(57)【要約】本発明は、画像内の赤目を認識し且つ修正するコンピュータ実施方法、装置及びコンピュータ読取り可能媒体を含んでいる。この方法には、少なくとも１つの均一色領域の存在を決定する動作（６２０）と、目の画像が少なくとも１つの均一色の円形領域を囲んでいるか決定する動作（６３０、４１０、４２０、４３０、４４０、４５０）と、少なくとも１つの均一色の円形領域を直接に囲んでいる領域の色で少なくとも一色の円形領域の色を置き換える動作（６４０）とが含まれている。
2004502212.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤目を認識し且つ修正するコンピュータ実施方法であって、このコンピュータ実施方法が、
赤色領域の存在を決定する工程と、
目の画像が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する工程と、
前記赤色領域を直接に囲んでいる領域の色で前記赤色領域の色を置き換える置換工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータ実施方法であって、目の画像が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記工程が、
第１の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と、
第２の均一色領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と、
前記第２の均一色領域よりも明るい領域が前記第２の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項３】
請求項２に記載のコンピュータ実施方法であって、前記置換工程が、
前記第１の均一色領域の色を決定する副工程と、
前記赤色領域の色を前記第１の均一色領域の色で置き換える副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項４】
請求項２に記載のコンピュータ実施方法であって、第１の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記副工程が、
前記赤色領域の中心を決定する副工程と、
この中心から少なくとも１つの光線を延長して、前記第１の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項５】
請求項２に記載のコンピュータ実施方法であって、第２の均一色領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定する前記副工程が、
前記第１の均一色領域の中心を決定する副工程と、
前記第１の均一色領域の中心から少なくとも１つの光線を延長して、前記第２の均一色領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項６】
請求項５に記載のコンピュータ実施方法であって、このコンピュータ実施方法が更に、
前記第１の均一色領域の中心から少なくとも１つの光線を延長して、前記第２の均一色領域よりも明るい領域が前記第２の均一色領域を囲んでいるかを決定する工程を有するコンピュータ実施方法。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピュータ実施方法であって、前記赤色領域が円形状となっているコンピュータ実施方法。
【請求項８】
請求項１に記載のコンピュータ実施方法であって、目の画像が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記工程が、
第１の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と、
前記第１の均一色領域よりも明るい領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータ実施方法であって、第１の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する前記副工程が、
前記赤色領域の中心を決定する副工程と、
前記中心から少なくとも１つの光線を延長して、前記第１の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する副工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項１０】
画像内の赤目を診断し且つ修正するコンピュータ実施方法であって、このコンピュータ実施方法が、
赤色領域の存在を決定する工程と、
第１の均一色領域が前記赤色領域を囲んでいるかを決定する工程と、
前記第１の均一色領域よりも明るい領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定する工程と、
前記第１の均一色領域の色を決定する工程と、
前記赤色領域の色を前記第１の均一色領域の色で置き換える工程と
を有するコンピュータ実施方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のコンピュータ実施方法であって、前記赤色領域が円形状になっているコンピュータ実施方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載のコンピュータ実施方法であって、前記第１の均一色領域が虹彩の画像となっているコンピュータ実施方法。
【請求項１３】
請求項１０に記載のコンピュータ実施方法であって、前記第１の均一色領域よりも明るい領域が強膜の画像となっているコンピュータ実施方法。
【請求項１４】
第１画像内の赤目を見つけ且つ修正するのに適したコンピュータ装置であって、このコンピュータ装置が、
赤い点及び少なくとも１つの目の画像を含む前記第１画像を記憶する記憶媒体と、
この記憶媒体に連結されている赤点検出器であって、前記記憶媒体から前記第１画像を受け、この第１画像内の前記赤い点の存在を検出し、この赤い点を認識する赤点検出器と、
この赤点検出器に連結されている目検出器であって、認識された赤い点を前記赤点検出器から受け、この赤い点が目の画像内に配置されているかを決定し、前記目の画像内に配置された赤い点の位置を出力する目検出器と、
この目検出器に連結されている赤目除去器であって、前記目の画像内に配置された赤い点の位置を受け、前記目の画像内に配置された赤い点の色を、前記赤い点を直接に囲んでいる領域の色で置き換える赤目除去器と
を有するコンピュータ装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載のコンピュータ装置であって、前記目検出器が、
第１の均一色領域が前記赤い点を囲んでいるかを決定するモジュールと、
前記第１の均一色領域よりも明るい領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定するモジュールと
を有するコンピュータ装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンピュータ装置であって、前記赤目除去器が、
前記第１の均一色領域の色を決定するモジュールと、
前記赤い点の色を、前記第１の均一色領域の色で置き換えるモジュールと
を有するコンピュータ装置。
【請求項１７】
請求項１４に記載のコンピュータ装置であって、前記目検出器が、
第１の均一色領域が前記赤い点を囲んでいるかを決定するモジュールと、
第２の均一色領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定するモジュールと、
前記第２の均一色領域よりも明るい領域が前記第２の均一色領域を囲んでいるかを決定するモジュールと
を有するコンピュータ装置。
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータ装置であって、前記赤目除去器が、
前記第１の均一色領域の色を決定するモジュールと、
前記赤い点の色を前記第１の均一色領域の色で置き換えるモジュールと
を有するコンピュータ装置。
【請求項１９】
画像内の赤目を見つけ且つ修正するコンピュータ読取り可能媒体であって、このコンピュータ読取り可能媒体が、
赤い点を含む画像と、
第１の均一色領域が前記赤い点を囲んでいるかを決定する命令セグメントと、
前記第１の均一色領域よりも明るい領域が前記第１の均一色領域を囲んでいるかを決定する命令セグメントと、
前記第１の均一色領域の色を決定する命令セグメントと、
少なくとも１つの赤い点の色を前記第１の均一色領域の色で置き換える命令セグメントと
を有するコンピュータ読取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の分野
本発明は画像処理の分野に関するものであって、特に、画像の赤目修正の分野に関するものである。
【０００２】
背景技術の説明
フラッシュ撮影では、“赤目現象”は周知の問題である。この“赤目現象”とは、目の画像の瞳孔に現われる少なくとも１つの赤い点のことである。赤目現象を軽減させるある従来技術では、プリフラッシュ光放出技術が用いられている。プリフラッシュ光放出技術では、シャッターの解除ボタンを押すときに、プリフラッシュを放出させる。プリフラッシュが被写体の目に衝突すると、被写体の目の瞳孔が、明るい光に応答して収縮する。次に、短時間内で、瞳孔が正常な大きさに戻る前に本来のフラッシュが放出する。従って、瞳孔の大きさが小さくなるため、瞳孔の赤い点が軽減される。適切なプリフラッシュ光放出技術に関して、例えば米国特許第４２８５５８８号明細書を参照されたい。
【０００３】
プリフラッシュ光放出技術の欠点の１つは、所望のシャッター解除時間と実際のシャッター解除時間との間に時間遅延が生じるので、撮った画像がそれほど望ましいものではないということである。プリフラッシュ光放出技術の他の欠点は、プリフラッシュが、例えば、被写体の瞳孔を収縮することによって、意図した画像を歪めるということである。プリフラッシュ光放出技術の更なる他の欠点は、被写体がカメラを見ていなければ、被写体の目はプリフラッシュに反応せず、従来技術は赤目を防げないということである。
【０００４】
従って、本発明の目的は、被写体の画像を歪めずに赤目現象を回避する装置及び方法を提供することにある。
【０００５】
本発明の開示
本発明は、赤目を認識し且つ修正するコンピュータ実施方法を含んでいる。この方法には、赤色領域の存在を決定する動作（６２０）と、目の画像が赤色領域を囲んでいるか決定する動作（４１０、４２０、４３０、４４０、４５０及び６３０）と、赤色領域を直接に囲んでいる領域の色で赤色領域の色を置き換える動作（５１０、５２０、５３０及び６４０）とが含まれている。
【０００６】
本発明は更に、第１画像内の赤目を捜し且つ修正するのに適したコンピュータ装置（１００）を含んでおり、このコンピュータ装置は、赤い点及び少なくとも１つの目の画像を含む第１画像（１１０）を記憶する記憶媒体（１０２）と、この記憶媒体に連結されている赤点検出装置（１０４）であって、記憶媒体から第１画像を受け、第１画像内の赤い点の存在を検出し、この赤い点を確認する赤点検出装置（１０４）と、この赤点検出装置に連結されている目検出器（１０６）であって、確認された赤い点を赤点検出装置（１０４）から受け、この赤い点が目の画像内に配置されているかを決定し、目の画像内に配置された赤い点の位置を出力する目検出器（１０６）と、この目検出器に連結されている赤目除去器（１０８）であって、目の画像内に配置された赤い点の位置を受け、目の画像内に配置された赤い点の色を、赤い点を直接に囲んでいる領域の色で置き換える赤目除去器（１０８）とを有する。
【０００７】
本発明の上述した目的及び特徴や、その他のより詳細で具体的な目的及び特徴は、添付図面を参照して以下の詳細な説明から充分に明らかとなるであろう。
【０００８】
好適な実施例の詳細な説明
本発明の実施例を、カメラ（例えば、デジタル又は非デジタル）のようないかなる画像記憶装置とも一緒に用いることができる、或いは、静止画像を処理する環境（例えば、写真現像ミニラボ、又は、写真処理サービスに基づいたインターネット）で用いることができる。更に、映像は一連の静止画像とすることができるので、本発明の実施例をいかなるビデオ録画装置とも一緒に用いることができる。
【０００９】
本発明の実施例によれば、ここでは、目の画像内の赤い点を捜し、且つ、この赤い点を、これを囲んでいる瞳孔又は虹彩の色で置き換える少なくとも装置及び処理を開示する。以後、“赤目”とは、目の画像内に位置している赤い点を意味する。上述した装置及び処理によって、画像を歪めるプリフラッシュを必要とせずに、赤目現象は修正される。
【００１０】
図１Ａに、赤目修正装置１００の代表的な実施例をブロック図で示す。赤目修正装置（コンピュータ装置）１００は、ハードウェア、ソフトウェア及びファームウェアのいずれか１つ又は任意の組合せで実施することができる。赤目修正装置１００には、記憶媒体１０２、赤点検出装置１０４、目検出器１０６及び赤目除去器１０８が含まれている。
【００１１】
適切な実施例の記憶媒体１０２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気又は光学記憶媒体、或いは、割り付けられた記憶領域である。例えば、赤目修正装置１００がカメラと一緒に用いられる場合、代表的な記憶媒体１０２は、アイオメガ社のクリック又はＩＢＭ社のマイクロディスクのようなフラッシュメモリである。記憶媒体１０２は画像１１０を記憶し、この実施例では、この画像は、従来の赤色、緑色及び青色（ＲＧＢ）形式で表わされている。この実施例では、画像１１０は、少なくとも１つの赤目を含んでいる静止画像を表わす。ここで、特に明記しない限り、画像１１０は、画像１１０によって表わされた画像でもある。図２に、画像１１０によって表わされた画像の一例２００を示し、この画像は複数の赤い点２０２−１〜２０２−５を含んでいる。
【００１２】
記憶媒体１０２は、画像１１０を赤点検出装置１０４に与えるように連結されている。赤点検出装置１０４は画像１１０内の赤色のほぼ円形状の領域（“赤い点”）をすべて検出する。画像１１０内の赤い点を認識する代表的な解決策を図３Ａの処理３００のように提供する。
【００１３】
処理３００の動作３１０では、Ｎ個の赤色画素を有する領域Ａは、古典的な成分アルゴリズムを用いることによって、各画素（ｘｉ，ｙｉ）が領域Ａの少なくとも他の画素（ｘｊ，ｙｊ）の“８近傍”であるように認識される。ここで、領域Ａのすべての画素は（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），．．．，（ｘｎ，ｙｎ）である。｜ｘｉ−ｘｊ｜≦１且つ｜ｙｉ −ｙｊ｜≦１であれば、２つの画素（ｘｉ，ｙｉ）及び（ｘｊ，ｙｊ）は“８近傍”である。赤色画素（ｘ１，ｙ１）から始まり、（ｘ１，ｙ１）を含む領域Ａを確立するように古典的な連結成分アルゴリズムを用いることによって領域Ａは確立される。
【００１４】
動作３２０では、赤点検出装置１０４は、赤色画素の領域Ａの形状が円形であるかどうかを決定する。領域Ａが円形であるかどうかを決定する適切な一技術を図３Ｂに示す。
図３Ｂの動作３２０−１では、赤点検出装置１０４は、
ｘｇ＝１／Ｎ（ｘ１＋ｘ２＋．．．＋ｘＮ）及び
ｙｇ＝１／Ｎ（ｙ１＋ｙ２＋．．．＋ｙＮ）
のような従来の計算を用いて、領域Ａの重心（ｘｇ，ｙｇ）を決定する。
【００１５】
動作３２０−２では、赤色検出装置１０４は領域Ａを境界ボックスＢで囲んで、領域Ａのコンパシティ（ｃｏｍｐａｃｉｔｙ）Ｃ及びエクセントリシティ（ｅｘｃｅｎｔｒｉｃｉｔｙ）Ｅを決定する。領域ＡのコンパシティＣは、画素の個数Ｎと、境界ボックスＢの領域すなわち領域Ｂとの比として定義され、更に、以下の式で定義される。
Ｃ＝Ｎ／領域Ｂ
ここで、領域Ｂ＝Ｈ×Ｌ
ここで、
Ｈ＝ｙｒ−ｙｌ＋１
Ｌ＝ｘｒ−ｘｌ＋１
ここで、
（ｘｌ，ｙｌ）は、境界ボックスＢの左上の座標であって、ｘｌ＝ｍｉｎ（ｘ１，ｘ２．．．ｘＮ）及びｙｌ＝ｍｉｎ（ｙ１，ｙ２．．．ｙＮ）によって得られ、
（ｘｒ，ｙｒ）は、境界ボックスＢの右下の座標であって、ｘｒ＝ｍａｘ（ｘ１，ｘ２．．．ｘＮ）及びｙｒ＝ｍａｘ（ｙ１，ｙ２．．．ｙＮ）によって得られる。
【００１６】
領域ＡのエクセントリシティＥは、境界ボックスＢの長辺の比と一緒に境界ボックスＢの短辺の比として定義される。以下の式はエクセントリシティＥを定義する。すなわち、
Ｅ＝ｍｉｎ（Ｈ，Ｌ）／ ｍａｘ（Ｈ，Ｌ）
【００１７】
動作３２０−３では、赤色検出装置１０４は、コンパシティＣ及びエクセントリシティＥを用いて、領域Ａが円形であるかどうかを決定する。この実施例では、以下の条件のいずれかが真であれば、領域Ａは円形である。すなわち、
ｉ．  （Ｎ＜最小画素）又は
ｉｉ．  （Ｎ＞最小画素）且つ（Ｎ＜最大画素）且つ（Ｃ＞最小コンパクト）且つ（Ｅ＞最小エクセントリシティ）
ここで、
最小画素はしきい値であって、このしきい値未満では、領域Ａは極めて小さい、従って、赤い点として認められる。最小画素の代表的な値は２０であり、
最大画素はしきい値であって、このしきい値よりも上では、領域Ａは大きすぎるので赤い点として拒否される。例えば、最大画素を、４分の１又はフルサイズの画像に固定させることができ、
最小コンパクトはしきい値であって、このしきい値未満では、領域Ａはコンパクトすぎるので拒否される。最小コンパクトが０に設定されていると、この検査は取り消される。最小コンパクトが１．０に設定されていると、赤点検出装置１０４はコンパシティに関して極めて選択的になり、
最小エクセントリシティはしきい値であって、このしきい値未満では、領域Ａは細長すぎるので拒否される。最小エクセントリシティが０に設定されていると、この検査は取り消される。最小エクセントリシティが１．０に設定されていると、赤点検出装置１０４はエクセントリシティに関して極めて選択的になる。
一人又は数人を含む１０ｃｍ×１４．９ｃｍの写真の場合、代表的に、最小画素＝４０、最大画素＝１０００、最小コンパクト＝０．３及び最小エクセントリシティ＝０．３である。
【００１８】
次に、赤点検出装置１０４は画素１１０内のすべての赤い点を目検出器１０６に知らせる。各赤い点を知らせる代表的な方法は、赤い点内の各画素の座標と、赤い点の以下の特性すなわち、１）コンパシティＣ、２）エクセントリシティＥ、３）重心（ｘｇ，ｙｇ）及び４）赤い点を囲む最小円の半径ｒｄとを知らせることである。半径ｒｄは、重心（ｘｇ，ｙｇ）を赤い点内の各点（ｘｉ，ｙｉ）につなげる最大距離であり、以下の式で更に定義される。すなわち、
ｒｄ＝ｍａｘ（ｄ（（ｘｇ，ｙｇ），（ｘｉ，ｙｉ））），Ｉ＝１〜Ｎ
ここで、関数ｄ（）は２点間のユークリッド距離である。
従って、図２の例に対して、赤点検出装置１０４は赤い点２０２−１〜２０２−５を目検出器１０６に知らせる。
【００１９】
目検出器１０６は、赤点検出装置１０４によって認識された各赤い点が目の画像内で空間的に囲まれているかを検出する。赤い点が目の画像内で空間的に囲まれているかどうかを決定する目検出器１０６によって実行される適切な一解決策を図４の処理４００に関して説明する。処理４００は赤い点の各々に対して繰り返される。
【００２０】
処理４００の動作４１０では、目検出器１０６は重心（ｘｇ，ｙｇ）から光線を延長して、第１の均一色の円形領域が赤い点を囲んでいるかを決定する。一実施例では、第１の均一色の円形領域は瞳孔に一致する。例えば、図２の画像２００を参照するに、領域２２０は第１の均一色の円形領域に一致する。第１の均一色の円形領域が赤い点を囲んでいれば、次に動作４２０で、目検出器１０６は第１の均一色の円形領域の中心（ｘ＊ ，ｙ＊ ）を見つける。例えば、図２の画像２００を参照するに、点２２５は第１の均一色の円形領域の中心に一致する。第１の均一色の円形領域が赤い点を囲んでいなければ、目検出器１０６は、赤い点が“赤目”ではないと決定する。
【００２１】
動作４３０では、目検出器１０６は、第２の均一色の円形領域が存在するかどうかを決定する。この実施例では、目検出器１０６は、赤い点の大きさを調べることによって第２の均一色の円形領域を見つける。赤い点の大きさが充分に小さければ、目検出器１０６は、第１の均一色の円形領域が瞳孔の画像に一致しないと推定する。その理由は、瞳孔が分解されないためである。目検出器１０６は第１の均一色の円形領域を虹彩として認識し、動作４５０に進む。赤い点の大きさが図２の例でのように充分に大きければ、目検出器１０６は第１の均一色の円形領域を瞳孔として認識し、動作４４０に進む。
【００２２】
動作４４０では、目検出器１０６は、第１の均一色の円形領域の中心（ｘ＊ ，ｙ＊ ）から他の光線を延長することによって、第２の均一色の円形領域を捜す。第２の均一色の円形領域は虹彩に一致する。例えば、図２の画像２００を参照するに、領域２３０は第２の均一色の円形領域に一致する。このような第２の均一色の円形領域が見つかれば、動作４５０が次に続く。
【００２３】
動作４５０では、目検出器１０６は、第１の均一色の円形領域の中心（ｘ＊ ，ｙ＊ ）から、又は、第１の均一色の円形領域のエッジから他の光線を延長して（動作４４０）、赤い点から最も外側に存在する均一色の領域（例えば、第１の均一色の円形領域、又は第２の均一色の円形領域）（“中間領域”）よりも明るい領域を捜す。この明るい領域は強膜に一致する。例えば、図２の画像２００を参照するに、領域２４０は、この明るい領域に一致する。中間領域を囲む領域が中間領域よりも明るければ、次に動作４６０で、目検出器１０６は、赤い点を“赤目”として認識する。
【００２４】
中間領域を囲む領域が中間領域よりも明るくなければ、目検出器１０６は、赤い点は“赤目”でないと決定する。
【００２５】
図１Ｂに、赤目修正装置１００の目検出器１０６の代表的な実施例をブロック図で示す。目検出器１０６には、処理４００の動作４１０、４２０及び４３０を実行する第１均一領域検出器１５２と、処理４００の動作４４０を実行する第２均一領域検出器１５４と、処理４００の動作４５０を実行する輝度検出器１５６とが含まれている。
【００２６】
処理４００に対して、多くの代案を使用できる。例えば、処理４００に対する代案の１つは米国特許第５１６４９９２号明細書に記載されている。ここでは、この明細書は参考のために導入したものである。
【００２７】
画像１１０内のすべての赤い点に対して処理４００を繰り返した後、目検出器１０６は画像１１０内のすべての赤目を赤目除去器１０８に知らせる。目検出器１０６が赤目を赤目除去器１０８に知らせる適切な方法は、１）赤目内の各画素の座標、２）第１の均一色の円形領域（例えば、瞳孔又は虹彩）の中心座標（ｘ＊ ，ｙ＊）、３）第１の均一色の円形領域の半径を規定する光線ｒ＊ を用いることによって行なう。赤目除去器１０８は、記憶媒体１０２からも画像１１０を受ける。
【００２８】
図５に、各赤目の色を修正する赤目除去器１０８によって実行される適切な処理５００を示す。処理５００の動作５１０では、赤目除去器１０８は、第１の均一色の円形領域（すなわち、瞳孔又は虹彩）の色を決定する。赤目を囲んでいる第１の均一色の円形領域の色を決定する適切な一技術は以下の通りである。赤目除去器１０８は、第１の均一色の円形領域内のすべての画素の平均色を決定する。この実施例では、平均色は、赤色、緑色及び青色（ＲＧＢ）に対して決定される。動作５２０では、赤目除去器１０８は画像１１０内の赤目の赤色、緑色及び青色成分を、第１の均一色の円形領域のそれぞれの平均の赤色、緑色及び青色で置き換える。以後、“修正画像”とは、動作５２０によって赤目を修正させた画像１１０を意味する。動作５３０では、赤目除去器１０８は、修正された画像１１０を記憶媒体１０２に記憶させる。
【００２９】
図１Ｃに、赤目修正装置１００の赤目除去器１０８の代表的な実施例をブロック図で示す。赤目除去器１０８には、処理５００の動作５１０を実行する色検出器１７０と、処理５００の動作５２０及び５３０を実行する色置換器１７２とが含まれている。
【００３０】
適切な処理
本発明の一実施例による適切な処理を処理６００として図６に示す。処理６００の動作６１０では、デジタル画像１１０をＲＧＢ形式で使用できる。動作６２０では、デジタル画像内の赤い点を検出し、認識する。動作６３０では、各赤い点を検査して赤い点が赤目であるか決定する。代表的な動作６３０は、処理４００又は、前述した代案である。動作６４０では、画像内１１０の各赤目の色を、第１の均一色の円形領域（すなわち、虹彩又は瞳孔）の平均色で置き換える。代表的な動作６４０は、前述した処理５００である。
【００３１】
変形例
上記の説明は、好適な実施例の動作を明らかにすることを含み、本発明の範囲を限定するものではない。例えば、非赤目画像の歪みを修正することができる。本発明の範囲は、前述した請求の範囲だけにのみ限定されるべきである。本発明の精神及び範囲内で多くの変形が当業者にとって可能であること明らかである。
【図面の簡単な説明】
【図１Ａ】赤目修正装置１００の代表的な実施例をブロック図で示す。
【図１Ｂ】赤目修正装置１００の目検出器１０６の代表的な実施例をブロック図で示す。
【図１Ｃ】赤目修正装置１００の赤目除去器１０８の代表的な実施例をブロック図で示す。
【図２】複数の赤い点２０２−１〜２０２−５を有する代表的な画像１１０を示す。
【図３Ａ】赤い点を認識する適切な処理３００を示す。
【図３Ｂ】赤色領域が円形であるかを決定する適切な処理を示す。
【図４】赤い点が目の画像内で空間的に囲まれているかを決定する適切な処理４００を示す。
【図５】本発明の一実施例による適切な処理５００を示す。
【図６】本発明の一実施例による適切な処理６００を示す。
【国際公開パンフレット】
2004502212.tif 000003
2004502212.tif 000004
2004502212.tif 000005
2004502212.tif 000006
2004502212.tif 000007
2004502212.tif 000008
2004502212.tif 000009
2004502212.tif 000010
2004502212.tif 000011
2004502212.tif 000012
2004502212.tif 000013
2004502212.tif 000014
2004502212.tif 000015
2004502212.tif 000016
2004502212.tif 000017
2004502212.tif 000018
2004502212.tif 000019
2004502212.tif 000020
2004502212.tif 000021
2004502212.tif 000022
2004502212.tif 000023
2004502212.tif 000024
2004502212.tif 000025
2004502212.tif 000026
2004502212.tif 000027
2004502212.tif 000028
2004502212.tif 000029
【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004502212.tif 000030
2004502212.tif 000031
【国際調査報告】
2004502212.tif 000032
2004502212.tif 000033