JPH05100328A

JPH05100328A - 露光量決定方法

Info

Publication number: JPH05100328A
Application number: JP26223291A
Authority: JP
Inventors: Takaaki Terashita; 隆章寺下; Hiroaki Nakamura; 博明中村
Original assignee: Fuji Photo Film Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Holdings Corp
Priority date: 1991-10-09
Filing date: 1991-10-09
Publication date: 1993-04-23
Anticipated expiration: 2012-08-20
Also published as: JP2642262B2

Abstract

(57)【要約】【目的】人物の顔が適正にプリントできる露光量を決
定する。【構成】原画像を多数個に分割して測光し、測光した
データを色相値Ｈ、彩度値Ｓに変換し、ＨＳの２次元ヒ
ストグラムを作成する（１００〜１０４）。２次元ヒス
トグラムを単峰の山毎に分割する（１０６）。原画像の
各画素が分割された山のどれに属するかを判断して画素
を分割された山に対応する群に分け、各々の群毎に画像
を分割し、候補領域を抽出する（１０８）。抽出した領
域の画像サイズと主要画像サイズ情報から得られる画像
サイズとを比較し最も一致する領域を特徴画像領域とし
て、この特徴画像領域の測光データを出力する（１１
０）。そして、この測光データに基づいて露光量を決定
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は露光量決定方法に係り、
より詳しくは、カラー原画像をカラー複写材料または黒
白複写材料に複写するときに使用する、人物の顔の濃度
データ等の特徴画像データを抽出して露光量を決定する
露光量決定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】人物写
真を観賞するときに最も注目される部位は、人物の顔で
あり、品質の良い写真を作成するためには人物の顔の色
と濃度を適正な色と濃度に焼付ける必要がある。

【０００３】従来では、肌色データを抽出することによ
って人物の顔のデータを抽出する方法がある（特開昭５
２−１５６６２４号公報、特開昭５２−１５６６２５号
公報、特開昭５３−１２３３０号公報、特開昭５３−１
４５６２０号公報、特開昭５３−１４５６２１号公報、
特開昭５３−１４５６２２号公報参照）。これによれ
ば、カラー原画像を多数の測光点に分割すると共に各測
光点をＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色に分解して
測光し、測光データから計算した各測光点の色が肌色範
囲内か否か判断する。そして、肌色範囲と判断された測
光点のクラスタ（群）を顔の濃度データとする。

【０００４】しかしながら、この方法では肌色範囲内の
色を顔の濃度データと仮定しているため、地面、木の
幹、洋服等の肌色または肌色に近似した色をした顔以外
の部位も顔の濃度データとして抽出されてしまうことが
あり、正確なデータを抽出できないことがある。

【０００５】また、上記の方法の他に同一濃度情報が円
形であることによって顔と判別する方法があるが、この
方法では撮影時の状態によって顔の肌色部分が露出して
いる形状が異るため、円形でなくなったり顔の一部が欠
けたりして正確に顔の領域を抽出できないことがある。

【０００６】本発明は上記問題点を解決するために成さ
れたもので、カラー原画像から人物の顔のデータ等の特
徴画像領域を高い確度で求め、求めた特徴画像領域の特
徴画像データに基づいて複写材料への露光量を決定する
露光量決定方法を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項１の発明は、露光量決定方法において、カラー
原画像に関連した情報を読み取ると共に前記カラー原画
像を多数画素に分割して各画素を赤光、緑光及び青光の
３色に分解して測光し、測光により得られたデータに基
づいて色相値のヒストグラムを求め、求めたヒストグラ
ムを山毎に分割し、カラー原画像の各画素が分割された
山のどれに属するかを判断して画素を分割された山に対
応する群に分けると共に、各々の群毎にカラー原画像を
分割し、分割された領域から前記読み取ったカラー原画
像に関連した情報に最も適合する領域を特徴画像領域と
して選択し、前記特徴画像領域の画像データに基づいて
複写材料への露光量を決定することを特徴としている。

【０００８】請求項２の発明は、露光量決定方法におい
て、カラー原画像に関連した情報を読み取ると共に前記
カラー原画像を多数画素に分割して各画素を赤光、緑光
及び青光の３色に分解して測光し、測光により得られた
データに基づいて色相値のヒストグラムまたは色相値及
び彩度値についての２次元ヒストグラムを求め、求めた
２次元ヒストグラムを山毎に分割し、カラー原画像の各
画素が分割された山のどれに属するかを判断して画素を
分割された山に対応する群に分けると共に、各々の群毎
にカラー原画像を分割し、分割された領域から前記読み
取ったカラー原画像に関連した情報に最も適合する領域
を特徴画像領域として選択し、前記特徴画像領域の画像
データに基づいて複写材料への露光量を決定することを
特徴としている。

【０００９】請求項３の発明は、請求項１または２に記
載の露光量決定方法において、前記カラー原画像に関連
した情報は、主要画像のサイズ情報または主要画像のサ
イズを求めるためのサイズ情報であることを特徴として
いる。

【００１０】請求項４の発明は、請求項１または２に記
載の露光量決定方法において、前記カラー原画像に関連
した情報は、主要画像が存在する画像領域を表す領域情
報であることを特徴としている。

【００１１】請求項５の発明は、請求項１または２に記
載の露光量決定方法において、前記カラー原画像に関連
した情報は、合焦された画像のカラー原画像における合
焦位置を表す情報であることを特徴としている。

【００１２】請求項６の発明は、請求項１または２に記
載の露光量決定方法において、前記カラー原画像に関連
した情報は、主要画像のサイズを表すサイズ情報及び主
要画像が存在する画像領域を表す領域情報の少なくとも
一方が撮影時に撮影装置によって記録または記憶された
カメラ情報であることを特徴としている。

【００１３】

【作用】請求項１の発明では、カラー原画像を多数画素
に分割して各画素を赤光、緑光及び青光の３色に分解し
て測光する。また、このカラー原画像に関連した情報を
読み取る。このカラー原画像に関連した情報としては、
請求項３に記載した主要画像のサイズを表すサイズ情
報、請求項４に記載した主要画像が存在する画像領域を
表す領域情報、請求項５に記載した合焦された画像のカ
ラー原画像における合焦位置を表す情報、請求項６に記
載した主要画像のサイズを表すサイズ情報及び主要画像
が存在する画像領域を表す領域情報の少なくとも一方が
撮影時に撮影装置によって記録または記憶されたカメラ
情報がある。次に、測光により得られたデータに基づい
て色相値のヒストグラムを求める。この求められたヒス
トグラムをヒストグラムの谷または山の裾を境にして山
毎に分割する。これによって、各山の色相値範囲が定め
られる。次に、各画素の色相値がどの色相値範囲に属す
るかを判断することにより、各画素が分割された山のど
れに属するかを判断し、多数画素を分割された山に対応
する群（クラスタ）に分ける。続いて、カラー原画像を
分割された群に対応する領域に分ける。このとき、同じ
群に含まれる画素が異る領域に分けられる場合もある
が、異る群に含まれる画素が同じ領域に含まれることは
ない。これによって、カラー原画像は、ヒストグラムに
よって分けられた色相値範囲内の色相値を持つ画素を含
む領域毎に分けられることになる。従って、カラー原画
像上の１つの領域内には、色相値が所定範囲内の画素が
含まれることになり、この画像の特徴を表す領域から読
み取ったカラー原画像に関連した情報に最も適合する領
域を特徴画像領域として選択する。選択された特徴画像
領域の画像データを特徴画像データとして抽出する。

【００１４】ここで、フィルム種や光源種の変化、経時
変化、フィルム現像差等があると、カラー原画像の色味
は画面全体で均一に変化するが、このように色味が変化
してもヒストグラム上の位置が変わるだけで画像の各画
素によって作られる群は保存されるからカラー原画像の
分割領域は色味が変化しても変化しない。従って、本発
明では、フィルム種や光源種の変化、経時変化、フィル
ム現像差等によってカラー原画像の色味や色範囲が変化
しても人物の顔の濃度データを抽出することができる。

【００１５】また、上記カラー画像に関連した情報とし
て、上記のサイズ情報を用いた場合には、主要画像のサ
イズによって抽出する領域を選択することができ、選択
された領域のデータは主要画像の特徴画像データとして
抽出することができる。上記の領域情報を用いた場合に
は、主要画像が存在する画像領域に基づいて抽出する領
域を選択することができ、この領域のデータは主要画像
の特徴画像データとして抽出することができる。また、
カラー原画像の合焦位置には、主要画像の存在性が高い
ため、合焦位置を表す情報を用いることにより、主要画
像の抽出領域の特定が容易に行なうことができ、主要画
像の特徴画像データの抽出が短時間で行なうことができ
る。更に、カメラ情報は、主要画像のサイズ情報または
主要画像のサイズを求めるサイズ情報及び主要画像が存
在する画像領域を表す領域情報の少なくとも一方が、撮
影時に撮影装置によって記録または記憶されている。こ
の情報を用いることにより主要画像の撮影時の画像サイ
ズ、撮影倍率及び領域を特定することができる。このた
め、主要画像の特徴画像データの抽出が容易に行なうこ
とができる。

【００１６】そして、上記のようにして抽出された特徴
画像データに基づいて露光量を決定し、プリントを作成
すれば特徴画像部を適正な濃度または濃度と色に焼付け
ることができる。

【００１７】特徴画像部の赤色、緑色、青色の３色デー
タのうち少なくとも１色を用いることで、適正な濃度に
焼き付けるための露光量を決定することができる。ま
た、前記３色のデータを用いることによって、適正な濃
度と色に焼き付けるための露光量を決定することができ
る。

【００１８】画像の特徴部である特徴画像の色相が、他
の部位の色相と同一または近似している場合、色相値の
みのヒストグラムに基づいてカラー原画像を分割する
と、特徴画像と他の部位とを区別できないことがある。
そこで、請求項２の発明では、色相値に加えて更に彩度
値を導入し、色相値及び彩度値の２次元ヒストグラムを
求め、この２次元ヒストグラムを山毎に分割して上記と
同様にしてカラー原画像を分割し、上記で説明したよう
に、この分割した領域から読み取ったカラー原画像に関
連した情報に最も適合する領域を特徴画像領域として選
択する。選択された特徴画像領域の画像データを特徴画
像データとして抽出し、抽出された特徴画像データに基
づいて露光量を決定する。

【００１９】このように、色相値と彩度値とを用いるこ
とにより、特徴画像と色相が同一または近似した部位が
混在していても特徴画像データを抽出することがてき
る。

【００２０】人物写真を観賞するときに最も注目される
部位は、人物の顔であるので、カラー原画像の分割され
た領域が人物の顔か否かを判断し、人物の顔と判断され
た領域のデータを特徴画像データとして抽出するのが好
ましい。この場合、色相値の２次元ヒストグラムに基づ
いて特徴画像データ、すなわち人物の顔のデータを抽出
することもできるが、色相値及び彩度値の２次元ヒスト
グラムに基づいて人物の顔のデータを抽出することもで
きる。人物の顔の色相は、地面、木等の肌色部分と近似
しているが、ほとんどの場合彩度が異るため、色相値及
び彩度値の２次元ヒストグラムに基づいて人物の顔のデ
ータを抽出するようにすれば、顔、地面、木等が混合す
る画像からも人物の顔のデータを抽出することができ
る。

【００２１】なお、特徴画像データとして抽出するデー
タは、人物の顔のデータ以外であってもよい。

【００２２】

【実施例】以下図面を参照して本発明の実施例を詳細に
説明する。本実施例は、オートプリンタに本発明を適用
したものである。

【００２３】図１に示されるように、本実施例のオート
プリンタは、カラーネガフィルム１０を搬送する搬送ロ
ーラ１２を備えている。この搬送ローラ１２のカラーネ
ガフィルム１０搬送方向上流側には、磁気ヘッド５０が
配設されている。この磁気ヘッド５０はカラーネガフィ
ルム１０に記録された撮影時の情報を読み取り可能な位
置に配置している。磁気ヘッド５０は、磁気ヘッド５０
の出力を増幅する増幅器５２及びアナログ−デジタル
（Ａ／Ｄ）変換器５４を介して顔抽出回路３６に接続さ
れている。

【００２４】また、搬送ローラ１２によって搬送される
カラーネガフィルム１０の下方には、光源１４、調光フ
イルタ等の色補正フィルタ１６および拡散ボックス１８
が順に配列されている。

【００２５】一方、カラーネガフィルム１０の上方に
は、カラーネガフィルム１０を透過した光線を２方向に
分配する分配用プリズム２０が配置されている。分配用
プリズム２０によって分配された一方の光路上には、投
影光学系２２、ブラックシャッタ２３及びカラーペーパ
ー（印画紙）２４が順に配列され、他方の光路上には投
影光学系２６及びＣＣＤイメージセンサ２８が順に配列
されている。

【００２６】このＣＣＤイメージセンサ２８は、カラー
ネガフィルム１０の１画面（１コマ）全体を多数の画素
（例えば２５６×２５６画素）に分割して各画素をＲ
（赤）、Ｇ（緑）、及びＢ（青）の３色に分解して測光
する。ＣＣＤイメージセンサ２８は、ＣＣＤイメージセ
ンサ出力を増幅する増幅器３０及びアナログ−デジタル
（Ａ／Ｄ）変換器３２を介してＣＣＤイメージセンサの
感度補正用の３×３マトリックス回路３４に接続されて
いる。

【００２７】３×３マトリックス回路３４は、以下で説
明するルーチンのプログラムを記憶したマイクロコンピ
ュータで構成された顔抽出回路３６を介して適正露光量
計算回路４０に接続されると共に、１画面全体の平均濃
度を演算する平均濃度演算回路３８を介して適正露光量
計算回路４０に接続されている。そして、適正露光量計
算回路４０は、色補正フイルタを駆動するドライバ４２
を介して色補正フィルタ１６に接続されている。

【００２８】カラーネガフィルム１０には、カラー原画
像に関連した情報としてのカメラ情報が磁気的に記録さ
れている。このカメラ情報は、主要画像サイズ情報およ
び主要画像存在領域情報から構成されている。主要画像
サイズ情報としては、主要画像サイズＳまたは撮影倍率
ｍがある。なお、この主要画像サイズＳまたは撮影倍率
ｍは、主要被写体の標準的な長さ（或いは幅、例えば、
顔の長径或いは短径または人物の高さ）Ｓ０、撮影レン
ズの焦点距離ｆ、撮影レンズから被写体までの距離Ｌ、
結像点までの距離Ｆに基づいて、以下に示した式（１）
または（２）によって求めることができる。この主要画
像サイズ情報は、カメラ側で主要画像サイズＳを求めて
記録しておいても、またカメラ側で撮影倍率ｍを求め、
求めた値を記録しておいてオートプリンタ側で主要画像
サイズＳを求めてもよい。更にまた、上記各値を記録し
ておき、オートプリンタ側で主要画像サイズＳを演算し
て求めてもよい。

【００２９】Ｓ＝Ｓ０・ｆ／（Ｌ−ｆ） −−−−−（１）ｍ＝ｆ／（Ｆ−ｆ） −−−−−（２）上記主要画像として、本実施例では微妙な色再現が要求
される人物の顔を採用する。なお、主要画像は人物に限
定されるものではなく、適正な色再現を行ないたい画像
領域であってもよい。

【００３０】また、主要画像存在領域情報、すなわち本
実施例では人物の顔の存在する領域は、例えば、多点測
距装置におけるフォーカス点情報またはそれを含む画像
領域の領域情報に基づいて特定することができる。した
がって、カメラ側でフォーカス点位置またそれを含む画
像領域の領域情報から求めた主要画像存在領域を記録
し、この情報を読み取って主要画像の存在位置および領
域を特定してもよく、また上記情報によって主要画像の
存在位置および領域をプリンタ側で演算するようにして
もよい。

【００３１】なお、上記カメラ情報は、カラーネガフィ
ルム１０に磁気的に記録したが、情報を記録できるもの
であればよく、バーコードや光学マーク等によって光学
的に記録してもよい。この情報が光学的に記録されてい
る場合の情報の読み取りは、上記磁気ヘッドの代わりに
光電センサ等の検出器を配設することにより行なう。検
出器からは情報に応じて信号が出力され、この信号に基
づいて情報を読み取ることができる。また、情報を、カ
ラーネガフィルム１０に記録することなく、ＬＳＩカー
ドやＩＣカード等の記憶媒体に記憶してもよい。

【００３２】次に本実施例の作用を説明する。現像処理
が終了したカラーネガフィルム１０は、オートプリンタ
の所定位置に設置される。焼付処理が開始されるとカラ
ーネガフィルム１０の焼付処理する画像コマが焼付位置
まで搬送される。この搬送時には、磁気ヘッド５０は、
カラーネガフィルム１０に記録された情報を読み取り、
読み取った情報に応じた信号を出力する。この出力信号
は増幅器５２で増幅された後、Ａ／Ｄ変換器５４でデジ
タル信号に変換され、顔抽出回路３６に入力される。

【００３３】画像コマが焼付位置に至ると焼付処理が開
始される。光源１４から照射された光線は、色補正フィ
ルタ１６、拡散ボックス１８及びカラーネガフィルム１
０を透過し、分配用プリズム２０によって分配され、投
影光学系２６を介してＣＣＤイメージセンサ２８に受光
される。なお、このときブラックシャツタ２３は閉じら
れている。

【００３４】この受光によってＣＣＤイメージセンサ２
８は、１画面全体を多数の画素に分割して各画素をＲ、
Ｇ、Ｂ３色に分解して測光し、測光データ信号を出力す
る。測光データ信号は増幅器３０で増幅された後Ａ／Ｄ
変換器３２でデジタル信号に変換され、３×３マトリッ
クス回路３４でイメージセンサの感度補正が行われ、顔
抽出回路３６と平均濃度演算回路３８に入力される。平
均濃度演算回路３８では、１画面全体の平均濃度を演算
する。

【００３５】顔抽出回路３６では、以下で説明するよう
に、カラーネガフィルム１０に記録されたカメラ情報と
画像の測光データとに基づいて１画面中の人物の顔（主
要画像）の部位を推定し、顔と推定された部位のＲ、
Ｇ、Ｂ３色測光データを出力する。露光量演算回路４０
は、顔抽出回路３６から出力された３色測光データと平
均濃度演算回路３８で求められた平均濃度とを用いて露
光量を演算し、ドライバ４２を介して色補正フイルタ１
６を制御すると共にブラックシャッタ２３を開閉して焼
付けを行う。

【００３６】なお、平均濃度演算回路３８で求めた平均
濃度を用いるとき、平均濃度に対する露光補正量を求め
ることができる。露光補正量を求めない場合、必ずしも
平均濃度演算回路３８を必要とせず、直接顔抽出回路３
６から出力された３色測光データより露光量を求めても
よい。

【００３７】図２は顔抽出回路３６よる顔抽出ルーチン
を示すものであり、ステップ１００において入力された
３色測光データのノイズ除去、すなわちスムージングを
行う。次のステップ１０２では下記の（３）〜（５）式
によってＲ、Ｇ、Ｂ３色測光データをＨ（色相値）、Ｌ
（明度値）、Ｓ（彩度値）に変換する。

【００３８】Ｌ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３・・・・（３）Ｓ＝１−ｍｉｎ（ｒ’，ｇ’，ｂ’）・・・・（４）Ｈ＝Ｈ’／２Ｐｉ・・・・（５）ただし、Ｒ、Ｇ、Ｂは図３の３次元色座標に示すように
各々最小値が０、最大値が１になるように規格された３
色測光データ、ｍｉｎ（）は（）内の数値の最小
値、ｒ’、ｇ’、ｂ’はｒ’＝Ｒ／Ｌ、ｇ’＝Ｇ／Ｌ、
ｂ’＝Ｂ／Ｌを表す。またＨ’は次の（６）式で与えら
れ、Ｐｉ（ｉは、Ｒ、Ｇ、Ｂのうちの１つ）は図３のＰ
である。

【００３９】

【数１】ただし、

【００４０】

【数２】ステップ１０４では、図４（１）に示すように、各々直
交する色相値軸、彩度値軸及び画素数軸から成る座標系
を用いて色相値及び彩度値についての２次元ヒストグラ
ムを求め、次のステップ１０６において後述するよう
に、求めた２次元ヒストグラムを山毎に分割する、すな
わち２次元ヒストグラムのクラスタリングを行う。次の
ステップ１０８ではクラスタリングされた２次元ヒスト
グラムの山に基づいて多数の画素のクラスタリングを行
い、このクラスタリングに基づいて画面を分割し、分割
された領域から人物の顔の候補となる領域を抽出する。
次のステップ１１０では、詳細は後述するが顔の候補と
して抽出された領域とカメラ情報とに基づいて顔の領域
を推定し、顔として推定された領域のＲ、Ｇ、Ｂ３色測
光データを出力する。そして、ステップ１１２において
全コマの焼付けが終了したか否か判断し、焼付終了と判
断されたときにこのルーチンを終了する。

【００４１】次に、上記ステップ１０６〜１１０の詳細
を説明する。図５はステップ１０６の詳細を示すもの
で、ステップ１２０において色相値及び彩度値について
の２次元ヒストグラムから評価すべき領域を切り出す。
図４では説明を簡単にするため１コマを評価領域とし
た。ステップ１２２では評価領域があるか否か判断す
る。ステップ１２０で評価領域が切り出せなかったと
き、すなわち全ての領域の評価が終了したときには評価
領域がないため、このルーチンを終了する。評価領域が
ある場合には、ステップ１２４において山切り出し用ヒ
ストグラムを作成するためのＸ、Ｙ軸の決定を行う。す
なわち、評価領域を画素数軸と平行な軸を中心に回転さ
せ、ヒストグラムの山を横から見たときに多峰性を優先
しかつ山が最も尖鋭となる位置を求め、この位置を基準
にＸ、Ｙ軸を決定する。処理時間の短縮が必要な場合
は、精度が多少低下するが、Ｘ、Ｙ軸としてヒストグラ
ムの分散が最大となる軸を用いてもよい。図４（１）の
例では、１〜４の符号を付した４つの山を横から見たと
きに多峰性を優先しかつ山が最も尖鋭になる位置は３つ
の山が見える位置であるので見る方向と直交する方向に
Ｘ軸を定め、このＸ軸と直交する方向にＹ軸を定めてい
る。

【００４２】次のステップ１２６では、２次元ヒストグ
ラムをＸ、Ｙ軸に投影させて各々１次元ヒストグラムを
作成する。図４（１）の例では、Ｘ軸と直交する方向か
ら見ると１、２の符号を付した山が重なって見えるため
Ｘ軸についての１次元ヒストグラムには、符号３を付し
た山、符号１、２を付した山、符号４を付した山の３つ
の山が現れ、Ｙ軸と直交する方向から見ると１〜４の符
号を付した山が重なって見えるためＹ軸についての１次
元ヒストグラムには１つの山が現れている。次のステッ
プ１２８では、次の（７）式によってヒストグラムを評
価関数Ｈ（ａ）に変換しこの評価関数に基づいてＸ軸に
ついてのヒストグラムから山の切り出しを行う。

【００４３】

【数３】ただし、ｆ（ａ）はＸ軸方向の値（特徴量）がａのとき
の画素数、ｘは特徴量ａからの変位である。

【００４４】すなわち、評価関数Ｈ（ａ）の平均値Ｔを
求め、評価関数Ｈ（ａ）の平均値Ｔ以下の範囲（谷、裾
部の存在範囲）を求める。次に、この範囲内のヒストグ
ラムが最小の位置をヒストグラムの谷または裾部とす
る。そして、求められた谷または裾部でヒストグラムを
切り出す。

【００４５】上記山の切り出しを図６を参照して説明す
ると、実線ＳＩで表わされたヒストグラムから評価関数
Ｈ（ａ）を求めると図の破線で示すようになる。この評
価関数Ｈ（ａ）が負の部分に関しての平均値Ｔ以下の範
囲は特徴量がｖ０〜ｖ１、ｖ２〜ｖ３の範囲である。こ
の範囲内のヒストグラムの度数が最小の位置は、範囲ｖ
０〜ｖ１ではａｖ０＝ｖ０、範囲ｖ２〜ｖ３ではａｖ１
であり、ａｖ０が裾部として、ａｖ２が谷として各々求
められ、この位置でヒストグラムの切り出しを行う。

【００４６】ステップ１３０ではＸ軸についてのヒスト
グラムの山の切り出しと同様の方法でＹ軸についてのヒ
ストグラムの山の切り出しを行う。次のステップ１３２
では、２次元ヒストグラム上で上記のように切り出され
たＸ軸、Ｙ軸についての１次元ヒストグラムの山が重な
る領域を求め、色相値及び彩度値についての２次元ヒス
トグラムから山の切り出しを行う。図４（１）の領域Ｅ
１は上記のようにして切り出した山の一例を示すもので
ある。

【００４７】次のステップ１３４では、２次元ヒストグ
ラムから切り出された山が単峰か否か判断し、単峰でな
い場合は２次元ヒストグラムから切り出された山が単峰
になるまでステップ１２４〜ステップ１３４を繰り返
す。図４（３）の領域Ｅ２は、上記のようにして切り出
された単峰の山の一例を示すものである。

【００４８】次のステップ１３６では、切り出された単
峰の山を識別するためのラベルを付ける処理（ラベリン
グ）を行い、ステップ１３８ではラベリングされた山を
マスクしてステップ１２０へ戻る。そして、上記のステ
ップを繰り返して色相値及び彩度値についての２次元ヒ
ストグラムの全領域を単峰の山に分割する。

【００４９】図７は図２のステップ１０８の詳細を示す
もので、ステップ１４０では、上記のようにして分割さ
れた単峰の山のＸ軸方向の範囲ＸＲ（図４（３））及び
Ｙ軸方向の範囲ＹＲ（図４（３））を単峰の山毎に各々
求め、原画像の各画素について色相値及び彩度値がこれ
らの範囲に属しているかを判断して画素のクラスタリン
グを行うと共に、範囲ＸＲ、ＹＲで囲まれた範囲に属し
ている画素を集め、集めた画素が原画像上で１つの領域
となるように原画像を分割する。また、分割された領域
にナンバリングする。

【００５０】図４（２）は、原画像を分割した例を示す
もので符号１〜４を付した各領域の画素は、図４（１）
の、符号１〜４を付した単峰の山に含まれる画素に対応
している。図４（１）で同じ単峰の山に属している画素
が図４（２）では異る領域に分割されているが、これは
図４（１）では単峰の山の色相値範囲及び彩度値範囲を
持つ画素であるが、図４（２）では領域が分かれている
からである。

【００５１】次のステップ１４２では、分割された領域
の面積を判断することにより微小領域を除去し、ナンバ
リングをし直す。次のステップ１４４では、領域の境界
画素をすべて削除してひと皮分取り除く収縮処理と、収
縮処理とは逆に境界画素を背景画素方向へ増殖させてひ
と皮分太らせる膨張処理とを行って大領域と繁がってい
る小領域を大領域から分離する。次のステップ１４６で
はステップ１４２と同様に微小領域を除去してリナンバ
リングを行い、ステップ１４８で弱い結合をしている領
域同士を分離するために、上記と同様の収縮、膨張処理
を行い、ステップ１５０において上記と同様に微小領域
の除去とリナンバリングを行う。

【００５２】図８はステップ１１０の詳細を示すもの
で、ステップ１６２において原画像に対応するカラーネ
ガフィルム１０に記録されたカメラ情報を取り込む。こ
のカメラ情報は、上記説明したように主要画像サイズ情
報または主要画像存在領域情報等があり、本実施例では
主要画像（顔）のサイズ情報を用いている。このため、
顔のサイズを特定するための値、すなわち、上記の顔の
長さ、撮影レンズの焦点距離等を用いて上記に示した
（１）式に従って顔のサイズを演算する。なお、この顔
のサイズには、顔の長径、短径、長径及び短径の平均
値、周囲長等を用いることができる。また、人物のサイ
ズの場合はそれより顔のサイズを推定する。

【００５３】顔のサイズを演算した後、ステップ１６３
において、ステップ１０８、すなわち図７のルーチンで
抽出された領域の中から１つの領域を注目領域として順
に選択し、この注目領域の水平フィレ径および垂直フィ
レ径を演算し、注目領域の画像サイズを導出する。な
お、注目領域の最大長及び最大長垂直幅から注目領域の
画像サイズを求めてもよい。

【００５４】ステップ１６４では、導出された注目領域
の画像サイズと上記式（１）に基づいて演算された顔の
サイズとを比較する。

【００５５】そして、ステップ１６６では抽出された全
領域について比較が終了したか否か判断し、終了してい
ないときには上記画像サイズの比較を繰り返す。全ての
画像サイズの比較が終了するとステップ１６８において
最も一致度の高い領域を顔の画像領域と推定し、推定さ
れた領域のＲ、Ｇ、Ｂ測光データを適正露光量計算回路
４０に出力する。なお、このとき主要画像存在領域情報
を用いて、画像サイズを比較する範囲を設定してもよ
い。このようにすることによって画像サイズを比較する
処理時間を短縮することができる。

【００５６】適正露光量計算回路４０は、顔抽出回路３
６で上記のように抽出された顔領域のＲ、Ｇ、Ｂ測光デ
ータと平均濃度演算回路３８で演算された１コマの画面
平均濃度Ｄ_i（ｉ＝Ｒ、Ｇ、Ｂのうちのいずれか）とを
用いて以下の式に従って適正露光量Ｅ_iを演算し、ドラ
イバ４２に出力する。ドライバ４２は適正露光量Ｅ_iか
ら露光コントロール値を演算して調光フイルタ１６を制
御する。

【００５７】ｌ_ogＥ_i＝ＬＭ_i・ＣＳ_i・（ＤＮ_i−Ｄ_i）＋ＰＢ_i＋ＬＢ_i＋ＭＢ_i＋ＮＢ_i＋Ｋ₁＋Ｋ₂ ……（８）ただし、各記号は次のものを表す。

【００５８】ＬＭ：倍率スロープ係数であり、カラーネ
ガフィルムの種類とプリントサイズから決まる引伸倍率
に応じて予め設定されている。

【００５９】ＣＳ：カラーネガフィルムの種類毎に用意
されたカラースロープ係数でアンダー露光用とオーバー
露光用とがあり、プリントすべきコマの平均濃度が標準
ネガ濃度値に対してアンダーかオーバーかを判定してア
ンダー露光用またはオーバー露光用のいずれかが選択さ
れる。

【００６０】ＤＮ：標準ネガ濃度値Ｄ：プリントコマの平均濃度値。

【００６１】ＰＢ：標準カラーペーパーに対する補正バ
ランス値であり、カラーペーパーの種類に応じて決定さ
れているＬＢ：標準焼付レンズに対する補正レンズバランス値で
あり、焼付レンズの種類に応じて決定されているＭＢ：プリント光源の変動やペーパー現像性能の変化に
対する補正値（マスターバランス値）ＮＢ：カラーネガフィルムの特性によって定められるネ
ガバランス（カラーバランス）値。

【００６２】Ｋ₂：カラー補正量Ｋ₁：以下の式で表される濃度補正量

【００６３】

【数４】ここで、Ｋ_a、Ｋ_bは定数であり、ＦＤは顔領域平均濃
度である。

【００６４】また、上記（８）式の濃度補正量Ｋ₁をフ
ィルム検定装置によって求められた補正値とし、カラー
補正量Ｋ₂を次のように顔領域平均濃度を用いて表して
もよい。

【００６５】

【数５】ただし、Ｋ_cは定数である。

【００６６】更に、上記（８）式の濃度補正量Ｋ₁、カ
ラー補正量Ｋ₂をフィルム検定装置によって求められた
補正量とし、（８）式のプリントコマの平均濃度Ｄ_iを
顔領域の平均濃度ＦＤ_i置きかえて露出量を求めてもよ
い。

【００６７】このように、本実施例では、注目領域の画
像サイズとカメラ情報から求めた顔のサイズとを比較す
ることにより、顔画像領域を判断しているため、全ての
画像データから顔の領域を推定することなく、短時間で
適正な顔の領域を推定することができる。また、顔の存
在や抽出可能性がカメラ情報より得ることができるた
め、顔の存在性が低い領域に費やす無駄な抽出時間や誤
りを無くすことが可能になる。

【００６８】なお、ステップ１０８で抽出された候補領
域の各々について注目領域の形状及び色情報と注目領域
の周辺に位置する領域である近傍領域の形状及び色情報
とから注目領域が顔か否かを判断してもよい。例えば、
注目領域の周辺に注目領域と同一色相値、及び彩度値ま
たは近似した色相値及び彩度値を持ち、かつ、画像サイ
ズが注目領域の画像サイズの所定の範囲の領域が抽出さ
れているか否か判断することによって、判断の対象とな
る範囲を人物の身体が存在する範囲とすることができ
る。人物の体は、通常左右軸対象でかつ上下方向に非対
象であると共に顔に連続しているので、注目領域と連続
する領域が存在しかつその領域が左右軸対象でかつ上下
非対象かを判断することにより人物の体に対応する領域
が存在するか否かを判断することができる。ここで、頭
部は顔と隣接し、顔と統合したとき略惰円形になり、通
常頭部には帽子、頭髪等が存在するから色相または彩度
が顔と相異している。従って、注目領域に隣接する領域
についてこの領域の周囲長と、注目領域との隣接部の境
界長との比が３０％以上であるか、注目領域と隣接する
領域とを統合したときの円形度が向上するか、注目領域
の色相値と注目領域に隣接する領域の色相値との色相差
に対する彩度値差または明度値差が大きいか、注目領域
に隣接する領域の彩度値または明度値が注目領域に比較
して小さいかを判断することにより頭部が存在するか否
かを判断することができる。

【００６９】また、画像サイズが或る範囲で一致する領
域が顔か否かを判断してもよい。例えば、成人、幼児、
背丈等のバラツキや顔の向きによって顔の領域及び存在
範囲が分散する。このため、複数の標準的な顔の画像、
複数の標準的な体の画像、複数の標準的な頭部の画像を
予め記憶しておいて、注目領域とこれらの標準的な画像
とを比較して顔か否かを判断することができる。

【００７０】次に、本発明の第２実施例を説明する。本
実施例は、読み取ったカメラ情報から得られるフォーカ
ス点に基づいて測光エリアを定め、その測光エリアを測
光し、顔抽出処理をするものである。図１０に示される
ように、読み取った情報から得られるフォーカス点９０
の周辺である測光エリア９２が定められる。

【００７１】図９は顔抽出回路３６による顔抽出ルーチ
ンを示すものであり、ステップ１７０においてカメラ情
報を読み取る。このカメラ情報は上記主要画像サイズ情
報に加えて、主要画像存在領域情報を利用することがで
きる。例えば、本実施例では多点測距装置におけるフォ
ーカス点またはそれを含む顔の存在領域情報を用いる。
なお、フォーカス点は１点であっても複数点であっても
よいのは当然である。このカメラ情報に基づいてステッ
プ１７２において、測光エリア９２を設定する。この測
光エリア９２の設定はフォーカス点の情報を用い、フォ
ーカス点９０を中心とした周囲の所定領域を測光エリア
９２となるようにする。ステップ１７４では、測光エリ
ア９２の３色測光データのノイズ除去（スムージング）
を行う。次のステップ１７６では上記の（３）〜（５）
式によってＲ、Ｇ、Ｂ３色測光データをＨ（色相値）、
Ｌ（明度値）、Ｓ（彩度値）に変換する。

【００７２】ステップ１７６では、各々直交する色相値
軸、彩度値軸及び画素数軸から成る座標系を用いて色相
値及び彩度値についての２次元ヒストグラムを求め、次
のステップ１７８において、求めた２次元ヒストグラム
を山毎に分割（２次元ヒストグラムのクラスタリング）
を行う。次のステップ１８０ではクラスタリングされた
２次元ヒストグラムの山に基づいて多数の画素のクラス
タリングを行い、ステップ１８２において、このクラス
タリングに基づいて画面を分割し、分割された領域から
人物の顔の候補となる領域を抽出する。次のステップ１
８４では、上記第１実施例と同様に抽出された領域の画
像サイズとカメラ情報から得られる顔のサイズとを比較
し、一致度の最も高い領域を顔の領域と推定し、顔とし
て推定された領域のＲ、Ｇ、Ｂ３色測光データを出力す
る。そして、ステップ１８６において全コマの焼付けが
終了したか否か判断し、焼付終了と判断されたときにこ
のルーチンを終了する。

【００７３】上記測光エリア９２の大きさ設定は、撮影
装置（カメラ）による撮影倍率に従って変更することが
好ましい。すなわち、撮影倍率によって顔のサイズが変
化するため、予め撮影倍率によって定められた測光エリ
アの大きさを設定するようにしてもよい。また、フォー
カス点９０及び測光エリア９２の導出には、多点測距方
式のオートフォーカス（ＡＦ）装置を備えたカメラによ
ってこれらの情報を記録し、この情報を用いることによ
って容易に行なうことができる。

【００７４】ここで、顔のサイズが小さい場合には、測
光エリアの変更（縮小）と共に測光点サイズを小さくす
るのが好ましい。例えば投影光学系によって測光するた
めの１画素サイズを小さくすることにより、顔のサイズ
が小さい場合でも、画像を測光するたの適正な画素数に
設定できる。この方法により、小さい人物であっても正
確に顔の画像領域が抽出可能である。また、抽出処理時
間も顔のサイズによっても変わらない効果がある。

【００７５】また、上記顔のサイズが画像コマの全領域
に対する比率的に微小である一定値以下であると推定さ
れるならば、領域抽出を中止し、画面全体の情報、すな
わち、平均濃度演算回路３８で求めた平均濃度から露光
量を決定するのが好ましい。このようにすることによっ
て、少ない画像情報から露光量を決定することによる色
再現性の劣化を防ぐことができる。一方、顔のサイズが
一定値以上であるなら、測光点を例えば、４点合成して
一度に測光する画素数を増加して顔の抽出処理を行なう
のが好ましい。このようにすることによって、顔の画像
が存在する領域の測光データの演算時間を短縮でき、処
理の短縮化が図れる。

【００７６】本実施例では、フォーカス点及び周辺の領
域から注目領域を特定し顔か否かを判断しているため、
適正な顔の領域を特定することができると共に顔の存在
する領域の決定精度が向上する。更に、人物の顔は主に
フォーカス点の周辺に存在するので、撮影時に記録され
たカメラ情報等より顔の存在や抽出可能性が容易に得る
ことができるため、顔の領域を誤り無く特定することが
できると共に、顔の存在性が低い領域に無駄な抽出時間
を費やすことなく、顔の特定が可能になる。なお、上記
顔の領域を決定するには、カラー原画像の全てを測光
後、顔抽出のための演算処理範囲をフォーカス点に基づ
いて定めてもよい。

【００７７】図１１はプリンタまたはプリンタプロセッ
サとは別体の露光量決定装置に本発明を適用した変形例
を示すものである。なお、図１１において図１と対応す
る部分には同一符号を付して説明を省略する。また、平
均濃度演算回路３８は必ずしも必要ではないが、これに
代えて画面全体のＬＡＴＤを検出する積算透過濃度検出
回路を用いてもよい。

【００７８】図１２は、図１１の顔抽出回路を複数の顔
抽出回路３６₁、３６₂・・・３６ｎで構成し、並列処
理により露光量を演算するものである。顔抽出回路３６
₁、３６₂・・・３６ｎは図１３のタイムチャートに従
って画像を読込み、露光量を演算し、その結果を出力す
る。図１３においてｔ₁は１コマの画像読込み時間、ｔ
₂は１コマの露光量演算時間、ｔ₃は１コマの露光量演
算結果転送時間であり、ｔ₂＞＞ｔ₁、ｔ₃である。顔
抽出回路３６₁はｔ₁時間で１コマの画像を読込み、ｔ
₂時間で露光量を演算し、ｔ₃時間で演算結果を転送す
る。顔抽出回路３６₁による１コマの画像読込みが終了
すると同時にフィルムが１コマ分送られ顔抽出回路３６
₂による１コマり画像読込みが開始され、顔抽出回路３
６₁の露光量演算と顔抽出回路３６₂の画像読込みとが
並列して行われ、以下同様に顔抽出回路３６₃、３６₄
・・・３６ｎによって並列処理される。

【００７９】ｍｘｎのコマを並列処理するに要する時間
Ｔｐは、Ｔｐ＝ｍ（ｔ₁＋ｔ₂＋ｔ₃）＋（ｎ−１）ｔ₁ である。一方、並列処理を行わない場合の処理時間Ｔｓ
はＴｓ＝ｍ・ｎ（ｔ₁＋ｔ₂＋ｔ₃）である。従って、

【００８０】

【数６】倍高速化が可能である。

【００８１】なお、この並列処理装置は図１のプリンタ
にも適用できる。本発明は写真焼付装置の露光量決定以
外に、ディジタルカラープリンタの露光量決定、複写機
の複写条件決定、カメラの露出量決定、ＣＲＴ画面の表
示条件決定、磁気画像データからハードコピーを作成す
るときの光量決定にも適用することができる。

【００８２】また、本発明は、例えば、画像が表示され
たモニター上で主要画像領域の位置をライトペンやマウ
ス等の指示装置により入力指示する高速性を必要としな
いものや高い品質を要求するものに、この指示装置の代
わりに上記説明したカメラ情報等を用いて主要画像を抽
出するようにすることができる。

【００８３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、カ
ラー原画像に関連した情報に基づいて主要画像を抽出す
ることができるため、主要画像の抽出に要する演算時間
を短縮できると共に主要画像の領域に応じてカラー原画
像を測光するときの測光点サイズを適正にすることがで
き、得られる画像の色再現性を良好にすることができ
る、という効果が得られる。

【００８４】また、カラー原画像に関連した情報に基づ
いて主要画像が存在する領域を特定することができるた
め、主要画像の決定精度が向上する、という効果が得ら
れる。

【００８５】更に、主要画像の存在や抽出可能性がカラ
ー原画像に関連した情報より得ることができるため、主
要画像領域の存在性が低い領域に費やす無駄な抽出時間
を短縮することおよび誤った画像の抽出を無くすことが
できる、という効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例のプリンタを示す概略図であ
る。

【図２】顔抽出回路の顔抽出ルーチンを示す流れ図であ
る。

【図３】色座標を示す線図である。

【図４】（１）は色相値及び彩度値についての２次元ヒ
ストグラムを示す線図である。（２）は原画像を分割した状態を示す線図である。（３）は２次元ヒストグラムから単峰の山を切り出した
状態を示す線図である。

【図５】図２のステップ１０６の詳細を示す流れ図であ
る。

【図６】ヒストグラムと評価関数を示す線図である。

【図７】図２のステップ１０８の詳細を示す流れ図であ
る。

【図８】図２のステップ１１０の詳細を示す流れ図であ
る。

【図９】第２実施例における顔抽出回路の顔抽出ルーチ
ンを示す流れ図である。

【図１０】画像コマのフォーカス点周辺の測光エリアを
示す線図である。

【図１１】本発明を適用した露光量演算装置の概略図で
ある。

【図１２】複数の顔抽出回路によって並列処理を行う露
光量演算装置の概略図である。

【図１３】並列処理のタイムチャートを示す線図であ
る。

【符号の説明】

２８ＣＣＤイメージセンサ３０増幅器３６顔抽出回路５０磁気ヘッド

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】カラー原画像に関連した情報を読み取る
と共に前記カラー原画像を多数画素に分割して各画素を
赤光、緑光及び青光の３色に分解して測光し、測光により得られたデータに基づいて色相値のヒストグ
ラムを求め、求めたヒストグラムを山毎に分割し、カラー原画像の各画素が分割された山のどれに属するか
を判断して画素を分割された山に対応する群に分けると
共に、各々の群毎にカラー原画像を分割し、分割された領域から前記読み取ったカラー原画像に関連
した情報に最も適合する領域を特徴画像領域として選択
し、前記特徴画像領域の画像データに基づいて複写材料への
露光量を決定する、露光量決定方法。
【請求項２】カラー原画像に関連した情報を読み取る
と共に前記カラー原画像を多数画素に分割して各画素を
赤光、緑光及び青光の３色に分解して測光し、測光により得られたデータに基づいて色相値のヒストグ
ラムまたは色相値及び彩度値についての２次元ヒストグ
ラムを求め、求めた２次元ヒストグラムを山毎に分割
し、カラー原画像の各画素が分割された山のどれに属するか
を判断して画素を分割された山に対応する群に分けると
共に、各々の群毎にカラー原画像を分割し、分割された領域から前記読み取ったカラー原画像に関連
した情報に最も適合する領域を特徴画像領域として選択
し、前記特徴画像領域の画像データに基づいて複写材料への
露光量を決定する、露光量決定方法。
【請求項３】前記カラー原画像に関連した情報は、主
要画像のサイズ情報または主要画像のサイズを求めるた
めのサイズ情報である請求項１または２に記載の露光量
決定方法。
【請求項４】前記カラー原画像に関連した情報は、主
要画像が存在する画像領域を表す領域情報である請求項
１または２に記載の露光量決定方法。
【請求項５】前記カラー原画像に関連した情報は、合
焦された画像のカラー原画像における合焦位置を表す情
報である請求項１または２に記載の露光量決定方法。
【請求項６】前記カラー原画像に関連した情報は、主
要画像のサイズを表すサイズ情報及び主要画像が存在す
る画像領域を表す領域情報の少なくとも一方が撮影時に
撮影装置によって記録または記憶されたカメラ情報であ
る請求項１または２に記載の露光量決定方法。