JP2004502212A - Red-eye correction by image processing - Google Patents

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Abstract

本発明は、画像内の赤目を認識し且つ修正するコンピュータ実施方法、装置及びコンピュータ読取り可能媒体を含んでいる。この方法には、少なくとも1つの均一色領域の存在を決定する動作(620)と、目の画像が少なくとも1つの均一色の円形領域を囲んでいるか決定する動作(630、410、420、430、440、450)と、少なくとも1つの均一色の円形領域を直接に囲んでいる領域の色で少なくとも一色の円形領域の色を置き換える動作(640)とが含まれている。The present invention includes a computer-implemented method, apparatus and computer-readable medium for recognizing and correcting red-eye in an image. The method includes an act of determining (620) the presence of at least one uniform color region and an act of determining whether the eye image surrounds at least one circular region of uniform color (630, 410, 420, 430, 440, 450) and replacing (640) the color of the at least one circular area with the color of the area directly surrounding the at least one uniform colored circular area.

Description

【0001】
発明の分野
本発明は画像処理の分野に関するものであって、特に、画像の赤目修正の分野に関するものである。
【0002】
背景技術の説明
フラッシュ撮影では、“赤目現象”は周知の問題である。この“赤目現象”とは、目の画像の瞳孔に現われる少なくとも1つの赤い点のことである。赤目現象を軽減させるある従来技術では、プリフラッシュ光放出技術が用いられている。プリフラッシュ光放出技術では、シャッターの解除ボタンを押すときに、プリフラッシュを放出させる。プリフラッシュが被写体の目に衝突すると、被写体の目の瞳孔が、明るい光に応答して収縮する。次に、短時間内で、瞳孔が正常な大きさに戻る前に本来のフラッシュが放出する。従って、瞳孔の大きさが小さくなるため、瞳孔の赤い点が軽減される。適切なプリフラッシュ光放出技術に関して、例えば米国特許第4285588号明細書を参照されたい。
【0003】
プリフラッシュ光放出技術の欠点の1つは、所望のシャッター解除時間と実際のシャッター解除時間との間に時間遅延が生じるので、撮った画像がそれほど望ましいものではないということである。プリフラッシュ光放出技術の他の欠点は、プリフラッシュが、例えば、被写体の瞳孔を収縮することによって、意図した画像を歪めるということである。プリフラッシュ光放出技術の更なる他の欠点は、被写体がカメラを見ていなければ、被写体の目はプリフラッシュに反応せず、従来技術は赤目を防げないということである。
【0004】
従って、本発明の目的は、被写体の画像を歪めずに赤目現象を回避する装置及び方法を提供することにある。
【0005】
本発明の開示
本発明は、赤目を認識し且つ修正するコンピュータ実施方法を含んでいる。この方法には、赤色領域の存在を決定する動作(620)と、目の画像が赤色領域を囲んでいるか決定する動作(410、420、430、440、450及び630)と、赤色領域を直接に囲んでいる領域の色で赤色領域の色を置き換える動作(510、520、530及び640)とが含まれている。
【0006】
本発明は更に、第1画像内の赤目を捜し且つ修正するのに適したコンピュータ装置(100)を含んでおり、このコンピュータ装置は、赤い点及び少なくとも1つの目の画像を含む第1画像(110)を記憶する記憶媒体(102)と、この記憶媒体に連結されている赤点検出装置(104)であって、記憶媒体から第1画像を受け、第1画像内の赤い点の存在を検出し、この赤い点を確認する赤点検出装置(104)と、この赤点検出装置に連結されている目検出器(106)であって、確認された赤い点を赤点検出装置(104)から受け、この赤い点が目の画像内に配置されているかを決定し、目の画像内に配置された赤い点の位置を出力する目検出器(106)と、この目検出器に連結されている赤目除去器(108)であって、目の画像内に配置された赤い点の位置を受け、目の画像内に配置された赤い点の色を、赤い点を直接に囲んでいる領域の色で置き換える赤目除去器(108)とを有する。
【0007】
本発明の上述した目的及び特徴や、その他のより詳細で具体的な目的及び特徴は、添付図面を参照して以下の詳細な説明から充分に明らかとなるであろう。
【0008】
好適な実施例の詳細な説明
本発明の実施例を、カメラ(例えば、デジタル又は非デジタル)のようないかなる画像記憶装置とも一緒に用いることができる、或いは、静止画像を処理する環境(例えば、写真現像ミニラボ、又は、写真処理サービスに基づいたインターネット)で用いることができる。更に、映像は一連の静止画像とすることができるので、本発明の実施例をいかなるビデオ録画装置とも一緒に用いることができる。
【0009】
本発明の実施例によれば、ここでは、目の画像内の赤い点を捜し、且つ、この赤い点を、これを囲んでいる瞳孔又は虹彩の色で置き換える少なくとも装置及び処理を開示する。以後、“赤目”とは、目の画像内に位置している赤い点を意味する。上述した装置及び処理によって、画像を歪めるプリフラッシュを必要とせずに、赤目現象は修正される。
【0010】
図1Aに、赤目修正装置100の代表的な実施例をブロック図で示す。赤目修正装置(コンピュータ装置)100は、ハードウェア、ソフトウェア及びファームウェアのいずれか1つ又は任意の組合せで実施することができる。赤目修正装置100には、記憶媒体102、赤点検出装置104、目検出器106及び赤目除去器108が含まれている。
【0011】
適切な実施例の記憶媒体102は、ランダムアクセスメモリ(RAM)、磁気又は光学記憶媒体、或いは、割り付けられた記憶領域である。例えば、赤目修正装置100がカメラと一緒に用いられる場合、代表的な記憶媒体102は、アイオメガ社のクリック又はIBM社のマイクロディスクのようなフラッシュメモリである。記憶媒体102は画像110を記憶し、この実施例では、この画像は、従来の赤色、緑色及び青色(RGB)形式で表わされている。この実施例では、画像110は、少なくとも1つの赤目を含んでいる静止画像を表わす。ここで、特に明記しない限り、画像110は、画像110によって表わされた画像でもある。図2に、画像110によって表わされた画像の一例200を示し、この画像は複数の赤い点202−1〜202−5を含んでいる。
【0012】
記憶媒体102は、画像110を赤点検出装置104に与えるように連結されている。赤点検出装置104は画像110内の赤色のほぼ円形状の領域(“赤い点”)をすべて検出する。画像110内の赤い点を認識する代表的な解決策を図3Aの処理300のように提供する。
【0013】
処理300の動作310では、N個の赤色画素を有する領域Aは、古典的な成分アルゴリズムを用いることによって、各画素(xi,yi)が領域Aの少なくとも他の画素(xj,yj)の“8近傍”であるように認識される。ここで、領域Aのすべての画素は(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)である。|xi−xj|≦1且つ|yi −yj|≦1であれば、2つの画素(xi,yi)及び(xj,yj)は“8近傍”である。赤色画素(x1,y1)から始まり、(x1,y1)を含む領域Aを確立するように古典的な連結成分アルゴリズムを用いることによって領域Aは確立される。
【0014】
動作320では、赤点検出装置104は、赤色画素の領域Aの形状が円形であるかどうかを決定する。領域Aが円形であるかどうかを決定する適切な一技術を図3Bに示す。
図3Bの動作320−1では、赤点検出装置104は、
xg=1/N(x1+x2+...+xN)及び
yg=1/N(y1+y2+...+yN)
のような従来の計算を用いて、領域Aの重心(xg,yg)を決定する。
【0015】
動作320−2では、赤色検出装置104は領域Aを境界ボックスBで囲んで、領域Aのコンパシティ(compacity)C及びエクセントリシティ(excentricity)Eを決定する。領域AのコンパシティCは、画素の個数Nと、境界ボックスBの領域すなわち領域Bとの比として定義され、更に、以下の式で定義される。
C=N/領域B
ここで、領域B=H×L
ここで、
H=yr−yl+1
L=xr−xl+1
ここで、
(xl,yl)は、境界ボックスBの左上の座標であって、xl=min(x1,x2...xN)及びyl=min(y1,y2...yN)によって得られ、
(xr,yr)は、境界ボックスBの右下の座標であって、xr=max(x1,x2...xN)及びyr=max(y1,y2...yN)によって得られる。
【0016】
領域AのエクセントリシティEは、境界ボックスBの長辺の比と一緒に境界ボックスBの短辺の比として定義される。以下の式はエクセントリシティEを定義する。すなわち、
E=min(H,L)/ max(H,L)
【0017】
動作320−3では、赤色検出装置104は、コンパシティC及びエクセントリシティEを用いて、領域Aが円形であるかどうかを決定する。この実施例では、以下の条件のいずれかが真であれば、領域Aは円形である。すなわち、
i. (N<最小画素)又は
ii. (N>最小画素)且つ(N<最大画素)且つ(C>最小コンパクト)且つ(E>最小エクセントリシティ)
ここで、
最小画素はしきい値であって、このしきい値未満では、領域Aは極めて小さい、従って、赤い点として認められる。最小画素の代表的な値は20であり、
最大画素はしきい値であって、このしきい値よりも上では、領域Aは大きすぎるので赤い点として拒否される。例えば、最大画素を、4分の1又はフルサイズの画像に固定させることができ、
最小コンパクトはしきい値であって、このしきい値未満では、領域Aはコンパクトすぎるので拒否される。最小コンパクトが0に設定されていると、この検査は取り消される。最小コンパクトが1.0に設定されていると、赤点検出装置104はコンパシティに関して極めて選択的になり、
最小エクセントリシティはしきい値であって、このしきい値未満では、領域Aは細長すぎるので拒否される。最小エクセントリシティが0に設定されていると、この検査は取り消される。最小エクセントリシティが1.0に設定されていると、赤点検出装置104はエクセントリシティに関して極めて選択的になる。
一人又は数人を含む10cm×14.9cmの写真の場合、代表的に、最小画素=40、最大画素=1000、最小コンパクト=0.3及び最小エクセントリシティ=0.3である。
【0018】
次に、赤点検出装置104は画素110内のすべての赤い点を目検出器106に知らせる。各赤い点を知らせる代表的な方法は、赤い点内の各画素の座標と、赤い点の以下の特性すなわち、1)コンパシティC、2)エクセントリシティE、3)重心(xg,yg)及び4)赤い点を囲む最小円の半径rdとを知らせることである。半径rdは、重心(xg,yg)を赤い点内の各点(xi,yi)につなげる最大距離であり、以下の式で更に定義される。すなわち、
rd=max(d((xg,yg),(xi,yi))),I=1〜N
ここで、関数d()は2点間のユークリッド距離である。
従って、図2の例に対して、赤点検出装置104は赤い点202−1〜202−5を目検出器106に知らせる。
【0019】
目検出器106は、赤点検出装置104によって認識された各赤い点が目の画像内で空間的に囲まれているかを検出する。赤い点が目の画像内で空間的に囲まれているかどうかを決定する目検出器106によって実行される適切な一解決策を図4の処理400に関して説明する。処理400は赤い点の各々に対して繰り返される。
【0020】
処理400の動作410では、目検出器106は重心(xg,yg)から光線を延長して、第1の均一色の円形領域が赤い点を囲んでいるかを決定する。一実施例では、第1の均一色の円形領域は瞳孔に一致する。例えば、図2の画像200を参照するに、領域220は第1の均一色の円形領域に一致する。第1の均一色の円形領域が赤い点を囲んでいれば、次に動作420で、目検出器106は第1の均一色の円形領域の中心(x ,y )を見つける。例えば、図2の画像200を参照するに、点225は第1の均一色の円形領域の中心に一致する。第1の均一色の円形領域が赤い点を囲んでいなければ、目検出器106は、赤い点が“赤目”ではないと決定する。
【0021】
動作430では、目検出器106は、第2の均一色の円形領域が存在するかどうかを決定する。この実施例では、目検出器106は、赤い点の大きさを調べることによって第2の均一色の円形領域を見つける。赤い点の大きさが充分に小さければ、目検出器106は、第1の均一色の円形領域が瞳孔の画像に一致しないと推定する。その理由は、瞳孔が分解されないためである。目検出器106は第1の均一色の円形領域を虹彩として認識し、動作450に進む。赤い点の大きさが図2の例でのように充分に大きければ、目検出器106は第1の均一色の円形領域を瞳孔として認識し、動作440に進む。
【0022】
動作440では、目検出器106は、第1の均一色の円形領域の中心(x ,y )から他の光線を延長することによって、第2の均一色の円形領域を捜す。第2の均一色の円形領域は虹彩に一致する。例えば、図2の画像200を参照するに、領域230は第2の均一色の円形領域に一致する。このような第2の均一色の円形領域が見つかれば、動作450が次に続く。
【0023】
動作450では、目検出器106は、第1の均一色の円形領域の中心(x ,y )から、又は、第1の均一色の円形領域のエッジから他の光線を延長して(動作440)、赤い点から最も外側に存在する均一色の領域(例えば、第1の均一色の円形領域、又は第2の均一色の円形領域)(“中間領域”)よりも明るい領域を捜す。この明るい領域は強膜に一致する。例えば、図2の画像200を参照するに、領域240は、この明るい領域に一致する。中間領域を囲む領域が中間領域よりも明るければ、次に動作460で、目検出器106は、赤い点を“赤目”として認識する。
【0024】
中間領域を囲む領域が中間領域よりも明るくなければ、目検出器106は、赤い点は“赤目”でないと決定する。
【0025】
図1Bに、赤目修正装置100の目検出器106の代表的な実施例をブロック図で示す。目検出器106には、処理400の動作410、420及び430を実行する第1均一領域検出器152と、処理400の動作440を実行する第2均一領域検出器154と、処理400の動作450を実行する輝度検出器156とが含まれている。
【0026】
処理400に対して、多くの代案を使用できる。例えば、処理400に対する代案の1つは米国特許第5164992号明細書に記載されている。ここでは、この明細書は参考のために導入したものである。
【0027】
画像110内のすべての赤い点に対して処理400を繰り返した後、目検出器106は画像110内のすべての赤目を赤目除去器108に知らせる。目検出器106が赤目を赤目除去器108に知らせる適切な方法は、1)赤目内の各画素の座標、2)第1の均一色の円形領域(例えば、瞳孔又は虹彩)の中心座標(x ,y)、3)第1の均一色の円形領域の半径を規定する光線r を用いることによって行なう。赤目除去器108は、記憶媒体102からも画像110を受ける。
【0028】
図5に、各赤目の色を修正する赤目除去器108によって実行される適切な処理500を示す。処理500の動作510では、赤目除去器108は、第1の均一色の円形領域(すなわち、瞳孔又は虹彩)の色を決定する。赤目を囲んでいる第1の均一色の円形領域の色を決定する適切な一技術は以下の通りである。赤目除去器108は、第1の均一色の円形領域内のすべての画素の平均色を決定する。この実施例では、平均色は、赤色、緑色及び青色(RGB)に対して決定される。動作520では、赤目除去器108は画像110内の赤目の赤色、緑色及び青色成分を、第1の均一色の円形領域のそれぞれの平均の赤色、緑色及び青色で置き換える。以後、“修正画像”とは、動作520によって赤目を修正させた画像110を意味する。動作530では、赤目除去器108は、修正された画像110を記憶媒体102に記憶させる。
【0029】
図1Cに、赤目修正装置100の赤目除去器108の代表的な実施例をブロック図で示す。赤目除去器108には、処理500の動作510を実行する色検出器170と、処理500の動作520及び530を実行する色置換器172とが含まれている。
【0030】
適切な処理
本発明の一実施例による適切な処理を処理600として図6に示す。処理600の動作610では、デジタル画像110をRGB形式で使用できる。動作620では、デジタル画像内の赤い点を検出し、認識する。動作630では、各赤い点を検査して赤い点が赤目であるか決定する。代表的な動作630は、処理400又は、前述した代案である。動作640では、画像内110の各赤目の色を、第1の均一色の円形領域(すなわち、虹彩又は瞳孔)の平均色で置き換える。代表的な動作640は、前述した処理500である。
【0031】
変形例
上記の説明は、好適な実施例の動作を明らかにすることを含み、本発明の範囲を限定するものではない。例えば、非赤目画像の歪みを修正することができる。本発明の範囲は、前述した請求の範囲だけにのみ限定されるべきである。本発明の精神及び範囲内で多くの変形が当業者にとって可能であること明らかである。
【図面の簡単な説明】
【図1A】赤目修正装置100の代表的な実施例をブロック図で示す。
【図1B】赤目修正装置100の目検出器106の代表的な実施例をブロック図で示す。
【図1C】赤目修正装置100の赤目除去器108の代表的な実施例をブロック図で示す。
【図2】複数の赤い点202−1〜202−5を有する代表的な画像110を示す。
【図3A】赤い点を認識する適切な処理300を示す。
【図3B】赤色領域が円形であるかを決定する適切な処理を示す。
【図4】赤い点が目の画像内で空間的に囲まれているかを決定する適切な処理400を示す。
【図5】本発明の一実施例による適切な処理500を示す。
【図6】本発明の一実施例による適切な処理600を示す。
[0001]
FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to the field of image processing, and in particular, to the field of red-eye correction of images.
[0002]
Description of the Background Art In flash photography, the "red-eye effect" is a well-known problem. This “red eye phenomenon” is at least one red dot that appears in the pupil of the eye image. One prior art technique for reducing the red-eye effect uses a preflash light emission technique. In the preflash light emission technology, a preflash is emitted when a shutter release button is pressed. When the preflash collides with the subject's eye, the pupil of the subject's eye contracts in response to bright light. Then, within a short time, the original flash is emitted before the pupil returns to normal size. Therefore, since the size of the pupil is reduced, the red point of the pupil is reduced. See, for example, U.S. Pat. No. 4,285,588 for suitable preflash light emission techniques.
[0003]
One of the disadvantages of the preflash light emission technique is that the captured image is less desirable because of the time delay between the desired and actual shutter release times. Another disadvantage of the preflash light emission technique is that preflash distorts the intended image, for example, by shrinking the pupil of the subject. Yet another disadvantage of the preflash light emission technique is that if the subject is not looking at the camera, the subject's eyes will not respond to the preflash and the prior art cannot prevent red eye.
[0004]
Accordingly, it is an object of the present invention to provide an apparatus and method for avoiding the red-eye effect without distorting an image of a subject.
[0005]
DISCLOSURE OF THE INVENTION The present invention includes a computer-implemented method for recognizing and correcting red eyes. The method includes determining (620) the presence of a red region, determining whether the eye image surrounds the red region (410, 420, 430, 440, 450, and 630), and directly mapping the red region. (510, 520, 530, and 640) for replacing the color of the red area with the color of the area surrounded by the circle.
[0006]
The invention further includes a computer device (100) suitable for searching for and correcting red eyes in the first image, the computer device comprising a first image (100) including a red dot and at least one eye image. 110) and a red point detector (104) coupled to the storage medium for receiving a first image from the storage medium and determining the presence of a red dot in the first image. A red point detector (104) for detecting and confirming the red point; and an eye detector (106) coupled to the red point detector, wherein the identified red point is detected by the red point detector (104). ) To determine if this red dot is located in the eye image, and to output the position of the red dot located in the eye image, coupled to the eye detector (106). Red eye remover (108) Receiving a position of the red dot disposed in the image, the color of the red dot disposed in the eye image, and a red-eye remover (108) for replacing the color of the area surrounding the red dot directly.
[0007]
The above objects and features of the present invention, as well as other more detailed and specific objects and features, will become more fully apparent from the following detailed description, taken in conjunction with the accompanying drawings.
[0008]
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention can be used with any image storage device, such as a camera (e.g., digital or non-digital), or for processing still images. It can be used in an environment (eg, a photo development minilab or the Internet based photo processing service). Furthermore, since the video can be a series of still images, embodiments of the present invention can be used with any video recorder.
[0009]
According to an embodiment of the present invention, there is disclosed at least an apparatus and process for searching for a red dot in an image of an eye and replacing the red dot with the color of the surrounding pupil or iris. Hereinafter, “red eye” means a red dot located in the eye image. With the apparatus and process described above, the red-eye effect is corrected without the need for a preflash that distort the image.
[0010]
FIG. 1A is a block diagram illustrating an exemplary embodiment of a red-eye correction device 100. The red-eye correction device (computer device) 100 can be implemented by any one or any combination of hardware, software, and firmware. The red-eye correction device 100 includes a storage medium 102, a red-spot detector 104, an eye detector 106, and a red-eye remover 108.
[0011]
The storage medium 102 in a suitable embodiment is a random access memory (RAM), a magnetic or optical storage medium, or an allocated storage area. For example, if the red-eye correction device 100 is used with a camera, an exemplary storage medium 102 is a flash memory such as an Iomega Click or an IBM Microdisk. The storage medium 102 stores an image 110, which in this embodiment is represented in a conventional red, green and blue (RGB) format. In this example, image 110 represents a still image that includes at least one red eye. Here, the image 110 is also the image represented by the image 110, unless otherwise specified. FIG. 2 shows an example image 200 represented by image 110, which includes a plurality of red dots 202-1 through 202-5.
[0012]
Storage medium 102 is coupled to provide image 110 to red point detector 104. The red point detection device 104 detects all red substantially circular regions ("red points") in the image 110. An exemplary solution for recognizing red dots in image 110 is provided, as in process 300 of FIG. 3A.
[0013]
In operation 310 of process 300, region A having N red pixels is identified by using a classical component algorithm such that each pixel (xi, yi) is "at least another pixel (xj, yj) of region A. 8 neighbors. Here, all the pixels in the region A are (x1, y1), (x2, y2),. . . , (Xn, yn). If | xi−xj | ≦ 1 and | yi−yj | ≦ 1, the two pixels (xi, yi) and (xj, yj) are “near eight”. Starting from the red pixel (x1, y1), region A is established by using the classic connected component algorithm to establish region A containing (x1, y1).
[0014]
In operation 320, the red point detector 104 determines whether the shape of the red pixel area A is circular. One suitable technique for determining whether region A is circular is shown in FIG. 3B.
In operation 320-1 of FIG. 3B, the red point detection device 104
xg = 1 / N (x1 + x2 + ... + xN) and yg = 1 / N (y1 + y2 + ... + yN)
The center of gravity (xg, yg) of the area A is determined using a conventional calculation such as
[0015]
In act 320-2, the red detector 104 encloses region A with a bounding box B to determine the compatibility C and the excentricity E of region A. The capacity C of the area A is defined as a ratio of the number N of pixels to the area of the bounding box B, that is, the area B, and is further defined by the following equation.
C = N / area B
Here, the area B = H × L
here,
H = yr-yl + 1
L = xr-xl + 1
here,
(Xl, yl) is the upper left coordinate of the bounding box B, obtained by xl = min (x1, x2 ... xN) and yl = min (yl, y2 ... yN),
(Xr, yr) is the lower right coordinate of the bounding box B, obtained by xr = max (x1, x2 ... xN) and yr = max (y1, y2 ... yN).
[0016]
The excentricity E of region A is defined as the ratio of the short sides of the bounding box B together with the ratio of the long sides of the bounding box B. The following equation defines the excentricity E: That is,
E = min (H, L) / max (H, L)
[0017]
In operation 320-3, the red detection device 104 determines whether the area A is circular, using the capacity C and the excentility E. In this embodiment, area A is circular if any of the following conditions are true: That is,
i. (N <minimum pixel) or ii. (N> minimum pixel) and (N <maximum pixel) and (C> minimum compactness) and (E> minimum excentricity)
here,
The smallest pixel is the threshold below which the area A is very small and is therefore perceived as a red dot. A typical value for the smallest pixel is 20,
The maximum pixel is a threshold above which region A is rejected as a red dot because it is too large. For example, the largest pixel can be fixed to a quarter or full size image,
The minimum compactness is a threshold below which region A is rejected because it is too compact. If the minimum compact is set to 0, this check is canceled. With the minimum compact set to 1.0, the red point detector 104 is highly selective with respect to capacity,
The minimum excentricity is a threshold below which region A is rejected because it is too elongated. If the minimum excentricity is set to 0, this check is cancelled. If the minimum excentricity is set to 1.0, the red point detector 104 will be very selective with respect to excentricity.
For a 10 cm × 14.9 cm photograph containing one or several people, typically the minimum pixel = 40, the maximum pixel = 1000, the minimum compact = 0.3 and the minimum excentricity = 0.3.
[0018]
Next, red point detector 104 informs eye detector 106 of all red points in pixel 110. A typical way to indicate each red point is to use the coordinates of each pixel within the red point, and the following properties of the red point: 1) Compatibility C, 2) Excentricity E, 3) Center of gravity (xg, yg) And 4) the radius rd of the smallest circle surrounding the red point. The radius rd is the maximum distance connecting the center of gravity (xg, yg) to each point (xi, yi) within the red point, and is further defined by the following equation. That is,
rd = max (d ((xg, yg), (xi, yi))), I = 1 to N
Here, the function d () is a Euclidean distance between two points.
Accordingly, the red point detection device 104 notifies the red point 202-1 to 202-5 to the eye detector 106 with respect to the example of FIG.
[0019]
The eye detector 106 detects whether each red dot recognized by the red point detection device 104 is spatially enclosed in the eye image. One suitable solution implemented by the eye detector 106 to determine whether a red dot is spatially enclosed in an eye image is described with respect to the process 400 of FIG. Process 400 is repeated for each of the red dots.
[0020]
In an operation 410 of the process 400, the eye detector 106 extends a ray from the center of gravity (xg, yg) to determine whether a first uniform color circular area surrounds a red dot. In one embodiment, the circular region of the first uniform color corresponds to the pupil. For example, referring to image 200 of FIG. 2, region 220 corresponds to a circular region of a first uniform color. If the first uniform color circular area surrounds the red dot, then in operation 420, eye detector 106 causes center of the first uniform color circular area (x *). , Y * Find out). For example, referring to image 200 of FIG. 2, point 225 coincides with the center of the first uniform color circular area. If the first uniform color circular area does not surround the red dot, the eye detector 106 determines that the red dot is not "red eye".
[0021]
In operation 430, eye detector 106 determines whether a circular region of the second uniform color exists. In this embodiment, eye detector 106 finds a second uniform color circular area by examining the size of the red dot. If the size of the red dot is small enough, the eye detector 106 estimates that the circular region of the first uniform color does not match the pupil image. The reason is that the pupil is not resolved. Eye detector 106 recognizes the first uniform color circular area as an iris and proceeds to operation 450. If the size of the red dot is large enough, as in the example of FIG. 2, the eye detector 106 recognizes the circular region of the first uniform color as a pupil and proceeds to operation 440.
[0022]
In operation 440, eye detector 106 determines the center (x *) of the first uniform color circular area . , Y * 2.) Find a second uniform colored circular area by extending another ray from The circular region of the second uniform color corresponds to the iris. For example, referring to image 200 of FIG. 2, region 230 corresponds to a circular region of a second uniform color. If such a circular region of the second uniform color is found, operation 450 continues.
[0023]
In operation 450, eye detector 106 determines the center (x *) of the first uniform color circular area . , Y * ) Or by extending another ray from the edge of the first uniform color circular area (operation 440) to provide a uniform color area that is outermost from the red point (eg, a first uniform color circle). An area or a lighter area than the second uniform color circular area ("middle area"). This bright area corresponds to the sclera. For example, referring to image 200 in FIG. 2, region 240 corresponds to this bright region. If the region surrounding the intermediate region is lighter than the intermediate region, then in operation 460, the eye detector 106 recognizes the red dot as "red eye".
[0024]
If the area surrounding the intermediate area is not lighter than the intermediate area, eye detector 106 determines that the red dot is not "red eye".
[0025]
FIG. 1B is a block diagram illustrating an exemplary embodiment of the eye detector 106 of the red-eye correction device 100. The eye detector 106 includes a first uniform region detector 152 that performs the operations 410, 420, and 430 of the process 400, a second uniform region detector 154 that performs the operation 440 of the process 400, and an operation 450 of the process 400. And a luminance detector 156 that performs the following.
[0026]
Many alternatives to process 400 can be used. For example, one alternative to the process 400 is described in U.S. Pat. No. 5,164,992. This specification is hereby incorporated by reference.
[0027]
After repeating the process 400 for all red points in the image 110, the eye detector 106 notifies the red eye remover 108 of all red eyes in the image 110. A suitable way for the eye detector 106 to signal the red eye to the red eye remover 108 is 1) the coordinates of each pixel in the red eye, 2) the center coordinates (x) of a circular region of a first uniform color (eg, pupil or iris). * , Y * ), 3) a ray r * defining the radius of the circular region of the first uniform color . This is done by using Red eye remover 108 also receives image 110 from storage medium 102.
[0028]
FIG. 5 illustrates a suitable process 500 performed by the red-eye remover 108 to correct each red-eye color. In operation 510 of the process 500, the red-eye remover 108 determines the color of the first uniform color circular area (ie, pupil or iris). One suitable technique for determining the color of the first uniform color circular area surrounding the red eye is as follows. Red eye remover 108 determines the average color of all pixels within the first uniform color circular area. In this embodiment, the average color is determined for red, green and blue (RGB). In operation 520, red eye remover 108 replaces the red, green and blue components of red eye in image 110 with the average red, green and blue of each of the first uniform color circular regions. Hereinafter, the “corrected image” refers to the image 110 whose red eye has been corrected by the operation 520. In operation 530, the red-eye remover 108 stores the corrected image 110 on the storage medium 102.
[0029]
FIG. 1C is a block diagram illustrating an exemplary embodiment of the red-eye remover 108 of the red-eye correction device 100. Red eye remover 108 includes a color detector 170 that performs operation 510 of process 500 and a color replacer 172 that performs operations 520 and 530 of process 500.
[0030]
Appropriate processing Appropriate processing according to one embodiment of the present invention is shown in FIG. In operation 610 of the process 600, the digital image 110 can be used in RGB format. In operation 620, a red dot in the digital image is detected and recognized. In operation 630, each red dot is examined to determine if the red dot is a red eye. Exemplary operation 630 is process 400 or the alternative described above. In operation 640, each red-eye color in the image 110 is replaced with an average color of a first uniform color circular area (ie, iris or pupil). An exemplary operation 640 is process 500 described above.
[0031]
Modifications The above description includes clarifying the operation of the preferred embodiment and does not limit the scope of the invention. For example, distortion of a non-red-eye image can be corrected. The scope of the present invention should be limited only by the appended claims. Obviously, many modifications will be possible to practitioners within the spirit and scope of the invention.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1A shows a representative embodiment of a red-eye correction device 100 in a block diagram.
FIG. 1B illustrates, in a block diagram, an exemplary embodiment of an eye detector 106 of a red-eye correction device 100.
FIG. 1C illustrates, in a block diagram, an exemplary embodiment of a red-eye remover 108 of the red-eye correction device 100.
FIG. 2 shows an exemplary image 110 having a plurality of red dots 202-1 to 202-5.
FIG. 3A shows a suitable process 300 for recognizing a red dot.
FIG. 3B illustrates a suitable process for determining whether a red area is circular.
FIG. 4 illustrates a suitable process 400 for determining whether a red dot is spatially enclosed in an eye image.
FIG. 5 illustrates a suitable process 500 according to one embodiment of the present invention.
FIG. 6 illustrates a suitable process 600 according to one embodiment of the present invention.

Claims (19)

赤目を認識し且つ修正するコンピュータ実施方法であって、このコンピュータ実施方法が、
赤色領域の存在を決定する工程と、
目の画像が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する工程と、
前記赤色領域を直接に囲んでいる領域の色で前記赤色領域の色を置き換える置換工程と
を有するコンピュータ実施方法。
A computer-implemented method for recognizing and correcting red eyes, the computer-implemented method comprising:
Determining the presence of a red region;
Determining whether an image of the eye surrounds the red area;
Replacing the color of the red area with the color of the area immediately surrounding the red area.
請求項1に記載のコンピュータ実施方法であって、目の画像が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記工程が、
第1の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と、
第2の均一色領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と、
前記第2の均一色領域よりも明るい領域が前記第2の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
2. The computer-implemented method of claim 1, wherein determining whether an image of the eye surrounds the red area comprises:
Sub-step of determining whether a first uniform color area surrounds the red area;
Determining whether a second uniform color area surrounds the first uniform color area;
Determining whether a region lighter than said second uniform color region surrounds said second uniform color region.
請求項2に記載のコンピュータ実施方法であって、前記置換工程が、
前記第1の均一色領域の色を決定する副工程と、
前記赤色領域の色を前記第1の均一色領域の色で置き換える副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
3. The computer-implemented method of claim 2, wherein said replacing step comprises:
A sub-step of determining a color of the first uniform color area;
Substituting the color of the red area with the color of the first uniform color area.
請求項2に記載のコンピュータ実施方法であって、第1の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記副工程が、
前記赤色領域の中心を決定する副工程と、
この中心から少なくとも1つの光線を延長して、前記第1の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
3. The computer-implemented method of claim 2, wherein the sub-step of determining whether a first uniform color area surrounds the red area comprises:
Sub-step of determining the center of the red area;
Sub-step of extending at least one ray from the center to determine whether the first uniform color region surrounds the red region.
請求項2に記載のコンピュータ実施方法であって、第2の均一色領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定する前記副工程が、
前記第1の均一色領域の中心を決定する副工程と、
前記第1の均一色領域の中心から少なくとも1つの光線を延長して、前記第2の均一色領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
3. The computer-implemented method of claim 2, wherein the sub-step of determining whether a second uniform color region surrounds the first uniform color region comprises:
Sub-step of determining the center of said first uniform color area;
Sub-step of extending at least one ray from the center of said first uniform color area to determine whether said second uniform color area surrounds said first uniform color area.
請求項5に記載のコンピュータ実施方法であって、このコンピュータ実施方法が更に、
前記第1の均一色領域の中心から少なくとも1つの光線を延長して、前記第2の均一色領域よりも明るい領域が前記第2の均一色領域を囲んでいるかを決定する工程を有するコンピュータ実施方法。
The computer-implemented method of claim 5, wherein the computer-implemented method further comprises:
Computer-implemented extending at least one ray from the center of the first uniform color area to determine if an area lighter than the second uniform color area surrounds the second uniform color area. Method.
請求項1に記載のコンピュータ実施方法であって、前記赤色領域が円形状となっているコンピュータ実施方法。The computer-implemented method of claim 1, wherein the red area is circular. 請求項1に記載のコンピュータ実施方法であって、目の画像が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記工程が、
第1の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と、
前記第1の均一色領域よりも明るい領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
2. The computer-implemented method of claim 1, wherein determining whether an image of the eye surrounds the red area comprises:
Sub-step of determining whether a first uniform color area surrounds the red area;
Determining whether an area lighter than the first uniform color area surrounds the first uniform color area.
請求項8に記載のコンピュータ実施方法であって、第1の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記副工程が、
前記赤色領域の中心を決定する副工程と、
前記中心から少なくとも1つの光線を延長して、前記第1の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
9. The computer-implemented method of claim 8, wherein the sub-step of determining whether a first uniform color area surrounds the red area comprises:
Sub-step of determining the center of the red area;
Sub-step of extending at least one ray from said center to determine whether said first uniform color region surrounds said red region.
画像内の赤目を診断し且つ修正するコンピュータ実施方法であって、このコンピュータ実施方法が、
赤色領域の存在を決定する工程と、
第1の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する工程と、
前記第1の均一色領域よりも明るい領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定する工程と、
前記第1の均一色領域の色を決定する工程と、
前記赤色領域の色を前記第1の均一色領域の色で置き換える工程と
を有するコンピュータ実施方法。
A computer-implemented method for diagnosing and correcting red-eye in an image, the computer-implemented method comprising:
Determining the presence of a red region;
Determining whether a first uniform color region surrounds the red region;
Determining whether an area brighter than the first uniform color area surrounds the first uniform color area;
Determining a color of the first uniform color area;
Replacing the color of the red area with the color of the first uniform color area.
請求項10に記載のコンピュータ実施方法であって、前記赤色領域が円形状になっているコンピュータ実施方法。The computer-implemented method of claim 10, wherein the red area is circular. 請求項10に記載のコンピュータ実施方法であって、前記第1の均一色領域が虹彩の画像となっているコンピュータ実施方法。11. The computer-implemented method of claim 10, wherein the first uniform color region is an iris image. 請求項10に記載のコンピュータ実施方法であって、前記第1の均一色領域よりも明るい領域が強膜の画像となっているコンピュータ実施方法。11. The computer-implemented method of claim 10, wherein areas brighter than the first uniform color area are scleral images. 第1画像内の赤目を見つけ且つ修正するのに適したコンピュータ装置であって、このコンピュータ装置が、
赤い点及び少なくとも1つの目の画像を含む前記第1画像を記憶する記憶媒体と、
この記憶媒体に連結されている赤点検出器であって、前記記憶媒体から前記第1画像を受け、この第1画像内の前記赤い点の存在を検出し、この赤い点を認識する赤点検出器と、
この赤点検出器に連結されている目検出器であって、認識された赤い点を前記赤点検出器から受け、この赤い点が目の画像内に配置されているかを決定し、前記目の画像内に配置された赤い点の位置を出力する目検出器と、
この目検出器に連結されている赤目除去器であって、前記目の画像内に配置された赤い点の位置を受け、前記目の画像内に配置された赤い点の色を、前記赤い点を直接に囲んでいる領域の色で置き換える赤目除去器と
を有するコンピュータ装置。
A computer device suitable for finding and correcting red eyes in a first image, the computer device comprising:
A storage medium for storing the first image including a red dot and at least one eye image;
A red point detector coupled to the storage medium, the red point detector receiving the first image from the storage medium, detecting the presence of the red point in the first image, and recognizing the red point. And
An eye detector coupled to the red point detector, receiving a recognized red point from the red point detector, determining whether the red point is located in an image of the eye, An eye detector that outputs the position of the red dot located in the image of
A red-eye remover coupled to the eye detector, the red-eye remover receiving the position of the red dot located in the eye image and changing the color of the red dot located in the eye image to the red dot; And a red-eye remover that replaces with the color of the area directly surrounding it.
請求項14に記載のコンピュータ装置であって、前記目検出器が、
第1の均一色領域が前記赤い点を囲んでいるかを決定するモジュールと、
前記第1の均一色領域よりも明るい領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定するモジュールと
を有するコンピュータ装置。
The computer device according to claim 14, wherein the eye detector comprises:
A module for determining whether a first uniform color area surrounds the red dot;
A module for determining whether an area brighter than the first uniform color area surrounds the first uniform color area.
請求項15に記載のコンピュータ装置であって、前記赤目除去器が、
前記第1の均一色領域の色を決定するモジュールと、
前記赤い点の色を、前記第1の均一色領域の色で置き換えるモジュールと
を有するコンピュータ装置。
The computer device according to claim 15, wherein the red eye remover comprises:
A module for determining a color of the first uniform color area;
A module that replaces the color of the red dot with the color of the first uniform color area.
請求項14に記載のコンピュータ装置であって、前記目検出器が、
第1の均一色領域が前記赤い点を囲んでいるかを決定するモジュールと、
第2の均一色領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定するモジュールと、
前記第2の均一色領域よりも明るい領域が前記第2の均一色領域を囲んでいるかを決定するモジュールと
を有するコンピュータ装置。
The computer device according to claim 14, wherein the eye detector comprises:
A module for determining whether a first uniform color area surrounds the red dot;
A module for determining whether a second uniform color area surrounds the first uniform color area;
A module for determining whether an area lighter than the second uniform color area surrounds the second uniform color area.
請求項17に記載のコンピュータ装置であって、前記赤目除去器が、
前記第1の均一色領域の色を決定するモジュールと、
前記赤い点の色を前記第1の均一色領域の色で置き換えるモジュールと
を有するコンピュータ装置。
The computer device according to claim 17, wherein the red eye remover comprises:
A module for determining a color of the first uniform color area;
A module that replaces the color of the red dot with the color of the first uniform color area.
画像内の赤目を見つけ且つ修正するコンピュータ読取り可能媒体であって、このコンピュータ読取り可能媒体が、
赤い点を含む画像と、
第1の均一色領域が前記赤い点を囲んでいるかを決定する命令セグメントと、
前記第1の均一色領域よりも明るい領域が前記第1の均一色領域を囲んでいるかを決定する命令セグメントと、
前記第1の均一色領域の色を決定する命令セグメントと、
少なくとも1つの赤い点の色を前記第1の均一色領域の色で置き換える命令セグメントと
を有するコンピュータ読取り可能媒体。
A computer readable medium for finding and correcting red eyes in an image, the computer readable medium comprising:
An image with a red dot,
An instruction segment for determining whether a first uniform color area surrounds the red dot;
An instruction segment for determining whether an area lighter than the first uniform color area surrounds the first uniform color area;
An instruction segment for determining a color of the first uniform color area;
Instructions for replacing the color of at least one red dot with the color of the first uniform color region.
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