(57)【要約】【課題】  デジタル画像データを再現するための色濃度補正値を，公知の方法よりも信頼できるように定める色濃度補正値の自動設定方法を提供する。【解決手段】  本発明は，デジタル画像データを再現するための色濃度補正値の自動設定方法に関する。この方法においては，デジタル画像データの原画色濃度値が少なくとも領域的に求められて，対応する，既知の再現色濃度値と比較される。改良するために，画像データ内で眼球が同定され，それに基づいて原画色濃度補正値が選択される。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル画像データの原画色濃度が少なくとも領域的に求められて，対応する既知の再現色濃度補正値と比較されるデジタル画像データを再現するための色濃度補正値の自動設定方法において，
前記デジタル画像データ内で眼球が同定されて，前記同定された眼球に基づいて原画色濃度値が選択される，ことを特徴とする色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項２】
前記眼球を同定するために，目の位置が顔認識方法の範囲内で定められる，ことを特徴とする請求項１に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項３】
前記眼球を同定するために，目の位置が赤目認識方法の範囲内で定められる，ことを特徴とする請求項１に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項４】
前記眼球を同定するために，目の位置の領域内の再現データ内で略白色領域が位置特定される，ことを特徴とする請求項２または３に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項５】
前記同定された眼球を検証するために，前記同定された眼球の周囲が考察される，ことを特徴とする請求項１，２，３あるいは４項のうちいずれか１項に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項６】
前記同定された眼球を検証するために，前記同定された眼球の彩度が調査される，ことを特徴とする請求項１，２，３，４あるいは５項のうちいずれか１項に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項７】
前記同定された眼球を検証するために，前記同定された眼球の幾何学的広がりが利用される，ことを特徴とする請求項１，２，３，４，５あるいは６項のうちいずれか１項に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項８】
前記眼球に属する全ての点の領域が形成される，ことを特徴とする請求項１に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項９】
前記眼球の原画色濃度値を定めるために，領域内部の全ての点にわたって平均される，ことを特徴とする請求項８に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項１０】
再現色濃度値は，多数の例眼球の色濃度値にわたって統計学を用いて求められることを特徴とする請求項１に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【請求項１１】
前記眼球を用いて得られた色濃度補正値が，皮膚トーンから導出された色濃度補正値に加えて考慮される，ことを特徴とする請求項１に記載の色濃度補正値の自動設定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，色濃度補正値の自動設定方法に関し，さらに詳細には，デジタル画像データを再現するための色濃度補正値の自動設定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の写真フィルムを印画紙上に露光するコピー方法においては，画像をコピー装置とは無関係に常に同じに見えるように現実的に再現するために，各コピー画像について赤，緑，青の基本色における正確な露光時間を設定することが必要であった。その場合に，画像を形成する際に写真が有するイメージに最も近い画像の外観が求められている。即ち，例えば再現における基本色の分配は，コピー内のグレーモチーフがグレーに見え，しかも皮膚のトーンのなどの重要なカラートーンが実際に近い着色を得るようにされる。
【０００３】
特許文献１には，写真フィルムを感光材料上にコピーする場合に露光時間と強度を，コピー内にグレーモチーフが着色されないグレーの再現をもたらすように定めることを目標とする方法が開示されている。ここでは，画像のための露光時間と強度を定めようとする場合に，写真フィルムの全ての画像を走査して，その画像内容を全て考慮することが提案される。この方法は，特に，フィルム全体が所定のカラーキャストまたは常に同じ露光状況によって定められるフォールトカラーを有する場合には，極めて好ましいことが明らかにされている。
【０００４】
また，特許文献２には，同様に，写真フィルムを印画紙上にコピーする場合にコピー光量を定める方法が記載されている。この方法においては，個々の画像の画像内容が利用される。画像内容内にある皮膚面を完璧に同定するために，種々の判断基準が検査される。このようにして定められた皮膚面に，皮膚トーンの色が対応付けられて，この領域の記録された色と比較される。このことにより，全画像のための補正値が得られ，その補正値は特に，皮膚面のこの部分を現実的に再現することを目的としている。
【０００５】
【特許文献１】ドイツ公開第１９１４３６０号明細書
【特許文献２】ドイツ特許第４２３０８４２号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら，上記特許文献１（ＤＥ−ＯＳ１９１４３６０）に開示されている方法では，個々の画像が異なるように着色されている場合（例えば人工光撮影の場合に生じる）には，この方法は使用できない，という問題がある。今日では，ますます多くの画像がデジタルカメラ，スキャナ，あるいは他のデジタル的な方法で撮影されるようになっているが，常にシリーズの画像が一緒に再現するように要求されるわけではない。即ち，上記方法を使用することのできない個別画像が益々多く発生する。
【０００７】
さらに，特許文献２（ＤＥ−ＰＳ４２３０８４２）に開示されている皮膚トーンによって作業される画像処理方法においては，皮膚の色は無条件に常に統一的ではない，という問題がある。即ち，黒人とアジア人の皮膚トーンは，中部ヨーロッパ人の皮膚トーンとは異なっている。
【０００８】
したがって，本発明の目的は，デジタル画像データを再現するための色濃度補正値を，公知の方法よりも高い信頼度で決定することが可能な新規かつ改良された色濃度補正値の自動設定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この課題は，本発明によれば，請求項１の特徴を有する方法によって解決される。他の好ましい実施形態は，明細書及び図面との関連において，従属請求項の構成部分である。
【００１０】
本発明によれば，再現すべき画像データ内で眼球が同定されて，色濃度補正値を定めるために利用される。眼球は，最も多くの人においてほぼ白く，時にはやや赤みがかっていることが知られている。従って，画像データ内で眼球を同定することができた場合には，即座に，画像の再現のための色濃度補正値を，この画像領域を再現する際に，原画内で有する色から略白色のカラートーンへ変換されるように選択することができる。そのために必要な色濃度補正値は，眼球領域と同様に画像の他の全ての領域にも使用することができる。というのは，原画内の眼球の色を歪曲するカラーキャストは，他の全ての画像データにおいてもカラーキャストとして現れると，仮定することができるからである。従って，画像データ内で眼球が特定された場合に，即座に，その実際の色濃度値（即ち，原画色濃度値）が求められて，再現色濃度値（即ち，理想的な再現あるいは一般に実際において眼球が有するべき値）と比較される。
【００１１】
この比較の際に得られた色濃度補正値は，この画像の，あるいは１つの撮影セットの全ての画像の，再現すべき全ての画像データの補正に使用される。原則的に，この方法は，皮膚トーンあるいは皮膚色の画像領域の使用の場合と同様に実現されるが，眼球はほぼ全ての人間において，同一色あるいは同一の白いトーンを有している，という決定的な利点を有する。色濃度補正値を定めるために眼球の色を使用することは，画像内で略白色の眼球が正しく再現された場合に，即座に，画像内の全ての実際に白いモチーフはこの色濃度補正に従って再現内で白く現れる，と仮定することができるので，特に効果的である。白色画像領域を実際的に再現することによって，再現された画像の観察者においては，常に全体として調和のとれたブリリアントな画像イメージが生じる。従って，皮膚トーンにおいてグレー値を用いて補正する従来の方法と比較して，再現色の著しい改良を得ることができる。
【００１２】
デジタル画像データ内で眼球を同定するために，特に好ましくは，顔認識方法を使用することができる。その場合に，一般に，画像データはまず関連し合う皮膚色の領域について調べられる。その場合に，求められた画像領域は，次に検査され，求められた領域が実際に顔であり得るか，が蓋然性を有するようにされる。その場合に，求められた領域の幾何学配置（あるいは必要に応じて顔内の目，口及び鼻などからもたらされる明確な特徴の濃度点）が調べられる。かかる方法は，従来技術である。その例は，「フレキシブルテンプレートを使用する，カラーネガフィルムからの顔の検出（Ｆａｃｅ  Ｄｅｔｅｃｉｔｏｎ  ｆｒｏｍ  Ｃｏｌｏｒ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｍ  Ｕｓｉｎｇ  Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｔｅｍｐｌａｔｅ）」ＩＳ＆Ｔ／ＳＩＤ第８回カラーイメージングカンファレンス（Ｃｏｌｏｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ），ｐ．１４０以降に開示されている。これら各種の顔認識方法においては，顔の同定は，自動的にその中にある目の位置も供給する。他の顔認識方法においては，顔を認識した後に，その中に存在する目を探すことが必要である。その場合に，例えば，顔の中で，互いに対して，かつ顔の形状及び顔の端縁に対して所定の既知の位置関係にある暗い箇所を求めることができる。既知の幾何学的検討に従って求められた，これら濃い点の２の箇所が目の位置を表す。
【００１３】
眼球を特定するために，目の位置を決定する特に効果的に使用される他の方法は，いわゆる「赤目認識」の領域から知られている。デジタルカメラで撮影された画像において極めて頻繁に現れる画像効果（いわゆる赤目）は，現在では画像処理において頻繁に検出されて補正される。赤目が検出されて，必要に応じて補正されると即座に，画像内のどの箇所に目が存在するかが認識される。いわゆる副次的に得られる目の位置は，眼球を同定するために使用することができる。かかる方法の一例は，ＥＰ０９６１２２５Ａ２に開示されている。
【００１４】
しかし，この方法の範囲内で，目の位置を定めるために他の全ての方法も使用することができる。即ち，例えばＵＳ６１５１４０３に記載されているように，目は，例えば画像内容をいわゆる目のテンプレート（即ち，目のモデル）と重ね合わせることによっても求めることができる。
【００１５】
目の位置が認識されると，即座に，この目の位置に相当する画像データの内部で眼球に属するピクセルを求めることができる。眼球の構成部分であるピクセルを同定するための特に好ましい方法は，目の位置の領域内の再現画像セット内で略白色領域を探すことにある。そのために，高い輝度とわずかな彩度を有する領域を探すことができる。
【００１６】
目の位置の領域内の領域が，眼球の可能な構成部分として同定された場合に，即座に，好ましくは，この眼球候補が実際にも眼球に属するか，その場合に例えば光反射などの他の白色領域（例えば，白い眼鏡フレームなど）ではないかが検証される。即ち，かかる光反射は，画像内で白色領域として現れ（即ち，低濃度領域）となることがあるからである。検証は，好ましくは，可能な眼球構成部分の周囲を調べることによって行われ，その場合に，眼球の隣りに位置する既知の画像内容が探される。即ち，眼球として同定された領域の周囲に，この箇所に例えば虹彩または睫毛などがあること蓋然的であるとする色と濃度が発見されるか否かが調べられる。
【００１７】
眼球の画像データを表す領域を探す場合に，既に説明したように，しばしば光反射との取違えが発生する可能性がある。というのは，かかる光反射は，画像内においてまさに眼球と同様に白い着色を有するからである。それらは，特に，目の中（あるいは眼鏡フレームまたは眼鏡レンズ）における反射として，あるいはまた皮膚領域内にも発生する。しかし，これらの光反射は，しばしば少なくとも１つの色の飽和領域でもある。従って，眼球と光反射を区別する可能性は，各色における彩度が調査され，どの色も飽和していない場合にのみ，眼球領域と推定されることによって与えられる。
【００１８】
光反射と眼球を区別するために，同定された領域の幾何学的な広がりも利用することができる。即ち，光反射は一般に小さくて，細い，長く延びた現象であり，それに対して眼球領域は画像内でずっと大きいコンパクトな対象を表す。
【００１９】
本方法の好ましい実施形態においては，目の位置の領域内にあって，対応する濃度プロフィールを有する眼球点として同定されたピクセルは，関連し合う１つの領域にまとめられる。この領域は，その形状から，眼球の少なくとも一部と一致させることができる。これは，さらに，求められた眼球を検証するために使用することができる。しかし，特にこの種の関連し合う領域の内部で，眼球に属すると分析された多数の画像データが提供される。これら多数の画像データからは，僅かな個々の点からよりも正確な色濃度補正値が導出される。
【００２０】
即ち，例えば好ましくは，眼球領域の全ての色濃度値から，この画像の平均的な眼球色濃度値が導出される。当然ながら，個々のピクセルを実際の画像の色濃度値を定めるために使用することも可能である。その場合には，当然ながら，徹底して純粋な白ではなく，各眼球内に現れる可能性のあるやや色のついた点が使用されて，結果を歪曲する可能性がある。従って，多数の眼球点あるいは眼球として認識された領域全体の概観から得られる値によって処理する方が，より確実である。
【００２１】
再現すべき画像から実際に求められた眼球の実際の原画色濃度値が，次に，再現上で最適な画像イメージを保証する実際的に思われる眼球色濃度値に変換される。かかる最適な再現色濃度値は，好ましくは予め設定されており，画像処理に先立って（例えばメモリ内で）提供される。この値を設定するために，最適に再現された虚構の眼球にわたる統計を形成するか，あるいは良好に再現された画像の眼球をスキャンして取り込んでその色濃度値を平均して格納することができる。また，この方法を自己学習するように形成することも可能であり，その場合に最適と思われる再現色濃度が選択されて検査され，必要に応じて補正される。この方法は，眼球の最適なイメージが得られるまで続行される。このようにして求められた値は，当分の間，再現色濃度値として維持される。色濃度値を好適に選択することによって，眼球のための再現色濃度値として略白色イメージ（必要に応じて，やや赤く着色されたイメージ）を生じさせると効果的であることが明らかにされている。
【００２２】
眼球から得られた色濃度補正値は，再現すべき全画像に利用することができる。その場合に，この補正値は，略白色の画像情報から得られているので，この補正における特に白い画像モチーフは再現において正しく現れると仮定される。他の好ましい措置は，眼球から得られた色濃度補正値を，例えばグレー値または皮膚トーンのための補正値のような色濃度補正値を定める他の公知の方法から求められた補正値と差し引き勘定することにより，画像内で，色値において平均して全ての可能なモチーフをできる限り良好に再現する妥協を得ることにある。この措置においては，各種方法によって得られた色濃度補正値は例えば重み係数をつけて加算することができるので，各色について全色濃度補正値が得られる。
【００２３】
幾分複雑になるが，その代わりに，各々の画像のために最も好適な色濃度補正値の最適な使用を可能にする他の好ましい方法は，各種方法から得られた色濃度補正値を画像モチーフに従って使用することにある。即ち，非常に多くの白い面を有する画像においては，眼球から得られた色濃度補正値を，他の色濃度補正値よりも強く重み付けると効果的である。それに対して非常に多くの皮膚面を有する画像においては，好ましくは皮膚トーンから得られた色濃度補正値を優先的に考慮することができる。ここでは種々の色濃度補正値の任意の組合せが導き出される。
【発明の効果】
【００２４】
本発明においては，デジタル画像データを再現するための色濃度補正値を，公知の方法よりも信頼できるように定めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に添付図面を参照しながら，本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお，本明細書及び図面において，実質的に同一の機能構成を有する構成要素については，同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２６】
図１は，本発明に基づく方法のシーケンスを概略的に示しており，同方法は，デジタル画像を再現する場合の色と輝度を，得られた画像イメージが観察者のリアリティ感覚に可能な限り近付くように構成することを目的としている。
【００２７】
ステップＳ１において，デジタル画像データが入力される（ステップＳ１）。デジタル画像データは，写真，コンピュータグラフィクス，スキャンされた画像などである。データの入力は，スキャナ，ＣＤ，インターネットあるいは何らかの他のデジタルデータ入力を介して行われる。
【００２８】
ステップＳ２において，処理時間及びメモリを節約するために，画像データセットを削減することができる（ステップＳ２）。というのは，本実施形態にかかる方法は，解像度の低いデータセット上でも実施できるからである。なお，このステップＳ２は，選択的である。同様に，濃度と色補正値を計算するために解像度の高いデータセットを利用することも可能である。というのは，その方がより正確になるからである。
【００２９】
ステップＳ３においては，画像データが皮膚トーン点に関して調査される（ステップＳ３）。皮膚トーンにおいて，赤，緑及び青の色濃度が存在する混合比は，経験値として知られており，皮膚領域を同定するために使用することができる。認識された皮膚トーンを有する個々のピクセルを領域にまとめると，効果的である。これは，例えば，皮膚トーンカラーとして認識された点の周囲において，その色濃度が皮膚トーンカラーの色濃度の所定のしきい値からあまりずれていない，他の点を求めることによって行われる。
【００３０】
ステップＳ４において，このようにして求められた皮膚トーン領域の下で，その下にある顔が求められる（ステップＳ４）。
【００３１】
この顔認識のために，各種公知の方法がある。これらの方法の幾つかは，変形可能な格子によって作業し，その格子の格子点は顔の特徴の明確な点からなる。さらに，皮膚領域上に顔テンプレートをおいて，どの程度までテンプレートと皮膚領域との一致が存在するかを比較する顔認識方法がある。その例は，ＩＳ＆Ｔ／ＳＩＤ第８回カラーイメージングカンファレンス（Ｃｏｌｏｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ），ｐ．１４０−１４３で公表されている方法：「フレキシブルテンプレートを使用する，カラーネガフィルムからの顔の検出（Ｆａｃｅ  Ｄｅｔｅｃｉｔｏｎ  ｆｒｏｍ  Ｃｏｌｏｒ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｍ  Ｕｓｉｎｇ  Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｔｅｍｐｌａｔｅ）」である。
【００３２】
さらに，幾何学的な考察を用いて顔を同定する方法が存在する。原理的には，ここで，全ての既知の方法を使用することができる。本実施形態にかかる方法のためには，皮膚トーンの後に初めて，かつ皮膚トーンの内部でのみ顔を探すことは，必ずしも必要ではない。同様に，各々，全画像内で顔を探すこともできるが，これは，単に演算時間がより負担になり，かつより多くの計算容量を必要とするだけである。
【００３３】
ステップＳ５において，画像内で顔が認識されると，即座に，顔の内部で目が探される（ステップＳ５）。目の認識は，比例考察，テンプレートまたは色考察を介して行うことができる。かかる方法の一例が，ＵＳ６１５１４０３に記載されている。ここでも，原理的に全ての目認識方法を使用することができる。しかし，ここでも計算時間はより負担になるが，原理的には，ステップＳ４に基づく顔認識を省略して，初めから画像データセットの内部で目を探すことが可能である。
【００３４】
画像のどの領域に目が存在するかが認識された後に，本実施形態において重要な眼球が求められる。説明するために，図２に目が概略的に示されている。
【００３５】
ステップＳ６において，位置特定された目の位置を中心とする領域が定められ，その領域内でその後，極めてわずかな彩度を有する，所定の大きさの関連する領域が探される（ステップＳ６）。その場合に，例えばＲ−Ｂ，Ｒ−ＧあるいはＢ−Ｇのミニマが探されることによって，全ての色に関して最もわずかな色差が求められる。この差のミニマが求められると即座に，ミニマから大きすぎない距離にある，しきい値が定められる。次にミニマ点の周囲において，しきい値を下まわる点が求められる。このようにして最小濃度の幾何学的形成物が求められる。
【００３６】
ステップＳ７においては，最小濃度のこの領域が実際に眼球１０１のピクセルを表しているか，が検証される（ステップＳ７）。というのは，まったく同様にそれが，記録された光反射１０２であり得るからである。この検証は，好ましくは幾何学的な蓋然性考察を用いて行われる。即ち，光反射１０２は一般に極めて細くて，長く延びており，かつ非常に小さく，それに対して眼球１０１は一般に比較的大きい，コンパクトな領域を有しているからである。同様に，眼球領域１０１を検証するために，最小濃度の領域の周囲が眼球１０１の周囲と一致するか否かを調べることができる。即ち，この明るい領域には，例えば，瞳孔１１４を有する円形の暗い虹彩１０３が隣接し，あるいは眼球領域１０１の他の端縁を皮膚トーンカラーの領域１０５が囲んでいるからである。
【００３７】
眼球１０１を検証する他の可能性は，個々の色を調査することにある。というのは，少なくとも１つの色が飽和している場合に，一般に光り反射１０２が存在し，眼球１０１は存在しないからである。
【００３８】
１つの領域が全て眼球１０１に属することが検証されると即座に，ステップＳ８において，この領域の眼球点１０１の積分的なカラー性と輝度が定められる（ステップＳ８）。定めることは，例えば平均値形成を介して行うことができる。それによって，再現すべき画像原画内でどの色濃度値が眼球１０１を有しているかが認識される。
【００３９】
ステップＳ９においては，このようにして求められた，原画の色濃度値が，眼球１０１の標準色濃度値と比較される（ステップＳ９）。比較に利用される眼球１０１の標準色濃度値は予め設定されており，この画像処理のためのメモリに格納されている。その標準色濃度値は，例えば最適に再現された眼球１０１から求めることができるが，実際に再現された画像の多くの眼球１０１から平均値として導出することも可能である。同様に，標準色密度値として，モデル研究において美しく感じられる値として求められた値を与えることができる。ここでは，任意の他の方法を考えることができる。
【００４０】
原画色濃度値と標準色濃度値を比較することによって，色，赤，緑及び青の各々について最終的に色濃度補正値が差のかたちで求められる。
【００４１】
ステップＳ１０において，好ましい方法で，この色濃度値は，最適なグレー値のため，かつ最適な皮膚トーンを再現するために求められた色濃度補正値，及び必要に応じて他の方法から導出された色濃度補正値と共に，各色内に加えられる（ステップＳ１０）。様々な色濃度補正値を加算して全色濃度補正値とすることは，好ましくは重み付けして行うことができる。その場合に，各々，どの画像内容が重要なものと見なされるかに応じて，異なる重み付け係数を使用することができる。重み付け係数の選択は，全ての画像について１回経験値を用いて行うことができるが，それらはまた各画像についてモチーフに従って行うこともできる。重み付け係数α，β，γのモチーフに応じた選択は，例えば画像内にどのくらい多くの皮膚トーンが含まれているか，あるいはそれが人間なのか景色撮影であるのか，あるいは画像内にどのくらい多くの白い面が存在するかにおいて定められる。ここでは，当業者には無数の可能性が開かれている。
【００４２】
ステップＳ１１において，デジタル画像データが全色濃度補正値によって補正されるので，再現のために最適な色と濃度が得られる（ステップＳ１１）。
【００４３】
ステップＳ１２においては，この補正された画像データが最終的に出力される（ステップＳ１２）。
【００４４】
この本発明に基づく方法は，全てのデジタル画像データについて効果的に使用することができる。その場合に，データがどのソースから来たのか，あるいは画像をどの出力媒体上で再現すべきか，は重要ではない。再現媒体として，ここでは例えば感光紙が考えられ，その感光紙は，例えば写真ラボ領域において普及しているように，レーザービームによって書き込まれる。同様に，出力媒体は，インクで印刷される従来の紙であってもよい。さらに，出力媒体として，投影またはスクリーン表示も考えられる。重要なことは，画像データが，再現された画像の観察者にとって彼の色イメージと一致するものとして現れるように処理されることだけである。
【００４５】
以上，添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが，本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば，特許請求の範囲に記載された範疇内において，各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり，それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は，デジタル画像データを再現するための色濃度補正値の自動設定方法に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の好ましい実施形態のフローチャートである。
【図２】目を概略的に示している。
【符号の説明】
【００４８】
１０１  眼球
１０２  光反射
１０３  虹彩
１０５  皮膚トーンカラーの領域
１１４  瞳孔
【図１】
2004199681.tif 000003
【図２】
2004199681.tif 000004