JP2009070099A - 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】不適切な露出状態で撮影された画像において、画像の種類に関わらず人物領域を
適切に補正する。
【解決手段】画像種判別部３０１は、入力された画像の種類を判別する。顔領域検出部３
０２は、判別された画像種情報に応じた最適な顔検出の方法を選択し、入力画像から顔の
領域を検出する。顔領域が検出された場合、顔領域の平均輝度や彩度が適正に補正される
ように階調補正カーブが色変換パラメータ設定部３０３に設定され、顔領域が検出されな
かった場合は、全体の輝度や彩度が平均的に補正されるように画像種ごとの階調補正カー
ブが色変換パラメータ設定部３０４に設定される。
【選択図】図３

Description

本発明は、入力画像から顔領域を精度よく検出する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体に関し、フィルムスキャナやデジタルカメラなど自然画像を読み込む機器などに好適な技術に関する。

写真ネガフイルムやリバーサルフイルムに記録された画像をスキャナ等により読み取ることにより得られたデジタル画像データ、デジタルカメラ、カメラ付き携帯電話などによって取得されたデジタル画像データを用いてカラープリントを作成する場合、たとえば好みの画像となるように、デジタル画像データに対して色バランスの補正処理や露出の補正処理を施してカラープリントを作成している。

近年の最も一般的な画像入力装置としてのデジタルカメラには、撮影時の露出を常に最適に保つための自動露出制御装置が設けられている。この露出制御方法には種々の方法があるが、光量検出のため画面を複数の適当な領域に分割し、領域毎に重み付けを行い、加重平均を取って絞りやシャッタスピードなどを調節する方法が一般的である。

しかしながら、この露出制御方式はデジタルカメラのメーカ毎に様々であり、撮影条件によって適正に作動しない場合もあるため完全なものは存在しない。特に、主被写体の真後に光源が存在し、背景と主被写体との輝度差が大きい逆光状態では、被写体に露出があわないと背景の明るさに引っ張られて露出がマイナスに補正されるため、被写体が暗く写ってしまう。また、夜間のストロボ撮影では、被写体にストロボ光が当たることが前提になるため、絞りやシャッタスピードは既定値に固定される。すなわち、ストロボと被写体の距離が遠すぎると光が届かず、この場合も被写体は暗く写ってしまう。そのほかにも全体的に画像が暗くなってしまう露出不足状態も存在する。

そこで、従来から露出補正処理方法が提案されてきた。露出補正処理とは、シーンに対して不適切な明るさを持つ被写体を、シーンに適した明るさに調節することを意味する。例えば露出不足で全体に暗い被写体や、逆光で暗くなっている被写体を明るくし、露出オーバな被写体を暗くする。カメラでの露出補正はレンズに入る入射光量を調節するために絞りやシャッタスピードを変える方法が一般的である。また、プリンタやディスプレイでは入出力変換関数（階調補正カーブ）等を用い、入力信号の明るさに対して出力信号の明るさを最適化するための処理等を意味する。

一方、画像において最も注目される部分は顔である。そのため、画像中の顔部分を検出し、検出した顔部分の色味を補正する方法や入力画像を適当な明るさに補正するための方法も提案されている。

特開２００４−２３６１１０号公報 特開２００６−３１９７１４号公報 特開２００６−１２７４８９号公報

例えば、特許文献１では、入力された画像データにおいて、人物の顔を表す画像を検出し、検出された人物の顔部分の色情報に基づいて入力画像データの補正パラメータを作成し、画像データ全体に対して前記補正パラメータを用いて色補正処理を施す。

しかし、特許文献１の方法では、顔が正確に検出されないと色補正処理によってユーザーの意図と異なる画像が形成される恐れがある。そもそもデジタルカメラで撮影された入力画像は露出が正常な状態ではないため、顔検出の性能は悪い。

また、特許文献２では、上記の問題に対し、入力画像のシーン判定と顔検出を別々に行い、それぞれの情報から補正パラメータを作成し、画像データ全体に対して前記補正パラメータを用いて色補正処理を施す。

しかし、顔検出に必要な特徴は撮影シーンと密接な相関があることが分かっている。例えば、逆光画像と夜間のストロボ撮影画像では顔の特徴は異なっており、このような場合、同一の顔検出方法では顔部分を正確に検出することが不可能である。

さらに、特許文献３では、上記の問題に対し、同一の顔検出方法を用いる代わりに、入力画像に対してあらかじめ画像処理を施した２種の画像を作成し、各々に対して顔検出を行うことで検出精度を向上するものである。

しかし、特許文献３の方法では、適正露出が分からないため、カメラの露出を変えた２種類の画像を作成し、コントラストを強調してから顔を検出しなければならない。

本発明は上記した問題点に鑑みてなされたもので、
本発明の第１目的は、不適切な露出状態で撮影された画像において、画像の種類に関わらず人物領域を適切に補正する画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。

本発明の第２の目的は、入力画像の種類に関わらず、顔領域が適切に補正される画像処理装置を提供することにある。

本発明の第３の目的は、画像の撮影モードや撮影シーンに関わらず、適切な顔領域の抽出を行う画像処理装置を提供することにある。

本発明の第４の目的は、画像の撮影モードや撮影シーンに関わらず、顔領域を重視した適切な色補正処理、もしくは明るさ補正処理を行う画像処理装置を提供することにある。

本発明の第５の目的は、画像に顔領域が存在していなくても、撮影モードや撮影シーンに関わらず、適切な色補正処理、もしくは明るさ補正処理を行う画像処理装置を提供することにある。

本発明の第６の目的は、入力画像の種類を正確に判別することが可能である画像処理装置を提供することにある。

本発明は、入力画像の種類を判別する判別手段と、前記判別された画像種に応じた顔検出手法を用いて、前記入力画像から顔領域を検出する顔領域検出手段とを有することを最も主要な特徴とする。

また、本発明では、シーンの判定後に顔検出を行うため、予め適切な露出補正をしてから顔検出を行う。

請求項１、２、３、８〜１１：画像種の判別を行う手段と画像種に対して最適化された顔領域検出手段を有する画像処理装置において、判別結果に応じて顔領域を検出するため、画像の撮影モードや撮影シーンに関わらず、精度良く顔領域を抽出することができる。

請求項４：精度良く抽出した顔領域の情報を用いて、明るさ、もしくは色の補正を行うため、高品質な補正処理を行うことができる。

請求項５：画像種の判別は顔領域の有無に関わらず行うため、たとえ顔領域が画像中に存在しなくても画像種ごとに適切な色補正処理、もしくは明るさ補正処理を行うことができる。

請求項６：入力画像に付加されたヘッダ情報を用いるため、画像の種類を正確に判別することができる。

請求項７：入力画像の色分布を用いるため、ヘッダ情報が付加されていなくても、画像の種類を判別することができる。

以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。
図１は、本発明に係る画像処理装置を含む画像処理システムの全体構成の一例を示す。

この画像処理システムは、画像表示装置（ディスプレイ）２と、本発明に係る画像処理装置１と、画像入力装置３と、画像形成装置４とで構成されている。ディスプレイ２及び画像処理装置１は直接接続し、また、画像入力装置３及び画像形成装置４は、ＬＡＮを介して画像処理装置１に接続している。

画像処理装置１には、各種情報処理、画像処理に関するデータ処理に用いる各種アプリケーションソフトや本発明を適用可能なプリンタドライバ等のソフトウェアが搭載されている。また、デバイス固有の色信号（ＲＧＢ、ＣＭＹ、ＣＭＹＫなど）を、画像形成装置４に固有の色信号に変換する処理機能を有している。また、ディスプレイ２は、各種出力結果を表示するための表示装置である。画像入力装置３は、画像データを取り込むための入力装置であり、例えば、カラースキャナやデジタルカメラ等が挙げられる。

画像形成装置４は、画像処理装置１から出力される画像データ（ここでは、階調化された画像データ：階調データともいう）に基づいてカラー画像を形成することができる装置であり、例えば、カラー出力が可能なプリンタ、複写装置、及びそれらの複合機などである。画像形成装置４は、例えばインクジェット記録方式で画像を形成する画像形成装置、あるいは、電子写真方式で画像を形成する画像形成装置など、画像形成材を用いて画像を形成する装置であれば、特に限定されない。

なお、画像処理装置１に接続される各種の入出力装置（画像表示装置、画像入力装置や
画像形成装置など）の台数は上記の数に限られるものではない。

画像処理装置１の説明：
図２は、画像処理装置１の構成を示す。画像処理装置１には、画像入力装置３からの入力画像データ１１を得る各種アプリケーションソフト１２と、アプリケーションソフト１２から与えられる入力画像データ１１を描画コマンドに変換するなど、画像形成装置４で印刷を行うために必要な処理を行うプリンタドライバ１３と、プリンタドライバ１３からの描画コマンドを保管するためのディスク（記憶手段）１４などを備えている。

また、描画コマンドのＲＧＢ形式の色データに対して色変換処理を行う色変換処理部３１と、コマンド形式のデータをラスタ形式の画像データに変換するレンダリング処理部３２と、ラスタ形式の画像データを格納するバンドバッファ３３と、バンドバッファ３３に格納されたラスタ形式の画像データを格納するページメモリ３４とを備え、画像処理装置１から送られた描画コマンドを画像形成装置４が処理可能なデータに変換する機能を有している。

画像処理システムの動作の一つとして、画像入力装置３を介して得られた画像データをディスプレイ２に表示しながら、カラー画像を形成可能な画像形成装置４によって画像を形成出力（印刷）させるために画像データを画像処理装置１に送出し、画像処理装置１から処理結果を受領して画像形成装置４に転送する動作がある。

この場合、画像データは、一般的なカラーディスプレイにおける表示を行うための色の構成要素であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の色成分からなる色信号である。

そこで、画像処理装置１において、画像形成装置４における制御信号である出力色成分からなる色信号であるＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の信号に変換させ、画像形成装置４に転送する。これにより、画像形成装置４によってカラー画像が形成されて印刷出力される。

この画像処理装置１が送出する描画コマンドを生成し、画像処理を行って画像形成装置４に出力するまでの動作について具体的に説明する。

ユーザー（オペレータ）がアプリケーション１２を用いて入力画像データ１１をディスプレイ２上に表示すると、出力する画像形成装置４を指定して印刷を選択する。このとき、プリンタドライバ１３によってディスプレイ２上に印刷条件を設定するための印刷プロパティが表示され、ユーザーは印刷プロパティを見ながら、種々の印刷条件を設定することができる。そして、画像処理装置１はアプリケーションソフト１２において印刷が選択され、印刷プロパティで印刷が指示されると、アプリケーションソフト１２で印刷が選択された入力画像データ１１をプリンタドライバ１３に渡し、プリンタドライバ１３は入力画像データ１１を描画コマンドに変換し、ディスク１４に逐次保存する。

また、画像処理装置１はプリンタドライバ１３がディスク１４に保存する描画コマンドを順次読み出して、色変換処理部３１に描画コマンドの色データを転送する。そして、色変換処理部３１によってＲＧＢ形式の色データに対して所定の色変換処理を行ってカラープリンタ等の画像形成装置４に適したＣＭＹＫ形式の色データに変換し、このコマンド形式の色データをレンダリング処理部３２によってラスタ形式の画像データに変換してバンドバッファ３３に格納し、更に、バンドバッファ３３に格納されるラスタ形式の画像データをページバッファ３４に格納する。

画像処理装置１のページバッファ３４に格納された階調データを指定された画像形成装置４に転送することにより、画像形成装置４は被記録媒体に画像を形成して出力する。

以上の説明では画像処理装置１によって、色変換処理、レンダリング処理、階調処理などを行っているが、これらの処理機能は情報処理装置としてのコンピュータ内にソフトウェア（プログラム）として、あるいは、ＡＳＩＣなどの専用処理装置として搭載し、また、画像形成装置側の制御部に同様にして搭載し、さらに、専用のプリントサーバのような画像形成装置とは独立した制御装置によっても実施できる。

実施例１：画像種に応じて最適化された顔領域の検出処理を行う実施例
図３は、実施例１の色変換処理部の構成を示す。図３において、色変換処理部３１は、入力された画像の種類を判別する画像種判別部３０１と、入力された画像から顔の領域を検出する顔領域検出部３０２と、入力画像に対して色補正を行うための色変換パラメータを設定する色変換パラメータ設定部３０３、３０４とを備えている。

また、色変換処理部３１は、ＲＧＢ画像信号からＣＭＹＫ信号を生成出力するために、色変換パラメータ設定部３０３、３０４で設定された色変換パラメータを使用して、画像処理装置１から与えられる入力色信号（ＲＧＢ形式の信号）をプリント色信号（Ｃ’’Ｍ’’Ｙ’’Ｋ’’信号）に変換する色変換部３０５を備えている。実際には、色変換部３０５では、ＲＧＢ信号に対して後述の処理で生成するＣＭＹ信号成分からＵＣＲ、ＵＣＡ率に応じてＫ成分を加えたＣＭＹＫ信号に変換する墨処理と、ＣＭＹＫ信号に対して画像形成エンジン特性に応じたγ補正を実施して、Ｃ’Ｍ’Ｙ’Ｋ’信号を生成出力するγ補正と、Ｃ’Ｍ’Ｙ’Ｋ’信号に対し、画像形成装置４が画像形成できる記録色材の最大総量値に応じてＣ’’Ｍ’’Ｙ’’Ｋ’’信号を生成出力する総量規制が行われる。また、Ｃ’’Ｍ’’Ｙ’’Ｋ’’信号に対しディザ処理などの中間調処理（階調処理）を施して画像形成装置４が処理可能な階調データに変換する中間調処理部３０６を備えている。

色変換部３０５における色変換処理の例を詳細に説明する。画像種判別部３０１において描画コマンドに対する画像種が判別されると、色変換パラメータ設定部３０３、３０４において、画像種に応じた色変換パラメータの設定が行われる。入力画像がデジタルカメラで撮影された自然画像などであった場合、色変換パラメータ設定部３０３、３０４でいったん色変換パラメータが設定されるものの、後述する色変換パラメータの書き換え処理を行い、撮影された画像の撮影条件に応じた色補正が行われる。例えば、逆光画像の被写体を明るめにする、木々の緑や空の青を鮮やかに見せる、人肌を抽出し理想的な肌色に変換する、露出アンダー画像を適正露出にする、など、個々の画像に対して色変換パラメータ設定部３０３、３０４に設定された色変換パラメータを書き換えることで、画像の個々に対応した色補正処理を行う。具体的には、色変換パラメータ設定部３０３、３０４に設定されている入力座標ＲＧＢ値に対応して設定されている出力ＣＭＹ信号値を、出力ＲＧＢ値に対応して設定されている出力ＣＭＹ信号値へと書き換える。このような処理は入力画像データの種類に応じて行われ、画像種判別部３０１や顔領域検出部３０２を経て設定される。

画像種判別部３０１における画像種判別処理の例を詳細に説明する。画像種とは、入力画像がデジタルカメラで撮影されたカラーの自然画像であった場合、通常撮影画像、逆光画像、夜間撮影画像、露出アンダー画像などに分類される。画像種は、例えば撮影時におけるカメラ側の撮影モードの設定によって直接決定したり、シャッタスピードや露出補正値、フラッシュの有無などから間接的に決定したりする場合もある。それらの情報は入力画像データに付加されたヘッダ情報に記述されるため、描画コマンドを解析することによって画像種判定を行うことが可能である。また、特開２００２−２４７３６１号公報に示す方法で入力画像の色分布を直接解析して画像種判定を行うことも可能である。また、画像種としては横向きの顔やメガネや帽子などの服飾品を装着している顔であっても良く、分類にはこだわらない。またモノクロ画像やセピア画像であっても良い。画像種判定の結果は、画像種情報として、顔領域検出部３０２に渡される。

次に、顔領域検出部３０２における顔領域検出処理の例を詳細に説明する。顔検出処理は画像種判別部３０１で設定されている画像種毎に最適化されており、画像種情報を用いて最適な顔検出の方法が選択され、画像データより顔領域が検出される。顔検出方法の例として、特開２００５−１５７６７９号公報などに記載されたアダブースト法を用いた顔検出方法がある。アダブースト法は、濃淡画像から対象とする物体を検出する方法であり、あらかじめ学習された２つの位置にある画素の輝度差からなる特徴量を使用する。ここで、上記の学習を画像種ごとに行わせることにより、精度良く顔領域の検出を行うことが可能である。抽出された顔領域の情報は画像種情報と共に色変換パラメータ設定部３０３に送られる。ここで、上記顔領域の情報とは、顔領域の色分布や、画像データの中で顔領域を示す座標情報などである。また、画像データも同時に色変換パラメータ設定部３０３に送られる。一方、顔領域検出部３０２において顔領域が検出されなかった場合は、画像
種情報、及び画像データが色変換パラメータ設定部３０４に送られる。

次に、色変換パラメータ設定部３０３、３０４における色変換パラメータ設定処理の例を詳細に説明する。色変換パラメータの設定は、具体的には、画像種毎にＲＧＢ空間上にある代表のＲＧＢ値に対応する出力ＣＭＹ信号値（色変換パラメータ）が予め計算されて保存されており、色変換パラメータ設定部は、それらのＣＭＹ信号値（色変換パラメータ）を設定する。最初に階調補正カーブ：ｆ０（ｘ）を用いたＲＧＢカラー画像データの階調補正処理を以下に説明する。

画像データの入力輝度値：Ｙｉｎ（ｊ）（ｊ＝１、２、．．．Ｎ、Ｎ：入力データの画素数）に対し、階調補正カーブ：ｆ０（ｘ）による補正後の出力輝度値：Ｙ１（ｊ）を定義する。ここで、ｘは画像データの入力輝度値である。

入力輝度値は以下の式で算出される。ｊ番目の画素（ｊ＝１、２、．．．Ｎ−１、Ｎ）の輝度：Ｙｉｎ（ｊ）は、カラー画像信号：（Ｒｉｎ（ｊ）、Ｇｉｎ（ｊ）、Ｂｉｎ（ｊ））を用いて、以下の式で表せる。
Ｙｉｎ（ｊ）＝０．２９９・Ｒｉｎ（ｊ）＋０．５８７・Ｇｉｎ（ｊ）＋０．１１４・
Ｂｉｎ（ｊ）…式（１）

入力輝度値：Ｙｉｎ（ｊ）に対して階調補正処理後の出力輝度値：Ｙ１（ｊ）を算出し、階調補正係数：Ｃ０（ｊ）を以下の式で算出する。
Ｃ０（ｊ）＝Ｙ１（ｊ）／Ｙｉｎ（ｊ）
＝ｆ０（Ｙｉｎ（ｊ））／Ｙｉｎ（ｊ）…式（２）
入力カラー画像信号（Ｒｉｎ（ｊ）、Ｇｉｎ（ｊ）、Ｂｉｎ（ｊ））は以下の式で変換され、階調補正カラー信号（Ｒ１（ｊ）、Ｇ１（ｊ）、Ｂ１（ｊ））を得る。
（Ｒ１（ｊ）、Ｇ１（ｊ）、Ｂ１（ｊ））＝Ｃ０（ｊ）・（Ｒｉｎ（ｊ）、Ｇｉｎ（ｊ）、Ｂｉｎ（ｊ））… 式（３）

ここで、出力デバイス（本実施例ではディスプレイ）の再現範囲０〜２５５を超えた場合、クリッピングを行う。すなわち、０未満の値は０へ、２５５以上の値は強制的に２５５に置き換える。色変換パラメータは入力ＲＧＢ信号に対する出力ＣＭＹ信号を設定するため、入力ＲＧＢ信号に対し、式（３）で得られる階調補正後の出力ＲＧＢ信号に対するＣＭＹ値が設定される。

顔領域検出部３０２において顔領域が検出された場合、色変換パラメータ設定部３０３において顔領域の平均輝度や彩度が適正に補正されるように階調補正カーブが設定される
。

図４（ａ）は、任意の露出アンダー画像に対する階調補正カーブ：ｆ１（ｘ）、逆光画像に対する階調補正カーブ：ｆ０（ｘ）の設定例を示す。このように階調補正カーブは画像種ごとに設定しても良いし、画像データの大きさに対する顔領域の大きさを算出し、その比に応じて設定しても良い。また、顔領域は肌色再現を重視し、あらかじめ設定された色相を目標にしたパラメータ設定を行っても良い。

一方、顔領域検出部３０２において顔領域が検出されなかった場合は、色変換パラメータ設定部３０４では全体の輝度や彩度が平均的に補正されるように画像種ごとの階調補正カーブ：ｆ１（ｘ）が設定される。

次に、色変換部３０５における色変換パラメータ設定処理の例を詳細に説明する。色変換部３０５は、色変換パラメータ設定部３０３、３０４で設定された色変換パラメータで予め作成されている３次元ルックアップテーブルを用いて、ＲＧＢ信号をＣＭＹ信号に変換する。つまり、ＲＧＢ空間上にある代表のＲＧＢ値に対応する出力ＣＭＹ信号値を予め計算されて保存されている３次元ルックアップテーブルを参照し、この３次元ルックアップテーブルから複数の出力値を読み出して補間演算を行う。

すなわち、ここでは、３次元色空間であるＲＧＢの階調データから、出力色成分ＣＭＹデータへの変換はメモリマップ補間でＣＭＹに色変換する。このメモリマップ補間では、図５に示すように、ＲＧＢ空間を入力色空間とした場合、ＲＧＢ空間を同種類の立体図形（ここでは、立方体とする）に分割し、入力の座標（ＲＧＢ）おける出力値Ｐを求めるには、入力の座標を含む立方体を選択し、選択された立方体の８点の予め設定した頂点上の出力値と、入力の立方体の中における位置（各頂点からの距離）に基づいて、点Ｐで分割された８個の小直方体の体積Ｖ１〜Ｖ８の加重平均による線形補間を実施する。

また、入力画像がモノクロ画像やセピア画像の場合は、画像種判別部３０１において、カラー画像とは異なる画像種として分類される。その場合、顔領域検出部３０２においては、モノクロ画像やセピア画像に対して最適化された顔検出方法を用いればよい。また、色変換パラメータ設定部における階調補正カーブの設定は、顔領域の階調再現性を重視し、色相がずれないような補正カーブとなる。

図４（ｂ）は、モノクロ画像に対する階調補正カーブ：ｆ２（ｘ）の例を示す。モノクロ画像の場合、具体的には、グレーレベル：Ｙｉｎ（ｊ）を入力値とし、階調補正処理後の出力は、出力グレーレベル、
Ｙ１（ｊ）＝ｆ２（Ｙｉｎ（ｊ））
を得れば良い。

なお、画像種の種類、及びその判別処理方法、顔領域の検出処理方法、色変換パラメータの設定処理方法は上記した実施例に限らない。

実施例２：画像種に応じて最適化された複数の顔領域の検出処理を行う実施例
図６は、実施例２の色変換処理部の構成を示す。図６において、色変換処理部３１は、入力された画像の種類を判別する画像種判別部４０１と、顔領域検出部４０３における処理内容を決定する適用順決定部４０２と、入力された画像から顔の領域を検出する顔領域検出部４０３と、入力画像に対して色補正を行うための色変換パラメータを設定する色変換パラメータ設定部４０４、４０５とを備えている。

適用順決定部４０２における適用順決定処理の例を詳細に説明する。画像種判別部４０１において、常に正しく画像種が判別される訳ではない。よって、顔領域検出部４０３において、画像種ごとに最適化された複数の顔検出処理を行うために、適用順決定部４０２において、その適用順序を決定する。例えば、被写体が背景に対して相対的に暗いか、明るいかに応じた画像種の大まかなカテゴリ、もしくは任意の画像種と相関が高いと思われる画像種を同じカテゴリに設定しておき、画像種判別部４０１で決定した画像種に対し、同じカテゴリに属する画像種を順次設定する。

例えば、カテゴリＡには被写体が背景に比べて暗い画像種、カテゴリＢには被写体が背景に比べて明るい画像種が属するとして、以下の様に設定する。
・カテゴリＡ：露出アンダー（Ｘ）、逆光（Ｙ）、適正露出画像（Ｚ）
・カテゴリＢ：夜間撮影（Ｐ）、適正露出画像（Ｚ）
ここで、（）内の文字は、それぞれの画像種を表すサメーションである。適用順序の結果は、適用順情報として、顔領域検出部４０３に渡される。例えば、入力画像データが逆光画像であり、適用順情報（ＹＸＺ）を顔領域検出部４０３に送る場合の顔領域検出部における顔領域検出処理の例を図７のフローを用いて説明する。

まず、ステップ１において適用順情報より、画像種の適用順序を設定する。本実施例では逆光画像（Ｙ）→露出アンダー画像（Ｘ）→適正露出画像（Ｚ）の順序に設定される。ステップ２において入力画像データに対し逆光画像用の顔領域検出処理を行う。この結果、顔領域が検出された場合（ステップ３）は、ステップ４に進み、顔領域情報、画像種（逆光）情報、及び画像データが色変換パラメータ設定部４０４に送られる。

ステップ３で顔領域情報が検出されなかった場合はステップ５に進み、入力画像データに対し露出アンダー画像用の顔領域検出処理を行う。この結果、顔領域が検出された場合（ステップ６）はステップ７に進み、画像種情報として露出アンダー画像が設定され、顔領域情報、画像種（露出アンダー）情報、及び画像データが色変換パラメータ設定部４０４に送られる（ステップ４）。

ステップ６で顔領域情報が検出されなかった場合はステップ８に進み、入力画像データに対し適正露出画像用の顔領域検出処理を行う。この結果、顔領域が検出された場合（ステップ９）はステップ１０に進み、画像種情報として適正露出画像が設定され、顔領域情報、画像種（適正露出）情報、及び画像データが色変換パラメータ設定部４０４に送られる（ステップ４）。

ステップ９で顔領域情報が検出されなかった場合はステップ１１に進み、元々の画像種情報（本実施例の場合は逆光画像）、及び画像データが色変換パラメータ設定部４０５に送られる。

色変換パラメータ設定部４０４では送られた顔領域情報、画像種情報、及び画像データを基にして色変換パラメータの設定が行われる。また、顔領域の検出が行われなかった場合、色変換パラメータ設定部４０５では送られた画像種情報、及び画像データを基にして色変換パラメータの設定が行われる。

なお、画像種の種類、及びその判別処理方法、カテゴリの設定や適用順序の設定処理方法は上記した実施例に限らない。

実施例３：
図８は、本発明をソフトウェアで実現する場合の情報システム構成例を示す。この情報処理システムは、ワークステーション等のコンピュータ１００とディスプレイ１０１と画像形成装置としてのプリンタ１０３とを備えている。コンピュータ１００は、前述した画像処理装置の機能を実現するもので、演算処理装置１１０、プログラム読取装置１１１、キーボード１１２、マウス１１３などで構成されている。

演算処理装置１１０は、種々のコマンドを実行し、装置全体の制御を司るＣＰＵ１２１と、ＣＰＵ１２１が実行するプログラム、その他の固定データを格納するためのＲＯＭ１２２と、画像データ等を一時格納するＲＡＭ１２３と、大量記憶装置であるハードディスク等のＤＩＳＫ１２５とネットワーク上の機器と通信を行うＮＩＣ１２４等を備え、それぞれがバスを介して接続されている。プログラム読み取り装置１１１は、各種プログラムコードを記憶した記憶媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭなど）、光磁気ディスク、メモリカードなどに記憶されているプログラムコードを読み取る装置、すなわちフレキシブルディスクドライブ、光ディスクドライブ、光磁気ディスクドライブなどである。

記憶媒体に記憶されているプログラムコードは、プログラム読み取り装置１１１で読み出された後、ＤＩＳＫ１２５などに格納され、このＤＩＳＫ１２５に格納されたプログラムコードをＣＰＵ１２１によって実行することにより、前述した画像処理を行うことが出来る。

また、コンピュータ１００から読み出したプログラムコードを実行する際に、そのプログラムコードの指示に基づいて、コンピュータ１００上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）やデバイスドライバなどに実際の処理の一部、または全部を実施させることも出来る。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ１００に挿入された図示しない機能拡張カード又はコンピュータ１００に接続された機能拡張ユニットに備えたメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づいて、その機能拡張カード又は機能拡張ユニットに備えたＣＰＵなどに実際の処理の一部または全部を行わせることも可能である。つまり、本発明は、プリンタドライバ、あるいは、本発明に係る画像処理方法をコンピュータに実現させるプログラムとして構成することができる。

本発明に係る画像処理装置を含む画像処理システムを示す。 画像処理装置の構成を示す。 実施例１の色変換処理部の構成を示す。 階調補正カーブの設定例を示す。 メモリマップ補間を説明する図である。 実施例２の色変換処理部の構成を示す。 顔領域検出処理のフローチャートである。 本発明をソフトウェアで実現する場合の情報システムの構成例を示す。

符号の説明

３０１ 画像種判別部
３０２ 顔領域検出部
３０３、３０４ 色変換パラメータ設定部
３０５ 色変換部
３０６ 中間調処理部

Claims (11)

1. 入力画像の種類を判別する判別手段と、前記判別された画像種に応じた顔検出手法を用いて、前記入力画像から顔領域を検出する顔領域検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
2. 入力画像の種類を判別する判別手段と、前記判別された画像種に応じた処理の適用順序を決定する決定手段と、前記決定された適用順序に従って、前記入力画像から画像種に応じた顔検出手法を用いて顔領域を検出する顔領域検出手段とを有することを特徴とする画像処理装置。
3. 前記入力画像は自然画像であり、前記判別手段は、前記入力画像の撮影シーンもしくは撮影モードを判別することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
4. 前記顔領域検出手段の検出結果を用いて前記入力画像を補正する補正手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
5. 前記顔領域検出手段が前記顔領域を検出しない場合は、前記判別手段の判別結果を用いて前記入力画像を補正する補正手段を有することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
6. 前記判別手段は、前記入力画像に付加されているヘッダ情報を用いて画像の種類を判別することを特徴とする請求項１乃至３、５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記判別手段は、前記入力画像の色分布情報を用いて画像の種類を判別することを特徴とする請求項１乃至３、５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 入力画像の種類を判別する判別工程と、前記判別工程の判別結果に応じた最適な顔検出手法を用いて、前記入力画像から顔領域を検出する顔領域検出工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
9. 入力画像の種類を判別する判別工程と、前記判別された画像種に応じた処理の適用順序を決定する決定工程と、前記決定された適用順序に従って、前記入力画像から画像種に応じた顔検出手法を用いて顔領域を検出する顔領域検出工程とを有することを特徴とする画像処理方法。
10. 請求項８または９記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
11. 請求項８または９記載の画像処理方法をコンピュータに実現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。

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