JP4441853B2 - 濃度補正のための顔選別方法及びこの方法を実施する装置 - Google Patents
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Description
本発明によるその他の特徴及び利点は、以下図面を用いた実施形態の説明により明らかになるだろう。
本発明の第1の実施形態について、図面に基づいて説明する。
図1は本発明による顔選別方法を採用した画像処理技術を組み込んでいる写真プリント装置を示す外観図であり、この写真プリント装置は、印画紙Pに対して露光処理と現像処理とを行う写真プリンタとしてのプリントステーション1Bと、現像済み写真フィルム2aやデジタルカメラ用メモリカード2bなどの画像入力メディアから取り込んだ撮影画像を処理してプリントステーション1Bで使用されるプリントデータの生成・転送などを行う操作ステーション1Aとから構成されている。
[fs_gb_lo<G-B<fs_gb_hi]、かつ
[fs_rg_lo<R-G<fs_rg_hi]、かつ
[fs_br_lo<B-R<fs_br_hi]、かつ
[I>fs_I]、
で表されている。この4つの条件からなる肌色判定条件を満たしている注目画素が肌色とみなされる。ここで、R・G・B濃度値が8ビットカラーデータ(0〜255)である場合、上記各定数は以下の通りに設定することができる(以下R・G・B濃度値は8ビットカラーデータとする);
fs_gb_lo=-24、fs_gb_hi=16、fs_rg_lo=-16、fs_rg_hi=64、
fs_br_lo=-88、fs_br_hi=8、fs_I=104。
肌色画素検出部61は、処理対象となる顔検出領域毎に、注目画素の画素値であるR・G・B濃度値を取り込み、上記肌色判定条件を満たすかどうかをチェックし、この肌色判定条件を満たした注目画素を肌色画素としてカウントしていく。これにより、全ての顔検出領域における肌色画素の数が算出される。
本発明の第2の実施形態について説明する。この第2の実施形態は、顔検出情報評価手段60は、複数の検出された顔から理想的な顔だけを選別する理想顔選別部60Bだけを備えており、その前選別部として機能する適正顔判別部60Aが省略されていることで、前述した第1の実施形態と異なっている。つまり、ここでは、顔検出ユニット40から出力された顔検出情報によって規定される顔が全て、理想顔の選別対象として理想顔選別部60Bに入力される。顔検出ユニット40から出力された顔検出情報に検出顔を1つしかなかった場合は、そのままその検出顔の濃度特性が濃度補正部70における濃度補正用パラメータの調整に利用することになるが、場合によっては理想顔選別部60Bで用いられている基準顔検定式の値に閾値を設け、これを満足しない限りは、顔の濃度特性を利用した濃度補正の調整をあきらめるように構成してもよい。
前選別ルーチンにおいて適正と判別された顔が複数であった場合(#50Yes分岐)、後述する理想顔選別部60Bによる理想顔選別ルーチンに入って、複数の適正顔からさらに濃度補正用パラメータの調整に適した理想顔が選別されて、その理想顔の画像情報が濃度補正部70に渡される。もし検出された顔が2つ以上の場合(#20aYes分岐)、これらの検出顔の顔検出情報が理想顔選別部60Bに渡され、第1の実施形態で説明された顔選別ルーチンが実行される(#60)。
本発明の第3の実施形態について説明する。この第3の実施形態は、顔検出を上述したような顔検出ユニット40を用いて自動的に行うのではなく、マウス25などのポインティングデバイスを用いて手動で行うことで、前述した第2の実施形態と異なっている。このため、ここでは、顔検出ユニット40は、前述した特許文献1(特開平6−59353号公報)で開示されているように、手動で検出された顔の位置や大きさなどのデータを含む顔検出情報を記憶する顔検出情報記憶部としてのみ機能する。顔検出情報記憶部から読み出された顔検出情報に基づいて、図8で示されたフローチャートのステップ#20a以下の処理ステップが実行される。
40:顔検出ユニット(顔検出情報記憶部)
50:画像処理ユニット
60:顔検出情報評価手段
60A:適正顔判別部
60B:理想顔選別部
61:肌色画素検出部
62:肌割合算出部
63:判別部
64:基準顔決定部
65:選別部
70:濃度補正部
Claims (10)
- 濃度補正に用いられる濃度特性曲線を決定するために重要な被写体としての理想顔を、入力された撮影画像データから検出された複数の顔の顔検出情報に基づいて選別する顔選別方法において、
基準顔決定部により、検出された前記顔のうち、統計的に決定された評価値決定式に対して前記顔検出情報に含まれている顔位置と顔サイズとをパラメータの値として与えて得られる評価値が最大の前記顔を前記理想顔とするとともに、当該評価値が最大の顔を他の前記理想顔を検出するための基準顔として決定するステップと、
選別部により、統計的に求められた画像特性乖離決定式に対して、前記基準顔と検出された前記顔との前記顔検出情報に基づき、顔位置と顔方向と濃度のそれぞれの差分値をパラメータとして与えることにより、前記理想顔としての適正を表す画像特性乖離度を求め、当該画像特性乖離度が所定閾値以内である顔をさらなる理想顔として前記顔検出情報で規定される顔から選別するステップと、を備えたことを特徴とする顔選別方法。 - 前記顔検出情報には検出された顔に対する信頼度が含まれており、当該信頼度は、前記評価値決定式のパラメータ、および、前記画像特性乖離決定式のパラメータとして用いられることを特徴とする請求項1に記載の顔選別方法。
- 前記入力撮影画像データからの顔検出は所定の顔検出アルゴリズムを用いて自動的に行われることを特徴とする請求項1又は2に記載の顔選別方法。
- 前記入力撮影画像データからの顔検出はモニタに入力撮影画像を見ながらオペレータによって行われることを特徴とする請求項1又は2に記載の顔選別方法。
- 前記顔検出情報を参照して算出される顔画素の数に対する前記肌色画素の数の割合である肌割合に基づいて適正顔が前選別され、前選別された適正顔から前記基準顔が決定されることを特徴とする請求項3又は4に記載の顔選別方法。
- 濃度補正に用いられる濃度特性曲線を決定するために重要な被写体としての理想顔を、入力された撮影画像データから検出された複数の顔の顔検出情報に基づいて選別するために、
検出された前記顔のうち、統計的に決定された評価値決定式に対して前記顔検出情報に含まれている顔位置と顔サイズとをパラメータの値として与えて得られる評価値が最大の前記顔を前記理想顔とするとともに、当該評価値が最大の顔を他の前記理想顔を検出するための基準顔として決定する機能と、統計的に求められた画像特性乖離決定式に対して、前記基準顔と検出された前記顔との前記顔検出情報に基づき、顔位置と顔方向と濃度のそれぞれの差分値をパラメータとして与えることにより、前記理想顔としての適正を表す画像特性乖離度を求め、当該画像特性乖離度が所定閾値以内である顔をさらなる理想顔として前記顔検出情報で規定される顔から選別する機能とをコンピュータに実行させるプログラム。 - 入力された撮影画像データにおける顔を重要な被写体として濃度補正を行う画像処理装置において、
前記撮影画像データから検出された顔に関する顔検出情報を記憶する顔検出情報記憶部と、
検出された前記顔のうち、統計的に決定された評価値決定式に対して前記顔検出情報に含まれている顔位置と顔サイズとをパラメータの値として与えて得られる評価値が最大の前記顔を前記理想顔とするとともに、当該評価値が最大の顔を他の前記理想顔を検出するための基準顔として決定する基準顔決定部と、
統計的に求められた画像特性乖離決定式に対して、前記基準顔と検出された前記顔との前記顔検出情報に基づき、顔位置と顔方向と濃度のそれぞれの差分値をパラメータとして与えることにより、前記理想顔としての適正を表す画像特性乖離度を求め、当該画像特性乖離度が所定閾値以内である顔をさらなる理想顔として前記顔検出情報で規定される顔から選別する選別部と、
前記選別部で選別された理想顔の画像情報に基づいて調整されるとともに前記撮影画像データを濃度補正する濃度補正部と、
から構成されることを特徴とする画像処理装置。 - 前記顔検出情報には検出された顔に対する信頼度が含まれており、
前記基準顔決定部は、前記評価値を求める際に、さらに検出された顔に対する信頼度を前記評価値決定式のパラメータとして用いることを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記顔検出情報には検出された顔に対する信頼度が含まれており、
前記選別部は、前記画像特性乖離度を求める際に、さらに前記基準顔と処理対象顔との信頼度の差分値を前記画像特性乖離決定式のパラメータとして用いることを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。 - 前記撮影画像データは高解像度データと低解像度データからなり、前記適正顔の判別には低解像度データが用いられ、この低解像度データに基づいて変更された前記補正パラメータを用いて前記濃度補正部は高解像度データを濃度補正することを特徴とする請求項7に記載の画像処理装置。
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