JP2009230556A - オブジェクト検出装置、オブジェクト検出方法、オブジェクト検出プログラムおよび印刷装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】入力画像から所定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、上記入力画像における画像領域のうち上記オブジェクトに対応する色域に属する画像領域以外の画像領域の画素値を、所定の代表値に置き換える変換部と、上記置き換えが実行された入力画像上に検出窓を設定し、当該検出窓内における画素値のばらつきを求めるとともに、当該ばらつきが所定値以上である場合に、当該検出窓内の画像を対象として上記オブジェクトの有無を判定する判定部とを備えるオブジェクト検出装置とした。
【選択図】図2
Description
画像データから肌色画素を判定し、判定した肌色画素の値を255、それ以外の画素値を0とし、検出された肌色画素の射影分布を求め、射影分布の形状から放物線を遺伝子アルゴリズムで探索して探索された放物線の位置から顔領域候補を抽出し、抽出した顔領域候補に対して顔領域かどうかの判断を行なう顔領域抽出方法が知られている(特許文献1参照。)。
また、オブジェクトの検出後においては、入力画像に対する補正処理等が施される場合があるが、上記オブジェクトを検出するまでの過程で、当該補正処理にとって有用な情報を併せて取得することができれば、当該補正処理の際の負担が大幅に軽減され、非常に好適である。
1.プリンタの概略構成:
2.プリンタによる処理:
2‐1.前処理:
2‐2.オブジェクトの有無判定の要否判断:
2‐3.オブジェクトの有無判定から印刷まで:
3.変形例:
図1は、本発明のオブジェクト検出装置および印刷装置の一例に該当するプリンタ10の構成を概略的に示している。プリンタ10は、記録メディア(例えば、メモリカードMC等)から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したカラーインクジェットプリンタである。プリンタ10は、プリンタ10の各部を制御するCPU11と、例えばROMやRAMによって構成された内部メモリ12と、ボタンやタッチパネルにより構成された操作部14と、液晶ディスプレイにより構成された表示部15と、プリンタエンジン16と、カードインターフェース(カードI/F)17と、PCやサーバやデジタルスチルカメラ等の外部機器との情報のやり取りのためのI/F部13とを備えている。プリンタ10の各構成要素は、バスを介して互いに接続されている。
2‐1.前処理:
図2は、本実施形態においてプリンタ10が実行する処理をフローチャートにより示している。ステップS(以下、ステップの表記は省略。)100では、オブジェクト検出部20が、画像処理の対象となる画像(入力画像)を表した画像データDを、メモリカードMC等、所定の記録メディアから取得する。つまりオブジェクト検出部20は、入力画像を取得する。むろん、オブジェクト検出部20は、プリンタ10がハードディスクドライブ(HDD)を有していれば、当該HDDに保存されている画像データDを取得可能であるし、上述したようにI/F部13を介して接続した上記外部機器から画像データDを取得可能である。つまり、ユーザが表示部15に表示されたユーザインターフェース(UI)画面を参照しながら操作部14を操作して、入力画像としての画像データDを任意に選択するとともに当該選択した画像データDの印刷指示を行なった場合に、オブジェクト検出部20は上記選択にかかる画像データDを記録メディア等から取得する。
S320では、変換部21は、直近のS310で選択された画素の色が、肌色域に属するか否かを、内部メモリ12に保存された色域定義情報14bを参照することにより判定する。色域定義情報14bは所定の表色系において肌色域を定義した情報である。肌色域を定義する表色系は、国際照明委員会(CIE)で規定されたL*a*b*表色系(以下、「*」の表記は省略。)や、CIE規定のXYZ表色系や、RGB表色系や、HSV表色系など、様々な表色系を採用可能である。
S500では、オブジェクト検出部20はオブジェクト検出処理を実行する。概略的には、オブジェクト検出部20は、前処理が行なわれた画像データDR(または前処理が行なわれた画像データD。以下同様。)において検出窓SWを設定し、検出窓SW内での画素値のばらつきを求め、当該ばらつきが所定値以上である場合に検出窓SW内の画像を対象としてオブジェクト(顔画像)の有無を判定する処理を、検出窓SW毎に繰り返す。
S510では、オブジェクト検出部20の検出窓設定部22が、前処理後の画像データDRにおいて検出窓SWを1つ設定する。検出窓SWの設定方法は特に限られないが、検出窓設定部22は一例として、以下のように検出窓SWを設定する。
図6は、画像データDRにおいて検出窓SWを設定する様子を示している。検出窓設定部22は、1回目のS510では、画像内の先頭位置(例えば、画像の左上の角位置)に複数の画素を含む所定の大きさの矩形状の検出窓SW(2点鎖線)を設定する。検出窓設定部22は、2回目以降のS510の度に、それまで検出窓SWを設定していた位置から検出窓SWを画像の横方向およびまたは縦方向に所定距離(所定画素数分)移動させ、移動先の位置において検出窓SWを新たに1つ設定する。検出窓設定部22は、検出窓SWの大きさを維持した状態で画像データDRの最終位置(例えば、画像の右下の角位置)まで検出窓SWを移動させながら繰り返し検出窓SWを設定したら、先頭位置に戻って検出窓SWを設定する。
nは、検出窓SW内の画素数である。Yiは、n個の画素中のi番目の画素の輝度値Yであり、mは、Yiの平均値である。
S540では、検出実行部24が、直近のS510で設定された検出窓SW内の画像を対象として、顔画像の有無の判定(顔判定)を行なう。そして、顔画像が存在すると判定した場合にはS550に進み、顔画像が存在しないと判定した場合にはS550をスキップしてS560に進む。検出実行部24はS540において、顔画像が存在するか否かを判定可能な手法であればあらゆる手法を採用可能であるが、本実施形態では一例として、ニューラルネットワークNNを利用した判定を行なう。
S550(図5)では、検出実行部24は、直近のS540で顔画像が存在すると判定された検出窓SWの位置(例えば、画像データDR上における検出窓SWの中心位置)および当該検出窓SWの矩形の大きさを、内部メモリ12の所定領域に記録する。このように検出窓SWの位置や大きさを記録する行為が、顔画像の検出行為の一例に該当する。
本実施形態では、1つの検出窓SWを設定し(S510)、当該検出窓SWに関して、上記ばらつきがしきい値Th未満であると判定された場合(S530において“No”)には、当該検出窓SWが画像データDRにおいて占めていた領域については、以降のS510において、検出窓SWの設定対象とはしないものとする。つまり、一旦、顔判定を行なう必要性が無いと判断された領域については、それ以降は避けて検出窓SWを設定することにより、できるだけ検出窓SWの設定回数を減らし、処理の高速化を図っている。
S800では、印刷処理部50が、プリンタエンジン16を制御して、入力画像の印刷を行う。すなわち印刷処理部50は、補正が施された後の画像データDに、解像度変換処理や色変換処理やハーフトーン処理など必要な各処理を施して印刷データを生成する。生成された印刷データは、印刷処理部50からプリンタエンジン16に供給され、プリンタエンジン16は印刷データに基づいた印刷を実行する。これにより、入力画像の印刷が完了する。
本実施形態において、色域定義情報14bが定義する肌色域は1つに限られない。色域定義情報14bは、広さが異なる複数種類の肌色域を予め定義した情報であってもよい。そして変換部21は、入力画像の特性に応じて、S320(図3)の判定に用いる肌色域を変更するとしてもよい。この場合、変換部21は入力画像の解析を所定のタイミングで行なう。例えば変換部21は、S200とS300(図2)との間のタイミングにおいて、画像データDRのR,G,B毎の度数分布(ヒストグラム)を生成する。そして、R,G,Bそれぞれのヒストグラムにおいて特徴量、例えば平均値(メジアンや最大分布値であってもよい。)Rave,Gave,Baveを算出し、これら平均値Rave,Gave,Bave間の相対的な位置関係に基づいて、入力画像がいわゆる色かぶり画像であるか否かを判定する。
図14は、検出実行部24が行なう顔判定の手法の一例を模式的に示している。図14に示す例では、複数の判定器J,J…を複数段カスケード状に接続した判定手段を使用する。ここで言う複数の判定器Jからなる判定手段は、実体的な装置であってもよいし、複数の判定器Jに相当する以下の判定機能を有したプログラムであってもよい。各判定器J,J…は、顔判定の対象となった窓画像データXDから、それぞれ異なる種類(例えばフィルタが異なる)の単数または複数の特徴量CA,CA,CA…をそれぞれ入力し、それぞれ正または否の判定を出力する。各判定器J,J…は、それぞれ特徴量CA,CA,CA…の大小比較や閾値判定等の判定アルゴリズムを有しており、それぞれ窓画像データXDが顔らしい(正)か顔らしくない(否)かの独自の判定を実行する。次の段の各判定器J,J…は、前の段の判定器J,J…の正の出力に接続されており、前の段の判定器J,J…の出力が正であった場合のみ次の段の判定器J,J…が判定を実行する。いずれの段においても否の出力がなされた時点で顔判定を終了させ、顔画像が存在しない旨の判定を出力する(S540において“No”)。一方、各段の判定器J,J…がすべて正の出力をした場合には、顔判定を終了させ、顔画像が存在する旨の判定を出力する(S540において“Yes”)。
Claims (9)
- 入力画像から所定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出装置であって、
上記入力画像における画像領域のうち上記オブジェクトに対応する色域に属する画像領域以外の画像領域の画素値を、所定の代表値に置き換える変換部と、
上記置き換えが実行された入力画像上に検出窓を設定し、当該検出窓内における画素値のばらつきを求めるとともに、当該ばらつきが所定値以上である場合に、当該検出窓内の画像を対象として上記オブジェクトの有無を判定する判定部とを備えることを特徴とするオブジェクト検出装置。 - 上記変換部は、上記オブジェクトに対応する色域に属する画像領域以外の各画像領域であって色相が異なる各画像領域の画素値を、各画像領域毎の代表色に対応した各代表値に置き換えることを特徴とする請求項1に記載のオブジェクト検出装置。
- 上記変換部は、上記入力画像を解析するとともに、当該解析結果に基づいて、上記オブジェクトに対応する色域を変更することを特徴とする請求項1または請求項2のいずれかに記載のオブジェクト検出装置。
- 上記変換部は、上記入力画像の画素値のヒストグラムを生成するとともに当該ヒストグラムの解析結果に基づいて上記入力画像が色かぶり画像または逆光画像であると判定した場合に、上記オブジェクトに対応する色域として、第一の色域と当該第一の色域よりも広い第二の色域とのうち第二の色域を選択することを特徴とする請求項3に記載のオブジェクト検出装置。
- 上記判定部は、上記入力画像における検出窓の位置と大きさとの少なくとも一方を変更しながら入力画像上に繰り返し検出窓の設定を行なうとともに、検出窓を設定して求めた上記ばらつきが所定値未満である領域については避けて以後の検出窓の設定を行なうことを特徴とする請求項1〜請求項4のいずれかに記載のオブジェクト検出装置。
- 上記判定部は、検出窓内の画像にかかる情報を入力し上記オブジェクトの有無を示す情報を出力するニューラルネットワークを利用することにより、オブジェクトの有無を判定することを特徴とする請求項1〜請求項5のいずれかに記載のオブジェクト検出装置。
- 入力画像から所定のオブジェクトを検出するオブジェクト検出方法であって、
上記入力画像における画像領域のうち上記オブジェクトに対応する色域に属する画像領域以外の画像領域の画素値を、所定の代表値に置き換える変換工程と、
上記置き換えが実行された入力画像上に検出窓を設定し、当該検出窓内における画素値のばらつきを求めるとともに、当該ばらつきが所定値以上である場合に、当該検出窓内の画像を対象として上記オブジェクトの有無を判定する判定工程とを備えることを特徴とするオブジェクト検出方法。 - 入力画像から所定のオブジェクトを検出する処理をコンピュータに実行させるオブジェクト検出プログラムであって、
上記入力画像における画像領域のうち上記オブジェクトに対応する色域に属する画像領域以外の画像領域の画素値を、所定の代表値に置き換える変換機能と、
上記置き換えが実行された入力画像上に検出窓を設定し、当該検出窓内における画素値のばらつきを求めるとともに、当該ばらつきが所定値以上である場合に、当該検出窓内の画像を対象として上記オブジェクトの有無を判定する判定機能とを実行させることを特徴とするオブジェクト検出プログラム。 - 入力画像から所定のオブジェクトを検出するとともに、入力画像に基づく印刷を実行する印刷装置であって、
上記入力画像における画像領域のうち上記オブジェクトに対応する色域に属する画像領域以外の画像領域の画素値を、所定の代表値に置き換える変換部と、
上記置き換えが実行された入力画像上に検出窓を設定し、当該検出窓内における画素値のばらつきを求めるとともに、当該ばらつきが所定値以上である場合に、当該検出窓内の画像を対象として上記オブジェクトの有無を判定する判定部と、
上記判定部によってオブジェクトが有ると判定された検出窓内の画像に基づいて決定した補正情報に応じて上記入力画像の少なくとも一部を補正し、当該補正後の入力画像に基づいて印刷を行なう印刷制御部とを備えることを特徴とする印刷装置。
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