(57)【要約】【課題】画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。【解決手段】画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法において、顔検出手段によって顔領域を検出し、検出された顔領域の数に応じて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法において、
顔検出手段によって顔領域を検出し、
前記検出された顔領域の数に応じて画像処理条件パラメータを生成し、
前記画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記顔領域の数が多いほどエッジ強調の基準周波数より高い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記顔領域の数が少ないほどエッジ強調の基準周波数より低い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記顔領域の数が多いほど平滑化処理の処理半径を小さくするか、平滑化処理を不適用とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記顔領域の数が少ないほど平滑化処理の処理半径を大きくするか、平滑化の制限を緩くすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記顔領域の数が多いほど画像全体に階調コントラストを硬調側にシフトしたものを適用することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記顔領域の数が少ないほど画像全体に階調コントラストを軟調側にシフトしたものを適用することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記顔領域の数が多いほど欠陥除去処理を弱めるか、欠陥除去処理を不適用とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記顔領域の数が少ないほど欠陥除去処理を大きくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記顔領域の所定以下の小さいサイズの顔領域については、画像処理条件判断のための顔領域の数から除外することを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
高周波数成分の乏しい顔領域については、画像処理条件判断のための前記顔領域の数からは除外することを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記顔領域の数と、１個あたり顔領域のサイズ情報の組み合わせにより、画像処理条件を変更することを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法において、
顔検出手段によって顔領域を検出し、
前記検出された顔領域のうち、最大サイズの顔領域を選択し、
前記選択された顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、
前記画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１４】
画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法において、
顔検出手段によって顔領域を検出し、
前記検出した個々の顔領域のシャープネスを判定し、
前記シャープネスが所定レベル以上のものの中から最大サイズの顔領域を選択し、
前記選択した顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、
前記画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、写真原画やデジタルカメラ等からの画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、写真フィルムを撮像して得られた画像データに基づき記録材料に画像を記録する場合に、記録する画像の品質を上げるために種々の画像処理が行われている。例えば、写真撮影された画像に対して撮影の際に入力された撮影情報により画質補正を行っている（例えば、特許文献１）。撮影情報としては、撮影距離情報、連続撮影情報、フラッシュの発光情報、シャッタスピード情報、被写体輝度情報などがあり、画質補正として、エッジ（輪郭）強調やコントラスト強調を行っている。
【０００３】
また、画像データの顔画像エリアの大きさ、エリアの有無によって画像処理方法を変更するものがあり、顔サイズに応じて背景領域と対比させて顔領域の画像処理を調整する（例えば特許文献２）。
【特許文献１】特開平７−１５９９０４号公報
【特許文献２】特開平９−２３３４２３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように、記録する画像の品質を上げるために種々の画像処理が行われ、また顔サイズに応じて背景領域と対比させて顔領域の画像処理を調整するが、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などに応じた画像処理はできなかった。
【０００５】
この発明は、かかる点に鑑みてなされたもので、画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能な画像処理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決し、かつ目的を達成するために、この発明は、以下のように構成した。
【０００７】
請求項１に記載の発明は、画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法において、
顔検出手段によって顔領域を検出し、
前記検出された顔領域の数に応じて画像処理条件パラメータを生成し、
前記画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することを特徴とする画像処理方法である。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、前記顔領域の数が多いほどエッジ強調の基準周波数より高い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、前記顔領域の数が少ないほどエッジ強調の基準周波数より低い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、前記顔領域の数が多いほど平滑化処理の処理半径を小さくするか、平滑化処理を不適用とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、前記顔領域の数が少ないほど平滑化処理の処理半径を大きくするか、平滑化の制限を緩くすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、前記顔領域の数が多いほど画像全体に階調コントラストを硬調側にシフトしたものを適用することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１３】
請求項７に記載の発明は、前記顔領域の数が少ないほど画像全体に階調コントラストを軟調側にシフトしたものを適用することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１４】
請求項８に記載の発明は、前記顔領域の数が多いほど欠陥除去処理を弱めるか、欠陥除去処理を不適用とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１５】
請求項９に記載の発明は、前記顔領域の数が少ないほど欠陥除去処理を大きくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法である。
【００１６】
請求項１０に記載の発明は、前記顔領域の所定以下の小さいサイズの顔領域については、画像処理条件判断のための顔領域の数から除外することを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法である。
【００１７】
請求項１１に記載の発明は、高周波数成分の乏しい顔領域については、画像処理条件判断のための前記顔領域の数からは除外することを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法である。
【００１８】
請求項１２に記載の発明は、前記顔領域の数と、１個あたり顔領域のサイズ情報の組み合わせにより、画像処理条件を変更することを特徴とする請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の画像処理方法である。
【００１９】
請求項１３に記載の発明は、画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法において、
顔検出手段によって顔領域を検出し、
前記検出された顔領域のうち、最大サイズの顔領域を選択し、
前記選択された顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、
前記画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することを特徴とする画像処理方法である。
【００２０】
請求項１４に記載の発明は、画像データに基づき画像を記録または表示する画像処理方法において、
顔検出手段によって顔領域を検出し、
前記検出した個々の顔領域のシャープネスを判定し、
前記シャープネスが所定レベル以上のものの中から最大サイズの顔領域を選択し、
前記選択した顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、
前記画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することを特徴とする画像処理方法である。
【発明の効果】
【００２１】
前記構成により、この発明は、以下のような効果を有する。
【００２２】
請求項１に記載の発明では、検出された顔領域の数に応じて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理する。このように、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００２３】
請求項２に記載の発明では、顔領域の数が多いほどエッジ強調の基準周波数より高い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくし、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適したエッジ強調を行なうことが可能である。
【００２４】
請求項３に記載の発明では、顔領域の数が少ないほどエッジ強調の基準周波数より低い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくし、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適したエッジ強調を行なうことが可能である。
【００２５】
請求項４に記載の発明では、顔領域の数が多いほど平滑化処理の処理半径を小さくするか、平滑化処理を不適用とし、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した平滑化処理を行なうことが可能である。
【００２６】
請求項５に記載の発明では、顔領域の数が少ないほど平滑化処理の処理半径を大きくするか、平滑化の制限を緩くし、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した平滑化処理を行なうことが可能である。
【００２７】
請求項６に記載の発明では、顔領域の数が多いほど画像全体に階調コントラストを硬調側にシフトしたものを適用し、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した階調コントラストの硬調を行なうことが可能である。
【００２８】
請求項７に記載の発明では、顔領域の数が少ないほど画像全体に階調コントラストを軟調側にシフトしたものを適用し、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した階調コントラストの軟調を行なうことが可能である。
【００２９】
請求項８に記載の発明では、顔領域の数が多いほど欠陥除去処理を弱めるか、欠陥除去処理を不適用とし、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した欠陥除去処理を行なうことが可能である。
【００３０】
請求項９に記載の発明では、顔領域の数が少ないほど欠陥除去処理を大きくし、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した欠陥除去処理を行なうことが可能である。
【００３１】
請求項１０に記載の発明では、顔領域の所定以下の小さいサイズの顔領域については、画像処理条件判断のための顔領域の数から除外し、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００３２】
請求項１１に記載の発明では、高周波数成分の乏しい顔領域については、画像処理条件判断のための顔領域の数からは除外し、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００３３】
請求項１２に記載の発明では、顔領域の数と、１個あたり顔領域のサイズ情報の組み合わせにより、画像処理条件を変更し、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００３４】
請求項１３に記載の発明では、選択された顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理し、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００３５】
請求項１４に記載の発明では、検出した個々の顔領域のシャープネスを判定し、シャープネスが所定レベル以上のものの中から最大サイズの顔領域を選択し、選択した顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理し、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、この発明の画像処理方法の実施の形態について説明するが、この発明は、この実施の形態に限定されない。また、この発明の実施の形態は、発明の最も好ましい形態を示すものであり、この発明の用語はこれに限定されない。
【００３７】
図１は画像データに基づき記録材料に画像を記録する画像記録システムの概略構成図、図２は原画像を示す図、図３は画像処理を示すフローチャートである。  この実施の形態の画像記録システム１は、原画像２から画像データを得るスキャナ３、画像処理を行なう画像処理装置４、画像記録を行なうプリンタ５を備える。この実施の形態では、プリンタ５を備え、画像データに基づき記録材料に画像記録するものであるが、記憶媒体・装置などに画像を記録するものでも、または表示デバイスに表示するものでもよい。
【００３８】
画像データを得る手段はスキャナ３に限定されず、ＣＣＤカメラ、デジタルカメラ等からの画像データでもよい。画像処理装置４は、パーソナルコンピュータ等で構成され、例えば、図２に示すようなスナップ写真の原画像２の画像データに基づき記録材料に画像を記録する画像処理を行なう。
【００３９】
原画像２としては、図２に限定されず、非人物写真、証明写真、ポートレート、集合写真などがある。図２（ａ〜ｄ）は４枚のスナップ写真の原画像２であり、それぞれ人物の人数が異なっている例を示している。
【００４０】
この画像処理装置４は、図３に示すような処理を行なう。ステップｓ１において、原画像２から画像データを得て、この画像データから顔検出手段によって顔領域を検出する（ステップｓ２）。
【００４１】
顔領域がない場合は、カラーマネージメントの処理を行ない（ステップｓ３）、さらに鮮鋭性強調、ノイズ除去、欠陥除去などの画像処理を行ない（ステップｓ４）、出力画像を得る（ステップｓ５）。
【００４２】
顔領域がある場合は、検出された顔領域の数に応じ（ステップｓ６）、画像処理条件パラメータを生成する（ステップｓ７）。この画像処理条件パラメータに基づいて、カラーマネージメントの処理を行ない（ステップｓ３）、さらに鮮鋭性強調、コントラスト調整、ノイズ除去、欠陥除去、エッジ強調、平滑化処理などの画像処理を行ない（ステップｓ４）、出力画像を得る（ステップｓ５）。
【００４３】
この顔領域を検出としては、彩度や色相値、明度といった色値を、単独あるいは組み合わせて利用し、特定色がおおよそ連続する領域を顔領域とする手法や、画像からハフ変換等の手法を用いエッジを抽出するなどして特定の形状パターンを抽出する方法、テンプレートマッチングによる構造物抽出法、またはこれらを組み合わせた手法など、当業界で知られる公知公用の手法を採用することができる。
【００４４】
具体的には、特開昭５２−１５６６２４号公報に２次元または３次元の色座標上に、予め定めた色領域に含まれる測定点を肌色と定義し、肌色と判断した測定点の数が１３個以上ある場合に、画像中に肌色があると判定する手法、特開平４−３４６３３２号公報に元画像を画像を多数画素に分割し、各画素のＢＧＲ値から色相値と彩度値のヒストグラムを作成し、その形状からヒストグラムを分割、分割した各部位に相当する各画素で構成される領域に画像を分割し、左記複数の領域から顔に相当する領域を推定する手法、特開平６−３０９４３３号公報、特開平６−６７３２０号公報、特開平５−１５８１６４号公報及び特開平５−１６５１２０号公報に色相値、彩度値、輝度値などのヒストグラムに基づい
て肌色領域を決定し、この肌色領域を顔領域とする方法、特開平９−１３８４７１号公報に探索範囲内のエッジ強度を比較し輪郭抽出を行う手法、画像中の複数点の濃度または輝度を測定してその変化量を求め、変化量が所定値以上の点を基準点として設定した後に、基準点から所定範囲内で濃度等の変化量等を用いて検索範囲および検索方向パターンを設定し、検索範囲内で検索方向パターンが示す方向における濃度等の変化量が所定値以上の箇所を検索して、次いでこの箇所を基準として検索を行うことを繰り返し、検索・設定した基準点を結んで特定箇所を抽出する方法が例示される。
【００４５】
また、特開平９−１０１５７９号公報に肌色領域を抽出し、非エッジ部分の領域を抽出し顔領域とする手法、特開平１１−３１６８４５号公報に部分パーツを抽出し、合成して主要被写体候補とし判定する手法、特開平９−１３８４７０号公報に個々に重み係数を設定した複数の抽出方法の結果を、前記重み係数により重み付けした結果に基づいて顔に相当する領域である確率の高い領域を顔領域として抽出する手法、特開平８−６３５９７号公報に複数の顔テンプレートを用意し、この顔テンプレートと画像とのテンプレートマッチングを行って顔領域候補を抽出した後に、顔領域候補内における肌色の分布に基づいて顔領域を抽出する方法、特開平８−１８４９２５に画像に２値化等の処理を施して複数の領域に分割、該複数の領域から顔に相当する領域である確率が最も高い領域を抽出する手法、特開平５−２１０７３９号公報、特開平５−２７４４３８号公報、特開平５−２７４４３９号公報、特開平５−３０７５３７号公報、特開平５−３０７６０５号公報、特開平５−２８２４５７号公報、特開平６−２１４９７０号公報、特開平６−３０９４５７号公報、特開平７−２３４８５６号公報、特開平８−８７５８９号公報にニューラルネットワークにより顔領域を抽出する方法、特開平８−２２１５６７号公報、特開２０００−２０６９４号公報、特開２０００−３２２７２号公報、特開２０００−２０１３５８号公報、特開２０００−２０７５６９号公報にラインプロセス法を用いた手法等々の手法があるが、これは一例であり、これに限定するものではない。
【００４６】
また、上記手法の他にも、モニタ上で、マウスやライトペンなどを用いて、オペレータが手動で顔領域を指定することで顔領域を抽出してもよく、これを補助手段として、上記に挙げた抽出方法と併用してもよい。
【００４７】
また、カラーマネージメントの処理は、複数のデバイスにおいて共通の色空間を用いてカラー画像を表現することにより、デバイス毎に画像の色が異なって見えるのを回避するものである。即ち、ある色空間において同じ座標値で表される２色は、人間の目で同じ色に見えるという基本概念に基づいて、画像内の全ての色を一つの色空間で表現することにより、デバイス毎における画像の色の見え方を一致させようとしている。カラーマネジメントは、その色空間としてＸＹＺ三しきい値を用いることによって、デバイス毎の色の見え方の違いを補正する方法等が、特開２００３−２５００５５号公報等に提案されている。
【００４８】
また、画像処理条件パラメータに基づく画像処理として、鮮鋭性強調、コントラスト調整、ノイズ除去、欠陥除去、エッジ強調、平滑化処理などである。
【００４９】
鮮鋭性強調処理は、画質低下の一つの原因である”ぼけ”を除去し、画像を鮮明にするための方法として画像の鮮鋭化を行なう処理である。画像のぼけは、低い空間周波数成分に比べ高い空間周波数成分が弱められることによって生じる。その影響は濃度の一様な領域の境界部分（エッジ）に現れる。したがってぼけを取り除くには、高い空間周波数成分を強調する処理が行なわれ、画像空間における高域強調フィルタが用いられる。
【００５０】
この鮮鋭性強調処理として、例えば、図４に示すように、３×３または５×５サイズの空間フィルタによる畳み込み演算を行なうことができる。
【００５１】
図４（ａ）に３×３サイズの特に高周波数成分を強調するマスクの例を示し、強調度合いはｋの値にて調整している。また、図４（ｂ）に特に低周波数成分を強調するマスクの例を示し、強調度合いはｋの値にて調整している。
【００５２】
コントラスト調整処理は、例えば濃度階調変換によりコントラストを増加させることができる。また、コントラストの強調の方法には、画像の濃度値を色に対応させる方法があり、例えば低い値は赤色に、これより高い値は橙色に、さらに高い値は黄色に対応させることで、画像の細部の視認性を向上させることができる等株式会社近代科学社発行の「ディジタル画像処理」に記載の手法がある。また、プレーンの２色間のコントラスト差が一番大きいかを判定し、そのプレーンで２色整形を行なうように制御する特開平８−９６１４１号公報等の手法があるが、これは一例であり、これに限定するものではない。
【００５３】
ノイズ除去処理は、ε−フィルタを用い、隣接画素データとの差分情報などにより、その画素がエッジ部分かどうか判定する。エッジ部分と判定した場合、もとの画像データをそのまま採用する。非エッジ部分と判定した場合、隣接画素との平均値を改めて画像データとして採用する。判定上条件の調整や、平均対象領域の半径の調整によりノイズ除去強度が調整できる。
【００５４】
欠陥除去処理は、赤外線照射時の応答情報により、その画素が何らかの欠陥（傷、埃、指紋などの付着による画像障害）かどうかを判定し、その欠陥度合いに応じて画像情報を修正する。
【００５５】
エッジ強調処理は、エッジ領域と判定された画素には画像データのエッジ部を画像の外側に若干、膨張させたり、鮮明にさせたりする特開平５−３０７６０３号公報等の手法があるが、これは一例であり、これに限定するものではない。
【００５６】
平滑化処理は、ぼけを生じさせることなく平滑化する方法を用いることが好ましい。また、画像におけるノイズの存在する位置がわかっているときや、画像中のノイズとその他の部分とを区別できるときには、ノイズの部分の濃度値を近傍の平均濃度で置き換えることによってノイズを除去する。また、画像中のノイズとその他の部分とを区別しないで平均化操作によってノイズを弱める方法等もある。また、弱強調並びに特定周波数領域においてフラットな特性を有するフィルタ−を用いて平滑化処理を行う特開平８−１８７７７号公報等の手法があるが、これは一例であり、これに限定するものではない。
【００５７】
この実施の形態では、顔検出手段によって顔領域を検出し、検出された顔領域の数に応じて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することで、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００５８】
この画像処理条件パラメータに基づく画像処理は、以下のように行なう。
【００５９】
エッジ強調については、例えば図２（ｃ）、（ｄ）のように、顔領域の数が多いほど、エッジ強調の基準周波数より高い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくする。顔領域の数から集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適したエッジ強調を行なうことが可能である。
【００６０】
また、例えば図２（ａ）、（ｂ）のように、顔領域の数が少ないほど、エッジ強調の基準周波数より低い周波数成分の強調度合いを相対的に大きくする。顔領域の数から非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適したエッジ強調を行なうことが可能である。
【００６１】
平滑化処理については、例えば図２（ｃ）、（ｄ）のように、顔領域の数が多いほど、平滑化処理の処理半径を小さくするか、平滑化処理を不適用とする。顔領域の数から集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した平滑化処理を行なうことが可能である。
【００６２】
また、例えば図２（ａ）、（ｂ）のように、顔領域の数が少ないほど平滑化処理の処理半径を大きくするか、平滑化の制限を緩くする。顔領域の数から非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した平滑化処理を行なうことが可能である。
【００６３】
階調コントラストについては、例えば図２（ｃ）、（ｄ）のように、顔領域の数が多いほど画像全体に階調コントラストを硬調側にシフトしたものを適用する。顔領域の数から集合写真などの顔領域の数が多いほど画像全体に階調コントラストを硬調側にシフトしたものを適用し、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した階調コントラストの硬調を行なうことが可能である。
【００６４】
また、例えば図２（ａ）、（ｂ）のように、顔領域の数が少ないほど画像全体に階調コントラストを軟調側にシフトしたものを適用する。顔領域の数から非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した階調コントラストの軟調を行なうことが可能である。
【００６５】
欠陥除去処理については、例えば図２（ｃ）、（ｄ）のように、顔領域の数が多いほど欠陥除去処理を弱めるか、欠陥除去処理を不適用とする。顔領域の数から集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した欠陥除去処理を行なうことが可能である。
【００６６】
また、例えば図２（ａ）、（ｂ）のように、顔領域の数が少ないほど欠陥除去処理を大きくする。顔領域の数から非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した欠陥除去処理を行なうことが可能である。
【００６７】
このような画像処理の実施例を図５に示す。
【００６８】
この実施例で、検出された顔領域の数が０の場合の画像処理は、鮮鋭性強調度を強（高周波数強調）、コントラスト調整を硬調、ノイズ除去と欠陥除去は適用しなかった。この画像処理を条件Ｎｏ．６とした。非人物写真、例えば風景写真等の場合、鮮鋭性があり、かつコントラストの強い画像が得られた。
【００６９】
検出された顔領域の数が１の場合の画像処理は、鮮鋭性強調度を弱（低周波数強調）、コントラスト調整を軟調、ノイズ除去を強、欠陥除去を強とした。この画像処理を条件Ｎｏ．１とした。１人の証明写真、ポートレートの場合、鮮鋭性が弱く、顔の部分でコントラストが強く、しかも傷やゴミ等のない画像が得られた。
【００７０】
検出された顔領域の数が２〜３の場合の画像処理は、鮮鋭性強調度を弱〜中（低周波数強調）、コントラスト調整を適用しない、ノイズ除去を中、欠陥除去を標準とした。この画像処理を条件Ｎｏ．２とした。２〜３人のスナップ写真などの場合、鮮鋭性がやや弱く、しかも特に目につく傷やゴミ等をなくした画像が得られた。
【００７１】
検出された顔領域の数が４〜７の場合の画像処理は、鮮鋭性強調度を中（低周波数強調）、コントラスト調整を適用しない、ノイズ除去を中、欠陥除去を標準とした。この画像処理を条件Ｎｏ．３とした。４〜７人の集合写真などの場合、鮮鋭性が弱く、しかも特に目につく傷やゴミ等をなくした画像が得られた。
【００７２】
検出された顔領域の数が８〜１５の場合の画像処理は、鮮鋭性強調度を中〜強（高周波数強調）、コントラスト調整を適用しない、ノイズ除去を弱、欠陥除去を弱とした。この画像処理を条件Ｎｏ．４とした。８〜１５人の集合写真などの場合、人数が多くなる分鮮鋭性が強くし、しかも特に目につく傷やゴミ等をなくした画像が得られた。
【００７３】
検出された顔領域の数が１６〜の場合の画像処理は、鮮鋭性強調度を強（高周波数強調）、コントラスト調整を硬調、ノイズ除去を弱、欠陥除去を弱とした。この画像処理を条件Ｎｏ．５とした。１６人〜の集合写真などの場合、人数がさらに多くなる分鮮鋭性が強くし、しかも特に目につく傷やゴミ等をなくした画像が得られた。
【００７４】
また、画像処理条件パラメータに基づく画像処理において、顔領域の所定以下の小さいサイズの顔領域については、画像処理条件判断のための顔領域の数から除外する。例えば、大人と子供の集合写真の場合等では、子供の顔領域の所定以下の小さいサイズであり、この顔領域については、画像処理条件判断のための顔領域の数から除外することで、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００７５】
また、高周波数成分の乏しい顔領域については、画像処理条件判断のための前記顔領域の数からは除外する。この高周波数成分の乏しい顔領域は、ぼけた領域であり、このようにぼけた部分については、画像処理条件判断のための顔領域の数からは除外することで、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００７６】
また、顔領域の数と、１個あたり顔領域のサイズ情報の組み合わせにより、画像処理条件を変更することで、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００７７】
このような画像処理の実施例を図６に示す。
【００７８】
この実施例で、検出された顔領域の数が０の場合の画像処理は、顔の大きさ基準×１／４以下、顔の大きさ基準×１／４〜１／２、顔の大きさ基準×１／２〜１、顔の大きさ基準×１〜２、顔の大きさ基準×２〜４、顔の大きさ基準×４以上とも図５に示す条件Ｎｏ．６によって処理した。非人物写真、例えば風景写真等の場合、顔の大きさの大きさに関係なく画像処理を行ない、鮮鋭性があり、かつコントラストの強い画像が得られた。
【００７９】
検出された顔領域の数が１の場合の画像処理は、顔の大きさ基準×１／４以下の場合は図５に示す条件Ｎｏ．３によって処理し、顔の大きさ基準×１／４〜１／２と顔の大きさ基準×１／２〜１の場合は図５に示す条件Ｎｏ．２によって処理し、顔の大きさ基準×１〜２、顔の大きさ基準×２〜４、顔の大きさ基準×４以上の場合は図５に示す条件Ｎｏ．１によって処理した。
【００８０】
検出された顔領域の数が２〜３の場合の画像処理は、顔の大きさ基準×１／４以下、顔の大きさ基準×１／４〜１／２、顔の大きさ基準×１／２〜１の場合は図５に示す条件Ｎｏ．３によって処理し、顔の大きさ基準×１〜２、顔の大きさ基準×２〜４の場合は図５に示す条件Ｎｏ．３によって処理し、顔の大きさ基準×４以上の場合は図５に示す条件Ｎｏ．１によって処理した。
【００８１】
検出された顔領域の数が４〜７の場合の画像処理は、顔の大きさ基準×１／４以下、顔の大きさ基準×１／４〜１／２の場合は図５に示す条件Ｎｏ．４によって処理し、顔の大きさ基準×１／２〜１、顔の大きさ基準×１〜２、顔の大きさ基準×２〜４の場合は図５に示す条件Ｎｏ．３によって処理し、顔の大きさ基準×４以上の場合は図５に示す条件Ｎｏ．２によって処理した。
【００８２】
検出された顔領域の数が８〜１５の場合の画像処理は、顔の大きさ基準×１／４以下、顔の大きさ基準×１／４〜１／２、顔の大きさ基準×１／２〜１の場合は図５に示す条件Ｎｏ．４によって処理し、顔の大きさ基準×１〜２、顔の大きさ基準×２〜４の場合は図５に示す条件Ｎｏ．３によって処理し、顔の大きさ基準×４以上の場合は図５に示す条件Ｎｏ．２によって処理した。
【００８３】
検出された顔領域の数が１６〜の場合の画像処理は、顔の大きさ基準×１／４以下、顔の大きさ基準×１／４〜１／２の場合は図５に示す条件Ｎｏ．５によって処理し、顔の大きさ基準×１／２〜１、顔の大きさ基準×１〜２の場合は図５に示す条件Ｎｏ．４によって処理し、顔の大きさ基準×２〜４、顔の大きさ基準×４以上の場合は図５に示す条件Ｎｏ．３によって処理した。
【００８４】
この実施の形態では、顔検出手段によって顔領域を検出し、検出された顔領域のうち、最大サイズの顔領域を選択し、選択された顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理する。この画像処理は、鮮鋭性強調、コントラスト調整、ノイズ除去、欠陥除去、エッジ強調、平滑化処理などである。
【００８５】
このように、選択された顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することで、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【００８６】
この実施の形態では、顔検出手段によって顔領域を検出し、検出した個々の顔領域のシャープネスを判定する。シャープネスが所定レベル以上のものの中から最大サイズの顔領域を選択し、選択した顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理する。
【００８７】
この画像処理は、鮮鋭性強調、コントラスト調整、ノイズ除去、欠陥除去、エッジ強調、平滑化処理などである。
【００８８】
このように、検出した個々の顔領域のシャープネスが所定レベル以上のものの中から最大サイズの顔領域を選択し、選択した顔領域のサイズ情報に基づいて画像処理条件パラメータを生成し、画像処理条件パラメータに基づいて画像処理することで、非人物写真、証明写真、ポートレート、スナップ写真、集合写真などの画像自体のシーン属性を推定し、シーン属性に適した画像処理を行なうことが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００８９】
この画像処理方法は、写真原画やデジタルカメラ等からの画像データに基づき記録材料、記憶媒体・装置などに画像を記録または表示デバイスに表示する画像処理等に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】画像データに基づき記録材料に画像を記録する画像記録システムの概略構成図である。
【図２】原画像を示す図である。
【図３】画像処理を示すフローチャートである。
【図４】鮮鋭性強調を示す図である。
【図５】画像処理の実施例を示す図である。
【図６】画像処理の実施例を示す図である。
【符号の説明】
【００９１】
１  画像記録システム
２  原画像
３  スキャナ
４  画像処理装置
５  プリンタ
【図１】
2005141523.tif 000003
【図２】
2005141523.tif 000004
【図３】
2005141523.tif 000005
【図４】
2005141523.tif 000006
【図５】
2005141523.tif 000007
【図６】
2005141523.tif 000008