JP2638693B2 - 特徴画像データの抽出方法 - Google Patents
特徴画像データの抽出方法Info
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- JP2638693B2 JP2638693B2 JP11874691A JP11874691A JP2638693B2 JP 2638693 B2 JP2638693 B2 JP 2638693B2 JP 11874691 A JP11874691 A JP 11874691A JP 11874691 A JP11874691 A JP 11874691A JP 2638693 B2 JP2638693 B2 JP 2638693B2
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Description
に係り、より詳しくは、カラー原画像をカラー複写材料
または黒白複写材料に複写するときに使用する、人物の
顔の濃度データ等の特徴画像データを抽出する方法に関
する。
真を観賞するときに最も注目される部位は、人物の顔で
あり、品質の良い写真を作成するためには人物の顔の色
を適正な色に焼付ける必要がある。
領域をライトペンで指定して人物の顔の濃度データを抽
出し、この抽出した濃度データに基づいて顔の色が適正
に焼付けられるように露光量を決定している。このよう
な技術としては、特開昭62−115430号公報、特
開昭62−115431号公報、特開昭62−1154
32号公報、特開昭62−189456号公報、特開昭
62−189457号公報、特開昭63−138340
号公報、特開昭63−178222号公報に記載のもの
がある。
毎にオペレータがライトペンで顔領域を指定しなければ
ならないため、焼付作業に時間がかかる、という問題が
ある。また、オペレータが目視して顔領域を指定しなけ
ればならないため、無人化が困難である。
特開昭52−156625号公報、特開昭53−123
30号公報、特開昭53−145620号公報、特開昭
53−145621号公報、特開昭53−145622
号公報には、肌色データを抽出することによって人物の
顔のデータを抽出する以下の方法が記載されている。す
なわち、カラー原画像を多数の測光点に分割すると共に
各測光点をR(赤)、G(緑)、B(青)の3色に分解
して測光し、測光データから計算した各測光点の色が肌
色範囲内か否か判断する。そして、肌色範囲と判断され
た測光点のクラスタ(群)を顔の濃度データとする。し
かしながら、この方法では肌色範囲内の色を顔の濃度デ
ータと仮定しているため、地面、木の幹、洋服等の肌色
または肌色に近似した色をした顔以外の部位も顔の濃度
データとして抽出されてしまう。また、同一被写体を同
一条件で撮影した場合であってもフィルム種によって撮
影画像の色味が異るため、フィルム種が異ると顔の濃度
データを自動的に抽出できないことがある。更に、被写
体を照明する光源の色が異ると撮影画像の色味が異る
(例えば、蛍光灯を光源として撮影した画像は緑味にな
る)ため、光源色が異ると顔の濃度データを自動的に抽
出できないことがある。
問題点を解決するためには、光源色補正を行ってから肌
色範囲の測光データを抽出すればよい。光源としては、
太陽光、蛍光灯、タングステン光に大別できるが、太陽
光は季節、時間帯によって色味が異り、また季節や時間
帯が同じでも直接光か間接光かによって色味が異る。ま
た、蛍光灯等の人工光は製品の多種多様化に伴い様々な
色味がある。従って、光源の各々について光源種を特定
して光源補正を行うのは困難である。また、仮に光源補
正が完全に行えたとしても地面や木の幹等の肌色または
肌色に近似した部位を抽出しないようにすることはでき
ず、更にフィルム種が異ったときに対処することができ
ない。
れたもので、ネガフィルム等のカラー原画像から人物の
顔のデータ等の特徴画像データのみを高い確度で自動的
に抽出することができる特徴画像データ抽出方法を提供
することを目的とする。
に請求項1の発明は、カラー原画像を多数画素に分割し
て各画素を赤光、緑光及び青光の3色に分解して測光
し、測光により得られたデータに基づいて色相値のヒス
トグラムを求め、求めたヒストグラムを山毎に分割し、
カラー原画像の各画素が分割された山のどれに属するか
を判断して画素を分割された山に対応する群に分けると
共に、各々の群毎にカラー原画像を分割し、分割された
領域の少なくとも1つを選択して選択された領域のデー
タを特徴画像データとして抽出する。
多数画素に分割して各画素を赤光、緑光及び青光の3色
に分解して測光し、測光により得られたデータに基づい
て色相値及び彩度値についての2次元ヒストグラムを求
め、求めた2次元ヒストグラムを山毎に分割し、カラー
原画像の各画素が分割された山のどれに属するかを判断
して多数画素を分割された山に対応する群に分けると共
に、各々の群毎にカラー原画像を分割し、分割された領
域の少なくとも1つを選択して選択された領域のデータ
を特徴画像データとして抽出する。
割された領域が人物の顔か否かを判断し、人物の顔と判
断された領域を選択することにより、人物の顔の濃度デ
ータを特徴画像データとして抽出することができる。ま
た、測光により得られたデータのスムージングを行い、
ノイズを除去するのが好ましい。
に分割して各画素を赤光、緑光及び青光の3色に分解し
て測光し、測光により得られたデータに基づいて色相値
のヒストグラムを求める。次に、求められたヒストグラ
ムをヒストグラムの谷または山の裾を境にして山毎に分
割する。これによって、各山の色相値範囲が定められ
る。次に、各画素の色相値がどの色相値範囲に属するか
を判断することにより、各画素が分割された山のどれに
属するかを判断し、多数画素を分割された山に対応する
群(クラスタ)に分ける。続いて、カラー原画像を分割
された群に対応する領域に分ける。このとき、同じ群に
含まれる画素が異る領域に分けられる場合もあるが、異
る群に含まれる画素が同じ領域に含まれることはない。
これによって、カラー原画像は、ヒストグラムによって
分けられた色相値範囲内の色相値を持つ画素を含む領域
毎に分けられることになる。従って、カラー原画像上の
1つの領域内には、色相値が所定範囲内の画素が含まれ
ることになり、画像の特徴を表す少なくとも1つの領域
を選択すれば、選択された領域のデータが特徴画像デー
タを表すことになるから、領域の選択によって特徴画像
データを抽出することができる。
ィルム現像差等があると、カラー原画像の色味は画面全
体で均一に変化するが、このように色味が変化してもヒ
ストグラム上の位置が変わるだけで画像の各画素によっ
て作られる群は保存されるからカラー原画像の分割領域
は色味が変化しても変化しない。従って、本発明では、
フィルム種や光源種の変化、経時変化、フィルム現像差
等によってカラー原画像の色味や色範囲が変化しても人
物の顔の濃度データを抽出することができる。
の部位の色相と同一または近似している場合、色相値の
みのヒストグラムに基づいてカラー原画像を分割する
と、特徴画像と他の部位とを区別できないことがある。
そこで請求項2の発明では色相値に加えて更に彩度値を
導入し、色相値及び彩度値の2次元ヒストグラムを求
め、この2次元ヒストグラムを山毎に分割して上記と同
様にしてカラー原画像を分割し、分割された領域の少な
くとも1つを選択して特徴画像データを抽出する。
るため、特徴画像と色相が同一または近似した部位が混
在していても特徴画像データを抽出することがてきる。
部位は、人物の顔であるので、カラー原画像の分割され
た領域が人物の顔か否かを判断し、人物の顔と判断され
た領域のデータを特徴画像データとして抽出するのが好
ましい。この場合、請求項1の発明のように色相値のヒ
ストグラムに基づいて特徴画像データ、すなわち人物の
顔のデータを抽出することもできるが、請求項2の発明
のように色相値及び彩度値の2次元ヒストグラムに基づ
いて人物の顔のデータを抽出することもできる。人物の
顔の色相は、地面、木等の肌色部分と近似しているが、
ほとんどの場合彩度が異るため、色相値及び彩度値の2
次元ヒストグラムに基づいて人物の顔のデータを抽出す
るようにすれば、顔、地面、木等が混合する画像からも
人物の顔のデータを抽出することができる。
タは、人物の顔のデータ以外であってもよい。
説明する。本実施例は、オートプリンタに本発明を適用
したものである。図1に示されるように、本実施例のオ
ートプリンタは、カラーネガフィルム10を搬送する搬
送ローラ12を備えている。搬送ローラ12によって搬
送されるカラーネガフィルム10の下方には、光源1
4、調光フイルタ等の色補正フィルタ16および拡散ボ
ックス18が順に配列されている。また、ネガフィルム
10の上方には、ネガフィルム10を透過した光線を2
方向に分配する分配用プリズム20が配置されている。
分配用プリズム20によって分配された一方の光路上に
は、投影光学系22、ブラックシャッタ23及びカラー
ペーパー(印画紙)24が順に配列され、他方の光路上
には投影光学系26及びCCDイメージセンサ28が順
に配列されている。このCCDイメージセンサ28は、
ネガフィルム10の1画面(1コマ)全体を多数の画素
(例えば256×256画素)に分割して各画素をR
(赤)、G(緑)、及びB(青)の3色に分解して測光
する。CCDイメージセンサ28は、CCDイメージセ
ンサ出力を増幅する増幅器30及びアナログ−デジタル
(A/D)変換器32を介してCCDイメージセンサの
感度補正用の3×3マトリックス回路34に接続されて
いる。3×3マトリックス回路34は、以下で説明する
ルーチンのプログラムを記憶したマイクロコンピュータ
で構成された顔抽出回路36を介して適正露光量計算回
路40に接続されると共に、1画面全体の平均濃度を演
算する平均濃度演算回路38を介して適正露光量計算回
路40に接続されている。そして、適正露光量計算回路
40は、色補正フイルタを駆動するドライバ42を介し
て色補正フィルタ16に接続されている。
から照射された光線は、色補正フィルタ16、拡散ボッ
クス18及びカラーネガフィルム10を透過し、分配用
プリズム20によって分配され、投影光学系26を介し
てCCDイメージセンサ28に受光される。なお、この
ときブラックシャツタ23は閉じられている。この受光
によってCCDイメージセンサ28は、1画面全体を多
数の画素に分割して各画素をR、G、B3色に分解して
測光し、測光データ信号を出力する。測光データ信号は
増幅器30で増幅された後A/D変換器32でデジタル
信号に変換され、3×3マトリックス回路34でイメー
ジセンサの感度補正が行われ、顔抽出回路36と平均濃
度演算回路38に入力される。この平均濃度演算回路3
8では、1画面全体の平均濃度を演算する。顔抽出回路
36では、以下で説明するように1画面中の人物の顔の
部位を推定し、顔と推定された部位のR、G、B3色測
光データを出力する。露光量演算回路40は、顔抽出回
路36から出力された3色測光データと平均濃度演算回
路38で求められた平均濃度とを用いて露光量を演算
し、ドライバ42を介して色補正フイルタ16を制御す
ると共にブラックシャッタ23を開閉して焼付けを行
う。なお、平均濃度演算回路38で求めた平均濃度を用
いるとき、平均濃度に対する露光補正量を求めることが
できる。露光補正量を求めない場合、必ずしも平均濃度
演算回路38を必要とせず、直接顔抽出回路36から出
力された3色測光データより露光量を求めてもよい。
を示すものであり、ステップ100において入力された
3色測光データのノイズ除去、すなわちスムージングを
行う。ノイズには、測光系における電気的ノイズ、ネガ
フィルムの粒状性によるノイズ等がある。次のステップ
102では下記の(1)〜(3)式によってR、G、B
3色測光データをH(色相値)、L(明度値)、S(彩
度値)に変換する。
各々最小値が0、最大値が1になるように規格された3
色測光データ、min( )は( )内の数値の最小
値、r’、g’、b’はr’=R/L、g’=G/L、
b’=B/Lを表す。またH’は次の(4)式で与えら
れ、Pi(iは、R、G、Bのうちの1つ)は図3のP
である。
交する色相値軸、彩度値軸及び画素数軸から成る座標系
を用いて色相値及び彩度値についての2次元ヒストグラ
ムを求め、次のステップ106において後述するよう
に、求めた2次元ヒストグラムを山毎に分割する、すな
わち2次元ヒストグラムのクラスタリングを行う。次の
ステップ108ではクラスタリングされた2次元ヒスト
グラムの山に基づいて多数の画素のクラスタリングを行
い、このクラスタリングに基づいて画面を分割し、分割
された領域から人物の顔の候補となる領域を抽出する。
次のステップ110では、顔の候補として抽出された領
域から顔の領域を推定し、顔として推定された領域の
R、G、B3色測光データを出力する。そして、ステッ
プ112において全コマの焼付けが終了したか否か判断
し、焼付終了と判断されたときにこのルーチンを終了す
る。
を説明する。図5はステップ106の詳細を示すもの
で、ステップ120において色相値及び彩度値について
の2次元ヒストグラムから評価すべき領域を切り出す。
図4では説明を簡単にするため1コマを評価領域とし
た。ステップ122では評価領域があるか否か判断す
る。ステップ120で評価領域が切り出せなかったと
き、すなわち全ての領域の評価が終了したときには評価
領域がないため、このルーチンを終了する。評価領域が
ある場合には、ステップ124において山切り出し用ヒ
ストグラムを作成するためのX、Y軸の決定を行う。す
なわち、評価領域を画素数軸と平行な軸を中心に回転さ
せ、ヒストグラムの山を横から見たときに多峰性を優先
しかつ山が最も尖鋭となる位置を求め、この位置を基準
にX、Y軸を決定する。処理時間の短縮が必要な場合
は、精度が多少低下するが、X、Y軸としてヒストグラ
ムの分散が最大となる軸を用いてもよい。図4(1)の
例では、1〜4の符号を付した4つの山を横から見たと
きに多峰性を優先しかつ山が最も尖鋭になる位置は3つ
の山が見える位置であるので見る方向と直交する方向に
X軸を定め、このX軸と直交する方向にY軸を定めてい
る。
ラムをX、Y軸に投影させて各々1次元ヒストグラムを
作成する。図4(1)の例では、X軸と直交する方向か
ら見ると1、2の符号を付した山が重なって見えるため
X軸についての1次元ヒストグラムには、符号3を付し
た山、符号1、2を付した山、符号4を付した山の3つ
の山が現れ、Y軸と直交する方向から見ると1〜4の符
号を付した山が重なって見えるためY軸についての1次
元ヒストグラムには1つの山が現れている。次のステッ
プ128では、次の(5)式によってヒストグラムを評
価関数H(a)に変換しこの評価関数に基づいてX軸に
ついてのヒストグラムから山の切り出しを行う。
の画素数、xは特徴量aからの変位である。
求め、評価関数H(a)の平均値T以下の範囲(谷、裾
部の存在範囲)を求める。次に、この範囲内のヒストグ
ラムが最小の位置をヒストグラムの谷または裾部とす
る。そして、求められた谷または裾部でヒストグラムを
切り出す。
ると、実線SIで表わされたヒストグラムから評価関数
H(a)を求めると図の破線で示すようになる。この評
価関数H(a)が負の部分に関しての平均値T以下の範
囲は特徴量がv0〜v1、v2〜v3の範囲である。こ
の範囲内のヒストグラムの度数が最小の位置は、範囲v
0〜v1ではav0=v0、範囲v2〜v3ではav1
であり、av0が裾部として、av2が谷として各々求
められ、この位置でヒストグラムの切り出しを行う。
グラムの山の切り出しと同様の方法でY軸についてのヒ
ストグラムの山の切り出しを行う。次のステップ132
では、2次元ヒストグラム上で上記のように切り出され
たX軸、Y軸についての1次元ヒストグラムの山が重な
る領域を求め、色相値及び彩度値についての2次元ヒス
トグラムから山の切り出しを行う。図4(1)の領域E
1は上記のようにして切り出した山の一例を示すもので
ある。
ラムから切り出された山が単峰か否か判断し、単峰でな
い場合は2次元ヒストグラムから切り出された山が単峰
になるまでステップ124〜ステップ134を繰り返
す。図4(3)の領域E2は、上記のようにして切り出
された単峰の山の一例を示すものである。
峰の山を識別するためのラベルを付ける処理(ラベリン
グ)を行い、ステップ138ではラベリングされた山を
マスクしてステップ120へ戻る。そして、上記のステ
ップを繰り返して色相値及び彩度値についての2次元ヒ
ストグラムの全領域を単峰の山に分割する。
もので、ステップ140では、上記のようにして分割さ
れた単峰の山のX軸方向の範囲XR(図4(3))及び
Y軸方向の範囲YR(図4(3))を単峰の山毎に各々
求め、原画像の各画素について色相値及び彩度値がこれ
らの範囲に属しているかを判断して画素のクラスタリン
グを行うと共に、範囲XR、YRで囲まれた範囲に属し
ている画素を集め、集めた画素が原画像上で1つの領域
となるように原画像を分割する。また、分割された領域
にナンバリングする。図4(2)は、原画像を分割した
例を示すもので符号1〜4を付した各領域の画素は、図
4(1)の、符号1〜4を付した単峰の山に含まれる画
素に対応している。図4(1)で同じ単峰の山に属して
いる画素が図4(2)では異る領域に分割されている
が、これは図4(1)では単峰の山の色相値範囲及び彩
度値範囲を持つ画素であるが、図4(2)では領域が分
かれているからである。
の面積を判断することにより徴小領域を除去し、ナンバ
リングをし直す。次のステップ144では、領域の境界
画素をすべて削除してひと皮分取り除く収縮処理と、収
縮処理とは逆に境界画素を背景画素方向へ増殖させてひ
と皮分太らせる膨張処理とを行って大領域と繁がってい
る小領域を大領域から分離する。次のステップ146で
はステップ142と同様に徴小領域を除去してリナンバ
リングを行い、ステップ148で弱い結合をしている領
域同士を分離するために、上記と同様の収縮、膨張処理
を行い、ステップ150において上記と同様に徴小領域
の除去とリナンバリングを行う。
で、ステップ162においてステップ108、すなわち
図7のルーチンで抽出された領域の中から1つの領域を
注目領域として選択し、注目領域の水平フィレ径および
垂直フィレ径が所定値になるように注目領域の拡大縮小
処理を行って注目領域のサイズの規格化を行うと共に、
次の(6)式に従って濃度値または輝度値の規格化を行
う。
輝度値) d :規格化前濃度値(または輝度値) dr :規格化後濃度値(または輝度値) ステップ164では、予め記憶された複数種(本実施例
では10種類)の標準的な顔画像(正面から見た顔画
像、横から見た顔画像(左右)、下向き顔画像、上向き
顔画像等)に対する注目領域の相関係数rを次の(7)
式によって演算し、この相関係数を特徴量とする。この
標準的な顔画像は、顔の輪郭のみのデータであっても、
顔の輪郭のデータに顔の内部構造(眼、鼻、口等)デー
タを加えたデータであってもよい。
は、フィレ径の長さは同じとした)、f(x、y)は注
目領域、g(x、y)は標準的な顔画像を表す。
量を変量とした線形判別分析により注目領域が人物の顔
であるか否かを判断し、顔であると判断された領域の
R、G、B測光データを適正露光量計算回路40に出力
する。ステップ168では抽出された全領域について顔
か否かの判定が終了したか否か判断し、終了していない
ときにはステップ162〜ステップ168を繰り返す。
に用いる特徴量として相関係数を使用したが、以下で説
明する重心回りの正規化されたセントラル・モーメント
から導出される不変量、自己相関関数または幾何学的不
変量を用いてもよい。
りのセントラル・モーメントμpqを
ントは次のようになる。
セントラル・モーメントから次の七つの不変量ψi,(i
=1,2,……,7)が導出される。
うに抽出された顔領域のR、G、B測光データと平均濃
度演算回路38で演算された1コマの画面平均濃度Di
(i=R、G、Bのうちのいずれか)とを用いて以下の
式に従って適正露光量Ei を演算し、ドライバ42に出
力する。ドライバ42は適正露光量Ei から露光コント
ロール値を演算して調光フイルタ16を制御する。
類とプリントサイズから決まる引伸倍率に応じて予め設
定されている。
ロープ係数でアンダー露光用とオーバー露光用とがあ
り、プリントすべきコマの平均濃度が標準ネガ濃度値に
対してアンダーかオーバーかを判定してアンダー露光用
またはオーバー露光用のいずれかが選択される。
ランス値であり、カラーペーパーの種類に応じて決定さ
れている。
ズバランス値であり、焼付レンズの種類に応じて決定さ
れてる。
性能の変化に対する補正値(マスターバランス値)。
れるネガバランス(カラーバランス)値。
度である。
ィルム検定装置によって求められた補正値とし、カラー
補正量K2 を次のように顔領域平均濃度を用いて表して
もよい。
ラー補正量K2 をフィルム検定装置によって求められた
補正量とし、(8)式のプリントコマの平均濃度Di を
顔領域の平均濃度FDi 置きかえて露出量を求めてもよ
い。
用いて判断しているため、色相が類似している顔、地
面、木等が混在する画像からも顔のデータを抽出するこ
とができる。
施例は、ステップ108で抽出された候補領域の各々に
ついて注目領域の形状及び色情報と注目領域の周辺に位
置する領域である近傍領域の形状及び色情報とから注目
領域が顔か否かを判断するものである。図9はこの顔か
否かを判断するルーチンを示すものであり、ステップ1
70において注目領域の周辺に注目領域と同一色相値、
及び彩度値または近似した色相値及び彩度値を持ち、か
つ、サイズ(例えば、水平フィレ径、垂直フィレ径を採
用することができる)が注目領域のサイズの25〜10
0%の範囲の領域が抽出されているか否か判断すること
によって、人物の手または足に対応する領域が抽出され
ているか否か判断する。判断の対象となる範囲は人物の
身体が存在する範囲、例えば注目領域を中心として注目
領域の面積と同一面積の円の直径の5倍を半径とする範
囲とする。なお、画像情報が途切れてしまう場合は、途
切れる方向については対象範囲を画像情報が途切れる位
置までとする。そして、注目領域の周辺に手または足に
対応する領域が存在する場合にはステップ172でフラ
グFa をセットする。
する領域が存在しかつその領域が人物の体に対応するか
否かを判断することにより人物の体の領域が抽出されて
いるか否かを判断する。人物の体は、通常左右軸対象で
かつ上下方向に非対象であると共に顔に連続しているの
で、注目領域と連続する領域が存在しかつその領域が左
右軸対象でかつ上下非対象かを判断することにより人物
の体に対応する領域が存在するか否かを判断することが
できる。そして、人物の体に対応する領域が存在すると
きはステップ176でフラグFb をセットする。
することにより頭部が存在するか否か判断する。頭部は
顔と隣接し、顔と統合したとき略惰円形になり、通常頭
部には帽子、ヘルメット、頭髪等が存在するから色相ま
たは彩度が顔と相異している。従って、注目領域に隣接
する領域についてこの領域の周囲長と、注目領域との隣
接部の境界長との比が30%以上であるか、注目領域と
隣接する領域とを統合したときの円形度が向上するか、
注目領域の色相値と注目領域に隣接する領域の色相値と
の色相差に対する彩度値差または明度値差が大きいか、
注目領域に隣接する領域の彩度値または明度値が注目領
域に比較して小さいかを判断することにより頭部が存在
するか否かを判断することができる。そして、頭部に対
応する領域が存在すると判断されたときにはステップ1
80においてフラグFc をセットする。
グFb がセットされているか否か判断し、肯定判断され
たとき、すなわち注目領域の周辺に手または足に対応す
る領域が存在しかつ注目領域に連続する領域が体に対応
する領域のときは、注目領域は人物の顔であると判断し
て、ステップ188において注目領域のR、G、B測光
データを出力する。ステップ182で否定判断されたと
きはステップ184においてフラグFb 及びフラグFc
がセットされているか否か判断する。この判断が肯定さ
れたとき、すなわち注目領域に連続する領域が体に対応
する領域でかつ注目領域に隣接する領域が頭部に対応す
る領域のときは、注目領域は人物の顔であると判断して
ステップ188へ進む。ステップ184で否定判断され
たときはステップ186でフラグFa 、フラグFb 及び
フラグFc がセットされているか否か判断し、肯定判断
されたときは注目領域は人物の顔であると判断してステ
ップ188ヘ進む。次のステップ190では次の注目領
域の判断のためにフラグF a 、Fb 、Fc をリセットす
る。
体、頭部か否かを判断する場合に、上記第1実施例で説
明したように複数の標準的な手または足の画像、複数の
標準的な体の画像、複数の標準的な頭部の画像を予め記
憶しておいて、注目領域とこれらの標準的な画像とを比
較して判断してもよい。
施例は抽出された領域を線図形化して注目領域の周辺に
位置する近傍領域の形状及び注目領域の形状に基づいて
注目領域が顔か否かを判断するようにしたものである。
図10は線図形化による顔判定ルーチンを示すもので、
上記のように抽出された一画面分の領域の線情報抽出処
理を行って各領域を線図形に変換する。ステップ202
では、予め記憶された人物の肩を表す標準線図形と一画
面の線図形とを比較することによって肩を表す線図形が
存在するか否かを判断する。肩を表す線図形が存在しな
い場合にはこのルーチンを終了し、肩を表す線図形が存
在する場合にはその上側に線図形が存在するか否かを判
断する。線図形が存在すれば、この線図形を注目線図形
としてステップ206において、この注目線図形の上側
に頭部(例えば、帽子、頭髪、ヘルメット等)を表す線
図形が存在するか判断する。ステップ206の判断が肯
定のときは、注目線図形の上側に頭部を表す線図形が存
在しかつ注目線図形の下側に肩を表す線図形が存在する
ため注目線図形は顔の線図形である確立が高い。このた
めステップ208においてこの注目線図形の輪郭が標準
的な顔の線図形の輪郭に近似しているか否か判断する。
ステップ208の判断が肯定のときはステップ210に
おいて注目線図形が顔であると判断してこの注目線図形
に対応する領域のR、G、B測光データを出力する。一
方、ステップ208の判断が否定のときはステップ21
2において肩を表す線図形の上側の線図形の下側の部分
を顔と判断し、この部分のR、G、B測光データを出力
する。
否かを判断しているため、色相が類似している顔、地
面、木等が混在する画像からも顔のデータを抽出するこ
とができる。また、顔の徴細構造を用いて顔を判定して
いないため、判定対象画像の分解能が低くても少ない演
算時間で顔か否かを判定できる。
サとは別体の露光量決定装置に本発明を適用した変形例
を示すものである。なお、図11において図1と対応す
る部分には同一符号を付して説明を省略する。また、平
均濃度演算回路38は必ずしも必要ではないが、これに
代えて画面全体のLATDを検出する積算透過濃度検出
回路を用いてもよい。
抽出回路361 、362 ・・・36nで構成し、並列処
理により露光量を演算するものである。顔抽出回路36
1 、362 ・・・36nは図13のタイムチャートに従
って画像を読込み、露光量を演算し、その結果を出力す
る。図13においてt1 は1コマの画像読込み時間、t
2 は1コマの露光量演算時間、t3 は1コマの露光量演
算結果転送時間であり、t2 >>t1 、t3 である。顔
抽出回路361 はt1 時間で1コマの画像を読込み、t
2 時間で露光量を演算し、t3 時間で演算結果を転送す
る。顔抽出回路361 による1コマの画像読込みが終了
すると同時にフィルムが1コマ分送られ顔抽出回路36
2 による1コマり画像読込みが開始され、顔抽出回路3
61 の露光量演算と顔抽出回路362 の画像読込みとが
並列して行われ、以下同様に顔抽出回路363 、364
・・・36nによって並列処理される。
Tpは、 Tp=m(t1 +t2 +t3 )+(n−1)t1 である。一方、並列処理を行わない場合の処理時間Ts
は Ts=m・n(t1 +t2 +t3 ) である。従って、
にも適用できる。本発明は写真焼付装置の露光量決定以
外に、ディジタルカラープリンタの露光量決定、複写機
の複写条件決定、カメラの露出量決定、CRT画面の表
示条件決定、磁気画像データからハードコピーを作成す
るときの光量決定にも適用することができる。
相値のヒストグラムに基づいて特徴画像データを抽出し
ているため、フィルム種や光源種の変化、フィルム特性
の経時変化、フィルム現像差等によってカラー原画像の
色味や色範囲が変化しても精度よく特徴画像のデータを
抽出することができる、という効果が得られる。
ラムに基づいて特徴画像データを抽出しているため、特
徴画像と色相が同一または近似した部位が混在していて
も特徴画像データを抽出することができる、という効果
が得られる。
ある。
る。
ストグラムを示す線図である。 (2)は原画像を分割した状態を示す線図である。 (3)は2次元ヒストグラムから単峰の山を切り出した
状態を示す線図である。
る。
る。
る。
である。
図である。
ある。
光量演算装置の概略図である。
る。
Claims (4)
- 【請求項1】 カラー原画像を多数画素に分割して各画
素を赤光、緑光及び青光の3色に分解して測光し、 測光により得られたデータに基づいて色相値のヒストグ
ラムを求め、 求めたヒストグラムを山毎に分割し、 カラー原画像の各画素が分割された山のどれに属するか
を判断して画素を分割された山に対応する群に分けると
共に、各々の群毎にカラー原画像を分割し、 分割された領域の少なくとも1つを選択して選択された
領域のデータを特徴画像データとして抽出する、 特徴画像データの抽出方法。 - 【請求項2】 カラー原画像を多数画素に分割して各画
素を赤光、緑光及び青光の3色に分解して測光し、 測光により得られたデータに基づいて色相値及び彩度値
についての2次元ヒストグラムを求め、 求めた2次元ヒストグラムを山毎に分割し、 カラー原画像の各画素が分割された山のどれに属するか
を判断して画素を分割された山に対応する群に分けると
共に、各々の群毎にカラー原画像を分割し、 分割された領域の少なくとも1つを選択して選択された
領域のデータを特徴画像データとして抽出する、 特徴画像データの抽出方法。 - 【請求項3】 領域を選択するときに、分割された領域
が人物の顔か否かを判断し、人物の顔と判断された領域
を選択する請求項1または2の特徴画像データの抽出方
法。 - 【請求項4】 前記測光により得られたデータのスムー
ジングを行い、ノイズを除去する請求項1、2または3
の特徴画像データの抽出方法。
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EP92108701A EP0514933B1 (en) | 1991-05-23 | 1992-05-22 | Method of extracting feature image data |
DE69221210T DE69221210T2 (de) | 1991-05-23 | 1992-05-22 | Verfahren zur Entnahme von charakteristischen Bilddaten |
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Publications (2)
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Family Applications (1)
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JP11874691A Expired - Fee Related JP2638693B2 (ja) | 1991-05-23 | 1991-05-23 | 特徴画像データの抽出方法 |
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-
1991
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