JP2848750B2 - 露光量決定方法 - Google Patents
露光量決定方法Info
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- JP2848750B2 JP2848750B2 JP31525892A JP31525892A JP2848750B2 JP 2848750 B2 JP2848750 B2 JP 2848750B2 JP 31525892 A JP31525892 A JP 31525892A JP 31525892 A JP31525892 A JP 31525892A JP 2848750 B2 JP2848750 B2 JP 2848750B2
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Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。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。
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。
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。
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。
色毎の平均濃度。
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FDi 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。
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)σA と各々の群
内における平均顔濃度の分散(以下、群内分散)σB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FDi 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FDi 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。
(10)で求めることができる。
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 σT :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。
度。
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。
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Di (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
れている。
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。
領域平均濃度である。
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。
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FDi に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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
を示す流れ図である。
す線図である。
ある。
光量演算装置の概略図である。
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。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP31525892A JP2848750B2 (ja) | 1992-11-25 | 1992-11-25 | 露光量決定方法 |
US08/153,088 US5461457A (en) | 1992-11-25 | 1993-11-17 | Method of determining amount of exposure |
DE69325077T DE69325077T2 (de) | 1992-11-25 | 1993-11-19 | Verfahren zur Bestimmung der Belichtungsmenge |
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Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06160994A JPH06160994A (ja) | 1994-06-07 |
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Family
ID=18063270
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP31525892A Expired - Fee Related JP2848750B2 (ja) | 1992-11-25 | 1992-11-25 | 露光量決定方法 |
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Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2848750B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8150099B2 (en) | 2005-06-03 | 2012-04-03 | Nikon Corporation | Image processing device, image processing method, image processing program product, and imaging device |
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---|---|---|---|---|
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-
1992
- 1992-11-25 JP JP31525892A patent/JP2848750B2/ja not_active Expired - Fee Related
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---|---|---|---|---|
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