JP2006350557A - 画像処理装置およびその方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 赤領域抽出部202は、入力画像の画素ごとに、青色成分を除く色成分に基づき赤色領域の評価量を算出し、その評価量に基づき赤色領域を構成する候補画素を抽出する。赤丸領域抽出部203は、候補画素が構成する円または楕円に近い形状の候補領域を抽出する。特徴量判定部204は、候補領域から算出した目に関する特徴量に基づき、候補領域を補正領域にするか否かを決定する。
【選択図】 図2
Description
S = {max(R, G, B) - min(R, G, B)}/max(R, G, B) …(1)
ここで、max(R, G, B)はRGB成分の最大値
min(R, G, B)はRGB成分の最小値
R > G > B …(2)
赤目領域:(R, G, B)=(109, 58, 65)
肌色領域:(R, G, B)=(226, 183, 128)
図1は実施例1の画像処理を実行するコンピュータ(画像処理装置)の構成例を示すブロック図である。
図2は実施例1の赤目の自動補正処理の概要を示す機能ブロック図で、CPU 101によって実行される処理である。なお、入力画像は、例えば、ディジタルカメラ112やフィルムスキャナ111から入力される一画素あたりRGB各8ビット、合計24ビットのディジタル画像データである。
赤領域抽出部202は、入力画像データに適応的二値化処理を適用することで、画像データから赤色領域を抽出する。つまり、入力画像データの各画素に対して赤色度合いを示す赤色評価量を算出し、その評価量と閾値を比較して、評価値>閾値の場合に注目画素を赤色と判定する。この閾値は、注目画素の周辺領域において適応的に決定される閾値である。なお、ここで言う「二値化」とは赤色と判定した画素に‘1’を、そうではない画素に‘0’を割り当てることを言う。
Er = (R - G)/R …(3)
R > 0 かつ R > G …(4)
R > Th_Rmin かつ R > G かつ R > B …(5)
ここで、Th_RminはRの下限値を表す閾値
Er > Er(ave) + Margin_RGB ならば‘1’
Er ≦ Er(ave) + Margin_RGB ならば‘0’ …(6)
ここで、Margin_RGRはパラメータ
赤丸領域抽出部203は、二値画像処理方法の一つである境界線追跡法を用いて、赤丸領域を抽出する。
AR = (ymax - ymin)/(xmax - xmin) …(7)
ただし、AR > 1ならばAR = 1/AR
Th_BF_RatioMin < min(X, Y)/min(W, H) < Th_BF_RatioMax …(8)
ここで、X = xmax - xmin
Y = ymax - ymin
Wは入力画像の幅
Hは入力画像の高さ
Ci = (X + Y)×2×2π/8 …(9)
min(Ci, Cx)/max(Ci, Cx) > Th_BF_CircleRatio …(10)
ここで、Cxは周辺の長さ
sum(f1, f2, f5, f6) < Σf×Th_BF_DirectRatio
sum(f2, f3, f6, f7) < Σf×Th_BF_DirectRatio
sum(f3, f4, f7, f8) < Σf×Th_BF_DirectRatio …(11)
sum(f4, f5, f8, f1) < Σf×Th_BF_DirectRatio
ここで、fnは方向nの度数
sum(fa, fb, fc, fd)は方向a, b, c, dの度数の和
Σfは度数の総和
特徴量判定部204は、抽出された赤丸領域(赤目候補領域)について、人の赤目と特定できるような様々な特徴量を算出し、それを予め定められた閾値と比較して、赤目か否かを判定する。
特徴量群0:赤丸領域と周辺領域の評価量の平均値Er(ave)の比較(S10)
特徴量群1:赤丸領域内の色相と評価量Er、色成分の変化に関する判定(S11)
特徴量群2:周辺領域の輝度に関する判定(S12)
特徴量群3:周辺領域の彩度、色相に関する判定(S13)
特徴量群4:周辺領域のエッジの強度に関する判定(S14)
図13は赤目候補領域の特徴量を算出する際に使用する周辺領域の定義を説明する図である。
特徴量群0の判定は、ブロック1301に対して例えば図13(b)に示す三倍の周辺領域を設定し、ブロック1301を含む各ブロックについて、式(3)を用いて各画素の評価量Erを算出し、それらの平均値Er(ave)を算出する。算出した平均値Er(ave)は、RAM 103に割り当てた配列AEvR[8]に格納する。ここでAEvRは0〜8の九つの要素を保持する配列で、要素0は図13に示す左上(TL)ブロック、要素1は上(T)ブロック、要素2は右上(TR)ブロック、…というように、左上ブロックから右下ブロックの順に割り当てる。
AEvR[i] < AEvR[4]×Th_FJ0_EvR …(12)
特徴量群1の判定は、赤目候補領域(図13に示すブロック1301)内のみの画像データを参照して、赤目領域か否かを判定する処理である。特徴量群1の判定には、例えば以下のような判定処理が含まれる。
R < Th_FJ1_EMaxMinRatio …(13)
δr > Th_FJ1_RDiv …(14)
SDr(ave) > Th_FJ1_RDiff …(15)
特徴量群2の判定は、特徴量群1の判定により候補領域リストから除外されずに残った赤目候補領域に対して周辺領域を設定し、周辺領域内の輝度成分に関する判定処理を行う。特徴量群2の判定には、例えば以下の判定処理が含まれる。
(Ymax - Ymin) > Th_FJ2_MaxMinDiff2 …(16)
(Ymax - Ymin) < Th_FJ2_MaxMinDiff5 …(17)
特徴量群3の判定は、特徴量群1および特徴量群2の判定により候補領域リストから除外されずに残った赤目候補領域に対して周辺領域を設定し、該周辺領域内の彩度および色相に関する判定を行う。特徴量群3の判定には、例えば以下の判定処理が含まれる。
Rh = Nh/ΣN …(18)
ここで、Nhは色相が±Th_FJ3_HRangeの画素数
ΣNは8ブロックの画素数
特徴量群4の判定は、特徴量群1から特徴量群3の判定により候補領域リストから除外されずに残った赤目候補領域に対して周辺領域を設定し、周辺領域内のエッジに関する判定処理を行う。人の目近傍には非常に強いエッジが存在するため、有効な特徴量になり得る。また、以下ではエッジの検出に公知のSobelフィルタを用いる例を説明するが、これに限定されるものではなく、他のエッジ検出フィルタを用いたとしても、同様の判定処理を行うことが可能である。なお、Sobelフィルタについては公知であるため、ここでの詳細な説明は省略する。特徴量群4の判定には、例えば以下のような判定処理が含まれる。
(Xw, Yw) = (Σx・Sobel[y][x]/Sobel[y][x], Σy・Sobel[y][x]/Sobel[y][x]) …(19)
SPowin/SPowout > Th_FJ4_InOutRatio …(20)
補正部205は、RGB成分で構成された入力画像データと、前段までの処理で得られた赤目領域が記載された候補領域リストが入力される。
Lw1 = Lw0×CPARAM_AREARATIO
Lh1 = Lh0×CPARAM_AREARATIO …(21)
ここで、Lw0、Lh0は赤目領域1901の幅と高さの1/2
CPARAM_AREARATIOは補正範囲を決定するためのパラメータ
(x/Lw1)2 + (y/Lh1)2 ≦ 1 …(22)
ここで、(x, y)は注目画素の座標
ただし、座標原点は注目赤目領域の中心
(1) 赤目領域1901の中心から注目画素までの距離rと、
中心から楕円境界までの距離r0の比r/r0
(2) 注目画素の評価量Erと評価量の最大値Ermaxの比Er/Ermax
(3) 注目画素の輝度Yと最大輝度値Ymaxの比Y/Ymax
Vy = {1 - RrTy1}・{1 - (1 - Re)Ty2}・{1 - RyTy3}
Vc = {1 - RrTc1}・{1 - (1 - Re)Tc2} …(23)
ここで、Rr = r/r0、Re = Er/Ermax、Ry = Y/Ymax
Y' = (1.0 - Wy・Vy)・Y
C' = (1.0 - Wc・Vc)・C …(24)
ここで、Y、Cは補正前の値
Y'、C'は補正後の値
Wy、Wcは重み(0.0〜1.0)
(Wi・Hi + Wj・Hj)/(Wij・Hij) > Th_J …(25)
ここで、0<閾値Th_J≦1.0
min(Wij, Hij)/max(Wij, Hij) > max{min(Wi, Hi)/max(Wi, Hi), min(Wj, Hj)/max(Wj, Hj)}
…(26)
(xt1, yt1) = {int(xt0・k), int(yt0・k)}
(xb1, yb1) = {int(xb0・k), int(yb0・k)} …(27)
ここで、k = W1/W0
int( )は自身を超えない最大の整数
(xt1, yt1)は補正対象画像上の赤目領域の左上座標
(xb1, yb1)は補正対象画像上の赤目領域の右下座標
上記の各実施例においては、画素ごとの評価量ErとしてRGB成分値のうち、Bを使用しない評価量Erを定義した。しかし、これに限定するものではなく、例えば、式(28)によって評価量Erを定義し、係数kを0または係数i、jよりも小さい値に設定しても同様の効果を得ることができる。ここで、係数i、j、kは負の数になり得る重みである。
Er = (i・R + j・G + k・B)/R …(28)
なお、本発明は、複数の機器(例えばホストコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど)から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置(例えば、複写機、ファクシミリ装置など)に適用してもよい。
Claims (19)
- 画像の画素ごとに、色調不良の評価量を算出する算出手段と、
前記評価量に基づき前記色調不良を示す候補画素を抽出する抽出手段とを有し、
前記評価量は、前記画像のレッド成分およびグリーン成分から、または、前記レッドおよびグリーン成分に比べて小さい重みをブルー成分に適用して、前記画像のレッド、グリーンおよびブルー成分から算出することを特徴とする画像処理装置。 - 画像の画素ごとに、色調不良の評価量を算出する算出するステップと、
前記評価量に基づき前記色調不良を示す候補画素を抽出するステップとを有し、
前記評価量は、前記画像のレッド成分およびグリーン成分から、または、前記レッドおよびグリーン成分に比べて小さい重みをブルー成分に適用して、前記画像のレッド、グリーンおよびブルー成分から算出することを特徴とする画像処理方法。 - 目の色調不良を示す画像領域を検出する画像処理装置であって、
入力画像の画素ごとに、所定の色成分に基づき前記色調不良の評価量を算出する算出手段と、
前記評価量に基づき前記色調不良を示す画像領域を構成する候補画素を抽出する画素抽出手段と、
前記候補画素が構成する所定形状の候補領域を抽出する領域抽出手段と、
前記候補領域から算出した前記目に関する特徴量に基づき、前記候補領域を補正領域にするか否かを決定する決定手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記評価量は、R成分がG成分よりも大きい画素に対して(R-G)/Rで求めることを特徴とする請求項3に記載された画像処理装置。
- 前記算出手段は、前記入力画像のレッドおよびグリーン成分から、または、前記レッドおよびグリーン成分に比べて小さい重みをブルー成分に適用して、前記レッド、グリーンおよびブルー成分から前記評価量を算出することを特徴とする請求項3に記載された画像処理装置。
- 前記画素抽出手段は、注目画素近傍に所定のウィンドウ領域を設定し、前記ウィンドウ領域に含まれる画素の前記評価量から閾値を決定し、前記閾値を用いて注目画素の前記評価量を二値化することで前記候補画素を抽出することを特徴とする請求項3から請求項5の何れかに記載された画像処理装置。
- 前記画素抽出手段は、前記注目画素のライン上に複数画素分の前記ウィンドウ領域を設定することを特徴とする請求項6に記載された画像処理装置。
- 前記画素抽出手段は、前記注目画素をライン方向に走査して候補画素の抽出を行った後、前記ライン上で逆方向に前記注目画素を走査して候補画素の抽出を行い、前記二回の走査ともに抽出した画素を前記候補画素とすることを特徴とする請求項6または請求項7に記載された画像処理装置。
- 前記領域抽出手段は、前記候補画素が構成する円または楕円に近い形状の領域を前記候補領域として抽出することを特徴とする請求項1から請求項5の何れかに記載された画像処理装置。
- 前記決定手段は、前記候補領域から前記目に関する複数の特徴量を算出し、前記候補領域が前記特徴量のすべて、または、前記特徴量のうち所定の特徴量に対して予め定めた基準を満たす場合、前記候補領域を前記補正領域と判定することを特徴とする請求項3から請求項9の何れかに記載された画像処理装置。
- さらに、前記候補領域の近隣に、より小さい候補領域が存在する場合、前記小さい候補領域を除外する領域除外手段を有することを特徴とする請求項3から請求項10の何れかに記載された画像処理装置。
- さらに、前記候補領域の近隣に他の候補領域が存在する場合、それら候補領域を結合する領域結合手段を有することを特徴とする請求項3から請求項11の何れかに記載された画像処理装置。
- 前記領域結合手段は、二つの前記候補領域の組み合わせを包含する領域の形状が、前記二つの候補領域の何れよりも正方形に近い場合に、前記二つの候補領域を結合することを特徴とする請求項12に記載された画像処理装置。
- さらに、前記補正領域に前記色調不良を補正する処理を施す補正手段を有することを特徴とする請求項3から請求項13の何れかに記載された画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記補正領域の画素と前記補正領域の中心の間の距離に応じて第一の重みを算出する手段、注目画素の前記評価量と前記補正領域の画素の評価量の最大値の比に応じて第二の重みを算出する手段、前記注目画素の輝度値と補正領域の画素の輝度値の最大値の比に応じて第三の重みを算出する手段、前記第一から第三の重みを用いて輝度および色差成分のる補正量を決定する手段、並びに、前記補正量を用いて、前記注目画素の輝度および色差成分を補正する手段を有することを特徴とする請求項14に記載された画像処理装置。
- 前記補正量を決定する手段は、前記第一から第三の重みを用いて前記輝度成分の補正量を決定し、前記第一および第二の重みを用いて前記色差成分の補正量を決定することを特徴とする請求項15に記載された画像処理装置。
- 目の色調不良を示す画像領域を検出する画像処理方法であって、
入力画像の画素ごとに、所定の色成分に基づき前記色調不良の評価量を算出する算出ステップと、
前記評価量に基づき前記色調不良を示す画像領域を構成する候補画素を抽出する画素抽出ステップと、
前記候補画素が構成する所定形状の候補領域を抽出する領域抽出ステップと、
前記候補領域から算出した前記目に関する特徴量に基づき、前記候補領域を補正領域にするか否かを決定する決定ステップとを有することを特徴とする画像処理方法。 - 画像処理装置を制御して、請求項2または請求項17に記載された画像処理を実現することを特徴とするプログラム。
- 請求項18に記載されたプログラムが記録されたことを特徴とする記録媒体。
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