KR20040085220A - 디지털 이미지의 적목 특징을 검출 및 보정하는 방법 - Google Patents

Abstract

디지털 이미지에서 적목 특징(1)을 검출하는 방법은 실질적으로 적색 색조를 띠며 주변 영역의 화소보다 더 높은 채도값 및 명도값을 가진 화소들을 포함한 이미지의 하이라이트 영역(2)을 식별하는 단계를 포함한다. 또한, 채도 골의 양측에 2개의 채도 피크를 포함하는 동공 영역(3)이 식별될 수 있다. 그 다음에, 각각의 하이라이트 또는 동공 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가적인 선택 기준에 기초하여 결정하는데, 상기 결정은 기준 화소 주변에 보정가능한 화소의 분리된 실질적으로 원형인 구역(43)이 있는지를 결정하는 것을 포함한다. 적목 특징의 보정은 적목 특징의 일부 또는 모든 화소들의 명도 및/또는 채도를 감소시키는 것을 포함한다.

Description

디지털 이미지의 적목 특징을 검출 및 보정하는 방법{DETECTION AND CORRECTION OF RED-EYE FEATURES IN DIGITAL IMAGES}

사진의 적목 현상은 잘 알려져 있다. 사람(또는 동물)을 조명하기 위해 플래시를 사용할 때, 가끔 빛이 피사체의 망막 뒤로부터 카메라로 직접 반사된다. 이 때문에 사진을 디스플레이 또는 인쇄할 때 피사체의 눈이 적색으로 보이게 된다.

사진을 디지털 이미지로서, 전형적으로는 각 화소가 통상적으로 24 비트값으로 표시되는 화소의 어레이로서 저장하는 것이 증가하고 있다. 각 화소의 색은 24 비트값 내에서 각 화소의 적색, 녹색 및 청색의 강도를 나타내는 3개의 8 비트값으로 인코드될 수 있다. 대안적으로, 화소의 어레이는 24 비트값이 "색조"(hue), "채도"(saturation) 및 "명도"(lightness)를 나타내는 3개의 8 비트값으로 구성되도록 변형될 수 있다. 색조는 0이 적색을 나타내고, 값이 증가함에 따라 색이 녹색 및 청색을 통과하여 255에서 다시 적색으로 되도록 색을 정의하는 "순환(circular)" 등급을 제공한다. 채도는 색조에 의해 식별된 색의 강도의 측정치(0 ~ 255)를 제공한다. 명도는 조명량의 측정치(0 ~ 255)로서 보여질 수 있다. "순수"(pure) 색은 흑(0)과 백(255)의 중간의 명도값을 갖는다. 예를 들어, (255의 적색 강도 및 0의 녹색 및 청색 강도를 가진) 순수 적색은 색조가 0이고 명도가 128이며 채도가 255이다. 255의 명도는 백색으로 될 것이다. 이 명세서에 있어서, "색조", "채도" 및 "명도"에 대한 값들이 주어지면, 그 값들은 이 단락(paragraph)에서 정의된 등급(scale)을 의미한다.

이러한 디지털 이미지를 조정함으로써 적목 효과를 감소시킬 수 있다. 이 작업을 수행하는 소프트웨어는 잘 알려져 있고, 일반적으로 적목 특징의 화소들을 그 적색 성분이 감소되도록, 다시 말하면, 그 색조가 더 작은 적색으로 되도록 변경함으로써 그 작업을 수행한다. 통상적으로 상기 적목 특징 화소들은 대신에 흑색 또는 어두운 회색으로서 잔류된다.

대부분의 적목 감소 소프트웨어는 조작될 각 적목 특징의 중심과 반경을 필요로 하고, 이 정보를 제공하는 가장 간단한 방법은 사용자가 각 적목 특징의 중심 화소를 선택하여 적색 부분의 반경을 표시하는 것이다. 이 방법은 각각의 적목 특징에 대하여 수행될 수 있고, 따라서 조작은 이미지의 나머지 부분에 대하여 영향을 주지 않는다. 그러나, 이것은 사용자로부터의 상당한 입력을 요구하고, 각각의 적목 특징의 정밀한 중심을 정확하게 나타내고 정확한 반경을 선택하는 것이 곤란하다. 다른 하나의 일반적인 방법은 사용자가 적색 영역 주변에 박스를 그리는 것이다. 이것은 직사각형이고, 적목 특징을 정확하게 마크하는 것을 더욱 어렵게 한다.

그러므로, 사용자의 개재(intervention)없이 또는 최소의 사용자 개재로서,필요한 부분에만 적목 감소가 적용될 수 있도록, 적목 감소가 적용되어야 하는 디지털 이미지의 구역을 자동으로 식별할 필요가 있다.

본 발명은 전형적인 적목 특징이 단순히 적색 화소의 영역이 아니라는 것을 인식한다. 전형적인 적목 특징은 일반적으로 눈앞에서 플래시 라이트를 반사함으로써 야기된 밝은 점(spot)을 또한 포함한다. 이 밝은 점은 "하이라이트(highlight)"라고 알려져 있다. 만일 이미지 내에 하이라이트가 위치될 수 있으면, 적목을 자동으로 식별하기가 훨씬 더 쉽다. 하이라이트는 일반적으로 적목 특징의 중심 부근에 위치하지만, 때때로 적목 특징의 중심 밖에 또는 에지 부분에 있을 수 있다.

이하의 설명에서, 화소의 행들에 대한 참조는 화소의 열들을 포함하는 것으로 하고, 행을 따라 좌우로 이동하는 것에 대한 참조는 열을 따라 상하로 이동하는 것을 포함하는 것으로 한다. "좌", "우", "상" 및 "하"의 설명은 전적으로 사용되는 좌표계에 따른다.

본 발명은 디지털 이미지의 적목(red-eye) 검출 및 보정에 관한 것이다.

도 1은 적목 특징의 검출 및 제거를 나타내는 흐름도이다.

도 2는 전형적인 적목 특징을 나타내는 개략도이다.

도 3은 전형적인 유형 1 하이라이트의 채도 및 명도 거동을 나타내는 그래프이다.

도 4는 전형적인 유형 2 하이라이트의 채도 및 명도 거동을 나타내는 그래프이다.

도 5는 전형적인 유형 3 하이라이트의 명도 거동을 나타내는 그래프이다.

도 6은 하이라이트의 검출에서 식별된 화소들을 나타낸 도 2의 적목 특징의 개략도이다.

도 7은 검출 알고리즘에 의해 식별된 도 4의 유형 2 하이라이트의 점들을 나타내는 그래프이다.

도 8은 도 4의 유형 2 하이라이트의 검출시에 수반되는 채도와 명도 사이의 비교를 나타내는 그래프이다.

도 9는 도 5의 유형 3 하이라이트의 명도 및 제1 파생 거동을 나타내는 그래프이다.

도 10a 및 도 10b는 적색 구역 검출 기술을 나타내는 도면이다.

도 11은 어레이 내 화소들의 보정가능성을 표시하는 화소들의 어레이를 나타내는 도면이다.

도 12a 및 도 12b는 도 11의 어레이에서 화소들의 스코어를 정하기 위한 메카니즘을 나타내는 도면이다.

도 13은 도 11의 어레이로부터 발생된 스코어 정해진 화소들의 어레이를 나타내는 도면이다.

도 14는 도 13의 어레이의 보정가능한 구역의 에지들을 식별하기 위해 사용하는 방법을 포괄적으로 나타내는 개략도이다.

도 15는 도 13의 어레이와 함께 한 행의 화소들의 구역의 에지를 찾기 위해 사용하는 방법을 나타내는 도면이다.

도 16a 및 도 16b는 보정가능한 화소들의 에지를 상향으로 따르기 위해 사용하는 방법을 나타내는 도면이다.

도 17은 보정가능한 구역의 최상측 에지를 찾기 위해 사용하는 방법을 나타내는 도면이다.

도 18은 도 13의 어레이와 함께 보정가능한 구역의 에지를 추종하기 위해 사용하는 방법을 상세히 나타내는 도면이다.

도 19는 도 13의 어레이의 보정가능한 구역의 반경을 나타내는 도이다.

도 20은 피부색에 대하여 시험한 구역의 범위를 나타내는 개략도이다.

도 21은 적목 특징의 검출 단계들을 나타내는 흐름도이다.

본 발명의 일 태양에 따르면, 디지털 이미지의 적목 특징을 검출하는 방법이 제공되는데, 이 방법은,

실질적으로 적색 색조(red hue)를 띠고 주변 영역의 화소들보다 더 높은 채도 및 명도값을 가진 화소들을 갖는 이미지의 하이라이트 영역을 식별하는 단계와;

각각의 하이라이트 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가적인 선택 기준에 따라서 결정하는 단계를 포함한다.

이 명세서에서 "적색" 색조는 색조가 약 210 이상이거나 약 10 이하인 것을 의미한다.

이것은 하이라이트 영역과 그 주변 지역간의 채도/명도 콘트라스트가 적목 특징의 적색 부분과 그 주변의 피부색(skin tone)간의 색(또는 "색조") 콘트라스트보다 훨씬 더 많이 마크되는 장점을 갖는다. 또한, 색은 JPEG와 같은 많은 이미지 압축 형식에 대하여 낮은 해상도로 인코드된다. 적목을 검출하기 위해 채도, 명도 및 색조를 함께 사용함으로써, 적목 특징에 대응하는 영역들을 더 쉽게 식별할 수 있다.

모든 하이라이트가 피사체의 눈의 중심에서 교차하는 많은 화소들을 측정하는 명확하고 쉽게 식별가능한 밝은 점이 되지는 않을 것이다. 어떤 경우에, 특히 피사체가 카메라로부터 일정 거리에 있을 때, 하이라이트는 단지 수개의 화소, 또는 한개 이하의 화소일 수 있다. 그 경우, 하이라이트의 백색 부분(whiteness)이 동공의 적색을 흐리게 할 수 있다. 그러나, 여전히 그러한 하이라이트의 특징적인 채도 및 명도 "프로파일"을 탐색할 가능성이 있다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 디지털 이미지의 적목 특징을 검출하는 방법이 제공되는데, 이 방법은,

동공 영역이 동공 영역 바로 외측의 화소들보다 더 높은 채도를 가진 하나 이상의 화소들을 포함하는 동공 영역의 제1 에지 부근에 있는 제1 채도 피크, 동공 영역 바로 외측의 화소들보다 더 높은 채도를 가진 하나 이상의 화소들을 포함하는 동공 영역의 제2 에지 부근에 있는 제2 채도 피크, 및 상기 제1 채도 피크와 제2채도 피크 사이에 위치하며 제1 채도 피크 및 제2 채도 피크 내의 화소들보다 더 낮은 채도를 가진 하나 이상의 화소들을 포함한 채도 골(saturation trough)을 포함하는, 이미지의 동공 영역을 식별하는 단계와;

각각의 동공 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가의 선택 기준에 따라서 결정하는 단계를 포함한다.

상기 동공 영역을 식별하는 단계는, 제1 채도 피크에서 최고의 채도를 가진 제1 피크 화소와 제2 채도 피크에서 최고의 채도를 가진 제2 피크 화소 사이의 모든 화소들이 제1 및 제2 피크 화소들의 더 높은 채도보다 더 낮은 채도를 갖는다는 것을 확인하는 단계를 포함할 수 있다. 이 단계는 또한 동공 영역 바로 외측의 화소가 미리 정해진 값, 바람직하게는 50 이하의 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계를 포함할 수 있다.

동공 영역의 채도 프로파일을 식별한 후에, 그 채도 프로파일이 적목 특징에 대응하는지를 알기 위한 추가의 체크가 행하여질 수 있다. 동공 영역을 식별하는 단계는, 바람직하게는, 제1 채도 피크 내의 화소가 그 명도값보다 더 높은 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계 및 제2 채도 피크 내의 화소가 그 명도값보다 더 높은 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계를 포함한다. 동공 영역 바로 외측의 화소가 그 명도값보다 더 낮은 채도값을 갖는다는 것을 확인하는 것도 바람직하다. 또한, 채도 골의 화소가 그 명도값보다 더 낮은 채도값을 갖는 것 및/또는 채도 골의 화소가 미리 정해진 값, 바람직하게는 약 100 이상의 명도값을 갖는 것을 확일할 수 있다. 최종의 체크는 채도 골의 화소가 약 220 이상 또는 약 10 이하의 색조를 갖는것을 확인하는 단계를 포함할 수 있다.

일부 하이라이트 프로파일은 2단계로 식별될 수 있다. 본 발명의 다른 태양에 따르면, 디지털 이미지의 적목 특징을 검출하는 방법은,

미리 정해진 채도 프로파일을 가진 화소의 행을 탐색하고 그 행 내의 선택된 화소들이 미리 정해진 조건들을 만족하는 명도값을 갖는지를 확인함으로써 이미지 내의 동공 영역을 식별하는 단계와;

각각의 동공 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가의 선택 기준에 따라서 결정하는 단계를 포함한다.

또 다른 프로파일은 화소의 명도로부터 초기에 식별될 수 있다. 본 발명의 또다른 태양에 따르면, 디지털 이미지의 적목 특징을 검출하는 방법은,

동공 영역이 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 더 낮은 명도값을 가진 제1 화소, 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 더 높은 명도값을 가진 제2 화소, 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 더 낮은 명도값을 가진 제3 화소, 및 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 더 높은 명도값을 가진 제4 화소를 포함한 화소들의 행을 구비하는, 이미지 내의 동공 영역을 식별하는 단계와;

각각의 동공 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가의 선택 기준에 따라서 결정하는 단계를 포함하고,

상기 제1, 제2, 제3 및 제4 화소는 좌측으로부터 화소들의 행을 따라 탐색할 때 그 순서대로 식별된다.

바람직하게, 제1 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 20더 낮은 명도값을 갖고, 제2 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 30 더 높은 명도값을 갖고, 제3 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 30 더 낮은 명도값을 갖고, 제4 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 20 더 높은 명도값을 갖는다.

다른 양호한 실시예에 있어서, 동공 영역의 화소들의 행은 바로 좌측에 있는 화소의 채도값에서 적어도 약 30만큼 차이가 있는 채도값을 각각 가진 적어도 2개의 화소를 포함하고, 상기 적어도 2개의 화소 중의 하나는 그 좌측 이웃에 있는 화소보다 더 높은 채도값을 가지며, 상기 적어도 2개의 화소 중의 다른 하나는 그 좌측 이웃에 있는 화소보다 더 낮은 채도값을 갖는다. 바람직하게, 상기 제1 화소와 제4 화소 사이의 중간에 있는 화소는 약 220보다 크거나 또는 약 10보다 작은 색조를 갖는다.

단일 화소를 각각의 식별된 하이라이트 영역 또는 동공 영역의 기준 화소로서 식별하는 것이 편리하다.

비록 많은 식별된 하이라이트 영역 및/또는 동공 영역이 적목으로부터 야기되는 것이지만, 다른 특징들이 그러한 영역들에서 발생할 수 있고, 그 경우는 적목 감소가 실행되지 않아야 한다. 그러므로, 바람직하게, 기준 화소 주변에 보정가능한 화소들의 격리된 구역이 있는지를 결정하는 것을 포함한 추가의 선택 기준이 적용되어야 하고, 화소가 그 화소에 적목 보정을 적용할 수 있게 하는 색조, 채도 및/또는 명도의 조건들을 만족시키는 경우에, 화소는 보정가능한 것으로 분류된다. 바람직하게, 보정가능한 화소의 격리된 구역이 실질적으로 원형인지도 또한 결정된다.

바람직하게, 화소는 그 색조가 약 220 이상 또는 약 10 이하인 경우, 그 채도가 약 80을 초과한 경우, 및/또는 그 명도가 약 200 미만인 경우 보정가능한 것으로서 분류될 수 있다.

상기 추가의 선택 기준은 상기 식별된 하이라이트 영역 및 동공 영역을 탐색함으로써 검출된 특징 뿐만 아니라 임의의 특징에도 적용될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어서, 사용자는 그가 적목 특징이 발견될 수 있을 것이라고 생각하는 이미지상의 지점을 식별할 수 있다. 그러므로, 본 발명의 다른 태양에 따르면, 디지털 이미지의 기준 화소 주변에서 적목 특징이 나타나는지를 결정하는 방법이 제공되는데, 이 방법은 기준 화소 주변에 보정가능한 화소의 격리되고 실질적으로 원형인 구역이 있는지를 결정하는 단계를 포함하고, 화소는 그 색조가 약 220 이상 또는 약 10 이하이고, 그 채도가 약 80보다 크고, 그 명도가 약 200보다 작은 경우에 보정가능한 것으로서 분류된다.

보정가능한 화소의 격리된 구역의 범위가 바람직하게 식별된다. 보정가능한 화소의 격리된 구역의 범위에 대응하는 직경을 가진 원은 그 원에 포함되는 화소의 미리 정해진 비율, 바람직하게는 50% 이상이 보정가능한 것으로 분류되는 경우에만 적목 특징이 있다고 결정되도록 식별될 수 있다.

바람직하게, 기준 화소 주변에 있는 화소 어레이 내의 각 화소에 대하여 스코어가 할당되고, 화소의 스코어는 그 화소 및 그 화소를 둘러싸는 화소들을 포함하는 화소 세트 내의 보정가능한 화소들의 수로부터 결정된다.

기준 화소에서 시작하여 화소들의 행을 따라 탐색함으로써 발견되는 미리 정해진 임계치 이하의 스코어를 가진 제1 화소인 에지 화소를 식별할 수 있다. 만일 기준 화소의 스코어가 미리 정해진 임계치 아래이면, 미리 정해진 임계치를 넘는 스코어를 가진 화소가 발견될 때까지 에지 화소에 대한 탐색을 시작할 필요가 없다.

에지 화소의 위치 다음에, 에지 화소로부터 인접 행의 인접 화소로 이동하고, 그 다음에, 인접 화소가 임계치 이하의 스코어를 갖는 경우, 임계치 아래의 스코어를 갖는 제2 에지 화소에 도달할 때까지 인접 행을 따라 기준 화소를 포함하는 열을 향하여 내측으로 이동하며, 인접 화소가 임계치 위의 스코어를 갖는 경우, 임계치 위의 스코어를 갖는 제2 에지 화소에 도달할 때까지 인접 행을 따라 기준 화소를 포함하는 열로부터 외측으로 이동함으로써 제2 에지 화소가 식별될 수 있다.

그 다음에, 후속의 에지 화소는 좌측 에지와 우측 에지가 만날 때까지 또는 어레이의 에지에 도달할 때까지 격리 구역의 좌측 에지 및 우측 에지를 식별하기 위하여 후속 행에서 바람직하게 식별된다. 어레이의 에지에 도달하면, 격리 구역이 발견되지 않은 것으로 결정할 수 있다.

바람직하게, 격리된 구역에 적어도 하나의 화소를 포함하는 최상측 행과 최하측 행 및 최좌측 열과 최우측 열이 식별되고, 그 다음에, 최상측 행과 최하측 행 사이 및 최좌측 열과 최우측 열 사이에서 더 큰 거리에 대응하는 직경을 가진 원과, 최상측 행과 최하측 행 및 최좌측 열과 최우측 열 사이의 중간의 중심이 식별된다. 그 다음에, 원 내에 포함되는 화소들의 미리 정해진 비율 이상이 보정가능한 것으로서 분류되는 경우에만 적목 특징이 존재하는 것으로 결정될 수 있다. 원의 중심에서의 화소는 바람직하게 적목 특징의 중심 화소로서 정의된다.

동일한 격리 구역이 상이한 기준 화소로부터 시작하여 식별된다는 사실을 설명하기 위하여, 2개 이상의 실질적으로 유사한 격리 구역이 다른 기준 화소로부터 식별되는 경우에 상기 2개 이상의 유사한 격리 구역 중의 하나가 적목 특징으로서 디스카운트될 수 있다.

피사체의 눈 주변 구역이 거의 항상 피사체의 피부로 구성될 것이기 때문에, 바람직하게, 보정가능한 화소들의 격리 영역을 포함해서 그 주변의 얼굴 영역이 피부색에 대응하는 색조, 채도 및/또는 명도를 가진 미리 정해진 비율 이상의 화소들을 포함하는지를 결정한다. 바람직하게, 얼굴 영역은 격리 영역의 범위의 약 3배가 되도록 취해진다.

바람직하게, 적목 특징은 얼굴 영역의 화소의 약 70% 이상이 약 220 이상 또는 약 30 이하의 색조를 갖는 경우, 및 얼굴 영역의 화소의 약 70% 이상이 약 160 이하의 채도를 갖는 경우에 식별된다.

본 발명의 또 다른 태양에 따라서, 전술한 방법들 중의 임의의 방법을 이용하여 적목 특징을 검출하는 단계와, 검출된 적목 특징에 보정을 적용하는 단계를 포함하는 디지털 이미지 처리 방법이 제공된다. 상기 보정은 적목 특징 내의 일부 또는 모든 화소들의 채도를 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.

일부 또는 모든 화소의 채도를 감소시키는 단계는 화소의 채도가 제1 레벨보다 더 높은 제2 레벨 위인 경우에 상기 화소의 채도를 제1 레벨까지 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.

적목 특징의 보정은 적목 특징 내의 일부 또는 모든 화소의 명도를 감소시키는 것 대신으로 또는 상기 화소의 명도를 감소시키는 것을 포함해서 추가로 실행될 수 있다.

전술한 바와 같이 스코어가 할당된 보정가능한 화소의 격리 구역을 가진 적목 특징이 검출되는 경우에, 적목 특징의 보정은 그 화소의 스코어에 관련된 인자에 의해 상기 보정가능한 화소의 격리 구역 내의 각 화소의 명도 및/또는 채도를 변경하는 것을 포함할 수 있다. 대안적으로, 만일 원이 식별되었으면, 그 원 내의 각 화소의 명도 및/또는 채도가 그 화소의 스코어에 관련된 인자에 의해 감소될 수 있다.

본 발명은 또한 전술한 방법들 중의 임의의 방법이 적용된 디지털 이미지, 전술한 방법들 중의 임의의 방법을 수행하도록 구성된 장치, 및 실행될 때 전술한 방법들 중의 임의의 방법을 수행하도록 구성된 프로그램이 저장된 컴퓨터 기억 매체를 제공한다.

이제, 본 발명의 몇가지 양호한 실시예들을 첨부 도면을 참조하여 단지 예로서 설명하겠다

적목 특징을 포함하거나 포함하지 않는 디지털 이미지를 처리할 때, 그러한 적목 특징들을 가능한 한 효율적으로 보정하기 위하여, 바람직하게는 사용자의 개입없이, 적목 특징이 나타날 가능성에 대하여 결정하고, 적목 특징을 찾으며, 적목 특징에 적목 보정을 적용하기 위해 필터를 응용하는 것이 유용하다.

그 가장 간단한 형태에서, 자동 적목 필터는 매우 간단한 방법으로 동작할 수 있다. 적목 특징은 플래시를 사용한 사진에서만 발생할 수 있기 때문에, 만일 플래시를 사용하지 않았으면 적목 감소를 적용할 필요가 없다. 그러나, 플래시를사용하였거나 플래시를 사용하였는지 여부에 대하여 알 수 없는 경우에는, 이미지에 대하여 적목과 유사한 특징들이 있는지를 조사해야 한다. 만일 임의의 적목 특징들이 발견되면 그 적목 특징들이 보정된다. 그 과정을 도 1에 도시하였다.

도 1의 과정을 실행하는 알고리즘은 이미지가 적목을 포함할 가능성이 있는지를 결정하기 위한 빠른 테스트, 즉, "플래시가 켜졌는가?"로부터 시작한다. 이 질문에 대한 대답이 100% 확실성을 가지고 "아니오"이면 알고리즘은 종료된다. 즉 플래시가 켜지지 않았으면 이미지는 적목을 포함하지 않는다. 플래시가 켜지지 않았다는 것을 확실하게 알고 있으면 많은 비율의 이미지가 매우 적은 처리 노력으로 필터링된다.

플래시가 켜지지 않았다고 확신할 수 없는 임의의 이미지에 대해서는 이하에서 설명하는 적목 검출 모듈을 이용하여 더 구체적인 시험이 수행되어야 한다.

만일 적목 특징이 검출되지 않았으면, 알고리즘은 이미지를 수정할 필요없이 종료될 수 있다. 그러나, 만일 적목 특징이 발견되면, 각각의 적목 특징이 이하에서 설명하는 적목 보정 모듈을 이용하여 보정되어야 한다.

일단 적목 보정 모듈이 각각의 적목 특징에 대하여 처리되었으면, 알고리즘은 종료된다.

알고리즘으로부터의 출력은 모든 검출된 적목이 보정된 이미지이다. 만일 이미지가 적목을 포함하고 있지 않으면, 출력은 입력 이미지와 실질적으로 동일하게 보이는 이미지이다. 알고리즘이 적목과 밀접하게 닮은 이미지상의 특징들을 검출하고 '보정'하지만, 사용자는 이러한 잘못된 '보정'을 알지 못할 것이다.

적목 특징을 검출하기 위한 알고리즘은 각각의 적목 특징 및 그 주변의 적색 구역의 범위 내에 하나의 점을 위치시킨다.

도 2는 전형적인 적목 특징(1)을 나타내는 개략도이다. 적목 특징(1)의 중심에는 백색인 또는 거의 백색인 "하이라이트"(2)가 있고, 그 하이라이트는 피사체의 동공에 대응하는 영역(3)으로 둘러싸여 있다. 적목이 없는 경우에, 이 영역(3)은 정상적으로 흑색으로 될 것이지만, 적목 특징이 있는 경우에 이 영역(3)은 붉은 색조를 띤다. 이것은 흐릿한 글로우(dull glow)로부터 밝은 적색까지의 범위일 수 있다. 동공 영역(3)의 주위는 홍채(4)로 둘러싸이고, 홍채의 일부 또는 전부는 동공 영역(3)으로부터 적색 글로우의 일부를 취하는 것으로 나타날 수 있다.

적목 특징의 출현은 카메라로부터 피사체까지의 거리를 비롯하여 다수의 인자에 의존한다. 이것은 적목 특징, 특히 하이라이트의 반응의 형태로 소정 크기의 변화를 유도할 수 있다. 실제로, 적목 특징 및 그 하이라이트는 아래에 열거하는 3개의 카테고리 중의 하나에 포함된다.

● 제1 카테고리는 "유형 1"이라고 한다. 이것은 전형적으로 근접 인물 사진에서 발견되는 것과 같이 적목 특징이 나타나는 눈이 큰 경우에 발생한다. 하이라이트 2는 적어도 하나의 화소폭을 가지며, 적색 동공으로부터 명확하게 구별되는 특징이다. 예시적인 유형 1 하이라이트의 채도 및 명도 반응은 도 3에 도시하였다.

● 유형 2 하이라이트는 전형적으로 그룹 사진에서 발견되는 것과 같이 적목 특징이 나타나는 눈이 작거나 카메라로부터 먼 경우에 발생한다. 하이라이트(2)는화소보다 작기 때문에 동공의 적색이 하이라이트 내에서 작은 백색 구역과 혼합되어 동공 구역을 핑크색으로 전환시키는데, 이것은 채도가 낮은 적색(unsaturated red)이다. 예시적인 유형 2 하이라이트의 채도 및 명도의 거동은 도 4에 도시하였다.

● 유형 3 하이라이트는 유형 2 하이라이트와 유사한 조건하에서 발생하지만, 포화되지는 않는다. 유형 3 하이라이트는 전형적으로 피사체가 카메라로부터 멀리 떨어진 그룹 사진에서 발견된다. 예시적인 유형 3 하이라이트의 명도의 거동은 도 5에 도시하였다.

적목 검출 알고리즘은 적목 특징의 하이라이트(2)에 대응할 수 있는 이미지 내의 영역을 탐색함으로써 시작된다. 이미지는 먼저 화소들이 색조, 채도 및 명도값으로 표시되도록 변환된다. 그 다음에, 알고리즘은 유형 1, 유형 2 및 유형 3 하이라이트에 대응할 수 있는 영역을 탐색한다. 모든 하이라이트의 탐색은, 비록 유형 1 하이라이트의 탐색을 행하고, 그 다음에 유형 2 하이라이트의 별도의 탐색을 행하며, 그 다음에 유형 3 하이라이트의 최종 탐색을 행하는 것이 계산적으로 더 간단하기는 하지만, 어떤 유형이든지 단일 패스(pass)에서 행하여 질 수 있다.

적목 특징의 유형 1 하이라이트의 대부분의 화소들은 매우 높은 채도를 가지며, 얼굴 사진에서 이러한 채도가 높은 구역을 찾는 것은 쉽지 않다. 마찬가지로, 대부분의 유형 1 하이라이트는 높은 명도값을 가질 것이다. 도 3은 예시적인 유형 1 하이라이트 내에서 한 행의 화소들의 채도(10) 및 명도(11) 프로파일을 도시한 것이다. 채도 및 명도가 높은 프로파일의 중심 영역은 하이라이트 영역(12)에 대응한다. 이 예에서 동공(13)은 화소들이 하이라이트 내 화소들보다 더 낮은 명도값을 가진 하이라이트 영역(12) 외측의 영역을 포함한다. 하이라이트 영역(12)의 채도값 및 명도값은 높을 뿐만 아니라 하이라이트 영역 바로 주변에 있는 영역들의 채도값 및 명도값보다 현저히 더 높다는 것을 아는 것이 또한 중요하다. 동공 영역(13)으로부터 하이라이트 영역(12)까지의 채도의 변화는 매우 급격하다.

유형 1 하이라이트 검출 알고리즘은 이미지 내의 각 행의 화소들을 스캔하여 밝고 높게 포화된 화소들의 작은 구역을 찾는다. 스캔 중에, 각 화소는 그 선행하는 이웃(그 좌측에 있는 화소)과 비교된다. 알고리즘은 행의 시작 부분으로부터 스캔하여 채도 및 명도의 급격한 증가를 탐색하고 하이라이트의 시작부를 마킹한다. 이것을 "상승 에지"라고 부른다. 일단 상승 에지가 식별되면, 그 화소 및 그 다음의 화소들(이들은 유사하게 높은 채도 및 명도를 갖는 것으로 가정한다)이 기록되고, 채도의 급격한 하강이 나타날 때까지 하이라이트의 다른 에지를 마킹한다. 이것을 "하강 에지"라고 부른다. 하강 에지 후에, 알고리즘은 다음 하이라이트의 시작부를 마킹하는 상승 에지를 탐색하기 위해 복귀한다.

전형적인 알고리즘은 상승 에지가 하기의 경우에 검출되도록 구성된다.

1. 화소의 채도가 높다(채도＞128).

2. 화소의 채도가 이전 화소보다 훨씬 더 높다(이 화소의 채도 - 이전 화소의 채도＞64).

3. 화소가 높은 명도값을 갖는다(명도＞128).

4. 화소가 "적색" 색조를 갖는다(210≤색조≤255 또는 0≤색조≤10).

상승 에지는 시험되는 화소 위에 위치된다. 하강 에지는 하기의 경우에 검출된다.

● 화소의 채도가 이전 화소보다 훨씬 낮다(이전 화소의 채도 - 이 화소의 채도＞64).

하강 에지는 시험되는 화소 이전의 화소 위에 위치된다.

하강 에지를 탐색하는 동안에 추가의 체크가 수행된다. 하강 에지를 발견함이 없이 규정된 수의 화소(예를 들면 10개)를 시험한 후에, 알고리즘은 하강 에지를 찾는 것을 포기한다. 이것은 적목 특징의 하이라이트가 가질 수 있는 최대 크기에 대한 가정이다. 이것은 명백히 사진의 크기 및 사진 내용의 특성에 따라 변화할 것이다(예를 들면, 하이라이트는 동일한 해상도를 갖는 개인 인물 사진에서보다 그룹 사진에서 더 작을 것이다). 알고리즘은 사진의 크기 및 하이라이트로 취해질 수 있는 사이즈의 비율(전형적으로 최대 사진 치수의 0.25% 내지 1%)에 기초해서, 최대 하이라이트 폭을 동적으로 결정한다.

하이라이트가 성공적으로 검출되면, 상승 에지, 하강 에지 및 중심 화소의 좌표가 기록된다.

그 알고리즘은 다음과 같다:

적목 특징(1)에서 이 알고리즘의 결과는 도 6에 도시되어 있다. 이 특징에 있어서는 단일의 하이라이트(2)가 있기 때문에, 알고리즘은 하이라이트가 커버하는 각 행에 대하여 하나의 상승 에지(6)와 하나의 하강 에지(7)와 하나의 중심 화소(8)를 기록할 것이다. 하이라이트(2)는 5개의 행을 커버하고 있으므로 5개의 중심 화소(8)가 기록된다. 도 6에서, 수평 라인들은 상승 에지의 화소로부터 하강 에지의 화소까지 연장되어 있다. 원들은 중심 화소(8)의 위치를 나타낸다.

유형 1 하이라이트를 검출하고 각 행의 하이라이트에서 중심 화소를 식별한 후에, 검출 알고리즘은 유형 2 하이라이트로 이동한다.

유형 2 하이라이트는 동공의 특징들의 도움없이 검출될 수 없다. 도 4는 예시적인 유형 2 하이라이트의 한 행의 화소의 채도(20) 및 명도(21) 프로파일을 도시한 것이다. 하이라이트는 채도 및 명도 채널에서 매우 상이한 패턴을 갖는데, 이것은 그래프에 인터리브 사인파 및 코사인파와 유사한 모양으로 나타난다.

동공(23)의 범위는 적색 동공이 그 주변보다 더 채도가 높은 채도 곡선으로부터 쉽게 식별된다. 채도에서 백색 하이라이트(22)의 효과가 또한 명백하고, 하이라이트는 명도 곡선에서의 피크(22)로서 보여질 수 있으며, 채도에서의 대응하는 강하(drop)가 나타난다. 그 이유는 하이라이트가 백색이 아닌 핑크색이고 핑크색은 높은 채도를 갖지 않기 때문이다. 핑크색은 하이라이트(22)가 하나의 화소보다 더 작아서 소량의 백색이 주변의 적색과 혼합되어 핑크색을 나타내기 때문에 발생한다.

다른 하나의 상세하고 가치있는 주목할 사항은 동공(23)의 말단에서 발생하는 명도의 상승이다. 이것은 동공의 암도(darkness)가 그 주변의 명도보다 더 큰 것에 기인한다. 그러나, 이것은 이 유형의 적목 특징의 식별력있는 특성이다.

유형 2 하이라이트의 검출은 2 단계로 수행된다. 먼저, 채도 채널을 이용하여 동공이 식별된다. 그 다음에, 적목 특징 부분을 확인하기 위해 명도 채널을 체크한다. 각 행의 화소들은 유형 1 하이라이트에서와 같이 스캔되고, 한 세트의 화소들이 특정의 채도 조건을 만족시키는지에 대한 조사가 행하여진다. 도 7은, 채도 곡선(20)에서의 검출가능한 화소들 'a'(24), 'b'(25), 'c'(26), 'd'(27), 'e'(28) 및 'f'(29)와 함께, 도 4에 도시된 적목 특징의 채도(20) 및 명도(21) 프로파일을 도시한 것이다.

식별되는 제1 특징은 화소 'b'(25)와 화소 'c'(26) 사이의 채도를 갖는 것이다. 알고리즘은 하나의 화소(25)가 채도≥100이고 다음의 화소(26)가 제1 화소(25)보다 더 낮은 채도를 갖는 인접 쌍의 화소들을 탐색한다. 이것은 2개의 인접지점들 및 단순 비교를 수반하는 것이기 때문에 계산적으로 꼭 필요한 것은 아니다. 화소 'c'는 더 우측에 있고 채도가 더 낮은 화소(26)로서 정의된다. 화소 'c'의 위치(26)가 확립된 후에 화소 'b'의 위치를 암시적으로 알 수 있게 되는데, 이것은 화소 'c'에 선행하는 화소(25)이다.

화소 'b'가 둘 중에서 더 중요한데, 이 화소는 하이라이트가 적목 특징의 부분인 경우에 명도의 대응하는 골(trough)이 발견되어지는 채도 곡선에서의 제1 피크이다.

그 다음에, 알고리즘은 50 이하의 채도값을 가진 화소(24)와 만날 때까지 채도값이 계속하여 하강하는지를 확인하기 위해 화소 'b'(25)로부터 좌측으로 이동한다. 만일 50 이하의 채도값을 갖는 화소와 만나게 되면, 그 채도값을 갖는 제1 화소(24)에 대하여 'a'를 표시한다. 그 다음에, 화소 'f'는 화소 'a'(24)보다 더 낮은 채도를 가진 화소(29)가 발견될 때까지 'c'(26)로부터 우측으로 이동함으로써 발견된다. 이렇게 하여 적목 특징의 범위를 알 수 있다.

그 다음에, 알고리즘은 좌측 이웃에 있는 화소(27)보다 더 높은 채도를 가진 화소(28)를 발견할 때까지 'f'(29)로부터 행을 따라 좌측으로 이동한다. 좌측의 이웃 화소(27)는 화소 'd'로 표시되고 더 높은 채도의 화소(28)는 화소 'e'로 표시된다. 화소 'd'는 'c'와 유사하고; 그 유일한 목적은 채도에 있어서 피크인 화소 'e'를 위치시키는 것이다.

최종의 체크는 'b'와 'e' 사이의 화소들이 모두 최고 피크보다 더 낮은 채도를 갖는 것을 확인하기 위해 행하여진다.

만일 전술한 임의의 조건이 충족되지 않으면, 알고리즘은 유형 2 하이라이트를 발견하지 못한 것으로 결정하고 유형 2 하이라이트의 화소 'b'와 'c'에 대응할 수 있는 다음 쌍의 화소들에 대한 행을 스캐닝하기 위해 복귀할 것이다. 전술한 조건들은 다음과 같이 요약할 수 있다.

범위 조건

bc 채도(c)＜채도(b)이고 채도(b)≥100

ab 채도는 'a'로부터 'b'까지 계속 상승하고 채도(a)≤50

af 채도(f)≤채도(a)

ed 채도(d)＜채도(e)

be 모든 채도(b..e)＜최대치(채도(b), 채도(e))

만일 모든 조건들이 충족되면, 도 7의 채도 곡선과 유사한 특징이 검출된다. 그 다음에 검출 알고리즘은 채도를 도 8에 도시한 화소 'a'(24), 'b'(25), 'e'(28) 및 'f'(29)의 명도와 비교하고, 또한 'a'(24)와 'f'(29) 사이의 중간에서 화소 'g'라고 표시된 특징의 중심 화소(35)의 명도와 비교한다. 화소 'g'의 색조가 또한 고려된다. 만일 특징이 유형 2 하이라이트에 대응하면, 하기의 조건들이 만족되어야 한다.

화소 설명 조건

'a'(24) 특징 시작 명도＞채도

'b'(25) 제1 피크 채도＞명도

'g'(35) 중심 명도＞채도이고 명도≥100이며,

220≤색조≤255 또는 0≤색조≤10

'e'(27) 제2 피크 채도＞명도

'f'(28) 특징 종료 명도＞채도

색조 채널은 여기에서 처음으로 사용된다는 것을 알 것이다. 특징의 중심에서 화소(35)의 색조는 적색 스펙트럼 구역 내의 임의의 장소에 있어야 한다. 이 화소는 또한 비교적 높은 명도 및 중간 내지 낮은 채도를 가져서 알고르짐이 식별하기 시작하는 하이라이트의 색들 핑크색으로 만든다.

화소들의 행이 유형 2 하이라이트의 프로파일과 일치하는 것으로 일단 확립되면, 중심 화소(35)는, 전술한 유형 1 하이라이트에 대한 중심점의 식별과 유사한 방식으로, 도 6에 도시된 화소의 행에 대한 하이라이트의 중심점(8)으로서 식별된다.

그 다음에 검출 알고리즘은 유형 3 하이라이트로 이동한다. 도 5는 동공(33)의 대략 중앙에 위치한 예시적인 유형 3 하이라이트(32)에 대한 한 행의 화소의 명도 프로파일(31)을 도시한다. 하이라이트는 항상 중심에 있는 것이 아니고, 하이라이트는 어느 한 방향으로 옵셋될 수 있지만, 특징 그 자체는 결코 크지 않기 때문에, 옵셋의 사이즈는 전형적으로 매우 작다(아마도 기껏해야 10 화소).

유형 3 하이라이트는 도 3 및 도 4에 도시된 유형 1 및 유형 2 하이라이트에서도 볼 수 있는 매우 일반적인 적목 특성에 기초한다. 이것은 명도 채널(31)에서의 'W'자형 곡선이고, 여기에서 중앙 피크는 하이라이트(12, 22, 32)이고, 2개의 골은 동공(13, 23, 33)의 말단에 대략 대응한다. 이러한 유형의 특징은 간단히 검출되지만, 많은 이미지에서 고주파수로 발생하고, 대부분의 발생은 적목에 의해 야기되지 않는다.

유형 3 하이라이트를 검출하는 방법은 유형 2 하이라이트를 찾기 위해 사용하는 것보다 더 간단하고 더 신속하다. 하이라이트는 하이라이트 곡선(31)에서 'W'자형 특성을 검출함으로써 식별된다. 이것은, 도 9에 도시된 바와 같이, 명도의 1차 도함수의 이산 아날로그(discrete analogue)(34)를 시험함으로써 수행된다. 이 곡선의 각 점은 현재 화소의 바로 좌측에 있는 화소의 명도를 현재 화소의 명도로부터 감산함으로써 결정된다.

알고리즘은 1차 도함수(차이) 점들을 시험하는 행을 따라 탐색한다. 각 점을 개별적으로 분석하는 대신에, 알고리즘은 화소들이 하기의 4가지 조건을 만족하는 하기의 순서로 발견될 것을 필요로 한다.

화소 조건

제1 화소(36) 차이≤-20

제2 화소(37) 차이≥30

제3 화소(38) 차이≤-30

제4 화소(39) 차이≥20

이러한 조건을 만족하는 화소들이 인접해야 한다는 제한은 없다. 다시 말해서, 알고리즘은 차이값이 -20 이하인 화소(36)를 탐색하고, 그 다음에 차이값이 적어도 30인 화소(37)를, 그 다음에 차이값이 -30 이하인 화소(38)를, 그 다음에 차이값이 적어도 20인 화소(39)를 탐색한다. 이 패턴에 대하여 최대 허용 길이가 있다. 즉, 일예에서, 패턴의 최대 허용 길이는 이미지 사이즈 및 임의의 다른 적당한 인자들의 함수이기는 하지만 40 화소를 넘지 않아야 한다.

추가적인 조건은 최초 화소(36)와 최종 화소(39) 사이의 채도 채널에서 2개의 '큰' 변화(적어도 하나의 포지티브와 적어도 하나의 네가티브)가 있어야 한다는 것이다. '큰' 변화는 30 이상으로 정의될 수 있다.

마지막으로, 중앙점(도 9에서 최초 화소(36)와 최종 화소(39) 사이의 중간점)은 220≤색조≤255 또는 0≤색조≤10 범위의 "적색" 색조를 가져야 한다.

도 6에 도시한 중심 화소(8)는 최초 화소(36)와 최종 화소(39) 사이의 중간점으로서 정의된다.

검출된 모든 유형 1, 유형 2 및 유형 3 하이라이트에 대한 모든 중심 화소(8)의 위치는 잠재적으로 적목에 의해 야기될 수 있는 하이라이트의 목록에 기록된다. 그 다음에 각 하이라이트의 중심 화소(8)의 수가 1로 감소된다. 도 6에 도시한 바와 같이, 하이라이트(2)에 의해 커버된 각 행에 대하여 중심 화소(8)가 있다. 이것은 하이라이트가 5회 검출된다는 것을 효과적으로 의미하고, 따라서 실제로 필요 한 것 이상으로 더 처리할 필요가 있다. 또한 동일한 하이라이트를 유형 1, 유형 2 또는 유형 3 하이라이트로서 독립적으로 검출하는 것이 가능하고, 따라서 동일한 하이라이트가 각 행에서 최대 3회 검출될 수 있다. 그러므로, 각각의 하이라이트 영역(2)에 대하여 단지 하나의 중심 화소(8)가 기록되도록 목록에서 점들의 수를 감소시키는 것이 바람직하다.

더욱이, 위의 알고리즘에 의해 식별된 모든 하이라이트가 적목 특징에 의해형성될 필요는 없다. 다른 하이라이트는 예를 들면 피사체의 코너 또는 에지로부터 반사된 광에 의해 형성될 수 있다. 그러므로, 다음 처리 단계는 목록으로부터 그러한 하이라이트를 제거하려고 시도하고, 따라서 적목 감소는 실제로 적목 특징이 아닌 특징들에 대하여 수행되지 않는다.

적목 특징을 오류 특징에 반대되는 것으로 인식하기 위해 적용될 수 있는 많은 기준이 있다. 그 중 하나는 좁은 하이라이트, 즉, 모양이 본질적으로 선형인 하이라이트에서 중심 화소의 긴 스트링을 체크하는 것이다. 이것은 예를 들면 에지에서 반사되는 빛에 의해 형성될 수 있지만 적목에 의해서는 형성될 수 없다.

화소의 긴 스트링의 체크는 1로 감소된 중심 화소와 결합될 수 있다. 이러한 동작들을 동시에 수행하는 알고리즘은 중심 화소의 "스트링" 또는 "체인(chains)"을 식별하는 하이라이트를 통하여 탐색할 수 있다. 중심 화소(8)의 스트링의 길이(도 6 참조)를 하이라이트의 상승 에지(6)와 하강 에지(7) 사이의 가장 큰 폭으로 나눈 값으로 정의되는 어스펙트비가 미리 정해진 수보다 더 크고, 스트링이 미리 정해진 길이보다 크면, 모든 중심 화소(8)는 하이라이트의 목록으로부터 제거된다. 그렇지 않으면, 스트링의 중심 화소만이 하이라이트의 목록에 남는다.

다시 말해서, 알고리즘은 하기의 2가지 작업을 수행한다.

● 체인의 어스펙트비가 미리 규정된 값보다 더 큰 경우 하이라이트의 대략 수직인 체인은 하이라이트 목록으로부터 제거한다.

● 체인의 어스펙트비가 미리 규정된 값과 같거나 더 작은 경우, 수직인 중심 하이라이트를 제외한 모두를 하이라이트의 대략 수직인 체인으로부터 제거한다.

이러한 결합 작업을 수행하는 알고리즘은 다음과 같다:

'최소 체인 높이'에 대한 적당한 임계치는 3이고 '최소 체인 어스펙트비'에 대한 적당한 임계치도 또한 3이다. 그러나, 이 임계치들은 특수 이미지의 요건에 맞도록 변경될 수 있다.

가능한 적목의 중심을 검출하였고 각 눈의 점들의 수를 1로 감소시키려고 시도하였으면, 다음 단계는 중심점 주변의 적목 구역의 존재 여부 및 그 크기를 결정하는 것이다. 이 단계에서, 모든 "중심" 점들이 적목 구역 내에 있을 것인지 확실하지 않고, 모든 적색 구역이 반드시 적목에 의해 형성되는 것은 아니라는 것을 명심해야 한다.

적목 특징의 매우 일반적인 정의는 적색 화소들의 격리된 대략 원형인 구역이다. 거의 모든 경우에, 이것은 앞에서 설명한 것처럼 검출된 하이라이트(또는 명도가 높은 다른 구역)를 포함한다. 처리의 다음 단계는, 하이라이트가 반드시 적색 구역의 중심에 있지 않고 그 에지에 있을 수도 있다는 것을 염두에 두고, 임의의 정해진 하이라이트 주변의 적색 구역의 존재 여부 및 그 범위를 결정하는 것이다. 추가로 고려해야 할 사항은 적색 구역이 없을 수도 있다는 것, 또는 적색 구역이 더 큰 특징의 일부분이기 때문에 적색 구역에 대한 검출가능한 경계가 없을 수 있다는 것이고, 이 조건들은 모두 하이라이트가 적목 특징의 일부로서 분류되지 않는다는 것을 의미한다.

도 10은 구역을 검출하는 기본적인 기술 및 고려해야 할 추가적인 문제점을 도시한 것이다. 하이라이트(2) 주변의 모든 화소들은 보정가능한 화소 또는 보정 불가능한 화소로 분류된다. 도 10a는 적목 특징(41)의 사진을 나타내고, 도 10b는 그 특징의 보정가능한 화소(43)와 보정 불가능한 화소(44)의 맵을 나타낸다. 하기의 조건들이 충족되면 화소는 "보정가능"으로 정의된다.

채널 조건

색조 220≤색조≤255, 또는 0≤색조≤10

채도 채도≥80

명도 명도＜200

도 10b는 하이라이트(42) 주변의 대략 원형인 보정가능한 화소(43)의 구역을 명확히 도시한다. 하이라이트 구역(42) 내측에는 보정 불가능 화소들의 실질적인 '홀'이 있기 때문에 구역을 검출하는 알고리즘이 이것에 대처할 수 있어야 한다.

보정가능한 구역의 존재 여부 및 범위의 결정에는 4가지 단계가 있다.

1. 하이라이트 주변 화소들의 보정가능성을 결정한다.

2. 모든 화소들에 대하여 개념적(notional) 스코어 또는 가중치를 할당한다.

3. 보정가능한 구역의 에지를 찾아서 그 크기를 결정한다.

4. 구역이 대략 원형인지를 결정한다.

단계 1에서, 도 11에 도시한 바와 같이 2차원 어레이가 구성된다. 각 셀은 대응하는 화소의 보정가능성을 표시하기 위해 1 또는 0으로 표시되어 있다. 하이라이트의 중심으로서 이전에 식별된 화소(8)는 어레이의 중앙에 있다(도 11의 13열, 13행). 이 어레이는 동공의 전체 범위를 포함할 수 있을 정도로 충분히 커야 한다. 유형 2 및 유형 3의 검출시에 동공의 폭이 식별되고, 따라서, 어레이의 범위는 상기 폭을 미리 정해진 인자와 승산함으로써 결정할 수 있다. 동공의 범위를 미리 알고 있지 않으면, 어레이는 완전한 이미지에 비해 미리 정해진 크기보다 커야 한다.

단계 2에서, 제1 어레이와 같은 크기이고 보정가능한 화소 어레이에 각 화소의 스코어가 표시된 제2 어레이가 생성된다. 도 12에 도시한 바와 같이, 화소(50, 51)의 스코어는 스코어가 정해지는 화소에 중심을 둔 3x3 정사각형 내의 보정가능한 화소의 수이다. 도 12a에서, 중심 화소(50)는 스코어가 3이다. 도 12b에서, 중심 화소(51)는 스코어가 6이다.

스코어를 정하는 것은 다음과 같은 2가지 이유 때문에 유용하다.

1. 보정가능한 구역 내의 작은 갭들과 홀들을 연결하여(bridge) 에지들이 잘못 검출되는 것을 방지하기 위해서.

2. 구역이 궁극적으로 적목 특징으로 분류된 경우에 그 구역의 보정을 돕기 위해서. 이것은 보정가능한 구역의 경계 부근의 화소들이 낮은 스코어를 가질 것이고, 그 내부에 있는 화소들이 높은 스코어를 가질 것이라는 사실을 이용한다. 보정을 행하는 동안, 높은 스코어를 가진 화소들은 다량으로 조정되고, 낮은 스코어를 가진 화소들은 적게 조정될 수 있다. 이것은 보정이 주변부 내에서 조화되게 하여 보정된 눈을 본래의 모습에 제공하고 임의의 잘못 보정된 구역을 위장하는 것을 돕는다.

어레이의 화소 스코어를 계산한 결과를 도 13에 도시하였다. 어레이의 에지를 따르는 화소들은 계산된 스코어 값에 관계없이 모두 스코어가 9로 할당된 점에 주목한다. 이 효과는 어레이의 범위를 넘는 모든 화소들은 보정가능하다고 가정하는 것이다. 그러므로, 하이라이트 주변의 보정가능한 구역의 어떤 부분이 어레이의 에지까지 연장하면, 그 부분은 격리된 폐쇄 형상으로서 분류되지 않을 것이다.

단계 3은 화소 스코어를 이용하여 보정가능한 구역의 경계를 찾는다. 여기에서 설명하는 예는 구역의 최좌측 열과 최우측 열 및 최상측 행과 최하측 행을 찾으려고 시도할 뿐이지만, 구역 경계의 보다 정확한 추적이 시도될 수 없는 이유가없다.

보정가능하다고 생각되는 화소들을 보정 불가능한 화소들로부터 분리하는 임계치를 정의할 필요가 있다. 이 예에서 4 이상의 스코어를 가진 임의의 화소는 보정가능한 것으로 계수된다. 이것은 분리된 구역을 계속 인식하면서, 횡단하는 작은 갭들 사이에 최상의 균형(balance)을 제공하는 것으로 밝혀졌다.

단계 3을 위한 알고리즘은 도 14에 도시한 바와 같이 3개의 단계를 갖는다.

1. 구역의 에지를 찾기 위해 어레이의 중앙에서 시작해서 외측(61)으로 나아간다.

2. 상부 섹션의 좌측 에지와 우측 에지(62)가 만날 때까지 그 에지들을 동시에 따라간다.

3. 하부 섹션(63)에 대하여 상기 단계 2와 동일한 동작을 수행한다.

처리의 제1 단계는 도 15에 더 자세하게 도시하였다. 시작 포인트는 좌표 (13, 13)을 가진 어레이 내의 중심 화소(8)이고, 목표는 중앙으로부터 구역(64, 65)의 에지까지 이동하는 것이다. 구역의 중앙에 있는 화소들은 (여기에서의 경우와 같이) 보정가능으로 분류되지 않을 수 있다는 사실을 고려하기 위해, 알고리즘은 적어도 하나의 보정가능한 화소와 만날 때까지 에지를 찾으려고 시도하지 않는다. 중앙(8)으로부터 좌측 에지(64)까지 이동하는 처리는 다음과 같이 표현될 수있다:

마찬가지로, 우측 에지(65)를 위치시키는 방법은 다음과 같이 표현될 수 있다:

이 때, 중심선 상의 구역의 좌측(64) 및 우측(65) 말단을 알게 되고, 화소들은 좌표 (5, 13)과 (21, 13)을 갖도록 지시된다.

다음 단계는 이 행 위의 구역의 외측 에지들을, 그 에지들이 만날 때까지 또는 어레이의 에지에 도달할 때까지 따라가는 것이다. 만일 어레이의 에지에 도달하면, 구역이 분리되지 않았다는 것을 알게 되고, 이에 따라, 그 특징이 잠재적 적목 특징으로 분류되지 않는다.

도 16에 도시된 바와 같이, 구역의 에지를 따라가기 위한 시작 포인트는 천이(transition)가 발견된 이전 행의 화소(64)이고, 따라서 제1 단계는 그 바로 위(또는 방향에 따라서, 그 바로 아래)의 화소(66)까지 이동하는 것이다. 그 다음 동작은 도 16a에 도시한 바와 같이 화소의 값(66)이 임계치 아래인 경우 구역(67)의 중심을 향해서, 또는 도 16b에 도시한 바와 같이 화소의 값(66)이 임계치 위인 경우 구역(68)의 외측을 향해서 임계치가 교차할 때까지 이동하는 것이다. 이 때, 도달된 화소는 다음 이동을 위한 시작 포인트가 된다.

다음 행으로 이동하는 처리 다음에는, 시험할 행이 더 이상 없을 때까지(이 경우 구역이 분리되지 않는다), 또는 도 17에 도시한 바와 같이, 좌측 에지에 대한 탐색이 우측 에지에 대한 탐색이 시작되는 지점을 교차할 때까지, 내측 또는 외측으로의 하나 이상의 이동이 계속된다.

전체적인 처리는 도 18에 도시되어 있고, 도 18은 알고리즘에 의해 식별된 구역의 좌측(64), 우측(65), 상측(69) 및 하측(70) 말단을 또한 도시한다. 상측 에지(69) 및 하측 에지(70)는 각각의 경우에 좌측 에지가 우측 에지를 통과하기 때문에 폐쇄된다. 보정가능한 화소의 최좌측 열(71)은 y좌표가 6이며 최좌측 말단(64)으로부터 하나의 열 우측에 있는 열이다. 보정가능한 화소의 최우측 열(72)은 y좌표가 20이며 최우측 말단(65)으로부터 하나의 열 우측에 있는 열이다. 보정가능한 화소의 최상측 행(73)은 x좌표가 6이며 좌측 에지가 우측 에지를 통과하는 지점(69)으로부터 하나의 행 아래에 있는 행이다. 보정가능한 화소의 최하측 행(74)은 x좌표가 22이며 좌측 에지가 우측 에지를 통과하는 지점(70)으로부터 하나의 행위에 있는 행이다.

단계 3에서 구역의 말단을 성공적으로 발견하였으면, 이제 단계 4에서 구역이 본질적으로 원형인지를 체크한다. 이것은, 도 19에 도시한 바와 같이, 이것은 보정가능한 화소 어레이의 어느 화소를 시험할 것인지를 결정하기 위해, 최좌측 열(71)과 최우측 열(72) 사이의 거리와 최상측 행(73)과 최하측 행(74) 사이의 거리 중에서 더 큰 거리를 직경으로 하는 원(75)을 이용함으로써 수행된다. 원(75)은 그 중심(76)이 최좌측 열(71)과 최우측 열(72) 사이 및 최상측 행(73)과 최하측 행(74) 사이의 중간에 있도록 배치된다. 원 구역(75) 내의 화소 중 적어도 50%는 원(75)으로서 분류되는 구역에 대하여 보정가능한 것(도 11에 도시한 바와 같이 값이 1인 것)으로 분류되어야 한다.

이 경우에, 원의 중심(76)은 하이라이트의 중심(8)과 같은 위치가 아니라는 것을 알 수 있다.

각각의 적색 구역의 존재 여부 및 범위를 식별한 후에, 이중의 중복된 특징들에 대한 조사가 행하여질 수 있다. 2개의 별도의 하이라이트 시작 포인트(8)로부터 시작해서 동일한 또는 유사한 원 구역(75)이 식별되면, 단일 적목 특징 때문에 하이라이트가 취해질 수 있다. 이것은 위에서 설명한 선형 특징을 제거하는 단계가 임의의 특수한 적목 특징에 대한 하나 이상의 하이라이트 위치에 계속 남아 있을 수 있기 때문에 필요하다. 2가지 이중 특징들 중의 하나는 적목 특징의 완전한 목록으로부터 제거되어야 한다.

또한, 서로 "중첩"하는 2가지 다른 특징들이 발견될 수 있다. 이것은 서로근접한 분리된 구역이 있을 때에 발생할 수 있다. 도 19에 도시된 원(75)은 구역이 중첩하는지 여부를 결정하기 위해 사용된다. 각각 분리된 원을 가진 2개 이상의 분리된 구역이 서로 근접하여 있는 상황에서, 원들은 중첩할 수 있다. 그러한 특징들은 적목에 의해 거의 발생되지 않는 것으로 밝혀졌고, 따라서 그 특징들은 모두 제거되어야 한다.

또한, 위에서 설명한 바와 같이, 아마도 내부에 2개의 별도의 특징이 하이라이트로서 검출되어 2개의 다른 시작 포인트를 제공하기 때문에, 동일한 구역이 2회 식별되는 몇몇 경우가 있다. 때때로, 구역의 형상과 결합된 다른 시작 포인트들은 구역 검출을 혼란시켜서 동일한 구역에 대하여 2개의 상이한 결과를 제공하는 원인이 된다. 그 결과 다시 2개의 분리된 중첩 특징들이 나타난다. 그 경우에, 상기 특징들 중의 어느 하나를 보정하려고 시도하는 것보다 상기 특징들을 모두 검출하는 것이 더 안전하다.

이중의 중첩 영역들을 제거하기 위한 알고리즘은 다음과 같이 동작한다. 알고리즘에 영역들의 목록이 제공되고, 그 목록을 통하여 알고리즘이 반복된다. 목록 내의 각 영역에 대하여, 그 영역이 제2 목록에 복사될 수 있는지의 여부에 대한 결정이 이루어진다. 만일 영역이 다른 하나에 중첩하는 것으로 발견되면, 2개의 영역들의 어느 것도 제2 목록에 복사되지 않을 것이다. 만일 2개의 동일한 영역이 발견되면(중심 및 반경이 동일한 것), 첫번째 영역만이 복사될 것이다. 제공된 목록 내의 모든 영역들이 시험되었을 때, 제2 목록은 비이중(non-duplicate)의 비중첩 영역만을 포함할 것이다.

알고리즘은 의사 코드로 다음과 같이 표현될 수 있다:

2개의 동일하지 않은 적목 특징은 만일 그들의 반경의 합이 그들의 중심간 거리보다 더 크면 중첩하는 것으로 판단된다.

이중의 중첩 특징들의 제거 후에, 적목 특징의 목록이 피부톤으로 둘러싸이지 않은 구역을 제거함으로써 추가로 필터링된다.

대부분의 경우에, 적목 특징들은 대부분의 면이 피부색 구역(skin-coloured area)으로 둘러싸일 것이다. 드레싱업, 페이스 페인팅 등은 예외이지만, 일반적으로 위험을 회피하기에 충분하게 특별히 처리될 수 있다. '피부 착색'은 상이한 조명 조건에 의해 여러가지로 변화될 수 있는 많은 상이한 피부톤이 있기 때문에 다소 넓은 개념의 용어로 이해되어야 한다. 그러나, 비정상적 조명 조건이 무시되면, 피부색 구역의 색조 범위가 매우 제한되고, 조명이 크게 변화될 수 있지만 채도는 일반적으로 높지 않다. 더욱이, 단일 색소(pigment)가 모든 인간의 피부색에 대해 책임을 갖기 때문에, 착색 농도가 색조에 현저하게 영향을 주지는 않는다.

다른 지역, 다른 인종 및 다른 환경의 사람들은 시각적으로 다른 색의 피부톤을 가질 수 있고, 의료 조건, 태양광에 대한 노출 및 유전학적 변화는 또한 외견상의 색에 영향을 줄 수 있다. 그러나, 모든 인간 피부의 천연적으로 발생하는 색조는 특수한 좁은 범위 내에 있다. 0~255의 등급에서, 피부의 색조는 일반적으로 220과 255 사이 또는 0과 30 사이(이 값들을 포함함)이다. 동일한 등급에서 채도는 160 또는 그 미만이다. 다시 말해서, 색조는 스펙트럼의 적색 부분에 있고 채도는 높지 않다.

적목이 플래시라이트(flashlight)에 의해 야기되기 때문에, 피사체의 얼굴은 그 피부색이 위에서 설명한 범위 내에 포함되도록 충분항 양의 백색광으로 조명되기 쉽다는 가정하에 착색광의 효과를 무시하는 것이 합리적이다.

적목 검출의 마지막 단계에서, 충분한 수의 피부색 화소들로 둘러싸이지 않은 임의의 구역들이 버려진다. 피부색 화소들의 체크는 비교적 많은 수의 화소들의 검사를 수반하기 때문에 처리의 후반에서 발생하고, 따라서 양호한 성능을 보장하기 위하여 가능한 한 적은 횟수로 최상으로 수행된다.

도 20에 도시한 바와 같이, 각각의 잠재적인 적목 특징에 대하여, 적목 구역(75)에 중심을 둔 정사각형 구역(77)이 시험된다. 정사각형 구역(77)은 그 일측면이 적목 원(75)의 직경의 3배의 길이를 갖는다. 적목 원(75) 내측의 화소들을 포함해서 정사각형 구역(77) 내의 모든 화소들이 시험되dj 최종 결과에 기여한다. 적목 특징으로서 분류된 특징에 대하여 다음의 조건들이 만족되어야 한다:

채널 조건 비율

색조 220≤색조≤255, 또는 0≤색조≤30 70%

채도 채도≤160 70%

제3 열은 구역 내의 전체 화소수의 어떤 비율이 조건을 만족해야 하는지를 보여준다.

적목 검출의 각종 단계는 도 21에 흐름도로서 도시되어 있다. 패스 1은 도 2 내지 도 9에 도시한 유형 1, 유형 2 및 유형 3 하이라이트의 행 내부의 화소의 중심 화소(8)의 검출을 포함한다. 이들 중심 화소(8)의 위치는 잠재적 하이라이트 위치의 목록에 저장된다. 패스 2는 인접한 선형 하이라이트를 목록으로부터 제거하는 것을 포함한다. 패스 3은 도 10 내지 도 19에 도시한 바와 같이, 각 중심 화소(8) 주변의 적색 구역의 존재 여부 및 범위의 결정을 포함한다. 패스 4는 중첩된 적목 특징들을 목록으로부터 제거하는 것을 포함한다. 패스 5는 도 20에 도시한 바와 같이 피부색에 의해 둘러싸이지 않은 특징들을 제거하는 것을 포함한다.

검출이 완료되면, 목록에 남아있는 특징들에 대하여 적목 보정이 수행된다.

적목 보정은, 도 13에 도시된 바와 같이, 적목 구역의 존재 여부 및 범위를 식별하는 동안 각 화소에 주어진 스코어에 기초하여 이루어진다. 이 처리의 종단에서 식별된 원(75) 내의 화소들만이 보정되고, 각 화소의 보정의 크기는 그 화소의 스코어에 의해 결정된다. 구역(75)의 에지 부근의 화소들은 더 낮은 스코어를 가지며, 보정이 주변 구역에 혼합되게 한다. 이것은 보정된 화소와 보정되지 않은 화소간의 가시적인 천이의 기회를 최소화한다. 이것은 부자연스럽게 보이게 하고 보정된 구역에 대한 주의를 끈다.

원(75) 내의 화소들은 다음과 같이 보정된다.

채널 보정

명도 명도=명도×(1-(0.06×(1+스코어)))

채도 채도＞100이면, 채도=64이고 그 외에 변화 없음

화소의 새로운 명도는 도 13에 도시한 바와 같이 적목 구역의 존재 여부 및 범위를 결정할 때 할당된 그 스코어에 직접 및 선형으로 관계된다. 일반적으로, 화소의 스코어가 더 높을수록, 구역의 중심에 더 가까워지고, 더 어둡게 될 것이다. 보정이 매우 어두운(흑색에 대조됨) 화소에 대하여 더 자연스럽게 보이기 때문에 화소들은 완전한 흑색으로 되지 않는다. 스코어가 낮은 화소들은 그 명도가 낮아진다. 이것들은 하이라이트, 홍채 또는 눈꺼풀과 접하는 것들이다. 전자의 2개는 일반적으로 보정된 동공의 최종 색보다 더 밝다.

채도 채널에 있어서, 목표는 화소를 완전하게 저채도(de-saturate)로 하는 것(따라서 화소로부터 모든 적색 힌트를 효과적으로 제거하는 것)이 아니고 실질적으로 채도를 감소시키는 것이다. 수반되는 명도의 감소는 부분적으로 처리되어 적색조를 덜 명백하게 하고, 더 어두운 적색은 밝은 색의 선명한 적색보다 덜 두드러질 것이다. 그러나, 그 자체에서 명도를 변경하는 것은 충분하지 않을 수 있고, 따라서 100보다 큰 채도를 가진 모든 화소들은 그 채도를 64로 감소시킨다. 이 숫자들은 최상의 결과를 제공하는 것으로 밝혀졌지만, 정확한 숫자는 개별적 요건에 적합하도록 변경될 수 있다는 것은 명백하다. 이것은 보정된 구역의 최대 채도가 100이지만 특히 채도가 높은 임의의 화소들은 최대치보다 상당히 낮은 채도를 갖는다는 것을 의미한다. 이것은 동공에 매우 엷은 반점 모양을 형성하고, 이 때 모든 화소들은 흑색에 가깝지만 색은 검출가능한 힌트가 있다. 이것은 비적목이 보이는방법과 밀접하게 일치하는 것으로 밝혀졌다.

색조 채널은 보정 중에 수정되지 않는다는 것을 알 것이다. 즉, 화소의 색조를 스펙트럼의 다른 구역으로 이동시키는 시도는 행하여지지 않고, 적색은 화소를 어둡게 하고 그 채도를 감소시킴으로써 감소된다.

검출 모듈 및 보정 모듈은 분리하여 구현될 수 있다. 예를 들면, 검출 모듈은 디지털 카메라 등에 배치되어, 사진을 찍을 때 적목 특징을 검출하고 그 특징들의 위치의 목록을 제공할 수 있다. 그 다음에, 보정 모듈은 사진이 카메라로부터 컴퓨터로 다운로드된 후에 적용될 수 있다.

본 발명에 따른 방법은 많은 장점을 제공한다. 비록 사용자가 적목 감소를 적용해야 할 이미지의 부분, 예를 들면 얼굴을 포함한 영역을 선택할 수 있는 것으로 예상되지만, 본 발명은 전체 이미지에서 동작한다. 이것은 필요로 하는 처리량을 감소시킨다. 전체 이미지가 처리되면, 사용자 입력은 요구되지 않는다. 더욱이, 상기 방법은 완전하게 정확할 필요가 없다. 만일 적목 감소가 적목에 의해 야기되지 않은 특징에 대하여 수행되면, 사용자는 그 차이를 알지 못할 것이다.

적목 검출 알고리즘이 적색 구역을 탐색하기 전에 밝고 채도가 매우 높은 점들을 탐색하기 때문에, 본 발명의 방법은 JPEG 압축 이미지 및 색이 낮은 해상도로 인코드된 다른 형식에 대하여 특히 잘 동작한다.

다른 하이라이트 유형의 검출은 모든 적목 특징이 검출되는 기회를 개선한다.

전술한 실시예들의 변형예가 여전히 본 발명의 범위 내에 포함된다는 것은명백하다. 예를 들면, 상기 방법은 망막으로부터의 반사에 의해 적색 영역이 형성되는 사람의 눈을 참조하여 설명하였다. 일부 동물에 있어서, "적목"은 녹색 반사 또는 황색 반사를 유도할 수 있다. 본 발명에 따른 방법은 이러한 효과를 보정하기 위해 사용될 수 있다. 사실, 특수한 색조의 영역이 아닌 하이라이트의 초기 탐색은 본 발명의 방법이 비적색 동물의 "적목"을 검출하는데 특히 적합하게 한다.

더욱이, 상기 방법은 하이라이트 영역이 적색 동공 영역의 중앙에 위치한 적목 특징에 대하여 일반적으로 설명하였다. 그러나, 상기 방법은 하이라이트 영역이 중앙에 있지 않고 적색 영역의 에지에 있는 경우의 적목 특징에도 여전히 잘 동작할 것이다.

Claims (52)

1. 디지털 이미지의 적목 특징(red-eye features)을 검출하는 방법에 있어서,

   상기 이미지의 동공 영역들을 식별하는 단계 - 상기 동공 영역은 상기 동공 영역 바로 외측의 화소들보다 더 높은 채도를 가진 하나 이상의 화소들을 포함하는 상기 동공 영역의 제1 에지 부근의 제1 채도 피크, 상기 동공 영역 바로 외측의 화소들보다 더 높은 채도를 가진 하나 이상의 화소들을 포함하는 상기 동공 영역의 제2 에지 부근의 제2 채도 피크, 및 상기 제1 채도 피크와 제2 채도 피크 사이에 위치하며 상기 제1 채도 피크 및 제2 채도 피크 내의 상기 화소들보다 더 낮은 채도를 가진 하나 이상의 화소들을 포함하는 채도 골(saturation trough)을 포함함 - ; 및

   각각의 동공 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가의 선택 기준에 따라서 결정하는 단계

   를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 동공 영역을 식별하는 단계는, 상기 제1 채도 피크에서 최고의 채도를 가진 제1 피크 화소와 상기 제2 채도 피크에서 최고의 채도를 가진 제2 피크 화소 사이의 모든 화소들이 상기 제1 및 제2 피크 화소들의 더 높은 채도들보다 더 낮은 채도를 갖는다는 것을 확인하는 단계를 포함하는 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,

   상기 동공 영역을 식별하는 단계는 상기 동공 영역 바로 외측의 화소가 미리 정해진 값 아래의 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계를 포함하는 방법.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 동공 영역을 식별하는 단계는,

   상기 제1 채도 피크 내의 화소가 그 명도값보다 더 높은 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계; 및

   상기 제2 채도 피크 내의 화소가 그 명도값보다 더 높은 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계

   를 포함하는 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 동공 영역을 식별하는 단계는 상기 동공 영역 바로 외측의 화소가 그 명도값보다 더 낮은 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계를 포함하는 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 동공 영역을 식별하는 단계는 상기 채도 골의 화소가 그 명도값보다 더 낮은 채도값을 갖는 것을 확인하는 단계를 포함하는 방법.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 동공 영역을 식별하는 단계는 상기 채도 골의 화소가 약 100 이상의 명도값을 갖는 것을 확인하는 단계를 포함하는 방법.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 동공 영역을 식별하는 단계는 상기 채도 골의 화소가 약 220 이상 또는 약 10 이하의 색조를 갖는 것을 확인하는 단계를 포함하는 방법.
9. 디지털 이미지의 적목 특징을 검출하는 방법에 있어서,

   미리 정해진 채도 프로파일을 가진 화소들의 행을 탐색하고 그 행 내에서 선택된 화소들이 미리 정해진 조건들을 만족하는 명도값들을 갖는지를 확인함으로써 상기 이미지 내의 동공 영역들을 식별하는 단계; 및

   각각의 동공 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가의 선택 기준에 따라서 결정하는 단계를 포함하는 방법.
10. 디지털 이미지의 적목 특징 검출 방법에 있어서,

    상기 이미지 내의 동공 영역들을 식별하는 단계 - 상기 동공 영역은, 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 더 낮은 명도값을 가진 제1 화소, 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 더 높은 명도값을 가진 제2 화소, 바로 좌측에 있는 화소의명도값보다 더 낮은 명도값을 가진 제3 화소, 및 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 더 높은 명도값을 가진 제4 화소를 포함하는 화소들의 행을 포함함 - ; 및

    각각의 동공 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가의 선택 기준에 따라서 결정하는 단계

    를 포함하고,

    상기 제1, 제2, 제3 및 제4 화소는 좌측으로부터 상기 화소들의 행을 따라 탐색할 때 그 순서대로 식별되는 것인 적목 특징 검출 방법.
11. 제10항에 있어서,

    상기 제1 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 20 더 낮은 명도값을 갖고, 상기 제2 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 30 더 높은 명도값을 갖고, 상기 제3 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 30 더 낮은 명도값을 갖고, 상기 제4 화소는 바로 좌측에 있는 화소의 명도값보다 적어도 약 20 더 높은 명도값을 갖는 방법.
12. 제10항 또는 제11항에 있어서,

    상기 동공 영역의 화소들의 행은 바로 좌측에 있는 화소의 채도값에서 적어도 약 30만큼 차이가 있는 채도값을 각각 가진 적어도 2개의 화소를 포함하고, 상기 적어도 2개의 화소 중의 하나는 그 좌측 이웃에 있는 것보다 더 높은 채도값을 가지며, 상기 적어도 2개의 화소 중의 또 다른 하나는 그 좌측 이웃에 있는 것보다더 낮은 채도값을 갖는 방법.
13. 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 제1 화소와 상기 제4 화소 사이의 중간에 있는 화소는 약 220보다 크거나 약 10보다 작은 색조를 갖는 방법.
14. 디지털 이미지의 적목 특징을 검출하는 방법에 있어서,

    실질적으로 적색 색조를 띠고 채도값 및 명도값이 주변 영역들의 화소들 보다 더 높은 화소들을 가진 상기 이미지의 하이라이트 영역들을 식별하는 단계; 및

    각각의 하이라이트 영역이 적목 특징 부분에 대응하는지를 추가적인 선택 기준에 따라서 결정하는 단계

    를 포함하는 방법.
15. 제14항에 있어서,

    상기 하이라이트 영역의 화소는 약 210보다 크거나 또는 약 10 미만의 색조를 갖는 방법.
16. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,

    각각의 식별된 동공 영역에 대한 기준 화소로서 단일 화소를 식별하는 단계를 더 포함하는 방법.
17. 제14항 또는 제15항에 있어서,

    각각의 식별된 하이라이트 영역에 대한 기준 화소로서 단일 화소를 식별하는 단계를 더 포함하는 방법.
18. 제16항 또는 제17항에 있어서,

    상기 추가의 선택 기준은 상기 기준 화소 주변에 보정가능한 화소들의 격리 구역이 있는지를 결정하는 것을 포함하고, 상기 보정가능한 화소는 그 화소에 대하여 적목 보정을 적용할 수 있게 하는 색조, 채도 및/또는 명도의 조건들을 만족하는 것인 방법.
19. 제18항에 있어서,

    상기 보정가능한 화소들의 격리 구역이 실질적으로 원형인지를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
20. 제18항 또는 제19항에 있어서,

    화소의 색조가 약 220 이상이거나 약 10 이하인 경우에 그 화소를 보정가능한 것으로서 분류하는 방법.
21. 제18항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,

    화소의 채도가 약 80보다 큰 경우에 그 화소를 보정가능한 것으로서 분류하는 방법.
22. 제18항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서,

    화소의 명도가 약 200보다 작은 경우에 그 화소를 보정가능한 것으로서 분류하는 방법.
23. 디지털 이미지의 적목 특징을 검출하는 방법에 있어서,

    기준 화소 주변에 보정가능한 화소들의 격리되고 실질적으로 원형인 구역이 있는지를 결정함으로써 상기 디지털 이미지의 기준 화소 주변에서 적목 특징이 나타나는지를 결정하는 단계를 포함하고, 화소는 그 색조가 약 220 이상 또는 약 10 이하이고, 그 채도가 약 80보다 크고, 그 명도가 약 200보다 작은 경우에 보정가능한 것으로서 분류되는 방법.
24. 제18항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서,

    보정가능한 화소들의 상기 격리 구역의 범위를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
25. 제24항에 있어서,

    보정가능한 화소들의 상기 격리 구역의 범위에 대응하는 직경을 가진 원을식별하는 단계, 및 상기 원에 포함되는 화소들의 미리 정해진 비율 이상이 보정가능한 것으로 분류되는 경우에만 적목 특징이 있다고 결정하는 단계를 포함하는 방법.
26. 제25항에 있어서,

    상기 미리 정해진 비율은 약 50%인 방법.
27. 제18항 내지 26항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 기준 화소 주변에 있는 화소 어레이 내의 각 화소에 대하여 스코어를 할당하는 단계를 포함하고, 화소의 상기 스코어는 그 화소 및 그 화소를 둘러싸는 화소들을 포함하는 화소 세트 내의 보정가능한 화소들의 수로부터 결정되는 방법.
28. 제17항에 있어서,

    상기 화소 어레이의 범위는 상기 하이라이트 영역 또는 동공 영역의 범위보다 큰 미리 정해진 인자인 방법.
29. 제27항 또는 제28항에 있어서,

    상기 기준 화소에서 시작하여 화소들의 행을 따라 탐색함으로써 발견되는 미리 정해진 임계치 아래의 스코어를 가진 상기 제1 화소인 에지 화소를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
30. 제29항에 있어서,

    상기 기준 화소의 상기 스코어가 상기 미리 정해진 임계치보다 낮은 경우에는 미리 정해진 상기 임계치보다 큰 스코어를 가진 화소가 발견될 때까지 에지 화소에 대한 탐색을 시작하지 않는 방법.
31. 제29항 또는 제30항에 있어서,

    상기 에지 화소로부터 인접 행의 인접 화소로 이동하는 단계와,

    상기 인접 화소가 상기 임계치보다 작은 스코어를 갖는 경우, 상기 임계치보다 큰 스코어를 갖는 제2 에지 화소에 도달할 때까지 상기 인접 행을 따라 상기 기준 화소를 포함하는 열을 향하여 이동하는 단계와,

    상기 인접 화소가 상기 임계치보다 큰 스코어를 갖는 경우, 상기 임계치보다 작은 스코어를 갖는 제2 에지 화소에 도달할 때까지 상기 인접 행을 따라 상기 기준 화소를 포함하는 열로부터 멀어지는 방향으로 이동하는 단계를 포함하는 방법.
32. 제31항에 있어서,

    좌측 에지와 우측 에지가 만날 때까지 또는 어레이의 에지에 도달할 때까지, 상기 격리 구역의 상기 좌측 에지 및 우측 에지를 식별하기 위하여 후속 행들의 후속 에지 화소들을 계속하여 식별하는 단계를 포함하는 방법.
33. 제32항에 있어서,

    상기 어레이의 에지에 도달하는 경우 격리 구역이 발견되지 않았다고 결정하는 방법.
34. 제32항에 있어서,

    상기 격리 구역에 적어도 하나의 화소를 포함하는 최상측 행과 최하측 행 및 최좌측 열과 최우측 열을 식별하는 단계;

    최상측 행과 최하측 행 사이 및 최좌측 열과 최우측 열 사이에서 더 큰 거리에 대응하는 직경을 가진 원, 및 최상측 행과 최하측 행 및 최좌측 열과 최우측 열 사이의 중간의 중심을 식별하는 단계; 및

    상기 원 내에 포함되는 화소들의 미리 정해진 비율 이상이 보정가능한 것으로서 분류되는 경우에만 적목 특징이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함하는 방법.
35. 제25항, 제26항, 제34항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 원의 중심에 있는 화소가 상기 적목 특징의 중심 화소로서 정의되는 방법.
36. 제18항 내지 제35항 중 어느 한 항에 있어서,

    2개 이상의 실질적으로 유사한 격리 구역이 상이한 기준 화소들로부터 식별되는 경우에 상기 2개 이상의 유사한 격리 구역 중의 하나를 적목 특징으로서 디스카운트하는 단계를 포함하는 방법.
37. 제18항 내지 제36항 중 어느 한 항에 있어서,

    서로 중첩되는 임의의 유사하지 않은 격리 구역들을 디스카운트하는 단계를 포함하는 방법.
38. 제18항 내지 제37항 중 어느 한 항에 있어서,

    보정가능한 화소들의 상기 격리 영역을 포함해서 그 주변의 얼굴 영역이 피부색에 대응하는 색조, 채도 및/또는 명도를 가진 미리 정해진 비율 이상의 화소들을 포함하는지를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
39. 제38항에 있어서,

    상기 얼굴 영역은 상기 격리 영역의 범위의 약 3배인 방법.
40. 제38항 또는 제39항에 있어서,

    상기 얼굴 영역의 화소의 약 70% 이상이 약 220 이상 또는 약 30 이하의 색조를 갖는 경우, 및 상기 얼굴 영역의 화소의 약 70% 이상이 약 160 이하의 채도를 갖는 경우에, 적목 특징이 식별되는 방법.
41. 디지털 이미지를 처리하는 방법에 있어서,

    제1항 내지 제40항 중 어느 한 항의 방법을 이용하여 적목 특징을 검출하는 단계와;

    상기 검출된 적목 특징의 일부 또는 모두를 보정하는 단계를 포함하는 방법.
42. 제41항에 있어서,

    상기 적목 특징을 보정하는 단계는 상기 적목 특징 내의 일부 또는 모든 화소의 채도를 감소시키는 단계를 포함하는 방법.
43. 제42항에 있어서,

    상기 일부 또는 모든 화소의 채도를 감소시키는 단계는 해당 화소의 채도가 제1 레벨보다 더 높은 제2 레벨보다 큰 경우에 상기 화소의 채도를 제1 레벨까지 감소시키는 단계를 포함하는 방법.
44. 제41항 내지 제43항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 적목 특징을 보정하는 단계는 적목 특징 내의 일부 또는 모든 화소의 명도를 감소시키는 단계를 포함하는 방법.
45. 디지털 이미지를 처리하는 방법에 있어서,

    제27항 내지 제34항 중 어느 한 항의 방법을 이용하여 보정가능한 화소들의격리 구역을 가진 적목 특징을 검출하는 단계; 및

    해당 화소의 스코어에 관련된 인자에 의해 보정가능한 화소들의 상기 격리 구역 내의 각 화소의 명도를 감소시키는 단계를 포함하는 방법.
46. 디지털 이미지를 처리하는 방법에 있어서,

    제27항 내지 제34항 중 어느 한 항의 방법을 이용하여 보정가능한 화소들의 격리 구역을 가진 적목 특징을 검출하는 단계; 및

    해당 화소의 스코어에 관련된 인자에 의해 보정가능한 화소들의 상기 격리 구역과 실질적으로 일치하는 원 내의 각 화소의 명도를 감소시키는 단계를 포함하는 방법.
47. 제1항 내지 제46항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성된 장치.
48. 실행될 때, 제1항 내지 제46항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성된 프로그램이 저장된 컴퓨터 기억 매체.
49. 제1항 내지 제46항 중 어느 한 항의 방법이 적용된 디지털 이미지.
50. 도 2 내지 도 9를 참조하여 본원에 개시된 적목 특징 검출 방법.
51. 도 10 내지 도 19를 참조하여 본원에 개시된 적목 특징의 보정가능한 구역의 범위를 식별하는 방법.
52. 본원에 개시된 적목 특징 보정 방법.