(57)【要約】  【目的】色補正の前後において特定画像部分の明るさに変動が生じないようにする。  【構成】与えられる画像データによって表される画像中に含まれる顔画像部分の平均色（ＲＧＢ値）が算出される。設定された標準目標色が，顔画像部分の平均色によって規定される輝度値を持つように修正される。顔画像部分の平均色が修正された目標色を持つように，色補正される。  【選択図】図４
2006238416.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像を代表する色情報を算出する代表色情報算出手段，
目標色情報を設定する目標色情報設定手段，
上記目標色情報設定手段によって設定された目標色情報に基づく色味を保持しつつ，設定された目標色情報に基づいて算出される目標明るさ情報が，上記代表色情報算出手段によって算出された特定画像の代表色情報に基づいて算出される特定画像の代表明るさ情報と同一となるように，上記目標色情報を修正する目標色情報修正手段，および
上記代表色情報算出手段によって算出された特定画像の代表色情報が，上記目標色情報修正手段によって修正された修正目標色情報を持つように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータを補正する画像データ補正手段，
を備えた画像補正装置。
【請求項２】
上記特定画像は人物の顔画像であり，
複数の人種のそれぞれに対応する目標色情報を記憶する目標色情報記憶手段，および
上記顔画像を表す特定画像データによって表される人物の人種を判別する人種判別手段を備え，
上記目標色情報設定手段は，
上記人種判別手段によって判別された人種についての上記目標色情報を設定するものである，
請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項３】
上記目標色情報修正手段は，
色空間における，色空間の原点と目標色情報によって規定される点を通る線と，上記特定画像の代表明るさ情報によって規定される明るさ一定平面との交点を，修正目標色情報とするものである，
請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項４】
上記目標色情報修正手段によって得られる修正目標色情報に基づく彩度が小さくなるように，上記修正目標色情報をさらに修正する修正目標色情報追加修正手段をさらに備えた，
請求項３に記載の画像補正装置。
【請求項５】
上記目標色情報修正手段は，
色空間における，目標色情報によって規定される点と色空間の最大点を通る線と，上記特定画像の代表明るさ情報によって規定される明るさ一定平面との交点を，修正目標色情報とするものである，
請求項１に記載の画像補正装置。
【請求項６】
上記特定画像の代表明るさ情報が，所定の閾値を超えているかどうかを判断する判断手段をさらに備え，
上記目標色情報修正手段は，
上記判断手段によって上記代表明るさ情報が所定の閾値を超えていると判断された場合に，上記目標色情報を修正するものである，
請求項１から５のいずれか一項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よって表される画像中に含まれる特定画像を代表する色情報を算出し，
目標色情報の設定を受付け，
設定した目標色情報に基づく色味を保持しつつ，設定した目標色情報に基づいて算出される目標明るさ情報が，算出された特定画像の色情報に基づいて算出される代表明るさ情報と同一となるように，上記目標色情報を修正し，
算出した特定画像の代表色情報が，修正した修正目標色情報を持つように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータを補正する，
画像補正方法。
【請求項８】
与えられる画像データによって表される画像中に含まれる特定画像を代表する色情報を算出する代表色情報算出処理，
目標色情報を設定する目標色情報設定処理，
上記目標色情報設定処理によって設定された目標色情報に基づく色味を保持しつつ，設定された目標色情報に基づいて算出される目標明るさ情報が，上記代表色情報算出処理によって算出された特定画像の代表色情報に基づいて算出される特定画像の代表明るさ情報と同一となるように，上記目標色情報を修正する目標色情報修正処理，および
上記代表色情報算出処理によって算出された特定画像の代表色情報が，上記目標色情報修正手段によって修正された修正目標色情報を持つように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータを補正する画像データ補正処理，
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，デジタル画像データに対して色補正処理（色変換処理）を施す画像補正装置および方法，ならびにその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に関する。
【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，デジタルカメラ，カメラ付き携帯電話などによって取得されたデジタル画像データを用いてカラープリントを作成する場合，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色バランスを補正する色補正処理を施してカラープリントを作成することがある。
【０００３】
特許文献１では，入力された画像データに基づいて，たとえば人物の顔を表す画像を検出し，検出された人物の顔を表す画像の色を所望の色（肌色）にする係数ｋ１，ｋ２を求め，求められた係数ｋ１，ｋ２を用いて，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では，色変換処理前の人物の顔を表す画像の明るさと，色変換処理後の人物の顔を表す画像の明るさとの関係は考慮されていない。特許文献１では，顔領域の画像データの色（肌色）が，あらかじめ定められた目標色度値をもつように，画像データに全体に対して色変換処理を施している。色変換後の画像データによって表される画像中の人物の顔の明るさは，あらかじめ定められた目標色度値に基づく明るさを持つものになる。このため，色変換前の人物の顔を表す画像の明るさと，色変換後の人物の顔を表す画像の明るさは基本的には一致しないものになる。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−１８２０４３号公報
【発明の開示】
【０００６】
この発明は，処理対象の画像データによって表される画像中に含まれる特定画像部分の色が所望の色を持つように補正し，かつ補正の前後において特定画像部分の明るさに変動が生じないようにすることを目的とする。
【０００７】
この発明はさらに，補正後の特定画像部分が過度に色補正されてしまうのを防止することを目的とする。
【０００８】
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よって表される画像中に含まれる特定画像を代表する色情報を算出する代表色情報算出手段，目標色情報を設定する目標色情報設定手段，上記目標色情報設定手段によって設定された目標色情報に基づく色味を保持しつつ，設定された目標色情報に基づいて算出される目標明るさ情報が，上記代表色情報算出手段によって算出された特定画像の代表色情報に基づいて算出される特定画像の代表明るさ情報と同一となるように，上記目標色情報を修正する目標色情報修正手段，および上記代表色情報算出手段によって算出された特定画像の代表色情報が，上記目標色情報修正手段によって修正された修正目標色情報を持つように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータを補正する画像データ補正手段を備えたことを特徴とする。
【０００９】
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よって表される画像中に含まれる特定画像を代表する色情報を算出し，目標色情報を設定し，設定した目標色情報に基づく色味を保持しつつ，設定した目標色情報に基づいて算出される目標明るさ情報が算出された特定画像の色情報に基づいて算出される代表明るさ情報と同一となるように，上記目標色情報を修正し，算出した特定画像の代表色情報が，修正した修正目標色情報を持つように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータを補正することを特徴とする。
【００１０】
この発明はさらに，上述の画像補正方法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，上記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よって表される画像中に含まれる特定画像を代表する色情報を算出する代表色情報算出処理，目標色情報を設定する目標色情報設定処理，上記目標色情報設定処理によって設定された目標色情報に基づく色味を保持しつつ，設定された目標色情報に基づいて算出される目標明るさ情報が，上記代表色情報算出処理によって算出された特定画像の代表色情報に基づいて算出される特定画像の代表明るさ情報と同一となるように，上記目標色情報を修正する目標色情報修正処理，および上記代表色情報算出処理によって算出された特定画像の代表色情報が，上記目標色情報修正手段によって修正された修正目標色情報を持つように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータを補正する画像データ補正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。
【００１１】
与えられる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）中に含まれる特定画像（特定画像を表す特定画像データ）は，たとえば，パターンマッチングによって，与えられる画像データの中から特定（区画，抽出）される。
【００１２】
特定画像を代表する色情報が算出される。特定画像の代表色情報は，一実施態様では，特定画像を構成する複数の画素のそれぞれが持つ色情報（たとえばＲＧＢ値）の平均値，最頻値または中央値である。
【００１３】
目標色情報が設定される。目標色情報は入力装置から入力されるものであってもよいし，あらかじめ設定されるものであってもよい。もちろん，あらかじめ設定されている目標色情報を，入力装置を用いてオペレータが修正（変更）したものであってもよい。
【００１４】
上記特定画像が人物の顔画像である場合，複数の人種のそれぞれに対応する目標色情報を記憶する目標色情報記憶手段，および上記顔画像を表す特定画像データによって表される人物の人種を判別する人種判別手段がさらに備えられ，上記目標色情報設定手段は，上記人種判別手段によって判別された人種についての上記目標色情報を設定する。判別された人種に応じた目標色情報を設定することができる。
【００１５】
目標色情報は，オリジナル画像中の特定画像の代表色情報についての色補正後の色情報である。特定画像の代表色情報が，目標色情報となるように色補正が行われると，オリジナル画像中に含まれる特定画像は目標色情報に沿った色に補正される。たとえば，特定画像が人物の顔画像部分であるとすると，目標色情報は肌色を規定する情報とされる。オリジナル画像中の人物の顔画像部分が，設定される肌色を持つように，オリジナル画像が色補正される。
【００１６】
しかしながら，特定画像の明るさが目標色情報に基づく明るさと一致するものであれば，色補正前後において特定画像の明るさは等しくなるが，特定画像の明るさが目標色情報に基づく明るさと一致しない場合，色補正後の特定画像の明るさは目標色情報に基づく明るさを持つものになる。色補正前のオリジナル画像中の特定画像の明るさと，色補正後のオリジナル画像中の特定画像の明るさとが全く異なるものになる可能性がある。
【００１７】
そこで，目標色情報に基づいて算出される明るさ情報が，特定画像の代表色情報に基づいて算出される特定画像の代表明るさ情報と同一（ほぼ同一であってもよい）となるように，上記目標色情報が修正される。
【００１８】
さらにこの発明によると，修正目標色情報は，設定された目標色情報に基づく色味を保持している。
【００１９】
この発明によると，上述のように，修正目標色情報は，上記目標色情報設定手段によって設定された目標色情報に基づく色味を保持しつつ，設定された目標色情報に基づいて算出される目標明るさ情報が，上記代表色情報算出手段によって算出された特定画像の代表色情報に基づいて算出される特定画像の代表明るさ情報と同一となるように，上記目標色情報を修正したものであるので，特定画像の代表色情報が修正目標色情報を持つように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータが色補正されると，色補正後の特定画像が色補正前の特定画像と同一の明るさを持つ，そのような補正画像を得ることができ，かつ設定される目標色情報に基づく所望の色味をもつ補正画像を得ることができる。
【００２０】
色補正処理は，オリジナル画像中の特定画像部分のみを処理対象としてもよいし，オリジナル画像全体を処理対象としてもよい。
【００２１】
一実施態様では，上記目標色情報修正手段は，色空間における，色空間の原点と目標色情報によって規定される点を通る線（直線および曲線を含む）と，上記特定画像の代表明るさ情報によって規定される明るさ一定平面との交点を，修正目標色情報とする。色空間，たとえばＲＧＢ３次元空間において，原点（０，０，０）と目標色情報（たとえば，ＲＧＢ値）を通る線と，代表明るさ情報（たとえば，輝度値）が一定の平面との交点が，修正目標色情報とされる。修正目標色情報は，特定画像の代表明るさ情報によって規定される明るさ一定平面上の値になるので，修正目標色情報に基づいて算出される明るさ情報は，特定画像の明るさ情報と一致する。代表色情報が修正目標色情報となるように，与えられる画像データのうち少なくとも特定画像を表すデータが色補正されると，色補正後の特定画像の明るさはオリジナル画像中の特定画像の明るさと一致する。また，修正目標色情報は，原点（０，０，０）と目標色情報（ＲＧＢ値）を通る線上に存在するので，色補正後の特定画像は，設定される目標色情報の色味にしたがった色味を持つものになる。
【００２２】
上記目標色情報修正手段によって得られる修正目標色情報に基づく彩度が小さくなるように，上記修正目標色情報をさらに修正してもよい。この場合，一実施態様では，上記目標色情報修正手段は，色空間（たとえば，ＲＧＢ空間）における，目標色情報によって規定される点と色空間の最大点（２５５，２５５，２５５）を通る線（直線および曲線を含む）と，上記特定画像の代表明るさ情報によって規定される明るさ一定平面との交点を，修正目標色情報とする。原点（０，０，０）と目標色情報（ＲＧＢ値）を通る線と，代表明るさ情報が一定の平面との交点を修正後の目標色情報とする場合に比較して，修正目標色情報の彩度が低くなる。補正後の特定画像が過度に色補正された印象を持つようになることが防止され，オリジナル画像中の特定画像とかけ離れた印象の補正後の特定画像が得られてしまうことが防止される。なお，修正目標色情報は，目標色情報によって規定される点と色空間の最大点（２５５，２５５，２５５）を通る線上の値であるので，修正後の目標色情報の色味は設定される目標色情報に基づく色味と大きく変動することはない。
【００２３】
上記特定画像の代表明るさ情報が，所定の閾値を超えているかどうか判断する判断手段をさらに設け，上記目標色情報修正手段は，上記判断手段によって上記代表明るさ情報が所定の閾値を超えていると判断された場合に上記目標色情報を修正するようにしてもよい。
【実施例】
【００２４】
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に接続された入力装置２，表示装置３，記憶装置４およびプリンタ５によって構成される。図２は，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。
【００２５】
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，適切な色バランスを持つように画像データを補正する（以下，色補正という）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補正を施し，色補正後の画像データを出力する。
【００２６】
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目標色の入力等に用いられる。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から入力される目標色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。
【００２７】
図２を参照して，画像補正装置１は，顔領域区画回路11，飽和領域／非飽和領域分離回路12，平均色／平均輝度値算出回路13，適用目標色算出回路14，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。
【００２８】
記憶装置４から読出される処理対象の画像データ（以下，オリジナル画像データという）によって表される画像（以下，オリジナル画像という）には，人物の顔を表す画像領域（以下，顔画像部分という）が含まれているものとする。顔画像部分を含む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，飽和領域／非飽和領域分離回路12および画像補正回路16にそれぞれ入力する。
【００３０】
顔領域区画回路11は，オリジナル画像中に含まれる顔画像部分を区画（検出，抽出）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，画像の形状，画像の濃度等についてのパターンマッチングを利用して顔画像部分が区画される。あらかじめ用意されたパターンをオリジナル画像上で走査し，マッチングスコアを算出する。所定値以上のマッチングスコアを得られた領域が，顔画像部分と判定される。
【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（マニュアルによる顔領域区画）。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を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。
【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，飽和領域／非飽和領域分離回路12に入力する。上述したように，飽和領域／非飽和領域分離回路12には，記憶装置４から読み出された処理対象のオリジナル画像データも入力する。
【００３５】
飽和領域／非飽和領域分離回路12は，オリジナル画像データによって表されるオリジナル画像中に含まれる顔画像部分を表すデータを，飽和領域と非飽和領域とに分離する回路である。「飽和領域」とは画像を構成する複数の画素のＲＧＢ値のうち，少なくともいずれかの値が最大値（たとえば，２５５）である画素から構成される領域（画素群）であり，「非飽和領域」とは，画像を構成する複数の画素のＲＧＢ値のいずれもが最大値（たとえば，２５５）ではない画素から構成される領域（画素群）を意味する。
【００３６】
飽和領域／非飽和領域分離回路12は，顔領域区画回路11から出力された顔領域情報にもとづいてオリジナル画像に含まれる顔画像部分を区画（抽出）し，区画された顔画像部分を，飽和領域と非飽和領域とに分離する。
【００３７】
飽和領域／非飽和領域分離回路12は，飽和領域と非飽和領域とに分離された顔画像部分のうち非飽和領域についての画像データを出力する。飽和領域／非飽和領域分離回路12から出力される，顔画像部分のうちの非飽和領域を表す画像データを，以下，「顔画像非飽和領域データ」と呼ぶ。顔画像非飽和領域データによって表される画像を，「顔画像非飽和領域」と呼ぶ。
【００３８】
飽和領域／非飽和領域分離回路12から出力された顔画像非飽和領域データは，平均色／平均輝度値算出回路13に入力する。
【００３９】
平均色／平均輝度値算出回路13は，次に示す式１および式２にしたがって，顔画像非飽和領域についての平均色（平均ＲＧＢ値）（Ｒave，Ｇave，Ｂave）と平均輝度値Ｙaveを算出する。
【００４０】
Ｒave＝（ΣＲi）／ｎ
Ｇave＝（ΣＧi）／ｎ
Ｂave＝（ΣＢi）／ｎ                                  ・・・式１
【００４１】
Ｙave＝０．３Ｒave＋０．６Ｇave＋０．１Ｂave         ・・・式２
【００４２】
式１において，ｉは顔画像非飽和領域を構成する画素のそれぞれを意味する。ｎは顔画像非飽和領域を構成する画素の画素数である。
【００４３】
このように，平均色／平均輝度値算出回路13は，飽和領域／非飽和領域分離回路12から出力された顔画像非飽和領域データに基づいて，顔画像部分中の非飽和領域の平均色（平均ＲＧＢ値）および平均輝度値を算出する。
【００４４】
顔画像部分中の非飽和領域を用いて，平均色（平均ＲＧＢ値）および平均輝度値を算出するのは，飽和領域は，色の再現域（たとえば，０〜２５５の２５６レベルの数値範囲）の制限により，実際の値とは異なるクリップされた値をもっている可能性がある（たとえば，実際の値は２５５よりも大きい数値であるが，再現域の制限によりクリップされて２５５とされることがある）からである。すなわち，飽和領域は，色の再現域との関係によって，被写体像の色を忠実に（正確に）に表すＲＧＢ値を持たない可能性がある。これに対し，非飽和領域は，飽和領域と比較して，被写体像の色を比較的忠実に表すＲＧＢ値をもつ。顔画像非飽和領域データに基づいて顔画像部分の平均色および平均輝度値を算出することによって，より正確な顔画像部分の平均色および平均輝度値を算出することができる。
【００４５】
もっとも，顔画像部分の平均色および平均輝度値について高い精度が要求されない場合には，顔画像部分の全体の画素を用いて，顔画像部分の平均色および平均輝度値を算出してもよい。この場合には，飽和領域／非飽和領域分離回路12は必ずしも必要とされない。
【００４６】
平均色／平均輝度値算出回路13において算出された顔画像部分についての平均色（平均ＲＧＢ値）（Ｒave，Ｇave，Ｂave）と平均輝度値Ｙaveのうち，平均色（Ｒave，Ｇave，Ｂave）は色補正値算出回路15に，平均輝度値Ｙaveは適用目標色算出回路14に，それぞれ与えられる。
【００４７】
適用目標色算出回路14の処理について説明する。図３は，適用目標色算出回路14の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４８】
適用目標色算出回路14には，上述したように，顔画像部分の平均輝度値Ｙaveが与えられるとともに，入力装置２から入力される標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）が与えられる。標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）は，顔画像部分（肌色）の目標色である。標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）はあらかじめ設定されたものであってもよい。なお，詳細は後述するが，入力（または設定）された標準目標色はそのまま用いられず，顔画像部分の明るさに応じて修正される（適用目標色の算出）。
【００４９】
入力装置２から入力された標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）に基づいて，標準目標輝度値Ｙtargetが算出される（ステップ21）。標準目標輝度値Ｙtargetは，上述した式２と同様の式により求められる。
【００５０】
顔画像部分の平均輝度値Ｙaveと，標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）に基づいて求められた標準目標輝度値Ｙtargetとの大きさが比較される（ステップ22）。
【００５１】
顔画像部分の平均輝度値Ｙaveが標準目標輝度値Ｙtarget以下である場合（ステップ22でNO），すなわち，処理対象のオリジナル画像データから得られる顔画像部分の明るさが，オペレータによって設定された明るさ（オペレータによって設定された標準目標色から得られる明るさ）以下である場合には，ＲＧＢ空間における原点（０，０，０）と標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）を通る線と，平均輝度値Ｙaveの一定平面との交点が，新たな目標色（適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget））とされる（ステップ24）。後述するように，適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）は色補正値算出回路15に与えられ，ここで平均色（Ｒave，Ｇave，Ｂave）を適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）に補正するための補正値（補正係数）が算出され，算出された補正値（補正係数）が用いられて画像補正回路16においてオリジナル画像データが色補正される。色補正後の顔画像部分は，処理対象のオリジナル画像データから得られる顔画像部分の明るさ（平均輝度値Ｙave）を持ち，かつオペレータによって設定された標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）に沿う色（色味）を持つように色補正される。
【００５２】
他方，顔画像部分の平均輝度値Ｙaveが標準目標輝度値Ｙtargetよりも大きい場合（ステップ22でYES ），すなわち，処理対象のオリジナル画像データから得られる顔画像部分の明るさが，オペレータによって設定された明るさ（オペレータによって設定された標準目標色から得られる明るさ）よりも明るい場合には，ＲＧＢ空間において標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）とＲＧＢ最大値（２５５，２５５，２５５）を通る線と，顔画像部分の平均輝度値Ｙaveの一定平面（以下，平均輝度値Ｙave一定平面という）との交点（ＲＧＢ値）が，適用目標値（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）として出力される（ステップ23）。
【００５３】
図４を参照して，適用目標色の算出（ステップ22，23および24）について説明する。図４は，ＲＧＢ空間を示すものである。図４において，ＲＧＢ空間における顔画像部分の平均色（Ｒave，Ｇave，Ｂave）が△によって，標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）が破線の○によって，適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）が●および×によって，それぞれ示されている。ハッチングで示す平面は，顔画像部分の平均色（Ｒave，Ｇave，Ｂave）から得られる平均輝度値Ｙaveが一定の平面である。顔画像部分の平均色（Ｒave，Ｇave，Ｂave）（△）と，適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）（●および×）は，平均輝度値Ｙaveの一定平面上に存在する。
【００５４】
色補正後の顔画像部分の明るさが，色補正前の顔画像部分の明るさと同じ明るさとなり，かつ，入力（設定）された標準目標色に沿った色味を実現する場合，ＲＧＢ空間における原点（０，０，０）と標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）（破線の○）を通る線と，平均輝度値Ｙaveの一定平面との交点を，適用目標色とすればよい。この適用目標色が図４において×で示されている（適用目標色Ｂ）。顔画像部分の明るさが比較的暗い場合には（ステップ22でNO），この適用目標色Ｂが，適用目標色算出回路14から出力される（ステップ24）。
【００５５】
画像が比較的明るい場合，視認される画像の彩度による影響が比較的大きいことが知られている。彩度は画像の鮮やかさに関する値であり，ＲＧＢ空間においては，原点（０，０，０）と，ＲＧＢ最大値（２５５，２５５，２５５）を通る線からの距離が大きいＲＧＢ値ほど，高い彩度であることを意味する。
【００５６】
ＲＧＢ空間における原点（０，０，０）と標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）（破線の○）を通る線と，平均輝度値Ｙaveの一定平面との交点（適用目標色Ｂ）（×）によって規定される彩度は，標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）（破線の○）によって規定される彩度よりも大きい彩度をもつ。顔画像部分が比較的明るい場合，顔画像部分の平均色（平均ＲＧＢ値）（△）が，適用目標色Ｂ（×）を持つように色補正が行われると，色補正後の顔画像部分の彩度が高くなってしまい，色補正後の顔画像部分が過度に色補正されてしまった印象になることがある。
【００５７】
そこで，適用目標色算出回路14は，顔画像部分が比較的明るい，すなわち顔画像部分の平均輝度値Ｙaveが標準目標輝度値Ｙtargetよりも大きい場合には（ステップ22でYES），ＲＧＢ空間において標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）（破線の○）とＲＧＢ最大値（２５５，２５５，２５５）を通る線と，顔画像部分の平均輝度値Ｙaveの一定平面との交点を，適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）（●）として算出して出力する（適用目標色Ａ）。このようにして算出される適用目標色Ａ（●）は，適用目標色Ｂ（×）を新たな適用目標色とする場合に比較して，原点（０，０，０）とＲＧＢ最大値（２５５，２５５，２５５）を通る線に近づくので，彩度が低いものになる。色補正後の顔画像部分が，過度に色補正されてしまった印象になることが軽減される。
【００５８】
もちろん，色補正後の顔画像部分の彩度を考慮しない場合には，顔画像部分が比較的暗い場合と同様に，顔画像部分が明るい場合であっても，適用目標色Ｂ（×）を新たな適用目標色とするようにしてもよい。また，デジタルプリントシステムのオペレータの指示に応じて，適用目標色Ｂ（×）を新たな適用目標色とするか，適用目標色Ａ（●）を新たな適用目標色とするかを，切り換えるようにしてもよい。
【００５９】
また，適用目標色Ｂ（×）を一旦算出し，この適用目標色Ｂ（×）が，標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）（破線の○）とＲＧＢ最大値（２５５，２５５，２５５）を通る線上にくるように，一旦算出した適用目標色Ｂ（×）を，平均輝度値Ｙaveの一定平面上で移動（修正）させてもよい（適用目標色Ａ）。
【００６０】
なお，顔画像部分が比較的明るいかどうかの判断は，上述のように，平均輝度値Ｙaveが標準目標輝度値Ｙtargetよりも大きいかどうかによって判断してもよいし，標準目標輝度値Ｙtargetに代えて，他の輝度値，たとえば，入力（または設定）される輝度値を用いてもよい。
【００６１】
また，顔画像部分が比較的暗い場合には，標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）を，そのまま適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）として出力するようにしてもよい。この場合には，色補正後の顔画像部分は，標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）に基づいて規定される明るさを持つように色補正される。
【００６２】
算出された適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）は，適用目標色算出回路14から色補正値算出回路15に与えられる。色補正値算出回路15には，上述したように，顔画像部分の平均色（Ｒave，Ｇave，Ｂave）も与えられており，適用目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）と顔画像部分の平均色（Ｒave，Ｇave，Ｂave）に基づいて，次式によって，色補正値（ＲＧＢ値のそれぞれに対するゲイン係数）を算出する。
【００６３】
gainＲ＝Ｒtarget／Ｒave
gainＧ＝Ｇtarget／Ｇave
gainＢ＝Ｂtarget／Ｂave                         ・・・式３
【００６４】
色補正値算出回路15において算出された色補正値は，画像補正回路16に与えられる。画像補正回路16は，色補正値（ＲＧＢ値のそれぞれに対するゲイン係数）を用いて，次式により，オリジナル画像を構成する各画素のＲＧＢ値を補正する。
【００６５】
Ｒout＝gainＲ・Ｒin
Ｇout＝gainＧ・Ｇin
Ｂout＝gainＢ・Ｂin                              ・・・式４
【００６６】
式４において，Ｒin，Ｇin，Ｂinはオリジナル画像を構成する各画素のＲＧＢ値，Ｒout，Ｇout，Ｂoutは，補正後のオリジナル画像を構成する各画素のＲＧＢ値である。
【００６７】
オリジナル画像の全体を，式４に基づいて色補正することに代えて，オリジナル画像中の顔画像部分のみを式４に基づいて色補正するようにしてもよい。
【００６８】
式３に示すゲイン係数の算出に代えてルックアップテーブルを作成して，作成したルックアップテーブルに基づいて色補正を行ってもよい。たとえば，Ｒ値に対するルックアップテーブルは，（Ｒin，Ｒout）＝（０，０），（Ｒave，Ｒtarget），（２５５，２５５）の３点を補間して（たとえば，スプライン補間）作成する。
【００６９】
上述した実施例では，ＲＧＢ空間を用いて適用目標色算出処理を説明したが，ｌａｂ空間，真数ＲＧＢ空間，ＨＳＶ空間，色度空間等を利用して適用目標色を算出することもできる。
【００７０】
複数の人種（コーカソイド，モンゴロイドおよびネグロイド）のそれぞれに対応する標準目標色（Ｒtarget，Ｇtarget，Ｂtarget）を記憶装置４に記憶させておき，顔画像部分を表すデータに基づいて人種（コーカソイド，モンゴロイドまたはネグロイド）を判別して，判別結果に応じた標準目標色を記憶装置４から読出して利用してもよい。顔画像部分を表すデータに基づく人種判別処理は，たとえば，次の文献に記載の技術を採用することができる。人種判別処理は，適用目標色算出回路14に行わせてもよいし，別途画像処理装置１中に設けられる他の回路（たとえば，人種判別回路（図示略））に行わせてもよい。
【００７１】
S.Hosoi, E.Takikawa and M.Kawade, "Ethnicity Estimation with Facial Images", IEEE Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition, pp195-200, 2004
【００７２】
もちろん，デジタルプリントシステムの操作者が人種を指定するようにしてもよい。操作者によって指定された人種に対応する標準目標色が利用される。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【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】適用目標色算出回路の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】ＲＧＢ空間における，標準目標色，適用目標色，顔画像部分の平均色，顔画像部分から得られる輝度一定平面を示す。
【符号の説明】
【００７４】
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  飽和領域／非飽和領域分離回路
13  平均色／平均輝度値算出回路
14  適用目標色算出回路
15  色補正回路
16  画像補正回路
【図１】
2006238416.tif 000003
【図２】
2006238416.tif 000004
【図３】
2006238416.tif 000005
【図４】
2006238416.tif 000006