(57)【要約】【課題】  画像中の特定部分を抽出する処理において、その抽出精度を向上する。【解決手段】  画像の撮像情報を取得し、前記取得した画像情報から特定部分抽出処理のための画像走査の方向を決定し、前記決定された走査方向により走査を行った結果から特定部分抽出処理を行い、前記抽出された特定部分により画像係数を決定し、前記決定された画像補正係数を利用して画像処理を行う。【選択図】  図１５
2007013418.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、
前記取得した画像情報から特定部分抽出処理のための画像走査の方向を決定する画像走査方向決定手段と、
前記決定された走査方向により走査を行った結果から特定部分抽出処理を行う画像抽出手段と、
前記抽出された特定部分により画像係数を決定する画像係数決定手段とを有し、
前記決定された画像補正係数を利用して画像処理を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記撮像情報とは、画像ファイルに記載されている画像の方向を表す情報であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記撮像情報とは、前記画像の画像撮影時の入力機器の向きであることを特徴とする請求項１乃至請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像の撮像情報を取得する撮像情報取得ステップと、
前記取得した画像情報から特定部分抽出処理のための画像走査の方向を決定する画像走査方向決定ステップと、
前記決定された走査方向により走査を行った結果から特定部分抽出処理を行う画像抽出ステップと、
前記抽出された特定部分により画像係数を決定する画像係数決定ステップとを有し、
前記決定された画像補正係数を利用して画像処理を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
前記撮像情報とは、画像ファイルに記載されている画像の方向を表す情報であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記撮像情報とは、前記画像の画像撮影時の入力機器の向きであることを特徴とする請求項４乃至請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記特定部分抽出処理は、特定色ブロックの前記走査方向並びの連続性を用いて抽出を行うことを特徴とする請求項１項記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像の撮像情報を取得するためのコードと、
前記取得した画像情報から特定部分抽出処理のための画像走査の方向を決定するためのコードと、
前記決定された走査方向により走査を行った結果から特定部分抽出処理を行うためのコードと、
前記抽出された特定部分により画像係数を決定する為のコードと、
前記決定された画像補正係数を利用して画像処理を行う為のコードを湯売ることを特徴とするコンピュータにより処理可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定部分を抽出し、それに基づいて画像処理を施す画像処理装置および方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ここ数年におけるパーソナルコンピュータの性能向上により、大容量のファイルでさえも容易にかつ高速に扱えるようになった。一般に容量の大きいとされる写真調の自然画像もより多くの人が取り扱うようになってきている。それに加えデジタルカメラやスキャナに代表される入力機器も普及してきたため、さまざまな画像のデジタル化が行われるようになった。
【０００３】
一口に写真画像といってもその中にはプロの撮影した高画質の画像から、あまり品位の良くない画像まで様々である。ここで言う品位の良くない画像とは露出のオーバーしているものやアンダーしているもの、適切なホワイトバランスが行えず画像全体に色味のつく色かぶりを起こしている画像等である。一般に悪い画像がつくられる原因として考えられるのは、撮影時の光量が適正でないことや蛍光燈下での撮影といった撮影条件によるものと、デジタルカメラのノイズや特性といったデジタル化処理の際に起こる画像の劣化等が挙げられる。これら品位の悪い画像はデジタル上での処理をしてパーソナルコンピュータ等に取り込んだ後、補正を施すことによって画像品位を上げることが可能である。
【０００４】
画像補正については、様々な提案がされているが、一般的にこれら補正処理では、補正を施すための補正量を算出する補正量決定部と、求められた補正量に基づいて補正を実行する補正実行部に分けられる。
【０００５】
そのうちの補正量決定部では、処理内容により大きく２つに分類できる。一つは画像の累積データを生成し、それを基に補正量を決定する方法と、画像内の特定部分の特徴量を抽出し、その値により補正を行う処理である。
【０００６】
前者の累積データを使用する補正方法として、特開２０００−１３６２４、特開２０００−１３６１６が挙げられる。この処理では、ホワイトバランスの設定が不十分であったり露出が最適でなかったりする画像に対して色かぶりおよびレベル補正が実行されている。補正量を求める累積処理としては、画素毎の輝度値を累積しヒストグラムを作成し、それに基づいて補正の必要有無を判定および補正量の決定を行う。図１（ａ）に示すような生成された輝度ヒストグラムを図１（ｂ）のように修正するような輝度変換処理を実行することにより補正を実行する。図１（ａ）のＨＬ、ＳＤ点に相当する輝度値の平均色相を算出し、それらが無彩色になるような変換係数を求め、その変換係数を用いて画像処理を施すことにより、適切なグレーバランスを実現している。
【０００７】
また、さらに画像をより好適にするコントラスト補正、彩度補正も可能である。取得した輝度ヒストグラムの分布から、Ｓ字カーブなどの輝度変換量を決定し、コントラスト補正を行ったり、画像の平均彩度から補正係数量を算出し、画像の色差成分に補正係数を乗じたりすることにより、各補正が行われる。
【０００８】
後者の特定部分の抽出を行う処理としては、主に人肌など画像の主要部分となる検出処理が一般的である。特登録３２０３９４６は、テレビのような映像信号の補正であるが、色差信号と輝度信号から肌色平均輝度レベルを検出し、全画像の輝度レベルの関連でガンマ補正回路に制御信号を加えるものである。これと同じことを、静止画像に施すことにより、人肌が適正の明るさへと補正される。つまり、逆光などで暗くなった顔などを適切に明るくすることが可能となる。
【０００９】
また、一方で粗悪な画像を補正して正常に回復するのではなく、もともと適正であった画像に加工を行い、より良い画質への変換を行うことや、新たな表現手法を生み出すことも行われている。この代表としては、画像内にある人物の肌の加工である。ホクロやシミなどを除去することに始まり、肌の滑らかさをさらに強調したり、肌そのものの色味を変えてしまったりすることまでが可能である。これらは、デジタル化によって、より容易に処理ができるようになった。また、専用のアプリケーションなどの使用により、専門の知識がなくても実現できるようになり、より多くの人が気軽に行えるようになってきている。
【００１０】
これらの処理においても、特定部分の抽出が多用される。例えば肌の滑らかさを強調する処理であれば、画像中の人肌部分を検出し、検出された領域に対して、ローパスフィルタを施すことで、実現される。
【００１１】
このように、画像補正や画像加工を行う上で、画像中の特定部分を抽出する処理は必要不可欠である。よって、この特定部分の検出に成功する確率、つまり検出率が非常に重要と言える。検出率が悪いと、補正や加工処理が適用されないばかりか、誤った係数や場所を設定してしまい、かえって画像を悪化させる場合も発生してしまう。
【００１２】
こうした状況を踏まえて、特定部分の検出に下記に説明する処理が行われるようになった。この処理は、デジタルカメラで撮影され、保存される画像の多くがＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｇｒｏｕｐ）形式であることを利用し、検出精度を向上させていることが特徴である。例として、人肌部分を特定する場合を挙げる。
【００１３】
図２にそのフローを示す。ＳＴＥＰ２０１において、人肌判定用のデータを生成する。ここでは、人肌判定に必要な色判定用のデータおよび周波数解析用のデータを生成する。ＪＰＥＧのＭＣＵ単位である８ｘ８をひとつのブロックとして、図３に示す２つのデータを生成する。色判定用は、８Ｘ８画素の色味の代表が分かればよい。ＤＣ成分から平均値を利用しても良いし、端の４画素の平均値を算出しても良い。
【００１４】
次にＳＴＥＰ２０２においては、色判定用のＹＣＣデータをＲＧＢに変換し、ＳＴＥＰ２０３において色判定処理を行う。判定には、下記式を用いる。
【００１５】
【数１】
2007013418.tif 000003
【００１６】
この条件を満たしているブロックについては、色判定で人肌と認定される。
【００１７】
一方で、ＳＴＥＰ２０４においては、周波数の解析が行われる。これは図４に示すようなＪＰＥＧのＭＣＵの交流（ＡＣ）成分を利用するもので、ＡＣ成分の係数とあらかじめ設定されている値との比較により判定される。設定値は、人肌であれば高周波を含まない低周波成分を検出するような判定値を設定する。
【００１８】
これらの２つの条件を満たしたものを、人肌候補ブロックとして、認定する（ＳＴＥＰ２０５）。
【００１９】
これらの処理を画像全体に実行することにより（ＳＴＥＰ２０６）、人肌候補のブロックが抽出出来る。ある人物の画像をＳＴＥＰ２０６後の処理を施した、抽出状態を示すのが図５（ａ）である。黒に塗りつぶされている箇所が、人肌候補ブロックとなっている。ＳＴＥＰ２０７以降は、この抽出されたブロックからさらなる選別を行う。ＳＴＥＰ２０７では、横並び連続数をカウントする。ＳＴＥＰ２０８において、この連続数がある一定値以下であれば、候補から除外する。これにより、孤立したブロックを除去できる。図５（ｂ）に、ＳＴＥＰ８後の候補ブロックを示す。
【００２０】
この後、ＳＴＥＰ２０９では、ＳＴＥＰ２０７で求めた横並び連続数のうち、最も数が大きいものを始点ブロックとし、そのうちのいずれかをセットする。ＳＴＥＰ２１０では、ＳＴＥＰ２０９で求めた始点ブロックラインから隣接しているブロックを探索していく。隣接ブロックがある場合は、そこを人肌ブロックと認定し、さらにそこを始点ブロックとして、探索する。これらの探索を、ＳＴＥＰ２０９で求めた始点ブロックライン全てについて行い終了となる（ＳＴＥＰ２１１）。これによって、図５（ｃ）にあるように人肌部分の抽出が行うことが出来る。
【特許文献１】特開２０００−１３６２４号
【特許文献２】特開２０００−１３６１６号
【特許文献３】特登録３２０３９４６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
上述した従来技術の中で、人肌の検出処理について説明した。一方、ユーザーが撮影する画像は被写体、環境、構図、様々なものである。そのため、検出を伴った画像補正では、そのターゲットが検出不能であったり、異なる場所を検出してしまったりする失敗ケースが存在する。
【００２２】
従来技術で述べた方法も、その例外ではない。誤ったブロックを始点ブロックとして、探索を行い、結果として、本当の肌で無い部分を誤検出するケースが存在する。典型的な例の一つとしては、図６のような背景などに肌色に近いフラットな部分が存在する場合である。この場合、肌候補ブロックとして、顔部分を抽出するが、横並び数による判定で背景部分が検出されてしまう。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
本発明では、上記課題を解決するためになされたものであり、画像の撮像情報を取得する撮像情報取得手段と、前記取得した画像情報から特定部分抽出処理のための画像走査の方向を決定する画像走査方向決定手段と、前記決定された走査方向により走査を行った結果から特定部分抽出処理を行う画像抽出手段と、前記抽出された特定部分により画像係数を決定する画像係数決定手段とを有し、前記決定された画像補正係数を利用して画像処理を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
以上、説明と実施例を挙げたとおり、本発明によれば、画像中の特定部分を抽出する処理において、その抽出精度を向上することを可能にし、その結果、より良い画像処理を実現可能にしている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２６】
［実施形態１］
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。尚、本実施の形態では、ＰＣカードスロットを有し、ＰＣカードに記録されたデジタルカメラで撮影した画像も印字出来るプリンタを挙げる。記録方法としてインクジェット方式を採用している記録装置（フォトダイレクトプリンタ装置）を例に挙げて説明する。
【００２７】
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００２８】
図７は、本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置１０００の概観斜視図である。このフォトダイレクトプリンタは、ホストコンピュータ（ＰＣ）からデータを受信して印刷する、通常のＰＣプリンタとしての機能と、メモリカードなどの記憶媒体に記憶されている画像データを直接読取って印刷したり、或いはデジタルカメラからの画像データを直接受信して印刷したりする機能を備えている。
【００２９】
図７において、本実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置１０００の外殻をなす本体は、下ケース１００１、上ケース１００２、アクセスカバー１００３及び排出トレイ１００４の外装部材を有している。また、下ケース１００１は、装置１０００の略下半部を、上ケース１００２は本体の略上半部をそれぞれ形成しており、両ケースの組合せによって内部に後述の各機構を収納する収納空間を有する中空体構造をなし、その上面部及び前面部にはそれぞれ開口部が形成されている。さらに、排出トレイ１００４は、その一端部が下ケース１００１に回動自在に保持され、その回動によって下ケース１００１の前面部に形成される開口部を開閉させ得るようになっている。このため、記録動作を実行させる際には、排出トレイ１００４を前面側へと回動させて開口部を開成させることにより、ここから記録シートが排出可能となると共に、排出された記録シートを順次積載し得るようになっている。また、排紙トレイ１００４には、２枚の補助トレイ１００４ａ，１００４ｂが収納されており、必要に応じて各トレイを手前に引き出すことにより、用紙の支持面積を３段階に拡大、縮小させ得るようになっている。
【００３０】
アクセスカバー１００３は、その一端部が上ケース１００２に回転自在に保持され、上面に形成される開口部を開閉し得るようになっており、このアクセスカバー１００３を開くことによって本体内部に収納されている記録ヘッドカートリッジ（図示せず）あるいはインクタンク（図示せず）等の交換が可能となる。なお、ここでは特に図示しないが、アクセスカバー１００３を開閉させると、その裏面に形成された突起がカバー開閉レバーを回転させるようになっており、そのレバーの回転位置をマイクロスイッチなどで検出することにより、アクセスカバーの開閉状態を検出し得るようになっている。
【００３１】
また、上ケース１００２の上面には、電源キー１００５が押下可能に設けられている。また、上ケース１００２の右側には、液晶表示部１００６や各種キースイッチ等を備える操作パネル１０１０が設けられている。この操作パネル１０１０の構造は、図３を参照して詳しく後述する。１００７は自動給送部で、記録シートを装置本体内へと自動的に給送する。１００８は紙間選択レバーで、記録ヘッドと記録シートとの間隔を調整するためのレバーである。１００９はカードスロットで、ここにメモリカードを装着可能なアダプタが挿入され、このアダプタを介してメモリカードに記憶されている画像データを直接取り込んで印刷することができる。このメモリカード（ＰＣ）としては、例えばコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ、スマートメディア、メモリスティック等がある。１０１１はビューワ（液晶表示部）で、この装置本体に着脱可能であり、ＰＣカードに記憶されている画像の中からプリントしたい画像を検索する場合などに、１コマ毎の画像やインデックス画像などを表示するのに使用される。１０１２は後述するデジタルカメラを接続するための端子、１０１３は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を接続するためのＵＳＢバスコネクタを示す。
【００３２】
図８は、本実施の形態に係る操作パネル１０１０の概観図である。
【００３３】
液晶表示部１００６には、その左右に印刷されている項目に関するデータを各種設定するためのメニュー項目が表示される。ここで表示される項目としては、印刷したい範囲の先頭写真番号、指定コマ番号（開始／−指定）、印刷を終了したい範囲の最後の写真番号（終了）、印刷部数（部数）、印刷に使用する用紙（記録シート）の種類（用紙種類）、１枚の用紙に印刷する写真の枚数設定（レイアウト）、印刷の品位の指定（品位）、撮影した日付を印刷するかどうかの指定（日付印刷）、写真を補正して印刷するかどうかの指定（画像補正）、印刷に必要な用紙枚数の表示（用紙枚数）等がある。これら各項目は、カーソルキー２００１を用いて選択、或いは指定される。従来例で述べた補正処理は、この画像補正の項目で、例えば逆光補正処理などの項目を表示し、ユーザーに選択させる。
【００３４】
２００２はモードキーで、このキー２００２を押下する毎に、印刷の種類（インデックス印刷、全コマ印刷、１コマ印刷等）を切り替えることができ、これに応じてＬＥＤ２００３の対応するＬＥＤが点灯される。２００４はメンテナンスキーで、記録ヘッド１３０１のクリーニング等、プリンタのメンテナンスや印刷領域指定モードに入るためのキーである。２００５は印刷開始キーで、印刷の開始を指示する時、或いはメンテナンスの設定を確立する際に押下される。２００６は印刷中止キーで、印刷を中止させる時や、メンテナンスの中止を指示する際に押下される。
【００３５】
次に図９を参照して、本実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置１０００の制御に係る主要部の構成を説明する。３０００は制御部（制御基板）を示している。３００１はＡＳＩＣ（専用カスタムＬＳＩ）、３００２はＤＳＰ（デジタル信号処理プロセッサ）で、内部にＣＰＵを有し、後述する画像処理等を担当している。３００３はメモリで、ＤＳＰ３００２のＣＰＵの制御プログラムを記憶するプログラムメモリ３００３ａ、及び実行時のプログラムを記憶するＲＡＭエリア，画像データなどを記憶するワークメモリとして機能するメモリエリアを有している。３００４はプリンタエンジンで、ここでは、複数色のカラーインクを用いてカラー画像を印刷するインクジェットプリンタのプリンタエンジンが搭載されている。３００５はデジタルカメラ３０１２を接続するためのポートとしてのＵＳＢバスコネクタである。３００６はビューワ１０１１を接続するためのコネクタである。３００８はＵＳＢバスハブ（ＵＳＢ  ＨＵＢ）で、このプリンタ装置１０００がＰＣ３０１０からの画像データに基づいて印刷を行う際には、ＰＣ３０１０からのデータをそのままスルーし、ＵＳＢバス３０２１を介してプリンタエンジン３００４に出力する。これにより、接続されているＰＣ３０１０は、プリンタエンジン３００４と直接、データや信号のやり取りを行って印刷を実行することが出来る（一般的なＰＣプリンタとして機能する）。３００９は電源コネクタで、電源３０１３により、商用ＡＣから変換された直流電圧を入力している。ＰＣ３０１０は一般的なパーソナルコンピュータ、３０１１は前述したメモリカード（ＰＣカード）、３０１２はデジタルカメラである。尚、この制御部３０００とプリンタエンジン３００４との間の信号のやり取りは、前述したＵＳＢバス３０２１又はＩＥＥＥ１２８４バス３０２２を介して行われる。
【００３６】
図１０に、本実施系における画像処理ブロック図を示す。メモリカードから画像を取得し、プリンタが出力可能なデータの形式にするまでのブロックとなっている。各ブロックにおける処理内容を説明する。
【００３７】
（ＪＰＥＧ復号化処理部）
デジタルカメラで最も利用されている画像フォーマットは、ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ  Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）形式である。本実施例では、メモリカード内にＪＰＥＧ画像があることを想定する。本特許では、そのデコード方法の詳細は本質ではないので割愛するが、主要な処理として、エントロピー符号の展開（復号化）処理、逆量子化処理、逆ＤＣＴ変換処理で構成される。
【００３８】
（逆光補正係数決定部）
デコードされた画像データは、逆光補正が必要であれば逆光補正係数決定部で、その係数が決定される。逆光補正の処理方法は、従来技術で述べた人肌検出処理が基本となる。詳細フローについては、後述する。
【００３９】
人肌検出処理により検出された人肌部分から、輝度を検出し、補正係数を決定する。本実施例では、補正係数として輝度変換テーブルを作成する。これは例えば、輝度Ｙ成分に対し、どのような値にすればよいかを示した対応が格納されたテーブルである。入力が８ビットであればエントリが２５６のテーブルとなる。出力結果は０〜２５５の８ビットでも構わないが、階調損失を考慮すると、８ビットよりも多い出力の方が望ましい。
【００４０】
決定方法は、人肌と判定されたブロックの輝度値を利用する。人肌ブロックの輝度平均Ｙ人肌を算出することにより、画像中の人肌部分の明るさの指標を取得出来る。その値を予め設定されたあるターゲット輝度ＹＴＡＲＧＥＴとして、例えば輝度を１０％アップする場合、
ＹＴＡＲＧＥＴ＝Ｙ人肌×ｋ
（ｋ＝１．１）
となるような、テーブルを生成することにより、人肌部分を明るくする係数が求められる。より適切な係数を求めるために、人肌の輝度値に応じてターゲット輝度へのアップ率を変化させたり、画像全体の輝度値Ｙ全体輝度を考慮し、それによりターゲット輝度を変化させたりすることも可能である。
ＹＴＡＲＧＥＴ＝Ｙ人肌×ｋ（Ｙ全体輝度）
求められたターゲット輝度から図１１に示すような変換テーブルＬＵＴＹ（逆光）を作成する。作成方法としては、直線で繋ぐ方法、またはそれにスムージング処理を行う方法、近似曲線を求める方法など、階調の急激な飛びがない作成方法が挙げられる。これによって、輝度を補正するＹＮＥＷが求められる。
【００４１】
また、輝度アップに伴い、彩度低下が発生するので、それを補正する必要がある。これは、輝度の増加率により変化し、
Ｓ（逆光）＝ｆ（ＹＮＥＷ−ＹＯＲＧ）
により、算出される。ｆ（Ｙ）は、輝度の差が大きい程、彩度を補正するような関数が望ましい。
【００４２】
（補正処理部）
補正処理部においては、上記で求められた逆光補正に関する補正係数ＬＵＴＹ（逆光）、Ｓ（逆光）を画像に適用する。
【００４３】
元々の色差成分ＣｂＯＲＧ、ＣｒＯＲＧに対して、下記式のように適用され、ＹＮＥＷ、ＣｂＮＥＷ、ＣｒＮＥＷが、求められる。
ＹＮＥＷ＝ＬＵＴＹ（逆光）［ＹＯＲＧ］
ＣｂＮＥＷ＝ＣｂＯＲＧ×Ｓ（逆光）
ＣｒＮＥＷ＝ＣｒＯＲＧ×Ｓ（逆光）
【００４４】
（変倍処理部）
選択された画像のピクセル数、選択された用紙サイズから、拡大・縮小の変倍率が決定される。変倍方法については、単純拡大・縮小やバイリニア法、バイキュービック法など幾つか方法が挙げられる。そのどれを選択するかは、そのシステム環境および求められる処理速度により、決定される。上述の各変倍手段については、本提案の本質とはならないので割愛する。
【００４５】
（色変換処理部）
色変換処理部では、入力された信号ＹＣｂＣｒ乃至ＲＧＢのデータに対し、プリンタのデバイス色への色変換を行う。例えば、６種類のインクを積載したプリンタであれば、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）、イエロー（Ｙ）、ブラック（Ｋ）、淡いシアン（ＬＣ）、淡いマゼンタ（ＬＭ）の信号に変換する。入力をＲＧＢ信号値とすると、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）→（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ）の変換となる。
【００４６】
変換方法としては、いくつかの方法があるが、ここではルックアップテーブル（以下、ＬＵＴ）と補間処理を用いた方法を一例として挙げる。
【００４７】
事前に用意しておくＬＵＴは、図１２に示すようなＲＧＢ値をそれぞれ１６レベルずつに１６分割した４９１３点に対応するＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ信号値が記述されており、入力Ｒ，Ｇ，Ｂの値に応じたＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭ値が参照される。Ｒ，Ｇ，Ｂの値が１６分割した間にある場合は、補間処理によって求める。
【００４８】
補間方法の例として、四面体補間法を挙げる。四面体補間法とは、３次元空間の分割単位を四面体として、４つの格子点を用いる線形補間である。その手順として、まず図１３（ａ）に示すように四面体への分割を行う。そして、ターゲットとなる点ｐが分割されたどの四面体に属するかを決定する。その四面体の４頂点をｐ０、ｐ１、ｐ２、ｐ３とし、図１３（ｂ）に示すようにさらに細かい小四面体に分割される。また、拡張点の変換値をそれぞれｆ（ｐ０）、ｆ（ｐ１）、ｆ（ｐ２）、ｆ（ｐ３）とすると
【００４９】
【数２】
2007013418.tif 000004
【００５０】
より求まる。ここで、ｗ０、ｗ１、ｗ２、ｗ３は、各頂点ｐｉと反対向位置の小四面体の体積比である。これにより、インク色Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭへの変換が行われる。
【００５１】
（量子化処理部）
インク色に変換されたデータは、量子化処理が施される。これは、多ビットのデータを記録装置で記録可能なビット数に変換するものである。本実施例では、記録（１）／非記録（０）の１ビット２値であるプリンターの場合を考える。ここで、量子化方法としては、写真画像の量子化に最適となる誤差拡散法とする。また、入力信号は８ビットの０〜２５５とする。
【００５２】
図１４は誤差拡散法における、誤差分配方法を示す図である。ターゲットピクセルの信号値をＬ（０≦Ｌ≦２５５）とした時、しきい値ＴＨと比較を行う。その大小により、
Ｌ＞ＴＨ・・・・・・１（記録）
Ｌ≦ＴＨ・・・・・・０（非記録）
と判定される。その時に発生する誤差Ｅ（＝Ｌ−ＴＨ）は、図１４の分配係数に従い周囲のピクセルに分配される。この処理をすべてのピクセル、すべてのインク色色Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋ，ＬＣ，ＬＭに対して行うことで、１ビットの画像データ色Ｃ’，Ｍ’，Ｙ’，Ｋ’，ＬＣ’，ＬＭ’に量子化される。
【００５３】
次に、図１０中の逆光補正係数決定部で実行される人肌検出部のフローを説明する。図１５にそのフロー図を示す。ＳＴＥＰ１５０１〜ＳＴＥＰ１５１１までは、従来例で説明したＳＴＥＰと同様となる。
【００５４】
最初にＳＴＥＰ１５１２において、画像の縦横情報の取得をする。これは画像が通常の横撮りで撮られたのか、カメラを縦にして縦撮りで撮影されたかの情報を意味する。取得の方法は、デジタルカメラで撮像され、ＪＰＥＧ化されている画像であれば、ヘッダー部分に情報が記述されている。具体的には、Ｅｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  ｉｍａｇｅ  ｆｉｌｅ  ｆｏｒｍａｔ  ｆｏｒ  ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｔｉｌｌ  ｃａｍｅｒａ）に準拠している画像の、画像方向を示す“Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ”というタグを参照する。デジタルカメラでは、ユーザーがカメラを横のままで撮影したのか、縦に変えたかを検知するセンサーを設け、その判定により、Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎタグの記述を変更する。（社）電子情報技術産業協会（ＪＥＩＴＡ：Ｊａｐａｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  ａｎｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）発行のディジタルスチルカメラ用画像ファイルフォーマット規格Ｅｘｉｆ２．２の仕様書に従えば、１〜８に定義されている値のうち、
Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｔａｇ  １〜４：横撮り
Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  Ｔａｇ  ５〜８：縦撮り
と判定できる。また、この情報取得は自動で無くても構わない。ユーザーがパネルを使用して、指定することも可能である。例えば、図８のパネルにおいて、画像補正の項目に、逆光補正（横撮り）、逆光補正（縦撮り）という選択肢を表示し、その選択結果から情報を取得するとしてもよい。
【００５５】
ＳＴＥＰ１５０１〜ＳＴＥＰ１５０６は従来技術の記載（ＳＴＥＰ２０１〜２０６）と同一であり、その結果、人肌候補ブロックが抽出される。ＳＴＥＰ１５１３は、ＳＴＥＰ１５１２で取得した画像の縦横情報を利用する。縦撮りと判定されている場合は、従来と同じくＳＴＥＰ１５０７により横方向に画像を走査し、横並び連続数がカウントされる。横撮りと判定されているときは、ＳＴＥＰ１５１４に進み、縦方向に画像を走査し、縦並び連続数がカウントされる。そして、ＳＴＥＰ１５０８では、ＳＴＥＰ１５０７またはＳＴＥＰ１５１４で求められた連続並び数としきい値の判定により、孤立ブロックの除去を行う。
【００５６】
ＳＴＥＰ１５０９での始点ブロックの設定は、ＳＴＥＰ１５０７またはＳＴＥＰ１５１４の結果を受けて、それぞれ横の最大連続並び数、縦の最大連続並び数のものが選ばれ、始点ブロックとされる。ＳＴＥＰ１５１０では、それに対し探索処理が実行され、隣接しているブロックをたどっていき、それらを人肌ブロックと認定していく。ＳＴＥＰ１５１１で全ての始点ブロックに対し実行が終わると、人肌部分が検出される。
【００５７】
このフローを用いることで、図６で示した検出失敗ケースが、図１５に示すように適切に人肌が検出できるようになる。
【００５８】
以上、具体的な例を挙げて説明したように、本発明の実施形態１によれば、人肌判定処理において、通常の連続数検出に加え、画像の撮影情報を取得している。その情報をもとに、画像の走査方向を切り換え、人肌の抽出精度の向上が図られている。結果、人肌の明るさをより適性に求めることが可能となり、それが補正画像の向上へと繋がる。
【００５９】
［他の実施形態］
上述した第一の実施形態では、人肌の検出を行い、その輝度値から最適な補正係数を算出し、逆光などで顔が暗くなった画像の補正を行った。その人肌検出の際に、撮影時の縦横の情報を取得することが特徴であった。
【００６０】
これは人肌のみに適用されるものでなく、他の特徴的な場所についてもあてはまる。例えば空が挙げられる。空は人肌と同じように、高周波成分が少ない領域である。色判定と周波数解析を行い、同様の処理によって検出可能である。また、空の場合、図１７に示すように、横撮り時は横方向走査による横並び連続数を、縦撮り時は縦方向走査による縦並び連続数を利用するようにすることで検出率の向上を図ることが可能である。検出した空については、平均彩度を求め、その値により彩度強調係数を算出し、より青々とした空になるよう補正することが可能である。
【００６１】
また、本発明の実施形態では、主としてカードからのダイレクトプリントを代表させて記述した。しかし、適用範囲はこれに限定されることなく、通常のＰＣからプリントも含まれる。
【００６２】
さらに本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体（または記録媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】露出が適性でない、色かぶりをおこしている画像の輝度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図２】従来技術での逆光補正処理の係数決定を表すフロー図である。
【図３】従来技術での人肌検出処理に用いる画像データを示す図である。
【図４】従来技術でのＪＰＥＧ画像のＭＣＵの構成を示す図である。
【図５】従来技術での人肌検出のブロックの流れを示す図である。
【図６】人肌検出処理での失敗ケースを示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置の概観斜視図である。
【図８】本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置の操作パネルの概観図である。
【図９】本発明の実施の形態に係るフォトダイレクトプリンタ装置の制御に係る主要部の構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る処理ブロックを示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る逆光補正用の輝度変換テーブルを示す図である。
【図１２】本実施の形態に係る色変換処理に用いられるルックアップテーブルの一例を示す図である。
【図１３】本実施の形態に係る色変換処理に用いられる四面体補間処理を示す図である。
【図１４】本実施の形態に係る誤差拡散法における分配方法を表す図である。
【図１５】本発明の実施形態に係る画像処理フローを示す図である。
【図１６】本発明の実施形態に係る検出された人肌ブロックを示す図である。
【図１７】本発明の実施形態に係る空の画像例を示す図である。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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