(57)【要約】【課題】画像中の目の画像の部分に対して自動的に画像処理を行うことを可能とする。【解決手段】画像処理装置は、対象画像における目の画像を検出する目検出部と、検出された目の画像を含む特定領域を対象に所定の画像処理を行う画像処理部とを備える。【選択図】図９
2009104292.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
対象画像における目の画像を検出する目検出部と、
検出された目の画像を含む特定領域を対象に所定の画像処理を行う画像処理部と、を備える、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記所定の画像処理は、画像をくっきりさせるための画像処理である、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記所定の画像処理は、画像をシャープにする画像処理である、画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記特定領域の中央部よりも周縁部の方が前記所定の画像処理の効果の程度が小さくなるように、前記程度を設定する程度設定部を含む、画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記程度設定部は、前記特定領域の中心を通る任意の直線上において前記中心からの距離が大きい位置ほど前記程度が小さくなるように、前記程度を設定する、画像処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の画像処理装置であって、
前記程度設定部は、前記対象画像における目の画像の大きさに相関のある指標値が大きいほど前記程度が大きくなるように、前記程度を設定する、画像処理装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記対象画像における目の画像の大きさに相関のある指標値が大きいほど各画素に対する前記画像処理時に参照される周辺画素が多くなるように、前記参照される周辺画素の範囲を設定する参照範囲設定部を含む、画像処理装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象画像の幅方向と高さ方向との一方に沿った画素列の内、前記特定領域を包含する所定の領域に重複する部分を有する画素列のみを対象に、前記画素列を構成する各画素が前記特定領域に含まれるか否かを判定する判定部を備える、画像処理装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項７のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象画像を構成する画素が前記特定領域に含まれるか否かを判定する判定部を備え、
前記特定領域は、楕円形の領域であり、
前記判定部は、それぞれ前記楕円形の長径方向および短径方向に平行な２つの軸による直交座標系を設定し、前記対象画像を構成する画素の前記直交座標系上の位置が、前記直交座標系における前記特定領域に対応した領域内に位置するか否かに基づき、前記判定を行う、画像処理装置。
【請求項１０】
画像処理方法であって、
（ａ）対象画像における目の画像を検出する工程と、
（ｂ）検出された目の画像を含む特定領域を対象に所定の画像処理を行う工程と、を備える、画像処理方法。
【請求項１１】
画像処理のためのコンピュータプログラムであって、
対象画像における目の画像を検出する目検出機能と、
検出された目の画像を含む特定領域を対象に所定の画像処理を行う画像処理機能と、を、コンピュータに実現させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目の画像を対象とした画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像のコントラストやシャープネスを調整するための画像処理技術が知られている（例えば特許文献１）。特許文献１には、画像ファイルに付加された被写体領域情報に基づき設定された処理対象領域の画質調整を行う画像処理技術が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】特表２００４−０３０３７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像において、人物の目の画像の部分は観察者の注目を浴びやすい。そのため、目の画像の部分に対する画像処理を行うことにより、画像がより好ましいものとなる場合も多い。しかし、画像中の目の画像の部分に対して自動的に画像処理を行う技術は知られていなかった。
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、画像中の目の画像の部分に対して自動的に画像処理を行うことを可能とする技術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】
【０００６】
上記課題の少なくとも一部を解決するために、本発明は、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］画像処理装置であって、
対象画像における目の画像を検出する目検出部と、
検出された目の画像を含む特定領域を対象に所定の画像処理を行う画像処理部と、を備える、画像処理装置。
【０００８】
この画像処理装置では、対象画像における目の画像が検出され、検出された目の画像を含む特定領域を対象に所定の画像処理が行われるため、画像中の目の画像の部分に対して自動的に画像処理を行うことができる。
【０００９】
［適用例２］適用例１に記載の画像処理装置であって、
前記所定の画像処理は、画像をくっきりさせるための画像処理である、画像処理装置。
【００１０】
この画像処理装置では、画像中の目の画像の部分に対して自動的に画像をくっきりさせるための画像処理を行うことができる。
【００１１】
［適用例３］適用例１または適用例２に記載の画像処理装置であって、
前記所定の画像処理は、画像をシャープにする画像処理である、画像処理装置。
【００１２】
この画像処理装置では、画像中の目の画像の部分に対して自動的に画像をシャープにする画像処理を行うことができる。
【００１３】
［適用例４］適用例１ないし適用例３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記特定領域の中央部よりも周縁部の方が前記所定の画像処理の効果の程度が小さくなるように、前記程度を設定する程度設定部を含む、画像処理装置。
【００１４】
この画像処理装置では、特定領域の周縁部において画像処理の効果の程度が比較的小さくなるため、画像処理が行われる特定領域と特定領域以外の領域との境界部分の画像を自然なものとすることができる。
【００１５】
［適用例５］適用例４に記載の画像処理装置であって、
前記程度設定部は、前記特定領域の中心を通る任意の直線上において前記中心からの距離が大きい位置ほど前記程度が小さくなるように、前記程度を設定する、画像処理装置。
【００１６】
この画像処理装置では、特定領域の周縁部において画像処理の効果の程度が比較的小さくなるため、画像処理が行われる特定領域と特定領域以外の領域との境界部分の画像を自然なものとすることができると共に、目の画像の中心に近い位置ほど画像処理の効果の程度が大きくなるため、処理後の画像をより好ましいものとすることができる。
【００１７】
［適用例６］適用例４または適用例５に記載の画像処理装置であって、
前記程度設定部は、前記対象画像における目の画像の大きさに相関のある指標値が大きいほど前記程度が大きくなるように、前記程度を設定する、画像処理装置。
【００１８】
この画像処理装置では、対象画像における目の画像の大きさが比較的大きい場合には、画像処理の効果の程度を大きくして画像処理を実効あるものとできる一方、対象画像における目の画像の大きさが比較的小さい場合には、画像処理の効果の程度を小さくして画像処理結果が不自然となることを抑制することができる。
【００１９】
［適用例７］適用例１ないし適用例３のいずれかに記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記対象画像における目の画像の大きさに相関のある指標値が大きいほど各画素に対する前記画像処理時に参照される周辺画素が多くなるように、前記参照される周辺画素の範囲を設定する参照範囲設定部を含む、画像処理装置。
【００２０】
この画像処理装置では、対象画像における目の画像の大きさが比較的大きい場合には、画像処理の際により多くの周辺画素が参照されるようにして、画像処理を実効あるものとすることができる。一方、対象画像における目の画像の大きさが比較的小さい場合には、画像処理の際により少ない周辺画素のみが参照されるようにして、目以外の画像の部分が参照されることにより画像処理結果が不自然となることを抑制することができる。
【００２１】
［適用例８］適用例１ないし適用例７のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象画像の幅方向と高さ方向との一方に沿った画素列の内、前記特定領域を包含する所定の領域に重複する部分を有する画素列のみを対象に、前記画素列を構成する各画素が前記特定領域に含まれるか否かを判定する判定部を備える、画像処理装置。
【００２２】
この画像処理装置では、対象画像の幅方向と高さ方向との一方に沿った画素列の内、特定領域を包含する所定の領域に重複する部分を有する画素列のみを対象に、画素列を構成する各画素が特定領域に含まれるか否かが判定されるため、特定領域内に位置する可能性がない画素を対象とした判定を回避することができ、処理負荷の軽減、処理の高速化、ハードウェア資源の有効活用等を図ることができる。
【００２３】
［適用例９］適用例１ないし適用例７のいずれかに記載の画像処理装置であって、さらに、
前記対象画像を構成する画素が前記特定領域に含まれるか否かを判定する判定部を備え、
前記特定領域は、楕円形の領域であり、
前記判定部は、それぞれ前記楕円形の長径方向および短径方向に平行な２つの軸による直交座標系を設定し、前記対象画像を構成する画素の前記直交座標系上の位置が、前記直交座標系における前記特定領域に対応した領域内に位置するか否かに基づき、前記判定を行う、画像処理装置。
【００２４】
この画像処理装置では、楕円形の領域である特定領域の境界線の定義が単純化されるため、判定の効率化を図ることができる。
【００２５】
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、画像処理方法および装置、画像補正方法および装置、画像印刷方法および装置、これらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．実施例：
Ｂ．変形例：
【００２７】
Ａ．実施例：
図１は、本発明の実施例における画像処理装置としてのプリンタ１００の構成を概略的に示す説明図である。本実施例のプリンタ１００は、メモリカードＭＣ等から取得した画像データに基づき画像を印刷する、いわゆるダイレクトプリントに対応したカラーインクジェットプリンタである。プリンタ１００は、プリンタ１００の各部を制御するＣＰＵ１１０と、例えばＲＯＭやＲＡＭによって構成された内部メモリ１２０と、ボタンやタッチパネルにより構成された操作部１４０と、液晶ディスプレイにより構成された表示部１５０と、プリンタエンジン１６０と、カードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１７０と、を備えている。プリンタ１００は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラやパーソナルコンピュータ）とのデータ通信を行うためのインターフェースを備えているとしてもよい。プリンタ１００の各構成要素は、バスを介して互いに接続されている。
【００２８】
プリンタエンジン１６０は、印刷データに基づき印刷を行う印刷機構である。カードインターフェース１７０は、カードスロット１７２に挿入されたメモリカードＭＣとの間でデータのやり取りを行うためのインターフェースである。なお、本実施例では、メモリカードＭＣに画像データを含む画像ファイルが格納されている。
【００２９】
内部メモリ１２０には、補正印刷部２００と、表示処理部３１０と、印刷処理部３２０とが格納されている。補正印刷部２００は、所定のオペレーティングシステムの下で、後述する「目くっきり補正印刷処理」を実行するためのコンピュータプログラムである。表示処理部３１０は、表示部１５０を制御して、表示部１５０上に処理メニューやメッセージ、画像等を表示させるディスプレイドライバである。印刷処理部３２０は、画像データから印刷データを生成し、プリンタエンジン１６０を制御して、印刷データに基づく画像の印刷を実行するためのコンピュータプログラムである。ＣＰＵ１１０は、内部メモリ１２０から、これらのプログラムを読み出して実行することにより、これら各部の機能を実現する。
【００３０】
補正印刷部２００は、プログラムモジュールとして、顔領域設定部２１０と、目領域設定部２２０と、補正領域設定部２３０と、判定部２４０と、補正処理部２５０とを含んでいる。補正処理部２５０は、参照範囲設定部２５２と、程度設定部２５４とを含んでいる。これらの各部の機能については、後述の目くっきり補正印刷処理の説明において詳述する。なお、目領域設定部２２０は本発明における目検出部に相当し、補正処理部２５０は本発明における画像処理部に相当する。
【００３１】
プリンタ１００は、対象画像中の目の画像をくっきりとさせる「目くっきり補正」と、補正後の対象画像の印刷と、を行う目くっきり補正印刷処理を実行することができる。ここで、「画像をくっきりとさせる」とは、画像の輪郭をはっきりさせることと、画像を鮮鋭にさせることと、画像を強調することと、画像を際立たせることと、画像にメリハリをつけることと、の内の少なくとも１つを意味する。目くっきり補正印刷処理により、目の画像がくっきりとなってより好ましくなった対象画像の印刷が実現可能である。カードスロット１７２（図１）にメモリカードＭＣが挿入され、ユーザによる操作部１４０を介した所定の操作が行われると、目くっきり補正印刷処理が開始される。
【００３２】
図２は、目くっきり補正印刷処理の流れを示すフローチャートである。ステップＳ１００では、補正印刷部２００（図１）が、処理の対象となる対象画像ＴＩを設定する。補正印刷部２００は、対象画像ＴＩの設定のための所定のユーザインターフェースを表示部１５０に表示するよう表示処理部３１０に指示する。図３は、対象画像ＴＩの設定のためのユーザインターフェースの一例を示す説明図である。図３に示したユーザインターフェースの画像表示欄ＩＡには、メモリカードＭＣに格納された画像データに基づき、画像が表示される。メモリカードＭＣに複数の画像が格納されている場合には、ユーザによる操作部１４０を介した操作に応じて、画像表示欄ＩＡに表示される画像が順次切り替えられる。なお、対象画像ＴＩの設定のためのユーザインターフェースに、メモリカードＭＣに格納された複数の画像データに基づき、複数の画像が一覧表示されるとしてもよい。補正印刷部２００は、対象画像ＴＩの設定のためのユーザインターフェースにおいてユーザにより選択された画像を対象画像ＴＩとして設定する。
【００３３】
ステップＳ２００（図２）では、顔領域設定部２１０（図１）が、対象画像ＴＩにおける顔領域ＦＡの検出を行う。ここで、顔領域ＦＡは、対象画像ＴＩにおける画像領域であって、少なくとも顔の一部の画像を含む領域である。顔領域設定部２１０は、対象画像ＴＩを解析して顔の画像を含むと想定される領域を検出し、当該領域を顔領域ＦＡとして設定する。顔領域設定部２１０による顔領域ＦＡの検出は、例えばテンプレートを利用したパターンマッチングによる方法（特開２００６−２７９４６０参照）といった公知の検出方法を用いて実行される。
【００３４】
図４は、顔領域ＦＡの検出結果の一例を示す説明図である。本実施例では、図４に示すように、両目と鼻と口の画像を含む矩形の領域が顔領域ＦＡとして検出される。顔領域設定部２１０は、検出された顔領域ＦＡを、例えば顔領域ＦＡの４つの頂点の座標により特定する。
【００３５】
ステップＳ２００（図２）において、顔領域ＦＡの検出に成功しなかった場合には（ステップＳ３００：Ｎｏ）、その旨が表示部１５０を通じてユーザに通知される。この場合には、ユーザに他の画像を対象画像ＴＩとして選択させるために、対象画像ＴＩの選択のためのユーザインターフェース（図３）が表示部１５０に再度表示され、対象画像ＴＩの再設定（ステップＳ１００）が行われる。
【００３６】
一方、ステップＳ２００（図２）において、顔領域ＦＡの検出に成功した場合には（ステップＳ３００：Ｙｅｓ）、次に、目領域設定部２２０（図１）が、対象画像ＴＩにおける目領域ＥＡの検出を行う。ここで、目領域ＥＡは、対象画像ＴＩにおける画像領域であって、少なくとも目の一部の画像を含む領域である。目領域設定部２２０は、対象画像ＴＩ中の顔領域ＦＡを解析して目の画像を含むと想定される領域を検出し、当該領域を目領域ＥＡとして設定する。目領域設定部２２０による目領域ＥＡの検出は、顔領域ＦＡの検出と同様に、例えばテンプレートを利用したパターンマッチングによる方法といった公知の検出方法を用いて実行される。なお、対象画像ＴＩにおいて複数の顔領域ＦＡが検出された場合には、顔領域ＦＡ毎に、目領域ＥＡの検出が行われる。
【００３７】
図５は、目領域ＥＡの検出結果の一例を示す説明図である。本実施例では、図５に示すように、１人の人物の画像につき、それぞれ左右の目の画像を包含する２つの矩形の領域が目領域ＥＡとして検出される。なお、人物の右目に対応した目領域ＥＡを「目領域ＥＡ（ｒ）」とも呼び、人物の左目に対応した目領域ＥＡを「目領域ＥＡ（ｌ）」とも呼ぶ。目領域ＥＡの傾きは、顔領域ＦＡの傾きと同じとなっている。すなわち、目領域ＥＡの幅方向および高さ方向は、それぞれ、顔領域ＦＡの幅方向および高さ方向と平行となっている。目領域設定部２２０は、検出された目領域ＥＡを、例えば目領域ＥＡの４つの頂点の座標により特定する。
【００３８】
ステップＳ３００（図２）において、目領域ＥＡの検出に成功しなかった場合には（ステップＳ５００：Ｎｏ）、目領域設定部２２０が、目領域ＥＡを推定する（ステップＳ６００）。図６は、目領域ＥＡの推定方法の一例を示す説明図である。図６に示すように、目領域ＥＡ（目領域ＥＡ（ｒ）およびＥＡ（ｌ））は、顔領域ＦＡの位置・大きさ・傾きに基づき推定される。具体的には、目領域ＥＡの傾きは顔領域ＦＡの傾きと同じとされる。また、目領域ＥＡ（ｒ）およびＥＡ（ｌ）のそれぞれの中心Ｃの位置は、顔領域ＦＡの幅方向および高さ方向に沿った所定の位置として決定され、例えば、顔領域ＦＡの幅Ｗｆと所定の係数ｋ１との積および顔領域ＦＡの高さＨｆと所定の係数ｋ２との積により特定される位置とされる。また、目領域ＥＡの幅は、顔領域ＦＡの幅Ｗｆと所定の係数ｋ３との積とされ、目領域ＥＡの高さは、顔領域ＦＡの高さＨｆと所定の係数ｋ４との積とされる。なお、所定の係数ｋ１，ｋ２，ｋ３，ｋ４の値は、顔領域設定部２１０による顔領域ＦＡの検出結果と目の画像との関係を統計的に分析することにより、予め定められる。
【００３９】
なお、顔領域ＦＡを検出し（図２のステップＳ４００）、顔領域ＦＡの位置・大きさ・傾きに基づき目領域ＥＡを推定すること（図２のステップＳ６００）は、対象画像ＴＩから目の画像を含むと考えられる領域を検出することと表現することも可能である。
【００４０】
ステップＳ７００（図２）では、補正印刷部２００（図１）が、目くっきり補正を行う。図７は、目くっきり補正の流れを示すフローチャートである。ステップＳ７１０では、補正印刷部２００（図１）が、目領域座標系を設定する。
【００４１】
図８は、目領域座標系および補正領域（後述）の設定方法の一例を示す説明図である。図８（ａ）には、対象画像ＴＩを示している。ｘ軸を対象画像ＴＩの幅方向にとり、ｙ軸を対象画像ＴＩの高さ方向にとった座標系を対象画像座標系と呼ぶものとする。
【００４２】
補正印刷部２００は、図８（ｂ）に示すように、ｘ’軸を目領域ＥＡ（目領域ＥＡ（ｒ）およびＥＡ（ｌ））の幅方向にとり、ｙ’軸を目領域ＥＡの高さ方向にとった座標系を目領域座標系として設定する。本実施例では、目領域ＥＡの傾きは顔領域ＦＡの傾きと同じとされているため、目領域座標系のｘ’軸は顔領域ＦＡの幅方向にも平行であり、ｙ’軸は顔領域ＦＡの高さ方向にも平行である。
【００４３】
なお、対象画像ＴＩにおいて複数の顔領域ＦＡが検出された場合には、１つの顔領域ＦＡ内の目領域ＥＡ毎に、１つの目領域座標系が設定される。また、目領域ＥＡの傾きが顔領域ＦＡの傾きとは独立して決められ、１つの顔領域ＦＡにおける目領域ＥＡ（ｒ）およびＥＡ（ｌ）の傾きが互いに異なることが許容されている場合には、それぞれの目領域ＥＡ毎に、１つの目領域座標系が設定される。
【００４４】
ステップＳ７２０（図７）では、補正領域設定部２３０（図１）が、補正領域ＣＡを設定する。補正領域ＣＡは、後述のステップＳ７７０におけるシャープネス補正の対象となる対象画像ＴＩ上の領域である。本実施例では、補正領域ＣＡは、図８（ａ）に示すように、目の画像を含むような楕円形の領域として設定される。なお、人物の右目に対応した補正領域ＣＡを「補正領域ＣＡ（ｒ）」とも呼び、人物の左目に対応した補正領域ＣＡを「補正領域ＣＡ（ｌ）」とも呼ぶ。補正領域ＣＡは、本発明における特定領域に相当する。
【００４５】
補正領域ＣＡについて、より詳細に説明する。補正領域ＣＡは、目領域ＥＡの位置・大きさ・傾きに基づき設定される。具体的には、補正領域ＣＡは、図８（ｂ）に示すように、目領域座標系において、目領域ＥＡの中心Ｃを中心とし、目領域ＥＡの幅を長径とし、目領域ＥＡの高さを短径とする楕円形の領域となるように設定される。すなわち、目領域座標系において、補正領域ＣＡの境界線は、目領域ＥＡに内接する楕円となる。また、目領域座標系のｘ’軸は、この楕円の長径方向に平行となり、目領域座標系のｙ’軸は、この楕円の短径方向に平行となる。このように補正領域ＣＡを設定すれば、補正領域ＣＡは、目の画像を含む領域となる。ここで、目の画像を含むとは、対象画像ＴＩにおける目の画像の少なくとも一部を含むことを意味する。なお、補正領域ＣＡの境界線の楕円の長径を２ａと表し、短径を２ｂと表すものとする。
【００４６】
例えば補正領域ＣＡ（ｒ）について、目領域座標系における楕円の中心Ｃの座標を（ｓ，ｔ）とすると、以下の式（１）を満足する座標（ｘ’，ｙ’）は、補正領域ＣＡ（ｒ）内に位置することとなる。補正領域ＣＡ（ｌ）についても同様である。
【００４７】
【数１】
2009104292.tif 000003
【００４８】
ステップＳ７３０（図７）では、判定部２４０（図１）が、対象画像ＴＩにおいて判定範囲ＤＲを設定する。判定範囲ＤＲは、対象画像ＴＩを構成する各画素について後述のステップＳ７７０におけるシャープネス補正の対象であるか否か（すなわち補正領域ＣＡ内に含まれるか否か）を決定する判定（以下「補正実行判定」とも呼ぶ）が行われる対象画像ＴＩ上の範囲である。
【００４９】
図９は、補正実行判定方法の一例を示す説明図である。図９の上段に示すように、判定部２４０は、対象画像ＴＩの幅方向（ｘ軸方向）に沿った画素列の内、目領域ＥＡに重複する部分を有する画素列のみを含む範囲を、判定範囲ＤＲとして設定する。すなわち、判定範囲ＤＲは、対象画像ＴＩの幅方向に沿って目領域ＥＡが投影される範囲である。判定部２４０は、各目領域ＥＡの４つの頂点の座標に基づき、判定範囲ＤＲを設定する。
【００５０】
上述したように、目領域ＥＡは、補正領域ＣＡを包含する領域である。そのため、目領域ＥＡに重複する部分を有しない画素列を構成する画素は、補正領域ＣＡ内に位置する可能性がない。従って、上述のように判定範囲ＤＲを設定することにより、補正領域ＣＡ内に位置する可能性がない画素を対象とした補正実行判定を回避することができ、処理負荷の軽減、処理の高速化、ハードウェア資源の有効活用等を図ることができる。
【００５１】
ステップＳ７４０（図７）では、判定部２４０（図１）が、対象画像ＴＩの判定範囲ＤＲから、補正実行判定の対象となる画素（以下「判定対象画素」とも呼ぶ）を１つ選択する。ステップＳ７５０では、判定部２４０が、選択された判定対象画素の対象画像座標系における座標を目領域座標系における座標へと変換する。例えば、図９に示すように、対象画像ＴＩ上の画素Ｐ１が判定対象画素として選択されると、判定対象画素Ｐ１の座標が目領域座標系における座標（ｍ、ｎ）に変換される。
【００５２】
ステップＳ７６０（図７）では、判定部２４０（図１）が、目領域座標系において、ステップＳ７５０における座標変換後の判定対象画素の座標が、ステップＳ７２０で設定された補正領域ＣＡ内に位置するか否かの判定（すなわち補正実行判定）を行う。
【００５３】
例えば、図９に示した補正領域ＣＡ（ｒ）についての補正実行判定では、座標変換後の判定対象画素Ｐ１の座標を（ｍ、ｎ）とすると、下記の式（２）が満たされれば判定対象画素Ｐ１の座標は補正領域ＣＡ内に位置すると判定され、式（２）が満たされなければ判定対象画素Ｐ１の座標は補正領域ＣＡ内には位置しないと判定される。
【００５４】
【数２】
2009104292.tif 000004
【００５５】
判定対象画素についての補正実行判定は、設定されたすべての補正領域ＣＡについて実行される。例えば、図９に示すように補正領域ＣＡが２つ（補正領域ＣＡ（ｒ）およびＣＡ（ｌ））設定されている場合には、２つの補正領域ＣＡについて順に補正実行判定が行われる。また、複数の顔領域ＦＡが検出され、各顔領域ＦＡにおいて補正領域ＣＡが設定されている場合には、各補正領域ＣＡについて順に補正実行判定が行われる。
【００５６】
このように、本実施例では、目領域座標系における判定対象画素Ｐ１の位置が、目領域座標系における補正領域ＣＡ内に位置するか否かを判定することにより、補正実行判定が行われる。このようにすれば、楕円形である補正領域ＣＡの境界線の数式が単純化されるため、補正実行判定の効率化を図ることができる。
【００５７】
ステップＳ７６０において、座標変換後の判定対象画素の座標が補正領域ＣＡ内に位置すると判定された場合には、判定対象画素は補正の対象である判断され、判定対象画素に対するシャープネス補正が実行される（図７のステップＳ７７０）。シャープネス補正は、例えばマトリクスを用いたアンシャープマスキング処理といった周知の画像処理により行われる。シャープネス補正により、画像はくっきりしたものとなる。シャープネス補正は、鮮鋭化処理とも呼ばれる。
【００５８】
ステップＳ７８０（図７）では、判定部２４０（図１）が、判定範囲ＤＲ内のすべての画素を判定対象画素として選択したか否かを判定する。未だ選択されていない画素があると判定された場合には（ステップＳ７８０：Ｎｏ）、判定範囲ＤＲ内の未だ選択されていない画素の１つが判定対象画素として選択され（ステップＳ７４０）、ステップＳ７５０からＳ７７０の処理が実行される。通常は、判定範囲ＤＲを構成する画素列毎に、画素列を構成する画素が順に判定対象画素として選択される。判定範囲ＤＲ内のすべての画素が既に選択されたと判定された場合に（ステップＳ７８０：Ｙｅｓ）、目くっきり補正（図７）が完了する。
【００５９】
ここで、本実施例では、対象画像ＴＩ中の顔領域ＦＡの大きさに応じて、シャープネス補正（図７のステップＳ７７０）に用いられるマトリクスの大きさを変化させている。図１０は、顔領域ＦＡの大きさとシャープネス補正に用いられるマトリクスの大きさとの関係を概念的に示すグラフである。図１０に示すように、対象画像ＴＩ中の顔領域ＦＡの大きさが大きいほど、シャープネス補正に用いられるマトリクスの大きさは大きくなる。そのため、対象画像ＴＩ中の顔領域ＦＡの大きさが比較的大きい場合には、シャープネス補正の際により広い範囲でより多くの周辺画素が参照されるようにして、補正を実効あるものとすることができる。一方、対象画像ＴＩ中の顔領域ＦＡの大きさが比較的小さい場合には、シャープネス補正の際により狭い範囲でより少ない周辺画素のみが参照されるようにして、目以外の画像の部分が参照されることにより補正結果が不自然となることを抑制することができる。なお、一般に、顔の大きさと目の大きさとは相関関係を有するため、顔領域ＦＡの大きさは、目の画像の大きさに相関のある指標と言える。従って、本実施例では、対象画像ＴＩ中の目の画像の大きさが大きいほど、シャープネス補正に用いられるマトリクスの大きさは大きくなるとも言える。
【００６０】
なお、シャープネス補正に用いられるマトリクスの大きさは、図１０に示された予め設定された関係に従い、参照範囲設定部２５２（図１）によって決定される。
【００６１】
また、本実施例では、補正の対象であると判断された画素の補正領域ＣＡ内における位置に応じて、シャープネス補正（図７のステップＳ７７０）の効果の程度を変化させている。図１１は、画素の補正領域ＣＡ内における位置とシャープネス補正の効果の程度との関係を概念的に示すグラフである。また、図１２は、画素の補正領域ＣＡ内における位置とシャープネス補正の効果の程度との関係を示す説明図である。
【００６２】
図１１に示すグラフの横軸は、目領域座標系において、以下の式（３）により算出される距離指標Ｉｄである（図９参照）。距離指標Ｉｄは、図１２に示すように、補正領域ＣＡにおいて同心楕円形状の分布となり、補正領域ＣＡの中心Ｃに近い中央部ほど小さく、補正領域ＣＡの境界線に近い周縁部ほど大きい。距離指標Ｉｄは、補正領域ＣＡの中心Ｃにおいて０となり、境界線上において１となる。
【００６３】
【数３】
2009104292.tif 000005
【００６４】
また、図１１に示すグラフの縦軸は、シャープネス補正の効果の程度である。シャープネス補正の効果の程度とは、画像をシャープに補正する程度（シャープネス補正の強弱）を意味する。シャープネス補正の効果の程度は、例えば、シャープネス補正に用いられるマトリクスの中央要素の値により代表され、マトリクスの中央要素の値が大きいほどシャープネス補正の効果の程度は大きいこととなる。
【００６５】
画素の補正領域ＣＡ内における位置とシャープネス補正の効果の程度との関係は、後述するように顔領域ＦＡの大きさに応じて定められているが、図１１に示すように、顔領域ＦＡの大きさに関わらず、距離指標Ｉｄが大きいほどシャープネス補正の効果の程度が小さくなるように設定されている。すなわち、補正領域ＣＡの周辺部は、中央部よりもシャープネス補正の効果の程度が小さくなる。より詳細には、補正領域ＣＡの中心Ｃを通る任意の直線上において、中心Ｃからの距離が大きい位置ほどシャープネス補正の効果の程度が小さくなり、補正領域ＣＡの境界線上においてシャープネス補正の効果の程度はゼロ（すなわち補正しないこと）となる。本実施例では、補正領域ＣＡ内の位置とシャープネス補正の効果の程度との関係がこのように設定されているため、シャープネス補正が行われる補正領域ＣＡとシャープネス補正が行われない補正領域ＣＡ以外の領域との境界部分の画像を自然なものとすることができる。また、目の中心に近い位置ほどシャープネス補正の効果の程度が大きくなるため、補正後の画像をより好ましいものとすることができる。
【００６６】
また、本実施例では、図１１に示すように、さらに顔領域ＦＡの大きさに応じて、シャープネス補正の効果の程度を変化させている。すなわち、対象画像ＴＩにおける顔領域ＦＡの大きさが大きいほど（すなわち対象画像ＴＩ中の目の画像の大きさが大きいほど）、距離指標Ｉｄが同じであってもシャープネス補正の効果の程度が大きくなる。本実施例では、補正領域ＣＡ内の位置とシャープネス補正の効果の程度との関係がこのように設定されているため、対象画像ＴＩ中の目の画像の大きさが比較的大きい場合には、補正の効果の程度を大きくして補正を実効あるものとできる一方、対象画像ＴＩ中の目の画像の大きさが比較的小さい場合には、補正の効果の程度を小さくして補正結果が不自然となることを抑制することができる。
【００６７】
なお、シャープネス補正の効果の程度は、図１１に示された予め設定された関係に従い、程度設定部２５４（図１）によって決定される。
【００６８】
目くっきり補正（図７）が完了すると、補正印刷部２００（図１）が、補正後の対象画像ＴＩの印刷を印刷処理部３２０（図１）に指示する（図２のステップＳ８００）。これによりプリンタエンジン１６０による補正後の画像の印刷が実行される。
【００６９】
以上説明したように、本実施例のプリンタ１００では、対象画像ＴＩから少なくとも目の一部の画像を含む領域である目領域ＥＡが検出され、目領域ＥＡの位置・大きさ・傾きに基づき目の画像を含む楕円形の領域としての補正領域ＣＡが設定される。そして、補正領域ＣＡを対象としてシャープネス補正が行われる。従って、本実施例のプリンタ１００では、対象画像ＴＩ中の目の画像の部分に対して自動的にシャープネス補正を行うことができ、対象画像ＴＩ中の目の画像の部分がくっきりとなるように補正される。また、本実施例のプリンタ１００では、このように自動的に補正された対象画像ＴＩを印刷することができる。
【００７０】
Ｂ．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００７１】
Ｂ１．変形例１：
上記実施例では、対象画像ＴＩ中の補正領域ＣＡを対象としてシャープネス補正が行われているが（図７のステップＳ７７０）、補正領域ＣＡを対象として他の画像処理が実行されるとしてもよい。他の画像処理としては、例えば、コントラストを大きくするための補正や全体的に明度を上げる補正等が挙げられる。補正領域ＣＡを対象としてコントラストを大きくするための補正を行うことによっても、補正領域ＣＡ内の画像をくっきりさせることができ、目の画像がくっきりと表現された好ましい補正画像を得ることができる。また、補正領域ＣＡを対象として全体的に明度を上げる補正を行うことによっても、補正領域ＣＡ内に含まれる白目の画像の部分がくっきりとした白色に近づくため、目の画像がくっきりと表現された好ましい補正画像を得ることができる。
【００７２】
Ｂ２．変形例２：
上記実施例では、顔領域ＦＡおよび目領域ＥＡは矩形の領域であるが、顔領域ＦＡおよび目領域ＥＡは矩形以外の形状の領域であってもよい。また、目領域ＥＡの傾きは、顔領域ＦＡの傾きと同じである必要はなく、顔領域ＦＡの傾きを基準として所定の角度だけずれた傾きであるとしてもよい。また、目領域ＥＡの推定（図２のステップＳ６００）の際に、目領域ＥＡの幅およぶ高さは、必ずしも顔領域ＦＡの幅およぶ高さに基づき決定される必要はない。例えば、目領域ＥＡの幅は顔領域ＦＡの幅に基づき決定されるが、目領域ＥＡの高さは決定された目領域ＥＡの幅に基づき決定されるとしてもよい。同様に、目領域ＥＡの高さは顔領域ＦＡの高さに基づき決定されるが、目領域ＥＡの幅は決定された目領域ＥＡの高さに基づき決定されるとしてもよい。
【００７３】
また、上記実施例では、補正領域ＣＡは目領域ＥＡに内接する楕円形の領域であるとしているが、補正領域ＣＡは、目領域ＥＡに基づき、目の画像を含む領域となるように適宜設定されればよく、楕円形以外の形状の領域として設定されてもよいし、目領域ＥＡに内接する必要もない。
【００７４】
また、上記実施例では、補正領域ＣＡは目の画像を包含する領域として設定されているが（図１２参照）、補正領域ＣＡは、必ずしも目の画像を包含する領域である必要はなく、少なくとも目の画像の一部を含む領域であればよい。
【００７５】
Ｂ３．変形例３：
上記実施例では、補正実行判定（図７のステップＳ７６０）を行うために、目領域座標系の設定（同ステップＳ７１０）や座標変換（同ステップＳ７５０）が行われているが、これらの処理は必ずしも行われる必要はない。補正領域ＣＡの境界を対象画像座標系において定義し、各画素の対象画像座標系における座標を直接用いて、各画素が補正領域ＣＡ内に含まれるか否かを判定することにより補正実行判定を行うものとしてもよい。
【００７６】
また、まず各画素の対象画像座標系における座標を用いて目領域ＥＡ内に含まれるか否かを判定し、含まれると判定された画素のみを対象として、目領域座標系を用いて補正領域ＣＡ内に含まれるか否かを判定することにより補正実行判定を行うものとしてもよい。
【００７７】
また、上記実施例では、判定範囲ＤＲは対象画像ＴＩの幅方向（ｘ軸方向）に沿った画素列の集合として設定されるが、判定範囲ＤＲが対象画像ＴＩの高さ方向（ｙ軸方向）に沿った画素列の集合として設定されるとしてもよい。また、判定範囲ＤＲは必ずしも設定する必要はなく、対象画像ＴＩの全範囲を対象に補正実行判定が行われるとしてもよい。
【００７８】
Ｂ４．変形例４：
上記実施例では、対象画像ＴＩ中の目の画像の大きさに相関のある指標として顔領域ＦＡの大きさが用いられているが（図１０および図１１参照）、当該指標として、目領域ＥＡの大きさや補正領域ＣＡの大きさ等の他の指標を用いることも可能である。例えば、シャープネス補正に用いられるマトリクスの大きさが顔領域ＦＡの大きさではなく目領域ＥＡの大きさに応じて設定されているものとしてもよい。
【００７９】
また、上記実施例では、補正領域ＣＡの境界線上においては、シャープネス補正の効果の程度はゼロに設定されているが（図１１参照）、必ずしも補正領域ＣＡの境界線上において補正の効果をゼロにする必要はない。
【００８０】
また、シャープネス補正に用いられるマトリクスの大きさや補正の効果の程度が顔領域ＦＡの大きさや距離指標Ｉｄに応じて変化する必要はなく、常に一定であるとしてもよい。
【００８１】
Ｂ５．変形例５：
上記実施例では、画像処理装置としてのプリンタ１００による目くっきり補正印刷処理（図２）を説明したが、処理の一部（例えばステップＳ７００の目くっきり補正）がパーソナルコンピュータにより実行されるものとしてもよい。また、プリンタ１００はインクジェットプリンタに限らず、他の方式のプリンタ、例えばレーザプリンタや昇華型プリンタであるとしてもよい。また、本発明は、目の画像を対象とした画像処理一般に適用可能であり、例えば、パーソナルコンピュータによる目くっきり補正のみが行われる処理にも適用可能である。
【００８２】
Ｂ６．変形例６：
上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。
【００８３】
また、本発明の機能の一部または全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータプログラム）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された形で提供することができる。この発明において、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭやＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスク等のコンピュータに固定されている外部記憶装置も含んでいる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の実施例における画像処理装置としてのプリンタ１００の構成を概略的に示す説明図である。
【図２】目くっきり補正印刷処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】対象画像ＴＩの設定のためのユーザインターフェースの一例を示す説明図である。
【図４】顔領域ＦＡの検出結果の一例を示す説明図である。
【図５】目領域ＥＡの検出結果の一例を示す説明図である。
【図６】目領域ＥＡの推定方法の一例を示す説明図である。
【図７】目くっきり補正の流れを示すフローチャートである。
【図８】目領域座標系および補正領域の設定方法の一例を示す説明図である。
【図９】補正実行判定方法の一例を示す説明図である。
【図１０】顔領域ＦＡの大きさとシャープネス補正に用いられるマトリクスの大きさとの関係を概念的に示すグラフである。
【図１１】画素の補正領域ＣＡ内における位置とシャープネス補正の効果の程度との関係を概念的に示すグラフである。
【図１２】画素の補正領域ＣＡ内における位置とシャープネス補正の効果の程度との関係を示す説明図である。
【符号の説明】
【００８５】
１００…プリンタ
１１０…ＣＰＵ
１２０…内部メモリ
１４０…操作部
１５０…表示部
１６０…プリンタエンジン
１７０…カードインターフェース
１７２…カードスロット
２００…補正印刷部
２１０…顔領域設定部
２２０…目領域設定部
２３０…補正領域設定部
２４０…判定部
２５０…補正処理部
２５２…参照範囲設定部
２５４…程度設定部
３１０…表示処理部
３２０…印刷処理部
【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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