(57)【要約】デジタル画像における赤目特徴を補正する方法が、画像中の各ピクセルを走査し、赤目特徴に特有の彩度および／または明度のプロファイルを探すことによって、可能性のある特徴のリストを生成するステップを含む。リスト中の各々の特徴に対して、赤目特徴に相当しうる補正対象ピクセルの隔離された領域を見出そうと試みる。この試みが成功すれば、それごとに、領域リストに記録される。各々の領域は、統計値を算出しその領域の特性を記録するために分析され、算出された統計値と特性を用いて、この領域が赤目によって引き起こされたか否かを判断するために検証される。赤目によって引き起こされたのではない領域および重複する領域がリストから削除される。残った各々の領域は、赤目の効果を減らすために補正される。最初の特徴検索の際に、２つ以上のタイプの特徴が、特定されることもある。
2005518722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像において赤目特徴を検出する方法であって、
所定の彩度および／または明度プロファイルを有するピクセル行を探すことによって、画像の中の瞳孔領域を特定するステップと、
異なる所定の彩度および／または明度プロファイルを有するピクセル行を探すことによって、画像の中のさらなる瞳孔領域を特定するステップと、
更なる選択基準に基づいて、各々の瞳孔領域が赤目特徴の部分に相当するか否かを判断するステップとを含む赤目特徴の検出方法。
【請求項２】
２つ以上のタイプの瞳孔領域を特定するステップを含み、各々のタイプにおける瞳孔領域が、そのタイプに特有の彩度および／または明度プロファイルを有するピクセル行によって特定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
第１タイプの瞳孔領域は、周囲のピクセルよりも高い彩度を有するピクセル領域を含む彩度プロファイルを有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
第２タイプの瞳孔領域は、２つの彩度頂点に挟まれた彩度のくぼみ部分を含み、彩度頂点におけるピクセルが彩度頂点の外側の部分にあるピクセルよりも高い彩度を有する彩度プロファイルを有する、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
第３タイプの瞳孔領域は、明度値が「Ｗ」の形をしているピクセル領域を含む明度プロファイルを有する、請求項２、３または４に記載の方法。
【請求項６】
第４タイプの瞳孔領域は、２つの彩度極小値に挟まれたピクセル領域を含む彩度および明度プロファイルを有し、上記プロファイルは、
瞳孔領域における少なくとも１つのピクセルが所定の彩度閾値より高い彩度値を有し、
瞳孔領域におけるピクセルの彩度および明度曲線は２度交差し、かつ、
２つの明度極小値が瞳孔領域の中に存在するプロファイルである、請求項２から５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
上記所定の彩度閾値は約１００である請求項６に記載の方法。
【請求項８】
瞳孔領域における少なくとも１つのピクセルの彩度は、そのピクセルの明度より少なくとも５０大きく、
各々の明度極小値にあるピクセルの彩度は、そのピクセルの明度よりも大きく、
明度極小値のいずれか１つは、その２つの明度最小値の間の部分において最も低い明度を有するピクセルを含み、
瞳孔領域における少なくとも１つのピクセルの明度は所定の明度閾値よりも大きい、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
所定の閾値より高い彩度を有する、少なくとも１つのピクセルの色相は、約２１０よりも大きいか、もしくは約２０よりも小さい、請求項６、７または８に記載の方法。
【請求項１０】
第５タイプの瞳孔領域は、所定の閾値を越える彩度を有しかつ２つの彩度極小値に挟まれたピクセルの高い彩度の部分を含む彩度および明度プロファイルを有し、上記プロファイルは、
瞳孔領域におけるピクセルの彩度曲線と明度曲線は、交差ピクセルにおいて２度交差し、
交差ピクセル間におけるすべてのピクセルについて、彩度が明度より大きく、
２つの明度極小値が瞳孔領域の中に存在するプロファイルである、上記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
上記高い彩度の部分におけるピクセルの彩度は、約１００より大きく、
上記高い彩度の部分の端部におけるピクセルの色相は、約２１０より大きいか、または約２０より小さく、
各々の明度極小値の外側４つまでのピクセルが、対応する上記明度極小値におけるピクセルよりも低い明度を持たない、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
デジタル画像における赤目特徴を補正する方法であって、
画像中の各々のピクセルを走査し、赤目特徴に特有の彩度および／または明度プロファイルを探すことによって、可能性のある特徴のリストを生成するステップと、
上記可能性のある特徴のリストにおけるそれぞれの特徴に対して、赤目特徴に相当しうる補正対象となるピクセルの隔離された領域を見出そうと試みるステップと、
隔離された領域を見出そうとする試みが成功すれば、領域リストの中にそれぞれ記録するステップと、
その領域の統計値を算出し、特性を記録するために、上記領域リストにおける各々の領域を分析するステップと、
その領域が赤目によって引き起こされたか否かを判断するために、算出された統計値および特性を用いて各々の領域を検証するステップと、
赤目によって引き起こされたのではない領域を、上記領域リストから削除するステップと、
重複する領域のいくつかまたはすべてを、上記領域リストから削除するステップと、
赤目効果を低減するために、上記領域リストに残った各々の領域におけるいくつかまたはすべてのピクセルを補正するステップとを有する赤目特徴の検出方法。
【請求項１３】
可能性のある特徴のリストを生成するステップが請求項１から１１のいずれかに記載の方法を用いて実行される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
デジタル画像において赤目特徴に相当する補正対象となるピクセルの領域を補正する方法であって、
補正対象となるピクセルの領域を含む長方形を作成するステップと、
長方形内の各々のピクセルに対して、そのピクセルの色相、明度、彩度に基づいて算出される彩度乗数を決定するステップと、
長方形内の各々のピクセルに対して、そのピクセルを包囲するピクセルのマス目内の彩度乗数を平均化することにより、明度乗数を決定するステップと、
長方形内の各々のピクセルの彩度を、そのピクセルの彩度乗数により決定された量だけ、補正するステップと、
長方形内の各々のピクセルの明度を、そのピクセルの明度乗数により決定された量だけ、補正するステップとを有するピクセル領域の補正方法。
【請求項１５】
各々のピクセルの対する彩度乗数を決定する上記ステップは、
明度に対する彩度の二次元のマス目において、所定の明度値および彩度値を有する較正点からのピクセルの距離を計算するステップと、
もしこの距離が所定の閾値より大きい場合には、そのピクセルの彩度が補正されないように彩度乗数を０に設定するステップと、
もしこの距離が所定の閾値以下の場合には、較正点からの距離が小さいときに乗数が１に近づき、かつ、この距離が閾値に近づけば０に近づくようにして、結果として、乗数が閾値においては０、較正点においては１となるように、較正点からの距離に基づいて彩度乗数を計算するステップとを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
上記較正点の明度は、１２８、彩度は、２５５である、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
上記所定の閾値は、約１８０である、請求項１５または１６に記載の方法。
【請求項１８】
もしあるピクセルの色相が約２０と約２２０の間にある場合には、そのピクセルの彩度乗数を０に設定する、請求項１５、１６または１７に記載の方法。
【請求項１９】
さらに、上記長方形内のピクセルの彩度乗数に対して半径方向調整を適用するステップを含み、上記半径方向調整ステップは、
長方形内の所定の円の内部におけるピクセルの彩度乗数は変更せずに、上記所定の円の外側におけるピクセルの彩度乗数を、上記所定の円におけるピクセルの元の値から、長方形の角部におけるピクセルの０の値にかけて、滑らかに段階付けるステップを含む、請求項１４から１８のいずれかに記載の上記方法。
【請求項２０】
さらに、補正対象となるピクセル領域の、すぐ外側の各々のピクセルに対して、そのピクセルの周囲３×３のマス目におけるピクセルの彩度乗数値を平均化することにより新しい彩度乗数を計算するステップを含む、請求項１４から１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
さらに、長方形におけるすべてのピクセルに対する彩度乗数の平均値に従って、各々のピクセルの明度乗数を決定するステップを含む、請求項１４から２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
さらに、補正対象となるピクセル領域の、すぐ外側の各々のピクセルに対して、そのピクセルの周囲３×３のマス目におけるピクセルの明度乗数値を平均化することにより新しい明度乗数を計算するステップを含む、請求項１４から２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
さらに、長方形内のそれぞれのピクセルに対して、そのピクセルの周囲３×３のマス目におけるピクセルの明度乗数値を平均化することにより新しい明度乗数を計算するステップを含む、請求項１４から２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
さらに、上記長方形内のピクセルの明度乗数に対して半径方向調整を適用するステップを含み、上記半径方向調整ステップは、
長方形内の内側の所定の円の内部におけるピクセルの明度乗数は変更せずに、上記内側の所定の円の外側におけるピクセルの明度乗数を、上記内側の所定の円におけるピクセルの元の値から、長方形の大きさ（dimensions）よりも大きい直径を有する外側の所定の円上またはその外側におけるピクセルの０の値にかけて、滑らかに段階付けるステップを含むような、請求項１４から２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
各々のピクセルの彩度を補正する上記ステップは、
そのピクセルの彩度が２００以上である場合、そのピクセルの彩度を０に設定するステップと、
そのピクセルの彩度が２００未満である場合、そのピクセルの彩度を、補正彩度＝（彩度×（１−彩度乗数））＋（彩度乗数×６４）のように補正するステップを含む、請求項１４から２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
各々のピクセルの明度を補正する上記ステップは、そのピクセルの彩度が０でなく、かつそのピクセルの明度が２２０未満である場合、明度を、補正明度＝明度×（１−明度乗数）のように補正するステップを含む、請求項１４から２５のいずれかに記載の方法。
【請求項２７】
ピクセルの彩度と明度を補正した後、ピクセルの赤の値が緑と青の値よりも高い場合に、各々のピクセルの彩度をさらに低減させるステップを含む、請求項１４から２６のいずれかに記載の方法。
【請求項２８】
さらに、補正後、領域が明るいハイライト部分およびその周囲の暗い瞳孔領域を含まない場合に、明るいハイライト部分およびその周囲の暗い瞳孔領域の効果を出すために、その領域におけるピクセルの彩度と明度を補正するステップを有する、請求項１４から２７のいずれかに記載の方法。
【請求項２９】
さらに、
その領域が補正後に実質的に高い明度と低い彩度のピクセルを含むか否かを判断するステップと、
その領域内のわずかな数のピクセルを含むハイライト部分を模倣するステップと、
擬似ハイライト部分が高い明度を有するピクセルを含むように、その擬似ハイライト部分におけるピクセルの明度値を補正するステップと、
暗い瞳孔の効果を出すように擬似ハイライト部分の外側の領域におけるピクセルの明度値を減らすステップとを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
さらに、擬似ハイライト部分におけるピクセルの彩度を増やすステップを含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
赤目の効果を低減するために、領域リストに残る領域それぞれのいくつかの、またはすべてのピクセルを補正するステップが、請求項１４から３０のいずれかに記載の方法を用いて行なわれる、請求項１２または１３に記載の方法。
【請求項３２】
高い明度を有するピクセルの擬似ハイライト部分を、赤目特徴に追加するステップを含む、デジタル画像における赤目特徴を補正する方法。
【請求項３３】
さらに、擬似ハイライト部分におけるピクセルの彩度を増やすステップを含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
さらに、擬似ハイライト部分の回りの瞳孔領域におけるピクセルを暗くするステップを含む、請求項３２または３３に記載の方法。
【請求項３５】
さらに、
高い明度と低い彩度とを有するピクセルのフレア部分を特定するステップと、
擬似ハイライト部分を決定するためにフレア部分の端を削り取るステップと、
フレア部分におけるピクセルの明度を減らすステップと、
擬似ハイライト部分におけるピクセルの明度を増やすステップとを含む、請求項３２、３３または３４に記載の方法。
【請求項３６】
明るいピクセルのハイライト部分が、赤目特徴にすでにある場合には、上記補正が行なわれない、請求項３２から３５のいずれかに記載の方法。
【請求項３７】
デジタル画像における赤目特徴を検出する方法であって、
デジタル画像において、赤目特徴が基準ピクセルの周囲に存在するか否かを、その基準ピクセルの周囲の補正対象となるピクセルの、隔離された、実質的に円状の領域を特定する試みによって決定するステップを含み、上記ステップは、ピクセルが、複数の所定の条件の組み合わせのうち少なくとも１組の所定の条件を満足すれば、補正対象として分類するようなステップを含む、赤目特徴の検出方法。
【請求項３８】
上記所定の条件の１組が、
ピクセルの色相が約２２０以上または約１０以下であり、
ピクセルの彩度が約８０以上であり、
ピクセルの明度が約２００未満であるという要件を含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
上記所定の条件の１組が、
ピクセルの彩度が２５５であり、かつ
ピクセルの明度が約１５０より大きい、
または、
ピクセルの色相が約２４５以上であるか約２０以下であり、かつ
ピクセルの彩度が約５０より大きく、かつ
ピクセルの彩度が（１.８×明度−９２）より小さく、かつ
ピクセルの彩度が、（１.１×明度−９０）より大きく、かつ
ピクセルの明度が約１００より大きい、
のうち、いずれかの要件を含む、請求項３７または３８に記載の方法。
【請求項４０】
上記所定の条件の１組が、ピクセルの色相が約２２０以上か約１０以下であり、かつ、ピクセルの彩度が約１２８より大きいという要件を含む、請求項３７、３８または３９に記載の方法。
【請求項４１】
赤目特徴に相当しうる隔離された領域を見出そうと試みるステップが、請求項３７から４０のいずれかに記載の方法を用いて実行される、請求項１２から３１のいずれかに記載の方法。
【請求項４２】
上記領域リストにおける各々の領域を分析するステップは、
その領域のピクセルの色相、輝度および／または彩度の平均値、
その領域のピクセルの色相、輝度および／または彩度の標準偏差、
その領域のピクセルの色相×彩度、色相×明度および／または明度×彩度の値の平均値および標準偏差、
その領域のピクセルのすべてについて、隣り合うピクセル間の、色相、輝度および／または彩度における差の二乗の合計、
その領域のピクセルのすべてについて、隣り合うピクセル間の、色相、輝度および／または彩度における差の絶対値の合計、
隣り合うピクセル間の、所定の閾値を越えた場合の明度および／または彩度の差の数量、
補正対象となるピクセルで、そのすぐ隣に０から８までを有するピクセル数の棒グラフ、
補正対象とならないピクセルで、補正対象となるピクセルのすぐ隣に０から８までを有するピクセル数の棒グラフ、
赤目特徴の中に検出された個々のピクセルの色相、彩度、明度の確率に基づいた、その領域の、赤目によって引き起こされた確率、
赤目特徴に起因しない検出特徴において検出された個々のピクセルの色相、彩度、明度の確率に基づいた、その領域の、赤目特徴の誤った検出である確率のうち、いくつかあるいはすべてを決定するステップを含む、請求項１２から４１のいずれかに記載の方法。
【請求項４３】
上記領域が赤目によって引き起こされた確率は、その領域内のすべてのピクセルにわたって、赤目特徴において見出される各々のピクセルの色相、明度、彩度値の独立した可能性の結果の算術的な平均値を算定することによって決定される、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
上記領域が誤った検出である確率は、その領域内のすべてのピクセルにわたって、赤目によって引き起こされたのではない検出特徴において見出される各々のピクセルの色相、明度、彩度値の独立した可能性の結果の算術的な平均値を算定することによって決定される、請求項４２または４３に記載の方法。
【請求項４５】
上記領域リストにおける各々の領域を分析するステップは、その領域の外側の環状を分析し、上記環状におけるピクセルの色相、輝度、彩度に従って、領域を分類するステップを含む、請求項１２から４４のいずれかに記載の方法。
【請求項４６】
上記領域を検証するステップは、その領域の統計値と特性を所定の閾値およびテストと比較するステップを含む、請求項４２から４５のいずれかに記載の方法。
【請求項４７】
領域検証に用いられる閾値とテストは、検出される特徴タイプと領域により異なる、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
上記領域リストから重複するいくつかあるいはすべての領域を削除するステップは、
領域リストにおけるすべての領域を該リストにある他のすべての領域と比較するステップと、
もし２つの領域が、２重検出のために重複していたら、どれを残すのが最良かを決定し、その他の領域を領域リストから削除するステップと、
もし２つの領域が、赤目によって引き起こされたのではないために重複またはほぼ重複していたら、両方の領域を領域リストから削除するステップとを含む、請求項１２から４７のいずれかに記載の方法。
【請求項４９】
上記の請求項のいずれかに記載の方法を実現するために整えられた装置。
【請求項５０】
上記装置が、パーソナルコンピュータ、プリンタ、デジタル印刷ミニラボ、カメラ、携帯観察装置、ＰＤＡ、スキャナ、携帯電話、電子ブック、公共表示システム、ビデオカメラ、テレビ、デジタルフィルム編集装置、デジタルプロジェクタ、ヘッドアップ表示システム、フォトブースである、請求項４９に記載の装置。
【請求項５１】
請求項１から４８のいずれかに記載の方法を実行するように編集されたプログラムを記録したコンピュータ記憶媒体。
【請求項５２】
請求項１から４８のいずれかに記載の方法が適用されたデジタル画像。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、デジタル画像における赤目の検出と補正に関するものである。
【０００２】
写真における赤目の現象はよく知られている。フラッシュを使って人（あるいは動物）に光を当てるときに、フラッシュ光は、しばしば被写体の網膜から直接カメラに反射される。このことにより、写真を表示あるいは印刷した場合に、被写体の目が赤く見えてしまう。
【０００３】
写真は、デジタル画像、典型的には、通常１ピクセルが２４ビット値で表現されるようなピクセル配置で保存されることが増えてきた。各ピクセルの色は、３組の８ビット値がそれぞれそのピクセルの赤、緑、青の彩度を表すので、２４ビットで符号化される。あるいは、２４ビット値が、「色相」、「彩度」、「明度」を表す３組の８ビット値から成るように、ピクセル配置を変換することもある。色相とは、色を定義する「環状」の尺度で、０は赤を示し、その値が増えるにつれ、緑および青を通り、２５５でまた赤に戻る。彩度は、色相により特定された色の強さの度合い（０から２５５）である。明度は、明るさの度合い（０から２５５）として見ることができる。「純水な」色は、黒（０）と白（２５５）の間の中間の明度を有する。例えば、純水な赤（赤の彩度２５５、緑と青の彩度０を有する）は、色相は０であり、明度は１２８であり、彩度は２５５である。明度２５５は「白」色になる。本明細書において、「色相」「彩度」「明度」の値が挙げられた場合、これらは本段落で定義した尺度を参照することとする。
【０００４】
これらのデジタル画像を巧みに操作することにより、赤目の効果を低減させることが可能である。このタスクを実行するソフトウェアはよく知られており、一般に、赤目特徴のあるピクセルを置き替えることによって、赤色が減るように作用する。上記は、赤みが減るように、つまり、（環状）色相スペクトルの赤から循環して離れていく、またはその彩度が実質的に減らされていくように、それらの色相が変更されることにより実行される。典型的には、そのピクセルは、代わりに黒あるいは暗い灰色にされる。
【０００５】
たいていの赤目低減ソフトウェアは、操作されるべき各々の赤目特徴の中心および半径の入力を必要とする。上記情報を取得するもっとも簡単な方法は、各々の赤目特徴の中心ピクセルを選択し、赤目部分の半径を示すようにユーザに要求することである。このプロセスは、赤目特徴の各々に対して実行されるので、上記操作はその画像の他の部分には効果はからかし、この操作のためにユーザは、注意深く、精確に入力せねばならない。各々の赤目特徴の中心を精確に指し示し、半径を正しく選択するのは困難である。これに代わる方法として一般的なのは、ユーザに赤目部分の周りに四角を描かせることである。これは長方形であり、赤目特徴を精確に示すのがより難しくなる。
【０００６】
上述により、赤目の低減を適応させるべきデジタル画像の領域を自動的に特定できることが望ましいことは、容易に理解できるであろう。これにより、必要な場合のみ適応された赤目の低減を容易にすることができ、かつユーザの関わりを最小限に抑える、またはより望ましくはユーザの手をかけずにできるようになる。
【０００７】
以下の記述においては、ピクセルの行とは、ピクセルの列を含んでいうこともあり、行に沿った左右の移動と述べた場合には、列に沿った上下の移動も含んでいうこともあるということを理解されたい。「左」「右」「上」「下」の定義は、使用する座標系に完全に依存するものである。
【０００８】
本発明において、すべての赤目特徴が同様の特徴を有するのではなく、特定の属性に従って、いくつかのタイプに有益に分類できると認識されている。したがって本発明は、画像における赤目特徴の存在を検知し位置を特定するための複数の方法を包含する。
【０００９】
本発明におけるひとつの特徴において、デジタル画像における赤目特徴を検出するための方法は、
所定の彩度および／または明度プロファイルを有するピクセル行を探すことによって画像における瞳孔領域を特定するステップと、
異なる所定の彩度および／または明度プロファイルを有するピクセル列を探すことによって画像におけるさらなる瞳孔領域を特定するステップと、
各々の瞳孔領域が、さらなる選択基準に基づいて、赤目特徴の部分に相当するか否かを決定するステップとを含む。
【００１０】
異なるタイプの赤目特徴が検出されることにより、画像におけるすべての赤目特徴が特定される可能性が高まる。これにより、赤目特徴と関連付けられる個々のタイプの彩度および／または明度プロファイルが特定的に特徴づけられ、誤った検出を減らすことが可能となる。
【００１１】
２つまたはそれ以上のタイプの瞳孔領域が特定されることが望ましい。各々のタイプにおける瞳孔領域は、そのタイプに特徴的なある彩度および／または明度のプロファイルを有するピクセル行によって特定される。
【００１２】
赤目特徴は、ただの赤いピクセルの領域というわけではない。あるタイプの赤目特徴は、瞳の正面からのフラッシュ光の反射により生じる明るい点を有する。これらの明るい点は「ハイライト」として知られている。もし、画像中のハイライトの位置が検知されたら、赤目はより簡単に自動的に特定される。ハイライトは、時には赤目特徴の中央からはずれ、たまには端に位置することもあるが、たいてい赤目特徴の中央近くに位置する。上記のハイライトを有しない他の赤目特徴のタイプもある。
【００１３】
特定された第１タイプの瞳孔領域は、周囲のピクセルよりも高い彩度のピクセル領域を有する彩度プロファイルを持つ。これによりハイライトの検出が容易になる。ハイライト領域とその周囲の領域との彩度／明度のコントラストは、赤目特徴の赤い部分とその周囲の肌の色合いとの色（または色相）のコントラストよりもずっと顕著である。さらに、色は、ＪＰＥＧのような多くの画像圧縮形式のために低い解像度で符号化される。赤目を検出するために彩度と明度を使用することで、赤目特徴に相当しうる部分をより容易に特定することができる。
【００１４】
被写体の瞳の中心部分おいて多くのピクセルにわたって測定されるすべてのハイライトが、はっきりしていて、特定の容易な、明るい点というわけではない。特に、被写体がカメラから離れている場合では、ハイライトが数ピクセル、あるいは１ピクセル以下ということもありうる。このような場合には、ハイライトの白さは、瞳孔の赤みを弱めることもありうる。しかしながら、依然として、このようなハイライトの特徴的な彩度および明度の「プロファイル」を探すことは可能である。
【００１５】
特定された第２タイプの瞳孔領域は、彩度の２つの頂点の間にある、彩度のくぼみ部分を有する彩度プロファイルを持つ。彩度の頂点にあるピクセルは、彩度の頂点の外側の領域のピクセルよりも高い彩度を有し、好ましくは、明度の頂点が彩度のくぼみ部分に相当していることがよい。
【００１６】
第３タイプの瞳孔領域は、明度値が「Ｗ」を形成するようなピクセル領域を含む、明度プロファイルを持つ。
【００１７】
上述のように、ハイライトを全く持たない赤目特徴のタイプもある。これらは、「フレアがかった」赤目あるいは「フレア」として知られている。これらの中には、瞳孔がよく開き、瞳全体が高い明度を有する目が含まれる。さらに、フレアにおける色相の範囲は、一般に上述の３タイプの色相範囲よりも広い。オレンジ色や黄色に見えるピクセルもある。またフレアにおいては、通常、白あるいは非常に明るいピンクのピクセルの割合が多い。上記は、上述の第１、第２、第３のタイプよりも検出が困難である。
【００１８】
特定された第４タイプの瞳孔領域は、彩度の２つの極小値の間にある、ピクセル領域を有する彩度および明度プロファイルを持つことがある。ここで、
瞳孔領域における少なくとも１つのピクセルは、所定の彩度閾値よりも高い彩度を有し、
瞳孔領域におけるピクセルの彩度および明度曲線は２度交差し、２つの明度の極小値が瞳孔領域内に位置する。
【００１９】
所定の彩度閾値の適切な値は、約２００である。
【００２０】
望ましくは、特定された第４タイプの瞳孔領域の彩度および明度のプロファイルは、さらに以下を必要とする。すなわち、瞳孔領域の少なくとも１つのピクセルの彩度は、そのピクセルの明度よりも少なくとも５０高く、各々の明度の極小値におけるピクセルの彩度は、そのピクセルの明度よりも高く、明度の極小値の１つは、瞳孔領域における明度の最低値を有するピクセルを含み、瞳孔領域における少なくとも１つのピクセルの明度は、所定の明度閾値よりも高いことである。さらに、所定の閾値よりも高い彩度を有する少なくとも１つのピクセルの色相は、約２１０より高いか、あるいは約２０より低くなければならないということもありうる。
【００２１】
第５タイプの瞳孔領域は、所定の閾値を越え、かつ２つの彩度極小値に挟まれた彩度を持つ、高い彩度のピクセル領域を有する彩度および明度プロファイルを持つ。ここで、
瞳孔領域のピクセルの彩度と明度曲線は、交差しているピクセルにおいて２度交差し、
交差しているピクセル間のすべてのピクセルにおいて、彩度が明度よりも高く、
２つの明度の極小値が瞳孔領域に存在する。
【００２２】
望ましくは、第５タイプの瞳孔領域の彩度／明度のプロファイルは、さらに、高い彩度領域におけるピクセルの彩度が約１００を越え、高い彩度領域の端におけるピクセルの色相が約２１０より高いかまたは約２０より低く、各々の明度極小値の外側４ピクセルまでには、明度の極小値に相応するピクセルよりも低い明度のピクセルがないことが必要となる。
【００２３】
赤目の瞳に特徴的な特徴を特定した後、この特徴と関連する「補正しうる」領域が赤目によって引き起こされた特徴と関連付けられているか否かを判定し、もしそうで配置ばこれを補正することが必要となる。
【００２４】
本発明におけるもうひとつの特徴において、デジタル画像における赤目特徴を補正する方法は、
赤目特徴に特有の彩度および／または明度のプロファイルを探しながら、画像の各ピクセルを走査することによって、可能性のある特徴のリストを生成するステップと、
上記、可能性のある特徴のリストにおける各々の特徴に対して、赤目特徴に相当しうる、補正対象となるピクセルの隔離された領域を見出そうとするステップと、
隔離された領域を見出そうとする試みが成功したときには、これを領域リストの中に記録するステップと、
上記領域リストにおける各々の領域を分析して、統計値を計算、およびその領域の特性を記録するステップと、
算出された統計値と特性を用いて、その領域が赤目によって引き起こされたものか否かを判定するために、各々の領域を確認するステップと、
赤目によって引き起こされたのではない領域を、上記領域リストから削除するステップと、
重複した領域のいくつかまたはすべてを領域リストから削除するステップと、
領域リストに残った各々の領域の、いくつかまたはすべてのピクセルを、赤目の効果を低減するために補正するステップとを含む。
【００２５】
可能性のある特徴のリストを生成するステップは、上述の方法を用いて実行されることが望ましい。
【００２６】
本発明におけるさらにもうひとつの特徴において、デジタル画像における赤目特徴に相当する補正対象となるピクセル領域の補正の方法は、
補正対象となるピクセルの領域を囲む長方形を作成するステップと、
その長方形内の各々のピクセルに対する彩度乗数（そのピクセルの色相、明度、彩度に基づいて算出される）を決定するステップと、
そのピクセルを囲む１マス分のピクセルの彩度乗数を平均化することにより、その長方形内の各々のピクセルに対する明度乗数を決定するステップと、
そのピクセルの彩度乗数によって決定された量だけ、上記長方形内の各々のピクセルの彩度を補正するステップと、
そのピクセルの明度乗数によって決定された量だけ、上記長方形内の各々のピクセルの明度を補正するステップとを含む。
【００２７】
上記は、望ましくは、上で参照された領域リストにおける各領域を補正するのに用いられる方法である。
【００２８】
各ピクセルの彩度乗数を決定するには、
所定の明度と彩度値を有する較正点からのピクセルの距離を計算した明度に対する彩度の二次元のマス目において、
もし、上記の距離が、所定の閾値よりも大きい時は、そのピクセルの彩度が補正されないように、彩度乗数が０に設定されるステップと、
もし、上記の距離が、所定の閾値以下の時は、距離が小さい場合には、１になり、距離が閾値に達している場合には０になるように、較正点からの距離に基づいて彩度乗数が計算され、その結果乗数は、閾値においては０になり、較正点においては１になるようなステップとを含むことが望ましい。
【００２９】
好適な実施形態においては、較正点は明度が１２８で彩度が２５５であり、所定の閾値は約１８０である。さらに、ピクセルの彩度乗数は、そのピクセルが「赤く」ない場合には、つまり色相が約２０から約２２０の間にある場合には、０に設定されることが望ましい。
【００３０】
長方形内のピクセルの彩度乗数に対しては、半径方向調整が適用されることが望ましい。この半径方向調整は、長方形内の所定の円の内側にあるピクセルの彩度乗数は変更せずに、所定の円の外側にあるピクセルの彩度乗数を、所定の円における元の値から長方形の角における０の値に向かって滑らかに段階付けるステップから成る。この半径方向調整によって、補正が滑らかになり、目の端部分における彩度の補正が鋭くなくなる。
【００３１】
同様の半径方向調整が、異なる所定の円に基づいてではあるが、明度乗数においても実行されることが望ましい。
【００３２】
端部をより滑らかにするために、新たな彩度乗数の計算が可能である。この計算は、補正対象となるピクセル領域のすぐ外側にあるピクセルそれぞれに対して、そのピクセルの周囲、３×３のマス目におけるピクセルの彩度乗数の値を平均化することによって行なわれる。同様の滑らかにするプロセスが、明度乗数においても実行され、補正対象となる領域の端部の周囲のピクセルに対して一回、および、長方形内のすべてのピクセルに対して一回、実行されることが望ましい。
【００３３】
各ピクセルの明度乗数は、長方形内のすべてのピクセルの彩度乗数の平均値に従って計算されることが望ましい。
【００３４】
各ピクセルの彩度を補正するステップは、
ピクセルの彩度が２００以上の場合、ピクセルの彩度を０に設定するステップと、
ピクセルの彩度が２００未満である場合には、ピクセルの彩度を
補正彩度  ＝  （彩度×（１−彩度乗数））＋（彩度乗数×６４）となるように補正するステップとを含むことが望ましい。
【００３５】
各ピクセルの明度を補正するステップは、
ピクセルの彩度が０ではなく、ピクセルの明度が２２０未満であるときには、明度を
補正明度  ＝  明度×（１−明度乗数）となるように補正するステップを含むことが望ましい。
【００３６】
赤目特徴における赤みをさらに減らすために、もし上述したピクセルの彩度および明度の補正後も、ピクセルの赤の値が、緑と青の値よりも高い場合には、各ピクセルの彩度のさらなる低減を適応させてもよい。
【００３７】
上述の補正後も、自然に見えない赤目特徴が存在しうる。一般的には、これらの目は、ハイライトを持たず、補正されると主に明るく彩度のないピクセルから成る。それゆえに、上記補正方法は、その領域が補正後に明るいハイライト部分およびその周囲の暗い瞳孔領域を含まない場合に、明るいハイライト部分およびその周囲の暗い瞳孔領域の効果を出すために、その領域のピクセルの彩度と明度を補正するステップを含んでいることが望ましい。
【００３８】
これは、補正後に、領域が高い明度と低い彩度のピクセルを実質的に含むか否かを判定し、その領域内での少ない数のピクセルを含むハイライト部分を模倣し、その擬似ハイライト部分が高い彩度と明度を含むピクセルを持つように、擬似ハイライト部分のピクセルの明度と彩度の値を補正し、擬似ハイライト部分の外側の領域におけるピクセルの明度値を下げて結果暗い瞳孔の効果を出すことにより達成することが可能である。
【００３９】
補正された赤目のみかけをより良くするためのハイライトを追加は、いずれの赤目検出および／または補正方法においても共に使用されうると理解されたい。したがって、本発明の別の特徴によれば、デジタル画像における赤目特徴を補正する方法は、明るいピクセルの擬似ハイライト部分を赤目特徴に追加するステップを含む。擬似ハイライト部分のピクセルの彩度値を上げることが可能である。
【００４０】
擬似ハイライト部分の回りの瞳孔領域におけるピクセルは、より暗くされることが望ましい。上記は、
高い明度と低い彩度を有するピクセルのフレア部分を特定するステップと、
擬似ハイライト部分の決定するためにフレア部分の端部を削るステップと、
フレア部分のピクセルの明度を下げるステップと、
擬似ハイライト部分におけるピクセルの彩度と明度を上げるステップにより達成することが可能である。
【００４１】
赤目特徴の中に、すでに非常に明るいピクセルのハイライト部分が存在する場合には、上記補正を行う必要はない。
【００４２】
赤目を補正するために、赤目特徴を自動的に検出することが必要であるわけではないことを理解されたい。したがって上述した補正方法は、ユーザが特定した赤目特徴に適用することも可能であり、上述の自動検出方法を用いて特定された赤目特徴にも適用可能である。
【００４３】
同様に、補正前の赤い領域を特定するステップは、自動的に検出された特徴に対して、または、ユーザが特定した特徴に対して実行されうる。
【００４４】
本発明の別の特徴によれば、デジタル画像において赤目特徴を検出するための方法は、
参照するピクセルの周囲の補正対象となるピクセルの実質的に円状に隔離した領域を、特定しようと試みることによって、画像上のその参照するピクセルの周囲に赤目特徴が存在しうるか否かを決定するステップを含む。このときピクセルは、複数のあらかじめ決定された条件の組み合わせのうち少なくとも１組の条件を満足する場合に、ピクセルは補正対象として分類される。
【００４５】
この所定の条件のうち１組は、ピクセルの色相が約２２０以上であること、または約１０以下であること、および、ピクセルの彩度が約８０以上であること、および、ピクセルの明度が約２００未満であるとの条件を含むこともある。
【００４６】
あらかじめ決定された条件の、追加のまたは代替的な組み合わせは、ピクセルの彩度が２５５でありかつピクセルの明度が約１５０より上であること、または、ピクセルの色相が約２４５以上もしくは約２０以下でありかつ、ピクセルの彩度が約５０より大きくかつ（１.８×明度−９２）未満でかつ(１.１×明度−９０)より大きくかつ、ピクセルの明度が約１００よりも大きいこと、のいずれかの条件を含むこともある。
【００４７】
あらかじめ決定された条件の、さらに別の追加のまたは代替的な組み合わせは、ピクセルの色相が約２２０以上もしくは約１０以下であること、および、ピクセルの彩度が約１２８以上であること、の条件を含むこともある。
【００４８】
領域リストにおける各々の領域を分析するステップは、
その領域のピクセルの色相、輝度および／または彩度の平均値、
その領域のピクセルの色相、輝度および／または彩度の標準偏差、
その領域のピクセルの色相×彩度、色相×明度および／または明度×彩度の値の平均値および標準偏差、
その領域のピクセルのすべてについて、隣り合うピクセル間の、色相、輝度および／または彩度における差の二乗の合計、
その領域のピクセルのすべてについて、隣り合うピクセル間の、色相、輝度および／または彩度における差の絶対値の合計、
隣り合うピクセル間の、所定の閾値を越えた場合の明度および／または彩度の差の数量、
補正対象となるピクセルで、そのすぐ隣に０から８までを有するピクセル数の棒グラフ、
補正対象とならないピクセルで、補正対象となるピクセルのすぐ隣に０から８までを有するピクセル数の棒グラフ、
赤目特徴の中に検出された個々のピクセルの色相、彩度、明度の確率に基づいた、その領域の、赤目によって引き起こされた確率、
赤目特徴に起因しない検出特徴において検出された個々のピクセルの色相、彩度、明度の確率に基づいた、その領域の、赤目特徴の誤った検出である確率、
のうちのいくつかまたはすべてを決定するステップを含むのが望ましい。
【００４９】
領域の、上記赤目によって引き起こされた確率は、その領域内のすべてのピクセルにわたって、その赤目特徴の中に見つけられた各々のピクセルの色相、明度、彩度値の独立した確率の積の数学的な平均値を求めることによって決定されるのが望ましい。
【００５０】
領域の、上記誤った検出である確率は、同様に、その領域内のすべてのピクセルにわたって、赤目特徴に起因しない検出特徴において検出された個々のピクセルの色相、明度、彩度値の独立した確率の積の数学的な平均値を求めることによって決定されるのが望ましい。
【００５１】
領域の外周の部分が分析され、上記外周上のピクセルの色相、輝度、彩度に従って、その領域が分類されるのが望ましい。
【００５２】
上記領域を確認するステップは、領域の統計値および特性を、所定の閾値およびテストと比較するステップを含むのが望ましい。所定の閾値およびテストは、検出された特徴および領域のタイプによる。
【００５３】
領域リストから、いくつかのあるいはすべての重複する領域を削除するステップは、
領域リスト中のすべての領域を、リスト中の他のすべての領域と比較するステップと、
もし、２重に検出されたために、２つの領域が重複していれば、どの領域を残すのが最良かを決定し、もう一方の領域を領域リストから削除するステップと、
赤目によって引き起こされたのではないために、２つの領域が重複またはほぼ重複していれば、両方の領域を領域リストから削除するステップと、
を含むことが望ましい。
【００５４】
本発明は、上述の方法のいずれでも適用されるデジタル画像、および、上述の方法をいずれでも実行するために配備される機器、および、上記の方法をいずれでも実行するように編集されたプログラムを保存するコンピュータ記憶媒体も含む。
【００５５】
このようにして、人間の監督をもしくは入力を制限するあるいは必要としないで作動するソフトウェアおよび／またはハードウェアを使用して赤目効果を自動的に取り除くことが可能になる。これには、パーソナルコンピュータ、プリンタ、デジタル印刷ミニラボ、カメラ、携帯観察装置、ＰＤＡ、スキャナ、携帯電話、電子ブック、公共表示システム（コンサートや、サッカー競技場などで使用されるシステムなど）、ビデオカメラ、テレビ（カメラ、編集装置、放送装置、または受信装置）、デジタルフィルム編集装置、デジタルプロジェクタ、ヘッドアップ表示システム、フォトブース（パスポート写真撮影用）が含まれるが、これには限定されない。
【００５６】
本発明の好適な実施例のいくつかは、以下に、添付の図面を参照して例によってのみ詳述される。
【００５７】
図１は、赤目特徴を検出し取り除くことを示すフローチャートである。
【００５８】
図２は、典型的な赤目特徴を示す概念図である。
【００５９】
図３は、タイプ１の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【００６０】
図４は、タイプ２の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【００６１】
図５は、タイプ３の典型例の明度を示すグラフである。
【００６２】
図６は、タイプ４の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【００６３】
図７は、タイプ５の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【００６４】
図８は、図２の赤目特徴の概念図であり、タイプ１の特徴の検出において特定されたピクセルを示している。
【００６５】
図９は、検出アルゴリズムにより特定された図４におけるタイプ２の特徴の点を示すグラフである。
【００６６】
図１０は、図４におけるタイプ２の特徴の検出に含まれる彩度と明度の比較を示すグラフである。
【００６７】
図１１は、図５におけるタイプ３の特徴の明度および１次導関数を示すグラフである。
【００６８】
図１２は、ある特徴を形成するピクセルの隔離され、閉ざされた領域を表す概念図である。
【００６９】
図１３（ａ）および（ｂ）は、赤い領域を検出する技術を表す。
【００７０】
図１４は、その配置におけるピクセルの補正可能性を示すピクセル配置である。
【００７１】
図１５（ａ）および（ｂ）は、図１４の配置におけるピクセルのスコア付与のメカニズムを示す。
【００７２】
図１６は、図１４の配置より生成された、スコアを付与されたピクセルの配置を示す。
【００７３】
図１７は、図１６の配置において補正対象となる領域の端部を特定するために用いられる方法を一般的に説明する概念図である。
【００７４】
図１８は、ピクセルのある１列において領域の端部を見つけるのに用いられる方法と共に図示された図１６の配置を示す。
【００７５】
図１９（ａ）および（ｂ）は、補正対象となるピクセルの端部を上方向になぞるために用いられる方法を示す。
【００７６】
図２０は、補正対象となる領域の上端部を見つけるために用いられる方法を示す。
【００７７】
図２１は、図１６の配置を示し、補正対象となる領域の端部をなぞるために用いられる方法を詳細に表す。
【００７８】
図２２は、図１６の配置における補正対象となる領域の半径を示す。
【００７９】
図２３は、さらなる統計値が記録されるべき赤目特徴の外周の範囲を示す概念図である。
【００８０】
図２４は、（Ｌ，Ｓ）＝（１２８，２５５）からの、ピクセルの明度および彩度の距離によって計算される、彩度乗数の計算方法を説明する。
【００８１】
図２５は、彩度乗数が放射状に段階付けられる環状帯を表す。
【００８２】
図２６は、彩度乗数が滑らかにされていくピクセルを表す。
【００８３】
図２７は、明度乗数が放射状に段階付けられる環状帯を表す。
【００８４】
図２８は、補正後のフレアがかった赤目の範囲を示す。
【００８５】
図２９は、図２８において特定されたフレアのピクセルが擬似ハイライトへと減らされていくマス目を示す。
【００８６】
図３０は、非常に低い彩度を有するピクセルのみを示す図２８のマス目を示す。
【００８７】
図３１は、隔離されたピクセルを取り除いた後の図３０のマス目を示す。
【００８８】
図３２は、図３１との比較した後の図２９のマス目を示す。
【００８９】
図３３は、端部を滑らかにした後の図３１のマス目を示す。
【００９０】
図３４は、端部を滑らかにした後の図３２のマス目を示す。
【００９１】
赤目特徴を包含するかもしれないデジタル画像の処理に適したアルゴリズムは、以下の６つの段階に明確に分けることができる。
１．赤目に生じた特徴をさがして、画像中の各ピクセルを走査する。これにより、特徴リストが生成される。
２．各特徴に対して、赤目を示しうる特徴を含んだ領域を見出そうとし、それにあてはまらない特徴を無視するよう試みる。これにより、領域リストが生成される。
３．各々の領域を分析し、統計値を計算し、次のステップで用いられる各々の領域の特性を記録する。
４．その特性と統計値に基づいて各々の領域に対して非常に多数のテストを適用し、各領域を確認する。上記テストの結果を用いて、その領域を残すか（赤目の可能性がある）あるいは却下するか（明らかに赤目ではない）を決定する。
５．特定の方式で交わる領域を取り除く。
６．赤を取り除き、赤目ではなく自然に見える目にするために、彩度と明度を変更することで、残った領域を補正する。
【００９２】
上記の段階は、図１のフローチャートに示される。
【００９３】
このアルゴリズムから出力されたものは、検出された赤目の可能性のある部分すべてが補正された画像となる。もしその画像が赤目を包含しない場合、出力されたものは入力画像と実質的には同じように見える画像ある。アルゴリズムによって赤目に酷似している特徴が画像において検出され、「補正」されることがありうるが、ユーザは、おそらくは、この誤った「補正」に気が付かないであろう。
【００９４】
上記で参照されたそれぞれの段階の実施形態は、以下により詳細に記述される。
【００９５】
［第１段階−特徴検出］
画像は、まず、ピクセルが、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｌ）の値で表現されるように変換される。それから、画像全体が、水平方向に１ピクセル毎に走査され、赤目に特有の特徴を検索する。これらの特徴は、隣り合う連続したピクセルにおいて生じる彩度、明度、色相のパターンにより特定される。このパターンは、ピクセル間の値の差のパターンを含む。
【００９６】
図２は、典型的な赤目特徴のタイプ１を示す概念図である。特徴１の中心に、白あるいは白に近い「ハイライト」２が存在する。この部分は、被写体の瞳孔に相当する部分３により囲まれている。この部分３は、赤目がない場合には、通常黒いのだが、赤目特徴においては、赤みを帯びた色相となる。この色相は、鈍い赤から明るい赤にまで及ぶ。瞳孔領域３を囲むのは虹彩４であり、このうちの一部あるいは全部が瞳孔領域３からの赤みを幾分帯びた色を引き継いで見えることがある。
【００９７】
赤目特徴の現れ方は、被写体からカメラまでの距離を含むいくつかの要因により異なる。これが赤目特徴の形態における一定のばらつき、特に、ハイライトの具合におけるばらつきを引き起こすことがある。ハイライトが全く見えない赤目特徴もある。実際、赤目特徴は５種類のカテゴリーのうちの１つに分類される。
【００９８】
第１のカテゴリーは、「タイプ１」と呼ばれる。これは、顔写真や近距離撮影された写真に典型的にみられるが、赤目特徴を示す目が大きいときに起こる。ハイライト２は、少なくとも１ピクセルの幅をとり、赤い瞳孔３と明らかにかけ離れた特徴である。タイプ１の特徴における典型例の彩度と明度を図３に示す。
【００９９】
タイプ２の特徴は、集合写真に典型的に見られるが、赤目特徴を示す目が小さいか、あるいはカメラから離れているときに起こる。ハイライト２は、１ピクセルより小さく、そのため瞳孔の赤色はハイライトの白さの小さい領域と混ざり合って瞳孔領域がピンク、つまり彩度が低い赤になる。タイプ２の特徴における典型例の彩度と明度を図４に示す。
【０１００】
タイプ３の特徴は、タイプ２の特徴と似た条件下で起こるが、タイプ２の特徴ほどは彩度が高くない。これは、被写体がカメラから離れている集合写真において典型的に見られる。タイプ３の特徴における典型例の明度を図５に示す。
【０１０１】
タイプ４の特徴は、瞳孔がよく開いて虹彩がほとんどあるいは全く見えない場合、あるいは、目から反射する光の量が通常より多くなるようなカメラのレンズ、フラッシュ、目の位置のときに起こる。ハイライトの定義は明確ではないが、瞳孔全体が高い明度を有する。色相は、瞳孔全体にわたってかなり均一である場合もあるし、複雑で多くの細かい部分を含んでいるように見えるように実質的にばらつきがあることもある。このような目は、「フレアがかかった」赤目、あるいは、「フレア」として知られている。タイプ４の特徴における典型例の彩度と明度を図６に示す。
【０１０２】
タイプ５の特徴は、タイプ４と同様の条件下で起こるが、タイプ４ほど明るくなく、彩度もない。瞳孔は、鈍い赤みを帯びた色であり、および／またはハイライトを包含していない。この特徴の内部の様子にはばらつきがあるが、この特徴のすぐ外側の部分はより明確に定義される。タイプ５の特徴は、さらに４つのサブカテゴリーに区分され、この特徴の彩度と明度の最高値によって分類されている。タイプ５の特徴における典型例の彩度と明度を図７に示す。
【０１０３】
一回の走査ですべてのタイプの特徴を探すことも可能ではあるが、コンピュータにおいては、複数の段階に分けて画像を走査する方が、簡単である。１段階ごとにひとつの明確なタイプの特徴を探すが、最後の段階のみはタイプ５のすべてのサブカテゴリーを同時に検出する。
【０１０４】
（タイプ１の特徴）
タイプ１の特徴におけるほとんどのハイライトのピクセルは非常に高い彩度を有し、通常、顔写真の他のどの部分にもこれほど彩度の高い領域を見つけることはない。同様に、タイプ１の特徴の多くは、明度値が高い。図３は、タイプ１の特徴における典型例のピクセルのある行の彩度１０、明度１１のプロファイルを示す。このプロファイルの中央の高い彩度と明度を持つ部分は、ハイライト部分１２に相当する。この例における瞳孔１３は、ハイライト部分１２の外側に、ハイライトにおけるピクセルよりも明度が低いピクセルを含む部分を有する。ハイライト部分１２の彩度および明度値が高いだけではなく、この値が、ハイライト部分のすぐ周囲の部分の彩度および明度値よりもはるかに高いということも重要である。瞳孔領域１３からハイライト部分１２への彩度の変わり方も非常に急激である。
【０１０５】
タイプ１の特徴を検出するアルゴリズムは、画像のピクセルを１行ごとに走査し、明るく彩度の高いピクセルからなる小さな領域を探す。走査中には、各ピクセルは隣接する前のピクセル（左のピクセル）と比較される。アルゴリズムは、列の始めから走査する時に、彩度と明度の急激な上昇部分を探し、ハイライトの開始をマークする。この部分は、「上昇端」と呼ばれる。上昇端が特定されると、急激に彩度が下降したところに到達し、ハイライトのもう一方の端がマークされるまで、そのピクセルとあとに続くピクセル（彩度と明度が同様に高いと推定される）が記録される。このもう一方の端は、「下降端」と呼ばれる。下降端を過ぎると、アルゴリズムは再び次のハイライトの開始をマークする上昇端の検索に戻る。
【０１０６】
典型的なアルゴリズムは、以下の場合に、上昇端が検出されるように設計される。
１．ピクセルの彩度が非常に高い（彩度＞１２８）
２．ピクセルの彩度が、その１つ前のピクセルの彩度よりも著しく高い（該ピクセルの彩度−前のピクセルの彩度＞６４）
３．このピクセルの明度値が非常に高い（明度＞１２８）
４．このピクセルが「赤い」色相を有する（２１０≦色相≦２５５または０≦色相≦１０）
このときに検査されているピクセルにおいて上昇端の位置が確定する。下降端は、ピクセルの彩度が、その前のピクセルに比べて著しく低下する（前のピクセルの彩度−該ピクセルの彩度＞６４）場合に検出される。このときに検査されているピクセルの１つ前のピクセルにおいて下降端の位置が確定する。
【０１０７】
下降端を検索する間に、さらなるチェックが実行される。下降端を見つけられずに所定の数（例えば１０）のピクセルが検査され終わると、アルゴリズムは下降端の検索を終了する。赤目特徴におけるハイライトでありうる最大サイズがあるであろうという推定で、明らかに、これは写真のサイズと、その内容の性質によって異なる。（例えば、集合写真において、ハイライトは、同じ解像度における個々の人物写真よりも小さい。）アルゴリズムは、写真の大きさと、ハイライトがとりうる大きさの比率に基づき、ハイライトの最大幅を動的に決定することができる。（典型的には、写真の最大面積の０．２５％から１％である。）
ハイライトの検出に成功すれば、上昇端、下降端、中央ピクセルの座標が、記録される。
【０１０８】
上記アルゴリズムは以下の通りである。
【０１０９】
【表１】
2005518722.tif 000003
赤目特徴１に対する上記アルゴリズムの結果を図８に示す。この特徴については、ハイライト２は１つしかないので、アルゴリズムは、ハイライトを含むそれぞれの行ごとに１つの上昇端６、１つの下降端７、および１つの中央ピクセル８を記録する。ハイライト２は５行にまたがるので、５つの中央ピクセル８が記録される。図８においては、水平線が、上昇端のピクセルから下降端のピクセルまで延びている。円は、中央ピクセル８の位置を示す。
【０１１０】
タイプ１の特徴の検出およびこの特徴における各行の中央ピクセルの特定に続いて、検出アルゴリズムはタイプ２の特徴へと移る。
【０１１１】
（タイプ２の特徴）
タイプ２の特徴は、瞳孔の特徴を支援として用いずには検出されえない。図４は、タイプ２の特徴における典型例の、あるピクセル行の彩度２０と明度２１のプロファイルを示す。この特徴は、彩度と明度についての非常に明確なパターンを持ち、交互に重なり合う正弦波および余弦波に似た様相のグラフになる。
【０１１２】
瞳孔２３の範囲は、彩度曲線から簡単に識別される。このとき赤い瞳孔は、その周囲よりも彩度が高いからである。彩度における白いハイライト２２の効果も明白である。ハイライトは、明度曲線において頂点２２として見ることができ、彩度においては対応して下降点がある。これは、ハイライトは白ではなくピンクであることにより起こる。ピンクの彩度は高くない。ピンクになるのは、ハイライト２２が１ピクセルよりも小さいため、小さい白の量が、周りの赤と混じりあって、ピンクになるためである。
【０１１３】
特筆すべきもう１つの点は、瞳孔２３の端において明度が上昇していることである。これは、瞳孔が、その周囲の明度よりもより暗いことによるものである。しかしながら、このことは、このタイプの赤目特徴に特有の特徴である。
【０１１４】
タイプ２の特徴の検出は、２段階に分けて実行される。まず、瞳孔は、彩度を利用して特定される。次に、明度は、その明度が赤目特徴の部分である可能性があるかチェックされる。各ピクセル行は、ある彩度条件を満たすピクセルの組み合わせを探すための検索をしながら、タイプ１の特徴の場合と同じように走査される。図９は、図４で表した赤目特徴の彩度２０と明度２１のプロファイルを、彩度曲線２０において検出されうるピクセル「ａ」２４、「ｂ」２５、「ｃ」２６、「ｄ」２７、「ｅ」２８、「ｆ」２９と共に示す。
【０１１５】
最初の特定されるべき特徴は、ピクセル「ｂ」２５と「ｃ」２６間の彩度の急落である。アルゴリズムは、彩度が１００以上になる１つのピクセル２５と、次のピクセルの彩度２６が最初のピクセル２５の彩度よりも低くなるような、隣り合う１組のピクセルを探す。これは、２つの隣り合う点について比較を行うだけであるので、コンピュータにとっては難しいことではない。ピクセル「ｃ」は、その右に向かうにつれてより彩度が低くなっていくピクセル２６として定義される。ピクセル「ｃ」の位置を２６として確立することにより、ピクセル「ｂ」の位置が暗に決定される。「ｃ」に先行するピクセル２５である。
【０１１６】
ピクセル「ｂ」は２つの中でより重要である。「ｂ」は、彩度曲線において最初の頂点であり、ハイライトが赤目特徴の部分である場合には、明度において対応するくぼみ部分が見出されなければならない。
【０１１７】
アルゴリズムは、さらに、「ｂ」２５から左へと横切り、彩度値が５０以下になるピクセル２４に到達するまで彩度値が継続的に下がることが確かめられる。この場合には、このような彩度を有する最初のピクセル２４を「ａ」とする。続いて、「ａ」２４よりも低い彩度を有するピクセル２９が見つかるまで「ｃ」２６から右方向に横切ることにより、ピクセル「ｆ」が見出される。これによって、赤目特徴の範囲がわかる。
【０１１８】
この後、アルゴリズムは、列に沿って、「ｆ」２９から左方向に横切り、その左側の隣接するピクセル２７に比べて高い彩度を有するピクセル２８を見つける。左に隣接するピクセル２７をピクセル「ｄ」とし、より高い彩度を有するピクセル２８は、ピクセル「ｅ」とする。彩度における頂点、つまりピクセル「ｅ」を見つけるためという目的だけでいうと、ピクセル「ｄ」は、ピクセル「ｃ」と類似している。
【０１１９】
「ｂ」と「ｅ」の間のピクセルの彩度が、すべて最高点より低い彩度であるということを確かめるために最終チェックが行われる。
【０１２０】
上述の条件が満たされない場合には、アルゴリズムは、タイプ２の特徴が見つけられなかったと決定し、戻って、タイプ２の特徴の「ｂ」「ｃ」のピクセルに相当しうる次のピクセルの組を見つけるためにその行を走査する。上記の条件は、以下のように要約される。
【０１２１】
【表２】
2005518722.tif 000004
すべての条件が満たされた場合には、図９の彩度曲線に似た特徴が検出される。続いて、検出アルゴリズムは、図１０に示すように、ピクセル「ａ」２４、「ｂ」２５、「ｅ」２８、「ｆ」２９の彩度と明度を比較し、「ａ」２４と「ｆ」２９の中間にあるピクセル「ｇ」として定義された特徴の、中央ピクセル３５の彩度と明度も比較する。ピクセル「ｇ」の色相も考慮される。もし特徴が、タイプ２の特徴に相当するならば、以下の条件が満たされねばならない。
【０１２２】
【表３】
2005518722.tif 000005
ここで初めて色相が用いられることが注目される。この特徴の中央におけるピクセル３５の色相は、スペクトルの赤領域のどこかでなければならない。このピクセルは、比較的高い明度、および、中間から低い彩度とを持ち、それでピンクになっている。これは、アルゴリズムが特定しようとするハイライトの色である。
【０１２３】
ピクセルの行が、タイプ２の特徴のプロファイルと一致したことが確立されたら、上述のタイプ１の特徴における中央点の特定と同じように、中央ピクセル３５が、図８に示すようなピクセル行のこの特徴の中央点８として特定される。
【０１２４】
（タイプ３の特徴）
次に、検出アルゴリズムはタイプ３の特徴へと移る。図５はタイプ３の典型例におけるピクセル行の明度プロファイル３１を示す。ここでハイライト３２は、瞳孔３３のほぼ中心に位置される。ハイライトは常に中心にあるとは限らない。ハイライトは、いずれかの方向へずれて存在することもあるが、その特徴自体が決してそんなに大きいものではないので、そのずれの大きさも典型的には極めて小さい。（おそらく、せいぜい１０ピクセル）
タイプ３の特徴は、赤目のごく一般的な特徴に基づいており、図３、図４に示したタイプ１および２にも見られる。これは、明度３１における曲線が、「Ｗ」の形をとっており、中心の頂点がハイライト１２、２２、３２であり、２つのくぼみの部分が概ね瞳孔１３、２３、３３の端部に相当する。このタイプの特徴は簡単に検出できるが、多くの画像で非常にしばしば起こり、たいていの場合赤目によって引き起こされたものではない。
【０１２５】
タイプ３の特徴を検出する方法は、タイプ２の特徴を検出するのに用いられる方法よりも単純で迅速である。この特徴は、明度曲線３１において特徴的な「Ｗ」の形を検出することによって特定される。これは、図１１に示されたように明度の１次導関数とは別の類似曲線を検査することによって実行される。この曲線における各々の点は、現在のピクセルの明度から、１つすぐ左のピクセルの明度を減じることによって決定される。
【０１２６】
アルゴリズムは、行に沿って、一次導関数（差）点を検査しながら探索をする。アルゴリズムは、個々の点を分析するより、以下の順序に従って以下の４つの条件を満足するピクセルを見つける要求をする。
【０１２７】
【表４】
2005518722.tif 000006
上記条件を満たすピクセルが互いに隣同士でなければならないという制限はない。換言すれば、アルゴリズムは差の値が−２０あるいはそれ以下となるピクセル３６を探し、その後おそらくは差の値が少なくとも３０はあるピクセル３７を探し、差の値が−３０以下になるピクセル３８を探し、差の値が少なくとも２０あるピクセル３９を探す。このパターンには、最大許容長があり、ある例では、４０ピクセル以上になってはならない。これは、画像のサイズおよび他の関連する要因との関係で決まる。
【０１２８】
更なる条件としては、第１のピクセル３６と最後のピクセル３９の間に、彩度において、２つの「大きな」差がなくてはならない。（少なくとも１つは正の方向で、少なくとも１つは負の方向で）「大きな」差とは、３０以上と定義されうる。
【０１２９】
最後に、中心点（図１１において第１のピクセル３６と最後のピクセル３９との間の中間にある）は、２２０≦色相≦２２５または０≦色相≦１０の範囲の「赤い」色相を有しなくてはならない。
【０１３０】
図８に示された中心ピクセル８は、第１のピクセル３６と最後のピクセル３９の途中にある中間点として定義される。
【０１３１】
（タイプ４の特徴）
この目では、赤目部分の内部あるいはその隣接する部分にハイライトがないので、赤目を検出するためにハイライトの特徴を用いることができからかし、このような目においては、瞳孔領域の中に高い彩度が存在することが特徴的である。図６は、このような目におけるある１行のピクセルの彩度１００および明度１０１のデータを示す。
【０１３２】
検出の好適な方法は、画像中を走査して、ある閾値、例えば１００以上の彩度を有するピクセル１０２を探すことである。このピクセル１０２が赤目特徴の端部を示すならば、このピクセルの色相は、ほぼ赤のあたりの範囲、言い換えると２１０より上か、あるいは２０未満の範囲になる。アルゴリズムはこれをチェックする。アルゴリズムは、さらに、この点において、彩度が明度を越えていることをチェックする。というのも、この点もこのタイプの赤目に特徴的なことだからである。
【０１３３】
アルゴリズムは、ここで、高い彩度のピクセル１０２から左方向へ走査し、彩度の上昇がほぼ始まった点を決定する。これは、高い彩度のピクセル１０２の左側にある重要な最小点を探すことによって行われる。彩度は、単調に下降するだけではなく、多少の振幅もありうるので、この走査は、最初の極小値が見つかった後も左方向に少し、例えば３ピクセルほど続けられ、その後で、ピクセル１０３を彩度の極小値を有するピクセルとして指定し、特徴の開始地点としてマークする。
【０１３４】
続いてアルゴリズムは、高い彩度ピクセル１０２から右へと走査をし、特徴の最終地点を示す重要な彩度の極小値１０４を探す。ここでも、彩度は、単調に頂点から下降するだけではなく関連性のない極小値を含むことがありうるので、この段階においても、ある程度の精巧さが要求される。好適な実施形態では、これを達成するために以下のようなアルゴリズムが含まれる。
【０１３５】
【表５】
2005518722.tif 000007
上記アルゴリズムは、これ以下で重要最小値アルゴリズムと呼ぶ。実際は極小値ではない仮の最小値を特定することもできるということが容易にわかる。
【０１３６】
FoundEndOfSatDropフラグが立つと、アルゴリズムは、重要な彩度最小値１０４を見つけたことになる。もしそうでない場合、これは失敗し、タイプ４の特徴ではないことになる。「重要彩度最小値」の基準は、以下の通りである。
１．これより右３ピクセルまでの中に２００以上の彩度を有するピクセルはない。
２．これより右３ピクセルでは、彩度は実質的に（例えば、１０以上）下降しない。
３．最初の高い彩度のピクセル１０２からこのピクセルの間に、彩度の極小値は４個より多く存在しない。
【０１３７】
上記のように検出された左１０３と右１０４の彩度における仮の最小値は、この特徴の左と右の端部に相当し、これにより、アルゴリズムは高い彩度の部分の位置を確定できる。このような部分は、多くの画像においてしばしばおこり、多くの場合、それは赤目とは関係しない。それゆえ検出手順をさらに精巧にするために、フレアがかかった赤目の更なる特徴を用いる。この目的のために、好適な実施形態はこの部分にまたがる明度を用いる。この特徴が、実際赤目によって引き起こされたものであれば、この場合も、明度曲線が、２つの谷のような部分が間の１つの頂点を挟む「Ｗ」の形をとる。
【０１３８】
好適な実施形態は、その特徴の左と右の端部の間を走査し、少なくとも２つの明度の極小値１０５および１０６が存在することを確認する。（このピクセルの左右の隣接するピクセルの明度はより高い。）  もしそうであれば、少なくとも１つの極大値１０７が必然的に存在する。アルゴリズムは、これらの１０５と１０６の最小値は、彩度値が明度値よりも高いピクセルにおいて存在することをチェックする。さらに、この２つの明度の最小値の間の最小の明度は、この２つの明度の最小値１０５、１０６のうちのどちらか小さい方の値よりも低くはならないこともチェックする。換言すると、最小の明度値１０５、１０６の間で最小の明度を有するピクセルは、この２つの明度の極小値１０５、１０６のいずれかでなければならない。
【０１３９】
赤目における明度は、かなり高い値になるので、好適な実施形態では、左１０５と右１０６の明度における最小値点の間の、いずれかの場所で、明度は、ある閾値、例えば１２８を越えねばならないとしている。さらに、フレアがかかった赤目においては、明度曲線と彩度曲線が交差するのが特徴的である。典型的には、この特徴の幅を規定する、彩度の外側の最小値１０３と１０４のすぐ内側で、この交差が起こる。好適な実施形態では、明度と彩度が実際交差していることをチェックする。また、明度と彩度の曲線の差は、この特徴のいずれかの点において、５０を越えねばならない。これらすべての基準が満たされたら、アルゴリズムは、検出された特徴をタイプ４の検出として記録する。
【０１４０】
タイプ４の検出基準は以下のように要約される。
・彩度＞１００の高い彩度のピクセル１０２が見出される。
・高い彩度のピクセルの色相は、２１０≦色相≦２５５または０≦色相≦２０である。
・彩度の極小値１０３、１０４が高い彩度のピクセルの両側に見出され、特徴の端部を示すのに用いられる。
・特徴の両端１０３と１０４の間で、彩度曲線と明度曲線が２度交差する。
・  特徴の両端１０３と１０４の間で、少なくとも１つのピクセルが
彩度−明度＞５０となる。
・特徴の両端１０３と１０４の間で、２つの明度の極小値１０５と１０６が見出される。
・明度の最小値のいずれにおいても、彩度＞明度である。
・明度の極小値１０５と１０６の間における最小の明度は、極小値１０５または１０６のいずれかにおいて見出される。
・明度の極小値１０５、１０６の間の少なくとも１つのピクセルの明度は、明度＞１２８である。
【０１４１】
図８に示された中央ピクセル８は、特徴の端部を示すピクセル１０３、１０４の途中にある中央点として定義される。
【０１４２】
（タイプ５の特徴）
タイプ４の検出アルゴリズムが、すべてのフレアがかかった赤目を検出するわけではない。タイプ５のアルゴリズムは、実質的には、タイプ４の拡張であり、タイプ４の検出アルゴリズムが検出し得なかったフレアがかかった赤目のいくつかを検出することができる。図７は、タイプ５の特徴における典型例の、ピクセル彩度２００と明度２０１のデータを示す。
【０１４３】
タイプ５の検出アルゴリズムの好適な実施例は、画像を走査して、例えば１００という閾値を越える彩度を有する第１の彩度閾値、ピクセル２０２を探すことから始まる。このようなピクセル２０２が見つかれば、このアルゴリズムは、右方向へ走査し、彩度がこの閾値を下回る地点までこれを続け、このようになるピクセルの１つ前のピクセルに対して第２の彩度閾値、ピクセル２０３を特定する。走査する間に、最高の彩度を有する最高彩度ピクセル２０４を記録する。この特徴は、上記最高彩度に基づき分類される。この最高の彩度が、さらに別の閾値、たとえば２００を越えたならば、特徴は、「高い彩度」のタイプ５として分類される。そうでなければ、「低い彩度」として分類される。
【０１４４】
アルゴリズムは、さらにこの特徴の境界を探す。この境界は、上記の閾値を越える彩度を有するピクセル群より外側にある、第１の重要な彩度の極小値２０５と２０６として定義される。これらの極小値は、タイプ４の探索に関して述べた重要最小値アルゴリズムを用いて見つけられる。アルゴリズムは、第１の閾値のピクセル２０２から左方向へ走査を行い、左側の端部２０５を検出し、その後、第２の閾値のピクセル２０３から右方向の走査を行い、右側端部の２０６を検出する。
【０１４５】
その後、アルゴリズムは、左端２０５から右側へと走査をし、ピクセルの明度と彩度を比較し、明度が始めて彩度を下回る第一の交差ピクセル２０７を特定する。これは、彩度最高値２０４に至るまでに見出されなければならない。上記は、第２の交差ピクセル２０８を見つけるために、右端２０６から左側に走査して繰り返され、ピクセル２０８は右端２０６の直前で明度が再び彩度を越えるところの交差ピクセルを示す。
【０１４６】
図７に示した特徴においては、最初の交差ピクセル２０７と最初の閾値ピクセル２０２が同じピクセルであることが注目される。これは、偶然であり、アルゴリズムのさらなる操作には影響を与えないと理解されたい。
【０１４７】
アルゴリズムは、ここで、第１の交差ピクセル２０７から第２の交差ピクセル２０８へと走査し、この２点間ですべてのピクセルにおいて彩度＞明度であることを確認する。この走査を行っている間に、明度が最高であるピクセル２０９において見つけられた明度の最大値（LightMax）を記録し、この範囲で生じた明度の最小値（LightMin）を記録する。この特徴は、明度の最大値に基づき分類される。明度の最大値がある閾値、例えば１００を越えていれば、この特徴は「高い明度」として分類され、そうでなければ、「低い明度」として分類される。
【０１４８】
ここまでに特定された特徴は、本質的にタイプ４の検出アルゴリズムが必要とする特徴に相当する。これ以外の類似性としては、明度曲線のおける「Ｗ」の形状であり、これもタイプ５の検出アルゴリズムおいても要求される。アルゴリズムは、この特徴の左端部２０５から右端部２０６へと右方向へ走査し、第１の明度の極小値２１０を探す。たとえ最小値が１ピクセル以上の幅であっても見つかるが、３ピクセル以上になることはない。明度の極小値ピクセル２１０は、１ピクセル以上の幅の最小値の場合に、最も左のピクセルとなる。その後、アルゴリズムは、右端部２０６から左方向へと左端部２０５まで走査し、第２の明度の極小値ピクセル２１１を見つける。これも、もしこの最小値が１、２、あるいは３ピクセルの幅である場合（３を越えることはない）は見つかる。
【０１４９】
この地点で、タイプ５の検出は、タイプ４の検出から区別される。アルゴリズムは、明度における第１の極小値２１０の左方向へ４ピクセル分走査し、明度が、それ以下に下回らないことをチェックする。同様に、アルゴリズムは、明度における第２の極小値２１１の右方向へと４ピクセル分走査し、明度がそれ以下にならないことをチェックする。
【０１５０】
この特徴が、「低い明度」のタイプ５であると決められた場合、LightMaxとLightMinの差がチェックされ、ある閾値、例えば５０を越えないことが確認される。
【０１５１】
この特徴が、「低い明度」あるいは「高い彩度」である場合、アルゴリズムは、第１の交差ピクセル２０７と第２の交差ピクセル２０８との間で、彩度が明度を上回ったままであることをチェックする。これが、簡単に、明度と彩度の曲線が２度以上交差するか否かをチェックする方法である。
【０１５２】
特徴が、「高い明度」である場合、アルゴリズムは、明度の極小値２１０、２１１の間のピクセルを走査し、明度が明度極小値２１０、２１１の明度値の低い方を下回ることがないことを確認する。換言すれば、明度の極小値２１０と２１１の間の最小の明度は、この２つの極小値のいずれかでなければならない。
【０１５３】
最後に、アルゴリズムは、彩度閾値ピクセル２０２と２０３に関するチェックを実行する。これら２つのピクセルの色相がチェックされ、いずれも、正しい赤の範囲であることを確認する。つまり、２０未満か２１０を越えるかのいずれかでなければならない。
【０１５４】
これらすべてのチェックを通過した場合に、アルゴリズムはタイプ５の特徴であると特定する。この特徴は、以下のように、タイプ５の適切なサブタイプに分類される。
【０１５５】
【表６】
2005518722.tif 000008
これらのサブタイプは、それぞれ異なる特性を有するので、好適な実施形態においては、上位のタイプのみならず、サブタイプに特有のテストを用いて確認されなければならない。これにより、すべてのタイプ５の特徴においての検証過程の精度を実質的に上げることができる。タイプ５の特徴は、写真において赤目と関連しない所でしばしばおこるので、このタイプにおける検証は、特に、このタイプに特有でかつ精確であることが重要である。これにより、タイプ５のサブタイプそれぞれに特有の検証手段が必要になる。
【０１５６】
タイプ５の検出基準は、以下のように要約されうる。
・彩度＞１００の部分が見出される。
・高い彩度部分の端部のピクセルは、２１０≦色相≦２０である。
・最大彩度＞２００の場合、「高い彩度」として分類される。
・彩度の極小値２０５、２０６は、高い彩度部分の両側に見出されこの特徴の端部を示すのに用いられる。
・明度と彩度が交差する２つの交差ピクセル２０７と２０８が、特徴の端部２０５と２０６の内部に位置し、最大彩度ピクセル２０４の両側にある。
・交差ピクセル２０７と２０８の間ではすべてのピクセルにおいて、彩度＞明度である。
・交差ピクセル間の最大明度が、明度＞１００の場合、「高い明度」であると分類される。
・特徴の端部２０５と２０６の間に、２つの明度極小値２１０と２１１がある。
・明度の極小値２１０と２１１の外側４ピクセルまでには、これら最小値よりも低い明度は存在しない。
・「低い明度」においては、交差ピクセル間の最大明度と最小明度の差は５０以下である。
・「高い明度」においては、明度の極小値２１０、２１１の間の最低明度は、明度の極小値２１０、２１１のいずれか１つにおいて見出される。
【０１５７】
図８に示した中央ピクセルは、特徴の端部としてマークされるピクセル２０５と２０６の途中の中央点として定義される。
【０１５８】
タイプ１、２、３、４、５のすべての特徴について検出されたすべての中央ピクセル８の位置は、赤目により引き起こされた可能性のある特徴リストに記録される。それぞれの特徴における中央ピクセルの数はここで１つに絞られる。（タイプ１の特徴を参照した）図８に示すように、行ごとにハイライト２で覆われた中央ピクセル８が１つある。これは事実上この特徴が５回検出され、実際必要な以上の処理が必要となることを効果的に意味している。
【０１５９】
さらに、上述のアルゴリズムによって特定されたすべての特徴が必ずしも赤目特徴によって形成されたのではない。例えば、物体の角部分あるいは先端部分から反射される光によって形成されることもありうる。それゆえに、処理の次の段階では、このような特徴をリストから削除し、実際は赤目特徴ではない特徴において、赤目低減が実行されないように試みる。
【０１６０】
赤目特徴を、そうでない特徴と対比して認識するのに適用される評価基準はいくつか存在する。そのうちの１つは、幅が狭い特徴における長い紐状の、つまり実際線状に並んだ、中央ピクセルをチェックすることである。このような形状は、例えば物の先端部分から反射した光によって形成されうるが、赤目によっては決して形成されない。
【０１６１】
この長い紐状のピクセルのチェックは、中央ピクセルを１つに減らすことと組み合わせて実行されることがある。この操作を同時に実行するアルゴリズムは、特徴を探索し、中央ピクセルの「紐」あるいは「鎖」を特定する。もし、中央ピクセル８の紐（図８参照）の長さが、ハイライトの最大幅あるいは特徴によって割ったものとして定義される縦横の比が、所定の数より大きく、紐が所定の長さより長い場合には、すべての中央ピクセル８が特徴リストから削除される。そうでなければ、紐の中央のピクセルのみが特徴リストに残される。上記タスクは、特徴タイプごとに個々に実行される、換言すれば、さまざまなタイプの特徴を有する縦の鎖に対してというよりもむしろ、ある１つの特徴のタイプの縦の鎖に対して探索が行われるということに注目すべきである。
【０１６２】
換言すると、アルゴリズムは２つのタスクを実行する。
・鎖の縦横比が所定の値よりも大きい場合に、１つのタイプの特徴のほぼ縦長の鎖を、特徴リストから削除し、
・鎖の縦横比が所定の値以下の場合に、ほぼ縦長の特徴の鎖から垂直方向において中央の特徴以外のすべてを削除する。
【０１６３】
このタスクの組み合わせを実行するアルゴリズムを以下に示す。
【０１６４】
【表７】
2005518722.tif 000009
「最小の鎖の高さ」に適切な閾値は３であり、「最小の鎖の縦横比」に適切な閾値も３である。とはいえ、これらは特定の画像の必要性に応じて適切に変更されうることを理解されたい。
【０１６５】
特徴検出処理の最後に、特徴リストが記録される。それぞれの特徴は、タイプ１、２、３、４、５１、５２、５３、５４のいずれかに分類され、その特徴の位置を示す基準ピクセルに関連付けられる。
【０１６６】
［第２段階―領域検出］
画像の中に検出された各々の特徴に対して、アルゴリズムは、赤目を写しているかもしれない関連領域を見つけようと試みる。ごく一般的な赤目特徴の定義は、隔離されたほぼ円形の「赤みを帯びた」ピクセルの領域である。それゆえに、各々の特徴によって特定された基準ピクセルの周囲の「赤い」領域の存在とその範囲を決定することが必要である。基準ピクセルが、必ずしも赤い領域の中央にあるとは限らないことも覚えておかねばならない。さらに、赤い領域でないこともあり得るし、赤い領域との境界線は検出されないこともあり得るということを考慮せねばならない。なぜなら、上記は多数ある特徴の一部だからである、つまり、上記条件のいずれかは、その領域がその特徴と関連しないであろうことを意味するからである。
【０１６７】
領域検出は、その特徴のある属性により決められた大きさの長方形のマス目を作成し、このマス目を特徴の上に重ね、赤目に特徴的である色相（Ｈ）、明度（Ｌ）、彩度（Ｓ）のある基準を満たすピクセルをマークすることにより実行される。
【０１６８】
マス目の大きさは、関連する赤目のいずれをも確実に十分含むことができるように計算されている。赤目においては、最初にこの特徴を検出するために用いられるパターンの大きさが、赤目領域の大きさに対してある単純な関係を持つので、このことが可能である。
【０１６９】
この領域検出は、各々の特徴に対して３回まで試みられ、それぞれの回ごとに、異なるＨ、Ｌ、Ｓ値の基準が用いられる。というのも、実質的に、赤目に特徴的であるとされるＨ、Ｌ、Ｓの異なる３つの組み合わせが存在するからである。これらの基準は、それぞれ、ＨＬＳ、ＨａＬＳ、Ｓａｔ１２８と呼ばれる。上記基準は以下のとおりである。
【０１７０】
【表８】
2005518722.tif 000010
ピクセルが、ＨａＬＳ条件の２つの組み合わせのうちいずれかを満足すれば、このピクセルは、ＨａＬＳの補正対象として分類される。特徴のタイプと、アルゴリズムが領域検出のために用いようと試みる上記カテゴリーとの関係は以下のとおりである。
【０１７１】
【表９】
2005518722.tif 000011
各々の領域検出の試みにおいて、アルゴリズムは、基準を満足する隣り合うピクセル領域を探索する。（以下、「補正対象となるピクセル」と呼ぶ。）この部分は、境界長方形（マス目）により完全に包含され、補正対象でないピクセルによって完全に囲まれている。アルゴリズムは、このようにして、境界長方形の中に完全に収まる補正対象でないピクセルに囲まれた補正対象ピクセルの「島」を探す。図１２は、このような補正対象となるピクセル４０の隔離された領域を示す。
【０１７２】
特徴の基準ピクセルから開始して、アルゴリズムは、上述の基準に従って、ピクセルが「補正対象か」否かをチェックする。もしそうではない場合、１つ左のピクセルに移動する。これは、最初に境界長方形の端に到達するまでの間、補正対象となるピクセルが見つかるまで続けられる。もし端に到達した場合、アルゴリズムは、この特徴が（このカテゴリーについては）関連する領域を持たないとしてマークする。もし補正対象となるピクセルが見つかった場合には、アルゴリズムは、そのピクセルから始めて、そのピクセルを取り巻く領域を取り囲むマス目の内部に完全に含まれている、補正対象となるピクセルのはっきりと隔離された部分内に、そのピクセルがあるか否かを決定する。
【０１７３】
上記を行う方法はいくつも知られているが、そのうちの１つは、「流し込み(flood fill)」アルゴリズムとして従来知られているアルゴリズムで、反復型と再帰型が存在する。流し込みアルゴリズムは、その領域を満たすように、その領域内のすべてのピクセルを訪れる。マス目の境界に接するピクセルに至らずに領域を満たすことができたら、その領域は、領域検出アルゴリズムの目的のために隔離されていると言える。当業者は、このようなアルゴリズムを容易に作ることができる。
【０１７４】
この手順は、これに続いて特徴の中央ピクセルから右に向かって同じことを繰り返す。中央ピクセルの左から始まる領域と、右から始まる領域がある場合、この特徴の中央ピクセルに一番接近した領域から始まる領域の方が選択される。このようにして、ある特徴は、ある所定の補正対象となるカテゴリーにおいては関連する領域を持たないこともあるし、１つ持つこともある。２つ以上は持つことはない。
【０１７５】
領域検出に適した技術を、図１３を参照しながら説明する。図１３は、考慮しなければならない更なる問題も強調している。図１３ａは、タイプ１の赤目特徴４１の図である。図１３ｂは、その特徴の中の、上述のＨＬＳ基準に従った補正対象となるピクセル４３と補正対象でないピクセル４４のマップを示している。
【０１７６】
図１３ｂは、明らかに、ハイライト４２を囲む補正対象となるピクセル４３のほぼ円の領域を示している。ハイライト領域４２の中に補正対象でないピクセルの実質的な「穴」があり、領域を検出するアルゴリズムは、うまくこれを処理することができなければならない。
【０１７７】
補正対象となる領域の存在とその範囲の決定においては、４期が存在する。
１．開始ピクセルを取り囲むピクセルの補正の可能性を決定する。
２．すべてのピクセルに概念スコアあるいは重み付けを割り振る
３．補正対象となる領域の端を見つけ、その大きさを決定する
４．その領域が、ほぼ円形か否かを決定する
第１期においては、図１４に示されるように、２次元配列が作成される。個々のセルは１または０となって対応するピクセルの補正可能性を示す。基準ピクセル８は、配列の中央に位置する（図１４の列１３、行１３）。上述したように、瞳孔すべてがこの中に収まるように、配列は十分広くなければならないが、このことは、最初に検出された特徴の大きさを参照することによって保証される。
【０１７８】
第２期においては、第２の配置が生成されるが、これは第１の配置と同じ大きさで、補正対象となるピクセル配置における各々のピクセルのスコアを含む。図１５に示されるように、ピクセル５０と５１のスコアは、スコアをつける対象のピクセルを中心とした３×３の四角形の中にある補正対象となるピクセルの数である。図１５ａにおいては、中央ピクセル５０のスコアは３である。図１５ｂにおいては中央ピクセル５１のスコアは６である。スコアをつけることによって、補正対象となる領域における隙間や穴が埋められ、端部が誤って検出されることがないようにするのに有益である。
【０１７９】
配列のピクセルスコアを計算した結果を、図１６に示す。配列の端部に沿ったピクセルには、計算結果に関わらず、すべてスコア９がつけられることに注目されたい。これにより、この配列の範囲を越えた部分はすべて補正対象であると推定することになる。したがって、もしハイライトの周囲の補正対象となる領域のいずれかの部分が、配列の端を越えた場合、この部分は隔離、閉鎖された形状として区分されない。
【０１８０】
第３期では、補正対象となる領域の境界線を見つけるために上記のピクセルのスコアが用いられる。ここで説明する例においては、配列の最左列と最右列、および、最上行と最下行のみを見つけようとしているが、領域の境界をより精確に追跡しようとしないかについて特に理由はない。
【０１８１】
補正対象と考えられるピクセルを、そうではないピクセルから分離する閾値を定義する必要がある。この例においては、４以上のスコアを持つピクセルを補正対象とする。これは、隔離された領域を認識しつつ、小さい隙間は通りすぎるためにバランスが最も良くとれているとして見出されたものである。
【０１８２】
第３期のアルゴリズムは３ステップに分けられるが、これを図１７に示す。
１．配置の中央からスタートし、領域の端部を見つけるために外側６１へ進む。
２．同時に、上半分の両端、左端および右端６２をなぞって、ぶつかるところまで進む。
３．下半分６３についてもステップ２と同じことを実行する。
【０１８３】
上記プロセスの第１ステップについては、図１８においてより詳細に示す。出発点は、座標（１３，１３）の配列の中央ピクセル８であり、そこから目標は領域の端６４、６５へと移動する。（この場合のように）領域の中央のピクセルが補正対象として分類されない事実があることを考慮して、アルゴリズムは、少なくとも１つの補正対象となるピクセルに行き当たるまでは、端部の探索を試みない。中央８から左端部６４へ動く処理は、以下のように表現できる。
【０１８４】
【表１０】
2005518722.tif 000012
同様に、右端６５を見つける方法は、以下のように表現できる。
【０１８５】
【表１１】
2005518722.tif 000013
この時点において、中央線の領域における左端６４と右端６５が見つけられ、上記ピクセルは（５，１３）と（２１，１３）の座標を持っているとして指し示される。
【０１８６】
次のステップは、上記行における領域の外側の端部をなぞっていき、それらがぶつかるまで、あるいは配列の端に至るまで、進むことである。もし配列の端部に到達すれば、領域は隔離されていないとわかり、この特徴は、赤目特徴を持つ可能性があるものとしては分類されない。
【０１８７】
図１９に示すように、領域の端部をなぞるための出発点は、変わり目が見つかる直前の行のピクセル６４であり、最初のステップは、ピクセル６４のすぐ上のピクセル６６に移動すること（あるいは、方向によっては、下に移動すること）である。次の動作は、図１９ａに示すように、ピクセル６６の値が閾値を下回るときには、領域の中央６７の方向へと動くこと、あるいは図１９ｂに示す場合のように、もしピクセル６６の値が閾値より上であれば、領域の外側６８の方へ動き、閾値にあたるまでそれを続けることである。閾値にあたれば、それが、次の移動の出発点になる。
【０１８８】
内側あるいは外側へ１つ以上移動するという動作があとに続くような、次の行への移動のプロセスは、それ以上検査する行がなくなるまで（つまり領域が隔離されていない場合）、あるいは図２０に示すように、左側の端部の探索が、右側の端部の探索が開始する点と重なるまで続けられる。
【０１８９】
この処理全体を図２１に示す。この図には、アルゴリズムで特定されるであろう、領域の左端６４、右端６５、上端６９、下端７０も示す。上端６９と下端７０は、左端が右端へと通過するので、閉じている。補正対象となるピクセルの最も左の列７１は、ｙ座標＝６であり、左端６４の１つ右の列である。補正対象となるピクセルの最も右の列７２は、ｙ座標=２０であり、右端６５の１つ右の列である。補正対象となるピクセルの最も上の行７３はｘ座標＝６であり、左端が右端へと通過する点６９より１つ下の行である。補正対象となるピクセルの最も下の行７４は、ｘ座標＝２２であり、左端が右端へと通過する点７０の１つ上の行である。
【０１９０】
第３期において、領域の端部をうまく検出できたら、第４期では、その領域が本質的に円であるか否かをチェックする。このチェックは、２２図に示すように、最左列７１と最右列７２との間の距離、および、最上行７３と最下行７４との間の距離のうち大きい方を直径とする円７５を用いてなされる。この円７５は補正対象となるピクセル配列のうちどのピクセルが検査されるべきかを決めるためのものである。円７５は、中央７６が最左列７１と最右列７２との中間、および最上行７３と最下行７４との中間にくるように、配置される。この領域が円７５として分類されるためには、この円領域７５の中の少なくとも５０％のピクセルが、補正対象として分類されなければいけない。（つまり、図１４において、１の値を有しなければならない。）
この場合では、円の中心７６が領域検出が開始される基準ピクセル８と同じ位置ではないことに注意されたい。
【０１９１】
補正対象となるピクセルの閉じられ、隔離された円の領域が、ある特徴と関連すると認められたら、この領域は、領域リストに追加される。
【０１９２】
これに代えて、またはこれに追加して実行される最終チェックとして、各々の隔離された領域は、領域の高さと幅の割合に基づく単純なテストにかけられることもある。もし、このテストに合格したら、第３段階用に用意されたリストに追加される。
【０１９３】
［第３段階-領域分析］
第２段階で見つけられた領域のいくつかは赤目によるものであるが、すべてではない。赤目によるものではないものを以下に、「誤った検出」と呼ぶ。上記の領域リストに対して補正を適用する前に、アルゴリズムは、これらの誤った検出を削除しようと試みる。
【０１９４】
各々の領域に対して多数の測定がされ、様々な統計値が算出され、これらは、領域が赤目によるものであるか否かを評価するために、後に（第４段階で）用いることができる。この測定には、隔離された領域内の色相、明度、彩度の値の平均値や標準偏差や、この３つの色相、明度、彩度（Ｈ、Ｌ、Ｓ）のそれぞれについて水平方向に隣り合うピクセル間の大小の差が含まれる。
【０１９５】
アルゴリズムは、Ｈ、Ｌ、Ｓのいくつかの異なる基準を満足する領域の外周におけるピクセルの割合も記録する。また、この領域におけるＨ×Ｌの平均値や標準偏差を含む、より複雑な統計値も測定し、記録する。（つまり、この領域において、ピクセルごとにＨ×Ｌが計算され、その平均値およびこの結果の分布の標準偏差が算出される。）Ｈ×Ｓ、および、Ｌ×Ｓについても同様の計算が行われる。
【０１９６】
この領域にわたって、Ｈ、Ｌ、Ｓの差について２つの測定値が記録される。１つは、上記Ｈ、Ｌ、Ｓそれぞれについて隣接するピクセル間の差の二乗の合計であり、もう１つは、上記それぞれについて隣接するピクセル間の差の絶対値の合計である。さらに、この領域における補正対象となるピクセルの棒状グラフと、補正対象でないピクセルの棒状グラフの２つが記録される。この２つとも、隣接する補正対象となるピクセルの総数を記録する。
【０１９７】
アルゴリズムは、その領域が赤目である確率も計算する。これは、この領域の全ピクセルにわたって、赤目において起こるピクセルのＨ、Ｓ、Ｌ値における確率の結果の算術平均を求めることにより算出される。（上記確率は、広範囲にわたる赤目のサンプル抽出をし、その結果としてそこで生じるＨ、Ｓ、Ｌ値の分布を作成してから算出されたものである。）領域が誤った検出である確率についても同じような数が算出される。リストにあるそれぞれの領域に対して、統計値が記録される。
【０１９８】
いくつかの段階にわたって、領域の分析が行われる。第１の分析の段階においては、その領域が赤目である確率の計算を行い（前段落を参照）、その領域が誤った検出である確率も計算する。２つの確率は、お互いに独立している。（しかし、実際の確率は補数の関係にある。）
以下にアルゴリズムを示す。HuePDFpの値は、ある所定の色相についての、この色相を有するいずれかのタイプの無作為に選択された赤目から無作為に選択された一つのピクセルの確率である。同様の定義が、彩度値に関してはsatPDFpにあてはまり、明度値に関してはlightPDFpにあてはまる。HuePDFq、satPDFq、lightPDFqの値は、この時点でアルゴリズムに存在する、誤った検出、つまり検出手段のいずれかが見つけ、領域検出にうまく合格してしまうような検出で得られたピクセルの同等の確率である。
【０１９９】
【表１２】
2005518722.tif 000014
記録された「sumOfps/PixelCount」「sumOfqs/PixelCount」の２つの値は、後に、領域の検証において、領域が赤目である確率または誤った検出である確率として、それぞれ用いられる。
【０２００】
次の段階では、上記領域検出で使用された補正可能性基準が用いられる。ここでは、各々のピクセルは、各々のＨ、Ｌ、Ｓ値に基づいて、補正対象あるいは補正対象でないものとして分類される。（それぞれの領域を分析するために使われる特有の補正可能性基準は、領域を見つけるために使われた基準と同じもの、つまり、ＨＬＳ，ＨａＬＳ、あるいはＳａｔ１２８である。）アルゴリズムは、ピクセル数の２つの合計を保存しつつ、その領域のすべてのピクセルに対して反復される。この２つの合計とは、直に隣接した補正対象となるピクセルの有効数（対角線方向に接触するものを含めて０から８個まで）を領域のすべてのピクセルごとに数えたもので、１つは、そのピクセルが補正対象でない場合の有効数の合計で、もう１つはそのピクセルが補正対象となる場合の有効数の合計である。
【０２０１】
ここで記録される情報は以下のとおりである。
・すべての補正対象となるピクセルのうち、いくつのピクセルが、ｘ個の補正対象となる最近接ピクセルを有するか。ここでｘは０≦ｘ≦８である。
・すべての補正対象でないピクセルのうち、いくつのピクセルが、ｙ個の補正対象となる最近接ピクセルを有するか。ｙは０≦ｙ≦８である。
【０２０２】
これらの２つのデータ群は、論理的に、２つの補正対象最近接ピクセル数の棒状グラフになる。１つは補正対象となるピクセルの棒グラフで、もう１つは補正対象でないピクセルの棒グラフである。
【０２０３】
次の段階は、図２３に示すように、赤目領域７５の周りの環状形ピクセルの分析を必然的に含む。環状形の外側の端７８により囲まれた領域は、目の白目部分をほぼ覆っていなければならず、おそらくは顔の肌部分も覆っている。環状７７は、その外側では赤目領域の３倍の大きさの半径を有する円７８によって区切られ、その内側で、赤目領域７５と同じ半径を有する円によって境界を接する。環状形は、赤目領域そのものと同じ中心ピクセルを有する。
【０２０４】
アルゴリズムは、この環状形のすべてのピクセルに対して反復し、各々のピクセルをＨ、Ｌ、Ｓ値に基づいて１またそれ以上のカテゴリーに分類する。
【０２０５】
【表１３】
2005518722.tif 000015
さらに、上述のカテゴリーのいずれに属するかに基づいて、ピクセルが分類される、あるいは分類されない上位カテゴリーも存在する。これらの７つの上位カテゴリーは、「All」、「LightSatHueSat」、「HueLightHueSat」、「HueSat」などである。
【０２０６】
【表１４】
2005518722.tif 000016
（!HueSatOKとは、HueSatOKが真でないことを示す。このように、「！」の接頭辞は、条件が偽であることを示す。）例として、HueSatOKを満足し（上記一番目の表を参照。）かつHueLightOKを満足するが、しかしLightSatOKは満足しないピクセルは、したがって上位カテゴリーにおいてはHueLightHueSatに入る。アルゴリズムは環状形のすべてのピクセルに反復されるので、７つの上位カテゴリーのそれぞれにおけるピクセル数を保存する。上記カテゴリーのそれぞれにあてはまる環状形内部のピクセルの割合は、各々の赤目についてのほかの情報と共に保存され、領域が検証される第４段階で用いられる。
【０２０７】
上述した分類に加えて、環状形を一度通過するときに、各々のピクセルに対してさらに以下の分類も適用される。
【０２０８】
【表１５】
2005518722.tif 000017
そして再度、上記のように、ピクセルは上記のどのカテゴリーに入るかによって上位カテゴリーに分類される。
【０２０９】
【表１６】
2005518722.tif 000018
下位のカテゴリーとは異なり、上位カテゴリーはお互いに排他的であるが、例外は白Ｘと白Ｙであり、これらは他の上位カテゴリーの上位集合である。アルゴリズムは、環状形のすべてのピクセルに対して反復する間に、上記１２の上位カテゴリー別ピクセル数の合計を保存する。これらの数は、赤目に関する他の情報と共に保存され、領域が検証される第４段階において用いられる。これにより環状形の分析は終了する。
【０２１０】
赤目領域そのものも分析される。これは３回通過する間、その１回１回において領域の各々のピクセルに対して反復して実行される。初回には、すべての行に対して、そしてその行の中ではそのピクセルの左から右へとひとつひとつに対して反復される。この間に、赤目領域の様々な情報が以下のように記録される。
【０２１１】
【表１７】
2005518722.tif 000019
LmediumおよびLlarge、SmediumおよびSlargeは、それぞれ中くらい（または大きめ）の、および大きい区分に分類されるための、変更の大きさを特定する閾値である。
【０２１２】
２回目に、赤目領域において、この領域のピクセルすべてにわたって、その領域の色相、彩度、明度値の合計、および同様に、（色相×明度）、（色相×彩度）、（彩度×明度）の値の合計の算出を反復する。ここで用いられる色相とは、１２８回転した（つまり、色相環において１８０度回転した）実際の色相値である。この回転により、赤の値はほぼ０からほぼ１２８に変更される。上記６つの数の分布における各々の平均値が、上記合計数を合計されたピクセル数で割ることによって算出される。
【０２１３】
３回目は、ピクセル全体に対して反復し、上記６つの数の分布（Ｈ、Ｌ、Ｓ、Ｈ×Ｌ、Ｈ×Ｓ、Ｓ×Ｌ）のそれぞれに対する平方偏差および母集団の標準偏差（population standard deviation）を計算する。６つの分布のそれぞれの平均値と標準偏差は、この赤目領域の他のデータと共に記録される。
【０２１４】
これにより領域分析を終了する。この段階の最後に、リスト中の各々の領域は、領域がリストに残るか否かを決定する際に用いられる膨大な量の情報と関連付けられる。
【０２１５】
［第４段階―領域検証］
ここで、アルゴリズムは、第３段階で集めたデータを用いて、リストの中の領域のいくつかあるいはすべてを却下する。記録された各々の統計値には赤目で起こる値の範囲があり、またある統計値では、誤った検出においてのみ起こる値の範囲が存在する。このことは、上記統計値の２つまたは３つの割合と結果にも適用される。
【０２１６】
アルゴリズムは、１つの統計値、または２つ以上の統計値のある組み合わせから計算される値と、赤目において期待される値とを比較するテストを用いる。テストによっては合格を要求されるものもあり、このようなテストに失敗すると、その領域が（誤った検出として）却下される。テストは組み合わせで使用されるものもあり、その結果領域がそのうちのいくつか、例えば６つのうち４つの、テストに合格すれば、却下されないものもある。
【０２１７】
これまで述べてきたとおり、領域には第２段階で現れるであろう５つの異なる特徴のタイプがあり、特徴が現れる領域を検出するために使用されるＨ、Ｌ、Ｓの基準の３つの異なる組み合わせがある。しかし、すべての基準の組み合わせがすべての特徴のタイプに適用されるわけではない。領域は、これらの２つの特性に応じて、１０のカテゴリーにグループ化される。検出される目は、検出される領域のカテゴリーにしたがって異なる特性を有するので、所定の領域に対して実施されるテストは、この１０のカテゴリーのいずれにこの領域が入るか否かによって決まる。この目的ために、テストは多くの検出手段に分けられ、所定の領域に対してアルゴリズムが使用する検出手段は、その領域がどのカテゴリーに入るか否かによって決まる。このことが、逆に、どのテストが適用されるかを決める。
【０２１８】
検出手段におけるこのレベルの特有性について、より大きい赤目（これは、画像の中のより多くのピクセルにわたるようなもの）に対しては、赤目領域内の詳細の量およびその特性において、赤目領域は少し異なる。これゆえに、大きい目に対して特定的に用いられる追加的な検出手段が存在する。この検出手段は、大きい誤った検出においては失敗しかつ、（小さい目については失敗するが、）大きな目においては失敗しないようなテストを行う。
【０２１９】
１つの領域が１つ以上の検出手段を通過することがある。例えば、その領域のカテゴリーに対する検出手段と、その領域が大きいためにさらに別の検出手段があるという場合である。この場合、残るためにはすべての関連検出手段に合格しなければならない。１つの検出手段は、単に、すべての領域の特定の下位集合に対して作られたテストの集合である。
【０２２０】
テストのあるグループは、第３段階−領域分析で説明した７つの上位カテゴリー（「白」上位カテゴリーではない）を用いる。これらのカテゴリーそれぞれについて、この上位カテゴリーの中にある領域内のピクセルの割合は、特定の範囲に収まらなければならない。このために、それぞれのカテゴリーに対してこのようなテストが存在し、この領域を残すために、所定の検証手段は、これら７つのテストのうち決まった数のテストに合格することを要求するだろう。決まった数以上のテストに失格すると、その領域は却下される。
【０２２１】
他のテストの例では、以下が含まれる。
【０２２２】
【表１８】
2005518722.tif 000020
当業者は、これらのテストの性質と多様性について容易に理解できるであろう。好適な実施形態では、真実の赤目と誤った検出の領域とを区別することができる必要十分なテストが使用されるであろう。
【０２２３】
［第５段階-重複による領域削除］
この段階においては、まだリスト中に存在する領域が、領域同士の重複により、リストから削除される。各々の領域について、その領域の境界線となる円が引かれる。この円は、領域と同じ中心点を有し、十分大きく領域を包括するものである。もし２つ以上の領域のための円が重なったら、これらはリストから削除されるものとして考慮される。
【０２２４】
画像の中で、真の赤目（真の検出）と関連して検出された領域は、瞳孔であり、虹彩あるいは白目部分にもかかることある。瞳孔が重なりあうことはありえから、それは虹彩も同じである。（あるいは目全体もそうであろう。）したがって、真の赤目では、重なりあう部分が生じることはありえないので、重なりあった場合には、両方ともリストから削除される。
【０２２５】
しかしながら、リストにおいて、１つ以上の領域が同じ赤目に関連する場合がありうるので、これについては特別に考慮されなければならない。つまり、同じ赤目が一回以上検出されることがありうる。赤目は、５つの異なる特徴検出アルゴリズムのうち、１つ以上のアルゴリズムによって特定されることもあるし、および／または、領域を見つけるために使用されうる、異なる補正対象基準の組み合わせが３つ存在するので、領域検出の際に、赤目と関連付けられた１つ以上の領域を持つこともある。
【０２２６】
このような場合、理論的には、１つの赤目に関連付けられる、重複する領域が、画像中に最大１０個まで現れることがある。しかし、実際には、異なる特徴には異なる検出の必要条件があるので、５個以上が重なり合うことは通常ない。いずれの赤目に対しても一回以上補正を行うことは望ましくないので、赤目がそれ以外に補正されないように、これらの領域のうち１つだけを残して、これらの領域の１つのみが補正に使用されるべきである。
【０２２７】
補正後に最も自然に見える結果を得られる領域を残すことが望ましい。どの領域が残すのに最良かを指定する、領域カテゴリーのすべての組み合わせに対して、規則が適用される。規則は、領域の重複の程度、領域サイズの絶対値および相対値、属しているカテゴリーによって決まる。したがって、重複する（交差する）領域、あるいは、お互いに非常に近くに存在する領域については、アルゴリズムが、どれを残すかを決定するためのいくつかの規則を適用する。すべて削除される場合もある。この段階の終わりには、アルゴリズムが評価できる範囲において、画像中の赤目とそれぞれ関連付けられる領域がリストに残る。
【０２２８】
上記アルゴリズムは、４段階に分けてこのタスクを行う。最初の３段階では、他の円と交差しているか否かによって円をリストから削除し、最後の段階では、重なる（同一の）円の集合から１つを残してそれ以外のすべてを削除する。
【０２２９】
これらの４つの段階は、以下の疑似コードとして表現される、各々の段階で用いられるアルゴリズムを考慮すると最も良く理解できる。「‘this’ is type ４ HLS」の記述は、それぞれ、特徴タイプと領域検出カテゴリーを指す。上記例では、赤目可能性リスト中での１つは、タイプ４の検出手段によって特徴として検出され、関連する領域は、第２段階において記述した補正対象基準ＨＬＳを用いて見出されたということを意味する。OffsetThresholdの適切な値は３であってよいし、RatioThreshodは１/３であってよい。
【０２３０】
【表１９】
2005518722.tif 000021
「RemoveLeastPromisingCircle」は、円の組から、どの１つを削除対象としてマークすべきかを選ぶアルゴリズムを実行する関数であり、以下のようになる。
【０２３１】
【表２０】
2005518722.tif 000022
「赤目の確率」とは、上述の領域分析の第３段階において計算され、記録された、その特徴が赤目である確率を指す。
【０２３２】
【表２１】
2005518722.tif 000023
【０２３３】
【表２２】
2005518722.tif 000024
上記の３つの段階は、対の円同士での重複に基づいて、１つあるいは対で円を削除するというマークをし、段階３は、赤目可能性リストを全部回って、削除するとマークされていた円を取り除くことによって終了する。
【０２３４】
【表２３】
2005518722.tif 000025
この段階の最後において、領域リストの１つ１つの領域が、１つの赤目に対応し、それぞれの赤目が複数の領域によって表現されることはなくなる。この時点で、このリストは、領域に補正が適用される上での適切な条件となる。
【０２３５】
［第６段階−領域補正］
この段階では、リストに残っている領域のそれぞれに対して補正が適用される。補正は、領域のピクセルに対するＨ、Ｓ、Ｌ値の変更として適用される。アルゴリズムは複雑で、いくつもの段階からなるが、大まかには以下のように分類される。
【０２３６】
個々のピクセルの彩度補正は、そのピクセルの元の色相、彩度、明度、および周りのピクセルの色相、彩度、明度、およびその領域の形とに基づいて計算により決定される。その後、「普通の」目（つまり、赤目がない場合の目）における瞳孔の円形と虹彩との境界線を模倣するために、補正は滑らかにされ、擬似の放射状効果が導入される。補正によって起こる、目に見えるシャープ感、その他の不自然なコントラストを避けるために、補正による効果は周辺領域に拡散される。
【０２３７】
補正対象となる領域の内部あるいは周辺における、個々のピクセルの明度に対しても同様の処理が実行される。ここでは、上述から計算された彩度の補正、および、そのピクセルおよびその隣接ピクセルのＨ、Ｓ、Ｌ値に応じて明度は補正される。明度の補正も同様に滑らかに、放射状に調整され（つまり、段階付けられ）、周辺の領域に混ざり合う。
【０２３８】
これらの彩度および明度の補正が画像に適用された後で、本質的に赤が残るピクセルの彩度が減るような更なる補正が適用される。この補正は、Ｈ，Ｓ、Ｌデータを使用するのと同様に、各々のピクセルのＲ、Ｇ、Ｂ色データにしたがって実行される。その効果として、補正が目の周り、目全体にわたって滑らかに混ざり込み、その結果、明度、彩度の急激な変化が起こらないようになる。
【０２３９】
最後に、これらの補正された目は、まだ「フレア」が表れているか否かを判断するためにチェックされる。補正後、主に、明るい、低い彩度のピクセルよりなり、ハイライトがないように見える目は、さらに、ハイライトを持ち、かつ暗めに見えるように補正される。
【０２４０】
この補正プロセスを以下に詳細に説明する。
【０２４１】
＜彩度乗数＞
補正対象となる領域の回りに長方形が作成され、その長方形は、補正領域を完全に網羅し、かつ、補正を滑らかに終わらせる余裕を持てるように少し大きくされる。いくつかのマス目が作られ、それぞれが、この領域の内部で１ピクセルごとに１つの値を持つ。
【０２４２】
彩度値に対する明度値の二次元のマス目では、アルゴリズムは、各ピクセルの明度値（Ｌ）と彩度値（Ｓ）の、点Ｌ＝１２８、Ｓ＝２５５からの距離を計算する。図２４は、（Ｌ，Ｓ）＝（１００，１１０）の座標を有するピクセル８０の１つの例について、どのように計算されるかを示す。（Ｌ，Ｓ）＝（１２８，２５５）からの距離とは、２点を結ぶ線８１の長さである。この例においては、√（（１２８−１００）２＋（２５５−１１０）２）＝１５７．５である。これにより、このピクセルが、どのような色に見えるかの大体の度合いが出る。この距離が短いほど、より高い彩度のピクセルが目に現れる。アルゴリズムは、１８０未満の距離を有し、（図２４において、線分８２以下とする。）色相が特定の範囲にあるピクセルのみを補正するとしてマークする。好適な実施形態では、色相環の赤色の部分を包括する、（色相≧２２０または色相≦２１）と同様の範囲を使用する。
【０２４３】
各々のピクセルに対して、アルゴリズムは、彩度値の乗数を計算する。赤さを取り除くために実質的に彩度を落とすことが必要な場合もあるし、ほとんどあるいは全く落とさない場合もある。この乗数が、補正の度合いを決定する。乗数１は完全に補正することを意味し、乗数０は補正しないことを意味する。乗数は、上記で計算した距離により決まる。１２８、２５５に近い値のＬ、Ｓを有するピクセルは、大きな値の乗数を与えられ、（つまり１に近い）、１２８、２５５から遠い値のＬ、Ｓを有するピクセルは、小さな値の乗数を与えられ、滑らかに連続して０（補正の必要なしを意味する。）に向かって段階付けられる。これにより、補正は、初めにかなり滑らかに実施される。もし距離が１４４未満であれば、乗数は１である。これ以外の場合、乗数は、１−（（距離―１４４）／３６）である。
【０２４４】
これ以上実施するか否かについての査定がここで行われる。長方形の境界付近において、多くの割合のピクセル（３５％を越えるピクセル）が、高い補正値の計算結果（０．８５を越える）を持つのであれば、アルゴリズムは、これ以上実行されない。これは、長方形は目を含んでいなければならず、目を表現できない形の補正対象となる領域のみが、長方形の端近くで、高い値の乗数パターンとなるからである。
【０２４５】
アルゴリズムは、ここで、補正する長方形の１ピクセルごとに１つの彩度乗数のマス目を有する。瞳孔と虹彩の円形を模倣するため、および、補正が放射状に段階付けられる（滑らかさがいっそう改善される）ようにするため、アルゴリズムは、図２５で示すように、これらの乗数のそれぞれに円、半径方向調整を適用する。この調整は、補正対象部分の境界線を示す長方形８３の中点を中心とする。長方形の中央付近の乗数は変更せずに、中央の周りにおける環状形８４の乗数を段階付ける。これは領域８３の端付近において、乗数を徐々に０（補正しないことを意味する。）に近づけるためである。この段階付けは、滑らかに、かつ、環状の内側の端８５（補正がそのままになるところ）から外側の端（補正度合いが０に向かっていくぶん減少される）ところに向かって、半径方向に動く線状になる。環状の外側の端は、長方形８３の角に当たる。環状の内側と外側の半径の両方とも、（長方形の）補正領域の大きさから計算される。
【０２４６】
補正される端部は、さらに、柔らかくされる。（これは、上述の滑らかにするステップとは全く異なる。）補正対象でないピクセルそれぞれに対して新しい乗数が計算される。図２６に示すように、影響を受けるピクセルは、乗数が０、つまり補正されるピクセル８７に隣接する補正対象でないピクセル８６である。図２６において、この影響を受けるピクセル８６は、図２６において横線で示されている。補正対象となるピクセル８７、つまり彩度乗数が０を越えるピクセル８７は、図２６において縦線で示されている。
【０２４７】
上記ピクセルの各々のピクセルに対する新しい乗数は、そのピクセルを中心とする３×３のマス目上の、前の乗数の平均値をとることによって算出される。（算術的な平均値が用いられる。つまり、９個すべての値の合計を９で割った数である。）これにより、補正対象部分の境界線のすぐ外側のピクセルは、すべての隣り合うピクセルの補正がそれに混ざり合い、補正が、元の境界線を越えて広がり、滑らかでぼけた感じの端部を作り出すことになる。これにより、補正の端部が粗くなくなる。このステップがなければ、全く補正がないピクセルの隣に実質的な補正がされたピクセル部分があることになり、この端部がくっきりと目に見えてしまう。このステップがぼやけるので、より広い領域に対して補正の効果が広がり、補正対象を含む長方形の範囲を拡大させる。
【０２４８】
この端部を柔らかくするステップは、補正対象となるピクセルの円（この時点で少し大きくなった円）のすぐ外の補正対象でないピクセルのための新しい乗数を決めるために、もう一度繰り返される。
【０２４９】
各ピクセルに対する彩度乗数が確定したので、これより、補正アルゴリズムは明度乗数の方へと移る。
【０２５０】
＜明度乗数＞
明度乗数の計算には、彩度乗数の計算に似たステップが含まれるが、このステップは、異なる順序で適用される。
【０２５１】
最初に（補正対象領域の境界付ける長方形の中の）各々のピクセルに対して、明度乗数が計算される。これらは、それぞれのピクセルに対して、そのピクセルを中心とする７×７のマス目にわたって、すでに決められた彩度乗数の平均値を取ることによって計算される。算術平均値が用いられる。つまり、４９すべての値の合計を４９で割る。マス目の大きさは、原理的には、例えば、５×５に変えることも可能である。アルゴリズムは、（補正対象となる領域を含む）長方形全体にわたる彩度乗数の平均値に従って、ピクセルごとの明度乗数を測定する。実際的には、明度調整のそれぞれの大きさは、上記で算出された彩度調整量の合計に（正）比例する。
【０２５２】
ここで、端部を柔らかくすることが、明度乗数のマス目に対して適用される。図２６を参照して上述した、彩度乗数において端部を柔らかくするのに適用されたのと同様の方法が用いられる。
【０２５３】
その後、明度補正の全領域が滑らかに補正される。これは、直前に実施された端部を柔らかくするのと同じ方法で行われるが、この回においては、前回補正対象ではないとされたピクセルだけではなく、長方形のすべてのピクセルに対して乗数が再計算される。このようにして、端部を単に滑らかにするだけではなく、領域全体が滑らかにされ、その結果、明度に対して適用される補正は全体にわたって滑らかになる。
【０２５４】
ここで、アルゴリズムは、図２５を参照して述べられた、彩度乗数における半径方向補正のために使用された方法に似た方法を用いて、明度乗数のマス目において円形の混ぜ合いを実行する。しかしながら、この回においては、図２７に示すように、環状８８は、実質的に異なる。その上で明度乗数が段階的に０にされている環状８８の内側半径８９および外側半径９０は、彩度乗数の半径方向補正に用いられた、対応する半径８５、８３より実質的に小さい。これは、長方形が、角部分において、明度乗数が０に設定される領域９１を有することを意味する。
【０２５５】
こうして補正対象となる長方形の領域における各々のピクセルは、各々に関連付けられた彩度乗数および明度乗数を有する。
【０２５６】
＜彩度と明度の補正のための乗数の使用＞
（上述のように柔らかくすることおよびぼやかすことにより拡大された）長方形の各ピクセルについての補正は、彩度値と明度値を変更することによって適用される。色相は変更されない。
【０２５７】
彩度が最初に補正されるが、それは彩度が２００未満、あるいは、そのピクセルに対する彩度乗数が１未満（１は完全な補正を意味し、０は補正しないことを意味する。）である場合のみである。もし、この条件がいずれも満たされないときには、彩度は０に減らされる。もし補正が行われる場合には、新しい彩度値は、
CorrectedSat＝（OldSat ×（１−SatMultiplier））＋（SatMultiplier × ６４）
で計算される。
【０２５８】
これにより、乗数が１である、つまり完全な補正が行われる場合には、彩度は６４に変更される。乗数が０である、つまり補正が行われない場合には、彩度は変わらない。他の乗数値については、彩度はその元の値から６４までの値で補正され、乗数値の増加するに従って、補正の度合いが上昇する。
【０２５９】
長方形の中の各ピクセルについて、その明度を変更することによりさらなる補正が行われるが、さきほど上記で計算されたように補正された彩度値が０ではなく、明度が２２０未満の場合のみに、この補正が行われる。もしこの両方の条件が満たされない場合は、明度は変更されない。２２０という明度の閾値は、中央の「ハイライト」（もしあれば）のピクセルがその明度を保っていることを示し、ハイライトが補正によって除去されないようにしている。これらは、赤みを取り除くために彩度が落とされるかもしれないが、それでもなお、非常に明るいままである。補正が行われる場合、新しい明度値は、
CorrectedLight＝OldLight × （１−LightMultiplier）
で計算される。
【０２６０】
ここで、彩度の最後の補正が適用される。ここでもピクセルごとに行われるが、今回はピクセルのＲＧＢデータが用いられる。これまで適用された補正の後でも、Ｒ値がＧとＢの値より大きい場合に、長方形の中の各々のピクセルに対して、
Adjustment＝１−（０.４ × SatMultiplier）
のように調整が計算される。
【０２６１】
ここで、SatMultiplierは、彩度を補正するために既に使用された彩度乗数である。これらの調整は、もう１つの値のマス目に保存される。アルゴリズムは、この新しい値のマス目の領域を滑らかにし、そのピクセルの回り３×３のマス目の平均値を出すように、それぞれのピクセルの調整値を変更する。これは、端部を除くすべての長方形内のピクセル（つまり長方形の内部にあるが境界線上にはない）に対して行われ、調整は以下のように適用される。
FinalSat＝CorrectedSat × Adjustment
CorrectedSatとは、初回の彩度補正のあとの彩度である。上記の効果は、最初の彩度と明度の補正をした後でもまだ実質的に赤いピクセルにおいて彩度をさらに落とすことにある。
【０２６２】
＜フレア補正＞
上述の補正をした後でも、見てみれば不自然に見える目がある。一般的には、ハイライトがない目で、補正後に、主に明るい彩度が低いピクセルよりなる目がこれにあたる。このような目は、黒ではなく明るい灰色の瞳となるので、瞳孔が不自然に見える。したがって、くらい瞳孔と明るいハイライトをまねるための、さらなる補正を、この補正された目に対して適用することが必要となる。
【０２６３】
灰色の瞳孔は特定され、その形が決められる。瞳孔は、小さいほぼ中央の点に「削り取」られる。この点はハイライトとなり、その他の明るい灰色ピクセルは、暗くされ、自然に見える瞳孔にされる。
【０２６４】
フレア補正は、第２段階で行なわれる。第１段階においては、すべての補正された目について、さらなる補正が必要か否か分析される。第２段階においては、特定された瞳孔とハイライトの相対的な大きさが特定の範囲内である場合に、さらなる補正が行なわれる。
【０２６５】
前の段階の補正で使用された長方形が、各々の補正された赤目特徴に対して作られる。長方形内の各ピクセルが一つ一つ検査され、明るく、「赤」く、彩度の低い、つまり基準を満たすピクセルの記録がなされる。基準とは、
（（０≦色相≦２１）または（２２０≦色相≦２５５））かつ（彩度≦５０）かつ（明度≧１２８） である。
【０２６６】
図２８に示すように、長方形に相当する二次元のマス目Ａ３０１が作られ、ここで、上記基準を満たすピクセル３０２は、１点でマークされ、それ以外のピクセル３０３はすべて０点でマークされる。これにより、今までの補正がなされた赤目の中で明るく彩度の低い部分として見えるピクセル３０２のマス目３０１（マス目Ａと呼ぶ）ができる。これにより、より暗くされる瞳孔の部分が大雑把に示される。
【０２６７】
図２９に示すように、マス目Ａ３０１は、第２のマス目３１１（マス目Ｂ）に複製され、瞳孔領域は、より少ない数のピクセル３１２に「削り取」られて小さくなる。「削り取り」は、複数回行なわれる。各回において、周囲の最近接ピクセルのうちスコアが０でないピクセルの数が５つ未満になるような、１点を保持している、すべての残りのピクセル３０５が０に設定される。（あるいは、それ自身のピクセルを含めると６つのピクセル、つまり、そのピクセルが中央にくるような３×３のブロックが含む０ではないピクセルが６つ未満の場合、ピクセルは０に設定される。）この削り取りは、ピクセルがなくなるまで、あるいは、削り取りが２０回実行されるまで繰り返される。最後の削り取り操作の直前にマス目Ｂの版３１１が記録される。これは、１つ以上、しかしそれほど多くはない数の１点のピクセル３１２を含む。上記ピクセル３１２がハイライト部分となる。
【０２６８】
マス目Ａ３０１のピクセルが再び分析され、２以上の彩度を有するピクセル３０４すべてが０としてマークされる。これにより、ほぼ無彩色のピクセルを除いたすべてのピクセルが取り除かれ、残っているものは、白またはとても明るい灰色に見える。この結果は、図３０に示されるように、新しいマス目３２１（マス目Ｃ）に保存される。これにより、領域の端部周辺のピクセルがほとんど取り除かれ、瞳孔ピクセル３２２のみがほぼ残されることが注目される。
【０２６９】
マス目Ｃ３２１のすべてのピクセルが再び検査され、最近接ピクセルのうち０でないピクセルが３つ未満（自分自身を含めれば４つ未満）の場合、０であるとマークされる。これにより、隔離されたピクセル、および非常に小さい隔離されたピクセルの島が取り除かれる。図３１に示されるように、この結果はマス目３３１（マス目Ｄ）に保存される。これらの図に示される例において、マス目Ｃ３２１における取り除かれるべき隔離されたピクセルは存在せず、その結果、マス目Ｄ３３１は、マス目Ｃ３２１と同じになる。しかし、必ずこうなるとは限らないことは理解されたい。
【０２７０】
ここで、すべてのマス目Ｂ３１１のピクセルは、再び検査され、マス目Ｄ３３１において０であるピクセルは、３１１Ｂのマス目において０としてマークされ、図３２に示すようにマス目３４１（マス目Ｅ）が作られる。この例においては、マス目Ｅとマス目Ｂは同等であるが、必ずこうなるとは限らないということは理解されたい。例えば、補正された目が彩度の高いハイライトを有し、マス目Ｃ３２１とマス目Ｄ３３１における中央ピクセルが、２以上の彩度を有すると、それらは、０であるとしてマークされる。これらは、マス目Ｂの中央ピクセル３１２と重なり、この場合では、マス目Ｅ３４１のすべてのピクセルが０に設定される。
【０２７１】
上述の反復が実行されるので、マス目Ｄ３３１における０ではないピクセル３３２の数が、マス目Ｅ３４１における残った０ではないピクセル３４２の数と共に、記録される。マス目Ｅ３４１における０ではないピクセル３４２の数が０である、または、マス目Ｄ３３１の中の０ではないピクセル３３２の数が８未満である場合は、フレア補正はこれらの領域には適用されず、アルゴリズムは停止する。
【０２７２】
さらに、マス目Ｅ３４１の０ではないピクセル３４２の数と、マス目Ｄ３４１の０ではないピクセル３３２の数との割合が、ある閾値、例えば０．１９を下回る場合には、さらなる補正は行なわれない。これは、目が正しい大きさのハイライトを持ち、瞳孔が十分暗いことを意味する。
【０２７３】
分析の段階はここで完了する。マス目Ｄ３３１は瞳孔領域３３２を含み、マス目Ｅ３４１はハイライト部分３４２を含む。
【０２７４】
更なる補正が適用される場合、次のステップとは、今までのステップで収集された情報を用いて適切な補正を適用することとなる。端部を柔らかくすることは、まず、マス目Ｄ３３１とマス目Ｅ３４１に適用される。これは、マス目のピクセル１つ１つに対して反復され、０の値を持つピクセルに対しては、その値を、最近接ピクセルの８つ値（柔らかくする前の値）の合計の９分の１に設定する。マス目Ｄ３５１とマス目Ｅ３６１の結果を、図３３と図３４にそれぞれ示す。これによって、領域の大きさが増えるので、マス目３５１と３６１は、０でない値の集合全体を保つことができるように、それぞれの方向へ１行（あるいは１列）分広がっている。前のステップでは、マス目に１か０の値しか入れられなかったのに対し、このステップでは９分の１単位の値が導入されている。
【０２７５】
この端部を和らげることが終わった後、赤目領域内のピクセルの彩度および／または明度を変更して、適切な補正を開始することができる。そして、この領域に関連付けられた（先ほど広げられた）長方形内のピクセルのそれぞれに対して、反復して実行される。上記ピクセルのそれぞれに対して、２段階にわたる補正が適用される。まず、ピクセル３５６がマス目Ｄ３５１において、０より大きい値を有し、マス目Ｅ３６１において１より小さい値を有する場合、以下の補正が適用される。
NewSaturation＝０．１＊OldLightness＋１６  
NewLightness＝０．３＊OldLightness
それから、マス目Ｄのピクセル３５６の値が、１未満（しかし、マス目Ｄにおいては０より上で、かつマス目Ｅにおいては１未満である。）の場合、以下の通りである。
NewLightness＝NewLightness＊gridＤ value
そうでなければ、もしマス目Ｄのピクセル３５７の値が１、（かつマス目Ｅにおいては１未満）であれば、以下の通りである。
NewSaturation＝NewSaturation＋１６
これらの明度と彩度の値は、２５５に抑えられている。２５５を越える値については、２５５に設定される。
【０２７６】
その後、マス目Ｅ３６１において、０ではない値を有するピクセル３６２と３６３に対して、更なる補正が適用される。マス目Ｅの、ピクセル３６２の値が１であれば、以下の補正が適用される。
NewSaturation＝１２８
NewLightness＝２５５
マス目Ｅのピクセル３６３の値が０ではないが、１未満である場合、以下の通りになる。
NewSaturation＝OldSaturation ｘ grid Ｅ value
Newlightness＝１０２０ ｘ grid Ｅ value
上記と同様に、これらの値は２５５までで抑えられている。
【０２７７】
これで補正は完了である。
【０２７８】
本発明による方法は、いくつもの有利な点を含んでいる。ユーザは、赤目低減が適用されるべき画像の部分、例えば、ちょうど顔を含む部分を選択することができると理解されるであろうけれども、上記方法は画像全体に対して作用する。本発明により、要求される処理を省くことができる。もし画像全体が処理されるのであれば、ユーザの入力は要求されないで済む。さらに、上記方法は、完全に精確である必要がない。もし、赤目低減の処理が、赤目によって引き起こされたのではない特徴に対して実行されると、ユーザがその差に気が付くことはほとんどない。
【０２７９】
この赤目検出アルゴリズムは、赤い領域を探す前に、明るい、高い彩度の点を探すので、上記方法は、ＪＰＥＧ圧縮画像および色が低い解像度に符号化される他の形式においても、とても良く作用する。
【０２８０】
異なるタイプのハイライトの検出によって、すべての赤目特徴が検出される可能性を高めることができる。さらに、領域の分析と検証によって、誤った検出が、誤って補正される可能性を減らすことができる。
【０２８１】
上述の実施例の変形も、本発明の範囲に入るものと理解されたい。例えば、上述の方法は、網膜からの反射により赤い領域ができる、人間の目を参照しながら説明してきが、「赤目」が、緑や黄色い反射を引き起こす動物もある。本発明における方法は、これらの効果の補正にも用いられる。実際、ある特定の色相部分ではなくむしろハイライト部分を最初に探すので、本発明による方法は、動物の赤くない「赤目」を検出するのにもとりわけ適している。
【０２８２】
さらに、上記方法において、一般的に、ハイライト部分が赤目の中央に位置するものとして、赤目特徴を記述した。しかし、上記方法は、ハイライト部分が中央から外れていても、あるいは赤い部分の端にあったとしても、うまく作用する。
【図面の簡単な説明】
【０２８３】
【図１】赤目特徴を検出し取り除くことを示すフローチャートである。
【図２】典型的な赤目特徴を示す概念図である。
【図３】タイプ１の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【図４】タイプ２の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【図５】タイプ３の典型例の明度を示すグラフである。
【図６】タイプ４の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【図７】タイプ５の典型例の彩度および明度を示すグラフである。
【図８】図２の赤目特徴の概念図であり、タイプ１の特徴の検出において特定されたピクセルを示している。
【図９】検出アルゴリズムにより特定された図４におけるタイプ２の特徴の点を示すグラフである。
【図１０】図４におけるタイプ２の特徴の検出に含まれる彩度と明度の比較を示すグラフである。
【図１１】図５におけるタイプ３の特徴の明度および１次導関数を示すグラフである。
【図１２】ある特徴を形成するピクセルの隔離され、閉ざされた領域を表す概念図である。
【図１３】（ａ）および（ｂ）は、赤い領域を検出する技術を表す。
【図１４】その配置におけるピクセルの補正可能性を示すピクセル配置である。
【図１５】（ａ）および（ｂ）は、図１４の配置におけるピクセルのスコア付与のメカニズムを示す。
【図１６】図１４の配置より生成された、スコアを付与されたピクセルの配置を示す。
【図１７】図１６の配置において補正対象となる領域の端部を特定するために用いられる方法を一般的に説明する概念図である。
【図１８】ピクセルのある１列において領域の端部を見つけるのに用いられる方法と共に図示された図１６の配置を示す。
【図１９】（ａ）および（ｂ）は、補正対象となるピクセルの端部を上方向になぞるために用いられる方法を示す。
【図２０】補正対象となる領域の上端部を見つけるために用いられる方法を示す。
【図２１】図１６の配置を示し、補正対象となる領域の端部をなぞるために用いられる方法を詳細に表す。
【図２２】図１６の配置における補正対象となる領域の半径を示す。
【図２３】さらなる統計値が記録されるべき赤目特徴の外周の範囲を示す概念図である。
【図２４】（Ｌ，Ｓ）＝（１２８，２５５）からの、ピクセルの明度および彩度の距離によって計算される、彩度乗数の計算方法を説明する。
【図２５】彩度乗数が放射状に段階付けられる環状帯を表す。
【図２６】彩度乗数が滑らかにされていくピクセルを表す。
【図２７】明度乗数が放射状に段階付けられる環状帯を表す。
【図２８】補正後のフレアがかった赤目の範囲を示す。
【図２９】図２８において特定されたフレアのピクセルが擬似ハイライトへと減らされていくマス目を示す。
【図３０】非常に低い彩度を有するピクセルのみを示す図２８のマス目を示す。
【図３１】隔離されたピクセルを取り除いた後の図３０のマス目を示す。
【図３２】図３１との比較した後の図２９のマス目を示す。
【図３３】端部を滑らかにした後の図３１のマス目を示す。
【図３４】端部を滑らかにした後の図３２のマス目を示す。
【符号の説明】
【０２８４】
１              タイプ１の特徴
２              ハイライト
３              瞳孔
４              虹彩
６              上昇端
７              下降端
８              中央ピクセル
１０              彩度
１１              明度
１２              ハイライト
１３              瞳孔
２０              彩度
２１              明度
２２              ハイライト
２３              瞳孔
２４〜２９        ピクセル
３１              明度
３２              ハイライト
３３              瞳孔
３４              類似曲線
３５〜３９        ピクセル
４０              領域
４１              赤目特徴
４２              ハイライト
４３              ピクセル
４４              ピクセル
５０              ピクセル
５１              ピクセル
６１              外側方向
６２              上半分の左右端
６３              下半分の左右端
６４              左端
６５              右端
６６              ピクセル
６７              中央方向
６８              外側方向
６９              上端
７０              下端
７１              最左列
７２              最右列
７３              最上行
７４              最下行
７５              円
７６              中央
７７              環状
７８              円
８０              ピクセル
８１              線分
８２              切り捨てライン
８３              長方形
８４              環状
８５              環状の内側の端
８７              ピクセル
８８              環状
８９              内側半径
９０              外側半径
９１              領域
１００            彩度
１０１            明度
１０２〜１０７    ピクセル
２００            彩度
２０１            明度
２０２〜２１１    ピクセル
３０１            マス目Ａ
３０２〜３０５    ピクセル
３１１            マス目Ｂ
３１２            ピクセル
３２１            マス目Ｃ
３２２            ピクセル
３３１            マス目Ｄ
３３２            ピクセル
３４１            マス目Ｅ
３４２            ピクセル
３５１            マス目Ｄ
３５６            ピクセル
３５７            ピクセル
３６１            マス目Ｅ
３６２            ピクセル
３６３            ピクセル
【図１】
2005518722.tif 000026
【図２】
2005518722.tif 000027
【図３】
2005518722.tif 000028
【図４】
2005518722.tif 000029
【図５】
2005518722.tif 000030
【図６】
2005518722.tif 000031
【図７】
2005518722.tif 000032
【図８】
2005518722.tif 000033
【図９】
2005518722.tif 000034
【図１０】
2005518722.tif 000035
【図１１】
2005518722.tif 000036
【図１２】
2005518722.tif 000037
【図１３ａ】
2005518722.tif 000038
【図１３ｂ】
2005518722.tif 000039
【図１４】
2005518722.tif 000040
【図１５】
2005518722.tif 000041
【図１６】
2005518722.tif 000042
【図１７】
2005518722.tif 000043
【図１８】
2005518722.tif 000044
【図１９ａ】
2005518722.tif 000045
【図１９ｂ】
2005518722.tif 000046
【図２０】
2005518722.tif 000047
【図２１】
2005518722.tif 000048
【図２２】
2005518722.tif 000049
【図２３】
2005518722.tif 000050
【図２４】
2005518722.tif 000051
【図２５】
2005518722.tif 000052
【図２６】
2005518722.tif 000053
【図２７】
2005518722.tif 000054
【図２８】
2005518722.tif 000055
【図２９】
2005518722.tif 000056
【図３０】
2005518722.tif 000057
【図３１】
2005518722.tif 000058
【図３２】
2005518722.tif 000059
【図３３】
2005518722.tif 000060
【図３４】
2005518722.tif 000061
【国際調査報告】
2005518722.tif 000062
2005518722.tif 000063
2005518722.tif 000064