JP2004070837A - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】画像から特定の領域（例えば、顔の領域）を適切に検出する。
【解決手段】画像処理装置は、顔の領域を検出する場合、入力されたオリジナル画像から皮膚の色を有するピクセルを検出し、テンポラリ画像を生成する。次に、オリジナル画像をグレースケールによる画像に変換する。そして、グレースケールによる画像からエッジを検出する。次に、テンポラリ画像において、検出したエッジに対応するピクセルの色を、皮膚の色以外の色に変換する。次に、変換により得られた画像において、皮膚の色を有する隣接するピクセルをグループ化して領域にする。そして、得られた領域から顔領域を検出する。
【選択図】　　　　図７

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理および特徴抽出に関し、より具体的には、画像から特定の領域（例えば、顔の領域）を適切に検出することを可能にする画像処理装置等に関する。
【０００２】
【従来の技術】
顔認識は、人工知能およびバイオメトリックスの分野で興味が高まっている分野である。顔認識の基礎的なステップの１つは顔検出である。１つの画像中の、またはビデオ・シーケンスにおけるような複数の連続する画像中の顔は、種々のテクニックを用いて検出される。
【０００３】
Ｂａｌｕｊａの発明（米国特許第６１２８３９７号）では、ニューラル・ネットワークを用い、サブ・サンプリング、およびサブ・サンプリングされた画像に対する統計的処理を通じて、画像を、顔を含むものと含まないものに分類する。
【０００４】
Ｓｏｕｍａの発明（米国特許第５９０１２４４号）では、特徴抽出システムを、顔認識システムのフロント・エンドとして説明している。特徴抽出には、主要なコンポーネント解析において一般に用いられる、いわゆる固有ベクトルが用いられている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の顔認識および画像処理には不十分な点があった。
【０００６】
図１は、画像の例を示す図である。この画像の中には、顔領域８１、８２、背景の領域８３、８４、および服の領域８５、８６が含まれる。この画像から顔領域８１、８２を検出することを考える。ここで、顔領域８１の色、顔領域８２の色、背景の領域８３の色、背景の領域８４の色、および服の領域８６のうち襟以外の部分の色は、互いにある程度類似している。
【０００７】
図２〜図４は、図１の画像から顔領域を検出した例を示す図である。顔領域としては、図２および図３に示すように、顔領域８１、８２を検出することも考えられるし、図４に示すように、顔領域８１’を検出することも考えられる。図２〜図４に示すような顔領域８１、８１’、８２を検出できれば、顔領域検出としては一般に満足が行くものと考えられる。以下の説明では、顔領域８１、８２を検出する場合について考える。
【０００８】
図１の例において、顔領域８１の検出は、顔領域８２の検出に比べて一般に困難である。顔領域８２は、皮膚の色とは大きく異なる色を有する髪の毛および襟に囲まれているのに対し、顔領域８１は、その色が背景の領域８３の色と似ており、両者の境界がはっきりと現れないからである。そのため、顔領域８１のみを検出しようとしても、顔領域８１と背景の領域８３とがつながった形で検出されるおそれがある。従来技術においても、顔領域８１の検出は困難であった。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、画像から特定の領域（例えば、顔の領域）を適切に検出できるようにすることである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、第１の画像の入力または選択を受ける手段と、前記第１の画像からエッジを検出する手段と、前記第１の画像において、前記検出したエッジに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成する手段とを備える。
【００１１】
ここで、前記画像処理装置は、前記第１の画像を、グレースケールによる第３の画像に変換する手段をさらに備え、前記検出する手段は、前記第３の画像からエッジを検出するものとすることができる。
【００１２】
ここで、前記画像処理装置は、前記第１の画像から、特定の第２の色を有するピクセルを検出し、当該検出したピクセルからなる第４の画像を生成する手段をさらに備え、前記第２の画像を生成する手段は、前記第４の画像において、前記検出したエッジに対応するピクセルの色を、前記第１の色に変換して前記第２の画像を生成するものとすることができる。
【００１３】
ここで、前記第２の色は、皮膚の色であり、前記第１の色は、前記皮膚の色以外の色であるものとすることができる。
【００１４】
本発明に係る別の画像処理装置は、第１の画像の入力または選択を受ける手段と、前記第１の画像のピクセルのうち、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出する手段と、前記第１の画像において、前記検出したピクセルに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成する手段とを備える。
【００１５】
ここで、前記画像処理装置は、前記第１の画像を、グレースケールによる第３の画像に変換する手段をさらに備え、前記検出する手段は、前記第３の画像のピクセルのうち、明度が前記しきい値よりも小さいピクセルを検出するものとすることができる。
【００１６】
ここで、前記画像処理装置は、前記第１の画像から、特定の第２の色を有するピクセルを検出し、当該検出したピクセルからなる第４の画像を生成する手段をさらに備え、前記第２の画像を生成する手段は、前記第４の画像において、前記検出したピクセルに対応するピクセルの色を、前記第１の色に変換して前記第２の画像を生成するものとすることができる。
【００１７】
ここで、前記第２の色は、皮膚の色であり、前記第１の色は、前記皮膚の色以外の色であるものとすることができる。
【００１８】
ここで、前記画像処理装置は、前記第２の画像から顔の領域を検出する手段をさらに備えるものとすることができる。
【００１９】
ここで、前記画像処理装置は、オブジェクトの入力または選択を受ける手段と、前記オブジェクトが、前記第１の画像における前記検出した顔の領域に対応する領域に重ならないように、前記オブジェクトを前記第１の画像に割り付ける手段とをさらに備えるものとすることができる。
【００２０】
本発明に係る画像処理方法は、第１の画像の入力または選択を受けるステップと、前記第１の画像からエッジを検出するステップと、前記第１の画像において、前記検出したエッジに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成するステップとを備える。
【００２１】
本発明に係る別の画像処理方法は、第１の画像の入力または選択を受けるステップと、前記第１の画像のピクセルのうち、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出するステップと、前記第１の画像において、前記検出したピクセルに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成するステップとを備える。
【００２２】
本発明に係るプログラムは、前記画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００２３】
本発明に係る記録媒体は、前記画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００２４】
以上の構成によれば、画像から特定の領域を適切に検出することができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について詳しく説明する。
【００２６】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態における画像処理装置は、受け取った画像を処理して、顔領域を検出する。顔領域を検出する特徴として、皮膚の色が主に用いられる。
皮膚のような色を有する画像領域のうち、特に顔と思われる領域が、他の皮膚の領域や皮膚のような色を有する背景イメージなどの他の領域から分離される。顔領域を他の皮膚の色の領域から区別するのに用いる検出可能な特徴としては、形状、ならびに目および口等に起因する穴に見える領域が挙げられる。エッジ検出およびグレースケールしきい値法を用いて、皮膚の色の領域中の「穴」の位置を見つけることができる。暗い領域の相対的位置の情報から、暗い領域が顔における目、鼻、口等の領域に対応する可能性を決定することができる。こうして顔領域である可能性の最も高い領域を検出することができる。
【００２７】
図５は、本実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。図５に示す画像処理装置１０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション等の形態をとることができ、ＣＰＵ（中央処理装置）１２、主記憶装置１４、補助記憶装置１６、ネットワークインタフェース１８、入力装置２０、表示装置２２、および印刷装置２４を備える。
【００２８】
ＣＰＵ１２は、マイクロプロセッサの形態をとることができ、画像処理装置１０の各種制御を行う。主記憶装置１４は、ＲＡＭやＲＯＭにより構成され、各種プログラム、画像等の各種データなどを記憶する。補助記憶装置１６は、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク等の形態をとることができ、各種プログラム、画像等の各種データなどを記憶する。入力装置２０は、キーボード、マウス等により構成される。表示装置２２は、画像等の表示に用いられる。印刷装置２４は、画像等の印刷に用いられる。
【００２９】
ＣＰＵ１２は、主記憶装置１４に記憶されたＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、画像処理を行うプログラムなどに基づいて処理を行う。本実施形態において、ユーザインタフェース３２、皮膚色ピクセル検出部３４、グレースケール変換部３６、エッジ検出部３８、マスク処理部４０、領域形成部４２、顔領域検出部４４、およびレイアウト部４６は、ソフトウェア（プログラム）により実現されている。ただし、その全部または一部をハードウェアにより実現することもできる。これらのプログラムやデータ（画像・オブジェクトデータベース５２のデータ等）は、あらかじめ主記憶装置１４、ハードディスク等に記憶されているものとしてもよいし、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク等の記録媒体に記録しておき、プログラム実行前に主記憶装置１４、ハードディスク等に読み込まれるものとしてもよい。
【００３０】
また、画像処理装置１０は、ネットワークインタフェース１８およびネットワークを介して他の装置と通信を行うことができる。例えば、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒ　Ｔｅｘｔ　Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）に基づき他の端末と通信を行い、その端末のユーザが画像処理装置１０のウェブページ上で各種データの入力、選択等を行い、その結果得られた画像を受信するということも可能である。また、そのような各種データの入力、選択等や、画像の送信を、電子メールを用いて行うことも考えられる。
【００３１】
図６は、本実施形態における画像処理装置の各機能を示す図であり、図７は、本実施形態における画像処理の例を示すフローチャートである。
【００３２】
まず、ユーザは、ユーザインタフェース３２を介して、オリジナル画像（画像処理の対象となる画像）、およびオリジナル画像に割り付けるオブジェクト（テキスト、グラフィックス、他の画像など）を入力または選択することができる（図７のステップＳ１１０、Ｓ１２０）。
【００３３】
ユーザインターフェース３２は、ユーザが表示装置２２を見ながら入力装置２０により、オリジナル画像およびオブジェクトを容易に入力または選択することができるようにする。
【００３４】
オリジナル画像については、例えば、画像・オブジェクトデータベース５２にあらかじめ格納されている画像を表示装置２２に表示してユーザに選択してもらってもよいし、ユーザが所有する画像をフロッピー（登録商標）ディスク等を介してユーザに入力してもらってもよい。
【００３５】
オブジェクトについても、同様に、画像・オブジェクトデータベース５２にあらかじめ格納されているオブジェクトをユーザに選択してもらってもよいし、ユーザにオブジェクトを入力してもらってもよい。
【００３６】
画像としては、例えばカラーデジタル静止画像を用いることができる。画像は、ＢＭＰ（ビットマップ）、ＪＰＥＧフォーマットなどの静止画像用の一般的なフォーマットを用いたファイルで表現することができる。画像処理装置１０は、画像の操作および処理の便宜・簡単のため、ファイル形式の変換を行ってもよい。
【００３７】
次に、皮膚色ピクセル検出部３４は、皮膚色データベース５４のデータを用いて、オリジナル画像から皮膚の色を有するピクセルを検出する（ステップＳ１３０）。
【００３８】
オリジナル画像の各ピクセルは色を有し、各ピクセルの色は、皮膚色データベース５４のデータ（皮膚の色）と比較される。皮膚色データベース５４のデータは、例えば、異なる照明条件の下、皮膚の色のトーンを有するカラーデジタル静止画像を集めることにより用意することができる。また、データとして、皮膚の色に関してこれまでに発表されている研究結果を用いることもできる。
【００３９】
比較の結果、皮膚の色を有すると判定されたピクセルは、テンポラリ画像にコピーされる。その結果、皮膚の色を有するピクセルからなるテンポラリ画像が得られる。
【００４０】
図８は、図１の画像から生成したテンポラリ画像の例を示す図である。図８において、黒で塗りつぶされた部分以外の部分が、検出されたピクセル、すなわち皮膚の色を有すると判定されたピクセルの部分である。図８の例では、皮膚の色の範囲をやや広くとっており、顔領域８１、８２のピクセルのほか、背景の領域８３、８４のピクセル、および服の領域８６のうち襟以外の部分のピクセルが検出されている。
【００４１】
次に、グレースケール変換部３６は、オリジナル画像（例えば、ＲＧＢ（赤・緑・青）による画像）をグレースケールによる画像に変換する（ステップＳ１４０）。そして、エッジ検出部３８は、グレースケールによる画像からエッジを検出する（ステップＳ１５０）。なお、オリジナル画像がグレースケールによる画像の場合には、変換は不要である。また、オリジナル画像をグレースケールによる画像に変換せずに、オリジナル画像からエッジを検出することも可能である。
【００４２】
図９は、図１の画像をグレースケールによる画像に変換して、エッジを検出した例を示す図である。
【００４３】
次に、マスク処理部４０は、ステップＳ１３０で生成したテンポラリ画像（例えば図８）において、検出したエッジに対応するピクセルの色を、皮膚の色以外の色（例えば黒色）に変換する（ステップＳ１６０）。すなわち、図８に示すテンポラリ画像を、図９に示すエッジでマスクするような処理を行う。こうして得られる画像は、図８に示すテンポラリ画像と同様の画像であるが、テンポラリ画像に比べ、皮膚の色の領域または皮膚の色に近い領域同士の境界（エッジ）がより明確に現れ、顔領域の検出がより容易になる。
【００４４】
なお、マスク処理部４０は、テンポラリ画像の代わりに、オリジナル画像において、検出したエッジに対応するピクセルの色を、皮膚の色以外の色に変換するようにしてもよい。そして、変換により得られた画像から、皮膚の色を有するピクセルを検出するようにしてもよい。
【００４５】
次に、領域形成部４２は、マスク処理部４０で得られた画像において、皮膚の色を有する隣接するピクセルをグループ化して領域にする（ステップＳ１７０）。そして、顔領域検出部４４は、得られた領域（候補領域）から顔領域を検出する（ステップＳ１８０）。
【００４６】
例えば、図８に示すテンポラリ画像にマスク処理を行った画像からは、顔領域８１、顔領域８２、背景の領域８３、背景の領域８４、および服の領域８６のうちの襟以外の部分の領域が得られる。そして、これらの候補領域から、顔領域８１および顔領域８２が検出されることになる。
【００４７】
顔領域の検出は、例えば次のように行う。まず、候補領域のうち、その内部に暗い領域を有するものを探す。次に、暗い領域の相対的位置を解析する。そして、暗い領域の位置が、眉毛、目、鼻および口の位置にほぼ対応しているような候補領域を顔領域として検出する。
【００４８】
ここで、暗い領域の相対的サイズを考慮して、顔領域を検出してもよい。また、眉毛、目、鼻または口に対応し得る暗い領域を少なく有する候補領域を、優先的に顔領域として検出するようにしてもよい。
【００４９】
次に、レイアウト部４６は、顔領域を考慮してオブジェクトをオリジナル画像に割り付ける（ステップＳ１９０）。すなわち、オブジェクトが、オリジナル画像における顔領域（ステップＳ１８０において顔領域を検出しているので、どの領域かわかる）に重ならないように、オブジェクトをオリジナル画像に割り付ける。
【００５０】
オブジェクトを割り付けられたオリジナル画像は、表示装置２２、印刷装置２４、ネットワークインタフェース１８等を介して出力され、ユーザに提示される。
【００５１】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態では、第１実施形態でエッジを検出してマスク処理を行ったのに対し、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出してマスク処理を行う。本実施形態における画像処理装置の構成例は図５と同じである。
【００５２】
図１０は、本実施形態における画像処理装置の各機能を示す図であり、図１１は、本実施形態における画像処理の例を示すフローチャートである。
【００５３】
比較検出部３９は、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出する機能を有し、ソフトウェアにより実現されている。
【００５４】
図１１において、ステップＳ２１０〜Ｓ２４０は、第１実施形態のステップＳ１１０〜Ｓ１４０と同様である。
【００５５】
ステップＳ２５０において、比較検出部３９は、グレースケールによる画像のピクセルのうち、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出する。すなわち、グレースケールによる画像の全ピクセルについて、その明度をしきい値と比較し、しきい値よりも大きいか小さいかを判定する。
【００５６】
しきい値は、例えば、画像の全ピクセルの明度のヒストグラムを作成し、全ピクセルの３０％がしきい値よりも小さい明度を有するように設定することができる。
【００５７】
図１２は、図１の画像をグレースケールによる画像に変換して、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出した例を示す図である。図１２において、黒色で塗りつぶされた部分が、検出されたピクセルに対応する。図１２の例では、顔領域８１、顔領域８２、背景の領域８３、服の領域８５のうちの襟以外の部分、および服の領域８６のうちの襟以外の部分のピクセルの明度は、しきい値よりも大きく、背景の領域８４のピクセルの明度は、しきい値よりも小さい。
【００５８】
なお、ステップＳ２５０において、グレースケールによる画像の代わりに、オリジナル画像から、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出するようにすることもできる。
【００５９】
ステップＳ２６０において、マスク処理部４０は、ステップＳ２３０で生成したテンポラリ画像（例えば図８）において、ステップＳ２５０で検出したピクセルに対応するピクセルの色を、皮膚の色以外の色（例えば黒色）に変換する。すなわち、図８に示すテンポラリ画像を、図１２に示す黒色で塗りつぶされた部分でマスクするような処理を行う。
【００６０】
図１３は、図８に示すテンポラリ画像を、図１２に示す黒色で塗りつぶされた部分でマスクして得られる画像を示す図である。
【００６１】
境界付近のピクセルは明度が低い可能性が高く、ステップＳ２５０において検出され、ステップＳ２６０において皮膚の色以外の色に変換される可能性が高い。よって、マスク処理により得られる画像（例えば図１３）は、テンポラリ画像（例えば図８）に比べ、皮膚の色の領域または皮膚の色に近い領域同士の境界がより明確に現れ、顔領域の検出がより容易になる。
【００６２】
なお、マスク処理部４０は、テンポラリ画像の代わりに、オリジナル画像において、ステップＳ２５０で検出したピクセルに対応するピクセルの色を、皮膚の色以外の色に変換するようにしてもよい。そして、変換により得られた画像から、皮膚の色を有するピクセルを検出するようにしてもよい。
【００６３】
ステップＳ２７０において、領域形成部４２は、マスク処理部４０で得られた画像において、皮膚の色を有する隣接するピクセルをグループ化して領域にする。ステップＳ２７０〜Ｓ２９０は、第１実施形態のステップＳ１７０〜Ｓ１９０と同様であるので、以降の処理は第１実施形態と同様である。
【００６４】
（その他）
図１４は、画像処理装置の応用例を示す図である。図１４に示すポストカードプリントサービスシステムでは、ユーザから、テキスト等のオブジェクトおよびオリジナル画像を受け付け、それらを自動的に割り付けて画像を作成する。
【００６５】
より具体的には、画像処理装置１０は、ネットワーク９１（インターネット等）を介して、ユーザの端末（例えば、デジタルカメラ付きの携帯電話９２、パーソナルコンピュータ９３（デジタルカメラ９４やスキャナ９５を接続可能）、携帯用ネットワークアクセス装置９６など）から、オブジェクトおよびオリジナル画像を受信する。そして、オブジェクトが、オリジナル画像における顔領域に重ならないように、オブジェクトをオリジナル画像に割り付けて、所望の画像を生成する。生成した画像は、ユーザの端末に送信してもよいし、プリンタ９７で印刷してもよい。図１４には、プリンタ９７で画像が印刷されたポストカード９８が示されている。ポストカード９８において、オブジェクト（「富士山に行ってきました！」）は、オリジナル画像の顔領域に重なっていない。
【００６６】
なお、画像処理装置１０が、ユーザの端末からポストカード９８の送り先住所、氏名等のデータを受信するようにすれば、それらのデータもポストカード９８に印刷することができる。画像処理装置１０のオペレータが、ポストカード９８をポストに入れれば、ポストカード９８は送り先に届く。
【００６７】
上述の実施形態においては、エッジを検出するか、または明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出するかの一方を行ったが、双方を行うようにしてもよい。そして、検出したエッジおよびピクセルについてマスク処理を行うようにしてもよい。
【００６８】
また、上述の実施形態においては、顔領域を検出する場合を例に説明したが、本発明は他の特定の領域（例えば、人のいる領域、髪の毛の領域、空の領域、特定の色の領域）を検出する場合にも適用することができる。
【００６９】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、画像から特定の領域を適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像の例を示す図である。
【図２】図１の画像から顔領域を検出した例を示す図である。
【図３】図１の画像から顔領域を検出した例を示す図である。
【図４】図１の画像から顔領域を検出した例を示す図である。
【図５】本発明の第１実施形態における画像処理装置の構成例を示す図である。
【図６】本発明の第１実施形態における画像処理装置の各機能を示す図である。
【図７】本発明の第１実施形態における画像処理の例を示すフローチャートである。
【図８】図１の画像から生成したテンポラリ画像の例を示す図である。
【図９】図１の画像をグレースケールによる画像に変換して、エッジを検出した例を示す図である。
【図１０】本発明の第２実施形態における画像処理装置の各機能を示す図である。
【図１１】本発明の第２実施形態における画像処理の例を示すフローチャートである。
【図１２】図１の画像をグレースケールによる画像に変換して、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出した例を示す図である。
【図１３】図８に示すテンポラリ画像を、図１２に示す黒色で塗りつぶされた部分でマスクして得られる画像を示す図である。
【図１４】画像処理装置の応用例を示す図である。
【符号の説明】
１０　画像処理装置
１２　ＣＰＵ
１４　主記憶装置
１６　補助記憶装置
１８　ネットワークインタフェース
２０　入力装置
２２　表示装置
２４　印刷装置
３２　ユーザインターフェース
３４　皮膚色ピクセル検出部
３６　グレースケール変換部
３８　エッジ検出部
３９　比較検出部
４０　マスク処理部
４２　領域形成部
４４　顔領域検出部
４６　レイアウト部
５２　画像・オブジェクトデータベース
５４　皮膚色データベース
８１、８１’、８２　顔領域
８３、８４　背景の領域
８５、８６　服の領域
９１　ネットワーク
９２　携帯電話
９３　パーソナルコンピュータ
９４　デジタルカメラ
９５　スキャナ
９６　携帯用ネットワークアクセス装置
９７　プリンタ
９８　ポストカード

Claims (14)

1. 画像処理装置であって、
   第１の画像の入力または選択を受ける手段と、
   前記第１の画像からエッジを検出する手段と、
   前記第１の画像において、前記検出したエッジに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成する手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、前記画像処理装置は、前記第１の画像を、グレースケールによる第３の画像に変換する手段をさらに備え、前記検出する手段は、前記第３の画像からエッジを検出することを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置であって、前記画像処理装置は、前記第１の画像から、特定の第２の色を有するピクセルを検出し、当該検出したピクセルからなる第４の画像を生成する手段をさらに備え、前記第２の画像を生成する手段は、前記第４の画像において、前記検出したエッジに対応するピクセルの色を、前記第１の色に変換して前記第２の画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項３に記載の画像処理装置であって、前記第２の色は、皮膚の色であり、前記第１の色は、前記皮膚の色以外の色であることを特徴とする画像処理装置。
5. 画像処理装置であって、
   第１の画像の入力または選択を受ける手段と、
   前記第１の画像のピクセルのうち、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出する手段と、
   前記第１の画像において、前記検出したピクセルに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成する手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項５に記載の画像処理装置であって、前記画像処理装置は、前記第１の画像を、グレースケールによる第３の画像に変換する手段をさらに備え、前記検出する手段は、前記第３の画像のピクセルのうち、明度が前記しきい値よりも小さいピクセルを検出することを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項５に記載の画像処理装置であって、前記画像処理装置は、前記第１の画像から、特定の第２の色を有するピクセルを検出し、当該検出したピクセルからなる第４の画像を生成する手段をさらに備え、前記第２の画像を生成する手段は、前記第４の画像において、前記検出したピクセルに対応するピクセルの色を、前記第１の色に変換して前記第２の画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
8. 請求項７に記載の画像処理装置であって、前記第２の色は、皮膚の色であり、前記第１の色は、前記皮膚の色以外の色であることを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項１ないし８のいずれかに記載の画像処理装置であって、前記第２の画像から顔の領域を検出する手段をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
10. 請求項９に記載の画像処理装置であって、オブジェクトの入力または選択を受ける手段と、前記オブジェクトが、前記第１の画像における前記検出した顔の領域に対応する領域に重ならないように、前記オブジェクトを前記第１の画像に割り付ける手段とをさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
11. 画像処理方法であって、
    第１の画像の入力または選択を受けるステップと、
    前記第１の画像からエッジを検出するステップと、
    前記第１の画像において、前記検出したエッジに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成するステップと
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
12. 画像処理方法であって、
    第１の画像の入力または選択を受けるステップと、
    前記第１の画像のピクセルのうち、明度が特定のしきい値よりも小さいピクセルを検出するステップと、
    前記第１の画像において、前記検出したピクセルに対応するピクセルの色を、特定の第１の色に変換して第２の画像を生成するステップと
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
13. 請求項１１または１２に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
14. 請求項１１または１２に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images