(57)【要約】【課題】影による濃淡や信号の飛び等の光源条件以外の要素の影響が少ない、光源条件を高精度に反映したホワイトバランスの調整を行う。【解決手段】パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ0′中の顔部分Ｐ0f′を、異なる色温度の照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭの手法によって生成された数学モデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ0f′における照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得し、ホワイトバランス調整部３３が、取得されたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してホワイトバランスの調整量Ｗを取得し、取得された調整量Ｗに基づいてホワイトバランスを調整する。【選択図】        図４
2006295303.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる光源条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、光源条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力画像中の前記構造物における前記光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、
取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、少なくとも前記入力画像中の前記構造物の領域のホワイトバランスを調整することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
異なる光源条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、光源条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力画像中の前記構造物における前記光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
該パラメータ取得手段によって取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、少なくとも前記入力画像中の前記構造物の領域のホワイトバランスを調整するホワイトバランス調整手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記ホワイトバランス調整手段が、前記パラメータ取得手段によって取得された前記光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータに基づいて、前記所定の構造物に隣接する該構造物と同じ色の領域に対してもホワイトバランスの調整を行うものであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記ホワイトバランス調整手段が、ホワイトバランスの調整が行われる領域において、該調整を行わない領域に近づくにつれて該調整の度合が小さくなるように、ホワイトバランスの調整を行うものであることを特徴とする請求項２または３記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記ホワイトバランス調整手段が、前記パラメータ取得手段によって取得された前記光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータに基づいて、前記入力画像全体に対してホワイトバランスの調整を行うものであることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記入力画像中の前記構造物を検出する検出手段をさらに備え、
前記パラメータ取得手段が、前記モデルに、検出された前記構造物を適応させることによって、前記重みづけパラメータを取得するものであることを特徴とする第２項から第５項のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記入力画像中の前記構造物の属性を取得し、前記所定の構造物の属性毎に該構造物が表現された複数の前記モデルから、取得された属性に応じた前記モデルを選択する選択手段をさらに備え、
前記パラメータ取得手段が、選択されたモデルに前記構造物を適応させることによって、前記重みづけパラメータを取得するものであることを特徴とする第２項から第６項のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記所定の構造物が人間の顔であることを特徴とする第２項から第７項のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
異なる光源条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、光源条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、前記構造物の個別の特徴に応じて該統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、前記構造物を表現するモデルに、入力画像中の前記構造物を適応させることによって、該入力画像中の前記構造物における前記光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
該パラメータ取得手段によって取得された前記重みづけパラメータの値に基づいて、少なくとも前記入力画像中の前記構造物の領域のホワイトバランスを調整するホワイトバランス調整手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像のホワイトバランスを調整する画像処理を行う方法や装置、この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】
写真画像を理想的な色で再現するために、その写真画像のホワイトバランスを調整する画像処理が行われている。
【０００３】
例えば、撮像された画像を複数の領域に分割し、その領域内の色を判別し、判別結果に基づいて、肌色であると判別された領域があるか否かを判断し、肌色であると判別された領域があると判断された場合、その肌色が好ましい色となるようにホワイトバランスを調整することが知られている（例えば、特許文献１）。また、その肌色と判別された領域の色情報を用いて、撮影光源の色温度を推定し、推定された色温度に基づいてホワイトバランスを調整することが知られている（例えば、特許文献２）。
【特許文献１】特開２００３−３３３６１８号公報
【特許文献２】特開２００２−１５２７７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１、２記載のホワイトバランス調整処理では、肌色領域の平均値に基づいて調整を行っているが、影による濃淡の影響や信号の飛び、個人差による肌色のばらつき等も平均値に入ってしまうので、調整精度や光源の色温度の推定精度に影響してしまう。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、光源条件を高精度に反映したホワイトバランス調整処理により、より色再現性の高い画像の再生を可能にする画像処理方法および装置ならびにプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明による画像処理の方法は、異なる光源条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、光源条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、その構造物の個別の特徴に応じて統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、その構造物を表現するモデルに、入力画像中のその構造物を適応させることによって、その入力画像中の構造物における光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、取得された重みづけパラメータの値に基づいて、少なくともその入力画像中のその構造物の領域のホワイトバランスを調整することを特徴とする。
【０００７】
本発明による画像処理装置は上記の画像処理を行う装置である。すなわち、異なる光源条件下における所定の構造物が表された複数の画像に対して所定の統計処理を行うことによって得られた、光源条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量と、その構造物の個別の特徴に応じて統計的特徴量に対する重みづけをする重みづけパラメータとによって、その構造物を表現するモデルに、入力画像中のその構造物を適応させることによって、その入力画像中の構造物における光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得するパラメータ取得手段と、パラメータ取得手段によって取得された重みづけパラメータの値に基づいて、少なくともその入力画像中のその構造物の領域のホワイトバランスを調整するホワイトバランス調整手段とを設けたことを特徴とする。
【０００８】
さらに、本発明による画像処理プログラムは、コンピュータに上記の画像処理方法を実行させる（上記各手段として機能させる）ものである。
【０００９】
次に、本発明による画像処理方法、装置、プログラムの詳細について説明する。
【００１０】
本発明による「（所定の）構造物を表現するモデル」の具体的実現手法としては、ＡＡＭ(Active Appearance Models)の手法を利用することが考えられる。ＡＡＭは、モデルに基づいて画像の内容の解釈を試みるアプローチの１つであり、例えば、顔を解釈の対象とする場合、学習対象となる複数の画像中の顔部分の形状や、形状を正規化した後の輝度の情報に対して主成分分析を行うことによって顔の数学モデルを生成し、新たな入力画像中の顔部分を、数学モデルにおける各主成分と各主成分に対する重みづけパラメータで表現し、顔画像を再構成する手法である（Ｔ．Ｆ．クーツ(Cootes), Ｇ．Ｊ．エドワーズ(Edwards), Ｃ．Ｊ．テイラー(Taylor)、「動的見えモデル(Active Appearance Models)」、第５回計算機視覚欧州会議報(In Proc. 5th European Conference on Computer Vision)、ドイツ、シュプリンガー(Springer)、1998年、vol.2、p.p.484-498；以下、参考文献１とする）。
【００１１】
「光源条件」の具体例としては光源色が考えられる。光源色は、例えば、色温度によって表現することができる。なお、統計処理対象の複数の画像や入力画像は、単一かつ一定の光源下で撮影されたものであることが好ましい。
【００１２】
「所定の構造物」は、モデル化に適したもの、すなわち、その構造物の画像中における形状や色の変動が一定の範囲に収まるもの、特に、統計処理を行うことによって形状や色についての説明力のより高い統計的特徴量が得られるものであることが好ましい。また、画像中の主題部分であることが好ましい。具体例としては人間の顔が挙げられる。
【００１３】
「異なる光源条件下における所定の構造物が表された画像」は、異なる光源条件下において所定の構造物を実際に撮影することによって得られた画像であってもよいし、特定の光源条件において撮影された画像に基づくシミュレーションによって生成された画像であってもよい。
【００１４】
「所定の統計処理」としては、所定の構造物を、その構造物を表す画素の数よりも少ない次元数の統計的特徴量に圧縮して表すことができる次元圧縮処理が好ましい。具体例としては主成分分析等の多変量解析手法が考えられる。また、「所定の統計処理」として主成分分析を行った場合、「統計的特徴量」とは、主成分分析によって得られる複数の主成分を意味する。
【００１５】
なお、上記の説明力の高低とは、所定の統計処理が主成分分析である場合を例にすると、上位の主成分ほど説明力が高く、下位主成分ほど説明力が低いという意味になる。
【００１６】
「統計的特徴量」には、少なくともその構造物の色に基づく情報が表現されている必要がある。光源条件は、色の分布によって画像中に表現されるものだからである。
【００１７】
また、「光源条件を表す統計的特徴量」は、１つの統計的特徴量であってもよいし、複数の統計的特徴量であってもよい。
【００１８】
「入力画像中の（所定の）構造物」は、自動的に検出するようにしてもよいし、手動で検出するようにしてもよい。また、本発明は、入力画像中の前記構造物を検出する処理（手段）をさらに有していてもよいし、入力画像から前記構造物の部分を予め検出しておいてもよい。
【００１９】
また、本発明におけるモデルを所定の構造物の属性毎に複数準備しておき、入力画像中のその構造物の属性を表す情報を取得し、取得された属性に応じてモデルを選択する処理（手段）を付加し、選択されたモデルに入力画像中のその構造物を適応させることによって、重みづけパラメータを取得するようにしてもよい。
【００２０】
ここで、「属性」とは、例えば、所定の構造物が人間の顔の場合、性別や年齢、人種等が考えられる。また、個人を特定する情報であってもよい。この場合には、属性毎のモデルは個人毎のモデルを意味する。
【００２１】
この「属性」の具体的取得方法としては、画像に対する公知の認識処理（例えば、特開平11-175724号公報記載）や、ＧＰＳ情報等の画像の付帯情報からの推定・取得が考えられる。
【００２２】
「その構造物を表現するモデルに、入力画像中のその構造物を適応させる」とは、入力画像中のこの構造物をモデルによって表現するための演算処理等を意味する。具体的には、上記のＡＡＭの手法を用いた場合を例にすると、数学モデルにおける各主成分に対する重みづけパラメータの値を求めることを意味する。
【００２３】
「取得された（光源条件を表す統計的特徴量に対する）重みづけパラメータに基づいて」「ホワイトバランスを調整する」には、取得された重みづけパラメータの値とホワイトバランスの調整量との対応づけが必要となる。この対応づけは、例えば、取得された重みづけパラメータの値と光源の色温度の値との対応づけを実験的、統計的に求めておき、公知の光源の色温度とホワイトバランスの調整量との対応づけと組み合わせることによって得られる。
【００２４】
ホワイトバランスの調整処理は、入力画像中のその構造物の領域だけでなく、その構造物に隣接する、その構造物と同じ色の領域に対しても行ってもよい。ここで、この構造物が人間の顔の場合、「その構造物に隣接する、その構造物と同じ色の領域」には、例えば、首の領域が該当する。
【００２５】
また、ホワイトバランスの調整処理を入力画像中の一部の領域に対して行う場合には、調整処理を行わない領域に近づくにつれて調整処理の度合（強度）が小さくなるように、ホワイトバランスの調整処理を行うようにしてもよい。
【００２６】
さらに、ホワイトバランスの調整処理を入力画像全体に対して行うようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２７】
本発明の画像処理方法および装置ならびにプログラムによれば、光源条件を表す統計的特徴量を含む１以上の統計的特徴量とその統計的特徴量に対する重みづけパラメータとによって画像中の所定の構造物を表現するモデルに、入力画像中のその構造物を適応させることによって、その入力画像中の構造物における光源条件を表す統計的特徴量に対する重みづけパラメータを取得し、取得された重みづけパラメータの値に基づいて、その入力画像中のその構造物の領域のホワイトバランスを調整することができる。このように、本発明では、光源条件を表す統計的特徴量に着目し、入力画像中のその構造物毎のこの統計的特徴量に対する重みづけパラメータに応じて適切な度合（処理強度）でホワイトバランスを調整するので、影による濃淡や信号の飛び等の光源条件以外の要素の影響が少ない、光源条件を高精度に反映したホワイトバランスの調整処理が可能になり、より色再現性の高い画像を再生することができるようになる。
【００２８】
また、ホワイトバランスの調整処理を、その構造物に隣接する、その構造物と同じ色の領域に対しても行うようにした場合には、その構造物とその隣接領域との間での色再現上の違和感をなくすことができ、より好ましい画像の再生が可能になる。
【００２９】
ホワイトバランスの調整処理を入力画像中の一部の領域に対して行う場合において、調整処理を行わない領域に近づくにつれて調整処理の度合（強度）が小さくなるように、ホワイトバランスの調整処理を行うようにすれば、ホワイトバランス調整を行う領域と行わない領域との間での色再現上の違和感がなくなり、さらに好ましい画像の再生が可能になる。
【００３０】
ホワイトバランスの調整処理を入力画像全体に対して行うようにした場合には、画像全体の高品質な色再現が可能になる。
【００３１】
また、入力画像中のその構造物を検出する処理（手段）を付加した場合には、その構造物の自動検出が可能になり、操作性が向上する。
【００３２】
また、本発明におけるモデルを所定の構造物の属性毎に複数備えるとともに、入力画像中のその構造物の属性を取得し、取得された属性に応じたモデルを選択する処理（手段）を付加し、選択されたモデルに入力画像中のその構造物を適応させることによって、重みづけパラメータを取得するようにした場合、入力画像中のその構造物を、より適切なモデルに適応させることが可能になるため、処理精度が向上し、より高品質の画像が得られる。
【００３３】
なお、この構造物を人間の顔とした場合には、顔が画像中の主題部分となっていることが多いため、その主題部分に最適化したホワイトバランスの調整を行うことが可能になり、より好ましい画像の再生が可能になる。また、顔は肌色であることが既知であるため、ホワイトバランスの調整にも好適である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。
【００３５】
図１は、本発明の実施形態となるデジタル写真プリンタのハードウェア構成を模式的に表したものである。図に示したように、このデジタル写真プリンタは、フィルムスキャナ５１、フラットヘッドスキャナ５２、メディアドライブ５３、ネットワークアダプタ５４、ディスプレイ５５、キーボード５６、マウス５７、ハードディスク５８、写真プリント出力機５９が演算・制御装置５０に接続された構成となっている。
【００３６】
演算・制御装置５０は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体からインストールされたプログラムの実行により、この装置内のＣＰＵや主記憶装置、各種入出力インターフェースと連携して、画像の入力、補正、加工、出力のフローを制御したり、画像の補正や加工のための画像処理の演算を行ったりするものである。本発明によるホワイトバランス調整処理はこの装置で行われる。
【００３７】
フィルムスキャナ５１は、現像機（図示なし）によって現像済みのＡＰＳネガフィルムや１３５ネガフィルムを光電的に読み取って、これらのネガフィルムに記録されている写真画像を表すデジタル画像データＰ0を取得するものである。
【００３８】
フラットヘッドスキャナ５２は、Ｌサイズ写真プリント等のハードコピーに表された写真画像を光電的に読み取って、デジタル画像データＰ0を取得するものである。
【００３９】
メディアドライブ５３は、メモリカードやＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体に記録された写真画像を表す画像データＰ0を取得するものである。また、これらの記録媒体に、出力対象の画像データＰ2を書き込むことも可能である。なお、このメモリカードには、例えば、デジタルカメラによって、撮影された画像の画像データが書き込まれている。また、ＣＤやＤＶＤ等には、例えば、前回のプリント注文時に、フィルムスキャナによって読み取られた画像の画像データが書き込まれている。
【００４０】
ネットワークアダプタ５４は、公知のネットワークフォトサービスシステムにおける注文受付機（図示なし）から画像データＰ0を取得するものである。この画像データＰ0は、ユーザからの写真プリントの注文に基づく画像データであり、ユーザのパソコンからインターネット経由で送信してきたものである。また、ラボ店の店頭に設置された写真注文受付機から送信されてきたものであってもよい。
【００４１】
ディスプレイ５５は、このデジタル写真プリンタにおける画像の入力、補正、加工、出力のための操作画面を表示するものであり、操作内容を選択するためのメニューや処理対象の画像等が表示される。また、キーボード５６やマウス５７は、処理内容を指示するものである。
【００４２】
ハードディスク５８には、このデジタル写真プリンタを制御するプログラムが記憶されている他、フィルムスキャナ５１、フラットヘッドスキャナ５２、メディアドライブ５３、ネットワークアダプタ５４において取得された画像データＰ0や、画像補正後の画像データＰ1、画像加工後の画像データ（出力対象の画像データ）Ｐ2も一時的に記憶される。
【００４３】
写真プリント出力機５９は、出力対象の画像を表す画像データＰ2に基づいたレーザーによる印画紙への走査露光、現像、乾燥を行うとともに、プリント情報等の裏印字、印画紙のプリント単位での切断や注文単位でのソート等を行うものである。なお、写真プリントの方式は、レーザー露光熱現像転写方式等であってもよい。
【００４４】
図２は、このデジタル写真プリンタの機能と処理の流れを示すブロック図である。図に示したように、機能の観点からは、このデジタル写真プリンタは、写真プリント対象の画像の画像データＰ0を入力する画像入力手段１と、画像データＰ0を入力として、所定の画像処理条件に基づく画像処理を行って、画像データＰ0による画像（以下、画像データとその画像データによる画像を同じ符号で表す）の画質の自動補正を行う画像補正手段２と、自動補正後の画像データＰ1を入力として、操作者からの指示に基づいた画像処理を行う画像加工手段３と、加工済みの画像データＰ2を入力として、写真プリントの出力や記録メディアへの出力を行う画像出力手段４とから構成されている。
【００４５】
画像補正手段２では、コントラスト補正、シャープネス補正、ノイズ軽減・除去等の処理が行われる他、本発明によるホワイトバランスの調整処理も行われる。また、画像加工手段３では、画像補正手段２による処理結果の手作業による修正や、トリミング、拡大・縮小、セピア化、白黒化、装飾フレームとの合成等の画像の加工が行われる。
【００４６】
このデジタル写真プリンタの操作とこのプリンタで行われる処理の流れは以下のようになる。
【００４７】
まず、画像入力手段１による画像データＰ0の入力が行われる。操作者は、現像済みのフィルムに記録された画像からのプリント等の出力を行う場合には、そのフィルムをフィルムスキャナ５１にセットしておき、メモリカード等の記録メディアに記録された画像データからのプリント等の出力を行う場合には、その記録メディアをメディアドライブ５３にセットしておく。一方、ディスプレイ５５には、画像データの入力元を選択する画面が表示され、操作者はキーボード５６やマウス５７の操作によって、入力元の選択を行う。入力元としてフィルムが選択された場合には、フィルムスキャナ５１は、セットされたフィルムを光電的に読み取り、デジタル変換することによって、生成された画像データＰ0を演算・制御装置５０に送信する。写真プリント等のハードコピー原稿が選択された場合には、フラットヘッドスキャナ５２は、セットされた写真プリント等のハードコピー原稿を光電的に読み取り、デジタル変換することによって、生成された画像データＰ0を演算・制御装置５０に送信する。メモリカード等の記録メディアが選択された場合には、演算・制御装置５０は、メディアドライブ５３にセットされたメモリカード等の記録メディアに記憶されている画像データＰ0を読み込む。また、ネットワークフォトサービスシステムや店頭での写真受付注文機による注文の場合には、演算・制御装置５０が、ネットワークアダプタ５４経由で画像データＰ0を受信する。このようにして取得された画像データＰ0は、ハードディスク５８に一時的に記憶される。
【００４８】
次に、画像補正手段２が、画像Ｐ0による画像に対する自動画質補正処理を行う。具体的には、演算・制御装置５０で実行される画像処理プログラムにより、予め、このデジタル写真プリンタに設定されているセットアップ条件に基づいて、公知のコントラスト補正、シャープネス補正、ノイズ軽減・除去等の処理の他、本発明のホワイトバランス調整処理が行われ、処理済みの画像データＰ1が出力される。出力された画像データＰ1は演算・制御装置５０のメモリに格納される。なお、ハードディスク５９に一時的に記憶するようにしてもよい。
【００４９】
その後、画像加工手段３は、補正後の画像Ｐ1のサムネイル画像を生成し、ディスプレイ５５に表示させる。図３（ａ）は、ディスプレイ５５に表示される画面の一例である。操作者が、表示されたサムネイル画像を確認し、画質の手動補正が必要なものや、画像の加工の注文があるものを、マウス５７やキーボード５６の操作によって選択すると（図３（ａ）では左上の画像DSCF0001を選択）、図３（ｂ）に一例を示すように、選択されたサムネイル画像が拡大されてディスプレイ５５に表示されるとともに、その画像に対する手動補正や加工の処理内容を選択するボタンが表示される。操作者は、表示されたボタンの中から所望のものをマウス５７やキーボード５６の操作によって選択し、必要に応じて、選択された処理内容のさらに詳細な設定等を行う。画像加工手段３は、選択された処理内容に応じた画像処理を行い、処理済みの画像データＰ2を出力する。出力された画像データＰ2は演算・制御装置５０のメモリに格納される。なお、ハードディスク５９に一時的に記憶するようにしてもよい。なお、以上の画像加工手段３による、ディスプレイ５５への画面表示、マウス５７やキーボード５６による入力の受付、手動補正や加工の画像処理等は、演算・制御装置５０で実行されているプログラムによって制御される。
【００５０】
最後に、画像出力手段４が、画像Ｐ2の出力を行う。ここでは、演算・制御装置５０が、ディスプレイ５５に出力先を選択する画面を表示させ、操作者は、マウス５７やキーボード５６の操作によって、所望の出力先を選択する。演算・制御装置５０は、選択された出力先に対して画像データＰ2を送信する。写真プリント出力を行う場合には、画像データＰ2は写真プリント出力機５９に送信され、画像Ｐ2が写真プリントとして出力される。ＣＤ等の記録メディアに出力を行う場合には、メディアドライブ５３にセットされたＣＤ等に画像データＰ2の書込みが行われる。
【００５１】
ここで、画像補正手段２によって行われる本発明によるホワイトバランス調整処理の詳細について以下に説明する。図４は、このホワイトバランス調整処理の詳細を表すブロック図である。図に示したように、画像Ｐ0′中の顔部分Ｐ0f′を検出する顔検出部３１と、異なる色温度の照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭ（前記の参考文献１参照）の手法によって生成された数学モデルＭに、検出された顔部分Ｐ0f′を適応させることによって、顔部分Ｐ0f′における照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得するパラメータ取得部３２と、取得されたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してホワイトバランスの調整量Ｗを取得し、取得された調整量Ｗに基づいて顔部分Ｐ0f′のホワイトバランスを調整し、もとの画像Ｐ0′中の顔部分Ｐ0f′を調整処理後の顔部分Ｐ1f′に置換した画像Ｐ1′を生成するホワイトバランス調整部３３とによって、このホワイトバランス調整処理が実現される。なお、これらの処理の制御は演算・制御装置５０にインストールされたプログラムによって行われる。
【００５２】
この数学モデルＭは、図５のフローチャートに基づいて生成されたものであり、上記のプログラムとともに予めインストールされている。以下では、この数学モデルＭの生成過程について説明する。
【００５３】
まず、サンプルとなる異なる色温度の照明条件下における人間の顔部分が表された複数の顔画像（サンプル画像）の各々に対して、図６に示すように、顔形状を表す特徴点を設定する（ステップ#1）。ここでは、特徴点の数は１２２箇所とする（ただし、図６では簡潔に表現するため６０箇所しか表していない）。各特徴点は、例えば、１番目の特徴点は左目の左端、３８番目の特徴点は眉の間の中央というように、顔のどの部位を示すものであるかが予め定められている。また、各特徴点は、手作業によって設定してもよいし、認識処理によって自動的に設定するようにしてもよいし、自動的に設定後、必要に応じて手作業で修正するようにしてもよい。
【００５４】
次に、各サンプル画像中に設定された特徴点に基づいて、顔の平均形状を算出する（ステップ#2)。具体的には、各サンプル画像における、同じ部位を示す特徴点毎の位置座標の平均を求める。
【００５５】
さらに、各サンプル画像における顔形状を表す特徴点とその平均形状の位置座標に基づいて主成分分析を行う（ステップ#3)。その結果、任意の顔形状は次式（１）によって近似することができる。
【数１】
2006295303.tif 000003
【００５６】
ここで、Ｓは顔形状の各特徴点の位置座標を並べて表現される形状ベクトル（ｘ1,ｙ1,・・・,ｘ122，ｙ122）であり、Ｓ0は平均顔形状における各特徴点の位置座標を並べて表現される平均顔形状ベクトル、ｐiは主成分分析によって得られた顔形状についての第ｉ主成分を表す固有ベクトル、ｂiは各固有ベクトルｐiに対する重みづけ係数を表す。図７は、主成分分析によって得られた上位２つの主成分の固有ベクトルｐ1、ｐ2に対する重みづけ係数ｂ1、ｂ2の値を変化させた場合の顔形状の変化の様子を模式的に表したものである。変化の幅は、サンプル画像の各々の顔形状を上式（１）で表した場合における重みづけ係数ｂ1、ｂ2の値の標準偏差sdに基づいて、-3sdから+3sdまでの間であり、各主成分についての３つの顔形状の中央のものは平均値の場合である。この例では、主成分分析の結果、第１主成分としては顔の輪郭形状に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数ｂ1を変化させることによって、細長い顔（-3sd）から丸顔（+3sd）まで顔形状が変化することがわかる。同様に、第２主成分としては口の開閉状態と顎の長さに寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数ｂ2を変化させることによって、口が開いた状態で顎の長い顔（-3sd）から口が閉じられた状態で顎が短い顔（+3sd）まで顔の形状が変化することがわかる。なお、ｉの値が小さいほど、形状に対する説明力が高い、すなわち、顔形状への寄与が大きいことを意味する。
【００５７】
次に、各サンプル画像をステップ#2で得られた平均顔形状に変換（ワーピング）する（ステップ#4）。具体的には、各特徴点について、各サンプル画像と平均顔形状との間でのシフト量を算出し、そのシフト量に基づいて、式（２）から（５）の２次元５次多項式により各サンプル画像の画素毎の平均顔形状へのシフト量を算出し、各サンプル画像を画素毎に平均顔形状へワーピングする。
【数２】
2006295303.tif 000004
【００５８】
ここで、ｘ，ｙは各サンプル画像中の各特徴点の座標、ｘ′，ｙ′はワーピングされる平均顔形状上の座標、Δｘ，Δｙは平均形状へのシフト量、ｎは次数、ａij，ｂijは係数である。なお、多項式近似の係数は最小自乗法を用いて求める。このとき、ワーピング後の座標が整数ではなく小数点以下を含む位置に移動する画素については、４近傍から１次近似で画素値を求める。つまり、ワーピング後の座標を囲む４つの画素に対して、ワーピング後の座標から各画素の座標までの距離に比例して画素値をそれぞれ分配するようにする。図８は、２つのサンプル画像について、各々の画像中の顔形状を平均顔形状に変換した状態を表したものである。
【００５９】
さらに、平均顔形状に変換後のサンプル画像毎の各画素のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値を変数として主成分分析を行う（ステップ#5)。その結果、任意の顔画像の平均顔形状下でのＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値は次式（６）によって近似することができる。
【数３】
2006295303.tif 000005
【００６０】
ここで、Ａは平均顔形状下での各画素のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の各々の画素値を並べて表現されるベクトル（ｒ1, ｇ1, ｂ1, ｒ2, ｇ2, ｂ2,・・・,ｒm, ｇm, ｂm）（ｒ、ｇ、ｂは各々Ｒ，Ｇ，Ｂの三原色の画素値、１からｍは各画素を識別する添え字、ｍは平均顔形状での総画素数）であるが、ベクトルの成分の並び順は上記の順に限定されず、例えば、（ｒ1，ｒ2，・・・，ｒm，ｇ1，ｇ2，・・・，ｇm，ｂ1，ｂ2，・・・，ｂm）のような順であってもよい。また、Ａ0は平均顔形状における各サンプル画像の画素毎のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の各々の画素値の平均値を並べて表現される平均ベクトル、ｑiは主成分分析によって得られた顔のＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値についての第ｉ主成分を表す固有ベクトル、λiは各固有ベクトルｑiに対する重みづけ係数を表す。なお、主成分の順位ｉの値が小さいほど、Ｒ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値に対する説明力が高い、すなわち、Ｒ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値への寄与が大きいことを意味する。
【００６１】
図９は、主成分分析によって得られた主成分のうち第ｉ1、第ｉ2の主成分を表す固有ベクトルｑi1、ｑi2に対する重みづけ係数λi1、λi2の値を変化させた場合の顔の画素値の変化の様子を模式的に表したものである。変化の幅は、サンプル画像の各々の顔の画素値を上式（６）で表した場合における重みづけ係数λi1、λi2の値の標準偏差sdに基づいて、-3sdから+3sdまでの間であり、各主成分についての３つの顔画像の中央のものは平均値の場合である。この例では、主成分分析の結果、第ｉ1主成分としてはヒゲの有無に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数λi1を変化させることによって、ヒゲの濃い顔（-3sd）からヒゲのない顔（+3sd）まで変化することがわかる。同様に、第ｉ2主成分としては顔にかかる影の状態に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数λi2を変化させることによって、顔の右側に影がかかった顔（-3sd）から左側に影がかかった顔（+3sd）まで変化することがわかる。なお、各主成分がどのような要素に寄与しているかは人間の解釈によって決定される。
【００６２】
本実施形態では、サンプル画像として、異なる色温度の照明条件下における人間の顔部分が表された複数の顔画像を用いているので、照明条件の相違に寄与する成分が第１主成分として抽出されるものとすると、第１主成分の固有ベクトルｑ1に対する重みづけ係数λ1の値を変化させた場合、例えば、画像Ｐ0′中の顔部分Ｐ0f′の色調が、赤みがかったもの（色温度が低い）から青みがかったもの（色温度が高い）まで変化する。なお、照明条件の相違に寄与する主成分が必ずしも第１主成分として抽出されている必要はない。照明条件の相違に寄与する成分が第Ｋ主成分（Ｋ≠１）として抽出されている場合には、以下の説明の「第１」を「第Ｋ」に置き換えて考えることができる。また、照明条件の相違が１つの主成分のみによって表現される必要はなく、複数の主成分が照明条件の相違を説明することもありうる。
【００６３】
以上のステップ#1から#5までの処理によって、顔の数学モデルＭが生成される。すなわち、この数学モデルＭは、顔形状を表す複数の固有ベクトルｐiと、平均顔形状下での顔の画素値を表す固有ベクトルｑiによって表現されるものであり、各固有ベクトルの合計数が、顔画像を形成する画素数よりも大幅に少ない、次元圧縮されたものとなっている。なお、上記参考文献１記載の実施例では、約10,000画素により形成される顔画像に対して122の特徴点を設定して上記の処理を行うことによって、顔形状についての23の固有ベクトルと顔の画素値についての114の固有ベクトルで表される顔画像の数学モデルが生成され、各固有ベクトルに対する重みづけ係数を変化させることによって、約98％の顔形状や画素値のバリエーションを表現できることが示されている。
【００６４】
次に、この数学モデルＭを利用したＡＡＭの手法に基づくホワイトバランス調整処理の流れについて、図４を参照しながら説明する。
【００６５】
まず、顔検出部３１が、画像データＰ0′を読み込み、画像Ｐ0′中の顔部分Ｐ0f′を検出する。具体的には、特表２００４−５２７８６３号公報（参考文献２）に記載されているような固有顔表現と画像自体との相関スコアを用いる方法の他、知識ベース、特徴抽出、肌色検出，テンプレートマッチング、グラフマッチング、統計的手法(ニューラルネットワーク、SVM、HMM)等の様々な公知の手法を用いることができる。なお、画像Ｐ0′がディスプレイ５５に表示された際に、マウス５７やキーボード５６の操作により、手作業で顔形状Ｐ0f′を指定するようにしてもよいし、自動検出の結果を手作業で修正するようにしてもよい。
【００６６】
次に、パラメータ取得部３２は、顔部分Ｐ0f′を数学モデルＭに適応させる処理を行う。具体的には、上記式（１）（６）の上位の主成分の固有ベクトルｐi、ｑiに対する重みづけ係数ｂi、λiから順に係数の値を変化させながら、上記式（１）（６）に基づいて画像を再構成し、再構成された画像と顔部分Ｐ0f′との差異が最小となる時の重みづけ係数ｂi、λiを求める（詳細は、参考文献２等参照）。このときの重みづけ係数λ1が照明条件を表すパラメータＣである。なお、重みづけ係数ｂi、λiの値は、モデル生成時のサンプル画像を上記（１）（６）で表したときのｂi、λiの分布の標準偏差sdに基づき、例えば-3sdから+3sdまでの範囲の値のみを許容し、その範囲を超える場合には、上記の分布における平均値を設定するようにすることが好ましい。これにより、モデルの誤適応を回避することができる。
【００６７】
ホワイトバランス調整部３３は、まず、求められたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してホワイトバランスの調整量Ｗを取得する。ここで、参照テーブルＴについて説明する。図１０は、参照テーブルＴの構成と値の例を示したものである。図に示すように、パラメータＣと色温度とホワイトバランスの調整量が対応づけられている。このテーブルは、予め実験的、統計的に求めておいたパラメータＣの値と色温度の値との対応づけと、光源の色温度とホワイトバランスの調整量Ｗとの対応づけとを組み合わせたものである。ここで、ホワイトバランスの調整量Ｗは、例えば、パラメータＣに対応する色温度と出力媒体の色温度の平均値における色度点がグレーになるように定めることが考えられる（特開2000-244940号公報参照）。なお、図の色温度の項目は説明のために追加したものであり、実装上は、パラメータＣとホワイトバランスの調整量Ｗの２項目だけで参照テーブルＴを構成することができる。また、参照テーブルを用いずに、パラメータＣを入力として、ホワイトバランスの調整量Ｗを出力する関数を定義し、その関数に基づいてホワイトバランスの調整量Ｗを求めるようにしてもよい。
【００６８】
上記の説明では、照明条件を表す主成分が１つだけであることを前提としたが、複数ある場合には、それら複数の主成分に対する重みづけ係数（例えば、λ1，λ2，・・・，λJ）の値の組合せに基づいて色温度やホワイトバランスの調整量Ｗを決定すればよい。すなわち、パラメータＣを次式（７）のように、各重みづけ係数の線形結合として求めるようにしてもよいし（αiは、重みづけ係数λiに対応する主成分の照明条件に対する寄与度を表す係数）、
【数４】
2006295303.tif 000006
【００６９】
各重みづけ係数の値の組合せとパラメータＣの値を対応づける高次元の参照テーブルによって求めるようにしてもよい。また、図１０の参照テーブルのパラメータＣの項目を重みづけ係数λ1，λ2，・・・，λJというように複数の項目に分割し、各重みづけ係数の値の組合せに対して色温度やホワイトバランスの調整量Ｗを対応づけるように参照テーブルを構成してもよい。さらに、各重みづけ係数λ1，λ2，・・・，λJを入力として、ホワイトバランスの調整量Ｗを出力する関数を定義し、その関数に基づいてホワイトバランスの調整量Ｗを求めるようにしてもよい。
【００７０】
次に、ホワイトバランス調整部３３は、ホワイトバランスの調整量Ｗに基づいて、顔部分Ｐ0f′に対して公知のホワイトバランス調整処理を行う。具体的には、次式（８）に示す変換処理を行う。
【数５】
2006295303.tif 000007
【００７１】
ここで、Ｒ′、Ｇ′、Ｂ′はホワイトバランス調整後の顔部分Ｐ1f′の各画素のＲＧＢ値、Ｒ、Ｇ、Ｂは調整前の顔部分Ｐ0f′の各画素のＲＧＢ値、Ｗはホワイトバランスの調整量を表す行列である。
【００７２】
さらに、ホワイトバランス調整部３３は、画像Ｐ0′の顔部分Ｐ0f′を変換後の顔部分Ｐ1f′に置換した画像Ｐ1′を生成する。
【００７３】
なお、この変換処理を顔部分Ｐ0f′だけでなく、画像Ｐ0′全体に適用して画像Ｐ1′を生成してもよい。また、顔部分Ｐ0f′の周辺の肌色領域（例えば首部分等）を公知の手法（例えば特許文献２記載の手法）によって検出し、検出された肌色領域に対しても同様の変換処理を行ってもよい。さらに、画像Ｐ0′の一部の領域に対してのみこの変換処理を行う場合には、変換処理を行わない領域に近づくにつれて、ホワイトバランスの調整量が小さくなるように、調整量Ｗを変化させながら、この変換処理を行うようにしてもよい。この場合、画像Ｐ0′の変換処理対象の領域を変換後の領域に置き換えて画像Ｐ1′を生成する。
【００７４】
以上のように、本発明の実施形態となるホワイトバランス調整処理によれば、パラメータ取得部３２が、顔検出部３１によって検出された画像Ｐ0′中の顔部分Ｐ0f′を、異なる色温度の照明条件下における人間の顔部分が表された複数のサンプル画像に基づいてＡＡＭの手法によって生成された数学モデルＭに適応させることによって、顔部分Ｐ0f′における照明条件を表す主成分に対する重みづけパラメータＣを取得し、ホワイトバランス調整部３３が、取得されたパラメータＣに基づいて参照テーブルＴを参照してホワイトバランスの調整量Ｗを取得し、取得された調整量Ｗに基づいて顔部分Ｐ0f′のホワイトバランスを調整する。ここで、照明条件を表す主成分に対応するパラメータＣに着目し、このパラメータの値に応じて適切な度合（処理強度）でホワイトバランスを調整するので、影による濃淡や信号の飛び等の照明条件以外の要素の影響が少ない、照明条件を高精度に反映したホワイトバランスの調整処理が可能になり、より色再現性の高い画像を再生することができるようになる。
【００７５】
なお、上記の実施形態では、数学モデルＭが１つだけ存在するようにしていたが、人種別、年齢別、性別等の属性別に複数の数学モデルＭi（i=1,2,・・・）を生成しておいてもよい。図１１は、この場合のホワイトバランス調整処理の詳細を表すブロック図である。図に示したように、画像データＰ0′に基づいて、画像中の被写体の属性情報ＡKを取得する属性取得部３４と、取得した属性情報ＡKに基づいて、その属性を有する被写体を表すサンプル画像のみから生成された数学モデルＭKを選択するモデル選択部３５とを有している点で、上記の実施形態（図４）とは異なる。
【００７６】
ここで、複数の数学モデルＭiは、例えば、同じ人種、年代、性別等を有する被写体表すサンプル画像のみから前述の方法（図５参照）に基づいて各々生成されたものであり、サンプル画像における共通の属性を表す属性情報Ａiと関連づけられて記憶されている。
【００７７】
属性取得部３４は、画像Ｐ0′に対する公知の認識処理（例えば、特開平11-175724号公報記載）を行うことによって、被写体の属性を判定し、属性情報ＡKを取得してもよいし、撮影時に被写体の属性を画像データＰ0′の付帯情報としてヘッダ等に記録しておき、記録された情報を取得するようにしてもよい。また、付帯情報に基づいて被写体の属性を推定するようにしてもよい。例えば、撮影場所のＧＰＳ情報があれば、そのＧＰＳ情報に対応する国や地域を特定することができるので、撮影された被写体の人種をある程度推定することができることに着目し、ＧＰＳ情報と人種情報を関連づける参照テーブルを予め用意しておき、撮影時にＧＰＳ情報を取得して画像データＰ0′のヘッダ領域に記録するデジタルカメラ（例えば、特開2004-153428号公報記載）で得られた画像データＰ0′を入力として、画像データＰ0′のヘッダ領域に記録されているＧＰＳ情報を取得し、取得したＧＰＳ情報に基づいて前記の参照テーブルを参照し、そのＧＰＳ情報に関連づけられた人種情報を被写体の人種として推定することが考えられる。
【００７８】
モデル選択部３５は、属性取得部３４によって得られた属性情報ＡKと関連づけられた数学モデルＭKを取得し、パラメータ取得部３２は、画像Ｐ1の顔部分Ｐ0f′を数学モデルＭKに適応させる。
【００７９】
このように、複数の属性に応じた数学モデルＭiを予め用意しておき、モデル選択部３５が、属性取得部３４で取得した画像Ｐ0′の被写体の属性ＡKと関連づけられた数学モデルＭKを選択し、パラメータ取得部３２が、選択された数学モデルＭKに顔形状Ｐ0f′を適応させるようにした場合には、数学モデルＭKには属性ＡKの違いに起因する顔形状や輝度のバリエーションを説明する固有ベクトルは存在しないので、顔形状や輝度を決定する他の要因を表す固有ベクトルのみに基づいて、顔形状Ｐ0f′を表現することが可能になり、処理精度が向上し、より高品質の画像が得られる。
【００８０】
なお、処理精度の向上の観点からは、属性別の数学モデルをさらに特化させ、被写体の個人別の数学モデルを構築しておくことが好ましい。この場合には、画像Ｐ0f′と個人を特定する情報とを関連づけておく必要がある。
【００８１】
また、上記の実施形態では、数学モデルは予めデジタル写真プリンタにインストールされているものとしているが、人種別の数学モデルを予め準備しておき、そのプリンタの出荷先の国や地域によって、インストールする数学モデルを変えることも処理精度の向上の観点からは好ましい。
【００８２】
さらに、この数学モデルを生成する機能をデジタル写真プリンタに実装するようにしてもよい。具体的には、図５のフローチャートに基づいて説明した処理を行わせるプログラムを演算・制御装置５０にインストールしておけばよい。また、出荷時にはデフォルトの数学モデルをインストールしておき、そのデジタル写真プリンタへの入力画像を用いて、その数学モデルをカスタマイズ（変更）できるようにしたり、デフォルトの数学モデルとは異なる新たなモデルを生成するようにしたりすることも考えられる。これは、前記のように個人別のモデルを生成する場合に特に有効である。
【００８３】
また、上記の実施形態では、顔形状とＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値についての別個の重みづけ係数ｂi、λiによって、個別の顔画像を表現していたが、顔形状とＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値のバリエーションには相関性があることから、重みづけ係数ｂi、λiを結合して得られるベクトル（ｂ1,ｂ2,・・・,ｂi,・・・,λ1,λ2,・・・,λi,・・・）に対してさらに主成分分析を行うことにより、次式（９）（１０）に示したように、顔形状とＲ，Ｇ，Ｂ三原色の画素値の両方を制御する新しいアピアランスパラメータｃを得ることができる。
【数６】
2006295303.tif 000008
【００８４】
ここで、アピアランスパラメータｃとベクトルＱSによって平均顔形状からの形状の変動分が表現され、アピアランスパラメータｃとベクトルＱAによって顔の画素値の平均からの画素値の変動分要素が表現される。
【００８５】
このモデルを用いた場合には、パラメータ取得部３２は、アピアランスパラメータｃの値を変化させながら、上記式（１０）に基づいて平均顔形状下での顔の画素値を求め、さらに、上記式（９）に基づいて平均顔形状からの変換を行うことによって、顔画像を再構成し、再構成された画像と顔部分Ｐ0f′との差異が最小となる時のアピアランスパラメータｃを求めることになる。
【００８６】
本発明の他の実施形態としては、上記のホワイトバランス調整処理をデジタルカメラに実装することが考えられる。すわなち、デジタルカメラのオートホワイトバランス（ＡＷＢ）機能として実装した場合である。図１２は、このようなデジタルカメラの構成を模式的に表したものである。図に示すように、このデジタルカメラは、レンズ、絞り、シャッター、ＣＣＤ等からなり、被写体の撮像を行う撮像部７１、撮像部７１のＣＣＤに蓄積された電荷によるアナログ信号をデジタル化して、デジタル画像データＰ0を得るＡ／Ｄ変換部７２、画像データＰ0等に対して各種画像処理を行う画像処理部７３、メモリカードに記録する画像データの圧縮処理やメモリカードから読み込んだ圧縮形式の画像データに対する伸長処理を行う圧縮／伸長部７４、ストロボ等からなり、ストロボ発光を行うストロボ部７５、各種操作ボタン等からなり、撮影条件や画像処理条件等の設定を行う操作部７６、画像データが記録されるメモリカードとのインターフェースとなるメディア記録部７７、液晶ディスプレイ等からなり、スルー画や撮影された画像、各種設定メニュー等を表示する表示部７８、前記各部による処理の制御を行う制御部７０、制御プログラムや画像データ等を記憶する内部メモリ７９を有している。
【００８７】
ここで、図２の画像入力手段１は撮像部７１とＡ／Ｄ変換部７２、画像補正手段２は画像処理部７３、画像加工手段３は画像処理部７３と操作部７６と表示部７８、画像出力手段４はメディア記録部７７によって、制御部７０による制御の下で内部メモリ７９も使用しつつ、各々の機能が実現される。
【００８８】
次に、このデジタルカメラの操作と処理の流れについて説明する。
【００８９】
まず、撮影者によるシャッターの全押し操作によって、撮像部７１がレンズに入射した被写体光をＣＣＤの光電面に結像させ、光電変換の後、アナログ画像信号を出力し、Ａ／Ｄ変換部７２が、出力されたアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換し、デジタル画像データＰ0として出力することによって、画像入力手段１として機能する。
【００９０】
次に、画像処理部７３が、階調補正処理、濃度補正処理、色補正処理、シャープネス処理等を行うとともに、本発明のホワイトバランス調整処理も行い、処理済みの画像データＰ1を出力することによって、画像補正手段２として機能する。ここで、ホワイトバランス調整処理は、制御部７０が、内部メモリ７９に記憶されているホワイトバランス調整用プログラムを起動し、内部メモリ７９に予め記憶されている数学モデルＭや参照テーブルＴを用いた前述のホワイトバランス調整処理（図４等参照）を画像処理部７３に行わせることによって実現される。
【００９１】
ここで、画像Ｐ1が表示部７８により液晶ディスプレイに表示される。表示レイアウトとしては、図３（ａ）に示したサムネイル形式による複数の画像の表示が考えられる。撮影者は、操作部７６の操作ボタンの操作により、加工対象の画像を選択して拡大表示し、メニュー選択によりさらなる画像の手動補正や加工を行い、処理済みの画像データＰ２を出力する。以上のようにして、画像加工手段３の機能が実現される。
【００９２】
そして、圧縮／伸長部７４が画像データＰ2をＪＰＥＧなどの圧縮形式に基づく圧縮処理を行い、メディア記録部７７経由でこのデジタルカメラに装填されたメモリカードに圧縮後の画像データを書き込むことによって、画像出力手段４の機能が実現される。
【００９３】
このように、本発明のホワイトバランス調整処理をデジタルカメラの画像処理機能として実装することによって、上記のデジタル写真プリンタの場合と同様の効果を得ることができる。
【００９４】
なお、手動補正や加工処理は、メモリカードに一旦記録された画像に対しても行えるようにしてもよい。具体的には、メモリカードに記憶されている画像データを圧縮／伸長部７４が伸長（解凍）した後、伸長済みの画像データによる画像を表示部７８の液晶ディスプレイに表示し、撮影者が、前記と同様の操作によって所望の画像処理を選択し、画像処理部７３が、選択された画像処理を行う。
【００９５】
また、図１１等で説明した被写体の属性別の数学モデルをデジタルカメラに実装してもよいし、図５で示した数学モデルの生成処理を実装してもよい。ここで、個々のデジタルカメラによる撮影の被写体となる人物はある程度限定されることが多いことから、そのデジタルカメラで主に被写体となる人物の顔についての個人別の数学モデルを生成するようにすれば、顔の個人差による変動のないモデルを生成できるため、その人物の顔に対するホワイトバランス調整処理をきわめて高い精度で行うことが可能になる。
【００９６】
上記の実施形態のほか、本発明のホワイトバランス調整処理をパソコン等に行わせるプログラムを、画像編集ソフトウェアに組み込むことも考えられる。これにより、ユーザは、このソフトウェアが記憶されているＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体からパソコン等にインストールしたり、インターネット上の所定のサイトからこのソフトウェアをダウンロードしてインストールしたりすることによって、自分のパソコンでの画像の編集加工の１パターンとして、本発明のホワイトバランス調整処理を利用することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の実施形態となるデジタル写真プリンタのハードウェア構成を模式的に示した図
【図２】本発明の実施形態となるデジタル写真プリンタおよびデジタルカメラの機能と処理の流れを示すブロック図
【図３】本発明の実施形態となるデジタル写真プリンタおよびデジタルカメラのディスプレイに表示される画面の一例を示す図
【図４】本発明の一態様となるホワイトバランス調整処理の詳細を表すブロック図
【図５】本発明における顔画像の数学モデルを生成する処理の流れを表すフローチャート
【図６】顔の特徴点の設定例を表す図
【図７】顔形状に対する主成分分析によって得られた主成分の固有ベクトルに対する重みづけ係数の値を変化させた場合の顔形状の変化の様子を模式的に表した図
【図８】サンプル画像中の顔形状を平均顔形状に変換し、平均顔形状下での輝度の様子を表した図
【図９】顔の画素値に対する主成分分析によって得られた主成分の固有ベクトルに対する重みづけ係数の値を変化させた場合の顔の画素値の変化の様子を模式的に表した図
【図１０】本発明のホワイトバランス調整処理で用いられる参照テーブルの構成と値の一例を示す図
【図１１】本発明の一態様となるホワイトバランス調整処理の発展的態様を表すブロック図
【図１２】本発明の他の実施形態となるデジタルカメラの構成を模式的に示した図
【符号の説明】
【００９８】
１  画像入力手段
２  画像補正手段
３  画像加工手段
４  画像出力手段
３１  顔検出部
３２  パラメータ取得部
３３  ホワイトバランス調整部
３４  属性取得部
３５  モデル選択部
５１  フィルムスキャナ
５２  フラットヘッドスキャナ
５３  メディアドライブ
５４  ネットワークアダプタ
５５  ディスプレイ
５６  キーボード
５７  マウス
５８  ハードディスク
５９  写真プリント出力機
７０  制御部
７１  撮像部
７２  Ａ／Ｄ変換部
７３  画像処理部
７４  圧縮／伸長部
７５  ストロボ部
７６  操作部
７７  メディア記録部
７８  表示部
７９  内部メモリ
【図１】
2006295303.tif 000009
【図２】
2006295303.tif 000010
【図３】
2006295303.tif 000011
【図４】
2006295303.tif 000012
【図５】
2006295303.tif 000013
【図６】
2006295303.tif 000014
【図７】
2006295303.tif 000015
【図８】
2006295303.tif 000016
【図９】
2006295303.tif 000017
【図１０】
2006295303.tif 000018
【図１１】
2006295303.tif 000019
【図１２】
2006295303.tif 000020