写真の目のアーチファクトの2段階検出
内蔵画像取得および処理システムの、デジタル画像での赤目不具合の検出が改善される。2段階赤目フィルタリングシステムは、赤目候補領域の最初の分割を実行するスピードに最適化されるフィルタを含み、また、修正のために、確認された赤目領域の第1のセットを決定するフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットを随意に適用する。第1の段階の間に除かれた候補領域の幾つかは、記憶され、第2の段階の間に、確認された赤目領域の第2のセットを決定するために分析に最適化されるフィルタの他のセットにより、再分析される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明はデジタル画像処理に関する。より詳しくは、取得画像における赤目不具合や他のアーチファクトを検出および修正するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【0002】
赤目は、フラッシュの照明を用いたカメラによる取得画像中に現れる人物の瞳が不自然に赤い色になる現象である。赤目は、フラッシュからの光が網膜の血管に反射してカメラに戻ってくることにより、引き起こされる。
【0003】
カラー画像中の赤目を検出および修正するための様々な画像処理技術が提案されている。一般に、これらの技術はセミオートマチックまたはオートマッチックである。セミオートマチック赤目検出技術は、人の入力に依存する。例えば、あるセミオートマチックの赤目低減システムにおいては、使用者は、不具合が修正される前に赤目を含む画像の領域を、システムに対して特定する必要がある。
【0004】
多くのオートマチック赤目低減システムは、赤目の領域が特定される前の、予備的な顔検出段階に依存している。通常のオートマチックの手法は、画像中における顔を検出することと、その後に、検出された各顔内における目を検出することとを含む。目が位置付けされた後、形状、色、検出された目の位置に対応する画像領域の明るさに基づいて、赤目が特定される。一般に、顔検出を基とするオートマチックな赤目低減技術は、高計算能力と、メモリリソースとを必要とする。加えて、顔検出アルゴリズムの多くは、直立正面に向いている顔しか検出することができない。これらの手法は、通常、像平面に対して内に、または外に回転した顔を検出することができない。
【0005】
従来技術としての、典型的な赤目フィルタ処理を図1Aに示す。最初に、入力画像は、スピードに最適化された赤目検出段階によりピクセルレベルで分析され(103)、赤目候補領域が分割される(104)。さらなる一連のフォルシングおよび照合フィルタ(falsing and verification filter)106が候補領域に適用され、確認された一連の赤目領域が決定される。修正フィルタ(ピクセル変更部)102が次に確認された領域に適用され、赤目が修正された最終的な画像112が生成される。
【0006】
発明者DeLucaによる米国特許6、407、777号は、取得したデジタル画像中の赤目ピクセルのインカメラ検出および修正を開示する。その一方で、発明者Steinbergによる米国特許出願公開2002/0176623は、ハンドヘルド装置のために最適化された赤目不具合の自動リアルタイム検出および修正を開示する。Luoらによる米国特許出願公開2005/0047655および2005/0047656は、デジタル画像、および内蔵されたシステム中の赤目の検出および修正のための技術をそれぞれ開示する。
【0007】
典型的なデジタルカメラに実装されるような画像取得サブシステム内において、画像取得の間に、ピークコンピューティングロードとリソース要求が生じることが知られている。ユーザからの画像取得要求を受信したとき、内蔵された主処理システムは、最適の主取得画像を得るために、画像の焦点および露出を改善する。当該画像は、次に、カメラの主光学センサからオフロード(off−load)され、それを基のフォーマット(例えばBayer)からRGBやYCCのような標準化された色空間に変換されるためのさらなる画像処理に供される。最終的に、取得画像は、コンパクトフラッシュ(登録商標)やマルチメディア・カードのような、除去可能な記憶メディア上にそれを保存する前に圧縮される。
【0008】
業界において、最初の画像取得から回復して第2の画像取得のために再初期化するためにカメラにかかる時間は、“クリックトゥクリック(click to click)”時間として知られている。これは、最新のデジタルカメラについての比較およびマーケティングにおいて最も重要なパラメータとなっており、製造業者において当該“クリックトゥクリック”時間を最小化することが重要となっている。そのため、赤目フィルタリングのような、主画像取得鎖に加えられるあらゆる付加的な画像処理もまた、主システムのクリックトゥクリック時間への影響を最小化するために、実行速度が高度に最適化されることが要求されている。
【0009】
そのような赤目フィルタは、赤目不具合の検出の精度および画像修正の質の点において、総合的な性能が落ちているものと考えられる。他の態様としては、主画像が取得されるまで待ち、カメラが背景処理としてフィルタを実行する場合に後で赤目フィルタリングを実行するか、または、デスクトップPCかプリンタ上においてオフカメラで赤目のフィルタリングを実行することがある。
【0010】
しかしながら、この手法には幾つかの欠点がある。第1に、画像は、未修正の赤目不具合を伴って取得直後に取得デバイスに表示される。第2に、画像がプレイバックモードでアクセスされる場合、画像が表示される前に、画像が後処理されることによるさらなる遅れが存在する。両方の欠点は、エンドユーザに対する否定的な印象を形成することになる。
【0011】
さらに、ほとんどのデジタルカメラについては非可逆圧縮技術が使用して画像を記憶している。そのため、プレイバックモードまたは背景モードにおいて赤目検出および修正処理を実行するために、画像は復元および再圧縮されなければならないため、画像の画質にはさらなる損失が存在する。そのような画質のロスは、使用者が画像をプリントしようとするときまで明らかにならないことがある。そのため、処理を破棄するには遅すぎる。
【0012】
赤目処理を画像がデスクトップPCやプリンタのような他のデバイスにロードされるまで遅らせるとき、さらなる欠点が存在することがある。第1に、取得デバイスおよび画像が取得されたときのその状態に関する重要なメタデータは、赤目フィルタ処理に利用可能ではない場合がある。第2に、当該後処理デバイスは、赤目フィルタリングを画像全体について行う。プリンタのような内蔵デバイスにおいては、主要な後処理アクティビティのためのCPUサイクルおよび処理リソースについては相対的に抑制されているため、全体赤目フィルタの性能を最適化することが望まれている。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【0013】
当該出願は、2007年3月5日に出願された、参照により組み合わされる米国仮特許出願60/892884に基づく優先権を主張するものである。また、当該出願は、参照により組み合わされる、2006年8月2日に出願された米国一部継続出願11/462035および2005年11月18日に出願されて米国出願公開US2007/0116379として公開された米国特許出願11/282954に基づく優先権を主張するものである。
【0014】
内蔵される画像取得および処理システムの、デジタル画像における赤目不具合の検出が改善される。二段階の赤目フィルタリング処理が提供され、それによって、スピードに最適化されるフィルタが赤目候補領域の最初の分割を実行し、確認された第1の赤目領域を決定するためのスピードに最適化されたフォルシング/照合フィルタのセットを修正のために随意に適用する。第1の段階の間に除かれた候補領域のいくつかは記録され、確認された赤目領域の第2のセットを決定するための、分析に最適化されるフィルタの他のセットにより第2段階の間に再分析される。
【0015】
他の実施形態において、確認された第1の赤目領域のセットは、第2段階の、分析に最適化されるフィルタを通過(pass through)するようにしてもよい。
【0016】
他の実施形態において、第2段階のフィルタは、確認された赤目領域の第1のセットに随意に適用されてもよい改善された修正フィルタ(enhanced correction filter)を組み込むようにしてもよい。
【0017】
2段階の赤目フィルタが実行される。スピードに最適化される第1の赤目フィルタ処理は、正確な画像分析に最適化される第2の赤目処理と組み合わされる。主画像取得鎖内において実行される赤目フィルタの利点は、背景/プレイバックモードにおいて実行される赤目フィルタのそれと組み合わされ、そして、これら2つの手法の不利点は、ほとんど除かれる。
【0018】
プレイバックモードにおけるスロープラットフォームのために(サムソンのための富士通のように)、画像がスクリーンに表示された後、好ましくは直後に、“RE lib”が要求される(例えば、ユーザのコマンドを待つことなく)。カメラは、他のものを行う必要があるときに、複数のタスクを行うことができ、および/または背景タスクを即座に放棄することができる。これにより、REファンクションが実行されたときにユーザは、即座の、またはリアルタイムの結果を得ることができる。REの存在は、画像中の、例えばフラッシュ領域において提供される。
【0019】
デジタル画像処理のためのさらなる技術が提供される。取得デジタル画像から顔候補領域が取得される。顔候補領域は、赤目候補領域の第1のセットを生成するために、スピードに最適化される第1のフィルタにより、フィルタ処理される。取得画像の少なくとも一部はエンコードされる。取得画像のエンコードされた部分は、前記エンコードされた画像の後の画像処理のために、前記赤目候補領域の第1のセットと関連付けられて記憶される。
【0020】
1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットが適用されるようにしてもよい。赤目候補領域の第1のセットが分析に最適化されるフィルタを通過するようにしてもよい。1つまたは複数が赤目候補領域と決定されてもよいように、フィルタリング、エンコーディング、および記憶処理の後、フィルタリングにより除かれた顔候補領域が分析に最適化されるフィルタを通過するようにしてもよい。スピードに最適化される第1のフィルタは画像取得のときに適用されるようにしてもよく、また、分析に最適化されるフィルタは背景モードもしくはプレイバックモード、またはその両方のときに適用されるようにしてもよい。
【0021】
金目除去のようなより複雑な処理に適用されてもよく、例えば、2段階処理は、リアルタイムで赤目を除去するとともに、背景において金目を除去するようにしてもよい。2段階処理は、取得鎖の間の早いフィルタを含んでいてもよく、また、その後に、カメラがアイドリング中であるときや第2のデバイスにおいて、より遅い、分析に最適化されるフィルタが適用されるようにしてもよい。これは、特に遅いマシンに効果があり、またプレイバックのときだけでなく、通常カメラが画像を取得しない背景処理の場合にも予測される。ディスプレイには、実行された赤目および/またはフラッシュ領域を示すアイコンが存在しているようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1A】図1Aは、典型的な従来の赤目処理技術を示す図である。
【図1B】図1Bは、1つの実施形態に従う赤目処理を示す図である。
【図1C】図1Cは、他の実施形態に従う赤目処理を示す図である。
【図2A】図2Aは、デジタル画像取得デバイス内での本発明の実施形態を示す図である。
【図2B】図2Bは、分析に最適化されるフィルタが、元の取得デバイスとは分離されるデバイスにて実行される、本発明の実施形態を示す図である。
【図3A】図3Aは、スピードに最適化される赤目検出部が部分的に圧縮されたDCTブロック画像に適用される、本発明の実施形態に従う処理を示す図である。
【図3B】図3Bは、赤目DCTプレフィルタを使用する、改良されたインカメラ赤目検出手段の説明される実施形態のワークフローダイアグラムである。
【図3C】図3Cは、赤目DCTプレフィルタの説明される実施形態のワークフローダイアグラムである。
【図3D】図3Dは、赤目DCTプレフィルタの分割ステップを示す図である。
【図3E】図3Eは、4つのDCTブロック隣接部を示す図である。
【図4A】図4Aは、長方形格子に配置された目領域を示す図である。
【図4B】図4Bは、図4Aの画像がDCTドメインに変換された後、各DCTブロックのDC係数により記憶されるおおよその色を示す図である。
【図4C】図4Cは、包括色決定フィルタ方法の使用を介して赤目候補領域、白目領域、皮膚色領域の色が特定された図4AのDCTブロックを示す。
【図4D】図4Dは、包括色決定フィルタ方法の使用を介して赤目候補領域、白目領域、皮膚色領域の色が特定された図4AのDCTブロックを示す。
【図4E】図4Eは、包括色決定フィルタ方法の使用を介して赤目候補領域、白目領域、皮膚色領域の色が特定された図4AのDCTブロックを示す。
【図5】図5は、他の実施形態に従った修正赤目フィルタ処理の機能的実行を示す。
【図6A】図6Aは、ヘッダー中に記憶された元の不具合領域と、主画像ボディに適用された修正された不具合領域を示す。
【図6B】図6Bは、ヘッダー中に記憶された修正された不具合領域と、主画像ボディ中の修正されないで維持されたオリジナルの不具合領域を示す。
【図6C】図6Cは、ヘッダー中に記憶されたオリジナルの不具合領域と、少なくとも1つの他の修正された不具合領域と、主画像ボディに適用された、光学的に決定された修正された不具合領域を示す。
【図7】図7は、赤目フィルタ処理の好ましい更なる実施形態の機能的実行を示す。
【図8】図8は、赤目フィルタ処理の好ましい更なる実施形態の機能的実行を示す。
【発明を実施するための形態】
【0023】
発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
【0024】
内蔵される画像取得および処理システムの、デジタル画像における赤目不具合の検出が改善される。二段階の赤目フィルタリング処理が提供され、それによって、スピードに最適化されるフィルタが赤目候補領域の最初の分割を実行し、確認された第1の赤目領域を決定するためのスピードに最適化されたフォルシング/照合フィルタのセットを修正のために随意に適用する。第1の段階の間に除かれた候補領域のいくつかは記録され、確認された赤目領域の第2のセットを決定するための、分析に最適化されたフィルタの他のセットにより第2段階の間に再分析される。
【0025】
他の実施形態において、確認された第1の赤目領域のセットは、第2段階の、分析に最適化されたフィルタを通過するようにしてもよい。
【0026】
他の実施形態において、第2の段階のフィルタは、確認された赤目領域の第1のセットに随意に適用されてもよい改善された修正フィルタ(enhanced correction filter)を組み込むようにしてもよい。
【0027】
2段階の赤目フィルタが実行される。スピードに最適化される第1の赤目フィルタ処理は、正確な画像分析に最適化される第2の赤目処理と組み合わされる。主画像取得鎖内において実行される赤目フィルタの利点は、背景/プレイバックモードにおいて実行される赤目フィルタのそれと組み合わされ、そして、これら2つの手法の不利点は、ほとんど除かれる。
【0028】
一般化された1つの実施形態を図1Bに示す。入力画像110はピクセル分析部103により処理され、1セットの候補領域が分割され(104)、次に1セットのファルシング/照合フィルタを経る(106)。これらのコンポーネントすべては、実施形態中のものを除いて、図1Aのフィルタ100に概して対応するスピードに最適化される赤目検出フィルタ100を形成する。従来技術においてフォルスポジティブ(false positive)と最終的に分類される赤目候補領域は、所定の閾値以下であるそれらのサイズまたは可能性に基づき、候補領域109として後の最適化された解析101のために保存されるように、フィルタ100は変更される。
【0029】
したがって、当該実施形態においては、ファルシング&照合フィルタ106は、確認された1セットの赤目領域108に加え、1セットの第2の候補領域109を生成する。当該第2候補領域セットは、スピードに最適化される赤目検出処理100により確認も除去もされていないオリジナルの候補領域セット104を含んでもよい。さらに、互いに近接する結合した候補領域を含んでもよい。
【0030】
当該候補領域のセット109はそれぞれ、実施形態の実装に依存して、RAMバッファまたは不揮発性メモリに記憶される。当該データがRAM(または揮発性)メモリに記憶されるとき、当該画像取得システムはパワーダウンの前に第2段階の赤目フィルタを画像に適用する。好ましい記憶の形態は、不揮発性メモリ、または除去可能なメディアカードである。他の実施形態においては、当該データは、それ自体の部分的に処理された画像で画像ヘッダ中に記憶されてもよい。
【0031】
当該実施形態において、分析に最適化される第2段階の赤目フィルタ101は、続いて候補領域109の第2のセットについて適用される。分析に最適化される検出処理101の間、記憶された候補領域109はスピードに最適化される処理の間よりもより高解像度でさらに分析されるのが好ましい。したがって、フィルタ101は、スピードに最適化される分析で用いられるファルシングおよび照合フィルタ106とは種類(nature)や制御パラメータが異なる、分析に最適化されるファルシングおよび照合フィルタセット116を含む。それにもかかわらず、画像解像度を増加させた最適化される分析の1つまたは複数の中間段階を実行することが有用であることが理解される。これは、イメージング機器、および、イメージング機器の画像処理サブシステム内の利用可能なリソースのハードウェアの能力に依存する。
【0032】
第2の画像処理は、ある種の外部事象に反応して起こるようにしてもよい。例えば、ユーザは、当該フィルタ101の適用を引き起こす画像プレイバックを始めてもよい。また、カメラは、所定のインターバルで待機中であるので背景赤目処理が開始されてもよい、と信号を伝達してもよい。カメラが例えばオートフォーカスのデータからのその動作を決定することが可能であるときに、カメラがアイドリングしていると判定される場合、例えば所定のインターバルで画像フォーカスが変化しておらず、ユーザからの入力がない場合、2段階の赤目フィルタリングを含む背景画像処理が開始されるようにしてもよい。
【0033】
第2段階の赤目フィルタ101により確認された赤目領域セット118が決定された後、修正フィルタ(ピクセル変更部)102が適用され、これらの修正された領域は最終的な修正画像113を生成するために第1の修正画像112と結合される(115)。
【0034】
他の実施形態を図1Cに示す。当該実施形態は、図1Bの実施形態とは、最初の修正画像112を第2段階のフィルタ101により決定された修正領域と結合させるのではなく、第2段階の赤目フィルタの後に単一の修正フィルタ(ピクセル変更部)102bが適用される点で異なっている。フィルタ102bは、最終的な修正画像113を生成するために、第1の確認された赤目領域108と、第2段階で確認された赤目領域118の両方を修正する。
【0035】
図2Aは、デジタル画像取得デバイス内の実施形態を示す。スピードに最適化される赤目フィルタ411は、検出部411−1、411−2、おおよび411−4と、随意的に、修正411−3処理を含むようにすることができる。同様に、背景処理403として動作する、分析に最適化される赤目フィルタ412は、スピードに最適化されるフィルタ411の最初の検出および修正の付加的な改善を実行する。当該第1の検出に関するデータは、画像記憶部410内の取得画像410−2とともに記憶される赤目フィルタメタデータ410−5により提供される。
【0036】
図2Bは図2Aの実施形態のバリエーションを示しており、分析に最適される赤目フィルタは、オリジナルの取得デバイスとは分離されている、デバイス400において実行される。これは、例えば、デスクトップPCやプリンタとすることができる。他の実施形態においては、カメラは直接的にネットワークやウェブサービスに接続していてもよい。画像データ転送手段404a、404bはどちらかが2つのデバイス間のポイントトゥポイント通信リンクであってもよい。リムーバブル記憶メディアが二つのデバイス間で物理的に交換されてもよく、また、他の態様では、二つのデバイスは、インターネットのような共通ネットワークで接続されてもよい。他の実施形態においては、赤目フィルタメタデータ410−5は、当該メタデータがJPEGヘッダに付加されることにより、主画像データ410−2に結合されてもよい(図6参照)。背景赤目フィルタは、最初の取得デバイス400と分離されたデバイス400’の両方で動作するようにしてもよい。しかしながら、精度が増した複合的な赤目フィルタをサポートすることは、交換され、および分析され修正された画像とともに記憶される、とても複雑で詳細なメタデータが必要となることを注記する。
【0037】
典型的なものとして、スピードに最適化される赤目フィルタ411、または分析に最適化される赤目フィルタ412のいずれかで含まれてもよい幾つかの典型的なフィルタの限定的なリストについては、米国出願10/976,336(リファレンス FN206US)を参照願う。
【0038】
上述の実施形態においては、スピードに最適化される赤目検出部100はサブサンプルされた入力画像に適用されるのが好ましい。確認された赤目領域108は、スピードに最適化される赤目検出部100から赤目修正モジュール102/102aに伝達される。修正された赤目画像112は、画像取得処理の後すぐに、デジタルカメラの低解像度の表示スクリーンに表示されるようにすることができ、ユーザにすぐに赤目修正された画像が提供される。しかしながら、当該修正画像112はほぼ適切に修正されているが、それは顔が画像のほとんどを占めているポートレート形式の画像の場合や、非常に高い確率で赤目領域が存在する場合であり、赤目候補領域が小さかったり、不明確である多人数の人物を含む画像については適切に修正されていない場合がある。したがって、分析に最適化される第2の赤目フィルタ処理101が、画像取得後であって、より大きな画像ビューワでの最終的な画像113の表示、または画像プリントの前に実行されることが好ましい。当該分析に最適化される赤目検出処理101および修正処理102は、エンドユーザが所望するそのような高解像度での表示またはプリントまで、有利に遅延されるようにしてもよいことを、本発明の利点の1つとして注記する。
【0039】
図2Aおよび図2Bの実施形態においては、デコードされたフルサイズの主画像を確実にサブサンプルすることを必要とする代わりに、主画像のサブサンプルバージョンまたは主画像の修正されていないフルサイズのバージョンが主画像取得デバイスハードウェア402から直接的に提供されるようにしてもよい。
【0040】
図1Cの場合においては、画像修正は取得鎖中の画像において実行される必要はなく、取得鎖においてスピードに最適化される赤目検出が実行された取得画像の背景において実行されるようにすることができる。これは、画像圧縮が主画像取得鎖401の一部であるハードウェアにおいてしばしば実行される多くの画像取得装置において有利である。当該実施形態においては、実質的に、検出処理のみが取得鎖において行われる。プレイバックモードにおいて、スピードに最適化される修正、または完全な画像に最適化される赤目フィルタのどちらかが、カメラ内の所定の設定、または画像プレイバック/表示のときのユーザの選択に基づき、その後に選択される。
【0041】
図3Aの実施形態においては、取得された未加工の画像402は、DCT圧縮ブロック408−1に提供される前に、部分的に処理される(404)。当該ブロックは、不図示である取得画像のサブサンプルバージョンを提供し、これは上述の画像記憶部410に提供される。その後、スピードに最適化された赤目検出部428が部分的に圧縮されたDCTブロック画像に適用され、修正された領域と、修正されていない疑わしい領域を含むDCT赤目候補領域が、記憶されるために記憶部410に出力される。ピクセルレベルではなくDCTブロックレベルでスピードに最適化された修正を適用する利点は、ここで記載した従来技術におけるサブサンプルされた画像の詳細な赤目分析の適用の利点は残したままで明確な画像サブサンプリング段階の必要性を省略することができることにある。
【0042】
DCTプレフィルタ428により出力されて主画像取得鎖401に組み込まれた領域は、画像が後に背景フィルタモジュール426のようなフィルタにより修正されるときに、有利には、DCTブロックストリームの多くが処理されることなく迂回することを可能とする。これにより、より迅速な分析、またはより詳細な分析のいずれか、および分析に最適化される赤目フィルタ406による処理を要求するために決定されるDCTブロックのフィルタリングが可能となる。当業者は、主画像取得鎖401と背景赤目検出および修正処理426間からDCTプレフィルタと他の慣用される形式の赤目フィルタ406の両方を分離させた態様のさらなる実施形態が可能であることが理解できる。
【0043】
図3Bは、赤目DCTプレフィルタ428の作動を詳細に示す。この典型例は、DCTプレフィルタが、図3Aの主画像取得402、処理404、および圧縮408の鎖とどのようにして一体化することができるかを説明する。フィルタされるDCT画像はまず、メモリ902にロードされ、主DCTプレフィルタ428が適用される。これには3つの段階が存在する。まず、画像のDCTブロックがスキャンされ(904)、DCT係数が抽出される。フィルタの精度に依存して、各DCTブロックのDCコンポーネントのみが後の分析で用いられる。あるいは、ACコンポーネントのうちのいくつかは、プレフィルタ・オペレーションの一部として、ある種のテクスチャあるいはシャープネス/ぼけ(blur)の決定を可能とするために抽出される場合もある。
【0044】
DCTプレフィルタ428の第2の主要段階において、段階904で抽出された係数から決定された複数の基準に基づき、DCTブロックは、分割されてグループ化される。最終的な赤目の候補のグループ分けを決定するために、領域に基づく分析が最終的に実行される(907)。次に、有効な候補のグループが存在するか否かが決定され(908)、存在しない場合は通常のJPEG圧縮処理が再開される(408−2)。候補領域が決定された場合(908)、図3Aの主赤目フィルタ処理411/412の一部として使用される場合がある様々な目の領域の特徴を含むのに十分に大きい、境界領域(bounding region)が各領域ごとに決定される(910)。その領域のフラッシュ目不具合の確実性が十分に高い場合、境界ボックス領域は、ビットマップフォーマットに復元(decompressed)され、また、スピードに最適化されるフィルタ鎖914が主画像のその領域を修正するために適用される(914)。ビットマップスペースにおける修正された領域は、次に8x8ブロック境界の整数番号にマップされて再圧縮され(918)、その後DCT領域上に上書きされる(920)。最終的に、通常のJPEG圧縮が再開される(408−2)。上述したように、修正された領域の境界と疑わしい領域の境界のそれぞれは、後の分析に最適化された検出および修正における使用のために出力される。
【0045】
図3Cは、図3Bの領域に基づく分析907をより詳細に示す。まず、DCT係数が、一時的なメモリ記憶部中のDCT画像から読み取られる(930)。これらの係数は前処理され、一連の基準テーブルが生成される(932)。各テーブルは、分析される画像中のN×MDCTブロックが存在する、大きさN×Mの数表である。例えば、あるそのようなテーブルは、フラッシュ目不具合に関連し、各DCTブロックの輝度(Y)および赤クロミナンス(Cr)コンポーネントのためのDC係数に由来した色範囲を強調するために、標準化された赤クロミナンス・コンポーネントを含む。他のテーブルは、隣接するDCTブロックに由来する異なる値を含み、エッジ検出に使用される。一方、別のテーブルは、1セットの近隣のDCTブロックから計算された分散値(variance value)を含んでいてもよい。当業者は、DCTプレフィルタの実装により、複数の付加的な基準がアルゴリズムに組み込まれて精度を高めることができることが理解できる。
【0046】
各基準ごとに必要な計算の後、テーブルは完成され(932)、それらは一時的な記憶部にコピーされて(933)、プレフィルタアルゴリズムは、複数の基準テーブルごとにフィルタリングおよび分割段階を実行する(907)。この特有の段階は、以下の図3Dに詳細に表される。ここで、プレフィルタは、複数の基準テーブルの分割分析に基づく複数のDCTブロックのセットを決定する。これらのグループは分類され、最終的なフラッシュ不具合候補領域を決定するために分析される必要がある。
【0047】
当該領域に基づく分析936は、当業者に知られている多くの代替技術で構成される。特に、我々は、領域が、包括的、排他的、且つ低頻度の相互に排他的な組み合わせで組み合わされてもよいことを言及する(936−1)。領域に基づく分析の他の手段は、テンプレートマッチングを採用することができる(936−2)。例は、NakanoによるUS5,805,727で提供される。サブ領域は、画像内のDCTブロックのDC係数に基づく、粗テンプレートマッチング技術と高精度テンプレートマッチング技術の両方を使用してDCT画像内でマッチングされる。
【0048】
領域に基づく分析の重要なコンポーネントは、事実上2つの明確な重なり領域であってもよい大きな領域、または事実上単一の大きな領域であってもよい小さな領域の集合を分析するために反応する再分割エンジン92−6である。その後、領域に基づく分析936が完了した時点で、決定されたフラッシュ不具合候補領域のリストを含む最終的なLUTが得られ、システムメモリに書き込まれる。
【0049】
図3Dは、赤目DCTプレフィルタの分割段階907を詳細に示す。分割処理により処理される次の前処理された基準テーブルは、まずロードされ(950)、領域グループ分け処理のためのラベル化されたLUTが初期化される(952)。次に、進行中のDCTブロックおよびDCTブロック隣接部が初期化される(954)。
【0050】
図3Eは、濃いグレーで影付けされた進行中のDCTブロック994の、薄いグレーで影付けされた3つの上部のDCTブロックおよび左側のDCTブロックを含んでいる、4つのDCTブロック隣接部992の図式表示を示している。当該4つのブロック隣接部992は、当該典型的な実施形態のラベリングアルゴリズムにおいて使用される。ルックアップテーブル、LUTは、関連するラベルを保持するために定義される。
【0051】
初期化が完了した後、段階954に戻り、図3Dのワークフローの次の段階では、左上から右下へのラスタースキャンにおける進行中の基準テーブルのすべての要素を介した再帰的な反復を開始する。ワークフローは次に、進行中のDCTブロックと関連する進行中の基準テーブル値が赤目候補領域のメンバーシップ基準(membership criteria)を満足するか決定する(958)。本質的に、これは、進行中の基準テーブル値がフラッシュ目不具合と適合する特性を持っていることを示唆する。進行中の基準テーブル値がセグメントのメンバーシップ基準を満たす場合(958)、次にアルゴリズムは4つのブロック隣接部の他のメンバーシップDCTブロックをチェックする(960)。他のメンバーシップブロックが存在しない場合、進行中のブロックには進行中のラベルのメンバーシップ(membership)が割り当てられる(980)。その後、LUTがアップロードされ(982)、進行中のラベル値はインクリメントされる(984)。4つのブロック隣接部に他のメンバーシップブロックが存在する場合(960)、進行中のブロックは、最も小さいラベル値でセグメント内のメンバーシップが与えられ(962)、それに応じてLUTがアップデートされる(516)。ラベルがフラッシュ目不具合部分の一部として現在のブロックに付けられたか(962または980)、あるいは段階958にて不具合候補部分のメンバーでないとしてそのブロックが分類された後、それが画像966中の最後のDCTブロックかどうか判断するためにテストが行なわれる。進行中のブロックが画像中の最後のブロックである場合、LUTの最終的なアップデートが行われる(970)。そうでなければ、次の基準テーブル値は進行中のブロック・ポインター968をインクリメントすることにより得られ、段階958に戻り、同じ方法で処理される。一旦最終的なDCTブロックが処理され、最終的なLUTが完成する場合(970)、セグメントのメンバーシップを有するブロックはすべて、潜在的な目不具合セグメントのラベル化されたセグメントのテーブルへソートされる(972)。その後、これが処理されるべき最後の基準テーブルであるか否か決定するために別のテストが行われ(966)、そうである場合、コントロールは、図3Cの領域に基づいた解析段階に渡される(936)。そうでなければ、ブロックセグメンターは段階950に戻り、処理用の次の基準テーブルをロードする。
【0052】
多くの従来の方法が、赤目DCTプレフィルタ内の使用に有利に適応される場合がある。Delpによる米国特許5,949,904号は、DCTブロック内の画像カラー選択を開示する。それは、特に、DCT単独のDC係数からのDCTブロック内のカラーの決定を可能とする。したがって、DC係数のみについての情報から、カラーマッチングを達成することが可能である。Sazzadらによる米国特許6,621,867号は、隣接するDCTブロックにおけるDC係数間の違いに基づく、DCTブロック内におけるエッジの存在の決定を開示する。
【0053】
ここで、テクスチャおよび画像のエッジ/ぼけのような追加的な画像の質は、DCTブロック内の付加的なACコンポーネントの分析を通じて決定することが可能である。そのような解析方法の例は、Fengによる米国特許公開2004/0120598およびSchuhurkeらによる米国特許公開2004/0057623に記載されている。
【0054】
他の実施形態においては代替的なDCTブロック・分割技術が採用可能であり、具体的な技術としては、DeLucaの米国特許6,407,777号、Steinbergの米国特許6,873,743号、Luoらの米国特許公開2005/0047655および2005/0047656に記載されたものが他の実施形態において有利に使用される。
【0055】
図4においては、赤目領域のために、アウトラインカラーテンプレート(outline color template)がどのようにして構築されるかを示す。図4Aは、長方形のグリッド上にマップされた目の領域を示す。グリッド201のブロックは、それぞれ8x8ピクセルブロックに相当する。主な赤目不具合204は、虹彩領域203、付加的な白目領域202、従来の赤目フィルタによって決定される主な赤目領域の境界206に典型的に囲まれる。
【0056】
次に、図4Bでは、図4Aの中の画像がDCT領域に転換された後の各DCTブロックのDC係数によって記録されるおおよその色を示す。図4Bの中で示される色の組み合わせは以下のとおりである: Rはフラッシュ目不具合現象を示す赤みがかった色合いである; Sは皮膚色を示す色合いである; Wは白目領域に関連している白っぽい色を示す;Iは人間ごとに大きく変わる、目の虹彩の色である; WSは、皮膚および白目色が混合されたブロックを示す;RWは、赤目と白目が混合されたブロックである;RIは、赤色および虹彩の色の混合である色合いである。ここで、十分に包括的なカラー・フィルタリングがこれらの画像ブロックに適用されるとき、DCT領域画像のDC係数から直接的に典型的な赤目のカラーマップを決定することが可能である。図4Cは、包括的なカラーフィルタが使用された場合に、赤色として決定される領域を示す。図4Dおよび図4Eは、フラッシュ目不具合領域を囲む白目と皮膚色の領域を示す。このデータは、例えば、フラッシュ目不具合領域について1セットのカラー・テンプレートを構築するために使用することが可能である。他の標準的な方法の適用によって、鋭いエッジを含んでいるDCTブロック、あるいはカラー領域間の変わり目(transitions)を決定することが可能である。これは、DCTプレフィルタ検出処理を改善するための追加情報を提供することが可能である。
【0057】
図3Aの実施形態における潜在的な不利は、画像全体が第2段階の赤目フィルタ処理を行うために復元されることが必要であることである。ほとんどのカメラが非可逆のJPEG圧縮を使用しているため、画像品質の損失のない画像取得使用内に2段階の赤目処理が適用されることを可能とする、損失がない実施形態が実装されることが好ましい。
【0058】
従って、図5は、画像品質の損失を伴うことなくプレイバックモードにおいて分析に最適化される赤目検出および修正を生じさせることができる、修正された赤目フィルタ処理の機能的実装を示す。これはさらに、インクリメントの段階で実行される、複雑な後処理が可能である。したがって、カメラがユーザ・アクティビティに関して待機状態である場合であっても、ロードして画像処理を開始し得るように切り替えられる。ユーザ・アクティビティが再開される場合、カメラは使用者に応答する前に処理されている画像を再圧縮し保存することが可能である。下記に述べる実施形態がカメラ内の画像のロスがない記憶および復元を可能とするため、赤目だけでなく、顔検出あるいは認識のような同様の他のインカメラ方法に適用され得る画像のインクリメントの処理を促進する。
【0059】
ユーザ・アクティビティを感知する様々な手段が当業者に知られている。1つの例である方法は、カメラ動作を検出することと、これをオートフォーカスのサブシステムおよびユーザ・インターフェース・サブシステムのような他のインカメラ機能と随意に関連付けることを含んでいる。多くのカメラは、あるサブシステムを無効にするほど長く使用されていないと決定する省電力モードを組み込んでいてもよい。そのようなモードが使用者が使用しないことによりアクティブとなる場合、使用者による装置の使用を干渉することなく付加的な背景画像処理が開始され得る。
【0060】
図5に戻り、主画像取得鎖401中のスピードに最適化される赤目フィルタ411が組み入れられた実施形態を説明する。この典型的な実施形態では、フィルタのスピード最適化は、ファルシングおよび照合フィルタの最小のセットの実装により達成され、また、修正処理は主画像取得連鎖中に適用されない。他の実施形態では、上記の実施形態に関して記述されたスピード最適化方法は随意に組み入れられ、もしくは置き換えられることができる。
【0061】
画像が当該速度に最適化された赤目フィルタ411によって分析された後、それは続いて圧縮され(427−1)、記憶される(410)。さらに、候補赤目領域の位置に関するデータおよびファルスポジティブに関するデータが記録され、記憶された画像と関連付けされる。
【0062】
ここで、上に記述されるように、カメラが背景処理を開始し得るとき、あるいはユーザがプレイバックモードを入力し、それを見るために画像を選択するとき、JPEGからDCTブロック・形式に部分的に復元される(433)。この復元段階は可逆(lossless)であるため、メモリに一時的に記憶され、DCT領域復元部430に送られる主画像の品質の損失はない。当該DCT領域復元部は、赤目候補領域を含んでいる特定のDCTブロックを決定するために記憶され、原画像と関連付けされたデータを使用し、および随意に、十分な時間およびシステムリソースが利用可能な場合に付加的な検出処理が期待できるファルスポジティブ領域を使用する。
【0063】
その後、前述のDCT画像ブロックに適用されるべき修正を決定するために、復元されたDCT領域はそれぞれ、1つ以上の赤目フィルタによって漸増的にフィルタされる。
【0064】
ある実施形態では、DCTブロックはビットマップフォーマットに復元され、ピクセルブロックとしてフィルタされてもよい。他の実施形態では、隣接する非候補DCTブロックが復元処理(430)およびフィルタリング処理(412)に含まれている場合がある。複数のDCTブロックを含む場合がある一度復元されたDCTブロック領域は、赤目フィルタ412により修正され、修正されたDCT画像ブロックセグメントは付加的にDCTブロックの調整のチェックが行われるDCTブロックマッチングモジュールに送られて、部分的に復元され、一時的に記憶されたDCTブロック画像内の修正されたDCTブロックの統合についてもチェックされる。赤目フィルタ解析に含まれるすべての候補DCTブロックおよび隣接するDCTブロックが修正された場合、それらはDCT領域上書きモジュール418により部分的に復元され、一時的に記憶されたDCTブロック画像に上書きされる。次に、部分的に復元され、一時的に記憶されたDCTブロック画像は、DCTからJPEGへの画像圧縮モジュール427−1へ送られ、JPEGフォーマットに可逆圧縮される。
【0065】
この場合において、非可逆的な方法を使用して復元される画像のただ1つの領域は画像取得鎖内のスピードに最適化される赤目フィルタ411により特定された部分であることを注記する。これらの画像領域は修正されるため、それらの非可逆復元および再圧縮の影響は無視でき得る。
【0066】
幾つかの他の実施形態が特定され得る。これらは、(i)DCT画像の一時的コピー中の画像不具合を含むDCTブロックを上書きする前にオリジナルの不具合領域のコピーを記憶することを含んでいる。当該他の実施形態は、オリジナル画像のロスがない復元をサポートする。不具合を含んでいる保存されたオリジナルのDCTブロック領域は、JPEG画像のヘッダー内に記憶され得ることを、当業者は理解できる。Ratnakarらによる米国特許6,298,166号において、透かしデータ(watermark data)が画像に組み入れられる。したがって、修正された画像は、幾つかのオリジナルの修正されていない領域のコピーを含むことが可能である。あるいは、(ii)多数の代替修正アルゴリズムを使用することが可能であり、これらは、カメラ上の、あるいは続く画像処理アプリケーションに基づくコンピュータにおける、ユーザインターフェースを介したエンドユーザによる後の選択のために、後のJPEGヘッダー中への記憶用に一時的にコピーされてもよい。上書き段階は随意的であることを注記する。それが使用される場合、ある画像処理基準が付加的な処理として上書きの直前に、あるいは赤目の検出、または修正、またはそれらの組み合わせの一体的な部分として適用され得る。
【0067】
これらの実施形態のさらなる態様は図6A−Cの中で説明される。図6Aは、ヘッダー504に記憶されたオリジナルの不具合領域506、および主画像ボディ502に適用された修正された不具合領域508の例を示す。図6Bは、ヘッダー504に記憶された修正された不具合領域508、および主画像ボディ502において未修正のままであるオリジナルの不具合領域506の例を示す。図6Cは、オリジナルの不具合領域506の例と、ヘッダー504に記憶される少なくとも1つの代替的な修正された不具合領域508−2と、主画像ボディ502に適用された、随意に決定された修正された不具合領域508−1とを示す。図6で使用される“修正された”および“未修正”という図形表現は例証目的であることを注記する。;当業者は、図示した各目領域が、変換されたDCT係数のブロックを表わすことを理解できる。
【0068】
他の実施形態では、速い赤目フィルタの性能は、取得画像内の限られた領域のセットに選択的にそれを適用することによりさらに改善され得る。主画像獲得鎖の間に広範囲な画像解析を実行することが一般に非実用的であるため、これらの領域は、主画像取得の開始に先立って決定されることが好ましい。
【0069】
高確率で赤目候補を含む画像部分を予め決定する有用なある方法は、前処理をプレビュー画像のセットで行うことである。一般に、デジタルカメラは、画像ストリームのような取得を可能とするコンポーネントを含んでおり、例えば、主画像取得により提供されるそれより低い解像度で、15−30フレーム/秒(fps)のビデオ率で取得する。320x240のセット、あるいはQVGA画像は多くの消費者カメラに典型的である。また、このプレビュー画像ストリームのサイズおよびフレーム率は、通常、ある範囲内で調節することが可能である。
【0070】
図7および図8に示したある実施形態においては、デジタルカメラはプレビュー画像ストリーム(410−3)上で作動する顔検出部(600)を含んでいる。図7は顔検出部
600を含んでいる一方で、図8は、複数のフレームに跨る検出された顔を追跡(tracking)する顔検出部および追跡部600を説明する。図8はまた、顔検出部および追跡部600とともに、画像センササブシステム610と、ディスプレイ605とを含む、プレビューストリーム取得サブシステム620を説明する。
【0071】
顔検出および追跡は2つの主要モードを有してもよい:(i)新たな顔候補領域を検出する(そして確認する)全画像探索モード(601)および(ii)画像ストリームのその後のフレームにおいて既存の顔候補の新たな位置を予測およびその後の確認をし、確認された候補領域ごとに関する統計的情報をコンパイルする主追跡モードである。両方のモードは、顔検出、皮膚領域分割、目領域や口領域を含む特徴検出、能動輪郭分析および声方向分析(例えば、多数の合図(cue)を使用する、多数の個人の自動検出およびトラッキングのためのシステムについて開示するRuiらの米国特許公開2005/0147278)のような、様々な新しいおよび/または従来の方法を使用することができる。第1のモード(以下“シーディングモード”と称す)が全画像に適用されるとき、コンピュータでより集中的に、また、例えば30−60画像フレームごとのように間隔を空けてのみ適用される。そのため、画像に出現する新たな顔は、ほとんどの消費者アプリケーションにとって十分である2、3秒以内に検出される。全ての分析の合図が全てのフレームに適用されるとは限らないが、第2のモードは全ての画像フレームに適用されることが好ましい。
【0072】
したがって、通常動作では、プレビュー画像ストリームの全てのフレームについては顔追跡アルゴリズム(face tracker algorism)の第2の随意モードからの出力のみが利用可能である。当該第2のモードからの3つの主要な出力があってもよい。(i) 顔を含むと確認された顔候補領域のリスト;および/または(ii)画像フレーム内の位置や前記確認された顔領域のヒストリーの統計的分析により決定された様々な付加的データを含む、確認された顔領域ごとに関連付けられたデータセット;および/または(iii)プレビュー画像ストリームの次のフレームにおける、確認された顔領域の予測される位置、である。項目(ii)が使用される場合、項目(ii)によって予測位置の決定のために十分なデータが提供される場合があるため、項目(iii)は随意的なものとすることができることを注記する。
【0073】
赤目不具合が検出されることが予測される場合、スピードに最適化される赤目検出部411は、プレビュー顔検出部(600)からのこれらの出力によって、顔領域(601)に選択的に適用することが可能である。
【0074】
赤目フィルタの適用に先立って画像に顔検出部が最初に適用される方法が知られている(例えばLinらによる米国特許出願20020172419; Heldらによる米国特許出願20020126893; Itagakiらによる米国特許出願20050232490およびLuoらによる米国特許出願20040037460.これらは、参照により組み合わされる)。正常な状況の下では、主画像獲得鎖にデジタルカメラ内で赤目フィルタのアプリケーションに先立って顔検出部のアプリケーションを動作可能とするのに利用可能な十分な時間がない。本実施形態は、顔追跡モジュール(600)の予測的な出力の使用により、先行技術のこの不利点を克服する。予測された領域のサイズは典型的には対応する顔領域のサイズより大きくなるが、それは全画像のサイズより著しく小さい。したがって、主画像取得鎖内で顔検出部(600)を作動させる必要なく、デジタルカメラまたは内蔵された画像取得システム内でより早くより正確な検出という利点を達成することが可能である。
【0075】
多数の顔候補領域(601)が追跡され、その後、多数の予測された領域にスピードに最適化された赤目フィルタが適用されることを注記する。
【0076】
図7および図8について、主画像は、取得され、サブサンプルされ、そして図7における顔検出/追跡部600により処理される前に、または、図8において記憶の前に適用されてもよい顔検出部/追跡部600により処理される前に記憶されるようにしてもよく、場合によっては主画像取得と並行してもよい。プレビューストリームは、カメラディスプレイ605に送られるようにしてもよい。顔検出部600は当該プレビューストリームにおいて作用するようにしてもよく、出てくる顔候補領域が図8の実施形態において取り出されるようにしてもよい。顔追跡部600を用いる場合、顔の予測される位置はプレビュー画像から得られ、スピードに最適化される赤目フィルタが主取得画像(またはサブサンプルされたそのコピー)上にて作用することができる。
【0077】
本発明の典型的な図面および特定の実施形態について記載し、説明したが、本発明の範囲が当該論じた特定の実施形態に限られないことは、理解される。したがって、実施形態は限定的であるというよりむしろ実例とみなされる。また、本発明の範囲を逸脱することのなく当業者によって実施形態の変更が行われてもよいことが理解される。
【0078】
さらに、好ましい実施形態に従ってここで実行され、上に記述された方法では、実施は選択された印刷された順序に記述された。しかしながら、印刷の便宜のために順序は選択され、順序付けされており、特定の順序が明らかに示されたり当業者が特定の順序とすることが必要と考えル場合を除き、オペレーションを実行するための特定の順序を示唆するものではない。
【0079】
加えて、背景、課題を解決するための手段、要約、および図面の簡単な説明とともにここに記載されたすべての文献、および米国特許6,407,777号, 7,315,631号および7,336,821号,および米国特許出願公開2005/0041121, 2005/0031224, 2005/0140801, 2006/0204110, 2006/0093212, 2006/0120599, 2007/0110305 and 2006/0140455, および国際出願PCT/EP2006/008358, および米国特許出願. 60/773,714, 60/804,546, 60/865,375, 60/865,622, 60/829,127, 60/829,127, 60/821,165, 60/892,882, 60/945,558, 60/915,669 10/772,767, 11/554,539, 11/464,083, 11/462,035, 11/282,954, 11/027,001, 10/842,244, 11/024,046, 11/233,513, 11/753,098, 11/753,397, 11/766,674, 11/769,206, 11/772,427 and 11/460,218は、すべて、参照により、開示する他の実施形態として、好ましい実施形態の詳細な説明に組み入れられる。
【技術分野】
【0001】
本発明はデジタル画像処理に関する。より詳しくは、取得画像における赤目不具合や他のアーチファクトを検出および修正するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【0002】
赤目は、フラッシュの照明を用いたカメラによる取得画像中に現れる人物の瞳が不自然に赤い色になる現象である。赤目は、フラッシュからの光が網膜の血管に反射してカメラに戻ってくることにより、引き起こされる。
【0003】
カラー画像中の赤目を検出および修正するための様々な画像処理技術が提案されている。一般に、これらの技術はセミオートマチックまたはオートマッチックである。セミオートマチック赤目検出技術は、人の入力に依存する。例えば、あるセミオートマチックの赤目低減システムにおいては、使用者は、不具合が修正される前に赤目を含む画像の領域を、システムに対して特定する必要がある。
【0004】
多くのオートマチック赤目低減システムは、赤目の領域が特定される前の、予備的な顔検出段階に依存している。通常のオートマチックの手法は、画像中における顔を検出することと、その後に、検出された各顔内における目を検出することとを含む。目が位置付けされた後、形状、色、検出された目の位置に対応する画像領域の明るさに基づいて、赤目が特定される。一般に、顔検出を基とするオートマチックな赤目低減技術は、高計算能力と、メモリリソースとを必要とする。加えて、顔検出アルゴリズムの多くは、直立正面に向いている顔しか検出することができない。これらの手法は、通常、像平面に対して内に、または外に回転した顔を検出することができない。
【0005】
従来技術としての、典型的な赤目フィルタ処理を図1Aに示す。最初に、入力画像は、スピードに最適化された赤目検出段階によりピクセルレベルで分析され(103)、赤目候補領域が分割される(104)。さらなる一連のフォルシングおよび照合フィルタ(falsing and verification filter)106が候補領域に適用され、確認された一連の赤目領域が決定される。修正フィルタ(ピクセル変更部)102が次に確認された領域に適用され、赤目が修正された最終的な画像112が生成される。
【0006】
発明者DeLucaによる米国特許6、407、777号は、取得したデジタル画像中の赤目ピクセルのインカメラ検出および修正を開示する。その一方で、発明者Steinbergによる米国特許出願公開2002/0176623は、ハンドヘルド装置のために最適化された赤目不具合の自動リアルタイム検出および修正を開示する。Luoらによる米国特許出願公開2005/0047655および2005/0047656は、デジタル画像、および内蔵されたシステム中の赤目の検出および修正のための技術をそれぞれ開示する。
【0007】
典型的なデジタルカメラに実装されるような画像取得サブシステム内において、画像取得の間に、ピークコンピューティングロードとリソース要求が生じることが知られている。ユーザからの画像取得要求を受信したとき、内蔵された主処理システムは、最適の主取得画像を得るために、画像の焦点および露出を改善する。当該画像は、次に、カメラの主光学センサからオフロード(off−load)され、それを基のフォーマット(例えばBayer)からRGBやYCCのような標準化された色空間に変換されるためのさらなる画像処理に供される。最終的に、取得画像は、コンパクトフラッシュ(登録商標)やマルチメディア・カードのような、除去可能な記憶メディア上にそれを保存する前に圧縮される。
【0008】
業界において、最初の画像取得から回復して第2の画像取得のために再初期化するためにカメラにかかる時間は、“クリックトゥクリック(click to click)”時間として知られている。これは、最新のデジタルカメラについての比較およびマーケティングにおいて最も重要なパラメータとなっており、製造業者において当該“クリックトゥクリック”時間を最小化することが重要となっている。そのため、赤目フィルタリングのような、主画像取得鎖に加えられるあらゆる付加的な画像処理もまた、主システムのクリックトゥクリック時間への影響を最小化するために、実行速度が高度に最適化されることが要求されている。
【0009】
そのような赤目フィルタは、赤目不具合の検出の精度および画像修正の質の点において、総合的な性能が落ちているものと考えられる。他の態様としては、主画像が取得されるまで待ち、カメラが背景処理としてフィルタを実行する場合に後で赤目フィルタリングを実行するか、または、デスクトップPCかプリンタ上においてオフカメラで赤目のフィルタリングを実行することがある。
【0010】
しかしながら、この手法には幾つかの欠点がある。第1に、画像は、未修正の赤目不具合を伴って取得直後に取得デバイスに表示される。第2に、画像がプレイバックモードでアクセスされる場合、画像が表示される前に、画像が後処理されることによるさらなる遅れが存在する。両方の欠点は、エンドユーザに対する否定的な印象を形成することになる。
【0011】
さらに、ほとんどのデジタルカメラについては非可逆圧縮技術が使用して画像を記憶している。そのため、プレイバックモードまたは背景モードにおいて赤目検出および修正処理を実行するために、画像は復元および再圧縮されなければならないため、画像の画質にはさらなる損失が存在する。そのような画質のロスは、使用者が画像をプリントしようとするときまで明らかにならないことがある。そのため、処理を破棄するには遅すぎる。
【0012】
赤目処理を画像がデスクトップPCやプリンタのような他のデバイスにロードされるまで遅らせるとき、さらなる欠点が存在することがある。第1に、取得デバイスおよび画像が取得されたときのその状態に関する重要なメタデータは、赤目フィルタ処理に利用可能ではない場合がある。第2に、当該後処理デバイスは、赤目フィルタリングを画像全体について行う。プリンタのような内蔵デバイスにおいては、主要な後処理アクティビティのためのCPUサイクルおよび処理リソースについては相対的に抑制されているため、全体赤目フィルタの性能を最適化することが望まれている。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【0013】
当該出願は、2007年3月5日に出願された、参照により組み合わされる米国仮特許出願60/892884に基づく優先権を主張するものである。また、当該出願は、参照により組み合わされる、2006年8月2日に出願された米国一部継続出願11/462035および2005年11月18日に出願されて米国出願公開US2007/0116379として公開された米国特許出願11/282954に基づく優先権を主張するものである。
【0014】
内蔵される画像取得および処理システムの、デジタル画像における赤目不具合の検出が改善される。二段階の赤目フィルタリング処理が提供され、それによって、スピードに最適化されるフィルタが赤目候補領域の最初の分割を実行し、確認された第1の赤目領域を決定するためのスピードに最適化されたフォルシング/照合フィルタのセットを修正のために随意に適用する。第1の段階の間に除かれた候補領域のいくつかは記録され、確認された赤目領域の第2のセットを決定するための、分析に最適化されるフィルタの他のセットにより第2段階の間に再分析される。
【0015】
他の実施形態において、確認された第1の赤目領域のセットは、第2段階の、分析に最適化されるフィルタを通過(pass through)するようにしてもよい。
【0016】
他の実施形態において、第2段階のフィルタは、確認された赤目領域の第1のセットに随意に適用されてもよい改善された修正フィルタ(enhanced correction filter)を組み込むようにしてもよい。
【0017】
2段階の赤目フィルタが実行される。スピードに最適化される第1の赤目フィルタ処理は、正確な画像分析に最適化される第2の赤目処理と組み合わされる。主画像取得鎖内において実行される赤目フィルタの利点は、背景/プレイバックモードにおいて実行される赤目フィルタのそれと組み合わされ、そして、これら2つの手法の不利点は、ほとんど除かれる。
【0018】
プレイバックモードにおけるスロープラットフォームのために(サムソンのための富士通のように)、画像がスクリーンに表示された後、好ましくは直後に、“RE lib”が要求される(例えば、ユーザのコマンドを待つことなく)。カメラは、他のものを行う必要があるときに、複数のタスクを行うことができ、および/または背景タスクを即座に放棄することができる。これにより、REファンクションが実行されたときにユーザは、即座の、またはリアルタイムの結果を得ることができる。REの存在は、画像中の、例えばフラッシュ領域において提供される。
【0019】
デジタル画像処理のためのさらなる技術が提供される。取得デジタル画像から顔候補領域が取得される。顔候補領域は、赤目候補領域の第1のセットを生成するために、スピードに最適化される第1のフィルタにより、フィルタ処理される。取得画像の少なくとも一部はエンコードされる。取得画像のエンコードされた部分は、前記エンコードされた画像の後の画像処理のために、前記赤目候補領域の第1のセットと関連付けられて記憶される。
【0020】
1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットが適用されるようにしてもよい。赤目候補領域の第1のセットが分析に最適化されるフィルタを通過するようにしてもよい。1つまたは複数が赤目候補領域と決定されてもよいように、フィルタリング、エンコーディング、および記憶処理の後、フィルタリングにより除かれた顔候補領域が分析に最適化されるフィルタを通過するようにしてもよい。スピードに最適化される第1のフィルタは画像取得のときに適用されるようにしてもよく、また、分析に最適化されるフィルタは背景モードもしくはプレイバックモード、またはその両方のときに適用されるようにしてもよい。
【0021】
金目除去のようなより複雑な処理に適用されてもよく、例えば、2段階処理は、リアルタイムで赤目を除去するとともに、背景において金目を除去するようにしてもよい。2段階処理は、取得鎖の間の早いフィルタを含んでいてもよく、また、その後に、カメラがアイドリング中であるときや第2のデバイスにおいて、より遅い、分析に最適化されるフィルタが適用されるようにしてもよい。これは、特に遅いマシンに効果があり、またプレイバックのときだけでなく、通常カメラが画像を取得しない背景処理の場合にも予測される。ディスプレイには、実行された赤目および/またはフラッシュ領域を示すアイコンが存在しているようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1A】図1Aは、典型的な従来の赤目処理技術を示す図である。
【図1B】図1Bは、1つの実施形態に従う赤目処理を示す図である。
【図1C】図1Cは、他の実施形態に従う赤目処理を示す図である。
【図2A】図2Aは、デジタル画像取得デバイス内での本発明の実施形態を示す図である。
【図2B】図2Bは、分析に最適化されるフィルタが、元の取得デバイスとは分離されるデバイスにて実行される、本発明の実施形態を示す図である。
【図3A】図3Aは、スピードに最適化される赤目検出部が部分的に圧縮されたDCTブロック画像に適用される、本発明の実施形態に従う処理を示す図である。
【図3B】図3Bは、赤目DCTプレフィルタを使用する、改良されたインカメラ赤目検出手段の説明される実施形態のワークフローダイアグラムである。
【図3C】図3Cは、赤目DCTプレフィルタの説明される実施形態のワークフローダイアグラムである。
【図3D】図3Dは、赤目DCTプレフィルタの分割ステップを示す図である。
【図3E】図3Eは、4つのDCTブロック隣接部を示す図である。
【図4A】図4Aは、長方形格子に配置された目領域を示す図である。
【図4B】図4Bは、図4Aの画像がDCTドメインに変換された後、各DCTブロックのDC係数により記憶されるおおよその色を示す図である。
【図4C】図4Cは、包括色決定フィルタ方法の使用を介して赤目候補領域、白目領域、皮膚色領域の色が特定された図4AのDCTブロックを示す。
【図4D】図4Dは、包括色決定フィルタ方法の使用を介して赤目候補領域、白目領域、皮膚色領域の色が特定された図4AのDCTブロックを示す。
【図4E】図4Eは、包括色決定フィルタ方法の使用を介して赤目候補領域、白目領域、皮膚色領域の色が特定された図4AのDCTブロックを示す。
【図5】図5は、他の実施形態に従った修正赤目フィルタ処理の機能的実行を示す。
【図6A】図6Aは、ヘッダー中に記憶された元の不具合領域と、主画像ボディに適用された修正された不具合領域を示す。
【図6B】図6Bは、ヘッダー中に記憶された修正された不具合領域と、主画像ボディ中の修正されないで維持されたオリジナルの不具合領域を示す。
【図6C】図6Cは、ヘッダー中に記憶されたオリジナルの不具合領域と、少なくとも1つの他の修正された不具合領域と、主画像ボディに適用された、光学的に決定された修正された不具合領域を示す。
【図7】図7は、赤目フィルタ処理の好ましい更なる実施形態の機能的実行を示す。
【図8】図8は、赤目フィルタ処理の好ましい更なる実施形態の機能的実行を示す。
【発明を実施するための形態】
【0023】
発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
【0024】
内蔵される画像取得および処理システムの、デジタル画像における赤目不具合の検出が改善される。二段階の赤目フィルタリング処理が提供され、それによって、スピードに最適化されるフィルタが赤目候補領域の最初の分割を実行し、確認された第1の赤目領域を決定するためのスピードに最適化されたフォルシング/照合フィルタのセットを修正のために随意に適用する。第1の段階の間に除かれた候補領域のいくつかは記録され、確認された赤目領域の第2のセットを決定するための、分析に最適化されたフィルタの他のセットにより第2段階の間に再分析される。
【0025】
他の実施形態において、確認された第1の赤目領域のセットは、第2段階の、分析に最適化されたフィルタを通過するようにしてもよい。
【0026】
他の実施形態において、第2の段階のフィルタは、確認された赤目領域の第1のセットに随意に適用されてもよい改善された修正フィルタ(enhanced correction filter)を組み込むようにしてもよい。
【0027】
2段階の赤目フィルタが実行される。スピードに最適化される第1の赤目フィルタ処理は、正確な画像分析に最適化される第2の赤目処理と組み合わされる。主画像取得鎖内において実行される赤目フィルタの利点は、背景/プレイバックモードにおいて実行される赤目フィルタのそれと組み合わされ、そして、これら2つの手法の不利点は、ほとんど除かれる。
【0028】
一般化された1つの実施形態を図1Bに示す。入力画像110はピクセル分析部103により処理され、1セットの候補領域が分割され(104)、次に1セットのファルシング/照合フィルタを経る(106)。これらのコンポーネントすべては、実施形態中のものを除いて、図1Aのフィルタ100に概して対応するスピードに最適化される赤目検出フィルタ100を形成する。従来技術においてフォルスポジティブ(false positive)と最終的に分類される赤目候補領域は、所定の閾値以下であるそれらのサイズまたは可能性に基づき、候補領域109として後の最適化された解析101のために保存されるように、フィルタ100は変更される。
【0029】
したがって、当該実施形態においては、ファルシング&照合フィルタ106は、確認された1セットの赤目領域108に加え、1セットの第2の候補領域109を生成する。当該第2候補領域セットは、スピードに最適化される赤目検出処理100により確認も除去もされていないオリジナルの候補領域セット104を含んでもよい。さらに、互いに近接する結合した候補領域を含んでもよい。
【0030】
当該候補領域のセット109はそれぞれ、実施形態の実装に依存して、RAMバッファまたは不揮発性メモリに記憶される。当該データがRAM(または揮発性)メモリに記憶されるとき、当該画像取得システムはパワーダウンの前に第2段階の赤目フィルタを画像に適用する。好ましい記憶の形態は、不揮発性メモリ、または除去可能なメディアカードである。他の実施形態においては、当該データは、それ自体の部分的に処理された画像で画像ヘッダ中に記憶されてもよい。
【0031】
当該実施形態において、分析に最適化される第2段階の赤目フィルタ101は、続いて候補領域109の第2のセットについて適用される。分析に最適化される検出処理101の間、記憶された候補領域109はスピードに最適化される処理の間よりもより高解像度でさらに分析されるのが好ましい。したがって、フィルタ101は、スピードに最適化される分析で用いられるファルシングおよび照合フィルタ106とは種類(nature)や制御パラメータが異なる、分析に最適化されるファルシングおよび照合フィルタセット116を含む。それにもかかわらず、画像解像度を増加させた最適化される分析の1つまたは複数の中間段階を実行することが有用であることが理解される。これは、イメージング機器、および、イメージング機器の画像処理サブシステム内の利用可能なリソースのハードウェアの能力に依存する。
【0032】
第2の画像処理は、ある種の外部事象に反応して起こるようにしてもよい。例えば、ユーザは、当該フィルタ101の適用を引き起こす画像プレイバックを始めてもよい。また、カメラは、所定のインターバルで待機中であるので背景赤目処理が開始されてもよい、と信号を伝達してもよい。カメラが例えばオートフォーカスのデータからのその動作を決定することが可能であるときに、カメラがアイドリングしていると判定される場合、例えば所定のインターバルで画像フォーカスが変化しておらず、ユーザからの入力がない場合、2段階の赤目フィルタリングを含む背景画像処理が開始されるようにしてもよい。
【0033】
第2段階の赤目フィルタ101により確認された赤目領域セット118が決定された後、修正フィルタ(ピクセル変更部)102が適用され、これらの修正された領域は最終的な修正画像113を生成するために第1の修正画像112と結合される(115)。
【0034】
他の実施形態を図1Cに示す。当該実施形態は、図1Bの実施形態とは、最初の修正画像112を第2段階のフィルタ101により決定された修正領域と結合させるのではなく、第2段階の赤目フィルタの後に単一の修正フィルタ(ピクセル変更部)102bが適用される点で異なっている。フィルタ102bは、最終的な修正画像113を生成するために、第1の確認された赤目領域108と、第2段階で確認された赤目領域118の両方を修正する。
【0035】
図2Aは、デジタル画像取得デバイス内の実施形態を示す。スピードに最適化される赤目フィルタ411は、検出部411−1、411−2、おおよび411−4と、随意的に、修正411−3処理を含むようにすることができる。同様に、背景処理403として動作する、分析に最適化される赤目フィルタ412は、スピードに最適化されるフィルタ411の最初の検出および修正の付加的な改善を実行する。当該第1の検出に関するデータは、画像記憶部410内の取得画像410−2とともに記憶される赤目フィルタメタデータ410−5により提供される。
【0036】
図2Bは図2Aの実施形態のバリエーションを示しており、分析に最適される赤目フィルタは、オリジナルの取得デバイスとは分離されている、デバイス400において実行される。これは、例えば、デスクトップPCやプリンタとすることができる。他の実施形態においては、カメラは直接的にネットワークやウェブサービスに接続していてもよい。画像データ転送手段404a、404bはどちらかが2つのデバイス間のポイントトゥポイント通信リンクであってもよい。リムーバブル記憶メディアが二つのデバイス間で物理的に交換されてもよく、また、他の態様では、二つのデバイスは、インターネットのような共通ネットワークで接続されてもよい。他の実施形態においては、赤目フィルタメタデータ410−5は、当該メタデータがJPEGヘッダに付加されることにより、主画像データ410−2に結合されてもよい(図6参照)。背景赤目フィルタは、最初の取得デバイス400と分離されたデバイス400’の両方で動作するようにしてもよい。しかしながら、精度が増した複合的な赤目フィルタをサポートすることは、交換され、および分析され修正された画像とともに記憶される、とても複雑で詳細なメタデータが必要となることを注記する。
【0037】
典型的なものとして、スピードに最適化される赤目フィルタ411、または分析に最適化される赤目フィルタ412のいずれかで含まれてもよい幾つかの典型的なフィルタの限定的なリストについては、米国出願10/976,336(リファレンス FN206US)を参照願う。
【0038】
上述の実施形態においては、スピードに最適化される赤目検出部100はサブサンプルされた入力画像に適用されるのが好ましい。確認された赤目領域108は、スピードに最適化される赤目検出部100から赤目修正モジュール102/102aに伝達される。修正された赤目画像112は、画像取得処理の後すぐに、デジタルカメラの低解像度の表示スクリーンに表示されるようにすることができ、ユーザにすぐに赤目修正された画像が提供される。しかしながら、当該修正画像112はほぼ適切に修正されているが、それは顔が画像のほとんどを占めているポートレート形式の画像の場合や、非常に高い確率で赤目領域が存在する場合であり、赤目候補領域が小さかったり、不明確である多人数の人物を含む画像については適切に修正されていない場合がある。したがって、分析に最適化される第2の赤目フィルタ処理101が、画像取得後であって、より大きな画像ビューワでの最終的な画像113の表示、または画像プリントの前に実行されることが好ましい。当該分析に最適化される赤目検出処理101および修正処理102は、エンドユーザが所望するそのような高解像度での表示またはプリントまで、有利に遅延されるようにしてもよいことを、本発明の利点の1つとして注記する。
【0039】
図2Aおよび図2Bの実施形態においては、デコードされたフルサイズの主画像を確実にサブサンプルすることを必要とする代わりに、主画像のサブサンプルバージョンまたは主画像の修正されていないフルサイズのバージョンが主画像取得デバイスハードウェア402から直接的に提供されるようにしてもよい。
【0040】
図1Cの場合においては、画像修正は取得鎖中の画像において実行される必要はなく、取得鎖においてスピードに最適化される赤目検出が実行された取得画像の背景において実行されるようにすることができる。これは、画像圧縮が主画像取得鎖401の一部であるハードウェアにおいてしばしば実行される多くの画像取得装置において有利である。当該実施形態においては、実質的に、検出処理のみが取得鎖において行われる。プレイバックモードにおいて、スピードに最適化される修正、または完全な画像に最適化される赤目フィルタのどちらかが、カメラ内の所定の設定、または画像プレイバック/表示のときのユーザの選択に基づき、その後に選択される。
【0041】
図3Aの実施形態においては、取得された未加工の画像402は、DCT圧縮ブロック408−1に提供される前に、部分的に処理される(404)。当該ブロックは、不図示である取得画像のサブサンプルバージョンを提供し、これは上述の画像記憶部410に提供される。その後、スピードに最適化された赤目検出部428が部分的に圧縮されたDCTブロック画像に適用され、修正された領域と、修正されていない疑わしい領域を含むDCT赤目候補領域が、記憶されるために記憶部410に出力される。ピクセルレベルではなくDCTブロックレベルでスピードに最適化された修正を適用する利点は、ここで記載した従来技術におけるサブサンプルされた画像の詳細な赤目分析の適用の利点は残したままで明確な画像サブサンプリング段階の必要性を省略することができることにある。
【0042】
DCTプレフィルタ428により出力されて主画像取得鎖401に組み込まれた領域は、画像が後に背景フィルタモジュール426のようなフィルタにより修正されるときに、有利には、DCTブロックストリームの多くが処理されることなく迂回することを可能とする。これにより、より迅速な分析、またはより詳細な分析のいずれか、および分析に最適化される赤目フィルタ406による処理を要求するために決定されるDCTブロックのフィルタリングが可能となる。当業者は、主画像取得鎖401と背景赤目検出および修正処理426間からDCTプレフィルタと他の慣用される形式の赤目フィルタ406の両方を分離させた態様のさらなる実施形態が可能であることが理解できる。
【0043】
図3Bは、赤目DCTプレフィルタ428の作動を詳細に示す。この典型例は、DCTプレフィルタが、図3Aの主画像取得402、処理404、および圧縮408の鎖とどのようにして一体化することができるかを説明する。フィルタされるDCT画像はまず、メモリ902にロードされ、主DCTプレフィルタ428が適用される。これには3つの段階が存在する。まず、画像のDCTブロックがスキャンされ(904)、DCT係数が抽出される。フィルタの精度に依存して、各DCTブロックのDCコンポーネントのみが後の分析で用いられる。あるいは、ACコンポーネントのうちのいくつかは、プレフィルタ・オペレーションの一部として、ある種のテクスチャあるいはシャープネス/ぼけ(blur)の決定を可能とするために抽出される場合もある。
【0044】
DCTプレフィルタ428の第2の主要段階において、段階904で抽出された係数から決定された複数の基準に基づき、DCTブロックは、分割されてグループ化される。最終的な赤目の候補のグループ分けを決定するために、領域に基づく分析が最終的に実行される(907)。次に、有効な候補のグループが存在するか否かが決定され(908)、存在しない場合は通常のJPEG圧縮処理が再開される(408−2)。候補領域が決定された場合(908)、図3Aの主赤目フィルタ処理411/412の一部として使用される場合がある様々な目の領域の特徴を含むのに十分に大きい、境界領域(bounding region)が各領域ごとに決定される(910)。その領域のフラッシュ目不具合の確実性が十分に高い場合、境界ボックス領域は、ビットマップフォーマットに復元(decompressed)され、また、スピードに最適化されるフィルタ鎖914が主画像のその領域を修正するために適用される(914)。ビットマップスペースにおける修正された領域は、次に8x8ブロック境界の整数番号にマップされて再圧縮され(918)、その後DCT領域上に上書きされる(920)。最終的に、通常のJPEG圧縮が再開される(408−2)。上述したように、修正された領域の境界と疑わしい領域の境界のそれぞれは、後の分析に最適化された検出および修正における使用のために出力される。
【0045】
図3Cは、図3Bの領域に基づく分析907をより詳細に示す。まず、DCT係数が、一時的なメモリ記憶部中のDCT画像から読み取られる(930)。これらの係数は前処理され、一連の基準テーブルが生成される(932)。各テーブルは、分析される画像中のN×MDCTブロックが存在する、大きさN×Mの数表である。例えば、あるそのようなテーブルは、フラッシュ目不具合に関連し、各DCTブロックの輝度(Y)および赤クロミナンス(Cr)コンポーネントのためのDC係数に由来した色範囲を強調するために、標準化された赤クロミナンス・コンポーネントを含む。他のテーブルは、隣接するDCTブロックに由来する異なる値を含み、エッジ検出に使用される。一方、別のテーブルは、1セットの近隣のDCTブロックから計算された分散値(variance value)を含んでいてもよい。当業者は、DCTプレフィルタの実装により、複数の付加的な基準がアルゴリズムに組み込まれて精度を高めることができることが理解できる。
【0046】
各基準ごとに必要な計算の後、テーブルは完成され(932)、それらは一時的な記憶部にコピーされて(933)、プレフィルタアルゴリズムは、複数の基準テーブルごとにフィルタリングおよび分割段階を実行する(907)。この特有の段階は、以下の図3Dに詳細に表される。ここで、プレフィルタは、複数の基準テーブルの分割分析に基づく複数のDCTブロックのセットを決定する。これらのグループは分類され、最終的なフラッシュ不具合候補領域を決定するために分析される必要がある。
【0047】
当該領域に基づく分析936は、当業者に知られている多くの代替技術で構成される。特に、我々は、領域が、包括的、排他的、且つ低頻度の相互に排他的な組み合わせで組み合わされてもよいことを言及する(936−1)。領域に基づく分析の他の手段は、テンプレートマッチングを採用することができる(936−2)。例は、NakanoによるUS5,805,727で提供される。サブ領域は、画像内のDCTブロックのDC係数に基づく、粗テンプレートマッチング技術と高精度テンプレートマッチング技術の両方を使用してDCT画像内でマッチングされる。
【0048】
領域に基づく分析の重要なコンポーネントは、事実上2つの明確な重なり領域であってもよい大きな領域、または事実上単一の大きな領域であってもよい小さな領域の集合を分析するために反応する再分割エンジン92−6である。その後、領域に基づく分析936が完了した時点で、決定されたフラッシュ不具合候補領域のリストを含む最終的なLUTが得られ、システムメモリに書き込まれる。
【0049】
図3Dは、赤目DCTプレフィルタの分割段階907を詳細に示す。分割処理により処理される次の前処理された基準テーブルは、まずロードされ(950)、領域グループ分け処理のためのラベル化されたLUTが初期化される(952)。次に、進行中のDCTブロックおよびDCTブロック隣接部が初期化される(954)。
【0050】
図3Eは、濃いグレーで影付けされた進行中のDCTブロック994の、薄いグレーで影付けされた3つの上部のDCTブロックおよび左側のDCTブロックを含んでいる、4つのDCTブロック隣接部992の図式表示を示している。当該4つのブロック隣接部992は、当該典型的な実施形態のラベリングアルゴリズムにおいて使用される。ルックアップテーブル、LUTは、関連するラベルを保持するために定義される。
【0051】
初期化が完了した後、段階954に戻り、図3Dのワークフローの次の段階では、左上から右下へのラスタースキャンにおける進行中の基準テーブルのすべての要素を介した再帰的な反復を開始する。ワークフローは次に、進行中のDCTブロックと関連する進行中の基準テーブル値が赤目候補領域のメンバーシップ基準(membership criteria)を満足するか決定する(958)。本質的に、これは、進行中の基準テーブル値がフラッシュ目不具合と適合する特性を持っていることを示唆する。進行中の基準テーブル値がセグメントのメンバーシップ基準を満たす場合(958)、次にアルゴリズムは4つのブロック隣接部の他のメンバーシップDCTブロックをチェックする(960)。他のメンバーシップブロックが存在しない場合、進行中のブロックには進行中のラベルのメンバーシップ(membership)が割り当てられる(980)。その後、LUTがアップロードされ(982)、進行中のラベル値はインクリメントされる(984)。4つのブロック隣接部に他のメンバーシップブロックが存在する場合(960)、進行中のブロックは、最も小さいラベル値でセグメント内のメンバーシップが与えられ(962)、それに応じてLUTがアップデートされる(516)。ラベルがフラッシュ目不具合部分の一部として現在のブロックに付けられたか(962または980)、あるいは段階958にて不具合候補部分のメンバーでないとしてそのブロックが分類された後、それが画像966中の最後のDCTブロックかどうか判断するためにテストが行なわれる。進行中のブロックが画像中の最後のブロックである場合、LUTの最終的なアップデートが行われる(970)。そうでなければ、次の基準テーブル値は進行中のブロック・ポインター968をインクリメントすることにより得られ、段階958に戻り、同じ方法で処理される。一旦最終的なDCTブロックが処理され、最終的なLUTが完成する場合(970)、セグメントのメンバーシップを有するブロックはすべて、潜在的な目不具合セグメントのラベル化されたセグメントのテーブルへソートされる(972)。その後、これが処理されるべき最後の基準テーブルであるか否か決定するために別のテストが行われ(966)、そうである場合、コントロールは、図3Cの領域に基づいた解析段階に渡される(936)。そうでなければ、ブロックセグメンターは段階950に戻り、処理用の次の基準テーブルをロードする。
【0052】
多くの従来の方法が、赤目DCTプレフィルタ内の使用に有利に適応される場合がある。Delpによる米国特許5,949,904号は、DCTブロック内の画像カラー選択を開示する。それは、特に、DCT単独のDC係数からのDCTブロック内のカラーの決定を可能とする。したがって、DC係数のみについての情報から、カラーマッチングを達成することが可能である。Sazzadらによる米国特許6,621,867号は、隣接するDCTブロックにおけるDC係数間の違いに基づく、DCTブロック内におけるエッジの存在の決定を開示する。
【0053】
ここで、テクスチャおよび画像のエッジ/ぼけのような追加的な画像の質は、DCTブロック内の付加的なACコンポーネントの分析を通じて決定することが可能である。そのような解析方法の例は、Fengによる米国特許公開2004/0120598およびSchuhurkeらによる米国特許公開2004/0057623に記載されている。
【0054】
他の実施形態においては代替的なDCTブロック・分割技術が採用可能であり、具体的な技術としては、DeLucaの米国特許6,407,777号、Steinbergの米国特許6,873,743号、Luoらの米国特許公開2005/0047655および2005/0047656に記載されたものが他の実施形態において有利に使用される。
【0055】
図4においては、赤目領域のために、アウトラインカラーテンプレート(outline color template)がどのようにして構築されるかを示す。図4Aは、長方形のグリッド上にマップされた目の領域を示す。グリッド201のブロックは、それぞれ8x8ピクセルブロックに相当する。主な赤目不具合204は、虹彩領域203、付加的な白目領域202、従来の赤目フィルタによって決定される主な赤目領域の境界206に典型的に囲まれる。
【0056】
次に、図4Bでは、図4Aの中の画像がDCT領域に転換された後の各DCTブロックのDC係数によって記録されるおおよその色を示す。図4Bの中で示される色の組み合わせは以下のとおりである: Rはフラッシュ目不具合現象を示す赤みがかった色合いである; Sは皮膚色を示す色合いである; Wは白目領域に関連している白っぽい色を示す;Iは人間ごとに大きく変わる、目の虹彩の色である; WSは、皮膚および白目色が混合されたブロックを示す;RWは、赤目と白目が混合されたブロックである;RIは、赤色および虹彩の色の混合である色合いである。ここで、十分に包括的なカラー・フィルタリングがこれらの画像ブロックに適用されるとき、DCT領域画像のDC係数から直接的に典型的な赤目のカラーマップを決定することが可能である。図4Cは、包括的なカラーフィルタが使用された場合に、赤色として決定される領域を示す。図4Dおよび図4Eは、フラッシュ目不具合領域を囲む白目と皮膚色の領域を示す。このデータは、例えば、フラッシュ目不具合領域について1セットのカラー・テンプレートを構築するために使用することが可能である。他の標準的な方法の適用によって、鋭いエッジを含んでいるDCTブロック、あるいはカラー領域間の変わり目(transitions)を決定することが可能である。これは、DCTプレフィルタ検出処理を改善するための追加情報を提供することが可能である。
【0057】
図3Aの実施形態における潜在的な不利は、画像全体が第2段階の赤目フィルタ処理を行うために復元されることが必要であることである。ほとんどのカメラが非可逆のJPEG圧縮を使用しているため、画像品質の損失のない画像取得使用内に2段階の赤目処理が適用されることを可能とする、損失がない実施形態が実装されることが好ましい。
【0058】
従って、図5は、画像品質の損失を伴うことなくプレイバックモードにおいて分析に最適化される赤目検出および修正を生じさせることができる、修正された赤目フィルタ処理の機能的実装を示す。これはさらに、インクリメントの段階で実行される、複雑な後処理が可能である。したがって、カメラがユーザ・アクティビティに関して待機状態である場合であっても、ロードして画像処理を開始し得るように切り替えられる。ユーザ・アクティビティが再開される場合、カメラは使用者に応答する前に処理されている画像を再圧縮し保存することが可能である。下記に述べる実施形態がカメラ内の画像のロスがない記憶および復元を可能とするため、赤目だけでなく、顔検出あるいは認識のような同様の他のインカメラ方法に適用され得る画像のインクリメントの処理を促進する。
【0059】
ユーザ・アクティビティを感知する様々な手段が当業者に知られている。1つの例である方法は、カメラ動作を検出することと、これをオートフォーカスのサブシステムおよびユーザ・インターフェース・サブシステムのような他のインカメラ機能と随意に関連付けることを含んでいる。多くのカメラは、あるサブシステムを無効にするほど長く使用されていないと決定する省電力モードを組み込んでいてもよい。そのようなモードが使用者が使用しないことによりアクティブとなる場合、使用者による装置の使用を干渉することなく付加的な背景画像処理が開始され得る。
【0060】
図5に戻り、主画像取得鎖401中のスピードに最適化される赤目フィルタ411が組み入れられた実施形態を説明する。この典型的な実施形態では、フィルタのスピード最適化は、ファルシングおよび照合フィルタの最小のセットの実装により達成され、また、修正処理は主画像取得連鎖中に適用されない。他の実施形態では、上記の実施形態に関して記述されたスピード最適化方法は随意に組み入れられ、もしくは置き換えられることができる。
【0061】
画像が当該速度に最適化された赤目フィルタ411によって分析された後、それは続いて圧縮され(427−1)、記憶される(410)。さらに、候補赤目領域の位置に関するデータおよびファルスポジティブに関するデータが記録され、記憶された画像と関連付けされる。
【0062】
ここで、上に記述されるように、カメラが背景処理を開始し得るとき、あるいはユーザがプレイバックモードを入力し、それを見るために画像を選択するとき、JPEGからDCTブロック・形式に部分的に復元される(433)。この復元段階は可逆(lossless)であるため、メモリに一時的に記憶され、DCT領域復元部430に送られる主画像の品質の損失はない。当該DCT領域復元部は、赤目候補領域を含んでいる特定のDCTブロックを決定するために記憶され、原画像と関連付けされたデータを使用し、および随意に、十分な時間およびシステムリソースが利用可能な場合に付加的な検出処理が期待できるファルスポジティブ領域を使用する。
【0063】
その後、前述のDCT画像ブロックに適用されるべき修正を決定するために、復元されたDCT領域はそれぞれ、1つ以上の赤目フィルタによって漸増的にフィルタされる。
【0064】
ある実施形態では、DCTブロックはビットマップフォーマットに復元され、ピクセルブロックとしてフィルタされてもよい。他の実施形態では、隣接する非候補DCTブロックが復元処理(430)およびフィルタリング処理(412)に含まれている場合がある。複数のDCTブロックを含む場合がある一度復元されたDCTブロック領域は、赤目フィルタ412により修正され、修正されたDCT画像ブロックセグメントは付加的にDCTブロックの調整のチェックが行われるDCTブロックマッチングモジュールに送られて、部分的に復元され、一時的に記憶されたDCTブロック画像内の修正されたDCTブロックの統合についてもチェックされる。赤目フィルタ解析に含まれるすべての候補DCTブロックおよび隣接するDCTブロックが修正された場合、それらはDCT領域上書きモジュール418により部分的に復元され、一時的に記憶されたDCTブロック画像に上書きされる。次に、部分的に復元され、一時的に記憶されたDCTブロック画像は、DCTからJPEGへの画像圧縮モジュール427−1へ送られ、JPEGフォーマットに可逆圧縮される。
【0065】
この場合において、非可逆的な方法を使用して復元される画像のただ1つの領域は画像取得鎖内のスピードに最適化される赤目フィルタ411により特定された部分であることを注記する。これらの画像領域は修正されるため、それらの非可逆復元および再圧縮の影響は無視でき得る。
【0066】
幾つかの他の実施形態が特定され得る。これらは、(i)DCT画像の一時的コピー中の画像不具合を含むDCTブロックを上書きする前にオリジナルの不具合領域のコピーを記憶することを含んでいる。当該他の実施形態は、オリジナル画像のロスがない復元をサポートする。不具合を含んでいる保存されたオリジナルのDCTブロック領域は、JPEG画像のヘッダー内に記憶され得ることを、当業者は理解できる。Ratnakarらによる米国特許6,298,166号において、透かしデータ(watermark data)が画像に組み入れられる。したがって、修正された画像は、幾つかのオリジナルの修正されていない領域のコピーを含むことが可能である。あるいは、(ii)多数の代替修正アルゴリズムを使用することが可能であり、これらは、カメラ上の、あるいは続く画像処理アプリケーションに基づくコンピュータにおける、ユーザインターフェースを介したエンドユーザによる後の選択のために、後のJPEGヘッダー中への記憶用に一時的にコピーされてもよい。上書き段階は随意的であることを注記する。それが使用される場合、ある画像処理基準が付加的な処理として上書きの直前に、あるいは赤目の検出、または修正、またはそれらの組み合わせの一体的な部分として適用され得る。
【0067】
これらの実施形態のさらなる態様は図6A−Cの中で説明される。図6Aは、ヘッダー504に記憶されたオリジナルの不具合領域506、および主画像ボディ502に適用された修正された不具合領域508の例を示す。図6Bは、ヘッダー504に記憶された修正された不具合領域508、および主画像ボディ502において未修正のままであるオリジナルの不具合領域506の例を示す。図6Cは、オリジナルの不具合領域506の例と、ヘッダー504に記憶される少なくとも1つの代替的な修正された不具合領域508−2と、主画像ボディ502に適用された、随意に決定された修正された不具合領域508−1とを示す。図6で使用される“修正された”および“未修正”という図形表現は例証目的であることを注記する。;当業者は、図示した各目領域が、変換されたDCT係数のブロックを表わすことを理解できる。
【0068】
他の実施形態では、速い赤目フィルタの性能は、取得画像内の限られた領域のセットに選択的にそれを適用することによりさらに改善され得る。主画像獲得鎖の間に広範囲な画像解析を実行することが一般に非実用的であるため、これらの領域は、主画像取得の開始に先立って決定されることが好ましい。
【0069】
高確率で赤目候補を含む画像部分を予め決定する有用なある方法は、前処理をプレビュー画像のセットで行うことである。一般に、デジタルカメラは、画像ストリームのような取得を可能とするコンポーネントを含んでおり、例えば、主画像取得により提供されるそれより低い解像度で、15−30フレーム/秒(fps)のビデオ率で取得する。320x240のセット、あるいはQVGA画像は多くの消費者カメラに典型的である。また、このプレビュー画像ストリームのサイズおよびフレーム率は、通常、ある範囲内で調節することが可能である。
【0070】
図7および図8に示したある実施形態においては、デジタルカメラはプレビュー画像ストリーム(410−3)上で作動する顔検出部(600)を含んでいる。図7は顔検出部
600を含んでいる一方で、図8は、複数のフレームに跨る検出された顔を追跡(tracking)する顔検出部および追跡部600を説明する。図8はまた、顔検出部および追跡部600とともに、画像センササブシステム610と、ディスプレイ605とを含む、プレビューストリーム取得サブシステム620を説明する。
【0071】
顔検出および追跡は2つの主要モードを有してもよい:(i)新たな顔候補領域を検出する(そして確認する)全画像探索モード(601)および(ii)画像ストリームのその後のフレームにおいて既存の顔候補の新たな位置を予測およびその後の確認をし、確認された候補領域ごとに関する統計的情報をコンパイルする主追跡モードである。両方のモードは、顔検出、皮膚領域分割、目領域や口領域を含む特徴検出、能動輪郭分析および声方向分析(例えば、多数の合図(cue)を使用する、多数の個人の自動検出およびトラッキングのためのシステムについて開示するRuiらの米国特許公開2005/0147278)のような、様々な新しいおよび/または従来の方法を使用することができる。第1のモード(以下“シーディングモード”と称す)が全画像に適用されるとき、コンピュータでより集中的に、また、例えば30−60画像フレームごとのように間隔を空けてのみ適用される。そのため、画像に出現する新たな顔は、ほとんどの消費者アプリケーションにとって十分である2、3秒以内に検出される。全ての分析の合図が全てのフレームに適用されるとは限らないが、第2のモードは全ての画像フレームに適用されることが好ましい。
【0072】
したがって、通常動作では、プレビュー画像ストリームの全てのフレームについては顔追跡アルゴリズム(face tracker algorism)の第2の随意モードからの出力のみが利用可能である。当該第2のモードからの3つの主要な出力があってもよい。(i) 顔を含むと確認された顔候補領域のリスト;および/または(ii)画像フレーム内の位置や前記確認された顔領域のヒストリーの統計的分析により決定された様々な付加的データを含む、確認された顔領域ごとに関連付けられたデータセット;および/または(iii)プレビュー画像ストリームの次のフレームにおける、確認された顔領域の予測される位置、である。項目(ii)が使用される場合、項目(ii)によって予測位置の決定のために十分なデータが提供される場合があるため、項目(iii)は随意的なものとすることができることを注記する。
【0073】
赤目不具合が検出されることが予測される場合、スピードに最適化される赤目検出部411は、プレビュー顔検出部(600)からのこれらの出力によって、顔領域(601)に選択的に適用することが可能である。
【0074】
赤目フィルタの適用に先立って画像に顔検出部が最初に適用される方法が知られている(例えばLinらによる米国特許出願20020172419; Heldらによる米国特許出願20020126893; Itagakiらによる米国特許出願20050232490およびLuoらによる米国特許出願20040037460.これらは、参照により組み合わされる)。正常な状況の下では、主画像獲得鎖にデジタルカメラ内で赤目フィルタのアプリケーションに先立って顔検出部のアプリケーションを動作可能とするのに利用可能な十分な時間がない。本実施形態は、顔追跡モジュール(600)の予測的な出力の使用により、先行技術のこの不利点を克服する。予測された領域のサイズは典型的には対応する顔領域のサイズより大きくなるが、それは全画像のサイズより著しく小さい。したがって、主画像取得鎖内で顔検出部(600)を作動させる必要なく、デジタルカメラまたは内蔵された画像取得システム内でより早くより正確な検出という利点を達成することが可能である。
【0075】
多数の顔候補領域(601)が追跡され、その後、多数の予測された領域にスピードに最適化された赤目フィルタが適用されることを注記する。
【0076】
図7および図8について、主画像は、取得され、サブサンプルされ、そして図7における顔検出/追跡部600により処理される前に、または、図8において記憶の前に適用されてもよい顔検出部/追跡部600により処理される前に記憶されるようにしてもよく、場合によっては主画像取得と並行してもよい。プレビューストリームは、カメラディスプレイ605に送られるようにしてもよい。顔検出部600は当該プレビューストリームにおいて作用するようにしてもよく、出てくる顔候補領域が図8の実施形態において取り出されるようにしてもよい。顔追跡部600を用いる場合、顔の予測される位置はプレビュー画像から得られ、スピードに最適化される赤目フィルタが主取得画像(またはサブサンプルされたそのコピー)上にて作用することができる。
【0077】
本発明の典型的な図面および特定の実施形態について記載し、説明したが、本発明の範囲が当該論じた特定の実施形態に限られないことは、理解される。したがって、実施形態は限定的であるというよりむしろ実例とみなされる。また、本発明の範囲を逸脱することのなく当業者によって実施形態の変更が行われてもよいことが理解される。
【0078】
さらに、好ましい実施形態に従ってここで実行され、上に記述された方法では、実施は選択された印刷された順序に記述された。しかしながら、印刷の便宜のために順序は選択され、順序付けされており、特定の順序が明らかに示されたり当業者が特定の順序とすることが必要と考えル場合を除き、オペレーションを実行するための特定の順序を示唆するものではない。
【0079】
加えて、背景、課題を解決するための手段、要約、および図面の簡単な説明とともにここに記載されたすべての文献、および米国特許6,407,777号, 7,315,631号および7,336,821号,および米国特許出願公開2005/0041121, 2005/0031224, 2005/0140801, 2006/0204110, 2006/0093212, 2006/0120599, 2007/0110305 and 2006/0140455, および国際出願PCT/EP2006/008358, および米国特許出願. 60/773,714, 60/804,546, 60/865,375, 60/865,622, 60/829,127, 60/829,127, 60/821,165, 60/892,882, 60/945,558, 60/915,669 10/772,767, 11/554,539, 11/464,083, 11/462,035, 11/282,954, 11/027,001, 10/842,244, 11/024,046, 11/233,513, 11/753,098, 11/753,397, 11/766,674, 11/769,206, 11/772,427 and 11/460,218は、すべて、参照により、開示する他の実施形態として、好ましい実施形態の詳細な説明に組み入れられる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
デジタル画像内の赤目不具合を検出する方法であって、
(a)赤目不具合を含む1つまたは複数の顔を含む画像を取得し、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行し、
(c)第1の赤目修正画像を生成するために、前記赤目領域の第1のセットを修正し、
(d)第1の段階において完全な分析(full analysis)が行われることなく修正のために除かれた、除去赤目候補領域の一部を記憶し、
(e)確認された赤目候補領域の第2のセットを決定するために、後の第2の段階において、前記除去赤目候補領域の一部を再分析し、
(f)前記確認された赤目候補領域の第2のセットを修正して、修正された前記第1の赤目領域のセットおよび前記第2の赤目領域のセットを有する第2の赤目修正画像を生成し、
(g)前記第2の赤目修正画像を、電気的に記憶し、伝達し、さらなる処理あるいはエッジングを行い、表示し、またはその組み合わせを行うことを備える方法。
【請求項2】
前記第1の段階において、1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットを適用することをさらに備える請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記第2の段階において、前記確認された赤目候補領域の第1のセットを再分析することをさらに備える請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記最初の分割は、画像取得のときに適用され、前記第2の段階は、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに起こる請求項1に記載の方法。
【請求項5】
前記第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、前記赤目が修正された第1の画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示することをさらに備える請求項1に記載の方法。
【請求項6】
内蔵される画像取得および処理システムであって、
(a)画像取得サブシステムと、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、取得画像内にて検出された赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行する、スピードに最適化されるフィルタと、
(c)第1の段階において完全な分析が行われることなく修正のために除かれた、除去赤目候補領域の一部を記憶するための記憶デバイスと、
(d)後の第2の段階において、修正のための、1つまたは複数の確認された赤目候補領域の第2のセットを決定する、分析に最適化されるフィルタと、
(e)前記取得画像内における、確認された前記第1の赤目領域のセットおよび前記第2の赤目領域のセットを含む赤目不具合を修正し、赤目修正画像を生成するプロセッサと、を備え、
(f)前記第2の赤目修正画像は、電気的に記憶され、伝達され、さらなる処理あるいはエッジングが行われ、表示され、またはその組み合わせが行われるシステム。
【請求項7】
前記スピードに最適化されるフィルタは、1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットを適用する請求項6に記載のシステム。
【請求項8】
前記確認された赤目領域の第1のセットは、前記分析に最適化されるフィルタも通過する請求項6に記載のシステム。
【請求項9】
前記分析に最適化されるフィルタは、1つまたは複数の確認された赤目候補領域の第1のセットに適用のための改善された修正フィルタ(enhanced correction filter)を含む請求項8に記載のシステム。
【請求項10】
前記スピードに最適化されるフィルタは、画像取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項6に記載のシステム。
【請求項11】
前記後の第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、最初の赤目修正画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示するための“RE lib”コンポーネントをさらに備える請求項6に記載のシステム。
【請求項12】
デジタル画像内の目の不具合を検出する方法であって、
(a)赤目不具合および非赤である目不具合を含む、1つまたは複数の顔を含む画像を取得し、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行し、
(c)赤目が修正された第1の画像を生成するために、前記赤目領域の第1のセットを修正し、
(d)修正のための、1つまたは複数の確認された非赤である目不具合領域の第2のセットを決定するために、金目候補領域、白目候補領域、またはその両方の分割を後の第2の段階において実行し、
(e)赤目不具合および非赤である目不具合が修正された画像を生成するために、前記赤目が修正された第1の画像内の非赤である目不具合領域を修正し、
(f)前記第2の赤目修正画像を、電気的に記憶し、伝達し、さらなる処理あるいはエッジングを行い、表示し、またはその組み合わせを行うことを備える方法。
【請求項13】
前記第1の段階において、スピードに最適化される1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタを適用することをさらに備える請求項12に記載の方法。
【請求項14】
前記第2の段階において、前記確認された赤目候補領域の第1のセットを再分析することをさらに備える請求項12に記載の方法。
【請求項15】
前記最初の分割は、画像取得のときに適用され、前記第2の段階は、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに起こる請求項12に記載の方法。
【請求項16】
前記後の第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、前記第1の赤目修正画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示することをさらに備える請求項12に記載の方法。
【請求項17】
内蔵される画像取得および処理システムであって、
(a)画像取得サブシステムと、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、取得画像内にて検出された赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行する、スピードに最適化されるフィルタと、
(c)修正のための、1つまたは複数の確認された非赤である目不具合領域の第2のセットを後の第2の段階において決定する、分析に最適化されるフィルタと、
(d)前記取得画像内の、確認された前記赤目領域の第1のセットおよび前記非赤である目領域の第2のセットを含む、赤目不具合領域および非赤である目不具合領域をそれぞれ修正して、赤目および非赤である目の修正画像を生成する1つまたは複数のプロセッサと、を備え、
(e)前記赤目および非赤である目の修正画像は、電気的に記憶され、伝達され、さらなる処理あるいはエッジングが行われ、表示され、またはその組み合わせが行われるシステム。
【請求項18】
前記スピードに最適化されるフィルタは、1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットを適用する請求項17に記載のシステム。
【請求項19】
前記確認された赤目領域の第1のセットは、前記分析に最適化されるフィルタも通過する請求項17に記載のシステム。
【請求項20】
前記分析に最適化されるフィルタは、1つまたは複数の確認された赤目候補領域の第1のセットに適用のための改善された修正フィルタを含む請求項19に記載のシステム。
【請求項21】
前記スピードに最適化されるフィルタは、画像の取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項17に記載のシステム。
【請求項22】
前記後の第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、最初の赤目修正画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示するための“RE lib”コンポーネントをさらに備える請求項17に記載のシステム。
【請求項23】
デジタル画像を処理する方法であって、
(a)取得デジタル画像の顔候補領域を取得し、
(b)赤目候補領域の第1のセットを生成するために、スピードに最適化される第1のフィルタを用いて前記顔候補領域をフィルタリングし、
(c)前記取得デジタル画像の少なくとも一部をエンコードし、
(d) 前記エンコードされた画像の後の画像処理のために、前記取得デジタル画像の前記エンコードされる部分を、前記赤目候補領域の第1のセットと関連付けて記憶することを備える方法。
【請求項24】
スピードに最適化される1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタを適用することをさらに備える請求項23に記載の方法。
【請求項25】
前記赤目候補領域の第1のセットを、分析に最適化されるフィルタを通過させることをさらに備える請求項23に記載の方法。
【請求項26】
前記フィルタリングにより除かれた顔候補領域を、前記フィルタリング処理、前記エンコード処理、および前記記憶処理の後に、分析に最適化されるフィルタを通過させることをさらに備える請求項23に記載の方法。
【請求項27】
前記スピードに最適化されるフィルタは画像の取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項26に記載の方法。
【請求項28】
デジタル画像を処理するためのシステムであって、
(a)画像取得サブシステムと、
(b)取得デジタル画像の顔候補領域を取得するための顔検出部と、
(c)赤目候補領域の第1のセットを生成するために前記顔候補領域をフィルタリングするスピードに最適化されるフィルタと、
(d)前記取得デジタル画像の少なくとも一部をエンコードするプロセッサと、
(e) 前記エンコードされた画像の後の画像処理のために、前記取得デジタル画像の前記エンコードされる部分を、前記赤目候補領域の第1のセットと関連付けて記憶することを備えるシステム。
【請求項29】
赤目候補領域の第2のセットを生成するために、除かれた顔候補領域を、最初に、少なくともフィルタリングする分析に最適化されるフィルタをさらに備える請求項28に記載のシステム。
【請求項30】
スピードに最適化されるフィルタリングの後に、赤目候補領域の、1つまたは複数の第1のセットを確認するための分析に最適化されるフィルタをさらに備える請求項28に記載のシステム。
【請求項31】
前記スピードに最適化されるフィルタは画像の取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項30に記載のシステム。
【請求項1】
デジタル画像内の赤目不具合を検出する方法であって、
(a)赤目不具合を含む1つまたは複数の顔を含む画像を取得し、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行し、
(c)第1の赤目修正画像を生成するために、前記赤目領域の第1のセットを修正し、
(d)第1の段階において完全な分析(full analysis)が行われることなく修正のために除かれた、除去赤目候補領域の一部を記憶し、
(e)確認された赤目候補領域の第2のセットを決定するために、後の第2の段階において、前記除去赤目候補領域の一部を再分析し、
(f)前記確認された赤目候補領域の第2のセットを修正して、修正された前記第1の赤目領域のセットおよび前記第2の赤目領域のセットを有する第2の赤目修正画像を生成し、
(g)前記第2の赤目修正画像を、電気的に記憶し、伝達し、さらなる処理あるいはエッジングを行い、表示し、またはその組み合わせを行うことを備える方法。
【請求項2】
前記第1の段階において、1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットを適用することをさらに備える請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記第2の段階において、前記確認された赤目候補領域の第1のセットを再分析することをさらに備える請求項1に記載の方法。
【請求項4】
前記最初の分割は、画像取得のときに適用され、前記第2の段階は、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに起こる請求項1に記載の方法。
【請求項5】
前記第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、前記赤目が修正された第1の画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示することをさらに備える請求項1に記載の方法。
【請求項6】
内蔵される画像取得および処理システムであって、
(a)画像取得サブシステムと、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、取得画像内にて検出された赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行する、スピードに最適化されるフィルタと、
(c)第1の段階において完全な分析が行われることなく修正のために除かれた、除去赤目候補領域の一部を記憶するための記憶デバイスと、
(d)後の第2の段階において、修正のための、1つまたは複数の確認された赤目候補領域の第2のセットを決定する、分析に最適化されるフィルタと、
(e)前記取得画像内における、確認された前記第1の赤目領域のセットおよび前記第2の赤目領域のセットを含む赤目不具合を修正し、赤目修正画像を生成するプロセッサと、を備え、
(f)前記第2の赤目修正画像は、電気的に記憶され、伝達され、さらなる処理あるいはエッジングが行われ、表示され、またはその組み合わせが行われるシステム。
【請求項7】
前記スピードに最適化されるフィルタは、1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットを適用する請求項6に記載のシステム。
【請求項8】
前記確認された赤目領域の第1のセットは、前記分析に最適化されるフィルタも通過する請求項6に記載のシステム。
【請求項9】
前記分析に最適化されるフィルタは、1つまたは複数の確認された赤目候補領域の第1のセットに適用のための改善された修正フィルタ(enhanced correction filter)を含む請求項8に記載のシステム。
【請求項10】
前記スピードに最適化されるフィルタは、画像取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項6に記載のシステム。
【請求項11】
前記後の第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、最初の赤目修正画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示するための“RE lib”コンポーネントをさらに備える請求項6に記載のシステム。
【請求項12】
デジタル画像内の目の不具合を検出する方法であって、
(a)赤目不具合および非赤である目不具合を含む、1つまたは複数の顔を含む画像を取得し、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行し、
(c)赤目が修正された第1の画像を生成するために、前記赤目領域の第1のセットを修正し、
(d)修正のための、1つまたは複数の確認された非赤である目不具合領域の第2のセットを決定するために、金目候補領域、白目候補領域、またはその両方の分割を後の第2の段階において実行し、
(e)赤目不具合および非赤である目不具合が修正された画像を生成するために、前記赤目が修正された第1の画像内の非赤である目不具合領域を修正し、
(f)前記第2の赤目修正画像を、電気的に記憶し、伝達し、さらなる処理あるいはエッジングを行い、表示し、またはその組み合わせを行うことを備える方法。
【請求項13】
前記第1の段階において、スピードに最適化される1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタを適用することをさらに備える請求項12に記載の方法。
【請求項14】
前記第2の段階において、前記確認された赤目候補領域の第1のセットを再分析することをさらに備える請求項12に記載の方法。
【請求項15】
前記最初の分割は、画像取得のときに適用され、前記第2の段階は、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに起こる請求項12に記載の方法。
【請求項16】
前記後の第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、前記第1の赤目修正画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示することをさらに備える請求項12に記載の方法。
【請求項17】
内蔵される画像取得および処理システムであって、
(a)画像取得サブシステムと、
(b)修正のための、1つまたは複数の確認された赤目領域の第1のセットを決定するために、取得画像内にて検出された赤目候補領域の最初の分割を第1の段階において実行する、スピードに最適化されるフィルタと、
(c)修正のための、1つまたは複数の確認された非赤である目不具合領域の第2のセットを後の第2の段階において決定する、分析に最適化されるフィルタと、
(d)前記取得画像内の、確認された前記赤目領域の第1のセットおよび前記非赤である目領域の第2のセットを含む、赤目不具合領域および非赤である目不具合領域をそれぞれ修正して、赤目および非赤である目の修正画像を生成する1つまたは複数のプロセッサと、を備え、
(e)前記赤目および非赤である目の修正画像は、電気的に記憶され、伝達され、さらなる処理あるいはエッジングが行われ、表示され、またはその組み合わせが行われるシステム。
【請求項18】
前記スピードに最適化されるフィルタは、1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタのスピードに最適化されるセットを適用する請求項17に記載のシステム。
【請求項19】
前記確認された赤目領域の第1のセットは、前記分析に最適化されるフィルタも通過する請求項17に記載のシステム。
【請求項20】
前記分析に最適化されるフィルタは、1つまたは複数の確認された赤目候補領域の第1のセットに適用のための改善された修正フィルタを含む請求項19に記載のシステム。
【請求項21】
前記スピードに最適化されるフィルタは、画像の取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項17に記載のシステム。
【請求項22】
前記後の第2の段階の前に、ユーザからの入力なしで、最初の赤目修正画像をリアルタイムでディスプレイのスクリーンに表示するための“RE lib”コンポーネントをさらに備える請求項17に記載のシステム。
【請求項23】
デジタル画像を処理する方法であって、
(a)取得デジタル画像の顔候補領域を取得し、
(b)赤目候補領域の第1のセットを生成するために、スピードに最適化される第1のフィルタを用いて前記顔候補領域をフィルタリングし、
(c)前記取得デジタル画像の少なくとも一部をエンコードし、
(d) 前記エンコードされた画像の後の画像処理のために、前記取得デジタル画像の前記エンコードされる部分を、前記赤目候補領域の第1のセットと関連付けて記憶することを備える方法。
【請求項24】
スピードに最適化される1つまたは複数のフォルシング/照合フィルタを適用することをさらに備える請求項23に記載の方法。
【請求項25】
前記赤目候補領域の第1のセットを、分析に最適化されるフィルタを通過させることをさらに備える請求項23に記載の方法。
【請求項26】
前記フィルタリングにより除かれた顔候補領域を、前記フィルタリング処理、前記エンコード処理、および前記記憶処理の後に、分析に最適化されるフィルタを通過させることをさらに備える請求項23に記載の方法。
【請求項27】
前記スピードに最適化されるフィルタは画像の取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項26に記載の方法。
【請求項28】
デジタル画像を処理するためのシステムであって、
(a)画像取得サブシステムと、
(b)取得デジタル画像の顔候補領域を取得するための顔検出部と、
(c)赤目候補領域の第1のセットを生成するために前記顔候補領域をフィルタリングするスピードに最適化されるフィルタと、
(d)前記取得デジタル画像の少なくとも一部をエンコードするプロセッサと、
(e) 前記エンコードされた画像の後の画像処理のために、前記取得デジタル画像の前記エンコードされる部分を、前記赤目候補領域の第1のセットと関連付けて記憶することを備えるシステム。
【請求項29】
赤目候補領域の第2のセットを生成するために、除かれた顔候補領域を、最初に、少なくともフィルタリングする分析に最適化されるフィルタをさらに備える請求項28に記載のシステム。
【請求項30】
スピードに最適化されるフィルタリングの後に、赤目候補領域の、1つまたは複数の第1のセットを確認するための分析に最適化されるフィルタをさらに備える請求項28に記載のシステム。
【請求項31】
前記スピードに最適化されるフィルタは画像の取得のときに適用され、前記分析に最適化されるフィルタは、背景モード、プレイバックモード、またはその両方のときに適用される請求項30に記載のシステム。
【図1A】
【図1B】
【図1C】
【図2A】
【図2B】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図3D】
【図3E】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図4E】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図7】
【図8】
【図1B】
【図1C】
【図2A】
【図2B】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図3D】
【図3E】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図4E】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図7】
【図8】
【公表番号】特表2010−520727(P2010−520727A)
【公表日】平成22年6月10日(2010.6.10)
【国際特許分類】
【出願番号】特願2009−552850(P2009−552850)
【出願日】平成20年3月5日(2008.3.5)
【国際出願番号】PCT/US2008/055864
【国際公開番号】WO2008/109644
【国際公開日】平成20年9月12日(2008.9.12)
【出願人】(506039863)フォトネーション ビジョン リミテッド (15)
【氏名又は名称原語表記】FOTONATION VISION LIMITED
【住所又は居所原語表記】Galway Business Park, Dangan, Galway (IE).
【Fターム(参考)】
【公表日】平成22年6月10日(2010.6.10)
【国際特許分類】
【出願日】平成20年3月5日(2008.3.5)
【国際出願番号】PCT/US2008/055864
【国際公開番号】WO2008/109644
【国際公開日】平成20年9月12日(2008.9.12)
【出願人】(506039863)フォトネーション ビジョン リミテッド (15)
【氏名又は名称原語表記】FOTONATION VISION LIMITED
【住所又は居所原語表記】Galway Business Park, Dangan, Galway (IE).
【Fターム(参考)】
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