(57)【要約】【課題】複数の被写体領域を含む画像情報の補正パラメータ値を好適に決定できるようにすることを目的とする。【解決手段】入力画像情報に含まれる複数の被写体領域ごとに、その各領域の特徴量（ステップＳ２０１）や重要度（ステップＳ２０２）に基づいて、前記画像情報を補正するための補正パラメータ値をそれぞれ算出するとともに（ステップＳ２０３）、前記算出した各補正パラメータ値を合成して（ステップＳ２０４）、前記入力画像情報を補正するための補正パラメータ値を決定するようにすることにより、各被写体領域の位置やその面積、またはその明るさを補正パラメータ値に反映することができるとともに、入力画像情報全体に対する１つの補正パラメータ値を決定できるようにする。【選択図】      図２
2004362443.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像情報を補正するための補正パラメータ決定方式であって、
前記画像情報と、前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力工程と、
前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる複数の領域ごとに、前記画像情報を補正するための補正パラメータ値をそれぞれ算出する補正パラメータ算出工程と、
前記補正パラメータ算出工程により算出した各補正パラメータ値を合成して、前記入力画像情報を補正するための補正パラメータ値を生成する補正パラメータ合成工程とを有することを特徴とする補正パラメータ決定方式。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パラメータ決定方式に関し、特に、人物画像を自動的に補正するための補正手段に用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
以前より、デジタル画像に対して、彩度、色調、コントラストや階調の調整等の様々な画像処理を施すことが行われてきている。従来、これらの画像処理を行うに際しては、画像に関して専門的な知識を持ったオペレータが、専門的または専用のソフトウェアを用いるとともに、経験的な知識を駆使することにより、コンピュータのモニタ画面上でその画像処理結果を確認するなどしながらの試行錯誤を行って好適な画像を得るようにしているというのが一般的であった。
【０００３】
近年、インターネットの普及に牽引されるようにしてデジタルカメラの普及が進んでいる。これは、デジタルカメラで撮影して得られる結果（データ）が、コンピュータにとって読み取ることが容易なファイルの形式のデータであるためである。例えば、デジタルカメラによって撮影した画像をＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）のサーバ上に保存して第三者に対して公開する、といったことを容易に行えるからである。
【０００４】
前記デジタルカメラの普及によって、これまで画像とあまり縁のなかったユーザの周囲にもデジタル画像データが増加しているのもまた事実である。
しかし、デジタルカメラのユーザは、旧来のアナログカメラを自在に使いこなすようなカメラに関して知識が十分といえるユーザというよりも、むしろコンピュータの知識には詳しいものの、カメラに関しての知識が十分でないユーザが多いと考えられる。
【０００５】
したがって、デジタルカメラで撮影された画像は、必ずしも好適な条件で撮影された画像ばかりであるとは限らない。しかし、好適でない条件で撮影された画像であっても、その内容が撮影者にとって重要であった場合などには必ずしも廃棄できるものではない。このため、好適でない条件で撮影された画像であっても適切な画像を得ることができる画像補正方式が望まれている。
【０００６】
また、先に述べたように、カメラ、あるいは画像について必ずしも精通したユーザばかりではない点や、画像データが増加していくという点から、画像補正方式は自動もしくは半自動によるものが好ましいと言える。
【０００７】
また、人物写真の場合、主な注目領域は被写体となった人物の顔であって、その顔領域が適正な明るさとなっているものが好ましいことから、適正な明るさで撮影されなかった場合には、良好な明るさに調整されるように補正されるのが好ましいと言える。
【０００８】
上述した明るさ調整に関しては、公知の画像補正方式の多くは、画像の明るさの分布状況を調べてその明るい側及び暗い側からそれぞれ数パーセントのレベルを、ハイライトポイント及びシャドウポイント等として設定している。そして、そのハイライトポイントが明るさのほぼ最大値となるように、また、シャドウポイントが明るさのほぼ最小値となるようにレベル伸長を行うという処理や、また画像全体の平均輝度などからγ補正を行うといった処理が多い（例えば、特許文献１参照）。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００１−１８９８６２号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、例えば、写真中に人物の顔は複数あるが、各々の顔領域から明るさ調整等を行うための補正パラメータ値を決定したとしても、それら複数の補正パラメータ値を統合して一つの補正パラメータ値を決定する手段は提供されていなかった。
【００１１】
本発明は前述した問題点に鑑みてなされたもので、複数の所定の領域に対応する各補正パラメータ値を統合して、画像全体を好適に補正することが可能な補正パラメータ値を決定できるようにすることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために本発明は以下の構成を取ることを特徴としている。本発明の補正パラメータ決定方式は、入力された画像情報を補正するための補正パラメータ決定方式であって、前記画像情報と、前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力工程と、前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる複数の領域ごとに、前記画像情報を補正するための補正パラメータ値をそれぞれ算出する補正パラメータ算出工程と、前記補正パラメータ算出工程により算出した各補正パラメータ値を合成して、前記画像情報を補正するための補正パラメータ値を生成する補正パラメータ合成工程とを有することを特徴としている。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
図１は、本発明によるパラメータ決定方式を実現可能な画像処理装置１０の一構成例を示すブロック図である。
【００１４】
図１の入力部１０１は、ユーザからの指示や、データを入力する装置であり、例えばキーボードやポインティング装置を含む。なお、前記ポインティング装置としては、マウス、トラックボール、トラックパッド、またはタブレット等が挙げられる。あるいは、本発明のパラメータ決定方式を、例えば公知のデジタルカメラ装置に適用した場合には、この入力部１０１はボタンやモードダイヤル等で構成されるようにしてもよい。
【００１５】
データ保存部１０２は、画像データを保持する部分であり、通常はハードディスク、フロッピー（Ｒ）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭやＣＤ―Ｒ、メモリーカード、ＣＦカード、スマートメディア、ＳＤカード、またはメモリスティック等で構成される。また、前記データ保存部１０２にプログラムやその他のデータを保存することも可能である。
【００１６】
通信部１０７は、公知のシリアルまたはパラレル等の機器間の通信を行うためのインタフェース（Ｉ／Ｆ）である。ここで、通信部１０７の通信方式は、公知のイーサネット（Ｒ）、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１２８４、ＩＥＥＥ１３９４などの有線による通信方式であってもいし、あるいは赤外線、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線通信方式であってもよい。
【００１７】
表示部１０３は、画像処理前、あるいは画像処理後の画像を表示したり、あるいはＧＵＩ等の画像を表示したりする装置であり、一般的にはＣＲＴや液晶ディスプレイなどが用いられる。あるいは、画像処理装置１０とケーブル等で接続された外部のディスプレイ装置であっても構わない。
【００１８】
１０４はＣＰＵであり、上述した各構成の全ての動作制御を司る。ＲＯＭ１０５及びＲＡＭ１０６は、各構成の処理に必要なプログラム、データ、及び作業領域などをＣＰＵ１０４に提供する。また、後述する補正パラメータを決定するための処理に必要な制御プログラムは、データ保存部１０２またはＲＯＭ１０５に格納される。なお、ＲＯＭ１０５に格納される場合は、一旦ＲＡＭ１０６に読み込まれてから実行されるようになっている。
【００１９】
また、図示しない公知のＣＣＤなどの画像入力手段を設けて、前記画像入力手段により画像を入力してデータ保存部１０２に蓄える、というように構成してもよい。
【００２０】
なお、画像処理装置１０の構成については、前記構成要素以外にも様々な構成要素が存在するが、本発明の本質ではないので、その説明を省略する。
【００２１】
図２は、本実施の形態の画像処理装置１０の動作手順を示すフローチャートである。
本実施の形態の画像処理装置１０の入力情報は、原画像データ（画像の幅及び高さの情報を含む）と２つ以上の領域情報、また領域の数を入力情報とする。
【００２２】
前記領域情報とは、例えば顔領域を表す情報であり、顔領域の形状として矩形、円、楕円、多角形など任意の形状が本発明に適用されるものである。本実施の形態では説明を簡単にするため、前記顔領域の形状が画像の水平方向・垂直方向に平行な矩形であるものとして説明する。なお、前記領域情報が顔領域以外の主被写体領域にも本発明が適用されることは言うまでもない。
【００２３】
図９は、領域情報の例を示す図である。図９において９０１は、原画像の領域を表している。原画像９０１は、水平方向にＷ、高さＨの大きさを持っている。また領域情報の位置座標を表すために、画像の左上の隅を原点、水平方向右向きにｘ軸、垂直方向下向きにｙ軸という座標系を設定する。
【００２４】
また本実施の形態では、原画像はＲＧＢ色空間で表現され、各チャネルは８ビット整数値、すなわち０〜２５５の値を持つものとして説明する。
図９の９０２は顔領域を表す領域である。先にも述べたように、領域９０２は画像の水平方向・垂直方向に平行な矩形領域なので、領域９０２の左上隅の点（ｘ１，ｙ１）、及び右下隅の点の座標値（ｘ２，ｙ２）によって表すことができる。
【００２５】
したがって、本実施の形態の場合、この２点の座標値（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）が１つの顔領域を表す領域情報として画像処理装置１０に与えられるものとして説明する。以下、この領域（顔領域）９０２を表すのに、領域（ｘ１，ｙ１）−（ｘ２，ｙ２）という表現を用いることとする。
【００２６】
この領域情報（顔領域情報）を生成する方法は、任意の生成方法であって構わない。例えば、公知の顔検出方式により自動的に検出して生成するのであっても良いし、あるいは表示部１０３に画像を表示するとともに、表示された画像上の一部の範囲をユーザが入力部１０１（マウス、タブレット、ボタンなど）で領域指定するのであっても構わない。
【００２７】
以下の説明のために、パラメータを次のように定義する。
▲１▼個数Ｎ：本画像処理装置１０に入力される領域（顔領域）の個数である（Ｎ＞０）。
▲２▼領域情報（ｋ）：本画像処理装置１０に入力されるｊ番目（０≦ｊ＜Ｎ）の顔領域を表す情報である。本実施の形態の場合、領域左上隅の座標値（ｘ１（ｋ），ｙ１（ｋ））と領域右下隅の座標値（ｘ２（ｋ），ｙ２（ｋ））とが相当する。
【００２８】
▲３▼画素値Ｐ（ｉ，ｊ）：座標値が（ｉ，ｊ）である原画像の画素の画素値である。本実施の形態の場合、原画像はＲＧＢ色空間で表現されているので、座標値が（ｉ，ｊ）である原画像の画素のＲ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値をそれぞれｒｉｊ，  ｇｉｊ，  ｂｉｊと表すと、Ｐ（ｉ，ｊ）＝（ｒｉｊ，  ｇｉｊ，  ｂｉｊ）である。
【００２９】
まず、図２に示すステップＳ２０１では、各顔領域の特徴量を算出する。ステップＳ２０１での処理は、図４に示すフローチャートに沿って行われる。
図４のステップＳ４０１では、ステップＳ４０２〜ステップＳ４０４による繰り返し処理のカウント値ａを０で初期化する。
【００３０】
続くステップＳ４０２は、ステップＳ４０２〜ステップＳ４０４による繰り返し処理の終了判定処理であり、カウント値ａがＮ以上、すなわち全ての顔領域情報に関してステップＳ４０３の処理が終了した場合、図４に示す処理は終了する。これに対して、カウント値ａがＮ未満の場合、処理はステップＳ４０３に進む。
【００３１】
ステップＳ４０３では、ａ番目の顔領域の代表輝度及び面積を算出する。前記代表輝度は、そのａ番目の顔領域を代表する輝度値である。本実施の形態では、代表輝度として顔領域の平均輝度を用いることとする。これは、各顔領域に属する画素について輝度値を調べて平均することにより求めることができる。
【００３２】
本実施の形態では、画素のＲＧＢ値をＹＣｂＣｒ色空間に変換し、変換後のＹを輝度値として用いるものとして説明する。ＲＧＢからＹＣＣへの変換は、次の式（１）で行われる。
【００３３】
【数１】
2004362443.tif 000003
【００３４】
したがって、座標値が（ｉ，ｊ）である画素値Ｐ（ｉ，ｊ）の輝度値Ｙｉｊは、次の式（２）で求めることができる。
Ｙｉｊ＝０．２９９０×ｒｉｊ＋０．５８７０×ｇｉｊ＋０．１１４０×ｂｉｊ  ………式（２）
【００３５】
あるいは、前記式（２）の近似式として、次の式（３）を用いることも考えられる。
Ｙｉｊ＝０．３×ｒｉｊ＋０．６×ｇｉｊ＋０．１×ｂｉｊ            ………式（３）
【００３６】
次に、ａ番目の顔領域の平均輝度値ＹＡＶ（ａ）は、次の式（４）で算出する。
【数２】
2004362443.tif 000004
【００３７】
ただし、前記式（４）における変数領域Ｒｅｇｉｏｎ（ａ）は領域情報（ａ）が表す領域である。本実施の形態の場合、変数領域Ｒｅｇｉｏｎ（ａ）は原画像のｘ１（ａ）≦ｉ≦ｘ２（ａ）かつｙ１（ａ）≦ｊ≦ｙ２（ａ）の領域であるので、原画像の該当する前記領域の画素値を調べてその平均輝度値を算出するようにする。
【００３８】
また、前記式（４）におけるＳ（ａ）は、変数領域Ｒｅｇｉｏｎ（ａ）の画素数、すなわち面積であり、本実施の形態の場合、以下に示す式（５）で算出できる。
Ｓ（ａ）＝（ｘ２（ａ）−ｘ１（ａ）＋１）×（ｙ２（ａ）−ｙ１（ａ）＋１）………式（５）
あるいは、前記式（４）を実行する際に、変数領域Ｒｅｇｉｏｎ（ａ）に含まれる画素を数えておくことによりＳ（ａ）を求めるようにしてもよい。
【００３９】
なお、本実施の形態では、変数領域Ｒｅｇｉｏｎ（ａ）に含まれる領域をｘ１（ａ）≦ｉ≦ｘ２（ａ）かつｙ１（ａ）≦ｊ≦ｙ２（ａ）としたが、この不等号に等号を含むか含まないか、すなわち、顔領域の境界画素を含むか含まないかはどちらであっても本発明の意図するところは変わらない。
【００４０】
また、本実施の形態では、代表輝度値として平均輝度値を用いたが、これを顔領域の輝度の最頻値や、あるいは中央値などを用いるのであってもよい。この場合、単純に平均処理を行うのではなく、各領域について輝度ヒストグラムを算出し、そのヒストグラムより代表輝度値を決定するようにする。
【００４１】
本実施の形態では、輝度値としてＹＣＣ色空間のＹ値を用いる例を示したが、この他にＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊色空間のＬ＊の値を用いるのでも、あるいはＲＧＢのＧ値を用いるのであってもよい。
【００４２】
以上説明したように、ステップＳ２０１の処理では、図４に示すフローチャートの処理により、各顔領域の特徴量として代表輝度値（平均輝度値）ＹＡＶ（ａ）及び各顔領域の面積Ｓ（ａ）を算出している。
【００４３】
図２に示すフローチャートに戻る。
次のステップＳ２０２では、各顔領域の重要度を算出する。図３はステップＳ２０２の処理手順を示すフローチャートである。
【００４４】
図３のステップＳ３０１では、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０６による繰り返し処理のカウント値ａを０で初期化する。続くステップＳ３０２は、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０６による繰り返し処理の終了判定処理である。
【００４５】
前記カウント値ａがＮ以上、すなわち全ての顔領域情報に関してステップＳ３０３〜ステップＳ３０５の処理が終了した場合、図３に示す処理は終了する。これに対して、カウント値ａがＮ未満の場合、処理はステップＳ３０３に進む。
【００４６】
次に続くステップＳ３０３〜ステップＳ３０４の処理は、顔領域の特徴量に応じて、各顔領域の重要度を決定する処理である。本実施の形態の画像処理装置１０では、写真画像内に複数の人物が写っている場合に、以下のような仮定１及び仮定２よりその重要度を決定している。
【００４７】
仮定１：主被写体の顔は、ある所定の大きさより大きく撮影されている。
仮定２：主被写体の顔は、画像の中央近辺に撮影されている。
これらの仮定に従い、ステップＳ３０３〜ステップＳ３０５の処理で各顔領域の重要度を決定する。
【００４８】
まずステップＳ３０３では、面積による領域重要度Ｉｓを決定する。これは前述の仮定１に対応するものである。
【００４９】
図５は、顔領域の面積と、面積による領域重要度Ｉｓとの対応関係例の一例を示す特性図である。図５の特性図では、領域の画像全体に対する面積比を横軸にとり、面積による領域重要度を縦軸にとっている。例えば、画像中においてある程度の比率（ＴｈｒＳ）以上の大きさで写っている被写体は重要であり、それ以下の大きさの被写体は、前記比率が小さくなるにつれて重要度が低くなる、ということを表している。
【００５０】
また、人物を中心として撮影した場合、顔領域の面積は１％程度以上となる場合が経験的に多いので、例えば、前記比率（ＴｈｒＳ）を１％程度とすることができる。そこで、図５に示した特性図は、例えば横軸を０．１％程度の刻みで離散化し、これらをルックアップテーブルとして保持すればよい。
【００５１】
つまり、ステップＳ３０３では、注目するａ番目の領域の面積、すなわちステップＳ４０３で得た顔領域の面積Ｓ（ａ）と、画像全体の大きさとからａ番目の顔領域の画像全体に対する面積比を算出し、図５の特性図（それをルックアップテーブル化したもの）よりａ番目の領域の面積による領域重要度Ｉｓ（ａ）を決定する。
【００５２】
なお、図５に示した面積比と領域重要度との対応関係をルックアップテーブル化することは実施の一例に過ぎず、例えば本発明をソフトウェアによって実現する場合、前記対応関係を条件分岐や数式による計算で実現することも可能である。
【００５３】
また、本発明の意図するところは、顔領域の面積に応じてその顔領域の重要度を算出することである。したがって、図５の特性図による対応関係は一例であって、他の特性図による対応関係であってもよい。
【００５４】
続くステップＳ３０４では、位置による領域重要度Ｉｐを決定する。これは前述の仮定２に対応したものである。
【００５５】
図６は、顔領域の位置と、位置による領域重要度Ｉｐとの対応関係の一例を示す図である。
図６の６０１は原画像の領域を表している。６０２は予め定めておいた領域（ｈ１，ｖ１）−（ｈ２，ｖ２）であり、おそらくは主被写体となる人物の顔が写ると想定される領域（顔領域）である。
【００５６】
また、６０３は注目している領域の水平方向の位置と領域重要度との対応関係を示す特性図であり、同様に、６０４は注目している領域の垂直方向の位置と領域重要度との対応関係を示す特性図である。
なお、特性図６０３および特性図６０４では、水平・垂直方向の位置をそれぞれ画像の幅、高さで正規化しているが、これは説明を容易にするためであって、正規化するかどうかは本発明の意図するところとは関係しない。
【００５７】
図６において、特性図６０３のｈ１、ｈ２は、主被写体となる人物の顔が撮影されると期待される領域６０２における水平位置の範囲ｈ１〜ｈ２である。また同様に、特性図６０４のｖ１、ｖ２は、主被写体となる人物の顔が撮影されると期待される領域６０２の垂直位置の範囲ｖ１〜ｖ２である。例えば領域６０２のサイズ及び位置が、原画像に対し縦横各々１／２のサイズ、また原画像の中央位置であるとすれば、ｈ１、ｖ１は０．２５＝（１／４）、ｈ２、ｖ２は０．７５（＝３／４）となる。
【００５８】
ステップＳ３０４では、図６に示す顔領域６０２の位置と、位置による領域重要度Ｉｐとの対応関係にしたがい、領域重要度Ｉｐを決定する。
まず、注目しているａ番目の顔領域６０２を代表する１点を決定する。本実施の形態では、顔領域６０２の中央の座標位置を求める。
【００５９】
具体的にはこれは、ａ番目の顔領域（ｘ１（ａ），ｙ１（ａ））−（ｘ２（ａ），ｙ２（ａ））は、左上隅の点の座標値が（ｘ１（ａ），ｙ１（ａ））、右下隅の点の座標値が（ｘ２（ａ），ｙ２（ａ））の矩形領域なことから、その中央の座標位置は、（（ｘ１（ａ）＋ｘ２（ａ））÷２，（ｙ１（ａ）＋ｙ２（ａ））÷２）である。
【００６０】
上述した計算によって求まる顔領域６０２における中央の座標位置のｘ座標値、ｙ座標値に対して、図６に示す６０４、６０３の特性図で表される位置と領域重要度との対応関係から、ａ番目の顔領域の垂直位置による重要度Ｉｐｖ（ａ）、及びａ番目の顔領域の水平位置による重要度ＩｐＨ（ａ）をそれぞれ算出する。
【００６１】
さらに、ａ番目の顔領域の位置による領域重要度Ｉｐ（ａ）は、前記Ｉｐｖ（ａ）及びＩｐＨ（ａ）より算出する。本実施の形態では、Ｉｐｖ（ａ）とＩｐＨ（ａ）とを掛け合わせて位置による領域重要度Ｉｐ（ａ）を算出するようにしている。
【００６２】
図６の特性図６０３、６０４における位置と領域重要度との対応関係は、例えば、水平位置及び垂直位置の軸をそれぞれ０．０１（＝１％）程度で離散化し、これらをルックアップテーブルとして保持すればよい。
【００６３】
なお、上述した図６の特性図に示す対応関係をルックアップテーブル化することは実施の一例に過ぎず、例えば本発明をソフトウェアによって実現する場合、前記対応関係を条件分岐や数式による計算で実現することも可能である。
【００６４】
また、本発明の意図するところは、顔領域の位置に応じてその顔領域の重要度を算出することである。したがって図６の特性図６０３、６０４による対応関係は一例であって、他の対応関係であっても構わない。
【００６５】
また、本実施の形態では、位置による領域重要度Ｉｐ（ａ）を求めるのに、垂直位置による重要度Ｉｐｖ（ａ）と水平位置による重要度ＩｐＨ（ａ）とを掛け算して求めるようにしたがこれに限られない。例えば、垂直位置による重要度Ｉｐｖと水平位置による重要度ＩｐＨとの最大値、最小値、または平均値などによって領域重要度Ｉｐを求めるようにしてもよい。
【００６６】
さらにステップＳ３０５では、ステップＳ３０３で算出した面積による重要度ＩＳ（ａ）と、ステップＳ３０４で算出した位置による重要度Ｉｐ（ａ）とから、ａ番目の領域の重要度Ｉ（ａ）を算出する。これを本実施の形態では、Ｉ（ａ）＝ｆ（ＩＳ（ａ），Ｉｐ（ａ））＝ＩＳ（ａ）×Ｉｐ（ａ）とする。
したがってステップＳ３０５では、面積による重要度ＩＳ（ａ）と位置による重要度Ｉｐ（ａ）とを掛け合わせて、ａ番目の領域の重要度Ｉ（ａ）を算出するようにしている。
【００６７】
なお、本実施の形態では、ａ番目の領域の重要度Ｉ（ａ）を求めるのに、面積による重要度ＩＳ（ａ）と位置による重要度Ｉｐ（ａ）とを掛け算して求めるようにしたがこれに限られない。例えば、面積による重要度ＩＳ（ａ）と位置による重要度Ｉｐ（ａ）との最大値、最小値、または平均値などによって重要度Ｉ（ａ）を求めるようにしてもよい。あるいは、面積による重要度と位置による重要度とに対する重みを予め決定しておき、重み付け平均して重要度Ｉ（ａ）を求めるようにしてもよい。
【００６８】
続くステップＳ３０６では、カウント値ａの値を１増やして、ステップＳ３０２の処理に戻る。
【００６９】
再び図２のフローチャートに戻る。
以上説明したように、ステップＳ２０２では図３によるフローチャートに従い、各顔領域の領域重要度を算出する。
【００７０】
つづくステップＳ２０３では、各顔領域の特徴量に応じて補正パラメータを算出する。
【００７１】
図１０は、前記補正パラメータを決定する処理手順を示すフローチャートである。
【００７２】
図１０のステップＳ１００１では、ステップＳ１００２〜ステップＳ１００４による繰り返し処理のカウント値ａを０で初期化する。続くステップＳ１００２は、ステップＳ１００２〜ステップＳ１００４による繰り返し処理の終了判定処理である。カウント値ａがＮ以上、すなわち全ての顔領域情報に関してステップＳ１００３の処理が終了した場合、図１０に示す処理は終了する。これに対して、カウント値ａがＮ未満の場合、処理はステップＳ１００３に進む。
【００７３】
ステップＳ１００３ではａ番目の顔領域ａに対応する補正パラメータ値を決定する。
本実施の形態では、γ補正における補正パラメータ値としてのγ値を算出する場合を一例にして説明を行う。前記γ補正は、画像の各画素について次の式による変換を施す処理である。
【００７４】
【数３】
2004362443.tif 000005
【００７５】
前記式（６）で、Ｖｉｎは［０，１．０］に正規化された元の画素値、Ｖｏｕｔは［０，１．０］に正規化されたγ補正の後の画素値、γは補正パラメータ値（γ値）である。また、前記式（６）で、γ＞１．０の場合、Ｖｏｕｔ≧Ｖｉｎとなってγ補正により画素の画素値は大きくなることから、γ補正により明るく補正される。
逆にγ＜１．０の場合、Ｖｏｕｔ≦Ｖｉｎとなってγ補正により画素の画素値は小さくなることから、γ補正により暗く補正される。これを以下で詳細に説明する。
【００７６】
まず、本実施の形態では、顔領域の特徴量として領域の代表輝度値を用いる。この代表輝度値は、上述したステップＳ４０３で決定したものである。
図８は、顔領域の代表輝度値からγ値を決める方式を説明する図である。
図８の特性図は、横軸を補正前の輝度値（［０，１．０］に正規化したもの）、縦軸を補正後の輝度値（［０，１．０］に正規化したもの）としている。
【００７７】
一般に、写真画像における好ましい顔の明るさは大体６０％〜８０％といわれており、図８に示す特性図における補正後の輝度値のＢｒＭｉｎおよびＢｒＭａｘは、この好ましい明るさの最小値、最大値にそれぞれ対応する。ただし、６０％〜８０％というのはあくまでも一例であって、ＢｒＭｉｎおよびＢｒＭａｘがこの数値である必要はない。
【００７８】
今、注目している顔領域の代表輝度値がＢｒであった場合、前記輝度値のＢｒＭｉｎ〜ＢｒＭａｘの範囲に近づけるようにする。図８の場合、代表輝度値Ｂｒは、補正後の輝度値ＢｒＭｉｎより小さいのでこの補正後の輝度値ＢｒＭｉｎに近づけるように補正するのが好ましいことになる。
【００７９】
しかしながら、元の輝度値Ｂｒが補正後にＢｒＭｉｎとなるように実際の補正を行うと、顔領域がかなり暗い場合などでは階調潰れやノイズの強調などの不具合が発生する場合が多い。
【００８０】
そこで、元のレベル値Ｂｒと目標レベル値ＢｒＭｉｎとの間にレベル値ＢｒＴａｒｇｅｔを設定する。そして、入力レベルが元のレベル値Ｂｒの場合に、その出力レベルがＢｒＴａｒｇｅｔとなるようにγ値を決定するようにする。次の式（７）はこの決定法をあらわす式である。
【００８１】
【数４】
2004362443.tif 000006
【００８２】
前記式（７）の係数αは、補正の強度を表すパラメータであり予め定めておく。なお、実験では、係数αを１／２〜１／４程度の値にすると良好な結果が得られた。
【００８３】
また、この時γ値は、次の式（８）で求めることができる。
【数５】
2004362443.tif 000007
【００８４】
ステップＳ１００３では、前記式（７）及び前記式（８）のレベル値ＢｒにステップＳ４０３で決定した顔領域（ａ）の代表輝度値ＹＡＶ（ａ）を代入し、前記顔領域（ａ）に対応するγ値であるγ（ａ）を算出する。
【００８５】
次に、ステップＳ１００４では、カウント値ａの値を１増やして、ステップＳ１００２の処理に戻る。
【００８６】
図２のフローチャートに戻る。
最後に、ステップＳ２０４で、ステップＳ２０３で算出した各顔領域の特徴量による補正パラメータ値を、ステップＳ２０２で算出した各顔領域の領域重要度Ｉに応じて合成することにより、１つの補正パラメータ値を算出する。この合成処理は次の式（９）の計算を行い、最終的な補正パラメータ（γ値）を決定する。
【００８７】
【数６】
2004362443.tif 000008
【００８８】
すなわち、前記式（９）は、各顔領域ｍに対する補正パラメータ値γ（ｍ）を各顔領域の領域重要度Ｉ（ｍ）で加重平均して、最終的な補正パラメータ値γを算出することを表している。
【００８９】
ステップＳ２０４では、前記の処理により最終的な補正パラメータ値を決定し、またそのパラメータ値を出力して図２に示す処理を終了する。
【００９０】
以上説明したように、本実施の形態の画像処理装置１０によれば、複数の顔領域を含む画像における各顔領域の位置や面積、またその顔領域の明るさに応じて、補正パラメータ値を好適に決定することができる。
【００９１】
なお、本実施の形態では、補正パラメータ値がγ値、すなわち１次元の値であるものを一例として説明を行ったがこれに限られない。例えば、補正パラメータ値が多次元の場合でも、各要素のそれぞれに対して本実施の形態で説明した処理を独立に施すことにより適用可能であることは自明である。
【００９２】
また、本実施の形態では、領域の面積による重要度と領域の位置による重要度との両方を算出し、さらにこれらの各重要度を合成する場合について説明を行ったが、この２つの重要度のどちらかのみを用いるのであっても構わない。
その場合は最終的な領域重要度のために、算出しているいずれかの重要度そのものを用いれば良い。この場合、領域重要度の合成ステップであるステップＳ３０５は冗長であるので省略するようになっている。
【００９３】
（第２の実施の形態）
本実施の形態では上述した第１の実施の形態と異なる部分のみについての説明を行うこととする。
【００９４】
公知の顔検出処理の中には、各顔領域の確信度（信頼度）を出力することができるものがある。本実施の形態では、顔領域の設定のために前記確信度を出力する顔検出処理を用いた場合に、その顔検出処理が出力する確信度を補正パラメータの決定に反映する例を説明する。
【００９５】
まず、本実施の形態の画像処理装置の入力情報として、第１の実施の形態の画像処理装置で説明した原画像データ（画像の幅及び高さの情報を含む）と２つ以上の領域情報、また領域の数に加えて、さらに各領域の確信度値Ｒ（ｎ）（０≦ｎ＜Ｎ）を入力情報としている。
【００９６】
本実施の形態での領域重要度の算出処理を図１１に示す。図１１に示す算出処理は、図３に示したステップＳ３０４の後に処理を１ステップ加えている（ステップＳ１１０１）。そして、ステップＳ３０５の処理をステップＳ１１０２に変更したものであるのであるので、図３と同じ処理については同一のステップ番号を付与し、またその説明を省略するものとする。
【００９７】
図１１に示すステップＳ１１０１では、各顔領域の確信度に応じて、顔領域の重要度ＩＦ（ａ）を決定する。
顔検出処理が出力する顔領域の確信度値は、その値が大きいほど確信度が高い場合と、逆に値が小さいほど確信度が高い場合がある。まず、確信度値が大きいほど確信度が高い場合について説明を行う。
【００９８】
顔領域の確信度値に対応して確信度が高くなる場合、また、例えば、［０，１．０］やあるいは［０，１００］のように確信度値が正規化されている場合、それを［０，１．０］となるように必要に応じて再度正規化し、その値をＩＦ（ａ）として出力する。
【００９９】
これに対して、確信度値が正規化されていない場合は、まず、各領域の確信度値の最大値Ｒｍａｘを求め、求めた確信度値の最大値Ｒｍａｘで各確信度値を割って正規化した値、すなわちＲ（ｎ）／Ｒｍａｘを顔領域の重要度ＩＦ（ａ）として出力する。ここで、Ｒ（ｎ）は、各確信度値である。
【０１００】
一方、確信度値が小さいほど確信度が高いような場合には、必要に応じて正規化処理を行った後に、例えば、ＩＦ（ａ）＝１−Ｒ´（ｎ）（ただし、Ｒ´（ｎ）はＲ（ｎ）を［０，１．０］に正規化したもの）などの変換を施す。そして、確信度値が高いほど顔領域の重要度が小さく、逆に確信度値が小さいほど顔領域の重要度が大きくなるようにすれば良い。
【０１０１】
続くステップＳ１１０２では、ステップＳ３０３，Ｓ３０４，Ｓ１１０１で決定した各重要度より、最終的な領域重要度Ｉ（ａ）を決定する。本実施の形態では、Ｉ（ａ）＝ｆ（ＩＳ（ａ），ＩＰ（ａ），ＩＦ（ａ））＝ＩＳ（ａ）×ＩＰ（ａ）×ＩＦ（ａ）とする。
【０１０２】
前記の領域重要度Ｉ（ａ）の算出式において、第１の実施の形態と同様に、掛け算ではなく、各重要度の最大値、最小値、平均値などによって決定するようにしてもよい。あるいは、各重要度に対する重みを決定しておき、重み付け平均して領域重要度Ｉ（ａ）を求めるようにしてもよい。
【０１０３】
なお、本実施の形態では、領域の面積による重要度と領域の位置による重要度との両方を算出し、さらにこれらの各重要度と確信度による重要度を合成する場合について説明を行ったが、この領域の面積による重要度と領域の位置による重要度のどちらかのみを用いて確信度による重要度と合成するのであっても構わない。
【０１０４】
本実施の形態によれば、第１の実施の形態に加えて各顔領域の確信度を補正パラメータ値に反映させるようにしている。つまり、顔検出処理により確信度が高いと判断された顔領域については最終的に決定される補正パラメータに強く影響させ、逆に確信度が低いと判断された顔領域については弱く影響させることが可能になり、補正パラメータをより好適に決定することができる。
【０１０５】
（第３の実施の形態）
本実施の形態では、上述した第１の実施の形態及び第２の実施の形態と異なる部分についてのみ説明を行う。
【０１０６】
公知のＥｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ）フォーマットでは、画像撮影時の情報をタグとして画像データ中に格納することが可能である。Ｅｘｉｆのバージョン２．２規格（”Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ  ｆｏｒ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｔｉｌｌ  ｃａｍｅｒａｓ：  Ｅｘｉｆ  ｖｅｒｓｉｏｎ  ２．２”，  ＪＥＩＴＡ  ＣＰ−３４５１）によれば、この撮影時の情報の中に、被写体領域（ＳｕｂｊｅｃｔＡｒｅａ）タグがあり、主要被写体の位置及び領域を記述することができる。
【０１０７】
本実施の形態では、画像処理装置に入力される画像がこの被写体領域タグの情報を格納したＥｘｉｆフォーマットによる画像である場合に、この被写体領域タグが示す位置、あるいは領域を用いて、各顔領域の位置による重要度を算出する例を説明する。
【０１０８】
図７は、前記Ｅｘｉｆフォーマットの被写体領域タグが記述可能な位置、領域の情報を有する３種類の領域の例を示す図で、領域７０１、７０２、７０３はそれぞれ１点領域、円形領域、矩形領域を有する例である。
【０１０９】
領域７０１で、７１１は画像領域、７１２は被写体の位置を表す座標点である。被写体位置が１点である場合には、その座標値が被写体領域タグとともに格納される。
【０１１０】
領域７０２で、７２１は画像領域、７２２は被写体領域である。被写体領域７２２が円形の場合、円の中心の座標値７２３と直径の値７２４とが被写体領域タグとともに格納される。
【０１１１】
領域７０３で、７３１は画像領域、７３２は被写体領域である。被写体領域７３２が矩形の場合、矩形の中心の座標値と、矩形領域の幅７３４及び矩形領域の高さ７３５が被写体領域タグとともに格納される。
【０１１２】
図１２は、本実施の形態での重要度決定処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２のフローチャートによる処理は、図３のステップＳ３０１の前に処理を１ステップ加えるとともに（ステップＳ１２０１）、ステップＳ３０４を変更したものであるのであるので（ステップＳ１２０２）、図３と同じ処理については同一のステップ番号を付与し、またその説明を省略するものとする。
【０１１３】
まず、図１２に示すステップＳ１２０１では、入力されたＥｘｉｆ画像フォーマットによる画像データのヘッダ部分を解析し、被写体領域タグを探して読み出す。
【０１１４】
また、ステップＳ１２０２では、位置による重要度ＩＰ（ａ）を決定する。
ただし、本実施の形態では、画像に格納されたＥｘｉｆ画像フォーマットの被写体領域タグに格納された領域情報の示す領域と注目している顔領域との位置関係によって重要度ＩＰ（ａ）を決定する。
【０１１５】
つまり、被写体領域の情報は画像毎に異なるので、第１の実施の形態のように顔領域の位置と重要度を予め定めておくのではなく、顔領域の位置と重要度との対応関係を動的に決定しながら重要度を定めるようにしている。
【０１１６】
例えば、図１３は被写体領域情報が矩形の場合に、その被写体領域情報によって顔領域の位置と重要度との対応関係を動的に作成する一例を示す図である。ここで、図１３の７３１、７３２の領域は、図７における同一番号と同じものである。
【０１１７】
まず、Ｅｘｉｆ画像フォーマットの被写体領域情報が矩形の場合、図７で説明したように、領域情報はその領域の中心座標７３３（ｈ５，ｖ５）と領域の幅７３４（ｗｉｄｔｈ）と高さ７３５（ｈｅｉｇｈｔ）の情報として格納されている。この場合、第１の実施の形態の場合と同様に、次の式（１０）によって、矩形領域の左上隅と右下隅の座標値について、その正規化された座標値が求まる。
【０１１８】
【数７】
2004362443.tif 000009
【０１１９】
図１３の１３０１は、水平位置による位置と重要度との対応関係を示す特性図の一例である。
特性図１３０１に示す対応関係では、被写体領域であるｈ３〜ｈ４間では重要度を１とする。次に、水平位置による重要度ＩＰＨがｈ４〜１．０とｈ３〜０．０とのうち距離が大きい方、すなわち図１３の場合ではｈ４〜１．０間の距離を算出し、（ｈ４，１．０）と（１．０，０．０）を結ぶ直線１３１２の傾きｑ１を以下の式（１１）により算出する。
【数８】
2004362443.tif 000010
【０１２０】
次に、水平位置による重要度ＩＰＨが０〜ｈ３間における直線１３１３の部分の傾きを求める。この直線１３１３の傾きをｑ２とすると、ｑ２＝−ｑ１とする。同様にして、垂直位置と重要度との対応関係を示す特性図１３０２を決定する。
【０１２１】
次に、Ｅｘｉｆ画像フォーマットの被写体情報が円形の場合について説明する。
図１４は、被写体領域情報が円形の場合に、その被写体領域情報によって顔領域の位置と重要度との対応関係を動的に作成する一例を示す図である。ここで、図１３の７２１の領域と７２２の領域とは、図７における同一番号と同じものである。
【０１２２】
この場合、まず被写体領域の中心と、画像の四隅との距離であるｄ０〜ｄ３を計算する。次に、４つの距離ｄ０〜ｄ３の最大値を求め、それをｄとし、特性図１４０１で示すような対応関係を作成する。
【０１２３】
特性図１４０１では、被写体領域として表された円形領域の内部に顔領域がある場合は重要度が１である。また、顔領域が円形領域の外部にある場合は、円形領域との距離が大きくなるほど重要度が小さくなる対応関係である。この場合、前記重要度は、水平方向、垂直方向の位置による重要度ではなく、最終的な位置による重要度となる。
【０１２４】
なお、Ｅｘｉｆ画像フォーマットの被写体情報が点である場合については、被写体領域が円形である場合の特別な場合と考えればよい。すなわち、直径を０として円形領域の場合と同様にすれば良い。あるいは、予め定めておいた値を直径として円形領域として扱う、または予め定めておいた幅と高さとを適用し、矩形領域として扱うようにしてもよい。
【０１２５】
また、Ｅｘｉｆファイルフォーマットには、すでに述べた被写体領域タグに類するタグとして被写体位置（Ｓｕｂｊｅｃｔ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｔａｇ）があるが、これを用いるようにしてもよい。
また、例えばメーカーノート（Ｍａｋｅｒ  Ｎｏｔｅ  Ｔａｇ）やユーザコメント（Ｕｓｅｒ  Ｃｏｍｍｅｎｔ  Ｔａｇ）など、その他のタグに被写体の位置が記入されている場合に、それを読み込んで用いるようにしてもよい。
【０１２６】
また、本発明の目的は、前記第１〜第３の実施の形態における画像処理装置の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【０１２７】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前記第１〜第３の実施の形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及び当該プログラムコードは本発明を構成することとなる。
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ＲＯＭ、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。
【０１２８】
また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本実施の形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２９】
本実施の形態の場合、上述した第１の実施の形態及び第２の実施の形態で決定される補正パラメータ値に比べ、カメラ側で実際に検知した主被写体領域にあわせた好適な補正パラメータ値を決定することができる。
【０１３０】
〔実施態様１〕  入力された画像情報を補正するための補正パラメータ決定方式であって、
前記画像情報と、前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力工程と、
前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる複数の領域ごとに、前記画像情報を補正するための補正パラメータ値をそれぞれ算出する補正パラメータ算出工程と、
前記補正パラメータ算出工程により算出した各補正パラメータ値を合成して、前記入力画像情報を補正するための補正パラメータ値を生成する補正パラメータ合成工程とを有することを特徴とする補正パラメータ決定方式。
【０１３１】
〔実施態様２〕  画像情報を好適に補正するための補正パラメータの決定方式であって、
前記画像情報と前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力工程と、
前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる各領域の特徴量を算出する領域特徴量算出工程と、
前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる各領域に対して重要度を決定する領域重要度決定工程と、
前記領域特徴量算出工程により算出した各領域の特徴量に応じて、前記各領域ごとの補正パラメータ値を算出する補正パラメータ値算出工程と、
前記補正パラメータ値算出工程により算出した各領域の特徴量に応じた各々の補正パラメータ値を、前記領域重要度決定工程により決定した各領域の重要度に応じて合成する補正パラメータ値合成工程とを有し、
前記各補正パラメータ値を合成して、前記画像情報の全体を補正するための補正パラメータ値を生成することを特徴とする補正パラメータ決定方式。
〔実施態様３〕  前記入力画像情報に含まれる各領域に対して重要度を決定する領域重要度決定工程は、前記各領域の面積に応じて領域面積重要度を決定する工程を含むことを特徴とする実施態様２に記載の補正パラメータ決定方式。
【０１３２】
〔実施態様４〕  前記入力画像情報に含まれる各領域に対して重要度を決定する領域重要度決定工程は、前記入力画像情報に対する各領域の位置に応じて領域位置重要度を決定する工程を含むことを特徴とする実施態様２に記載の補正パラメータ決定方式。
【０１３３】
〔実施態様５〕  前記入力画像情報に含まれる各領域に対して重要度を決定する領域重要度決定工程は、前記入力画像情報に対する各領域の面積に応じて領域面積重要度を決定する領域面積重要度決定工程と、
前記入力画像情報に対する各領域の位置に応じて領域位置重要度を決定する領域位置重要度決定工程と、
前記領域面積重要度決定工程により決定した領域面積重要度と、前記領域位置重要度決定工程により決定した領域位置重要度とを合成した領域重要度を出力する領域重要度合成工程とを含むことを特徴とする実施態様２に記載の補正パラメータ決定方式。
〔実施態様６〕  前記入力画像情報に含まれる各領域の領域情報は、顔検出を行う手段により検出された顔領域に関する情報であって、
前記領域重要度決定工程は、前記情報入力工程において入力された前記各顔領域ごとの確信度値に基づいて、前記入力画像情報に含まれる各顔領域に対して重要度を決定する顔領域重要度決定工程と、
前記入力画像情報における各顔領域の面積に応じて領域面積重要度を決定する領域面積重要度決定工程と、前記入力画像情報における各顔領域の位置に応じて領域位置重要度を決定する領域位置重要度決定工程とのうち、少なくとも１つの工程と、
前記情報入力工程により入力した各顔領域ごとの確信度値に応じて前記各顔領域の重要度を決定する領域確信度重要度工程と、
前記領域面積重要度決定工程により決定される領域面積重要度及び前記領域位置重要度決定工程により決定される領域位置重要度のうち少なくともいずれか１つと、前記領域確信度重要度工程により決定される領域重要度とを合成して出力する工程とを含むことを特徴とする実施態様２に記載の補正パラメータ決定方式。
【０１３４】
〔実施態様７〕  前記入力画像情報に含まれる各領域の位置に応じて領域位置重要度を決定する領域位置重要度決定工程は、前記入力画像情報における所定の領域範囲とその領域範囲が有する重要度との特性関係に基づいて、前記領域位置重要度を決定することを特徴とする実施態様４〜６の何れか１つに記載の補正パラメータ決定方式。
【０１３５】
〔実施態様８〕  前記入力画像情報に含まれる各領域についての領域情報は、顔検出を行う手段により検出された顔領域に関する情報であって、
前記領域位置重要度決定工程は、前記情報入力工程において入力された前記各顔領域ごとの確信度値に基づいて、前記入力画像情報に含まれる各領域に対して重要度を決定する顔領域重要度決定工程と、
前記情報入力工程により入力した各顔領域ごとの確信度値に応じて前記各顔領域の重要度を決定する確信度重要度工程とを含むことを特徴とする実施態様２に記載の補正パラメータ決定方式。
【０１３６】
〔実施態様９〕  前記情報入力工程により入力される画像情報はＥｘｉｆファイルフォーマットによる画像情報であり、さらに前記Ｅｘｉｆファイルフォーマットによる画像情報は被写体領域タグ（Ｓｕｂｊｅｃｔ  Ａｒｅａ  Ｔａｇ）、もしくは被写体位置（Ｓｕｂｊｅｃｔ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｔａｇ）、もしくはメーカーノート（Ｍａｋｅｒ  Ｎｏｔｅ  Ｔａｇ）あるいはユーザコメント（Ｕｓｅｒ  Ｃｏｍｍｅｎｔ  Ｔａｇ）の少なくとも１つに主被写体の位置もしくは領域を示す情報を格納しており、
前記入力画像情報に含まれる各領域の位置に応じて領域位置重要度を決定する工程は、前記被写体領域タグが格納する主被写体の位置情報もしくは領域の情報と、前記各領域との位置関係により、前記領域位置重要度を決定することを特徴とする実施態様４〜６の何れか１つに記載の補正パラメータ決定方式。
【０１３７】
〔実施態様１０〕  入力された画像情報を補正するための補正パラメータ決定装置であって、
前記画像情報と、前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力手段と、
前記情報入力手段により入力した画像情報に含まれる複数の領域ごとに、前記画像情報を補正するための補正パラメータ値をそれぞれ算出する補正パラメータ算出手段と、
前記補正パラメータ算出手段により算出した各補正パラメータ値を合成して、前記入力画像情報を補正するための補正パラメータ値を生成する補正パラメータ合成手段とを有することを特徴とする補正パラメータ決定装置。
【０１３８】
〔実施態様１１〕  画像情報を好適に補正するための補正パラメータの決定装置であって、
前記画像情報と前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力手段と、
前記情報入力手段により入力した画像情報に含まれる各領域の特徴量を算出する領域特徴量算出手段と、
前記情報入力手段により入力した画像情報に含まれる各領域に対して重要度を決定する領域重要度決定手段と、
前記領域特徴量算出手段により算出した各領域の特徴量に応じて、前記各領域ごとの補正パラメータ値を算出する補正パラメータ値算出手段と、
前記補正パラメータ値算出手段により算出した各領域の特徴量に応じた各々の補正パラメータ値を、前記領域重要度決定手段により決定した各領域の重要度に応じて合成する補正パラメータ値合成手段とを有し、
前記各補正パラメータ値を合成して、前記画像情報の全体を補正するための補正パラメータ値を生成することを特徴とする補正パラメータ決定装置。
【０１３９】
〔実施態様１２〕  入力された画像情報を補正するための補正パラメータ決定方式をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像情報と、前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力工程と、
前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる複数の領域ごとに、前記画像情報を補正するための補正パラメータ値をそれぞれ算出する補正パラメータ算出工程と、
前記補正パラメータ算出工程により算出した各補正パラメータ値を合成して、前記入力画像情報を補正するための補正パラメータ値を生成する補正パラメータ合成工程とを有することを特徴とするコンピュータプログラム。
【０１４０】
〔実施態様１３〕  画像情報を好適に補正するための補正パラメータの決定方式をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記画像情報と前記画像情報に含まれる複数の領域についての領域情報とを入力する情報入力工程と、
前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる各領域の特徴量を算出する領域特徴量算出工程と、
前記情報入力工程により入力した画像情報に含まれる各領域に対して重要度を決定する領域重要度決定工程と、
前記領域特徴量算出工程により算出した各領域の特徴量に応じて、前記各領域ごとの補正パラメータ値を算出する補正パラメータ値算出工程と、
前記補正パラメータ値算出工程により算出した各領域の特徴量に応じた各々の補正パラメータ値を、前記領域重要度決定工程により決定した各領域の重要度に応じて合成する補正パラメータ値合成工程とを有し、
前記各補正パラメータ値を合成して、前記画像情報の全体を補正するための補正パラメータ値の生成することを特徴とするコンピュータプログラム。
【０１４１】
〔実施態様１４〕  前記実施態様１２または１３に記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像情報を補正するための補正パラメータ値を、画像情報に含まれる複数の領域ごとにそれぞれ算出するとともに、前記算出した各補正パラメータ値を合成して前記画像情報の全体を補正するための補正パラメータ値を決定するようにしているので、補正パラメータ値を算出する領域が複数個含む入力画像情報において、各領域の位置や面積、またはその領域の明るさに応じて、前記各補正パラメータ値を統合することが可能となり、画像全体を好適に補正することが可能な補正パラメータ値を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるパラメータ決定方式を実現可能な画像処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態での画像処理装置の動作手順を示すフローチャートである。
【図３】図２における各領域の重要度を算出する処理の詳細を示すフローチャートである。
【図４】図２における各領域の特徴量を算出する処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】顔領域の面積と、面積による領域重要度との対応関係例の一例を示す特性図である。
【図６】顔領域の位置と、位置による領域重要度との対応関係の一例を示す図である。
【図７】Ｅｘｉｆフォーマットの被写体領域タグが記述可能な位置、領域の情報を有する３種類の領域の例を示す図である。
【図８】顔領域の代表輝度値からγ値を決める方式を説明する図である。
【図９】領域情報の例を示す図である。
【図１０】補正パラメータを決定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】領域重要度の算出処理を説明するための図である。
【図１２】重要度決定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】被写体領域情報が矩形の場合に、被写体領域情報によって顔領域の位置と重要度との対応関係を動的に作成する一例を示す図である。
【図１４】被写体領域情報が円形の場合に、被写体領域情報によって顔領域の位置と重要度との対応関係を動的に作成する一例を示す図である。
【符号の説明】
１０  画像処理装置
１０１  入力部
１０２  データ保存部
１０３  表示部
１０４  ＣＰＵ
１０５  ＲＯＭ
１０６  ＲＡＭ
１０７  通信部
【図１】
2004362443.tif 000011
【図２】
2004362443.tif 000012
【図３】
2004362443.tif 000013
【図４】
2004362443.tif 000014
【図５】
2004362443.tif 000015
【図６】
2004362443.tif 000016
【図７】
2004362443.tif 000017
【図８】
2004362443.tif 000018
【図９】
2004362443.tif 000019
【図１０】
2004362443.tif 000020
【図１１】
2004362443.tif 000021
【図１２】
2004362443.tif 000022
【図１３】
2004362443.tif 000023
【図１４】
2004362443.tif 000024