(57)【要約】  【目的】  複数の色補正値を用いて，適正な画像補正処理を行う。  【構成】  与えられた画像データが用いられて，２つの色補正値が補正値算出回路12，13において算出される。また，入力装置２から目標肌色色度値および２つの色補正値のうちのいずれを重要視するかを表す重要度が入力される。２つの色補正値，および入力された目標肌色色度値に基づいて，２つの色補正値のそれぞれについての信頼度が算出される。算出された信頼度，入力された重要度および２つの色補正値に基づいて，信頼度および重要度のいずれもが反映されて，色補正値算出回路15において新たな色補正値が算出される。  【選択図】  図２
2006050559.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられる画像データに基づいて，異なる色補正値算出処理によってそれぞれ色補正値を算出する複数種類の色補正値算出手段，
上記複数種類の色補正値算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出する信頼度算出手段，
上記信頼度算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けし，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって得られる新たな色補正値を算出する加算色補正値算出手段，および
上記加算色補正値算出手段によって算出された新たな色補正値に基づいて，上記画像データを色補正する補正手段，
を備えた画像補正装置。
【請求項２】
上記複数種類の色補正値算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれについての重要度を入力する重要度入力手段をさらに備え，
上記加算色補正値算出手段は，
上記信頼度算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれについての信頼度および上記重要度入力手段から入力された複数の色補正値のそれぞれについての重要度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けするものである，
請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項３】
上記信頼度算出手段は，
上記画像データに含まれる代表色についての色情報と，上記代表色についての理想色情報と，上記複数種類の色補正値算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれに基づいて上記色情報を補正することによって得られる複数の補正後色情報とに基づいて，複数の色補正のそれぞれについての信頼度を算出するものである，請求項１または２に記載の画像補正装置。
【請求項４】
上記信頼度算出手段は，
色空間において，上記色情報と上記理想色情報とを結ぶことによって得られる理想線分ベクトルと，上記色情報と複数の上記補正後色情報のそれぞれを結ぶことによって得られる複数の補正線分ベクトルのそれぞれとがなす角度に応じて，複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出するものである，請求項３に記載の画像補正装置。
【請求項５】
上記信頼度算出手段は，
色空間において，上記色情報と複数の上記補正後色情報のそれぞれを結ぶことによって得られる複数の補正線分ベクトルのそれぞれの大きさに基づいて，複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出するものである，請求項３に記載の画像補正装置。
【請求項６】
上記信頼度算出手段は，
色空間において，上記色情報と複数の上記補正後色情報のそれぞれを結ぶことによって得られる複数の補正線分ベクトルの向きに応じて，複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出するものである，請求項３に記載の画像補正装置。
【請求項７】
与えられる画像データに基づいて，異なる色補正値算出処理によってそれぞれ色補正値を算出し，
算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出し，
算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けし，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって得られる新たな色補正値を算出し，
算出した新たな色補正値に基づいて，上記画像データを色補正する，
画像補正方法。
【請求項８】
算出した複数の色補正値のそれぞれについての重要度の入力を受付け，
算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度および入力された複数の色補正値のそれぞれについての重要度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けする，
請求項７に記載の画像補正方法。
【請求項９】
与えられる画像データに基づいて，異なる色補正値算出処理によってそれぞれ色補正値を算出する処理，
算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出する処理，
算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けし，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって得られる新たな色補正値を算出する処理，および
算出した新たな色補正値に基づいて，上記画像データを色補正する処理，
をコンピュータに実行させる画像補正プログラム。
【請求項１０】
算出した複数の色補正値のそれぞれについての重要度の入力を受付ける処理をコンピュータにさらに実行させ，
上記新たな色補正値を算出する処理は，
算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度および入力された複数の色補正値のそれぞれについての重要度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けする，  請求項９に記載の画像補正プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，デジタル画像データに対して色補正処理（色変換処理）を施す画像処理装置および方法，ならびに画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
写真ネガフイルムやリバーサルフイルムに記録された画像をスキャナ等により読み取ることにより得られたデジタル画像データ，あるいはデジタルカメラ，カメラ付き携帯電話機により取得されたデジタル画像データからカラープリントを作成する場合においては，撮影時におけるシーンと同様の印象となるようにデジタル画像データに対してカラーバランスを補正する色補正処理を施してプリント画像を作成するようにしている。撮影により取得された画像から，撮影時の光源を推定する，あるいは画像全体のカラーバランスを推定し，無彩色が適切な無彩色となるように色補正処理を行って，プリント画像のカラーバランスが適切なものとなるようにしている。
【０００３】
特許文献１では，入力された画像データからまず顔領域を検出し，検出された顔領域の色が所望の色になるように，画像データ全体に対して色変換処理（色補正）を施している。
【０００４】
特許文献１のものでは，画像中の顔領域（肌色領域）のみに注目した色補正をしている。顔領域（肌色領域）は個人差があるので，色補正が不自然になる可能性が高い。
【特許文献１】特開２０００−１８２０４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この発明は上記事情に鑑みなされたものであり，より適切な画像データの色補正（色バランス補正）ができるようにすることを目的とする。
【０００６】
この発明はまた，ユーザの希望に沿った画像データの色補正ができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明による画像補正装置は，与えられる画像データに基づいて，異なる色補正値算出処理によってそれぞれ色補正値を算出する複数種類の色補正値算出手段，上記複数種類の色補正値算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出する信頼度算出手段，上記信頼度算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けし，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって得られる新たな色補正値を算出する加算色補正値算出手段，および上記加算色補正値算出手段によって算出された新たな色補正値に基づいて，上記画像データを色補正する補正手段を備えたことを特徴とする。
【０００８】
この発明による画像補正方法は，与えられる画像データに基づいて，異なる色補正値算出処理によってそれぞれ色補正値を算出し，算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出し，算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けし，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって得られる新たな色補正値を算出し，算出した新たな色補正値に基づいて，上記画像データを色補正することを特徴とする。
【０００９】
この発明はさらに，画像補正処理をコンピュータに実行させるためのプログラム（コンピュータを，画像補正装置として機能させるためのプログラム）も提供している。このプログラムは，記憶装置（ハードディスク，メモリ・カード，ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ等）から与えられる画像データに基づいて，与えられる画像データに基づいて，異なる色補正値算出処理によってそれぞれ色補正値を算出する処理，算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出する処理，算出した複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を用いて，上記複数の色補正値のそれぞれを重み付けし，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって得られる新たな色補正値を算出する処理，および算出した新たな色補正値に基づいて，上記画像データを色補正する処理をコンピュータに実行させるものである。これらの全ての処理をコンピュータに含まれるＣＰＵによって実行させるようにしてもよいし，一部の処理を専用のハードウェア装置によって実行させるようにしてもよい。
【００１０】
与えられる画像データに基づいて，異なる色補正値算出処理によってそれぞれ色補正値が算出される。すなわち，複数の色補正値が算出される。
【００１１】
複数種類の色補正値算出処理は，色補正値を算出する処理という点では共通しているが，その処理内容（色補正値算出に用いるデータ，アルゴリズム等）が異なる，そのような色補正値算出処理のそれぞれを意味する。たとえば，画像データによって表される画像中に含まれる一の特定色（たとえば，肌色，白色等）を表す色情報が理想色情報に沿う色情報を持つように色補正値を算出する処理，複数の特定色（たとえば，肌色とグレー色）を表す色情報が，理想色情報に沿う色情報を持つように色補正値を算出処理，色温度や光源種を推定し，推定した色温度や光源種に応じた色補正値を算出する処理等が知られている。これらの複数種類の色補正値算出処理のうち，いずれか２以上の算出処理を色補正値算出処理（手段）として採用することができる。
【００１２】
複数種類の色補正値算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれについて，信頼度が算出される。この信頼度は，算出された色補正値が適切に色補正することができる値であるかどうか（その程度）を表す。
【００１３】
たとえば，上記画像データに含まれる代表色についての色情報と，上記代表色についての理想色情報と，上記複数種類の色補正値算出手段によって算出された複数の色補正値のそれぞれに基づいて上記色情報を補正することによって得られる複数の補正後色情報とに基づいて，複数の色補正のそれぞれについての信頼度が算出される。
【００１４】
一例を挙げると，色空間（たとえば，色度空間）において，上記色情報と上記理想色情報とを結ぶことによって得られる理想線分ベクトルと，上記色情報と複数の上記補正後色情報のそれぞれを結ぶことによって得られる複数の補正線分ベクトルのそれぞれとがなす角度は，複数の色補正値のそれぞれが，どの程度信頼できるものであるかどうかを表す値として取り扱うことができる。理想線分ベクトルと，ある色補正値に基づく補正線分ベクトルのなす角度が小さければ，その色補正値は理想的な色補正を実現できる可能性が高いと評価することができる。この場合，その色補正値に対する信頼度は高くなる（大きな値の信頼度が対応付けられる）。逆に，理想線分ベクトルと，ある色補正値に基づく補正線分ベクトルのなす角度が大きければ，その色補正値は，理想とはかけ離れた色補正を行うような色補正値である可能性が高い。この場合，その色補正値の信頼度は低くなる（小さい値の信頼度が対応付けられる）。
【００１５】
もちろん，理想線分ベクトルと補正線分ベクトルとがなす角度に基づく信頼度算出以外の信頼度算出を，採用することもできる。色空間において，上記色情報と複数の上記補正後色情報のそれぞれを結ぶことによって得られる複数の補正線分ベクトルのそれぞれの大きさに基づいて，複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出してもよく，色空間において，上記色情報と複数の上記補正後色情報のそれぞれを結ぶことによって得られる複数の補正線分ベクトルの向きに応じて，複数の色補正値のそれぞれについての信頼度を算出してもよい。一の色補正値について複数の信頼度を算出し，それらの信頼度を乗算して得られる値を，その色補正値の信頼度として扱ってもよい。
【００１６】
算出された複数の色補正値のそれぞれについての信頼度が用いられて，算出された複数の色補正値のそれぞれが重み付けられ，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって新たな色補正値が算出される。算出された新たな色補正値が用いられて画像データが色補正される。
【００１７】
この発明によると，画像データの色補正に用いられる新たな色補正値は，信頼度によって上記複数の色補正値のそれぞれが重み付けされ，重み付けされた複数の色補正値を加算することによって得られるので，上記複数の色補正値に対する信頼度が反映された値（色補正値）になる。不適切な色補正値が算出される可能性が低くなるので，より適切な色補正値を得ることができるようになる。
【００１８】
好ましくは，複数の色補正値のそれぞれに対する重要度が入力される。この重要度の入力は，ユーザの希望を取り入れるためのものであり，複数の色補正値のうち，ユーザが重要と考える色補正値については大きい値の重要度が，重要ではないと考える色補正値については小さい値の重要度が入力される。この場合には，算出された複数の色補正値のそれぞれについての信頼度および入力された複数の色補正値のそれぞれに対する重要度が用いられて，算出された複数の色補正値のそれぞれが重み付けられる。より適切な色補正値であって，かつユーザの好みに応じた色補正値を得ることができる。
【００１９】
もちろん，信頼度または重要度のうちのいずれかが，重み付けにおいてより大きく重み付けられるようにしてもよい。信頼度の影響を強く受けた新たな色補正値，重要度の影響を強く受けた新たな色補正値を得ることができる。
【実施例】
【００２０】
以下添付図面に従って，本発明の実施形態について説明する。
【００２１】
図１は，デジタルプリントシステムの全体構成を示すブロック図である。デジタルプリントシステムは，画像補正装置１と，画像補正装置１に接続された周辺機器（入力装置２，表示装置３，記憶装置４およびプリンタ５）とによって構成される。図２は，ディジタルプリンタシステムの中核的な装置である画像補正装置１の詳細な電気的構成を，データの流れとともに示すブロック図である。図２において，図１に示す周辺機器のうち表示装置３およびプリンタ５の図示は省略されている。
【００２２】
画像補正装置１は，与えられる画像データによって表される画像の色バランスが，より適切な色バランスを持つように画像データを補正するための装置である。画像補正装置１は，与えられる画像データに対して色バランス補正を施し，色バランス補正後の画像データを出力する。以下，この明細書において，色バランス補正を，単に「色補正」と言うことにする。
【００２３】
画像補正装置１に接続された入力装置２（キーボード，マウス等）は，色補正処理のためのパラメータ（目標（理想）肌色色度値および２つの重要度）の入力に用いられる。表示装置３（ＣＲＴディスプレイ，液晶ディスプレイ等）の表示画面には，入力装置２から入力されるパラメータの設定のための画面，色補正前および色補正後の画像データによって表される画像等が表示される。記憶装置（ハードディスク，メモリ・カード，ＣＤ−ＲＯＭ等）４には画像データが記憶されており，記憶装置４から読み出された画像データに対して，画像補正装置１において色補正処理が行なわれる。プリンタ５は，色補正後の画像データによって表される画像を印画紙等にプリントする。
【００２４】
図２を参照して，画像補正装置１は，顔領域区画回路11，肌色領域に基づく色補正値算出回路（第１の色補正値算出回路）12，グレー色領域に基づく色補正値算出回路（第２の色補正値算出回路）13，信頼度算出回路14，重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15，および画像補正回路16を備えている。
【００２５】
画像補正装置１において，画像補正回路16が，記憶装置４から読み出された画像データ（以下，オリジナル画像データという）に対して色補正処理を行う。画像補正回路16において行われる色補正処理の詳細は後述する。
【００２６】
画像補正回路16において行なわれる色補正処理は，重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15において算出される色補正値に従う。重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15は，信頼度算出回路14において算出される信頼度（詳細は後述する），入力装置２から入力される重要度（詳細は後述する），肌色領域に基づく色補正値算出回路12によって得られる色補正値，およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13によって得られる色補正値に基づいて，画像補正回路16において行われる色補正処理に用いられるべき色補正値（新たな色補正値）を算出する。
【００２７】
はじめに，肌色領域に基づく色補正値算出処理，およびグレー色領域に基づく色補正値算出処理について説明する。肌色領域に基づく色補正値算出処理およびグレー色領域に基づく色補正値算出処理では，上述の顔領域区画回路11，肌色領域に基づく色補正値算出回路12，およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13が動作する。
【００２８】
オリジナル画像データによって表される画像には，人物の顔を表す画像領域（以下，顔画像部分という）が含まれており，かつグレー画像領域（グレー色の物体等を表す画像領域；以下グレー画像部分という）が含まれているものとする。顔画像部分およびグレー画像部分が含まれている画像を表すオリジナル画像データが，記憶装置４から読み出される。
【００２９】
記憶装置４から読出されたオリジナル画像データは，顔領域区画回路11，肌色領域に基づく色補正値算出回路12およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13にそれぞれ入力する。
【００３０】
顔領域区画回路11は，オリジナル画像データによって表される画像（以下，オリジナル画像という）中に含まれる顔画像部分を区画する処理を行う。顔領域区画回路11において行われる顔画像部分の区画処理には，従来または新規の種々の区画（検出）手法を用いることができる。たとえば，画像を複数領域に分割して測光し，測光により得られたデータを色相および彩度に変換し，これらの２次元ヒストグラムを作成するとともに，このヒストグラムを単峰の山毎に分解し，さらに画像の各画素がいずれの山に属するかを判断して画素を分割された山に対応する群に分解し，各群毎に画像を分割して顔候補領域を抽出し，抽出した領域の画像サイズと主要画像サイズ情報から得られる画像サイズとを比較して最も一致する領域を顔領域として抽出手法を採用することができる（特開平５−１００３２８号参照）。画像を複数領域に分割し，非人物領域を除外した後に人物の頭部の輪郭を表す形状パターンを検出し，検出したパターンに応じて顔候補領域を検出し，さらに人物の顔の輪郭を表す形状パターン，顔の内部構造を表す形状パターンおよび人物の胴体の輪郭を表す形状パターンをそれぞれ検出し，検出したパターンにより顔候補領域の整合性を判定し，人物の顔に相当する領域である確度が最も高い領域を判定することにより，顔領域を抽出する手法でもよい（特開平８−１２２９４４号参照）。画像内に学習枠を設定し，該学習枠により規定される画像部分を表す画像データを学習して，該学習枠を代表する１つまたは複数の代表特徴ベクトルを抽出し，同画像内に探索枠を設定するとともに，上記の代表特徴ベクトルの各々と探索枠により規定される画像部分を表す画像データから抽出された複数の特徴ベクトルとの類似度に基づき，探索枠内から被写体領域を抽出する手法（特願２００２−３７８９８９号）を用いることもできる。
【００３１】
もちろん，デジタルプリントシステムの操作者が，入力装置２（マウス等）を用いて，オリジナル画像中の顔画像部分を，その他の画像部分と区画するようにしてもよい（手動による顔領域区画）。この場合には，顔領域区画回路11は，画像補正装置１に必ずしも必要とされない。
【００３２】
顔領域区画回路11は，区画（検出）した顔画像部分（顔画像領域内）に含まれる画素のそれぞれ１（または０），顔画像部分以外の画像部分（顔画像領域外）に含まれる画素のそれぞれを０（または１）とした２値データ（画素アドレスごとに，１または０が対応付けられたデータ）を出力する。図３（Ａ）はオリジナル画像の一例を，図３（Ｂ）は顔領域区画回路11によって顔画像部分が区画された様子を，図３（Ｃ）は顔画像部分に含まれる画素のそれぞれを１，顔画像部分以外の画像部分に含まれる画素のそれぞれを０とした，顔領域区画回路11から出力される２値データ（マスクデータ）を，それぞれ模式的に示している。
【００３３】
顔領域区画回路11から出力される２値データは，オリジナル画像中に含まれる顔画像部分の位置および範囲（領域位置）を示す。以下，顔領域区画回路１１から出力される２値データを顔領域情報と呼ぶ。
【００３４】
顔領域区画回路11から出力された顔領域情報は，肌色領域に基づく色補正値算出回路12およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13にそれぞれ入力する。また，入力装置２から入力された目標肌色色度値（肌色を表す色度として適切とされる理想的な色度値）も，肌色領域に基づく色補正値算出回路12およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13にそれぞれ入力する。
【００３５】
肌色領域に基づく色補正値算出回路12は，顔画像部分（肌色の画素を確実に多数含む部分である）の色（肌色）が，上記目標肌色色度値に沿った色度値を持つように色補正するための色補正値（係数）を算出する回路である。グレー色領域に基づく色補正値算出回路13は，グレー画像部分が目標グレー色度値に沿った色度値を持つように色補正するための色補正値（係数）を算出する回路である。肌色領域に基づく色補正値算出回路12およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13は，色補正値を算出するために用いる画像部分，色補正値算出処理，アルゴリズム等は異なるものの，いずれも色補正値を算出する回路である点で共通する。
【００３６】
肌色領域に基づく色補正値算出回路12は，顔領域区画回路11から与えられる顔領域情報を用いて，オリジナル画像データに含まれる顔画像部分を表すデータを抽出し，抽出した顔画像部分を表すデータによって表される顔画像部分を構成する画素ごとのＲＧＢ値から得られる代表ＲＧＢ値（たとえば，平均ＲＧＢ値）を算出する。そして平均ＲＧＢ値を色度値に変換して得られる平均肌色色度値と，入力装置２から入力される目標肌色色度値とに基づいて，Ｒ値に対するゲイン係数，Ｇ値に対するゲイン係数，およびＢ値に対するゲイン係数を算出する。たとえば，特開２０００−１８２０４３号公報に記載されている手法（色度値を利用したゲイン係数の算出）によってこれらのゲイン係数を求めることができる。
【００３７】
肌色領域に基づく色補正値算出回路12によって得られるＲ値についてのゲイン係数をＧr1，Ｇ値についてのゲイン係数をＧg1，Ｂ値についてのゲイン係数Ｇb1（これらを総称して，第１のゲイン係数という）を用いて，次に示す式１の入出力関係が得られる。
【００３８】
Ｒ1＝Ｇr1・Ｒ
Ｇ1＝Ｇg1・Ｇ                ・・・式１
Ｂ1＝Ｇb1・Ｂ
【００３９】
式１において，Ｒ，Ｇ，Ｂはオリジナル画像を構成する画素ごとのＲ値，Ｇ値およびＢ値，Ｒ1，Ｇ1，Ｂ1 は，肌色領域に基づく色補正値算出回路12によって得られたゲイン係数に基づく色補正処理が行われた場合の色補正後のＲ値，Ｇ値，Ｂ値である。
【００４０】
なお，肌色領域に基づく色補正値算出回路12は，上述のゲイン係数をＧr1，Ｇg1およびＧb1を算出するものであり，画像補正自体は行わない。上記式１を，説明の便宜上，次に示す式２によって表現することにする。
【００４１】
肌色領域に基づく色補正値（第１のゲイン係数）＝（Ｇr1，Ｇg1，Ｇb1） ・・式２
【００４２】
なお，第１のゲイン係数は，色度値を用いて求めることもできるし，ＲＧＢ値または真数ＲＧＢ値に基づいて，第１のゲイン係数を求めることもできる。また，色補正によって画像の明るさが変化しないように，第１のゲイン係数をさらに調整するようにしてもよい。
【００４３】
グレー色領域に基づく色補正値算出回路13は，たとえば，特開２００３−２０９８５６号公報に記載の方法に基づいて，Ｒ値に対するゲイン係数，Ｇ値に対するゲイン係数，Ｂ値に対応するゲイン係数を算出することができる。次のようにして，ゲイン係数を算出することができる。
【００４４】
(i) 顔画像部分（肌色領域）の代表ＲＧＢ値（たとえば，平均ＲＧＢ値）を求め，求められた平均ＲＧＢ値を色度値（平均肌色色度値）に変換し，変換によって得られた平均肌色色度値に対応する平均肌色色温度を得る。
(ii)入力装置２から入力された目標肌色色度値に対応する目標肌色色温度を得る。
(iii) 目標肌色色温度に対応するグレー色の色温度（目標グレー色色温度）を求め，求められた目標グレー色色温度に対応する目標グレー色色度値を求める。
(iv)少なくとも上記顔画像部分の平均肌色色温度を利用して，オリジナル画像中のグレー色領域（グレー色画素群）を検出する。
(v) 検出されたグレー色領域を代表する色度値（たとえば，平均グレー色色度値）を求める。
(vi) 上記グレー色領域（グレー色画素群）の画素数が最大になるように，上記平均肌色色温度および平均グレー色色度値を修正する（(iv)〜(vi)が繰返される）。
(vii) 目標グレー色色度値および修正された平均グレー色色度値と，修正前の平均グレー色色度値とに基づいて，Ｒ値に対するゲイン係数Ｇr2，Ｇ値に対するゲイン係数Ｇg2，およびＢ値に対するゲイン係数Ｇb2を算出する。
【００４５】
グレー色領域に基づく色補正値算出回路13によって得られるゲイン係数Ｇr2，Ｇg2，およびＧb2（これらを総称して，第２のゲイン係数という）を用いて，次に示す式３の入出力関係が得られる。
【００４６】
Ｒ2＝Ｇr2・Ｒ
Ｇ2＝Ｇg2・Ｇ                  ・・・式３
Ｂ2＝Ｇb2・Ｂ
【００４７】
式３において，Ｒ，Ｇ，Ｂはオリジナル画像を構成する画素ごとのＲ値，Ｇ値およびＢ値，Ｒ2，Ｇ2，Ｂ2 は，グレー色領域に基づく色補正値算出回路13によって得られたゲイン係数に基づく色補正処理が行われた場合の色補正後のＲ値，Ｇ値，Ｂ値である。
【００４８】
なお，グレー色領域に基づく色補正値算出回路13は，上述の第２のゲイン係数Ｇr2，Ｇg2，およびＧb2を算出するものであり，画像補正自体は行わない。上記式３を，説明の便宜上，次に示す式４によって表現することにする。
【００４９】
グレー色領域に基づく色補正値（第２のゲイン係数）＝（Ｇr2，Ｇg2，Ｇb2）
・・式４
【００５０】
肌色領域に基づく色補正値算出回路12によって算出された色補正値（第１のゲイン係数）およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13によって算出された色補正値（第２のゲイン係数）は，いずれも信頼度算出回路14に与えられる。
【００５１】
次に信頼度算出回路14の処理について説明する。
【００５２】
信頼度算出回路14には，オリジナル画像データ，顔領域区画回路11から出力された顔領域情報，肌色領域に基づく色補正値（第１のゲイン係数），グレー色領域に基づく色補正値（第２のゲイン係数），および入力装置２から入力された目標肌色色度値が，入力する。
【００５３】
信頼度算出回路14は，上述した肌色領域に基づく色補正値算出回路12において算出された色補正値（第１のゲイン係数）と，グレー色領域に基づく色補正値算出回路13において算出された色補正値（第２のゲイン係数）を用いて，それぞれオリジナル画像データを色補正した場合に，補正後の画像の色が，目標とする画像の色からどの程度乖離しているかを求め，その乖離の度合に応じて与えられる数値（この数値を「信頼度」という）を得るものである。
【００５４】
信頼度（確度または適切度と言ってもよい）の算出には，いくつかの手法を採用することができるが，ここでは，代表的な信頼度算出について詳細に説明する。
【００５５】
代表的な信頼度算出では，色度空間（ｒｂ空間）を利用する。図４および図５は色度空間（ｒｂ空間）を示している。
【００５６】
図４に示す色度空間には，次の３つ点がプロットされている。
(1) オリジナル画像中の顔画像部分（肌色領域）を表すデータに基づく代表肌色色度値（ｒo，ｂo）（たとえば，顔画像部分の平均色度値を，代表肌色色度値とする）
(2) 目標肌色色度値（ｒt，ｂt）（入力装置２から入力される）
(3) 肌色領域に基づく色補正値（第１のゲイン係数）にしたがう色補正後の代表肌色色度値（ｒ1，ｂ1）
【００５７】
図５に示す色度空間において，次の３つの点がプロットされている。
【００５８】
(1) オリジナル画像中の顔画像部分（肌色領域）を表すデータに基づく代表肌色色度値（ｒo，ｂo）
(2) 目標肌色色度値（ｒt，ｂt）
(3) グレー色領域に基づく色補正値（第２のゲイン係数）にしたがう色補正後の代表肌色色度値（ｒ2，ｂ2）
【００５９】
図４に示す色度空間は，代表肌色色度値（ｒo，ｂo）が目標肌色色度値（ｒt，ｂt）を持つように色補正されること（線分ベクトルＡ）が理想であるが，上記式１に基づく色補正を仮に行った場合，代表肌色色度値（ｒo，ｂo）は色補正後の代表肌色色度値（ｒ1，ｂ1）に色補正されること（線分ベクトルＢ1 ）を表している。図４に示す色度空間において，線分ベクトルＡと線分ベクトルＢ1とがなす角度θ1が，肌色領域に基づく補正値算出回路12によって得られた色補正値（ゲイン係数）を用いて色補正したときの，理想的な色補正からの乖離度として扱われる。
【００６０】
同様にして，図５に示す色度空間は，代表肌色色度値（ｒo，ｂo）が目標肌色色度値（ｒt，ｂt）を持つように色補正されること（線分ベクトルＡ）が理想であるが，上記式３（式４）に基づく色補正を仮に行った場合，代表肌色色度値（ｒo，ｂo）は色補正後の代表肌色色度値（ｒ2，ｂ2）に色補正されること（線分ベクトルＢ2） を表している。図５に示す色度空間において，線分ベクトルＡと線分ベクトルＢ1とがなす角度θ2が，グレー色領域に基づく補正値算出回路13によって得られた色補正値（ゲイン係数）を用いて色補正したときの，理想的な色補正からの乖離度として扱われる。
【００６１】
図６は，上述の乖離度を表す角度θｔ（ｔ＝１，２，・・・）と，この角度に応じて算出される信頼度ｆｔ（θｔ）との関係を示す関数グラフの一例を示している。信頼度は０〜１までのいずれかの値として得られる。
【００６２】
以上，代表的な信頼度算出について説明したが，線分ベクトルＢ1と線分ベクトルＢ2の大きさを信頼度としてもよく，線分ベクトルＢ1自体の向き，線分ベクトルＢ2自体の向きを信頼度としてもよい。また，色度空間において，肌色代表色の肌黒体軌跡への近づきの程度と，グレー色代表色のグレー黒体軌跡への近づきの程度に基づいて，信頼度を算出してもよい。これらの複数の信頼度のうちのいずれかまたは全部を乗算して得られる値を信頼度としてもよい。いずれにしても，信頼度算出回路14は，上述した肌色領域に基づく色補正値算出回路12において算出された色補正値（第１のゲイン係数）と，グレー色領域に基づく色補正値算出回路13において算出された色補正値（第２のゲイン係数）とについて，補正後の画像の色が，目標とする画像の色からどの程度乖離しているかに応じて，信頼度をそれぞれ算出する。
【００６３】
信頼度算出回路14によって得られた，肌色領域に基づく色補正値の信頼度（以下，肌色信頼度という）およびグレー色領域に基づく色補正値の信頼度（以下，グレー色信頼度という）は，重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15に入力する。
【００６４】
次に，重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15の処理について説明する。重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15には，上述の肌色信頼度，グレー色信頼度，入力装置２から入力される重要度が入力する。重要度とは，肌色領域に基づく色補正値算出回路12において算出された色補正値（第１のゲイン係数）と，グレー色領域に基づく色補正値算出回路13において算出された色補正値（第２のゲイン係数）のうち，いずれの色補正値を，どの程度重視して利用するかを表す値であり，ユーザの好み（要望）を反映した値である。
【００６５】
重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15は，次に説明する３通りの算出処理のうちのいずれかを実行する。
【００６６】
（第１の算出処理）
第１の算出処理では，次に示す式５によって，重要度および信頼度に基づく色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）（以下，「新たな色補正値」という）を算出する。
【００６７】
【数１】
2006050559.tif 000003
【００６８】
式５において，ｗtは次に示す式６および式７によって表される。
【００６９】
【数２】
2006050559.tif 000004
【００７０】
【数３】
2006050559.tif 000005
【００７１】
式５〜式７において，変数t は色補正値（または色補正値算出回路）の種類を区別するものである。この実施例では，２種類の色補正値が算出されるので，ｔ＝１または２になる。変数ｋは算出される色補正値の数であり，この実施例ではｋ＝２になる。また，式５〜式７におけるｗt（この実施例では，ｗ1とｗ2 である）は，算出される色補正値のそれぞれについての重みを表す。式６におけるＩt（この実施例では，Ｉ1とＩ2 である）は，入力装置２から入力される色補正値ごとの重要度を，Ｃt（この実施例では，Ｃ1とＣ2 である）は，色補正値ごとの信頼度をそれぞれ表す。これらのことは，後述する第２の算出処理および第３の算出処理でも同じである。
【００７２】
第１の算出処理（式５〜式７に基づく補正値算出）では，より大きい信頼度を持つ色補正値が，新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）により大きく反映され，かつより大きい重要度を持つ色補正値が，新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）により大きく反映されることが分かる。ユーザがいずれの色補正値を重要視するか（ユーザの好み）に応じつつ，かつより適切な色補正値が反映された，新たな色補正値を得ることができる。
【００７３】
なお，信頼度のみに基づいて新たな色補正値を算出する場合には，入力装置２から入力される２つの重要度を同値（たとえばＩ1＝１，Ｉ2＝１）にすればよいのは言うまでもない。
【００７４】
（第２の算出処理）
第２の算出処理は，次に示す式８によって，新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）を算出する。
【００７５】
【数４】
2006050559.tif 000006
【００７６】
式８において，重みｗtは，次に示す式９によって表される。
【００７７】
【数５】
2006050559.tif 000007
【００７８】
第２の算出処理（式８および式９）では，重要度Ｉt がより大きく反映されて，新たな色補正値が得られる。なお，すべての重みｗt を加算した値が「１」であること（上記式７）は，第１の算出処理と同じである。
【００７９】
（第３の算出処理）
第３の算出処理は，上述した式８によって，新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）を算出する点では，上述の第２の算出処理と同じである。第３の算出処理は，重みｗｔが，次に示す式10によって表される点が異なる。
【００８０】
【数６】
2006050559.tif 000008
【００８１】
第３の算出処理（式８および式10）では，信頼度Ｃt がより大きく反映された新たな色補正値が得られる。なお，すべての重みｗt を加算した値が「１」であること（上記式７）は，第１の算出処理と同じである。
【００８２】
上述した第１〜第３の算出処理のうちのいずれの算出処理を用いるかは，たとえば，ユーザが入力装置２を用いて選択することができるようにしておけばよい。選択された第１〜第３の算出処理のうちのいずれかの算出処理によって，新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）が算出される。
【００８３】
重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路15において算出された，新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）は，画像補正回路16に入力する。新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）に基づいて，オリジナル画像データ（顔画像部分を表すデータのみであってもよい）が色補正される。
【００８４】
なお，上述した肌色領域に基づく色補正値算出回路12において算出された色補正値（第１のゲイン係数）と，グレー色領域に基づく色補正値算出回路13において算出された色補正値（第２のゲイン係数）が全く異なるものである場合（たとえば，上述の線分ベクトルＢ1と線分ベクトルＢ2の方向が全く異なる方向である場合等）には，いずれかの色補正値の算出が失敗している可能性が高い。そのような場合には，画像補正回路16において，新たな色補正値（Ｇｒ，Ｇｇ，Ｇｂ）による色補正効果を弱めるようにしてもよい。
【００８５】
上述した実施例では，肌色領域に基づく色補正値算出回路12によって算出された色補正値およびグレー色領域に基づく色補正値算出回路13によって算出された色補正値の２つの色補正値に基づいて，新たな色補正値を算出しているが，他の手法によって算出される色補正値（たとえば，特開２０００−１４８９７８号公報に記載の色補正値算出処理に基づいて算出される色補正値）を，この実施例において算出される２つの色補正値のいずれかに代えて，または加えて，用いるようにしてもよい。
【００８６】
また，上述した実施例では，色補正値算出回路（色補正値）ごとに，重みおよび信頼度を算出しかつ重要度を入力させているが，さらにＲＧＢのそれぞれについて独立に，重みおよび信頼度を算出しかつ重要度を入力させるようにしてもよい。
【００８７】
上述した実施例では，色補正値としてゲイン係数を用いているが，ゲイン係数に代えて，入力値と出力値との対応関係を格納したルックアップテーブルを，色補正値としてもよいのは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】デジタルプリントシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】画像補正装置の詳細な電気的構成を，データの流れとともに示すブロック図である。
【図３】（Ａ）はオリジナル画像データによって表される画像の一例を，（Ｂ）は顔画像部分が区画（検出）された様子を，（Ｃ）はマスク画像の一例をそれぞれ示す。
【図４】代表肌色色度値と目標肌色色度値とを結ぶ線分ベクトルと，代表肌色色度値と一の色補正値に従う補正後の代表肌色色度値とを結ぶ線分ベクトルとがなす角度を示す。
【図５】代表肌色色度値と目標肌色色度値とを結ぶ線分ベクトルと，代表肌色色度値と他の色補正値にしたがう補正後の代表肌色色度値とを結ぶ線分ベクトルとがなす角度を示す。
【図６】信頼度の算出のための関数グラフを示す。
【符号の説明】
【００８９】
１  画像補正装置
２  入力装置
３  表示装置
４  記憶装置
５  プリンタ
11  顔領域区画回路
12  肌色領域に基づく色補正値算出回路
13  グレー色領域に基づく色補正値算出回路
14  信頼度算出回路
15  重要度および信頼度に基づく色補正値算出回路
16  画像補正回路
【図１】
2006050559.tif 000009
【図２】
2006050559.tif 000010
【図３】
2006050559.tif 000011
【図４】
2006050559.tif 000012
【図５】
2006050559.tif 000013
【図６】
2006050559.tif 000014