JP4341295B2 - 逆光人物画像の判定 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定する判定方法、判定手段を備える画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
逆光条件下で人物等の近景被写体を撮影した場合、一般的に、背景の輝度が高く、被写体である人物の輝度が低い画像となってしまう。かかる場合には、ストロボを強制発光させることにより、被写体輝度を上げることで撮影者が撮影しようとした人物の表情等を明瞭に得ることができるものの、全ての撮影者がストロボを強制発光させるとは限らない。
【０００３】
被写体撮影が、ディジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）にて行われた場合、生成された画像データに対して比較的容易に画像処理を施すことが可能であり、画像データに対する画像処理技術は種々提案、実用化されている。これら画像処理技術では、ユーザにより選択されたコントラスト補正、明度補正、彩度補正といった既定の補正条件、または画像データの解析結果に基づいて画像データに対するコントラスト補正、明度補正、彩度補正といった画像処理（いわゆる自動画質調整）が実行される。例えば、特許文献１および特許文献２参照。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１０−７９８８５号公報
【特許文献２】
特開平１１−１２０３２５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の画像処理技術では、画像データ特性の解析によっては、撮影画像が逆光条件下における人物画像であるか否かを適切に判断することができず、ユーザが適宜、画像データの撮影条件を判断しなければならなかった。すなわち、いわゆる、パーソナルコンピュータを介した自動的な画像処理によっては、画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを上手く判定することができず、逆光人物画像の画像データに対して自動的な画質処理を施すことができなかった。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段および作用・効果】
上記課題を解決するために本発明の第１の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法を提供する。本発明の第１の態様に係る方法は、前記画像データを取得し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定し、前記撮影画像が逆光人物画像であると判定し、さらに、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定することを特徴とする。
【０００８】
本発明の第１の態様に係る方法によれば、撮影画像が逆光人物画像であると判定し、さらに、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、撮影画像は逆光人物画像であると決定するので、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することができる。また、暗画素および明画素を用いた判定においては画素数の割合を用いているので、逆光人物画像の画像データであるか否かの判定精度を向上させることができる。
【０００９】
本発明の第１の態様に係る方法において、
前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かの判定は、
前記画素単位にて解析した前記画像データの輝度分布特性を求め、
前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比することにより行われ、
前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似する場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定しても良い。かかる場合には、画像データの輝度分布特性と逆光人物画像判定用の輝度分布特性との類似度によって、容易且つ適切に撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定することができる。
【００１０】
本発明の第１の態様に係る方法において、
前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かの判定は、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であるか否かを判定し、
前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下であるか否かを判定することにより行われ、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定しても良い。かかる場合には、画像データの全内周領域画素数に対する内周領域画素の中の肌色画素数の割合を用いるので撮影画像が人物画像であるか否かを適切に判定することができると共に、内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値を用いるので人物画像が逆光人物画像であるかを適切に判定することができる。
【００１１】
本発明の第２の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法を提供する。本発明の第２の態様に係る方法は、前記画像データを取得し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が人物画像であるか否かを判定し、前記撮影画像が人物画像であると判定した場合には、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、
全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定し、
全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定することを特徴とする。
【００１２】
本発明の第２の態様に係る方法によれば、撮影画像が人物画像であると判定した場合には、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、撮影画像は逆光人物画像であると判定するので、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することができる。また、暗画素および明画素を用いた判定においては画素数の割合を用いているので、逆光人物画像の画像データであるか否かの判定精度を向上させることができる。
【００１３】
本発明の第２の態様に係る方法において、
前記撮影画像が人物画像であるか否かの判定は、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合
に基づいて判定され、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上の場合には前記撮影画像は人物画像であると判定しても良い。かかる場合には、画像データの全内周領域画素数に対する内周領域画素の中の肌色画素数の割合を用いるので撮影画像が人物画像であるか否かを適切に判定することができる。
【００１４】
本発明の第１または第２の態様に係る方法において、前記輝度判定値には、前記暗画素の判定に用いられる暗画素判定値と明画素の判定に用いられる明画素判定判定値とが用意されていても良い。かかる場合には、より適切に逆光人物画像の画像データであるか否かの判定を行うことができる。
【００１５】
本発明の第３の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法を提供する。本発明の第３の態様に係る方法は、前記画像データを取得し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データの輝度分布特性を求め、前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比し、前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であるか否かを判定し、前記内周領域画素および前記画像データを構成する全画素から前記内周領域画素を除いた外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下であるか否かを判定し、前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、前記内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定することを特徴とする。
【００１６】
本発明の第３の態様に係る方法によれば、求めた輝度分布特性と逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、内周領域画素の全画素数に対する、内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、撮影画像は逆光人物画像であると決定するするので、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することができる。また、肌色画素を用いた人物画像の画像データであるか否かの判定においては画素数の割合を用いているので、人物画像の画像データであるか否かの判定精度を向上させることができる。さらに、逆光人物画像の画像データであるか否かの判定においては、画像データの輝度分布特性と逆光人物画像判定用の輝度分布特性との類似度および、内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値を用いるので人物画像が逆光人物画像であるかを適切かつ容易に判定することができる。
【００１７】
本発明の第４の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データに基づいて判定する画像処理装置を提供する。本発明の第４の態様に係る画像処理装置は、前記画像データを取得する画像データ取得手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定する逆光人物画像判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか否かを判定する暗画素割合判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか否かを判定する明画素割合判定手段と、前記撮影画像が逆光人物画像であると判定された場合に、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であると判定された場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であることを確認する逆光人物画像確認手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明の第４の態様に係る画像処理装置によれば、本発明の第１の態様に係る方法と同様の作用効果を得ることができる。また、本発明の第４の態様に係る画像処理装置は本発明の第１の態様に係る方法と同様にして種々の態様にて実現され得る。
【００１９】
本発明の第５の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する画像処理装置を提供する。本発明の第５の態様に係る画像処理装置は、前記画像データを取得する画像データ取得手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が人物画像であるか否かを判定する人物画像判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定する暗画素割合判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定する明画素割合判定手段と、前記撮影画像が人物画像であると判定された場合に、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する逆光人物画像判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明の第５の態様に係る画像処理装置によれば、本発明の第２の態様に係る方法と同様の作用効果を得ることができる。また、本発明の第５の態様に係る画像処理装置は本発明の第２の態様に係る方法と同様にして種々の態様にて実現され得る。
【００２１】
本発明の第６の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する画像処理装置を提供する。本発明の第６の態様に係る画像処理装置は、前記画像データを取得する画像データ取得手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データの輝度分布特性を求める輝度分布特性解析手段と、前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比する対比手段と、前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であるか否かを判定する内周肌色画素割合判定手段と、前記内周領域画素および前記画像データを構成する全画素から前記内周領域画素を除いた外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下であるか否かを判定する肌色画素平均輝度値判定手段と、前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、前記内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定する逆光人物画像判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明の第６の態様に係る画像処理装置によれば、本発明の第３の態様に係る方法と同様の作用効果を得ることができる。また、本発明の第６の態様に係る画像処理装置は本発明の第３の態様に係る方法と同様にして種々の態様にて実現され得る。
【００２３】
本発明の第１ないし第３の態様に係る判定方法は、この他にも、判定プログラムおよび判定プログラムが記録された記録媒体としても実現され得る。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る画像処理装置および逆光人物画像判定方法について図面を参照しつつ、いくつかの実施例に基づいて説明する。
【００２５】
・第１の実施例：
Ａ．画像処理システムの構成：
第１の実施例に係る画像処理装置を適用可能な画像処理システムの構成について図１を参照して説明する。図１は第１の実施例に係る画像処理装置としてのパーソナルコンピュータを含む画像処理システムの一例を示す説明図である。
【００２６】
画像処理システムは、画像データを生成する入力装置としてのディジタルスチルカメラ１０、ディジタルスチルカメラ１０にて生成された画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを判定すると共に、画像処理を実行し、印刷用画像データを出力する画像処理装置としてのパーソナルコンピュータ２０、印刷用画像データを用いて画像を出力する出力装置としてのカラープリンタ３０を備えている。なお、カラープリンタ３０は、パーソナルコンピュータＰＣが備える画像処理機能を備えていても良く、かかる場合には、スタンドアローンにて画像処理、画像出力を実行することができる。また、出力装置としては、プリンタ３０の他に、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等のモニタ２５、プロジェクタ等が用いられ得る。以下の説明では、パーソナルコンピュータ２０と接続されて用いられるカラープリンタ３０を出力装置として用いるものとする。
【００２７】
パーソナルコンピュータ２０は、一般的に用いられているタイプのコンピュータであり、逆光人物画像判定処理を含む画像処理プログラムを実行するＣＰＵ２００、ＣＰＵ２００における演算結果、画像データ等を一時的に格納するＲＡＭ２０１、画像処理プログラムを格納するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２０２を備えている。パーソナルコンピュータ２０は、メモリカードＭＣを装着するためのカードスロット２０３、ディジタルスチルカメラ１０等からの接続ケーブルを接続するための入出力端子２０４を備えている。
【００２８】
ディジタルスチルカメラ１０は、光の情報をディジタルデバイス（ＣＣＤや光電子倍増管）に結像させることにより画像を取得するカメラであり、光情報を電気情報に変換するためのＣＣＤ等を備える光電変換回路、光電変換回路を制御して画像を取得するための画像取得回路、取得したディジタル画像を加工処理するための画像処理回路等を備えている。ディジタルスチルカメラ１０は、取得した画像をディジタルデータとして記憶装置としてのメモリカードＭＣに保存する。ディジタルスチルカメラ１０における画像データの保存形式としては、非可逆圧縮保存方式としてＪＰＥＧデータ形式、可逆圧縮保存方式としてＴＩＦＦデータ形式が一般的であるが、この他にもＲＡＷデータ形式、ＧＩＦデータ形式、ＢＭＰデータ形式等の保存形式が用いられ得る。
【００２９】
ディジタルスチルカメラ１０において生成された画像データは、例えば、ケーブルＣＶ、コンピュータ２０を介して、あるいは、ケーブルＣＶを介してカラープリンタ３０に送出される。あるいは、ディジタルスチルカメラ１０にて画像データが格納されたメモリカードＭＣが、メモリカード・スロットに装着されたコンピュータ２０を介して、あるいは、メモリカードＭＣをプリンタ３０に対して直接、接続することによって画像ファイルがカラープリンタ３０に送出される。なお、以下の説明では、画像データに対する画像処理がパーソナルコンピュータ２０にて実行され、処理済みの画像データがカラープリンタ３０に対して出力される場合について説明する。
【００３０】
カラープリンタ３０は、カラー画像の出力が可能なプリンタであり、例えば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色の色インクを印刷媒体上に噴射してドットパターンを形成することによって画像を形成するインクジェット方式のプリンタである。あるいは、カラートナーを印刷媒体上に転写・定着させて画像を形成する電子写真方式のプリンタである。色インクには、上記４色に加えて、ライトシアン（薄いシアン、ＬＣ）、ライトマゼンタ（薄いマゼンタ、ＬＭ）、ダークイエロ（暗いイエロ、ＤＹ）を用いても良い。
【００３１】
Ｂ．パーソナルコンピュータ２０における画像処理：
図２〜図７を参照してパーソナルコンピュータ２０において実行される画像処理について説明する。図２は第１の実施例に従う、パーソナルコンピュータにて実行される画像処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。図３は画像データを画素単位にて分析する際の外周領域画素と内周領域画素との区分の一例を示す説明図である。図４は第１の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。図５はメモリ上に展開された逆光人物画像の画像データを概念的に示す説明図である。図６は図５に示す画像データを画素単位にて分析した結果得られる画素データの輝度分布特性を示す説明図である。図７は図５に示す画像データの分析により得られた分析輝度分布特性と基準となる逆光人物画像データの基準輝度分布特性との対比の一例を示す説明図である。
【００３２】
パーソナルコンピュータ２０（ＣＰＵ２００）は、スロット２０３にメモリカードＭＣが差し込まれると、あるいは、ディジタルスチルカメラ１０に接続されている接続ケーブルＣＶが入出力端子２０４に接続されると本画像処理のプログラムを起動する。ＣＰＵ２００は、ユーザの指示に従ってメモリカードＭＣから画像データを取得し（読み出し）、取得した画像データをＲＡＭ２０１に一時的に格納する（ステップＳ１００）。
【００３３】
ＣＰＵ２００は、画像データの伸長、色変換処理を実行する（ステップＳ１３０）。具体的には、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤを伸張し、伸張した画像データＧＤに対してマトリクスＳを用いたマトリクス演算を実行してＹＣｂＣｒ→ＲＧＢ色変換処理を実行する。
【００３４】
本実施例において用いられる画像データは、ＪＰＥＧ画像データを格納しており、ＪＰＥＧデータはＹＣｂＣｒデータを圧縮したデータである。また、現在のパーソナルコンピュータＰＣ、プリンタにおける画像処理では一般的にＲＧＢデータが用いられている。したがって、ＪＰＥＧデータの伸張（デコード）、ＹＣｂＣｒデータのＲＧＢデータへの色変換処理が必要となる。マトリクスＳは、ＪＦＩＦ規格において、ＹＣｂＣｒデータをＲＧＢデータへと変換する際に一般的に用いられるマトリクスであり、当業者にとって周知のマトリクスであるから詳細な説明は省略する。
【００３５】
ＣＰＵ２００は、続いて、ＲＧＢデータに変換された画像データＧＤを画素単位にて解析し（ステップＳ１２０）する。画像データＧＤを画素（データ）単位にて分析する際には、画像データＧＤ（画素データ）は、図３に示すように、画像中央に相当する内周領域画素ＩＰとそれ以外の外周領域画素ＯＰとに分け、さらに、各領域内においても細区分される。ＣＰＵ２００は、かかる分析において、例えば、画像データＧＤの輝度分布特性を求める。画像データＧＤが図５に示すように逆光条件下における人物画像に対応する画像データであるとき、画像データＧＤの輝度値分布特性は、例えば、図６に示す分布特性を示す。なお、図５は前述の通り、メモリ上に展開された画像データＧＤを概念的に示している。
【００３６】
ＣＰＵ２００はまた、画像データＧＤを構成する全画素の中の肌色画素の平均輝度値Ｓave、内周領域における全内周領域画素数に対する肌色画素数の割合Ｓir、外周領域における全外周領域画素数に対する暗画素数の割合Ｄo、および外周領域における全外周領域画素数に対する明画素数の割合Ｂoの割合を求める。注目画素が暗画素、明画素に該当するか否かは、例えば、図６中に示す暗画素判定用のしきい値ＤＰrefおよび明画素判定用のしきい値ＢＰrefを用い、注目画素の輝度値が暗画素判定用のしきい値ＤＰrefよりも低い場合には注目画素は暗画素、明画素判定用のしきい値ＢＰrefよりも高い場合には注目画素は明画素と判断される。あるいは、共通のしきい値を用い、共通のしきい値よりも注目画素の輝度値が低い場合には注目画素は暗画素、高い場合には注目画素は明画素と判定しても良い。
【００３７】
ＣＰＵ２００は、画像データＧＤの解析を終えると、画像データＧＤに対応する撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定する逆光人物画像判定処理を実行する（ステップＳ１３０）。逆光人物画像判定処理について図４を参照して説明する。
【００３８】
ＣＰＵ２００は、先に求めた画像データＧＤの輝度分布特性と、予めＨＤＤ２０２に格納されている逆光人物画像の画像データが示す基準輝度値分布特性とを比較して、基準輝度値分布特性に対する分析により得られた輝度値分布特性の類似度Ｓｖが判定類似度Ｓvrefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２００）。逆光人物画像データは、図５に示すように明るい背景領域ＢＡと暗い被写体（人物）領域ＤＡとに大別されるため、逆光人物画像（画像データ）の輝度値分布は、図６に示すように輝度の暗い部分と明るい部分とで２つのピークを有するという特徴を示す。これに対して、予め、基準となる逆光人物画像の画像データを解析することによって求められた分布特性であり、画像データＧＤが逆光人物画像に対応する画像データであるか否かを判定するために用いられる基準輝度値分布特性もまた、輝度の暗い部分と明るい部分とで２つのピークを有するという特徴を示す。
【００３９】
ＣＰＵ２００は、図７に示すように、解析により求められた輝度値分布特性と基準輝度値分布特性とを比較して、基準輝度値分布特性に対する解析により求められた輝度値分布特性の類似度Ｓｖを求める。類似度Ｓｖの算出に当たっては、例えば、解析により求められた輝度値分布特性のパターンの特徴を示す特徴ベクトルと予め用意されている基準輝度値分布特性の特徴ベクトルとを用いて両分布特性の類似度Ｓｖを算出する。
【００４０】
ＣＰＵ２００は、算出した類似度Ｓｖが判定類似度Ｓvrefよりも大きいと判定した場合には（ステップＳ２００：Ｙｅｓ）、画像データＧＤが逆光人物画像の画像データであることを確認するための以下の処理を実行する。輝度の暗い部分と明るい部分とで２つのピークを有するという特徴は、逆光人物画像の他に、暗い背景（例えば、夜景）の下、ストロボを使用して撮影した夜景人物画像においても示されることがある。したがって、画像データＧＤの輝度値分布特性を用いた判定に加えて、確認のための処理を行うことで画像データＧＤが逆光人物画像に対応する画像データであるか否かについてより精度の高い判定を下すことができる。
【００４１】
確認処理では、ＣＰＵ２００は、外周領域における総画素数に対する暗画素数の割合である外周暗部割合Ｄoが判定暗部割合Ｄorefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２１０）。判定暗部割合Ｄorefとしては、例えば、外周領域画素（背景画素）が夜景等の暗い背景に対応する場合における、外周領域総画素数に対する暗画素数の割合を用いられる。この結果、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤが、夜景等に対応する暗い外周領域画素（背景画素）を有しているか否かを判定することができる。
【００４２】
ＣＰＵ２００は、外周暗部割合Ｄoが判定暗部割合Ｄoref以下であると判定した場合には（ステップＳ２１０：Ｎｏ）、画像データＧＤは暗い外周領域画素を有する画像データではないと判定し、ＣＰＵ２００は、外周領域における総画素数に対する明画素数の割合である外周明部割合Ｂoが判定明部割合Ｂorefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２２０）。判定明部割合Ｂorefとしては、例えば、外周領域画素（背景画素）が逆光等の明るい背景に対応する場合における、外周領域総画素数に対する明画素数の割合を用いられる。この結果、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤが、逆光等に対応する明るい外周領域画素（背景画素）を有しているか否かを判定することができる。
【００４３】
ＣＰＵ２００は、外周領域における総画素数に対する明画素数の割合である外周明部割合Ｂoが判定明部割合Ｂorefよりも大きいと判定した場合には（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、画像データＧＤは明るい外周領域画素を有する画像データであると判定する。以上の結果、ＣＰＵ２００は、高い精度の下、画像データＧＤは逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２３０）、図２の画像処理ルーチンにリターンする。
【００４４】
一方、ＣＰＵ２００は、算出した類似度Ｓｖは判定類似度Ｓvref以下であると判定した場合（ステップＳ２００：Ｎｏ）、外周暗部割合Ｄoが判定暗部割合Ｄorefよりも大きいと判定した場合（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）、外周明部割合Ｂoが判定明部割合Ｂoref以下であると判定した場合には（ステップＳ２２０：Ｎｏ）、画像データＧＤは非逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２４０）、図２の画像処理ルーチンにリターンする。
【００４５】
図２に戻り説明を続けると、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤが逆光人物画像の画像データであると判定した場合には、逆光人物画像に適した画像処理を実行し、一方、画像データＧＤが非逆光人物画像の画像データであると判定した場合には、通常の画像処理を実行する（ステップＳ１４０）。逆光人物画像の画像データに対して適切な補正には、例えば、画像データの明度（輝度）を増加させる補正が含まれる。
【００４６】
ＣＰＵ２００は、画像処理が施された画像データをプリンタドライバへ出力して（ステップＳ１５０）、本処理ルーチンを終了する。プリンタドライバでは、画像データ（ＲＧＢデータ）をＣＭＹＫデータに変換する色変換処理を実行する。すなわち、画像データの表色系をカラープリンタ２０が印刷処理を実行する際に用いる表色系であるＣＭＹＫ表色系に変換する。具体的には、ＨＤＤ２０２（ＲＯＭ）に格納されているＲＧＢ表色系とＣＭＹＫ表色系とを対応付けたルックアップデーブルを用いて実行される。また、ハーフトーン処理、解像度変換処理が実行され、印刷用のラスタデータとしてカラープリンタ３０に出力される。
【００４７】
以上説明したように、第１の実施例に係る画像処理装置および逆光人物画像判定方法によれば、処理対象である画像データ（撮影画像）が逆光人物画像の画像データであるか否かを、画像データの解析結果を用いて適切に判定することができる。すなわち、基準輝度値分布特性に対する画像データの輝度値分布特性の類似度Ｓvを用いた逆光人物画像判定は、単独であっても逆光人物画像を適切に判定することを期待することができる一方で、同様の輝度値分布特性を取り得る夜景＋人物の画像データに対しても逆光人物画像の画像データであると判定する可能性がある。
【００４８】
これに対して、第１の実施例では、外周領域における暗画素の割合である外周暗部割合Ｄoを判定要素の一つとして用いることで、処理対象である画像データが、暗い背景を有する画像データ、すなわち、夜景画像の画像データであるか否かを判定し、さらに、外周領域における明画素の割合である外周明部割合Ｂoを判定要素の一つとして用いることで、処理対象である画像データが、明るい背景を有する画像データ、すなわち、逆光画像の画像データであるか否かを判定することができる。この結果、夜景＋人物の画像データを逆光人物画像データと判定する可能性を排除することが可能となり、基準輝度値分布特性に対する画像データの輝度値分布特性の類似度Ｓvを用いた逆光人物画像判定と相まって、処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを高い精度にて判定することができる。
【００４９】
また、処理対象である画像データが、暗い背景を有する画像の画像データであるか否かの判定、並びに、処理対象である画像データが、明るい背景を有する画像の画像データであるか否かの判定において、それぞれ外周領域画素数に対する外周領域の暗画素数の割合、および明画素数の割合を用いるので、外周領域画素の平均輝度値を用いる場合と比較して精度良く適切に判定することができる。すなわち、平均輝度値を用いる場合には、判定に使用する外周領域、および内周領域の局所に極端な輝度値を持つ画素が存在すると、平均輝度値を左右するため、暗画素を持つ領域なのか、明画素を持つ領域であるかの判定が、領域の特徴を反映しない場合がある。これに対して、画素数の割合を用いる場合には、その領域が、明るい画素で占められているか、暗い画素で占められているかで判定するため、領域の特性を適切に判定することができる。暗画素を持つ領域と明画素を持つ領域とを適切に知ることができる画素数の割合を用いる方法は、より精度を求められる逆光人物画像の判定に適した判定手法であるといえる。
【００５０】
なお、第１の実施例おける「人物」とは、近景の主要被写体であれば人間に限定されることはなく、例えば、犬、猫等のペット、自動車等の被写体であってもよいことは言うまでもない。これら被写体についても、逆光によって被写体の輝度が背景輝度よりも低くなり、被写体のディテールを明瞭に表すことができないという問題を有するからである。
【００５１】
・第２の実施例：
図８を参照して第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理について説明する。図８は第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。なお、以下の説明では、図８に示すステップのうち、第１の実施例において説明したステップと同一のステップについては同一のステップ番号を付すことでその説明を省略する。また、第２の実施例に係る画像処理装置は第１の実施例に係る画像処理装置と同一の構成要素を備えているので同一の符号を付してその説明を省略する。
【００５２】
第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理では、画像データＧＤの輝度値分布特性を用いた逆光人物画像判定ステップに代えて、先ず、処理対象の画像データＧＤが人物画像に対応する画像データであるか否かが判定される。続いて、処理対象の画像データが人物画像の画像データであると判定された場合には、処理対象の画像データＧＤが逆光条件下にて撮影された逆光画像の画像データであるか否かが判定される。この２つの判定処理が実行されることによって、撮影画像が逆光人物画像であるか否かが判定される。
【００５３】
ＣＰＵ２００は、予めＨＤＤ２０２に格納されている判定内周肌色画素割合Ｓirrefを取得し、先に求めた、全内周領域画素数に対する内周領域の肌色画素数の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２０２）。一般的に、人物を主要被写体とする人物画像では、人物が画像中央に配置される傾向を示す。そこで、一般的な人物画像データが示す内周領域における肌色画素割合を判定内周肌色画素割合Ｓirrefとして用い、内周領域画素を占める肌色画素の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きい場合には、画像データが人物画像データであると判定することができる。なお、画像データの画素が肌色画素であるか否かは、例えば、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の組み合わせとして所定の範囲内に入っている画素を肌色画素と判定する。
【００５４】
ＣＰＵ２００は、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きいと判定した場合には（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、処理対象の画像データは人物画像の画像データであると判定し、ＣＰＵ２００は、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。
【００５５】
具体的には、ＣＰＵ２００は、予めＨＤＤ２０２に格納されている判定肌色画素平均輝度値Ｓaverefを取得し、先に求めた画像データを構成する全画素のうち肌色画素について輝度の平均値である肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であるか否かを判定する。判定肌色画素平均輝度値Ｓaverefとしては、例えば、一般的な逆光人物画像における肌色画素の平均輝度値が用いられる。すなわち、逆光人物画像における肌色画素の輝度は低くなる傾向を示すので、肌色画素の平均輝度値が逆光人物画像における肌色画素の平均輝度値よりも暗いか否かを判定することによって、処理対象となっている画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを判定することができる。
【００５６】
ＣＰＵ２００は、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であると判定した場合には（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、ステップＳ２１０、Ｓ２２０を実行し、処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであると判定（ステップＳ２３０）または非逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２４０）、図２に示す処理ルーチンにリターンする。
【００５７】
ＣＰＵ２００は、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaverefより大きいと判定した場合には（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、処理対象である画像データは非逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２４０）、図２に示す処理ルーチンにリターンする。
【００５８】
以上説明したように第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理によれば、全内周領域画素数に対する内周領域の肌色画素数の割合Ｓirを用いて処理対象である画像データが人物画像の画像データであるか否かを判定し、肌色画素平均輝度値Ｓaveを用いて処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを判定することができる。したがって、処理対象である画像データが人物画像の画像データであるか否か、および、逆光人物画像の画像データであるか否かを適切に判定することができる。
【００５９】
一般的に、人物を主要被写体とする人物画像では、人物が画像中央に配置されるているので、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirを用いることにより処理対象である画像データが人物画像の画像データであるかを適切に判定することができる。また、内周領域の肌色画素の平均輝度値を用いる代わりに画素数の割合を用いるので、画素相互間の影響を受けることなく内周領域に人物に対応する肌色画素が存在するか否かを適切に判定することができる。また、人物が画像中央に配置されていない画像に対して、人物画像であることを前提とした画像処理を実行することは好ましくないが、本手法によればそのような弊害を排除することができる。
【００６０】
さらに、逆光人物画像の画像データでは、肌色画度の輝度値は全体的に低くなるので、肌色画素平均輝度値Ｓaveを用いることによって処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを適切に判定することができる。
【００６１】
・第３の実施例：
図９を参照して第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理について説明する。図９は第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。なお、以下の説明では、図９に示すステップのうち、第１または第２の実施例において説明したステップと同一のステップについては同一のステップ番号を付すことでその説明を省略する。また、第３の実施例に係る画像処理装置は第１の実施例に係る画像処理装置と同一の構成要素を備えているので同一の符号を付してその説明を省略する。
【００６２】
第３の実施例では、処理対象の画像データが逆光人物画像の画像データであるか否か類似度を用いて判定し（ステップＳ２００）、続いて、類似度を用いた判定が正しいか否かを確認するために、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きいか否かの判定（ステップＳ２０２）、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であるか否かの判定（ステップＳ２０４）を実行する。
【００６３】
ＣＰＵ２００は、ステップＳ２００、Ｓ２０２およびＳ２０４の判定に基づいて処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２３０）または非逆光人物画像の画像データであると判定して（ステップＳ２４０）、図２に示す処理ルーチンにリターンする。
【００６４】
以上説明したように第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理によれば、第１の実施例および第２の実施例においてそれぞれ述べたように、処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを適切に判定することができる。
【００６５】
・その他の実施例：
上記実施例では、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirと肌色画素平均輝度値Ｓaveとが組み合わせて用いられているが、いずれか一方のみを用いても良い。いずれか一方のみでも、肌色画素に基づいた人物画像判定処理を実行することができる場合もあるからである。
【００６６】
上記実施例では、画像処理装置として、パーソナルコンピュータ２０を用いて画像処理を実行しているが、このほかにも、例えば、画像処理機能を備えるスタンドアローン型のプリンタを画像処理装置として用いてもよく、係る場合にはプリンタにおいて上記画像処理が実行される。また、画像処理装置等のハードウェア構成を伴うことなく、プリンタドライバ、画像処理アプリケーション（プログラム）としても実現され得る。
【００６７】
上記各実施例における逆光人物画像の判定要素に加えて、外周および内周領域画素について、所定の彩度よりも高い彩度を有する高彩度画素数を求め、全画素数に対する高彩度画素数の割合に応じた逆光人物画像判定ステップを加えても良い。例えば、全画素数に対する高彩度画素数の割合が高い場合には、逆光人物画像に対する画像処理として一般的な明度を上げる処理を画像データに対して施すと、出力結果として得られる画像の彩度が低くなってしまい、印象が悪くなる。そこで、全画素数に対する高彩度画素数の割合が高い場合には、非逆光人物画像であると判定し、逆光人物画像に適した画像処理を回避しても良い。
【００６８】
パーソナルコンピュータ２０によって実行される画像処理には、明度調整の他にもコントラスト、色彩等の調整が行われ得ることは言うまでもない。かかる場合には、例えば、ＣＰＵ２００は、画像データを画素単位にて解析して画像データの特性を示す各種の特性パラメータ値、例えば、輝度最小値、輝度最大値、明度代表値といった画像統計値を取得する。ＣＰＵ２００は、ＨＤＤ２０２に格納されている各特性パラメータに対して予め定められた基準値と、解析により得られた画像統計値との差を解消または低減させるように各パラメータについての補正量を求め、画像データのＲＧＢ値を補正する。画像データの補正は、例えば、求めた補正量を入力値に対する出力値の関係を規定するトーンカーブに適用して修正し、かかるトーンカーブを用いて画像データの各画素のＲ、Ｇ、Ｂ値を変更することにより実行される。
【００６９】
以上、実施例に基づき本発明に係る画像処理装置、逆光人物画像判定方法および判定プログラムを説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は第１の実施例に係る画像処理装置としてのパーソナルコンピュータを含む画像処理システムの一例を示す説明図である。
【図２】第１の実施例に従う、パーソナルコンピュータにて実行される画像処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】画像データを画素単位にて分析する際の外周領域画素と内周領域画素との区分の一例を示す説明図である。
【図４】第１の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】メモリ上に展開された逆光人物画像の画像データを概念的に示す説明図である。
【図６】図５に示す画像データを画素単位にて分析した結果得られる画素データの輝度分布特性を示す説明図である。
【図７】図５に示す画像データの分析により得られた分析輝度分布特性と基準となる逆光人物画像データの基準輝度分布特性との対比の一例を示す説明図である。
【図８】図８は第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】図９は第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０…ディジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）
２０…パーソナルコンピュータ
２００…中央演算装置（ＣＰＵ）
２０１…リードオンリメモリ（ＲＯＭ）
２０２…ハードディスク（ＨＤＤ）
２０３…ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
２０４…カードスロット
２０５…入出力端子
２５…表示装置
３０…プリンタ
ＭＣ…メモリカード
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定する判定方法、判定手段を備える画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
逆光条件下で人物等の近景被写体を撮影した場合、一般的に、背景の輝度が高く、被写体である人物の輝度が低い画像となってしまう。かかる場合には、ストロボを強制発光させることにより、被写体輝度を上げることで撮影者が撮影しようとした人物の表情等を明瞭に得ることができるものの、全ての撮影者がストロボを強制発光させるとは限らない。
【０００３】
被写体撮影が、ディジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）にて行われた場合、生成された画像データに対して比較的容易に画像処理を施すことが可能であり、画像データに対する画像処理技術は種々提案、実用化されている。これら画像処理技術では、ユーザにより選択されたコントラスト補正、明度補正、彩度補正といった既定の補正条件、または画像データの解析結果に基づいて画像データに対するコントラスト補正、明度補正、彩度補正といった画像処理（いわゆる自動画質調整）が実行される。例えば、特許文献１および特許文献２参照。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１０−７９８８５号公報
【特許文献２】
特開平１１−１２０３２５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の画像処理技術では、画像データ特性の解析によっては、撮影画像が逆光条件下における人物画像であるか否かを適切に判断することができず、ユーザが適宜、画像データの撮影条件を判断しなければならなかった。すなわち、いわゆる、パーソナルコンピュータを介した自動的な画像処理によっては、画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを上手く判定することができず、逆光人物画像の画像データに対して自動的な画質処理を施すことができなかった。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段および作用・効果】
上記課題を解決するために本発明の第１の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法を提供する。本発明の第１の態様に係る方法は、前記画像データを取得し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定し、前記撮影画像が逆光人物画像であると判定し、さらに、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定することを特徴とする。
【０００８】
本発明の第１の態様に係る方法によれば、撮影画像が逆光人物画像であると判定し、さらに、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、撮影画像は逆光人物画像であると決定するので、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することができる。また、暗画素および明画素を用いた判定においては画素数の割合を用いているので、逆光人物画像の画像データであるか否かの判定精度を向上させることができる。
【０００９】
本発明の第１の態様に係る方法において、
前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かの判定は、
前記画素単位にて解析した前記画像データの輝度分布特性を求め、
前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比することにより行われ、
前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似する場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定しても良い。かかる場合には、画像データの輝度分布特性と逆光人物画像判定用の輝度分布特性との類似度によって、容易且つ適切に撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定することができる。
【００１０】
本発明の第１の態様に係る方法において、
前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かの判定は、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であるか否かを判定し、
前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下であるか否かを判定することにより行われ、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定しても良い。かかる場合には、画像データの全内周領域画素数に対する内周領域画素の中の肌色画素数の割合を用いるので撮影画像が人物画像であるか否かを適切に判定することができると共に、内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値を用いるので人物画像が逆光人物画像であるかを適切に判定することができる。
【００１１】
本発明の第２の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法を提供する。本発明の第２の態様に係る方法は、前記画像データを取得し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が人物画像であるか否かを判定し、前記撮影画像が人物画像であると判定した場合には、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、
全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定し、
全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定することを特徴とする。
【００１２】
本発明の第２の態様に係る方法によれば、撮影画像が人物画像であると判定した場合には、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、撮影画像は逆光人物画像であると判定するので、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することができる。また、暗画素および明画素を用いた判定においては画素数の割合を用いているので、逆光人物画像の画像データであるか否かの判定精度を向上させることができる。
【００１３】
本発明の第２の態様に係る方法において、
前記撮影画像が人物画像であるか否かの判定は、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合
に基づいて判定され、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上の場合には前記撮影画像は人物画像であると判定しても良い。かかる場合には、画像データの全内周領域画素数に対する内周領域画素の中の肌色画素数の割合を用いるので撮影画像が人物画像であるか否かを適切に判定することができる。
【００１４】
本発明の第１または第２の態様に係る方法において、前記輝度判定値には、前記暗画素の判定に用いられる暗画素判定値と明画素の判定に用いられる明画素判定判定値とが用意されていても良い。かかる場合には、より適切に逆光人物画像の画像データであるか否かの判定を行うことができる。
【００１５】
本発明の第３の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法を提供する。本発明の第３の態様に係る方法は、前記画像データを取得し、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データの輝度分布特性を求め、前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比し、前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であるか否かを判定し、前記内周領域画素および前記画像データを構成する全画素から前記内周領域画素を除いた外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下であるか否かを判定し、前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、前記内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定することを特徴とする。
【００１６】
本発明の第３の態様に係る方法によれば、求めた輝度分布特性と逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、内周領域画素の全画素数に対する、内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、撮影画像は逆光人物画像であると決定するするので、画像データを解析することによって、撮影画像が逆光条件下における人物画像を始めとする近景被写体画像であるか否かを適切に判定することができる。また、肌色画素を用いた人物画像の画像データであるか否かの判定においては画素数の割合を用いているので、人物画像の画像データであるか否かの判定精度を向上させることができる。さらに、逆光人物画像の画像データであるか否かの判定においては、画像データの輝度分布特性と逆光人物画像判定用の輝度分布特性との類似度および、内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値を用いるので人物画像が逆光人物画像であるかを適切かつ容易に判定することができる。
【００１７】
本発明の第４の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データに基づいて判定する画像処理装置を提供する。本発明の第４の態様に係る画像処理装置は、前記画像データを取得する画像データ取得手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定する逆光人物画像判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか否かを判定する暗画素割合判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか否かを判定する明画素割合判定手段と、前記撮影画像が逆光人物画像であると判定された場合に、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であると判定された場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であることを確認する逆光人物画像確認手段とを備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明の第４の態様に係る画像処理装置によれば、本発明の第１の態様に係る方法と同様の作用効果を得ることができる。また、本発明の第４の態様に係る画像処理装置は本発明の第１の態様に係る方法と同様にして種々の態様にて実現され得る。
【００１９】
本発明の第５の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する画像処理装置を提供する。本発明の第５の態様に係る画像処理装置は、前記画像データを取得する画像データ取得手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が人物画像であるか否かを判定する人物画像判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定する暗画素割合判定手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定する明画素割合判定手段と、前記撮影画像が人物画像であると判定された場合に、全外周領域画素数に対する、輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する逆光人物画像判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明の第５の態様に係る画像処理装置によれば、本発明の第２の態様に係る方法と同様の作用効果を得ることができる。また、本発明の第５の態様に係る画像処理装置は本発明の第２の態様に係る方法と同様にして種々の態様にて実現され得る。
【００２１】
本発明の第６の態様は、撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する画像処理装置を提供する。本発明の第６の態様に係る画像処理装置は、前記画像データを取得する画像データ取得手段と、前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データの輝度分布特性を求める輝度分布特性解析手段と、前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比する対比手段と、前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であるか否かを判定する内周肌色画素割合判定手段と、前記内周領域画素および前記画像データを構成する全画素から前記内周領域画素を除いた外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下であるか否かを判定する肌色画素平均輝度値判定手段と、前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、前記内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定する逆光人物画像判定手段とを備えることを特徴とする。
【００２２】
本発明の第６の態様に係る画像処理装置によれば、本発明の第３の態様に係る方法と同様の作用効果を得ることができる。また、本発明の第６の態様に係る画像処理装置は本発明の第３の態様に係る方法と同様にして種々の態様にて実現され得る。
【００２３】
本発明の第１ないし第３の態様に係る判定方法は、この他にも、判定プログラムおよび判定プログラムが記録された記録媒体としても実現され得る。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る画像処理装置および逆光人物画像判定方法について図面を参照しつつ、いくつかの実施例に基づいて説明する。
【００２５】
・第１の実施例：
Ａ．画像処理システムの構成：
第１の実施例に係る画像処理装置を適用可能な画像処理システムの構成について図１を参照して説明する。図１は第１の実施例に係る画像処理装置としてのパーソナルコンピュータを含む画像処理システムの一例を示す説明図である。
【００２６】
画像処理システムは、画像データを生成する入力装置としてのディジタルスチルカメラ１０、ディジタルスチルカメラ１０にて生成された画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを判定すると共に、画像処理を実行し、印刷用画像データを出力する画像処理装置としてのパーソナルコンピュータ２０、印刷用画像データを用いて画像を出力する出力装置としてのカラープリンタ３０を備えている。なお、カラープリンタ３０は、パーソナルコンピュータＰＣが備える画像処理機能を備えていても良く、かかる場合には、スタンドアローンにて画像処理、画像出力を実行することができる。また、出力装置としては、プリンタ３０の他に、ＣＲＴディスプレイ、ＬＣＤディスプレイ等のモニタ２５、プロジェクタ等が用いられ得る。以下の説明では、パーソナルコンピュータ２０と接続されて用いられるカラープリンタ３０を出力装置として用いるものとする。
【００２７】
パーソナルコンピュータ２０は、一般的に用いられているタイプのコンピュータであり、逆光人物画像判定処理を含む画像処理プログラムを実行するＣＰＵ２００、ＣＰＵ２００における演算結果、画像データ等を一時的に格納するＲＡＭ２０１、画像処理プログラムを格納するハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２０２を備えている。パーソナルコンピュータ２０は、メモリカードＭＣを装着するためのカードスロット２０３、ディジタルスチルカメラ１０等からの接続ケーブルを接続するための入出力端子２０４を備えている。
【００２８】
ディジタルスチルカメラ１０は、光の情報をディジタルデバイス（ＣＣＤや光電子倍増管）に結像させることにより画像を取得するカメラであり、光情報を電気情報に変換するためのＣＣＤ等を備える光電変換回路、光電変換回路を制御して画像を取得するための画像取得回路、取得したディジタル画像を加工処理するための画像処理回路等を備えている。ディジタルスチルカメラ１０は、取得した画像をディジタルデータとして記憶装置としてのメモリカードＭＣに保存する。ディジタルスチルカメラ１０における画像データの保存形式としては、非可逆圧縮保存方式としてＪＰＥＧデータ形式、可逆圧縮保存方式としてＴＩＦＦデータ形式が一般的であるが、この他にもＲＡＷデータ形式、ＧＩＦデータ形式、ＢＭＰデータ形式等の保存形式が用いられ得る。
【００２９】
ディジタルスチルカメラ１０において生成された画像データは、例えば、ケーブルＣＶ、コンピュータ２０を介して、あるいは、ケーブルＣＶを介してカラープリンタ３０に送出される。あるいは、ディジタルスチルカメラ１０にて画像データが格納されたメモリカードＭＣが、メモリカード・スロットに装着されたコンピュータ２０を介して、あるいは、メモリカードＭＣをプリンタ３０に対して直接、接続することによって画像ファイルがカラープリンタ３０に送出される。なお、以下の説明では、画像データに対する画像処理がパーソナルコンピュータ２０にて実行され、処理済みの画像データがカラープリンタ３０に対して出力される場合について説明する。
【００３０】
カラープリンタ３０は、カラー画像の出力が可能なプリンタであり、例えば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）の４色の色インクを印刷媒体上に噴射してドットパターンを形成することによって画像を形成するインクジェット方式のプリンタである。あるいは、カラートナーを印刷媒体上に転写・定着させて画像を形成する電子写真方式のプリンタである。色インクには、上記４色に加えて、ライトシアン（薄いシアン、ＬＣ）、ライトマゼンタ（薄いマゼンタ、ＬＭ）、ダークイエロ（暗いイエロ、ＤＹ）を用いても良い。
【００３１】
Ｂ．パーソナルコンピュータ２０における画像処理：
図２〜図７を参照してパーソナルコンピュータ２０において実行される画像処理について説明する。図２は第１の実施例に従う、パーソナルコンピュータにて実行される画像処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。図３は画像データを画素単位にて分析する際の外周領域画素と内周領域画素との区分の一例を示す説明図である。図４は第１の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。図５はメモリ上に展開された逆光人物画像の画像データを概念的に示す説明図である。図６は図５に示す画像データを画素単位にて分析した結果得られる画素データの輝度分布特性を示す説明図である。図７は図５に示す画像データの分析により得られた分析輝度分布特性と基準となる逆光人物画像データの基準輝度分布特性との対比の一例を示す説明図である。
【００３２】
パーソナルコンピュータ２０（ＣＰＵ２００）は、スロット２０３にメモリカードＭＣが差し込まれると、あるいは、ディジタルスチルカメラ１０に接続されている接続ケーブルＣＶが入出力端子２０４に接続されると本画像処理のプログラムを起動する。ＣＰＵ２００は、ユーザの指示に従ってメモリカードＭＣから画像データを取得し（読み出し）、取得した画像データをＲＡＭ２０１に一時的に格納する（ステップＳ１００）。
【００３３】
ＣＰＵ２００は、画像データの伸長、色変換処理を実行する（ステップＳ１３０）。具体的には、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤを伸張し、伸張した画像データＧＤに対してマトリクスＳを用いたマトリクス演算を実行してＹＣｂＣｒ→ＲＧＢ色変換処理を実行する。
【００３４】
本実施例において用いられる画像データは、ＪＰＥＧ画像データを格納しており、ＪＰＥＧデータはＹＣｂＣｒデータを圧縮したデータである。また、現在のパーソナルコンピュータＰＣ、プリンタにおける画像処理では一般的にＲＧＢデータが用いられている。したがって、ＪＰＥＧデータの伸張（デコード）、ＹＣｂＣｒデータのＲＧＢデータへの色変換処理が必要となる。マトリクスＳは、ＪＦＩＦ規格において、ＹＣｂＣｒデータをＲＧＢデータへと変換する際に一般的に用いられるマトリクスであり、当業者にとって周知のマトリクスであるから詳細な説明は省略する。
【００３５】
ＣＰＵ２００は、続いて、ＲＧＢデータに変換された画像データＧＤを画素単位にて解析し（ステップＳ１２０）する。画像データＧＤを画素（データ）単位にて分析する際には、画像データＧＤ（画素データ）は、図３に示すように、画像中央に相当する内周領域画素ＩＰとそれ以外の外周領域画素ＯＰとに分け、さらに、各領域内においても細区分される。ＣＰＵ２００は、かかる分析において、例えば、画像データＧＤの輝度分布特性を求める。画像データＧＤが図５に示すように逆光条件下における人物画像に対応する画像データであるとき、画像データＧＤの輝度値分布特性は、例えば、図６に示す分布特性を示す。なお、図５は前述の通り、メモリ上に展開された画像データＧＤを概念的に示している。
【００３６】
ＣＰＵ２００はまた、画像データＧＤを構成する全画素の中の肌色画素の平均輝度値Ｓave、内周領域における全内周領域画素数に対する肌色画素数の割合Ｓir、外周領域における全外周領域画素数に対する暗画素数の割合Ｄo、および外周領域における全外周領域画素数に対する明画素数の割合Ｂoの割合を求める。注目画素が暗画素、明画素に該当するか否かは、例えば、図６中に示す暗画素判定用のしきい値ＤＰrefおよび明画素判定用のしきい値ＢＰrefを用い、注目画素の輝度値が暗画素判定用のしきい値ＤＰrefよりも低い場合には注目画素は暗画素、明画素判定用のしきい値ＢＰrefよりも高い場合には注目画素は明画素と判断される。あるいは、共通のしきい値を用い、共通のしきい値よりも注目画素の輝度値が低い場合には注目画素は暗画素、高い場合には注目画素は明画素と判定しても良い。
【００３７】
ＣＰＵ２００は、画像データＧＤの解析を終えると、画像データＧＤに対応する撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定する逆光人物画像判定処理を実行する（ステップＳ１３０）。逆光人物画像判定処理について図４を参照して説明する。
【００３８】
ＣＰＵ２００は、先に求めた画像データＧＤの輝度分布特性と、予めＨＤＤ２０２に格納されている逆光人物画像の画像データが示す基準輝度値分布特性とを比較して、基準輝度値分布特性に対する分析により得られた輝度値分布特性の類似度Ｓｖが判定類似度Ｓvrefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２００）。逆光人物画像データは、図５に示すように明るい背景領域ＢＡと暗い被写体（人物）領域ＤＡとに大別されるため、逆光人物画像（画像データ）の輝度値分布は、図６に示すように輝度の暗い部分と明るい部分とで２つのピークを有するという特徴を示す。これに対して、予め、基準となる逆光人物画像の画像データを解析することによって求められた分布特性であり、画像データＧＤが逆光人物画像に対応する画像データであるか否かを判定するために用いられる基準輝度値分布特性もまた、輝度の暗い部分と明るい部分とで２つのピークを有するという特徴を示す。
【００３９】
ＣＰＵ２００は、図７に示すように、解析により求められた輝度値分布特性と基準輝度値分布特性とを比較して、基準輝度値分布特性に対する解析により求められた輝度値分布特性の類似度Ｓｖを求める。類似度Ｓｖの算出に当たっては、例えば、解析により求められた輝度値分布特性のパターンの特徴を示す特徴ベクトルと予め用意されている基準輝度値分布特性の特徴ベクトルとを用いて両分布特性の類似度Ｓｖを算出する。
【００４０】
ＣＰＵ２００は、算出した類似度Ｓｖが判定類似度Ｓvrefよりも大きいと判定した場合には（ステップＳ２００：Ｙｅｓ）、画像データＧＤが逆光人物画像の画像データであることを確認するための以下の処理を実行する。輝度の暗い部分と明るい部分とで２つのピークを有するという特徴は、逆光人物画像の他に、暗い背景（例えば、夜景）の下、ストロボを使用して撮影した夜景人物画像においても示されることがある。したがって、画像データＧＤの輝度値分布特性を用いた判定に加えて、確認のための処理を行うことで画像データＧＤが逆光人物画像に対応する画像データであるか否かについてより精度の高い判定を下すことができる。
【００４１】
確認処理では、ＣＰＵ２００は、外周領域における総画素数に対する暗画素数の割合である外周暗部割合Ｄoが判定暗部割合Ｄorefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２１０）。判定暗部割合Ｄorefとしては、例えば、外周領域画素（背景画素）が夜景等の暗い背景に対応する場合における、外周領域総画素数に対する暗画素数の割合を用いられる。この結果、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤが、夜景等に対応する暗い外周領域画素（背景画素）を有しているか否かを判定することができる。
【００４２】
ＣＰＵ２００は、外周暗部割合Ｄoが判定暗部割合Ｄoref以下であると判定した場合には（ステップＳ２１０：Ｎｏ）、画像データＧＤは暗い外周領域画素を有する画像データではないと判定し、ＣＰＵ２００は、外周領域における総画素数に対する明画素数の割合である外周明部割合Ｂoが判定明部割合Ｂorefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２２０）。判定明部割合Ｂorefとしては、例えば、外周領域画素（背景画素）が逆光等の明るい背景に対応する場合における、外周領域総画素数に対する明画素数の割合を用いられる。この結果、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤが、逆光等に対応する明るい外周領域画素（背景画素）を有しているか否かを判定することができる。
【００４３】
ＣＰＵ２００は、外周領域における総画素数に対する明画素数の割合である外周明部割合Ｂoが判定明部割合Ｂorefよりも大きいと判定した場合には（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、画像データＧＤは明るい外周領域画素を有する画像データであると判定する。以上の結果、ＣＰＵ２００は、高い精度の下、画像データＧＤは逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２３０）、図２の画像処理ルーチンにリターンする。
【００４４】
一方、ＣＰＵ２００は、算出した類似度Ｓｖは判定類似度Ｓvref以下であると判定した場合（ステップＳ２００：Ｎｏ）、外周暗部割合Ｄoが判定暗部割合Ｄorefよりも大きいと判定した場合（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）、外周明部割合Ｂoが判定明部割合Ｂoref以下であると判定した場合には（ステップＳ２２０：Ｎｏ）、画像データＧＤは非逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２４０）、図２の画像処理ルーチンにリターンする。
【００４５】
図２に戻り説明を続けると、ＣＰＵ２００は、画像データＧＤが逆光人物画像の画像データであると判定した場合には、逆光人物画像に適した画像処理を実行し、一方、画像データＧＤが非逆光人物画像の画像データであると判定した場合には、通常の画像処理を実行する（ステップＳ１４０）。逆光人物画像の画像データに対して適切な補正には、例えば、画像データの明度（輝度）を増加させる補正が含まれる。
【００４６】
ＣＰＵ２００は、画像処理が施された画像データをプリンタドライバへ出力して（ステップＳ１５０）、本処理ルーチンを終了する。プリンタドライバでは、画像データ（ＲＧＢデータ）をＣＭＹＫデータに変換する色変換処理を実行する。すなわち、画像データの表色系をカラープリンタ２０が印刷処理を実行する際に用いる表色系であるＣＭＹＫ表色系に変換する。具体的には、ＨＤＤ２０２（ＲＯＭ）に格納されているＲＧＢ表色系とＣＭＹＫ表色系とを対応付けたルックアップデーブルを用いて実行される。また、ハーフトーン処理、解像度変換処理が実行され、印刷用のラスタデータとしてカラープリンタ３０に出力される。
【００４７】
以上説明したように、第１の実施例に係る画像処理装置および逆光人物画像判定方法によれば、処理対象である画像データ（撮影画像）が逆光人物画像の画像データであるか否かを、画像データの解析結果を用いて適切に判定することができる。すなわち、基準輝度値分布特性に対する画像データの輝度値分布特性の類似度Ｓvを用いた逆光人物画像判定は、単独であっても逆光人物画像を適切に判定することを期待することができる一方で、同様の輝度値分布特性を取り得る夜景＋人物の画像データに対しても逆光人物画像の画像データであると判定する可能性がある。
【００４８】
これに対して、第１の実施例では、外周領域における暗画素の割合である外周暗部割合Ｄoを判定要素の一つとして用いることで、処理対象である画像データが、暗い背景を有する画像データ、すなわち、夜景画像の画像データであるか否かを判定し、さらに、外周領域における明画素の割合である外周明部割合Ｂoを判定要素の一つとして用いることで、処理対象である画像データが、明るい背景を有する画像データ、すなわち、逆光画像の画像データであるか否かを判定することができる。この結果、夜景＋人物の画像データを逆光人物画像データと判定する可能性を排除することが可能となり、基準輝度値分布特性に対する画像データの輝度値分布特性の類似度Ｓvを用いた逆光人物画像判定と相まって、処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを高い精度にて判定することができる。
【００４９】
また、処理対象である画像データが、暗い背景を有する画像の画像データであるか否かの判定、並びに、処理対象である画像データが、明るい背景を有する画像の画像データであるか否かの判定において、それぞれ外周領域画素数に対する外周領域の暗画素数の割合、および明画素数の割合を用いるので、外周領域画素の平均輝度値を用いる場合と比較して精度良く適切に判定することができる。すなわち、平均輝度値を用いる場合には、判定に使用する外周領域、および内周領域の局所に極端な輝度値を持つ画素が存在すると、平均輝度値を左右するため、暗画素を持つ領域なのか、明画素を持つ領域であるかの判定が、領域の特徴を反映しない場合がある。これに対して、画素数の割合を用いる場合には、その領域が、明るい画素で占められているか、暗い画素で占められているかで判定するため、領域の特性を適切に判定することができる。暗画素を持つ領域と明画素を持つ領域とを適切に知ることができる画素数の割合を用いる方法は、より精度を求められる逆光人物画像の判定に適した判定手法であるといえる。
【００５０】
なお、第１の実施例おける「人物」とは、近景の主要被写体であれば人間に限定されることはなく、例えば、犬、猫等のペット、自動車等の被写体であってもよいことは言うまでもない。これら被写体についても、逆光によって被写体の輝度が背景輝度よりも低くなり、被写体のディテールを明瞭に表すことができないという問題を有するからである。
【００５１】
・第２の実施例：
図８を参照して第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理について説明する。図８は第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。なお、以下の説明では、図８に示すステップのうち、第１の実施例において説明したステップと同一のステップについては同一のステップ番号を付すことでその説明を省略する。また、第２の実施例に係る画像処理装置は第１の実施例に係る画像処理装置と同一の構成要素を備えているので同一の符号を付してその説明を省略する。
【００５２】
第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理では、画像データＧＤの輝度値分布特性を用いた逆光人物画像判定ステップに代えて、先ず、処理対象の画像データＧＤが人物画像に対応する画像データであるか否かが判定される。続いて、処理対象の画像データが人物画像の画像データであると判定された場合には、処理対象の画像データＧＤが逆光条件下にて撮影された逆光画像の画像データであるか否かが判定される。この２つの判定処理が実行されることによって、撮影画像が逆光人物画像であるか否かが判定される。
【００５３】
ＣＰＵ２００は、予めＨＤＤ２０２に格納されている判定内周肌色画素割合Ｓirrefを取得し、先に求めた、全内周領域画素数に対する内周領域の肌色画素数の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２０２）。一般的に、人物を主要被写体とする人物画像では、人物が画像中央に配置される傾向を示す。そこで、一般的な人物画像データが示す内周領域における肌色画素割合を判定内周肌色画素割合Ｓirrefとして用い、内周領域画素を占める肌色画素の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きい場合には、画像データが人物画像データであると判定することができる。なお、画像データの画素が肌色画素であるか否かは、例えば、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の組み合わせとして所定の範囲内に入っている画素を肌色画素と判定する。
【００５４】
ＣＰＵ２００は、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きいと判定した場合には（ステップＳ２０２：Ｙｅｓ）、処理対象の画像データは人物画像の画像データであると判定し、ＣＰＵ２００は、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０４）。
【００５５】
具体的には、ＣＰＵ２００は、予めＨＤＤ２０２に格納されている判定肌色画素平均輝度値Ｓaverefを取得し、先に求めた画像データを構成する全画素のうち肌色画素について輝度の平均値である肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であるか否かを判定する。判定肌色画素平均輝度値Ｓaverefとしては、例えば、一般的な逆光人物画像における肌色画素の平均輝度値が用いられる。すなわち、逆光人物画像における肌色画素の輝度は低くなる傾向を示すので、肌色画素の平均輝度値が逆光人物画像における肌色画素の平均輝度値よりも暗いか否かを判定することによって、処理対象となっている画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを判定することができる。
【００５６】
ＣＰＵ２００は、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であると判定した場合には（ステップＳ２０４：Ｎｏ）、ステップＳ２１０、Ｓ２２０を実行し、処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであると判定（ステップＳ２３０）または非逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２４０）、図２に示す処理ルーチンにリターンする。
【００５７】
ＣＰＵ２００は、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaverefより大きいと判定した場合には（ステップＳ２０４：Ｙｅｓ）、処理対象である画像データは非逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２４０）、図２に示す処理ルーチンにリターンする。
【００５８】
以上説明したように第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理によれば、全内周領域画素数に対する内周領域の肌色画素数の割合Ｓirを用いて処理対象である画像データが人物画像の画像データであるか否かを判定し、肌色画素平均輝度値Ｓaveを用いて処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを判定することができる。したがって、処理対象である画像データが人物画像の画像データであるか否か、および、逆光人物画像の画像データであるか否かを適切に判定することができる。
【００５９】
一般的に、人物を主要被写体とする人物画像では、人物が画像中央に配置されるているので、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirを用いることにより処理対象である画像データが人物画像の画像データであるかを適切に判定することができる。また、内周領域の肌色画素の平均輝度値を用いる代わりに画素数の割合を用いるので、画素相互間の影響を受けることなく内周領域に人物に対応する肌色画素が存在するか否かを適切に判定することができる。また、人物が画像中央に配置されていない画像に対して、人物画像であることを前提とした画像処理を実行することは好ましくないが、本手法によればそのような弊害を排除することができる。
【００６０】
さらに、逆光人物画像の画像データでは、肌色画度の輝度値は全体的に低くなるので、肌色画素平均輝度値Ｓaveを用いることによって処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを適切に判定することができる。
【００６１】
・第３の実施例：
図９を参照して第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理について説明する。図９は第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。なお、以下の説明では、図９に示すステップのうち、第１または第２の実施例において説明したステップと同一のステップについては同一のステップ番号を付すことでその説明を省略する。また、第３の実施例に係る画像処理装置は第１の実施例に係る画像処理装置と同一の構成要素を備えているので同一の符号を付してその説明を省略する。
【００６２】
第３の実施例では、処理対象の画像データが逆光人物画像の画像データであるか否か類似度を用いて判定し（ステップＳ２００）、続いて、類似度を用いた判定が正しいか否かを確認するために、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirが判定内周肌色画素割合Ｓirrefよりも大きいか否かの判定（ステップＳ２０２）、肌色画素平均輝度値Ｓaveが判定肌色画素平均輝度値Ｓaveref以下であるか否かの判定（ステップＳ２０４）を実行する。
【００６３】
ＣＰＵ２００は、ステップＳ２００、Ｓ２０２およびＳ２０４の判定に基づいて処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであると判定し（ステップＳ２３０）または非逆光人物画像の画像データであると判定して（ステップＳ２４０）、図２に示す処理ルーチンにリターンする。
【００６４】
以上説明したように第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理によれば、第１の実施例および第２の実施例においてそれぞれ述べたように、処理対象である画像データが逆光人物画像の画像データであるか否かを適切に判定することができる。
【００６５】
・その他の実施例：
上記実施例では、内周領域の肌色画素数の割合Ｓirと肌色画素平均輝度値Ｓaveとが組み合わせて用いられているが、いずれか一方のみを用いても良い。いずれか一方のみでも、肌色画素に基づいた人物画像判定処理を実行することができる場合もあるからである。
【００６６】
上記実施例では、画像処理装置として、パーソナルコンピュータ２０を用いて画像処理を実行しているが、このほかにも、例えば、画像処理機能を備えるスタンドアローン型のプリンタを画像処理装置として用いてもよく、係る場合にはプリンタにおいて上記画像処理が実行される。また、画像処理装置等のハードウェア構成を伴うことなく、プリンタドライバ、画像処理アプリケーション（プログラム）としても実現され得る。
【００６７】
上記各実施例における逆光人物画像の判定要素に加えて、外周および内周領域画素について、所定の彩度よりも高い彩度を有する高彩度画素数を求め、全画素数に対する高彩度画素数の割合に応じた逆光人物画像判定ステップを加えても良い。例えば、全画素数に対する高彩度画素数の割合が高い場合には、逆光人物画像に対する画像処理として一般的な明度を上げる処理を画像データに対して施すと、出力結果として得られる画像の彩度が低くなってしまい、印象が悪くなる。そこで、全画素数に対する高彩度画素数の割合が高い場合には、非逆光人物画像であると判定し、逆光人物画像に適した画像処理を回避しても良い。
【００６８】
パーソナルコンピュータ２０によって実行される画像処理には、明度調整の他にもコントラスト、色彩等の調整が行われ得ることは言うまでもない。かかる場合には、例えば、ＣＰＵ２００は、画像データを画素単位にて解析して画像データの特性を示す各種の特性パラメータ値、例えば、輝度最小値、輝度最大値、明度代表値といった画像統計値を取得する。ＣＰＵ２００は、ＨＤＤ２０２に格納されている各特性パラメータに対して予め定められた基準値と、解析により得られた画像統計値との差を解消または低減させるように各パラメータについての補正量を求め、画像データのＲＧＢ値を補正する。画像データの補正は、例えば、求めた補正量を入力値に対する出力値の関係を規定するトーンカーブに適用して修正し、かかるトーンカーブを用いて画像データの各画素のＲ、Ｇ、Ｂ値を変更することにより実行される。
【００６９】
以上、実施例に基づき本発明に係る画像処理装置、逆光人物画像判定方法および判定プログラムを説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は第１の実施例に係る画像処理装置としてのパーソナルコンピュータを含む画像処理システムの一例を示す説明図である。
【図２】第１の実施例に従う、パーソナルコンピュータにて実行される画像処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図３】画像データを画素単位にて分析する際の外周領域画素と内周領域画素との区分の一例を示す説明図である。
【図４】第１の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】メモリ上に展開された逆光人物画像の画像データを概念的に示す説明図である。
【図６】図５に示す画像データを画素単位にて分析した結果得られる画素データの輝度分布特性を示す説明図である。
【図７】図５に示す画像データの分析により得られた分析輝度分布特性と基準となる逆光人物画像データの基準輝度分布特性との対比の一例を示す説明図である。
【図８】図８は第２の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【図９】図９は第３の実施例に係る逆光人物画像判定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０…ディジタルスチルカメラ（ＤＳＣ）
２０…パーソナルコンピュータ
２００…中央演算装置（ＣＰＵ）
２０１…リードオンリメモリ（ＲＯＭ）
２０２…ハードディスク（ＨＤＤ）
２０３…ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
２０４…カードスロット
２０５…入出力端子
２５…表示装置
３０…プリンタ
ＭＣ…メモリカード
Claims (13)
- 撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法であって、
前記画像データを取得し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値とは異なる明画素輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定し、
前記撮影画像が逆光人物画像であると判定し、さらに、全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記輝明画素度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定する方法。 - 請求項１に記載の方法において、
前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かの判定は、
前記画素単位にて解析した画像データの輝度分布特性を求め、
前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比することにより行われ、
前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似する場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する方法。 - 請求項１に記載の方法において、
前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かの判定は、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であるか否かを判定し、
前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下であるか否かを判定することにより行われ、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する方法。 - 撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法であって、
前記画像データを取得し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が人物画像であるか否かを判定し、
前記撮影画像が人物画像であると判定した場合には、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値とは異なる明画素輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定し、
全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記明画素輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する方法。 - 請求項４に記載の方法において、
前記撮影画像が人物画像であるか否かの判定は、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合に基づいて判定され、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上の場合には前記撮影画像は人物画像であると判定する方法。 - 撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する方法であって、
前記画像データを取得し、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データの輝度分布特性を求め、
前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比し、
前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であるか否かを判定し、
前記内周領域画素および前記画像データを構成する全画素から前記内周領域画素を除いた外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下であるか否かを判定し、
前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、前記内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定する方法。 - 撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データに基づいて判定する画像処理装置であって、
前記画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が逆光人物画像であるか否かを判定する逆光人物画像判定手段と、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか否かを判定する暗画素割合判定手段と、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値とは異なる明画素輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか否かを判定する明画素割合判定手段と、
前記撮影画像が逆光人物画像であると判定された場合に、全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記明画素輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であると判定された場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であることを確認する逆光人物画像確認手段とを備える画像処理装置。 - 請求項７に記載の画像処理装置において、
前記逆光人物画像判定手段はさらに、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データの輝度分布特性を求める輝度分布特性取得手段と、
前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比する対比手段とを備え、
前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似する場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する画像処理装置。 - 請求項７に記載の画像処理装置において、
前記逆光人物画像判定手段はさらに、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であるか否かを判定する内周肌色画素割合判定手段と、
前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下であるか否かを判定する内周領域画素数平均輝度値判定手段とを備え、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第４の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する画像処理装置。 - 撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する画像処理装置であって、
前記画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記撮影画像が人物画像であるか否かを判定する人物画像判定手段と、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データを構成する全画素から前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素を除いた外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であるか判定する暗画素割合判定手段と、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記外周領域画素のうち、全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値とは異なる明画素輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上であるか判定する明画素割合判定手段と、
前記撮影画像が人物画像であると判定された場合に、全外周領域画素数に対する、前記暗画素輝度判定値以下の輝度値を有する暗画素の数の割合が第１の所定値以下であると共に、全外周領域画素数に対する、前記明画素輝度値判定値以上の輝度値を有する明画素の数の割合が第２の所定値以上である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると判定する逆光人物画像判定手段とを備える画像処理装置。 - 請求項１０に記載の画像処理装置において、
前記人物画像判定手段はさらに、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合に基づいて判定する内周肌色画素割合判定手段を備え、
前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第３の所定値以上の場合には前記撮影画像は人物画像であると判定する画像処理装置。 - 撮影画像が逆光人物画像であるか否かを撮影画像の画像データから判定する画像処理装置であって、
前記画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記取得した画像データを画素単位にて解析し、前記画像データの輝度分布特性を求める輝度分布特性解析手段と、
前記求めた輝度分布特性と予め用意された逆光人物画像判定用の輝度分布特性とを対比する対比手段と、
前記撮影画像の中央部に対応する画像データを構成する内周領域画素の全画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であるか否かを判定する内周肌色画素割合判定手段と、
前記内周領域画素および前記画像データを構成する全画素から前記内周領域画素を除いた外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下であるか否かを判定する肌色画素平均輝度値判定手段と
前記求めた輝度分布特性と前記逆光人物画像判定用の輝度分布特性とが類似し、さらに、前記全内周領域画素数に対する、前記内周領域画素の中の肌色画素数の割合が第１の所定値以上であると共に、前記内周および外周領域画素の中の肌色画素の平均輝度値が第２の所定値以下である場合には、前記撮影画像は逆光人物画像であると決定する逆光人物画像判定手段とを備える画像処理装置。 - 請求項７ないし請求項１２のいずれかに記載の画像処理装置はさらに、
撮影画像が逆光人物画像であると判定された場合には、逆光人物画像に適した明度補正を実行する明度補正手段を備える画像処理装置。
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