JP2000261650A - 画像処理装置 - Google Patents

画像処理装置

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JP2000261650A
JP2000261650A JP11058747A JP5874799A JP2000261650A JP 2000261650 A JP2000261650 A JP 2000261650A JP 11058747 A JP11058747 A JP 11058747A JP 5874799 A JP5874799 A JP 5874799A JP 2000261650 A JP2000261650 A JP 2000261650A
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brightness
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correction
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JP11058747A
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Kazuyo Hashiya
和代 橋谷
Muneyasu Tsuchiuchi
崇靖 土内
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Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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Abstract

(57)【要約】 【課題】入力された顔画像を入力条件に依存しない好ま
しい肌色の明度に補正することができる画像処理装置を
提供する。 【解決手段】画像入力部１０２は、被写体１００の少な
くとも上半身像を撮影し、デジタル画像データとして出
力し、この出力される画像データは画像メモリ１０３に
格納される。こうして入力された画像データは、画像メ
モリ１０３から補正処理部１０４へ送られ、ここで、顔
の位置や顔の内部にある眼、鼻などの特徴を用いて顔領
域を特定し、この特定した顔領域内部の特徴量と基準明
度データとを比較することで補正パラメータを決定し、
この決定した補正パラメータを用いて入力画像データの
明度を補正する。明度補正された入力画像データは印刷
部１０５に送られ、ここで用紙Ｐ上に印刷出力される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、被写体
としての人物の顔画像を入力して印刷出力する画像処理
装置に係り、特に身分証明書、各種免許証、パスポート
などに添付する証明用写真の作成に好適な画像処理装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】たとえば、身分証明書、各種免許証、パ
スポートなどに添付する証明用写真を作成する画像処理
装置では、被写体（人物）の上半身像を撮影入力して印
刷出力するようになっている。この場合、入力条件が変
動した場合においても同じ印刷物が作成されるように、
入力画像の補正が行なわれている。
【０００３】具体的には、たとえば、特開平５−６８２
６２号公報に開示されているように、マウスなどで入力
画像の肌色領域を指定して、標準データと比較すること
により、肌色を補正する方法が提案されている。
【０００４】また、たとえば、特開平６−１１１０８３
号公報に開示されているように、肌色領域のみを色補正
する方法が提案されている。
【０００５】さらに、たとえば、特開平１０−２２１７
７３号公報に開示されているように、入力画像からシミ
ュレーションにより明度や色相を変えた画像を表示さ
せ、ユーザに好みの画像（写真）を選択させる方法も提
案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の方法では、それぞれ以下のような問題があっ
た。すなわち、マウスなどで肌色領域を指定して補正す
る方法は、肌色領域の抽出にオペレータが必要である。
【０００７】一方、肌色のみを色補正する方法は、部分
的に補正するため、補正領域と非補正領域との境界が不
自然になる可能性がある。
【０００８】また、入力画像をシミュレーションして好
みの画像（写真）を選択させる方法は、入力画像を基に
補正するため、入力条件が不適切な場合、好みの画像に
到達するまでシミュレーション処理を繰り返す必要があ
る。
【０００９】そこで、本発明は、入力された顔画像を入
力条件に依存しない好ましい肌色の明度に補正すること
ができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、被写体としての人物の少なくとも上半身像の画像デ
ータを入力する画像入力手段と、この画像入力手段によ
り入力された画像データに基づき、前記人物の顔領域を
特定し、この特定した顔領域から特徴量を算出する特徴
量算出手段と、あらかじめ設定された基準明度データを
記憶する基準明度記憶手段と、前記特徴量算出手段によ
り算出された特徴量および前記基準明度記憶手段に記憶
された基準明度データを用いて、前記画像入力手段によ
り入力された画像データの明度を補正する明度補正手段
と、この明度補正手段により補正された画像データを可
視画像として出力する画像出力手段とを具備している。
【００１１】また、本発明の画像処理装置は、特徴量算
出手段は、特定した顔領域から眼、鼻、口、髪の毛など
の肌以外の不要領域を除去し、この不要領域を除去した
顔領域から特徴量を算出することを特徴とする。
【００１２】また、本発明の画像処理装置は、あらかじ
め設定された前記画像入力手段により入力される画像デ
ータの画素値と前記画像出力手段により出力される画像
データの画素値との対応関係を表わす複数の補正式を記
憶する補正式記憶手段をさらに具備し、前記明度補正手
段は、前記特徴量算出手段により算出された特徴量およ
び前記基準明度記憶手段に記憶された基準明度データを
用いて、前記補正式記憶手段に記憶されている複数の補
正式の中から所定の補正式を選択し、この選択した補正
式を用いて前記画像入力手段により入力された画像デー
タの明度を補正することを特徴とする。
【００１３】また、本発明の画像処理装置は、被写体と
しての人物の少なくとも上半身像の画像データを入力す
る画像入力手段と、この画像入力手段により入力された
画像データに基づき、前記人物の顔領域を特定し、この
特定した顔領域から特徴量を算出する特徴量算出手段
と、あらかじめ設定された基準明度データを記憶する基
準明度記憶手段と、前記特徴量算出手段により算出され
た特徴量および前記基準明度記憶手段に記憶された基準
明度データを用いて、前記画像入力手段により入力され
た画像データの明度を補正する明度補正手段と、この明
度補正手段により補正された画像データに対して、顔領
域が複数の明度になるように再度補正することにより複
数のシミュレーション画像データを作成するシミュレー
ション画像作成手段と、前記明度補正手段により補正さ
れた画像データおよび前記シミュレーション画像作成手
段により作成されたシミュレーション画像データをそれ
ぞれ表示する画像表示手段と、この画像表示手段に表示
された複数のシミュレーション画像データの中から所望
のシミュレーション画像データを選択する画像選択手段
と、この画像選択手段により選択されたシミュレーショ
ン画像データを可視画像として出力する画像出力手段と
を具備している。
【００１４】さらに、本発明の画像処理装置は、被写体
としての人物の少なくとも上半身像の画像データを入力
する画像入力手段と、この画像入力手段により入力され
た画像データに基づき、前記人物の顔領域を特定し、こ
の特定した顔領域から特徴量を算出する特徴量算出手段
と、前記被写体としての人物に係る個人情報を入力する
個人情報入力手段と、あらかじめ設定された基準明度デ
ータを記憶する基準明度記憶手段と、前記特徴量算出手
段により算出された特徴量、前記個人情報入力手段によ
り入力された個人情報、および、前記基準明度記憶手段
に記憶された基準明度データを用いて、前記画像入力手
段により入力された画像データの明度を補正する明度補
正手段と、この明度補正手段により補正された画像デー
タを可視画像として出力する画像出力手段とを具備して
いる。
【００１５】本発明によれば、入力された人物の上半身
像の画像データから、顔の位置や顔の内部にある眼、鼻
などの特徴を用いて顔領域を特定し、この特定した顔領
域内部の特徴量と基準明度データとを比較することで補
正パラメータを決定し、この決定した補正パラメータを
用いて入力画像データの明度を補正することにより、入
力された顔画像を入力条件に依存しない好ましい肌色の
明度に補正することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。
【００１７】まず、第１の実施の形態について説明す
る。
【００１８】図１は、第１の実施の形態に係る画像処理
装置の構成を概略的に示すものである。図１において、
被写体（人物）１００に対して光源１０１から照明光が
照射される。画像入力手段としての画像入力部１０２
は、たとえば、図示しないテレビジョンカメラなどによ
り、被写体１００の少なくとも上半身像を撮影して、ア
ナログ画像データＲ、Ｇ、Ｂを取得し、このアナログ画
像データＲ、Ｇ、Ｂを図示しないＡ／Ｄ変換器でデジタ
ル画像データに変換して出力する。画像入力部１０２か
ら出力される画像データは、画像メモリ１０３に格納さ
れる。
【００１９】こうして入力された画像データは、画像メ
モリ１０３から補正処理部１０４へ送られ、ここで明度
補正された後、画像出力手段としての印刷部１０５に送
られる。印刷部１０５は、補正後の画像データを用紙Ｐ
上に印刷出力するようになっている。
【００２０】なお、図１の例では、被写体である人物１
００の上半身像を撮像して入力しているが、たとえば、
あらかじめ撮影された被写体の上半身写真の画像を画像
入力部１０２で読取って入力するようにしてもよい。
【００２１】また、たとえば、図２に示すような構成
で、ソフトウェアによるプログラム処理として実行する
ことも可能である。図２に示す構成は、光源２０１、画
像入力部２０２、画像メモリ２０３、ＣＰＵ２０４、プ
ログラムメモリ２０５、作業メモリ２０６、および、印
刷部２０７から構成されており、プログラムメモリ２０
５に記憶されているプログラム（処理手順）にしたがっ
て、ＣＰＵ２０４が処理を実行するようになっている。
このプログラムの手順は図３に示す通りである。図１に
示す構成は、図３に示す処理手順と対応しているので、
以後、図３のフローチャートを用いて本実施の形態につ
いて説明する。
【００２２】まず、ステップＳ１にて、画像入力部１０
２から被写体１００の上半身像の画像データを取込み、
画像メモリ１０３に格納する。次に、ステップＳ２に
て、補正処理部１０４は、画像メモリ１０３内の画像デ
ータ（以降、これを入力画像データと称する）により、
顔画像データを取得する。得られた顔画像データは、た
とえば、証明用写真向けの顔画像で、中央部に顔が位置
し、背景が均一色の画像である。
【００２３】次に、ステップＳ３にて、補正処理部１０
４は、顔領域抽出処理を行なう。顔領域抽出処理では、
上記したような証明用写真特有の画像データの特徴を利
用して、もしくは、顔画像に含まれる特徴である眼、
鼻、口などを用いて、顔領域を抽出する。たとえば、顔
写真において、顔は中央部に位置するという特徴を利用
して、図４（ａ）に示すように、入力画像の一辺の長さ
をＬ ｗｉｄｔｈ、もう一方の辺の長さをＬ ｈｅｉｇ
ｈｔとした場合、これら各辺を２等分する線分の交点を
中心とした図４（ｂ）に示す一辺の長さをｆ ｗｉｄｔ
ｈ、もう一方の辺の長さをｆ ｈｅｉｇｈｔとする矩形
Ｅ１を顔領域とする。
【００２４】なお、ステップＳ３の顔領域抽出処理の他
の例として、両目の位置を抽出し、眼の位置を基準に顔
領域を抽出する方法もある。眼の抽出方法としては、た
とえば、特開平９−２５１５３４号公報に開示されてい
るように、眼のテンプレートを用意して、パターンマッ
チングにより眼の位置座標を求める。そして、算出した
両目の座標を基準に、顔領域を抽出する。たとえば、両
目間の距離をｆ ｗｉｄｔｈとしたとき、左の眼の座標
を抽出する正方形の左上角の座標としたｆ ｗｉｄｔｈ
×ｆ ｗｉｄｔｈの領域、すなわち、図４（ｃ）に示す
正方形Ｅ２を顔領域とする。
【００２５】さらに、ステップＳ３の顔領域抽出処理の
他の例として、頭頂部の座標を基準に顔領域を抽出する
方法もある。頭頂部の座標は、背景色が均一色であるこ
とを利用して、背景色以外の色が現れた座標を検出する
ことで求めることができる。頭頂部の座標は、探索開始
点を変えて複数点求める。頭頂部の座標を１点のみ求め
る場合は、入力画像の上辺の中点を走査開始点とする。
図４（ｄ）は、２点の頭頂部の座標を求めた例を示して
いる。求めた２点の頭頂部から画像の下方向に一定幅シ
フトさせた位置から、所定サイズの領域Ｅ３を顔領域と
して抽出する。頭頂部から下方向にシフトさせた位置を
抽出することで、髪の毛の影響を除去することができ
る。
【００２６】次に、ステップＳ４にて、補正処理部１０
４は、補正パラメータ算出処理を行なう。補正パラメー
タ算出処理では、ステップＳ３の顔領域抽出処理で得ら
れた顔領域内の画像データの特徴を解析することによ
り、明度補正のための補正パラメータを算出する。具体
的には、入力画像データの顔領域の明度とあらかじめ設
定される標準明度データ１０６との違いに基づいて、入
力画像データを標準的な明度に補正するパラメータを計
算するものである。
【００２７】ここで、補正処理部１０４における補正パ
ラメータの算出処理を行なう補正パラメータ算出処理部
分の構成を図５に基づいて説明する。図５において、入
力画像特徴計測部５０１は、明度変換部５０２および平
均明度算出部５０３によって構成されている。明度変換
部５０２は、入力データである顔領域の画像データのＲ
値、Ｇ値、Ｂ値を明度値Ｖに変換する。ＲＧＢ値から明
度値Ｖへの変換方法は、従来から種々提案されており、
たとえば、下記式（１）に示すように、 Ｖ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３ …… （１） と算出してもよい。また、他の変換式として、下記式
（２）を用いてもよい。さらに、ＣＩＥ１９７６、Ｌ＊
ａ＊ｂ＊表色系のＬ＊を用いても、本発明の主旨を何ら
変えるものではない。
【００２８】 Ｖ＝ｍａｘ｛Ｒ，Ｇ，Ｂ｝ …… （２） 平均明度算出部５０３は、ステップＳ３で抽出された顔
領域のみの平均の明度を算出する。ここで算出された平
均明度を入力画像データの特徴量とする。
【００２９】補正パラメータ算出部５０４では、図６に
示すフローチャートにしたがった処理を実行する。入力
画像の特徴と基準明度格納メモリ５０５に格納されてい
るあらかじめ決められた理想的な肌の明度の特徴から補
正に必要なパラメータを決定する。ここで、基準明度格
納メモリ５０５は、被写体１００の個人差や人種の違い
を考慮して、複数の基準明度データを格納している。た
とえば、色白、色黒、中程度の明るさの３段階の基準明
度データを格納する。また、白人、黄色人、黒人の３段
階の基準明度データとしてもよく、さらに、明るい、や
や明るい、中程度、やや暗い、暗いの５段階の基準明度
データを設定してもよい。具体的な例として、化粧品の
色嗜好範囲を参考にした、Ｌ＊で６０、６５、７０の３
段階を基準明度データとしたり、肌の実測値を参考にし
た、Ｌ＊で５０、６０、７０の３段階を基準明度データ
としたり、人種ごとに記憶色として記憶されている肌色
を参考にした、Ｌ＊で３０、７０、８０の３段階を基準
明度データとする。
【００３０】ここでは、基準明度格納メモリ５０５に３
段階の基準明度データが格納されている例を用いて、補
正パラメータ算出部５０４を説明する。平均明度算出部
５０３で算出された平均明度をｉｎｐＶ、基準明度格納
メモリ５０５に格納されている３段階の基準明度データ
をｒｅｆＨ、ｒｅｆＭ、ｒｅｆＬとする。
【００３１】さて、図６のフローチャートにしたがって
説明すると、まず、平均明度データｉｎｐＶと各基準明
度データとの差を算出する（ステップＳ１１、Ｓ１２、
Ｓ１３）。図６では、差の絶対値を算出しているが、ｉ
ｎｐＶとｒｅｆＨ、ｒｅｆＭ、ｒｅｆＬのユークリッド
距離などを算出してもよい。
【００３２】次に、算出した差のうち、最も入力画像デ
ータの平均明度データｉｎｐＶと差が小さい基準明度デ
ータを選択し（ステップＳ１４〜Ｓ２０）、その基準明
度データと入力画像データの平均明度から、補正パラメ
ータαを算出する（ステップＳ２１）。ここでは、補正
パラメータαは、下記式（３）で求められる。
【００３３】 α＝ｌｏｇ（ｒｅｆＶ）／ｌｏｇ（ｉｎｐＶ） …… （３） 次に、補正処理部１０４における補正パラメータ算出処
理部分の変形例を図７によって説明する。この変形例
は、図５に比べ、入力画像特徴計測部７０１が異なって
おり、補正パラメータ算出部５０４および基準明度格納
メモリ５０５は図５と同様である。
【００３４】入力画像特徴計測部７０１は、明度変換部
７０２、明度ヒストグラム作成部７０３、および、最頻
値明度算出部７０４から構成され、明度変換部７０２は
図５の明度変換部５０２と同様である。明度ヒストグラ
ム作成部７０３は、ステップＳ３で抽出された顔領域の
明度値のヒストグラムを作成する。入力画像を８ビット
のデジタルデータとし、明度変換部７０２により８ビッ
トのデジタルデータが出力された場合、２５６段階の明
度の頻度分布データを作成する。
【００３５】最頻値明度算出部７０４は、明度ヒストグ
ラム作成部７０３で作成されたヒストグラムから、最も
頻度が高い明度データを算出する。なお、最頻値明度算
出部７０４では、明度ヒストグラム作成部７０３で作成
されたヒストグラムから最頻値を求めてもよいが、ノイ
ズを除去するため、ヒストグラムに平滑化処理を施した
後、最頻値を求めてもよい。このようにして得られた最
頻値を、入力画像データの特徴量ｉｎｐＶとする。
【００３６】次に、補正処理部１０４における補正パラ
メータ算出処理部分のさらに別の変形例を図８によって
説明する。この変形例は、図５に比べ、入力画像特徴計
測部８０１が異なっており、補正パラメータ算出部５０
４および基準明度格納メモリ５０５は図５と同様であ
る。
【００３７】入力画像特徴計測部８０１は、明度変換部
８０２、明度ヒストグラム作成部８０３、および、中間
明度算出部８０４から構成され、明度変換部８０２およ
び明度ヒストグラム作成部８０３は図７と同様である。
【００３８】中間明度算出部８０４は、明度ヒストグラ
ム作成部８０３で作成されたヒストグラムから、中間値
を算出する。このようにして得られた中間値を入力画像
データの特徴量ｉｎｐＶとする。
【００３９】さて、図３の説明に戻って、ステップＳ５
にて、補正処理部１０４は、明度補正処理を行なう。明
度補正処理は、ステップＳ４の補正パラメータ算出処理
で算出された補正パラメータαを用い、入力画像データ
全体の明度を補正する。入力画像データを（ＩｎｐＲ、
ＩｎｐＧ、ＩｎｐＢ）、補正画像データを（ＯｕｔＲ、
ＯｕｔＧ、ＯｕｔＢ）とすると、補正画像データは、下
記式（４）、（５）、（６）で求められる。
【００４０】ＯｕｔＲ＝ＩｎｐＲα …… （４） ＯｕｔＧ＝ＩｎｐＧα …… （５） ＯｕｔＢ＝ＩｎｐＢα …… （６） 補正後の顔画像データは、印刷部１０５へ送られ、ここ
でカラー印刷される。なお、印刷部１０５は、顔画像の
みの印刷だけではなく、顔画像と同時に個人名、ＩＤ番
号などを印刷してもよい。
【００４１】以上説明したように第１の実施の形態によ
れば、顔の位置や顔内部にある眼、鼻などの特徴を用い
て顔領域を特定し、顔領域内部の特徴量と基準明度デー
タとを比較することで補正パラメータを決定し、この決
定した補正パラメータを用いて入力画像データの明度を
補正することにより、入力された顔画像を入力条件に依
存しない好ましい肌色の明度に補正することが可能であ
る。
【００４２】次に、第２の実施の形態について説明す
る。
【００４３】第２の実施の形態に係る画像処理装置の構
成は、図２と同様であるので図示を省略するが、プログ
ラムメモリ２０５に記憶されているデータと処理が異な
り、もたらされる効果も異なる。
【００４４】第２の実施の形態に係るプログラムの手順
を図９に示す。第２の実施の形態の第１の実施の形態と
異なる処理手順は、ステップＳ３とＳ４との間に不要領
域除去処理を行なうステップＳ７が追加された点であ
り、その他は第１の実施の形態と同様である。
【００４５】ステップＳ７の不要領域除去処理は、ステ
ップＳ４の顔領域抽出処理で得られた顔領域に対し、入
力画像データの肌以外の明度を除去することで、入力画
像データの肌の明度を精度良く計測するものである。こ
こで、ステップＳ４の顔領域抽出処理で得られた顔領域
は、多くの面積が肌であるが、それ以外に眼、鼻の穴、
口、髪の毛、肌のテカリなどを含んでいる。
【００４６】ここで、ステップＳ７の不要領域除去処理
について、図１０に示すハード構成を例に説明する。人
物の眼、鼻の穴、口は、前出の特開平９−２５１５３４
号公報に開示されているように、パターンマッチング法
により抽出できることがわかっている。これを用いて、
眼の位置検出部１００１、鼻の穴の位置検出部１００
２、口の位置検出部１００３は構成されている。除去領
域決定部１００４、１００５、１００６は、検出された
それぞれの位置を基準に、除去する不要領域を決定す
る。
【００４７】眼を除去する場合を例に説明すると、左目
の位置を（ｌｘ，ｌｙ）、右目の位置を（ｒｘ，ｒｙ）
とすると、両目の幅（ｒｘ−ｌｘ）よりも大きく、たと
えば、両目の幅よりも１０％長い幅（ｒｘ−ｌｘ）×
１．１０で、左右の眼の中間位置を除去領域の中心とす
るように配置した矩形を設定する。このようにして、
眼、口の不要領域を決定した例を図１１（ａ）に示し、
不要領域はＥ４，Ｅ５である。
【００４８】顔領域決定部１００７は、顔領域抽出処理
で得られた顔領域から、決定した不要領域を除去する。
不要領域を除去した顔領域は、たとえば、図１１（ｂ）
に示す領域Ｅ６とする。
【００４９】なお、ここでは、除去する領域を抽出した
位置を基準にした矩形を不要領域として設定したが、た
とえば、眼の形に合わせた楕円を不要領域としても、何
ら本発明の主旨をかえるものではない。
【００５０】次に、ステップＳ７の不要領域除去処理の
別の例について、図１２に示す別のハード構成を例に説
明する。明度変換部１２０１、明度ヒストグラム作成部
１２０２は、図７の明度変換部７０２、明度ヒストグラ
ム作成部７０３と同様に構築できる。除去領域決定部１
２０３は、明度ヒストグラム作成部１２０１で作成され
た明度ヒストグラムを基に、不要な眼や鼻の穴、髪の
毛、肌のテカリなどの領域を決定する。眼や鼻の穴、髪
の毛の明度は、肌と比較すると暗い場合が多く、また、
肌のテカリは本来の肌よりも明るい。このことから、明
度ヒストグラムのうち、暗い側の分布の一部と、明るい
側の分布の一部を除去することで、これら不要領域を決
定する。
【００５１】なお、顔領域抽出処理で抽出された顔領域
に、これら不要領域がしめる面積がある程度わかってい
る場合、たとえば、周知のｐ−タイル法などにより暗い
明度の閾値、明るい明度の閾値を決定する。
【００５２】顔領域決定部１２０４は、除去領域決定部
１２０３で決定した２つの閾値に挟まれる明度を顔領域
として決定する。図１３に示した明度ヒストグラムは、
暗い画素５％、明るい画素５％に相当する明度を閾値と
して不要領域を除去した例である。
【００５３】以上説明したように第２の実施の形態によ
れば、抽出された顔領域から肌以外の情報の明度を削除
することで、より精度よく、肌を好ましい明度に補正す
ることが可能となる。
【００５４】次に、第３の実施の形態について説明す
る。
【００５５】第３の実施の形態に係る画像処理装置の構
成は、図２と同様であるので図示を省略するが、プログ
ラムメモリ２０５に記憶されているデータと処理が異な
り、もたらされる効果も異なる。
【００５６】第３の実施の形態に係るプログラムの手順
を図１４に示す。第３の実施の形態の第１の実施の形態
と異なる処理手順は、ステップＳ４とＳ５との間に補正
式選択処理を行なうステップＳ８が追加された点であ
り、その他は第１の実施の形態と同様である。
【００５７】ステップＳ８の補正式選択処理は、ステッ
プＳ４の補正パラメータ算出処理で算出された補正パラ
メータαに基づき、補正式データ１０７から適切な補正
式を選択する。補正パラメータαは、前記式（３）で算
出される実数値であるが、印刷部２０７で印刷する画像
データが８ビットのデジタルデータとすると、補正パラ
メータαの取り得る範囲は制限される。さらに、明度補
正が入力画像データを「明るくする」、「やや明るくす
る」、「無補正」、「やや暗くする」、「暗くする」な
ど、限られた段階の明るさに調整する場合、補正パラメ
ータαの値は制限できる。
【００５８】このように、補正パラメータαを制限する
ことが可能な場合、使用する補正式も制限でき、これら
補正式を補正式データ１０７としてあらかじめ用意して
おき、算出された補正パラメータαにより適切な補正式
を補正式データ１０７から選択して明度補正を行なうこ
とで、高速な明度補正が可能となる。
【００５９】ステップＳ８の補正式選択処理は、ステッ
プＳ４の補正パラメータ算出処理で算出された補正パラ
メータαを基に補正式を選択する。ここで、たとえば、
「明るくする」、「やや明るくする」、「無補正」、
「やや暗くする」、「暗くする」の５段階の補正に制限
した場合を例に説明する。５段階の補正は、各段階ごと
に理想的な補正パラメータｒｅｆαが設定されている。
たとえば、「明るくする」時の理想的な補正パラメータ
ｒｅｆαは２．０、「やや明るくする」は１．５、「無
補正」は１．０、「やや暗くする」は０．７５、「暗く
する」は０．５とする。補正式選択処理は、補正パラメ
ータαと上記５つの理想的な補正パラメータｒｅｆαと
を比較し、最も入力された補正パラメータαに近いｒｅ
ｆαを選択する。選択したｒｅｆαは、補正式データ１
０７のインデックスとなっており、ｒｅｆαにより、適
当な補正式、すなわち、入力画素値と出力画素値との対
応関係が選択される。図１５に補正式データ１０７の入
出力画素値の対応例を示す。
【００６０】なお、ここでは、ｒｅｆαの選択方法とし
て、入力画像データのαに最も近いものを選択する方法
を説明したが、たとえば、各ｒｅｆαごとに、入力画像
データのαの範囲をあらかじめ規定しておき、入力画像
データのαに応じてｒｅｆαを選択してもよい。
【００６１】このようにして補正パラメータαに制限を
設けることで、補正しすぎを抑制することができる。す
なわち、入力画像データと基準明度データとの関係から
算出される補正パラメータαは、実数値のあらゆる数値
をとることが可能であるが、実際には、αの値が小さく
なると、入力画像データを暗くする方向に補正され、α
の値が著しく小さくなると、本来明るい領域が必要以上
に暗くなる可能性がある。また、その反対に、αの値が
著しく大きくなると、本来暗い領域が明るくなり、ぼけ
た印象を与える。補正パラメータαの値を制限すること
で、このような過剰な補正を抑制することもできる。
【００６２】以上説明したように第３の実施の形態によ
れば、補正パラメータの範囲を制限し、入力画像と出力
画像の全ての対応をあらかじめメモリに準備すること
で、高速な明度補正が実現でき、さらに、補正し過ぎを
抑制することが可能となる。
【００６３】次に、第４の実施の形態について説明す
る。
【００６４】図１６は、第４の実施の形態に係る画像処
理装置の構成を概略的に示すものである。第４の実施の
形態の第１の実施の形態と異なる点は、シミュレーショ
ン画像作成部１６０１、画像表示部１６０２、画像選択
部１６０３、および、画像選択情報入力部１６０４が設
けられている点であり、その他は第１の実施の形態と同
様である。
【００６５】シミュレーション画像作成部１６０１は、
補正処理部１０４から出力された補正後の顔画像データ
を基に、さらに複数の基準で補正を行なう。ここで、図
１７を用いて、２つの基準でシミュレーションする例を
説明する。２つの基準を「明るくする」、「暗くする」
とした場合、たとえば、第１のシミュレーション画像作
成部１７０１は、補正処理部１０４から出力された補正
後の顔画像データをさらに明るく補正したシミュレーシ
ョン画像を作成する。
【００６６】シミュレーションは、補正パラメータを含
めた補正方法が入力画像に対して一意に決めることがで
きる。そこで、図１５と同様な構成で、入力画素値と出
力画素値との対応関係を補正式格納メモリ１７０２に用
意する。したがって、シミュレーション画像は、補正処
理部１０４から出力された補正後の顔画像データの各画
素値に対応する出力画素値を補正式格納メモリ１７０２
を参照することで、容易に作成できる。
【００６７】第２のシミュレーション画像作成部１７０
３は、補正式格納メモリ１７０４を参照することで、補
正処理部１０４から出力された補正後の顔画像データを
さらに暗く補正したシミュレーション画像を作成するも
のであり、その構成は第１のシミュレーション画像作成
部１７０１と同様である。
【００６８】シミュレーション画像作成部１６０１から
出力されたシミュレーション画像は、ディスプレイから
なる画像表示部１６０２にて表示される。画像表示部１
６０２の表示画面の例を図１８に示す。補正処理部１０
４から出力された補正後の顔画像を基準として、それを
中心に配置し、その両側部に標準よりも暗い画像、明る
い画像を表示する。さらに、ユーザに好みの画像を選択
するように、メッセージを同時に表示する。
【００６９】なお、図１８は表示画面の一例であり、補
正処理部１０４から出力された補正後の顔画像とシミュ
レーション画像が表示される構成であれば、他の表示方
法でも構わない。
【００７０】画像選択情報入力部１６０４は、スイッチ
やキーボードなどから構成される入力手段で、画像表示
部１６０２で表示されている画像のうち、１つの画像を
選択する画像選択信号を入力する。画像選択情報入力部
１６０４から発生した画像選択信号は、画像選択部１６
０３に入力される。
【００７１】画像選択部１６０３は、補正処理部１０４
から出力された補正後の顔画像、および、２種類のシミ
ュレーション画像の中から、画像選択信号にしたがい印
刷する顔画像を選択する。選択された顔画像は印刷部１
０５に送られ、ここでカラー印刷される。
【００７２】以上説明したように第４の実施の形態によ
れば、明度を変えた複数の印刷候補の顔画像を作成する
ことで、ユーザの好みに合った顔画像を印刷することが
できる。また、自動補正後の顔画像を基にシミュレーシ
ョンするため、ユーザが好ましいと判断する可能性の高
い画像を提供することができる。
【００７３】次に、第５の実施の形態について説明す
る。
【００７４】図１９は、第５の実施の形態に係る画像処
理装置の構成を概略的に示すものである。第５の実施の
形態の第１の実施の形態と異なる点は、個人情報入力部
１９０１が設けられている点と、さらに、基準明度デー
タの構成が異なり、その他は第１の実施の形態の構成と
同様である。
【００７５】個人情報入力部１９０１は、被写体１００
の個人情報を入力する手段で、個人情報とは、たとえ
ば、性別、眼の色などである。入力方法は、キーボード
や選択スイッチなどで構成してもよいし、本装置をＩＤ
カード作成機として用いた場合は被写体の申請書を入力
し、光学式文字読取装置などを用いて申請書から必要な
情報を収集するようにしてもよい。
【００７６】入力された個人情報は、補正処理部１０４
に入力される。入力された個人情報は、ステップＳ４の
補正パラメータ算出処理で用いる基準明度データの選択
に関与する。すなわち、第１の実施の形態では、入力画
像データの顔領域の明度に最も近い基準明度データを選
択したが、第５の実施の形態では、入力画像データの顔
領域の明度に加え、個人情報をも用いて基準明度データ
を選択する。
【００７７】すなわち、補正処理部１０４内の基準明度
格納メモリ１９０２に格納されている基準明度データ
は、明度の段階と個人情報との組合わせの数だけ用意さ
れる。たとえば、個人情報は、性別と青と黒の２種類の
眼の色であり、明るめ、中程度の明度、暗めの３段階の
明度とした場合、性別、眼の色、明度の全ての組合わせ
の基準明度データ、すなわち、１２通りの基準明度デー
タが格納されている。たとえば、青い眼の場合、白人で
ある可能性が高いので、青い眼から選択される基準明度
データは、黒い眼から選択される基準明度データよりも
高めに設定する。
【００７８】このように、個人情報で分類された複数の
基準明度データを持つことにより、被写体の理想的な明
度を選択することができる。
【００７９】以上説明したように第５の実施の形態によ
れば、個人情報を利用することで、被写体の好ましい肌
色の範囲を制限でき、より好ましい肌色の明度に補正す
ることが可能となる。
【００８０】なお、本発明は上記実施の形態に限定され
るものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において
種々変形実施可能なことは勿論である。
【００８１】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、入
力された顔画像を入力条件に依存しない好ましい肌色の
明度に補正することができる画像処理装置を提供でき
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置
の構成を概略的に示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る画像処理装置
のソフトウェアによるプログラム処理として実行する場
合の構成例を示すブロック図。
【図３】第１の実施の形態に係る処理を説明するフロー
チャート。
【図４】顔領域抽出の例を説明する図。
【図５】補正処理部における補正パラメータの算出処理
を行なう補正パラメータ算出処理部分の構成を示すブロ
ック図。
【図６】補正パラメータ算出処理を説明するフローチャ
ート。
【図７】補正処理部における補正パラメータの算出処理
を行なう補正パラメータ算出処理部分の変形例を示すブ
ロック図。
【図８】補正処理部における補正パラメータの算出処理
を行なう補正パラメータ算出処理部分のさらに別の変形
例を示すブロック図。
【図９】本発明の第２の実施の形態に係る処理を説明す
るフローチャート。
【図１０】不要領域除去処理を説明するハード構成の例
を示すブロック図。
【図１１】不要領域除去処理を施した画像例を示す図。
【図１２】不要領域除去処理を説明する別のハード構成
の例を示すブロック図。
【図１３】不要領域除去処理を説明する図。
【図１４】本発明の第３の実施の形態に係る処理を説明
するフローチャート。
【図１５】補正式データの一例を示す図。
【図１６】本発明の第４の実施の形態に係る画像処理装
置の構成を概略的に示すブロック図。
【図１７】シミュレーション画像作成部の構成例を示す
ブロック図。
【図１８】表示部の表示画面の一例を示す図。
【図１９】本発明の第５の実施の形態に係る画像処理装
置の構成を概略的に示すブロック図。
【符号の説明】
１００……被写体（人物） １０１，２０１……光源 １０２，２０２……画像入力部（画像入力手段） １０３，２０３……画像メモリ １０４……補正処理部（顔領域特定手段、特徴量算出手
段、明度補正手段） １０５，２０７……印刷部（画像出力手段） １０６……基準明度データ １０７……補正式データ ２０４……ＣＰＵ ２０５……プログラムメモリ ２０６……作業メモリ ５０１，７０１，８０１……入力画像特徴計側部 ５０２，７０２，８０２，１２０１……明度変換部 ５０３……平均明度算出部 ５０４……補正パラメータ算出部 ５０５，１９０２……基準明度格納メモリ（基準明度記
憶手段） ７０３，８０３，１２０２……明度ヒストグラム作成部 ７０４……最頻値明度算出部 ８０４……中間明度算出部 １００１……眼の位置検出部 １００２……鼻の穴の位置検出部 １００３……口の位置検出部、 １００４，１００５，１００６，１２０３……除去領域
決定部 １００７，１２０４……顔領域決定部 １６０１……シミュレーション画像作成部（シミュレー
ション画像作成手段） １６０２……画像表示部（画像表示手段） １６０３……画像選択部（画像選択手段） １６０４……画像選択情報入力部 １７０１……第１のシミュレーション画像作成部 １７０２……補正式格納メモリ（補正式記憶手段） １７０３……第２のシミュレーション画像作成部 １７０４……補正式格納メモリ（補正式記憶手段） １９０１……個人情報入力部（個人情報入力手段）
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Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 被写体としての人物の少なくとも上半身
    像の画像データを入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像データに基づ
    き、前記人物の顔領域を特定し、この特定した顔領域か
    ら特徴量を算出する特徴量算出手段と、 あらかじめ設定された基準明度データを記憶する基準明
    度記憶手段と、 前記特徴量算出手段により算出された特徴量および前記
    基準明度記憶手段に記憶された基準明度データを用い
    て、前記画像入力手段により入力された画像データの明
    度を補正する明度補正手段と、 この明度補正手段により補正された画像データを可視画
    像として出力する画像出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項２】 前記特徴量算出手段は、顔画像に含まれ
    る眼、鼻、口、輪郭などの情報、あるいは、入力される
    顔の位置情報を用いて、前記人物の顔領域を特定する顔
    領域特定手段を備えていることを特徴とする請求項１記
    載の画像処理装置。
  3. 【請求項３】 前記明度補正手段は、前記特徴量算出手
    段により算出された特徴量が前記基準明度記憶手段に記
    憶された基準明度データと同じ値になるように補正する
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  4. 【請求項４】 前記基準明度記憶手段は、明度の異なる
    複数の基準明度データを記憶していることを特徴とする
    請求項１記載の画像処理装置。
  5. 【請求項５】 前記基準明度記憶手段に記憶されている
    複数の基準明度データは、Ｌ＊＝５０およびＬ＊＝６０
    およびＬ＊＝７０を含むことを特徴とする請求項４記載
    の画像処理装置。
  6. 【請求項６】 前記特徴量算出手段は、特定した顔領域
    から眼、鼻、口、髪の毛などの肌以外の不要領域を除去
    し、この不要領域を除去した顔領域から特徴量を算出す
    ることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  7. 【請求項７】 あらかじめ設定された前記画像入力手段
    により入力される画像データの画素値と前記画像出力手
    段により出力される画像データの画素値との対応関係を
    表わす複数の補正式を記憶する補正式記憶手段をさらに
    具備し、 前記明度補正手段は、前記特徴量算出手段により算出さ
    れた特徴量および前記基準明度記憶手段に記憶された基
    準明度データを用いて、前記補正式記憶手段に記憶され
    ている複数の補正式の中から所定の補正式を選択し、こ
    の選択した補正式を用いて前記画像入力手段により入力
    された画像データの明度を補正することを特徴とする請
    求項１記載の画像処理装置。
  8. 【請求項８】 被写体としての人物の少なくとも上半身
    像の画像データを入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像データに基づ
    き、前記人物の顔領域を特定し、この特定した顔領域か
    ら特徴量を算出する特徴量算出手段と、 あらかじめ設定された基準明度データを記憶する基準明
    度記憶手段と、 前記特徴量算出手段により算出された特徴量および前記
    基準明度記憶手段に記憶された基準明度データを用い
    て、前記画像入力手段により入力された画像データの明
    度を補正する明度補正手段と、 この明度補正手段により補正された画像データに対し
    て、顔領域が複数の明度になるように再度補正すること
    により複数のシミュレーション画像データを作成するシ
    ミュレーション画像作成手段と、 前記明度補正手段により補正された画像データおよび前
    記シミュレーション画像作成手段により作成されたシミ
    ュレーション画像データをそれぞれ表示する画像表示手
    段と、 この画像表示手段に表示された複数のシミュレーション
    画像データの中から所望のシミュレーション画像データ
    を選択する画像選択手段と、 この画像選択手段により選択されたシミュレーション画
    像データを可視画像として出力する画像出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。
  9. 【請求項９】 被写体としての人物の少なくとも上半身
    像の画像データを入力する画像入力手段と、 この画像入力手段により入力された画像データに基づ
    き、前記人物の顔領域を特定し、この特定した顔領域か
    ら特徴量を算出する特徴量算出手段と、 前記被写体としての人物に係る個人情報を入力する個人
    情報入力手段と、 あらかじめ設定された基準明度データを記憶する基準明
    度記憶手段と、 前記特徴量算出手段により算出された特徴量、前記個人
    情報入力手段により入力された個人情報、および、前記
    基準明度記憶手段に記憶された基準明度データを用い
    て、前記画像入力手段により入力された画像データの明
    度を補正する明度補正手段と、 この明度補正手段により補正された画像データを可視画
    像として出力する画像出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。
  10. 【請求項１０】 前記個人情報入力手段により入力する
    個人情報は前記被写体としての人物の性別や眼の色を含
    み、かつ、前記基準明度記憶手段は前記被写体としての
    人物の性別や眼の色ごとに複数の基準明度データを記憶
    していることを特徴とする請求項９記載の画像処理装
    置。
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