CN101594453A - 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序及打印装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理装置、方法、程序及打印装置，可解决以往存在的若进行逆光修正则图像中的明亮部分的彩色消失，且难以适当调整图像整体的色平衡的问题。该图像处理装置具有：检测输入图像内的包含特定图像的至少一部分的区域的特定图像检测部；根据属于检测出的区域的像素，计算出代表特定图像的代表色的代表色计算部；取得用于灰度修正的第一修正曲线的第一修正曲线取得部；取得用于进行每个基色的灰度修正的第二修正曲线的第二修正曲线取得部；使用第一修正曲线，对构成所述输入图像的像素中属于定义了暗部的色域的像素的灰度值进行修正的第一修正部；和使用第二修正曲线，对构成输入图像的像素的每个基色的灰度值进行修正的第二修正部。

Description

图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序及打印装置

技术领域

本发明涉及图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序及打印装置。

背景技术

在从数字静态相机等获得的输入图像是图像区域的一部分暗、该一部分的周边部分亮的所谓逆光图像的情况下，可对该输入图像进行逆光修正。作为与这样的逆光修正相关的技术，公知有一种判定摄影图像是否是逆光人物图像，在摄影图像是逆光人物图像的情况下，针对构成图像的全部像素中的肤色像素取得亮度的平均值，求出在将该平均值作为输入值时输出值成为规定值FV的色调曲线，对图像的各像素的亮度值或R值、G值、B值应用该色调曲线，由此执行明度修正的图像处理装置(参照专利文献1)。

[专利文献1]特开2004-341889号公报

但是，在以往的逆光修正中，存在以下问题。

如上所述，用于逆光修正的色调曲线根据与人物图像大致对应的肤色像素的亮度平均值、和预定的理想值(规定值FV)的关系来决定。因此，当利用该色调曲线修正输入图像时，本来暗的人物图像的明亮度被适当地提高某种程度。但是，由于在决定色调曲线时未考虑到逆光图像中本来明亮的部分的状态，所以，该明亮的部分(例如人物像的背景等)因应用上述色调曲线而被过度修正，有时会成为几乎全白的状态(虚白状态)。即，在以往逆光修正中，导致逆光图像中明亮的部分的色彩消失。

而且，对输入图像只进行了逆光修正，有时会破坏输入图像中的色平衡。即，为了获得高品质的图像，需要在考虑修正之间的相互影响的同时，切实地执行包括逆光修正的多种修正。

发明内容

本发明为了解决上述的问题而提出，其目的在于，提供一种通过在逆光图像中保留明亮的部分的色彩，同时针对暗的部分产生适当的修正效果，进而调整图像整体的色平衡，由此作为整体而获得高品质的图像的图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序和打印装置。

为了达到上述目的，本发明的图像处理装置具有：特定图像检测部，其检测输入图像内的包含特定图像的至少一部分的区域；代表色计算部，其根据属于由上述特定图像检测部检测出的区域的像素，计算出代表上述特定图像的代表色；第一修正曲线取得部，其根据上述代表色的明亮度，取得用于灰度修正的第一修正曲线；第二修正曲线取得部，其利用上述第一修正曲线修正上述代表色，根据构成修正后的代表色的每个基色的灰度值，取得用于进行每个基色的灰度修正的第二修正曲线；第一修正部，其使用上述第一修正曲线，对构成上述输入图像的像素中属于定义了暗部的色域的像素的灰度值进行修正；和第二修正部，其使用上述第二修正曲线，对构成上述输入图像的像素的每个基色的灰度值进行修正。

根据本发明，利用根据上述代表色的明亮度取得的第一修正曲线，修正输入图像的暗部，并且利用根据构成由第一修正曲线修正后的代表色的各基色而决定了修正程度的每个基色的第二修正曲线，修正输入图像的各基色。因此，在输入图像是逆光图像的情况下，原来暗的部分的明亮度适当上升，而且图像的基色之间的平衡被调整。结果，可获得高品质的图像。具体而言，上述第二修正部将包含由上述第一修正部进行了修正的像素的输入图像的全部像素作为对象，使用上述第二修正曲线对各像素的每个基色的灰度值进行修正。即，对于通过利用第一修正曲线对输入图像的暗部进行修正，从而修正了暗部的明亮度后的图像整体，使用第二修正曲线。结果，可切实地产生逆光修正的效果和图像整体的基色之间的平衡修正效果。

图像处理装置也可以具有事前修正部，该事前修正部求出由上述第一修正部及第二修正部进行修正之前的输入图像中的每个基色的最大值，并且对由上述第一修正部及第二修正部进行修正之前的输入图像的各基色进行修正，以便抑制该最大值之间的差异。根据该结构，在基于第一修正部及第二修正部的修正之前，输入图像的白平衡被调整。因此，在基于第一修正部等的修正结果中，可防止输出了白平衡被破坏的图像的事态。

上述第二修正曲线取得部也可以分别计算出构成上述修正后的代表色的每个基色的灰度值与规定的基准值之差，根据该计算出的每个基色之差，生成每个基色的第二修正曲线。根据该结构，可获得在对利用第一修正曲线进行修正后的输入图像的基色之间的偏差进行修正而使用的最佳第二修正曲线。

上述第一修正曲线取得部也可以生成下述第一修正曲线，即，通过根据上述代表色的明亮度与输入图像内的背景区域的明亮度之差，使低灰度域中的曲线的一部分向上侧移动，使得在该低灰度域，描绘向上侧突起的凸状曲线，在中间灰度域中，接近具有输入灰度值与输出灰度值相等的关系的直线，并且从中间灰度域到高灰度域，向该直线收敛的形状的第一修正曲线。根据该结构，可获得与在整个灰度域具有输入灰度值＝输出灰度值的关系的直线相比，低灰度域到中间灰度域的范围呈局部向上侧突起的特殊形状的第一修正曲线，通过使用该第一修正曲线，能够可靠地只对图像的暗部进行修正。

对于上述第一修正曲线取得部而言，也可以上述代表色的明亮度与背景区域的明亮度之差越大，越增加使曲线移动的程度。根据该结构，基本上是上述特定图像所涉及的区域与背景区域的明亮度之差越大，对暗部的修正程度越大。

另外，对于上述第一修正曲线取得部而言，也可以上述代表色的明亮度越低，越增加使上述曲线移动的程度。根据该结构，基本上是上述特定图像所涉及的区域越暗，对暗部的修正程度越大。

上述第一修正部也可以取得上述输入图像的亮度分布，确定与该亮度分布中的谷相当的灰度值，并确定在规定的表色系的灰度轴上的与该确定的灰度值对应位置，在上述表色系中，定义灰度轴方向上的上限位于该确定的灰度轴上的位置的色域。在输入图像是逆光图像的情况下，在其亮度分布中，分布数集中在低灰度侧和高灰度侧，在低灰度侧与高灰度侧之间容易形成分布的谷。根据上述结构，由于根据上述谷的灰度值决定对暗部进行规定的色域的灰度轴方向的上限位置，所以，能够将在亮度分布中集中分布在低灰度侧的像素作为对象，使用第一修正曲线进行修正。

上述第一修正部确定相当于上述亮度分布中的谷中的、比与规定的输入灰度范围对应的规定灰度值靠近低灰度侧的谷的灰度值，所述规定的输入灰度范围是基于上述第一修正曲线的输出灰度值的变化率低的输入灰度范围。在第一修正曲线中，由于其形状的特殊性，所以输出灰度值的变化率比输入灰度值的变化率慢的范围有时会出现在中间灰度域附近，对于属于该灰度域的像素，为了维持其灰度性，尽量不使用第一修正曲线。根据上述结构，即使在上述亮度分布中存在多个谷的情况下，也可以根据谷的灰度值，决定上述色域的灰度轴方向上的上限，该谷比与第一修正曲线中输出灰度值变化率低的输入灰度范围相当的规定灰度值靠近低灰度侧。因此，能够在不损坏图像的灰度性的情况下进行暗部的修正。

上述第一修正部也可以根据上述色域的朝向灰度轴方向的中心轴与修正对象的像素的距离，变更对像素的修正程度。根据该结构，即使是属于规定上述暗部的色域的像素，也可以通过越是远离该色域的中心轴的像素，越减弱基于第一修正部的修正程度，来切实地维持修正后的输入图像中的灰度性。

上述代表色计算部也可以将由像素的每个基色的平均值构成的颜色，作为代表色计算出来，该像素是属于由上述特定图像检测部检测出的区域的像素，且是属于作为与上述特定图像对应的色域而在规定的表色系中设定的色域的像素。根据该结构，可获得正确反映了特定图像的颜色的代表色，在以该代表色为基准进行的第一修正曲线的取得和第二修正曲线的取得处理中，也能够获得更恰当的修正曲线。

上述特定图像检测部也可以检测输入图像内的包含脸图像的至少一部分的区域。根据该结构，由于能够根据输入图像中作为重要被摄体的脸图像的明亮度修正输入图像的暗部，且调整该输入图像的基色之间的平衡，所以在脸被拍摄得较暗的逆光图像中，可得到最佳的修正结果。

本发明的技术思想除了上述的图像处理装置的发明以外，还可以通过包括由上述图像处理装置所具备的各部进行的各处理步骤的图像处理方法的发明、和使计算机发挥与上述图像处理装置所具备的各部对应的各种功能的图像处理程序的发明来实现。另外，对于上述的图像处理装置、图像处理方法以及图像处理程序，具体可利用PC或服务器等硬件来实现，此外也可以利用作为图像输入装置的数字静态相机和扫描仪，或者作为图像输出装置的打印机(打印装置)、投影仪或照片浏览器等各种制品来实现。

附图说明

图1是表示打印机的概略结构的框图。

图2是表示由图像处理部执行的处理的流程图。

图3是表示在图像数据内检测出的脸区域的图。

图4是表示肌肤代表色计算处理的详细内容的流程图。

图5是表示肤色域定义信息所定义的肤色域的图。

图6是表示变更肤色域的状态的图。

图7是表示将图像数据的区域划分成中央区域和周围区域的状态的图。

图8是表示逆光修正曲线的图。

图9是表示逆光修正曲线生成处理的详细内容的流程图。

图10是表示用于计算基准修正量的函数的图。

图11是表示用于计算修正量的函数的图。

图12是表示CB修正曲线的图。

图13是表示逆光修正处理的详细内容的流程图。

图14是表示暗部色域的图。

图15是暗部色域的剖面图。

图16是暗部色域的剖面图。

图17是表示决定暗部色域的长度的状态的图。

图18是表示暗部色域的各区域与各逆光修正曲线的对应关系的图。

图19是表示每个基色的直方图。

图中：10-打印机；11-CPU；12-内部存储器；12a-肤色域定义信息；12b-脸模板；12c-存储色域定义信息；16-打印机引擎；17-卡I/F；20-图像处理部；21-脸图像检测部；22-代表色计算部；23-差值取得部；24-逆光修正曲线取得部；25-CB修正曲线取得部；26-逆光修正部；27-CB修正部；28-WB修正部；30-显示控制部；40-打印控制部；172-插卡槽。

具体实施方式

下面，按照如下的顺序，对本发明的实施方式进行说明。

1.打印机的概略结构

2.肌肤代表色的计算

3.修正曲线的生成

4.修正处理

5.变形例

6.总结

1.打印机的概略结构

图1概略地表示了相当于本发明的图像处理装置和打印装置的一例的打印机10的结构。打印机10是根据从记录介质(例如存储卡MC等)取得的图像数据打印图像的、与所谓直接打印对应的彩色打印机(例如彩色喷墨打印机)。打印机10具有：控制打印机10的各部的CPU11、由例如ROM与RAM构成的内部存储器12、由按键与触摸屏构成的操作部14、由液晶显示器构成的显示部15、打印机引擎16、卡接口(卡I/F)17、和用于进行与PC、服务器或数字静态相机等各种外部设备的信息收发的I/F部13。打印机10的各构成要素通过总线相互连接。

打印机引擎16是根据打印数据进行打印的打印机构。卡I/F17是用于进行与被插入到卡槽172中的存储卡MC之间的数据收发的I/F。在存储卡MC中存储有图像数据，打印机10能够通过卡I/F17取得被存储在存储卡MC中的图像数据。作为用于提供图像数据的记录介质，除了存储卡MC以外，还可以使用各种介质。当然，打印机10除了使用记录介质以外，还能够从借助I/F部13而连接的上述外部设备输入图像数据。打印机10可以是面向消费者的打印装置，也可以是面向DPE的商用打印装置(所谓小型显像(minilab)机)。打印机10还可以从借助I/F部13而连接的PC或服务器等输入打印数据。

在内部存储器12中，收纳有图像处理部20、显示控制部30、和打印控制部40。图像处理部20是用于在规定的操作系统下对图像数据进行修正处理等各种图像处理的计算机程序。显示控制部30是通过控制显示部15，在显示部15的画面上显示规定的用户界面(UI)图像、讯息或缩略图像等的显示驱动程序。打印控制部40是用于根据被图像处理部20实施了修正处理等的图像数据，生成对各像素的记录材料(墨水或调色剂)的记录量进行规定的打印数据，并控制打印机引擎16，执行向打印介质上打印基于打印数据的图像的计算机程序。

CPU11通过从内部存储器12读出这些各程序并执行，来实现这些各部的功能。图像处理部20作为程序模块，还至少包括：脸图像检测部21、代表色计算部22、差值取得部23、逆光修正曲线取得部24、色平衡(CB)修正曲线取得部25、逆光修正部26、CB修正部27、和白平衡(WB)修正部28。脸图像检测部21相当于特定图像检测部，逆光修正曲线取得部24相当于第一修正曲线取得部或修正曲线取得部，CB修正曲线取得部25相当于第二修正曲线取得部，逆光修正部26相当于第一修正部或修正部，CB修正部27相当于第二修正部，WB修正部28相当于事前修正部。关于这些各部的功能，将在后面说明。并且，在内部存储器12中，以肤色域定义信息12a、脸模板12b、存储色域定义信息12c、各种函数为代表，还存储有各种数据和程序。打印机10也可以是除了具备打印功能以外，还具备复印功能与扫描功能(图像读取功能)等多种功能的所谓复合机。

下面，对在打印机10中由图像处理部20执行的处理进行说明。

2.肌肤代表色的计算

图2通过流程图表示了由图像处理部20执行的处理。

本实施方式中，在图像处理部20执行的处理中，至少包括逆光修正和色平衡修正，而且，还包括生成在这些各种修正中使用的各修正曲线的处理。作为用于生成各修正曲线的前提，图像处理部20求出输入图像中的肌肤代表色。肌肤代表色是指代表输入图像内存在的脸图像的颜色，更具体而言，指代表脸图像的肌肤部分的颜色的颜色。

在步骤S(以下省略步骤的表述)100中，图像处理部20从存储卡MC等记录介质中取得表示成为处理对象的图像的图像数据D。即，在用户参照显示部15中显示的UI图像，对操作部14进行操作，指定了成为处理对象的图像数据D时，图像处理部20读入该被指定的图像数据D。图像处理部20也可以通过I/F部13从PC、服务器、数字静态相机等取得图像数据D。图像数据D是以每个基色(RGB)的灰度(例如0～255的256级灰度)来表现各像素的颜色的位图数据。图像数据D可以在向记录介质等中进行记录的阶段被压缩，也可以采用其他表色系来表现各像素的颜色。在这些情况下，图像处理部20通过执行图像数据D的解压缩、或表色系的转换，取得作为RGB位图数据的图像数据D。这样取得的图像数据D相当于输入图像。

其中，图2的处理是对逆光图像特别有用的修正处理。因此，在本实施方式中，以S100中取得的图像数据D表现了在图像区域内包含脸图像的逆光图像(尤其是脸图像的部分暗的图像)为前提，进行说明。

在S200中，脸图像检测部21从图像数据D中检测出脸区域。所谓脸区域是指至少包含脸图像(特定图像的一种)的一部分的区域。脸图像检测部21只要是能够检测出脸区域的方法即可，可以采用任意的方法。例如，脸图像检测部21通过利用了多个模板(上述脸模板12b)的所谓图案匹配，从图像数据D中检测出脸区域。当进行图案匹配时，在图像数据D上设定矩形形状的检测区域SA，一边改变图像数据D上的检测区域SA的位置和大小，一边评价检测区域SA内的图像与各脸模板12b的图像的相似性。然后，将相似性满足一定基准的检测区域SA作为脸区域检测出来。通过使检测区域SA在图像数据D全体上移动，可检测出图像数据D内存在的一个或多个脸的脸区域。本实施方式中，以检测出包含一张脸的一个脸区域为例进行说明。另外，脸图像检测部21也可以通过使用以检测区域SA为单位输入图像的各种信息(例如亮度信息、边缘量、对比度等)、输出表示在检测区域SA中是否存在脸图像的信息的预先学习的神经元网络，来进行脸区域的检测，还可以利用支援向量机对每个检测区域SA判断是否是脸区域。

图3表示了在S200中从图像数据D中作为脸区域而被检测出的检测区域SA的矩形。以下，将在S200中作为脸区域而被检测出的检测区域SA称为脸区域SA。

在S300中，代表色计算部22根据脸区域SA内的像素，计算出肌肤代表色。

图4通过流程图表示了S300中的详细处理。

在S310中，代表色计算部22判定图像数据D的状态。图像数据D的状态是指根据图像数据D的图像的明亮度、和图像中包含的被摄体的特征等决定的状态。在本实施方式中，特别是在S310中，进行图像数据D的图像是否是逆光图像的判定。对于是否是逆光图像的判定方法没有特殊的限定。例如，代表色计算部22以图像数据D的全部范围作为对象，根据规定的抽出率对像素进行采样，生成采样后的像素的亮度分布。在逆光图像的亮度分布中，一般具有分布数集中在高灰度侧和低灰度侧，在其中间灰度区域形成分布的谷的倾向。因此，根据代表色计算部22生成的亮度分布的形状特征，可判定出是否是逆光图像。

或者，在从图像数据D采样像素时，代表色计算部22对于图像的中央附近区域和该中央附近区域的周围区域，在中央附近区域中，以较高的抽出率进行像素采样，求出采样后的像素的亮度的平均值(亮度平均值)。代表色计算部22将如此侧重图像中央区域而求出的亮度平均值与预先准备的规定阈值进行比较，如果亮度平均值为阈值以下，则判定为图像数据D是图像中央附近暗的图像，即逆光图像。由于如上述那样在S100中取得的图像数据D是逆光图像，所以，代表色计算部22在S310中判定为图像数据D是逆光图像。

在S320中，代表色计算部22从内部存储器12读出肤色域定义信息12a。肤色域定义信息12a是在规定的表色系中预先定义了由脸图像检测部21检测出的图像(脸图像)所对应的颜色(肤色)的标准范围(肤色域)的信息。在本实施方式中，作为一例，肤色域定义信息12a在国际照明委员会(CIE)所规定的L^＊a^＊b表色系(以下省略“^＊”的标记)中，定义了肤色域。不过，在基于肤色域定义信息12a的肤色域的定义中，也可以采用HSV表色系、XYZ表色系、RGB表色系等各种表色系。肤色域定义信息12a只要是在某个表色系中规定了近似肤色的色域的信息即可。

图5表示了在Lab表色系中肤色域定义信息12a所定义的肤色域A1的一例。肤色域定义信息12a通过明度L、彩度C、色相H的各范围Ls≤L≤Le、Cs≤C≤Ce、Hs≤H≤He定义了肤色域A1。在图5的例中，肤色域A1是由6面构成的立体。在图5中，还通过实施阴影效果，一同表示了肤色域A1在ab平面上的投影图。但是，肤色域定义信息12a所定义的肤色域不必是上述那样的6面体，例如也可以是根据表示肤色域的中心点的Lab表色系中的一个坐标、和以该一个坐标为中心的半径r定义的球状区域，还可以是其他的形状。

在S330中，代表色计算部22根据S320中的判定结果实施对肤色域A1的变更。具体而言，在S320中判定为图像数据D是逆光图像的情况下，对肤色域A1施加变更，使其与变更前相比至少包含低彩度侧的色域。

图6表示了在判定为图像数据D是逆光图像的情况下，代表色计算部22进行的色域变更的状态的一例。图6中，在Lab表色系中的ab平面上表示了变更前的肤色域A1(虚线)、和变更后的肤色域A2(实线)。在图像数据D是逆光图像的情况下，代表色计算部22以肤色域A1的彩度范围接近L轴(灰度轴)的方式移动肤色域A1，将移动后的色域作为肤色域A2。即，由于图像数据D是逆光图像，所以脸图像的肌肤部分的颜色也更趋向于低彩度，因此，需要修正肌肤部分的像素的颜色、与肤色域定义信息12a本来定义的标准肤色域的偏差。如果将上述移动后的彩度范围设为Cs’≤C≤Ce’，则肤色域A2由明度L、彩度C、色相H的各范围Ls≤L≤Le、Cs’≤C≤Ce’、Hs≤H≤He定义。不过，由于如果只使肤色域的彩度范围向低彩度侧移动，则与移动前的肤色域A1相比，移动后的肤色域A2变小，所以，如图6所示那样，可以在变更彩度范围的同时扩大色相范围。

或者，在判定为图像数据D是逆光图像的情况下，代表色计算部22以肤色域A1的彩度范围的下限(Cs)接近L轴的方式使肤色域A1向L轴侧变形(扩大)，将扩大后的色域作为肤色域A2。如果将扩大后的彩度范围设为Cs’≤C≤Ce，则肤色域A2由各范围Ls≤L≤Le、Cs’≤C≤Ce、Hs≤H≤He定义。或者，在图像数据D是逆光图像的情况下，代表色计算部22也可以通过使肤色域A1的彩度范围扩大并移动，来取得变更后的肤色域A2，对于肤色域A1的明度范围也可以实施变更。变更后的色域A2相当于作为与特定图像对应的色域而在规定的表色系中设定的色域。

在S340中，代表色计算部22提取出属于脸区域SA内的像素中颜色属于上述变更后的肤色域A2的像素。该情况下，代表色计算部22将脸区域SA内的各像素的RGB数据，分别转换成肤色域A2所采用的表色系(Lab表色系)的数据(Lab数据)，并判定转换后的各Lab数据是否属于肤色域A2。然后，代表色计算部22只将上述Lab数据属于肤色域A2的像素作为肌肤像素抽出。在从RGB数据向Lab数据的转换中，代表色计算部22可以使用进行从RGB表色系向Lab表色系的转换的规定的色转换曲线(profile)等。在内部存储器12中，也可以保存该色转换曲线。另外，在本实施方式中，说明了从图像数据D检测出一个脸图像SA的情况。但是，在从图像数据D检测出多个脸图像SA的情况下，在S340中，代表色计算部22针对多个脸区域SA内的各像素分别判定是否属于肤色域A2，将属于的像素作为肌肤像素抽出。

在S350中，代表色计算部22根据在S340中抽出的多个肌肤像素计算出肌肤代表色。虽然有各种肌肤代表色的计算方法，但在本实施方式中，代表色计算部22计算出肌肤像素的每个RGB的平均值Rave、Gave、Bave，将由该平均值Rave、Gave、Bave构成的颜色(RGB数据)作为肌肤代表色。代表色计算部22将肌肤代表色的RGB数据保存到内部存储器12等的规定的存储区域。这样，代表色计算部22在从脸区域SA抽出用于计算肌肤代表色的肌肤像素时，不是单纯地使用肤色域定义信息12a所表示的肤色域来抽出像素，而是根据图像数据D的状态(逆光图像)对肤色域定义信息12a所表示的肤色域施加变更，将属于变更后的肤色域的像素作为肌肤像素抽出。结果，即使在输入图像内的脸图像的颜色不是标准的肤色的情况下，也能够可靠地抽出与脸图像的肌肤部分对应的像素，从而可得到每个输入图像的正确的肌肤代表色。另外，以上说明了代表色计算部22在输入图像是逆光图像的情况下进行了肤色域的变更处理，但在判定为输入图像例如是所谓的色模糊状态的图像、曝光不足的低曝光图像(整体暗的图像)、曝光过度的过度曝光图像(整体亮的图像)的情况下等，也可以根据判定结果，对肤色域定义信息12a定义的肤色域实施变更。

在S400中，差值取得部23取得图像数据D内的背景区域的明亮度。差值取得部23将图像数据D内的图像区域分成多个区域。例如，差值取得部23将图像数据D所表示的图像的沿着4边的框状区域且不包含脸区域SA的区域作为周围区域，将周围区域以外的区域作为中央区域。在逆光图像中，一般是配置有脸等主要被摄体的情况多的中央区域暗，周围区域比中央区域亮。

图7表示了差值取得部23将图像数据D的图像区域分成中央区域CA和周围区域PA的状态的一例。另外，在如上述那样代表色计算部22判定图像数据D是否是逆光图像时(S310)，也可以如图7所示，将图像数据D分成中央区域CA和周围区域PA，从中央区域CA更多地采样像素。

作为S400中的处理的一例，差值取得部23从周围区域PA以规定的抽出率对像素进行采样。然后，计算出从周围区域PA采样后的像素的亮度平均值，将该亮度平均值作为背景区域的明亮度。即，该情况下，周围区域PA是背景区域。其中，各像素的亮度通过在对像素的RGB的各灰度值进行了规定的加权的基础上加上这些RGB而获得，通过将这样获得的每个像素的亮度进行平均，可获得亮度平均值。

另外，作为S400中的处理的其他例，差值取得部23可以将图像数据D的全部区域作为像素采样的对象，并且在周围区域PA以比中央区域CA高的抽出率进行像素采样，求出以采样后的像素作为对象的亮度平均值，将该亮度平均值作为背景区域的明亮度。即，与中央区域CA相比，差值取得部23对周围区域PA进行加权，求出亮度平均值。

并且，作为S400中的处理的其他例，差值取得部23也可以只抽出属于背景区域(例如周围区域PA)的像素中相当于规定的存储色的像素。然后，计算出相当于存储色的像素的亮度平均值，将该亮度平均值作为背景区域的明亮度。

作为存储色，例如可举出与天空颜色对应的蓝色、和与山或森林的颜色对应的绿色等。打印机10将在规定的表色系(例如Lab表色系)中分别定义了各存储色的色域的存储色域定义信息12c，与肤色域定义信息12a同样地预先保存到内部存储器12等中。而且，在S400中，差值取得部23抽出属于背景区域的像素中颜色属于存储色域定义信息12c所定义的色域的像素，并计算出抽出的像素的亮度平均值。通过只根据属于背景区域的像素，即与存储色对应的像素计算出背景区域的亮度平均值，可获得对图像数据D所表示的图像中的实际背景部分(天空或山等)的明亮度进行了正确表现的亮度平均值。虽然定义了蓝色和绿色等多个存储色，但只要是与任意存储色相对应的像素，差值取得部23即可将其作为亮度平均值计算的对象使用，也可以只使用与一部分的存储色对应的像素来计算亮度平均值。例如，在属于背景区域的像素中与存储色“绿色”对应的像素少于一定数量，与存储色“蓝色”对应的像素存在一定数量以上的情况下，可以只根据数量多的与存储色“蓝色”对应的像素计算亮度平均值。

这样，差值取得部23采用上述的任意方法计算出背景区域的明亮度(亮度平均值)。以下，为了便于说明，将差值取得部23在S400中计算出的亮度平均值表示为亮度Yb。

在S500中，差值取得部23取得脸区域SA的明亮度与背景区域的明亮度之差。此时，差值取得部23采用上述的加权相加的方法，根据在S300中计算出的肌肤代表色的RGB计算出亮度。以下，将根据肌肤代表色的RGB计算出的亮度表示为亮度Yf。亮度Yf是肌肤代表色的明亮度，其基本表示了肌肤像素的亮度平均值。另外，也可以说亮度Yf表示了脸区域SA的明亮度。然后，差值取得部23求出在S400中计算出的亮度Yb与上述亮度Yf的亮度差Yd(亮度Yb-亮度Yf)，将亮度差Yd作为脸区域SA的明亮度与背景区域的明亮度之差而取得。在亮度Yb＞亮度Yf的情况下，亮度差Yd为正值。在本实施方式中，设亮度Yb＞亮度Yf。

3.修正曲线的生成

在如上述那样求出了输入图像中的肌肤代表色、亮度Yf、和亮度差Yd后，在S600中，逆光修正曲线取得部24生成在逆光修正中使用的逆光修正曲线(相当于第一修正曲线或修正曲线)，在S700中，CB修正曲线取得部25生成在色平衡修正中使用的CB修正曲线(相当于第二修正曲线)。

图8表示逆光修正曲线取得部24生成的逆光修正曲线F1的一例。

逆光修正曲线F1是在将横轴设定为输入灰度值x(0～255)、将纵轴设定为输出灰度值y(0～255)的二维坐标(xy平面)上定义的灰度转换特性。逆光修正曲线F1如图8概略表示那样，呈现在低灰度域中，描绘向上侧突起的凸状曲线，在中间灰度域中，逐渐接近规定了输入灰度值x＝输出灰度值y的关系的直线F0，从中间灰度域到高灰度域，向该直线F0收敛的形状。逆光修正曲线取得部24根据肌肤代表色的明亮度(亮度Yf)和亮度差Yd，生成这样形状的逆光修正曲线F1。

图9通过流程图表示了S600中的详细处理。

在S610中，逆光修正曲线取得部24根据亮度Yf，求出逆光修正中的基准修正量g。基准修正量g是亮度Yf越低则越大，亮度Yf越高则越小的值。逆光修正曲线取得部24定义用于获得基准修正量g的函数f₁(Y)。即，g＝f₁(Y)。函数f₁(Y)是由二次曲线构成亮度Y的灰度区间0≤Y≤Y1，由直线构成灰度区间Y1≤Y≤Y2的函数，

在0≤Y≤Y1时，表示为f₁(Y)＝g max-α1·Y²      ...(1)

在Y1≤Y≤Y2时，表示为f₁(Y)＝β1·(Y2-Y)       ...(2)

在Y2≤Y时，表示为f₁(Y)＝0                     ...(3)

g max、Y1、Y2是预先通过实验等决定的值，在本实施方式中，g max＝50、Y1＝64、Y2＝128。这里，在Y＝Y1的情况下，上式(1)中的二次曲线f₁(Y1)与上式(2)中的直线f₁(Y1)一致，而且上式(1)中的二次曲线f₁(Y)的导函数f₁’(Y1)与上式(2)中的直线f₁(Y)的导函数f₁’(Y1)一致。因此，逆光修正曲线取得部24能够决定系数α1、β1，可以在亮度Y的整个灰度范围内定义函数f₁(Y)。

图10表示逆光修正曲线取得部24所定义的函数f₁(Y)的一例。逆光修正曲线取得部24向函数f₁(Y)输入亮度Yf，将输出值f₁(Yf)作为基准修正量g取得。

在S620中，逆光修正曲线取得部24根据亮度差Yd调整基准修正量g的大小。亮度差Yd越小，逆光修正曲线取得部24越减小基准修正量g。以下，将调整后的基准修正量g表示为修正量g’。在S620中，逆光修正曲线取得部24定义用于取得修正量g’的函数f₂(d)。即，g’＝f₂(d)。函数f₂(d)是在可取得亮度差Yd(这里为了方便起见，将亮度差表示为d)的灰度区间-255～255中，由直线构成灰度区间0≤d≤D1，由二次曲线构成灰度区间D1≤d≤D2的函数，

在d＜0时，表示为f₂(d)＝0           ...(4)

在0≤d≤D1时，表示为f₂(d)＝α2·d    ...(5)

在D1≤d≤D2时，表示为f₂(d)＝g-β2·(D2-d)²   ...(6)

在D2≤d时，表示为f₂(d)＝g            ...(7)

D1、D2是预先通过实验等决定的值，在本实施方式中，设定为D1＝75、D2＝150。

这里，在d＝D1的情况下，上式(6)中的二次曲线f₂(D1)与上式(5)中的直线f₂(D1)一致，而且上式(6)中的二次曲线f₂(d)的导函数f₂’(D1)与上式(5)中的直线f₂(d)的导函数f₂’(D1)一致。因此，逆光修正曲线取得部24能够决定系数α2、β2，可以在能够获得亮度差d的全部灰度范围内定义函数f₂(d)。

图11表示逆光修正曲线取得部24所定义的函数f₂(d)的一例。逆光修正曲线取得部24向函数f₂(d)输入亮度差Yd，将输出值f₂(Yd)作为修正量g’取得。从图11中可看出，在亮度差Yd为D2以上的情况下，修正量g’＝基准修正量g。

在S630中，逆光修正曲线取得部24在上述xy平面上确定对逆光修正曲线F1的形状赋予特征的多个点(坐标)。此时，逆光修正曲线取得部24根据亮度Yf和修正量g’确定由坐标(x1，y1)表示的修正点P1、由坐标(x2，y2)表示的调整点P2、和由坐标(x3，y3)表示的收敛点P3。

逆光修正曲线取得部24将修正点P1设为输入灰度值x1＝Yf、输出灰度值y1＝x1+g’。即，为了生成使肌肤代表色的明亮度Yf上升修正量g’的逆光修正曲线F1，而确定修正点P1。另外，也可以对x1预先设定上限(例如64)和下限(例如32)，由逆光修正曲线取得部24在该上限和下限的范围内确定x1。然后，逆光修正曲线取得部24将调整点P2的输入灰度值x2设为x2＝x1+α3。α3是常数。调整点P2是用于根据修正点P1的位置调整逆光修正曲线F1的曲度的点，其输入灰度值x2被设定为与修正点P1的输入灰度值x1总是保持一定的间隔。在本实施方式中，作为一例，设定为α3＝10。而且，逆光修正曲线取得部24根据以修正点P1(x1，y1)及调整点P2的输入灰度值x2为参数的下述规定的函数，确定调整点P2的输出灰度值y2。

y2＝f₃(x1，x2，y1)  ...(8)

然后，逆光修正曲线取得部24决定收敛点P3的输入灰度值x3。收敛点P3是用于在比调整点P2高的灰度侧，使逆光修正曲线F1以自然的形状向直线F0收敛的点，输入灰度值x3根据以修正点P1的输入灰度值x1及修正量g’为参数的下述规定的函数被确定。

X3＝f₄(x1，g’)    ...(9)

并且，逆光修正曲线取得部24根据以收敛点P3的输入灰度值x3为参数的下述规定的函数，确定收敛点P3的输出灰度值y3。

y3＝f₅(x3)        ...(10)

其中，函数f₃、f₄、f₅是预先通过实验等决定的函数，例如被保存在内部存储器12中。

在图8中，还表示了如上述那样确定的修正点P1(x1，y1)、调整点P2(x2，y2)及收敛点P3(x3，y3)。在确定了修正点P1(x1，y1)、调整点P2(x2，y2)及收敛点P3(x3，y3)后，逆光修正曲线取得部24在S640中，通过按照规定的插补方法对这些各点(x1，y1)、(x2，y2)、(x3，y3)和直线F0的两端(0，0)、(255，255)进行插补，生成逆光修正曲线F1。逆光修正曲线取得部24例如通过样条插补来生成逆光修正曲线F1。

这样的逆光修正曲线F1是将低灰度域中的曲线的一部分(与亮度Yf对应的修正点P1的输出灰度值y1)，向上侧提升(位移)了根据亮度差Yd决定的修正量g’的形状。而且，亮度Yf越低，使输出灰度值y1位移的程度(修正量g’的大小)越大。因此，成为适合于提高在输入图像内为暗状态的脸区域SA的亮度的逆光修正曲线F1。但在亮度差Yd低的情况下，包括背景在内，输入图像整体都暗。因此，亮度差Yd越大，越增加使输出灰度值y1位移的程度，在亮度差Yd小的情况下，适当减小逆光修正的程度。另外，在亮度差Yd小、输入图像整体暗的情况下，通过对应减少逆光修正的程度的量，如后述那样使色平衡修正的程度上升，能够使最终获得的图像总是具有合适的亮度。

在S700中，CB修正曲线取得部25生成与在S600中生成的逆光修正曲线F1对应的CB修正曲线F2。在本实施方式中，由于图像处理部20在对输入图像实施了逆光修正后实施色平衡修正，所以，色平衡修正的程度根据逆光修正的程度改变。具体而言，CB修正曲线取得部25将肌肤代表色的每个RGB的灰度值分别输入给逆光修正曲线F1，进行修正。将由逆光修正曲线F1修正后的肌肤代表色的RGB表示为Rf’Gf’Bf’。然后，CB修正曲线取得部25取得作为用于肤色的色平衡修正的理想值而被预先保存在内部存储器12等中的灰度值RsGsBs(基准值)，并且，计算出Rf’Gf’Bf’与RsGsBsQ的差值ΔR＝Rs-Rf’、ΔG＝Gs-Gf’、ΔB＝Bs-Bf’。然后，CB修正曲线取得部25根据差值ΔR、ΔG、ΔB，生成每个RGB的色平衡修正用的色调曲线F2R、F2G、F2B。

图12A～C分别表示了色调曲线F2R、F2G、F2B。色调曲线F2R是在设定输入灰度值＝Rf’的情况下输出灰度值＝Rs的色调曲线，色调曲线F2G是在设定输入灰度值＝Gf’的情况下输出灰度值＝Gs的色调曲线，色调曲线F2B是在设定输入灰度值＝Bf’的情况下输出灰度值＝Bs的色调曲线。即，在基于使用了逆光修正曲线F1的修正的肌肤代表色的RGB的上升率大的情况下，色调曲线F2R、F2G、F2B的修正的程度(曲线的鼓起程度)小，相反，在基于使用了逆光修正曲线F1的修正的肌肤代表色的RGB的上升率小的情况下，色调曲线F2R、F2G、F2B的修正的程度大。在本实施方式中，将色调曲线F2R、F2G、F2B统称为CB修正曲线F2。

4.修正处理

在生成了逆光修正曲线F1和CB修正曲线F2后，在S800中，逆光修正部26进行针对图像数据D的暗部的逆光修正，在S900中，CB修正部27进行图像数据D全体的色平衡修正。但是，S600～S900的顺序不限于图2所示的顺序，也可以在逆光修正曲线F1的生成(S600)后，进行逆光修正(S800)，在CB修正曲线F2的生成(S700)后，进行色平衡修正(S900)。

图13通过流程图表示了S800中的详细处理。

逆光修正部26在S810～S830中，在规定的表色系中生成用于对图像数据D的暗部的范围进行定义的色域(称为暗部色域J)。在本实施方式中，作为暗部色域J，生成朝向RGB的3轴相互正交的RGB表色系中的灰度轴方向呈大致椭圆状的色立体。

图14表示了逆光修正部26所生成的暗部色域J的一例。下面，对暗部色域J的生成步骤进行说明。在S810中，逆光修正部26将一个轴与RGB表色系的灰度轴一致的xyz坐标系，设定为用于定义暗部色域J的坐标系。

具体而言，逆光修正部26设定原点0与RGB表色系的原点0一致，x轴与R轴一致，y轴与G轴一致，z轴与B轴一致的xyz坐标系。然后，逆光修正部26将该xyz坐标系以z轴为中心，从R轴向G轴的方向旋转45度，然后，进一步将xyz坐标系以y轴为中心旋转，使x轴与RGB表色系的灰度轴一致。结果，设定了x轴与RGB表色系的灰度轴一致的xyz坐标系。图14中还表示了这样设定的xyz坐标系与RGB表色系的关系。

在S820中，逆光修正部26设定xyz坐标系中的暗部色域J的中心点OJ的位置、及暗部色域J在xyz各方向上的长度。

图15表示了暗部色域J的与xz平面平行的剖面、即暗部色域J在x方向及z方向上的长度都为最大的剖面。

图16表示了暗部色域J的与yz平面平行的剖面(垂直于x轴的剖面)、即暗部色域J在y方向及z方向上的长度都为最大的剖面。逆光修正部26分别设定xzy坐标系的从原点0向x轴正侧的中心点OJ的偏移量xoff、从该原点0向y轴正侧的中心点OJ的偏移量yoff、从中心点OJ朝向x轴正侧的长度At、从中心点OJ朝向x轴负侧的长度Ab、从中心点OJ朝向y轴正侧的长度Bt、从中心点OJ朝向y轴负侧的长度Bb、从中心点OJ朝向z轴正侧的长度Ct、及从中心点OJ朝向z轴负侧的长度Cb。

在本实施方式中，逆光修正部26将偏移量xoff、yoff都设定为0。因此，中心点OJ与xyz坐标系的原点(RGB表色系的原点)一致。另外，在图15、16及后述的图17中，举例表示了偏移量xoff、yoff都不为0的情况。并且，在本实施方式中，对于上述长度Ab、Bt、Bb、Ct、Cb，都在内部存储器12等的规定的存储区域中，作为信息而确定了各自的固定长度，逆光修正部26将这样预先确定的各固定长度设定为上述长度Ab、Bt、Bb、Ct、Cb。在本实施方式中，Bt＝Bb、Ct＝Cb。但从中心点OJ朝向x轴正侧的长度At没有预先确定。长度At是对暗部色域J在灰度轴方向上的上限(暗部色域J的明亮度的上限)进行定义的值。因此，在本实施方式中，对于长度At未采用固定值，而由逆光修正部26根据图像数据D的状态设定。

图17是用于说明逆光修正部26进行的上述长度At的设定步骤的图。图17中，在上半部分，表示了暗部色域J的与xz平面平行的剖面、即暗部色域J在x方向及z方向上的长度为最大的剖面，在下半部分，表示了从将图像数据D的全部范围作为对象，根据规定的抽出率被采样的像素获得的亮度分布。另外，逆光修正部26可以在S820中生成该亮度分布，如果在上述的S310中已由代表色计算部22生成了图像数据D的亮度分布，则也可以取得代表色计算部22所生成的亮度分布。

在上述长度At的设定步骤中，首先，由逆光修正部26在x轴(灰度轴)上设定初始上限点Xt0。初始上限点Xt0是与基于逆光修正曲线F1的输出灰度值的变化率低的规定输入灰度范围相当的灰度值所对应的点。如图8所示，逆光修正曲线F1中的输出灰度值的变化率(斜率)与直线F0的变化率相比，总体上在包含输入灰度值x1的输入灰度值0～x2的范围内大，在输入灰度值x2～x3的范围内反而低，在输入灰度值x3以后，与直线F0大致相同。因此，输入灰度范围x2～x3相当于基于逆光修正曲线F1的输出灰度值的变化率低的输入灰度范围。鉴于此，逆光修正部26将相当于输入灰度范围x2～x3的某个灰度值，特别是相当于输入灰度值x3附近的灰度值的灰度轴上的位置，作为初始上限点Xt0。

更具体而言，逆光修正部26按照以下的规定函数确定初始上限点Xt0。

$\mathrm{Xt}0=f_6(x1,g^{,})\·\sqrt{3}...\left(11\right)$

如上所述，由于输入灰度值x3是由输入灰度值x1及修正量g’决定的值，所以初始上限点Xt0也根据将输入灰度值x1及修正量g’作为参数的上述函数f₆(x1，g’)来确定。函数f₆是预先通过实验等决定的函数，例如被保存在内部存储器12中。

表示3的平方根。对f₆(x1，g’)乘以

是为了实现可得到f₆(x1，g’)的范围(range)与灰度轴的范围的匹配。另外，逆光修正部26也可以将对上述输入灰度值x3乘以了

的值作为Xt0。

在灰度轴上设定了初始上限点Xt0后(参照图17的上半部分)，接下来，逆光修正部26将初始上限点Xt0归一化为亮度分布的灰度值，将归一化后的灰度值作为初始上限灰度值Xt0’。即，由于灰度轴的范围是亮度分布的范围(0～255)的倍，所以逆光修正部26通过对初始上限点Xt0乘以(

)，来取得初始上限灰度值Xt0’。在图17的下半部分，将初始上限灰度值Xt0’标记在亮度分布的灰度范围内。

然后，逆光修正部26确定亮度分布中的谷。即，逆光修正部26找出亮度分布中的最小值，确定与最小值对应的灰度值(亮度)。在图17所示的亮度分布中，举例表示了存在3个谷的情况，将与各谷对应的灰度值表示为灰度值Yv1、Yv2、Yv3。如上所述，在逆光图像中，具有亮度的分布集中在低灰度侧和高灰度侧、在其之间产生分布的谷的倾向，但产生的谷的数量不限于1个。因此，逆光修正部26如上述那样暂且全部确定在亮度分布中产生的谷。

逆光修正部26确定与比初始上限灰度值Xt0’靠近低灰度侧的谷对应的灰度值中，最接近初始上限灰度值Xt0’的灰度值。而且，将初始上限灰度值Xt0’变更为该确定的灰度值。在图17的例子中，与亮度分布的谷对应的灰度值Yv1、Yv2、Yv3中，灰度值Yv1、Yv2存在于比初始上限灰度值Xt0’靠近低灰度一侧，其中灰度值Yv2最接近初始上限灰度值Xt0’。因此，将初始上限灰度值Xt0’变更为灰度值Yv2。不过，在初始上限灰度值Xt0’与比初始上限灰度值Xt0’靠近低灰度侧的最近的谷的灰度值之差，超过了预定的阈值的情况下，逆光修正部26不进行初始上限灰度值Xt0’的变更。这是为了不使暗部色域J的明亮度的上限过低。

接着，逆光修正部26将对上述变更后的灰度值(灰度值Yv2)乘以了后的值设定在灰度轴上。在本实施方式中，将对上述变更后的灰度值乘以了

的值表示为上限点Xt1(参照图17的上半部分)。然后，逆光修正部26将x轴方向上的中心点OJ与上限点Xt1的距离设定为长度At。另外，在未进行初始上限灰度值Xt0’的变更的情况下，逆光修正部26将x轴方向上的中心点OJ与初始上限点Xt0的距离设定为长度At。

在S830中，逆光修正部26根据在S820中设定的中心点OJ的位置、及在xyz各方向上的各个长度，在xyz坐标系内生成暗部色域J。即，逆光修正部26生成大致椭圆状(近似卵形)的立体，将其作为暗部色域J，该立体包含以中心点OJ为基准，向x轴正侧具有长度At、向x轴负侧具有长度Ab、向z轴正侧具有长度Ct、向z轴负侧具有长度Cb的与xz平面平行的xz剖面；和以中心点OJ为基准，向y轴正侧具有长度Bt、向y轴负侧具有长度Bb、向z轴正侧具有长度Ct、向z轴负侧具有长度Cb的与yz平面平行的yz剖面。该xz剖面是与暗部色域J的xz平面平行的剖面中面积最大的剖面，该yz剖面是与暗部色域J的yz平面平行的剖面中面积最大的剖面。

在S840以后，逆光修正部26只对图像数据D的像素中属于暗部色域J的像素进行逆光修正。即，在S840中，逆光修正部26选择构成图像数据D的像素中的一个像素，在S850中，判定刚在S840中选择的像素的RGB数据是否属于暗部色域J。

当逆光修正部26在S850中判定为像素的RGB数据属于暗部色域J的情况下，进入到S860，而在判定为像素的RGB数据不属于暗部色域J的情况下，跳过S860，进入到S870。

在S860中，逆光修正部26使用逆光修正曲线F1对刚在S840中选择的像素进行修正。具体而言，将像素的每个RGB的灰度值分别输入给逆光修正曲线F1，进行修正。将在S860中利用逆光修正曲线F1进行修正后的RGB表示为R’G’B’。

另外，在S860中，逆光修正部26也可以根据暗部色域J的朝向灰度轴方向的中心轴与此时作为修正对象的像素的距离，变更对像素的修正程度。

图18表示了和暗部色域J的朝向灰度轴方向的中心轴垂直的面上的暗部色域J的剖面、与各逆光修正曲线的对应关系。逆光修正部26如图18所示那样，根据离暗部色域J的中心轴的距离，将暗部色域J内的区域分成多个区域J1、J2、J3、...。如上所述，在本实施方式中，由于暗部色域J的中心点OJ向y轴方向的偏移量yoff为0，所以，暗部色域J的中心轴与灰度轴一致。逆光修正部26以越是与远离中心轴的区域对应的修正曲线，修正的程度越弱的方式，生成与各区域J1、J2、J3、...对应的多个逆光修正曲线F11、F12、F13、...。具体而言，使在S600中生成的逆光修正曲线F1本身与最接近中心轴的区域(包含中心轴的区域J1)对应(即，逆光修正曲线F1＝逆光修正曲线F11)。而对远离中心轴的各区域J2、J3、...，对应生成以逆光修正曲线F1的形状为基础，徐徐减缓曲线的弯曲度的逆光修正曲线F12、F13、...。在S860中，逆光修正部26使用与修正对象的像素所属的区域(区域J1、J2、J3、...的任意一个)对应的逆光修正曲线，进行像素的修正。

通过这样根据离暗部色域J的中心轴的距离徐徐减弱逆光修正的程度，可切实地防止在进行了逆光修正时属于图像数据D的暗部色域J的颜色与不属于暗部色域J的颜色之间发生灰度性的缺损(灰度失调)。在S870中，逆光修正部26判定属于图像数据D的所有像素在S840中是否都被依次选择，如果对所有的像素都进行了选择，则结束图13的处理。另一方面，当属于图像数据D的像素中存在着在S840中未被选择的像素时，返回到S840，选择一个未被选择的像素，反复进行S850以后的处理。

这样，在本实施方式中，只对构成图像数据D的像素中颜色属于暗部色域J的像素，利用逆光修正曲线F1进行修正。特别是将与图像数据D的亮度分布中的谷对应的灰度轴上的位置，作为暗部色域J的灰度轴方向上的上限。因此，能够可靠地只将作为逆光图像的图像数据D内的相当于暗部的像素作为逆光修正的对象，防止了将不需要逆光修正的明亮部分作为逆光修正的对象。而且，在本实施方式中，将与亮度分布中的谷的、比和输入灰度范围相当的灰度值(初始上限灰度值Xt0’)靠向低灰度侧的谷对应的灰度轴上的位置，作为暗部色域J的灰度轴方向上的上限，所述输入灰度范围是基于逆光修正曲线F1的输出灰度值的变化率低的输入灰度范围。因此，构成逆光修正曲线F1的曲线区间中输出灰度值的变化率低的曲线区间(例如从调整点P2到收敛点P3的区间)，在逆光修正中实质上几乎不使用。结果，可最大限度防止利用逆光修正曲线F1实施了修正的部分的灰度性被损坏(对比度下降)。

在S900中，CB修正部27将在S800中对暗部实施了逆光修正后的图像数据D作为对象，使用CB修正曲线F2进行修正。CB修正部27通过将构成图像数据D的全部像素的RGB(对于被实施了逆光修正的像素，是R’G’B’)的灰度值，输入给色调曲线F2R、F2G、F2B，分别对各像素的各基本色进行修正。结果，调整了图像数据D整体的色平衡，减小了图像数据D中的RGB之间的分布特性的差异。并且，脸图像的肌肤部分的颜色也极为接近理想的肤色。在结束了该修正后，图像处理部20结束图2的流程。然后，图像处理部20可以对图像数据D进一步实施其他的图像处理，也可以将图像数据D发送到打印控制部40。

5.变形例

本实施方式的内容不限于上述实施方式，可以采用以下所述的各种变形例。

WB修正部28可以在进行上述的逆光修正及色平衡修正之前，对图像数据D进行白平衡修正。例如，WB修正部28在S100之后、S200之前进行白平衡修正。白平衡修正是指为了抑制图像数据D中RGB的最大值之间的差异，对图像数据D的各像素进行修正的处理。WB修正部28首先从图像数据D中采样像素，生成采样后的像素的每个RGB的度数分布(直方图)。

图19A、19B、19C表示了WB修正部28所生成的每个RGB的直方图。WB修正部28选择各直方图的最大值Rmax、Gmax、Bmax中的一个值(例如选择Gmax)，分别计算出其他基色的最大值Rmax、Bmax相对该选择的最大值Gmax的差值ΔGR＝Gmax-Rmax、ΔGB＝Gmax-Bmax。然后，WB修正部28将差值ΔGR作为偏移量加在R为最大值Rmax的像素的R中，同时对R不是最大值Rmax的其他像素的R加上与R的等级对应的偏移量(例如对应R的等级，将0～1的系数与差值ΔGR相乘而得到的偏移量)。同样，WB修正部28将差值ΔGB作为偏移量加在B为最大值Bmax的像素的B中，同时对B不是最大值Bmax的其他像素的B加上与B的等级对应的偏移量(例如对应R的等级，将0～1的系数与差值ΔGB相乘而得到的偏移量)。

通过进行这样的加法处理，至少构成图像数据D的RGB的最大值之间的偏差被订正(白平衡被调整)。其中，WB修正部28的白平衡修正的具体方法不限于上述的方法。在逆光修正中使用的逆光修正曲线F1，如图8所示，具有只使一部分的灰度范围上升的特殊转换特性，对输入图像产生大的变化。因此，如果对原本白平衡被破坏的输入图像直接进行逆光修正，则结果会造成白平衡的破坏被扩大，有可能导致图像的颜色失真。鉴于此，通过在逆光修正部26的逆光修正之前，由WB修正部28对输入图像进行白平衡修正，调整图像的白平衡，可防止在逆光修正后出现图像颜色的失真。

在上述的例子中，逆光修正曲线取得部24在S600中，根据亮度Yf和亮度差Yd计算出修正量g’，并且通过求出3个点P1、P2、P3生成了逆光修正曲线F1。但作为其他例，逆光修正曲线取得部24也可以在S600中，从形状不同的预先生成的多条逆光修正曲线F1中，根据亮度Yf和亮度差Yd选择一条修正曲线。例如，在内部存储器12中，预先保存有修正的程度不同的多条逆光修正曲线F1。然后，逆光修正曲线取得部24根据从输入图像得到的亮度差Yd的大小，为了消除该亮度差Yd，选择一条最佳修正程度的逆光修正曲线F1。在S800中，使用在S600中选择的逆光修正曲线F1。根据上述的结构，无须进行复杂的运算，可极为简单地取得逆光修正曲线F1。

在上述的例子中，对于定义暗部色域J的参数中的偏移量xoff、yoff以及长度Ab、Bt、Bb、Ct、Cb，采用了固定值，但也可以针对这些参数，根据图像数据D的状态等，适宜变更其值。另外，如果从修正脸图像暗的状态的逆光图像的观点出发，则当暗部色域J是包含大量肤色的色域时，是有效的。因此，中心点OJ向y轴正侧的偏移量yoff也可以是规定的负值。如果偏移量yoff是规定的负值，则暗部色域J与如上述那样中心轴和灰度轴一致的情况相比，包含很多RGB表色系中的肤色系统的颜色。结果，如果根据暗部色域J限定逆光修正的对象像素，则能够将图像数据D内的暗的像素、并且与脸图像的肌肤部分对应的像素高精度地作为逆光修正的对象。

6.总结

这样，根据本实施方式，打印机10生成根据从图像数据D检测出的脸区域SA的明亮度(根据脸区域SA计算出的肌肤代表色的明亮度)与背景区域的明亮度之差(亮度差Yd)、和脸区域SA的明亮度决定了修正量的逆光修正曲线F1。然后，打印机10利用逆光修正曲线F1，只对构成图像数据D的像素中属于根据图像数据D的亮度分布的谷的位置而规定了明亮度的上限的暗部色域J的像素进行修正。因此，只有图像数据D内的暗部，以考虑了上述亮度差Yd和肌肤代表色的明亮度的最佳修正程度，被修正明亮度，从而可在图像数据D内的不属于暗部的像素的颜色不发生过白的情况下，维持其颜色。

并且，打印机10在利用逆光修正曲线F1修正肌肤代表色的各基色的同时，根据该修正后的肌肤代表色的各基色生成每个基色的CB修正曲线F2。而且，打印机10在如上述那样利用逆光修正曲线F1修正了图像数据D的暗部之后，将图像数据D的全部像素作为对象，使用CB修正曲线F2对每个基色进行修正。即，如果只进行利用逆光修正曲线F1的逆光修正，则图像数据D的基色之间的平衡也会产生偏差，但通过进一步进行利用CB修正曲线F2的色平衡修正，可获得消除了暗部的明度不足、且调整了色平衡的非常理想的图像。由于CB修正曲线F2根据利用逆光修正曲线F1进行了修正的肌肤代表色、与作为肤色的理想值被预先设定的基准值的比较而生成，所以不会发生逆光修正后的色平衡修正被过度修正的情况。这样的逆光修正与色平衡修正的组合，对于在图像区域内包含脸图像的逆光图像特别有效。

另外，进行逆光修正和色平衡修正的顺序也很重要。即，如果在对输入图像进行逆光修正之前先执行色平衡修正，则由于修正的程度大，所以图像的明亮的部分可能会虚掉，导致该虚掉的部分不能被修复。另外，如果在色平衡修正后进行逆光修正，则通过色平衡修正被调整的脸图像等的色彩的平衡，会被逆光修正再次破坏。因此，为了获得高品质的图像，需要如本实施方式那样，在进行了逆光修正的基础上进行色平衡修正。

在本实施方式中，说明了特定图像是脸图像的情况，但使用本发明的结构可检测的特定图像不限于脸图像。即，本发明可以将人造物、生物、自然物、风景等各种对象作为特定图像检测，计算出的代表色也成为代表此时作为检测对象的特定图像的颜色。

Claims (15)

1.一种图像处理装置，其特征在于，具有：

特定图像检测部，其检测输入图像内的包含特定图像的至少一部分的区域；

代表色计算部，其根据属于由所述特定图像检测部检测出的区域的像素，计算出代表所述特定图像的代表色；

第一修正曲线取得部，其根据所述代表色的明亮度，取得用于灰度修正的第一修正曲线；

第二修正曲线取得部，其利用所述第一修正曲线修正所述代表色，根据构成修正后的代表色的每个基色的灰度值，取得用于进行每个基色的灰度修正的第二修正曲线；

第一修正部，其使用所述第一修正曲线，对构成所述输入图像的像素中属于定义了暗部的色域的像素的灰度值进行修正；和

第二修正部，其使用所述第二修正曲线，对构成所述输入图像的像素的每个基色的灰度值进行修正。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第二修正部将包含由所述第一修正部进行了修正的像素的输入图像的全部像素作为对象，使用所述第二修正曲线，对各像素的每个基色的灰度值进行修正。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，

具有事前修正部，该事前修正部求出由所述第一修正部及第二修正部进行修正之前的输入图像中的每个基色的最大值，并且对由所述第一修正部及第二修正部进行修正之前的输入图像的各基色进行修正，以便抑制该最大值之间的差异。

4.根据权利要求1～3中任意一项所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第二修正曲线取得部分别计算出构成所述修正后的代表色的每个基色的灰度值与规定的基准值之差，根据该计算出的每个基色之差，生成每个基色的第二修正曲线。

5.根据权利要求1～4中任意一项所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第一修正曲线取得部生成下述第一修正曲线，即，通过根据所述代表色的明亮度与输入图像内的背景区域的明亮度之差，使低灰度域中的曲线的一部分向上侧移动，使得在该低灰度域中，描绘向上侧突起的凸状曲线，在中间灰度域中，接近具有输入灰度值与输出灰度值相等的关系的直线，并且从中间灰度域到高灰度域，向该直线收敛的形状的第一修正曲线。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，

所述代表色的明亮度与背景区域的明亮度之差越大，所述第一修正曲线取得部越增加使曲线移动的程度。

7.根据权利要求5或6所述的图像处理装置，其特征在于，

所述代表色的明亮度越低，所述第一修正曲线取得部越增加使所述曲线移动的程度。

8.根据权利要求1～7中任意一项所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第一修正部取得所述输入图像的亮度分布，确定与该亮度分布中的谷相当的灰度值，并确定在规定的表色系的灰度轴上的与该确定的灰度值对应位置，在所述表色系中，定义灰度轴方向上的上限位于该确定的灰度轴上的位置的色域。

9.根据权利要求8所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第一修正部确定相当于所述亮度分布中的谷中的、比与规定的输入灰度范围对应的规定灰度值靠近低灰度侧的谷的灰度值，所述规定的输入灰度范围是基于所述第一修正曲线的输出灰度值的变化率低的输入灰度范围。

10.根据权利要求8或9所述的图像处理装置，其特征在于，

所述第一修正部根据所述色域的朝向灰度轴方向的中心轴与修正对象的像素的距离，变更对像素的修正程度。

11.根据权利要求1～10中任意一项所述的图像处理装置，其特征在于，

所述代表色计算部将由下述像素的每个基色的平均值构成的颜色，作为代表色计算出，该像素是属于由所述特定图像检测部检测出的区域的像素，且是属于作为与所述特定图像对应的色域而在规定的表色系中设定的色域的像素。

12.根据权利要求1～11中任意一项所述的图像处理装置，其特征在于，

所述特定图像检测部检测输入图像内的包含脸图像的至少一部分的区域。

13.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

特定图像检测步骤，检测输入图像内的包含特定图像的至少一部分的区域；

代表色计算步骤，根据属于在所述特定图像检测步骤中检测出的区域的像素，计算出代表所述特定图像的代表色；

第一修正曲线取得步骤，根据所述代表色的明亮度，取得用于灰度修正的第一修正曲线；

第二修正曲线取得步骤，利用所述第一修正曲线修正所述代表色，根据构成修正后的代表色的每个基色的灰度值，取得用于进行每个基色的灰度修正的第二修正曲线；

第一修正步骤，使用所述第一修正曲线，对构成所述输入图像的像素中属于定义了暗部的色域的像素的灰度值进行修正；和

第二修正步骤，使用所述第二修正曲线，对构成所述输入图像的像素的每个基色的灰度值进行修正。

14.一种图像处理程序，其特征在于，使计算机发挥以下功能：

特定图像检测功能，检测输入图像内的包含特定图像的至少一部分的区域；

代表色计算功能，根据属于由所述特定图像检测功能检测出的区域的像素，计算出代表所述特定图像的代表色；

第一修正曲线取得功能，根据所述代表色的明亮度，取得用于灰度修正的第一修正曲线；

第二修正曲线取得功能，利用所述第一修正曲线修正所述代表色，根据构成修正后的代表色的每个基色的灰度值，取得用于进行每个基色的灰度修正的第二修正曲线；

第一修正功能，使用所述第一修正曲线，对构成所述输入图像的像素中属于定义了暗部的色域的像素的灰度值进行修正；和

第二修正功能，使用所述第二修正曲线，对构成所述输入图像的像素的每个基色的灰度值进行修正。

15.一种打印装置，其特征在于，具有：

特定图像检测部，其检测输入图像内的包含特定图像的至少一部分的区域；

代表色计算部，其根据属于由所述特定图像检测部检测出的区域的像素，计算出代表所述特定图像的代表色；

第一修正曲线取得部，其根据所述代表色的明亮度，取得用于灰度修正的第一修正曲线；

第二修正曲线取得部，其利用所述第一修正曲线修正所述代表色，根据构成修正后的代表色的每个基色的灰度值，取得用于进行每个基色的灰度修正的第二修正曲线；

第一修正部，其使用所述第一修正曲线，对构成所述输入图像的像素中属于定义了暗部的色域的像素的灰度值进行修正；和

第二修正部，其使用所述第二修正曲线，对构成所述输入图像的像素的每个基色的灰度值进行修正。

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