(57)【要約】 【課題】  適切な補正対象とするべき物体（人物を含む）をより少ない誤認確率で、より正しく特定して、デジタル画像データの補正を行なうことができる画像補正方法および画像補正装置を提供すること。【解決手段】  物体領域における肌色領域を構成する画素から肌色画素をスキャニングし、前記物体領域を同程度の輝度の肌色画素で構成される物体毎に分別する物体分別工程、分別した物体毎に、設定されたパラメータで解析し、前記補正値算出基準とする物体群としての該パラメータの条件を満たすほど大きなポイントを付与して評価する解析・評価工程、分別した物体毎を、前記肌色画素の平均輝度別に複数のグループに分けるグループ分け工程、および、分別した物体毎の前記ポイントの合計値が最大であるグループを補正対象の物体群として特定する補正値算出基準特定工程を経て、補正値算出基準となる物体群の特定を行なう。【選択図】  図１
2010218206.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像データからなる原画像に含まれる物体領域から１乃至複数の物体を補正値算出基準の物体群として特定し、この物体群を基準として算出した補正関数により、前記原画像について前記デジタル画像データの補正を実行する画像補正方法であって、
前記補正値算出基準となる物体群の特定は、前記物体領域の肌色画素をスキャニングし、前記物体領域を同程度の輝度の肌色画素で構成される物体毎に分別する物体分別工程、
分別した物体毎に設定されたパラメータで解析し、前記補正値算出基準とする物体群としての該パラメータの条件に応じたポイントを付与する解析・評価工程、
分別した各物体を前記肌色画素の平均輝度別に複数のグループに分けるグループ分け工程、および、
同グループに分別された物体の前記ポイントの合計値により、前記補正値算出基準の物体群を特定する補正値算出基準特定工程を経て行なうことを特徴とする画像補正方法。
【請求項２】
前記解析・評価工程においては、前記パラメータとして、前記画像に含まれる人物の顔領域を検出するためのパラメータを用いることを特徴とする請求項１の画像補正方法。
【請求項３】
前記解析・評価工程においては、前記パラメータとして、各物体の面積あるいは画素数、各物体の円形度、任意の矩形領域中の該物体による画素密度、各物体の中央部の画素密度、および、画像中心から該物体までの距離のうち少なくとも１つを用いることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像補正方法。
【請求項４】
デジタル画像データからなる画像に含まれる物体領域から１乃至複数の物体を補正値算出基準の物体群として特定し、この物体群を基準として算出した補正関数により、前記原画像について前記デジタル画像データの補正を実行する画像補正装置であって、前記デジタル画像データにおける物体領域の肌色画素をスキャニングし、前記物体領域を同程度の輝度の肌色画素で構成される物体毎に分別し、その分別した物体毎に、設定されたパラメータで解析して補正値算出基準とする物体群としての該パラメータの条件に応じたポイントを付与し、さらに、分別した物体を前記肌色画素の平均輝度別に複数のグループに分け、分別した物体毎の前記ポイントの合計値により、補正対象の物体群を特定する物体抽出・解析手段５を備えることを特徴とする画像補正装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
デジタル画像データの画像から肌色領域を抽出し、その肌色領域を基準としてデータ出力用の補正を実行する画像補正方法および画像補正装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、デジタルカメラ等の画像入力デバイスから入力されたデジタル画像データをプリンタや液晶表示装置（ＬＣＤ）などの画像出力デバイスに出力する際に、デジタル画像データの画像の中から検出した人物の顔等の肌色領域を補正対象として、輝度、明度、ホワイトバランス等の様々なパラメータの補正を行ない、所望の画質の画像を出力する技術が多々提案されている（特許文献１乃至４参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３４１８８９号公報
【特許文献２】特開２００５−１４８９１５号公報
【特許文献３】特開２００７−１１０５７６号公報
【特許文献４】特開２００６−１７９９８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、自然界には肌色に近い色合いの物体は多く存在するため、画像中に肌色領域と認識される領域が複数存在することは少なくない。そして、このような場合に、補正対象とする物体（肌色領域）を誤認識してしまい、不適切な画像補正を行ってしまうことがあった。
【０００５】
そこで、本発明は、適切な補正対象とするべき物体（人物を含む）をより少ない誤認確率で、より正しく特定して、デジタル画像データの補正を行なうことができる画像補正方法および画像補正装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記の課題を解決するために、本発明の画像補正方法は、デジタル画像データからなる画像に含まれる物体領域から１乃至複数の物体を補正値算出基準の物体群として特定し、この物体群を基準として算出した補正関数により、前記原画像について前記デジタル画像データの補正を実行する画像補正方法であって、前記補正値算出基準となる物体群の特定は、前記物体領域の肌色画素をスキャニングし、前記物体領域を同程度の画素値の肌色画素で構成される物体毎に分別する物体分別工程、分別した物体毎に設定されたパラメータで解析し、前記補正値算出基準とする物体群としての該パラメータの条件に応じたポイントを付与する解析・評価工程、分別した各物体を前記肌色画素の平均輝度別に複数のグループに分けるグループ分け工程、および、同グループに分別された物体の前記ポイントの合計値により、前記補正値算出基準の物体群を特定する補正値算出基準特定工程を経て行なうことを特徴とする。
【０００７】
また、前記解析・評価工程においては、前記パラメータとして、前記画像に含まれる人物の顔領域を検出するためのパラメータを用いることを特徴とし、さらには、前記解析・評価工程においては、前記パラメータとして、各物体の面積あるいは画素数、各物体の円形度、任意の矩形領域中の該物体による画素密度、各物体の中央部の画素密度、および、画像中心から該物体までの距離のうち少なくとも１つを用いることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の画像補正装置は、デジタル画像データからなる原画像に含まれる物体領域から１乃至複数の物体を補正値算出基準の物体群として特定し、この物体群を基準として算出した補正関数により、前記原画像について前記デジタル画像データの補正を実行する画像補正装置であって、前記デジタル画像データにおける物体領域の肌色画素をスキャニングし、前記物体領域を同程度の輝度の肌色画素で構成される物体毎に分別し、その分別した物体毎に、設定されたパラメータで解析して補正値算出基準とする物体群としての該パラメータの条件に応じたポイントを付与し、さらに、分別した物体を前記肌色画素の平均輝度別に複数のグループに分け、分別した物体毎の前記ポイントの合計値により、補正対象の物体群を特定する物体抽出・解析手段を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の画像補正方法および画像補正装置によれば、補正値算出基準となる物体群として、設定されたパラメータの条件をより満たすグループを特定することが可能となる。つまり、特定された該グループ乃至これに属する各物体は、補正値算出基準とするための前記パラメータの条件をより満たしていることから、前記各物体は該画像における主要部である可能性が高いことが伺える。そして、該グループに属する各物体は、物体分別工程において、肌色領域における肌色画素の画素値（例えば、輝度、彩度、色相など）が同程度とされているため、同条件でデジタル画像データの補正を実行したとしても、その補正が過剰に反映されてしまうような不具合を防止することができるので、常に、画質を改善する方向での補正を行なうことができる。
【００１０】
そして、各物体は肌色画素を用いて特定されており、前記パラメータとして、人物の顔領域を特定するためのパラメータを用いることにより、肌色補正をより確実に実行することが可能となる。
【００１１】
なお、前記パラメータとしては任意であり、例えば第３発明に示すようなパラメータを用い、ポイント評価を実行することで、補正値算出基準となる物体群の特定を任意とし、所望の画像補正を実行することが可能となる。
【００１２】
このように、本発明の画像補正方法および画像補正装置によれば、適切な補正対象とするべき物体（人物を含む）をより少ない誤認確率で特定し、デジタル画像データの補正を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の画像補正装置の一実施形態における要部構成を示すブロック図
【図２】本発明の画像補正方法の一実施形態における基本フローチャート
【図３】肌色画素検出用の（ａ）はＹ−Ｃｂ、（ｂ）はＹ−Ｃｒ、（ｃ）はＳ−Ｈの各グラフ
【図４】図２の基本フローチャートのＳＴ６の処理を示すサブフローチャート
【図５】図４のサブフローチャートのＳＴ１１の処理を示すサブフローチャート
【図６】物体領域の画素の配列を模式的に示すマトリクスであって、図中、最も濃い黒で示される画素は抽出された物体を構成する肌色画素、中間の着色で示される画素は検出された肌色画素、薄い着色で示される画素は処理中にマーキングされた肌色画素を示す。
【図７】補正値算出基準物体群の特定を説明するためのイメージ図であって、（ａ）は原画像、（ｂ）は物体抽出・解析・評価を行った状態、（ｃ）補正値算出基準物体群を特定した状態、（ｄ）は逆光補正を行った結果の画像を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本実施形態の画像補正装置は、画像入力デバイスとしてのメモリーカードやデジタルカメラ等から入力されるデジタル画像データ（以下、単に、画像データという。）を、画像出力デバイスとしての液晶表示装置やプリンタ等から出力する際に、前記デジタル画像データに必要な補正を加えるための処理装置である。なお、本実施形態において、該画像補正装置は前記画像出力デバイスＯとしてのフォトプリンタ内に組み込んで配設された場合を想定する。
【００１５】
図１は本実施形態の画像補正装置１の要部構成（および機能）を示すブロック図であり、前記画像補正装置１は、前記画像入力デバイスＩおよび画像出力デバイスＯ（出力部）と接続された画像データバッファ２、前記画像入力デバイスＩから入力送信される画像データを、補正処理を迅速に行なうべく、縮小して縮小画像データとする画像縮小手段３、前記画像縮小データの各画素について肌色画素（＝１）か否か（＝０））の２値で表した２値画像データとする２値画像生成手段４、前記２値画像データの肌色画素から１乃至複数の物体を抽出し、さらに、各物体についての「人らしさ」、すなわち人の顔領域（類似）らしさを解析して物体抽出データを作成し、補正値算出基準物体群を決定する物体抽出・解析手段５、前記補正値算出基準物体群の画素値ヒストグラムを作成し、その結果に基づいて、予め用意された補正関数テーブルから補正関数を求める補正関数決定手段６、前記補正関数を用いて画像全体について画像データの補正を実行する画像補正手段７、および前記縮小画像データ、２値画像データ、物体抽出データ、画素値ヒストグラム、ルックアップテーブル等を保管する記憶装置としてのメモリ８とを備える。なお、本実施形態においては、これらは前記フォトプリンタの制御部（メモリを含む）を利用することとなる。
【００１６】
そして、この画像補正装置においては、肌色領域として把握される人物の顔部分が含まれる逆光画像を、その人物の顔部分が逆光画像の中でも鮮明に出力されるように補正する画像補正が実行される。
【００１７】
本実施形態の画像補正方法においては、図２のフローチャートに示すように、先ず、原画像の画像データを前記画像入力デバイスＩより取り込み、画像補正装置１の前記画像データバッファ２に保存する（ＳＴ１）。
【００１８】
次に、前記画像データバッファ２の画像データを、画像補正の処理を迅速に行なうために、前記画像縮小手段３において所定サイズに縮小し、縮小画像データを作成する（ＳＴ２）。所定のサイズとは、例えば、プリンタ出力の場合は実印画サイズ、液晶表示装置の場合は、液晶素子の表示サイズとすることが考えられる。画像の縮小方法としては、平均画素法、バイリニア法、バイキュービック法等の一般的手法を用いることができる。
【００１９】
そして、補正値算出基準物体を「物体」、特に、本実施形態においては「人物」に特定して画像補正を実行するように、前記２値画像生成手段４において、ノイズ（人物以外の物体）を画像データから除去して、２値画像データを生成する。
【００２０】
本実施形態のノイズ除去においては、縮小された画像データの画像を背景領域と物体領域とに区分けし、先ず、背景領域を構成する画素については、補正処理上の画素値を０クリアして無効化する（ＳＴ３）。なお、ここでいう画素値とは、輝度値、ＲＧＢ濃度値等をいう。  画像の背景領域と物体領域の区分け方法は、例えば、特開平５−２６３４０号公報、特開２００２−３６８８９２号公報等に開示された公知の分別方法を利用することができる。
【００２１】
そして、物体領域を構成する各画素について、肌色画素か否かを判断（肌色画素を「１」、それ以外の画素を「０」として２値化）し、肌色画素以外の画素についてはその画素値も０クリアして無効化する（ＳＴ４）。肌色画素の検出は、例えば、公知のＨＳＶ（色相）色空間およびＹＣｂＣｒ色空間（Ｙは輝度・Ｃｂは青色色差成分・Ｃｒは赤色色差成分）を併用した方法を用いることができる。なお、図３（ａ）は、肌色画素検出のための、各画素のＹ−Ｃｂ（輝度−青色色差）の関係を示すグラフ、図３（ｂ）には、同じくＹ−Ｃｒ（輝度−赤色色差）の関係を示すグラフ、そして、図３（ｃ）には、同じくＨ−Ｓ（色相−彩度）の関係を示すグラフである。これらのグラフの特性について説明すると、ＹＣｂＣｒ空間においては、一般に肌色画素の場合、赤色色差Ｃｒの値は１２８より大きく、青色色差Ｃｂの値は１２８より小さい。また、被写体が逆光などにより、その輝度が小さい程、青色色差Ｃｂ、赤色色差Ｃｒの値は１２８に近い値となる。さらに、ＨＳＶ空間においては、一般に肌色画素の場合、通常の明るさでは色相Ｈの値は０から４０程度と考えられる。しかし、被写体が逆光などにより暗くなると、一般に彩度Ｓの値は小さくなり、それに対する色相Ｈの値の範囲は広がってくるようになる。本実施形態においては各画素における輝度−青色色差、輝度−赤色色差および色相−彩度の関係が全て、図３（ａ）乃至（ｃ）のそれぞれのグラフにおける網掛け範囲にある場合に肌色画素と判定する。
【００２２】
さらに、ノイズ除去の仕上げとして、物体領域から人物の特定をより正確に行なうために、２値画像生成手段４において、抽出した肌色画素の２値画像から、いわゆる、ごま塩雑音を除去する（ＳＴ５）。ごま塩雑音の除去は、メディアンフィルター法、膨張・縮小法等の一般的な方法を利用することができるが、処理速度、使用するハードウェアリソース、効果等の観点から、本実施形態においてはごま塩雑音は、「１」と「０」との２値で示される画像データにおいて、両隣を自己と異なる値の画素で挟まれた画素は、前記両隣の画素と同じ値に変換させることで除去することとする。
【００２３】
例えば、…０００１０１１０００…と配列された２値の画像データの場合には、…０００１１１１０００…とすることで、ごま塩状のノイズを除去する。なお、ノイズ除去としてさらに、物体領域のうち一定の画素数以下の小領域については補正対象から外す処理を実行してもよい（小物体削除処理）。
【００２４】
そして、前記物体抽出・解析手段５において、ノイズが除去された物体領域の中から、補正対象とする物体群を特定する（ＳＴ６）。
【００２５】
補正値算出基準物体群の特定の具体的な方法については、図４のフローチャートに示す。
【００２６】
先ず、ノイズが除去された２値画像データをスキャン（走査）して、同程度の輝度の肌色画素で構成される１物体を抽出する（物体分別工程：ＳＴ１１）。
【００２７】
この１物体の抽出の具体的な方法は、図５のフローチャート、および、図６の物体領域における画素の配列を示す模式的なマトリクスに示す。マトリクス内に数値が示されている画素は肌色画素であり、数値が示されていない画素は、肌色画素以外と判断された画素、あるいは、ノイズ除去された画素である。そして、前記数値は各画素の画素値である。画素値としては、輝度、ＲＧＢ濃度値などの数値を用いることができるが、逆光補正を行なう本実施形態においては、輝度を各画素の特徴を示すパラメータとして用いる。
【００２８】
先ず、図６（ａ）に示すように、２値画像データのマトリクスにおける左上から右方向へ、１ラインずつスキャンし、フリーの最初の肌色画素を検出する（ＳＴ１０１）。
【００２９】
フリーの最初の肌色画素を検出したら、その画素を該物体の第１原点（Ｐo）とする。また、この第１原点（Ｐｏ）となる画素の直下のラインで、第１原点（Ｐｏ）となる画素に接する画素、即ち、斜め左下、真下、斜め右下の画素にマーキングする（ＳＴ１０２）。なお、図６においては、マーキングされた画素を一番薄い着色で示す。
【００３０】
図６（ａ）においては、２ライン目の輝度「３０」の画素がフリーの最初の肌色画素であるので、この画素を第１原点（Ｐｏ）とする。そして、この画素の直下のライン、即ち３ライン目であって、第１原点（Ｐｏ）に接する３つの画素、即ち、それぞれの輝度を「３６」、「３２」、「３０」とする３つの画素をマーキングする。
【００３１】
次に、前記第１原点（Ｐｏ）と同ラインのスキャンを続行し、以下の条件を満たす、連続した全ての画素を、同一物体を構成する画素として検出する。
【００３２】
条件：・肌色画素であること
・その画素値が該物体の抽出でこれまでに検出した肌色画素の画素値平均の±３０％以内であること
【００３３】
さらに、検出した画素の直下のラインで、検出した画素に接する画素、即ち、斜め左下、真下、斜め右下の画素にマーキングする（ＳＴ１０３）。
【００３４】
図６（ｂ）においては、第１原点（Ｐｏ）の右隣の画素が肌色画素であって、その輝度が、該物体の抽出でこれまでに検出した原点となる輝度「３０」の画素の±３０％以内の「３６」であるので、この画素を検出し（フラグを立てる）、さらに、この画素の直下のライン、即ち３ライン目であって、検出した画素に接する３つの画素をマーキングする。ここでは、それぞれの輝度を「３２」、「３０」とする画素については既にマーキング済みであるので、無効化された、輝度を持たない画素を新たにマーキングする。
【００３５】
ここで、「該物体の抽出でこれまでに検出した肌色画素の画素値平均の±３０％以内」の意味をさらに説明すると、１つの原点となる画素を基準として１物体の抽出を行なうにあたり、既に検出した肌色画素の画素値平均の±３０％以内、の意味であり、例えば、図６に示すように、第１原点Ｐｏとなる画素の輝度が「３０」、その次に検出された画素の輝度が「３６」であれば、次回検出する画素の輝度は、「３０」と「３６」の平均値である「３３」の±３０％以内であることが要件となる。すなわち、この場合には「２４」以上「４２」以内の輝度である肌色画素を検出すべく、サーチすることとなるが、２ライン目「３６」の右隣の画素の輝度は「５」であるので、個々で物体は途切れていると判断し、このラインについてはこれ以上の検出は行われない。
【００３６】
このようにして１ラインにおける画素の検出が終わったら、下のラインにおいて、前記第１原点（Ｐｏ）となる画素の真下の画素（ここでは、輝度を「３２」とする画素）を始点として、先ず、この始点について、以下の条件を満たすか否かを判断して検出し、続いて、前記始点から左右のいずれかの方向にこのラインをスキャンし、以下の条件を満たす、連続した全ての画素を、同一物体を構成する画素として検出する。続いて、前記始点から他の方向にこのラインをスキャンし、以下の条件を満たす、連続した全ての画素を、同一物体を構成する画素として検出する。
【００３７】
条件：・マーキングされた画素自身またはマーキングされた画素と左右方向において隣接する画素であること
・肌色画素であること
・その画素値が該物体の抽出でこれまでに検出した肌色画素の画素値平均の±３０％以内であること
【００３８】
また、画素を検出した場合には、検出した画素の直下のラインで、検出した画素に接する画素、即ち、斜め左下、真下、斜め右下の画素には、ＳＴ１０３と同様にマーキングする（ＳＴ１０４）。
【００３９】
図６（ｃ）においては、始点となる輝度「３２」の画素については、前述の「該物体の抽出でこれまでに検出した肌色画素の画素値平均の±３０％以内」、すなわち、「３３」の±３０％以内（「２４」以上「４２」以内）の輝度であるで、この画素を検出し、その下のライン（４ライン目）で該画素に接する、輝度「３８」とする画素、輝度を持たない画素、および輝度「３４」の画素の３つの画素をマーキングする。
【００４０】
続いて、前記始点となる画素から左方向にこのラインをスキャンする。その結果、図６においては、左方向における輝度「３６」とする画素を検出し、その下のラインで該画素に接する、輝度を「３６」とする画素を新たにマーキングする（輝度を「３８」とする画素および輝度を持たない画素についてはマーキング済）。なお、その隣となる、３ライン目の輝度「５０」の画素は、マーキングされた画素（輝度を「３６」とする画素）に隣接し、肌色画素ではあるが、「その画素値が該物体の抽出でこれまでに検出した肌色画素の画素値平均の±３０％以内とする」という条件を充たさないのでここでは検出から外れる。
【００４１】
続いて、前記始点となる画素から右方向にこのラインをスキャンする。図６においては、右方向における、輝度「３０」とする画素を検出し、その下のラインで該画素に接する、輝度を「４８」とする画素を新たにマーキングする（輝度を持たない画素および輝度「３４」の画素についてはマーキング済）。
【００４２】
そして、該ラインのスキャンと条件を満たす画素の検出が終わったところで、該ラインで検出した画素の数をカウントし、その画素数が所定数以下（０を含む）または該ラインが最下位ラインであるか否かを判断する（ＳＴ１０５）。
【００４３】
画素数が所定数よりも多ければ、ＳＴ１０４に戻り、図６（ｄ）乃至（ｅ）に示すように、該ラインの１つ下のラインについて、前述の要領で肌色画素の検出を行なう（ＳＴ１０５のＮｏ）。  
【００４４】
ここで、画素数の「所定数」とは、ユーザーが数値入力した任意の数であってもよいし、あるいは、検出結果を反映させた閾値であってもよい。具体的には、１ライン中に検出された最多画素数の５％以下といったような設定でもよい。そのパーセンテージは任意とする。つまり、１ライン中に最多で１００個の画素が検出されたような場合、その５％以下とすると、１ラインに検出された画素数が５個以下となった時点で、このＳＴ１０５における判断はＹｅｓとなる。
【００４５】
図６（ｆ）のように、サーチしたラインにおいて検出される肌色画素がなければ（ＳＴ１０５のＹｅｓ）、最後に検出した画素、ここでは、５ライン目の輝度「３２」の画素を第２原点Ｐｅとし、該ラインから上方向へ１ラインずつ、同様の肌色画素の検出処理を行い、新規な同程度の輝度を有する肌色画素を追加する（ＳＴ１０６）。
【００４６】
すなわち、第２原点Ｐｅが決まったら、前記第２原点Ｐｅと同ラインのスキャンを左方向に続行し、前述のＳＴ１０４と同様、マーキングされた画素自身またはマーキングされた画素と左右方向において隣接する画素であって、かつ、肌色画素であり、その画素値が該物体の抽出でこれまでに検出した肌色画素の画素値平均の±３０％以内の画素を検出する。また、画素を検出した場合には、検出した画素の直上のラインで、検出した画素に接する画素、即ち、斜め右上、真上、斜め左上の画素には、マーキングする。
【００４７】
図６（ｇ）においては、５ライン目の輝度「３２」の画素が第２原点Ｐｅであるので、この画素の直上のライン、即ち４ライン目であって、第２原点Ｐｅに接する３つの画素、即ち、右から順にそれぞれの輝度を「３６」、「４８」、「３４」とする３つの画素をマーキングする。このようにして検出を行なうと、図６の場合には、同ラインの輝度を「３４」「３６」とする肌色画素も前記条件を満たしているので検出し、この画素の直上のライン、即ち４ライン目であって、それぞれの検出された画素に接する３つの画素をマーキングすることとなる。
【００４８】
こうして、図６（ｈ）乃至（ｋ）に示すように、第２原点Ｐｅのラインから第１原点Ｐｏの方向へ順に肌色画素の検出を行ない、このスキャニングにより検出された同程度の輝度を有する肌色画素の集合を１物体として判断する。
【００４９】
１物体の抽出が完了したら、再び、図４のフローチャートに戻り、該１物体の特徴を解析し、人物らしさを判定して重み付けのポイントを付与して物体抽出データを作成する（解析・評価工程：ＳＴ１２）。
【００５０】
本実施形態のように、人物を補正値算出基準物体として画像補正を行なう場合には、例えば、「物体の面積あるいは画素数」、「円形度（楕円らしさ）」、「矩形領域中の該物体の画素密度」、「該物体の中心部の画素密度」、「画像中心からの該物体の距離」のようなパラメータにより、物体毎の重み付けを行なうことができる。ここで、各パラメータについて説明すると、「物体の面積あるいは画素数」については、画像中における該物体の面積が大きい程、あるいは画素数が多い程、重要度が高いと判断することができる。また、「円形度」が高いもの程、人物の顔領域である可能性も高いと判断することができる。さらに、「矩形領域中の該物体の画素密度」については、矩形領域と該物体の画素面積の比が、正方形と円の面積比＝４：πに近いもの程、人物の顔領域である可能性が高いと判断することができる。「該物体の中心部の画素密度」については、その数値が高いもの程、人物の顔領域である可能性が高いと判断することができる。そして、「画像中心からの該物体の距離」が短いもの、すなわち、画像中心に写る物体は、画像中における該物体の重要度が高いと判断することができる。ポイント付与については、重要度が高いものほど高ポイントとしてもいいし、逆に、低ポイントとしてもよい。重要度に応じて高ポイントを付与する場合には、後述する補正値算出基準物体群の特定において、各グループのポイントの合計値が高いものを、補正値算出基準物体群とすればよく、逆に、重要度に応じて低ポイントを付与する場合には、後述する補正値算出基準物体群の特定において、各グループのポイントの合計値が低いものを、補正値算出基準物体群とすればよい。本実施形態においては、前記全てのパラメータを用い、重要度に応じて高ポイントを付与するものとして説明する。
【００５１】
なお、人物らしさを判断するパラメータは１つ、または複数のパラメータを用い、各ポイントを加算してもよい。なお、付与したポイントは、前記メモリに参照可能に保管しておく。
【００５２】
このようにして、１物体の抽出と解析および重み付けのポイント付与が終わったら、該物体を構成する全ての画素値、ポイントを物体抽出データとして保存する。そして、画像データに含まれている全ての物体を抽出したか否かを判断し（ＳＴ１３）、物体の抽出が終わっていなければ（ＳＴ１３のＮｏ）、ＳＴ１１に戻り、また別の物体の抽出と解析および重み付けのポイント付与を行なう。
【００５３】
そして、全物体の抽出が終わったら（ＳＴ１３のＹｅｓ）、各物体について、構成する肌色画素の平均輝度を算出し、この平均輝度別にグループ分けを行なう（グループ分け工程：ＳＴ１４）。
【００５４】
輝度別グループ分けは、本実施形態においては下表のように、平均輝度が「３２」以下の物体は「グループ０」、平均輝度が「３３」以上「６４」以下の物体は「グループ１」、平均輝度が「６５」以上「１２８」以下の物体は「グループ２」、そして平均輝度が「１２９」以上の物体は「グループ３」とし、４つのグループに分ける。なお、このグループ数や閾値とする平均輝度は任意に設定可能とする。
【００５５】
【表１】
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【００５６】
そして、各グループにおける物体の人物らしさのポイントを集計し、本実施形態においては、その合計ポイントが最大のグループを補正値算出基準物体群とする（補正値算出基準特定工程：ＳＴ１５）。なお、画像に含まれる物体の数が少ない場合などは、補正値算出基準物体群を構成する物体は１つの場合もあり得るが、本実施形態においては、物体が１つの場合であっても「群」と概念する。
【００５７】
ここで、図７は、補正値算出基準物体群の特定を説明するためのイメージ図である。図７（ａ）に示される原画像から、肌色画素で構成される４つの物体が特定された状態が図７（ｂ）である。つまり、この例においては、原画像から、家の壁部分の領域、木の幹部分の領域、大きな人物の顔領域、小さな人物の顔領域の４つの肌色領域が物体として抽出されている。
【００５８】
そして、この４つの物体は、図７（ｂ）に示すように、家の壁部分の領域については平均輝度が「１６８」、人物らしさのポイントが「１６」、また、木の幹部分の領域については平均輝度が「１５」、人物らしさのポイントが「７」、大きな人物の顔領域については、平均輝度が「６１」、人物らしさのポイントが「２８」、小さな人物の顔領域については、平均輝度が「５４」、人物らしさのポイントが「１６」とされている（以上、ＳＴ１１乃至ＳＴ１３）。
【００５９】
そこで、この４つの物体について、前述の基準に従ってグループ分けをする。すると、家の壁部分の領域については平均輝度が「１６８」であるので、前述のグループ３に区分けされる、また、木の幹部分の領域については平均輝度が「１５」であるので、「グループ０」に区分けされる。そして、大きな人物の顔領域については、平均輝度が「６１」であるので、「グループ１」に区分けされ、小さな人物の顔領域についても、平均輝度が「５４」であるので、同じく、「グループ１」に区分けされる（ＳＴ１４参照）。
【００６０】
そこで、各グループ毎の人物らしさのポイントを集計してみると、「グループ０」については、木の幹部分の領域が獲得した７ポイント、「グループ１」については、大きな人物の顔領域が獲得した２８ポイントと小さな人物の顔領域が獲得した１６ポイントの合計の４４ポイント、「グループ２」については０ポイント、「グループ３」については、家の壁部分領域が獲得した１６ポイントである。よって、このケースの場合には、４４ポイントを獲得している「グループ１」を補正値算出基準物体群とし、図７（ｃ）に示すように、これに属する大きな人の顔領域および小さな人の顔領域を補正の対象とする（ＳＴ１５参照）。そして、このように特定された補正値算出基準物体群を構成する物体の画像データより補正関数を決定し、画像全体に対し、後述する画像補正を実行して、図７（ｄ）のように逆光補正を加えた所望の画像を得る。
【００６１】
すなわち、本実施形態においては、補正値算出基準物体群の特定が終わったら（ＳＴ６）、前記補正関数決定手段６において、補正値算出基準物体群に適切な補正を行なうため、画素値ヒストグラムを作成する。そして、この画素値ヒストグラムを用い、予めメモリに保管されているルックアップテーブルとしての補正関数テーブルから補正関数（補正曲線）を決定する（ＳＴ７）。この具体的な画像の逆光補正の方法としては、例えば、特開平１０−４２１９１号公報に開示されている方法を用いることができる。
【００６２】
続いて、前記画像補正装置１において、決定した補正曲線に従い、該画像の輝度および色差成分について補正を加え（ＳＴ８）、さらには、自動露出補正を行って（ＳＴ９）、画像補正を終了する。
【００６３】
このようにして実行される本実施形態の画像補正方法においては、補正値算出基準とする物体群の特定を設定されたパラメータの条件において行なうことで、その特定を誤認識する確率を小さくすることができる。そして、本実施形態のように、補正値算出基準物体の輝度別の群（グループ）単位で特定することで、他の物体の画像データの補正が過剰に反映されてしまうような不具合を防止することができ、しかも、画像中に於いて重要度が高いと思われる物体について補正を行うことができるので、常に、画質を改善する方向での補正を行なうことができる。
【００６４】
そして、各物体は肌色画素を用いて特定されており、前記パラメータとして、人物の顔領域を特定するためのパラメータを用いることにより、被写体が人物である画像のの補正をより確実に実行することが可能となる。
【００６５】
なお、本発明は、前述した実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。例えば、物体抽出における前記条件内で用いた画素値は、本実施形態のように、「これまでに検出した画素値平均の±３０％」に限るものではなく、その数値は適宜変更可能である。このように、本発明における数値の設定に関しては、適宜変更することができる。
【符号の説明】
【００６６】
１  画像補正装置
２  画像データバッファ
３  画像縮小手段
４  ２値画像生成手段
５  物体抽出・解析手段
６  補正関数決定手段
７  画像補正手段
８  メモリ
Ｉ  画像入力デバイス
Ｏ  画像出力デバイス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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