(57)【要約】【課題】  既検出の赤目領域と対となる赤目領域の検出を適切に行う画像処理装置、画像処理プログラムを提供することにある。【解決手段】  カラー画像データにおいて既検出の赤目領域と対になる未検出の赤目領域を検出する画像処理装置であって、前記既検出の赤目領域を含む基準領域の色の特徴量を取得する抽出手段と、前記基準領域を囲むドーナツ状の検出対象領域から、前記基準領域と同サイズの領域であって、当該領域の色の前記特徴量と前記基準領域の前記特徴量との差異が所定の範囲内にある赤目検出領域を検出する赤目検出手段と、を有する。【選択図】  図８
2011181042.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像データにおいて既検出の赤目領域と対になる未検出の赤目領域を検出する画像処理装置であって、
前記既検出の赤目領域を含む基準領域の色の特徴量を取得する抽出手段と、
前記基準領域を囲むドーナツ状の検出対象領域から、前記基準領域と同サイズの領域であって、当該領域の色の前記特徴量と前記基準領域の前記特徴量との差異が所定の範囲内にある赤目検出領域を検出する赤目検出手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記赤目検出手段は、前記基準領域を中心として所定の長さ範囲を半径とする円の円周上に前記基準領域と同サイズの候補領域を順に配置し、前記配置した候補領域の前記色の特徴量と前記基準領域の特徴量とを比較して、前記赤目検出領域であるか否かの判定を順に行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記赤目検出手段は、前記円周上の隣り合う前記候補領域が一部重なり合うように、前記候補領域を順に配置することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または３のいずれかにおいて、
前記赤目検出手段は、前記円周上のうち、前記基準領域に対してカラー画像データの水平方向の所定角度範囲内、及び、垂直方向の所定角度範囲内に位置する前記候補領域を優先して判定を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記特徴量は、前記基準領域または前記候補領域における各画素の色の平均値、または前記色の赤度の標準偏差値、または所定の赤度以上の画素の割合のうち、全てもしくはいずれかを有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
カラー画像データにおいて既検出の赤目領域と対になる未検出の赤目領域を検出する画像処理をコンピューターに実行させるコンピューター読み取り可能な画像処理装置プログラムにおいて、
前記既検出の赤目領域を含む基準領域の色の特徴量を取得する抽出工程と、
前記基準領域を囲むドーナツ状の検出対象領域から、前記基準領域と同サイズの領域であって、当該領域の色の前記特徴量と前記基準領域の前記特徴量との差異が所定の範囲内にある赤目検出領域を検出する赤目検出工程と、
を実行させることを特徴とする画像処置プログラム。
【請求項７】
請求項６において、
前記赤目検出工程は、前記基準領域を中心として所定の長さ範囲を半径とする円の円周上に前記基準領域と同サイズの候補領域を順に配置し、前記配置した候補領域の前記色の特徴量と前記基準領域の特徴量とを比較して、前記赤目検出領域であるか否かの判定を順に行うことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
請求項７において、
前記赤目検出工程は、前記円周上の隣り合う前記候補領域が一部重なり合うように、前記候補領域を順に配置することを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
フラッシュを使用して人物を撮影した場合、目の色が赤色や金色に撮影される赤目現象が発生する。デジタルカメラ、コンピューター、またはプリンター等の画像処理機能を有する装置には、この赤目現象が発生した画像を画像処理によって補正できるものがある（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−０２３３９２９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の方法では、赤目現象が発生している領域を精度よく検出することができず、対となる赤目領域の一方の領域が検出できないことがあった。その結果、赤目補正を適切に行うことができない場合があった。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、対となる赤目領域の検出を適切に行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の側面によれば、カラー画像データにおいて既検出の赤目領域と対になる未検出の赤目領域を検出する画像処理装置であって、前記既検出の赤目領域を含む基準領域の色の特徴量を取得する抽出手段と、前記基準領域を囲むドーナツ状の検出対象領域から、前記基準領域と同サイズの領域であって、当該領域の色の前記特徴量と前記基準領域の前記特徴量との差異が所定の範囲内にある赤目検出領域を検出する赤目検出手段と、を有する。
【０００７】
これにより、画像処理装置は、既検出の赤目領域と対になる赤目領域を含む赤目検出領域を高精度に検出することができる。
【０００８】
上記の第１の側面において好ましい態様によれば、さらに、前記赤目検出手段は、前記基準領域を中心として所定の長さ範囲を半径とする円の円周上に前記基準領域と同サイズの候補領域を順に配置し、前記配置した候補領域の前記色の特徴量と前記基準領域の特徴量とを比較して、前記赤目検出領域であるか否かの判定を順に行う。
【０００９】
この態様によれば、画像処理装置は、既検出の赤目領域と対になる赤目領域を含む赤目検出領域を高精度に検出することができる。
【００１０】
上記の第１の側面において好ましい態様によれば、さらに、前記赤目検出手段は、前記円周上の隣り合う前記候補領域が一部重なり合うように、前記候補領域を順に配置する。
【００１１】
この態様によれば、画像処理装置は、赤目領域の検出漏れを防ぎながら効率的に赤目検出領域を検出することができる。
【００１２】
上記の第１の側面において好ましい態様によれば、さらに、前記赤目検出手段は、前記円周上のうち、前記基準領域に対してカラー画像データの水平方向の所定角度範囲内、及び、垂直方向の所定角度範囲内に位置する前記候補領域を優先して判定を行う。
【００１３】
この態様によれば、画像処理装置は、より効率的に赤目検出領域を検出することができる。
【００１４】
上記の第１の側面において好ましい態様によれば、さらに、前記特徴量は、前記基準領域または前記候補領域における各画素の色の値に基づく平均値、または前記色の値に基づく赤度の標準偏差値、または所定の赤度以上の画素の割合のうち、全てもしくはいずれかを有する。
【００１５】
この態様によれば、画像処理装置は、各画素の色の値に基づく平均値、または前記色の値に基づく赤度の標準偏差、または所定の赤度以上の画素の割合のうち、全てもしくはいずれかを各領域の色の特徴量として取得することによって、赤目領域を含む領域の色の特徴量を推測する。
【００１６】
上記の目的を達成するために、本発明の第２の側面によれば、カラー画像データにおいて既検出の赤目領域と対になる未検出の赤目領域を検出する画像処理をコンピューターに実行させるコンピューター読み取り可能な画像処理装置プログラムにおいて、前記既検出の赤目領域を含む基準領域の色の特徴量を取得する抽出工程と、前記基準領域を囲むドーナツ状の検出対象領域から、前記基準領域と同サイズの領域であって、当該領域の色の前記特徴量と前記基準領域の前記特徴量との差異が所定の範囲内にある赤目検出領域を検出する赤目検出工程と、を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に係るプリンター１の構成を示す斜視図である。
【図２】図１のプリンター１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図３】印刷処理対象画像ＴＩを模式的に示した図である。
【図４】赤目検出領域の検出処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】基準領域を表す図である。
【図６】検出対象領域を表す図である。
【図７】領域における色の特徴量の取得処理を表すフローチャート図である。
【図８】候補領域の配置例を表す第１の図である。
【図９】候補領域の配置例を表す第２の図である。
【図１０】赤目検出領域の選別処理を表すフローチャート図である。
【図１１】候補領域を配置する所定角度範囲内の円周上の位置を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。
【００１９】
本実施の形態例に係る画像処理装置は、既検出の赤目領域を含む基準領域における色の特徴量を取得し、当該基準領域を囲むドーナツ状の検出対象領域から、当該基準領域と同サイズの領域であって、当該基準領域の特徴量との差異が所定の範囲内である領域を赤目検出領域として検出するものである。
【００２０】
［プリンター１の構成の説明］
図１は、本発明の実施の形態としてのプリンター１のハードウェアの構成例を示すブロック図である。このプリンター１は、メモリーカード１８等から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したカラーインクジェットプリンター、またはカラーレーザープリンターである。また、プリンター１は、印刷するカラー画像に対して、自動的に、赤目部分を検出し、その部分を自然な色（たとえば、黒色等）に補正する機能（以下、自動赤目補正機能と称する）を有している。
【００２１】
プリンター１は、ＣＰＵ１１、内部メモリー１２、操作部１３、表示部１４、プリンターエンジン１５、およびカードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１６を備えている。
【００２２】
ＣＰＵ（central processing unit）１１は、各部を制御して、内部メモリー１２に格納されているプログラムに応じて各種の処理等を実行する。
【００２３】
たとえばＣＰＵ１１は、自動赤目補正モードが設定されている場合、印刷に先立って、印刷されるカラー画像（以下、印刷処理対象画像ＴＩと称する）の中から、人物、犬などのペット等の目の画像を含む領域、またはユーザーが指定した点の周囲の領域等を検出し、検出した領域から赤目現象が発生している領域の特定処理を実行する（以下、第１の赤目検出処理）。続いて、ＣＰＵ１１は、第１の赤目検出処理によって検出された赤目領域を含む領域（基準領域）のサイズと、当該領域（基準領域）と色の特徴とに基づいて、検出済みの赤目領域の対となる赤目領域を含む領域を検出する（以下、第２の赤目検出処理）。そして、ＣＰＵ１１は、検出した赤目領域の色を自然な色（たとえば、黒色等）に置き換える処理を実行する。
【００２４】
内部メモリー１２は、ＣＰＵ１１が実行する各種プログラムや各種データを格納しているＲＯＭ（Read Only Memory）、およびＣＰＵ１１が実行対象とするプログラムやデータを一時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）によって構成されている。
【００２５】
操作部１３は、ボタンやタッチパネルの１つまたは複数により構成され、ユーザーによる操作内容をＣＰＵ１１に通知する。
【００２６】
表示部１４は、液晶ディスプレイ等により構成され、ＣＰＵ１１から供給された表示データに対応する画像を表示する。
【００２７】
プリンターエンジン１５は、ＣＰＵ１１から供給された印刷データに基づき印刷を行う印刷機構である。
【００２８】
カードインターフェース（Ｉ／Ｆ）１６は、カードスロット１７に挿入されたメモリーカード１８との間でデータのやり取りを行うためのインターフェースである。なお、この例では、メモリーカード１８にＲＧＢデータとしての画像データが格納されており、プリンター１は、カードインターフェース１６を介してメモリーカード１８に格納された画像データの取得を行う。
【００２９】
プリンター１の各構成要素は、バス１９を介して互いに接続されている。
【００３０】
なおプリンター１は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラやコンピューター）とのデータ通信を行うためのインターフェースを備えていてもよい。
【００３１】
［プリンター１の機能構成例の説明］
図２は、赤目検出処理、補正処理を実行するためのプリンター１の機能構成例を示すブロック図である。この機能は、ＣＰＵ１１が内部メモリー１２に記憶されている所定のプログラムを実行することより実現可能となる。
【００３２】
画像読取部２１は、印刷処理対象画像ＴＩを、たとえばメモリーカード１８から、カードＩ／Ｆ１６を介して読み取る。
【００３３】
プリンター１は、画像読取部２１により読み取られた印刷処理対象画像ＴＩから赤目領域を検出し、赤目領域を自然な色（たとえば、黒色等）に補正する機能を有する。
【００３４】
第１の赤目領域検出部２２は、画像読取部２１により読み取られた印刷処理対象画像ＴＩから赤目領域を検出する。具体的には、第１の赤目領域検出部２２は、例えば、人物の目の基本的な形状を表すテンプレートを利用したパターンマッチングによる方法（たとえば、特開２００６−２７９４６０号公報等）や、表示部１４にカラー表示された印刷処理対象画像ＴＩの赤目領域を操作部１３を介してユーザーに指定させる方法等によって、赤目領域を取得する。
【００３５】
しかしながら、例えば、パターンマッチングにおいては目に髪の毛がかかっている等の場合や、ユーザーによる指定においては両方の赤目領域のうち片方の赤目領域しか指定されなかった場合等に、本来は対である赤目領域の一方の赤目領域しか検出されないことがある。そこで、第２の赤目領域検出部２３は、検出された片方の赤目領域に基づいて対となる赤目領域を検出する。
【００３６】
第２の赤目領域検出部２３は、抽出処理及び赤目検出処理を実行して、第１の赤目領域検出部２２によって検出された赤目領域に基づいて、当該赤目領域と対になる赤目領域を検出する。具体的には、第２の赤目領域検出部２３は、検出された赤目領域を含む基準領域のサイズに基づいたドーナツ状の領域（検出対象領域）から、基準領域と色の特徴量が近似する領域（赤目検出領域）を検出する。詳細な処理については後述する。
【００３７】
補正部２４は、検出された赤目領域における各画素の色を黒色等に置き換える（赤目を修正する）補正処理を実行し、印刷データを生成する。
【００３８】
図３は、印刷処理対象画像ＴＩを模式的に示した図である。第１の赤目領域検出部２２は、例えば、印刷処理対象画像ＴＩの中央の人物の左目部分の赤目領域３１を検出するものとする。
【００３９】
［プリンター１の赤目検出処理例の説明］
図４は、赤目検出領域の検出処理の流れを示すフローチャート図である。まず、第１の赤目領域検出手段２２は、画像読取部２１により読み取られた印刷処理対象画像ＴＩから、従来の方法に基づいて赤目領域を検出する（Ｓ１１）。そして、第２の赤目検出手段２３は、既検出の赤目領域があるか否か判定し（Ｓ１２）、既検出の赤目領域がある場合（Ｓ１２のＹＥＳ）、全ての既検出の赤目領域に対してステップＳ１３〜Ｓ２３の処理を行う。第２の赤目検出手段２３は、初めに、赤目領域を含む領域である基準領域Ｐｅ１を取得する（Ｓ１３）。
【００４０】
図５は、赤目領域を含む基準領域Ｐｅ１の一例を表す図である。基準領域Ｐｅ１は、赤目領域５１を含む領域である。同図において、基準領域Ｐｅ１は、赤目領域５１の周辺の白目や瞼、目頭、目尻等の部位を含む正方形の矩形領域である。ただし、必ずしも、その形状は矩形に限定されるものではなく、また、周辺の部位を含む必要もない。つまり、基準領域Ｐｅ１は、長方形や楕円状等の領域であってもよく、また、周辺の部位をほとんど含まない赤目領域５１と同等のサイズの領域であってもよい。
【００４１】
図４に戻り、第２の赤目検出手段２３は、続いて、基準領域Ｐｅ１を囲むドーナツ状の領域（以下、検出対象領域Ｐｅ０）に、第１の赤目検出手段２２が検出した他の既検出の赤目領域があるかどうか判定する（Ｓ１４）。検出対象領域Ｐｅ０に他の既検出の赤目領域が存在する場合（Ｓ１４のＹＥＳ）、第２の赤目検出手段２３は、基準領域Ｐｅ１が含む赤目領域と対になる赤目領域が第１の赤目検出手段２２によって既に検出されているものと判断して、ステップ１２に戻る。
【００４２】
図６は、検出対象領域Ｐｅ０の一例を表す図である。検出対象領域Ｐｅ０とは、基準領域Ｐｅ１を囲むドーナツ状の領域であって、基準領域Ｐｅ１が含む赤目領域と対となる赤目領域が存在し得る領域である。
【００４３】
検出対象領域Ｐｅ０は、基準領域Ｐｅ１を中心として、当該基準領域Ｐｅ１の幅「Ｗ」に基づく所定の長さ範囲Ｄ、例えば「基準領域Ｐｅ１の幅Ｗ×αＬｏｗ≦Ｄ≦Ｗ×αＨｉｇｈ（αＬｏｗ：２、αＨｉｇｈ：４）」を半径とするドーナツ状の領域である。このドーナツ状の領域内における半径Ｄの円の円周上６０に、基準領域Ｐｅ１と同サイズの候補領域Ｐｅ２が連続して配置され、これら候補領域Ｐｅ２の中から対となる赤目領域を含む領域が赤目検出領域として検出される。
【００４４】
図６における検出対象領域Ｐｅ０の半径の長さ範囲Ｄは、「基準領域Ｐｅ１の幅Ｗ×αＬｏｗ≦Ｄ≦Ｗ×αＨｉｇｈ（αＬｏｗ：２、αＨｉｇｈ：４）」である。従って、同図における検出対象領域Ｐｅ０は、長さ範囲Ｄ「Ｗ×２≦Ｄ≦Ｗ×４」を半径とする各円の円周上６０に、基準領域Ｐｅ１と同サイズの候補領域Ｐｅ２が連続して配置された集合領域である。
【００４５】
なお、半径の長さ範囲Ｄは、上記の長さ範囲及び式に限定されるものではなく、基準領域Ｐｅ１の幅「Ｗ」に基づいて適切に設定されることが望ましい。第２の赤目検出手段２３は、半径の長さ範囲Ｄを、次のように、例えば、基準領域Ｐｅ１と当該基準領域Ｐｅ１の含む赤目領域のサイズの対比関係に基づいて設定する。
【００４６】
例えば、図６の基準領域Ｐｅ１のように、基準領域Ｐｅ１が赤目領域に加えその周辺の目頭から目尻までの部位を含む場合、基準領域Ｐｅ１と当該基準領域Ｐｅ１の含む赤目領域のサイズ比は大きい。そのような場合、例えば、赤目検出領域は基準領域Ｐｅ１から当該基準領域Ｐｅ１の幅Ｗの２〜４倍程度の距離範囲に位置し得ると想定され、半径の長さ範囲Ｄは「Ｗ×２≦Ｄ≦Ｗ×４」に設定される。
【００４７】
一方、例えば、基準領域Ｐｅ１が赤目領域の周辺部位の領域をほとんど含まず、赤目領域と同等のサイズであるような場合、基準領域Ｐｅ１と当該基準領域Ｐｅ１が含む赤目領域のサイズ比は小さい。そのような場合、例えば、赤目検出領域は基準領域Ｐｅ１から当該基準領域Ｐｅ１の幅Ｗの４〜８倍程度の距離範囲に位置し得ると想定され、半径の長さ範囲Ｄは「Ｗ×４≦Ｄ≦Ｗ×８」に設定される。
【００４８】
図４のステップ１４に戻り、検出対象領域Ｐｅ０に他の既検出の赤目領域が存在しない場合（Ｓ１４のＮＯ）、つまり、第1の赤目領域検出手段２２によって対となる赤目領域が検出されていない場合、第２の赤目領域検出手段２３は、続いて、基準領域Ｐｅ１の色の特徴量を取得する（Ｓ１５）。
【００４９】
本実施の形態例における領域の色の特徴量とは、例えば、基準領域Ｐｅ１の各画素のＲＧＢ成分におけるＲ成分値（Ｒ値）、Ｇ成分値（Ｇ値）、及びＢ成分値（Ｂ値）等の平均値、また、基準領域Ｐｅ１の各画素のＲＧＢ成分に基づく赤度値の標準偏差値、または、基準領域Ｐｅ１における赤度値が所定の値以上である画素の割合等を示す。色の特徴量は、上記の値の全てでもよいし、上記の値のいずれか、または、上記の値の組み合わせであってもよい。
【００５０】
本実施の形態例における赤度とは、画素の赤色度合いを示す値であり、色成分がＲＧＢである場合、各画素の、例えば「Ｒ値／Ｇ値、また、Ｒ値／Ｂ値」によって求められる。また他にも、赤度は、例えば「Ｒ値−Ｂ値、また、Ｒ値−Ｇ値」、「Ｒ値×Ｒ値／Ｇ値×Ｂ値」、「２×Ｒ値−（Ｇ値＋Ｒ値）」等によって求められてもよい。
【００５１】
また、本実施の形態例において、色成分がＲＧＢである場合を例示しているが、色成分はＲＧＢに限定されるものではなく、ＣＭＹＫやＨＳＶ等であってもよい。
【００５２】
図７は、領域における色の特徴量の取得処理を表すフローチャート図である。第２の赤目領域検出手段２３の抽出部３１は、基準領域Ｐｅ１の各画素のＲ成分値（Ｒ値）、Ｇ成分値（Ｇ値）、およびＢ成分値（Ｂ値）をそれぞれ検出し、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の平均値をそれぞれ算出する（Ｓ１０１）。続いて、抽出部３１は、基準領域Ｐｅ１における画素の赤度（Ｒ値／Ｇ値、Ｒ値／Ｂ値）の標準偏差値をそれぞれ算出する（Ｓ１０２）。また、抽出部３１は、基準領域Ｐｅ１において、赤度の高い画素の占める割合を算出して取得する（Ｓ１０３）。
【００５３】
このようにして、抽出部３１によって、基準領域Ｐｅ１における「各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれの平均値」、「赤度の標準偏差値」、及び「赤度の高い画素の割合」が色の特徴量として抽出される。なお、抽出された基準領域Ｐｅ１の色の特徴量は、適宜、内部メモリー１２に記憶される。
【００５４】
続いて、基準領域Ｐｅ１の色の特徴量の取得処理（図７、図４のＳ１５）の後、第２の赤目検出手段２３の赤目検出部３２は、前述した検出対象領域Ｐｅ０内に候補領域Ｐｅ２を配置する（Ｓ１６）。候補領域Ｐｅ２は、基準領域Ｐｅ１と同サイズの領域である。赤目検出部３２は、前述した基準領域Ｐｅ１の幅「Ｗ」に基づく長さ範囲Ｄ「例えば、Ｗ×２≦Ｄ≦Ｗ×４」を半径とする円の円周上に、候補領域Ｐｅ２を順に配置していく。
【００５５】
図８は、候補領域Ｐｅ２の配置例を表す図である。同図において、Ｘ軸は印刷処理対象画像ＴＩの水平方向を、Ｙ軸は垂直方向を表す。また、基準領域Ｐｅ１と候補領域Ｐｅ２とを結ぶ線を線分８２とする。本実施の形態例における長さ範囲Ｄ「Ｗ×２≦Ｄ≦Ｗ×４」の最小値はＤ１「Ｗ×２」である。そこで、本実施の形態例の赤目検出部３２は、候補領域Ｐｅ２を、例えば、半径がＤ１「Ｗ×２」である円８１の円周上であって、Ｘ軸と線分８２とのなす角度θが０°である円８１の円周上の位置８６にまず配置する。
【００５６】
赤目検出部３２は候補領域Ｐｅ２−１を配置すると（Ｓ１６）、続いて、候補領域Ｐｅ２−１の色の特徴量を取得する（Ｓ１７）。候補領域Ｐｅ２−１の色の特徴量を取得する処理については、基準領域Ｐｅ１の色の特徴量の取得処理（図７、図４のＳ１５）と同様である。赤目検出部３２は、配置した候補領域Ｐｅ２−１の色の特徴量を取得すると、その特徴量とステップ１５で取得した基準領域Ｐｅ１の特徴量とを比較し、その差異が所定の範囲内に収まっているか否かの判定を行う（Ｓ１８）。本実施の形態例において、所定の範囲は、例えば、基準領域Ｐｅ１の特徴量の２０％であるものとする。
【００５７】
基準領域Ｐｅ１と候補領域Ｐｅ２−１の特徴量の差異が基準領域Ｐｅ１の特徴量の約２０％以内に収まっている場合、赤目検出部３２は、当該候補領域Ｐｅ２−１と基準領域Ｐｅ１の色の特徴が近似していることより、当該候補領域Ｐｅ２−１を基準領域Ｐｅ１と同様に赤目領域を含む領域であるとみなす。そして、赤目検出部３２は、当該候補領域Ｐｅ２−１を赤目検出領域として検出する。また、赤目検出部３２は、基準領域Ｐｅ１に対応する赤目検出領域がひとつ検出されたら、その時点で当該基準領域Ｐｅ１の検出処理を終了してもよいが、本実施の形態例では検出処理を継続する。
【００５８】
赤目検出部３２は、続いて、次に配置する候補領域Ｐｅ２−２の同一円周上の位置を求める（Ｓ１９）。この時、赤目検出部３２は、同一円周上の隣り合う候補領域Ｐｅ２−１、Ｐｅ２−２を、一定の角度θの間隔毎に配置してもよいし、各候補領域Ｐｅ２の一部が一定の面積程度重なり合うように配置してもよい。本実施の形態例における赤目検出部３２は、候補領域Ｐｅ２−１と候補領域Ｐｅ２−２とが、その約３０％程度重なりあうような、候補領域Ｐｅ２−２の配置角度（８３）を求める（Ｓ１９）。
【００５９】
続いて、赤目検出部３２は、算出した角度θ（８３）が３６０°を超えない場合（Ｓ２０のＮＯ）、角度θ（８３）に対応する円周上８１の位置に候補領域Ｐｅ２−２を配置する（Ｓ１６）。そして、赤目検出部３２は、当該候補領域Ｐｅ２−２の色の特徴量を取得し（Ｓ１７）、基準領域Ｐｅ１との色の特徴量の差異の判定を行い、その特徴量の差異が約２０％以内であれば当該候補領域Ｐｅ２−２を赤目検出領域とする（Ｓ１８）。
【００６０】
図８において、候補領域Ｐｅ２−２は、同一円周上８１の隣り合う候補領域Ｐｅ２−１と、その領域が約３０％程度重なりあっている。なお、この重なり合う一部の領域８４は、上記の３０％の例に限定されるものではない。赤目検出部３２は、例えば、候補領域Ｐｅ２の約３０％〜５０％程度というように、重なり合う領域８４が一定の面積範囲になるように候補領域Ｐｅ２を配置してもよい。
【００６１】
赤目検出部３２は、第１に、同一円周上の隣り合う候補領域Ｐｅ２が一部重なりあうように候補領域Ｐｅ２を配置することによって、隣り合う候補領域Ｐｅ２の間隔が広すぎることにより赤目検出領域の検出漏れが発生することを防ぐ。
【００６２】
例えば、図８における赤目領域８７のように、赤目領域８７が候補領域Ｐｅ２−２に一部しか含まれない場合、候補領域Ｐｅ２−２の特徴量は赤目領域の一部の特徴量しか含んでいない。これにより、候補領域Ｐｅ２−２と基準領域Ｐｅ１との特徴量の差異が約２０％以内に収まらず、候補領域Ｐｅ２−２は赤目検出領域として検出されないことがある。この場合、候補領域Ｐｅ２−２と隣り合う候補領域Ｐｅ２が、図８の候補領域Ｐｅ２−３´のように重なり合わない位置に配置されると、候補領域Ｐｅ２−３´も同様に赤目領域を一部しか含まないことにより、赤目検出領域として検出されず検出漏れが発生してしまう。
【００６３】
これに対して、候補領域Ｐｅ２−２と隣り合う候補領域Ｐｅ２が、図８の候補領域Ｐｅ２−３のように一部重なり合う位置に配置されることによって、候補領域Ｐｅ２−３は赤目領域の大部分を含む位置に配置される可能性が高くなり、赤目検出領域として検出され得る。
【００６４】
そして、赤目検出部３２は、第２に、反対に例えば角度θが１°増加する毎に候補領域Ｐｅ２を配置するような隣り合う候補領域Ｐｅ２の間隔を狭くした場合と比べて、赤目検出領域の検出漏れが発生しない程度に候補領域Ｐｅ２を、その間隔を離して配置することができる。これにより、赤目検出部３２は、検出漏れを防ぎながら効率的に赤目検出領域の検出処理を行うことができる。
【００６５】
このようにして、本実施の形態例における赤目検出部３２は、赤目領域を含む基準領域Ｐｅ１を中心として、当該基準領域Ｐｅ１の幅Ｗに基づく長さ範囲Ｄを半径とする円の円周上の０°の位置から３６０°の位置まで、順に候補領域Ｐｅ２を配置していく。そして、配置した候補領域Ｐｅ２の色の特徴量を取得し、当該候補領域Ｐｅ２と基準領域Ｐｅ１の特徴量の差異が所定の範囲内である候補領域Ｐｅ２を、赤目領域を含む赤目検出領域として検出する。
【００６６】
なお、本実施の形態例における赤目検出部３２は、円周上８１の角度θが０°から３６０°の位置まで反時計周りに候補領域Ｐｅ２を配置するが、候補領域Ｐｅ２を配置する順は上記の例に限定されるものではない。赤目検出部３２は、対となる赤目領域が最も位置しやすいと推測される角度θの円周上の位置から順に候補領域Ｐｅ２を配置していってもよい。その詳細については後述する。
【００６７】
図４のステップ２０に戻り、同一円周上の候補領域Ｐｅ２を判定し終わると、即ち、角度θが３６０°を超えると（Ｓ２０のＹＥＳ）、赤目検出部３２は円の半径Ｄを変更する（Ｓ２１）。本実施の形態例の赤目検出部３２は、ステップ２１において、円の半径Ｄを「基準領域Ｐｅ１の幅Ｗ×２」から「基準領域Ｐｅ１の幅Ｗ×２.７」に変更する。
【００６８】
続いて、赤目検出部３２は、変更した円の半径「Ｗ×２.７」が、所定の長さ範囲Ｄ「Ｗ×２≦Ｄ≦Ｗ×４」における最大値「Ｗ×４」を超えているかどうか判定する（Ｓ２２）。この場合、変更した円の半径「Ｗ×２.７」は最大値「Ｗ×４」を超えていないため（Ｓ２２のＮＯ）、赤目検出部３２は、変更した半径の円の円周上に候補領域Ｐｅ２を順に配置する（Ｓ１６）。
【００６９】
図９は、変更した半径の円の円周上９１における候補領域Ｐｅ２の配置例を表す図である。同図における円９１の半径は、長さＤ２「基準領域Ｐｅ１の幅Ｗ×２.７」である。図８と同様に、印刷処理対象画像ＴＩの水平方向をＸ軸、垂直方向をＹ軸とし、準領域Ｐｅ１と候補領域Ｐｅ２とを結ぶ線を線分９２とする。候補領域Ｐｅ２−１１は、Ｘ軸と線分９２とのなす角度θが０°である円９１の円周上の位置９５に配置されている。
【００７０】
この後の処理も同様にして、赤目検出部３２は、配置した候補領域Ｐｅ２−１１の色の特徴量を取得し（Ｓ１７）、基準領域Ｐｅ１の色の特徴量との差異の判定を行う（Ｓ１８）。続いて、赤目検出部３２は、候補領域Ｐｅ２−１１とその面積が約３０％程度重なりあう候補領域Ｐｅ２−１２を配置する角度θを求める（Ｓ１９）。そして、赤目検出部３２は、当該角度θが３６０°を超えない場合（Ｓ２０のＮＯ）、図９のように、角度θ（９３）に対応する円周上９１の位置に候補領域Ｐｅ２−１２を配置し（Ｓ１６）、その色の特徴量を取得し判定する（Ｓ１７、１８）。
【００７１】
図９において、候補領域Ｐｅ２−１２は、隣り合う候補領域Ｐｅ２−１１と領域の一部９４が重なりあう角度θ（９３）の位置に配置されている。
【００７２】
なお、ステップ２１における円の半径の変更量は、上記の「Ｗ×２」から「Ｗ×２.７」への変更例に限定されるものではなく、赤目検出部３２は、図８、９において、同一円周上の隣り合う候補領域Ｐｅ２の一部が重なり合うように候補領域Ｐｅ２を配置した例と同様に、異なる円周上の隣り合う候補領域Ｐｅ２の一部が重なり合うように円の半径を変更してもよい。これにより、赤目検出部３２は、同様にして、赤目検出領域の検出漏れを回避しながら、効率的に赤目検出領域の検出処理を行うことができる。
【００７３】
例えば、図９における赤目領域９６のように、赤目領域９６が候補領域Ｐｅ２−１に一部しか含まれない場合、候補領域Ｐｅ２−１と基本領域Ｐｅ１との特徴量の差異は２０％以内に収まらず、候補領域Ｐｅ２−１は赤目検出領域として検出されないことがある。しかしながら、このような場合であっても、円周上８１の候補領域Ｐｅ２−１と隣り合う円周上９１のＰｅ２−１１の一部が重なり合うように円の半径Ｄが設定されることによって、候補領域Ｐｅ２−１１は赤目領域の大部分を含む位置に配置され得る。
【００７４】
このようにして、本実施の形態例における赤目検出部３２は、円の半径の長さが基準領域Ｐｅ１の幅Ｗに基づく半径の長さ範囲Ｄの最大値を超えるまで半径を変更しながら検出処理を続ける。なお、本実施の形態例の赤目検出部３２は、円の半径の長さを最小値から順に大きくしているが、この例に限定されるものではない。赤目検出部３２は、反対に、円の半径の長さを最大値から順に小さくしていてもよいし、赤目検出領域が位置する可能性が高いと推定される半径の長さから順に処理を行ってもよい。
【００７５】
図４のステップ２２に戻り、一方で、変更した円の半径が最大値「Ｗ×４」を超える場合（Ｓ２２のＹＥＳ）、第２の赤目検出手段２３は、当該基準領域Ｐｅ１に対応する検出対象領域Ｐｅ０について検出処理を終えたものとみなす。続いて、第２の赤目検出手段２３は、ひとつの基準領域Ｐｅ１に対して検出された赤目検出領域（基準領域Ｐｅ１と特徴量の差異が約２０％以内である候補領域Ｐｅ２）が複数存在する場合、さらに選別処理を行う（Ｓ２３）。
【００７６】
図１０は、検出された赤目検出領域の選別処理を表すフローチャート図である。本実施の形態例における第２の赤目検出手段２３は、検出された赤目検出領域が複数ある場合（Ｓ２０１のＹＥＳ）、その差異が前述した所定の範囲内（約２０％以内）より狭い、例えば約１０％以内の、特徴がより近似している赤目検出領域を最終的な赤目検出領域とする（Ｓ２０２）。一方、検出された赤目検出領域がひとつである場合（Ｓ２０１のＮＯ）、第２の赤目検出手段２３は、当該赤目検出領域を最終的な赤目検出領域とする。
【００７７】
また、別の方法として、第２の赤目検出手段２３は、検出された赤目検出領域が複数ある場合（Ｓ２０１のＹＥＳ）、基準領域Ｐｅ１との特徴量の差異が最も少ないひとつの赤目検出領域を最終的な赤目検出領域として検出してもよいし、検出された全ての赤目検出領域を最終的な赤目検出領域として検出してもよい。または、前述した通り、第２の赤目検出手段２３は、基準領域Ｐｅ１に対応する赤目検出領域がひとつ検出された時点で、当該基準領域Ｐｅ１についての検出処理を終了して、ステップ１２に戻ってもよい。
【００７８】
赤目検出領域の選別処理の後（図１０、図４のＳ２３）、第２の赤目検出手段２３は、ステップ１２に戻り、第１の赤目検出手段２２が検出した別の既検出の赤目領域があるかどうか判定する（Ｓ１２）。別の既検出の赤目領域がある場合（Ｓ１２のＹＥＳ）、第２の赤目検出手段２３は、同様にして、当該赤目領域を含む基準領域Ｐｅ１に対応する赤目検出領域を検出する（Ｓ１３〜Ｓ２３）。一方、次の既検出の赤目領域がない場合（Ｓ１２のＮＯ）、第２の赤目検出手段２３は検出処理を終了し、図２の赤目領域の補正処理２４に進む。
【００７９】
このようにして、本実施の形態例における画像処理装置は、赤目領域を含む基準領域Ｐｅ１を囲むドーナツ状の検出対象領域Ｐｅ０から、その色の特徴量が基準領域Ｐｅ１の色の特徴量と近似する赤目検出領域を検出することにより、既検出の赤目領域と対になる赤目領域を含む赤目検出領域を高精度に検出することができる。
【００８０】
また、対となる両目の位置関係は、印刷処理対象画像ＴＩの画像の向きによって異なるが、本実施の形態例における画像処理装置は、基準領域Ｐｅ１を囲むドーナツ状の検出対象領域Ｐｅ０から赤目検出領域を検出するため、印刷処理対象画像ＴＩの画像の向きを認識していない場合でも、赤目検出領域を検出することができる。
【００８１】
また、本実施の形態例における画像処理装置は、既検出の赤目領域を含む基準領域Ｐｅ１のサイズに基づいて、対となる赤目領域が存在し得る基準領域Ｐｅ１からの長さ範囲Ｄを推定し、また、基準領域Ｐｅ１の色の特徴量に基づいて、その特徴量が近似する候補領域Ｐｅ２を赤目検出領域として推定する。
【００８２】
これにより、本実施の形態例における画像処理装置は、既検出の赤目領域を含む基準領域Ｐｅ１と同サイズの候補領域Ｐｅ２を、当該基準領域Ｐｅ１を中心として長さ範囲Ｄを半径とする円の円周上に順に配置し、配置した候補領域Ｐｅ２と基準領域Ｐｅ１との色の特徴量を比較することによって、その特徴量の差異が所定の範囲内である候補領域Ｐｅ２を赤目検出領域として検出することができる。
【００８３】
このようにして、本実施の形態例における画像処理装置は、既検出の赤目領域と対になる赤目領域を含む赤目検出領域を高精度に検出することができる。
【００８４】
これにより、本実施の形態例における画像処理装置は、既検出の赤目領域と対になる赤目領域を含む赤目検出領域を高精度に検出し、片方の赤目だけが赤目領域として検出され補正されることを回避することができる。
【００８５】
また、本実施の形態例における画像処理装置は、基準領域Ｐｅ１を中心として所定の長さ範囲Ｄを半径とする円の円周上に、隣り合う候補領域Ｐｅ２の一部が重なり合うように候補領域Ｐｅ２を配置して検出処理を行う。また、同様にして、本実施の形態例における画像処理装置は、半径Ｄの異なる円周上の隣り合う候補領域Ｐｅ２の一部が重なり合うように円の半径を変更して検出処理を行う。
【００８６】
これにより、本実施の形態例における画像処理装置は、隣り合う候補領域Ｐｅ２の間隔が広すぎることによって発生する赤目検出領域の検出漏れを防ぐことができる。また、本実施の形態例における画像処理装置は、赤目検出領域の検出漏れが発生しない程度に候補領域Ｐｅ２を、その間隔を離して配置することができるため、赤目検出領域の検出処理を効率的に行うことができる。
【００８７】
さらに、図４のステップ１４にておいて前述した通り、本実施の形態例における画像処理装置は、基準領域Ｐｅ１が含む赤目領域と対になる赤目領域が第１の赤目検出手段２２によって既に検出されているか否かを予め確認する（図４のＳ１４）。これにより、本実施の形態例における画像処理装置は、基準領域Ｐｅ１が含む赤目領域と対になる赤目領域が既に検出されている場合は当該基準領域Ｐｅ１に対応する赤目検出領域の検出を行わず、より効率的な検出処理を行うことができる。
【００８８】
ところで、以上説明してきた通り、本実施の形態例における画像処理装置は、基準領域Ｐｅ１の色の特徴量に基づいて、その特徴量が近似している候補領域Ｐｅ２を赤目検出領域として検出する。そのため、基準領域Ｐｅ１のサイズは、基準領域Ｐｅ１が含む赤目領域の色の特徴が、当該基準領域Ｐｅ１の色の特徴量に明確に表れる程度のサイズの領域であることが望ましい。
【００８９】
なお、上記の実施の形態例では、例えば、図８、９において角度θが０°である円周上８１、９１の位置８６、９５から反時計回りに３６０°の位置まで順に候補領域Ｐｅ２を配置している。しかしながら、カラー画像データ（印刷処理対象画像ＴＩ）における画像の向きは、一般的に、印刷処理対象画像ＴＩの水平方向（図８、９のＸ軸）、または垂直方向（図８、９のＹ軸）であることが多い。つまり、赤目検出領域は、基準領域Ｐｅ１の左右の水平方向（Ｘ軸）と、基準領域Ｐｅ１の上下の垂直方向（Ｙ軸）の例えば約±５°、±１０°の角度範囲内に存在する可能性が高いといえる。
【００９０】
そこで、赤目検出部３２は、赤目検出領域が存在する可能性の高い、基準領域Ｐｅ１に対する水平方向（Ｘ軸）、または垂直方向（Ｙ軸）から所定角度範囲内の位置に、優先して候補領域Ｐｅ２を配置してその特徴量の判定を行ってもよい。これにより、赤目検出部３２は、検出対象領域Ｐｅ０における赤目検出領域が存在する可能性の高い位置から優先的に検出処理を行うことができ、より効率的に赤目検出領域を検出することができる。
【００９１】
図１１は、基準領域Ｐｅ１に対して、カラー画像データの水平方向、垂直方向から所定角度範囲内の位置を表す図である。同図において、円周１１０上の位置（１１１、１１３）はカラー画像データの水平方向（Ｘ軸）から±５〜１０°の角度範囲（１１５、１１７）の位置を表す。同様にして、円周１１０上の位置（１１２、１１４）はカラー画像データの垂直方向（Ｙ軸）から±５〜１０°の角度範囲（１１６、１１８）の位置を表す。赤目検出部３２は、これらの円周上１１０の位置１１１〜１１４から優先的に赤目検出領域の検出処理を行う。なお、このように、円周上１１０における所定角度範囲内１１５〜１１８の位置１１１〜１１４の候補領域Ｐｅ２を優先して判定する場合、赤目検出部３２は、基準領域Ｐｅ１に対応する赤目検出領域が検出された時点で検出処理を終了することが望ましい。
【００９２】
また以上においては、プリンター１を利用した場合を例として説明したが、コンピューター、デジタルビデオカメラ、またはデジタルスチルカメラ等の他の画像処理装置に適用することができる。すなわち画像処理装置にインストールされる赤目補正ソフトウェア等に実装することができる。
【００９３】
また上述した機能は、コンピューター等によって実現される場合、上述した機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピューターで実行することにより、処理機能がコンピューター上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピューターで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピューターで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリーなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【００９４】
プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピューターの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピューターから他のコンピューターにそのプログラムを転送することもできる。
【００９５】
プログラムを実行するコンピューターは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたプログラム若しくはサーバコンピューターから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピューターは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピューターは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピューターは、サーバコンピューターからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００９６】
なお上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
【００９７】
またフローチャートにその流れを示した処理は、各ステップが、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくても、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。また適宜処理を省略することもできる。
【符号の説明】
【００９８】
１：プリンター，１１：ＣＰＵ，１２：内部メモリー，１３：操作部，１４：表示部，１５：プリンターエンジン，１６：カードＩ／Ｆ，１７：カードスロット，１８：メモリーカード
２１：画像読取部，２２：第１の赤目検出部，２３：第２の赤目検出部，２４：補正部，３１：抽出部（抽出手段），３２：赤目検出部（赤目検出手段）
【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６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図５】
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