JP3557115B2 - Image filter determination method and apparatus, and recording medium recording program for executing the processing - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像処理の技術について、特に、所定の色特性を有する画素群を処理する技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像処理においては、原画像に含まれる複数の画素のうち、特定の色に近い色特性を有する画素についてのみ処理を実行したい場合がある。このような場合には、各画素の色に応じた異なる処理パラメータを用いて処理されることが多い。
【0003】
各画素の色に応じた異なる処理パラメータを用いる手法としては、例えば、本願出願人によって開示された特開平5−300375号公報に示されたものがある。この技術では、各画素のR(赤色)成分とG(緑色)成分とB(青色)成分との値を、一旦、人間の知覚に適した色相と彩度と明度との値に変換した後に、特定の色に近い色特性を有する画素を特定している。また、特定された画素に基づいて、処理パラメータを設定することにより、シャープネス処理などの画像処理を行っている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の技術においては、上記のように、R,G,Bの各色成分を、一旦、色相等の値に変換した後に、画像処理のための処理パラメータを決定するため、手間がかかるという問題があった。
【0005】
この発明は、従来技術における上述の課題を解決するためになされたものであり、所定の画像処理に適した処理パラメータを容易に決定することができる技術を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
上述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の方法は、原画像について所定の画像処理を行うための画像処理パラメータを決定する方法であって、
(a)前記原画像に含まれる各画素のR成分とG成分とB成分との色成分を用いて、所定の色特性を有する画素群を処理対象画素群として選択する工程と、
(b)前記処理対象画素群に含まれる各画素の前記色成分に基づく所定の指標値に応じて、画素毎に前記所定の画像処理を行うための前記画像処理パラメータを決定する工程と、
を備えることを特徴とする。
【0007】
この方法においては、R,G,Bの3つの色成分を用いて所定の色特性を有する処理対象画素群を選択する。また、処理対象画素群に含まれる各画素の色成分を用いて画素毎に画像処理パラメータを決定している。これにより、所定の画像処理に適した処理パラメータを容易に決定することが可能となる。
【0008】
上記の方法において、
前記処理対象画素群は、肌色の色特性を有する画素群であって、
前記工程(a)は、前記原画像に含まれる各画素が有するR成分とG成分とB成分とのうち、R成分がG成分より大きく、かつ、R成分がB成分より大きくなる画素群を前記処理対象画素群として選択し、
前記工程(b)は、前記処理対象画素群に含まれる各画素のR成分とB成分との差に基づいて前記指標値を決定する工程を含むようにしてもよい。
【0009】
こうすれば、肌色の色特性を有する画素群を容易に選択することができる。また、処理対象画素群に含まれる各画素についての指標値も容易に求めることができる。したがって、画像処理処理パラメータを容易に決定することが可能となる。
【0010】
なお、本明細書において「肌色」とは、やや赤みをおびた薄い黄色を意味する。
【0011】
上記の方法において、
前記画像処理パラメータは、前記指標値が所定の基準値とほぼ等しいときにピークとなり、前記指標値と前記所定の基準値との差が大きくなるにつれ単調に変化するように決定されることが好ましい。
【0012】
こうすれば、肌色の色特性を有する画素群について、各画素の色成分に応じた画像処理パラメータを決定することができる。
【0013】
上記の方法において、
前記所定の基準値は、
前記原画像のうち、ユーザによって指定された少なくとも1つの画素を含む画素群のR成分とB成分との差に基づいて決定されることが好ましい。
【0014】
このようにすれば、所望の「肌色」を有する画素を基準として画像処理パラメータを決定することができる。
【0015】
本発明の記録媒体は、原画像について所定の画像処理を行うために、画像処理パラメータを決定するためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記原画像に含まれる各画素のR成分とG成分とB成分との色成分を用いて、所定の色特性を有する画素群を処理対象画素群として選択する機能と、
前記処理対象画素群に含まれる各画素の前記色成分に基づく所定の指標値に応じて、画素毎に前記所定の画像処理を行うための前記画像処理パラメータを決定する機能と、
をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムを記録したものである。
【0016】
このような記録媒体に記録されたコンピュータプログラムがコンピュータシステムによって実行された場合にも、上記の方法と同様の作用・効果を有し、所定の画像処理に適した処理パラメータを容易に決定することが可能となる。
【0017】
【発明の他の態様】
この発明は、以下のような態様も含んでいる。第1の態様は、原画像について所定の画像処理を行うための画像処理パラメータを決定する画像処理パラメータ決定装置であって、
前記原画像に含まれる各画素のR成分とG成分とB成分との色成分を用いて、所定の色特性を有する画素群を処理対象画素群として選択する処理対象画素群選択部と、
前記処理対象画素群に含まれる各画素の前記色成分に基づく所定の指標値に応じて、画素毎に前記所定の画像処理を行うための前記画像処理パラメータを決定する画像処理パラメータ決定部と、
を備えることを特徴とする。
【0018】
第2の態様は、コンピュータに上記の発明の各工程または各部の機能を実行させるコンピュータプログラムを通信経路を介して供給するプログラム供給装置である。
【0019】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図1は、本発明を適用した画像処理装置の一例を示すブロック図である。この装置は、CPU100と、バスライン100aとを備えている。バスライン100aには、画像データメモリ110と、ROM120と、表示部130と、磁気ディスク140と、マウスやキーボードなどを含む入力装置150とが接続されている。また、バスライン100aには、RAM190が接続されている。RAM190内には、処理対象画素群選択部191と、パラメータ決定部192と、基準値設定部193と、画像処理部194との機能を実現するプログラムが記憶されている。この画像処理装置は、伝送路に接続して一般的なネットワークシステムを構成するようにしてもよい。
【0020】
なお、上記のRAM190内の各部191〜194の機能を実現するコンピュータプログラムは、フレキシブルディスクやCD−ROM等の、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された形態で提供される。コンピュータは、その記録媒体からコンピュータプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送する。あるいは、通信経路を介してコンピュータにコンピュータプログラムを供給するようにしてもよい。コンピュータプログラムの機能を実現するときには、内部記憶装置に格納されたコンピュータプログラムがコンピュータのマイクロプロセッサによって実行される。また、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータが読み取って直接実行するようにしてもよい。
【0021】
この明細書において、コンピュータとは、ハードウェア装置とオペレーションシステムとを含む概念であり、オペレーションシステムの制御の下で動作するハードウェア装置を意味している。また、オペレーションシステムが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェア装置を動作させるような場合には、そのハードウェア装置自体がコンピュータに相当する。ハードウェア装置は、CPU等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取るための手段とを少なくとも備えている。コンピュータプログラムは、このようなコンピュータに、上述の各部の機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。なお、上述の機能の一部は、アプリケーションプログラムでなく、オペレーションシステムによって実現されていても良い。
【0022】
なお、この発明における「記録媒体」としては、フレキシブルディスクやCD−ROM、光磁気ディスク、ICカード、ROMカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置(RAMやROMなどのメモリ)および外部記憶装置等の、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。
【0023】
図2は、画像処理を行う際の処理パラメータを決定するための手順を示すフローチャートである。なお、本実施例では、肌色に近い色特性を有する画素群を処理対象画素群としてスムージング(平滑化)処理を行う場合について説明する。したがって、図2の処理によって求められる処理パラメータは、肌色領域のスムージング処理を行う場合に用いられる処理パラメータである。後述するように、処理パラメータが大きくなるほどスムージング処理の効果が大きく、処理パラメータが小さくなるほどスムージング処理の効果が小さい。
【0024】
ステップS101においては、原画像データに含まれる全ての画素データのうち、i番目の画素データを着目画素データとして選択する。この原画像データは、図1に示す磁気ディスク140から読み出され、画像データメモリ110に記憶されている。各画素データのR,G,Bの3つの色成分は、それぞれ8ビットで構成されている。
【0025】
ステップS102では、i番目の画素データについての各色成分の関係を調べ、i番目の画素データが所定の色特性を有するか否かを判断する。すなわち、図2のステップS102に示すように、i番目の画素データのR成分がG成分より大きく(「Ri>Gi」)、かつ、R成分がB成分より大きい(「Ri>Bi」)という条件を満たすか否かを調べる。この条件を満たす画素は、肌色に近い色特性を有する画素と判断される。
【0026】
図3は、ステップS102の条件を満たす色の領域をRGB表色系において示す説明図である。図3に示す表色系は、R成分を表すR軸と、G成分を表すG軸と、B成分を表すB軸によって構成されている。さらに、R−G平面内にはY(イエロー)成分を表すY軸が、G−B平面内にはC(シアン)成分を表すC軸が、B−R平面内にはM(マゼンタ)成分を表すM軸が図示されている。また、図3では、表色系の座標原点Oを通り、R,G,Bの3つの色成分が等しい値となる点によって構成される直線上にホワイトを表す符号「W」が示されている。なお、座標原点Oは、ブラック(墨)に対応する。ステップS102の条件は「R>G」かつ「R>B」となる領域なので、図3に示す斜線を付した領域に対応する。すなわち、図3の斜線を付した四角錘SC内の領域が、肌色に近い色特性を示す領域である。
【0027】
図4は、ステップS102の条件を満たす色の領域を色相環において示す説明図である。図4に示す色相環では、NCS(Natural Colour System)色空間における色相が示されている。この色相環は、R成分を表すR軸と、G成分を表すG軸と、B成分を表すB軸と、Y成分を表すY軸とによって構成されている。色相環の中心の点は無彩色を示しており、中心を通り紙面に垂直な2方向にホワイトの点とブラックの点が存在する。図4の色相環において、上記の「R>G」かつ「R>B」となる肌色に近い色特性を示す領域は、図4に示す斜線を付した領域に対応する。
【0028】
図2のステップS102において、i番目の画素データが「Ri>Gi」かつ「Ri>Bi」の条件を満たさない場合、換言すれば、肌色に近い色特性を有さない画素データである場合には、ステップS103に進む。このとき、ステップS103において、i番目の画素データについての処理パラメータpiを「pi=0」と決定する。
【0029】
図2のステップS102において、i番目の画素データが「Ri>Gi」かつ「Ri>Bi」の条件を満たす場合、換言すれば、肌色に近い色特性を有する画素データである場合には、ステップS104に進む。
【0030】
なお、ステップS101〜S102の処理は、図1に示す処理対象画素群選択部191によって実行される。
【0031】
ステップS104では、i番目の画素データについての指標値Viを算出する。このi番目の画素データについての指標値Viは、i番目の画素データについての処理パラメータpiを決定するための値である。本実施例の指標値Viは、図2のステップS104に示すように「Vi=Ri−Bi」によって決定される。なお、本実施例では、上記のように、画素データの各色成分は8ビットで表されているので、「0」〜「255」の値を取り得る。また、ステップS102からも分かるようにi番目の画素データは「Ri>Bi」の関係を満足している。したがって、i番目の画素データの指標値Viは「1」以上「255」以下の値となる。
【0032】
指標値Viが算出されると、ステップS105〜S109において、指標値Viに応じた処理パラメータpiが決定される。なお、前述のステップS103およびステップS104〜S109の処理は、図1のパラメータ決定部192によって実行される。
【0033】
図5は、図2のステップS104において算出される指標値Vと、ステップS105〜S109において決定される処理パラメータpとの関係を示す説明図である。図5に示すように、処理パラメータpは、指標値Vが基準値Wと等しいときに「1」となり、指標値Vが基準値Wから遠ざかるにつれて直線的に「0」に変化する。この基準値Wは、「肌色」の基準となる値である。したがって、指標値Vは、基準値Wに近いほど肌色に近いことを示している。なお、この基準値Wは、ユーザが入力装置150(図1)を用いて入力することにより、基準値設定部193において設定される。
【0034】
本実施例においては、画素データの各色成分が8ビットで表されており、また、日本人などの黄色人種が表現された原画像を対象としているので、基準値Wは、「80」程度に設定される。指標値Vが基準値W(「80」程度)と近い値となる領域は、図4の色相環においては図示する「肌色」領域FCAに相当する。なお、基準値Wは、対象となる原画像に表現されている人物の肌の色によって変更してもよい。
【0035】
図5に示すような連続的に変化する処理パラメータを用いて画像処理を行えば、肌色に近い色特性を有する部分と、肌色に近い色特性を有さない部分との境界においても略連続的な処理を行うことが可能となる。
【0036】
図2のステップS105においては、まず、i番目の画素データに関する指標値Viと基準値Wとの関係が、「Vi≦W」の条件を満たすか否かが判断される。ステップS105において、指標値Viが「Vi≦W」の条件を満たす場合には、ステップS106に進む。このとき、ステップS106において、i番目の画素データについての処理パラメータpiを「pi=Vi/W」と決定する。なお、このときの指標値Viと処理パラメータpiとの関係は、図5における「0<V≦W」の正の傾きを有する直線領域に相当する。一方、ステップS105において、指標値Viが「Vi≦W」の条件を満たさない場合には、ステップS107に進む。
【0037】
ステップS107においては、i番目の画素データに関する指標値Viと基準値Wとの関係が、「W<Vi≦2・W」の条件を満たすか否かが判断される。ステップS107において、指標値Viが「W<Vi≦2・W」の条件を満たす場合には、ステップS108に進む。このとき、ステップS108において、i番目の画素データについての処理パラメータpiを「pi=2−Vi/W」と決定する。なお、このときの指標値Viと処理パラメータpiとの関係は、図5における「W<V≦2・W」の負の傾きを有する直線領域に相当する。一方、ステップS108において、指標値Viが「W<Vi≦2・W」の条件を満たさない場合には、ステップS109に進む。このとき、i番目の画素データについての指標値piは、「pi=0」と決定される。なお、このときの指標値Viと処理パラメータpiとの関係は、図5における「2・W<V」の領域に相当する。
【0038】
上記のようにして、i番目の画素データについての処理パラメータpiが決定されると、ステップ110において、「i」を1つインクリメントする。このとき、ステップS101に戻り、次の画素データである(i+1)番目の画素データを着目画素データとして選択し、ステップS102〜S110の処理を行う。このようにステップS101〜S110の処理を、原画像データに含まれる全ての画素データを着目画素データとして実行することにより、各画素データに対応した処理パラメータpを得ることができる。
【0039】
図5において、処理パラメータpがほぼ「0」となる領域のうち指標値Vが「2・W」に近い領域では、B成分に対してR成分が十分大きくなる。この領域の画素データとしては、例えば、比較的鮮やかな赤色の画素データが該当する。一方、指標値Vが「0」に近い領域では、R成分とB成分とがほぼ等しい値を有する。この領域の画素データとしては、例えば、灰色の色を有する画素データが該当する。なお、灰色は、R成分とG成分とB成分とがほぼ等しい場合の色である。このように、肌色にあまり近い色を有さない画素データについては、処理パラメータpが「0」に近づくので、スムージング処理の効果を小さくすることができる。
【0040】
ところで、指標値Vが「0」に近い領域の画素データとしては、マゼンタの色を有する画素データも該当する。なお、マゼンタは、R成分とB成分とがほぼ等しく、G成分が小さい場合の色である。したがって、マゼンタ(紅色)の色に近い唇や口紅の部分の画素については処理パラメータpが「0」に近い値となるのでスムージング処理の効果を小さくすることができる。したがって、原画像で人の顔が表現されている場合には、スムージング処理により、肌の部分は滑らかで、かつ、唇(口紅)の部分はくっきりとした良好な処理済み画像を得ることが可能となる。
【0041】
また、原画像において、「R>G」となる画素領域と「R<G」となる画素領域とが隣り合う場合には、指標値Vが2つの画素領域の境界で急に変化する場合がある。このとき、指標値Vに依存する処理パラメータpの値も急に変化する。例えば、「R>G」となる画素領域では処理パラメータpが「1」となり、「R<Gの画素領域では処理パラメータpが「0」となる場合がある。このような場合には、スムージング処理は不連続となる。しかし、R成分とG成分とがほぼ等しい画素データが有する色は、図4の色相環で示すようにY軸近傍のイエローの領域に相当する。一般に、色相環のY軸近傍における画質、とりわけシャープネスへの変化は、あまり目立たない。したがって、「R>G」となる画素領域と「R<G」となる画素領域とが隣り合う境界においても、処理済み画像はうまくスムージング処理されているように見えることとなる。
【0042】
上記においては、肌色部分のスムージング処理に適した指標値Vと処理パラメータpとの関係として、図5に示すような直線的に変化する関係を利用しているが、他の関係を利用してもよい。図6は、指標値Vと処理パラメータpとの他の関係を示す説明図である。図6においては、処理パラメータpは、指標値Vが基準値Wと等しいときに「1」となり、指標値Vが基準値Wから遠ざかるにつれて略ガウス分布状に「0」に変化する。このような関係を用いても、肌色部分のスムージング処理に適した処理パラメータpを得ることができる。すなわち、処理パラメータpは、指標値Vが基準値Wに等しいときにピークとなり、指標値Vと基準値Wとの差が大きくなるにつれ単調に変化するものであればよい。
【0043】
また、上記においては、基準値Wが予め設定されている場合について説明したが、基準値Wは原画像に応じて変更してもよい。この場合には、例えば、原画像に含まれる全ての画素のうち、基準となる肌色として設定したい色を有する少なくとも1画素を含む画素群を基準画素群として指定し、基準値Wを求めるようにすればよい。このとき、基準画素群に含まれる各画素のR成分とB成分との差(R−B)の平均値が基準値Wとして求められる。なお、基準画素群の指定は、図2の処理を開始する前に行うとよい。基準画素群の指定は、表示部130(図1)の画面に表示された原画像上において、マウス等の入力装置150を用いて行うことができる。あるいは、予め、図2に示すステップS102の処理を原画像に含まれる全ての画素について行い、肌色に近い色特性を有する画素群を選択した後に、選択された画素群の中から基準画素群を指定するようにしてもよい。こうすれば、基準画素群の指定を容易に行うことができるという利点がある。
【0044】
上記のようにして、原画像の各画素について、処理パラメータpが決定されると、図1に示す画像処理部194によってスムージング処理が実行される。本実施例のスムージング処理は、原画像に含まれる全ての画素を、順次、注目画素として実行される。あるいは、図2のステップS102において、肌色に近い色特性を有する画素と判断された画素についてのみスムージング処理を行ってもよい。なお、この場合には、ステップS103の処理は省略できる。
【0045】
本実施例のスムージング処理では、処理パラメータpに応じて、スムージング処理に用いられる平滑化フィルタが変更される。
【0046】
図7は、処理パラメータpと平滑化フィルタとの関係を示す説明図である。図7(A−1),(A−2)は、処理パラメータpに応じて平滑化フィルタのフィルタサイズが変化する場合を示している。すなわち、処理パラメータpが小さい場合にはフィルタサイズが小さく、処理パラメータpが大きい場合にはフィルタサイズが大きい。なお、図7(A−1),(A−2)に示す平滑化フィルタは、例えば、全てのフィルタ係数が1である平均値フィルタである。
【0047】
図7(A−1),(A−2)に示す平滑化フィルタのフィルタサイズ((S(p)×S(p))画素)は、例えば、次の式(1)によって求められる。
【0048】
S(p)=2・m・p+1 ………(1)
【0049】
ここで、mは、スムージングの程度を表す正の定数であり、mが大きくなるほどスムージング処理が効果が大きくなる。
【0050】
図7(A−1),(A−2)では、式(1)の定数mとして「2」が設定されている。したがって、処理パラメータpが「0」の場合(図7(A−1))には、フィルタサイズは(1×1)画素となり、実質的にスムージング処理が行われないことと等しい。また、処理パラメータpが「1」の場合(図7(A−2))には、フィルタサイズは(9×9)画素となる。
【0051】
このような平滑化フィルタを用いて肌色に近い色特性を有する画素のスムージング処理を行えば、処理パラメータpが大きくなる肌色部分についてはスムージング処理の効果を大きくすることができる。また、処理パラメータpが小さくなる灰色や赤色等の部分についてはスムージング処理の効果を小さくすることができる。
【0052】
一方、図7(B−1),(B−2)は、平滑化フィルタのフィルタサイズは一定であるが、処理パラメータpに応じて平滑化フィルタの中心のフィルタ係数が変化する場合を示している。すなわち、処理パラメータpが小さい場合には中心のフィルタ係数が大きく、処理パラメータpが大きい場合には中心のフィルタ係数が小さい。
【0053】
図7(B−1),(B−2)に示す平滑化フィルタの中心のフィルタ係数CC(p)は、例えば、次の式(2)によって求められる。
【0054】
CC(p)=−(n−1)・p+n ………(2)
【0055】
ここで、nは、スムージングの程度を表す正の定数である。nが大きくなるほど注目画素の「重み」が大きく、換言すれば、スムージング処理の効果が小さくなる。
【0056】
図7(B−1),(B−2)では、式(2)の定数nとして「20」が設定されている。したがって、処理パラメータpが「0」の場合(図7(B−1))には、中心のフィルタ係数は「20」となる。なお、処理パラメータが「0」となる画素についてもスムージング処理が行われることになるが、中心のフィルタ係数が大きいため、スムージング処理の効果は小さい。また、処理パラメータpが「1」の場合(図7(B−2))には、中心のフィルタ係数は「1」となる。
【0057】
このような平滑化フィルタを用いる場合にも、処理パラメータpが大きくなる肌色部分についてはスムージング処理の効果を大きくし、処理パラメータpが小さくなる灰色や赤色等の部分についてはスムージング処理の効果を小さくすることが可能である。
【0058】
以上、説明したように、本発明においては、原画像データに含まれる各画素データのR,G,Bの3つの色成分を用いて、各画素が所定の色特性を有するか否かを判断する。また、所定の色特性を有する各画素データについて、その色成分に基づいて指標値Vを求めることによって処理パラメータを決定している。このようにすれば、所定の画像処理に適した処理パラメータを容易に決定することが可能となる。
【0059】
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば以下のような変形も可能である。
【0060】
(1)上記実施例では、図2に示すように、i番目の画素データについての指標値Viは、「Vi=Ri−Bi」によって算出されているが、指標値Viは他の式を用いて求めてもよい。例えば、「Vi=s・Ri/Bi」によって求めてもよい。ここで、sは正の定数である。この式を用いても、基準値Wとの関係に応じた処理パラメータpを求めることが可能である。
【0061】
(2)上記実施例では、所定の色特性を有する画素群が、肌色に近い色特性を有する画素群である場合について説明したが、他の色特性を有する画素群を対象としてもよい。
【0062】
(3)上記実施例では、決定された処理パラメータpを用いてスムージング処理を行う場合について説明したが、シャープネス処理や色変換処理などを行ってもよい。
【0063】
(4)上記実施例において、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を適用した画像処理装置の一例を示すブロック図。
【図2】画像処理を行う際の処理パラメータを決定するための手順を示すフローチャート。
【図3】ステップS102の条件を満たす色の領域をRGB表色系において示す説明図。
【図4】ステップS102の条件を満たす色の領域を色相環において示す説明図。
【図5】図2のステップS104において算出される指標値Vと、ステップS105〜S109において決定される処理パラメータpとの関係を示す説明図。
【図6】指標値Vと処理パラメータpとの他の関係を示す説明図。
【図7】処理パラメータpと平滑化フィルタとの関係を示す説明図。
【符号の説明】
100…CPU
100a…バスライン
110…画像データメモリ
120…ROM
130…表示部
140…磁気ディスク
150…入力装置
190…RAM
191…処理対象画素群選択部
192…パラメータ決定部
193…基準値設定部
194…画像処理部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing technique, and more particularly, to a technique for processing a pixel group having a predetermined color characteristic.
[0002]
[Prior art]
In image processing, there are cases where it is desired to perform processing only on pixels having color characteristics close to a specific color among a plurality of pixels included in an original image. In such a case, processing is often performed using different processing parameters according to the color of each pixel.
[0003]
As a method of using different processing parameters according to the color of each pixel, for example, there is a method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-300375 published by the present applicant. In this technique, the values of the R (red) component, G (green) component, and B (blue) component of each pixel are temporarily converted into values of hue, saturation, and lightness suitable for human perception. Pixels having color characteristics close to a specific color are specified. Further, image processing such as sharpness processing is performed by setting processing parameters based on the specified pixels.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the prior art, as described above, it is time-consuming to determine the processing parameters for image processing after the R, G, and B color components are once converted into values such as hues. There was a problem.
[0005]
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems in the conventional technology, and has as its object to provide a technology capable of easily determining a processing parameter suitable for predetermined image processing.
[0006]
[Means for Solving the Problems and Their Functions and Effects]
In order to solve at least a part of the problems described above, a method of the present invention is a method of determining image processing parameters for performing predetermined image processing on an original image,
(A) selecting a pixel group having a predetermined color characteristic as a processing target pixel group by using color components of R, G, and B components of each pixel included in the original image;
(B) determining the image processing parameter for performing the predetermined image processing for each pixel according to a predetermined index value based on the color component of each pixel included in the processing target pixel group;
It is characterized by having.
[0007]
In this method, a processing target pixel group having predetermined color characteristics is selected using three color components of R, G, and B. Further, the image processing parameters are determined for each pixel using the color component of each pixel included in the processing target pixel group. This makes it possible to easily determine a processing parameter suitable for the predetermined image processing.
[0008]
In the above method,
The processing target pixel group is a pixel group having flesh color characteristics,
The step (a) includes, among the R component, the G component, and the B component of each pixel included in the original image, a pixel group in which the R component is larger than the G component and the R component is larger than the B component. Selected as the processing target pixel group,
The step (b) may include a step of determining the index value based on a difference between an R component and a B component of each pixel included in the processing target pixel group.
[0009]
This makes it possible to easily select a pixel group having flesh color characteristics. Further, an index value for each pixel included in the processing target pixel group can be easily obtained. Therefore, the image processing parameters can be easily determined.
[0010]
In addition, in this specification, "skin color" means a slightly reddish light yellow.
[0011]
In the above method,
It is preferable that the image processing parameter is determined so that it becomes a peak when the index value is substantially equal to a predetermined reference value, and changes monotonically as the difference between the index value and the predetermined reference value increases. .
[0012]
This makes it possible to determine an image processing parameter corresponding to the color component of each pixel for a pixel group having flesh color characteristics.
[0013]
In the above method,
The predetermined reference value is:
Preferably, the determination is made based on a difference between an R component and a B component of a pixel group including at least one pixel specified by a user in the original image.
[0014]
In this way, the image processing parameters can be determined based on the pixels having the desired “skin color”.
[0015]
The recording medium of the present invention is a computer-readable recording medium that records a computer program for determining image processing parameters in order to perform predetermined image processing on an original image,
A function of selecting a pixel group having predetermined color characteristics as a processing target pixel group using the R component, the G component, and the B component of each pixel included in the original image;
A function of determining the image processing parameter for performing the predetermined image processing for each pixel according to a predetermined index value based on the color component of each pixel included in the processing target pixel group,
Is recorded on a computer program for causing a computer to realize the above.
[0016]
Even when the computer program recorded on such a recording medium is executed by a computer system, the computer program has the same operation and effect as the above method, and easily determines processing parameters suitable for predetermined image processing. Becomes possible.
[0017]
Other aspects of the invention
The present invention also includes the following aspects. A first aspect is an image processing parameter determination device that determines image processing parameters for performing predetermined image processing on an original image,
A processing target pixel group selection unit that selects a pixel group having predetermined color characteristics as a processing target pixel group by using color components of an R component, a G component, and a B component of each pixel included in the original image;
An image processing parameter determining unit that determines the image processing parameter for performing the predetermined image processing for each pixel, according to a predetermined index value based on the color component of each pixel included in the processing target pixel group,
It is characterized by having.
[0018]
A second aspect is a program supply device that supplies, via a communication path, a computer program that causes a computer to execute each step or the function of each unit of the above invention.
[0019]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Next, embodiments of the present invention will be described based on examples. FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of an image processing apparatus to which the present invention has been applied. This device includes a
[0020]
A computer program that realizes the functions of the
[0021]
In this specification, the computer is a concept including a hardware device and an operation system, and means a hardware device that operates under the control of the operation system. In the case where an operation system is unnecessary and a hardware device is operated by an application program alone, the hardware device itself corresponds to a computer. The hardware device includes at least a microprocessor such as a CPU and means for reading a computer program recorded on a recording medium. The computer program includes a program code that causes such a computer to realize the functions of the above-described units. Some of the functions described above may be realized by an operation system instead of the application program.
[0022]
Note that the “recording medium” in the present invention includes a flexible disk, a CD-ROM, a magneto-optical disk, an IC card, a ROM cartridge, a punched card, a printed matter on which a code such as a barcode is printed, a computer internal storage device (RAM And a computer-readable medium such as an external storage device.
[0023]
FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure for determining processing parameters when performing image processing. In this embodiment, a case will be described in which a pixel group having a color characteristic close to skin color is set as a processing target pixel group and smoothing (smoothing) processing is performed. Therefore, the processing parameters obtained by the processing of FIG. 2 are processing parameters used when performing the smoothing processing of the skin color area. As described later, the effect of the smoothing process increases as the processing parameter increases, and the effect of the smoothing process decreases as the processing parameter decreases.
[0024]
In step S101, the i-th pixel data is selected as target pixel data from all the pixel data included in the original image data. This original image data is read from the
[0025]
In step S102, the relationship between the respective color components for the i-th pixel data is checked to determine whether or not the i-th pixel data has a predetermined color characteristic. That is, as shown in step S102 of FIG. 2, the R component of the i-th pixel data is larger than the G component (“Ri> Gi”), and the R component is larger than the B component (“Ri> Bi”). Check whether the condition is satisfied. A pixel that satisfies this condition is determined to be a pixel having color characteristics close to skin color.
[0026]
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a color region satisfying the condition of step S102 in the RGB color system. The color system shown in FIG. 3 includes an R axis representing an R component, a G axis representing a G component, and a B axis representing a B component. Furthermore, the Y axis representing the Y (yellow) component is located in the RG plane, the C axis representing the C (cyan) component is located in the GB plane, and the M (magenta) component is located in the BR plane. Is shown in the figure. Also, in FIG. 3, a symbol “W” representing white is shown on a straight line formed by points passing through the coordinate origin O of the color system and having three color components of R, G, and B having the same value. I have. Note that the coordinate origin O corresponds to black (black). Since the condition of step S102 is an area where “R> G” and “R> B”, it corresponds to the shaded area shown in FIG. That is, the area inside the square pyramid SC hatched in FIG. 3 is an area showing a color characteristic close to flesh color.
[0027]
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a color region satisfying the condition of step S102 in a hue circle. The hue circle shown in FIG. 4 shows the hues in the NCS (Natural Color System) color space. The hue circle includes an R axis representing an R component, a G axis representing a G component, a B axis representing a B component, and a Y axis representing a Y component. The center point of the hue circle indicates an achromatic color, and there are a white point and a black point in two directions passing through the center and perpendicular to the paper surface. In the hue circle of FIG. 4, a region having a color characteristic close to the flesh color of “R> G” and “R> B” corresponds to a hatched region shown in FIG. 4.
[0028]
In step S102 of FIG. 2, if the i-th pixel data does not satisfy the conditions of “Ri> Gi” and “Ri> Bi”, in other words, if the i-th pixel data does not have color characteristics close to skin color, Proceeds to step S103. At this time, in step S103, the processing parameter pi for the i-th pixel data is determined to be “pi = 0”.
[0029]
In step S102 of FIG. 2, if the i-th pixel data satisfies the condition of “Ri> Gi” and “Ri> Bi”, in other words, if the i-th pixel data is pixel data having a color characteristic close to skin color, Proceed to S104.
[0030]
Note that the processing of steps S101 to S102 is executed by the processing target pixel
[0031]
In step S104, an index value Vi for the i-th pixel data is calculated. The index value Vi for the i-th pixel data is a value for determining the processing parameter pi for the i-th pixel data. The index value Vi of the present embodiment is determined by “Vi = Ri−Bi” as shown in step S104 of FIG. In this embodiment, since each color component of the pixel data is represented by 8 bits as described above, it can take a value from “0” to “255”. Further, as can be seen from step S102, the i-th pixel data satisfies the relationship of “Ri> Bi”. Therefore, the index value Vi of the i-th pixel data is a value of “1” or more and “255” or less.
[0032]
After calculating the index value Vi, in steps S105 to S109, the processing parameter pi according to the index value Vi is determined. Note that the above-described processing in step S103 and steps S104 to S109 are executed by the
[0033]
FIG. 5 is an explanatory diagram showing the relationship between the index value V calculated in step S104 of FIG. 2 and the processing parameter p determined in steps S105 to S109. As shown in FIG. 5, the processing parameter p becomes “1” when the index value V is equal to the reference value W, and changes linearly to “0” as the index value V moves away from the reference value W. This reference value W is a value serving as a reference for “skin color”. Therefore, the index value V indicates that the closer to the reference value W, the closer to the flesh color. The reference value W is set by the user using the input device 150 (FIG. 1) in the reference
[0034]
In this embodiment, each color component of the pixel data is represented by 8 bits, and the target value is an original image in which a yellow race such as Japanese is expressed. Is set to The area where the index value V is close to the reference value W (about “80”) corresponds to the “skin color” area FCA shown in the hue circle of FIG. The reference value W may be changed according to the skin color of the person represented in the target original image.
[0035]
If image processing is performed using the processing parameters that change continuously as shown in FIG. 5, substantially continuous even at the boundary between a portion having color characteristics close to skin color and a portion not having color characteristics close to skin color. Processing can be performed.
[0036]
In step S105 of FIG. 2, first, it is determined whether or not the relationship between the index value Vi and the reference value W for the i-th pixel data satisfies the condition of “Vi ≦ W”. If the index value Vi satisfies the condition of “Vi ≦ W” in step S105, the process proceeds to step S106. At this time, in step S106, the processing parameter pi for the i-th pixel data is determined to be “pi = Vi / W”. The relationship between the index value Vi and the processing parameter pi at this time corresponds to a linear region having a positive slope of “0 <V ≦ W” in FIG. On the other hand, if the index value Vi does not satisfy the condition of “Vi ≦ W” in step S105, the process proceeds to step S107.
[0037]
In step S107, it is determined whether or not the relationship between the index value Vi and the reference value W for the i-th pixel data satisfies the condition of “W <Vi ≦ 2 · W”. If the index value Vi satisfies the condition of “W <Vi ≦ 2 · W” in step S107, the process proceeds to step S108. At this time, in step S108, the processing parameter pi for the i-th pixel data is determined to be “pi = 2-Vi / W”. Note that the relationship between the index value Vi and the processing parameter pi at this time corresponds to a linear area having a negative slope of “W <V ≦ 2 · W” in FIG. On the other hand, if the index value Vi does not satisfy the condition of “W <Vi ≦ 2 · W” in step S108, the process proceeds to step S109. At this time, the index value pi for the i-th pixel data is determined to be “pi = 0”. Note that the relationship between the index value Vi and the processing parameter pi at this time corresponds to the area of “2 · W <V” in FIG.
[0038]
When the processing parameter pi for the i-th pixel data is determined as described above, in
[0039]
In FIG. 5, in a region where the processing parameter p is substantially “0”, in a region where the index value V is close to “2 · W”, the R component is sufficiently larger than the B component. As the pixel data of this area, for example, relatively bright red pixel data corresponds. On the other hand, in a region where the index value V is close to “0”, the R component and the B component have substantially equal values. As the pixel data in this area, for example, pixel data having a gray color corresponds. Gray is a color when the R component, the G component, and the B component are substantially equal. As described above, the processing parameter p approaches “0” for pixel data that does not have a color that is very close to the skin color, so that the effect of the smoothing processing can be reduced.
[0040]
By the way, pixel data having a magenta color also corresponds to pixel data in an area where the index value V is close to “0”. Note that magenta is a color when the R component and the B component are substantially equal and the G component is small. Therefore, the processing parameter p becomes a value close to “0” for the pixel of the lip or lipstick part close to the color of magenta (red), so that the effect of the smoothing processing can be reduced. Therefore, when a human face is represented in the original image, it is possible to obtain a good processed image in which the skin portion is smooth and the lip (lipstick) portion is sharp by the smoothing process. It becomes.
[0041]
Also, in the original image, when the pixel region of “R> G” and the pixel region of “R <G” are adjacent to each other, the index value V may suddenly change at the boundary between the two pixel regions. is there. At this time, the value of the processing parameter p depending on the index value V also changes suddenly. For example, the processing parameter p may be “1” in a pixel area where “R> G”, and the processing parameter p may be “0” in a pixel area where “R <G”. In such a case, the smoothing process is discontinuous. However, the color of the pixel data in which the R component and the G component are substantially equal to each other corresponds to a yellow area near the Y axis as shown by the hue circle in FIG. Generally, a change in image quality near the Y-axis of the color wheel, particularly a change in sharpness, is not so noticeable. Therefore, even at the boundary between the pixel region of “R> G” and the pixel region of “R <G”, the processed image appears to have been successfully smoothed.
[0042]
In the above description, a linearly changing relationship as shown in FIG. 5 is used as the relationship between the index value V and the processing parameter p suitable for the smoothing process of the skin color portion, but other relationships are used. Is also good. FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating another relationship between the index value V and the processing parameter p. In FIG. 6, the processing parameter p becomes “1” when the index value V is equal to the reference value W, and changes to “0” in a substantially Gaussian distribution as the index value V moves away from the reference value W. Even using such a relationship, it is possible to obtain a processing parameter p suitable for the smoothing processing of the skin color portion. That is, the processing parameter p may be a parameter that peaks when the index value V is equal to the reference value W, and changes monotonically as the difference between the index value V and the reference value W increases.
[0043]
In the above description, the case where the reference value W is set in advance has been described, but the reference value W may be changed according to the original image. In this case, for example, among all the pixels included in the original image, a pixel group including at least one pixel having a color to be set as a reference skin color is designated as a reference pixel group, and a reference value W is calculated. do it. At this time, the average value of the difference (R−B) between the R component and the B component of each pixel included in the reference pixel group is obtained as the reference value W. The designation of the reference pixel group may be performed before starting the processing in FIG. The designation of the reference pixel group can be performed on the original image displayed on the screen of the display unit 130 (FIG. 1) using the
[0044]
When the processing parameter p is determined for each pixel of the original image as described above, a smoothing process is executed by the
[0045]
In the smoothing processing of the present embodiment, the smoothing filter used for the smoothing processing is changed according to the processing parameter p.
[0046]
FIG. 7 is an explanatory diagram showing the relationship between the processing parameter p and the smoothing filter. FIGS. 7A-1 and 7A-2 show cases where the filter size of the smoothing filter changes according to the processing parameter p. That is, when the processing parameter p is small, the filter size is small, and when the processing parameter p is large, the filter size is large. Note that the smoothing filters shown in FIGS. 7A-1 and 7A-2 are, for example, average filters in which all filter coefficients are 1.
[0047]
The filter size ((S (p) × S (p)) pixels) of the smoothing filter shown in FIGS. 7A-1 and 7A-2 is obtained, for example, by the following equation (1).
[0048]
S (p) = 2 · m · p + 1 (1)
[0049]
Here, m is a positive constant indicating the degree of smoothing, and the greater the value of m, the greater the effect of the smoothing process.
[0050]
In FIGS. 7A-1 and 7A-2, "2" is set as the constant m in equation (1). Therefore, when the processing parameter p is “0” (FIG. 7A-1), the filter size is (1 × 1) pixels, which is equivalent to substantially not performing the smoothing processing. When the processing parameter p is “1” (FIG. 7A-2), the filter size is (9 × 9) pixels.
[0051]
If smoothing processing is performed on pixels having color characteristics close to skin color using such a smoothing filter, the effect of the smoothing processing can be enhanced for skin color portions where the processing parameter p is large. In addition, the effect of the smoothing process can be reduced for parts such as gray and red where the processing parameter p is small.
[0052]
On the other hand, FIGS. 7 (B-1) and 7 (B-2) show the case where the filter size of the smoothing filter is constant, but the filter coefficient at the center of the smoothing filter changes according to the processing parameter p. I have. That is, when the processing parameter p is small, the central filter coefficient is large, and when the processing parameter p is large, the central filter coefficient is small.
[0053]
The filter coefficient CC (p) at the center of the smoothing filter shown in FIGS. 7 (B-1) and (B-2) is obtained, for example, by the following equation (2).
[0054]
CC (p) = − (n−1) · p + n (2)
[0055]
Here, n is a positive constant indicating the degree of smoothing. As n increases, the “weight” of the target pixel increases, in other words, the effect of the smoothing process decreases.
[0056]
7 (B-1) and (B-2), "20" is set as the constant n in the equation (2). Therefore, when the processing parameter p is “0” (FIG. 7B-1), the center filter coefficient is “20”. Note that the smoothing process is also performed on the pixel whose processing parameter is “0”, but the effect of the smoothing process is small because the center filter coefficient is large. When the processing parameter p is “1” (FIG. 7B-2), the center filter coefficient is “1”.
[0057]
Even when such a smoothing filter is used, the effect of the smoothing process is increased for a skin color portion where the processing parameter p is large, and the effect of the smoothing process is small for a gray or red portion where the processing parameter p is small. It is possible to do.
[0058]
As described above, in the present invention, it is determined whether each pixel has a predetermined color characteristic by using three color components of R, G, and B of each pixel data included in the original image data. I do. Further, for each pixel data having a predetermined color characteristic, a processing parameter is determined by obtaining an index value V based on the color component. This makes it possible to easily determine a processing parameter suitable for predetermined image processing.
[0059]
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described examples and embodiments, and can be implemented in various modes without departing from the gist of the invention, and for example, the following modifications are possible.
[0060]
(1) In the above embodiment, as shown in FIG. 2, the index value Vi for the i-th pixel data is calculated by “Vi = Ri−Bi”, but the index value Vi is calculated using another equation. You may ask for it. For example, it may be obtained by “Vi = s · Ri / Bi”. Here, s is a positive constant. Even using this equation, it is possible to obtain the processing parameter p according to the relationship with the reference value W.
[0061]
(2) In the above embodiment, the case where the pixel group having the predetermined color characteristic is a pixel group having a color characteristic close to skin color has been described, but a pixel group having another color characteristic may be targeted.
[0062]
(3) In the above embodiment, the case where the smoothing process is performed using the determined processing parameter p has been described. However, a sharpness process, a color conversion process, or the like may be performed.
[0063]
(4) In the above embodiment, a part of the configuration realized by software may be replaced with hardware.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of an image processing apparatus to which the present invention has been applied.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure for determining processing parameters when performing image processing.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing a color region satisfying a condition of step S102 in an RGB color system.
FIG. 4 is an explanatory diagram showing a color region that satisfies a condition of step S102 in a hue circle.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a relationship between an index value V calculated in step S104 of FIG. 2 and a processing parameter p determined in steps S105 to S109.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing another relationship between an index value V and a processing parameter p.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a relationship between a processing parameter p and a smoothing filter.
[Explanation of symbols]
100 ... CPU
100a ... bus line
110 ... Image data memory
120 ... ROM
130 Display unit
140 ... magnetic disk
150 ... input device
190 ... RAM
191... Target pixel group selection unit
192: Parameter determination unit
193: Reference value setting section
194 ... Image processing unit
Claims (9)
(a)前記原画像に含まれる各画素のR成分とG成分とB成分との色成分を用いて、所定の色特性を有する画素群を処理対象画素群として選択する工程と、
(b)前記処理対象画素群に含まれる各画素の前記色成分に基づいて、画素毎に、所定の基準値に近いほど所定の基準色に近いことを示す指標値を求める工程と、
(c)前記画素毎の指標値を用いて、画素毎に、前記画像フィルタの内容を決定するためのパラメータを求め、前記画素毎のパラメータを用いて、画素毎に、前記画像フィルタの内容を決定する工程と、
を備えることを特徴とする画像フィルタの決定方法。A method for determining an image filter for performing predetermined image processing on an original image,
(A) selecting a pixel group having a predetermined color characteristic as a processing target pixel group by using color components of R, G, and B components of each pixel included in the original image;
And (b) have groups Dzu on the color components of each pixel included in the target pixel group, for each pixel, a step of determining an index value that indicates that close to a predetermined reference color closer to a predetermined reference value,
(C) Using the index value for each pixel, obtain a parameter for determining the content of the image filter for each pixel, and use the parameter for each pixel to determine the content of the image filter for each pixel. The step of determining;
A method for determining an image filter , comprising:
前記工程(a)は、前記原画像に含まれる各画素が有するR成分とG成分とB成分とのうち、R成分がG成分より大きく、かつ、R成分がB成分より大きくなる画素群を前記処理対象画素群として選択する工程を含み、
前記工程(b)は、前記処理対象画素群に含まれる各画素のR成分とB成分との差に基づいて前記指標値を決定する工程を含む、画像フィルタの決定方法。A method for determining an image filter according to claim 1 ,
Previous Stories step (a), of the R component and G component and the B component pixels included in the original image has, the R component is larger than the G component and a pixel group R component is larger than the B component the comprises the step of selecting as the processing target pixel group,
The method of determining an image filter , wherein the step (b) includes a step of determining the index value based on a difference between an R component and a B component of each pixel included in the processing target pixel group.
前記パラメータは、前記指標値が前記所定の基準値とほぼ等しいときにピークとなり、前記指標値と前記所定の基準値との差が大きくなるにつれ単調に変化するように決定される、画像フィルタの決定方法。A method for determining an image filter according to claim 2,
Before Kipa parameters, the index value becomes a peak when approximately equal to the predetermined reference value, the difference between the index value and the predetermined reference value is determined so as to change monotonously as the larger image How to determine the filter .
前記所定の基準値は、前記原画像のうち、ユーザによって指定された少なくとも1つの画素を含む画素群のR成分とB成分との差に基づいて決定される、画像フィルタの決定方法。The method for determining an image filter according to claim 3, wherein
The predetermined reference value, before one of Kihara image is determined based on the difference between the R component and the B component of a pixel group including at least one pixel is designated by the user, the method for determining the image filter.
前記原画像に含まれる各画素のR成分とG成分とB成分との色成分を用いて、所定の色特性を有する画素群を処理対象画素群として選択する機能と、
前記処理対象画素群に含まれる各画素の前記色成分に基づいて、画素毎に、所定の基準値に近いほど所定の基準色に近いことを示す指標値を求める機能と、
前記画素毎の指標値を用いて、画素毎に、前記画像フィルタの内容を決定するためのパラメータを求め、前記画素毎のパラメータを用いて、画素毎に、前記画像フィルタの内容を決定する機能と、
をコンピュータに実現させるためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。A computer-readable recording medium that records a computer program that causes a computer to determine an image filter for performing predetermined image processing on an original image,
A function of selecting a pixel group having predetermined color characteristics as a processing target pixel group using the R component, the G component, and the B component of each pixel included in the original image;
And have groups Dzu on the color components of each pixel included in the target pixel group, for each pixel, a function for obtaining an index value that indicates that close to a predetermined reference color closer to a predetermined reference value,
A function for determining a parameter for determining the content of the image filter for each pixel using the index value for each pixel, and determining the content of the image filter for each pixel using the parameter for each pixel When,
And a computer-readable recording medium on which a computer program for causing a computer to realize the above.
前記原画像に含まれる各画素のR成分とG成分とB成分との色成分を用いて、所定の色特性を有する画素群を処理対象画素群として選択する処理対象画素群選択部と、 A processing target pixel group selection unit that selects a pixel group having predetermined color characteristics as a processing target pixel group by using color components of an R component, a G component, and a B component of each pixel included in the original image;
前記処理対象画素群に含まれる各画素の前記色成分に基づいて、画素毎に、所定の基準値に近いほど所定の基準色に近いことを示す指標値を求める指標値決定部と、 An index value determination unit that calculates an index value indicating that the closer to a predetermined reference value is closer to a predetermined reference color, for each pixel, based on the color component of each pixel included in the processing target pixel group,
前記画素毎の指標値を用いて、画素毎に、前記画像フィルタの内容を決定するためのパラメータを求め、前記画素毎のパラメータを用いて、画素毎に、前記画像フィルタの内容を決定する画像フィルタ決定部と、 Using the index value for each pixel, obtain a parameter for determining the content of the image filter for each pixel, and use the parameter for each pixel to determine the content of the image filter for each pixel. A filter determining unit;
を備えることを特徴とする画像フィルタ決定装置。An image filter determining apparatus, comprising:
前記処理対象画素群選択部は、前記原画像に含まれる各画素が有するR成分とG成分とB成分とのうち、R成分がG成分より大きく、かつ、R成分がB成分より大きくなる画素 The processing target pixel group selection unit is configured to, among the R component, the G component, and the B component included in each pixel included in the original image, select a pixel whose R component is larger than the G component and whose R component is larger than the B component 群を前記処理対象画素群として選択し、Selecting a group as the pixel group to be processed;
前記指標値決定部は、前記処理対象画素群に含まれる各画素のR成分とB成分との差に基づいて前記指標値を決定する、画像フィルタ決定装置。 The image filter determination device, wherein the index value determination unit determines the index value based on a difference between an R component and a B component of each pixel included in the processing target pixel group.
前記パラメータは、前記指標値が前記所定の基準値とほぼ等しいときにピークとなり、前記指標値と前記所定の基準値との差が大きくなるにつれ単調に変化するように決定される、画像フィルタ決定装置。 The parameter is determined such that the parameter peaks when the index value is substantially equal to the predetermined reference value, and changes monotonously as the difference between the index value and the predetermined reference value increases. apparatus.
前記所定の基準値は、前記原画像のうち、ユーザによって指定された少なくとも1つの画素を含む画素群のR成分とB成分との差に基づいて決定される、画像フィルタ決定装置。 The image filter determination device, wherein the predetermined reference value is determined based on a difference between an R component and a B component of a pixel group including at least one pixel specified by a user in the original image.
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