JP4248812B2 - 明度調整のためのデジタル画像の処理方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はデジタル画像処理に関するものであり、特に画像の明度を調整するためにデジタル画像を処理する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
デジタル画像は風景から直接的に、又は、デジタルスチルもしくはビデオカメラのようなデジタル取り込み装置で写真ネガもしくはスライドフィルムに記録された画像をスキャンすることによって、または多様な他の手段によって生成されることが可能である。取り込みの形式が何であれ、ほとんどのデジタル画像は詰まるところハードコピープリント、映写または電子的鑑賞装置のいずれかで表示されることを意図されている。最もきれいな表示を提供するためには、色および／または表示された画像の明度が風景の主題に応じて調整される必要がある。
【０００３】
ネガフィルムからプリントを作成するカラー写真プリンタにおいては、焼き付けの露光量を決定する様々な方法が知られ、実際に用いられてきた。結果として生じる合成透過率を近−中立的カラーバランス、例えば「灰色」、へと標準化するようなレベルに焼き付けの光源の強度を赤緑青の各色光の露光時に調整する周知のプリントシステムは、１９５１年１０月１６日に発行されたエヴァンスの米国特許第２，５７１，６９７号を基にしている。このプリントシステムは大部分の既知のタイプのネガフィルムから満足のいく結果をもたらしている。当該技術分野では知られたことだが、赤色、緑色および青色の補正率の調整はプリントされるべき原板の赤、緑および青の大画面透過濃度（ＬＡＴＤ）の線形結合を基にしている。前記の従来の焼き付けシステムは原板の全領域に渡って施された合成透過率の計測を基にしているので、得られたプリントが常に満足のいくものであるとは限らない。例えば、もし第１の主題物の背景が主に赤色（赤いカーテンもしくは家具）、緑色（緑の草もしくは葉）または青色（青い空もしくは水）であれば、前述のＬＡＴＤシステムのみに基づく色の補正は満足のいくものではない。この問題は「退色現像」として知られている。さらには、もし第１の主題物の背景が特に高または低明度であれば、合成された透過濃度に基づく従来的な補正は満足のいく結果を与えない。例えば、第１の主題物がバックライトによってまたはスポットライトによって撮影されているとき、従来的な補正では満足のいかない結果を与える。このことは「密度過不足」または「明度落ち現象」として知られている。
【０００４】
これもまた当該技術分野においては周知のことであるが、原板の全領域を上部および下部、右部および左部、ならびに中央部および周辺部に分割して、カラー原板の分割された領域において計測した濃度に基づきカラープリンタにおける焼き付けを決定することもある。焼き付けはＬＡＴＤおよび分割された領域の組み合わせに基づいて決定される。このシステムにおいては、幾分か満足のいくプリントをもたらしている。しかしながら、第１の主題物の濃度が正確にこのシステムにおいては計測されていないので、補正が常に最も効果的な方法でなされているわけではない。
【０００５】
当該技術分野においてはこれもよく知られたことだが、退色現像はJournal of Applied Photographic Engineering（応用写真技術誌）巻（Vol）５、番（No）２、１９７９にあるゴールらによるジャーナル論文“Modern Exposure Determination for Customizing Photofinishing Priter Response（焼き付けプリンタの応答をカスタマイズするための現代的焼き付けの決定）”に記述されたサブジェクトフェリア抑制技術を使用することによって十分に減少する。さらにカラーネガフィルムプリントシステムに関しては、サブジェクトフェリア抑制技術の性能は１９９９年９月２日に開示されたウォンらの米国特許第５，９５９，７２０号のように特定のフィルム長に関し焼き付けレベルに依存している灰色の評価の決定によって改善されることが知られている。
【０００６】
さらに、プリントされたカラー写真を見ることに関しては、風景の内容物に人影が存在するとき、ほとんどの人は人影の顔に関心を寄せることが知られている。それ故、プリンタにおいては、人影の顔がいい条件でプリントされることが望ましい。いい肌色および濃度を得るために制御された焼き付けによって満足のいくプリントの生産を増加させることが可能である。
【０００７】
従来技術においては、１９８０年５月２０日に発行されたタカハシらの米国特許第４，２０３，６７１号のように、原板がある数だけ肌色の点を含むとき、肌色の領域に基づいてカラー原板をプリントすることが知られている。この方法を実行するためには、先ずカラー原板のなかから肌色を検出する必要がある。前掲米国特許第４，２０３，６７１号の方法では、肌色領域が肌色領域として決定されるのは、その赤色、緑色および青色濃度が、赤色、緑色もしくは青色の濃度または赤色、緑色および青色の濃度の組み合わせを軸とする２次元座標系にプロットされたときに楕円の内に含まれる、または３次元座標系にプロットされたときに楕円面の内に含まれる場合である。計測された色が既定の楕円もしくは楕円面に含まれるとき、その色は肌色であるとみなされる。既定の楕円または楕円面は多くのカラーネガに含まれている肌色と認められた点の色の特性を計測することによって構成される。
【０００８】
１９９８年７月１４日に発行されたザーンらの米国特許第５，７８１，２７６号もプリントにおける焼き付け量の決定に肌色の点を使用する方法について開示している。この方法も先ず原板における肌色の点の決定を要求し、またこの方法でも点が既定の色空間に含まれるかどうかを決定することによって達成する。既定の色空間は肌色であると認められている点の色の組成を計測することで構成される。この方法は肌色の点と非肌色の点を区別するためのさらなるロジックに依っている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ある一連の原画像に関しては、これらの方法では以下の理由により満足のいかない結果を導く。
【００１０】
第１に、肌色の点であると同定するために使用される既定の色空間領域が、取り込み光源、フィルムの変わりやすい性質および写真処理科学に起因する肌色の可能な変化に適合するために無駄に大きくなり、肌色の点の同定を間違う確率の増加につながる。
【００１１】
第２に、肌色の点であると同定するために使用される前記既定の色空間領域は明示的には非肌色の点が同じ色空間の領域内に含まれる可能性について考慮しておらず、肌色の点の誤った同定の可能性の増加につながる。
【００１２】
第３に、あらゆる画像に対して一定の既定領域を使用することは画像取り込みシステムにおいて起こるであろう色と濃度のいろいろな変動下で肌色の点と非肌色の点をうまく差別することはできない。
【００１３】
第４に、肌色の点のみに基づいて焼き付け量を決定することは最終プリント品質にとって重要な他の風景要素を無視することになる。
【００１４】
それゆえ、改善された肌色の点の同定方法および最終的な画像により望ましい品質をもたらすことに貢献する画像の明度の調整方法に対する必要性がある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
当該技術分野における必要性に対し、以下に示す段階を含むデジタル画像処理の方法を提供することによって対処する。初めのシーンバランスアルゴリズムをデジタル画像に適用し、初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像を作り出す。初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像から肌色の画素を検出する。検出された肌色の画素の統計量に基づき明度調整量を計算する。そして明度調整量をシーンバランスが適用されたデジタル画像に適用し全画面にわたる明度改善処理されたデジタル画像が作り出される。本発明の好ましい実施の形態においては、肌色の画素は順応性のある閾値の技術を用いて検出される。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明の好ましい実施の形態の記述において、以下に簡潔に記述された一連の図および図面に対して参照される。
【００１７】
以下の記述においては、通常ソフトウェアプログラムとして実施される本発明による好ましい実施の形態を明確に記述する。当業者であれば直ちに認識することであるが、そのようなソフトウェアの均等物はハードウェアにおいて構成され得る。なぜならば、画像操作アルゴリズムおよびシステムは周知のものであり、本記述は特に本発明によるアルゴリズムおよびシステムの部分を構成するかもしくはより直接的にシステムと協調するシステムならびに方法に関するものである。そのようなアルゴリズムおよびシステムの他の態様、ならびに画像信号をそれ自体が含んでいるものに加えて作り出すかさもなければ処理するためのハードウェアおよび／もしくはソフトウェアは、ここにおいて明確に示されることも記述されることもないが、当該技術分野において周知のシステム、アルゴリズム、構成部品および素子から選択されることが可能である。もし以下の説明にある本発明によって記述されるシステムがあるとすれば、ここでは特に示されず、提案されずまた記述されていない本発明を実施するにあたって有益なソフトウェアは公知であり、また、当該技術分野における通常の技量の範囲内のものである。
【００１８】
ここで使用されているように、コンピュータが読み込み可能な、例えばそれは（ハードドライブもしくはフロッピー（登録商標）ディスクのような）磁気ディスクもしくは磁気テープのような磁気記憶媒体、光学的ディスク、光学的テープもしくは機械的に読み込み可能なバーコードのような光学的記憶媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）もしくはリードオンリメモリ（ＲＯＭ）のような固体電子記憶装置またはコンピュータプログラムを記憶させるために使用される他の物理的装置もしくは媒体からなる記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されていてもよい。
【００１９】
本発明を記述する前に、本発明は好ましくはパーソナルコンピュータのようなあらゆる周知のコンピュータシステムにおいて利用されることに注意しておくと理解が容易になる。従って、ここではコンピュータシステムに関して詳細な説明はしない。また画像は直接的にコンピュータシステムに（たとえばデジタルカメラによって）入力されることも、コンピュータシステムに入力される前に（たとえばハロゲン化銀フィルムのような原板をスキャンすることによって）二値化されることもあることに注意しておくことも有益である。処理されたデジタル画像は例えば走査写真プリンタによって写真用の紙に全画面に渡って明度が改善されている画像を得るためにプリントされることが可能である。
【００２０】
図５に、本発明の実施のためのコンピュータシステム４１０が例示されている。コンピュータシステム４１０は好ましい実施の形態を例示する目的で示されているのだが、本発明は示されているコンピュータシステム４１０に制限されるものではなく、あらゆる電子的処理システムにおいて使用される。コンピュータシステム４１０は、ソフトウェアプログラムを受け取り、処理し、また他の処理機能を実行するためにマイクロプロセッサを基にした装置４１２を含んでいる。ディスプレイ４１４は電気的にマイクロプロセッサ制御型装置４１２と接続され、ユーザに関係するソフトウェアに関連した情報を、例えばグラフィカルユーザインターフェースを介して表示する。キーボード４１６もまたマイクロプロセッサ制御型装置４１２と接続され、ユーザがソフトウェアに情報を入力することを可能にしている。入力にキーボード４１６を使用する替わりとして、ディスプレイ４１４上のカーソル４２０を動かすことおよびカーソル４２０が上にかぶさっているアイテムを選択することにマウス４１８を使用することは当該技術分野においては周知である。
【００２１】
コンパクトディスク−リードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）４２２はマイクロプロセッサ制御型装置４１２と接続され、ソフトウェアプログラムを受け入れ、ならびにソフトウェアプログラムの入力手段および他の情報を、大抵はソフトウェアプログラムを含んでいるコンパクトディスク４２４を経てマイクロプロセッサ制御型装置４１２に入力する手段となる。加えて、フロッピー（登録商標）ディスク４２６もまたソフトウェアプログラムを含んでおり、ソフトウェアプログラムを入力するためにマイクロプロセッサ制御型装置４１２に挿入される。さらには、当該技術分野においては周知であるが、マイクロプロセッサ制御型装置４１２は内部にソフトウェアプログラムを記憶するようにプログラムされている。マイクロプロセッサ制御型装置４１２はまた、電話線のような、ローカルエリアネットワークまたはインターネットのような外部のネットワークへの接続部４２７を有する。プリンタ４２８はマイクロプロセッサ制御型装置４１２に接続されてコンピュータシステム４１０の出力のハードコピーをプリントする。
【００２２】
画像もまた、以前から周知の、カード４３０の形態に二値化された画像を電子的に含んでいる、ＰＣＭＣＩＡカードの如くの（パーソナルコンピュータメモリカード国際協会の規格に基づく）パーソナルコンピュータカード（ＰＣカード）４３０を経由してディスプレイ４１４上に表示される。ＰＣカード４３０は最終的にはマイクロプロセッサ制御型装置４１２に挿入されてディスプレイ４１４上に視覚的な画像の表示を可能にする。画像はまたコンパクトディスク４２４、フロッピー（登録商標）ディスク４２６またはネットワーク接続部４２７を経由して入力される。ＰＣカード４３０、フロッピー（登録商標）ディスク４２６もしくはコンパクトディスク４２４に記憶されたあらゆる画像またはネットワーク接続部４２７を通って入力された、画像はデジタルカメラ（示されていない）またはスキャナ（示されていない）のような多様な情報源から得られている。本発明によれば、アルゴリズムはこれまでに言及したいかなる記憶装置にも記憶され画像の明度を調整するために画像に適用される。
【００２３】
図１を参照すると、デジタル画像１０は、従来のシーンバランスアルゴリズム２０による処理にそなえて入力され、初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像２５を生成する。従来のシーンバランスアルゴリズムは、エヴァンスグレーワールドアルゴリズム、ＬＡＴＤ明度アルゴリズム、クォンカラーシーンバランスアルゴリズムまたは他のあらゆるシーンバランスアルゴリズムのようないかなる周知のシーンバランスアルゴリズムであってもよい。シーンバランスが適用されたデジタル画像２５は肌色画素検出器３０によって処理され、それにより、検出された肌色画素に基づいた明度の調整４０の計算が可能になる。初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像に明度の調整が適用５０されて明度のバランスが改善された出力デジタル画像６０を生成する。
【００２４】
肌色画素の検出３０を図２を参照してより完全に記述する。初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像２５は鉛直寸法および水平寸法の中央７０％のみを含むようにクロッピングされる１１０。画素のＲＧＢ値はＬｓｔ座標系１２０に以下の式によって変換される。
【００２５】
【数１】

【００２６】
クロッピングされた画像におけるそれぞれの画素について、それが肌色画素である確率が計算される１３０。Ｌｓｔ空間におけるその座標からアルゴリズム内に記憶されている肌色確率関数１２５を基に確率が導き出される。これらの確率関数は、シーンバランスが適用された画像の多くのコレクションにおいて色空間における肌色および非肌色領域の分布に関するデータのコレクションを基にして構成されている。その与えられたＬｓｔ座標の画素が肌色画素である条件付き確率は、
【００２７】
【数２】

【００２８】
ここにおいて、条件付き分布Ｐｒ（Ｓｋｉｎ｜Ｌ）、Ｐｒ（Ｓｋｉｎ｜ｓ）およびＰｒ（Ｓｋｉｎ｜ｔ）のそれぞれは、肌色および非肌色画素に関する原始学習分布（original training distributions）にベイズの定理を適用することによって構成されている。比較すれば、２、３の従来の肌色検出方法、例えば前掲の米国特許第４，２０３，６７１号および同第５，７８１，２７６号は肌色画素を検出するためにＰ（ｃｏｌｏｒ｜Ｓｋｉｎ）の尤度関数を使用している。尤度確率は都合良く獲得できるのだが、尤度確率を使用することの重大な欠点は非肌色画素の確率分布が不明である点である。従って誤りの検出のための高次尤度が存在する。
【００２９】
全ての画素に関する確率のコレクションが入力画像に関する肌色確率分布を形成する。肌色確率分布は閾値処理され、それぞれの画素が肌色であるか非肌色であるかを指定する二値化マップを形成する。閾値処理は画像に依存した順応性を有する閾値処理アルゴリズムを用いて達成され、肌色確率閾値１４０は個々の画像に関してそれぞれ作られる。従来的には、固定された閾値が全ての入力画像に対して使用されている。固定閾値の重大な欠点は画像の内容および画像のコンディションの変化によって個々の画像において変化する統計量に対する無知である。
【００３０】
順応性のある閾値の決定１４０の仕方については図４に充分説明されている。画像内のそれぞれの画素に関する肌色確率値が計算１３０された後、肌色確率マップが生成され３１０、そこではそれぞれの画素の値が対応する肌色確率を表している。肌色確率マップの傾度が計算される３２０。位置（ｘ，ｙ）における画像ｆ（ｘ，ｙ）の傾度は以下のように定義され、
【００３１】
【数３】

【００３２】
そして、そのデジタル形式は２つの分離可能なカーネルであり、
【００３３】
【数４】

【００３４】
傾度ベクトルの大きさは、
【００３５】
【数５】

【００３６】
４００よりも大きな傾度の大きさを持つ画素を示すためにマスクが生成される３３０。そして、これら高い傾度値を有する画素のみを使用して肌色確率値のヒストグラムが構成される３４０。高い傾度値を有する画素のみを使用する主な利点は、それら画素は一般に肌色領域の境界周りの画素に対応しているからである。従って、肌色領域の境界の周りの画素は高い肌色確率値かまたは低い肌色確率値を持つのでヒストグラムは概ね独特の山および谷を示す。さらに、ヒストグラムはノイズの影響を減ずるために平滑化される３５０。次に、ヒストグラムの末端から始まる２つの山の間に位置する独特の谷がある３６０。この谷の位置が与えられた画像に対する肌色確率閾値と同定３７０され、閾値よりも高い確率を持った画素が肌色画素と同定１５０され、同時に他の全ての画素は非肌色画素と考えられる。クロッピングされた画像の画素を肌色または非肌色として標識化することでその画像に関する肌色画素マップが生成される１６０。
【００３７】
明度調整量の計算４０が図３を参照してより完全に記述される。肌色画素マップ１６０において標識化された肌色画素の数が既定の最小値（例えば、１％未満）と比較される２１０。もし肌色画素の数が最小値に満たない場合は明度調整がゼロに設定される２１１。もし肌色画素の最小値よりも多くが見出されれば、肌色画素統計量２３０がその画像に関して計算される。統計量は以下のように計算され、
【００３８】
【数６】

【００３９】
ここで、Ｌ（ｉ，ｊ）は画像のｉ行ｊ列の画素のＬ座標値であり、Ｗ（ｉ，ｊ）は既定の中央重み付けマスク２２０によって与えられる重みであり、それによると画像の中央の画素が最も大きな重みを与えられ、他の画素は２変数ガウス関数によって記述されるより小さい重みが与えられており、Ｓ（ｉ，ｊ）は、０が非肌色画素を示し、１が肌色画素を示している肌色画素マップ１６０によって与えられる（０，１）の標識化である。
【００４０】
記述したように、最小数の肌色画素が検出されないときは、明度調整量はゼロに設定される。そうでなければ、明度調整量は以下に示す肌色統計量から計算され２４０、
【００４１】
【数７】

【００４２】
ここでＢおよびＡは既定の定数である。Ａの値は十分な明度の質を持った画像における典型的な肌色画素のＬ座標に関する参照値である。Ｂの値は０から１までの値であるべきで、それにより検出された肌色画素に応答して適用される調整の度合いの制御が可能である。Ｂがおよそゼロであるとき、肌色検出による明度調整への影響は小さく保たれ、画像全体の内容による影響が出力デジタル画像の明度に大きく反映されるようになり、それに対し、１に近いＢの値は、主として検出された肌色画素の明度が出力デジタル画像の明度を決定ことを可能にする。
【００４３】
別の方法として、明度調整値は以下のような肌統計量の非線型関数を用いて計算が可能であり、
【００４４】
【数８】

【００４５】
ここで、ｆ（）は検出力関数（power function）のような非線形関数である。
【００４６】
参照図を図１にもどして、計算された明度調整を初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像２５に適用し５０、出力デジタル画像を生成する６０。
【００４７】
【発明の効果】
本発明は以下の有利な点を有している。
【００４８】
１．肌色の点を検出するに先立って、予備バランス化段階を使用することにより、画像の取り込み条件（たとえば、風景の光源、露出の制御、フィルムの種類および化学的処理）の影響を取り除くことで差別能力が改善される。
【００４９】
２．色空間において、非肌色の点が同じ位置を占める可能性を明示的に考慮しながらそれぞれの点が肌色である確率を計算することで誤った同定のリスクを減らせる。
【００５０】
３．順応性のある閾値の技術を用いることでそれぞれの画像に関し特別に設定された決定境界が与えられ、それは既定の色空間領域よりも首尾良く、与えられた画像に関し肌色の点と非肌色の点に分離できる。
【００５１】
４．予備バランス化した情報と肌色の点からの情報を結合する最終的な画像の明度調整決定が風景の残りの部分の内容に対する肌色の点の相対的な影響量の制御を可能にし、その制御には肌色の情報を無視する選択を含んでいる。
【００５２】
本発明の主題はデジタル画像理解技術に関するもので、それは認識することによって有益な意味を、人が理解可能な物体、属性もしくは条件に与え、さらなるデジタル画像の処理によって得た結果を利用するために、デジタル画像をデジタル的に処理する技術を意味すると解されている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明によるデジタル画像処理工程のブロック図である。
【図２】 肌色画素検出のブロック図である。
【図３】 明度調整量の決定のブロック図である。
【図４】 順応性のある閾値の決定のブロック図である。
【図５】 本発明の要求を満たすコンピュータシステムの斜視図である。
【符号の説明】
４１０ ・・・ コンピュータシステム
４１２ ・・・ マイクロプロセッサを基にした装置
４１４ ・・・ ディスプレイ
４１６ ・・・ キーボード
４１８ ・・・ マウス
４２０ ・・・ カーソル
４２２ ・・・ ＣＤロム
４２４ ・・・ コンパクトディスク
４２６ ・・・ フロッピー（登録商標）ディスク
４２７ ・・・ ネットワーク接続部
４２８ ・・・ プリンタ
４３０ ・・・ ＰＣカード

Claims (3)

1. ａ）初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像を生成するために初めのシーンバランスアルゴリズムをデジタル画像に適用するステップと、
   ｂ）初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像から肌色の画素を検出するステップと、
   ｃ）検出された肌色の画素の統計量に基づいて明度調整量を計算するステップと、
   ｄ）全画面に渡って明度が改善されたデジタル画像を生成するために明度調整量をシーンバランスが適用されたデジタル画像に適用するステップと、を有し、
   前記ステップｂ）は、
   肌色確率関数に基づいて、前記画素が肌色画素である確率である、前記画素の肌色画素確率を計算するステップと、
   前記初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像の、対応する画素にマッピングされた前記肌色画素確率の傾度値を計算するステップと、を含み、
   前記ステップｃ）は、
   所定の傾度値よりも大きい傾度値を有する画素のみを使用して構成した前記肌色画素確率のヒストグラムの谷における肌色画素確率よりも高い肌色画素確率を有する画素の画素値から、前記検出された肌色の画素の統計量を求めるステップ、を含む、
   ことを特徴とする明度調整のためのデジタル画像処理方法。
2. ａ）初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像を生成するために初めのシーンバランスアルゴリズムをデジタル画像に適用するステップと、
   ｂ）初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像から肌色の画素を検出するステップと、
   ｃ）検出された肌色の画素の統計量に基づいて明度調整量を計算するステップと、
   ｄ）全画面に渡って明度が改善されたデジタル画像を生成するために明度調整量をシーンバランスが適用されたデジタル画像に適用するステップと、を有し、
   前記初めのシーンバランスが適用されたデジタル画像から肌色の画素を検出するステップは、
   ｂ１）前記デジタル画像の各画素について、前記画素が肌色画素である確率である、前記画素の肌色画素確率を計算するステップと、
   ｂ２）前記デジタル画像から導出した統計量に基づいて、肌色画素確率閾値を求めるステップと、
   ｃ２）前記肌色画素確率閾値よりも大きな肌色画素確率を有する画素を肌色画素と同定するステップと、を含み、
   前記肌色画素確率閾値を求めるステップは、
   ｂ２ａ）前記画像に含まれる全ての画素について、前記肌色画素確率を用いて肌色確率マップを形成するステップと、
   ｂ２ｂ）前記肌色確率マップから傾度値を計算するステップと、
   ｂ２ｃ）所定の傾度値よりも大きい傾度値を有する画素を選択するステップと、
   ｂ２ｄ）前記選択された画素のみを用いて前記肌色画素確率のヒストグラムを構成するステップと、
   ｂ２ｅ）前記ヒストグラムにおける谷の位置を特定するステップと、
   ｂ２ｆ）前記谷における肌色画素確率を前記肌色画素確率閾値とするステップと、を備える、ことを特徴とする明度調整のためのデジタル画像処理方法。
3. 前記デジタル画像は、ＲＧＢ座標系で表され、
   前記肌色画素確率を計算するステップは、
   ｂ１ａ）前記デジタル画像を、ＲＧＢ座標系からＬｓｔ座標系へ変換するステップと、
   ｂ１ｂ）肌色画素および非肌色画素を有する画像を含む集団から導出されＬｓｔ座標系で表現された所定の確率密度分布関数を用いて、前記肌色画素確率を求めるステップと、を含む、
   請求項２に記載の方法。

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