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JP2012085083A - 画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラム Download PDF

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JP2012085083A JP2010229289A JP2010229289A JP2012085083A JP 2012085083 A JP2012085083 A JP 2012085083A JP 2010229289 A JP2010229289 A JP 2010229289A JP 2010229289 A JP2010229289 A JP 2010229289A JP 2012085083 A JP2012085083 A JP 2012085083A
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潤 児玉
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Abstract

【課題】 露出条件やホワイトバランス処理の影響に関わらず、所望の顔部位を確度高く容易に検出できる技術を提供することを目的とする。
【解決手段】 複数の色成分を有する対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出部と、顔画像に含まれる複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出部と、対象画像のうち、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正する色補正部と、を備える。
【選択図】 図1

Description

本発明は、画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラムに関する。
従来、デジタルカメラなどによって撮像された画像において、被写体である人物の見栄えをよくするために、様々な技術が開発されている。例えば、顔画像から歯の画像領域とともに白目の画像領域を検出し、歯の画像領域の彩度を補正する補正パラメータを、白目の画像領域の彩度に基づき計算し、顔画像の中で違和感を生じないように歯の画像領域の色を補正する技術がある(特許文献1など参照)。
特開2008−160474号公報
ところで、従来技術では、画像の輝度、彩度、色相のいずれかによって生成されるエッジ画像に基づいて、顔画像から歯や白目などの顔部位の画像領域を検出する。しかしながら、生成されるエッジ画像は、撮像時の露出条件やホワイトバランス処理の設定に大きく影響を受けるため、所望の顔部位を精度よく検出できない場合がある。
上記従来技術が有する問題を鑑み、本発明の目的は、露出条件やホワイトバランス処理の影響に関わらず、所望の顔部位を確度高く容易に検出できる技術を提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、複数の色成分を有する対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出部と、顔画像に含まれる複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出部と、対象画像のうち、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正する色補正部と、を備える。
また、抽出部は、色相および彩度の情報に基づいて、顔部位を抽出してもよい。
また、抽出部は、顔部位が歯である場合、色相に基づいて歯を含む唇の画像領域を抽出し、唇の画像領域のうち、彩度が多変量解析に基づいて算出されるしきい値以下となる画像領域を歯の画像領域として抽出してもよい。
また、抽出部は、輝度および彩度の情報に基づいて、顔部位を抽出してもよい。
また、抽出部は、顔部位が白目である場合、輝度と動的に変化する第1のしきい値との比較に基づいて白目を含む目の画像領域を抽出し、目の画像領域のうち、彩度が多変量解析に基づいて算出される第2のしきい値以下となる画像領域を白目の画像領域として抽出してもよい。
また、色補正部は、輝度および彩度の情報に基づいて、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正してもよい。
本発明の撮像装置は、被写体を撮像して複数の色成分を有する対象画像を取得する撮像部と、本発明の画像処理装置と、を備える。
本発明の画像処理プログラムは、複数の色成分を有する対象画像を読み込む入力手順、対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出手順、顔画像に含まれる複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出手順、対象画像のうち、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正する色補正手順、をコンピュータに実行させる。
本発明によれば、露出条件やホワイトバランス処理の影響に関わらず、所望の顔部位を確度高く容易に検出できる。
本発明の実施形態に係るデジタルカメラ1の構成の一例を示すブロック図 デジタルカメラ1による処理動作を示すフローチャート デジタルカメラ1により撮像された対象画像30の一例を示す図 口部分を含む切り出した部分画像40に対する処理結果を示す図 左目を含む切り出した部分画像70に対する処理結果を示す図
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。
図1は、本実施形態に係るデジタルカメラ1の構成の一例を示すブロック図である。
本実施形態のデジタルカメラ1は、撮像光学系11、撮像素子12、DFE13、CPU14、メモリ15、操作部16、モニタ17、メディアI/F18を有する。ここで、DFE13、メモリ15、操作部16、モニタ17、メディアI/F18は、それぞれCPU14に接続されている。
撮像素子12は、撮像光学系11を通過した光束によって結像される被写体像を撮像するデバイスである。この撮像素子12の出力はDFE13に接続されている。なお、本実施形態の撮像素子12は、順次走査方式の固体撮像素子(CCDなど)であってもよく、XYアドレス方式の固体撮像素子(CMOSなど)であってもよい。
撮像素子12の受光面には、複数の受光素子がマトリックス状に配列されている。撮像素子12の各受光素子には、赤色(R)、緑色(G)、青色(B)のカラーフィルタが公知のベイヤ配列にしたがって配置されている。そのため、撮像素子12の各受光素子は、カラーフィルタでの色分解によってそれぞれの色に対応する画像信号を出力する。これにより、撮像素子12は、撮像時にカラーの画像を取得できる。
DFE13は、撮像素子12から入力される画像信号のA/D変換や、欠陥画素補正などの信号処理を行うデジタルフロントエンド回路である。このDFE13は、本実施形態において撮像素子12とともに撮像部を構成し、撮像素子12より入力される画像信号を画像のデータとしてCPU14に出力する。
CPU14は、デジタルカメラ1の各部を統括的に制御するプロセッサである。例えば、CPU14は、メモリ15から制御プログラムを読み込んで実行し、撮像素子12の出力に基づいて、公知のコントラスト検出によるオートフォーカス(AF)制御や公知の自動露出(AE)演算などをそれぞれ行う。また、CPU14は、画像処理プログラムに基づいて、DEF13からの画像データに対して、デジタル処理などの画像処理を施す。一例として、デジタル処理には、補間処理、ホワイトバランス処理、階調変換処理、輪郭強調処理、色変換処理などが含まれる。さらに、本実施形態のCPU14は、画像処理プログラムの実行により、顔検出部20、画像抽出部21、顔部位抽出部22、色補正部23として動作する。
顔検出部20は、撮像された画像(対象画像)に対してエッジ検出するなどの公知の顔認識法を用い、対象画像中の被写体の顔を認識し、顔画像を検出する。
画像抽出部21は、顔検出部20によって検出された顔画像に対して、顔認識の場合と同様にエッジ検出を行うことにより、処理対象の顔部位を認識しその部位を含んだ部分画像を切り出す。
顔部位抽出部22は、画像抽出部21によって切り出された部分画像の色成分R、G、Bの画素値から輝度、色相、彩度の情報を算出し、その情報に基づいて、処理対象の顔部位の画像領域を抽出する。本実施形態では、処理対象の顔部位として、歯および白目であるとし、顔部位抽出部22は、歯の画像領域を抽出する場合、色相および彩度の情報を用いて画像領域の抽出を行い、白目の画像領域を抽出する場合、輝度および彩度の情報を用いて画像領域の抽出を行う。なお、本実施形態の顔部位抽出部22は、画像抽出部21とともに抽出部として動作する。また、色成分R、G、Bの画素値から輝度、色相、彩度の情報の算出方法は、公知のHSV変換などの変換方法を用いるものとする。
色補正部23は、処理対象の顔部位を所望の色(例えば、歯や白目の場合には本来有する白色)にするために、顔部位抽出部22によって抽出された処理対象の顔部位の画像領域の情報に基づいて、対象画像において対応する領域の各色成分の画素値を補正する。
メモリ15は、撮像した画像とともに、CPU14によって実行される画像処理プログラムなどの各種プログラムを記憶する不揮発性のフラッシュメモリである。
操作部16は、例えば、撮像モードの切換設定の入力や、静止画像や動画の撮像指示などをユーザから受け付ける。また、本実施形態の操作部16は、色補正処理を行う顔部位の設定指示もユーザから受け付ける。
モニタ17は、液晶モニタ等のモニタであり、CPU14の制御指示によって各種画像を表示する。例えば、本実施形態の画像処理後、CPU14の制御指示に基づいて、モニタ17は、画像処理された画像を表示する。
メディアI/F18には、不揮発性の記憶媒体19を着脱可能に接続できる。そして、メディアI/F18は、記憶媒体19に対してデータの書き込み/読み込みを実行する。上記の記憶媒体19は、ハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードなどで構成される。なお、図1では記憶媒体19の一例としてメモリカードを図示する。
次に、図2のフローチャートを参照しつつ、本実施形態に係るデジタルカメラ1による処理動作について説明する。
なお、上述したように、本実施形態では、色補正する処理対象の顔部位は、歯と白目とであるとし、それらの顔部位を白く色補正するものとする。また、本実施形態に係るデジタルカメラ1は、左右の目の白目の画像領域をそれぞれ抽出して色補正するものとする。以下において、左目の白目の場合の画像処理について説明するが、右目の場合についても同様である。また、本実施形態に係るデジタルカメラ1は、操作部16を介して、ユーザより色補正する顔部位として歯および白目とする設定指示を、予め受け付け保持しているものとする。
CPU14は、ユーザから被写体の撮像指示(例えば、操作部16に含まれるレリーズ釦の全押し操作など)を受け付けると、撮像素子12に被写体の撮像を行う。CPU14は、DEF13を介して、撮像素子12から出力された画像信号を取得し、補間処理、ホワイトバランス処理、階調変換処理、輪郭強調処理、色変換処理などのデジタル処理を施す。これにより、各画素にR、G、Bそれぞれの色成分の画素値を有する対象画像30が生成される。図3は、対象画像30の一例を示す。CPU14は、対象画像30に対して、ステップS101〜ステップS109までの処理を行う。
ステップS101:CPU14の顔検出部20は、公知の顔認識法を用い、対象画像30における被写体の顔を認識し、図3に示す顔画像31を検出する。CPU14は、不図示の内部メモリに、検出した顔画像31を保持する。或いは、CPU14は、内部メモリ(不図示)に、顔画像31に関する情報(画像の大きさや画素位置など)を保持してもよい。
ステップS102:CPU14の画像抽出部21は、歯の色補正を行うために、ステップS101で検出された顔画像31に対して、エッジ検出を行う。画像抽出部21は、検出したエッジ量に基づいて歯を含む口部分を認識し、その口部分を含む部分画像40を切り出す。CPU14は、内部メモリ(不図示)に、切り出した部分画像40を保持する。図4(a)は、切り出した部分画像40の一例を示す。
なお、切り出される部分画像40の大きさは、対象画像30における水平および垂直走査方向それぞれの口部分の大きさの30%増しなど、CPU14の処理能力や口の大きさに応じて決定されるのが好ましい。
ステップS103:CPU14の顔部位抽出部22は、ステップS102で切り出された部分画像40から、歯を含む唇の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部22は、公知の変換方法を用いて、図4(a)の部分画像40の各画素のR、G、Bの画素値から色相の値を算出し、部分画像40の色相画像を生成する。顔部位抽出部22は、生成した色相画像のうち、唇の色を示す赤色系の色相(例えば、290°〜400°(=290°〜360°,0°〜40°))を有する画素を抽出する。
なお、上記290°〜400°の色相には唇だけでなく肌などの部分も含まれる。そこで、本実施形態の顔部位抽出部22は、抽出した画素の画素値に対して、多変量解析、例えば、判別分析法を適用し、クラス間分散の分散比が最大になる値を求める。顔部位抽出部22は、その最大になる値をしきい値と設定して、そのしきい値以下の階調値を有する画素を唇画像の画素として抽出する。これにより、肌などの部分を除いた唇画像のみを抽出することができる。図4(b)は、顔部位抽出部22によって抽出された唇画像を白い領域として示す、部分画像40の二値化画像50である。
さらに、顔部位抽出部22は、二値化画像50の唇画像に対して公知の凸包やSnake法などを適用し、歯の画像領域を含む唇の画像領域を抽出する。図4(c)は、凸包によって抽出した唇の画像領域を白い領域として示す、二値化画像51である。
なお、本実施形態では、赤色系の色相として290°〜400°としたが、露出条件やホワイトバランス処理などに応じて設定することが好ましい。また、顔部位抽出部22は、しきい値以下の階調値を有する画素を唇画像として抽出する際に、単独に存在する画素や所定の面積以下の画像領域の画素を、ノイズとして除去するようにしてもよい。例えば、その所定の面積とは、部分画像40の画素数の2%など、対象画像30や部分画像40の大きさ、CPU14の処理能力などに応じて決定することが好ましい。
ステップS104:顔部位抽出部22は、ステップS102で切り出された部分画像40と、ステップS103で取得した二値化画像51とを用いて、歯の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部22は、色相の場合と同様に、公知の変換方法を用い、部分画像40から彩度画像60を生成する(図4(d))。図4(d)に示すように、彩度画像60において、歯や唇上のハイライト部分などの画素の彩度は低くなる(黒色部分)。
顔部位抽出部22は、二値化画像51の唇の画像領域に対応する彩度画像60の画素の彩度に対して、例えば、判別分析法を適用し、クラス間分散の分散比が最大になる値を求める。顔部位抽出部22は、その最大になる値をしきい値とし、そのしきい値以下の彩度を有する画素を歯の画像領域の画素として抽出する。図4(e)は、顔部位抽出部22によって抽出された歯の画像領域を白い領域として示す、部分画像40の二値化画像61である。
なお、顔部位抽出部22は、しきい値以下の彩度を有する画素を歯の画像領域の画素として抽出した後、二値化画像61に対して二値化画像50を用いたマスク処理を行うことで、ノイズや唇上のハイライト部分などを除去してもよい。
ステップS105:CPU14の色補正部23は、元の対象画像30における被写体の歯を白色に色補正する。そのために、本実施形態の色補正部23は、例えば、二値化画像61を3画素×3画素の大きさの領域で平滑化処理し、0〜255の階調の平滑画像62を生成する(図4(f))。色補正部23は、平滑画像62の画素の画素値の大きさに応じて、対応する対象画像30の画素のR、G、Bの画素値をガンマ変換して補正し、被写体の歯を白色に色補正する。なお、本実施形態では、R、G、Bの色成分の画素値自身をガンマ変換するのではなく、画素の輝度に対して、1.3などの1より大きなγ値のトーンカーブを適用し、彩度に対して、0.6などの1より小さなγ値のトーンカーブを適用する。色補正部23は、ガンマ変換された輝度および彩度の情報を、公知の変換方法でR、G、Bの画素値に変換し補正する。
ステップS106:画像抽出部21は、白目の色補正を行うために、ステップS101で検出された顔画像31に対して、エッジ検出を行う。画像抽出部21は、検出したエッジ量に基づいて左目を認識し、左目を含む部分画像70を切り出す。CPU14は、内部メモリ(不図示)に、切り出した部分画像70を保持する。図5(a)は、切り出した部分画像70の一例を示す。
なお、切り出される部分画像70の大きさは、対象画像30における水平および垂直走査方向それぞれの左目の大きさの30%増しなど、CPU14の処理能力や目の大きさに応じて決定されるのが好ましい。
ステップS107:顔部位抽出部22は、ステップS106で切り出された部分画像70から、白目を含む左目の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部22は、公知の変換方法を用い、図5(a)の部分画像70の各画素のR、G、Bの画素値から輝度を算出し、部分画像70の輝度画像を生成する。顔部位抽出部22は、生成した輝度画像を、動的しきい値法、例えば、適応的二値化処理を適用して二値化し、左目部分の領域を絞り込む(図5(b))。この適応的二値化処理を用いることにより、輝度画像内の部分ごとに局所的に異なるしきい値(第1のしきい値)が設けられ、照明ムラなどの撮像時の露出条件やホワイトバランス処理などの影響を回避しつつ、輝度画像を二値化することができる。図5(b)は、適応的二値化処理により絞り込まれた左目部分を白い領域として示す、部分画像70の二値化画像80である。
しかしながら、二値化画像80には、髪の毛や眉毛などの画像領域も含まれる。そこで、顔部位抽出部22は、二値化画像80において、単独に存在する画素や所定の面積以下の髪の毛などの画像領域の画素を、ノイズとして除去する(図5(c))。本実施形態における所定の面積とは、例えば、部分画像70の画素数の5%など、対象画像30や部分画像70の大きさ、CPU14の処理能力などに応じて決定するのが好ましい。
さらに、顔部位抽出部22は、水平および垂直走査方向それぞれの左目の大きさを表すフェレ径、またはそれらのフェレ径の比(例えば、フェレ径比=1)に基づいて、二値化画像81から左目のみの二値化画像82を取得する(図5(d))。顔部位抽出部22は、二値化画像82に対して公知の凸包やSnake法などを適用し、白目の画像領域を含む左目の画像領域を抽出する。図5(e)は、凸包によって求めた左目の画像領域を白い領域として示す、二値化画像83である。
なお、公知の凸包やSnake法などを用いて、白目を含む目の画像領域を抽出するにあたり、顔部位抽出部22は、白目と瞳の境界や目の輪郭部分で強いエッジが生じやすいことから、輝度や彩度のソーベルエッジの平均値が大きい方を目の画像領域と判断して抽出するのが好ましい。また、左目や右目のフェレ径やフェレ径比などは、大人や子供、または男女など、被写体に応じて適宜設定され、メモリ15に記憶されることが好ましい。
ステップS108:顔部位抽出部22は、ステップS106で切り出された部分画像70と、ステップS108で取得した二値化画像83とを用いて、左目の白目の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部22は、歯の場合と同様に、公知の変換方法を用い、部分画像70から彩度画像90を生成する(図5(f))。図5(f)に示すように、彩度画像90において、白目や瞳のハイライト部分などの画素の彩度は低くなる(黒色部分)。
顔部位抽出部22は、二値化画像83の左目の画像領域に対応する彩度画像90の画素の彩度に対して、例えば、判別分析法を適用し、クラス間分散の分散比が最大になる値を求める。顔部位抽出部22は、その最大になる値をしきい値(第2のしきい値)とし、そのしきい値以下の彩度を有する画素を左目の白目の画像領域の画素として抽出する。図5(g)は、顔部位抽出部22によって抽出された左目の白目の画像領域を白い領域として示す、部分画像70の二値化画像91である。
なお、CPU14は、右目の白目の画像領域についても、左目の場合と同様に、ステップS106〜ステップS108の処理を行い抽出する。
ステップS109:色補正部23は、元の対象画像30における被写体の白目を白色に色補正する。そのために、本実施形態の色補正部23は、例えば、二値化画像91を3画素×3画素の大きさの領域で平滑化処理し、0〜255の階調の平滑画像92を生成する(図5(h))。色補正部23は、平滑画像92の画素の画素値の大きさに応じて、対応する対象画像30の画素のR、G、Bの画素値をガンマ変換して補正し、被写体の白目を白色にする。なお、本実施形態では、歯の場合と同様に、R、G、Bの色成分の画素値自身をガンマ変換するのではなく、画素の輝度に対して、1.3などの1より大きなγ値のトーンカーブを適用し、彩度に対して、0.6などの1より小さなγ値のトーンカーブを適用する。色補正部23は、ガンマ変換された輝度および彩度の情報を、公知の変換方法でR、G、Bの画素値に変換し補正する。また、輝度および彩度のそれぞれに適用されるトーンカーブのγ値は、ステップS105の値と同じでもよいし、異なっていてもよい。
このように、本実施形態では、歯の画像領域を抽出する場合、露出条件の違いによる影響を受けにくい色相、およびホワイトバランス処理の影響を受けにくい彩度に基づいて決定することにより、歯の画像領域を確度高く容易に検出できる。
また、白目の画像領域を抽出する場合、露出条件およびホワイトバランス処理の違いに応じて、しきい値設定が調整可能な動的しきい値法および多変量解析を用いることにより、白目の画像領域を確度高く容易に検出できる。
《実施形態の補足事項》
(1)上記実施形態では、デジタルカメラ1の顔検出部20、画像抽出部21、顔部位抽出部22、色補正部23の各処理を、CPU14がソフトウエア的に実現する例を説明したが、ASICを用いてこれらの各処理をハードウエア的に実現しても勿論かまわない。
また、顔検出部20、画像抽出部21、顔部位抽出部22、色補正部23のそれぞれは、被写体が人物であるとして処理したが、被写体が犬や猫などの動物に対しても適用可能である。
(2)本発明の画像処理装置は、上記実施形態のデジタルカメラ1の例に限定されない。例えば、撮像された画像をコンピュータに読み込ませ、コンピュータに歯や白目の色補正処理を実行させることにより、コンピュータを本発明の画像処理装置として機能させてもよい。
(3)上記実施形態では、画像抽出部21が、エッジ検出に基づいて、処理対象の顔部位を認識し、その顔部位を含んだ画像を切り出したが、本発明はこれに限定されない。例えば、撮像される被写体の構図に応じて、予め各顔部位が位置するデータをメモリ15に記憶させることにより、画像抽出部21が、対象画像30における被写体の構図を認識し、認識した構図に応じて処理対象の顔部位の位置を特定して、その顔部位を含んだ部分画像を切り出すようにしてもよい。
(4)上記実施形態では、対象画像30は、CPU14によるデジタル処理の色補間処理により、各画素にR、G、Bの画素値を有する画像としたが、本発明はこれに限定されず、色補間処理前のRAW画像でもよい。
(5)上記実施形態では、色補正部23は、二値化画像を3画素×3画素で平滑化処理し、0〜255の階調の平滑画像62および平滑画像92を生成したが、本発明はこれに限定されない。例えば、色補正部23は、5画素×5画素などの大きさの領域で平滑化処理し、任意の階調レンジを有した平滑画像を生成してもよい。
また、色補正部23は、平滑化処理を行わず、歯や白目の画像領域に対応する対象画像30の画素の各色成分の画素値を、自身の値に応じてガンマ変換してもよいし、歯や白目の画像領域に対応する対象画像30の画素の各色成分の画素値に、白色を示す所定の画像値(例えば、R=G=B=255)を代入してもよい。
(6)上記実施形態では、左右の目の画像領域を抽出するにあたり、左右の目それぞれの部分画像70を切り出したが、本発明はこれに限定されず、例えば、左右の両方の目を含む1つの部分画像を切り出して、左右の目の画像領域を抽出してもよい。
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点及び利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神及び権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点及び利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良及び変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物及び均等物によることも可能である。
1 デジタルカメラ、11 撮像光学系、12 撮像素子、13 DFE、14 CPU、15 メモリ、16 操作部、17 モニタ、18 メディアI/F、19 記憶媒体、20 顔検出部、21 画像抽出部、22 顔部位抽出部、23 色補正部

Claims (8)

  1. 複数の色成分を有する対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出部と、
    前記顔画像に含まれる前記複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出部と、
    前記対象画像のうち、前記顔部位に対応する領域の前記色成分の値を補正する色補正部と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 請求項1に記載の画像処理装置において、
    前記抽出部は、色相および彩度の情報に基づいて、前記顔部位を抽出する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  3. 請求項2に記載の画像処理装置において、
    前記抽出部は、前記顔部位が歯である場合、前記色相に基づいて前記歯を含む唇の画像領域を抽出し、前記唇の画像領域のうち、前記彩度が多変量解析に基づいて算出されるしきい値以下となる画像領域を前記歯の画像領域として抽出する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  4. 請求項1に記載の画像処理装置において、
    前記抽出部は、輝度および彩度の情報に基づいて、前記顔部位を抽出する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  5. 請求項4に記載の画像処理装置において、
    前記抽出部は、前記顔部位が白目である場合、前記輝度と動的に変化する第1のしきい値との比較に基づいて前記白目を含む目の画像領域を抽出し、前記目の画像領域のうち、前記彩度が多変量解析に基づいて算出される第2のしきい値以下となる画像領域を前記白目の画像領域として抽出する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  6. 請求項1ないし請求項5のいずれか1項に記載の画像処理装置において、
    前記色補正部は、輝度および彩度の情報に基づいて、前記顔部位に対応する領域の前記色成分の値を補正する
    ことを特徴とする画像処理装置。
  7. 被写体を撮像して複数の色成分を有する対象画像を取得する撮像部と、
    請求項1ないし請求項6のいずれか1項に記載の画像処理装置と、
    を備えることを特徴とする撮像装置。
  8. 複数の色成分を有する対象画像を読み込む入力手順、
    前記対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出手順、
    前記顔画像に含まれる前記複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出手順、
    前記対象画像のうち、前記顔部位に対応する領域の前記色成分の値を補正する色補正手順、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
JP2010229289A 2010-10-12 2010-10-12 画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラム Withdrawn JP2012085083A (ja)

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