(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する方法であって、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記赤目オブジェクト候補のRGBピクセルをYUVピクセルに転換するステップと、
（３）前記YUVピクセルの関数である次の制約を満足する前記YUVピクセルの数を合計するステップと、
0005640622.tif 000039
ここで、
0005640622.tif 000040
（４）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数のスケール版以上であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有する赤目オブジェクト候補を分類する方法。
【請求項２】
（３）‐（ａ）前記YUVピクセルの関数である第２制約を満足する前記ピクセルの数を合計するステップと、
（４）‐（ａ）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数
の第2スケール版以下であることを判定するステップとをさらに有する請求項１に記載の赤目オブジェクト候補を分類する方法。
【請求項３】
0005640622.tif 000041
請求項２に記載の赤目オブジェクト候補を分類する方法。
【請求項４】
0005640622.tif 000042
0005640622.tif 000043
請求項３に記載の赤目オブジェクト候補を分類する方法。
【請求項５】
プロセッサーにより実行されるとデジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する方法を実施するコンピューター読み取り可能な命令を有する1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体であって、
前記方法は、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記赤目オブジェクト候補のRGBピクセルをYUVピクセルに転換するステップと、
（３）前記YUVピクセルの関数である次の制約を満足する前記YUVピクセルの数を合計するステップと、
0005640622.tif 000044
ここで、
0005640622.tif 000045
（４）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数のスケール版以上であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有するコンピューター読み取り可能な媒体。
【請求項６】
デジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する画像処理装置であって、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択する選択手段と、
（２）前記赤目オブジェクト候補のRGBピクセルをYUVピクセルに転換する転換手段と、
（３）前記YUVピクセルの関数である次の制約を満足する前記YUVピクセルの数を合計する手段と、
0005640622.tif 000046
ここで、
0005640622.tif 000047
（４）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数のスケール版以上であることを判定する判定手段と、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換する変換手段とを有する画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理装置はプリンターである請求項６に記載の画像処理装置。
【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およびパターン認識に関する。より具体的に、本発明はデジ
タル写真画像における赤目オブジェクトの自動分類に関する。
【背景技術】
【０００２】
赤目検出および補正技術はしばしばフラッシュを用いて取り込まれたデジタル写真画像
における赤目の影響を局部化し補正するためにプリンター、デジタルカメラ、フォトビュ
ーアー、画像編集ソフトウェア、ならびに関連撮像装置およびアプリケーションにおいて
用いられる。ここ数年において赤目の検出および補正は非常に進歩したものの、多数の問
題が未解決のままである。例えば、赤目の検出および補正は変化する照明、低画質および
解像度、目のサイズおよび顔の向きの差異、ならびに複雑な現実の複雑な場面における背
景変化に対応しなければならない（例えば特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００８／０１７０７７８号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常、赤目検出パイプラインの初期段階は真の赤目オブジェクトと間違って検出された
、偽の赤目オブジェクトとも呼ばれるいくつかの非赤目オブジェクトとを区別しなくては
ならない。偽の赤目オブジェクトは複雑な視覚場面において特に多い。偽の赤目オブジェ
クトはオブジェクトの色、構造的および幾何学的特徴の評価に基づき減らすことができる
。あいにく、多くの実世界のパターンは真の赤目オブジェクトは真の赤目オブジェクトと
類似した色および構造的特徴を示すので、検出パイプラインのより進んだ段階においてさ
えも多数の偽の赤目オブジェクトをもたらす。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の赤目オブジェクト候補を分類する方法は、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記赤目オブジェクト候補のRGBピクセルをYUVピクセルに転換するステップと、
（３）前記YUVピクセルの関数である制約を満足する前記YUVピクセルを合計するステッ
プと、
（４）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数のスケー
ル版以上であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【０００６】
0005640622.tif 000002
【０００７】
また、本発明の赤目オブジェクト候補を分類する方法において、
（３）‐（ａ）前記YUVピクセルの関数である第2制約を満足する前記ピクセルの数を合
計するステップと、
（４）‐（ａ）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数
の第2スケール版以下であることを判定するステップとをさらに有することを特徴とする
。
【０００８】
0005640622.tif 000003
【０００９】
0005640622.tif 000004
【００１０】
一方、本発明のコンピューター読み取り可能な媒体は、プロセッサーにより実行される
とデジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する方法を実施するコンピューター
読み取り可能な命令を有する1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体であって、
前記方法は、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記赤目オブジェクト候補のRGBピクセルをYUVピクセルに転換するステップと、
（３）前記YUVピクセルの関数である制約を満足する前記YUVピクセルを合計するステッ
プと、
（４）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数のスケー
ル版以上であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００１１】
さらに、本発明の画像処理装置は、
電子ディスプレイと、
前記電子ディスプレイと電子的に通信するプロセッサーと、
上記の1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体とを有することを特徴とする。
また、本発明の画像処理装置において、
前記画像処理装置はプリンターであり、
前記1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体はRAM、ROM、およびフラッシュEEPROMの1つ以上からなり、
前記電子ディスプレイは液晶ディスプレイであることを特徴とする。
また、本発明の画像処理装置は、デジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する画像処理装置であって、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択する選択手段と、
（２）前記赤目オブジェクト候補のRGBピクセルをYUVピクセルに転換する転換手段と、
（３）前記YUVピクセルの関数である次の制約を満足する前記YUVピクセルの数を合計する手段と、
0005640622.tif 000005
ここで、
0005640622.tif 000006
（４）前記合計が前記赤目オブジェクト候補における前記YUVピクセルの総数のスケール版以上であることを判定する判定手段と、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換する変換手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
ここで、本発明の赤目オブジェクト候補を分類する方法は、デジタル画像における赤目
オブジェクト候補を分類する方法であって、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）特定の特徴信号について前記赤目オブジェクト候補のピクセルの標準偏差値を計
算するステップと、
（３）標準偏差の関数である制約を満足する前記特徴信号を合計するステップと、
（４）前記合計が整調可能な信号の最小数以下であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００１３】
0005640622.tif 000007
【００１４】
0005640622.tif 000008
【００１５】
0005640622.tif 000009
【００１６】
0005640622.tif 000010
【００１７】
一方、本発明のコンピューター読み取り可能な媒体は、プロセッサーにより実行される
とデジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する方法を実施するコンピューター
読み取り可能な命令を有する1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体であって、前
記方法は、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）特定の特徴信号について前記赤目オブジェクト候補のピクセルの標準偏差値を計
算するステップと、
（３）前記標準偏差の関数である制約を満足する前記特徴信号を合計するステップと、
（４）前記合計が整調可能な信号の最小数以下であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする
【００１８】
さらに、本発明の画像処理装置は、
電子ディスプレイと、
前記電子ディスプレイと電子的に通信するプロセッサーと、
上記の1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体とを有することを特徴とする。
【００１９】
そして、前記画像処理装置はプリンターであり、
前記1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体はRAM、ROM、およびフラッシュEEPRO
Mの1つ以上からなり、
前記電子ディスプレイは液晶ディスプレイであることを特徴とする。
【００２０】
さらに、本発明の赤目オブジェクト候補を分類する方法は、デジタル画像における赤目
オブジェクト候補を分類する方法であって、
（１）赤目オブジェクト候補に隣接するブロックのセットを作成するために前記赤目オ
ブジェクト候補の1区域をミラーするステップであって、前記各ブロックは前記赤目オブ
ジェクト候補の区域の寸法と同一の寸法を有するステップと、
（２）２値化閾値のセットを適応的に取得するステップと、
（３）前記２値化閾値の1つを用いて前記赤目オブジェクト候補を2値化するステップと
、
（４）前記各ブロックについて白ピクセルの数と黒ピクセルの数との比率を計算するス
テップと、
（５）目のバイナリーパターンの制約が満足されることを判定するために前記ブロック
の比率を所定値と比較するステップと、
（６）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００２１】
0005640622.tif 000011
【００２２】
0005640622.tif 000012
【００２３】
0005640622.tif 000013
【００２４】
ここで、本発明のコンピューター読み取り可能な媒体は、プロセッサーにより実行され
るとデジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する方法を実施するコンピュータ
ー読み取り可能な命令を有する1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体であって、
前記方法は、
（１）赤目オブジェクト候補に隣接するブロックのセットを作成するために前記赤目オ
ブジェクト候補の1区域をミラーするステップであって、前記各ブロックは前記赤目オブ
ジェクト候補の区域の寸法と同一の寸法を有するステップと、
（２）２値化閾値のセットを適応的に取得するステップと、
（３）前記２値化閾値の1つを用いて前記赤目オブジェクト候補を2値化するステップと
、
（４）前記各ブロックについて白ピクセルの数と黒ピクセルの数との比率を計算するス
テップと、
（５）目のバイナリーパターンの制約が満足されることを判定するために前記ブロック
の比率を所定値と比較するステップと、
（６）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００２５】
ここで、本発明の画像処理装置は、
電子ディスプレイと、
前記電子ディスプレイと電子的に通信するプロセッサーと、
上記の１つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体とを有することを特徴とする。
【００２６】
そして、前記画像処理装置はプリンターであり、
前記1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体はRAM、ROM、およびフラッシュEEPRO
Mの1つ以上からなり、
前記電子ディスプレイは液晶ディスプレイであることを特徴とする。
【００２７】
さらに、本発明の赤目オブジェクト候補を分類する方法は、デジタル画像における赤目
オブジェクト候補を分類する方法であって、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記赤目オブジェクト候補の中央または前記赤目オブジェクト候補の境界箱内に
おける他の任意の点に新規区域を配置することにより前記赤目オブジェクト候補の1区域
を再定義するステップと、
（３）交わらないオブジェクトの数および特徴制約を満足するピクセルから作り出され
る最大寸法を有するオブジェクトを判定するために特徴制約を満足するピクセルをラベル
付けするステップと、
（４）前記交わらないオブジェクトの数および前記オブジェクトの最大寸法が所定値以
下であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００２８】
0005640622.tif 000014
【００２９】
0005640622.tif 000015
【００３０】
一方、本発明のコンピューター読み取り可能な媒体は、プロセッサーにより実行される
とデジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する方法を実施するコンピューター
読み取り可能な命令を有する1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体であって、前
記方法は、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記赤目オブジェクト候補の中央または前記赤目オブジェクト候補の境界箱内に
おける他の任意の点に新規区域を配置することにより前記赤目オブジェクト候補の1区域
を再定義するステップと、
（３）交わらないオブジェクトの数および特徴制約を満足するピクセルから作り出され
る最大寸法を有するオブジェクトを判定するために前記特徴制約を満足するピクセルをラ
ベル付けするステップと、
（４）前記交わらないオブジェクトの数および前記オブジェクトの最大寸法が所定値以
下であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００３１】
ここで、本発明の画像処理装置は、
電子ディスプレイと、
前記電子ディスプレイと電子的に通信するプロセッサーと、
上記の1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体とを有することを特徴とする。
【００３２】
そして、前記画像処理装置はプリンターであり、
前記1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体はRAM、ROM、およびフラッシュEEPRO
Mの1つ以上からなり、
前記電子ディスプレイは液晶ディスプレイであることを特徴とする。
さらに、本発明の赤目オブジェクト候補を分類する方法は、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記デジタル画像のRGBデータを色比率的な赤色に転換するステップと、
（３）赤色制約を満足する候補のピクセルを合計するステップと、
（４）前記合計が閾値以上であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００３３】
0005640622.tif 000016
【００３４】
0005640622.tif 000017
【００３５】
0005640622.tif 000018
【００３６】
一方、本発明のコンピューター読み取り可能な媒体は、プロセッサーにより実行される
とデジタル画像における赤目オブジェクト候補を分類する方法を実施するコンピューター
読み取り可能な命令を有する1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体であって、前
記方法は、
（１）デジタル画像における赤目オブジェクト候補を選択するステップと、
（２）前記デジタル画像のRGBデータを色比率的な赤色に転換するステップと、
（３）赤色制約を満足する候補のピクセルを合計するステップと、
（４）前記合計が閾値以上であることを判定するステップと、
（５）前記赤目オブジェクト候補を真の赤目オブジェクトに変換するステップとを有す
ることを特徴とする。
【００３７】
さらに、本発明の画像処理装置は、
電子ディスプレイと、
前記電子ディスプレイと電子的に通信するプロセッサーと、
上記の1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体とを有することを特徴とする。
【００３８】
そして、前記画像処理装置はプリンターであり、
前記1つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体はRAM、ROM、およびフラッシュEEPRO
Mの1つ以上からなり、
前記電子ディスプレイは液晶ディスプレイであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】プリンター例の概略的描写である。
【図２】自動的赤目検出および補正の方法例のフローチャートである。
【図３】赤目オブジェクト分類方法の第1例のフローチャートである。
【図４】赤目オブジェクト分類方法の第2例のフローチャートである。
【図５】赤目オブジェクト分類方法の第3例のフローチャートである。
【図６】赤目オブジェクト分類方法の第4例のフローチャートである。
【図７】赤目オブジェクト候補および考察される候補を囲む4つの隣接ブロックの概略図である。
【図８】赤目オブジェクト分類方法の第5例のフローチャートである。
【図９】赤目オブジェクト分類方法の第6例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
一般的に、実施形態例はデジタル写真画像における赤目オブジェクトの自動分類の方法
に関する。いくつかの実施形態例は異なる種類の偽の赤目オブジェクトに的を当てるため
に輝度、クロミナンス、コントラスト、平滑度、バイナリーパターン、および特徴の空間
分布などさまざまなオブジェクトおよび画像特性を用い、その結果検出パイプラインの性
能および効率が向上する。
【００４１】
第1実施形態例において、デジタル写真画像の赤目オブジェクト候補を分類する方法は
いくつかの行為を含む。最初に、デジタル写真画像における赤目オブジェクト候補が選択
される。次に、赤目オブジェクト候補のRGBピクセルがYUVピクセルに変換される。それか
ら、YUVピクセルの関数である制約を満足するYUVピクセルが合計される。次に、合計は赤
目オブジェクト候補におけるピクセルの総数のスケール版以上であることが判定される。
最後に、赤目オブジェクト候補は真の赤目オブジェクトに変換される。
【００４２】
第2実施形態例において、デジタル写真画像の赤目オブジェクト候補を分類する別の方
法はいくつかの行為を含む。最初に、デジタル写真画像における赤目オブジェクト候補が
選択される。次に特定の特徴信号に対する赤目オブジェクト候補におけるピクセルの偏差
値が計算される。それから、偏差の関数である制約を満足するピクセルが合計される。次
に、合計は波長可変な信号の最小数以下であることが判定される。最後に、赤目オブジェ
クト候補は真の赤目オブジェクトに変換される。
【００４３】
第3実施形態例において、デジタル写真画像の赤目オブジェクト候補を分類するさらに
別の方法はいくつかの行為を含む。最初に、赤目オブジェクト候補に隣接するブロックの
セットを作成するために赤目オブジェクト候補の1区域がミラーされる。各ブロックは赤
目オブジェクト候補の区域の寸法と同一の寸法を有する。次に2値化閾値のセットが適応
的に取得される。それから、赤目オブジェクト候補とそのミラー領域は閾値の1つを用い
て2値化される。次にブロックの各々について白ピクセル数と黒ピクセル数との間の比率
が計算される。それから、目のバイナリーパターンの制約が満足されることを判定するた
めにブロックの比率を所定値と比較する。最後に、赤目オブジェクト候補は真の赤目オブ
ジェクトに変換される。
【００４４】
第4実施形態例において、デジタル写真画像の赤目オブジェクト候補を分類するさらに
別の方法はいくつかの行為を含む。最初に、デジタル写真画像における赤目オブジェクト
候補が選択される。次に、赤目オブジェクト候補の中央または赤目オブジェクト候補の境
界箱内における他の任意の点に新規区域を配置することにより赤目オブジェクト候補の1
区域が再定義される。それから、交わらないオブジェクトの数および特徴制約を満足する
ピクセルから作り出される最大寸法を有するオブジェクトを判定するために特徴制約を満
足するピクセルがラベル付けされる。次に、交わらないオブジェクトの数およびオブジェ
クトの最大寸法が所定値を超えることが判定される。最後に、赤目オブジェクト候補は真
の赤目オブジェクトに変換される。
【００４５】
第5実施形態例において、デジタル写真画像の赤目オブジェクト候補を分類するさらに
別の方法はいくつかの行為を含む。最初に、デジタル写真画像における赤目オブジェクト
候補が選択される。次に、デジタル写真画像のRGBデータが色比率的な赤色に変換される
。それから、赤色制約を満足する候補のピクセルが合計される。次に、合計は閾値未満で
あることが判定される。最後に、赤目オブジェクト候補は真の赤目オブジェクトに変換さ
れる。
【００４６】
第6、第7、第8、第9、および第10実施形態例において、1つ以上のコンピューター読み
取り可能な媒体はプロセッサーにより実行されると各々第1、第2、第3、第4および第5実
施形態例に関して上述された方法を実施するコンピューター読み取り可能な命令を有する
。
【００４７】
なお上記の各実施形態例は以下の「詳細な説明」においてさらに説明されるいくつか選
択された概念を簡略化された形で紹介するために提供される。本各実施形態例はクレーム
される主題の主要な特徴または不可欠な特徴を特定することを意図しておらず、またクレ
ームされる主題の範囲を判定する手掛かりとして用いられることを意図していない。
さらなる特徴は続く説明において示され、部分的には説明から自明となり、または本明
細書の教示を実施することにより知ることができる。発明の特徴は添付クレームで具体的
に指摘される手段および組み合わせにより実現し、取得することができる。本発明の特徴
は続く説明および添付クレームからより完全に明らかになり、または以降述べられる発明
の実施により知ることができる。
【００４８】
発明の実施形態例の上記および他の態様をさらに展開するために、これらの例のより具
体的な説明が添付図面に開示されるその具体的な実施形態を参照してなされる。これらの
図面は発明の実施形態例のみを描き、従ってその範囲を限定するものとはみなされないこ
とが理解されよう。また図面は発明の実施形態例の図解的および概略的な表現であり、本
発明を制限するものではないことが理解されよう。発明の実施形態例は添付図面を用いて
さらに具体的かつ詳細に説明される。
【００４９】
いくつかの実施形態例の詳細な説明
以下の詳細な説明において、発明の実施形態例を例示的に示す添付図面が参照される。
図面において、各々の図を通して実質的に類似した構成要素は類似した数字が表している
。これらの実施形態は当業者が発明を実施できるよう充分に詳細に説明される。本発明の
範囲から逸脱することなく他の実施形態も利用でき、構造的、論理的、および電気的な変
更を加えることができる。さらに、発明のさまざまな実施形態は異なってはいるが、必ず
しも互いに排他的ではないことが理解されよう。例えば、一実施形態において説明される
特定の特長、構造、または特徴は他の実施形態内に含まれ得る。従って以下の詳細な説明
は限定的な意味で捉えるべきでなく、本発明の範囲は添付クレームとともに、このような
クレームが権利を有する均等物の全範囲によってのみ規定される。
一般的に、実施形態例はデジタル写真画像における赤目オブジェクトの自動分類のシス
テムおよび方法に関する。実施形態例は赤目オブジェクト候補のリストから偽の赤目オブ
ジェクトを識別し取り除くために用いることができる。
【００５０】
Ｉ．環境例
本明細書で開示される方法例およびその変形はコンピューター実行可能な命令またはデ
ータ構造を搭載または有するコンピューター読み取り可能な媒体を用いて実施することが
できる。このようなコンピューター読み取り可能な媒体は汎用または特殊用途のコンピュ
ーターのプロセッサーによりアクセスできる任意の入手可能な媒体であって良い。限定で
はなく例として、このようなコンピューター読み取り可能な媒体はRAM、ROM、EEPROM、CD
‐ROMもしくは他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶もしくは他の磁気記憶装置、また
はコンピューター実行可能な命令またはデータ構造の形でプログラムコードを搭載または
有し、汎用または特殊用途のコンピューターのプロセッサーによりアクセスできる他の任
意の媒体を有してなる。上記の組み合わせもコンピューター読み取り可能な媒体の範囲に
含めるべきである。
コンピューター実行可能な命令は例えば汎用コンピューターまたは特殊用途のコンピュ
ーターのプロセッサーに特定の機能または機能のグループを実施させる命令およびデータ
を有してなる。本明細書において主題は方法行為固有の言葉で説明されているが、添付ク
レームで定義される主題は必ずしも本明細書に説明される具体的な行為に限定されないこ
とが理解されよう。むしろ、本明細書に説明される具体的な行為はクレームを実施する形
態例として開示される。
【００５１】
特殊用途のコンピューターの例はデジタルカメラ（例としては長野県諏訪市大和に本社
を置くセイコーエプソン（株）製のデジタルカメラR‐D1が含まれるが、これに限定され
ない）、デジタル文書カメラ（例としてセイコーエプソン（株）製のEpson DC‐10ｓ 文
書カメラを含むがこれに限定されない）、デジタルカムコーダー、プロジェクター、プリ
ンター（例としてはすべてセイコーエプソン（株）製のEpson Artisan（登録商標）50イ
ンクジェットプリンター、Epson WorkForce30および40インクジェットプリンター、Epson
Stylus C88＋ｍ、Photo R280、Photo 1400、Photo R1900、およびPhoto R2880インクジ
ェットプリンター、ならびにEpson B‐300 およびB‐500DN カラービジネスインクジェッ
トプリンターを含むがこれらに限定されない）、スキャナー（例としてはすべてセイコー
エプソン（株）製のEpson Perfection（Ｃ） V30、V200、V300、V500、V700、4490、V750
‐M Pro、および4490、Epson Expression（Ｃ） 10000XL、ならびにEpson GT‐S80、GT‐
1500、GT‐2500、GT‐15000、GT‐20000、およびGT‐30000を含むがこれらに限定されな
い）、コピー機、携帯フォトビューアー（例としてはすべてセイコーエプソン（株）製の
Epson P‐3000、P‐5000、P‐6000、およびP‐7000携帯フォトビューアーを含むがこれら
に限定されない）、または携帯映画プレーヤー、またはプリンター／スキャナコピー機の
組み合わせまたは「オールインワン」（例としてはすべてセイコーエプソン（株）製のEp
son Stylus Photo RX580、RX595、またはRX680、Epson Stylus CX4400、CX7400、CX8400
、またはCX9400Fax、Epson AcuLaser（登録商標）CX11NFおよびEpson Artisan（登録商標
）500、600、700、および800が含まれるが、これらに限定されない）またはデジタルカメ
ラ／カムコーダーの組み合わせなどこれらの何らかの組み合わせのような画像処理装置を
含む。
【００５２】
画像処理装置は自動赤目検出および補正機能を含むことができ、これは例えばデジタル
写真における赤目オブジェクトを自動的に検出し補正する自動赤目オブジェクト分類機能
を含む。例えば、自動赤目検出および補正機能を有するプリンターは本明細書で開示され
る方法例を実施する１つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体を含むことができ、ま
たはプリンターに接続されたコンピューターが本明細書で開示される方法例を実施する１
つ以上のコンピューター読み取り可能な媒体を含むことができる。
【００５３】
任意の撮像装置を用いることが可能であるが、例示上図1において100で概略的表示が示
されるプリンターの例に関連して実施形態例を説明する。プリンター100の実施携帯例は
本明細書で開示されるプリンター機種またはプリンター／スキャナー／コピー機の「オー
ルインワン」機種を含むが、これらに限定されない。
【００５４】
プリンター例100は介在インターフェイス102経由でホストコンピューター150とデータ
を交換する。アプリケーションプログラムおよびプリンタードライバーもホストコンピュ
ーター150上に記憶されアクセスすることができる。画像検索命令が例えばアプリケーシ
ョンプログラムから受信されると、プリンタードライバーは命令データのプリンター100
に適したフォーマットへの変換を制御し、変換された命令データをプリンター100に送信
する。ドライバーはさらにプリンター100からのさまざまな信号およびデータを受信し解
釈し、ホストコンピューター150経由で必要な情報をユーザーに提供する。
【００５５】
ホストコンピューター150からデータが送信されると、インターフェイス102はデータを
受信し、RAM104の一部を形成する受信バッファーに記憶する。RAM104は例えばアドレス指
定を通していくつかの部分に分け、受信バッファーまたは送信バッファーなどの異なるバ
ッファーとして割り当てることができる。例えば、デジタル写真画像データをホストコン
ピューター150からプリンター100に送信することができる。デジタル写真画像データはま
たプリンター100によりフラッシュEEPROM106またはROM108から得ることができる。このデ
ジタル写真画像データはその後RAM104の受信バッファーまたは送信バッファーに記憶する
ことができる。
【００５６】
プロセッサー110は例えばROM108またはフラッシュEEPROM110に記憶されたコンピュータ
ー実行可能な命令を用いて本明細書で開示される自動赤目検出および補正または自動赤目
オブジェクト分類の方法例などの特定機能または機能のグループを実施する。RAM104の受
信バッファーにおけるデータが例えばデジタル写真画像である場合、プロセッサー110は
本明細書で開示される自動赤目検出および補正の方法例の方法行為をデジタル写真画像に
実施し、デジタル写真画像における赤目オブジェクトを自動的に検出し、次に補正するこ
とができる。補正されたデジタル写真画像は次に例えばプレビュー表示用にディスプレイ
112へ、印刷用に印刷機構114へ、または記憶もしくは表示用にホストコンピューター150
へ送信されることができる。プロセッサー110はディスプレイ112と電子的に通信しており
、後者は任意の種類の電子ディスプレイであって良く、液晶ディスプレイ（LCD）などの
視覚的ディスプレイ含むがこれに限定されない。プロセッサー110はさらに印刷機構114と
電子的に通信しており、後者は任意の種類の印刷機構であって良く、インクジェット、レ
ーザー、LED／LCD、インパクト、ソリッドインク、および昇華型印刷機構を含むがこれら
に限定されない。
【００５７】
II．自動赤目検出および補正の方法例
図2は自動的赤目検出および補正の方法例のフローチャートである。方法例200はデジタ
ル写真画像における赤目オブジェクトを検出し補正する。従って、方法例200は1つ以上の
赤目オブジェクトを有するデジタル写真画像の、赤目オブジェクトがより少ないまたはな
い補正デジタル写真画像への変換をもたらす。方法200のさまざまな行為を次に順に説明
する。
【００５８】
0005640622.tif 000019
【００５９】
0005640622.tif 000020
【００６０】
0005640622.tif 000021
【００６１】
最後に210で、確認された真の赤目オブジェクト各々から赤目効果を除去することによ
り元のデジタル写真画像が赤目補正デジタル写真に変換される。赤目効果は赤目補正の任
意の知られた方法を用いて除去することができる。
自動的赤目検出および補正の方法例200は物理的で有形のオブジェクトを表す電子デー
タを変換することが特記される。具体的に、方法例200は例えば人間または風景など実世
界の視覚的場面を表す写真画像の電子データ表現を変換する。方法例200の際、データは
第1状態から第2状態に変換される。第1状態において、データは実世界の視覚的場面を表
し、場面には赤目オブジェクトが存在する。第2状態において、データは赤目オブジェク
トが場面から除去された実世界の視覚的場面を表す。
【００６２】
次に赤目オブジェクトを分類するいくつかの方法例が開示される。これら方法例の各々
は物理的で有形のオブジェクトを表す電子データを変換することが特記される。具体的に
、これらの方法例の各々は例えば1人以上の人間の写真など実世界の視覚的場面を表す写
真画像における赤目オブジェクト候補のリストの電子データ表現を変換する。これらの方
法例の際、データは第1状態から第2状態に変換される。第1状態において、データは実世
界の視覚的場面における赤目オブジェクト候補のリストを表す。第2状態において、デー
タは赤目オブジェクトが場面から除去された実世界の視覚的場面における真の赤目オブジ
ェクトのリストを表し、偽の赤目オブジェクトはリストから取り除かれている。
【００６３】
III．赤目オブジェクト候補を分類する第1方法例
次に図3を参照してデジタル写真画像における赤目オブジェクト候補を分類する第1方法
例300が開示される。方法例300は赤目オブジェクト候補の輝度およびクロミナンス特性を
用いてオブジェクトを分類する。次にさまざまな行為を順に説明される。
【００６４】
0005640622.tif 000022
【００６５】
次に304で、YUVピクセルの関数である第1制約を満足するピクセルの数が合計される。
それから306で、第1合計は赤目オブジェクト候補におけるピクセルの合計数の第1スケー
ル版と比較される。第1合計が赤目オブジェクト候補におけるピクセルの合計数の第1スケ
ール版未満である場合、308で赤目オブジェクト候補は偽の赤目オブジェクトとして分類
される。逆に第1合計が赤目オブジェクト候補におけるピクセルの合計数の第1スケール版
以上である場合、310でYUVピクセルの関数である第2制約を満足するピクセルの数が合計
される。それから312で、第2合計は赤目オブジェクト候補におけるピクセルの合計数の第
2スケール版と比較される。第2合計が赤目オブジェクト候補におけるピクセルの合計数の
第2スケール版を超える場合、308で赤目オブジェクト候補は偽の赤目オブジェクトとして
分類される。逆に第2合計が赤目オブジェクト候補におけるピクセルの合計数の第2スケー
ル版以下である場合、赤目オブジェクト候補は真の赤目オブジェクトとして分類される。
【００６６】
0005640622.tif 000023
【００６７】
0005640622.tif 000024
【００６８】
IV．赤目オブジェクト候補を分類する第2方法例
次に図4を参照すると、デジタル写真画像における赤目オブジェクト候補を分類する第2
方法例400が開示される。方法例400は赤目オブジェクト候補のコントラスト特性を用いて
オブジェクトを分類する。赤目は通常不良の赤い区域の境界にあるピクセルのコントラス
ト値が高いという特徴がある。従って、赤目オブジェクト候補のコントラスト特性を用い
て誤った検出を減らすことができる。次に方法400のさまざまな行為を説明する。
【００６９】
0005640622.tif 000025
【００７０】
0005640622.tif 000026
【００７１】
V．赤目オブジェクト候補を分類する第3方法例
次に図5を参照すると、デジタル写真画像における赤目オブジェクト候補を分類する第3方
法例500が開示される。方法例500は赤目オブジェクト候補の平滑さ特性を用いてオブジェ
クトを分類する。赤目検出パイプラインの初期段階で現れる赤目オブジェクト候補のいく
つかは真の赤目オブジェクトと類似した色特性を発揮する背景または人間の皮膚オブジェ
クトであることが一般的である。しかし、通常豊かな高周波内容を有する目と異なりこれ
らの誤検出されたオブジェクトのほとんどは比較的平滑である。オブジェクト候補の平滑
さは従って赤目候補の分類に適用できる別の特徴である。次に方法500のさまざまな行為
を順に説明する。
【００７２】
0005640622.tif 000027
【００７３】
次に504で、標準偏差の関数である制約を満足する特徴信号が合計される。それから506
で、合計は偽の赤目オブジェクトとみなされるためにオブジェクトが発揮すべき特定の平
滑さの特徴信号の最小数と比較される。合計が信号の最小数を超える場合、508で赤目オ
ブジェクト候補は偽の赤目オブジェクトとして分類される。逆に、合計が信号の最小数以
上である場合、510で赤目オブジェクト候補は真の赤目オブジェクトとして分類される。
【００７４】
0005640622.tif 000028
【００７５】
VI．赤目オブジェクト候補を分類する第4方法例
次に図6を参照すると、デジタル写真画像における赤目オブジェクト候補を分類する第4
方法例600が開示される。エッジや詳細の存在のため画像は非常に非静止的であるので、
画像内容の簡略化は雑音の様子を持ち得る元の画像データを調べる場合明らかでないある
程度の重要な情報を明らかにし得る。簡略化のレベルは用途の制約およびユーザーのニー
ズにより異なることができる。方法例600は従ってフルカラー画像をそのバイナリー版に
変換することにより元のデータを簡略化することを目指す。提案される枠組みの中で他の
画像簡略化の解決も適用し得る。
【００７６】
最初に602で、赤目オブジェクト候補に隣接するブロックのセットを作成するために赤
目オブジェクト候補の1区域がミラーされ、各ブロックは赤目オブジェクト候補の区域の
寸法と同一の寸法を有する。それから604で、2値化閾値のセットが適応的に求められる。
次に606で、赤目オブジェクトおよびそのミラー領域を2値化するために閾値のセットの1
つが選択され、選択された閾値を用いて生成されたブロックの各々について白ピクセルの
数と黒ピクセルの数との比率が計算される。次に608で、これらのブロック比率は目のバ
イナリーパターン制約が満足されるかを決定するために所定値と比較される。赤目オブジ
ェクト候補が選択された閾値に対する目のバイナリーパターン制約を満足しない場合、61
0でセットにおける閾値のすべてが選択されたか判定される。されていない場合、方法600
は行為606および608に戻り、新しい閾値が選択される。されている場合、612で赤目オブ
ジェクト候補は偽の赤目オブジェクトとして分類される。逆に、赤目オブジェクト候補が
選択された閾値に対する目のバイナリーパターン制約を満足する場合、614で赤目オブジ
ェクト候補は真の赤目オブジェクトとして分類される。
【００７７】
0005640622.tif 000029
【００７８】
0005640622.tif 000030
【００７９】
0005640622.tif 000031
【００８０】
0005640622.tif 000032
【００８１】
VII．赤目オブジェクト候補を分類する第5方法例
次に図8を参照すると、デジタル写真画像における赤目オブジェクト候補を分類する第5
方法例800が開示される。分類器のカスケードの設計において、偽の赤目オブジェクトを
有効に取り除くと同時に望ましい特徴を維持するためにカスケードされた個々のモジュー
ル間で特徴空間の重なり合いを最小限にすることが望ましい。本明細書において呈示され
る他の分類方法を補完するために分類方法800はクロッピングされた均一サイズの画像領
域においてピクセルに基づく特徴抽出およびオブジェクト分割を実施する。
【００８２】
最初に802で、赤目オブジェクト候補の区域は候補の中央または候補の境界箱内におけ
る他の任意の点またはその近傍に新規区域を配置することにより再定義される。次に804
で、交わらないオブジェクトの数および特徴制約を満足するピクセルから作り出される最
大寸法を有するオブジェクトを判定するために特徴制約を満足するピクセルがラベル付け
される。それから806で、交わらないオブジェクトの数およびオブジェクトの最大寸法が
所定値と比較される。交わらないオブジェクトの数およびオブジェクトの最大寸法が所定
値を超える場合、808で赤目オブジェクト候補は真の赤目オブジェクトとして分類される
。
【００８３】
0005640622.tif 000033
【００８４】
0005640622.tif 000034
【００８５】
0005640622.tif 000035
【００８６】
VIII．赤目オブジェクト候補を分類する第6方法例
次に図9を参照すると、デジタル写真画像における赤目オブジェクト候補を分類する第6
方法例900が開示される。顔部分に存在する偽の赤目オブジェクトのいくつかが眼鏡の一
部であることは珍しくない。この状況は眼鏡のフレーム部分の色および／または強度が目
のそれと類似している場合にしばしば生じる。法法令900は赤目オブジェクト候補の色比
率に基づくコントラスト特性を用いて赤目オブジェクト候補を分類する。
【００８７】
0005640622.tif 000036
【００８８】
次に904で、赤色制約を満足するピクセルの数が合計される。それから906で、合計は閾
値と比較される。合計が閾値以上の場合、908で、赤目オブジェクト候補は偽の赤目オブ
ジェクトとして分類される。逆に合計が閾値未満の場合、9010で赤目オブジェクト候補は
真の赤目オブジェクトとして分類される。
【００８９】
0005640622.tif 000037
【００９０】
0005640622.tif 000038
【００９１】
本明細書で開示される実施形態例は他の具体的な形で具現されることができる。本明細
書で開示される実施形態例はすべての面において限定的ではなく、単に例示的であるとみ
なされる。
【符号の説明】
【００９２】
１００  プリンター、１０２  インターフェイス、１０４  ＲＡＭ、１０８  ＲＯＭ、
１１０  プロセッサー、１１２  ディスプレイ、１１４  印刷機構。
【図１】
0005640622.tif 000048
【図２】
0005640622.tif 000049
【図３】
0005640622.tif 000050
【図４】
0005640622.tif 000051
【図５】
0005640622.tif 000052
【図６】
0005640622.tif 000053
【図７】
0005640622.tif 000054
【図８】
0005640622.tif 000055
【図９】
0005640622.tif 000056