(57)【要約】【課題】画像中の肌情報から撮影時の光源特性を推定し、色かぶり等の抑制が可能な画像処理装置を提供する。【解決手段】画像から肌領域を抽出し、前記肌領域から肌情報を取得する肌情報取得部と、前記肌情報から前記肌領域を構成する独立成分を抽出する独立成分抽出部と、前記独立成分に基づいて、前記画像の撮影時に前記肌領域を照射する光源の色情報であるバイアスを算出するバイアス算出部とを有する。【選択図】図２
2015144420.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から肌領域を抽出し、前記肌領域から肌情報を取得する肌情報取得部と、
前記肌情報から前記肌領域を構成する独立成分を抽出する独立成分抽出部と、
前記独立成分に基づいて、前記画像の撮影時に前記肌領域を照射する光源の色情報であるバイアスを算出するバイアス算出部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記独立成分抽出部は、前記肌情報から前記独立成分として、メラニン色素成分とヘモグロビン色素成分と陰影成分とを抽出する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記バイアス算出部は、前記メラニン色素成分の最小成分と前記ヘモグロビン色素成分の最小成分と前記陰影成分の最小成分のうち、少なくとも前記メラニン色素成分の最小成分と前記ヘモグロビン色素成分の最小成分とを含む前記最小成分の合成和に基づいて、前記バイアスを算出する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記メラニン色素成分の最小成分は、前記独立成分抽出部によって抽出されたメラニン色素成分のうち、前記ヘモグロビン色素の独立成分方向をなす直線からの距離が最も小さいメラニン色素成分であり、
前記ヘモグロビン色素成分の最小成分は、前記独立成分抽出部によって抽出されたヘモグロビン色素成分のうち、前記メラニン色素成分の独立成分方向をなす直線からの距離が最も小さいヘモグロビン色素成分である
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記メラニン色素成分のメラニン色素成分量を、前記ヘモグロビン色素の独立成分方向をなす直線からの距離とし、前記メラニン色素成分量が小さい方から所定範囲内にある複数のメラニン色素成分の平均を前記メラニン色素成分の最小成分とし、
前記ヘモグロビン色素成分のヘモグロビン色素成分量を、前記メラニン色素の独立成分方向をなす直線からの距離とし、前記ヘモグロビン色素成分量が小さい方から所定範囲内にある複数のヘモグロビン色素成分の平均を前記ヘモグロビン色素成分の最小成分とする
請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記陰影成分の最小成分は、前記独立成分抽出部によって抽出された陰影成分のうち、前記メラニン色素成分の独立成分方向をなす直線と前記ヘモグロビン色素成分の独立成分方向をなす直線とを含む平面からの距離が最も小さい陰影成分である
請求項３から５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記陰影成分の陰影成分量を、前記メラニン色素成分の独立成分方向をなす直線と前記ヘモグロビン色素成分の独立成分方向をなす直線とを含む平面からの距離とし、前記陰影成分量が小さい方から所定範囲内にある複数の陰影成分の平均を前記陰影成分の最小成分とする
請求項３から５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記バイアスに基づいて、前記画像を補正する画像補正部を有する
請求項１から７の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像補正部は、前記補正の目標となる基準バイアスを取得し、前記バイアス算出部によって算出された前記バイアスと前記基準バイアスとに基づいて、前記画像を補正する
請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記基準バイアスは、無彩色近傍の色情報である
請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記基準バイアスはユーザの指定によって決められる情報である
請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記補正は、前記バイアスと前記基準バイアスとによって算出される補正パラメータを、前記画像の少なくとも一部に演算する処理である
請求項９から１１の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
ネットワークを介して接続された画像処理装置と情報処理端末とを備える画像処理システムであって、
前記画像処理装置は、
画像から肌領域を抽出し、前記肌領域から肌情報を取得する肌情報取得手段と、
前記肌情報から前記肌領域を構成する独立成分を抽出する独立成分抽出手段と、
前記独立成分に基づいて、前記画像の撮影時に前記肌領域を照射する光源の色情報であるバイアスを算出するバイアス算出手段と
を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項１４】
画像から肌領域を抽出し、前記肌領域から肌情報を取得する肌情報取得工程と、
前記肌情報から前記肌領域を構成する独立成分を抽出する独立成分抽出工程と、
前記独立成分に基づいて、前記画像の撮影時に前記肌領域を照射する光源の色情報であるバイアスを算出するバイアス算出工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データに画像処理を施す画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、プログラム及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラによる撮影、スキャナによる写真等の読み込み等で得られるデジタル画像データ（以下、「画像データ」と称する）は、各種プリンタから記録紙等への出力、インターネットを介して接続する複数のモニタへの表示等、様々な形で用いられる。
【０００３】
画像データは記録紙やモニタ等に見える形で出力され、用途によっては画像データの出力結果に高い画像品質が要求される。
【０００４】
画像品質の劣化にはいろいろな症状があるが、画像データ中の被写体の色味が記憶色と異なって見える現象は観察者に違和感を与え、最も品質を低下させる症状の一つとなっている。このように被写体の色味が変化してしまうことを「色かぶり」などと称し、色かぶりを低減するためには画像変換ソフト等による複雑な修正作業が必要となる。
【０００５】
色かぶりの発生要因もいろいろと挙げられるが、撮影時の光源の影響を受けて発生することが一般的である。
【０００６】
撮影時の光源の色温度が標準的な白色光源（例えば５０００Ｋの光源）に比べて高かったり低かったりすると、該色温度に応じて被写体の色味が変化してしまうのは当然である。人間の視覚は色温度の異なる光源下でもある程度順応してしまう特性があるため、撮影環境下では被写体の色味変化が抑制されて見えてしまう。従って、撮影後の画像データにおける被写体の色味変化を見ると違和感を覚えることが起こる。
【０００７】
また、人間の目の分光感度と撮像素子の分光感度とが一致していることは一般的にはあり得ないために、撮影時の光源の分光特性によっては、（視覚順応とは関係なく）標準的な色味に見えていた被写体が、撮影された画像データ上では色味が変化して再現されることがある。
【０００８】
このような問題を解消するには、撮影時の光源の特性情報（色温度や分光特性等）を取得または推定し、該特性情報を用いて画像補正を行う手法が必要となる。
【０００９】
撮影時の光源特性を正確に取得するには、そのためのセンサー等を撮像素子とは別に設置する方法があるが、コストの上昇や撮像機のサイズアップ等の弊害も伴い、最適な手法とは言い難い。従って、画像データ情報を分析して撮影時の光源特性を推定するのが、一般的な手法となっている。
【００１０】
特に肌色は、赤や黄色のような原色とは異なり、微妙な色の変化が視覚的に大きく効いてくるため、色かぶりによる色味変化が大きな画像破綻を引き起こすことが多い。つまり、人物が被写体となる撮影においては、より厳密な光源特性の推定が要求されることになり、最近では画像データ中の肌情報を利用した光源推定等が提案されている。
【００１１】
例えば、特許文献１に係る画像処理方法によれば、画像データから肌部と高輝度部を抽出し、前記肌部と前記高輝度部との色空間における相対位置関係が、補正によって基準ベクトルの位置関係と同等になるような画像補正を行うことで、色かぶり等の画像弊害を抑制することが可能な画像処理を施すことができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、特許文献１に係る画像処理方法では、前記肌部と前記高輝度部は全く相関無く抽出されるため、前記肌部に対する光源と前記高輝度部に対する光源の条件が異なる場合には正確な色補正が達成できない。
【００１３】
また、前記高輝度部として、彩度の高い被写体の高明度部（例えば、黄色い物体の明るい部分等）が抽出されてしまった場合でも、正確な色補正が達成できない。
【００１４】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、肌部のみの情報から撮影時の光源特性を推定し、色かぶりの抑制が可能な画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の一態様の画像処理装置によれば、画像から肌領域を抽出し、前記肌領域から肌情報を取得する肌情報取得部と、前記肌情報から前記肌領域を構成する独立成分を抽出する独立成分抽出部と、前記独立成分に基づいて、前記画像の撮影時に前記肌領域を照射する光源の色情報であるバイアスを算出するバイアス算出部とを有する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の実施形態によれば、画像データ中の肌部のみの情報から撮影時の光源特性を精度良く推定し、画像データの色かぶりの抑制を簡便に実現できる画像処理を実現可能な画像処理装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を例示する図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成を例示する図である。
【図３】第１の実施形態に係る入力画像データ及び肌領域を例示する図である。
【図４】対数色空間における肌情報の分布を例示する図である。
【図５】独立成分抽出処理のフローチャートを例示する図である。
【図６】対数色空間における各最小独立成分及びバイアスを例示する図である。
【図７】バイアス算出部が算出したバイアスを例示する図である。
【図８】バイアスを基準バイアスに置き換えた処理を例示する図である。
【図９】バイアス及び基準バイアスから分離された色素成分と陰影成分を例示する図である。
【図１０】画像補正部における画像補正処理のフローチャートを例示する図である。
【図１１】第１の実施形態に係る画像処理のフローチャートを例示する図である。
【図１２】第２の実施形態に係る画像処理システムの構成を例示する図である。
【図１３】第２の実施形態に係るＭＦＰのハードウェア構成を例示する図である。
【図１４】第２の実施形態に係る画像処理サーバのハードウェア構成を例示する図である。
【図１５】第２の実施形態に係る画像処理システムの機能構成を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の好適な実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００１９】
〔第１の実施形態〕
＜画像処理装置のハードウェア構成＞
図１に、第１の実施形態の画像処理装置１００のハードウェア構成例を示す。
【００２０】
図１に示す様に、画像処理装置１００は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、外部記憶装置Ｉ／Ｆ部１０４、ネットワーク部Ｉ／Ｆ１０５、操作部１０６、表示部１０７を含み、それぞれパスＢを介して相互に接続されている。
【００２１】
制御部１０１は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）である。また、制御部１０１は、主記憶部１０２に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力装置や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力装置や記憶装置等に出力する。
【００２２】
主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等であり、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェア等のプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００２３】
補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、実行されるプログラムなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【００２４】
外部記憶装置Ｉ／Ｆ部１０４は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のデータ伝送路を介して接続される例えばフラッシュメモリ等の記憶媒体１０８と画像処理装置１００とのインターフェイスである。
【００２５】
また、記憶媒体１０８に、所定のプログラムを格納し、この記憶媒体１０８に格納されたプログラムが外部記憶装置Ｉ／Ｆ部１０４を介して画像処理装置１００にインストールされ、インストールされた所定のプログラムは画像処理装置１００により実行可能となる。
【００２６】
ネットワークＩ／Ｆ部１０５は、有線及び／又は無線回線等のデータ伝送路により構築されたＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークを介して接続された通信機器を有する周辺機器と画像処理装置１００とのインターフェイスである。
【００２７】
操作部１０６は、例えばハードキーで構成されるキースイッチやマウス等である。
【００２８】
表示部１０７は、例えば、液晶や有機ＥＬ等のディスプレイであり、画像や操作用アイコン等を表示し、画像処理装置１００が有する機能をユーザが利用する際に各種設定を行うユーザインターフェイスとして機能する装置である。
【００２９】
＜画像処理装置の機能構成＞
図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成を例示する図である。
【００３０】
図２に示す様に、第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、肌情報取得部２０１、独立成分抽出部２０２、バイアス算出部２０３、画像補正部２０４を有する。
【００３１】
肌情報取得部２０１、独立成分抽出部２０２、バイアス算出部２０３、画像補正部２０４は、制御部１０１（図１）が主記憶部１０２等に記憶されているプログラムを実行することで実現される機能である。
【００３２】
以下では、画像処理装置１００に入力された画像データの光源推定がなされて最終的に画像補正されるまでを行う処理における各部の処理内容について、図３から図１０に例示する画像処理に使用するデータ等と併せて説明する。
【００３３】
≪肌領域抽出と肌情報取得≫
画像処理装置１００には、人物画像を含む画像データ（以下、入力画像データ）が入力され、肌情報取得部２０１が入力画像データから肌領域抽出を行い、人物画像の肌情報を取得する。
【００３４】
図３に、画像処理装置１００に入力された入力画像データ３０１、肌情報取得部２０１による肌領域（３０２，３０４）の抽出例を示す。図３（ａ）は、入力画像データ３０１に存在する肌領域３０２（白色部分）をほぼ全て抽出した場合を例示する図である。
【００３５】
図３（ａ）の事例では、肌情報取得部２０１は、入力画像データを構成する画素の色情報と予め設定された肌色判定基準とを比較しながら、一画素毎に肌領域か非肌領域かを判定する。入力画像データを構成する全画素において判定を行い、肌領域と判定された画素の集合が肌領域と自動的に決定される。
【００３６】
図３（ｂ）は、入力画像データ３０１の人物画像における複数の肌部位３０３から、肌領域として肌パッチ３０４を抽出した場合を例示する図である。
【００３７】
図３（ｂ）の事例では、肌情報取得部２０１は、入力画像データから顔検出を行い、人物の顔部分を抽出する。顔部分が抽出されると、顔部分の目や口や眉等の位置を検出し、それらとの相対位置関係から肌部位を抽出すべく位置を特定する。図３（ｂ）は、額、両頬、顎の４箇所から肌部位を抽出するように設定された事例であるが、肌部位の抽出箇所はこれらに限らず、肌領域であれば任意に設定してよい。図３（ｂ）の肌パッチ３０４は、４箇所の肌部位を組み合わせて１つのパッチとしている。肌部位及び肌パッチは矩形に限らず、任意の形状としてもよい。
【００３８】
また、図３（ａ）と図３（ｂ）は自動的に肌領域（３０２，３０４）を抽出する事例であるが、表示部１０７に入力画像データを表示し、ユーザが該表示を見ながら操作部１０６を用いて肌領域を指定する方法としてもよい。
【００３９】
入力画像データ３０１から肌領域（３０２，３０４）が抽出されると、肌情報取得部２０１は、肌領域（３０２，３０４）を構成する画素の肌情報を取得する。
【００４０】
肌情報は、肌領域（３０２，３０４）を構成する全画素のＲＧＢ毎の８ビット階調値（０〜２５５）である。入力画像データ３０１が、例えばオフセット印刷等で扱われる様なＣＭＹＫ４色版の網点率等で構成されている場合には、所定の変換テーブル等を使ってＲＧＢへ変換してから肌情報を取得する。
【００４１】
≪肌領域の独立成分抽出≫
肌情報取得部２０１により肌領域３０２等から肌情報が取得されると、次に独立成分抽出部２０２が、肌情報から肌領域を構成する独立成分（後述）を抽出する。
【００４２】
皮膚の層構造は、表皮側から、メラニンを主な色素として含有する表皮層と、ヘモグロビンを主な色素として含有する真皮層と、皮下組織とにモデル化でき、肌色の見え（内部反射による色再現）は、主にメラニンとヘモグロビンの色素成分に依存していることが分かっている。
【００４３】
人間のメラニンとヘモグロビンの色素自体の特性は一般的には個人差は無く、かつ夫々の色素成分は独立に扱える（ただし、各色素濃度は肌部位や個人によって異なり、それによって肌の見えが異なる）。従って画像信号のＲＧＢについて、−ｌｏｇＲ、−ｌｏｇＧ、−ｌｏｇＢをそれぞれｘ軸、ｙ軸、ｚ軸に割り当てた対数空間を考慮すると、メラニンの色素成分とヘモグロビンの色素成分は、１点で交わった夫々方向の異なる独立成分として表わせる。
【００４４】
さらに、人間の肌には該肌を照射する光源位置等に関係して暗い部分と明るい部分とが存在し、このような濃淡は前述した２色素成分とは独立した陰影成分として表わせる。陰影成分は、対数空間において（１，１，１）方向の成分となる。
【００４５】
従って肌色は、メラニンの色素成分とヘモグロビンの色素成分と、さらには肌の濃淡を決める陰影成分との各独立成分へと分離できる。肌色は、特定の人物画像においても肌部位によって異なるが、これは独立成分抽出部２０２によって抽出される各独立成分（メラニン色素成分、ヘモグロビン色素成分、陰影成分）の濃度が、肌部位によって夫々異なるためによる。
【００４６】
図４は、対数空間にプロットされた、肌情報取得部２０１により抽出された肌情報の分布を例示する図である。図４には、独立成分抽出部２０２により抽出される各独立成分の方向を示すメラニン色素成分軸４０２、ヘモグロビン色素成分軸４０３、陰影成分軸４０４、さらにはメラニン色素成分軸４０２とヘモグロビン色素成分軸４０３とで構成される色素平面４０５が明示されている。
【００４７】
色素平面４０５において陰影成分はゼロとなるため、対数空間にプロットされた肌情報４０１を陰影成分軸４０４と平行に移動させ、色素平面４０５に射影することで、陰影成分を除外し２色素成分のみで構成される射影肌情報４０６を得ることができる。この際、各肌情報が色素平面４０５に射影されるまでに移動した距離が、該各肌情報の陰影成分濃度（長さ）と等しくなる。
【００４８】
さらに、射影肌情報４０６をメラニン色素成分軸４０２の方向成分とヘモグロビン色素成分軸４０３の方向成分とに分離すれば、メラニン色素成分とヘモグロビン色素成分が抽出される。例えば、図４において、任意の射影肌情報Ｆｉから抽出されるメラニン色素成分はＭｉ、ヘモグロビン色素成分はＨｉとなる。
【００４９】
以上のように、独立成分抽出部２０２により、肌領域３０２等を構成する肌情報全てのメラニン色素成分、ヘモグロビン色素成分、陰影成分を抽出することができる。
【００５０】
図５に、独立成分抽出部２０２における独立成分抽出処理のフローチャートを例示する。
【００５１】
独立成分抽出部２０２では、まずステップＳ５０１にて、メラニン色素の成分軸４０２とヘモグロビン色素の成分軸４０３の情報を主記憶部１０２等から取得し、対数空間に２色素の成分軸（４０２，４０３）から構成される色素平面４０５を設定する。２色素の成分軸情報は、任意の人物の肌内部反射光画像に対して独立成分分析を行うことで抽出したものを、予め主記憶部１０２等に格納しておく。
【００５２】
次にステップＳ５０２にて、肌情報取得部２０１が取得した肌情報を対数空間にプロットする。続いて、ステップＳ５０３にて、プロットされた肌情報４０１を色素平面４０５に射影し、射影時の移動距離に応じて各肌情報の陰影成分を抽出する。
【００５３】
最後にステップＳ５０４にて、図４の肌情報Ｆｉからメラニンとヘモグロビンの各色素成分（Ｍｉ，Ｈｉ）を分離したように、色素平面４０５に射影された射影肌情報４０６の全プロットからメラニン色素成分とヘモグロビン色素成分を全て抽出する。
【００５４】
≪バイアスの算出≫
独立成分抽出部２０２により、肌情報から各独立成分（メラニン色素成分、ヘモグロビン色素成分、陰影成分）が抽出されると、次にバイアス算出部２０３が、各独立成分から最小成分を夫々取得する。
【００５５】
ここで、メラニン色素成分の最小成分を最小メラニン色素成分、ヘモグロビン色素成分の最小成分を最小ヘモグロビン色素成分、陰影成分の最小成分を最小陰影成分とする。
【００５６】
図６は、最小メラニン色素成分Ｍｍｉｎと最小ヘモグロビン色素成分Ｈｍｉｎと最小陰影成分Ｓｍｉｎを例示した図である。最小メラニン色素成分Ｍｍｉｎは、色素平面４０５へ射影された射影肌情報４０６の中で、ヘモグロビン色素成分軸４０３に最も近い射影肌情報プロット６０１から得られたメラニン色素成分である。最小ヘモグロビン色素成分Ｈｍｉｎは、色素平面４０５へ射影された射影肌情報４０６の中で、メラニン色素成分軸４０２に最も近い射影肌情報プロット６０２から得られたヘモグロビン色素成分である。
【００５７】
最小陰影成分Ｓｍｉｎは、肌情報４０１を色素平面４０５へ射影する際に、移動量が最も小さくなる肌情報プロット６０３から得られた陰影成分である。
【００５８】
各独立成分の最小成分が取得されると、次にバイアス算出部２０３がバイアスを算出する。バイアスとは、入力画像データ３０１の撮影時に、被写体となった人物を照射する光源の色情報を示すベクトルである。
【００５９】
バイアスは、最小メラニン色素成分と最小ヘモグロビン成分と最小陰影成分との合成和として算出され、図６の対数空間では、ベクトル６０４として表わされる。
【００６０】
最小成分のみを用いてバイアスを算出する場合、いずれかの独立成分の最小成分に、肌領域抽出時のエラー等による誤情報が含まれると、正しいバイアスが得られなくなる。そのため、独立成分抽出部２０２により抽出された各独立成分群を、最小成分をはじめとして成分が小さい順に序列を付け、最小成分を含み成分が小さい方から所定範囲内にある複数の独立成分の平均を最小成分としてもよい。前記所定範囲とは、例えば独立成分抽出部２０２により抽出された独立成分の総数のＮ％にあたる範囲とすることができ、前記Ｎは画像処理の目的に応じて適切な数値を設定できる。
【００６１】
図７は、色特性の異なる２つの光源下で撮影された人物画像に基づいて、バイアス算出部２０３が算出したバイアス（７０５，７１０）を例示する図である。図７（ａ）における撮影光源を光源α、図７（ｂ）における撮影光源を光源βとする。
【００６２】
図７（ａ）は、光源αの下で撮影された肌色の異なる人物（人物Ａと人物Ｂ）の肌情報（人物Ａの肌情報を７０１、人物Ｂの肌情報を７０２とする）を色素平面４０５に射影した射影肌情報（人物Ａの射影肌情報を７０３、人物Ｂの射影肌情報を７０４とする）を例示した図である。図７（ｂ）は、光源βの下で撮影された肌色の異なる人物（人物Ａと人物Ｂ）の肌情報（人物Ａの肌情報を７０６、人物Ｂの肌情報を７０７とする）を色素平面４０５に射影した射影肌情報（人物Ａの射影肌情報を７０８、人物Ｂの射影肌情報を７０９とする）を例示した図である。
【００６３】
図７（ａ）と図７（ｂ）に示す様に、同じ光源下においても肌色の異なる人物の射影肌情報の分布（７０３と７０４、７０８と７０９）は異なる。これは個人によって、肌の日焼け具合によるメラニンの色素濃度が異なったり、血中のヘモグロビンの状態が異なったりすることに依存している。
【００６４】
けれども、同じ光源下であれば、肌色の異なる人物（ＡとＢ）の肌情報から算出されたバイアスは同等となることが、我々の研究から分かっている。図７（ａ）においては、光源αの下では人物Ａと人物Ｂの夫々から算出されたバイアス７０５は一致し、図７（ｂ）においても、光源βの下では人物Ａと人物Ｂの夫々から算出されたバイアス７１０は一致する。
【００６５】
そして、バイアス（７０５，７１０）は、対象となる人物を照射する光源の色情報と同等になることも、我々の研究から分かっている。
【００６６】
従って、最小メラニン色素成分と最小ヘモグロビン色素成分と最小陰影成分の合成和であるバイアスを算出することで、個人に依らず一定の光源色情報を取得することが可能となる。図７（ａ）と図７（ｂ）で示す様に、光源色情報としてのバイアス（７０５，７１０）は、撮影時の光源（光源αと光源β）の特性に応じて変化することになり、これら光源色情報に基づけば、夫々の撮影画像において適正な色補正を行うことができる。
【００６７】
≪画像補正≫
バイアス算出部２０３により、バイアス６０４等が算出されると、次に画像補正部２０４が入力画像データの色補正処理を行う。
【００６８】
色補正処理の目的は、撮影時の光源の影響で撮影画像データに生じた色かぶり等を低減させることにあり、処理後画像は標準的な光源（例えば、色温度５０００Ｋに相当する光源等）の下で撮影された画像と同等の色再現へと補正されることが期待される。
【００６９】
従って、色補正処理の方法としては、バイアス算出部２０３により算出されたバイアス６０４等を、標準的な光源の色情報である基準バイアスと置き換える画像処理が挙げられる。
【００７０】
図８は、入力画像データ３０１から抽出された肌領域３０２等の肌情報８０３に基づいて、バイアス算出部２０３により算出されたバイアス８０１を基準バイアス８０２に置き換えた処理を例示する模式図である。当該バイアスの置き換え処理により、肌情報取得部２０１により取得された肌情報８０３は、処理後肌情報８０４へと変換され、肌の色補正が行われることが分かる。
【００７１】
図９は、バイアス算出部２０３により算出されたバイアス８１１と、基準バイアス（８１２，８１６）から夫々分離された色素成分と陰影成分を例示する図である。色素成分とは、メラニン色素成分とヘモグロビン色素成分の合成成分を示す。図９の直線ｍはメラニン色素成分軸、直線ｈはヘモグロビン色素成分軸、（１，１，１）方向は陰影成分軸であることを示す。
【００７２】
ここで、基準バイアスを２種類に分類し、夫々の場合を、図９（ａ）と図９（ｂ）に例示する。
【００７３】
図９（ａ）は、バイアス８１１から分離された陰影成分８１５と基準バイアス８１２から分離された陰影成分８１５が一致する事例を示す。陰影成分が一致するということは、入力画像データ３０１の肌領域３０２等の明度を変えずに色味だけを変化させる補正処理を行うことを意味する。この場合、入力画像の明るさを維持した状態で、色味だけを補正することができる。
【００７４】
図９（ｂ）は、バイアス８１１から分離された陰影成分８１５と基準バイアス８１６から分離された陰影成分８１８が一致しない事例を示す。陰影成分が一致しないということは、入力画像データ３０１の肌領域３０２等の色味だけでなく、明度をも変化させる補正処理を行うことを意味する。これは例えば、逆光で撮影されて暗くなってしまった顔画像や、光量が多すぎて白飛びしてしまった顔画像を適正な露出（明るさ）に補正したい場合等に有効な処理方法となる。
【００７５】
以下、図９（ａ）と図９（ｂ）に例示した両事例における、具体的な色補正処理について説明する。
【００７６】
〔バイアスと基準バイアスの陰影成分が一致する場合：図９（ａ）〕
色補正処理の方法として、バイアス算出部２０３により算出されたバイアスを、標準的な光源の色情報である基準バイアスと置き換える手法について前述したが、図９（ａ）で示す様に、バイアスと基準バイアスの陰影成分が一致する場合、バイアスの色素成分を基準バイアスの色素成分に置き換えることと同意になる。
【００７７】
図１０に、画像補正部２０４における画像補正処理のフローチャートを例示する。
【００７８】
図１０（ａ）は、バイアスと基準バイアスの陰影成分が一致する場合の画像補正処理のフローチャートの事例である。ここで、バイアス算出部２０３により算出されたバイアスをＢ、基準バイアスをＢｔ、バイアスＢから分離された色素成分をＬ、基準バイアスＢｔから分離された基準色素成分をＬｔとする。
【００７９】
図１０（ａ）における画像補正部２０４では、まずステップＳ９０１にて、基準バイアスＢｔを主記憶部１０２等から取得する。基準バイアスＢｔは、画像補正後の目標とする標準的な光源のバイアス情報（対数空間の原点からのベクトル情報）であり、主記憶部１０２等に予め格納されている。
【００８０】
基準バイアスＢｔの取得としては、表示部１０７に複数の目標光源リストを表示し、ユーザが操作部１０６を用いて画像補正に使用したい目標光源を指定する方法としてもよい。この場合、複数の光源色情報（対数空間でのベクトル情報）が主記憶部１０２等に格納されており、ユーザの指定に基づいて、複数の光源色情報の中から１つの光源色情報が基準バイアスＢｔとして取得される。
【００８１】
次に、ステップＳ９０２にて、バイアス算出部２０３により算出されたバイアスＢとステップＳ９０１により取得された基準バイアスＢｔを、夫々色素成分と陰影成分とに分離する。バイアスＢから分離された色素成分をＬ、基準バイアスＢｔから分離された基準色素成分をＬｔとする。
【００８２】
次に、ステップＳ９０３にて、色素成分Ｌと基準色素成分ＬｔをＲＧＢ実空間情報へと変換する。ＲＧＢ実空間へ変換された色素成分をＲＧＢ色素成分ｌ、ＲＧＢ実空間へ変換された基準色素成分をＲＧＢ基準色素成分ｌｔとし、夫々ｌ＝ｅｘｐ（−Ｌ）、ｌｔ＝ｅｘｐ（−Ｌｔ）で計算される。
【００８３】
次に、ステップＳ９０４にて、ＲＧＢ色素成分ｌとＲＧＢ基準色素成分ｌｔに基づいて補正パラメータＣ１を算出する。
【００８４】
補正パラメータＣ１は、ＲＧＢ色素成分ｌをＲＧＢ基準色素成分ｌｔで除算すること（Ｃ１＝ｌ／ｌｔ）で算出されるベクトル情報である。
【００８５】
ステップＳ９０４により補正パラメータＣ１が算出されると、次にステップＳ９０５にて、補正パラメータＣ１を用いた入力画像データの補正処理を行う。
【００８６】
補正処理は、入力画像データを構成する全ての画素情報に補正パラメータＣ１の逆数を乗算する。入力画像データを構成する任意の画素をＲＧＢベクトルｐｉ、補正処理後の該画素をＲＧＢベクトルｐｉ'とすると、ｐｉ'＝Ｃ１−１・ｐｉで計算される。
【００８７】
なお、入力画像データ中の被写体を認識して、人物を含む主要被写体領域のみに補正処理を施す方法としてもよい。また、主要被写体領域とそれ以外の領域との境界近傍においては、補正処理の度合いを徐々に変化させる方法としてもよい。
【００８８】
〔バイアスと基準バイアスの陰影成分が一致しない場合：図９（ｂ）〕
図９（ｂ）で示す様に、バイアスと基準バイアスの陰影成分が一致しない場合には、対数空間上においてバイアスを基準バイアスに置き換える処理を行えばよい。
【００８９】
図１０（ｂ）は、バイアスと基準バイアスの陰影成分が一致しない場合の画像補正処理のフローチャートの事例である。ここで、バイアス算出部２０３により算出されたバイアスをＢ、基準バイアスをＢｔとする。
【００９０】
図１０（ｂ）における画像補正部２０４では、まずステップＳ９１１にて、基準バイアスＢｔを主記憶部１０２等から取得する。基準バイアスＢｔは、画像補正後の目標とする標準的な光源のバイアス情報（対数空間の原点からのベクトル情報）であり、主記憶部１０２等に予め格納されている。
【００９１】
基準バイアスＢｔの取得としては、表示部１０７に複数の目標光源リストを表示し、ユーザが操作部１０６を用いて画像補正に使用したい目標光源を指定する方法としてもよい。この場合、複数の光源色情報（対数空間でのベクトル情報）が主記憶部１０２等に格納されており、ユーザの指定に基づいて、複数の光源色情報の中から１つの光源色情報が基準バイアスＢｔとして取得される。
【００９２】
さらに、補正後の肌画像の明るさを示唆するような情報もユーザに指定させ、明るさ情報を反映させた基準バイアスＢｔを取得するようにしてもよい。
【００９３】
次に、ステップＳ９１２にて、入力画像データを構成する画素成分を対数空間情報へと変換する。入力画像データを構成する任意の画素をＲＧＢベクトルｐｉ、対数空間へ変換された該画素を対数ベクトルＰｉとすると、Ｐｉ＝−ｌｏｇ（ｐｉ）で計算される。
【００９４】
次に、ステップＳ９１３にて、バイアスＢと基準バイアスＢｔに基づいて補正パラメータＣ２を算出する。
【００９５】
補正パラメータＣ２は、バイアスＢから基準バイアスＢｔを減算すること（Ｃ２＝Ｂ−Ｂｔ）で算出されるベクトル情報である。
【００９６】
ステップＳ９１３により補正パラメータＣ２が算出されると、次にステップＳ９１４にて、対数空間に変換された入力画像データに対し、補正パラメータＣ２に基づいた補正処理を行う。
【００９７】
補正処理は、対数空間に変換された入力画像データを構成する全ての画素情報から補正パラメータＣ２を減算する。対数空間に変換された入力画像データを構成する任意の画素を対数ベクトルＰｉ、補正処理後の該画素を対数ベクトルＰｉ'とすると、Ｐｉ'＝Ｐｉ−Ｃ２で計算される。
【００９８】
入力画像データ中の被写体を認識して、人物を含む主要被写体領域のみに補正処理を施す方法としてもよい。また、主要被写体領域とそれ以外の領域との境界近傍においては、補正処理の度合いを徐々に変化させる方法としてもよい。
【００９９】
上述した様に、画像補正部２０４が入力画像データの色補正処理を行うことで、撮影時の光源の影響で色かぶり等が発生した入力画像データを違和感の無い適正な色調（またはユーザが所望する色調）に補正することができる。
【０１００】
画像補正部２０４により色補正処理が行われた最終画像データは、例えば表示部１０７に表示され、ユーザは補正処理結果を確認することができる。
【０１０１】
＜画像処理の流れ＞
図１１に、第１の実施形態に係る画像処理装置１００における画像処理のフローチャートを例示する。
【０１０２】
まずステップＳ１にて人物画像を含む撮影画像が入力されると、続いてステップＳ２にて、肌情報取得部２０１が入力画像データから肌領域の抽出を行い、人物画像の肌情報を取得する。
【０１０３】
次にステップＳ３にて、独立成分抽出部２０２が、肌情報から該肌色を構成する独立成分であるメラニン色素成分とヘモグロビン色素成分と陰影成分を抽出する。次にステップＳ４にてバイアス算出部２０３が、ステップＳ３により抽出された各独立成分群から夫々の最小成分（最小メラニン色素成分、最小ヘモグロビン色素成分、最小陰影成分）を取得する。
【０１０４】
続いてステップＳ５では、バイアス算出部２０３が、最小メラニン色素成分と最小ヘモグロビン色素成分と最小陰影成分の合成和から、入力画像データの撮影時に該人物に照射された光源の色情報であるバイアスを算出する。
【０１０５】
次にステップＳ６にて、画像補正部２０４が画像補正後の目標色味を示唆する基準バイアスを取得する。続いてステップＳ７では、ステップＳ６により取得された基準バイアスとステップＳ５により算出されたバイアスとから補正パラメータを算出し、補正パラメータに基づいて入力画像データの色補正処理が行われる。
【０１０６】
ステップＳ７により入力画像データの補正処理が行われると、ステップ８にて補正後の画像データが出力されて、処理を終了する。
【０１０７】
以上で説明した様に、第１の実施形態に係る画像処理装置１００によれば、入力された画像データから肌領域が抽出され、当該肌領域から抽出された肌の独立成分情報に基づいて撮影時の光源色情報（バイアス）を算出し、バイアスに基づいて入力画像データの色かぶり等の補正処理を簡便に行うことができる。
【０１０８】
以上で説明した第１の実施形態に係る画像処理装置１００は、他の必要機能を付加することで、例えば複合コピー機、プリンタ、ＦＡＸ、スキャナ、デジタルカメラ、ＰＣ（Personal Computer）等、画像データの処理を実行する各種装置として用いることができる。
【０１０９】
また、第１の実施形態に係る画像処理装置１００が有する機能は、上記に説明を行った各処理手順を、画像処理装置１００にあったプログラミング言語でコード化したプログラムとしてコンピュータで実行することで実現することができる。よって、画像処理装置１００を実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体１０８に格納することができる。
【０１１０】
よって、第１の実施形態に係るプログラムは、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の記録媒体１０８に記憶させることによって、これらの記録媒体１０８から、画像処理装置１００にインストールすることができる。また、画像処理装置１００は、ネットワークＩ／Ｆ部１０５を有していることから、第１の実施形態に係るプログラムは、インターネット等の電気通信回線を介してダウンロードし、インストールすることもできる。
【０１１１】
〔第２の実施形態〕
次に、第２の実施形態について図面に基づいて説明する。なお、第１の実施形態の画像処理装置１００と同一の構成又は処理については、説明を省略する場合がある。
【０１１２】
また、以下に示す実施形態では、画像データを入力する画像入力装置として、プリンタ機能、スキャナ機能、コピー機能、ファクシミリ機能を一つの筐体に搭載した複合機を例に挙げて説明している。しかし、これに限定されるものではなく、画像データを入力可能であれば、スキャナ装置、ファクシミリ装置、コピー装置等のいずれにも適用することができる。
【０１１３】
＜画像処理システムの構成＞
図１２は、第２の実施形態に係る画像処理システムの一例を示す図である。図１２に示す様に、画像処理システム１はネットワークを介してＭＦＰ（Multifunction Peripheral）１０，２０、画像処理サーバ３０、情報処理端末（例えば、ＰＣ（Personal Computer）等）５０が接続されている。
【０１１４】
ＭＦＰ１０は、画像読取手段としてのスキャン機能、コピー機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能等を一つの筐体に搭載したものである。ＭＦＰ１０は、スキャン機能により紙媒体等をスキャン処理して画像データを作成し、作成された画像データを画像処理サーバ３０に送信する。ＭＦＰ１０の詳細については後述する。
【０１１５】
画像処理サーバ３０は、各ＭＦＰ１０，２０でスキャンされて読み取られた画像データやネットワークを通じて取得した画像データ等を受信し、種々の処理を実行するワークステーション等のコンピュータであり、画像データに対して画像処理を行うことができる画像処理装置である。なお、画像処理サーバ３０は、ＭＦＰ１０，２０に組み込まれていてもよい。また、画像処理サーバ３０が有する画像処理装置としての機能は、情報処理端末５０に持たせることもできる。
【０１１６】
なお、ネットワークを介して接続されるＭＦＰ、画像処理サーバ及び情報処理端末の数は、それぞれ任意の数でもよい。
【０１１７】
図１３は、ＭＦＰ１０のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【０１１８】
図１３に示す様に、ＭＦＰ１０は、制御部１１、主記憶部１２、補助記憶部１３、外部記憶装置Ｉ／Ｆ部１４、ネットワークＩ／Ｆ部１５、読取部１６、操作部１７、エンジン部１８を含む。
【０１１９】
制御部１１は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）である。また、制御部１１は、主記憶部１２に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力装置や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力装置や記憶装置に出力する。
【０１２０】
主記憶部１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等であり、制御部１１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【０１２１】
補助記憶部１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【０１２２】
外部記憶装置Ｉ／Ｆ部１４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのデータ伝送路を介して接続された記憶媒体１９（例えば、フラッシュメモリなど）とＭＦＰ１０とのインターフェイスである。
【０１２３】
また、記憶媒体１９に、所定のプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは外部記憶装置Ｉ／Ｆ部１４を介してＭＦＰ１０にインストールされ、インストールされた所定のプログラムはＭＦＰ１０により実行可能となる。
【０１２４】
ネットワークＩ／Ｆ部１５は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などのネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器とＭＦＰ１０とのインターフェイスである。
【０１２５】
読取部１６は、紙媒体等をスキャンすることによって画像を読み取って画像データとして取得するスキャン装置である。
【０１２６】
操作部１７は、キースイッチ（ハードキー）とタッチパネル機能（ＧＵＩ（Graphical User Interface）のソフトウェアキーを含む）を備えたＬＣＤ（Liquid Crystal Display）とから構成され、ＭＦＰ１０が有する機能を利用する際のＵＩ（User Interface）として機能する表示及び／又は入力装置である。
【０１２７】
エンジン部１８は、画像形成に係る処理を行うプロッタ等の機構部分である。
【０１２８】
図１４は、画像処理サーバ３０のハードウェア構成例を示す図である。
【０１２９】
図１４に示す様に、画像処理サーバ３０は、制御部３１、主記憶部３２、補助記憶部３３、外部記憶装置Ｉ／Ｆ部３４、ネットワークＩ／Ｆ部３５を含む。
【０１３０】
制御部３１は、コンピュータの中で、各装置の制御やデータの演算、加工を行うＣＰＵである。また、制御部３１は、主記憶部３２に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力装置や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、出力装置や記憶装置に出力する。
【０１３１】
主記憶部３２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部３１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【０１３２】
補助記憶装置３３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【０１３３】
外部記憶装置Ｉ／Ｆ部３４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのデータ伝送路を介して接続された記憶媒体１９（例えば、フラッシュメモリなど）と画像処理サーバ３０とのインターフェイスである。
【０１３４】
また、記憶媒体１９に、所定のプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは外部記憶装置Ｉ／Ｆ部３４を介して画像処理サーバ３０にインストールされ、インストールされた所定のプログラムは画像処理サーバ３０により実行可能となる。
【０１３５】
ネットワークＩ／Ｆ部３５は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）などのネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と画像処理サーバ３０とのインターフェイスである。また、図１２に示す図では、画像処理サーバ３０には、キーボードなどの操作部とＬＣＤ等を備える表示部とを図示していないが、これらを有する構成としてもよい。
【０１３６】
情報処理端末５０のハードウェア構成は、図１に示す第１の実施形態の画像処理装置１００と同様である。
【０１３７】
＜画像処理システムの機能＞
図１５は、第２の実施形態に係る画像処理システム１の機能の構成例を示すブロック図である。
【０１３８】
ＭＦＰ１０は、読取部１６、通信部２１、エンジン部１８を有する。
【０１３９】
読取部１６は、紙媒体等をスキャンすることによって画像処理を施す画像データを取得することができる。
【０１４０】
通信部２１は、情報処理端末５０の記憶部５５に記憶されている画像データを受信することができる。また、読取部１６で取得された画像データを画像処理装置としての画像処理サーバ３０に送信し、画像処理サーバ３０で画像処理が施された画像データを受信することができる。
【０１４１】
エンジン部１８は、画像処理サーバ３０によって画像処理が施された画像データを記録紙等の記録媒体に印刷して出力できる。また、画像処理サーバ３０で画像変換された画像データを記録媒体に印刷して出力できる。
【０１４２】
情報処理端末５０は、記憶部５５、読出部５２、通信部５１、表示制御部５３、表示部５４を有する。
【０１４３】
記憶部５５は、入力画像データ３０１、色素成分軸情報、基準バイアス等を記憶する。
【０１４４】
読出部５２は、記憶部５５から画像データ及び基準バイアス等を読み出す。
【０１４５】
通信部５１は、読出部５２が読み出した画像データ等をＭＦＰ１０又は画像処理サーバ３０に送信する。また、ＭＦＰ１０又は画像処理サーバ３０から送信される画像データ等を受信する。
【０１４６】
表示制御部５３は、通信部５１が受信した画像データを表示部５４に表示する。また、情報処理端末５０に記憶されている画像データを表示部５４に表示することもできる。
【０１４７】
表示部５４は、例えば液晶や有機ＥＬ等のディスプレイであり、画像や操作用アイコン等を表示する。
【０１４８】
画像処理サーバ３０は、通信部３６、肌情報取得部３７、独立成分抽出部３８、バイアス算出部３９、画像補正部４０等を有する。各部の機能は、第１の実施形態の画像処理装置１００と同様である。
【０１４９】
この様な構成において、画像処理実行者は、画像処理を施す処理対象画像を、ＭＦＰ１０の読取部１６によって画像データとして取得し、画像処理サーバ３０によって画像処理を行う。もしくは、画像処理実行者は、画像処理を施す処理対象画像データを情報処理端末５０から読み出し、画像処理サーバ３０によって画像処理を行う。
【０１５０】
画像処理サーバ３０では、肌情報取得部３７において入力画像データ３０１から抽出された肌領域から肌情報を取得し、独立成分抽出部３８で肌情報から独立成分群を抽出し、バイアス算出部３９で独立成分群から最小成分を夫々取得し、最小成分から撮影光源の色情報であるバイアスを算出し、画像補正部４０で、バイアスと記憶部５５から読み出した基準バイアスとに基づいて入力画像を補正する。また、ＭＦＰ１０のエンジン部１８が、画像処理が行われた画像データを印刷、若しくは、情報処理端末５０の表示制御部５３が表示部５４に表示する。
【０１５１】
また、例えば画像処理サーバ３０が有する機能を情報処理端末５０に組み込むことで、情報処理端末５０において画像処理を行う様に構成することもできる。
【０１５２】
画像処理実行者は、画像処理サーバ３０からネットワークを介して接続するＭＦＰ１０に画像処理が施された画像データを送信し、ＭＦＰ１０のエンジン部１８から記録紙等に印刷させることで、補正処理後の画像出力を得ることができる。
【０１５３】
もしくは、画像処理実行者は、画像処理サーバ３０からネットワークを介して接続する情報処理端末５０に画像処理が施された画像データを送信し、情報処理端末５０の表示制御部５３が表示部５４に表示させることで、色補正を施した画像出力を得ることができる。
【０１５４】
以上で説明した様に、第２の実施形態の画像処理システム１では、画像処理実行者が、ＭＦＰ１０等を用いて画像処理を施す画像データを取得し、画像処理サーバ３０又は情報処理端末５０により画像処理を施すことができる。
【０１５５】
＜まとめ＞
上記した実施形態によれば、入力された画像データから肌領域が抽出され、当該肌領域から抽出された肌の独立成分情報に基づいて撮影時の光源色情報を推定し、光源色情報に基づいて入力画像データの色かぶり等の補正処理を簡便に行うことができる。
【０１５６】
結果として、撮影時の光源の影響による色かぶり等の発生を抑制できる画像処理を実現可能な画像処理装置を提供できる。
【０１５７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０１５８】
１  画像処理システム
１００  画像処理装置
１０，２０  ＭＦＰ（画像入力装置）
３０  画像処理サーバ（画像処理装置）
５０  情報処理端末
２０１  肌情報取得部
２０２  独立成分抽出部
２０３  バイアス算出部
２０４  画像補正部
３０１  入力画像
３０２，３０４  肌領域
４０１，８０３  肌情報
４０２  メラニン色素成分軸
４０３  ヘモグロビン色素成分軸
４０４  陰影成分軸
４０５  色素平面
４０６  射影肌情報
６０４，７０５，７１０，８０１，８１１  バイアス
８０２，８１２，８１６  基準バイアス
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１５９】
【特許文献１】特開２０１２−０２３６９２号公報
【図１】
2015144420.tif 000003
【図２】
2015144420.tif 000004
【図３】
2015144420.tif 000005
【図５】
2015144420.tif 000006
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2015144420.tif 000009
【図１２】
2015144420.tif 000010
【図１３】
2015144420.tif 000011
【図１４】
2015144420.tif 000012
【図１５】
2015144420.tif 000013
【図４】
2015144420.tif 000014
【図６】
2015144420.tif 000015
【図７】
2015144420.tif 000016
【図８】
2015144420.tif 000017