画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理システム

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：荒船博司
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2004-209959
公開番号（公開出願番号）：特開2006-031440
出願日： 2004年07月16日
公開日（公表日）： 2006年02月02日
要約：

【課題】写真プリントに関する様々な嗜好に適合可能な画像処理を実現する。【解決手段】画像処理装置200は、画像情報取得部4で取得された画像情報から所定の特性値を算出し、その算出された特性値を入力信号とし、画像情報を階調変換するための階調補正パラメータを出力信号とする第1のニューラルネットワークを用いて階調補正パラメータを算出する。そして、算出された階調補正パラメータに基づいて画像情報を階調変換することによって補正画像を作成する。オペレータによる指示入力部9の操作により、作成された補正画像に対する補正が指示された場合、ニューロ学習部7において、当該作成された補正画像に対する補正量を教師データとして第1のニューラルネットワークの学習を実施し、学習された第1のニューラルネットワークを用いて、再度階調補正パラメータを算出する。【選択図】図2

請求項（抜粋）：

入力された画像情報から所定の特性値を算出する特性値算出工程と、前記算出された特性値を入力信号とし、画像情報に対する階調変換の程度を示す階調補正パラメータを出力信号とする第1のニューラルネットワークを用いて階調補正パラメータを算出する補正パラメータ算出工程と、前記算出された階調補正パラメータに基づいて前記画像情報を階調変換することによって補正画像を作成する補正画像作成工程と、前記作成された補正画像に対する補正が指示された場合、当該作成された補正画像に対する補正量を教師データとして前記第1のニューラルネットワークの学習を実施する第1の学習工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。

IPC (7件)：

G06T 5/00 , G06T 1/00 , G06T 7/00 , H04N 1/407 , H04N 1/60 , H04N 1/401 , H04N 1/46

FI (8件)：

G06T5/00 100 , G06T1/00 340A , G06T1/00 510 , G06T7/00 350C , H04N1/40 101E , H04N1/40 D , H04N1/40 101A , H04N1/46 Z

Fターム (49件)：

5B057AA20 , 5B057CA01 , 5B057CA08 , 5B057CA12 , 5B057CB01 , 5B057CB08 , 5B057CB12 , 5B057CE11 , 5B057CE16 , 5B057CH08 , 5B057DA08 , 5B057DB02 , 5B057DB06 , 5B057DB09 , 5B057DC40 , 5C077LL04 , 5C077MP08 , 5C077PP06 , 5C077PP32 , 5C077PP35 , 5C077PP37 , 5C077PP43 , 5C077PP52 , 5C077PP53 , 5C077PP58 , 5C077PQ15 , 5C077TT09 , 5C079HB01 , 5C079HB06 , 5C079HB11 , 5C079JA23 , 5C079LA10 , 5C079LA12 , 5C079MA13 , 5C079NA01 , 5C079PA08 , 5L096AA02 , 5L096AA06 , 5L096BA07 , 5L096BA18 , 5L096CA02 , 5L096FA32 , 5L096FA35 , 5L096GA40 , 5L096GA41 , 5L096HA11 , 5L096JA11 , 5L096KA04 , 5L096MA03

引用特許：

出願人引用 (1件)

人物の顔のデータの抽出方法及び露光量決定方法
公報種別：公開公報出願番号：特願平3-118745 出願人：富士写真フイルム株式会社

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