(57)【要約】【課題】  露出条件やホワイトバランス処理の影響に関わらず、所望の顔部位を確度高く容易に検出できる技術を提供することを目的とする。【解決手段】  複数の色成分を有する対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出部と、顔画像に含まれる複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出部と、対象画像のうち、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正する色補正部と、を備える。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の色成分を有する対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出部と、
前記顔画像に含まれる前記複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出部と、
前記対象画像のうち、前記顔部位に対応する領域の前記色成分の値を補正する色補正部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記抽出部は、色相および彩度の情報に基づいて、前記顔部位を抽出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記抽出部は、前記顔部位が歯である場合、前記色相に基づいて前記歯を含む唇の画像領域を抽出し、前記唇の画像領域のうち、前記彩度が多変量解析に基づいて算出されるしきい値以下となる画像領域を前記歯の画像領域として抽出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記抽出部は、輝度および彩度の情報に基づいて、前記顔部位を抽出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記抽出部は、前記顔部位が白目である場合、前記輝度と動的に変化する第１のしきい値との比較に基づいて前記白目を含む目の画像領域を抽出し、前記目の画像領域のうち、前記彩度が多変量解析に基づいて算出される第２のしきい値以下となる画像領域を前記白目の画像領域として抽出する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置において、
前記色補正部は、輝度および彩度の情報に基づいて、前記顔部位に対応する領域の前記色成分の値を補正する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
被写体を撮像して複数の色成分を有する対象画像を取得する撮像部と、
請求項１ないし請求項６のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
を備えることを特徴とする撮像装置。
【請求項８】
複数の色成分を有する対象画像を読み込む入力手順、
前記対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出手順、
前記顔画像に含まれる前記複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出手順、
前記対象画像のうち、前記顔部位に対応する領域の前記色成分の値を補正する色補正手順、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、撮像装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、デジタルカメラなどによって撮像された画像において、被写体である人物の見栄えをよくするために、様々な技術が開発されている。例えば、顔画像から歯の画像領域とともに白目の画像領域を検出し、歯の画像領域の彩度を補正する補正パラメータを、白目の画像領域の彩度に基づき計算し、顔画像の中で違和感を生じないように歯の画像領域の色を補正する技術がある（特許文献１など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１６０４７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、従来技術では、画像の輝度、彩度、色相のいずれかによって生成されるエッジ画像に基づいて、顔画像から歯や白目などの顔部位の画像領域を検出する。しかしながら、生成されるエッジ画像は、撮像時の露出条件やホワイトバランス処理の設定に大きく影響を受けるため、所望の顔部位を精度よく検出できない場合がある。
【０００５】
上記従来技術が有する問題を鑑み、本発明の目的は、露出条件やホワイトバランス処理の影響に関わらず、所望の顔部位を確度高く容易に検出できる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の画像処理装置は、複数の色成分を有する対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出部と、顔画像に含まれる複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出部と、対象画像のうち、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正する色補正部と、を備える。
【０００７】
また、抽出部は、色相および彩度の情報に基づいて、顔部位を抽出してもよい。
【０００８】
また、抽出部は、顔部位が歯である場合、色相に基づいて歯を含む唇の画像領域を抽出し、唇の画像領域のうち、彩度が多変量解析に基づいて算出されるしきい値以下となる画像領域を歯の画像領域として抽出してもよい。
【０００９】
また、抽出部は、輝度および彩度の情報に基づいて、顔部位を抽出してもよい。
【００１０】
また、抽出部は、顔部位が白目である場合、輝度と動的に変化する第１のしきい値との比較に基づいて白目を含む目の画像領域を抽出し、目の画像領域のうち、彩度が多変量解析に基づいて算出される第２のしきい値以下となる画像領域を白目の画像領域として抽出してもよい。
【００１１】
また、色補正部は、輝度および彩度の情報に基づいて、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正してもよい。
【００１２】
本発明の撮像装置は、被写体を撮像して複数の色成分を有する対象画像を取得する撮像部と、本発明の画像処理装置と、を備える。
【００１３】
本発明の画像処理プログラムは、複数の色成分を有する対象画像を読み込む入力手順、対象画像から被写体の顔を認識し、顔画像を検出する顔検出手順、顔画像に含まれる複数の色成分の情報に基づいて、処理対象の顔部位を抽出する抽出手順、対象画像のうち、顔部位に対応する領域の色成分の値を補正する色補正手順、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、露出条件やホワイトバランス処理の影響に関わらず、所望の顔部位を確度高く容易に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係るデジタルカメラ１の構成の一例を示すブロック図
【図２】デジタルカメラ１による処理動作を示すフローチャート
【図３】デジタルカメラ１により撮像された対象画像３０の一例を示す図
【図４】口部分を含む切り出した部分画像４０に対する処理結果を示す図
【図５】左目を含む切り出した部分画像７０に対する処理結果を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態に係るデジタルカメラ１の構成の一例を示すブロック図である。
【００１８】
本実施形態のデジタルカメラ１は、撮像光学系１１、撮像素子１２、ＤＦＥ１３、ＣＰＵ１４、メモリ１５、操作部１６、モニタ１７、メディアＩ／Ｆ１８を有する。ここで、ＤＦＥ１３、メモリ１５、操作部１６、モニタ１７、メディアＩ／Ｆ１８は、それぞれＣＰＵ１４に接続されている。
【００１９】
撮像素子１２は、撮像光学系１１を通過した光束によって結像される被写体像を撮像するデバイスである。この撮像素子１２の出力はＤＦＥ１３に接続されている。なお、本実施形態の撮像素子１２は、順次走査方式の固体撮像素子（ＣＣＤなど）であってもよく、ＸＹアドレス方式の固体撮像素子（ＣＭＯＳなど）であってもよい。
【００２０】
撮像素子１２の受光面には、複数の受光素子がマトリックス状に配列されている。撮像素子１２の各受光素子には、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、青色（Ｂ）のカラーフィルタが公知のベイヤ配列にしたがって配置されている。そのため、撮像素子１２の各受光素子は、カラーフィルタでの色分解によってそれぞれの色に対応する画像信号を出力する。これにより、撮像素子１２は、撮像時にカラーの画像を取得できる。
【００２１】
ＤＦＥ１３は、撮像素子１２から入力される画像信号のＡ／Ｄ変換や、欠陥画素補正などの信号処理を行うデジタルフロントエンド回路である。このＤＦＥ１３は、本実施形態において撮像素子１２とともに撮像部を構成し、撮像素子１２より入力される画像信号を画像のデータとしてＣＰＵ１４に出力する。
【００２２】
ＣＰＵ１４は、デジタルカメラ１の各部を統括的に制御するプロセッサである。例えば、ＣＰＵ１４は、メモリ１５から制御プログラムを読み込んで実行し、撮像素子１２の出力に基づいて、公知のコントラスト検出によるオートフォーカス（ＡＦ）制御や公知の自動露出（ＡＥ）演算などをそれぞれ行う。また、ＣＰＵ１４は、画像処理プログラムに基づいて、ＤＥＦ１３からの画像データに対して、デジタル処理などの画像処理を施す。一例として、デジタル処理には、補間処理、ホワイトバランス処理、階調変換処理、輪郭強調処理、色変換処理などが含まれる。さらに、本実施形態のＣＰＵ１４は、画像処理プログラムの実行により、顔検出部２０、画像抽出部２１、顔部位抽出部２２、色補正部２３として動作する。
【００２３】
顔検出部２０は、撮像された画像（対象画像）に対してエッジ検出するなどの公知の顔認識法を用い、対象画像中の被写体の顔を認識し、顔画像を検出する。
【００２４】
画像抽出部２１は、顔検出部２０によって検出された顔画像に対して、顔認識の場合と同様にエッジ検出を行うことにより、処理対象の顔部位を認識しその部位を含んだ部分画像を切り出す。
【００２５】
顔部位抽出部２２は、画像抽出部２１によって切り出された部分画像の色成分Ｒ、Ｇ、Ｂの画素値から輝度、色相、彩度の情報を算出し、その情報に基づいて、処理対象の顔部位の画像領域を抽出する。本実施形態では、処理対象の顔部位として、歯および白目であるとし、顔部位抽出部２２は、歯の画像領域を抽出する場合、色相および彩度の情報を用いて画像領域の抽出を行い、白目の画像領域を抽出する場合、輝度および彩度の情報を用いて画像領域の抽出を行う。なお、本実施形態の顔部位抽出部２２は、画像抽出部２１とともに抽出部として動作する。また、色成分Ｒ、Ｇ、Ｂの画素値から輝度、色相、彩度の情報の算出方法は、公知のＨＳＶ変換などの変換方法を用いるものとする。
【００２６】
色補正部２３は、処理対象の顔部位を所望の色（例えば、歯や白目の場合には本来有する白色）にするために、顔部位抽出部２２によって抽出された処理対象の顔部位の画像領域の情報に基づいて、対象画像において対応する領域の各色成分の画素値を補正する。
【００２７】
メモリ１５は、撮像した画像とともに、ＣＰＵ１４によって実行される画像処理プログラムなどの各種プログラムを記憶する不揮発性のフラッシュメモリである。
【００２８】
操作部１６は、例えば、撮像モードの切換設定の入力や、静止画像や動画の撮像指示などをユーザから受け付ける。また、本実施形態の操作部１６は、色補正処理を行う顔部位の設定指示もユーザから受け付ける。
【００２９】
モニタ１７は、液晶モニタ等のモニタであり、ＣＰＵ１４の制御指示によって各種画像を表示する。例えば、本実施形態の画像処理後、ＣＰＵ１４の制御指示に基づいて、モニタ１７は、画像処理された画像を表示する。
【００３０】
メディアＩ／Ｆ１８には、不揮発性の記憶媒体１９を着脱可能に接続できる。そして、メディアＩ／Ｆ１８は、記憶媒体１９に対してデータの書き込み／読み込みを実行する。上記の記憶媒体１９は、ハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードなどで構成される。なお、図１では記憶媒体１９の一例としてメモリカードを図示する。
【００３１】
次に、図２のフローチャートを参照しつつ、本実施形態に係るデジタルカメラ１による処理動作について説明する。
【００３２】
なお、上述したように、本実施形態では、色補正する処理対象の顔部位は、歯と白目とであるとし、それらの顔部位を白く色補正するものとする。また、本実施形態に係るデジタルカメラ１は、左右の目の白目の画像領域をそれぞれ抽出して色補正するものとする。以下において、左目の白目の場合の画像処理について説明するが、右目の場合についても同様である。また、本実施形態に係るデジタルカメラ１は、操作部１６を介して、ユーザより色補正する顔部位として歯および白目とする設定指示を、予め受け付け保持しているものとする。
【００３３】
ＣＰＵ１４は、ユーザから被写体の撮像指示（例えば、操作部１６に含まれるレリーズ釦の全押し操作など）を受け付けると、撮像素子１２に被写体の撮像を行う。ＣＰＵ１４は、ＤＥＦ１３を介して、撮像素子１２から出力された画像信号を取得し、補間処理、ホワイトバランス処理、階調変換処理、輪郭強調処理、色変換処理などのデジタル処理を施す。これにより、各画素にＲ、Ｇ、Ｂそれぞれの色成分の画素値を有する対象画像３０が生成される。図３は、対象画像３０の一例を示す。ＣＰＵ１４は、対象画像３０に対して、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０９までの処理を行う。
【００３４】
ステップＳ１０１：ＣＰＵ１４の顔検出部２０は、公知の顔認識法を用い、対象画像３０における被写体の顔を認識し、図３に示す顔画像３１を検出する。ＣＰＵ１４は、不図示の内部メモリに、検出した顔画像３１を保持する。或いは、ＣＰＵ１４は、内部メモリ（不図示）に、顔画像３１に関する情報（画像の大きさや画素位置など）を保持してもよい。
【００３５】
ステップＳ１０２：ＣＰＵ１４の画像抽出部２１は、歯の色補正を行うために、ステップＳ１０１で検出された顔画像３１に対して、エッジ検出を行う。画像抽出部２１は、検出したエッジ量に基づいて歯を含む口部分を認識し、その口部分を含む部分画像４０を切り出す。ＣＰＵ１４は、内部メモリ（不図示）に、切り出した部分画像４０を保持する。図４（ａ）は、切り出した部分画像４０の一例を示す。
【００３６】
なお、切り出される部分画像４０の大きさは、対象画像３０における水平および垂直走査方向それぞれの口部分の大きさの３０％増しなど、ＣＰＵ１４の処理能力や口の大きさに応じて決定されるのが好ましい。
【００３７】
ステップＳ１０３：ＣＰＵ１４の顔部位抽出部２２は、ステップＳ１０２で切り出された部分画像４０から、歯を含む唇の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部２２は、公知の変換方法を用いて、図４（ａ）の部分画像４０の各画素のＲ、Ｇ、Ｂの画素値から色相の値を算出し、部分画像４０の色相画像を生成する。顔部位抽出部２２は、生成した色相画像のうち、唇の色を示す赤色系の色相（例えば、２９０°〜４００°（＝２９０°〜３６０°，０°〜４０°））を有する画素を抽出する。
【００３８】
なお、上記２９０°〜４００°の色相には唇だけでなく肌などの部分も含まれる。そこで、本実施形態の顔部位抽出部２２は、抽出した画素の画素値に対して、多変量解析、例えば、判別分析法を適用し、クラス間分散の分散比が最大になる値を求める。顔部位抽出部２２は、その最大になる値をしきい値と設定して、そのしきい値以下の階調値を有する画素を唇画像の画素として抽出する。これにより、肌などの部分を除いた唇画像のみを抽出することができる。図４（ｂ）は、顔部位抽出部２２によって抽出された唇画像を白い領域として示す、部分画像４０の二値化画像５０である。
【００３９】
さらに、顔部位抽出部２２は、二値化画像５０の唇画像に対して公知の凸包やSnake法などを適用し、歯の画像領域を含む唇の画像領域を抽出する。図４（ｃ）は、凸包によって抽出した唇の画像領域を白い領域として示す、二値化画像５１である。
【００４０】
なお、本実施形態では、赤色系の色相として２９０°〜４００°としたが、露出条件やホワイトバランス処理などに応じて設定することが好ましい。また、顔部位抽出部２２は、しきい値以下の階調値を有する画素を唇画像として抽出する際に、単独に存在する画素や所定の面積以下の画像領域の画素を、ノイズとして除去するようにしてもよい。例えば、その所定の面積とは、部分画像４０の画素数の２％など、対象画像３０や部分画像４０の大きさ、ＣＰＵ１４の処理能力などに応じて決定することが好ましい。
【００４１】
ステップＳ１０４：顔部位抽出部２２は、ステップＳ１０２で切り出された部分画像４０と、ステップＳ１０３で取得した二値化画像５１とを用いて、歯の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部２２は、色相の場合と同様に、公知の変換方法を用い、部分画像４０から彩度画像６０を生成する（図４（ｄ））。図４（ｄ）に示すように、彩度画像６０において、歯や唇上のハイライト部分などの画素の彩度は低くなる（黒色部分）。
【００４２】
顔部位抽出部２２は、二値化画像５１の唇の画像領域に対応する彩度画像６０の画素の彩度に対して、例えば、判別分析法を適用し、クラス間分散の分散比が最大になる値を求める。顔部位抽出部２２は、その最大になる値をしきい値とし、そのしきい値以下の彩度を有する画素を歯の画像領域の画素として抽出する。図４（ｅ）は、顔部位抽出部２２によって抽出された歯の画像領域を白い領域として示す、部分画像４０の二値化画像６１である。
【００４３】
なお、顔部位抽出部２２は、しきい値以下の彩度を有する画素を歯の画像領域の画素として抽出した後、二値化画像６１に対して二値化画像５０を用いたマスク処理を行うことで、ノイズや唇上のハイライト部分などを除去してもよい。
【００４４】
ステップＳ１０５：ＣＰＵ１４の色補正部２３は、元の対象画像３０における被写体の歯を白色に色補正する。そのために、本実施形態の色補正部２３は、例えば、二値化画像６１を３画素×３画素の大きさの領域で平滑化処理し、０〜２５５の階調の平滑画像６２を生成する（図４（ｆ））。色補正部２３は、平滑画像６２の画素の画素値の大きさに応じて、対応する対象画像３０の画素のＲ、Ｇ、Ｂの画素値をガンマ変換して補正し、被写体の歯を白色に色補正する。なお、本実施形態では、Ｒ、Ｇ、Ｂの色成分の画素値自身をガンマ変換するのではなく、画素の輝度に対して、１．３などの１より大きなγ値のトーンカーブを適用し、彩度に対して、０．６などの１より小さなγ値のトーンカーブを適用する。色補正部２３は、ガンマ変換された輝度および彩度の情報を、公知の変換方法でＲ、Ｇ、Ｂの画素値に変換し補正する。
【００４５】
ステップＳ１０６：画像抽出部２１は、白目の色補正を行うために、ステップＳ１０１で検出された顔画像３１に対して、エッジ検出を行う。画像抽出部２１は、検出したエッジ量に基づいて左目を認識し、左目を含む部分画像７０を切り出す。ＣＰＵ１４は、内部メモリ（不図示）に、切り出した部分画像７０を保持する。図５（ａ）は、切り出した部分画像７０の一例を示す。
【００４６】
なお、切り出される部分画像７０の大きさは、対象画像３０における水平および垂直走査方向それぞれの左目の大きさの３０％増しなど、ＣＰＵ１４の処理能力や目の大きさに応じて決定されるのが好ましい。
【００４７】
ステップＳ１０７：顔部位抽出部２２は、ステップＳ１０６で切り出された部分画像７０から、白目を含む左目の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部２２は、公知の変換方法を用い、図５（ａ）の部分画像７０の各画素のＲ、Ｇ、Ｂの画素値から輝度を算出し、部分画像７０の輝度画像を生成する。顔部位抽出部２２は、生成した輝度画像を、動的しきい値法、例えば、適応的二値化処理を適用して二値化し、左目部分の領域を絞り込む（図５（ｂ））。この適応的二値化処理を用いることにより、輝度画像内の部分ごとに局所的に異なるしきい値（第１のしきい値）が設けられ、照明ムラなどの撮像時の露出条件やホワイトバランス処理などの影響を回避しつつ、輝度画像を二値化することができる。図５（ｂ）は、適応的二値化処理により絞り込まれた左目部分を白い領域として示す、部分画像７０の二値化画像８０である。
【００４８】
しかしながら、二値化画像８０には、髪の毛や眉毛などの画像領域も含まれる。そこで、顔部位抽出部２２は、二値化画像８０において、単独に存在する画素や所定の面積以下の髪の毛などの画像領域の画素を、ノイズとして除去する（図５（ｃ））。本実施形態における所定の面積とは、例えば、部分画像７０の画素数の５％など、対象画像３０や部分画像７０の大きさ、ＣＰＵ１４の処理能力などに応じて決定するのが好ましい。
【００４９】
さらに、顔部位抽出部２２は、水平および垂直走査方向それぞれの左目の大きさを表すフェレ径、またはそれらのフェレ径の比（例えば、フェレ径比＝１）に基づいて、二値化画像８１から左目のみの二値化画像８２を取得する（図５（ｄ））。顔部位抽出部２２は、二値化画像８２に対して公知の凸包やSnake法などを適用し、白目の画像領域を含む左目の画像領域を抽出する。図５（ｅ）は、凸包によって求めた左目の画像領域を白い領域として示す、二値化画像８３である。
【００５０】
なお、公知の凸包やSnake法などを用いて、白目を含む目の画像領域を抽出するにあたり、顔部位抽出部２２は、白目と瞳の境界や目の輪郭部分で強いエッジが生じやすいことから、輝度や彩度のソーベルエッジの平均値が大きい方を目の画像領域と判断して抽出するのが好ましい。また、左目や右目のフェレ径やフェレ径比などは、大人や子供、または男女など、被写体に応じて適宜設定され、メモリ１５に記憶されることが好ましい。
【００５１】
ステップＳ１０８：顔部位抽出部２２は、ステップＳ１０６で切り出された部分画像７０と、ステップＳ１０８で取得した二値化画像８３とを用いて、左目の白目の画像領域を抽出する。そのために、顔部位抽出部２２は、歯の場合と同様に、公知の変換方法を用い、部分画像７０から彩度画像９０を生成する（図５（ｆ））。図５（ｆ）に示すように、彩度画像９０において、白目や瞳のハイライト部分などの画素の彩度は低くなる（黒色部分）。
【００５２】
顔部位抽出部２２は、二値化画像８３の左目の画像領域に対応する彩度画像９０の画素の彩度に対して、例えば、判別分析法を適用し、クラス間分散の分散比が最大になる値を求める。顔部位抽出部２２は、その最大になる値をしきい値（第２のしきい値）とし、そのしきい値以下の彩度を有する画素を左目の白目の画像領域の画素として抽出する。図５（ｇ）は、顔部位抽出部２２によって抽出された左目の白目の画像領域を白い領域として示す、部分画像７０の二値化画像９１である。
【００５３】
なお、ＣＰＵ１４は、右目の白目の画像領域についても、左目の場合と同様に、ステップＳ１０６〜ステップＳ１０８の処理を行い抽出する。
【００５４】
ステップＳ１０９：色補正部２３は、元の対象画像３０における被写体の白目を白色に色補正する。そのために、本実施形態の色補正部２３は、例えば、二値化画像９１を３画素×３画素の大きさの領域で平滑化処理し、０〜２５５の階調の平滑画像９２を生成する（図５（ｈ））。色補正部２３は、平滑画像９２の画素の画素値の大きさに応じて、対応する対象画像３０の画素のＲ、Ｇ、Ｂの画素値をガンマ変換して補正し、被写体の白目を白色にする。なお、本実施形態では、歯の場合と同様に、Ｒ、Ｇ、Ｂの色成分の画素値自身をガンマ変換するのではなく、画素の輝度に対して、１．３などの１より大きなγ値のトーンカーブを適用し、彩度に対して、０．６などの１より小さなγ値のトーンカーブを適用する。色補正部２３は、ガンマ変換された輝度および彩度の情報を、公知の変換方法でＲ、Ｇ、Ｂの画素値に変換し補正する。また、輝度および彩度のそれぞれに適用されるトーンカーブのγ値は、ステップＳ１０５の値と同じでもよいし、異なっていてもよい。
【００５５】
このように、本実施形態では、歯の画像領域を抽出する場合、露出条件の違いによる影響を受けにくい色相、およびホワイトバランス処理の影響を受けにくい彩度に基づいて決定することにより、歯の画像領域を確度高く容易に検出できる。
【００５６】
また、白目の画像領域を抽出する場合、露出条件およびホワイトバランス処理の違いに応じて、しきい値設定が調整可能な動的しきい値法および多変量解析を用いることにより、白目の画像領域を確度高く容易に検出できる。
《実施形態の補足事項》
（１）上記実施形態では、デジタルカメラ１の顔検出部２０、画像抽出部２１、顔部位抽出部２２、色補正部２３の各処理を、ＣＰＵ１４がソフトウエア的に実現する例を説明したが、ＡＳＩＣを用いてこれらの各処理をハードウエア的に実現しても勿論かまわない。
【００５７】
また、顔検出部２０、画像抽出部２１、顔部位抽出部２２、色補正部２３のそれぞれは、被写体が人物であるとして処理したが、被写体が犬や猫などの動物に対しても適用可能である。
【００５８】
（２）本発明の画像処理装置は、上記実施形態のデジタルカメラ１の例に限定されない。例えば、撮像された画像をコンピュータに読み込ませ、コンピュータに歯や白目の色補正処理を実行させることにより、コンピュータを本発明の画像処理装置として機能させてもよい。
【００５９】
（３）上記実施形態では、画像抽出部２１が、エッジ検出に基づいて、処理対象の顔部位を認識し、その顔部位を含んだ画像を切り出したが、本発明はこれに限定されない。例えば、撮像される被写体の構図に応じて、予め各顔部位が位置するデータをメモリ１５に記憶させることにより、画像抽出部２１が、対象画像３０における被写体の構図を認識し、認識した構図に応じて処理対象の顔部位の位置を特定して、その顔部位を含んだ部分画像を切り出すようにしてもよい。
【００６０】
（４）上記実施形態では、対象画像３０は、ＣＰＵ１４によるデジタル処理の色補間処理により、各画素にＲ、Ｇ、Ｂの画素値を有する画像としたが、本発明はこれに限定されず、色補間処理前のＲＡＷ画像でもよい。
【００６１】
（５）上記実施形態では、色補正部２３は、二値化画像を３画素×３画素で平滑化処理し、０〜２５５の階調の平滑画像６２および平滑画像９２を生成したが、本発明はこれに限定されない。例えば、色補正部２３は、５画素×５画素などの大きさの領域で平滑化処理し、任意の階調レンジを有した平滑画像を生成してもよい。
【００６２】
また、色補正部２３は、平滑化処理を行わず、歯や白目の画像領域に対応する対象画像３０の画素の各色成分の画素値を、自身の値に応じてガンマ変換してもよいし、歯や白目の画像領域に対応する対象画像３０の画素の各色成分の画素値に、白色を示す所定の画像値（例えば、Ｒ＝Ｇ＝Ｂ＝２５５）を代入してもよい。
【００６３】
（６）上記実施形態では、左右の目の画像領域を抽出するにあたり、左右の目それぞれの部分画像７０を切り出したが、本発明はこれに限定されず、例えば、左右の両方の目を含む１つの部分画像を切り出して、左右の目の画像領域を抽出してもよい。
【００６４】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点及び利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神及び権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点及び利点にまで及ぶことを意図する。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良及び変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物及び均等物によることも可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１  デジタルカメラ、１１  撮像光学系、１２  撮像素子、１３  ＤＦＥ、１４  ＣＰＵ、１５  メモリ、１６  操作部、１７  モニタ、１８  メディアＩ／Ｆ、１９  記憶媒体、２０  顔検出部、２１  画像抽出部、２２  顔部位抽出部、２３  色補正部
【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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