画像中の赤目を補正するプログラム、記録媒体および赤目補正方法
【課題】画像中の赤目を適切に補正する。
【解決手段】特徴量である彩度、明度および色相に基づいて画像中から赤目補正が必要な複数の特徴領域を抽出し、特徴領域の各特徴量についてヒストグラムを生成する（ステップＳ３２）。各ヒストグラムから特徴量の最小値、最大値、最頻値、分散、平均値等のパラメータを導き出し、パラメータに基づいて特徴量に対する補正曲線を生成する（ステップＳ３３，Ｓ３４）。その後、補正曲線に従って特徴量の補正を行う（ステップＳ３５）。これにより、特徴領域の特性に応じた特徴量ごとの補正曲線を用いて各特徴領域の特徴量を適切に補正することができ、様々な態様にて生じる赤目をグラデーションを考慮しつつ適切に補正することが実現される。
【解決手段】特徴量である彩度、明度および色相に基づいて画像中から赤目補正が必要な複数の特徴領域を抽出し、特徴領域の各特徴量についてヒストグラムを生成する（ステップＳ３２）。各ヒストグラムから特徴量の最小値、最大値、最頻値、分散、平均値等のパラメータを導き出し、パラメータに基づいて特徴量に対する補正曲線を生成する（ステップＳ３３，Ｓ３４）。その後、補正曲線に従って特徴量の補正を行う（ステップＳ３５）。これにより、特徴領域の特性に応じた特徴量ごとの補正曲線を用いて各特徴領域の特徴量を適切に補正することができ、様々な態様にて生じる赤目をグラデーションを考慮しつつ適切に補正することが実現される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中の赤目を補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
フラッシュを用いて撮影を行うと画像中の人物の目が赤色あるいは黄金色に光って写る赤目現象が生じることがある。従来より、銀塩カメラにて取得された写真をスキャナにて取り込むことにより、あるいは、デジタルカメラにて撮影することにより取得された画像データに対して処理を施し、画像中の赤目を通常の目へと補正する技術が提案されている。
【０００３】
赤目を補正する一般的な技術としては、画像中の赤目が存在する領域（以下、「赤目領域」という。）に対して赤色を他の色に置換したり、明度または彩度を下げるといった処理が知られている。赤目領域に対してこのような単純な処理を施した場合、目の中の彩度、明度および色相のグラデーションが失われてしまい、不自然な目となる。そこで、例えば、特許文献１や特許文献２では、瞳や赤目領域の周辺部から中央部にかけて明度または彩度を漸次減少させるようにしている。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−７６４２７号公報
【特許文献２】特開２０００−１３４４８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、赤目領域における明度や彩度を補正対象となる画素の位置に応じて修正する場合、補正対象の画素の位置と補正量とが適切に対応付けられる必要がある。したがって、例えば、瞳の中心が適切に検出できない場合や赤目領域の中心が瞳の中心と一致しないにも関わらず赤目領域の中心を瞳の中心とみなす場合等には、瞳の中心近傍のグラデーションが不自然なものとなってしまう。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、様々な態様にて生じる赤目を適切に補正することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程とを実行させる。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、前記複数の特徴領域のそれぞれに関する特徴量のヒストグラムを生成する工程と、前記ヒストグラムから導かれるパラメータに基づいて前記平滑化の度合いを決定する工程とをさらに実行させる。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、画像中の補正対象領域を決定する工程と、前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程とを実行させる。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、請求項１ないし３のいずれかに記載のプログラムを記録している。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程とを有する。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、画像中の補正対象領域を決定する工程と、前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程とを有する。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１、請求項２および請求項５の発明によれば、特徴領域に応じた平滑化を行うことにより、赤目領域全体に対して適切な平滑化を行うことができる。
【００１４】
また、請求項２の発明によれば、平滑化の度合いを決定するパラメータを容易に準備することができる。
【００１５】
請求項３および請求項６の発明によれば、赤目補正の精度を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
＜実施形態＞
図１は、本発明の一の実施の形態に係る画像処理装置１の外観図である。画像処理装置１は、プログラムを実行することにより画像中の赤目領域を特定して補正を行うコンピュータである。画像処理装置１は、図１に示すように使用者からの入力を受け付けるキーボード１１１およびマウス１１２、並びに、使用者に対する指示メニューや取得した画像等の表示を行うディスプレイ１２を備える。
【００１８】
画像処理装置１は、内部に画像のデータ等を記憶する固定ディスク１６１を有しており、さらに、プログラムを格納した記録ディスク９１や画像データを格納したメモリカード９２が、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としてそれぞれ読取装置１６２やカードスロット１６３に装填可能となっている。
【００１９】
図２は、画像処理装置１の構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、ＣＰＵ１３、ＲＡＭ１４およびＲＯＭ１５をバスラインに接続した一般的なコンピュータシステムの構成となっている。バスラインにはさらに、ディスプレイ１２、操作者からの入力を受け付けるキーボード１１１およびマウス１１２、データやプログラム等を保存する固定ディスク１６１、記録ディスク９１（光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等）との間で情報の受け渡しを行う読取装置１６２、並びに、メモリカード９２との間で情報の受け渡しを行うカードスロット１６３が、適宜、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介する等して接続される。
【００２０】
ＲＡＭ１４、固定ディスク１６１、読取装置１６２およびカードスロット１６３は互いにデータの受け渡しが可能とされており、ＣＰＵ１３の制御の下、ディスプレイ１２には各種情報やＲＡＭ１４、固定ディスク１６１、メモリカード９２等に記憶されいてる画像の表示が可能とされる。
【００２１】
図２に示すプログラム１４１は、記録ディスク９１から読取装置１６２を介して固定ディスク１６１に記憶され、固定ディスク１６１からＲＡＭ１４へと転送されたものであり、ＣＰＵ１３による実行が可能とされる。
【００２２】
図３は、ＣＰＵ１３がＲＡＭ１４内のプログラム１４１に従って動作することにより実現される機能構成を他の構成とともに示す図である。図３に示す構成のうち、表示制御部２０１、対象領域決定部２０２、サイズ決定部２０３、特徴領域抽出部２０４、赤目領域特定部２０５および補正部２０６が、ＣＰＵ１３等により実現される機能を示す。
【００２３】
表示制御部２０１は、画像データに基づいてディスプレイ１２上による画像の表示を制御する。対象領域決定部２０２は、マウス１１２を介して画像データ３０１が示す画像中の処理対象となる対象領域の決定を使用者から受け付ける。サイズ決定部２０３は、対象領域について後述する処理を行う単位となる単位領域の大きさを決定する。
【００２４】
特徴領域抽出部２０４は、対象領域に対して単位領域ごとの処理を行い、特徴量に応じて複数種類の特徴領域を抽出する。なお、特徴量としては彩度、明度および色相が用いられる。赤目領域特定部２０５は抽出された複数の特徴領域のうち赤目領域を構成する特徴領域を特定する。補正部２０６は特定された赤目領域に対して色変換を行い、画像中の赤目を正常な色の目へと補正する。補正後の画像のデータは補正済画像データ３０２としてＲＡＭ１４に記憶される。
【００２５】
図４は、補正部２０６の機能構成を示すブロック図である。補正部２０６は、赤目領域を構成する特徴領域における特徴量のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部２１１、赤目を補正するための補正曲線を生成する補正曲線生成部２１２、補正曲線を用いて特徴量を変換する変換部２１３、平滑化用のフィルタを生成するフィルタ生成部２１４、および、補正後の赤目領域の平滑化を行う平滑化部２１５を有する。これらの機能の詳細については後述する。
【００２６】
図５ないし図７は、画像処理装置１が赤目領域を特定して補正する際の動作の流れを示す図である。以下、図３ないし図７を参照して画像処理装置１が赤目に対する補正（以下、「赤目補正」という。）を行う動作について説明する。
【００２７】
まず、使用者がディスプレイ１２を見ながらキーボード１１１やマウス１１２を用いてメモリカード９２や固定ディスク１６１内の画像データのうち所望のものを選択すると、選択された画像データ３０１がＲＡＭ１４に読み込まれるとともに表示制御部２０１が画像データ３０１に基づいて画像をディスプレイ１２に表示する（ステップＳ１１）。
【００２８】
使用者は赤目補正が必要な領域をマウス１１２を用いて指定することにより、対象領域決定部２０２が演算対象となる対象領域を決定する（ステップＳ１２）。具体的には、図８に示すように使用者が画像４０１中の対象領域４０２の対角の２点を指定することにより、１つの目に対応する赤目領域を含む対象領域４０２が決定される。
【００２９】
対象領域４０２が決定されると、サイズ決定部２０３により、対象領域４０２の画素数Ｎ１とパラメータＳとに基づいて、数１により単位領域の一辺の画素数（以下、「単位領域サイズ」という。）ｎ（単位領域の大きさはｎ×ｎとされる。）が求められる（ステップＳ１３）。
【００３０】
【数１】
【００３１】
なお、パラメータＳは画像４０１と対象領域４０２との画素数の比を示す値であり、画像４０１の画素数をＮ２とすると数２により定まるパラメータである。
【００３２】
【数２】
【００３３】
また、関数Ｆは、パラメータＳが小さいほど出力する単位領域サイズｎを小さくし、対象領域４０２の画素数Ｎ１が大きいほど出力する単位領域サイズｎを大きくする関数であり、例えば数３ないし数５のような入出力関係を有する関数である。
【００３４】
【数３】
【００３５】
【数４】
【００３６】
【数５】
【００３７】
このような関数Ｆを用いて単位領域サイズを決定することにより、画像４０１に対する対象領域４０２の大きさの割合に応じた大きさの単位領域に対象領域４０２を分割でき、その後は単位領域を単位として演算を行うことにより、画素ごとに演算する場合に比べて高速で、かつノイズの影響を受けにくい精度のよい赤目領域の特定ができる。なお、ｎの最小値は１であり、その場合、１つの単位領域は１画素となり、対象領域４０２は画素ごとに処理されることとなる。
【００３８】
単位領域サイズｎが決定されると、特徴領域抽出部２０４は、対象領域４０２の各単位領域のＲＧＢ値（平均のＲＧＢ値）をＨＳＬ表色系の色空間へと変換して各単位領域の色相、彩度および明度を特徴量として得る（ステップＳ１４）。
【００３９】
次に、特徴領域抽出部２０４により、単位領域の特徴量に基づいて瞳孔領域、虹彩領域および虹彩外領域がそれぞれ特徴領域として対象領域４０２から抽出される。具体的には、彩度および明度が一定の範囲にある領域（彩度、明度ともに低い範囲にある領域）が瞳孔領域として抽出され、色相および彩度が一定の範囲にある領域（色相は赤からやや黄色、彩度は高い範囲にある領域）が虹彩領域として抽出される。さらに、瞳孔領域と同じ明度範囲であり、虹彩領域と同じ色相範囲の領域が虹彩外領域として抽出される（ステップＳ１５）。
【００４０】
なお、特徴量に基づいて補正対象となる特徴領域を抽出することにより、後述の特徴量に基づく補正が特徴領域ごとに適切に行うことが実現される。
【００４１】
図９は、特徴領域抽出部２０４により、対象領域４０２から抽出される特徴領域を例示する図である。符号５０１は瞳孔領域、符号５０２ａ，５０２ｂは虹彩領域、符号５０３は虹彩外領域を示す。赤目の状態によっては、各種特徴領域は抽出されない場合もあれば複数抽出される場合もある。
【００４２】
各種特徴領域の抽出に用いられる特徴量の範囲は、赤目現象の生じていない正常時の特徴量から定められるものではなく、赤目現象が生じている場合の特徴量から統計的に定められる。したがって、このような特徴量に該当する各特徴領域は赤目現象の生じている可能性がある領域として抽出されていることを意味する。逆に、いずれの特徴領域としても抽出されなかった領域は赤目補正が必要でない領域と判定されたこととなる。
【００４３】
次に、抽出された特徴領域から赤目補正に適さない不要な領域が除外される（ステップＳ１６）。例えば、図９に示す特徴領域のうち、微小な虹彩領域５０２ｂは、誤って抽出された虹彩領域として補正対象から除外される。また、各特徴領域の包含関係や接触の度合いに基づいて、各特徴領域が補正対象となる領域として適切か否かが改めて判断される。
【００４４】
具体例としては、虹彩外領域が虹彩領域の周囲の大部分に接していない場合には虹彩外領域を補正すると不自然な目になってしまうことから虹彩外領域が補正すべきでない領域であると判定される。瞳孔領域と虹彩領域との間に特徴領域以外の領域が存在する場合は瞳孔領域周辺が赤目となっていない可能性があり、瞳孔領域が補正すべきでない領域であると判定される。瞳孔領域が虹彩領域に完全には含まれていない場合には適切な補正が困難な状態であることからいずれの特徴領域も補正すべきでないと判定される（この場合、赤目補正は実行されない）。
【００４５】
赤目補正をすべき赤目領域を構成する少なくとも１つの特徴領域が決定されると、次に、赤目領域特定部２０５から特徴領域を示す情報および特徴量が補正部２０６に入力され、赤目領域を構成する特徴領域ごとに順次、赤目補正に係る処理が実行される。なお、以下の処理は特徴領域の種類に依存することなく実行される。
【００４６】
まず、補正部２０６において赤目領域に含まれる一の特徴領域が処理対象（以下、「注目特徴領域」という。）として決定される（ステップＳ２１）。そして、ヒストグラム生成部２１１（図４参照）が注目特徴領域を構成する単位領域の数をカウントし、注目特徴領域の大きさを単位領域のカウント数として求める。
【００４７】
注目特徴領域の大きさが所定値以下の場合には（ステップＳ２２）、ヒストグラム生成部２１１からサイズ決定部２０３にその旨が伝達され、サイズ決定部２０３が単位領域サイズをさらに小さく設定することにより解像度を増大させ、ステップＳ１４に戻る（ステップＳ２３）。これにより、再度抽出される特徴領域中の単位領域数が増大され、後述のヒストグラムから得られるパラメータの信頼性を向上することができる。その結果、赤目補正の精度を向上することができる。
【００４８】
なお、１つの単位領域が１画素である場合には、サイズ決定部２０３により解像度を増大する処理が対象領域４０２（または、注目特徴領域）に対して施される。解像度を向上する処理（すなわち、画像を拡大する処理）としては、直線補間法、キュービックコンボリューション補間法、Ｂスプライン補間法等が用いられる。これにより、再度抽出される特徴領域の画素数が増大される。
【００４９】
次に、ヒストグラム生成部２１１により注目特徴領域において処理対象となる特徴量（彩度、明度および色相のいずれかであり、以下、「注目特徴量」という。）が決定され（図６：ステップＳ３１）、注目特徴量の補正（ステップＳ３２〜Ｓ３５）および注目特徴量に対する平滑化（ステップＳ４２，Ｓ４３）が実行される。
【００５０】
注目特徴量の補正では、ヒストグラム生成部２１１により注目特徴領域おける注目特徴量のヒストグラムが生成される（ステップＳ３２）。すなわち、注目特徴量の値とその値を有する単位領域の数との関係を示すヒストグラムが生成される。
【００５１】
単位領域を単位とする注目特徴量のヒストグラムが生成されると、補正曲線生成部２１２によりヒストグラムから導かれる統計学的値であるパラメータが求められ（ステップＳ３３）、パラメータを用いて各単位領域の注目特徴量の補正前の値と補正後の値との関係を示す補正曲線が生成される（ステップＳ３４）。その後、変換部２１３により補正曲線を用いて各単位領域の注目特徴量が変換される（ステップＳ３５）。これにより、注目特徴領域における注目特徴量が補正される。
【００５２】
補正後の注目特徴量に対する平滑化は、注目特徴量が彩度または明度の場合のみ実行され（ステップＳ４１）、補正により強調された彩度や明度のばらつき（２次元空間におけるばらつき）が平滑化により緩和される。平滑化では、ヒストグラムから平滑化用の加重係数が求められ（ステップＳ４２）、単位領域の注目特徴量が平滑化された値へと修正される（ステップＳ４３）。これにより、特徴領域ごとに適切な度合いにて平滑化が行われる。
【００５３】
一の注目特徴量について補正および平滑化が完了すると次の注目特徴量が決定され（ステップＳ４４，Ｓ３１）、再度、補正および平滑化が行われる。なお、本実施の形態では色相に対する平滑化は省略されるため、彩度および明度については補正および平滑化が行われ、色相については補正のみが行われる。ただし、色相に対して平滑化が行われるようにされてもよい。
【００５４】
また、図６では補正の後に平滑化が行われるが、平滑化は補正の前に行われてもよい。この場合、ステップＳ４１〜Ｓ４３とステップＳ３４，Ｓ３５とが入れ替えられる。平滑化を補正の前に行う場合も補正により強調される彩度や明度のばらつきが緩和される。また、補正前に平滑化を行うことにより、補正前に特徴領域中のノイズを低減することができる。
【００５５】
次に、補正に用いられる補正曲線および平滑化についてさらに詳細に説明する。
【００５６】
図１０は彩度に関する補正曲線６１を例示する図である。図１０において横軸は補正前の彩度（すなわち、変換部２１３の入力）であり、縦軸は補正後の彩度（すなわち、変換部２１３の出力）である。値ＸＳ１は注目特徴領域における補正前の彩度の最小値であり、値ＸＳ３は補正前の彩度の最大値である。値ＸＳ２は彩度の最頻値（最も多くの単位領域が有する彩度）である。これらの値は彩度のヒストグラムから導出される。
【００５７】
図１０において補正後の値ＹＳ１，ＹＳ２，ＹＳ３は、それぞれ値ＸＳ１，ＸＳ２，ＸＳ３に対応している。最小の彩度である値ＹＳ１は値ＸＳ１と等しくされる。これにより、補正後の画像において赤目領域の彩度が過度に減少してしまうことが防止される。
【００５８】
値ＹＳ３は数６にて示す関数ＦＳ３により求められる。
【００５９】
【数６】
【００６０】
関数ＦＳ３は最大値ＸＳ３、および、彩度のヒストグラムから求められる彩度の分散ＶＳをパラメータとし、分散ＶＳが小さいほど値ＹＳ３を小さくする特性を有する。すなわち、関数ＦＳ３は分散ＶＳが小さいほど最大値ＸＳ３から大きな値ＺＳ３を減算して値ＹＳ３を求める。
【００６１】
赤目補正において彩度の最大値はなるべく小さく抑えられることが好ましい。一方で、分散ＶＳが大きい場合に彩度の最大値を小さくしてしまうと注目特徴領域の雰囲気が変化してしまうという問題が生じる。そこで、関数ＦＳ３により彩度の補正曲線６１は彩度の分散が小さいほど彩度の最大値を減少させる特性を有するものとされる。
【００６２】
なお、値ＹＳ３は値ＹＳ１以下となることが許されないため、正確には関数ＦＳ３は値ＹＳ１（すなわち、最小値ＸＳ１）も補助的なパラメータとして利用する。
【００６３】
一方、値ＹＳ２は数７にて示す関数ＦＳ２により求められる。なお、彩度の中間値（彩度の範囲のおよそ中間の値をいう。以下同様）の減少の度合いが最頻値ＸＳ２を基準に決定されるのは、最頻値ＸＳ２近傍にて彩度を大きく減少させることにより、彩度を減少させるという赤目補正の目的を容易かつ的確に実現することができるからである。
【００６４】
【数７】
【００６５】
関数ＦＳ２は最頻値ＸＳ２、および、彩度のヒストグラムにおける最頻値近傍の分散ＶＳＭをパラメータとし、分散ＶＳＭが小さいほど値ＹＳ２は小さな値とされる。すなわち、関数ＦＳ２は分散ＶＳＭが小さいほど最頻値ＸＳ２から大きな値ＺＳ２を減算して値ＹＳ２を求める。なお、値ＹＳ２は値ＹＳ３と値ＹＳ１との間の値である必要があるため、関数ＦＳ３では値ＹＳ３（または、値ＹＳ３を求めるための最大値ＸＳ３および分散ＶＳ）および値ＹＳ１（すなわち、最小値ＸＳ１）が補助的なパラメータとして利用される。
【００６６】
最頻値近傍の分散ＶＳＭが小さい場合、彩度のヒストグラムは最頻値ＸＳ２近傍に集中したものになっている。したがって、分散ＶＳＭが小さい場合に値ＹＳ２を小さな値とすることにより、彩度を減少させるという赤目補正の効果を適切に得ることができる。一方、分散ＶＳＭが大きい場合、彩度のヒストグラムは最頻値ＸＳ２にさほど偏っていないため、値ＹＳ２を小さな値としても効率よく彩度を下げるという効果が期待できない。むしろ、彩度のむらを目立たせてしまうこととなる。そこで、関数ＦＳ２では分散ＶＳＭが小さいほど値ＸＳ２から大きな値を減算して値ＹＳ２を求めるようにしている。
【００６７】
なお、関数ＦＳ２により、最大値ＸＳ３と最頻値ＸＳ２との差に基づいて値ＹＳ２が調整されてもよい。例えば、最大値ＸＳ３と最頻値ＸＳ２との差が小さい場合には補正曲線６１が過度に折れ曲がらないように値ＹＳ２が若干大きくされてもよい。
【００６８】
以上のようにして値ＹＳ１，ＹＳ２，ＹＳ３が決定されると、座標（ＸＳ１，ＹＳ１）、（ＸＳ２，ＹＳ２）、（ＸＳ３，ＹＳ３）の３つの点を通る２次曲線が彩度に関する補正曲線６１として生成される。なお、３つの点から他の手法により補正曲線６１が求められてもよい。
【００６９】
図１１は明度に関する補正曲線６２を例示する図である。図１１において横軸は補正前の明度（すなわち、変換部２１３の入力）であり、縦軸は補正後の明度（すなわち、変換部２１３の出力）である。値ＸＬ１は補正前の明度の最小値であり、値ＸＬ３は補正前の明度の最大値である。値ＸＬ２は明度の最頻値である。これらの値は明度のヒストグラムから導出される。
【００７０】
図１１においても図１０と同様に、補正後の値ＹＬ１，ＹＬ２，ＹＬ３は、それぞれ値ＸＬ１，ＸＬ２，ＸＬ３に対応している。補正後の最小の明度である値ＹＬ１は値ＸＬ１と等しくされ、最大の明度である値ＹＬ３は値ＸＬ３と等しくされる。値ＹＬ１が値ＸＬ１と等しくされるのは、補正後の画像において赤目領域が黒くつぶれて不自然な目になってしまうことを防止するためであり、値ＹＬ３と値ＸＬ３とが等しくされるのは、目の中に存在するいわゆるキャッチライト（照明が反射されて明るくなっている領域）の消失を防止して補正後の目を生き生きとしたものとするためである。
【００７１】
値ＹＬ２は数８にて示す関数ＦＬ２により求められる。なお、明度の中間値の減少の度合いが最頻値ＸＬ２を基準に決定されるのは、彩度の場合と同様に、最頻値ＸＬ２近傍にて明度を大きく減少させることにより、明度を減少させるという赤目補正の目的を容易かつ的確に実現するためである。
【００７２】
【数８】
【００７３】
関数ＦＬ２は最頻値ＸＬ２、および、明度のヒストグラムの分散ＶＬをパラメータとし、分散ＶＬが小さいほど値ＹＳ２は小さな値とされる。すなわち、関数ＦＬ２は分散ＶＬが小さいほど最頻値ＸＬ２から大きな値ＺＬ２を減算して値ＹＬ２を求める。なお、値ＹＬ２は値ＹＬ１以上である必要があるため、関数ＦＬ２は値ＹＬ１（すなわち、最小値ＸＬ１）も補助的なパラメータとして利用する。
【００７４】
分散ＶＬが大きい場合、注目特徴領域において様々な明度が存在しており、明度に関する強いグラデーションが存在すると想定される。典型例としては、注目特徴領域に明度の異なる複数の小領域が存在している状態が考えられる。そして、このような場合に値ＹＬ２を小さな値としてしまうと、補正後の注目特徴領域内において明度の異なる小領域の境界が明瞭になってしまい、明度のむらが目立つことになる。
【００７５】
そこで、関数ＦＬ２は分散ＶＬが小さい場合にのみ値ＹＬ２を小さくする関数とされる。これにより、赤目補正により特徴領域内に段差のような模様が生じることを防止しつつ可能な限り明度を小さくすることが実現される。
【００７６】
なお、関数ＦＬ２においても彩度の場合と同様に、最大値ＸＬ３と最頻値ＸＬ２との差の大きさに基づいて値ＹＬ２が調整されてもよい。
【００７７】
以上のようにして値ＹＬ１，ＹＬ２，ＹＬ３が決定されると、座標（ＸＬ１，ＹＬ１）、（ＸＬ２，ＹＬ２）、（ＸＬ３，ＹＬ３）の３つの点を通る２次曲線が明度に関する補正曲線６２として生成される。これにより、明度の最小値および最大値を保持しつつ中間値を減少させる補正曲線６２が得られる。もちろん、３つの点から他の手法により補正曲線６２が求められてもよい。
【００７８】
図１２は色相に関する補正曲線６３を例示する図である。図１２において横軸は補正前の色相（すなわち、変換部２１３の入力）であり、縦軸は補正後の色相（すなわち、変換部２１３の出力）である。値ＸＨ２は色相のヒストグラムの最頻値であり、値ＸＨ１と値ＸＨ３との間の範囲は値ＸＨ２が示す色相と同色とみなすことができる色相範囲である。ただし、注目特徴領域内の色相は全て値ＸＨ１と値ＸＨ３との間の範囲に含まれるものとする。図１２において補正後の値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３はそれぞれ値ＸＨ１，ＸＨ２，ＸＨ３に対応している。
【００７９】
なお、値ＸＨ１および値ＸＨ３は注目特徴領域における補正前の色相範囲の一端および他端の値として決定されてもよい。
【００８０】
補正後の値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３は予め設定されており、茶色の虹彩の場合には茶色の範囲、青色の虹彩の場合には青色の範囲に対応した値として設定される。そして、座標（ＸＨ１，ＹＨ１）、（ＸＨ２，ＹＨ２）、（ＸＨ３，ＹＨ３）の３つの点を通る２次曲線が色相に関する補正曲線６３として生成される。もちろん、３つの点から他の手法により補正曲線６３が求められてもよい。
【００８１】
以上の手法で補正曲線６３を生成することにより、補正前の最頻値ＸＨ２を予め指定された値ＹＨ２へと補正しつつ注目特徴領域の色相を適切な色相範囲内の値へと補正することが実現される。
【００８２】
次に、彩度および明度に対して行われる平滑化用の加重係数の算出および平滑化について説明する。平滑化は処理対象となる単位領域の特徴量を周囲の８個の単位領域の特徴量とともに重み付け平均して得られる値へと変換する処理となっている。例えば、３×３（＝９）個の単位領域のいずれかの特徴量をＣp（ｐは単位領域の位置を示す。）とし、この単位領域に対する加重係数をａpとした場合、平滑化後の特徴量Ｃは数９にて求められる。
【００８３】
【数９】
【００８４】
図１３は平滑化の際に用いられるフィルタの加重係数を示す図である。図１３に示すように処理対象となる中央の単位領域の加重係数が１とされ、周囲の単位領域の加重係数は１／Ｗとされる。ただし、値Ｗは１以上の値であり、注目特徴量が彩度の場合には数１０により、明度の場合には数１１により求められる。
【００８５】
【数１０】
【００８６】
【数１１】
【００８７】
彩度用の関数ＦＷＳは彩度の最頻値ＸＳ２および分散ＶＳをパラメータとし、これらのパラメータは彩度のヒストグラムから求められる。明度用の関数ＦＷＬも明度の最頻値ＸＬ２および分散ＶＬをパラメータとし、これらのパラメータは明度のヒストグラムから求められる。
【００８８】
既述のように、特徴量の分散が大きい場合、注目特徴領域において特徴量の異なる複数の小領域が存在する可能性が高い。このような場合に赤目補正を行うと小領域ごとの彩度や明度の相違が大きくなってしまい、注目特徴領域内にむらが生じてしまう。そこで、関数ＦＷＳ，ＦＷＬはそれぞれ分散ＶＳ，ＶＬが大きいほど平滑化の度合いが大きくなるように値Ｗを決定する。なお、値Ｗが１に近いほど平滑化の度合いは大きくなる。
【００８９】
また、注目特徴領域において特徴量の異なる複数の小領域が存在する場合、彩度や明度の最頻値ＸＳ２，ＸＬ２が大きいほど補正後の彩度や明度の偏りが顕著となることから、関数ＦＷＳ，ＦＷＬはそれぞれ最頻値ＸＳ２，ＸＬ２が大きいほど平滑化の度合いが大きくなるように値Ｗを決定する。
【００９０】
以上のように、分散および最頻値に基づいて平滑化の度合いを決定することにより、各特徴領域の特性に応じた適切な平滑化が実現される。
【００９１】
注目特徴領域に対する補正および必要な平滑化が完了すると、未処理の特徴領域が存在するか否かが確認され（図７：ステップＳ５１）、未処理の特徴領域が存在する場合には次の注目特徴領域が決定される（図５：ステップＳ２１）。その後、注目特徴領域の各単位領域の彩度および明度に対して補正および平滑化が行われ、色相に対して補正が行われる。
【００９２】
全ての特徴量領域に対して補正および平滑化が行われると、補正後の特徴領域を有する対象領域４０２がＨＳＬ色空間からＲＧＢ色空間へと戻され、さらに、画像データ３０１と合成されて補正済画像データ３０２としてＲＡＭ１４に保存される（ステップＳ５２）。補正済画像データ３０２は表示制御部２０１に転送され、ディスプレイ１２に赤目補正が施された画像が表示される（ステップＳ５３）。
【００９３】
以上、プログラム１４１に従って赤目補正を行う画像処理装置１について説明したが、画像処理装置１では補正対象である特徴領域における特徴量のヒストグラムを生成し、特徴量を補正するための補正曲線がヒストグラムに基づいて生成される。したがって、特徴領域に対して特徴領域の特性に応じた補正を行うことが実現される。また、補正前の特徴領域内の特徴量のグラデーションに応じて補正後の特徴領域内にグラデーションが生じるため、より自然な目へと補正を行うことができる。その結果、様々な態様にて生じる赤目を適切に補正することが実現される。
【００９４】
なお、特徴量として彩度、明度および色相を利用することにより、補正曲線を求めるための関数の設定を人の感性に基づいて容易に行うことができ、より自然な補正済画像を得ることができる。
【００９５】
また、特徴領域の補正の後（または前）に処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行うため、赤目領域全体に適切な平滑化を行うことができる。さらに、小さな特徴領域に対しては解像度を増大させた上で補正を行うため、小さな特徴領域に対しても適切に補正を行うことができる。
【００９６】
＜変形例＞
以上、本発明の一の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。
【００９７】
上記実施の形態では特徴領域ごとに補正が行われるが、例えば、近接する２つの虹彩領域が抽出された場合にはこれらの虹彩領域が１つの特徴領域として扱われてもよい。他の種類の特徴領域についても同様である。
【００９８】
また、ヒストグラムからパラメータを導き出すと説明したが、特徴量の値と頻度との関係を示すヒストグラムという概念はプログラム中に任意の態様にて表現されてよい。例えば、複数の変数、配列、あるいは、オブジェクトとしてヒストグラムを表現することができる。
【００９９】
色相については値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３は予め定められるものとして説明したが、これらの値は関数を用いて求められてもよい。例えば、値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３が、補正前の色相の範囲および最頻値、並びに、補正後の最頻値等をパラメータとする関数により求められてもよい。
【０１００】
上記実施の形態では補正曲線や平滑化用のフィルタの生成に用いられるパラメータとして注目特徴量の最大値、最頻値および分散が利用され、補助的に最小値が用いられる例について説明したが、その他のパラメータが利用されてもよい。例えば、最頻値に代えて平均値が利用されてもよく、中央値（メジアン）が利用されてもよい。このように、ヒストグラムから導かれる統計学的値を利用することにより、補正曲線および平滑化用のフィルタの生成に必要なパラメータを容易に準備することができる。
【０１０１】
また、上記実施の形態では特徴量として色相、彩度および明度が用いられるが、Ｌ*ａ*ｂ*、ＬＵＶ、ＸＹＺ等の表色系（色空間）における値が特徴量として利用されてもよく、ＲＧＢの値がそのまま特徴量とされてもよい。なお、特徴量を補正することは最終的には画素値を補正することに相当する。
【０１０２】
平滑化も上記実施の形態とは異なる他の手法が用いられてもよい。例えば、フィルタが５×５以上であってもよく加重平均も４方向の隣接単位領域のみに対して行われてもよい。
【０１０３】
一方、画像処理装置１における画像データの取得は、上記実施の形態のようにメモリカード９２から読み込まれるのではなく、例えば、ケーブル接続、通信回線または無線等により画像処理装置１と他の装置とが信号の送受信を行うことによって取得されてもよい。画像処理装置１に撮像部を設けて画像のデータが取得されてもよい。
【０１０４】
プログラム１４１はＲＯＭ１５に予め書き込まれていてもよい。また、画像処理装置１では、一連の画像処理が全てＣＰＵによりソフトウェア的処理で実行されているが、それらの処理の一部または全部を専用の回路により実現することも可能である。特に、反復演算をロジック回路にて実行することにより、迅速な画像処理が実現される。
【０１０５】
上記実施の形態では、対象領域４０２の形状を長方形としたがこれに限られるものではない。例えば、楕円形状や使用者が任意に指定する形状等であってもよい。さらに、上記の実施の形態では、対象領域４０２は使用者によって指定されたが、画像認識または特徴量による判定等により自動的に対象領域４０２が決定されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】画像処理装置の外観を示す図である。
【図２】画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】補正部の機能構成を示すブロック図である。
【図５】画像処理装置の動作の流れを示す図である。
【図６】画像処理装置の動作の流れを示す図である。
【図７】画像処理装置の動作の流れを示す図である。
【図８】対象領域が指定された画像を例示する図である。
【図９】特徴領域を例示する図である。
【図１０】彩度に関する補正曲線を示す図である。
【図１１】明度に関する補正曲線を示す図である。
【図１２】色相に関する補正曲線を示す図である。
【図１３】平滑化用のフィルタの加重係数を示す図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１ 画像処理装置
６１〜６３ 補正曲線
９１ 記録ディスク
１４１ プログラム
５０１ 瞳孔領域
５０２ａ 虹彩領域
５０３ 虹彩外領域
Ｓ１５，Ｓ２１〜Ｓ２３，Ｓ３２〜Ｓ３５，Ｓ４２，Ｓ４３ ステップ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中の赤目を補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
フラッシュを用いて撮影を行うと画像中の人物の目が赤色あるいは黄金色に光って写る赤目現象が生じることがある。従来より、銀塩カメラにて取得された写真をスキャナにて取り込むことにより、あるいは、デジタルカメラにて撮影することにより取得された画像データに対して処理を施し、画像中の赤目を通常の目へと補正する技術が提案されている。
【０００３】
赤目を補正する一般的な技術としては、画像中の赤目が存在する領域（以下、「赤目領域」という。）に対して赤色を他の色に置換したり、明度または彩度を下げるといった処理が知られている。赤目領域に対してこのような単純な処理を施した場合、目の中の彩度、明度および色相のグラデーションが失われてしまい、不自然な目となる。そこで、例えば、特許文献１や特許文献２では、瞳や赤目領域の周辺部から中央部にかけて明度または彩度を漸次減少させるようにしている。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−７６４２７号公報
【特許文献２】特開２０００−１３４４８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、赤目領域における明度や彩度を補正対象となる画素の位置に応じて修正する場合、補正対象の画素の位置と補正量とが適切に対応付けられる必要がある。したがって、例えば、瞳の中心が適切に検出できない場合や赤目領域の中心が瞳の中心と一致しないにも関わらず赤目領域の中心を瞳の中心とみなす場合等には、瞳の中心近傍のグラデーションが不自然なものとなってしまう。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、様々な態様にて生じる赤目を適切に補正することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程とを実行させる。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、前記複数の特徴領域のそれぞれに関する特徴量のヒストグラムを生成する工程と、前記ヒストグラムから導かれるパラメータに基づいて前記平滑化の度合いを決定する工程とをさらに実行させる。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、画像中の補正対象領域を決定する工程と、前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程とを実行させる。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、請求項１ないし３のいずれかに記載のプログラムを記録している。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程とを有する。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、画像中の補正対象領域を決定する工程と、前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程とを有する。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１、請求項２および請求項５の発明によれば、特徴領域に応じた平滑化を行うことにより、赤目領域全体に対して適切な平滑化を行うことができる。
【００１４】
また、請求項２の発明によれば、平滑化の度合いを決定するパラメータを容易に準備することができる。
【００１５】
請求項３および請求項６の発明によれば、赤目補正の精度を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
＜実施形態＞
図１は、本発明の一の実施の形態に係る画像処理装置１の外観図である。画像処理装置１は、プログラムを実行することにより画像中の赤目領域を特定して補正を行うコンピュータである。画像処理装置１は、図１に示すように使用者からの入力を受け付けるキーボード１１１およびマウス１１２、並びに、使用者に対する指示メニューや取得した画像等の表示を行うディスプレイ１２を備える。
【００１８】
画像処理装置１は、内部に画像のデータ等を記憶する固定ディスク１６１を有しており、さらに、プログラムを格納した記録ディスク９１や画像データを格納したメモリカード９２が、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としてそれぞれ読取装置１６２やカードスロット１６３に装填可能となっている。
【００１９】
図２は、画像処理装置１の構成を示すブロック図である。画像処理装置１は、ＣＰＵ１３、ＲＡＭ１４およびＲＯＭ１５をバスラインに接続した一般的なコンピュータシステムの構成となっている。バスラインにはさらに、ディスプレイ１２、操作者からの入力を受け付けるキーボード１１１およびマウス１１２、データやプログラム等を保存する固定ディスク１６１、記録ディスク９１（光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等）との間で情報の受け渡しを行う読取装置１６２、並びに、メモリカード９２との間で情報の受け渡しを行うカードスロット１６３が、適宜、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介する等して接続される。
【００２０】
ＲＡＭ１４、固定ディスク１６１、読取装置１６２およびカードスロット１６３は互いにデータの受け渡しが可能とされており、ＣＰＵ１３の制御の下、ディスプレイ１２には各種情報やＲＡＭ１４、固定ディスク１６１、メモリカード９２等に記憶されいてる画像の表示が可能とされる。
【００２１】
図２に示すプログラム１４１は、記録ディスク９１から読取装置１６２を介して固定ディスク１６１に記憶され、固定ディスク１６１からＲＡＭ１４へと転送されたものであり、ＣＰＵ１３による実行が可能とされる。
【００２２】
図３は、ＣＰＵ１３がＲＡＭ１４内のプログラム１４１に従って動作することにより実現される機能構成を他の構成とともに示す図である。図３に示す構成のうち、表示制御部２０１、対象領域決定部２０２、サイズ決定部２０３、特徴領域抽出部２０４、赤目領域特定部２０５および補正部２０６が、ＣＰＵ１３等により実現される機能を示す。
【００２３】
表示制御部２０１は、画像データに基づいてディスプレイ１２上による画像の表示を制御する。対象領域決定部２０２は、マウス１１２を介して画像データ３０１が示す画像中の処理対象となる対象領域の決定を使用者から受け付ける。サイズ決定部２０３は、対象領域について後述する処理を行う単位となる単位領域の大きさを決定する。
【００２４】
特徴領域抽出部２０４は、対象領域に対して単位領域ごとの処理を行い、特徴量に応じて複数種類の特徴領域を抽出する。なお、特徴量としては彩度、明度および色相が用いられる。赤目領域特定部２０５は抽出された複数の特徴領域のうち赤目領域を構成する特徴領域を特定する。補正部２０６は特定された赤目領域に対して色変換を行い、画像中の赤目を正常な色の目へと補正する。補正後の画像のデータは補正済画像データ３０２としてＲＡＭ１４に記憶される。
【００２５】
図４は、補正部２０６の機能構成を示すブロック図である。補正部２０６は、赤目領域を構成する特徴領域における特徴量のヒストグラムを生成するヒストグラム生成部２１１、赤目を補正するための補正曲線を生成する補正曲線生成部２１２、補正曲線を用いて特徴量を変換する変換部２１３、平滑化用のフィルタを生成するフィルタ生成部２１４、および、補正後の赤目領域の平滑化を行う平滑化部２１５を有する。これらの機能の詳細については後述する。
【００２６】
図５ないし図７は、画像処理装置１が赤目領域を特定して補正する際の動作の流れを示す図である。以下、図３ないし図７を参照して画像処理装置１が赤目に対する補正（以下、「赤目補正」という。）を行う動作について説明する。
【００２７】
まず、使用者がディスプレイ１２を見ながらキーボード１１１やマウス１１２を用いてメモリカード９２や固定ディスク１６１内の画像データのうち所望のものを選択すると、選択された画像データ３０１がＲＡＭ１４に読み込まれるとともに表示制御部２０１が画像データ３０１に基づいて画像をディスプレイ１２に表示する（ステップＳ１１）。
【００２８】
使用者は赤目補正が必要な領域をマウス１１２を用いて指定することにより、対象領域決定部２０２が演算対象となる対象領域を決定する（ステップＳ１２）。具体的には、図８に示すように使用者が画像４０１中の対象領域４０２の対角の２点を指定することにより、１つの目に対応する赤目領域を含む対象領域４０２が決定される。
【００２９】
対象領域４０２が決定されると、サイズ決定部２０３により、対象領域４０２の画素数Ｎ１とパラメータＳとに基づいて、数１により単位領域の一辺の画素数（以下、「単位領域サイズ」という。）ｎ（単位領域の大きさはｎ×ｎとされる。）が求められる（ステップＳ１３）。
【００３０】
【数１】
【００３１】
なお、パラメータＳは画像４０１と対象領域４０２との画素数の比を示す値であり、画像４０１の画素数をＮ２とすると数２により定まるパラメータである。
【００３２】
【数２】
【００３３】
また、関数Ｆは、パラメータＳが小さいほど出力する単位領域サイズｎを小さくし、対象領域４０２の画素数Ｎ１が大きいほど出力する単位領域サイズｎを大きくする関数であり、例えば数３ないし数５のような入出力関係を有する関数である。
【００３４】
【数３】
【００３５】
【数４】
【００３６】
【数５】
【００３７】
このような関数Ｆを用いて単位領域サイズを決定することにより、画像４０１に対する対象領域４０２の大きさの割合に応じた大きさの単位領域に対象領域４０２を分割でき、その後は単位領域を単位として演算を行うことにより、画素ごとに演算する場合に比べて高速で、かつノイズの影響を受けにくい精度のよい赤目領域の特定ができる。なお、ｎの最小値は１であり、その場合、１つの単位領域は１画素となり、対象領域４０２は画素ごとに処理されることとなる。
【００３８】
単位領域サイズｎが決定されると、特徴領域抽出部２０４は、対象領域４０２の各単位領域のＲＧＢ値（平均のＲＧＢ値）をＨＳＬ表色系の色空間へと変換して各単位領域の色相、彩度および明度を特徴量として得る（ステップＳ１４）。
【００３９】
次に、特徴領域抽出部２０４により、単位領域の特徴量に基づいて瞳孔領域、虹彩領域および虹彩外領域がそれぞれ特徴領域として対象領域４０２から抽出される。具体的には、彩度および明度が一定の範囲にある領域（彩度、明度ともに低い範囲にある領域）が瞳孔領域として抽出され、色相および彩度が一定の範囲にある領域（色相は赤からやや黄色、彩度は高い範囲にある領域）が虹彩領域として抽出される。さらに、瞳孔領域と同じ明度範囲であり、虹彩領域と同じ色相範囲の領域が虹彩外領域として抽出される（ステップＳ１５）。
【００４０】
なお、特徴量に基づいて補正対象となる特徴領域を抽出することにより、後述の特徴量に基づく補正が特徴領域ごとに適切に行うことが実現される。
【００４１】
図９は、特徴領域抽出部２０４により、対象領域４０２から抽出される特徴領域を例示する図である。符号５０１は瞳孔領域、符号５０２ａ，５０２ｂは虹彩領域、符号５０３は虹彩外領域を示す。赤目の状態によっては、各種特徴領域は抽出されない場合もあれば複数抽出される場合もある。
【００４２】
各種特徴領域の抽出に用いられる特徴量の範囲は、赤目現象の生じていない正常時の特徴量から定められるものではなく、赤目現象が生じている場合の特徴量から統計的に定められる。したがって、このような特徴量に該当する各特徴領域は赤目現象の生じている可能性がある領域として抽出されていることを意味する。逆に、いずれの特徴領域としても抽出されなかった領域は赤目補正が必要でない領域と判定されたこととなる。
【００４３】
次に、抽出された特徴領域から赤目補正に適さない不要な領域が除外される（ステップＳ１６）。例えば、図９に示す特徴領域のうち、微小な虹彩領域５０２ｂは、誤って抽出された虹彩領域として補正対象から除外される。また、各特徴領域の包含関係や接触の度合いに基づいて、各特徴領域が補正対象となる領域として適切か否かが改めて判断される。
【００４４】
具体例としては、虹彩外領域が虹彩領域の周囲の大部分に接していない場合には虹彩外領域を補正すると不自然な目になってしまうことから虹彩外領域が補正すべきでない領域であると判定される。瞳孔領域と虹彩領域との間に特徴領域以外の領域が存在する場合は瞳孔領域周辺が赤目となっていない可能性があり、瞳孔領域が補正すべきでない領域であると判定される。瞳孔領域が虹彩領域に完全には含まれていない場合には適切な補正が困難な状態であることからいずれの特徴領域も補正すべきでないと判定される（この場合、赤目補正は実行されない）。
【００４５】
赤目補正をすべき赤目領域を構成する少なくとも１つの特徴領域が決定されると、次に、赤目領域特定部２０５から特徴領域を示す情報および特徴量が補正部２０６に入力され、赤目領域を構成する特徴領域ごとに順次、赤目補正に係る処理が実行される。なお、以下の処理は特徴領域の種類に依存することなく実行される。
【００４６】
まず、補正部２０６において赤目領域に含まれる一の特徴領域が処理対象（以下、「注目特徴領域」という。）として決定される（ステップＳ２１）。そして、ヒストグラム生成部２１１（図４参照）が注目特徴領域を構成する単位領域の数をカウントし、注目特徴領域の大きさを単位領域のカウント数として求める。
【００４７】
注目特徴領域の大きさが所定値以下の場合には（ステップＳ２２）、ヒストグラム生成部２１１からサイズ決定部２０３にその旨が伝達され、サイズ決定部２０３が単位領域サイズをさらに小さく設定することにより解像度を増大させ、ステップＳ１４に戻る（ステップＳ２３）。これにより、再度抽出される特徴領域中の単位領域数が増大され、後述のヒストグラムから得られるパラメータの信頼性を向上することができる。その結果、赤目補正の精度を向上することができる。
【００４８】
なお、１つの単位領域が１画素である場合には、サイズ決定部２０３により解像度を増大する処理が対象領域４０２（または、注目特徴領域）に対して施される。解像度を向上する処理（すなわち、画像を拡大する処理）としては、直線補間法、キュービックコンボリューション補間法、Ｂスプライン補間法等が用いられる。これにより、再度抽出される特徴領域の画素数が増大される。
【００４９】
次に、ヒストグラム生成部２１１により注目特徴領域において処理対象となる特徴量（彩度、明度および色相のいずれかであり、以下、「注目特徴量」という。）が決定され（図６：ステップＳ３１）、注目特徴量の補正（ステップＳ３２〜Ｓ３５）および注目特徴量に対する平滑化（ステップＳ４２，Ｓ４３）が実行される。
【００５０】
注目特徴量の補正では、ヒストグラム生成部２１１により注目特徴領域おける注目特徴量のヒストグラムが生成される（ステップＳ３２）。すなわち、注目特徴量の値とその値を有する単位領域の数との関係を示すヒストグラムが生成される。
【００５１】
単位領域を単位とする注目特徴量のヒストグラムが生成されると、補正曲線生成部２１２によりヒストグラムから導かれる統計学的値であるパラメータが求められ（ステップＳ３３）、パラメータを用いて各単位領域の注目特徴量の補正前の値と補正後の値との関係を示す補正曲線が生成される（ステップＳ３４）。その後、変換部２１３により補正曲線を用いて各単位領域の注目特徴量が変換される（ステップＳ３５）。これにより、注目特徴領域における注目特徴量が補正される。
【００５２】
補正後の注目特徴量に対する平滑化は、注目特徴量が彩度または明度の場合のみ実行され（ステップＳ４１）、補正により強調された彩度や明度のばらつき（２次元空間におけるばらつき）が平滑化により緩和される。平滑化では、ヒストグラムから平滑化用の加重係数が求められ（ステップＳ４２）、単位領域の注目特徴量が平滑化された値へと修正される（ステップＳ４３）。これにより、特徴領域ごとに適切な度合いにて平滑化が行われる。
【００５３】
一の注目特徴量について補正および平滑化が完了すると次の注目特徴量が決定され（ステップＳ４４，Ｓ３１）、再度、補正および平滑化が行われる。なお、本実施の形態では色相に対する平滑化は省略されるため、彩度および明度については補正および平滑化が行われ、色相については補正のみが行われる。ただし、色相に対して平滑化が行われるようにされてもよい。
【００５４】
また、図６では補正の後に平滑化が行われるが、平滑化は補正の前に行われてもよい。この場合、ステップＳ４１〜Ｓ４３とステップＳ３４，Ｓ３５とが入れ替えられる。平滑化を補正の前に行う場合も補正により強調される彩度や明度のばらつきが緩和される。また、補正前に平滑化を行うことにより、補正前に特徴領域中のノイズを低減することができる。
【００５５】
次に、補正に用いられる補正曲線および平滑化についてさらに詳細に説明する。
【００５６】
図１０は彩度に関する補正曲線６１を例示する図である。図１０において横軸は補正前の彩度（すなわち、変換部２１３の入力）であり、縦軸は補正後の彩度（すなわち、変換部２１３の出力）である。値ＸＳ１は注目特徴領域における補正前の彩度の最小値であり、値ＸＳ３は補正前の彩度の最大値である。値ＸＳ２は彩度の最頻値（最も多くの単位領域が有する彩度）である。これらの値は彩度のヒストグラムから導出される。
【００５７】
図１０において補正後の値ＹＳ１，ＹＳ２，ＹＳ３は、それぞれ値ＸＳ１，ＸＳ２，ＸＳ３に対応している。最小の彩度である値ＹＳ１は値ＸＳ１と等しくされる。これにより、補正後の画像において赤目領域の彩度が過度に減少してしまうことが防止される。
【００５８】
値ＹＳ３は数６にて示す関数ＦＳ３により求められる。
【００５９】
【数６】
【００６０】
関数ＦＳ３は最大値ＸＳ３、および、彩度のヒストグラムから求められる彩度の分散ＶＳをパラメータとし、分散ＶＳが小さいほど値ＹＳ３を小さくする特性を有する。すなわち、関数ＦＳ３は分散ＶＳが小さいほど最大値ＸＳ３から大きな値ＺＳ３を減算して値ＹＳ３を求める。
【００６１】
赤目補正において彩度の最大値はなるべく小さく抑えられることが好ましい。一方で、分散ＶＳが大きい場合に彩度の最大値を小さくしてしまうと注目特徴領域の雰囲気が変化してしまうという問題が生じる。そこで、関数ＦＳ３により彩度の補正曲線６１は彩度の分散が小さいほど彩度の最大値を減少させる特性を有するものとされる。
【００６２】
なお、値ＹＳ３は値ＹＳ１以下となることが許されないため、正確には関数ＦＳ３は値ＹＳ１（すなわち、最小値ＸＳ１）も補助的なパラメータとして利用する。
【００６３】
一方、値ＹＳ２は数７にて示す関数ＦＳ２により求められる。なお、彩度の中間値（彩度の範囲のおよそ中間の値をいう。以下同様）の減少の度合いが最頻値ＸＳ２を基準に決定されるのは、最頻値ＸＳ２近傍にて彩度を大きく減少させることにより、彩度を減少させるという赤目補正の目的を容易かつ的確に実現することができるからである。
【００６４】
【数７】
【００６５】
関数ＦＳ２は最頻値ＸＳ２、および、彩度のヒストグラムにおける最頻値近傍の分散ＶＳＭをパラメータとし、分散ＶＳＭが小さいほど値ＹＳ２は小さな値とされる。すなわち、関数ＦＳ２は分散ＶＳＭが小さいほど最頻値ＸＳ２から大きな値ＺＳ２を減算して値ＹＳ２を求める。なお、値ＹＳ２は値ＹＳ３と値ＹＳ１との間の値である必要があるため、関数ＦＳ３では値ＹＳ３（または、値ＹＳ３を求めるための最大値ＸＳ３および分散ＶＳ）および値ＹＳ１（すなわち、最小値ＸＳ１）が補助的なパラメータとして利用される。
【００６６】
最頻値近傍の分散ＶＳＭが小さい場合、彩度のヒストグラムは最頻値ＸＳ２近傍に集中したものになっている。したがって、分散ＶＳＭが小さい場合に値ＹＳ２を小さな値とすることにより、彩度を減少させるという赤目補正の効果を適切に得ることができる。一方、分散ＶＳＭが大きい場合、彩度のヒストグラムは最頻値ＸＳ２にさほど偏っていないため、値ＹＳ２を小さな値としても効率よく彩度を下げるという効果が期待できない。むしろ、彩度のむらを目立たせてしまうこととなる。そこで、関数ＦＳ２では分散ＶＳＭが小さいほど値ＸＳ２から大きな値を減算して値ＹＳ２を求めるようにしている。
【００６７】
なお、関数ＦＳ２により、最大値ＸＳ３と最頻値ＸＳ２との差に基づいて値ＹＳ２が調整されてもよい。例えば、最大値ＸＳ３と最頻値ＸＳ２との差が小さい場合には補正曲線６１が過度に折れ曲がらないように値ＹＳ２が若干大きくされてもよい。
【００６８】
以上のようにして値ＹＳ１，ＹＳ２，ＹＳ３が決定されると、座標（ＸＳ１，ＹＳ１）、（ＸＳ２，ＹＳ２）、（ＸＳ３，ＹＳ３）の３つの点を通る２次曲線が彩度に関する補正曲線６１として生成される。なお、３つの点から他の手法により補正曲線６１が求められてもよい。
【００６９】
図１１は明度に関する補正曲線６２を例示する図である。図１１において横軸は補正前の明度（すなわち、変換部２１３の入力）であり、縦軸は補正後の明度（すなわち、変換部２１３の出力）である。値ＸＬ１は補正前の明度の最小値であり、値ＸＬ３は補正前の明度の最大値である。値ＸＬ２は明度の最頻値である。これらの値は明度のヒストグラムから導出される。
【００７０】
図１１においても図１０と同様に、補正後の値ＹＬ１，ＹＬ２，ＹＬ３は、それぞれ値ＸＬ１，ＸＬ２，ＸＬ３に対応している。補正後の最小の明度である値ＹＬ１は値ＸＬ１と等しくされ、最大の明度である値ＹＬ３は値ＸＬ３と等しくされる。値ＹＬ１が値ＸＬ１と等しくされるのは、補正後の画像において赤目領域が黒くつぶれて不自然な目になってしまうことを防止するためであり、値ＹＬ３と値ＸＬ３とが等しくされるのは、目の中に存在するいわゆるキャッチライト（照明が反射されて明るくなっている領域）の消失を防止して補正後の目を生き生きとしたものとするためである。
【００７１】
値ＹＬ２は数８にて示す関数ＦＬ２により求められる。なお、明度の中間値の減少の度合いが最頻値ＸＬ２を基準に決定されるのは、彩度の場合と同様に、最頻値ＸＬ２近傍にて明度を大きく減少させることにより、明度を減少させるという赤目補正の目的を容易かつ的確に実現するためである。
【００７２】
【数８】
【００７３】
関数ＦＬ２は最頻値ＸＬ２、および、明度のヒストグラムの分散ＶＬをパラメータとし、分散ＶＬが小さいほど値ＹＳ２は小さな値とされる。すなわち、関数ＦＬ２は分散ＶＬが小さいほど最頻値ＸＬ２から大きな値ＺＬ２を減算して値ＹＬ２を求める。なお、値ＹＬ２は値ＹＬ１以上である必要があるため、関数ＦＬ２は値ＹＬ１（すなわち、最小値ＸＬ１）も補助的なパラメータとして利用する。
【００７４】
分散ＶＬが大きい場合、注目特徴領域において様々な明度が存在しており、明度に関する強いグラデーションが存在すると想定される。典型例としては、注目特徴領域に明度の異なる複数の小領域が存在している状態が考えられる。そして、このような場合に値ＹＬ２を小さな値としてしまうと、補正後の注目特徴領域内において明度の異なる小領域の境界が明瞭になってしまい、明度のむらが目立つことになる。
【００７５】
そこで、関数ＦＬ２は分散ＶＬが小さい場合にのみ値ＹＬ２を小さくする関数とされる。これにより、赤目補正により特徴領域内に段差のような模様が生じることを防止しつつ可能な限り明度を小さくすることが実現される。
【００７６】
なお、関数ＦＬ２においても彩度の場合と同様に、最大値ＸＬ３と最頻値ＸＬ２との差の大きさに基づいて値ＹＬ２が調整されてもよい。
【００７７】
以上のようにして値ＹＬ１，ＹＬ２，ＹＬ３が決定されると、座標（ＸＬ１，ＹＬ１）、（ＸＬ２，ＹＬ２）、（ＸＬ３，ＹＬ３）の３つの点を通る２次曲線が明度に関する補正曲線６２として生成される。これにより、明度の最小値および最大値を保持しつつ中間値を減少させる補正曲線６２が得られる。もちろん、３つの点から他の手法により補正曲線６２が求められてもよい。
【００７８】
図１２は色相に関する補正曲線６３を例示する図である。図１２において横軸は補正前の色相（すなわち、変換部２１３の入力）であり、縦軸は補正後の色相（すなわち、変換部２１３の出力）である。値ＸＨ２は色相のヒストグラムの最頻値であり、値ＸＨ１と値ＸＨ３との間の範囲は値ＸＨ２が示す色相と同色とみなすことができる色相範囲である。ただし、注目特徴領域内の色相は全て値ＸＨ１と値ＸＨ３との間の範囲に含まれるものとする。図１２において補正後の値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３はそれぞれ値ＸＨ１，ＸＨ２，ＸＨ３に対応している。
【００７９】
なお、値ＸＨ１および値ＸＨ３は注目特徴領域における補正前の色相範囲の一端および他端の値として決定されてもよい。
【００８０】
補正後の値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３は予め設定されており、茶色の虹彩の場合には茶色の範囲、青色の虹彩の場合には青色の範囲に対応した値として設定される。そして、座標（ＸＨ１，ＹＨ１）、（ＸＨ２，ＹＨ２）、（ＸＨ３，ＹＨ３）の３つの点を通る２次曲線が色相に関する補正曲線６３として生成される。もちろん、３つの点から他の手法により補正曲線６３が求められてもよい。
【００８１】
以上の手法で補正曲線６３を生成することにより、補正前の最頻値ＸＨ２を予め指定された値ＹＨ２へと補正しつつ注目特徴領域の色相を適切な色相範囲内の値へと補正することが実現される。
【００８２】
次に、彩度および明度に対して行われる平滑化用の加重係数の算出および平滑化について説明する。平滑化は処理対象となる単位領域の特徴量を周囲の８個の単位領域の特徴量とともに重み付け平均して得られる値へと変換する処理となっている。例えば、３×３（＝９）個の単位領域のいずれかの特徴量をＣp（ｐは単位領域の位置を示す。）とし、この単位領域に対する加重係数をａpとした場合、平滑化後の特徴量Ｃは数９にて求められる。
【００８３】
【数９】
【００８４】
図１３は平滑化の際に用いられるフィルタの加重係数を示す図である。図１３に示すように処理対象となる中央の単位領域の加重係数が１とされ、周囲の単位領域の加重係数は１／Ｗとされる。ただし、値Ｗは１以上の値であり、注目特徴量が彩度の場合には数１０により、明度の場合には数１１により求められる。
【００８５】
【数１０】
【００８６】
【数１１】
【００８７】
彩度用の関数ＦＷＳは彩度の最頻値ＸＳ２および分散ＶＳをパラメータとし、これらのパラメータは彩度のヒストグラムから求められる。明度用の関数ＦＷＬも明度の最頻値ＸＬ２および分散ＶＬをパラメータとし、これらのパラメータは明度のヒストグラムから求められる。
【００８８】
既述のように、特徴量の分散が大きい場合、注目特徴領域において特徴量の異なる複数の小領域が存在する可能性が高い。このような場合に赤目補正を行うと小領域ごとの彩度や明度の相違が大きくなってしまい、注目特徴領域内にむらが生じてしまう。そこで、関数ＦＷＳ，ＦＷＬはそれぞれ分散ＶＳ，ＶＬが大きいほど平滑化の度合いが大きくなるように値Ｗを決定する。なお、値Ｗが１に近いほど平滑化の度合いは大きくなる。
【００８９】
また、注目特徴領域において特徴量の異なる複数の小領域が存在する場合、彩度や明度の最頻値ＸＳ２，ＸＬ２が大きいほど補正後の彩度や明度の偏りが顕著となることから、関数ＦＷＳ，ＦＷＬはそれぞれ最頻値ＸＳ２，ＸＬ２が大きいほど平滑化の度合いが大きくなるように値Ｗを決定する。
【００９０】
以上のように、分散および最頻値に基づいて平滑化の度合いを決定することにより、各特徴領域の特性に応じた適切な平滑化が実現される。
【００９１】
注目特徴領域に対する補正および必要な平滑化が完了すると、未処理の特徴領域が存在するか否かが確認され（図７：ステップＳ５１）、未処理の特徴領域が存在する場合には次の注目特徴領域が決定される（図５：ステップＳ２１）。その後、注目特徴領域の各単位領域の彩度および明度に対して補正および平滑化が行われ、色相に対して補正が行われる。
【００９２】
全ての特徴量領域に対して補正および平滑化が行われると、補正後の特徴領域を有する対象領域４０２がＨＳＬ色空間からＲＧＢ色空間へと戻され、さらに、画像データ３０１と合成されて補正済画像データ３０２としてＲＡＭ１４に保存される（ステップＳ５２）。補正済画像データ３０２は表示制御部２０１に転送され、ディスプレイ１２に赤目補正が施された画像が表示される（ステップＳ５３）。
【００９３】
以上、プログラム１４１に従って赤目補正を行う画像処理装置１について説明したが、画像処理装置１では補正対象である特徴領域における特徴量のヒストグラムを生成し、特徴量を補正するための補正曲線がヒストグラムに基づいて生成される。したがって、特徴領域に対して特徴領域の特性に応じた補正を行うことが実現される。また、補正前の特徴領域内の特徴量のグラデーションに応じて補正後の特徴領域内にグラデーションが生じるため、より自然な目へと補正を行うことができる。その結果、様々な態様にて生じる赤目を適切に補正することが実現される。
【００９４】
なお、特徴量として彩度、明度および色相を利用することにより、補正曲線を求めるための関数の設定を人の感性に基づいて容易に行うことができ、より自然な補正済画像を得ることができる。
【００９５】
また、特徴領域の補正の後（または前）に処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行うため、赤目領域全体に適切な平滑化を行うことができる。さらに、小さな特徴領域に対しては解像度を増大させた上で補正を行うため、小さな特徴領域に対しても適切に補正を行うことができる。
【００９６】
＜変形例＞
以上、本発明の一の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。
【００９７】
上記実施の形態では特徴領域ごとに補正が行われるが、例えば、近接する２つの虹彩領域が抽出された場合にはこれらの虹彩領域が１つの特徴領域として扱われてもよい。他の種類の特徴領域についても同様である。
【００９８】
また、ヒストグラムからパラメータを導き出すと説明したが、特徴量の値と頻度との関係を示すヒストグラムという概念はプログラム中に任意の態様にて表現されてよい。例えば、複数の変数、配列、あるいは、オブジェクトとしてヒストグラムを表現することができる。
【００９９】
色相については値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３は予め定められるものとして説明したが、これらの値は関数を用いて求められてもよい。例えば、値ＹＨ１，ＹＨ２，ＹＨ３が、補正前の色相の範囲および最頻値、並びに、補正後の最頻値等をパラメータとする関数により求められてもよい。
【０１００】
上記実施の形態では補正曲線や平滑化用のフィルタの生成に用いられるパラメータとして注目特徴量の最大値、最頻値および分散が利用され、補助的に最小値が用いられる例について説明したが、その他のパラメータが利用されてもよい。例えば、最頻値に代えて平均値が利用されてもよく、中央値（メジアン）が利用されてもよい。このように、ヒストグラムから導かれる統計学的値を利用することにより、補正曲線および平滑化用のフィルタの生成に必要なパラメータを容易に準備することができる。
【０１０１】
また、上記実施の形態では特徴量として色相、彩度および明度が用いられるが、Ｌ*ａ*ｂ*、ＬＵＶ、ＸＹＺ等の表色系（色空間）における値が特徴量として利用されてもよく、ＲＧＢの値がそのまま特徴量とされてもよい。なお、特徴量を補正することは最終的には画素値を補正することに相当する。
【０１０２】
平滑化も上記実施の形態とは異なる他の手法が用いられてもよい。例えば、フィルタが５×５以上であってもよく加重平均も４方向の隣接単位領域のみに対して行われてもよい。
【０１０３】
一方、画像処理装置１における画像データの取得は、上記実施の形態のようにメモリカード９２から読み込まれるのではなく、例えば、ケーブル接続、通信回線または無線等により画像処理装置１と他の装置とが信号の送受信を行うことによって取得されてもよい。画像処理装置１に撮像部を設けて画像のデータが取得されてもよい。
【０１０４】
プログラム１４１はＲＯＭ１５に予め書き込まれていてもよい。また、画像処理装置１では、一連の画像処理が全てＣＰＵによりソフトウェア的処理で実行されているが、それらの処理の一部または全部を専用の回路により実現することも可能である。特に、反復演算をロジック回路にて実行することにより、迅速な画像処理が実現される。
【０１０５】
上記実施の形態では、対象領域４０２の形状を長方形としたがこれに限られるものではない。例えば、楕円形状や使用者が任意に指定する形状等であってもよい。さらに、上記の実施の形態では、対象領域４０２は使用者によって指定されたが、画像認識または特徴量による判定等により自動的に対象領域４０２が決定されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】画像処理装置の外観を示す図である。
【図２】画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】補正部の機能構成を示すブロック図である。
【図５】画像処理装置の動作の流れを示す図である。
【図６】画像処理装置の動作の流れを示す図である。
【図７】画像処理装置の動作の流れを示す図である。
【図８】対象領域が指定された画像を例示する図である。
【図９】特徴領域を例示する図である。
【図１０】彩度に関する補正曲線を示す図である。
【図１１】明度に関する補正曲線を示す図である。
【図１２】色相に関する補正曲線を示す図である。
【図１３】平滑化用のフィルタの加重係数を示す図である。
【符号の説明】
【０１０７】
１ 画像処理装置
６１〜６３ 補正曲線
９１ 記録ディスク
１４１ プログラム
５０１ 瞳孔領域
５０２ａ 虹彩領域
５０３ 虹彩外領域
Ｓ１５，Ｓ２１〜Ｓ２３，Ｓ３２〜Ｓ３５，Ｓ４２，Ｓ４３ ステップ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、
前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
請求項１に記載のプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
前記複数の特徴領域のそれぞれに関する特徴量のヒストグラムを生成する工程と、
前記ヒストグラムから導かれるパラメータに基づいて前記平滑化の度合いを決定する工程と、
をさらに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
画像中の補正対象領域を決定する工程と、
前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、
前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、
前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、
特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、
前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程と、
を有することを特徴とする赤目補正方法。
【請求項６】
画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、
画像中の補正対象領域を決定する工程と、
前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、
前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、
前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程と、
を有することを特徴とする赤目補正方法。
【請求項１】
画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、
前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
請求項１に記載のプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
前記複数の特徴領域のそれぞれに関する特徴量のヒストグラムを生成する工程と、
前記ヒストグラムから導かれるパラメータに基づいて前記平滑化の度合いを決定する工程と、
をさらに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項３】
画像中の赤目を補正するプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
画像中の補正対象領域を決定する工程と、
前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、
前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、
前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】
画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、
特徴量に基づいて画像から赤目領域として抽出された複数の特徴領域に対して赤目補正を行う工程と、
前記赤目補正を行う工程の前または後に、前記複数の特徴領域のそれぞれに対して処理対象となる特徴領域に応じた平滑化を行う工程と、
を有することを特徴とする赤目補正方法。
【請求項６】
画像中の赤目を補正する赤目補正方法であって、
画像中の補正対象領域を決定する工程と、
前記補正対象領域の大きさと所定値とを比較する工程と、
前記補正対象領域の大きさが前記所定値よりも小さい場合に、前記補正対象領域の解像度を増大させる工程と、
前記補正対象領域に対して赤目補正を行う工程と、
を有することを特徴とする赤目補正方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２００９−６４４５９（Ｐ２００９−６４４５９Ａ）
【公開日】平成２１年３月２６日（２００９．３．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２７４１４１（Ｐ２００８−２７４１４１）
【出願日】平成２０年１０月２４日（２００８．１０．２４）
【分割の表示】特願２００１−７０１４０（Ｐ２００１−７０１４０）の分割
【原出願日】平成１３年３月１３日（２００１．３．１３）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年３月２６日（２００９．３．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１０月２４日（２００８．１０．２４）
【分割の表示】特願２００１−７０１４０（Ｐ２００１−７０１４０）の分割
【原出願日】平成１３年３月１３日（２００１．３．１３）
【出願人】（３０３０００３７２）コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 (12,802)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]