(57)【要約】【課題】  白目部分の画素を抽出し、白目部分を適正な色に補正する方法、並びにこの方法を実施する装置を提供する。【解決手段】  目の領域を切り出した画像データから所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出する白目画素候補検出部９１と、この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定する白目画素認定部９２と、この認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行う白目補正部９３とを備えた。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
目の領域を切り出した画像データから所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出するステップと、
この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定するステップと、
この認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行うステップとから構成されている白目補正方法。
【請求項２】
前記画像データから瞳を検出するステップを有し、
前記白目画素と認定するステップは、この検出された瞳に隣接する領域から検出された前記白目画素候補を前記白目画素と認定する請求項１に記載の白目補正方法。
【請求項３】
前記白目補正を行うステップは、前記白目画素の輝度の変更に先立って前記白目画素の彩度を変更することで白目補正を行う請求項１又は２に記載の白目補正方法。
【請求項４】
前記白目補正を行うステップは、前記白目画素の色相を変更することで白目補正を行う請求項３に記載の白目補正方法。
【請求項５】
前記白目補正を行うステップは、所定の目標画素値と各白目画素の画素値との差分に応じて決定される割合で白目補正を行う請求項１〜４のいずれか一項に記載の白目補正方法。
【請求項６】
前記白目画素候補を検出するステップは、前記画像データの輝度分布に応じて決定される検出条件に基づいて前記白目画素候補を検出する請求項１〜５のいずれか一項に記載の白目補正方法。
【請求項７】
目の領域を切り出した画像データから所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出する機能と、
この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定する機能と、
この認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行う機能とをコンピュータに実行させる白目補正プログラム。
【請求項８】
目の領域を切り出した画像データから所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出する白目画素候補検出部と、
この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定する白目画素認定部と、
この認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行う白目補正部とを備えた画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データ内の白目をより美しく補正する白目補正方法、白目補正プログラム、及びこの方法を実施する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタルカメラの普及や写真フィルムの撮影画像をデジタル化するフィルムスキャナなどの普及により、写真の画像データをデジタル化して扱うことが増えてきている。その結果、従来では専門的な処理に頼らざるを得なかったような写真の補正が、ミニラボと称されるような安価な写真プリントを提供する装置を用いても実現できるようになってきている。
【０００３】
例えば、人物や動物などを被写体としてストロボ撮影した場合、ストロボ光の一部が眼球内の血管等で反射してカメラ側に戻ってくることで、撮影画像において瞳の中央が赤色ないしは実際とは異なる色となる、いわゆる赤目現象を生じることがある。この赤目問題をデジタル画像処理技術で解決することが数多く提案されている。例えば、特許文献１には、指定された眼領域より、色相、彩度、明度という特徴量が一定のものを赤目領域として特定し、特定された赤目領域を瞳の色に最も近いと考えられる黒色で塗りつぶしたり、ＲＧＢで表される画像データの画素値のＲの値を下げる（明度を下げる）などの処理を行う技術が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２４７５９６号公報（段落番号００４１〜００４６、００７１〜００７５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、最近では赤目補正以外の補正に対する要望も増えてきている。特に顔が大きく写る証明写真などでは、目が与える印象の影響度は大きく、白目をより美しくするなど、目の印象を良くする補正に対する期待は大きいが、このような補正方法、並びにこの方法を実施する装置は提供されていない。
【０００６】
本願発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、白目部分の画素を抽出し、白目部分を適正な色に補正する方法、並びにこの方法を実施する装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この目的を達成するための本発明に係る白目補正方法の特徴構成は、目の領域を切り出した画像データから所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出するステップと、この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定するステップと、この認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行うステップとから構成されている点にある。
【０００８】
この特徴構成によれば、切り出された画像データから所定の検出条件に基づいて検出した画素の全てに対して補正を行うのではなく、所定の認定条件に基づいて認定された画素に対してのみ白目補正を行うように構成したので、目の周囲の肌などを誤って補正することなく、良好な白目補正を行うことができる。
【０００９】
また、本発明に係る白目補正方法においては、前記画像データから瞳を検出するステップを有し、前記白目画素と認定するステップは、この検出された瞳に隣接する領域から検出された前記白目画素候補を前記白目画素と認定することができる。
【００１０】
これによれば、瞳を検出して、この瞳に隣接する領域から所定の検出条件に基づいて検出された画素を白目画素と認定するので、白目画素の認定確度が高くなり、目の周囲の肌などを誤って補正することなく、良好な白目補正を行うことができる。また、この瞳に隣接する領域にあるが、ノイズなどで所定の検出条件から外れた画素を救済して白目画素として認定することもできる。
【００１１】
また、上記特徴構成において、前記白目補正を行うステップは、前記白目画素の輝度の変更に先立って前記白目画素の彩度を変更することで白目補正を行うと好ましい。
【００１２】
この特徴構成によれば、輝度の変更に先立って彩度を変更するので、例えば、白目部分の色味を無彩色に近い方向へと補正することができ、この無彩色側で輝度を変更することで、輝度の変更による白目の白黒方向の補正をより効果的に行うことができる。
【００１３】
さらに、上記特徴構成において、前記白目補正を行うステップは、前記白目画素の色相を変更することで白目補正を行うと好ましい。
【００１４】
この特徴構成によれば、白目が美しく感じられる色相へと補正することができるので、白目補正をより効果的なものとすることができる。
【００１５】
また、本発明に係る白目補正方法においては、前記白目補正を行うステップは、所定の目標画素値と各白目画素の画素値との差分に応じて決定される割合で白目補正を行うことができる。
【００１６】
この特徴構成によれば、各白目画素の画素値の違いによる、いわゆるグラデーションなどを維持して白目補正を行うことができるので、人為的な印象を与えず、自然な印象で白目補正を実施できる。
【００１７】
また、本発明に係る白目補正方法においては、前記白目画素候補を検出するステップは、前記画像データの輝度分布に応じて決定される検出条件に基づいて前記白目画素候補を検出することができる。
【００１８】
この特徴構成によれば、画像データの輝度分布に応じて決定される条件で白目画素候補を検出するので、一律のしきい値で白目画素候補を検出した場合に比べて、より画像データに適した条件で白目画素候補を検出することができる。例えば、画像データが明るい場合には、輝度分布も明るい側に分布するので、検出条件である所定の明るさを通常より明るい側に設定することができる。逆に暗い場合には、検出条件である所定の明るさを通常より暗い側に設定することができる。このように画像データに合わせて白目画素候補の検出条件を変更することができるので、良好な白目補正を行うことができる。
【００１９】
また、上述した白目補正方法をコンピュータに実行させるプログラムとすることもでき、そのプログラムは、媒体に記録されたものであっても良い。すなわち、上記目的を達成するための本発明に係る白目補正プログラムの特徴構成は、目の領域を切り出した画像データから所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出する機能と、この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定する機能と、この認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行う機能とをコンピュータに実行させる点にある。
【００２０】
また、上述した白目補正方法を画像処理装置で実施しても良い。そのような画像処理装置は、目の領域を切り出した画像データから所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出する白目画素候補検出部と、この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定する白目画素認定部と、この認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行う白目補正部とを備えている。
【００２１】
これら、プログラムや画像処理装置も当然、上述した白目補正方法における作用効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本発明に係る白目補正方法を採用した写真プリント装置を示す外観図であり、この写真プリント装置は、印画紙Ｐに対して露光処理と現像処理とを行う写真プリンタとしてのプリントステーション１Ｂと、現像済み写真フィルム２ａやデジタルカメラ用メモリカード２ｂなどの画像入力メディアから取り込んだ撮影画像を処理してプリントステーション１Ｂで使用されるプリントデータの生成・転送などを行う操作ステーション１Ａとから構成されている。
【００２３】
この写真プリント装置はデジタルミニラボとも称せられるものであり、図２からよく理解できるように、プリントステーション１Ｂは２つの印画紙マガジン１１に納めたロール状の印画紙Ｐを引き出してシートカッター１２でプリントサイズに切断すると共に、このように切断された印画紙Ｐに対し、バックプリント部１３で色補正情報やコマ番号などのプリント処理情報を印画紙Ｐの裏面に印字するとともに、プリント露光部１４で印画紙Ｐの表面に撮影画像の露光を行い、この露光後の印画紙Ｐを複数の現像処理槽を有した処理槽ユニット１５に送り込んで現像処理する。乾燥の後に装置上部の横送りコンベア１６からソータ１７に送られた印画紙Ｐ、つまり写真プリントＰは、このソータ１７の複数のトレイにオーダ単位で仕分けられた状態で集積される（図１参照）。
【００２４】
上述した印画紙Ｐに対する各種処理に合わせた搬送速度で印画紙Ｐを搬送するために印画紙搬送機構１８が敷設されている。印画紙搬送機構１８は、印画紙搬送方向に関してプリント露光部１４の前後に配置されたチャッカー式印画紙搬送ユニット１８ａを含む複数の挟持搬送ローラ対から構成されている。
【００２５】
プリント露光部１４には、副走査方向に搬送される印画紙Ｐに対して、主走査方向に沿って操作ステーション１Ａからのプリントデータに基づいてＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３原色のレーザ光線の照射を行うライン露光ヘッドが設けられている。処理槽ユニット１５は、発色現像処理液を貯留する発色現像槽１５ａと、漂白定着処理液を貯留する漂白定着槽１５ｂと、安定処理液を貯留する安定槽１５ｃを備えている。
【００２６】
前記操作ステーション１Ａのデスク状コンソールの上部位置には、写真フィルム２ａの撮影画像コマから撮影画像データ（以下単に画像データと略称する）を取得するフィルムスキャナ２０が配置されている。デジタルカメラ等に装着される撮影画像記録媒体２ｂとして用いられている各種半導体メモリやＣＤ−Ｒなどから画像データを取得するメディアリーダ２１は、この写真プリント装置のコントローラ３として機能する汎用パソコンに組み込まれている。この汎用パソコンには、さらに各種情報を表示するモニタ２３、各種設定や調整を行う際に用いる操作入力部として利用される操作入力デバイスとしてのキーボード２４やマウス２５も接続されている。
【００２７】
この写真プリント装置のコントローラ３は、ＣＰＵを中核部材として、写真プリント装置の種々の動作を行うための機能部をハードウエア又はソフトウエアあるいはその両方で構築しているが、本発明に特に関係する機能部としては、図３に示されているようなものが挙げられる。すなわち、スキャナ２０やメディアリーダ２１によって読み取られた画像データを取り込んで次の処理のために必要な前処理を行う画像入力部３１と、各種ウインドウや各種操作ボタンなどを含むグラフィック操作画面の作成やそのようなグラフィック操作画面を通じてのユーザ操作入力（キーボード２４やマウス２５などによる）から制御コマンドを生成するグラフィックユーザインターフェース（以下ＧＵＩと略称する）を構築するＧＵＩ部３３と、ＧＵＩ部３３から送られてきた制御コマンドや直接キーボード２４等から入力された操作命令に基づいて所望のプリントデータを生成するために画像入力部３１からメモリ３０に転送された画像データに対する画像処理等を行うプリント管理部３２と、色補正等のプレジャッジプリント作業時にプリントソース画像や予想仕上がりプリント画像としてのシミュレート画像さらにはＧＵＩ部３３から送られてきたグラフィックデータをモニタ２３に表示させるためのビデオ信号を生成するビデオ制御部３５と、画像処理が完了した処理済み画像データに基づいてプリントステーション１Ｂに装備されているプリント露光部１４に適したプリントデータを生成するプリントデータ生成部３６と、顧客の要望に応じて生の画像データや画像処理が完了した処理済み画像データなどをＣＤ−Ｒに書き込むための形式にフォーマットするフォーマッタ部３７と、などが挙げられる。
【００２８】
画像入力部３１は、撮影画像記録媒体がフィルム２ａの場合プレスキャンモードと本スキャンモードとのスキャンデータを別々にメモリ３０に送り込み、それぞれの目的に合わせた前処理を行う。また、撮影画像記録媒体がメモリカード２ｂの場合取り込んだ画像データにサムネイル画像データ（低解像度データ）が含まれている場合はモニタ２３での一覧表示などの目的で使用するため撮影画像の本データ（高解像度データ）とは別にメモリ３０に送り込むが、もしサムネイル画像データが含まれていない場合は本データから縮小画像を作り出してサムネイル画像データとしてメモリ３０に送り込む。また、この画像入力部３１には、写真プリント受付装置と呼ばれているセルフサービスで写真プリントを受け付ける装置も接続されており、この写真プリント受付装置から、プリントサイズやプリント枚数を記録しているプリント注文データと撮影条件などを記録している画像属性データと画像データとを受け取ると、画像データをメモリ３０に転送し、プリント注文データや画像属性データをプリント管理部３２に転送する。通常の写真プリント注文の場合には、プリントサイズやプリント枚数などのプリント注文データ及び必要に応じて与えられる被写体情報やカメラ機種などの属性データは、キーボード２４を通じてオペレータの操作入力によってプリント管理部３２に与えられる。
【００２９】
プリント管理部３２は、プリントサイズやプリント枚数などを管理するプリント注文処理ユニット６０、メモリ３０に展開された画像データに対して色補正やフィルタリング（ぼかしやシャープネスなど）などのフォトレタッチ処理を施す画像処理ユニット７０を備えている。
【００３０】
前述した画像処理ユニット７０には本発明に係る白目補正方法を採用した白目補正処理手段９０が含まれている。この白目補正処理手段９０は、図４に示すように、白目画素候補検出部９１と、白目画素認定部９２と、白目補正部９３と、白目認定条件演算部９４と、ヒストグラム分析部９５とを備えている。そして、白目画素候補検出部９１は、目の領域を切り出した画像データ（以下、「眼領域データ」と称す）から所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出するステップを、白目画素認定部９２は、この白目画素候補を所定の認定条件に基づいて白目画素と認定するステップを、白目補正部９３は、この認定された白目画素の輝度を輝度補正部９３ｂで変更することで白目補正を行うステップを行う処理部である。また、白目補正部９３（白目補正を行うステップ）は、上述した輝度を変更する輝度補正部９３ｂだけでなく、図４に示すように白目画素の輝度の変更に先立って前記白目画素の彩度を変更する彩度補正部９３ａと、白目画素の色相を変更することで白目補正を行う色相補正部９３ｃとを有している。
【００３１】
白目認定条件演算部９４は、白目画素候補を白目画素と認定する条件を演算する処理部である。例えば、白目認定条件演算部９４は、眼領域データから瞳を検出するステップを有し、白目画素認定部９２（白目画素と認定するステップ）は、所定の検出条件に基づいて検出された白目画素候補の内、この検出された瞳に隣接する領域に存在する画素を、白目画素と認定する。ヒストグラム分析部９５は、画像データの輝度分布を調べ、その結果から白目画素候補検出部９１が候補として検出する白目画素候補の検出条件を決定する。この場合、白目画素候補検出部９１（白目画素候補を検出するステップ）は、画像データの輝度分布に応じて決定される検出条件に基づいて白目画素候補を検出する。
【００３２】
次に上述した各処理部（各ステップ、各機能）における処理の詳細について説明する。図５は、本発明に係る白目補正方法で補正する対象画像の一例を示す図である。まず初めに、画像処理ユニット７０によって、例えば一コマの写真全体の画像データＡの中から、顔の部分に当たる画像データ領域Ｂがメモリ３０から読み出されて、切り出される。続いて、顔検出アルゴリズム等を用いた画像処理などによって、顔の画像データ領域Ｂから眼の部分Ｃを検出し、目の領域を切り出した眼領域データＤを得る。又は、この顔の画像データ領域Ｂをモニタ２３に表示して、オペレータがキーボード２４やマウス２５を操作することによって眼領域データを得るようにしても良い。こうして得られた眼領域データＤが、白目補正処理手段９０で処理される。
【００３３】
尚、本例では、画像の切り出しという表現を用いているがこれは必ずしも、該当する画像データ（例えば、眼領域データＤ）を全て一時記憶部などのワークエリアに持つことを意味する訳ではない。例えば、該当する画像データは、メモリ３０やその他の記憶部に格納された状態であって、切り出しの処理部では、該当する画像データに対応したアドレスデータのみを有して、画像処理の都度、対応する画素をメモリ３０やその他の記憶部から取り出して使用するようにしてもよい。
【００３４】
図６は、本発明に係る白目補正方法で補正する眼領域データＤの一例を示す図である。図６に示すように、眼領域データＤは、白目領域ａ（ａ１、ａ２）と、瞳領域ｂと、瞳孔領域ｃと、肌領域ｄとを有している。この眼領域データＤから、所定の検出条件に基づいて白目画素候補を検出する。ここで、所定の検出条件というのは、例えば、画素の輝度に着目し、所定の明るさ以上のものとすることができる。もちろん、色相や彩度の条件を含んでいても良く、これらの条件は所定の範囲を指定するものであっても良い。すなわち、眼領域データＤから輝度、彩度、色相が所定の範囲内にある画素を白目画素候補として検出するようにしても良い。例えば、この検出条件は、処理対象画素（以下、「注目画素」と称す）のＲ、Ｇ、Ｂ画素値を、それぞれ、Ｒｎ、Ｇｎ、Ｂｎとすると、下記に示すようにウィンドゥコンパレータを用いて、
Ｒ成分下限しきい値  ≦  Ｒｎ  ≦  Ｒ成分上限しきい値、且つ
Ｇ成分下限しきい値  ≦  Ｇｎ  ≦  Ｇ成分上限しきい値、且つ、
Ｂ成分下限しきい値  ≦  Ｂｎ  ≦  Ｂ成分上限しきい値、
とするようなことができる。なお、このウィンドゥコンパレータは、上下二つのしきい値を用いず、上限しきい値は最大値とするなどと設定すれば、所定の明るさ以上の画素を白目画素候補として検出する場合にも適用できる。
【００３５】
このようにして、注目画素の画素値に基づいて検出された白目画素候補は、必ずしも白目領域ａに属するものとは限らない。瞳孔領域ｃが光っていて白くなっていたり、肌領域ｄが白いなどの場合は、これらの領域に属するべき画素が、白目画素候補として検出されることになる。そこで、白目画素認定部９２において、検出された白目画素候補が白目領域に属する画素であるか否かを認定する。これは、例えば、検出された白目画素候補の集まり具合によって判断することができる。肌領域ｄに属する画素で白目画素候補として検出された画素は散発的であり、瞳孔領域ｃは白目領域ａに比べて狭い領域であるので、白目画素候補がある程度固まって存在することを条件とすれば、白目領域ａに属する画素のみを白目画素として認定できる。
【００３６】
また、次のようにして認定することもできる。白目認定条件演算部９４において、瞳領域ｂを検出する。瞳領域の検出には周知の検出方法を用いる。そして、図７に示すような瞳領域ｂの境界ｂ１、ｂ２を求める。同時に瞼の輪郭も境界ｅとして求める。そして、この境界ｂ１、ｂ２に隣接する画素を図７の矢印に沿って境界ｅまで、白目画素と認定する。このとき、白目領域ａにありながら、ノイズ成分などで白目画素候補として検出されなかった画素については、白目画素として救済することもできる。この際には、救済した画素の画素値は、白目画素候補検出のしきい値、すなわち、検出の限界値に補正しておくとよい。または、ノイズ成分の補正という観点から周囲の画素の画素値の平均値として補正しておいても良い。尚、瞳の検出に際しては、目の領域を切り出した画像データＤに対して輪郭強調処理を施し、瞳、瞼等の境界座標を求めるような方法を用いても良い。
【００３７】
上記説明した白目画素候補を検出するためのしきい値は、あらかじめ定めておいても良いが、眼領域データＤの輝度分布に応じて決定されるようにしても良い。撮影時の周囲の明るさや、顔の向きなどによって、眼領域データＤの明るさが異なると、白目画素候補が正しく検出できなくなる可能性がある。そこで、眼領域データＤの輝度分布をヒストグラム分析部９５で分析し、分析結果より決定したしきい値情報を白目画素候補検出部９１に伝達して、所定の明るさ以上（所定の範囲内）の白目画素候補を検出する。この分析は、図８に示すような方法で行う。図８は、本発明に係る白目補正方法で補正する白目候補画素を検出する輝度の条件を決定する方法の一例を示す図であり、図８（ａ）は眼領域データＤが全体的に明るい場合、図８（ｂ）は、画像データＤが全体的に暗い場合の例を示している。ここで、各画素の画素値は暗い方向が０で、明るい方向が２５５（８ビット値でＦＦ）である。そして、例えば、最も暗い画素値の固まりが瞳領域ｂ、中間の画素値の固まりが肌領域ｄ、最も明るい画素値の固まりが白目領域ａである。白目画素候補を良好に検出するには、しきい値を肌領域ｄと白目領域ａとの間に設定すると好適である。
【００３８】
尚、本例では、白目補正処理手段９０の内部にこのヒストグラム分析部９５を設けたが、これに限ることなく、白目補正の処理とは別にプリント管理部３２や画像処理ユニット７０の内部で輝度分布を調べて、分布結果や分布結果から得られるしきい値情報のみを白目補正処理手段９０へ伝達するようにしても良い。さらに、この時に輝度分布を調べる対象画像は、高解像度データである撮影画像の本データではなく、低解像度データのサムネイルデータであっても良い。輝度分布を調べるに際して、詳細な画素データは必要でなく、サムネイルデータを用いることによって、処理時間を短くすることができる。勿論、これは、白目補正処理手段９０のヒストグラム分析部９５で処理する場合でも同様である。
【００３９】
このようにして検出され、認定された白目画素は、白目補正部９３で補正される。最も簡潔には、白目補正部９３でこの認定された白目画素の輝度を変更することで白目補正を行う。この場合は、白目補正部９３の輝度補正部９３ｂのみの処理を行うことになる。輝度の変更による補正とは、以下のようなものであり、図９の本発明に係る白目補正方法による輝度の変更による補正の一例を説明する図を用いて説明する。輝度の変更による補正は、図９に示すように各画素の画素値を同じ方向に増減することによって行う。図９に示した例は、輝度を大きく（明るく）する方向の変更である。Ｒ、Ｇ、Ｂ全ての画素の画素値を大きくする方向に変更することで、輝度が大きくなる。この変更（補正）によって、白目画素の輝度が上がって、明るくなり、白目領域ａをより、明るく（白く）することができる。
【００４０】
より好適に白目補正を行うには、輝度補正部９３ｂでの白目画素の輝度の変更に先立って彩度補正部９３ａで白目画素の彩度を変更することで白目補正を行うと良い。このようにすることで、例えば、余分な色味を除いて、無彩色に近い方向へと彩度を補正することができる。そして、この無彩色側で輝度を変更することで、輝度の変更による白目の白黒方向の補正を好適に行うことができる。彩度の変更による補正とは、以下のようなものであり、図１０の本発明に係る白目補正方法による彩度の変更による補正の一例を説明する図を用いて説明する。彩度の変更による補正は、図１０に示すように各画素の画素値を、それらの平均値に近づけることによって行う。図１０中のＡｖｅは、Ｒ、Ｇ、Ｂの平均値である。Ｒ、Ｇ、Ｂの各画素の画素値が同値であると、それらの画素によって表される画素の色は、輝度に応じて、黒又は白と、その間の灰色となる。つまり無彩色となる。彩度補正部９３ａでの彩度の変更は、強制的に無彩色にするものではなく、図１０に示すように平均値Ａｖｅにそれぞれの画素を近づけることで、相対的に彩度を落とすように補正するものである。
【００４１】
さらに、色相補正部９３ｃで白目画素の色相を変更することで白目補正を行うこともできる。白目を白目らしく補正するには、やや青味がかった色合いにすると良い。そこで、色相補正部９３ｃで、色相の補正を行う。色相の変更による補正とは、以下のようなものであり、図１１の本発明に係る白目補正方法による色相の変更による補正の一例を説明する図を用いて説明する。例えば、注目画素をやや青みがかった色合いにするためには、Ｒの画素値を下げる、又はＢの画素値を上げると良い。もちろん、図１１に示すようにその両方を行うようにしても良い。
【００４２】
本例では、白目補正部９３での白目補正に関して、彩度補正部９３ａ、輝度補正部９３ｂ、色相補正部９３ｃの三種類の補正の方法について説明した。これらは、必ずしも全てを行う必要はなく、一つ又は二つを行うようにしても良い。より効果的には三種類全てを行うことが好ましく、その場合は、図４に示したように彩度補正部９３ａ、輝度補正部９３ｂ、色相補正部９３ｃの順に補正を行うとより好適である。つまり、はじめに彩度補正部９３ａにおいて、無彩色に近い方向へ補正し、つまり、余計な色味を取り除き、次に輝度補正部９３ｂで画素値を変更して白味を増すようにし、最後に色相補正部９３ｃで余計な色味を取り除かれた後の画素に対してやや青味を付けると好適である。初めに余分な色味を取り除くことによって、輝度補正によって得られる白さの向上の効果が得られ易くなる。さらに、白さを向上したのちに、色相をやや青みがかったものに補正するので、いわゆる着色の効果を得られ易くなる。
【００４３】
次に、図１２の本発明に係る白目補正方法による画素値の変更方法の一例を説明する図を用いて、上記説明した各種補正時の画素値の変更方法について説明する。白目補正（白目補正を行うステップ）は、所定の目標画素値と各白目画素の画素値との差分に応じて決定される割合で行うようにしている。つまり、一例を挙げると、図１２に示すように白目画素値と目標画素値との間の差分に対して、あらかじめ定めた割合だけ、目標画素値に近づけるようにする。このようにすることで、補正をかけすぎて不自然な印象を与えることなく、また、元の画像のグラデーションなどを保持して補正をかけることができて好適である。この差分に対する割合は、各補正処理によってそれぞれ定めると良い。例えば、彩度補正部９３ａでの補正では１０％、輝度補正部９３ｂでの補正では２０％、色相補正部９３ｃでの補正では１０％などとすることができる。
【００４４】
この補正の割合については、固定的に適用する必要はなく、画像データ（一コマの撮影画像）ごとに、個別に設定してもよい。これはオペレータがユーザ操作手段（キーボード２４やマウス２５など）から入力しても良いし、白目補正の処理とは別にプリント管理部３２や画像処理ユニット７０の内部で演算をして算出しても良い。勿論、図４に示す白目補正処理手段の機能構成を示す機能ブロック図に補正割合演算部を設けても良い。この補正割合演算部やプリント管理部３２や画像処理ユニット７０の内部で演算する場合には、高解像度データである撮影画像の本データではなく、低解像度データのサムネイルデータを用いても良い。補正の割合を演算するに際して、詳細な画素データは必要でなく、サムネイルデータを用いることによって、処理時間を短くすることができる。
【００４５】
尚、本例では、画像データを表現する色空間として、ＲＧＢを用いて説明をしたが、これに限ることなく、ＣＭＹＫやＬ＊ａ＊ｂ＊やＸＹＺなどの他の色空間を用いても同様に白目補正を行うことが可能である。
【００４６】
上記、白目補正が全白目画素に対して行われると、補正された白目画素をメモリ３０へ書き戻し、元の画像データに合成される。これは、例えば、メモリ３０内やその他の記憶部に格納された画像データの該当画素を置き換える処理であっても良い。そして、適当な度合いで白目補正処理を施された画像データは、必要な画像処理を施された後、プリントデータに変換されて、プリント露光部１４に転送される。プリント露光部１４はプリントデータに基づいて最終的に写真プリントとなる印画紙Ｐを露光する。
【００４７】
上述した実施の形態では、プリントステーション１Ｂは、印画紙Ｐに対し、露光エンジンを備えたプリント露光部１４で撮影画像の露光を行い、この露光後の印画紙Ｐを現像処理する、いわゆる銀塩写真プリント方式を採用していたが、もちろん、本発明におけるプリントステーション１Ｂは、このような方式に限定されるわけではなく、例えば、フィルムや紙にインクを吐出して画像を形成するインクジェットプリント方式や感熱転写シートを用いた熱転写方式など、種々の写真プリント方式を採用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４８】
本発明は、撮影画像データから白目画素を検出して白目補正を行うことが必要な画像処理装置への組み込み技術として広く利用することができる。例えば、デジタルカメラ、デジタルビデオ、カメラ機能付き携帯電話、プリンタや、それらのドライバーソフトウェアやユーティティーソフトウェアなどにも適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明に係る白目補正方法を採用した写真プリント装置の外観図
【図２】図１の写真プリント装置のプリントステーションの構成を模式的に示す模式図
【図３】図１の写真プリント装置のコントローラ内に構築される機能要素を説明する機能ブロック図
【図４】図３の白目補正処理手段の機能構成を示す機能ブロック図
【図５】本発明に係る白目補正方法で補正する対象画像の一例を示す図
【図６】本発明に係る白目補正方法で補正する眼領域データの一例を示す図
【図７】本発明に係る白目補正方法で補正する白目画素を認定する方法の一例を示す図
【図８】本発明に係る白目補正方法で補正する白目候補画素を検出する輝度の条件を決定する方法の一例を示す図
【図９】本発明に係る白目補正方法による輝度の変更による補正の一例を説明する図
【図１０】本発明に係る白目補正方法による彩度の変更による補正の一例を説明する図
【図１１】本発明に係る白目補正方法による色相の変更による補正の一例を説明する図
【図１２】本発明に係る白目補正方法による画素値の変更方法の一例を説明する図
【符号の説明】
【００５０】
９１      白目画素候補検出部
９２      白目画素認定部
９３      白目補正部
９３ａ    彩度補正部
９３ｂ    輝度補正部
９３ｃ    色相補正部
【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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