(57)【要約】  【目的】  撮像時の光の色温度に応じた白バランス調整を行う。  【構成】  被写体像20から顔画像領域21が検出される。検出された顔画像領域21から肌色領域が検出され，検出された肌色領域から撮像時の環境における光の色温度が検出される。検出された色温度に応じた白バランス・ゲインが算出される。算出された白バランス・ゲインを用いて被写体像を表す画像データの白バランス調整が行われる。  【選択図】  図２
2007110576.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて色補正パラメータを決定する色補正パラメータ決定手段，および
上記色補正パラメータ決定手段によって決定された色補正パラメータにしたがって上記被写体像データを色補正する色補正回路，
を備えた被写体像データの色補正装置。
【請求項２】
上記対象画像検出手段が，上記被写体像から肌色の画像部分を検出するものである，請求項１に記載の被写体像データの色補正装置。
【請求項３】
上記色補正パラメータ決定手段が，
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて上記被写体像がどのような光源下で得られたものかおよび上記被写体像が撮像された環境での色温度の少なくとも一方を検出する光源／色温度検出手段を備え，
上記光源／色温度検出手段によって検出された光源および色温度の少なくとも一方にもとづいて上記色補正パラメータを決定するものである，
請求項１に記載の被写体像データの色補正装置。
【請求項４】
与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいてガンマ補正係数を決定するガンマ補正係数決定手段，および
上記ガンマ補正係数決定手段によって決定されたガンマ補正係数にしたがって上記被写体像データをガンマ補正するガンマ補正回路，
を備えた被写体像データのガンマ補正装置。
【請求項５】
与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて，ノイズ低減パラメータを決定するノイズ低減パラメータ決定手段，および
上記ノイズ低減パラメータ決定手段によって決定されたノイズ低減パラメータにしたがって上記被写体像データをノイズ低減処理するノイズ低減回路，
を備えた被写体像データのノイズ低減装置。
【請求項６】
与えられる被写体像データが，複数のカラー要素が順番に出力されるカラー画像データであり，
上記カラー画像データを，カラー要素で補間することによりカラー要素ごとのカラー画像データとする同時化処理を行なう同時化回路をさらに備え，
上記ノイズ低減回路は，上記同時化回路から出力したカラー画像データをノイズ低減処理するものである，
請求項５に記載の被写体像データのノイズ低減装置。
【請求項７】
上記ノイズ低減回路に入力する被写体像データがCCD-RAWデータである，請求項５に記載の被写体像データのノイズ低減装置。
【請求項８】
上記ノイズ低減パラメータ決定手段によって決定されたノイズ低減パラメータに応じて輪郭強調パラメータを決定し，決定した輪郭強調パラメータを用いて上記ノイズ低減回路においてノイズ低減処理が行われた被写体像データを輪郭強調処理する輪郭強調回路，
をさらに備えた請求項５に記載の被写体像データのノイズ低減装置。
【請求項９】
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像のノイズ量を検出するノイズ量検出手段をさらに備え，
上記ノイズ低減パラメータ決定手段は，上記ノイズ量検出手段によって検出されたノイズ量にもとづいて上記ノイズ低減パラメータを決定するものである，
請求項５に記載の被写体像データのノイズ低減装置。
【請求項１０】
被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像の第１の輪郭強調パラメータと上記被写体像のうち上記対象画像を除く画像部分の第２の輪郭強調パラメータとを決定する輪郭強調パラメータ決定手段，および
上記被写体像データのうち，上記対象画像を表す画像データについては上記第１の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行い，上記対象画像を除く画像部分を表す画像データについては上記第２の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行う輪郭強調回路，
を備えた被写体像データの輪郭強調装置。
【請求項１１】
与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，
検出された対象画像にもとづいて色補正パラメータを決定し，
決定された色補正パラメータにしたがって上記被写体像データを色補正する，
被写体像データの色補正装置の制御方法。
【請求項１２】
与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，
検出された対象画像にもとづいてガンマ補正係数を決定し，
決定されたガンマ補正係数にしたがって上記被写体像データをガンマ補正する，
被写体像データのガンマ補正装置の制御方法。
【請求項１３】
与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて，ノイズ低減パラメータを決定し，
決定されたノイズ低減パラメータにしたがって上記被写体像データをノイズ低減処理する，
被写体像データのノイズ低減装置の制御方法。
【請求項１４】
被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，
検出された対象画像の第１の輪郭強調パラメータと上記被写体像のうち上記対象画像を除く画像部分の第２の輪郭強調パラメータとを決定し，
上記被写体像データのうち，上記対象画像を表す画像データについては上記第１の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行い，上記対象画像を除く画像部分を表す画像データについては上記第２の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行う，
被写体像データの輪郭強調装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は，被写体像データの色補正装置，被写体像データのガンマ補正装置，被写体像データのノイズ低減装置および被写体像データの輪郭強調装置ならびにそれらの制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル・スチル・カメラなどを用いて被写体を撮像する場合，被写体が人物などのときには人物の顔の部分がきれいになっていることが一般的には望まれる。このために，被写体信号にもとづいてビデオカメラのシャッター制御やアイリスを制御するものがある（特許文献１）。また，良好な処理後画像が得られるようなものもある（特許文献２）。
【特許文献１】特開平５−110936号公報
【特許文献２】特開2003−274427号公報
【０００３】
しかしながら，特定の対象物の画像部分をきれいにするには未だ改善の余地がある。
【発明の開示】
【０００４】
この発明は，特定の対象物の画像部分をきれいにすることを目的とする。
【０００５】
第１の発明による被写体像データの色補正装置は，与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて色補正パラメータを決定する色補正パラメータ決定手段，および上記色補正パラメータ決定手段によって決定された色補正パラメータにしたがって上記被写体像データを色補正する色補正回路を備えていることを特徴とする。
【０００６】
第１の発明は，上記被写体像データの色補正装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，検出された対象画像にもとづいて色補正パラメータを決定し，決定された色補正パラメータにしたがって上記被写体像データを色補正するものである。
【０００７】
第１の発明によると，与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像が検出される。検出された対象画像にもとづいて，色補正パラメータが決定される。決定された色補正パラメータにしたがって被写体像データが色補正される。対象画像の色が所望の色となるように色補正パラメータを決定することにより，対象画像の色を所望の色とすることができる。
【０００８】
上記対象画像検出手段は，たとえば，上記被写体像から肌色の画像部分を検出するものである。肌色は人種によって異なるため，目標となる人種によって肌色の色が決定されることとなろう。
【０００９】
上記色補正パラメータ決定手段は，たとえば，上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて上記被写体像がどのような光源下で得られたものかおよび上記被写体像が撮像された環境での色温度の少なくとも一方を検出する光源／色温度検出手段を備える。そして，上記光源／色温度検出手段によって検出された光源および色温度の少なくとも一方にもとづいて上記色補正パラメータを決定する。
【００１０】
第２の発明による被写体像データのガンマ補正装置は，与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいてガンマ補正係数を決定するガンマ補正係数決定手段，および上記ガンマ補正係数決定手段によって決定されたガンマ補正係数にしたがって上記被写体像データをガンマ補正するガンマ補正回路を備えていることを特徴とする。
【００１１】
第２の発明は，上記被写体像データのガンマ補正装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，検出された対象画像にもとづいてガンマ補正係数を決定し，決定されたガンマ補正係数にしたがって上記被写体像データをガンマ補正するものである。
【００１２】
第２の発明によると，被写体像から対象画像が検出される。検出された対象画像にもとづいてガンマ補正係数が決定され，決定されたガンマ補正係数にしたがって被写体像データがガンマ補正される。対象画像が適正な明るさとなるようにガンマ補正することができる。
【００１３】
第３の発明による被写体像データのノイズ低減装置は，与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて，ノイズ低減パラメータを決定するノイズ低減パラメータ決定手段，および上記ノイズ低減パラメータ決定手段によって決定されたノイズ低減パラメータにしたがって上記被写体像データをノイズ低減処理するノイズ低減回路を備えていることを特徴とする。
【００１４】
第３の発明は，上記被写体像データのノイズ低減装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，与えられる被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，上記対象画像検出手段によって検出された対象画像にもとづいて，ノイズ低減パラメータを決定し，決定されたノイズ低減パラメータにしたがって上記被写体像データをノイズ低減処理するものである。
【００１５】
第３の発明によると，被写体像から対象画像が検出される。検出された対象画像にもとづいてノイズ低減パラメータが決定される。決定されたノイズ低減パラメータにしたがって被写体像データがノイズ低減処理される。対象画像に適したノイズ低減処理が行われる。
【００１６】
与えられる被写体像データが，複数のカラー要素（ＲＧＢフィルタにもとづいて被写体像データが得られる場合には，赤色成分，緑色成分，青色成分，ＣＭＹフィルタにもとづいて被写体像データが得られる場合には，シアン成分，マゼンタ成分，イエロー成分がカラー要素である）が順番に出力されるカラー画像データの場合，上記カラー画像データを，カラー要素で補間することによりカラー要素ごとのカラー画像データとする同時化処理を行なう同時化回路をさらに備えてもよい。この場合，上記ノイズ低減回路は，上記同時化回路から出力したカラー画像データをノイズ低減処理するものとなろう。
【００１７】
上記ノイズ低減回路に入力する被写体像データは，たとえば，CCD-RAWデータである。CCD-RAWデータについてノイズ低減処理が行われているので，後段の処理によってノイズが増幅されてしまうことを未然に防止できる。
【００１８】
上記ノイズ低減パラメータ決定手段によって決定されたノイズ低減パラメータに応じて輪郭強調パラメータを決定し，決定した輪郭強調パラメータを用いて上記ノイズ低減回路においてノイズ低減処理が行われた被写体像データを輪郭強調処理する輪郭強調回路をさらに備えてもよい。ノイズ低減によりぼやけた輪郭を強調できるようになる。
【００１９】
上記対象画像検出手段によって検出された対象画像のノイズ量を検出するノイズ量検出手段をさらに備えてもよい。この場合，上記ノイズ低減パラメータ決定手段は，上記ノイズ量検出手段によって検出されたノイズ量にもとづいて上記ノイズ低減パラメータを決定するものとなろう。
【００２０】
第４の発明による被写体像データの輪郭強調装置は，被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出する対象画像検出手段，上記対象画像検出手段によって検出された対象画像の第１の輪郭強調パラメータと上記被写体像のうち上記対象画像を除く画像部分の第２の輪郭強調パラメータとを決定する輪郭強調パラメータ決定手段，および上記被写体像データのうち，上記対象画像を表す画像データについては上記第１の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行い，上記対象画像を除く画像部分を表す画像データについては上記第２の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行う輪郭強調回路を備えていることを特徴とする。
【００２１】
第４の発明は，上記被写体像データの輪郭強調装置に適した制御方法も提供している。すなわち，この方法は，被写体像データによって表される被写体像から対象画像を検出し，検出された対象画像の第１の輪郭強調パラメータと上記被写体像のうち上記対象画像を除く画像部分の第２の輪郭強調パラメータとを決定し，上記被写体像データのうち，上記対象画像を表す画像データについては上記第１の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行い，上記対象画像を除く画像部分を表す画像データについては上記第２の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理を行うものである。
【００２２】
第４の発明によると，被写体像から対象画像が検出される。検出された対象画像用の第１の輪郭強調パラメータと，被写体像のうち対象画像を除く画像部分用の第２の輪郭強調パラメータとが決定される。対象画像を表す画像データについては，第１の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理が行われ，被写体像のうち対象画像を除く画像部分の画像データについては第２の輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理が行われる。対象画像部分と対象画像を除く部分とを異なる輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調できる。
【実施例】
【００２３】
図１は，この発明の実施例を示すもので，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成の一部を示すブロック図である。
【００２４】
この実施例によるディジタル・スチル・カメラにおいては，被写体像の中から顔の画像が検出され，さらにその顔の画像部分から肌色の画像領域が検出される。検出された肌色の画像領域内の画像から被写体が撮像された光源または被写体が撮像された環境における色温度が推定される。推定された光源または色温度にもとづいて，後述するように白バランス調整回路の白バランス・ゲイン，リニア・マトリクス回路におけるリニア・マトリクス係数および色差マトリクス回路における色差マトリクス係数がそれぞれ最適なように決定される。これにより，撮像時の光源等に応じた適切な白バランス調整を行うことができ，かつ肌色が目標となるきれいな色となるようなマトリクス処理が行われる。
【００２５】
被写体像を表すカラーのCCD-RAWデータは，前処理回路１および白バランス調整回路４に入力する。
【００２６】
前処理回路１において，カラーのCCD-RAWデータから緑色成分の画像データのみが抽出される。抽出された緑色成分の画像データが間引き処理されてゲイン・アップ処理が行われる。前処理回路１から出力された画像データは顔検出回路２に入力する。顔検出回路２において，被写体像の中から顔の画像領域が検出される。
【００２７】
図２は，被写体像の一例である。
【００２８】
被写体像20の顔検出処理が行われることにより，顔画像領域21が検出される。複数の顔画像が存在する場合には，それらの複数の顔画像が検出されることとなる。複数の顔画像がある場合には，たとえば，もっとも領域の大きい顔画像領域，もっとも顔画像らしい領域，もっとも明るい顔画像領域など一つの顔画像領域が決定される。決定された顔画像領域21以外の領域は，背景領域と呼ぶこととする。
【００２９】
図１に戻って，被写体像を表す画像データおよび顔の画像領域を表すデータがパラメータ算出回路３に入力する。パラメータ算出回路３において，顔画像領域の中から肌色の画像部分をもつ肌色領域が検出される。
【００３０】
図３は，肌色領域の一例である。
【００３１】
顔画像領域21の中から肌色成分をもつ肌色領域24が検出される。このような肌色領域24が規定される被写体像23が得られることとなる。
【００３２】
図４は，肌色位置および肌色黒体軌跡の一例である。
【００３３】
Ｒ／Ｇ−Ｂ／Ｇ色空間において，あらかじめ，昼光色蛍光灯，昼白色蛍光灯および白色蛍光灯での肌色位置および肌色の色温度軌跡（黒体軌跡）が図４に示すように求められている。このような肌色位置および肌色黒体軌跡を示すデータがパラメータ算出回路３において記憶されている。
【００３４】
検出された肌色領域が複数の領域に分割され，それぞれの分割領域での画像データがＲ／Ｇ−Ｂ／Ｇ色空間にプロットされる。複数のプロット位置の重心位置が算出される。算出された重心位置が昼光色蛍光灯，昼白色蛍光灯および白色蛍光灯の位置に近ければ，もっとも近い位置をもつ蛍光灯の照明下で被写体が撮像されたものとされる。また，重心位置が肌色黒体軌跡に近ければ，肌色黒体軌跡上においてもっとも近い位置から色温度が算出される。このようにして光源または色温度が算出される。
【００３５】
図５は，算出された光源または色温度と白バランス・ゲイン，リニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数の関係を示す係数テーブルの一例である。
【００３６】
光源または色温度ごとにそれらの光環境で撮像された被写体像に適した白バランス・ゲイン，リニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数が規定されている。このような係数テーブルもパラメータ算出回路３にあらかじめ記憶されている。たとえば，推定された色温度または光源に対応した色バランス・ゲイン，リニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数が読み取られて決定されることとなる。
【００３７】
推定した光源または色温度によって色再現の目標は変わってくるので，目標を満たすような係数等があらかじめ求められている。たとえば，肌色の場合，色温度が低いときには赤味が少なくされ，かつ彩度が低くされ，色温度が高いときには黄味が多くされ，かつ彩度が高くされる。また，蛍光灯は特殊な光源であるために，グレーの白バランスを合わせたとしても有彩色の色再現が良くならない。このために有彩色の色再現が良くなるようなリニア・マトリクス係数，色差マトリクス係数が規定される。
【００３８】
図５に記載された色温度は代表的な色温度であり，推定された光源の色温度が代表色温度と合致しない場合がある。その場合は近傍の代表色温度の色補正係数から推定された色温度の色補正係数を補間演算により算出することとなる。
【００３９】
再び図１に戻って，算出された光源または色温度にもとづいて，白バランス調整回路４の白バランス・ゲイン，リニア・マトリクス回路５におけるリニア・マトリクス係数および色差マトリクス回路９における色差マトリクス係数が，係数テーブルにもとづいて決定される。決定された白バランス・ゲイン，リニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数は，白バランス調整回路４，リニア・マトリクス回路５および色差マトリクス回路９にそれぞれ与えられる。
【００４０】
白バランス調整回路４において，与えられた白バランス・ゲインにしたがってCCD-RAWデータの白バランス調整が行われて画像データとして出力される。白バランス調整回路４から出力された画像データは，リニア・マトリクス回路５において，与えられたリニア・マトリクス係数によって規定されるフィルタ処理が行われる。このフィルタ処理により，画像データの色相，明度，彩度が，肌色が目標となるきれいな色となるように調整される。
【００４１】
リニア・マトリクス回路５から出力された画像データは，ガンマ変換回路６においてガンマ変換（補正）が行われて同時化処理回路７に入力する。同時化処理回路７において同時化された画像データは，ＹＣ変換回路８において輝度データＹと色差データＣとが生成される。生成された色差データは，色差マトリクス回路９に入力する。色差マトリクス回路９において，パラメータ算出回路３から与えられる色差マトリクス係数によって規定されるフィルタ処理が行われる。この色差マトリクス回路９において色差データの色の微調整が行われる。色差マトリクス回路９から出力された色差データＣおよびＹＣ変換回路８から出力された輝度データＹは，ノイズ低減回路10に入力する。
【００４２】
ノイズ低減回路10において，入力した輝度データＹおよび色差データＣとのノイズ低減処理が行われる。ノイズ低減処理が行われた輝度データは輪郭強調回路11に，色差データＣは加算回路12にそれぞれ与えられる。輪郭強調回路11において，ノイズ低減処理によりぼやけた被写体像の輪郭が強調される。輪郭強調回路11から出力された輝度データは，加算回路12に与えられる。加算回路12において，輝度データＹと色差データＣとが加算されることにより，被写体像が撮像されたときの光環境が考慮された色鮮やかな被写体像を表す画像データが得られることとなる。
【００４３】
図６は，CCD-RAWデータの白バランス調整のためのゲイン等の決定処理手順を示すフローチャートである。
【００４４】
CCD-RAWデータから緑色成分の画像データの抽出，間引き処理，ゲイン・アップなどの前処理が行われ（ステップ31），顔画像の検出処理が行われる（ステップ32）。
【００４５】
抽出された緑色成分の画像データによって表される被写体像から顔画像部分が検出されると（ステップ33でＹＥＳ），検出された顔画像領域の位置が算出される（ステップ34）。上述したように，複数の顔画像領域が検出された場合には，もっとも大きい顔画像領域の位置を算出しても良いし，その他の領域の位置を算出してよい。もっとも，検出された複数の顔画像領域すべての位置または複数の顔画像領域の一部の位置を算出するようにしてもよい。検出された顔画像領域の中から肌色領域が検出され（ステップ35），検出された肌色領域内の画像からCCD-RAWデータが得られた環境において用いられた光源またはその環境における色温度が推定される（ステップ36）。
【００４６】
抽出された緑色成分の画像データによって表される被写体像から顔画像部分が検出されなければ（ステップ33でＮＯ），被写体像全体からCCD-RAWデータが得られた環境において用いられた光源またはその環境における色温度が推定される（ステップ37）。
【００４７】
推定された光源または色温度から上述したように白バランス・ゲイン，リニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数がそれぞれ決定される（ステップ38）。決定されたゲイン等を用いて白バランス調整等が行われるのは上述した通りである。
【００４８】
図７から図９は，他の実施例を示すものである。この実施例では，肌色の色再現を向上させるものである。
【００４９】
図７は，Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊座標系での色相角を示している。ａ＊軸が基準（０度）とされており，反時計回りに色相角が規定されている。色相角が−30度から120度の間では，15度ごとに領域が規定されている。上述したのと同様に肌色領域が検出され，その検出された肌色がａ＊ｂ＊座標系上にプロットされる。プロットされた肌色の色相角に応じてリニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数が決定される。
【００５０】
図８は，係数テーブルの一例である。
【００５１】
ａ＊ｂ＊座標系における色相角に応じてリニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数が規定されている。上述したように，色相角が−30度から120度の間では，15度ごとに色相角が規定されており，これらの色相角に対応してリニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数が規定されている。色相角が120度から−30度の間は，色補正の対象外とされており，リニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数はいずれも規定されていない。検出された肌色の色相角に応じてリニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数が決定され，決定された係数を用いてリニア・マトリクス回路５および色差マトリクス回路９において色補正が行われる。
【００５２】
図９は，リニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数を決定する処理手順を示すフローチャートである。この図において，図６に示す処理と同じ処理は同じ符号を付して説明を省略する。
【００５３】
上述のように，肌色領域が検出されると（ステップ35），その肌色領域の画像の色（たとえば，平均の色）のａ＊ｂ＊座標系における位置にもとづいてリニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数がそれぞれ決定される（ステップ41）。肌色を目標の色となるようにリニア・マトリクス回路５および色差マトリクス回路９における色補正を実現できる。
【００５４】
顔画像が検出されない場合には（ステップ33でＮＯ），基準であるデー・ライト用のリニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数が選択される（ステップ42）。これらのデー・ライト用のリニア・マトリクス係数および色差マトリクス係数は，パラメータ算出回路３にあらかじめ記憶されているのはいうまでもない。
【００５５】
図10から図12は，さらに他の実施例を示すものである。
【００５６】
この実施例においては，顔画像部分の輝度と被写体像全体の輝度ヒストグラムとにもとづいて，顔の画像部分と被写体像全体とが適切な明るさとなるように，ガンマ補正テーブル（ガンマ補正曲線）を作成するものである。作成されたガンマ補正テーブルを用いて画像データがガンマ変換される。
【００５７】
図10は，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成の一部を示すブロック図である。この図において図１に示すものと同一物には同一符号を付して説明を省略する。
【００５８】
上述のように，顔検出回路２において顔画像が検出され，その顔画像の位置および抽出された緑色成分の画像データがガンマ算出回路13に入力する。ガンマ算出回路13には，リニア・マトリクス回路５において色補正された被写体像全体を表す画像データも入力する。ガンマ補正回路13において，顔画像部分の輝度値および被写体像全体の輝度値が算出される。算出された輝度値にもとづいて修正ガンマ補正テーブルが作成される。修正ガンマ補正テーブルは，ガンマ変換回路６に与えられてリニア・マトリクス回路５から出力された画像データのガンマ変換が行われる。背景の明るさにより顔画像が黒つぶれまたは白とびしてしまうことを未然に防止できる。
【００５９】
図11は，ガンマ補正曲線の一例である。
【００６０】
まず，通常のガンマ変換において用いられる基準ガンマ補正曲線γ０が規定されている。検出された顔画像の輝度値（顔画像の平均輝度値でもよいし，顔画像の代表的な部分の輝度値でもよい）が制御輝度値とされる。顔画像および被写体像全体が適切な明るさとなるような制御輝度値の目標値が算出される。目標値と出力最小値と出力最大値とからスプライン補間等の補間処理により修正ガンマ補正曲線γ１が作成される。このようにして作成された修正ガンマ補正曲線γ１を用いてガンマ変換が行われることとなる。
【００６１】
図12は，ガンマ補正テーブル（ガンマ補正曲線）を作成する処理手順を示すフローチャートである。この図においても図１に示す処理と同一の処理については同一符号を付して説明を省略する。
【００６２】
顔画像領域が検出されると（ステップ33でＹＥＳ），顔画像の輝度と被写体像の輝度の頻度分布が算出される（ステップ51）。算出された輝度，頻度分布を用いて修正ガンマ補正テーブル（修正ガンマ補正曲線γ１）が作成される（ステップ52）。顔画像が検出されないと（ステップ33でＮＯ），基準ガンマ補正テーブル（基準ガンマ補正テーブルγ０）が読み取られる（ステップ53）。
【００６３】
作成された修正ガンマ補正テーブルまたは基準ガンマ補正テーブルを用いてガンマ変換が行われることとなる。
【００６４】
図13から図15は，さらに他の実施例を示すものである。
【００６５】
この実施例においては，顔画像のノイズを検出して検出されたノイズに応じてノイズ低減回路10におけるノイズ低減パラメータを変えるものである。顔画像の部分のノイズを少なくできる。
【００６６】
図13は，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成の一部を示すブロック図である。この図において，図１に示すものと同一物については同一符号を付して説明を省略する。
【００６７】
顔検出回路２において検出された顔画像領域のデータおよび抽出された緑色成分の画像データはノイズ低減パラメータ算出回路14に入力する。ノイズ低減パラメータ算出回路14において，顔画像部分の平均Ｓ／Ｎが算出される。算出された平均Ｓ／Ｎにもとづいてノイズ低減回路10におけるフィルタ・サイズ（タップ数）およびフィルタ係数を決定するパラメータが算出される。算出されたパラメータがノイズ低減パラメータ算出回路14からノイズ低減回路10に与えられる。ノイズ低減回路10は，ＹＣ変換回路８の後段に接続されており，輝度データＹおよび色差データＣについてノイズ低減処理が行われる。
【００６８】
図14（Ａ），（Ｂ）は，顔画像部分のＳ／Ｎとノイズ低減回路10のパラメータとの関係を示している。
【００６９】
（Ａ）および（Ｂ）のいずれも20dB以下，20dB〜25dB，25dB〜30dB，30dB〜35dB，35dB〜40dB，40dB以上の顔画像部分のＳ／Ｎが規定されており，それらのＳ／Ｎに応じてノイズ低減回路10のパラメータが規定されている。
【００７０】
（Ａ）は，顔画像部分のＳ／Ｎとノイズ低減回路10のフィルタ・サイズとの関係を示すテーブルである。20dB以下，20dB〜25dB，25dB〜30dB，30dB〜35dB，35dB〜40dB，40dB以上の顔画像部分のＳ／Ｎが規定されており，それらのＳ／Ｎに応じてノイズ低減回路10のフィルタ・サイズが規定されている。ノイズ低減回路10には，ｎ×ｎフィルタが内蔵されており，規定されるフィルタ・サイズのフィルタが用いられてノイズ低減処理が行われることとなる。
【００７１】
（Ｂ）は，顔画像部分のＳ／Ｎとノイズ低減回路10のフィルタ係数との関係を示すテーブルである。このテーブルにおいても20dB以下，20dB〜25dB，25dB〜30dB，30dB〜35dB，35dB〜40dB，40dB以上の顔画像部分のＳ／Ｎが規定されており，それらのＳ／Ｎに応じてノイズ低減回路10のフィルタ係数が規定されている。
【００７２】
顔画像部分のＳ／Ｎに応じて，フィルタ・サイズおよびフィルタ係数が決定される。
【００７３】
図15は，ノイズ低減パラメータを算出する処理手順を示すフローチャートである。この図においても図１に示す処理と同一の処理については同一符号を付して説明を省略する。
【００７４】
顔画像が検出されると（ステップ33でＹＥＳ），検出された顔画像のノイズ特性（Ｓ／Ｎ）が算出される（ステップ61）。算出されたノイズ特性にもとづいて，上述のように修正ノイズ低減パラメータ（フィルタ・サイズ，フィルタ係数）が算出される（ステップ62）。修正ノイズ低減パラメータを用いてノイズ低減処理が行われることにより，顔の画像部分のノイズが少ない被写体像が得られる。
【００７５】
顔画像が検出されないと（ステップ33でＮＯ），基本ノイズ・パラメータがノイズ低減パラメータ算出回路14から読み取られる（ステップ63）。
【００７６】
図16は，変形例を示すもので，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図である。この図においても図１に示すものと同一物については同一符号を付して説明を省略する。
【００７７】
図13においては，ノイズ低減回路10は，ＹＣ変換回路８の後段に接続されていたが，図16に示すディジタル・スチル・カメラにおいては，ノイズ低減回路15は，与えられるCCD-RAWデータが入力するように白バランス調整回路４の前段に設けられている。
【００７８】
CCD-RAWデータに対してノイズ低減処理が行われるので，後段の処理においてノイズが増幅されてしまうことを未然に防止できる。
【００７９】
図17から図19は，さらに他の実施例を示すものである。この実施例においては，顔の画像部分とその背景部分とで輪郭強調の程度を変えるものである。
【００８０】
図17は，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成の一部を示すブロック図である。この図においても図１に示すものと同一物については同一符号を付して説明を省略する。
【００８１】
顔画像検出回路２には輪郭強調パラメータ算出回路16が接続されている。輪郭強調パラメータ算出回路16は，顔画像部分の輪郭強調パラメータと背景部分との輪郭強調パラメータとを別々に算出するものである。顔画像の位置を表すデータと顔画像部分の輪郭強調パラメータと背景部分の輪郭強調パラメータとが輪郭強調パラメータ算出回路16から輪郭強調回路11に与えられる。輪郭強調回路11において，顔画像部分と背景部分とで異なる輪郭強調処理が行われる。顔画像部分を背景部分に比べて輪郭強調できる。
【００８２】
図18は，輪郭強調パラメータ算出回路16に設定されている輪郭強調パラメータ・テーブルの一例である。
【００８３】
顔画像部分（人物像部分）の輪郭成分に掛けられるゲインＧconthと背景部分に掛けられるゲインＧcontbとが設定されている。輪郭強調回路10において，顔画像部分の輪郭成分にゲインＧconthが掛けられたものが輝度データＹに加算され，背景部分の輪郭成分にゲインＧcontbが掛けられたものが輝度データＹに加算される。顔画像部分をより強調できる。
【００８４】
図19は，輪郭強調パラメータを決定する処理手順を示すフローチャートである。この図においても図６に示す処理と同一の処理については同一符号を付して説明を省略する。
【００８５】
顔画像が検出されると（ステップ33でＹＥＳ），顔画像部分の領域と背景部分の領域とに分けられる（ステップ71，図２参照）。分けられた領域ごとの輪郭強調パラメータが決定される（ステップ72）。領域ごとに決定された輪郭強調パラメータを用いて，領域ごとに異なる輪郭強調処理が行われる。
【００８６】
顔画像が検出されないと（ステップ33でＮＯ），被写体像全体に輪郭強調が行われる基準の輪郭強調パラメータが設定される（ステップ73）。設定された輪郭強調パラメータを用いて被写体像全体にわたって均一の輪郭強調処理が行われる。
【００８７】
図20から図22は，さらに他の実施例を示すものである。この実施例においては，顔画像のノイズに応じて，顔画像についてのノイズ低減の程度を変え，かつ輪郭強調の程度を変えるものである。
【００８８】
図20は，ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図の一部を示している。この図において図１に示すものと同一物については同一符号を付して説明を省略する。
【００８９】
パラメータ算出回路18において，顔画像部分のＳ／Ｎが算出され，上述したのと同様に，そのＳ／Ｎに応じたノイズ低減回路10におけるフィルタ・サイズおよびフィルタ係数が決定する（図14参照）。また，輪郭強調処理で用いられるゲイン（輪郭ゲイン）がＳ／Ｎに応じて決定される。
【００９０】
顔画像部分のＳ／Ｎに応じてフィルタ・サイズおよびフィルタ係数を表すデータがパラメータ算出回路18からノイズ低減回路10に与えられ，かつ顔画像部分のＳ／Ｎに応じた輪郭ゲインを表すデータが輪郭強調回路11に与えられる。顔画像部分のノイズに応じたノイズ低減処理が行われ，かつノイズ低減によりぼけた画像が，ノイズ低減に応じて輪郭強調されることとなる。
【００９１】
図21は，顔画像部分のＳ／Ｎと輪郭ゲインとの関係を示すテーブルの一例である。
【００９２】
20dB以下，20dB〜25dB，25dB〜30dB，30dB〜35dB，35dB〜40dB，40dB以上の顔画像部分のＳ／Ｎが規定されており，それらのＳ／Ｎに応じて輪郭ゲインが規定されている。Ｓ／Ｎに対応した輪郭ゲインが輪郭強調回路10に与えられることにより，顔画像部分にＳ／Ｎに応じた輪郭強調処理が行われることが理解されよう。
【００９３】
図22は，修正ノイズ低減パラメータ，修正輪郭強調パラメータを算出する処理手順を示すフローチャートである。この図において図６に示す処理と同一の処理については同一符号を付して説明を省略する。
【００９４】
顔画像が検出されると（ステップ33でＹＥＳ），顔画像のノイズ特性（Ｓ／Ｎ）が算出される（ステップ81）。算出されたノイズ特性に応じて，修正ノイズ低減パラメータ（フィルタ・サイズ，フィルタ係数）および修正輪郭強調パラメータ（輪郭ゲイン）が算出される（ステップ82）。算出された修正ノイズ低減パラメータを用いてノイズ低減処理が行われ，かつ算出された修正輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理が行われることにより，ノイズが低減されつつ輪郭がはっきりした顔画像部分をもつ被写体像が得られる。
【００９５】
顔画像が検出されないと（ステップ33でＮＯ），あらかじめ設定されてるい基準ノイズ低減パラメータおよび基準輪郭強調パラメータが設定される（ステップ83）。基準ノイズ低減パラメータを用いてノイズ低減処理が行われ，かつ基準輪郭強調パラメータを用いて輪郭強調処理が行われる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図の一部である。
【図２】被写体像の一例である。
【図３】検出された肌色領域の一例である。
【図４】肌色黒体軌跡と蛍光灯の色温度の一例である。
【図５】光源／色温度と白バランス・ゲイン等との関係を示している。
【図６】白バランス・ゲイン等を決定する処理手順を示すフローチャートである。
【図７】ａ＊ｂ＊座標系を示している。
【図８】肌色の色相角とリニア・マトリクス係数，色差マトリクス係数との関係を示している。
【図９】リニア・マトリクス係数等を決定する処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図の一部である。
【図１１】ガンマ補正曲線の一例である。
【図１２】修正ガンマ補正テーブルを作成する処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図の一部である。
【図１４】（Ａ）は，顔画像のＳ／Ｎとフィルタ・サイズとの関係を示し，（Ｂ）は，顔画像のＳ／Ｎとフィルタ係数との関係を示している。
【図１５】修正ノイズ低減パラメータ算出処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図の一部である。
【図１７】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図の一部である。
【図１８】顔画像部分と背景部分との輪郭ゲインの一例である。
【図１９】輪郭強調パラメータの決定処理手順を示すフローチャートである。
【図２０】ディジタル・スチル・カメラの電気的構成を示すブロック図の一部である。
【図２１】顔画像のＳ／Ｎと輪郭ゲインとの関係を示している。
【図２２】修正ノイズ低減パラメータ，修正輪郭強調パラメータ算出処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９７】
２  顔検出回路
３，18  パラメータ算出回路
４  白バランス調整回路
５  リニア・マトリクス回路
６  ガンマ変換回路
９  色差マトリクス回路
10  ノイズ低減回路
11  輪郭強調回路
13  ガンマ算出回路
14  ノイズ低減パラメータ算出回路
16  輪郭強調パラメータ算出回路
20  被写体像
21  顔画像領域
24  肌色領域
【図１】
2007110576.tif 000003
【図２】
2007110576.tif 000004
【図３】
2007110576.tif 000005
【図４】
2007110576.tif 000006
【図５】
2007110576.tif 000007
【図６】
2007110576.tif 000008
【図７】
2007110576.tif 000009
【図８】
2007110576.tif 000010
【図９】
2007110576.tif 000011
【図１０】
2007110576.tif 000012
【図１１】
2007110576.tif 000013
【図１２】
2007110576.tif 000014
【図１３】
2007110576.tif 000015
【図１４】
2007110576.tif 000016
【図１５】
2007110576.tif 000017
【図１６】
2007110576.tif 000018
【図１７】
2007110576.tif 000019
【図１８】
2007110576.tif 000020
【図１９】
2007110576.tif 000021
【図２０】
2007110576.tif 000022
【図２１】
2007110576.tif 000023
【図２２】
2007110576.tif 000024