线与横轴的交点的坐标，算出第一特征量Y1的方法。此时，处理变得简单。
根据本发明1所述的发明，通过所述图像存储部件，把从拍摄的胶片图像分离为RGB的颜色成分而得到的RGB数据储存在各象素中，通过色调计算部件，从RGB数据为各象素算出色调，通过第一抽出部件，从RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素，通过第一特征量计算部件，算出表示了由第一抽出部件抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量，通过第二抽出部件，从RGB数据中抽出位于图像区域的中央部的象素，通过第二特征量计算部件，算出表示了由第二抽出部件抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量，通过补正量计算部件，使用第一特征量和所述第二特征量算出浓度补正量，通过浓度补正部件，使用浓度补正量进行RGB数据的浓度补正。这样，通过根据具有相当于作为主要拍照景物的人物的肤色的色调的象素的RGB数据特征量和包含作为主要拍照景物的人物的可能性高的象素的RGB数据特征量，进行浓度补正，能恰当地补正作为主要拍照景物的人物的浓度。
根据本发明2所述的发明，通过补正量计算部件，把多个标准拍摄的各图像的RGB数据的第一特征量群和第二特征量群分别正规化，对正规化了的两个群进行施密特正交化，用通过对正交化的两个群分别再次进行正规化而求出的系数和由所述第一特征量以及所述第二特征量构成的变量定义的表达式，算出浓度补正量。因此，能进行以标准拍摄的图像为基准的浓度补正，能恰当地补正作为主要拍照景物的人物的浓度。
根据本发明3所述的发明，通过第一特征量计算部件，把横轴为RGB数据的值，纵轴为象素数的直方图与标准拍摄的图像的RGB数据的平均值作为基准的偏差作为第一特征量算出。因此，能把具有相当于作为主要拍照景物的人物的肤色的色调的象素的RGB数据与把标准拍摄的图像的RGB数据的平均值作为基准的偏差作为第一特征量算出。
根据本发明4所述的发明，因为通过第二特征量计算部件，把RGB数据内R数据的平均值作为第二特征量算出，所以能容易地算出包含了作为主要拍照景物的人物的可能性高的象素的RGB数据的特征量。
根据本发明5所述的发明，通过浓度补正部件，通过在RGB数据中加入浓度补正量，进行浓度补正。因此，能容易地进行浓度补正。
根据本发明6所述的发明，从RGB数据为各象素算出色调，在第一抽出处理中，从所述RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素，算出表示了在所述第一抽出处理中抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量，在第二抽出处理中，抽出位于图像区域的中央部的象素，算出表示了在所述第二抽出处理中抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量，使用所述第一特征量和所述第二特征量算出浓度补正量，使用所述浓度补正量进行RGB数据的浓度补正。这样，通过根据具有相当于作为主要拍照景物的人物的肤色的色调的象素的RGB数据特征量和包含作为主要拍照景物的人物的可能性高的象素的RGB数据特征量，进行浓度补正，能恰当地补正作为主要拍照景物的人物的浓度。
根据本发明7所述的发明，因为具有本发明1～5中任意一项所述相片处理装置，和包含把RGB数据变换为光信号，从而把印相纸曝光的图像曝光头的图像曝光装置，所以能够实现恰当地补正了作为主要拍照景物的人物的浓度的相片处理装置。
权利要求
1.一种相片图像处理装置，其特征在于包括把从所拍摄的胶片图像分离为RGB的颜色成分而得到的RGB数据按每个象素来进行储存的图像存储部件；从所述RGB数据按每个象素来算出色调的色调计算部件；从所述RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素的第一抽出部件；算出表示由所述第一抽出部件抽出的象素的RGB数据特征的第一特征量的第一特征量计算部件；抽出位于图像区域中央部的象素的第二抽出部件；算出表示了由所述第二抽出部件抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量的第二特征量计算部件；使用所述第一特征量和所述第二特征量来算出浓度补正量的补正量计算部件；使用所述浓度补正量来进行RGB数据的浓度补正的浓度补正部件。
2.根据权利要求1所述的相片图像处理装置，其特征在于所述补正量计算部件把多个标准拍摄的各图像的RGB数据的第一特征量群和第二特征量群分别正规化，对正规化了的两个群进行施密特正交化，根据利用通过对正交化的两个群分别再次进行正规化而求出的系数和由所述第一特征量以及所述第二特征量构成的变量定义的表达式，来算出浓度补正量。
3.根据权利要求1或2所述的相片图像处理装置，其特征在于所述第一特征量计算部件，把横轴为RGB数据的值，纵轴为象素数的直方图的、以标准拍摄的图像的RGB数据的平均值为基准的偏差作为第一特征量来进行计算。
4.根据权利要求1～3中任意一项所述的相片图像处理装置，其特征在于所述第二特征量计算部件把RGB数据内、R数据的平均值作为第二特征量算出。
5.根据权利要求1～4中任意一项所述的相片图像处理装置，其特征在于所述浓度补正部件通过在RGB数据中加入浓度补正量来进行浓度补正。
6.一种相片图像处理方法，其特征在于根据从拍摄的胶片图像分离为RGB的颜色成分而得到的按象素储存在存储部件中的RGB数据，为每个象素算出色调；进行从所述RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素的第一抽出处理；算出表示由所述第一抽出处理所抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量；进行抽出位于图像区域中央部的象素的第二抽出处理；算出表示由所述第二抽出处理所抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量；使用所述第一特征量和所述第二特征量来算出浓度补正量；使用该浓度补正量来进行RGB数据的浓度补正。
7.一种相片处理装置，其特征在于包括权利要求1～5中任意一项所述的相片图像处理装置；包含将RGB数据变换为光信号，对印相纸进行曝光的图像曝光头的图像曝光装置。
全文摘要
一种相片图像处理装置，包括从RGB数据按每个象素来算出色调的色调计算部(2201)；从RGB数据中抽出具有相当于肤色的色调的象素的第一抽出部(2202)；算出表示由第一抽出部(2202)抽出的象素的RGB数据的特征的第一特征量的第一特征量计算部(2203)；抽出位于图像区域中央部的象素的第二抽出部(2204)；算出表示由第二抽出部抽出的象素的RGB数据的特征的第二特征量的第二特征量计算部(2205)；使用第一特征量和第二特征量来算出浓度补正量的补正量计算部(2206)；使用所述浓度补正量进行RGB数据的浓度补正的浓度补正部(2207)。能恰当地补正图像中的主要拍照景物的浓度。
文档编号H04N9/68GK1391192SQ0212189
公开日2003年1月15日 申请日期2002年6月7日 优先权日2001年6月7日
发明者西规之, 仓本寿一, 出立祥一, 中野惠司 申请人:诺日士钢机株式会社