(57)【要約】【課題】  茶色の髪と肌影など色味が近い領域があっても高い精度で肌領域を分離することができて、肌領域の補正が行える色補正画像の作成方法と色補正画像の作成装置とを提供する。【解決手段】  人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成方法で、人物画像入力段階、基準領域特定段階、平均画素値演算段階、分散値算出段階、擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、画像色補正段階を有する。【選択図】  図１
2009059009.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成方法であって、前記人物画像データを、色を表現する数値をその画素値とする多数の画素の集合として、コンピュータに入力する人物画像入力段階と、前記人物画像データについて、基準として参照するための肌領域を基準領域として、所定のアルゴリズムに基づいて、前記コンピュータに定義させ、あるいは、オペレータが、前記コンピュータ上で定義して、該基準領域を特定する、基準領域特定段階と、特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求め、平均画素値を持つ色を基準色とする、平均画素値演算段階と、前記コンピュータ上で、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する分散値算出段階と、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として、基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する、擬似マハラノビス距離算出段階と、
【数１】
2009059009.tif 000013
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、得られた擬似マハラノビス距離を、式（２）に示すガウスの式にパラメータｘの値として代入して、その肌領域である確率を求める、肌確率演算段階と、
【数２】
2009059009.tif 000014
（但し、μは画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の平均で、σ2 は画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の分散である）
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、式（２）によって定める肌領域である確率の値に基づくマスク値を設定し、前記各画素について、色補正の程度を該マスク値の大小に応じて決めて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、画像色補正段階と、を有することを特徴とする色補正画像作成方法。
【請求項２】
請求項１に記載の色補正画像作成方法であって、前記平均画素値演算段階における、基準として参照するための基準領域は、前記人物画像データについて、当該人物の鼻の両脇の輪郭を跨ぐような位置に、かつ、当該人物の髪、目、鼻孔にはかからない位置に配置された領域として、定義されるものであることを特徴とする色補正画像作成方法。
【請求項３】
請求項１ないし２のいずれか１項に記載の色補正画像作成方法であって、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、前記人物画像データについて、当該人物の右目領域および左目領域を認識し、これら両領域の位置および大きさに基づいて、基準領域を定義するアルゴリズムであることを特徴とする色補正画像作成方法。
【請求項４】
請求項３に記載の色補正画像作成方法であって、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、右目領域の重心点と左目領域の重心点とを結ぶ両目基準線分もしくは右目領域の左目領域に対する最近接点と左目領域の右目領域に対する最近接点とを結ぶ両目基準線分を定義し、この両目基準線分についての垂直二等分線に関して左右対称となり、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定距離だけ前記両目基準線分の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定の横幅および縦幅を有する領域を、基準領域と定義するアルゴリズムであることを特徴とする色補正画像作成方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の人物の色補正画像作成方法であって、画像色補正段階において、前記人物画像データを構成する各画素の画素値を、ＹＩＱ空間におけるＩ値で代表させ、前記コンピュータ上で、前記原画像の人物画像データを構成する各画素について、そのＹＩＱ空間におけるＩ値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たにマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成することを特徴とする色補正画像作成方法。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の人物の色補正画像作成方法であって、前記人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱内にある画素についてのみ、擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、色補正画像生成段階とを行うことを特徴とする色補正画像作成方法。
【請求項７】
人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成装置であって、前記人物画像データを、色を表現する数値をその画素値とする多数の画素の集合として入力する人物画像入力手段と、入力した前記人物画像データを用いて、基準として参照するための肌領域を基準領域として、所定のアルゴリズムに基づいて定義して、基準領域を特定する基準領域特定手段と、該基準領域特定手段により特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求め、平均画素値を持つ色を基準色とする、平均画素値演算手段と、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する分散値算出手段と、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として、基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する、擬似マハラノビス距離算出手段と、
【数１】
2009059009.tif 000015
前記人物画像データを構成する各画素について、その肌領域である確率を、擬似マハラノビス距離算出手段により算出された擬似マハラノビス距離をパラメータｘとして、式（２）に示すガウスの式にて求める、肌確率演算手段と、
【数２】
2009059009.tif 000016
（但し、μは画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の平均で、σ2 は画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の分散である）
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、式（２）によって定める肌領域である確率の値に基づくマスク値を設定し、前記各画素について、色補正の程度を該マスク値の大小に応じて決めて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、画像色補正手段と、を有することを特徴とする色補正画像作成装置。
【請求項８】
人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成装置であって、前記人物画像データを、色を表現する数値をその画素値とする多数の画素の集合として入力する人物画像入力手段と、入力した前記人物画像データを用いて、ディスプレイ画面上に人物画像を表示し、オペレータの指示に基づいて、表示された人物画像上に、基準として参照するための肌領域を基準領域として定義して、基準領域を特定する基準領域特定手段と、該基準領域特定手段により特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求め、平均画素値を持つ色を基準色とする、平均画素値演算手段と、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する分散値算出手段と、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として、基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する、擬似マハラノビス距離算出手段と、
【数１】
2009059009.tif 000017
前記人物画像データを構成する各画素について、その肌領域である確率を、擬似マハラノビス距離算出手段により算出された擬似マハラノビス距離をパラメータｘとして、式（２）に示すガウスの式にて求める、肌確率演算手段と、
【数２】
2009059009.tif 000018
（但し、μは画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の平均で、σ2 は画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の分散である）
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、式（２）によって定める肌領域である確率の値に基づくマスク値を設定し、前記各画素について、色補正の程度を該マスク値の大小に応じて決めて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、画像色補正手段と、を有することを特徴とする色補正画像作成装置。
【請求項９】
請求項７ないし８のいずれか１項に記載の色補正画像作成装置であって、前記平均画素値演算手段は、前記人物画像データについて、当該人物の鼻の両脇の輪郭を跨ぐような位置に、かつ、当該人物の髪、目、鼻孔にはかからない位置に配置された領域として、基準領域を定義するものであることを特徴とする色補正画像作成装置。
【請求項１０】
請求項７ないし９のいずれか１項に記載の色補正画像作成装置であって、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、前記人物画像データについて、当該人物の右目領域および左目領域を認識し、これら両領域の位置および大きさに基づいて、基準領域の定義するアルゴリズムであることを特徴とする色補正画像作成装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の色補正画像作成装置であって、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、右目領域の重心点と左目領域の重心点とを結ぶ両目基準線分もしくは右目領域の左目領域に対する最近接点と左目領域の右目領域に対する最近接点とを結ぶ両目基準線分を定義し、この両目基準線分についての垂直二等分線に関して左右対称となり、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定距離だけ前記両目基準線分の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定の横幅および縦幅を有する領域を、基準領域と定義するアルゴリズムであることを特徴とする色補正画像作成装置。
【請求項１２】
請求項７ないし１１のいずれか１項に記載の人物の色補正画像作成装置であって、画像色補正手段は、前記人物画像データを構成する各画素の画素値を、ＹＩＱ空間におけるＩ値で代表させ、前記コンピュータ上で、前記原画像の人物画像データを構成する各画素について、そのＹＩＱ空間におけるＩ値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たにマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成するものであることを特徴とする色補正画像作成装置。
【請求項１３】
請求項７ないし１２のいずれか１項に記載の人物の色補正画像作成装置であって、前記人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱内にある画素を、選出する、画素選出手段を備えてもので、画素選出手段により選出された画素についてのみ、擬似マハラノビス距離算出手段、肌確率演算手段、画像色補正手段の各手段による処理を行うものであることを特徴とする色補正画像作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータを用いた画像処理技術に関し、特に、人物画像データに基づいて、当該人物の色補正画像を作成する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
写真画像をデジタルデータとしてコンピュータに取り込み、コンピュータ上で画像に対する種々の加工処理を施すフォトレタッチ技術は、様々な分野で利用されている。
最近では、コンピュータの性能向上に伴い、パソコンを用いても写真画像に対する種々のレタッチ処理を施すことができるようになってきており、個人ユーザがデジカメ写真に対して加工を施すことも一般化してきている。
【０００３】
商用の写真画像にしても、個人レベルの写真画像にしても、最も典型的な写真画像は人物画像である。
この人物画像をコンピュータに取り込んで種々のデジタル処理を施す場合、当該人物の肌領域を示すマスクデータや唇領域を示すマスクデータが必要になることが少なくない。  ここで、肌領域とは、写真画像中、人物の肌として認識される領域であり、人物の上半身像の場合、顔から首にかけての領域（目、眉、唇、鼻孔など、肌色以外の領域を除く）ということになる。
また、唇領域とは、写真画像中、文字どおり人物の唇として認識される領域である。
たとえば、写真の人物に赤みを帯びたファンデーションを用いた化粧を施すシミュレーションを行うために、肌の部分に対して赤みを増すような色補正を行う場合、写真画像全体の中から肌領域のみを抽出して色補正を行う必要があるので、肌領域を示すマスクデータが必要になる。
あるいは、ピンク色の口紅を塗った状態のシミュレーションを行うために、唇の部分に対してピンク色を加色する色補正を行う場合、写真画像全体の中から唇領域のみを抽出して色補正を行う必要があるので、唇領域を示すマスクデータが必要になる。
【０００４】
このような事情から、人物画像の中から肌色の領域を認識するための手法が研究されている。
たとえば、下記の特許文献１には、三原色ＲＧＢの各画素値をもった画素の集合からなるデジタル画像について統計的な解析を行うことにより、個々の画素の色が肌色であるか否かを判断し、肌領域を示すマスクデータを作成する手法が開示されている。
同様に、人物画像の中から唇の領域を認識するための手法も研究されている。
たとえば、下記の特許文献２には、人物画像データの濃度ヒストグラムを利用して、人物の口に相当する領域を抽出して、マスクデータを作成する手法が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−１９７４５７号公報
【特許文献２】特開平９−０１６７７１号公報  しかしながら、このような肌領域や唇領域の認識手法は、多種多様な人物画像に共通して適用することが困難であるという問題がある。  一般に、人物の肌の色にはそれぞれ個人差があるため、「共通の肌色」を画素値として定量的に定義することは非常に困難である。  すなわち、「肌色」の範囲を狭く設定しすぎると、人物によっては、本来の肌の部分が肌領域から漏れてしまう可能性があり、逆に、「肌色」の範囲を広く設定しすぎると、人物によっては、本来の肌の部分ではないのに、肌領域に含まれてしまう可能性がある。人物の唇の色についても全く同様である。  しかも、このような問題は、「人物ごとの肌や唇の色の個体差」という要因によって生じるだけでなく、「写真撮影時の環境」という要因によっても生じることになる。  たとえば、全く同一人物を写真撮影したとしても、撮影時の照明光の位置・色特性・強度、撮影時の人物の向き、カメラの露出条件などの要因によって、肌領域や唇領域の色合いは変ってしまう。  このように、同一人物の写真ですら、写真撮影時の環境によって肌領域や唇領域の色調が種々変化するのであるから、不特定多数の人物画像に対して、共通して適用可能な「肌の色」や「唇の色」の数値的な定義を行うことは極めて困難である。  したがって、このような、従来提案されているアルゴリズムを利用して、人物画像から肌領域や唇領域の自動抽出処理を行ったとしても、十分に正確な領域抽出を行うことはできない。  このため、オペレータが、ディスプレイ画面上に人物画像を表示させた状態で、手作業により肌領域や唇領域の境界線を指示してゆく操作を行っているのが現状である。
【０００５】
そこで、多種多様な人物画像から肌領域もしくは唇領域を自動抽出することができる、人物の肌もしくは唇領域マスクデータの作成方法および作成装置が、本願出願人により提案されている。（特開２００５−２７６１８２号公報〜特許文献３）
ここでは、処理対象となる人物画像上の鼻を跨ぐ部分に定義された参照領域内の画素値を基準として、肌色の認識が行われるため、多種多様な人物画像から肌領域を自動抽出することが可能になった。
また、唇が包含されている領域と推定される推定領域内について、参照領域内の画素値を基準として、唇領域の認識が行われるため、多種多様な人物画像から唇領域を自動抽出することが可能になった。
【特許文献３】特開２００５−２７６１８２号公報  しかし、ここに記載の方法においては、茶髪と肌影など色味が近い領域の分離が正しくできないという問題があった。
【０００６】
一方、また、顔領域内の各画素におけるマハラノビス距離を算出し、算出したマハラノビス距離がある閾値以下の画素を肌色画素とし、その集合を人肌領域とする方法が採られている。（特開２００６−２０３４３１〜特許文献４）
そして、ここには、色補正する際に、補正対象とする色の代表色相が補正目標色相に色空間での距離が近いほど代表の色相を補正目標の色相により近づける補正を行い、補正対象とする色の代表色相が補正目標色相に色空間での距離が大きく離れている場合には、あまり補正を行わないように補正係数を設定することも記載されている。
【特許文献４】特開２００６−２０３４３１号公報  しかし、ここに記載の方法においても、茶髪と肌影など色味が近い領域の分離が十分に正しくできないという問題があった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記のように、最近では、人物画像データに基づいて、当該人物の肌領域を示すマスクデータを作成する方法においては、特開２００５−２７６１８２号公報（特許文献３）に記載のように、人物の肌領域を自動抽出する方法が採られるようになり、特開２００２−１９７４５７号公報（特許文献１）、特開平９−０１６７７１号公報（特許文献２）に記載の方法の場合のように、オペレータが、ディスプレイ画面上に人物画像を表示させた状態で、手作業により肌領域の境界線を指示してゆく操作を行う必要はなくなったが、茶色の髪と肌影など色味が近い領域の分離が正しくできないという問題が残っており、また、特開２００６−２０３４３１（特許文献４）に記載の方法の場合のように、色補正する際に、補正の程度を調整する方法も採られるようになったが、茶髪と肌影など色味が近い領域の分離が十分に正しくできないという問題が残っており、この対応が求められていた。  本発明はこれに対応するもので、人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成方法であって、茶色の髪と肌影など色味が近い領域があっても高い精度で肌領域を分離することができて、肌領域の補正が行える色補正画像の作成方法を提供しようとするものである。
同時にそのような色補正画像の作成方法を行うことができる色補正画像の作成装置を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の色補正画像の作成方法は、人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成方法であって、前記人物画像データを、色を表現する数値をその画素値とする多数の画素の集合として、コンピュータに入力する人物画像入力段階と、前記人物画像データについて、基準として参照するための肌領域を基準領域として、所定のアルゴリズムに基づいて、前記コンピュータに定義させ、あるいは、オペレータが、前記コンピュータ上で定義して、該基準領域を特定する、基準領域特定段階と、特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求め、平均画素値を持つ色を基準色とする、平均画素値演算段階と、前記コンピュータ上で、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する分散値算出段階と、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として、基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する、擬似マハラノビス距離算出段階と、
【数１】
2009059009.tif 000003
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、得られた擬似マハラノビス距離を、式（２）に示すガウスの式にパラメータｘの値として代入して、その肌領域である確率を求める、肌確率演算段階と、
【数２】
2009059009.tif 000004
（但し、μは画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の平均で、σ2 は画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の分散である）
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、式（２）によって定める肌領域である確率の値に基づくマスク値を設定し、前記各画素について、色補正の程度を該マスク値の大小に応じて決めて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、画像色補正段階と、を有することを特徴とするものである。
そして、上記の色補正画像作成方法であって、前記平均画素値演算段階における、基準として参照するための基準領域は、前記人物画像データについて、当該人物の鼻の両脇の輪郭を跨ぐような位置に、かつ、当該人物の髪、目、鼻孔にはかからない位置に配置された領域として、定義されるものであることを特徴とするものである。
そしてまた、上記いずれかの色補正画像作成方法であって、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、前記人物画像データについて、当該人物の右目領域および左目領域を認識し、これら両領域の位置および大きさに基づいて、基準領域を定義するアルゴリズムであることを特徴とするものであり、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、右目領域の重心点と左目領域の重心点とを結ぶ両目基準線分もしくは右目領域の左目領域に対する最近接点と左目領域の右目領域に対する最近接点とを結ぶ両目基準線分を定義し、この両目基準線分についての垂直二等分線に関して左右対称となり、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定距離だけ前記両目基準線分の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定の横幅および縦幅を有する領域を、基準領域と定義するアルゴリズムであることを特徴とするものである。
また、上記いずれかの人物の色補正画像作成方法であって、画像色補正段階において、前記人物画像データを構成する各画素の画素値を、ＹＩＱ空間におけるＩ値で代表させ、前記コンピュータ上で、前記原画像の人物画像データを構成する各画素について、そのＹＩＱ空間におけるＩ値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たにマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成することを特徴とするものである。
また、上記いずれかの人物の色補正画像作成方法であって、前記人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱内にある画素についてのみ、擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、色補正画像生成段階とを行うことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明の色補正画像の作成装置は、人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成装置であって、前記人物画像データを、色を表現する数値をその画素値とする多数の画素の集合として入力する人物画像入力手段と、入力した前記人物画像データを用いて、基準として参照するための肌領域を基準領域として、所定のアルゴリズムに基づいて定義して、基準領域を特定する基準領域特定手段と、該基準領域特定手段により特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求め、平均画素値を持つ色を基準色とする、平均画素値演算手段と、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する分散値算出手段と、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として、基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する、擬似マハラノビス距離算出手段と、
【数１】
2009059009.tif 000005
前記人物画像データを構成する各画素について、その肌領域である確率を、擬似マハラノビス距離算出手段により算出された擬似マハラノビス距離をパラメータｘとして、式（２）に示すガウスの式にて求める、肌確率演算手段と、
【数２】
2009059009.tif 000006
（但し、μは画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の平均で、σ2 は画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の分散である）
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、式（２）によって定める肌領域である確率の値に基づくマスク値を設定し、前記各画素について、色補正の程度を該マスク値の大小に応じて決めて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、画像色補正手段と、を有することを特徴とするものである。
あるいは、本発明の色補正画像の作成装置は、人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成装置であって、前記人物画像データを、色を表現する数値をその画素値とする多数の画素の集合として入力する人物画像入力手段と、入力した前記人物画像データを用いて、ディスプレイ画面上に人物画像を表示し、オペレータの指示に基づいて、表示された人物画像上に、基準として参照するための肌領域を基準領域として定義して、基準領域を特定する基準領域特定手段と、該基準領域特定手段により特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求め、平均画素値を持つ色を基準色とする、平均画素値演算手段と、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する分散値算出手段と、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として、基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する、擬似マハラノビス距離算出手段と、
【数１】
2009059009.tif 000007
前記人物画像データを構成する各画素について、その肌領域である確率を、擬似マハラノビス距離算出手段により算出された擬似マハラノビス距離をパラメータｘとして、式（２）に示すガウスの式にて求める、肌確率演算手段と、
【数２】
2009059009.tif 000008
（但し、μは画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の平均で、σ2 は画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の分散である）
前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、式（２）によって定める肌領域である確率の値に基づくマスク値を設定し、前記各画素について、色補正の程度を該マスク値の大小に応じて決めて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、画像色補正手段と、を有することを特徴とするものである。
そしてまた、上記いずれかの色補正画像作成装置であって、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、前記人物画像データについて、当該人物の右目領域および左目領域を認識し、これら両領域の位置および大きさに基づいて、基準領域の定義するアルゴリズムであることを特徴とするものであり、前記コンピュータによる所定のアルゴリズムは、右目領域の重心点と左目領域の重心点とを結ぶ両目基準線分もしくは右目領域の左目領域に対する最近接点と左目領域の右目領域に対する最近接点とを結ぶ両目基準線分を定義し、この両目基準線分についての垂直二等分線に関して左右対称となり、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定距離だけ前記両目基準線分の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定の横幅および縦幅を有する領域を、基準領域と定義するアルゴリズムであることを特徴とするものである。
また、上記いずれかの人物の色補正画像作成装置であって、画像色補正手段は、前記人物画像データを構成する各画素の画素値を、ＹＩＱ空間におけるＩ値で代表させ、前記コンピュータ上で、前記原画像の人物画像データを構成する各画素について、そのＹＩＱ空間におけるＩ値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たにマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成するものであることを特徴とするものである。
また、上記いずれかの人物の色補正画像作成装置であって、前記人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱内にある画素を、選出する、画素選出手段を備えてもので、画素選出手段により選出された画素についてのみ、擬似マハラノビス距離算出手段、肌確率演算手段、画像色補正手段の各手段による処理を行うものであることを特徴とするものである。
【００１０】
（作用）
本発明の色補正画像の作成方法は、このような構成にすることにより、人物画像データに基づき、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成方法であって、茶色の髪と肌影など色味が近い領域があっても高い精度で肌領域を分離することができて、肌領域の色補正が行える色補正画像の作成方法の提供を可能としている。
詳しくは、基準領域特定段階と平均画素値演算段階とを有することにより、多種多様の人物画像データの各人物画像データに対応して、それぞれ、基準として参照するための肌領域を基準領域として定義して特定するため、各人物画像データに合った肌部の基準画素値として参照する平均画素値を求め、基準色を得ることを可能としている。
そして、コンピュータ上で、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する分散値算出段階と、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、前記平均画素値に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離として、算出する、擬似マハラノビス距離算出段階とを有することにより、基準色と各画素の色との色差を、擬似マハラノビス距離として、効果的に重み付けして表すことを可能としている。
また、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、その肌領域である確率を、得られた擬似マハラノビス距離をパラメータとして、式（２）に示すガウスの式にて求める、肌確率演算段階を有することにより、各画素が肌部であるか否かを、確率的に精度良く表現できるものとしている。
また、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、式（２）によって定める肌領域である確率の値に基づくマスク値を設定し、前記各画素について、色補正の程度を該マスク値の大小に応じて決めて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、画像色補正段階とを、有することにより、肌部である画素について、精度良く色補正を行い、色補正画像を生成することを可能としている。
尚、Ｌ* ａ* ｂ* 空間は、別名で心理的色空間、均等色色空間と呼ばれ、人の知覚を元に表現した色空間であり、人が目で見た色の違いが最も適切に空間内の距離の差として反映される。
この特性を利用し、本色補正画像の作成方法においても、色距離算出（ここでは擬似マハラノビス距離として算出）にはＬ* ａ* ｂ* 空間を利用している。
【００１１】
そして、平均画素値演算段階における、基準として参照するための基準領域は、前記人物画像データについて、当該人物の鼻の両脇の輪郭を跨ぐような位置に、かつ、当該人物の髪、目、鼻孔にはかからない位置に配置された領域として、定義されるものである、請求項２の発明の形態にすることにより、参照するに都合の良い領域を、基準領域として確実に定義できるものとしている。
また、コンピュータによる所定のアルゴリズムは、前記人物画像データについて、当該人物の右目領域および左目領域を認識し、これら両領域の位置および大きさに基づいて、基準領域を定義するアルゴリズムである、請求項３の発明の形態にすることにより、更に具体的には、コンピュータによる所定のアルゴリズムは、右目領域の重心点と左目領域の重心点とを結ぶ両目基準線分もしくは右目領域の左目領域に対する最近接点と左目領域の右目領域に対する最近接点とを結ぶ両目基準線分を定義し、この両目基準線分についての垂直二等分線に関して左右対称となり、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定距離だけ前記両目基準線分の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定の横幅および縦幅を有する領域を、基準領域と定義するアルゴリズムである、請求項４の発明の形態にすることにより、多種多様な人物画像データに対して基準として参照するための基準領域を自動抽出することを可能としている。
【００１２】
また、特に、前記人物画像データを構成する各画素の画素値を、ＹＩＱ空間におけるＩ値で代表させ、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＹＩＱ空間におけるＩ値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たにマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、請求項５の発明の形態にすることにより、人物画像データを構成する各画素の画素間において、ＹＩＱ空間の他の画素値や他の色空間の画素値を用いた場合に比べて、効果的に、新たなマスク値に差をつけることを可能としている。
【００１３】
また、人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱内にある画素についてのみ、擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、画像色補正段階とを行う、請求項６の発明の形態にすることにより、人物画像データについて、色補正の対象とする領域を限定して、色補正画像データの作成を可能としている。
【００１４】
本発明の色補正画像の作成装置は、このような構成にすることにより、人物画像データに基づき、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成装置であって、茶色の髪と肌影など色味が近い領域があっても高い精度で肌領域を分離することができ、肌領域の補正が行える色補正画像の作成装置の提供を可能としている。
請求項７の発明の形態とすることにより、自動で、肌領域の基準として参照する基準領域を自動で定義できるものとしており、また、請求項８の発明の形態とすることにより、オペレータが、肌領域の基準として参照する基準領域をディスプレイ上で定義できるものとしている。
そして、分散値算出手段と擬似マハラノビス距離算出手段とを有することにより、基準色と各画素の色との色差を、擬似マハラノビス距離として、効果的に重み付けして表すことを可能としている。
また、肌確率演算手段を有することにより、各画素が肌部であるか否かを確率的に精度良く表現できるものとしている。
また、画像色補正手段を有することにより、肌部である画素について色補正を精度良く行い、色補正画像を生成することを可能としている。
そして、平均画素値演算手段は、前記人物画像データについて、当該人物の鼻の両脇の輪郭を跨ぐような位置に、かつ、当該人物の髪、目、鼻孔にはかからない位置に配置された領域として、基準領域を定義するものである、請求項９の発明の形態とすることにより、参照するには都合の良い領域を、基準領域として確実に定義できるものとしている。
また、コンピュータによる所定のアルゴリズムとしては、前記人物画像データについて、当該人物の右目領域および左目領域を認識し、これら両領域の位置および大きさに基づいて、基準領域の定義するアルゴリズムが挙げられ、更に具体的には、コンピュータによる所定のアルゴリズムは、右目領域の重心点と左目領域の重心点とを結ぶ両目基準線分もしくは右目領域の左目領域に対する最近接点と左目領域の右目領域に対する最近接点とを結ぶ両目基準線分を定義し、この両目基準線分についての垂直二等分線に関して左右対称となり、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定距離だけ前記両目基準線分の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定の横幅および縦幅を有する領域を、基準領域と定義するアルゴリズムが挙げられる。
これにより、多種多様な人物画像データに対して基準として参照するための基準領域を自動抽出することを可能としている。
【００１５】
また、特に、前記人物画像データを構成する各画素の画素値を、ＹＩＱ空間におけるＩ値で代表させ、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＹＩＱ空間におけるＩ値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たにマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成する形態にすることにより、人物画像データを構成する各画素の画素間において、ＹＩＱ空間の他の画素値や他の色空間の画素値を用いた場合に比べて、効果的に、新たなマスク値に差をつけることを可能としている。
【００１６】
また、人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱内にある画素についてのみ、擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、画像色補正段階とを行う形態にすることにより、人物画像データについて、色補正の対象とする領域を限定して、色補正画像データの作成を可能としている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明は、上記のように、人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成方法であって、茶色の髪と肌影など色味が近い領域があっても高い精度で肌領域を分離することができて、肌領域の補正が行える色補正画像の作成方法の提供を可能とした。
同時にそのような色補正画像の作成方法を行うことができる色補正画像の作成装置の提供を可能とした。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
本発明の実施の形態を図に基づいて説明する。
図１は本発明の色補正画像の作成方法の実施の形態の１例の処理フロー図で、図２は本発明の色補正画像の作成装置の基本構成を示すブロック図で、図３は基準領域を説明するための概略図で、図４は基準領域を自動で定義するアルゴリズムを説明するための図で、図５は基準領域を自動で定義する別のアルゴリズムを説明するための図で、図６は擬似マハラノビス距離を用いる理由を説明するための図で、図７はＬ＊ａ＊ｂ＊空間において基準色と白（肌のハイライト）とを結ぶ基準直線から距離Ｒの円柱領域を示した図で、
図８は本発明の擬似マハラノビス距離を用いて算出したマスク値を用いた場合の人物画像額部の階調画像で、図９は比較のためにマハラノビス距離を用いて算出したマスク値を用いた場合の人物画像額部の階調画像である。
尚、図１でＳ１〜Ｓ７は処理ステップ（処理段階とも言う）を示し、Ｄ１〜Ｄ４はデータを示し、矢印はデータの流れの向きを示している。
また、図２において矢印はデータの流れの向きを示している。
図２〜図７中、１０は人物画像データ、２１は人物画像入力手段、２２は基準領域特定手段、２３は平均画素値演算手段、２４は分散地演算手段、２５は擬似マハラノビス距離算出手段、２６は肌確率演算手段、２７は画像色補正手段、３０は人物画像、３１、３２は目、３３は鼻、３３ａは鼻孔、３４ａ、３４ｂは鼻の両脇の輪郭、３５は基準領域、４１、４２、５１、５２は目、６１は肌影領域、６１Ａは検査画素１の色、６２は茶色の髪領域、６２Ａは検査画素２の色、６３は基準色、７１は白（肌のハイライト）、７２は基準色、７３は基準直線、７５は検査対象の色である。
また、図４、図５中、Ｇ１、Ｇ２は重心を示しており、図６において、Ｅｄ１は基準色と検査画素１の色とのユークリッド距離、Ｅｄ２は基準色と検査画素２の色とのユークリッド距離を示している。
【００１９】
本発明の色補正画像の作成方法の実施の形態の１例を、図に基づいて説明する。
本例の色補正画像の作成方法は、人物画像データに基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成方法で、ここでは、図２に示す構成の装置にて行う。
本例の色補正画像の作成方法は、簡単には、人物画像データの各画素について、肌領域である確率を計算し、その画素値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たな画素値であるマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施して、色補正画像を生成するものであるが、茶色の髪と肌影など色味が近い領域があっても高い精度で肌領域を分離することができるように、ここでは、人物画像データの各画素が肌領域である確率の計算は、先に述べた式（１）で表されるＬ＊ａ＊ｂ＊空間における各画素の色と肌部の基準色との擬似マハラノビス距離Ｍｄを、先に述べた式（２）に示すガウス関数Ｇ（ｘ）のｘの値として求めている。
尚、所定のアルゴリズムによって定義される、肌部の基準領域の平均画素値を持つ色を肌部の基準色としている。
【００２０】
本例の処理のフローを図１に基づいて説明する。
はじめに、処理の対象の人物画像データをコンピュータに入力する。（Ｓ１）
図２に示す人物画像入力手段２１により人物画像データの入力を行う。
人物画像データ１０は、色を表現する数値をその画素値とする多数の画素の集合である。
次いで、得られた人物画像データＤ１（１０）について、基準として参照する肌領域を基準領域として、所定のアルゴリズムに基づいて前記コンピュータに定義させ、該基準領域を特定し（Ｓ２）、特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求める。（Ｓ３）
（平均画素値を持つ色を基準色とする。）
基準領域の画素値の平均値を基準色とする。
図２に示す基準領域特定手段２２により基準領域の特定を行い、平均画素値演算手段２３により特定領域の平均画素値を求める。
一方、得られた人物画像データＤ１について、前記コンピュータ上で、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散の値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する。（Ｓ４）
図２に示す分散値算出手段２４により算出する。
次いで、処理ステップＳ３で得られた平均画素値Ｄ２と、ステップＳ４で得られた分散値Ｄ３を用いて、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する。（Ｓ５）
図２に示す擬似マハラノビス距離算出手段２５により算出する。
尚、この場合の、マハラノビス距離Ｍｄ０は、前記人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の標準偏差の値を、それぞれ、σL 、σA 、σB として、式（３）で表される。
【数３】
2009059009.tif 000009
ここでは、σL 2 ＝Ｌｖ、σA 2 ＝Ａｖ、σB 2 ＝Ｂｖである。
【００２１】
次いで、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、得られた擬似マハラノビス距離を、式（２）に示すガウス関数Ｇ（ｘ）にパラメータｘの値として代入して、その肌領域である確率を求める。（Ｓ６）
図２に示す肌確率演算手段２６により肌領域である確率を求める
次いで、前記コンピュータ上で、前記人物画像データを構成する各画素について、その画素値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たな画素値であるマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成する。（Ｓ７）
図２に示す画像色補正手段２７により色補正画像を生成する。
尚、ＹＩＱ空間で表示させた場合のＩの値が、人の肌領域の分布をよく表しており、上記色補正画像を生成する処理において、前記人物画像データを構成する各画素の画素値を、ＹＩＱ空間におけるＩ値で代表させ、前記コンピュータ上で、前記原画像の人物画像データを構成する各画素について、そのＹＩＱ空間におけるＩ値に、その肌領域である確率を乗算して、それを新たにマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成することが好ましい。
【００２２】
人物画像データを構成する各画素について、色補正を行う場合、通常、現在の色と合成したい色の成分ごとに計算を行う。
例えば、ＲＧＢ系の場合は、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの成分について、（４）式のようにして計算する。
【数４】
2009059009.tif 000010
【００２３】
次に、基準領域特定段階（処理ステップＳ２）について、具体的に説明する。
基準領域は、図３に示すように、前記人物画像データについて、当該人物の鼻３３の両脇の輪郭３４ａ、３４ｂを跨ぐような位置に、かつ、当該人物の髪、目３２、鼻孔３３ａにはかからない位置に配置された領域として、ここでは、コンピュータにより所定のアルゴリズムで定義される。
前記所定のアルゴリズムとしては、前記人物画像データについて、当該人物の右目領域および左目領域を認識し、これら両領域の位置および大きさに基づいて、基準領域を定義するアルゴリズムが挙げられる。
例えば、図４に示すように、右目領域の重心点と左目領域の重心点とを結ぶ両目基準線分Ｆ１を定義し、この両目基準線分Ｆ１についての垂直二等分線Ｆ２に関して左右対称となり、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定距離ｄ１だけ前記両目基準線分Ｆ１の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分の長さに応じて定まる所定の横幅Ｌｘおよび縦幅Ｌｙを有する領域を、基準領域と定義する第１のアルゴリズムが挙げられる。
また、図５に示すように、右目領域の左目領域に対する最近接点Ｑ１と左目領域の右目領域に対する最近接点Ｑ２とを結ぶ両目基準線分Ｆ１１を定義し、この両目基準線分Ｆ１１についての垂直二等分線Ｆ２１に関して左右対称となり、前記両目基準線分Ｆ１１の長さに応じて定まる所定距離ｄ２だけ前記両目基準線分の下方に隔たって位置し、前記両目基準線分Ｆ１１の長さに応じて定まる所定の横幅Ｌｘ１および縦幅Ｌｙ１を有する領域を、基準領域と定義するアルゴリズムが挙げられる。
尚、ここでは、人物画像データを基づいて、コンピュータに基準領域を定義させて特定する、基準領域特定手段（図２の２２）を用いて、基準領域の特定を行うが、人物画像データを用いてディスプレイ画面上に人物画像を表示し、オペレータの指示に基づいて、表示された人物画像上に、基準領域を定義して、特定する基準領域特定手段を用いて、オペレータが基準領域を定義するようにしても良い。
【００２４】
次に、擬似マハラノビス距離を用いる理由について簡単に説明しておく。
図６において、検査画素６１は肌影で、検査画素６２は茶色の髪である。
図６に示す、検査画素６１と検査画素６２のように、画素の色が、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間において近い位置にある場合、検査画素６１と基準色との該Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における幾何学的距離であるユークリッド距離Ｅｄ１と、検査画素６２と基準色との該Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における幾何学距離であるユークリッド距離Ｅｄ２とは、殆ど同じ値となるが、先に述べたＬ＊ａ＊ｂ＊空間における各軸方向の分散を用いた式（１）で、検査画素６１と基準色との擬似マハラノビス距離Ｍｄ１、検査画素６２と基準色との擬似マハラノビス距離Ｍｄ２を求めると、Ｍｄ１とＭｄ２の差が、前述のユークリッド距離での差に比べて大きくなる。
これにより、擬似マハラノビス距離を用いた方が、肌影と茶色の髪とを判別し易いことが分かる。
同様に、先に述べた式（３）に示すマハラノビス距離Ｍｄ０を用いた場合に比べても、擬似マハラノビス距離を用いた方が、色差を判別し易い。
特に、擬似マハラノビス距離Ｍｄを用いた方が、マハラノビス距離Ｍｄ０を用いた場合に比べ、確率分布曲線の曲率が滑らかになることから、色補正画像が滑らかになり、違和感のない色合成を実施することができる。
実際に、擬似マハラノビス距離Ｍｄを用いて、本例の方法で、人物画像について、各画素毎にマスク値を算出して、マスク値を２５６階調で表示すると、人物画像の額部は図８のようになった。
ここでは、各画素毎に、マスク値は、（２）式で表される肌領域である確率とＹＩＱ空間におけるＩ値とを掛けた値である。
また、上記で擬似マハラノビス距離Ｍｄに代えて、マハラノビス距離Ｍｄ０を用いて、人物画像について、各画素毎にマスク値を算出し、マスク値を２５６階調で表示すると、人物画像の額部は図９のようになった。
図９の画像に比べて、本例の方法の図８に示す画像の方が、額の髪の生え際がハッキリしており、肌領域と、茶色の髪との区分けが正確に分けられていることが分かる。
実用レベルで十分な区分けである。
【００２５】
入力された人物画像データについて、全画素について、擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、画像色補正段階とを行うことは、処理時間的に効率的でない。
そこで、図１には示していないが、擬似マハラノビス距離算出段階の直前において、前記人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱の外にある画素を擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、画像色補正段階の処理から除外して、前記人物画像データを構成する各画素のうち、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間におけるａ＊ｂ＊平面の第１象限に存在し、且つ、画素値がＬ＊ａ＊ｂ＊空間における、前記基準色と白（肌のハイライト）を軸とし、所定の閾値Ｒで形成される円柱内にある画素についてのみ、擬似マハラノビス距離算出段階、肌確率演算段階、画像色補正段階とを行うようにするのが好ましい。
尚、除外された画素については、例えば、色補正しないで、元の画素値のままの色で、色補正画像として生成する。
【００２６】
入力画像データの画素値としては、通常、三原色ＲＧＢ系で表現される値、あるいは三原色ＣＭＹ系で表現される値が用いられ、必要に応じて、Ｌ＊ａ＊ｂ＊系、ＹＩＱ系に変換して用いられる。
尚、図１においては上記処理フローを図示していないが、必要に応じて行う。
また、図２において上記処理部を、特に示していないが、適宜備えている。
この変換については公知で所定の演算式を用いて一義的に行うことができる。
【００２７】
また、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間のＬ＊軸は輝度を示し、ａ＊軸は赤から緑に至る色調を示し（正の値は赤の程度を示し、負の値は緑の程度を示す）、ｂ＊軸は黄から青に至る色調を示す。（正の値は黄の程度を示し、負の値は青の程度を示す）
また、ＹＩＱ空間のＹは正の値のみをとり、輝度を示すパラメータとなり、Ｉは、赤・黄から青・シアンに至る色調を示し（正の値は赤・黄の程度を示し、負の値は青・シアンの程度を示す）、Ｑはマゼンタから緑に至る色調を示す。（正の値はマゼンタの程度を示し、負の値は緑の程度を示す）
【００２８】
次に、上記色補正画像の作成方法を実施する色補正画像の作成装置の１例を、図２に示すブロック図を参照にしながら説明する。
図２に示す色補正画像の作成装置は、図１に示す処理フローを実施するもので、人物画像データ１０に基づいて、色補正された人物画像である色補正画像を新たに作成する色補正画像作成装置である。
人物画像入力手段２１は、処理対象となる人物画像データを、それぞれ所定の画素値を有する多数の画素の集合として入力できる機能をもった構成要素であり、三原色ＲＧＢあるいは三原色ＣＭＹで表現されるカラー画像データとして、人物画像を取り込機能を有する。
勿論、ＭＯやＣＤーＲなどの情報記録媒体に予め記録されている読み込む場合であれば、ＭＯドライブ装置、あるいはＣＤドライブ装置などによって人物画像入力手段２１を構成することもできる。
通信回線を介して、人物画像を取り込む場合であれば、種々の通信機器によって人物画像入力手段２１を構成することもできる。
基準領域特定手段２２は、人物画像入力手段２１によって入力された人物画像データを用いて、基準として参照するための肌領域を基準領域として、所定のアルゴリズムに基づいて定義して、基準領域を特定する機能をもった構成要素である。
平均画素値演算手段２３は、基準領域特定手段２２によって定義され、特定された基準領域に含まれる各画素の画素値の平均を平均画素値として求め、平均画素値を持つ色を基準色とする、機能を有する構成要素である。
分散値算出手段２４は、人物画像入力手段２１によって入力された人物画像データの全画素に対して、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間における前記基準色との距離についての、Ｌ＊軸、ａ＊軸、ｂ＊軸の方向の分散値を、それぞれ、Ｌｖ、Ａｖ、Ｂｖとして算出する機能を有する構成要素である。
擬似マハラノビス距離算出手段２５は、人物画像入力手段２１によって入力された人物画像データを構成する各画素について、平均画素値演算手段２３で求められた平均画素値からなる色を基準色と、擬似マハラノビス距離算出手段２５により得られた分散値を用いて、そのＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌ、Ａ、Ｂ）、前記平均画素値を持つ基準色のＬ＊ａ＊ｂ＊空間における座標値を（Ｌｂａｓｅ、Ａｂａｓｅ、Ｂｂａｓｅ）として、基準色に対する色差を、式（１）に示す擬似マハラノビス距離Ｍｄとして、算出する、機能を有する構成要素である。
【数１】
2009059009.tif 000011
肌確率演算手段２６は、人物画像入力手段２１によって入力された人物画像データを構成する各画素について、その肌領域である確率を、擬似マハラノビス距離算出手段により算出された擬似マハラノビス距離をパラメータとして、式（２）に示すガウスの式にて求める、機能を有する構成要素である。
【数２】
2009059009.tif 000012
（但し、μは画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の平均で、σ2 は画像全体についてのｘ（Ｍｄの値）の分散である）
画像色補正手段２７は、人物画像入力手段２１によって入力された人物画像データを構成する各画素について、その画素値に、肌確率演算手段２６により算出されたその肌領域である確率を乗算して、それを新たな画素値であるマスク値とし、前記各画素について、該マスク値の大小により色補正の強弱をつけて、色補正を実施し、色補正画像を生成する、機能を有する構成要素である。
具体的には、色補正画像の生成は、ディスプレイ画面上に人物画像を表示しながら行う。
マスク値の大小により色補正の強弱は、ここでは、予めマスク値に対応してきめておくが、色補正の強弱のつけ方は、特に限定されない。
本例の色補正画像の作成装置の処理フローについては、先に図１の処理フローの説明で述べたので、ここでは説明を省く。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の色補正画像の作成方法の実施の形態の１例の処理フロー図である。
【図２】本発明の色補正画像の作成装置の基本構成を示すブロック図である。
【図３】基準領域を説明するための概略図である。
【図４】基準領域を自動で定義するアルゴリズムを説明するための図である。
【図５】基準領域を自動で定義する別のアルゴリズムを説明するための図である。
【図６】擬似マハラノビス距離を用いる理由を説明するための図である。
【図７】Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間において基準色と白（肌のハイライト）とを結ぶ基準直線から距離Ｒの円柱領域を示した図である。
【図８】本発明の擬似マハラノビス距離を用いて算出したマスク値を用いた場合の人物画像額部の階調画像である。
【図９】比較のためにマハラノビス距離を用いて算出したマスク値を用いた場合の人物画像額部の階調画像ある。
【符号の説明】
【００３０】
１０            人物画像データ
２１            人物画像入力手段
２２            基準領域特定手段
２３            平均画素値演算手段
２４            分散地演算手段
２５            擬似マハラノビス距離算出手段
２６            肌確率演算手段
２７            画像色補正手段
３０            人物画像
３１、３２      目
３３            鼻
３３ａ          鼻孔
３４ａ，３４ｂ  鼻の両脇の輪郭
３５            基準領域
４１、４２、５１、５２    目
６１            肌影領域
６１Ａ          検査画素１の色
６２            茶色の髪領域
６２Ａ          検査画素２の色
６３            基準色
７１            白（肌のハイライト）
７２            基準色
７３            基準直線
７５            検査対象の色
Ｇ１、Ｇ２      重心
Ｅｄ１          基準色と検査画素１の色とのユークリッド距離
Ｅｄ２          基準色と検査画素２の色とのユークリッド距離
【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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