JP2018198029A - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】顔検出部(113)は入力された画像から顔領域を検出する。画像処理部(105)は、顔領域から高輝度領域を抽出して、高輝度領域の補正量を生成し、その補正量を用いて高輝度領域を補正する。そして、画像処理部(105)は、複数の顔領域が検出された場合、複数の顔領域の特徴情報を基に補正量を調整する。
【選択図】図1
Description
本発明の画像処理装置は、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ、デジタルカメラ機能を備えたスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータ等の各種情報端末、工業用カメラ、車載カメラ、医療用カメラなどの各種カメラに適用可能である。本実施形態では、本発明の画像処理装置をデジタルスチルカメラ(以下、単にデジタルカメラと呼ぶ。)に適用した例を挙げて説明する。
レンズ群101は、フォーカスレンズを含むズームレンズである。シャッター102は、絞り機能を備え、システム制御部50による制御の下、撮像部103が備えている撮像素子への入射光量と露光時間を調整する。撮像部103は、レンズ群101を介して撮像素子の撮像面上に形成された光学像を光電変換により電気信号に変換してアナログ画像信号を出力する。撮像部103の撮像素子は、CCDイメージセンサ又はCMOSイメージセンサである。撮像素子の撮像面の前には、三原色のR(赤),G(緑),B(青)の各色成分に対応したカラーフィルタがいわゆるベイヤー配列と呼ばれる配列で画素毎に設けられている。このため、撮像部103からは、ベイヤー配列に対応したRGBの各画素の色信号からなるアナログ画像信号が出力される。A/D変換部104は、撮像部103から出力されたアナログ画像信号をデジタル画像データに変換し、その画像データを画像処理部105に出力する。
画像処理部105の画像信号生成部201は、撮像部103にて撮像されてA/D変換部104から出力された画像データが入力される。この画像データは、前述したようにベイヤー配列で構成されたRGBの各色のデータからなる。画像信号生成部201は、ベイヤー配列に対応したRGBの各色の画像データに対して同時化処理を行って、1画素あたりRGBの各色を含む画像データを生成する。画像信号生成部201は、同時化処理で生成した画像データをホワイトバランス制御部202(以下、WB制御部202とする。)に出力する。
図3は、デジタルカメラ100において、撮像部103の撮像画像又はメモリ106に記憶されている画像から所定の被写体の画像領域を検出し、その画像領域からテカリ領域を抽出してテカリ補正が行われるまでの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図3のフローチャートでは、ステップS301〜ステップS304をそれぞれS301〜S304と略記する。また、図3のフローチャートの処理は、ハードウェア構成又はソフトウェア構成により実行されてもよいし、一部がソフトウェア構成で残りがハードウェア構成により実現されてもよい。ソフトウェア構成により処理が実行される場合、図3のフローチャートの処理は、一例として、図3の不揮発性メモリ121に格納されているプログラムをシステムメモリ122に展開し、システム制御部50が実行することなどにより実現可能である。本実施形態に係るプログラムは、不揮発性メモリ121に予め用意されているが、例えば着脱可能な半導体メモリから読み出されたり、不図示のインターネット等のネットワークからダウンロードされたりして、システムメモリ122にロードされてもよい。これらのことは後述する他のフローチャートにおいても同様とする。
本実施形態のデジタルカメラ100では、先ず、S301の処理として、顔検出部113が、撮像部103の撮像画像又はメモリ106に記憶されている画像から、人物の顔画像の領域(以下、顔領域とする。)を検出する。また、顔検出部113は、画像内に顔が複数存在する場合には、それら複数の顔領域を検出して、それぞれ顔領域の情報を取得する。
また、例えば入力画像から複数の顔領域が検出されている場合、テカリ補正回路203は、それら顔領域毎に、器官領域を除いた肌色領域について高輝度領域の抽出や肌色評価値の算出を行ってテカリ補正量を算出することになる。ただし、正しく器官検出ができた顔領域のみテカリ補正を行い、器官検出ができなかった顔領域や器官検出が誤っている可能性がある顔領域のテカリ補正を行わないようにすると、テカリ補正された顔領域と補正されていない顔領域とが混在することになる。この場合、補正ムラのある不自然な補正画像が生成されることになる。
図5は、図3のS304においてテカリ補正回路203が行うテカリ補正処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
テカリ補正回路203は、S501において、図3のS302で検出された器官領域の検出情報を取得する。このときのテカリ補正回路203は、器官領域の検出情報として、前述した目、口等の各器官の座標位置情報や器官検出の信頼度情報を取得する。
また、S503において、テカリ補正回路203は、同様に目や口等の器官領域を除いた顔領域の肌色平均値(Skin_R,Skin_G,Skin_B)を算出する。
すなわち、テカリ補正回路203は、S502とS503の処理により、顔領域401から目や口等の器官領域を除外した肌色領域の輝度値と肌色平均値とを求める。
図6(a)と図6(b)は、S504において、テカリ補正回路203がテカリ補正量を算出する際に設定するゲイン特性を示した図である。
図6(a)は、輝度情報(輝度値Y)を基に補正ゲインGainAを設定する際のゲイン特性600を示した図である。図6(a)のゲイン特性600によれば、輝度値Yが所定の閾値Th1_Y以下である場合には、補正ゲインとして所定の初期ゲインが設定される。なお、所定の初期ゲインは、例えばゲイン=0(ゼロ)であるとする。また、ゲイン特性600の場合、輝度値Yが所定の閾値Th1_Yを超えると初期ゲインより大きい補正ゲインに設定され、これ以降は輝度値Yが高くなるのに応じて補正ゲインが上昇するように設定される。なお、閾値Th1_Yから閾値Th2_Yまでのゲイン特性600は、輝度値Yに応じて補正ゲインが所定のカーブを描くように上昇するような特性となされている。そして、輝度値Yが閾値Th2_Y以上になると補正ゲインは最大の値に設定され、それ以降は最大の値が続くようになされる。なお、最大の値は、例えばゲイン=1に設定されているとする。このように、図6(a)のゲイン特性600は、輝度値Yが低い場合には補正ゲインを低くし、輝度値Yが高い場合には補正ゲインを高くするような特性となされている。
α=GainA×GainB 式(1)
さらに、テカリ補正回路203は、S504において、前述のS503で算出した肌色平均値(Skin_R,Skin_G,Skin_B)から、肌色の補色(Skin_R'、Skin_G'、Skin_B')をも算出する。
G1=G0−α×Skin_G' 式(2)
B1=B0−α×Skin_B'
図8(a)〜図8(c)の画像800はテカリ補正が行われる前の画像例、画像801は制御値βによって調整されたテカリ補正量を用いたテカリ補正後の画像例を示している。
図8(a)〜図8(c)の画像例は、検出された複数の顔領域として、主顔810と副顔811の二つが存在している例を挙げている。本実施形態において、主顔810とは、前述した器官検出の信頼度が高い顔領域であり、誤補正や過補正の虞が無いためテカリ補正を実施可能な状態の顔領域であるとする。一方、副顔811とは、器官検出の信頼度が低い顔領域であり、誤補正や過補正が生ずる虞があるためテカリ補正を実施できない状態の顔領域であるとする。図8(a)〜図8(c)の画像例の場合、副顔811は例えば左目を瞑っているため器官検出の信頼度が低いと判定され、一方、主顔810は両目を開けているため器官検出の信頼度が高いと判定される例を挙げている。なお、器官検出の信頼度が低いと判定される例は、片目を瞑っている場合だけに限定されず、一例として、顔が正面ではなく横向きの場合、顔の一部が画角からはみ出している(顔の一部しか写っていない)場合なども挙げることができる。
これに対し、図8(c)の画像例のように副顔811が大きい場合、例えば主顔810のみテカリ補正が実施され、副顔811のテカリ補正が実施されなかったとすると、補正ムラが目立って画像全体で違和感が生ずると考えられる。
一方、図8(b)の画像例のように副顔811が大きくてもテカリ領域831が非常に小さい場合、主顔810のテカリ補正が実施され、副顔811のテカリ補正が実施されなかったとしても、補正ムラは目立たず画像全体の違和感は少ないと考えられる。
β=GainC×GainD 式(4)
さらに、テカリ補正回路203は、式(4)により算出した制御値βを、図5のS504で主顔810について算出したテカリ補正量(α×Skin_R',α×Skin_G',α×Skin_B')に乗算する。これにより、最終的なテカリ補正量(α×β×Skin_R',α×β×Skin_G',α×β×Skin_B')が算出される。前述のようにしてS507により最終的なテカリ補正量の算出がなされた後、テカリ補正回路203の処理は、S508に進む。
R1=R0−α×β×Skin_R'
G1=G0−α×β×Skin_G' 式(5)
B1=B0−α×β×Skin_B'
一方、図8(c)のように副顔811が大きく、その副顔811のテカリ領域831も大きい(テカリ量が大きい)場合、本実施形態によれば、主顔810に対するテカリ補正を実施しないようになされているため、補正ムラが低減された画像を得ることができる。
また、図8(b)のように副顔811が大きくてもテカリ領域831が非常に小さい(テカリ量が小さい)場合、本実施形態によれば、主顔810のみテカリ補正が実施される。すなわち、副顔811が大きくてもテカリ領域831が非常に小さい場合には、主顔810のみテカリ補正が行われて肌色が再現され、副顔811のテカリ補正が実施されなかったとしても、補正ムラが目立たない違和感の少ない画像が得られる。
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。前述の実施形態では、所定の被写体の画像領域として顔画像の肌色領域に対するテカリ補正処理の例を挙げたが、本発明は顔画像の肌色領域のテカリ補正処理には限定されない。一例として、所定の被写体として略々同じ車体色の複数の自動車等が写っている画像において、それら自動車の車体の高輝度領域(テカリ領域)を補正する場合などにも適用可能である。この例の場合、複数の自動車の画像領域の大きさ(サイズ)、自動車の向きや自動車が画角に収まっているか等の検出の信頼度情報、車体の高輝度領域の抽出情報(テカリ量)の、少なくとも一つを基に、前述同様に補正量を調整する。これにより、被写体が人の顔ではない場合において複数の被写体の画像領域が検出された場合でも、補正ムラが低減された違和感の少ない画像を得ることができる。
Claims (16)
- 入力された画像から所定の被写体の画像領域を検出する検出手段と、
前記所定の被写体の画像領域から高輝度領域を抽出して前記高輝度領域の補正量を生成し、前記補正量を用いて前記高輝度領域に対する補正処理を行う補正手段と、を有し、
前記補正手段は、前記入力された画像から複数の前記画像領域が検出された場合、前記複数の画像領域の特徴情報を基に、前記高輝度領域に対して生成した前記補正量を調整することを特徴とする画像処理装置。 - 前記補正手段は、前記補正量を調整する際に用いる前記画像領域の特徴情報として、前記所定の被写体の画像領域の大きさと、前記所定の被写体を構成している部位の検出情報と、前記高輝度領域の抽出情報との、少なくとも一つを取得することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記補正量を調整する際に用いる前記高輝度領域の抽出情報として、前記高輝度領域の少なくとも面積を表す情報を、取得することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記補正量を調整する際に用いる前記部位の検出情報として、前記部位の検出の信頼度を表す情報を、取得することを特徴とする請求項2又は3に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記入力された画像から複数の前記画像領域が検出され、前記複数の画像領域の中に、前記信頼度が高い画像領域と前記信頼度が低い画像領域とが混在する場合、前記信頼度が低い画像領域の大きさと、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の抽出情報との、少なくとも一つを基に、前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域に対する前記補正量を調整することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の大きさが所定の第1の大きさ閾値以下である場合、前記補正量の調整を行わずに、前記信頼度が高い画像領域に対して算出された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の前記高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の大きさが所定の第1の大きさ閾値を超える場合、前記信頼度が低い画像領域の大きさに応じて値が小さくなる制御ゲインにより前記補正量を調整し、前記調整された補正量を用いて前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項5又は6に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の大きさが、前記第1の大きさ閾値よりも大きい第2の大きさ閾値以上である場合、前記信頼度の高い画像領域の前記高輝度領域に対する前記補正処理を行わない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。
- 前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の少なくとも面積に基づく算出量が、所定の第1の量閾値以下である場合、前記補正量の調整を行わずに、前記信頼度が高い画像領域に対して算出された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の前記高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項5から8の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の少なくとも面積に基づく算出量が、所定の第1の量閾値を超える場合、前記算出量に応じて値が小さくなる制御ゲインにより前記補正量を調整し、前記調整された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項5から9の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の少なくとも面積に基づく算出量が、前記第1の量閾値よりも大きい第2の量閾値以上である場合、前記信頼度の高い画像領域の前記高輝度領域に対する前記補正処理を行わないことを特徴とする請求項9又は10に記載の画像処理装置。
- 前記補正手段は、前記複数の画像領域の中に、前記信頼度が高い画像領域と前記信頼度が低い画像領域とが混在しない場合、前記補正量の調整を行わずに、前記信頼度が高い画像領域に対して算出された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項5から11の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 前記検出手段は、前記所定の被写体の画像領域として人の顔の画像領域を検出し、さらに前記顔を構成している前記部位として器官領域を検出し、
前記補正手段は、前記顔の画像領域から前記器官領域を除いた画像領域の肌色の平均値を基に算出した前記肌色の補色と、前記顔の画像領域から前記器官領域を除いた画像領域の中の前記高輝度領域の輝度値に応じたゲインと、前記器官の検出の信頼度に応じたゲインと、を基に算出した補正ゲインを、前記肌色の補色に乗算して前記補正量を生成することを特徴とする請求項4から12の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 前記補正処理は、前記高輝度領域の信号値から前記補正量を減算する処理であることを特徴とする請求項1から13の何れか1項に記載の画像処理装置。
- 入力された画像から所定の被写体の画像領域を検出する検出工程と、
前記所定の被写体の画像領域から高輝度領域を抽出して前記高輝度領域の補正量を生成し、前記補正量を用いて前記高輝度領域に対する補正処理を行う補正工程と、を有し、
前記補正工程では、前記入力された画像から複数の前記画像領域が検出された場合、前記複数の画像領域の特徴情報を基に、前記高輝度領域に対して生成した前記補正量を調整することを特徴とする画像処理装置の画像処理方法。 - コンピュータを、請求項1から14の何れか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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