(57)【要約】【課題】入力画像から特定の領域を高速に抽出する。【解決手段】パラメータで記述される数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する画像処理において、画像を入力し、入力画像の中の１点を初期点として設定し、前記の初期点を通る複数の直線を設定する。次に、前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の境界点を検出し、前記の境界点を通るように前記の数式を記述するパラメータを算出し、前記のパラメータで記述される形状を出力する。【選択図】図１
2004355084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パラメータを含む数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する画像処理装置であって、
画像を入力する画像入力手段と、
入力画像の中の１点を初期点として設定する初期点設定手段と、
前記の初期点を通る複数の直線を設定する直線設定手段と、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の境界点を検出する境界検出手段と、
前記の境界点を通るように前記の数式のパラメータの値を算出するパラメータ算出手段と、
前記のパラメータ値で記述される形状を出力する出力手段と
からなる画像処理装置。
【請求項２】
さらに、
前記のパラメータ値で記述される形状の内部の、前記の初期点とは異なる第２の点を評価点として設定する評価点設定手段と、
前記の評価点を通る第２の複数の直線を設定する第２直線設定手段と、
前記の第２の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第２境界点を検出する第２境界検出手段と、
前記の第２境界点を通るように前記の数式のパラメータの第２の値を算出する第２パラメータ算出手段と
前記のパラメータ算出手段と前記の第２パラメータ算出手段によりそれぞれ求められたパラメータ値との差が所定範囲内であるか否かを評価する評価手段とを備え、
前記の出力手段は、前記の差が所定範囲内である場合に、前記のパラメータ値で記述される形状を出力することを特徴とする請求項１に記載された画像処理装置。
【請求項３】
パラメータを含む数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する画像処理装置であって、
画像を入力する画像入力手段と、
入力画像の中の１点を初期点として設定する初期点設定手段と、
前記の初期点を通る第１の複数の直線を設定する第１直線設定手段と、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第１の境界点を検出する第１境界検出手段と、
前記の境界点を通るように前記の数式のパラメータの値を算出する第１パラメータ算出手段と、
前記のパラメータ値で記述される形状の内部の前記の初期点とは異なる第２の点を評価点として設定する評価点設定手段と、
前記の評価点を通る第２の複数の直線を設定する第２直線設定手段と、
前記の第２の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第２の境界点を検出する第２境界検出手段と、
前記の第２境界点を通るように前記の数式のパラメータの第２の値を算出する第２パラメータ算出手段と
前記の第１パラメータ算出手段と前記の第２パラメータ算出手段によりそれぞれ求められたパラメータ値の差が所定範囲内であるか否かを評価する評価手段と、
前記の差が所定範囲を越える場合に、前記の初期点に関して異なる側に２つの第２初期点を設定し、
前記の各々の第２初期点を通る複数の直線を設定する第３直線設定手段と、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第３境界点を検出する第３境界検出手段と、
前記の第３境界点を通るように前記の数式を記述するパラメータの第３の値を算出する第３パラメータ算出手段と、
前記の第３パラメータ値で記述される各形状を出力する出力手段と
からなる画像処理装置。
【請求項４】
パラメータを含む数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する画像処理方法であって、
画像を入力し、
入力画像の中の１点を初期点として設定し、
前記の初期点を通る複数の直線を設定し、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の境界点を検出し、
前記の境界点を通るように前記の数式のパラメータの値を算出し、
前記のパラメータ値で記述される形状を出力する
画像処理方法。
【請求項５】
さらに、
前記のパラメータ値で記述される形状の内部の、前記の初期点とは異なる第２の点を評価点として設定し、
前記の評価点を通る第２の複数の直線を設定し、
前記の第２の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第２境界点を検出し、
前記の第２境界点を通るように前記の数式のパラメータの第２の値を算出し
前記の境界点及び前記の第２境界点を基にそれぞれ求められたパラメータ値の差が所定範囲内であるか否かを評価し、
前記の差が所定範囲内である場合に、前記のパラメータ値で記述される形状を出力することを特徴とする請求項４に記載された画像処理方法。
【請求項６】
パラメータを含む数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する画像処理方法であって、
画像を入力し、
入力画像の中の１点を初期点として設定し、
前記の初期点を通る第１の複数の直線を設定し、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第１境界点を検出し、
前記の境界点を通るように前記の数式を記述するパラメータの第１の値を算出し、
前記のパラメータ値で記述される形状の内部の、前記の初期点とは異なる第２の点を評価点として設定し、
前記の評価点を通る第２の複数の直線を設定し、
前記の第２の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第２境界点を検出し、
前記の第２境界点を通るように前記のパラメータの第２の値を算出し、
前記の境界点及び前記の第２境界点を基にそれぞれ求められたパラメータ値の差が所定範囲内であるか否かを評価し、
前記の差が所定範囲を越える場合に、前記の初期点に関して異なる側に２つの第２初期点を設定し、
前記の各々の第２初期点を通る複数の直線を設定し、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第３境界点を検出し、
前記の第３境界点を通るように前記のパラメータの第３の値を算出し、
前記のパラメータの第３値で記述される各形状を出力する
画像処理方法。
【請求項７】
パラメータを含む数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する画像処理プログラムであって、
画像を入力するステップと、
入力画像の中の１点を初期点として設定するステップと、
前記の初期点を通る複数の直線を設定るステップと、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の境界点を検出るステップと、
前記の境界点を通るように前記の数式を記述するパラメータの値を算出するステップと、
前記のパラメータで記述される形状を出力するステップと
からなり、コンピュータにより実行される画像処理プログラム。
【請求項８】
さらに、
前記のパラメータ値で記述される形状の内部の、前記の初期点とは異なる第２の点を評価点として設定するステップと、
前記の評価点を通る第２の複数の直線を設定するステップと、
前記の第２の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第２境界点を検出するステップと、
前記の第２境界点を通るように前記の数式を記述するパラメータの第２の値を算出するステップと、
前記の境界点及び前記の第２境界点を基にそれぞれ求められたパラメータ値の差が所定範囲内であるか否かを評価するステップとを含み、
前記のパラメータ値で記述される形状を出力する前記のステップにおいて前記の差が所定範囲内である場合に、前記のパラメータ値で記述される形状を出力することを特徴とする請求項７に記載された画像処理プログラム。
【請求項９】
パラメータを含む数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する画像処理プログラムであって、
画像を入力するステップと、
入力画像の中の１点を初期点として設定するステップと、
前記の初期点を通る第１の複数の直線を設定するステップと、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第１境界点を検出するステップと、
前記の境界点を通るように前記の数式を記述するパラメータの第１の値を算出し、
前記のパラメータ値で記述される形状の内部の前記の初期点とは異なる第２の点を評価点として設定するステップと、
前記の評価点を通る第２の複数の直線を設定するステップと、
前記の第２の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第２境界点を検出するステップと、
前記の第２境界点を通るように前記のパラメータの第２の値を算出するステップと、
前記の境界点及び前記の第２境界点を基にそれぞれ求められたパラメータ値の差が所定範囲内であるか否かを評価するステップと、
前記の差が所定範囲を越える場合に、前記の初期点に関して異なる側に２つの第２初期点を設定するステップと、
前記の各々の第２初期点を通る複数の直線を設定するステップと、
前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の第３境界点を検出するステップと、
前記の第３境界点を通るように前記のパラメータの第３の値を算出するステップと、
前記のパラメータの第３値で記述される各形状を出力するステップと
からなり、コンピュータにより実行される画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理、特に、画像からの領域抽出に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理として、入力画像から特定の性質の領域を抽出することが行われている。たとえば、顔画像から人の顔（肌色）の領域を抽出するための種々の手法が提案されている。たとえば、特開平８−６３５９７号公報に記載された顔抽出法では、カラー画像全体から肌色領域を抽出し、エッジ処理を行った後、エッジ情報を用いて、顔の様々な形状の複数のテンプレートとのパターンマッチングを行って、顔領域を抽出する。
【０００３】
また、特開平８−１２２９４４号公報に記載された顔領域抽出法では、画像を２値化した後、領域分割を行い、領域の特徴量に基づいて特定の領域を選択し、選択した領域から、顔の輪郭を表わす形状パターンを抽出する。
【０００４】
また、特開平１１−１８５０２号公報に記載された顔領域抽出装置では、矩形領域である画像全体から最大面積の肌色領域を抽出した後、領域全体を近似する種々の楕円パラメータを反復処理を繰り返すことにより求め、領域を近似する適当な楕円を求める。
【０００５】
【特許文献１】
特開平８−６３５９７号公報
【特許文献２】
特開平８−１２２９５５号公報
【特許文献３】
特開平１１−１８５０２号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、顔画像から人の顔（肌色）の領域を抽出するための従来の方法は、いずれも計算機負荷が高いという問題がある。たとえば、特開平８−６３５９７号公報に記載された顔抽出法では、画像全体を処理するため計算量が多く、計算機負荷が高い。
【０００７】
この発明の目的は、入力画像から特定の性質の領域を高速に抽出することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理では、画像を入力し、入力画像の中の１点を初期点として設定し、前記の初期点を通る複数の直線を設定する。次に、前記の複数の直線の上のピクセルについて、画素データを基に、特定の特徴を持つピクセルが連続して存在している領域の境界点を検出し、前記の境界点を通るように前記の数式を記述するパラメータを算出し、前記のパラメータで記述される形状を出力する。これにより、パラメータで記述される数式で表現される形状で囲まれる領域を画像から抽出する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、図面において、同じ参照記号は同一または同等のものを示す。
【００１０】
実施形態１．
実施の形態１の画像処理装置では、カラー画像中から、ある特徴を有する領域（たとえば肌色領域）を、パラメータを含む数式で記述される曲線で表わされる領域として抽出する。ここで、抽出処理を簡単に行うため、画像中の任意の点（初期点）を通る複数（たとえば２本）の線を設定し、それらの直線にそって、肌色領域から非肌色領域ヘ変化する境界点と非肌色領域から肌色領域ヘ変化する境界点を求める。ここで、境界点を求めるとき、初期点を含む領域を抽出するという観点から、たとえば、初期点から四方に広がる方向に境界点を求めていくと効果的である。そして、得られた境界点を通るように、形状（たとえば楕円曲線）を記述するパラメータ（曲線パラメータともいう）の値を求める。得られたパラメータ値で記述される形状が、前記のある特徴を有する領域を近似する初期曲線である。このように、画像領域抽出において、矩形領域の全画素について計算するのではなく、初期点を含む２直線上の画素について計算することで、計算量が大きく低減される。
【００１１】
図１と図２を用いて、この領域抽出処理を説明する。図１に示されるように、画像１０の中に肌色領域１２が含まれている。画像１０の中の任意の点を初期点１４として設定し、初期点１４を通る２本の直線１６を設定する。図１の例では、初期点１４は画像の中心にある。これらの直線１６上の各ピクセルについて肌色を示す特徴量を求め、それを基に、肌色領域と非肌色領域との境界点１８を抽出する。（境界点は、抽出点１８ともいう。）図１の例では４個の抽出点１８が得られた。肌色領域の形状を近似する形状を楕円曲線とする。図２に示すように、これらの抽出点１８を通る楕円曲線２０を記述するパラメータ値を求めて、楕円曲線２０で表わされる領域を抽出して、肌色領域１２を近似する。
【００１２】
上述の例では、初期点を通る線の数は２であったが、抽出直線の数は３以上であってもよい。たとえば、図３に示す例では、図１に示したような２本の抽出直線１６の他に、追加の抽出直線１６’が設定される。すなわち、抽出直線の数は３である。したがって、楕円曲線を記述するパラメータの値は６個の抽出点１８、１８’を基に決定される。抽出直線の数を増加して、楕円曲線のパラメータ評価を行うことにより、より精度の高いパラメータ計算が可能となる。なお、この例では、初期点１４の位置は、画面１０の中心からずれている。
【００１３】
図４は、実施形態１の画像処理装置を示す。この画像処理装置の構成は、通常のコンピュータと同様である。画像処理装置は、全体を制御するＣＰＵ１００を中心として構成される。ＣＰＵ１００は、バスを介して、プログラムなどを記憶するＲＯＭ１０２と、データなどを記憶するＲＡＭ１０４に接続され、また、フレキシブルディスク（ＦＤ）１０６、ハードデイスク（ＨＤ）１１０、ＣＤ−ＲＯＭ１１４をそれぞれ記録媒体とするフレキシブルディスク装置１０８、ハードデイスク装置１１２、ＣＤ−ＲＯＭ装置１１６に接続される。さらに、ＣＰＵ１１０は、各種画面などを表示するディスプレイ装置１０８、各種入力、指示操作などを行うための入力手段であるキーボード１２０とマウス１２２、及び、画像を読み取るスキャナ１２４に接続される。さらに、ＵＳＢインタフェース１２６を介して、外部のデジタルカメラ１２８、ビデオカメラ（図示しない）などに接続可能である。ここで、ハードディスク１１０には、オペレーティングシステム・プログラムのほか、後で説明する画像処理プログラムなどのアプリケーションが記憶される。デジタル画像としてのカラー顔画像は、たとえば、スキャナ１２４、デジタルカメラ１２８などから入力される。また、通信装置１３０からネットワークを通して他のコンピュータなどから受け取ってもよい。また、この画像処理プログラムは、フレキシブルディスク１０６、ＣＤ−ＲＯＭ１１４などの記録媒体に記憶できる。また、フレキシブルディスク１０６、ＣＤ−ＲＯＭ１１４などの記録媒体に記録された画像処理プログラムが、この画像処理装置にダウンロードできる。この画像処理装置の構成は、以下に説明する他の実施の形態の画像処理装置でも同様であり、以下の実施の形態では説明を省略する。また、以下に説明する画像処理は、プリンタ、デジタルカメラなどにおける画像処理装置においても適用でき、また、携帯電話などにおける画像処理にも採用できる。これらでは、画像入力の形態は異なるが、入力画像についての処理は同様に行える。
【００１４】
図５は、図４に示した画像処理装置において、領域抽出処理の機能ブロック図である。画像入力部２００は、顔画像のデータを入力する。初期点設定部２０２において、操作者は、ディスプレイ装置１０８の画面に表示された顔画像１０に対して顔画像内の任意の点を初期点１４として設定する。ポートレートなどの場合、顔画像の中央に顔があるので、たとえば顔画像の中央近辺に初期点１４を設定する（図１参照）。次に、抽出直線設定部２０４において、操作者は初期点１４を通る複数の直線１６を設定する。ピクセル特徴算出部２０６は、この直線上のピクセルの特徴量を算出する。ピクセルの特徴量は、ピクセル色の肌色らしさである。たとえば、特徴量は、ピクセルのＲ，Ｇ，Ｂ値が、肌色の定義領域内に存在するか否かを表わす値である。ピクセル選択部２０８では、ピクセル特徴算出部２０６により算出された特徴量を基に肌色の特徴を持つピクセルが選択され、それにより、非肌色から肌色への境界点１８と肌色から非肌色への境界点１８とを抽出する。例えば、肌色らしさの連続するピクセル数の閾値Ｎを決めておき、肌色らしさがＮ個以上続く点を、非肌色から肌色への境界点１８として抽出し、肌色らしさが連続してＮ個未満になった点を、肌色から非肌色への境界点１８として抽出する。また、各直線１６上で肌色から非肌色へのエッジを検出して抽出点１８としてもよい。
【００１５】
次に、抽出パラメータ曲線設定部２１０は、ピクセル選択部２０８により得られた境界点１８を基に、それらの境界点１８を通る形状を記述する適当なパラメータ群の値を計算する。ここでは、式（１）
【数１】
2004355084.tif 000003
2004355084.tif 000004
で表される楕円曲線を抽出曲線として設定し、パラメータ算出部２１２が、ピクセル選択部２０６で求められた４個の境界点１８のピクセルの座標値を用いて、それらの点１８を通る楕円曲線の方程式を解き、式（１）のパラメータａ，  ｂ，  ｘ０，  ｙ０の値を数値解析を用いて求める。こうして、画像中から式（１）の楕円曲線で記述できる領域を抽出する。適当なパラメータ群が求まった場合、パラメータ曲線出力部２１４は、そのパラメータ値で記述される楕円曲線２０を出力する。
【００１６】
抽出直線の数は、抽出直線設定部２０４においてあらかじめ設定しておく。たとえば、抽出直線の数を３と設定してあれば、抽出直線設定部２０４は３本の抽出直線を設定し、ピクセル特徴算出部２０６は、これらの３本の抽出直線について特徴量を算出し、ピクセル選択部２０８は、３本の抽出直線について肌色と非肌色との境界点１８を求める。パラメータ算出部２１２は、その結果を基に楕円曲線を記述するパラメータ値を計算する。
【００１７】
図６は、ＣＰＵ１００による領域抽出のフローチャートである。まず、顔画像を入力する（Ｓ１００）。次に、入力された顔画像に対して、操作者により設定された初期点１４を入力し（Ｓ１０２）、操作者により設定された初期点１４を通る複数（たとえば２本）の直線１６を入力する（Ｓ１０４）。次に、これらの直線上のピクセルの特徴量を算出し（Ｓ１０６）、算出した特徴量を基に肌色の特徴を持つピクセルを選択する。そして、直線１６にそって非肌色と肌色との境界点１８を求める（Ｓ１０８）。次に、境界点１８を通る適当な形状（たとえば楕円曲線）を表わす数式（たとえば式（１））のパラメータ値を数値解析により計算する（Ｓ１１０）。こうして、画像中から式（１）の楕円曲線で記述できる領域を抽出する。そして、それらのパラメータ値で記述される楕円曲線２０を出力する（Ｓ１１２）。
【００１８】
実施形態２．
図７は、実施形態２の領域抽出処理を説明するための図である。ここでは、実施形態１の手法で求めた楕円曲線を記述するパラメータ群（第１曲線パラメータ群）の妥当性を評価する。このため、求まった曲線パラメータで記述される領域の内部において初期点１４とは異なる第２点（評価点という）２４を設定し、初期点１４の場合と同様に、第２点２４を通る２以上の直線２６を設定して、適当な曲線記述パラメータ群（第２曲線パラメータ群）を算出する。そして、両者を比較して曲線パラメータ群の妥当性を評価する。１つの点（初期点１４）からパラメータ値を求めるだけではなく、第２の点（評価点）２４を用意して、初期点１４を用いて求めたパラメータ値の評価を行うので、精度の高いパラメータ計算が可能となる。
【００１９】
図８は、図１に示した画像処理装置における領域抽出処理の機能ブロック図である。画像中からあるパラメータ曲線で記述できる領域を抽出する際に、まず、実施形態１と同様に、画像中の任意の点（初期点１４）を通る２本以上の線１６を設定し、線上の画素（ピクセル）の特徴量を元に、肌色と非肌色の境界のピクセル（境界点１８）を選択し、選択したピクセル群を基に適当な楕円パラメータを計算する。
【００２０】
次に、評価点設定部２１６において、操作者は、パラメータ算出部２１２において求まった楕円曲線２０の内部の、初期点１４以外の１点を評価点２４（図７参照）として設定し、抽出直線設定部２０４において、操作者は、評価点２４を通る２本の直線２６を設定する。以下、初期点１４を通る直線の場合と同様に、ピクセル特徴算出部２０６とピクセル選択部２０８は、評価点を通る２直線の上の画素（ピクセル）の特徴量を元に、特定の特徴を持つピクセル（境界点２８）を選択する。次に、パラメータ算出部２１２は、それらの４個の境界点２８をとおる楕円曲線を記述するパラメータ群を求める。なお、評価点２４を通る抽出曲線の数は、初期点を通る抽出直線の場合と同様に、３本以上に増やしてもよい。
【００２１】
パラメータ評価部２２０は、初期点１４を用いて求まったパラメータ群の値と評価点２４を用いて求まったパラメータ群の値との最小自乗誤差を求め、パラメータ閾値設定部２１８において設定されているパラメータ閾値と比較する。パラメータ曲線出力部２１４は、最小自乗誤差がパラメータ閾値以下であると評価された場合に、初期点１４を用いて求まったパラメータ群で記述される楕円曲線２０を出力する。
【００２２】
図９は、実施形態２における画像処理のフローチャートである。まず、顔画像を入力する（Ｓ１００）。次に、入力された顔画像に対して、操作者により設定された初期点１４を入力し（Ｓ１０２）、操作者により設定された初期点１４を通る複数（たとえば２本）の直線１６を入力する（Ｓ１０４）。次に、これらの直線上のピクセルの特徴量を算出し（Ｓ１０６）、算出した特徴量を基に肌色の特徴を持つピクセルを選択する。そして、非肌色と肌色との境界点１８を求める（Ｓ１０８）。次に、境界点１８を通る適当な形状（たとえば楕円曲線）を表わす数式（たとえば式（１））のパラメータ値を数値解析により計算する（Ｓ１１０）。こうして、画像中から式（１）の楕円曲線で記述できる領域を抽出する。以上の処理は、実施の形態１と同様である。
【００２３】
次に、求まった楕円曲線２０の内部の、操作者により設定された初期点１４以外の１点を評価点２４として入力し（Ｓ１１２）、操作者により設定された、評価点２４を通る複数の直線２６を設定する（Ｓ１１４）。以下、初期点１４を通る直線の場合と同様に、これらの直線２６上のピクセルの特徴量を算出し（Ｓ１１６）、算出した特徴量を基に肌色の特徴を持つピクセルを選択して、直線２６にそって非肌色と肌色との境界点２８を求める（Ｓ１１８）。次に、それらの４個の抽出点２８を基に、曲線パラメータの値を求める（Ｓ１２０）。そして、曲線パラメータの評価のため、初期点１４を用いて求めたパラメータ値と評価点２４を用いて求めたパラメータ値との最小自乗誤差を求め、パラメータしきい値と比較する（Ｓ１２２）。最小自乗誤差がパラメータしきい値以下であると評価した場合に、初期点１４において求めたパラメータ値で記述される楕円曲線を出力する（Ｓ１２４）。
【００２４】
実施形態３．
画像には複数の人の顔が含まれていることがある。そのような場合、以下に説明するように、画像を複数の領域に分割して、それぞれ楕円領域を抽出する。これにより、２人の顔の検出を、少ない計算処理で高速に行う。
【００２５】
図１０は、１枚の顔画像４０に２人の顔の肌色領域４２、４４が分離して存在する場合を示す。まず、実施の形態２の画像処理と同様に、操作者が、初期点４６を設定し、初期点４６を通る２本の抽出直線４８を設定する。初期点４４は、２つの肌色領域４２，４４の境界線の上に設定する。そして、これらの直線の上の画素（ピクセル）の特徴量を求め、特定の特徴を持つピクセル（袖出点５０）を選択する。そして、袖出点５０を基に、適当な楕円曲線を記述するパラメータを計算して、楕円曲線５２を求める。
【００２６】
次に、領域分割の評価のために、操作者は楕円曲線５２内に、初期点４６と異なる位置に評価点５４を設定し、評価点５４を通る２本の抽出直線５６を設定する。次に、これらの直線の上の画素（ピクセル）の特徴量を元に、特定の特徴を持つピクセル（袖出点５８）を選択する。そして、袖出点５８から、楕円曲線を記述するパラメータ値を計算する。楕円曲線６０は、こうして得られた楕円を示す。
【００２７】
次に、初期点４６を用いて求めたパラメータ値と評価点５４を用いて求めたパラメータ値との最小自乗誤差を求め、領域分割しきい値と比較してパラメータ値の評価を行う。領域分割しきい値を越えた場合、図１１に示すように、初期点４６の左右に分割時初期点６２を設定する。そして、各初期点６２について、分割時初期点６２を通る２本の直線６４を設定し、初期点４６の場合と同様に、図示しないが、直線にそって抽出点を求め、それらの抽出点を基に楕円領域を求める。
【００２８】
また、図１２は、１枚の顔画像７０に２人の顔の肌色領域７２、７４が重なって存在する場合を示す。まず、実施の形態２の画像処理と同様に、操作者が、初期点７６を設定し、初期点７６を通る複数本の抽出直線７８を設定する。初期点４４は、２つの肌色領域７２，７４の境界線の上に設定する。そして、これらの直線７８の上の画素（ピクセル）の特徴量を元に、特定の特徴を持つピクセル（袖出点８０）を選択する。そして、袖出点８０から、適当な楕円曲線を記述するパラメータ値を計算して、楕円曲線８２を求める。
【００２９】
次に、領域分割の評価のために、操作者は、楕円曲線８２内に、初期点７６と異なる位置に評価点８４を設定し、評価点８４を通る２本の抽出直線８６を設定する。次に、これらの直線８６の上の画素（ピクセル）の特徴量を元に、特定の特徴を持つピクセル（抽出点８８）を選択する。そして、抽出点８８から、適当な楕円曲線を記述するパラメータ値を計算する。楕円曲線９０は、こうして得られた楕円を示す。
【００３０】
次に、初期点７６を用いて求めたパラメータと評価点８４を用いて求めたパラメータとの最小自乗誤差を求め、領域分割しきい値と比較して楕円パラメータの評価を行う。領域分割しきい値を越えた場合、図１３に示すように、初期点７６の左右に分割時初期点９２を設定する。分割時初期点の位置は肌色領域７２の左側と肌色領域７４の右側とし、直線９４は、２つの肌色領域にわたらないように設定する。そして、各分割時初期点９２について、分割時初期点９２を通る２本の直線９４を設定し、初期点７６と同様に、図示しないが、直線に沿って抽出点を求め、それらの抽出点を基に楕円領域を求める。
【００３１】
図１４は、図１に示した画像処理装置における画像処理の機能ブロック図である。画像中からあるパラメータ曲線で記述できる領域を抽出する際に、まず、実施形態１と同様に、ブロック２００〜２１２において、画像中の任意の点（初期点）を通る２以上の線の上の画素（ピクセル）の特徴量を元に、特定の特徴を持つピクセルを選択し、肌色と非肌色との境界を求め、選択したピクセル群から適当なパラメータ値を計算する。
【００３２】
パラメータ評価部２２０が、領域分割しきい値設定部２２２により設定された領域分割しきい値を超えたと評価する場合（たとえば図１０や図１１の場合）、分割時初期点設定部２２４は、図１２と図１３の例に示すように、分割時初期点６２，９２を初期点４０，７０の左右にそれぞれ設定し、分割時初期点６２，９２ごとに、実施形態１と同様な計算を行って、楕円領域を抽出する。
【００３３】
図１５は、実施の形態３における画像処理のフローチャートである。まず、顔画像を入力する（Ｓ１００）。次に、入力された顔画像に対して、操作者により設定された初期点４６，７６を入力し（Ｓ１０２）、操作者により設定された初期点４６，７６を通る複数（たとえば２本）の直線４８，７８を入力する（Ｓ１０４）。次に、これらの直線上のピクセルの特徴量を算出し（Ｓ１０６）、算出した特徴量を基に肌色の特徴を持つピクセルを選択する。そして、非肌色と肌色との境界点５０、８０を求める（Ｓ１０８）。次に、境界点５０、８０を通る適当な曲線（楕円）を表わす数式（たとえば式（１））のパラメータ値を数値解析により計算する（Ｓ１１０）。こうして、画像中から式（１）の楕円曲線で記述できる領域を抽出する。
【００３４】
次に、求まった楕円曲線の内部の、操作者により設定された初期点４６，７６以外の１点を評価点５４，８４として入力し（Ｓ１１２）、操作者により設定された、評価点５４，８４を通る複数の直線５６，８６を設定する（Ｓ１１４）。以下、初期点４６，７６を通る直線４８，７８の場合と同様に、これらの直線上のピクセルの特徴量を算出し（Ｓ１１６）、算出した特徴量を基に肌色の特徴を持つピクセルを選択する。そして、非肌色と肌色との境界点５０，８０を求める（Ｓ１１８）。次に、それらの４個の境界点５０，８０を基に、パラメータ値を求める（Ｓ１２０）。そして、パラメータ値の評価のため、初期点４６，７６を用いて求めたパラメータ値と評価点５４，８４を用いて求めたパラメータ値との最小自乗誤差を求め、領域分割用しきい値と比較する（Ｓ１２６）。
【００３５】
最小自乗誤差が領域分割用閾値を越えると評価された場合、初期点４６，７６の左右に分割時初期点６２，９２を設定し（Ｓ１２８）、各分割時初期点６２，９２を通る複数の直線６４，９４を設定する（Ｓ１３０）。次に、これらの直線６４，９４上のピクセルの特徴量を算出し（Ｓ１３２）、算出した特徴量を基に肌色の特徴を持つピクセルを選択する。そして、直線６４，９４にそって非肌色と肌色との境界点を求める（Ｓ１３４）。次に、境界点を通る適当な曲線（楕円）を表わす数式（たとえば式（１））のパラメータ値を数値解析により計算する（Ｓ１３６）。こうして、画像中から式（１）の楕円曲線で記述できる複数の領域を抽出する。
【００３６】
なお、以上の実施形態では、初期点、評価点、分割時初期点を同じ一枚の画像から選択しているが、例えば、入力画像が動画像の場合は、異なるフレームから選ぶことも可能である。
【００３７】
【発明の効果】
画像からの領域の抽出および領域の形状を記述する数式のパラメータ値の抽出が、少ない計算処理で可能である。
画像の中の、重なった複数の領域の個別抽出および個別パラメータ値抽出が、少ない計算処理で可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態１における画像処理を説明する図
【図２】図１により説明した画像処理により得られた楕円領域を示す図
【図３】実施の形態１における画像処理の変形例を説明する図
【図４】画像処理装置のブロック図
【図５】実施の形態１の情報処理の機能ブロック図
【図６】実施の形態１の情報処理のフローチャート
【図７】実施の形態２における画像処理を説明する図
【図８】実施の形態２の情報処理の機能ブロック図
【図９】実施の形態２の情報処理のフローチャート
【図１０】実施の形態３における第１例の画像処理を説明する図
【図１１】実施の形態３における第１例の画像処理を説明する別の図
【図１２】実施の形態３における第２例の領域分割処理を説明する図
【図１３】実施の形態３における第２例の領域分割処理を説明する別の図
【図１４】実施の形態３の情報処理の機能ブロック図
【図１５】実施の形態３の情報処理のフローチャート
【符号の説明】
１０  画像、    １２  肌色領域、    １４  初期点、    １６  直線、    １８  境界点、    ２０  楕円曲線、    ２４  評価点、    ２６  直線、    ４６  初期点、    ４８  直線、    ５０  境界点、    ５４  評価点、    ５６  直線、    ５８  境界点、    ６２  分割時初期点、    ６４  直線、    ７６  初期点、    ７８  直線、    ８０  境界点、    ８４  評価点、    ８６  直線、    ８８  境界点、    ９２  分割時初期点、    ９４  直線、    １００  ＣＰＵ、    １０２  ＲＯＭ、    １０６  フレキシブルディスク、  １０８  ディスプレイ装置、    １１０  ハードデイスク、    １１４  ＣＤ−ＲＯＭ、    １２０  キーボード、    １２２  マウス。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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