(57)【要約】【課題】赤目補正を適切に行うことを可能とする。【解決手段】赤目領域特定情報生成部４３は、少なくとも２つの色の特徴量を軸とする空間における補正処理対象領域の特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線を生成し、補正処理対象領域の画素の値と、その値の、分離曲線に対応する値の大きさに基づいて、赤目領域を構成する画素を推定し、その推定結果をその画素毎に格納する補正強度マップ情報を生成する。自信度決定部６３は、補正処理対象領域の色状態に基づいて、推定結果の自信度を決定する。補正部６４は、自信度に応じて、補正処理対象領域の赤目領域の色を補正する。【選択図】図２
2011138423.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像の中の目の画像を含む領域を補正処理対象領域として取得する取得手段と、
少なくとも２つの色の特徴量を軸とする空間における上記補正処理対象領域の上記特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線を生成し、上記補正処理対象領域の画素の値と、その値の、上記分離曲線に対応する値の大きさに基づいて、赤目領域を構成する画素を推定し、その推定結果をその画素毎に格納する補正強度マップ情報を生成する補正強度マップ情報生成手段と、
上記補正処理対象領域の色状態に基づいて、上記推定結果の自信度を決定する決定手段と、
上記自信度に応じて、上記補正処理対象領域の赤目領域の色を補正する補正手段と
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に記載の画像処理装置において、
前記補正手段は、赤目領域を構成する画素ではないと推定された画素に対しても、その色の補正を行う
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記補正強度マップ情報生成手段は、Ｒ（赤）値とＲ値／Ｇ（緑）値を軸とする空間における前記補正処理対象領域のＲ値／Ｇ値に基づく特徴量の分布、またはＲ値とＲ値／Ｂ値を軸とする空間における前記補正処理対象領域のＲ値／Ｂ値に基づく特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する前記分離曲線を生成する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記補正強度マップ情報生成手段は、前記特徴量として、Ｒ値の軸を所定の区間に区分し、その区分毎の、Ｒ値とＧ値の比の平均値またはＲ値とＢ値の比の平均値を用いて、前記分離曲線を生成する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記補正強度マップ情報生成手段は、前記特徴量として、前記区間毎のＲ値とＧ値の比の平均値を通る曲線に、前記補正処理対象領域全体のＲ値とＧ値の比の平均値を加算して得られる曲線、または前記区間毎のＲ値とＢ値の比の平均値を通る曲線に、前記補正処理対象領域全体のＲ値とＢ値の比の平均値を加算して得られる曲線を用いて、前記分離曲線を生成する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の画像処理装置において、
前記補正強度マップ情報生成手段は、前記特徴量として、前記区間毎のＲ値とＧ値の比の平均値を通る曲線に、前記補正処理対象領域の各画素のＲ値とＧ値の比の標準偏差を乗算して得られる曲線、または前記区間毎のＲ値とＢ値の比の平均値を通る曲線に、前記補正処理対象領域の各画素のＲ値とＢ値の比の標準偏差を乗算して得られる曲線を用いて、前記分離曲線を生成する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の画像処理装置において、
表示されたカラー画像に対するユーザーの指定を受け付ける受付手段をさらに有し、
前記取得手段は、上記カラー画像の中のユーザーにより指定された部分を含む領域を補正処理対象領域として取得する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の画像処理装置と、この画像処理装置の前記補正手段からの出力に基づいて印刷を実行する印刷装置とを有することを特徴とする印刷システム。
【請求項９】
カラー画像の中の目の画像を含む領域を補正処理対象領域として取得する取得ステップと、
少なくとも２つの色の特徴量を軸とする空間における上記補正処理対象領域の上記特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線を生成し、上記補正処理対象領域の画素の値と、その値の、上記分離曲線に対応する値の大きさに基づいて、赤目領域を構成する画素を推定し、その推定結果をその画素毎に格納する補正強度マップ情報を生成する補正強度マップ情報生成ステップと、
上記補正処理対象領域の色状態に基づいて、上記推定結果の自信度を決定する決定ステップと、
上記自信度に応じて、上記補正処理対象領域の赤目領域の色を補正する補正ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
画像処理をコンピューターに実行させるプログラムであって、
カラー画像の中の目の画像を含む領域を補正処理対象領域として取得する取得ステップと、
少なくとも２つの色の特徴量を軸とする空間における上記補正処理対象領域の上記特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線を生成し、上記補正処理対象領域の画素の値と、その値の、上記分離曲線に対応する値の大きさに基づいて、赤目領域を構成する画素を推定し、その推定結果をその画素毎に格納する補正強度マップ情報を生成する補正強度マップ情報生成ステップと、
上記補正処理対象領域の色状態に基づいて、上記推定結果の自信度を決定する決定ステップと、
上記自信度に応じて、上記補正処理対象領域の赤目領域の色を補正する補正を行う補正ステップと
を含む画像処理をコンピューターに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、印刷システム、画像処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人物をフラッシュを使用して撮影した場合、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１０−２３３９２９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特定することができず、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、赤目補正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】
本発明の一側面は、カラー画像の中の目の画像を含む領域を補正処理対象領域として取得する取得手段と、少なくとも２つの色の特徴量を軸とする空間における補正処理対象領域の特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線を生成し、補正処理対象領域の画素の値と、その値の、分離曲線に対応する値の大きさに基づいて、赤目領域を構成する画素を推定し、その推定結果をその画素毎に格納する補正強度マップ情報を生成する補正強度マップ情報生成手段と、補正処理対象領域の色状態に基づいて、推定結果の自信度を決定する決定手段と、自信度に応じて、補正処理対象領域の赤目領域の色を補正する補正を行う補正手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
補正手段は、赤目領域を構成する画素ではないと推定された画素に対しても、その色の補正を行うことができる。
【０００８】
補正強度マップ情報生成手段は、Ｒ（赤）値とＲ値／Ｇ（緑）値を軸とする空間における補正処理対象領域のＲ値／Ｇ値に基づく特徴量の分布、またはＲ値とＲ値／Ｂ値を軸とする空間における補正処理対象領域のＲ値／Ｂ値に基づく特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線を生成することができる。
【０００９】
補正強度マップ情報生成手段は、特徴量として、Ｒ値の軸を所定の区間に区分し、その区分毎の、Ｒ値とＧ値の比の平均値またはＲ値とＢ値の比の平均値を用いて、分離曲線を生成することができる。
【００１０】
補正強度マップ情報生成手段は、特徴量として、区間毎のＲ値とＧ値の比の平均値を通る曲線に、補正処理対象領域全体のＲ値とＧ値の比の平均値を加算して得られる曲線、または区間毎のＲ値とＢ値の比の平均値を通る曲線に、補正処理対象領域全体のＲ値とＢ値の比の平均値を加算して得られる曲線を用いて、分離曲線を生成することができる。
【００１１】
補正強度マップ情報生成手段は、特徴量として、区間毎のＲ値とＧ値の比の平均値を通る曲線に、補正処理対象領域の各画素のＲ値とＧ値の比の標準偏差を乗算して得られる曲線、または区間毎のＲ値とＢ値の比の平均値を通る曲線に、補正処理対象領域の各画素のＲ値とＢ値の比の標準偏差を乗算して得られる曲線を用いて、分離曲線を生成することができる。
【００１２】
表示されたカラー画像に対するユーザーの指定を受け付ける受付手段をさらに有し、取得手段は、カラー画像の中のユーザーにより指定された部分を含む領域を補正処理対象領域として取得することができる。
【００１３】
本願の補正手段を有する画像処理装置は、印刷装置と組み合わせ、印刷システムを構成することができる。印刷装置は、補正手段の出力に基づいて、印刷を実行する。
【００１４】
本発明の一側面は、カラー画像の中の目の画像を含む領域を補正処理対象領域として取得する取得ステップと、少なくとも２つの色の特徴量を軸とする空間における補正処理対象領域の特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線を生成し、補正処理対象領域の画素の値と、その値の、分離曲線に対応する値の大きさに基づいて、赤目領域を構成する画素を推定し、その推定結果をその画素毎に格納する補正強度マップ情報を生成する補正強度マップ情報生成ステップと、補正処理対象領域の色状態に基づいて、推定結果の自信度を決定する決定ステップと、自信度に応じて、補正処理対象領域の赤目領域の色を補正する補正を行う補正ステップとを有することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】予備補正処理Ｚ０と指定領域補正処理Ｚ１を実行するための図１の画像処理装置１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図３】処理対象画像ＴＩを模式的に示した図である。
【図４】図３の処理対象画像ＴＩの中央の人物の左目を含む画像領域を拡大して模式的に示した図である。
【図５】図２の赤目領域特定情報生成部４３の構成例を示すブロック図である。
【図６】図２の後処理部６２の構成例を示すブロック図である。
【図７】ワンクリック補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】予備補正処理Ｚ０の流れを示すフローチャートである。
【図９】図８のステップＳ１２の特徴量抽出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】補正処理対象領域Ｐｅ１の各画素を、Ｒ値とＲ値／Ｇ値を軸とする平面に、そのＲ値とＲ値／Ｇ値に応じてプロットした図である。
【図１１】図８のステップＳ１４の補正強度マップ生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】補正強度係数テーブルの例を示す図である。
【図１３】補正処理Ｚ０−２の流れを示すフローチャートである。
【図１４】赤目候補領域Ｐｅ２部分の、予備補正強度マップＭａに設定された補正強度のイメージを示した図である。
【図１５】予備補正強度マップＭａに設定された補正強度係数に応じて補正された赤目候補領域Ｐｅ２のイメージを示した図である。
【図１６】指定領域補正処理Ｚ１の流れを示すフローチャートである。
【図１７】図１６のステップＳ１０３の自信度決定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】図１７のステップＳ２０１の閾値算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】図１７のステップＳ２０２の自信度算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】図１７のステップＳ２０３の自信度調整処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】図１６のステップＳ１０４の補正処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［画像処理装置１の構成の説明］
図１は、本発明の実施の形態としての画像処理装置１のハードウェアの構成例を示すブロック図である。この画像処理装置１は、たとえばプリンター、パーソナルコンピュータ、デジタルカメラ等であり、カラー画像に対して画像処理を施すことができる装置である。画像処理装置１はまた、記憶部１８等から取得したカラー画像データに対してユーザーが指定した領域の赤目部分を自然な色（たとえば、黒色等）に補正する機能（以下、ワンクリック補正機能と称する）を有している。
【００１７】
この画像処理装置１において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、及びＲＡＭ（Random Access
Memory）１３は、バス１４により相互に接続されている。
【００１８】
バス１４には、さらに、入出力インターフェース１５が接続されている。入出力インターフェース１５には、キーボード、ボタン、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１７、ハードディスクや不揮発性のメモリーなどよりなる記憶部１８、画像処理装置１の機種に応じた処理（たとえば、印刷処理、撮像処理、通信処理等）を実行する処理部１９、並びに磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリーなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１を駆動するドライブ２０が接続されている。
【００１９】
以上のように構成される画像処理装置１では、ＣＰＵ１１が、例えば、記憶部１８に記憶されているプログラムを、入出力インターフェース１５及びバス１４を介して、ＲＡＭ１３にロードして実行することにより、所定の処理が行われる。
【００２０】
たとえばＣＰＵ１１は、ワンクリック補正モードが設定されており、ユーザーが、入力部１６を介して、出力部１７に、いまから処理するカラー画像（以下、処理対象画像ＴＩと称する）を表示させ、表示されている処理対象画像ＴＩの中の赤目現象が発生している目の部分等を指定し、ワンクリック補正の実行を指示すると、ＣＰＵ１１は、初めに、予備補正処理Ｚ０を実行する。詳細は後述するが、予備補正処理Ｚ０では、処理対象画像ＴＩの中のユーザーにより指定された位置（以下、指定位置と称する）を含む所定の画像領域（以下、補正処理対象領域Ｐｅ１と称する）から、赤目現象が発生している赤目領域を特定するための情報を生成する処理（以下、赤目領域特定情報生成処理Ｚ０−１と称する）が実行され、その情報により特定される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（以下、補正処理Ｚ０−２と称する）が実行される。
【００２１】
この例において、赤目領域を特定するための情報として、色の特徴量を軸とする空間における補正処理対象領域Ｐｅ１の特徴量の分布において、赤目領域を構成する画素の分布とそれ以外の画素の分布を分離する分離曲線が生成される。そしてその分離曲線からの距離に応じた補正強度係数を画素毎に格納する予備補正強度マップＭａが生成される。マップ情報としての予備補正強度マップＭａは、補正処理対象領域Ｐｅ１の各画素に対応する格納部を有しており、各格納部には、対応する補正処理対象領域Ｐｅ１の画素が赤目を構成する画素である可能性に応じた補正強度係数が格納される。
【００２２】
ＣＰＵ１１は、さらに、指定領域補正処理Ｚ１を実行する。予備補正強度マップＭａに格納されている補正強度係数は、赤目を構成する画素であるかまたはそうでない画素であるかの指標となるが、その指標の正確さは、たとえば処理対象画像ＴＩの色の状態によって異なる。そこで、指定領域補正処理Ｚ１では、予備補正処理Ｚ０により生成された予備補正強度マップＭａに格納されている補正強度係数の、赤目を構成する画素またはそうでない画素を示す指標としての正確さ（この例では、自信度と称する）が決定され、その自信度と予備補正強度マップＭａに格納されている補正強度係数に基づいて、赤目領域の色が自然な色（たとえば、黒色等）に置き換えられる。
【００２３】
［画像処理装置１の機能的構成の説明］
図２は、予備補正処理Ｚ０と指定領域補正処理Ｚ１を実行するための画像処理装置１の機能的構成例を示すブロック図である。この例の場合、画像処理装置１は、予備補正部３１と指定領域補正部３２を有して構成される。この機能は、ＣＰＵ１１が記憶部１８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。
【００２４】
予備補正部３１は、予備補正処理Ｚ０を実行する。予備補正部３１は、画像読取部４１、補正処理対象領域取得部４２、赤目領域特定情報生成部４３、および補正部４４を有して構成される。
【００２５】
画像読取部４１は、処理対象画像ＴＩを、たとえば記憶部１８から読み取る。
【００２６】
補正処理対象領域取得部４２は、画像読取部４１により読み取られた処理対象画像ＴＩの中のユーザーにより指定された指定位置を含む補正処理対象領域Ｐｅ１を取得する。たとえば一辺を、処理対象画像ＴＩの短辺の５％の長さとする矩形領域が取得される。なお最大の大きさは１６０×１６０画素とする。補正処理対象領域取得部４２はまた、補正処理対象領域Ｐｅ１から赤みがかった瞳孔や虹彩を含む領域を取得する処理を実行する。なおこの処理の結果取得された領域を、赤目候補領域Ｐｅ２と称する。なお、以下において、補正処理対象領域Ｐｅ１と赤目候補領域Ｐｅ２を検出する処理を、適宜に、検出処理Ｚ０−０と称する。
【００２７】
図３は、処理対象画像ＴＩを模式的に示した図である。ここではこの処理対象画像ＴＩの中央の人物の左目部分に生じている赤目現象を処理対象とするものとする。図４は、図３の処理対象画像ＴＩの中央の人物の左目を含む画像領域（図３中、四角の枠で囲まれている領域）を拡大して模式的に示した図である。図４には、補正処理対象領域Ｐｅ１と赤目候補領域Ｐｅ２が示されている。この例の場合、目玉、白目、瞼、目頭、目尻等の部位を含む矩形領域が、補正処理対象領域Ｐｅ１として検出され、その中の赤目現象が生じている目玉を含む円形領域が、赤目候補領域Ｐｅ２として検出される。
【００２８】
図２に戻り赤目領域特定情報生成部４３は、補正処理対象領域取得部４２により取得された補正処理対象領域Ｐｅ１および赤目候補領域Ｐｅ２を用いて、分離曲線、および予備補正強度マップＭａを生成する赤目領域特定情報生成処理Ｚ０−１を実行する。
【００２９】
図５は、赤目領域特定情報生成部４３の構成例を示す図である。赤目領域特定情報生成部４３は、特徴量抽出部５１、分離曲線生成部５２、および補正強度マップ生成部５３を有して構成される。それらの構成要素の動作については、予備補正処理Ｚ０における赤目領域特定情報生成処理Ｚ０−１の説明と合わせて後述する。
【００３０】
再び図２に戻り補正部４４は、赤目領域特定情報生成部４３により生成された予備補正強度マップＭａに格納されている補正強度係数に応じた補正強度で、色を黒色等に置き換える（赤目を修正する）補正処理Ｚ０−２を実行する。補正部４４により補正された補正処理対象領域Ｐｅ１は、一時的に記憶部１８に記憶される。
【００３１】
なお予備補正部３１は、処理対象画像ＴＩから補正処理対象領域Ｐｅ１の部分を複製し、その補正処理対象領域Ｐｅ１の複製（以下、単に、補正処理対象領域Ｐｅ１とも称する）に対して処理を施すので、処理対象画像ＴＩ（すなわち原画像）には、補正部４４の補正は反映されない。
【００３２】
指定領域補正部３２は、指定領域補正処理Ｚ１を実行する。指定領域補正部３２は、前処理部６１、後処理部６２、自信度決定部６３、および補正部６４を有して構成される。
【００３３】
前処理部６１は、画像読取部４１により読み取られた処理対象画像ＴＩの中のユーザーにより指定された指定位置を含む補正処理対象領域Ｐｅ１を取得するとともに、取得した補正処理対象領域Ｐｅ１と、予備補正部３１により補正された補正処理対象領域Ｐｅ１とを比較し（すなわち原画像と予備補正された画像とを比較し）、その比較結果に基づいて、予備補正強度マップＭａに相当する補正強度マップ（以下、中間補正強度マップＭｂと称する）を生成する。
【００３４】
中間補正強度マップＭｂは、補正処理対象領域Ｐｅ１の各画素に対応する格納部を有しており、各格納部には、この例においては、後述するように、対応する補正処理対象領域Ｐｅ１の画素が赤目を構成する画素であると推定できる場合には１が、そうでない場合には０が、それぞれ補正強度係数として格納されるものとする。
【００３５】
後処理部６２は、前処理部６１で生成された中間補正強度マップＭｂに基づいて、赤目領域を特定する。
【００３６】
図６は、後処理部６２の構成例を示すブロック図である。後処理部６２は、オブジェクト生成部８１、赤目領域特定部８２、および判定部８３を有して構成される。それらの構成要素の動作については、後述する。
【００３７】
図２に戻り自信度決定部６３は、上述した自信度を決定する。自信度決定部６３は、自信度算出部７１および自信度調整部７２を有して構成される。それらの構成要素の動作についても、後述する。
【００３８】
再び図２に戻り補正部６４は、自信度決定部６３により決定された自信度に基づいて、赤目領域であると特定される領域に対して、そ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、出力データを生成する。
【００３９】
［ワンクリック補正の説明］
図７は、ワンクリック補正の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１において、ワンクリック補正モードが設定されており、出力部１７に表示されている処理対象画像ＴＩの中の任意の位置がユーザーにより指定されると、ステップＳ２で予備補正処理Ｚ０が実行され、その後、ステップＳ３で指定領域補正処理Ｚ１が実行される。
【００４０】
［予備補正処理Ｚ０の説明］
図８は、予備補正処理Ｚ０の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１１において、補正処理対象領域取得部４２は、画像読取部４１により読み取られた処理対象画像ＴＩに対して、検出処理Ｚ０−０を実行する。
【００４１】
［赤目領域特定情報生成処理Ｚ０−１の説明］
次にステップＳ１２からステップＳ１４において、赤目領域特定情報生成処理Ｚ０−１が実行される。すなわちステップＳ１２において、赤目領域特定情報生成部４３の特徴量抽出部５１は、補正処理対象領域取得部４２により取得された補正処理対象領域Ｐｅ１の特徴量を抽出する。
【００４２】
図９は、この特徴量抽出処理の詳細を示すフローチャートである。特徴量抽出部５１は、ステップＳ２１において、補正処理対象領域Ｐｅ１の大きさが適切な大きさであるか否かを判定する。具体的には、たとえば、補正処理対象領域Ｐｅ１の長手方向の幅が、赤目候補領域Ｐｅ２の直径の２倍以上の長さであるか否かが判定される。なお補正処理対象領域Ｐｅ１の大きさについてこのような判定を行う理由については、後述する。
【００４３】
ステップＳ２１で、補正処理対象領域Ｐｅ１の大きさが適切な大きさではない（すなわちこの例の場合、補正処理対象領域Ｐｅ１の長手方向の幅が赤目候補領域Ｐｅ２の直径の２倍より短い）と判定された場合、ステップＳ２２において、特徴量抽出部５１は、補正処理対象領域Ｐｅ１を適切な大きさに拡大する。この例の場合、補正処理対象領域Ｐｅ１の長手方向の幅が赤目候補領域Ｐｅ２の直径の２倍となる拡大率で、補正処理対象領域Ｐｅ１の画素が補完される。
【００４４】
ステップＳ２１で、補正処理対象領域Ｐｅ１の大きさが適切な大きさであると判定されたとき、またはステップＳ２２で、補正処理対象領域Ｐｅ１が適切な大きさに拡大されたとき、ステップＳ２３において、特徴量抽出部５１は、補正処理対象領域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、補正処理対象領域Ｐｅ１のＲ値、Ｇ値、およびＢ値の平均値をそれぞれ算出する。
【００４５】
次にステップＳ２４において、特徴量抽出部５１は、補正処理対象領域Ｐｅ１の（Ｒ値／Ｇ値）の標準偏差と（Ｒ値／Ｂ値）の標準偏差をそれぞれ算出する。そしてステップＳ２５において、特徴量抽出部５１は、Ｒ値の軸（０〜２５５）を１６等分して得られた区間（以下、赤成分区間Ｌｒと称する）毎に、その赤成分区間ＬｒのＲ値を有する各画素の（Ｒ値／Ｇ値）の平均値と（Ｒ値／Ｂ値）の平均値を、それぞれ求める。
【００４６】
このように、「補正処理対象領域Ｐｅ１のＲ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれの平均値」、および「補正処理対象領域Ｐｅ１の（Ｒ値／Ｇ値）の標準偏差と（Ｒ値／Ｂ値）の標準偏差」、並びに「赤成分区間Ｌｒ毎の（Ｒ値／Ｇ値）の平均値と（Ｒ値／Ｂ値）の平均値」が、特徴量として抽出される。その後、処理は、図８のステップＳ１３に進む。なお抽出された特徴量は、適宜、ＲＡＭ１３等に記憶される。
【００４７】
ステップＳ１３において、赤目領域特定情報生成部４３の分離曲線生成部５２は、分離曲線を生成する。この例では、式（１）に示すＦＲ／Ｇ（ｒ）と式（２）に示すＦＲ／Ｂ（ｒ）が求められる。
【数１】
2011138423.tif 000003
【数２】
2011138423.tif 000004
【００４８】
式（１）中、ＨＲ／Ｇ（ｒ）は、赤成分区間Ｌｒの（Ｒ値／Ｇ値）の平均値を通る曲線である。ｒは、Ｒ値である。σＲ／Ｇは、補正処理対象領域Ｐｅ１の（Ｒ値／Ｇ値）の標準偏差である。αＲ／ＧとβＲ／Ｇは所定の係数である。また式（２）中、ＨＲ／Ｂ（ｒ）は、赤成分区間Ｌｒの（Ｒ値／Ｂ値）の平均値を通る曲線である。σＲ／Ｂは、補正処理対象領域Ｐｅ１の（Ｒ値／Ｂ値）の標準偏差である。αＲ／ＢとβＲ／Ｂは所定の係数である。
【００４９】
すなわちいずれの分離曲線について、その形は、式（１）および式（２）の第１項で決定され、赤成分区間Ｌｒの（Ｒ値／Ｇ値）または（Ｒ値／Ｂ値）の平均値を基準として、（Ｒ値／Ｇ値）または（Ｒ値／Ｂ値）の標準偏差の大きさに応じた大きさの凹凸で変化する。なおαによりその変化が微調整される。曲線の高さは、式（１）および式（２）の第２項で決定され、補正処理対象領域Ｐｅ１における、Ｒ値の平均値とＧ値の平均値の比またはＲ値の平均値とＢ値の平均値の比が基準となっている。なおβによりその高さが微調整される。
【００５０】
ここで式（１）および式（２）の意味について説明する。
【００５１】
図１０は、補正処理対象領域Ｐｅ１の各画素を、Ｒ値と（Ｒ値／Ｇ値）を軸とする平面に、そのＲ値と（Ｒ値／Ｇ値）に応じた位置にプロットした図である。白抜きの四角印（□印）は、赤色の赤目現象が生じている画素（以下、適宜、赤色赤目画素と称する）を示し、黒塗りの四角印（■印）は、赤色赤目画素以外の画素（すなわち赤色の赤目現象が生じていない画素（以下、適宜、非赤色赤目画素と称する））を示している。赤目現象には、瞳孔部分が赤色になる場合の他に、金色になる現象（いわゆる金目）があるが、金色の赤目現象が生じている画素については、後述する。
【００５２】
図１０の例では、非赤色赤目画素は、その多くが下側に集まっている。一方赤色赤目画素は、非赤色赤目画素に比べ分散して分布しており、その多くは、非赤色赤目画素が集まっている領域より上方に存在する。
【００５３】
ところで補正処理対象領域Ｐｅ１（図４）の大きさが十分大きい場合、補正処理対象領域Ｐｅ１には、瞳孔以外の部分の画像の画素が多く含まれる。すなわち補正処理対象領域Ｐｅ１における非赤色赤目画素の数は、赤色赤目画素の数より圧倒的に多くなる。したがって補正処理対象領域Ｐｅ１の大きさが十分に大きい場合、Ｒ値毎（たとえば、赤成分区間Ｌｒ毎）の（Ｒ値／Ｇ値）の平均値は、非赤色赤目画素の分布を表していることになる。したがって式（１）に示した赤成分区間Ｌｒの（Ｒ値／Ｇ値）の平均値を通る曲線ＨＲ／Ｇ（ｒ）は、非赤色赤目画素の分布に沿った曲線になる。
【００５４】
また非赤色赤目画素の分布に沿った曲線ＨＲ／Ｇ（ｒ）を、［補正処理対象領域Ｐｅ１におけるＲ値の平均値とＧ値の平均値の比］に対応する値だけ上方に移動させると（すなわち加算すると）、非赤色赤目画素の分布の上側に沿った曲線を得ることができる。赤色赤目画素の多くは非赤色赤目画素が集まっている領域より上方に存在するので、この非赤色赤目画素の分布の上側に沿った曲線は、非赤色赤目画素の分布と赤色赤目画素の分布の境界を示す曲線、すなわち両者を分離する曲線になる。したがって式（１）のＦＲ／Ｇ（ｒ）は、非赤色赤目画素の分布の上側に沿った曲線であって、非赤色赤目画素の分布と赤色赤目画素の分布を分離する曲線になる。
【００５５】
一方、金色の赤目現象が生じている画素（以下、金色赤目画素と称する）は、黄色系の色であるので、金色赤目画素は、Ｒ値と（Ｒ値／Ｇ値）を軸とする平面では、非赤色赤目画素の分布の中に含まれてしまう。しかしながら、Ｒ値と（Ｒ値／Ｂ値）を軸とする平面では、金色赤目画素の分布は、Ｒ値と（Ｒ値／Ｇ値）を軸とする平面における赤色赤目画素と同じように上方に分散して分布する。金色赤目画素以外の画素（以下、非金色赤目画素と称する）は、Ｒ値と（Ｒ値／Ｇ値）を軸とする平面における非赤色赤目画素と同じようにその多くが下側に集まるように分布する。したがって金色赤目画素は、非金色赤目画素が集まっている領域より上方に存在する。
【００５６】
そのことから式（２）のＦＲ／Ｂ（ｒ）も、式（１）のＦＲ／Ｇ（ｒ）と同様な理由により、非金色赤目画素の分布の上側に沿った曲線であって、非金色赤目画素の分布と金色赤目画素の分布を分離する曲線となる。
【００５７】
なお非赤色赤目画素の分布と赤色赤目画素の分布を分離する曲線ＦＲ／Ｇ（ｒ）と、非金色赤目画素の分布と金色赤目画素の分布を分離する曲線ＦＲ／Ｂ（ｒ）を得るには、Ｒ値毎（この例の場合、赤成分区間Ｌｒ毎）の（Ｒ値／Ｇ値）の平均値が、非赤色赤目画素の分布を表し、（Ｒ値／Ｂ値）の平均値が、非金色赤目画素の分布を表していることが必要になる。すなわち補正処理対象領域Ｐｅ１が、瞳孔以外の部分の画像の画素を多く含むような画サイズを有する必要がある。
【００５８】
そのような理由から補正処理対象領域Ｐｅ１の特徴量抽出処理（図８のステップＳ１１）では、補正処理対象領域Ｐｅ１が、瞳孔以外の部分の画像を多く含むだけの大きさであるか否かが判定され（図９のステップＳ２１）、そのような大きさでないと判定された場合、補正処理対象領域Ｐｅ１が拡大される（ステップＳ２２）。この例の場合、補正処理対象領域Ｐｅ１の長手方向の幅が、赤目候補領域Ｐｅ２の直径の２倍になるように補正処理対象領域Ｐｅ１が拡大される。
【００５９】
分離曲線生成部５２は、求めた分離曲線ＦＲ／Ｇ（ｒ）とＦＲ／Ｂ（ｒ）を、ＲＡＭ１３に記憶する。
【００６０】
なおこの例の場合、Ｒ＝０、Ｒ＝２２５、および各赤成分区間Ｌｒの中央値（１６点）に対応付けて（Ｒ値／Ｇ値）の平均値を、分離曲線ＦＲ／Ｇ（ｒ）の制御点として記憶し、その制御点の間は両隣の制御点に基づいて補完するものとする。またＲ＝０、Ｒ＝２２５、および各赤成分区間Ｌｒの中央値（１６点）に対応付けて（Ｒ値／Ｂ値）の平均値を、分離曲線ＦＲ／Ｂ（ｒ）の制御点として記憶し、その制御点の間は両隣の制御点に基づいて補完するものとする。このように制御点のみを記憶することで、記憶容量を節約することができる。
【００６１】
このように分離曲線が生成されると、処理は、図８に戻りステップＳ１４に進む。ステップＳ１４において、赤目領域特定情報生成部４３の補正強度マップ生成部５３は、分離曲線に基づいて、赤目領域を特定する。この例の場合、その特定の結果を示す情報として予備補正強度マップＭａが生成される。
【００６２】
予備補正強度マップＭａは、上述したように、補正処理対象領域Ｐｅ１の各画素に対応する格納部を有している。格納部は、画素とみなすことができるので、予備補正強度マップＭａは、少なくとも、補正処理対象領域Ｐｅ１と同じ画サイズを有していることになる。予備補正強度マップＭａの各格納部（すなわち各画素）には、この例の場合、対応する補正処理対象領域Ｐｅ１の画素が赤目を構成する画素であると推定できる場合は、１２８以上の値が、そうでない場合には１２８より小さい値が格納される。
【００６３】
図１１は、補正強度マップ生成処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ３１において、補正強度マップ生成部５３は、補正処理対象領域Ｐｅ１から注目する１個の画素（以下、注目画素と称する）を選択し、ステップＳ３２において、注目画素のＲ値、（Ｒ値／Ｇ値）、および（Ｒ値／Ｂ値）を取得する。
【００６４】
次にステップＳ３３において、補正強度マップ生成部５３は、注目画素のＲ値に対応する分離曲線の値（以下、分離閾値と称する）を取得する。具体的には、式（１）より注目画素のＲ値における分離閾値としての（Ｒ値／Ｇ値）（以下、分離閾値Ｒ／Ｇと称する）が求められ、式（２）より注目画素のＲ値における分離閾値としての（Ｒ値／Ｂ値）（以下、分離閾値Ｒ／Ｂと称する）が求められる。
【００６５】
ステップＳ３４において、補正強度マップ生成部５３は、ステップＳ３３で求められた分離閾値に応じた補正強度係数を求める。たとえば、図１２に示す補正強度係数テーブルが参照されて、注目画素の（Ｒ値／Ｇ値）と分離閾値Ｒ／Ｇの比に対応する補正強度係数と、注目画素の（Ｒ値／Ｂ値）と分離閾値Ｒ／Ｂの比に対応する補正強度係数とが求められ、大きい方の補正強度係数が、その注目画素の補正強度係数とされる。そして補正強度マップ生成部５３は、求めた補正強度係数を、注目画素に対応する予備補正強度マップＭａの格納部に格納する。
【００６６】
注目画素の（Ｒ値／Ｇ値）と分離閾値Ｒ／Ｇの比が１以上となる画素は、Ｒ値と（Ｒ値／Ｇ値）を軸とする平面において（図１０）、分離曲線ＦＲ／Ｇ上またはそれより上方に存在する。また注目画素の（Ｒ値／Ｂ値）と分離閾値Ｒ／Ｂの比が１以上となる画素は、Ｒ値と（Ｒ値／Ｂ値）を軸とする平面において、分離曲線ＦＲ／Ｂ上またはそれより上方に存在する。したがって注目画素の（Ｒ値／Ｇ値）と分離閾値Ｒ／Ｇの比、または注目画素の（Ｒ値／Ｂ値）と分離閾値Ｒ／Ｂの比が１以上になったときは、注目画素は、赤目画素の分布の中の画素、すなわち赤目を構成する画素として推定され、その画素には、１２８以上の値が割り当てられる。
【００６７】
一方、注目画素の（Ｒ値／Ｇ値）と分離閾値Ｒ／Ｇの比が１より小さい画素は、Ｒ値と（Ｒ値／Ｇ値）を軸とする平面において（図１０）、分離曲線ＦＲ／Ｇより下方に存在する。また注目画素の（Ｒ値／Ｂ値）と分離閾値Ｒ／Ｂの比が１より小さい画素は、Ｒ値と（Ｒ値／Ｂ値）を軸とする平面において、分離曲線ＦＲ／Ｂより下方に存在する。したがって注目画素の（Ｒ値／Ｇ値）と分離閾値Ｒ／Ｇの比、および注目画素の（Ｒ値／Ｂ値）と分離閾値Ｒ／Ｂの比がいずれも１より小さいときは、注目画素は、非赤目画素の分布の中の画素、すなわち赤目を構成しない画素として推定され、１２８より小さな値が割り当てられる。
【００６８】
なお赤目を構成しない画素と推定された画素においても、（Ｒ値／Ｇ値）と分離閾値Ｒ／Ｇの比（または（Ｒ値／Ｂ値）と分離閾値Ｒ／Ｂの比）が０．８以上である場合は（すなわち分離曲線から２割下側に分布する画素については）、ある大きさの補正強度係数が割り与えられる。その結果、その画素には、補正処理Ｚ２によりその補正強度係数に応じた補正強度で色補正される。これは、瞳孔でなくても赤目現象の影響を受けている部分にもある程度の補正をかけるためである。
【００６９】
次にステップＳ３５において、補正強度マップ生成部５３は、赤目候補領域Ｐｅ２内のすべての画素を注目画素として選択したか否かを判定する。まだ注目画素として選択されていない画素が存在する場合、補正強度マップ生成部５３は、ステップＳ３１に戻り、他の画素を注目画素として選択し、ステップＳ３２以降の処理を同様に実行する。
【００７０】
ステップＳ３５で、補正処理対象領域Ｐｅ１内のすべての画素を注目画素として選択したと判定された場合、予備補正強度マップＭａが生成される。予備補正強度マップＭａには、赤目を構成する画素であると推定された画素については１２８以上の値が格納され、赤目を構成しない画素であると推定された画素については１２８より小さな値が格納される。
【００７１】
このように予備補正強度マップＭａが生成されると、図８の赤目領域特定情報生成処理Ｚ０−１が終了する。以上のように、分離曲線を用いて、補正処理対象領域Ｐｅ１の画素ごとに赤目について判定するようにしたので、赤目を構成する画素を推定することができ、結果として赤目領域を特定することができる。
【００７２】
次に処理は、図８のステップＳ１５に進み、補正処理Ｚ０−２が実行される。
【００７３】
［補正処理Ｚ０−２の説明］
図１３は、補正処理Ｚ０−２の流れを示すフローチャートである。ステップＳ４１において、補正部４４は、赤目候補領域Ｐｅ２（図４）から注目する画素を選択し、ステップＳ４２において、予備補正強度マップＭａから、注目画素に相当する格納部に格納されている補正強度係数を読み取る。
【００７４】
ステップＳ４３において、補正部４４は、読み取った補正強度係数に応じて、注目画素の色を調整する。たとえば補正強度係数の大きさに応じた濃さの黒色を選択し、注目画素の色を、その黒色に置き換える。
【００７５】
たとえば式（３）により、赤目候補領域Ｐｅ２の注目画素ｉとその両隣の画素i-1，画素i+1のＲＧＢがブレンドされる。そして式（４）により、ブレンドされたＲＧＢ（式（３）中、Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）を用いて、ターゲットカラー（式（４）中、TargetColor）としてグレー色が求められる。
【数３】
2011138423.tif 000005
【数４】
2011138423.tif 000006
【００７６】
さらに式（５）により、注目画素の補正強度係数（式（５）中、Intensity）を用いて、ターゲットカラーと注目画素のＲＧＢがブレンドされて、置き換えられる色（式（５）中、Ｒnew、Ｇnew，Ｂnew）が決定される。そして注目画素の色が、ここで求められた色に置き換えられる。
【数５】
2011138423.tif 000007
【００７７】
ステップＳ４４において、補正部４４は、赤目候補領域Ｐｅ２内のすべての画素を注目画素として選択したか否かを判定する。まだ注目画素として選択されていない画素が存在する場合、ステップＳ４１に戻り、補正部４４は、他の画素を注目画素として選択し、ステップＳ４２以降の処理を同様に実行する。
【００７８】
ステップＳ４４で、赤目候補領域Ｐｅ２内のすべての画素を注目画素として選択したと判定された場合、補正処理は終了する。このように補正強度係数の大きさに応じた度合いで色補正が行われる。
【００７９】
図１４は、赤目候補領域Ｐｅ２部分の、予備補正強度マップＭａに設定された補正強度のイメージを示した図である。図１４には白色の程度が示されていないが、より白色の程、補正強度係数が高いことになる。このように赤目領域とされた領域に対して、所定の補正強度係数で色補正が施される。図１５は、その補正が施された赤目候補領域Ｐｅ２のイメージを示した図である。この例では、図４と比較して瞳孔部分は黒色で示されているが、これは色補正が行われたことを表している。
【００８０】
［指定領域補正処理Ｚ１の説明］
図１６は、指定領域補正処理Ｚ１の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１０１において、指定領域補正部３２の前処理部６１は、処理対象画像ＴＩの中の補正処理対象領域Ｐｅ１と、予備補正部３１により補正された補正処理対象領域Ｐｅ１とを比較し（すなわち原画像と予備補正された画像と比較し）、色の構成に変化が生じている画素に対応する中間補正強度マップＭｂの格納部に“１”を設定し、色の構成に変化が生じていない画素に対応する格納部に“０”を設定する。
【００８１】
なお予備補正処理Ｚ０では、赤目を構成する画素ではないと推定される画素に対しても（すなわち１２８以上の補正強度係数が割り当てられない画素に対しても）、（Ｒ値／Ｇ値）と分離閾値Ｒ／Ｇの比（または（Ｒ値／Ｂ値）と分離閾値Ｒ／Ｂの比）が０．８以上である場合は、予備補正強度マップＭａのその画素に対応する格納部に、ある大きさの補正強度係数が設定される。すなわちそのような画素にも色補正が施され、原画像との比較においてはその画素の色の構成は変化しているので、その画素に対応する中間補正強度マップＭｂの格納部には“１”が設定される。したがって中間補正強度マップＭｂにおいては、予備補正において赤目を構成する画素ではないと推定された画素であっても、赤目を構成する画素とされることがある。たとえば、予備補正処理Ｚ０では、赤目程ではないが赤味が強い瞼の周辺の画素は、赤目を構成する画素ではないと推定されたが（たとえば、１２８より小さいたとえば６４の補正強度数が与えられたが）、中間補正強度マップＭｂにおいては赤目を構成する画素として登録される（“１”が格納される）。
【００８２】
このことより予備補正処理Ｚ０に比べ、赤目とする範囲が広がるが、そのようにしても、後述するようにたとえば処理対象画像ＴＩの色の状態に応じた、赤目を構成する画素の推定の正確さ（この例では、自信度）に基づいて、色補正を行うようにしたので、この段階で、赤目を構成する可能性がある画素を赤目を構成する画素としておくことは特に問題がない。またこのように赤目とする範囲を広げておくことにより、赤目を構成する可能性がある画素について、色補正を行うことができる。
【００８３】
次にステップＳ１０２において、後処理部６２のオブジェクト生成部８１および赤目領域特定部８２は、中間補正強度マップＭｂに、赤目領域を特定する。
【００８４】
［オブジェクト生成部８１の処理］
オブジェクト生成部８１は、ステップＳ１０１で生成された中間補正強度マップＭｂ上に、赤目領域に対応するオブジェクト（以下、赤目オブジェクトと称する）を生成する。
【００８５】
具体的には、オブジェクト生成部８１は、中間補正強度マップＭｂにおいて、“１”の画素が連結している領域を１つのオブジェクトとし、各オブジェクトに識別番号を付与する。
【００８６】
次にオブジェクト生成部８１は、各オブジェクトから、赤目オブジェクトを選択する。
【００８７】
具体的には、オブジェクト生成部８１は、各オブジェクトについて、オブジェクトの、「縦横比」、「円形度」、「指定位置に対応する格納部（以下、対応画素と称する）からの距離」、および「面積」を算出する。
【００８８】
「縦横比」は、オブジェクトの高さと幅の比率であって、値の大きい方を分子に、値の小さい方を分母にしたときに得られる値である。また「対応画素からの距離」（ｄ）は、中間補正強度マップＭｂの対応画素とオブジェクトの重心の距離であって、対応画素を（Ｘc，Ｙc）とし、オブジェクトの重心を（Ｘo，Ｙo）とすると、下記の式（６）で求められる。
【数６】
2011138423.tif 000008
【００８９】
また「円形度」（Ｃ）は、オブジェクトの面積をＳ、オブジェクトの周長をＬとしたとき、下記の式（７）で求められる。なおオブジェクトが完全な円であるとき、円形度が１となり、形が複雑になればなるほど、面積に対して周長が長くなるので、円形度は低くなる。ただし、デジタル画像においては量子化誤差が発生するため、計算結果が１を超えることがある。
【数７】
2011138423.tif 000009
【００９０】
そしてオブジェクト生成部８１は、各オブジェクトについて、「縦横比」、「円形度」、「対応画素からの距離」、または「面積」に基づいて、「所定の大きさより大きいオブジェクト」であるか、「対応画素から所定の距離以上に離れているオブジェクト」であるか、「縦横比が２．０以上の（すなわち細長い）オブジェクト」であるか、または「円形度が所定の閾値より小さい（すなわち円形でない）オブジェクト」であるか否かを判定し、それらの条件を満たすオブジェクトは、赤目オブジェクトではないとして、中間補正強度マップＭｂから削除する。具体的には、そのオブジェクトを構成する中間補正強度マップＭｂの画素に０を割り当てられる。
【００９１】
なおここでの判定は、赤目現象が生じる瞳孔の形状、およびユーザーは赤目を指定することを前提に基づくものである。すなわち赤目領域を示すオブジェクトは、瞳孔の形状に相当する円形状となっており、指定位置に対応する対応画素から近い位置にあることを前提としている。
【００９２】
そしてさらにオブジェクト生成部８１は、残ったオブジェクトから、「円形度が所定の閾値（たとえば、０．２または０．４）以上のオブジェクト」であって、「指定位置から最も近いオブジェクト」を、赤目オブジェクトとして選択し、それ以外のオブジェクトを削除する。その結果残ったオブジェクトが赤目オブジェクトとなる。このように中間補正強度マップＭｂに形成された赤目オブジェクトに対応する補正処理対象領域Ｐｅ１の領域（この例の場合、赤目オブジェクトを含む所定の大きさの円領域）が赤目領域として特定される。
【００９３】
［赤目領域特定部８２の処理］
赤目領域特定部８２は、予備補正処理Ｚ０がなされていない補正処理対象領域Ｐｅ１の指定位置の周囲（１０ピクセルや１６ピクセルの範囲）に対して、隣合う画素の差の大きさで閾値を決めて、閾値を超える色の差が表れるまで８方向に探索した領域を、赤目領域として特定する。
【００９４】
［判定部８３の処理］
判定部８３は、オブジェクト生成部８１により生成された赤目オブジェクトを含む所定の大きさの円領域の半径が１６画素以上であるか否かを判定し、１６画素以上であると判定した場合、オブジェクト生成部８１により生成された赤目オブジェクトに対応する補正処理対象領域Ｐｅ１の領域を赤目領域とする。
【００９５】
一方、赤目オブジェクトを含む所定の大きさの円領域の半径が１６画素未満である場合、赤目領域特定部８２により特定された領域が赤目領域とされる。
【００９６】
［自信度決定処理］
ステップＳ１０３において、自信度決定部６３は、自信度を決定する。図１７は、この処理の流れを示すフローチャートである。
【００９７】
ステップＳ２０１において、自信度決定部６３の自信度算出部７１は、自信度算出のための閾値を算出する。図１８は、その処理の流れを示すフローチャートである。
【００９８】
このフローチャートによれば、はじめに、ステップＳ２１１において、自信度算出部７１は、補正処理対象領域Ｐｅ１の（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が１．４以上で、かつＲ値の平均値が２００以上であるか否かを判定し、その条件を満たしている場合、ステップＳ２１２において、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝０とする。
【００９９】
ステップＳ２１１で、その条件が満たされないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２１３において、Ｇ値の平均値が２００より大きいか否かを判定し、その条件を満たしていると判定した場合、ステップＳ２１４において、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝１とする。
【０１００】
次に、ステップＳ２１５において、自信度算出部７１は、係数Ａ＝０．７とし、ステップＳ２１６において、Ｒ値の平均値とその係数Ａを乗算して、その結果得られた値を閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘとする。
【０１０１】
次に、ステップＳ２１７において、自信度算出部７１は、係数Ｂ＝１．１とし、ステップＳ２１８において、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）とその係数Ｂを乗算して、その結果得られた値を、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧとする。
【０１０２】
ステップＳ２１３で、Ｇ値の平均値が２００以下であると判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２１９において、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝１とする。
【０１０３】
次に、ステップＳ２２０において、自信度算出部７１は、Ｒ値の平均値が１４０以上であるか否かを判定し、その条件を満たしていると判定した場合、ステップＳ２２１において、係数Ａ＝０．６５とする。一方、ステップＳ２２０で、その条件を満たしていないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２２２において、係数Ａ＝０．５５とする。
【０１０４】
次にステップＳ２２３において、自信度算出部７１は、Ｒ値の平均値と、ステップＳ２２１またはＳ２２２で決定した係数Ｂを乗算し、その結果得られた値を、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘとする。
【０１０５】
次にステップＳ２２４において、自信度算出部７１は、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘが１２７より大きいか否かを判定し、その条件を満たしていると判定した場合、ステップＳ２２５において、係数Ｂ＝１．２とする。一方、ステップＳ２２４で、その条件を満たしていないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２２６において、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が１．５以上であるか否かを判定する。
【０１０６】
ステップＳ２２６で、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が１．５以上であると判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２２７において、係数Ｂ＝１．３とする。一方、ステップＳ２２６で、その条件を満たしていないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２２８において、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が１．３５以上であるか否かを判定する。
【０１０７】
ステップＳ２２８で、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が１．３５以上であると判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２２９において、Ｒ値の平均値が１１０より大きいか否かを判定する。
【０１０８】
ステップＳ２２９で、Ｒ値の平均値が１１０より大きいと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２３０において、係数Ｂ＝１．３とする。
【０１０９】
ステップＳ２２８で、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が１．３５より小さいと判定した場合、または、ステップＳ２２９で、Ｒ値の平均値が１１０以下であると判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２３１において、係数Ｂ＝０．８とする。
【０１１０】
ステップＳ２２５、Ｓ２２７、Ｓ２３０、またはＳ２３１で、係数Ｂが決定されると、ステップＳ２３２において、自信度算出部７１は、その係数Ｂと（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）を乗算し、その結果得られた値を、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧとする。
【０１１１】
次にステップＳ２３３において、自信度算出部７１は、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿が６０より小さく、かつ閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧが１．２より小さいか否かを判定し、その条件を満たしていると判定した場合、ステップＳ２３４において、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝０とする。
【０１１２】
ステップＳ２３３で、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘが６０以上か、または閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧが１．２以上であると判定された場合、ステップＳ２３５において、自信度算出部７１は、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧが１．０以下であるか否かを判定する。
【０１１３】
ステップＳ２３５で、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧが１．０以下であると判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２３６において、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）に１．０を乗算し、その結果得られた値を閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧとする。
【０１１４】
ステップＳ２１２で、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝０とされた場合、ステップＳ２１８で、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧが決定された場合、ステップＳ２３４で、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝０とされた場合、ステップＳ２３６で、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧが決定された場合、またはステップＳ２３５で、閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧが１．０より大きいと判定された場合、閾値算出処理は終了する。
【０１１５】
このように自信度算出のための閾値が算出されると、図１７のステップＳ２０２において、自信度算出部７１は、自信度を算出する。図１９は、その処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１６】
このフローチャートによれば、はじめに、ステップＳ２５１において、自信度算出部７１は、画像読取部４１により取得された状態の補正処理対象領域Ｐｅ１（すなわち補正前の補正処理対象領域Ｐｅ１）から注目する１個の画素（以下、注目画素Ｑｏと称する）を選択し、ステップＳ２５２において、その注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）と、その注目画素Ｑｏに対応する補正処理Ｚ０−２が施された補正処理対象領域Ｐｅ１の画素（以下、注目画素Ｑａと称する）の（Ｒ値／Ｇ値）（図１９においては、（Ｒ２／Ｇ２）と示されている）との差分値を求め、その値を補正度とする。
【０１１７】
ステップＳ２５３において、自信度算出部７１は、注目画素ＱｏのＲ値が、補正処理対象領域Ｐｅ１のＲ値の平均値以上であるか否かを判定し、その条件を満たすと判定した場合、ステップＳ２５４において、補正度に、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｂ値）と注目画素Ｑａの（Ｒ値／Ｂ値）の差分値を加える。
【０１１８】
ステップＳ２５３で、注目画素ＱｏのＲ値がＲ値の平均値より小さいと判定された場合、またはステップＳ２５４で、補正度に、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｂ値）と注目画素Ｑａの（Ｒ値／Ｂ値）の差分値が加えられた場合、ステップＳ２５５において、自信度算出部７１は、補正度が０より大きいか否かを判定する。
【０１１９】
ステップＳ２５５で、補正度が０より大きいと判定された場合、ステップＳ２５６において、自信度算出部７１は、注目画素Ｑｏの自信度を２とする。ステップＳ２５５で、注目画素Ｑｏの補正度が０以下であると判定された場合、またはステップＳ２５６で、自信度が２とされた場合、ステップＳ２５７において、自信度算出部７１は、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝１であるか否かを判定する。
【０１２０】
ステップＳ２５７で、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝１であると判定された場合、ステップＳ２５８において、自信度算出部７１は、注目画素ＱｏのＲ値が２４より大きく、かつ、注目画素ＱｏのＧ値が２４より大きく、かつ、注目画素ＱｏのＲ値が閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ以下であり、かつ注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧより大きいか否かを判定する。
【０１２１】
ステップＳ２５７で、その条件を満たしていないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２５９において、注目画素ＱｏのＲ値が２２０より大きく、かつ、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が１．６より大きいか否かを判定する。
【０１２２】
ステップＳ２５９で、その条件を満たしていないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２６０において、補正処理対象領域Ｐｅ１のＲ値の平均値が２２０より大きく、かつ、注目画素ＱｏのＲ値が１６８より大きく、かつ、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が１．５より大きいか否かを判定する。
【０１２３】
ステップＳ２６０で、その条件を満たしていないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２６１において、注目画素ＱｏのＲ値が１００より大きく、かつ、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が３．０より大きいか否かを判定する。
【０１２４】
ステップＳ２６１で、その条件を満たしていないと判定した場合、自信度算出部７１は、ステップＳ２６２において、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が閾値ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ＲＧに３．０を乗算して得られる値より大きいか否かを判定する。
【０１２５】
ステップＳ２５８、Ｓ２５９、Ｓ２６０、Ｓ２６１、またはＳ２６２で、その条件を満たしていると判定された場合、ステップＳ２６３において、自信度算出部７１は、注目画素Ｑｏの自信度に、１を加算する。
【０１２６】
ステップＳ２５７で、係数ｄａｒｋ＿ｐｉｘ＿ｇｅｔ＝１ではないと判定された場合、ステップＳ２６２で、その条件を満たしていないと判定された場合、またはステップＳ２６３で、自信度に１が加算された場合、ステップＳ２６４において、自信度算出部７１は、補正処理対象領域Ｐｅ１内のすべての画素を注目画素として選択したか否かを判定する。まだ注目画素として選択されていない画素が存在する場合、ステップＳ２５１に戻り、自信度算出部７１は、他の画素を注目画素として選択し、ステップＳ２５２以降の処理を同様に実行する。ステップＳ２６４で、すべての画素が選択されたと判定された場合、自信度算出処理は終了する。
【０１２７】
このように自信度が算出されると、次に、図１７のステップＳ２０３において、自信度調整部７２は、自信度を調整する。図２０は、その処理の流れを示すフローチャートである。
【０１２８】
このフローチャートによれば、はじめに、ステップＳ３０１において、自信度調整部７２は、図１６のステップＳ１０２で生成された赤目オブジェクトに対応する補正処理対象領域Ｐｅ１の領域（すなわち赤目領域として特定された領域（以下、赤目特定領域Ｒｒと称する））から注目画素Ｑｏを選択し、注目画素の自信度を読み取る。なおこの例の場合、赤目特定領域Ｒｒは、赤目オブジェクトに対応する領域を含む円形領域である。
【０１２９】
ステップＳ３０２において、自信度調整部７２は、その自信度が０であるか否かを判定し、０であると判定した場合、ステップＳ３０３において、赤目特定領域Ｒｒの半径が１６画素以上であるか否かを判定する。
【０１３０】
ステップＳ３０３で、赤目特定領域Ｒｒの半径が１６画素以上であると判定された場合、ステップＳ３０４において、自信度調整部７２は、赤目特定領域Ｒｒの（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が２．５より小さいか否かを判定する。
【０１３１】
ステップＳ３０４で、赤目特定領域Ｒｒの（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が２．５より小さいと判定された場合、ステップＳ３０５において、自信度調整部７２は、注目画素Ｑｏの（Ｒ値＋１６−Ｇ値−Ｂ値）が０より小さいか否かを判定する。
【０１３２】
ステップＳ３０５で、注目画素Ｑｏの（Ｒ値＋１６−Ｇ値−Ｂ値）が０より小さいと判定された場合、ステップＳ３０６において、自信度調整部７２は、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が赤目特定領域Ｒｒの（Ｒ値の平均値／Ｂ値の平均値）×０．８の値より大きいか否かを判定する。
【０１３３】
ステップＳ３０６で、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が赤目特定領域Ｒｒの（Ｒ値の平均値／Ｂ値の平均値）×０．８の値より大きいと判定された場合、ステップＳ３０７において、自信度調整部７２は、その注目画素Ｑｏの自信度に１を加える。すなわち自信度が０とされた場合であっても、ステップＳ３０３〜Ｓ３０６の条件を満たす場合、自信度が１となる。
【０１３４】
ステップＳ３０２で、自信度が０以外であると判定された場合、ステップＳ３０３で、赤目オブジェクトの円の半径が１６画素未満であると判定された場合、ステップＳ３０４で、（Ｒ値の平均値／Ｇ値の平均値）が２．５以上であると判定された場合、ステップＳ３０５で、（Ｒ値＋１６−Ｇ値−Ｂ値）が０以下であると判定された場合、ステップＳ３０６で、注目画素Ｑｏの（Ｒ値／Ｇ値）が赤目特定領域Ｒｒの（Ｒ値の平均値／Ｂ値の平均値）×０．８の値以下であると判定された場合、またはステップＳ３０７で、自信度に１が加えられた場合、ステップＳ３０８において、自信度調整部７２は、赤目特定領域Ｒｒのすべての画素を注目画素として選択したか否かを判定する。まだ注目画素として選択されていない画素が存在する場合、ステップＳ３０１に戻り、自信度調整部７２は、他の画素を注目画素として選択し、ステップＳ３０２以降の処理を同様に実行する。ステップＳ３０８で、すべての画素が選択されたと判定された場合、自信度調整処理は終了する。
【０１３５】
このように自信度が調整されると、最終的な自信度が決定される。その後、処理は、図１６のステップＳ１０４において、補正処理が行われる。図２１は、その処理の流れを示すフローチャートである。
【０１３６】
このフローチャートによれば、はじめに、ステップＳ３５１において、補正部６４は、補正処理対象領域Ｐｅ１から、自信度が０以外の自信度を有する画素を選択し、ステップＳ３５２において、式（８）および式（９）にしたがって、選択した画素（以下、選択画素と称する）のＲ値、Ｇ値、およびＢ値の平均値（Ｒａｖｅ，Ｇａｖｅ，Ｂａｖｅ）、および自信度の平均値（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅａｖｅ）を算出する。
【数８】
2011138423.tif 000010
【数９】
2011138423.tif 000011
【０１３７】
ステップＳ３５３において、補正部６４は、式（１０）にしたがって、選択画素のＲＧＢ値に基づいて、赤度の基準値（Ｒｅｄｎｅｓｓｒｅｆ）を算出する。
【数１０】
2011138423.tif 000012
【０１３８】
次にステップＳ３５４において、補正部６４は、式（１１）にしたがって、基準補正量（Ｗｅｉｇｈｔｒｅｆ）を算出する。
【数１１】
2011138423.tif 000013
【０１３９】
ステップＳ３５５において、補正部６４は、画像読取部４１により取得された状態の補正処理対象領域Ｐｅ１（すなわち補正前の補正処理対象領域Ｐｅ１）から注目する１個の画素を選択し、ステップＳ３５６において、式（１２）にしたがって、注目画素の赤度を算出する。
【数１２】
2011138423.tif 000014
【０１４０】
ステップＳ３５７において、補正部６４は、式（１３）にしたがって、注目画素の補正強度係数（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙｉ）を算出する。式（１３）中、Ｒｅｄｎｅｓｓｒｅｆは、赤度の基準値である。Ｒｅｄｎｅｓｓｉは、注目画素ｉの赤度である。Ｗｅｉｇｈｔｉは、式（１４）に示すように、いま注目している注目画素ｉの自信度が０以外の値である場合、ステップＳ３５４で算出された基準補正量の値となり、その自信度が０である場合、１６となる係数である。
【数１３】
2011138423.tif 000015
【数１４】
2011138423.tif 000016
【０１４１】
ステップＳ３６８において、補正部６４は、補正処理対象領域Ｐｅ１内のすべての画素を注目画素として選択したか否かを判定する。まだ注目画素として選択されていない画素が存在する場合、ステップＳ３５５に戻り、補正部６４は、他の画素を注目画素として選択し、ステップＳ３５６以降の処理を同様に実行する。ステップＳ３６８で、すべての画素が選択されたと判定された場合、補正処理は終了する。
【０１４２】
このように補正処理が行われると、図１６における指定領域補正処理Ｚ１が終了する。
【０１４３】
以上のようにして、指定領域補正処理Ｚ１が実行される。
【０１４４】
［実施形態における効果］
１．以上のように、処理の対象となるカラー画像のユーザーにより指定された位置を含む所定の補正処理対象領域Ｐｄ１の赤目領域を構成する画素を推定し、
補正処理対象領域の色状態に基づいて、推定結果の自信度を決定し、
自信度に応じて、補正処理対象領域の赤目領域の色を補正するようにしたので、赤目領域をより自然な色に補正することができる。
【０１４５】
２．また以上においては、赤目オブジェクトの形に応じて自信度を調整するようにしたので、赤目の色をより適切に補正することができる。
【０１４６】
［変形例］
１．なお以上においては、中間補正強度マップＭｂには、“１”または“０”の２値情報が格納される場合を例として説明したが、たとえば予備補正強度マップＭａのような０〜２５５までの値が格納されるようにすることもできる。
【０１４７】
２．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、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。
【０１４８】
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ー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、サーバー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。
【０１４９】
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ー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、サーバー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。
【０１５０】
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。
【０１５１】
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】
【０１５２】
１  画像処理装置，  １１  ＣＰＵ  ，  １２  ＲＯＭ，  １３  ＲＡＭ，１４  バス，  １５  入出力インターフェース，  １６  入力部，  １７  出力部，  １８  記憶部，  １９  処理部，  ２０  ドライブ，  ２１  リムーバルブメディア，  ３１  予備補正部，  ３２  指定領域補正部，  ４１  画像読取部，  ４２  補正処理対象領域取得部，  ４３  赤目領域特定情報生成部，  ４４  補正部，  ５１  特徴量抽出部，  ５２  分離曲線生成部，  ５３  補正強度マップ生成部，  ６１  前処理部，  ６２  後処理部，  ６３  自信度決定部，  ６４  補正部，  ７１  自信度算出部，  ７２  自信度調整部，  ８１  オブジェクト生成部，  ８２  赤目領域特定部，  ８３  判定部
【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】
2011138423.tif 000023
【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１２】
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【図１３】
2011138423.tif 000029
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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