(57)【要約】レッドアイ特性を検出し、除去するためのデジタルイメージの処理方法であって、周りの領域の画素よりも彩度および／または明るさの値が大きい画素を持つ領域を検出し、ハイライト領域の少なくともいくつかをレッドアイ特性と関係づけ、上記レッドアイ特性の少なくともいくつかにおいてレッドアイを減少させる。さらに選択する基準は、レッドアイを減少させる前にレッドアイ特性に適合するであろう。
2005503730.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周りの領域の画素よりも彩度および／または明るさの値が高い画素を持つイメージのハイライト領域を特定し、上記ハイライト領域のいくつかと、もしくは全てと関連しているレッドアイ特性を特定し、そのレッドアイ特性のいくつかの、もしくは全てにおいてレッドアイを減少させるデジタルイメージ処理方法。
【請求項２】
各ハイライト領域の単一の参照画素を関連しているレッドアイ特性の中心点として選択し、そのレッドアイ特性を上記参照画素に集中させることによりレッドアイを減少させる請求項１に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項３】
ハイライト領域がハイライト領域とそこに近接した領域との間の画素の彩度および／または明るさの急な変化があるかだけを確認する請求項１または２に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項４】
さらに、レッドアイ減少の可能性としてハイライト領域の少なくともいくつかを除去する請求項１〜３のいずれか１項に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項５】
ハイライト領域が所定の最大直径を越えるレッドアイ特性と結びついている場合には、レッドアイ特性のレッドアイ減少を実行しない請求項１〜４のいずれか１項に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項６】
各ハイライト領域がほぼ直線であるかどうかを判定し、ハイライト領域がほぼ直線である場合、レッドアイ特性とハイライト領域が関連しない請求項１〜５のいずれか１項に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項７】
互いに重複している全てのレッドアイ特性の中心ではレッドアイ減少を実行しない請求項１〜６のいずれか１項に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項８】
各レッドアイ特性のハイライト領域を取り囲む領域の画素の色合いを確認し、上記領域の画素が所定の割合以上にレッドを含む場合にレッドアイ減少を実行する請求項１〜７のいずれか１項に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項９】
各ハイライト領域の周りのレッドアイ領域の半径範囲を決定し、レッドアイ領域が上記所定のレッドの割合よりも多くの色合いを持つ画素を含む請求項８に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項１０】
ハイライト領域の半径範囲に対するレッドアイ領域の半径範囲の比率が所定の値の範囲内である場合のみレッドアイの減少がレッドアイ特性でおこる請求項９のデジタルイメージ処理方法。
【請求項１１】
写真からのデジタルイメージにおいて、写真をとる時、フラッシュをつけた場合、ハイライト領域が確認できないか、もしくはフラッシュをつけない場合に、レッドアイの減少がおこらないかどうかを決定する請求項１〜１０に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項１２】
デジタルイメージが白黒の場合、ハイライト領域が確認されないか、それともレッドアイが減少するかどうかを確認する請求項１〜１１に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項１３】
レッドアイ特性が確認されたハイライト領域と関連しており、全てのレッドアイ特性でレッドアイの減少がおこる請求項１〜３のいずれか１項に記載のデジタルイメージ処理方法。
【請求項１４】
ハイライト領域がその周りの領域よりも高い彩度および／または明るさである画素を持ち、各ハイライト領域が選択基準の根拠としてレッドアイ特性と一致するかどうかを決定するデジタルイメージでのレッドアイ特性の検出方法。
【請求項１５】
選択基準がハイライト領域の周りの画素の色合いのテストを含み、上記色合いがレッドに対応する所定の範囲の外側にある場合、ハイライト領域は、レッドアイ特性に対応していないことを決定する請求項１４に記載の検出方法。
【請求項１６】
上記選択基準がハイライト領域の形を確認し、上記形がほぼ円形でない場合、ハイライト領域がレッドアイ特性と関連していないと決定する請求項１４または１５に記載の検出方法。
【請求項１７】
請求項１４〜１６の方法で用いたレッドアイ特性を検出し、画素のレッド含有量を減少させるために各ハイライト領域の周りの画素の色合いを変化させるデジタルイメージにおけるレッドアイ特性の視覚的な影響を減少させる検出方法。
【請求項１８】
デジタルイメージに適合させる請求項１〜１７のいずれか１項に記載の検出方法。
【請求項１９】
請求項１〜１７のいずれか１項の方法を実行するために用いる装置。
【請求項２０】
請求項１〜１７のいずれか１項の方法を実行するために用いるコンピュータープログラムを備えたコンピューター記憶媒体。
【請求項２１】
添付した図面に関して記載したイメージ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、デジタルイメージにおけるレッドアイ（赤目）の検出と除去に関するものである。
【０００２】
レッドアイ現象は、写真においてよく知られている。人（もしくは動物）がフラッシュにより照射されると、その光は、被写体の網膜から直接カメラへ反射される。これにより、写真を表示、印刷すると、被写体の目は赤くなる。
【０００３】
写真は、一般に画素が配列したデジタルイメージとして保存されるようになってきている。各画素は、一般に２４ビット値で表される。
【０００４】
画素として、赤、緑、青の強さで表される３つの８ビット値として、計２４ビット値以内でコード化することができる。あるいは、画素の配列を「色合い」、「彩度」、「明るさ」で表される３つの８ビット値を有する計２４ビット値に変換することもできる。
【０００５】
ここで、色合いは、色を定義する「円形の」ものさしである。つまり、０は赤を表し、数字が増えるにしたがって、緑、青となり、２５５では赤に戻る。「彩度」は、色合いによって決定される色の強さのものさしである。明るさは、照明の量のものさしとされている。
【０００６】
デジタルイメージの操作によって、レッドアイの影響を減少させることができる。このソフトウエアは、よく知られている。これは、一般にレッドアイ特性（feature）の画素を修正することによりなされる。すなわち、赤の含有量を減らしたり、他には、色合いにおいて赤を少なくしたりする。そして、普通は、変わりに黒若しくはダークグレイを残す。
【０００７】
たいていのレッドアイ減少ソフトウエアは、各レッドアイ特性の中心と半径範囲をうまく処理する必要がある。この情報を与える最も単純な方法は、ユーザに対して各レッドアイ特性の中心画素を選択し、赤い部分の半径範囲を示すことである。
【０００８】
この処理は、各レッドアイ特性に行う、それゆえ、この操作はイメージの残りの部分には影響を及ぼさない。
【０００９】
しかしながら、これにはユーザからの入力が必要であり、各レッドアイ部分の中心に正確に合わせること、その正確な半径範囲を選択することは難しい。他の一般的な方法として、ユーザが赤色部分の周りにボックスを描写することがある。このボックスは長方形であり、正確に描写するのはより一層難しい。
【００１０】
それゆえ、レッドアイ減少させるべきデジタルイメージの領域を自動的に特定する必要がある。そうすると、ユーザの介入なしに、若しくは最小限に抑えて、又は必要がある時だけレッドアイを減少させることができる。
【００１１】
本発明によると、代表的なのレッドアイ特性は、単に、赤色画素領域だけでないことがわかる。
すなわち、代表的なレッドアイ領域は、目の前方からのフラッシュライトの反射によって引き起こされる明るいスポットをも含んでいる。この明るいスポットは、「ハイライト」として知られている。
【００１２】
そして、イメージの中にハイライトが見つけた、レッドアイは自動的により容易に確認される。このハイライトは、レッドアイ特性の中心付近に位置しているが多いが、中心を外れていたり、端に位置していたりすることもある。
【００１３】
本発明の第一の観点によると、デジタルイメージ処理の方法において、この方法は、周りの領域の画素よりも彩度および／または明るさの値が高い画素を含んだイメージのハイライト領域を特定する手段と、上記ハイライト領域のいくつか、もしくは全てと関連しているレッドアイ特性を特定する手段と、レッドアイ特性のいくつか、若しくは全てのレッドアイを減少させる手段とを備えている。
【００１４】
上記構成によれば、ハイライト領域とそれらの周りの領域との間の彩度／明るさの明暗は、レッドアイ特性の赤色部分とその周りの肌色調の間の色（若しくは色合い）の明暗よりも著しいという効果がある。さらに、色は、例えばＪＰＥＧのような多くのイメージ圧縮フォーマットによって低い解像度でコード化されている。レッドアイを検出するために彩度と明るさを用いることによって、色合いを基本の検出ツールとして用いた場合よりも検出ミスをする可能性はかなり低い。
【００１５】
各レッドアイ特性がそれと関連する特有の参照ポイントを有していれば、レッドアイ部分の位置をリストに保存するのに便利である。ゆえに、各ハイライト領域の単一参照画素は、関連するレッドアイ特性の中心点として選択し、レッドアイ特性を上記参照画素に集中させることによりレッドアイを減少させる。
【００１６】
高い彩度および／または明るさの値を持っていることに加えて、代表的なレッドアイ特性のハイライトは、とてもはっきりと定義されている。結果的に、ハイライト領域とそこに近接した領域との間で画素の彩度および／または明るさに急な変化があれば、ハイライト領域は確認される。
【００１７】
多くの確認されたハイライト領域は、レッドアイから生じるけれども、レッドアイ特性の一部ではないハイライト領域が確認されることもあり、その周りではレッドアイは減少しない。それゆえ、上記の方法は、レッドアイの減少のために、可能性としてハイライト領域の少なくともいくつかを排除するのが好ましい。
【００１８】
それにまた、確認されたハイライト領域は、レッドアイによって生じることはなく、それゆえ、それらと関連したレッドアイ特性を持たない。
【００１９】
これに関連して、「上記ハイライト領域のいくつかもしくは全てに確認されたレッドアイ」のフレーズは、上記ハイライト領域と結びついているレッドアイの特性はないという可能性を含んでいることがわかる。
【００２０】
同様に、レッドアイ特性に合ったフィルターは、レッドアイを減少すべき元々確認されたレッドアイ特性はないことが決まる。その結果、「レッドアイ特性のいつくか、もしくは全てでレッドアイの減少を実行する」というフレーズは、可能性としてすべてのレッドアイ特性がレッドアイの減少を拒絶する可能性を含んでいる。
【００２１】
実際には、レッドアイ特性は最大のサイズとなっており、少なくとも全表面が撮影されると思われる。それゆえ、ハイライト領域が所定の最大直径を上回った場合には、レッドアイ特性はハイライト領域と結びつくことはなく、レッドアイは減少されないことが望ましい。レッドアイ特性は、一般に、ほぼ円形をしている。
【００２２】
それゆえ、直線のハイライト特性は、一般に、レッドアイの原因とはならない。ゆえに、ハイライト領域がほぼ直線の場合、レッドアイの減少はハイライト領域と結びついた特性となることが望ましい。レッドアイの減少は、互いに重なったレッドアイ特性に対して実行しないことが望ましい。
【００２３】
一旦ハイライト領域が決定されると、各ハイライト領域の周りの領域で画素の色合いを決定することが便利である。そして、ハイライト領域の周りの画素の色合いが所定の赤の割合よりも大きい場合、ハイライト領域に結びついているレッドアイ特性のレッドアイを減少させるのに便利である。
【００２４】
レッドアイ特性の半径範囲は、ハイライト領域に囲われた赤色画素の領域から決定することができる。ハイライト領域の半径範囲に対するレッドアイ領域の半径範囲の割合が所定の範囲の値である場合、レッドアイ特性でレッドアイを減少させるのが望ましい。
【００２５】
特有のレッドアイの特性では、レッドアイ領域の半径範囲は、ハイライト領域の半径範囲の８倍にまで達する。好ましくは、デジタルイメージを写真から作る場合を想定する。写真を撮る時、フラッシュを用いて、ハイライト領域が確認されない場合であるか、フラッシュを用いず、レッドアイ減少を実行した場合であるかが決定される。
【００２６】
そして、デジタルイメージがモノクロで、ハイライト領域が発見されない場合であるのか、レッドアイの減少がされる場合であるのかが決定されることが好ましい。
【００２７】
例えば、肖像写真の場合、全てのハイライトはレッドアイによって生じることに前もって知るだろう。この場合、レッドアイ特性は確認された各ハイライト領域と結びついているであろう。また、レッドアイの減少は、全てのレッドアイの特性においてなされるであろう。
【００２８】
本発明の第２の観点によると、デジタルイメージのレッドアイ特性の検出の方法であって、ハイライト領域がその周りの領域よりも高い彩度および／または明るさの値をもっている画素含んでいることを確認する手段と、さらなる選択基準に適用する原則で各ハイライト領域がレッドアイ特性に一致しているかどうかを決定する手段とを有している。
【００２９】
さらなる選択基準は、ハイライト領域の周りの画素の色合いを検出することが望ましい。また、上記色合いが赤に対応した所定の範囲の外側にある場合、ハイライト領域はレッドアイの特性に対応しないことを決定することが望ましい。
【００３０】
さらなる選択基準は、補助的に、または追加的に、ハイライト領域の形を確認してもよい。そして、上記形がほぼ円形でない場合には、ハイライト領域はレッドアイとは結びついていないことが決定されるであろう。
【００３１】
本発明の第３の観点によると、デジタルイメージにおいて、レッドアイ特性の目に見える影響を減らす方法において、上記の方法を用いてレッドアイ特性を検出する手段と、それらの画素の赤色の量を減らして各ハイライト領域周辺の画素の色合いを変化させる手段とを備えている。
【００３２】
本発明は、上記した方法に適用するデジタルイメージも提供する。つまり、方法を実行するために配された装置、コンピュータープログラムを保存したコンピューター記憶媒体は、方法を実行するために設けられている。
【００３３】
本発明の好ましい実施形態について、単なる具体例と、添付した図面を参照して説明する。図１は、レッドアイを減少させる一般的な手順を示したフローチャートである。
図２は、代表的なレッドアイの特性を示した概略図である。図３は、図２のレッドアイ特性のハイライトの検出において確認された画素を示した図である。図４は、半径範囲を測定した後の図２のレッドアイ特性を示した図である。図５レッドアイ特性を検出するための手順を示したフローチャートである。
【００３４】
レッドアイ特性を含んでいるか若しくは含んでいないデジタルイメージの処理を進める時、出来るだけ効率的にこのような特性を修正するために、フィルターを用いるのが好ましい。このフィルターは、ユーザの介入なしに、上記特性の存在、発見、そして、それらの特性を修正したレッドアイの適合をすることができるか否かを測定することが望ましい。
【００３５】
とてもシンプルな形状では、自動レッドアイフィルターは真っ直ぐに動作する。
レッドアイ特性はフラッシュを用いた写真においてのみ生じるので、フラッシュを用いない場合は、レッドアイを減少させる必要がない。
【００３６】
しかし、フラッシュを用いた場合、フラッシュを用いたかどうか不明の場合には、レッドアイに似た特性をイメージに見つける必要がある。もし、レッドアイの特性を見つけた場合には、それらを修正する。この過程は図１に示されている。
【００３７】
図１の処理を実行するアルゴリズムは、レッドアイを含んだイメージであるか否か（「フラッシュがついているか？」）を決定するために速いテストから始まる。この質問の答えが１００％確かにＮＯである場合、アルゴリズムは終了する。フラッシュが用いられていない場合、イメージはレッドアイを含むことはできない。
フラッシュがついていないことは、イメージの大部分に少しの処理の影響を与えることが分かる。
【００３８】
フラッシュがついているかどうかを調べるには多数の方法がある。一つは、ユーザに尋ねる方法である。しかし、これはよい方法ではない。なぜなら、これはユーザとのやりとりを必要としており、ユーザは信頼できる答えをするとは限らないからである。
【００３９】
他の代案は、イメージの中にメタデータを見つける方法である。例えば、ＥＸＩＦフォーマットＪＰＥＧは「フラッシュがついているか−はい／いいえ」のフィールドをもっている。
【００４０】
これは、フラッシュがついているかどうかを調べる確かな方法を提供する、しかし、全てのイメージが選択メタデータを持っているわけではない。また、メタデータは、イメージが編集済の場合には、失われる。さらに、レッドアイを持つ走査されたイメージは、適切なメタデータをもっていない。
【００４１】
フラッシュがついているか否かを調べる更なる方法がある。これは、デジタルカメラの制御ソフトウエアでアルゴリズムを実行することが好ましい。写真をとるために信用できるモジュールは、フラッシュがついているレッドアイを検出／修正するモジュールを示している。
【００４２】
確かにどのイメージにおいても、フラッシュがついていないことは検出することができない。より詳細な試験を以下に示すレッドアイ検出モジュールを用いて遂行しなければならない。レッドアイの特性が検出されない場合には、アルゴリズムはイメージを修正することなしに終わる。しかし、レッドアイの特性が見つかった場合には、下記に記載のレッドアイ修正モジュールを用いて修正しなければならない。
【００４３】
一旦、レッドアイ修正モジュールがレッドアイ特性を処理した場合には、アルゴリズムは終了する。アルゴリズムからの出力は、発生が検出されたすべてのレッドアイは修正されたイメージである。イメージがレッドアイを含んでいる場合、出力は入力されたイメージとほぼ同じに見えるイメージである。
【００４４】
アルゴリズムは、かなりレッドアイに似ているイメージの特性を検出、「修正」する。しかし、ユーザが間違った「修正」に気付かない可能性も多分にある。レッドアイの検出モジュールが示す。
図２は、代表的なレッドアイ図１の概略図である。図１の中央には、白、若しくは白に近い「ハイライト」２がある。ハイライト２は、被写体の瞳に対応した領域３によって囲まれている。
【００４５】
レッドアイが欠如している箇所では、普通、この領域３は黒くなっている、しかし、レッドアイ特性において、この領域３は赤みがかった色合いを帯びている。これは、鈍い輝きの赤から明るい赤までに及んでいる。瞳領域３の周りには虹彩４がある。虹彩４は、その一部もしくは全部が瞳領域３から赤く輝いているように見える。
【００４６】
検出アルゴリズムは、各レッドアイ特性の中央とその周りの赤い領域の範囲を確認しなければならない。レッドアイ検出アルゴリズムは、レッドアイ特性のハイライト２と対応しているイメージ領域を見つけることから始まる。初めに、イメージを変化させる。そして、画素は色合い、彩度、明るさの値によって表される。
【００４７】
レッドアイ特性１のハイライト２の多くの画素は、とても高い彩度をもっている。ゆえに、顔写真の他のところに彩度が飽和したエリアを見つけることはめずらしい。
【００４８】
同様に、たいていのレッドアイのハイライト２は明るさの値が高い。
その彩度と明るさの値が高いだけでなく、そのすぐ近くの周りの領域３、４、５よりもはっきりと高いことに注目することは重要である。瞳領域３からハイライト領域２への彩度の変化は、非常に急な変化である。
【００４９】
ハイライト検出アルゴリズムは、映像の各画素列を走査する。これにより、明るさの小さなエリア、彩度の飽和状態の高い画素を見つける。走査している間、各画素はその先の隣りの画素（左の画素）と比較される。
【００５０】
アルゴリズムは、彩度と明るさが急に増加しているかを探す、そしてハイライトの始点をマーキングし、その列の初めから走査する（これは、ライジングエッジとして知られている）。一旦、ライジングエッジが確認されると、彩度の急な下落がハイライトの他の端のマーキングまで達するまで、その画素と次の画素（それらは同様に高い彩度と明るさをもっている）は、記録される。これは、フォーリングエッジとして知られている。
【００５１】
フォーリングエッジの後、アルゴリズムは、次のハイライトの始点をマーキングしたライジングエッジを探すことに戻る。
【００５２】
特有のアルゴリズムを用意する、そして、以下のことを検出する。
１．画素がかなり高い彩度濃度である。（彩度＞１２８）
２．画素が前の画素よりもかなり濃い彩度である。（画素の彩度−前の画素の彩度）
３．画素がかなり高い明るさの値をしている。（明るさ＞１２８）
ライジングエッジは、試験すべき画素を見つける。そして、以下のことを検出する。
１．画素の色が前の画素よりもかなり濃い彩度である（前の画素の彩度−この画素の彩度＞６４）
２．前の画素はかなり明るさの値をしている。（明るさ＞１２８）
フォーリングエッジは、すぐ前の画素を見つけて試験をする。フォーリングエッジを見つけることなしに、多くの画素（例えば１０個の画素）を試験した後、アルゴリズムはフォーリングエッジを見つけるのをあきらめる。
【００５３】
レッドアイ特性のハイライトが最大限のサイズであることが前提となる。すなわち、明らかに、これは、写真のサイズや中身の性質によって変化する。例えば、ハイライトは、グループ写真の中で、同じ解像度の個々の肖像よりも小さい。
【００５４】
アルゴリズムは、動的にハイライトの最大幅を決定する。それには、写真のサイズとハイライトによって利用されそうなサイズの割合を基礎とされる。特に、写真の最も大きな面積の０．２５％〜１％である。
【００５５】
ハイライトがうまく検出された場合、ライジングエッジ、フォーリングエッジ、中央画素の座標が記録される。
このアルゴリズムは以下のようになる。
【００５６】
【数１】
2005503730.tif 000003
【００５７】
図３は、レッドアイ特性１に対して、上記アルゴリズムの結果を示す図である。この特性によると、単一のハイライト２があるので、アルゴリズムは、ハイライトが覆う各列によってライジングエッジ６、フォーリングエッジ７、中央画素８を記録する。このハイライト２は、５列を覆う、これにより５列の中央画素８が記録される。図３によれば、水平な線はライジングエッジの画素からフォーリングエッジの画素まで及んでいる。円は中央画素の位置を示している。
【００５８】
それらの中央画素の全ての位置は、潜在的にレッドアイによって生じるかもしれないハイライトのリストに記録される。各ハイライトの中央画素８の数はその時１つに減らされる。図３に示すように、各列がハイライト２によって覆われた中央画素８がある。
これは、事実上、ハイライトが５回検出されたことを意味する。そして、実際の処理よりもより多くの処理が必要となる。
【００５９】
したがって、ハイライトのリストから、垂直中央ポイントを除いたリストから除去するのが望ましい。上記アルゴリズムによって確認されたハイリストの全てがレッドアイ特性によって形成されているわけではない。
【００６０】
例えば、その他は、光が被写体の端や角から反射されることによって形成される。それゆえ、処理の次の段階は、このようなハイライトを除く試みがされる。その結果、実際にはレッドアイ特性ではない特性ではレッドアイが減少しない。誤った特性ではなくて、レッドアイ特性としての認識が適用された特徴が多く存在する。
【００６１】
狭いハイライトにおいて、中央画素の長い列（本質的に直線の形状のハイライト）としてチェックされる。例えば、角に反射した光によって形成され、レッドアイによっては形成されない。
画素の長い列のこのチェックは、中央画素が一つに減少することと結びつくであろう。
同時にそれらの動作が働くアルゴリズムは、中央画素の「ひも」や「鎖」を確認したハイライト見つけられる。
【００６２】
ハイライトのライジングエッジ６とフォーリングエッジ７の間で最も長く分けられている中央画素（図３に示す）のひもの長さが決められていた面の割合は、所定の数よりは大きく、所定の長さよりも長い。ゆえに、中央画素８の全てはハイリストのリストから除かれている。そうでなければ、ひもの中央画素だけが、ハイリストのリストを保持している。言いかえれば、アルゴリズムは２つのタスクを遂行する
ハイライトのリストからハイライトのほぼ垂直なひもを取り除く、そして、外観の割合はあらかじめきめられた値よりも大きい。
ひもの外観の割合があらかじめ決められた値よりも小さいか等しいハイライトのほぼ垂直なひもから垂直な中央ハイライト以外をのぞく。
アルゴリズムはこの組み合わせから以下のように与えられる。
【００６３】
【数２】
2005503730.tif 000004
【００６４】
「最小限の鎖の高さ」にするのに合った閾値は３つあり、「最小限の外観の割合」にするのに合った閾値も３つある。しかし、特有のイメージに合った条件に変えることができることはよく知られている。
他の基準では、ハイライトの周りの瞳領域３の画素の色合いをチェックすることを含んでいる。この領域の画素が赤の特定の割合よりも少ない場合、その特性はレッドアイにはなれない。
【００６５】
瞳領域の半径範囲は定められなければならない。その結果、レッドアイ領域の範囲が分かり、レッドアイが減少される。
適したアルゴリズムは各ハイライトが繰り返される。その周りのレッドエリアの半径範囲が大雑把に決定される。
【００６６】
一旦アルゴリズムが完了すると、全てのアルゴリズムは、レッドアイ領域の半径範囲と関連した情報の追加要素をもっている。
それゆえ、アルゴリズムへの入力が一組のハイライトである間は、出力は一組のレッドアイ特性であると考えられる。
【００６７】
出力は、入力のハイライトよりもレッドアイの領域は少ない。一般に、ハイライト領域３の半径範囲に対する瞳領域２の半径範囲の比率は、いつも一定の範囲に含まれる。その比率が一定の範囲を逸脱した場合、特性はレッドアイの試験をしない。
【００６８】
上記アルゴリズムでは、瞳領域３の半径範囲がハイライト領域２の半径範囲の８倍である場合、その特性は、レッドアイ特性として判断されない。その結果、正確な領域のリストから除かれる。この比率は多くの写真の分析により決定される。しかし、特別の事情に合わせて異なる割合を選ぶことができることも分かる。
【００６９】
レッドエリアの半径範囲を調べる方法は、半径範囲が大きいと誤る（なぜなら、単に色合いのデータが使われ、彩度、明るさの量が考慮されないからである。）。言いかえれば、実際よりも少し大きくエリアが計算される。全てのレッド画素が含められ、さらにいくつかの周辺のノンレッド画素もプラスされることを意味する（図４）。
レッドアイを訂正するために使われる方法は、ノンレッド画素に適応するように試みている間は、制限はない。
【００７０】
少し過度のサイズも本実施例では使われる。レッドアイ領域内のハイライトの位置を正確に調べる試みはなされていない。
実施形態の実行は中心を想定いるが、この場合に限られない。
ちょうどよいアルゴリズムは以下に与えられる。
【００７１】
【数３】
2005503730.tif 000005
【００７２】
このアルゴリズムは、ハイライトの中央の画素の列に沿って水平に調べることによって、レッドアイ特性の半径範囲を調べることが分かる。
上記したように、垂直列の中央画素８として定義されている。
当業者は、ハイライトから半径方向へ調査するためにアルゴリズムを修正することができる。
【００７３】
また、ハイライトに囲まれたレッドエリアの形や範囲を調べることもできる。
一旦、レッドアイ特性の半径範囲が決まると、その調査は重複する。
赤い瞳領域３がハイライトの周りで他の赤い瞳領域３と重複すると、いずれかの特性はレッドアイとなる。そして、こうした特性は削除される。
【００７４】
このタスクを実行したアルゴリズムは２つのステージで進行する。
第１は、すべてのレッドアイ領域を通して反復される。
各レッドアイ領域では、他のレッドアイ領域がその重複を見つけるまで調査される。
重複が見つかった場合、削除するために印が付けられる。
レッドアイ領域の重複が他よりも多いかどうかの決定はする必要がない。
【００７５】
第２のステージは、削除するために印をつけた全てのレッドアイ領域を削除する。
削除は重複検出から分けられなければならない。なぜなら、重複が見つかるとすぐ削除した場合、まだ検出していない他のレッドアイ領域との重複が消えてしないからである。
このアルゴリズムを以下に示す。
【００７６】
【数４】
2005503730.tif 000006
【００７７】
二つのレッドアイ領域の半径範囲の合計がそれらの中心同士の距離よりも大きい場合には、それらは重複しているとみなされる。
上記のアルゴリズムと同じ効果をえることができる代わりの方法は、重複しない領域だけを含むレッドアイ特性の新たなリストを作ることである。
レッドアイ特性のもともとのリストを削除して、新しいリストをその環境で用いる。
【００７８】
その全体的な検出の処理は図５のフローチャートに示されている。
レッドアイの減少はレッドアイ特性を検出することによりされる。
これを実行する方法はすでに知られているがより好ましい処理を以下に記述する。
この処理はレッドアイを修正するにはとても基本的な方法である。そして当業者は、よりよい結果を生むために改良の余地があることを知っている。
特に、修正エリアの角を和らげることについて、レッドアイ領域の範囲をより正確に調べることについてである。
【００７９】
レッドアイ修正モジュールは２つの部分からなる。制御ループとレッドアイ自身の修正器である。
【００８０】
制御ループは、単に、レッドアイ検出器モジュールによって生成されたレッドアイ領域のリストを通じて繰り返す。そして各々をレッドアイ検出器に引き渡す。
【００８１】
【数５】
2005503730.tif 000007
【００８２】
レッドアイを修正するためのアルゴリズムを以下に示す。
【００８３】
【数６】
2005503730.tif 000008
【００８４】
各画素にとって、２つのとても簡単なチェックがある。
１．画素が中間のまたは高い彩度である時、画素の色合いが赤の範囲以内の場合には、画素の彩度をもっぱら減じる。
言いかえれば、レッド画素を引き起こす彩度を０にすると画素はグレイになる。
２．さらに、画素が暗いか中間の明るさの場合には、黒にする。
たいていの場合、最初のチェックの結果として生じた修正は取り消される。レッドアイ領域にあるたいていの画素は黒になる。黒くならない画素は、ハイライトの内側か周りに存在する。
それらは、赤みが取り除かれ、結果として、暗い黒の瞳を持ち、白く輝いたハイライトを持った目になる。
【００８５】
修正方法の特性は、その影響が累積しない。つまり、あるエリアに修正が適合された後、続いて同じエリアに影響を与えない。
レッドアイ検出モジュールが潜在的に重複したレッドアイ領域を生み出した場合、これは好ましい形態である。例えば、複数のハイライト領域が取り除かれなかった場合である。
【００８６】
しかしながら、修正モジュールの累積しない性質は、現下の実施にとっては大切なことではない。なぜなら、重複したレッドアイの領域は完全に取り除かれるからである。
【００８７】
検出モジュールと修正モジュールは分けられて実施されることがわかっている。
例えば、検出モジュールはデジタルカメラまたはこれに似たものに取りつけられる。そして、写真が撮られたとき、レッドアイ特性を検出し、それらの特性の位置のリストを提供する。
修正モジュールは、写真がカメラからコンピューターにダウンロードした後に用いられる。
【００８８】
本発明によると、この方法は、たくさんの効果を提供する。
ユーザは、レッドアイの減少を適合させるイメージの部分（例えば、顔を含んだ領域）を選ぶことができるけれども、それは全体のイメージに作用させることができる。
【００８９】
これは、必要な処理手続きを減らすであろう。全体のイメージが処理された場合、ユーザの入力は必要でない。さらに、この方法は完全な正確さを必要としない。もし、レッドアイによって引き起こされたのではないレッドアイの減少がハイライトの周りで実行された場合、ユーザはその違いに気付かないだろう。
【００９０】
レッドアイ検出アルゴリズムが、赤いエリアを検出する前に、光やかなり飽和したポイントを検出する。したがって、この方法は、特にＪＰＥＧ−コンプレスドイメージや色が低い解像度で符号化させた他のフォーマットでよい働きをする。
【００９１】
上記の実施形態からのバリエーションも本発明の範囲に含まれることが分かる。例えば、この方法は、網膜から赤い領域への反射する人々の目に言及して書かれている。いくつかの動物に対しては、「レッドアイ」は、緑や黄の反射として導かれる。本発明によると、この方法は、この影響を検出するために使われる。
【００９２】
さらに、この方法は、ハイライト領域が赤い瞳の中央に正確に位置しているレッドアイ特性について説明している。しかしながら、この方法は、ハイライト領域が中央にない場合、つまりレッドアイ領域の端に位置している場合でさえも利用することができる。
【００９３】
いくつかのレッドアイ特性はハイライト領域をもっていない。しかし、それらの特性において、赤い瞳の領域の全ては高い彩度と明るさの値をもっている。
【００９４】
レッドアイ特性とハイライト領域が同じサイズである場合、ハイライト領域の外側には赤い部分が全く存在しない。言いかえると、ハイライト領域２と赤い瞳の領域３は、同じエリアを占有している。
【００９５】
しかし、上記の方法によると、この領域は、「ハイライト」として検出される。赤い領域３は、ハイライトと同じ半径範囲を持っていることが確認される。それゆえ、本発明によると、このような特性は、この方法に使うことによって検出することができるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】レッドアイを減少させる一般的な手順を示したフローチャートである。
【図２】代表的なレッドアイの特性を示した概略図である。
【図３】図２のレッドアイ特性のハイライトの検出において確認された画素を示した図である。
【図４】半径範囲を測定した後の図２のレッドアイ特性を示した図である。
【図５】レッドアイ特性を検出するための手順を示したフローチャートである。
【図１】
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【図５】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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