(57)【要約】【課題】  瞳の画像の補正を、自動的に且つ違和感なく良好に実施する自動瞳補正方法及び装置を提供する。【解決手段】    撮影画像データから瞳を検出する瞳検出ステップと、瞳検出ステップにおいて検出された瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件１４ａに基づいて認定する白色画素認定ステップと、白色画素認定ステップにおいて認定された白色画素からなる白色領域が、瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する判定ステップと、判定ステップにおいて補正対象と判定された場合に、瞳を白色領域に対して拡大する瞳補正ステップとを実行する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像データから瞳を検出する瞳検出ステップと、
前記瞳検出ステップにおいて検出された前記瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件に基づいて認定する白色画素認定ステップと、
前記白色画素認定ステップにおいて認定された前記白色画素からなる白色領域が、前記瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおいて補正対象と判定された場合に、前記瞳を前記白色領域に対して拡大する瞳補正ステップとから構成される自動瞳補正方法。
【請求項２】
前記瞳補正ステップが、前記瞳の中心を求め、当該中心から径外方向に前記瞳を拡大する請求項１に記載の自動瞳補正方法。
【請求項３】
前記瞳若しくは前記白色画素の周囲に分布する肌色画素を、所定の肌色認定条件に基づいて認定する肌色画素認定ステップを有し、
前記判定ステップが、前記瞳と前記肌色画素との間に分布している前記白色領域の前記瞳の径方向の幅が、所定の範囲より広い場合に連続分布していると判定する請求項１または２に記載の自動瞳補正方法。
【請求項４】
撮影画像データから瞳を検出する瞳検出機能と、
前記瞳検出機能によって検出された前記瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件に基づいて認定する白色画素認定機能と、
前記白色画素認定機能によって認定された前記白色画素からなる白色領域が、前記瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する判定機能と、
前記判定機能が補正対象と判定した場合に、前記瞳を前記白色領域に対して拡大する瞳補正機能とをコンピュータに実行させる自動瞳補正プログラム。
【請求項５】
撮影画像データから瞳を検出する瞳検出部と、
前記瞳検出部において検出された前記瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件に基づいて認定する白色画素認定部と、
前記白色画素認定部において認定された前記白色画素からなる白色領域が、前記瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する判定部と、
前記判定部において補正対象と判定された場合に、前記瞳を前記白色領域に対して拡大する瞳補正部とから構成される自動瞳補正装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像、特に、瞳画像の自動補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタル画像の一部を補正する場合には、手作業で補正を行う領域を指定すると共に、指定領域外をマスクする等して、指定領域に対する画像処理を行っていた。この種の技術には、例えば、被写体が人物であり、その眼や瞳等を画像処理する場合、眼や瞳の輪郭について複数の点をオペレータによる手作業で指定することにより、眼や瞳の検出を行うものがある。また、処理領域を挟む２点を指定するだけで、当該処理領域を自動的に検出する写真処理方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−２４４７２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の写真処理方法においては、領域の指定を容易に行うことができるが、画像処理を実施するものではない。被写体が人物である撮影画像において、当該人物の眼が、瞳が上方に偏って左右と下部の三方に白眼部分がある眼、所謂三白眼に写っていると、印象が良くないため、人物の印象を良くするために三白眼を補正すべく画像処理を行うことが求められる。このような補正を行う場合、例えば、特許文献１の写真処理方法を用いて眼や瞳の領域を指定し、手作業で指定領域に対する画像処理を実施していた。手作業による画像処理は、効率が悪く作業に多大な時間を要するだけでなく、熟練を要するため適切な補正が行えない場合があるという問題があった。
【０００５】
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、瞳の画像の補正を、自動的に且つ違和感なく良好に実施する自動瞳補正方法及び装置を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的を達成するための本発明に係る自動瞳補正方法の特徴構成は、撮影画像データから瞳を検出する瞳検出ステップと、前記瞳検出ステップにおいて検出された前記瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件に基づいて認定する白色画素認定ステップと、前記白色画素認定ステップにおいて認定された前記白色画素からなる白色領域が、前記瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する判定ステップと、前記判定ステップにおいて補正対象と判定された場合に、前記瞳を前記白色領域に対して拡大する瞳補正ステップとから構成される点にある。
上記特徴構成によれば、抽出した瞳が上方に偏って左右と下部の三方に白色領域がある眼、所謂三白眼に対する画像処理を自動化することができる。ここでは、一般的日本人であれば眼球の中の黒い部分を瞳、瞳及びその周囲の白色領域を含む部分を眼と称している。判定ステップにおいては、白色画素が所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定するので、撮影画像データの上下左右と被写体の人物の上下左右とが一致していなくても、適切に補正対象を判定することができる。また、瞳補正ステップにおいては、白色領域に対して補正を行うので、補正後の瞳及び白色領域からなる眼の画像を違和感なく良好なものとすることができる。従って、本特徴構成の如く構成することにより、画像補正のための手作業の負荷を軽減することができ、当該画像補正について熟練していなくても、良好に画像補正を行うことができるのである。
【０００７】
本発明に係る自動瞳補正方法の他の特徴構成は、前記瞳補正ステップが、前記瞳の中心を求め、当該中心から径外方向に前記瞳を拡大する点にある。
即ち、本特徴構成によれば、瞳の中心を求めて補正を行うので、補正後の瞳の画像を違和感なく良好なものとすることができる。
【０００８】
更に他の特徴構成は、前記瞳若しくは前記白色画素の周囲に分布する肌色画素を、所定の肌色認定条件に基づいて認定する肌色画素認定ステップを有し、前記判定ステップが、前記瞳と前記肌色画素との間に分布している前記白色領域の前記瞳の径方向の幅が、所定の範囲より広い場合に連続分布していると判定する点にある。
瞳が上方に偏って左右と下部の三方に白色領域がある眼を三白眼としているが、特に、撮影画像データの解像度が非常に大きい場合等には、撮影画像データ上では瞳の下部に連続分布する白色領域があっても、当該白色領域の幅が眼及び瞳に対して非常に狭いとき、見た目には三白眼とは見えないこともある。このような場合には、眼の補正が不要であり、画像処理を行わないこととすることができる。従って、本特徴構成の如く、白色領域の幅が所定の範囲より広い場合に三白眼と判定することで、見た目には三白眼と認識されず補正の必要がない場合等、不必要な画像処理が実施されるのを回避することができ、判定の信頼性を向上させることができる。
【０００９】
この目的を達成するための本発明に係る自動瞳補正プログラムの特徴構成は、撮影画像データから瞳を検出する瞳検出機能と、前記瞳検出機能によって検出された前記瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件に基づいて認定する白色画素認定機能と、前記白色画素認定機能によって認定された前記白色画素からなる白色領域が、前記瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する判定機能と、前記判定機能が補正対象と判定した場合に、前記瞳を前記白色領域に対して拡大する瞳補正機能とをコンピュータに実行させる点にある。
本発明は、上述した自動瞳補正方法をコンピュータに実行させる自動瞳補正プログラムについても権利の対象とするものである。このような自動瞳補正プログラムにより、自動瞳補正方法と同様に、画像補正のための手作業の負荷を軽減することができ、当該画像補正について熟練していなくても、良好に画像補正を行うことができるのである。
【００１０】
この目的を達成するための本発明に係る自動瞳補正装置の特徴構成は、撮影画像データから瞳を検出する瞳検出部と、前記瞳検出部において検出された前記瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件に基づいて認定する白色画素認定部と、前記白色画素認定部において認定された前記白色画素からなる白色領域が、前記瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する判定部と、前記判定部において補正対象と判定された場合に、前記瞳を前記白色領域に対して拡大する瞳補正部とから構成される点にある。
本発明は、上述した自動瞳補正方法を実行する自動瞳補正装置についても権利の対象とするものであり、自動瞳補正方法における全ての作用効果を得ることができる。即ち、本発明に係る自動瞳補正装置によれば、画像補正のための手作業の負荷を軽減することができ、良好に画像補正を行うことができるのである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について図面を基に説明する。
図１は、本発明による自動瞳補正技術に係る自動瞳補正装置を示す構成図であり、自動瞳補正装置１には、画像処理端末２が接続されている。画像処理端末２には、撮影画像データ等が記憶されているメモリ２１、撮影画像等を表示する表示部２２、及び、操作部２４から制御コマンドを生成するグラフィックインターフェース（以下ＧＵＩと略称する）を構築するＧＵＩ部２３が設けられている。表示部２２は、撮影画像と共に、当該撮影画像の画像処理に係る指示を表示するように構成され、操作部２４を構成するキーボードやマウスの操作によって選択されることで、各指示が実行される。ここで、図７は、本発明に係る瞳補正技術を適用する前後の撮影画像の例を示している。本実施形態では、メモリ２１は、図７（ａ）に示す眼を含む撮影画像データを有しており、本発明による自動瞳補正技術を、この撮影画像データに対して適用する。
【００１２】
自動瞳補正装置１には、撮影画像データから瞳を検出する瞳検出部１０と、白色画素及び肌色画素を認定する特定色画素認定部１１と、撮影画像データの眼が補正対象であるか否かを判定する判定部１２と、判定部１２において補正対象と判定された場合に、瞳を補正する瞳補正部１３とが構築され、白色認定条件１４ａ等を記憶するメモリ１４を備えている。
【００１３】
瞳検出部１０は、本実施形態では、ネットワーク上に設置されている既設の顔・瞳検出手段３を用いて撮影画像データから瞳の検出を行う。この顔・瞳検出手段３は、撮影画像データから顔領域を抽出し、瞳の検出を行い、瞳の中心位置、輪郭等のデータを出力する機能を有する。尚、瞳検出部１０は、画像処理端末２において、表示部２２上に表示された撮影画像の眼を含む一定の領域をマウスを用いて手作業で指定させ、この領域に係る画像データを顔・瞳検出手段３に出力する構成とすれば、ネットワークの負荷及び瞳検出に係る時間を低減させることができる。また、既設の顔・瞳検出手段３を利用せずに、瞳検出部１０において撮影画像データから顔全体及び瞳の輪郭や中心等を自動的に抽出する構成とすることも望ましい実施態様である。
【００１４】
特定色画素認定部１１は、白色画素認定部１１ａ及び肌色画素認定部１１ｂを有する。白色画素認定部１１ａは、瞳検出部１０において検出された瞳の周囲に分布する白色画素を、所定の白色認定条件１４ａに基づいて認定する。ここで、白色認定条件１４ａとして、輝度の範囲が設定されている。本実施形態では、更に、白色画素の周囲の肌色画素の彩度をパラメータとして用いる。肌色画素認定部１１ｂは、瞳若しくは白色画素の周囲に分布する肌色画素を、所定の肌色認定条件１４ｂに基づいて認定する。肌色認定条件１４ｂとして、輝度の範囲が設定されている。
【００１５】
判定部１２は、白色画素認定部１１ａにおいて認定された白色画素からなる白色領域が、瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているときに補正対象と判定する。所定の角度は、本実施形態では、例えば、瞳の左右及び下側に白色領域があるときに三白眼と認識されることを考慮して、１８０度に設定する。また、瞳と肌色画素との間に分布している白色領域の瞳の径方向の幅が、所定の範囲より広い場合に連続分布していると判定する。白色領域の幅の範囲は、撮影画像データのサイズ、及び、眼の大きさを考慮して、画像表示したときに、三白眼と認識されない範囲を設定する。
【００１６】
瞳補正部１３は、判定部１２において補正対象と判定された場合に、瞳を白色領域に対して拡大する。更に、本実施形態では、顔・瞳検出手段３からのデータに基づいて瞳の中心を求め、当該中心から径外方向に瞳を拡大する。
メモリ１４には、白色認定条件１４ａ及び肌色認定条件１４ｂからなる判定条件と、白色画素認定部１１ａによって認定された白色画素の位置を記憶する白色画素マップ１４ｃ、及び、肌色画素認定部１１ｂによって認定された肌色画素の位置を記憶する肌色画素マップ１４ｄ等が記憶される。
【００１７】
次に、このように構成された自動瞳補正装置１による撮影画像データの処理手順を図２に基づいて説明する。
自動瞳補正装置１は、先ず、画像処理端末２から、図７（ａ）に示すような撮影画像データを取込み、顔・瞳検出手段３を用いて撮影画像データから瞳の検出を行う（＃１００）。続いて、肌色画素の認定（＃２００）、白色画素の認定（＃３００）、白色領域の認定（＃４００）を行い、白色領域に基づいて補正対象か否かを判定し、補正対象と判定された場合に、瞳を白色領域に対して拡大する（＃５００）。そして、補正後の画像データを画像処理端末２に出力して、画像を表示部２２に表示させる。
【００１８】
上述した処理の詳細を図３乃至図６に基づいて説明する。
肌色画素の認定（＃２００）は、肌色画素認定部１１ｂによって図３に示す肌色画素認定サブルーチンに基づいて実行される。肌色画素認定部１１ｂは、先ず、メモリ１４から肌色認定条件１４ｂを取込む（＃２０１）。肌色認定条件１４ｂは、注目画素のＲ・Ｇ・Ｂ輝度値をそれぞれR、G、Bとし、かつ(R＋G＋B)/3=Iとすると、［fs_gb_lo<G-B<fs_gb_hi］かつ［fs_rg_lo<R-G<fs_rg_hi］かつ［fs_br_lo<B-R<fs_br_hi］かつ［I>fs_I］で表される。この４つの条件からなる肌色認定条件１４ｂを満たしている注目画素を肌色とみなす。ここで、本実施形態では、Ｒ・Ｇ・Ｂ輝度値は８ビットカラーデータ（０〜２５５）であり、上記各定数は、fs_gb_lo=-24、fs_gb_hi=16、fs_rg_lo=-16、fs_rg_hi=64、fs_br_lo=-88、fs_br_hi=8、fs_I=104に設定してある（以下Ｒ・Ｇ・Ｂ輝度値は８ビットカラーデータとする）。
【００１９】
続いて、撮影画像データから認定を行う注目画素を特定し、当該注目画素のＲ・Ｇ・Ｂ輝度値を取込み（＃２０２）、肌色認定条件１４ｂを満たすかどうかをチェックし（＃２０３）、肌色判定条件を満たした場合に、注目画素の画素位置を肌色画素の画素位置として記憶する（＃２０４）。ステップ＃２０２乃至＃２０４の肌色認定を、撮影画像データの全ての画素に対して行い、全画素に対する肌色チェックが完了すると（＃２０５）、記憶した肌色画素の画素位置に基づいて肌色画素マップ１４ｄを作成する（＃２０６）。なお、この肌色画素マップ１４ｄの作成は肌色画素の認定毎に、ステップ＃２０４で行うようにしてもよい。
【００２０】
白色画素の認定（＃３００）は、白色画素認定部１１ａによって図４に示す白色画素認定サブルーチンに基づいて実行される。本実施形態では、肌色認定部によって作成された肌色画素マップ１４ｄを用いて白色認定を行う。白色画素認定部１１ａは、先ず、肌色画素認定サブルーチンで作成された肌色画素マップ１４ｄを取り込み（＃３０１）、肌色画素のＲ・Ｇ・Ｂ輝度値から、SF=SF_rg×(R-G)＋SF_br×(B-R)で定義される肌色彩度係数ＳＦを演算し、肌色彩度マップを作成する（＃３０２）。ここで、SF_rg=0.7、SF_br=-1.2のような値に設定することで、肌色画素の彩度が高いほど肌色彩度係数ＳＦの値が大きくなり、肌色の補色側であるほど肌色彩度係数ＳＦの値が小さくなる。
【００２１】
続いて、メモリ１４から白色認定条件１４ａを取り込む（＃３０３）。さらに、画像データから順次注目画素のＲ・Ｇ・Ｂ輝度値が取り込まれる（＃３０４）。白色認定条件１４ａは２段階に分かれており、まず第１段階の検出条件が満たされているかどうかがチェックされる（＃３５）。この第１段階の検出条件は、［abs(G-B)<ws_gb］かつ［abs(R-G)<ws_rg］かつ［abs(B-R)<ws_br］かつ［I<ws_I］で表されている。abs()は（）内の数値の絶対値を求める関数表現である。この４つの条件からなる第１段階の判定条件を満たしている注目画素を白色画素の候補とみなす。ここで、各定数は、ws_gb=ws_rg=ws_br=45、ws_I=112に設定する。
【００２２】
注目要素が白色画素の候補となった場合（＃３０５でYes分岐）、第２段階の検出条件にかけられるが、この検出条件には白色画素検出のための注目画素の近傍における肌色画素の平均彩度係数と白色画素候補の彩度係数が条件要素の１つとして含まれているので、先ず、ステップ＃３０２で作成された肌色彩度マップを参照して、注目画素を中心とした４０×４０画素程度の近傍領域に位置している肌色画素の彩度係数の平均値Ａｖｅ＿ＳＦを計算する（＃３０６）。この近傍領域のサイズは出力階調度に依存する。更にこの注目画素（白色画素候補）の彩度係数ＳＦwも肌色彩度係数ＳＦを求めた式と同じ式を用いて演算する（＃３０７）。このような前処理を経て、注目画素（白色画素候補）が第２段階の検出条件を満足するかどうかをチェックする（＃３０８）。この第２段階の検出条件は、［SFw-Ave_SF<sh_SF］で表されており、定数sh_SFの値は-12と設定されている。この第２段階の検出条件を満たしている（＃３８でYes分岐）注目画素、即ち白色画素の候補を白色画素とみなし、その画素位置を白色画素の画素位置として記憶する（＃３０９）。この２段階にわたる白色認定を撮影画像データの全ての画素に対して行い、全画素に対する白色チェックが完了すると（＃３１０）、記憶されている白色画素の画素位置に基づいて白色画素マップ１４ｃを作成する（＃３１１）。なお、この白色画素マップ１４ｃの作成は白色画素の検出毎に、ステップ＃３０９で行うようにしてもよい。
【００２３】
尚、本実施形態では、肌色画素マップ１４ｄから、肌色画素の彩度係数の平均値Ａｖｅ＿ＳＦを算出してパラメータとして白色画像の認定に用いているが、肌色画素の認定と同様に、Ｒ・Ｇ・Ｂ輝度値のみを用いて白色画素の認定を行う構成としてもよい。
【００２４】
白色領域の認定（＃４００）は、白色画素認定部１１ａによって図５に示す白色領域認定サブルーチンに基づいて実行される。ここでは、白色画素マップ１４ｃを用いて、連続分布する白色画素からなる白色領域を特定する。
【００２５】
白色画素認定部１１ａは、先ず、白色画素認定サブルーチンで作成した白色画素マップ１４ｃから、領域の特定を行う白色画素を求め、これを注目画素とする（＃４０１）。ここで、撮影画像データには、瞳の周囲の白色領域、所謂白眼部分以外にも白色領域がある場合も考えられるため、白眼部分以外の白色画素を除外するために、瞳の周囲にある白色画素を注目画素とする。
【００２６】
続いて、注目画素の８近傍にある画素から、白色画素として認定されている画素であって、どの領域にも属していない白色画素を抽出する（＃４０２）。抽出された白色画素は、注目画素と同一領域に属する画素として記憶する（＃４０３）。そして、ステップ＃４０３において同一領域に属する画素として記憶された白色画素の夫々を注目画素として、ステップ＃４０２及び＃４０３を実行する。周囲にどの領域にも属さない白色画素が無くなるまでステップ＃４０２及び＃４０３を繰返し実施し、連続分布する白色領域を特定する。尚、同一領域にあると判定する画素の範囲は、８近傍にある画素に限られる必要はなく、４近傍等、撮影画像データの大きさや解像度に応じて設定する。
【００２７】
更に、白色画素マップ１４ｃから、瞳の周囲にある白色画素であって、どの領域にも属していない白色画素を求める（＃４０４）。瞳の周囲にどの領域にも属していない白色画素がある場合には、ステップ＃４０１に移行し、前記白色画素を注目画素とする。そして、上述したように、ステップ＃４０２及び＃４０３を実行して白色領域を確定する。瞳の周囲にどの領域にも属していない白色画素が無くなるまで、ステップ＃４０２乃至＃４０４を繰返し実行し、白色画素マップ１４ｃの瞳の周囲にある全ての白色画素について、どの白色領域に属するかを確定する。
【００２８】
瞳補正（＃５００）は、判定部１２及び瞳補正部１３によって図６に示す瞳補正サブルーチンに基づいて実行される。ここでの補正対象の判定は、白色領域が瞳の周囲に所定の角度以上連続分布しているか、白色領域の瞳の下部の幅が所定の範囲以上であるかに基づいて実施する。
【００２９】
判定部１２は、先ず、瞳の周囲にある白色領域を特定し、この白色領域が所定の角度以上連続分布しているか否かを判定する（＃５０１）。白色領域が瞳の周囲に１８０度以上連続分布していない場合には、三白眼ではなく、補正対象ではないと判定して処理を終了する。また、白色領域が瞳の周囲で分割されている場合、即ち、瞳の周囲の白色領域が複数ある場合にも、三白眼ではなく、補正対象ではないと判定して処理を終了する。これ以外の場合には、顔・瞳検出手段３からのデータに基づいて瞳の中心を求め、瞳の径外方向についての白色領域の幅を算出する（＃５０２）。ここでは、白色領域の連続分布の略中央付近において、最も狭い部分の幅を算出する。続いて、算出した幅が所定の範囲より広いか否かについて判定を行う（＃５０３）。幅の範囲は、撮影画像データの眼及び瞳の大きさを考慮して、例えば、これらの大きさの値に対する比若しくは割合等により設定する。前記幅が所定の範囲より広い場合には、三白眼であると判定する。前記幅が所定の範囲より広いと判定されなかった場合には、三白眼ではなく、補正対象ではないと判定して処理を終了する。
【００３０】
瞳補正部１３は、ステップ＃５０３において三白眼であると判定された場合に、瞳の中心から径外方向に予め設定した一定量、瞳を拡大し、白色領域に対してのみ補正を行う（＃５０４）。その後、ステップ＃５０２に移行する。そして、ステップ＃５０２乃至＃５０４を繰返し実行し、ステップ＃５０３において白色領域の幅が所定の範囲以内と判定され、三白眼ではないと判定されたときに処理を終了する。尚、ステップ＃５０４における瞳の拡大を、ステップ＃５０３で用いた三白眼の判定に用いる範囲を利用して、三白眼と認識されない大きさにまで拡大する構成とするのも望ましい実施態様である。
【００３１】
ここで、図７（ｂ）は、本発明に係る瞳補正技術を適用した後の撮影画像を示している。本発明に係る瞳補正技術を適用することで、図７（ａ）に示す眼の撮影画像が、図７（ｂ）に示すように、瞳の下部の白色領域が認識されなくなることによって、三白眼ではなくなり、眼の印象が良好なものとなる。
【００３２】
尚、上述した実施形態では、自動瞳補正装置１を構築したが、コンピュータ上で実行することにより自動瞳補正装置１の各機能を実行する自動瞳補正プログラムを構築し、画像処理端末２に組み込む構成等としても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明に係る自動瞳補正装置の構成図
【図２】本発明に係る自動瞳補正の処理ルーチンを示すフローチャート
【図３】本発明に係る自動瞳補正の肌色画素認定サブルーチンを示すフローチャート
【図４】本発明に係る自動瞳補正の白色画素認定サブルーチンを示すフローチャート
【図５】本発明に係る自動瞳補正の白色領域認定サブルーチンを示すフローチャート
【図６】本発明に係る自動瞳補正の瞳補正サブルーチンを示すフローチャート
【図７】本発明に係る自動瞳補正を実施する前後の撮影画像
【符号の説明】
【００３４】
１          自動瞳補正装置
２          画像処理端末
３          顔・瞳検出手段
１０        瞳検出部
１１        特定色画素認定部
１１ａ      白色画素認定部
１１ｂ      肌色画素認定部
１２        判定部
１３        瞳補正部
１４、２１  メモリ
２２        表示部
２３        ＧＵＩ部
２４        操作部
【図１】
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【図２】
2005321863.tif 000004
【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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