JP2007094787A - 人物画像補正装置、人物画像補正方法および人物画像補正プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】入力された複数の人物画像から顔の領域を抽出する顔領域抽出手段と、複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定する同一撮影条件判定手段と、同一撮影条件判定手段の判定結果に基づいて人物画像の色および濃度の少なくとも一方を補正する画像補正手段とを備えることにより上記課題を解決する。
【選択図】図1
Description
しかし、このような方式では、逆に、撮影条件等が異なって画像中の肌色がばらついている場合には、好ましい肌色に仕上がらないコマが生じてしまうことがある。
入力された前記複数の人物画像から顔の領域を抽出する顔領域抽出手段と、
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定する同一撮影条件判定手段と、
前記同一撮影条件判定手段の判定結果に基づいて、前記顔領域抽出手段で抽出された前記顔の領域の情報を用いて前記人物画像の色および濃度の少なくとも一方を補正する画像補正手段と、を備えたことを特徴とする人物画像補正装置を提供する。
前記複数の人物画像に撮影された人物のうち同一人物を特定する同一人物特定手段と、
前記同一人物特定手段により特定された前記同一人物に対する特徴量の類似度を算出する特徴量類似度算出手段とを備え、
前記特徴量類似度算出手段によって算出された前記特徴量の類似度に基づいて、前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定するのが好ましい。
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されていると判定されたときは、前記複数の人物画像の全部を同一の補正量で補正し、同一撮影条件下で撮影されていないと判定されたときは、前記複数の人物画像のそれぞれをその人物画像についての補正量で補正するのが好ましい。
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、抽出された前記顔の領域の情報を用いて前記人物画像の色および濃度の少なくとも一方を補正することを特徴とする人物画像補正方法を提供する。
前記複数の人物画像に撮影された人物のうち同一人物を特定し、
特定された前記同一人物に対する特徴量の類似度を算出し、
算出された前記特徴量の類似度に基づいて行うのが好ましい。
入力された前記複数の人物画像から顔の領域を抽出する顔領域抽出手段、
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定する同一撮影条件判定手段、および、
前記同一撮影条件判定手段の判定結果に基づいて、前記顔領域抽出手段で抽出された前記顔の領域の情報を用いて前記人物画像の色および濃度の少なくとも一方を補正する画像補正手段、として機能させるための人物画像補正プログラムを提供する。
図1に示す人物画像補正装置10は、入力された複数の人物画像(画像データ)に対して、同一撮影条件下で撮影されているか否かの判定を行って、その判定の結果に基づいて人物画像の色および濃度の補正方式を変更して補正を行って、補正後の人物画像(補正済み画像データ)を出力するものである。
人物画像補正装置10は、顔領域抽出手段12と、同一撮影条件判定手段14と、画像補正手段16とを備えている。
また、人物画像補正装置10の構成要素の一部または全部を、所定の演算処理を実行するハードウェアにより構成してもよい。
同一撮影条件判定手段14は、入力された複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定するもので、好ましい形態として、同一人物特定手段18および特徴量類似度算出手段20を有している。
また、特徴量類似度算出手段20は、同一人物特定手段18により特定された同一人物に対して、顔領域の特徴量の類似度を算出する。
同一撮影条件判定手段14は、特徴量類似度算出手段20によって算出された、同一人物についての特徴量の類似度に基づいて、入力された複数の画像について、同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定する。
具体的には、画像補正手段16は、同一撮影条件判定手段14によって複数の画像が同一撮影条件下で撮影されていると判定されたときは、それらの複数の画像の全部を同一の補正量で補正し、同一撮影条件下で撮影されていないと判定されたときは、各画像をその画像についての補正量で補正して、補正後の人物画像を出力する。
人物画像補正装置10は、複数枚の人物画像が顔領域抽出手段12に入力されると(ステップS101)、入力された複数枚の人物画像のそれぞれに対して、顔領域抽出手段12で顔領域を抽出する(ステップS102)。
顔領域の抽出方法には、特に制限はなく、肌色の範囲にある画素群の領域を顔領域として抽出する方法や、形状パターン検索による方法等、各種の公知技術を利用することができる。例えば、特開平8−122944号公報に記載の、色相値のヒストグラムに基づいてカラー原画像を分割し、分割された領域からカメラ情報等に基づいて顔領域を選択する方法や、特開平5−100328号公報に記載の、画像中の人物の頭部輪郭や顔輪郭等の形状パターンを検出して顔領域を判断する方法が利用できる。
同一人物を特定する方法としては、公知の顔認証技術を特に制限なく利用することができる。例えば、特開2003−346149号公報に記載の、予め複数の顔画像を記憶しておき、取得した顔画像と記憶された顔画像とを照合することにより人物を特定する方法が利用できる。この方法では、個人を照合する為のデータを予め記憶しておく必要があるが、そのようなデータは、予め十分なデータを人物画像補正装置10の図示しない記憶部に有しておき、常にそのデータベースを参照してもよいし、1件分の処理をする度に、その対象に適した照合用データを作成または入手して、人物画像補正装置10(その記憶部)に設定してもよい。例えば、補正対象とする画像が、ある学校の生徒の写真であれば、画像の補正処理に先立って、その学校の生徒の顔画像データベースを用意して、人物画像補正装置10に設定すればよい。
同一人物が存在しなかった場合(ステップS104でNoの判定)は、画像補正手段16では、その複数画像について画像単位での補正(以下、画像単位補正という)を行う(ステップS107に進む)。
例えば、3画像においてある人物Aが特定された場合、3画像中の人物Aに対するそれぞれの顔領域のRGBデータ平均値(Rf1、Gf1、Bf1)、(Rf2、Gf2、Bf2)、(Rf3、Gf3、Bf3)を算出する。
同一撮影条件下で撮影された画像の場合は、各画像における同一人物に対する顔領域特徴量が近くなるはずである。したがって、同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定するには、各画像における顔領域特徴量が近いか否かを判定すればよい。
特徴量類似度 = 1/(Rv+Gv+Bv) ・・・(1)
式(1)で表される特徴量類似度が大きいほど、該複数画像における顔領域の特徴量は近く、したがって、同一撮影条件下で撮影されている可能性が高くなり、逆に、式(1)で表される特徴量類似度が小さいほど、該複数画像における顔領域の特徴量はばらばらで、同一撮影条件下で撮影されている可能性が低くなるといえる。
例えば、本当は異なる撮影条件下で撮影されているが、同一撮影条件下で撮影されていると誤判定するのを極力避けたい場合は、複数人物についての特徴量類似度のうち最小値を用いるのが好ましい。また、本当は同一撮影条件下で撮影されているが、異なる撮影条件下で撮影されていると誤判定するのを極力避けたい場合は、複数人物についての特徴量類似度のうち最大値を用いるのが好ましい。両者の誤判定をバランス良く避けたければ、複数人物についての特徴量類似度の平均値を用いるのが好ましい。
特徴量類似度が閾値よりも大きく、同一撮影条件で撮影されていると判定された場合(ステップS106でYesの判定)は、画像補正手段16では、1件の複数画像の単位での補正(以下、件単位補正という)を行う(ステップS108に進む)。
まず、画像補正手段16で画像単位補正を行う場合(ステップS107)の動作を説明する。
次に、予め設定されている顔領域の目標値(顔目標値とする)(Rft、Gft、Bft)を用いて、顔領域のRGBデータ値の平均値(Rfi、Gfi、Bfi)を顔目標値(Rft、Gft、Bft)に合わせるように補正するための補正ゲイン値(gainRi,gainGi,gainBi)を、以下のように算出する。
式(2)および(3)は、Rfiからlrfiを得る式であるが、同様にして、Gfi,Bfiからlgfi,lbfiを得る。
また、顔目標値(Rft、Gft、Bft)についても同様に、上記式(2)または(3)によって、輝度リニアな信号(lrft,lgft,lbft)に変換する。
なお、補正ゲイン値の算出方法は、他の方式でもよい。
画像補正手段16は、まず、入力された人物画像のデータ値(画素値)を輝度リニアな信号に変換する。
例えば、入力データが8bitの場合、入力データ値を255で割った値を(Rin,Gin,Bin)とすると、Rinについて、下記式(5)または(6)によって、lr0を算出する。
lg0,lb0も同様の式でGin,Binより算出する。
Gout,Boutも同様の式でlg1,lb1より算出する。
そして、例えば、補正済み画像を8bitにする場合は、Rout,Gout,Boutに255を掛けた値を出力データ値とする。
画像補正手段16では、上述の画像単位補正を行う場合と同様にして、入力された複数枚(N枚)の全人物画像のそれぞれに対して、補正ゲイン値(gainRi,gainGi,gainBi)(i=1,2,3・・・,N)を算出する。
次に、全人物画像のそれぞれに対する補正ゲイン値(gainRi,gainGi,gainBi)の平均値(gainRav,gainGav,gainBav)を算出し、全人物画像に対して、この同一の補正ゲイン(gainRav,gainGav,gainBav)を使って画像を補正する。すなわち、件単位補正を行う場合は、全画像に対して同一の補正を行う。
補正ゲインを使って画像を補正する方法は、上述の画像単位補正の場合と同様である。
人物画像補正装置10から出力された補正済み画像は、デジタルの写真プリンタに送られてプリント作成に供される。また、表示装置やメディアドライバ等の記録装置に送られて画像表示や画像データの保管が行われてもよい。
上述の実施形態では、人物画像補正装置10の同一撮影条件判定手段14において、特徴量類似度算出手段20で算出した特徴量類似度に基づき、閾値を用いて同一撮影条件で撮影されたか否かを判定し、画像補正手段16では、その判定結果に従って、補正方式を画像単位補正と件単位補正とで切り替えていた。
これに対し、本実施形態は、両補正方式を複合して用いることもできるようにし、特徴量類似度に基づいて両補正方式の重みを変えて画像補正を行う構成とする。
特徴量類似度算出手段20で複数画像中に同一人物を特定できず、同一撮影条件下で撮影されているか否かの判断の手がかりが無い場合は、件単位補正適用度wを0とするか、0.5とするなど、予め設定した固定の値を用いればよい。
すなわち、i番目の画像に対して算出した補正ゲイン値(gainRi,gainGi,gainBi)と、全画像に対する上記補正ゲイン値(gainRi,gainGi,gainBi)の平均値(gainRav,gainGav,gainBav)と、件単位補正適用度wとを使って、最終的にi番目の画像の補正に適用する補正ゲイン(gainRwi,gainGwi,gainBwi)を下記式(10)により算出する。
上述の各実施形態では、人物画像補正装置10の同一撮影条件判定手段14は、同一人物に対する特徴量類似度を用いて同一撮影条件であるか否かを判定している。
しかし、特徴量の類似度のみで判定したのでは、判定精度が不十分の場合がある。また、同一人物が存在しない場合は判定できない。
そこで、本実施形態は、上記の各実施形態に加え、同一撮影条件判定手段14による同一撮影条件か否かの判定または件単位補正適用度wの算出に、画像データの付帯情報も利用する構成とする。すなわち、本実施形態の同一撮影条件判定手段14は、同一人物特定手段18および特徴量類似度算出手段20に加え、付帯情報を判断する手段を有する構成とする。
同一撮影条件判定手段14(その付帯情報判断手段)では、このような各付帯情報から同一撮影条件らしさpを設定し、特徴量類似度と併せて、同一撮影条件か否かの判定または件単位補正適用度wの算出を行う。
すなわち、同一撮影条件らしさp1〜p6のそれぞれは、0から1の間を取る値とし、付帯情報から得られたカメラ機種名が同一の場合には、同一撮影条件らしさp1=1とする。また、撮影日時の範囲が小さいほど同一撮影条件らしさp2を大きく設定する。シャッタースピードが一定の場合は同一撮影条件らしさp3=1とし、絞りが一定の場合は同一撮影条件らしさp4=1とし、撮影モードが一定の場合は同一撮影条件らしさp5=1とし、デジタルカメラの場合ではホワイトバランスが一定の場合は同一撮影条件らしさp6=1とする。
このような背景領域の特徴量を用いることで、同一人物が特定されない場合も、画像の特徴量から同一撮影条件か否かの判定を行うことができる。
上述の各実施形態では、人物画像補正装置10の同一撮影条件判定手段14が同一人物特定手段18および特徴量類似度算出手段20を有し、画像中の人物に着目して同一撮影条件で撮影されたか否かを判定した。
しかし、本発明はこれには限定されず、人物の情報を用いずに、同一撮影条件で撮影されたか否かの判定を行ってもよい。
すなわち、同一撮影条件判定手段24は、背景領域や画像全体の特徴量を算出し、各画像における特徴量の類似度を算出する特徴量類似度算出手段、および、付帯情報を判断して同一撮影条件らしさpを得る付帯情報判断手段の少なくとも一方を有する構成とする。
12 顔領域抽出手段
14、24 同一撮影条件判定手段
16 画像補正手段
18 同一人物特定手段
20 特徴量類似度算出手段
Claims (8)
- 複数の人物画像を補正する人物画像補正装置であって、
入力された前記複数の人物画像から顔の領域を抽出する顔領域抽出手段と、
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定する同一撮影条件判定手段と、
前記同一撮影条件判定手段の判定結果に基づいて、前記顔領域抽出手段で抽出された前記顔の領域の情報を用いて前記人物画像の色および濃度の少なくとも一方を補正する画像補正手段と、を備えたことを特徴とする人物画像補正装置。 - 前記同一撮影条件判定手段は、
前記複数の人物画像に撮影された人物のうち同一人物を特定する同一人物特定手段と、
前記同一人物特定手段により特定された前記同一人物に対する特徴量の類似度を算出する特徴量類似度算出手段とを備え、
前記特徴量類似度算出手段によって算出された前記特徴量の類似度に基づいて、前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の人物画像補正装置。 - 前記画像補正手段は、
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されていると判定されたときは、前記複数の人物画像の全部を同一の補正量で補正し、同一撮影条件下で撮影されていないと判定されたときは、前記複数の人物画像のそれぞれをその人物画像についての補正量で補正することを特徴とする請求項1または2に記載の人物画像補正装置。 - 入力された前記複数の人物画像から顔の領域を抽出し、
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定し、
前記判定の結果に基づいて、抽出された前記顔の領域の情報を用いて前記人物画像の色および濃度の少なくとも一方を補正することを特徴とする人物画像補正方法。 - 前記同一撮影条件下で撮影されているか否かの判定は、
前記複数の人物画像に撮影された人物のうち同一人物を特定し、
特定された前記同一人物に対する特徴量の類似度を算出し、
算出された前記特徴量の類似度に基づいて行うことを特徴とする請求項4に記載の人物画像補正方法。 - 前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されていると判定したときは、前記複数の人物画像の全部を同一の補正量で補正し、同一撮影条件下で撮影されていないと判定したときは、前記複数の人物画像のそれぞれをその人物画像についての補正量で補正することを特徴とする請求項4または5に記載の人物画像補正方法。
- コンピュータを、
入力された前記複数の人物画像から顔の領域を抽出する顔領域抽出手段、
前記複数の人物画像が同一撮影条件下で撮影されているか否かを判定する同一撮影条件判定手段、および、
前記同一撮影条件判定手段の判定結果に基づいて、前記顔領域抽出手段で抽出された前記顔の領域の情報を用いて前記人物画像の色および濃度の少なくとも一方を補正する画像補正手段、として機能させるための人物画像補正プログラム。 - 請求項4〜6のいずれかに記載の人物画像補正方法をコンピュータに実行させるための人物画像補正プログラム。
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