JP2006024132A - 画像処理方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 撮影された画像中に含まれる中心的な被写体に対してその品位を損なうことなく当該画像の適正な補正を行うことができる画像処理方法及び装置を提供する。
【解決手段】 撮像装置により撮像された被写体を含む画像を取得し、当該画像から被写体の肌領域を抽出する。次いで、肌領域の輝度データを解析して、その解析結果に基づいて被写体が斜光状態で撮影されたか否かを判定する。そして、判定された画像の斜光状態の程度に基づいて、当該画像を補正する際の補正目標値を変更して、変更された補正目標値に従って取得した画像を補正する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、斜光環境下において撮影装置で撮影された人物肌領域を含む画像を補正するための画像処理方法及び装置に関する。

従来、撮影装置を用いて被写体を撮影する際に、その光源位置方向を光源検出手段を用いて検出し、推奨する撮影方向を指示する技術が知られている（例えば特許文献１参照。）。また、撮影後の画像に対して、画像全体の濃度を対象にした露出補正や、フィルムカメラの現像所において主な被写体と考えられる人物に対して濃度を最適化する現像等を行うことが知られている。
特開平０８−１６０５０７号公報

一般に、斜光状態の傾向が強い場合に撮影された画像の品位として受け入れられないものとして、被写体が人物の場合の画像であることが多い。しかしながら、上述したような光源を検出して撮影方向を指示するカメラは現市場において汎用化しておらず、斜光状態であるか否かにかかわらず被写体の撮影がされてしまい、人物画像が適切に撮影できない場合がある。

また、既に撮影済みの画像について、人物を中心とした露出補正によってある程度の改善は見られる場合もある。しかしながら、斜光環境下による輝度分布に対して露出補正をして平均値を適正化した場合であっても、実際の人物肌領域が部分的に白飛びしたり、潰れたりして、当該補正が適切にされていないような場合が多くみられる。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、撮影された画像中に含まれる中心的な被写体に対してその品位を損なうことなく当該画像の適正な補正を行うことができる画像処理方法及び装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理方法は、
撮像装置により撮像された画像を取得する取得工程と、
前記画像から被写体の肌領域を抽出する抽出工程と、
前記肌領域の画像データを解析する解析工程と、
前記画像データの解析結果に基づいて前記被写体が斜光状態で撮影されたか否かを判定する判定工程と
を有することを特徴とする。

また、上記課題を解決するために、本発明に係る画像処理装置は、
撮像装置により撮像された画像を取得する取得手段と、
前記画像から被写体の肌領域を抽出する抽出手段と、
前記肌領域の画像データを解析する解析手段と、
前記画像データの解析結果に基づいて前記被写体が斜光状態で撮影されたか否かを判定する判定手段と
を備えることを特徴とする。

本発明によれば、撮影された画像中に含まれる中心的な被写体に対してその品位を損なうことなく当該画像の適正な補正を行うことができる。すなわち、斜光状態で人物を撮影した人物画像に対して、従来は、その被写体である人物の肌領域の輝度分布を解析しても、領域の輝度平均値を用いて行う露出補正では、その対象領域内で白跳びや潰れ等の発生を抑えることが不可能であったが、本発明によれば、光源からの受光状態、具体的には画像データ解析して斜光の判定を加味することで、より高品位な画像補正を提供することが可能となる。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態に係る画像処理装置を用いた画像処理方法について詳細に説明する。

図１１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置は、いわゆるパーソナルコンピュータと同様の構成を用いて達成される。

具体的には、本実施形態に係る画像処理装置は、データが入出力される入出力ポート（Ｉ／Ｏ ｐｏｒｔ）５１と、ポインティングデバイスであるマウス５２と、数値や文字等を入力するキーボード５３と、種々の表示を行うためのモニタ５４と、装置全体の動作を制御する制御部（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）５５と、メモリカードに記録された画像データを読み出すメモリカードドライブ５６と、データやプログラムを記憶するハードディスク５７と、上記各部を互いに接続するバス５８とを備える。

モニタ５４としては、例えば液晶モニタ、ＣＲＴモニタ、ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ、テレビジョン受像機等の各種表示装置を用いることができる。或いは、マウス５２、キーボード５３及びモニタ５４の各機能を備えた、いわゆるタッチパネルを用いてもよい。

制御部５５は、マウス５２やキーボード５３からの入力に基づいて、入出力ポート５１、或いはメモリカードドライブ５６において読み出された画像データに対する各種処理を行う。

尚、本実施形態においては、画像処理装置を実現する装置としてパーソナルコンピュータを例に挙げて説明を行うが、画像データを処理可能な装置であれば、画像を扱うマルチファンクションプリンタ（MFP）やフォトダイレクトプリンタ（FDP）等のパーソナルコンピュータ以外の機器への組み込み機器等であっても同様の実施形態が考えられる。

図１は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置における画像処理の全体の流れを説明するためのフローチャートである。まず、図１１に示される画像処理装置の入出力ポート５１、メモリカードドライブ５６において読み出された画像データ、或いはハードディスク５７に保存されている画像データをマウス５２やキーボード５３からの入力操作に基づいて取得する（ステップＳ１０１）。

次に、ステップＳ１０１で取得された画像データを展開し、その一連の作業中に後の処理に必要な画像関連データを取得する（ステップＳ１０２）。関連データとしては、注目画像領域の特徴抽出に必要なものが含まれている。

次いで、展開された画像データに対する特徴領域の抽出処理を行う（ステップＳ１０３）。例えば、登録されている特徴領域の定義が画像中の主要人物肌領域である場合は、入退室管理や監視システムとして動画を含む画像の中に人物の顔領域を検出する処理方法等が知られている。そして、人物肌又は顔領域の特徴判定を行って、合致した領域を抽出する。

さらに、ステップＳ１０３において抽出した人物肌領域の輝度分布状況等の特徴から、撮影された人物への光源状況と斜光状況下での撮影状態レベルとの特徴差を判定する（ステップＳ１０４）。ここで、斜光とは、被写体に対する光源の方向が斜め方向であることをいう。例えば、人の顔等の起伏のある被写体の場合、斜光状況では陰が発生し、良好な撮影状況ではない。そのため、一般的に人物を被写体とする時は薄曇のような均一な光源下での撮影が好ましいとされ、極端な輝度分布の発生する斜光状況下での人の顔撮影は特殊な用途を除いて好ましい撮影結果は得られない。そこで、本ステップにおいては、被写体として抽出した人物肌領域の輝度分布の特徴量を閾値として利用して斜光レベルを判定する。尚、当該処理の詳細については後述する。

次いで、ステップＳ１０３とステップＳ１０４において検出し判定した結果に基づいて、初期設定の画像補正に対して、抽出データによる特徴量に起因した補正指示を設定する（ステップＳ１０５）。本実施形態では、その設定内容として、例えば通常の画像補正（コントラスト、ホワイトバランス、露出補正、シャープネス、彩度等）処理に対して、初期設定以外の補正量を必要とする項目についてのみ指示量を作成する。

そして、ステップＳ１０５において指示がされたか否かを確認し、指示がある場合は画像補正の効果量に対する初期設定値に対して、指示量を反映する形に置き換えて、画像補正を実行する（ステップＳ１０６）。

このように、本実施形態においては、斜光判定の判定レベルにより検出した肌領域への露出補正量の最適化への目標値に対して斜光判定レベルが高い時には目標値の緩和を行い、検出した肌領域が白飛びしたり、潰れるような画像補正にならないようにすることができる。

図１２は、ステップＳ１０４における抽出領域の特徴判定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。まず、ステップＳ１０３において、画像中に人物肌領域の有無情報を含む特徴量データが発生しているかを判定する（ステップＳ１２０１）。この処理は、画像補正の初期設定利用形態に対して、それとは違う補正初期設定強度を設定することで、より画像品質が良好になると考えられる特徴量が画像中にあることが検出された場合に画像補正の初期設定量とは違う値を指示するものである。

その結果、人物肌領域が存在しない場合（Ｎｏ）には、本斜光判定処理を終了する。一方、画像中に人物肌領域が存在するとした結果を得た場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１２０２へ進む。

次に、ステップＳ１２０２以下の処理について、図２と図６に示すサンプル画像を用いて説明する。図２は、被写体である人物の顔がやや暗めに撮影されたサンプル画像Ａである。図２で示すサンプル画像Ａの撮影環境としては、例えば薄曇のような一様な光源下で撮影されている。また、図６は、被写体である人物が画像中央に配置された構図で撮影されたサンプル画像Ｂである。尚、図６に示すサンプル画像Ｂの光源としては、被写体の左斜めから直射日光が照射された環境（すなわち、斜光環境）である。

そして、斜光判定に必要な情報をステップＳ１０３で抽出した結果より取得する（ステップＳ１２０２）。本特徴判定処理においては、抽出した肌領域の輝度平均値と各画素ごとの輝度データを少なくとも取得する。尚、輝度データのみならず他の彩度データや色相データに適当な重みをつけて考慮した特徴量画像データを用いても良い。即ち、輝度データのみではなく他の画像データ（サンプル画像の画像データ）そのものを用いても良い。そして、ステップＳ１２０２で取得されたデータより、斜光判定を実施するためのデータ解析処理を行う（ステップＳ１２０３）。図１３は、ステップＳ１２０３における取得データの解析処理を詳細に説明するためのフローチャートである。

まず、ステップＳ１０３で抽出して取得した人物肌領域の輝度ヒストグラムを作成する（ステップＳ１３０１）。図５は、図２に示すサンプル画像Ａに対してステップＳ１０３で抽出して取得した人物肌領域を示す図である。図５で示される領域は、検出された人物肌領域を８×８画素単位で検出してグループ化後に判定し、色を付けて領域を区別するとよい。

また、図４は、ステップＳ１０３で抽出された人物肌領域に対比する部分の輝度平均値と各画素の輝度分布を輝度ヒストグラムで表した図である。図４の横軸は輝度であり、左端が「０」、右端が「２５５」の８ビットで表される。また、縦軸は、画素の分布を表している。図２及び図４からもわかるように、人物肌領域の輝度分布は１２４近辺を中心に正規分布に近い形でバランス良く分布している。

次に、図６に示すサンプル画像Ｂを用いて説明する。図９は、図６に示すサンプル画像Ｂに対してステップＳ１０３で抽出して取得した人物肌領域を示す図である。図９で示される領域は、検出された人物肌領域を８×８画素単位で検出してグループ化後に判定し、例えば色を付けて領域を区別するとよい。

また、図８は、ステップＳ１０３で抽出された人物肌領域に対比する部分の輝度平均値と各画素の輝度分布を輝度ヒストグラムで表した図である。図８の横軸は輝度であり、左端が「０」、右端が「２５５」の８ビットで表される。また、縦軸は、画素の分布を表している。図６及び図８からもわかるように、人物肌領域の輝度分布は人物肌領域の平均輝度は１３３であるが、分布としては高輝度部と低輝度部に２分されたようになっている。

このように輝度ヒストグラムを作成した後、検出した人物肌領域（抽出領域）の輝度平均値を算出する（ステップＳ１３０２）。そして、検出した人物肌領域の輝度平均値より例えば上下２５％及び３０％以上離れた輝度データ領域について検出し、その検出領域と人物肌領域の全体との面積比率をそれぞれ算出する（ステップＳ１３０３）。

上述したように、本実施形態における画像の解析処理は、人物肌領域への光源の照射が斜光状態であるかを判定するためのものであるので、算出した輝度ヒストグラムの分布をもとに輝度平均と、当該輝度平均より２５％以上若しくは２５％以下の輝度領域、及び３０％以上若しくは３０％以下の輝度領域をそれぞれ算出し、対象としている人物肌領域に占める面積比率をそれぞれ算出する。

このようにして取得データを解析した後、算出した輝度平均より３０％以上外れた領域が、対象となっている全人物肌領域の３０％以上の面積比率を占めているか否かの判定を行う（ステップＳ１２０４）。その結果、当該判定に合致する場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１２０５へ移行する。

ステップＳ１２０５では、被写体である画像中の人物は強い斜光状態の環境光下で撮影されたと判断し、判定用メモリ領域である「斜光度レベル」に一番確信をもつ「レベル１」をセットする。そして、セットし終えた後は、当該処理（ステップＳ１０４）を終了して画像補正へ移行する。

一方、ステップＳ１２０４において判定に合致しなかった場合（Ｎｏ）は、ステップＳ１２０６へ移行する。ステップＳ１２０６では、ステップＳ１２０４において、算出した輝度平均より２５％以上外れた領域が、対象となっている全人物肌領域の２５％以上の面積比率を占めているか否かの判定を行う。その結果、当該判定に合致する場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１２０７へ移行する。

ステップＳ１２０７においては、被写体である画像中の人物は弱い斜光状態の環境光下で撮影された物として判断し、判定用メモリ領域である「斜光度レベル」にある程度の斜光状態と判断して「レベル２」をセットする。そして、セットし終えた後は、本処理（ステップＳ１０４）を終了して画像補正へ移行する。一方、ステップＳ１２０６ステップにおいて判定に合致しなかった場合（Ｎｏ）は、本処理（ステップＳ１０４）を終了して画像補正へ移行する。

本実施形態においては、検出判定処理を軽くするために、上述のように輝度分布の判断として領域の輝度平均と平均値からの比率による閾値を設け、その閾値より離れた領域の量により斜光状態の判定を行った。しかし、判定方法はこれだけに限られず、例えば、高輝度と低輝度の差により行うこともでき、或いは、標準偏差を利用した分布判定も考えられる。

次に、ステップＳ１０４で画像中の人物肌領域に対して行った斜光判定をステップＳ１０５以降の画像補正処理へ反映する実施形態について説明する。画像補正処理においては、一般的に、１）ホワイトバランス、２）コントラスト、３）露出、４）彩度、５）シャープネス等の補正処理がその項目として考えられる。

本実施形態においては、３）露出への補正を実施した内容について説明する。まず、露出補正の動作の一例を説明する。

図１５は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置で使用される露出補正量決定テーブルの一例を示す図である。図１５では、横軸は、入力画像の輝度平均（ＡＶＥ）を０から２５５の範囲で表したものであり、縦軸は、変換後の輝度平均値の目標値（ＮＡＶＥ）を０から２５５の範囲で表したものである。

ここで、ＮＡＶＥの値を図１５の変換テーブルより入力画像の輝度平均（ＡＶＥ）ごとに求め、その結果から図１６に示すテーブルを作成する。図１６は、本発明の一実施形態に係る露出補正用のルックアップテーブルの一例を示す図である。

図１６に示すテーブルの作成手順は、まず、横軸の０から２５５の間に入力画像の輝度平均（ＡＶＥ＝Ａ）値をプロットする。次いで、縦軸の０から２５５の間に変換後の輝度平均値の目標値（ＮＡＶＥ＝ＮＡ）をプロットする。そして、プロット点より垂直に互いの交点を探し出し、その点と点（０，０）及び点（２５５，２５５）とを図１６に示すように結んで変換テーブルを作成する。そして、この変換テーブルを用いることで、画像全体の輝度値を希望する値へ変換することが可能となる。

図３及び図７は、それぞれ図２及び図６に示すサンプル画像Ａ、Ｂに対して本実施形態に係る露出補正処理を行って人物肌領域を検出し、その輝度平均値を用いた画像補正処理の結果を示す図である。

まず、図３について説明する。図２に示すサンプル画像Ａに対する人物肌領域検出の結果として、平均輝度が「１２４」の値を取得し、領域の輝度分布を算出すると、１２４に対して３０％以上離れている輝度としては、輝度８６以下若しくは輝度１６２以上の領域となる。また、２５％以上離れている輝度としては、輝度９３以下若しくは輝度１５５以上の領域となる。

その結果、算出した輝度ヒストグラムより輝度が８６以下の部分領域は０％、輝度１６２以上の部分領域は２．５％となり、「斜光度レベル」判断において「レベル１」は該当しない。さらに、輝度が９３以下の部分領域は０％、輝度１５５以上の部分領域は４．８％となり、「斜光度レベル」判断において「レベル２」も該当しない。従って、図２に示すサンプル画像Ａでは人物肌を検出した結果、斜光状態ではないと判断し、検出した肌領域の輝度平均値を目標輝度へ露出補正処理を行うことになる。

次いで、図１４について説明する。図１４は、本発明の一実施形態における画像露出補正に用いられる目標輝度値設定用グラフを示す図である。前述したように、図１５及び図１６のテーブルを用いた露出補正において人物肌領域を検出した場合は、図１４に示すグラフを用いて露出補正目標値を変更する。露出補正目標値は、図１５を用いて説明したようにＮＡＶＥを設定するが、人物肌領域が画像中に検出すると、丸印が結ばれた直線に従って目標設定値を設定する。具体的には、肌領域の検出平均輝度値が６０の場合は、ＮＡＶＥは輝度平均の１．８倍の値に設定する。また、肌領域の検出平均輝度値が１８０の場合は、ＮＡＶＥは輝度平均の１．２倍の値に設定する。

ここで、図２に示すサンプル画像Ａでは、検出した人物肌領域の平均輝度が１２４であるため、ＮＡＶＥは平均輝度値の約１．４となる。このように設定したＮＡＶＥを用いた露出補正目標値を含む総合的な画像補正の結果として図３に示す画像が得られる。

図１７は、図３に示す画像中における人物肌領域の輝度ヒストグラムを示す図である。図１７から、人物肌領域の平均輝度が１６５に上がり、良好な状態になっていることを確認することができる。

次に、図７の画像について説明する。図６に示したサンプル画像Ｂの人物肌領域検出の結果として、平均輝度が１３３の値を取得し、領域の輝度分布を算出すると、１３３から３０％以上離れている輝度として、輝度９３以下若しくは輝度１７３以上の領域となる。また、２５％以上離れている輝度としては、輝度１００以下若しくは輝度１６７以上の領域となる。

そして、算出した輝度ヒストグラムより、輝度が９３以下の部分領域は４２．４％、輝度１７３以上の部分領域は２５．２％となり、「斜光度レベル」判断において「レベル１」が該当する。従って、図６に示すサンプル画像Ｂは、人物肌を含んだ画像であり、かつ、激しい斜光状態であると判断される。

そして、検出された肌領域の輝度平均値及び図１４に示す目標輝度値設定用グラフを用いることで、通常であれば１．３５倍程度の露出目標値が三角形の印で表した斜光レベル１での目標設定になるので、１．２倍程度の掛け率となる。そして、その後は図２のサンプル画像を用いて上述した手順と同等の処理を実行する。尚、図７は、斜光判定を用いない場合の人物肌領域の平均値を用いた画像補正を行った結果の画像である。

図１０は、本発明の一実施形態に係る平均輝度による補正処理後の人物肌領域の輝度ヒストグラムを示す図である。図１０において、横軸は輝度であり、左端が「０」、右端が「２５５」の８ビットで表される。また、縦軸は、画素の分布を表している。図１０と図８を比較しても明らかなように、補正後の画像は、図８に示す原画像の人物肌領域における輝度分布よりコントラストが強くなっていることがわかる。特に、高輝度領域においては、輝度値が２３０近辺まで上昇することにより、肌自体が白跳び状態に近くなっている。

上述したように、本実施形態に係る斜光判定を用いて露出補正へ反映することで、白跳び等の人物肌領域における品質の低下を発生させないように人物肌領域への最適補正が可能となった。また、本実施形態においては、露出補正における高輝度部への対応を例として示しているが、人物肌への輝度分布解析による判定を用いることで、低輝度域への最適化はもちろんのこと、コントラスト補正等の画像補正の各項目に対する目標指示が可能となることは言うまでもない。

さらに、本実施形態では、撮影後の画像データをパーソナルコンピュータ等の情報処理装置で観察若しくは印刷等の対象として利用する場合に、画像ごとに補正処理を行ったものを利用するが、画像全般領域への重要度は一様ではなく、人物などが被写体として入っている場合は、その領域に重点を置いた補正を行うことで、より使用者が期待する画像を提供することができる。そして、この重要な領域の光源からの受光状態を輝度分布より斜光の判定を加味することで、より高品位な画像補正を提供することが可能となる。

以上、実施形態例を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記憶媒体（記録媒体）等としての実施態様をとることが可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。

尚、本発明は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラム（実施形態では図に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータが該供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。

従って、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、該コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であっても良い。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続し、該ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現される他、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施形態の機能が実現される。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置における画像処理の全体の流れを説明するためのフローチャートである。 被写体である人物の顔がやや暗めに撮影されたサンプル画像Ａである。 図２に示すサンプル画像Ａに対して本実施形態に係る露出補正処理を行って人物肌領域を検出し、その輝度平均値を用いた画像補正処理の結果を示す図である。 ステップＳ１０３で抽出された人物肌領域に対比する部分の輝度平均値と各画素の輝度分布を輝度ヒストグラムで表した図である。 図２に示すサンプル画像Ａに対してステップＳ１０３で抽出して取得した人物肌領域を示す図である。 被写体である人物が画像中央に配置された構図で撮影されたサンプル画像Ｂである。 図６に示すサンプル画像Ｂに対して本実施形態に係る露出補正処理を行って人物肌領域を検出し、その輝度平均値を用いた画像補正処理の結果を示す図である。 ステップＳ１０３で抽出された人物肌領域に対比する部分の輝度平均値と各画素の輝度分布を輝度ヒストグラムで表した図である。 図６に示すサンプル画像Ｂに対してステップＳ１０３で抽出して取得した人物肌領域を示す図である。 本発明の一実施形態に係る平均輝度による補正処理後の人物肌領域の輝度ヒストグラムを示す図である。 本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 ステップＳ１０４における抽出領域の特徴判定処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 ステップＳ１２０３における取得データの解析処理を詳細に説明するためのフローチャートである。 本発明の一実施形態における画像露出補正に用いられる目標輝度値設定用グラフを示す図である。 本発明の一実施形態に係る画像処理装置で使用される露出補正量決定テーブルの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る露出補正用のルックアップテーブルの一例を示す図である。 図３に示す画像中における人物肌領域の輝度ヒストグラムを示す図である。

Claims (12)

1. 撮像装置により撮像された画像を取得する取得工程と、
   前記画像から被写体の肌領域を抽出する抽出工程と、
   前記肌領域の画像データを解析する解析工程と、
   前記画像データの解析結果に基づいて前記被写体が斜光状態で撮影されたか否かを判定する判定工程と
   を有することを特徴とする画像処理方法。
2. 前記解析工程が、前記被写体の肌領域のそれぞれの輝度値と該肌領域の輝度平均値との差が所定値以上の領域を算出し、該領域が前記肌領域に占める面積比率を算出し、
   前記判定工程が、前記面積比率に応じて前記画像が撮影されたときの斜光状態の程度を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記判定工程によって判定された前記画像の斜光状態の程度に基づいて、該画像を補正する際の補正目標値を変更する変更工程と、
   前記変更工程により変更された前記補正目標値に従って前記画像を補正する補正工程と
   をさらに有することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方法。
4. 前記抽出工程が、前記被写体の肌領域として前記画像から人物の顔領域を抽出することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載の画像処理方法。
5. 前記変更工程が、前記画像の露出を補正する際の露出補正目標値を変更し、
   前記補正工程が、前記変更工程により変更された前記露出補正目標値に従って前記画像の露出を補正する
   ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
6. 撮像装置により撮像された画像を取得する取得手段と、
   前記画像から被写体の肌領域を抽出する抽出手段と、
   前記肌領域の画像データを解析する解析手段と、
   前記画像データの解析結果に基づいて前記被写体が斜光状態で撮影されたか否かを判定する判定手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
7. 前記解析手段が、前記被写体の肌領域のそれぞれの輝度値と該肌領域の輝度平均値との差が所定値以上の領域を算出し、該領域が前記肌領域に占める面積比率を算出し、
   前記判定手段が、前記面積比率に応じて前記画像が撮影されたときの斜光状態の程度を判定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記判定手段によって判定された前記画像の斜光状態の程度に基づいて、該画像を補正する際の補正目標値を変更する変更手段と、
   前記変更手段により変更された前記補正目標値に従って前記画像を補正する補正手段と
   をさらに備えることを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
9. 前記抽出手段が、前記被写体の肌領域として前記画像から人物の顔領域を抽出することを特徴とする請求項６から８までのいずれか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記変更手段が、前記画像の露出を補正する際の露出補正目標値を変更し、
    前記補正手段が、前記変更手段により変更された前記露出補正目標値に従って前記画像の露出を補正する
    ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
11. コンピュータに、
    撮像装置により撮像された画像を取得する取得手順と、
    前記画像から被写体の肌領域を抽出する抽出手順と、
    前記肌領域の画像データを解析する解析手順と、
    前記画像データの解析結果に基づいて前記被写体が斜光状態で撮影されたか否かを判定する判定手順と
    を実行させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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