JP2000105815A - 顔画像処理方法および顔画像処理装置 - Google Patents
顔画像処理方法および顔画像処理装置Info
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- JP2000105815A JP2000105815A JP10274083A JP27408398A JP2000105815A JP 2000105815 A JP2000105815 A JP 2000105815A JP 10274083 A JP10274083 A JP 10274083A JP 27408398 A JP27408398 A JP 27408398A JP 2000105815 A JP2000105815 A JP 2000105815A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】顔画像に含まれる望ましくない成分、例えば皺、
しみ、肌荒れ、にきびなどを修正・除去することを目的
とする。 【解決手段】顔を主体とする画像を形成する各画素の信
号値に対して、差分検出部１２により上記各画素の周囲
の画素ひとつひとつとの信号レベル差が検出される。こ
の信号レベル差は閾値判定部１３により所定の基準値と
比較される。この比較の結果に応じて、演算部１４によ
り上記信号レベル差に所定の係数を乗じられた値が、上
記各画素値に加えられる。上記加算結果から、上記比較
における基準値や乗算部における係数を画素の位置や画
像に応じて選択することにより、顔画像に含まれる望ま
しくない成分が取り除かれた画像が得られる。
しみ、肌荒れ、にきびなどを修正・除去することを目的
とする。 【解決手段】顔を主体とする画像を形成する各画素の信
号値に対して、差分検出部１２により上記各画素の周囲
の画素ひとつひとつとの信号レベル差が検出される。こ
の信号レベル差は閾値判定部１３により所定の基準値と
比較される。この比較の結果に応じて、演算部１４によ
り上記信号レベル差に所定の係数を乗じられた値が、上
記各画素値に加えられる。上記加算結果から、上記比較
における基準値や乗算部における係数を画素の位置や画
像に応じて選択することにより、顔画像に含まれる望ま
しくない成分が取り除かれた画像が得られる。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は顔画像処理方法およ
び顔画像処理装置に関する。特に本発明は顔画像に含ま
れる望ましくない成分、例えば皺、しみ、肌荒れ、にきび
などを除去するための顔画像処理方法およびこれを用い
た顔画像処理装置に関する。
び顔画像処理装置に関する。特に本発明は顔画像に含ま
れる望ましくない成分、例えば皺、しみ、肌荒れ、にきび
などを除去するための顔画像処理方法およびこれを用い
た顔画像処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】顔画像には不必要な成分、例えば年齢と
ともに生じる皺やしみ、若い人のにきびなどが含まれて
おり、こうした成分を除去した方が美観的に望ましい場
合がある。またテレビ電話、ビデオ会議など顔を主体と
した画像によってコミュニケーションをする場合、送り
手側で実際の化粧のかわりになるような処理が擬似的に
できる方が便利なことがある。
ともに生じる皺やしみ、若い人のにきびなどが含まれて
おり、こうした成分を除去した方が美観的に望ましい場
合がある。またテレビ電話、ビデオ会議など顔を主体と
した画像によってコミュニケーションをする場合、送り
手側で実際の化粧のかわりになるような処理が擬似的に
できる方が便利なことがある。
【0003】 従来、顔画像の不必要な成分を隠すために
は、写真などでは画像全体を少しぼかすようにしてい
た。また、デジタル画像処理によって肌の部分をぼかし
たり、あるいは手作業で修正を行なっていた。
は、写真などでは画像全体を少しぼかすようにしてい
た。また、デジタル画像処理によって肌の部分をぼかし
たり、あるいは手作業で修正を行なっていた。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、画像全
体を少しぼかす方法は全体として画像の鮮明度が落ちて
しまうという問題があった。また、肌の部分をぼかす方
法は抽出する領域の選択を適切に行わないと、ぼかしに
よって逆に不自然に見えるという問題があった。さらに
手作業で修整する方法は、動画像などの高速な処理が求
められる場合には適していなかった。
体を少しぼかす方法は全体として画像の鮮明度が落ちて
しまうという問題があった。また、肌の部分をぼかす方
法は抽出する領域の選択を適切に行わないと、ぼかしに
よって逆に不自然に見えるという問題があった。さらに
手作業で修整する方法は、動画像などの高速な処理が求
められる場合には適していなかった。
【0005】そこで本発明は、画像全体の鮮明さを保ち、か
つ自動的に顔画像に含まれる不必要な成分を取り除いて
顔画像の美観化を行う顔画像処理方法および顔画像処理
装置を提供することを目的とする。また本発明は、動画
像などに求められる高速な処理に対応した顔画像の美観
化を、簡単な構成で行う顔画像処理方法及び顔画像処理
装置を提供することを目的とする。
つ自動的に顔画像に含まれる不必要な成分を取り除いて
顔画像の美観化を行う顔画像処理方法および顔画像処理
装置を提供することを目的とする。また本発明は、動画
像などに求められる高速な処理に対応した顔画像の美観
化を、簡単な構成で行う顔画像処理方法及び顔画像処理
装置を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明の顔画像処理方法
は、顔を主体としたデジタル画像を形成する各画素に対
して、(a)上記画素の周囲少なくとも１個以上の画素ひ
とつひとつとの信号レベル差を検出し、(b)上記信号レ
ベル差と基準値とを比較し、(c)上記比較の結果に基づ
いて、上記それぞれの信号レベル差に所定の係数を乗じ
上記画素の信号レベルに加えるステップを含むことを特
徴とする。
は、顔を主体としたデジタル画像を形成する各画素に対
して、(a)上記画素の周囲少なくとも１個以上の画素ひ
とつひとつとの信号レベル差を検出し、(b)上記信号レ
ベル差と基準値とを比較し、(c)上記比較の結果に基づ
いて、上記それぞれの信号レベル差に所定の係数を乗じ
上記画素の信号レベルに加えるステップを含むことを特
徴とする。
【0007】ここで上記比較ステップ(b)は、上記信号レベ
ル差の絶対値と上記基準値とを比較することを特徴とし
ても良い。
ル差の絶対値と上記基準値とを比較することを特徴とし
ても良い。
【0008】また上記演算ステップ(c)は、(イ)上記信号レ
ベル差の絶対値が上記基準値より小さいときに、上記乗
算結果を加えること,(ロ)上記信号レベル差の絶対値が
上記基準値より大きいときに、上記係数を０とするこ
と,(ハ)上記信号レベル差の絶対値が上記基準値より大
きいときに、上記信号レベル差が大きくなるに従い上記
係数を徐々に０に近づけること,のいずれかのようにし
ても良い。
ベル差の絶対値が上記基準値より小さいときに、上記乗
算結果を加えること,(ロ)上記信号レベル差の絶対値が
上記基準値より大きいときに、上記係数を０とするこ
と,(ハ)上記信号レベル差の絶対値が上記基準値より大
きいときに、上記信号レベル差が大きくなるに従い上記
係数を徐々に０に近づけること,のいずれかのようにし
ても良い。
【0009】本発明の顔画像処理装置は、顔を主体としたデ
ジタル画像を形成する各画素に対して、(d)上記画素の
周囲少なくとも１個以上の画素ひとつひとつとの信号レ
ベル差を検出する検出手段と、(e)上記信号レベル差と
基準値とを比較する比較手段と、(f)上記比較の結果に
基づいて、上記それぞれの信号レベル差に所定の係数を
乗じ上記画素の信号レベルに加える演算手段とを備えた
ことを特徴とする顔画像処理装置。
ジタル画像を形成する各画素に対して、(d)上記画素の
周囲少なくとも１個以上の画素ひとつひとつとの信号レ
ベル差を検出する検出手段と、(e)上記信号レベル差と
基準値とを比較する比較手段と、(f)上記比較の結果に
基づいて、上記それぞれの信号レベル差に所定の係数を
乗じ上記画素の信号レベルに加える演算手段とを備えた
ことを特徴とする顔画像処理装置。
【0010】ここで、上記比較手段(e)は、上記信号レベル
差の絶対値と上記基準値とを比較することを特徴として
も良い。
差の絶対値と上記基準値とを比較することを特徴として
も良い。
【0011】また、上記比較手段(e)における基準値を調節
する調節手段を備えることを特徴としても良い。
する調節手段を備えることを特徴としても良い。
【0012】また、上記演算手段(f)は、(ニ)上記信号レベ
ル差の絶対値が上記基準値より小さいときに、上記乗算
の結果を加えること,(ホ)上記信号レベル差の絶対値が
上記基準値より大きいときに、上記係数を０とするこ
と,(ヘ)上記信号レベル差の絶対値が上記基準値より大
きいときに、上記信号レベル差が大きくなるに従い上記
係数を徐々に０に近づけること,のいずれかのようにし
ても良い。
ル差の絶対値が上記基準値より小さいときに、上記乗算
の結果を加えること,(ホ)上記信号レベル差の絶対値が
上記基準値より大きいときに、上記係数を０とするこ
と,(ヘ)上記信号レベル差の絶対値が上記基準値より大
きいときに、上記信号レベル差が大きくなるに従い上記
係数を徐々に０に近づけること,のいずれかのようにし
ても良い。
【0013】本発明の画像処理装置は、顔を主体としたデジ
タル画像に対して、(g)上記画像を構成する各画素と上
記画素の周囲少なくとも１個以上の画素ひとつひとつと
の信号レベル差を検出する検出手段と、(h)上記信号レ
ベル差と基準値とを比較する比較手段と、(i)上記比較
の結果に基づいて、上記それぞれの信号レベル差に所定
の係数を乗じ上記画素の信号レベルに加える演算手段
と、(j)上記演算結果のデジタル画像を符号化する符号
化手段とを備えたことを特徴とする。
タル画像に対して、(g)上記画像を構成する各画素と上
記画素の周囲少なくとも１個以上の画素ひとつひとつと
の信号レベル差を検出する検出手段と、(h)上記信号レ
ベル差と基準値とを比較する比較手段と、(i)上記比較
の結果に基づいて、上記それぞれの信号レベル差に所定
の係数を乗じ上記画素の信号レベルに加える演算手段
と、(j)上記演算結果のデジタル画像を符号化する符号
化手段とを備えたことを特徴とする。
【0014】本発明の画像処理装置は顔を主体としたアナロ
グ画像に対して、(k)上記画像をデジタル画像に変換す
る変換手段と、(l)上記変換されたデジタル画像を構成
する各画素と上記画素の周囲少なくとも１個以上の画素
ひとつひとつとの信号レベル差を検出する検出手段と、
(m)上記信号レベル差と基準値とを比較する比較手段
と、(n)上記比較の結果に基づいて、上記それぞれの信
号レベル差に所定の係数を乗じ上記画素の信号レベルに
加える演算手段とを備えたことを特徴とする。
グ画像に対して、(k)上記画像をデジタル画像に変換す
る変換手段と、(l)上記変換されたデジタル画像を構成
する各画素と上記画素の周囲少なくとも１個以上の画素
ひとつひとつとの信号レベル差を検出する検出手段と、
(m)上記信号レベル差と基準値とを比較する比較手段
と、(n)上記比較の結果に基づいて、上記それぞれの信
号レベル差に所定の係数を乗じ上記画素の信号レベルに
加える演算手段とを備えたことを特徴とする。
【0015】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例について
図１を用いて詳細に説明する。図１は同実施例における
顔画像処理装置の構成図であり、メモリ部１１と、信号
差分検出部１２と、閾値判定部１３と、演算部１４とを
有する。
図１を用いて詳細に説明する。図１は同実施例における
顔画像処理装置の構成図であり、メモリ部１１と、信号
差分検出部１２と、閾値判定部１３と、演算部１４とを
有する。
【0016】メモリ部１１は顔を主体とする入力画像データ
（例えば輝度信号）を記憶する。差分検出部１２は画像
データの一画素とその周囲の画素間との信号の差分値
（例えば輝度信号）を検出する。また閾値判定部１３は
検出されたそれぞれの差分値の絶対値と所定の基準値と
を比較して、その比較結果に応じて各差分値を次の演算
部１４で用いるかどうかを判定する。演算部１４は閾値
判定部１３の結果に応じて与えられた各差分値に、差分
をとった画素間の距離に応じた所定の係数を乗じ、もと
の入力画素の値にそれらの各積算値を加算する。
（例えば輝度信号）を記憶する。差分検出部１２は画像
データの一画素とその周囲の画素間との信号の差分値
（例えば輝度信号）を検出する。また閾値判定部１３は
検出されたそれぞれの差分値の絶対値と所定の基準値と
を比較して、その比較結果に応じて各差分値を次の演算
部１４で用いるかどうかを判定する。演算部１４は閾値
判定部１３の結果に応じて与えられた各差分値に、差分
をとった画素間の距離に応じた所定の係数を乗じ、もと
の入力画素の値にそれらの各積算値を加算する。
【0017】以下、図１に示す顔画像処理装置の動作を図２
の模式図および図３のフローチャートを参照しながら説
明する。図２に示すようにデジタル画像の座標(m,n)に
位置する画素値をXm,nで表し、この画素とその周囲の(m
+i,n+j)に位置する画素信号Xm+i,n+jが入力されると、
これらの差分値Δm+i,n+jは、 Δm+i,n+j=Xm+i,n+j-Xm,n となり、図３のステップS２において図１の差分検出部
１２で求められる。ただし、i,jはそれぞれ(m,n)からの
水平方向、垂直方向へのずれを表し、図２の例では-1≦
i≦1、-1≦j≦1の範囲の整数値である。
の模式図および図３のフローチャートを参照しながら説
明する。図２に示すようにデジタル画像の座標(m,n)に
位置する画素値をXm,nで表し、この画素とその周囲の(m
+i,n+j)に位置する画素信号Xm+i,n+jが入力されると、
これらの差分値Δm+i,n+jは、 Δm+i,n+j=Xm+i,n+j-Xm,n となり、図３のステップS２において図１の差分検出部
１２で求められる。ただし、i,jはそれぞれ(m,n)からの
水平方向、垂直方向へのずれを表し、図２の例では-1≦
i≦1、-1≦j≦1の範囲の整数値である。
【0018】次にステップS３でこの差分値Δm+i,n+jの絶対
値｜Δm+i,n+j｜と所定の閾値Thとの大小を閾値判定部
１３で比較する。ここで｜Δm+i,n+j｜が閾値Thより小
さい場合は、ステップS４に進む。（図２の例では、Δ
m-1,n-1、Δm-1,n、Δm+1,n、Δm,n+1、Δm+1,n+1の５
つの差分値が上述の条件を満たしているものとした。）
また、｜Δm+i,n+j｜が閾値Thより大きい場合は、ステ
ップS６に進む。
値｜Δm+i,n+j｜と所定の閾値Thとの大小を閾値判定部
１３で比較する。ここで｜Δm+i,n+j｜が閾値Thより小
さい場合は、ステップS４に進む。（図２の例では、Δ
m-1,n-1、Δm-1,n、Δm+1,n、Δm,n+1、Δm+1,n+1の５
つの差分値が上述の条件を満たしているものとした。）
また、｜Δm+i,n+j｜が閾値Thより大きい場合は、ステ
ップS６に進む。
【0019】ステップS４において演算部１４より、i,jの値
に基づいた所定の係数Ai ,jと差分値Δm+i,n+jを乗じた
値Ai,j×Δm+i,n+jが、(m,n)に位置する画素値Xm, nにそ
れぞれ加算されて出力される。
に基づいた所定の係数Ai ,jと差分値Δm+i,n+jを乗じた
値Ai,j×Δm+i,n+jが、(m,n)に位置する画素値Xm, nにそ
れぞれ加算されて出力される。
【0020】ここで、具体例として、入力顔画像が白黒画像
で256階調である場合について説明する。
で256階調である場合について説明する。
【0021】顔画像において、皺、しみ、肌荒れ、にきびと
いった不必要な成分の信号値と、その近隣の肌の部分の
画素信号値からの差の絶対値は小さいことが多く、大体
20程度の値以下である。一方、顔の特徴を表す輪郭線な
どでの信号値の変化量は上記値より大きいことが多い。
したがって、所定の値以下の信号値の変化を小さくする
ことによって、上記の不必要な成分を取り除くことがで
きる。すなわち、差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が閾値Th
（例えば約20）より小さい画素を周囲から選択し、これ
らの差分値Δm+i,n+jを重みづけして入力画素値に加算
すると、それらの画素間での差分が小さくなるため、目
的の美観化された顔画像を得ることができる。
いった不必要な成分の信号値と、その近隣の肌の部分の
画素信号値からの差の絶対値は小さいことが多く、大体
20程度の値以下である。一方、顔の特徴を表す輪郭線な
どでの信号値の変化量は上記値より大きいことが多い。
したがって、所定の値以下の信号値の変化を小さくする
ことによって、上記の不必要な成分を取り除くことがで
きる。すなわち、差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が閾値Th
（例えば約20）より小さい画素を周囲から選択し、これ
らの差分値Δm+i,n+jを重みづけして入力画素値に加算
すると、それらの画素間での差分が小さくなるため、目
的の美観化された顔画像を得ることができる。
【0022】ところで、上記処理は人間の肌以外の領域、例
えば服や背景といった領域でも処理が行われ、小さな信
号の変化がより小さくなる。したがって、顔や肌の部分
を抽出し、その部分にのみ上記の処理を行う方法も考え
られる。しかしながら、上記画像処理は視覚的に目立つ
輪郭成分を保つため、顔を主体とした画像ではこうした
顔以外の部分における変化は画質的にほとんど影響しな
いことが多い。よって装置構成の簡易さの観点から、上
記実施例でも十分な画質で美観化された顔画像を得るこ
とができる。
えば服や背景といった領域でも処理が行われ、小さな信
号の変化がより小さくなる。したがって、顔や肌の部分
を抽出し、その部分にのみ上記の処理を行う方法も考え
られる。しかしながら、上記画像処理は視覚的に目立つ
輪郭成分を保つため、顔を主体とした画像ではこうした
顔以外の部分における変化は画質的にほとんど影響しな
いことが多い。よって装置構成の簡易さの観点から、上
記実施例でも十分な画質で美観化された顔画像を得るこ
とができる。
【0023】このようにして顔画像処理をしたときの例を図
４と図５に示す。ここで図４は２００×２００ピクセル
の入力画像であり、図５は閾値Thを20、窓の大きさを７
×７ピクセルとしたときの処理結果である。
４と図５に示す。ここで図４は２００×２００ピクセル
の入力画像であり、図５は閾値Thを20、窓の大きさを７
×７ピクセルとしたときの処理結果である。
【0024】本発明の実施にあたっては種々の変形形態が可
能である。例えば，図２の実施形態ではフィルタ処理に
用いる窓を３×３ピクセル、また図５の例では７×７ピ
クセルの正方形にしたが、これらの大きさや形状に限ら
ず様々な窓が適応可能であり，長方形，ひし形などでも
よい。またこの大きさは顔画像の大きさに比例して大き
くした方が良い。
能である。例えば，図２の実施形態ではフィルタ処理に
用いる窓を３×３ピクセル、また図５の例では７×７ピ
クセルの正方形にしたが、これらの大きさや形状に限ら
ず様々な窓が適応可能であり，長方形，ひし形などでも
よい。またこの大きさは顔画像の大きさに比例して大き
くした方が良い。
【0025】また上記比較手段における基準値を画像の送信
者または鑑賞者が好みに合わせて調整できるように、手
動の調節器を装置しても良い。
者または鑑賞者が好みに合わせて調整できるように、手
動の調節器を装置しても良い。
【0026】また図３においてステップS３の判定で差分絶
対値｜Δm+i,n+j｜が閾値以上の場合ステップS６へ進む
としたが、この部分を以下に示す２通りの方法にしても
よい。 （イ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４における係数Ai,jを０に選択する。 （ロ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４に与えるΔm+i,n+jの値を０とする。また、
差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が閾値付近の値をとるときに
不連続な特性となることを避ける必要があれば、以下に
示す２通りの方法にしてもよい。 （ハ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４における係数Ai,jを｜Δm+i,n+j｜が大きく
なるに従い０に近づくよう変化させる。 （ニ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４に与えるΔm+i,n+jの値を｜Δm+i,n+j｜が
大きくなるに従い０に近づくよう変化させる。
対値｜Δm+i,n+j｜が閾値以上の場合ステップS６へ進む
としたが、この部分を以下に示す２通りの方法にしても
よい。 （イ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４における係数Ai,jを０に選択する。 （ロ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４に与えるΔm+i,n+jの値を０とする。また、
差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が閾値付近の値をとるときに
不連続な特性となることを避ける必要があれば、以下に
示す２通りの方法にしてもよい。 （ハ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４における係数Ai,jを｜Δm+i,n+j｜が大きく
なるに従い０に近づくよう変化させる。 （ニ）ステップS３の判定で差分絶対値｜Δm+i,n+j｜が
閾値以上の場合、ステップS４に進む。ただしこのとき
ステップS４に与えるΔm+i,n+jの値を｜Δm+i,n+j｜が
大きくなるに従い０に近づくよう変化させる。
【0027】上記実施例では入力顔画像が白黒画像である場
合について説明したが、本発明はカラー画像に対しても
有効である。この場合、３原色（例えば赤、青、緑）の
それぞれに対して、図１に示した顔画像処理を行うよう
にしても良い。また図６に示すように、輝度信号と色差
信号によって入力画像が表されている場合は、入力輝度
信号に対してのみ顔画像処理を行い、その処理結果とも
との色差信号とを出力とするようにしても良い。
合について説明したが、本発明はカラー画像に対しても
有効である。この場合、３原色（例えば赤、青、緑）の
それぞれに対して、図１に示した顔画像処理を行うよう
にしても良い。また図６に示すように、輝度信号と色差
信号によって入力画像が表されている場合は、入力輝度
信号に対してのみ顔画像処理を行い、その処理結果とも
との色差信号とを出力とするようにしても良い。
【0028】以上に述べた実施形態の顔画像処理の応用例に
ついて説明する。図７は顔を主体とした画像データの符
号化装置の構成例を示したものである。図７に示すよう
に、符号化装置において本実施形態の顔画像処理装置を
符号化器７２の前段に接続する。顔画像処理装置７１に
よって美観化された顔画像データが符号化器７２によっ
て符号化されて送信される。このように符号化装置を構
成すると、既存の符号化方法に対応しながら、美観化さ
れた顔画像を送信することができる。
ついて説明する。図７は顔を主体とした画像データの符
号化装置の構成例を示したものである。図７に示すよう
に、符号化装置において本実施形態の顔画像処理装置を
符号化器７２の前段に接続する。顔画像処理装置７１に
よって美観化された顔画像データが符号化器７２によっ
て符号化されて送信される。このように符号化装置を構
成すると、既存の符号化方法に対応しながら、美観化さ
れた顔画像を送信することができる。
【0029】また、顔画像処理の過程でデータの高周波成分
が減少することから、同じ符号化レートにおいて圧縮符
号化方式を用いる場合、より高画質のデータを送信する
ことができる。
が減少することから、同じ符号化レートにおいて圧縮符
号化方式を用いる場合、より高画質のデータを送信する
ことができる。
【0030】図８は顔を主体としたアナログ画像を入力画像
とするときの画像処理装置の構成例を示したものであ
る。図８に示すように、入力アナログ画像をアナログ-
デジタル変換装置８１でデジタル画像信号に変換し、上
記デジタル信号を顔画像処理装置７１に入力することに
より、アナログ顔画像の美観化を行うことができる。
とするときの画像処理装置の構成例を示したものであ
る。図８に示すように、入力アナログ画像をアナログ-
デジタル変換装置８１でデジタル画像信号に変換し、上
記デジタル信号を顔画像処理装置７１に入力することに
より、アナログ顔画像の美観化を行うことができる。
【0031】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明によって
顔画像から望ましくない成分を自動的に、かつ自然に除
去することができる。本発明の画像処理装置は簡単な演
算装置で構成されており、動画像などの高速な処理が求
められる場合でも適用することができる。
顔画像から望ましくない成分を自動的に、かつ自然に除
去することができる。本発明の画像処理装置は簡単な演
算装置で構成されており、動画像などの高速な処理が求
められる場合でも適用することができる。
【0032】また、本発明では画像全体から顔領域や肌色の
検出といった処理を特別に必要としないため、装置構成
が単純であり、さらにカラー、白黒の両入力画像に対し
て効果を有する。
検出といった処理を特別に必要としないため、装置構成
が単純であり、さらにカラー、白黒の両入力画像に対し
て効果を有する。
【図１】本発明の顔画像処理装置の一実施形態を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】本実施形態の顔画像処理装置の動作を説明する
ための図である。
ための図である。
【図３】本実施形態の顔画像処理装置の動作を説明する
ためのフローチャートである。
ためのフローチャートである。
【図４】本発明の顔画像処理方法の結果を示すための写
真であり、顔画像処理前のものである。
真であり、顔画像処理前のものである。
【図５】本発明の顔画像処理方法の結果を示すための写
真であり、顔画像処理後のものである。
真であり、顔画像処理後のものである。
【図６】本発明の顔画像処理装置の一実施形態を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図７】本実施形態の顔画像処理装置の応用例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図８】本実施形態の顔画像処理装置の応用例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
１１メモリ部 １２、２１差分検出部 １３、２２閾値判定部 １４演算部 ２３乗算部 ２４加算部 ７１顔画像処理装置 ７２符号化器 ８１アナログ-デジタル変換装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡部 宏明 東京都港区六本木７丁目22番地１号 東京 大学生産技術研究所内 第３部 Ｆターム(参考） 5B050 AA09 BA12 DA02 DA04 EA15 5B057 CA01 CA02 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC01 CH09 5C064 AA01 AA02 AB01 AB02 AB03 AB04 AC08 AC12 5C076 AA32
Claims (9)
- 【請求項１】顔を主体としたデジタル画像を形成する各
画素に対して、(1-a)上記画素の周囲少なくとも１個以
上の画素ひとつひとつとの信号レベル差を検出し、(1-
b)上記信号レベル差と基準値とを比較し、(1-c)上記比
較の結果に基づいて、上記それぞれの信号レベル差に所
定の係数を乗じ上記画素の信号レベルに加えるステップ
を含むことを特徴とする顔画像処理方法。 - 【請求項２】上記比較ステップ(1-b)は、上記信号レベ
ル差の絶対値と上記基準値とを比較することを特徴とす
る請求項１に記載の顔画像処理方法。 - 【請求項３】上記演算ステップ(1-c)は、(3-a)上記信号
レベル差の絶対値が上記基準値より小さいときに、上記
乗算結果を加えること,(3-b)上記信号レベル差の絶対値
が上記基準値より大きいときに、上記係数を０とするこ
と,(3-c)上記信号レベル差の絶対値が上記基準値より大
きいときに、上記信号レベル差が大きくなるに従い上記
係数を徐々に０に近づけること,のいずれかを特徴とす
る請求項１に記載の顔画像処理方法。 - 【請求項４】顔を主体としたデジタル画像を形成する各
画素に対して、(4-a)上記画素の周囲少なくとも１個以
上の画素ひとつひとつとの信号レベル差を検出する検出
手段と、(4-b)上記信号レベル差と基準値とを比較する
比較手段と、(4-c)上記比較の結果に基づいて、上記そ
れぞれの信号レベル差に所定の係数を乗じ上記画素の信
号レベルに加える演算手段とを備えたことを特徴とする
顔画像処理装置。 - 【請求項５】上記比較手段は、上記信号レベル差の絶対
値と上記基準値とを比較することを特徴とする請求項４
に記載の顔画像処理装置。 - 【請求項６】上記比較手段における基準値を調節する調
節手段を備えることを特徴とした請求項４に記載の顔画
像処理装置。 - 【請求項７】上記演算手段は、(7-a)上記信号レベル差
の絶対値が上記基準値より小さいときに、上記乗算の結
果を加えること,(7-b)上記信号レベル差の絶対値が上記
基準値より大きいときに、上記係数を０とすること,(7-
c)上記信号レベル差の絶対値が上記基準値より大きいと
きに、上記信号レベル差が大きくなるに従い上記係数を
徐々に０に近づけること,のいずれかを特徴とする請求
項４に記載の顔画像処理装置。 - 【請求項８】顔を主体としたデジタル画像に対して、(8
-a)上記画像を構成する各画素と上記画素の周囲少なく
とも１個以上の画素ひとつひとつとの信号レベル差を検
出する検出手段と、(8-b)上記信号レベル差と基準値と
を比較する比較手段と、(8-c)上記比較の結果に基づい
て、上記それぞれの信号レベル差に所定の係数を乗じ上
記画素の信号レベルに加える演算手段と、(8-d)上記演
算結果のデジタル画像を符号化する符号化手段とを備え
たことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項９】顔を主体としたアナログ画像に対して、(9
-a)上記画像をデジタル画像に変換する変換手段と、(9-
b)上記変換されたデジタル画像を構成する各画素と上記
画素の周囲少なくとも１個以上の画素ひとつひとつとの
信号レベル差を検出する検出手段と、(9-c)上記信号レ
ベル差と基準値とを比較する比較手段と、(9-d)上記比
較の結果に基づいて、上記それぞれの信号レベル差に所
定の係数を乗じ上記画素の信号レベルに加える演算手段
とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10274083A JP2000105815A (ja) | 1998-09-28 | 1998-09-28 | 顔画像処理方法および顔画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10274083A JP2000105815A (ja) | 1998-09-28 | 1998-09-28 | 顔画像処理方法および顔画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000105815A true JP2000105815A (ja) | 2000-04-11 |
Family
ID=17536752
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10274083A Pending JP2000105815A (ja) | 1998-09-28 | 1998-09-28 | 顔画像処理方法および顔画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000105815A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004084142A1 (ja) * | 2003-03-20 | 2004-09-30 | Omron Corporation | 画像処理装置 |
| US6895124B1 (en) | 1999-10-20 | 2005-05-17 | Nippon Hoso Kyokai | Image processing apparatus |
| WO2008020487A1 (fr) | 2006-08-17 | 2008-02-21 | Fujitsu Limited | dispositif de traitement d'image, programme DE TRAITEMENT D'IMAGE, et procédé de traitement d'image |
| CN100458848C (zh) * | 2003-03-20 | 2009-02-04 | 欧姆龙株式会社 | 图像处理装置 |
| US8233706B2 (en) | 2008-02-14 | 2012-07-31 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus and image processing method |
| US8311356B2 (en) | 2007-12-25 | 2012-11-13 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus and image processing method |
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| US8687907B2 (en) | 2009-01-28 | 2014-04-01 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus and image processing method |
| KR20180089022A (ko) * | 2017-01-31 | 2018-08-08 | 한국항공우주연구원 | 복수의 유사 영상들을 이용한 최적화된 영상 합성 기술 |
| US10872229B2 (en) | 2017-10-12 | 2020-12-22 | Casio Computer Co., Ltd. | Image processing device, image processing method, and recording medium |
-
1998
- 1998-09-28 JP JP10274083A patent/JP2000105815A/ja active Pending
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