(57)【要約】【課題】顔などの被写体の画像領域に発生するテカリを補正する際に、複数の被写体の画像領域が検出された場合の補正ムラを低減可能にすることを課題とする。【解決手段】顔検出部（１１３）は入力された画像から顔領域を検出する。画像処理部（１０５）は、顔領域から高輝度領域を抽出して、高輝度領域の補正量を生成し、その補正量を用いて高輝度領域を補正する。そして、画像処理部（１０５）は、複数の顔領域が検出された場合、複数の顔領域の特徴情報を基に補正量を調整する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像から所定の被写体の画像領域を検出する検出手段と、
前記所定の被写体の画像領域から高輝度領域を抽出して前記高輝度領域の補正量を生成し、前記補正量を用いて前記高輝度領域に対する補正処理を行う補正手段と、を有し、
前記補正手段は、前記入力された画像から複数の前記画像領域が検出された場合、前記複数の画像領域の特徴情報を基に、前記高輝度領域に対して生成した前記補正量を調整することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記補正手段は、前記補正量を調整する際に用いる前記画像領域の特徴情報として、前記所定の被写体の画像領域の大きさと、前記所定の被写体を構成している部位の検出情報と、前記高輝度領域の抽出情報との、少なくとも一つを取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記補正量を調整する際に用いる前記高輝度領域の抽出情報として、前記高輝度領域の少なくとも面積を表す情報を、取得することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記補正手段は、前記補正量を調整する際に用いる前記部位の検出情報として、前記部位の検出の信頼度を表す情報を、取得することを特徴とする請求項２又は３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記補正手段は、前記入力された画像から複数の前記画像領域が検出され、前記複数の画像領域の中に、前記信頼度が高い画像領域と前記信頼度が低い画像領域とが混在する場合、前記信頼度が低い画像領域の大きさと、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の抽出情報との、少なくとも一つを基に、前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域に対する前記補正量を調整することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の大きさが所定の第１の大きさ閾値以下である場合、前記補正量の調整を行わずに、前記信頼度が高い画像領域に対して算出された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の前記高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の大きさが所定の第１の大きさ閾値を超える場合、前記信頼度が低い画像領域の大きさに応じて値が小さくなる制御ゲインにより前記補正量を調整し、前記調整された補正量を用いて前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項５又は６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の大きさが、前記第１の大きさ閾値よりも大きい第２の大きさ閾値以上である場合、前記信頼度の高い画像領域の前記高輝度領域に対する前記補正処理を行わないことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の少なくとも面積に基づく算出量が、所定の第１の量閾値以下である場合、前記補正量の調整を行わずに、前記信頼度が高い画像領域に対して算出された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の前記高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項５から８の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の少なくとも面積に基づく算出量が、所定の第１の量閾値を超える場合、前記算出量に応じて値が小さくなる制御ゲインにより前記補正量を調整し、前記調整された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項５から９の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記補正手段は、前記信頼度が低い画像領域の前記高輝度領域の少なくとも面積に基づく算出量が、前記第１の量閾値よりも大きい第２の量閾値以上である場合、前記信頼度の高い画像領域の前記高輝度領域に対する前記補正処理を行わないことを特徴とする請求項９又は１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記補正手段は、前記複数の画像領域の中に、前記信頼度が高い画像領域と前記信頼度が低い画像領域とが混在しない場合、前記補正量の調整を行わずに、前記信頼度が高い画像領域に対して算出された補正量を用いて、前記信頼度が高い画像領域の高輝度領域の補正処理を行うことを特徴とする請求項５から１１の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記検出手段は、前記所定の被写体の画像領域として人の顔の画像領域を検出し、さらに前記顔を構成している前記部位として器官領域を検出し、
前記補正手段は、前記顔の画像領域から前記器官領域を除いた画像領域の肌色の平均値を基に算出した前記肌色の補色と、前記顔の画像領域から前記器官領域を除いた画像領域の中の前記高輝度領域の輝度値に応じたゲインと、前記器官の検出の信頼度に応じたゲインと、を基に算出した補正ゲインを、前記肌色の補色に乗算して前記補正量を生成することを特徴とする請求項４から１２の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記補正処理は、前記高輝度領域の信号値から前記補正量を減算する処理であることを特徴とする請求項１から１３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
入力された画像から所定の被写体の画像領域を検出する検出工程と、
前記所定の被写体の画像領域から高輝度領域を抽出して前記高輝度領域の補正量を生成し、前記補正量を用いて前記高輝度領域に対する補正処理を行う補正工程と、を有し、
前記補正工程では、前記入力された画像から複数の前記画像領域が検出された場合、前記複数の画像領域の特徴情報を基に、前記高輝度領域に対して生成した前記補正量を調整することを特徴とする画像処理装置の画像処理方法。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項１から１４の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像等された画像を処理する画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタルカメラ等の撮像装置においては、被写体等からの入射光の光量を、カメラ内の絞りの調整やシャッター速度の調整等により制御することで、適正な露出の撮影画像を取得する。しかし、被写体として例えば人物が撮影された画像において、最適な露出制御を行い撮影したとしても、環境光源やストロボ光の影響等により、顔領域にテカリが発生してしまう場合がある。テカリとは、環境光源やストロボ光が被写体の人物の肌等の表面で反射し、撮像装置が取り込んだ入力信号値が飽和して色情報が失われ、肌の一部が白く撮像されてしまう（白く飛んでしまう）現象である。肌色の領域の中にテカリが生じて局所的に高輝度になった部分が存在すると、人物画像として好ましくない印象を与えてしまう。このため、入力信号値が飽和している飽和領域（テカリが生じている領域）がある画像に対して、その飽和を補正してテカリを軽減するような補正技術が要求されている。
【０００３】
このような要求に対して、特許文献１には、被写体としての人物の顔や目や口などの所定部位を検出し、その所定部位の位置や色などに基づいて各画素の補正の程度を決定する技術が開示されている。これにより、輝度や明度を下げる必要のない部位についてはその高い輝度や明度が維持され、輝度を下げる必要のある肌のテカリが生じている部位のみに対して補正することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３２７００９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、顔などの被写体が例えば複数存在する場合において、特許文献１の方法では、それら複数の被写体の画像領域に対する補正処理を行うことで、好ましくない印象を与える補正画像が得られてしまう場合がある。特許文献１では所定部位つまり目や口などの器官を基に補正を行うが、器官検出ができた顔とできなかった顔がある場合、器官検出ができた顔の画像領域には正しい補正が行われ、器官検出を誤った顔の画像領域には補正が行われないことになる。この場合、正しく補正された顔と補正されていない顔とが混在した補正ムラのある不自然な画像となってしまう。
【０００６】
そこで本発明は、複数の被写体の画像領域が検出された場合の補正ムラを低減可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、入力された画像から所定の被写体の画像領域を検出する検出手段と、前記所定の被写体の画像領域から高輝度領域を抽出して前記高輝度領域の補正量を生成し、前記補正量を用いて前記高輝度領域に対する補正処理を行う補正手段と、を有し、前記補正手段は、前記入力された画像から複数の前記画像領域が検出された場合、前記複数の画像領域の特徴情報を基に、前記高輝度領域に対して生成した前記補正量を調整することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、複数の被写体の画像領域が検出された場合の補正ムラを低減可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態のデジタルカメラの概略構成例を示す図である。
【図２】画像処理部の詳細な構成例を示す図である。
【図３】顔領域を検出してテカリ補正を行うまでの処理のフローチャートである。
【図４】検出される顔領域の説明に用いる図である。
【図５】本実施形態のテカリ補正処理の詳細なフローチャートである。
【図６】テカリ補正量を決める際のゲイン特性を示す図である。
【図７】補正処理前後のＲＧＢ値の一例を示す図である。
【図８】顔領域が複数検出された場合の補正処理の説明図である。
【図９】テカリ補正量を調整する際のゲイン特性を示す図である。
【図１０】顔領域から抽出される高輝度領域とテカリ量の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の好ましい実施形態について、添付の図面に基づいて詳細に説明する。
本発明の画像処理装置は、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ、デジタルカメラ機能を備えたスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータ等の各種情報端末、工業用カメラ、車載カメラ、医療用カメラなどの各種カメラに適用可能である。本実施形態では、本発明の画像処理装置をデジタルスチルカメラ（以下、単にデジタルカメラと呼ぶ。）に適用した例を挙げて説明する。
【００１１】
図１は、本実施形態の画像処理装置の一適用例であるデジタルカメラ１００の概略的な構成例を示すブロック図である。
レンズ群１０１は、フォーカスレンズを含むズームレンズである。シャッター１０２は、絞り機能を備え、システム制御部５０による制御の下、撮像部１０３が備えている撮像素子への入射光量と露光時間を調整する。撮像部１０３は、レンズ群１０１を介して撮像素子の撮像面上に形成された光学像を光電変換により電気信号に変換してアナログ画像信号を出力する。撮像部１０３の撮像素子は、ＣＣＤイメージセンサ又はＣＭＯＳイメージセンサである。撮像素子の撮像面の前には、三原色のＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ(青）の各色成分に対応したカラーフィルタがいわゆるベイヤー配列と呼ばれる配列で画素毎に設けられている。このため、撮像部１０３からは、ベイヤー配列に対応したＲＧＢの各画素の色信号からなるアナログ画像信号が出力される。Ａ／Ｄ変換部１０４は、撮像部１０３から出力されたアナログ画像信号をデジタル画像データに変換し、その画像データを画像処理部１０５に出力する。
【００１２】
画像処理部１０５は、撮像部１０３により撮像されてＡ／Ｄ変換部１０４から出力された画像データ、又はメモリ制御部１０７がメモリ１０６から読み出した画像データに対して、ホワイトバランス調整、γ（ガンマ）補正などの各種画像処理を行う。また、画像処理部１０５は、顔検出部１１３による顔検出結果や撮像した画像データを用いて所定の評価値算出処理を行う。ここでの所定の評価値算出処理により得られる算出値は、露光制御、測距制御に用いられる評価値として、システム制御部５０に送られる。この場合、システム制御部５０は、その評価値に基づいて露光制御、測距制御を行い、これによりＴＴＬ（スルー・ザ・レンズ）方式のＡＦ（オートフォーカス）処理、ＡＥ（自動露出）処理、ＡＷＢ（オートホワイトバランス）処理などが行われる。また、本実施形態の場合、画像処理部１０５は、後述するように、撮像された画像に写っている所定の被写体の画像領域の中に高輝度のテカリ領域が存在する場合、そのテカリ領域に対するテカリ補正処理をも行う。
【００１３】
コーデック部１１０は、画像データを圧縮符号化・復号化する。コーデック部１１０は、メモリ１０６に記憶された画像データを例えばＭＰＥＧなどの規格に準拠した形式で符号化または復号化する。
【００１４】
顔検出部１１３は、撮像部１０３にて撮像されてＡ／Ｄ変換部１０４から出力された画像データ、又は、メモリ制御部１０７がメモリ１０６から読み出した画像データに対し、所定の画像解析処理を行うことで、画像内から人の顔が映っている領域を検出する。顔検出部１１３により検出された顔検出結果のデータは、メモリ制御部１０７を介して、メモリ１０６に一時的に記憶され、また必要に応じてメモリ１０６から読み出されて画像処理部１０５に送られる。
【００１５】
メモリ１０６は、画像処理部１０５が各種画像処理を行う際に一時的に画像データを記憶する他、記録媒体インターフェース（Ｉ／Ｆ）１１１を介して記録媒体１１２から読み込まれた画像データや、表示部１０９に表示するための画像データ等を記憶する。メモリ制御部１０７は、メモリ１０６の読み書きを制御する。Ｄ／Ａ変換器１０８は、例えばメモリ制御部１０７によりメモリ１０６から読み出された画像表示用の画像データを、アナログ映像信号に変換して表示部１０９に出力する。
【００１６】
表示部１０９は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）等の表示装置を有し、撮影された画像、記録媒体１１２から読み出された画像、いわゆるライブビュー表示の際に撮像部１０３にて撮像されているライブビュー画像等を表示する。また、表示部１０９には、デジタルカメラ１００をユーザが操作等する際のユーザインターフェース画像も表示される。操作部１２０は、上述したユーザインターフェース画像を表示するタッチパネル、ボタンやスイッチを含み、ユーザによる操作を検知し、その検知した操作情報をシステム制御部５０に通知する。
【００１７】
システム制御部５０は、ＣＰＵ又はＭＰＵを含み、不揮発性メモリ１２１に記憶されているプログラムをシステムメモリ１２２の作業領域に展開することにより実行して、本実施形態のデジタルカメラ１００全体の各機能を制御する。不揮発性メモリ１２１は、補助記憶装置として、プログラムやパラメータなどを格納するＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性の半導体メモリを含む。システムメモリ１２２は、主記憶装置として、不揮発性メモリ１２１から読み出したプログラム等を展開する他、システム制御部５０の動作用の定数、変数を記憶する。記録媒体Ｉ／Ｆ１１１は、例えば半導体メモリカードやカード型ハードディスク等の着脱可能な記録媒体１１２を、デジタルカメラ１００と機械的及び電気的に接続する。
【００１８】
以下、画像処理部１０５の詳細な構成と、画像処理部１０５にて行われる画像処理の詳細について図２を参照しながら説明する。
画像処理部１０５の画像信号生成部２０１は、撮像部１０３にて撮像されてＡ／Ｄ変換部１０４から出力された画像データが入力される。この画像データは、前述したようにベイヤー配列で構成されたＲＧＢの各色のデータからなる。画像信号生成部２０１は、ベイヤー配列に対応したＲＧＢの各色の画像データに対して同時化処理を行って、１画素あたりＲＧＢの各色を含む画像データを生成する。画像信号生成部２０１は、同時化処理で生成した画像データをホワイトバランス制御部２０２（以下、ＷＢ制御部２０２とする。）に出力する。
【００１９】
ＷＢ制御部２０２は、画像信号生成部２０１より出力された画像データを基にホワイトバランス補正値（以下、ＷＢ補正値とする。）を算出する。そして、ＷＢ制御部２０２は、算出したＷＢ補正値を用いて、画像データのホワイトバランスを補正する。
【００２０】
テカリ補正回路２０３は、ＷＢ制御部２０２によってホワイトバランス補正された画像データを基にテカリ補正処理を行う。このテカリ補正回路２０３におけるテカリ補正処理の詳細については後述する。テカリ補正回路２０３によるテカリ補正後の画像データは、色変換マトリックス回路２０４とＹ生成回路２１１に送られる。
【００２１】
色変換マトリックス回路２０４（以下、色変換ＭＴＸ回路２０４とする。）は、テカリ補正回路２０３によるテカリ補正後の画像データが最適な色で再現されるように色ゲインを乗じた後、二つの色差データＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙに変換する。色変換ＭＴＸ回路２０４から出力された二つの色差データＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙは、ローパスフィルタ回路２０５（以下、ＬＰＦ回路２０５とする。）に送られる。ＬＰＦ回路２０５は、色差データＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙの帯域を制限し、その帯域制限後の色差データＲ−Ｙ，Ｂ−ＹをＣＳＵＰ回路２０６に出力する。ＣＳＵＰ（Ｃｈｒｏｍａ Ｓｕｐｒｅｓｓ）回路２０６は、ＬＰＦ回路２０５で帯域制限された色差データＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙの飽和部分の偽色信号を抑圧する処理を行う。このＣＳＵＰ回路２０６による偽色信号抑圧後の色差データＲ−Ｙ，Ｂ−ＹはＲＧＢ変換回路２０７に出力される。
【００２２】
Ｙ生成回路２１１は、テカリ補正回路２０３によるテカリ補正後の画像データから輝度データＹを生成する。Ｙ生成回路２１１にて生成された輝度データＹはエッジ強調回路２１２に送られる。エッジ強調回路２１２は、輝度データＹに対してエッジ強調処理を行い、その処理後の輝度データＹをＲＧＢ変換回路２０７に出力する。
【００２３】
ＲＧＢ変換回路２０７は、ＣＳＵＰ回路２０６から出力された色差データＲ−Ｙ，Ｂ−Ｙと、エッジ強調回路２１２から出力される輝度データＹとから、ＲＧＢデータを生成するＲＧＢ変換処理を行う。ＲＧＢ変換回路２０７から出力されたＲＧＢデータは、γ（ガンマ）補正回路２０８に送られる。γ補正回路２０８は、ＲＧＢデータに対し、予め定められたγ特性に従った階調補正処理（γ補正処理）を行う。γ補正回路２０８によりγ補正処理されたＲＧＢデータは、色輝度変換回路２０９によってＹＵＶの画像データに変換された後、ＪＰＥＧ圧縮回路２１０にて圧縮符号化される。この圧縮符号化された画像データは、その後、図１の記録媒体１１２に画像データファイルとして記録される。
【００２４】
次に、本実施形態のデジタルカメラ１００において行われるテカリ補正の詳細について説明する。
図３は、デジタルカメラ１００において、撮像部１０３の撮像画像又はメモリ１０６に記憶されている画像から所定の被写体の画像領域を検出し、その画像領域からテカリ領域を抽出してテカリ補正が行われるまでの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図３のフローチャートでは、ステップＳ３０１〜ステップＳ３０４をそれぞれＳ３０１〜Ｓ３０４と略記する。また、図３のフローチャートの処理は、ハードウェア構成又はソフトウェア構成により実行されてもよいし、一部がソフトウェア構成で残りがハードウェア構成により実現されてもよい。ソフトウェア構成により処理が実行される場合、図３のフローチャートの処理は、一例として、図３の不揮発性メモリ１２１に格納されているプログラムをシステムメモリ１２２に展開し、システム制御部５０が実行することなどにより実現可能である。本実施形態に係るプログラムは、不揮発性メモリ１２１に予め用意されているが、例えば着脱可能な半導体メモリから読み出されたり、不図示のインターネット等のネットワークからダウンロードされたりして、システムメモリ１２２にロードされてもよい。これらのことは後述する他のフローチャートにおいても同様とする。
【００２５】
本実施形態では、撮像画像等の入力画像から、所定の被写体の画像領域の一例として人物の顔画像を検出し、その顔画像の中から高輝度領域のテカリ領域を抽出し、そのテカリ領域に対してテカリ補正を行う例を挙げて説明する。
本実施形態のデジタルカメラ１００では、先ず、Ｓ３０１の処理として、顔検出部１１３が、撮像部１０３の撮像画像又はメモリ１０６に記憶されている画像から、人物の顔画像の領域（以下、顔領域とする。）を検出する。また、顔検出部１１３は、画像内に顔が複数存在する場合には、それら複数の顔領域を検出して、それぞれ顔領域の情報を取得する。
【００２６】
次に、Ｓ３０２において、顔検出部１１３は、Ｓ３０１で検出した顔領域から、目や口、眉などの顔を構成する各部位である各器官の領域を検出する。以下、顔の中の各器官の領域を器官領域と表記する。このように、顔領域から器官領域を検出することにより、顔領域の中で肌色領域とそれ以外の色の領域とを区別可能となる。つまり、目、口などの器官領域は一般に肌色でないため、これら器官領域を検出してそれら器官領域を顔領域から除外することにより、顔領域の中の肌色領域を特定可能となる。また本実施形態の場合、顔検出部１１３は、器官領域の検出情報として、目、口等の各器官の座標位置情報や器官検出の信頼度を表す情報をも検出する。器官検出の信頼度情報は、一例として、検出された器官領域の形状、傾き、色、顔領域内における器官領域の位置及びその配置関係などを基に、目、口などの各器官領域の確からしさを表す情報として取得される。一例として、顔領域から目として検出された器官領域が、顔内で目が配置されるべき位置にあり、またその形状と色が目の形状と色である場合、目である確からしさが高いことを示す信頼度情報が得られる。なお、信頼度情報を取得する方法は、この例に限定されるものではなく、各器官領域の確からしさを表すことができる情報であれば、他の方法により取得されてもよい。Ｓ３０２で検出された器官領域の検出情報は、例えばメモリ１０６に一時的に記憶された後、システム制御部５０による制御の下でメモリ制御部１０７により読み出され、画像処理部１０５のテカリ補正回路２０３に送られる。
【００２７】
次のＳ３０３において、顔検出部１１３は、顔領域から器官領域を除いた領域、つまり顔の肌色領域を特定し、さらに、その肌色領域から後述するテカリ領域の検出及びテカリ領域に対するテカリ補正に用いられる評価値の取得を行う。
【００２８】
図４は、顔検出部１１３が検出した顔領域４０１の一例を示した図である。顔検出部１１３は、Ｓ３０３において、図４に示すように人物の顔領域４０１を複数のブロックに分割して、ブロック毎に画素値（ＲＧＢの各値）の積分値を求める。また、顔検出部１１３は、顔領域４０１の各ブロックから、Ｓ３０２で検出した目や口などの器官領域の各ブロック、つまり肌色でない領域の各ブロックを除外することにより、肌色領域の各ブロックを特定する。そして、顔検出部１１３は、その肌色領域の各ブロックの積分値を、後述するテカリ補正に用いられる評価値として取得する。このように、Ｓ３０３では、顔領域４０１の中で目や口などの肌色でない領域を除いた、肌色領域の各ブロックの評価値が取得される。Ｓ３０３で取得された肌色領域のブロック毎の評価値は、例えば、メモリ１０６に一時的に記憶された後、システム制御部５０による制御の下でメモリ制御部１０７により読み出され、画像処理部１０５のテカリ補正回路２０３に送られる。
【００２９】
次に、Ｓ３０４の処理として、テカリ補正回路２０３は、Ｓ３０３で肌色領域のブロック毎に取得された積分値（評価値）を基に、肌色領域の中のテカリ領域（高輝度領域）に対する補正処理（テカリ補正処理）を行う。すなわち、Ｓ３０４において、テカリ補正回路２０３は、Ｓ３０３で肌色領域のブロック毎に取得された積分値（評価値）を基に、肌色領域の中のテカリ領域（高輝度領域）を抽出し、また肌色領域の肌色評価値の算出も行う。そして、テカリ補正回路２０３は、肌色領域の肌色評価値を基にテカリ補正量を算出し、そのテカリ補正量を用いてテカリ領域に対するテカリ補正を行う。テカリ補正回路２０３におけるテカリ補正量の算出処理、テカリ領域に対するテカリ補正処理の詳細については後述する。
【００３０】
なお、テカリ補正回路２０３は、後述するように器官領域の検出情報を基に高輝度領域の抽出や肌色評価値の算出を行っているが、顔領域に含まれる色情報と輝度情報を基に高輝度領域の抽出や肌色評価値の算出を行ってもよい。すなわち例えば、テカリ補正回路２０３は、顔領域の中の肌色に近い色成分のブロック積分値のみを取得し、それら肌色に近い色成分のブロック積分値を基に、高輝度領域の抽出や肌色評価値の算出を行ってもよい。
【００３１】
ここで、本実施形態のテカリ補正では、前述のように顔領域から器官領域を除いた肌色領域について高輝度領域の抽出や肌色評価値の算出を行い、それらを基にテカリ補正量を算出してテカリ補正を行うようになされている。このため、例えば器官検出ができなかった場合や器官検出が誤っている可能性がある場合にはテカリ補正を行わないことが望ましい。
また、例えば入力画像から複数の顔領域が検出されている場合、テカリ補正回路２０３は、それら顔領域毎に、器官領域を除いた肌色領域について高輝度領域の抽出や肌色評価値の算出を行ってテカリ補正量を算出することになる。ただし、正しく器官検出ができた顔領域のみテカリ補正を行い、器官検出ができなかった顔領域や器官検出が誤っている可能性がある顔領域のテカリ補正を行わないようにすると、テカリ補正された顔領域と補正されていない顔領域とが混在することになる。この場合、補正ムラのある不自然な補正画像が生成されることになる。
【００３２】
このため、複数の顔領域が検出されている場合、本実施形態のテカリ補正回路２０３は、それら顔領域毎に、前述した器官領域の検出情報を基に、誤り無く器官検出が行われていてテカリ補正を実施可能な状態の顔領域であるか否かの判定を行う。そして、本実施形態のテカリ補正回路２０３は、器官検出ができてテカリ補正を実施可能な状態の顔領域について、算出したテカリ補正量を、複数の顔領域から取得した特徴情報を基に調整し、その調整後の補正量を用いたテカリ補正を行うようにする。詳細は後述するが、テカリ補正量を調整する際に用いる顔領域の特徴情報としては、顔領域の大きさ情報（サイズ）と、顔の器官領域の検出情報と、高輝度領域の抽出情報との、少なくとも一つを用いる。また詳細は後述するが、この場合の高輝度領域の抽出情報としては高輝度領域の少なくとも面積を表す情報を用い、器官領域の検出情報としては各器官検出の信頼度を表す情報を用いる。
【００３３】
以下、図５以降の各図を参照し、入力画像から複数の顔領域が検出されている場合に、本実施形態のテカリ補正回路２０３にて行われるテカリ補正量の算出、そのテカリ補正量の調整、その調整されたテカリ補正量を用いたテカリ補正の詳細を説明する。
図５は、図３のＳ３０４においてテカリ補正回路２０３が行うテカリ補正処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０１において、図３のＳ３０２で検出された器官領域の検出情報を取得する。このときのテカリ補正回路２０３は、器官領域の検出情報として、前述した目、口等の各器官の座標位置情報や器官検出の信頼度情報を取得する。
【００３４】
次に、Ｓ５０２において、テカリ補正回路２０３は、図３のＳ３０３で取得されたブロック積分値から、ＲＧＢの各平均画素値（ＡｖｅＲ，ＡｖｅＧ，ＡｖｅＢ）を算出し、目や口等の器官領域を除いた顔領域の輝度情報（Ｙ）を算出する。
また、Ｓ５０３において、テカリ補正回路２０３は、同様に目や口等の器官領域を除いた顔領域の肌色平均値（Ｓｋｉｎ＿Ｒ，Ｓｋｉｎ＿Ｇ，Ｓｋｉｎ＿Ｂ）を算出する。
すなわち、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０２とＳ５０３の処理により、顔領域４０１から目や口等の器官領域を除外した肌色領域の輝度値と肌色平均値とを求める。
【００３５】
次に、Ｓ５０４において、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０３で取得した肌色平均値と、Ｓ５０２で取得した顔領域の輝度値と、Ｓ５０１で取得した器官検出の信頼度情報とを基に、テカリ補正量を算出する。
図６（ａ）と図６（ｂ）は、Ｓ５０４において、テカリ補正回路２０３がテカリ補正量を算出する際に設定するゲイン特性を示した図である。
図６（ａ）は、輝度情報（輝度値Ｙ）を基に補正ゲインＧａｉｎＡを設定する際のゲイン特性６００を示した図である。図６（ａ）のゲイン特性６００によれば、輝度値Ｙが所定の閾値Ｔｈ１＿Ｙ以下である場合には、補正ゲインとして所定の初期ゲインが設定される。なお、所定の初期ゲインは、例えばゲイン＝０（ゼロ）であるとする。また、ゲイン特性６００の場合、輝度値Ｙが所定の閾値Ｔｈ１＿Ｙを超えると初期ゲインより大きい補正ゲインに設定され、これ以降は輝度値Ｙが高くなるのに応じて補正ゲインが上昇するように設定される。なお、閾値Ｔｈ１＿Ｙから閾値Ｔｈ２＿Ｙまでのゲイン特性６００は、輝度値Ｙに応じて補正ゲインが所定のカーブを描くように上昇するような特性となされている。そして、輝度値Ｙが閾値Ｔｈ２＿Ｙ以上になると補正ゲインは最大の値に設定され、それ以降は最大の値が続くようになされる。なお、最大の値は、例えばゲイン＝１に設定されているとする。このように、図６（ａ）のゲイン特性６００は、輝度値Ｙが低い場合には補正ゲインを低くし、輝度値Ｙが高い場合には補正ゲインを高くするような特性となされている。
【００３６】
図６（ｂ）は、器官検出の信頼度情報を基に補正ゲインＧａｉｎＢを設定する際のゲイン特性６０１を示した図である。図６（ｂ）のゲイン特性６０１によれば、器官検出の信頼度が所定の閾値Ｔｈ１＿Ｏｒｇ以下である場合には、補正ゲインとして所定の初期ゲイン（例えば「０」）が設定される。また、ゲイン特性６０１の場合、器官検出の信頼度が所定の閾値Ｔｈ１＿Ｏｒｇを超えると初期ゲインより大きい補正ゲインに設定され、これ以降は信頼度が高くなるのに応じて補正ゲインが上昇するように設定される。なお、閾値Ｔｈ１＿Ｏｒｇから閾値Ｔｈ２＿Ｏｒｇまでのゲイン特性６０１は、信頼度が高くなるのに応じて補正ゲインが直線状に上昇するような特性となされている。そして、器官検出の信頼度が閾値Ｔｈ２＿Ｏｒｇ以上になると補正ゲインは最大の値（例えば「１」）に設定され、それ以降は最大の値が続くようになされる。すなわち、図６（ｂ）のゲイン特性６０１は、器官検出の信頼度が低い場合には誤補正や過補正になる可能性があるため、補正ゲインを低くし、器官検出の信頼度が低い場合には補正ゲインを高くするような特性となされている。
【００３７】
また、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０４において、前述のようにして設定した補正ゲインＧａｉｎＡとＧａｉｎＢとを基に、前述の各ブロックに対する補正ゲインαを算出する。補正ゲインαは、例えば下記式（１）を用いて算出される。
α＝ＧａｉｎＡ×ＧａｉｎＢ          式（１）
さらに、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０４において、前述のＳ５０３で算出した肌色平均値（Ｓｋｉｎ＿Ｒ，Ｓｋｉｎ＿Ｇ，Ｓｋｉｎ＿Ｂ）から、肌色の補色（Ｓｋｉｎ＿Ｒ'、Ｓｋｉｎ＿Ｇ'、Ｓｋｉｎ＿Ｂ'）をも算出する。
【００３８】
そして、テカリ補正回路２０３は、それら算出した肌色の補色（Ｓｋｉｎ＿Ｒ'、Ｓｋｉｎ＿Ｇ'、Ｓｋｉｎ＿Ｂ'）と補正ゲインαとを基に、顔領域の高輝度領域（テカリ領域）に対するテカリ補正量を算出する。具体的には、テカリ補正回路２０３は、肌色の補色（Ｓｋｉｎ＿Ｒ'，Ｓｋｉｎ＿Ｇ'，Ｓｋｉｎ＿Ｂ'）にそれぞれ補正ゲインαを乗算することでテカリ補正量（α×Ｓｋｉｎ＿Ｒ'，α×Ｓｋｉｎ＿Ｇ'，α×Ｓｋｉｎ＿Ｂ'）を算出する。
【００３９】
ここで、顔領域が複数検出されている場合、テカリ補正回路２０３は、各々の顔領域について、前述同様にしてテカリ補正量を算出することになる。ただし、前述したように、器官検出ができなかった顔領域や器官検出が誤っている可能性がある顔領域のテカリ補正を行わないようにすると、テカリ補正された顔領域と補正されていない顔領域とが混在した補正ムラのある不自然な画像が生成される。
【００４０】
このため、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０５において、顔領域が複数検出されているか否かを判定する。テカリ補正回路２０３は、顔領域が複数検出されていないと判定（Ｎｏ）した場合、つまり検出された顔領域が一つのみである場合にはＳ５０８に処理を進め、一方、複数検出されていると判定（Ｙｅｓ）した場合にはＳ５０６に処理を進める。
【００４１】
検出された顔領域が一つのみであると判定されてＳ５０８に進んだ場合、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０４で算出したテカリ補正量を、顔領域内の高輝度領域（テカリ領域）の信号値（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）からそれぞれ減算するテカリ補正処理を行う。すなわち、この場合のテカリ補正処理は、下記式（２）により表される。
【００４２】
Ｒ１＝Ｒ０−α×Ｓｋｉｎ＿Ｒ'
Ｇ１＝Ｇ０−α×Ｓｋｉｎ＿Ｇ'            式（２）
Ｂ１＝Ｂ０−α×Ｓｋｉｎ＿Ｂ'
【００４３】
このテカリ補正処理により、例えば図７に示すように、高輝度領域の補正が行われる前に飽和していたＲＧＢ値７００（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）からは、肌色の補色が減算された補正後のＲＧＢ値７０１（Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１）が得られる。これにより高輝度領域（テカリ領域）の肌色が再現された顔領域の画像が得られることになる。
【００４４】
Ｓ５０５で複数の顔領域が検出されていると判定されてＳ５０６に進んだ場合、テカリ補正回路２０３は、各々の顔領域における各器官検出の信頼度情報を基に、器官検出の信頼度が高い顔領域と低い顔領域とが混在しているか否か判定する。ここで、器官検出の信頼度が高い顔領域とは、誤補正や過補正の虞が無いためテカリ補正を実施可能な状態の顔領域であり、一方、器官検出の信頼度が低い顔領域とは、誤補正や過補正が生ずる虞があるためテカリ補正を実施できない状態の顔領域である。
【００４５】
具体的には、テカリ補正回路２０３は、全ての顔領域における器官検出の信頼度が前述の図６（ｂ）の閾値Ｔｈ１＿Ｏｒｇ以下、又は閾値Ｔｈ２＿Ｏｒｇ以上である場合、Ｓ５０６にて信頼度が高い顔領域と低い顔領域とは混在していないと判定（Ｎｏ）する。この場合、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０８に処理を進め、前述同様にＳ５０４で算出したテカリ補正量を用いたテカリ補正を行う。
【００４６】
一方、テカリ補正回路２０３は、全顔領域の器官検出の信頼度が図６（ｂ）の閾値Ｔｈ１＿Ｏｒｇ以下、又は閾値Ｔｈ２＿Ｏｒｇ以上になっていない場合には、Ｓ５０６にて信頼度が高い顔領域と低い顔領域とが混在していると判定（Ｙｅｓ）する。言い換えると、テカリ補正回路２０３は、少なくとも一つの顔領域の器官検出の信頼度が、他の顔領域の器官検出の信頼度とは大きく異なっている場合、信頼度が高い顔領域と低い顔領域とが混在していると判定する。そして、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０６において、信頼度が高い顔領域と低い顔領域とが混在していると判定した場合には、Ｓ５０７に処理を進める。
【００４７】
Ｓ５０７に進んだ場合、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０４で算出されたテカリ補正量（α×Ｓｋｉｎ＿Ｒ'，α×Ｓｋｉｎ＿Ｇ'，α×Ｓｋｉｎ＿Ｂ'）を調整する制御値βを算出する。そして、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０４で算出されたテカリ補正量に対して制御値βを乗算することによって、テカリ補正量を調整する。
【００４８】
以下、制御値βの算出処理について、図８（ａ）〜図８（ｃ）と図９（ａ）及び図９（ｂ）を例に挙げて説明する。
図８（ａ）〜図８（ｃ）の画像８００はテカリ補正が行われる前の画像例、画像８０１は制御値βによって調整されたテカリ補正量を用いたテカリ補正後の画像例を示している。
図８（ａ）〜図８（ｃ）の画像例は、検出された複数の顔領域として、主顔８１０と副顔８１１の二つが存在している例を挙げている。本実施形態において、主顔８１０とは、前述した器官検出の信頼度が高い顔領域であり、誤補正や過補正の虞が無いためテカリ補正を実施可能な状態の顔領域であるとする。一方、副顔８１１とは、器官検出の信頼度が低い顔領域であり、誤補正や過補正が生ずる虞があるためテカリ補正を実施できない状態の顔領域であるとする。図８（ａ）〜図８（ｃ）の画像例の場合、副顔８１１は例えば左目を瞑っているため器官検出の信頼度が低いと判定され、一方、主顔８１０は両目を開けているため器官検出の信頼度が高いと判定される例を挙げている。なお、器官検出の信頼度が低いと判定される例は、片目を瞑っている場合だけに限定されず、一例として、顔が正面ではなく横向きの場合、顔の一部が画角からはみ出している（顔の一部しか写っていない）場合なども挙げることができる。
【００４９】
また、図８（ａ）には、副顔８１１の大きさ（サイズ）が非常に小さい場合の画像例を示しており、この例では主顔８１０に対して副顔８１１の相対的な大きさが非常に小さくなっているとする。一方、図８（ｂ）と図８（ｃ）には、副顔８１１の大きさ（サイズ）が或る程度大きい画像例を示しており、この例では副顔８１１が主顔８１０の大きさに近い大きさになっているとする。なお、図８（ａ）〜図８（ｃ）の矩形エリア８２０は主顔８１０の大きさを表し、矩形エリア８２１は副顔８１１の大きさを表している。
【００５０】
また、図８（ａ）〜図８（ｃ）のテカリ補正前の画像例において、主顔８１０内にはテカリ領域８３０が存在し、副顔８１１内にはテカリ領域８３１が存在しているとする。ただし、図８（ｂ）のテカリ補正前の画像例の場合、副顔８１１のテカリ領域８３１は非常に小さく目立ち難い領域になっている。一方、図８（ｃ）のテカリ補正前の画像例の場合、副顔８１１のテカリ領域８３１が或る程度大きく目立ち易い領域になっているとする。
【００５１】
ここで、図８（ａ）の画像例のように、副顔８１１のサイズが非常に小さい場合には、例えば主顔８１０についてのみテカリ補正が実施され、副顔８１１についてテカリ補正が実施されなかったとしても画像全体として違和感は少ないと考えられる。
これに対し、図８（ｃ）の画像例のように副顔８１１が大きい場合、例えば主顔８１０のみテカリ補正が実施され、副顔８１１のテカリ補正が実施されなかったとすると、補正ムラが目立って画像全体で違和感が生ずると考えられる。
一方、図８（ｂ）の画像例のように副顔８１１が大きくてもテカリ領域８３１が非常に小さい場合、主顔８１０のテカリ補正が実施され、副顔８１１のテカリ補正が実施されなかったとしても、補正ムラは目立たず画像全体の違和感は少ないと考えられる。
【００５２】
このため、本実施形態では、主顔８１０と副顔８１１とが混在する場合、それら主顔８１０と副顔８１１の特徴情報を基に、主顔８１０について算出されたテカリ補正量を調整することで、補正ムラが目立たず違和感の少ない画像を得られるようにしている。具体的には、テカリ補正回路２０３は、先ず、主顔８１０と副顔８１１の特徴情報のうち器官検出の信頼度情報を基に、信頼度が高くテカリ補正を実施できるのは主顔８１０であると判定する。そしてテカリ補正回路２０３は、主顔８１０について算出したテカリ補正量を調整するための制御値βを、副顔８１１の特徴情報のうち、副顔８１１の大きさ情報（サイズ）と、副顔８１１のテカリ領域８３１の後述するテカリ量を表す情報とを基に算出する。詳細は後述するが、本実施形態の場合、テカリ補正回路２０３は、副顔８１１のサイズに応じた制御ゲインＧａｉｎＣと、副顔８１１のテカリ領域８３１のテカリ量に応じた制御ゲインＧａｉｎＤとを求め、これらを基に制御値βを算出する。制御ゲインＧａｉｎＣは図９（ａ）に示すように副顔８１１のサイズに応じて設定され、制御ゲインＧａｉｎＤは図９（ｂ）に示すように副顔８１１のテカリ領域８３１のテカリ量に応じて設定される。
【００５３】
図９（ａ）は、Ｓ５０４で主顔８１０について算出されたテカリ補正量を調整する制御値βを求める際に用いられる制御ゲインＧａｉｎＣを、副顔８１１のサイズに応じて設定するゲイン特性９００を示した図である。図９（ａ）のゲイン特性９００によれば、副顔８１１のサイズが所定の第１の大きさ閾値以下（大きさ閾値Ｔｈ１＿Ｓｉｚｅ以下）である場合には、制御ゲインとして所定の初期ゲインが設定される。なお、制御ゲインＧａｉｎＣを求める際の所定の初期ゲインは、例えば「１」になされている。また、ゲイン特性９００の場合、副顔８１１のサイズが第１の大きさ閾値Ｔｈ１＿Ｓｉｚｅを上回ると、初期ゲインより小さい制御ゲインに設定され、これ以降は副顔８１１のサイズが大きくなるのに応じて制御ゲインが下降するように設定される。なお、第１の大きさ閾値Ｔｈ１＿Ｓｉｚｅから第２の大きさ閾値Ｔｈ２＿Ｓｉｚｅまでのゲイン特性９００は、副顔８１１のサイズが大きくなるのに応じて制御ゲインが直線状に下がるような特性となされている。そして、副顔８１１のサイズが、第２の大きさ閾値以上（大きさ閾値Ｔｈ２＿Ｓｉｚｅ以上）になると、制御ゲインは最小の値に設定され、それ以降は最小の値が続くようになされる。なお、最小の値は、例えば「０（ゼロ）」に設定されているとする。すなわち、図９（ａ）のゲイン特性９００は、副顔８１１のサイズが、第１の大きさ閾値Ｔｈ１＿Ｓｉｚｅ以下である場合には制御ゲインＧａｉｎＣとして「１」が設定される。また、副顔８１１のサイズが、第１の大きさ閾値Ｔｈ１＿Ｓｉｚｅより大きく、第２の大きさ閾値Ｔｈ２＿Ｓｉｚｅ未満である場合には１＞ＧａｉｎＣ＞０の制御ゲインが設定され、大きさ閾値Ｔｈ２＿Ｓｉｚｅ以上になるとＧａｉｎＣ＝０の制御ゲインが設定される。
【００５４】
図９（ｂ）は、Ｓ５０４で主顔８１０について算出されたテカリ補正量を調整する制御値βを求める際に用いられる制御ゲインＧａｉｎＤを、副顔８１１のテカリ領域８３１におけるテカリ量に応じて設定するゲイン特性９０１を示した図である。本実施形態において、テカリ量とは、所定の輝度閾値以上になっている高輝度領域の少なくとも面積を基に算出される算出量である。
【００５５】
図１０（ａ）は顔領域から抽出される高輝度領域の各ブロックを表した図であり、テカリ補正回路２０３は、所定の輝度閾値以上（例えば図６（ａ）のＴｈ１＿Ｙ以上）のブロックをカウントすることでテカリ量Ｓｈを算出する。すなわち、図１０（ａ）は、所定の輝度閾値以上となっている高輝度領域の面積に応じたテカリ量Ｓｈが算出された例である。図１０（ａ）の例では、図中の白色のブロックが輝度閾値以上のブロックを表しているとする。
【００５６】
なお、テカリ補正回路２０３は、図６（ａ）に示した輝度値Ｙに応じた補正ゲインＧａｉｎＡの加重加算によりテカリ量を算出してもよい。図１０（ｂ）は、図６（ａ）の補正ゲインＧａｉｎＡを考慮してテカリ量が算出されたブロックの例を示している。図１０（ｂ）では、図中の各ブロックにおけるグレー色の濃淡（ドット数の多少）によりテカリ量が表されており、ブロックの色が白色に近づくほど、テカリ量が大きく、黒色に近づくほどテカリ量が小さいことを表している。この例の場合、図６（ａ）に示したゲインＧａｉｎＡをブロック毎に積算することで、高輝度領域の面積と輝度値Ｙとを考慮したテカリ量Ｓｈが算出される。本実施形態において、検出した顔領域のブロック数をＮとすると、テカリ補正回路２０３は、下記式（３）によりテカリ量Ｓｈを算出することができる。
【００５７】
【数１】
2018198029.tif 000003
【００５８】
図９（ｂ）に示したゲイン特性９０１では、副顔８１１の高輝度領域のテカリ量Ｓｈが所定の第１の量閾値以下（量閾値Ｔｈ１＿Ｓｈ以下）である場合には、制御ゲインＧａｉｎＤとして所定の初期ゲイン（例えば「１」）が設定される。また、ゲイン特性９０１の場合、副顔８１１のテカリ量Ｓｈが第１の量閾値Ｔｈ１＿Ｓｈを上回ると初期ゲインより小さい制御ゲインに設定され、これ以降は副顔８１１のテカリ量Ｓｈが大きくなるのに応じて制御ゲインが下降するように設定される。なお、第１の量閾値Ｔｈ１＿Ｓｈから第２の量閾値Ｔｈ２＿Ｓｈまでのゲイン特性９０１は、副顔８１１のテカリ量Ｓｈが大きくなるのに応じて制御ゲインが直線状に下がるような特性となされている。そして、副顔８１１のテカリ量Ｓｈが所定の第２の量閾値以上（量閾値Ｔｈ２＿Ｓｈ以上）になると制御ゲインは最小の値（「０」）に設定され、それ以降は最小の値が続くようになされる。すなわち、図９（ｂ）のゲイン特性９０１は、副顔８１１のテカリ量Ｓｈが、第１の量閾値Ｔｈ１＿Ｓｈ以下である場合には制御ゲインＧａｉｎＤとして「１」が設定される。また、副顔８１１のテカリ量Ｓｈが、第１の量閾値Ｔｈ１＿Ｓｈより大きく、第２の量閾値Ｔｈ２＿Ｓｈ未満の場合には１＞ＧａｉｎＤ＞０の制御ゲインが設定され、第２の量閾値Ｔｈ２＿Ｓｈ以上になるとＧａｉｎＤ＝０の制御ゲインが設定される。
【００５９】
そして、主顔８１０のテカリ補正量を調整する制御値βは、前述の図９（ａ）により設定された制御ゲインＧａｉｎＣと、図９（ｂ）により設定された制御ゲインＧａｉｎＤとを用いた、例えば下記式（４）により算出される。
β＝ＧａｉｎＣ×ＧａｉｎＤ        式（４）
さらに、テカリ補正回路２０３は、式（４）により算出した制御値βを、図５のＳ５０４で主顔８１０について算出したテカリ補正量（α×Ｓｋｉｎ＿Ｒ'，α×Ｓｋｉｎ＿Ｇ'，α×Ｓｋｉｎ＿Ｂ'）に乗算する。これにより、最終的なテカリ補正量（α×β×Ｓｋｉｎ＿Ｒ'，α×β×Ｓｋｉｎ＿Ｇ'，α×β×Ｓｋｉｎ＿Ｂ'）が算出される。前述のようにしてＳ５０７により最終的なテカリ補正量の算出がなされた後、テカリ補正回路２０３の処理は、Ｓ５０８に進む。
【００６０】
この場合のＳ５０８において、テカリ補正回路２０３は、Ｓ５０７で算出した最終的なテカリ補正量を、式（５）に示すように主顔８１０のテカリ領域の信号値（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）から減算するテカリ補正処理を行う。
Ｒ１＝Ｒ０−α×β×Ｓｋｉｎ＿Ｒ'
Ｇ１＝Ｇ０−α×β×Ｓｋｉｎ＿Ｇ'          式（５）
Ｂ１＝Ｂ０−α×β×Ｓｋｉｎ＿Ｂ'
【００６１】
前述のように、本実施形態によれば、器官検出の信頼度が高くテカリ補正を実施できる主顔８１０と信頼度が低くテカリ補正を実施できない副顔８１１とが混在する場合において、副顔８１１のサイズが非常に小さいときには主顔８１０のみテカリ補正が行われる。例えば図８（ａ）のように副顔８１１のサイズが非常に小さい場合、主顔８１０のみテカリ補正が実施されて肌色が再現され、サイズが小さい副顔８１１のテカリ補正が実施されなかったとしても補正ムラが目立たない違和感の少ない画像が得られる。
一方、図８（ｃ）のように副顔８１１が大きく、その副顔８１１のテカリ領域８３１も大きい（テカリ量が大きい）場合、本実施形態によれば、主顔８１０に対するテカリ補正を実施しないようになされているため、補正ムラが低減された画像を得ることができる。
また、図８（ｂ）のように副顔８１１が大きくてもテカリ領域８３１が非常に小さい（テカリ量が小さい）場合、本実施形態によれば、主顔８１０のみテカリ補正が実施される。すなわち、副顔８１１が大きくてもテカリ領域８３１が非常に小さい場合には、主顔８１０のみテカリ補正が行われて肌色が再現され、副顔８１１のテカリ補正が実施されなかったとしても、補正ムラが目立たない違和感の少ない画像が得られる。
【００６２】
なお、図８（ａ）〜図８（ｃ）では主顔８１０のテカリ補正を行うか否かの制御がなされる例のみを挙げたが、式（４）のように制御値βは制御ゲインＧａｉｎＣとＧａｉｎＤを乗算して得られる値である。これら制御ゲインＧａｉｎＣとＧａｉｎＤは、前述した図（ａ）と図９（ｂ）のように１＞ＧａｉｎＣ＞０、１＞ＧａｉｎＤ＞０の値を採り得る。したがって、本実施形態における主顔８１０のテカリ補正量の調整には、それら制御ゲインＧａｉｎＣとＧａｉｎＤの値に応じた可変の調整が行われる場合も含まれる。
【００６３】
＜その他の実施形態＞
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。前述の実施形態では、所定の被写体の画像領域として顔画像の肌色領域に対するテカリ補正処理の例を挙げたが、本発明は顔画像の肌色領域のテカリ補正処理には限定されない。一例として、所定の被写体として略々同じ車体色の複数の自動車等が写っている画像において、それら自動車の車体の高輝度領域（テカリ領域）を補正する場合などにも適用可能である。この例の場合、複数の自動車の画像領域の大きさ（サイズ）、自動車の向きや自動車が画角に収まっているか等の検出の信頼度情報、車体の高輝度領域の抽出情報（テカリ量）の、少なくとも一つを基に、前述同様に補正量を調整する。これにより、被写体が人の顔ではない場合において複数の被写体の画像領域が検出された場合でも、補正ムラが低減された違和感の少ない画像を得ることができる。
【００６４】
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００６５】
上述の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明は、その技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００６６】
５０：システム制御部、１００：デジタルカメラ、１０３：撮像部、１０５：画像処理部、１０６：メモリ、１０７：メモリ制御部、１１３：顔検出部、１２１：不揮発性メモリ、２０３：テカリ補正回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【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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