(57)【要約】【課題】  調整対象の画像の色調を基準画像の色調に近付けるカラーバランス調整を行う際に、調整対象の画像の色調を違和感なく調整する。【解決手段】  色調の基準となる基準画像と、色調整対象の画像を入力し(S301)、基準画像の特徴量および色調整対象の画像の特徴量を算出し、基準画像の彩度および色調整対象の画像の彩度を計算する(S302、S304)。基準画像および色調整対象の画像の特徴量および彩度に基づき、色調整対象の画像の色調が基準画像の色調に近付くように、色調整対象の画像に対する色調整条件を設定する(S305〜S308)。そして、設定された色調整条件を用いて、色調整対象の画像を色調整する(S309)。その際、基準画像の彩度よりも色調整対象の画像の彩度が低い場合は、色調整の調整量を低減するように、色調整条件を調整する。【選択図】  図3
2009130630.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象画像の色調を基準画像の色調に合わせるように修正する色処理装置であって、
色調の基準となる基準画像と、色調整対象の画像を入力する入力手段と、
前記基準画像の特徴量および前記色調整対象の画像の特徴量を算出する算出手段と、
前記基準画像の彩度および前記色調整対象の画像の彩度を計算する計算手段と、
前記基準画像および前記色調整対象の画像の特徴量および彩度に基づき、前記色調整対象の画像の色調が前記基準画像の色調に近付くように、前記色調整対象の画像に対する色調整条件を設定する設定手段と、
前記設定された色調整条件を用いて、前記色調整対象の画像を色調整する調整手段とを有し、
前記設定手段は、前記基準画像の彩度よりも前記色調整対象の画像の彩度が低い場合は、前記色調整の調整量を低減するように、前記色調整条件を調整することを特徴とする色処理装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記基準画像の彩度と前記色調整対象の画像の彩度の差分の絶対値が所定の閾値を超えない場合、前記色調整条件の調整を行わないことを特徴とする請求項1に記載された色処理装置。
【請求項３】
前記設定手段は、前記差分の絶対値が前記所定の閾値を超える場合は、前記色調整条件を調整して前記色調整の調整量を低減することを特徴とする請求項2に記載された色処理装置。
【請求項４】
さらに、前記色調整対象の画像から顔画像を検出する検出手段を有し、
前記設定手段は、前記差分の絶対値が前記所定の閾値を超え、前記顔画像が検出された場合は、前記色調整条件を調整して前記色調整の調整量を低減することを特徴とする請求項2に記載された色処理装置。
【請求項５】
さらに、前記色調整対象の画像から顔画像を検出する検出手段を有し、
前記設定手段は、前記差分の絶対値が前記所定の閾値を超えた場合、前記顔画像が検出されると、第一の関数により前記色調整条件を調整して前記色調整の調整量を低減し、前記顔画像が検出されないと、第二の関数により前記色調整条件を調整して前記色調整の調整量を低減し、前記第一の関数は前記第二の関数に比べて前記調整量の低減が大きいことを特徴とする請求項2に記載された色処理装置。
【請求項６】
さらに、前記色調整対象の画像から撮影時情報を取得する取得手段を有し、
前記設定手段は、前記差分の絶対値が前記所定の閾値を超え、前記撮影時情報が人物の撮影を表す場合は、前記色調整条件を調整して前記色調整の調整量を低減することを特徴とする請求項2に記載された色処理装置。
【請求項７】
前記設定手段は、前記基準画像および前記色調整対象の画像の各色成分の平均値から前記色調整条件を設定することを特徴とする請求項1から請求項6の何れか一項に記載された色処理装置。
【請求項８】
前記設定手段は、前記基準画像および前記色調整対象のG色成分の平均値に対するR色成分の平均値の比から前記色調整条件として前記R色成分の色調整係数を設定し、前記基準画像および前記色調整対象の前記G色成分の平均値に対するB色成分の平均値の比から前記色調整条件として前記B色成分の色調整係数を設定することを特徴とする請求項7に記載された色処理装置。
【請求項９】
処理対象画像の色調を基準画像の色調に合わせるように修正する色処理方法であって、
色調の基準となる基準画像と、色調整対象の画像を入力するステップと、
前記基準画像の特徴量および前記色調整対象の画像の特徴量を算出するステップと、
前記基準画像の彩度および前記色調整対象の画像の彩度を計算するステップと、
前記基準画像および前記色調整対象の画像の特徴量および彩度に基づき、前記色調整対象の画像の色調が前記基準画像の色調に近付くように、前記色調整対象の画像に対する色調整条件を設定する設定ステップと、
前記設定された色調整条件を用いて、前記色調整対象の画像を色調整するステップとを有し、
前記設定ステップは、前記基準画像の彩度よりも前記色調整対象の画像の彩度が低い場合は、前記色調整の調整量を低減するように、前記色調整条件を調整することを特徴とする色処理方法。
【請求項１０】
コンピュータ装置を制御して、請求項1から請求項8の何れか一項に記載された色処理装置の各手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１１】
請求項10に記載されたコンピュータプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の色調整に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタルスチルカメラなどの画像生成装置で撮影した画像にカラーバランス調整を施すことは一般的である。カラーバランス調整処理により、個々の画像の色をより適切に表現する技術は、様々に提案されている。
【０００３】
特許文献1は、無彩色の物体色の範囲（以下、無彩物体色範囲）を予め複数設定し、処理対象画像の画素が、どの無彩物体色範囲に多く分布するかを調べて、カラーバランス調整を行う技術を開示する。
【０００４】
特許文献2は、人の顔に注目して、カラーバランス調整を行う技術を開示する。つまり、画像全体から求めた基本濃度補正係数と、顔画像の領域を重視して顔画像の平均濃度値から求めた顔依存濃度補正係数から、一つの濃度補正曲線を生成する。
【０００５】
上記の技術は、個々の画像のカラーバランスを補正して画像に生じている色かぶりを低減し、元々白色である撮像対象を正しく白色で再現するものである。
【０００６】
また、目標画像を設定し、色を合わせたい画像を、目標画像の色調に合わせる技術が提案されている。
【０００７】
特許文献3は、画像の撮影シーンを、風景やポートレートなどの複数のカテゴリに分類し、各カテゴリにおける最も理想的な色分布を決定する。そして、各画像を、そのカテゴリの理想的な色分布を目標として色補正する技術を開示する。特許文献4は、画像全体ではなく、指定された領域の色合わせを行うカラーバランス調整を開示する。
【０００８】
しかし、上記の技術は何れも、複数枚の画像が一頁にレイアウトされる例えばアルバムのような画像において、すべての画像を同じ雰囲気にするようなカラーバランス調整には向かない。
【０００９】
特許文献1、2に開示される技術は、基本的に色かぶりを低減する技術である。例えばウェディングアルバムは、温かみのある色合いのアルバムに仕上げたいから、少し赤から黄色の方向に色かぶりした状態の画像が好まれる。しかし、個々の画像の色かぶりを取ってしまえば、ウェディングアルバム全体が冷たい印象の仕上がりになる。そこで、個々の画像のカラーバランスを調整して色かぶりをとり、その後、画像全体の色合いを調整することいなるが、類似する処理を二回繰り返すことになり、作業効率が悪い。
【００１０】
また、特許文献3に開示される技術をアルバムの頁内の画像に適用する場合、例えばポートレートと風景画像などシーンの違いに合わせて異なる目標画像を用意すれば、同じ頁内の画像の色合いの違いが観察者に違和感を与える可能性がある。また、シーンごとではなく、頁ごとに目標画像を設定すれば、画像の雰囲気は統一されるとしても、画像自体の品質を大きく損う危惧がある。
【００１１】
例えば、室内において電球で照明された物体の写真A（黄色がかぶる）と、屋外や窓に近い位置にある物体または昼白色の蛍光灯で照明された物体の写真Bを同一頁にレイアウトする場合を考える。この場合、写真Aの画像を目標画像にしてカラーバランス調整すれば、写真Bに写った植物の葉が黄色くなり過ぎて枯れた印象になり、人の顔が黄色くなる弊害が生じる。
【００１２】
また、特許文献4に開示される技術をウェディングアルバムのように様々な光源下、様々な場所で撮影された画像に適用する場合を考える。この場合、例えば顔やドレスなど特定の領域を指定してカラーバランス調整を行えば、画像全体の色が不自然になる。あるいは、同一の色になると見做せるような領域が、カラーバランス調整の対象画像すべてには設定できない、などの問題が生じる。
【００１３】
【特許文献１】特開2005-318489公報
【特許文献２】特開2007-018073公報
【特許文献３】特開2003-134341公報
【特許文献４】特開平8-297731号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は、色調整対象の画像の色調を基準画像の色調に近付ける色調整を行う際に、色調整対象の画像の色調を違和感なく調整することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明は、前記の目的を達成する一手段として、以下の構成を備える。
【００１６】
本発明にかかる色処理装置は、処理対象画像の色調を基準画像の色調に合わせるように修正する色処理装置であって、色調の基準となる基準画像と、色調整対象の画像を入力する入力手段と、前記基準画像の特徴量および前記色調整対象の画像の特徴量を算出する算出手段と、前記基準画像の彩度および前記色調整対象の画像の彩度を計算する計算手段と、前記基準画像および前記色調整対象の画像の特徴量および彩度に基づき、前記色調整対象の画像の色調が前記基準画像の色調に近付くように、前記色調整対象の画像に対する色調整条件を設定する設定手段と、前記設定された色調整条件を用いて、前記色調整対象の画像を色調整する調整手段とを有し、前記設定手段は、前記基準画像の彩度よりも前記色調整対象の画像の彩度が低い場合は、前記色調整の調整量を低減するように、前記色調整条件を調整することを特徴とする。
【００１７】
本発明にかかる色処理方法は、処理対象画像の色調を基準画像の色調に合わせるように修正する色処理方法であって、色調の基準となる基準画像と、色調整対象の画像を入力するステップと、前記基準画像の特徴量および前記色調整対象の画像の特徴量を算出するステップと、前記基準画像の彩度および前記色調整対象の画像の彩度を計算するステップと、前記基準画像および前記色調整対象の画像の特徴量および彩度に基づき、前記色調整対象の画像の色調が前記基準画像の色調に近付くように、前記色調整対象の画像に対する色調整条件を設定する設定ステップと、前記設定された色調整条件を用いて、前記色調整対象の画像を色調整するステップとを有し、前記設定ステップは、前記基準画像の彩度よりも前記色調整対象の画像の彩度が低い場合は、前記色調整の調整量を低減するように、前記色調整条件を調整することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、色調整対象の画像の色調を基準画像の色調に近付ける色調整を行う際に、色調整対象の画像の色調を違和感なく調整することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明にかかる実施例の色処理を図面を参照して詳細に説明する。
【実施例１】
【００２０】
実施例1においては、一頁内にレイアウトされる複数枚の画像の色調を合わせる例を説明する。
【００２１】
［装置の構成］
図1は実施例の画像処理装置（色処理装置）の構成例を示すブロック図である。
【００２２】
マイクロプロセッサ(CPU)104は、ランダムアクセスメモリ(RAM)106をワークメモリとして、リードオンリメモリ(ROM)105や記憶部103に格納された各種プログラムを実行して、システムバス109を介して後述する構成を制御する。そして、後述する処理を含む様々な処理を実行する。
【００２３】
入出力部101は、キーボード、マウスなどの入力デバイス、メモリカードリーダライタ、ディジタルカメラやプリンタなどの画像入出力デバイスを接続するためのUSBやIEEE1394などのシリアルバスインタフェイスを備える。また、ネットワークに接続するためのネットワークインタフェイスカード(NIC)を備える。
【００２４】
CPU104は、入出力部101を介して、入力デバイスからユーザ指示を入力し、メモリカード、画像入力デバイス、ネットワーク上のサーバから画像データなどの各種データを入力する。また、入出力部101を介して、色処理結果の画像データを画像出力デバイスに出力したり、メモリカードやサーバに出力する。
【００２５】
表示部102は、例えば液晶パネルである。CPU104は、表示部102にグラフィックユーザインタフェイス(GUI)などを表示する。記憶部103は、例えばハードディスクドライブ(HDD)で、オペレーティングシステム(OS)や後述する処理用のプログラムなどの各種プログラム、および、画像データなど様々なデータを格納する。
【００２６】
［アルバムの一例］
図2は一頁内に複数の写真画像がレイアウトされたアルバムの一例を示す図である。
【００２７】
各写真画像の撮影場所は、次のとおりとする。
写真画像201と202：披露宴会場内、
写真画像203と204：式場内、
写真画像205     ：屋外、
写真画像206     ：スタジオ
【００２８】
撮影場所の関係から、写真画像202は最も黄色をかぶり、写真画像203の色かぶり度合いが次に強いとする。同じ披露宴会場で撮影された写真画像であっても、照明の関係から、写真画像201の色かぶり度合いは三番目に強く、以下、色かぶり度合いの強い順に写真画像204、205、206の順になるとする。なお、屋外撮影された写真画像205と、スタジオでライトを調節して撮影された写真画像206にはほぼ色かぶりがない。
【００２９】
以下では、これら写真画像のカラーバランスを合わせる例を説明する。なお、写真画像はすべてRGB各色8ビットのディジタルデータとする。
【００３０】
［カラーバランス調整］
図3はカラーバランス調整方法を説明するフローチャートで、CPU104が実行する処理である。
【００３１】
CPU104は、ユーザ指示に従い一頁にレイアウトする複数の画像（n枚とする）を入力する(S301)。その際、CPU104は、ユーザが指示するカラーバランスの基準にする画像を基準画像Isとして入力し、その他の画像をI[0]〜I[n-2]として入力する。ここでは、図2に示す写真画像201が基準画像Isとして指示された場合を説明する。また、写真画像201以外の写真画像と配列の関係は以下のとおりとする。
I[0]=写真画像202、
I[1]=写真画像203、
I[2]=写真画像204、
I[3]=写真画像205、
I[4]=写真画像206
【００３２】
なお、一頁にレイアウトする画像が二枚の場合は、基準画像一枚に対して、色を合わせたい画像が一枚になる。
【００３３】
次に、CPU104は、式(1)により基準画像Isの各色成分の平均値である平均RGB値(Rs, Gs, Bs)を計算し、式(2)(2')により平均RGB値から平均彩度Ssを計算する(S302)。
Rs = ΣR/N
Gs = ΣG/N      …(1)
Bs = ΣB/N
ここで、ΣRは全画素のR値の総和、
ΣGは全画素のG値の総和、
ΣBは全画素のB値の総和、
Nは画素数
Ss' = {MAX(Rs, Gs, Bs)-MIN(Rs, Gs, Bs)}/MAX(Rs, Gs, Bs)      …(2)
ここで、MAX()は最大値を求める関数、
MIN()は最小値を求める関数
【００３４】
式(2)によって計算されるSs'は0〜1の間の値をもつ。そこで、Ss'に255を掛けて、0〜255の値をもつ平均彩度Ssに変換する。
Ss = 255×Ss'      …(2')
【００３５】
例えば基準画像Isの平均RGB値、平均彩度Ssは次の値になるとする。
Rs = 189, Gs = 149, Bs = 88、
Ss = 136
【００３６】
次に、CPU104は、カラーバランスの調整を終えた画像をカウントするためのカウンタkをゼロに初期化し(S303)、画像I[k]（調整対象画像）の平均RGB値(Rk, Gk, Bk)と平均彩度Skを算出する(S304)。なお、平均RGB値(Rk, Gk, Bk)と平均彩度Skの計算式は式(1)(2)(2')と同様である。
【００３７】
図4は写真画像201〜206の平均RGB値および平均彩度Sの計算結果の一例を示す図である。
【００３８】
次に、CPU104は、基準画像Isの平均RGB値(Rs, Gs, Bs)と画像I[k]の平均RGB値(Rk, Gk, Bk)から、詳細は後述するが、カラーバランス調整の処理条件（色調整条件）を算出する。つまり、色調整係数である基本カラーバランス調整係数（以下、基本補正係数）γroとγboを算出する(S305)。
【００３９】
次に、CPU104は、基準画像ISの平均彩度Ssと、画像I[k]の平均彩度Skの差分の絶対値Δs=|Ss-Sk|（以下、単に差分と呼ぶ）を計算し、差分Δsと所定の閾値Txを比較する(S306)。そして、差分が閾値より大きい（Δs＞Tx）場合は、差分Δsに応じて1.0に近付けるように調整した最終カラーバランス調整係数（以下、最終補正係数）γrとγbを算出する(S307)。
【００４０】
Δs＞Txの場合、基準画像Isの色かぶり度合いが、画像I[k]の色かぶり度合いよりもかなり強く、基準画像Isの平均彩度Ssに合わせて画像I[k]のカラーバランスを調整すると、違和感がある画像になることが多い。そこで、詳細は後述するが、最終補正係数γを1.0に近付けるようにして、カラーバランス調整の度合い（調整量）を小さくする。
【００４１】
また、差分が閾値以下（Δs≦Tx）の場合、CPU104は、基本補正係数γroとγboをそのまま最終補正係数γrとγbにする(S308)。
【００４２】
次に、CPU104は、詳細は後述するが、最終補正係数γrとγbを使って画像I[k]をカラーバランス調整（補正）する(S309)。そして、カウンタkをインクリメントし(S310)、カウンタkの値とn-2を比較して(S311)、k＜n-2であれば処理をステップと304に戻し、k=n-2に達すると処理を終了する。
【００４３】
●彩度の差分による調整度合いの修正
図5は最終補正係数γを修正する方法を説明する図で、Tx=40、Tx'=80とする例を示している。
【００４４】
Δs≦Txの領域501は最終補正係数γ=γo（修正なし）にする。また、Tx＜Δs＜Tx'の領域502は、次式によりΔsに比例して最終補正係数γが1.0に近付くように修正する。そして、Tx'≦Δsの領域503は最終補正係数γ=1.0にする。
γ = (1 - γo)Δs/(Tx' - Tx) + 2γo - 1      …(3)
ここで、Tx＜Δs＜Tx'
【００４５】
なお、図5にはγo＜1.0の場合の領域502の修正ラインを示すが、γo＞1.0の場合もある。γo＞1.0の場合、領域502の修正ラインは負の傾きをもつことは言うまでもない。
【００４６】
●基本補正係数の計算
図6は基本補正係数γoの計算(S305)を説明するフローチャートである。
【００４７】
CPU104は、基準画像Isの平均RGB値(Rs, Gs, Bs)と調整画像I[k]の平均RGB値(Rk, Gk, Bk)から、カラーバランス調整後の平均RGB値の目標値(Rf, Gf, Bf)を計算する(S501)。カラーバランス調整後の画像I[k]に、基準画像Isと同様の色かぶりを与えるには、画像I[k]のG色成分値とR色成分値の割合とG色成分値とB色成分値の割合を、基準画像Isとほぼ同じにすればよい。そこでG色成分値を固定し、目標値(Rf, Gf, Bf)を算出すると次のようになる。
Rf = Rs/Gs×Gk
Gf = Gk              …(4)
Bf = Bs/Gs×Gk
【００４８】
次に、CPU104は、画像I[k]の平均値RkとBkおよび目標値RfとBfを用いて、基本補正係数γroとγboを下式から計算する(S502)。
γro = log(Rk/255)/log(Rf/255)
γbo = log(Bk/255)/log(Bf/255)      …(5)
ここで、0＜Rk≦255、0＜Bk≦255、
0＜Rf＜255、0＜Bf＜255
【００４９】
図7は画像I[k]の基本補正係数γoと最終補正係数γの計算結果を示す図である。画像I[0]とI[1]はΔs≦Tx（=40）であり、基本補正係数γoと最終補正係数γは等しい。一方、画像I[2]〜I[4]はΔs＞Tx（=40）であり、最終補正係数γは1.0に近付くように、または、1.0に修正される。
【００５０】
●カラーバランス調整
図8は画像I[k]のカラーバランス調整を説明するフローチャートである。
【００５１】
CPU104は、最終補正係数γrとγbそれぞれと1.0を比較し(S601)、何れも1.0の場合はカラーバランス補正を行わずに処理を終了する。
【００５２】
最終補正係数γrとγbの何れか一方でも1.0以外の場合、CPU104は、最終補正係数γrとγbを使って、調整前後のR値およびB値の対応を表す一次元ルックアップテーブル(LUT)を作成する(S602)。なお、調整後の値が255を超える場合は255にクリップする。そして、作成したLUTを使って、画像I[k]の全画素のR値とB値を補正する(S603)。
【００５３】
図5には、彩度の差分Δsが閾値Tx'（=80）より大きい場合に、最終補正係数γを1.0にする（カラーバランス補正を行わない）最終補正係数γの修正方法を示した。しかし、図9に示すように、彩度の差分Δsが最大値255付近において最終補正係数γが1.0になるように、閾値Tx（=40）から滑らかに最終補正係数γを1.0に近付けてもよい。なお、図9にはγo＜1.0の場合の修正ラインを示すが、γo＞1.0の場合もある。γo＞1.0の場合、修正ラインは負の傾きをもつことは言うまでもない。
【００５４】
基準画像と調整対象画像の彩度の差分Δsが所定の閾値Txより大きい場合、基準画像Isの色かぶり度合いが、画像I[k]の色かぶり度合いよりもかなり強いと考えられる。そこで、Tx＜Δsの場合はカラーバランス調整用の補正係数γを1.0に近付ける（調整の度合いを弱くする）ように修正する。その結果、一頁内にレイアウトする複数の画像をカラーバランス調整して、それら画像に同じ雰囲気を与える場合、元々彩度が低い画像に含まれる人の顔が色かぶりし過ぎる問題を防ぐことができる。
【実施例２】
【００５５】
以下、本発明にかかる実施例2の色処理を説明する。なお、実施例2において、実施例1と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００５６】
実施例1では、彩度の差分を利用して最終補正係数γを設定したが、実施例2では、顔の検出技術が利用して、彩度が低く、顔がある写真画像の場合にカラーバランスの調整度合いを弱くする方法を説明する。
【００５７】
図10は実施例2におけるカラーバランス調整方法を説明するフローチャートで、CPU104が実行する処理である。
【００５８】
CPU104は、実施例1と同じ処理（S301〜S306）を行う。そして、彩度の差分が所定の閾値を超える（Δs＞Tx）の場合は、画像I[k]に対して顔の検出を行い(S701)、画像I[k]が顔画像を含むか否かを判定する(S702)。なお、顔の検出方法は、様々な方法が提案されていて、どのような方法を採用してもよい。
【００５９】
画像I[k]が顔画像を含む場合、CPU104は、実施例1と同様の処理(S307)を行い最終補正係数γを計算する。また、画像I[k]が顔画像を含まない場合は、実施例1と同様の処理(S308)を行い最終補正係数を決定する。
【００６０】
次に、CPU104は、実施例1と同じ処理（S309〜S311）を行う。
【００６１】
つまり、実施例2においては、基準画像Isに比べて調整対象画像I[k]の彩度が低く、かつ、調整画像I[k]が顔画像を含む場合に、カラーバランスの調整度合いを弱め、それ以外の画像は基準画像Isに合わせたカラーバランス調整を行う。顔の検出処理に若干時間が掛かるが、顔画像を重視した（顔の色に違和感を与えない）カラーバランス調整を行うことができる。
【実施例３】
【００６２】
以下、本発明にかかる実施例3の色処理を説明する。なお、実施例3において、実施例1、2と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００６３】
実施例2では、基準画像Isより調整対象画像I[k]の彩度が低くても、顔がない場合は、基本補正係数γoをそのまま最終補正係数γにする例を説明した。しかし、この方法では、画像I[k]が顔画像を含まない場合に、例えば植物の葉が色かぶりし過ぎる問題は、なお残ることになる。また、顔の検出が難しい横顔や俯いた顔などが色かぶりし過ぎる問題も残る。そこで、実施例3では、顔画像を重視しつつ、顔画像を含まない画像の色かぶりを考慮したカラーバランス調整を説明する。
【００６４】
図11は実施例3におけるカラーバランス調整方法を説明するフローチャートで、CPU104が実行する処理である。
【００６５】
CPU104は、実施例1と同じ処理（S301〜S306）を行う。そして、彩度の差分が所定の閾値を超える（Δs＞Tx）の場合は、実施例2と同様に、画像I[k]に対して顔の検出を行い(S701)、画像I[k]が顔画像を含むか否かを判定する(S702)。なお、顔の検出方法は、様々な方法が提案されていて、どのような方法を採用してもよい。
【００６６】
画像I[k]が顔画像を含む場合、CPU104は、1.0に近い補正係数γを算出し易い第一の関数F1(Δs, γo)を使って最終補正係数γrとγbを算出する(S801)。言い換えれば、弱めの最終補正係数γを算出する。
【００６７】
一方、画像I[k]が顔画像を含まない場合、CPU104は、関数F1より強めの補正係数γを算出する第二の関数F2(Δs, γo)を使って、最終補正係数γrとγbを算出する(S802)。言い換えれば、少し弱めの最終補正係数γを算出する。
【００６８】
次に、CPU104は、実施例1と同じ処理（S309〜S311）を行う。
【００６９】
図5、9に限定するわけではないが、例えば、関数F1は図5に示すような関数であり、関数F2は図9に示すような関数である。言い換えれば、画像I[k]が顔画像を含む場合は、1.0に近い弱い補正係数γを算出し易い関数F1を利用し、顔画像を含まない場合は、基本補正係数γoに近い補正係数γを算出し易い関数F2を利用する。
【００７０】
実施例3は、顔の検出結果に応じて二つの関数を選択するため、実施例2に比べるとやや煩雑になる。しかし、顔が検出されない場合でも、画像I[k]の彩度が基準画像Isの彩度に比べて小さい場合は、最終補正係数γを若干弱めることができる。その結果、実施例2に比べて、個々の写真画像が含む画像を配慮した補正を行うことができる。
【実施例４】
【００７１】
以下、本発明にかかる実施例4の色処理を説明する。なお、実施例4において、実施例1〜3と略同様の構成については、同一符号を付して、その詳細説明を省略する。
【００７２】
写真画像に撮影時情報（例えばExifデータ）が付加されている場合、その情報を利用することができる。実施例4では、Exifデータの撮影シーンタイプタグを利用してカラーバランス調整を行う例を説明する。なお、撮影シーンタイプタグは、撮影時の被写体の種別を示し、撮影時の撮影モードが記録されていることもある。タグ番号は41990であり、その値が「2」であれば、被写体の種別が人物であることを示す。
【００７３】
図12は実施例4におけるカラーバランス調整方法を説明するフローチャートで、CPU104が実行する処理である。
【００７４】
CPU104は、実施例1と同じ処理（S301〜S306）を行う。そして、彩度の差分が所定の閾値を超える（Δs＞Tx）の場合は、画像I[k]のExifデータを取得し(S901)、タグ番号41990の値が「2」（撮影シーンタイプが人物）か否かを判定する(S902)。
【００７５】
撮影シーンタイプが人物の場合、CPU104は、実施例1と同様の処理(S307)を行い最終補正係数γを計算する。また、撮影シーンタイプが人物以外の場合は、実施例1と同様の処理(S308)を行い最終補正係数を決定する。あるいは、実施例3のように、撮影シーンタイプが人物の場合は関数F1(Δs, γo)を使ってγrとγbを算出し(S801)、撮影シーンタイプが人物以外の場合は関数F2(Δs, γo)を使ってγrとγbを算出(S802)してもよい。
【００７６】
次に、CPU104は、実施例1と同じ処理（S309〜S311）を行う。
【００７７】
なお、Exif2.2は、撮影シーンタイプを推奨タグとして規定し、必ずしも写真画像のデータファイルに記載されているとは限らない。また、Exif2.2以前には撮影シーンタイプに対応するタグがない。しかし、撮影時に付加されるExif情報を利用すれば、顔の検出処理を行わずに（処理時間を短縮し、処理負荷を軽減して）、顔画像が色かぶりし過ぎる問題を防ぐことができる。
【００７８】
［変形例］
上記の実施例では、基準画像Isの平均RGB値(Rs, Gs, Bs)と調整画像I[k]の平均RGB値(Rk, Gk, Bk)を用いて基本カラーバランス調整係数を求めた。しかし、他の画像の特徴量を用いて基本カラーバランス調整係数を求めるようにしても構わない。例えば、特徴量として、色に応じて重み付けした重み付け平均値、ハイライト部やシャドウ部の平均RGB値などを使用するようにしても構わない。
【００７９】
また、上記の実施例のように、R成分とB成分に対する調整係数を使用するのではなく、マトリクスなどの他の調整方法を使用してもよい。
【００８０】
実施例2、3では、調整対象画像I[k]が顔画像を含むか否かによりカラーバランス調整を弱める度合い（補正係数γ）を決定したが、顔画像が画像全体に占める面積の割合（占有率）によって、補正係数γを決定してもよい。例えば、占有率が15%以上の場合、顔を重視して撮影された写真画像と判断することができる。そこで、占有率が15%を以上の場合は基本補正係数γoを弱めた値を最終補正係数γにし、15%未満の場合は雰囲気を重視して基本補正係数γoをそのまま最終補正係数γにする。
【００８１】
実施例4では、撮影シーンタイプタグを利用する例を説明したが、露出プログラムタグを利用してもよい。露出プログラムタグの値「7」はポートレートモードを表す。従って、ステップS902で、Exif IFDの中の露出プログラムタグ（タグ番号34850）の値が「7」（ポートレートモード）か否かを判定する。そして、「7」であれば処理をステップS307(S801)へ進め、「7」以外であれば処理をステップS308(S802)へ進める。
【００８２】
勿論、撮影シーンタイプタグと露出プラグラムタグの両方を利用して、最終補正係数γを決定してもよい。また、撮影時の付加情報として、メーカノートタグに記録された各社独自の情報を利用してもよい。
【００８３】
あるいは、撮影後の編集作業やセレクト作業の際に、人物が写っていることを示す情報を画像データに付加し、その付加情報を利用して、最終補正係数γを決めてもよい。また、画像データに付加された情報から、人物を撮影したことを示す情報が得られる場合と、そうでない場合に応じて最終補正係数γを計算する関数を分けてもよい。
【００８４】
［他の実施例］
なお、本発明は、複数の機器（例えばコンピュータ、インタフェイス機器、リーダ、プリンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置、制御装置など）に適用してもよい。
【００８５】
また、本発明の目的は、上記実施例の機能を実現するコンピュータプログラムを記録した記憶媒体をシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（CPUやMPU）が前記コンピュータプログラムを実行することでも達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたソフトウェア自体が上記実施例の機能を実現することになり、そのコンピュータプログラムと、そのコンピュータプログラムを記憶する、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は本発明を構成する。
【００８６】
また、前記コンピュータプログラムの実行により上記機能が実現されるだけではない。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、コンピュータ上で稼働するオペレーティングシステム(OS)および/または第一の、第二の、第三の、…プログラムなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
【００８７】
また、前記コンピュータプログラムがコンピュータに接続された機能拡張カードやユニットなどのデバイスのメモリに書き込まれていてもよい。つまり、そのコンピュータプログラムの指示により、第一の、第二の、第三の、…デバイスのCPUなどが実際の処理の一部または全部を行い、それによって上記機能が実現される場合も含む。
【００８８】
本発明を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体には、先に説明したフローチャートに対応または関連するコンピュータプログラムが格納される。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】実施例1の画像処理装置（色処理装置）の構成例を示すブロック図、
【図２】一頁内に複数の写真画像がレイアウトされたアルバムの一例を示す図、
【図３】カラーバランス調整方法を説明するフローチャート、
【図４】写真画像の平均RGB値および平均彩度Sの計算結果の一例を示す図、
【図５】最終補正係数γを修正する方法を説明する図、
【図６】基本補正係数γoの計算を説明するフローチャート、
【図７】画像I[k]の基本補正係数γoと最終補正係数γの計算結果を示す図、
【図８】画像I[k]のカラーバランス調整を説明するフローチャート、
【図９】最終補正係数γを修正する別の方法を説明する図、
【図１０】実施例2におけるカラーバランス調整方法を説明するフローチャート、
【図１１】実施例3におけるカラーバランス調整方法を説明するフローチャート、
【図１２】実施例4におけるカラーバランス調整方法を説明するフローチャートである。
【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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