JP2848750B2

JP2848750B2 - 露光量決定方法

Info

Publication number: JP2848750B2
Application number: JP31525892A
Authority: JP
Inventors: 博明中村
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 1992-11-25
Filing date: 1992-11-25
Publication date: 1999-01-20
Anticipated expiration: 2014-01-20
Also published as: JPH06160994A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は露光量決定方法に係り、
特に、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、人物の顔の濃度データを抽出して
抽出された濃度データに基づいて露光量を決定する露光
量決定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】人物写
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、品質の良い写真や画像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または表示する必要があ
る。

【０００３】従来、人物を含んだ画像をプリンタ、印刷
機器及び画像表示装置等の写真処理装置でプリントや表
示する場合には、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濃度が目標濃度である適正
濃度として再現されて顔の色が適正に焼付けられるまた
は表示されるように露光量を決定していた。

【０００４】しかしながら、この方法では人物の顔の反
射率が単一であると仮定しているために、個人差や人種
間差によって複数の異なる反射率の顔がカラー原画像内
に存在する場合には顔濃度がばらついて顔濃度によって
適正な色に焼付けるまたは表示する補正を行うことがで
きないという問題があった。

【０００５】この問題点を解消するために、複数の顔の
濃度の平均値を顔濃度として補正を行うことが考えられ
るが、周知のように人種間では顔の反射率が大きく異な
る。すなわち、図１４に示したように、白色人種から黒
色人種までの６種類の人種別の肌における分光反射率特
性（図中、Z1:white-blond,Z2:white-brunette,Z3:Japa
nese,Z4:Hindu,Z5:Mulato,Z6:the negro）では、白色人
種と黒色人種との人種間差には７〜８倍の差が生じるこ
とがある。従って、複数の顔の濃度の単に平均値を顔濃
度として補正を行った場合に何れの顔の濃度も適正な濃
度に仕上がらないという問題がある。

【０００６】本発明は上記問題点を解決するために成さ
れたもので、ネガフィルム等のカラー原画像から人物の
顔として抽出されたデータからカラー原画像を適正な濃
度で再現できるように露光量を決定する露光量決定方法
を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
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前記カラー原
画像上で色相または色相及び彩度が同一または類似の色
領域を求め、求めた色領域について人物の顔の領域か否
かを判断し、人物の顔の領域と判断された領域の濃度を
求め、求めた濃度の最大値と最小値との差が所定値を越
えた場合に、求めた濃度に基づいて前記人物の顔の領域
を類似した濃度群に分類し、分類された濃度群の少なく
とも１つを選択して選択された濃度群に基づいて複写材
料への露光量を決定する。

【０００８】請求項２の発明は、請求項１の露光量決定
方法であって、被写体である人物の顔の反射率が所定値
以上の顔の領域を含む濃度群の濃度が基準濃度になるよ
うに複写材料への露光量を決定することを特徴としてい
る。

【０００９】請求項３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
割された各領域の輪郭及び内部構造の少なくとも１つを
判断して人物の顔か否か判断し、人物の顔と判断された
領域の濃度を求め、求めた濃度の最大値と最小値との差
が所定値を越えた場合に、求めた濃度に基づいて前記人
物の顔の領域を類似した濃度群に分類し、分類された濃
度群の少なくとも１つを選択して選択された濃度群に基
づいて複写材料への露光量を決定する。

【００１０】請求項４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、分割された各領域の輪郭
及び内部構造の少なくとも１つを判断して人物の顔か否
か判断し、人物の顔と判断された領域の濃度を求め、求
めた濃度の最大値と最小値との差が所定値を越えた場合
に、求めた濃度に基づいて前記人物の顔の領域を類似し
た濃度群に分類し、分類された濃度群の少なくとも１つ
を選択して選択された濃度群に基づいて複写材料への露
光量を決定する。

【００１１】

【作用】請求項１の発明では、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カラー
原画像上で色相または色相及び彩度が同一または類似の
色領域を求める。次に、求めた色領域について人物の顔
の領域か否かを判断する。この類似の色領域から顔の領
域を判断するには後述する請求項３または４に記載のよ
うに色相または色相及び彩度のヒストグラムに基づいて
求めることができる。続いて、人物の顔の領域と判断さ
れた領域の濃度を求める。求めた濃度の最大値と最小値
との差が所定値を越えた場合には、求めた濃度に基づい
て人物の顔の領域を類似した濃度群に分類する。この分
類された群に含まれる顔の領域の濃度は類似すなわち近
接することになる。例えば、カラー原画像上に複数の所
定値を越えた異なる濃度の顔の領域が存在する場合に
は、各顔の領域が濃度群に分けられる。この分類された
濃度群の少なくとも１つを選択して選択された濃度群に
基づいて複写材料への露光量を決定する。従って、カラ
ー原画像上に複数の所定値を越えた異なる濃度の顔の領
域が存在しても、全ての顔の領域の濃度に基づく補正を
行うことなく、顔の濃度による補正が必要な顔領域の濃
度で補正することができる。この補正には、請求項２に
記載のように、被写体である人物の顔の反射率が所定値
以上の前記領域を含む濃度群の濃度、例えば平均濃度が
基準濃度になるように複写材料への露光量を決定するこ
とができる。これによって、顔の反射率が高く、顔の濃
度による補正が必要な顔領域を含む濃度群の濃度を補正
することができる。

【００１２】請求項３の発明では、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、人物の顔の輪郭と他の部位の輪郭、
人物の顔の内部構造と他の部位の内部構造とは明らかに
異るから、各領域の輪郭及び内部構造の少なくとも１つ
を判断すれば人物の顔か否かを判断することができる。
このように、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を判断できる。

【００１３】また、請求項４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
領域の輪郭及び内部構造の少なくとも１つを判断して人
物の顔か否かを判断している。このように、本発明で
は、色相値と彩度値とを用いているため、人物の顔と色
相が同一または近似した部位（例えば、地面、木等）が
混在していても人物の顔のデータを抽出することがてき
る。すなわち、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
が混在する画像からも人物の顔を判断することができ
る。

【００１４】

【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例を詳細に
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。この適正露光
量計算回路４０は、以下で説明するルーチン（図９）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
ている。

【００１５】次に本実施例の作用を説明する。光源１４
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。

【００１６】図２は顔抽出回路３６よる顔抽出ルーチン
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。次のステップ１０２では下記の（１）〜（３）式
によってＲ、Ｇ、Ｂ３色測光データをＨ（色相値）、Ｌ
（明度値）、Ｓ（彩度値）に変換する。

【００１７】Ｌ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３・・・・（１）Ｓ＝１−ｍｉｎ（ｒ’，ｇ’，ｂ’）・・・・（２）Ｈ＝Ｈ’／２Ｐｉ・・・・（３）ただし、Ｒ、Ｇ、Ｂは図３の３次元色座標に示すように
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。

【００１８】

【数１】ただし、

【００１９】

【数２】ステップ１０４では、図４（１）に示すように、各々直
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。

【００２０】次に、上記ステップ１０６〜１１０の詳細
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、精度が多少劣化するが、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。

【００２１】次のステップ１２６では、２次元ヒストグ
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。

【００２２】

【数３】ただし、ｆ（ａ）はＸ軸方向の値（特徴量）がａのとき
の画素数、ｘは特徴量ａからの変位である。

【００２３】すなわち、評価関数Ｈ（ａ）の平均値Ｔを
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。

【００２４】上記山の切り出しを図６を参照して説明す
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。

【００２５】ステップ１３０ではＸ軸についてのヒスト
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。

【００２６】次のステップ１３４では、２次元ヒストグ
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。

【００２７】次のステップ１３６では、切り出された単
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。

【００２８】図７は図２のステップ１０８の詳細を示す
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。

【００２９】次のステップ１４２では、分割された領域
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。

【００３０】図８はステップ１１０の詳細を示すもの
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。

【００３１】

【数４】ただし、ｄmax ：領域内最大濃度値（または輝度値) ｄmin ：領域内最低濃度値（または輝度値) ｄs ：イメージセンサのフルスケール濃度値（または
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。

【００３２】

【数５】ただし、

【００３３】

【数６】であり、Ｔは画像の水平、垂直フィレ径の長さ（ここで
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。

【００３４】そして、ステップ１６６において上記特徴
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。

【００３５】上記では人物の顔か否かの判定を行うため
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。

【００３６】画像ｆ（ｘ、ｙ）の（ｐ＋ｑ）次の重心回
りのセントラル・モーメントμ_pqを

【００３７】

【数７】ただし、

【００３８】

【数８】とすれば、重心回りの正規化されたセントラル・モーメ
ントは次のようになる。

【００３９】

【数９】ただし、ｙ＝（ｐ＋ｑ＋２）／２ｐ＋ｑ＝２，３，…… 以上のことより、２次、３次の重心回りの正規化された
セントラル・モーメントから次の七つの不変量ψ_i,（ｉ
＝１，２，……，７）が導出される。

【００４０】

【数１０】また、自己相関関数Ｒ_fは次のように表される。

【００４１】

【数１１】そして、幾何学的不変特徴量は次の式で表わされる。

【００４２】

【数１２】図９は適正露光量計算回路４０による適正露光量計算ル
ーチンを示すものであり、ステップ１７０において顔抽
出回路３６で上記のように抽出された１顔領域のＲ、
Ｇ、Ｂ３色測光データを読み取り、次のステップ１７２
において以下に示した式（８）に基づいて読み取った顔
領域の平均濃度（以下、平均顔濃度）ＦＤ _iを演算す
る。この演算結果を図示しないメモリに記憶する。次の
ステップ１７４では、画像コマから全顔領域を読み取っ
たか否かを判断し、残存する場合にはステップ１７０、
１７２を繰り返す。全顔領域の読み取りが終了すると、
ステップ１７６へ進み抽出された顔領域が複数か否かを
判断する。否定判断で、抽出領域が１つの場合には、ス
テップ１８６へ進む。

【００４３】ＦＤ_i＝（ＦＤ_iR＋ＦＤ_iG＋ＦＤ_iB）／３ −−−（８）ただし、ｉ＝１、・・ｎ（顔領域の数量）ＦＤ_iR，ＦＤ_iG，ＦＤ_iB：ｉ領域におけるＲ，Ｇ，Ｂ３
色毎の平均濃度。

【００４４】抽出された顔領域が複数ある場合にはステ
ップ１７６で肯定判断され、ステップ１７８において顔
領域毎の平均顔濃度ＦＤ_iの最大濃度ＦＤmax 及び最小
濃度ＦＤmin を求めると共に、この差（ＦＤmax −ＦＤ
min ）が所定値Ｄthd 以上か否かを判断する。差が所定
値未満で否定判断の場合には顔濃度のばらつきが少ない
ため、ステップ１８０において単に複数の平均顔濃度の
平均を求めて求めた平均をこの画像コマの顔領域平均濃
度ＦＤとしてステップ１８６へ進む。なお、ステップ１
８０において複数の平均顔濃度の平均を求めることな
く、１つの平均顔濃度を選択して出力するようにしても
よい。

【００４５】一方、最大濃度ＦＤmax 及び最小濃度ＦＤ
min の差が所定値Ｄthd 以上の場合には、ステップ１８
２へ進む。ステップ１８２では、抽出された顔領域を平
均顔濃度に基づいて２群に分類すると共に、分類された
群と群との間の分散（以下、群間分散）σ_Aと各々の群
内における平均顔濃度の分散（以下、群内分散）σ_Bと
の比（以下、分散比）ｒｔが最大になる分割部位の濃度
値ＦＤｘを求める。すなわち、図１０に示したように、
各々直交する濃度値軸及び人数軸からなる座標系を用い
て濃度値及び抽出された１顔領域を１人としたときの人
数のヒストグラムを求める。このヒストグラムにおい
て、予め定めた濃度値Ｄｘを濃度分類基準値として、濃
度値Ｄｘ未満の平均顔濃度ＦＤ_iである顔領域を含む第
１群と濃度値Ｄｘ以上の平均顔濃度ＦＤ_iである顔領域
を含む第２群とに分類する。この分類された群について
以下の式（９）に基づいて分散比ｒｔを求める。次に、
順次濃度値Ｄｘを増加または減少させて分散比ｒｔが最
大となる濃度値Ｄｘの値を求め、求めた値Ｄｘを分割部
位の濃度値ＦＤｘとする。この分散比ｒｔが最大となる
ことは、この濃度値ＦＤｘを境にして図１０のヒストグ
ラムの各山が単峰性を有して分割される最適な濃度値Ｆ
Ｄｘが選択されることになる。

【００４６】ｒｔ＝σ_A ²／σ_B ² −−−−（９）ここで、群間分散σ_A及び群内分散σ_Bは、以下の式
（１０）で求めることができる。

【００４７】 σ_A＝｛ｎ₁（ＦＤ₁m−ＦＤｍ）²＋ｎ₂（ＦＤ₂m−ＦＤｍ）²｝／ｎ及び、 σ_B＝σ_T ²−σ_A ² −−−−（１０）ただし、ｎｐ：第ｐ群に含まれる人数（ｎ₁、ｎ₂）ＦＤpm：第ｐ群に含まれる顔領域の平均濃度値（ＦＤ
₁m、ＦＤ₂m）ＦＤｍ：抽出された全顔領域の平均濃度値ｎ：抽出された顔領域の個数 σ_T ：全分散また、上記全分散は、以下の式（１１）で求めることが
できる。

【００４８】 σ_T＝ΣΣ（ＦＤpk−ＦＤｍ）²／ｎ −−−−（１１）ただし、ＦＤpk：第ｐ群のｋ番目の顔領域の平均顔濃
度。

【００４９】次のステップ１８４では、上記第１群に含
まれる平均顔濃度の平均濃度値ＦＤ ₁mを、この画像コマ
の顔領域平均濃度ＦＤとしてステップ１８６へ進む。こ
の第１群の平均濃度値ＦＤ₁mを画像コマの顔領域平均濃
度ＦＤとしているのは、顔領域の色変化に敏感な人種に
ついてのみ以下の露光量補正を行うようにするためであ
る。すなわち、顔の反射率が低い場合は、顔の反射率が
高い場合に比して得られる画像に多少の明暗が生じた場
合であっても顔領域に形成される濃度が高いために影響
が少ない。従って、上記のように原画像内に含まれる複
数の顔領域の濃度を２群に分けることによって、顔の反
射率が高い第１群と顔の反射率が低い第２群とに顔領域
が分類され、第１群を選択することにより顔の反射率が
低い側の顔領域の濃度を除外して出力された濃度値に基
づいて補正することができる。

【００５０】ステップ１８６では、上記求めた平均顔濃
度ＦＤ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Ｄ_i（ｉ＝Ｒ、Ｇ、Ｂのうちのいずれか）と
を用いて平均顔濃度が基準濃度になるように以下の式に
従って適正露光量Ｅ_i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Ｅ_i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。

【００５１】ｌ_ogＥ_i＝ＬＭ_i・ＣＳ_i・（ＤＮ_i−Ｄ_i）＋ＰＢ_i＋ＬＢ_i＋ＭＢ_i ＋ＮＢ_i＋Ｋ₁ ＋Ｋ₂ −−−（１２）ただし、各記号は次のものを表す。

【００５２】ＬＭ：倍率スロープ係数であり、ネガの種
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。

【００５３】ＣＳ：ネガの種類毎に用意されたカラース
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。

【００５４】ＤＮ：標準ネガ濃度値。Ｄ：プリントコマの平均濃度値。

【００５５】ＰＢ：標準カラーペーパーに対する補正バ
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。

【００５６】ＬＢ：標準焼付レンズに対する。補正レン
ズバランス値であり、焼付レンズの種類に応じて決定さ
れている。

【００５７】ＭＢ：プリント光源の変動やペーパー現像
性能の変化に対する補正値（マスターバランス値）。

【００５８】ＮＢ：ネガフィルムの特性によって定めら
れるネガバランス（カラーバランス）値。

【００５９】Ｋ₂ ：カラー補正量。Ｋ₁ ：以下の式で表される濃度補正量。

【００６０】

【数１３】ここで、Ｋ_a、Ｋ_bは定数であり、ＦＤは上記求めた顔
領域平均濃度である。

【００６１】また、上記（１２）式の濃度補正量Ｋ₁ を
フ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。

【００６２】

【数１４】ただし、Ｋ_cは定数である。

【００６３】更に、上記（１２）式の濃度補正量Ｋ₁ 、
カラー補正量Ｋ₂ をフィルム検定装置によって求められ
た補正量とし、（１２）式のプリントコマの平均濃度Ｄ
_iを顔領域の平均濃度ＦＤ_iに置きかえて露出量を求め
てもよい。

【００６４】本実施例では、領域の輪郭及び内部構造を
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。

【００６５】また、本実施例では、抽出された顔領域の
データから、原画像内に含まれる複数の顔領域の濃度
を、顔の反射率が高い第１群と顔の反射率が低い第２群
とに分類し、顔の反射率が高い第１群の顔濃度によって
露光量補正を行っているため、原画像内に複数の異なる
人種の顔領域が存在した場合であっても、顔の反射率が
低い側の顔濃度の影響を受けることがなく、各々の顔濃
度が適正濃度になるように露光量を決定することができ
る。

【００６６】また、本実施例では、ネガフィルムの画像
から濃度を測光した場合について説明したが、リバーサ
ルフィルムであってもよい。

【００６７】図１１はプリンタまたはプリンタプロセッ
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。

【００６８】図１２は、図１１の顔抽出回路を複数の顔
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コマの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。

【００６９】ｍｘｎのコマを並列処理するに要する時間
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、

【００７０】

【数１５】倍高速化が可能である。

【００７１】なお、この並列処理装置は図１のプリンタ
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。

【００７２】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、顔
の領域の濃度に基づいて類似した濃度群に分類された濃
度群の濃度に基づいて露光量を決定しているため、原画
像に複数の異なる反射率の顔の領域が存在した場合であ
っても、得られる濃度が偏ることなく、各々の顔の領域
について最適な濃度を得ることができる、という効果が
得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例のプリンタを示す概略図で
ある。

【図２】顔抽出回路の顔抽出ルーチンを示す流れ図であ
る。

【図３】色座標を示す線図である。

【図４】（１）は色相値及び彩度値についての２次元ヒ
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。

【図５】図２のステップ１０６の詳細を示す線図であ
る。

【図６】ヒストグラムと評価関数を示す線図である。

【図７】図２のステップ１０８の詳細を示す線図であ
る。

【図８】図２のステップ１１０の詳細を示す線図であ
る。

【図９】適正露光量計算回路の適正露光量計算ルーチン
を示す流れ図である。

【図１０】濃度値及び人数についてのヒストグラムを示
す線図である。

【図１１】本発明を適用した露光量演算装置の概略図で
ある。

【図１２】複数の顔抽出回路によって並列処理を行う露
光量演算装置の概略図である。

【図１３】並列処理のタイムチャートを示す線図であ
る。

【図１４】人種別肌の分光反射率特性を示す線図であ
る。

【符号の説明】

２８ＣＣＤイメージセンサ３０増幅器３６顔抽出回路４０適正露光量計算回路

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【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前記カラー原画像
上で色相または色相及び彩度が同一または類似の色領域
を求め、求めた色領域について人物の顔の領域か否かを判断し、人物の顔の領域と判断された領域の濃度を求め、求めた濃度の最大値と最小値との差が所定値を越えた場
合に、求めた濃度に基づいて前記人物の顔の領域を類似
した濃度群に分類し、分類された濃度群の少なくとも１つを選択して選択され
た濃度群に基づいて複写材料への露光量を決定する露光
量決定方法。
【請求項２】被写体である人物の顔の反射率が所定値
以上の顔の領域を含む濃度群の濃度が基準濃度になるよ
うに複写材料への露光量を決定することを特徴とする請
求項１に記載の露光量決定方法。
【請求項３】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、分割された各領域の輪郭及び内部構造の少なくとも１つ
を判断して人物の顔か否か判断し、人物の顔と判断された領域の濃度を求め、求めた濃度の最大値と最小値との差が所定値を越えた場
合に、求めた濃度に基づいて前記人物の顔の領域を類似
した濃度群に分類し、分類された濃度群の少なくとも１つを選択して選択され
た濃度群に基づいて複写材料への露光量を決定する露光
量決定方法。
【請求項４】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、分割された各領域の輪郭及び内部構造の少なくとも１つ
を判断して人物の顔か否か判断し、人物の顔と判断された領域の濃度を求め、求めた濃度の最大値と最小値との差が所定値を越えた場
合に、求めた濃度に基づいて前記人物の顔の領域を類似
した濃度群に分類し、分類された濃度群の少なくとも１つを選択して選択され
た濃度群に基づいて複写材料への露光量を決定する露光
量決定方法。