(57)【要約】【課題】カラー画像から特定の領域を簡単かつ的確に抽出すること。【解決手段】本発明は、カラー画像から対象となる領域を抽出する画像処理装置において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部１１と、色成分比算出部１１で算出した色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間を用いて対象となる領域の画素を抽出する対象領域抽出部１２とを備える画像処理装置である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像から対象となる領域を抽出する画像処理方法において、
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、前記色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間を用いて前記対象となる領域の画素を抽出する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
カラー画像の中で、対象となる領域の度合いを表す画像処理方法において、
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、前記色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間用いて前記カラー画像の画素に対して加重を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
前記色成分比は、異なる色成分どうしの除算で表される
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記色成分比空間内で、あらかじめ設定された抽出範囲の中に存在する画素を前記対象となる領域の画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間における前記サンプル画素の分布から抽出範囲を決定し、前記抽出範囲の中に存在する画素を前記対象となる領域の画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、あらかじめ設定された点からの距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間に前記おけるサンプル画素の分布から定点を決定し、前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、前記定点からの距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、前記サンプル画素の分布からのマハラノビス距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間における前記サンプル画素の分布から直線を決定し、前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、前記直線からの距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項１０】
カラー画像の対象となる領域の色を調整する画像処理方法において、請求項１ないし請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法を用いて、前記対象となる領域の代表色を算出し、前記対象となる領域にとって好ましい色再現となる色を目標色とし、前記代表色から前記目標色に向かって色調整を行う
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
前記色成分比は、色成分を用いた多項式の除算で表される
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記色成分比は、色成分を用いた関数の除算で表される
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記色成分比は、色成分を用いた関数の乗算、除算、加算、減算のうち、少なくとも１つを用いて表される
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項１４】
カラー画像から対象となる領域を抽出する画像処理装置において、
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、
前記色成分比算出部で算出した前記色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間を用いて前記対象となる領域の画素を抽出する対象領域抽出部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
カラー画像の中で対象となる領域の度合いを表す画像処理装置において、
前記カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、
前記色成分比算出部で算出した前記色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、前記色成分比空間用いて前記カラー画像の画素に対して加重を行う対象領域度算出部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
前記色成分比算出部は、前記異なる色成分どうしの除算によって前記色成分比を算出する
ことを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記対象領域抽出部は、前記色成分比空間内で、あらかじめ設定された抽出範囲の中に存在する画素を前記対象となる領域の画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記対象領域抽出部は、前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間における前記サンプル画素の分布から抽出範囲を決定し、前記抽出範囲の中に存在する画素を前記対象となる領域の画素として抽出する
ことを特徴とする請求項１４記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記対象領域度算出部は、前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、あらかじめ設定された点からの距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
【請求項２０】
前記対象領域度算出部は、前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間における前記サンプル画素の分布から定点を決定し、前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、前記定点からの距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
【請求項２１】
前記対象領域度算出部は、前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、前記サンプル画素の分布からのマハラノビス距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
【請求項２２】
前記対象領域度算出部は、前記対象となる領域を含む複数のカラー画像サンプルから、前記対象となる領域の画素を抜粋したものをサンプル画素とし、前記色成分比空間における前記サンプル画素の分布から直線を決定し、前記色成分比空間内で、前記カラー画像の画素に対して、前記直線からの距離による加重を行う
ことを特徴とする請求項１５記載の画像処理装置。
【請求項２３】
請求項１４ないし請求項２２のいずれか１項に記載の画像処理装置を用いてカラー画像の対象となる領域の色を調整する画像処理装置において、
前記対象となる領域の代表色を算出し、前記対象となる領域にとって好ましい色再現となる色を目標色とし、前記代表色から前記目標色に向かって色調整を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２４】
前記色成分比算出部は、色成分を用いた多項式の除算によって前記色成分比を算出する
ことを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理装置。
【請求項２５】
前記色成分比算出部は、色成分を用いた関数の除算によって前記色成分比を算出する
ことを特徴とする請求項１４または１５記載の画像処理装置。
【請求項２６】
前記色成分比算出部は、色成分を用いた関数の乗算、除算、加算、減算のうち、少なくとも１つを用いて前記色成分比を算出する
ことを特徴とする請求項１４または１５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、カラー画像から対象となる領域を抽出するための画像処理方法および画像処理装置、または、カラー画像の中で対象となる領域の度合いを表す画像処理方法および画像処理装置、または、カラー画像から対象となる領域の代表色を決定し、該代表色から目標となる目標色に向かって色調整を行うための画像処理方法および画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像から対象となる領域を抽出または特定する方法は、従来から多くの手法が提案されている。これらの手法は、色信号のみで処理を行う画素処理に関するものと、パターンマッチング的に画像をサーチする空間処理に関するものとに大別できる。以下、色信号のみを用いる処理を画素処理、画像をサーチするような処理を空間処理として説明をする。
【０００３】
画素処理では、そのほとんどが既存の色空間（L*a*b*、YCbCr、RGBなど）で範囲を限定する方法か、ヒストグラムで推定する方法をとっている。学術的には、L*u*v*色空間が人物の肌を抽出するのに適しているという報告や、HSV色空間が良いなどという報告があり、色空間で人物の肌色の分布をモデル化したものもある（非特許文献１）。しかしながら、何千枚ものパターンを自動で行うには、既存の色空間を用いて範囲を限定した方法では限界があることも確かである。ただし、画素処理を用いたものは、高速であるというメリットはある。
【０００４】
空間処理では、顔そのものをサーチするもの、目、鼻、口などの部位をサーチするもの、顔領域を楕円でマッチングさせるものなど、最終的には何らかの形で照合度（マッチング率）なるものを算出し、対象となる領域なのか否かを判定するものが多い。これらの手法を用いて色調整に適用する場合は、例えば、対象となる領域が人物の顔として、顔と判定された領域の画素値を計算し、その画像における人物の代表肌色とし、代表肌色から目標肌色に向かって調整を行うという手順をとることが多い。
【０００５】
空間処理は、画素処理に比べ、それなりの性能を発揮できるが、処理自体に相当な負荷をかけ、速度が遅いというデメリットがある。特定の領域を抽出する技術の中で、最も多い人物肌色の抽出に関する代表的な例を以下に挙げる。
【０００６】
特許文献１、特許文献２に記載の方法では、画像から色相と彩度の２次元ヒストグラムがベースとなっている。画像の画素がヒストグラムの山のどれに属するかの判定を行うことによる領域の分割を行い、選択された領域がどのような領域か（顔領域か否か、など）の判断を行っている。
【０００７】
特許文献３に記載の方法では、肌色の色相から顔を検出し、楕円で顔を近似することにより、顔の大きさの正規化を行ったりするものもある。
【０００８】
特許文献４では、画像の角度の変化や回転に依存されない基準点を両目の中心とし、基準点からその他の特徴部位を認識することにより顔領域かどうかの判別を行っている。
【０００９】
特許文献５に記載の方法では、あらかじめモザイク化された顔のテンプレートを用意し、画像中で相関が高い位置を顔領域とする方法で、顔領域の検出を行っている。
【００１０】
【特許文献１】特開平５−１５８１６４号公報
【特許文献２】特開平６−６７３２０号公報
【特許文献３】特開平１０−２９３８４０号公報
【特許文献４】特開平６−３０９４５７号公報
【特許文献５】特開平１１−３１２２４３号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会論文誌D-II，Vol.J80-D-II，No.7，pp.1774-1785
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上記のような画素処理を用いる技術では、人物の肌は抽出できるが、他の多くの画素も含まれてしまうため、誤抽出が目立ってしまうという問題がある。また、空間処理を用いる手法では、複雑な処理にも関わらず、それに見合った性能が期待できないという問題がある。
【００１２】
このため、完全な精度を求めようとすると、最終的には、目や鼻などの部位を認識しなければならなくなり、処理が複雑になってしまう。また、顔の大きさに普遍にするという問題、顔が横を向いている場合はどうすればよいのかという問題など、解決するためには人間の脳と同等な能力をもつアルゴリズムを構築せざるを得なくなる。しかしながら、これは容易ではない。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明はこのような課題を解決するために成されたものである。すなわち、本発明は、カラー画像から対象となる領域を抽出する画像処理方法において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間を用いて対象となる領域の画素を抽出する画像処理方法である。
【００１４】
このような本発明では、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、これを軸とした色成分比空間を構成している。この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまるため、特定の色の画素から成る領域を容易かつ的確に抽出できるようになる。
【００１５】
また、本発明は、カラー画像の中で、対象となる領域の度合いを表す画像処理方法において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比として求め、色成分比を軸とした空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間用いてカラー画像の画素に対して加重を行う画像処理方法である。
【００１６】
このような本発明では、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、これを軸とした色成分比空間を構成している。この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまるため、特定の色の画素に対する加重を容易かつ的確に行うことができるようになる。
【００１７】
また、本発明は、カラー画像から対象となる領域を抽出する画像処理装置において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、色成分比算出部で算出した色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間を用いて対象となる領域の画素を抽出する対象領域抽出部とを備える画像処理装置である。
【００１８】
このような本発明では、色成分比算出部によって、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、対象領域抽出部によって、色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成して領域の抽出を行っているため、この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまることになり、特定の色の画素から成る領域を容易かつ的確に抽出できるようになる。
【００１９】
また、本発明は、カラー画像の中で対象となる領域の度合いを表す画像処理装置において、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値である色成分比を算出する色成分比算出部と、色成分比算出部で算出した色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成し、色成分比空間用いてカラー画像の画素に対して加重を行う対象領域度算出部とを備える画像処理装置である。
【００２０】
このような本発明では、色成分比算出部によって、カラー画像の画素の色を表す複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す色成分比を求め、対象領域度算出部によって、色成分比を軸とする空間である色成分比空間を構成して領域の抽出を行っているため、この色成分比空間を用いることでカラー画像の色を表す複数の色成分で構成する空間に比べて特定の色の画素がまとまることになり、特定の色の画素に対する加重を容易かつ的確に行うことができるようになる。
【発明の効果】
【００２１】
したがって、本発明によれば、カラー画像から対象となる領域の代表色を決定し、この代表色から目標となる目標色に向かって簡単かつ正確に色調整を行うことが可能となる。これにより、例えば、画像の中の人物の肌を正確に抽出して肌部分のみを的確に色調整することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態を図に基づき説明する。図１は、本発明に係る第１の実施の形態を説明するブロック図である。なお、以下の説明では、カラー画像をR（赤）、G（緑）、B（青）の３つの成分を色成分とした色空間で表現されている場合を例とするが、RGB空間に限らず、CMYK空間や、デバイス非依存な色空間であるL*a*b*空間、YCbCr空間などの色空間でもよい。
【００２３】
また、本実施形態では、カラー画像を再現する複数の色成分の中で、異なる色成分どうしの比を表す値を色成分比と呼ぶことにし、この色成分比を軸として構成される色成分比空間と呼ぶことにする。
【００２４】
ここで、カラー画像を表現する色空間がRGB空間の場合、異なる色成分どうしの比は、例えば、G/R、B/R、B/Gなどの除算で表現することができる。このように、除算で表現した場合は、異なる色成分どうしであれば、分母、分子が逆転してもよいものとする。
【００２５】
本実施形態では、２つ色成分比G/R、B/Rを軸として、以下の数１で表し、２つの軸をx1,x2で構成される２次元の色成分比空間を用いて説明をするが、色成分比は異なるものどうしの色成分の比であれば、どのような組み合わせを用いてもよいし、組み合わせが可能な限り何次元の軸で色成分比空間を構成してもよい。
【００２６】
【数１】
2006155595.tif 000003
【００２７】
図１に示す色成分比算出部１１は、カラー画像のRGB画素を数１で示されるx1,x2の値に変換する部分である。例えば、人物の肌や、草木の緑、空の青などの記憶色（実際の色と合致してものではなく、多く人がイメージとして記憶している色）の領域（記憶色領域）で好ましい色調整が必要とされる部分のように、カラー画像中の対象となる領域（オブジェクト）が、RGB色空間で図２のような複雑な分布をした場合に、x1,x2を軸とした色成分比空間での分布では、図３に示すように、ある範囲でまとまった、抽出しやすい分布形状になる場合が多い。
【００２８】
これは、極端な例を挙げると、例えば、(R,G,B)=(100,50,20)と(R,G,B)=(200,100,40)とは色空間では離れた点になり、色成分比空間では同一の点になる。このため、対象となる領域の特性として、色空間内である階調性を有する場合に、色成分比空間では近い位置に集まるということがいえる。
【００２９】
図１に示す対象領域抽出部１２は、色成分比空間内で、対象となる領域の画素を抽出する部分である。対象となる領域の色成分比空間内での画素の分布形状がおおよそわかっている場合は、図４に示すようにあらかじめ範囲を設定しておくことで、該範囲内のものを、対象となる領域の画素とすればよい。
【００３０】
対象となる領域の画素を抽出する範囲は、図５に示すように、あらかじめ複数のサンプル画像から、対象となる領域の画素を抜粋しておき、統計的に分布を決定してもよい。このように、カラー画像の画素の色を表す色成分空間を色成分比空間に変換することで、特定の領域の画素を容易かつ的確に抽出できるようになる。
【００３１】
図６は、本発明に係る第２の実施の形態を説明するブロック図である。第２の実施の形態では、カラー画像の画素に対して、対象となる領域と思われる画素に加重を行う実施例である。基本的な処理構成は、第１の実施の形態と同様であるが、第２の実施の形態では、図６の対象領域度算出部２１において、対象となる領域の度合いを表す画像である対象領域度画像が生成される。
【００３２】
第１の実施の形態は、対象となる領域を抽出することを目的とするため、対象となる領域の画素ならば１、そうでなければ０のように、画素に０か１のラベルづけを行う処理と等価であるが、第２の実施の形態では、対象となる領域の画素らしさとして、０〜１の間で表すような処理となる。
【００３３】
例えば、カラー画像の画素が、色成分比空間で、図７に示すような分布になった場合には、ある定点を設定しておき、その定点から各画素への距離を算出する。この距離をdとしたとき、以下の数２で画素に対して加重を行うことができる。
【００３４】
【数２】
2006155595.tif 000004
【００３５】
数２で示す関数を図８に示した。dinfは関数の変曲点を、pは最大勾配を制御するパラメータである。
【００３６】
このようにして加重を行うことにより、例えば人物を含むカラー画像から人物の肌領域に対して肌領域度合いを表したい場合は、図９に示すようになる。この例では、カラー画像に対して色成分比算出部１１でカラー画像の色成分比を算出し、対象領域度算出部２１で色成分比空間を用いた特定の領域（ここでは人物の肌領域）の度合いを求めている。図中白色の強い部分が肌領域の度合いの高い部分を示している。色成分比空間および加重を用いることで、特定の領域（ここでは人物の肌領域）が他の領域と区分けされていることが分かる。
【００３７】
定点からの距離加重の他に、第１の実施の形態の場合と同様、複数のサンプル画像から、あらかじめ分布を用意しておき、その分布からのマハラノビス距離による加重を行うこともできる。また、複数のサンプル画像から得られた対象となる領域の画素分布の特性が、図１０に示すような分布の場合は、分布の直線近似を行い、該直線からの距離加重を行うこともできる。加重は図８と同様な関数を用いればよい。
【００３８】
図１１は、本発明に係る第３の実施の形態を説明するブロック図である。第３の実施の形態では、第１の実施の形態、または、第２の実施の形態で示した方法で、特定された対象となる領域から、その領域の代表色を決定し、該代表色から目標色に向かって色調整を行う例である。例えば、人物の肌領域や、草木の緑領域や、空の青領域等の記憶色領域の色調整に適用することができる。
【００３９】
代表色決定部３１では、対象となる領域の代表色を決定する。例えば、第１の実施の形態で抽出した画素の平均値を代表色とすることができる。または、第２の実施の形態で示した方法で生成される対象領域度画像と、原画像となるカラー画像の加重平均を行うことにより代表色を決定してもよい。
【００４０】
色調整部３２では、代表色から目標色に向かって、色調整を行う。代表色近傍に影響を及ぼすことなく、かつ、階調の逆転の無い色調整を行う場合は、例えば、特願２００２−２７５８２１に示す色調整方法を用いればよい。目標色は、あらかじめ設定することもできるが、代表色に合わせて決定してもよい。
【００４１】
ここで、上記実施形態における色成分比算出部１１で算出する色成分比の他の例について説明する。すなわち、上記の実施形態では、数１に示すように色成分比をx1,x2を用いて新たな座標空間(x1,x2)を構成し、(x1,x2)の分布から色の抽出を行っているが、さらに拡張して、以下の数３に示すような多項式を用いて表すこともできる。
【００４２】
【数３】
2006155595.tif 000005
【００４３】
上記数３において、cR1,cR2,cR3,cG1,cG2,cG3,cB1,cB2,cB3はそれぞれ、RGBの多項式の係数を表す。このような多項式を用いることで、cR1,cR2,cR3,cG1,cG2,cG3,cB1,cB2,cB3の取り方によって座標空間(x1,x2)で抽出対象の色の領域をシフトさせることができ、他の色の領域から明確に区別できるようになる。これらcR1,cR2,cR3,cG1,cG2,cG3,cB1,cB2,cB3は抽出対象となる色分布に応じて予め設定され、例えば実験的に求めるようにする。
【００４４】
また、数１を用いた場合は、例えば、R=0のときに色成分比x1,x2は不定形となるため、R=0の場合は排除するなど、計算上の処理が必要となる。このような場合、例えば数４を用いることで、例外処理の必要がなくなり、計算を行うプログラム上も安全となる。
【００４５】
【数４】
2006155595.tif 000006
【００４６】
また、抽出対象となる色分布の性質によっては、以下の数５に示すように、二乗の項を設けることも考えられる。
【００４７】
【数５】
2006155595.tif 000007
【００４８】
例えば、数１を用いても、抽出対象となる色分布と対象外の分布がうまく分離できない場合、上記の数５を適用してもよい。この数５では、数３に示す多項式の係数をすべて１にした場合の例であるが、この係数の値は抽出対象の色分布に応じて実験的に決めてもよい。また、数５は、２次の多項式であるが、本実施形態では、何次の多項式でもよいものとする。
【００４９】
また、数３は多項式で表された色成分比であるが、以下の数６に示すように関数形式で表すこともできる。
【００５０】
【数６】
2006155595.tif 000008
【００５１】
ここで、関数fR,fG,fBは、それぞれRGBの関数であるものとする。また、関数fR,fG,fBは、expやlogなどの非線形関数を用いて表現してもよいし、実験的に決定してもよい。もちろん、関数fR,fG,fBは、数３のような多項式も含むものとする。
【００５２】
また、数６は、以下の数７のように、分母と分子が逆でもよい。
【００５３】
【数７】
2006155595.tif 000009
【００５４】
また、比の構成であれば、以下の数８に示すようなものでもよい。
【００５５】
【数８】
2006155595.tif 000010
【００５６】
さらに、本実施形態では、上記数６〜数８に限らず、新たな座標空間(x1,x2)として、色成分の関数系の比によって構成されていれば、どのようなものでも実施可能である。
【００５７】
例えば、上記の例では、新たな座標空間(x1,x2)を、色成分を用いた関数の除算によって表していたが、乗算、除算、加算、減算の少なくとも１つを用いていれば、以下のような数９〜数１１のようにしてもよい。また、これらの分子、分母が逆であってもよい。
【００５８】
【数９】
2006155595.tif 000011
【００５９】
【数１０】
2006155595.tif 000012
【００６０】
【数１１】
2006155595.tif 000013
【００６１】
これらは、抽出したい画素の特性に応じて設定すればよい。このように、多項式や関数によって色成分の比をとることで、抽出対象の色成分に応じた的確な分離を実現することが可能となる。
【００６２】
上記説明した画像処理方法および画像処理装置は、画像データを取り扱う機器やコンピュータで実行されるプログラムとして実現することが可能である。例えば、デジタルカメラ等の画像入力機器で特定の領域を抽出し、処理を施す場合や、グラフィックスソフトウェアでの一機能として画像データから特定の領域を抽出し、色調整等を行う場合に適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明に係る第１の実施の形態を説明するブロック図である。
【図２】カラー画像のRGB色空間での分布を説明する模式図である。
【図３】カラー画像のRGB色空間での分布と色成分比空間での分布を説明する模式図である。
【図４】色成分比空間での抽出範囲を説明する模式図である。
【図５】色成分比空間での統計的な分布形状を説明する模式図である。
【図６】本発明に係る第２の実施の形態を説明するブロック図である。
【図７】色成分比空間での定点からの距離を説明する模式図である。
【図８】画素に対する加重の関数を示す図である。
【図９】肌領域の度合いを表す例を説明する図である。
【図１０】色成分比空間での分布の直線近似を説明する模式図である。
【図１１】本発明に係る第３の実施の形態を説明するブロック図である。
【符号の説明】
【００６４】
１１…色成分比算出部、１２…対象領域抽出部、２１…対象領域度算出部、３１…代表色決定部、３２…色調整部
【図１】
2006155595.tif 000014
【図２】
2006155595.tif 000015
【図３】
2006155595.tif 000016
【図４】
2006155595.tif 000017
【図５】
2006155595.tif 000018
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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