(57)【要約】【課題】  効果的に画像の平滑化処理を行うことを可能とする。【解決手段】図２は、プリンタ１の機能的構成例を示すブロック図である。顔領域検出部２１は、例えばメモリカードから読み出されてプリンタ１に入力された対象画像における顔の画像を含む顔領域を検出する。非補正領域検出部２２は、顔領域における顔の所定の器官の画像を含む器官領域を、色調補正を施さない非補正領域として検出する。補正領域特定部２３は、顔領域の器官領域を除く領域を、補正領域として特定する。補正部２４は、補正領域の色調を補正する。【選択図】  図２
2009253319.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の色調を補正する画像処理装置であって、
画像における顔の画像を含む顔領域を検出する顔領域検出手段と、
上記顔領域の、色調補正を施さない非補正領域を検出する非補正領域検出手段と、
上記顔領域の上記非補正領域を除く領域を、補正領域として特定する補正領域特定手段
と、
上記補正領域の色調を補正する補正手段と
を備え、
上記非補正領域検出手段は、上記顔領域における顔の所定の器官の画像を含む器官領域
を、上記非補正領域として検出する
画像処理装置。
【請求項２】
前記補正領域特定手段は、前記顔領域の前記非補正領域を除く領域をマスキングするた
めのマスク画像を生成し、上記マスク画像によってマスキングされる前記顔領域の領域を
、前記補正領域として特定する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記補正手段は、前記補正領域の輪郭の方向、又は前記補正領域の、前記非補正領域と
の境界の方向に向かって、色調の補正強度を段階的に小さくする
請求項１の画像処理装置。
【請求項４】
画像の色調を補正する画像処理装置の画像処理方法であって、
画像における顔の画像を含む顔領域を検出する顔領域検出ステップと、
上記顔領域の、色調補正を施さない非補正領域を検出する非補正領域検出ステップと、
上記顔領域の上記非補正領域を除く領域を、補正領域として特定する補正領域特定ステ
ップと、
上記補正領域の色調を補正する補正ステップと
を含み、
上記非補正領域検出ステップは、上記顔領域における顔の所定の器官の画像を含む器官
領域を、上記非補正領域として検出する
画像処理方法。
【請求項５】
画像の色調を補正する画像処理を、コンピュータに実現させるプログラムであって、
画像における顔の画像を含む顔領域を検出する顔領域検出ステップと、
上記顔領域の、色調補正を施さない非補正領域を検出する非補正領域検出ステップと、
上記顔領域の上記非補正領域を除く領域を、補正領域として特定する補正領域特定ステ
ップと、
上記補正領域の色調を補正する補正ステップと
を含み、
上記非補正領域検出ステップは、上記顔領域における顔の所定の器官の画像を含む器官
領域を、上記非補正領域として検出する
画像処理をコンピュータに実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。特に、効果的に画
像の平滑化処理を行うことができるようにした画像処理装置、画像処理方法、及びプログ
ラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、カラー画像データに基づいて、その画像データの画像の色調を補正する技術
が知られている。例えば、特許文献１では、撮像画像の中の人の顔が写っている画像領域
が検出され、その領域について、鮮やかな肌色になるように色調の平滑化が行われる。こ
のような画像補正処理により、顔画像上にあるシミやソバカス等を消すことができるので
（即ち、いわゆる美肌にすることができるので）、より印象のよい顔画像を提供すること
ができる。
【特許文献１】特開２０００−１８２０４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら特許文献１記載の方法では、顔の画像領域全体が平滑化されるので、本来
平滑化処理を施しくたくない、例えば目や口等の部分にも平滑化処理が施され、その部分
が、少しぼやけてしまうことがある。
【０００４】
また平滑化処理の補正強度が一律であるので、効果的な平滑化処理をすることができな
い。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、効果的に画像の平滑化処理を
行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、画像の色調を補正する画像処理装置であって、画像における
顔の画像を含む顔領域を検出する顔領域検出手段と、顔領域の、色調補正を施さない非補
正領域を検出する非補正領域検出手段と、顔領域の非補正領域を除く領域を、補正領域と
して特定する補正領域特定手段と、補正領域の色調を補正する補正手段とを備え、非補正
領域検出手段は、顔領域における顔の所定の器官の画像を含む器官領域を、非補正領域と
して検出する。
【０００７】
補正領域特定手段は、顔領域の器官領域を除く領域をマスキングするためのマスク画像
を生成し、マスク画像によってマスキングされる顔領域の領域を、補正領域として特定す
ることができる。
【０００８】
補正手段は、補正領域の輪郭の方向、又は補正領域の、非補正領域との境界の方向に向
かって、色調の補正強度を段階的に小さくすることができる。
【０００９】
本発明の画像処理方法、又はプログラムは、画像の色調を補正する画像処理装置の画像
処理方法であって、又は画像の色調を補正する画像処理を、コンピュータに実現させるプ
ログラムであって、画像における顔の画像を含む顔領域を検出する顔領域検出ステップと
、顔領域の、色調補正を施さない非補正領域を検出する非補正領域検出ステップと、顔領
域の非補正領域を除く領域を、補正領域として特定する補正領域特定ステップと、補正領
域の色調を補正する補正ステップとを含み、非補正領域検出ステップは、顔領域における
顔の所定の器官の画像を含む器官領域を、非補正領域として検出する。
【００１０】
本発明の画像処理装置、画像処理方法、又はプログラムにおいては、画像における顔の
画像を含む顔領域が検出され、顔領域の、色調補正を施さない非補正領域が検出され、顔
領域の非補正領域を除く領域が、補正領域として特定され、補正領域の色調が補正される
。顔領域における顔の所定の器官の画像を含む器官領域が、非補正領域として検出される
。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、効果的に画像の平滑化処理を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００１３】
図１は、本発明を適用したプリンタ１のハードウェアの構成例を示すブロック図である
。このプリンタ１は、メモリカード１８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。
【００１４】
プリンタ１は、ＣＰＵ１１、内部メモリ１２、操作部１３、表示部１４、プリンタエン
ジン１５、及びカードインターフェース（カードＩ／Ｆ）１６を備えている。
【００１５】
ＣＰＵ（central processing unit）１１は、各部を制御して、内部メモリ１２に格納
されているプログラムに応じて各種の処理を実行する。
【００１６】
ＣＰＵ１１は、例えば人物の顔が写った画像を含む領域（以下、顔領域ＦＡと称する）
の色調を平滑化する処理を行うが、その際、顔領域ＦＡ内の所定の部分（例えば、目、口
等の画像領域）を除く領域（以下、補正領域ＦＣと称する）に対して平滑化を施す（以下
、この一連の処理を、第１の美肌処理Ｚ１と称する）。ＣＰＵ１１はまた、顔領域ＦＡ内
の部分によって異なる補正強度で顔領域ＦＡの平滑化を行う（以下、この一連の処理を、
第２の美肌処理Ｚ２と称する）。
【００１７】
内部メモリ１２は、ＣＰＵ１１が実行する各種プログラムや各種データを格納している
ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＣＰＵ１１が実行対象とするプログラムやデータを一
時的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）によって構成されている。
【００１８】
操作部１３は、ボタンやタッチパネルの１つ又は複数より構成され、ユーザによる操作
内容をＣＰＵ１１に通知する。
【００１９】
表示部１４は、例えば液晶ディスプレイにより構成され、ＣＰＵ１１から供給されたデ
ータに対応する画像を表示する。
プリンタエンジン１５は、ＣＰＵ１１から供給された印刷データに基づき印刷を行う印
刷機構である。
【００２０】
カードインターフェース（Ｉ／Ｆ）１６は、カードスロット１７に挿入されたメモリカ
ード１８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、この例
では、メモリカード１８にＲＧＢデータとしての画像データが格納されており、プリンタ
１は、カードインターフェース１６を介してメモリカード１８に格納された画像データの
取得を行う。
【００２１】
プリンタ１の各構成要素は、バス１９を介して互いに接続されている。
【００２２】
なおプリンタ１は、さらに、他の機器（例えばデジタルスチルカメラ）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。
【００２３】
図２は、第１の美肌処理Ｚ１を実行するためのプリンタ１の機能的構成例を示すブロッ
ク図である。この機能は、ＣＰＵ１１が内部メモリ１２に記憶されている所定のプログラ
ムを実行することより実現される。
【００２４】
顔領域検出手段としての顔領域検出部２１は、例えばメモリカード１８から読み出され
てプリンタ１に入力された、第１の美肌処理Ｚ１の対象となる画像（以下、対象画像ＴＩ
と称する）を解析し、対象画像ＴＩ上の人物の顔部分が写っている顔の画像を含む顔領域
ＦＡを検出する。
【００２５】
非補正領域検出手段としての非補正領域検出部２２は、平滑化処理を施さない、顔領域
ＦＡ内の所定の部分（例えば、眉毛、目、鼻の穴、口等の顔を構成する器官の画像領域（
以下、適宜、非補正領域ＦＢとも称する））を検出する。
【００２６】
補正領域特定手段としての補正領域特定部２３は、顔領域ＦＡの非補正領域ＦＢを除く
領域を、補正領域ＦＣとして特定する。
【００２７】
補正手段としての補正部２４は、特定された補正領域ＦＣの色調を補正する。この例の
場合、補正領域ＦＣの明度が、理想的な明るさとされる目標明度に調整される平滑化処理
が実行される。
【００２８】
出力制御部２５は、平滑化処理が施された対象画像ＴＩの画像データから表示データ又
は印刷データを生成し、表示データを表示部１４に供給して表示させたり、印刷データを
プリンタエンジン１５に供給して、印刷データに基づく画像の印刷を実行させる。
【００２９】
図３は、第１の美肌処理Ｚ１の流れを示すフローチャートである。このフローチャート
を参照して、第１の美肌処理Ｚ１について説明する。
【００３０】
ステップＳ１において、顔領域検出部２１は、第１の美肌処理Ｚ１の対象となる対象画
像ＴＩにおける顔領域ＦＡの検出を行う。
【００３１】
例えば、顔領域検出部２１は、統計的モデルに基づいて画像の解釈を行うことによって
、顔領域ＦＡの検出を行う。
【００３２】
例えば高いコントラストを持つ顔の輪郭及び器官（眉毛、目、鼻、口等）の輪郭上に置
かれた制御点によって表現される顔形状と、顔形状が平均顔形状によるように幾何的に変
形された形状正規化顔画像の濃淡パターンとで、顔画像を表現するモデルに基づいて、形
状とテクスチャがそれぞれ別個に主成分分析され、固有空間上に顔画像が投影される。
【００３３】
図４は、統計的モデルにおける制御点の配置例を示す図である。このように、顔の輪郭
及び器官（眉毛、目、鼻、口等）の輪郭上に制御点が配置される。
【００３４】
図５は、図４に示した制御点によって抽出された顔領域ＦＡの検出結果の例を示す図で
ある。このように、統計的モデルにより、対象画像ＴＩから顔領域ＦＡが検出される。
【００３５】
ステップＳ２において、非補正領域検出部２２は、検出された顔領域ＦＡの中から、非
補正領域ＦＢ（即ち平滑化処理を施さない領域）を検出する。
【００３６】
具体的には、眉毛、目、鼻、及び口の回りに設定された制御点を用いて（図４、図５）
、その制御点によって形成される領域に対応する顔領域ＦＡの領域が、非補正領域ＦＢと
して検出される。
【００３７】
なお非補正領域ＦＢは、例えば非補正領域ＦＢの輪郭に配置された制御点の座標により
特定される。また非補正領域ＦＢについてより滑らかな領域輪郭を形成するために、各制
御点はスプライン曲線で結び付けられる。
【００３８】
次にステップＳ３において、補正領域特定部２３は、顔領域ＦＡの非補正領域ＦＢを除
く領域を、補正領域ＦＣとして特定する。
【００３９】
具体的には、補正領域特定部２３は、顔領域ＦＡの非補正領域ＦＢを除く領域をマスク
ングする画像（以下、マスク画像ＦＭと称する）を生成し、そのマスク画像ＦＭによって
マスクングされる顔領域ＦＡの領域を、補正領域ＦＣとして特定する
【００４０】
図６は、マスク画像ＦＭの例を示す図である。このマスク画像ＦＭは、顔領域ＦＡと同
じ輪郭を有する画像であって、非補正領域ＦＢに対応する領域（図中、白抜きの領域）の
画素の画素値が値０とされ、それ以外の領域（図中、黒色の領域）の画素の画素値が値１
とされている。
【００４１】
即ち補正領域特定部２３は、図６に示すようなマスク画像ＦＭを生成するとともに、そ
のマスク画像ＦＭを顔領域ＦＡ上に重ね合わせ、顔領域ＦＡの、マスク画像ＦＭの値１が
設定されている画素に対応する位置にある画素からなる領域（即ちマスキングされている
領域）を補正領域ＦＣとして特定する。
【００４２】
ステップＳ４において、補正部２４は、顔領域ＦＡの補正領域ＦＣに対して、平滑化処
理を行う。この例の場合、補正領域ＦＣの明度が、理想的な明るさとする目標明度に調整
される。
【００４３】
ここで明度の調整処理について説明する。
【００４４】
補正領域ＦＣのＲＧＢ表色系の階調値で表されている画像データ（以下、初期画像デー
タＰＩＤと称する）が、Ｌ*ａ*ｂ*表色系の階調値で表される画像データ（以下、画像デ
ータＰＩＤＬと称する）に変換される。そしてその画像データＰＩＤＬの全画素の明度Ｌ
*の平均値Ｌａ（即ち補正領域ＦＣの明度Ｌ*の平均値）が計算される。
その後、明度の調整量ｄＬが下記の式（１）により算出される。
ｄＬ＝Ｌｔ−Ｌａ・・・（１）
【００４５】
ここで、Ｌｔは、顔領域ＦＡの理想的な明るさである目標明度である。この目標明度Ｌ
ｔは、例えば内部メモリ１２に保持されている。
【００４６】
次に、算出された調整量ｄＬに基づいて、トーンカーブが生成される。
【００４７】
図７は、トーンカーブの例を示す図である。図７において、横軸は明度の入力値Ｌｉで
あり、縦軸は明度の出力値Ｌｏである。
【００４８】
即ち明度の入力値が値０のとき出力値が値０に、明度の入力値が値100のとき出力値が
値100となる２次曲線であって、明度の入力値が値Ｌir（約値５０）のとき、出力値が先
に算出された値ｄＬだけ増大する２次曲線がトーンカーブとして生成される。
【００４９】
次に、Ｌ*ａ*ｂ*表色系の階調値で表された画像データＰＩＤＬの各画素の明度を入力
値としたときの出力値が、生成されたトーンカーブから求められる。そして、画像データ
ＰＩＤＬの各画素の明度のそれぞれが、出力値として求められた明度に調整される。なお
、以下では、調整後の画像データを画像データＰＩＤＬｒと称する。そしてこのようにし
て生成された画像データＰＩＤＬｒが、ＲＧＢ表色系の階調値（０〜２５５）で表された
画像データＰＩＤｒに変換される。
【００５０】
このようにして補正領域ＦＣに対して平滑化処理が行われると、第１の美肌処理Ｚ１は
終了する（図３）。
【００５１】
以上のようにして、第１の美肌処理Ｚ１が行われる。
【００５２】
以上のように、顔領域ＦＡについて、平滑化処理を施しくたくない非補正領域ＦＢを除
いた補正領域ＦＣに平滑化処理を施すようにしたので、選択的に平滑化処理を施すことが
できる。即ち本来平滑化処理が必要な領域（例えば、肌領域）についてのみ平滑化処理を
施すことができる。例えば目や口等の所定の器官の画像の領域に対して平滑化処理が施さ
れないようにすることができる。
【００５３】
また以上のように、初めに顔の形状に基づいて顔領域ＦＡを検出し（図５）、その顔領
域ＦＡに基づいて、補正領域ＦＣを特定するようにしたので、例えば、顔画像の色調に制
約されることなく、補正領域ＦＣを、容易に特定することができる。
【００５４】
例えば肌色検出によって補正領域を特定する技術も存在するが、その場合、斜光がかか
っている部分や、厚く化粧されている部分は、肌色とは検出されず、補正領域として特定
されないことがある。これに対して本実施の形態では、一般的な顔形状の領域内であって
、非補正領域ＦＢ以外の領域であれば、補正領域ＦＣとされるので、補正領域を適切に特
定することができる。なお例えば、顔の形状と、肌色検出を組み合わせて補正領域ＦＣの
検出を行うこともできる。
【００５５】
なお以上においては、顔の輪郭内の領域を顔領域ＦＡとしたが、例えば首や耳等の画像
が含まれる領域が顔領域ＦＡとなるようにすることもできる。
【００５６】
また以上においては、補正領域ＦＣの明度の平均値に基づいて生成されたトーンカーブ
から求められた明度で補正領域ＦＣが平滑化処理された。しかしながらそのようにすると
、対象画像ＴＩの色合いによっては、補正領域ＦＣとその他の領域の明度の差が大きくな
り、顔領域ＦＡの輪郭部分、及び補正領域ＦＣと非補正領域ＦＢの境界部分が不自然に目
立ってしまうことがある。
【００５７】
そこで、平滑化の強度を、顔領域ＦＡの輪郭方向に向かって又は補正領域ＦＣと非補正
領域ＦＢの境界方向に向かって段階的に小さくするようにすることができる。即ち輪郭又
は境界に近い部分ほど、元の明度に近い明度となるようにすることができる。そのように
することにより、顔領域ＦＡの輪郭部分、及び補正領域ＦＣと非補正領域ＦＢの境界部分
においては、補正領域ＦＣとその他の領域の明度の差があまりなくなるので、輪郭部分及
び境界部分があまり目立たなくすることができる。
【００５８】
図８は、平滑化の強度を、顔領域ＦＡの輪郭方向又は補正領域ＦＣと非補正領域ＦＢの
境界方向に向かって段階的に小さくする場合において、補正領域特定部２３により生成さ
れるマスク画像ＦＭの例を示す図である。
【００５９】
図８の例では、非補正領域ＦＢに対応する領域（図中、白抜きの領域）の画素の画素値
が値０とされ、顔領域ＦＡの輪郭部分及び顔領域ＦＡの補正領域ＦＣと非補正領域ＦＢと
の境界部分に対応する領域（図中、ハッチングで示されている領域）の画素値が値１とさ
れ、そしてそれ以外の領域（図中、黒色の領域）の画素の画素値が値２とされている。
【００６０】
図８に示すマスク画像ＦＭでは、顔領域ＦＡの、マスク画像ＦＭの値１及び値２が設定
されている領域に対応する領域が補正領域ＦＣとして特定される。
【００６１】
そして補正領域ＦＣの、図８に示すマスク画像ＦＭの値２が設定されている領域に対応
する領域の各画素の明度が、上述したように図７に示したトーンカーブから読み出したＬ
*ａ*ｂ*表色系の階調値で表された画像データＰＩＤＬに調整される。
【００６２】
また補正領域ＦＣの、図８に示すマスク画像ＦＭの値１が設定されている領域に対応す
る領域の各画素の明度が、上述したように図７に示したトーンカーブから読み出したＬ*
ａ*ｂ*表色系の階調値で表された画像データＰＩＤＬより一定量小さな値に（例えば図７
に示す点線ＴＬに近い値に）、調整される。
【００６３】
このように平滑化の強度を、輪郭方向又は境界方向に向かって段階的に小さくすること
により、顔領域ＦＡの輪郭部分、及び補正領域ＦＣと非補正領域ＦＢの境界部分をあまり
目立たなくすることができる。
【００６４】
次に、第２の美肌処理Ｚ２（即ち顔領域ＦＡ内の部分によって異なる補正強度で顔領域
ＦＡを平滑化する処理）について説明する。
【００６５】
図９は、第２の美肌処理Ｚ２を実行するためのプリンタ１の機能的構成例を示すブロッ
ク図である。この機能は、ＣＰＵ１１が内部メモリ１２に記憶されている所定のプログラ
ムを実行することより実現される。
【００６６】
顔領域検出部５１は、図２の顔領域検出部２１と同様にして、対象画像ＴＩ上の人物の
顔部分が写っている顔の画像を含む顔領域ＦＡを検出する。
【００６７】
補正部５２は、顔の輪郭を有する画像モデルであって、補正強度を表す補正値が設定さ
れている画像モデル（以下、補正強度モデルＭＡと称する）に基づいて、顔領域ＦＡに対
する平滑化処理を行う。なお補正強度モデルＭＡは、例えば内部メモリ１２に保持されて
おり、そこから読み出される。
【００６８】
出力制御部５３は、図２の出力制御部２５と同様に、平滑化処理が施された対象画像Ｔ
Ｉの画像データから表示データ又は印刷データを生成し、表示データを表示部１４に供給
して表示させたり、印刷データをプリンタエンジン１５に供給して、印刷データに基づく
画像の印刷を実行させる。
【００６９】
図１０は、第２の美肌処理Ｚ２の流れを示すフローチャートである。このフローチャー
トを参照して、第２の美肌処理Ｚ２について説明する。
【００７０】
ステップＳ２１において、顔領域検出部５１は、図３のステップＳ１における場合と同
様に、統計的モデルを利用して、顔領域ＦＡを検出する。
【００７１】
ステップＳ２２において、補正部５２は、内部メモリ１２から、補正強度モデルＭＡを
取得する。
【００７２】
図１１は、補正強度モデルＭＡの概念図である。この例の場合、学習によって得られた
正面を向いた平均的な顔の形状が、目、鼻、口等の輪郭上に置かれたドットの、近接する
３つのドットからなる三角形領域で分割された構成を有している。なお補正強度モデルＭ
Ａ上のドットは、基本的には、統計的モデルにおける制御点に対応している。
【００７３】
補正強度モデルＭＡはまた、画素に対応する区画を１単位として、100×100区画内のデ
ータ構造を有しており、各区画には、補正強度を表す補正値が設定されている。図１１に
おいては色の濃淡が補正値の大小を表しており、色が濃い部分の補正値は大きい値となっ
ており、色が薄い部分の補正値は小さな値となっている。即ち眼尻、鼻周り、口周りの一
部の補正値が大きな値となっている。補正強度モデルＭＡは、例えば、区画の座標値と、
その区画の補正値とを表すデータが、テーブルとして用意されている。
【００７４】
次に、ステップＳ２３において、補正部５２は、取得した補正強度モデルＭＡ（図１１
）に設定されている補正値を、顔領域ＦＡにマッピングする。
【００７５】
図１２は、顔領域ＦＡに補正値がマッピングされた様子を概念的に示す図である。ここ
で顔領域ＦＡへの補正値のマッピング方法について説明する。
【００７６】
図１３は、このマッピングにおいて利用される、三角形領域における画像変形の原理を
示す図である。
【００７７】
図１３の例では、点ｓ，ｔ，ｕを頂点とする三角形領域ｓｔｕの画像が、点ｓ’，ｔ’
，ｕ’を頂点とする三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像に変形されるものとする。
【００７８】
この画像の変形は、変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中のある画素の位置が、変
形前の三角形領域ｓｔｕの画像中のどの位置に相当するかを算出し、算出された位置にお
ける変形前の画像における画素値を変形後の画像の画素値とすることにより行われる。
【００７９】
例えば、図１３において、変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中の注目画素ｐ’の
位置は、変形前の三角形領域ｓｔｕの画像中の位置ｐに相当するものとする。位置ｐの算
出は、以下のように行われる。まず、注目画素ｐ’の位置を、下記の式（２）のようにベ
クトルｓ’ｔ’とベクトルｓ’ｕ’との和で表現するための係数ｍ１及び係数ｍ２が算出
される。
【００８０】
【数１】
2009253319.tif 000003
【００８１】
次に、算出された係数ｍ１及び係数ｍ２を用いて、下記の式（３）により、変形前の三
角形領域ｓｔｕにおけるベクトルｓｔとベクトルｓｕとの和が算出されることにより、位
置ｐが求められる。
【００８２】
【数２】
2009253319.tif 000004
【００８３】
計算によって得られた変形前の三角形領域ｓｔｕにおける位置ｐが、変形前の画像の所
定の画素の中心位置に一致した場合には、当該画素の画素値が変形後の画像の画素値とさ
れる。一方、計算によって得られた変形前の三角形領域ｓｔｕにおける位置ｐが、変形前
の画像の所定の画素の中心位置からはずれた位置となった場合には、位置ｐの周囲の画素
の画素値を用いたバイキュービック等の補間演算により、位置ｐにおける画素値が算出さ
れ、算出された画素値が変形後の画像の位置ｐ’の画素値とされる。
【００８４】
変形後の三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像中の各画素について上述のように画素値を算出
することにより、三角形領域ｓｔｕの画像から三角形領域ｓ’ｔ’ｕ’の画像への変形が
行われる。
【００８５】
即ちこの原理を補正値のマッピングに適用すれば、補正部５２は、顔領域ＦＡを、制御
点で三角形領域に分割するとともに、その顔領域ＦＡの三角形領域毎に、その三角形領域
の画像中の各画素について、式（２）により、係数ｍ１及び係数ｍ２を算出する。そして
補正部５２は、算出した係数ｍ１及び係数ｍ２を用いて、式（３）により、顔領域ＦＡの
三角形領域に対応する補正強度モデルＭＡの三角形領域におけるベクトルｓｔとベクトル
ｓｕとの和を算出することにより、顔領域ＦＡの画素に対応する補正強度モデルＭＡ上の
位置を求める。そして補正部５２は、求めた位置にある区画の補正値又は求めた位置の周
囲の区画の補正値から得らた補正値を顔領域ＦＡにマッピングする。
【００８６】
以上のようにして、補正値が顔領域ＦＡにマッピングされる。
【００８７】
次にステップＳ２４において（図１０）、補正部５２は、顔領域ＦＡに対して、マッピ
ングされた補正値に応じた平滑化処理を実行する。
【００８８】
具体的には、顔領域ＦＡのＲＧＢ表色系の階調値で表されている初期画像データＰＩＤ
が、Ｌ*ａ*ｂ*表色系の階調値で表される画像データＰＩＤＬに変換される。そして画像
データＰＩＤＬの全画素の明度Ｌ*の平均値Ｌａが計算される。その後、明度の調整量ｄ
Ｌが式（１）により算出され、算出された調整量ｄＬに基づいて、図７に示したようなト
ーンカーブが生成される。そしてトーンカーブに従って、画像データＰＩＤＬが求められ
る。
【００８９】
ここまでは、図２の補正部２４による処理と同様である。補正部５２は、その後、顔領
域ＦＡの各画素にマッピングされた補正値（図１２）を、それぞれ読み出して、先に求め
た画像データＰＩＤＬに乗算し、その結果得られた明度で、顔領域ＦＡの各画素の明度を
調整する。即ち補正値が大きな値である程、明度が大きく調整可能となる。そして補正部
５２は、このようにして生成した画像データＰＩＤＬｒを、ＲＧＢ表色系の階調値（０〜
２５５）で表された画像データＰＩＤｒに変換する。
【００９０】
このようにして、顔領域ＦＡに対して、マッピングされた補正値に応じた平滑化処理が
行われると、処理は、終了する。
【００９１】
以上のようにして、第２の美肌処理Ｚ２が行われる。
【００９２】
以上のように、顔領域ＦＡ内の部分によって異なる補正強度で顔領域ＦＡを平滑化する
ようにしたので、顔領域ＦＡのある部分については強い補正強度で平滑化処理を行い、あ
る部分については弱い補正強度で平滑化処理を行うことができる。即ち効果的な平滑化処
理を行うことができる。
【００９３】
また以上のように、補正強度モデルＭＡを利用して顔領域ＦＡに補正値をマッピングす
るようにしたので、簡単に平滑化処理の補正値を設定することができる。例えば実際に顔
領域ＦＡから皺やシミを検出し、その濃さに応じた補正強度を算出することも可能である
が、本実施の形態によれば、補正強度モデルＭＡを顔領域ＦＡにマスキングするだけで、
顔領域ＦＡに補正値を設定することができる。
【００９４】
また以上のように、三角形領域における画像変形の原理に基づいて、補正値をマッピン
グするようにしたので、例えば顔が正面ではなく、左、右、上、又は下を向いていた場合
においても、適切に補正値を顔領域ＦＡに設定することができる。
【００９５】
なお以上においては、１つの補正強度モデルＭＡが用いられている場合を例として説明
したが、例えば、年齢、性別、人種ごとに補正強度モデルＭＡを設けるようにすることも
できる。例えば年齢が高い人の顔には、若い人に比べ眼尻等に皺が多くあるので、眼尻部
分の補正強度をより強くするために、その部分に高い補正値が設定されている補正強度モ
デルＭＡを用意することができる。
【００９６】
なおこのように複数の補正強度モデルＭＡが用意されている場合は、ユーザからの年齢
、性別等の指令（例えば入力）に応じて、補正強度モデルＭＡが選択される。また画像処
理によりユーザの皺の量等を検出し、その検出結果に基づいて補正強度モデルＭＡが選択
されるようにすることもできる。
【００９７】
また以上においては、明度を調整して平滑化処理を行う場合を例として説明したが、明
度に限らず、彩度等の他のパラメータを利用した平滑化処理を行うこともできる。また何
らかの補正強度に応じて行うことができる画像処理であれば、平滑化処理に限らず、例え
ば歯の色を白くする処理や目の輪郭をはっきりさせる処理等においても、本発明を適用す
ることができる。
【００９８】
また以上においては、非補正領域ＦＢを器官の画像領域としたが、色調補正を施さない
他の領域を、非補正領域ＦＢとすることができる。
【００９９】
また以上においては、インクジェット方式のプリンタ１を例として説明したが、インク
ジェット方式以外のプリンタにも適用できるとともに、画像をユーザに提示するものであ
れば、デジタルカメラやフォトビューアーにも適用することができる。
【０１００】
また以上においては、図３及び図１０に示す処理を、プリンタ１において実行するよう
にしたが、例えば、プリンタ１に接続されているホストコンピュータにおいて実行するこ
とも可能である。
【０１０１】
またの処理機能を、コンピュータによって実現することができる。その場合、プリンタ
１が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコン
ピュータで実行することにより、処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記
述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができ
る。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁
気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ
）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（
Digital Versatile Disk）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）、ＣＤ
−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magn
eto-Optical disk）などがある。
【０１０２】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ
−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの
記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュ
ータにそのプログラムを転送することもできる。
【０１０３】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラ
ムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する
。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従
った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み
取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サ
ーバコンピュータからプログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったプログラムに従っ
た処理を実行することもできる。
【０１０４】
なお実施例において、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。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の実施の形態に係るプリンタのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に示すプリンタにおいて第１の美肌処理を実行するためのプリンタの機能的構成例を示すブロック図である。
【図３】図１に示すプリンタにおいて実行される第１の美肌処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】図１に示すプリンタにおいて実行される統計的モデルにおける制御点の配置例を示す図である
【図５】図１に示すプリンタにおいて実行される顔領域の検出結果の例を示す図である。
【図６】図１に示すプリンタにおいて処理される際のマスク画像ＦＭの例を示す図である。
【図７】図１に示すプリンタにおいて処理される際のトーンカーブを示す図である。
【図８】図１に示すプリンタにおいて処理される際のマスク画像ＦＭの他の例を示す図である。
【図９】図１に示すプリンタにおいて第２の美肌処理を実行するためのプリンタの機能的構成例を示すブロック図である。
【図１０】図１に示すプリンタにおいて実行される第２の美肌処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１に示すプリンタにおいて処理される際の補正強度モデルの例を示す図である。
【図１２】図１に示すプリンタにおいて実行される顔領域ＦＡへの補正値のマッピング結果の例を示す図である。
【図１３】図１に示すプリンタにおいて実行される補正値のマッピング方法について説明する図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１  プリンタ，  １１  ＣＰＵ，  １２  内部メモリ，  １３  操作部，１４  表示部
，  １５  プリンタエンジン，  １６  カードＩ／Ｆ，  ２１  顔領域検出部（顔領域検
出手段），  ２２  非補正領域検出部（非補正領域検出手段），  ２３  補正領域特定部
（補正領域特定手段），  ２４  補正部（補正手段），  ２５  出力制御部，  ５１  顔
領域検出部，  ５２  補正部，  ５３  出力制御部
【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１３】
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【図１１】
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【図１２】
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